(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の異形を識別するためにコンピュータ装置によって実行される画像データの処理方法であって、当該方法は、
第１の異形サイズスケールに関するサブサンプルファクターによってデジタル画像をサブサンプリングし、これにより、サブサンプルされた画像を発生し、
サブサンプルされた画像を平滑化し、平滑化された画像を発生させ、
平滑化された画像の各画素についての二次導関数の負の最小値を決定し、
各画素についての前記最小値に基づき、下向きの凸状の曲率を有する各画素を決定し、
下向きの凸状の曲率を有する各８つの近隣が接続された画素を結合し、それぞれの初期の異形領域を識別し、
前記初期の異形領域の各々についてのそれぞれの前記二次導関数の負の最大値に基づき、最も大きな下向きの凸状の曲率を有する初期の異形領域を選択し、
各選択された異形領域についての１つもしくはそれ以上の特徴を抽出し、
前記抽出された１つもしくはそれ以上の分類特徴に基づき選択された異形領域を分類する、方法。
【請求項２】
前記画像は、マンモグラムであり、前記異形は、悪性の可能性のある質量であり、１つもしくはそれ以上の分類特徴が、検索幅インデックス、乳頭距離およびｙ位置、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、オブジェクトランク、相対的な弧の長さ、ディップＳＮＲ、全体のＳＮＲ、他の側のＳＮＲおよびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項１に記載の方法。 
【請求項３】
前記方法はさらに、複数の異なる異形サイズのスケールについて前記方法を繰り返すことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法はさらに、サブサンプリング前に、デジタル画像から明るい領域を取り除くことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記方法はさらに、明るい領域を取り除いた後であってかつサブサンプリング前に、デジタル画像の強度を平坦化することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各画素についての二次導関数の負の最小値を決定することは、
各画素の中心でありかつ大きなスケールで線形に離間された３つの画像地点での二次導関数を計算し、
各画素の周囲の複数の配向について二次導関数を計算することを繰り返すことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方法はさらに、平滑化された画像のノイズマップを確立することを含み、当該ノイズマップの確立は、
各画素の中心でありかつ大きなスケールで線形に離間された３つの画像地点での二次導関数を計算し、
各画素の周囲の複数の配向について二次導関数を計算することを繰り返し、かつ
各画素のノイズマップとして、複数の配向からの二次導関数の最小の絶対値を使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記方法はさらに、結合の後であってかつ選択の前に、前記初期の異形領域の各々を縮退しかつ拡張することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記方法はさらに、抽出前に、選択された初期の異形領域の各々の境界をリファイニングする、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
画素を含む画像の異形を識別するシステムであって、
デジタル画像をサブサンプリングし、サブサンプルされた画像を生じさせる画像サブサンプラーと、
サブサンプルされた画像を平滑化し、平滑化された画像を生じさせる画像平滑化するものと、
平滑化された画像の近隣の下向きの凸状の曲率を検出しかつ結合し、異形領域を生じさせる、曲率シグネチャー検出器と、
最も大きい下向きの凸状曲率を有する異形領域を選択し、選択された異形領域を生じさせる異形セレクタと、
選択された異形領域の各々についての１つもしくはそれ以上の分類特徴を抽出する特徴抽出器と、
それぞれの抽出された１つもしくはそれ以上の分類特徴についての１つもしくはそれ以上のしきい値に基づき選択された異形領域を分類する分類器とを有し、
前記曲率シグネチャー検出器は、前記平滑化された画像の各画素についての二次導関数の負の最小値を決定し、かつ前記平滑化された画像の各画素についての前記最小値に基づき下向きの凸状の曲率を検出する、システム。
【請求項１１】
前記画像は、マンモグラムであり、前記異形は、悪性の可能性のある質量であり、１つもしくはそれ以上の分類特徴が、検索幅インデックス、乳頭距離およびｙ位置、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、オブジェクトランク、相対的な弧の長さ、ディップＳＮＲ、全体のＳＮＲ、他の側のＳＮＲおよびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記画像サブサンプラーは、第１の異形サイズのスケールに関連するサブサンプルファクターを使用する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
異形セレクタは、異形領域の各々についての二次導関数の負の最大値に基づき、最も大きい凸状の下に向かう曲率を決定する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
異形を識別するコンピュータプログラムであって、当該コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムが埋め込まれた、一時的でないコンピュータ読出し可能な媒体を有している、前記コンピュータプログラムであって、
第１の異形サイズのスケールに関連されたサブサンプルファクターによってデジタル画像をサブサンプルし、これによりサブサンプルされた画像を生じさせるコンピュータプログラムコードと、
サブサンプルされた画像を平滑化し、平滑化された画像を生じさせるコンピュータプログラムコードと、
前記平滑化された画像の各画素についての二次導関数の負の最小値を決定するコンピュータプログラムコードと、
各画素についての前記最小値に基づき、下向きの凸状の曲率を有する各画素を決定するコンピュータプログラムコードと、
下向きの凸状の曲率を有する８つの近隣の接続された画素を結合しそれぞれ初期の異形領域を識別するコンピュータプログラムコードと、
初期の異形領域の各々についてのそれぞれの二次導関数の負の最大値に基づき最も大きい下向きの凸状の曲率を有する初期の異形領域を選択するコンピュータプログラムコードと、
選択された異形領域の各々についての１つもしくはそれ以上の分類特徴を抽出するコンピュータプログラムコードと、
