(57)【要約】生体試料の一側面に対応するデータセット内の、鳥インフルエンザウイルスの自動パターン認識および検出のためのシステムおよび方法である。方法は、第1の生体試料の第1の側面に対応する第1データセットを受信し、鳥インフルエンザウイルスが含まれていることが分かっている第2の生体試料の一側面に対応する第2のデータセット上で処理される、第1の一連のアルゴリズムの結果を使用して、第1のデータセットを分析し、第1のデータセット上で第2の一連のアルゴリズムを実行することにより第1のデータセットに対するアルゴリズム値キャッシュを生成し、アルゴリズム値キャッシュと第1の一連のアルゴリズムの結果とを比較することにより合致結果を生成し、生成した合致結果に基づいて処理アクションを実行する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
第1の生体試料内の鳥インフルエンザウイルスのデータ分析および検出の方法であって、
第1の生体試料の一側面に対応する第1のデータセットを受信するステップと、
鳥インフルエンザウイルスを含んでいることが分かっている第2の生体試料の一側面に対応する第2のデータセット上で処理された第1の一組のアルゴリズムの結果を使用して前記第1のデータセットを分析するステップであって、前記第1のデータセット上で第2の一組のアルゴリズムを実行することによる、前記第1のデータセットに対するアルゴリズム値キャッシュの生成と、生成されたアルゴリズム値キャッシュと前記第1の一組のアルゴリズムの結果とを比較することによる、合致結果の生成とを含むステップと、
前記生成された合致結果に基づいて処理アクションを実行するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第1のデータセットを受信するステップは、鳥インフルエンザウイルス感染と関連する細胞異常が確認可能な、所定の拡大度で撮影され所定の解像度を有する、前記第1の生体試料のデジタル写真に対応する前記第1のデータセットの受信を含み、前記第1のデータセットを分析するステップは、鳥インフルエンザウイルスが含まれることが分かっている前記第2の生体試料のデジタル写真に対応する前記第2のデータセット上で処理された、前記第1の一組のアルゴリズムの結果の使用を含み、前記第2の生体試料のデジタル写真は、鳥インフルエンザウイルスの感染と関連する細胞異常が確認可能な、所定の解像度を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のデータセットを受信するステップは、鳥インフルエンザウイルス成分を確認できる所定の拡大度で撮影され所定の解像度を有する、前記第１の生体試料のデジタル写真に対応する前記第１のデータセットの受信を含み、前記第１のデータセットを分析するステップは、鳥インフルエンザウイルスが含まれることが分かっている前記第２の生体試料のデジタル写真に対応する前記第２のデータセット上で処理された、前記第１の一組のアルゴリズムの結果の使用を含み、第２の生体試料のデジタル写真は、鳥インフルエンザウイルス成分が確認可能な所定の拡大度で撮影され、所定の解像度を有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の生体試料の一側面に対応する前記第１のデータセットを受信するステップは、前記生体試料のデジタル写真、染色試薬で処理された後の前記生体試料のデジタル写真、例えば化学薬品又は酵素試薬のような試薬にさらした後の前記生体試料のデジタル写真、前記生体試料のＸ線写真、ＭＲＩ技術を使用した前記生体試料の画像、前記生体試料の超音波画像、又は、前記生体試料に関係する調和振動情報の少なくとも一つに対応する第１のデータセットを受信するステップであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の一組のアルゴリズムは、前記第１の一組のアルゴリズムを含み、アルゴリズム値キャッシュの生成は、
ａ）前記第１のデータセット内の第１目標データ要素を読み出すステップと、
ｂ）読み出された前記第１目標データ要素に対応する目標データ領域上で前記第２の一組のアルゴリズムを処理するステップと、
ｃ）第１データセット内の複数の目標データ要素について、ａ）とｂ）を繰り返すステップと、
ｄ）前記アルゴリズム値キャッシュを生成するために、処理された前記第２の一組のアルゴリズムの結果を保存するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第２の生体試料はＨ５Ｎ１型の鳥インフルエンザウイルスを含んでいることが分かっていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の生体試料は、鳥からの生体試料であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の生体試料は、人からの生体試料であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１および第２の生体試料は、血液サンプル、涙液サンプル、唾液サンプル、糞便サンプル、頬の液体サンプル（a buccal sample）、アポクリン液サンプル、エクリン液サンプル、又は粘液サンプルのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
生体試料内の鳥インフルエンザウイルスのデータ分析および検出のためのシステムであって、
メモリと、
鳥インフルエンザウイルスを含んでいることが分かっている第１の生体試料の一側面に対応する第１のデータセット上で処理された、第１の一組のアルゴリズムの処理結果を含む、メモリ内に格納されたデータストアと、
ユーザーインターフェースと、
前記ユーザーインターフェースおよび前記メモリとデータ通信を行うプロセッサーと、
メモリ内に格納しプロセッサーによる操作を可能にするためのソフトウェアモジュールであって、アルゴリズム値キャッシュを生成するために、第２の生体試料の一側面に対応する第２のデータセット上で、第２の一組のアルゴリズムを実行するように設定されている第１の構成要素と、合致結果を生成するために、前記アルゴリズム値キャッシュと前記第１の一組のアルゴリズムの処理結果とを比較するように設定されている第２の構成要素と、前記合致結果に基づいて処理アクションを実行するように設定されている第３の構成要素とを含むソフトウェアモジュールとを有することを特徴とするシステム。
【請求項１１】
前記第１および第２のデータセットは、鳥インフルエンザウイルス感染に関係する細胞異常を確認することが可能な、所定の拡大度で撮影され所定の解像度を有する、前記第１および第２の生体試料のデジタル写真にそれぞれ対応していることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第１および第２のデータセットは、鳥インフルエンザウイルス成分を確認することが可能な、所定の拡大度で撮影され所定の解像度を有する、前記第１および第２の生体試料のデジタル写真にそれぞれ対応していることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、前記第２の生体試料を拡大するための顕微鏡をさらに有する携帯用システムであって、前記顕微鏡は、拡大された前記第２の生体試料のデジタル画像を生成するために、メモリとデータ通信を行うデジタル画像化部を有し、生成された前記デジタル画像を前記メモリ内に前記第２のデータセットとして保存することを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第１の生体試料は、Ｈ５Ｎ１型の鳥インフルエンザウイルス含んでいることが分かっていることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記システムは、少なくとも一つの有線又は無線ネットワーク構築部を有し、前記ソフトウェアモジュールの第３の構成要素は、生成された前記合致結果に基づいて、少なくとも一つの有線又は無線のネットワークを通じて、遠隔のユーザー又は遠隔のサーバーの少なくともいずれかに信号を送信するように設定されていることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１および第２の生体試料は、血液サンプル、涙液サンプル、唾液サンプル、糞便サンプル、頬の液体サンプル、アポクリン液サンプル、エクリン液サンプル、又は、粘液サンプルのうち、少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
生体試料内の鳥インフルエンザウイルスのデータ分析および検出のための、システムであって、
鳥インフルエンザウイルスを含んでいることが分かっている第１の生体試料の一側面に対応する第１のデータセット上で処理された、第１の一組のアルゴリズムの処理結果を有するように設定されているデータストアと、
ユーザーインターフェースと、
データストアとユーザーインターフェースとデータ通信を行うプロセッサーであって、
第２の生体試料の一側面に対応する第２のデータセット内の鳥インフルエンザウイルスを特定するように設定されている構成要素であって、
第２のデータセット上で第２の一組のアルゴリズムを実行することにより、第２のデータセットに対するアルゴリズム値キャッシュを生成するように設定されている第１のサブ構成要素と、
生成された前記アルゴリズム値キャッシュを前記第１のデータセット上で処理された第１の一組のアルゴリズムの結果と比較することにより、合致結果を生成するように設定されている第２のサブ構成要素と、
生成された前記合致結果に基づいて処理アクションを実行するように設定されている第３のサブ構成要素とを有する、前記構成要素を含む、プロセッサーを有することを特徴とするシステム。
【請求項１８】
アルゴリズム値キャッシュを生成するように設定されている前記第１のサブ構成要素は、
前記第２のデータセット内の第１目標データ要素を読み出すように設定されている第１のサブ要素と、
前記第２の一組のアルゴリズムを、読み出された前記第１目標データ要素に対する目標データ領域上で、実行するように設定されている第２のサブ要素と、
前記第１および第２のサブ要素に対し、前記第２のデータセット内の追加の目標データ要素を読み出させ、読み出された前記目標データ要素に対する目標データ領域上で、前記第２の一組のアルゴリズムを処理させることを指示するように設定されている第３のサブ要素と、
