JP7242882B2 - 情報処理装置、情報処理装置の作動方法、情報処理装置の作動プログラム - Google Patents
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Description
図1において、情報処理装置10は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータであり、撮影装置11で撮影された入力画像12を受け取る。撮影装置11は、例えば位相差顕微鏡、明視野顕微鏡等である。撮影装置11には、細胞13(図5および図6も参照)を培養するための複数のウェル14が形成されたウェルプレート15がセットされる。撮影装置11は、培養中の複数の細胞13を撮影した細胞画像を入力画像12として撮影する。
細胞核61の面積を細胞質62の面積で除算した面積比は、細胞13の種類によって異なると考えられる。同様に、面積比は、細胞13の培養日数によっても異なると考えられる。そこで、図15~図17に示す第2実施形態では、面積比と比較して学習済みモデル41によるセマンティックセグメンテーションの妥当性の評価に用いる閾値を、細胞13の種類、および/または、細胞13の培養日数に応じて変更する。
図6の説明においてもふれたが、学習済みモデル41は、ウェル14を複数の領域20に分割して撮影したことに起因する周期性ノイズを、クラス1の細胞核61またはクラス2の細胞質62と誤って判別することもある。そこで、図18~図21に示す第3実施形態では、ウェル14の全体を表す全体画像98を生成し、全体画像98の周期性ノイズの強度を、画像特徴量として算出する。
図22に示す第4実施形態では、学習済みモデル41によるセマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された出力画像42を表示する制御を行う。また、学習済みモデル41によるセマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された出力画像42のクラスの修正指示を受け付ける。
図23および図24に示す第5実施形態では、全体画像98の中から、クラスを誤って判別している誤判別領域を推定する。そして、誤判別領域のクラスを修正することで出力画像42を修正する。
図25に示す第6実施形態では、上記第4実施形態および上記第5実施形態の修正済み出力画像42Cを学習用データとして利用し、学習済みモデル41を再学習させる。
入力画像に映る物体の種類であるクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを学習済みモデルに実施させた結果、前記学習済みモデルから出力された出力画像を取得する取得プロセッサと、
前記出力画像に基づいて、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性を評価する評価プロセッサと、
前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと前記評価プロセッサにおいて評価した場合、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がない旨を表す評価結果を表示する制御を行う表示制御プロセッサと、
を備える情報処理装置。
Claims (12)
- 入力画像に映る物体の種類であるクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを学習済みモデルに実施させた結果、前記学習済みモデルから出力された出力画像を取得する取得部と、
前記出力画像から画像特徴量を算出し、前記画像特徴量を用いて前記セマンティックセグメンテーションの妥当性を評価する評価部と、
前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと前記評価部において評価した場合、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がない旨を表す評価結果を表示する制御を行う表示制御部と、
を備え、
前記入力画像は、撮影対象を分割した複数の領域のうちの1つの領域が撮影された画像であり、
前記評価部は、複数の前記領域毎に撮影された複数の前記入力画像に対応する複数の前記出力画像を繋ぎ合わせて、前記撮影対象の全体を表す全体画像を生成し、前記撮影対象を複数の前記領域に分割して撮影したことに起因する、前記全体画像の周期性ノイズの強度を、前記画像特徴量として算出する、
情報処理装置。 - 前記出力画像に基づいて、前記入力画像に映る前記物体の統計情報を導出する導出部を備え、
前記表示制御部は、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと前記評価部において評価した場合、前記評価結果と併せて、前記統計情報の信頼性が低い旨を表す警告を表示する制御を行う請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された前記出力画像を出力する制御を行う出力制御部を備える請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された前記出力画像のクラスの修正指示を受け付ける受付部を備える請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された前記出力画像のクラスを修正する修正部を備える請求項3または請求項4に記載の情報処理装置。
- 前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと評価された前記出力画像のクラスが修正された修正済み出力画像を学習用データとして利用し、前記学習済みモデルを再学習させる再学習部を備える請求項4または請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記入力画像は、培養中の複数の細胞を撮影した細胞画像である請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記評価部は、前記細胞、または前記細胞の構造物を含む少なくとも2種のクラスの面積比を、前記画像特徴量として算出する請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記評価部は、前記面積比と比較して前記セマンティックセグメンテーションの妥当性の評価に用いる閾値を、前記細胞の種類、および/または、前記細胞の培養日数に応じて変更する請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記評価部は、前記全体画像の中から、前記クラスを誤って判別している誤判別領域を推定し、前記全体画像内の前記誤判別領域の面積割合を前記画像特徴量として算出する請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 入力画像に映る物体の種類であるクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを学習済みモデルに実施させた結果、前記学習済みモデルから出力された出力画像を取得する取得ステップと、
前記出力画像から画像特徴量を算出し、前記画像特徴量を用いて前記セマンティックセグメンテーションの妥当性を評価する評価ステップと、
前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと前記評価ステップにおいて評価した場合、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がない旨を表す評価結果を表示する制御を行う表示制御ステップと、
を備え、
前記入力画像は、撮影対象を分割した複数の領域のうちの1つの領域が撮影された画像であり、
前記評価ステップにおいては、複数の前記領域毎に撮影された複数の前記入力画像に対応する複数の前記出力画像を繋ぎ合わせて、前記撮影対象の全体を表す全体画像を生成し、前記撮影対象を複数の前記領域に分割して撮影したことに起因する、前記全体画像の周期性ノイズの強度を、前記画像特徴量として算出する、
情報処理装置の作動方法。 - 入力画像に映る物体の種類であるクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを学習済みモデルに実施させた結果、前記学習済みモデルから出力された出力画像を取得する取得部と、
前記出力画像から画像特徴量を算出し、前記画像特徴量を用いて前記セマンティックセグメンテーションの妥当性を評価する評価部と、
前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がないと前記評価部において評価した場合、前記セマンティックセグメンテーションの妥当性がない旨を表す評価結果を表示する制御を行う表示制御部として、
コンピュータを機能させる情報処理装置の作動プログラムであって、
前記入力画像は、撮影対象を分割した複数の領域のうちの1つの領域が撮影された画像であり、
前記評価部は、複数の前記領域毎に撮影された複数の前記入力画像に対応する複数の前記出力画像を繋ぎ合わせて、前記撮影対象の全体を表す全体画像を生成し、前記撮影対象を複数の前記領域に分割して撮影したことに起因する、前記全体画像の周期性ノイズの強度を、前記画像特徴量として算出する、
情報処理装置の作動プログラム。
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