(57)【要約】      （修正有）【課題】放射線医師が以前には目立たなかったパターンまたは対象物を検出できるようにするために、全ての視覚的感度の組み合わせを考慮に入れることを可能にする。【解決手段】静止画像を動的画像に変形する方法が、検出を支援し、そして画像に基づいて、患者の病理と異常を識別するために提供される。本システムは、入力として静止画像を受信し、出力として動的キューを含んでいる動的画像を生成する。動的キューは、静止画像の運動関数と観測関数の動作によって生成される。画像フレームのシーケンスは、検査したときに動的キューが画像で識別できるように生成される。【選択図】図１２
2008173447.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
静止医療用画像を提供し
動的医療用画像を生成するために静止医療用画像に動的キューを追加し、
動的医療用画像中の動的キューを観測する処理を含んでいる医療用画像の読取り方法。
【請求項２】
静止画像に動的キューを追加する処理は、静止画像の少なくとも１つの画素に空間的運動を追加する処理を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項３】
静止画像に動的キューを追加する処理は、ある期間にわたって静止画像の少なくとも１つの画素に時間的運動を追加する処理を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項４】
静止画像に動的キューを追加する処理は、
運動関数を定義し、
観測関数を定義する処理を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記運動関数は、静止画像の少なくとも１つの画素の運動を定義する請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記運動関数は、正弦波関数、三角波関数、矩形波関数または鋸波関数である請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記観測関数は、運動関数が作用する少なくとも１つの画素を定義する請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記観測関数は、少なくとも１つの画素の最初の輝度を規定する請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記観測関数は、少なくとも１つの画素の最初の輝度の関数であるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度の導関数であるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度のキャニーフィルターであるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度の鮮明でないマスク関数であるか、または少なくとも１つの画素の最初の輝度のウェーブレット変換である請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記動的キューは、医療用画像中の病理と異常を識別するために用いられる請求項１記載の発明。
【請求項１１】
静止画像を提供し、
運動関数を定義し、
観測関数を定義し、
動的画像を生成するために静止画像に運動関数と観測関数を適用する処理を含み、
前記運動関数は、静止画像中の少なくとも１つの画素の運動を定義し、前記観測関数は、運動関数が作用する少なくとも１つの画素を定義する静止画像に動的キューを追加する方法。
【請求項１２】
前記運動関数は、周期的関数または振動関数である請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記観測関数は、少なくとも１つの画素の最初の輝度を定義する請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
前記観測関数は、少なくとも１つの画素の最初の輝度の関数であるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度の導関数であるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度のキャニーフィルターであるか、少なくとも１つの画素の最初の輝度の鮮明でないマスク関数であるか、または少なくとも１つの画素の最初の輝度のウェーブレット変換である請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記運動関数は、静止画像の少なくとも１つの画素に空間的運動を追加する請求項１１記載の方法。
【請求項１６】
前記運動関数は、ある期間にわたって静止画像の少なくとも１つの画素に時間的運動を追加する請求項１１記載の方法。
