JP7339270B2 - 医用画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
判別部は、医用画像における第1の医学的特徴を判別する、複数の処理層からなる第1のニューラルネットワークと、
第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を医用画像において判別する、複数の処理層からなる第2のニューラルネットワークとを有し、
第1のニューラルネットワークには、第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量、または第2のニューラルネットワークの出力結果が入力される。
第2のニューラルネットワークは、医用画像から大局的な医学的特徴を第2の医学的特徴として判別するものであってもよい。
局所的な医学的特徴は脳の出血領域および梗塞領域の少なくとも一方であり、
大局的な医学的特徴は、出血領域および梗塞領域の少なくとも一方の有無であってもよい。
判別部は、第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、第1のニューラルネットワークには、第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量、または第2のニューラルネットワークの出力結果が入力され、
第1のニューラルネットワークにより医用画像における第1の医学的特徴を判別し、
第2のニューラルネットワークにより、第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を医用画像において判別する。
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、第1のニューラルネットワークには、第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量、または第2のニューラルネットワークの出力結果が入力される判別部として機能し、
第1のニューラルネットワークにより医用画像における第1の医学的特徴を判別し、
第2のニューラルネットワークにより、第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を医用画像において判別する処理を実行する。
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 判別部
23 表示制御部
30 CNN
31 第1のニューラルネットワーク
31-1,31-2… 処理層
32 第2のニューラルネットワーク
32-1,32-2… 処理層
A1 出血領域
B0 脳画像
R1,R2 判別結果
T1r-1,T2k 特徴量マップ
Claims (11)
- 脳を含む医用画像に含まれる医学的特徴を判別する判別部を備え、
前記判別部は、前記医用画像における脳の出血領域および梗塞領域の少なくとも一方を局所的な医学的特徴として判別する、複数の処理層からなる第1のニューラルネットワークと、
前記医用画像における前記出血領域および前記梗塞領域の少なくとも一方の有無を前記局所的な医学的特徴と関連する大局的な医学的特徴として判別する、複数の処理層からなる第2のニューラルネットワークとを有し、
前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力される医用画像処理装置。 - 脳のCT画像である医用画像に含まれる医学的特徴を判別する判別部を備え、
前記判別部は、前記医用画像における第1の医学的特徴を判別する、複数の処理層からなる第1のニューラルネットワークと、
前記第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を前記医用画像において判別する、複数の処理層からなる第2のニューラルネットワークとを有し、
前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力される医用画像処理装置。 - 前記第2のニューラルネットワークは、前記第1のニューラルネットワークとは異なるタスクが学習されてなる請求項2に記載の医用画像処理装置。
- 前記第2のニューラルネットワークが学習するタスクは、疾患の有無を予測するタスク、疾患の種類を予測するタスク、患者に発現している臨床所見を予測するタスク、および患者の意識レベルを予測するタスクのいずれかである請求項3に記載の医用画像処理装置。
- 前記第1のニューラルネットワークは、前記医用画像における局所的な医学的特徴を前記第1の医学的特徴として判別し、
前記第2のニューラルネットワークは、前記医用画像における大局的な医学的特徴を前記第2の医学的特徴として判別する請求項2から4のいずれか1項に記載の医用画像処理装置。 - 前記局所的な医学的特徴は脳の出血領域および梗塞領域の少なくとも一方であり、
前記大局的な医学的特徴は、前記出血領域および前記梗塞領域の少なくとも一方の有無である請求項5に記載の医用画像処理装置。 - 前記局所的な医学的特徴が特定された前記医用画像を表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項1、5または6に記載の医用画像処理装置。
- 脳を含む医用画像に含まれる医学的特徴を判別部により判別する医用画像処理方法であって、
前記判別部は、第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力され、
前記第1のニューラルネットワークにより、前記医用画像における脳の出血領域および梗塞領域の少なくとも一方を局所的な医学的特徴として判別し、
前記第2のニューラルネットワークにより、前記医用画像における前記出血領域および前記梗塞領域の少なくとも一方の有無を前記局所的な医学的特徴と関連する大局的な医学的特徴として判別する医用画像処理方法。 - 脳のCT画像である医用画像に含まれる医学的特徴を判別部により判別する医用画像処理方法であって、
前記判別部は、第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力され、
前記第1のニューラルネットワークにより前記医用画像における第1の医学的特徴を判別し、
第2のニューラルネットワークにより、前記第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を前記医用画像において判別する医用画像処理方法。 - 脳を含む医用画像に含まれる医学的特徴を判別する処理をコンピュータに実行させる医用画像処理プログラムであって、
前記コンピュータを、第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力される判別部として機能させ、
前記第1のニューラルネットワークにより、前記医用画像における脳の出血領域および梗塞領域の少なくとも一方を局所的な医学的特徴として判別する手順と、
前記第2のニューラルネットワークにより、前記医用画像における前記出血領域および前記梗塞領域の少なくとも一方の有無を前記局所的な医学的特徴と関連する大局的な医学的特徴として判別する手順とをコンピュータに実行させる医用画像処理プログラム。 - 脳のCT画像である医用画像に含まれる医学的特徴を判別する処理をコンピュータに実行させる医用画像処理プログラムであって、
前記コンピュータを、第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとを有し、前記第1のニューラルネットワークには、前記第2のニューラルネットワークの途中の処理層が出力した特徴量が入力される判別部として機能させ、
前記第1のニューラルネットワークにより前記医用画像における第1の医学的特徴を判別する手順と、
第2のニューラルネットワークにより、前記第1の医学的特徴と関連する第2の医学的特徴を前記医用画像において判別する手順とをコンピュータに実行させる医用画像処理プログラム。
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