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公開番号2025068000
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2025022210,2024018016
出願日2025-02-14,2018-06-15
発明の名称医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 1/00 20060101AFI20250417BHJP(計算;計数)
要約【課題】従来よりも画像診断に適した画像を生成することができる医用画像処理装置を提供する。
【解決手段】被検者の所定部位の画像である第1の画像を取得する取得部と、機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、第1の画像から、該第1の画像と比べてノイズ低減及びコントラスト強調のうちの少なくとも一つがなされた第2の画像を生成する高画質化部とを備える、医用画像処理装置。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
被検者の所定部位の画像である第１の画像を取得する取得部と、
機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、前記第１の画像から、該第１の画像と比べてノイズ低減及びコントラスト強調のうちの少なくとも一つがなされた第２の画像を生成する高画質化部と、
を備える、医用画像処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記高画質化エンジンは、重ね合わせ処理、最大事後確率推定処理、平滑化フィルタ処理、階調変換処理及びノイズ低減処理のうちの少なくとも一つの処理により得られた画像を学習データとした機械学習エンジンを含む、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記高画質化エンジンは、前記第１の画像の撮影に用いられる撮影装置よりも高性能な撮影装置によって撮影された画像、又は前記第１の画像の撮影工程よりも工数の多い撮影工程で取得された画像を学習データとした機械学習エンジンを含む、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の画像に対して、前記高画質化エンジンを用いて前記第２の画像を生成できる否かを判定する判定部を更に備える、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記第１の画像の撮影部位、撮影方式、撮影画角、及び画像サイズの少なくとも一つに基づいて前記判定を行う、請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記高画質化部は、前記判定部による判定結果に対する検者からの入力に応じて、前記第２の画像を生成する、請求項４又は５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記高画質化部は、それぞれ異なる学習データを用いて学習を行った複数の高画質化エンジンを備える、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記複数の高画質化エンジンの各々は、それぞれ撮影部位、撮影画角、及び画像の解像度のうちの少なくとも一つについての異なる学習データを用いて学習を行っており、
前記高画質化部は、前記第１の画像の撮影部位、撮影画角、及び画像の解像度のうちの少なくとも一つに応じた前記高画質化エンジンを用いて、前記第２の画像を生成する、請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記高画質化部は、前記複数の高画質化エンジンのうち検者の指示に応じた前記高画質化エンジンを用いて、前記第２の画像を生成する、請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記高画質化部は、前記複数の高画質化エンジンを用いて、前記第１の画像から複数の前記第２の画像を生成し、
該医用画像処理装置は、検者の指示に応じて、前記複数の第２の画像のうち少なくとも一つの画像を出力する、請求項７に記載の医用画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、被検者の疾患を特定したり、疾患の程度を観察したりするために、様々な撮影装置によって画像が取得され、医療従事者による画像診断が行われている。撮影装置の種類には、例えば放射線科分野では、Ｘ線撮影装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）装置、及び単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）装置等がある。また、例えば眼科分野では、眼底カメラ、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）装置、及びＯＣＴアンギオグラフィ（ＯＣＴＡ）装置がある。
【０００３】
画像診断を正確に行ったり、短時間で完了したりするためには、撮影装置によって取得される画像のノイズの少なさや解像度・空間分解能の高さ、適切な階調といった画質の高さが重要となる。また、観察したい部位や病変が強調されている画像も役に立つことがある。
【０００４】
しかしながら、多くの撮影装置においては、画質が高いなどの、画像診断に適した画像を取得するためになんらかの代償が必要である。例えば、画質が高い画像を取得するために高性能な撮影装置を購入する方法があるが、低性能なものよりも多くの投資が必要になる場合が多い。
【０００５】
また、例えばＣＴでは、ノイズが少ない画像を取得するために被検者の被曝線量を増やさなければならない場合がある。また、例えばＭＲＩでは、観察したい部位が強調された画像を取得するために副作用のリスクがある造影剤を使用する場合がある。また、例えばＯＣＴでは、撮影する領域が広かったり、高い空間分解能が必要であったりする場合には、撮影時間がより長くなる場合がある。また、例えば、一部の撮影装置では、画質が高い画像を取得するために複数回画像を取得する必要があり、その分撮影に時間がかかる。
【０００６】
特許文献１には、医用技術の急激な進歩や緊急時の簡易な撮影に対応するため、以前に取得した画像を、人工知能エンジンによって、より解像度の高い画像に変換する技術が開示されている。このような技術によれば、例えば、代償の少ない簡易な撮影によって取得された画像をより解像度の高い画像に変換することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０１８－５８４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、解像度の高い画像であっても、画像診断に適した画像とは言えない場合もある。例えば、解像度が高い画像であっても、ノイズが多い場合やコントラストが低い場合等には観察すべき対象が適切に把握できないことがある。
【０００９】
これに対し、本発明の目的の一つは、従来よりも画像診断に適した画像を生成することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一実施態様に係る医用画像処理装置は、被検者の所定部位の画像である第１の画像を取得する取得部と、機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、前記第１の画像から、該第１の画像と比べてノイズ低減及びコントラスト強調のうちの少なくとも一つがなされた第２の画像を生成する高画質化部とを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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