(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚画像を用いて皮膚の疾患を診断するための診断装置であって、
診断されるべき対象に係わる複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備え、
前記アンサンブル識別器が、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データに対して所定の第１の変換処理が施された第１の変換画像データ、及び、前記原画像データに対して前記第１の変換処理と異なる第２の変換処理が施された第２の変換画像データのうちの、少なくとも前記第２の変換画像データを含めた２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器と、
前記単位識別器によって各別に得られた識別値を統合し、最終判定値を得る判定手段と、を備え、
前記第２の変換処理は、前記原画像データの輝度成分及び色情報成分に基づいて、前記原画像データから血管に相当する部位を強調して抽出する処理であることを特徴とする診断装置。
【請求項２】
前記アンサンブル識別器が、前記原画像データ、前記第１の変換画像データ及び前記第２の変換画像データを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、３つの単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記アンサンブル識別器が、前記第２の変換画像データに加え、前記第１の変換画像データ、及び前記第１の変換画像データを回転及び／又は反転させた複数の回転反転画像のうち少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、複数の単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
【請求項４】
前記アンサンブル識別器が、前記第２の変換画像データに加え、前記第２の変換画像データを回転及び／又は反転させた複数の回転及び／又は反転画像のうち少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、複数の単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
【請求項５】
前記判定手段が、前記単位識別器によって各別に得られた前記識別値を平均して統合することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項６】
前記第１の変換画像データが前記原画像データに対し構造明瞭変換処理が施された画像データであり、前記構造明瞭変換処理が前記原画像データの輝度成分を強調する処理であって、
前記アンサンブル識別器が、前記第２の変換画像データに加え、前記第１の変換画像データを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、複数の識別器を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項７】
疾患の識別名称と既知の皮膚画像データを関連付けて記録している皮膚画像データベースと、前記複数の未知の皮膚画像データを取得可能な取得部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項８】
前記単位識別器が、疾患に係る複数の既知の皮膚画像データに基づいて学習する畳み込みニューラルネットワークを有し、
前記畳み込みニューラルネットワークが、
学習段階では前記複数の既知の皮膚画像データが、試験段階では前記複数の未知の皮膚画像データが入力される入力層と、
畳み込み層とプーリング層から構成されたセットを複数有し、前記複数の既知の皮膚画像データ又は前記複数の未知の皮膚画像データから特徴を抽出する中間層と、
抽出された前記特徴に基づき診断対象の分類ごとに識別値を出力する出力層と、を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項９】
診断されるべき対象に係る複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備えた診断装置における学習処理方法であって、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データに対して所定の第１の変換処理が施された第１の変換画像データ、及び、前記原画像データに対して前記第１の変換処理と異なる第２の変換処理が施された第２の変換画像データのうちの、少なくとも前記第２の変換画像データを含めた２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データを取得するステップと、
前記アンサンブル識別器を構成する少なくとも２つの単位識別器に、前記複数の未知の皮膚画像データのそれぞれを入力するステップと、
前記単位識別器によって各別に得られた複数の識別値を統合して最終判定値を得るステップと、を有し、
前記第２の変換処理は、前記原画像データの輝度成分及び色情報成分に基づいて、前記原画像データから血管に相当する部位を強調して抽出する処理であることを特徴とする診断装置における学習処理方法。
【請求項１０】
診断されるべき対象に係る複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備えた診断装置のプログラムであって、
前記診断装置に、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データに対して所定の第１の変換処理が施された第１の変換画像データ、及び、前記原画像データに対して前記第１の変換処理と異なる第２の変換処理が施された第２の変換画像データのうちの、少なくとも前記第２の変換画像データを含めた２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データを取得する手順と、
前記アンサンブル識別器を構成する少なくとも２つの単位識別器に、前記複数の未知の皮膚画像データのそれぞれを入力する手順と、
前記単位識別器によって各別に得られた複数の識別値を統合して最終判定値を得る手順と、を実行させ、
