(57)【要約】仮想環境において見本及びデータを使用及び統合するシステム及びその方法である。当該方法は、第１見本を受信し、第１見本の第１アスペクトを感知して第１見本の第１アスペクトデータを生成し、データストアに該第１見本の第１アスペクトデータを保存し、第１見本の第２アスペクトを感知して第１見本の第２アスペクトデータを生成し、データストアに該第１見本の第２アスペクトデータを保存し、第１見本の第１及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用いて、第１アルゴリズムシリーズを実行することにより第１サンプル変換データを生成し、データストアに第１見本変換データを保存する各ステップを含む。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１見本を受信するステップと、
前記第１見本の第１アスペクトを感知して第１見本の第１アスペクトデータを生成するステップと、
データストアに前記第１見本の第１アスペクトデータを保存するステップと、
第１見本の第２アスペクトを感知して第１見本の第２アスペクトデータを生成するステップと、
前記データストアに前記第１見本の第２アスペクトデータを保存するステップと、
前記第１見本の第１アスペクトデータ及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用い、第１アルゴリズムシリーズを実行することにより第１サンプル変換データを生成するステップと、
前記データストアに前記第１見本変換データを保存するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記見本を受信した後に、前記第１見本を準備するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１見本を準備するステップは、前記第１見本を着色するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記見本は、生体サンプルである請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１見本の第１アスペクトを感知するステップは、前記見本の写真画像をキャプチャするステップを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１見本の第２アスペクトを感知するステップは、前記見本の超音波映像をキャプチャするステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１見本の第２アスペクトを感知するステップは、ＭＲＩを用いて前記見本の画像をキャプチャするステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
第２見本を受信するステップと、
前記第２見本の第１アスペクトを感知して第２見本の第１アスペクトデータを生成するステップと、
データストアに前記第２見本の第１アスペクトデータを保存するステップと、
第２見本の第２アスペクトを感知して第２見本の第２アスペクトデータを生成するステップと、
前記データストアに前記第２見本の第２アスペクトデータを保存するステップと、
前記第２見本の第１アスペクトデータ及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用い、第２アルゴリズムシリーズを実行することにより第２サンプル変換データを生成するステップと、
前記データストアに前記第２見本変換データを保存するステップと、
を含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記第２見本の第１アスペクトを感知するステップは、前記第２見本の写真画像をキャプチャするステップを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１サンプル変換データ及び第２サンプル変換データにアルゴリズムを実行して２次変換データを生成するステップを、さらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１サンプル変換データを生成するステップは、
前記第１見本の第１アスペクトデータを用いて第１アルゴリズムシリーズを実行し、第１アスペクトシナプスウェブを生成するステップと、
前記第１見本の第２アスペクトデータを用いて第２アルゴリズムシリーズを実行し、第２アスペクトシナプスウェブを生成するステップと、を含み、
前記方法が、前記第１アスペクトシナプスウェブ及び前記第２アスペクトシナプスウェブを用いたアルゴリズムを実行することによって、２次変換データを生成するステップをさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記２次変換データを用いてｎ次変換データを生成するステップ、をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
プロセッサと、
前記プロセッサとデータ通信するメモリと、
前記プロセッサとデータ通信するユーザインターフェースと、
前記プロセッサにより動作可能であって、前記メモリに格納されるソフトウェアモジュールと、を含み、
前記ソフトウェアモジュールは、
先だって生成された第１見本の第１アスペクトに関連するデータを前記メモリに保存し、
先だって生成された第１見本の第２アスペクトに関連するデータを前記メモリに保存し、
前記第１見本の第１アスペクトデータ及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用い、アルゴリズムを実行することにより第１サンプル変換データを生成し、
前記メモリに前記第１見本変換データを保存するように構成されているシステム。
【請求項１４】
前記第１見本は、前記第１見本の前記第１及び第２アスペクトに関連するデータが生成される前に、着色されている請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記先だって生成された第１見本の第１アスペクトに関連するデータは、写真画像データを含む請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記先だって生成された第１見本の第２アスペクトに関連するデータは、超音波映像データ及びＭＲＩ画像データのうち少なくとも１つを含む請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ソフトウェアモジュールがさらに、
先だって生成された第２見本の第１アスペクトに関連するデータを前記メモリに保存し、
先だって生成された第２見本の第２アスペクトに関連するデータを前記メモリに保存し、
前記第２見本の第１アスペクトデータ及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用い、アルゴリズムを実行することにより第２サンプル変換データを生成し、
前記メモリに前記第１見本変換データを保存する、ように構成されている請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ソフトウェアモジュールがさらに、
前記第１サンプル変換データ及び第２サンプル変換データを用いてアルゴリズムを実行することによって２次変換データを生成するように構成されている請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ソフトウェアモジュールは、
前記第１見本の第１アスペクトデータを用いて第１アルゴリズムシリーズを実行し、第１アスペクトシナプスウェブを生成し、
前記第１見本の第２アスペクトデータを用いて第２アルゴリズムシリーズを実行し、第２アスペクトシナプスウェブを生成するように構成され、さらに、
前記第１アスペクトシナプスウェブ及び前記第２アスペクトシナプスウェブを用いてアルゴリズムを実行することによって、２次変換データを生成するように構成されている請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ソフトウェアモジュールは、前記２次変換データを用いてｎ次変換データを生成するように構成されている請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な実施形態において、広くデータ分析の技術分野に関連し、特にデジタルデータ内のパターン及び目標物の認識技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータとコンピュータ化された技術の使用の増加に伴い、デジタルで表された情報量は巨大になってきた。これらの大量のデジタルデータの分析は、一般的に、既知のパターンの認識技術を含んでいる。
【０００３】
多くの場合、デジタル形式に起因する情報は、突き詰めていくと人による手作業での検討を通じた分析が必要とされ、大抵の場合、十分なトレーニングが必要とされ、例えば、医療に関連する画像分析は、一般的に高いレベルの専門的知識が要求される。人が大量のデジタルデータ相互に情報のやり取りを行うために、情報は一般的に視覚的、可聴的又は他の人間の知覚的な表現に変換される。しかしながら、デジタルデータをその元のデータ形式から利便性のある出力形式に変換する処理の間に、いくつかの情報が失われてしまう。データは、大抵の場合、分析の前に処理及びフィルタリングされ、オリジナルデータから重要な情報が失われてしまう。例えば、超音波や地震及びソナー信号のデータは、当初はすべて音に基づくデータである。これらのデータは、一般的にディスプレイのためにグラフィカルな形式に処理され、当該処理は、大抵の場合、人間の可読性を提供するために行われ、そのデータの重要な意味や詳細（細部）が犠牲にされる。
【０００４】
人間は、多くの異なる種類のデータを分析するトレーニングを積むことができる一方で、手作業による人間の分析は、一般的に自動的なシステムよりも高価になる。さらに、人間の認知（知識）や注意持続時間（注意範囲）の限界によって間違いがしばしば引き起こされる。また、データは、人間の感覚で認識可能な範囲を超えた詳細なデータを含んでいる場合が多く、頻繁に生じるエラーとしてよく知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような人間の分析の欠点を解決するために、多くの自動パターン認識システムが開発されてきた。しかしながら、これらの解決法の多くは、データの特殊性が強い。パターン認識システムが扱うことのできる入力は、大抵の場合、システムの設計によって決められた入力、又は限定された入力となる。多くのシステムが特定のモダリティ（modality，データ様式）を使用して設計されているという前提から、多くのシステムが設計によって本質的に制限されることになる。例えば、医療に関する画像分析システムはＸ線又はＭＲ像に対してうまく動作するが、地震データに対して不十分である。逆もまた同様である。データが評価されるシステムは、特定のデータを評価のために設計された特定のデータソースと密接に関連しており、そのため、システムの広範囲に渡っての改良は、非常に困難である。
【０００６】
各システム内において、パターンや特徴の認識は処理に負担が掛かる。例えば、画像分析は、形状を見出すために一般的に複雑なアルゴリズムを使用し、処理のために何千ものアルゴリズムを必要とする。各アルゴリズムを発見し、開発し、実行するための時間は、システムを展開する又は改善する際の遅れの増大を引き起こす。
【０００７】
従って、自動パターン認識システムの技術分野にはおいて、本質的な改善の余地がまだ残っている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本システムは、特定のデータ様式（modality）、あるいは、これらシステムの開発における知識によって制限されることなく設計することが可能である。本発明は、人間による分析の必要性を低減させつつ、データコンテンツに対して最小限のアルゴリズムを使用して迅速な開発および改良し、十分にデータを詳細に区別（識別）することができる自動パターン認識及び目標物検出システムを提供する。本発明は、特定のアプリケーション、環境又はデータ内容に対してシステムを適合させることを要せずに、データのパターン認識及びオブジェクト検出するデータ分析システムを含む。また、本システムは、提示する形式又は処理後のデータ形式から独立した本来の形式（native  form）でデータを評価する。
【０００９】
本発明の一側面として、本システムは、全てのデータ種類内のあらゆる全ての様式のデータを分析する。データの様式（モダリティ）の例としては、イメージ像）、聴覚、におい、触感、およびまだ発見されていないモダリティを含む。イメージ像には、薬学、国土防衛、自然資源、農業、食品科学、気象学、宇宙、軍、デジタル著作権管理などの分野におけるアプリケーションを伴う静止画像及び動画像が存在する。聴覚には、薬学、国土防衛、軍、自然資源、地質学、宇宙、デジタル著作権管理などの分野においてアプリケーションを伴う、単チャンネルやマルチチャンネルサウンド、超音波の連続的な流れ、地震、及びソナーがある。他のデジタルデータストリーム（digital streams）の例は、レーダー、におい、触感、金融市場及び統計データ、機械的圧力、環境データ（environmental data）、味、ハーモニックス、化学分析、電気インパルス、文章（テキスト）などを含む。いくつかのデータモダリティは、例えば映像と音のように、他のモダリティの組み合わせ、又は、例えば、相互に関係付けたＭＲＩとＣＴ画像、組み合わされたＳＡＲと写真とＩＲ画像など、同じサンプルから異なる種類の複数の画像が撮られた場合のように、一つのモダリティを複数の形式とすることができる。共通システムになされる改良は、全てのモダリティに有益である。
【００１０】
本発明の他の側面としては、システムは、データ内における特徴を特定するためのデータ要素とオブジェクトとの間のより根本的な関係性をキャプチャする比較的少ない数の単純なアルゴリズムを使用する。この限定されたアルゴリズムのセットは、各モダリティおよび複数のモダリティにおいて速く実行することができる。
【００１１】
本発明のさらに他の側面としては、システムは元々のデータ（the native data）の最大解像度（the full resolution）で実行する自動システムを提供する。その結果は、適時に生成され、予備的な人の分析の退屈な時間を軽減し、注意を要するデータセットを検査するためにオペレータに警告を行う。
【００１２】
