【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年8月21日(2021.8.21)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００４】
本発明は、乳癌検診に着目し、１又は２以上の非悪性カテゴリーのサブセットと１又は２以上の悪性サブセットとを区別する特徴の熱画像からの抽出に着目する。これらの特徴の一部は、熟練のサーモグラファによる目視観察と関連するが、全く同じではない。このような特徴を抽出するアルゴリズムは、表現において視覚的特徴とは異なり、熱画像からの観察を数量化するという利点を提供する。視覚的解釈が難しい別の特徴も他にあり、医学的妥当性をもって、複数の非悪性事例から悪性事例を区別するために設計されたものである。これらの特徴を血管特徴と非血管特徴とに分けて本書で説明する。本発明では、画像にホットスポットや不均一な熱が存在しても、強度や形状に基づく記述子を考慮することにより、熱画像から血管を抽出する。本方法の一実施形態は、患者胸部のサーモグラフィ画像において血管を分離するために次のように使用される。患者の胸部のサーモグラフィ画像を受信する。温度に基づく分析が画像上で行われ、血管画素が検出される。形状に基づく分析も行われ、管状構造の画素が検出される。温度に基づく基準と形状に基づく基準を共に満たす候補画素が特定される。その後、両基準を満たす候補画素に極大性の制約が課され、不要な非血管画素を除去する。胸部組織の血管構造を視覚的に識別できるように両基準を満たす候補画素に異なる色で印を付ける。血管構造の屈曲に基づき熱画像の細胞を悪性又は非悪性のいずれかに分類する分類装置システムに血管構造を提供する。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１７】
「分類装置システム」又は単に「分類装置」は少なくともプロセッサとメモリを含み、プロセッサはメモリから機械可読プログラム指令を読み出し、こうした指令を実行することでプロセッサが所定の血管性尺度に基づき胸部熱画像の組織を分類する。別の実施形態では特定された血管構造の屈曲に基づき胸部熱画像の組織を分類する。分類装置は機械学習技術で理解されるサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、決定木ならびにブースト決定木、Ｋ近傍法、制限付きボルツマンマシン（ＲＢＭ）、これらの組み合わせからなるハイブリッドシステムを含む様々な形態のいずれであってもよい。より詳細なディスカッションについては、「Foundations of Machine Learning」、MIT Press（２０１２）、ＩＳＢＮ−１３：９７８−０２６２０１８２５８、ならびに「Design and Analysis of Learning Classifier Systems: A Probabilistic Approach」、Springer（２００８）、ＩＳＢＮ−１３：９７８−３５４０７９８６５１等の分類装置に関する多彩なテキストを参照されたい。分類装置はトレーニングセットを使用したトレーニングであり、様々な実施形態における患者の診療記録や過去のデータを含む。トレーニングセットに基づき分類装置が閾値を設定する。一旦トレーニングされるとその後は分類装置が閾値を活用して分類を行う。必要に応じて使用者が閾値を調整又は操作し、誤った陽性及び／又は誤った陰性を最小化することができる。分類装置をトレーニングするためのトレーニングセットに新データセット又は追加パラメータを加えると、これに伴い分類装置が使用する閾値又は決定境界が変わることになる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
ステップ４０８で両基準を満たす各候補画素に極大性の厳密な制約を課すことで（候補画素の集合から）非血管画素を取り除く。本書の教示に従い図２の画像を処理し、血管が特定された画像を図３に示す。本実施形態ではその後の処理を停止する。別の実施形態ではこのような画素を胸部組織の熱画像で視覚的に識別することができるように両基準を満たす残りの候補画素に異なる色で印を付け、その後本実施形態では印をつけた血管構造は、印をつけた血管構造の屈曲に基づき胸部細胞を悪性と非悪性とに分類する分類装置システムに提供される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
