[發(fā)明專利]醫(yī)用攝像裝置、醫(yī)用圖像處理裝置以及圖像處理程序

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011249884.6
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN113327673A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 荻野昌宏;黎子盛;金子幸生
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 吳秋明

1.一種醫(yī)用攝像裝置，其特征在于，具有：

攝像部，對檢查對象的圖像信號進(jìn)行收集；以及圖像處理部，從所述圖像信號生成第1圖像數(shù)據(jù)而進(jìn)行該第1圖像數(shù)據(jù)的圖像處理，

所述圖像處理部具備：

特征量提取部，從所述第1圖像數(shù)據(jù)提取第1特征量；

特征量抽象化部，使用多個所述第1特征量，提取對所述第1特征量進(jìn)行了抽象化的第2特征量；

特征量變換部，將所述第2特征量變換為通過與所述第1圖像數(shù)據(jù)不同種類的第2圖像數(shù)據(jù)提取的第3特征量；以及

識別部，使用所述特征量變換部進(jìn)行了變換的所述第3特征量，計算能夠根據(jù)所述第2圖像數(shù)據(jù)判斷的規(guī)定的參數(shù)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述第2圖像數(shù)據(jù)是所述檢查對象的病理圖像的圖像數(shù)據(jù)，

所述第3特征量包括所述病理圖像的特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述圖像處理部具備對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像塊處理的圖像塊處理部，

所述特征量提取部按照所述圖像塊處理部所處理的所述第1圖像數(shù)據(jù)的每個圖像塊，提取所述第1特征量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述第1圖像包括攝像裝置的種類、攝像條件、圖像種類中的任一種不同的多個圖像，所述特征量提取部對多個圖像的每一個圖像提取所述第1特征量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述第1圖像數(shù)據(jù)以及第2圖像數(shù)據(jù)的至少一個還包括電子病歷的信息、各種文本信息、生命數(shù)據(jù)信息等、非圖像信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量提取部包括使用從多個檢查對象取得的所述第1圖像數(shù)據(jù)而學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，

所述特征量抽象化部包括組合多個所述第1特征量而學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，

所述特征量變換部包括使用所述第2特征量和所述第3特征量的多個組合而學(xué)習(xí)的特征量變換模型，

所述識別部包括使用所述第3特征量和所述參數(shù)值的多個組合而學(xué)習(xí)的識別模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量變換模型由編碼器和解碼器的兩個網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，當(dāng)向所述編碼器輸入所述第2特征量時，從所述解碼器輸出所述第3特征量。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量變換模型包括如下模型，通過使用了規(guī)定的誤差函數(shù)的誤差逆?zhèn)鞑シㄟM(jìn)行了學(xué)習(xí)，以使得被映射到規(guī)定的空間上的所述第2特征量與所述第3特征量的距離的誤差變小。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量變換模型包括如下模型，通過使用了規(guī)定的誤差函數(shù)的誤差逆?zhèn)鞑シㄟM(jìn)行了學(xué)習(xí)，以使得在被映射到規(guī)定的空間上的所述第2特征量與所述第3特征量中更有助于識別精度的特征量間的距離的誤差變小。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量變換模型包括如下模型，通過使用了規(guī)定的誤差函數(shù)的誤差逆?zhèn)鞑シㄟM(jìn)行了學(xué)習(xí)，以使得所述識別部計算出的參數(shù)值的輸出與教師數(shù)據(jù)的誤差變小。

11.根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)用攝像裝置，其中，

所述特征量變換模型包括如下模型，通過使用了規(guī)定的誤差函數(shù)的誤差逆?zhèn)鞑シㄟM(jìn)行了學(xué)習(xí)，以使得被映射到規(guī)定的空間上的所述第2特征量與所述第3特征量的距離的誤差變小，并且使得所述識別部計算出的參數(shù)值的輸出與教師數(shù)據(jù)的誤差變小。