【事件の表示】
　特願２００９−５２８８３９「肺結節の高度コンピュータ支援診断」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年３月２７日国際公開、ＷＯ２００８／０３５２８６、平成２２年２月１２日国内公表、特表２０１０−５０４１２９〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、平成１９年９月１８日（パリ条約による優先権主張平成１８年９月２２日、平成１９年１月１０日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成２４年６月２８日付けで拒絶理由が通知され、平成２５年１月４日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたが、同年９月１２日付けで拒絶査定がなされたのに対し、平成２６年１月２４日に拒絶査定不服審判が請求され、それと同時に手続補正がなされたものである。
　
第２　平成２６年１月２４日付けの手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２６年１月２４日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）を却下する。
　
［理由］　
１　本件補正の内容
　本件補正により補正された特許請求の範囲の請求項１１の記載は次のとおりである（下線は補正箇所を示す。）。
　
「コンピュータ支援診断システムであって、
　画像ベースの関心領域を抽出するための前置処理装置と、
　前記関心領域における少なくとも１つの病変を描くための分割装置と、
　前記関心領域の画像から複数の次元における画像ベースの特徴を抽出するための特徴抽出装置であって、遺伝アルゴリズム、統計的有意差フィルタ、相関フィルタ、再帰型特徴除去、ステップ単位の線形回帰、及びランダム特徴選択のうちの少なくとも１つを含む群から選択された最適化手法を更に備える特徴抽出装置と、
　臨床情報を受入れ、
前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報を
　前記画像ベースの特徴、及び前記臨床情報を使用して決定を出力するクラシファイア、又はクラシファイアの組であって、サポート・ベクトル・マシン、決定ツリー、線形判別分析、及びニューラル・ネットワークのうちの少なくとも１つを含む群から選択されるクラシファイア又はクラシファイアの組とを含むコンピュータ支援診断システム。」
　
２　本件補正の目的
　本件補正は、補正前の請求項１１における「臨床情報を受入れ、一形式に変換する」ことについて、「前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報」を一形式に変換するものであることを追加して限定する補正を含むものである。
　したがって、本件補正は、補正前の請求項１１に記載された発明を特定するために必要な事項を限定するものであるから、特許法第１７条の２第５項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的するものに該当するものといえる。
　
３　独立特許要件
　そこで、本件補正後の請求項１１に係る発明（以下、「補正発明」という。）が、特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか、すなわち、本件の特許出願の際に独立して特許を受けることができるものであるかについて以下に検討する。
　
（１）刊行物の記載事項
　本願出願前に頒布され、原査定の拒絶の理由に引用された特開２００４−１０５７２９号公報（以下、「刊行物」という。）には、図面の図示と共に、次の事項が記載されている（下線は当審で付した。）。
　
ア　「【０００１】
　本発明は、一般に、医療用撮像手法に関する。具体的には、本発明は、断層撮影マンモグラフィに関連する
コンピュータ支援の
診断（ＣＡＤ）を利用する
イ　「【００１６】
　図１は、断層撮影画像データを収集し処理するためのマンモグラフィ・イメージング・システム１０を概略的に示す。図示された実施形態において、
システム１０は
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム
ウ　「【００３４】
　
ＣＡＤアルゴリズムは、幾つかの部品又はモジュールを含むものと見なすことができ
エ　「【００３７】
　図４においてより詳細に示される
ＣＡＤアルゴリズムのセグメント化部分７４は、断層撮影データ集合８８の全て又はその一部の計算された特徴に基づいて、特定の関心領域を識別することができる
【００３８】
