[发明专利]计算机程序、信息处理方法、信息处理装置以及模型生成方法

说明书

本发明的计算机程序用于使计算机执行如下处理：通过插入管腔器官的导管获得多个医用图像，该管腔器官具有主干、从该主干分岔的侧枝和主干以及侧枝的分支部，该多个医用图像是基于传感器一边沿着管腔器官的长边方向移动一边检测到的信号而生成的；通过将获得的医用图像输入至识别主干截面、侧枝截面以及分支部截面的学习模型，来识别主干截面、侧枝截面以及分支部截面。

技术领域

本发明涉及计算机程序、信息处理方法、信息处理装置以及模型生成方法。

背景技术

正在进行如下检查：通过使用导管的血管内超声波(IVUS:Intra Vascular UltraSound)法来生成包括血管的超声波断层图像的医用图像，来进行血管内的超声波检查。血管内超声波法中，血管内诊断用导管使超声波传感器从血管的远位移动至近位，扫描血管及其周边组织。

另一方面，以辅助医生的诊断为目的，正在开发通过图像处理和机械学习对医用图像附加信息的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2019－165970号公报

发明内容

但是，存在如下问题，在一张断层图像中对血管的分支部的内腔边界进行图像识别，难以辨别血管的主干以及侧枝，无法对医用图像附加有用的信息。

本发明的目的为，提供能够对扫描管腔器官得到的医用图像进行解析来识别血管的主干以及侧枝的计算机程序、信息处理方法、信息处理装置以及模型生成方法。

本发明的计算机程序用于使计算机执行如下处理：通过插入管腔器官的导管获得多个医用图像，该管腔器官具有主干、从该主干分岔的侧枝和主干以及侧枝的分支部，该多个医用图像是基于传感器一边沿着管腔器官的长边方向移动一边检测到的信号而生成的；通过将获得的医用图像输入至识别主干截面、侧枝截面以及分支部截面的学习模型，来识别所述主干截面、所述侧枝截面以及所述分支部截面。

本发明的信息处理方法用于使计算机执行如下处理：通过插入管腔器官的导管获得多个医用图像，该管腔器官具有主干、从该主干分岔的侧枝和主干以及侧枝的分支部，该多个医用图像是基于传感器一边沿着管腔器官的长边方向移动一边检测到的信号而生成的；通过将获得的医用图像输入至识别主干截面、侧枝截面以及分支部截面的学习模型，来识别所述主干截面、所述侧枝截面以及所述分支部截面。

本发明的信息处理装置具有：获得部，其通过插入管腔器官的导管获得多个医用图像，该管腔器官具有主干、从该主干分岔的侧枝和主干以及侧枝的分支部，该多个医用图像是基于传感器一边沿着管腔器官的长边方向移动一边检测到的信号而生成的；和学习模型，其在输入有获得的医用图像的情况下，识别主干截面、侧枝截面以及分支部截面，并输出表示所述主干截面、所述侧枝截面以及所述分支部截面的信息。

本发明的模型生成方法用于使计算机执行如下处理：生成相对于多个医用图像附加有表示其为管腔截面的数据的训练数据，该多个医用图像是通过插入具有主干、从该主干分岔的侧枝和主干以及侧枝的分支部的管腔器官的导管，基于传感器一边沿着管腔器官的长边方向移动一边检测到的信号而生成的，且分别是包括主干截面的多个医用图像、包括主干截面以及侧枝截面的多个医用图像和包括分支部截面的多个医用图像；并基于生成的所述训练数据来生成当输入有医用图像的情况下识别所述主干截面、所述侧枝截面以及所述分支部截面的学习模型。

发明效果

根据本发明，能够对扫描管腔器官得到的医用图像进行解析来识别血管的主干以及侧枝

附图说明

图1是表示图像诊断装置的构成例的说明图。

图2是表示图像处理装置的构成例的框图。

图3是表示使用了学习模型的图像识别方法的说明图。