JP2000353246A - Pattern recognition device - Google Patents
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】自動分類が行われた多数の画像パターンについ
て、人間が画像を参照しながら、自動分類結果を修正し
たり、さらに細分類を行うレビュー作業を容易かつ効率
化する。
【解決手段】分類項目を指定して、第1候補として上記
分類に属すると判定された画像群を抽出し、自動分類の
結果の信頼性により上記画像群をソートし、または上記
抽出された画像群を分類の第2候補ごとにグループ化
し、ソートされた順またはグループ化された状態で画像
群を表示させる。
(57) [Summary] [Problem] To easily and efficiently perform a review operation of correcting an automatic classification result and further performing a fine classification while referring to an image with respect to a large number of image patterns on which automatic classification has been performed. . A classification item is designated, an image group determined to belong to the classification as a first candidate is extracted, and the image group is sorted according to the reliability of the result of automatic classification, or the extracted image is extracted. The groups are grouped for each second candidate for classification, and the image groups are displayed in sorted order or in a grouped state.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は画像パターンを自動
分類する画像パターン認識技術に係り、特に認識結果を
画像とともに画面に表示する表示方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image pattern recognition technique for automatically classifying image patterns, and more particularly to a display method for displaying a recognition result together with an image on a screen.
【0002】[0002]
【従来の技術】尿中粒子を自動分類する尿沈渣検査装置
や、血液中の血球を分類する血液像分類装置等、医療用
の画像パターン認識装置の重要な機能の一つに、レビュ
ー機能が挙げられる。レビュー機能とは、撮影された画
像(尿中粒子画像や血球画像)と、自動分類結果とを併
せて画像ディスプレイ上に表示し、必要に応じて検査技
師が自動分類結果の修正を行ったり、さらに細かい分類
を行い、その分類結果の入力を行う機能のことである。
医療用の装置においては、検体差が大きい、検査目的や
施設により分類方法が異なる場合がある、誤分類を極力
減らす必要がある、等の理由から、レビュー機能を用い
た画像および自動分類結果の確認が必要となっている。2. Description of the Related Art A review function is one of the important functions of medical image pattern recognition devices such as a urine sediment inspection device for automatically classifying urine particles and a blood image classification device for classifying blood cells in blood. No. The review function displays the captured image (urine particle image or blood cell image) together with the automatic classification result on the image display, and allows the technician to correct the automatic classification result as needed, This is a function that performs more detailed classification and inputs the classification result.
In medical equipment, the review function and the automatic classification results are used for reasons such as large differences between samples, classification methods that may differ depending on the purpose of inspection and facilities, and the need to minimize misclassification. Confirmation is required.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ある程
度自動分類が行われた多数の画像について、人間が自動
分類結果と画像を参照しながら、その自動分類結果を修
正したり、さらに細かな分類を行う作業は、非常に長時
間を要し、装置の処理性能が高速であっても、検査全体
の効率を向上させることが困難であるという問題があっ
た。However, for a large number of images that have been subjected to automatic classification to some extent, the human corrects the results of automatic classification while referring to the results of the automatic classification and the images, or performs finer classification. The operation takes a very long time, and there is a problem that it is difficult to improve the efficiency of the entire inspection even if the processing performance of the apparatus is high.
【0004】特に尿沈渣検査装置の場合、レビュー作業
は一検体毎に実施するが、一検体中に出現した粒子数が
多い時には、各分類項目に自動分類された画像を一枚の
画面上に表示することが困難である。[0004] In particular, in the case of a urine sediment inspection apparatus, a review operation is performed for each sample, but when the number of particles that appear in one sample is large, images automatically classified into each classification item are displayed on a single screen. It is difficult to display.
【0005】この場合、所定枚数の画像を含むページや
ウィンドウを複数設定するため、ページやウィンドウを
切り替えたり、画面をスクロールさせながら、細分類を
必要とする画像や誤分類された画像を探す必要がある。
大量の画像から少数の誤分類画像、細分類を要する画像
を探す場合、全体の粒子数が多いと、ウィンドウやペー
ジの切り換え、画面のスクロールの回数が多くなり、一
検体あたりのレビュー時間が非常に長くなる。In this case, in order to set a plurality of pages and windows including a predetermined number of images, it is necessary to search for images requiring fine classification or misclassified images while switching pages or windows and scrolling the screen. There is.
When searching for a small number of misclassified images or images that require fine classification from a large number of images, if the total number of particles is large, the number of window and page switching and the number of screen scrolls will increase, and the review time per sample will be very long. Become longer.
