(57)【要約】  第１の画像とは異なる第２の画像を生成するために、第１の画像にローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することによる、画像内の物体の視覚化、特徴づけ、および検出の方法であって、すべての同様の物体が、第２の画像中で相似のパターンまたは色に収束する、方法。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の特徴を視覚化し、特徴づける方法であって、
第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、前記第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム(local micro-contrast convergence algorithm)を適用するステップであって、前記第２の画像が前記特徴を含む、適用するステップ
を含む、方法。
【請求項２】
前記第１の画像および前記第２の画像とは別および別個である第３の画像を生成するために、前記第１の画像に、前記第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムとは別および別個の、第２のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第４の画像を発生するために、前記第３の画像に第３のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを連続的に適用するステップ
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記元の、第１の、第２の、第３の、または第４の画像とは別および別個である第５の画像を生成するために、前記元の、第１の、第２の、第３の、または第４の画像のうちの１つまたは複数を合成するステップ
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、前記第１の画像に１つまたは複数の非線形不連続伝達関数を適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の画像に１つまたは複数の非線形不連続伝達関数を適用するステップが、前記非線形不連続伝達関数を表す１つまたは複数のグレースケールまたはカラープロファイルルックアップテーブルを利用するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１の画像が、ピクセル値を有するグレースケール画像であり、前記方法が、
第１の多次元色空間中に前記グレースケール画像の前記ピクセル値を複製するステップであって、前記多次元色空間の各次元が前記グレースケール画像の前記ピクセル値の複製である、複製するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の多次元空間が、４つの異なる成分、すなわち、ルミナンス、赤、緑、および青を含む４つの次元を含み、前記第２の画像が、ルミナンスと、３つの異なる色次元、すなわち、ルミナンス、赤、緑、および青とを含むＲＧＢ多次元色空間である、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の多次元色画像とは別および別個である第２の多次元色画像を生成するために、前記第１の多次元空間に前記第２のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップ
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の多次元色空間画像を単一次元グレースケール画像にコンバートするステップ
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記多次元色空間画像が、前記多次元色空間画像の各ピクセルに対応するルミナンス値を有するルミナンス次元を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２の多次元色空間を単一次元グレースケール画像にコンバートするステップが、前記グレースケール画像にコンバートするために、前記第２の多次元色空間画像中の各ピクセルの各色空間の前記ルミナンス値を変更するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の画像が、Ｘ線、超音波、赤外線、紫外線、ＭＲＩ、ＣＴスキャン、ＰＥＴスキャン、グレースケール、カラー、可視光、ｍｍ波、またはレーザースキャンによって発生された画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記特徴が、乳房、前立腺、腎臓、肝臓、骨、肺、脳、または皮膚の癌である、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記特徴が、心臓血管疾患、アルツハイマー病、眼の疾患、または多発性硬化症病変についてのバイオマーカーである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記特徴が、固体または液体有機化合物についての化学マーカーである、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記特徴が構造上の欠陥である、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
乳癌についての偽陽性率が１０％未満である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
乳癌についての前記偽陽性率が５％未満である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
乳癌についての前記偽陽性率が１％未満である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
乳癌についての偽陰性率が１％未満である、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
前記画像が、高密度乳房組織を含有する乳房のマンモグラム画像であり、前記特徴が乳癌であり、前記偽陰性率が６０％未満である、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記画像が、高密度乳房組織を含有する乳房のマンモグラム画像であり、前記特徴が乳癌であり、前記偽陰性率が５０％未満である、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記画像が、高密度乳房組織を含む乳房のマンモグラム画像であり、前記特徴が乳癌であり、前記偽陰性率が０．１％と５９．９％との間である、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記特徴が１ｍｍまたはそれより大きいサイズである、請求項１４に記載の方法。
【請求項２６】
第１の関心特徴を含む第１の画像内の第２の特徴を示す方法であって、
請求項１に記載の前記第１の画像とは異なる第２の画像を生成するために、前記第１の画像にローカルマイクロコントラスト組織収束アルゴリズム(local micro-contrast tissue convergence algorithm)を適用するステップであって、前記第２の特徴が前記第１の特徴内にあり、前記第２の特徴が７００〜９００ミクロンのサイズであり、前記第１の特徴が１ｍｍまたはそれより大きいサイズである、ステップ
を含む、方法。
【請求項２７】
前記第１の画像が、ピクセル当たり３５〜１２５ミクロンの解像度を有する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト組織収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記画像を受信するステップと、
前記画像のピクセル値を初期多次元色空間にマッピングするステップと、
ローカルマイクロコントラスト収束を引き起こし、処理された多次元色空間を作成するために、前記初期多次元色空間に１つまたは複数の非線形伝達関数を適用するステップと、
前記処理された多次元色空間に基づいて前記第２の画像の画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
ローカルマイクロコントラスト収束が、近隣ピクセルグループ間の関係を、前記物質の構造およびその撮像モダリティ(modality)との関係と一致する、予測可能な色および光度パターンに集約させる(aggregate)ために利用される伝達関数のシーケンスを表す、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記多次元色空間が、ＲＧＢ、ＨＳＶ、ＨＬＳ、ＨＳＢ、ＸＹＺ、ＣＭＹＫ、ＣＩＥＸＹＺ、またはＣＩＥＬＡＢ色空間のうちの１つである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記初期多次元色空間にメジアンフィルタを適用するステップをさらに含み、
前記初期多次元色空間に前記１つまたは複数の非線形伝達関数を適用するステップが、
低密度脂肪乳房組織を減衰させるために、非線形伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
脂肪乳房組織を第１の色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織を区別するために、非線形伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
前記第１の色に関連する色空間レイヤ中の低いピクセル値を増幅し、高いピクセル値を減衰させるために、非線形伝達関数の第３のセットを適用するステップと、
表示されるとき、前記画像の背景を黒色に変化させるために、非線形伝達関数の第４のセットを適用するステップと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
第２の画像を受信するステップであって、前記第２の画像が前記第１の画像と実質的に相似である、受信するステップと、
前記第２の画像のピクセル値を第２の初期多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の処理された多次元色空間を作成するために、前記初期多次元色空間にメジアンフィルタおよび畳み込み(convolution)フィルタを適用するステップと、
前記第１の画像に関連する前記処理された多次元色空間と、前記第２の画像に関連する前記第２の処理された多次元色空間とに基づいて、画像視覚化を表示するステップと
をさらに含み、
前記第１の画像に関連する前記初期多次元色空間に前記１つまたは複数の非線形伝達関数を前記適用するステップが、
前記画像のより暗い値を上昇させ、中間トーンを減衰させるために、非線形伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
微細な色相を追加するために、前記多次元色空間に非線形伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
癌に関連する色調値を拡張するために、非線形伝達関数の第３のセットを適用するステップと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１の画像のコントラストを調整し、構造的詳細を強調するために、前記多次元色空間のガンマレベルを調整するステップ
をさらに含み、
前記第１の画像に関連する前記初期多次元色空間に前記非線形伝達関数を適用する前記ステップが、
前記ルミナンスレベルをわずかに減少させるために、非線形伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
ルミナンスに関連する前記初期多次元色空間の値を反転させるために、非線形伝達関数の第２のセットを適用するステップと
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記受信された画像が、Ｘ線、超音波、赤外線、紫外線、ＭＲＩ、ＣＴスキャン、ＰＥＴスキャン、グレースケール、カラー、可視光、ｍｍ波、またはレーザースキャンによって発生された画像である、請求項２８に記載の方法。
【請求項３５】
前記受信された画像が特徴を含み、前記特徴が、乳房、前立腺、腎臓、肝臓、骨、肺、脳、または皮膚の癌である、請求項２８に記載の方法。
【請求項３６】
前記受信された画像が特徴を含み、前記特徴が、心臓血管疾患、アルツハイマー病、眼の疾患、または多発性硬化症病変についてのバイオマーカーである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３７】
前記受信された画像が特徴を含み、前記特徴が、固体または液体有機化合物についての化学マーカーである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３８】
前記受信された画像が特徴を含み、前記特徴が構造上の欠陥である、請求項２８に記載の方法。
【請求項３９】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成するために、前記第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用するステップと、
第３の多次元色空間を生成するために、前記第２の多次元色空間を反転させるステップと、
第４の多次元色空間を生成し、脂肪乳房(fatty breast)組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織(breast tissue)を区別するために、前記第３の多次元色空間に１つまたは複数の非線形伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
第５の多次元色空間を生成し、高いピクセル値を増幅し、低いピクセル値を減衰させ、乳房エリア構造をハイライトするために、前記第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
前記第５の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４０】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織を区別するために、前記第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
前記第２の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第３の多次元色空間にコンバートするステップと、
前記第３の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、前記第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
前記第２の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４２】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラム(mammogram)であり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を半透明に見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織を区別し、小さいドット状の構造を見分けるために、前記第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
前記第２の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４３】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成するために、前記第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用するステップと、
第３の多次元色空間を生成するために、前記第２の多次元色空間に畳み込みフィルタを適用するステップと、
複写の第１の画像をインポートするステップと、
画像ピクセル値を第４の多次元色空間にマッピングするステップと、
第５の多次元色空間を生成し、コントラストを構築し、脂肪組織を暗くするために、前記第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
第６の多次元色空間を生成し、コントラストを構築し、脂肪組織を暗くするために、前記第５の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
第７の多次元色空間を生成し、１つの色として見えるように脂肪乳房組織ルミナンスを反転させ、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、前記第６の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用するステップと、
第８の多次元色空間を生成し、乳房境界を画定するために、前記第７の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第４のセットを適用するステップと、
第９の多次元色空間を生成するために、前記第３の多次元色空間を前記第８の多次元色空間とマージするステップと、
前記第９の多次元色空間をグレースケール値にコンバートし、前記第９の多次元色空間を表す画像を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記第１の画像が、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成し、前記画像ピクセル値を非線形的に反転させるために、前記第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
第３の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、前記第２の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
第４の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、前記第３の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用するステップと、
前記第４の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第５の多次元色空間にコンバートするステップと、
第６の多次元色空間を生成するために、暗くするブレンドを採用することによって、前記第５の多次元色空間を前記第１の多次元色空間とマージするステップと、
第７の多次元色空間を生成するために、前記第６の多次元色空間の不透明度を調整するステップと、
前記第７の多次元色空間をグレースケール値にコンバートし、前記第７の多次元色空間を表す画像を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
前記第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、前記第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングするステップと、
第２の多次元色空間を生成するために、前記第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用するステップと、
第３の多次元色空間を生成し、コントラストを変更し、脂肪組織の光度を低減するために、前記第２の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
第４の多次元色空間を生成し、より高い密度のものを除いてすべての乳房組織をカラー化するために、前記第３の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用するステップと、
第５の多次元色空間を生成し、前記脂肪組織をほぼソリッドカラー(solid color)に低減するために、前記第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用するステップと、
第６の多次元色空間を生成するために、前記第５の多次元色空間の色を反転させるステップと、
