JP6525912B2 - 画像分類装置、方法およびプログラム - Google Patents
画像分類装置、方法およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6525912B2 JP6525912B2 JP2016057865A JP2016057865A JP6525912B2 JP 6525912 B2 JP6525912 B2 JP 6525912B2 JP 2016057865 A JP2016057865 A JP 2016057865A JP 2016057865 A JP2016057865 A JP 2016057865A JP 6525912 B2 JP6525912 B2 JP 6525912B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- dimensional image
- dimensional
- processing
- layer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 38
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 85
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 48
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 26
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 18
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 9
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 43
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 6
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 6
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 5
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 4
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 3
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 description 3
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000002837 heart atrium Anatomy 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
- G06F18/24133—Distances to prototypes
- G06F18/24143—Distances to neighbourhood prototypes, e.g. restricted Coulomb energy networks [RCEN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
- G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
- G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/647—Three-dimensional objects by matching two-dimensional images to three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
ニューラルネットワークが、3次元画像を複数の処理パラメータによって投影処理することにより生成された複数の2次元画像のそれぞれに対して、畳み込み処理を行う畳み込み層と、
畳み込み処理がなされた複数の2次元画像のそれぞれにおける同一位置の値をプーリングするプーリング層とを備えたことを特徴とするものである。
ニューラルネットワークが、畳み込み層およびプーリング層を備え、
畳み込み層が、3次元画像を複数の処理パラメータによって投影処理することにより生成された複数の2次元画像のそれぞれに対して、畳み込み処理を行い、
プーリング層が、畳み込み処理がなされた複数の2次元画像のそれぞれにおける同一位置の値をプーリングすることを特徴とするものである。
yt=yg−yk+1 (1)
なお、図4においては、畳み込み層31は、2次元画像G1〜G3のそれぞれに対応する、丸形状で表す3つのユニットを有するものとしているが、1つのユニットのみを有するものとし、2次元画像G1〜G3を順次処理するものとしてもよい。
2 3次元画像撮影装置
3 画像保管サーバ
4 ネットワーク
11 CPU
12 メモリ
13 ストレージ
14 ディスプレイ
15 入力部
21 画像取得部
22 2次元画像生成部
23 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
31、36 畳み込み層
32、37 プーリング層
33 全結合層
35 カーネル
Claims (8)
- 複数の処理層が階層的に接続されたニューラルネットワークにより、3次元画像を複数のクラスに分類する画像分類装置であって、
前記ニューラルネットワークが、前記3次元画像を複数の処理パラメータによって投影処理することにより生成された複数の2次元画像のそれぞれに対して、畳み込み処理を行う畳み込み層と、
前記畳み込み処理がなされた前記複数の2次元画像のそれぞれにおける同一位置の値をプーリングするプーリング層とを備えたことを特徴とする画像分類装置。 - 前記3次元画像を構成する各画素を前記複数のクラスに分類する請求項1記載の画像分類装置。
- 前記投影処理はボリュームレンダリングであり、前記パラメータは色、不透明度、および投影する対象を定義するマスクの少なくとも1つである請求項1または2記載の画像分類装置。
- 前記投影処理は最大値投影処理、最小値投影処理および平均値投影処理のいずれかであり、前記パラメータは投影する際の視線方向に対する始点位置と終点位置である請求項1または2記載の画像分類装置。
- 前記2次元画像は、前記3次元画像に対して設定されたサブウィンドウについての2次元画像である請求項1から4のいずれか1項記載の画像分類装置。
- 前記複数の2次元画像を生成する2次元画像生成手段をさらに備えた請求項1から5のいずれか1項記載の画像分類装置。
- 複数の処理層が階層的に接続されたニューラルネットワークにより、3次元画像を複数のクラスに分類する画像分類方法であって、
前記ニューラルネットワークが、畳み込み層およびプーリング層を備え、
前記畳み込み層が、前記3次元画像を複数の処理パラメータによって投影処理することにより生成された複数の2次元画像のそれぞれに対して畳み込み処理を行い、
前記プーリング層が、前記畳み込み処理がなされた前記複数の2次元画像のそれぞれにおける同一位置の値をプーリングすることを特徴とする画像分類方法。 - 複数の処理層が階層的に接続されたニューラルネットワークにより、3次元画像を複数のクラスに分類する画像分類方法をコンピュータに実行させるための画像分類プログラムであって、
前記ニューラルネットワークが、畳み込み層およびプーリング層を備え、
前記畳み込み層が、前記3次元画像を複数の処理パラメータによって投影処理することにより生成された複数の2次元画像のそれぞれに対して畳み込み処理を行う手順と、
前記プーリング層が、前記畳み込み処理がなされた前記複数の2次元画像のそれぞれにおける同一位置の値をプーリングする手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像分類プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016057865A JP6525912B2 (ja) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 画像分類装置、方法およびプログラム |
US15/464,997 US10198669B2 (en) | 2016-03-23 | 2017-03-21 | Image classifying apparatus, image classifying method, and image classifying program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016057865A JP6525912B2 (ja) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 画像分類装置、方法およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017174039A JP2017174039A (ja) | 2017-09-28 |