本発明のさらに他の側面としては、本方法は、第１見本（a first physical sample）を受信し、第１見本の第１アスペクトを感知して第１見本の第１アスペクトデータを生成し、第１見本の第１アスペクトデータをデータストアに保存し、第１見本の第２アスペクトを感知して第１見本の第２アスペクトデータを生成し、第１見本の第２アスペクトデータをデータストアに保存し、第１見本の第１及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用いて、第１アルゴリズムシリーズを実行することにより第１サンプル変換データを生成し、データストアに第１見本変換データを保存する各ステップを含む。
【００１３】
本発明のさらに他の側面としては、第２見本の第１アスペクトを感知するステップは、第２見本の写真画像をキャプチャするステップを含む。
【００１４】
本発明のさらに他の側面としては、本システムは、プロセッサ、プロセッサとデータ通信するメモリ、プロセッサとデータ通信するユーザインターフェース、及びプロセッサによって動作可能なメモリに格納されるソフトウェアモジュールを含む。一実施形態では、ソフトウェアモジュールは、先だって生成された第１見本の第１アスペクトに関連するデータをメモリに保存し、先だって生成された第１見本の第２アスペクトに関連するデータをメモリに保存し、第１見本の第１及び第２アスペクトデータの少なくとも１つを用いて、第１アルゴリズムシリーズを実行することにより第１サンプル変換データを生成し、データストアに第１見本変換データをメモリに保存する。
【００１５】
なお、本出願は、２００６年３月２３日に提出された仮出願第６０／７４３，７１１号と２００６年２月１４日に提出された仮出願第６０／７７３，１４４号の利益を主張し、それら全ては、全てに言及することにより本明細書に組み込まれている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の好ましい実施形態及び他の実施形態を以下の図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００１７】
データ分析と特徴認識システムのいくつかの以下の実施形態及び事例を、画像データと音声データのような特定のデータ種類に関して説明するが、本発明はこれらの種類のデータ分析に限定されることはない。本明細書おいて説明されるシステムおよび方法は、定量化できるデータストア内に表すことができるデータセット内の分散した特徴又はあらゆる他の集合した情報を認識するために使用することができる。
【００１８】
本明細書で説明するデータ分析および特徴認識システムの実施形態は、通常、学習およびデータ内のパターンやオブジェクトを繰り返し認識する目的のためにデジタルデータストリームの分析及び編成を含んでいる。デジタルデータストリームは、アナログ情報源がデジタル形式への変換されたデータとすることができる。いくつかの実施形態において、システムによって使用されるデータ組織構造は、定義されたオブジェクトの要素を説明するために使用される相互接続されたデータフィールド（data fields）の網（本明細書で「シナプスウェブ（シナプス網）」と呼ぶ）を含んでいる。
【００１９】
図１に例として図示される一つの実施形態において、データ分析と特徴認識システムは、既知および予め特定された特徴「Ｘ」８１（例えば、既知のパターン、形状又はオブジェクト）を含む元のデータセット８０を許容するように構成される。本システムは、一般的に、既知の特徴「Ｘ」を認識するためにユーザがシステムを「トレーニング」８２を行うことができるように構成されている。このトレーニングは、特徴の特質を定義する値のセットを特定するために、特徴「Ｘ」を示すデータを分析する（８３）ための複数のアルゴリズムを実行することによって遂行される。そして、この特徴「Ｘ」を定義する値のセットは、本明細書において「シナプスウェブ８５」として言及される組織構造内に保存される（８４）。シナプスウェブ８５は、複数の「シナプスパス」によって相互に接続される複数の「シナプス葉」から構成される。
【００２０】
一旦システムが既知の特徴をトレーニングすると、知られていない特徴８７のセットを含む新しいデータセット８６がシステムに対して提供される。本システムは、同じ複数のアルゴリズムを使用し、シナプスウェブに含まれるあらゆる特徴（例えば、特徴「Ｘ」又はあらゆる他の既にトレーニングされた特徴）を特定するために、結果とシナプスウェブ８５に保存された情報とを比較して（９０）、新しいデータセットの選択された部分を分析する（８９）というユーザ要求８８を許容するように構成することができる。一旦既知の特徴が新しいデータセット中に発見されると、システムは、既知の特徴が特定されている事実、および／又は、システムがユーザに（例えば、図形の画像形式、音声形式、又はあらゆる他の形式で）既知の特徴の表示を提供する（９２）ことができる事実を、ユーザに知らせる（９１）ことができる。
【００２１】
本明細書において用いられているように、「データストア」という用語は通常の意味を持ち、一般的に明細書において、少なくとも一時的にデータを保存することが可能な、あらゆるソフトウェア又はハードウェア要素を称するために用いる。いくつかの実施形態において、本明細書で言及するデータストアは、複数のシナプスウェブによって表示される複数の既知の特徴を含み、各シナプスウェブは、以下に図示されるように、シナプスパスによって結合された複数のシナプス葉を含んでいる。
【００２２】
本明細書において用いられているように、「ターゲットデータ要素」（ＴＤＥ）という用語は、アルゴリズムを使用して特徴が評価された所定の媒体（a given media）の中の大きなデータセットの個別部分（a discrete portion）をいう。ターゲットデータ要素は、特定の種類のデータに対して適切などのような大きさでもよい。例えば、図形（グラフィカル）のデータセットにおいて、ＴＤＥは単一の画素から構成することが可能であり、又、局在化したグループの画素又はあらゆる他の個別のグループの画素から構成することもできる。いくつかの実施形態において、その大きさに関らず、ＴＤＥは、次のＴＤＥに進む前に、一つの個別の段階の中で評価される「ポイント」である。
【００２３】
本明細書において用いられているように、「ターゲットデータエリア」（ＴＤＡ）という用語は、ターゲットデータ要素を直接包囲するデータの集合である。ＴＤＡの大きさおよび形状は、評価されているデータ又は媒体の種類に応じて様々に変えることが可能である。ＴＤＡの大きさおよび形状は、アルゴリズムによって実行される計算に対して利用可能なデータポイント（the data points）を定義する。
【００２４】
本明細書において用いられているように、「既知の特徴」という用語は、項目（item）、オブジェクト、パターン、又は、他の、トレーニングの間に特定のデータセット中に存在していることが分かっている個別の定義が可能な一片の情報を表示するデータ要素を称するために使用される。処理の際に、システムは、一つ以上の既に定義されている既知の特徴を見つけようと新しいデータセットを検索する。
【００２５】
本明細書において用いられているように、「シナプスウェブ」という用語は、ルート化され固定された深度木（depth tree）を実施して、個々の特徴、パターン、オブジェクト、又は、他の既知のデータセットに関する情報を保存する組織構造をいう。シナプスウェブは、効果的に、既知の特徴についての情報を素早く追加することができ、未知のデータセットはそこに含まれるあらゆる既知の特徴を特定するために素早く評価される。
【００２６】
本明細書において用いられているように、「シナプス葉」という用語は、一般的に、葉に到達するために使用されるアルゴリズム値のセットによって特定される複数の既知の特徴を表示する、シナプスウェブ内の終端節点（a terminal node）をいう。
【００２７】
本明細書において用いられているように、「シナプスパス」という用語は、全てのアルゴリズムからの複数の数値をいう。シナプスパスは目標データ要素に対する計算に基づいたシナプス葉に到達するために用いられる。
【００２８】
本明細書において用いられているように、「トレーニングイベント（training event）」は、シナプスパスおよびシナプス葉を作成又は更新することにより、既知の特徴に複数のアルゴリズム値を関連付ける処理である。
【００２９】
本明細書において用いられているように、「アルゴリズム」という用語は、その通常の意味を有し、そして、個々の「値」をもたらす任意の一連の繰り返しのステップに限定されることはない。例えば、アルゴリズムは任意の数学的な計算を含む。いくつかの実施形態においては、様々なアルゴリズムは、一つの意味のある値を作成するために、既に定義された目標データ領域に関連する目標データ要素について実行される。
【００３０】
本明細書において用いられているように、「ヒット検出（hit detection）」という用語は、処理の最中に出会ったシナプスパスが既知の特徴に対して訓練された任意のパスと適合することに基づいて、テストデータセット内に既知の特徴が存在しているかどうかを決定するための方法をいう。
【００３１】
本明細書において用いられているように、「クラスター検出」という用語は、ヒット検出と、目標データ要素の予め定義された「クラスター距離」内における追加ヒットの固有数の検出の両方に基づいて、テストデータセット内に既知の特徴が存在するかどうかを決定する方法をいう。
【００３２】
本明細書において用いられているように、「クラスター距離」という用語は、目標データ要素の評価に対する、一つ以上のユーザー定義の距離規格（user-defined distance specifications）をいう。クラスター距離は、実際の物理的な距離を言うこともあるし、又は、個別のデータ要素間の数学的な関係を表すこともできる。
【００３３】
本明細書において用いられているように、「閾値検出」という用語は、ヒット検出と、ヒット検出において使用されたシナプスパスが既知の特徴としてトレーニングされてきた回数の両方に基づいて、テストデータセット内に既知の特徴が存在するかどうかを決定する方法を言う。
【００３４】
本明細書において用いられているように、「ポジティブトレーニング値（正の訓練値）セット（positive training value sets）」という用語は、ユーザーが定義した既知の特徴としてトレーニングされたデータの領域に存在したアルゴリズム値のセットをいう。
【００３５】
本明細書において用いられているように、「ネガティブトレーニング値（負の訓練値）セット」という用語は、ユーザーが定義した既知の特徴として訓練されたデータの領域の外に存在したアルゴリズム値のセットを言う。
【００３６】
本明細書において用いられているように、「領域トレーニング（area training）」という用語は、ポジティブトレーニング値セット内に見出されたアルゴリズム値のそれぞれのセットが、既知の特徴に対してシナプスパスを生成するために使用される、訓練イベントにおいて使用される処理をいう。
【００３７】
本明細書において用いられているように、「相対調整トレーニング（relative adjusted training）」という用語は、ネガティブトレーニング値セット内で見出されたアルゴリズム値の夫々のセットが、ポジティブトレーニング値セット内で見出された一つの適合するアルゴリズム値のセットを無効にする、トレーニングイベントにおいて使用される処理をいう。残っているポジティブトレーニング値セットは、既知の特徴に対するシナプスパスを生成するために使用することができる。
【００３８】
本明細書において用いられているように、「絶対調整トレーニング（absolute adjusted training）」という用語は、ネガティブトレーニング値セット内で見出されたアルゴリズム値の夫々のセットが、ポジティブトレーニング値セット内で見出された適合する全てのアルゴリズム値のセットを無効にする、トレーニングイベントにおいて使用される処理をいう。
【００３９】
本明細書において用いられているように、「モダリティ（modality）」という用語は、その通常の意味において使用されるとともに、一般的には、様々な異なる形式、又は、処理可能なデジタルデータの形式のひとつをいう。例えば、画像データは一つのモダリティを示し、一方で、音声データは別のモダリティを示す。一つ以上の人の感覚モダリティに一致するデータ種類を示すことに加えて、この用語は、人の感覚に関連の少ない又は関連のないデータの種類および形式を含むことも意図している。例えば、金融データ、人口統計データおよび文芸データも、本明細書において用いられるこの用語の意味に含まれるモダリティを示す。
【００４０】
本明細書において用いられているように、「サブモダリティ（submodality）」という用語は、モダリティの下位の従属分類をいう。いくつかの実施形態において、サブモダリティはどのようにしてデータが処理されるかに影響しうるデータに対する、アプリケーション又はソースの一つをいう。例えば、Ｘ線と人工衛星写真が画像のサブモダリティである。異なる製造供給元（例えば、ゼネラルエレクトリック又はシーメンス）からのＸ線画像を生成するためのシステムは、異なるサブモダリティとして表されるそれらのデータ形式の点で十分に異なる
【００４１】
図２は、データ分析と特徴認識システムを実行するための例示のシステム１００を示す。一つの実施形態においてシステム１００は、単一のコンピュータ１０１を備えている。他の実施形態においては、システム１００は複数の他のコンピュータ１０３と接続されるコンピュータ１０１を備えている。他の実施形態においては、コンピュータ１０１は、複数のコンピュータ１０３、サーバ１０４、データストア１０６、および／又はイントラネットあるいはインターネットのようなネットワーク１０８と接続されている。さらに別の実施形態においては、サーバーの貯蔵所、無線機器、携帯電話および／又は別のデータ入力機器をコンピュータ１０１の代わりに使用することができる。一つの実施形態において、データストア１０６はデータ分析および特徴認識データストアを保存する。データストアはコンピュータ１０１に又はコンピュータ１０１によって読み出し可能な任意の遠隔地に、ローカルに（locally）保存することができる。一つの実施形態において、一つのアプリケーションプログラムはサーバ１０４又はコンピュータ１０１によって実行され、その後データストアを作成する。コンピュータ１０１又はサーバ１０４は、既知の特徴を訓練するアプリケーションプログラムを備えることができる。例えば、コンピュータ１０１又はサーバ１０４は、デジタルメディア内の予め定義された既知の特徴を特定する、アプリケーションプログラムを備えるができる。一つの実施形態においては、このメディアは、画像データ内の一つ以上の画素又は録音の内の一つ以上のサンプリング音である。