前記アルゴリズム値キャッシュを生成するために、処理された前記第２の一組のアルゴリズムの結果を保存するように設定されている第４のサブ要素とを有することを特徴とする請求項１７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や目標物の認識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を含んでいる。
【０００３】
多くの場合、デジタル形式に由来する情報は、結局、しばしば十分な訓練を必要とする、人による手動での再度の分析が必要となる。例えば、医療に関連する画像分析は、典型的に高いレベルの専門的知識を要する人が、デジタルデータの量と相互に影響し合うために、情報は典型的に、視認可能か、可聴か又は他の人間が認知可能な表現に変換される。しかし、デジタルデータをその生の形式から便利な出力形式に転換する処理の間に、情報が失われる場合がある。データは、分析前に、提示のために処理され、フィルタリングされることが多く、その際にオリジナルデータから重要な情報が失われる。例えば、超音波や地震の情報、そして、ソナー信号は、すべて最初は音に基づいている。これらの夫々のデータは、典型的に、ディスプレイのために図形形式に処理されるが、当該処理はしばしば人間の読みやすさのために、重要な意味や詳細を犠牲にする。
【０００４】
人間は多くの異なる種類のデータを分析するために訓練することができる一方で、手動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、エラーが人間の認知や注意持続時間（注意範囲）の限界によってしばしば引き起こされる。データには、人間の感覚が認識できるよりも詳細な部分が含まれることが多く、反復によってエラーが起こされることが知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これらの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、これらの解決法の多くは高度のデータ特定（highly dataspecific）である。パターン認識システムが扱うことのできる入力は、設計によって固定され、限定される場合が多い。多くのシステムが特定のモダリティ（modality）を使用して設計されていることにより、多くのシステムが設計によって本質的に制限されてしまう。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は不十分である。逆もまた同様である。データを評価するシステムは、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いる。そのため、広範囲に及ぶシステム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負荷の大きい集中的な処理（processing-intensive）である。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を増大させる。
【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。
【０００８】
さらに、ほとんどの専門家は、従来の慣行の下では、次の数年間のうちに世界を襲う可能性のあるインフルエンザの大流行（a flu pandemic）を十分に防ぐために、鳥インフルエンザが早く検知されることは不可能だろうと予測している。現在、鳥や他の動物又は人間に対して迅速な検査方法は存在しない。大流行した場合、現在の方法は、鳥インフルエンザの検出および追跡を行うためには、血液又は他の液体サンプルを検査するための病理学において経験を積んだ大量の人材を必要とするだろう。そのような病理学に熟練した人材を必要な人数獲得することはできないだろう。
【０００９】
そのため、自動的な鳥インフルエンザウイルスの検出システムおよび方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本システムは、どのような特定のモダリティによっても、あるいは、システムの開発について制限された知識によっても、制限されることがないように設計されている。本発明は、データ内容に対してデータ内の詳細を完全に識別するための、最小数のアルゴリズムを使用して、迅速な開発および改良が可能である一方で、人による分析の必要性を減少した、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するシステムの適合を必要とすることなく、データ内のパターンを認識し、目標物を検出する、データ分析システムを含む。システムは提示する形式又は処理後のデータの形式から独立した、本来の形式でデータの評価を行う。
【００１１】
本発明の一側面として、本システムは全てのデータの種類に含まれる、あらゆるそして全てのモダリティからデータを分析する。データのモダリティの例としては、（画）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。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ける、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、一つのモダリティの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。
【００１２】
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目標との間のより根本的な関係を捉える、比較的少ない数の単純なアルゴリズムを使用する。この制限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。
【００１３】
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。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。
【００１４】
本発明のさらに他の側面としては、方法は、第１の生物学的なサンプルの第１の側面に対応する第１のデータセットを受け取るステップと、鳥インフルエンザウイルスを含んでいることがわかっている第２の生体サンプルの一側面に対応する第２のデータセット上で処理される第１の一組のアルゴリズムの結果を使用して第１のデータセットを分析するステップと、第１のデータセット上で第２の一組のアルゴリズムを実行することにより第１のデータセットに対するアルゴリズム値キャッシュ（cache）を生成するステップと、アルゴリズム値キャッシュを第１の一組のアルゴリズムの結果と比較することにより合致結果を生成するステップと、生成された合致結果に基づいて処理アクション（a processing action）を行うステップとを含む。
【００１５】
本発明のさらに他の側面としては、システムは生体サンプル中の鳥インフルエンザウイルスのデータ分析及び検出のためのシステムを含む。
【００１６】
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６０／７７３，３７７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】
【００１７】
本発明の好ましい実施形態及び他の実施形態を図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００１８】
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の種類に言及して説明するが、本発明はこれらの種類のデータの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。
【００１９】
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目標物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、アナログ情報源のデジタル形式への変換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、定義された目標物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領域（data fields）のウェブ（本明細書で「シナプスウェブ」と呼ぶ）を含んでいる。
【００２０】
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、形状又は目標物）を含む元のデータセット８０を受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ーがシステムを「訓練」８２することができるように構成されている。この訓練は、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。
【００２１】
一旦システムが既知の特徴に対して訓練された場合、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訓練された特徴）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）というユーザー要求８８を受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、システムがユーザーに（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、ユーザーに知らせる（９１）ことができる。
【００２２】
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呼ぶために用いる。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提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。
【００２３】
