【手続補正書】
【提出日】平成24年4月4日(2012.4.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用画像ボリューム内で３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための方法において、
前記医療用画像ボリューム内で、注釈付きのトレーニングボリュームの集合に基づいて、制約された探索範囲を検出するステップと、
前記制約された探索範囲内で、トレーニングされる第１の分類子を使用して位置候補を検出するステップと、
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて、前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップと、
前記位置‐方向仮定から第２の分類子を使用して、位置‐方向候補を検出するステップと、
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて、前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップと、
トレーニングされる第３の分類子を使用して前記類似性変換仮定から類似性変換候補を検出するステップと、
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて、前記医療用画像ボリューム内で前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記医療用画像ボリューム内で制約された探索範囲を検出するステップは、
前記トレーニングボリュームそれぞれにおいて、オブジェクト中心から該トレーニングボリュームの各境界までの６つの距離を測定するステップと、
前記トレーニングボリュームすべてにおいて、前記６つの距離それぞれの最小値を計算するステップと、
前記医療用画像ボリュームの各境界からの最小距離によって定義された範囲として、前記医療用画像ボリューム内の制約された探索範囲を決定するステップ
とを有する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップは、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各方向仮定を各位置候補に適用することにより、各位置候補から複数の位置‐方向仮定を生成するステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップはさらに、
・方向の４元数表現を使用して該トレーニングボリュームの方向空間を均質にサンプリングすることにより、均質にサンプリングされた方向の集合を生成し、
・各トレーニングボリュームごとに、４元数距離測定を使用して、均質にサンプリングされた各方向と該トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルース方向との間の間隔を計算して、該均質にサンプリングされた方向のうち、該グラウンドトゥルース方向の指定された距離内にあるすべての方向を、前記複数の方向仮定に追加することにより、前記複数の方向仮定を生成し、
・前記複数の方向仮定から冗長的な要素を除去する
ことによって、該トレーニングボリューム内の例に基づいて前記複数の方向仮定を生成するステップを有する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップは、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各スケール仮定を各位置‐方向候補に適用することにより、各位置‐方向候補から複数の類似性変換仮定を生成するステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップは、
前記トレーニングボリュームのスケール空間を均質にサンプリングして、均質にサンプリングされたスケールの集合を生成し、
各トレーニングボリュームごとに、前記均質にサンプリングされたスケールのうち、前記トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルーススケールの指定された距離内にあるすべてのスケールを、前記複数のスケール仮定に追加することによって、前記複数のスケール仮定を生成し、
前記複数のスケール仮定から冗長的な要素を除去する
ことによって、前記トレーニングボリューム内の例に基づいて前記複数のスケール仮定を生成するステップを有する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記トレーニングボリュームの集合に基づいて、確率的ブースティングツリー（ＰＢＴ）を使用して、トレーニングされる前記第１の分類子と前記第２の分類子と前記第３の分類子とをトレーニングする、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップは、
最高確率を有する複数の前記類似性変換候補を集めて、前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトの位置、方向およびスケールを検出するステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップは、
前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを、最高確率を有する類似性変換候補の位置、方向およびスケールを有する３Ｄ解剖学的オブジェクトとして検出するステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
医療用画像ボリューム内で３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための装置において、
前記医療用画像ボリューム内で、注釈付きのトレーニングボリュームの集合に基づいて、制約された探索範囲を検出するための手段と、
前記制約された探索範囲内で、トレーニングされる第１の分類子を使用して位置候補を検出するための手段と、
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて、前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するための手段と、
前記位置‐方向仮定から第２の分類子を使用して、位置‐方向候補を検出するための手段と、
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて、前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するための手段と、
トレーニングされる第３の分類子を使用して前記類似性変換仮定から類似性変換候補を検出するための手段と、
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて、前記医療用画像ボリューム内で前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための手段
とを有することを特徴とする装置。
【請求項１１】
前記医療用画像ボリューム内で制約された探索範囲を検出するための手段は、
前記トレーニングボリュームそれぞれにおいて、オブジェクト中心から該トレーニングボリュームのそれぞれの境界までの６つの距離を測定するための手段と、
前記トレーニングボリュームすべてにおいて、前記６つの距離それぞれの最小値を計算するための手段と、
前記医療用画像ボリュームの各境界からの最小距離によって定義された範囲として、前記医療用画像ボリューム内の制約された探索範囲を決定するための手段
とを有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するための手段は、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各方向仮定を各位置候補に適用することにより、各位置候補から複数の位置‐方向仮定を生成するための手段を有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１３】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するための手段はさらに、
・方向の４元数表現を使用して該トレーニングボリュームの方向空間を均質にサンプリングすることにより、均質にサンプリングされた方向の集合を生成するための手段と、
・各トレーニングボリュームごとに、４元数距離測定を使用して、均質にサンプリングされた各方向と該トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルース方向との間の間隔を計算して、該均質にサンプリングされた方向のうち、該グラウンドトゥルース方向の指定された範囲内にあるすべての方向を、前記複数の方向仮定に追加することにより、前記複数の方向仮定を生成するための手段と、
・前記複数の方向仮定から冗長的な要素を除去するための手段
とを有する、請求項１２記載の装置。