前記第２の変換処理は、前記原画像データの輝度成分及び色情報成分に基づいて、前記原画像データから血管に相当する部位を強調して抽出する処理であるプログラム。
【請求項１１】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記原画像データの前記輝度成分に相当する輝度画像に対して施される所定のモルフォロジー処理を含むことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項１２】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記色情報成分に基づいて前記血管らしさを示す尤度を求める処理を含むことを特徴とする請求項１から８及び１１のいずれか１項に記載の診断装置。
【請求項１３】
前記第２の変換処理は、前記モルフォロジー処理が施された前記輝度画像と、前記求められた前記血管らしさを示す前記尤度とに基づいて、前記第２の変換画像データを生成することを特徴とする請求項１１に従属する請求項１２に記載の診断装置。
【請求項１４】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記原画像データの前記輝度成分に相当する輝度画像に対して施される所定のモルフォロジー処理を含むことを特徴とする請求項９に記載の診断装置における学習処理方法。
【請求項１５】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記色情報成分に基づいて前記血管らしさを示す尤度を求める処理を含むことを特徴とする請求項９又は１４に記載の診断装置における学習処理方法。
【請求項１６】
前記第２の変換処理は、前記モルフォロジー処理が施された前記輝度画像と、前記求められた前記血管らしさを示す前記尤度とに基づいて、前記第２の変換画像データを生成することを特徴とする請求項１４に従属する請求項１５に記載の診断装置における学習処理方法。
【請求項１７】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記原画像データの前記輝度成分に相当する輝度画像に対して施される所定のモルフォロジー処理を含むことを特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記第２の変換処理は、前記第２の変換画像データを得るために、前記色情報成分に基づいて前記血管らしさを示す尤度を求める処理を含むことを特徴とする請求項１０又は１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記第２の変換処理は、前記モルフォロジー処理が施された前記輝度画像と、前記求められた前記血管らしさを示す前記尤度とに基づいて、前記第２の変換画像データを生成することを特徴とする請求項１７に従属する請求項１８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚病変の診断として視診は必ず行われ、多くの情報を得ることが出来る。しかしながら、肉眼やルーペだけでは、ホクロとしみの判別さえ難しく、良性腫瘍と悪性腫瘍の鑑別も難しい。そこで、ダーモスコープ付きカメラを用いて病変を撮影するダーモスコピー診断が行われているが、画像の観察による症例の識別は医師のスキルに依存しているのが現状である。
【０００３】
従来のダーモスコピー画像による画像の識別は原画像に基づき処理されており、このため、医師が症例を識別する手がかりである患部の血管構造に着目して重点処理することができず、したがって症例のパターン識別の精度に問題があった。
【０００４】
ところで、一般的なパターン識別のための機械学習手法に、複数の識別器で識別を行い、その識別結果を統合することにより精度の高い識別を行うアンサンブル学習法が知られている。アンサンブル学習法は、推定の分散値が大きい識別器でも複数の識別器を集めて多数決による識別を行うと推定値の分散が小さくなることを識別の原理としている。
【０００５】
例えば、特許文献１に、特徴量空間の無数の基底関数の選択肢の中からパターン識別に有効な基底関数を優先的に選択してアンサンブル学習を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−４３１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記した特許文献１に開示された技術によれば、従来のアンサンブル手法に比べて学習時の計算量とデータ量は抑制できるが、依然として識別の精度に問題が残る。
【０００８】
本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、アンサンブル識別器による識別の精度向上をはかってより精度の高い診断支援が可能な、診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した課題を解決するために本発明の一態様は、皮膚画像を用いて皮膚の疾患を診断するための診断装置であって、診断されるべき対象に係わる複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備え、前記アンサンブル識別器が、前記対象に係る原画像データ、前記原画像データに対して所定の第１の変換処理が施された第１の変換画像データ、及び、前記原画像データに対して前記第１の変換処理と異なる第２の変換処理が施された第２の変換画像データのうちの、少なくとも前記第２の変換画像データを含めた２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器と、前記単位識別器によって各別に得られた複数の識別値を統合し最終判定値を得る判定手段と、を備え、前記第２の変換処理は、前記原画像データの輝度成分及び色情報成分に基づいて、前記原画像データから血管に相当する部位を強調して抽出する処理であることを特徴とする。
本発明の他の特徴は、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、アンサンブル識別器による識別の精度向上をはかり、より精度の高い診断支援が可能な、診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の処理部の動作概念図である。
【図３】図１の診断装置の基本動作を示すフローチャートである。
