【手続補正書】
【提出日】令和3年4月15日(2021.4.15)
【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】
関心オブジェクトの構成をモデル化するためのデバイスであって、
コンピュータ断層撮影画像データによって提供される関心オブジェクト画像データを画像セグメントにセグメント化し、
前記画像セグメントからハウンスフィールド密度値を抽出し、
前記関心オブジェクトに対して、種々の成分のハウンスフィールド密度値を有する少なくとも２つの成分クラスの成分比を定義し、
成分のハウンスフィールド密度値を含むシミュレート画像セグメントをもたらすように対応する決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて、それぞれの前記画像セグメントに少なくとも１つの成分クラスを割り当て、前記シミュレート画像セグメントは前記関心オブジェクトのシミュレート画像データを定義し、割り当てられる成分クラスの比率は成分比に相当し、
前記シミュレート画像データと前記関心オブジェクト画像データとの間の偏差を決定し、
偏差が最終的な成分比をもたらす所定の最小偏差に相当するまで、前記成分比を変動させる、
少なくとも１つのプロセッサを備える、デバイス。
【請求項２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記画像セグメントのソートされたリストをもたらすように決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて前記画像セグメントをソートし、
前記ソートされたリストを部分にセグメント化し、これら部分と部分との間の比率は前記成分比であり、前記成分クラスは前記成分比に従って前記ソートされたリストの部分に割り当てられる、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
ぼけ関数で前記シミュレート画像データを畳み込み、
前記成分比を変動させる時に前記ぼけ関数を変動させる、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記デバイスは、ディスプレイをさらに備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記関心オブジェクトの決定されたオブジェクトタイプをもたらすように所定のオブジェクトタイプのリストと最終成分比とを比較し、
前記ディスプレイは前記決定されたオブジェクトタイプをユーザに通信する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項５】
前記デバイスは、出力をさらに備え、
前記関心オブジェクトは腫瘍であり、
前記出力は、前記決定されたオブジェクトタイプを腫瘍悪性評価スキームに送信する、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
関心オブジェクトの構成をモデル化するシステムであって、前記システムは、
コンピュータ断層撮像デバイスと、
コンピュータ断層撮影画像データによって提供される関心オブジェクト画像データを画像セグメントにセグメント化し、
前記画像セグメントからハウンスフィールド密度値を抽出し、
前記関心オブジェクトに対して、種々の成分のハウンスフィールド密度値を有する少なくとも２つの成分クラスの成分比を定義し、
成分のハウンスフィールド密度値を含むシミュレート画像セグメントをもたらすように対応する決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて、それぞれの前記画像セグメントに少なくとも１つの成分クラスを割り当て、前記シミュレート画像セグメントは前記関心オブジェクトのシミュレート画像データを定義し、割り当てられる成分クラスの比率は成分比に相当し、
前記シミュレート画像データと前記関心オブジェクト画像データとの間の偏差を決定し、
偏差が最終的な成分比をもたらす所定の最小偏差に相当するまで、前記成分比を変動させる、
少なくとも１つのプロセッサを備える、デバイスと、
を備える、システム。
【請求項７】
関心オブジェクトの構成をモデル化するための方法であって、前記方法は、
複数の画像セグメントをもたらすようにコンピュータ断層撮影画像データによって提供される関心オブジェクト画像データをセグメント化するステップと、
それぞれの画像セグメントごとに前記関心オブジェクト画像データから決定済みハウンスフィールド密度値を抽出するステップと、
前記関心オブジェクトに対する少なくとも２つの成分クラスの成分比を定義するステップであって、前記少なくとも２つの成分クラスは異なる成分のハウンスフィールド密度値を有する、定義するステップと、
成分のハウンスフィールド密度値を含むシミュレート画像セグメントをもたらすように対応する決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて前記それぞれの画像セグメントに少なくとも１つの成分クラスを割り当てるステップであって、前記シミュレート画像セグメントは前記関心オブジェクトのシミュレート画像データを定義し、割り当てられた成分クラスの比率は前記成分比に相当する、割り当てるステップと、
前記シミュレート画像データと前記関心オブジェクト画像データとの間の偏差を決定するステップと、
前記偏差が最終成分比をもたらす所定の最小偏差に相当するまで、前記成分比を変動させるステップと、を有する、方法。
【請求項８】
前記画像セグメントのソートされたリストをもたらすように前記決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて前記画像セグメントをソートするステップと、
前記ソートされたリストを部分にセグメント化するステップであって、これら部分と部分との間の比率は前記成分比に相当し、前記成分クラスは前記成分比に従って前記ソートされたリストの部分に割り当てられる、セグメント化するステップと、を有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ぼけ関数で前記シミュレート画像データを畳み込むステップをさらに有し、
前記成分比を変動させる時に前記ぼけ関数を変動させる、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記関心オブジェクトの決定されたオブジェクトタイプをもたらすように所定のオブジェクトタイプのリストと最終成分比とを比較するステップと、
前記決定されたオブジェクトタイプをユーザに通信するステップと、をさらに有する、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記関心オブジェクトは腫瘍であり、前記方法は、
前記決定されたオブジェクトタイプを腫瘍悪性評価スキームに送り込むステップをさらに有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、関心オブジェクトの構成をモデル化するための方法であって、前記方法は、
複数の画像セグメントをもたらすようにコンピュータ断層撮影画像データによって提供される関心オブジェクト画像データをセグメント化するステップと、
それぞれの画像セグメントごとに前記関心オブジェクト画像データから決定済みハウンスフィールド密度値を抽出するステップと、
前記関心オブジェクトに対する少なくとも２つの成分クラスの成分比を定義するステップであって、前記少なくとも２つの成分クラスは異なる成分のハウンスフィールド密度値を有する、定義するステップと、
成分のハウンスフィールド密度値を含むシミュレート画像セグメントをもたらすように対応する決定済みハウンスフィールド密度値に基づいて前記それぞれの画像セグメントに少なくとも１つの成分クラスを割り当てるステップであって、前記シミュレート画像セグメントは前記関心オブジェクトのシミュレート画像データを定義し、割り当てられた成分クラスの比率は前記成分比に相当する、割り当てるステップと、
前記シミュレート画像データと前記関心オブジェクト画像データとの間の偏差を決定するステップと、
前記偏差が最終成分比をもたらす所定の最小偏差に相当するまで、前記成分比を変動させるステップと、
を有する方法を実行させる、１以上の実行可能な命令が記憶された、非一時的コンピュータ可読媒体。