【誤訳訂正書】
【提出日】令和2年8月3日(2020.8.3)
【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】
画像セグメンテーション方法であって、
複数のアトラスおよび対象画像を受信し、各アトラスは、関心ある構造および関連する構造描写を示すアトラス画像を含み、前記対象画像は、画像取得装置によって取得され、前記関心ある構造を示すことと、
画像プロセッサによって、前記それぞれのアトラスを前記対象画像に登録することによりマッピングされたアトラスを計算することと、
前記画像プロセッサによって、前記マッピングされたアトラスに基づいて前記対象画像の第１の構造ラベルマップを決定することと、
前記対象画像の所定の領域の前記マッピングされたアトラスの第１のセットの第１の構造ラベルが、前記所定の領域の前記マッピングされたアトラスの異なる第２のセットの第２の構造ラベルと相違することを決定することと、
前記第１の構造ラベルが前記第２の構造ラベルと相違すると決定されたことに応答して、前記対象画像に登録された前記複数のアトラスのうちの少なくとも１つを含む前記マッピングされたアトラスのサブセットに対する前記所定の領域に対応する訓練サンプルを選択することと、
前記画像プロセッサによって、前記所定の領域に対応する前記選択された訓練サンプルを用いて構造分類器を訓練することと、
前記画像プロセッサによって、前記訓練された構造分類器を前記対象画像内の１つまたは複数の対象画像点に適用することによって、前記対象画像に対する第２の構造ラベルマップを決定することと、
前記画像プロセッサによって、前記第１の構造ラベルマップと前記第２の構造ラベルマップとを組み合わせて、前記関心ある構造を表す第３の構造ラベルマップを生成することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記マッピングされたアトラスを計算することは、
各アトラス内の前記アトラス画像を前記対象画像にマッピングすることと、
前記マッピングすることに基づいて、各アトラスに対する登録変換を計算することと、
前記アトラスの構造描写に登録変換を適用することによって、各アトラスのマッピング構造描写を計算することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、
前記第１の構造ラベルマップを決定することは、
前記それぞれのマッピングされた構造描写に基づいて、前記アトラスに対応するアトラスベース自動セグメンテーション（ＡＢＡＳ）構造ラベルマップを決定することと、
前記ＡＢＡＳ構造ラベルマップを融合することよって、前記第１の構造ラベルマップを決定すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、
前記ＡＢＡＳ構造ラベルを融合することは、多数決投票法または同時真理およびパフォーマンスレベル推定（ＳＴＡＰＬＥ）法のうちの少なくとも１つに従うことである
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、
前記それぞれのアトラスを前記対象画像に登録することは、各アトラス画像および前記対象画像を共通の基準画像にマッピングすることを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、
前記基準画像は、前記アトラス画像を平均化することによって得られる平均アトラス画像である
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、
選択基準に基づいて前記マッピングされたアトラスのサブセットを選択することを更に含む
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、
前記マッピングされたアトラスの前記サブセットを選択することは、
各マッピングされたアトラス画像と前記対象画像との間の画像類似度を決定することと、
前記それぞれのマッピングされたアトラス画像の前記画像類似度に基づいて前記マッピングされたアトラスをランク付けすることと、
前記ランク付けすることに基づいて前記マッピングされたアトラスの前記サブセットを選択することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、
前記画像類似度を決定することは、前記対応するマッピングされたアトラス画像の全体が前記対象画像の全体とどのように相関するかを示すグローバル類似度を決定すること、または、前記対応するマッピングされたアトラス画像内の前記関心ある構造が前記対象画像内の前記関心ある構造とどのように相関するかを示すローカル類似度を決定することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法において、
前記所定の領域に対応する前記選択された訓練サンプルを用いて構造分類器を訓練することは、ランダムフォレスト機械学習アルゴリズムを適用して前記構造分類器を訓練することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法において、
前記１つまたは複数のマッピングされたアトラスのそれぞれから複数の訓練サンプルを選択することを更に含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、
