【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年7月29日(2021.7.29)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】発明の名称
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の名称】デジタル画像の対象領域の少なくとも１つの形状を生成する方法および装置ならびに機械学習システムを訓練するための訓練データを生成する方法
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年９月１２日に出願された米国仮特許出願第６２／５５７，７３７号明細書の優先権を主張するものであり、２０１７年１０月２３日に出願された米国特許出願第１５／７９１，２０９号明細書及び２０１６年１０月２１日に出願された米国仮特許出願第６２／４１１，２９０号明細書（それぞれ米国特許商標局に出願）に関連するものである。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１５】
本出願に記載するどのプロセスも、どのような順序で行われてもよく、プロセスのステップの何れも省略し得る。プロセスは、他のプロセス又は他のプロセスのステップと組み合わせられてもよい。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
サーバは、構成及び能力において大きく異なり得るが、サーバは、一般に、１つ又は複数の中央処理装置、メモリ、大規模データストレージ、電源、有線又は無線ネットワークインタフェース、入出力インタフェース、及びＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  Ｓｅｒｖｅｒ、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤなどのオペレーティングシステムを含む。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
例えば、双方向ビデオ生成及びレンダリングの例示的システム及び方法において使用され得るようなクライアントデバイス１０２〜１０６などのクライアントデバイスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ、ｉＯＳ、又はＬｉｎｕｘなどのパーソナルコンピュータオペレーティングシステム、及びｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）などのモバイルオペレーティングシステムを含む各種オペレーティングシステムを走らせ得る。クライアントデバイスは、別のコンピューティングデバイスからデータを送信又は受信するように構成された１つ又は複数のアプリケーションを走らせるために使用され得る。クライアントアプリケーションは、テキストコンテンツ、マルチメディア情報などの提供及び受信を行い得る。クライアントアプリケーションは、ウェブページのブラウジング、ウェブサーチエンジンの使用、スマートフォンに保存された様々なアプリとのインタラクション、電子メール、ＳＭＳ、又はＭＭＳによるメッセージの送信及び受信、ゲーム（ファンタジースポーツリーグなど）のプレイ、広告の受信、ローカルで保存又はストリームされたビデオの視聴、又はソーシャルネットワークへの参加などのアクションを行うことができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
無線ネットワークは、無線ラジオリンクなどによって接続された端末、ゲートウェイ、ルータなどの自律システムをさらに含み得る。これらのコネクタは、無線ネットワークのトポロジーが急激に変化し得るように、自由に及びランダムに移動し、任意にコネクタを編成するように構成されてもよい。無線ネットワークは、第２（２Ｇ）、第３（３Ｇ）、第４（４Ｇ）世代を含む複数のアクセス技術、セルラーシステム用のロングタームエボリューション（ＬＴＥ）無線アクセス、ＷＬＡＮ、無線方式ルータ（ＷＲ）メッシュなどをさらに用い得る。２Ｇ、２．５Ｇ、３Ｇ、４Ｇなどのアクセス技術及び未来のアクセスネットワークは、様々な度合いのモビリティを備えたクライアントデバイスなどのクライアントデバイスに対する広域カバレージを可能にし得る。例えば、無線ネットワークは、Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＧＳＭ）（登録商標）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＵＭＴＳ）、Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＧＰＲＳ）、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ  ＧＳＭ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ（ＥＤＧＥ）、３ＧＰＰ（登録商標）  Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、ＬＴＥ  Ａｄｖａｎｃｅｄ、Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１ｂ／ｇ／ｎなどの無線ネットワークアクセス技術を用いた無線接続を可能にし得る。無線ネットワークには、それによって情報がクライアントデバイス及び別のコンピューティングデバイス、ネットワークなどの間を移動し得る事実上どのような無線通信機構も含まれ得る。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
