(57)【要約】本願の実施例は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するステップと、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するステップと、前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップと、を含む画像処理方法、電子機器及び記憶媒体を開示し、左心室機能の計量化を実現し、画像処理効率を高め、心臓機能指標の予測精度を高めることができる。
2021529061.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するステップと、
前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するステップと、
前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップと、を含む画像処理方法。
【請求項２】
前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得する前記ステップには、
ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップを含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得する前記ステップには、前記ターゲット画像とディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによりターゲット数値指標を取得するステップを含む請求項１又は２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記原始画像が心臓磁気共鳴画像であり、
前記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さの少なくとも１種を含む請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
ターゲット数値指標を取得する前記ステップには、
Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するステップを含み
前記ターゲット数値指標に基づいて、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得する前記ステップには、
多項式曲線を用いて前記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得するステップと、
前記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得するステップと、
前記判断区間に基づいて前記心臓状態を判断するステップと、を含み、前記Ｍが１より大きい整数である請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップの前に
前記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出するステップを更に含み、
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップには、
Ｍフレームの原始画像を前記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換するステップを含む請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがＮ個であり、前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得され、前記Ｎが１より大きい整数であることを更に含む請求項３〜６のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、前記ターゲット画像をディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力してターゲット数値指標を取得する前記ステップには、
前記第１ターゲット画像を前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得するステップを含み、
Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得する前記ステップには、
前記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って前記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、前記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、前記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得するステップを含む請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップには、
前記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす前記ターゲット画像を取得するステップを含む請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するように構成される画像変換モジュールと、
前記画像変換モジュールで変換された前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するように構成される指標予測モジュールと、
前記指標予測モジュールで取得された前記ターゲット数値指標に基づいて、前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される状態予測モジュールと、を含む電子機器。
【請求項１１】
前記指標予測モジュールは、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される請求項１０に記載の電子機器。
【請求項１２】
前記指標予測モジュールは、前記ターゲット画像とディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによりターゲット数値指標を取得するように構成される請求項１０又は１１に記載の電子機器。
【請求項１３】
前記原始画像が心臓磁気共鳴画像であり、
前記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さの少なくとも１種を含む請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１４】
前記指標予測モジュールは、Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するように構成される第１予測ユニットを含み、
前記状態予測モジュールは、多項式曲線を用いて前記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得し、前記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得し、前記判断区間に基づいて前記心臓状態を判断するように構成され、前記Ｍが１より大きい整数である請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１５】
前記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出するように構成される画像抽出モジュールを更に含み、