既存の２Ｄ血管検出アルゴリズムをサーモグラフィ画像上で適用すると、血管を適切に抽出することができない。むしろ熱拡散や腫瘍の辺縁を血管として選び取る場合がある。本アルゴリズムでは、画像にホットスポットや不均一な熱が存在しても、強度や形状に基づく記述子を考慮して血管を正しく抽出する。本アルゴリズムでは上下にずらしたガウス分布の整合フィルタ応答を改善技術として使用し、続いてヘッセ行列の固有値から得た形状に基づき、定義した血管性基準で血管状構造を抽出する。血管の形態的抽出を使用して、周囲に対する強度に基づき、画素を検出する。両事例で検出される画素を血管画素として検討する。この種の手法では、胸部領域の変則的な熱拡散のため場合によってはサーモグラフィ画像の腫瘍／ホットスポットの辺縁を血管画素として選び取るかもしれない。これを回避するために、左右のガウス分布により別個に整合フィルタ応答を算出し、アルゴリズムで説明される有効な血管画素を抽出する。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
参考文献［３］で提案された二値化機構を改良技術として使用する。この二値化機構は、対象内におけるグレー階調遷移と、対象及び背景間におけるグレー階調遷移とのエントロピーの合計を最大化するグレー階調値として算出される。これを数学的に分析すると次のようになる。Ｔ＝［ｔｉｊ］がグレー階調共起行列（ＧＬＣＭ）を示すとすれば、次にように定義される。
【数３】
2019524192.tif 000001
ＧＬＣＭの確率、つまり２つの画素が隣接する確率は次のように得られる。
【数４】
2019524192.tif 000002
ＨA（Ｔh）とＨC（Ｔh）は、閾値Ｔhでの対象内のグレー階調遷移と対象及び背景間のグレー階調遷移とのエントロピーを示す。Ｌが画像のグレー階調の数を示す場合、エントロピーの定義から次の式が得られる。
【数５】
2019524192.tif 000003
ここで
【数６】
2019524192.tif 000004
となり、
【数７】
2019524192.tif 000005
となる。ここで
【数８】
2019524192.tif 000006
となる。最終的な閾値は次のように算出できる。
【数９】
2019524192.tif 000007
閾値Ｔにより画像を改良する。
＜血管性基準に基づく多縮尺形状：＞
【誤訳訂正６】
【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】
画像の画素が血管の一部であるか否かを分類するために、ヘッセ行列Ｈの固有値を分析することができる。こうした固有値により画素湾曲に関する多くの情報が得られる。Ｈの固有ベクトルは、当該画素における血管の湾曲を示す。背景が明るく血管が暗い場合（筒状構造）、｜λ2｜≒０で｜λ１｜≫｜λ２｜の血管の方向において最小固有値が得られる。これは既に認識され、画像分類用の血管性関数は参考文献［４］「Multi-Scale Vessel Enhancement Filtering」、A. Frangi、W. Niessen、K. Vincken、M. Viergever、Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI 98、１３０〜１３７頁（１９９８）で提案されている。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３４】
新たな血管性関数を次のように定義する。
【数１０】
2019524192.tif 000008
ここでＶsは縮尺ｓの血管性を示し、筒状構造の場合は０に収束し、小塊／シート状構造の場合は１に収束する。ｔの値は画素が血管であるか否かを判定する閾値を意味する。血管からの熱拡散のため、下方縮尺で血管と検出された画素は、上方縮尺でもある程度血管と検出されることが認められる。これに基づき血管性の最終基準を次のように定義する。
【数１１】
2019524192.tif 000009