【請求項１７】
プロセッサ、主記憶装置、補助記憶装置、ディスプレイ、そして入力装置を含んでいるコンピュータシステムと、
コンピュータシステムに記憶された運動関数と、
コンピュータシステムに記憶された観測関数とを含んでおり、コンピュータシステムは、静止医療用画像を受信し、補助記憶装置に記憶するように構成されている静止医療用画像の読取りシステム。
【請求項１８】
前記観測関数は、静止医療用画像の少なくとも１つの画素を識別するためにプロセッサに構成されており、少なくとも１つの画素は、少なくとも１つの画素の最初の輝度の関数として識別される請求項１７記載のシステム。
【請求項１９】
前記運動関数は、少なくとも１つの画素に空間的または時間的運動を追加するためにコンピュータプロセッサに構成されている請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記観測関数と前記運動関数は、静止医療用画像のフレームのシーケンスを生成ように構成され、ディスプレイは、運動が静止医療用画像に追加されるようにフレームのシーケンスを表示するように構成されており、運動は、静止医療用画像の病理と異常を識別するために用いられる請求項１９記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を読み取るシステムと方法に関し、特に、知覚を増大させるために、そしてこの結果観測者が以前には目立たなかったパターンまたは対象物(objects)を検出できるようにするために用いられるべき全ての視覚的感度の組み合わせを考慮に入れて、静止画像に動的キューを加えるシステムと方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日では、画像は、人的観測が用いられている領域では力強いツールである。そのような領域には、医療用画像選別、工業用選別、軍事用調査、天文学的観測などがある。例えば、医療用画像選別では、病巣の検出と正しい解釈は、正しい診断にとってはトッププライオリティであるが、しかし残念にもこれはいつも容易に成し遂げられるとは限らない。
【０００３】
医療用画像は、診断にとって最重要でありうる非常に小さいそしてほとんど検出できない対象物またはパターンをしばしば含んでいる。これらの種類の対象物の検出のための知覚補助のための設計は、現在研究が進められている研究領域である。たいていの研究は、静止画像処理に焦点を合わせており、最終成果は、病巣の考えられ得る位置の画像または地図であることを意味している。一般に、病巣は、病巣とその周囲の間の色、輝度、構造または表面の感じ（texture）の違いによって検出することができる。
【０００４】
人的視覚システム（ＨＶＳ）は、知覚と画像処理にとって非常に強力なツールである。その中で、それの基本的な能力は、形状分割（figure segmentation）、位置決め(registration)そして静止画像の処理である。それはまた効率的なパターン認識に非常によく適応されている。文献：Brian A. Wandell, 「Foundation of Vision」, Sinauer Aassociates Inc.,マサチューセッツ州サンダランド, １９９５年５月。文献：Bruno A. Olshausen, David J. Field 「Sparse coding with an overcomplete basis set: A Strategy employed by v1?」, Vision Research, 37:3311-3225, １９９７年。ＨＶＳのこの見地は、画像解析が、すなわち、正常パターンと異常パターンを区別する人間の能力に主として基づいているということである。
【０００５】
ＨＶＳにとって、たとえ不可能でないとしても、ある一定のパターンまたは対象物の検出は非常に複雑であり、さまざまなケースがある。これは、医療用画像のケースでしばしばある。そこでは、対象物のものとほとんど同じ色の、または表面の感じの背景の前面にある対象物を見つけることが必要である。この種類の画像の代表的な例は、微小な石灰沈着のある乳房造影写真である。非常に小さい石灰沈着は、乳房組織のカルシウムの小さい沈殿物であり、もし悪性のクラスターにあれば乳がんを示している。不幸にも、乳房造影写真は、低いコントラストである傾向があり、そして微小な石灰沈着は非常に小さい大きさであり、検査放射線医師にとって、それらを検出し、正しい診断をすることをむしろ難しくしている。文献：Edward A. Sickles, 「Breast calcifications: Mammographic evaluation 」，Radiology, 160(2):289-293,１９８６年８月。
【０００６】