前記画像変換モジュールは、Ｍフレームの原始画像を前記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換するように構成される請求項１４に記載の電子機器。
【請求項１６】
前記指標予測モジュールの前記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがＮ個であり、前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得され、前記Ｎが１より大きい整数である請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１７】
前記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、前記指標予測モジュールは、前記第１ターゲット画像を前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得するように構成され、
前記第１予測ユニットは、前記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って前記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、前記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、前記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得するように構成される請求項１６に記載の電子機器。
【請求項１８】
前記画像変換モジュールは、前記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす前記ターゲット画像を取得するように構成される請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１９】
プロセッサと、１つ又は複数のプログラムを記憶するためのメモリと、を含み、前記１つ又は複数のプログラムが、前記プロセッサにより実行されるように構成され、前記プログラムが、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、電子機器。
【請求項２０】
電子データ交換のためのコンピュータプログラムを記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムによりコンピュータが請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、出願番号がＣＮ２０１８１０８１４３７７．９で、出願日が２０１８年７月２３日である中国特許出願に基づいて提出され、この中国特許出願の優先権を主張し、この中国特許出願の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本願は、画像処理に関し、具体的には、画像処理方法、電子機器及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
画像処理は、コンピュータを用いて画像を解析して所望の結果を取得する技術である。画像処理とは、一般的にはデジタル画像処理を指し、デジタル画像とは、産業用カメラ、ビデオカメラ、スキャナー等の装置で撮影した大規模の２次元配列を指し、該配列の要素が画素と呼ばれ、その値がグレースケールと呼ばれる。画像処理は、多くの分野、特に医学分野の画像処理で非常に重要な作用を果たしている。
【０００４】
現在、心臓疾患の診断にとって、左心室機能の計量化は最も重要な診断ステップである。左心室機能の計量化は、異なる病人の心臓構造の多様性、心臓鼓動の時系列複雑性のため、困難なタスクとなっている。左心室機能の計量化の具体的な目標は、左心室の各組織の具体的指標を出力することである。従来、コンピュータによる補助がなかった時に、上記指標計算を完成するプロセスは、医師が心臓の医学画像上で手動により心腔、心筋層の輪郭を丸囲みし、主軸方向を目盛定め、次に手動で具体的指標を測定するようになっており、該過程は手間も時間もかかり、且つ医師によっては判断結果が著しく異なる。
【０００５】
医学技術の発展と熟達化が進むにつれて、コンピュータを補助として指標を計算する方法は広く応用されてきている。一般的には、原始画像を使用して入力出力して画素を分割してから指標を計算する方法を利用する場合、通常画像のぼんやりしているエッジ部分の分割が不精確であって、精確な指標を得るために、医師による更なるエッジ修正が必要とされ、医師の判断しやすい心筋、心腔領域の判断時間しか節約できなく、左心室機能の計量化の画像処理においてこのような方法は処理効率が低く、取得された指標の精度が高くない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の実施例は、画像処理方法、電子機器及び記憶媒体を提供する。
【０００７】
本願の実施例の第１態様は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するステップと、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するステップと、前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップと、を含む画像処理方法を提供する。
【０００８】
選択可能な一実施形態では、前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得する前記ステップには、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップを含む。
【０００９】
選択可能な一実施形態では、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得する前記ステップには、前記ターゲット画像とディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによりターゲット数値指標を取得するステップを含む。
【００１０】
選択可能な一実施形態では、前記原始画像が心臓磁気共鳴画像であり、前記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さの少なくとも１種を含む。
【００１１】
選択可能な一実施形態では、ターゲット数値指標を取得する前記ステップには、Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するステップを含み、前記ターゲット数値指標に基づいて、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得する前記ステップには、多項式曲線を用いて前記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得するステップと、前記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得するステップと、前記判断区間に基づいて前記心臓状態を判断するステップと、を含み、前記Ｍが１より大きい整数である。
【００１２】
選択可能な一実施形態では、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップの前に、前記方法は、前記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出するステップを更に含み、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップには、Ｍフレームの原始画像を前記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換するステップを含む。
【００１３】
