(57)【要約】  処理装置１００は、生体を撮像した生体画像を取得する画像取得部１１０と、取得した生体画像の性質を判定し、生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、生体画像及び生体画像の性質に基づいて設定する処理部１３０と、を含む。
2017017722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体を撮像した生体画像を取得する画像取得部と、
取得した前記生体画像の性質を判定し、前記生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、前記生体画像及び前記生体画像の性質に基づいて設定する処理部と、
を含む処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記処理部は、
前記生体画像の性質が第１の性質である場合には、前記生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成することで、元の識別基準と前記再作成識別基準とを含む前記複数の識別基準を設定することを特徴とする処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記処理部は、
前記生体画像に映る前記生体の状態が未知異常状態である場合に、前記生体画像の性質が第１の性質であるとして、前記再作成識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記生体画像の性質が第２の性質である場合には、前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成することで、前記元の識別基準と前記修正識別基準とを含む前記複数の識別基準を設定することを特徴とする処理装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記処理部は、
前記生体画像に映る前記生体の状態が既知異常状態である場合に、前記生体画像の性質が第２の性質であるとして、前記修正識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記処理部は、
前記生体画像に映る臓器が第１の臓器である場合には、前記生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成し、
前記生体画像に映る前記臓器が第２の臓器である場合には、前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記第１の臓器は、
非検査対象の臓器であり、
前記第２の臓器は、
検査対象の臓器であることを特徴とする処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記生体画像に関連付けられた付加情報を取得し、取得した前記付加情報に基づいて、前記生体画像の性質を判定することを特徴とする処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
識別部を含み、
前記画像取得部は、
前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを示す正解ラベルが付与された学習画像と、前記正解ラベルが付与されていないテスト画像とを取得し、
前記処理部は、
取得した前記学習画像の性質を判定し、前記学習画像及び前記学習画像の性質に基づいて前記複数の識別基準を設定し、
前記識別部は、
前記複数の識別基準に基づいて、前記テスト画像に映る前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別することを特徴とする処理装置。
【請求項１０】
請求項１において、
識別基準に基づいて、識別精度算出用画像に映る前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別して、前記識別基準の識別精度を算出する識別部を含むことを特徴とする処理装置。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記処理部は、
前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を求め、
前記識別部は、
前記修正識別基準の前記識別精度を求め、
前記処理部は、
前記修正識別基準の前記識別精度が所与の精度以上である高い場合には、前記修正識別基準を前記複数の識別基準の一つに設定することを特徴とする処理装置。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記処理部は、
前記修正識別基準の前記識別精度が所与の精度よりも小さい場合には、新たな再作成識別基準を作成し、前記再作成識別基準を前記複数の識別基準の一つに設定することを特徴とする処理装置。
【請求項１３】
請求項２又は３において、
前記処理部は、
取得した前記生体画像に基づいて、新たな生体画像を生成し、元の前記生体画像と新たに生成した前記生体画像とに基づいて、前記再作成識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項１４】
請求項２又は３において、
前記処理部は、
元の識別基準の特徴量分布に対して、取得された前記生体画像の特徴量の重みを増加させて、前記再作成識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項１５】
請求項２又は３において、
前記処理部は、
前記再作成識別基準の特徴量分布空間を選択して、前記再作成識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項１６】
請求項４乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記元の識別基準に対する修正の抑制処理を行って、前記修正識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記処理部は、
前記元の識別基準の特徴量分布に対する前記生体画像の特徴量の重みを減少させる処理、又は前記元の識別基準の特徴量分布空間内において前記元の識別基準を修正する範囲を限定する処理を前記抑制処理として行って、前記修正識別基準を作成することを特徴とする処理装置。
【請求項１８】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
前記複数の識別基準に基づいて、前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別する識別処理を行う識別部を含むことを特徴とする処理装置。
【請求項１９】
請求項１８において、
前記識別部は、
前記複数の識別基準のうち、元の識別基準に基づいて前記識別処理を行い、第１識別結果を求め、求めた前記第１識別結果に対して、第１の重みを付け、
前記複数の識別基準のうち、修正識別基準又は再作成識別基準を用いて前記識別処理を行い、第２識別結果を求め、求めた前記第２識別結果に対して、前記第１の重みと異なる第２の重みを付けることを特徴とする処理装置。
【請求項２０】
請求項１９において、
前記識別部は、
前記第１の重みが付けられた前記第１識別結果と、前記第２の重みが付けられた前記第２識別結果に基づいて、ユーザーに対して提示する提示用識別結果を求めることを特徴とする処理装置。
【請求項２１】
請求項１９又は２０のいずれかにおいて、
前記識別部は、
前記生体画像に映る臓器の種類を判定する処理、又は患者情報を取得する処理を行い、判定した前記臓器の種類又は取得した前記患者情報に基づいて、識別結果に対して重み付けを行うことを特徴とする処理装置。
【請求項２２】
請求項１８において、
前記識別部は、
時系列順に前記生体を撮像した複数の生体画像のうちの第１生体画像に対して、前記識別処理を行って第１識別結果を求め、
前記複数の生体画像のうち、前記第１生体画像の次の撮像タイミングにおいて撮像された第２生体画像に対して、前記識別処理を行って第２識別結果を求め、
前記第１識別結果に基づいて、前記第２識別結果に対して重み付けを行うことを特徴とする処理装置。
【請求項２３】
請求項１乃至２２のいずれかにおいて、
特定した前記識別基準と前記生体画像の性質とを、外部の情報処理装置に対して送信する処理を行う通信部を含むことを特徴とする処理装置。
【請求項２４】
画像取得部が、生体を撮像した生体画像を取得し、
処理部が、取得した前記生体画像の性質を判定し、前記生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、前記生体画像及び前記生体画像の性質に基づいて設定することを特徴とする処理方法。
【請求項２５】
生体を撮像した生体画像を取得する画像取得部と、