第７の多次元色空間を生成し、乳房をその境界の外部と区別するために、前記第６の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第４のセットを適用するステップと、
第７の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第８の多次元色空間にコンバートし、第９の多次元色空間を生成するために、前記第８の多次元色空間のＨＬＳプロパティを調整するステップと、
前記第９の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４６】
少なくとも１つのプログラムを記憶するように各々動作可能な１つまたは複数のメモリユニットと、
前記１つまたは複数のメモリユニットに通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプログラムが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から４５に記載の前記方法のいずれかに記載の前記ステップを実施させる、少なくとも１つのプロセッサと
を含む、システム。
【請求項４７】
プロセッサによって実行されたとき、請求項１から４５に記載の前記方法のいずれかに記載の前記ステップを実施する、コンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４８】
第１の関心特徴(feature of interest)を含む第１の画像内の第２の特徴を示す方法であって、
請求項１に記載の前記第１の画像とは異なる第２の画像を生成するために、前記第１の画像にローカルマイクロコントラスト組織収束アルゴリズムを適用するステップであって、前記第２の特徴が前記第１の特徴内にあり、前記第２の特徴が約７５ナノメートルのサイズであり、前記第１の特徴が約２００ナノメートルのサイズである、ステップ
を含む、方法。
【請求項４９】
前記第１の画像がピクセル当たり２０ナノメートルの解像度を有する、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、前記第１の画像内の組織構造の前記サイズおよび向きとは無関係に前記組織構造を視覚化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
前記第１の画像が複数の第１の画像であり、第２の画像を生成するために第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、複数の第１の画像の各々に複数のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの各々を適用するステップを含み、前記複数の第１の画像の各々が、同じ１つまたは複数の特定の組織構造を記録するために様々な撮像モダリティを使用して同じ人または動物から取得され、複数の第１の画像の各々に複数のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの各々を適用するステップが、
前記複数の第１の画像の各々のピクセル値を多次元色空間の第１のセットにマッピングするステップと、
第１の得られた処理画像として表現可能な多次元色空間の第２のセットを生成し、発生元の撮像モダリティの前記タイプまたはソースにかかわらず、前記得られた画像の各々の中の同様の反応パターンを前記組織に表現させるために、多次元色空間の前記第１のセットに１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用するステップと、
前記得られた処理画像の各々のための多次元色空間の前記第２のセットに基づいて、組織の視覚化および特徴づけを表示するステップと、
第２の得られた処理画像として表現可能な第３の多次元色空間を生成し、前記様々な撮像モダリティの各々についての第２の得られた処理画像ごとの同様のパターンとして１つまたは複数の組織を見せるために、多次元色空間の前記第２のセットに１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５２】
第１０の多次元色空間を生成するために前記第９の多次元色空間にエッジ検出フィルタを適用するステップと、
前記第１０の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示するステップであって、前記画像視覚化が１つまたは複数の得られた特徴を含む、ステップと
をさらに含み、
視覚化され特徴づけられた前記１つまたは複数の得られた特徴が、異常(abnormalities)の間の違いを反映し、組織異常内の増殖の割合および方向を示すことができるパターンをマッピングする、
請求項４５に記載の方法。
【請求項５３】
前記第２の画像の前記空間領域および周波数領域のうちの少なくとも１つに適用される定量的特徴抽出を使用して、前記第２の画像から前記特徴を抽出するステップと、
主成分分析技法を使用して前記特徴を分析するステップと、
前記特徴について疾患の確率を特定するステップと、
コンピューティングデバイスのディスプレイに前記疾患の確率を表示するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５４】
第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、前記第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト組織収束アルゴリズムを適用するステップが、
前記画像を受信するステップであって、前記画像がグレースケール画像である、ステップと、
前記画像のピクセル値を初期多次元色空間にマッピングするステップと、
ローカルマイクロコントラスト収束を引き起こし、処理された多次元色空間を作成するために、前記初期多次元色空間に１つまたは複数の非線形伝達関数を適用するステップと、
第２の画像を作成するために前記処理された多次元色空間にエッジ検出フィルタを適用するステップと、
前記処理された多次元色空間に基づいて前記第２の画像の画像視覚化を表示するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５５】
前記ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、前記第２の画像内の前記物質または組織のフラクタル次元を明らかにする、請求項１に記載の方法。
【請求項５６】
前記ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用するステップが、前記第２の画像内の前記物質または組織のフラクタル次元を明らかにする、請求項５４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0002]本出願は、その内容が全体として本明細書に組み込まれる、２０１７年８月７日に出願された米国仮特許出願第６２／５４１９８９号の米国国内段階移行である。
【０００２】
[0003]本発明は、一般に画像処理に関し、より詳細には、画像中の物体の視覚化および特徴づけのための収束ベースのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
本願発明の一実施例は、例えば、画像中の物体の視覚化および特徴づけのためのシステムおよび方法に関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願発明の一実施例は、例えば、画像中の物体の視覚化および特徴づけのためのシステムおよび方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
[0004]いくつかの実施形態では、収束ベースのシステムは、ローカルマイクロコントラスト収束（ＬＭＣＣ）として知られる場合がある。ＬＭＣＣアルゴリズムは、デジタル画像内のすべての組織／物質に、ありとあらゆるタイプの組織に一意である方法でそれらの構造を表現させる反復手法を利用することができる。
【０００６】
[0005]本明細書に記載された本発明の実施形態は、デジタル画像内のすべての組織／物質に、ありとあらゆるタイプの組織に一意である方法でそれらの構造を表現させる反復手法を利用する方法を含んでよい。
【０００７】
[0006]Ｂｅｎｏｉｔ  Ｂ．Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔは、「Ｔｈｅ  Ｆｒａｃｔａｌ  Ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｏｆ  Ｎａｔｕｒｅ」と題する彼の著書の中で、フラクタル幾何学が（ユークリッド幾何学と比較して）自然の不規則パターンおよび生体成長を最も良く表現することを明らかにした。フラクタルパターンは、しばしば、以下の特性：非整数次元、自己相似性、対称性および拡張性に関連する特性を有する。
【０００８】
[0007]ＬＭＣＣは、反復関数モデルを介してデジタル画像内の自然系のすでに存在するフラクタル様パターンの畳み込みを数学的に解く。多項式を繰り返すと、コンピュータ内でフラクタルパターンを作成することができる。ＬＭＣＣアルゴリズムによってデジタル画像に適用される関数の反復は、ピクセル近隣のローカルパターンを、それらのルミナンス値または色値とは無関係に、文字パターンに収束させる。収束ベースの順位付けは、複雑な（幾何学／フラクタルベースの）パターンを、機械学習のためのそれらのパターンの特徴づけおよび分析用の意味のある視覚パターンに視覚化する。
【０００９】
[0008]ＩｍａｇｏのＬＭＣＣアルゴリズムシーケンスのいくつかの構成要素は、トポロジーに基づいて組織の特性を明瞭に表現し区別することができるが、他は非整数値で表現することができるフラクタル次元を表現する。実際には、これは、様々な組織タイプを反映する別個の「線形」パターンが存在することを意味する。一実施形態では、第１のグレースケール画像が、同等のルミナンス値をもつ少なくとも２つのチャネルに複写されるように、第１の画像中のすべての特徴を視覚化し、特徴づけることと、次いで、各複写のチャネルの出力ピクセル値が、それの入力ピクセル値と、あらゆる他の複写のチャネルの出力ピクセル値のものとの両方とは異なるように、各複写のチャネルの入力値のうちの少なくともいくつかを変換するローカルマイクロコントラスト収束（ＬＭＣＣ：ｌｏｃａｌ  ｍｉｃｒｏ−ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ）アルゴリズムを適用することと、次いで、プロセスとして、第１の画像とは異なる第２の画像をまとめて生成する、各チャネル中の各ベクトルについての値をマッピングするためのルックアップテーブルを使用することとを行う、収束ベースの方法がある。
【００１０】
[0009]チャネルが、グレースケールチャネル、アルファチャネル、色情報チャネル、またはこれらの３つの組合せとして作成され得る。
[0010]さらなる実施形態では、第１の画像とは別および別個であり、第２の画像とは別および別個である、第３の画像を生成するために、第２の画像に、第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムとは別および別個の、第２のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用すること。
【００１１】
[0011]さらなる実施形態では、第４の画像を発生するために、１つまたは複数の追加のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを連続的に適用することによって、第３の画像を変更すること。
【００１２】
[0012]さらなる実施形態では、第１の画像、第２の画像、第３の画像、または第４の画像とは別および別個である第５の画像を生成するために、第１の画像、第２の画像、第３の画像、または第４の画像のうちの１つまたは複数を合成すること。
【００１３】
[0013]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスは、１つまたは複数の前のタイプの多次元（マルチチャネル）画像変換を含んでよい。
【００１４】
[0014]さらなる実施形態では、多次元画像変換が、１６進法コードまたはテキストとしてのデジタルファイルフォーマットにおけるプロファイルルックアップテーブル（ＰＬＵＴ：ｐｒｏｆｉｌｅ  ｌｏｏｋ−ｕｐ  ｔａｂｌｅ）として表現され得る。
【００１５】
[0015]さらなる実施形態では、多次元画像変換が、１つまたは複数の行列としてのデジタルファイルフォーマットにおけるＰＬＵＴとして記憶され得る。
[0016]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムが、近隣ピクセルグループ間の関係を、物質の構造およびそれの撮像モダリティとの関係に従う予測可能な色および光度パターンに集約させるために、特定の物質タイプを表す画像入力ピクセル値を画像出力ピクセル値に変えるＰＬＵＴにおいて指定されたメトリックを利用する変換のシーケンスを定義し、処理することができ、各物質が一意に特徴づけられ、視覚的に区別され得る。
【００１６】
[0017]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束、多次元画像変換は、空間変数（ｘ，ｙ）およびルミナンス変数（ｉ）を用いて、２次元入力関数Ｆ１（ｘ，ｙ，ｉ）、Ｆ２（ｘ，ｙ，ｉ）、・・・、ＦＮ（ｘ，ｙ，ｉ）のセットが、２次元出力関数Ｇ１（ｘ，ｙ，ｉ）、Ｇ２（ｘ，ｙ，ｉ）、・・・、ＧＮ（ｘ，ｙ，ｉ）のセットにマッピングされる、デジタルファイルフォーマットにおけるＰＬＵＴとして記憶され得る。
【００１７】
[0018]さらなる実施形態では、多次元画像変換は、空間変数（ｘ，ｙ）、ルミナンス変数（ｉ）、およびアルファまたは色チャネル（ｊ，ｋ，ｌ）を用いて、２次元入力関数Ｆ１（ｘ，ｙ，ｉ）、Ｆ２（ｘ，ｙ，ｉ）、・・・、ＦＮ（ｘ，ｙ，ｉ）のセットが、部分行列Ｇ１（ｘ，ｙ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）、Ｇ２（ｘ，ｙ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）、・・・、ＧＮ（ｘ，ｙ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）の形態の２次元超の出力関数のセットにマッピングされる、デジタルファイルフォーマットにおけるＰＬＵＴとして記憶され得る。
【００１８】
[0019]さらなる実施形態では、第１のグレースケール画像は、多次元空間の各レイヤ次元が第１の画像の複製である第１の多次元空間に複製され得る。
[0020]さらなる実施形態では、多次元空間中の次元数が２またはそれ以上に等しい。
【００１９】
[0021]さらなる実施形態では、多次元空間中の次元数が、ルミナンスならびに色成分赤、緑、および青を含む４に等しい。
[0022]さらなる実施形態では、多次元空間内の次元の数は、赤、緑、および青（ＲＧＢ）（ＲＧＢ色モデルは、赤、緑、および青の光が様々な方法で一緒に加えられて、広範囲の色を再生する加法色モデルである）、色相、彩度、および明度（ＨＳＬ）、ＣＩＥＸＹＺ（国際照明委員会またはそのフランス語の名称Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ’ｅｃｌａｉｒａｇｅの略称であるＣＩＥは、明るい色または加法色を科学的に定義するための最初の体系を確立した）、ならびにシアン、マゼンタ、黄色、および黒（ＣＭＹＫはシアン、マゼンタ、黄色、および黒の組合せである）などの色空間のＮ次元と等しい場合がある。
【００２０】
[0023]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスによって作成された多次元色空間画像を単一チャネル［次元］グレースケール画像にコンバートすること。
【００２１】
[0024]さらなる実施形態では、第１の画像中の色のルミナンス値を、それらがグレースケール（彩度減少）画像で表現されるように差分的に（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙ）変更することによって、多次元色空間画像を単一チャネルグレースケール画像にコンバートすること。
【００２２】
[0025]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される関数が、２つの異なるローカルマイクロコントラストアルゴリズムシーケンスからの２つまたはそれ以上の得られた画像を利用する重ね合わせ加法演算子または微分演算子を含むことができる。
【００２３】
[0026]さらなる実施形態では、１つまたは複数のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスは、画像内のノイズを削るかまたは減らすためのＭ×Ｍ（たとえば、３×３／５×５…のピクセルアレイ）インパルス応答アレイを有する有限領域畳み込みフィルタを利用することができる。
【００２４】
[0027]さらなる実施形態では、視覚化され、特徴づけられた得られた特徴は、各物体または物質タイプがそれのタイプの相似のパターンまたは色特性に収束し、それによりアルゴリズムシーケンスに応答して一意の特性を表現する、所与の第１のグレースケール画像のコンテキストで表現され得る。
【００２５】
[0028]さらなる実施形態では、すべての同様の物質を相似のパターンまたは色に収束させることによって、その画像内の物質の異なる収束視覚化および特徴づけを表現するために、異なるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスが同じ所与の第１のグレースケール画像のために利用され得る。
【００２６】
[0029]さらなる実施形態では、物体内の物体境界、テクスチャ、精細構造、および変化など、画像中の別個の物質特性の特徴づけを最適化するために、異なるアルゴリズムシーケンスが作成され、適用され得る。
【００２７】
[0030]さらなる実施形態では、第１の画像は、Ｘ線、超音波、赤外線、紫外線、核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＡＴまたはＣＴスキャン）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャン、グレースケール、カラー、可視光、ミリメートル波、またはレーザースキャンによって生成された画像である。
【００２８】
[0031]さらなる実施形態では、人間または動物のいずれかの乳房組織、乳房、前立腺、腎臓、肝臓、骨、肺、脳、もしくは皮膚の癌、嚢胞、または何らかの異常が、画像中のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
【００２９】
[0032]さらなる実施形態では、心臓血管疾患、アルツハイマー病、眼の疾患、または多発性硬化症病変についてのバイオマーカーが、画像中のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
【００３０】
[0033]さらなる実施形態では、Ｘ線画像内の爆発物などの、固体または液体の有機化合物用の化学マーカーは、画像内のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内で視覚化され特徴づけられ得る。
【００３１】
[0034]さらなる実施形態では、構造上の欠陥または異常は、画像内のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内で視覚化され特徴づけられ得る。
[0035]一実施形態では、本明細書に記載される方法のいずれかによる、画像内の特徴の存在を視覚的またはデジタルに表現するための偽陽性誤り率を低減するシステムが存在する。医療検査では、より一般的に２項分類では、偽陽性は、実際は存在しないときに、検査結果が病気などの疾患の存在を誤って示す（結果が陽性である）データ報告内の誤りである。
【００３２】
[0036]一実施形態では、第１の画像とは異なる第２の画層を生成するために、第１の画像にローカルマイクロコントラスト組織収束アルゴリズムを適用することを含む、画像内の特徴の存在を視覚的またはデジタルに表現するための偽陰性誤り率を低減する方法が存在する。医療検査では、偽陰性は、実際は存在するときに、検査結果が疾患の不在を誤って示す（結果が陰性である）誤りである。
【００３３】
[0037]さらなる実施形態では、第１の画像が、Ｘ線、超音波、赤外線、紫外線、ＭＲＩ、ＣＴスキャン、ＰＥＴスキャン、グレースケール、カラー、可視光、ミリメートル波、またはレーザースキャンによって発生された画像である。
