(57)【要約】【課題】ＭＲ撮影室に持ち込まれる物体の影に、磁性体が隠れている可能性があることを報知する。【解決手段】物体識別機能（識別部）は、ＭＲＩ装置（磁気共鳴装置）が置かれたＭＲ撮影室の外部に設置されたカメラ（撮像装置）が撮像した観測画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する。そして、第１の情報生成機能（第１の情報出力部）は、物体識別機能が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴装置が設置された撮影室に連通する空間に設置された撮像装置が撮像した画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する識別部と、
前記識別部が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する第１の情報出力部と、
を備える画像認識装置。
【請求項２】
前記第１の情報は、前記不可視領域に対する確認を促すテキスト情報、又は前記不可視領域の位置を示す画像情報である、
請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記撮像装置は、複数のカメラを備えて、
前記第１の情報出力部は、前記複数のカメラの各々が撮像した画像に基づく前記第１の情報を、それぞれ前記カメラと関連付けて出力する、
請求項１または請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記撮像装置が予め撮像した背景画像と、前記撮像装置が現時刻に撮像した画像と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する領域検出部を更に備えて、
前記識別部は、前記領域検出部が検出した移動領域の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記識別部は、予め撮像された、不可視領域を含む画像の集合に基づいて生成した、画像から不可視領域を識別するための学習済モデルを用いて、前記撮像装置が撮像した画像の中に不可視領域があるかを識別する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記識別部は、前記撮像装置により予め撮像された、不可視領域を含む１以上の画像と、前記撮像装置が撮像した画像とを照合することによって、前記撮像装置が撮像した画像の中に不可視領域があるかを識別する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記撮像装置が撮像した画像の中から、予め登録された物体を識別する識別部と、
前記識別部が識別した物体の中から、前記撮影室への持ち込みが許可された物体に貼付された識別子を検出する識別子検出部と、
前記識別部が識別した物体の中から前記識別子が検出できないことを条件として、当該物体に対して、前記撮影室への持ち込みの可否を確認する必要があることを示す第２の情報を出力する第２の情報出力部と、を更に備える、
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記第２の情報は、前記識別部が識別した物体に対する確認を促すテキスト情報、又は当該物体の位置を示す画像情報である、
請求項７に記載の画像認識装置。
【請求項９】
前記撮像装置が予め撮像した背景画像と、前記撮像装置が現時刻に撮像した画像と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する領域検出部を更に備えて、
前記領域検出部により人間が捉えられた場合に、前記識別部は前記不可視領域の候補から前記人間が捉えられた領域を除外する、
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１０】
前記撮像装置が予め撮像した背景画像と、前記撮像装置が現時刻に撮像した画像と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する領域検出部を更に備えて、
前記領域検出部により磁性体持ち込みの可能性がある人間が捉えられた場合に、前記識別部は前記不可視領域の候補として、前記人間が捉えられた領域を含める、
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１１】
磁気共鳴装置の撮影室の外部に設置された撮像装置が撮像した画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域が検出されたことを条件として生成された、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記第１の情報に基づいて報知を行う報知部と、
を備える報知装置。
【請求項１２】
撮像装置と、画像認識装置と、報知装置とを備える報知システムであって、
前記撮像装置は、磁気共鳴装置の撮影室の外部の画像を撮像し、
前記画像認識装置は、
前記画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する識別部と、
前記識別部が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する第１の情報出力部と、を有し、
前記報知装置は、
前記第１の情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記第１の情報に基づいて報知を行う報知部と、
を有する報知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像認識装置、報知装置、及び報知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置）は、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンをラーモア周波数の高周波信号で磁気的に励起する。そして、磁気共鳴装置は、この励起に伴って発生する磁気共鳴信号に基づいて、患者の体内の断層画像を再構成する。
【０００３】
ＭＲＩ装置は強磁場を用いるため、強磁性体を近づけると、強磁性体がＭＲＩ装置に吸い寄せられて吸着・吸引事故につながるおそれがある。このような問題を鑑みて、例えば、撮影室の入口において、光学カメラで撮像した画像に映った物体を認識することにより、磁性体が持ち込まれる可能性があることを報知する装置が提案されている。
【０００４】
しかしながら、カメラで見えない、隠れた磁性体に対して報知を行うことができないという課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１５８５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、ＭＲ撮影室に持ち込まれる可能性のある物体の存在を報知することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る画像認識装置は、識別部と、第１の情報出力部とを備える。識別部は、磁気共鳴装置が設置された撮影室に連通する空間に設置された撮像装置が撮像した画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する。第１の情報出力部は、識別部が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る報知システムが適用される環境について説明する図である。
【図２】図２は、実施形態に係る報知システムが実装された前室の状態を説明する図である。
【図３】図３は、実施形態に係る報知システムのシステム構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、移動領域の検出方法を説明する図である。
【図５】図５は、ストレッチャの形状を学習する際に使用する画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、画像の中からストレッチャを識別する方法の一例を説明する図である。
【図７】図７は、点滴台の形状を学習する際に使用する画像の一例を示す図である。
【図８】図８は、識別マークの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態の報知システムが出力する報知画像の一例を示す第１の図である。
【図１０】図１０は、実施形態の報知システムが出力する報知画像の一例を示す第２の図である。
【図１１】図１１は、実施形態の報知システムが行う処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、移動領域を検出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、ストレッチャの検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、点滴台の検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、酸素ボンベの検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、残領域に対する報知判断処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、第１カメラの観測画像に対する報知処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態は、ＭＲＩ撮影室に磁性体が持ち込まれるおそれがある場合に、ＭＲＩ撮影室に繋がる前室において報知を行う報知システムに係る。以下、図面を参照しながら、報知システムの実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係る報知システムは、以下に示す実施形態に限定されるものではない。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、報知システム１００が適用される環境について説明する図である。
【００１１】
（報知システムが適用される環境の説明）
ＭＲＩ装置８１による撮影は、ＭＲＩ装置８１が設置されたＭＲ撮影室８０で行われる。ＭＲ撮影室８０には、隣接したＭＲ操作室８８と前室９０とが備えられる。ＭＲ撮影室８０と前室９０、ＭＲ撮影室８０とＭＲ操作室８８、ＭＲ操作室８８と前室９０とは互いに連通している。報知システム１００は、前室９０に設置される。
【００１２】
ＭＲ撮影室８０には、患者９９とともに、当該患者９９が横臥した非磁性体ストレッチャ５１と、点滴パックや点滴瓶を吊るす非磁性体点滴台５３とが持ち込まれる。このとき、非磁性体ストレッチャ５１と磁性体ストレッチャ５０とを間違えると、吸着・吸引事故が発生する可能性がある。また、非磁性体点滴台５３と磁性体で形成された点滴台５２とを間違えた場合にも、吸着・吸引が発生する可能性がある。さらに、患者９９が酸素吸入を必要としている場合、患者９９は、酸素ボンベ５４が接続された状態で前室９０に搬送される。酸素ボンベ５４は一般的に磁性体で形成されている。したがって、患者９９をＭＲ撮影室８０に移動させる際には、酸素ボンベ５４を一旦取り外す。そして、患者９９をＭＲ撮影室８０に移動した後で、ＭＲ撮影室８０に備えられた酸素供給口８４に接続した酸素供給チューブ８５が接続される。ところが、酸素ボンベ５４を取り外さずにＭＲ撮影室８０に移動させると、吸着・吸引事故が発生する可能性がある。