【００４２】
図３は、本発明の実施形態に従って形成される方法を示す。ブロック１１２においてデータストアが作成されるが、図４や図５で以下により詳細に説明する。ブロック１１４では、既知の特徴がトレーニングされる。トレーニングは図６から１５で以下により詳細に説明する。ブロック１１６において既知の特徴は特定され、図１６から２０でより詳細に説明する。ブロック１１８において、既知の特徴アクションが実行され、図２０においてさらに図示される。
【００４３】
図４はデータストアを作成するための方法（ブロック１１２）の例を示す。当該方法（ブロック１１２）は、複数のデータストアプロパティを割り当てることにより、ブロック１２０で開始する。一実施形態において、データストアのプロパティは、モダリティとサブモダリティを有している。各モダリティ内に、複数のサブ様式が存在している。一実施形態においては、ブロック１２２において、既知の特徴が生成されるが、図５においてさらに図示する。一実施形態においては、ブロック１２４において目標データ領域が割り当てられる。一実施形態においては、目標データ領域が選択される。画像モダリティに対する目標データ領域の一例は、目標画素を包囲する近隣の画素の近く及び遠くのパターンである。一実施形態において、ブロック１２６において、目標データ領域アルゴリズムが選択される。ブロック１２８において、データストア１０６はコンピュータ１０１又はネットワーク１０８に対して保存される。ブロック１２０、１２２および１２４と１２６との組み合わせは任意の順番で実行することができる。
【００４４】
図５は、既知の特徴を生成するための方法（ブロック１２２）の例を示す。ブロック１４０において、ユーザは既知の特徴についての名前を入力する。一実施形態において、ブロック１４２では、ユーザは検出のための方法を既知の特徴に割り当てる。一実施形態において、検出の方法は、ヒット検出（hit detection）として選択することができる。一実施形態においては、クラスター検出を使用することができる。一実施形態においては、閾値検出を使用することができる。一実施形態において、クラスター及び閾値の検出を使用することができる。一実施形態において、ブロック１４４では、処理アクション（a processing action）は、既知の特徴が発見されたことを知らせる方法について選択することができる。一実施形態において、ユーザは、アクションしないこと、システム音を再生すること、又は複数の画素をペイントすること（painting a plurality of pixels）を選択することができる。ブロック１４０、１４２、１４４はどのような順序でも実行することができる。
【００４５】
図６は、トレーニングを行って、またはトレーニングを行わないで、シナプスウェブを修正するための方法例（ブロック１１４）を示す。一実施形態において、当該方法は、アルゴリズム値キャッシュの生成と共に、ブロック１５０において開始され、図７においてさらに説明する。一実施形態において、トレーニングされる特徴を含んでいることが分かっているデータ領域がユーザによって選択された際に、ブロック１５２において当該方法は開始する。ブロック１５３において、ポジティブトレーニング値セットが読み出される。一実施形態において、ブロック１５４では、ユーザが、適合するトレーニングを実行するかどうかについて判断を行う。ＹＥＳの場合には、ブロック１５６において、ネガティブトレーニング値セットが読み出される。一実施形態において、ブロック１５８は、ユーザが既知の特徴のトレーニングを行っているか又はトレーニングを行っていないかどうかの判断を行う。トレーニングをする場合には、ブロック１５９において、既知の特徴がトレーニングされるが、図８においてさらに図示する。一実施形態において、ブロック１６０では、ユーザに対して、追加および更新された固有の（unique）シナプスパスの数を提示する報告が提供される。トレーニングを行わない場合には、既知の特徴はトレーニングされない。これについて、図１３においてさらに説明する。一実施形態において、ブロック１６２では、除去された固有のシナプスパスの数がユーザに報告される。ブロック１５０および１５２は、どのような順番でも実行することができる。ブロック１５３と１５４及び１５６との組み合わせは、どのような順番でも実行することができる。
【００４６】
いくつかの状況では、興味のある領域を適切に調整するユーザーの能力を限界（制限）は、いくつかのポジティブトレーニング値セットに、彼又は彼女がトレーニングを行うことを望んでいることではないことが分かっているデータ部分が実際に含まれることを生じさえる。これらのケースは、ユーザによって選択することが可能な適合したトレーニングによって扱うことができる。スチール写真画像内の興味のある領域の外側の領域は、通常、背景か、ユーザが既知の特徴としてトレーニングを行うことを望まない通常の領域である。ネガティブトレーニング値セットを特定することで、実際にはユーザーが既知の特徴としてトレーニングすることを望んでいる特徴ではない、興味のある領域の中からのアルゴリズム値のセット（ポジティブトレーニング値セット）を除去することができる。
【００４７】
図７は、アルゴリズム値キャッシュの生成の方法例（ブロック１５０）を示す。一実施形態において、アルゴリズム値キャッシュは、既に選択されたアルゴリズムの数値結果を保存する配列から構成されている。方法（ブロック１５０）は、データの中の第１ＴＤＥを読み出す方法により、ブロック１７０において開始する。ブロック１７６において、アルゴリズム値はＴＤＥに対してＴＤＡについて計算される。ブロック１８０において、アルゴリズム値は、ＴＤＥに対するアルゴリズム値キャッシュ内に保存される。ブロック１７４において、データ内にさらにＴＤＥが利用可能であるかどうかの判断がなされる。もし、誤り（FALSE）であれば、ブロック１７２において、アルゴリズム値キャッシュは完了する。もし、真（TRUE）であれば、ブロック１７８において、次のＴＤＥが読み出され、ブロック１７６に戻る処理が行われる。
【００４８】
図８は、既知の特徴をトレーニングする方法例１５９を示す。方法１５９は、既知の特徴がトレーニングのために読み出されるブロック１９０において開始され、トレーニングシナプスパス配列が構築される。ブロック１９２において、トレーニングシナプスパス配列は、ポジティブ及びネガティブトレーニング値セットから作成される。ブロック１９４において、新しいシナプスパスが生成され、続けられる。ブロック１９６において、シナプスパスは、既知の特徴と関連付けられるが、図１２においてさらに説明する。ブロック２０２において、トレーニングパス配列にさらに入力があるかどうかについて判断がされる。ＹＥＳの場合には、ブロック１９４に戻る。ＮＯの場合には、一実施形態において、トレーニング数が更新される。一実施形態において、ブロック２００では、シナプス葉がソートされる。ブロック２０４では、方法（ブロック１５９）が完了する。ブロック１９０及び１９２はどのような順番でも実行することができる。
【００４９】
図９は、ポジティブ及びネガティブトレーニング値セットから、シナプスパス配列のトレーニングを作成する方法例（ブロック１９２）を示す。ブロック２１０において、トレーニングの種類とポジティブト及びネガティブトレーニング値セットが読み出される。ブロック２１２で、ポジティブ値セットがトレーニング配列に対して割り当てられる。ブロック２１４において、ユーザが適合されたトレーニングを実行するかどうかについて判断が行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック２１６において、ネガティブトレーニング値セットがトレーニング配列から取り除かれるが、これについて図１０においてさらに説明する。ブロック２１８において、トレーニングシナプスパスの作成が完了する。
【００５０】
図１０は、適合されたトレーニングを実行するための方法例（ブロック２１６）を示す。一実施形態において、比較的及び／又は完全に適合されたトレーニングを利用することができる。ブロック２２０において、シナプスパスはネガティブトレーニング値セットの中から選択される。ブロック２２２において、トレーニングの種類が完全に適合されたトレーニングであるかどうかの判断がなされる。ＹＥＳの場合には、ブロック２２６で、現在のシナプスパスに合致するトレーニング配列から全てのシナプスパスが除去される。ＮＯの場合には、ブロック２２８において、現在のシナプスパスに合致するトレーニング配列から一つのシナプスパスを除去する。ブロック２３０において、次のシナプスパスが選択され、そして、さらなるシナプスパスが存在しない場合には、ブロック２１８に進み、本方法は図９のブロック２１６に戻る。
【００５１】
図１１は、シナプスパスを生成し、続ける（進める）ための方法例（ブロック１９４）を示す。ブロック２４０において、処理は、シナプスウェブの根ノード（a root node）に対して現在のノードを設置する。ブロック２４２において、シナプスパスにおけるアルゴリズム値が選択される。ブロック２４４において、現在のノードが現在のアルゴリズム値に対する次のノードリンクを有しているかどうかについて判断がなされる。ＹＥＳの場合には、現在のノードが、ブロック２４８において、次のノードに対して設置される。ＮＯの場合には、ブロック２４６において新しいノードが生成され、現在のノードが新しいノードに対して現在のアルゴリズム値にリンクされる。ブロック２４８において、現在のノードが次のノードに対して設置される。ブロック２５０において、次のアルゴリズム値が選択される。ブロック２５２において、結果として生じるシナプス葉が図８のブロック１９４に戻される。
【００５２】
図１２は、シナプスパスを既知の特徴と関連付ける方法例（ブロック１９６）を示す。ブロック２６０において、現在のシナプス葉は、図１１から図７のブロック１９４に戻ったシナプス葉に対して設置される。ブロック２６６において、現在のシナプス葉がトレーニングされた既知の特徴の指標値を含むかどうかについて判断される。ＹＥＳの場合にはブロック２６８において、現在のシナプス葉のヒット数を更新する。ＮＯの場合には、ブロック２７０において現在のシナプス葉が次のシナプス葉を有しているかどうかについて判断を行う。ＹＥＳの場合には、ブロック２７６において、現在のシナプス葉を次のシナプス葉に取り付ける。ＮＯの場合にはブロック２７２において、新しいシナプス葉が、トレーニングされた既知の特徴の指標を備えて生成され、現在のシナプス葉とリンクされる。ブロック２８０において、処理は、図７のブロック１９６に戻る。
【００５３】
図１３は、訓練しない既知の特徴に対する方法例（ブロック１６１）を示す。ブロック３２０において、トレーニングしないことに対する既知の特徴（a known feature to untrain）と複数のポジティブトレーニング値セットが読み出される。ブロック３２２において、現在の値のセットが選択される。ブロック３２４において、現在のポジティブトレーニング値セットに対してシナプスパスが従属する。ブロック３２６において、シナプスパスが存在しているかどうかが確認される。ＹＥＳの場合には、ブロック３２８において、シナプスパスが既知の特徴と関連付けられない。ＮＯの場合には、ブロック３３０において、ポジティブトレーニング値の次のセットへ進む。一旦全てのポジティブトレーニング値セットが評価されると、ブロック３３２において、図６のブロック１６１に戻る。
【００５４】
図１４は、アルゴリズム値のセットに基づいて葉を特定するために、シナプスパスを追跡する方法例（ブロック３２４）を示す。ブロック３４０において、現在のノードがシナプスウェブの根ノードに設置される。ブロック３４２において、アルゴリズム値が、現在のノードに対するアルゴリズムに対してシナプスパスから選択される。ブロック３４４において、現在のノードが、現在のアルゴリズム値に対する次のノードのリンクを備えるかどうかについて判断を行う。ＹＥＳの場合には、ブロック３４６において、現在のノードが次のノードに設置される。ブロック３４８において、次のアルゴリズム値が選択される。さらなるアルゴリズム値が存在しない場合、ブロック３５０においてシナプス葉がシナプスパスの終端に戻る。ＮＯの場合には、ブロック３５２において、シナプスパスが存在しない。当該処理は、図１３においてブロック３２４に戻る。
【００５５】
図１５は、既知の特徴からシナプスパスを引き離す（分離する）ための方法例（ブロック３２８）を示す。ブロック３６０において、現在のシナプス葉は図１４によってブロック３２４に戻った葉に対してセットされる。ブロック３２６において、現在の葉が既知の特徴の指標を含んでいるかどうかについての判断が行われる。ＹＥＳの場合には、当該葉はブロック３６４において除去される。ＮＯの場合には、現在の葉が次の葉を備えているかどうかについて判断が行われる。ＹＥＳの場合には現在の葉が次の葉に対してセットされ、この処理が繰り返される。ＮＯの場合には、ブロック３７０において、処理が図１３のブロック３２８に戻る。
【００５６】
図１６は、既知の特徴を特定する方法例（ブロック１１６）を示す。一実施形態において、ブロック３９０では、アルゴリズム値キャッシュが生成される。（図７参照）ブロック３９２では、領域が現在のデータ内で選択される。ブロック３９３では、第１のＴＤＥが選択される。ブロック３９４では、ＴＤＥが選択された領域内にあるかどうかの判断が行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック３９８において、ＴＤＥに対するアルゴリズム値が、可能な場合はアルゴリズム値キャッシュから読み出され、そうでない場合にはアルゴリズム値がＴＤＥに対して計算される。ブロック４００において、データストアがアルゴリズム値で問い合わせられる。（図１４参照）ブロック４０４では、アルゴリズム値に対してパスが存在するかどうかの判断が行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック４０６において、合致が既知の特徴のヒットであるかどうか決定されるが、図１７においてさらに説明する。ＮＯの場合には、ブロック４０２において、次のＴＤＥが読み出される。ブロック３９４でＮＯの場合には、ブロック３９６において、特定された既知の特徴が戻される。ブロック３９０と３９２はどのような順番でも実行することができる。
【００５７】