本明細書において用いられているように、「ターゲット（目標）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ている、所定の媒体（a given media）の中の大きなデータセットの個別の部分（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分離した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、一つの分離した段階の中で評価される「ポイント」である。
【００２４】
本明細書において用いられているように、「ターゲット（目標）データエリア（領域）」（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。
【００２５】
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、訓練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、分離して定義が可能な一片の情報を表示するデータ要素を呼ぶために使用される。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。
【００２６】
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（ｓｙｎａｐｔｉｃ ｗｅｂ）」（シナプス網）という用語は、ルート化され固定された深い木（深度木（ｄｅｐｔｈ ｔｒｅｅ））を実現することで、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ための組織構造をいう。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。
【００２７】
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、葉に至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示す、シナプスウェブ内の末端のノード（a terminal node）をいう。
【００２８】
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値をいう。シナプスパスは目標データ要素についての計算に基づいてシナプス葉に到達するために用いられる。
【００２９】
本明細書において用いられているように、「訓練イベント（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。
【００３０】
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、さらに、個々の「値」に帰着する、任意の一連の繰り返しのステップをいうが、これ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、唯一の意味のある値を作成するために、予め定義された目標データ領域に関係する、目標データ要素上で実行される。
【００３１】
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の合致に基づいて、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。
【００３２】
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。
【００３３】
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ついて、一つ以上のユーザー定義の距離指定（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。
【００３４】
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訓練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。
【００３５】
本明細書において用いられているように、「正の訓練値セット（ポジティブトレーニング値セット）（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訓練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。
【００３６】
本明細書において用いられているように、「負の訓練値セット（ネガティブトレーニング値セット）（negative 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いう。
【００３７】
本明細書において用いられているように、「領域訓練（area training）」という用語は、正の訓練値セット内に見出されたアルゴリズム値の各セットが、既知の特徴についての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。
【００３８】
本明細書において用いられているように、「相対調整訓練（relative adjusted training）」という用語は、負の訓練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、正の訓練値セット内で見出された一つの合致するアルゴリズム値のセットを無効にする、訓練イベントにおいて使用される処理をいう。残っている正の訓練値セットは、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。
【００３９】
本明細書において用いられているように、「絶対調整訓練（absolute adjusted training）」という用語は、負の訓練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、正の訓練値セット内で見出された合致する全てのアルゴリズム値のセットを無効にする、訓練イベントにおいて使用される処理をいう。
【００４０】
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、通常、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。
【００４１】
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、モダリティの従属した分類をいう。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、データについての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ように、それらのデータ形式の点で十分に異なる
【００４２】
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、サーバー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（a bank of servers）、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格納する。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ー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又はサーバー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又はサーバー１０４は、デジタルメディア内の前もって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。
【００４３】
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について以下により詳細に説明する。ブロック１１４では、既知の特徴が訓練される。訓練は図６から１５に関して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は実行され、図２０においてさらに図示される。
【００４４】
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、複数のサブモダリティが存在している。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指定される。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およ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。
【００４５】
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、ユーザーは既知の特徴に対する名前を入力する。一実施形態において、ブロック１４２では、ユーザー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、ユーザーは、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。
【００４６】
図６は、訓練を行って、または訓練を行わないで、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、訓練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、ユーザー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、正の訓練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、ユーザーが、適合された訓練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、負の訓練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において、ユーザーが既知の特徴の訓練を行っているか又は訓練を行っていないかどうかの判断を行う。訓練をする場合には、ブロック１５９において、既知の特徴が訓練されるが、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、ユーザーに対して、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。訓練を行わない場合には、既知の特徴は訓練されない。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ーに報告される。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。
