【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年5月11日(2011.5.11)
【誤訳訂正１】
【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】
患者のための医療用の画像データセットの中の、特有領域を、特定するための、方法であって、
超音波撮像装置で医療用画像データセットを得ることと、
医療用画像データセットの第１のサブセットを第１特有領域に類似した１つ以上の特徴で特定するように設定された感度を有している、第１分類器を、医療用画像データセットに、適用することと、
特定された第１のサブセットを第２分類器に引き渡すことと、
第１のサブセットの１つ以上の部分の中で第１特有領域の存在または不存在を確かめるように設定された、特異性を、有している、第２分類器を、第１のサブセットに適用することであって、第１特有領域は、閉塞性プラーク領域及び不安定プラーク領域から選択されることと、
医療用の画像データセットに基づいて医療用画像を表示し、第１分類器及び第２分類器で特定された１つ以上の第１特定領域を示すことであって、第１分類器及び第２分類器は電算分類器であることと、
を含んでいる、ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
第１分類器の感度が、第２分類器の感度よりも相対的に高くなっており、
第２分類器の特異性が、第１分類器の特異性よりも相対的に高くなっている、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記方法が、更に、
医療用画像データセットに、第３分類器を、適用すること、
を含んでおり、
第３分類器が、医療用画像データセットの第２サブセットを第２特定領域に類似した１つ以上の特徴で特定するように設定された感度を、有している、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
上記方法が、更に、
第２サブセットに、第４分類器を、適用すること、
を含んでおり、
第２分類器が、第２特有領域の存在または不存在を確かめるように設定されている特異性を、有している、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
第３及び第４分類器が、第１及び第２分類器と、同時に、適用される、
請求項４記載の方法。
【請求項６】
更に、
第１分類器の感度を、リアルタイムで、調整すること、
を含んでいる、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
更に、
第２分類器の特異性を、リアルタイムで、調整すること、
を含んでいる、
請求項１記載の方法。
【請求項８】
更に、
第１分類器を適用する前に、超音波撮像装置を用いて、医療用画像データセットを、取得すること、
を含んでいる、
請求項１記載の方法。
【請求項９】
表示された画像データが、第１特有領域の存在を指し示すように、色分けされている、
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
第１のサブセットが、医療用画像データセットの全体を含んでいる、
請求項１記載の方法。
【請求項１１】
患者のための超音波画像データセットを、処理するように設定されている、画像処理システムであって、
超音波画像データセットを保存するように設定されたメモリと、
超音波画像データセットに、第１分類器を適用するように設定された、処理装置と、
を備えており、
第１分類器が、超音波画像データセットの第１のサブセットを、プラーク領域に類似した１つ以上の特徴で特定し、第１のサブセットを第２分類器に引き渡すように設定され、且つ、第１のサブセットに第２分類器を適用するように設定された、感度を、有しており、
第２分類器が、第１のサブセットの１つ以上の部分の中でプラーク領域の存在または不存在を確かめるように設定された特異性を、有し、
プラーク領域は、閉塞性プラーク領域及び不安定プラーク領域から選択され、
第１分類器及び第２分類器は電算分類器である、
ことを特徴とする、画像処理システム。
【請求項１２】
第１要素分類器の感度が、第２分類器の感度よりも相対的に高くなっており、
第２分類器の特異性が、第１分類器の特異性よりも相対的に高くなっている、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項１３】
更に、
第１分類器の感度に対する調整を受け取るように設定されている第１インターフェースを、備えている、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項１４】
更に、
第２分類器の特異性に対する調整を受け取るように設定されている第１インターフェースを、備えている、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項１５】
処理装置が、更に、超音波画像データセットの中のプラーク領域の位置の視覚表示を用いる表示のために、超音波画像データセットのフォーマットを合わせるように設定されている、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項１６】
視覚表示が、色分けされたものである、
請求項１５記載の画像処理システム。
【請求項１７】
処理装置が、更に、超音波画像データセットに分類器のアレイを適用するように設定されている、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項１８】
アレイが、複数の多段分類器を備えており、
各々の多段分類器が、複数の分類器を備えており、各々の分類器が、別々の特有領域を特定するように設定され、多段分類器の１つが、第１分類器及び第２分類器を備える、
請求項１７記載の画像処理システム。
【請求項１９】
複数の多段分類器の各々が、同時に、適用される、
請求項１８記載の画像処理システム。
【請求項２０】
第１のサブセットが、超音波画像データセットの全体を含んでいる、
請求項１１記載の画像処理システム。
【請求項２１】
超音波画像データを処理するように設定された、画像処理システムであって、
超音波画像データセットを保存するように設定されたメモリと、
超音波画像データセットに、２つ以上の多段分類器からなるアレイを、適用するように設定された、処理装置と、
を備えており、
少なくとも１つの多段分類器が、第１分類器及び第２分類器を備えており、
第１分類器が、超音波画像データセットのサブセットを、プラーク領域に類似する１つ以上の特徴で特定するように設定された感度を、有しており、
第２分類器が、サブセットの中でプラーク領域の存在または不存在を確かめるように設定された特異性を、有しており、
プラーク領域は閉塞性プラーク領域及び不安定プラーク領域から選択され、
第１分類器及び第２分類器は電算分類器である、
ことを特徴とする、画像処理システム。
【請求項２２】
各々の多段分類器が、別々の特有領域を特定するように設定されている、
請求項２１記載の画像処理システム。
【請求項２３】
各々の多段分類器が、プラーク領域を特定するように設定されている、
請求項２１記載の画像処理システム。
【請求項２４】
第１分類器の感度が、第２分類器の感度よりも相対的に高くなっており、
第２分類器の特異性が、第１分類器の特異性よりも相対的に高くなっている、
請求項２１記載の画像処理システム。
【請求項２５】
処理装置が、各々の多段分類器を同時に画像データセットに適用するように設定されている、
請求項２１記載の画像処理システム。
【請求項２６】
少なくとも２つの別々の分類法が、アレイの中に、実行されている、
請求項２１記載の画像処理システム。
【請求項２７】
サブセットが、超音波画像データセットの全体を含んでいる、
請求項２１記載の画像処理システム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】多段分類器を用いた画像分割のためのシステム及び方法
【技術分野】
【０００１】
ここに記載されたシステム及び方法の技術分野は、概して、画像処理における分類器の使用、より詳しくは、特有領域の存在を特定して確認するための多段分類器の使用、に関する。
【背景技術】
【０００２】
分類器は、画像処理で使用されて、画像データの１セット内の、一定の、ピクセル又は領域を、限られた数の所定のカテゴリーの１つに、分類する。分類器は、医療用画像処理の分野において、特に医療用画像において異なるカテゴリーの組織を分類する試みにおいて、うまく採用されている。例えば、血管内超音波（IVUS）撮像において、分類器は、不安定プラーク、血液、及び石灰化組織、のような様々な組織タイプを区別するために、血管画像に適用されている。画像領域を適切なカテゴリーの中に分類する過程は、画像分割と呼ばれる。
【０００３】