乳がんの正しい検出率の向上は、最重要である。米国では毎年２１２,０００件より多い乳がんの新しい症例が診断されている。１９９２年から２００２年には、発生率は毎年０.４％上がった。最近では、乳がんは、女性のがん死亡の２番目に最も多い共通原因であり、肺がんだけが上回っている。米国では、３３人の女性のうち約１人は、乳がんで死亡しており、総計すると毎年４０,０００人より多い。文献：L.A.G.Ries, M.P.Eisner, C.L.Kosary, B.F.Hankey, B.A.Millar, L.Clegg, A.Mariotto, E.J.Feuer and B.K.Edwards, editors, 「SEER Cancer Statistics Review 1975-2002」,メリーランド州ベセズダ, ２００４年１１月, 米国がん学会。
【０００７】
もし早い段階で検出されるならば、乳がんは治療可能であり、したがって死亡率は大幅に減る。このことは、微小な石灰沈着と腫瘍の早期検出を腫瘍学での極めて重要な仕事にしている。検出が早ければ早いほど、治療と生存の見込みがよくなる。Riesおよびその他の者の仕事は、乳がんの発生が増大しているにもかかわらず、乳がんの死亡率は低下したということを示している。実際は、乳がんの死亡率は１９９２年から２００２年に毎年２.４％下がった。これは、大部分は悪性の塊の早期検出と良い治療の結果である。検出方法が向上し続ければ、がんの死亡率は下がり続けるであろう。がんの症例の本当の総計は、検出アルゴリズムのわずかな向上でさえ毎年、数百または、数千の人命を救うことを可能にする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、検出を支援し、画像の対象物と特徴を識別することである。この方法は、生物学上のＨＶＳに適応され、これは、移動対象物の知覚に上手く適しており、伝統的な振幅感度から離れて、運動感度とちらつき感度の存在を説明するのに上手く適している。このように、人工的な運動、および／またはちらつき（動的キュー）の静止画への挿入は、知覚を増加させるために、そしてこの結果、観測者が以前には目立たなかったパターンまたは対象物(objects)を検出できるようにするために用いられるべき全ての視覚的感度の組み合わせを考慮に入れることを可能にする。
【０００９】
本発明のさらに別の目的は、医療用画像の知覚において放射線医師、そして一般の医療医師を支援することである。人工的な運動、および／またはちらつき（動的キュー）の静止画への挿入は、知覚を増加させるために、そしてこの結果、放射線医師が以前には目立たなかったパターンまたは対象物(objects)を検出できるようにするために用いられるべき全ての視覚的感度の組み合わせを考慮に入れることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、検出を支援し、そして画像の対象物と特徴を識別するために、静止画像を映画に変形する方法を提供する。この映画で、観測者は、静止画像の特徴に依存する運動またはちらつきを見る。本システムは、入力として静止画像を受信し、出力として動的キューを含んでいる映画を生成する。２種類の動的キューが利用される。空間的運動（画素はある流儀で動き回る）と固定された位置での輝度の時間的変化（場所の変更はなくただ輝度のみ）である。運動の定義は、画素に影響を及ぼすような種類の運動を数学的に表現する「運動関数」によって記述される。運動の特質（どのくらい動くか、どんな周波数であるか）は、「観測関数」と呼んでいるものを通したデータに依存する。
【００１１】
本発明の方法は、その技術的長所ゆえに、しかしまた診断に責任を取らなければならない人間の観測者を取り替えないゆえに、放射線医学によく適している。本方法はまた、人間の観測者が雇用されている他の領域で役に立つことができる。これらの領域のいくつかは、工業的選別、軍事用調査、天文学的観測などである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明のより完全な理解と付随した利点と特徴は、添付図面とともに考察すれば、以下の詳細な記載を参照することにより容易に分かるであろう。
【００１３】
本発明は、検出を支援し、そして画像の対象物と特徴を識別するために、静止画像を映画に変形する方法を提供する。この映画で、観測者は、静止画像の特徴に依存する運動またはちらつきを見る。本システムは、入力として静止画像を受信し、出力として動的キューを含んでいる映画を生成する。
【００１４】
２種類の動的キューが利用される。空間的運動（画素はある流儀で動き回る）と固定された位置での輝度の時間的変化（場所の変更はなくただ輝度のみ）である。空間的運動は、その名前が意味するように、フレームの至る所の空間で移動している対象物として理解することができる。本発明では、移動されるべき対象物は、画素（画像の要素）である。時間的運動の概念は、空間で移動するのではなく、時間でその輝度を変化させる画素に当てはまる。
【００１５】
運動の定義は、画素に影響を及ぼすような種類の運動を数学的に表現する「運動関数（motion function）」によって記述される。運動の特質（どのくらい動くか、どんな周波数であるか）は、「観測関数（observation function）」と呼んでいるものを通したデータに依存する。
【００１６】
この人工的な運動を画像に挿入する例示的な方法は、２つの関数に基づいている。運動関数ｆｍｏｖと観測関数ｆｏｂｓである。運動関数は運動のタイプを指定し、一方観測関数はこの運動に対するパラメータを設定する。
【００１７】
[運動関数]
ｍ×ｎの画素の単一のグレースケール静止画像Ｉ０から、ｍ×ｎの画素のｋ＝０…ｐの画像のシーケンス（sequence）を生成することが可能であり、ｋｔｈ番目の画像の座標（ｉ,ｊ）に対応する画素の輝度Ｉは、次のように表現される。
【００１８】
Ｉｋ(ｉ,ｊ)＝ｆｍｏｖ(ｆｏｂｓ(Ｉ０(ｉ,ｊ)),ｋ)                      式（１）
Ｉｋ(ｉ,ｊ)  は、フレームのシーケンスを通して画素の運動を定義する運動関数ｆｍｏｖ()に依存するｍ×ｎの画素の離散的シーケンスである。この運動は、空間的または時間的であることができ、画素がその空間的位置を変えることができ、または時間でその輝度を変えることができるということを示している。図１は、各画素の最初の輝度に依存する一定の振幅と周波数で、すべての画素の横向きの振動として空間的運動の可能な構成を示している。このように、淡い画素は、一方の側から他方の側へ、より濃い画素より速く振動する。
【００１９】
空間的運動を挿入する別の方法は、図２に示されているように、脈動する運動である。横方向の振動については、脈拍の周波数は、各画素の最初の輝度に依存する。
【００２０】
時間的運動については、１例は、変化の周波数が画素の最初の輝度に依存するすべての画素に対する輝度の正弦曲線を描く変化であろう。再び、当初淡い輝度の画素は、当初濃い画素より早く変化するであろう。１例が図３で示されており、可能な構成に対する式は、式（２）で与えられる。
【００２１】
Ｉｋ(ｉ,ｊ)＝ｆＤＣ(Ｉ０(ｉ,ｊ))＋ａ・COS(２πｆ０ｋ・ｆｏｂｓ(Ｉ０(ｉ,ｊ))＋φ)                                                                          式（２）
式（２）で、Ｉｋ(ｉ,ｊ)は、ｋｔｈ番目のフレームの座標（ｉ,ｊ）の画素の輝度を表わしている。ｆＤＣ()は全ての画素に対するオフセットである。ａは正弦波の振幅である。ｆ０はその基本周波数である。ｆｏｂｓ()は観測関数であり、φは位相変移である。これらの構成のおのおのについて、位置の変化の速度（振動する運動）、大きさ（脈動する運動）、またはグレーレベル（脈動する輝度）は、異なる関数にしたがって変えることができる。例えば、式（２）は、正弦波を構成する。運動関数は、どんな周期的または振動する関数であってもよく、例えば次のものを含むことができる。
【数１】
2008173447.tif 000003
【００２２】
[観測関数]
観測関数ｆｏｂｓは、運動が正確に基づいているもの定義する。運動関数は、各画素で何が行われるべきかを定義するが、観測関数は画素それ自体、すなわち、シーケンスを生成するために使用される画素の最初の輝度を定義する。ｆｏｂｓは輝度であり、ｆｏｂｓ(Ｉ０)＝Ｉ０であれば、シーケンスの至る所、運動は最初の画像の画素の輝度に依存するという特別のケースである。ｆｏｂｓ(Ｉ０)＝（ｄ/ｄｘ）Ｉ０のとき、運動は最初の画像の最初の導関数（derivative）にしたがって変わる。他方、さらに複雑な構成もまた次に示されるように可能である。
【数２】
2008173447.tif 000004
【００２３】
[結果]
正弦曲線を描いて変化する脈動する輝度運動関数および観測関数としての識別行列の場合には、そのようなシーケンスに対する式は、ｋ＝０…ｐでは、Ｉｋ(ｉ,ｊ)＝αＩ０(ｉ,ｊ)＋(１−α)COS(２πｆ０ｋ・Ｉ０(ｉ,ｊ)）である。ここで、画素の輝度は、０（黒）から１（しろ）まで変動する。最初のフレームは、ｋ＝０だから、最初の画像のα倍である。ｋ＝１…ｐでは、フレームは、各画素が最初の輝度に比例してその輝度を正弦曲線を描いて変化させる行列のシーケンスを算出する。
【００２４】
画像の全配列を映画シーケンスとして見ることによって、異なった最初の輝度を持つ２つの画素間に生成される位相変移で、対象物を検出することが可能である。これらの２つ隣接した画素が最初の静止画像の輝度に比較的小さな差異しか持っていないとしても、そのうちに位相変移は、映画ではっきり見えるようになる。これの１例が図４で示されており、この比例した正弦曲線を描くアプローチを用いて、最小の輝度差異を持つ２つの画素が非常に短時間での１８０°の位相変移を示している。
【００２５】