前記抽出された１つもしくはそれ以上の分類特徴に基づき選択された異形領域を分類するコンピュータプログラムコードと、を有するコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記画像は、マンモグラムであり、前記異形は、悪性の可能性のある質量であり、１つもしくはそれ以上の分類特徴が、検索幅インデックス、乳頭距離およびｙ位置、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、オブジェクトランク、相対的な弧の長さ、ディップＳＮＲ、全体のＳＮＲ、他の側のＳＮＲおよびこれらの組合せからなるグループから選択される、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記コンピュータプログラムはさらに、複数の異なる異形サイズのスケールについて異形の識別を繰り返すコンピュータプログラムコードを含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記コンピュータプログラムはさらに、サブサンプリングの前にデジタル画像から明るい領域を取り除くコンピュータプログラムコードを含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
コンピュータプログラムはさらに、サブサンプリングの前にデジタル画像の強度を平坦化するコンピュータプログラムコードを含む、請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
前記各画素についての負の二次導関数の最小値を決定するコンピュータプログラムコードは、
各画素の中心でありかつ大きなスケールで線形に離間された３つの画像地点での二次導関数を計算するプログラムコードと、
各画素の周囲の複数の配向について二次導関数を計算することを繰り返すプログラムコードとを含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１０年４月３０日に出願された米国仮出願第６１／３４３，６０９号、２０１０年４月３０日に出願された米国仮出願第６１／３４３，６０８号、２０１０年４月３０日に出願された米国仮出願第６１／３４３，５５２号、２０１０年４月３０日に出願された米国仮出願第６１／３４３，５５７号、２０１０年５月５日に出願された米国仮出願第６１／３９５，０２９号、２０１０年６月２５日に出願された米国仮出願第６１／３９８，５７１号、２０１０年７月６日に出願された米国仮出願第６１／３９９，０９４号、２０１０年７月２８日に出願された米国仮出願第６１／４００，５７３号、の利益を主張するものであり、前記出願の全文は本明細書の一部をなすものとしてここに引用する。
【０００２】
本開示は概して、放射線画像における悪性の質量シグネチャーのコンピュータ支援検出に関し、特に、質量の場所を探し、かつ悪性の質量を識別されるのを可能にする質量の特徴を決定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
放射線科医は、乳房Ｘ線写真（マンモグラム）のようなＸ線画像を使用して、例えば、その他の煩雑な方法により疾患が容易に検出可能となる前に、可能な限り早期に、患者の疑わしい病変を検出して特定する。そのため、放射線科医がごく小さな癌組織や前駆細胞を画像をもとに特定可能であることは、非常に有益である。比較的濃い組織の大きな質量が、関心のひとつのシグネチャーである。質量は放射線画像において非常に目立って表れ得るものもある。他の自然構造による閉塞／部分的な閉塞を含む様々な要因は、画像の構造的に入り組んだ部分に現れ、時に放射線科医の疲労と相まって、目視検査得で質量を検出され難くする。
【０００４】
コンピュータ援助検知（Computer-Aided Detection、ＣＡＤ）アルゴリズムは、放射線科医がＸ線画像内に病変の可能性があるものを発見するのに役立つよう発展してきた。ＣＡＤアルゴリズムは、患者の乳房Ｘ線写真セットのデジタル表現をコンピュータ内で行う。乳房Ｘ線写真がデジタルセンサもしくは伝統的なフィルムベースの乳房Ｘ線写真セットのスキャンされたものにより取り込まれた場合には、デジタル表現は、オリジナルのセンサデータもしくは処理されたセンサデータであり得る。本明細書で使用される“画像”とは、ＣＡＤアルゴリズムの表現に適したデジタル表現の少なくとも２次元データであるものと仮定され、患者情報を取り込むために元来使用されるキャプチャメカニズムとの区別はない。ＣＡＤアルゴリズムは、関心のあるシグネチャーと一致するオブジェクトの画像を探し出し、関心のあるシグネチャーが発見された場合には放射線科医に警告する。
【０００５】
異常の分類は、確率変数の与えられたサンプル値を観察することの相対的な尤度を表す確率密度関数（probability density function、ＰＤＦ）を使用して実行され得る。すべての取り得る値のＰＤＦの積分は１である；確率変数の範囲のサブセットのＰＤＦの積分は、確率変数の抽出サンプルがその範囲内にある確率を表す。
【０００６】
閉形式により表され得るＰＤＦは一般的によく理解され、そのようなＰＤＦに関する多くのアプリケーションが発達してきた。一方で、特に、各次元において１つが未知であり、ことによると不規則な分布と、および／または長いまばらに分布したテール部分を有する、複雑な多次元確率変数のためのＰＤＦの実用的評価は、大部分で研究者の手に入らなかった。例えばパターンおよび画像認識の分野では、ＰＤＦ研究が実用上困難であるために、多くの研究者がＰＤＦ研究を断念し、例えばニューラルネットワークや線形識別関数といった既知で解決可能な別の研究に集中した。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
以下は、本発明の代表の実施例を表す図面の簡単な説明である。
【図１】図１は、ある実施例に従った異常検出システムのシステムレベルの図である。
【図２】図２は、ある実施例に従ったコンピュータ援助検知（ＣＡＤ）ユニットのコンポーネント図である。
【図３】図３は、ある実施例に従った検出ユニットのコンポーネント図である。
【図４】図４は、ある実施例に従った全体の質量検出および分類プロセスのためのフローチャートを含む。
【図５】図５は、乳房の境界線付近の組織厚のばらつきによる乳房Ｘ線写真における大規模な強度勾配を補償するプロセスを表す。
【図６】図６は、可能性のある質量の検出プロセスをより詳細に表すフローチャートを含む。
【図７】図７は、ある実施例の繰り返しで得られる代表的な質量シグネチャーを表す。
【図８】図８は、ある実施例において使用される乳房座標系を表す。
【図９ａ】図９ａは、ある実施例に従った分類器の確率ユニット（classifier probability unit）を表す。
【図９ｂ】図９ｂは、ある実施例に従った分類器の確率ユニット（classifier probability unit）を表す。
【図１０】図１０は、確率分布から抽出されるサンプル分布の閉形ＰＤＦおよびヒストグラムを表す。
【図１１】図１１は、概念的な、一連の表示ポイントにより表された仮定的な一次元分布のシグマ値の推定を表す。
【図１２】図１２は、評価ポイントでのＰＤＦの推定のための図１１のシグマ値の応用を表す。
【図１３】図１３は、本発明のある実施例に従ったデスクトップのコンピュータ装置のブロック図を表す。
【発明の詳細な説明】
【０００８】
実施例を作成し使用することが以下で詳細に述べられる。しかしながら、本発明が多種多様な幅広い背景で具体化され得る、多くの適用可能な発明概念を提供することが理解されるべきである。説明される特定の実施例は、本発明を作成し利用するための特定の手段を例示しているに過ぎず、発明の範囲を限定するものではない。
【０００９】
例えば、本明細書で検討される実施例は一般的に、乳房Ｘ線画像の診断において医療関係者を支援するという観点から説明され、例えば、医療関係者によって検討されるための異常候補を見つけて分類することによりマンモグラムを行う過程で起こり得るものである。他の実施例では、しかしながら、肺組織といった他の組織における異常を検出するような、統計に表れた変則性等のためのあらゆるタイプの画像分析を含むその他の状況で使用され得る。
【００１０】
図面を参照すると、類似の参照番号が様々な視点で同一もしくは類似の要素を示すのに本明細書において使用されており、本発明の具体的な実施例が表され説明される。図面は必ずしも縮尺に合わされておらず、いくつかの例では、図面は所々で例証目的だけのために強調され、および／もしくは簡素化される。当業者は、本発明の以下の具体的な実施例に基づいた、本発明の多くの可能性のある応用やバリエーションを理解する。
【００１１】
はじめに図１を参照すると、例えばマンモグラム中に異常検出を支援するためのシステム１００が、ある実施例に従って表される。システム１００は、画像ユニット１０２、デジタイザ１０４、およびコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）ユニット１０６を含む。画像ユニット１０２は、乳房組織のような関心のある領域の１つもしくはそれ以上の画像、例えばＸ線画像を取り込む。システム１００がマンモグラムの分析を支援するのに使用される本実施例では、一連の４つのＸ線画像が撮影されることができ、その間、乳房は乳房組織を広げるために圧迫され、これにより異常の検出を支援する。一連の４つのＸ線画像は、頭尾方向（cranio caudal、 ＣＣ）画像と呼ばれる、左右の乳房それぞれのためのトップダウン画像と、中外斜位方向（medio lateral oblique、ＭＬＯ）画像と呼ばれる、左右の乳房それぞれのための、胸骨のトップから下へ向けられて体の外側に向かって撮影される斜角画像である。
【００１２】
１つもしくはそれ以上の画像がフィルムで具体化されるか、もしくはデジタル化され得る。歴史的に、１つもしくはそれ以上の画像は、フィルムのＸ線画像として具体化されたが、最近の技術は、近年のデジタルカメラとほぼ同じ方法で、Ｘ線画像を直接にデジタル画像として取り込まれるのを可能にする。図１に示されるように、デジタイザ１０４はフィルム画像のデジタル形式へのデジタル化を可能にする。デジタル画像は、工業規格である医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）形式といった、あらゆる適切な形式にフォーマットされる。
【００１３】
デジタル化されたフィルム画像やデジタル画像として直に取り込まれた画像といった、デジタル化された画像は、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）ユニット１０６へ提供される。以下でより詳細に検討されるように、ＣＡＤユニット１０６は、１つもしくはそれ以上の画像を処理して、石灰化のような相対的に濃い領域や歪み等の、様々なタイプの異常の候補位置を検出する。一度処理されると、可能性のある異常の位置、および任意にデジタル化された画像は、評価ユニット１０８へ提供されて、放射線科医、専門医、もしくはその他の職員により、検出された可能性のある異常の位置を示すマークを伴い、もしくは伴わずに、検討される。評価ユニット１０８は、ディスプレイ、ワークステーション、ポータブルディバイス等を含み得る。
【００１４】
図２は、ある実施例に従ったＣＡＤユニット１０６（図１参照）により利用され得る構成要素を表す。一般的に、ＣＡＤユニット１０６は、セグメンテーションユニット２０２、１つもしくはそれ以上の検出ユニット２０４ａ−２０４ｎ、および１つもしくはそれ以上の表示プリ−プロセッサ２０６ａ−２０６ｎを含む。Ｘ線画像もしくはその他の画像は、関心のある領域以外の領域を含み得ることが理解される。例えば、乳房Ｘ線画像は、背後領域と同様に胸筋のような他の構造的領域を含み得る。このような状況では、乳房組織を規定する境界領域といったサーチ領域を規定するために、Ｘ線画像をセグメント化するのが望ましく、その領域で１つもしくはそれ以上の検出ユニット２０４ａ−２０４ｎが異常を分析する。
【００１５】
１つもしくはそれ以上の検出ユニット２０４ａ−２０４ｃは、１つもしくはそれ以上の画像、もしくは、セグメンテーションユニット２０２により規定される特定の領域を分析して、患者の１つもしくはそれ以上の特定のタイプの異常を示し得る特定のタイプの特徴を検出する。例えば、人の乳房組織の検査で使用するための実施例では、検出ユニット２０４ａ−２０４ｎは、石灰化ユニット、密度（質量）ユニット、および歪みユニットを含み得る。医療分野では公知であるように、人体はたびたび、がん細胞をカルシウムで取り囲むことによりがん細胞と反応し、微小石灰化を生成する。これらの微小石灰化は、Ｘ線画像では微細で明るい領域として表れ得る。石灰化ユニットは、乳房のこれらの領域を可能性のある微小石灰化として検出し、識別する。
【００１６】
さらに、がん領域は、周辺組織よりも高密度である傾向があり、それゆえ、周辺組織よりも高密度組織を示す一般的により明るい部分として表れる領域が、がん領域を示し得ることが知られている。従って、密度ユニットは、１つもしくはそれ以上の乳房Ｘ線画像を分析して、１つもしくはそれ以上の画像の中の相対的に濃い領域を検出する。正常な乳房組織の無作為な重複が時折疑わしいものとして表れることがあるので、ある実施例では、濃い領域がそのほかの対応する視野に存在するかどうかを決定するために、密度ユニットは、乳房のような対象の種々の視野を相互に関連付けする。もし、濃い領域が複数の視野に表れていれば、当該領域が真に悪性であるという可能性はより高い。
【００１７】
歪みユニットは、周辺組織へのがん細胞の影響から生じる構造的な欠陥を検出する。がん細胞にはしばしば、周辺組織を“引き込む”という影響があり、ストレッチマーク、星パターン、もしくはその他の線形のパターンとして表れる癌放射になる。
【００１８】
