图像诊断装置、图像处理方法和程序制造方法及图纸

本发明专利技术利用DL得到以更高精度表示医学妥当性高的诊断预测结果的预测模型。图像诊断装置具备：观测部，其收集检查对象的图像信号；图像处理部，其根据图像信号生成第一图像数据，进行该第一图像数据的图像处理。图像处理部具备：特征量提取部(220)，其从第一图像数据提取第一特征量；特征量变换部(230)，其将第一特征量变换为通过第二图像数据提取的第二特征量；识别部(240)，其使用变换后的第二特征量，计算规定的参数值。特征量提取部(220)包含使用第一图像数据与第一特征量的多个组合进行学习所得到的预测模型，特征量变换部(230)包含使用第一特征量与第二特征量的多个组合进行学习所得到的特征量变换模型。

【技术实现步骤摘要】
图像诊断装置、图像处理方法和程序
本专利技术涉及磁共振成像(以下称为MRI)装置、CT装置、超声波拍摄装置等图像诊断装置，尤其涉及用于使用图像诊断装置进行高水准诊断的图像处理。
技术介绍
近年来，作为基于AI(人工智能)的图像诊断辅助技术，提出了利用深度学习(DL)预测有无疾病(例如肿瘤)和恶性度(等级)的方法。在DL中，一般利用以将图像分类为多个类别的方式进行了学习的卷积神经网络(CNN)。作为利用DL预测肿瘤的等级的方法的一个例子，在非专利文献1中，提示了以下的预测模型，即，根据通过动态噪造影MRI(DCE-MRI)拍摄所得的图像数据和病理图像数据分别取得多个图像特征量，生成组合各特征量所得的映图，根据上述映图，分析与用于计算前列腺癌的阶段的格里森评分(GS：Gleasonscore)信息的相关性，推定针对新输入图像的GS。另外，在专利文献1中，公开了以下的方法，即提取MRI图像的多个图像特征量，提示按照每个特征量排列的映图图像。通过分析多个特征量与多个病情(恶性度等)的相关性而生成该映图图像，能够根据被检验者的MRI图像将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像诊断装置，其特征在于，具备：/n观测部，其收集检查对象的图像信号；/n图像处理部，其根据上述图像信号生成第一图像数据，进行该第一图像数据的图像处理，/n上述图像处理部具备：/n特征量提取部，其从上述第一图像数据中提取第一特征量；/n特征量变换部，其将上述第一特征量变换为通过第二图像数据提取的第二特征量；/n识别部，其使用变换后的上述第二特征量，计算规定的参数值，/n上述特征量提取部包含使用上述第一图像数据与上述第一特征量的多个组合进行学习所得到的预测模型，/n上述特征量变换部包含使用上述第一特征量与上述第二特征量的多个组合进行学习所得到的特征量变换模型。/n

【技术特征摘要】
20190307 JP 2019-0418821.一种图像诊断装置，其特征在于，具备：
观测部，其收集检查对象的图像信号；
图像处理部，其根据上述图像信号生成第一图像数据，进行该第一图像数据的图像处理，
上述图像处理部具备：
特征量提取部，其从上述第一图像数据中提取第一特征量；
特征量变换部，其将上述第一特征量变换为通过第二图像数据提取的第二特征量；
识别部，其使用变换后的上述第二特征量，计算规定的参数值，
上述特征量提取部包含使用上述第一图像数据与上述第一特征量的多个组合进行学习所得到的预测模型，
上述特征量变换部包含使用上述第一特征量与上述第二特征量的多个组合进行学习所得到的特征量变换模型。


2.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述识别部包含使用上述第二特征量与上述参数值的多个组合进行学习所得到的识别模型。


3.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述第二图像数据是上述检查对象的病理图像的图像数据，
上述第二特征量包含上述病理图像的特征。


4.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述特征量变换模型由编码器和解码器这2个网络构成，如果向上述编码器输入了上述第一特征量，则从上述解码器输出上述第二特征量。


5.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述特征量变换模型包括如下模型，该模型是通过利用了规定的误差函数的误差逆传播法以使映射到规定的空间上的上述第一特征量与上述第二特征量的距离的误差变小的方式来进行学习所得到的。


6.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述特征量变换模型包括如下模型，该模型是通过利用了规定的误差函数的误差逆传播法以使上述识别部计算出的参数值的输出与监督数据的误差变小的方式来进行学习所得到的。


7.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述特征量变换模型包括如下模型，该模型是通过利用了规定的误差函数的误差逆传播法以使映射到规定的空间上的上述第一特征量与上述第二特征量的距离的误差变小、并且使上述识别部计算出的参数值的输出与监督数据的误差变小的方式来进行学习所得到的。


8.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
上述图像处理部还具备：
图像重构部，其根据上述观测部收集到的图像信号重构图像；
修正处理部，其对上述图像重构部生成的图像进行修正，
上述特征量提取部将修正后的图像的图像数据作为上述第一图像数据，提取上述第一特征量。


9.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
该图像诊断装置还具备：输出部，其显示通过上述图像处理部处理而得的图像，
上述识别部使上述输出部重叠或并列地显示上述第一图像数据的图像和基于上述参数值的信息。


10.根据权利要求9所述的图像诊断装置，其特征在于，
基于上述参数值的信息包含与上述参数值对应的上述...

【专利技术属性】
技术研发人员：荻野昌宏，金子幸生，黎子盛，五月女悦久，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP