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公開番号2025142862
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2024042455
出願日2024-03-18
発明の名称教師データ生成装置、学習装置、及び、領域検出装置、プログラム、教師データの生成方法、領域推定器の学習方法、領域検出方法
出願人カシオ計算機株式会社
代理人インフォート弁理士法人
主分類G06V 10/774 20220101AFI20250924BHJP(計算;計数)
要約【課題】検出対象の領域の検出精度の向上に貢献する。
【解決手段】教師データ生成装置10は、複数のアノテーターのそれぞれが対象画像に対して検出対象の領域として指定した複数の指定領域を取得する取得部11と、複数の指定領域に基づいて、対象画像中の各領域に、検出対象らしさの程度を表す相異なる3値以上のデータから選択されるデータを、ラベルとして割り当てる割り当て部12と、対象画像と対象画像の各領域に割り当てられたラベルとを関連付けることで、検出対象の領域を推定する領域推定器の教師データを生成する生成部13と、を含む。
【選択図】図4

特許請求の範囲【請求項１】
複数のアノテーターのそれぞれが対象画像に対して検出対象の領域として指定した複数の指定領域を取得する取得部と、
前記複数の指定領域に基づいて、前記対象画像中の各領域に、検出対象らしさの程度を表す相異なる３値以上のデータから選択されるデータを、ラベルとして割り当てる割り当て部と、
前記対象画像と前記対象画像の前記各領域に割り当てられた前記ラベルとを関連付けることで、検出対象の領域を推定する領域推定器の教師データを生成する生成部と、を含む
教師データ生成装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１に記載の教師データ生成装置において、
前記割り当て部は、前記複数の指定領域のうちの当該領域を含む指定領域の数に基づいて、前記ラベルを割り当てる
教師データ生成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の教師データ生成装置において、
前記割り当て部は、前記複数の指定領域を指定する前記複数のアノテーターの特性、前記複数の指定領域が指定される前記対象画像の分類結果、前記複数の指定領域の重なり、の少なくとも１つに応じた、前記各領域に対する重み付け演算に基づいて、前記ラベルを割り当てる
教師データ生成装置。
【請求項４】
請求項１に記載の教師データ生成装置において、
前記３値以上のデータから選択されるデータは、前記検出対象らしさの程度を表す異なる３つ以上のクラスへの分類結果を示す、前記３つ以上のクラス数と同数の要素を有するベクトルである
教師データ生成装置。
【請求項５】
請求項１に記載の教師データ生成装置において、
前記３値以上のデータから選択されるデータは、前記検出対象らしさの程度を表す異なる３値以上から選択される順序尺度、間隔尺度、又は、比例尺度の変数値である
教師データ生成装置。
【請求項６】
請求項１に記載の教師データ生成装置で生成された教師データに含まれる対象画像を、検出対象の領域を推定する領域推定器へ入力する入力部と、
前記領域推定器から出力される前記対象画像中の各領域に対応する値と前記教師データに含まれる各領域に対応するラベルの値との比較結果に基づいて、前記領域推定器のパラメータを調整する調整部と、を含む
学習装置。
【請求項７】
請求項６に記載の学習装置で学習した領域推定器に、対象画像を入力する入力部と、
前記領域推定器から出力される前記対象画像中の各領域に対応する値を、前記ラベルにより分類することにより、前記対象画像中の各領域に対応する値を分類した結果を前記対象画像から検出した前記検出対象の領域の検出結果として出力する出力部と、を含む
領域検出装置。
【請求項８】
請求項６に記載の学習装置で学習した領域推定器に、対象画像を入力する入力部と、
前記領域推定器から出力される前記対象画像中の各領域に対応する値を、所定の閾値に基づいて、前記領域推定器の教師データに含まれるラベルの値がとり得る値の数未満の数の種類に分類する分類部と、
前記対象画像中の各領域に対応する値を分類した結果を、前記対象画像から検出した前記検出対象の領域の検出結果として出力する出力部と、を含む
領域検出装置。
【請求項９】
請求項７に記載の領域検出装置において、
前記出力部は、前記分類した結果を画像表示する
領域検出装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の領域検出装置において、さらに、
前記対象画像を撮像する撮像装置を含む
ことを特徴とする領域検出装置。
（【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】
本明細書の開示は、教師データ生成装置、学習装置、及び、領域検出装置、プログラム、教師データの生成方法、領域推定器の学習方法、領域検出方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