【００３４】
[0038]さらなる実施形態では、人間または動物のいずれかの乳房組織、乳房、前立腺、腎臓、肝臓、骨、肺、脳、もしくは皮膚の癌、嚢胞、または何らかの異常が、画像中のすべての他の組織構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
【００３５】
[0039]さらなる実施形態では、心臓血管疾患、アルツハイマー病、眼の疾患、または多発性硬化症病変についてのバイオマーカーが、画像中のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
【００３６】
[0040]さらなる実施形態では、固体または液体有機化合物についての化学マーカーが、画像中のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
【００３７】
[0041]さらなる実施形態では、構造上の欠陥または異常が、画像中のすべての他の構造のコンテキストおよびパターン内に視覚化され、特徴づけられ得る。
[0042]さらなる実施形態では、第２の（すなわち、後続の）画像中の放射線科医によって検出されたかまたは視覚化された乳癌についての偽陰性率が、正常乳房について１６％未満であり、高密度組織の部分を有する乳房について６０％未満である。
【００３８】
[0043]一実施形態では、本明細書で説明される方法のいずれかに記載の画像中の特徴を検出するかまたは明らかにする偽陰性誤り率を低減するシステムがある。
[0044]一実施形態では、少なくとも１つのプログラムを記憶するように各々動作可能な１つまたは複数のメモリユニットと、１つまたは複数のメモリユニットに通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、少なくとも１つのプログラムが、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、少なくとも１つのプロセッサに、画像を受信するステップと、画像のピクセル値を初期多次元色空間にマッピングするステップと、ローカルマイクロコントラスト収束を引き起こし、多次元色空間をもつ処理された画像を作成するために、画像の初期多次元色空間に１つまたは複数のローカルマイクロコントラスト収束伝達関数を適用するステップと、処理された多次元色空間に基づいてその画像視覚化を表示するステップとを実施させる、少なくとも１つのプロセッサとを含むシステムがある。
【００３９】
[0045]さらなる実施形態では、処理された多次元色空間画像を単一チャネルグレースケール画像にコンバートすること。
[0046]さらなる実施形態では、多次元色空間画像が、ルミナンス値を有するルミナンス次元を含む。
【００４０】
[0047]さらなる実施形態では、第１の画像中の色のルミナンス値を、それらが画像表示または分析の目的でグレースケール（彩度減少）画像で表現されるように差分的に変更することによって、処理された多次元色空間を単一チャネルグレースケール画像にコンバートすること。
【００４１】
[0048]さらなる実施形態では、多次元色空間がＲＧＢ色空間である。
[0049]いくつかの実施形態では、多次元色空間は、ＨＳＶ（色相、彩度、色値）、ＨＳＬ、ＨＳＢ（色相、彩度、明度）、ＣＭＹＫ、ＣＩＥＸＹＺ、またはＣＩＥＬＡＢ（ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊としても知られるか、または時々単に「Ｌａｂ」色空間と省略されるＣＩＥＬＡＢ色空間は、国際照明委員会ＣＩＥによって定義された色空間である）のうちの１つであってよい。それは、３つの数値、明度用のＬ＊、ならびに緑−赤色成分および青−黄色成分用のａ＊およびｂ＊として色を表現する。
【００４２】
[0050]さらなる実施形態では、システムは、乳房画像（マンモグラム、ＣＴ、ＭＲＩ、または超音波）の処理：初期多次元色空間にメジアンフィルタを適用することをさらに含み、初期多次元色空間に１つまたは複数のＰＬＵＴを適用することは、（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）低密度脂肪乳房組織を減衰させるために、ＰＬＵＴ関数の第１のセットを適用することと、脂肪乳房組織を第１の色として見えるようにし、他の色を使用して（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）より高密度の乳房組織を区別するために、ＰＬＵＴ関数の第２のセットを適用することと、第１の色に関連する色空間レイヤ内の低いピクセル値を増幅し、高いピクセル値を減衰させるために、ＰＬＵＴ関数の第３のセットを適用することと、表示されるとき、画像の背景を黒色または他の所望のルミナンス値もしくは色値に変化させるために、ＰＬＵＴ関数の第４のセットを適用することとを含む。
【００４３】
[0051]さらなる実施形態では、本システムは、第２の画像を受信することであって、第２の画像が第１の画像と実質的に相似である、受信することと、第２の画像のピクセル値を第２の初期多次元色空間にマッピングすることと、第２の処理された多次元色空間を作成するために、初期多次元色空間にメジアンフィルタおよび畳み込みフィルタを適用することと、第１の画像に関連する処理された多次元色空間と、第２の画像に関連する第２の処理された多次元色空間とに基づいて、画像視覚化を表示することとをさらに含み、第１の画像に関連する初期多次元色空間に１つまたは複数のＰＬＵＴ関数を適用することが、画像のより暗い値を上昇させ、中間トーンを減衰させるために、ＰＬＵＴ関数の第１のセットを適用することと、微細な色相を追加するために、多次元色空間にＰＬＵＴ関数の第２のセットを適用することと、癌に関連する色調値を拡張するために、ＰＬＵＴ関数の第３のセットを適用することとを含む。
【００４４】
[0052]さらなる実施形態では、本システムは、第１の画像のコントラストを調整し、構造的詳細をハイライトするために、多次元色空間のガンマレベルを調整することをさらに含み、第１の画像に関連する初期多次元色空間に１つまたは複数のＰＬＵＴ関数を適用することが、ルミナンスレベルをわずかに減少させるために、ＰＬＵＴ関数の第１のセットを適用することと、ルミナンスに関連する初期多次元色空間の値を反転させるために、ＰＬＵＴ関数の第２のセットを適用することとを含む。
【００４５】
[0053]さらなる実施形態では、第１の画像は、（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することは、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成するために、第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用することと、第３の多次元色空間を生成するために、第２の多次元色空間を反転させることと、第４の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織を区別するために、第３の多次元色空間に１つまたは複数の非線形伝達関数の第１のセットを適用することと、第５の多次元色空間を生成し、高いピクセル値を増幅し、低いピクセル値を減衰させ、乳房領域構造を強調するために、第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用することと、第５の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示することとを含む。
【００４６】
[0054]さらなる実施形態では、第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することが、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織を区別するために、第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第２の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第３の多次元色空間にコンバートすることと、第３の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示することとを含む。
【００４７】
[0055]さらなる実施形態では、第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することが、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第２の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示することとを含む。
【００４８】
[0056]さらなる実施形態では、第１の画像は、高密度組織および脂肪組織を含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することは、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を半透明に見えるようにし、他の色を使用して（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）より高密度の乳房組織を区別し、小さいドット状の構造を識別するために、第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第２の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示することとを含む。
【００４９】
[0057]さらなる実施形態では、第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することが、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成するために、第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用することと、第３の多次元色空間を生成するために、第２の多次元色空間に畳み込みフィルタを適用することと、複写の第１の画像をインポートすることと、画像ピクセル値を第４の多次元色空間にマッピングすることと、第５の多次元色空間を生成し、コントラストを構築し、脂肪組織を暗くするために、第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第６の多次元色空間を生成し、コントラストを構築し、脂肪組織を暗くするために、第５の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用することと、第７の多次元色空間を生成し、１つの色として見えるように脂肪乳房組織ルミナンスを反転させ、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、第６の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用することと、第８の多次元色空間を生成し、乳房境界を画定するために、第７の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第４のセットを適用することと、第９の多次元色空間を生成するために、第３の多次元色空間を第８の多次元色空間とマージすることと、第９の多次元色空間をグレースケール値にコンバートし、第９の多次元色空間を表す画像を表示することとを含む。
【００５０】
[0058]さらなる実施形態では、第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することが、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成し、画像ピクセル値を非線形的に反転させるために、第１の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第３の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、第２の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用することと、第４の多次元色空間を生成し、脂肪乳房組織を１つの色として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織中の詳細な構造を区別し、明らかにするために、第３の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用することと、第４の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第５の多次元色空間にコンバートすることと、第６の多次元色空間を生成するために、暗くするブレンドを採用することによって、第５の多次元色空間を第１の多次元色空間とマージすることと、第７の多次元色空間を生成するために、第６の多次元色空間の不透明度を調整することと、第７の多次元色空間をグレースケール値にコンバートし、第７の多次元色空間を表す画像を表示することとを含む。
【００５１】
[0059]さらなる実施形態では、第１の画像が、高密度組織と脂肪組織とを含むマンモグラムであり、第１の画像とは別および別個である第２の画像を生成するために、第１の画像に第１のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することが、第１の画像のピクセル値を第１の多次元色空間にマッピングすることと、第２の多次元色空間を生成するために、第１の多次元色空間にメジアンフィルタを適用することと、第３の多次元色空間を生成し、コントラストを変更し、脂肪組織の光度を低減するために、第２の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用することと、第４の多次元色空間を生成し、より高い密度のものを除いてすべての乳房組織をカラー化するために、第３の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用することと、第５の多次元色空間を生成し、脂肪組織をほぼソリッドカラーに低減するために、第４の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセットを適用することと、第６の多次元色空間を生成するために、第５の多次元色空間の色を反転させることと、第７の多次元色空間を生成し、乳房をそれの境界の外部と区別するために、第６の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第４のセットを適用することと、第７の多次元色空間をＨＬＳ色空間中の第８の多次元色空間にコンバートし、第９の多次元色空間を生成するために、第８の多次元色空間のＨＬＳプロパティを調整することと、第９の多次元色空間に基づいて画像視覚化を表示することとを含む。
【００５２】
[0060]一実施形態では、本明細書で説明されるシステムによって実施される方法がある。
[0061]上記の発明の概要、ならびに本発明の実施形態の以下の詳細な説明は、例示的な実施形態の添付の図面とともに読まれるとき、より良く理解される。しかしながら、本発明は示される正確な構成および手段に限定されないことを理解されたい。
【００５３】
[0062]図面中：
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１ａ】[0063]本発明の例示的な実施形態による、反復関数モジュールの要素を示す図である。
【図１ｂ】[0064]本発明の例示的な実施形態による、元のマンモグラムを処理した後の２つの得られた画像表現を描写する図である。
【図１ｃ】[0065]本発明の例示的な実施形態による、２つの節（アンカ）点をもつ特性非線形ルミナンス変換「トーン調整曲線」の図である。
【図１ｄ】[0066]本発明の例示的な実施形態による、具現された画像処理および分析のレベルの階層構造の図である。
【図１ｅ】[0067]本発明の例示的な実施形態による、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１ｆ】[0068]本発明の例示的な実施形態による、非線形伝達関数を表す座標系におけるプロットの図である。
【図１ｇ】[0069]本発明の例示的な実施形態による、グレースケール画像内の乳房組織色を表す座標系におけるプロットの図である。
【図２ａ】[0070]本発明の例示的な実施形態による、新しいプロファイルルックアップテーブル（ＰＬＵＴ）の入力値および出力値を生成するために使用され得る数学関数の図である。
【図２ｂ】[0071]本発明の少なくともいくつかの実施形態による、８ビットグレースケール画像用のルックアップテーブル（ＬＵＴ）の図である。
【図２ｃ】[0072]本発明の少なくともいくつかの実施形態による、１つまたは複数の方法を実行するための電子デバイスを示すブロック図である。
【図３】[0073]図３ａは、画像の最も明るい領域内の癌を含む例示的な（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）高密度の元のＸ線マンモグラムの図である。[0074]図３ｂは、本発明の例示的な実施形態による、１つまたは複数の方法を使用して得られた画像を作成するために、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の例示的なマンモグラム画像の図である。
【図４ａ】[0075]本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｊ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図４ｋ】本発明の例示的な実施形態による、得られた色画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ａ】[0076]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図５ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の低減衰乳房組織を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ａ】[0077]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図６ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ａ】[0078]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図７ｊ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の高密度乳房組織内の微小石灰化の存在を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ａ】[0079]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｊ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｋ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｌ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｍ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｎ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｏ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｐ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｑ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｒ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｓ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｔ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図８ｕ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の非常に精