特許
J-GLOBAL ID：202303006158228355
プログラム、情報処理方法、情報処理装置及び学習モデルの生成方法
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
河野 英仁
, 河野 登夫
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2022-178864
特許番号：特許第7349005号
出願日： 2022年11月08日
要約：
【課題】内視鏡画像から癌の深達度を予測することができるプログラム等を提供する。
【解決手段】プログラムは、内視鏡画像を取得し、内視鏡画像を入力した場合に癌の深達度を出力するよう学習済みの学習モデルに、取得した前記内視鏡画像を入力することで癌の深達度を出力する処理をコンピュータに実行させる。好適には、前記学習モデルは、癌の深達度を表す複数のクラスそれぞれに属する確率を出力する。更に好適には、前記学習モデルに基づき、前記深達度を出力する上で着目した前記内視鏡画像上の領域を示すヒートマップを生成し、前記ヒートマップを重畳した前記内視鏡画像を、前記深達度と共に出力する。
【選択図】図1
請求項（抜粋）：
【請求項1】 内視鏡画像を取得し、 前記内視鏡画像から撮像対象の消化器官を映した画像領域を特定し、 特定した前記画像領域を切り抜いた画像から抽出される輪郭内を塗りつぶした塗りつぶし画像を生成し、 生成した前記塗りつぶし画像を、内視鏡装置のメーカ毎に予め用意されているテンプレートのマスク画像と比較することで、取得した前記内視鏡画像を撮像した内視鏡装置のメーカを特定し、 前記塗りつぶし画像に基づき、前記画像領域の周囲をマスクするマスク画像を生成し、 特定した前記メーカに応じて、前記マスク画像を使用して、前記内視鏡画像の特定領域のピクセル数が所定値より大きいか否かを判定することで、該特定領域に文字があるか否かを判定し、 内視鏡画像を入力した場合に癌の深達度を出力するよう学習済みの学習モデルに、取得した前記内視鏡画像を入力することで癌の深達度を出力し、 前記特定領域に文字があると判定した場合、前記学習モデルに入力する画像から前記内視鏡画像を除外する 処理をコンピュータに実行させるプログラム。
IPC (3件)：
G16H 50/20 ( 201 8.01)
, A61B 1/045 ( 200 6.01)
, G06T 7/00 ( 201 7.01)
G16H 50/20
, A61B 1/045 614
, A61B 1/045 618
, G06T 7/00 350 B
