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J-GLOBAL ID：201803003120024242

学習装置、識別装置、識別方法、及びプログラム

Inventor： 石田 隆行 ,  山畑 飛鳥 ,  梅原 健輔 ,  大田 淳子 ,  森脇 博信
Applicant, Patent owner： 国立大学法人大阪大学 ,  株式会社ドクターネット
Agent (2)： 泉 通博 ,  寺川 賢祐
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2017011479
Publication number (International publication number)：2018117883
Application date： Jan. 25, 2017
Publication date： Aug. 02, 2018
Summary：

【課題】胸部X線画像用コンピュータ支援診断の識別性能を向上させる技術を提供する。【解決手段】画像取得部110は、あらかじめ結節状陰影の位置が既知である胸部X線のデジタル画像を取得する。画像濃度変換部111は、デジタル画像に設定された所定の部分領域に含まれる画素値のヒストグラムに基づいて、デジタル画像全体の濃度を正規化した濃度正規化画像を取得する。フィルタ処理部113は、濃度正規化画像に対してフィルタ処理を実行してフィルタ画像を取得する。候補領域取得部114は、フィルタ画像を2値化して結節状陰影の候補領域を取得する。学習部115は、候補領域のうち、既知である結節状陰影に対応する領域をひとつのクラス、既知である結節状陰影と対応しない領域を他のクラスとして深層畳み込みニューラルネットワークによる学習を実行して識別器を生成する。【選択図】図9

Claim (excerpt)：

あらかじめ結節状陰影の位置が既知である胸部X線のデジタル画像を取得する画像取得部と、 前記デジタル画像に設定された所定の部分領域に含まれる画素値のヒストグラムに基づいて、前記デジタル画像全体の濃度を正規化した濃度正規化画像を取得する画像濃度変換部と、 前記濃度正規化画像に対してフィルタ処理を実行してフィルタ画像を取得するフィルタ処理部と、 前記フィルタ画像を2値化して結節状陰影の候補領域を取得する候補領域取得部と、 前記候補領域のうち、既知である結節状陰影に対応する領域をひとつのクラス、既知である結節状陰影と対応しない領域を他のクラスとして深層畳み込みニューラルネットワークによる学習を実行して識別器を生成する学習部と、 を備える学習装置。

IPC (1)：

A61B 6/00

FI (1)：

A61B6/00 350D

F-Term (7)：

4C093AA01 ,  4C093CA21 ,  4C093FD02 ,  4C093FD03 ,  4C093FD05 ,  4C093FF17 ,  4C093FF28