取得した前記生体画像の性質を判定し、前記生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、前記生体画像及び前記生体画像の性質に基づいて設定する処理部として、
コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理方法及びプログラム等に関係する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場では医師が、患者（被検体）の生体画像を取得し、取得した生体画像を確認して、生体に異常がないか否かを判断している。しかし、取得される生体画像の数が膨大な場合には、全ての画像を医師が確認するのに時間がかかってしまう。【０００３】
そこで、近年、膨大な数の生体画像の内容を１枚１枚、自動的に識別し、異常が発生している部位が映った生体画像を特定して医師に提示することで、医師の診断をサポートする処理装置の研究が進められている。このように、画像に映る内容を自動的に識別する際には、予め正解ラベルが付与された学習画像を用いて、機械学習を行い、識別基準を作成しておく。そして、医師が診断時に取得した画像の内容を、識別基準を用いて機械的に識別して、識別結果を医師等に提示する。【０００４】
ここで、識別基準はレアな症例も識別できることが望ましい。そのため、医療現場で実際に取得された画像を用いてさらに学習を行って、予め用意されている識別基準を更新し、識別可能な症例を増やす方法も研究されている。なお、このように、正解ラベルが付与された新しい学習データを用いて、元の識別基準を更新する機械学習のことを、追加学習と呼ぶ。この追加学習に関する発明としては特許文献１に記載される従来技術がある。【０００５】
しかし、追加学習を行う際に、取得された全ての生体画像を用いて、元の識別基準を修正すると、識別基準が大幅に変更されてしまい、元々正しく識別できていた症例を正しく識別できなくなる場合がある。そのため、特許文献１において開示される発明では、追加学習に用いる追加学習データを選択し、選択した追加学習データを用いて識別基準を修正する。一方、選択しなかった追加学習データは追加学習に用いない。これにより、元の識別基準で正しく識別できていた症例を、修正後の識別基準でも正しく識別できるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−３７５６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、前述した特許文献１において開示される発明では、元の識別基準を微調整するだけであるため、今まで識別可能だった症例とは全く異なるレアな症例については、修正後の識別基準を用いても依然として識別できない場合が多い。本来であれば、元々識別可能な症例は勿論のこと、レアな症例も識別可能になることが望ましい。【０００８】
本発明の幾つかの態様によれば、元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対する識別精度を向上させ、かつ元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制することができる処理装置、処理方法及びプログラム等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、生体を撮像した生体画像を取得する画像取得部と、取得した前記生体画像の性質を判定し、前記生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、前記生体画像及び前記生体画像の性質に基づいて設定する処理部と、を含む処理装置に関係する。【００１０】
本発明の一態様では、複数の識別基準を、取得した生体画像及び生体画像の性質に基づいて設定する。よって、元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対する識別精度を向上させ、かつ元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制することが可能となる。【００１１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像の性質が第１の性質である場合には、前記生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成することで、元の識別基準と前記再作成識別基準とを含む前記複数の識別基準を設定してもよい。【００１２】
これにより、例えば元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対しては、再作成識別基準を用いて識別を行い、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対しては、元の識別基準で識別を行うこと等が可能になる。【００１３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像に映る前記生体の状態が未知異常状態である場合に、前記生体画像の性質が第１の性質であるとして、前記再作成識別基準を作成してもよい。【００１４】
これにより、未知異常状態を識別可能な再作成識別基準を作成すること等が可能になる。【００１５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像の性質が第２の性質である場合には、前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成することで、前記元の識別基準と前記修正識別基準とを含む前記複数の識別基準を設定してもよい。【００１６】
これにより、例えば元の識別基準を微調整して、識別精度を向上させること等が可能になる。【００１７】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像に映る前記生体の状態が既知異常状態である場合に、前記生体画像の性質が第２の性質であるとして、前記修正識別基準を作成してもよい。【００１８】
これにより、既知異常状態に対する識別精度を向上させること等が可能になる。【００１９】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像に映る臓器が第１の臓器である場合には、前記生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成し、前記生体画像に映る前記臓器が第２の臓器である場合には、前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成してもよい。【００２０】
これにより、生体画像に映る臓器の種類に応じて、識別基準の作成方法を変更すること等が可能になる。【００２１】
また、本発明の一態様では、前記第１の臓器は、非検査対象の臓器であり、前記第２の臓器は、検査対象の臓器であってもよい。【００２２】
これにより、生体画像に映る臓器が非検査対象の臓器である場合には、元の識別基準で識別できなかった生体の状態を識別できるようにし、生体画像に映る臓器が検査対象の臓器である場合には、元の識別基準で識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制すること等が可能になる。【００２３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像に関連付けられた付加情報を取得し、取得した前記付加情報に基づいて、前記生体画像の性質を判定してもよい。【００２４】
これにより、例えば付加情報として、生体画像に映る症状の所見名を取得した場合には、生体画像の性質が、未知異常状態、既知異常状態、未知正常状態及び既知正常状態のうちのいずれかであるかを判定すること等が可能になる。【００２５】
また、本発明の一態様では、識別部を含み、前記画像取得部は、前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを示す正解ラベルが付与された学習画像と、前記正解ラベルが付与されていないテスト画像とを取得し、前記処理部は、取得した前記学習画像の性質を判定し、前記学習画像及び前記学習画像の性質に基づいて前記複数の識別基準を設定し、前記識別部は、前記複数の識別基準に基づいて、前記テスト画像に映る前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別してもよい。【００２６】
これにより、テスト画像の数が膨大な場合に、医師がテスト画像に映る生体の状態を判定する手助けをすること等が可能になる。【００２７】
また、本発明の一態様では、識別基準に基づいて、識別精度算出用画像に映る前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別して、前記識別基準の識別精度を算出する識別部を含んでいてもよい。【００２８】
