診断部位の超音波画像から得られた特徴量に基づき階層型ニューラルネットワークを利用してびまん性肝疾患を診断支援するシステム、及びその診断支援方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：一色健輔 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-360186
公開番号（公開出願番号）：特開2002-163635
出願日： 2000年11月27日
公開日（公表日）： 2002年06月07日
要約：

【要約】【課題】階層型ニューラルネットワークの入力パラメータとして信頼性の高い特徴量を求めることで、びまん性肝疾患の診断支援を可能とする。【解決手段】超音波撮像装置から出力される超音波画像信号を取り込み、取り込んだ画像全体の中から診断すべき被写体部分を取り出し、その被写体画像内において任意の注目画素を選択し、この注目画素に関してその近傍にある複数の対象画素との同時生起行列をそれぞれ求める。その各同時生起行列からそれぞれ五種類の被写体画像のテクスチャ特徴量として角二次モーメント、総分散、エントロピー、総エントロピー、及び逆差分モーメントを算出し、これら五種類の各特徴量について、角二次モーメントの平均値、総分散の平均値、エントロピーの平均値、総エントロピーの分散、及び逆差分モーメントの分散を演算する。五種類のテクスチャ特徴量の平均値及び分散のみを入力パラメータとして学習済みの階層型ニューラルネットワークに入力し、びまん性肝疾患の診断出力結果を得る。

請求項（抜粋）：

超音波撮像装置から出力される超音波画像信号を取り込む画像信号取り込み手段と、取り込んだ画像全体の中から診断すべき被写体部分を取り出す被写体画像取得手段と、取り出した被写体画像内において任意の注目画素を選択し、この注目画素に関してその近傍にある複数の対象画素との同時生起行列をそれぞれ求める同時生起行列演算手段と、これら各同時生起行列からそれぞれ五種類の前記被写体画像のテクスチャ特徴量として角二次モーメント、総分散、エントロピー、総エントロピー、及び逆差分モーメントを算出するとともに、これら五種類の各特徴量について、前記角二次モーメントの平均値、前記総分散の平均値、前記エントロピーの平均値、前記総エントロピーの分散、及び前記逆差分モーメントの分散を演算するテクスチャ特徴量抽出手段と、前記五種類のテクスチャ特徴量の前記平均値及び前記分散のみを入力パラメータとしてびまん性肝疾患の診断結果を出力する学習済みの階層型ニューラルネットワークとを備えることを特徴とするびまん性肝疾患診断支援システム。

IPC (7件)：

G06T 1/00 290 , A61B 8/00 , G06F 17/60 126 , G06N 3/00 560 , G06T 1/40 , G06T 7/00 350 , G06T 7/60 150

FI (7件)：

G06T 1/00 290 D , A61B 8/00 , G06F 17/60 126 Q , G06N 3/00 560 C , G06T 1/40 , G06T 7/00 350 C , G06T 7/60 150 A

Fターム (26件)：

4C301JB21 , 4C301KK30 , 5B057AA07 , 5B057BA05 , 5B057CH04 , 5B057CH08 , 5B057DA03 , 5B057DA12 , 5B057DB02 , 5B057DB05 , 5B057DB09 , 5B057DC30 , 5B057DC36 , 5B057DC40 , 5L096EA35 , 5L096FA32 , 5L096FA33 , 5L096FA41 , 5L096FA58 , 5L096FA66 , 5L096FA67 , 5L096GA30 , 5L096HA11 , 5L096KA04 , 5L096LA13 , 5L096LA14

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