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1. WO2019208037 - 画像解析方法、セグメンテーション方法、骨密度測定方法、学習モデル作成方法および画像作成装置

公開番号 WO/2019/208037
公開日 31.10.2019
国際出願番号 PCT/JP2019/011773
国際出願日 20.03.2019
IPC
A61B 6/00 2006.01
A生活必需品
61医学または獣医学;衛生学
B診断;手術;個人識別
6放射線診断用機器,例.放射線治療と結合している装置
A61B 6/03 2006.01
A生活必需品
61医学または獣医学;衛生学
B診断;手術;個人識別
6放射線診断用機器,例.放射線治療と結合している装置
02異なる平面内を連続的に診断するための用具;立体放射線写真診断
03計算による断層撮影装置
G06T 7/00 2017.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
G06T 7/11 2017.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
10セグメンテーション;エッジ検出
11領域に基づくセグメンテーション
CPC
A61B 6/00
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
A61B 6/03
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
02Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
03Computerised tomographs
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
G06T 7/11
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
10Segmentation; Edge detection
11Region-based segmentation
出願人
  • 株式会社島津製作所 SHIMADZU CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • ▲高▼橋 渉 TAKAHASHI Wataru
  • 押川 翔太 OSHIKAWA Shota
代理人
  • 特許業務法人京都国際特許事務所 KYOTO INTERNATIONAL PATENT LAW OFFICE
優先権情報
2018-08334024.04.2018JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) IMAGE ANALYSIS METHOD, SEGMENTATION METHOD, BONE DENSITY MEASUREMENT METHOD, LEARNING MODEL CREATION METHOD, AND IMAGE CREATION DEVICE
(FR) PROCÉDÉ D'ANALYSE D'IMAGE, PROCÉDÉ DE SEGMENTATION, PROCÉDÉ DE MESURE DE DENSITÉ OSSEUSE, PROCÉDÉ DE CRÉATION DE MODÈLE D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF DE CRÉATION D'IMAGE
(JA) 画像解析方法、セグメンテーション方法、骨密度測定方法、学習モデル作成方法および画像作成装置
要約
(EN)
A control unit (80) comprises: an X-ray image creation unit (81); an X-ray image memory unit (82) for storing an X-ray image and an X-ray image-use training bone part image; a DRR image creation unit (83) for creating a DRR image from a region containing a bone part; a DRR image memory unit (84) for storing the DRR image and a DRR image-use training bone part image for machine learning use; a learning unit (85) which uses the X-ray image and the X-ray image-use training bone part image to perform machine learning and uses the DRR image and the DRR image-use training bone part image to perform machine learning, thereby creating a learning model for recognizing the bone part; and a bone part image creation unit (86) which uses the learned model created in the learning unit (85) to convert an X-ray image of a region containing the bone part of a subject and create an image representing the bone part.
(FR)
L'invention concerne une unité de commande (80) comprenant : une unité de création d'image de rayons X (81) ; une unité de mémoire d'image de rayons X (82) pour stocker une image de rayons X et une image de partie osseuse d'apprentissage d'utilisation d'image de rayons X ; une unité de création d'image de DRR (83) pour créer une image DRR à partir d'une région contenant une partie osseuse ; une unité de mémoire d'image DRR (84) pour stocker l'image DRR et une image de partie osseuse d'apprentissage d'utilisation d'image DRR pour une utilisation d'apprentissage machine ; une unité d'apprentissage (85) qui utilise l'image de rayons X et l'image de partie osseuse d'apprentissage d'utilisation d'image à rayons X pour effectuer un apprentissage machine et utilise l'image DRR et l'image de partie osseuse d'apprentissage d'utilisation d'image DRR pour effectuer un apprentissage machine, créant ainsi un modèle d'apprentissage pour reconnaître la partie osseuse ; et une unité de création d'image de partie osseuse (86) qui utilise le modèle appris créé dans l'unité d'apprentissage (85) pour convertir une image de rayons X d'une région contenant la partie osseuse d'un sujet et créer une image représentant la partie osseuse.
(JA)
制御部(80)は、X線画像作成部(81)と、X線画像とX線画像用教師骨部画像とを記憶するX線画像記憶部(82)と、骨部を含む領域のDRR画像を作成するDRR画像作成部(83)と、DRR画像と機械学習用のDRR画像用教師骨部画像とを記憶するDRR画像記憶部(84)と、X線画像とX線画像用教師骨部画像とを使用して機械学習を実行するとともにDRR画像とDRR画像用教師骨部画像とを使用して機械学習を実行することにより骨部を認識するための学習モデルを作成する学習部(85)と、被検者の骨部を含む領域のX線画像に対して学習部(85)で作成した学習済みモデルを利用して変換を行うことにより骨部を表す画像を作成する骨部画像作成部(86)と、を備える。
他の公開
JP2020516112
KR1020207032563
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