　前処理９０の後、データ集合全体を用いるか、又はしこりの可能性がある領域や、星状病変、又は微小石灰化のようなデータ集合の一部を用いて、関心領域を多くの方法で求めることができる。特定のセグメント化技法は、識別されることになる生体組織によって決まり、典型的には、反復しきい値化、Ｋ平均セグメント化、エッジ検出、エッジ連結、曲線の当てはめ、曲線の平滑化、二次元又は三次元の形態的フィルタリング、領域の増大、ファジィ・クラスター化、画像／容積の測定、経験則、知識ベース則、判断樹、神経ネットワーク等に基づくものとすることができる。ブロック９２に示されるように、セグメント化は手作業で行ってもよく、オペレータは選択機構及び表示された画像を用いて、差別的処理のために画像の１つ又はそれ以上の部分を選択することが可能となる。
更に、自動セグメント化９４を用いることができ、しこりの形状及び寸法といった予備知識を用いて、関心領域を自動的に描くことができる
　
オ　「【００４０】
　再び図３を参照すると、
セグメント化されたデータ集合９８に対して
特徴抽出を行なう
形状、寸法、密度、及び曲率といった関心領域の統計値を用いて、画像ベースのデータから多数の特徴の基準を抽出することができる
【００４１】
　例えば、図５に示されるように、ＣＡＤアルゴリズムと関連する典型的なプロセスは、セグメント化されたデータ集合９８の特徴の識別１００を含む。
特徴識別プロセス１００は、形状、寸法
関心のある特徴を表す多数の基準についてのセグメント化されたデータ９８を処理する。特徴識別プロセス１００は、更に、年齢、喫煙、家族歴、妊娠歴、体重、ＢＩＲＡＤ分類、遺伝子又はプロテオミクスのプロファイル、ホルモン状態等のような患者の病歴に関する情報についての患者データ９９を、しきい値又は重み係数を調整すること等により、該特徴識別プロセス１００の態様を重み付けすることができる要因のために処理することができる
カ　「【００４７】
　上述の特徴局所化段階に加えて、図３に示され、図６においてより詳細に示される随意的な特徴分類プロセス８２を用いて、更に、特徴診断をＣＡＤアルゴリズムの一部として実行することができる。
特徴分類プロセス８２は、断層撮影データ集合の選択された特徴を、正常及び異常病変に範疇分けすることができる
分類のために、とりわけ、ベイズ分類器、神経ネットワーク、規則ベースの方法、又はファジィ論理技術を用いることができる。１つより多いＣＡＤアルゴリズムを並行して用いることができる点に留意されたい
　上記の記載事項ア〜カから、刊行物には、以下の発明が記載されていると認められる。
　
「コンピュータ支援の診断（ＣＡＤ）を利用するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０であって、
　ＣＡＤアルゴリズムは、
　断層撮影データ集合８８の全て又はその一部の計算された特徴に基づいて、特定の関心領域を識別することができるセグメント化部分７４であって、更に、しこりの形状及び寸法といった予備知識を用いて、関心領域を自動的に描くことができる自動セグメント化９４を用いるセグメント化部分７４と、
　セグメント化されたデータ集合９８に対して特徴抽出を行なうものであり、形状、寸法、密度、及び曲率といった関心領域の統計値を用いて、画像ベースのデータから多数の特徴の基準を抽出することができる特徴識別プロセス１００であって、更に、年齢、喫煙、家族歴、妊娠歴、体重、ＢＩＲＡＤ分類、遺伝子又はプロテオミクスのプロファイル、ホルモン状態等のような患者の病歴に関する情報についての患者データ９９を、しきい値又は重み係数を調整すること等により、特徴識別プロセス１００の態様を重み付けすることができる要因のために処理することができる特徴識別プロセス１００と、
　断層撮影データ集合の選択された特徴を、正常及び異常病変に範疇分けすることができる特徴分類プロセス８２であって、分類のために、とりわけ、ベイズ分類器、神経ネットワーク、規則ベースの方法、又はファジィ論理技術を用いることができ、１つより多いＣＡＤアルゴリズムを並行して用いることができる特徴分類プロセス８２とを含む、コンピュータ支援の診断（ＣＡＤ）を利用するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０」（以下「引用発明」という。）
　
（２）補正発明と引用発明との対比
ア　引用発明の「コンピュータ支援の診断（ＣＡＤ）を利用するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０」は、補正発明の「コンピュータ支援診断システム」に相当する。
　
イ  引用発明の「セグメント化部分７４」、「自動セグメント化９４」、「特徴識別プロセス１００」及び「特徴分類プロセス８２」は、ＣＡＤアルゴリズムの一部のプロセス（方法）として表現されているが、それらのプロセス（方法）を実現する手段（物）を備えていることは明らかである。
