【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像处理装置、图像处理方法和程序
[0001]本专利技术涉及一种图像处理装置、图像处理方法和程序。
技术介绍
[0002]当前正在使用利用光学设备的各种眼科设备。例如，诸如眼前段摄像装置、眼底照相机和扫描激光检眼镜(SLO)的各种设备正在被用作用于观察眼睛的光学设备。
[0003]在这样的设备中，基于利用多波长光波干涉的光学相干断层摄影(OCT)的光学相干断层摄影装置(OCT装置)能够以高分辨率获得样品的断层图像。因此，在专门从事视网膜护理的门诊中，OCT装置是必不可少的眼科设备。OCT装置也正在被用于内窥镜等，而不仅用于眼科。OCT装置被广泛地用于眼科诊断等中，以获得被检眼的眼底的视网膜的断层图像或诸如角膜的眼前段的断层图像。
[0004]用OCT装置摄像的断层图像的源数据通常是约32位的浮点数据或10位以上的整数数据，并且是具有高动态范围的数据，其包括从非常低辉度信息到高辉度信息的范围中的数据。另一方面，可以在普通显示器上显示的数据是动态范围相对较低的数据，例如8位整数数据。因此，当将具有高动态范围的这种...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理装置，包括：获得单元，其被构造为获得被检体的第一医学图像；以及图像质量改善单元，其被构造为由第一医学图像生成第二医学图像，该第二医学图像看起来是使用学习模型对第一医学图像中的不同区域进行了不同图像处理的图像。2.一种图像处理装置，包括：获得单元，其被构造为获得被检体的第一医学图像；以及图像质量改善单元，其被构造为由第一医学图像生成第二医学图像，在该第二医学图像中，使用学习模型对第一医学图像中的第一区域和与第一区域不同的第二区域的不同区域的图像质量进行了改善。3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过对被检体进行摄像而获得并且经过与医学图像中的不同区域中的任一个相对应的灰度转换处理的医学图像。4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过对被检体进行摄像而获得并且在与医学图像中的不同区域中的任一个相对应的摄像模式下获得的医学图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像处理装置，其中：第一医学图像和第二医学图像是断层图像；并且第一医学图像是利用光干涉而获得的断层图像。6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：选择单元，其被构造为根据来自操作者的指令来选择要应用于第一医学图像的图像处理；其中，基于选择单元选择的图像处理，图像质量改善单元对第一医学图像进行不使用学习模型的灰度转换处理以生成第三医学图像，或者使用学习模型由第一医学图像生成第二医学图像。7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像处理装置，其中：在第二医学图像中，图像质量改善单元基于连接部周围的像素的像素值来修改第一医学图像中彼此不同的多个区域之间的连接部的像素值，或者基于连接部的像素值来修改周围像素的像素值。8.根据权利要求1至7中任一项所述的图像处理装置，其中：被检体是被检眼；并且所述不同区域包括视网膜、玻璃体、脉络膜、晶状体、角膜、虹膜和前房的区域当中的至少一个区域。9.根据权利要求1至8中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过平均处理、最大后验处理、平滑滤波处理和灰度转换处理当中的一种处理而获得的图像。10.根据权利要求1至9中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括用具有比用于对第一医学图像进行摄像的摄像装置高的性能的摄像装置来摄像的医学图像，或者通过包括比用于对第一医学图像进行摄像的摄像处理的步骤数多的步骤数的摄像处理而获得的医学图像。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过对被检体进行摄像而获得的医学图像，该医学图像是通过如下方式而获得的医学图像：使在与医学图像中的不同区域中的任一个相对应的摄像模式下获得的医学图像经过与医学图像中的不同区域中的任一个相对应的灰度转换处理。12.根据权利要求1至11中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过如下方式而获得的医学图像：使通过平均处理、最大后验处理、平滑滤波处理和灰度转换处理当中的一种处理而获得的图像经过与所述图像中的不同区域中的任一个相对应的灰度转换处理。13.根据权利要求1至12中任一项所述的图像处理装置，其中：学习模型的训练数据包括通过使如下医学图像经过与医学图像中的不同区域中的任一个相对应的灰度转换处理而获得的医学图像，所述医学图像是使用具有比用于对第一医学图像进行摄像的摄像装置高的性能的摄像装置摄像的医学图像，或者是通过包括比用于对第一医学图像进行摄像的摄像处理的步骤数多的步骤数的...
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