(57)【要約】  医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能な病変領域分割装置を提供する。矩形作成部（２）は、医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する。分割数比算出部（３）は、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、分割数比を算出する。倍率算出部（４）は、分割数比に応じて、矩形で囲まれ病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する。リサイズ部（５）は、リサイズ倍率で矩形画像をリサイズする。分割部（６）は、分割後の各画像のサイズが入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた矩形画像を１つ以上の画像に分割する。
2020166247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有する病変領域分割装置。
【請求項２】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項１に記載の病変領域分割装置。
【請求項３】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、前記分割手段によって分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項２に記載の病変領域分割装置。
【請求項４】
前記倍率算出手段は、前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
請求項３に記載の病変領域分割装置。
【請求項５】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項６】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項７】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項８】
医用画像の病変領域を分割する病変領域分割装置と、
前記分割された病変領域を用いて病変を識別する病変識別装置と
を有し、
前記病変領域分割装置は、
前記病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
前記病変識別装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有し、
前記病変識別装置は、前記分割された各画像を用いて、病変を識別する
医用画像診断システム。
【請求項９】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項８に記載の医用画像診断システム。
【請求項１０】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、前記分割手段によって分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項９に記載の医用画像診断システム。
【請求項１１】
前記倍率算出手段は、前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
請求項１０に記載の医用画像診断システム。
【請求項１２】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項１１に記載の医用画像診断システム。
【請求項１３】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項１１に記載の医用画像診断システム。
【請求項１４】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
請求項１１に記載の医用画像診断システム。
【請求項１５】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成し、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出し、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出し、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズし、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する
病変領域分割方法。
【請求項１６】
予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項１５に記載の病変領域分割方法。
【請求項１７】
予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項１６に記載の病変領域分割方法。
【請求項１８】
前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
請求項１７に記載の病変領域分割方法。
【請求項１９】
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項１８に記載の病変領域分割方法。
【請求項２０】
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項１８に記載の病変領域分割方法。
【請求項２１】
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
請求項１８に記載の病変領域分割方法。
【請求項２２】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成するステップと、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出するステップと、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出するステップと、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするステップと、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割するステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、病変領域分割装置、医用画像診断システム、病変領域分割方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像を用いた病変の診断が行われている。この技術に関連し、特許文献１は、内視鏡画像中の識別対象領域における病理タイプを識別する内視鏡画像診断支援システムを開示している。特許文献１にかかる内視鏡画像診断支援システムは、識別対象領域および識別対象領域の各細分化領域の画像と学習用画像群との特徴量マッチングを行って識別対象領域および各細分化領域における各病理タイプの識別確率を計算する。【０００３】
また、特許文献２は、観察状況に応じて、通常観察画像の中で拡大したい領域を自由に設定する内視鏡装置を開示する。特許文献２にかかる内視鏡装置は、オペレータの入力操作によって規定される入力規定領域の縦横一方の拡大率を拡大表示領域全体の拡大率として定め、拡大表示領域を設定する。また、特許文献３は、高画質の画像情報をファイルすることが可能な画像ファイルシステムを開示する。特許文献３にかかる画像ファイルシステムは、入力信号を複数の画像信号に分割して画像記録再生装置に伝送し、分割画像信号を元の画像信号となるように合成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１４６９７０号公報
【特許文献２】特開２０１２−０９０７８５号公報
【特許文献３】特開平４−１９５２６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、スキャンウィンドウを階層的に細分化することで、矩形ではない複雑な形状の患部の病理タイプの識別を行っている。したがって、細分化されたスキャンウィンドウの大きさ及び形状によっては、病変の診断の精度が劣化するおそれがある。さらに、特許文献２及び特許文献３にかかる技術を用いても、病変の診断の精度の劣化を抑制することは困難である。【０００６】
本開示の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能な病変領域分割装置、医用画像診断システム、病変領域分割方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示にかかる病変領域分割装置は、医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段とを有する。【０００８】
また、本開示にかかる医用画像診断システムは、医用画像の病変領域を分割する病変領域分割装置と、前記分割された病変領域を用いて病変を識別する病変識別装置とを有し、前記病変領域分割装置は、前記病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、前記病変識別装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段とを有し、前記病変識別装置は、前記分割された各画像を用いて、病変を識別する。【０００９】
また、本開示にかかる病変領域分割方法は、医用画像の病変領域に外接する矩形を作成し、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出し、前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出し、前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズし、分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する。【００１０】
また、本開示にかかるプログラムは、医用画像の病変領域に外接する矩形を作成するステップと、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出するステップと、前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出するステップと、前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするステップと、分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割するステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能な病変領域分割装置、医用画像診断システム、病変領域分割方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の実施の形態にかかる病変領域分割装置の概要を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る医用画像診断システムの構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１にかかる医用画像診断システムによって実行される医用画像診断方法を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１にかかる分割数比算出部の処理を説明するための図である。
【図５】実施の形態１にかかる画像リサイズ部による処理を説明するための図である。
【図６】実施の形態１にかかる画像リサイズ部による処理を説明するための図である。
【図７】本実施の形態にかかる医用画像診断システムの作用を説明するための図である。
【図８】本実施の形態にかかる医用画像診断システムの作用を説明するための図である。
【図９】本実施の形態にかかる医用画像診断システムの作用を説明するための図である。
【図１０】実施の形態１にかかる医用画像診断システムに適用可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（本開示にかかる実施の形態の概要）
本開示の実施形態の説明に先立って、本開示にかかる実施の形態の概要について説明する。図１は、本開示の実施の形態にかかる病変領域分割装置１の概要を示す図である。病変領域分割装置１は、例えばコンピュータとしての機能を有する。
【００１４】
病変領域分割装置１は、矩形作成部２と、分割数比算出部３と、倍率算出部４と、リサイズ部５と、分割部６とを有する。矩形作成部２は、矩形作成手段としての機能を有する。分割数比算出部３は、分割数比算出手段としての機能を有する。倍率算出部４は、倍率算出手段としての機能を有する。リサイズ部５は、リサイズ手段としての機能を有する。分割部６は、分割手段としての機能を有する。
【００１５】
矩形作成部２は、医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する。分割数比算出部３は、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、分割数比を算出する。ここで、分割数比とは、病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である。倍率算出部４は、分割数比に応じて、矩形で囲まれ病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する。リサイズ部５は、リサイズ倍率で矩形画像をリサイズ（矩形画像のサイズを変更）する。分割部６は、分割後の各画像のサイズが入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた矩形画像を１つ以上の画像に分割する。
【００１６】
医用画像を用いた病変の診断では、診断に用いる装置に入力される画像（入力画像）のサイズは一定であることが多い。したがって、この入力画像のサイズに合わせて、医用画像は、分割され、拡大又は縮小され得る。この場合、医用画像をあまりに細分化しすぎると、その細分化された画像を入力画像のサイズに合わせて大きく拡大する必要がある。これにより、診断の精度が劣化するおそれがある。また、医用画像の病変領域の形状は様々であり、縦長であったり、横長であったりする。この場合、入力画像のアスペクト比に合うように例えば縦長の病変領域を横方向に大きく拡大すると、病変領域の形状が大きく変わってしまう。これにより、診断の精度が劣化するおそれがある。
【００１７】
これに対し、本実施の形態にかかる病変領域分割装置１は、上記のように、病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、病変領域の矩形画像の矩形アスペクト比とを考慮して、矩形画像を分割するように構成されている。これにより、矩形アスペクト比の変化を最小限にしつつ、入力画像のサイズと対応するように、矩形画像を分割することが可能となる。したがって、本実施の形態にかかる病変領域分割装置１は、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することができる。
【００１８】
なお、病変領域分割装置１と、病変を識別するように構成された病変識別装置とを有する医用画像診断システムを用いても、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能となる。また、病変領域分割装置１によって実行される病変領域分割方法を用いても、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能となる。また、病変領域分割方法を実行可能なプログラムを用いても、医用画像の病変領域の形状によらないで、病変の診断の精度の劣化を抑制することが可能となる。
【００１９】
（実施の形態１）
以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００２０】
