(57)【要約】  本発明は、機械学習システム（３００）及び遺伝的アルゴリズムを使用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のためのシステム及び方法を提供する。この機械学習システム（３００）は、予め分類された実例のセットを使用して、トレーニングされ（２０４）、テストされる（２０５）。遺伝的アルゴリズムは、初期パラメータ値を割り当て（２０１）、テスティング時にこのシステムのパフォーマンスを評価し（２０６）、パフォーマンスレイティングを割り当て（２０７）、続いて、このレイティングが許容可能である場合、その時点の機械学習システムの設定が、将来の疑わしいオブジェクトセグメンテーションのためのデフォルトパラメータとして割り当てられる（２０９）。但し、パフォーマンスレイティングが許容不可能である場合、遺伝的アルゴリズムは、その設定を調整し（２１０）、新たに調整される設定を使用してこのシステムを再トレーニングする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習及び少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムを使用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のための方法であって、
初期パラメータ値のセットを使用して、セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを供給する供給ステップと、
機械学習システム用の入力データを生成するために、画像特徴抽出アルゴリズムを使用して前記セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理する処理ステップと、
疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットを使用して前記機械学習システムをテストするテスティングステップと、
前記機械学習システムのパフォーマンスを評価するステップであって、前記テスティングステップで生成された出力が、前記テスティングセットの知られたグランドトルースと比較され、パフォーマンスレベルが前記出力と前記グランドトルースとの間に生じる差異の量に基づいて判定される、評価ステップと、
初期設定に基づいた前記パフォーマンスレベルの許容可能性を判定するステップであって、前記判定が前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムによって実施され、前記パフォーマンスレベルが許容可能である場合、前記パラメータ値は自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定され、前記パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、前記遺伝的アルゴリズムは前記パラメータ値を調整し、前記調整されたパラメータ値をランダム的に生成されたパラメータ値の代わりに使用して、前記供給ステップから始まる当該方法の前記ステップを実施する、判定ステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記初期パラメータ値がランダム的に生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記初期パラメータ値が、前記セグメンテーションアルゴリズムの使用に熟達したオペレータによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記初期パラメータ値が、ランダム的に生成された値と前記オペレータにより生成された値との組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記機械学習システムが、ニューラルネットワーク、ナイーブベイジアン分類子、ベイジアンネットワーク、ディシジョントリー、サポートベクタマシン、線形又は非線形判別関数の少なくとも１つを利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴抽出アルゴリズムが、境界周囲長、重畳され適合された円形又は楕円形の領域、境界エッジの粗さ及び輝度勾配で構成されるグループから選択される１つ又は複数の特徴を抽出するように構成される、請求項１に記載の方法。  
【請求項７】
前記パラメータ値が、関心領域ＲＯＩのシードポイントロケーション、セグメンテーションアルゴリズム、画像の前処理、減衰補償及び境界停止基準から構成されるグループにおける任意の１つ又は複数のパラメータを提供する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
機械学習システム及び少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムを利用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のためのシステムであって、
初期パラメータ値のセットを使用してセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットと、
前記機械学習システム用の入力データを生成するために、前記セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理する少なくとも１つの画像特徴抽出アルゴリズムと、