【００４７】
いくつかの状況では、興味のある領域を適切に調整するための、ユーザーの能力を限定することは、いくつかの正の訓練値セットに、ユーザーが訓練することを望んでいないデータ部分を（実際に）含んでしまう事態を引き起こす。これらのケースは、ユーザーによって選択することができる、適合した訓練によって処理することができる。スチール写真画像内の、興味のある領域の外側のこの領域は、通常、背景か、ユーザーが既知の特徴として訓練を行うことを望まない通常の領域である。負の訓練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訓練することを望んでいる特徴ではない、興味のある領域（正の訓練値セット）の中のそれらのアルゴリズム値のセットを除去することができる。
【００４８】
図７は、アルゴリズム値キャッシュの生成のための方法例（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値の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、アルゴリズム値は該ＴＤＥについてＴＤＡ上で計算される。ブロック１８０において、アルゴリズム値は、該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。
【００４９】
図８は、既知の特徴を訓練するための方法例１５９を示す。方法１５９は、既知の特徴が訓練のために読み出されるブロック１９０において開始され、訓練シナプスパス配列が構築される。ブロック１９２において、訓練シナプスパス配列は、正及び負の訓練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係付けられるが、図１２においてさらに説明する。ブロック２０２において、訓練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、訓練数が更新される。一実施形態において、ブロック２００では、シナプス葉が分類（sort）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。
【００５０】
図９は、正および負の訓練値セットから、シナプスパス配列の訓練を作成するための方法例（ブロック１９２）を示す。ブロック２１０において、訓練の種類および正と負の訓練値セットが、読み出される。ブロック２１２で、正の数値セットが訓練配列に対して割り当てられる。ブロック２１４において、ユーザーが適合された訓練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、負の訓練値セットが訓練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、訓練シナプスパスの作成は、完了する。
【００５１】
図１０は、適合された訓練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、相対的及び／又は絶対的に適合された訓練を利用することができる。ブロック２２０において、シナプスパスは負の訓練値セットの中から、選択される。ブロック２２２において、訓練の種類が絶対的に適合された訓練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訓練配列からの、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訓練の配列からの、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。
【００５２】
図１１は、シナプスパスを生成し、続けていくための方法例（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のための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よってリンクされる。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定される。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。
【００５３】
図１２は、シナプスパスを既知の特徴と関連付けるための方法例（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訓練された既知の特徴のインデックス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対して設定する。ＮＯの場合にはブロック２７２において、新しいシナプス葉が、訓練された既知の特徴のを備えて、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。
【００５４】
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、訓練しない既知の特徴（a known feature to untrain）と複数の正の訓練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、シナプスパスが、現在の正の訓練値セットに対して従属する（followed）。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をテストされる。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から関連付けられない。ＮＯの場合には、ブロック３３０において、正の訓練値の次のセットへ進む。一旦全ての正の訓練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。
【００５５】
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、シナプスパスに続ける方法例（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セットされる。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対して設定される。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わりに戻る。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。
【００５６】
図１５は、既知の特徴からシナプスパスを引き離すための方法例（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３６２において、現在の葉が既知の特徴のインデックス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、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。
【００５７】
図１６は、既知の特徴を特定するための方法例（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を参照して）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、可能であればアルゴリズム値キャッシュから読み出され、できない場合にはアルゴリズム値がＴＤＥについて計算される。ブロック４００において、データストアがアルゴリズム値によって問い合わせられる。（図１４を参照して）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。
【００５８】
図１７は、葉の中で、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ついて、下記の処理が実行される。ブロック４２６において、特徴は、ユーザー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、ヒット方法がヒット検出として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、ヒット検出方法がスレッショルド（a thresholded）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対して、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（a thresholded hit）についてチェックされるが、これについては図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においては、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対して追加される。ＮＯの場合には、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。
【００５９】
図１８は、クラスターヒットおよびスレッショルドヒットについてのチェックのための方法例（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処理およびクラスター処理において検出されており、そのため、真（ＴＲＵＥ）が図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処理またはクラスター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。
【００６０】
図１９は、スレッショルドヒットに対するチェックのための方法例（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にチェックされる。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。
