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公開番号2025102386
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-08
出願番号2023219810
出願日2023-12-26
発明の名称情報処理装置、方法およびプログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 6/03 20060101AFI20250701BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】情報処理装置、方法およびプログラムにおいて、撮影範囲を設定するに際し、適切に特徴点を検出できるようにする。
【解決手段】プロセッサは、寝台上の被検者をカメラにより動画撮影することにより生成されたカメラ画像を取得し、カメラ画像に含まれる被検者上の複数の特徴点を検出するように構築された、特徴点の検出時のフレームレートを重視する第1検出モデルおよび特徴点の検出時の精度を重視する第2検出モデルを含む複数の検出モデルから、1つの検出モデルを選択し、選択された検出モデルによりカメラ画像に含まれる被検者上の複数の特徴点を検出し、複数の特徴点に基づいて被検者の撮影範囲を特定する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
寝台上の被検者をカメラにより動画撮影することにより生成されたカメラ画像を取得し、
前記カメラ画像に含まれる前記被検者上の複数の特徴点を検出するように構築された、前記特徴点の検出時のフレームレートを重視する第１検出モデルおよび前記特徴点の検出時の精度を重視する第２検出モデルを含む複数の検出モデルから、１つの検出モデルを選択し、
前記選択された検出モデルにより前記カメラ画像に含まれる前記被検者上の前記複数の特徴点を検出し、
前記複数の特徴点に基づいて前記被検者の撮影範囲を特定する情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、前記被検者の撮影部位に応じて前記検出モデルを選択する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記特徴点の検出精度を判定し、前記検出精度が基準以上の場合、前記特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定し、前記検出精度が前記基準よりも低い場合、警告を行う請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記カメラ画像に基づいて前記被検者の動きを検出し、
前記被検者の動きが基準以上の場合は、前記第１検出モデルを用いて検出された特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定し、前記被検者の動きが前記基準よりも小さい場合、前記第２検出モデルを用いて検出された特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記第１検出モデルを選択して前記カメラ画像から前記特徴点を検出し、前記特徴点に基づいて前記被検者の動きを検出する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記特徴点の検出精度を判定し、前記検出精度が基準以上の場合、前記特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定し、前記検出精度が前記基準よりも低い場合、警告を行う請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記第１検出モデルを選択して前記カメラ画像から前記特徴点を検出し、前記特徴点の検出精度を判定し、前記検出精度が第１の基準以上の場合、前記第１検出モデルを用いて検出された特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定し、前記検出精度が前記第１の基準よりも低い場合、前記第２検出モデルを選択し、前記第２検出モデルを用いて検出された特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記第２検出モデルを用いて検出された特徴点の検出精度を判定し、前記検出精度が第２の基準以上の場合、前記特徴点に基づいて前記撮影範囲を特定し、前記検出精度が前記第２の基準よりも低い場合、警告を行う請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記撮影範囲に基づいて前記寝台の移動距離を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、人体を模した人体画像をディスプレイに表示し、前記撮影範囲に基づく撮影の開始ラインおよび撮影の終了ラインを人体画像に描画する請求項１に記載の情報処理装置。
（【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】
本開示は、情報処理装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の３次元画像が画像診断に用いられるようになってきている。
【０００３】
ＣＴ装置およびＭＲＩ装置等の撮影装置において被検者の撮影を行う場合、撮影範囲を決定するために、３次元画像を取得する本撮影に先立ってスカウト撮影が行われ、２次元の位置決め用画像（スカウト画像）が取得される。撮影装置の操作者（技師等）は、スカウト画像を見ながら本撮影時の撮影範囲を設定する。
【０００４】
スカウト撮影に先立って、操作者は、寝台上の被検者におけるスカウト撮影の撮影範囲を設定する。例えば、被検者に十字型のレーザを照射し、スカウト撮影のスキャン開始位置を設定し、撮影部位に応じた撮影範囲となるようにスカウト撮影のスキャン終了位置を設定する。スカウト撮影時には、寝台の初期位置からスキャン開始位置まで寝台が移動されるとスカウト撮影のスキャンが開始され、スキャン終了位置まで寝台が移動するとスカウト撮影のスキャンが終了する。操作者はスカウト撮影により取得されたスカウト画像により本撮影の撮影範囲を設定した後、本撮影を行って３次元画像を取得する。
【０００５】
ここで、スカウト撮影時の撮影範囲を設定するに際して、寝台上方に設けられたカメラにより被検者を撮影し、被検者における両足首、両腰、両肘および両肩等の特徴点を検出し、検出した特徴点に基づいて撮影範囲を特定することが行われている。この際、特徴点の検出にはニューラルネットワークを機械学習することにより構築された学習済みの検出モデルが使用される。
【０００６】
一方、医用画像に対して学習済みモデルを適用するに際し、複数の異なる処理を行う学習済みモデルを用意し、状況に応じていずれの学習済みモデルを使用するかを選択することにより、効率よく医用画像の処理を行う手法が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２１－０７９０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように被検者をカメラにより撮影して撮影範囲の位置決めを行う際に、寝台上において被検者が動くことがある。特に、被検者の頭部は動きやすい。検出モデルによりカメラが撮影した画像から特徴点を検出するに際し、被検者が動くと特徴点を精度よく検出できなくなる可能性がある。また、被検者に毛布を掛けて撮影を行う場合があるが、この場合、被検者の一部が覆われるため、特徴点を検出できなくなる可能性がある。
【０００９】
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、撮影範囲を設定するに際し、適切に特徴点を検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示による情報処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、寝台上の被検者をカメラにより動画撮影することにより生成されたカメラ画像を取得し、
カメラ画像に含まれる被検者上の複数の特徴点を検出するように構築された、特徴点の検出時のフレームレートを重視する第１検出モデルおよび特徴点の検出時の精度を重視する第２検出モデルを含む複数の検出モデルから、１つの検出モデルを選択し、
選択された検出モデルによりカメラ画像に含まれる被検者上の複数の特徴点を検出し、
複数の特徴点に基づいて被検者の撮影範囲を特定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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