一般的に、分類器は、一定の分類問題のためにカスタマイズ可能である一般的な電算手段である。分類器方法論の実施例は、限定されるものではないが、ベイズ分類器、ｋ−近傍分類器、及びニューラルネットワーク分類器、を含んでいる。以前の分類技術の実施例は、次の特許の中で説明されている。各々の特許は、ここに参照することによって組み込まれている：米国特許番号第６，７５７，４１２号は、Parsons他に特許されており、赤外線撮像に基づく組織分類技術を記載している。米国特許番号第６，２６６，４３５号、第６４７７，２６２号及び第６，５７４，３５７号は、Wangに特許されており、放射線撮像に基づく組織の診断及び分類を記載している。また、米国特許番号第５，２６０，８７１号は、Goldbergに特許されており、超音波撮像に基づくニューラルネットワーク組織分類を記載している。
【０００４】
分類器は、特別な特有領域の存在を特定するように、カスタマイズできる。カスタマイズ過程は、トレーニングと呼ばれて、一般的な分類器に、特有領域の多数の典型的な画像を供給することによって、達成される。分類器は、各々の画像に関連する特徴を抽出し、上記特徴と既知の特有領域との間の関連性を学習する。一旦、トレーニング段階が完結すると、分類器は、以前に学んだ関連性を拡張することによって、新しい画像内の領域を分類するよう、用いることができる。
【特許文献１】米国特許第６，７５７，４１２号明細書
【特許文献２】米国特許第６，２６６，４３５号明細書
【特許文献３】米国特許第６，４７７，２６２号明細書
【特許文献４】米国特許第６，５７４，３５７号明細書
【特許文献５】米国特許第５，２６０，８７１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大部分の実際の適用では、分類器の出力は、統計的な感覚において、せいぜい正しいに過ぎない。遭遇し得る、非常に多くの数の潜在的な画像パターンが、与えられたとしても、正確な分類器、即ち、特有領域を類似の外観を有する他の領域から適切に区別すると同時に、特有領域が現れている場合に特有領域を適切に特定する、ことができる分類器、の設計は、大変困難である。その上、これらの複雑な分類器は、これらの実行において、大きな処理資源を消費し、データ処理時間を遅らせ、リアルタイムの撮像処理を妨げるであろう。
【０００６】
したがって、高い正解率を達成できる、複雑さが減じられた、分類器が、必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ここに記載されたシステム及び方法は、早くて正確な画像分割を提供する。一実施形態において、画像処理システムは、多段分類器を画像データセットに適用するように設定された、処理装置を、備えている。多段分類器は、画像データセットの中で特有領域を特定するように設定された、少なくとも２つの要素分類器を、備えている。第１要素分類器は、好ましくは、１つ以上の目標領域に対応する画像データのサブセットを特定するように設定された感度レベルを、有している。第２要素分類器は、好ましくは、サブセットの中で所望の特有領域の存在を確かめるように設定された特異性を有している。処理装置は、分類器アレイを、画像データセットに適用でき、分類器アレイは、２つ以上の多段分類器を備えている。アレイの中の各々の多段分類器は、同時に、画像データセットに適用できる。各々の多段分類器は、適用の必要性にしたがって、別々の特有領域、又は、同一の特有領域、を特定するように、設定できる。要素分類器は、どんなタイプの分類法でも実行することができ、感度又は特異性のどんなレベルでも有することができる。好ましくは、第１要素分類器は、相対的に高い感度を有しているが、一方、第２要素分類器は、相対的に高い特異性を有している。
【０００８】
画像データセットを分類する方法の一実施例も、提供されている。一実施例において、その方法は、画像データセットに第１分類器を適用することを、含んでいる。第１分類器は、１つ以上の目標領域に対応する画像データセットのサブセットを特定するように設定された感度を、有している。次に、その方法は、特定された目標領域のどれかに第２分類器を適用することを、含んでいる。第２分類器は、特有領域の存在を確かめるように設定された特異性を、有している。一実施形態において、感度及び特異性のレベルは、ユーザーが、調整できる。
【０００９】
本発明の、他の、システム、方法、特徴、及び、利点は、以下の図面及び詳細な説明を考察する際に、当業者にとって、明白であり、又は、明白となる。このような全ての付加的な、システム、方法、特徴、及び、利点が、この説明の中に含まれ、本発明の範囲内に含まれ、添付の請求の範囲によって保護されることは、目的とされている。本発明が、実施形態の詳細な内容に限定されないことも、目的とされている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の詳細な内容は、製造、構造、作動、を含んでおり、添付の図面の研究によってある程度は探り出される。図面中で、同種の参照符号が同種の部分を示している。