細な乳房組織構造の詳細を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ａ】[0080]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｊ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｋ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｌ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｍ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｎ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｏ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｐ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図９ｑ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を明らかにするためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ａ】[0081]本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｂ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｃ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｄ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｅ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｆ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｇ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｈ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｉ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｊ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｋ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｌ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｍ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｎ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｏ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｐ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｑ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｒ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｓ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｔ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｕ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｖ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１０ｗ】本発明の例示的な実施形態による、得られたグレースケール画像内の乳房異常を単離するためにマンモグラフィ画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１１ａ】[0082]本発明の例示的な実施形態による、１つのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムからの同じパターンを示す４つの異なる画像収集モダリティから生成された４つの異なるマンモグラムに適用される、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１１ｂ】本発明の例示的な実施形態による、１つのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムからの同じパターンを示す４つの異なる画像収集モダリティから生成された４つの異なるマンモグラムに適用される、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１１ｃ】本発明の例示的な実施形態による、１つのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムからの同じパターンを示す４つの異なる画像収集モダリティから生成された４つの異なるマンモグラムに適用される、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１１ｄ】本発明の例示的な実施形態による、１つのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムからの同じパターンを示す４つの異なる画像収集モダリティから生成された４つの異なるマンモグラムに適用される、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１１ｅ】[0083]本発明の例示的な実施形態による、外科的に切除された乳癌組織のＸ線画像の図である。
【図１１ｆ】[0084]本発明の例示的な実施形態による、図１１ｅのＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図１１ｇ】[0085]本発明の例示的な実施形態による、癌の存在を明らかにするマンモグラフィックＸ線画像の拡大の図である。
【図１１ｈ】[0086]本発明の例示的な実施形態による、図１１ｇのＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図１２】[0087]図１２ａは、本発明の例示的な実施形態による、光学顕微鏡を使用して撮像された癌細胞を示す元の画像の図である。[0088]図１２ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図１２ａの画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果の図である。
【図１３ａ】[0089]本発明の例示的な実施形態による、癌細胞の表面を明らかにする元の画像の図である。
【図１３ｂ】[0090]本発明の例示的な実施形態による、図１３ａの画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図１３ｃ】[0091]本発明の例示的な実施形態による、図１３ｂの領域の拡大を描写する図である。
【図１３ｄ】[0092]本発明の例示的な実施形態による、メートル法距離目盛りのグラフィック表現および癌、癌細胞、または癌細胞の表面を含む４つの画像を描写する図である。
【図１４】[0093]図１４ａは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｂは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｃは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｄは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｅは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｆは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｇは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｈは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。図１４ｉは、本発明の例示的な実施形態による、様々な撮像モダリティから生成された乳房画像を処理する、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの図である。
【図１５】[0094]図１５ａは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。図１５ｂは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。図１５ｃは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。図１５ｄは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。図１５ｅは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。図１５ｆは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの結果を描写する図である。
【図１６】[0095]図１６ａは、本発明の例示的な実施形態による、微小石灰化の大きいクラスタを含むマンモグラムの拡大の図である。[0096]図１６ｂは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの結果の図である。[0097]図１６ｃは、本発明の例示的な実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの結果の図である。
【図１７】[0098]図１７ａは、本発明の例示的な実施形態による、機械学習用の関心領域（ＡＯＩ）を作成するための例示的なプロセスの図である。図１７ｂは、本発明の例示的な実施形態による、機械学習用の関心領域（ＡＯＩ）を作成するための例示的なプロセスの図である。図１７ｃは、本発明の例示的な実施形態による、機械学習用の関心領域（ＡＯＩ）を作成するための例示的なプロセスの図である。
【図１８】[0099]図１８ａは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｂは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｃは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｄは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｅは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｆは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。図１８ｇは、本発明の例示的な実施形態による、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法の図である。
【図１９】[00100]図１９ａは、本発明の例示的な実施形態による、脳震とうを起こした患者の元のＣＴスキャンの図である。図１９ｂは、本発明の例示的な実施形態による、脳震とうを起こした患者の元のＣＴスキャンの図である。[00101]図１９ｃは、本発明の例示的な実施形態による、図１９ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。図１９ｄは、本発明の例示的な実施形態による、図１９ｂの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図２０】[00102]図２０ａは、本発明の例示的な実施形態による、胸腔の元のＣＴスキャンの図である。[00103]図２０ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図２０ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図２１】[00104]図２１ａは、本発明の例示的な実施形態による、腐食したパイプの元のＸ線画像の図である。[00105]図２１ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図２１ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。[00106]図２１ｃは、本発明の例示的な実施形態による、図２１ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を描写する図である。
【図２２】[00107]図２２ａは、犬の脚の元のＸ線画像の図である。[00108]図２２ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図２２ａに例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の元のＸ線画像の図である。
【図２３】[00109]図２３ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２２ａにおいて撮像された同じ犬の脚の元のＸ線画像の図である。[00110]図２３ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図２２ａの元の画像に同じ例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の軟組織肉腫の結果を描写する図である。
【図２４】[00111]図２４ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、空港および他のセキュリティチェックポイントにおいて荷物を走査するように設計された二重エネルギーＸ線システムから生成された結果の第１世代色画像の図である。[00112]図２４ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図５ｉに示されたＬＤアルゴリズムの適用を描写する図である。図２４ｃは、本発明の例示的な実施形態による、図５ｉに示されたＬＤアルゴリズムの適用を描写する図である。
【図２５】[00113]図２５ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、冬景色のデジタル写真の図である。[00114]図２５ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンデルブロ集合として知られているコンピュータ生成パターンの一例の図である。
【図２６】[00115]図２６ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、高濃度乳房組織の白いパターンを示す元のＸ線マンモグラフィック画像の図である。[00116]図２６ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２６ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２７】[00117]図２７ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、脂肪乳房組織の灰色のパターンを示す元のＸ線マンモグラフィック画像の図である。[00118]図２７ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２７ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２８】[00119]図２８ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、左と右の両方の乳房のビューを明らかにする元のＸ線マンモグラフィック画像のセットを示す図である。[00120]図２８ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２８ａの元の左下の画像（右中央側面斜位ビュー）に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２９ａ】[00121]本発明の少なくとも１つの実施形態による、元のＸ線マンモグラフィック画像の図である。
【図２９ｂ】[00122]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２９ａの元のマンモグラムに例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２９ｃ】[00123]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２９ａに示された元のマンモグラフィック画像の左下区画の拡大図である。
【図２９ｄ】[00124]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２９ｅ】本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図２９ｆ】本発明の少なくとも１つの実施形態による、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３０ａ】[00125]本発明の少なくとも１つの実施形態による、その体の右側に乳癌をもつことが知られているネズミの第１世代Ｘ線画像の図である。
【図３０ｂ】[00126]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３０ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３０ｃ】[00127]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３０ｂの例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム画像にエッジ検出フィルタを適用した後の結果を示す図である。
【図３０ｄ】[00128]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３０ｃのネズミのＸ線の左側の拡大の図である。
【図３０ｅ】[00129]本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３０ｃのネズミの右側の拡大の図である。
【図３１】[00130]図３１ａは、本発明の例示的な実施形態による、目の網膜の第１世代色（眼底）画像の図である。[00131]図３１ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３１ａの元の眼底画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３２】[00132]図３２ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、肺癌がある患者の第１世代ＣＴスキャンの図である。[00133]図３２ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３２ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３３】[00134]図３３ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、左と右の両方の乳房ビューを明らかにする元のＸ線マンモグラフィック画像のセットを示す図である。[00135]図３３ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３３ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３４】[00136]図３４ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）検査から得られた患者の腹部のビューを示す図である。[00137]図３４ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３４ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【図３５】[00138]図３５ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、犬の頭の第１世代Ｘ線画像の図である。[00139]図３５ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３５ａに示されたＬＤアルゴリズムを適用することによって作成された図である。