【0006】本発明はウィンドウやページの切り換え、
画面のスクロール回数を減らすためのレビュー画面への
画像の表示方式に関し、上記のように自動分類が行われ
た多数の画像について、人間が分類結果と画像を参照し
ながら、その自動分類結果を修正したり、さらに細かな
分類を行う作業(レビュー作業)を容易にし、それに要
する時間の短縮を目的としてなされたものである。[0006] The present invention switches windows and pages,
Regarding the display method of images on the review screen to reduce the number of screen scrolls, for many images that were automatically classified as described above, humans corrected the automatic classification result while referring to the classification results and images It is intended to make it easier to perform the work of performing a detailed classification (review work) and to shorten the time required for the work.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明において、上記課
題を解決するための第1の方法は、画像を自動分類し、
自動分類結果と、その自動分類結果の信頼性を求めた
後、レビュー画面(レビュー操作のための画像を表示す
る画面)上に、自動分類結果の信頼性の低い順番に画像
を表示することを特徴としている。自動分類の信頼性
は、分類論理としてニューラルネットワークを用いた時
にはネットワークの出力値を用いて求めることができ
る。また、分類論理として統計的な分類論理を用いた時
には、識別関数の出力値を信頼性として用いることがで
きる。According to the present invention, a first method for solving the above problems is to automatically classify images,
After determining the reliability of the automatic classification result and the automatic classification result, it is necessary to display the images on the review screen (screen for displaying images for review operation) in order of low reliability of the automatic classification result. Features. When a neural network is used as the classification logic, the reliability of the automatic classification can be obtained by using the output value of the network. When statistical classification logic is used as the classification logic, the output value of the identification function can be used as reliability.
【0008】また、本発明においてレビュー作業を効率
化するための第2の方法は、画像を自動分類し、自動分
類結果と、分類の第2候補を求め、各分類項目に分類さ
れた画像を、自動分類の第2候補が同じ画像をグループ
化して表示することを特徴としている。分類論理にニュ
ーラルネットワークを用いた場合には、ネットワークの
出力層を構成する出力素子のうち、2番目に大きな値を
出力する出力素子に対応する分類項目を分類の第2候補
とすることができる。また、分類論理に統計的な分類論
理を用いた場合には、識別関数のうち、2番目に大きな
値を出力する識別関数に相当する分類項目を分類の第2
候補とすることができる。A second method for improving the review work efficiency in the present invention is to automatically classify images, obtain a result of automatic classification and a second candidate for classification, and convert the images classified into the respective classification items. The second feature is that the same image is grouped and displayed by the second candidate for automatic classification. When a neural network is used for the classification logic, a classification item corresponding to an output element that outputs the second largest value among output elements constituting an output layer of the network can be a second candidate for classification. . If statistical classification logic is used as the classification logic, the classification item corresponding to the classification function that outputs the second largest value among the classification functions is classified into the second classification.
Can be a candidate.
【0009】本発明の第3の方法は、画像を自動分類
し、自動分類結果と、自動分類結果の信頼性と、分類の
第2候補を求め、各分類項目に分類された画像を自動分
類の信頼性の高い画像と低い画像に分け、信頼性の低い
画像については、さらに自動分類の第2候補が同じ画像
をグループ化して表示することを特徴としている。自動
分類の信頼性は、上記第1の方法に述べた方法で求める
ことができる。また、自動分類の第2候補は、上記第2
の方法に述べた方法と同じ方法を用いて求めることがで
きる。A third method of the present invention is to automatically classify images, obtain an automatic classification result, reliability of the automatic classification result, and a second candidate for classification, and automatically classify the images classified into each classification item. Are classified into high-reliability images and low-reliability images. For the low-reliability images, the second candidate for automatic classification further groups and displays the same images. The reliability of the automatic classification can be obtained by the method described in the first method. The second candidate for automatic classification is the second candidate described above.
Can be obtained by using the same method as described in the above method.
【0010】本発明の第4の方法は、画像を自動分類
し、自動分類結果と、自動分類結果の信頼性と、分類の
第2候補を求め、各分類項目に分類された画像を、自動
分類の第2候補が同じ画像をグループ化し、さらに同一
グループ内で自動分類の信頼性が低い順に画像を表示す
ることを特徴としている。この方法においても自動分類
の第2候補は上記第2の方法に述べたもとの同じ方法を
用いることができ、分類の信頼性は上記第1の方法に述
べた方法と同じ方法により求めることが可能である。In a fourth method of the present invention, images are automatically classified, an automatic classification result, reliability of the automatic classification result, and a second candidate for classification are obtained, and the images classified into each classification item are automatically classified. A second candidate of the classification groups the same images, and further displays the images in the same group in the order of low reliability of the automatic classification. Also in this method, the second candidate of the automatic classification can use the same method as described in the second method, and the reliability of the classification can be obtained by the same method as the method described in the first method. It is.