図２は、実施の形態１に係る医用画像診断システム１００の構成を示すブロック図である。また、図３は、実施の形態１にかかる医用画像診断システム１００によって実行される医用画像診断方法を示すフローチャートである。医用画像診断システム１００は、病変領域分割装置１０、病変識別装置２０、及び表示装置３０を有する。病変領域分割装置１０は、コンピュータである。病変領域分割装置１０は、演算処理装置、ランダムアクセスメモリ、ハードディクスドライブ、マザーボード、電源、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子などのハードウェアで構成される。演算処理装置は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等によって構成される。病変識別装置２０は、病変領域分割装置１０と同様のハードウェアで構成されるコンピュータである。表示装置３０は、モニタ、スピーカ及びインタフェースなどのハードウェアで構成されるディスプレイである。モニタは、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）又はＬＣＤ（Liquid crystal Display）で構成される。インタフェースは、例えば、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）（登録商標）端子、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）端子、ＨＤＭＩケーブル、ＤＶＩケーブルで構成される。
【００２１】
病変領域分割装置１０は、病変領域特定部１１、外接矩形作成部１２、分割数比算出部１３、リサイズ倍率算出部１４、画像リサイズ部１５、及び病変画像分割部１６を有する。外接矩形作成部１２は、図１の矩形作成部２に対応する。分割数比算出部１３は、図１の分割数比算出部３に対応する。リサイズ倍率算出部１４は、図１の倍率算出部４に対応する。画像リサイズ部１５は、図１のリサイズ部５に対応する。病変画像分割部１６は、図１の分割部６に対応する。
【００２２】
病変領域特定部１１は、病変領域特定手段としての機能を有する。病変領域特定部１１は、内視鏡画像等の医用画像における病変領域を特定する。外接矩形作成部１２は、外接矩形作成手段としての機能を有する。外接矩形作成部１２は、医用画像の病変領域の情報から病変に外接する矩形を作成する。分割数比算出部１３は、分割数比算出手段としての機能を有する。分割数比算出部１３は、病変識別装置２０の入力画像サイズと病変に外接する矩形のサイズとから矩形の縦方向の分割数及び横方向の分割数を算出し、画像の縦方向の分割数と横方向の分割数との比である分割数比を算出する。ここで、入力画像サイズとは、病変識別装置２０に入力される画像のサイズのことである。そして、病変識別装置２０に入力される画像を、入力画像と称する。
【００２３】
リサイズ倍率算出部１４は、リサイズ倍率算出手段としての機能を有する。リサイズ倍率算出部１４は、分割数比を参照して、病変に外接する矩形で囲まれた矩形領域（矩形画像）をリサイズする倍率（リサイズ倍率）を算出する。画像リサイズ部１５は、画像リサイズ手段としての機能を有する。画像リサイズ部１５は、リサイズ倍率を元に矩形画像をリサイズ（矩形画像のサイズを変更）する。病変画像分割部１６は、病変画像分割手段としての機能を有する。病変画像分割部１６は、リサイズされた矩形画像を入力画像サイズに分割する。
【００２４】
医用画像診断システム１００は、医用画像を受信し、画像上の病変の識別を行い、結果を表示装置３０に可視化する。ここで、本実施の形態では、医用画像が内視鏡画像であるとして説明するが、医用画像は、内視鏡画像に限定されない。例えば、医用画像は、レントゲン画像であってもよいし、ＣＴ（Computed Tomography）画像であってもよいし、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像であってもよい。
【００２５】
病変領域分割装置１０は、医用画像を受信し、画像上の病変領域を抽出し、病変領域に外接する矩形領域をクロップ（抽出）し、クロップされた矩形領域（矩形画像）を、病変識別装置２０の入力画像サイズに合わせてリサイズし分割する。病変識別装置２０は、一定サイズ（入力画像サイズ）に成形された病変領域周辺の画像を入力画像として受信し、画像上の病変の病理タイプ、深達度、悪性度等の識別を行い、識別結果のデータ列を出力する。表示装置３０は、識別結果のデータ列を受信し、識別結果を、文字、静止画、動画、音などによって、ユーザに提示する。
【００２６】
病変領域特定部１１は、医用画像を受信し、医用画像上の病変領域を抽出し、抽出された病変領域の位置情報のデータ列を出力する。外接矩形作成部１２は、画像上の病変領域の位置情報のデータ列を受け付け、病変領域に外接する矩形の位置情報のデータ列を出力する。分割数比算出部１３は、病変領域に外接する矩形の位置情報のデータ列を受け付け、病変領域に外接する矩形の縦横の長さの比（矩形アスペクト比）を算出し、矩形アスペクト比の数値データを出力する。リサイズ倍率算出部１４は、医用画像と、画像上の病変領域に外接する矩形の位置情報のデータ列と、矩形アスペクト比の数値データとを受け付け、医用画像を病変領域に外接する矩形でクロップ（抽出）する。そして、リサイズ倍率算出部１４は、病変識別装置２０の入力画像サイズと矩形アスペクト比の数値とを用いてリサイズ倍率を決定する。画像リサイズ部１５は、決定されたリサイズ倍率によって、クロップされて得られた矩形画像をリサイズする。病変画像分割部１６は、画像リサイズ部１５より出力された矩形画像を受け付け、病変識別装置２０の入力画像サイズにて入力画像を分割する。
【００２７】
［動作の説明］
次に、図３のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。まず、病変領域特定部１１は、医用画像から、病変領域を抽出する（ステップＡ１）。具体的には、病変領域特定部１１は、入力された医用画像の全ピクセルをスキャンし、各ピクセルの病変らしさを示すスコアを算出する。このスコアは、例えば０から１の値で表され、値が大きい程、病変らしさが高いことを示す。そして、病変領域特定部１１は、スコアが特定の閾値以上のピクセルを、病変が撮像されているピクセルとして特定する。そして、病変領域特定部１１は、画像サイズと同じサイズの出力データ行列を作成し、病変が撮像されていたピクセルに対応する位置には「１」、撮像されていなかったピクセルには「０」を入力する。その後、病変領域特定部１１は、病変領域の情報が入ったデータ行列を、外接矩形作成部１２に出力し、医用画像を画像リサイズ部１５に出力する。なお、病変が撮像されたピクセルを特定するプロセスは、例えば、機械学習などを用いて実行され得る。
【００２８】
次に、外接矩形作成部１２は、病変に外接する矩形を作成する（ステップＡ２）。具体的には、外接矩形作成部１２は、病変領域の情報が入ったデータ行列をスキャンし、病変が撮像されていたピクセルのＸ座標及びＹ座標それぞれについて、最小値及び最大値を算出する。そして、外接矩形作成部１２は、算出結果を示すデータ列を、分割数比算出部１３及び画像リサイズ部１５に出力する。
【００２９】
分割数比算出部１３は、矩形画像のリサイズ前の分割数比を算出する（ステップＡ３）。具体的には、分割数比算出部１３は、矩形画像のリサイズ後も矩形アスペクト比が大きく変更されないようにするために、リサイズ前の分割数比の参照値として病変領域を含む矩形画像の縦方向の分割数と横方向の分割数との比（分割数比）を算出する。具体的なアルゴリズムとしては、分割数比算出部１３は、病変領域のＸ座標の最大値及び最小値の差から、病変領域に外接する矩形（矩形画像）の横方向の長さｌｘを算出する。同様に、分割数比算出部１３は、病変領域のＹ座標の最大値及び最小値の差から、病変領域に外接する矩形（矩形画像）の縦方向の長さｌｙを算出する。なお、Ｘ方向は矩形画像（病変領域）の横方向に対応し、Ｙ方向は矩形画像（病変領域）の縦方向に対応する。
【００３０】
さらに、分割数比算出部１３は、入力画像サイズを用いて、リサイズ前に病変識別装置２０の入力画像サイズで病変領域を分割した場合の、Ｘ方向の分割数とＹ方向の分割数との比Ｒｏｒｉｇｉｎａｌを算出する。ここで、入力画像サイズにおいて、Ｘ方向のサイズがｗｉｎで表され、Ｙ方向のサイズがｈｉｎで表される。
【００３１】
Ｒｏｒｉｇｉｎａｌは、以下に示す式１を用いて求められる。なお、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌは、リサイズ前の矩形画像の、横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比を表す。分割数比算出部１３は、矩形画像のリサイズ前のＲｏｒｉｇｉｎａｌを求めた後、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌの値を画像リサイズ部１５へ出力する。
