Abstract:
PROBLEM TO BE SOLVED: To make quantitatively evaluatable the sensual picture quality of spot, etc., and to stabilize and improve the picture quality of an examination picture, preferably, of an LCD panel by fetching an image on the LCD panel in the state of turning on the examination picture on the LCD panel, processing and evaluating the fetched image. SOLUTION: First of all, a picture for examination is displayed on the LCD panel (step 1). Next, this displayed image on the LCD panel is fetched as the digital data image of 512×512 pixels, for example, and the fetched image is digitized to the value of 256 gradations, for example (step 2). Next, the digitized image is differentiated and the contour part of the spot is made actual (step 3). Next, a picture quality index L is found while utilizing the area for each gradation value (step 4). Afterwards, the found picture quality index L is compared with a predetermined quality standard L0 (step 5). When L is almost equal with L0, it can be known the examined LCD panel is the same quality level as the quality standard (step 6).
Abstract:
PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an irregularity evaluation apparatus, an irregularity evaluation method, and a display inspection apparatus and a program. SOLUTION: The irregularity evaluation apparatus 100 includes: an irregularity detection part 110 that acquires multiple images of a display irregularity present in a display area of a display device by scanning a spherical surface, the radius of which is set by the display area of the display device; and an information processing apparatus 150 that generates a three-dimensional irregularity figure from the multiple images acquired by the irregularity detection unit, by associating a feature value of the display irregularity in each of the images with a position where the image is acquired, and generates an irregularity superimposed image in which the three-dimensional irregularity figure viewed from a designated observation angle to a virtual plane is superimposed. COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT
Abstract:
Provided are a method, device, and computer program for generating medical case-specific representative images and radiographic image interpretation information on the basis of previously stored images. Wavelet features of a plurality of previously imaged and stored images are calculated, keywords included in radiographic image interpretation information for each of the stored images are extracted, and the calculated wavelet features and the extracted keywords are associated with the stored images, and stored. The stored images are categorized and a plurality of groups are generated on the basis of the extracted keywords, and the centroid vector of feature vectors based on the wavelet features of each image corresponding to the keywords included in a generated group is calculated. The spatial distance between the calculated centroid vector and the feature vectors based on the wavelet features of each image corresponding to the keywords included in the group is calculated, and the image having the smallest calculated spatial distance and the radiographic image interpretation data associated with said image are stored as representative images of the group.
Abstract:
AufgabeDie Aufgabe besteht darin, ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogramm zum Erzeugen eines repräsentativen Bildes und radiologischer Auswertungsdaten auf der Grundlage von früher gespeicherten Bildern für jeden Fall bereitzustellen.LösungEs werden Wavelet-Merkmale einer Vielzahl von Bildern berechnet, die früher aufgenommen und gespeichert worden sind. Ein Stichwort, das in radiologischen Auswertungsdaten für jedes gespeicherte Bild enthalten ist, wird entnommen. Die berechneten Wavelet-Merkmale und die entnommenen Stichwörter werden in Verbindung mit den betreffenden gespeicherten Bildern gespeichert. Die gespeicherten Bilder werden auf der Grundlage der entnommenen Stichwörter klassifiziert, um eine Vielzahl von Gruppen zu erzeugen, und für jede der erzeugten Gruppen wird ein Schwerpunktvektor von Wavelet-Merkmal-bezogenen Merkmalvektoren von Bildern berechnet, die den in dieser Gruppe enthaltenen Stichwörtern entsprechen. Für jede Gruppe wird ein räumlicher Abstand zwischen dem berechneten Schwerpunktvektor und jedem der Wavelet-Merkmal-bezogenen Merkmalvektoren der Bilder berechnet, die den in dieser Gruppe enthaltenen Stichwörtern entsprechen, und das Bild, dessen berechneter räumlicher Abstand am kürzesten ist, und die dem Bild zugehörigen radiologischen Auswertungsdaten werden als repräsentatives Bild dieser Gruppe gespeichert.
