计算机程序、学习模型生成方法、图像处理装置

本发明涉及一种计算机程序、学习模型生成方法、图像处理装置、图像处理系统及图像处理方法。背景技术：1、与前臂或小腿等的肌肉相比，大腿部的肌肉更大，通过增加肌肉量可提高基础代谢。另外，大腿部是对于维持骨盆的平衡、支撑膝关节而言也重要的部位，掌握这些肌肉的状态对于维持健康而言是不可或缺的。2、在专利文献1中，公开了一种超声波诊断装置，其对向测定对象肌肉照射超声波而获得的超声波回波图像进行纹理分析，导出测定对象肌肉的肌力下降。3、[现有技术文献]4、[专利文献]5、专利文献1：日本专利特开2020-130596号公报技术实现思路1、[发明所要解决的问题]2、肌肉包含多个部位，各部位均具有重要的作用，理想的是精度良好地确定各部位。3、本发明是鉴于所述情况而成，目的在于提供一种可精度良好地确定肌肉的部位的计算机程序、学习模型生成方法、图像处理装置、图像处理系统及图像处理方法。4、[解决问题的技术手段]5、本申请包括多个解决所述课题的手段，若列举其一例，则计算机程序使计算机执行如下处理：获取包含肌肉部的医用图像，对以输入医用图像时输出肌肉部整体的区域信息的方式进行了学习的第二学习模型，输入所获取的所述医用图像，输出肌肉部整体的区域信息，基于所输出的肌肉部整体的区域信息生成肌肉部整体图像，对以输入医用图像及肌肉部整体图像时输出所述肌肉部的各肌肉部位各自的区域信息的方式进行了学习的第一学习模型，输入所获取的所述医用图像及所生成的所述肌肉部整体图像，输出各肌肉部位各自的区域信息。6、[发明的效果]7、通过本发明，可精度良好地确定肌肉的部位。技术特征：1.一种计算机程序，使计算机执行如下处理：2.根据权利要求1所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：3.根据权利要求1或2所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：4.根据权利要求1至3中任一项所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：6.根据权利要求5所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算机程序，使计算机执行如下处理：8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机程序，其中9.一种学习模型生成方法，10.一种学习模型生成方法，11.一种图像处理装置，包括：12.一种图像处理系统，包括：13.一种图像处理方法，技术总结提供一种可精度良好地确定肌肉的部位的计算机程序、学习模型生成方法、图像处理装置、图像处理系统及图像处理方法。计算机程序使计算机执行如下处理：获取包含肌肉部的医用图像，对以输入医用图像时输出肌肉部整体的区域信息的方式进行了学习的第二学习模型，输入所获取的医用图像，输出肌肉部整体的区域信息，基于所输出的肌肉部整体的区域信息生成肌肉部整体图像，对以输入医用图像及肌肉部整体图像时输出肌肉部的各肌肉部位各自的区域信息的方式进行了学习的第一学习模型，输入所获取的医用图像及所生成的肌肉部整体图像，输出各肌肉部位各自的区域信息。技术研发人员：小泉宪裕,近藤亮祐,今泉飞翔,草原健太,井芹健介受保护的技术使用者：古野电气株式会社技术研发日：技术公布日：2024/8/15