【誤訳訂正書】
【提出日】令和2年3月16日(2020.3.16)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体積画像データセットをセグメント化する方法であって、
画像処理デバイスによって入力体積画像データセットの初期セグメント化を実行して主血管構造と複数の分割セグメントとを取得する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の加重経路を該複数の分割セグメントの該分割セグメントの第１のボクセルと該主血管構造の第２のボクセルとに関連付けられた少なくとも１又は２以上のパラメータに基づいて演算する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の有効加重経路を前記演算された加重経路と１又は２以上の事前指定された条件とに基づいて決定する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記決定された有効加重経路に基づいて勾配場に対して最終セグメント化を実行することによって出力体積画像データセットを発生させる段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記入力体積画像データセットを濾過して平滑化された体積画像データセットを取得する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記平滑化された体積画像データセットを事前定義された閾値に基づいてバイナリ体積画像データセットに変換する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記平滑化された体積画像データセットに対応する第１の勾配ベクトルと前記バイナリ体積画像データセットに対応する第２の勾配ベクトルとの間のベクトル差を決定する段階と、  を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像処理デバイスにより、トップハット変換、ボトムハット変換、オープニング・モルフォロジー（opening morphology）、クロージング・モルフォロジー（closing morphology）、及びヒストグラム等化を含む１又は２以上の画像強化技術を使用することによって前記入力体積画像データセットを強化する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像処理デバイスにより、頭部境界までの距離判断基準に基づいて前記入力体積画像データセットに対して頭皮除去演算を実行する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記決定されたベクトル差に基づいて前記勾配場を発生させる段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像処理デバイスにより、複数の第１のノードと、複数の第２のノードと、複数のエッジとを含むグラフを発生させる段階を更に含み、
前記複数の第１のノードからの第１のノードが、前記複数の分割セグメントのうちの前記分割セグメントの前記第１のボクセルに対応し、
前記複数の第２のノードからの第２のノードが、前記主血管構造の前記第２のボクセルに対応し、
前記複数のエッジの各々が、前記演算された加重経路に対応する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１又は２以上のパラメータは、前記第１のボクセルの強度、前記第２のボクセルの強度、及び該第１のボクセルと該第１のボクセルに関連付けられた１又は２以上の近傍ボクセルとの間の類似性の尺度を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記演算された有効加重経路は、前記主血管構造の前記第１のボクセルと前記分割セグメントの前記第２のボクセルとの間の最短経路であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の分割セグメントのうちの前記分割セグメントは、前記演算された有効加重経路を通じて前記主血管構造に接続されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１又は２以上の事前指定された条件は、前記分割セグメントの長さが前記演算された加重経路の長さを超えるという第１の条件を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１又は２以上の事前指定された条件は、前記演算された加重経路と前記主血管構造の間の角度が事前定義された閾値角度値よりも小さいという第２の条件を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
体積画像データセットのセグメント化のためのシステムであって、
画像処理デバイス内の１又は２以上の回路、
を含み、
前記１又は２以上の回路は、
入力体積画像データセットの初期セグメント化を実行して主血管構造と複数の分割セグメントとを取得し、
前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の加重経路を該複数の分割セグメントのうちの該分割セグメントの第１のボクセルと該主血管構造の第２のボクセルとに関連付けられた少なくとも１又は２以上のパラメータに基づいて演算し、
前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の有効加重経路を前記演算された加重経路と１又は２以上の事前指定された条件とに基づいて決定し、
前記決定された有効加重経路に基づいて勾配場に対して最終セグメント化を実行することによって出力体積画像データセットを発生させ、
前記入力体積画像データセットを濾過して平滑化された体積画像データセットを取得し、
事前定義された閾値に基づいて、前記平滑化された体積画像データセットを閾値分析してバイナリ体積画像データセットを取得し、かつ
前記平滑化された体積画像データセットに対応する第１の勾配ベクトルと前記バイナリ体積画像データセットに対応する第２の勾配ベクトルとの間のベクトル差を決定する、