【0011】[0011]
【発明の実施の形態】以下、本発明を尿中粒子を自動分
類する尿沈渣検査装置に適用した例を、図面を用いて詳
細に説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An example in which the present invention is applied to a urine sediment inspection apparatus for automatically classifying urine particles will be described below in detail with reference to the drawings.
【0012】(実施例1)図3に示す測定装置本体10
0では、画像入力装置110により尿中粒子の拡大静止
画像が撮影される。撮影された画像は画像処理装置12
0により、画像パターン認識技術を用いて撮影された画
像が分類される。これにより測定結果として単位体積の
尿中にどのような種類の粒子がどの程度含まれていたか
のデータが得られる。測定装置本体100による測定結
果は出力装置130により出力される。(Embodiment 1) A measuring apparatus main body 10 shown in FIG.
At 0, an enlarged still image of urine particles is captured by the image input device 110. The captured image is stored in the image processing device 12.
According to 0, images captured using the image pattern recognition technique are classified. As a result, data as to what kind of particles and how much were contained in a unit volume of urine can be obtained as a measurement result. The measurement result by the measuring device main body 100 is output by the output device 130.
【0013】本実施例では、図3に示すように測定装置
本体100とレビュー装置200は通信手段300によ
り接続されている。画像入力装置110で撮影された各
粒子について、通信手段300を介して、図2に示すよ
うなデータ500がレビュー装置200に送られる。デ
ータ500にはその粒子画像の自動分類結果510、自
動分類結果の信頼性520、自動分類の第2候補53
0、粒子画像データ540等のデータが含まれる。この
うち、分類結果の信頼性520、自動分類の第2候補5
30の2種類のデータを送ることにより、レビュー装置
で信頼性が低い順に画像を表示したり、上記第2候補に
よってグループに分けて表示することが可能となる。In this embodiment, as shown in FIG. 3, the measuring device main body 100 and the review device 200 are connected by a communication means 300. For each particle captured by the image input device 110, data 500 as shown in FIG. 2 is sent to the review device 200 via the communication unit 300. The data 500 includes an automatic classification result 510 of the particle image, reliability 520 of the automatic classification result, and a second candidate 53 of the automatic classification.
0, particle image data 540, and the like. Among them, the reliability 520 of the classification result and the second candidate 5 of the automatic classification
By transmitting the 30 types of data, the review device can display images in ascending order of reliability, or display the images in groups according to the second candidates.
【0014】分類論理としてニューラルネットワークを
用いる場合には、出力値の大小により、分類結果の信頼
性を求めることができる。例えば、ニューラルネットワ
ークで5種類の対象を分類する場合、5個の出力素子を
用い、各素子を分類項目に対応させる。分類すべきパタ
ーンを入力した時、最大値を出力する出力素子に対応す
る項目を分類結果とする。When a neural network is used as the classification logic, the reliability of the classification result can be obtained based on the magnitude of the output value. For example, when classifying five types of objects with a neural network, five output elements are used, and each element is made to correspond to a classification item. When a pattern to be classified is input, an item corresponding to an output element that outputs a maximum value is defined as a classification result.
【0015】図8はパターン分類用のニューラルネット
ワークが出力素子A〜Eという5つの出力素子を有する
場合の各出力素子の出力値を模式的に示した図である。
図8に示すように、1個の出力素子(この例では出力素
子C)が最大値、例えば1に近い値を出力し、他の出力
素子が最小値、例えば0に近い値を出力するのが理想的
であり、この場合の分類結果は信頼性が高い。しかし、
例えば図9に示すように、出力値が全て最大値1よりも
かなり小さな値である場合には、分類の信頼性は低い。
そこで、最大値を出力する出力素子に対応する分類項目
を分類結果とするとともに、その素子の出力値を信頼性
とすることができる。FIG. 8 is a diagram schematically showing the output values of each output element when the neural network for pattern classification has five output elements A to E.
As shown in FIG. 8, one output element (output element C in this example) outputs a maximum value, for example, a value close to 1, and another output element outputs a minimum value, for example, a value close to 0. Is ideal, and the classification result in this case is highly reliable. But,
For example, as shown in FIG. 9, when all the output values are considerably smaller than the maximum value 1, the reliability of the classification is low.
Therefore, the classification item corresponding to the output element that outputs the maximum value can be used as the classification result, and the output value of the element can be regarded as reliability.
【0016】また、ニューラルネットワークの各出力素
子の出力値のうち、最大の値と2番目に大きい値との差
を信頼性としてもよい。この場合には、図10に示すよ
うに最大値1に近い値を出力する出力する素子が複数あ
る場合にも分類の信頼性が低いと判定することができ
る。The difference between the maximum value and the second largest value among the output values of the output elements of the neural network may be used as the reliability. In this case, the classification reliability can be determined to be low even when there are a plurality of output elements that output values close to the maximum value 1 as shown in FIG.
