[发明专利]诊断支援装置、诊断支援装置的图像处理方法、以及存储程序的存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，是用于根据摄影图像诊断病变的诊断支援装置的图像处理方法，其特征在于，

与涉及病变的已知的第一摄影图像对应的参考图像被登记于数据库，在通过将与涉及病变的未知的第二摄影图像对应的查询图像与上述数据库的参考图像进行对比来进行诊断支援时，

(a)对于基于上述涉及病变的已知的第一摄影图像形成的参考图像，提取其第一图像特征向量，

(b)将所提取的上述第一图像特征向量登记在上述数据库，

(c)通过对上述已知的第一摄影图像实施几何变形而增量来形成上述参考图像，根据实施了上述几何变形的参考图像来进行诊断支援，

在上述第一图像特征向量的提取中，

计算上述第一摄影图像的第一短边实际长度，

使用上述第一短边实际长度决定上述第一摄影图像的第一尺寸再生增量倍率，

对上述第一摄影图像实施外插处理而作为第一外插图像，

通过旋转、反转以及基于上述第一尺寸再生增量倍率的尺寸再生对上述第一外插图像实施几何变形处理，由此进行增量而作为第一几何变形图像，

通过从上述第一几何变形图像剪切中央正方形区域而得到第一切取图像，在上述第一切取图像中提取上述第一图像特征向量。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

上述第一尺寸再生增量倍率为，以上述第一短边实际长度为根据，上述第一短边实际长度比整体平均长度小时的上述第一尺寸再生增量倍率向变大的方向设定，上述第一短边实际长度比整体平均长度大时的上述第一尺寸再生增量倍率向变小的方向设定。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

(d)对于基于涉及病变的未知的第二摄影图像而形成的查询图像，提取第二图像特征向量，

(e)将上述第二图像特征向量与上述第一图像特征向量对比，从上述参考图像中检索与上述查询图像类似的至少一个候补。

4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，

在上述第二图像特征向量的提取中，

计算上述第二摄影图像的第二短边实际长度，

使用上述第二短边实际长度决定上述第二摄影图像的第二尺寸再生增量倍率，

对上述第二摄影图像实施外插处理而作为第二外插图像，

通过旋转、反转以及基于上述第二尺寸再生增量倍率的尺寸再生对上述第二外插图像实施几何变形处理，由此进行增量而作为第二几何变形图像，

通过从上述第二几何变形图像剪切中央正方形区域而得到第二切取图像，在上述第二切取图像中提取上述第二图像特征向量。

5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，

上述第二尺寸再生增量倍率为，以上述第二短边实际长度为根据，上述第二短边实际长度比整体平均长度小时的上述第二尺寸再生增量倍率向变大的方向设定，上述第二短边实际长度比整体平均长度大时的上述第二尺寸再生增量倍率向变小的方向设定。

6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

具备步骤A，在该步骤A中，生成数据库，对于基于上述涉及病变的已知的上述第一摄影图像而形成的上述参考图像，提取第一图像特征向量而登记于该数据库，

上述步骤A为，

从对上述第一摄影图像进行几何变形而增量的第一几何变形图像、或者剪切上述第一几何变形图像的中央正方形区域而得到的第一切取图像，提取上述第一图像特征向量并登记。

7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

将上述实施了几何变形的参考图像向神经网络输入而进行机器学习并生成总体识别器，将上述实施了几何变形的查询图像向机器学习完成的上述总体识别器输入而进行上述查询图像的识别。

8.如权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，

在上述参考图像的几何变形中，从作为上述第一摄影图像的高析像度长方形图像预先准备低析像度正方形图像，对该低析像度正方形图像进行几何增量并向神经网络输入而进行机器学习，生成总体识别器。