【手続補正書】
【提出日】平成31年2月27日(2019.2.27)
【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】
３次元画像を複数のクラスに分類する画像分類装置であって、
前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出する特徴点検出手段と、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記３次元画像に基準軸を設定する基準軸設定手段と、
前記基準軸を基準として、前記３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより２次元画像を生成する２次元画像生成手段と、
前記２次元画像に基づいて、前記対象物の各画素を前記複数のクラスに分類する分類手段とを備えたことを特徴とする画像分類装置。
【請求項２】
前記３次元画像から前記対象物を抽出する抽出手段をさらに備えた請求項１記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記対象物を複数のクラスに分類するために、前記２次元画像についての教師データを用いて学習がなされたニューラルネットワークである請求項１または２記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは複数の処理層が階層的に接続されてなる請求項３記載の画像分類装置。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは、前記対象物の全体についての前記２次元画像を教師データとして学習がなされ、
前記２次元画像生成手段は、前記対象物の全体についての前記２次元画像を生成する請求項３または４記載の画像分類装置。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークは、前記対象物の局所領域毎に前記２次元画像を教師データとして学習がなされ、
前記２次元画像生成手段は、前記対象物の局所領域毎に前記２次元画像を生成する請求項３または４記載の画像分類装置。
【請求項７】
前記２次元画像はスピンイメージである請求項１から６のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項８】
前記対象物が心臓の血管である場合において、前記特徴点検出手段は、大動脈弁、僧帽弁および心尖部の少なくとも１つを前記特徴点として検出し、
前記分類手段は、前記心臓の血管を冠動脈および冠静脈に分類する請求項１から７のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項９】
前記対象物が人体の大動脈からの分岐血管である場合において、前記特徴点検出手段は、大動脈弓、腹部大動脈から腸骨動脈への分岐位置、および背骨の少なくとも１つを前記特徴点として検出し、
前記分類手段は、前記大動脈からの分岐血管を、頸動脈、鎖骨下動脈、腹腔動脈、腎動脈、腸間膜動脈および腸骨動脈の少なくとも１つに分類する請求項１から７のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項１０】
前記２次元画像生成手段は、前記対象物を連続させた木構造を生成し、該生成された木構造を前記特定の投影方向に投影することにより前記２次元画像を生成する請求項１から９のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項１１】
３次元画像を複数のクラスに分類するための教師データを用いてニューラルネットワークの学習を行う学習装置であって、
前記教師データとなる前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出する特徴点検出手段と、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記教師データとなる３次元画像に基準軸を設定する基準軸設定手段と、
前記基準軸を基準として、前記教師データとなる３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより前記教師データとなる２次元画像を生成する２次元画像生成手段と、
前記教師データとなる２次元画像を入力とし、前記分類結果を出力とするよう前記ニューラルネットワークを学習する学習手段とを備えたことを特徴とする学習装置。
【請求項１２】
前記ニューラルネットワークは複数の処理層が階層的に接続されてなる請求項１１記載の学習装置。
【請求項１３】
３次元画像を複数のクラスに分類する画像分類方法であって、
前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出し、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記３次元画像に基準軸を設定し、
前記基準軸を基準として、前記３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより２次元画像を生成し、
前記２次元画像に基づいて、前記対象物の各画素を前記複数のクラスに分類することを特徴とする画像分類方法。
【請求項１４】
３次元画像を複数のクラスに分類するための教師データを用いてニューラルネットワークの学習を行う学習方法であって、
前記教師データとなる前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出し、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記教師データとなる３次元画像に基準軸を設定し、
前記基準軸を基準として、前記教師データとなる３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより前記教師データとなる２次元画像を生成し、
前記教師データとなる２次元画像を入力とし、前記分類結果を出力とするよう前記ニューラルネットワークを学習することを特徴とする学習方法。
【請求項１５】
３次元画像を複数のクラスに分類する画像分類方法をコンピュータに実行させるための画像分類プログラムであって、
前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出する手順と、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記３次元画像に基準軸を設定する手順と、
前記基準軸を基準として、前記３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより２次元画像を生成する手順と、
前記２次元画像に基づいて、前記対象物の各画素を前記複数のクラスに分類する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像分類プログラム。
【請求項１６】
３次元画像を複数のクラスに分類するための教師データを用いてニューラルネットワークの学習を行う学習方法をコンピュータに実行させるための学習プログラムであって、
前記教師データとなる前記３次元画像に含まれる少なくとも１つの特徴点を検出する手順と、
前記少なくとも１つの特徴点に基づいて前記教師データとなる３次元画像に基準軸を設定する手順と、
前記基準軸を基準として、前記教師データとなる３次元画像に含まれる対象物を特定の投影方向に投影することにより前記教師データとなる２次元画像を生成する手順と、
前記教師データとなる２次元画像を入力とし、前記分類結果を出力とするよう前記ニューラルネットワークを学習する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする学習プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
また、本発明による画像分類装置においては、対象物が人体の大動脈からの分岐血管である場合において、特徴点検出手段は、大動脈弓、腹部大動脈から腸骨動脈への分岐位置、および背骨の少なくとも１つを特徴点として検出し、
分類手段は、大動脈からの分岐血管を、頸動脈、鎖骨下動脈、腹腔動脈、腎動脈、腸間膜動脈および腸骨動脈の少なくとも１つに分類するものであってもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
全結合層３３は、一般的な多層ニューラルネットワークと同様の構造をなしており、複数の処理層間のユニットがすべて繋がっている層である。なお、図７においてユニットは丸形状で示されている。また、ユニット間の結合は入力側から出力側に向かう矢印により示されている。全結合層３３には、特徴量マップＦ１が入力され、２次元画像Ｇ０の各画素が冠動脈および冠静脈のいずれであるかのクラス分類結果を出力する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
この場合、抽出部２２は、３次元画像Ｖ０から動脈を抽出する。特徴点検出部２３は、３次元画像における大動脈弓、腹部大動脈から腸骨動脈への分岐位置および背骨の少なくとも１つを特徴点として検出する。本実施形態においては、大動脈弓、腹部大動脈から腸骨動脈への分岐位置および背骨のすべてを特徴点として検出する。基準軸設定部２４は、特徴点を用いて基準軸Ｂ０を設定する。具体的には、大動脈弓と腹部大動脈から腸骨動脈への分岐位置とを通る軸を基準軸Ｂ０に設定する。さらに、基準軸Ｂ０と、基準軸Ｂ０から見た、背骨が存在する方向を、基準軸Ｂ０の周りの角度の基準点（すなわち０度）に設定する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
また、上記実施形態においては、ＣＮＮ３０の構成は図７に示すものに限定されるものではない。例えば、図７では１つの畳み込み層３１および１つのプーリング層３２を有するものとしているが、複数の畳み込み層３１および複数のプーリング層３２を有するものとしてもよい。この場合、各畳み込み層３１において、２次元画像Ｇ０からそれぞれ異なる特徴量を抽出して特徴点マップを生成するように、カーネルが設定される。また、畳み込み層３１を一階層のみ設けているが、畳み込み層３１の後段に、さらに別の畳み込み層を設けるようにしてもよい。