【0017】図3に示すレビュー装置200は例えば汎
用のパーソナルコンピュータを用い、ディスプレイ21
0、キーボード220、記憶装置230、マウス240
を備える。通信手段300を介して測定装置本体100
より送られたデータ500は記憶装置230に蓄えられ
る。操作者(検査技師)がレビュー操作を開始すると、
記憶装置230に蓄えられた画像データ540がディス
プレイ上に画像として表示される。操作者は画像を見な
がらキーボード220、マウス240を用いて自動分類
結果が誤っていたり、細分類が必要な画像を選択し、正
しい分類コードを入力する。The review device 200 shown in FIG. 3 uses, for example, a general-purpose personal computer and a display 21.
0, keyboard 220, storage device 230, mouse 240
Is provided. Measurement device main body 100 via communication means 300
The transmitted data 500 is stored in the storage device 230. When the operator (inspection technician) starts the review operation,
Image data 540 stored in storage device 230 is displayed as an image on a display. The operator uses the keyboard 220 and the mouse 240 while viewing the image to select an image in which the result of the automatic classification is incorrect or that requires fine classification, and inputs a correct classification code.
【0018】本実施例においては、レビュー装置200
のディスプレイ210上には図4に示されるレビュー操
作エリア400が設定され、このエリア内でレビュー操
作を行う。レビュー操作エリア400には分類項目選択
エリア410が含まれる。分類項目選択エリア410で
は、自動分類項目を指定する。ここで項目を指定する
と、自動分類の結果、その項目に分類された画像が画像
表示エリア420に表示される。例えば、レビュー操作
エリア400において「赤血球」を指定すると、自動分
類の結果、赤血球と分類された画像が表示エリア420
に表示される。この時、レビュー装置200内では図1
に示す処理が行われる。In this embodiment, the review device 200
A review operation area 400 shown in FIG. 4 is set on the display 210, and a review operation is performed in this area. The review operation area 400 includes a classification item selection area 410. In the classification item selection area 410, an automatic classification item is specified. If an item is specified here, as a result of the automatic classification, images classified into the item are displayed in the image display area 420. For example, when "red blood cells" is designated in the review operation area 400, an image classified as red blood cells as a result of the automatic classification is displayed in the display area 420.
Will be displayed. At this time, FIG.
Is performed.
【0019】まず、ステップS110において操作者が
分類項目選択エリアにおいてある分類項目を選択する
と、ステップS120において、記憶装置230のデー
タのうち、自動分類結果が指定した分類項目であるデー
タが抽出される。さらにステップS130において、分
類結果の信頼性520が低い順に抽出されたデータがソ
ートされる。そしてステップS140において、分類結
果の信頼性520が低い画像から順番に画像表示エリア
420に画像表示される。First, when the operator selects a certain classification item in the classification item selection area in step S110, in step S120, data that is the classification item specified by the automatic classification result is extracted from the data in the storage device 230. . Further, in step S130, the extracted data is sorted in ascending order of the reliability 520 of the classification result. Then, in step S140, the images are displayed in the image display area 420 in order from the image having the lowest reliability 520 of the classification result.
【0020】画像は、例えばA行の1列から8列の方向
へ順番に表示され、A行8列まで表示されたらB行の1
列から右方向へ並べられる。画像数が多い時にはさらに
C、D行やさらに多数の行にわたって画像が表示され
る。画像表示が終了すると、レビュー作業が開始される
(ステップS150)。The images are displayed in order, for example, in the direction from column 1 of row A to column 8 and, if the image is displayed up to row A and column 8, the image of row B is displayed.
Arranged right from column. When the number of images is large, the images are displayed over more rows C and D and more rows. When the image display ends, a review operation is started (step S150).
【0021】本実施例の方法を用いると、全画像中、自
動分類の信頼性の低い画像が画像表示エリア420の最
初の方にまとまって表示されるため、誤分類画像を見つ
けるためには表示エリア420の最初の方のみに注目す
ればよい。表示画像を表示順番に見ていき、分類の信頼
性が高く、誤分類の可能性が低いところまできたら、以
降の画像は見なくてよいため、レビュー時間を短縮でき
る。When the method of the present embodiment is used, among all images, images having low reliability of automatic classification are collectively displayed at the beginning of the image display area 420. It is only necessary to pay attention to the first part of the area 420. The displayed images are viewed in the display order, and if the reliability of the classification is high and the possibility of erroneous classification is low, the subsequent images need not be viewed, and the review time can be reduced.
