JP7142754B1 - 畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
画像取込ユニットは、入力画像をコンピュータ本体に取り込むステップS10、
ハイパースペクトル画像情報に基づいて入力画像を変換し、ハイパースペクトル画像を取得するステップS12、
ハイパースペクトル画像に基づいて分析し、第1ハイパースペクトル画像ベクトルと第1ハイパースペクトル特徴値を取得するステップS14、
第1ハイパースペクトル画像ベクトルと第1ハイパースペクトル特徴値に対して主成分分析の演算を行い、第2画像ベクトルと、対応する第2特徴値とを生成するステップS16、
畳み込みカーネルに基づいて、第2画像ベクトルと第2特徴値に対して畳み込み演算を行い、畳み込み結果を取得し、畳み込み結果と測定対象物画像に基づいて選択画像を取得するステップS20、
コンピュータ本体は、選択画像のエッジに基づいてプリセットボックスを生成するステップS30、
コンピュータ本体は、入力画像の境界ボックスを取込み、プリセットボックスの第1中心点と境界ボックスの第2中心点とを比較し、プリセットボックスと境界ボックスとの中心変位量を取得するステップS40、
コンピュータ本体は、中心変位量に基づいて回帰演算を行い、回帰演算結果を取得するステップS50、
コンピュータ本体は、回帰演算結果とプリセットボックスに基づいて測定対象物画像を位置合わせし、第1中心点を第2中心点へ移動させるとともに、選択画像を第2中心点へ移動させるステップS55、
コンピュータ本体は、測定対象物画像とサンプル画像とを比較し、比較結果を生成するステップS60、および
コンピュータ本体は、比較結果に基づいて入力画像を目標物体画像または非目標物体画像に分類するステップS70。
10 コンピュータ本体
12 処理ユニット
14 メモリ
16 格納ユニット
20 画像取込ユニット
30 リポジトリ
B 境界ボックス
Bc 第2中心点
BG 背景画像
BGI 周辺画像
C 畳み込みカーネル
CNN 畳み込みニューラルネットワーク
D 予測検出ボックス
Dc 第1中心点
F1 第1ハイパースペクトル特徴値
F2 第2特徴値
HSA ハイパースペクトル画像情報
HYI ハイパースペクトル画像
IMG 入力画像
O1 測定対象物画像
O1R 物体参照画像
O2 選択画像
P 畳み込みプログラム
R 比較結果
REF 参照画像
SA サンプル画像
TA 目標物体画像
NTA 非目標物体画像
S05~S70 ステップ
Claims (10)
- 畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法であって、
コンピュータ本体は、少なくとも1つの物体参照画像と背景参照画像とを含む参照画像に基づいてハイパースペクトル画像情報を取得するステップ、
画像取込ユニットは、少なくとも1つの測定対象物画像と背景画像とを含む入力画像を前記コンピュータ本体に取り込むステップ、
前記コンピュータ本体は、前記ハイパースペクトル画像情報に基づいて前記入力画像を変換し、ハイパースペクトル画像を取得するステップ、
前記コンピュータ本体は、前記ハイパースペクトル画像に基づいて分析し、複数の第1ハイパースペクトル画像ベクトルと複数の第1ハイパースペクトル特徴値を取得するステップ、
前記コンピュータ本体は、前記第1ハイパースペクトル特徴値に対して主成分分析の演算を行い、前記ハイパースペクトル画像を簡素化し、対応する複数の第2特徴値を生成するステップ、
前記コンピュータ本体は、複数の畳み込みカーネルに基づいて、前記第2特徴値に対して少なくとも1層の畳み込み演算を行い、前記背景画像をフィルタリングし、畳み込み結果を取得し、前記畳み込み結果と前記少なくとも1つの測定対象物画像に基づいて少なくとも1つの選択画像を取得し、前記畳み込みカーネルは、複数の選択特徴値と複数のエッジ特徴値とを含み、前記少なくとも1つの測定対象物画像は、複数の周辺画像と少なくとも1つの選択画像とを含み、前記周辺画像は前記少なくとも1つの選択画像を囲み、前記少なくとも1つの選択画像は前記選択特徴値に対応し、前記周辺画像は前記エッジ特徴値に対応するステップ、
前記コンピュータ本体は、前記少なくとも1つの選択画像のエッジに基づいて少なくとも1つのプリセットボックスを生成するステップ、
前記コンピュータ本体は、前記入力画像のエッジに対応する前記入力画像の境界ボックスを取込み、前記プリセットボックスの第1中心点を前記境界ボックスの第2中心点と比較し、前記プリセットボックスと前記境界ボックスとの中心変位量を取得するステップ、