【数１】
2020166247.tif 000003
【００３２】
なお、リサイズ前の矩形アスペクト比がｌｙ／ｌｘであり、画像アスペクト比がｈｉｎ／ｗｉｎであるから、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌは、画像アスペクト比に対する矩形アスペクト比の比と言える。したがって、分割数比算出部１３は、画像アスペクト比と矩形アスペクト比とに基づいて、分割数比を算出する。
【００３３】
図４は、実施の形態１にかかる分割数比算出部１３の処理を説明するための図である。図４は、病変識別装置２０に入力される入力画像Ｉ３と、矩形画像Ｉ４とを例示する。矩形画像Ｉ４は、病変Ｐ１を含む矩形画像Ｉ４１と、病変Ｐ２を含む矩形画像Ｉ４２とを含む。入力画像Ｉ３の入力画像サイズは、１００×２００ピクセル（ｈｉｎ＝１００、ｗｉｎ＝２００）である。また、矩形画像Ｉ４１のサイズは２５０×１５０ピクセル（ｌｙ＝２５０、ｌｘ＝１５０）であり、矩形画像Ｉ４２のサイズは７５×１７５ピクセル（ｌｙ＝７５、ｌｘ＝１７５）である。
【００３４】
なお、図４に示した矩形画像Ｉ４において、破線で示された各矩形Ｒｉｎは、入力画像Ｉ３のアスペクト比（画像アスペクト比）で形成された矩形である。この場合、病変Ｐ１を含む矩形画像Ｉ４１は、画像アスペクト比の矩形Ｒｉｎ（７５×１５０ピクセル）を３個と、余剰部分Ｒｅ１（２５×１５０ピクセル）とを含む。また、病変Ｐ２を含む矩形画像Ｉ４２は、画像アスペクト比の矩形Ｒｉｎ（７５×１５０ピクセル）を１個と、余剰部分Ｒｅ２（７５×２５ピクセル）とを含む。このように、リサイズ前では、画像アスペクト比の矩形で矩形画像を分割しようとすると、余剰部分が発生してしまう。
【００３５】
矩形画像Ｉ４１を受け付けた場合、分割数比算出部１３は、式１を用いて、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＝１０／３と計算する。したがって、リサイズ前の矩形画像Ｉ４１の、横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比は、１０／３である。これは、後述するＡ５の処理のようにリサイズしないで矩形画像Ｉ４１を入力画像のアスペクト比（画像アスペクト比）に合わせようとすると、矩形画像Ｉ４１を横方向に３分割、縦方向に１０分割することになることを意味する。
【００３６】
また、矩形画像Ｉ４２を受け付けた場合、分割数比算出部１３は、式１を用いて、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＝６／７と計算する。したがって、リサイズ前の矩形画像Ｉ４２の、横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比は、６／７である。これは、後述するＡ５の処理のようにリサイズしないで矩形画像Ｉ４２を画像アスペクト比に合わせようとすると、矩形画像Ｉ４２を横方向に７分割、縦方向に６分割することになることを意味する。
【００３７】
リサイズ倍率算出部１４は、矩形画像の矩形アスペクト比、及び、入力画像サイズにより、リサイズ倍率を算出する（ステップＡ４）。具体的には、リサイズ倍率算出部１４は、病変が撮像されているピクセルのＸ座標及びＹ座標それぞれの最小値及び最大値の値を用いて、医用画像の病変が撮像されている矩形画像をクロップ（抽出）する。リサイズ倍率算出部は、矩形領域のリサイズ前の分割数比Ｒｏｒｉｇｉｎａｌと、分割数の上限値ｄｍａｘとを用いて、リサイズ後の分割数比Ｒａｄｊｕｓｔｅｄを計算する。ここで、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄは、リサイズ後の矩形画像の、横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比を表す。また、上限値ｄｍａｘは、縦方向及び横方向の分割数の上限値であり、予めユーザによって定められ得る。これにより、後述するように、クロップされて得られた矩形画像のアスペクト比（矩形アスペクト比）の変動をできるだけ大きくせず、かつ、縦方向及び横方向の分割数が上限値ｄｍａｘを超えないような、リサイズ後の分割数が得られる。
【００３８】
ここで、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄの算出方法は、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌの値の大きさによって、以下の３通りのいずれかとなる。つまり、リサイズ倍率算出部１４は、予め定められた閾値Ｔｈ１（第１の閾値）及びＴｈ２（第２の閾値）に対する分割数比Ｒｏｒｉｇｉｎａｌの大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の矩形画像の分割数比を算出する。つまり、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＜Ｔｈ１の場合と、Ｔｈ１≦Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＜Ｔｈ２の場合と、Ｔｈ２≦Ｒｏｒｉｇｉｎａｌの場合とで、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄの算出方法が異なる。これらは、それぞれ、リサイズ前の矩形画像について、「横方向の分割数が縦方向の分割数より十分大きい場合」、「縦方向の分割数と横方向の分割数とがほぼ同数である場合」及び「縦方向の分割数が横方向の分割数より十分大きい場合」に対応する。
【００３９】
なお、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２は、上限値ｄｍａｘを用いて設定される。また、Ｔｈ１＜１であり、Ｔｈ２＞１である。これにより、リサイズ倍率算出部１４は、リサイズ後の矩形画像の縦方向の分割数及び横方向の分割数が分割数の上限値ｄｍａｘを超えないように、リサイズ後の矩形画像の分割数比を算出する。
【００４０】
＜横方向の分割数が縦方向の分割数より十分大きい場合＞
Ｒｏｒｉｇｉｎａｌが以下に示す式２を満たす場合、リサイズ前の矩形画像の横方向の分割数が縦方向の分割数より十分大きいと言える。ここで、式２の右辺が、閾値Ｔｈ１に対応する。
【数２】
2020166247.tif 000004
【００４１】
この場合、リサイズ後の矩形画像の横方向の分割数を上限値ｄｍａｘとして、以下に示す式３を用いてＲａｄｊｕｓｔｅｄを算出する。
【数３】
2020166247.tif 000005
【００４２】
ここで、ｄは、短辺方向（縦方向）の分割数であり、以下に示す式４を満たす自然数である。これにより、ｄは、ｄｍａｘＲｏｒｉｇｉｎａｌに最も近い自然数となる。ここで、ｄｍａｘＲｏｒｉｇｉｎａｌ≧１／２とする。つまり、矩形画像が極端に横長である場合は、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌが小さくなるので、ｄｍａｘを大きくしてもよい。また、式２より、式４を満たすｄは、ｄｍａｘよりも小さくなる。
【数４】
2020166247.tif 000006
【００４３】
＜縦方向の分割数と横方向の分割数がほぼ同数である場合＞
Ｒｏｒｉｇｉｎａｌが以下に示す式５を満たす場合、リサイズ前の矩形画像の縦方向の分割数と横方向の分割数とがほぼ同数であると言える。ここで、式５の最右辺が、閾値Ｔｈ２に対応する。
【数５】
2020166247.tif 000007
【００４４】
この場合、リサイズ後の矩形画像の縦方向の分割数と横方向の分割数とを同じとして、以下に示す式６を用いてＲａｄｊｕｓｔｅｄを算出する。
【数６】
2020166247.tif 000008
【００４５】
＜縦方向の分割数が横方向の分割数より十分大きい場合＞
Ｒｏｒｉｇｉｎａｌが以下に示す式７を満たす場合、縦方向の分割数が横方向の分割数より十分大きいと言える。
【数７】
2020166247.tif 000009
【００４６】
この場合、リサイズ後の矩形画像の縦方向の分割数を上限値ｄｍａｘとして、以下に示す式８を用いてＲａｄｊｕｓｔｅｄを算出する。
【数８】
2020166247.tif 000010
【００４７】
ここで、短辺方向（横方向）の分割数ｄは、以下に示す式９を満たす自然数である。これにより、ｄは、ｄｍａｘ／Ｒｏｒｉｇｉｎａｌに最も近い自然数となる。ここで、ｄｍａｘ／Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＞１／２とする。つまり、矩形画像が極端に縦長である場合は、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌが大きくなるので、ｄｍａｘを大きくしてもよい。また、式７より、式９を満たすｄは、ｄｍａｘよりも小さくなる。
【数９】
2020166247.tif 000011
【００４８】
図４を用いて例示した矩形画像Ｉ４について、具体例を説明する。ここで、ｄｍａｘ＝３とする。この場合、病変Ｐ１を含む矩形画像Ｉ４１については、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＝１０／３なので、上記式７を満たす。したがって、リサイズ後の矩形画像Ｉ４１については、縦方向の分割数は上限値ｄｍａｘ＝３となり、横方向の分割数は、上記式９よりｄ＝１となる。これを上記式８に代入すると、リサイズ後の矩形画像Ｉ４１の分割数比Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＝３が導出される。
【００４９】
また、病変Ｐ２を含む矩形画像Ｉ４２については、Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＝６／７なので、上記式５を満たす。したがって、リサイズ後の矩形画像Ｉ４２の分割数比は、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＝１となる。このように、病変が縦長であるか、横長であるか、又はほぼ等方的であるかによって処理が分かれているため、いかなるアスペクト比をもつ病変領域（矩形画像）でも、適切に処理することができる。
【００５０】
さらに、リサイズ倍率算出部１４は、病変領域を含む矩形画像の矩形アスペクト比の変動量ができるだけ小さくなるように、リサイズ前の矩形画像の矩形アスペクト比の参照値に最も近い分数を探索して、矩形画像をリサイズするための倍率を求める。具体的には、リサイズ倍率算出部１４は、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ、ｄｍａｘ、ｌｘ及びｌｙを用いて、矩形画像のＸ方向のリサイズ倍率ＲＸｒｅｓｉｚｅ及びＹ方向のリサイズ倍率ＲＹｒｅｓｉｚｅを算出する。ここで、ＲＸｒｅｓｉｚｅ及びＲＹｒｅｓｉｚｅの算出方法は、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄの値の大きさに依存し、以下の３通りのいずれかとなる。ここで、これらの３つの算出方法は、以下に示すように、リサイズ前の矩形画像について、「Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＜Ｔｈ１の場合」、「Ｔｈ１≦Ｒｏｒｉｇｉｎａｌ＜Ｔｈ２の場合」、及び「Ｔｈ２≦Ｒｏｒｉｇｉｎａｌの場合」に対応する。つまり、リサイズ倍率算出部１４は、予め定められた閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２）に対する分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、矩形画像のリサイズ倍率を算出する。
【００５１】
＜Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＜１の場合＞
この場合は、上記の「横方向の分割数が縦方向の分割数より十分大きい場合」に対応するので、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄは、上記の式３で表される。したがって、リサイズ倍率算出部１４は、以下に示す式１０を用いて、Ｘ方向のリサイズ倍率ＲＸｒｅｓｉｚｅ及びＹ方向のリサイズ倍率ＲＹｒｅｓｉｚｅを算出する。ここで、ｄは、上記の式４を満たす自然数である。
【数１０】
2020166247.tif 000012
【００５２】
＜Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＝１の場合＞
この場合は、上記の「縦方向の分割数と横方向の分割数がほぼ同数である場合」に対応するので、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄは、上記の式６で表される。したがって、リサイズ倍率算出部１４は、以下に示す式１１を用いて、Ｘ方向のリサイズ倍率ＲＸｒｅｓｉｚｅ及びＹ方向のリサイズ倍率ＲＹｒｅｓｉｚｅを算出する。
【数１１】
2020166247.tif 000013
【００５３】
ここで、ｄは、以下に示す式１２を満たす自然数である。
【数１２】
2020166247.tif 000014
【００５４】
＜Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＞１の場合＞
この場合は、上記の「縦方向の分割数が横方向の分割数より十分大きい場合」に対応するので、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄは、上記の式８で表される。したがって、リサイズ倍率算出部１４は、以下に示す式１３を用いて、Ｘ方向のリサイズ倍率ＲＸｒｅｓｉｚｅ及びＹ方向のリサイズ倍率ＲＹｒｅｓｉｚｅを算出する。ここで、ｄは、上記の式９を満たす自然数である。
【数１３】
2020166247.tif 000015
【００５５】
図４を用いて上述した矩形画像Ｉ４の具体例で、病変Ｐ１を含む矩形画像Ｉ４１については、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＝３である。したがって、式１３を用いて、矩形画像Ｉ４１のＸ方向のリサイズ倍率及びＹ方向のリサイズ倍率は、それぞれ、ＲＸｒｅｓｉｚｅ＝４／３及びＲＹｒｅｓｉｚｅ＝６／５と導出される。
【００５６】
また、病変Ｐ２を含む矩形画像Ｉ４２については、Ｒａｄｊｕｓｔｅｄ＝１である。したがって、式１１及び式１２を用いて、矩形画像Ｉ４２のＸ方向のリサイズ倍率及びＹ方向のリサイズ倍率は、それぞれ、ＲＸｒｅｓｉｚｅ＝８／７、ＲＹｒｅｓｉｚｅ＝４／３と導出される。
【００５７】
画像リサイズ部１５は、Ａ４の処理で算出されたリサイズ倍率で、矩形画像をリサイズする（ステップＡ５）。具体的には、画像リサイズ部１５は、クロップされた矩形画像を、Ｘ方向にＲＸｒｅｓｉｚｅ倍、Ｙ方向にＲＹｒｅｓｉｚｅ倍する。つまり、リサイズ後の矩形画像のＸ方向のサイズはｌｘ×ＲＸｒｅｓｉｚｅ、Ｙ方向のサイズはｌｙ×ＲＹｒｅｓｉｚｅとなる。画像リサイズ部１５は、リサイズ後の矩形画像を病変画像分割部１６に出力する。
【００５８】
図５及び図６は、実施の形態１にかかる画像リサイズ部１５による処理を説明するための図である。図５は、図４に例示した病変Ｐ１を含む矩形画像Ｉ４１がリサイズされる状態を例示する図である。図６は、図４に例示した病変Ｐ２を含む矩形画像Ｉ４２がリサイズされる状態を例示する図である。
【００５９】
図５に例示するように、サイズ２５０×１５０ピクセルの矩形画像Ｉ４１は、サイズ３００×２００ピクセルの矩形画像Ｉ４１’へとリサイズされる。これにより、矩形画像Ｉ４１’には入力画像Ｉ３のサイズの矩形Ｒｉｎ’（１００×２００ピクセル）が３個含まれ、余剰部分は含まれない。言い換えると、リサイズ前の矩形画像Ｉ４１には、余剰部分Ｒｅ１が含まれていたが、リサイズ後の矩形画像Ｉ４１’には、画像アスペクト比の矩形Ｒｉｎ’以外の余剰部分は含まれない。
【００６０】
また、図６に例示するように、サイズ７５×１７５ピクセルの矩形画像Ｉ４２は、サイズ１００×２００ピクセルの矩形画像Ｉ４２’へとリサイズされる。これにより、矩形画像Ｉ４２’には、入力画像Ｉ３のサイズの矩形Ｒｉｎ’（１００×２００ピクセル）が１個含まれ、余剰部分は含まれない。言い換えると、リサイズ前の矩形画像Ｉ４２には、余剰部分Ｒｅ２が含まれていたが、リサイズ後の矩形画像Ｉ４２’には、画像アスペクト比の矩形Ｒｉｎ’以外の余剰部分は含まれない。
【００６１】
病変画像分割部１６は、リサイズされた矩形画像を入力画像サイズで分割する（ステップＡ６）。具体的には、病変画像分割部１６は、リサイズされた矩形画像を、分割後の各矩形画像のサイズが入力画像サイズ、つまりｈｉｎ×ｗｉｎとなるように分割する。図５に示した例では、リサイズ後の矩形画像は、３個の画像に分割される。また、図６に示した例では、リサイズ後の矩形画像は、１個の画像に分割される（この場合、実質的には分割はなされない）。そして、病変画像分割部１６は、得られた画像群のデータ列を、病変識別装置２０へ出力する。
【００６２】
病変識別装置２０は、分割された各矩形画像の病変を識別し、スコアを算出する（ステップＡ７）。具体的には、病変識別装置２０は、ｈｉｎ×ｗｉｎのサイズに分割された各矩形画像に対し、識別対象である数種類の病変のうち、ある１種の（例えば病変Ａの）病変であろうと推測される程度を示すスコアを、０から１までの数字として算出する。このとき、この病変らしさが全くない場合のスコアは０であり、病変らしさが高くなるにしたがって、スコアは、１に近づく。なお、例えば、機械学習等を用いることにより、入力された矩形画像のある病変らしさのスコアを算出することが可能である。
【００６３】
病変識別装置２０は、分割後の各矩形画像のスコアを統合し、診断結果を表示装置３０に出力する（ステップＡ８）。具体的には、病変識別装置２０は、各矩形画像に付された病変らしさのスコアを統合し、対象となる医用画像全体のスコアを計算する。統合の方法としては、例えば相加平均、又は最大値を採用する等の手法を用いてもよい。さらに、病変識別装置２０は、対象となる医用画像全体の統合されたスコアを、ユーザが予め定めた０以上１以下の閾値と比較し、比較結果に応じた診断結果を出力する。例えば、統合されたスコアが閾値以上である場合に、その対象となる医用画像の病変は、その識別された病変（例えば病変Ａ）である可能性が高い旨の診断結果が出力される。
【００６４】
そして、表示装置３０は、診断結果を表示する（ステップＡ９）。これにより、ユーザは、医用画像の病変の診断結果を確認することができる。
【００６５】
［作用］
次に、図７〜図９を用いて、本実施の形態にかかる医用画像診断システム１００の作用について説明する。図７〜図９は、本実施の形態にかかる医用画像診断システム１００の作用を説明するための図である。図７は、入力画像Ｉ１及び医用画像Ｉ２を例示する図である。図８は、特許文献１にかかる比較例にかかる方法で医用画像を処理した場合の例を示す図である。図９は、実施の形態１にかかる方法で医用画像を処理した場合の例を示す図である。
【００６６】
図７に例示する医用画像Ｉ２には、複雑な形状を有する病変Ｐａが撮影されている。比較例にかかる方法で、この医用画像Ｉ２を、病変識別装置に入力するために分割すると、図８に例示するように、極めて細分化される領域（矢印Ａで示す）が生じてしまう。この場合、細分化された領域を病変識別装置に入力するときに、この領域を入力画像Ｉ１のサイズに大きく拡大する必要がある。これにより、病変Ｐａの解像度が粗くなり、病変識別装置が精度よく病変Ｐａの識別を行うことができないおそれがある。これにより、診断の精度が劣化するおそれがある。
【００６７】
一方、実施の形態１にかかる方法で、この医用画像Ｉ２を、病変識別装置に入力するために分割すると、図９に例示するように、病変Ｐａに外接する矩形Ｒｅで囲まれた矩形画像において、入力画像Ｉ１のサイズに対応したサイズの領域に等分され得る。図９に示した例では、医用画像Ｉ２は、入力画像Ｉ１のサイズに、５×５＝２５個の領域に等分される。したがって、実施の形態１にかかる方法により、図８に例示した比較例のように極めて細分化される領域が生じることを、抑制することができる。これにより、実施の形態１にかかる方法は、病変識別装置による病変Ｐａの識別の精度の劣化を抑制することができる。したがって、診断の精度の劣化を抑制することが可能となる。
【００６８】
さらに、上述したように、実施の形態１にかかる方法では、入力画像サイズに合わせて縦方向の分割数と横方向の分割数とを調節するように、リサイズ倍率を算出する。つまり、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、画像アスペクト比と矩形アスペクト比とに基づいて分割数比を算出し、この分割数比に応じて、矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出するように構成されている。そして、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、このリサイズ倍率で矩形画像をリサイズして、リサイズ後の矩形画像を、分割後の各画像のサイズが入力画像のサイズと対応するように分割するように構成されている。これにより、矩形画像の矩形アスペクト比が、矩形画像のリサイズ前からリサイズ後にかけて極端に大きく変化することを抑制しつつ、分割後の各画像のサイズを入力画像のサイズに対応させることができる。
【００６９】
医用画像の病変領域の形状は様々であり、縦長であったり、横長であったりする。この場合、入力画像のアスペクト比に合うように例えば縦長の病変領域を横方向に大きく拡大すると、病変領域の形状が大きく変わってしまう。したがって、診断の精度が劣化するおそれがある。これに対し、実施の形態１にかかる方法は、上記のように構成されているので、病変識別装置による病変Ｐａの識別の精度の劣化を抑制することができる。したがって、診断の精度の劣化を抑制することが可能となる。
【００７０】
また、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、予め定められた閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２）に対する分割数比（式１）の大きさに応じて異なる算出方法で、矩形画像のリサイズ倍率を算出するように構成されている。これにより、病変領域の長手方向が縦方向か横方向かのいずれかに応じて処理が分かれるので、いかなる矩形アスペクト比を持つ病変領域でも、適切に処理することができる。
【００７１】
また、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、予め定められた閾値（Ｔｈ１，Ｔｈ２）に対する分割数比（式１）の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の矩形画像の分割数比（式３，式６，式８）を算出する。そして、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、矩形画像を分割する際にリサイズ後の分割数比となるように、矩形画像のリサイズ倍率を算出するように構成されている。これにより、矩形画像のリサイズ後の分割数比がリサイズ前の分割数比に近くなるようにリサイズされる。したがって、矩形アスペクト比が、リサイズ前からリサイズ後にかけて極端に大きく変化することを抑制できる。
【００７２】
また、実施の形態１にかかる病変領域分割装置１０は、リサイズ後の矩形画像の縦方向の分割数及び横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値ｄｍａｘを超えないように、リサイズ後の分割数比を算出するように構成されている。これにより、矩形画像が過度に細かく分割されてしまうことを抑制することができる。
【００７３】
また、実施の形態１にかかるリサイズ倍率算出部１４は、分割数比算出部１３によって算出された分割数比が、閾値Ｔｈ１よりも小さい場合に、リサイズ後の矩形画像の横方向の分割数を上限値ｄｍａｘとする。そして、実施の形態１にかかるリサイズ倍率算出部１４は、リサイズ後の矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、上限値に応じて算出する。これにより、病変領域が横長であっても、適切にリサイズ倍率を算出することが可能となる。したがって、事前に病変領域の形状が縦長であるか横長であるかを分類しておく必要がない。
【００７４】
また、実施の形態１にかかるリサイズ倍率算出部１４は、分割数比算出部１３によって算出された分割数比が、閾値Ｔｈ２以上である場合に、リサイズ後の矩形画像の縦方向の分割数を上限値ｄｍａｘとする。そして、実施の形態１にかかるリサイズ倍率算出部１４は、リサイズ後の矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、上限値に応じて算出する。これにより、病変領域が縦長であっても、適切にリサイズ倍率を算出することが可能となる。したがって、事前に病変領域の形状が縦長であるか横長であるかを分類しておく必要がない。
【００７５】
また、実施の形態１にかかるリサイズ倍率算出部１４は、分割数比算出部１３によって算出された分割数比が閾値Ｔｈ１以上であり閾値Ｔｈ２より小さい場合に、リサイズ後の矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする。これにより、病変領域の形状が縦方向及び横方向に概ね等方的である場合であっても、適切にリサイズ倍率を算出することが可能となる。したがって、事前に病変領域の形状が縦長であるか横長であるかを分類しておく必要がない。
【００７６】
（ハードウェア構成）
図１０は、実施の形態１にかかる医用画像診断システム１００に適用可能な計算処理装置５０のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。計算処理装置５０は、図２に示した病変領域分割装置１０、病変識別装置２０、及び表示装置３０を実現可能である。
【００７７】
計算処理装置５０は、ＣＰＵ５１、揮発性記憶装置５２、ディスク５３、不揮発性記録媒体５４、及び、通信ＩＦ５７（ＩＦ：Interface）を有する。したがって、各装置又は医用画像診断システム１００は、ＣＰＵ５１、揮発性記憶装置５２、ディスク５３、不揮発性記録媒体５４、及び、通信ＩＦ５７を有しているといえる。計算処理装置５０は、入力装置５５及び出力装置５６に接続可能であってもよい。計算処理装置５０は、入力装置５５及び出力装置５６を備えていてもよい。また、計算処理装置５０は、通信ＩＦ５７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。
【００７８】
不揮発性記録媒体５４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク、又はデジタルバーサタイルディスクである。また、不揮発性記録媒体５４は、ＵＳＢメモリ、又はソリッドステートドライブ等であってもよい。不揮発性記録媒体５４は、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。なお、不揮発性記録媒体５４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体５４の代わりに、通信ＩＦ５７及び通信ネットワークを介して、係るプログラムが供給されてもよい。
【００７９】
揮発性記憶装置５２は、コンピュータが読み取り可能であって、一時的にデータを記憶することができる。揮発性記憶装置５２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等のメモリ等である。
【００８０】
すなわち、ＣＰＵ５１は、ディスク５３に格納されているソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際に揮発性記憶装置５２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ５１は、プログラムの実行に必要なデータを揮発性記憶装置５２から読み取る。表示が必要な場合、ＣＰＵ５１は、出力装置５６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合、ＣＰＵ５１は、入力装置５５からプログラムを取得する。ＣＰＵ５１は、上述した図１または図２に示される各構成要素の機能（処理）に対応するプログラム（図３等）を解釈し実行する。ＣＰＵ５１は、上述した実施の形態において説明した処理を実行する。言い換えると、上述した図１または図２に示される各構成要素の機能は、ディスク５３又は揮発性記憶装置５２に格納されたプログラムを、ＣＰＵ５１が実行することによって実現され得る。さらに、図３に示した処理は、ディスク５３又は揮発性記憶装置５２に格納されたプログラムを、ＣＰＵ５１が実行することによって実現され得る。
【００８１】
すなわち、本実施の形態は、このようなプログラムによっても成し得ると捉えることができる。さらに、このようなプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本実施の形態は成し得ると捉えることができる。
【００８２】
（変形例）
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述したフローチャートにおいて、各処理（ステップ）の順序は、適宜、変更可能である。また、複数ある処理（ステップ）のうちの１つ以上は、省略されてもよい。例えば、図３のフローチャートにおいて、Ａ７〜Ａ９の処理はなくてもよい。つまり、本実施の形態は、病変領域分割装置１０で実行される病変領域分割方法（図３のＡ１〜Ａ６）のみで、実現可能である。
【００８３】
また、上述したように、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有する病変領域分割装置。
（付記２）
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記１に記載の病変領域分割装置。
（付記３）
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、前記分割手段によって分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記２に記載の病変領域分割装置。
（付記４）
前記倍率算出手段は、前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
付記３に記載の病変領域分割装置。
（付記５）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記４に記載の病変領域分割装置。
（付記６）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記４に記載の病変領域分割装置。
（付記７）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
付記４に記載の病変領域分割装置。
（付記８）
医用画像の病変領域を分割する病変領域分割装置と、
前記分割された病変領域を用いて病変を識別する病変識別装置と
を有し、
前記病変領域分割装置は、
前記病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
前記病変識別装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有し、
前記病変識別装置は、前記分割された各画像を用いて、病変を識別する
医用画像診断システム。
（付記９）
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記８に記載の医用画像診断システム。
（付記１０）
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、前記分割手段によって分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記９に記載の医用画像診断システム。
（付記１１）
前記倍率算出手段は、前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
付記１０に記載の医用画像診断システム。
（付記１２）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記１１に記載の医用画像診断システム。
（付記１３）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記１１に記載の医用画像診断システム。
（付記１４）
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
付記１１に記載の医用画像診断システム。
（付記１５）
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成し、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出し、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出し、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズし、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する