【００６１】
図２０は、クラスターヒットをチェックするための方法例（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。
【００６２】
図２１は、領域に対して特定された既知の特徴を処理するための方法例（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。
【００６３】
図２２は、既知の特徴のリストに対する実行アクションのための一実施形態における方法例（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アクションの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のデータによって設定される。ブロック５１１において、ＴＤＥについてのリストにおいて、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。
【００６４】
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、オリジナル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を用いて、予め選択されたアルゴリズムによっ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（中間値）、値のスプレッド（ｓｐｒｅａｄ）、及び標準偏差である。さらに、図２４から３４は、図３において説明した既知の特徴の訓練の例を示す。
【００６５】
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た、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及び最終の縦列６０７が影付きになっている。これらの領域は、必要とされる隣接した画素を有していないので、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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
図２８は、一実施形態において、図２４から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、第１アルゴリズム（ＡＬＧと略す）（画素２，２での図２４）によってもたらされ、その値は１５３である。そのため、６４２は１５３を示し、カウント１を示す。カウント１は、訓練において、第１のアルゴリズム結果が１５３であった数を示している。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を有するシナプス葉に至る。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。
【００７０】
図２９は、一実施形態において、図２４から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。
【００７１】
図３０は、一実施形態において、図２４から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２７において示した表からの計算された数値は、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。
【００７２】
図３１は、一実施形態において、図２４から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、シナプスパスは分割する。新しいシナプスパスと新しいシナプス葉の部分は、値のセットについて作成される。
【００７３】
図３２は、一実施形態において、図２４から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であろうことを示している。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、十分に密集（populated）したシナプスウェブは既知の特徴を訓練した後のように思われる図式的表示を明確に示している。
【００７４】
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中に保存されている。シナプスパターンと最も頻繁に関係付けられていた既知の特徴は、リストの最初に現れ、ヒットカウントの順序が減少して、他の既知の特徴が続く。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。
【００７５】
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後の、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を適用した後の、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を適用した後の、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）の値が、画素（２，２）に、シナプスウェブで訓練された既知の特徴との合致があることを示している。
【００７６】
図３５から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。
【００７７】
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ーに案内を行う、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ー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。
【００７８】
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セットを示している。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、一連のモダリティを含んでいる。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。
【００７９】
図３７は、広げら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、各モダリティにおけるデジタルデータの違いをユーザーが扱う（address）ことが可能な、予め選択されたデジタルデータの形式（に含まれる）のサブ分類（の数）をユーザーに示している。
【００８０】
図３８は、このアプリケーションにおいて、任意で記述的パラメータを追加するための一連のテキストボックス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、訓練者の名前（Trainer）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（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ 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、ユーザー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」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ている。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訓練において使用するためのデータを抽出するために使用される。この例において、訓練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。システムは、選択領域内の第１画素におけるＴＤＥを備える選択領域上に、ＴＤＡを進める（steps）。この場所において、訓練のために選ばれた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、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部分に記載されているように、訓練セッション（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に記載されるように、訓練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、最も高い値か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に記載されるように、訓練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。この時点で、システムは、近接する８つの画素を有する、現在のＴＤＥの場所の次の画素の位置まで、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インプットされる。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。訓練のための上記処理は、特定のための処理に類似している。同じＴＤＡ形状とアルゴリズムが、訓練と同様に、特定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、訓練のためにシナプスウェブによって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。
【００８１】
ユーザー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性のある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いる際に、ビット値を１に設定する、２Ｄ画像のためのアルゴリズムを実行することができ、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。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。
【００８２】