前記機械学習システムの出力をテストするための疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットと、
前記機械学習システムについてパフォーマンスレベルを判定するために、前記少なくとも１つのテスティングセットからの結果を評価する前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムであって、前記パフォーマンスレベルが許容可能である場合、前記パラメータ値は自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定され、前記パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、前記遺伝的アルゴリズムは前記パラメータ値を調整する前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムと
を有するシステム。  
【請求項９】
前記初期パラメータ値がランダム的に生成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
初期に生成されたパラメータ値が、前記セグメンテーションアルゴリズムの使用に熟達した当業者によって生成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
初期に生成されたパラメータ値が、ランダム的に生成された値と当業者により生成された値との組み合わせである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記機械学習システムが、ニューラルネットワーク、ベイジアン及びディシジョントリーの少なくとも１つを利用する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
許容可能なパフォーマンスレベルが得られるまで、再トレーニングされ再テストされる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記特徴抽出アルゴリズムが、境界周囲長、重畳され適合された円形又は楕円形の領域、境界エッジの粗さ及び輝度勾配で構成されるグループから選択される１つ又は複数の特徴を抽出するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
患者を撮像し、後続のセグメンテーション及び診断用に、撮像されたデータを前記機械学習システムに供給するための医用撮像装置を更に有する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１６】
前記医用撮像装置が、ＭＲＩ、超音波及びＸ線撮像システムで構成されるグループから選択される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
自動化された疑わしいオブジェクトの境界判定を実施するための複数のコンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
初期パラメータ値のセットを生成する生成ステップと、
ランダム的に生成されたパラメータ値のセットを使用してセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを供給する供給ステップと、
機械学習システム用の入力データを生成するために、画像特徴抽出アルゴリズムを使用して前記セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理する処理ステップと、
前記疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットを使用して前記機械学習システムをテストするテスティングステップと、
前記機械学習システムのパフォーマンスを評価するステップであって、前記テスティングステップで生成された出力が、前記テスティングセットの知られたグランドトルースと比較され、パフォーマンスレベルが前記出力と前記グランドトルースとの間に生じる差異の数に基づいて判定される、評価ステップと、
初期設定に基づいた前記パフォーマンスレベルの許容可能性を判定するステップであって、前記判定が前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムによって実施され、前記パフォーマンスレベルが許容可能である場合、前記パラメータ値は自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定され、前記パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムは前記パラメータ値を調整し、ランダム的に生成されたパラメータ値の代わりに前記調整されたパラメータ値を使用して、前記供給ステップから始まる前記方法の前記ステップを実施する、判定ステップと
を前記命令が実施するように構成されるコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
磁気媒体、光学媒体、メモリカード及びＲＯＭで構成されるグループから選択される、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記命令が、ネットワークを介して実行可能である、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
機械学習及び少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムを使用する疑わしいオブジェクト境界判定システムであって、