選択可能な一実施形態では、前記方法は、前記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがＮ個であり、前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得され、前記Ｎが１より大きい整数であることを更に含む。
【００１４】
選択可能な一実施形態では、前記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、前記ターゲット画像をディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力してターゲット数値指標を取得する前記ステップには、前記第１ターゲット画像を前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得するステップを含み、Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得する前記ステップには、前記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って前記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、前記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、前記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得するステップを含む。
【００１５】
選択可能な一実施形態では、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する前記ステップには、前記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす前記ターゲット画像を取得するステップを含む。
【００１６】
本願の実施例の第２態様は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するように構成される画像変換モジュールと、前記画像変換モジュールで変換された前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するように構成される指標予測モジュールと、前記指標予測モジュールで取得された前記ターゲット数値指標に基づいて、前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される状態予測モジュールと、を含む電子機器を提供する。
【００１７】
選択可能な一実施形態では、前記指標予測モジュールは、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される。
【００１８】
選択可能な一実施形態では、前記指標予測モジュールは、前記ターゲット画像とディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによりターゲット数値指標を取得するように構成される。
【００１９】
選択可能な一実施形態では、前記原始画像が心臓磁気共鳴画像であり、前記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さの少なくとも１種を含む。
【００２０】
選択可能な一実施形態では、前記指標予測モジュールは、Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するように構成される第１予測ユニットを含み、前記状態予測モジュールは、多項式曲線を用いて前記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得し、前記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得し、前記判断区間に基づいて前記心臓状態を判断するように構成され、前記Ｍが１より大きい整数である。
【００２１】
選択可能な一実施形態では、前記電子機器は、前記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出するように構成される画像抽出モジュールを更に含み、前記画像変換モジュールは、Ｍフレームの原始画像を前記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換するように構成される。
【００２２】
選択可能な一実施形態では、前記指標予測モジュールの前記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがＮ個であり、前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得され、前記Ｎが１より大きい整数である。
【００２３】
選択可能な一実施形態では、前記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、前記指標予測モジュールは、前記第１ターゲット画像を前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得するスように構成され、前記第１予測ユニットは、前記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って前記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、前記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、前記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得するように構成される。
【００２４】
選択可能な一実施形態では、前記画像変換モジュールは、前記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす前記ターゲット画像を取得するように構成される。
【００２５】
本願の実施例の第３態様は、プロセッサと、前記プロセッサにより実行されるように構成され、本願の実施例の第１態様のいずれか１種の方法に記載のステップの一部又は全部を実行するためのコマンドを含む１つ又は複数のプログラムを記憶するためのメモリと、を含む別の電子機器を提供する。
【００２６】
本願の実施例の第４態様は、電子データ交換のためのコンピュータプログラムを記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムによりコンピュータが本願の実施例の第１態様のいずれか１種の方法に記載のステップの一部又は全部を実行するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【００２７】
本願の実施例は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するステップと、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するステップと、前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するステップとによって、左心室機能を計量化し、画像処理効率を高め、一般の処理過程での人間の介入による人件費と誤差を減少し、心臓機能指標の予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本願の実施例で開示された画像処理方法のフローを模式的に示す図である。
【図２】本願の実施例で開示された別の画像処理方法のフローを模式的に示す図である。
【図３】本願の実施例で開示された電子機器の構成模式図である。