図１７は、葉の中に、既知の特徴がヒットするかどうかを決定するための方法例（ブロック４０６）を示す。ブロック４２０において、葉に対して見出されたそれぞれの既知の特徴に対して、以下の処理が実行される。ブロック４２６において、特徴は、ユーザが特定のためにその特徴を選択したかどうかを確かめるためにチェックされる。ＹＥＳの場合には、ブロック４２８において、ヒット検出としてヒット方法が設定されるかどうか確かめるために、既知の特徴がチェックされる。ブロック４２８においてＮＯの場合には、ブロック４３４において、ヒット検出方法が閾値として設定されるかどうかを確かめるために、既知の特徴がチェックされる。ブロック４３４においてＮＯの場合には、ブロック４４０において、既知の特徴のヒット方法がクラスターとして設定されるかどうかを確かめるために、既知の特徴がチェックされる。ブロック４２８においてＹＥＳの場合には、ブロック４３０において、アルゴリズム値の現在のセットに対する特定された特徴のリストに既知の特徴が追加される。ブロック４３４においてＹＥＳの場合、ブロック４３６において、既知の特徴が閾値ヒットについてチェックされるが、図１９においてさらに説明する。ブロック４４０においてＹＥＳの場合、ブロック４４２においてクラスターヒットに対するチェックが実行されるが、図２０においてさらに説明する。ブロック４４０においてＮＯの場合には、ブロック４４４において、クラスタ化されスレッショルド化（thresholded）されたヒットについて、システムがチェックする。ブロック４３６、４４２および４４４では、戻ったデータは、ヒットに対して真（TRUE）又は偽（FALSE）のいずれかである。ブロック４３８では、戻った値はこの場所でヒットが存在するかどうかを判断するために分析が行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック４３０において、既知の特徴が現在のアルゴリズム値のセットに対して特定された特徴のリストに追加される。ＮＯの場合、一実施形態においてブロック４２４では、方法が最も重要な既知の特徴だけを処理しているかどうかを判断する。ＹＥＳの場合、方法が完了し、ブロック４２４又はブロック４２６においてＮＯの場合、現在の葉に関連付けられた追加の既知の特徴が存在するかどうかを確かめるためのチェックが行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック４２０に進み、ＮＯの場合には、本方法はここで終了し、ブロック４３２を介して図１６におけるブロック４０６に戻る。
【００５８】
図１８は、クラスター化およびスレッショルド化されたヒットに対するチェックの方法例（ブロック４４４）を示す。ブロック４５０において、本方法がスレッショルド化されたヒットに対するチェックを実行する。ブロック４５２において、スレッショルド化されたヒットが見出されたかどうかをチェックする。ＮＯの場合には、本方法はブロック４５９に進む。ＹＥＳの場合には、本方法はブロック４５４に進む。ブロック４５４において、本方法はクラスター化されたヒットに対するチェックを実行する。ブロック４５６において、クラスター化されたヒットが見出されたかどうかチェックされる。ＮＯの場合には、本方法はブロック４５９に進む。ＹＥＳの場合には、本方法はブロック４５８に進む。ブロック４５８においては、ヒットはスレッショルド化およびクラスター化された処理において検出されており、そのため、真（TRUE）は、図１７のブロック４４４に戻される。ブロック４５９において、ヒットはスレッショルド化またはクラスター化された処理の一つにおいて検出されておらず、そのため、偽（FALSE）は、図１７のブロック４４４に戻される。ブロック４５０と４５２の組み合わせ、および、ブロック４５４と４５６の組み合わせは、どのような順番でも実行することができる。
【００５９】
図１９は、スレッショルド化されたヒットに対するチェックの方法例（ブロック４３６）を示す。ブロック４６０において、システムはスレッショルド処理が設定されているかどうかを確かめるためにチェックを行う。ＹＥＳの場合は、ブロック４６２において、シナプス葉上での既知の特徴ヒット数が処理の最小と最大の間にあるかどうかの判断を行う。ＹＥＳの場合は、ブロック４６８において、真（TRUE）が戻され、ＮＯ場合には、ブロック４６６において、偽（FALSE）が戻される。ブロック４６０においてＮＯの場合、ブロック４６４で、シナプス葉上でのヒット数が既知の特徴の最小と最大の間であるかどうかの判断するためのチェックがなされる。ＹＥＳの場合には、ブロック４６８で真（TRUE）が戻され、ＮＯの場合にはブロック４６６で偽（FALSE）が戻される。
【００６０】
図２０は、クラスター化されたヒットに対するチェックの方法例（ブロック４４２）を示す。ブロック４７０において、システムが、処理クラスター距離が設定されているかどうかを確かめるためにチェックする。ＮＯの場合には、ブロック４７２において、本方法が既知の特徴のクラスター距離についてクラスターチェックを実行する。ＹＥＳの場合には、ブロック４７４において、クラスターチェックが処理クラスター距離について実行される。ブロック４７６において、クラスターが発見されるかどうかを確かめるためのチェックが行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック４７８において、真（TRUE）が戻される。ＮＯの場合には、ブロック４８０において、偽（FALSE）が戻される。
【００６１】
図２１は、領域に対して特定された既知の特徴を処理する方法例（ブロック１１８）を示す。ブロック４９２において、選択領域における第１のＴＤＥが読み出される。ブロック４９６において、ＴＤＥが選択領域内であるかどうかの判断のために、ＴＤＥがチェックされる。ＮＯの場合には、処理アクションは完了する。ＹＥＳの場合には、ブロック５００において、ＴＤＥについて特定された特徴のリストが読み出される。ブロック５０１において、特徴のリストに対するアクションが実行される。一旦これが完了すると、ブロック５０２において次のＴＤＥが読み出される。
【００６２】
図２２は、一実施形態における既知の特徴のリストに対する実行アクションの方法例（ブロック５０１）を示す。本方法（ブロック５０１）は、ブロック５０３にて開始する。ブロック５０３において、現在の既知の特徴が、ＴＤＥに対するリストにおける第１の既知の特徴に対して設定されている。ブロック５０４において、既知の特徴のアクションが音であるかどうかを判断するために、既知の特徴のアクションがチェックされる。既知の特徴のアクションのセットアップは図５に図示した。ＹＥＳの場合には、ブロック５０６において、音が少なくとも一度以前に再生されたかどうかをシステムが判断する。ブロック５０６でＮＯの場合には、ブロック５０８において既知の特徴のアクションデータによって指定されている音が再生される。ブロック５０４においてＮＯの場合には、ブロック５１０において、既知の特徴アクションがペイントであるかどうかを判断するためにチェックが行われる。YESの場合には、ＴＤＥに対する画像色が、既知の特徴アクションデータでセットされる。ブロック５１１において、ＴＤＥに対するリストにおいて、さらに既知の特徴が存在するかどうかを確かめるためにチェックが行われる。ＹＥＳの場合には、ブロック５１５において、現在の既知の特徴が、次の既知の特徴に対して設定され、ブロック５０４において本方法が続行される。ＮＯの場合には、本方法はブロック５１３に戻される。追加のアクション又はアクションの組み合わせは、必要に応じて他の実施形態により、可能となる。アクションはどのような順序でもチェックされ、実行することができる。
【００６３】
図２３は、１０×１０画素の画像に対する配列例６００を示す。画素のＸ座標は横列６０４の数で表される。画素のＹ座標は縦列６０２の数で表される。一実施形態において、配列６００に含まれる数は、１０×１０画素の画像のもともとのグレースケール値である。提示されている数は、目標の画素を包囲する８つの画素を含む近隣の画素ＴＤＡを使用する、予め選択されたアルゴリズムを使用して操作される数を示す。この例において、選ばれたアルゴリズムは、平均、メジアン（中央値）、値のスプレッド（spread）、及び標準偏差である。さらに、図２４から図３４は、図３において説明した既知の特徴のトレーニングの例を示す。
【００６４】
図２４は、近隣画素ＴＤＡに対して平均値アルゴリズムを使用して、１０×１０画素の画像に対する配列例６０５を示す。配列６０５で示すように、第１及び最終横列６０９が影付きで、第１及び最終縦列６０７が影付きになっている。これらの領域は、必須の境界の画素を含まないので、影付きになっている。全ての側面が別の画素と隣接している第１の有効画素は、（２，２）であり、アルゴリズム結果は１５３である。結果１５３は、図２８における開始でさらに使用される。
【００６５】
図２５は、近隣画素ＴＤＡに対するメジアンアルゴリズムを利用した１０×１０画素の画像に対する配列例６１０を示す。第１有効画素に対するアルゴリズム結果は、１５９である。結果１５９は、図２８における開始でさらに使用される。
【００６６】
図２６は、近隣画素ＴＤＡに対する値のスプレッドのアルゴリズムを使用した１０×１０画素の画像に対する配列例６２０を示す。第１有効画素に対するアルゴリズム結果は、２１７である。結果２１７は、図２８における開始で、さらに使用される。
【００６７】
図２７は、標準偏差アルゴリズムを使用した１０×１０画素の画像に対する配列例６３０を示す。第１有効画素に対するアルゴリズム結果は、６４である。結果６４は、図２８における開始で、さらに使用される。
【００６８】
図２８は、一実施形態において、図２４から図２７において計算された第１有効画素値から形成された単一のシナプスパスを有するシナプスウェブ６４０を示す。第１の値６４２は、１５３である第１アルゴリズム（ＡＬＧと略す、図２４での画素２，２）によってもたらされる。そのため、６４２は、１５３を示し、カウント１（Count１）を示す。カウント１は、第１のアルゴリズムが結果の１５３を得たトレーニング中の回数を示している。第２のノード６４４は、第２のアルゴリズムの結果（図２５での２，２）を示し、結果は１５９である。そのため、６４４は１５９を示し、カウント１を示す。第３のノード６４６は、第３のアルゴリズムの結果（図２６での２，２）を示し、結果は２１７である。そのため、６４６は２１７を示し、カウント１を示す。第４のノード６４８は、第４のアルゴリズムの結果（図２７での２，２）を示し、結果は６４である。従って、６４８は６４を示し、カウント１を示す。このシナプスパスに沿っていくと、既知の特徴（ＫＦと略す）１を含むシナプス葉に至る。このシナプスパスが作成されたのは、これが第１回目であり、そのため、ブロック６５０にあるように、カウントは１である。この例において、シナプス葉６４０は、シナプスウェブにおいて第１のシナプス葉である。
【００６９】
図２９は、一実施形態において、図２４から図２７において計算された数値を使用した、二つのシナプスパスを含むシナプスウェブ６６０の例を示す。シナプス葉６６４は図２８に示して説明した。シナプス葉６６６は、図２４から図２７に示した各表の画素（２，３）についてのアルゴリズム値を示している。そのため、二つの画素を分析後、同じ既知の特徴を特定する二つの異なるシナプスパスが存在する。
【００７０】
図３０は、一実施形態において、図２４から図２７において計算された数値を使用した、シナプスウェブ６７０の例を示す。図２４から図２７において示した表からの計算された数値の画素（２，２）から（３，４）を示す。数値は横列の左から右に向かって取り出した。計算の際、第１のアルゴリズムから数値の重複はなかった。そのため、評価された全ての画素に対して、完全に新しいシナプスパスと新しいシナプス葉がシナプスウェブに追加された。
【００７１】
図３１は、一実施形態において、図２４から図２７において計算された数値を使用したシナプスウェブ７２０の例を示す。シナプスウェブ７２０において、７２２において重複した数値が存在する。第１のアルゴリズム値１５１は（２，８）と（３，５）の両方で発見され、そのため、その場所でのカウントが２に増加する。７２２において、第２のアルゴリズムから異なる数値が読み出されるため、シナプスパスは分岐する。新しいシナプスパスと新しいシナプス葉の部分は、数値のセットのために作成される。
【００７２】
図３２は、一実施形態において、図２４から図２７において計算された数値を使用したシナプスウェブ７３０の例を示す。本例は、７３２、７３４および７３６において第１アルゴリズム値の重複を有するより密集した（populated）シナプスウェブ７３０を示す。重複（箇所）は、シナプスウェブでは、どのノードにおいても新しい枝が形成可能であり、新しいシナプスパスが形成される可能性があることを示している。ノード７３２に示すように、同じ既知の特徴に帰着する３つの分岐する結果が存在している。図３２はさらに、完全に密集（populated）したシナプスウェブが既知の特徴をトレーニングした後のように見えることの図の表示を実証している。
【００７３】
図３３は、シナプス葉が複数の既知の特徴７４２を有しているシナプス葉に帰着するシナプスパス７４０を示す。複数の既知の特徴がシナプスパスと関係している場合、当該特徴は、特徴のヒットカウントによって並べられたソートリストにおいて保存されている。シナプスパターンと最も頻繁に関連付けられていた既知の特徴は、リストの中にはじめに現れ、次に、ヒットカウント順序が減少して、他の既知の特徴が存在する。同数の場合、シナプスと関係付けられた第１の既知の特徴がはじめに現れるだろう。
【００７４】
図３４は、６×６の黒と白の画像に対する一連の配列を示す。ページの一番上の配列は、画像における全ての画素に対する明るさの値を示している。次の配列６８０は、近隣画素ＴＤＡをトップの配列に適用した平均アルゴリズムの結果を示す。配列６９０は、近隣画素ＴＤＡを一番上の配列に適用したメジアンアルゴリズムの結果を示す。配列７００は、一番上の配列７１０に近隣画素ＴＤＡを適用した数値のスプレッドのアルゴリズムの結果を示す。配列７１０は、一番上の配列に近隣画素ＴＤＡを適用した標準偏差の結果を示す。例として、配列６８０から７１０の結果が図３２に示すシナプスウェブに適用される。配列６８０における（２，２）で示される結果の数値は、１６４である。現在、図３２を参照すると、数値１６４は、図３２の７３２において、シナプスウェブの第１のノードにおいて発見できる。次に、（２，２）において見つかった値である数値１５２を使用して、１６４に続く次のノードが１５２であることが図３２に示されている。そのため、これらの第１の二つの数値は、既知のシナプスパスに続いている。このシナプスパスと配列７００と７１０における（２，２）の数値は、シナプスウェブでトレーニングされた既知の特徴との合致がある