図５は、最初の輝度に比例した周波数で、輝度を白から黒に正弦曲線を描いて変化させている同じ２つの画素を示している。両方の画素は、わずかに異なったグレーの輝度で出発しており、知覚的には見えない。短い間の後に、位相変移は一方の画素が他方より早いサイクルを表すようにはっきりしてくる。
【００２６】
ある面では、これは、活動的に変化する画像コントラストに似ており、それだけで、医療用画像処理で多く用いられるツールである。ここで、観察者には、正弦曲線を描いて変化するコントラストをもった画像のシーケンスが差し出される。
【００２７】
実画像へのこの効果を説明するために、医療用画像のシーケンスが提供される。医療用画像のシーケンスは、実例となる目的だけのために提供され、本発明の技術的範囲または権限を制限することを意図していない。実医療用画像のシーケンスは、正弦曲線を描いて脈動する輝度運動関数と鮮明でないマスク観測関数を用いて、図６に示されている静止デジタル乳房造影写真から生成される３０個のフレームからなっている。図７（Ａ）−７（Ｉ）は、このシーケンスの例を示している。
【００２８】
ここに差し出されている乳房造影写真は、図７（Ａ）に示されている最初の画像のわずかに目に見える中央右のセクションに、微小な石灰沈着の悪性クラスターを包含している。それにもかかわらず、その後のいくつかのフレームでは、それはかなり目に見えるようになる。この特別な例では、図７（Ｆ）に示されているように、これは、フレーム１５に特に当てはまる。比較の目的のために、最初の画像とフレーム１５が図８と図９にそれぞれ示されている。
【００２９】
明らかに、悪性クラスターは、図９では、ずっと多く目に見え、それだけで、診断にたいへん役に立つ。しかし、向上した可視性に加えて、クラスターがほとんど目に見えない状態から非常に目に見える状態に迅速に循環するという事実は、クラスターに明滅する外観を与える。なにか明滅するものは、直接見なくとも非常に注意を引きやすいということが申し上げられる。このことの説明は、運動とちらつき感度の利用にある。振幅感度と中心視覚は、特定のポイントに集中するために用いられるゆえに、運動とちらつき感度は周辺視覚と組になって、広い視野を与え、運動するまたは明滅する対象物を検出するために主として用いられる。一度検出されると、中心視覚は、詳細な解析のために、これらの対象物に集中することができる。このアプローチは、動的キューの後ろの基本的なアイデアである。
【００３０】
[統計的解析]  
動的キューのある診断とない診断を比較するために、観測者に１セットの静止乳房造影写真を一度差し出し、そして同じセットを一度差し出し、しかし動的キューによって支援されるテストが考案された。両方のケースで、観測者は、カテゴリ１（明確に存在しない）からカテゴリ５（明確に存在する）までの範囲で、そして各乳房造影写真の可能な位置で、微小な石灰沈着の存在の診断を出さなければならない。
【００３１】
これらのテストの結果は、受信者動作特性（Receiver Operating Characteristics）（ＲＯＣ）曲線技術を用いて解析された。文献：Charles E. Metsおよびその他の者,「Statistical comparison of two roc-curve estimates obtained from partially paired datasets」. Medical Decision Making, 18(1):110-121, １９９８年１月−３月。この方法では、真の陽性断片（True Positive Fraction）（ＴＰＦ）が、診断の全カテゴリをさっと通り、偽の陽性断片(False Positive Fraction)（ＦＰＴ）に対してプロット（plot）される。コインをトスすることに相当する完全にランダムな診断は、０.５の曲線の下側の領域（ＡＵＣ）を生むＲＯＣプロットの点(０,０）と点（１,１）をつなぐ斜線であろう。完全な診断は、点(０,０）と点(０,１）をつなぐ垂直線と点(０,１）から点(１,１）へ続いている水平線と矛盾しない関連ＲＯＣ曲線を持つであろう。この曲線の下側の面積は１に等しい。中間のすべての他のテストは、おおよそ０.５と１の間のＡＵＣを持つであろう。ＡＵＣが高ければ高いほどテストは良くなる。
【００３２】
乳房造影画像解析協会（ＭＩＡＳ）の乳房造影データベースから取り出された、１画像当たり６４０×６４０画素と９７０×９７０画素の間の解像度と、１画素当たり８ビットのグレーレベル解像度を持つ２００ミクロンの画素エッジでデジタル化されたｎｙ＝１２４の乳房造影写真のセットが準備された。文献：John Sucklingおよびその他の者, 「The mammographic image analysis society digital mammogram database」, Exerpta Medica. No.1069 International Congress, ３７５頁―３７８頁, １９９４年。合計、微小な石灰沈着クラスターのある２１のケースと１０３の正常ケースがある。微小な石灰沈着の可視性のさまざまな程度がそのセットに含まれているため、このデータベースは、臨床ケースの典型である。
