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公開番号2025098558
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-02
出願番号2023214773
出願日2023-12-20
発明の名称超音波断層画像処理装置及び超音波断層画像処理プログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人YKI国際特許事務所
主分類A61B 8/14 20060101AFI20250625BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】超音波断層画像の断面種別を予測する第1学習モデルと、特定の断面種別の超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測する第2学習モデルと、を用いて超音波断層画像に含まれる組織構造物を特定する際の特定精度を向上させる。
【解決手段】断面種別特定部38は、対象画像を第1学習モデル32に入力し、対象画像TIに対する第1学習モデル32の予測結果に基づいて、対象画像TIの断面種別を特定する。組織構造物特定部40は、特定断面に関連付けられた最初の第2学習モデル34に対象画像TIを入力して、対象画像TIに含まれる第1組織構造物を特定する。表示制御部22は、第1組織構造物に関する第1組織構造物情報をディスプレイ24に表示させる。組織構造物特定部40は、ユーザからの指示に応じて、最初の第2学習モデル34以外の他の第2学習モデル34に対象画像TIを入力して、対象画像TIに含まれる第2組織構造物を特定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力された超音波断層画像の断面種別を予測して出力するように学習された第１学習モデルと、
超音波断層画像の各断面種別にそれぞれ関連付けられた複数の第２学習モデルであって、各前記第２学習モデルが、対応する断面種別の超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測して出力するように学習された、複数の第２学習モデルと、
にアクセス可能な超音波断層画像処理装置であって、
処理対象の超音波断層画像である対象画像を前記第１学習モデルに入力することで、前記対象画像の断面種別である特定断面を特定する断面種別特定部と、
前記特定断面に関連付けられた前記第２学習モデルである最初の第２学習モデルに前記対象画像を入力することで、前記対象画像に含まれる第１組織構造物を特定する組織構造物特定部と、
前記第１組織構造物に関する情報である第１組織構造物情報を表示部に表示させる表示制御部と、
を備え、
前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの、前記対象画像上の位置を示す指示に応じて、前記特定断面以外の断面種別に関連付けられた前記第２学習モデルを含む、前記最初の第２学習モデル以外の前記第２学習モデルに前記対象画像を入力し、当該第２学習モデルの予測結果に基づいて、前記対象画像の前記ユーザに指示された位置近傍に含まれる第２組織構造物を特定する、
ことを特徴とする超音波断層画像処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記表示制御部は、前記特定断面を示す断面情報を前記表示部に表示させ、
前記表示制御部は、前記特定断面と、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに関連付けられた断面種別と、が互いに異なる場合、前記特定断面を示す断面情報に代えて、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに対応する断面種別を示す修正断面情報を前記表示部に表示させる、
ことを特徴とする請求項１に記載の超音波断層画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の第２学習モデルが被検体の各部位に対応してグルーピングされており、
前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの指示に応じて、前記最初の第２学習モデル以外の前記複数の第２学習モデルのうち、前記最初の第２学習モデルと同じグループに属する前記第２学習モデルに前記対象画像を入力し、当該第２学習モデルの予測結果に基づいて、前記対象画像に含まれる第２組織構造物をさらに特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の超音波断層画像処理装置。
【請求項４】
前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの指示に応じて、前記最初の第２学習モデル以外の複数の前記第２学習モデルそれぞれに前記対象画像を入力し、当該複数の第２学習モデルそれぞれが予測した複数の組織構造物のラベルそれぞれについての予測正確度の順序を演算し、
前記表示制御部は、当該複数の第２学習モデルそれぞれが予測した複数の組織構造物のラベルを、前記予測正確度の順序が表現された表示態様で前記表示部に表示させ、
前記組織構造物特定部は、当該複数の第２学習モデルそれぞれが予測した複数の組織構造物のうち、ユーザに選択されたラベルに係る組織構造物を前記第２組織構造物として特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の超音波断層画像処理装置。
【請求項５】
超音波断層画像の断面種別と、当該断面種別の前記超音波断層画像の画質を調整するための画質調整パラメータとが互いに関連付けられた画質調整情報に基づいて、前記超音波断層画像の画質を調整する画質調整部であって、前記特定断面と、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに関連付けられた断面種別と、が互いに異なる場合、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに対応する断面種別に関連付けられた前記画質調整パラメータを用いて、前記対象画像の画質を調整する画質調整部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の超音波断層画像処理装置。
【請求項６】
入力された超音波断層画像の断面種別を予測して出力するように学習された第１学習モデルと、