Abstract:
Aufgabe Die Aufgabe besteht darin, ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogramm bereitzustellen, die in der Lage sind, unter Verwendung eines vor kurzem aufgenommenen Röntgenbildes mit hoher Genauigkeit nach einem vorhandenen Bild zu suchen, das einem ähnlichen Fall entspricht. Lösung Es wird unter medizinischen Bildern von früheren Fällen nach einem Bild gesucht, das einem vor kurzem aufgenommenen Bild ähnlich ist. Es werden Wavelet-Merkmale von Bildern berechnet, die früher aufgenommen und gespeichert worden sind, und Stichwörter entnommen, die in radiologischen Auswertungsdaten enthalten sind, die den betreffenden gespeicherten Bildern entsprechen. Ein vor kurzem aufgenommenes Bild wird aufgerufen, ein Wavelet-Merkmal des aufgerufenen Bildes wird berechnet, und ein Stichwort wird entnommen, das in radiologischen Auswertungsdaten enthalten ist, die dem aufgerufenen Bild entsprechen. Auf der Grundlage des entnommenen Stichworts wird unter den gespeicherten Stichwörtern nach ähnlichen radiologischen Auswertungsdaten gesucht, und ein räumlicher Abstand zwischen dem übernommenen Bild und jedem der Bilder, die den gefundenen radiologischen Auswertungsdaten entsprechen, wird auf der Grundlage des Wavelet-Merkmals berechnet. Alle Bilder mit dem berechneten räumlichen Abstand, der kürzer als ein vorgegebener Wert ist, werden als Suchergebnis in der Reihenfolge zunehmender räumlicher Abstände ausgegeben.
Abstract:
Provided are a medical-image retrieval method, device, and computer program which are capable of using newly X-rayed images to retrieve with a high degree of accuracy pre-existing images which correspond to similar medical cases. Images similar to a newly imaged image are retrieved from among medical images based on past medical cases. Wavelet features of a plurality of previously imaged and stored images are calculated, and keywords included in radiographic image interpretation information for each stored image are extracted. The newly imaged image is acquired, wavelet features of the acquired image are calculated, and keywords included in the radiographic image interpretation information corresponding to the acquired image are extracted. Similar radiographic image interpretation information is retrieved from stored keywords on the basis of the extracted keywords, and the wavelet-feature based spatial distance between images corresponding to the retrieved radiographic image interpretation information and the acquired image is calculated. Images having a calculated spatial distance that is shorter than a prescribed value are outputted as retrieval results in order of the shortest spatial distance.
Abstract:
Aufgabe Die Aufgabe besteht darin, ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogramm zum Erzeugen eines repräsentativen Bildes und radiologischer Auswertungsdaten auf der Grundlage von früher gespeicherten Bildern für jeden Fall bereitzustellen. Lösung Es werden Wavelet-Merkmale einer Vielzahl von Bildern berechnet, die früher aufgenommen und gespeichert worden sind. Ein Stichwort, das in radiologischen Auswertungsdaten für jedes gespeicherte Bild enthalten ist, wird entnommen. Die berechneten Wavelet-Merkmale und die entnommenen Stichwörter werden in Verbindung mit den betreffenden gespeicherten Bildern gespeichert. Die gespeicherten Bilder werden auf der Grundlage der entnommenen Stichwörter klassifiziert, um eine Vielzahl von Gruppen zu erzeugen, und für jede der erzeugten Gruppen wird ein Schwerpunktvektor von Wavelet-Merkmal-bezogenen Merkmalvektoren von Bildern berechnet, die den in dieser Gruppe enthaltenen Stichwörtern entsprechen. Für jede Gruppe wird ein räumlicher Abstand zwischen dem berechneten Schwerpunktvektor und jedem der Wavelet-Merkmal-bezogenen Merkmalvektoren der Bilder berechnet, die den in dieser Gruppe enthaltenen Stichwörtern entsprechen, und das Bild, dessen berechneter räumlicher Abstand am kürzesten ist, und die dem Bild zugehörigen radiologischen Auswertungsdaten werden als repräsentatives Bild dieser Gruppe gespeichert.