[發明專利]圖像診斷裝置、圖像處理方法和存儲介質

有效

• 申請號: 202010153069.3
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111657858B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 荻野昌宏;金子幸生;黎子盛;五月女悅久
• 申請（專利權）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B6/00;A61B8/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 曾賢偉;范勝杰

1.一種圖像診斷裝置，其特征在于，具備：

觀測部，其收集檢查對象的圖像信號；

圖像處理部，其根據上述圖像信號生成第一圖像數據，進行該第一圖像數據的圖像處理，

上述圖像處理部具備：

特征量提取部，其從上述第一圖像數據中提取第一特征量；

特征量變換部，其將上述第一特征量變換為通過第二圖像數據提取的第二特征量；

識別部，其使用變換后的上述第二特征量，計算規定的參數值，

上述特征量提取部包含使用上述第一圖像數據與上述第一特征量的多個組合進行學習所得到的預測模型，

上述特征量變換部包含使用上述第一特征量、與上述第二特征量、與上述第一特征量和上述第二特征量的誤差的多個組合進行學習所得到的特征量變換模型，

上述特征量變換模型包含用于使上述誤差最小化的誤差函數，

上述識別部將變換后的上述第二特征量劃分為多個分類，使用上述第二特征量的多個分類來計算上述參數值，

上述圖像處理部的輸出部輸出包含上述第一特征量、上述第二特征量、和上述參數值的圖像數據，

在上述誤差函數中，對上述第一特征量和上述第二特征量進行維變換并映射到預定空間，使已映射的上述第一特征量和上述第二特征量之間的距離的誤差變小。

2.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述識別部包含使用上述第二特征量與上述參數值的多個組合進行學習所得到的識別模型。

3.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述第二圖像數據是上述檢查對象的病理圖像的圖像數據，

上述第二特征量包含上述病理圖像的特征。

4.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述特征量變換模型由編碼器和解碼器這2個網絡構成，如果向上述編碼器輸入了上述第一特征量，則從上述解碼器輸出上述第二特征量。

5.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述特征量變換模型包括如下模型，該模型是通過利用了規定的上述誤差函數的誤差逆傳播法以使映射到規定的空間上的上述第一特征量與上述第二特征量的距離的誤差變小的方式來進行學習所得到的。

6.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述特征量變換模型包括如下模型，該模型是通過利用了規定的上述誤差函數的誤差逆傳播法以使上述識別部計算出的參數值的輸出與監督數據的誤差變小的方式來進行學習所得到的。

7.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述特征量變換模型包括如下模型，該模型是通過利用了規定的上述誤差函數的誤差逆傳播法以使映射到規定的空間上的上述第一特征量與上述第二特征量的距離的誤差變小、并且使上述識別部計算出的參數值的輸出與監督數據的誤差變小的方式來進行學習所得到的。

8.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

上述圖像處理部還具備：

圖像重構部，其根據上述觀測部收集到的圖像信號重構圖像；

修正處理部，其對上述圖像重構部生成的圖像進行修正，

上述特征量提取部將修正后的圖像的圖像數據作為上述第一圖像數據，提取上述第一特征量。

9.根據權利要求1所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

該圖像診斷裝置還具備：上述輸出部，其顯示通過上述圖像處理部處理而得的圖像，

上述識別部使上述輸出部重疊或并列地顯示上述第一圖像數據的圖像和基于上述參數值的信息。

10.根據權利要求9所述的圖像診斷裝置，其特征在于，

基于上述參數值的信息包含與上述參數值對應的上述第二圖像數據的圖像。