【0022】(実施例2)本実施例においては図5に示
すように、画像表示エリア420が複数の第2候補別表
示エリア421〜424に分割される。それぞれの第2
候補別表示エリアには、自動分類の第2候補530が同
分類となった画像が、まとめて表示される。例えば分類
項目選択エリア410で赤血球を選択した場合、第2候
補別表示エリア421には分類結果が赤血球であり、自
動分類の第2候補が白血球である画像が表示され、同様
に第2候補別表示エリア422、423、423にはそ
れぞれ第2候補が上皮細胞、結晶、細菌である画像が表
示される。Embodiment 2 In this embodiment, as shown in FIG. 5, the image display area 420 is divided into a plurality of second candidate display areas 421 to 424. The second of each
In the display area for each candidate, images in which the second candidates 530 of the automatic classification are classified into the same classification are collectively displayed. For example, when red blood cells are selected in the classification item selection area 410, an image in which the classification result is red blood cells and the second candidate for automatic classification is white blood cells is displayed in the second candidate-specific display area 421. In the display areas 422, 423, and 423, images in which the second candidates are epithelial cells, crystals, and bacteria are displayed.
【0023】この方法を用いると、分類の第2候補が同
じとなったグループごとに画像を表示することにより、
同種の誤分類がまとめて表示される。つまり、誤分類を
修正する際に、同じ分類コードをつけるべき画像がまと
まって表示されているため、画像選択、コード入力とい
う作業を容易に行うことができ、作業時間を短縮でき
る。By using this method, an image is displayed for each group in which the second candidate for classification is the same,
Misclassifications of the same type are displayed together. In other words, when correcting the incorrect classification, images to which the same classification code is to be attached are displayed collectively, so that operations such as image selection and code input can be easily performed, and the operation time can be reduced.
【0024】赤血球に分類された画像を例にとると、誤
分類された画像のうち本当は白血球である画像は分類の
第2候補が白血球である可能性が高い。そのため第2候
補が白血球である誤分類対象の画像をひとつのグループ
として表示することにより、分類結果を白血球に修正す
るための画像選択はこのグループ内でのみ行えばよい。Taking an image classified as a red blood cell as an example, an image that is actually a white blood cell among the misclassified images has a high possibility that the second candidate for classification is a white blood cell. Therefore, by displaying the image of the misclassification target in which the second candidate is a white blood cell as one group, the image selection for correcting the classification result to the white blood cell may be performed only within this group.
【0025】すなわち従来では赤血球と分類された全画
像中にランダムに存在する画像中から、白血球に分類し
直すべき画像を一枚一枚探して選択し、コードを入力す
る必要があったのに比して、本実施例では作業に要する
時間を大幅に短縮することができる。That is, conventionally, it was necessary to search for and select an image to be reclassified into white blood cells one by one from images randomly present in all the images classified as red blood cells, and to input a code. In comparison, in this embodiment, the time required for the operation can be significantly reduced.
【0026】また、作業が単純になるため、再分類をす
る際のコードの入力間違え等のミスも少なくできる。例
えば白血球や結晶等の複数種類の対象が赤血球に誤分類
されているとすると、本発明を用いない場合には赤血球
に自動分類された画像を一枚目から順番に全て目視し、
誤分類された画像を一枚一枚見つけ、それがどの項目に
再分類すべきかを判断し、そのコードを付け直す必要が
ある。この場合、付け直すコードが複数あるため、コー
ドの入力ミス等を起こしやすい。しかし本発明を用いる
と、例えば白血球が第2候補である画像グループを見る
場合には、コードの付け直しは白血球1種類でよいた
め、コードの入力ミスが生じにくい。Further, since the operation is simplified, mistakes such as a wrong code input at the time of re-classification can be reduced. For example, if a plurality of types of targets such as white blood cells and crystals are misclassified as red blood cells, and without using the present invention, all images automatically classified as red blood cells are visually observed in order from the first sheet,
It is necessary to find the misclassified images one by one, determine which item they should be reclassified to, and recode them. In this case, since there are a plurality of codes to be reattached, a code input error or the like is likely to occur. However, when the present invention is used, for example, when an image group in which white blood cells are the second candidate is viewed, only one type of white blood cell needs to be re-assigned, so that a code input error hardly occurs.