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、この画面はユーザーに対してユーザーの全ての設定の概要を表示している。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ーの設定を編集することにより、ユーザーに対して全てのユーザーの選択を確認させている。この表に示されるのは、2D描写（Imaging2D）８５１として設定されているモダリティ（Modality）である。サブモダリティ（Submodality）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。
【００８３】
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４１）の終わりに、画面９００がユーザーに示される。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はデータストアを訓練し、異なる特徴を特定するためにユーザー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、現時点でユーザーに選択された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。
【００８４】
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に使用可能な、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示している。
【００８５】
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、選択されている。このウィザードは、領域９５４をみて、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、段階を経てユーザーに案内する。
【００８６】
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、ユーザー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には、ユーザーによって選択されたヒット検出（HitDetection）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ーに決定させる。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、ユーザー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。
【００８７】
図４７は「既知の特徴の作成又は編集」ウィザードの「訓練数（Training Counts）」タブ９５２を示すスクリーンショットである。ユーザーは、ユーザーの要求に応じて、訓練中に、既知の特徴がシナプスパスと関係付けられなければならない最小数を意味する、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レベルの信頼度を与える。限定値も選択され、訓練中に、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。
【００８８】
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で、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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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、ユーザーが興味のある領域として設定するもので、図５２から５６において既知の特徴の森として訓練されることになる。
【００９２】
図５２は、「既知の特徴の訓練」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（call on）、システムを訓練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。
【００９３】
図５３は、「既知の特徴の訓練」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訓練することを選ぶことができる。
【００９４】
図５４は、「既知の特徴の訓練」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。訓練方法の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、（4つの選択は、）領域訓練（Area）１１３０、訓練を行わない（Untrain）１１３２、絶対的に調整された訓練（Absolute）１１３４、又は、相対的に調整された訓練（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、訓練の方法を選択する。
【００９５】
図５５は、「既知の特徴の訓練」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、訓練の方法（Method）は、領域訓練（Area）である。
【００９６】
図５６は、訓練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訓練される。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、訓練された既知の特徴（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。
【００９７】
新しく、そして、更新されたパターンは、図２３から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」に関係付けられている。
【００９８】
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。
【００９９】
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。訓練イベントは、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。
【０１００】
この画像における訓練プロセスは、図２２から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、パターンを作成した。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、まだ予め既知の特徴と関連付けられていたのではなく、関係が生成されたものである。
【０１０１】
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、既知の特徴が存在するかどうかを判断するために既に訓練した既知の特徴を使用して、ユーザーに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。
【０１０２】
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、特定のデータストアにおいて、ユーザーが特定したい、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。
【０１０３】
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有意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、訓練されたあらゆる既知の特徴について特定を可能にし、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、複数の既知の特徴が、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。
【０１０４】
図６２は、「既知の特徴の処理」ウィザードの「訓練の数（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、処理に対する訓練数の値を、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、訓練中に、特定のため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、訓練中に、特定のため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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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５８における上記の訓練で使用される、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、訓練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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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訓練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。
【０１１１】
図７０は、元の写真、図５７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（重ね合わせ画像）を示しているスクリーンショットである。
【０１１２】
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。
【０１１３】
図７２は、既知の特徴の水について、図７１での選択対象の訓練結果を示すスクリーンショットである。選択対象の訓練は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は（すべて）同じである。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と、一つのデータパターンが結果となる。