これにより、現在の識別基準の識別精度に基づいて、再作成識別基準を作成するか、修正識別基準を作成するかを決定すること等が可能になる。【００２９】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を求め、前記識別部は、前記修正識別基準の前記識別精度を求め、前記処理部は、前記修正識別基準の前記識別精度が所与の精度以上である高い場合には、前記修正識別基準を前記複数の識別基準の一つに設定してもよい。【００３０】
これにより、修正識別基準の識別精度が所与の精度以上である高い場合に、再作成識別基準を作成する処理を行わないこと等が可能になる。【００３１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記修正識別基準の前記識別精度が所与の精度よりも小さい場合には、新たな再作成識別基準を作成し、前記再作成識別基準を前記複数の識別基準の一つに設定してもよい。【００３２】
これにより、修正識別基準の識別精度が所与の精度未満である高い場合に、再作成識別基準を作成して、識別精度を向上させること等が可能になる。【００３３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、取得した前記生体画像に基づいて、新たな生体画像を生成し、元の前記生体画像と新たに生成した前記生体画像とに基づいて、前記再作成識別基準を作成してもよい。【００３４】
これにより、再作成識別基準の識別精度を向上させること等が可能になる。【００３５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、元の識別基準の特徴量分布に対して、取得された前記生体画像の特徴量の重みを増加させて、前記再作成識別基準を作成してもよい。【００３６】
これにより、新たに取得された生体画像に映る生体の状態に対する識別精度を向上させること等が可能になる。【００３７】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記再作成識別基準の特徴量分布空間を選択して、前記再作成識別基準を作成してもよい。【００３８】
これにより、新たな識別基準を作成することに最適な特徴量からなる特徴量分布空間を選択して、新たな識別基準の識別精度を向上させること等が可能になる。【００３９】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記元の識別基準に対する修正の抑制処理を行って、前記修正識別基準を作成してもよい。【００４０】
これにより、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制すること等が可能になる。【００４１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記元の識別基準の特徴量分布に対する前記生体画像の特徴量の重みを減少させる処理、又は前記元の識別基準の特徴量分布空間内において前記元の識別基準を修正する範囲を限定する処理を前記抑制処理として行って、前記修正識別基準を作成してもよい。【００４２】
これにより、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制すること等が可能になる。【００４３】
また、本発明の一態様では、前記複数の識別基準に基づいて、前記生体の状態が前記正常状態か前記異常状態かを識別する識別処理を行う識別部を含んでいてもよい。【００４４】
これにより、複数の識別結果を求めること等が可能になる。【００４５】
また、本発明の一態様では、前記識別部は、前記複数の識別基準のうち、元の識別基準に基づいて前記識別処理を行い、第１識別結果を求め、求めた前記第１識別結果に対して、第１の重みを付け、前記複数の識別基準のうち、修正識別基準又は再作成識別基準を用いて前記識別処理を行い、第２識別結果を求め、求めた前記第２識別結果に対して、前記第１の重みと異なる第２の重みを付けてもよい。【００４６】
これにより、複数の識別結果のうち、どの識別結果を重視すべきかをユーザーに提示すること等が可能になる。【００４７】
また、本発明の一態様では、前記識別部は、前記第１の重みが付けられた前記第１識別結果と、前記第２の重みが付けられた前記第２識別結果に基づいて、ユーザーに対して提示する提示用識別結果を求めてもよい。【００４８】
これにより、分かりやすい識別結果をユーザーに提示すること等が可能になる。【００４９】
また、本発明の一態様では、前記識別部は、前記生体画像に映る臓器の種類を判定する処理、又は患者情報を取得する処理を行い、判定した前記臓器の種類又は取得した前記患者情報に基づいて、識別結果に対して重み付けを行ってもよい。【００５０】
これにより、臓器の種類又は患者情報に基づいて、識別結果の重要度をユーザーに伝えること等が可能になる。【００５１】
また、本発明の一態様では、前記識別部は、時系列順に前記生体を撮像した複数の生体画像のうちの第１生体画像に対して、前記識別処理を行って第１識別結果を求め、前記複数の生体画像のうち、前記第１生体画像の次の撮像タイミングにおいて撮像された第２生体画像に対して、前記識別処理を行って第２識別結果を求め、前記第１識別結果に基づいて、前記第２識別結果に対して重み付けを行ってもよい。【００５２】
これにより、時系列順に生体画像を取得した時の識別精度を向上させること等が可能になる。【００５３】
また、本発明の一態様では、特定した前記識別基準と前記生体画像の性質とを、外部の情報処理装置に対して送信する処理を行う通信部を含んでいてもよい。【００５４】
これにより、作成した識別基準を他の処理装置が利用すること等が可能になる。【００５５】
また、本発明の他の態様では、画像取得部が、生体を撮像した生体画像を取得し、処理部が、取得した前記生体画像の性質を判定し、前記生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、前記生体画像及び前記生体画像の性質に基づいて設定する処理方法に関係する。【００５６】
また、本発明の他の態様では、上記各部としてコンピュータを機能させるプログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本実施形態のシステム構成例。
【図２】正常分布、異常分布及び識別境界の説明図。
【図３】未知異常状態の説明図。
【図４】未知異常状態の他の説明図。
【図５】本実施形態の処理の流れを説明するフローチャート。
【図６】生体画像の性質の判定処理の流れを説明するフローチャート。
【図７】生体画像の性質の判定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図８】生体画像の性質の判定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図９】生体画像の性質の判定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図１０】生体画像の性質の判定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図１１】所見名リストの説明図。
【図１２】識別基準の更新処理の流れを説明するフローチャート。
【図１３】再作成識別基準の作成処理の流れを説明するフローチャート。
【図１４】再作成識別基準の作成処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図１５】再作成識別基準の作成処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図１６】特徴量分布空間の決定処理の流れを説明するフローチャート。
【図１７】臓器の種類の判定処理の流れを説明するフローチャート。
【図１８】臓器の種類と使用する特徴量の対応関係の説明図。
【図１９】修正識別基準の作成処理の流れを説明するフローチャート。
【図２０】修正識別基準の作成処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図２１】第１の変形例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図２２】第２の変形例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図２３】臓器の種類の判定処理の流れを説明するフローチャート。
【図２４】臓器の種類と識別基準の作成方法の対応関係の説明図。
【図２５】識別処理の変形例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図２６】識別結果に加える重みの決定処理の流れを説明するフローチャート。
【図２７】臓器の種類と各識別結果に加える重みの対応関係の説明図。