【００１３】
さらに、非磁性体ストレッチャ５１には、患者９９に毛布５５（図５）がかけられている場合がある。非磁性体ストレッチャ５１に毛布５５がかけられていると、毛布５５の内側は、外部から視認できない不可視領域となる。また、毛布５５がかけられていると、ストレッチャが、非磁性体ストレッチャ５１であるのか、磁性体ストレッチャ５０であるのかを識別ができない可能性がある。
【００１４】
したがって、毛布５５がかけられたストレッチャがＭＲ撮影室８０に進入しようとした場合、ＭＲ看護師９３などの医療関係者は、毛布５５をめくって、当該ストレッチャが非磁性体ストレッチャ５１であることを確認する必要がある。さらに、毛布５５の内側、すなわち不可視領域の中には、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体（例えば、上述した酸素ボンベ５４や点滴台５２の構成部品である点滴棒（点滴台５２の支柱）など）が隠れている可能性がある。したがって、ＭＲ看護師９３は、毛布５５をめくって、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体が隠れていないことを確認する必要がある。
【００１５】
本実施形態の報知システム１００は、磁性体で形成された物体と非磁性体で形成された物体とが混在する物体（例えば、磁性体ストレッチャ５０と非磁性体ストレッチャ５１、点滴台５２と非磁性体点滴台５３）がある場合、当該物体が磁性体であるか非磁性体であるかを識別する。また、報知システム１００は、磁性体で形成された物体（例えば酸素ボンベ５４）があるかを識別する。さらに、報知システム１００は、不可視領域を伴う可能性のある物体（磁性体ストレッチャ５０と非磁性体ストレッチャ５１）がある場合に、不可視領域が存在するかを識別する。
【００１６】
ＭＲ撮影室８０には、ＭＲ撮影室扉８３またはＭＲ撮影室扉８２を通って、ＭＲ看護師９３と、ＭＲ技師９４と、ＭＲドクタ９５が出入りする。ＭＲ撮影室扉８３は、ＭＲ操作室８８とＭＲ撮影室８０との間の行き来を可能にするとともに、ＭＲ撮影室８０からＭＲ操作室８８への磁気漏れを防止する。ＭＲ撮影室扉８２は、前室９０とＭＲ撮影室８０との間の行き来を可能にするとともに、ＭＲ撮影室８０から前室９０への磁場漏れを防止する。なお、ＭＲ看護師９３は、前室９０において、患者９９を磁性体ストレッチャ５０から非磁性体ストレッチャ５１に載せ替えるなどの搬送準備を行う。また、ＭＲ看護師９３は、ＭＲ撮影室８０への患者９９の搬送を行う。ＭＲ技師９４は、ＭＲＩ装置８１の各種操作を行う。ＭＲドクタ９５は、ＭＲ撮影に係る全般の管理などを行う。
【００１７】
前室９０には、報知システム１００が備えられる。前室９０には、前室扉９１を通って患者９９が出入りする。前室扉９１は、前室９０と外部との間の行き来を可能にする。なお、患者９９は、一般に磁性体ストレッチャ５０に横臥した状態で搬送される。また、患者９９には、一般に点滴台５２に繋がれた点滴、及び酸素ボンベ５４が接続されている。点滴台５２及び酸素ボンベ５４は、一般的に磁性体である。
【００１８】
前室９０には、上述したＭＲ看護師９３と、ＭＲ技師９４と、ＭＲドクタ９５に加えて、前室扉９１を通って、病棟看護師９６と、病棟技師９７が出入りする。病棟看護師９６は、患者９９のサポートを行う。病棟技師９７は、患者９９の身体状態の管理などを行う。さらに、前室９０には、前室扉９２を通って病棟ドクタ９８が出入りする。前室扉９２は、ＭＲ操作室８８と前室９０との間の行き来を可能にする。なお、病棟ドクタ９８は、例えば、患者９９の主治医である。
【００１９】
前室９０には、非磁性体ストレッチャ５１と、非磁性体点滴台５３が置かれている。前室９０に搬送された患者９９は、非磁性体ストレッチャ５１に載せ替えられる。また、患者９９に繋がれた点滴は、点滴台５２から非磁性体点滴台５３に付け替えられる。
【００２０】
そして、非磁性体ストレッチャ５１に横臥した患者９９は、ＭＲ看護師９３によってＭＲ撮影室８０に搬送される。
【００２１】
ＭＲ操作室８８には、ＭＲＩ装置８１を制御する、図１に非図示の各種操作機器が設置されている。
【００２２】
なお、報知システム１００の識別対象となる物体は、上述したストレッチャ、点滴台、酸素ボンベに限定されるものではない。その他にも、ＭＲ撮影室８０に持ち込まれる可能性のある物体が存在する場合は、適宜追加登録すればよい。
【００２３】
（前室の状態の説明）
図２は、実施形態に係る報知システム１００が実装された前室９０の状態を説明する図である。
【００２４】
前室９０は、例えば窓を設けずに外来光が入らないようにする。また、例えば、前室９０の照明には、ちらつきのない直流点灯が使用されていてもよい。このように、前室９０の内部の光環境が一定になるようにコントロールすることによって、以降で説明する学習データを用いた画像認識において、学習済みデータとして必要とされるデータ量を少なくすることが可能になる。
【００２５】
前室９０の天井には、床面に向けて複数のカメラ、すなわち、第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄとが設置されている。第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄとは、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）又はＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの固体撮像素子を用いたカメラである。第１カメラ３ａは、撮影範囲４ａの領域を撮像する。第２カメラ３ｂは、撮影範囲４ｂの領域を撮像する。第３カメラ３ｃは、撮影範囲４ｃの領域を撮像する。第４カメラ３ｄは、撮影範囲４ｄの領域を撮像する。
【００２６】
各カメラは、撮影範囲４ａ，４ｂ，４ｃ，４ｄの一部が互いに重複するように配置されている。このような配置とすることによって、第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄによって、前室９０の内部は死角なく撮像される。なお、カメラの台数は４台に限定されるものではなく、前室９０の形状や面積に応じて、前室９０の内部を死角なく撮像できる数のカメラが設置される。各カメラの撮像範囲を固定することによって、以降で説明する学習データを用いた画像認識において、学習済みデータとして必要とされるデータ量を少なくすることが可能になる。
【００２７】
さらに、前室９０には、図３に示すディスプレイ３８及び入力インターフェース３９が設置される。ディスプレイ３８は、報知回路２の制御の下、第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄとの撮像結果に基づいて、前室９０の中に磁性体があること、及び磁性体が隠れている可能性がある不可視領域があることを報知する。入力インターフェース３９は、例えば、ディスプレイ３８に表示するカメラの映像切り替えや、報知動作の終了指示などの各種制御を行う。なお、報知動作の詳細については後述する。
【００２８】
また、報知システム１００は、上述した磁性体ストレッチャ５０、非磁性体ストレッチャ５１、点滴台５２、非磁性体点滴台５３、酸素ボンベ５４に対して、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが可能であるかの識別を行うものとする。
【００２９】
なお、第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄとが撮像する画像には人間が映る。人間は、例えば衣服の内側やポケットの中に磁性体を持っている可能性があるため、本来は報知を行うべきであるが、システムを簡単化するため、報知システム１００は、人間が映っていることを識別するのみとしてもよい。すなわち、画像に映る患者９９や医療従事者は、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない磁性体を身に付けていないことを事前に確認しているものとする。なお、人間を示す領域が検出された場合は、当該領域を削除する。詳しくは後述する。
【００３０】
（報知システムの全体構成の説明）
図３は、実施形態に係る報知システム１００のシステム構成を示すブロック図である。報知システム１００は、カメラ３（第１カメラ３ａ、第２カメラ３ｂ、第３カメラ３ｃ、第４カメラ３ｄ）と、画像処理装置５と、報知出力装置６とを備える。
【００３１】
カメラ３は、前室９０内、すなわち、ＭＲ撮影室８０の外部の空間の画像を撮像する。各カメラが撮像した画像には、どのカメラで撮像した画像であるかを特定する識別番号が付与される。なお、カメラ３は撮像装置の一例である。
【００３２】
画像処理装置５は、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器３０と、撮像制御回路３１と、画像メモリ３２と、学習データ記憶装置３３と、画像認識回路１とを備える。Ａ／Ｄ変換器３０と、撮像制御回路３１と、画像メモリ３２と、学習データ記憶装置３３と、画像認識回路１とは、バスライン４０によって互いに接続される。
【００３３】
Ａ／Ｄ変換器３０は、カメラ３に接続され、カメラ３から入力されたアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換し、変換したデジタル画像信号を画像メモリ３２に記憶する。
【００３４】
撮像制御回路３１は、後述する画像認識回路１の制御の下、カメラ３による撮像動作を制御する。
【００３５】
画像メモリ３２は、Ａ／Ｄ変換器３０で生成されたデジタル画像信号を記憶する。また、画像メモリ３２は、後述する報知回路２が生成した報知画像を記憶する。また、画像メモリ３２は、コンピュータによって実行可能なプログラムを記憶可能である。
【００３６】
学習データ記憶装置３３は、画像認識回路１の認識対象である物体の学習データ、及び学習に用いた学習用データを記憶する。具体的には、学習データ記憶装置３３は、磁性体ストレッチャ５０、点滴台５２、酸素ボンベ５４などの画像用データを記憶する。また、学習データ記憶装置３３は、学習によって生成した学習データとして、例えば、後述する識別器６４ａ、６４ｂ、６４ｃを記憶する。
【００３７】
画像認識回路１は、画像処理装置５の動作全体を制御する。具体的には、画像認識回路１は、カメラ３が撮像した画像の中から、時間とともに移動する移動領域を検出する。また、画像認識回路１は、検出した移動領域の中から、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが禁止されている物体を識別する。さらに、画像認識回路１は、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体が検出された場合、又はＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体が隠れている可能性のあることが検出された場合に、検出結果に応じた報知画像を生成する。なお、画像認識回路１は画像認識装置の一例である。