【図４】本願の実施例で開示された別の電子機器の構成模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本願の実施例又は従来技術における技術的手段をより明瞭に説明するために、以下、実施例又は従来技術の記述に必要とされる図面を簡単に説明する。
【００３０】
本発明の技術的解決手段を当業者により明瞭に理解させるために、以下に本願の実施例における図面と関連付けて、本願の実施例における技術的解決手段を明確に、完全に説明し、当然ながら、説明される実施例は本願の実施例の一部に過ぎず、全ての実施例ではない。本願における実施例に基づき、当業者が創造的な労力を要することなく、得られた他の全ての実施例は、いずれも本願の保護範囲に属する。
【００３１】
本願の実施例の明細書、特許請求の範囲及び上記図面における「第１」、「第２」等の用語は、特定の順序を記述するものではなく、異なる対象を区別するためのものである。また、「含む」、「備える」という用語及びそれらのいかなる変形も、非排他的に含むことを意図する。例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は、挙げられたステップ又はユニットに限定されるものではなく、更に挙げられないステップ又はユニットを選択可能に含み、又は、更に、これらのプロセス、方法又は機器に固有の他のステップ又はユニットを選択可能に含む。
【００３２】
本明細書で言及される「実施例」は、実施例で説明された特定の特徴、構造又は特性により本発明の少なくとも１つの実施例に含まれることが可能であるのを意味する。明細書の各箇所で出現する該用語は必ず同じ実施例を指すというわけでなく、他の実施例に対して排他的に独立した実施例又は代替的な実施例であるというわけでもない。本明細書に記載の実施例を他の実施例と組み合わせてよいことが当業者に明示的又は暗示的に理解される。
【００３３】
本願の実施例に係る電子機器は複数の他の端末装置がアクセス可能である。上記電子機器は端末装置を含み、具体的な実施では、上記端末装置は、例えば、タッチ感知面（例えば、タッチスクリーンディスプレイ及び／又はタッチパネル）を有する携帯電話、ラップトップコンピュータ又はタブレットコンピュータのような他の携帯型機器を含むが、それらに限定されない。ある実施例では、前記機器が携帯型通信機器ではなく、タッチ感知面（例えば、タッチスクリーンディスプレイ及び／又はタッチパネル）を有するデスクトップコンピュータであることを理解すべきである。
【００３４】
本願の実施例における深層学習の概念は、人工ニューラルネットワークについての研究に由来するものである。複数の隠れ層を含む多層感知器は深層学習構造となっている。深層学習は、低層特徴を組み合わせてより抽象的な高層プレゼンテーション属性類別又は特徴を形成することによって、データの分散型特徴プレゼンテーションを発見する。
【００３５】
深層学習は機械学習のうち、データを特徴付け学習することに基づく方法である。観測値（例えば、１枚の画像）は多種の方式で示してよく、例えば、各画素強度値のベクトルで示してもよいし、より抽象的に一連の辺、特定形状の領域等で示してもよい。しかし、ある特定の表現方法を用いることで実例からタスク（例えば、顔認識又は顔表情認識）を学習することがより容易になる。深層学習のメリットは、手動による特徴取得の代わりに、教師なし又は半教師あり特徴学習と階層的特徴抽出の高効率アルゴリズムを利用することである。深層学習は機械学習研究の新規な分野となり、その動機は、人間の脳を模擬して解析学習を行うニューラルネットワークを構築することにあり、それは人間の脳のメカニズムを模擬して画像、音声及びテキストのようなデータを解釈するものである。
【００３６】
以下、本願の実施例を詳細に説明する。
【００３７】
本願の実施例で開示された画像処理のフローを模式的に示す図１に示すように、該画像処理方法は、上記電子機器により実行でき、以下のステップを含む。
【００３８】
１０１において、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換する。
【００３９】
深層学習モデルによって画像処理を実行する前に、原始画像に対して画像前処理を行ってターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換してから、ステップ１０２を実行するようにしてよい。画像前処理の主な目的は、画像内の無関係な情報を除去し、有用な真実情報を回復し、関連情報の検出可能性を増強し、データを最大限に簡単化して、特徴抽出、画像分割、マッチング及び認識の信頼性を改良することである。
【００４０】
本願の実施例で言及される原始画像は、様々な医学画像装置により取得された心臓画像であってよく、画像中でコントラス、輝度等のマクロ的特徴で示される多様性を有し、本願の実施例における原始画像の数が１つ又は１つ以上であってよく、通常の技術のように前処理がなされていない場合に、しかもちょうど新しい画像が以前に学習していないマクロ的特徴を有するのであれば、モデルに大きいエラーが発生することがある。
【００４１】
上記ターゲットパラメータは、画像特徴を記述するパラメータ、即ち、上記原始画像を統一なスタイルにするための特定のパラメータと理解可能である。例えば、上記ターゲットパラメータは、画像解像度、画像グレースケール、画像サイズ等の特徴を記述するためのパラメータを含んでよく、電子機器には上記ターゲット画像パラメータが記憶されていてもよい。本願の実施例では画像グレースケール範囲を記述するパラメータであってもよい。
【００４２】
一例として、ターゲットパラメータに合致するターゲット画像を取得する上記方式は、上記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす上記ターゲット画像を取得するステップを含んでよい。
【００４３】
１枚の画像の画素が多くのグレースケールレベルを占め且つ分布が均一である場合に、このような画像は一般的に高いコントラスと多変なグレースケールトーンを有する。本願の実施例で言及されるヒストグラム均等化は、画像のヒストグラム情報だけを入力すれば、このような効果を自動的に達成することができる変換関数であり、その基本的な構想は、画像中の画素数が多いグレースケールを拡張し、画像中の画素数が少ないグレースケールを圧縮することで、画像素子の値の動的範囲を高め、コントラスとグレースケールトーンの可変性を高め、画像をより鮮明にすることである。
【００４４】
本願の実施例は、ヒストグラム均等化の方法により原始画像を前処理して、画像間の多様性を低下させることができる。電子機器にはユーザに事前に設定されてよい、グレースケールのターゲット動的範囲が予め記憶されていてもよく、原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行う時に、画像のグレースケールがターゲット動的範囲（例えば、全ての原始画像を最大のグレースケール動的範囲までストレッチしてもよい）を満たすようにすることで、上記ターゲット画像が取得される。
【００４５】
原始画像を前処理することで、その多様性を低下させることができ、上記ヒストグラム均等化によって統一的で鮮明なターゲット画像を取得した後、後続の画像処理ステップを実行することで、深層学習モデルは更に安定的に判断できる。
【００４６】
選択可能な一例において、該ステップ１０１はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する画像変換モジュール３１０によって実行されてもよい。
【００４７】
１０２において、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得する。
【００４８】
一実施形態として、指標予測モジュールによって左心室機能を計量化する複数の指標を取得することができる。ここで、本願の実施例では、指標予測モジュールは深層学習ネットワークモデルを実行して、ターゲット数値指標を取得することができ、前記深層学習ネットワークモデルは例えばディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルであってよい。