【００７５】
図３５から図７７におけるスクリーンショットは、インターフェースの一実施例を示し、無限の別の方法が存在する。
【００７６】
図３５は、データストアをセットアップする際の、導入部の画面のスクリーンショット８００を示す。これは、本アプリケーションにおいてデータストアを作成し、および／又は編集するために、段階を通してユーザに案内を行うウィザード８０２に対する導入を示している。さらに、この図面においは、一連のタブ８０４も示している。これらのタブはウィザードの中のユーザの位置を示している。一番上の右角はウィザード８０２を閉じて終了させるための役割を提供するボタンである。スクリーンショットの下方には、キャンセルのための選択ボタン８０８、戻るための選択ボタン８１０、次のステップに進むための選択ボタン８１２、および、終了するための選択ボタン８１４が配置されている。上記のような通常の配置は、殆どのスクリーンショットを通じて一般的になっている。
【００７７】
図３６は、データストアを定義する初期値の入力を示すスクリーンショットである。タブ「要求（Required）」８０４が選択され、このアプリケーションにおいて必要な値の一式を示している。モダリティ（Modality）のコンボボックス８２０は、デジタルデータストリームの形式を特定する一連の様式を含んでいる。サブモダリティ（Submodality）コンボボックス８２２には、そのモダリティの情報又はモダリティの特定のアプリケーションの使用を指定する一連のサブモダリティが含まれている。ロギング（logging）がチェックボックス８２４で示されている。
【００７８】
図３７は、拡張されたサブモダリティ（Submodality）のコンボボックス８２２を示すスクリーンショットを示す。このサブモダリティのコンボボックス８２２は、一実施形態において、２次元の画像モダリティについて、現在セットアップされているサブモダリティの設定可能なリストを示している。このコンボボックス８２２は、所定のモダリティにおけるデジタルデータ中の違いを、ユーザが扱う（address）ことができるようにする、デジタルデータの予め選択された形式に含まれるサブ分類の数をユーザに示している。
【００７９】
図３８は、このアプリケーションにおいて、任意で記述するパラメータを一連のテキストボックスに追加することを示すスクリーンショットである。「任意の（Optional）」というタブが選択されている。このスクリーンショットからの情報は、ネットワークによって受信し保存されたデータストアを分類するために使用することができる。テキストボックス８３０では、ベンダー（Vendor）の名前を入力する。テキストボックス８３２には、機械の種類（Machine）を入力する。テキストボックス８３４には、機械の型（Model）を入力する。テキストボックス８３６には、トレーナーの名前を入力する。テキストボックス８３８には、データストアの用途（Use）が記載される。図３９は、ＴＤＡ形状およびその形状に対するアルゴリズムのセットの選択を行わせるスクリーンショットである。「目標データ形状（Target Data Shape）」タブ８０４が選択されている。コンボボックス８４０は、ＴＤＥを直接包囲するどのようなデータが収集されるか決定するために、ユーザが目標データ形状を選択できるようにするものである。一実施形態において、「灰色の隣接した画素（Grey Adjacent Pixels）」ＴＤＡが選択されている。一実施形態において、アルゴリズムの選択の処理は、ＴＤＡ形状を選択することにより開始する。図３９の場合には、選択されたＴＤＡ形状は、中央の画素がＴＤＥである（残りの全てのデータ要素がＴＤＥに触れるので、ここでは「灰色の隣接した画素」として既知である）９画素の四角形である。次に、３つのアルゴリズム（Algorithm）のグループが選ばれた。この例では、アルゴリズム２、アルゴリズム３およびアルゴリズム４（アルゴリズムは単純でもよいし、あるいは複雑でもよい）が、シナプスウェブでのトレーニングにおいて使用するために、データを抽出するために使用される。この例において、トレーニングおよび処理のためにシナプスウェブによって使用されるアルゴリズムが、単一のアルゴリズムだけでなく、３つのアルゴリズムの結果の組み合わせであることに留意する。この点において、画像の領域は、訓練において使用されるであろう内容を有する画像の一部を含んで選択される（図５１に示す）。この領域は、選択領域と呼ばれる。選ばれた選択領域で、システムは、選択領域内の第１画素におけるＴＤＥを備える選択領域の上に、ＴＤＡを進める。この場所において、トレーニングのために選ばれた３つのアルゴリズムのグループは、ＴＤＡ上で実行される。アルゴリズム２（ＴＤＡ値の平均値）は、ＴＤＡにおける全ての画素の値を加算し、その合計をピクセルの数である９で割り、結果としてＴＤＡの平均値が得られる。この平均値は、シナプスウェブ上のセクション内で説明されるように、トレーニングセッション（the training session）において使用するためにシナプスウェブに入れられる。アルゴリズム３（ＴＤＡ値のメジアン）は、ＴＤＡ内の９画素全てのメジアン値を決定する。このメジアン値は、シナプスウェブ上における部分の中に表現されるように、トレーニングセッションにおいて使用するためにシナプスウェブ内に入れられる。アルゴリズム４（ＴＤＡ値のスプレッド）は、ＴＤＡにおける９画素全ての、最も低い画素値と最も高い画素値を決定する。そして、最も高い値���ら最も低い値を引くことで、ＴＤＡのスプレッド値が得られる。このスプレッドは、シナプスウェブ内における部分の中で表現されるように、トレーニングセッションにおいて使用するために、シナプスウェブ内に入れられる。この点において、システムは、ＴＤＥが現在８つの近接する画素を含む次の画素である所定の場所まで、ＴＤＡを進めさせる。同じグループの３つのアルゴリズムがこの新しいＴＤＡ上で実行され、その利用についてシナプスウェブ内に結果が入れられる。システムはＴＤＡを進めて、アルゴリズムのグループを一つの場所で、選択領域内の全ての画素がＴＤＥとなるまで実行する。トレーニングのための上記処理は、特定のための処理に似ている。同じＴＤＡ形状とアルゴリズムは、トレーニングのように特定（識別）のために使用される。選択領域は選ばれ、ＴＤＡが選択領域を横切って動かされ、それぞれの新しいポイントにおいてアルゴリズムのグループを実行する。この点において、アルゴリズムの結果は、トレーニングのためにシナプスウェブで使用されるのではなく、特定のために既知の特徴と比較される。
【００８０】
ユーザが利用可能なアルゴリズムは、目標の画素を包囲する領域の可能な特徴を分析するために設計される。いくつかの例として、値の加算又はスプレッドのような、計算のアルゴリズム、又は、標準偏差のような統計学のアルゴリズムが挙げられる。特定のＴＤＡ形状に対して、形状の幾何学を考慮した追加のアルゴリズムを作成することができる。例えば、目標画素を包囲する特定の画素が、既知の値を上回っており、それにより、目標画素を包囲する近隣の画素を反映する０から２５５までの数を作成する場合、ビット値を１に設定し、２Ｄ画像のためのアルゴリズムを実行することができる。アルゴリズムの種類と、入力値の所定の範囲について戻された値の範囲は、所定の処理についてどちらのアルゴリズムを選択すべきか選ぶ際に、ユーザーに考慮させるための要因となる。例えば、値のスプレッドと加算は多くのあらゆるアプリケーションにおいて使用でき、一方で、近接する画素のアルゴリズムは、高いコントラストが予想され画素の特定の位置（orientation）が既知又は予想される場合に、画像処理において使用できるのみである。殆どの実施形態において、単一のアルゴリズムでは、特徴を特定するために通常不十分であり、アルゴリズム値の組み合わせが特徴の学習および／又は特定のために使用される。
【００８１】
図４０は、既に選択されたデータストアのプロパティの再確認を示すスクリーンショットである。概要タブ（Summary）８０４が選択され、この画面はユーザに対してユーザの全ての設定の概要を示していることを表示している。当該画面は、「終了（Finish）」ボタンを押すこと又は「戻る（Back）」ボタンを選択してユーザの設定を編集することにより、ユーザに対して全てのユーザの選択を確認させている。この表に示されるのは、2Ｄ描写８５１として設定されているモダリティである。サブモダリティはＸ線（X-Ray）８５２として設定されている。ロギング（The logging）は、真（True）854として選択されている。図４１は下にスクロールされた図４０の表８５０を示すスクリーンショットを示す。図４１においてさらに示されているのは、「灰色の近接画素（Grey Adjacent Pixels）」ＴＤＡ８６０が選択されている目標データ形状（Target Data Shape）と、７が選択されている（８６２）アルゴリズムの番号である。
【００８２】
図４２は、データストアの作成が終了した後のアプリケーションのスクリーンショットを示す。ウィザード（図３５から図４１）の終わりに、画面９００がユーザに示される。画面９００は、本技術分野において知られている、メニューバー９１０と、アイコン９１４のセットと、複数のデータストア９１２を再検討するための領域を備えている。影付き領域９２６はデータストアをトレーニングし、異なる特徴を特定するためにユーザが使用可能な写真のセットを表示することができる。領域９１６においては、現時点でユーザに選択されたもののリストが表示されている。一実施形態では、２Ｄ画像９１８に対する一つのデータストアが存在している。既知の特徴のセットは、定義される際、既知の特徴のフォルダ９２０に保存される。「灰色の近接画素」ＴＤＡは９２４に表示される。
【００８３】
図４３は、ＴＤＡ９２４の拡張を示すスクリーンショットである。図４３に示すように、ＴＤＡ９２４は、現在、ＴＤＡと共に使用可能であって実行可能なアルゴリズムを示すために拡張されている。このアプリケーションでは、選択されたアルゴリズムは、それらが選択されていることを示す塗りつぶされたボックスを有している。
【００８４】
図４４は、「既知の特徴の作成又は編集」ウィザード９５０を示しいているスクリーンショットである。ウィザード９５０は、一セットのタブ９５２を有する。「スタート（Start）」タブは、これがウィザードへの導入部であることを示しており、選択されている。このウィザードは、領域９５４を参照し、このアプリケーションにおいて、既知の特徴を作成し、編集することを段階を経てユーザに案内する。
【００８５】
図４５は、「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードの「特定（Identification）」タブ９５２を示すスクリーンショットである。テキストボックス９６０には既知の特徴の名前が入っている。一実施形態において、ユーザは既知の特徴を示す名前を入力し、例として「森林（Forest）」が入力されている。コンボボックス９６２は、ユーザによって選択されたヒット検出（HitDetection）の方法が示されている。チェックボックス９６４は、特定の特徴の発生が見つかったことの最初の発生の後、処理を停止するべきか否かをユーザに決定させる。食品安全アプリケーションにおける食品サンプル中の異物のように、既知の特徴のインスタンス（instance）を探すのみの場合には、ユーザはチェックボックス９６４を選択するだろう。図４６は、図４５におけるコンボボックス９６２を拡張した状態を示すスクリーンショットである。特定方法のコンボボックス９６２には、どのように特徴が特定されるかを決定するために使用される方法が入っている。
【００８６】
図４７は「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードの「トレーニング数（Training Counts）」タブ９５２を示すスクリーンショットである。ユーザは、ユーザの必要に合わせるために、トレーニング中に既知の特徴がシナプスパスと関連付けられなければならない最小数を示す閾値を選択することができる。閾値を増加させることにより、ユーザーは、閾値よりも高い数のインスタンスを有する繰り返しのパスだけが処理に使用されることを保証し、それにより、特徴の最終的な特定への高いレベルの信頼度を与える。限定値も選択され、トレーニング中に、既知の特徴がシナプスパスと関連付けられることが可能な最大回数を表示する値が入っている。スライド目盛り（sliding scale）９７０は、閾値の数を表示するために使用され、スライド目盛り９７４は、制限数を示すために使用される。
【００８７】
図４８は、「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードの「クラスター範囲（Cluster Range）」タブ９５２を示すスクリーンショットである。タブは、各次元について、既知の特徴が特定されているＴＤＥから、どのくらい遠くにシステムが同じ既知の特徴の他の発生を見つけたとするかをユーザーに選択させる。一実施形態において、次元のコンボボックス９８０は、二次元のＸとＹの選択を含んでいる。スライド目盛り９８２は次元の値を示し、スライド目盛り９８４はクラスター数を示す。各次元に対して異なるクラスター範囲を指定することは、ユーザーがデータの特性を説明できるようにする。例えば、画像の垂直の尺度が水平の尺度と同じではない場合、ユーザーは望ましいクラスター領域を得ようとするために、範囲に対して調整した数値を入力することができる。
【００８８】
図４９は、「既知の特徴の作成と編集」ウィザードの「アクション（Actions）」タブ９５２を示すスクリーンショットである。ユーザーは、既知の特徴が特定された際に、実行するアクションを選択することができる。コンボボックス９９０はアクションのリストを含んでおり、このアプリケーションで可能なアクションは、システム音の再生（System Sounds）、画素のペイント（Paint）、およびアクションを行わないこと（No Action）、である。一実施形態において、ユーザーは既知の特徴のインスタンスがデジタルデータ内に見つかった場合にユーザーに警告するための音を選択することができる。ユーザーは、デジタルデータの選択において、既知の特徴が特定されている、それらの領域を特定するために、ペイントを選択することができる。
【００８９】
