【手続補正書】
【提出日】令和2年1月10日(2020.1.10)
【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】請求項３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３】
請求項１に記載の医用撮像装置であって、
前記断面抽出部は、前記撮像部が収集した画像データから複数の断面を選択する断面選出部と、前記断面選出部が選択した断面について前記学習モデルを適用する断面識別部と、前記断面識別部の結果を判定する識別結果判定部と、を備えることを特徴とする医用撮像装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
請求項３に記載の医用撮像装置であって、
前記断面抽出部は、前記識別結果判定部の判定結果に応じて、前記断面選出部及び前記断面識別部の処理を複数回繰り返し、前記断面選出部は、繰り返し毎に前記複数の断面を選択する前記画像データの領域を変更または縮小することを特徴とする医用撮像装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理方法であって、
前記目的断面を判定するステップは、前記撮像データの所定の領域から複数の断面を選出するステップと、当該選出された複数の断面について前記識別スコアの分布を得るステップと、を繰り返し、繰り返し毎に複数の断面を選出する領域を狭めることを特徴とする画像処理方法。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
一方、モデル導入部２５０は、予め設定された目的断面の種類に応じて記憶装置３５０から学習モデルを読出し、モデル保存部２５１に保存しておく。断面選出部２３１が選出した断面を断面識別部２３３に渡すと、モデル呼出部２５２はモデル保存部２５１から適用すべき学習モデルを呼び出す。断面識別部２３３は、この呼び出された学習モデルを用いて、選出された断面の特徴抽出と識別とを行い、識別結果であるスコアの分布を出力する（Ｓ３０２）。スコアの分布は、目的断面と処理対象である断面との類似度を示すスコアを、複数の断面の目的断面からの距離に対しプロットした分布であり、スコアが高いほど目的断面との空間的距離が近づく分布となる。スコアの分布は、目的断面と一致する断面のスコアを１とし、０〜１の間の数値を取る。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
こうして断面抽出部２３０によって目的断面が抽出されると、表示制御部２５０はこの断面を表示部３１０に表示させる（Ｓ３０４）。或いは演算部２１０が自動計測機能を備える場合には、この断面に存在する構造体の計測を行い、その結果を、表示制御部２５０を介して表示部３１０に表示させる（Ｓ３０５）。識別タスクが複数ある場合、或いはユーザ調整により再処理が必要な場合は、ステップＳ３０１に戻り（Ｓ３０６）、Ｓ３０１〜Ｓ３０４（Ｓ３０５）を繰り返す。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３７】
データ構成部４７１の機能は、従来の超音波撮像装置と同様であり、Ｂモード或いはＭモード等の超音波画像を生成する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
モデル導入部４７３及び断面抽出部４７４は、それぞれ、第一実施形態のモデル導入部２５０及び断面抽出部２３０に対応する機能を実現するものであり、図２に示した機能ブロック図と同様の構成を有する。即ち、モデル導入部４７３はモデル保存部とモデル呼出部を備え、断面抽出部４７４は、断面選出部（２３１）、断面識別部（２３３）、識別結果判定部（２３５）を備える。以下の説明において、適宜、図２を援用する。断面選出部２３１は、データメモリ４７２に格納されたデータのうち、１人の患者におけるボリュームデータまたは２Ｄ断面画像群を読み出す。また、データメモリから読み出すデータは、２次元断面を撮像した動画データ、または動的に更新された画像でも良い。断面識別部２３３は、モデル導入部４７３で導入した学習モデルを用いて断面選出部２３１により選出された対象断面画像群を識別する。識別結果判定部２３５は、断面識別部２３３の識別結果を分析し、識別を終了するか否かおよび次の断面選出範囲を決定する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
このように学習した学習済のモデル５１０と未学習のモデル５３０とを融合した上述の縮小化モデル５５０についても同様の学習を行う。ただし、この再学習時においては、識別層５３１を中心に学習を行うように、学習済モデル５１０と未学習モデル５３０の学習率を調整する。即ち、学習済モデル５１０から転移した特徴量抽出層５１５の重み係数を保持し、未学習モデル５３０から転移した識別層５３１の学習率を高くする。これにより高精度と高速処理を両立した縮小化モデル５５０を獲得することができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
上述した超音波撮像装置４０の構成を踏まえ、本実施形態の断面抽出部４７４の各部による、計測に最適な断面を抽出する流れを説明する。
ここでは一例として、胎児の頭部大横径（ＢＰＤ）、腹部周囲長（ＡＣ）及び大腿骨長さ（ＦＬ）を計測し体重推定を行う場合を例に説明する。胎児の体重推定においては、まず、図８に示すように、機械式メカプローブまた電子式２Ｄプローブ４１０を用いて、検査対象である胎児１０１に対し、ボリュームスキャンし、データメモリ４７２にボリュームデータを保存する。断面抽出部４７４は、データメモリ４７２から取得したボリュームデータ８００を呼び出し、決定された探索領域内の切断位置８０１から断面を切り出し、対象となる切断面群８０２を獲得する。切り出す断面は、ボリュームデータの軸（Ｚ軸）に対し垂直な面、Ｚ軸に平行な面、これらを偏角方向や仰角方向に回転させた面などを含む。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５４】
ステップＳ９０２は、断面を抽出する領域（探索領域）を広い領域から順次狭めていく「粗−密アプローチ」で行う。そのため、まず断面選出部（図２：２３１）は、初期の探索領域を決定し（ステップＳ９０２）、対象となる断面群を生成する（ステップ９０３）。「粗−密アプローチ」による探索領域の決定の一例を図１０に示す。図１０の（ａ）、（ｃ）は、扇面の回転体であるボリュームデータを、模式的に回転軸を中心とする平面図で示したものである。初期の探索領域１００１は（ａ）に示すように、このボリュームデータ全領域とし、偏角方向及び半径方向に比較的粗い間隔でサンプリング点（黒丸）１００２を設定し、サンプリング点１００２を通る回転体の接線方向の断面を抽出する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
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【手続補正１２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１２】
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