【０１１４】
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、ユーザーは処理において、それら両方の特徴を特定することをシステムに要求している。
【０１１５】
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に対して訓練されたあらゆる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。
【０１１６】
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、森林として訓練された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、水として訓練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、システムは予め指定された全てのデータを除去することなく、各処理の度に「全ての」データを実際に処理する。
【０１１７】
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。
【０１１８】
図７７は、元の画像と、水と森林を示す合成画像（重ね合わせ画像）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。
【０１１９】
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ように、ペイントされる。
【０１２０】
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とすることができる。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。
【０１２１】
図７８は、データ分析および鳥インフルエンザウイルスの検出のために、本発明の実施形態に基づいて形成された、システム１７００のブロック図である。実施形態において、システム１７００は、メモリ１７１０、実施形態においてＨ５Ｎ１型である鳥インフルエンザウイルスを含むことが分かっている、第１の生体試料の一側面に対応し、第１のデータセット上で処理される第１の一組のアルゴリズムの処理結果を含む、メモリ１７１０内に格納されるデータストア１７１２を含んでいる。システム１７００は、ユーザーインターフェース１７１４と、ユーザーインターフェースおよびメモリ１７１０とデータ通信を行うプロセッサー１７２２と、メモリ１７１０への保存のためおよびプロセッサー１７２２によって操作可能なソフトウェアモジュール１７２４とをさらに含んでいる。一実施形態において、ユーザーインターフェース１７１４は、ディスプレイ１７１６、キーボード１７１８、そして、コンピュータマウスのようなポインティングデバイス１７２０を含む。しかし、他の実施形態においては、ユーザーインターフェースは、示したものよりも、より少ない又は追加の構成部品を含むことができる。一実施形態において、システム１７００は図１および図２に関して説明したシステムと同様の方法で構成され、機能する。
【０１２２】
一実施形態において、ソフトウェアモジュール１７２４は、アルゴリズム値キャッシュを生成するために、第２の生体試料の一側面に対応する第２のデータセット上で、第２の一組のアルゴリズムを実行するように構成された、第１の構成要素を含む。ソフトウェアモジュールは、アルゴリズム値キャッシュを、合致した結果を作成するための第１の一組のアルゴリズムの処理結果と比較するように設定されている、第２の構成要素を含んでおり、第３の構成要素も、作成された合致した結果に基づいて処理アクションを実行するように設定されている。一実施形態において、第１の一組のアルゴリズムと第２の一組のアルゴリズムは、図２３から３３に関係して説明された例に関して説明された、少なくとも一つのアルゴリズムを含み、および／又は鳥インフルエンザウイルスに対する特徴識別が、図３４について説明された例と同様の方法で実行される。
【０１２３】
一実施形態において、第１および第２のデータセットは、第１および第２の生体試料それぞれのデジタル写真に対応している。第１および第２の生体試料は、例えば、少なくとも、血液試料、涙液の試料、唾液の試料、糞便の試料、頬の液体の試料、アポクリン液の試料、エクリン液の試料、又は粘液のサンプルである。一実施形態において、デジタル写真は、鳥インフルエンザウイルスと関連する細胞異常を確認することが可能なように、所定の拡大度で撮影され、所定の解像度を有している。追加の写真として、例えば、鳥インフルエンザウイルス成分を確認できる拡大度と解像度であるような、他の拡大度と解像度で撮影したものも使用することができる。一実施形態において、第１および／又は第２の生体試料は鳥から得られる。一実施形態において、第１および／又は第２の生体試料は、人間から取得できる。
【０１２４】
システム１７００は、さらに、任意で、メモリ１７１０とデータ通信するデジタル画像化部１７２６を有する、顕微鏡１７２１を含む。他の実施形態においては、デジタル画像化部１７２６は、メモリ１７１０ではなく、プロセッサー１７２２とデータ通信することもできる。システム１７００は、さらに任意で、（不図示の）有線又は無線ネットワークを介して（不図示の）遠隔のユーザー又はサーバーと通信するために、有線ネットワークインターフェース１７２８および／又は無線ネットワークインターフェース１７３０を備える。ネットワークインターフェース１７２８、１７３０は、いくつかの実施形態においては、ある分野の技術者、病理学者、および／又は特別な政府機関又は政府間機関に対してテストの結果を通信するために使用される。一実施形態において、システム１７００は携帯用のシステムである。
【０１２５】
明確のために図示しないが、ある実施形態においては、プロセッサー１７２２は第２の生体試料の一側面に対応する第２データセット内の、鳥インフルエンザウイルスを特定するために設定されている構成部品を含んでいる。該構成部品は、第１、第２、そして第３のサブコンポーネント（subcomponents）を含んでいる。一実施形態において、第１のサブコンポーネントは、第２データセット上で第２の一組のアルゴリズムを実行することにより、第２のデータセットに対してアルゴリズム値キャッシュを生成するように設定されている。第２のサブコンポーネントは、生成されたアルゴリズム値キャッシュと第１のデータセット上で処理された第１の一組のアルゴリズムの結果とを対比することにより、合致した結果を生成するように設定されている。第３のサブコンポーネントは生成された合致した結果に基づいた処理アクションを実行するように設定されている。
【０１２６】
明確にするために図示していないが、一実施形態において、アルゴリズム値キャッシュを生成するように設定されている、第１のサブコンポーネントは、第１、第２、第３および第４のサブ要素を有している。第１のサブ要素は、第２データセット中の第１目標データ要素を読み出すように設定されている。第２のサブ要素は、第１の目標データ要素を読み出すために目標データ領域で第２の一組のアルゴリズムを処理するように設定されている。第３のサブ要素は、第１のサブ要素と第２のサブ要素とが、第２のデータセットにおいて追加の目標データ要素を読み出し、読み出された追加の目標データ要素について、目標データ領域上で、第２の一組のアルゴリズムを処理するように、命令する。第４のサブ要素は、アルゴリズム値キャッシュを生成するために、処理された第２の一組のアルゴリズムの結果を保存するように設定されている。
【０１２７】
一実施形態に置いて、第１のデータセットは、図３から１５に関して以前に示した方法と同様の方法で、システム１７００を訓練することにより設定される。システムは、例えば、生体試料を拡大し、拡大された試料のデジタル画像を取得することによる等の、いくつかの方法において検知される、（不図示の）第１の生体試料を使用することにより訓練される。一実施形態において、デジタル画像は第１の生体試料から取得され、システムは、シナプスウェブを生成するためにデジタル画像上で実行されるアルゴリズムを使用して訓練される特徴のように、ユーザーに、ウイルスに感染した細胞および／又はウイルス成分を特定させることにより訓練される。そして、生成したシナプスウェブはデータストア１７１２に保存される。
【０１２８】
シナプスウェブが第１のデータセットとしてデータストア１７１２に保存された後、第２の生体試料の一側面に対応する第２のデータセットは、第２のデータセットに対応する第２の生体試料内に、鳥インフルエンザウイルスが存在するかどうかを決定するために、システム１７００によって分析することができる。第２のデータセットは多くの違う方法で生成することができる。一実施形態において、第２のデータセットは第２の生体試料のデジタル画像データを使用して生成される。第２のデータセットは、第１のデータセット上で処理された第１の一組のアルゴリズムの結果を使用して分析される。第２のデータセットの分析において、システム１７００は、第２のセット上で第２の一組のアルゴリズムを実行することにより、第２のデータセットに対するアルゴリズム値キャッシュを生成し、生成したアルゴリズム値キャッシュと第１のデータセット上で実行された第１の一組のアルゴリズムの結果とを比較することにより、合致した結果を生成する。一実施形態において、第2の一組のアルゴリズムは第1の一組のアルゴリズムと同じである。そして、システムは生成された合致した結果に基づいて、処理アクションを実行する。一実施形態において、第２の生体試料における鳥インフルエンザウイルスの特徴の特定は、図１６から２０に関して説明された方法と同様の方法で実行される。
【０１２９】
いくつかの実施形態において、処理アクションは、視覚的な、および／又は音声による指示器を使用することにより、ユーザーに合致を知らせることを含んでいる。いくつかの実施形態において、処理アクションは、有線又は無線ネットワークを介して、遠隔のユーザーおよび／又はサーバーに合致結果を知らせることを含んでいる。処理アクションは、いくつかの実施形態において、メモリ１７１０内に、合致結果を保存することも含んでいる。もし、遠隔のユーザーに合致結果を送信するために有線又は無線ネットワークが使用できない場合、保存された合致結果は、有線又は無線ネットワークが利用可能になった後に、遠隔のユーザーに送信される。別の実施形態は、第２の生体試料と関連した、例えば、バーコード又はRFIDタグのような、第２の生体試料に関する情報を検知するために、一つ以上の（不図示の）センサーを含む。一つの実施形態において、処理アクションは図２１と２２に関して説明した方法と同様の方法により実行される。