【図２８】識別結果に加える重みの決定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図２９】識別結果に加える重みの決定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００５８】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下で説明する本実施形態は、請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００５９】
１．概要
医療現場において、生体画像を用いて、生体の状態が正常状態か異常状態かを識別する場合には、レアな症例も識別できることが望ましいが、予め作成されている識別基準では、そのようなレアな症例を正しく識別できないことが多い。そのため、医療現場で実際に取得された画像を用いて追加学習を行って、予め用意されている識別基準を更新し、識別可能な症例を増やす方法が研究されている。
【００６０】
この追加学習を行う際に、取得された全ての生体画像を用いて、元の識別基準を修正すると、識別基準が大幅に変更されてしまい、元々正しく識別できていた症例を正しく識別できなくなる場合がある。そのため、前述した特許文献１において開示される発明では、追加学習に用いる追加学習データを選択して、追加学習に用いる。具体的には、追加学習データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量の特徴量分布空間上において、元の識別基準との距離が所与の距離よりも小さい追加学習データのみを選択する。そして、選択した追加学習データを用いて識別基準を修正し、一方で、選択しなかった追加学習データは追加学習に用いない。すなわち、特許文献１の発明では、元の識別基準を微調整できる追加学習データだけを用いて、識別基準を更新する。これにより、元の識別基準で正しく識別できていた症例を、修正後の識別基準でも正しく識別できるようにしている。
【００６１】
しかし、前述した特許文献１において開示される発明では、元の識別基準を微調整するだけであるため、今まで識別可能だった症例とは全く異なるレアな症例については、修正後の識別基準を用いても依然として識別できない場合が多い。本来であれば、元々識別可能な症例は勿論のこと、レアな症例も識別可能になることが望ましい。
【００６２】
そこで、本実施形態の処理装置等は、元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対する識別精度を向上させ、かつ元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制する。具体的に本実施形態では、追加で取得される生体画像の性質に応じて、識別基準の更新方法を変更する。例えば、生体画像に映る症例が未知の症例であるか否かに応じて識別基準を更新する場合には、未知の症例である際には、再作成識別基準を作成し、既知の症例である際には、元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成する。そして、再作成識別基準及び修正識別基準のうちの少なくとも一つと、元の識別基準とを含む複数の識別基準を設定する。なお、生体画像の性質は、生体画像に映る症例が未知の症例であるか否かには限定されず、後述するように、生体画像に映る臓器の種類などであってもよい。
【００６３】
２．システム構成例
次に、本実施形態の処理装置の構成例を図１に示す。
【００６４】
処理装置（画像処理装置）１００は、画像取得部１１０と、処理部１３０と、識別部１５０と、を含む。画像取得部１１０は、処理部１３０に接続され、処理部１３０は識別部１５０に接続される。なお、処理装置１００は、図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。
【００６５】
次に各部で行われる処理について説明する。
【００６６】
画像取得部１１０は、生体を撮像した生体画像を取得する。例えば、画像取得部１１０は、不図示の撮像部であってもよいし、ネットワークを介して外部の撮像部から生体画像のデータを受信する不図示の通信部であってもよい。ここで、生体画像は、例えば各画素位置においてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の波長成分に対する画素レベル（画素値）を持つカラー画像である。例えば、生体画像は、内視鏡等によって被検体の管腔内を撮像した管腔内画像であってもよい。
【００６７】
そして、処理部１３０は、取得した生体画像の性質を判定し、生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための複数の識別基準を、生体画像及び生体画像の性質に基づいて設定する。処理部１３０の詳細な動作については後述する。
【００６８】
また、識別部１５０は、複数の識別基準に基づいて、生体の状態が正常状態か異常状態かを識別する識別処理を行う。これにより、複数の識別結果を求めること等が可能になる。なお、処理部１３０及び識別部１５０の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。
【００６９】
３．処理の詳細
次に、内視鏡で撮像した生体画像を用いて、識別基準を作成する処理装置１００の動作について、具体的に説明する。
【００７０】
まず、処理装置１００は、予め用意された識別基準を不図示の記憶部に記憶している。この識別基準は、予め用意された学習画像を用いて、機械学習により作成されたものである。
【００７１】
ここで、学習画像は、生体画像に正解ラベルが付与されている画像である。ここでは、正解ラベルとして、生体の状態が正常である「正常状態」のラベルか、生体の状態が異常である「異常状態」のラベルのうち、どちらか一方のラベルが付与されている。
【００７２】
そして、識別基準は、例えば図２に示すような識別境界ＤＢである。図２の例では、各学習画像を特徴量ベクトルに変換してサンプルデータ（ＮＳＰやＡＳＰ等）を作成し、学習画像の特徴量ベクトルに対応する特徴量分布空間に、各サンプルデータをプロットしている。そして、正解ラベルとして「正常状態」のラベルが付与されたサンプルデータの分布を正常分布ＮＤとし、正解ラベルとして「異常状態」のラベルが付与されたサンプルデータの分布を異常分布ＡＤとして求めている。さらに、識別基準として、生体画像に映る生体の状態が正常状態か異常状態かを識別するための識別境界ＤＢを求めている。なお、この識別基準は、処理装置１００が作成したものであってもよいし、処理装置１００以外の装置等で作成し、処理装置１００が取得したものであってもよい。また、以下では、学習画像を特徴量ベクトルに変換したデータのことを、サンプルデータと呼ぶ。
【００７３】
ここで、医療現場で生体画像を取得し、取得した生体画像のうち、正常状態を示す生体画像のサンプルデータが、例えば図２のＮＳＰのように、現在の正常分布ＮＤ内にプロットされるものばかりであれば、現在の識別基準で正しく識別可能であるため、識別基準を更新する必要はない。同様に、取得した生体画像のうち、異常状態を示す生体画像のサンプルデータが、例えば図２のＡＳＰのように、現在の異常分布ＡＤ内にプロットされるものばかりである場合にも、識別基準を更新する必要はない。
【００７４】
しかし、実際には、図３に示すように、現在の正常分布ＮＤ内にも、異常分布ＡＤ内にもプロットされないサンプルデータＳＰ１が取得されることがある。また、図４に示すように、生体画像に異常状態の生体が映っているにも関わらず、正常分布ＮＤ内にプロットされるサンプルデータＳＰ２が取得されることもある。それとは逆に、生体画像に正常状態の生体が映っているにも関わらず、異常分布ＡＤ内にプロットされるサンプルデータが取得されることもある。元から処理装置１００が記憶している識別基準（元の識別基準）では、このようなサンプルデータが示す生体の状態を誤って識別してしまう。そのため、このような場合には、識別基準を更新する必要がある。
【００７５】
よって、本実施形態では、図５のフローチャートに示すように、画像取得部１１０が生体画像を取得し（Ｓ１０１）、処理部１３０が、取得された生体画像の性質を判定する（Ｓ１０２）。そして、処理部１３０が生体画像の性質に基づいて、識別基準の更新方法を決定して、識別基準を更新する（Ｓ１０３）。
【００７６】
具体的には、図２に示すように、元の識別基準で正しく識別可能な生体画像を用いて、識別基準を更新する場合には、元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成する。この場合には、元の識別基準で正しく識別可能な生体画像と類似する生体画像に対する識別精度を向上させることが可能である。元の識別基準で正しく識別可能な生体画像と類似する生体画像とは、例えば特徴量分布空間にプロットした時に、元の識別基準で正しく識別可能な生体画像のサンプルデータから、所与の距離範囲内にプロットされるサンプルデータに対応する生体画像である。なお、元の識別基準自体は削除せず、元の識別基準と修正識別基準の両方を用いる。
【００７７】
