【手続補正書】
【提出日】令和2年12月22日(2020.12.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するコンピュータ実施方法であって、前記方法が、
解剖学的構造の複数の画像を受信することと、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信することと、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成することと、
前記解剖学的構造の中心線上の点から前記解剖学的構造の内腔の境界上の点までの距離を判定することと、
前記パラメータ化された表現の領域を前記判定された距離にマッピングすることと、
患者の解剖学的構造の画像を受信することと、
前記判定された距離への前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記解剖学的構造が血管を含み、前記患者の解剖学的構造が前記患者の脈管構造の血管を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記幾何学的ラベルが、血管内腔境界、中心線、表面、またはそれらの組み合わせの注釈を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記判定された距離の統計的信頼度スコアを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記判定された距離に基づいて前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の画像の各画像について、前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成することをさらに含み、前記パラメータ化された表現が３次元体積モデルを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するシステムであって、前記システムが、
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するための命令を記憶するサーバと、
解剖学的構造の複数の画像を受信することと、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信することと、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成することと、
前記解剖学的構造の中心線上の点から前記解剖学的構造の内腔の境界上の点までの距離を判定することと、
前記パラメータ化された表現の領域を前記判定された距離にマッピングすることと、
患者の解剖学的構造の画像を受信することと、
前記判定された距離への前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することと
を含む方法を実行するために前記命令を実行するように構成されたプロセッサと
を含む、システム。
【請求項１０】
前記システムがさらに、
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成すること
のために構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムがさらに、
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
のために構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記解剖学的構造が血管を含み、前記患者の解剖学的構造が前記患者の脈管構造の血管を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記幾何学的ラベルが、血管内腔境界、中心線、表面、またはそれらの組み合わせの注釈を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記システムがさらに、
前記判定された距離の統計的信頼度スコアを生成すること
のために構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記システムがさらに、
前記判定された距離に基づいて前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
のために構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行する方法のためのコンピュータ実行可能プログラミング命令を含むコンピュータシステムで使用するための非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
解剖学的構造の複数の画像を受信することと、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信することと、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成することと、
前記解剖学的構造の中心線上の点から前記解剖学的構造の内腔の境界上の点までの距離を判定することと、
前記パラメータ化された表現の領域を前記判定された距離にマッピングすることと、
患者の解剖学的構造の画像を受信することと、
前記判定された距離への前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記方法が、
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成すること
をさらに含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記方法が、
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
さらに別の実施形態によれば、解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションの方法を実行するためのコンピュータ実行可能プログラミング命令を含むコンピュータシステムで使用するための非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。方法は、解剖学的構造の複数の画像を受信すること、解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信すること、１つまたは複数の幾何学的ラベル及び受信した複数の画像に基づいて解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成すること、パラメータ化された表現の領域を解剖学的構造の幾何学的パラメータにマッピングすること、患者の解剖学的構造の画像を受信すること、及び解剖学的構造の幾何学的パラメータへの解剖学的構造のパラメータ化された表現の領域のマッピングに基づいて、患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することを含む。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するコンピュータ実施方法であって、
解剖学的構造の複数の画像を受信すること、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信すること、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成すること、
前記パラメータ化された表現の領域を前記解剖学的構造の幾何学的パラメータにマッピングすること、
患者の解剖学的構造の画像を受信すること、及び
前記解剖学的構造の前記幾何学的パラメータへの前記解剖学的構造の前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することを含む前記方法。
（項目２）
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成すること
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記解剖学的構造が血管を含み、前記患者の解剖学的構造が前記患者の脈管構造の血管を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記幾何学的ラベルが、血管内腔境界、中心線、表面、またはそれらの組み合わせの注釈を含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記パラメータ化された表現の領域を幾何学的パラメータにマッピングするステップが、
前記解剖学的構造の中心線の点から前記解剖学的構造の内腔の境界の点までの距離を判定すること、及び
前記判定された距離まで前記パラメータ化された表現の領域をマッピングすること
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記判定された距離の統計的信頼度スコアを生成することをさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記判定された距離に基づいて前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目９）
前記複数の画像の各画像について、前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成することであり、この場合前記パラメータ化された表現が３次元体積モデルを含んでいる、前記生成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するシステムであって、
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するための命令を記憶するデータ記憶装置、及び
解剖学的構造の複数の画像を受信すること、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信すること、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成すること、
前記パラメータ化された表現の領域を前記解剖学的構造の幾何学的パラメータにマッピングすること、
患者の解剖学的構造の画像を受信すること、及び
前記解剖学的構造の前記幾何学的パラメータへの前記解剖学的構造の前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成することを含む方法を実行するために前記命令を実行するように構成されたプロセッサを含む、前記システム。
（項目１１）
前記少なくとも１つのコンピュータシステムがさらに、
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成すること
のために構成される、項目１０に記載のシステム。
（項目１２）
前記少なくとも１つのコンピュータシステムがさらに、
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成することのために構成される、項目１０に記載のシステム。
（項目１３）
前記解剖学的構造が血管を含み、前記患者の解剖学的構造が前記患者の脈管構造の血管を含む、項目１０に記載のシステム。
（項目１４）
前記幾何学的ラベルが、血管内腔境界、中心線、表面、またはそれらの組み合わせの注釈を含む、項目１０に記載のシステム。
（項目１５）
前記パラメータ化された表現の領域を幾何学的パラメータにマッピングするステップ、前記少なくとも１つのコンピュータシステムがさらに、
前記解剖学的構造の中心線の点から前記解剖学的構造の内腔の境界の点までの距離を判定すること、及び
前記判定された距離まで前記パラメータ化された表現の領域をマッピングすること
のために構成されている、項目１０に記載のシステム。
（項目１６）
前記少なくとも１つのコンピュータシステムがさらに、
前記判定された距離の統計的信頼度スコアを生成することのために構成されている、項目９に記載のシステム。
（項目１７）
前記少なくとも１つのコンピュータシステムがさらに、
前記判定された距離に基づいて前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
のために構成されている、項目９に記載のシステム。
（項目１８）
解剖学的画像解析において確率的セグメンテーションを実行するためのコンピュータ実行可能プログラミング命令を含むコンピュータシステムで使用するための非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
解剖学的構造の複数の画像を受信すること、
前記解剖学的構造の１つまたは複数の幾何学的ラベルを受信すること、
前記１つまたは複数の幾何学的ラベル及び前記受信した複数の画像に基づいて前記解剖学的構造のパラメータ化された表現を生成すること、
前記パラメータ化された表現の領域を前記解剖学的構造の幾何学的パラメータにマッピングすること、
患者の解剖学的構造の画像を受信すること、及び
前記解剖学的構造の前記幾何学的パラメータへの前記解剖学的構造の前記パラメータ化された表現の前記領域の前記マッピングに基づいて、前記患者の解剖学的構造の患者固有のセグメンテーションの境界の確率分布を生成すること
を含む前記非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記方法が、
前記確率分布に基づいて統計的信頼値を生成することをさらに含む、項目１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記方法が、
前記確率分布に基づいて、前記患者の解剖学的構造の前記患者固有のセグメンテーションの境界を生成すること
をさらに含む、項目１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。