ランダム的に生成されたパラメータ値のセットを使用してセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを供給する供給手段と、
機械学習システム用の入力データを生成するために、画像特徴抽出アルゴリズムを使用して前記セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理する処理手段と、
前記疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットを使用して前記機械学習システムをテストするテスティング手段と、
前記機械学習システムのパフォーマンスを評価する手段であって、前記テスティングステップで生成された出力が、前記テスティングセットの知られたグランドトルースと比較され、パフォーマンスレベルが前記出力と前記グランドトルースとの間に生じる差異の数に基づいて判定される、評価手段と、
初期設定に基づいた前記パフォーマンスレベルの許容可能性を判定する手段であって、前記判定が前記少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムによって実施され、前記パフォーマンスレベルが許容可能である場合、前記パラメータ値は自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定され、前記パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、前記遺伝的アルゴリズムは前記パラメータ値を調整し、ランダム的に生成されたパラメータ値の代わりに前記調整されたパラメータ値を使用して、前記供給ステップから始まる前記方法の前記ステップを実施する、判定手段と
を有するシステム。
【請求項２１】
前記機械学習システムが、ニューラルネットワーク、ベイジアン及びディシジョントリーの少なくとも１つを利用する、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
許容可能なパフォーマンスレベルが得られるまで、再トレーニングされ再テストされる、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記特徴抽出アルゴリズムが、境界周囲長、重畳され適合された円形又は楕円形の領域、境界エッジの粗さ及び輝度勾配で構成されるグループから選択される１つ又は複数の特徴を抽出するように構成される、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
患者を撮像し、後続のセグメンテーション及び診断用に、前記撮像されたデータを前記機械学習システムに供給するための撮像手段を更に有する、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２５】
前記撮像手段が、ＭＲＩ、超音波及びＸ線撮像システムで構成されるグループから選択される、請求項２４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、概して、組織の疑わしい（suspicious）オブジェクト境界を判定するためのシステム及び方法に関し、より具体的には、疑わしいオブジェクト境界判定の自動化されたシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）及びコンピュータ支援診断（ＣＡＤｘ）は、疑わしいオブジェクトの検出及び診断のためのコンピュータベースのアプローチである。これらのアプローチは、疑わしいオブジェクトの医用診断画像における詳細な特性をより一層正確に「診る」ようにコンピュータ化されたシステムの機能のおかげで、放射線専門医による通常の視覚検査よりも一層良好なパフォーマンスを実施するはずである。更に、研究者らは、ＣＡＤ及びＣＡＤｘのためのアルゴリズムを継続的に改善している。
【０００３】
ＣＡＤを使用して疑わしいオブジェクトを検出するための多くのアルゴリズムが開発されているとはいえ、疑わしいオブジェクト境界を検出することが非常に困難であるので、効果的な自動化された疑わしいオブジェクトセグメンテーションを実施することは大きな課題を呈示し、それゆえ、これらのアルゴリズムは、通常、放射線専門医が実際の境界を判定するための境界調整機能を提供する。このことは、放射線専門医にとってはそれほど不都合を与えることはないようであるが、ＣＡＤｘにとっては困難を引き起こす。
【０００４】
通常、ＣＡＤｘは、ＣＡＤが完了した後に実施され、ＣＡＤからの出力を利用し、特に、疑わしいオブジェクトのセグメンテーションデータを入力として利用し、それゆえ、疑わしいオブジェクト境界をより正確に検出するＣＡＤシステムを採用することは、ＣＡＤｘシステムの成功率に有利に直接影響を及ぼす。ＣＡＤ出力データを使用することによって、ＣＡＤｘシステムは或る分類子を生成する。ＣＡＤｘシステムは、人工ニューラルネットワーク、ベイジアン（Bayesian）、ディシジョントリーなどのような種々の分類スキームをＣＡＤデータに施して診断を導き出す。客観的なやり方で、これらの分類スキームを適切にトレーニングすること（即ち、機械学習システム）によって、結果として生じる診断成功率が改善される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在の疑わしいオブジェクト検出アルゴリズムは、このアルゴリズムが任意の所与の疑わしいオブジェクトに対する正確な境界の明確さを与えることが不可能であるという点において、疑わしいオブジェクトセグメンテーションに関する共通の課題をもつ。その理由は簡単である。疑わしいオブジェクトと周囲の組織との間の境界の輪郭がはっきりしないからである。疑わしいオブジェクト画素と境界画素を区別するための明確なスレッショルド又はアルゴリズムがない。アルゴリズムが行なうことができることは、放射線専門医に対して疑わしいオブジェクト境界を判定するための（或る可能な最適なデフォルトパラメータ値をもつ）パラメータ調整フィーチャーを提供することである。従って、デジタル画像から疑わしいオブジェクトをセグメント化するコンピュータの機能が制限されるようになり、個々の放射線専門医自身の判断力に高度に依存するようになる。
