【手続補正書】
【提出日】令和3年2月18日(2021.2.18)
【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】
前立腺のマルチパラメトリック磁気共鳴イメージング（ｍｐＭＲＩ）データを、前立腺がんの指標とする方法であって、
前立腺のｍｐＭＲＩデータを受信することと、
前記ｍｐＭＲＩデータに適用されるピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することと
を含み、前記前立腺がんの確率画像に基づいて、前記前立腺における可能性のある生検部位が判定される、方法。
【請求項２】
ｍｐＭＲＩデータが、Ｔ２Ｗ画像、ＡＤＣ画像、およびＢ２０００  ＭＲＩ画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｍｐＭＲＩデータから前記前立腺がんの確率画像を生成することが、インスタンスレベルの重み付けを使用することを含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ｍｐＭＲＩデータから前記前立腺がんの確率画像を生成することが、辺縁域および移行域に特化した特徴として、移行域までの符号付きユークリッド距離を使用することを含む、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記ピクセル様のランダムフォレストが、手描きの輪郭、標的化された生検、および正常な事例を含む、複数の種類のアノテーションに対して訓練される、請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
ピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することが、ハラリックのテクスチャー特徴を使用することを含む、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することが、前記ｍｐＭＲＩデータに適用される強度特徴を使用することを含む、請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
ＡｕｔｏＣｏｎｔｅｘｔを使用することをさらに含む、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される、システム。
【請求項１０】
コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法を行わせることができる、コンピューター実行可能命令を含む、コンピューター可読記憶装置。
【請求項１１】
前立腺のＭＲ画像のセグメント化を、前記前立腺における可能性のあるがんの指標とする方法であって、
前立腺のＭＲ画像を受信することと、
ホリスティックネスト型ネットワーク（ＨＮＮ）によるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することと
を含む、方法。
【請求項１２】
前記ＭＲ画像が、前記前立腺のＴ２強調（Ｔ２ｗ）ＭＲ画像である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、独立部分空間分析を使用して、教師なしの様式で、最も有効な特徴を学習することを含む、請求項１１または請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、深層特徴学習をスパースパッチマッチングと統一することを含む、請求項１１〜請求項１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、３Ｄ体積深層コンボリューションニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、軸方向画像をモデル化すること、およびＤｉｃｅ係数目標関数により訓練を最適化することを含む、請求項１１〜請求項１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、左右対称の残差ネット層ブロックを、３Ｄコンボリューションおよびデコンボリューションアーキテクチャーに組み込むことを含む、請求項１１〜請求項１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することは、顕著性エッジマップを利用して、前立腺ＭＲ画像の豊富な階層特徴をホリスティックに学習することを含む、請求項１１〜請求項１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＨＮＮが、コヒーレンス強化拡散（ＣＥＤ）画像およびＴ２  ＭＲ画像を混合したもので訓練されており、ＣＥＤ画像およびＴ２  ＭＲ画像から予測される確率マップを融合することができる、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１１〜請求項１８のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される、システム。
【請求項２０】
コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、請求項１１〜請求項１８のいずれか一項に記載の方法を行わせることができる、コンピューター実行可能命令を含む、コンピューター可読記憶装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０４】
開示される技術の原理を適用することができる多数の可能性のある実施形態を考慮して、例示された実施形態が、例にすぎず、本開示の範囲を制限するものとして捉えられるものではないことを理解されたい。むしろ、本開示の範囲は、少なくとも、以下の特許請求の範囲ほどに広義である。したがって、これらの特許請求の範囲の範囲内のものすべてに関して特許請求がなされる。
特定の実施形態では、例えば以下の項目が提供される。
（項目１）
前立腺のマルチパラメトリック磁気共鳴イメージング（ｍｐＭＲＩ）データから、前立腺がんを検出する方法であって、システムが、
前立腺のｍｐＭＲＩデータを受信することと、
前記ｍｐＭＲＩデータに適用されるピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することと、
前記前立腺がんの確率画像に基づいて、前記前立腺における可能性のある生検部位を判定することと
を含む、方法。
（項目２）
ｍｐＭＲＩデータが、Ｔ２Ｗ画像、ＡＤＣ画像、およびＢ２０００  ＭＲＩ画像を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ｍｐＭＲＩデータから前記前立腺がんの確率画像を生成することが、インスタンスレベルの重み付けを使用することを含む、項目１または項目２に記載の方法。
（項目４）
前記ｍｐＭＲＩデータから前記前立腺がんの確率画像を生成することが、辺縁域および移行域に特化した特徴として、移行域までの符号付きユークリッド距離を使用することを含む、項目１〜項目３のいずれか一項に記載の方法。
（項目５）
前記ピクセル様のランダムフォレストが、手描きの輪郭、標的化された生検、および正常な事例を含む、複数の種類のアノテーションに対して訓練される、項目１〜項目４のいずれか一項に記載の方法。
（項目６）
ピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することが、ハラリックのテクスチャー特徴を使用することを含む、項目１〜項目５のいずれか一項に記載の方法。
（項目７）
ピクセル様のランダムフォレスト機械学習を使用して、前記ｍｐＭＲＩデータから、前立腺がんの確率画像を生成することが、前記ｍｐＭＲＩデータに適用される強度特徴を使用することを含む、項目１〜項目６のいずれか一項に記載の方法。
（項目８）
ＡｕｔｏＣｏｎｔｅｘｔを使用することをさらに含む、項目１〜項目７のいずれか一項に記載の方法。
（項目９）
項目１〜項目８のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される、システム。
（項目１０）
コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、項目１〜項目８のいずれか一項に記載の方法を行わせることができる、コンピューター実行可能命令を含む、コンピューター可読記憶装置。
（項目１１）
前立腺のＭＲ画像のセグメント化の方法であって、
前立腺のＭＲ画像を受信することと、
ホリスティックネスト型ネットワーク（ＨＮＮ）によるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することと、
前記セグメント化された前立腺の画像を使用して、前記前立腺における可能性のあるがんを検出することと
を含む、方法。
（項目１２）
前記ＭＲ画像が、前記前立腺のＴ２強調（Ｔ２ｗ）ＭＲ画像である、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、独立部分空間分析を使用して、教師なしの様式で、最も有効な特徴を学習することを含む、項目１１または項目１２に記載の方法。
（項目１４）
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、深層特徴学習をスパースパッチマッチングと統一することを含む、項目１１〜項目１３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１５）
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、３Ｄ体積深層コンボリューションニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、軸方向画像をモデル化すること、およびＤｉｃｅ係数目標関数により訓練を最適化することを含む、項目１１〜項目１４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６）
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することが、左右対称の残差ネット層ブロックを、３Ｄコンボリューションおよびデコンボリューションアーキテクチャーに組み込むことを含む、項目１１〜項目１５のいずれか一項に記載の方法。
（項目１７）
ＨＮＮによるディープラーニングを使用して、前記ＭＲ画像から、セグメント化された前立腺の画像を生成することは、顕著性エッジマップを利用して、前立腺ＭＲ画像の豊富な階層特徴をホリスティックに学習することを含む、項目１１〜項目１６のいずれか一項に記載の方法。
（項目１８）
前記ＨＮＮが、コヒーレンス強化拡散（ＣＥＤ）画像およびＴ２  ＭＲ画像を混合したもので訓練されており、ＣＥＤ画像およびＴ２  ＭＲ画像から予測される確率マップを融合することができる、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
項目１１〜項目１８のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される、システム。
（項目２０）
コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、項目１１〜項目１８のいずれか一項に記載の方法を行わせることができる、コンピューター実行可能命令を含む、コンピューター可読記憶装置。