検出ユニット２０４ａ−２０４ｎの、例えば、石灰化ユニット、密度ユニット、および歪みユニットの上述の例は例証目的のためだけに提供されており、他の実施例はより多くの、もしくはより少ない検出ユニットを含み得ることに注意されたい。また、検出ユニットには、点線２０８で示されるように、他の検出ユニットと相互作用し得るものもあることに注意されたい。検出ユニット２０４ａ−２０４ｎは、図３を参照して以下でより詳細に説明される。
【００１９】
表示プリ−プロセッサ２０６ａ−２０６ｎは画像データを生成して、異常の位置および／またはタイプを示す。例えば、微小石灰化は、懸案のエリアをひとつのタイプの線（例えば、実線）で取り囲む線により示されることができ、他方で、がん放射（もしくは他のタイプの異常）は、懸案のエリアを他のタイプの線（例えば、破線）で取り囲む線により示される。
【００２０】
図３は、ある実施例に従った検出ユニット２０４ａ−２０４ｎのそれぞれで使用され得る構成要素を表す。概して、検出ユニット２０４ａ−２０４ｎのそれぞれが検出器３０２、特徴抽出器３０４、および分類器３０６を含み得る。検出器３０２は画像を分析して、検出ユニットが検出するよう設計された、石灰化のような異常のタイプを表す属性を識別し、特徴抽出器３０４は、検出された各領域の予め決められた特徴を抽出する。例えば、予め決められた特徴は、大きさ、信号対ノイズ比、位置等を含み得る。
【００２１】
分類器３０６は、特徴抽出器３０４から抽出された各特徴を検査して、抽出された特特徴異常なものである確率を決定する。一度確率が決定されると、当該確率は閾値と比較されて、検出された領域が関心の候補エリアとして報告されるべきかどうかを決定する。
【００２２】
適切なセグメンテーションユニット２０２は、米国仮出願番号６１／４００，５７３および６１／３９８，５７１で詳細に述べられており、微小石灰化を検出し分類するのに使用される適切な検出ユニットは、米国仮出願６１／３４３，５５７と、６１／３４３，６０９および共に出願された米国特許出願［アトーニードケットＮｏ.ＶＵＣ‐００７］で詳細に述べられており、スピキュラを伴う悪性の質量を検出して分類するための適切な検出ユニットは、米国仮出願６１／３９５，０２９および共に出願された米国特許出願で詳細に述べられており［アトーニードケットＮｏ．ＶＵＣ‐０１０］、適切な確率密度関数の推定器は米国仮出願番号６１／３４３，６０８および共に出願された米国特許出願で詳細に述べられており［アトーニードケットＮｏ．ＶＵＣ‐００８］、適切な表示プリ−プロセッサは、米国仮出願番号６１／３９９，０９４で詳細に述べられており、これらすべては参照により本出願に組み込まれる。
【００２３】
以下の段落は、ある実施例に従った１つもしくはそれ以上の検出ユニット２０４ａ‐２０４ｎとして利用され得るような、可能性のある悪性の質量の検出ユニットに関してさらに詳細を提供する。特に、以下で記述される実施例は、放射線画像において可能性のある悪性の質量を検出して分類しようとする。図４は、ある実施例に従った検出／分類プロセスのフローチャート４００を含む。
【００２４】
最初のステップ４１０では、強いエッジ（一般的には画像アーチファクトである）を表す明るいエリア、皮膚のひだのような明るいライン、および広範囲の明るいエリアが画像から取り除かれる。そのようなエリアは、認識を助ける線形性、配向性、もしくは皮膚のひだの場合のＶ字型のような確認特徴とともに、二次導関数の外れ値によって容易に認識可能である。システムは、有効なピクセル画像上で、無効なものとしてこれらのタイプのシグネチャーに属するピクセルをマークする。一度無効なものとマークされると、そのようなピクセルは質量検出において使用されず、これらの非常に強力なシグネチャーが隣接する関心の弱いシグネチャーをマスキングするのを防止させる。
【００２５】
選択的なステップ４２０は、乳房組織エリアの強度平坦化ステップである。このステップは皮膚ライン付近の組織厚の減少の補正を推定し、乳房境界付近の追加の画像露出および密度という結果となる。図５は、強度平坦化プロセスの詳細を表す。
【００２６】
皮膚ラインは始点として使用されて、乳房組織の距離対境界マップ５１０を作成する。皮膚ラインに沿ったピクセルは、マップ５１０においてゼロ距離を割り当てられ、乳房の有効部分であり、かつゼロ距離のピクセルに接触するピクセルは、ユニット距離を割り当てられ、ユニット距離ピクセルに接触するピクセルは、２つのユニット距離等を割り当てられ、すべての有効なピクセルが距離を割り当てられるまで、このプロセスは継続する（選択的に、このプロセスは、画像の厚さが一定に保たれているという高い信頼がある場合には、ある固定された距離で早期に中断され得る。）
【００２７】
画像強度は、プロセス５２０に示されるように、皮膚ラインに直交する多数の線に沿って、皮膚ラインのあらゆる所で、サンプリングされる。強度サンプルが各線に沿って集められると、サンプルはマップ５１０に記入された皮膚ラインの距離に従ってデータ構造グループに集められる。システムの実施例には実際に散乱プロットを作成しないが、散乱プロット５３０は、直感的に、強度対境界距離Ｄの代表的な分布を表す。あらゆる距離Ｄでは、個々のピクセル強度は、各サンプルラインで交差する構造に従って変化し、概して下に横たわる傾向は“アンダーシグナル（undersignal）”を表す。アンダーシグナルは、皮膚ラインからの所定の距離で見つけられた厚みの最小の高濃度組織に期待されるＸ線吸収を表す。それは、推定されかつ取り除かれるアンダーシグナルである。
【００２８】
ひとつのアプローチは、各距離Ｄでの最小のピクセル強度を、その距離でのアンダーシグナルとして決定し得る。ノイズ、皮膚ライン決定の不確実性、どの程度の速さで厚みが皮膚ラインに向かって先細りするかという乳房の輪郭に沿った変動等が原因で、このアプローチは、堅牢性に欠けることがある（デジタル画像でうまく機能することもある）。代わりの実施例は、サンプルをそれぞれのＤで昇順にソートし、重み付け関数５３２に従ってＤに近接する距離でサンプルを重み付けする。アンダーシグナルポイントは、重み付けされたピクセルの所定のパーセンテージＰ以上の強度で選択され、約３０％のＰ値は良いパフォーマンスを示す。
【００２９】
計算されたアンダーシグナルは、増加するＤにより単調には増加し得ない。とは言いながらも、実際のアンダーシグナルは単調に増加することが期待されるであろう。平滑化ステップは、モデル化された最大のＤで始まり０へ移動することによって、アンダーシグナル５３４の単調性を強める。各ポイントＤで、平滑化されたアンダーシグナル５３６は、アンダーシグナル５３４が増加しない限り、アンダーシグナル５３４と同じ値を採用する。アンダーシグナル５３４が増加するとき、アンダーシグナル５３４が少なくとも平滑化されたアンダーシグナル５３６の値に下がるポイントにＤが減少するまで、平滑化されたアンダーシグナル５３６は一定であり続ける。このポイントで、平滑化されたアンダーシグナル５３６は、アンダーシグナル５３４の次の上向きの偏位まで、再びアンダーシグナル５３４の跡をたどり続ける。
【００３０】