【００１１】
ここに記載されたシステム及び方法は、画像データセットへの多数の要素分類器の適用を通じて、早くて正確な画像分割を、提供する。好ましい実施形態において、多段分類器は、所望の特有領域を特定するために、順番に、１つの画像データセットに適用される、２つの要素分類器を備えている。第１要素分類器は、所望の特有領域に類似した、又は、特徴や特性を所望の特有領域と共有する、画像データセットの中の目標領域を、特定するように設定された感度レベルを、有している。第２要素分類器は、目標領域の間で所望の特有領域の存在を特定するように設定された特異性レベルを、有している。これらのような２つの要素分類器を有する分類器を、「センスペック（senspec）分類器」と呼ぶことができる。
【００１２】
本明細書において、感度とは、特有領域が存在するときに特有領域を検出するための分類器の能力、を言う。一方、特異性とは、特有領域が実際に存在する場合に特有領域が存在していることを正確に提示する、分類器の能力、を言う。例えば、不安定プラークが所望の特有領域である場合の適用では、高感度分類器は、たとえその領域が他の何らかの組織タイプかもしれないとしても、不安定プラークと見なすことができるような、少し疑わしい画像の領域でさえも、特定し、フラグを付ける。このため、高感度分類器は、擬陽性を生じやすい。逆に言えば、高特異性分類器は、より識別力があり、その領域が実際に不安定プラークであることを高特異性分類器がかなり高い確実性を持って決定する場合には、その領域に、ただフラグを付ける。このため、高特異性分類器は、擬陽性を生じにくい。
【００１３】
図１は、ここに記載された要素分類器の適用のための、画像処理システム１００の一実施形態を示している。好ましくは、画像処理システム１００は、画像データセットを保存するためのメモリユニット１０２と、システム１００の処理機能を実行させるための処理装置ユニット１０４と、を備えている。システム１００は、オプションのユーザーインターフェース１０８だけでなく、システム１００の外部の部品と連絡するためのデータインターフェース１０６も、備えている。
【００１４】
図２は、画像処理システム１００の中で画像データセット２０２を分類するために用いられる、分類方法の一例のブロック図を、示している。画像データセット２０２は、どんなタイプの取得装置を用いた、どんなソースから得られた画像データをも、含むことができる。画像データセット２０２は、多段分類器２０４を適用できる、処理装置１０４に、入力される。この実施形態では、多段分類器２０４は、２つより多い要素分類器を用いることができるが、２つの要素分類器２０６、２０８を備えている。要素分類器２０６、２０８の各々は、好ましくは、別々の段階で、順番に適用されるが、まず、要素分類器２０６が画像データセット２０２に適用される。要素分類器２０６は、所望の特有領域に類似した、１つ以上の、目標領域又は目標画素を、特定するように設定された感度レベルを、有している。次に、これらの目標領域は、第２要素分類器２０８に出力される。要素分類器２０８は、目標領域の間で特有領域の存在を確かめるように、又は、特有領域が存在しないことを指し示すように、設定されている。次に、この過程を、所望の数の、異なる特有領域に対して、繰り返すことができる。次に、処理装置１０４は、最終分類された画像イメージセット２０３を出力できる。第２要素分類器２０８は、好ましくは、この適用の必要性に対して十分に、正確且つ確実な度合いで、特有領域の存在を確かめるように設定されている。例えば、以下で論じるように、要素分類器２０８は、１００％の正確さで、特有領域の存在を確かめることを、必要とされていない。
【００１５】
図３Ａ、及び図３Ｂは、画像３０２、３０４の一実施例を示しており、この一実施例は、ここに記載されたシステム及び方法を更に例示する役割を果たしている。この実施例では、画像３０２は、血管の内部の超音波画像であり、血管内超音波（IVUS）撮像システム、心臓内・心エコー検査（ICE）撮像システム、又は、他の同様の撮像システム、を用いて得られた画像に、類似している。注目すべきは、超音波撮像が、ここでは、一実施例としてのみ用いられていることである。実際、ここに記載されたシステム及び方法は、どんなタイプの撮像システムと一緒でも使用することができ、光コヒーレンス断層映像法を用いる光ベースのシステムを含んでいる。