【請求項１４】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するための手段は、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各スケール仮定を各位置‐方向候補に適用することにより、各位置‐方向候補から複数の類似性変換仮定を生成するための手段を有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１５】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するための手段は、
前記トレーニングボリュームのスケール空間を均質にサンプリングして、均質にサンプリングされたスケールの集合を生成するための手段と、
各トレーニングボリュームごとに、前記均質にサンプリングされたスケールのうち、前記トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルーススケールの指定された距離内にあるすべてのスケールを、前記複数のスケール仮定に追加することによって、前記複数のスケール仮定を生成するための手段と、
前記複数のスケール仮定から冗長的な要素を除去するための手段
とを有する、請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
前記トレーニングボリュームの集合に基づいて、確率的ブースティングツリー（ＰＢＴ）を使用して、トレーニングされる前記第１の分類子と前記第２の分類子と前記第３の分類子とがトレーニングされる、請求項１０記載の装置。
【請求項１７】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための手段は、
最高確率を有する複数の前記類似性変換候補を集めて、前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトの位置、方向およびスケールを検出するための手段を有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１８】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための手段は、
前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを、最高確率を有する類似性変換候補の位置、方向およびスケールを有する３Ｄ解剖学的オブジェクトとして検出するための手段を有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１９】
医療用画像ボリューム内で３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するための装置に設置されたコンピュータのためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは前記コンピュータに下記ステップを実行させる、
前記医療用画像ボリューム内で、注釈付きのトレーニングボリュームの集合に基づいて、制約された探索範囲を検出するステップと、
前記制約された探索範囲内で、トレーニングされる第１の分類子を使用して位置候補を検出するステップと、
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて、前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップと、
前記位置‐方向仮定から第２の分類子を使用して、位置‐方向候補を検出するステップと、
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて、前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップと、
トレーニングされる第３の分類子を使用して前記類似性変換仮定から類似性変換候補を検出するステップと、
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて、前記医療用画像ボリューム内で前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップ
とを実行させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記医療用画像ボリューム内で制約された探索範囲を検出するステップは、
前記トレーニングボリュームそれぞれにおいて、オブジェクト中心から該トレーニングボリュームの各境界までの６つの距離を測定するステップと、
前記トレーニングボリュームすべてにおいて、前記６つの距離それぞれの最小値を計算するステップと、
前記医療用画像ボリュームの各境界からの最小距離によって定義された範囲として、前記医療用画像ボリューム内の制約された探索範囲を決定するステップ
とを含む、請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【請求項２１】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップは、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各方向仮定を各位置候補に適用することにより、各位置候補から複数の位置‐方向仮定を生成するステップを有する、請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【請求項２２】
前記トレーニングボリュームの集合内の方向例に基づいて前記位置候補から位置‐方向仮定を生成するステップはさらに、
・方向の４元数表現を使用して該トレーニングボリュームの方向空間を均質にサンプリングすることにより、均質にサンプリングされた方向の集合を生成し、
・各トレーニングボリュームごとに、４元数距離測定を使用して、均質にサンプリングされた方向と該トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルース方向との間の間隔を計算して、該均質にサンプリングされた方向のうち、該グラウンドトゥルース方向の指定された範囲内にあるすべての方向を、前記複数の方向仮定に追加することによって、前記複数の方向仮定を生成し、
・前記複数の方向仮定から冗長的な要素を除去する
ことによって、該トレーニングボリューム内の例に基づいて複数の方向仮定を生成するステップを有する、請求項２１記載のコンピュータプログラム。
【請求項２３】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップは、
該トレーニングボリューム内の例に基づいて生成された複数の各スケール仮定を各位置候補に適用することにより、各位置‐方向候補から複数の類似性変換仮定を生成するステップを定義するコンピュータ実行可能な命令を有する、請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【請求項２４】
前記トレーニングボリュームの集合内のスケール例に基づいて前記位置‐方向候補から類似性変換仮定を生成するステップは、
前記トレーニングボリューム内の例に基づいて前記複数のスケール仮定を生成し、
前記トレーニングボリュームのスケール空間を均質にサンプリングして、均質にサンプリングされたスケールの集合を生成するステップと、
各トレーニングボリュームごとに、前記均質にサンプリングされたスケールのうち、前記トレーニングボリューム内のグラウンドトゥルーススケールの指定された距離内にあるすべてのスケールを、前記複数のスケール仮定に追加することによって、前記複数のスケール仮定を生成し、
前記複数のスケール仮定から冗長的な要素を除去する
ことによって、前記複数のスケール仮定を前記トレーニングボリューム内の例に基づいて生成するステップを有する、請求項２３記載のコンピュータプログラム。
【請求項２５】
前記トレーニングボリュームの集合に基づいて、確率的ブースティングツリー（ＰＢＴ）を使用して、トレーニングされる前記第１の分類子と前記第２の分類子と前記第３の分類子とがトレーニングされる、請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【請求項２６】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップは、
最高確率を有する複数の前記類似性変換候補を集めて、前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトの位置、方向およびスケールを検出するステップを有する、請求項１９記載のコンピュータプログラム。
【請求項２７】
前記類似性変換候補のうち少なくとも１つに基づいて前記医療用画像ボリューム内の前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを検出するステップは、
前記３Ｄ解剖学的オブジェクトを、最高確率を有する類似性変換候補の位置、方向およびスケールを有する３Ｄ解剖学的オブジェクトとして検出するステップを定義するコンピュータ実行可能な命令を有する、請求項１９記載のコンピュータプログラム。