ウ　引用発明の「関心領域」は「画像ベースのデータ」であるから、引用発明の「断層撮影データ集合８８の全て又はその一部の計算された特徴に基づいて、特定の関心領域を識別することができるセグメント化部分７４」を実現する手段と、補正発明の「画像ベースの関心領域を抽出するための前置処理装置」とは、「画像ベースの関心領域を抽出するための前置処理」手段の点で共通する。
エ　引用発明の「しこりの形状及び寸法といった予備知識を用いて、関心領域を」「描くこと」が、「関心領域における」「病変を描く」ことであることは明らかである。
　したがって、引用発明の「しこりの形状及び寸法といった予備知識を用いて、関心領域を自動的に描くことができる自動セグメント化９４」を実現する手段と、補正発明の「前記関心領域における少なくとも１つの病変を描くための分割装置」とは、「前記関心領域における少なくとも１つの病変を描くための分割」手段の点で共通する。
オ　引用発明の「形状、寸法、密度、及び曲率」は２次元における特徴であるから、「複数の次元における」「特徴」といえる。
　また、引用発明の「統計値を用いて」「多数の特徴の基準を抽出すること」と、補正発明の「統計的有意差フィルタ」「を含む」「最適化手法」とは、「統計的手法を用いた最適化手法」の点で共通する。
　したがって、引用発明の「セグメント化されたデータ集合９８に対して特徴抽出を行なうものであり、形状、寸法、密度、及び曲率といった関心領域の統計値を用いて、画像ベースのデータから多数の特徴の基準を抽出することができる特徴識別プロセス１００」を実現する手段と、補正発明の「前記関心領域の画像から複数の次元における画像ベースの特徴を抽出するための特徴抽出装置であって、遺伝アルゴリズム、統計的有意差フィルタ、相関フィルタ、再帰型特徴除去、ステップ単位の線形回帰、及びランダム特徴選択のうちの少なくとも１つを含む群から選択された最適化手法を更に備える特徴抽出装置」とは、「前記関心領域の画像から複数の次元における画像ベースの特徴を抽出するための特徴抽出」手段「であって、統計的手法を用いた最適化手法を更に備える特徴抽出」手段の点で共通する。
カ　引用発明の「年齢、喫煙、家族歴、妊娠歴、体重、ＢＩＲＡＤ分類、遺伝子又はプロテオミクスのプロファイル、ホルモン状態等のような患者の病歴に関する情報」は、補正発明の「臨床情報」に相当する。
　また、引用発明の「患者データ９９を、しきい値又は重み係数を調整すること等により、特徴識別プロセス１００の態様を重み付けすることができる要因のために処理すること」は、「合成して特徴プールを形成するために」「臨床情報を一形式に変換する」ことといえる。
　したがって、引用発明の「年齢、喫煙、家族歴、妊娠歴、体重、ＢＩＲＡＤ分類、遺伝子又はプロテオミクスのプロファイル、ホルモン状態等のような患者の病歴に関する情報についての患者データ９９を、しきい値又は重み係数を調整すること等により、特徴識別プロセス１００の態様を重み付けすることができる要因のために処理することができる特徴識別プロセス１００」を実現する手段と、補正発明の「臨床情報を受入れ、前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報を一形式に変換するための臨床情報処理装置」とは、「臨床情報を受入れ、前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報を一形式に変換するための臨床情報処理」手段の点で共通する。
キ　引用発明の「断層撮影データ集合の選択された特徴を、正常及び異常病変に範疇分けすることができる特徴分類プロセス８２」を実現する手段「であって、分類のために」「神経ネットワーク」「を用いることができ、１つより多いＣＡＤアルゴリズムを並行して用いることができる特徴分類プロセス８２」を実現する手段と、補正発明の「前記画像ベースの特徴、及び前記臨床情報を使用して決定を出力するクラシファイア、又はクラシファイアの組であって、」「ニューラル・ネットワーク」「を含む」「クラシファイア又はクラシファイアの組」とは、「「前記画像ベースの特徴、及び前記臨床情報を使用して決定を出力する」分類手段、又は分類手段「の組であって、」「ニューラル・ネットワーク」「を含む」分類手段、又は分類手段「の組」の点で共通する。
　
　そうすると、両者は
「コンピュータ支援診断システムであって、
　画像ベースの関心領域を抽出するための前置処理手段と、
　前記関心領域における少なくとも１つの病変を描くための分割手段と、
　と、
　前記関心領域の画像から複数の次元における画像ベースの特徴を抽出するための特徴抽出手段であって、統計的手法を用いた最適化手法を更に備える特徴抽出手段と、
　臨床情報を受入れ、前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報を一形式に変換するための臨床情報処理手段と、
　前記画像ベースの特徴、及び前記臨床情報を使用して決定を出力する分類手段、又は分類手段の組であって、ニューラル・ネットワークを含む分類手段又は分類手段の組とを含むコンピュータ支援診断システム。」