平滑化されたアンダーシグナル５３６が一度完了すると、アンダーシグナル５３６は距離対境界マップ５１０と結合されて、アンダーシグナルを取り除くように画像ピクセルから減算され得る強度を表す乳房Δ画像５４０を作成する。最後の、調整された画像５５０は、入力画像２０２から乳房Δ画像５４０を減算することによって作成される。
【００３１】
再び図４を参照すると、調整された画像５５０は、ステップ４３０で始まる質量検出に伝達される。質量検出は、スケールの選択可能な番号でオブジェクトを発見するよう試みる。１つの実施例では、Ｍスケールが４ｍｍから５０ｍｍの間で試みられ、各スケールは、倍数的な倍率４√２によって周辺から距離をあけて置かれる。
【００３２】
各スケールでは、関心の質量よりも著しく細かい（finer）構造は、検出のために要求されない。従って、ステップ４４０において、調整された画像５５０は、スケールに関する整数のファクターによってサブサンプリングされて、サブサンプルファクターに関するガウス関数で平滑化される。
【００３３】
サブサンプルされた画像が一度平滑化されると、図４のステップ４５０において、二次導関数（Ｄ２）の測定が、図６のブロック４５２で示されるように、２つのスケールで実行される。微細なスケールは、Ｗ／８で間隔をあけて置かれた３つの画像ポイントで二次導関数を計算する。ここでＷとは関心のスケールである。大きなスケールは、Ｗ／３で間隔をあけて置かれた３つの画像ポイントで二次関数を計算する。二次関数は複数の配向で計算される。
【００３４】
より細かくスケーリングされたＤ２の測定は、スケールのノイズマップを作成するために使用される。検査されたすべての配向の中から、最小絶対値Ｄ２の測定が、ＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio、シグナル対ノイズ比）測定で使用されるノイズマップにセーブされる。
【００３５】
より大きくスケーリングされたＤ２の測定は、各ピクセルで最小の負の二次導関数（Ｍｉｎ  ＮＤ２）を決定するよう使用される。Ｍｉｎ  ＮＤ２が所定のピクセルで負のとき、これは、すべての配向でのＤ２の測定が下向きに凸の曲率を示したことを表す。下向きの凸状の曲率と結合される８つの周辺のエリアは接合され、そのようなエリアのそれぞれは未処理の可能性のある質量の位置を識別する。そのようなエリアのそれぞれは縮退された後に拡張される。
【００３６】
縮退および拡張の後に残ったピクセルについて、Ｍａｘ  ＮＤ２値（記録された、最も下向きに凸状の曲率）は、下向きに凸状のエリアの強度測定として用いられる。現在のスケールでの最も高い強度測定を提示するＮエリアは、後の処理のためのオブジェクトとして選択される。
【００３７】
オブジェクト境界は、高い周波数コーナーを取り除くように改良され、その後、図７のオブジェクト７３０に示されるように、０．５ピクセルインクリメントで再度サンプリングする。
【００３８】
強度測定は、境界ピクセル位置でのオブジェクト７３０の凸状のセグメント周辺で、サブサンプリングされた画像７００からなされる。各境界ピクセルは、境界と直交するライン７４０に沿ったいくつかの位置での強度と比較される。オブジェクトの外側の位置７２０のために、外側のコントラストが計算されて、最小の外側のコントラスト（背景はオブジェクトよりもより低い強度を有すると期待される）がセーブされる。各境界ピクセルのために、その強度は、内側および外側の強度の最小値と定義される。オブジェクトのＳＮＲはその最小の境界強度として定義され、境界領域７１０におけるＤ２測定の標準偏差によって除算される。
【００３９】
各オブジェクトのための９つの分類特徴が計算される。特徴は、検索幅インデックス（search width index）、ｘ地点（例えば、乳頭の距離）、ｙ地点、ＳＮＲ、オブジェクトランク、相対的な弧の長さ、ディップＳＮＲ（dip SNR）、全体のＳＮＲ、およびその他の側のＳＮＲを含む。各々が順番に記述される。
【００４０】
検索幅インデックスは、オブジェクトが検出されたスケールを表す。
【００４１】
乳頭の距離およびｙ地点は、新規の乳房座標系において、乳房におけるオブジェクトの位置を説明する。新規の座標系は、患者の体格、乳房の大きさもしくは乳房の形状の大きなばらつきにかかわらず、質量検出に重要かつ分類可能な特徴を作成するのを可能にさせる。乳房Ｘ線写真の典型的な放射線視野は、中外斜位方向｛ちゅう がいしゃい ほうこう｝（ＭＬＯ、図８で視野８１０として示される）および頭尾方向視野（ＣＣ、図８で視野８２０として示される）を含む。その他、あまり一般的ではない視野もまた場合によって採用され、類似の座標系で表現され得る。
【００４２】
ＭＬＯ視野は、胸筋ライン８１２および皮膚ライン８１４を見つけるよう分割される。乳頭８１６は、座標系において、胸筋ライン８１２に対して直角に測定されて、胸筋ライン８１２から最も遠い皮膚ライン上のポイントとして定義される。座標系のｘ軸は、乳頭部分８１６から胸筋ライン８１２まで延びる線であり、値０は、乳頭部分に位置し、値１００は、胸筋部分に位置する。胸筋ラインは、実際にはｘ軸位置で画像内に視覚可能ではあり得ないのだが、必要であれば下に、視覚可能な部分を拡張して座標系を形成すると考えられる。それゆえ、乳房におけるあらゆるポイントのｘ座標は、乳房の乳頭（前方）から乳房の胸筋ライン（後方）までの距離のパーセンテージである。
【００４３】
乳房座標系のｙ座標もまた、０から１００のスケールで表される（ｘ軸の下方のポイントは０から−１００のスケールで表される）。しかしながら、スケールは、１００もしくは−１００が定義されるので、皮膚ラインが交差されるｘ値でｘ軸と直交する点として、与えられたｘ座標に対してｘ値とともに変化する。乳房の切断面のプロファイルは、乳頭部分から胸筋ラインまでを横断するひとつの画像として拡大するので、胸筋ライン付近のスケールの単位は乳頭部分付近のスケールの単位よりも著しく大きい。しかしながら、正規化されたスケーリングは、乳房位置の関数としてのオブジェクト発生の統計度数を、乳房の形や大きさの相違を問わずに表に表されるのを可能とする。代表的な座標のいくつかがＭＬＯ写真８１０で表される。
【００４４】
ＣＣ視野８２０では、胸筋ラインは視認できないことが多い。ＣＣ視野の座標系は、胸筋ライン８１２が視野エッジ（view edge）に対して垂直であると仮定し、それゆえ乳頭部分８１６が、画像エッジから最も離れた皮膚ライン８１８上の点である。座標系はまた、胸筋ライン８１２が、ＭＬＯ視野８１０で測定されたものと同一の、乳頭部分からの絶対距離に位置されると仮定する。このｘ軸の定義を仮定して、ＭＬＯ視野で使用されるものと類似の、ｘ軸対皮膚ラインｙ座標系（x-axis to skin-line y-coordinates system）が、ＣＣ視野に採用される。代表的な座標のいくつかは、ＭＬＯ視野８２０で表される。
【００４５】
オブジェクトのＳＮＲは上記で説明された。
【００４６】
オブジェクトランクは、１から９までの数字であり、このスケールで検出されたオブジェクト中での相対的な位置を表す。