【図４】図３の機械学習識別器生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図４の学習用皮膚画像に画像の変換を行う処理の一例（画像変換処理Ａ）を示すフローチャートである。
【図６】図５の輝度画像から血管候補画像を得る処理の一例を示す図である。
【図７】図６の血管らしさを尤度Ａとして抽出する処理の一例を示す図である。
【図８】図６の血管らしさを尤度Ａとして抽出する処理の他の例を示す図である。
【図９】図４の学習用皮膚画像に画像の変換を行う処理の他の例（画像変換処理Ｂ）を示すフローチャートである。
【図１０】図９の血管らしさを示す尤度Ａから血管抽出を行う処理の一例を示す図である。
【図１１】図３の試験画像（未知の画像識別）識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２実施形態に係る診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】識別評価結果を表形式で示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。
【００１３】
（第１実施形態の構成）
図１は、本発明の第１実施形態に係る診断装置１００Ａの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の第１実施態に係る診断装置１００Ａには、ダーモスコープ付き撮影装置１１０が接続されている。
【００１４】
ダーモスコープ付き撮影装置１１０は、診断装置１００Ａからの指示により撮影を行ない、撮影画像（ダーモスコピー画像）を画像記憶部１０４に格納すると共に、表示装置１２０上に表示する。また、撮影画像は、診断装置本体１０（前処理部１０ａ，処理部１１ａ）により画像処理が施されて画像記憶部１０４に保存されると共に表示装置１２０上に表示される。
【００１５】
入力装置１３０は、ダーモスコープ画像の撮影開始指示や、後述するダーモスコピー画像中の部位選択操作等を行う。なお、表示装置１２０、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）モニタ等により構成され、入力装置１３０は、マウス等により構成されている。
【００１６】
学習用皮膚画像記憶部１０３は、学習用に付された疾患の識別名称と既知の皮膚画像データを関連付けて記録される皮膚画像データベースである。
【００１７】
診断装置本体１０は、前処理部１０ａと、処理部１１ａ（アンサンブル識別器）と、取得部１２ａとを含む。
【００１８】
前処理部１０ａは、画像記憶部１０４に記憶された撮影画像（原画像データ）に構造明瞭変換処理を施した変換画像データ、あるいは、原画像データに対し部位強調処理が施された変換画像データを生成して処理部１１ａに出力する。ここで、構造明瞭変換処理とは、原画像データの輝度成分を強調する処理であり、部位強調処理とは、原画像データの輝度成分又は輝度成分及び色情報成分から該当する部位を抽出する処理である。なお、これら変換画像データを回転し、あるいは反転させた回転反転画像を含んでもよい。
【００１９】
このため、前処理部１０ａは、分離手段１０１と、抽出手段１０２と、を含む。
【００２０】
分離手段１０１は、撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する手段として機能する。
【００２１】
抽出手段１０２は、診断の対象の部位を抽出する手段として機能し、部位候補を輝度成分により抽出する第１の抽出手段１０２ａと、部位らしさを輝度成分と色情報成分とから構成される色空間により抽出する第２の抽出手段１０２ｂの少なくとも１つを含み、抽出された部位候補又は部位らしさに平滑フィルタ処理を含むモルフォロジー処理を施す。
【００２２】
抽出手段１０２は、撮影画像における構造化要素中の部位候補又は部位らしさを示す形状を抽出する場合、第１の抽出手段１０２ａが輝度成分を用いて第１のモルフォロジー処理により部位候補を抽出するとともに、第２の抽出手段１０２ｂが色空間を用いて部位らしさを抽出し、抽出手段１０２が抽出された部位候補と部位らしさを統合して抽出画像を生成してもよい。
【００２３】
抽出手段１０２は、撮影画像における構造化要素中の部位候補又は部位らしさを示す形状を抽出する場合、第２の抽出手段１０２ｂが色空間を用いて部位らしさを抽出し、抽出手段１０２が抽出された部位らしさを用いて第２のモルフォロジー処理により部位抽出画像を生成してもよい。
【００２４】
ここで、第１のモルフォロジー処理とは、抽出された輝度成分に対し膨張処理と収縮処理をこの順に繰り返すクロージング処理、クロージング処理が施された輝度成分に対する平滑フィルタ処理、及び平滑フィルタ処理が施された輝度成分から撮影画像の輝度成分を減算する減算処理を含む。また、第２のモルフォロジー処理とは、抽出された部位らしさに対し収縮処理と膨張処理をこの順に繰り返すオープニング処理、オープニング処理が施された部位らしさに対する平滑フィルタ処理、及び平滑フィルタ処理が施された部位らしさを抽出された部位らしさから減算する処理を含む。
【００２５】
処理部１１ａは、前処理部１０ａによって前処理された診断されるべき対象に係わる複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備え、このアンサンブル識別器は、対象に係る原画像データ、原画像データから変換された（第１の変換画像データ）及び同じく（第２の変換画像データ）のうち少なくとも２つを含む複数の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器１１１（ＣＮＮ１），１１２（ＣＮＮ２）・・と、単位識別器１１１，１１２によって各別に得られた識別値を統合し、最終判定値を得る判定手段１１３と、を含む。
【００２６】
なお、単位識別器１１１，１１２・・は、疾患に係る複数の既知の皮膚画像データに基づいて学習する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を有し、前処理部１０ａによって生成される変換画像データを、この畳み込みニューラルネットワークに入力することにより予め学習に付され、診断されるべき疾患の識別が可能なように分類情報を生成する識別器として機能する。
【００２７】
なお、単位識別器１１１，１１２・・・は、例えば、診断装置１００Ａが製造工場から出荷される前に製造段階で予め学習に付されていてもよいし、出荷された後に病院側などで予め学習に付されることとしてもよい。ここで、「予め」とは、診断されるべき疾患を識別するよりも前にという意味である。