前記コンピュータ本体は前記中心変位量に基づいて回帰演算を行い、回帰演算結果を取得するステップ、
前記コンピュータ本体は、前記回帰演算結果と前記プリセットボックスに基づいて前記測定対象物画像の位置合わせをし、前記第1中心点を第2中心点へ移動させるとともに、前記選択画像を前記第2中心点へ移動させるステップ、
前記コンピュータ本体は、位置合わせした後の前記測定対象物画像を少なくとも1つのサンプル画像とマッチング・比較し、比較結果を生成するステップ、および
前記コンピュータ本体は、前記比較結果に基づいて前記入力画像が目標物体画像であると判断するステップを含む方法。 - 前記コンピュータ本体が複数の畳み込みカーネルに基づいて前記第2特徴値に対して少なくとも1層の畳み込み演算を行うステップにおいて、前記コンピュータ本体は、前記畳み込みカーネルをm×n×pとして、且つ、前記入力画像の複数の画素値を複数の画素正規値に正規化し、前記畳み込みカーネルに前記画素正規値を乗算し、畳み込み層で前記第2特徴値を取込み、且つ、m=nであり、mは1、3、5、10、19または38である、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記畳み込み結果と前記少なくとも1つの測定対象物画像に基づいて少なくとも1つの選択画像を取得するステップにおいて、前記コンピュータ本体は、前記選択特徴値の存在領域を統合し、前記入力画像で前記少なくとも1つの選択画像を取得する、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記コンピュータ本体が複数の畳み込みカーネルに基づいて前記第2特徴値に対して少なくとも1層の畳み込み演算を行うステップにおいて、前記コンピュータ本体は、SSDモデルに基づいて、前記入力画像の各画素に対して畳み込みを行い、前記第2特徴値を検出する、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記コンピュータ本体が前記中心変位量に基づいて回帰演算を行うステップにおいて、前記コンピュータ本体は、前記プリセットボックスの第1位置、前記境界ボックスの第2位置およびスケール因子で前記回帰演算を行い、前記測定対象物画像の位置合わせをする、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記コンピュータ本体が前記測定対象物画像を少なくとも1つのサンプル画像とマッチング・比較するステップにおいて、前記コンピュータ本体は、全結合層で前記測定対象物画像を前記少なくとも1つのサンプル画像とマッチング・比較をする、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 比較結果に基づいて前記入力画像が目標物体画像であると判断するステップにおいて、前記コンピュータ本体は前記少なくとも1つのサンプル画像に基づいて前記入力画像が目標物体画像であると判断できない場合、前記コンピュータ本体は前記少なくとも1つのサンプル画像に基づいて前記測定対象物画像を近似比較する、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記コンピュータ本体が前記少なくとも1つのサンプル画像に基づいて前記測定対象物画像を近似比較するステップにおいて、前記コンピュータ本体が前記測定対象物画像の近似度が近似閾値よりも大きいと判断した場合、前記コンピュータ本体は前記入力画像が前記目標物体画像であると判断する、請求項7に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記ハイパースペクトル画像情報は、前記入力画像に対応する複数の白色光画像と複数の狭帯域画像であり、且つ、複数の等色関数、補正マトリクスと変換マトリクスを含む、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
- 前記コンピュータ本体は、位置合わせした後の前記測定対象物画像を少なくとも1つのサンプル画像とマッチング・比較するステップにおいて、前記コンピュータ本体はリポジトリから前記少なくとも1つのサンプル画像を読み取り、位置合わせした後の前記測定対象物画像に基づいて前記マッチング・比較をする、請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワークを使用して食道癌の画像を検出する方法。
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