【手続補正書】
【提出日】平成29年9月28日(2017.9.28)
【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】
画像内のオブジェクトと関連付けられた画素を分類するコンピュータ実装方法であって、
画像を受信することと、
訓練データを受信することであって、前記訓練データは、前記画像内の特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、ことと、
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開することと、
前記訓練データおよび前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを処理し、前記特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を分類するための訓練されたモデルを展開することと、
前記訓練されたモデルを前記画像に適用し、前記画像内の前記特定のタイプの複数のオブジェクトと関連付けられた画素を識別することと
を含み、
前記特定のタイプは、生物学的細胞であり、前記訓練されたモデルを適用することは、前記画像内の集密的生物学的細胞間の境界と関連付けられた画素を識別する、方法。
【請求項２】
さらなる画像を受信することと、前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用し、前記さらなる画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別することとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用することは、前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開することを含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンのそれぞれを展開することは、第１のフィルタのセットから選択されるフィルタを適用することを含み、
前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンのそれぞれを展開することは、第２のフィルタのセットから選択されるフィルタを適用することを含み、
前記第１のフィルタのセットおよび前記第２のフィルタのセットは、同じではない、
請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記訓練されたモデルを適用することは、ランダムフォレスト決定木アルゴリズム、神経ネットワーク、サポートベクトルマシン、およびｋ−平均クラスタリングアルゴリズムのうちの１つを使用することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記画像のフィルタ処理されたバージョンを展開することは、エッジ検出フィルタ、ピーク検出フィルタ、サブサンプリングフィルタ、および平滑化演算子のうちの１つを適用することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記画像内の複数の細胞と関連付けられた識別された画素によって表される細胞の数を判定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
識別された細胞の識別された部分を拡張または精緻化し、前記細胞と関連付けられた付加的画素を選択することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
画像内のオブジェクトを識別するためのシステムであって、
画像を受信する、画像取得モジュールと、
訓練データを受信する、ユーザインターフェースモジュールであって、前記訓練データは、前記画像内の特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、ユーザインターフェースモジュールと、
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開する、フィルタ処理モジュールと、
前記訓練データおよび前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを処理し、前記特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を分類するための訓練されたモデルを展開する、訓練モジュールと、
前記訓練されたモデルを前記画像に適用し、前記画像内の前記特定の複数のオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、オブジェクト識別モジュールと
を備え、
前記特定のタイプは、生物学的細胞であり、前記オブジェクト識別モジュールは、前記画像内の集密的生物学的細胞間の境界と関連付けられた画素を識別する、システム。
【請求項１０】
前記画像取得モジュールは、さらなる画像を受信し、細胞識別モジュールは、前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用し、前記さらなる画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記フィルタ処理モジュールは、前記さらなる画像のフィルタ処理されたバージョンを展開し、前記細胞識別モジュールは、前記さらなる画像のフィルタ処理されたバージョンを使用し、前記画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記フィルタ処理モジュールは、第１のフィルタのセットを使用することにより、前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開し、第２のフィルタのセットを使用することにより、前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開し、前記第１のフィルタのセットおよび前記第２のフィルタのセットは、同じではない、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記オブジェクト識別モジュールは、ランダムフォレスト決定木アルゴリズム、神経ネットワーク、サポートベクトルマシン、およびｋ−平均クラスタリングアルゴリズムのうちの１つを使用する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記フィルタ処理モジュールは、前記画像に、エッジ検出フィルタ、ピーク検出フィルタ、サブサンプリングフィルタ、および平滑化演算子のうちの１つを適用する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像内の複数の細胞と関連付けられた識別された画素によって表される細胞の数を判定する、細胞測定モジュールをさらに備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記細胞測定モジュールは、前記画像内の複数の細胞と関連付けられた統計を計算する、請求項９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
別の本発明の側面によると、画像内のオブジェクトを識別するためのシステムは、画像取得モジュールと、ユーザインターフェースモジュールと、フィルタ処理モジュールと、訓練モジュールと、細胞識別モジュールとを含む。画像取得モジュールは、画像を受信し、ユーザインターフェースモジュールは、訓練データを受信する。訓練データは、画像内の特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を識別する。フィルタ処理モジュールは、画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開する。訓練モジュールは、訓練データおよび画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを処理し、特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を分類するための訓練されたモデルを展開する。細胞識別モジュールは、訓練されたモデルを画像に適用し、画像内の特定のタイプの複数のオブジェクトと関連付けられた画素を識別する。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