【００２８】
図２に、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の代表的構成を示す。図２によれば、畳み込みニューラルネットワークは、学習段階では複数の既知の皮膚画像データ（変換画像データ）が、試験段階では複数の未知の皮膚画像データ（変換画像データ）が入力される入力層１１１ａと、畳み込み層とプーリング層から構成されたセットを複数有し、複数の既知の皮膚画像データ又は複数の未知の皮膚画像データから特徴を抽出する中間層１１１ｂと、抽出された特徴に基づき診断対象の分類ごとに識別値を出力する出力層１１１ｃと、を備える。
【００２９】
上記した畳み込みニューラルネットワークの処理は、多段接続された複数の処理ユニットａを介して行われる。各処理ユニットａの入出力は、入力画像から抽出される複数の特徴である特徴マップｂで示される複数の二次元画像である。この場合、入力画像も１枚の特徴量マップとみなされる。ここでは、畳み込み演算とプーリングのユニットのペアが処理ユニットａとして多段接続され、特徴量ベクトルを算出する。この特徴量ベクトルに対し、後述する判定手段１１３で識別処理が行われ、出力クラスを得る構成になっている。
【００３０】
判定手段１１３は、抽出された特徴を入力して識別を行う。畳み込みニューラルネットワークの学習は、誤差逆転伝搬法による学習により各層の重みを更新する。識別処理として多層パーセプトロンが用いられる。多層パーセプトロンは、入力層１１１ａ、中間層１１１ｂ、出力層１１１ｃで構成される非線形のクラス識別器である。各階層間の重みは、誤差伝搬法による確率的勾配降下法で求める。識別時は、特徴量を順次伝搬し、出力層の各ユニットの出力を各クラスの事後確率として画像を分類する。ここでは、各単位識別器に１１１，１１２よって各別に得られた識別値を、例えば、平均することにより統合し、最終判定値を得る。
【００３１】
畳み込みニューラルネットワークは、高い精度で画像を分類するのに一般的な手法であり、例えば、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等に詳細に記載されている。畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、脳の神経回路網を模したニューラルネットワークを多層にして学習するディープラーニング（ディープニューラルネットワーク；Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の一種であり、画像解析に好適に用いることができる。なお、ディープラーニングの他の手法を採用したり、他の手法と組み合わせたりすることも可能である。
【００３２】
なお、取得部１２ａは、複数の未知の皮膚画像データを取得可能であって、構造明瞭、部位強調等の画像変換のために前処理部１０ａへ出力する。
【００３３】
（第１実施形態の動作）
以下、図３以降のフローチャートを参照しながら、図１，図２に示す本発明の第１実施形態に係る診断装置１００Ａの動作について詳細に説明する。なお、以下の動作は、コンピュータに実行させる学習処理プログラムとして構成することができる。
【００３４】
図３において、診断装置本体１０の取得部１２ａは、まず、診断対象に係わる複数の未知の皮膚画像データを学習用皮膚画像として取得する（ステップＳ１０：学習画像収集）。具体的に、未知の皮膚画像データの収集にあたり、医師が患者の疾患部分のダーモスコピー撮影を行なうことにより、取得部１２ａが、その撮影操作により複数の未知の皮膚画像データを取り込み、前処理部１０ａへ出力する。
【００３５】
このとき、前処理部１０ａは、症例の疾患名を、収集した学習用皮膚画像データに関連付けて学習用皮膚画像記憶部１０３に登録する。そして、前処理部１０ａは、学習用皮膚画像を必要数収集したか否かを判定し、必要枚数収集するまで上記の手順を繰り返し実行し、学習用皮膚画像記憶部１０３上に皮膚画像データベースを構築する。
【００３６】
取得部１２ａがステップＳ１０で未知の皮膚画像データ収集処理を実行後、前処理部１０ａは、未知の皮膚画像データに対して構造明瞭、部位強調等の画像変換処理を実行し、更に、９０度回転等のデータ増量処理を施して処理部１１ａへ出力する。処理部１１ａは、単位識別器１１１，１１２・・・が、重みフィルタによる畳み込み演算とプーリングとを繰り返すことにより、入力画像である学習用皮膚画像の特徴を抽出する（ステップＳ２０：機械学習器生成処理）。
【００３７】
具体的に、単位識別器１１１，１１２・・・は、入力画像に対して重みフィルタをラスタスキャンさせて繰り返し畳み込み演算を行うことで特徴マップｂ（図２）を得、その後、特徴マップｂに対してプーリングを行ない、ｍ−１の特徴マップｂの小領域から値を出力してｍの特徴マップに変換する識別器生成処理を実行する。
【００３８】
次に、判定手段１１３は、単位識別器１１１，１１２・・・で抽出した特徴を入力して識別を行う。識別処理として多層パーセプトロンが用いられ、識別時は、特徴量を順次伝搬し、出力層１１１ｃの各ユニットの出力を各クラスの事後確率として入力画像を分類する未知の画像について識別処理を実行する（ステップＳ３０：試験画像識別）。
【００３９】
図４は、本発明の第１実施形態に係る診断装置１００Ａの機械学習識別器生成処理の手順（図３のステップＳ２０）を示すフローチャートである。図４によれば、まず、前処理部１０ａが、学習用皮膚画像に対して、部位強調、構造明瞭のための画像変換処理を実行する（ステップＳ２０１）。ここで、部位強調とは、原画像データに対し血管等の部位強調処理が施された画像データである。部位強調変換処理は、原画像データの輝度成分又は輝度成分及び色情報成分から該当する部位を抽出する処理、構造明瞭は、画像データの輝度成分を強調する処理である。
【００４０】
以下、図５〜図１０を参照して、図４のステップＳ２０１の「学習用皮膚画像に画像の変換」の詳細な処理手順について説明する。
【００４１】
この画像変換にあたり、前処理部１０ａは、まず、ダーモスコープ付き撮影装置１１０で撮影された、例えば、皮膚の病変部位等、患部の撮影画像を取得する。そして、取得した撮影画像を画像記憶部１０４の所定の領域に格納し、続いて、前処理部１０ａは、撮影画像から血管抽出処理を行い、抽出された血管を強調する処理を実行する。
【００４２】