【００１６】
図３Ａで示される画像３０２は、要素分類器２０６、２０８の適用の前に取得された、画像データセット２０２を、表わしている。ここで、特有領域は、不安定プラーク領域３１４である。不安定プラーク領域３１４は、血液領域３１０、血管壁領域３１１、石灰化組織領域３１２、３１３、及び、騒音性領域３１５、のような、多数の他の組織領域の間に、示されている。騒音性領域３１５は、直接に組織タイプに対応するものではなく、背景雑音や、散乱したエコーなどから、生じる。第１要素分類器２０６は、好ましくは、第１要素分類器２０６が、例えば、特有領域の特徴の１つ以上を有する領域、又は、特有領域と解釈できる画像パターンの範囲に含まれる領域、であるところの、目標領域、であると決定した画像領域のどれに対しても、陽性のフラグを生じさせるために、画像３０２に適用される。例えば、この実施例では、分類器２０６は、石灰化組織領域３１２、３１３だけでなく、不安定プラーク領域３１４を、目標領域として、特定できる。次に、目標領域に対応する画像データセット２０２のサブセットは、好ましくは、要素分類器２０６に引き渡される。
【００１７】
図３Ｂは、画像３０４を示している。画像３０４は、分類器２０６によって特定された目標領域を示しており、目標領域は、次に、分析のために、第２要素分類器２０８へと引き渡される。画像３０２の全体が渡されることとは対照的に、画像３０２の目標領域だけが、分類器２０８に引き渡される。このことは、第２分類器２０８による分析を必要とする、画像データセットのサイズを、減少させ、言い換えると、システム１００に掛かる処理の負荷を、減少させる。しかし、注目すべきは、画像３０２の一部又は全部を、この適用の必要性にしたがって、渡すことができること、である。次に、要素分類器２０８は、要素分類器２０６から渡された目標領域３１２〜３１４を分析し、好ましくは、所望の特有領域として領域３１４を特定し、首尾よく、領域３１４と、擬陽性の領域３１２、３１３とを、区別する。
【００１８】
画像データセット２０２は、要素分類器２０６、２０８が適用されたときに、どのような所望のデータフォーマットであってもよい。例えば、この実施例は、画像データセット２０２への要素分類器２０６、２０８の適用を示すために、視覚画像３０２、３０４を利用しているが、画像データセット２０２は、分類が発生する前に、このような表示可能なフォーマットであることを、必要とされない。多段分類器２０４が適用される、画像データセット２０２のデータフォーマットは、その適用の必要性に、依存している。
【００１９】
分類過程を、複数の分類器を含んでいる、多数段階の手順に、分割することによって、要素分類器２０６、２０８の各々に置かれている必要条件が、減じられる。これは、より複雑ではない要素分類器の実行を許容し、結果として、処理速度の増大になる。好ましくは、要素分類器２０６、２０８の各々は、別々の分類関連目標を達成するように設定されており、それによって、各々の分類器の設計及び実行における、より多くの焦点を、許容している。
【００２０】
例えば、図２、図３Ａ、及び図３Ｂに関する、上述の実施形態では、第１要素分類器２０６は、高感度分類器である。第１要素分類器２０６は、特有領域が実際に存在する場合には、特有領域を目標領域として特定し、且つ、特有領域が見失われる可能性を最小化する、という目標を持って、設計され、且つ、実行されている。第２要素分類器２０８は、高特異性分類器である。第２要素分類器２０８は、特有領域を適切に特定し、又は、特有領域が存在しないことを指し示すために、目標領域を区別するという目的を持って、設計され、且つ、実行されている。注目すべきは、適用の必要性にしたがって、第１分類器が高特異性であり、且つ、第２要素分類器が高感度であるように、要素分類器２０６、２０８を交換可能でもあること、である。
【００２１】