【0027】(実施例3)本実施例では、前記第2の実
施例のレビュー操作エリア400の別の構成として、図
6に示す構成も可能である。この構成では、レビュー操
作エリア400には分類項目選択エリア410、第2候
補選択エリア430、画像表示エリア420が含まれ
る。分類項目選択エリア410で自動分類結果(例えば
赤血球とする)を選択し、第2候補選択エリア430で
自動分類の第2候補(例えば白血球とする)を選択する
と、該当する画像(分類結果が赤血球であり、自動分類
の第2候補が白血球である画像)が表示される。この方
法を用いると、第2候補が同じ分類に判定された画像を
画像表示エリア420全体に表示できるため、図5に示
す例に比べて一度に同種の画像を大量に表示でき、一覧
性が増し、レビュー作業を効率化できる。(Embodiment 3) In this embodiment, as another configuration of the review operation area 400 of the second embodiment, the configuration shown in FIG. 6 is also possible. In this configuration, the review operation area 400 includes a classification item selection area 410, a second candidate selection area 430, and an image display area 420. When an automatic classification result (for example, red blood cells) is selected in the classification item selection area 410 and a second candidate for automatic classification (for example, white blood cells) is selected in the second candidate selection area 430, the corresponding image (the classification result is red blood cells) And an image in which the second candidate for automatic classification is a white blood cell). When this method is used, images in which the second candidate is determined to have the same classification can be displayed on the entire image display area 420, so that a large number of images of the same type can be displayed at once as compared with the example shown in FIG. Increase the efficiency of review work.
【0028】(実施例4)本実施例では、前記第2の実
施例により画像を表示する際、さらに図7に示すよう
に、分類項目選択(ステップS110)、選択項目画像
抽出(ステップS120)の後、分類結果の信頼性でデ
ータをソートし(ステップS130)、ステップS13
5において信頼性の低い画像のみを抽出して図5または
図6の画面構成で画像表示を行い(ステップS14
0)、レビュー作業を開始する(ステップS150)。(Embodiment 4) In this embodiment, when an image is displayed according to the second embodiment, as shown in FIG. 7, classification item selection (step S110) and selection item image extraction (step S120) After that, the data is sorted by the reliability of the classification result (step S130), and step S13
5, only the image having low reliability is extracted, and the image is displayed with the screen configuration of FIG. 5 or FIG.
0), a review operation is started (step S150).
【0029】この方法を用いると、分類の信頼性が高い
画像と信頼性の低い画像に分け、信頼性の高い画像に関
しては同一画面上で表示しないため、レビューすべき画
像数を減らし、レビュー作業時間を短縮することができ
る。さらには分類の第2候補によりグループ化するた
め、上記第2の方法と同じくレビュー作業を効率化して
レビュー時間を短縮するとともに、コードの入力間違え
等の作業ミスを生じにくくすることができる。When this method is used, images are classified into images with high classification reliability and images with low reliability, and images with high reliability are not displayed on the same screen. Time can be reduced. Further, since the grouping is performed based on the second candidate of the classification, the review work can be made more efficient and the review time can be shortened as in the second method, and work errors such as incorrect code input can be made less likely to occur.
【0030】(実施例5)本実施例では、前記第2ない
し第4の実施例により画像を表示する際、さらに第1の
実施例で述べたように、信頼性によりデータをソート
し、同一の自動分類の第2候補を有する画像を、信頼性
の低い順に並べる。この方法は第1の実施例と第2ない
し第4の実施例を組み合わせたものであり、より一層レ
ビュー作業を容易にし、かつ所要時間を短縮でき、コー
ドの入力間違え等のミスを起しにくくすることができ
る。(Embodiment 5) In this embodiment, when images are displayed according to the second to fourth embodiments, as described in the first embodiment, data is sorted by reliability and the same data is displayed. Are sorted in ascending order of reliability. This method is a combination of the first embodiment and the second to fourth embodiments, which further facilitates the review work, shortens the required time, and is less likely to cause errors such as erroneous code input. can do.
【0031】[0031]
【発明の効果】本発明によれば、画像パターンの自動分
類処理等におけるレビュー処理を従来に比して飛躍的に
容易カル効率的に行うことが可能となる。従って本発明
は、医療分野はもとより、大量の画像パターンを自動分
類する技術を要する産業分野に適用して多大の工業的効
果を発揮することができる。According to the present invention, review processing in automatic classification processing of image patterns and the like can be performed much easier and more efficiently than in the past. Therefore, the present invention can exert a great deal of industrial effects by being applied not only to the medical field but also to the industrial field that requires a technique for automatically classifying a large number of image patterns.