【０００６】
コンピュータのモデリングの領域において有利なものと見なされるアルゴリズムのグループは、遺伝的アルゴリズムとして知られるアルゴリズムのファミリである。遺伝的アルゴリズムは、染色体吸入されたデータ構造を使用して解をエンコードし、重要な情報を保存するように、これらのデータ構造に組み換えオペレータを付与する。
【０００７】
図１ａ及び図１ｂは、FastMarchアルゴリズムによってセグメント化された乳ガン腫瘍を示す。パラメータを調整することによって、図１ａ及び図１ｂに示されるように、腫瘍の検出された形状は、劇的に変化する可能性がある。セグメンテーションのこのような自由度は、以下の問題をもたらすだろう。
（１） 自動化された疑わしいオブジェクトセグメンテーション及び自動化されたレポート生成を妨げる。
（２） ＣＡＤｘの動作を複雑にする。ＣＡＤｘは、まず、本願明細書においてグランドトルース（ground truth）とも呼ばれる、知られた性質（悪性/良性）をもつ疑わしいオブジェクトを含む実例のセットを使用して、コンピュータをトレーニングする。しかし、これらのトレーニング実例のセグメンテーションが、放射線専門医によって恣意的に判定される場合、これらのトレーニング実例に基づいた機械学習は、新たな疑わしいオブジェクトを診断することに対して最高のパフォーマンス（performance，性能）を生成しない可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のシステム及び方法は、トレーニングデータの関連するセグメンテーションパラメータ用のデフォルト値の最適なセットを確定することによって、上記の問題を克服し、これらの値は、一貫してセグメンテーション／診断に対する新たな疑わしいオブジェクトに適用され得る。
【０００９】
本発明のシステム及び方法は、疑わしいオブジェクト境界判定のための機械学習及び遺伝的アルゴリズム技術の組み合わせを提供する。機械学習（例えば、人工ニューラルネットワーク、ベイジアン方法、ディシジョントリーなど）を使用するという考え方は、コンピュータが新たな疑わしいオブジェクトの性質を予測するために、グランドトルースによる多数の実例から（通常、ノジュールが悪性であるか又は良性であるかを）学習するということである。このような予測の出力は、良性／悪性又は悪性腫瘍の可能性の何れかであろう。
【００１０】
疑わしいオブジェクト診断システムが、５つの調整可能なパラメータをもつと仮定すると、理論的に、上記のセグメンテーションが、機械予測機能と知られたグランドトルースとの間の最も近似した整合を導くことができるか否かを確認するために、トレーニングデータセット全体において値の可能な組み合わせごとにテストされるであろう（包括的アプローチ）。但し、実際には、パラメータ値の範囲が非常に広いので、通常、許容できる時間制限内に上記のアルゴリズムを実行することは不可能である。従って、本発明は、適度な時間でほぼ最適な解に達するために遺伝的アルゴリズムを使用する。
【００１１】
本発明の実施形態は、機械学習及び遺伝的アルゴリズムを使用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のためのシステム及び方法を提供する。このシステム及び方法は、ランダム的に生成されたパラメータ値のセットを使用して、初期にセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを含む。但し、パラメータ値は、好ましい値の記憶されたセットから選択されてもよい。このセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像は、機械学習システム用の入力データを生成するために、画像特徴抽出アルゴリズムを使用して処理される。その後、機械学習システムは、疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットを使用してテストされる。機械学習システムのパフォーマンスは、テスティング時に生成された出力をテスティングセットの知られたグランドトルースと比較することによって評価される。パフォーマンスレベルは、当該出力とグランドトルースとの間に生じる差異の量に基づいて判定され、評価されるパラメータセットの適合性の目安として使用されるために遺伝的アルゴリズムに渡される。
【００１２】
パフォーマンスレベルの許容可能性（acceptability，アクセプタビリティ）は、（初期設定に基づいて）判定され、続行するか又は停止するかを決定するための遺伝的アルゴリズムによって使用される。パフォーマンスレベルが許容可能である場合、パラメータ値は、自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定されるが、パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、遺伝的アルゴリズムは、パラメータ値を調整し、この調整されたパラメータ値を前のパラメータ値の代わりに使用して方法ステップを再び実施する。