【図３６】[00140]図３６ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、地球から６４億Ｋｍ離れたカイパーベルト天体のハッブル宇宙望遠鏡によって作成された多重露光画像のセットの図である。[00141]図３６ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、図３６ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
[00142]図面を詳細に参照すると、全体を通して、同様の参照番号が同様の要素を示し、図１ａ〜図３６ｂにおいて、本発明の例示的な実施形態による、全体的に指定される、システム、デバイス、および方法が示されている。
【００５６】
[00143]導入
[00144]医学におけるたいていの画像処理および分析方法論は、たとえば、画像内のエリアを関心エリア（ＡＯＩ：ａｒｅａ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）として発散させるか、分岐させるか、または単離させるように設計される。これらのプロセスでは、ＡＯＩは、セグメント化アルゴリズムの１つまたは複数のシーケンスを適用することによって単離される場合がある。コンピュータ支援検出（ＣＡＤ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）プロセスとして知られる、多くの画像処理および分析方法論は、マンモグラム中の乳癌、他のモダリティにおける他の疾患の存在を識別するために、および医学以外の適用例のために使用されるように設計され得る。研究の結果は、乳房画像解析において使用されるＣＡＤプロセスが最高５０００対１の偽陽性率（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒａｔｅ）を有することを示した。偽陽性率は、陽性（偽陽性）として誤ってカテゴリー分類された陰性イベントの数と実際の陰性イベントの総数との間の比である。
【００５７】
[00145]それは、臨床医へのそのような技法の有効性を大幅に制限する、関心物体（ｏｂｊｅｃｔ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の視覚的またはデータセグメント化、画像中の物体の分岐、および／あるいは画像の他の組織からの後続の単離（発散）のプロセスである。分岐／セグメント化プロセスは、ＡＯＩが生じるより大きいコンテキストから周囲の物体／組織のコンテキストを除去するので、医師にとってのそのようなプロセスの診断価値は、考えられる結果および処理に関する改善された臨床決定を行う際に、乳房およびそれの周囲組織内の疾患または異常の位置特定がそれの使用を制限するので、大幅に制限される。
【００５８】
[00146]ルミナンス値などの画像内の局所的なプロパティを利用すること、平均フィルタを動作させること、ゴムバンド矯正変換（ｒｕｂｂｅｒ−ｂａｎｄ  ｓｔｒａｉｇｈｔｅｎｉｎｇ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、疑わしい関心領域における真円度の測定、テクスチャ、勾配ヒストグラム、およびグレーレベル増分分析によって元のグレースケール画像を検査するために、多くの数学的手法が考案された。これらの手法の多くは、検出されるべき物体が周囲の近傍値の値とまったく相似である画像のエリアにおいて許容できる結果を生成することができない。癌は検出され得るが、癌の辺縁（境界）は明確に確立されないことがある。さらに他のものは機械学習を利用し、アトラスと分析される画像中の画像メトリックの未知のセットとの間の相似性に基づいて尤度の確率を決定するために、既知の病理学のアトラスが、処理される画像と比較される。
【００５９】
[00147]さらに、多くのＣＡＤ方法論は、放射線科医が視覚的に異常の広がりを確認するかまたは正常組織を異常の特性と見分けることに対する援助として、処理された画像中の物体の視覚化および特徴づけを改善しない場合がある。代わりに、ＣＡＤ手法は、単に、元のマンモグラム画像内にロケーションマーカーを置く場合がある。これは、さらに、マーカーの有効性を査定するために追加の弁別視覚情報が利用可能でないという点で、放射線科医にジレンマを与える。ＣＡＤ技法を使用すると、放射線科医は、米国放射線学会（ＡＣＲ）によって定義された癌または他の異常の存在について元の画像を査定するだけでなく、ＣＡＤプロセスに関連する極めて高い偽陽性率に気づきながら、所与のマーカーの有効性も査定しなければならない。ＣＡＤ技法または画像セグメント化アルゴリズム手法を使用する分野の広域スペクトルにおいて同様の欠陥が存在する場合がある。
【００６０】
[00148]したがって、当技術分野において、ＣＡＤ、分岐、または発散ベースのプロセスの技法以外の画像処理技法を改善する必要がある。
[00149]乳癌撮像領域適用例
[00150]マンモグラフィは、乳癌または他の異常の考えられる存在を検出するために人の乳房の画像を発生するためのＸ線ラジオグラフの使用法である。マンモグラムの使用は、乳癌を検出するための選別のために利用可能な現在最も良好な方法論であるが、癌をもつ女性のうちの１０％から３０％の間が陰性（すなわち、癌なし）として報告される。これは、マンモグラフィック画像内の癌を検出する非常に複雑で、しばしば非常に微細な性質に部分的に起因する場合があり、特に、乳癌を患う可能性が高い（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）高密度乳房組織をもつ女性にとって深刻な問題である。マンモグラムでは癌は白色に見えるが、乳房は、同じく白色に（たとえば、高密度乳房組織）および暗く（たとえば、脂肪乳房組織）見える、癌性でない要素を含有する。放射線科医は脂肪組織中の癌をより容易に観測するが、高密度乳房組織中に生じた癌は周囲の組織と見分けることが非常に困難である。ほぼ４０％の女性が、高密度組織の少なくとも一部分を含有する乳房を有し、したがって、女性の乳房組織中の密度のレベルまたは相対量にかかわらず癌性病変を見分けることが可能である大きな必要がある。
【００６１】
[00151]その上、乳癌がマンモグラム中に存在し得ると放射線科医が決定したとき、いくつかの考えられる追従プロシージャが採用され得る。これらは、超音波、コントラストを用いたＭＲＩ、乳房ＣＴスキャン、および生検の使用を含み得る。これらの追従プロシージャは高価であり、患者および患者の家族にとってしばしば感情的外傷となり、いくつかの事例では、物理的外傷を引き起こすことがある。生検の必要を示すとき、超音波の陽性予測値はわずか９％である。臨床的に、超音波に続いて生検を受けた患者のうちの９１％は、癌を有しないとして病理学によって確認される。同様に、ＭＲＩを受け、生検に進んだ患者のうちの６０％は癌を有しない。本明細書で使用される、陽性予測値は、陽性スクリーニングテストの被験者が疾患を有する確率を指す。本明細書で使用される、陰性予測値は、陰性スクリーニングテストの被験者が疾患を有しない確率を指すことがある。
【００６２】
[00152]マンモグラム中で考えられる疾患の指摘を受けた超音波患者は、超音波を受けるかまたはコントラストを用いたＭＲＩ試験を受けるように送られ得る。超音波が実施され、超音波画像から癌が存在するかもしれないと放射線科医が決定したとき、しばしば生検が勧められる。超音波に基づいて、追従生検を受けたそれらの患者のうち、９１％は癌を有しなかった。
【００６３】
[00153]高度の感度および特定性をもち、標準的な選別および安価な撮像（たとえば、マンモグラム）のみを利用する、癌を明らかにすることができる手法は、今日の癌検出環境において革新を与える。乳癌のうちの約９０％が、乳房組織の管に沿って並ぶ細胞中で起こる。乳癌の早期検出は、画像中に存在し得るような変化を見分ける臨床能力に依拠し得る。ここでも、局所的なまたは全体的な高密度乳房組織の存在は、乳癌の早期検出を非常に難しい作業にする。乳房密度に応じて、高密度乳房は、５％〜９５％の高密度乳房組織を含むと理解され得る。一般に、密度は乳房体積全体にわたって変動し、一部の局所領域が、他の（たとえば、異なるまたは近くの）領域よりも大きいまたは小さい密度を有する。全体として、非常に高い密度である女性の乳房中の特定の領域と、脂肪組織を含有する非常に低い密度の他のエリアとがあり得る。一部の女性においては、乳房全体が極めて高密度である場合があり、他の女性においては、高密度が生じたスポットのみがある。女性の乳房の割合として高い密度の量にかかわらず、高密度乳房組織がそうであるように乳癌がマンモグラム中で白色に見え、しばしば放射線科医が高密度と癌それ自体との間で弁別することができないことにつながるので、高密度エリア内に生じた癌は誤診されやすい。
【００６４】
[00154]乳癌は、変化の１つまたは複数の異なる進行において正常組織から発達する場合がある。異常組織発達は、正常から、過形成、異型過形成、非浸潤性乳管癌（ＤＣＩＳ：ｄｕｃｔａｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ  ｉｎ  ｓｉｔｕ）、浸潤性ＤＣＩＳに進行し得る。組織は、介在するステップなしで、正常から浸潤性癌腫まで発達することがある。腫瘍が管を越えて成長すると、それは浸潤性癌腫と呼ばれる。
【００６５】
[00155]現在、病変がサイズが１ｍｍ以下であるとき、乳癌のうちのわずか１％が検出されることが可能である。
[00156]組織の局所的なまたは全体的な変動密度を示す画像中の癌を検出するためにコンピュータ支援検出および機械学習技法を使用することの課題は、生体組織中に生じることがある動的構造変化に関連する変動性によって悪化される。この数の可能な組合せを伴う疾患のセグメント化は、低い数の偽陽性を維持しながら一貫して癌を検出するようにコンピュータをトレーニングすることを非常に困難にする。
【００６６】
[00157]標準的な機械学習プロトコルなどの技法、セグメント化アルゴリズムの使用、および疾患に関連するピクセルのみを画像中で単離させる（すなわち、セグメント化させるかまたは分岐させる）ためのプロセスは、正しく疾患を識別するための可能性としてあまりに多くの組合せを有する問題を有する。これらのプロセスは、関心物体に関連する一意の境界を有する単一の物体があるとき、最もうまく機能する。たとえば、顕微鏡を通して発生された画像中の細菌を識別することは、細菌が明確な形状およびサイズを有し、細胞境界が他の可能な組合せを制限するので、支援される。その名が示すように、画像の分岐は、バイナリ（はい／いいえ）結果につながる急激な変化を生じ、画像コンテンツの所与の領域内の境界における微細な差を可能にしない。
【００６７】
[00158]対照的に、乳癌、ならびに他の疾患および異常は、拡散境界を有する。癌は、たいていの場合、アモルファスであり、マルチパターン化される。組織はまた、様々な遷移状態にあり得る。病変は、異型過形成状態にあり、ならびに非浸潤性乳管癌であり、浸潤性になりつつある細胞を有し得る。さらに、正常乳房状態と異常乳房状態の両方が、以下を含むかまたは以下に影響を及ぼされ得る。
【００６８】
[00159]・スピキュラ（ｓｐｉｃｕｌａｔｉｏｎ）および石灰化の存在
[00160]・壊死組織の存在
[00161]・埋没した癌に関連する高密度線維乳腺組織の存在量
[00162]・以前の手術、生検、または体重増加
[00163]・月経周期中の女性への変化、または閉経からの変化
[00164]従来のＣＡＤ手法
[00165]概して、乳癌に関係するラジオグラフィ所見は、概して、２つの異なるタイプの構造、塊、および微小石灰化の存在を識別することを伴う。病理学に関係する微小石灰化は、管中に、新生物に関連して一般に生じる。塊は、たいていの場合、異常と相関し、良性または癌性のいずれかであり得る。乳房内の線維乳腺組織は塊を不明瞭にし、未処理画像中での検出を困難にすることがある。
【００６９】
[00166]マンモグラフィでは、すべての乳房実質がビュー中に含まれることを保証するために、各乳房について２つのマンモグラフィビュー（頭／尾ＣＣおよび内外斜位ＭＬＯ）が一般に作成される。これは、２つの異なるビュー間の構造の存在および次元数を相関させることが難しいという点で、癌検出および定量化の作業をさらに複雑にする。
【００７０】
[00167]既存のコンピュータ化された診断方法論は、処理の以下のシーケンス、すなわち、病変を疑う＞病変抽出＞特徴抽出＞分類＞悪性の確率を予測する＞確率を報告する、を一般に採用する。
【００７１】
[00168]これらの方法論では、考えられる悪性についてエリアを分析することが可能であるように、懸念のエリアをセグメント化または抽出すること（たとえば、分割させること）が重要である。たとえば、画像に等化または発散プロセスを適用することは、脂肪組織を高密度な組織と区別する。等化プロセスは、それが線形プロセスであり、すべてのマンモグラムについて最適である特定のしきい値処理を有するとは限らないという点で制限される。発散タイプのセグメント化アルゴリズムが高密度組織から脂肪組織を分離する際に使用され得るが、それは白色高密度乳房組織内の白色癌エリアの区別を効果的にサポートしない。
【００７２】
[00169]バイナリプロセスは、通常、特定の疾患を探すように設計されるが、米国放射線学会（ＡＣＲ）によって定義された、乳房の構造上の変形、乳房間の非対称性の程度、乳頭陥凹、拡張した管、および皮膚病変などの、マンモグラフィック画像または他の医療画像内の他の診断上重要な特徴に対処しない。癌性ではないが、これらの特徴は、臨床医およびその患者にとって依然として重要である。セグメント化および分岐発散アルゴリズム手法は癌に焦点を当てるが、それらの手法は、画像中のすべての組織の全体的構造に対処するように設計されるとは限らない。
【００７３】
[00170]これらのセグメント化技法は、考えられる病変の境界を画定するために、ピクセルにおけるグレーレベル増分の分析をしばしば使用する。他の技法はピクセルデータの確率的補間を使用するが、補間方法は、ここでも、病変と高密度組織との間の極度の相似性によって制限される。
【００７４】
[00171]ローカルマイクロコントラストベースの収束
[00172]本発明のいくつかの実施形態では、所与の画像のコンテキスト内のすべての構造および特徴を差分的におよび予測どおりに視覚化し、特徴づけることによって、視覚化を改善し、すべての組織のコンテキストを維持するように設計された画像処理方法論に関連するシステムおよび方法が開示される。これらの実施形態は、各物質のタイプに関連するローカルマイクロコントラストパターンを合体（または収束）させ、一貫して、得られた処理された画像内の特徴的な特性パターンとして表現させる、画像処理関数の反復シーケンシングのプロセスを採用する。言い換えれば、これらの実施形態は、組織の残部のコンテキスト外に、識別された組織タイプを抽出するかまたは除去することを試みるのではなく、組織の残部のコンテキスト内でのすべての組織タイプの特徴づけのための手法を与える。
【００７５】
[00173]生物学的成長、ニューロンのパターン、川の分枝、パイプの腐食、および雪片の形成など、実世界における多くの物体は統計的に自己相似であり、発展のパターンが倍率の多くのスケールにおいて同じ統計的プロパティを示す。これらのパターンでは、物体またはパターンの小さい部分が、より大きいスケールにおけるパターンと相似である。これらの自己相似の自然パターンは、画像中にキャプチャされた個別ピクセル近傍として表現される。本明細書で説明される本発明の少なくともいくつかの実施形態において利用されるように、ローカルマイクロコントラスト収束方法論において使用され得る反復プロセスは、設計され、画像中の任意のスケールにおいてこれらの自己相似のパターンを明示的に視覚化し、特徴づけるやり方で機能する。
【００７６】
[00174]図１ａは、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス経路手法の一実施形態を示す。元の画像１０１、たとえば、グレースケール画像１０１が、反復関数モジュール処理シーケンスに入力される。画像１０１は、次いで画像処理関数１０２によって処理され、その画像は、得られた画像１０３になるか、または関数１０２において第２の、ただし異なる画像処理関数を適用することによってさらに処理されるかのいずれかである。繰返しプロセスが０〜ｎ回適用され得る。
【００７７】
[00175]癌などの疾患はそれの成長においてそのような自己相似性を呈し、その成長は、極めて小さい癌性病変が大きい病変と同じ表現されるパターンを呈する、ローカルマイクロコントラストプロセスを利用して任意のスケールにおいて特徴づけられ、視覚化され得る。
【００７８】
[00176]フラクタルジオメトリは数学関数の反復を通して自然のパターンを発生することができ、実施形態のこのセットにおいて例示される手法は、生体系において発生されたフラクタル様パターンを、画像内のピクセルデータの識別可能なおよび測定可能な表現に数学的に分解する。したがって、本明細書で説明されるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムは、反復プロセスに数学的に類似することがあり、乳房境界、癌性および良性病変辺縁ならびにコア、マンモグラフィ画像中に存在し得る乳房非対称性の特性など、組織パターンを視覚化することができる。
【００７９】
[00177]本明細書で使用される、ローカルマイクロコントラスト収束は、プロファイルルックアップテーブル（ＰＬＵＴ）関数を利用する画像変換の反復シーケンシングを指すことがある。
【００８０】
[00178]本明細書で使用される、ＰＬＵＴ関数は、ソース画像中の局所化された、自己相似の画像コントラストピクセル変数（ピクセル近傍関係の統計ベースの共起など、たとえばテクスチャ）が、（再構成レベルと呼ばれる）値の離散セットを有し、ソース画像中の各局所近傍におけるピクセル（たとえば、相似の特性を有するピクセル）が、得られた出力画像において単一の色またはルミナンス値を割り当てられるように、画像の画像入力および出力値を指定する行列／アレイにおける数式を指す。
【００８１】
[00179]ＰＬＵＴ、およびローカルマイクロコントラスト収束プロセスにおける他の関数の単数または反復適用は、近隣ピクセルグループの間の関係を、物質の構造およびそれの撮像モダリティとの関係に従う繰返し可能なおよび予測可能な色および／または光度パターンに収束または集約させることができる。組織／物質タイプは著しく変動し得るが、各組織／物質タイプは、共通の基礎をなすピクセル近傍関係を持つ。画像の各エリア中に表現される得られたローカルマイクロコントラスト収束パターンは、異なるタイプの周囲のおよび上に重なる物質の存在にかかわらず、各物体または物質についてのルミナンス値の、たとえば、統計ベースの分布に基づいて、それらの特性色パターンを視覚的に表現することが可能である。たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを使用して、マンモグラムにおける乳癌病変は、それが暗い脂肪組織であるのか高ルミナンス高密度乳房組織であるのかにかかわらず、特定の視覚的に観測可能なおよび一意に定量化可能なパターンを用いて特徴づけられ得る。
【００８２】
[00180]図１ｂは、元のマンモグラム画像１０５と、本発明の少なくともいくつかの実施形態を使用して生成された２つの得られた画像１０７、１０８とを示す。癌のエリアの輪郭を描く枠が１０６において示される。２つの得られた画像は、１０７および１０８に示されるように、癌の特徴的なパターンを明らかにする２つの異なるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスによって作成される。反復処理シーケンスは、エッジ、境界、内部構造、テクスチャ、スピキュラ、ならびに癌応答に関連するルミナンス値および色など、乳房の元のＸ線の微細なグレースケールパターンを特有のパターン応答に変換した。
【００８３】
