JP6693278B2 - 類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置 - Google Patents
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Description
出力I/F200Gには、表示装置720が接続される。表示装置720としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力I/F200Hには、半導体メモリ730が接続される。半導体メモリ730としては、例えばUniversal Serial Bus(USB)メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力I/F200Hは、半導体メモリ730に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力I/F200F及び入出力I/F200Hは、例えばUSBポートを備えている。出力I/F200Gは、例えばディスプレイポートを備えている。
ネットワークI/F200Dは、例えばLANポートを備えている。ネットワークI/F200Dは上述した通信ネットワークNWと接続される。
1.各データ(具体的には特徴ベクトル)に対して無作為(ランダム)に複数のクラスタを割り振る。
2.割り振った各クラスタの中心を、各データをもとに計算する。
3.各データについて各クラスタの中心との距離を算出し、最も近い中心のクラスタをそのデータ対して割り振り直す。
4.1〜3の処理で全てのデータのクラスタの割り振りが変化しなかったら処理を終了する。逆に、割り振りが変化したら2〜3の処理を繰り返す。
(付記1)特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における分布状態を特定し、特定した分布状態を用いて予め記憶部に記憶した一または複数の画像と前記特定の画像の類似度を評価し、評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する、処理をコンピュータに実行させるための類似画像検索プログラム。
(付記2)選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴が、前記局所領域の特徴を配置する特徴空間に占める領域を特徴分布として推定し、推定した前記特徴分布の範囲を前記一または複数の画像における局所領域の特徴と照合する、処理を含むことを特徴とする付記1に記載の類似画像検索プログラム。
(付記3)前記特徴分布の範囲を照合する処理は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴に基づいて、該特徴を近似した一又は複数の円を特定する中心及び半径により前記領域を推定する、ことを特徴とする付記2に記載の類似画像検索プログラム。
(付記4)前記特徴分布の範囲を照合する処理は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴に対して、前記特徴空間においてk−meansクラスタリングを実行し、実行結果に基づいて得られるクラスタの中心と前記クラスタの半径により前記領域を推定する、ことを特徴とする付記2又は3に記載の類似画像検索プログラム。
(付記5)前記一または複数の画像を出力する処理は、特定の画像に所定範囲より広い範囲に出現する異常な陰影の分布が類似する画像を前記一または複数の画像として出力する、ことを特徴とする付記1から4のいずれか1項に記載の類似画像検索プログラム。
(付記6)前記特定の画像及び前記一又は複数の画像は、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む画像である、ことを特徴とする付記1から5のいずれか1項に記載の類似画像検索プログラム。
(付記7)特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における分布状態を特定し、特定した分布状態を用いて予め記憶部に記憶した一または複数の画像と前記特定の画像の類似度を評価し、評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する、処理をコンピュータが実行する類似画像検索方法。
(付記8)特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における分布状態を特定する特定手段と、前記特定手段が特定した分布状態を用いて予め記憶部に記憶した一または複数の画像と前記特定の画像の類似度を評価し、評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する出力手段と、を有する類似画像検索装置。
(付記9)選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴が、前記局所領域の特徴を配置する特徴空間に占める領域を特徴分布として推定し、推定した前記特徴分布の範囲を前記一または複数の画像における局所領域の特徴と照合する照合手段を含むことを特徴とする付記8に記載の類似画像検索装置。
(付記10)前記照合手段は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴に基づいて、該特徴を近似した一又は複数の円を特定する中心及び半径により前記領域を推定する、ことを特徴とする付記9に記載の類似画像検索装置。
(付記11)前記照合手段は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の特徴に対して、前記特徴空間においてk−meansクラスタリングを実行し、実行結果に基づいて得られるクラスタの中心と前記クラスタの半径により前記領域を推定する、ことを特徴とする付記9又は10に記載の類似画像検索装置。
(付記12)前記出力手段は、特定の画像に所定範囲より広い範囲に出現する異常な陰影の分布が類似する画像を前記一または複数の画像として出力する、ことを特徴とする付記8から11のいずれか1項に記載の類似画像検索装置。
(付記13)前記特定の画像及び前記一又は複数の画像は、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む画像である、ことを特徴とする付記8から12のいずれか1項に記載の類似画像検索装置。
100 DBサーバ
200 検索サーバ
210 特徴量情報記憶部
220 クエリ分布特徴特定部
230 症例分布特徴特定部
240 症例画像出力部
300 端末装置
400 モダリティ
Claims (7)
- 特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、
選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における第1分布状態を特定し、
特定した前記第1分布状態を用いて、予め記憶部に記憶した、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む一または複数の画像と前記特定の画像との類似度を評価し、
評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する、
処理をコンピュータに実行させるための類似画像検索プログラム。 - 選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の前記第1分布状態の特徴が、前記局所領域の特徴を配置する特徴空間に占める領域を特徴分布として推定し、推定した前記特徴分布の範囲を前記一または複数の画像における局所領域の特徴と照合する処理を含み、
前記類似度を評価する処理は、前記特徴分布の範囲に属する特徴を有する局所領域の第2分布状態と前記第1分布状態とを用いて、前記一または複数の画像と前記特定の画像との類似度を評価する、
ことを特徴とする請求項1に記載の類似画像検索プログラム。 - 前記局所領域の特徴を配置する特徴空間に占める領域を特徴分布として推定する処理は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の前記第1分布状態の特徴に基づいて、該特徴を近似した一又は複数の円を特定する中心及び半径により前記領域を推定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の類似画像検索プログラム。 - 前記局所領域の特徴を配置する特徴空間に占める領域を特徴分布として推定する処理は、選択された前記局所領域及び抽出した前記他の局所領域の前記第1分布状態の特徴に対して、前記特徴空間においてk−meansクラスタリングを実行し、実行結果に基づいて得られるクラスタの中心と前記クラスタの半径により前記領域を推定する、
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の類似画像検索プログラム。 - 前記特定の画像は、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む画像である、
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の類似画像検索プログラム。 - 特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、
選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における分布状態を特定し、
特定した前記分布状態を用いて、予め記憶部に記憶した、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む一または複数の画像と前記特定の画像との類似度を評価し、
評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する、
処理をコンピュータが実行する類似画像検索方法。 - 特定の画像における局所領域の選択を受け付けた場合、選択された前記局所領域と比較して所定の基準を満たす前記特定の画像における一または複数の他の局所領域を抽出し、選択された前記局所領域と抽出した前記他の局所領域の前記特定の画像における分布状態を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した分布状態を用いて、予め記憶部に記憶した、びまん性肺疾患で出現する異常な陰影を含む一または複数の画像と前記特定の画像との類似度を評価し、評価した前記類似度に応じて前記一または複数の画像を出力する出力手段と、
を有する類似画像検索装置。
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