特許ウォッチ

公開番号2025117188
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-12
出願番号2024011914
出願日2024-01-30
発明の名称画像処理装置、方法およびプログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06T 7/60 20170101AFI20250804BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、画像に含まれる構造物のランドマークをより精度よく導出できるようにする。
【解決手段】プロセッサは、画像に含まれる構造物の基準点から基準点に関連する目標点の候補点までのオフセットを取得する第1処理を行い、オフセットに基づいて導出される目標点の候補点を新たな基準点とした新たな目標点の候補点までの新たなオフセットを取得する第2処理を、あらかじめ定められた条件を満足するまでN回(N≧1)繰り返すことにより、目標点を導出する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
画像に含まれる構造物の基準点から前記基準点に関連する目標点の候補点までのオフセットを取得する第１処理を行い、
前記オフセットに基づいて導出される前記目標点の候補点を新たな前記基準点とした新たな前記目標点の候補点までの新たなオフセットを取得する第２処理を、あらかじめ定められた条件を満足するまでＮ回（Ｎ≧１）繰り返すことにより、前記目標点を導出する画像処理装置。
続きを表示（約 700 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、前記画像を解析することにより前記基準点を導出する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記画像から前記基準点を導出するように学習がなされた導出モデルを用いて前記基準点を導出する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記学習は、ヒートマップ回帰、座標点回帰またはオフセット回帰による学習である請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記あらかじめ定められた条件は、前記Ｎがあらかじめ定められた回数に達したこと、または前記新たなオフセットの絶対値があらかじめ定められたしきい値未満となったことである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記基準点および前記基準点に関連する前記目標点は同一の前記構造物内にある請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記目標点は、前記基準点よりも特徴が相対的に曖昧である請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記基準点は前記構造物の内部にあり、前記目標点は前記構造物の境界にある請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、オフセット回帰により学習された導出モデルを用いて前記第１処理および前記第２処理を行う請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記学習は、前記目標点に近いほどオフセットの損失に対する重みを大きくする学習である請求項９に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
画像からあらかじめ定義された特徴的な構造を表す点、すなわちランドマークを検出するための各種手法が提案されている（例えば特許文献１参照）。また、深層学習により学習された学習モデルを用いてランドマークを検出することも行われている。深層学習によるランドマーク検出では、ヒートマップ回帰、座標点回帰およびオフセット回帰等の手法が用いられることが多い。ヒートマップ回帰においては、ランドマークであることの確からしさを正解として与え、画像上においてランドマークであることの確からしさを色の変化等により表す検出結果が得られるように深層学習が行われる。座標点回帰においては、画像におけるランドマークを表す座標点を正解として与え、ランドマークの位置を検出するように深層学習が行われる。オフセット回帰においては、画像に含まれる各画素からランドマークへ向かうベクトル（オフセット）を正解として与え、画像に含まれる各画素からランドマークへ向かうオフセットを検出するように深層学習が行われる。
【０００３】
一方、ヒートマップ回帰およびオフセット回帰の双方を用いてランドマークを検出する手法が提案されている。例えば非特許文献１においては、脊椎を構成する椎骨における椎体の中心および椎体の四隅をランドマークとして検出する際に、椎体の中心をヒートマップ回帰により導出し、椎体の四隅を椎体の中心からのオフセット回帰により導出する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特表２０２２－５３２０３９号公報
【非特許文献】
【０００５】
VERTEBRA-FOCUSED LANDMARK DETECTION FOR SCOLIOSIS ASSESSMENT、Yi et al.、9 Jan 2020
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１に記載された手法では、例えば椎体が画像に含まれる場合において、椎体の中心からのオフセット回帰により椎体の四隅のようなランドマークを精度よく導出できない場合がある。
【０００７】
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、画像に含まれる構造物のランドマークをより精度よく導出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示による画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、画像に含まれる構造物の基準点から基準点に関連する目標点の候補点までのオフセットを取得する第１処理を行い、
オフセットに基づいて導出される目標点の候補点を新たな基準点とした新たな目標点の候補点までの新たなオフセットを取得する第２処理を、あらかじめ定められた条件を満足するまでＮ回（Ｎ≧１）繰り返すことにより、目標点を導出する。
【０００９】
本開示による画像処理方法は、コンピュータが、画像に含まれる構造物の基準点から基準点に関連する目標点の候補点までのオフセットを取得する第１処理を行い、
オフセットに基づいて導出される目標点の候補点を新たな基準点とした新たな目標点の候補点までの新たなオフセットを取得する第２処理を、あらかじめ定められた条件を満足するまでＮ回（Ｎ≧１）繰り返すことにより、目標点を導出する。
【００１０】
本開示による画像処理プログラムは、画像に含まれる構造物の基準点から基準点に関連する目標点の候補点までのオフセットを取得する第１処理を行う手順と、
オフセットに基づいて導出される目標点の候補点を新たな基準点とした新たな目標点の候補点までの新たなオフセットを取得する第２処理を、あらかじめ定められた条件を満足するまでＮ回（Ｎ≧１）繰り返すことにより、目標点を導出する手順とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許