【手続補正書】
【提出日】平成21年11月20日(2009.11.20)
【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】
乳房撮影画像を処理する方法であって、
画像のピクセルに対して、画像中に描かれた組織構造のアスペクト比を表す商の値を計算するステップと、
トレーニング済み分類子を使用して、前記ピクセルのそれぞれの商の値に従って前記ピクセルを分類し、少なくとも２つのクラスに関する分類を表わす１つのスコアを前記ピクセルのそれぞれに対して割り当てるステップと、
前記クラスの総ピクセルメンバーシップスコアに基づいて、乳房密度の変化と一緒に変化するパラメータ値を取得するステップと
を含む、同じ乳房のその後の画像中の乳房組織における違い、又は前記その後の画像の制御グループに対する違いを検出する、乳房密度の変化と一緒に変化するパラメータ値を取得するため、乳房の少なくとも一部の画像を処理する、方法。
【請求項２】
前記トレーニング済み分類子が教師なし学習によってトレーニングされる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニング済み分類子が教師つき学習によってトレーニングされる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記分類子は、高い乳房密度に関連する画像のセットと低い乳房密度に関連する画像のセットとに基づいて教師つき学習によってトレーニングされる請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ピクセルは、前記クラスのうちの１つに属するとしてスコア付けされる請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記ピクセルは、前記クラスのうちの少なくとも１つに属するそれらの確率に従ってスコア付けされる請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記商の値は、複数のスケールのそれぞれにおいて前記ピクセル毎に決定される請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記商の値は、画像のピクセルの所定のスケールでガウス導関数に基づいてヘシアン行列の固有値間の正規化された差として決定され、前記ガウス導関数は、各ピクセルの強度を前記ピクセルの隣のピクセルの強度に関連付ける請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
クラスタマップの事前に決定されたモデル上に前記商の値をプロットするステップであって、前記クラスタマップが少なくとも２つの事前にプロットされた点を有する、ステップと、
２つの別個のクラスタをもたらすため、プロットされた値を、前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を中心にクラスタリングするステップと、
前記２つのクラスタ間の領域における違いを計算することによって、乳房密度の変化と一緒に変化する前記パラメータ値を取得ステップと
を含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項１０】
事前に決定されたモデルは、３つの寸法がそれぞれ３つの異なるスケールのうちの対応する１つで計算されるときの商の値を表わす３次元空間内で規定される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記クラスタリングするステップは、
プロットされた値のそれぞれが前記少なくとも２つの事前にプロットされた点のうちのどれに最も近いのかを計算するステップと、
それに応じて、プロットされた点の前記２つの別個のクラスタをもたらすため、前記最も近い事前にプロットされた点に対して各値を割り当てるステップを更に含む請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を組み込むクラスタマップの前記事前に決定されたモデルを生成する予備的なステップを含む請求項９〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記クラスタマップのモデルを生成するステップは、
ａ）画像中の前記ピクセルに関してコンパイルされたヘシアン行列の結果に基づいて、乳房の検査画像中のピクセルに関して商の値を計算するステップと、
ｂ）各商の値を３次元空間内にプロットするステップと、
ｃ）商の値の間で少なくとも２つの点を開始点として無作為に選択するステップと、
ｄ）各商の値と各開始点との間の距離を計算し、各商の値をそれが最も近い開始点に対して割り当てるステップと、
ｅ）点の各グループの平均を計算し、計算された平均点として開始点を再び規定するステップと
を含み、計算された平均点が開始点に等しくなるまでステップｄ）およびｅ）を反復して繰り返し、最終的な計算された平均点が、クラスタマップのモデルの事前にプロットされた点となるように配置される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
事前にプロットされた点の数は、結果として得られるクラスタの数を決定する請求項９〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
クラスタマップの事前に決定されたモデルが４つの事前にプロットされた点を有する請求項９〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
クラスタマップのモデルにおける前記４つの事前にプロットされた点をもたらすため、４つの点が開始点として無作為に選択される請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
ヘシアン行列は、画像中のピクセルのガウス導関数から得られる請求項１４〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記ピクセルのそれぞれにおける３つの異なる商の値をもたらすため、画像の３つの異なるスケールでガウス導関数を得ることを更に含み、３つの商の値は、事前に決定されたモデルの３つの寸法に対応している請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記商の値は、画像中に存在するオブジェクトの形状を表わす特徴を規定する請求項９〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