最大数ではなくモードを採用することでノイズや、特定の縮尺では血管と検出されるかもしれない不要画素の排除に役立つ。また、全体の応答の算出に最大数を使用すると、血管に近似する画素の誤分類に至る虞がある。モードを使用することでこれが防止され、実際の幅に等しい血管予想幅を得るのに役立つ。血管に属する画素を排除しないようにＳmin、Ｓmaxの値を慎重に選択する。適切な閾値を使用すればいずれのＶSでも関数を使用でき、例えば次のようになる。
【数１２】
2019524192.tif 000010
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
＜血管抽出アルゴリズム：＞
１）所与のＲＧＢ画像をＬＡＢ色空間に変換する。ここでＬは明るさ、ａとｂは反対色を示す。
２）参考文献［６］「A Threshold Selection Method From Gray-Level Histogram」、Nobuyuki Otsu、IEEE Transactions on Sys. Man. And Cybernetics、第９巻、No. 1、６２〜６６頁（１９７９年１月）に記載のＯｓｔｕの分割をＬで使用して背景領域から人体を分離する。
３）取得画像は明るい血管と暗い背景とで構成される。画像の補数を求めて血管を暗くする。
４）上下にずらしたガウス分布と、左右上下にずらしたガウス分布とにより整合フィルタ（ＭＦ）の応答を算出すると、血管画素のピーク応答が得られる。これは画素中心の血管輪郭は左右ガウスカーネルの組み合わせであるためで、次の式を使用して左ガウス分布（ｆｌ）、右ガウス分布（ｆｒ）、全ガウスカーネル（ｆｇ）に対応するＭＦ応答から改良画像を算出する。
【数１３】
2019524192.tif 000011
５）ステップ４で得たＭＦ応答を式（２）から得た各閾値で引き伸ばす。
６）改良画像それぞれに血管形態的分割を適用し、局所最小画素を得る。こうした対応応答をＰｌ、Ｐｒ、Ｐｇとする。
７）ステップ５で得た改良画像それぞれについて、各閾値ｔ、ｔ、０で血管性尺度を算出する。式（３）の血管性尺度（ＶS）に対し「ｔ」を０．５に設定することができる。出力はそれぞれＶｌ、Ｖｒ、Ｖｇとする。
８）形態的分割と血管性尺度の対応交差を取得し、形状と強度に基づく条件を共に満たす画素を得る。
【数１４】
2019524192.tif 000012
ここではＡ＝｛ｌ，ｒ，ｇ｝である。
９）画素が左右の改良画像で検出される場合、分類される画素は血管画素のみである。
【数１５】
2019524192.tif 000013
１０）Ｆｌで検出された血管を分離し、Ｆｇを使用してこれら血管画素を再接合して連続血管を得る。Ｆｇでは不要血管も選ばれるかもしれない。そのため、Ｆｌには全く存在しない血管を取り除く。Ｆｌは血管検出の最終出力である。偽事例をまた取得するかもしれないが、これらは不要血管除去で排除することができる。
＜不要血管除去＞
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４９】
画像受信装置５０２はアンテナ５０１を介して図１のビデオ撮像装置１０１から送信されたビデオを無線受信する。温度プロセッサ５０３は温度に基づく方法を実行し、受信画像の血管画素を検出する。形状プロセッサ５０４は形状に基づく方法を実行し、受信画素における管状構造の画素を検出する。両モジュール５０３、５０４はその結果を記憶装置５０５に記憶する。候補画素認識装置モジュール５０６は記憶装置５０５から温度に基づく方法と形状に基づく方法の結果を受信し、温度に基づく方法と形状に基づく方法を共に満たす熱画像の胸部組織の血管構造に関連する候補画素の特定を進める。非血管画素除去装置モジュール５０７はモジュール５０６から候補画素を受信し、両基準を満たす各候補画素に極大性の厳密な制約を課すことで非血管画素を取り除くことを進める。中央処理装置５０８はメモリ５０９から機械可読プログラム指令を読み出し、システム５００のモジュールのいずれかの機能を促進する。単独又はその他プロセッサと併せて作動するＣＰＵ５０８を、システム５００のモジュール又は処理装置の機能を支援又は実行し、システム５００とワークステーション５１０の間の通信を促進するように構成してもよい。