の点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　前置処理手段、分割手段、特徴抽出手段、臨床情報処理手段、分類手段が、補正発明では、それぞれ「装置」（分類に関してはクラシファイア）として構成されているのに対し、引用発明ではそのようなものか否か不明な点。
（相違点２）
　「特徴抽出装置」「に備え」られる「最適化手法」が、補正発明では「遺伝アルゴリズム、統計的有意差フィルタ、相関フィルタ、再帰型特徴除去、ステップ単位の線形回帰、及びランダム特徴選択のうちの少なくとも１つを含む群から選択された」ものであるのに対し、引用発明では「統計値を用い」るものであり、その具体的態様が明らかでない点。
　
（３）相違点についての検討・判断
（相違点１について）
　引用発明はコンピュータ支援の診断（ＣＡＤ）を利用するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１０であり、ＣＡＤアルゴリズムを実現するためには、システム１０内に、何らかの装置が必要なことは明らかであり、前置処理手段、分割手段、特徴抽出手段、臨床情報処理手段、分類手段について、それぞれ、装置として構成することは当業者が容易になし得たというべきである。
（相違点２について）
　画像ベースのデータから多数の特徴の基準を抽出する際に、遺伝アルゴリズム、統計的有意差フィルタ、相関フィルタ、再帰型特徴除去、ステップ単位の線形回帰、及びランダム特徴選択を用いることは、いずれも周知技術であるので、引用発明の統計値を用いる具体的手段として、または、引用発明の統計値を用いる手法に代えて、これら周知技術を適用して、補正発明の如く構成することは、当業者が容易になし得たというべきである。
　そして、補正発明の効果も、当業者であれば引用発明及び周知技術から予測し得る範囲内のものであり、格別顕著なものとはいえない。
　
（４）小括
　以上のとおり、補正発明は、引用発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
４　まとめ
　したがって、本件補正は、特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
第３　本願発明に対する判断
１　本願発明の認定
　平成２６年１月２４日付けの手続補正は、上記のとおり却下されることとなったので、本願の請求項１１に係る発明は、平成２５年１月４日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１１に記載された事項により特定されるものであると認められ、その請求項１１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
　
「コンピュータ支援診断システムであって、
　画像ベースの関心領域を抽出するための前置処理装置と、
　前記関心領域における少なくとも１つの病変を描くための分割装置と、
　前記関心領域の画像から複数の次元における画像ベースの特徴を抽出するための特徴抽出装置であって、遺伝アルゴリズム、統計的有意差フィルタ、相関フィルタ、再帰型特徴除去、ステップ単位の線形回帰、及びランダム特徴選択のうちの少なくとも１つを含む群から選択された最適化手法を更に備える特徴抽出装置と、
　臨床情報を受入れ、一形式に変換するための臨床情報処理装置と、
　前記画像ベースの特徴、及び前記臨床情報を使用して決定を出力するクラシファイア、又はクラシファイアの組であって、サポート・ベクトル・マシン、決定ツリー、線形判別分析、及びニューラル・ネットワークのうちの少なくとも１つを含む群から選択されるクラシファイア又はクラシファイアの組とを含むコンピュータ支援診断システム。」
　
２　刊行物
　原査定の拒絶理由で引用された刊行物、及び、その記載事項は、前記「第２」の「３」の「（１）」に記載したとおりである。
　
３　判断
　本願発明は、前記「第２」の「２」で検討した補正発明の「臨床情報を受入れ、一形式に変換する」ことについて、「前記臨床情報を前記画像ベースの特徴と合成して特徴プールを形成するために前記臨床情報」を一形式に変換するものであることの限定を省いたものである。
　そうすると、本願発明の特定事項を全て含み、さらに他の特定事項を付加したものに相当する補正発明が、前記「第２」の「３」に記載したとおり、引用発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、本願発明も、同様の理由により、引用発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
第４　むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、本願は、拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。