比較的大きい大きさの商の値は、画像中に位置される略長尺なオブジェクトを表わす請求項９〜１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
その後の時間に同じ乳房のパラメータを取得し、第１のパラメータとその後のパラメータとの違いを計算することを更に含み、前記違いが乳房の乳房組織の変化を表わす請求項１〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
乳房の少なくとも一部を表わすデジタルデータのセットを受ける手段と、
画像のピクセルに関して画像中に描かれた組織構造のアスペクト比を表わす商の値を計算する手段と、
前記ピクセルの商の値に従って前記ピクセルを分類し、少なくとも２つのクラスに対する分類を表わす１つのスコアを前記ピクセルのそれぞれに割り当てる、予め内部にプログラムされたトレーニング済み分類子と、
前記クラスの総ピクセルメンバーシップスコアに基づいて、乳房密度の変化と一緒に変化する前記パラメータ値を取得する手段と
を有する、事前プログラム計算デバイス。
【請求項２３】
前記トレーニング済み分類子が教師なし学習によってトレーニングされる請求項２２に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２４】
前記トレーニング済み分類子が教師つき学習によってトレーニングされる請求項２３に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２５】
前記分類子は、高い乳房密度に関連する画像のセットと低い乳房密度に関連する画像のセットとに基づいて教師つき学習によってトレーニングされる請求項２４に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２６】
前記ピクセルは、前記クラスのうちの１つに属するとしてスコア付けされる請求項２２〜２５のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２７】
前記ピクセルは、前記クラスのうちの少なくとも１つに属するそれらの確率に従ってスコア付けされる請求項２２〜２６のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２８】
前記商の値は、複数のスケールのそれぞれにおいて前記ピクセル毎に決定される請求項２２〜２７のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項２９】
前記商の値は、画像のピクセルの所定のスケールでガウス導関数に基づいてヘシアン行列の固有値間の正規化された差として決定され、前記ガウス導関数は、各ピクセルの強度を前記ピクセルの隣のピクセルの強度に関連付ける請求項２２〜２８のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３０】
クラスタマップの事前に決定されたモデル上に前記商の値をプロットする手段であって、前記クラスタマップが少なくとも２つの事前にプロットされた点を有する、手段と、
２つの別個のクラスタをもたらすため、プロットされた値を、前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を中心にクラスタリングする手段と、
前記２つのクラスタ間の領域における違いを計算することによって、乳房密度の変化と一緒に変化するパラメータを得る手段であって、前記パラメータが、同じ乳房のその後の画像における乳房組織の違いの検出を可能にする手段と
を更に含む請求項２２に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３１】
事前に決定されたモデルは、３つの寸法がそれぞれ３つの異なるスケールで計算されるときの商の値を表わす３次元空間内で規定される請求項３０に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３２】
プロットされた値のそれぞれが前記少なくとも２つの事前にプロットされた点のうちのどれに最も近いのかを計算する手段と、
それに応じて、前記最も近い事前にプロットされた点に対して各値を割り当て、プロットされた点の前記２つの別個のクラスタをもたらす手段と
を更に有する請求項３０または３１に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３３】
前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を組み込むクラスタマップの前記事前に決定されたモデルを生成するための手段を更に有する請求項３０〜３２のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３４】
クラスタマップのモデルを生成するための前記手段は、
ａ）画像中の前記ピクセルに関してコンパイルされたヘシアン行列の結果に基づいて、乳房の検査画像中のピクセルに関して商の値を計算する手段と、
ｂ）各商の値を３次元空間内にプロットする手段と、
ｃ）商の値の間で少なくとも２つの点を開始点として無作為に選択する手段と、
ｄ）各商の値と各開始点との間の距離を計算し、各商の値をそれが最も近い開始点に対して割り当てるための手段と、
ｅ）点の各グループの平均を計算し、計算された平均点として開始点を再び規定する手段と
を更に含み、計算された平均点が開始点に等しくなるまでステップｄ）およびｅ）を反復して繰り返すための手段が設けられ、最終的な計算された平均点がクラスタマップのモデルの事前にプロットされた点となるように配置される請求項３３に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３５】
事前にプロットされた点の数は、結果として得られるクラスタの数を決定する請求項３０〜３４のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３６】
クラスタマップの事前に決定されたモデルが４つの事前にプロットされた点を有する請求項３０〜３５のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３７】
クラスタマップのモデルにおける前記４つの事前にプロットされた点をもたらすため、開始点として無作為に選択される手段を更に有する請求項２０に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３８】