一方で、図３や図４に示すように、元の識別基準では正しく識別できない可能性が高い生体画像を用いて、識別基準を更新する場合には、新たに再作成識別基準を作成する。そのため、元の識別基準で正しく識別できない可能性が高い生体画像を、再作成識別基準により正しく識別することが可能になる。なお、この場合にも、元の識別基準自体は削除せず、元の識別基準と再作成識別基準の両方を用いる。
【００７８】
以上のように、元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対する識別精度を向上させ、かつ元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制することができる。
【００７９】
上記の処理をまとめると、処理部１３０は、生体画像の性質が第１の性質である場合には、生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成することで、元の識別基準と再作成識別基準とを含む複数の識別基準を設定する。
【００８０】
ここで、再作成識別基準とは、新たに作成し直した、元の識別基準とは異なる識別基準である。再作成識別基準は、任意の特徴量空間における線形識別関数として求めたり、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などにより作成したりすることができる。ＳＶＭは、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つである。ＳＶＭでは、所与の特徴量分布空間に各学習データをプロットした時に、各学習データとの距離が最大となり、各学習データを２クラスに分類するマージン最大化超平面を、パターン識別器（識別基準）として求める。
【００８１】
また、元の識別基準とは、例えば予め処理装置１００の記憶部等に記憶されている識別基準や、外部の装置から取得された識別基準、処理装置１００の記憶部等に予め記憶されている学習画像から作成した識別基準等である。
【００８２】
これにより、例えば元の識別基準では正しく識別できなかった生体の状態に対しては、再作成識別基準を用いて識別を行い、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対しては、元の識別基準で識別を行うこと等が可能になる。
【００８３】
具体的には処理部１３０は、生体画像に映る生体の状態が未知異常状態である場合に、生体画像の性質が第１の性質であるとして、再作成識別基準を作成する。つまり、第１の性質は、例えば生体画像に映る生体の状態が未知異常状態であることである。
【００８４】
ここで、未知異常状態とは、生体画像に映る生体の状態が異常状態であって、その生体画像に対応するサンプルデータが、現在特定されている異常分布の範囲内にプロットされない状態のことである。例えば、前述した図３に示すサンプルデータＳＰ１の正解ラベルが異常状態である場合には、サンプルデータＳＰ１が示す生体の状態は、未知異常状態である。
【００８５】
これにより、未知異常状態を識別可能な再作成識別基準を作成すること等が可能になる。
【００８６】
一方、処理部１３０は、生体画像の性質が第２の性質である場合には、生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成することで、元の識別基準と修正識別基準とを含む複数の識別基準を設定する。
【００８７】
ここで、修正識別基準とは、元の識別基準を修正して作成した、元の識別基準とは異なる識別基準である。修正識別基準は、例えば逐次学習のPassive-Aggressive等により求められる。Passive-Aggressiveは、逐次学習手法のうちの一つで、学習データが一つ与えられる度に識別基準を更新する手法である。
【００８８】
これにより、例えば元の識別基準を微調整して、識別精度を向上させること等が可能になる。
【００８９】
具体的には処理部１３０は、生体画像に映る生体の状態が既知異常状態である場合に、生体画像の性質が第２の性質であるとして、修正識別基準を作成する。つまり、第２の性質は、例えば生体画像に映る生体の状態が既知異常状態であることである。
【００９０】
ここで、既知異常状態とは、生体画像に映る生体の状態が異常状態であって、その生体画像に対応するサンプルデータが、現在特定されている異常分布の範囲内にプロットされる状態のことである。例えば、図２に示すサンプルデータＡＳＰの生体の状態は、既知異常状態である。
【００９１】
これにより、既知異常状態に対する識別精度を向上させること等が可能になる。
【００９２】
なお、ここでは、取得された新たな生体画像に異常状態のラベルが付与されており、第１の性質が未知異常状態であり、第２の性質が既知異常状態である場合について説明したが、それには限定されない。例えば、取得された新たな生体画像に映る生体の状態が、正常状態である場合には、例えば第１の性質が未知正常状態であり、第２の性質が既知正常状態であってもよい。
【００９３】
また、処理部１３０は、生体画像に関連付けられた付加情報を取得し、取得した付加情報に基づいて、生体画像の性質を判定する。
【００９４】
付加情報は、例えば後述する生体画像に映る症状の所見名（状態名）や、医師により生体画像に付与された、生体の状態が異常状態か正常状態かを示す正解ラベルなどである。
【００９５】
これにより、例えば付加情報として、生体画像に映る症状の所見名を取得した場合には、生体画像の性質が、未知異常状態、既知異常状態、未知正常状態及び既知正常状態のうちのいずれかであるかを判定すること等が可能になる。
【００９６】
次に、生体画像の性質を判定する際の具体的な処理の流れについて、図６〜図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００９７】
図６及び図７の例は、ステップＳ１０１において新たに取得された生体画像に、付加情報として、異常状態のラベルが付与されていた場合の例である。
【００９８】
まず、図６の例では、取得されたサンプルが、異常状態のラベルが付与されているが、現在の異常分布の範囲内にプロットされないものである場合に、そのサンプルの性質（生体画像の性質）を、未知異常状態であると判定する。具体的には、処理部１３０は、事前に記憶部に記憶されている特徴量分布空間における異常分布を読み込む（Ｓ１０２１）。次に、処理部１３０は、ステップＳ１０１において取得した生体画像に対応するサンプルを、読み込んだ特徴量分布空間にプロットし、サンプル位置を求める（Ｓ１０２２）。そして、処理部１３０は、異常分布からサンプルまでの特徴量分布空間におけるマハラノビス距離を求め（Ｓ１０２３）、求めたマハラノビス距離が所与の閾値以上であると判定した場合には、未知異常であると判定する（Ｓ１０２４）。
【００９９】
一方、図７の例では、取得されたサンプルが、異常状態のラベルが付与されているが、現在の正常分布の範囲内にプロットされてしまうものである場合に、そのサンプルの性質（生体画像の性質）を、未知異常状態であると判定する。具体的には、処理部１３０は、事前に記憶部に記憶されている特徴量分布空間における正常分布を読み込む（Ｓ１０２１’）。次に、処理部１３０は、ステップＳ１０１において取得した生体画像に対応するサンプルを、読み込んだ特徴量分布空間にプロットし、サンプル位置を求める（Ｓ１０２２’）。そして、処理部１３０は、正常分布からサンプルまでの特徴量分布空間におけるマハラノビス距離を求め（Ｓ１０２３’）、求めたマハラノビス距離が所与の閾値未満であると判定した場合には、未知異常であると判定する（Ｓ１０２４’）。
【０１００】
図６及び図７のフローチャートに示す処理は、どちらか一方のみを行っても良いが、両方の処理を行う方がより好ましい。
【０１０１】
次に、図８及び図９の例は、ステップＳ１０１において新たに取得された生体画像に、付加情報として、正常状態のラベルが付与されていた場合の例である。
【０１０２】
まず、図８の例では、取得されたサンプルが、正常状態のラベルが付与されているが、現在の正常分布の範囲内にプロットされないものである場合に、そのサンプルの性質（生体画像の性質）を、未知正常状態であると判定する。具体的には、処理部１３０は、事前に記憶部に記憶されている特徴量分布空間における正常分布を読み込む（Ｓ１０２１’’）。次に、処理部１３０は、ステップＳ１０１において取得した生体画像に対応するサンプルを、読み込んだ特徴量分布空間にプロットし、サンプル位置を求める（Ｓ１０２２’’）。そして、処理部１３０は、正常分布からサンプルまでの特徴量分布空間におけるマハラノビス距離を求め（Ｓ１０２３’’）、求めたマハラノビス距離が所与の閾値以上であると判定した場合には、未知正常であると判定する（Ｓ１０２４’’）。
【０１０３】
