JP2018125019A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
<画像処理装置の構成>
図1は本発明の第1の実施形態による画像処理装置の機能を示すブロック図である。
画像処理装置100は入力部101と、画像処理部102と、記憶部103と、一括処理部104と、学習部105と、統計解析部106と、を備えている。当該画像処理装置100は、バーチャルスライド等の組織・細胞画像取得装置内に実装しても良いし、組織・細胞画像取得装置とネットワークを介して接続されるサーバー内に実装しても良い。画像処理装置100は、例えばディスプレイ、プリンタ等のデバイスである出力装置107に接続されている。
以下、各要素の動作について詳細に説明する。
図2は画像処理部102の動作を説明するためのフローチャートである。
S201において、画像処理部102は解析対象画像から複数の前述の特徴量を算出し、これに応じた最適な学習処理過程データを学習部105から抽出する。
画像処理部102は解析対象画像の特徴量が近似する後述の学習画像データを選定し、その学習処理過程データを最適な学習処理過程データとして学習部から抽出する。
S401において、ユーザは一括処理する複数の処理対象画像を入力部101に入力する。前記複数の画像は1000枚を超える枚数であっても良い。
S501において、学習部105は記憶部103に一時的に記憶された解析対象画像と処理過程を抽出し、解析対象画像を学習画像データとして、処理過程を学習処理過程データとして学習する。学習部は例えば、従来技術である機械学習の技術を用いて、前記学習を行う。
統計解析部106は前記被写体に関する解析結果に対し統計解析を行い、数値、表、グラフ等の統計解析結果を出力装置107に表示させる。
次に、第2の実施形態による画像処理装置について説明する。第2の実施形態による画像処理装置の基本構成のうち、第1の実施形態と同様である部分についてはその詳細な説明を省略する。
図9は本発明の第2の実施形態による画像処理装置900の機能を示すブロック図である。
画像処理装置は入力部901と、特徴抽出部902と、分類条件出力部903と、分類部904と、学習部905と、を備えている。画像処理装置900は、例えばディスプレイ、プリンタ等のデバイスである出力装置906に接続されている。
ユーザは複数の解析対象画像を分類の目的に沿った任意の複数グループに分別する。これをデータセットとして入力部901に入力する。例えば、ユーザが複数の画像を突起を有する細胞画像と突起を有さない細胞画像とに分類しようとする場合、ユーザは突起を有する細胞画像のみを含むデータセットと突起を有さない細胞画像のみを含むデータセットをそれぞれ入力部901に入力する。
以下、各要素の動作について詳細に説明する。
S1001において、分類条件出力部903は特徴抽出部902からデータセットの特徴量を抽出する。
Claims (5)
- 解析対象画像を含む複数のデータセットを入力する入力部と、
前記データセットから特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記複数のデータセットと前記解析対象画像の関係および前記特徴量に基づいて分類条件を出力する分類条件出力部と、
分類対象画像を前記分類条件に従って分類する分類部と、
前記解析対象画像を学習画像データとして、前記分類条件を学習分類条件データとして学習し、前記学習画像データと前記学習分類条件データを前記分類条件出力部に提供する学習部とを備える
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記分類条件出力部は、前記学習部から最適な前記学習分類条件データを抽出し、抽出された前記学習分類条件データに基づいて前記分類条件を出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記学習分類条件データは、前記解析対象画像と前記特徴量を含む
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記分類条件出力部は、前記学習画像データ、前記学習分類条件データ、前記特徴量のうち最適な情報を選択し、選択された前記情報に基づいて分類条件を出力する
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 解析対象画像を含む複数のデータセットを入力する入力工程と、
前記データセットから特徴量を抽出する特徴抽出工程と、
前記複数のデータセットと前記解析対象画像の関係および前記特徴量に基づいて分類条件を出力する分類条件出力工程と、
分類対象画像を前記分類条件に従って分類する分類工程と、
前記解析対象画像を学習画像データとして、前記分類条件を学習分類条件データとして学習し、前記学習画像データと前記学習分類条件データを提供する工程とを備える
ことを特徴とする画像処理方法。
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