【手続補正書】
【提出日】令和2年12月16日(2020.12.16)
【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】
被検眼の断層画像を取得する取得部と、
被検眼の断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層が示されたデータを含む学習データを用いて学習して得た学習済モデルの入力データとして前記取得された断層画像を用いることにより、前記取得された断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層を検出する第一の検出処理を実行する第一の処理部と、
を備える、医用画像処理装置。
【請求項２】
機械学習により得られる学習済モデルを用いずに、前記取得された断層画像において前記複数の層のうち少なくとも一つの層を検出する第二の検出処理であって、前記第一の検出処理を実行することにより検出された少なくとも一つの層以外の少なくとも一つの層を検出する第二の検出処理を実行する第二の処理部を更に備える、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第一の検出処理は、前記少なくとも一つの層として、前記取得された断層画像において網膜領域を検出する処理であり、
前記第二の検出処理は、前記第一の検出処理の後に実行される処理であり、前記検出された網膜領域における少なくとも一つの層を検出する処理である、請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第一の検出処理は、被検眼の内境界膜と神経線維層との境界から視細胞内節外節接合部、網膜色素上皮層、及びブルッフ膜のいずれかまでの層を検出する処理であり、
前記第二の検出処理は、前記第一の検出処理の後に実行される処理であり、前記検出された層の間の少なくとも一つの層を検出する処理である、請求項２又は３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記取得された断層画像に関する撮影条件に基づいて、前記第一の検出処理と前記第二の検出処理のうち少なくとも一つの選択を行う選択部を更に備える、請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第一の検出処理及び前記第二の検出処理の処理結果と、前記第一の検出処理及び前記第二の検出処理の処理結果に基づいて得た被検眼の形状特徴の計測結果との少なくとも一つを表示部に表示させる表示制御部を更に備える、請求項２乃至５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記第一の検出処理の処理結果を表示部に表示させる表示制御部と、
操作者の指示に応じて、前記第一の検出処理により検出された少なくとも一つの層の情報を修正する修正部と、を更に備え、
前記修正された情報は、前記学習済モデルの追加学習に用いられる、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記表示制御部は、前記第一の検出処理の処理結果が学習済モデルを用いて検出された処理結果であることを示す情報を表示部に表示させる、請求項６又は７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記第一の処理部は、複数の撮影条件に対応する異なる種類の学習データを用いて機械学習して得た複数の学習済モデルのうち、前記取得された断層画像に関する撮影条件に基づいて選択された学習済モデルを用いて、前記第一の検出処理を実行する、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】
被検眼の三次元の断層画像における少なくとも一部の深度範囲であって、前記検出された少なくとも一つの層に基づいて決定された深度範囲に対応する正面画像を生成する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】
前記生成部は、前記三次元の断層画像に対応する三次元のモーションコントラストデータを用いて、前記決定された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生成する、請求項１０に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
高画質化用の学習済モデルを用いて、前記取得された断層画像から、前記取得された断層画像と比べて高画質化された断層画像を生成する高画質化部を更に備え、
前記第一の処理部は、前記生成された断層画像に前記第一の検出処理を実行する、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】
診断結果生成用の学習済モデルを用いて、前記第一の検出処理の処理結果から、前記取得された断層画像の診断結果を生成する、診断結果生成部を更に備える、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】
前記第一の処理部は、前記取得された断層画像を分割して得た複数の領域の画像を用いて前記学習済モデルが対処可能な状態に調整して得た画像を前記学習済モデルに入力する、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記第一の処理部は、前記取得された断層画像の画像サイズが、前記学習済モデルによって対処可能な画像サイズとなるように、前記取得された断層画像にパディングを行った画像を前記学習済モデルに入力する、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
解剖学的な知識を用いた知識ベース処理を行う評価エンジン又は評価用の学習済モデルを用いて、前記検出された少なくとも一つの層を領域情報として評価する評価部を更に備える、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１７】
前記評価部は、前記評価の結果に応じて前記領域情報を出力するか否かを判断する、請求項１６に記載の医用画像処理装置。
【請求項１８】
前記第一の処理部は、それぞれ異なる学習済モデルを用いて、前記取得された断層画像から複数の領域情報を生成し、
前記評価部は、ユーザーの指示又は所定の選択基準に基づいて、前記複数の領域情報のうちの少なくとも１つを選択する、請求項１６又は１７に記載の医用画像処理装置。
【請求項１９】
前記領域情報を解剖学的な知識ベース処理によって修正する修正部を更に備える、請求項１６乃至１８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項２０】
被検眼の断層画像を取得する工程と、
被検眼の断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層が示されたデータを含む学習データを用いて学習して得た学習済モデルの入力データとして前記取得された断層画像を用いることにより、前記取得された断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層を検出する第一の検出処理を実行する工程と、
を含む、医用画像処理方法。
【請求項２１】
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２０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。
【請求項２２】
被検眼の断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層が示されたデータを含む学習データを用いて学習して得た学習済モデルであって、
被検眼の断層画像が入力データとして入力されることにより、該入力された断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層を検出した検出結果を出力する、学習済モデル。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の一実施態様による医用画像処理装置は、被検眼の断層画像を取得する取得部と、被検眼の断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層が示されたデータを含む学習データを用いて学習して得た学習済モデルの入力データとして前記取得された断層画像を用いることにより、前記取得された断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層を検出する第一の検出処理を実行する第一の処理部とを備える。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
また、本発明の他の実施態様に係る医用画像処理方法は、被検眼の断層画像を取得する工程と、被検眼の断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層が示されたデータを含む学習データを用いて学習して得た学習済モデルの入力データとして前記取得された断層画像を用いることにより、前記取得された断層画像において複数の層のうち少なくとも一つの層を検出する第一の検出処理を実行する工程とを含む。