[00181]図１ｃは、１０９において２つの節点を使用して画像変換をプロットするために使用される標準的な写真座標系を示す。本明細書で使用される、節点は、曲線の方向が変更される、曲線上の特異点を指す。曲線上の節点を移動することは、曲線の周囲の態様を変更する。元の画像の入力値はプロット（ｘ軸）の下部に沿って示され、画像値の出力は垂直軸上に示される。この手法には制限がある。節点は、「曲線」の形状を変化させ、画像の入力値と出力値との間の関係を修正する。しかしながら、節点は、曲線のすべての部分が連続的であるようにリンクされなければならない。したがって、節点は、連続的およびリンクされた値を用いてマッピングされ得るものに限定される。節点を利用する非線形変換は、ほとんど等しい密度の物体の分離が望まれるとき、十分に性能を発揮しない。
【００８４】
[00182]現在、特徴抽出は、物体が画像のピクセルデータから正常にセグメント化または抽出された程度に完全に依存する。既存のアルゴリズムは考えられる病変の最も明るいエリアの位置を特定するように最適に設計されるが、既存のアルゴリズムは、病変の外部境界、血管新生がどこで生じているかを決定するための診断において重要なエリアを見分けることがしばしばできない。
【００８５】
[00183]本出願では、１つまたは複数のローカルマイクロコントラスト収束関数は、病変（または関心の他の特徴）の考えられる外部境界を適切に画定するために画像が処理され得るように、節点を用いない。
【００８６】
[00184]図１ｄは、ローカルマイクロコントラスト収束プロセスの実装形態に対する階層手法を図解する。シーケンスは、それがより高いレベルの処理統合に関するにつれて、三角形の下部から上部に進む。
【００８７】
[00185]マルチ画像モダリティ融合が、ローカルマイクロコントラスト収束プロセスにおいてサポートされる。本出願の実施形態に関する、モダリティ融合は、同じかまたはわずかに修正されたローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスが、異なる撮像モダリティ間の同じタイプの組織を視覚化し、特徴づけることができるように、異なるタイプの撮像モダリティからの画像の入力値を適応させるプロセスである。その場合、ローカルマイクロコントラスト収束パターンは、Ｘ線、超音波、乳房ＣＴ、およびＭＲＩスキャンにおいて見られたとき、患者の癌について相似であるだろう。これは、異なる入力モダリティからの情報を理にかなった方法で合成することを可能にする。撮像ベースの融合手法は、画像特徴レベルにおいて信号が組み込まれる早期融合と、後処理画像特徴分析ツールを使用してセマンティックレベルにおいて情報が組み込まれる後期融合とを容易にする。
【００８８】
[00186]これらのデータは、正常、良性、および癌性乳房組織タイプなど、物質を特徴づけることと、組織／物質の上に他の組織／物質タイプが重なっているときでも、多数のＸ線、ＭＲＩ、または超音波画像からそのデータを相関させることとを行うために、１つまたは複数のベクトル座標における局所応答パターンに相関された１つまたは複数の確率分布関数を発生するために使用され得る。
【００８９】
[00187]いくつかの実施形態、マルチ処理シーケンシング、マルチ画像シンセシス、およびモダリティ融合において、得られた画像が分析され得、データがエキスパートシステム内でそれらの画像の間で相関され得る。すべての組織がローカルマイクロコントラスト収束プロセスにおいて視覚化されるので、疾患が検出され得、疾患の病理学が、発端の器官内での疾患の出現に相関され得る。これは、疾患防止および薬／治療療法における進歩的な調査の機会を与える。
【００９０】
[00188]本明細書で説明される本発明の少なくともいくつかの実施形態は、医学におけるプロセスのような自然プロセスの画像中に表される成長／発達のパターンを伴う複雑な確率論的非ユークリッドフラクタル状の形状により、純粋に決定論的に、または単純なランダム成分とともに決定論的に構築された他の数学的モデルが失敗する、画像中の組織／物質タイプを一貫して特徴づけることが可能である。
【００９１】
[00189]いくつかの実施形態では、本方法は、詳細には、構造内の構造を識別することが可能であるように設計される。たとえば、医療撮像適用例において、最終的な画像は、異常組織の存在および構造に関して、画像中の残りの構造のコンテキストにおいて視覚的証拠を与える。最終的な画像は、異常物体を他の正常および異常組織タイプに相関させるための機構をも与え得る。たとえば、乳管中にある癌性病変は、浸潤性になったかまたはリンパ節と関連するように見える病変とは異なるレベルの懸念を有する。同様に、微小石灰化に近接した癌腫は、胸壁の隣の癌腫と比較して、または著しい非対称性が乳房にある状況において、異なる臨床解釈を必要とする。
【００９２】
[00190]反復画像プロセスの一例が図１ｅに示されている。詳細には、図１ｅは、ローカルマイクロコントラスト収束プロセスの例示的な基礎シーケンシングを示し、それにより、反復関数モジュール１１０手法が、第１の画像１１１をとり、第１の画像１１１を、１つまたは複数の非線形伝達関数１１２（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム）の第１のセットを用いて処理する。作成された第２の画像が、最終の得られた画像１２０になるか、または、次の処理ステップがアルゴリズムの一部として設計された場合、第１の反復画像１１３が、第２の関数１１４（たとえば、１つまたは複数の非線形伝達関数の第２のセット）を用いてさらに処理され、画像１１５を生じる。プロセスは、所与のアルゴリズムシーケンス１１６〜１１９内で適用される非線形伝達関数の異なるセット（たとえば、１つまたは複数の非線形伝達関数の第３のセットまたは１つまたは複数の非線形伝達関数の第４のセット）を用いて１回または複数回反復されて、得られた画像１２０を出力し得る。
【００９３】
[00191]いくつかの実施形態では、同じソース画像１１１を使用して、第２の反復関数モジュールが同じ画像１１１に適用され得るが、組織の間の異なる特徴づけおよび関係を明らかにするために異なる関数および反復数を適用する。したがって、このマルチプロセスシーケンシング手法は、同じ元の画像内の同じ物体の２つの別個の特徴づけを与えることができる。
【００９４】
[00192]いくつかの実施形態では、得られた画像のうちの２つまたはそれ以上が、２つの得られた画像の複合物または１つの得られた画像と元の画像との複合物である、新しい得られた画像を作成するために、マルチ画像シンセシスプロセスにおいて合成またはマージされ得る。この複合画像はさらに、処理されるかまたは他の得られた画像と合成され得る。
【００９５】
[00193]図１ｆは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、不連続非線形伝達関数を示す座標系中のプロットを示す。図１ｆは、ｘ軸に沿って入力画像の入力値をマッピングし、ｙ軸に沿って出力画像の出力値をマッピングする一例を示す。ＰＬＵＴから発生されたグラフィックプロットは、不連続変換を画像に適用されるように設計する可能性を示す。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの設計において不連続性をもつＰＬＵＴを使用することによって、反復変換モジュールプロセスの少なくともいくつかの実施形態は、癌が高密度乳房組織中に埋没しているときでも、癌の辺縁を周囲の組織とより良く区別することができる。これは、画像中の入力値を出力値に変換するとき、節点プロットの使用の場合、ごく限られた能力であるか、またはまったく可能でないことがある。
【００９６】
[00194]図１ｇは、マンモグラム画像中の乳房組織のルミナンス値を示す座標系中のプロットを示す。図１ｇは、ｘ軸に沿って入力値をマッピングし、ｙ軸に沿って出力値をマッピングする一例を示す。脂肪組織表現１２２が、脂肪組織を含有する乳房画像のルミナンスエリア中に示され、高密度組織表現１２３が、高密度組織を含有する乳房画像のルミナンスエリアを示す。一般に、乳癌は、脂肪組織の光度よりもはるかに高い光度を有する。したがって、高密度組織から脂肪組織を分離することが重要である。赤色対角線の下方の光度の再マッピングが、画像のその部分をより暗くし、密度１２４を減少させ、線の上方の光度の再マッピングが値をより明るくし、密度１２５を増加させる。ＰＬＵＴ設計中に構築された不連続非線形変換を用いたこの画像プロパティ分布の相関は、新しい疾患および撮像モダリティのための新しいアルゴリズムを開発するために必要とされる時間を低減する。
【００９７】
[00195]図２ａは、新しい疾患での適用例、モダリティ、および医学以外の適用例において使用するためのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの異なる反復を作成するために、複数の画像チャネルのための考えられるＰＬＵＴ値を作成するために複数の数学関数が利用され得る、一実施形態を示す。ＰＬＵＴシーケンスのコンピュータベースの作成を利用することが、新しい疾患または異常を視覚化するための新しいアルゴリズムシーケンスを開発するプロセスの速度を大幅に上げることができる。
【００９８】
[00196]図２ａでは、ｘ軸およびｙ軸は、画像の入力値および出力値を反映し、中間点１２６は、座標系に対する中間点の１つの可能な位置を指定する。図２ａは、ルミナンスおよび複数色チャネルマッピングのための考えられる２５６個のデータ点をもつ８ビット画像のルミナンスおよび色値を表現する。３つの数学関数１２７が自動的にプロットされ、それらの値がプロット内に示された。青色曲線（青色チャネル）１２８がｆ（ｘ）＝ｓｉｎ（ｘ）を使用して作成された。赤色チャネル１２９がｇ（ｘ）＝ｔａｎ（ｘ）を使用して作成され、ルミナンスチャネル１３０がｈ（ｘ）＝ｓｅｃ（ｘ）を使用して作成された。中間点１２６（または０地点）は、面倒な手動プロセスではなく、自動プロセスで組織／物質視覚化および特徴づけの最適化のためにＰＬＵＴにマッピングされ得る数学関数のマッピングを最もうまくサポートする座標系内の位置に配置され得る。
【００９９】
[00197]図２ｂは、８ビットグレースケール画像のためのグレースケール２Ｄルックアップテーブルを表す行列を示す。黒色を表すレベル０は、１３１におけるグリッドの左上隅にある。グレースケールルミナンスレベルは、１３２における右下隅において純粋な白色レベル２５５に達するまで、左から右におよび上から下に段階的に増加する。
【０１００】
[00198]例示的なコンピュータシステム
[00199]図２ｃは、本発明の１つまたは複数の実施形態による、１つまたは複数の方法を実施するための電子デバイス２５０を示すブロック図を示す。
【０１０１】
[00200]電子デバイス２５０は、ユーザまたはリモートデバイスからデータを受信し、データを処理し、データを発生および／または表示するための任意のコンピューティングデバイスであり得る。電子デバイス２５０は、通信インフラストラクチャ２５１と、プロセッサ２５２と、メモリ２５３と、ユーザインターフェース２５４と、通信インターフェース２５５とを含み得る。
【０１０２】
[00201]プロセッサ２５２は、限定はしないが、専用または汎用デジタル信号プロセッサを含む、任意のタイプのプロセッサであり得る。この実施形態では、プロセッサ２５２は、通信インフラストラクチャ２５１（たとえば、バスまたはネットワーク）に接続される。様々なソフトウェア実装形態が、この例示的なコンピュータシステムに関して説明される。
【０１０３】
[00202]メモリ２５３は、フロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、または光ディスクドライブなど、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、およびリムーバブルストレージドライブのうちの少なくとも１つを含み得る。リムーバブルストレージドライブは、リムーバブルストレージユニットから読み取りおよび／またはそれに書き込む。リムーバブルストレージユニットは、リムーバブルストレージドライブによって読み取られ、それに書き込まれる、フロッピーディスク、磁気テープ、光ディスクなどであり得る。メモリ２５３は、電子デバイス２５０の算出関数のいずれかを実施するためのコンピュータソフトウェアプログラムおよび／またはデータを記憶したコンピュータ使用可能記憶媒体を含み得る。（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）コンピュータソフトウェアプログラムは、実行されたとき、電子デバイス２５０が、本明細書で説明されるように本発明の実施形態を実装することを可能にする。したがって、そのようなコンピュータソフトウェアプログラムは、電子デバイス２５０のコントローラを表す。メモリ２５３は、撮像データ、ソフトウェアファイル、または任意の他のタイプのデータファイルを記憶する１つまたは複数のデータストアを含み得る。
【０１０４】
[00203]ユーザインターフェース２５４は、電子デバイス２５０のディスプレイ（図示せず）を制御するプログラムであり得る。ユーザインターフェース２５４は、キーボードまたはマウスなど、１つまたは複数の周辺ユーザインターフェース構成要素を含み得る。ユーザは、電子デバイス２５０と対話するために周辺ユーザインターフェース構成要素を使用し得る。ユーザインターフェース２５４は、マウスまたはキーボードユーザインターフェース構成要素からマウス入力またはキーボード入力などのユーザ入力を受信し得る。ユーザインターフェース２５４は、電子デバイス２５０のディスプレイ上に撮像データを表示し得る。
【０１０５】
[00204]通信インターフェース２５５は、撮像データが、電子デバイス２５０とリモートデバイスとの間で転送されることを可能にする。通信インターフェース２５５の例は、モデム、（イーサネットカードなどの）ネットワークインターフェース、通信ポート、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＣＩＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）スロットおよびカードなどを含み得る。通信インターフェース２５１を介して転送される撮像データは、電子信号、電磁信号、光信号、あるいは通信インターフェースによって送信または受信されることが可能な他の信号であり得る、信号の形態のものである。これらの信号は、通信インターフェース２５１に与えられるかまたはそれから受信される。
【０１０６】
[00205]例示的なローカルマイクロコントラストアルゴリズム
[00206]図３ａは、高密度が３００において輪郭を描かれた、（米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された）非常に高密度な乳房を含むマンモグラムを示す。３０１における輪郭は、３０２において癌を含む超高密度の境界を画定する。
【０１０７】
[00207]図３ｂは、本明細書で説明される１つまたは複数の方法を使用して画像を処理した後の例示的なマンモグラム画像を示す。この実施形態では、乳房の最高密度エリアのみがカラーで明らかにされる。乳房画像の脂肪および他の低密度エリアは、３０３において黒色で示される。密度増加は、緑色３００における外側境界から進み、内側に青色３０２に進行し、最終的に、最も大きい発達の癌が存在する中心３０３における黒色エリアに進行する、ステップで示されている。各色が、乳房密度の定量的に異なるレベルを表す。この定量化は、女性のマンモグラムにおける高密度乳房の存在を示すために、米国放射線学会ＢＩ−ＲＡＤＳ（乳房撮像報告およびデータシステム）仕様に関する正確な報告を提供する。しかしながら、さらに、このプロセスは、ＢＩ−ＲＡＤＳ報告システムを、乳房密度の単純な全体的割合を越えて拡張することができる。このプロセスは、乳房密度の複数のレベルを定量化し、それらの分布を指定し、その女性に関する考えられる危険を推定することができる。これらの方法は、乳房のサイズの差異、乳房の密度、妊娠中の変化、老化および閉経に伴う変化、嚢胞、線維腺腫、石灰化の発達に基づく変質、病変の存在、ならびに外傷、手術、および生検による瘢痕によって影響を及ぼされるマンモグラフィ画像提示における極度の変動性について適応的であり、その変動性を補償する。
【０１０８】
[00208]ＣＩアルゴリズム
[00209]ＣＩアルゴリズムの実施形態は、元のグレースケールマンモグラムを処理することと、乳房組織中の高密度異常の境界および内部構造を明らかにすることとによって、その異常の表現を最適化するように設計される。アルゴリズムシーケンスは、臨床医および患者が懸念のエリアを容易に観測することがより容易であるように、異常と他の正常組織との間の著しい色および輝度区別を与える。
【０１０９】
[00210]図４ｋは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像から視覚化を作成するための方法４００を示すフローチャートである。
[00211]ステップ４０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図４ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。図４ｄは図４ａの水平勾配表現を示す。勾配グレースケール画像は、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスにおいて表現される色のフルレンジが示され得るように、異なるマンモグラムが有するレンジと比較して、ルミナンスレベルのフルレンジを与える。図４ｋで説明されるアルゴリズムシーケンスの各ステップは、ここでも、説明および比較目的のために、マンモグラムと勾配の両方に適用され得る。
【０１１０】
[00212]いくつかの実施形態では、プロセッサ２５２は、画像（たとえば、グレースケール）を受信またはインポートする。いくつかの実施形態では、画像はメモリ２５３からインポートされる。他の実施態様では、画像は、通信インターフェース２５１を介してリモートデバイスからインポートされる。
【０１１１】
[00213]いくつかの実施形態では、グレースケール画像は、ｘおよびｙピクセル次元ならびにｚビットのグレースケールまたは色深度をもつ入力アレイまたは行列として処理するためにインポートされる。いくつかの実施形態では、行列は、ピクセル当たり８、１０、１２、１４または１６ビットのルミナンスの値（Ｌｐ）を含有し得る。（Ｌｐ）は、元の画像中の位置（ｘ，ｙ）における各ピクセル（ｐ）のルミナンス値である。ビット数が増加するにつれて、ピクセル値におけるより大きい数の変動が同じく増加する。たとえば、８ビットが使用される場合、２８個の考えられるピクセル値が各ピクセルに割り当てられ得る。一方、１６ビットが使用される場合、２１６個の考えられるピクセル値が各ピクセルに割り当てられ得る。考えられるピクセル値の数を増加させることによって、本明細書で説明される画像処理方法は、最終画像における変動を増加させることができる。
【０１１２】
[00214]ステップ４０２において、プロセッサ２５２は、グレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00215]いくつかの実施形態では、グレースケール画像をマッピングするために、グレースケール画像は、ｎ＞１が、ボクセルを含有する新しい行列セットを形成する、色空間レイヤのｎ次元重ね合わせ行列空間を形成するために、各色成分およびルミナンス値について同等のｘ／ｙ座標の追加の行列に複製される。
【０１１３】
[00216]いくつかの実施形態では、グレースケール画像は以下の式を使用して複製される。
ｆ（Ｌｐ）＝Ｃｐ、
ここで、原本中の各ｘ／ｙ座標におけるピクセル値は、Ｃの多次元色空間の各色空間レイヤ中の対応するｘ／ｙ座標にマッピングされる。
【０１１４】
[00217]ｎ＝４である一実施形態では、ＲＧＢ多次元色空間は、４つの異なる成分、すなわち、ルミナンス、赤、緑、および青に関して画定され得る。これらの実施形態では、ＲＧＢ多次元色空間は、それぞれ、ルミナンス色空間レイヤ、ならびに青、赤および緑に対応する第１、第２および第３の色空間レイヤを含む。新しい行列Ｃはピクセル値を含有し、ここで、各ピクセル値についてのＲ＝Ｇ＝Ｂ＝ルミナンス、およびこれらのピクセル値がグレースケール画像ルミナンス値（Ｌｐ）に等しい。いくつかの実施形態では、別個のルミナンスのみチャネルがあり得るか、他の実施形態では、ルミナンスは３つの他のチャネルの複合物として発生され得る。別の実施形態では、値はまた、たとえば、ｎが３つの値、すなわち、ルミナンス、彩度、および色相を有する、ｎの他の値について表現され得る。
【０１１５】
[00218]これらの実施形態が、本明細書で説明される色画像フォーマット以外の広範囲の色画像フォーマットで視覚化され得るｎ次元の行列上で動作可能であることを、当業者は諒解されよう。各マンモグラム（または他の画像）の処理は、マルチチャネル行列または画像から始まる。追加の色空間が、ｘｙｚ色空間または円筒色空間のいずれかを使用するＨＳＶ、ＣＭＹＫ、ＣＩＥＸＹＺまたはＣＩＥＬＡＢなどの色空間中でも生じ得る。