また、図９の例では、取得されたサンプルが、正常状態のラベルが付与されているが、現在の異常分布の範囲内にプロットされてしまうものである場合に、そのサンプルの性質（生体画像の性質）を、未知正常状態であると判定する。具体的には、処理部１３０は、事前に記憶部に記憶されている特徴量分布空間における異常分布を読み込む（Ｓ１０２１’’’）。次に、処理部１３０は、ステップＳ１０１において取得した生体画像に対応するサンプルを、読み込んだ特徴量分布空間にプロットし、サンプル位置を求める（Ｓ１０２２’’’）。そして、処理部１３０は、異常分布からサンプルまでの特徴量分布空間におけるマハラノビス距離を求め（Ｓ１０２３’’’）、求めたマハラノビス距離が所与の閾値未満であると判定した場合には、未知正常であると判定する（Ｓ１０２４’’’）。
【０１０４】
図８及び図９のフローチャートに示す処理についても、どちらか一方のみを行っても良いが、両方の処理を行う方がより好ましい。
【０１０５】
次に、図１０の例は、ステップＳ１０１において新たに取得された生体画像に、付加情報として、医師が被検体の生体を診断した際の所見名が付与されていた場合の例である。
【０１０６】
図１０の例では、十分に学習済みの所見名が付与された生体画像の生体の状態を、既知異常状態（又は既知正常状態）と判定し、学習が十分ではない所見名が付与された生体画像の生体の状態を、未知異常状態（又は未知正常状態）と判定する。
【０１０７】
具体的には、処理部１３０が、新たに取得された生体画像に付与された所見名を読み込み（Ｓ１０２１’’’’）、記憶部から所見名リストを読み込む（Ｓ１０２２’’’’）。所見名リストは、図１１に示すようなリストであり、これまでに学習に用いた生体画像に付与された所見名が登録されている。次に、処理部１３０は、取得された生体画像に対応するサンプルの所見名と、所見名リストに登録されている所見名との一致数を求める（Ｓ１０２３’’’’）。そして、処理部１３０は、求めた一致数が所与の閾値以上である場合には、生体の状態が既知異常状態（又は既知正常状態）だと判定し、求めた一致数が所与の閾値未満である場合には、生体の状態が未知異常状態（又は未知正常状態）だと判定する（Ｓ１０２４’’’’）。例えば図１１の例において、所与の閾値が２であり、サンプルの所見名がＡである場合には、一致数は５となるため、生体の状態が既知異常状態（又は既知正常状態）だと判定される。また、例えばサンプルの所見名がＣである場合には、一致数は１となるため、生体の状態が未知異常状態（又は未知正常状態）だと判定される。
【０１０８】
次に、ステップＳ１０３の識別基準を更新する処理の流れについて、図１２〜図１５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【０１０９】
まず、図１２のフローチャートに示すように、処理部１３０が、ステップＳ１０２の判定結果、すなわち、新たに取得した生体画像に映る生体の状態が未知異常状態か既知異常状態か（既知異常状態か既知異常状態か）を読み込む（Ｓ１０３１）。そして前述したように、処理部１３０が、未知異常状態（未知正常状態）だと判定した場合には、再作成識別基準を作成する（Ｓ１０３２）。一方、処理部１３０が、既知異常状態（既知正常状態）だと判定した場合には、修正識別基準を作成する（Ｓ１０３３）。
【０１１０】
次に、ステップＳ１０３２の処理の変形例を説明する。未知異常状態又は未知正常状態の生体が映る生体画像は、入手することが困難である。一方、識別基準を作成する際には、所定数以上の学習画像（生体画像）を用いた方が、識別精度の高い識別基準を作成することができる。
【０１１１】
そこで、図１３のフローチャートに示すように、処理部１３０は、未知異常状態のサンプルを読み込み（Ｓ１０３２１）、読み込んだ未知異常状態のサンプルに基づいて、新たな未知異常状態のサンプルを生成する（Ｓ１０３２２）。具体的に、新たな未知異常状態のサンプルを生成する方法としては、読み込んだ生体画像に対して任意の角度方向への回転変化を加えて、回転後の生体画像に基づいて、新たなサンプルを生成する方法等がある。そして、処理部１３０は、ステップＳ１０３２１で読み込んだ未知異常状態のサンプルと、ステップＳ１０３２２で新たに生成した未知異常状態のサンプルとに基づいて、再作成識別基準を作成する（Ｓ１０３２３）。
【０１１２】
言い替えれば、処理部１３０は、取得した生体画像に基づいて、新たな生体画像を生成し、元の生体画像と新たに生成した生体画像とに基づいて、再作成識別基準を作成する。
【０１１３】
これにより、再作成識別基準の識別精度を向上させること等が可能になる。
【０１１４】
また、前述したように、未知異常状態又は未知正常状態の生体が映る生体画像は、入手が困難であるため、数が少ない。一方、既知異常状態又は既知正常状態の生体が映る生体画像は数が多い。そのため、作成される識別基準は、既知異常状態又は既知正常状態の生体が映る生体画像に対する識別精度を重視した識別基準になってしまう。
【０１１５】
そこで、図１４のフローチャートに示すように、処理部１３０は、未知異常状態のサンプルを読み込み（Ｓ１０３２１’）、元の識別基準の特徴量分布に対して、読み込んだ未知異常状態のサンプルの重みを増加させる（Ｓ１０３２２’）。そして、処理部１３０は、重みを増加させた未知異常状態のサンプルに基づいて、再作成識別基準を作成する（Ｓ１０３２３’）。
【０１１６】
すなわち、処理部１３０は、元の識別基準の特徴量分布に対して、取得された生体画像の特徴量の重みを増加させて、再作成識別基準を作成する。
【０１１７】
これにより、新たに取得された生体画像に映る生体の状態に対する識別精度を向上させること等が可能になる。具体的には、未知異常状態又は未知正常状態の生体が映る生体画像に対する識別精度を向上させた再作成識別基準を作成すること等が可能になる。
【０１１８】
また、本実施形態では前述したように、生体画像から特徴量ベクトルであるサンプルデータを作成し、作成したサンプルデータに基づいて識別基準を作成する。この際に、生体画像の全ての特徴量を用いて特徴量ベクトルを生成するのではなく、生体画像の特徴量の一部の特徴量のみを用いて特徴量ベクトルを生成して、識別基準を作成した方が、識別精度が高くなる場合がある。例えば、色に特徴のある生体画像である場合には、生体画像の特徴量のうち、色を表す特徴量だけを用いて特徴量ベクトルを生成した方が良い場合がある。
【０１１９】
そこで、図１５のフローチャートに示すように、処理部１３０は、未知異常状態のサンプルを読み込み（Ｓ１０３２１’’）、読み込んだ未知異常状態のサンプルの特徴量分布空間を選択する（Ｓ１０３２２’’）。そして、処理部１３０は、選択した特徴量分布空間において、未知異常状態のサンプルに基づき再作成識別基準を作成する（Ｓ１０３２３’’）。
【０１２０】
つまり、処理部１３０は、再作成識別基準の特徴量分布空間を選択して、再作成識別基準を作成する。
【０１２１】
例えば、事前に持っている特徴量分布空間は、生体画像のｎ次元の特徴量の中から選ばれたｍ次元の特徴量分布空間であると考えられる。そして、元の特徴量分布空間は、元の正常分布及び元の異常分布に対する識別基準を設ける際に最適な特徴量分布空間になっており、未知異常の識別基準を作成する際に適しているかは不明である。
【０１２２】
よって、生体画像のｎ次元特徴量から、未知異常状態を識別する識別基準に最適なｍ’次元の特徴量分布空間を選択する。以下に処理例を記述する。
【０１２３】
まず、未知異常状態のサンプルｐ個のｎ次元特徴量［ｘ１１，ｘ１２，…，ｘ１ｎ］，［ｘ２１，ｘ２２，…，ｘ２ｎ］，…［ｘｐ１，ｘｐ２，…，ｘｐｎ］と、事前に持っている正常分布のｑ個のｎ次元特徴量［ｙ１１，ｙ１２，…，ｙ１ｎ］，［ｙ２１，ｙ２２，…，ｙ２ｎ］，…［ｙｑ１，ｙｑ２，…，ｙｑｎ］、を読み込む。次に、公知の技術である主成分分析を用い、上位ｔ位までの寄与率を持つ係数［α１１，α１２，…，α１ｎ］，［α２１，α２２，…，α２ｎ］，…［αｔ１，αｔ２，…，αｔｎ］、を求める。そして、このうち任意ｍ’位までの係数を掛け合わせたｍ’次元の特徴量分布空間を選択する。
【０１２４】
またこの他に、主成分分析ではなく、臓器判定結果から特徴量分布空間を決定する処理について説明する。この場合には、図１６のフローチャートに示すように、処理部１３０が、生体画像に映る臓器の種類を判定する（Ｓ１０３２２１）。ステップＳ１０３２２１の処理では、図１７のフローチャートに示すように、処理部１３０が、生体画像内の色特徴量及びテクスチャ特徴量を算出し（Ｓ１０３２２１１）、事前に学習した各臓器との一致度を求め、臓器の種類を判定する（Ｓ１０３２２１２）。
【０１２５】
ここで、色特徴は、色比に着目した、Ｇ／Ｒ、Ｂ／Ｇの平均値を用いる。また、テクスチャ特徴量はLocal Binary Pattern（以下、ＬＢＰと記載）を用いる。ＬＢＰは注目画素と周囲の８方向の画素の大小関係を２の８乗である２５６次元のヒストグラムで表した特徴量となる。ラベリング領域内の各画素の周囲８方向との大小関係をヒストグラムで表し、これを加算した値を用いる。
【０１２６】