病変領域分割方法。
（付記１６）
予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記１５に記載の病変領域分割方法。
（付記１７）
予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
付記１６に記載の病変領域分割方法。
（付記１８）
前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
付記１７に記載の病変領域分割方法。
（付記１９）
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記１８に記載の病変領域分割方法。
（付記２０）
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
付記１８に記載の病変領域分割方法。
（付記２１）
算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
付記１８に記載の病変領域分割方法。
（付記２２）
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成するステップと、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出するステップと、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出するステップと、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするステップと、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割するステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【００８５】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８６】
この出願は、２０１９年２月１４日に出願された日本出願特願２０１９−０２４７４５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８７】
１  病変領域分割装置
２  矩形作成部
３  分割数比算出部
４  倍率算出部
５  リサイズ部
６  分割部
１０  病変領域分割装置
１１  病変領域特定部
１２  外接矩形作成部
１３  分割数比算出部
１４  リサイズ倍率算出部
１５  画像リサイズ部
１６  病変画像分割部
２０  病変識別装置
３０  表示装置
５０  計算処理装置
１００  医用画像診断システム
【図１】
2020166247.tif 000016
【図２】
2020166247.tif 000017
【図３】
2020166247.tif 000018
【図４】
2020166247.tif 000019
【図５】
2020166247.tif 000020
【図６】
2020166247.tif 000021
【図７】
2020166247.tif 000022
【図８】
2020166247.tif 000023
【図９】
2020166247.tif 000024
【図１０】
2020166247.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】令和3年7月14日(2021.7.14)
【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】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有する病変領域分割装置。
【請求項２】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項１に記載の病変領域分割装置。
【請求項３】
前記倍率算出手段は、予め定められた閾値に対する前記分割数比の大きさに応じて異なる算出方法で、リサイズ後の前記矩形画像の前記分割数比を算出し、前記分割手段によって分割する際に前記リサイズ後の分割数比となるように、前記矩形画像のリサイズ倍率を算出する
請求項２に記載の病変領域分割装置。
【請求項４】
前記倍率算出手段は、前記リサイズ後の前記矩形画像の前記縦方向の分割数及び前記横方向の分割数が予め定められた分割数の上限値を超えないように、前記リサイズ後の分割数比を算出する
請求項３に記載の病変領域分割装置。
【請求項５】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の横方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項６】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値以上である場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向の分割数を前記上限値とし、リサイズ後の前記矩形画像の縦方向のリサイズ倍率を、前記上限値に応じて算出する
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項７】
前記分割数比算出手段によって算出された前記分割数比が、前記上限値に応じて予め定められた１より小さな第１の閾値以上であり、前記上限値に応じて予め定められた１より大きな第２の閾値よりも小さい場合に、前記倍率算出手段は、リサイズ後の前記矩形画像の横方向の分割数と縦方向の分割数とを互いに同じとする
請求項４に記載の病変領域分割装置。
【請求項８】
医用画像の病変領域を分割する病変領域分割装置と、
前記分割された病変領域を用いて病変を識別する病変識別装置と
を有し、
前記病変領域分割装置は、
前記病変領域に外接する矩形を作成する矩形作成手段と、
前記病変識別装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出する分割数比算出手段と、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出する倍率算出手段と、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするリサイズ手段と、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する分割手段と
を有し、
前記病変識別装置は、前記分割された各画像を用いて、病変を識別する
医用画像診断システム。
【請求項９】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成し、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出し、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出し、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズし、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割する
病変領域分割方法。
【請求項１０】
医用画像の病変領域に外接する矩形を作成するステップと、
病変を識別する装置に入力される入力画像の画像アスペクト比と、前記矩形の縦方向の長さと横方向の長さとの比である矩形アスペクト比とに基づいて、前記病変領域を分割するときの横方向の分割数に対する縦方向の分割数の比である分割数比を算出するステップと、
前記分割数比に応じて、前記矩形で囲まれ前記病変領域を含む矩形画像の縦方向及び横方向それぞれのリサイズ倍率を算出するステップと、
前記リサイズ倍率で前記矩形画像をリサイズするステップと、
分割後の各画像のサイズが前記入力画像のサイズと対応するように、リサイズされた前記矩形画像を１つ以上の画像に分割するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、病変領域分割装置、医用画像診断システム、病変領域分割方法及びプログラムに関する。
【国際調査報告】
2020166247.tif 000026
2020166247.tif 000027
2020166247.tif 000028
2020166247.tif 000029