図５０は、「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードの「概要（Summary）」タブ９５２を示す、スクリーンショットである。表中の、既知の特徴である森林（Forest）の名前が選択されていることが、列１０００に表示されている。検出方法はヒット検出（Hit Detection）であることが列１００２に示されている。閾値（Threshold）は、列１００４にあるように、１に設定されている。列１００６に示されるように、制限値（Limit）は２，１４７，４８３，６４７に設定されている。列１００８に示すように、クラスター範囲（Cluster Range）は、Ｘ：０、Ｙ：０に設定され、クラスター数は１に設定されている。列１０１０に示されているように、検出時のアクションが、ペイント（Paint）に設定されている。列１０１２に示されているように、データはフォレストグリーン（Forest Green）に設定されている。
【００９０】
図５１は、選択領域１０２８を含む森林の画像１０２０を示すスクリーンショットである。この画面の構成は、図４２にて説明した。画面９００は、システム１０３０にロードされた他の写真の小さい「サムネイル」も備えている。マウス位置と色の値１０２２は、本技術分野で一般的であるように、カーソル位置に基づいて表示されている。写真１０２０のレイヤー１０２６が記載されている。選択領域１０２８は、ユーザが興味のある領域として設定するもので、図５２から図５６において既知の特徴の森としてトレーニングされることになる。
【００９１】
図５２は、「既知の特徴のトレーニング」ウィザードの「スタート（Start）」タブ１１１０を示すスクリーンショットである。訓練ウィザードは、選択された既知の特徴を訓練するためのステップを通じてユーザーを案内する。この時点で、ユーザーは、以前にセットアップした既知の特徴を要求し、システムをトレーニングするためにデジタルデータの一部分における既知の特徴を特定する。
【００９２】
図５３は、「既知の特徴のトレーニング」ウィザードの「既知の特徴（Known Feature）」タブ１１１０を示すスクリーンショットである。第１のデータストアを示すリスト１１２０が存在する。リストは、既知の特徴である水（Water）１１２４と既知の特徴である森林（Forest）１１２２を含んでいる。水と森林の両方は「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードでセットアップされた。例えば、森林１１２２が選択される。複数のデータストアが開かれる場合は、ユーザーは複数のデータストアにおいて既知の特徴をトレーニングすることを選ぶことができる。
【００９３】
図５４は、「既知の特徴のトレーニング」ウィザードの「方法（Method）」タブ１１１０を示すスクリーンショットである。トレーニング方法の４つの選択に隣接した一連のラジオボタンが存在しており、領域訓練（Area）１１３０、トレーニングを行わない（Untrain）１１３２、絶対調整トレーニング（Absolute）１１３４、又は、相対調整トレーニング（Relative）１１３６である。この時点で、ユーザーは選択されたモダリティ、サブモダリティ、およびサンプルの質に対して最適なトレーニングの方法を選択する。
【００９４】
図５５は、「既知の特徴のトレーニング」ウィザードの「概要（Summary）」タブ１１１０を示しているスクリーンショットである。表は、例として１となっている、既知の特徴（Known Feature）の数１１４０を含んでいる。例として、列１１４２に示されているように、トレーニングの方法（Method）は領域トレーニング（Area）である。
【００９５】
図５６は、トレーニングの結果を示しているスクリーンショットである。図５５において、ユーザーが終了ボタンを選択した後、データストアはユーザーの選択に従ってトレーニングされる。テーブル１２１０は結果を示している。選択されたデータストアは「SyntelliBase 1」（アプリケーションによって指定されている既定の名前であり、ユーザーによって変更可能である）で、トレーニングされた既知の特徴（Known Feature）は森林（Forest）であり、発見された新しいデータパターン（Data Pattern）の数は３０，１５０であった。発見された新しいデータパス（Data Path）の数は０であった。発見された更新されたデータパターン（Data Pattern）の数は０であった。ユーザーは、結果の概要を見ないことを選択することができる。
【００９６】
新しく、そして、更新されたパターンは、図２３から図３３で図示した処理を使用して、図５１における画像の選択された領域の画素値において、上記の図３９において選択されたアルゴリズムを実行した結果として生成される。各画素に対するアルゴリズム値は、セットとして計算され取得される。それらの値は、ウェブ内に既知の特徴と関連付けられたデータパターンを生成した。画像の選択された領域において、実際の領域はおそらく、木、灌木、および他の植物の種類を含んでいた。発見された３０，１５０パターンは、これらの異なる材料からのアルゴリズム値を反映させ、それらのパターンの全てが既知の特徴「森」に関連付けられている。
【００９７】
図５７は、森林の領域と水の領域を含む画像のスクリーンショットである。森林は、明るい影付きの領域で表現され、水は暗い影付き領域によって表現されている。図５７は図５１に、同じ写真がロードされている点において関連している。しかし、異なる写真１２５２が現在選択されている。写真１２５２は選択された森林の領域を示しており、選択された領域は黒い線で示されている。これは、例として、既知の特徴の「森林」であることが分かっている領域として、ユーザーが定義した領域である。
【００９８】
図５８は、図５７において選択されている領域の訓練の結果を示しているスクリーンショットである。トレーニングイベントは、８，２７３の新しいデータパターン（Data Pattern）と更新された２，３０１のデータパターンを追加した。
【００９９】
この画像におけるトレーニングプロセスは、図２２から図３３において図示した処理を用いて、図５７の画像の選択領域にパターンを生成した。２，３０１のパターンは既に既知の特徴と関連付けられており、それらの関係が更新されたものである。８，２７３のデータパターンは、未だ予め既知の特徴と関連付けられていたのではなく、新たに関係が生成されたものである。
【０１００】
図５９は、「既知の特徴の処理」の「スタート（Start）」タブ１３１０を示すスクリーンショットであり、選択された既知の特徴を処理するためにこのアプリケーションにてステップを通じてユーザーを案内する。このウィザードはユーザーに、既知の特徴が存在するかどうかを判断するために、既にトレーニングした既知の特徴を使用して、デジタルデータの新しい部分を処理できるようにするものである。
【０１０１】
図６０は、「既知の特徴の処理」ウィザードの「既知の特徴（Known Feature）」タブ１３１０を示すスクリーンショットである。表１３２０は、訓練データを含む全てのデータストアを示す。例として、列１３２２に示した「SyntelliBase 1」が利用できる。ユーザーは、ユーザーが特定したい特定のデータストアにおいて、任意の又は全ての列挙された既知の特徴を、チェックする又はチェックしないことができる。例として、森林（Forest）が選択されている。
【０１０２】
図６１は、「既知の特徴の処理」の「有意性（Significance）」タブ１３１０を示すスクリーンショットである。ユーザーは選択的に、オプションを処理する重要性をオーバーライド（override）ことができる。オプションボタン１３３０は、特定のデータポイントに対してトレーニングされた任意の既知の特徴に対する特定を可能にし、オプションボタン１３３２は最も頻繁に訓練された既知の特徴を特定する。いくつかケースでは、複数の既知の特徴は、あらゆる所定のデータポイントで特定されることがある。第１のオプションはそれらの既知の特徴の全てを特定することができる。第２のオプションは、所定のデータパターンと最も頻繁に関連付けられた特徴だけが特定されることになる。
【０１０３】
図６２は、「既知の特徴の処理」ウィザードの「トレーニング数（Training Counts）」タブ１３１０を示すスクリーンショットである。ユーザーは、処理に対するトレーニング数の値を、選択的にオーバーライド（override）することができる。スライド目盛り１３４０として示している閾値（Threshold）は、既知の特徴が、特定するためのトレーニング中にシナプスパスと関連付けられていなければならない最小の回数である。スライド目盛り１３４２として表示されている制限値（Limit）は、既知の特徴が、特定するためのトレーニング中にシナプスパスと関連付けられた可能性がある回数の最大値である。
【０１０４】
図６３は、「既知の特徴の処理」ウィザードの「クラスター範囲（Cluster Range）」タブ１３１０を示す、スクリーンショットである。ユーザーは、選択的に、クラスター範囲の値をオーバーライドすることができる。コンボボックス１３５０は、ユーザーに特定の次元（Dimention）を選択させることができる。２次元画像では、コンボボックス１３５０がＸ次元とＹ次元を有することができる。次元値（Dimention Value）はスライド目盛り１３５２で選択される。クラスター数（Cluster Count）はスライド目盛り１３５４で選択される。
【０１０５】
図６４は、「既知の特徴の処理」の「概要（Summary）」タブ１３１０を示すスクリーンショットである。数値は、既知の特徴（Known Feature）１３６０の数、閾値（Threshold）のオーバーライド１３６２、制限（Limit）のオーバーライド１３６４、有意性（Significance）のオーバーライド１３６６、そして、クラスター範囲（Cluster Range）のオーバーライド１３６８を含む。
【０１０６】
図６５は、処理結果の概要を示すスクリーンショットである。処理結果の概要は、３１，５５６以上のパターンが既知の特徴（Known Feature）と遭遇し、それらの一つ以上が１３１，６５６回発生し、一つ以上の画素をフォレストグリーン（Forest Green）で塗るための既知の特徴のアクション（Feature Action）が実行される。データパターンは、図３９においてユーザーが選択したアルゴリズムを使用して、上記図３４について説明した処理を使用して生成された。これらのアルゴリズムは、図５６と図５８における上記のトレーニングで使用される同じアルゴリズムであり、同じアルゴリズムでなければならない。同じアルゴリズムセットが実行され、同じセットの値を戻す場合、同じデータパターンがトレーニングで生成されたのと同様に生成され、データパターンと関連付けられた既知の特徴が特定される。図６５における処理では、既知の特徴「森林」として特定された１３１，６５６画素が存在したが、作成された３１，５５６のデータパターンが、その既知の特徴と関連付けられたデータパターンと合致したからである。これは、図６６においてさらに示す。
【０１０７】
図６７は、処理の結果を示すスクリーンショットである。画像１４２０は、処理において森林として特定されていたため、フォレストグリーンで塗られているべきである１３１，６５６の画素を含んでいる。
【０１０８】
図６８は、再び既知の特徴の森林を探す第２の画像の処理を示すスクリーンショットである。処理に使用されるデータストア１４０２は「SyntelliBase 1」である。既知の特徴（Known Feature）の森林（Forest Green）１４０４は１７，９９９の全データパターンを使用して、８９，８１８回発見された。既知の特徴のアクション（Feature Action）１４０６は、森林を「フォレストグリーン（Forest Green）」で塗る（Paint）ことである。これらの画像は黒と白なので、フォレストグリーンで塗布されるであろう画素は黒色で印刷される。
【０１０９】
図６９は、本アプリケーションが森林として特定した画素を示す、既知の特徴の森林についてのレイヤーを含む画像１４３０を示すスクリーンショットである。画像内においてフォレストグリーンの無地のブロック（the solid block）は、図５７で選択された領域でトレーニングが行われた領域を示している。この領域は、ユーザーがその領域を選択しその領域が森林であるとアプリケーションに指示したことにより、森林であると完全に特定されている。
【０１１０】
図７０は、図５７の元の写真とアプリケーションが図６９において森林と特定したレイヤーを含む合成画像を示しているスクリーンショットである。
【０１１１】
図７１は、選択された水の領域を含む画像１４５０を示すスクリーンショットである。
【０１１２】
図７２は、既知の特徴の水について、図７１での選択対象のトレーニング結果を示すスクリーンショットである。選択物のトレーニングは１つのデータパターン（Data Pattern）を追加した。図７１で、選択された領域における画素が一定である。上記の図３４にて選択されたアルゴリズムが選択された領域の画素上で実行される際、一つのデータパターンがもたらされる。
【０１１３】
図７３は、画像に対する森林と水の両方の既知の特徴（Known Feature）の処理を示すスクリーンショットである。森林（Forest）と水（Water）の両方の選択１５１２によって、ユーザーは処理の間、両方のそれらの特徴を特定することをシステムに要求している。
【０１１４】
図７４は、図７１にて画像を処理するために、ユーザーが供給した又は選択した値の概要を示すスクリーンショットである。この例においては、列１５２２に示されているように、選択された既知の特徴（Known Feature）の数は２であった。閾値（Threshold）オーバーライドは、列１５２４に示すように、０であった。制限（Limit）オーバーライドは、列１５２６に示しているように、１００，０００であった。有意性（Significance）オーバーライドは、列１５２８に示しているように、ＴＤＥに対してトレーニングされた任意の既知の特徴を使用するものである。クラスター範囲（Cluster Range）オーバーライドは、列１５３０に示されているように、Ｘ：０、Ｙ：０、クラスター数（Cluster Count）：０に設定されている。
【０１１５】
図７５は、図７４にて設定された処理の概要を示すスクリーンショットである。この画像において、列１５４２に示しているように、使用されたデータストアは「SyntelliBase 1」であった。既知の特徴（Known Feature）の森林（Forest）は、列１５４４に示されているように、森林としてトレーニングされた１７，９９９のデータパターン（Data Pattern）を使用して、８９，８１８回発見された。既知の特徴のアクション（Feature Action）は、列１５４６に示されたように、特定された画素をフォレストグリーン（Forest Green）で塗ることである。既知の特徴（Known Feature）の水は、列１５４８に示されているように、水としてトレーニングされた一つのデータパターンを使用して、４５，４６７回発見された。既知の特徴のアクションは、列１５５０に示されているように、特定された画素を青で塗ることである。一つの実施形態では、システムは全ての予め指定されたデータを取り除くことはないが、各処理の度に「全ての」データを実際に処理する。