その後に、処理部１３０が、臓器の種類の判定結果に応じて、特徴量分布空間を選択する（Ｓ１０３２２２）。例えば、図１８の表に示すように、生体画像に映る臓器が胃または小腸である場合には、色特徴量とテクスチャ特徴量からなる特徴量分布空間を選択し、生体画像に映る臓器が大腸である場合には、形状特徴量からなる特徴量分布空間を選択する。なお、形状特徴量としては円形度、フェレ径、面積等を用いる。
【０１２７】
このように、生体画像の特徴量の一部の特徴量のみを用いて特徴量ベクトルを生成し、再作成識別基準を作成する。これにより、新たな識別基準（再作成識別基準）を作成することに最適な特徴量からなる特徴量分布空間を選択して、新たな識別基準の識別精度を向上させること等が可能になる。
【０１２８】
次に、ステップＳ１０３３の処理の変形例について説明する。修正識別基準を作成する際に、元の識別基準と大きく異なる修正識別基準を作成してしまうと、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度が低下してしまう。
【０１２９】
そこで、処理部１３０は、元の識別基準に対する修正の抑制処理を行って、修正識別基準を作成する。
【０１３０】
これにより、元の識別基準で正しく識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制すること等が可能になる。
【０１３１】
具体的には、処理部１３０は、元の識別基準の特徴量分布に対する生体画像の特徴量の重みを減少させる処理（図１９のＳ１０３３１）、又は元の識別基準の特徴量分布空間内において元の識別基準を修正する範囲を限定する処理（図２０のＳ１０３３１’）を抑制処理として行って、修正識別基準を作成する。
【０１３２】
これにより、元の識別基準と修正識別基準との差を抑制すること等が可能になる。
【０１３３】
さて、ここまでは、識別基準を作成する処理（学習）について詳細に説明してきたが、学習を行って識別基準を作成した後は、作成した識別基準を用いて、生体の状態の識別を行う。
【０１３４】
具体的には、画像取得部１１０は、生体の状態が正常状態か異常状態かを示す正解ラベルが付与された学習画像と、正解ラベルが付与されていないテスト画像とを取得する。次に、処理部１３０は、取得した学習画像の性質を判定し、学習画像及び学習画像の性質に基づいて複数の識別基準を設定する。そして、識別部１５０は、複数の識別基準に基づいて、テスト画像に映る生体の状態が正常状態か異常状態かを識別する。
【０１３５】
ここで、テスト画像は、正解ラベルが付与されていない生体画像であり、例えば実際に医師等が被検体の診断を行う際に取得される生体画像である。
【０１３６】
これにより、テスト画像の数が膨大な場合に、医師がテスト画像に映る生体の状態を判定する手助けをすること等が可能になる。
【０１３７】
４．第１の変形例
次に、第１の変形例について説明する。第１の変形例では、一度、修正識別基準を作成し、学習段階（識別基準を作成する段階）で、修正識別基準による識別精度を算出する。そして、算出した識別精度が所与の精度以上である場合には、その修正識別基準を、識別処理で用いる複数の識別基準のうちの一つに設定する。一方で、算出した識別精度が所与の精度未満である場合には、再作成識別基準を作成し、その再作成識別基準を、識別処理で用いる複数の識別基準のうちの一つに設定する。つまり、第１の変形例では、学習段階で予め、修正識別基準の識別基準が所与の精度以上となるか否かを判定してしまう。そして、修正識別基準の識別精度が所与の精度以上となるならば、再作成識別基準を作成しない。修正識別基準は、再作成識別基準に比べて生成時の処理量が少ないため、結果的に処理量を削減することができる。そして、修正識別基準の識別精度が所与の精度に満たない場合にのみ、再作成識別基準を作成し、所与の精度以上の識別精度を確保することもできる。この識別精度算出処理は、前述したテスト画像に対する識別処理とは異なるものである。
【０１３８】
第１の変形例の処理の流れは、基本的には図５に示す流れと同様だが、ステップＳ１０２に相当する処理が異なる。ステップＳ１０２に相当する処理の流れを、図２１のフローチャートに示す。
【０１３９】
まず、処理部１３０が、サンプルを一つ読み込み（Ｓ２０２１）、事前に求められている正常分布及び異常分布に読み込んだサンプルを加えて、修正識別基準を作成する（Ｓ２０２２）。
【０１４０】
そして、識別部１５０は、識別基準に基づいて、識別精度算出用画像に映る生体の状態が正常状態か異常状態かを識別して、識別基準の識別精度を算出する。
【０１４１】
ここで、識別精度算出用画像とは、正解ラベルが付与された生体画像であり、識別精度を算出するために用いられる画像である。前述したテスト画像は、正解ラベルが付与されておらず、識別段階で用いる画像であるのに対し、識別精度算出用画像は、正解ラベルが付与されており、学習段階で用いる画像である。前述したテスト画像と識別精度算出用画像は、この点が異なる。また、識別精度算出用画像に正解ラベルが付与されているのは、正解ラベルと識別結果を比較して、識別精度を算出するためである。つまり、識別部１５０は、識別精度算出用画像に映る生体の状態が正常状態か異常状態かを識別する際には、識別精度算出用画像に付与された正解ラベルを参照せずに識別結果を求め、識別結果に基づいて識別精度を算出する際にのみ、正解ラベルを参照する。
【０１４２】
例えば、識別精度を算出する際には、実際に、識別基準を用いて識別精度算出用画像に対して識別処理を行って、識別結果を取得する。そして、識別部１５０は、識別精度算出用画像に予め付与されていた正解ラベルと、識別結果とを比較して、一致率（正当率）を識別精度として求める（Ｓ２０２３）。
【０１４３】
これにより、現在の識別基準の識別精度に基づいて、再作成識別基準を作成するか、修正識別基準を作成するかを決定すること等が可能になる。
【０１４４】
より具体的には、処理部１３０は、生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を求める（Ｓ２０２２）。次に、識別部１５０は、修正識別基準の識別精度を求める（Ｓ２０２３）。そして、処理部１３０は、修正識別基準の識別精度が所与の精度以上であるか否かを判定し（Ｓ２０２４）、修正識別基準の識別精度が所与の精度以上である高い場合には、修正識別基準を複数の識別基準の一つに設定する。
【０１４５】
これにより、修正識別基準の識別精度が所与の精度以上である高い場合に、再作成識別基準を作成する処理を行わないこと等が可能になる。従って、処理量を削減できる。
【０１４６】
一方、処理部１３０は、修正識別基準の識別精度が所与の精度よりも小さい場合には、新たな再作成識別基準を作成し、再作成識別基準を複数の識別基準の一つに設定する。
【０１４７】
これにより、修正識別基準の識別精度が所与の精度未満である高い場合に、再作成識別基準を作成して、識別精度を向上させること等が可能になる。
【０１４８】
５．第２の変形例
次に、第２の変形例について説明する。第２の変形例では、生体画像に映る臓器の種類に基づいて、再作成識別基準を作成するか、修正識別基準を作成するかを決定する。第２の変形例の処理の流れを図２２のフローチャートに示す。
【０１４９】
まず、画像取得部１１０が生体画像を取得する（Ｓ３０１）。次に、処理部１３０が、取得された生体画像に映る臓器の種類を求める（Ｓ３０２）。ステップＳ３０２の処理では、図２３のフローチャートに示すように、処理部１３０が、生体画像内の色特徴量及びテクスチャ特徴量を算出し（Ｓ１０３２２１）、事前に学習した各臓器との一致度を求め、臓器の種類を判定する（Ｓ１０３２２２）。
【０１５０】
そして、処理部１３０は、生体画像に映る臓器が第１の臓器である場合には、生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成し、生体画像に映る臓器が第２の臓器である場合には、生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成する。
【０１５１】
これにより、生体画像に映る臓器の種類に応じて、識別基準の作成方法を変更すること等が可能になる。
【０１５２】
具体的には、第１の臓器は、非検査対象の臓器であり、第２の臓器は、検査対象の臓器である。すなわち、処理部１３０は、生体画像に映る臓器が非検査対象の臓器である場合には、生体画像に基づいて、新たな再作成識別基準を作成し、生体画像に映る臓器が検査対象の臓器である場合には、生体画像に基づいて元の識別基準を修正して、修正識別基準を作成する（Ｓ３０３）。例えば、図２４に示すように、生体画像に映る臓器が胃や大腸である場合には、再作成識別基準を作成し、生体画像に映る臓器が小腸である場合には、修正識別基準を作成する。
【０１５３】
これにより、生体画像に映る臓器が非検査対象の臓器である場合には、元の識別基準で識別できなかった生体の状態を識別できるようにし、生体画像に映る臓器が検査対象の臓器である場合には、元の識別基準で識別できていた生体の状態に対する識別精度の低下を抑制すること等が可能になる。
【０１５４】
６．識別処理の変形例