前記マッピングされたアトラスの第１のセットの前記第１の構造ラベルが、前記マッピングされたアトラスの前記第２のセットの前記第２の構造ラベルと相違することを決定することは、前記所定の領域に対するマッピングされたアトラス間の構造ラベル間の不一致が所定のレベルより大きいことを決定することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１記載の方法において、
前記訓練サンプルの属性を計算することを更に含み、
前記構造分類器を訓練することは前記属性を使用することである
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の方法において、
前記属性は、事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用して計算される
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１記載の方法において、
前記第１の構造ラベルマップに基づいて前記対象画像から前記１つまたは複数の対象画像点を選択することを更に含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の方法において、
前記１つまたは複数の選択された対象画像点が、セグメンテーションのあいまいさを示す構造ラベルに対応する
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
複数のアトラスおよび対象画像を受信して記憶するように構成されたメモリであって、各アトラスは、関心ある構造および関連する構造描写を示すアトラス画像を含み、前記対象画像は、画像取得装置によって取得され、前記関心ある構造を示すメモリと、
前記メモリに接続された画像プロセッサと
を有する画像セグメンテーション装置であって、
前記画像プロセッサは、
前記それぞれのアトラスを前記対象画像に登録することによりマッピングされたアトラスを計算し、
前記マッピングされたアトラスに基づいて前記対象画像の第１の構造ラベルマップを決定し、
前記対象画像の所定の領域の前記マッピングされたアトラスの第１のセットの第１の構造ラベルが、前記所定の領域の前記マッピングされたアトラスの異なる第２のセットの第２の構造ラベルと相違することを決定し、
前記第１の構造ラベルが前記第２の構造ラベルと相違すると決定されたことに応答して、前記対象画像に登録された前記複数のアトラスのうちの少なくとも１つを含む前記マッピングされたアトラスのサブセットに対する前記所定の領域に対応する訓練サンプルを選択し、
前記所定の領域に対応する前記選択された訓練サンプルを用いて構造分類器を訓練し、
前記訓練された構造分類器を前記対象画像内の１つまたは複数の対象画像点に適用することによって、前記対象画像に対する第２の構造ラベルマップを決定し、
前記第１の構造ラベルマップと前記第２の構造ラベルマップとを組み合わせて、前記関心ある構造を表す第３の構造ラベルマップを生成する
ように構成されている
ことを特徴とする画像セグメンテーション装置。
【請求項１８】
請求項１７記載の画像セグメンテーション装置において、
前記画像プロセッサは、更に、前記それぞれのマッピングされたアトラス画像と前記対象画像との間の画像類似度に基づいて、前記マッピングされたアトラスの前記サブセットを選択するように構成されている
ことを特徴とする画像セグメンテーション装置。
【請求項１９】
請求項１７記載の画像セグメンテーション装置において、
前記画像プロセッサは、更に、前記第１の構造ラベルマップに基づいて、前記対象画像から前記１つまたは複数の対象画像点を選択するように構成されている
ことを特徴とする画像セグメンテーション装置。
【請求項２０】
画像プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、画像セグメンテーション方法を実行させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記画像セグメンテーション方法は、
複数のアトラスおよび対象画像を受信し、各アトラスは、関心ある構造および関連する構造描写を示すアトラス画像を含み、前記対象画像は、画像取得装置によって取得され、前記関心ある構造を示すことと、
前記それぞれのアトラスを前記対象画像に登録することによりマッピングされたアトラスを計算することと、
前記マッピングされたアトラスに基づいて前記対象画像の第１の構造ラベルマップを決定することと、
前記対象画像の所定の領域の前記マッピングされたアトラスの第１のセットの第１の構造ラベルが、前記所定の領域の前記マッピングされたアトラスの異なる第２のセットの第２の構造ラベルと相違することを決定することと、
前記第１の構造ラベルが前記第２の構造ラベルと相違すると決定されたことに応答して、前記対象画像に登録された前記複数のアトラスのうちの少なくとも１つを含む前記マッピングされたアトラスのサブセットに対する前記所定の領域に対応する訓練サンプルを選択することと、
前記所定の領域に対応する前記選択された訓練サンプルを用いて構造分類器を訓練することと、
前記訓練された構造分類器を前記対象画像内の１つまたは複数の対象画像点に適用することによって、前記対象画像に対する第２の構造ラベルマップを決定することと、
前記第１の構造ラベルマップと前記第２の構造ラベルマップとを組み合わせて、前記関心ある構造を表す第３の構造ラベルマップを生成することと
を含むことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６１】
［６１］