画像内のオブジェクトと関連付けられた画素を分類するコンピュータ実装方法であって、
画像を受信するステップと、
訓練データを受信するステップであって、前記訓練データは、前記画像内の特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、ステップと、
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開するステップと、
前記訓練データおよび前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを処理し、前記特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を分類するための訓練されたモデルを展開するステップと、
前記訓練されたモデルを前記画像に適用し、前記画像内の前記特定のタイプの複数のオブジェクトと関連付けられた画素を識別するステップと、
オブジェクトセグメント化を精緻化するための画像処理ステップと、
を含む、方法。
（項目２）
前記訓練されたモデルを適用するステップは、前記画像内の前記特定のタイプの集密的オブジェクト間の境界と関連付けられた画素を識別する、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記特定のタイプは、生物学的細胞であり、前記訓練されたモデルを適用するステップは、前記画像内の集密的生物学的細胞間の境界と関連付けられた画素を識別する、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
さらなる画像を受信するステップと、前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用し、前記さらなる画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別するステップとをさらに含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用するステップは、前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開するステップを含む、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンのそれぞれを展開するステップは、第１のフィルタのセットから選択されるフィルタを適用するステップを含み、
前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンのそれぞれを展開するステップは、第２のフィルタのセットから選択されるフィルタを適用するステップを含み、
前記第１のフィルタのセットおよび前記第２のフィルタのセットは、同じではない、
項目５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記訓練されたモデルを適用するステップは、ランダムフォレスト決定木アルゴリズム、神経ネットワーク、サポートベクトルマシン、およびｋ−平均クラスタリングアルゴリズムのうちの１つを使用するステップを含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
前記画像のフィルタ処理されたバージョンを展開するステップは、エッジ検出フィルタ、ピーク検出フィルタ、サブサンプリングフィルタ、および平滑化演算子のうちの１つを適用するステップを含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
前記画像内の複数の細胞と関連付けられた識別された画素によって表される細胞の数を判定するステップをさらに含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１０）
識別された細胞の識別された部分を拡張または精緻化し、前記細胞と関連付けられた付加的画素を選択するステップをさらに含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
画像内のオブジェクトを識別するためのシステムであって、
画像を受信する、画像取得モジュールと、
訓練データを受信する、ユーザインターフェースモジュールであって、前記訓練データは、前記画像内の特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、ユーザインターフェースモジュールと、
前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開する、フィルタ処理モジュールと、
前記訓練データおよび前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを処理し、前記特定のタイプのオブジェクトと関連付けられた画素を分類するための訓練されたモデルを展開する、訓練モジュールと、
前記訓練されたモデルを前記画像に適用し、前記画像内の前記特定の複数のオブジェクトと関連付けられた画素を識別する、オブジェクト識別モジュールと、
分類結果を精緻化し、オブジェクトセグメント化を得る、画像処理モジュールと、
を備える、システム。
（項目１２）
前記オブジェクト識別モジュールは、前記特定のタイプの集密的オブジェクト間の境界と関連付けられた画素を識別する、項目１１に記載のシステム。
（項目１３）
前記特定のタイプは、生物学的細胞であり、前記オブジェクト識別モジュールは、前記画像内の集密的生物学的細胞間の境界と関連付けられた画素を識別する、項目１１に記載のシステム。
（項目１４）
前記画像取得モジュールは、さらなる画像を受信し、細胞識別モジュールは、前記訓練されたモデルを前記さらなる画像に適用し、前記さらなる画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別する、項目１３に記載のシステム。
（項目１５）
前記フィルタ処理モジュールは、前記さらなる画像のフィルタ処理されたバージョンを展開し、前記細胞識別モジュールは、前記さらなる画像のフィルタ処理されたバージョンを使用し、前記画像内の複数の細胞と関連付けられた画素を識別する、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記フィルタ処理モジュールは、第１のフィルタのセットを使用し、前記画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開し、第２のフィルタのセットを使用し、前記さらなる画像の複数のフィルタ処理されたバージョンを展開し、前記第１のフィルタのセットおよび前記第２のフィルタのセットは、同じではない、項目１５に記載のシステム。
（項目１７）
前記オブジェクト識別モジュールは、ランダムフォレスト決定木アルゴリズム、神経ネットワーク、サポートベクトルマシン、およびｋ−平均クラスタリングアルゴリズムのうちの１つを使用する、項目１３に記載のシステム。
（項目１８）
前記フィルタ処理モジュールは、前記画像に、エッジ検出フィルタ、ピーク検出フィルタ、サブサンプリングフィルタ、および平滑化演算子のうちの１つを適用する、項目１３に記載のシステム。
（項目１９）
前記画像内の複数の細胞と関連付けられた識別された画素によって表される細胞の数を判定する、細胞測定モジュールをさらに備える、項目１３に記載のシステム。
（項目２０）
前記細胞測定モジュールは、前記画像内の複数の細胞と関連付けられた統計を計算する、項目１３に記載のシステム。