図５に、画像変換（画像変換処理Ａ）のための詳細な処理手順が示されている。図５によれば、前処理部１０ａは、まず、分離手段１０１が、ＲＧＢ色空間の撮影画像を、Ｌａｂ色空間（正確には、ＣＩＥ  １９７６  Ｌ＊ａ＊ｂ色空間）に変換する（ステップＳ２０１ａ）。Ｌａｂ色空間の詳細は、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｊａ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｌａｂ％Ｅ８％８９％Ｂ２％Ｅ７％Ａ９％ＢＡ％Ｅ９％９６％９３）＜平成２６年９月１日＞に記載されている。
【００４３】
次に、前処理部１０ａは、抽出手段１０２が、診断の対象として選択された部位を抽出する。具体的に、第１の抽出手段１０２ａが、選択された部位の候補（血管候補）をＬａｂ色空間において分離された輝度成分から抽出する。このため、第１の抽出手段１０２ａは、分離手段１０１によって色空間変換されたＬａｂ色空間で輝度に相当するＬ画像を用い、モルフォロジー処理Ａ（第１のモルフォロジー処理）により血管候補画像ＢＨを得る（ステップＳ２０２ａ）。ここで、モルフオロジー処理とは、構造化要素を入力画像に適用し、同じサイズの出力画像としての血管候補画像ＢＨを生成するもので、出力画像の各値は、入力画像内の対応する画素と近傍画素との比較に基づいている。
【００４４】
最も基本的なモルフォロジー処理は、膨張と収縮である。膨張は入力画像内のオブジェクトの境界に画素を付加し、収縮は、境界の画素を除去する。オブジェクトに付加し、あるいは削除する画素の数は、画像処理に使用される構造化要素のサイズと形状によって異なる。
【００４５】
ここでは、モルフォロジー処理Ａを実行し、診断の対象として選択された部位（血管候補）を輝度成分から抽出する方法について説明する。ボトムハット処理については、図６にその詳細手順が示されている。
【００４６】
図６によれば、第１の抽出手段１０２ａは、Ｌ画像に膨張処理を行い、処理後の輝度画像Ｌ１を得る（ステップＳ２０２ａ−１）。膨張処理の詳細は、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｏ．ｊｐ／ｊｐ／ｈｅｌｐ／ｉｍａｇｅｓ／ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ−ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ−ｄｉｌａｔｉｏｎ−ａｎｄ−ｅｒｏｓｉｏｎ．ｈｔｍｌ）＜平成２６年９月１日閲覧＞に記載されている。
【００４７】
次に、第１の抽出手段１０２ａは、膨張処理後の輝度画像Ｌ１に対して収縮処理を行い、収縮処理後の輝度画像Ｌ２を得る（ステップＳ２０２ａ−２）。続いて、第１の抽出手段１０２ａは、収縮処理後の輝度画像Ｌ２に対して輝度を滑らかにする平滑フィルタ処理を施し、平滑化された輝度画像Ｌ３を得る（ステップＳ２０２ａ−３）。ここでは、ガウシアンフィルタにより平滑化が施される。
【００４８】
ガウシアンフィルタによる平滑化は以下の演算式で表現される。
ｆ（ｘ，ｙ）＝（１／√（２πσ＾２））ｅｘｐ（−（ｘ＾２＋ｙ＾２）／（２σ＾２））
【００４９】
ガウシアンフィルタでは、ガウス分布による重み付けが上記所定レートとして利用される。上記した演算式中のσの大きさにより平滑度を制御でき、所定の値を設定することにより実現される。なお、平滑フィルタは、ガウシアンフィルタに限定されず、メディアンフィルタ、平均フィルタ等を用いてもよい。平滑処理後の輝度画像Ｌ３からＬ画像を減算して（ＢＨ＝Ｌ３−Ｌ）ボトムハット処理後の画像ＢＨを得る（ステッフＳ２０２ａ−４）。
【００５０】
以上の処理を規定回数について繰り返し、規定回数が終了したときは、画像ＢＨを血管抽出画像Ｅとする。規定回数内のときは、画像ＢＨを画像Ｌとして膨張処理（ステップＳ２０２ａ−１）、収縮処理（ステップＳ２０２ａ−２）等を繰り返す。
【００５１】
ここで、膨張処理について補足する。例えば、半径５ドットの構造化要素を考える。膨張処理とは、注目画素の構造化要素の範囲内での最大値をその注目画像の値とする処理を全画素について行うことをいう。すなわち、出力される注目画素値は、入力画素近傍の中で全ての画素の最大値である。一方、縮小処理は、注目画素の構造化要素の範囲内での最小値をその注目画素の値とする。すなわち、注目画素値は、入力画素近傍の中で全ての画素の最小値である。なお、構造化要素は円としたが、例えば、矩形でもよい。但し、円にしたほうが平滑フィルタの平滑度を小さくできる。
【００５２】
説明を図５のフローチャートに戻す。次に、処理部１１ａは、第２の抽出手段１０２ｂが、選択された部位のそれらしさ（血管らしさ）を輝度成分と色情報成分とから構成される色空間により抽出する。このため、第２の抽出手段１０２ｂは、血管らしさを尤度Ａとして計算する（ステップＳ２０３ａ）。尤度Ａの求め方は図７にその一例が示されている。
【００５３】
図７のフローチャートによれば、前処理部１０ａは、第２の抽出手段１０２ｂが、Ｌａｂ色空間の赤系の色相方向に応じた色情報成分であるａ軸の値、及び青系の色相方向に応じた色情報成分であるｂ軸の値を用いて抽出する（ステップＳ２０３ａ−１）。すなわち、第２の抽出手段１０２ｂは、Ｌａｂ色空間のａ軸，ｂ軸の値から以下の計算を行うことによってＬＨ１を生成する（ステップＳ２０３ａ−２）。
【００５４】
ａｄ＝（ａ−ｃａ）＊ｃｏｓ（ｒ）＋ｂ＊ｓｉｎ（ｒ）＋ｃａ
ｂｄ＝−（ａ−ｃａ）＊ｓｉｎ（ｒ）＋ｂ＊ｃｏｓ（ｒ）
ＬＨ１＝ｅｘｐ（−（（ａｄ＊ａｄ）／ｓａ／ｓａ＋（ｂｄ＊ｂｄ）
／ｓｂ／ｓｂ））
【００５５】
ここで、ａｄ，ｂｄは、（ｃａ，０）を中心に、反時計回りにａｂ平面をｒラジアンだけ回転させたものとなる。また、ｒの値として、０．３〜０．８ラジアン程度を設定する。ｃａは、０〜５０の間で設定する。ｓａ，ｓｂは、それぞれａ軸方向の感度の逆数、ｂ軸方向の感度の逆数となる。ここでは、ｓａ＞ｓｂとして設定する。
【００５６】
次に、第２の抽出手段１０２ｂは、得られたＬＨ１に輝度Ｌで制限をかける。輝度Ｌが閾値ＴＨ１以上であれば０にしたものをＬＨ３とし（ステップＳ２０３ａ−３）、輝度Ｌが閾値ＴＨ２以下のものをＬＨ３とする（ステップＳ２０３ａ−４）。ここでは、閾値ＴＨ１は６０から１００の間で、閾値ＴＨ２は０から４０の間で設定するものとする。ここで求めたＬＨ３を、血管らしさを示す尤度Ａとする（ステップＳ２０３ａ−５）。
【００５７】