プロセス４１６において、ＡＢＡＳ構造ラベルと分類子構造ラベルとを組み合わせて最終的な構造ラベルを生成し、これは対象画像に対する最終的なセグメンテーション結果を表す。ラベルを組み合わせるために様々な技術を使用することができる。例えば、ＡＢＡＳ構造ラベル推定と分類子構造ラベル推定との間の多数決投票を採用することができる。別の例として、訓練された構造分類器が硬判定（hard decision）を生成する場合、構造分類器からの結果は別のラベルマップと見なすことができ、ＡＢＡＳから生じるラベルマップと構造分類器によって生成されるラベルマップとの間のラベル融合が達成される。さらに別の例として、ＡＢＡＳおよび構造分類器が構造ラベリング結果として推定確率ＰＬおよびＰＣをそれぞれ提供する場合、対象画像点に対する最終構造確率Ｐは、これら２つ技術から推定確率の加重平均として、次式：
Ｐ＝ｗＬＰＬ＋ｗＣＰＣ（ただし、ｗＬ＋ｗＣ＝１）
で計算することができる。重み付けｗＬとｗＣは、互いに同一または異なっていてもよい。重み付けは、手動で設定することもでき、または、交差検証などの訓練の手順に基づいて自動的に決定することもできる。対象画像点に対する最終構造確率Ｐが計算されると、対象画像点が関心ある構造に属するかどうかは、最終構造確率Ｐが０．５のような閾値より高いかどうかにより決定することができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
［６２］
図５は、１つまたは複数のマッピングされたアトラスを使用して構造分類器を訓練するための例示的な方法５００を概略的に示すフローチャートである。訓練目的で使用されるマッピングされたアトラスは、訓練アトラスとも呼ばれる。本開示によれば、機械学習アルゴリズムを訓練アトラスからのデータ（アトラス画像およびそれらに関連する分類データ）に適用して、訓練された構造分類器を生成することができる。本開示によれば、構造分類器は、ラベル融合（方法４００のプロセス４０８）が実行される前、ラベル融合が実行された後であるが更なる分析のための対象画像点が識別される（方法４００のプロセス４０８）前、更なる分析のための対象画像点が識別された後、または、これら２つのプロセスのいずれかの間、に訓練される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
［６３］
図５に示すように、プロセス５０２では、各訓練アトラスのマッピングされたアトラス画像から複数の訓練サンプルを選択する。各訓練サンプルは、単一の画像点または一群の画像点（このような一群の画像点はスーパー画像点とも呼ばれる）に対応する。本開示によれば、マッピングアトラス画像からの訓練サンプルは、マッピングアトラス画像上の画像点の全部または一部を含むことができる。画像点の一部のみが訓練に使用されるとき、どの画像点を使用するかを決定するためにサンプル選択を実行する。例えば、訓練サンプルは、マッピングされたアトラス画像全体にわたって完全に無作為に選択することができ、または関心のある構造の境界まで一定の距離内の領域から選択することができる。そのような領域から訓練サンプルを選択する例は、米国特許第９１２２９５０号明細書に記載されている。別の例として、あいまいな領域から多くのサンプルを選択することができるように、サンプル選択を登録結果により導くことができる。あいまいな領域とは、異なるマッピングされたアトラスからの構造ラベルが互いに完全に一致しない、または不一致があるレベルより大きい領域（例えば、１０個のマッピングされたアトラスのうち３つ以上が、他のマッピングされたアトラスとは異なる判断を有する場合）である。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６４】
［６４］
プロセス５０４において、選択された訓練サンプルについて複数の属性（または特徴）を計算する。これらの属性は、分類タスクの一部として機械学習アルゴリズムによって使用される。対象画像の画像点を分類するために適用されると、訓練された構造分類器は、その画像点に関連する計算された属性に基づいてその画像点の構造ラベルについて決定を下すであろう。各訓練サンプルについて１つまたは複数の種類の属性を計算することができる。例えば、米国特許第９１２２９５０号明細書に詳細が記載されているように、画像強度値、画像位置、画像の勾配および勾配の大きさ、画像のヘッセ行列の固有値、エネルギー、エントロピー、コントラスト、均質性のような画像テクスチャ尺度、局所共起行列、様々なサイズの局所画像パッチの相関のような、様々な種類の属性を使用することができる。あるいは、属性または特徴は、機械学習モデルを使用して自動的かつ適応的に計算することもできる。例えば、畳み込みニューラルネットワークモデルは、サンプル画像から関連する特徴を抽出するように訓練されてもよく、事前訓練されたモデルは、訓練サンプルに適用されて属性を生成してもよい。畳み込みニューラルネットワークは、通常、様々なサイズの特徴マップを生成する、他の層の中のいくつかの畳み込み層を含む。特徴マップは、入力画像（または入力画像の選択された部分）を特徴付ける一般的な特徴を含み、したがって、分類結果をさらに改善するために構造分類器内の特徴として使用することができる。様々な畳み込み層（例えば、最上層、中間層、下層）またはこれらの層の選択からの特徴を使用することができる。いくつかの実施形態では、訓練アトラスが、機械学習アルゴリズムによって使用されることになるアトラス画像点に関する属性をすでに含んでいる場合、属性の計算を省略することができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図５】
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