機械学習の分野では、畳み込みニューラルネットワーク（「ＣＮＮ」）は、コンピュータビジョンの分野で使用され得る人工ニューラルネットワークである。Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ  Ｓｚｅｇｅｄｙらによる論文「Ｒｅｔｈｉｎｋｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ」（ａｒＸｉｖ：１５１２．００５６７ｖ３［ｃｓ．ＣＶ］１１  Ｄｅｃ  ２０１５）は、コンピュータビジョンにおけるＣＮＮの使用を論じる。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６５】
ステップ５０３では、タイル生成エンジン３０３が、デジタル組織画像を画像パッチ３２３（テストパッチ３２３）の一群にタイルのように重ねずに並べる。テストパッチ３２３中の各タイル／パッチは、例えば、１０００×１０００ピクセル以下、４００×４００ピクセル以下、２５６×２５６ピクセル以下、又はその他の適宜のピクセル数でもよい。タイルのように重ねずに並べるステップは、繰り返し、或いは１つ又は複数のコンピュータによって並行して行われ得る。タイルのように重ねずに並べることは、均一なサイズ及び均一な形状を有する画像パッチを生成することを含み得る。パッチのサイズは、以前の陽性パッチ３０２Ｄ及び以前の陰性パッチ３０２Ｅ（癌、癌のグレード、テストパッチ３２３の疑われる癌の特定の種類若しくはグレード、又はその他の病気に対して陽性又は陰性であると病理学者によって以前に選択されたパッチ）のサイズの関数でもよい。例えば、陽性又は陰性であると病理学者によって以前に選択されたパッチが４００×４００パッチであった場合、タイル生成エンジン３０３は、画像を同一サイズ（４００×４００）のパッチ、又は以前のパッチのサイズの１％、３％、５％、１０％、２０％、２５％、若しくは３０％以内にタイルのように重ねずに並べ得る。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
ステップ５０３では、テストパッチ３２３は、均一なサイズ及び形状を有していても、或いは均一なサイズ及び形状を有していなくてもよい。例えば、１つのパッチが４００×４００であり、別のパッチが３００×３００又は３００×２００であってもよい。また、パッチは正方形である必要はなく、長方形、円形、楕円形、又はより複雑な形状であってもよい。様々なプロセスが、ペンローズのタイルのように重ねずに並べること、バルクエクスクルージョン、及び／又はバウンドボックスなどのタイルのように重ねずに並べることに使用され得る。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像の対象領域の少なくとも１つの形状を生成する方法であって、
前記方法はコンピュータが実行するものであり、
画像処理エンジンによって、データ記憶装置に格納された生体サンプルのデジタル組織画像へのアクセスを得るステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記デジタル組織画像を画像パッチの一群にタイルのように重ねずに並べるステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記画像パッチの一群の各パッチから複数の特徴を取得するステップであって、前記複数の特徴が、次元として前記複数の特徴を含む多次元特徴空間におけるベクトルを定義する、ステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記画像パッチの一群のパッチのユーザ選択および対象クラスのユーザ選択の入力を受け付けるステップと、
前記パッチの一群の他のパッチの前記ベクトルに訓練された分類器を適用することによって、前記他のパッチを、前記パッチのユーザ選択と同じ対象クラスに属する又は属さないに分類するステップと、
少なくとも部分的に、前記分類するステップの結果に基づいて、１つ又は複数の対象領域を識別するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記デジタル組織画像をタイルのように重ねずに並べる前記ステップが、均一なサイズ及び均一な形状の画像パッチを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記均一なサイズ及び均一な形状の画像パッチが、
ａ．  １，０００ピクセル×１，０００ピクセル以下、
ｂ．  ４００ピクセル×４００ピクセル以下、または
ｃ．  ２５６ピクセル×２５６ピクセル以下、
の正方形パッチを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記デジタル組織画像をタイルのように重ねずに並べる前記ステップが、非均一なサイズ及び形状の画像パッチを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像パッチの一群が、重なり合わないパッチを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記訓練された分類器が、サポートベクトルマシンを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記訓練された分類器が、サポートベクトルマシンを含み、前記サポートベクトルマシンを訓練するために使用される訓練パッチが、第２のサポートベクトルマシンによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第２のサポートベクトルマシンが、前記パッチのユーザ選択を含む訓練パッチによって訓練され、データを１つのクラスに分類する１クラスサポートベクトルマシンである、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記サポートベクトルマシンが、データを２つのクラスに分類する２クラスサポートベクトルマシンであり、前記第２のサポートベクトルマシンが、前記パッチのユーザ選択を含む訓練パッチによって訓練され、データを１つのクラスに分類する１クラスサポートベクトルマシンである、
