识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序制造方法及图纸

本发明专利技术提供识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序。与以往相比进一步实现识别精度的提高。识别装置(100)具备：白色光图像数据获取部(11)，其获取接受第一接受光并进行拍摄而得到的白色光图像数据，第一接受光是从照射了包括白色光的第一照射光的皮肤或者粘膜所包含的患部反射的反射光；紫外光图像数据获取部(12)，其获取接受第二接受光并进行拍摄而得到的紫外光图像数据，第二接受光是包括通过照射了第二照射光的患部的荧光反应而产生的光的光，第二照射光包括紫外光；以及第一最终识别部(15)，其基于白色光图像数据以及紫外光图像数据，对患部进行识别。

【技术实现步骤摘要】
识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序
本专利技术涉及识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序。
技术介绍
以往，作为识别被拍摄的患部是否是恶性的识别装置，例如公知有日本特开2017－45341号公报所公开的诊断装置。在该诊断装置中，对于皮肤图像数据执行部位强调、构造清晰化、旋转、反转等图像转换而对图像数据进行增量，并将增量后的图像数据输入到多个识别器。而且，通过综合多个识别器的识别结果得到最终的识别结果，而使识别精度比以往提高。
技术实现思路
在专利文献1所公开的以往的集成识别器中，通过使用多个识别器，能够使识别精度比单个识别器的识别提高。但是，输入到多个识别器的图像数据均不过是对原始的图像数据进行图像转换，由于不是图像数据所包含的信息增加，所以识别精度的提高有限。本专利技术是为了解决上述问题而提出的，其目的在于，提供能够与以往相比进一步实现识别精度的提高的识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序。为了实现上述目的，本专利技术的识别装置具备：第一图像数据获取单元，其获取接受第一接受光并进行拍本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别装置，其特征在于，具备：/n第一图像数据获取单元，其获取接受第一接受光并进行拍摄而得到的第一图像数据，上述第一接受光是从照射了包括白色光的第一照射光的皮肤或者粘膜所包含的患部反射的反射光；/n第二图像数据获取单元，其获取接受第二接受光并进行拍摄而得到的第二图像数据，上述第二接受光是包括通过照射了第二照射光的上述患部的荧光反应而产生的光的光，上述第二照射光包括照射到上述患部时上述患部表示出荧光反应的光；以及/n最终识别单元，其基于上述第一图像数据以及上述第二图像数据，对上述患部进行识别。/n

【技术特征摘要】
20200207 JP 2020-0192751.一种识别装置，其特征在于，具备：
第一图像数据获取单元，其获取接受第一接受光并进行拍摄而得到的第一图像数据，上述第一接受光是从照射了包括白色光的第一照射光的皮肤或者粘膜所包含的患部反射的反射光；
第二图像数据获取单元，其获取接受第二接受光并进行拍摄而得到的第二图像数据，上述第二接受光是包括通过照射了第二照射光的上述患部的荧光反应而产生的光的光，上述第二照射光包括照射到上述患部时上述患部表示出荧光反应的光；以及
最终识别单元，其基于上述第一图像数据以及上述第二图像数据，对上述患部进行识别。


2.根据权利要求1所述的识别装置，其特征在于，
上述第一图像数据获取单元使用颜色空间的全部的颜色要素，获取接受上述第一接受光并进行拍摄而得到的图像作为上述第一图像数据，
上述第二图像数据获取单元使用上述颜色空间的一部分的颜色要素，获取接受上述第二接受光并进行拍摄而得到的图像作为上述第二图像数据。


3.根据权利要求2所述的识别装置，其特征在于，
上述第一图像数据获取单元获取接受上述第一接受光并进行拍摄而得到的图像的R值、G值以及B值作为上述第一图像数据，
上述第二图像数据获取单元获取接受上述第二接受光并进行拍摄而得到的图像的R值以及G值作为上述第二图像数据。


4.根据权利要求1至3中的任一项所述的识别装置，其特征在于，
上述最终识别单元使用识别器对上述患部进行识别，该识别器若被输入综合上述第一图像数据和上述第二图像数据而得到的综合图像数据则输出对上述患部进行识别的结果。


5.根据权利要求1至3中的任一项所述的识别装置，其特征在于，
上述识别装置还具备：
第一识别单元，其基于获取到的上述第一图像数据，识别上述患部是否是恶性；以及
第二识别单元，其基于获取到的上述第二图像数据，识别上述患部是否是恶性，
上述最终识别单元基于上述第一识别单元的识别结果以及上述第二识别单元的识别结果，对上述患部进行识别。


6.根据权利要求1至3中的任一项所述的识别装置，其特征在于，
上述识别装置还具备：
有无角栓判定单元，其基于上述第二图像数据，判定上述患部有无角栓；
有角栓用识别单元，其基于通过上述有无角栓判定单元判定为有角栓的上述第二图像数据和上述第一图像数据，对上述患部进行识别；以及
无角栓用识别单元，其基于通过上述有无角栓判定单元判定为无角栓的上述第二图像数据和上述第一图像数据，对上述患部进行识别，
在上述第二图像数据被上述有无角栓判定单元判定为有角栓的情况下，上述最终识别单元基于上述有角栓用识别单元的识别结果对上述患部进行识别，
在上述第二图像数据被上述有无角栓判定单元判定为无角栓的情况下，上述最终识别单元基于上述无角栓用识别单元的识别结果对上述患部进行识别。


7.根据权利要求6所述的识别装置，其特征在于，
上述有无角栓判定单元根据上述第二图像数据所包含的R值以及G值的最大值是否为角栓判定阈值以上，来判定上述患部有无角栓。


8.根据权利要求1所述的识别装置，其特征在于，
上述第一图像数据的拍摄定时与上述第二图像数据的拍摄定时的时间差为连拍基准时间以下。


9.一种识别装置的识别器学习方法，其特征在于，上述识别器学习方法具备如下步骤：
第一图像数据获取步骤，获取接受第一接受光并进行拍摄而得到的第一图像数据，上述第一接受光是从照射了包括白色光的第一照射光的皮肤或者粘膜所包含的患部反射的反射光；
第二图像数据获取步骤，获取接受第二接受光并进行拍摄而得到的第二图像数据，上述第二接受光是包括通过照射了第二照射光的上述患部的荧光反应而产生的光的光，上述第二照射光包括照射到上述患部时上述患部表示出荧光反应的光；以及
学习步...

【专利技术属性】
技术研发人员：松永和久，中岛光康，
申请(专利权)人：卡西欧计算机株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP