【手続補正書】
【提出日】平成28年10月17日(2016.10.17)
【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】
生物学的組織のデジタル画像をセグメント化するコンピュータ実装方法であって、コンピュータが、プロセッサ（８１４）及び該プロセッサ（８１４）に動作可能に接続されたメモリ（８１２）を含み、
メモリ（８１２）において、生物学的単位の適合例の形状及び生物学的単位の非適合例の形状を表す訓練データから計算されるランク付けモデル（２０）にアクセスするステップであって、ランク付けモデル（２０）が、生物学的単位の適合例及び生物学的単位の非適合例に関連して訓練データ内の形状の品質のランク付けを規定するステップと、
メモリ（８１２）において、生物学的組織のデジタル画像を表す画像データにアクセスするステップと、
プロセッサ（８１４）によって、画像データを用いてデジタル画像において第１の形状及び一組の第２の要素形状を識別するステップであって、第１の形状が、一組の第２の要素形状の和集合を含むステップと、
プロセッサ（８１４）によって、ランク付けモデル（２０）を用いて、第１の形状に対応する、画像データの第１のデータ点のランク及び一組の第２の要素形状に対応する、画像データの第２のデータ点のランクを決定するステップと、
プロセッサ（８１４）によって、第１のデータ点及び第２のデータ点のどちらがより高いランクを有するかに基づいて第１の形状及び一組の第２の要素形状の一方を用いてデジタル画像をセグメント化するステップとを含む方法。
【請求項２】
ランク付けモデル（２０）が、訓練データから計算される複数のサポートベクターを含み、該複数のサポートベクターが、ベクトル空間に超平面を規定し、
決定ステップが、プロセッサ（８１４）によって、第１のデータ点及び第２のデータ点をベクトル空間に写像することを含み、
セグメント化ステップが、プロセッサ（８１４）によって、第１のデータ点及び第２のデータ点のどちらがより大きな、超平面からの距離を有するかに基づいて第１の形状及び一組の第２の要素形状の一方を用いてデジタル画像をセグメント化することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
デジタル画像が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離よりも大きな場合、第１の形状を用いてセグメント化される、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
デジタル画像が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離よりも大きな場合、一組の第２の要素形状を用いてセグメント化される、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
メモリ（８１２）に訓練データを記憶するステップを含む、請求項２乃至４のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
プロセッサ（８１４）を用いて複数のサポートベクターを計算するステップを含む、請求項２乃至５のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
プロセッサ（８１４）によって、一組の第２の要素形状の各形状の線形結合を計算するステップであって、第２のデータ点が、線形結合に対応するステップを含む、請求項２乃至６のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
第１の形状及び一組の第２の要素形状の各形状の線形結合がそれぞれ、画像データにおいて、それぞれ第１の形状及び線形結合の境界に対応する点のヒストグラムとして表され、点のそれぞれが、極座標平面に配置され、
方法が、プロセッサ（８１４）によって、第１の形状及び線形結合に対応するヒストグラムをそれぞれ用いて第１のデータ点及び第２のデータ点を計算するステップを含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
第１のデータ点及び第２のデータ点を計算するステップの前に、形状のそれぞれの最小慣性の軸が、極座標平面の０度の半径方向と一致するように第１の形状及び一組の第２の要素形状の線形結合のそれぞれを回転させるステップであって、最小慣性の軸が、形状のそれぞれの境界上の点のそれぞれまでの距離の２乗の積分が最小となる直線を含むステップを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
一組の第２の要素形状を生成するために、プロセッサ（８１４）によって、画像データに弱いセグメンテーションアルゴリズムを適用するステップを含む、請求項２乃至９のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
プロセッサ（８１４）によって、画像データを用いてデジタル画像において一組の第３の要素形状を識別するステップであって、一組の第２の要素形状の１以上の形状が、一組の第３の要素形状の和集合を含むステップと、
プロセッサ（８１４）によって、一組の第３の要素形状に対応する第３のデータ点をベクトル空間に写像するステップとを含み、
セグメント化ステップが、第１のデータ点、第２のデータ点、及び第３のデータ点のどれが、より大きな、超平面からの符号付き距離を有するかに基づいて第１の形状、一組の第２の要素形状、及び一組の第３の要素形状のうちの１つを用いてデジタル画像をセグメント化することを含む、請求項２乃至１０のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
デジタル画像が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離及び超平面と第３のデータ点との間の符号付き距離のどちらよりも大きな場合、第１の形状を用いてセグメント化され、
デジタル画像が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離及び超平面と第３のデータ点との間の符号付き距離のどちらよりも大きな場合、一組の第２の要素形状を用いてセグメント化され、
デジタル画像が、超平面と第３のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離及び超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離のどちらよりも大きな場合、一組の第３の要素形状を用いてセグメント化される、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
一組の第３の要素形状を生成するために、プロセッサ（８１４）によって、画像データに弱いセグメンテーションアルゴリズムを適用するステップを含む、請求項１１又は１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
デジタル画像の各セグメントが、細胞を表す、請求項２乃至１３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
細胞のそれぞれのカラーコーディングを用いて、セグメント化されたデジタル画像を、プロセッサ（８１４）に動作可能に接続されたディスプレイ上に表示するステップを含み、カラーコーディングが、セグメンテーションの品質を表す、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
非一時的なコンピュータ可読媒体であって、コンピュータ実行可能命令であって、コンピュータによって実行されたときにコンピュータに、
生物学的単位の適合例の形状及び生物学的単位の非適合例の形状を表す訓練データから計算されるランク付けモデル（２０）であって、生物学的単位の適合例及び生物学的単位の非適合例に関連して訓練データ内の形状の品質のランク付けを規定するランク付けモデル（２０）にアクセスさせ、
生物学的組織のデジタル画像を表す画像データにアクセスさせ、
第１の形状が一組の第２の要素形状の和集合を含むように、画像データを用いてデジタル画像において第１の形状及び一組の第２の要素形状を識別させ、
第１の形状に対応する、画像データの第１のデータ点のランク及び一組の第２の要素形状に対応する、画像データの第２のデータ点のランクを決定させ、
第１のデータ点及び第２のデータ点のどちらがより高いランクを有するかに基づいて第１の形状及び一組の第２の要素形状の一方を用いてデジタル画像をセグメント化させるコンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
コンピュータによって実行されたときにコンピュータに、一組の第２の要素形状を生成するために画像データに弱いセグメンテーションアルゴリズムを適用させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
生物学的組織のデジタル画像をセグメント化するためのシステム（８１０）であって、
プロセッサ（８１４）と、
プロセッサ（８１４）に接続された入力であって、生物学的組織のデジタル画像を表す画像データを受信するように構成された入力と、
プロセッサ（８１４）に接続されたメモリ（８１２）であって、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、
生物学的単位の適合例の形状及び生物学的単位の非適合例の形状を表す訓練データに基づくランク付けモデル（２０）であって、生物学的単位の適合例及び生物学的単位の非適合例に関連して訓練データ内の形状の品質のランク付けを規定するランク付けモデル（２０）にアクセスさせ、
第１の形状が一組の第２の要素形状の和集合を含むように、生物学的組織のデジタル画像を表す画像データを用いてデジタル画像において第１の形状及び一組の第２の要素形状を識別させ、
第１の形状に対応する、画像データの第１のデータ点のランク及び一組の第２の要素形状に対応する、画像データの第２のデータ点のランクを決定させ、
第１のデータ点及び第２のデータ点のどちらがより高いランクを有するかに基づいて第１の形状及び一組の第２の要素形状の一方を用いてデジタル画像をセグメント化させるコンピュータ実行可能命令を含むメモリ（８１２）とを備えるシステム（８１０）。
【請求項１９】
ランク付けモデル（２０）が、訓練データから計算される複数のサポートベクターを含み、該複数のサポートベクターが、ベクトル空間に超平面を規定し、
メモリ（８１２）が、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、
第１のデータ点及び第２のデータ点をベクトル空間に写像させ、
第１のデータ点及び第２のデータ点のどちらがより大きな、超平面からの距離を有するかに基づいて第１の形状及び一組の第２の要素形状の一方を用いてデジタル画像をセグメント化させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項１８に記載のシステム（８１０）。
【請求項２０】
デジタル画像が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離よりも大きな場合、第１の形状を用いてセグメント化される、請求項１９に記載のシステム（８１０）。
【請求項２１】
デジタル画像が、超平面と第２のデータ点との間の符号付き距離が、超平面と第１のデータ点との間の符号付き距離よりも大きな場合、一組の第２の要素形状を用いてセグメント化される、請求項２０に記載のシステム（８１０）。
【請求項２２】
メモリ（８１２）が、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、一組の第２の要素形状を生成するために所定のフラッディングレベルで画像データにウォーターシェッド変換を適用させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項２０又は２１に記載のシステム（８１０）。
【請求項２３】
メモリ（８１２）が、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、一組の第２の要素形状の各形状の線形結合であって、第２のデータ点に対応する線形結合を計算させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項２０乃至２２のいずれか１項に記載のシステム（８１０）。
【請求項２４】
第１の形状及び一組の第２の要素形状の各形状の線形結合がそれぞれ、画像データにおいて、それぞれ第１の形状及び線形結合の境界に対応する点のヒストグラムとして表され、点のそれぞれが、極座標平面に配置され、
メモリ（８１２）が、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、第１の形状及び線形結合に対応するヒストグラムをそれぞれ用いて第１のデータ点及び第２のデータ点を計算させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項２３に記載のシステム（８１０）。
【請求項２５】
メモリ（８１２）が、プロセッサ（８１４）によって実行されたときにプロセッサ（８１４）に、第１のデータ点及び第２のデータ点を計算する前に形状のそれぞれの最小慣性の軸が、極座標平面の０度の半径方向と一致するように第１の形状及び一組の第２の要素形状の線形結合のそれぞれを回転させるコンピュータ実行可能命令を含み、最小慣性の軸が、形状のそれぞれの境界上の点のそれぞれまでの距離の２乗の積分が最小となる直線を含む、請求項２４に記載のシステム（８１０）。