【００１３】
このシステムは、上記に説明された方法を実施するように構成されたプロセッサと、入力装置（例えば、キーボード、マウスなど）と、ハードドライブ及び／又は光学記憶装置と、表示スクリーンとを具備する。オプションとして、グラフィカルユーザインタフェースが用意されてもよい。
【００１４】
本発明の他の実施形態は、上記に説明された方法をパーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ又は他のコンピューティング装置において実施するためのソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアツールのスーツ又はコンピュータ実行可能な命令であり得る。ソフトウェアは、磁気媒体、光学媒体、メモリカード及びＲＯＭのようなコンピュータ可読媒体に記憶されることができる。
【００１５】
更に、ソフトウェアは、ネットワークを介して実行可能であり得る。このような場合、ソフトウェアは、１つ又は複数のワークステーションにネットワーク接続されるサーバに記憶される。これらのワークステーションは、サーバに実行されるソフトウェアを制御する能力をオペレータに与える。  
【００１６】
本発明のこれら及び他の特徴、態様及び利点は、以下の説明及び添付の図面を参照すれば、より明瞭に理解されるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明のある実施形態は、図２に示される各ステップを実施する。ステップ２０１でランダム的に生成されたパラメータ値のセットが選択されて、プロセスが開始する。ステップ２０２では、ランダム的に生成されたパラメータ値のセットが、トレーニング実例のセットの疑わしいオブジェクトセグメンテーションを実施するために利用される。図５及び図６に示されるトレーニング実例は、前に特徴付けられた疑わしいオブジェクトから構成され、対応するグランドトルース記録をもち、これらが、後続のステップにおいて疑わしいオブジェクト境界判定システムのパフォーマンスをレイティング（rate，格付け）するために使用される。グランドトルースは、疑わしいオブジェクトの悪性度、形状／輪郭などのような情報を含んでもよい。ステップ２０３では、セグメント化された疑わしいオブジェクトが、画像特徴抽出アルゴリズムによって処理される。利用可能である画像特徴の幾つかの実例は、境界周囲長、重畳され適合された円形又は楕円形の領域、境界エッジの粗さ、輝度勾配などを含む。ステップ２０４では、グランドトルース記録とともに、ステップ２０３から出力された特性データ及び生成された特徴が、機械学習システム又は分類子（例えば、ニューラルネットワーク）に入力される。ステップ２０５では、分類子からの出力が、テスティング実例のセット（トレーニングデータのようなセグメント化され、特徴抽出される疑わしいオブジェクトの他のセット）においてテストされる。続いて、ステップ２０６では、（悪性腫瘍の可能性を予測される）テスティング結果が、テスティング実例のセットに対するグランドトルース記録と比較される。ステップ２０７では、実際のグランドトルースデータ及びテスティング結果が比較され、その差異はパフォーマンスレイティングとして扱われる（差異が小さいほど、パフォーマンスは良好である）。ステップ２０８では、パフォーマンスレイティングが、初期設定に基づいて許容可能であるか否かを判定される。ステップ２０９では、パフォーマンスレイティングが許容可能であるものとみなされる場合、遺伝的アルゴリズムは停止され、パラメータ値の現在のセットが、このセットと最良に作用するトレーニングされた分類子とともに、自動セグメンテーションのためのデフォルト値として使用される。但し、パフォーマンスレイティングが許容できない場合、ステップ２１０において、遺伝的アルゴリズムは、（例えば、ミューテーション及びクロスオーバーなど）幾つかの方法の何れかを使用してパラメータを調整し、ステップ２０２からのプロセス全てを続行する。
【００１８】
全体として、機械学習及び少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムを使用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のための本発明の方法は、選択された又はランダム的に生成されたパラメータ値のセットを使用してセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを供給する供給ステップと、機械学習システム用の入力データを生成するために画像特徴抽出アルゴリズムを使用して、セグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理するステップとを含む。更に、この方法は、疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットを使用して機械学習システムをテストするテスティングステップと、機械学習システムのパフォーマンスを評価するステップとを含む。テスティングステップで生成された出力は、テスティングセットの知られたグランドトルースと比較される（即ち、交差検証（cross validation，クロスバリデーション））。パフォーマンスレベルは、出力とグランドトルースとの間に生じる差異の数及び／又はサイズに基づいて判定される。この方法は、初期設定に基づいてパフォーマンスレベルの許容可能性を判定するステップも含む。パフォーマンスレベルが許容可能である場合、遺伝的アルゴリズムは終了し、パラメータ値は自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定され、これらの値と有効に作用するトレーニングされた分類子が設定される。パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、遺伝的アルゴリズムは、パラメータ値を調整し、この調整されたパラメータ値を前のランダム的に生成されたパラメータ値の代わりに使用して、上記の供給ステップから始まるこれらの方法ステップを再び実施する。