【図1】本発明を応用した尿沈渣検査装置の第1の実施
例による処理フロー図。FIG. 1 is a processing flow chart according to a first embodiment of a urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図2】本発明を応用した尿沈渣検査装置でのデータの
内容を示す説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram showing data contents in a urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図3】本発明を応用した尿沈渣検査装置の概要を示す
ブロック図。FIG. 3 is a block diagram showing an outline of a urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図4】本発明を応用した尿沈渣検査装置のレビュー画
面の第1の構成を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a first configuration of a review screen of the urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図5】本発明を応用した尿沈渣検査装置のレビュー画
面の第2の構成を示す図。FIG. 5 is a diagram showing a second configuration of a review screen of the urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図6】本発明を応用した尿沈渣検査装置のレビュー画
面の第3の構成を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a third configuration of a review screen of the urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図7】本発明を応用した尿沈渣検査装置の第2の実施
例による処理フロー図。FIG. 7 is a processing flow diagram according to a second embodiment of the urine sediment inspection apparatus to which the present invention is applied.
【図8】分類結果の信頼性が高いと判断できる出力値の
例を示す図。FIG. 8 is a diagram showing an example of an output value that can be determined to have high reliability of a classification result.
【図9】分類結果の信頼性が低いと判断できる出力値の
第1の例を示す図。FIG. 9 is a diagram illustrating a first example of output values that can be determined to be low in the reliability of the classification result.
【図10】分類結果の信頼性が低いと判断できる出力値
の第2の例を示す図。FIG. 10 is a diagram showing a second example of output values that can be determined to have low reliability of the classification result.
100…測定装置本体、110…画像入力装置、120
…画像処理装置、130…出力装置、200…レビュー
装置、210…ディスプレイ、220…キーボード、2
30…記憶装置、240…マウス、300…通信手段、
400…レビュー操作エリア、410…分類項目選択エ
リア、420…画像表示エリア、421…第2候補別表
示エリア、422…第2候補別表示エリア、423…第
2候補別表示エリア、424…第2候補別表示エリア、
430…第2候補選択エリア、500…測定装置本体か
らレビュー装置に送られるデータ、510…自動分類結
果、520…分類結果の信頼性、530…自動分類の第
2候補、540…画像データ。100: Measurement device main body, 110: Image input device, 120
... image processing device, 130 ... output device, 200 ... review device, 210 ... display, 220 ... keyboard, 2
30: storage device, 240: mouse, 300: communication means,
400: Review operation area, 410: Classification item selection area, 420: Image display area, 421: Second candidate display area, 422: Second candidate display area, 423: Second candidate display area, 424: Second Display area by candidate,
430: second candidate selection area, 500: data sent from the measuring device body to the review device, 510: automatic classification result, 520: reliability of classification result, 530: second candidate for automatic classification, 540: image data.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06F 15/70 465A Fターム(参考) 2G045 AA02 AA18 CA25 CB03 FA19 GB10 JA03 JA04 JA07 5L096 BA03 BA06 DA04 HA11 JA01 JA16 KA04 KA09 KA11 MA07 9A001 HH21 KK25 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 15/70 465A F term (Reference) 2G045 AA02 AA18 CA25 CB03 FA19 GB10 JA03 JA04 JA07 5L096 BA03 BA06 DA04 HA11 JA01 JA16 KA04 KA09 KA11 MA07 9A001 HH21 KK25
Claims (7)
自動分類するパターン認識装置において、自動分類結果
の信頼性を評価する信頼性評価手段と、各自動分類項目
毎に、上記自動分類結果の信頼性の高い順または低い順
に画像パターンを並べ替えるパターン並べ替え手段と、
上記画像パターンを表示する表示手段とを有し、上記パ
ターン並べ替え手段で並べ替えられた順に、上記画像パ
ターンを上記表示手段に表示することを特徴とするパタ
ーン認識装置。A pattern recognition apparatus for automatically classifying an image pattern into a classification item to which an image belongs, a reliability evaluation means for evaluating the reliability of the automatic classification result, and for each automatic classification item, Pattern reordering means for reordering the image patterns in the order of high or low reliability,
Display means for displaying the image pattern, wherein the image pattern is displayed on the display means in the order rearranged by the pattern rearranging means.
する分類項目の第1候補と第2候補を出力するパターン
認識装置において、上記画像パターンを表示する表示手
段と、上記分類項目に第1候補として属すると判定され
た画像群を抽出し、抽出された上記画像群を、各々の第
2候補が同じ分類項目となる画像群にグループ化し、上
記グループ毎にまとめて上記表示手段に表示させる手段
を有することを特徴とするパターン認識装置。2. A pattern recognition device for outputting a first candidate and a second candidate of a classification item to which an image belongs for an input image pattern, a display means for displaying the image pattern, and a first item for the classification item. An image group determined to belong as a candidate is extracted, and the extracted image group is grouped into an image group in which each second candidate has the same classification item, and the group is displayed collectively for each group on the display means. A pattern recognition device characterized by having means.