【００４９】
本願の実施例で使用される深層学習ネットワークは、ディープレイヤアグリゲーションネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｌａｙｅｒ  Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ、ＤＬＡＮｅｔ）と呼ばれ、深層結合構造とも呼ばれており、より深い結合によって標準体系構造を拡張して各層の情報をより好適に融合し、ディープレイヤアグリゲーションは反復と階層化の方式で特徴層構造を合わせて、ネットワークにより高い正確性とより少ないパラメータを持たせる。従来のアーキテクチャの線形構造の代わりにツリータイプ構造を利用して、ネットワークの勾配逆伝播長さに対して、線形圧縮ではなく、対数レベルの圧縮を実現し、それによって学習した特徴は更なる記述能力を有し、上記数値指標の予測精度を効果的に高めることができる。
【００５０】
上記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによって上記ターゲット画像を処理し、対応するターゲット数値指標を取得することができる。左心室機能を計量化する具体的な目標は、左心室の各組織の具体的指標を出力することであり、一般的には心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径及び心筋層の６０度ごとの厚さを含み、それらの数値出力指標はそれぞれ１、１、３、６個であり、合計１１個の数値出力指標がある。具体的には、上記原始画像は心臓磁気共鳴画像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）であってよく、血管心臓障害に対しては、各部屋、大血管及び弁膜の解剖変化を観察できるだけでなく、心室解析、定性及び半定量の診断に用いることもでき、更に空間解像度が高くて心臓及び病変の全貌並びに周囲構造との関係を示す複数の断面図を作成することもできる。
【００５１】
上記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さのいずれか１種又は複数種を含んでよい。上記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルを用いれば、病人の心臓ＭＲＩ中央値切片を取得した後、心臓の画像での上記心腔面積、心筋層面積、心腔直径、心筋厚さといった物理的指標を計算して、後続の医学治療解析に用いることができる。
【００５２】
なお、このステップの具体的実施過程で、大量の原始画像によって関連ディープレイヤアグリゲーションネットワークをトレーニングすることができ、原始画像のデータ集合を用いてネットワークモデルをトレーニングする時に、依然として上記前処理ステップを実行してもよく、即ち、先にヒストグラム均等化の方法よって原始画像間の多様性を低下させてモデルの学習と判断の正確性を高めるようにしてもよい。
【００５３】
選択可能な一例において、該ステップ１０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する指標予測モジュール３２０によって実行されてもよい。
【００５４】
１０３において、前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得する。
【００５５】
上記ターゲット数値指標を取得した後、心臓の収縮と弛緩の時系列状態予測を行うことができ、一般的には、状態予測には回帰ネットワークが用いられ、主に心腔面積値によって判断する。本願の実施例では、心臓の収縮と弛緩の時系列状態予測を行う時に、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて時系列予測を行うことができ、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーとは余計なパラメータを取り入れない予測ポリシーを指す。
【００５６】
具体的には、病人の心臓鼓動画像データについては、複数のフレーム画像を取得してもよく、まずディープレイヤアグリゲーションネットワークにより各フレーム画像の心腔面積値を予測して各フレームの心腔面積値の予測を実現して予測点とし、次に累乗多項式曲線を用いて予測点をフィッテングし、最後に回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取って、心臓の収縮と弛緩を判断する。
【００５７】
選択可能な一例において、該ステップ１０３はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する状態予測モジュール３３０によって実行されてもよい。
【００５８】
具体的には、ターゲット数値指標を取得する上記ステップ１０２には、
Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するステップを含んでよく、
ステップ１０３には、
（１）多項式曲線を用いて上記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして、回帰曲線を取得するステップと、
（２）上記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得するステップと、
（３）上記判断区間に基づいて上記心臓状態を判断するステップと、
を含むことが可能であり、ただし、Ｍが１より大きい整数である。
【００５９】
データフィッテングは曲線フィッテングとも呼ばれ、一般的には曲線作成と呼ばれており、既存のデータを数学的方法により数式に代入して表現する方式である。科学的問題や工学的問題については、例えば、サンプリング、実験等の方法によって若干の離散データを取得でき、これらのデータにより既知のデータとフィッテングする連続的な関数（つまり曲線）又はより密集的な離散方程が求められることが多く、この過程はフィッテング（ｆｉｔｔｉｎｇ）である。
【００６０】
機械学習アルゴリズムにおいて、データに対する非線形関数に基づく線形モデルは一般のものであり、このような方法は、線形モデルのように効率的に演算できると共に、モデルをより広範なデータに利用可能にする。
【００６１】
上記Ｍフレームのターゲット画像は、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むものであってよく、即ち、１つの心臓鼓動周期内で取得された複数のフレーム画像に対して予測して、より正確な心臓状態判断が可能になる。例えば、病人の１つの心臓鼓動周期内の２０フレームのターゲット画像を取得してよく、まずステップ１０２でのディープレイヤアグリゲーションネットワークによって該２０フレームのターゲット画像のそれぞれに対して予測処理を行って、各フレームのターゲット画像に対応する予測心腔面積値を取得して、２０個の予測点を取得し、次に、１１乗多項式曲線を用いて上記２０個の予測点をフィッテングし、最後に回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取って、上記判断区間を計算し、例えば、（最高点、最低点］の間のフレームを収縮状態０と判断し、（最低点、最高点］の間のフレームを弛緩状態１と判断することで、上記収縮と弛緩の時系列状態予測が実現され、それによって後続の医学的解析に寄与し、医者が病理状況について目標的に治療することを補助する。
【００６２】