【００４７】
相対的な弧の長さは、ｌ／πｗ’として計算され、ここでｗはスケールであり、ｌはオブジェクトの境界の長さである。
【００４８】
ＤＩＰ  ＳＮＲは、Ｗ／８のスケールで測定されたＮＤ２値の重み付けされた百分率であり、領域７１０の中央ノイズ値によって除算される。
【００４９】
全体のＳＮＲは、セグメントの強度として定義され、Ｍｉｎ  ＮＤ２の標準偏差によって除算され、乳房全体に引き継がれる。
【００５０】
他の側のＳＮＲは、乳房座標を使用して、反対の乳房の対応する乳房Ｘ線写真における同じスケールおよびほぼ同じ位置から、測定される。他の側のＳＮＲは、分類器に情報を提供し、患者が両方の乳房のスケールで双方に同様の構造を有しおり、非悪性を示す傾向があり得ることを表す。
【００５１】
トレーニング段階で、同様のオブジェクト検出プロセスおよび特徴計算が、悪性を示す微小石灰化を有する、もしくは有しない数多くの放射線画像を含むトレーニングセットで実行される。放射線画像を解釈する訓練をされたひとりもしくはそれ以上の人物を使った、ヒューマン−インタラクティブの分類は、トレーニングセットで発見された各オブジェクトについて、悪性もしくは非悪性を示す。トレーニングセットオブジェクト、特徴、および人による入力分類の精査を使用して、多次元の確率密度変数（ＰＤＦ）データセットが計算される。
【００５２】
図９ａおよび９ｂは、ある実施例で使用され得る分類器３０６の一例を表す。一般的に分類器は、２つもしくはそれ以上の分類それぞれにＰＤＦ値をまず推定し、その後異なる分類のＰＤＦ値を確率と組み合わせることによって、評価ポイントが特定の分類に属する確率を推定する。確率を推定するためにＰＤＦ値を組み合わせることは、周知のベイズ法のような技術を使用して実行され得る。分類器はまた、確率値ではなく、尤度比を発生させるためのＰＤＦ推定を使用することもできる。本実施例では、分類器３０６は、ＰＤＦ推定を確率ユニット９０１に提供する１つもしくはそれ以上のＰＤＦユニット９００を含む。一般的に、ＰＤＦユニット９００は、オブジェクトのためのそれぞれの可能性のある分類のＰＤＦ推定を決定する。例えば、分類器３０６が微小石灰化を分類するのに使用される実施例では、悪性の微小石灰化、良性の微小石灰化、ルーセントの微小石灰化、血管の微小石灰化、フィルムアーチファクトなどのそれぞれのためにＰＤＦユニット９００があり得る。ＰＤＦユニット９００にかかる詳細な説明は下記で提供される。
【００５３】
ここで図９ｂを参照すると、ある実施例に従った分類器３０６（図３参照）により使用され得る分類器確率ユニット９００が表されているが、異なる分類器確率ユニットも使用され得る。ＰＤＦ推定器ユニット９００の周辺定義ユニット９０２は、各表示ポイントの周辺の大きさ、もしくは表示ポイントのビン（bin）を定義する。ある実施例の中には、実際に測定された特徴データに良く適合する関数記述を可能とするために、変化する周辺サイズが所望され得るものもある。本実施例では、周辺定義ユニット９０２は、例えばデータベースから受信されたトレーニングデータを評価して、トレーニングデータに含まれた表示ポイントにふさわしい周辺サイズを決定する。周辺定義ユニット９０２は、ベクトルＳｐ→を（ベクトルは、各表示ポイントのスケールパラメータ、もしくは各特性または次元のための表示ポイントのビン（bin）を表す）、周辺決定ユニット９０４へ提供する。ある実施例では、周辺定義ユニット９０２は、オフラインで実行され、例えばＳｐ→のような結果が、後のアクセスのためにデータベースに記憶されるように、格納される。ベクトルＳｐ→は、周辺決定ユニット９０４により使用されて、各次元または特徴のための評価ポイントｘ０のために使用される周辺サイズである、スケールパラメータベクトルσｓ→を決定する。スケールパラメータベクトルσｓ→は重み決定ユニット９０６に提供されて、重みｗｉを決定し、どの程度の重みがトレーニングデータの表示ポイントに配分されるかを特定する。一度決定されると、重みｗｉは局部推定器（local estimator）９０８に提供される。局部推定器９０８は、重みｗｉをトレーニングデータに加えて、ポイントｘ０のためのＰＤＦ推定を決定し、それは例えばデータベースに記憶され得る。以下の段落はより詳細な説明を提供する。
【００５４】
複雑かつ／もしくはまばらのロングテール分布を有する、実世界の多変数システムのためのＰＤＦ推定は、歴史的にいくつかの固有の問題に阻まれてきた。まず、よく研究されてはいるが、高度に制約されたパラメトリックモデルはたびたび、実世界の装置で受けるＰＤＦを正確に表示することができない。次に、使用されるモデルが高度にフレキシブルであるか、もしくはノンパラメトリック（non parametric）（例えば、パルツェン窓に基づいたアプローチ）である場合、推定値はランダムなサンプル変化のために、信用性に欠けることがある。これはとりわけ、ほとんどサンプルがないＰＤＦのテール領域に当てはまる。推定器の信頼性を改善する方法は、扱いにくい計算もしくはメモリ要求という結果になり得る。
【００５５】
本明細書で説明される実施例は、ＰＤＦ推定のための新たなアプローチを用いる。完全なＰＤＦを推定して記憶する代わりに、データセットが記憶されて、ＰＤＦのあらゆる特定の局部領域のためのＰＤＦ推定関数のオンザフライ（on-the-fly）の計算を可能とする。この方法で推定されたＰＤＦを記憶するために必要とされるデータ量は、おおよそｎ×Ｍのオーダーであることができ、ここでは、ｎはシステムの次元を表し、Ｍは表示ポイントｒｉの数を表す。各表示ポイントは、推定されている実際の分布からの１つもしくはそれ以上のサンプルを表示する。例えば、サンプルセットにおける各サンプルは、単位重みを有するそれ自身の表示ポイントを受け取ることができる。各サンプルは交互に、１よりも少ない重みを有する表示ポイントを介して表現され得る。例えば、２つの異なる多次元測定が同一サンプルから生じると信じられる場合、２つのサンプルのそれぞれは、０．５の重みを有する表示ポイントを与えられ得る。最終的に、表示ポイントを、個々のサインプルの重みと等しい重みを有する単一の表示ポイントに交換することで、表示ポイントは、測定空間に近接するいくつかのサンプルを“ビン（bin）”し得る。ビンされたサンプル表示ポイントのための実際の多次元サンプル値は、各次元においてビンの中心、ビンされたサンプルの平均、ビンされたサンプル値の中央値などであり得る。
【００５６】
表示ポイントに加えて、いくつかの他の入力が、推定を実行する前に選択される。ひとつの入力は推定ポイントｘ０であり、そこでＰＤＦが推定され得る。他の入力はベクトルＳｐ→であり、ある実施例では、周辺定義ユニット１９０２によって提供され、スケールパラメータベクトルσｓ→の計算を可能にする一連のスケールパラメータを表す。スケールパラメータベクトルは、どの表示ポイントが推定で使用されるかを決定し、また、含まれた各ポイントに加えられる重みを決定する関数のためのパラメータであり得る。他の入力は、重み付け関数ｇ（σｓ→）であり、これは、推定に使用される表示ポイントに実際に加えられる。最終的な入力は、パラメータ化された推定関数ｆ（ｘ０，θ）であり、ここでθは、関数のパラメータマトリックスである。
