【手続補正書】
【提出日】平成28年8月25日(2016.8.25)
【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】
物体の繊維および分岐構造を分析するコンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、
撮像デバイス（１０８、１０９）を利用して、物体の画像を取得することであって、前記物体は、繊維（１、２）および／または分岐構造（５）を含む、ことと、
適応閾値処理法を前記画像に適用して、初期トレースシードを取得することと、
局所主成分分析（ＰＣＡ）計算を採用することによって、トレースシード候補を識別することであって、トレースシード候補を識別することは、周囲区域内の繊維の区別可能な特性に最も一致しかつ最高信号対ノイズを有するシードを選択することを含み、前記繊維の区別可能な特性は、形状、強度、または色を含む、ことと、
低スコアを有する前記シードを初期計算から除去することと、
繊維検出モジュールおよび繊維トレースモジュール（１０６）を利用して、単一繊維区分をトレースすることであって、前記単一繊維区分をトレースすることを行うことは、
ＰＣＡ適合計算を行うことによって、所与の場所において、局所繊維画像に一致する最良矩形を計算することと、
前記シードを矩形軸方向に沿って移動させることによって前記矩形を成長させることと、
次のＰＣＡ適合計算を行うことと
を含む、ことと、
選択されたシード候補毎に、前記単一繊維区分のトレースを繰り返すことと、
接続性モジュール（１０７）を利用して、個々の繊維区分を組み立てることであって、交差マッチング計算を行うことによって、繊維区分接続を提供し、前記個々の繊維区分は、その近接性、類似性、および接続性のルールに基づいて、ともに接続される、ことと、
最終繊維構造を形成および分析することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
繊維交差は、４つの本体および５つの端部を含み、かつ／または
前記繊維分岐構造（５）は、２つの本体および３つの端部を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記個々の繊維区分は、本体および一対の繊維端部を含む、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記繊維を組み立てることは、
繊維グラフを構築することであって、繊維区分は、前記繊維グラフ内で接続され、前記繊維グラフを構築することは、前記グラフの任意の未検討島状部を選択することによって行われ、前記島状部は、前記繊維区分の端部間接続から成るグラフを指している、ことと、
未検討島状部を抽出し、最大マッチングの島状部とマッチングさせることと、
前記手順を繰り返すことによって、全ての着目島状部を検討することと、
前記繊維の交差を更新し、前記グラフの最小全域木を規定することと
を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記繊維を組み立てることは、
前記繊維グラフ内で前記繊維区分を接続することであって、前記繊維グラフにおいて、各縁の重みは、前記接続された繊維区分の角度および距離の関数によって特徴付けられ、列挙マッチングアルゴリズムが、マッチングの重みの最大和を含む最大マッチングを見つけるために適用される、こと
をさらに含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
視野内に細胞核を含む第２の画像を取得して利用することにより、細胞体の識別を補助することをさらに含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
個々の神経突起区画および親ニューロン（３、４）との近接性または接続性を通して棘突起を神経突起に関連させることによって、同一または二次画像を使用して、神経棘を識別することをさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項による繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステム（１００〜１０９）であって、前記システムは、
生物学試料から繊維（１、２）および／または分岐構造（５）を伴う画像を生成および収集するように動作可能な撮像ユニット（１０８、１０９）と、
前記撮像ユニット（１０８、１０９）によって提供される画像データにアクセスするように動作可能な処理ユニット（１０３）と、
適応閾値処理を前記画像に適用することによって、初期トレースシードを取得するように動作可能なシード初期化モジュール（１０４）と、
局所主成分分析（ＰＣＡ）計算を採用することによってトレースシード候補を識別することと、初期計算から得られた低スコアを伴うシードを除去することと、単一繊維区分をトレースすることとを行うように動作可能な繊維検出モジュールおよびトレースモジュール（１０６）であって、トレースシード候補を識別することは、周囲区域内の繊維の区別可能な特性に最も一致しかつ最高信号対ノイズを有するシードを選択することを含み、前記繊維の区別可能な特性は、形状、強度、または色を含み、前記単一繊維区分をトレースすることを行うことは、
ＰＣＡ適合計算を行うことによって、所与の場所において、局所繊維画像に一致する最良矩形を計算することと、
前記シードを矩形軸方向に沿って移動させることによって前記矩形を成長させることと、
次のＰＣＡ適合計算を行うことと、
選択されたシード候補毎に、前記単一繊維区分のトレースを繰り返すことと
を含む、繊維検出モジュールおよびトレースモジュール（１０６）と、
前記繊維検出モジュールおよびトレースモジュール（１０６）の出力を利用し、前記収集された画像を拒否するまたはその画質を高めるように動作可能な画像前処理モジュール（１０５）と、
繊維組立または再構成の命令を証明することと、交差マッチング計算を行うことによって繊維区分接続を提供することとを行うように動作可能な接続性モジュール（１０７）であって、個々の繊維区分は、その近接性、類似性、および接続性のルールに基づいて、ともに接続される、接続性モジュール（１０７）と
を備える、システム。
【請求項９】
前記撮像ユニット（１０８、１０９）は、ニューロン（３、４）の繊維（１、２）および／または分岐構造（５）を伴う画像を収集するように適応させられ、
前記繊維検出モジュールおよび前記トレースモジュール（１０６）は、視野内に細胞核を含む第２の画像を利用して細胞体の識別を補助するように動作可能である、請求項８に記載の繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステム。
【請求項１０】
前記撮像ユニット（１０８、１０９）は、ニューロン（３、４）の繊維（１、２）および／または分岐構造（５）を伴う画像を収集するように適応させられ、
前記繊維検出モジュールおよび前記トレースモジュール（１０６）は、個々の神経突起区画および親ニューロンとの近接性または接続性を通して棘突起を神経突起に関連させることによって、二次画像を使用して、神経棘を識別するように動作可能である、請求項８に記載の繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本システムの全側面は、３Ｄ画像に適用されてもよい。これらの３Ｄ画像は、オプティカルセクショニングとして知られるプロセスを通して、選択された深度で試料から収集された一式の２Ｄ画像であり得る。これらの３Ｄ画像はまた、超音波、ＣＴ、ＭＲＩ、またはＰＥＴスキャンによって生成される一式の２Ｄ医療画像であり得る。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
物体の繊維および分岐構造を分析するコンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、
撮像デバイスを利用して、物体の画像を取得することであって、前記物体は、繊維および／または分岐構造を含む、ことと、
適応閾値処理法を使用して、初期トレースシードを取得することと、
局所主成分分析（ＰＣＡ）計算を採用することによって、トレースシード候補を識別することと、
低スコアを有する前記シードを前記初期計算から除去することと、
繊維検出モジュールおよび繊維トレースモジュールを利用して、単一繊維区分をトレースすることと、
接続性モジュールを利用して、個々の繊維区分を組み立てることと、
最終繊維構造を形成および分析することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
トレースシード候補を識別することは、周囲区域内の繊維の区別可能な特性に最も一致しかつ最高信号対ノイズを有するシードを選択することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記繊維の区別可能な特性は、形状、強度、または色を含む、項目２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
前記単一繊維区分のトレースは、
所与の場所において、局所繊維画像と一致する最良矩形を計算することと、前記シードを矩形軸方向に沿って移動させることによって前記矩形を成長させることと、次のＰＣＡ適合計算を行うこととを含む、項目２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
選択されたシード候補毎に、信号繊維区分のトレースを繰り返すことをさらに含む、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
交差マッチング計算を行うことによって、繊維区分接続を提供することをさらに含む、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記個々の繊維区分は、その近接性、類似性、および接続性のルールに基づいて、ともに接続される、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
前記個々の繊維区分は、本体および一対の繊維端部を含む、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
繊維交差は、４つの本体および５つの端部を含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１０）
前記繊維分岐構造は、２つの本体および３つの端部を含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
前記繊維を組み立てることは、
グラフの任意の未検討島状部を選択することと、
未検討島状部を抽出し、最大マッチングの島状部とマッチングさせることと、
前記手順を繰り返すことによって、全ての着目島状部を検討することと、
前記繊維の交差を更新し、前記グラフの最小全域木を規定することと
によって、繊維グラフを構築することを含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１２）
視野内に細胞核を含む第２の画像を取得して利用することにより、細胞体の識別を補助することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１３）
個々の神経突起区画および親ニューロンとの近接性または接続性を通して棘突起を神経突起に関連させることによって、同一または二次画像を使用して、神経棘を識別することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１４）
繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステムであって、前記システムは、
生物学試料から繊維および／または分岐構造を伴う画像を生成および収集する撮像ユニットと、
前記撮像ユニットによって提供される画像データにアクセスするように動作可能な処理ユニットと、
適応閾値処理を行うことによって、初期トレースシードを取得するように動作可能なシード初期化モジュールと、
局所主成分分析（ＰＣＡ）計算を採用し、単一繊維区分をトレースすることによって、トレースシード候補を識別するように動作可能な繊維検出モジュールおよびトレースモジュールと、
前記繊維検出モジュールおよびトレースモジュールの出力を利用し、前記収集された画像を拒否するまたはその画質を高めるように動作可能な画像前処理モジュールと、
繊維組立または再構成の命令を証明するように動作可能な接続性モジュールと
を備える、システム。
（項目１５）
前記撮像ユニットは、ニューロンの繊維および／または分岐構造を伴う画像を収集し、前記繊維検出モジュールおよび前記トレースモジュールは、視野内に細胞核を含む第２の画像を利用して細胞体の識別を補助するように動作可能である、項目１４に記載の繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステム。
（項目１６）
前記撮像ユニットは、ニューロンの繊維および／または分岐構造を伴う画像を収集し、前記繊維検出モジュールおよび前記トレースモジュールは、個々の神経突起区画および親ニューロンとの近接性または接続性を通して棘突起を神経突起に関連させることによって、同一または二次画像を使用して、神経棘を識別するように動作可能である、項目１４に記載の繊維および樹状構造またはネットワーク状構造の分析のためのシステム。