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公開番号2025146496
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-03
出願番号2024047320
出願日2024-03-22
発明の名称画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 6/03 20060101AFI20250926BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】医療画像から特徴点を効率的に検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを得る。
【解決手段】画像処理装置は、検出対象を含む医療画像に対して第1の点を設定し、第1の点と、医療画像上の第1の点とは異なる第2の点とに基づく二分探索を所定の回数行うことによって、医療画像から検出対象の特徴点を検出する。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを備える画像処理装置であって、
前記プロセッサは、
検出対象を含む医療画像に対して第１の点を設定し、
前記第１の点と、前記医療画像上の前記第１の点とは異なる第２の点とに基づく二分探索を所定の回数行うことによって、前記医療画像から前記検出対象の特徴点を検出する
画像処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、
前記検出対象を含む第１の医療画像に対する前記検出対象の検出結果に基づいて、前記検出対象を含み、かつ前記第１の医療画像よりも高解像度の画像又は前記第１の医療画像の一部の範囲の画像である第２の医療画像に対して前記第１の点を設定し、
前記第２の医療画像から前記特徴点を検出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出対象の検出結果は、前記検出対象の範囲を表すヒートマップである
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の点は、前記医療画像から検出しやすい点として設定された点である
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の点は、前記医療画像に対する前記検出対象の検出結果が表す前記検出対象の範囲の中心点である
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の点は、前記医療画像に対する前記検出対象の検出結果が表す前記検出対象の範囲の端部上の点である
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出対象は、周囲の臓器とのコントラストが一定以上の臓器である
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の点は、前記医療画像に対する前記検出対象の検出結果が表す前記検出対象の範囲内の輝度が閾値以上の点である
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記医療画像において、前記検出対象及び前記特徴点の解剖学的な位置、及び前記第１の点と前記特徴点との相対的な位置関係に基づいて、前記第２の点を、前記第１の点と前記第２の点とが前記特徴点を挟む位置の点に設定する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
前記第１の点又は前記第２の点と前記特徴点との相対的な位置関係を２値分類によって予測する第１の予測処理を行い、
前記第１の予測処理による予測結果に基づいて前記第１の点又は前記第２の点を前記第１の点と前記第２の点の間の暫定特徴点に移動する第１の移動処理を行い、
前記暫定特徴点と前記特徴点との相対的な位置関係を２値分類によって予測する第２の予測処理を行い、
前記第２の予測処理による予測結果に基づいて前記第１の点又は前記第２の点に基づく直前の移動処理による未移動の点及び暫定特徴点の２つの点のうちの何れかの点を、新たな暫定特徴点に移動する第２の移動処理を行い、
前記第２の予測処理及び前記第２の移動処理を所定の回数繰り返し行う際に、直前の前記第２の移動処理における前記２つの点のうちの何れかの点と前記暫定特徴点との間に前記新たな暫定特徴点を設定する
請求項１から請求項３の何れか１項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、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、臓器の三次元又は複数層の二次元の位置決め画像を取得し、取得した位置決め画像に基づいて、当該位置決め画像に含まれる複数のスライスの層方向における臓器が存在するセグメントを位置決めし、臓器が存在するセグメント内の位置決め画像に対して画像分割処理を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０２９２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、医療画像における臓器の範囲を表すヒートマップから臓器の境界等の特徴点を検出することが行われている。一方で、高解像度の医療画像等のデータ量が比較的大きい画像に対して特徴点を検出する処理を行うと、演算量が増大してしまう。このため、医療画像から特徴点を効率的に検出することができると、好ましい。
【０００５】
本開示は、以上の事情を鑑みてなされたものであり、医療画像から特徴点を効率的に検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の画像処理装置は、少なくとも一つのプロセッサを備える画像処理装置であって、プロセッサは、検出対象を含む医療画像に対して第１の点を設定し、第１の点と、医療画像上の第１の点とは異なる第２の点とに基づく二分探索を所定の回数行うことによって、医療画像から検出対象の特徴点を検出する。
【０００７】
また、本開示の画像処理方法は、検出対象を含む医療画像に対して第１の点を設定し、第１の点と、医療画像上の第１の点とは異なる第２の点とに基づく二分探索を所定の回数行うことによって、医療画像から検出対象の特徴点を検出する処理を画像処理装置が備えるプロセッサが実行する。
【０００８】
また、本開示の画像処理プログラムは、検出対象を含む医療画像に対して第１の点を設定し、第１の点と、医療画像上の第１の点とは異なる第２の点とに基づく二分探索を所定の回数行うことによって、医療画像から検出対象の特徴点を検出する処理を画像処理装置が備えるプロセッサに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、医療画像から特徴点を効率的に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
第１の医療画像及び第２の医療画像を説明するための図である。
検出モデルを説明するための図である。
画像処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
第１の点に基づく第２の点の設定処理を説明するための図である。
予測モデルを説明するための図である。
二分探索処理を説明するための図である。
変形例に係る特徴点の決定方法を説明するための図である。
特徴点検出処理の一例を示すフローチャートである。
変形例に係る二分探索処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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