本願の実施例における時系列ネットワーク（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＬＳＴＭ）とは、状態と変換といった２種の基本的概念によってシステム状態及びその変換方式を記述する特別な概念形式である。収縮と弛緩状態予測は、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーが用いられており、一般に使用される時系列ネットワークと比べて、より高い判断精度を取得し非連続予測の問題を解决することができる。一般的な方法では、時系列ネットワークによって心臓の収縮と弛緩状態予測を行うようになっており、時系列ネットワークの方式を用いれば、例えば、「０−１−０−１」（１は収縮を示し、０は弛緩を示す）のような判断が不可避であり、それによって上記非連続予測の問題が発生し、しかしながら、実際には１つの周期内で心臓が所定の長さで収縮し、所定の長さで弛緩し、状態が頻繁に変換することがない。上記時系列ネットワークの代わりに上記ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いれば、非連続予測の問題が根本的に解決され、未知データについての判断がより安定的になり、また、余計なパラメータがないため、予測ポリシーのロバスト性（Ｒｏｂｕｓｔ）がより強くなり、時系列ネットワークが存在する時より高い予測精度を取得可能になる。いわゆるロバスト性は、制御システムが所定のパラメータ（構造、大きさ）の摂動で、他の性能を維持する特性を指し、英語によれば強固、堅牢を意味し、非常時と危険時にシステムの生存にとって肝心なものとなる。例えば、誤入力、ディスク故障、ネットワーク過負荷又は悪意のある攻撃の場合にコンピュータソフトウェアがフリーズしない、崩壊しないことが可能であるかどうかということは、該ソフトウェアのロバスト性に依存する。
【００６３】
本願の実施例は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換し、ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得し、ターゲット数値指標に基づいてノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いてターゲット画像に対して時系列予測処理を行って時系列状態予測結果を取得することによって、左心室機能の計量化を実現し、画像処理効率を高め、一般の処理過程での人間の介入による人件費と誤差を減少し、心臓機能指標の予測精度を高めることができる。
【００６４】
本願の実施例で開示された別の画像処理方法のフローを模式的に示す図２を参照し、図２は図１に基づいて得られたものである。本願の実施例のステップを実行する主体は医学画像処理のための電子機器であってよい。図２に示すように、該画像処理方法は以下のステップを含む。
【００６５】
２０１において、上記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出する。
【００６６】
上記Ｍフレームのターゲット画像は、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むものであってよく、即ち１つの心臓鼓動周期内で取得された複数のフレーム画像に対して予測し、心臓状態を判断する時に、より正確になることが可能である。
【００６７】
２０２において、上記Ｍフレームの原始画像を上記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換する。
【００６８】
ここで、上記Ｍが１より大きい整数であり、選択可能に、Ｍが２０であってよく、即ち、病人の１つの心臓鼓動周期内の２０フレームのターゲット画像が取得される。上記ステップ２０２の画像前処理プロセスについては、図１に示す実施例のステップ１０１での具体的な説明を参照してよく、詳細な説明は割愛する。
【００６９】
２０３において、上記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、上記第１ターゲット画像を上記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得する。
【００７０】
説明と理解の便宜上、Ｍフレームのターゲット画像内の１フレーム、即ち上記第１ターゲット画像を例として具体的に説明する。本願の実施例でのディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルはＮ個であってよく、ただし、Ｎが１より大きい整数である。選択可能に、Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルはトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得される。
【００７１】
本願の実施例で言及される交差検証（Ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）は主に、モデル構成、例えば主成分解析（ＰＣＲ）及び部分的最小二乗回帰（ＰＬＳ）のモデル構成に用いられる。具体的には、既定のモデル構成サンプルから大部分のサンプルを取ってモデルを構成し、小部分のサンプルを残して構成された直後のモデルにより予測し、且つこの小部分のサンプルの予測誤差を求め、それらの平方加算和を記録すると理解できる。
【００７２】
本願の実施例では、交差検証のトレーニング方法を用いてよく、選択可能に、５分割交差検証トレーニングを選択してよく、既存のトレーニングデータに対して５分割交差検証トレーニングを行って５つのモデル（ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデル）を取得し、検証時にデータ集合全体によりアルゴリズム結果を表現することができる。具体的に、データを５分割する時に、まず各原始画像の前処理後のグレースケールヒストグラム及び心臓機能指標（上述した１１個の指標であってよい）を抽出して連結して上記ターゲット画像の記述子としてよく、次にＫ平均値を用いて教師なしに上記トレーニングデータを５類に分け、更に５類のトレーニングデータをそれぞれ５等分し、各部のデータとしては各類のデータ中の５等分の１つを取り（４部をトレーニングに用い、１部を検証に用いてよい）、上記操作によって５分割交差検証の時に上記５つのモデルに各種のデータの特徴を広範に学習させて、モデルのロバスト性を高めることができる。
【００７３】
また、ランダムに分割する一般的な画像処理と比べて、上記５分割交差検証トレーニングによって得られたモデルは、不均一なデータトレーニングのため極端な偏りが発生する可能性がより小さい。
【００７４】
上記Ｎ個のモデルによって第１ターゲット画像のＮ個の最初予測心腔面積値を取得した後、ステップ２０４を実行してよい。
【００７５】
２０４において、上記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って、上記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とする。
【００７６】
２０５において、上記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、上記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得する。
【００７７】
上記ステップ２０３とステップ２０４は１フレームのターゲット画像に対する処理であり、上記Ｍフレームのターゲット画像に対して同様なステップを実行して各フレームのターゲット画像に対応する予測心腔面積値を取得するようにしてもよく、処理効率と正確度を高めるために、上記Ｍフレームのターゲット画像の処理は同期して行ってもよい。
【００７８】
上記の５分割交差検証のトレーニング方法によれば、新しいデータ（新しい原始画像）に対して予測する時に、上記５つのモデルによって５つの心腔面積予測結果を取得でき、更に平均値を取って最終的な回帰予測結果を取得でき、該予測結果をステップ２０６及びその後の時系列判断プロセスに用いてよい。複数のモデルの融合によって、指標予測の正確性が高められた。