【０１１６】
[00219]ステップ４０３において、プロセッサ２５２は、多次元色空間にメジアンフィルタを適用する。いくつかの実施形態では、メジアンフィルタは、ノイズを除去しながら多次元色空間中の物体のエッジを保持する、非線形デジタル画像処理技法を指すことがある。ノイズ低減は後の処理の結果を改善することができる。
【０１１７】
[00220]いくつかの実施形態では、メジアンフィルタは、各ピクセル値を近隣ピクセル値のメジアンと交換することによって、多次元色空間中の各ピクセルに適用される。近隣のパターンは、画像全体にわたってピクセルごとにスライドする「ウィンドウ」と呼ばれることがある。いくつかの実施形態では、メジアンフィルタは、３×３または半径＝１メジアンフィルタである。他の実施形態では、１よりも大きい半径、および５×５、７×７などの行列組合せが使用され得る。
【０１１８】
[00221]ステップ４０４において、プロセッサ２５２は画像を反転させ、それにより、黒色（０）は白色（２５５）になり、白色は黒色になる。すべての他の値は、画像値の中間点を除いて比例して反転される。
【０１１９】
[00222]ステップ４０５において、プロセッサ２５２は、多次元色空間（たとえば、ＲＧＢ）に１つまたは複数の（たとえば、ＰＬＵＴ）非線形伝達関数の第１のセットを適用する。得られた画像の表現が図４ｂおよび図４ｅに示されている。
【０１２０】
[00223]図４ｇは、図４ａにおける画像に適用された後に、このローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスにおける乳房構造を明らかにするために最適化されたＣＩ  ＰＬＵＴ１（２Ｄルックアップテーブル）の色値を示す。
【０１２１】
[00224]図４ｉは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、低密度乳房組織を減衰させるために多次元色空間にプロセッサ２５２によって適用される例示的な（たとえば、ＰＬＵＴ）伝達関数の表現を示す直交プロットを示す。この直交プロットでは、色空間レイヤ入力は、値が−１２８から＋１２８にわたる、ｘ軸上に示されている。（たとえば、ＰＬＵＴ）伝達関数の後の対応する出力は、画像のルミナンスレベルの中間点が０にあり、値が−１２８から＋１２８にわたる、ｙ軸上に示されている。座標プロット中の０の位置がｘ／ｙ座標空間中の任意の位置に配置され得ることが観測され得る。
【０１２２】
[00225]図４ｉでは、赤色チャネルは４０８において示され、緑色チャネルは４０９であり、ルミナンスチャネルは４１０である。いくつかの実施形態では、（図４ｉに示されているように）第１の（たとえば、ＰＬＵＴ）伝達関数が、低密度脂肪乳房組織を減衰させるためにルミナンス色空間レイヤに適用される。いくつかの実施形態では、低密度脂肪乳房組織は、より低い５０％のレンジ、より低い４０％のレンジ、より低い３０％のレンジ、より低い２０％のレンジ、またはより低い１０％のレンジにおけるルミナンス値を有する。いくつかの実施形態では、ステップ４０５は、低密度物質を１つの色として表示させ、他の色を使用してより高密度の物質を区別させることができる。
【０１２３】
[00226]処理におけるこの段階で、癌を有する可能性を持たないエリアは、考えられる癌または他の異常が生じることがあるエリアから分離された。さらに、画像中の病変は、次に、マイクロコントラスト近傍が収束するにつれて、境界を形成し、内部形態学的構造を表現し始める。拡散グレースケールマンモグラフィ画像と比較して、視覚的に区別可能な境界が組織構造に基づいて形成された。中心周辺効果および限界人間視覚認知として知られる現象に関連する問題が、最小限に抑えられるかまたは解消された。グレー値は、物体の周りにあるものに基づいて人間視覚システムによって差分的に解釈される。同じ物体が、暗い背景に対してより明るく見え、明るい背景に対してより暗く見え得る。本発明の少なくともいくつかの実施形態は、マンモグラムにおける癌の知覚および検出に影響を及ぼす中心周辺問題を解消するＰＬＵＴ値が決定されることを可能にし、色知覚理論に基づいて人間視覚区別のための最適設定に基づいて、変換の後に臨床医が見る画像は、検査中の組織のために大幅に向上された診断可能性を与える。
【０１２４】
[00227]図４ｋに戻ると、ステップ４０６において、プロセッサ２５２は、多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用する。
[00228]図４ｈは、図４ｂにおける画像に適用された後に、このローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスにおける乳房構造を明らかにするために最適化されたＣＩ  ＰＬＵＴ２（２Ｄルックアップテーブル）の色値を示す。
【０１２５】
[00229]図４ｊは、多次元色空間にプロセッサ２５２によって適用される伝達関数の例示的な（たとえば、ＰＬＵＴ）セットの表現を示す直交プロットを示す。図４ｊでは、赤色チャネルは４１１において示され、４１２におけるルミナンスチャネルは、図４ｈにおけるＣＩ  ＰＬＵＴ２ルックアップテーブルのグラフィック表現である。
【０１２６】
[00230]この直交プロット図４ｊでは、色空間レイヤ入力は、値が−１２８から＋１２８にわたる、ｘ軸上に示されている。（視覚的に図４ｊに示されている）伝達関数の後の対応する出力は、画像のルミナンスレベルの中間点が０にあり、値が−１２８から＋１２８にわたる、ｙ軸上に示されている。これらの実施形態では、脂肪乳房組織を図４ｃにおいて１つの色（たとえば、青およびマゼンタ）として見えるようにし、他の色を使用してより高密度の乳房組織（金色および赤色）と乳房境界（緑色）とを区別するために、図４ｂにおいて、得られた画像に値が適用される。
【０１２７】
[00231]図４ｃおよび４ｆは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、低密度乳房組織を１つの色として見えるようにし、高密度乳房組織を区別するために、１つまたは複数の非線形伝達関数の例示的な第２のセットを適用した後の多次元色空間に基づくマンモグラムおよび勾配画像の例示的な画像表現を示す。図４ｃでは、癌は金色４１３で明らかにされ、黒色によって囲まれる。
【０１２８】
[00232]４１３において図４ｃにおけるＲＧＢ値において測定された乳房画像の高密度エリアの値は、赤＞２５０／緑＞１６５／青＜５０である。
[00233]いくつかの実施形態では、これらの伝達関数の設計思想は、乳房組織の外部のマンモグラムのエリア中のピクセル値を減衰させるために採用される。その結果、ＰＬＵＴにおける伝達関数値の１つの成分は、乳房エリア内のパターンに干渉しないように乳房の外部のマンモグラムのエリアに値を割り当てることによって、最終画像における臨床医の眼精疲労を低減する。いくつかの実施形態では、ステップ４０６は、高ピクセル値を増幅させ、低ピクセル値を減衰させて、物体の産業的または獣医学的な物質構造を強調し、他の色を使用して他の物質を区別することができる。
【０１２９】
[00234]ステップ４０７において、プロセッサ２５２は、処理された多次元色空間に基づいて視覚化画像（たとえば、図４ｃ）を表示する。
[00235]このプロセスの各ステップは、さらに、サイズにかかわらず、グレースケールマンモグラム（それは乳房のＭＲＩおよび超音波画像についてもうまくいく）を、異常組織の境界を明らかに画定した色パターンに変換し、ならびに正常乳房組織の構造を明らかにする。この画像視覚化では、癌性病変は、それら自体をすべての他の異常および正常組織構造と分離する特徴的なパターンを有する。
【０１３０】
[00236]ＣＩ視覚化では、視覚化における癌と良性病変の両方の特徴づけにおける差異は、ヒストグラム分析を使用して区別され得る。癌の境界はＣＩ視覚化では明確に画定される。さらに、癌の境界内の構造における差異は、特性色および形状を用いて示される。これは、放射線科医が癌性および良性構造の境界を識別することをより容易にする。たとえば、ＣＩ視覚化では、癌の境界内で色の数がより大きく変化するほど、癌性組織の発達がより前進する。癌性および良性病変を囲む組織の変化もＣＩ視覚化では明らかにされる。ＣＩ視覚化は、癌性病変の境界において生じる血管新生をも明らかにすることが可能である。
【０１３１】
[00237]上記で説明された区別に加えて、ＣＩ視覚化では、放射状瘢痕対癌性病変および癌性病変対線維腺腫が区別される。ＣＩ視覚化はまた、癌が浸潤性になり、乳房組織を囲むようになる前に、乳管内の発達中の癌の存在を示す。癌性組織は微小石灰化の存在と相関され得る。
【０１３２】
[00238]癌性病変、ならびにすべての他の構造は、頭−尾（ＣＣまたは上方からのビュー）および中外斜位（ＭＬＯまたは傾斜したビュー）など、女性についてのマンモグラムの異なるビュー間で相関され、異なる時間における研究間のデータを相関させるために使用され得る。これらの方法による癌のための特徴づけられた内部構造は、それが、生検、乳腺腫瘤摘出を実施する外科医を手引きするために、および癌のための治療を受けている患者についての進行を決定するために使用され得るほど、非常に正確である。
【０１３３】
[00239]ＬＤアルゴリズム
[00240]ＬＤアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、画像（たとえば、元のマンモグラム）の非常に低い密度のエリア中に生じた画像中の極めて精細な構造および詳細を強調するように設計された視覚化を与える。スピキュラおよび低減衰病変など、診断上重要な構造が明確に画定される。
【０１３４】
[00241]図５ｉは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＬＤ視覚化を作成するための方法５００を示すフローチャートである。
[00242]ステップ５０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図５ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。図５ｄは、黒色から白色への２５６個のグレースケール値の水平勾配表現を示す。
【０１３５】
[00243]ステップ５０２において、プロセッサ２５２は、グレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。ステップ５０２におけるグレースケールマッピングは、上記のステップ４０２におけるグレースケールマッピングと実質的に相似である。
【０１３６】
[00244]ステップ５０３において、プロセッサ２５２は、多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムＰＬＵＴ）の第１のセットを適用する。１つまたは複数の伝達関数の例が図５ｇおよび図５ｈに示されている。
【０１３７】
[00245]図５ｈは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、プロセッサ２５２によって適用される例示的な（たとえば、ＰＬＵＴ）伝達関数の表現を示す直交プロットを示す。いくつかの実施形態では、第１の伝達関数は、高密度乳房領域を表すピクセル値を減衰させながら、乳房画像の低密度領域を表すピクセル値を増幅させるために、ルミナンス色空間レイヤ５０８に適用される。赤色チャネル５０９を表す第２の伝達関数は、高密度組織を暗いままにしながら、乳房実質をカラー化する。いくつかの実施形態では、低密度脂肪乳房組織は、より低い５０％のレンジ、より低い４０％のレンジ、より低い３０％のレンジ、より低い２０％のレンジ、またはより低い１０％のレンジにおけるルミナンス値を有する。このローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの設計およびそれの関係するＰＬＵＴ値は、乳房中の低密度の割合にかかわらず、画像の任意の部分中の詳細を明らかにするように機能する。いくつかの実施形態では、ステップ５０３は、高密度領域を表すピクセル値を減衰させながら、産業的または獣医学的な画像の低密度領域を表すピクセル値を増幅させることができる。
【０１３８】
[00246]ステップ５０３の後に生成された結果の画像の表現が、図５ｂおよび図５ｅに示されている。
[00247]ステップ５０４において、（図５ｂに示されている色画像として表される）多次元色空間は、次に、ＨＳＬ色空間にコンバートされる。この実施形態では、ＲＧＢ値は、以下の例において以下で示されているように、ルミナンス、色相、および彩度値にコンバートされる。
【０１３９】
（色相、彩度、明度、ゾーン）
（０．０，０．０，０．２，赤）
（０．０，０．０，０．１，シアン）
（０．０，−１．０，０，マスタ）
[00248]画像は、ステップ５０５において、最初にＲＧＢ色で、またはコンバージョンの後にＨＳＬ色空間で表示され得る。
【０１４０】
[00249]図５ｃにおける画像（および対応する画像５ｆ）は、ＨＳＬ色空間中のすべての色相についてのマスタ彩度を−１００％彩度に設定することによって、図５ｂおよび図５ｅにおける画像から作成される。その結果、色相はもはや、画像の表現におけるファクタでない。しかしながら、ルミナンス値は依然として調整可能であり、色空間中の様々な色相のルミナンス値を変化させることが、それらの値のグレースケール表現を変更することができる。いくつかの実施形態では、赤ルミナンス値およびシアンルミナンス値はそれぞれ０．２および０．１に調整される。これは、全体的乳房背景のグレー値を明るくし、癌性病変など、高密度組織の内側部分をハイライトし、乳房の精細な構造と脂肪組織との間の分離を作成する。画像は、ステップ５０７において（および図５ｃに示されている）ルミナンスのみを含有する単一チャネル画像にコンバートされ得る。
【０１４１】
[00250]処理におけるこの段で、低密度ルミナンス値に関連するエリア非常に精細な構造が、乳房実質、境界、および胸壁の、低密度、低周波数エリア５１０から分離される。拡散グレースケールマンモグラフィ画像と比較して、視覚的に区別可能な境界が組織構造に基づいて形成された。
【０１４２】
[00251]ＨＤアルゴリズム
[00252]ＨＤアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、画像のまさに最高密度のエリア中に生じた画像（たとえば、元のマンモグラム）中の詳細を明らかにするように設計された視覚化を与える。乳房異常および癌性病変などの構造が、周囲の高密度明／白色エリアから明らかにされ、明確に画定される。
【０１４３】
[00253]図６ｉは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＨＤ視覚化を作成するための方法６００を示すフローチャートである。
[00254]ステップ６０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図６ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。
【０１４４】
[00255]ステップ６０２において、プロセッサ２５２は、グレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00256]ステップ６０３において、プロセッサ２５２は、多次元色空間に１つまたは複数の非線形伝達関数の第１のセット（たとえば、ＨＤ  ＰＬＵＴ１ローカルマイクロコントラストアルゴリズム）を適用する。１つまたは複数の非線形伝達関数の第１のセットの表現が、それぞれ図６ｇおよび図６ｈに示されている。図６ｇは、マンモグラフィ画像中の乳房構造を明らかにするために最適化されたＬＤ  ＰＬＵＴ（ルックアップテーブル）の色値を示す。図６ｈは、（たとえば、図６ｈにおけるＰＬＵＴから作成され得る）座標系中のグラフィック表現を示す。これらの実施形態では、第１の伝達関数は、乳房画像のルミナンス値６０６を反転させるためにルミナンス色空間レイヤに適用される。赤色チャネル６０７は、高密度乳房エリアを減衰させながら、画像の低密度エリアを増幅する。緑色チャネル値の不連続マッピングとして図６ｈに図式的に示されている、緑色チャネル６０８は、乳房境界をカラー化し、赤色チャネルに関与して乳房背景を黄色にする。いくつかの実施形態では、高密度乳房組織は、より低い５０％のレンジ、より低い４０％のレンジ、より低い３０％のレンジ、より低い２０％のレンジ、またはより低い１０％のレンジよりも大きい。青色チャネル６０９は、乳房の外側境界を画定するために色を追加する。このローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの設計およびそれの関係するＰＬＵＴ値は、乳房中の高密度の割合にかかわらず、画像の任意の部分中の詳細を明らかにするように機能することができる。いくつかの実施形態では、ステップ６０３は、高密度乳房領域を減衰させながら、産業的または獣医学的な画像の低密度領域を増幅させる。
【０１４５】
[00257]処理におけるこの段で、非常に高密度の組織構造６１０を含有する画像のエリアが、乳房実質、境界、および胸壁の低密度エリア６１１から分離され、癌は、さらに、乳房の他の高密度エリアの中から見分けられる。拡散グレースケールマンモグラフィ画像と比較して、視覚的に区別可能な境界が組織構造に基づいて形成された。
【０１４６】
[00258]画像は、次いで、ステップ６０４において（たとえば、図６ｂに示されているように）多次元色空間中に表示されるか、または以下の式によるルミナンス値、すなわち、０．３０＊Ｒ＋０．５９＊Ｇ＋０．１１＊Ｂ＝ルミナンス値を達成するために、Ｒ、Ｇ、およびＢ値の重み付けされたコンバージョンを使用して、表示される（たとえば、図６ｃ）前に、ステップ６０５においてグレースケール画像にコンバートされ得る。
【０１４７】
[00259]ＭＣアルゴリズム
[00260]ＭＣアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、画像（たとえば、元のマンモグラム）のまさに最高密度のエリア中に生じた画像中の詳細を明らかにするように設計された視覚化を与え、主に石灰化などの小さい構造が周囲の高密度明／白色エリアから明らかにされ、明確に画定される。
【０１４８】
[00261]図７ｊは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＭＣ視覚化を作成するための方法７００を示すフローチャートである。
[00262]ステップ７０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図７ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。
【０１４９】
[00263]ステップ７０２において、プロセッサ２５２は、グレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00264]ステップ７０３において、プロセッサ２５２は、多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセット（たとえば、ＭＣ  ＰＬＵＴ１ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム）を適用する。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの表現が、図７ｈおよび図７ｉに示されている。図７ｈは、マンモグラフィ画像中の乳房構造を明らかにするために最適化されたＭＣ  ＰＬＵＴ（ルックアップテーブル）の色値を示す。図７ｉは座標系中のグラフィック表現を示す。これらの実施形態では、伝達関数は、乳房画像のルミナンス値を不連続的に反転させるためにルミナンス空間７０６に適用される。赤色チャネル７０７は、赤色チャネル値の不連続マッピングを採用する画像の大部分を減衰させる。緑色チャネル７０８の値は、乳房の高密度エリアに茶色トーンを作成することに関与する。青色チャネル７０９は、乳房の脂肪組織エリアにわずかに色合いをつける。
【０１５０】
[00265]このローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの設計およびそれの関係するＰＬＵＴ値は、乳房中の高密度の割合にかかわらず、画像の任意の部分中の微小石灰化の存在を明らかにするように機能する。
【０１５１】
[00266]処理におけるこの段で、微小石灰化構造が、画像の非常に高い密度のエリア中でも、乳房の他の高密度エリアの中から分離される。拡散グレースケールマンモグラフィ画像と比較して、視覚的に区別可能な石灰化がより明確に明らかにされた。いくつかの実施形態では、ステップ７０３は、周囲の物体内の高密度の割合にかかわらず、産業的または獣医学的な画像の任意の部分における小さい高密度構造の存在を明らかにすることができる。
