【手続補正書】
【提出日】令和2年2月21日(2020.2.21)
【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】
三次元医用画像をセグメンテーションするためのコンピュータ実施方法であって、
前記方法は、
撮像装置により取得された前記三次元医用画像を受け取ることと、
前記三次元医用画像から隣接する二次元画像の複数のスタックを選択することと、
プロセッサにより、ニューラルネットワークモデルを使用して前記隣接する二次元画像の各スタックをセグメンテーションすることと、
前記プロセッサにより、前記複数のスタックからの前記セグメンテーション結果を集約することによって前記三次元医用画像のラベルマップを決定することと
を有する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、
少なくとも１つの三次元医用トレーニング画像を用いて前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることを更に有する
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、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることは、前記ニューラルネットワークモデルで使用される少なくとも１つの畳み込みフィルタのパラメータ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１記載の方法において、
前記各スタックは奇数個の二次元画像を含み、
前記隣接する二次元画像のスタックをセグメンテーションすることは、前記スタックの中央にある前記二次元画像の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５】
請求項１記載の方法において、
前記各スタックは偶数個の二次元画像を含み、
前記隣接する二次元画像のスタックをセグメンテーションすることは、前記スタックの中央にある前記２つの二次元画像のうちの少なくともひとつに対する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６】
請求項１記載の方法において、
前記隣接する二次元画像は、同じ平面内にあり、前記平面に直交する軸内に依存構造情報を持つ
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、
前記ニューラルネットワークモデルは、深層畳み込みニューラルネットワークモデルである
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法において、
前記三次元医用画像は、患者の解剖学的構造を示す医用画像であり、
前記ラベルマップは、前記三次元医用画像の各ボクセルに解剖学的構造を関連付ける
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
三次元医用画像をセグメンテーションするための装置であって、
前記装置は、
撮像装置によって取得された前記三次元医用画像を受け取る入力インターフェースと、
前記三次元医用画像を記憶するように構成された少なくとも１つの記憶装置と、
前記三次元医用画像から隣接する二次元画像の複数のスタックを選択し、
ニューラルネットワークモデルを使用して、前記隣接する二次元画像の各スタックをセグメンテーションし、
前記複数のスタックからの前記セグメンテーション結果を集約することによって、前記三次元医用画像のラベルマップを決定する
ように構成されている画像プロセッサと
を有することを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項９記載の装置において、
前記画像プロセッサは、更に、少なくとも１つの三次元医用トレーニング画像を使用して前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングするように構成されている
ことを特徴とする装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の装置において、
前記画像プロセッサは、更に、前記ニューラルネットワークモデルで使用される少なくとも１つの畳み込みフィルタのパラメータを決定するように構成されている
ことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項９記載の装置において、
前記各スタックは奇数個の二次元画像を含み、
前記画像プロセッサは、更に、前記スタックの中央にある前記二次元画像のラベルマップを決定するように構成されている
ことを特徴とする装置。
【請求項１３】
請求項９記載の装置において、
前記各スタックは偶数個の二次元画像を含み、
前記画像プロセッサは、更に、前記スタックの中央にある前記２つの二次元画像のうちの少なくともひとつに対するラベルマップを決定するように構成されている
ことを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項９記載の装置において、
前記隣接する二次元画像は同一平面内にあり、前記平面に直交する軸内に依存構造情報を持つ
ことを特徴とする装置。
【請求項１５】
請求項９記載の装置において、
前記ニューラルネットワークモデルは、深層畳み込みニューラルネットワークモデルである
ことを特徴とする装置。
【請求項１６】
請求項９記載の装置において、
前記三次元医用画像は、患者の解剖学的構造を示す医用画像であり、
前記ラベルマップは、前記三次元医用画像の各ボクセルに解剖学的構造を関連付ける
ことを特徴とする装置。
【請求項１７】
少なくとも１つのプロセッサにより実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサが三次元医用画像をセグメンテーションする方法を実行するような命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
撮像装置により取得された前記三次元医用画像を受け取ることと、
前記三次元医用画像から隣接する二次元画像の複数のスタックを選択することと、
プロセッサにより、ニューラルネットワークモデルを使用して前記隣接する二次元画像の各スタックをセグメンテーションすることと、
前記プロセッサにより、前記複数のスタックからの前記セグメンテーション結果を集約することによって前記三次元医用画像のラベルマップを決定することと
を有することを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記方法は、少なくとも１つの三次元医用トレーニング画像を用いて前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることを更に有する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
請求項１８記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることは、前記ニューラルネットワークモデルで使用される少なくとも１つの畳み込みフィルタのパラメータを決定することを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記各スタックは奇数個の二次元画像を含み、
前記隣接する二次元画像のスタックをセグメンテーションすることは、前記スタックの中央にある前記二次元画像のラベルマップを決定することを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記各スタックは偶数個の二次元画像を含み、
前記隣接する二次元画像のスタックをセグメンテーションすることは、前記スタックの中央にある前記２つの二次元画像のうちの少なくともひとつに対するラベルマップを決定することを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記隣接する二次元画像は、同じ平面内にあり、前記平面に直交する軸内に依存構造情報を持つ
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記ニューラルネットワークモデルは、深層畳み込みニューラルネットワークモデルである
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記三次元医用画像は、患者の解剖学的構造を示す医用画像であり、
前記ラベルマップは、前記三次元医用画像の各ボクセルに解剖学的構造を関連付ける
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。