次に、識別処理の変形例について説明する。図２５のフローチャートに処理の流れを示す。ステップＳ４０１〜ステップ４０３の各ステップは、図５のステップＳ１０１〜ステップ１０３と同様である。そして、識別部１５０は、複数の識別基準の各識別基準の各識別結果に対して重み付けを行い、生体画像に映る生体の状態が正常状態か異常状態かを識別する（Ｓ４０４）。
【０１５５】
具体的に、識別部１５０は、複数の識別基準のうち、元の識別基準に基づいて識別処理を行い、第１識別結果を求め、求めた第１識別結果に対して、第１の重みを付ける。次に、識別部１５０は、複数の識別基準のうち、修正識別基準又は再作成識別基準を用いて識別処理を行い、第２識別結果を求め、求めた第２識別結果に対して、第１の重みと異なる第２の重みを付ける。
【０１５６】
これにより、複数の識別結果のうち、どの識別結果を重視すべきかをユーザーに提示すること等が可能になる。
【０１５７】
また、識別部１５０は、第１の重みが付けられた第１識別結果と、第２の重みが付けられた第２識別結果に基づいて、ユーザーに対して提示する提示用識別結果を求める。
【０１５８】
これにより、分かりやすい識別結果をユーザーに提示すること等が可能になる。例えば、第１識別結果が「異常状態」という結果であり、第１の重みが０．３であり、第２識別結果が「正常状態」という結果であり、第２の重みが０．７である場合には、提示用識別結果として、信頼度７０％で「正常状態」という結果を提示することができる。
【０１５９】
また、ステップＳ４０４では具体的に、識別部１５０が、生体画像に映る臓器の種類を判定する処理を行い、判定した臓器の種類に基づいて、識別結果に対して重み付けを行う。
【０１６０】
この場合には、図２６のフローチャートに示すように、識別部１５０が各識別基準の結果を読み込む（Ｓ４０４１）。次に、処理部１３０が、生体画像内の色特徴量及びテクスチャ特徴量を算出し（Ｓ４０４２）、事前に学習した各臓器との一致度を求め、臓器の種類を判定する（Ｓ４０４３）。そして、識別部１５０は、臓器の判定結果に基づき、重みを決定する（Ｓ４０４４）。
【０１６１】
具体例として、図２７に示すように、臓器の種類に対応する重みをテーブルデータとして記憶しておき、判定した臓器の種類に対応する重みを識別基準に加える方法が挙げられる。例えば、図２７に示すように、臓器が胃である場合には、識別基準Ａの識別結果に対して、０．２の重みを加え、識別基準Ｂの識別結果に対して、０．１の重みを加え、識別基準Ｃの識別結果に対して、０．３の重みを加える。そして、臓器が小腸である場合には、識別基準Ａの識別結果に対して、０．９の重みを付け、識別基準Ｂの識別結果に対して、０の重みを付け、識別基準Ｃの識別結果に対して、０．１の重みを付ける。その他も同様である。
【０１６２】
また他にも、ステップＳ４０４において、識別部１５０は、患者情報を取得する処理を行い、取得した患者情報に基づいて、識別結果に対して重み付けを行ってもよい。
【０１６３】
ここで、患者情報は、例えば検査目的である。また他にも、患者情報は、患者の性別、年齢、症状等の情報をまとめた多次元特徴量として取得してもよい。
【０１６４】
この場合には、図２８のフローチャートに示すように、識別部１５０が、各識別基準の結果を読み込み（Ｓ４０４１’’）、患者情報を取得する（Ｓ４０４２’’）。次に、識別部１５０が、取得した患者情報に基づいて、識別結果に対する重みを決定し（Ｓ４０４３’’）、重みを識別結果に加える（Ｓ４０４４’’）。
【０１６５】
例えば、検査目的がスクリーニングの場合には、既知異常かどうかの判定が中心となるため、修正識別基準による識別結果の重みを大きくする。一方、検査目的が、病状を特定するための精密検査である場合には、未知異常状態であるか否かの判定が重要になるため、再作成識別基準による識別結果の重みを大きくする。
【０１６６】
これにより、臓器の種類又は患者情報に基づいて、識別結果の重要度をユーザーに伝えること等が可能になる。
【０１６７】
また、時系列順に生体を撮像した複数の生体画像では、生体の状態が正常状態から異常状態又は異常状態から正常状態に、急に変わることは少ない。例えば、今回の撮像タイミングで撮像された生体画像に映る生体の状態が、正常状態であると判定された場合には、次の撮像タイミングで撮像された生体画像に映る生体の状態も、正常状態であると判定される可能性が高い。
【０１６８】
そこで、識別部１５０は、時系列順に生体を撮像した複数の生体画像のうちの第１生体画像に対して、識別処理を行って第１識別結果を求め、複数の生体画像のうち、第１生体画像の次の撮像タイミングにおいて撮像された第２生体画像に対して、識別処理を行って第２識別結果を求め、第１識別結果に基づいて、第２識別結果に対して重み付けを行ってもよい。
【０１６９】
この場合には、図２９のフローチャートに示すように、識別部１５０が、各識別基準の結果を読み込み（Ｓ４０４１’）、時間方向の識別結果の情報を取得する（Ｓ４０４２’）。次に、識別部１５０が、取得した時間方向の識別結果の情報に基づいて、識別結果に対する重みを決定し（Ｓ４０４３’）、重みを識別結果に加える（Ｓ４０４４’）。
【０１７０】
これにより、時系列順に生体画像を取得した時の識別精度を向上させること等が可能になる。
【０１７１】
７．サーバーシステム
ここまでは、処理装置１００が単体で処理を行う例について説明してきたが、本実施形態はそれに限定されない。例えば、ネットワークを介して処理装置１００と通信接続される不図示のサーバーシステムと、処理装置１００とで、本実施形態の処理を分散して実行してもよい。
【０１７２】
また、ある処理装置１００で作成した識別基準を、サーバーシステムにアップロードし、他の処理装置が、アップロードされた識別基準をサーバーシステムからダウンロードして、識別処理に用いてもよい。
【０１７３】
その場合には、本実施形態の処理装置１００は、特定した識別基準と生体画像の性質とを、外部の情報処理装置に対して送信する処理を行う不図示の通信部を含む。
【０１７４】
これにより、作成した識別基準を他の処理装置が利用すること等が可能になる。
【０１７５】
なお、本実施形態の処理装置等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することで、本実施形態の処理装置等が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶装置に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサが実行する。ここで、情報記憶装置（コンピュータにより読み取り可能な装置）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリ（カード型メモリ、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサは、情報記憶装置に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶装置には、本実施形態の各部としてコンピュータ（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１７６】
また、本実施形態の処理装置等は、プロセッサとメモリを含んでも良い。ここでのプロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。ただし、プロセッサはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種プロセッサを用いることが可能である。また、プロセッサはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によるハードウェア回路でもよい。また、メモリはコンピュータにより読み取り可能な命令を格納するものであり、当該命令がプロセッサにより実行されることで、本実施形態に係る処理装置等の各部が実現されることになる。ここでのメモリは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリであってもよいし、レジスタやハードディスク等でもよい。また、ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサのハードウェア回路に対して操作を指示する命令であってもよい。
【０１７７】
以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また、処理装置、処理方法及びプログラムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１７８】
１００  処理装置、１１０  画像取得部、１３０  処理部、１５０  識別部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【国際調査報告】
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