ように構成される、
ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記１又は２以上の回路は、
１又は２以上の画像強化技術を使用することによって前記入力体積画像データセットを強化し、かつ
頭部境界までの距離条件に基づいて前記入力体積画像データセットに対して頭皮除去演算を実行する、
ように構成される、
ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１又は２以上の回路は、前記決定されたベクトル差に基づいて前記勾配場を発生させるように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１又は２以上の回路は、複数の第１のノードと、複数の第２のノードと、複数のエッジとを含むグラフを発生させるように構成され、
前記複数の第１のノードからの第１のノードが、前記複数の分割セグメントのうちの前記分割セグメントの前記第１のボクセルに対応し、
前記複数の第２のノードからの第２のノードが、前記主血管構造の前記第２のボクセルに対応し、
前記複数のエッジの各々が、前記演算された加重経路に対応する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記演算された有効加重経路は、前記分割セグメントの前記第１のボクセルと前記主血管構造の前記第２のボクセルとの間の最短経路であり、
前記複数の分割セグメントのうちの前記分割セグメントは、前記演算された有効加重経路を通じて前記主血管構造に接続される、
ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記１又は２以上の事前指定された条件は、前記分割セグメントの長さが前記演算された加重経路の長さを超えるという第１の条件を含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記１又は２以上の事前指定された条件は、前記演算された加重経路と前記主血管構造の間の角度が事前定義された閾値角度値よりも小さいという第２の条件を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
画像処理デバイスによって入力体積画像データセットの初期セグメント化を実行して主血管構造と複数の分割セグメントとを取得する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の加重経路を該複数の分割セグメントの該分割セグメントの第１のボクセルと該主血管構造の第２のボクセルとに関連付けられた少なくとも１又は２以上のパラメータに基づいて演算する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記主血管構造と前記複数の分割セグメントのうちの分割セグメントとの間の有効加重経路を前記演算された加重経路と１又は２以上の事前指定された条件とに基づいて決定する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記決定された有効加重経路に基づいて勾配場に対して最終セグメント化を実行することによって出力体積画像データセットを発生させる段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記入力体積画像データセットを濾過して平滑化された体積画像データセットを取得する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記平滑化された体積画像データセットを事前定義された閾値に基づいてバイナリ体積画像データセットに変換する段階と、
前記画像処理デバイスにより、前記平滑化された体積画像データセットに対応する第１の勾配ベクトルと前記バイナリ体積画像データセットに対応する第２の勾配ベクトルとの間のベクトル差を決定する段階と、
を含む段階をコンピュータに実行させるための１組のコンピュータ実行可能命令を格納した非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１２】
実施形態により、入力体積画像データセットの強化は、１又は２以上の画像強化技術の使用によって実行することができる。１又は２以上の画像強化技術は、トップハット変換、ボトムハット変換、オープニング・モルフォロジー（opening morphology）、クロージング・モルフォロジー（closing morphology）、及び／又はヒストグラム等化を含むことができる。頭部境界までの距離判断基準に基づいて、入力体積画像データセットに対して頭皮除去演算を更に実行することができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５６】
血管強化及び頭皮除去ユニット２０８は、被験者の解剖学的領域の受信入力ＶＩＤを処理して血管構造を強化するように構成することができる。実施形態により、血管強化演算は、トップハット変換、ボトムハット変換、オープニング・モルフォロジー（opening morphology）、クロージング・モルフォロジー（closing morphology）、及びヒストグラム等化のような当業技術で公知の１又は２以上の画像強化技術を含むことができる。血管強化及び頭皮除去ユニット２０８は、強化された血管構造を有する入力ＶＩＤを処理し、強化された血管を有する入力ＶＩＤ内で頭皮を除去するように更に構成することができる。実施形態により、頭皮除去演算は、当業技術で公知の１又は２以上の頭皮除去技術を含むことができる。頭皮除去演算は、解剖学的ランドマーク又は放射線ベースラインへの参照、頭皮に置かれた外部放射線不透過マーカ、立体フレーム、及びフレームレス手術ナビゲータのような当業技術で公知の様々な画像ベースの方法に基づく頭皮局在化を含むことができる。頭皮が局在化された状態で、頭皮除去演算は、入力ＶＩＤから頭皮ボクセルを取り除くための当業技術で公知の形態的演算のシーケンスを実施することができる。頭皮除去演算は、頭部境界までの距離のような１又は２以上のパラメータに更に基づくことができる。