【手続補正書】
【提出日】平成20年4月16日(2008.4.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージ内の要素を複数の分類クラスの一つに分類する方法であって、該要素は複数の特徴を有し、その方法は、
前記要素の前記イメージから前記複数の特徴を抽出するステップと、
以下の少なくとも一つのサブステップによって前記要素の分類クラスを決定するステップと、
前記要素の物理的特性を決定するために、抽出された特徴の第１のサブグループを選択して処理し、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された物理的特性に応じて、抽出された特徴の第２のサブグループを選択して処理するサブステップと、
前記要素の一群の分類クラスを決定するために、抽出された特徴の第３のサブグループを選択して処理し、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された分類クラスのグループに応じて、抽出された特徴の第４のサブグループを選択して処理するサブステップ、
前に決定された複数の分類クラス決定に基づいて、前記要素の決定された分類クラスを変更するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記要素が生物学的粒子であることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記決定のそれぞれは、確率因子を割り当てるステップを含み、前記方法は、前記要素を分類するために用いられる１以上の確率因子が予め決められた閾値を越え損ねる場合には、決定された分類クラスを人為構造分類に変更するステップを更に含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記要素の物理的特性に基づいて人為構造として該要素を分類するステップであって、該人為構造要素は、前記要素の分類クラスの決定を回避する、ステップを更に含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記要素の境界が前記要素を含むイメージの境界と相交わるか否かを決定するステップと、
前記要素境界及びイメージ境界が交わるように決定される場合には、前記要素の決定された分類クラスを人為構造分類に変更するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記抽出された特徴の前記第１、第２、第３及び第４の処理は、ニューラルネットを用いて実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
要素のテストセットとともに、既知の要素の訓練セットを用いて、抽出された特徴の第１、第２、第３及び第４のサブグループを選択して処理することによって、前記ニューラルネットを訓練するステップであって、ニューラルネットの訓練は、要素のテストセットの分類クラスの決定の正解率が予め決められた値に達するまで繰返し実行される、ステップを更に含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
予め決められた量だけ特徴値のそれぞれを変更するとともに、それぞれニューラルネットの出力の最大のものに影響を与える特徴を選択することによって、前記複数の特徴の第１、第２、第３及び第４のサブグループは、選択されることを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項９】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素の対称性であり、該対称性の特徴の抽出は、
前記要素の重心を横切る第１の線分を画定するステップと、
反対方向に前記第１の線分から離れて直交方向に延伸する、第１の線分に沿うポイントのための第２及び第３の線分を画定するステップと、
前記要素の抽出された対称性の特徴を計算するために、前記第２及び第３の線分の長さの差を利用するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素イメージの骨格化であり、該骨格化特徴の抽出は、１以上の線分を形成するために、前記要素の境界を直交方向につぶすことを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素イメージの空間的分布の測定であり、該複数の抽出された特徴の少なくとももう一つは、該要素の空間的周波数領域の測定であることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１２】
イメージ内の要素を複数の分類クラスの一つに分類する画像装置であって、該要素は複数の特徴を有し、該装置は、
前記要素の前記イメージから前記複数の特徴を抽出する手段と、
前記要素の分類クラスを決定する手段であって、前記要素の物理的特性を決定するために、抽出された特徴の第１のサブグループを選択して処理する手段、及び、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された物理的特性に応じて、抽出された特徴の第２のサブグループを選択して処理する手段と、前記要素の一群の分類クラスを決定するために、抽出された特徴の第３のサブグループを選択して処理する手段、及び、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された分類クラスのグループに応じて、抽出された特徴の第４のサブグループを選択して処理する手段と、の少なくとも一つを含む、手段と、
前に決定された複数の分類クラス決定に基づいて、前記要素の決定された分類クラスを変更する手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１３】
前記要素が生物学的粒子であることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１４】
前記決定のそれぞれは、確率因子を割り当てることを含み、前記決定手段は、前記要素を分類するために用いられる１以上の確率因子が予め決められた閾値を越え損ねる場合には、決定された分類クラスを人為構造分類に変更する手段を更に含むことを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１５】
前記要素の物理的特性に基づいて人為構造として該要素を分類する手段であって、該人為構造要素は、前記要素の分類クラスの決定を回避する、手段を更に含むことを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１６】
前記要素の境界が前記要素を含むイメージの境界と相交わるか否かを決定する手段と、
前記要素境界及びイメージ境界が交わるように決定される場合には、前記要素の決定された分類クラスを人為構造分類に変更する手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１７】
前記抽出された特徴の前記第１、第２、第３及び第４の処理は、ニューラルネットを用いて実行されることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１８】
要素のテストセットとともに、既知の要素の訓練セットを用いて、抽出された特徴の第１、第２、第３及び第４のサブグループを選択して処理することによって、前記ニューラルネットを訓練する手段であって、要素のテストセットの分類クラスの決定の正解率が予め決められた値に達するまで、前記訓練手段が前記ニューラルネットを繰返して訓練する、手段を更に含むことを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
予め決められた量だけ特徴値のそれぞれを変更するとともに、それぞれニューラルネットの出力の最大のものに影響を与える特徴を選択することによって、前記複数の特徴の第１、第２、第３及び第４のサブグループは、選択されることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２０】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素の対称性であり、前記抽出手段は、
前記要素の重心を横切る第１の線分を画定する手段と、
反対方向に前記第１の線分から離れて直交方向に延伸する、第１の線分に沿うポイントのための第２及び第３の線分を画定する手段と、
前記要素の抽出された対称性の特徴を計算するために、前記第２及び第３の線分の長さの差を利用する手段と、
を備えることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項２１】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素イメージの骨格化であり、前記抽出手段は、１以上の線分を形成するために、前記要素の境界を直交方向につぶす手段を更に備えることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項２２】
前記複数の抽出された特徴の一つは、前記要素イメージの空間的分布の測定であり、該複数の抽出された特徴の少なくとももう一つは、該要素の空間的周波数領域の測定であることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項２３】
イメージ内の要素を複数の分類の一つに分類する方法であって、該要素は複数の特徴を有し、その方法は、
前記イメージから前記複数の特徴を抽出するステップと、
第１の決定基準によって抽出された前記複数の特徴に基づいて前記要素の分類を決定するステップであって、該第１の決定基準は、未知の分類として前記要素の分類を含む、ステップと、
前記要素が前記第１の決定基準によって未知の分類として分類される場合には、該第１の決定基準とは異なる第２の決定基準によって前記要素の分類を決定するステップと、
前記要素が前記第１の決定基準によって複数の分類の一つとして分類される場合には、前記第１及び第２の決定基準とは異なる第３の決定基準によって前記要素の分類を決定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
イメージ内の要素を複数の分類の一つに分類する画像装置であって、該要素は複数の特徴を有し、その装置は、
前記要素の前記イメージから前記複数の特徴を抽出器と、
少なくとも以下の一つによって前記要素の分類クラスを決定する第１のプロセッサと、
前記要素の物理的特性を決定するために、抽出された特徴の第１のサブグループを選択して処理するとともに、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された物理的特性に応じて、抽出された特徴の第２のサブグループを選択して処理すること、
前記要素の一群の分類クラスを決定するために、抽出された特徴の第３のサブグループを選択して処理するとともに、前記要素の分類クラスを決定するために、決定された分類クラスグループに応じて、抽出された特徴の第４のサブグループを選択して処理すること、
前に決定された複数の分類クラス決定に基づいて、前記要素の決定された分類クラスを変更する第２のプロセッサと、
を備えることを特徴とする装置。