する分類項目の第1候補と第2候補を出力するパターン
認識装置において、自動分類結果の信頼性を評価する信
頼性評価手段と、各自動分類項目毎に、上記自動分類結
果の信頼性の高い順または低い順に画像パターンを並べ
替えるパターン並べ替え手段と、画像パターンを表示す
る表示手段とを有し、上記分類項目に第1候補として属
すると判定された画像群を抽出し、上記抽出された画像
群を、各々の第2候補が同じ分類項目となる画像群にグ
ループ化する手段と、上記グループ内においてさらに上
記パターン並べ替え手段で並べ替えられた順に上記表示
手段に画像を整列表示させる手段を有することを特徴と
するパターン認識装置。3. A pattern recognition device for outputting a first candidate and a second candidate of a classification item to which an image belongs for an input image pattern, a reliability evaluation means for evaluating the reliability of an automatic classification result, Each of the automatic classification items includes a pattern rearranging unit that rearranges the image patterns in the order of high or low reliability of the automatic classification result, and a display unit that displays the image patterns. Means for extracting an image group determined to belong to the image group, grouping the extracted image group into an image group in which each second candidate has the same classification item, and further comprising the pattern rearranging means in the group. A pattern recognition apparatus comprising: means for displaying images on the display means in the order of rearrangement.
する分類項目の第1候補と第2候補を出力するパターン
認識装置において、自動分類結果の信頼性を評価する信
頼性評価手段と、各自動分類項目毎に、上記自動分類結
果の信頼性の高い順または低い順に画像パターンを並べ
替えるパターン並べ替え手段と、上記自動分類結果の信
頼性が低い画像を抽出する画像抽出手段と、画像パター
ンを表示する表示手段とを有し、上記画像抽出手段によ
り抽出され、上記分類項目の第1候補が同じとなる画像
群を、上記分類項目の第2候補が同じとなる画像毎にグ
ループ化し、上記パターン並べ替え手段により並べ替え
られた順に上記表示手段に表示することを特徴とするパ
ターン認識装置。4. A pattern recognition device for outputting a first candidate and a second candidate of a classification item to which an image belongs for an input image pattern, a reliability evaluation means for evaluating the reliability of an automatic classification result, For each automatic classification item, a pattern rearranging unit for rearranging image patterns in the order of high or low reliability of the automatic classification result, an image extracting unit for extracting an image with low reliability of the automatic classification result, and an image pattern And displaying means for displaying images, wherein the image group extracted by the image extracting means and having the same first candidate of the classification item is grouped for each image having the same second candidate of the classification item, A pattern recognizing device for displaying on the display means in the order of rearrangement by the pattern rearranging means.
認識装置において、上記表示手段上に、第1候補選択エ
リアと、第2候補選択エリアを有し、操作者が上記第1
候補選択エリアを用いて上記分類項目の第1候補を指定
するとともに上記第2候補選択エリアを用いて上記分類
項目の第2候補を指定し、上記分類項目の第1候補が操
作者により指定された第1候補であり、かつ上記分類項
目の第2候補が操作者により指定された第2候補である
画像を、上記表示手段に表示することを特徴とする画像
パターン認識装置。5. The pattern recognition apparatus according to claim 2, further comprising a first candidate selection area and a second candidate selection area on said display means, wherein an operator operates said first and second candidate selection areas.
A first candidate of the classification item is specified using the candidate selection area, and a second candidate of the classification item is specified using the second candidate selection area, and the first candidate of the classification item is specified by the operator. An image pattern recognizing device, wherein an image which is a first candidate and a second candidate of the classification item is a second candidate specified by an operator is displayed on the display means.
ン認識装置において、パターン認識論理としてニューラ
ルネットワークを用い、ニューラルネットワークの出力
値から上記自動分類の信頼性を求めることを特徴とする
パターン認識装置。6. The pattern recognition apparatus according to claim 1, wherein a neural network is used as the pattern recognition logic, and the reliability of the automatic classification is obtained from an output value of the neural network. apparatus.
ン認識装置において、パターン認識論理としてニューラ
ルネットワークを用い、ニューラルネットワークの出力
値から上記分類項目の第1候補と上記自動分類の第2候
補を求めることを特徴とするパターン認識装置。7. The pattern recognition apparatus according to claim 2, wherein a neural network is used as the pattern recognition logic, and a first candidate of the classification item and a second candidate of the automatic classification are obtained from output values of the neural network. A pattern recognition device characterized by obtaining
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP16480499A JP2000353246A (en) | 1999-06-11 | 1999-06-11 | Pattern recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
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---|---|---|---|
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Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2000353246A true JP2000353246A (en) | 2000-12-19 |
Family
ID=15800245
Family Applications (1)
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Country | Link |
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JP (1) | JP2000353246A (en) |
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-
1999
- 1999-06-11 JP JP16480499A patent/JP2000353246A/en not_active Withdrawn
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