图像处理装置、图像处理方法以及图像处理程序制造方法及图纸

图像处理装置(1)包括处理器(10)，所述处理器(10)在具有第一设定条件和第二设定条件的设定空间存储有1个以上的第一机器学习模型，所述1个以上的第一机器学习模型在所述设定空间被配置为规定密度以下，所述处理器接收识别用图像，并选择在所述设定空间中距所述识别用图像处于规定范围的1个以上的第二机器学习模型、或者按与所述识别用图像的距离从短到长的顺序选择1个以上的第二机器学习模型，并使用所述第二机器学习模型来识别所述识别用图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种使用机器学习模型来进行图像的识别处理的图像处理装置、使用机器学习模型来进行图像的识别处理的图像处理方法、以及使用机器学习模型来进行图像的识别处理的图像处理程序。

技术介绍

1、正推进以下的图像处理方法的开发：使用被输入了通过内窥镜拍摄到的内窥镜图像或通过显微镜拍摄到病理标本的病理图像等的图像处理装置，利用机器学习后的神经网络模型(以下为模型)通过ai来识别图像中所包含的病变。作为使用ai的识别技术，例如在内窥镜图像的识别处理中，识别用图像是在各种各样的参数集下被制作的。

2、图像的参数集是拍摄时的参数以及图像处理参数等设定条件的组合。因此，在图像的ai识别处理中，为了确保高的识别精度，优选的是，针对每个作为多个参数的组合的参数集，使用专用的训练数据来制作专用的模型。

3、但是，制作许多模型需要准备庞大的训练数据以及长时间的学习。另外，由于存储许多模型，硬件负荷也很大。

4、日本特开2021-149640号公报中公开了一种将从多个模型输出的数据进行合成的数据分类方法。

5、现有技术文献

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像处理装置，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

5.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，

6.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

10.根据权利要求1所述的图像处理...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种图像处理装置，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

5.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，

6.根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的图像处理装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：大冢武，洼田明广，
申请(专利权)人：奥林巴斯医疗株式会社，
类型：发明
国别省市：