説明を図５に戻す。第２の抽出手段１０２ｂは、上記した手順にしたがい血管らしさを尤度Ａとして抽出した後（ステップＳ２０３ａ）、ボトムハット処理後の画像ＢＨと、血管らしさを示す尤度Ａの各要素を乗算し、係数Ｎで除算する（ステップＳ２０４ａ）。さらに、１でクリッピング処理を行なうことで強調された血管抽出画像Ｅを生成する（ステップＳ２０５ａ）。
【００５８】
上記した例によれば、血管抽出画像Ｅは、０〜１までの値を持つ多値画像であるものの、ボトムハット処理を経ているため、抽出された血管の境界は急峻になっている。さらに急峻な境界を得たい場合は、所望の閾値で２値化をしてもよい。
【００５９】
上述したように、第２の抽出手段１０２ｂは、色空間の赤系の色相方向と、青系の色相方向で構成される平面座標を、赤系の色相方向軸の特定の点を中心に反時計まわりに所定角回転させ、特定の値域で輝度成分に制限をかけることにより、選択された部位の血管らしさを示す尤度Ａを算出する。そして、算出された尤度Ａを、輝度成分の画像にボトムハット処理を施して得られる輝度画像に乗算して選択された部位を強調する。
【００６０】
血管らしさを尤度Ａとして抽出する変形例について、図８のフローチャートを参照して説明する。抽出手段１０２は、Ｌａｂ色空間の赤系の色相方向であるａ軸の値を取得し（ステップＳ２０３ａ−７）、Ｓを例えば８０とし（ステップＳ２０３ａ−８）、血管らしさＡの値を、０〜８０の範囲で制限を与えて正規化（Ａ←ｍａｘ（ｍｉｎ（ａ，Ｓ），０）／Ｓ）を行い、０から１の値範囲に設定している（ステップＳ２０３ａ−９）。ここでは、０から８０の値で制限を与えたが、この値は一例であり、この値に制限されない。
【００６１】
次に、学習画像の画像変換処理の他の例として、色情報から直接血管を抽出する方法について図９，図１０のフローチャートを参照しながら説明する。以降の説明では、色情報から血管尤度画像を生成し、改良されたトップハット処理（以下、モルフォロジー処理Ｂという）によって血管を抽出するものである。なお、血管尤度画像は、尤度の高い方が画像の値が大きい。
【００６２】
図６に示したモルフォロジー処理Ａは、ソース画像に対して膨張処理を施した後に縮小処理を行なっている。膨張、収縮を同じ回数分繰り返して行う処理はクロージング処理と呼ばれている。つまり、クロージング処理した画像に平滑フィルタ処理を施し、ソース画像から減算（ブラックハット処理）している。ここで、ソース画像は輝度画像Ｌであり、血管での画像の値は比較的小さくなっている。このように、画像中の値が小さい形状を抽出する場合に図６に示すモルフォロジー処理Ａが用いられる。
【００６３】
以下に、モルフォロジー処理Ｂによる血管抽出処理について説明する。図９に、画像変換Ｂの処理手順を示すように、前処理部１０ａは、まず、分離手段１０１が、ＲＧＢ色空間の撮影画像を、Ｌａｂ色空間変換する（ステップＳ２０１ｂ）。次に、前処理部１０ａは、第２の抽出手段１０２ｂが、選択された部位のそれらしさ（血管らしさ）をＬａｂ色空間において分離された色情報成分により抽出する。このため、第２の抽出手段１０２ｂは、血管らしさを尤度Ａとして計算する（ステップＳ２０２ｂ）。尤度Ａの求め方は、先に図７、図８を使用して説明した通りである。
【００６４】
続いて、第２の抽出手段１０２ｂは、血管らしさを示す血管尤度画像Ａから血管抽出Ｅ画像を取得する（ステップＳ２０３ｂ）。血管尤度画像Ａから血管抽出画像を取得する処理手順は図１０に示されている。
【００６５】
図１０のフローチャートによれば、第２の抽出手段１０２ｂは、まず、血管尤度画像Ａを適切な構造化要素により収縮処理を行なって収縮処理後の血管尤度画像Ａ１を取得する（ステップＳ２０３ｂ−１）。次に、収縮処理後の血管尤度画像Ａ１を膨張処理して膨張処理後の血管尤度画像Ａ２を得る（ステップＳ２０３ｂ−２）。第２の抽出手段１０２ｂは、更にこの膨張処理後の血管尤度画像Ａ２に平滑フィルタ処理（ガウシアンフィルタ）を施し、平滑処理後の血管尤度画像Ａ３を得る（ステップＳ２０３ｂ−３）。最後に、血管尤度画像Ａから平滑処理後の血管尤度画像Ａ３を差し引いて血管抽出画像Ｅを得る（ステップＳ２０３ｂ−４）。
【００６６】
上記したように、ソース画像（血管尤度画像Ａ）に対して収縮処理を行ない、続いて膨張処理を行なったものを、オープニング処理という。第２の抽出手段１０２ｂは、オープニング処理した画像に対して平滑フィルタ処理を施し、ソース画像からオープニングした画像を差し引いて（トップハット処理）、ソース画像中の血管形状を抽出している。ここで、ソース画像は血管尤度画像になっているため、血管らしいところでは画像の値が大きくなっている。
【００６７】
説明を図９のフローチャートに戻す。第２の抽出手段１０２ｂは、血管尤度画像Ａから血管抽出Ｅ画像を取得した後、血管抽出Ｅ画像に適切な係数Ｎを乗算し（ステップＳ２０４ｂ）、１でクリッピング処理を行なうことで強調された血管抽出画像を生成する（ステップＳ２０５ｂ）。
【００６８】
上記したように、多値画像から形状を取得するために、画像中の値が大きい形状を取得する場合には、クロージング処理を行った画像に対して平滑フィルタ処理を施し、ソース画像を差し引くことにより血管抽出画像を得、一方、画像中の値が小さい形状を取得する場合には、オープニング処理を行ったものに対して平滑フィルタ処理を施してソース画像から減算することにより血管抽出画像を得る。
【００６９】
ここで、オープニング処理とは、収縮処理と膨張処理をその順で一回あるいは複数回繰り返したものをいい、クロージング処理とは、膨張処理と収縮処理をその順で一回あるいは複数回繰り返したものをいう。オープニング処理、クロージング処理ともに、使用する構造化要素の形状は円が好ましい。また、平滑フィルタとし、例えば、ガウシアンフィルタ、平均フィルタ、メディアンフィルタ等が使用される。
【００７０】
以上が学習画像の画像変換処理（血管強調、構造明瞭）であり、輝度画像からの血管形状抽出、血管尤度画像からの血管形状抽出を行い、その結果、不規則な形状、値変動が大きな形状に対してもモアレ等の疑似模様を発生させることなく形状取得が可能になる。
【００７１】
説明を図４の機械学習識別器生成処理のフローチャートに戻す。図４において、前処理部１０ａは、上記した、血管強調、構造明瞭のための画像変換処理を実行後（ステップＳ２０１）、各変換画像を９０ｘＮ回転と反転の組み合わせで８倍に増量処理を実行し、結果を処理部１１ａに引き渡す（ステップＳ２０２）。
【００７２】