超音波断層画像の各断面種別にそれぞれ関連付けられた複数の第２学習モデルであって、各前記第２学習モデルが、対応する断面種別の超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測して出力するように学習された、複数の第２学習モデルと、
にアクセス可能なコンピュータを、
処理対象の超音波断層画像である対象画像を前記第１学習モデルに入力することで、前記対象画像の断面種別である特定断面を特定する断面種別特定部と、
前記特定断面に関連付けられた前記第２学習モデルである最初の第２学習モデルに前記対象画像を入力することで、前記対象画像に含まれる第１組織構造物を特定する組織構造物特定部と、
前記第１組織構造物に関する情報である第１組織構造物情報を表示部に表示させる表示制御部と、
として機能させ、
前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの、前記対象画像上の位置を示す指示に応じて、前記特定断面以外の断面種別に関連付けられた前記第２学習モデルを含む、前記最初の第２学習モデル以外の前記第２学習モデルに前記対象画像を入力し、当該第２学習モデルの予測結果に基づいて、前記対象画像の前記ユーザに指示された位置近傍に含まれる第２組織構造物を特定する、
ことを特徴とする超音波断層画像処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書は、超音波断層画像処理装置及び超音波断層画像処理プログラムの改良を開示する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、超音波診断装置によって形成された超音波断層画像（Ｂモード画像）を解析することで、当該超音波断層画像に含まれる組織構造物（例えば臓器や血管など）を特定する技術がある。従来、このような機能を有する超音波診断装置も存在する。超音波断層画像において組織構造物を特定することで、例えば、当該超音波断層画像を用いて、特定された組織構造物に関する計測などを行うことができる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、形成された超音波断層画像に対して、学習モデルを用いた処理、又は、テンプレートデータとのパターンマッチング処理などの画像認識処理を行うことによって、超音波断層画像に含まれる計測対象としての組織構造物を自動判別する超音波診断装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６８３６６５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、第１学習モデルを用いて超音波断層画像の断面種別を予測して出力する第１学習モデルと、超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測して出力する複数の第２学習モデルを用いて、超音波断層画像に含まれる組織構造物を特定することを考える。複数の第２学習モデルは、各断面種別にそれぞれ関連付けられている。この場合、まず、処理対象の超音波断層画像は、第１学習モデルに入力され、これにより当該超音波断層画像の断面種別が特定される。次に、特定された断面種別に関連付けられた第２学習モデルに当該超音波断層画像が入力され、これにより当該超音波断層画像に含まれる組織構造物が特定される。
【０００６】
上記の処理によって組織構造物を特定する場合、その特定精度を向上させることが望まれる。
【０００７】
本実施形態に係る超音波断層画像処理装置の目的は、超音波断層画像の断面種別を予測する第１学習モデルと、特定の断面種別の超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測する第２学習モデルと、を用いて超音波断層画像に含まれる組織構造物を特定する際の特定精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本明細書で開示される超音波断層画像処理装置は、入力された超音波断層画像の断面種別を予測して出力するように学習された第１学習モデルと、超音波断層画像の各断面種別にそれぞれ関連付けられた複数の第２学習モデルであって、各前記第２学習モデルが、対応する断面種別の超音波断層画像に含まれる組織構造物を予測して出力するように学習された、複数の第２学習モデルと、にアクセス可能な超音波断層画像処理装置であって、処理対象の超音波断層画像である対象画像を前記第１学習モデルに入力することで、前記対象画像の断面種別である特定断面を特定する断面種別特定部と、前記特定断面に関連付けられた前記第２学習モデルである最初の第２学習モデルに前記対象画像を入力することで、前記対象画像に含まれる第１組織構造物を特定する組織構造物特定部と、前記第１組織構造物に関する情報である第１組織構造物情報を表示部に表示させる表示制御部と、を備え、前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの、前記対象画像上の位置を示す指示に応じて、前記特定断面以外の断面種別に関連付けられた前記第２学習モデルを含む、前記最初の第２学習モデル以外の前記第２学習モデルに前記対象画像を入力し、当該第２学習モデルの予測結果に基づいて、前記対象画像の前記ユーザに指示された位置近傍に含まれる第２組織構造物を特定する、ことを特徴とする。
【０００９】
前記表示制御部は、前記特定断面を示す断面情報を前記表示部に表示させ、前記表示制御部は、前記特定断面と、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに関連付けられた断面種別と、が互いに異なる場合、前記特定断面を示す断面情報に代えて、前記第２組織構造物の特定に寄与した前記第２学習モデルに対応する断面種別を示す修正断面情報を前記表示部に表示させるとよい。
【００１０】
前記複数の第２学習モデルが被検体の各部位に対応してグルーピングされており、前記組織構造物特定部は、前記第１組織構造物情報を確認したユーザからの指示に応じて、前記最初の第２学習モデル以外の前記複数の第２学習モデルのうち、前記最初の第２学習モデルと同じグループに属する前記第２学習モデルに前記対象画像を入力し、当該第２学習モデルの予測結果に基づいて、前記対象画像に含まれる第２組織構造物をさらに特定するとよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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