【００１９】
図３に示される本発明の他の実施形態は、プロセッサ３０２と、表示スクリーン３０４と、キーボード３０６及びマウス３０８のような入力装置とを備えるコンピュータシステム３００を提供する。更に、このシステム３００は、例えば、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式記憶などの少なくとも１つの大容量記憶装置３１０を含む。このシステムは、更に、１０／１００／１０００Ｂａｓｅ−Ｔ又はワイヤレスＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｃのようなネットワーキングインタフェース３１２をもってもよい。
【００２０】
コンピュータシステム３００は、上記に説明された方法を実施するためのコンピュータ可読命令を実行するように構成される。これらの命令は、大容量記憶装置３１０に記憶されるか、又は大容量記憶装置によって読み取り可能な取り外し可能媒体に記憶されることができる。更に、これらの命令は、ＬＡＮ若しくはインターネットの何れかのネットワークからダウンロード可能又はネットワークを介して実行可能であり得る。
【００２１】
本発明の更に他の実施形態は、図４に示される完全な医用診断システム４００を提供する。この医用診断システム４００は、例えば、超音波撮像、磁気共鳴撮像、Ｘ線などの１つ以上の医用撮像（medical imaging，メディカルイメージング）システム４０２と、上記に説明されたコンピュータシステム３００とを含む。このような医用診断システム４００は、疑わしいオブジェクトの撮像、セグメンテーション及び診断のための統合解決策を提供する。
【００２２】
全体として、機械学習システム及び少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムを使用する自動化されたオブジェクト境界判定のための本発明のシステムは、疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのトレーニングセットを含む。上記の少なくとも１つのトレーニングセットは、ランダム的に生成されたパラメータ値のセットを使用してセグメント化される。このシステムは、更に、機械学習システム用の入力データを生成するようにセグメント化された疑わしいオブジェクト識別画像を処理するための少なくとも１つの画像特徴抽出アルゴリズムと、機械学習システムの出力をテストするための疑わしいオブジェクト識別画像の少なくとも１つのテスティングセットとを含む。上記の少なくとも１つの遺伝的アルゴリズムは、機械学習システムについてパフォーマンスレベルを判定するために、少なくとも１つのテスティングセットからの結果を評価する。パフォーマンスレベルが許容可能である場合、パラメータ値は、自動セグメンテーションに使用されるデフォルト値として設定される。パフォーマンスレベルが許容可能でない場合、遺伝的アルゴリズムは、パラメータ値を調整する。
【００２３】
本発明の説明された実施形態は、限定的というよりむしろ説明的なものであることを意図され、本発明のあらゆる実施形態を表すものではないことに留意されたい。種々の変更形態及び修正形態は、請求項に記載の本発明の精神又は範囲から逸脱することなく文字どおりに法律で認められる同等の形態で作られることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１Ａ】パラメータ値の一方の異なるセットを使用する、乳ガンの疑いのあるオブジェクトの従来技術のセグメンテーションを示す図である。
【図１Ｂ】パラメータ値の他方の異なるセットを使用する、乳ガンの疑いのあるオブジェクトの従来技術のセグメンテーションを示す図である。
【図２】本発明のある実施形態を実施するステップを示すフローチャートである。
【図３】本発明による疑わしいオブジェクト診断システムを示す図である。
【図４】本発明による一体化された医用撮像及び診断システムを示す図である。
【図５】本発明による診断システムをトレーニングするための悪性の疑わしいオブジェクトを示すトレーニング実例の画像である。
【図６】本発明による診断システムをトレーニングするための良性の疑わしいオブジェクトを示すトレーニング実例の画像である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
2008507372.tif 000005
【図３】
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【図４】
2008507372.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
2008507372.tif 000010
2008507372.tif 000011
2008507372.tif 000012