【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年11月4日(2009.11.4)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
同じまたは同様のメトリックの物体査定が、画像分析の自動化方法によって達成されるべき場合、上皮細胞を含む画像内の物体を特に識別する必要がある。ある様相において、従って、本発明は、ピクセルの幾つかまたは全てから特徴共起マトリックス（ＰＣＭ）を発生し、選択されたピクセルからなる近隣の局所平均および局所標準偏差の複数の特徴を使用し、上記ＰＣＭの分析の結果特定されたクラスに従って、選択されたピクセルにラベル付けを行うことにより、画像を分けるステップを含むピクセルの配列から成るデジタル画像の自動化分析用の方法である。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
特徴共起マトリックス（ＰＣＭ）は、Electronics and Communication Engineering Journal, pp71-83, Vol 5, No 2, 1993 (Co-occurrence Matrices for Image Analysis(画像分析用共起マトリックス)、JF Haddon およびJF Boyce)に記載されており、標準グレーレベル共起マトリックスへの拡張および一般化は、IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., Vol SMC-3, pp 610-621, 1973 (Texture Features for Image Classification(画像分類用組織特徴), RM Haralick, K ShanmuganおよびI Dinstein)に記述されている。それらは、多次元ヒストグラムであり、各要素は、選択された複数の特徴が共起する度数である。近隣の画像ピクセルの強度の局所平均および局所標準偏差の複数の特徴を使用してＰＣＭを発生することによる、ＰＣＭのような分析は、比較的低い局所平均および比較的高い局所標準偏差を有する領域（本発明のこの様相での好適な実施において、上皮細胞を表わす暗く、組織化された領域の如き）に寄与するピクセルと、比較的高い局所平均および比較的低い標準偏差を有する領域（本発明のこの様相の好適な実施において、“背景”組織を表わすより均一な領域の如き）または本発明の他の応用における複数の特徴の他の組合せの領域に寄与するピクセルとを識別することができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
特徴共起マトリックスの生成
特徴共起マトリックス（PCM）は、本アルゴリズムにとって、基本的事項である。上述で指摘されるように、これらは、Haralick等によって定義された標準グレーレベル共起マトリックスに対する、拡張または一般化である。PCMは、各要素が、特定の複数の特徴が画像内で共起する度数である多次元ヒストグラムである。形式的に、PCM Ｓは、
【数４】
2006505782.tif 000001
と定義することができる。
【数５】
2006505782.tif 000002
である様な、クロネッカーデルタ関数である。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
好適な実施の形態において、ステップ33で発生されたPCMは、2次元であり、使用される2つの複数の特徴は、近隣Δm及びΔσに渡って計算された強度の局所平均及び局所標準偏差である。これらの近隣がより大きいと、境界の局部限定がより、不明瞭となるが、局所平均及び標準偏差の推定値は、より正確になる。好適な実施の形態において、Δm及びΔσの典型的な値はそれぞれ7及び13であって妥協が図られる。典型的な上皮細胞は、この場合において使用される倍率に対して、13ピクセルの大きさの幅を有している。
マスク成分Mが、以下の様に、共起マトリックスの形成に導入された。
【数６】
2006505782.tif 000003
【数７】
2006505782.tif 000004
好適な実施の形態において使用される複数の特徴は、標準的方法であるが除去されるべきピクセルをマスクして計算された局所平均および局所標準偏差であるが、即ち、
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
HgまたはHmにおけるピークおよび谷の位置および相対的重要性を決定するために、適用なアルゴリズムを使用することができる。しかしながら、好ましい実施の形態では、次のアルゴリズムが用いられる。
ヒストグラム中のピークおよび谷は、ピークおよび谷の両方の位置を決定する多重分解アプローチおよびピークの「重要性」と関係するメトリック(トラック長さ)を使用して決定される。小さい孤立したピークは、大きいピークと同じ重要性を有すると考えられる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２４】
ヒストグラムは、-2n/2から23n/2まで走るように0が延長される。ここで、nは、2"が0延長の前に完全にヒストグラムを含んでいる少数のビンであるように、決定される。これは、先ず、ビンの数が2 nと等しくなるまで、ヒストグラムを延長し、新しいビンを0に設定し、その後、2n+1個のビンを有するように、両側に50%ずつヒストグラムを更に延長し、新たなビンをゼロに設定することにより達成される。ｎ個の多重分解能ヒストグラムの組は、連続ヒストグラムが22,23,24,....2n-1,2n,2n+1個のビンを持つように、複数グループのビンを平均することにより形成される。ピークおよび谷の位置は、分解能毎に[1-1]エッジオペレータで、コンボリューションし且つ符号の変化を識別することにより、決定される。ヒストグラムが平坦なところは、谷であると、必要な場合、判断されるのが正しい。その後、ピークと谷の位置が各分解能を通して追跡され、位置する分解能がより多いと、トラック長さがより大きく、ピークまたは谷の認知された重要性がより大きくなる。この例は、図8に示されている。この図では、メイン（または最も重要な）ピークは最大ではない。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２６】
PCMにおける分布の分析
ステップ33で発生されたPCM内の２つのメインの二次元ガウス分布Ｎ(m1x,s1x,m1y,s1y)およびＮ(m2x,s2x,m2y,s2y)の位置および程度が決定される必要がある。そのような分布の例は図9で示されている。好適な実施の形態において、これは、例えば、Journal of Royal Statistical Society B,39: 1-38, 1977, 3 （Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm (EMアルゴリズムによる不完全なデータからの最大尤度), AP Dempster, NM Laird and DB Rubin）に記述される期待値最大化(EM)アルゴリズムの実行を使用して、ステップ34で達成される。標準EMアルゴリズムは、隠れたパラメータを有する複数のモデルの混合したものが、データにフィットすることを、混合モデルに対する新たなパラメータを推定し、次に、フィットを最大にする2つのステップを反復適用して、可能にする。要約すると、
2006505782.tif 000005
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
このアルコリズムを繰り返し適用すると、管ブロブが、些細な偽像を横切って上皮ブロブ内に、制御されない振舞いが無く、膨張することを可能にする。
膨張の単一のステップが、
【数１７】
2006505782.tif 000006
によって、定義される。
ここで、
【数１８】
2006505782.tif 000007
はデジタルコンボリューション用のオペレータである。先ず、膨張されるべき画像D(x)は管とラベル付けされた全てのピクセルを含む。次に、これは、適当な程度を有する二次元ガウシアンカーネルでコンボリューションされ、結果は、切捨てによって整数に変換される。今管とラベル付けされているピクセルおよび以前管または上皮とラベル付けされていたピクセルは、管として維持され、他の全てのピクセルは0に設定される。このプロセスは、所望のレベルの膨張が達成されるまで繰り返され、2つの典型的な上皮細胞と等価なものが、好適な実施の形態において、13回の繰り返しである。