図２、図３Ａ、及び図３Ｂに関して、上述した実施形態は、１つの多段分類器２０４を含んでいるが、複数の多段分類器２０４を、適用の必要性にしたがって、用いることができる。図４は、画像データセット２０２に多段分類器２０４のアレイ４０２を適用するように設定された、画像処理システム１００の一実施形態を、示している。この実施形態では、各々の多段分類器２０４が、２つの要素分類器２０６、２０８を備えており、明確な特有領域を特定するように設定されている。アレイ４０２は、多段分類器２０４を幾つでも含むことができ、多段分類器２０４は、参照番号２０４−１から２０４−Ｎ、２０６−１から２０６−Ｎ、２０８−１から２０８−Ｎ、によって、表されている。ここで、Ｎは、どのような数でもよい。好ましくは、特定されることが望まれた全ての特有領域のために、多段分類器２０４がある。例えば、一実施形態においては、不安定プラーク、閉塞性プラーク、及び、石灰化組織のような、３つの特有領域が存在する。その場合、３つの多段分類器２０４を、アレイ４０２の中で使用することができ、その１つを、各々の特有領域に対して、適切な特有領域を特定し且つその特有領域を他の組織タイプから区別するように設定された、各々のセットの中の要素分類器２０６、２０８を用いて、使用することができる。
【００２２】
好ましくは、画像データセット２０２が、処理装置１０４に入力された後に、各々の多段分類器２０４が、同時に、画像データセット２０２に適用され、並行して、画像分割を完了するのに必要な処理時間を最小化する。しかし、注目すべきは、各々の多段分類器２０４を、特別な適用の必要性に依存して、時を異ならせて、交互に、適用することができること、又は、各々の多段分類器２０４を、順番に適用できること、である。
【００２３】
別の実施形態では、アレイ４０２の各々の多段分類器２０４は、同じ特有領域を特定するように設定されている。しかし、各々の多段分類器２０４で使用される、要素分類器２０６−１から２０６−Ｎ、及び／又は、２０８−１から２０８−Ｎは、様々に設計されている。このように、複数の多段分類器２０４を適用し、次に、適用の必要性にしたがって、何れかの多段分類器２０４、全ての多段分類器２０４の平均、又は、他の組み合わせ、の計算結果に基づく、画像データセット２０２を分割することによって、システム１００の全体の正確さを、増大させることができる。例えば、アレイ４０２の各々の多段分類器２０４を、ベイズ分類器、ｋ−近傍分類器、ニューラルネットワーク分類器、又は、他の形式の分類器、のような、異なる形式の分類器を用いて、実行できる。別の実施形態では、アレイ４０２の要素分類器２０６−１から２０６−Ｎ、又は、２０８−１から２０８−Ｎ、の各々を、それぞれ、感度又は特異性の異なる設定で、実行できる。当業者は、アレイ４０２の多数の設定が存在し、したがって、ここで述べられたシステム及び方法が、何れか１つの設定に限定されないことを、容易に認めるであろう。
【００２４】
要素分類器２０６、２０８で用いられる、感度及び特異性、のレベルは、適用の必要性に、依存している。好ましくは、分類器２０６の感度レベルは、特有領域が存在するときはいつでも、適用に対して、十分に高い正解率を持って、特有領域を検出するために、相対的に高いレベルに設定されている。要素分類器２０６の感度レベルを決定する際には、この正解率を達成する能力と、擬陽性の発生を最小限に維持したいという欲望や、システム１００に掛かる計算必要条件を最小化するために、第２要素分類器２０８に渡される、目標領域の数を制限したいという欲望だけでなく、この正解率を達成するのに必要とされる、計算時間及びリソースとを、好ましくは、両立させるべきである。その結果、設計者は、一定の限られた数の特有領域の発生が、検出されなくなることを、認めてもよい。
【００２５】
同様に、分類器２０８の特異性レベルは、特有領域が存在するかどうかを、適用に対して十分に高い正解率を持って、検出するために、好ましくは、相対的に高いレベルに設定される。要素分類器２０８の特異性レベルを決定する際には、この正解率を達成する能力と、特有領域を擬陽性の領域から区別する能力だけでなく、この正解率を達成するのに必要とされる、計算時間及びリソースとを、好ましくは、両立させるべきである。その結果、設計者は、一定の限られた数の特有領域の発生が、誤認されたり、不存在であると不適切に決まったりすることを、認めてもよい。
【００２６】
多段分類器２０４の、感度、特異性、又は、他の分類器設定を、ユーザーが調整することができるように、画層処理システム１００を、設定することができる。このことを、図１に示されたユーザーインターフェース１０８を通じて、達成できる。感度及び特異性を調整する能力は、ユーザーが、雑音に満たされた環境、画像取得装置の違い、患者間における組織の外観の違い、など、を説明するために、分割された画像をリアルタイムで変化させることを、可能とする。
【００２７】
上記のように、多段分類器２０４は、２つより多い要素分類器を備えることも、できる。図５は、４つの要素分類器５０２〜５０８を有する多段分類器２０４を、示している。要素分類器５０２〜５０８の各々は、適用の必要性にしたがう、どんな方法によっても、設定することができる。例えば、要素分類器５０２〜５０８の各々を、ベイズ法、ｋ−近傍法、ニューラルネットワーク法、などのような、異なる分類法を用いて、実行することができる。