ヘシアン行列は、画像中のピクセルのガウス導関数から得られる請求項３４〜３７のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項３９】
前記ピクセルのそれぞれにおける３つの異なる商の値をもたらすため、画像の３つの異なるスケールでガウス導関数を得る手段を更に含み、各ピクセルの３つの商の値は、事前に決定されたモデルの３つの寸法に対応している請求項３８に記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項４０】
前記商の値は、画像中に存在するオブジェクトの形状を表わす特徴を規定する請求項３０〜３９のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項４１】
比較的大きい大きさの商の値は、画像中に位置される略長尺なオブジェクトを表わす請求項３０〜４０のいずれかに記載の事前プログラム計算デバイス。
【請求項４２】
乳房の少なくとも一部の画像を処理する命令と、
画像のピクセルに関して、画像中に描かれた組織構造のアスペクト比を表わす商の値を計算する命令と、
前記ピクセルの商の値に従って当該ピクセルを分類し、少なくとも２つのクラスに対するそれらの分類を表わす１つのスコアをピクセルのそれぞれに割り当てる命令と、
前記クラスの総ピクセルメンバーシップスコアに基づいて、乳房密度の変化と一緒に変化するパラメータ値を取得する命令と
を含む、命令セット。
【請求項４３】
前記トレーニング済み分類子が教師なし学習によってトレーニングされたものとして作用する請求項４２に記載の命令セット。
【請求項４４】
前記トレーニング済み分類子が教師つき学習によってトレーニングされたものとして作用する請求項４３に記載の命令セット。
【請求項４５】
前記分類子は、高い乳房密度に関連する画像のセットと低い乳房密度に関連する画像のセットとに基づいて教師つき学習によってトレーニングされたものとして作用する請求項４４に記載の命令セット。
【請求項４６】
命令セットに従って、前記ピクセルが、前記クラスのうちの１つに属するとしてスコア付けされる請求項４２〜４５のいずれかに記載の命令セット。
【請求項４７】
命令セットに従って、前記ピクセルが、前記クラスのうちの少なくとも１つに属するそれらの確率に従ってスコア付けされる請求項４２〜４６のいずれかに記載の命令セット。
【請求項４８】
命令セットに従って、前記商の値が、複数のスケールのそれぞれにおいて、前記各ピクセルに決定される請求項４２〜４７のいずれかに記載の命令セット。
【請求項４９】
命令セットに従って、前記商の値が、画像のピクセルの所定のスケールでガウス導関数に基づいてヘシアン行列の固有値間の正規化された差として決定され、前記ガウス導関数は、各ピクセルの強度を前記ピクセルの隣のピクセルの強度に関連付ける請求項４２〜４８のいずれかに記載の命令セット。
【請求項５０】
クラスタマップの事前に決定されたモデル上に前記商の値をプロットするための命令であって、前記クラスタマップが少なくとも２つの事前にプロットされた点を有する命令と、
プロットされた値を、前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を中心にクラスタリングし、２つの別個のクラスタをもたらす命令と、
前記２つのクラスタ間の領域における違いを計算することによって、乳房密度の変化と一緒に変化する前記パラメータを得る命令であって、前記パラメータが、同じ乳房のその後の画像における乳房組織の違いの検出を可能にする命令と
を含む請求項４２または４３に記載の命令セット。
【請求項５１】
事前に決定されたモデルは、３つの寸法がそれぞれ３つの異なるスケールで計算されるときの商の値を表わす３次元空間内で規定される請求項５０に記載の命令セット。
【請求項５２】
クラスタリングする前記命令は、
プロットされた値のそれぞれが前記少なくとも２つの事前にプロットされた点のうちのどれに最も近いのかを計算する命令と、
それに応じて、前記最も近い事前にプロットされた点に対して各値を割り当て、プロットされた点の前記２つの別個のクラスタをもたらす命令と
を更に含む請求項５０または５１に記載の命令セット。
【請求項５３】
前記少なくとも２つの事前にプロットされた点を組み込むクラスタマップの前記事前に決定されたモデルを生成するための命令を更に含む請求項５０〜５２のいずれかに記載の命令セット。
【請求項５４】
クラスタマップのモデルを生成するための前記命令は、
ａ）画像中の前記ピクセルに関してコンパイルされたヘシアン行列の結果に基づいて、乳房の検査画像中のピクセルに関して商の値を計算する命令と、
ｂ）各商の値を３次元空間内にプロットする命令と、
ｃ）商の値の間で少なくとも２つの点を開始点として無作為に選択する命令と、
ｄ）各商の値と各開始点との間の距離を計算し、各商の値をそれが最も近い開始点に対して割り当てる命令と、
ｅ）点の各グループの平均を計算し、計算された平均点として開始点を再び規定するための命令と
を更に含み、計算された平均点が開始点に等しくなるまでステップｄ）およびｅ）を反復して繰り返し、それにより、最終的な計算された平均点がクラスタマップのモデルの事前にプロットされた点となるように配置される請求項５３に記載の命令セット。
【請求項５５】
事前にプロットされた点の数は、結果として得られるクラスタの数を決定する請求項５０〜５４のいずれかに記載の命令セット。
【請求項５６】
クラスタマップの事前に決定されたモデルが４つの事前にプロットされた点を有する請求項５０〜５５のいずれかに記載の命令セット。
【請求項５７】
ヘシアン行列は、画像中のピクセルのガウス導関数から得られる請求項５０〜５６のいずれかに記載の命令セット。
【請求項５８】
前記ピクセルのそれぞれにおける３つの異なる商の値をもたらすために、画像の３つの異なるスケールでガウス導関数を得るための命令を更に含み、３つの商の値は、事前に決定されたモデルの３つの寸法に対応している請求項５７に記載の命令セット。
【請求項５９】
前記商の値は、画像中に存在するオブジェクトの形状を表わす特徴を規定する請求項５０〜５８のいずれかに記載の命令セット。
【請求項６０】
比較的大きい大きさの商の値は、画像中に位置される略長尺なオブジェクトを表わす請求項５０〜５９のいずれかに記載の命令セット。
【請求項６１】
クラスタマップのモデルにおける前記４つの事前にプロットされた点をもたらすため、４つの点が開始点として無作為に選択される請求項３２に記載の命令セット。