【００３３】
このテストは、５人の放射線医師と５人の放射線医師でない者で行われた。結果の従法線にフィットしたＲＯＣ曲線と連想ＡＵＣ曲線のスコアは、Ｍｅｔｚおよびその他の者によって提案されたＲＯＣＫＩＴプログラムを用いて計算された。代表平均を計算するために２つの異なる平均値算出技術が放射線医師と放射線医師でない者のデータセットの両方に用いられた。第１の技術は、単純な標準平均である。ここで、従法線にフィットした垂直インターセプトとスロープ値は平均され、曲線は結果の値から計算される。この方法は、結果を過大評価する傾向にあるが、それでも個々の結果の両極端の範囲内にある。
【００３４】
第２のそしておそらくさらに代表的な技術は、プール平均である。この平均は、放射線医師または放射線医師でない者の各グループに対して、一人が５×ｎｙ＝６２０のケースを解析しているかのように、グループの５人の参加者の全ての診断を結合することによって、そして結果のＲＯＣ曲線を計算することによって得られる。文献：Vit Drga, 「The theory of Group Operating Characteristic Analysis in Discrimination Tasks」, PhD論文, ウェリントン州ビクトリア大学, ニュージーランド, １９９９年。この方法は通常、結果を過小評価する傾向にあるが、両方のテストカテゴリを過小評価するゆえに、それでも比較の目的にはよく適している。
【００３５】
放射線医師と放射線医師でない者のテストの結果のＡＵＣスコアと曲線パラメータは、それらの平均値と一緒に表１と表２に載せている。
【表１】
2008173447.tif 000005
【００３６】
見て分かるように、動的キューに支援された診断は、両方のグループのＡＣＵをかなり上昇させている。１の面積を持つ完全な診断と０.５の面積を持つ完全にランダムな診断を考慮すると、放射線医師でない者では、ＡＵＣが（０.９１−０.８０６）／（１−０.５）＝２０.８％上昇し、一方放射線医師では（０.９４２−０.９）／（１−０.５）＝８.４％上昇すると断定することができる。
【００３７】
一般に、乳房造影写真の微小な石灰沈着を選別するための個々のＲＯＣスコアは、０.７５と０.９５の間にある。文献：Xiao-Hua Zhou, Donna K. McClish, and Nancy A.Obuchowski, 「Statistical Metohds in Diagnosis Medicine, Wiley series Probability and statistics」, Wiley, 初版, ２００２年７月。我々のテストで得られたスコアは、これらの代表的な範囲内に申し分なく入る。さらに、そのスコアは、それらの一般のスコアと比較し、動的キューを用いる分類に対して非常に良い結果を示している。
【表２】
2008173447.tif 000006
【００３８】
両方のグループの平均ＲＯＣ曲線は図１０と図１１で示されている。
【００３９】
表１と表２は、専門家と非専門家の両方の診断における重要な向上を示している。放射線医師の標準可視化ツールとして完成され、臨床用に構成されるなら、放射線医療医師の８.４％の向上は、診断の向上の巨大な可能性を示している。これらのテストで、これらの医療医師が伝統的な静止乳房造影法解析の十分な経験を持っていたが、しかしこの種のアプリケーションで動的キューをかって見たことはなかったということもまた考慮しなければならない。テストの前に提供された全訓練は、動的キューを用いて検査する微小な石灰沈着のある４つの画像と、ない４つの画像からなる訓練セットであった。短い訓練にもかかわらず、結果はその実証できるものを作り出したということは、動的キューの潜在能力の明らかな兆候である。
【００４０】
運動関数と観測関数、すなわち、時間的脈動する輝度運動関数と鮮明でないマスク観測関数は、例示的関数である。他の構成された運動関数は、図１に示されている横方向の振動する関数と、図２に示されている空間的脈動する関数を含むことができる。他の観測関数は、輝度行列とウェーブレットベース変換（wavelet based transformation）を含むことができる。ここでテストされた方法に基づいたウェーブレット変換は、Ｗａｎｇおよびその他の者によって提案されたさまざまなアルゴリズムに適合された。文献：Ted C. Wang and Nicolaos B. Karayiannis, 「Detection of microcalcifications in digital mammograms using wavelets」, IEEE Transactions on Medical Imaging, 17(4):498-509, １９８８年８月。