これを受けて処理部１１ａは、増量された各画像の学習済みＣＮＮ値を変換画像毎に平均して４０９６次元の特徴ベクトルを得る（ステップＳ２０３）。処理部１１ａは、更に、変換画像毎に出力された特徴ベクトル平均を連結して最終的なベクトル表現とする（ステップＳ２０４）。そして、ステップＳ２１０からＳ２０４の処理を繰り返し実行して必要種類の識別器生成後（ステップＳ２０５“ＹＥＳ”）、連結された特徴ベクトルを用い、そのベクトルを入力とする線形ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）学習を行ない、機械学習識別器生成処理を終了する（ステップＳ２０６）。
【００７３】
図１１は、本発明の第１実施形態に係る診断装置１００Ａの試験画像の識別処理の手順（図３のステップＳ３０）を示すフローチャートである。
【００７４】
図１１によれば、まず、前処理部１０ａは、取得部１２ａが取得した未知の皮膚画像データに対して、部位強調、構造明瞭のための画像変換を実行する（ステップＳ３０１）。ここで行われる画像変換は、学習用皮膚画像の画像変換と同様、図５〜図１０のフローチャートにしたがう。前処理部１０ａは、更に、各変換画像を９０ｘＮ回転と反転の組み合わせで８倍に増量処理を実行し、結果を処理部１１ａに引き渡す。
【００７５】
処理部１１ａは、増量された各画像の学習済みＣＮＮ値を変換画像毎に平均して４０９６次元の特徴ベクトルを得、更に、変換画像毎に出力された特徴ベクトル平均を連結して最終的なベクトル表現とする（ステップＳ３０２）。そして、処理部１１ａは、ステッップＳ３０１とＳ３０２の処理を繰り返し実行して必要種類の識別器生成後（ステップＳ３０３“ＹＥＳ”）、判定手段１１３が、全ての識別値を平均貸して最終判定値を得、例えば、表示装置１２０に表示する（ステップＳ３０４）。
【００７６】
すなわち、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３までの処理は、画像変換の対象となる入力画像が学習用皮膚画像から試験画像（未知の画像）に変更されただけであり、必要種類の識別器生成後、学習済みの線形ＳＶＭ識別器の出力値により識別結果を得る。
【００７７】
（第２実施形態）
図１２に、本発明の第２実施形態に係る診断装置１００Ｂの構成が示されている。図１に示す第１実施形態に係る診断装置１００Ａとの構成上の差異は、診断装置本体１０の処理部１１ｂの構成にのみある。第２実施形態に係る診断装置１００Ｂにおいて、処理部１１ｂは、原画像を含む変換画像毎に複数の識別器を生成する構成になっている。周辺装置であるダーモスコープ付撮影装置１１０、表示装置１２０、入力装置１３０も含め他の構成は図１に示した第１実施形態に係る診断装置１００Ａと同様である。
【００７８】
上記構成において、処理部１１ｂは、原画像に対して単位識別器ＣＮＮ１〜ＣＮＮ３（２１１〜２１３）、部位強調画像に対して識別器ＣＮＮ４〜ＣＮＮ６（２１４〜２１６）、構造明瞭画像に対して識別器ＣＮＮ７〜ＣＮＮ９（２１７〜２１９）がそれぞれ特徴ベクトルを生成する。この場合、識別器生成の際の学習時の初期値は、都度、乱数で決定し、同じ変換画像群に対しても、異なる識別器となるようにする。
【００７９】
すなわち、第２実施形態に係る診断装置１００Ｂでは、各単位識別器２１１〜２１９は、初期値がその都度乱数によって決定されることにより、決定された初期値ごとに単位識別器の群として多段的に機能することができる。
【００８０】
（実施形態の効果）
以上説明のように本実施形態に係る診断装置１００Ａ（１００Ｂ）によれば、構造明瞭や部位強調などの画像変換を行った後、変換アリゴリズム毎に、個別で画像識別を行い、それぞれの識別スコアを総合的に判定することにより疾患の識別率を向上させることができる。
【００８１】
具体的に、イボとホクロ識別試験による識別率を評価結果として図１３に表形式で示した。識別対象は、イボとホクロの２クラス分類とした。イボはウイルス感染や皮脂腺の多い部位の皮膚表面が変化してできるもの、ホンロは色素細胞（メラノサイト）というメラニン色素を作る細胞が変化した母斑細胞と呼ばれる細胞のかたまりで発生箇所が異なるもので、色、形状が似通っていて素人には判別が困難なケースが一定数存在する。イボかホクロかの識別には直接的な需要がある点と、症例が多くデータの入手が比較的よういである点を考慮してこのような問題設定を選択した。
【００８２】
評価用データは、イボ画像２６１枚、ホクロ画像７０４枚を用い、イボ画像、ホクロ画像をそれぞれ４分割して評価を行った。更に、この評価用データセットを用い、イボ、ホクロの識別学習器を用いて評価した。このイボ、ホクロの識別成功率が図１３に示されている。表には、学習済みＣＮＮを利用した個別識別（但し、前処理無し）、５種画像アンサンブル（５種類の変換画像による特徴ベクトルの連結）、７種変換画像による識別成功率がそれぞれ示されている。
【００８３】
図１３に示すように、個別の変換画像のみによる識別器においては、従来のＢｏＦ（Ｂａｇ−ｏｆ−Ｆｅａｔｕｒｅｓ）方式で前処理無しのグレー画像で８９．８％、ＨＤＲＣ（Ｈｉｇｈ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）グレー画像で８９．８％よりも約１〜２％ほど上回っており、本実施形態に係る診断装置１００Ａ（１００Ｂ）により優位性を確認することができた。また、５種アンサンブル方式に対して構造明瞭画像、血管等部位強調画像を加えた７種アンサンブル方式にすることにより、９３．９％から９４．７％へ識別成功率の向上を確認することができた。
【００８４】
最後に、以上では、本実施形態として、診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラムを説明したが、各要素をそれぞれの手段とする診断システムとして構築してもよい、例えば、個々の手段をネットワークで接続し、医療現場には患者の疾患に係る未知の皮膚画像データを取得する手段を端末として配置し、その皮膚画像データをもとに診断されるべき疾患を識別する手段を専門機関が有するサーバに配置するようにしてもよい。
【００８５】
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００８６】
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
［請求項１］
皮膚画像を用いて皮膚の疾患を診断するための診断装置であって、
