[发明专利]图像诊断辅助装置、医用图像取得装置以及计算机可读记录介质

权利要求书

1.一种具有诊断信息生成部的图像诊断辅助装置，该诊断信息生成部具备使用大量的医用图像与诊断结果之间的关系进行学习而学习到的机器学习算法并且使用所述机器学习算法根据多个医用图像生成诊断信息，

其特征在于，

上述图像诊断辅助装置具备：

可靠度计算部，其对于多个医用图像评价画质并计算画质的可靠度；

贡献度计算部，其使用上述可靠度计算部计算出的可靠度以及针对每个图像类型表示各医用图像对于诊断对象的适合度的内部参数来计算上述多个医用图像对上述诊断信息的贡献度，

对比度调整部，该对比度调整部使上述多个医用图像的对比度与在上述机器学习算法的学习中使用的医用图像的对比度一致；

检测用图像生成部，该检测用图像生成部通过基于上述贡献度的权重对由上述对比度调整部调整对比度后的多个医用图像进行加权求和来生成上述检测用图像；

上述诊断信息生成部使用上述检测用图像作为输入生成上述诊断信息。

2.根据权利要求1所述的图像诊断辅助装置，其特征在于，

上述可靠度计算部将图像划分为多个区域或部分，针对每个区域或每个部分计算可靠度。

3.根据权利要求1所述的图像诊断辅助装置，其特征在于，

上述可靠度计算部根据上述图像中包含的伪影或上述图像的信噪比来计算可靠度。

4.根据权利要求1所述的图像诊断辅助装置，其特征在于，

上述对比度调整部具备分割部，该分割部生成针对每个组织将成为对比度调整对象的图像进行分割后的分割图像，上述对比度调整部采用使用上述分割图像的像素值生成的转换函数进行对比度调整。

5.根据权利要求1所述的图像诊断辅助装置，其特征在于，

上述诊断信息生成部具备使用上述多个医用图像进行解析的解析部。

6.一种记录了图像诊断辅助程序的计算机可读记录介质，其特征在于，

上述图像诊断辅助程序使计算机执行以下步骤：

对于多个医用图像评价画质并计算画质的可靠度的步骤；

使用上述可靠度以及针对每个图像类型表示各医用图像对于诊断对象的适合度的内部参数计算上述多个医用图像对上述诊断对象的贡献度的步骤；

使上述多个医用图像的对比度与在机器学习算法的学习中使用的医用图像的对比度一致的步骤，其中，所述机器学习算法是使用大量的医用图像与诊断结果之间的关系进行学习而学习到的，

通过基于上述贡献度的权重对调整对比度后的多个医用图像进行加权求和来生成用于生成诊断信息的检测用图像的步骤，

将上述检测用图像作为输入，使用所述机器学习算法输出诊断信息的步骤。

7.一种医用图像取得装置，其特征在于，

上述医用图像取得装置具备：取得医用图像的拍摄部、以及进行上述拍摄部取得的医用图像的处理的图像处理部，

上述图像处理部具备：

诊断信息生成部，其具备使用大量的医用图像与诊断结果之间的关系进行学习而学习到的机器学习算法，并且使用所述机器学习算法根据多个医用图像生成诊断信息；

可靠度计算部，其对于多个医用图像评价画质并计算画质的可靠度；

贡献度计算部，其使用上述可靠度计算部计算出的可靠度以及表示各医用图像对诊断对象的适合度的内部参数计算上述多个医用图像对上述诊断信息的贡献度；

对比度调整部，该对比度调整部使上述多个医用图像的对比度与在上述机器学习算法的学习中使用的医用图像的对比度一致；

检测用图像生成部，该检测用图像生成部通过基于上述贡献度的权重对由上述对比度调整部调整对比度后的多个医用图像进行加权求和来生成上述检测用图像；

上述诊断信息生成部使用上述检测用图像作为输入生成上述诊断信息。