特許7404857IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

画像判定装置、画像判定方法及びプログラムに関するものである。

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、医用画像が診断に適するものであるか否かの判断を、画像中に対象部位の一部が写っていない欠落や欠損の有無について行うものである。 この点、医用画像が診断に適さない写損と判断されるべきケースは対象部位の欠落や欠損の場合に限定されない。 また、特定部位の一部が放射線画像から欠落しているか否かの判断に機械学習を取り入れているが、特徴量の抽出に機械学習を用いるものではない。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

請求項１記載の発明は、画像判定装置において、 被験者の診断対象領域を含む部位を放射線撮影した医用画像の画像データを取得する画像取得手段と、 前記医用画像に含まれる解剖学的な構造物を領域抽出した抽出画像を生成するセグメンテーション手段と、 前記抽出画像に基づいて、特徴量を算出する特徴量抽出手段と、 前記特徴量に基づいて、前記医用画像のポジショニングの良否または医用画像の診断を行・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の構成をとることで、判定対象となる医用画像について適切なポジショニングで撮影されたかどうかの判定を高精度に行うことが可能となる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本実施形態における画像判定装置としての画像処理装置の要部構成を表す要部ブロック図である。
【図2】 （ａ）は、膝側面の画像の解剖学的な構造物を説明するための模式図であり、（ｂ）は、適切なポジショニングで撮影された膝側面の画像の例であり、（ｃ）は、不適切なポジショニングで撮影された膝側面の画像の例である。
【図3】 本実施形態における画像判定処理を示すフローチャートである。
【図4】 図３に示す機械学習を用いたポジショニング判定処理を示すフローチャートである。
【図5】 図４に示すセグメンテーション処理の詳細を示すフローチャートである。
【図6】 セグメンテーション用のニューラルネットワークを構築する際に用いられる教師データ群の例を示す図である。
【図7】 図４に示すクラス分類処理の詳細を説明する説明図である。
【図8】 クラス分類用のニューラルネットワークを構築する際に用いられる教師データ群の例を示す図である。
【図9】 ポジショニング判定処理の結果表示画面の一例を示す画面例である。
【図10】 セグメンテーション画像を表示するセグメンテーション表示画面の一例を示す画面例である。
【図11】 （ａ）は、膝正面の画像の解剖学的な構造物を説明するための模式図であり、（ｂ）は、（ａ）に示すｂ部分のセグメンテーション画像の例であり、（ｃ）は、（ａ）に示すｃ部分のセグメンテーション画像の例である。
【図12】 （ａ）は、適切なポジショニングで撮影された膝正面の画像の例であり、（ｂ）は、不適切なポジショニングで撮影された膝正面の画像の例である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ 画像処理装置 １１ 制御部 １２ 記憶部 １２ａ，ｂ 教師データ群 １３ 操作部 １４ 表示部 １４ａ 結果表示画面 １４ｂ セグメンテーション表示画面

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