【００７９】
２０６において、多項式曲線を用いて上記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして、回帰曲線を取得する。
【００８０】
２０７において、上記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得する。
【００８１】
２０８において、上記判断区間に基づいて上記心臓状態を判断する。
【００８２】
ここで、上記ステップ２０６〜ステップ２０８については図１に示す実施例のステップ１０３での（１）〜（３）の具体的な説明を参照してよく、詳細な説明は割愛する。
【００８３】
本願の実施例は、臨床医学補助診断に適用可能である。病人の心臓ＭＲＩ画像中央値切片が医者により取得された後、心臓の画像での心腔面積、心筋層面積、心腔直径、心筋厚さといった物理的指標を計算することが必要になり、上記方法で指標を比較的精確且つ速やかに判断でき（０．２秒内に完成可能）、画像上で手動により測定、計算するための時間や手間が必要とされなく、医者が心臓の物理的指標により疾病を判断することに寄与する。
【００８４】
本願の実施例は、上記原始画像を含む画像データから少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出し、更にＭフレームの原始画像を上記ターゲットパラメータに合致する、第１ターゲット画像を含むＭフレームのターゲット画像に変換し、上記第１ターゲット画像を上記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力してＮ個の最初予測心腔面積値を取得し、更に上記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って上記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、上記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して上記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得し、次に多項式曲線を用いて上記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得し、上記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得し、上記判断区間に基づいて上記心臓状態を判断することによって、左心室機能の計量化を実現し、画像処理効率を高め、一般の処理過程での人間の介入による人件費と誤差を減少し、心臓機能指標の予測精度を高めた。
【００８５】
以上では主に方法側の実行プロセスの角度から本願の実施例の技術的解決手段を説明したが、電子機器に上記機能を実現させるために、各機能を実行する対応のハードウェア構造及び／又はソフトウェアモジュールが含まれることが理解可能である。本明細書で開示された実施例に記載の各例のユニット及びアルゴリズムのステップに基づいて、本発明をハードウェア又はハードウェアとコンピュータソフトウェアの組合の形態で実現できることは、当業者であれば容易に想到できる。ある機能をハードウェアの形態で実行するか、またはコンピュータソフトウェアでハードウェアを駆動する形態で実行するかは、技術的解決手段の特定の用途及び設計制約条件によって決定される。専門技術者は各特定の用途について、記述した機能を異なる方法を用いて実現できるが、このような実現は本願の範囲を超えたものと理解すべきではない。
【００８６】
本願の実施例は、上記方法例により電子機器に対して機能モジュールを区別することができ、例えば、各機能に対応するように各機能モジュールを区別してもよいし、２つ又は２つ以上の機能を１つの処理モジュールに統合してもよい。上記統合モジュールはハードウェアの形式で実現されてもよいし、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現されてもよい。本願の実施例でモジュールの区別は例示的なものであり、論理機能の区別に過ぎず、実際に実現する場合に別の形態で区別してもよいことを説明する必要がある。
【００８７】
本願の実施例で開示された電子機器の構成模式図である図３を参照されない。図３に示すように、該電子機器３００は、
原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換するように構成される画像変換モジュール３１０と、
前記画像変換モジュール３１０で変換された前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得するように構成される指標予測モジュール３２０と、
前記指標予測モジュール３２０で取得された前記ターゲット数値指標に基づいて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される状態予測モジュール３３０と、を含む。
【００８８】
選択可能に、前記指標予測モジュール３２０は、ノンパラメトリックシーケンス予測ポリシーを用いて前記ターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得するように構成される。
【００８９】
選択可能に、前記指標予測モジュール３２０は、前記ターゲット画像とディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルによりターゲット数値指標を取得するように構成される。
【００９０】
選択可能に、前記原始画像が心臓磁気共鳴画像であり、
前記ターゲット数値指標は、心腔面積、心筋面積、心腔の６０度ごとの直径、心筋層の６０度ごとの厚さの少なくとも１種を含む。
【００９１】
選択可能に、前記指標予測モジュール３２０は、Ｍフレームのターゲット画像のＭ個の予測心腔面積値をそれぞれ取得するように構成される第１予測ユニット３２１を含み、
前記状態予測モジュール３３０は、多項式曲線を用いて前記Ｍ個の予測心腔面積値をフィッテングして回帰曲線を取得し、前記回帰曲線の最高フレームと最低フレームを取得して、心臓状態が収縮状態であるか弛緩状態であるかを判断する判断区間を取得し、前記判断区間に基づいて前記心臓状態を判断するように構成され、前記Ｍが１より大きい整数である。
【００９２】
選択可能に、前記電子機器３００は、前記原始画像を含む画像データから、少なくとも１つの心臓鼓動周期を含むＭフレームの原始画像を抽出するように構成される画像抽出モジュール３４０を更に含み、
前記画像変換モジュール３１０は、Ｍフレームの原始画像を前記ターゲットパラメータに合致するＭフレームのターゲット画像に変換するように構成される。
【００９３】
選択可能に、前記指標予測モジュール３２０の前記ディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがＮ個であり、前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルがトレーニングデータに基づいて交差検証トレーニングによって取得され、前記Ｎが１より大きい整数である。
【００９４】
選択可能に、前記Ｍフレームのターゲット画像は第１ターゲット画像を含み、前記指標予測モジュール３２０は、前記第１ターゲット画像を前記Ｎ個のディープレイヤアグリゲーションネットワークモデルに入力して、Ｎ個の最初予測心腔面積値を取得するように構成され、
前記第１予測ユニット３２１は、前記Ｎ個の最初予測心腔面積値の平均値を取って前記第１ターゲット画像に対応する予測心腔面積値とし、前記Ｍフレームのターゲット画像内の各フレーム画像に対して同様なステップを実行して、前記Ｍフレームのターゲット画像に対応するＭ個の予測心腔面積値を取得するように構成される。
【００９５】