【００２８】
この実施形態では、要素分類器５０２〜５０８は、異なる分類法だけでなく、異なる感度及び特異性のレベルを用いて、設定されている。例えば、第１要素分類器５０２は、相対的に高い感度レベルを備えている。第２要素分類器５０４は、相対的に適度な感度レベルと、相対的に適度な特異性レベルとを、備えている。第３、第４の分類器５０６、５０８の各々は、相対的に高い特異性レベルを備えているが、異なる分類法を実行する。要素分類器の複雑さは、一般に、感度／特異性のレベルと共に増大するので、様々な、感度／特異性のレベル、及び／又は、分類法、の組み合わせを持っている、多数の要素分類器５０２〜５０８の使用は、相対的にかなり高い感度／特異性のレベルを持っている単独の分類器と比較して、計算時間や設計時間を、より少なくできる。当業者は、要素分類器の無数の設定が存在し、したがって、ここに記載されたシステム及び方法が何れか１つの設定に限定されないことを、容易に認めるであろう。
【００２９】
図６は、ユーザーが調整できる多段分類器２０４を用いて、画像データセット２０２の特有領域を特定するための方法の、一実施形態を、示している。符号６０２で、画像データセット２０２が取得され、任意に、メモリ１０２に保存される。符号６０４で、システム１００は、ユーザー定義の感度又は特異性のレベルが、調整されたかどうかを、決定する。もし、調整されていれば、システム１００は、符号６０５で、新しいレベル設定を、適用する。次に、符号６０６で、第１要素分類器２０６が、画像データセット２０２に、適用される。要素分類器２０６は、好ましくは、１つ以上の目標領域に対応する、画像データセット２０２のサブセットを、特定するように設定された感度を、有している。符号６０８で、システム１００は、目標領域が特定されたかどうかを決定し、もし特定されていれば、これらの目標領域に対応するデータのサブセットを、第２要素分類器２０８に、渡す。もし、目標領域が特定されていないならば、分類手順を、符号６０９で終了させることができる。符号６１０で、システム１００は、第２要素分類器２０８を、目標領域に、適用する。第２要素分類器２０８は、好ましくは、特有領域の存在を確かめるように設定された特異性を、有している。次に、符号６１２で、システム１００は、特有領域の存在が確かめられたかどうか、を決定し、もし確かめられていれば、符号６１４で、適切な分類を行う。もし、特有領域の存在が確かめられていないならば、システム１００は、符号６０９で、手順を終了できる。
【００３０】
符号６１４で発生する分類は、どんな所望の目的のためでもよい。ＩＶＵＳ撮像の適用例では、画像データセット２０２の中に、特有領域の視覚表示を、表示することができる。例えば、どんな特有領域でも、周囲の組織領域から容易に区別できるように、色分けすることができる。視覚表示は、リアルタイムの画像に適用して、特有領域の存在又は不存在に関するリアルタイムのフィードバックを、ユーザーに提供することが、できる。
【００３１】
上記の明細書において、本発明は、特定の実施形態に関して、記載されている。しかし、本発明の幅広い精神及び範囲から逸脱することなく、そこに、様々な修正及び変更を、成すことができるのは、明白である。例えば、一実施形態の特徴の各々を、他の実施形態で示されている他の特徴に、組み合わせることができる。別の例としては、方法の実施形態のステップの順番を、変更することができる。当業者に知られている特徴及び過程は、同様に、望むように、取り入れられてもよい。更に、明らかなことに、特徴は、望むように、追加したり、取り去ったり、してもよい。したがって、本発明は、添付の請求の範囲及びその相当物を考慮する以外に、制限されない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】画像処理システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】多段分類器の一実施形態を示すブロック図である。
【図３Ａ】多段分類器の適用前の超音波画像の一例を示している。
【図３Ｂ】第１要素分類器の一実施形態の適用後の超音波画像の一例を示している。
【図４】分類器アレイの一実施形態を示すブロック図である。
【図５】多段分類器の別の実施形態を示すブロック図である。
【図６】１つの画像データセットの中の特有領域を特定する方法の一例を示すフロー図である。