【００５７】
図１０は、１次元の確率変数のための一般的なＰＤＦ１０００を表し、同じ確率変数のサンプル１００２の母集団から描かれたサンプル分布のヒストグラム上に重ね合わせられたものである。十分な多数のポイントを有して、ヒストグラムは、ＰＤＦ１０００の形状の量子化されたバージョンという傾向があり、これは、パルツェン窓のような従来技術によって推定され得る。ＰＤＦ１０００のテールに向かうと、そのようなアプローチは、信頼し得る推定を作り出すのが難しい。テールにたびたび表される少数のサンプルは、テールにおいて、単純な窓による推定（simple windowed estimate）が、少数のサンプルのために高い変数を有するか、もしくは大きな線形窓のアプリケーションのために、実際のＰＤＦの本当の形状を構成し損なうかのどちらかであることを意味する。
【００５８】
好ましい実施例では、入力データは予め計算されたパラメータを含み、そこから適切なスケールパラメータが、例えば周辺決定ユニット９０４によって、入力評価ポイントのために計算され得る。概して、スケールパラメータは分布のテールに向かうと大きくなり、表示ポイントスペースのよりデータの豊富なエリアではより小さくなる。別個のデータ構造がすべてのサンプルスペースのスケールパラメータの記述を記憶するために使用され得るが、ひとつの実施例では、各表示ポイントが、オンザフライでスケールパラメータベクトルを計算するために使用され得るパラメータを記憶する。
【００５９】
図１１は、表示ポイントのスケールパラメータの記憶および使用のひとつの実施例を表し、そこでは各表示ポイントｒｉはまた、最小のスケールパラメータ値σＭＩＮ（ｉ）、およびスケールパラメータ関数σｉ（ｘ０）＝σＭＩＮ（ｉ）＋σｄσ（ｉ）｜ｘ０‐ｒｉ｜のためのスケールパラメータスロープσｄσ（ｉ）を説明する。それゆえ、あらゆる評価ポイントＸ０のために、スケールパラメータ関数はスケールパラメータの計算を可能にする。評価ポイントで使用するためのスケールパラメータは、従って、すべてのｉのために評価される、最小のスケールパラメータ関数値σｉ（ｘ０）として定義されることができ、その最小の値σｓ→は重み決定ユニット９０６へ提供される。実際のアプリケーションでは、スケールパラメータは評価ポイントに近接する表示ポイントのために評価されることのみを必要とされ得る。これは図１２の検査により観察されることができ、そこではスケールパラメータ関数σｉ（ｘ）は、各評価ポイント（ｒ１にはσ１（ｘ）、ｒ２にはσ２（ｘ）、ｒ３にはσ３（ｘ）が番号付される）のためにプロットされる。値σ３（ｘ０）は、すべての他の表示ポイントに関連するスケールパラメータ関数値よりも低く、それゆえ、評価ポイントｘ０のためのスケールパラメータとして選択される。選択的に、異なるスケールパラメータ関数値が、“ｍｉｎ”以外の、数学関数に結び付けられ得る(例えば、種々の値の平均もしくは特別な百分率が使用され得る)。
【００６０】
多次元の、異なるスケールパラメータは、典型的に各次元で、その次元におけるｘ０周辺の局部的にまばらの表示ポイントに応じて発見される。
【００６１】
各次元のスケールパラメータが発見されると、スケールパラメータは次に、評価ポイントでのＰＤＦを推定するために使用される表示ポイントを制限するのに使用され得る。例えば、スケールファクターの倍数のような、評価ポイントからの距離に基づいた実際の大まかなルールが、図１２に表された計算に実際には影響しえない表示ポイントを除外するために使用されることができ、それゆえ計算時間を省く。評価ポイントからどれだけ離れた場所にあろうと、順番に、すべての表示ポイントが評価され得る。
【００６２】
ケールパラメータはまた、重み決定ユニット９０６（図９）によって表されるように、定義された重み付け関数ｗｉ＝ｇ（ｒｉ；ｘ０，σ（ｘ０））を使用して、各表示ポイントのための全体の重みを計算するために用いられる。
【００６３】
選択された、重み付けされた表示ポイントは、局所推定器９０８によって計算された、パラメータ化された推定器関数ｆ（ｘ，θ）についてパラメータマトリックスθを計算するために使用される。ある実施例では、パラメータマトリックスは、関数を最大化するために計算される：
0005927180.tif 000002
ここで、ｈ（）とは単調関数である。
【００６４】
いくつかの関数選択にとって、モデル化されたＰＤＦがｎ次元空間におけるすべてのポイントにとってゼロ以外である場合、数式は、パラメータマトリックスを解決するために使用され得る。ひとつのそのような例においては、重み付け関数ｇ（）は、ガウス関数であり、ｈ（）はｌｏｇ関数であり、かつｆ（）は二次指数関数である：
0005927180.tif 000003
ここで、
0005927180.tif 000004
であり、Ｎとは表示ポイントの数である
【００６５】
多次元解において、変数およびパラメータは多次元であることの理解をもって、上記の数式がなお適用される。
【００６６】
上述の一般的なアプローチはまた、ＰＤＦがｎ次元空間のいくつかの部分でゼロの値を有する場合にも適用されうる。このアプローチはまた、ｈ、ｇ、もしくはｆが直接的に解決し得る方式でない場合にも適用され得る。このようなケースでは、パラメータマトリックスは、ニュートン・ラプソンの最適化のような数値法を使用して、近似値が求められ得る。
【００６７】
一旦、推定値関数のためのパラメータマトリックスが発見されると、ＰＤＦ値を獲得するために評価ポイントで推定値関数を評価することが可能である。
【００６８】
広汎なアプリケーションが、ある実施例に従ったＰＤＦ法のために存在する。正確なＰＤＦ推定により利益を享受し得る分野は、パターン認識、分類、推定、コンピュータビジョン、画像処理、および信号処理を含む。ＰＤＦ推定データのコンパクトな空間の必要性は、ＰＤＦデータセットのコンパクトな記憶、アップデート分布、追加の識別変数および／もしくは分類の参入などのために実用性を加える。
【００６９】
いくつかの実施例および別の実施が説明されたが、多くの他の修正および実施技術が本開示を読むことで当業者にとって明らかとなる。所与の実施例では、推定器関数パラメータの値を求めるために使用される数式は、その最小化がパラメータマトリックスを選択するように定義され得る。スケールパラメータのための適切な解は、表示ポイント関数毎の事前計算なしで計算するのにはより費用がかかることがあり得るが、所与の評価ポイントのためのスケールパラメータは、表示ポイントから直接、実行時に計算され得る。
【００７０】
別段の指示がなければ、本明細書で説明されたすべての関数は、ハードウェアとソフトウェアとの両方で、もしくはそれらのいくつかの組合せにおいて実行され得る。しかしながら、好ましい実施例において、関数は、別段の指示がなければ、コンピュータプログラムコードのようなコード、ソフトウェア、および／もしくはそのような関数を実行するために暗号化された集積回路に従って、コンピュータもしくは電子データプロセッサのようなプロセッサによって実行され得る。