選択可能に、前記画像変換モジュール３１０は、前記原始画像に対してヒストグラム均等化処理を行って、グレースケールがターゲット動的範囲を満たす前記ターゲット画像を取得するように構成される。
【００９６】
実施図３に示す電子機器３００は、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換し、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得し、ターゲット数値指標に基づいてターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得することができ、それにより左心室機能の計量化を実現し、画像処理効率を高め、一般の処理過程での人間の介入による人件費と誤差を減少し、心臓機能指標の予測精度を高めることができる。
【００９７】
本願の実施例で開示された別の電子機器の構成模式図である図４を参照されたい。図４に示すように、該電子機器４００は、プロセッサ４０１と、前記プロセッサ４０１により実行されるように構成され、本願の実施例に記載の方法を実行するためのコマンドを含む１つ又は複数のプログラムを記憶するためのメモリ４０２と、を含む。
【００９８】
ここで、電子機器４００は、バス４０３を更に含んでよく、プロセッサ４０１とメモリ４０２がバス４０３によって相互に接続可能であり、バス４０３はペリフェラルコンポーネントインターコネクト（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ、ＰＣＩ）バス又は拡張業界標準アーキテクチャ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＥＩＳＡ）バス等であってよい。バス４０３はアドレスバス、データバス、制御バス等に分けられてよい。図示の便宜上、図４では１本の太線のみで示されているが、１本のバス又は１種のバスしかないというわけでない。ここで、電子機器４００は、液晶表示パネルのような表示パネルを備えてよい入力出力装置４０４を更に含んでよい。メモリ４０２はコマンドを含む１つ又は複数のプログラムを記憶するためのものであり、プロセッサ４０１はメモリ４０２に記憶されたコマンドを呼び出して上記の図１と図２の実施例に記載の方法のステップの一部又は全部を実行するためのものである。上記プロセッサ４０１は図３における電子機器３００の各モジュールの機能を対応的に実現することができる。
【００９９】
一例として、プロセッサ４０１によりメモリ４０２に記憶されたプログラムが実行される時に、原始画像をターゲットパラメータに合致するターゲット画像に変換し、前記ターゲット画像に基づいてターゲット数値指標を取得し、ターゲット数値指標に基づいてターゲット画像に対して時系列予測処理を行って、時系列状態予測結果を取得することができ、それによって、左心室機能の計量化を実現し、画像処理効率を高め、一般の処理過程での人間の介入による人件費と誤差を減少し、心臓機能指標の予測精度を高めることができる。
【０１００】
本願の実施例は、電子データ交換のためのコンピュータプログラムを記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、該コンピュータプログラムによりコンピュータが上記方法の実施例に記載のいずれか１種の画像処理方法のステップの一部又は全部を実行するコンピュータ記憶媒体を更に提供する。
【０１０１】
上述した各方法の実施例については、説明の便宜上、一連の動作の組合として説明したが、本発明は説明された動作順序に制限されるものではなく、本発明によれば、いくつかのステップを他の順序で実行してもよいし、同時に実行してもよいことが当業者に理解されるべきであることを説明する必要がある。そして、明細書に記載の実施例が全て好ましい実施例となって、それに関連する動作とモジュールが本発明に不可欠なものであるというわけでないことも当業者に理解されるべきできる。
【０１０２】
上記実施例では、各実施例に対する記述が着目している点が異なり、ある実施例において詳細に記述されていない部分は、他の実施例の関連説明を参照すればよい。
【０１０３】
なお、本願が提供するいくつかの実施例では、開示した装置は、他の形態で実現することができることを理解すべきである。以上に記載の装置の実施例は例示的なものに過ぎず、例えば、前記モジュール（又はユニット）の分割は、論理機能の分割に過ぎず、実際に実現する場合に別の形態で分割してもよく、例えば、複数のモジュールまたはコンポーネントは組み合わせてもよいし、または別のシステムに統合してもよいし、または一部の特徴を省略もしくは実行しなくてもよい。一方、示したまたは論じた互いのカップリングまたは直接カップリングまたは通信接続はいくつかのインタフェースによるものであってもよく、装置またはユニットの間接カップリングまたは通信接続は、電気的、機械的または他の形式であってもよい。
【０１０４】
分離部材として説明した前記モジュールは物理的に分離されたものであってもなくてもよく、モジュールとして示された部材としては物理モジュールであってもなくてもよく、一箇所に位置してもよく、または複数のネットワークモジュールに分布してもよい。実際の必要に応じてその一部または全てのモジュールを選択して本実施例の解決手段の目的を実現できる。
【０１０５】
また、本発明の各実施例における各機能モジュールは一つの処理モジュールに統合されてもよく、それぞれ独立して物理的に存在してもよく、二つ以上で一つのモジュールに統合されてもよい。上記統合されたモジュールはハードウェアの形式で実現してもよく、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現してもよい。
【０１０６】
前記統合されたモジュールはソフトウェア機能モジュールの形式で実現されかつ独立した製品として販売または使用される場合、コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶することができる。このような見解をもとに、本発明の技術的解決手段は実質的にまたは従来技術に寄与する部分又は該技術的解決手段の全部又は一部がソフトウェア製品の形で実施することができ、該コンピュータソフトウェア製品はメモリに記憶され、コンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器などであってもよい）に本願の各実施例に記載の方法の全てまたは一部を実行させる複数の命令を含む。前記メモリは、フラッシュドライブ、読出し専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、リムーバブルハードディスク、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含む。
【０１０７】
当業者であれば、上記実施例の各種の方法のステップの全部又は一部はプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完成できることを理解でき、該プログラムは、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスクまたは光ディスクなどを含むコンピュータ読み取り可能メモリに記憶可能である。
【０１０８】
以上で本願の実施例を詳細に説明し、本明細書で具体的な例を用いて本発明の原理及び実施形態を記述したが、以上の実施例の説明は本発明の方法及びその核心的な構想を理解しやすくするためのものに過ぎなく、また、当業者であれば本発明の構想により具体的な実施形態及び適用範囲に変化を加えることができ、以上から、本明細書の内容は本発明を制限するものであると理解してならない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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