【００３８】
画像認識回路１は、移動領域検出機能１０と、物体識別機能１１と、識別ラベル検出機能１３と、第１の情報生成機能１４と、第２の情報生成機能１５と、通信制御機能１６とを実行する。各機能の詳細な内容は後述する。
【００３９】
なお、画像認識回路１の構成要素である各処理機能が実行する処理内容は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像処理装置５の記憶装置に記録されている。記憶装置は、例えば、画像メモリ３２や、画像認識回路１が備えるＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）などである。画像認識回路１は、非図示のＣＰＵ（Central  Processing  Unit）を備えて、各プログラムを記憶装置から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の画像認識回路１は、図３の画像認識回路１内に示された各機能を有することとなる。
【００４０】
なお、図３に図示した内容は、一例に過ぎない。例えば、図３に例示した回路は必ずしも独立して構成されなくともよい。例えば、これらの回路のうち任意の回路を適宜組み合わせて構成されてもよい。
【００４１】
また、上記説明における「プロセッサ」は、上述したＣＰＵの他に、例えば、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））などの回路を意味する。プロセッサは、記憶装置に保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。なお、記憶装置にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込む構成としても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出して実行することで、機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサ毎に単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。
【００４２】
報知出力装置６は、ディスプレイ３８と、入力インターフェース３９と、報知回路２とを備える。ディスプレイ３８と、入力インターフェース３９と、報知回路２とは、バスライン４０によって互いに接続される。
【００４３】
ディスプレイ３８は、報知回路２によって生成された各種画像や、ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）などの各種情報を表示する。ディスプレイ３８は、例えば、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタなどである。
【００４４】
入力インターフェース３９は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置に対応する。入力インターフェース３９は、操作者からの各種指示を受け付ける。そして、入力インターフェース３９は、受け付けた各種指示を、報知回路２の各回路に対して適宜転送する。
【００４５】
報知回路２は、報知出力装置６の動作全体を制御する。なお、報知回路２は、報知装置の一例である。
【００４６】
報知回路２は、報知画像生成機能２０と、表示制御機能２１と、操作制御機能２２と、通信制御機能２３とを実行する。各機能の詳細な内容は後述する。
【００４７】
なお、報知回路２の構成要素である各処理機能が実行する処理内容は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で報知出力装置６の記憶装置に記録されている。記憶装置は、例えば、報知回路２が備えるＲＡＭやＲＯＭなどである。報知回路２は、非図示のＣＰＵを備えて、各プログラムを記憶装置から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の報知回路２は、図３の報知回路２内に示された各機能を有することとなる。
【００４８】
（画像認識回路の機能構成の説明）
以下、画像認識回路１を構成する各機能の内容を説明する。
【００４９】
移動領域検出機能１０は、カメラ３（撮像装置）が予め撮像した背景画像と、カメラ３が現時刻に撮像した画像と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する。移動領域検出機能１０の具体的な機能については後述する。なお、移動領域検出機能１０は、領域検出部の一例である。
【００５０】
物体識別機能１１は、ＭＲＩ装置８１が設置されたＭＲ撮影室８０に連通する前室９０に設置されたカメラ３（撮像装置）が撮像した画像の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する。また、物体識別機能１１は、予め登録された物体を識別する。なお、物体識別機能１１は、識別部の一例である。
【００５１】
物体識別機能１１は、具体的には、予め撮像された、不可視領域を含む画像の集合（学習用データ）に基づいて生成された、画像から不可視領域を識別するための学習済モデル（学習データ）を用いて、カメラ３が撮像した画像の中に不可視領域があるかを識別する。また、物体識別機能１１は、予め撮像された、物体の画像の集合（学習用データ）に基づいて生成された、画像から予め登録された物体を識別するための学習済モデル（学習データ）を用いて、カメラ３が撮像した画像の中に予め登録された物体があるかを識別する。なお、学習用データは、必ずしもカメラ３で撮像した画像に限定されるものではなく、撮像場所や撮像するカメラは問わない。また、具体的な識別方法は後述する（図６）。
【００５２】
また、物体識別機能１１は、カメラ３（撮像装置）により予め撮像された、不可視領域を含む１以上の画像と、カメラ３が撮像した画像とを照合することによって、カメラ３が撮像した画像の中に不可視領域があるかを識別してもよい。具体的な識別方法は後述する（図５）。
【００５３】
なお、物体識別機能１１は、移動領域検出機能１０が検出した移動領域について、上述した識別を行う。
【００５４】
識別ラベル検出機能１３は、物体識別機能１１が識別した物体の中から、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可された物体に貼付された識別ラベル６２（図８）を検出する。なお、識別ラベル検出機能１３は、識別子検出部の一例である。また、識別ラベル６２は、識別子の一例である。
【００５５】
第１の情報生成機能１４は、物体識別機能１１が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する。第１の情報は、例えば、不可視領域に対する確認を促すテキスト情報、又は不可視領域の位置を示す画像情報である。なお、第１の情報生成機能１４は、カメラ３を構成する複数のカメラ（第１カメラ３ａ、第２カメラ３ｂ、第３カメラ３ｃ、第４カメラ３ｄ）の各々が撮像した画像に基づく第１の情報を、それぞれのカメラと関連付けて出力する。例えば、第１の情報生成機能１４は、第１の情報として、注意喚起フラグと、不可視領域を識別した画像を撮像したカメラを特定する識別番号と、検出された不可視領域の位置とを関連付けて出力する。なお、第１の情報生成機能１４は、第１の情報出力部の一例である。
【００５６】
第２の情報生成機能１５は、物体識別機能１１が識別した物体の中から識別ラベル６２が検出できないことを条件として、当該物体に対して、ＭＲ撮影室８０への持ち込みの可否を確認する必要があることを示す第２の情報を出力する。第２の情報は、例えば、物体に対する確認を促すテキスト情報、又は物体の位置を示す画像情報である。なお、第２の情報生成機能１５は、カメラ３を構成する複数のカメラ（第１カメラ３ａ、第２カメラ３ｂ、第３カメラ３ｃ、第４カメラ３ｄ）の各々が撮像した画像に基づく第２の情報を、それぞれのカメラと関連付けて出力する。より具体的には、第２の情報生成機能１５は、第２の情報として、警報フラグと、物体を識別した画像を撮像したカメラを特定する識別番号と、識別された物体の位置とを関連付けて出力する。なお、第２の情報生成機能１５は、第２の情報出力部の一例である。
【００５７】
通信制御機能１６は、画像認識回路１と、Ａ／Ｄ変換器３０、画像メモリ３２、学習データ記憶装置３３との間の通信を制御する。また、通信制御機能１６は、画像認識回路１と報知回路２との間の通信を制御する。
【００５８】
（報知回路の機能構成の説明）
以下、報知回路２を構成する各機能の内容を説明する。
【００５９】
報知画像生成機能２０は、通信制御機能２３が画像認識回路１から受信した第１の情報に基づいて、報知を行うための報知画像を生成する。なお、報知画像生成機能２０は、報知部の一例である。さらに、報知画像生成機能２０は、通信制御機能２３が画像認識回路１から受信した第２の情報に基づいて、報知を行うための報知画像を生成する。報知画像について、詳しくは後述する。
【００６０】
表示制御機能２１は、報知画像生成機能２０が生成した報知画像をディスプレイ３８に表示する。
【００６１】
操作制御機能２２は、入力インターフェース３９から入力された情報に基づいて、報知回路２の各種動作を制御する。
【００６２】
通信制御機能２３は、報知回路２と画像認識回路１との間の通信を制御する。そして、通信制御機能２３は、画像認識回路１から、不可視領域に対する確認を促す第１の情報を受信する。なお、通信制御機能２３は、受信部の一例である。また、通信制御機能２３は、画像認識回路１から、ＭＲ撮影室８０への持ち込みの可否を確認する必要があることを示す第２の情報を受信する。さらに、通信制御機能２３は、報知回路２と、ディスプレイ３８、入力インターフェース３９との間の通信を制御する。
【００６３】
（移動領域の検出方法の説明）
次に、画像認識回路１の各機能が実現する処理の内容を説明する。まず、移動領域検出機能１０が行う、移動領域の検出方法について説明する。図４は、移動領域の検出方法を説明する図である。なお、図４は、簡単のため、１台のカメラ、例えば第１カメラ３ａで撮像した画像を処理する方法を説明するものである。他のカメラで撮像した画像についても、同様な処理が行われる。
【００６４】
前室９０の中には、上述したように、いずれも磁性体で形成された、磁性体ストレッチャ５０、点滴台５２、酸素ボンベ５４が存在している（図１）。特に、前室９０に搬送されたＭＲ撮影を行う患者９９を、非磁性体ストレッチャ５１に載せ替えた後は、磁性体ストレッチャ５０、点滴台５２、酸素ボンベ５４は、前室９０の中の同じ位置に存在し続ける。したがって、第１カメラ３ａで撮像した画像の中からＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体を検出した場合に、磁性体ストレッチャ５０、点滴台５２、酸素ボンベ５４は、常に検出されてしまう。その場合、ＭＲ撮影室８０に持ち込む予定のない物体であっても、報知がなされてしまう。
【００６５】
このような問題を解決するため、本実施形態の報知システム１００では、第１カメラ３ａと、第２カメラ３ｂと、第３カメラ３ｃと、第４カメラ３ｄとで撮像した画像の中から、時間とともに移動する物体の領域を検出する。そして、検出された領域（移動領域）のみについて、物体の識別を行う。なお、必ずしも前室９０の全体を物体の識別対象とする必要はなく、前室９０のうち、例えばＭＲ撮影室扉８３の付近に限定して物体の識別を行ってもよい。
【００６６】
移動領域検出機能１０は、まず、時刻ｔｏにおいて、図４（ａ）に示す背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）を撮像する。背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）には、前室９０に置かれた、例えば静止物体６０などが映る。
【００６７】
移動領域検出機能１０は、一定の時間間隔で撮像を行う。時刻ｔに撮像された画像を、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）と呼ぶ。すなわち、時系列的に連続する時刻ｔ１、時刻ｔ２、時刻ｔ３のタイミングで、図４（ｂ）に示す観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１），Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ２），Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ３）が撮像される。観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１），Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ２），Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ３）の中には、前室９０に置かれた静止物体６０が映る。また、図４（ｂ）の例では、磁性体ストレッチャ５０を押しながら移動している人間（例えば病棟看護師９６）が映る。
【００６８】
移動領域検出機能１０は、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１）から背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）を減算するフレーム差分を行う。そして、移動領域検出機能１０は、図４（ｃ）に示す差分画像Ｊ（ｘ，ｙ，ｔ１）を生成する。観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１）から背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）を減算すると、減算結果は正または負の値をとるため、ここでは、減算結果の絶対値を算出する。
【００６９】
このフレーム差分によって、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中の静止物体（例えば静止物体６０）を除去することができる。そして、差分画像Ｊ（ｘ，ｙ，ｔ１）の中の、差分結果が所定の値以上となる領域（移動領域）のみについて、物体識別機能１１は、物体の識別を行う。
【００７０】
差分画像Ｊ（ｘ，ｙ，ｔ１）が有する画素値は、実際に観測される観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１）の画素値とは異なる。移動領域検出機能１０は、差分画像Ｊ（ｘ，ｙ，ｔ１）の中の、移動領域を構成する画素について、当該画素の画素値を、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ１）の中の同じ座標の画素の画素値に置き換えた移動領域データを生成する。移動領域検出機能１０は、このようにして、移動領域を構成する画素の正しい画素値を取得する。
【００７１】
なお、背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）は、報知システム１００が動作を開始する前に撮像して記憶しておけばよいが、複数の患者９９に対するＭＲ撮影を行うのに伴って、前室９０の内部状態が変化する可能性がある。したがって、例えば、３０分毎や１時間毎などの所定のタイミング、あるいは患者９９のＭＲ撮影が終了するたびに、背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）を取得し直すのが望ましい。
【００７２】
（ストレッチャの識別方法の説明）
次に、物体識別機能１１が行う、移動領域として検出された物体の識別方法について、磁性体ストレッチャ５０（非磁性体ストレッチャ５１）の識別を例にあげて説明する。図５は、磁性体ストレッチャ５０（非磁性体ストレッチャ５１）の形状を学習する際に使用する画像の一例を示す図である。図６は、画像の中からストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０、非磁性体ストレッチャ５１）を識別する方法の一例を説明する図である。
【００７３】
実際の識別を行う前に、画像認識回路１は、予め、少なくともＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可された非磁性体ストレッチャ５１を含む画像を数多く収集する。ただし、ストレッチャは、磁性体で形成されているか、非磁性体で形成されているかによらず、類似した外観を有するため、収集する画像の中に、磁性体ストレッチャ５０の画像が含まれていても構わない。そして、画像認識回路１は、ストレッチャの学習を行い、与えられた画像の中に磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１が映っているかを識別するための学習済モデル（学習データ）を生成する。生成された学習済モデルは、学習データ記憶装置３３に記憶される。なお、学習の処理は、画像認識回路１が備える学習データ生成機能（図３には非図示）が行うものとする。
【００７４】
ストレッチャ学習用データ３３ａは、図５に示すように、カメラ３で予め撮像された画像の集合である、不可視領域を含まない第１の学習用データ３４ａ、すなわち、毛布などの覆いがない状態のストレッチャを識別するための画像データと、不可視領域を含む第２の学習用データ３４ｂ、すなわち、一部または全体に不可視領域を含む状態のストレッチャを識別するための画像データを含む。ただし、ストレッチャ学習用データ３３ａは必ずしもカメラ３で予め撮像された画像である必要はなく、異なるカメラで撮像された画像であってもよく、取得方法は限定されない。
【００７５】
第１の学習用データ３４ａは、具体的には、図５に示すように、様々な方向から観測されたストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１）の複数の画像を含む。なお、図５には図示しないが、第１の学習用データ３４ａは、ストレッチャを任意の倍率で撮像した画像を含んでもよい。
【００７６】
画像認識回路１は、第１の学習用データ３４ａに基づいて、ストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１）を識別するための学習済モデルを生成する。生成された学習済モデルは、図６に示す識別器６４ａに反映する。すなわち、識別器６４ａは、学習済モデルの一例である。なお、学習済モデルの生成方法は、例えば機械学習の分野において公知の技術であるため、説明は省略する。
【００７７】
図６は、物体識別機能１１が、観測画像から検出した移動領域データの中にストレッチャが映っているかを識別する識別器６４ａの構成を示す。識別器６４ａは、いわゆるニューラルネットワークの構成を有しており、入力層Ｐに入力された移動領域データ、すなわち、移動領域の部分のみが観測画像Ｉ（ｘ，ｙ、ｔ）と同じ画素値を有する画像に対して、中間層Ｍが識別処理を行い、その結果を総合して出力層Ｑに出力する。
【００７８】
入力層Ｐは、移動領域データを部分画像に分割した際の分割数に対応する数のノードを備える。
【００７９】
中間層Ｍは第ｍ１層から第ｍｎ層までのｎ層で形成される。中間層Ｍを構成する各ノードは、前段からの入力に対して、矢印に応じた重み付けをされた後、各入力に対して積和演算を行い、積和演算の結果に応じた値を後段に出力する。中間層Ｍは、同様の処理を中間層Ｍの層数分繰り返す。
【００８０】
出力層Ｑには、不可視領域を含まないストレッチャらしさを表す数値が出力される。そして、当該数値が所定値以上である場合に、物体識別機能１１は、入力された移動領域データの中に、不可視領域のないストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１）が存在すると識別する。
【００８１】
なお、中間層Ｍのノード間を結合する矢印に付与する重みは、識別器６４ａに、第１の学習用データ３４ａを学習させることによって、識別器６４ａ自身が、ストレッチャを識別するための適切な値に調整する。
【００８２】
このように、物体識別機能１１は、予め登録された物体を含む第１の学習用データ３４ａに基づく識別器６４ａ（学習済モデル）と、カメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像とを照合することによって、観測画像の中から、予め登録された物体を識別する。
【００８３】
（不可視領域があるストレッチャの識別方法の説明）
次に、ストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１）に毛布５５などが掛かり、ストレッチャの一部又は全体が視認できない状態になっていることを識別する方法について説明する。
【００８４】
物体識別機能１１は、不可視領域を含む第２の学習用データ３４ｂを用いて、先に説明したのと同様に、非図示の識別器６４ｂに学習を行わせて、不可視領域を含むストレッチャ（磁性体ストレッチャ５０又は非磁性体ストレッチャ５１）を識別する学習済モデルを生成する。
【００８５】
そして、物体識別機能１１は、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を含む第２の学習用データ３４ｂに基づく識別器６４ｂ（学習済モデル）を用いて、カメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像の中に不可視領域があるかを識別する。
【００８６】
なお、不可視領域を含むストレッチャが識別された場合、当該ストレッチャの実態は視認できないため、磁性体ストレッチャ５０であるか、非磁性体ストレッチャ５１であるかを判断することはできない。したがって、報知システム１００は、無条件に、注意喚起、すなわち不可視領域に隠れた物体の確認を促す報知を行う。
【００８７】
そして、同時に、不可視領域の影に、ＭＲ撮影室８０に磁性体が隠れている可能性があるため、不可視領域の内部の確認を促す。
【００８８】
なお、不可視領域の内部の確認を促す際、報知システム１００は、不可視領域の位置をより詳細に特定するようにしてもよい。すなわち、ストレッチャに毛布５５が掛かっている場合、患者９９が横臥する寝台面が不可視領域になる場合と、寝台面の下段の荷物置場の領域が不可視領域になる場合、もしくは、その両方が不可視領域になる場合がある。すなわち、第２の学習用データ３４ｂを、さらに細かく分類して、各条件に合致した画像に基づいて学習を行ってもよい。このような学習によって生成される識別器６４ｂは、不可視領域があるストレッチャについて、寝台面が不可視なのか、寝台面の下段が不可視なのか、或いはその両方が不可視なのかを識別することができる。詳しくは後述する（図１０（ｂ））。
【００８９】
（ストレッチャの別の識別方法の説明）
ストレッチャの識別方法は、上述した識別器６４ａ、６４ｂを用いる方法に限定されるものではない。例えば、不可視領域があるストレッチャを識別する場合に、カメラ３により予め撮像された、不可視領域を含む１以上の画像と、カメラ３が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ、ｔ）（又は移動領域データ）とを照合することによって、カメラ３が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ、ｔ）の中に不可視領域があるかを識別してもよい。ここで、カメラ３により予め撮像された、不可視領域を含む１以上の画像とは、例えば、図５に示した第２の学習用データ３４ｂのようなものである。なお、画像の照合によって識別を行うため、不可視領域を含む１以上の画像は、前室９０に設置されたカメラ３で撮像したものとする。また、画像の照合は、具体的には公知のパターンマッチングによって行えばよい。
【００９０】
（点滴台の識別方法の説明）
次に、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）を識別する方法について、図７を用いて説明する。図７は、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）の形状を学習する際に使用する画像の一例を示す図である。
【００９１】
図７に示すように、点滴台学習用データ３３ｂは、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）を識別するために収集された、複数の画像データを有する。
【００９２】
収集される画像は、点滴台５２の全体を撮像した画像でもよいし、点滴台５２を特徴付ける、点滴瓶を吊るすフックの画像でもよい。
【００９３】
物体識別機能１１は、点滴台学習用データ３３ｂを用いて、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）を識別するための、非図示の識別器６４ｃを生成する。識別器６４ｃの構成及び作用は、上述した識別器６４ａと同様である。
【００９４】
なお、図示はしないが、酸素ボンベ５４についても、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）と同様に、学習用の画像データを収集する。そして、物体識別機能１１は、酸素ボンベ５４を識別するための、非図示の識別器６４ｄを生成する。識別器６４ｄの構成及び作用は、上述した識別器６４ａと同様である。
【００９５】
さらに、図示はしないが、移動領域検出機能１０が検出した移動領域の中には、例えば図４に示したように、人間が含まれる可能性がある。そのため、物体識別機能１１は、移動領域の中から人間を識別する機能を有する。人間の識別は、上述したのと同様に、予め人間を識別できるように学習させた識別器を用いて行えばよい。なお、報知システム１００は、上述したように、画像に映る人間は、磁性体を身に付けていないことを事前に確認しているものとする。報知システム１００が物体識別機能１１によって人間を識別した場合、人間に相当する移動領域については何の処理も行わず、処理済みの移動領域として当該領域を除外する。すなわち、人間を示す領域は、物体識別を複雑化させるため、人間を識別した場合、人間に相当する移動領域については何の処理も行わず、処理済みの移動領域として当該領域を除外する。ただし、報知システム１００は必ずしも全ての人間の移動領域を除外せずに、磁性体を有する可能性のある人間のみを検出するように構成してもよい。例えば、ＭＲＩ装置８１を用いた撮像に従事する関係者とその他の人間とを識別して、その他の人物に対しては磁性体を保持している可能性のある対象として報知する。その他の人物は、例えばＭＲ撮像に従事しない看護師や技師、さらには清掃に従事するスタッフ等が挙げられる。報知システム１００が、人物の識別を行うことによって、例えば磁性体で製造された酸素ボンベや点滴スタンド、清掃用のポリッシャーの磁場吸着・吸引事故を防止することが可能となる。報知の対象となる人物の識別については、予め登録された人間を検出する等の公知の画像認識技術を用いればよい。
【００９６】
（識別ラベルの認識方法の説明）
磁性体ストレッチャ５０と非磁性体ストレッチャ５１とは、外観上で識別することができない。さらに、点滴台５２と非磁性体点滴台５３とは、外観上で識別することができない。そこで、識別ラベル検出機能１３は、ストレッチャと識別された領域の中に、ＭＲ撮影室８０に持ち込んでよいことを示す識別ラベル６２があるかを確認する。また、識別ラベル検出機能１３は、点滴台５２（非磁性体点滴台５３）があると識別された領域の中に、ＭＲ撮影室８０に持ち込んでよいことを示す識別ラベル６２があるかを確認する。物体識別機能１１により識別された観測画像における特定の物体の全てに対して、識別ラベル検出機能１３がＭＲ撮影室８０への持ち込みを許可する識別ラベル６２を検出することにより、ＭＲ撮影室８０への磁性体の持ち込みのおそれがないことが判定される。換言すると、物体識別機能１１により識別された観測画像における特定の物体のうち、少なくとも１つでもＭＲ撮影室８０への持ち込みを許可する識別ラベル６２が検出できなければ、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体が、ＭＲ撮影室８０に持ち込まれる可能性があることを報知する。
【００９７】
図８は、識別ラベル６２の一例を示す図である。識別ラベル６２は、例えば、図８（ａ）に示す花形ラベル６２ａや、図８（ｂ）に示す星形ラベル６２ｂのように、識別しやすい特異な形状とするのが望ましい。
【００９８】
識別ラベル検出機能１３は、具体的には、テンプレートマッチングによって、予め登録された物体があると識別された領域の中に識別ラベル６２があるかを探索する。
【００９９】
なお、識別ラベル検出機能１３は、上述したのと同様に、事前に生成した識別器を用いて識別ラベル６２を認識してもよい。
【０１００】
（報知画像の説明）
次に、図９と図１０を用いて、報知画像について説明する。図９は、実施形態の報知システム１００が出力する報知画像７０ａ、７０ｂの一例を示す第１の図である。図１０は、実施形態の報知システム１００が出力する報知画像７０ｃの一例を示す第２の図である。
【０１０１】
図９（ａ）は、第１カメラ３ａが撮像した観測画像から生成された移動領域データの中から、持ち込みの要否確認が必要な物体が検出されたことを報知する報知画像７０ａの一例を示す。報知画像７０ａは、複数のカメラ３の各々が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）毎に生成される。すなわち、報知回路２は、複数のカメラ３の各々が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）から検出された、ＭＲ撮影室８０に進入する可能性のある移動領域における第２の情報を、移動領域と関連付けて、ディスプレイ３８に出力する。
【０１０２】
報知画像７０ａは、報知メッセージ７１ａと、確認ボタン７２と、観測範囲アイコン７３と、識別領域７４ａと、カメラ情報７５を含む。
【０１０３】
報知メッセージ７１ａは、報知システム１００の操作者に対する、確認を促すメッセージを示す。なお、報知メッセージ７１ａはテキスト情報の一例である。図９（ａ）の例において、報知メッセージ７１ａは、ストレッチャが検出されたが、ストレッチャの識別ラベル６２が検出できなかったため、ＭＲ撮影室８０に持ち込み可能なストレッチャであるかを確認する必要がある旨を示す。
【０１０４】
確認ボタン７２は、報知メッセージ７１ａを受けた報知システム１００の操作者が、該当するストレッチャがＭＲ撮影室８０に持ち込み可能であることを確認した際に押下するボタンである。確認ボタン７２を押下することによって、報知画像７０ａは、別のカメラ３で撮像した観測画像から生成された移動領域データに基づく報知画像に切り替わる。
【０１０５】
観測範囲アイコン７３は、前室９０において、報知画像７０ａに映っている領域の位置を示すアイコンである。報知システム１００の操作者は、観測範囲アイコン７３を確認することによって、報知画像７０ａに映っている範囲を容易に認識することができる。
【０１０６】
識別領域７４ａは、物体識別機能１１が識別した、予め登録された物体の位置を示す情報である。なお、識別領域７４ａは、画像情報の一例である。図９（ａ）の例において、識別領域７４ａは、識別されたストレッチャの領域を示している。
【０１０７】
カメラ情報７５は、報知画像７０ａに映っている画像が、カメラ３のうち、いずれのカメラで撮像されたものであるかを示す。カメラ情報７５は、第１カメラ３ａに対応するカメラ１アイコン７５ａと、第２カメラ３ｂに対応するカメラ２アイコン７５ｂと、第３カメラ３ｃに対応するカメラ３アイコン７５ｃと、第４カメラ３ｄに対応するカメラ４アイコン７５ｄを有する。
【０１０８】
図９（ａ）の例では、カメラ１アイコン７５ａにハッチングを施すことによって、報知画像７０ａは、第１カメラ３ａで撮像された画像であることを示す。さらに、図９（ａ）の例は、カメラ４アイコン７５ｄに、カメラ１アイコン７５ａとは異なるハッチングを施すことによって、第４カメラ３ｄで撮像された画像に対しても報知がなされていることを示す。また、図９（ａ）の例は、カメラ２アイコン７５ｂとカメラ３アイコン７５ｃにハッチングを施さないことによって、第２カメラ３ｂ及び第３カメラ３ｃで撮像された画像に対する報知はなされていないことを示す。
【０１０９】
したがって、図９（ａ）において、確認ボタン７２が押下されると、第４カメラ３ｄで撮像された観測画像に対する報知が、報知画像として表示される。
【０１１０】
なお、図９（ａ）では、報知画像７０ａとして、報知メッセージ７１ａ（テキスト情報）と識別領域７４ａ（画像情報）とをともに表示する例を示したが、報知画像７０ａとして、報知メッセージ７１ａ又は識別領域７４ａの少なくとも一方のみを表示するようにしてもよい。また、報知画像７０ａの表示とともに、ブザーの吹鳴やランプの点灯、音声アナウンスを行って、報知がなされていることを強調させてもよい。
【０１１１】
次に、図９（ｂ）は、第１カメラ３ａが撮像した観測画像から生成された移動領域データの中から、持ち込みの要否確認が必要な物体が検出されたことを報知する報知画像７０ｂの一例を示す。
【０１１２】
報知画像７０ｂは、識別領域７４ｂとして、識別された点滴台の位置を示す情報を表示した例を示す。なお、識別領域７４ｂは、画像情報の一例である。この場合、報知メッセージ７１ａは、点滴台が検出されたが、点滴台の識別ラベル６２が検出できなかったため、ＭＲ撮影室８０に持ち込み可能な点滴台であるかを確認が必要である旨を示す。
【０１１３】
図１０（ａ）は、第２カメラ３ｂが撮像した観測画像から生成された移動領域データの中から、不可視領域を含む物体が検出されたことを報知する報知画像７０ｃの一例を示す。
【０１１４】
報知画像７０ｃは、報知メッセージ７１ｂと、確認ボタン７２と、観測範囲アイコン７３と、識別領域７４ｃと、カメラ情報７５を含む。
【０１１５】
報知メッセージ７１ｂは、報知システム１００の操作者に対する、不可視領域に対する確認を促すメッセージを示す。なお、報知メッセージ７１ｂはテキスト情報の一例である。図１０（ａ）の例において、報知メッセージ７１ｂは、不可視領域を含むストレッチャが検出されたため、ＭＲ撮影室８０に持ち込み可能なストレッチャであるかを確認するとともに、不可視領域の内側に、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体がないかを確認する必要がある旨を示すテキスト情報である。
【０１１６】
識別領域７４ｃは、物体識別機能１１が識別した不可視領域の位置を示す情報である。なお、識別領域７４ｃは、画像情報の一例である。
【０１１７】
また、報知画像７０ｃにおいて、確認ボタン７２と、観測範囲アイコン７３と、カメラ情報７５は、図９（ａ）を参照して説明した通りである。
【０１１８】
なお、図１０（ａ）では、報知画像７０ｃとして、報知メッセージ７１ｂ（テキスト情報）と識別領域７４ｃ（画像情報）とをともに表示する例を示したが、報知画像７０ｃとして、報知メッセージ７１ｂ又は識別領域７４ｃの少なくとも一方のみを表示するようにしてもよい。また、報知画像７０ｃの表示とともに、ブザーの吹鳴やランプの点灯、音声アナウンスを行って、報知がなされていることを強調させてもよい。
【０１１９】
図１０（ｂ）は、識別領域７４ｃの別の表示形態の一例を示す図である。図１０（ｂ）において、識別領域７４ｃは、更に、目視確認が必要な不可視領域の位置を強調した、識別領域７６ａ，７６ｂ，７６ｃを含む。
【０１２０】
識別領域７６ａは、ストレッチャの不可視領域として検出された領域の中で、特に目視確認が必要と考えられる寝台面の位置を示す。識別領域７６ａには、例えば、酸素ボンベ５４などが隠れている可能性がある。識別領域７６ｂ，７６ｃは、ストレッチャの不可視領域として検出された領域の中で、特に確認が必要と考えられる、寝台面の下段の荷物置場の位置を示す。識別領域７６ｂ，７６ｃには、例えば、酸素ボンベ５４や点滴棒などが隠れている可能性がある。
【０１２１】
不可視領域を含むストレッチャの画像を学習させる際に、不可視領域における寝台面の位置、及び不可視領域における寝台面の下段の荷物置場の位置を併せて学習させることによって、それらの位置を識別可能な識別器を生成することができる。
【０１２２】
（報知システムが行う処理の流れの説明）
図１１は、実施形態の報知システム１００が行う処理の全体の流れを示すフローチャートである。なお、実際の処理は、全てのカメラ３が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に対して同様に行われるが、簡単のため、第１カメラ３ａが撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に対する処理のみについて説明する。
【０１２３】
移動領域検出機能１０は、第１カメラ３ａが撮像した画像を、背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）として取得する（ステップＳ１）。
【０１２４】
移動領域検出機能１０は、第１カメラ３ａが撮像した画像を、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）として取得する（ステップＳ２）。
【０１２５】
移動領域検出機能１０は、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から移動領域を検出する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１２）。
【０１２６】
移動領域検出機能１０は、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中に移動領域があるかを判定する（ステップＳ４）。移動領域があると判定される（ステップＳ４：Ｙｅｓ）とステップＳ５に進む。一方、移動領域があると判定されない（ステップＳ４：Ｎｏ）とステップＳ２に戻る。
【０１２７】
物体識別機能１１は、移動領域データの中から、ストレッチャの検出を行う（ステップＳ５）。なお、ステップＳ５で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１３）。
【０１２８】
物体識別機能１１は、移動領域データの中から、点滴台の検出を行う（ステップＳ６）。なお、ステップＳ６で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１４）。
【０１２９】
物体識別機能１１は、移動領域データの中から、酸素ボンベの検出を行う（ステップＳ７）。なお、ステップＳ７で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１５）。
【０１３０】
物体識別機能１１は、移動領域データの中から、人間の検出を行う（ステップＳ８）そして、物体識別機能１１は、移動領域データから、人間として検出された領域を削除する。なお、人間の検出は、公知のパターンマッチングや、ストレッチャの検出方法として後述するニューラルネットワークを活用した識別器などに基づいて行えばよい。
【０１３１】
物体識別機能１１は、ステップＳ３において検出された移動領域の中から、ステップＳ５からステップＳ８において検出された各物体の領域を除去した後に、残領域が残ったかを判定する（ステップＳ９）。残領域があると判定される（ステップＳ９：Ｙｅｓ）とステップＳ１０に進む。一方、残領域があると判定されない（ステップＳ９：Ｎｏ）とステップＳ１１に進む。
【０１３２】
ステップＳ９において、残領域があると判定されると、ステップＳ１０において、第１の情報生成機能１４は、残領域に対する報知判断を行う。なお、ステップＳ１０で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１６）。
【０１３３】
ステップＳ９において、残領域があると判定されない場合、及びステップＳ１０に引き続いて、ステップＳ１１において、報知回路２は報知処理を行う。なお、ステップＳ１１で行われる具体的な処理の内容は後述する（図１７）。
【０１３４】
続いて、操作制御機能２２は、報知画像７０ａ、７０ｂ、７０ｃに対する確認操作があるかを判定する（ステップＳ１２）。報知画像７０ａ、７０ｂ、７０ｃに対する確認操作があると判定される（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）とステップＳ１３に進む。一方、報知画像７０ａ、７０ｂ、７０ｃに対する確認操作があると判定されない（ステップＳ１２：Ｎｏ）とステップＳ１２を繰り返す。
【０１３５】
さらに、操作制御機能２２は、報知システム１００の動作を終了させる終了操作があるかを判定する（ステップＳ１３）。終了操作があると判定される（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）と、報知システム１００は図１１の処理を終了する。一方、終了操作があると判定されない（ステップＳ１３：Ｎｏ）とステップＳ２に戻る。なお、終了操作があるかは、例えば、ＭＲ撮影室８０における撮影が終了した際などに、入力インターフェース３９から終了指示がなされたかによって判定される。また、図１１のフローチャートでは、移動領域として、ストレッチャや点滴台、酸素ボンベ、人間を例に挙げて説明したがこれに限られない。例えば、車椅子など他の磁性体の可能性がある対象物を適宜検出対象として加えてもよい。
【０１３６】
（移動領域の検出処理の流れの説明）
図１２は、移動領域を検出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１２は、図１１のステップＳ３で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１３７】
移動領域検出機能１０は、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）から背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔｏ）を減算するフレーム差分を行う（ステップＳ２１）。
【０１３８】
移動領域検出機能１０は、フレーム差分の結果を所定のしきい値で２値化する（ステップＳ２２）。なお、２値化のしきい値は任意の大きさに設定してよい。ただし、このしきい値は、移動領域として抽出する明るさの変化量に相当するため、しきい値が低すぎると、明るさの小さな変動も検出してしまう。一方、しきい値が高すぎると、移動領域を検出しにくくなる。したがって、予め評価実験などを行って、適切な値を設定する必要がある。
【０１３９】
さらに、移動領域検出機能１０は、ステップＳ２２で検出した領域を構成する画素に対して、当該画素に対応する観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の画素値で構成された移動領域データを生成する（ステップＳ２３）。その後、図１１のステップＳ４に戻る。
【０１４０】
（ストレッチャの検出処理の流れの説明）
図１３は、ストレッチャの検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１３は、図１１のステップＳ５で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１４１】
物体識別機能１１は、移動領域データを、第２の学習用データ３４ｂによって学習した識別器６４ｂを用いて識別する（ステップＳ３１）。
【０１４２】
物体識別機能１１は、ステップＳ３１の識別によって、ストレッチャが検出されたかを判定する（ステップＳ３２）。ストレッチャが検出されたと判定される（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）とステップＳ３３に進む。一方、ストレッチャが検出されたと判定されない（ステップＳ３２：Ｎｏ）と、ステップＳ３７に進む。
【０１４３】
ステップＳ３２において、ストレッチャが検出されたと判定されると、続くステップＳ３３において、第１の情報生成機能１４は、注意喚起フラグをオンにする。
【０１４４】
第１の情報生成機能１４は、ステップＳ３１で検出したストレッチャの位置を記憶する（ステップＳ３４）。
【０１４５】
さらに、第１の情報生成機能１４は、ストレッチャを検出した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を撮像したカメラ３の識別番号を記憶する（ステップＳ３５）。
【０１４６】
物体識別機能１１は、移動領域データから、ステップＳ３１で検出したストレッチャに対応する領域を削除する（ステップＳ３６）。なお、領域を削除する処理を行うのは、移動領域データは事前に登録された物体のみを含む訳ではないため、識別を完了した物体の領域はその都度削除することによって、残った物体の識別精度を向上させるためである。
【０１４７】
物体識別機能１１は、移動領域データを、第１の学習用データ３４ａによって学習した識別器６４ａを用いて識別する（ステップＳ３７）。
【０１４８】
物体識別機能１１は、ステップＳ３７の識別によって、ストレッチャが検出されたかを判定する（ステップＳ３８）。ストレッチャが検出されたと判定される（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）とステップＳ３９に進む。一方、ストレッチャが検出されたと判定されない（ステップＳ３８：Ｎｏ）と、ステップＳ４５に進む。
【０１４９】
ステップＳ３８において、ストレッチャが検出されたと判定されると、続くステップＳ３９において、識別ラベル検出機能１３は、ステップＳ３７で検出したストレッチャを示す領域の中から、ストレッチャの識別ラベル６２を検出する。
【０１５０】
続いて、識別ラベル検出機能１３は、ステップＳ３９においてストレッチャの識別ラベル６２が検出されたかを判定する（ステップＳ４０）。ストレッチャの識別ラベル６２が検出されたと判定される（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）とステップＳ４５に進む。一方、識別ラベル６２が検出されたと判定されない（ステップＳ４０：Ｎｏ）とステップＳ４１に進む。
【０１５１】
ステップＳ４０において、ストレッチャの識別ラベル６２が検出されたと判定されないと、ステップＳ４１において、第２の情報生成機能１５は、警報フラグをオンにする。
【０１５２】
第２の情報生成機能１５は、ステップＳ３７で検出したストレッチャの位置を記憶する（ステップＳ４２）。
【０１５３】
さらに、第２の情報生成機能１５は、ストレッチャを検出した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を撮像したカメラ３の識別番号を記憶する（ステップＳ４３）。
【０１５４】
物体識別機能１１は、移動領域データから、ステップＳ３７で検出したストレッチャに対応する領域を削除する（ステップＳ４４）。
【０１５５】
物体識別機能１１は、移動領域データが含む全ての移動領域を処理したかを判定する（ステップＳ４５）。全ての移動領域を処理したと判定される（ステップＳ４５：Ｙｅｓ）と、図１１のステップＳ６に戻る。一方、全ての移動領域を処理したと判定されない（ステップＳ４５：Ｎｏ）と、ステップＳ３１に戻る。
【０１５６】
（点滴台の検出処理の流れの説明）
図１４は、点滴台の検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１４は、図１１のステップＳ６で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１５７】
物体識別機能１１は、移動領域データを、点滴台の学習用データによって学習した識別器６４ｃを用いて識別する（ステップＳ５１）。
【０１５８】
物体識別機能１１は、ステップＳ５１の識別によって、点滴台が検出されたかを判定する（ステップＳ５２）。点滴台が検出されたと判定される（ステップＳ５２：Ｙｅｓ）とステップＳ５３に進む。一方、点滴台が検出されたと判定されない（ステップＳ５２：Ｎｏ）と、ステップＳ５９に進む。
【０１５９】
ステップＳ５２において、点滴台が検出されたと判定されると、続くステップＳ５３において、識別ラベル検出機能１３は、ステップＳ５２で検出した点滴台を示す領域の中から、点滴台の識別ラベル６２を検出する。
【０１６０】
続いて、識別ラベル検出機能１３は、ステップＳ５３において点滴台の識別ラベル６２が検出されたかを判定する（ステップＳ５４）。識別ラベル６２が検出されたと判定される（ステップＳ５４：Ｙｅｓ）とステップＳ５８に進む。一方、点滴台の識別ラベル６２が検出されたと判定されない（ステップＳ５４：Ｎｏ）とステップＳ５５に進む。
【０１６１】
ステップＳ５４において、点滴台の識別ラベル６２が検出されたと判定されないと、ステップＳ５５において、第２の情報生成機能１５は、警報フラグをオンにする。
【０１６２】
第２の情報生成機能１５は、ステップＳ５１で検出した点滴台の位置を記憶する（ステップＳ５６）。
【０１６３】
さらに、第２の情報生成機能１５は、点滴台を検出した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を撮像したカメラ３の識別番号を記憶する（ステップＳ５７）。
【０１６４】
物体識別機能１１は、移動領域データから、ステップＳ５１で検出した点滴台に対応する領域を削除する（ステップＳ５８）。
【０１６５】
物体識別機能１１は、移動領域データが含む全ての移動領域を処理したかを判定する（ステップＳ５９）。全ての移動領域を処理したと判定される（ステップＳ５９：Ｙｅｓ）と、図１１のステップＳ７に戻る。一方、全ての移動領域を処理したと判定されない（ステップＳ５９：Ｎｏ）と、ステップＳ５１に戻る。
【０１６６】
（酸素ボンベの検出処理の流れの説明）
図１５は、酸素ボンベの検出を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１５は、図１１のステップＳ７で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１６７】
物体識別機能１１は、移動領域データを、酸素ボンベの学習用データによって学習した識別器６４ｄを用いて識別する（ステップＳ６１）。
【０１６８】
物体識別機能１１は、ステップＳ６１の識別によって、酸素ボンベが検出されたかを判定する（ステップＳ６２）。酸素ボンベが検出されたと判定される（ステップＳ６２：Ｙｅｓ）とステップＳ６３に進む。一方、酸素ボンベが検出されたと判定されない（ステップＳ６２：Ｎｏ）と、ステップＳ６７に進む。
【０１６９】
ステップＳ６２において、酸素ボンベが検出されたと判定されると、続くステップＳ６３において、第２の情報生成機能１５は、警報フラグをオンにする。
【０１７０】
第２の情報生成機能１５は、ステップＳ６１で検出した酸素ボンベの位置を記憶する（ステップＳ６４）。
【０１７１】
さらに、第２の情報生成機能１５は、ステップＳ６１で酸素ボンベを検出する元になった観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を撮像したカメラ３の識別番号を記憶する（ステップＳ６５）。
【０１７２】
物体識別機能１１は、移動領域データから、ステップＳ６１で検出した酸素ボンベに対応する領域を削除する（ステップＳ６６）。
【０１７３】
物体識別機能１１は、移動領域データが含む全ての移動領域を処理したかを判定する（ステップＳ６７）。全ての移動領域を処理したと判定される（ステップＳ６７：Ｙｅｓ）と、図１１のステップＳ８に戻る。一方、全ての移動領域を処理したと判定されない（ステップＳ６７：Ｎｏ）と、ステップＳ６１に戻る。
【０１７４】
（残領域に対する報知判断処理の流れの説明）
図１６は、残領域に対する報知判断処理の流れの一例を示す図である。なお、図１６は、図１１のステップＳ１０で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１７５】
第１の情報生成機能１４は、残領域の面積が所定値以上であるかを判定する（ステップＳ７１）。残領域の面積が所定値以上であると判定される（ステップＳ７１：Ｙｅｓ）と、ステップＳ７２に進む。一方、残領域の面積が所定値以上であると判定されない（ステップＳ７１：Ｎｏ）と、ステップＳ７５に進む。
【０１７６】
ステップＳ７１において、残領域の面積が所定値以上であると判定されると、ステップＳ７２において、第２の情報生成機能１５は、警報フラグをオンにする。
【０１７７】
続いて、第２の情報生成機能１５は、残領域の位置を記憶する（ステップＳ７３）。
【０１７８】
さらに、第２の情報生成機能１５は、残領域を検出した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を撮像したカメラ３の識別番号を記憶する（ステップＳ７４）。
【０１７９】
第１の情報生成機能１４は、全ての残領域を判定したかを判定する（ステップＳ７５）。全ての残領域を判定したと判定される（ステップＳ７５：Ｙｅｓ）と、図１１のステップＳ１１に戻る。一方、全ての残領域を判定したと判定されない（ステップＳ７５：Ｎｏ）と、ステップＳ７１に戻る。
【０１８０】
図１６に示す処理によって、移動領域として、登録された物体以外の領域が検出された場合に、当該領域に対して、ＭＲ撮影室８０への持ち込みの可否を確認する必要があることを示す報知を行うことができる。
【０１８１】
（報知処理の流れの説明）
図１７は、第１カメラ３ａの観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に対する報知処理の流れの一例を示す図である。なお、図１７は、図１１のステップＳ１１で行われる具体的な処理の内容を示すものである。
【０１８２】
通信制御機能２３は、第１カメラ３ａの観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）が含む移動領域に対する識別結果（物体の位置又は残領域の位置と、撮像したカメラの識別番号（この場合は第１カメラ３ａに対応する識別番号）と、警報フラグ及び注意喚起フラグの状態）を、通信制御機能１６をから受信する（ステップＳ８１）。
【０１８３】
報知画像生成機能２０は、第１カメラ３ａが撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）が含む移動領域に対して、警報フラグがオンであるかを判定する（ステップＳ８２）。警報フラグがオンであると判定される（ステップＳ８２：Ｙｅｓ）とステップＳ８３に進む。一方、警報フラグがオンであると判定されない（ステップＳ８２：Ｎо）とステップＳ８４に進む。
【０１８４】
ステップＳ８２において、警報フラグがオンであると判定されると、ステップＳ８３において、報知画像生成機能２０は報知画像７０ａ、７０ｂを生成する。その後、ステップＳ８６に進む。
【０１８５】
ステップＳ８２において、警報フラグがオンであると判定されないと、ステップＳ８４において、報知画像生成機能２０は、第１カメラ３ａが撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）が含む移動領域に対して、注意喚起フラグがオンであるかを判定する。注意喚起フラグがオンであると判定される（ステップＳ８４：Ｙｅｓ）とステップＳ８５に進む。一方、注意喚起フラグがオンであると判定されない（ステップＳ８４：Ｎо）とステップＳ８７に進む。
【０１８６】
ステップＳ８４において、注意喚起フラグがオンであると判定されると、ステップＳ８５において、報知画像生成機能２０は報知画像７０ｃを生成する。その後、ステップＳ８６に進む。
【０１８７】
ステップＳ８６において、表示制御機能２１は、ステップＳ８３で生成された報知画像７０ａ，７０ｂ、又はステップＳ８５で生成された報知画像７０ｃをディスプレイ３８に出力する。
【０１８８】
報知画像生成機能２０は、全ての識別結果を処理したかを判定する（ステップＳ８７）。全ての識別結果を処理したと判定される（ステップＳ８７：Ｙｅｓ）と、図１７の処理を終了して図１１のステップＳ１２に戻る。一方、全ての識別結果を処理したと判定されない（ステップＳ８７：Ｎｏ）と、ステップＳ８２に戻る。
【０１８９】
以上説明したように、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、物体識別機能１１（識別部）は、ＭＲＩ装置８１（磁気共鳴装置）が設置されたＭＲ撮影室８０に連通する前室９０に設置されたカメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する。そして、第１の情報生成機能１４（第１の情報出力部）は、物体識別機能１１が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する。したがって、物体の影に磁性体が隠れている可能性があることを報知することができる。また、カメラ３は、ＭＲ撮影室８０の外部の前室９０を撮像するため、画像認識回路１（画像認識装置）は、できるだけ早いタイミングで、不可視領域があることを検出することができる。そのため、不可視領域が見つかった際に、充分な確認時間を確保することができる。
【０１９０】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、第１の情報は、不可視領域に対する確認を促す報知メッセージ７１ｂ（テキスト情報）、又は不可視領域の位置を示す識別領域７４ｃ（画像情報）である。したがって、報知内容がわかりやすく表示されるため、報知内容を的確に伝達することができる。
【０１９１】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、カメラ３（撮像装置）は、複数のカメラを備えて、第１の情報生成機能１４（第１の情報出力部）は、複数のカメラ３の各々が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に基づく第１の情報を、カメラ３と関連付けて出力する。したがって、各カメラが撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）から検出された、不可視領域の確認が必要な物体を、カメラ３毎に報知することができる。そのため、前室９０のどの領域に対してなされた報知であるかを即座に判断することができ、これによって、不可視領域の確認を迅速に行うことができる。
【０１９２】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、移動領域検出機能１０（領域検出部）は、カメラ３（撮像装置）が予め撮像した背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔ０）と、カメラ３が現時刻に撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する。そして、物体識別機能１１（識別部）は、検出された移動領域に対して、物体の識別を行う。したがって、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中の動きのない物体に対して、不要な報知を発生させないようにすることができる。
【０１９３】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、物体識別機能１１（識別部）は、予め撮像された、不可視領域を含む画像の集合に基づいて生成した、画像から不可視領域を識別する識別器６４ｂ（学習済モデル）を用いて、カメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から不可視領域を識別する。したがって、不可視領域があることを、確実かつ容易に識別することができる。
【０１９４】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、物体識別機能１１（識別部）は、カメラ３（撮像装置）により予め撮像された、不可視領域を含む１以上の画像と、カメラ３が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）とを照合することによって、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から不可視領域を識別する。したがって、不可視領域があることを、確実かつ容易に識別することができる。
【０１９５】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、物体識別機能１１（識別部）は、カメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から、予め登録された物体を識別する。そして、第２の情報生成機能１５（第２の情報出力部）は、識別ラベル検出機能１３（識別子検出部）が、物体として識別された領域の中からＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可された物体に貼付された識別ラベル６２（識別子）が検出できないことを条件として、ＭＲ撮影室８０への持ち込みの可否を確認する必要があることを示す第２の情報を出力する。したがって、ＭＲ撮影室８０への持ち込みが許可されていない物体が、ＭＲ撮影室８０に持ち込まれる可能性があることを報知することができる。
【０１９６】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、第２の情報は、物体識別機能１１（識別部）が識別した物体に対する確認を促す報知メッセージ７１ａ（テキスト情報）、又は当該物体の位置を示す識別領域７４ａ、７４ｂ（画像情報）である。したがって、報知内容がわかりやすく表示されるため、報知内容を的確に伝達することができる。
【０１９７】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、移動領域検出機能１０（領域検出部）は、カメラ３（撮像装置）が予め撮像した背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔ０）と、カメラ３が現時刻に撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する。そして、移動領域検出機能１０により人間が捉えられた場合に、物体識別機能１１（識別部）は不可視領域の候補から人間が捉えられた領域を除外する。したがって、例えば、ＭＲＩ装置８１を用いた撮像に従事する関係者が捉えられた領域が除外されることによって、物体識別を簡素化させることができる。
【０１９８】
また、実施形態の画像認識回路１（画像認識装置）において、移動領域検出機能１０（領域検出部）は、カメラ３（撮像装置）が予め撮像した背景画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔ０）と、カメラ３が現時刻に撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）と、に基づいて、時間とともに移動する移動領域を検出する。そして、移動領域検出機能１０により磁性体持ち込みの可能性がある人間が捉えられた場合に、物体識別機能１１（識別部）は不可視領域の候補として、人間が捉えられた領域を含める。したがって、注意を払うべき領域を特定しやすくすることができる。
【０１９９】
また、実施形態の報知回路２（報知装置）は、通信制御機能２３（受信部）が、ＭＲＩ装置８１（磁気共鳴装置）が置かれたＭＲ撮影室８０の外部に設置されたカメラ３（撮像装置）が撮像した観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域が検出されたことを条件として生成された、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を受信して、報知画像生成機能２０（報知部）が、第１の情報に基づいて報知を行う。したがって、ＭＲ撮影室８０に持ち込まれる可能性がある物体の影に、磁性体が隠れている可能性があることを報知することができる。
【０２００】
また、実施形態の報知システム１００は、カメラ３（撮像装置）がＭＲ撮影室８０の外部の画像を撮像する。そして、画像認識回路１（画像認識装置）の物体識別機能１１（識別部）は、観測画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の中から、磁性体が隠れている可能性がある不可視領域を識別する。第１の情報生成機能１４（第１の情報出力部）は、物体識別機能１１が不可視領域を識別したことを条件として、当該不可視領域に対する確認を促す第１の情報を出力する。そして、報知回路２（報知装置）の通信制御機能２３（受信部）が、第１の情報を受信して、報知画像生成機能２０（報知部）が、第１の情報に基づいて報知を行う。したがって、物体の影に磁性体が隠れている可能性があることを報知することができる。
【０２０１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０２０２】
１００        報知システム
１        画像認識回路（画像認識装置）
２        報知回路（報知装置）
３        カメラ（撮像装置）
１０        移動領域検出機能（領域検出部）
１１        物体識別機能（識別部）
１３        識別ラベル検出機能（識別子検出部）
１４        第１の情報生成機能（第１の情報出力部）
１５        第２の情報生成機能（第２の情報出力部）
２０        報知画像生成機能（報知部）
２３        通信制御機能（受信部）
３４ａ        第１の学習用データ
３４ｂ        第２の学習用データ
５０        磁性体ストレッチャ
５１        非磁性体ストレッチャ
５２        点滴台
５３        非磁性体点滴台
５４        酸素ボンベ
６２        識別ラベル（識別子）
６４ａ，６４ｂ，６４ｃ    識別器（学習済モデル）
７０ａ，７０ｂ，７０ｃ    報知画像
７１ａ，７１ｂ            報知メッセージ（テキスト情報）
７４ａ，７４ｂ，７４ｃ    識別領域（画像情報）
Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｔ０）      背景画像
Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）          観測画像
Ｊ（ｘ，ｙ，ｔ）          差分画像
【図１】
2020081765.tif 000003
【図２】
2020081765.tif 000004
【図３】
2020081765.tif 000005
【図４】
2020081765.tif 000006
【図５】
2020081765.tif 000007
【図６】
2020081765.tif 000008
【図７】
2020081765.tif 000009
【図８】
2020081765.tif 000010
【図９】
2020081765.tif 000011
【図１０】
2020081765.tif 000012
【図１１】
2020081765.tif 000013
【図１２】
2020081765.tif 000014
【図１３】
2020081765.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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