JP6525912B2 true JP6525912B2 (ja) | 2019-06-05 |
Family
ID=59898128
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016057865A Active JP6525912B2 (ja) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 画像分類装置、方法およびプログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10198669B2 (ja) |
JP (1) | JP6525912B2 (ja) |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6955303B2 (ja) * | 2017-04-12 | 2021-10-27 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像処理装置および方法並びにプログラム |
EP3692920A4 (en) | 2017-10-03 | 2021-06-09 | Nemoto Kyorindo Co., Ltd. | BLOOD VESSEL EXTRACTION DEVICE AND BLOOD VESSEL EXTRACTION PROCESS |
US10223610B1 (en) * | 2017-10-15 | 2019-03-05 | International Business Machines Corporation | System and method for detection and classification of findings in images |
US20210225491A1 (en) * | 2017-11-17 | 2021-07-22 | Young Saem AHN | Diagnostic image converting apparatus, diagnostic image converting module generating apparatus, diagnostic image recording apparatus, diagnostic image converting method, diagnostic image converting module generating method, diagnostic image recording method, and computer recordable recording medium |
WO2019153245A1 (en) * | 2018-02-09 | 2019-08-15 | Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. | Systems and methods for deep localization and segmentation with 3d semantic map |
US10373022B1 (en) * | 2018-02-28 | 2019-08-06 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Text image processing using stroke-aware max-min pooling for OCR system employing artificial neural network |
CN110321759B (zh) * | 2018-03-29 | 2020-07-07 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种视频特征提取方法及装置 |
CN108629768B (zh) * | 2018-04-29 | 2022-01-21 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 一种食管病理图像中上皮组织的分割方法 |
JP7240657B2 (ja) * | 2018-05-15 | 2023-03-16 | Tokyo Artisan Intelligence株式会社 | ニューラルネットワーク回路装置、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワーク処理方法およびニューラルネットワークの実行プログラム |
JP6954719B2 (ja) | 2018-07-06 | 2021-10-27 | シーメンス ヘルスケア ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング | 検査ボリュームの差分画像データセットの決定 |
EP3593722A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-15 | Neuroanalytics Pty. Ltd. | Method and system for identification of cerebrovascular abnormalities |
CN112930543A (zh) * | 2018-10-10 | 2021-06-08 | 利普麦德股份有限公司 | 神经网络处理装置、神经网络处理方法和神经网络处理程序 |
US10325179B1 (en) * | 2019-01-23 | 2019-06-18 | StradVision, Inc. | Learning method and learning device for pooling ROI by using masking parameters to be used for mobile devices or compact networks via hardware optimization, and testing method and testing device using the same |
JP7313192B2 (ja) * | 2019-05-27 | 2023-07-24 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 診断支援装置、及び、x線ct装置 |
WO2020262683A1 (ja) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像処理装置、方法およびプログラム |
JP7414432B2 (ja) * | 2019-09-06 | 2024-01-16 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
US20210357730A1 (en) * | 2020-05-12 | 2021-11-18 | Alibaba Group Holding Limited | Multi-size convolutional layer background |
JP2022095024A (ja) * | 2020-12-16 | 2022-06-28 | キヤノン株式会社 | 学習データ生成装置、学習データ生成方法及びコンピュータプログラム |
CN112908451B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-12-26 | 千乘镜像(北京)科技有限公司 | 图像处理方法、装置和存储介质 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8594410B2 (en) * | 2006-08-28 | 2013-11-26 | Definiens Ag | Context driven image mining to generate image-based biomarkers |
US7746340B2 (en) * | 2005-04-13 | 2010-06-29 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and apparatus for generating a 2D image having pixels corresponding to voxels of a 3D image |
JP4267598B2 (ja) * | 2005-07-11 | 2009-05-27 | ザイオソフト株式会社 | 画像融合処理方法、画像融合処理プログラム、画像融合処理装置 |
US8331637B2 (en) * | 2006-03-03 | 2012-12-11 | Medic Vision-Brain Technologies Ltd. | System and method of automatic prioritization and analysis of medical images |
DE102007008767B3 (de) * | 2007-02-22 | 2008-07-24 | Tomtec Imaging Systems Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Darstellung von 3D Bilddatensätzen auf 2D Bildern |