画像から検出対象の領域を検出する領域推定器が知られている。このような領域推定器としては、例えば、画像から病変領域を検出するものなどが提案されていて、医療分野において医師による診断をサポートするために用いられている。
【０００３】
領域推定器に検出対象の領域を学習させるためには、画像とその画像中の検出対象の領域を特定する正解ラベルとからなる教師データが必要となる。領域推定器を用いて検出対象の領域を精度良く検出するためには、正解ラベルが検出対象の領域を正しく特定していることが望まれるが、正解ラベルを正しくアノテーションすることは必ずしも容易ではない（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Davood Karimi, Haoran Dou, Simon K Warfield, and Ali Gholipour, “Deep learning with noisy labels: exploring techniques and remedies in medical image analysis”, arXiv preprint arXiv:1912.02911,2019.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した技術においては、複数名のアノテーターの知見が必ずしも十分に活かされないおそれがある。以上のような実情を踏まえ、本発明の一側面に係る目的は、検出対象の領域の検出精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る教師データ生成装置は、複数のアノテーターのそれぞれが対象画像に対して検出対象の領域として指定した複数の指定領域を取得する取得部と、前記複数の指定領域に基づいて、前記対象画像中の各領域に、検出対象らしさの程度を表す相異なる３値以上のデータから選択されるデータを、ラベルとして割り当てる割り当て部と、前記対象画像と前記対象画像の前記各領域に割り当てられた前記ラベルとを関連付けることで、検出対象の領域を推定する領域推定器の教師データを生成する生成部と、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
上記の態様によれば、検出対象の領域の検出精度の向上に貢献する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一実施形態に係るシステムの構成を例示した図である。
一実施形態に係るシステムの機能的構成を例示した図である。
一実施形態に係るシステムで行われる教師データ生成処理の手順を示すフローチャートである。
複数の専門医によって生検領域がアノテーションされた対象画像の各領域に割り当てられるラベルの一例を示す図である。
一実施形態に係るシステムで行われる学習処理の手順を示すフローチャートである。
一実施形態に係るシステムで行われる学習処理におけるデータの流れを示す図である。
一実施形態に係るシステムで行われる領域検出処理の手順を示すフローチャートである。
一実施形態に係るシステムで行われる領域検出処理におけるデータの流れを示す図である。
一実施形態に係るシステムで行われる領域検出処理で検出された生検領域の表示例を示す図である。
複数の専門医によって生検領域がアノテーションされた対象画像の各領域に割り当てられるラベルの別の例を示す図である。
複数の専門医によって生検領域がアノテーションされた対象画像の各領域に割り当てられるラベルの更に別の例を示す図である。
複数の専門医によって生検領域がアノテーションされた対象画像の各領域に割り当てられるラベルの一例を示す図である。
複数の専門医によって生検領域がアノテーションされた対象画像の各領域に割り当てられるラベルの更に別の例を示す図である。
別の実施形態に係るシステムの構成を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、一実施形態に係るシステムの構成を例示した図である。図２は、一実施形態に係るシステムの機能的構成を例示した図である。図１及び図２に示すシステム１は、対象領域を検出する機械学習モデルの教師データを作成し、作成した教師データを用いて機械学習モデルに対象領域を学習させ、学習済みの機械学習モデルを用いて対象領域を検出するシステムである。
【００１０】
なお、以降では、システム１の具体例として、コルポスコピー検査のために画像中から生検領域を検出対象の領域として検出する医療診断支援システムを例に説明する。ただし、システム１は、生検領域に限らず、任意の領域を検出する医療診断支援システムであってもよい。また、システム１は、医療診断支援システムに限らず、画像中から領域を検出する任意の用途に適用可能であり、例えば、製品検査などの工業用途でも利用可能である。
（【００１１】以降は省略されています）

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