【００４１】
動的キュー方法の強さは、伝統的な静止２次元脳関数を捨てずに、すでに提供されている高度に進化した人間の脳関数の利用にあるが、しかし画像解析のコンテキストを利用していないことにある。要するに、それは脳関数を利用しており、すべての哺乳動物は運動に備えて高度に訓練されている。
【００４２】
図１２は、本発明の方式を構成するために役立つコンピュータシステムのブロック図である。コンピュータシステムは、プロセッサ100のような１つ以上のプロセッサを含んでいる。プロセッサ100は、通信基盤（たとえば、通信バス、クロスオーバーバーまたはネットワーク）に接続されている。さまざまなソフトウェアの実施形態がこの例示的コンピュータシステムの点から記述される。この記述を読んだ後に、他のコンピュータシステムおよび／またはコンピュータアーキテクチャを用いて本発明をどのように構成するかは当業者に明らかになる。
【００４３】
コンピュータシステムは、図形、テキストそして他のデータをディスプレイ装置106で表示するために、通信基盤102から（または示されていないフレームバッファから）転送するディスプレイインタフェース104を含むことができる。コンピュータシステムはまた、主記憶装置108、なるべくならランダムアクセス記憶装置（ＲＡＭ）を含み、そして補助記憶装置110も含んでいる。補助記憶装置110は、たとえば、ハードディスクドライブ112および／またはフロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブなどを意味する取外し可能記憶ドライブ114を含んでいる。取外し可能記憶ドライブ114は、当業者によく知られている方法で、取外し可能記憶装置116から読み込み、および／または書き込む。取外し可能記憶装置116は、フロッピーディスク、磁気テープ、光ディスクなどを意味するが、取外し可能記憶ドライブ114によって読み込み、および書き込みされる。認識されるように、取外し可能記憶装置116は、その中に記憶したコンピュータソフトウェアおよび／またはデータを有するコンピュータ利用可能な記憶媒体を含んでいる。
【００４４】
代わりの実施形態では、補助記憶装置110は、コンピュータプログラムまたは他の命令をコンピュータシステムにロードすることのできる他の同様な手段を含む。そのような手段は、たとえば、取外し可能記憶装置118とインタフェース120を含んでいる。そのような手段の例は、プログラムカートリッジとカートリッジインタフェース（ビデオゲーム装置に見出されるような）、取外し可能メモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭのような）と関連ソケット、そして他の取外し可能記憶装置118とソフトウェアとデータを取外し可能記憶装置118からコンピュータシステムに転送することのできるインタフェース120を含んでいる。
【００４５】
コンピュータシステムはまた、通信インタフェース122を含んでいる。通信インタフェース122は、ソフトウェアとデータをコンピュータシステムと外部装置の間で転送することを可能にする。通信インタフェース122の例は、モデム、ネットワークインタフェース（イーサネット（登録商標）カードのような）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロットとカードなどを含んでいる。通信インタフェース122を経由して転送されたソフトウェアとデータは、通信インタフェース122によって受信することのできる、たとえば、電子的、電磁気的、光学的、または他の信号である信号の形式である。これらの信号は、通信パス（すなわちチャネル）124を経由して通信インタフェース122に提供される。このチャネル124は、信号を運び、電線またはケーブル、光ファイバー、電話線、セルラーフォンリンク、ＲＦリンクおよび／または他の通信チャネルを用いて構成される。
【００４６】
本明細書では、用語、「コンピュータプログラム媒体」、「コンピュータ利用可能媒体」およ「コンピュータ読取り可能媒体」は、主記憶装置108と補助記憶装置110、取外し可能記憶ドライブ114、ハードディスクドライブ112にインストールされたハードディスク、そして信号のような媒体を普通引き合いに出すために用いられる。これらのコンピュータプログラム製品は、コンピュータシステムにソフトウェアを提供する手段である。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータシステムがデータ、命令、メッセージまたはメッセージパケット、そしてコンピュータ読取り可能媒体からの他のコンピュータ読取り可能情報を読み込むことが出来るようにしている。コンピュータ読取り可能媒体は、たとえば、フロッピー、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ディスクドライブメモリ、ＣＤ−ＲＯＭそして他の永久記憶装置のような不揮発性記憶装置を含んでいる。コンピュータ読取り可能媒体は、たとえば、コンピュータシステム間でデータやコンピュータ命令のような情報を運ぶのに役に立つ。さらに、コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータがそのようなコンピュータ読取り可能情報を読み込むことができるようにする有線ネットワークまたは無線ネットワークを含むネットワークリンクおよび／またはネットワークインタフェースのような
