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1. (WO2020003992) 学習装置及び学習方法、並びに、医療画像処理装置
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国際公開番号: WO/2020/003992 国際出願番号: PCT/JP2019/022910
国際公開日: 02.01.2020 国際出願日: 10.06.2019
IPC:
A61B 1/045 (2006.01) ,A61B 1/00 (2006.01) ,G06T 7/00 (2017.01)
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
1
視覚または写真的検査による人体の窩部または管部の内側の診断を行なうための機器,例.内視鏡そのための照明装置
04
撮影機またはテレビジョン装置と結合されているもの
045
その制御
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
1
視覚または写真的検査による人体の窩部または管部の内側の診断を行なうための機器,例.内視鏡そのための照明装置
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,例.ビットマップから非ビットマップへ
出願人:
富士フイルム株式会社 FUJIFILM CORPORATION [JP/JP]; 東京都港区西麻布2丁目26番30号 26-30, Nishiazabu 2-chome, Minato-ku, Tokyo 1068620, JP
発明者:
遠藤 麻依子 ENDO, Maiko; JP
代理人:
松浦 憲三 MATSUURA, Kenzo; JP
優先権情報:
2018-12344328.06.2018JP
発明の名称: (EN) LEARNING DEVICE AND LEARNING METHOD, AND MEDICAL IMAGE PROCESSING DEVICE
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE, ET DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'IMAGE MÉDICALE
(JA) 学習装置及び学習方法、並びに、医療画像処理装置
要約:
(EN) Provided are a learning device and learning method whereby a model for performing image recognition for a medical image having a specific image quality can be efficiently generated, and a medical image processing device. A learning device (1) is provided with: a first learning unit (10) for generating a first model (M1) for performing image recognition for a medical image having a first image quality by learning using a first medical image group constituted from medical images having the first image quality; and a second learning unit (20) for generating a second model (M2) for performing image recognition for a medical image having a second image quality by learning using a second medical image group constituted from medical images having the second image quality, on the basis of the first model (M1) generated by the first learning unit (10). The second medical image group is constituted from medical images having the same image quality as a medical image to be recognized, and the first medical image group is constituted from medical images having a different image quality than the second image quality. The second learning unit (20) learns on the basis of a learning result of the first learning unit (10), and can therefore generate a highly precise model even when the second medical image group is small.
(FR) La présente invention concerne un dispositif d'apprentissage et un procédé d'apprentissage au moyen desquels un modèle pour effectuer une reconnaissance d'image pour une image médicale ayant une qualité d'image spécifique peut être généré de manière efficace, ainsi qu'un dispositif de traitement d'image médicale. Un dispositif d'apprentissage (1) comporte : une première unité d'apprentissage (10) pour générer un premier modèle (M1) pour effectuer une reconnaissance d'image pour une image médicale ayant une première qualité d'image par apprentissage à l'aide d'un premier groupe d'images médicales constitué d'images médicales ayant la première qualité d'image ; et une seconde unité d'apprentissage (20) pour générer un second modèle (M2) pour effectuer une reconnaissance d'image pour une image médicale ayant une seconde qualité d'image par apprentissage à l'aide d'un second groupe d'images médicales constitué d'images médicales ayant la seconde qualité d'image, sur la base du premier modèle (M1) généré par la première unité d'apprentissage (10). Le second groupe d'images médicales est constitué d'images médicales ayant la même qualité d'image qu'une image médicale à reconnaître, et le premier groupe d'images médicales est constitué d'images médicales ayant une qualité d'image différente de la seconde qualité d'image. La seconde unité d'apprentissage (20) apprend sur la base d'un résultat d'apprentissage de la première unité d'apprentissage (10), et peut donc générer un modèle extrêmement précis même lorsque le second groupe d'images médicales est petit.
(JA) 特定の画質を有する医療画像に対して画像認識を行うモデルを効率よく生成できる学習装置及び学習方法、並びに、医療画像処理装置を提供する。学習装置(1)は、第1画質の医療画像で構成される第1医療画像群を用いて学習することにより、第1画質の医療画像に対して画像認識を行う第1モデル(M1)を生成する第1学習部(10)と、第1学習部(10)で生成された第1モデル(M1)を元に、第2画質の医療画像で構成される第2医療画像群を用いて学習することにより、第2画質の医療画像に対して画像認識を行う第2モデル(M2)を生成する第2学習部(20)と、を備える。第2医療画像群は、認識対象の医療画像の画質と同じ画質の医療画像で構成され、第1医療画像群は、第2画質と異なる画質の医療画像で構成される。第2学習部(20)は、第1学習部(10)の学習結果をベースに学習するので、第2医療画像群が少ない場合であっても、精度の高いモデルを生成できる。
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指定国: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
アフリカ広域知的所有権機関 (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)