(57)【要約】  本発明は、不安定プラークの認識方法を開示し、当該方法は、端末機器から送信される心血管画像を受信することと、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成することと、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了することと、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力することと、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックすることと、を含む。本願はさらに、アプリケーションサーバ及びコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
2020518901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アプリケーションサーバに適用される不安定プラークの認識方法であって、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を含む
ことを特徴とする不安定プラークの認識方法。
【請求項２】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系における座標値であるｘ、ｙの値を算出することと含む
ことを特徴とする請求項１に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項３】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項４】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項２に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項５】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得る含むステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項６】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項７】
前記特徴画像において候補領域フレームを生成する前記ステップは、具体的に、
３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項６に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項８】
メモリと、プロセッサとを含むアプリケーションサーバであって、
前記メモリには前記プロセッサにおいて動作可能な不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムが前記プロセッサによって実行される時、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を実現する
ことを特徴とするアプリケーションサーバ。
【請求項９】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することと、を含む
ことを特徴とする請求項８に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１０】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項８に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１１】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項９に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１２】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、ただし、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項８に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１３】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、ただし、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１４】
前記特徴画像において候補領域フレームを生成する前記ステップは、具体的に、
３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項１３に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１５】
コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ可読記憶媒体には不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムが少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を実行する
ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することと、を含む
ことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、ただし、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１５〜１８のいずれか１項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記特徴画像において候補領域フレームを生成する前記ステップは、具体的に、
３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項１９に記載の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、２０１８年１月１８日に中国専利局に提出された出願番号が２０１８１００４７４２４．１で、発明名称が「不安定プラークの認識方法、アプリケーションサーバ及びコンピュータ可読記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容が参照により本願に援用される。
【０００２】
本願は、医学画像解析技術の分野に関し、より詳しく言えば、不安定プラークの認識方法、アプリケーションサーバ及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