一時的ステート媒体（a transitory state medium）のコンピュータ読取り可能情報を含んでいる
コンピュータプログラム（コンピュータ制御ロジックとも呼ばれる）は、主記憶装置108および／または補助記憶装置122に記憶される。コンピュータプログラムはまた、通信インタフェース122を経由して受信される。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、コンピュータシステムがここに記述した本発明の特徴を実行できるようにする。特に、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ100がコンピュータシステムの特徴を実行できるようにする。それに応じて、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムの制御装置を意味する。
【００４７】
ここに引用したすべて参考文献は、参照することによってそっくりそのまま明白に本明細書に取り入れられている。
【００４８】
本発明が先に特に示され、記述されたものに制限されないということは、当業者に認識されるであろう。さらに、記載が上述したのとは反対のことでなければ、添付の図面のすべては一定の縮尺でないということが特筆されるべきである。本発明の技術的範囲と精神をたがえることなく、上述の技術に照らして、さまざまな変更、変化が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】横方向に振動する運動関数の略図。
【図２】脈動する運動関数の略図。
【図３】脈動する輝度を有する時間的運動関数の略図。
【図４】わずかに異なる輝度を有する２つの画素の位相変移のグラフ図。
【図５】わずかに異なる輝度を有する２つの画素の淡輝度位相変移を示す図。
【図６】例示的な乳房造影写真の画像。
【図７】本発明の方法を用いて生成された図６の乳房造影写真のフレームのシーケンスを示す図。
【図８】図６の乳房造影写真の拡大画像。
【図９】図７（Ｆ）の生成されたフレームの拡大画像。
【図１０】放射線医師でない者に対するプール平均ＲＯＣ曲線。
【図１１】放射線医師に対するプール平均ＲＯＣ曲線。
【図１２】本発明の方法を構成するコンピュータシステムの略線図。
【図１】
2008173447.tif 000007
【図２】
2008173447.tif 000008
【図３】
2008173447.tif 000009
【図４】
2008173447.tif 000010
【図５】
2008173447.tif 000011
【図６】
2008173447.tif 000012
【図７】
2008173447.tif 000013
【図８】
2008173447.tif 000014
【図９】
2008173447.tif 000015
【図１０】
2008173447.tif 000016
【図１１】
2008173447.tif 000017
【図１２】
2008173447.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成20年1月29日(2008.1.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
もし早い段階で検出されるならば、乳がんは治療可能であり、したがって死亡率は大幅に減る。このことは、微小な石灰沈着と腫瘍の早期検出を腫瘍学での極めて重要な仕事にしている。検出が早ければ早いほど、治療と生存の見込みがよくなる。Riesおよびその他の者の仕事は、乳がんの発生が増大しているにもかかわらず、乳がんの死亡率は低下したということを示している。実際は、乳がんの死亡率は１９９２年から２００２年に毎年２.４％下がった。これは、大部分は悪性の塊の早期検出と良い治療の結果である。検出方法が向上し続ければ、がんの死亡率は下がり続けるであろう。がんの症例の本当の総計は、検出アルゴリズムのわずかな向上でさえ毎年、数百または、数千の人命を救うことを可能にする。
【特許文献１】米国特許出願第６,１１２,１１２号
【特許文献２】米国特許出願第６,４７３,６３４号
【特許文献３】米国特許出願第６,８０４,３８４号
【特許文献４】米国特許出願第２００５／０２２８２７１号
【外国語明細書】
2008173447000001.pdf