[发明专利]相似度确定装置、方法及程序

权利要求书

1.一种相似度确定装置，其确定三维的第1医用图像与三维的第2医用图像的相似度，所述相似度确定装置具备：

显示控制部，将所述第1医用图像中的特定断层面的断层图像显示于显示部；

观察结果分类部，将所述第1医用图像中的至少包括所述特定断层面的部分区域内的各个像素分类为多个种类的观察结果中的至少一个观察结果；

特征量计算部，针对在所述部分区域中分类出的每个观察结果计算第1特征量；

权重系数设定部，对于在所述部分区域中分类出的各个观察结果，设定加权程度根据该各个观察结果的尺寸而不同的权重系数；及

相似度导出部，根据所述权重系数进行在所述部分区域中计算出的所述每个观察结果的所述第1特征量与在所述第2医用图像中预先计算出的所述每个观察结果的第2特征量的加权运算，从而导出所述第1医用图像与所述第2医用图像的相似度。

2.根据权利要求1所述的相似度确定装置，其中，

所述相似度导出部导出所述第2医用图像中的多个小区域的每个小区域与所述部分区域的区域相似度，并导出该多个区域相似度中的代表性相似度来作为所述第1医用图像与所述第2医用图像的相似度。

3.根据权利要求2所述的相似度确定装置，其中，

越是所述多个小区域中的在位置上与所述部分区域靠近的小区域，所述相似度导出部越增大所述区域相似度而确定所述代表性相似度。

4.根据权利要求2或3所述的相似度确定装置，其中，

所述第2医用图像是分割为具有彼此重复的区域的多个小区域而成的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的相似度确定装置，其中，

所述第1医用图像是预先分割为多个小区域，在该多个小区域的每个小区域中预先计算所述第1特征量，并设定所述权重系数而成的，

所述相似度导出部将包括所述特定断层面的小区域作为所述部分区域，并根据所述权重系数进行在所述部分区域中预先计算出的所述每个观察结果的所述第1特征量与在所述第2医用图像中预先计算出的所述每个观察结果的第2特征量的加权运算，从而导出所述第1医用图像与所述第2医用图像的相似度。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的相似度确定装置，其中，

所述观察结果分类部具有以将所述多个种类的观察结果进行分类的方式进行了机器学习的判别器，由该判别器将所述部分区域内的各个像素分类为所述多个种类的观察结果。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的相似度确定装置，其中，

所述观察结果分类部将所述第1医用图像的各个像素分类为多个种类的观察结果中的至少一个观察结果，

所述特征量计算部对于在所述第1医用图像中分类出的每个观察结果计算第3特征量，

所述权重系数设定部对于在所述部分区域中分类出的各个观察结果，将加权程度根据该各个观察结果的尺寸而不同的权重系数设定为第1权重系数，对于在所述第1医用图像中分类出的各个观察结果，将加权程度根据该各个观察结果的尺寸而不同的权重系数设定为第2权重系数，

所述相似度导出部根据所述第1权重系数进行在所述部分区域中计算出的所述每个观察结果的所述第1特征量与在所述第2医用图像中预先计算出的所述每个观察结果的第2特征量的加权运算，从而导出所述第1医用图像与所述第2医用图像的相似度来作为第1相似度，并根据所述第2权重系数进行在所述第1医用图像中计算出的所述每个观察结果的所述第3特征量与在所述第2医用图像中预先计算出的所述每个观察结果的第4特征量的加权运算，从而导出所述第1医用图像与所述第2医用图像的相似度来作为第2相似度，并根据所述第1相似度和所述第2相似度来导出所述第1医用图像与所述第2医用图像的最终的相似度。

8.根据权利要求7所述的相似度确定装置，其中，

所述相似度导出部通过将所述第1相似度和所述第2相似度进行加权相加而导出所述最终的相似度。