【誤訳訂正書】
【提出日】平成29年11月30日(2017.11.30)
【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】
医用超音波診断における画像強調方法であって、
超音波システムによって、患者の組織の走査から、前記組織の空間位置を表す超音波画像データを取得するステップ（１２）と、
前記超音波システムのプロセッサ（６２）によって、前記超音波画像データに、前記超音波画像データにおける前記超音波システムのイメージングアーティファクトの位置を出力する機械学習クラシファイヤを適用するステップ（１４）と、
前記イメージングアーティファクトの前記位置の前記超音波画像データを他の位置と異なるように変更するステップ（２０）と、
前記変更された超音波画像データから前記患者の前記組織の超音波画像を表示するステップ（２２）とを含む方法。
【請求項２】
前記取得するステップ（１２）が、Ｂモード検出後にＢモード画像データを取得するステップ（１２）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
適用するステップ（１４）が、
前記超音波画像データから入力特徴値を抽出するステップと、
前記位置を、前記入力特徴値の前記機械学習クラシファイヤへの入力に応じて出力するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
適用するステップ（１４）が、前記位置を格子ローブの位置として検出するステップを含み、
変更するステップ（２０）が、フィルタ又は振幅スケーリングを前記イメージングアーティファクトの位置に適用し他の位置には適用しないステップ（１４）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
適用するステップ（１４）が、前記イメージングアーティファクトの位置を、血球の自然発生的コントラストの位置として検出するステップを含み、
変更するステップ（２０）が、前記イメージングアーティファクトの位置に他の位置よりも強く振幅スケーリングするか大きな一時的パーシステンスを適用するステップ（１４）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
適用するステップ（１４）が、シャドーイングを検出するステップを含み、
変更するステップ（２０）が、前記シャドーイングを低減するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
変更するステップ（２０）が、空間適応フィルタリングを含み、
前記空間適応フィルタリングが、前記イメージングアーティファクトの前記位置の関数として適応する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
医用超音波診断法における画像強調のためのプログラムプロセッサ（６２）によって実行可能な命令を表すデータが記憶された持続性コンピュータ可読記憶媒体において、
超音波スキャナから、患者を表す検出超音波データを受け取るステップ（１２）と、
前記検出超音波データによって表わされた位置を、知識ベースによって分類するステップ（１４）と、
前記検出された超音波データを、前記位置の分類の関数として強調するステップ（２０）であって、前記位置の全ての表現を維持しながら前記位置の幾つかの前記超音波データの振幅を他の位置に対して変化させる、強調するステップ（２０）と、
前記強調された超音波データから画像を生成するステップ（２２）のための命令を含む記憶媒体。
【請求項９】
分類するステップ（１４）が、超音波データのグランドトゥルースラベル付きデータベースを含む知識ベースによって分類するステップ（１４）を含む、請求項８に記載の持続性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
分類するステップ（１４）が、機械学習クラシファイヤによって分類するステップ（１４）を含み、前記機械学習クラシファイヤが、前記データベースから学習する、請求項８に記載の持続性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
分類するステップ（１４）が、解剖学的構造を検出するステップを含み、
強調するステップ（２０）が、前記解剖学的構造の前記位置の関数としてフィルタリングするステップを含む、請求項８に記載の持続性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
医用超音波診断における画像強調のためのシステムであって、
患者の部位を表す超音波データを取得するように構成された受信ビームフォーマ（５６）と、
前記超音波データから検出データを出力するように構成されたＢモード検出器（５８）、ドップラー推定器（５８）又はこれらの両方と、
前記検出データから入力特徴を抽出し、前記検出データからのアーティファクトを知識ベースの関数として識別し、前記検出データを前記アーティファクトの関数として画像処理するように構成されたプロセッサ（６２）と、
前記画像処理された検出データに基づいて前記部位の画像を表示するように構成されたディスプレイ（６０）とを含むシステム。
【請求項１３】
前記Ｂモード検出器（５８）が、前記検出データとしてＢモードデータを出力し、
前記プロセッサ（６２）が、前記アーティファクトを、格子ローブ、シャドー、又は血液として識別するように構成され、前記アーティファクトの位置を他の位置とは異なるようにフィルタリングするように構成され、
前記ディスプレイ（６０）は、前記画像を、前記アーティファクトが低減されたＢモード画像として表示するように構成された、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサ（６２）は、前記知識ベースから得られた機械学習クラシファイヤによって識別するように構成された、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサ（６２）が、前記アーティファクトの位置を前記アーティファクトのない位置と異なるように画像処理するように構成された、請求項１２に記載のシステム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２０】
プロセッサは、知識ベースで分類する。知識ベースは、グランドトゥルースのラベルが付けられた超音波データセットを含む。エキスパートは、超音波画像を、クラスとクラスを含む位置とを含むか含まないように注釈付けする。例えば、アーティファクトの位置を示すために、アーティファクトを有する数十、数百又は数千のＢモード画像に注釈付けされる。アーティファクトのない別の組の画像が提供されてもよい。別の例として、画像のデータベースに１つ以上の解剖学的構造のラベルが付けられる。画像のデータベースは、画像を分析し、対応する構造、特徴及び／又はアーティファクトの注釈を画像に付けるエキスパートユーザによって作成される。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
別の実施形態では、プロセッサは、機械学習クラシファイヤを適用することによって知識ベースを使用する。機械学習クラシファイヤは、注釈付けされた画像のデータベースから学習される。注釈付けされるかグランドトゥルースラベル付けされた画像が、トレーニングデータとして使用される。プロセッサは、知識ベースの画像から抽出されたグランドトゥルースと特徴に基づいて分類を学習する。１つ以上の様々な機械学習プロセスによって、クラシファイヤは、解剖学的組織及び／又はアーティファクトの位置を検出するようにトレーニングされる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４１】
別の実施形態では、振幅スケーリング（例えば、減少）又はより大きな一時的パーシステンスは、自然発生的コントラストとして分類された位置に適用される。他の位置には、異なるスケーリング（例えば、減少）、スケーリングなし、又は異なるパーシステンスが適用される。図４で分かるように、左心室内の自然発生的コントラストは、ユーザを混乱させることがある。振幅スケーリング又は一時的パーシステンスの後で、図５に示されたように、左心室の自然発生的コントラストが抑制される。他の心腔内の自然発生的コントラストは、抑制されるか、やはり抑制されない。知識ベース検出によって、同じアーティファクトに関する位置の区別が可能になる。図５の例では、抑制は、左心室内の自然発生的コントラストに関してのみであり、他の自然発生的コントラスト又は心臓壁組織に関するものではない。知識ベースの検出アーティファクトの抑制は、画像の美学的及び／又は診断実用性を改善する。あるいは、ユーザが望んだ場合は、自然発生的コントラストが強調され、抑制されないことがある。自然発生的コントラストは、自然発生的コントラストを解剖学的組織の残りの部分と区別するために、別個のカラーマップで提示されてもよい。