US7978191B2 (en) * | 2007-09-24 | 2011-07-12 | Dolphin Imaging Systems, Llc | System and method for locating anatomies of interest in a 3D volume |
JP5417609B2 (ja) * | 2008-03-04 | 2014-02-19 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置 |
EP2486503A2 (en) * | 2009-10-07 | 2012-08-15 | Hologic, Inc. | Processing and displaying computer-aided detection information associated with breast x-ray images |
WO2011046425A2 (en) * | 2009-10-14 | 2011-04-21 | 3Mensio Medical Imaging B.V. | A method, a graphic user interface, a system and a computer program for optimizing workflow of a medical intervention |
CN102222352B (zh) * | 2010-04-16 | 2014-07-23 | 株式会社日立医疗器械 | 图像处理方法和图像处理装置 |
US8958618B2 (en) * | 2012-06-28 | 2015-02-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system for identification of calcification in imaged blood vessels |
EP2984629B1 (en) * | 2013-04-09 | 2018-07-18 | Koninklijke Philips N.V. | Layered two-dimensional projection generation and display |
US10095917B2 (en) * | 2013-11-04 | 2018-10-09 | Facebook, Inc. | Systems and methods for facial representation |
JP2015215837A (ja) * | 2014-05-13 | 2015-12-03 | 株式会社デンソー | 演算処理装置 |
JP2016006626A (ja) | 2014-05-28 | 2016-01-14 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 検知装置、検知プログラム、検知方法、車両、パラメータ算出装置、パラメータ算出プログラムおよびパラメータ算出方法 |
-
2016
- 2016-03-23 JP JP2016057865A patent/JP6525912B2/ja active Active
-
2017
- 2017-03-21 US US15/464,997 patent/US10198669B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20170277977A1 (en) | 2017-09-28 |
US10198669B2 (en) | 2019-02-05 |
JP2017174039A (ja) | 2017-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6525912B2 (ja) | 画像分類装置、方法およびプログラム | |
US10980493B2 (en) | Medical image display device, method, and program | |
US10452957B2 (en) | Image classification apparatus, method, and program | |
KR101943011B1 (ko) | 피검체의 의료 영상 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치 | |
WO2018000564A1 (zh) | 血管中心线提取方法及*** | |
US10734107B2 (en) | Image search device, image search method, and image search program | |
JP5643304B2 (ja) | 胸部トモシンセシスイメージングにおけるコンピュータ支援肺結節検出システムおよび方法並びに肺画像セグメント化システムおよび方法 | |
US9155470B2 (en) | Method and system for model based fusion on pre-operative computed tomography and intra-operative fluoroscopy using transesophageal echocardiography | |
US8805034B2 (en) | Selection of datasets from 3D renderings for viewing | |
JP5336370B2 (ja) | 効率的診断のための解剖構造に関係した画像コンテキスト依存のアプリケーション | |
JP2019033966A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
US10248756B2 (en) | Anatomically specific movie driven medical image review | |
JP2018175226A (ja) | 医用画像分類装置、方法およびプログラム | |
JP6824845B2 (ja) | 画像処理システム、装置、方法およびプログラム | |
JP2020185374A (ja) | 医療画像で病変の視覚化を補助する方法およびこれを利用した装置 | |
Zhang et al. | Dual encoder fusion u-net (defu-net) for cross-manufacturer chest x-ray segmentation | |
US20180271460A1 (en) | System for Synthetic Display of Multi-Modality Data | |
WO2020110774A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
Rubin et al. | CT-To-MR conditional generative adversarial networks for ischemic stroke lesion segmentation | |
KR20200131737A (ko) | 의료 영상에서 병변의 시각화를 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치 | |
KR20200110111A (ko) | 의료영상정보 딥러닝 기반의 동적 다차원 질병진단 방법 및 동적 다차원 질병진단 장치 | |
JP7456928B2 (ja) | 胸部x線画像の異常表示制御方法、異常表示制御プログラム、異常表示制御装置、及びサーバ装置 | |
JP2023114463A (ja) | 表示装置、方法およびプログラム | |
JP6737491B1 (ja) | Aiを用いる診断装置、診断システム、及び、プログラム | |
CN111563877B (zh) | 一种医学影像的生成方法及装置、显示方法及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20170908 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20170908 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180220 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190322 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190409 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190507 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6525912 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |