【手続補正書】
【提出日】令和3年3月12日(2021.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像を取得する取得部と、
被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む高画質化エンジンに入力される入力データとして前記取得された第１の画像を用いることにより、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を生成する高画質化部と、
を備える、医用画像処理装置。
【請求項２】
前記高画質化エンジンは、重ね合わせ処理により得られた画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記高画質化エンジンは、被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像のＯＣＴＡ撮影に用いられるＯＣＴ撮影装置よりも高性能なＯＣＴ撮影装置によってＯＣＴＡ撮影されて得た画像、又は被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像のＯＣＴＡ撮影工程よりも工数の多いＯＣＴＡ撮影工程で取得されて得た画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記高画質化部は、前記取得された第１の画像を複数の二次元の画像に分割して前記高画質化エンジンに入力し、前記高画質化エンジンからの複数の出力画像を統合することで、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を生成する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記高画質化エンジンは、互いの位置関係が対応するペア画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含み、
前記高画質化部は、前記ペア画像の画像サイズに対応する画像サイズで、前記取得された第１の画像を前記複数の二次元の画像に分割して前記高画質化エンジンに入力する、請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記高画質化エンジンは、画像と該画像の外部の周辺とを含む領域に対して、隣接する部分領域の一部が互いに重複するように設定された複数の部分領域の画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項４又は５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記高画質化エンジンは、ノイズを付加して得た画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記高画質化エンジンは、互いに異なるパターンのノイズを付加して得たペア画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記高画質化エンジンは、重ね合わせ処理により得られた画像に対して、互いに異なるパターンのノイズを付加して得たペア画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
隣接するモーションコントラスト正面画像の一部の領域が互いに重複するように被検眼の異なる位置をＯＣＴＡ撮影して得た複数の前記取得された第１の画像であって、該複数の第１の画像から得た複数の前記生成された第２の画像を用いて広画角画像を生成する広画角画像生成部を更に備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記高画質化エンジンは、被検眼の異なる深度範囲に対応する複数のモーションコントラスト正面画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含み、
前記取得部は、前記異なる深度範囲を含む長い深度範囲のうち一部の深度範囲に対応するモーションコントラスト正面画像を前記高画質化エンジンに入力される第１の画像として取得する、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記取得された第１の画像に対して、前記高画質化エンジンを用いて前記高画質化部が第２の画像を生成できるか否かを判定する判定部を更に備え、
前記判定部は、前記取得された第１の画像の撮影部位、撮影方式、撮影画角、及び画像サイズの少なくとも一つに基づいて前記判定を行う、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記高画質化部は、それぞれ異なる学習データを用いて学習して得た複数の高画質化エンジンを備え、
前記複数の高画質化エンジンの各々は、それぞれ撮影部位、撮影画角、及び画像の解像度のうちの少なくとも一つについての異なる学習データを用いて学習して得られ、
前記高画質化部は、前記取得された第１の画像の撮影部位、撮影画角、及び画像の解像度のうちの少なくとも一つに応じた前記高画質化エンジンを用いて、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を生成する、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記高画質化部は、それぞれ異なる学習データを用いて学習して得た複数の高画質化エンジンを備え、
前記高画質化部は、前記複数の高画質化エンジンのうち検者の指示に応じて選択された高画質化エンジンに入力される入力データとして前記取得された第１の画像を用いることにより、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を生成する、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記高画質化部は、それぞれ異なる学習データを用いて学習して得た複数の高画質化エンジンを備え、
前記高画質化部は、前記複数の高画質化エンジンに入力される入力データとして前記取得された第１の画像を用いることにより、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する複数の第２の画像を生成し、
該医用画像処理装置は、検者の指示に応じて、前記生成された複数の第２の画像のうち少なくとも一つの画像を出力する、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
所定の評価手法による評価値を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンに前記生成された第２の画像を入力データとして用いることにより、前記生成された第２の画像の画質を評価する評価部を更に備え、
前記高画質化部は、それぞれ異なる学習データを用いて学習して得た複数の高画質化エンジンを備え、
前記高画質化部は、前記複数の高画質化エンジンに入力される入力データとして前記取得された第１の画像を用いることにより、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する複数の第２の画像を生成し、
該医用画像処理装置は、前記評価部による評価結果に応じて、前記生成された複数の第２の画像のうち少なくとも一つの画像を出力する、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１７】
前記生成された第２の画像を画像解析する解析部と、
前記生成された第２の画像における血管に関する解析結果と、前記生成された第２の画像が前記高画質化エンジンにより生成された画像であることを示す表示情報とを表示部に表示させる表示制御部と、
を更に備える、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１８】
前記取得部は、ＯＣＴ撮影装置から被検眼の３次元のモーションコントラストデータを取得し、前記３次元のモーションコントラストデータについて被検眼の深さ方向における少なくとも一部の範囲のデータを用いて前記モーションコントラスト正面画像を生成することにより、前記高画質化エンジンに入力される第１の画像を取得する、請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１９】
被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像を取得することと、
被検眼のモーションコントラスト正面画像である第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を含む学習データを用いて学習して得た機械学習エンジンを含む高画質化エンジンに入力される入力データとして前記取得された第１の画像を用いることにより、前記取得された第１の画像よりも低いノイズと高いコントラストとのうちの少なくとも一つを有する第２の画像を生成することと、
を含む、医用画像処理方法。
【請求項２０】
プロセッサーによって実行されると、該プロセッサーに請求項１９に記載の医用画像処理方法の各工程を実行させる、プログラム。