【０１１６】
図７６は、画像で発見された水のレイヤーを示すスクリーンショットである。画像１５７０は水であることが発見され、青く塗られた画素を示している。しかし、これらの画像では、黒い斜線として示されている。
【０１１７】
図７７は、元の画像と、水と森林を示す合成画像を示すスクリーンショットである。画像１５８０は、水が青で特定されている領域と、森林がフォレストグリーンで特定されている領域が示されている。この画像において、水と、暗い森林の領域と、特定されていない白い領域との間で、コントラストが現れている。水として示されていない領域１５９０に留意する。元の画像７６において、その領域は水であるように見えたが、処理システムは、画像の他の部分であるような、水ではないことを示す特徴を検出した。浅い水あるいは汀線の領域であろう。
【０１１８】
示していない実施形態において、特定されないあらゆる表示された例外（既に訓練された特徴）は訓練された特徴からそれらを区別するためにペイントされる。
【０１１９】
さらに別の実施形態において、視覚的な警報または音声の警報は、既知の特徴と関連している機能になることができる。そのため、データセットの分析中に、すでに既知の特徴が見つかった場合に、警報が発せられるだろう。
【０１２０】
図７８は、本発明の実施形態に従って方法１７００のブロック図である。まず、ブロック１７１０では、物理的なサンプル（見本）を受信する。例示的な実施形態としては、物理的なサンプルは、癌性の腫瘍のような生体サンプルである。生体サンプルは、細胞組織サンプル、腫瘍、血清、汚れ、連鎖球菌、潜血、粘液、涙液などのサンプルである。生体サンプルは、生体サンプルが着色されるような写真撮影、撮像及び他のサンプルの一側面の感知の前に任意に準備される。次に、ブロック１７１２では、物理的なサンプルは、対応する第１データセットとして格納される第１画像を形成するために撮影される。例示的な実施形態としては、１:１解像度での写真によって元の形式でキャプチャされる。視覚的なサンプルは、第１データセットで感知（検出）される。他の倍率でもよい。着色された細胞の画像、着色及び非着色の一片の癌の画像、一片の着色された画像、及び対象から除去後の癌全体の画像などの追加の写真画像、写真のスキャン画像、ディジタル画像も使用できる。
【０１２１】
少なくとも1つの他のキャプチャモダリティでサンプルをキャプチャできる。キャプチャモダリティ（取得方法）としては、ＭＲやＮＭＲイメージング、ＣＴイメージング、Ｘ線イメージング、超音波イメージング、分光法、写真イメージング、chromography、ビデオ、高調波データ、移動データ、または他のイメージ或いはデータソースがある。ブロック１７１４では、サンプルの追加的なアスペクト（側面）が検出されて第２データセットを生成する。次に、ブロック１７１６では、第１アルゴリズムシリーズは、第１データセット及び／または第２データセット上で実行され、図２３〜図３３に対応する上述の同様の構成の第１シナプスウェブを生成する。第１アルゴリズムシリーズは、図２３〜図３３に対応する上述のアルゴリズムを１つ以上を含んでいる。その後、ブロック１７１８では、第１データセット、第２データセット及び第１シナプスウェブが、データストアに格納される。
【０１２２】
方法１７００は、視察するために格納される像及び支援データのセットをもたらし、検出システムを支援するコンピュータ、診断システムを支援するコンピュータ、又は介護人及び／または提供者を支援するシステムによって処理する。仮想データバンクは、セキュリティデータ、財務データ、統計データ、及び／又は食品安全データを保持及び解析するような他の目的のために生成することができる。
【０１２３】
１つの実施形態として、仮想病理バンクは、サンプルマテリアルの選択を可能にする。仮想病理バンクは、サンプルの解像度写真とサンプルのスライス及び／またはスライドを保持する。仮想病理バンクは、ＭＲ又はＮＭＲの画像、ＣＴ画像、Ｘ線の画像、超音波映像、分光学画像、写真の画像、匂い情報、移動データ及び／又は他の画像フォーム或いはサンプルの知覚（感覚）データの形式で代替サンプル（選択可能なサンプル）を保持する。さらに、生きており、活発で自然な状況の生の病理マテリアルのビデオ記憶を可能にする。
【０１２４】
1つの実施形態では、サンプルは、画像解析アルゴリズムで着色する処理に類似する処理によって修正される。生のスライドの仮想サンプルは、イメージキャプチャ時に顕微鏡によって既に拡大されたスライドのコンピュータ化されたズーム（拡大）を通じてより詳しく検査される。検出システムを支援するコンピュータは、疾病、異常及び／又は細胞構造の問題を識別又は除外するために適用される。
【０１２５】
１つの実施形態では、仮想「タイプ１」サンプルは、生のサンプルの写真として定義され、仮想「タイプ２」サンプルが、他の画像モダリティ又はデータとして定義される。仮想「タイプ１」サンプルは、リアルタイムに仮想「タイプ２」サンプルと並んで、または重畳されて、または他の比較方法を用いて比較される。１つの実施形態では、仮想サンプルは、同じ患者にリンクされ、同様の仮想サンプル、他の臨床のデータ及び開業者による使用のためのカルテデータとリンクされる。
【０１２６】
図７９は、本発明の実施形態に従って形成された仮想病理バンク１８００のブロック図である。バンク１８００は、図２において示されたシステム１００のようなシステム上に格納してもよい。システム１００は、仮想病理バンク１８００を格納し、多くの入力装置、オートメーション設備のための追加のポート、データ格納媒体及びディスプレイを備えたコンピュータを含んでいる。１つの実施形態では、１つ以上のデータストアがデータ格納媒体に格納される。システムは、多くの他のコンピュータ、サーバー、イントラネットあるいはインターネットに接続される。
【０１２７】
バンク１８００は、第１データストア１８０２及び第２データストア１８０４を含む。実施形態としては、データストア１８０２及び１８０４は、単一大型データストアの一部である。第１データストア１８０２は、ジョン・ドゥとして指定された第１人物に関する患者情報１８０６を含んでいる。情報１８０６は、例示的な実施形態としては、生体的及び医学的な履歴情報を含んでいる。第１データストア１８０２は、腫瘍或いは他の興味のある重要な生学アイテムの写真又はディジタル画像１８０８を含んでいる。さらに第１データストア１８０２は、着色されていない（汚れていない）スライド画像ファイル１８１０を含んでいる。例示的な実施形態として、画像ファイル１８１０は、写真１８０８において描写された腫瘍から得られた着色のない細胞のスライドを使用して生成された。さらに、第１データストア１８０２は、画像ファイル１８１０から生成された一次の着色されていない細胞解析データファイル１８１２を含んでいる。一次解析データファイル１８１２は、一次解析データファイル１８１２として格納されるシナプスウェブを生成する上記図に関連して説明された同様の方法で画像ファイル１８１０上で第１アルゴリズムシリーズを実行するにより得られる。例示的な実施形態としては、第１アルゴリズムシリーズは、上記図に関連して説明されたアルゴリズムのうち少なくとも1つを含む。
【０１２８】
例示的な実施形態として、第１データストア１８０２は、さらに他の画像モダリティを通じて集められた多くの他の画像ファイルを含んでいる。各画像ファイルに関し、一次解析データファイルも、一次の着色されていない細胞解析データファイル１８１２が画像ファイル１８１０から生成された方法と同様の方法で生成される。第１データストア１８０２は、超音波映像ファイル１８１４及び対応する一次超音波解析データファイル１８１６を含んでいる。第１データストア１８０２は、さらに、ＭＲＩ（a magnetic resonance imaging）画像ファイル１８２２及び一次ＭＲＩ解析データファイル１８２４と同様に、コンピューター断層撮影(ＣＴ)画像ファイル１８１８及び対応する一次ＣＴ解析データファイル１８２０を含んでいる。他の種類の画像データ又は他のモダリティを使用して得られたデータも使用される。
【０１２９】
第２データストア１８０４は、第１データストア１８０２と同様に構成される。第２データストア１８０４は、ジェーン・ドゥとして指定された第２人物に関する患者情報ファイル１８２６を含んでいる。第２データストア１８０４は、さらに、着色されていない細胞スライド画像ファイル１８３０及び対応する一次の非着色の細胞解析データファイル１８３２と同様に、腫瘍又は他の興味のある重要な生学アイテムの画像ファイル１８２８を含んでいる。第２データストア１８０４はさらに、ＣＴ画像ファイル１８３８及び対応する一次ＣＴ解析データファイル１８４０とともに、超音波映像ファイル１８３４及び対応する一次超音波解析データファイル１８３６を含んでいる。さらに、第２データストア１８０４は、さらにＭＲＩ画像ファイル１８４２及び対応する一次ＭＲＩ解析データファイル１８４４を含んでいる。例示的な実施形態では、画像ファイルの各々は、画像１８２８において描写された腫瘍或いは他の生物学の興味より取得される。しかしながら、他の実施形態としては、単一生物学アイテムよりも他の興味ある生物学アイテム或いは患者の体全体に関する他の様々なモダリティを通じて取得された画像ファイルである。いくつかの実施形態では、第１及び第２データストア１８０２、１８０４は、さらに病理学、放射線学、腫瘍学及び他の医療情報からの定量的なデータのような追加情報を含んでもよい。さらに、第１及び第２データストア１８０２、１８０４は、さらにいくつかの実施形態において他のデータ解析システムからの情報および結果を含でもよい。
【０１３０】
各画像ファイル上で第１アルゴリズムシリーズを実行するにより生成される一次解析データに加えて、２次解析データも生成される。例示的な実施形態としては、第１の２次解析データファイル１８５０は、１次ＣＴ解析データファイル１８２０及び一次ＭＲＩ解析データファイル１８２４からのデータを使用して生成される。２次解析データファイル１８５０は、２つの１次解析データファイル１８２０、１８２４を使用して、第２アルゴリズムシリーズを実行するにより生成される。同様の方法で、第２から第６の２次解析データファイル１８５２、１８５４、１８５６、１８５８、１８６０が、１次解析データファイルの様々な組合せを使用して生成される。
【０１３１】
例えば、肝臓癌のＣＴデータ(生データ或いは画像)が処理され、シナプスウェブ、シナプス葉及び他の情報がもたらされる。ＭＲＩデータ(生データ或いは画像)の個別の処理は、さらにシナプスウェブ、シナプス葉及び他の情報をもたらす（帰着する）。新しい対象データエリア(ＴＤＡ)が、処理されたＣＴデータ及びＭＲＩデータの１次解析データ(シナプスウェブ)の分析のために定義される。新しいアルゴリズムのセットがＴＤＡに適用され、
新しいシナプスウェブ(つまり、２次解析データ)が生成される。
【０１３２】
この例において、第１から第６の２次解析データファイルは、一人の人物からの１次解析データを使用して生成された。しかしながら、２次解析データファイルは、複数の人物からの１次解析データを使用して生成されてもよい。例えば、第７の２次解析データファイル１８６２は、第１データストアにおけるジョン・ドゥのデータからの１次の非着色の細胞解析データ１８１２と、第２データストア１８０４におけるジェーン・ドゥのファイルからの１次の非着色の細胞解析データ１８３２について一連のアルゴリズムを実行するにより生成される。
【０１３３】
この例示的な実施形態では、２次解析データがシナプスウェブ或いはアルゴリズム値キャッシュのように表された１次解析データからのみ生成されることを示しているが、２次解析データは、１次解析データを含む、又は含んでいない他の種類の組合せを使用して生成されてもよい。例えば、２次解析データは、病理学バンク１８００内のデータストア１８０２、１８０４の１つに記録された特徴葉データ、処理出力オーバーレイ、癌容積データ、癌の病期、Ｔ細胞数、白血球数、同様の他の要素（不図示）を使用して生成されてもよい。処理出力オーバーレイは、オリジナルデータのオーバーレイを塗る又は表現するために使用される情報のテーブルである。この情報は、オリジナルデータ(画像)における位置情報を含んでおり、その位置で識別された特徴のリストを有する。
【０１３４】
１次解析データ及び２次解析データに加えて、追加的により高レベルデータが２次解析データ或いは他の種類のデータを使用して生成される。この高レベル解析データは、ｎ次解析データと称する。例えば、第１のｎ次解析データファイル１８６４は、２次解析データファイル１８５４及び２次解析データファイル１８５８を使用し、一連のアルゴリズムを実行するにより生成される。同様の方法で、第２から第４のｎ次解析データファイル１８６６、１８６８、１８７０が、２次解析データファイルの様々な組合せを使用して生成される。単に２次解析データファイルからの情報を使用することに加えて、ｎ次解析は、仮想病理学バンク１８００内の２次解析データファイル或いは他のデータファイルを結合した異なる種類の情報を使用して実行することができる。例えば、解析は、性別、年齢グループ、進行度、病巣の存在エリア或いは他の要素に関するジョン・ドゥとジェーン・ドゥについて実行される。例示的な実施形態としては、１次、２次及び／又は２次データは、図１６から図２２で述べられた例示と同様の方法で未知のサンプルを解析（分析）するために使用される。例示的な実施形態とすては、未知のサンプルの分析は、ローカルシステムを使用して行なわれる。しかしながら、他の例として、当該分析は、ネットワークを通じてローカルシステムに接続された他のシステムを使用して行なわれる。
【０１３５】
下記は、２次データ解析の例である。性別、病巣の存在エリア及び肝機能テストデータの１次分類データに対し、１次ＣＴ解析データの結果及び１次Ｘ線解析データの結果が、順に処理されることでもたらされる。この結果は、特定の性別内、世界又は国の特定の領域内での、詳細な特定の肝臓癌属性の特徴を表すために使用される。
【０１３６】