診断されるべき対象に係わる複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備え、
前記アンサンブル識別器が、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データから変換された第１の変換画像データ及び同じく第２の変換画像データのうち少なくとも２つを含む前記複数の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器と、
前記単位識別器によって各別に得られた識別値を統合し、最終判定値を得る判定手段と、を備えることを特徴とする診断装置。
［請求項２］
前記アンサンブル識別器が、前記対象に係る原画像データ、前記原画像データから変換された第１の変換画像データ及び同じく第２の変換画像データを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、３つの単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項３］
前記アンサンブル識別器が、前記対象に係る原画像に係る原画像データから変換された第１の変換画像データ、及び前記第１の変換画像データを回転及び／又は反転させた複数の回転反転画像のうち少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項４］
前記アンサンブル識別器が、前記対象に係る原画像データから変換された第２の変換画像データ、及び前記第２の変換画像データを回転及び／又は反転させた複数の回転及び／又は反転画像のうち少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データに対応するように、少なくとも２つの単位識別器を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項５］
各単位識別器が、初期値がその都度乱数によって決定されることにより、決定された初期値ごとに単位識別器の群として多段的に機能することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項６］
前記判定手段が、前記複数の識別値を平均して統合することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項７］
前記第１の変換画像データが前記原画像データに対し構造明瞭変換処理が施された画像データであり、前記構造明瞭変換処理が前記原画像データの輝度成分を強調する処理であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項８］
前記第２の変換画像データが前記原画像データに対し部位強調処理が施された画像データであり、前記部位強調変換処理が前記原画像データの輝度成分又は輝度成分及び色情報成分から該当する部位を抽出する処理であることを特徴とすることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項９］
疾患の識別名称と既知の皮膚画像データを関連付けて記録している皮膚画像データベースと、前記複数の未知の皮膚画像データを取得可能な取得部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項１０］
前記単位識別器が、疾患に係る複数の既知の皮膚画像データに基づいて学習する畳み込みニューラルネットワークを有し、
前記畳み込みニューラルネットワークが、
学習段階では前記複数の既知の皮膚画像データが、試験段階では前記複数の未知の皮膚画像データが入力される入力層と、
畳み込み層とプーリング層から構成されたセットを複数有し、前記複数の既知の皮膚画像データ又は前記複数の未知の皮膚画像データから特徴を抽出する中間層と、
抽出された前記特徴に基づき診断対象の分類ごとに識別値を出力する出力層と、を備えることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項１１］
診断されるべき対象に係る複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備えた診断装置における学習処理方法であって、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データから変換された第１の変換画像データ及び同じく第２の変換画像データの少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データを取得するステップと、
前記アンサンブル識別器を構成する少なくとも２つの単位識別器に、前記複数の未知の皮膚画像データのそれぞれを入力するステップと、
前記単位識別器によって各別に得られた識別値を統合して最終判定値を得るステップと、を有することを特徴とする診断装置における学習処理方法。
［請求項１２］
診断されるべき対象に係る複数の未知の皮膚画像データに基づいて疾患であるか否かを識別するアンサンブル識別器を備えた診断装置の学習処理プログラムであって、
コンピュータに、
前記対象に係る原画像データ、前記原画像データから変換された第１の変換画像データ及び同じく第２の変換画像データの少なくとも２つを含む前記複数の未知の皮膚画像データを取得する手順と、
前記アンサンブル識別器を構成する少なくとも２つの単位識別器に、前記複数の未知の皮膚画像データのそれぞれを入力する手順と、
前記単位識別器によって各別に得られた識別値を統合して最終判定値を得る手順と、を実行させる学習処理プログラム。
【符号の説明】
【００８７】
１０…診断装置本体、１０ａ，１０ｂ…前処理部、１１ａ，１１ａ…処理部（アンサンブル識別器）、１２ａ，１２ｂ…取得部、１００Ａ，１００Ｂ…診断装置、１０３…学習用皮膚画像記憶部、１０４…画像記憶部、１０３…学習用皮膚画像記憶部、１１０…ダーモスコープ付き撮影装置、１２０…表示装置、１３０…入力装置、１０１…分離手段、１０２…抽出手段、１０２ａ…第１の抽出手段、１０２ｂ…第２の抽出手段、１１１，１１２，２０１〜２０９…単位識別器、１１３…判定手段、１１１ａ…入力層、１１１ｂ…中間層、１１１ｃ…出力層、ａ…処理ユニット、ｂ…特徴マップ
【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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