【０１３０】
一実施形態において、システム１７００は、システム１７００に予めプログラムされている第２の一組のアルゴリズムを備えているため、ユーザーがユーザーインターフェース１７１４を通じてそれらを選択する必要がない、自動検知システムである。ユーザーは、単に、顕微鏡１７２１の（不図示の）スキャン部に第２の生体試料を含むスライドガラスを挿入し、そして、システム１７００は、デジタル画像化部１７２６を使用して画像の取り込みを行い、続いて、第２の一組のアルゴリズムを使用したデータ分析と、合致結果を得るために、第２の一組のアルゴリズムの結果とデータストア１７１２内の第１の一組のアルゴリズムの結果とを比較することにより、鳥インフルエンザウイルスの存在について、特徴の検出を行う。一実施形態において、システム１７００は、必要であれば遠隔地で分析と検出を実行させる、又は、例えば、国に入る地点、国から出る地点、そして、例えば病院又は農場のようなさらに追加される場所などの複数の場所で、より簡単に検出を可能にする、ハンドヘルドシステムである。３か所又はそれ以上の場所での検出技術の使用は、国に出入りする全ての通関地、および、少なくとも一つ以上の病院又は農場のような追加の場所において検出器を使用することにより、鳥インフルエンザの拡大を最小限にするための実施形態において使用される。
【０１３１】
いくつかの実施形態において、第２の生体試料は、システム１７００によって処理される前に、一つ以上の方法を用いて用意される。例えば、第２の生体試料はいくつかの実施形態で染色され、他の実施形態においては、一つ以上の化学的又は生物学的試薬で処理される。一実施形態において、第２の生体試料は、テスト小片、スライド、および／又は別の使い捨てのサンプリング方法を使用して得られる。実施形態の例は、少なくとも一つの以下の生体サンプリングおよび検出方法を含む。それは、イオントフォレーゼ、赤外線計測、高強度の光を使用した画像化、Ｘ線画像化、磁気共鳴映像法、超音波又は他の音波画像化（acoustic imaging）やレーザー画像化である。さらに追加の実施形態は、第２のデータセットの生成において、少なくとも一つの以下の技術を含んでおり、それは、触媒反応後の測定、分光計測、酵素試薬、クロマトグラフィー、蛍光画像化、携帯電話の振動による情報、調和振動データ、および、においセンサーである。
【０１３２】
図７９は、Ｈ５Ｎ１型の細胞１８０２を含む撮影画像１８００である。図８０は、画像１８００が、上記したシナプスウェブ生成方法によって処理された後に、生成された画像１８０４である。画像１８０４を（Ｈ５Ｎ１型細胞ではない）他のウイルス細胞と比較した。比較の結果は、Ｈ５Ｎ１型の細胞に固有の特徴１８０８（例えば、他のウイルス細胞には含まれないもの）の情報を含んでいる。カラーディスプレイでは、特徴１８０８は、他の構成部分から区別するために、固有の色で表示される。特徴１８０８に対応するシナプスウェブ部は、別々に保存可能であり、加工されていない試料の他の画像と、後に比較するために使用される。
【０１３３】
上記のように、本発明の好ましい実施形態が図示され、説明されたが、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく多数の変更が可能である。例えば、デジタル画像化部を有する顕微鏡を有するのではなく、第2の生体試料の一側面に対応するデータを集めるために、他の検出手段を使用することができる。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ない。代わりに、本発明は、請求の範囲を参照することにより、もっぱら決定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【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】訓練又は訓練しないことによってシナプスウェブ（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】既知の特徴を訓練するための方法例を示す。
【図９】正及び負の訓練された値のセットから訓練パス（training paths）の集合を生成するための方法例を示す。
【図１０】訓練パスの集合から負の訓練値セットを除去するための方法例を示す。
【図１１】一つの訓練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）を既知の特徴に関連付ける方法例を示す。
【図１３】既知の特徴を訓練しないための方法を示す。
【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ための方法例を示す。
【図１５】既知の特徴からシナプス葉を分離するための方法例を示す。
【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の検出を評価するための方法例を示す。
【図１９】閾値検出を評価するための方法例を示す。
【図２０】クラスター検出を評価するための方法例を示す。
【図２１】一つの領域に対して特定されている既知の特徴を処理するための方法例を示す。
【図２２】既知の特徴アクションを実行するための方法例を示す。
【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】メジアンのアルゴリズムの出力を含む１０×１０の配列例を示す。
【図２６】数値アルゴリズムのスプレッド（spread）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有する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使用する単一の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使用する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使用する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】追加された次のシナプスパスを備えた図３０に示したシナプスウェブの例を示し、どのようにしてシナプスウェブが分岐する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使用する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に帰着するシナプスのパスを示す。
【図３４】６×６グレースケール画像のための一組の配列を示す。
【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】初期値の設定を開始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組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のための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】グレーの隣接した画素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】「既知の特徴を作成又は編集」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訓練総数の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の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】訓練ウィザードのため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】領域訓練オプションの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訓練プロパティの再確認のスクリーンショットを示す。
【図５６】訓練の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における画像の訓練の結果のスクリーンショットを示す。
【図５９】既知の特徴処理のためのウィザードのスクリーンショットを示す。
【図６０】ユーザー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】単一の処理の実行のために訓練総数の値に対する選択的なオーバーライド（optional overrides）のスクリーンショットを示す。
【図６３】単一の処理の実行のためにクラスター数値に対する選択的なオーバーライド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】画素に森林として特定されたシステムを示す緑のレイヤー（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対して処理された第２の画像のスクリーンショットを示す。
【図６９】画素に既知の特徴の森林として特定されたシステムを示す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訓練の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見直しのスクリーンショットを示す。
【図７５】処理の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】発明の実施形態に従って形成した鳥インフルエンザウイルスのデータ分析及び検出のためのシステムのブロック図である。
【図７９】処理前と処理後のウイルスの画像を図示している。
【図８０】処理前と処理後のウイルスの画像を図示している。
【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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