図８０は、本発明の実施形態に従って形成されたシステム１９００のブロック図である。システム１９００は、プロセッサー１９０２、プロセッサー１９０２とデータ通信するメモリ１９０４及びプロセッサー１９０２とデータ通信するユーザ・インターフェース１９０６を含んでいる。データストア１９０８及びソフトウェアモジュール１９１０は、メモリ１９０４に格納される。システム１９００は、さらにデジタルカメラのような第１撮像装置１９１２、及び超音波診断装置のような第２撮像装置１９１４を含んでいる。第１及び第２撮像装置１９１２、１９１４は、他の撮像装置とデータ取得モダリティを使用できる。さらに、例示的な実施形態としては、第１及び／又は第２撮像装置１９１２を備えずに、リムーバブル・メディアやネットワーク(不図示)上からシステム１９００にサンプルについて伝送される結果データを備えた別のシステムによって取得した画像データを用いることができる。
【０１３７】
例示的な実施形態としては、ソフトウェアモジュール１９１０は、予め生成された第１見本（physical sample）の第１アスペクト（第１側面）に関連するデータをメモリ１９０４に保存し、予め生成された第１見本（physical sample）の第２アスペクト（第２側面）に関連するデータをメモリ１９０４に保存するように構成される。ソフトウェアモジュール１９１０は、さらに、デジタル写真に相当する画像データのような第１見本の第１アスペクトデータ、及び超音波画像に相当する画像データのような第１見本の第２アスペクトデータの少なくとも１つを使用し、所定の一連のアルゴリズムを実行して変換されたデータを生成するように構成される。ソフトウェアモジュール１９１０は、さらに、データストア１９０８に変換されたデータを格納するように構成される。例示的な実施形態として、ソフトウェアモジュール１９１０は、見本の感知された側面に対応するデータを使用してアルゴリズムを実行することによって１次、２次、及び／又はｎ次データを生成するように構成される。例示的な実施形態として、１次、２次及び／又はｎ次データは、図１６から図２２に関して述べられた例示と同様の方法で未知のサンプルを解析するために使用される。例示的な実施形態として、未知のサンプルの解析は、システム１９００を使用して行なわれる。しかしながら、他の例としては、当該解析は、ネットワーク(不図示)を通じてシステム１９００に接続された他のシステム(不図示)を使用して行なわれる。
【０１３８】
明確にするために示していないが、例示的な実施形態としては、プロセッサー１９０２は一連のコンポーネントを含んでいる。例示的な実施形態として、プロセッサー１９０２は、予め生成された第１見本の第１アスペクト（第１側面）に関連するデータをメモリ１９０４に保存し、予め生成された第１見本の第２アスペクト（第２側面）に関連するデータをメモリ１９０４に保存するように構成された第１コンポーネントを含む。また、プロセッサー１９０２は、デジタル写真に相当する画像データのような第１見本の第１アスペクトデータ、及び超音波画像に相当する画像データのような第１見本の第２アスペクトデータの少なくとも１つを使用し、所定の一連のアルゴリズムを実行して変換されたデータを生成するように構成された第２コンポーネントを含む。プロセッサー１９０２は、さらに、データストア１９０８に変換されたデータを格納するように構成された第３コンポーネントを含む。例示的な実施形態として、プロセッサー１９０２は、見本の感知された側面に対応するデータを使用してアルゴリズムを実行することによって１次、２次、及び／又はｎ次データを生成するように構成された第４コンポーネントを含む。
【０１３９】
１つの実施形態では、本発明は、仮想記憶装置、仮想サンプル変換／実験、及び／又は異なる媒体において生のサンプルの比較が含まれる。仮想サンプル変換は、科学的変換サンプル、発光、及び／又はバイオ変換サンプルのコンピューターシミュレーションを含んでいる。異なる媒体での生のサンプルの比較は、着色されたサンプル、着色された発光サンプル、着色された生の発光サンプル、Ｘ線写真サンプル、及び／又は調波写真サンプルの生の比較を含んでいる。
【０１４０】
１つの実施形態では、本発明は、医療提供分野で使用される。医療提供分野は、診断サポート、継続モニタリング、法医学的な組織分析、及び鋭い検出を含んでいる。診断サポートは、従来のＸ線、研究所パネル試験、ＣＴスキャン、ＭＲ若しくはＮＭＲイメージング、ＰＥＴ走査及び／又はスライド及び顕微鏡分析を含んでいる。鋭い検出は、鳥インフルエンザ、エボラ、ＡＩＤＳ/ＨＩＶ及び／又は救急サービス解析を検知することを含んでいる。代替実施形態としては、本発明は、農業、セキュリティ、法執行及び防衛において使用される。
【０１４１】
１つの実施形態において、サンプルは、生きている人間あるいは動物、死骸、又はコンピューターシミュレーションを通じて取得される。コンピューターシミュレーションは、決定木の使用を含み、過去のサンプルから学習に基づく。１つの実施形態では、サンプルは、病原体、大口試料（gross sample）、組織サンプル、血液あるいは他のる液体サンプル、粘膜メンブレン、生の化合物又は合成物、または他の第２の特定の病原体を含む。他の実施形態としては、大口試料は、腫瘍、腫瘍の部分、除去された肺炎セクションのサンプル、切除された骨及び／又は異物の外部サンプルを含んでいる。また、組織サンプルは、深い組織及び／又は表面の組織を含んでいる。血液サンプルは、血管内、脈管外、又は同様のＤＮＡラインからのサンプルを含んでいる。他の液体サンプルは、頬の液体、涙の液体、アポクリン液体、外分泌の液体及び／又は性固有の液体を含んでいる。生の化合物又は合成物は、麻薬、爆発物及び／又は食物を含んでいる。また、第２の特定の病原体は、以前から存在する病歴入力、人種の情報、性別情報、環境情報、個人の習慣及び／又は行動の問題を含んでいる。１つの実施形態においてデータは、所定の手段から直接出力する従来の光学、従来の光学のデジタル変換走査及び／又は電子情報を使用して得られる。所定の手段は、ディジタル像、ビデオ、分光学、匂い、音、超音波、機械的な圧力及び／又は温度をキャプチャする装置を含んでいる。代替実施形態としては、手作業の評価及びデータ入力が使用される。
【０１４２】
１つの実施形態では、ソース（源）が凝集しているデータは、病害対策センター、組織的な登録所、地方登録所、州登録所、全国登録所、従来の腫瘍及び／又は組織及び血清バンク及び／又は他の既知データ或いは物理的サンプル格納所からの既知のサンプルを使用するが含まれる。１つの実施形態では、他のソース（源）が凝集しているデータは、死体、自己学習及び／又は農務省を含んでいる。政府、公の研究或いは様々なウイルス株及び疾病指標情報を含んでいる個人データベースも、このシステムの実現に使用される。
【０１４３】
上述のように好ましい実施形態に即して本発明を説明したが、本発明の思想及びその範囲から逸脱しない限りにおいて多様な変更を行うことができる。従って、本発明の範囲は、開示された好ましい実施形態によって限定されるものではなく、請求の範囲により定められるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】本発明の１つの実施形態の概略図
【図２】データ分析及び特徴認識システムを実行するシステム例を示す。
【図３】データ分析及び特徴認識システムを使用するための方法例を示す。
【図４】データストア（datastore）を作成する方法例を示す。
【図５】既知の特徴を生成するための方法例を示す。
【図６】トレーニング又はトレーニングなしにシナプスウェブ（a synaptic web）を修正するための方法例を示す。
【図７】アルゴリズム値のキャッシュを生成するための方法例を示す。
【図８】既知の特徴をトレーニングするための方法例を示す。
【図９】ポジティブトレーニング値セット及びネガティブトレーニング値セット（組）からからトレーニングパス（training paths）の集合を生成するための方法例を示す。
【図１０】トレーニングパスの集合からネガティブトレーニング値セットを除去（削除）するための方法例を示す。
【図１１】一つのトレーニングパスからシナプスパスを生成する方法例を示す。
【図１２】シナプス葉（a synaptic leaf）と既知の特徴とを関連付ける方法例を示す。
【図１３】既知の特徴をトレーニングしない方法を示す。
【図１４】シナプスウェブ内のシナプス葉を取り出すためにアルゴリズム値のセットを使用する方法例を示す。
【図１５】既知の特徴とシナプス葉との関連性を分離する方法例を示す。
【図１６】既知の特徴を特定するための方法例を示す。
【図１７】既知の特徴が見つかったかどうかを決定する方法例を示す。
【図１８】クラスターおよび閾値検出を評価する方法例を示す。
【図１９】閾値検出を評価する方法例を示す。
【図２０】クラスター検出を評価する方法例を示す。
【図２１】一つの領域に対して特定される既知の特徴を処理する方法例を示す。
【図２２】既知の特徴アクションを実行する方法例を示す。
【図２３】グレースケール画像データの１０×１０画素の配列例を示す。
【図２４】平均値アルゴリズム（the mean algorithm）の出力を含む１０×１０の配列例を示す。
【図２５】中央値アルゴリズム（the median algorithm）の出力を含む１０×１０の配列例を示す。
【図２６】スプレッド値アルゴリズムの出力を含む１０×１０の配列例を示す。
【図２７】標準偏差アルゴリズムの出力を含む１０×１０の配列例を示す。
【図２８】図２４から図２７において計算された数値を用いた単一シナプスパスを含むシナプスウェブの例を示す。
【図２９】図２４から図２７において計算された数値を用いた二つのシナプスパスを含むシナプスウェブの例を示す。
【図３０】図２４から図２７において計算された数値を用いた多数のシナプスパスを含むシナプスウェブの例を示す。
【図３１】図３０に示したシナプスウェブに次のシナプスパスが追加された際に、どのようにしてシナプスウェブが分岐する（枝を出す）ことができるか示している。
【図３２】図２４から図２７において計算された数値を用いた全てのシナプスパスを含むシナプスウェブの例を示す。
【図３３】複数の既知の特徴を有するシナプス葉から得られるシナプスパスを示す。
【図３４】６×６グレースケール画像の一連の配列を示す。
【図３５】データストアをセットアップする際の導入画面のスクリーンショットを示す。
【図３６】初期値の設定を入力するスクリーンショットを示す。
【図３７】拡張されたサブモダリティのコンボ・ボックスのスクリーンショットを示す。
【図３８】オプションの記述的なパラメータを追加するために使用される一連のテキストボックススクリーンショットを示す。
【図３９】目標データ領域の形状とその形状に関するアルゴリズムのセットの選択のスクリーンショットを示す。
【図４０】これまでに選択されたデータストアのプロパティの再確認（レビュー）のスクリーンショットを示す。
【図４１】図４０に示した概要の続きを示す。
【図４２】データストアの作成が終了した後のアプリケーション例のスクリーンショットを示す。
【図４３】グレー隣接ピクセルの目標データ領域のアルゴリズムのスクリーンショットを示す。
【図４４】「既知の特徴の作成又は編集」のウィザードのスクリーンショットを示す。
【図４５】既知の特徴に対する名前と検出方法の選択のスクリーンショットを示す。
【図４６】図４５に示した状態から拡張されたコンボボックスのスクリーンショットを示す。
【図４７】既知の特徴に対するトレーニングカウント値のスクリーンショットを示す。
【図４８】既知の特徴に対するクラスター範囲値のスクリーンショットを示す。
【図４９】既知の特徴に対するアクション値のスクリーンショットを示す。
【図５０】以前に選択した既知の特徴のプロパティの再確認のスクリーンショットを示す。
【図５１】関心のある選択領域を有する森林の画像のスクリーンショットを示す。
【図５２】トレーニングウィザードの導入画面のスクリーンショットを示す。
【図５３】データストアから既知の特徴として森林を選択したスクリーンショットを示す。
【図５４】トレーニングオプションの領域選択のスクリーンショットを示す。
【図５５】これまでに選択したトレーニングプロパティの再確認のスクリーンショットを示す。
【図５６】トレーニング結果のスクリーンショットを示す。
【図５７】森林の領域を含む画像のスクリーンショットを示す。
【図５８】図５７における画像のトレーニング結果のスクリーンショットを示す。
【図５９】既知の特徴処理のウィザードのスクリーンショットを示す。
【図６０】ユーザが処理を要求できる既知の特徴のリストのスクリーンショットを示す。
【図６１】既知の特徴の有意度の値のスクリーンショットを示す。
【図６２】単一処理の実行においてトレーニングカウント値を自由に選択させる際のスクリーンショットを示す。
【図６３】単一処理の実行においてクラスター値を自由に選択させる際のスクリーンショットを示す。
【図６４】これまでに選択された処理プロパティの再確認のスクリーンショットを示す。
【図６５】処理の結果のスクリーンショットを示す。
【図６６】システムが森林として識別した画素が表示されている緑のレイヤー（層）を有する画像のスクリーンショットを示す。
【図６７】森林のレイヤーを備えた合成画像のスクリーンショットを示す。
【図６８】森林の既知の特徴について処理された第２の画像のスクリーンショットを示す。
【図６９】システムが既知の特徴の森林として認識した画素が表示されている緑のレイヤーを有する画像のスクリーンショットを示す。
【図７０】森林のレイヤーを含む合成画像のスクリーンショットを示す。
【図７１】選択された水を含む画像のスクリーンショットを示す。
【図７２】以前に選択された水を使用したトレーニング結果のスクリーンショットを示す。
【図７３】森林と水の両方を含む画像のスクリーンショットを示す。
【図７４】以前に選択された処理プロパティの再確認のスクリーンショットを示す。
【図７５】処理結果を示すスクリーンショットを示す。
【図７６】水のレイヤーのスクリーンショットを示す。
【図７７】森林のレイヤーと水のレイヤーの両方を含む合成画像のスクリーンショットを示す。
【図７８】本発明の実施形態に従う方法のブロック図である。
【図７９】本発明の実施形態に従う仮想病理バンクのブロック図である。
【図８０】本発明の実施形態に従うシステムのブロック図である。
【図１】
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【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９】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【国際調査報告】
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