冠動脈性心疾患は全人類の死亡を引き起こす一番の原因になっている。米国では、冠動脈性心疾患の死亡率が全ての癌による死亡率の和を超えて、一番の致死要因となっている。冠動脈性心疾患を引き起こす病理的原因は冠動脈粥状硬化であり、冠動脈粥状硬化により血管内に形成されたプラークは血管内の各種の物理化学的環境から影響を受けて一定の不安定性を有し、これらのプラークは不安定プラークとも称される。また、このような不安定性プラークは血管破裂、出血、血栓形成を引き起こし、さらには各種の心血管疾患を引き起こす。中国では、心血管疾患による死亡は最大の死亡原因として位置づけられるだけでなく、発病者の人数が年々増加するため、中国の国民健康に深刻な影響を及ぼす。心血管ＯＣＴ画像から不安定プラークを認識するための従来の方法として、線維性プラーク及び非線維性プラークの局所特徴を抽出してテストサンプルとし、不安定プラークの位置を解析することによって実現されるが、このような認識方法は、時間がかかるだけでなく所望の正確率は得られない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願は、上記現状に鑑みてなされるものであり、不安定プラークの認識方法、アプリケーションサーバ及びコンピュータ可読記憶媒体を提供することにより、上記問題を解決しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願は、上記目的を達成するために、不安定プラークの認識方法を提供し、当該方法は、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を含む。
【０００６】
さらに、本願は、上記目的を達成するために、アプリケーションサーバを提供し、当該アプリケーションサーバは、メモリと、プロセッサとを含み、前記メモリには前記プロセッサにおいて動作可能な不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムが前記プロセッサによって実行される時、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を実現する。
【０００７】
さらに、本願は、上記目的を達成するために、コンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ可読記憶媒体には不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムは少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが上記不安定プラークの認識方法のステップを実行する。
【発明の効果】
【０００８】
従来の技術と比較すると、本願によって提供される不安定プラークの認識方法、アプリケーションサーバ及びコンピュータ可読記憶媒体は、最初に、端末機器から送信される心血管画像を受信し、次に、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成し、さらに、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了し、さらに、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力し、最後に、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするように構成され、これによって医師は前記不安定プラークがマークされる画像に基づき、不安定プラークの位置を迅速かつ正確に確定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本願の各実施例の１つの好ましい適用環境を概略的に示す図である。
【図２】図１のアプリケーションサーバの１つの好ましいハードウェア構成を概略的に示す図である。
【図３】本願に係る不安定プラーク認識システムの第１の実施例のプログラムモジュールを概略的に示す図である。
【図４】本願に係る心血管ＯＣＴ概略画像である。
【図５】本願に係る心血管ＯＣＴ極座標画像である。
【図６】本願に係る不安定プラーク認識システムの１つの実施例によるＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を概略的に示す図である。
【図７】本願に係る不安定プラーク認識システムの第２の実施例のプログラムモジュールを概略的に示す図である。
【図８】本願に係る不安定プラークの認識方法の第１の実施例のプロセスを概略的に示す図である。
【図９】本願に係る不安定プラークの認識方法の第２の実施例のプロセスを概略的に示す図である。
【００１０】
以下、本願の目的の達成、機能の特徴及び利点を、実施例を用いて各図を参照してさらに説明する。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本願の目的、技術的解決手段及び利点をより明瞭で分かりやすくするために、各図及び実施例を用いて本願をさらに詳細に説明する。理解できるだろうが、ここで説明される具体的な実施例は、本願を解釈するためのものに過ぎず、本願はこれに限定されるものではない。当業者が本願の実施例に基づき、新規性のある作業を行うことなく得ているその他の実施例は、いずれも本願の保護範囲に含まれる。
【００１２】
なお、本願において、「第１」、「第２」等の記載がある説明は、説明目的のものに過ぎず、相対的な重要性を示すかこれを暗示するものでもなければ、それによって指示される技術的特徴の数量を示唆するものでもない。そのため、「第１」、「第２」で限定される特徴は、少なくとも１つの当該特徴を明確的に又は暗黙的に含むことができる。また、各実施例による技術的解決手段を互いに組み合わせることができるが、ただしこのような組み合わせは、当業者が実現できることが前提となる。技術的解決手段の組み合わせにより矛盾が生じるか実現できない場合は、このような技術的解決手段の組み合わせは認められず、本願に求められる保護範囲に入らないものとする。
【００１３】
図１は、本願の各実施例の１つの好ましい適用環境を概略的に示す図である。
【００１４】
図１が参照されるように、本実施例において、本願は、端末機器１と、アプリケーションサーバ２と、ネットワーク３とを含むがこれに限られない適用環境に用いることができる。ただし、前記端末機器１は、コンピュータ断層撮影機器、核磁気共鳴機器、Ｘ線機器等医用スキャン機器とすることができる。当該アプリケーションサーバ２はラックマウント型サーバ、ブレードサーバ、タワー型サーバ又はキャビネット型サーバ等コンピューティング機器とし、前記アプリケーションサーバ２は独立するサーバ、又は複数のサーバからなるサーバクラスタとすることができる。前記ネットワーク３は、イントラネット（Ｉｎｔｒａｎｅｔ）、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、グローバル移動体通信システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、略称ＧＳＭ（登録商標））、広帯域符号分割多重接続（Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ、略称ＷＣＤＭＡ(登録商標)）、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、通話ネットワーク等無線又は有線ネットワークとすることができる。
【００１５】
ただし、前記アプリケーションサーバ２は、前記ネットワーク３を介して、１つ又は複数の前記端末機器１とそれぞれ通信可能に接続されることによって、データ伝送及び対話を行う。
【００１６】
本実施例において、前記端末機器１は病院に対応する端末機器１を含む。
【００１７】
図２は、本願に係るアプリケーションサーバ２の１つの好ましいハードウェア構成を概略的に示す図である。
【００１８】
図２が参照されるように、本実施例において、前記アプリケーションサーバ２はシステムバスを介して互いに通信可能に接続されるメモリ１１、プロセッサ１２、及びネットワークインタフェース１３を含んでもよいが、これらに限られない。なお、図１では、コンポーネント１１〜１３を有するアプリケーションサーバ２が示されるが、必ずしもここに示される全てのコンポーネントでの実施であるとは限らず、その代わりに、より多い又は少ないコンポーネントでの実施も可能であることは理解される。
【００１９】
ただし、前記アプリケーションサーバ２はラックマウント型サーバ、ブレードサーバ、タワー型サーバ又はキャビネット型サーバ等コンピューティング機器とし、当該アプリケーションサーバ２は独立するサーバ、又は複数のサーバからなるサーバクラスタとすることができる。
【００２０】
前記メモリ１１は少なくとも１種の可読記憶媒体を含み、前記可読記憶媒体はフラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カード型メモリ（例えば、ＳＤ又はＤＸメモリ等）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスク等を含む。いくつかの実施例において、前記メモリ１１は、前記アプリケーションサーバ２の内部記憶ユニット、例えば当該アプリケーションサーバ２のハードディスク又はメモリとすることができる。またいくつかの実施例において、前記メモリ１１は、前記アプリケーションサーバ２の外部記憶機器、例えば当該アプリケーションサーバ２に配置されるプラグイン型ハードディスク、スマート記憶カード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ（登録商標）  Ｃａｒｄ、略称ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、略称ＳＤ）カード、フラッシュメモリカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）等とすることもできる。当然ながら、前記メモリ１１は、前記アプリケーションサーバ２の内部記憶ユニット及びその外部記憶機器の両方を含んでもよい。本実施例において、前記メモリ１１は一般的に、前記アプリケーションサーバ２にインストールされるオペレーティングシステム及び各種のアプリケーションソフトウェア、例えば不安定プラーク認識システム２００のプログラムコード等を記憶するために用いられる。また、前記メモリ１１はさらに、既に出力された又は出力されようとする各種のデータを一時的に記憶するためにも用いられる。
【００２１】
いくつかの実施例において、前記プロセッサ１２は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、略称ＣＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又はその他のデータ処理チップとすることができる。当該プロセッサ１２は一般的に、前記アプリケーションサーバ２全体の操作を制御するために用いられる。本実施例において、前記プロセッサ１２は、前記メモリ１１に記憶されるプログラムコードを動作させる又はデータを処理する、例えば前記不安定プラーク認識システム２００等を動作させるために用いられる。
【００２２】
前記ネットワークインタフェース１３は、無線ネットワークインタフェース又は有線ネットワークインタフェースを含んでもよく、当該ネットワークインタフェース１３は一般的に、前記アプリケーションサーバ２とその他の電子機器との間で通信可能な接続を確立するために用いられる。
【００２３】
上述した説明において、本願に関連する機器のハードウェア構成及びその機能を詳細に紹介している。以下、上記紹介を踏まえ、本願の各実施例を説明する。
【００２４】
本願は、不安定プラーク認識システム２００を提供する。
【００２５】
図３は、本願に係る不安定プラーク認識システム２００の第１の実施例のプログラムモジュール図である。
【００２６】
図３が参照されるように、本実施例において、前記不安定プラーク認識システム２００は、メモリ１１に記憶される一連のコンピュータプログラムコマンドを含み、当該コンピュータプログラムコマンドがプロセッサ１２によって実行される時、本願の各実施例に係る不安定プラーク認識操作を実現できる。いくつかの実施例において、当該コンピュータプログラムコマンドの各部分によって実現される特定の操作に基づき、不安定プラーク認識システム２００は１つ又は複数のモジュールに分割されてよい。例えば、図３において、前記不安定プラーク認識システム２００は、受信モジュール２０１、変換モジュール２０２、構築モジュール２０３、認識モジュール２０４及びフィードバックモジュール２０５に分割される。
【００２７】
ただし、前記受信モジュール２０１は、端末機器１から送信される心血管画像を受信するために用いられる。
具体的に、前記心血管画像は心血管光干渉断層撮影（ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、略称ＯＣＴ）画像であり、前記アプリケーションサーバ２は端末機器１と持続的接続を確立し、本実施例において、前記端末機器１はＯＣＴ撮影機器である。端末機器１が患者の心血管ＯＣＴ画像の撮影を完了すると、前記ＯＣＴ画像を前記アプリケーションサーバ２に送信し、前記アプリケーションサーバ２は前記受信モジュール２０１によって前記心血管ＯＣＴ画像を受信する。
【００２８】
前記変換モジュール２０２は、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するために用いられる。
【００２９】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記変換モジュール２０２によって、前記心血管ＯＣＴ画像に対して予備処理を行い、前記心血管ＯＣＴ画像の候補領域をマークする。本実施例において、心血管を候補領域としてマークする。
【００３０】
図４は、本願の１つの実施例に係る心血管ＯＣＴ概略画像である。図４が参照されるように、前記アプリケーションサーバ２は前記変換モジュール２０２によって、ＯＣＴ画像中の心血管領域を候補領域として認識し、当該認識過程は医学的によく利用される画像認識であるため、ここで詳細な説明は省略される。図４に示される赤色領域は候補領域であり、前記変換モジュール２０２は前記候補領域をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成する。
【００３１】
図５は、本願の１つの実施例に係る心血管ＯＣＴ極座標画像である。図５が参照されるように、変換によって、図４中の扇形の候補領域は矩形の形式として展開され、これによってＯＣＴ画像中の不安定プラークは認識されやすくなる。
【００３２】
前記構築モジュール２０３は、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するために用いられる。
【００３３】
本実施例において、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する過程は具体的に、極座標画像から特徴を抽出して特徴画像を生成し、前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成し、候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得る。
【００３４】
図６は、本願の１つの実施例に係るＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を概略的に示す図である。図６が参照されるように、前記Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造は複数層のｃｏｎｖ＋ｒｅｌｕを含み、ＩｍａｇｅＮｅｔによる通常の分類ネットワークを直接適用する。さらに１つのｃｏｎｖ＋ｒｅｌｕ層を追加し、５１×３９×２５６次元の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を出力する。特徴とは、１枚のサイズが５１×３９である２５６チャンネル画像として見なされてよく、当該画像の各位置に対して、３種の面積｛１２８２，２５６２，５１２２｝×３種の比率｛１：１，１：２，２：１｝にて、それぞれ９つの可能な候補ウィンドウを考える。これらの候補ウィンドウはａｎｃｈｏｒｓ（アンカー）と称される。分類層（ｃｌｓ＿ｓｃｏｒｅ）は、それぞれの位置に含まれる９つのａｎｃｈｏｒが前景か背景に由来する確率を出力し、ウィンドウ回帰層（ｂｂｏｘ＿ｐｒｅｄ）は、それぞれの位置に含まれる９つのａｎｃｈｏｒに対応するウィンドウの平行移動／拡大縮小するパラメータを出力する。
【００３５】
それぞれの位置に対して、分類層は２５６次元の特徴から前景か背景に由来する確率を出力し、ウィンドウ回帰層は２５６次元の特徴から４つの平行移動／拡大縮小パラメータを出力する。
【００３６】
前記認識モジュール２０４は、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するために用いられる。
【００３７】
具体的に、図４から分かるように、前記アプリケーションサーバ２が画像予備処理を行う過程において、すなわち前記心血管ＯＣＴ画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標糸に変換する過程において、０点付近の不安定プラークは２つの部分に分割されると、目標が検出されにくくなる。この問題を解消するために、本実施例において、前記アプリケーションサーバ２は前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成され、さらに前記つなげられて完成された極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力することにより、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力する。
【００３８】
前記フィードバックモジュール２０５は、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするために用いられる。
【００３９】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記フィードバックモジュール２０５によって、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器１の表示画面にフィードバックすると、医師は前記不安定プラークがマークされる画像に基づき、不安定プラークの位置を迅速かつ正確に確定する。
【００４０】
上記プログラムモジュール２０１〜２０５により、本願によって提供される不安定プラーク認識システム２００は、最初に、端末機器１から送信される心血管画像を受信すし、次に、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成し、さらに、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了し、さらに、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力し、最後に、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするように構成され、これによって医師は前記不安定プラークがマークされる画像に基づき、不安定プラークの位置を迅速かつ正確に確定することができる。
【００４１】
図７は、本願に係る不安定プラーク認識システム２００の第２の実施例のプログラムモジュール図である。図７が参照されるように、本実施例において、前記不安定プラーク認識システム２００は、第１の実施例に係る前記受信モジュール２０１、変換モジュール２０２、構築モジュール２０３、認識モジュール２０４及びフィードバックモジュール２０５を含む他に、設定モジュール２０６、取得モジュール２０７及び計算モジュール２０８をさらに含む。
【００４２】
前記設定モジュール２０６は、前記心血管画像の中心を原点に設定するために用いられ、さらに、反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定するためにも用いられる。
【００４３】
前記取得モジュール２０７は、前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得するために用いられ、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表す。
【００４４】
前記計算モジュール２０８は、式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系における座標値であるｘ、ｙの値を算出するために用いられる。
【００４５】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記心血管ＯＣＴ画像の中心点を原点とし、原点の正方向以下をθ＝０°の方向とし、反時計回り方向を正方向とする。前記心血管ＯＣＴ画像の各画素点Ｔ（θ，ρ）を検証し、ただしθは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表す。式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、極座標系におけるｘ、ｙの値を算出する。新たな（ｘ，ｙ）座標はすなわち画素点Ｔ（θ，ρ）の極座標系における位置である。このような方式で画像全体を検証すれば、新たな展開された画像を得る。図４が参照されるように、不安定プラーク領域は矩形の形式として展開されると、画像はより処理及び認識されやすくなる。
【００４６】
上記プログラムモジュール２０６〜２０８により、本願によって提供される不安定プラーク認識システム２００はさらに、前記心血管画像の中心を原点に設定し、反時計回り方向を正方向に設定し、正方向以下をθ＝０°の方向に設定し、前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表し、式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することにより、極座標画像を得るように構成され、これによって不安定プラーク領域は矩形の形式として展開されると、より認識されやすくなる。
【００４７】
さらに、本願は不安定プラークの認識方法を提供する。
【００４８】
図８は、本願に係る不安定プラークの認識方法の第１の実施例のプロセスを概略的に示す図である。図８が参照されるように、本実施例において、ニーズによって、図８に示すプロセス図のステップの実行順番は変更することができ、一部のステップは省略されてもよい。
【００４９】
ステップＳ５０１において、端末機器１から送信される心血管画像を受信する。
具体的に、前記心血管画像は心血管ＯＣＴ画像であり、前記アプリケーションサーバ２は端末機器１と持続的接続を確立し、本実施例において、前記端末機器１はＯＣＴ撮影機器である。端末機器１が患者の心血管ＯＣＴ画像の撮影を完了すると、前記ＯＣＴ画像を前記アプリケーションサーバ２に送信し、前記アプリケーションサーバ２は前記心血管ＯＣＴ画像を受信する。
【００５０】
ステップＳ５０２において、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成する。
【００５１】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記心血管ＯＣＴ画像に対して予備処理を行い、前記心血管ＯＣＴ画像の候補領域をマークする。本実施例において、心血管を候補領域としてマークする。
【００５２】
図４は、本願の１つの実施例に係る心血管ＯＣＴ概略画像である。図４が参照されるように、前記アプリケーションサーバ２は前記変換モジュール２０２によって、ＯＣＴ画像中の心血管領域を候補領域として認識し、当該認識過程は医学的によく利用される画像認識であるため、ここで詳細な説明は省略される。図４に示される赤色領域は候補領域であり、前記変換モジュール２０２は前記候補領域をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成する。
【００５３】
図５は、本願の１つの実施例に係る心血管ＯＣＴ極座標画像である。図５が参照されるように、変換によって、図４中の扇形の候補領域は矩形の形式として展開され、これによってＯＣＴ画像中の不安定プラークは認識されやすくなる。
【００５４】
ステップＳ５０３において、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する。
【００５５】
本実施例において、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する過程は具体的に、極座標画像から特徴を抽出して特徴画像を生成し、前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成し、候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得る。
【００５６】
図６は、本願の１つの実施例に係るＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を概略的に示す図である。図６が参照されるように、前記Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造は複数層のｃｏｎｖ＋ｒｅｌｕを含み、ＩｍａｇｅＮｅｔによる通常の分類ネットワークを直接適用する。さらに１つのｃｏｎｖ＋ｒｅｌｕ層を追加し、５１×３９×２５６次元の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を出力する。特徴とは、１枚のサイズが５１×３９である２５６チャンネル画像として見なされてよく、当該画像の各位置に対して、３種の面積｛１２８２，２５６２，５１２２｝×３種の比率｛１：１，１：２，２：１｝にて、それぞれ９つの可能な候補ウィンドウを考える。これらの候補ウィンドウはａｎｃｈｏｒｓ（アンカー）と称される。分類層（ｃｌｓ＿ｓｃｏｒｅ）は、それぞれの位置に含まれる９つのａｎｃｈｏｒが前景か背景に由来する確率を出力し、ウィンドウ回帰層（ｂｂｏｘ＿ｐｒｅｄ）は、それぞれの位置に含まれる９つのａｎｃｈｏｒに対応するウィンドウの平行移動／拡大縮小するパラメータを出力する。
【００５７】
それぞれの位置に対して、分類層は２５６次元の特徴から前景か背景に由来する確率を出力し、ウィンドウ回帰層は２５６次元の特徴から４つの平行移動／拡大縮小パラメータを出力する。
【００５８】
ステップＳ５０４において、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力する。
【００５９】
具体的に、図４から分かるように、前記アプリケーションサーバ２が画像予備処理を行う過程において、すなわち前記心血管ＯＣＴ画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標糸に変換する過程において、０点付近の不安定プラークは２つの部分に分割されると、目標が検出されにくくなる。この問題を解消するために、本実施例において、前記アプリケーションサーバ２は前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成され、さらに前記つなげられて完成された極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力することにより、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力する。
【００６０】
ステップＳ５０５において、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックする。
【００６１】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器１の表示画面にフィードバックすると、医師は前記不安定プラークがマークされる画像に基づき、不安定プラークの位置を迅速かつ正確に確定する。
【００６２】
上記ステップＳ５０１〜Ｓ５０５により、本願によって提供される不安定プラークの認識方法は、最初に、端末機器１から送信される心血管画像を受信し、次に、前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成し、さらに、Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了し、さらに、前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力し、最後に、前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするように構成され、これによって医師は前記不安定プラークがマークされる画像に基づき、不安定プラークの位置を迅速かつ正確に確定することができる。
【００６３】
図９は、本願に係る不安定プラークの認識方法の第２の実施例のプロセスを概略的に示す図である。図９が参照されるように、本実施例において、第１の実施例に係る心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成する前記ステップは、具体的に以下のステップを含む。
ステップＳ６０１において、前記心血管画像の中心を原点に設定する。
ステップＳ６０２において、反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定する。
【００６４】
ステップＳ６０３において、前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表す。
【００６５】
ステップＳ６０４において、式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系における座標値であるｘ、ｙの値を算出する。
【００６６】
具体的に、前記アプリケーションサーバ２は前記心血管ＯＣＴ画像の中心点を原点とし、原点の正方向以下をθ＝０°の方向とし、反時計回り方向を正方向とする。前記心血管ＯＣＴ画像の各画素点Ｔ（θ，ρ）を検証し、ただしθは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表す。式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、極座標系におけるｘ、ｙの値を算出する。新たな（ｘ，ｙ）座標はすなわち画素点Ｔ（θ，ρ）の極座標系における位置である。このような方式で画像全体を検証すれば、新たな展開された画像を得る。図４が参照されるように、不安定プラーク領域は矩形の形式として展開されると、画像はより処理及び認識されやすくなる。
【００６７】
上記ステップＳ６０１〜Ｓ６０４により、本願によって提供される不安定プラークの認識方法にさらに、前記心血管画像の中心を原点に設定し、反時計回り方向を正方向に設定し、正方向以下をθ＝０°の方向に設定し、前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表し、式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することにより、極座標画像を得るように構成され、これによって不安定プラーク領域は矩形の形式として展開されると、より認識されやすくなる。
【００６８】
上記本願の実施例に記載の番号は説明目的のものに過ぎず、実施例の優劣を示すものではない。
【００６９】
実施形態に関する上記説明により、当業者は以下のことを理解できるだろう。上記実施例による方法は、ソフトウェアと必要な汎用のハードウェアプラットフォームという形態で実現されてもければ、ハードウェアによっても実現され得るが、ただし前者がより優れた実施形態である場合は多い。このような理解によれば、本願による技術的解決手段の趣旨又は従来技術に対して貢献のある部分は、ソフトウェア製品の形式で表現されてもよい。当該コンピュータソフトウェア製品は１つの記憶媒体（例えばＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶され、且つ、１つの端末機器（携帯電話、コンピュータ、サーバ、空調装置、又はネットワーク機器等とすることができる）が本願の各実施例に記載の方法を実行するための複数のコマンドを含む。
【００７０】
上記説明される内容は、本願の好ましい実施例に過ぎず、本願の特許範囲がこれに限定されるものではない。本願の明細書及び各図の内容に基づく同等な構造もしくはプロセス上の変換、その他の関連する技術分野への直接的又は間接的な適用は、いずれも本願の特許保護範囲に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７１】
１…端末機器、２…アプリケーションサーバ、３…ネットワーク、１１…メモリ、１２…プロセッサ、１３…ネットワークインタフェース、２００…不安定プラーク認識システム、２０１…受信モジュール、２０２…変換モジュール、２０３…構築モジュール、２０４…認識モジュール、２０５…フィードバックモジュール、２０６…設定モジュール、２０７…取得モジュール、２０８…計算モジュール。
【図１】
2020518901.tif 000003
【図２】
2020518901.tif 000004
【図３】
2020518901.tif 000005
【図４】
2020518901.tif 000006
【図５】
2020518901.tif 000007
【図６】
2020518901.tif 000008
【図７】
2020518901.tif 000009
【図８】
2020518901.tif 000010
【図９】
2020518901.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月18日(2019.10.18)
【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】
アプリケーションサーバに適用される不安定プラークの認識方法であって、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を含む
ことを特徴とする不安定プラークの認識方法。
【請求項２】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系における座標値であるｘ、ｙの値を算出することと含む
ことを特徴とする請求項１に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項３】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項１または２に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項４】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得る含むステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の不安定プラークの認識方法。
【請求項５】
メモリと、プロセッサとを含むアプリケーションサーバであって、
前記メモリには前記プロセッサにおいて動作可能な不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムが前記プロセッサによって実行される時、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を実現する
ことを特徴とするアプリケーションサーバ。
【請求項６】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することと、を含む
ことを特徴とする請求項５に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項７】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項５または６に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項８】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成し、ただし、３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項５に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項９】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項６または７項に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１０】
前記特徴画像において候補領域フレームを生成する前記ステップは、具体的に、
３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項９に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項１１】
コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ可読記憶媒体には不安定プラーク認識システムが記憶されており、前記不安定プラーク認識システムが少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは、
端末機器から送信される心血管画像を受信するステップと、
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップと、
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了するステップと、
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行い、不安定プラークがマークされる画像を出力するステップと、
前記不安定プラークがマークされる画像を前記端末機器にフィードバックするステップと、を実行する
ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記心血管画像をオリジナルのデカルト座標系から極座標系に変換することにより、極座標画像を生成するステップは、具体的に、
前記心血管画像の中心を原点に設定することと、
反時計回り方向を正方向に設定し、原点の正方向以下をθ＝０°の方向に設定することと、
前記心血管画像の各画素Ｔ（θ，ρ）を取得し、ただし、θは０°方向との夾角を表し、ρは原点との距離を表すことと、
式ｘ＝ρｃｏｓθ、ｙ＝ρｓｉｎθにより、前記心血管画像の画素点の極座標系におけるｘ、ｙの値を算出することと、を含む
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記極座標画像を、前記トレーニングを完了したＦａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造に入力して、前記極座標画像に対して画像認識を行うステップの前に、さらに、
前記極座標画像を横方向にコピーしてつなげることにより、不安定プラークは画像においてつなげられて１つの完成された領域として形成されるステップを含む
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
Ｆａｓｔｅｒ  ＲＣＮＮローカルエリアネットワーク構造を構築し、トレーニングを完了する前記ステップは、具体的に、
特徴を抽出して、特徴画像を生成するステップと、
前記特徴画像において候補領域フレームを生成するステップと、
候補領域フレームに対して特徴抽出を行うことにより、不安定プラークの位置及び深層特徴を得るステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
前記特徴画像において候補領域フレームを生成する前記ステップは、具体的に、
３種の異なるサイズと３種の異なる比率を組み合わせて合成された９つの候補ウィンドウを用いて候補領域フレームを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
2020518901.tif 000012
2020518901.tif 000013
2020518901.tif 000014
2020518901.tif 000015