【００７１】
例えば、図１３は、ある実施例に従って使用され得る、コンピュータシステム１３００のブロック図である。しかしながら、本明細書で説明されるコンピュータシステム１３００が説明目的のためだけに提供され、その他の装置もまた使用され得ることに注意すべきである。コンピュータシステム１３００は、例えば、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、ノートパソコン（ラップトップコンピュータ）、携帯情報端末、特定のアプリケーション用にカスタマイズされた専用装置などを含み得る。従って、本明細書で説明されるコンピュータシステム１３００の構成要素は、説明目的のためであり、本発明の他の実施例は追加の、もしくはより少ない構成要素を含み得る。
【００７２】
ある実施例では、コンピュータシステム１３００は、１つもしくはそれ以上の入力装置１３１２（例えば、マウス、キーボード等）と、ディスプレイ１３１４、プリンタ１３１６といった１つもしくはそれ以上の出力装置とを装備した、処理装置１３１０を含む。好ましくは、処理装置１３１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１３１８、メモリ１３２０、大容量記憶装置１３２２、ビデオアダプタ１３２４、Ｉ／Ｏインターフェース１３２６、および、バス１３３０に接続されたネットワークインターフェース１３２８を含む。バス１３３０は、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺バス、ビデオバス等を含む、１つもしくはそれ以上のあらゆるタイプのいくつかのバスアーキテクチャであり得る。ＣＰＵ１３１８は、あらゆるタイプの電子データ処理装置を含み得る。例えば、ＣＰＵ１３１８は、インテル社もしくはアドバンスド・マイクロ・デバイシーズ社製の処理装置（例えば、シングルコアもしくはマルチコアのもの）、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等を含み得る。メモリ１３２０は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、それらの組合せ等の、あらゆるタイプのシステムメモリを含み得る。ある実施例では、メモリ１３２０は、起動時に使用するためのＲＯＭおよび、プログラム実行時に使用されるデータ記憶のためのＤＲＡＭを含み得る。メモリ１３２０は、１つもしくはそれ以上の不揮発性メモリ（non transitory memory）を含み得る。
【００７３】
大容量記憶装置１３２２は、データ、プログラム、およびその他の情報を記憶するために構成され、かつ、そのデータ、プログラム、および他の情報をバス１３２８を介してアクセス可能にするように構成された、あらゆるタイプの記憶装置を含み得る。ある実施例では、大容量記憶装置１３２２は、ＣＰＵ１３１８によって実行されるためのプログラムを記憶するよう構成される。大容量記憶装置１３２２は、例えば、１つもしくはそれ以上のハードディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、光学ディスクドライブ等を含み得る。大容量記憶装置１３２２は、１つもしくはそれ以上の持続性メモリを含み得る。
【００７４】
ビデオアダプタ１３２４およびＩ／Ｏインターフェース１３２６は、外部の入力装置および出力装置を処理装置１３１０に接続するためのインターフェースを提供する。図１３に示されるように、入力および出力装置の例は、ビデオアダプタ１３２４に接続されたディスプレイ１３１４と、マウス／キーボード１３１２と、Ｉ／Ｏインターフェース１３２６に接続されたプリンタ１３１６とを含む。他の装置は、処理装置１３１０に接続され得る。
【００７５】
ネットワークインターフェース１３２８は、有線もしくは無線であることができ、処理装置１３１０にネットワーク１３３２を介して遠隔装置とやりとりするのを可能にする。ある実施例では、処理装置１３１０は、ローカルエリアネットワークもしくは広域ネットワークに接続されて、他の処理装置、インターネット、リモート記憶施設等との通信を提供する。
【００７６】
コンピュータシステム１３００が他の構成要素を含むことに注意すべきである。例えば、コンピュータシステム１３００は、電力供給、ケーブル、マザーボード、リムーバブル記憶媒体、ケース、ネットワークインターフェース等を含む。これらの他の構成要素は、図示されないが、コンピュータシステム１３００の一部と考えられる。さらに、コンピュータシステム１３００のどの構成要素も複数の構成要素を含むことに注意すべきである。例えば、ＣＰＵ１３１８は複数のプロセッサを含むことができ、ディスプレイ１３１４は複数のディスプレイ等を含むことができる。他の実施例のように、コンピュータシステム１３００は、直接接続された複数のコンピュータシステムおよび／もしくはネットワークを含み得る。
【００７７】
さらに、１つもしくはそれ以上の構成要素は、遠く離れて設置され得る。例えば、ディスプレイは、処理装置から遠く離れて設置され得る。本実施例では、位置および／もしくは異常タイプといったディスプレイ情報は、ネットワークインターフェースを通じて、ディスプレイ装置もしくは接続されたディスプレイを有する遠隔の処理装置に伝送され得る。
【００７８】
いくつかの実施例および別の実施が説明されたが、多くの他の修正および実施技術が、本開示を読むことで当業者に明らかとなる。様々なパラメータおよびしきい値があり、かつ、これらは与えられたデータ特性で与えられた実施のために変更することができ、実験および究極の性能と計算時間のトレードオフが所望の動作ポイントに到達するために必要とされる。少なくとも１つの特定の方法が各特性タイプの計算のために説明されたが、多くの別の方法および特性の定義付けが、類似のもしくは許容可能なパフォーマンスにより類似の特性を計算するために存在する。好ましい実施例は、特性セットを有するＰＤＦ分類実施を使用する。開示された特性セットは、ＰＤＦ分類アプローチを使用しないＣＡＤシステムにおいてもまた有利であり得る。同様に、本明細書で説明された乳房座標系もしくはその確率変数（variants）が他のＣＡＤアプローチにおいて適用性があると信じられる。
【００７９】
本明細書は、“ある（an）”、“１つの（ひとつの、one）”、“他の（another）”、もしくは“いくつかの（some）”実施例に言及したが、各々のそのような言及が同じ実施例のために存在すること、もしくは特性がひとつの実施例にのみ適用されることを、必ずしも意味するものではない。
【図１】
0005927180.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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