請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記特徴を取得するステップが、特徴抽出処理を実行する訓練された画像処理ニューラルネットワークに各パッチを提出することを含み、前記特徴抽出処理が、既知のオブジェクトの画像に対して訓練済みである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像処理ニューラルネットワークが、畳み込みニューラルネットワークである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像処理ニューラルネットワークが、少なくとも１，０００，０００個の画像に対して訓練済みであり、前記様々な既知のオブジェクトが、少なくとも１，０００個の異なるクラスの既知のオブジェクトに属するオブジェクトを含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記既知のオブジェクトの過半数が、生体サンプルのデジタル組織画像ではない、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記既知のオブジェクトの全てが、生体サンプルのデジタル組織画像ではない、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記既知のオブジェクトの全てが、前記パッチのユーザ選択と同じ前記対象クラスに存在しない、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
コンピューティングデバイスに、ディスプレイ上に前記対象領域の形状をレンダリングさせるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記対象領域の形状が、少なくとも１つの組織マスクを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記対象クラスが、少なくとも１つの癌クラスを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記対象クラスが、以下の組織の種類：異常組織、良性組織、悪性組織、骨組織、皮膚組織、神経組織（ｎｅｒｖｅ  ｔｉｓｓｕｅ）、間質組織、筋肉組織、結合組織、瘢痕組織、リンパ組織、脂肪、上皮組織、神経組織（ｎｅｒｖｏｕｓ  ｔｉｓｓｕｅ）、又は血管の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記デジタル組織画像が、組織サンプルスライドのスライド画像を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
デジタル画像の対象領域の少なくとも１つの形状を生成する装置であって、
ソフトウェア命令を保存する、コンピュータ可読メモリと、
前記コンピュータ可読メモリと結合されたプロセッサであって、前記ソフトウェア命令の実行時に、
データ記憶装置に格納された生体サンプルのデジタル組織画像へのアクセスを得るステップと、
前記デジタル組織画像を画像パッチの一群にタイルのように重ねずに並べるステップと、
前記画像パッチの一群の各パッチから複数の特徴を取得するステップであって、前記複数の特徴が、次元として前記複数の特徴を含む多次元特徴空間におけるベクトルを定義する、ステップと、
前記画像パッチの一群のパッチのユーザ選択および対象クラスのユーザ選択の入力を受け付けるステップと、
前記パッチの一群の他のパッチの前記ベクトルに訓練された分類器を適用することによって、前記他のパッチを、前記パッチのユーザ選択と同じ対象クラスに属する又は属さないに分類するステップと、
少なくとも部分的に、前記分類するステップの結果に基づいて、１つ又は複数の対象領域を識別するステップと、
を行うプロセッサと、
を含む、装置。
【請求項２２】
機械学習システムを訓練するための訓練データを生成する方法であって、
前記方法はコンピュータが実行するものであり、
画像処理エンジンによって、データ記憶装置に格納された生体サンプルのデジタル組織画像へのアクセスを得るステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記デジタル組織画像を画像パッチの一群にタイルのように重ねずに並べるステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記画像パッチの一群の各パッチから複数の特徴を取得するステップであって、前記複数の特徴が、次元として前記複数の特徴を含む多次元特徴空間におけるベクトルを定義する、ステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記画像パッチの一群のパッチのユーザ選択および対象クラスのユーザ選択の入力を受け付けるステップと、
前記パッチの一群の他のパッチの前記ベクトルに訓練された一般分類器を適用することによって、前記他のパッチを、前記パッチのユーザ選択と同じ対象クラスに属する又は属さないに分類するステップと、
前記画像処理エンジンによって、前記パッチのユーザ選択と、前記パッチの一群の前記他のパッチとの分類に基づいて、前記機械学習システムの訓練データを生成するステップと、
を含む、方法。