【０１５２】
[00267]画像は、次いで、ステップ７０４において多次元色空間中に表示されるか（たとえば、図７ｂ）、または以下の式によるルミナンス値、すなわち、０．３０＊Ｒ＋０．５９＊Ｇ＋０．１１＊Ｂ＝ルミナンス値を達成するために、Ｒ、Ｇ、およびＢ値の重み付けされたコンバージョンを使用して、ステップ７０５においてグレースケール画像にコンバートされ得る（たとえば、図７ｃ）。図７ｃは、グレースケールにコンバートされた後の図７ｂにおける画像の拡大断面である。小さい黒色微小石灰化７１０が、元の画像中よりも容易に、明るい背景から見分けられ得る。
【０１５３】
[00268]ＲＦアルゴリズム
[00269]ＲＦアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、画像（たとえば、元のマンモグラム）中の極めて精細な構造および詳細を強調するように設計された視覚化を与える。スピキュラおよび乳管などの構造が、癌の構造を含む残りの高密度エリア内の構造がそうであるように、明確に画定される。いくつかの実施形態では、ＲＦ視覚化が、ユーザ（たとえば、放射線科医）による可視性を改善するために、元の画像上の重なりとして示される。
【０１５４】
[00270]図８ｕは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＲＦ視覚化を作成するための方法８００を示すフローチャートである。
[00271]図８ｂ−図８ｃ−図８ｌ−図８ｍ−図８ｓは、図８ａにおける元のマンモグラムから始まって、複数のローカルマイクロコントラスト収束変換を反復的に適用することによって取得された結果を示す。図８ｅ−図８ｆ−図８ｎ−図８ｏ−図８ｔは、８ｄにおける元の勾配グレースケール画像に適用されたのと同じＲＦ変換シーケンスステップの結果を示す。
【０１５５】
[00272]図８ｇ、図８ｈ、図８ｐ、および図８ｑは、マンモグラフィ画像中の乳房構造を明らかにするために最適化されたＲＦ  ＰＬＵＴ（ルックアップテーブル）の色値を示す。図８ｉ、図８ｊ、図８ｋおよび図８ｒは、（たとえば、図８ｇ、図８ｈ、図８ｐ、および図８ｑにおけるＰＬＵＴから作成され得る）座標系中のグラフィック表現を示す。
【０１５６】
[00273]ステップ８０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図８ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。
【０１５７】
[00274]ステップ８０２において、プロセッサ２５２は、元のグレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00275]ステップ８０３において、プロセッサ２５２は、元のグレースケール画像の多次元色空間に半径１のメジアンフィルタを適用する。
【０１５８】
[00276]ステップ８０４において、プロセッサ２５２は、元の画像の多次元色空間に畳み込みフィルタを適用する。いくつかの実施形態では、畳み込みフィルタ処理は、画像の空間周波数特性を修正するために使用され得る。
【０１５９】
[00277]動作中、畳み込みフィルタ８０４は、各ピクセル値を、ピクセル値およびそれの近隣ピクセル値の加重平均と交換することによって、多次元色空間中の各ピクセルに適用される。近隣ピクセル値のパターンは、画像全体にわたってピクセルごとに適用される「ウィンドウ」と呼ばれる。いくつかの実施形態では、畳み込みフィルタは、３×３または半径＝１畳み込みフィルタである。他の実施形態では、５×５、８×８などの行列組合せが使用され得る。
【０１６０】
[00278]一実施形態では、３×３畳み込みフィルタ行列の値は、以下のように表１に示されている。
【０１６１】
【表１】
2020533039.tif 000003
【０１６２】
[00279]ステップ８０５において、プロセッサ２５２は、ステップ８０４の後の処理された画像の多次元色空間をコピーする。
[00280]ステップ８０６において、プロセッサ２５２は、ステップ８０１において利用されたのと同じグレースケールの元の画像の複写をインポートする。
【０１６３】
[00281]ステップ８０７において、プロセッサ２５２は、複写の画像を多次元色空間にマッピングする。
[00282]ステップ８０８において、プロセッサ２５２は、複写の画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束伝達関数ＲＦ  ＰＬＵＴ１）を適用する。これらの実施形態では、（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＦ  ＰＬＵＴ１の）第１の伝達関数は、画像のより暗い値を上昇させ、中間トーンを減衰させるために、ルミナンス色空間８１４に適用される。いくつかの実施形態では、ステップ８０８は、産業的または獣医学的な画像のより暗い値を上昇させ、中間トーンを減衰させることができる。
【０１６４】
[00283]これらの実施形態では、（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＦ  ＰＬＵＴ２の）第２の伝達関数、ステップ８０９は、中間トーンをさらに減衰させるためにルミナンス色空間８１５に適用される。これらの実施形態では、中間トーンは、８ビットグレースケールルミナンスレンジ（０〜２５５）の画像内の１のルミナンス値において最小値に減衰される。いくつかの実施形態では、脂肪組織は、最大ピークレベル４７においてわずかに上昇し、７１に変換される。結果として、脂肪組織８１６は乳房８１７の高密度領域から分離される。いくつかの実施形態では、ステップ８０９は、産業的または獣医学的な画像の低密度領域をわずかに上昇させ、中間トーンを減衰させることができる。
【０１６５】
[00284]図８ｉ、図８ｊ、図８ｋおよび図８ｒは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、（たとえば、プロセッサ２５２によって適用されるＰＬＵＴから発生された）例示的なＰＬＵＴ伝達関数の表現を示す直交プロットを示す。これらの直交プロットにおける、色空間、座標、および値は、図２ａにおいて前に説明および図示された。
【０１６６】
[00285]図８ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、画像のより暗い値を上昇させ、中間トーンを減衰させるために、１つまたは複数の伝達関数の第１のセットを適用した後の多次元色空間に基づくマンモグラムの例示的な画像を示す。
【０１６７】
[00286]図８ｃは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、中間トーンをさらに減衰させるために、１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用した後の多次元色空間に基づくマンモグラムの例示的な画像を示す。
【０１６８】
[00287]図８ｌでは、ステップ８１０において、プロセッサ２５２は、図８ｃにおける画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＦ  ＰＬＵＴ３）を適用して、図８ｌに示されている画像を生じる。これらの実施形態では、第３の伝達関数は、ルミナンス値における不連続反転を作成するために、ルミナンス色空間８１８に適用される。いくつかの実施形態では、ステップ８１０は、産業的または獣医学的な画像のルミナンス値を不連続に反転させることができる。
【０１６９】
[00288]これらの実施形態では、伝達関数の第３のセットの他の「色」関数８１９が、微細な色相を追加するために色空間レイヤに適用され得る。
[00289]ステップ８１１において、プロセッサ２５２は、図８ｌにおける画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第４のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＦ  ＰＬＵＴ４）を適用して、図８ｍに示されている画像を生じる。いくつかの実施形態では、図８ｑにも図式的に示されているＲＦ  ＰＬＵＴ４は、画像のより低い密度のルミナンス値の増加をもたらし、癌に関連する色調値を拡張し、乳房境界をさらに画定するために、ルミナンスチャネル８２０に適用される。いくつかの実施形態では、ステップ８１１は、産業的または獣医学的な画像の低密度のルミナンス値を増大させて、構造上の欠陥に関連するトーン値を拡張し、物体の境界をさらに画定することができる。
【０１７０】
[00290]ステップ８１２において、プロセッサ２５２は、乗算ブレンドを採用することによって、ステップ８１１における画像（たとえば、図８ｍ）からの処理された多次元色空間を、ステップ８０５からのコピーされた画像（たとえば、図８ａ）とマージする。いくつかの実施形態では、２つの画像は１００％の不透明度でブレンドされる。その結果、マージされた画像は、高周波数構造に対する強調と低周波数情報の減衰とを有し、最高密度はカラーのままである。
【０１７１】
[00291]これらの実施形態、およびマージ関数を採用する他の実施形態では、マージ関数は、数学関数が、特定の目的のために合成画像の各々からの最適品質を利用する１つまたは複数の得られた画像に適用されることを可能にするために利用され得る。たとえば、画像中の癌組織の境界を表現する画像が、高周波数情報を表現する画像と合成され得る。そのような合成は、癌が、腫瘍内にスピキュラおよび石灰化など、考えられる高周波数構造に関係するので、癌の広がりを同時に示すことができる。
【０１７２】
[00292]図８ｔは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、ステップ８１２において、８０５および８１１からの２つの画像の色空間をマージし、５０％のマージ関数を適用し、ステップにおいて８１３グレースケールにコンバートした後のマンモグラムの例示的な画像を示す。
【０１７３】
[00293]いくつかの実施形態では、画像が、黒および白にコンバートするなど、追加の画像または処理関数を含有するか、またはハイパスフィルタ処理からなど、前の処理から発生されたレイヤを組み込む、追加の行列（レイヤ）と重畳され得る。特徴は、限定はしないが、新規作成する、ペーストする、平坦化する、複写する、調整レイヤを作る、および関数をマージすることを含む。
【０１７４】
[00294]ＧＩアルゴリズム
[00295]ＧＩアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、画像（たとえば、元のマンモグラム）中の高密度構造および詳細を単離し、視覚化し、特徴づけ、グレースケールの得られた画像中にそれらを表示するように設計された視覚化を与える。高密度乳房組織内の変動が、画像のより暗いエリア中に反映される。癌性および良性病変などの構造が、高密度エリア内の構造がそうであるように、明確に画定される。いくつかの実施形態では、ＧＩ視覚化は、ユーザ（たとえば、放射線科医）による異常の可視性を改善するように設計される。
【０１７５】
[00296]図９ｑは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＧＩ視覚化を作成するための方法９００を示すフローチャートである。
[00297]図９ｂ−図９ｃ−図９ｍ−図９ｎは、図９ａにおける元のマンモグラムから始まって、複数のローカルマイクロコントラスト収束変換を反復的に適用することによって取得された結果を示す。図９ｅ−図９ｆ−図９ｏ−図９ｐは、９ｄにおける元の勾配グレースケール画像に適用されたのと同じＲＦ変換シーケンスステップの結果を示す。
【０１７６】
[00298]図９ｇ−図９ｈ−図９ｋは、マンモグラフィ画像中の乳房構造を明らかにするために最適化されたＲＦ  ＰＬＵＴ（ルックアップテーブル）の色値を示す。図９ｉ、図９ｊ、および図９ｌは、（たとえば、それぞれ、図９ｇ、図９ｈ、および図９ｋにおけるＰＬＵＴから作成された）座標系中のグラフィック表現を示す。
【０１７７】
[00299]次に図９ｑを参照すると、ステップ９０１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図９ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。
【０１７８】
[00300]ステップ９０２において、プロセッサ２５２は、元のグレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00301]ステップ９０３において、プロセッサ２５２は、画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束伝達関数ＧＩ  ＰＬＵＴ１）を適用する。これらの実施形態では、１つまたは複数の伝達関数は、（たとえば、図９ｇのＧＩ  ＰＬＵＴ１ルックアップテーブルおよび図９ｉにおけるＰＬＵＴのグラフィック表現に見られるように）画像のルミナンス値を非線形的に反転させるために、ルミナンス色空間９１２に適用される。
【０１７９】
[00302]ステップ９０４において、プロセッサ２５２は、図９ｂに示された多次元色空間画像を処理するために、１つまたは複数の伝達関数の第２のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数図９ｈ  ＧＩ  ＰＬＵＴ２）を適用する。
【０１８０】
[00303]図９ｃは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの高密度エリアをさらに単離するために、ステップ９０４を実施した後の多次元色空間に基づくマンモグラムの例示的な画像を示す。
【０１８１】
[00304]ステップ９０４において実施されるプロセスは、赤色チャネル９１４の不連続マッピングおよび緑色チャネル９１５における値の低い値非線形セットを用いて画像に色を追加しながら、ルミナンスチャネル９１３を不連続的に変更する。これらの実施形態では、図９ｃにおける得られた画像は、低密度トーンが橙色に着色されることを示す。いくつかの実施形態では、低密度の赤色値は、元の画像中の分布に応じて１７４から１７５の間の値を有する。高密度エリアは明るく、高密度エリアの境界は暗くなる。いくつかの実施形態では、ステップ９０４は、産業的または獣医学的な画像内の構造上の欠陥に関連する高密度領域を明るくし、境界を暗くすることができる。
【０１８２】
[00305]ステップ９０５において、プロセッサ２５２は、図９ｃにおける画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＧＩ  ＰＬＵＴ３）を適用して、図９ｍに示されている画像を生じる。これらの実施形態では、第３の伝達関数は、図９ｋおよび図９ｌに見られるように、増幅された値間の値が減衰されながら、低い値、中間値、および高い値を増幅するために、ルミナンスチャネル９１６に適用される。これは、得られた画像中の色調値を大幅に分離し、乳房を背景と分離し、乳房の考えられる癌性エリアを強調し、青色９１８における考えられる病変のコアをさらに画定する。いくつかの病変における値は青色の値＝２００＋／−５を有する。いくつかの実施形態では、ステップ９０５は、得られた画像内のトーン値を大幅に分離することができ、背景から詳細構造を分離し、物体の考えられる構造上の欠陥を強調し、産業的または獣医学的な画像内の考えられる物体のコアをさらに画定する。
【０１８３】
[00306]伝達関数の第３のセットの赤色チャネル９１７は、乳房９１９に特徴的な色相を追加するために色空間レイヤに適用される。
[00307]図９ｍに示されている色画像は、次いで、ステップ９０４においてＨＳＬ色空間にコンバートされ、ＲＧＢ値は、ルミナンス、色相、および彩度値にコンバートされる。画像は、ステップ９０６において、最初にＲＧＢ色で、またはコンバージョンの後にＨＳＬ色空間で表示され得る。
【０１８４】
[00308]得られた画像（たとえば、図９ｎ）は、処理された多次元色空間に基づいてステップ９０７において表示され得る。
[00309]図９ｍにおける画像は、ＨＳＬ色空間中のすべての色相についての彩度を−１００％彩度に設定することによって、ステップ９０８において変更される。その結果、色相はもはや、画像の表現におけるファクタでない。
【０１８５】
[00310]ステップ９０９において、図９ｍにおける彩度減少ＨＳＬ色画像は、暗くするブレンドを採用して、図９ａにおける元の画像とマージされる（ブレンドされる）。処理された画像のピクセルが元の画像上のピクセルよりも暗い場合、それらは画像中に保たれる。処理された画像中のピクセルがより明るい場合、それらは原本上のトーンと交換される。
【０１８６】
[00311]ステップ９１０において、プロセッサ２５２は、ブレンドがそれの総効果の６０％に変更されるように不透明度を調整する。
[00312]ブレンドされ、次いでマージされた画像は、次いで、図９ｎに示されているようなグレースケール画像を形成するために、単一ルミナンスチャネルにコンバートされる。最終画像中の詳細は、乳房の上側部分中の大きい癌性腫瘍を明らかにする。ＧＩローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスは、病変９２０の広がりを明らかにし、それの境界を画定し、病変のコア内の詳細を明らかにした。本明細書で実施される他のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスの使用が、次いで、さらなる分析のために、および正常高密度組織と、良性と、癌性病変との間で弁別するために、識別されたエリアに相関され得る。
【０１８７】
[00313]画像は、以下の式によるルミナンス値、すなわち、０．３０＊Ｒ＋０．５９＊Ｇ＋０．１１＊Ｂ＝ルミナンス値を達成するために、Ｒ、Ｇ、およびＢ値の重み付けされたコンバージョンを使用して、ステップ９１１においてルミナンスのみを含有する単一チャネル画像にコンバートされ得る。
【０１８８】
[00314]ＲＢアルゴリズム
[00315]ＲＢアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、乳房の残部が暗いグレーとして明らかにされる一方、癌のものを含む乳房の高密度エリア内の明確に画定された境界および内部構造を単離するように設計された視覚化を与える。
【０１８９】
[00316]図１０ｗは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、グレースケール画像からＲＢ視覚化を作成するための方法１０００を示すフローチャートである。
[00317]図１０ｂ−図１０ｃ−図１０ｍ−図１０ｎ−図１０ｓ−図１０ｔは、図１０ａにおける元のマンモグラムから始まって、複数のローカルマイクロコントラスト収束変換を反復的に適用することによって取得された結果を示す。図１０ｅ−図１０ｆ−図１０ｏ−図１０ｐ−図１０ｕ−図１０ｖは、図１０ｄに示されているような元の勾配グレースケール画像に適用されたのと同じＲＢ変換シーケンスステップの結果を示す。
【０１９０】
[00318]図１０ｇ、図１０ｈ、図１０ｋ、および図１０ｑは、マンモグラフィ画像中の乳房構造を明らかにするために最適化されたＲＢ  ＰＬＵＴ（ルックアップテーブル）の色値を示す。図１０ｉ、図１０ｊ、図１０ｌ、および図１０ｒは、（たとえば、それぞれ、図１０ｇ−図１０ｈ、図１０ｋ、および図１０ｑにおけるＲＢ  ＰＬＵＴから作成された）座標系中のグラフィック表現を示す。
【０１９１】
[00319]ステップ１００１において、プロセッサ２５２はグレースケール画像をインポートする。図１０ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、マンモグラムの例示的なグレースケール画像を示す。
【０１９２】
[00320]ステップ１００２において、プロセッサ２５２は、元のグレースケール画像を多次元色空間にマッピングする。
[00321]ステップ１００３において、プロセッサ２５２は、元のグレースケール画像の多次元色空間に半径３のメジアンフィルタを適用する。
【０１９３】
[00322]ステップ１００４において、プロセッサ２５２は、複写の画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第１のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束伝達関数ＲＢ  ＰＬＵＴ１）を適用する。これらの実施形態では、（図１０ｇ、および図１０ｉのルミナンス伝達関数１０１２に示されているような）１つまたは複数の伝達関数の第１のセットは、図１０ｂおよび図１０ｅに示されているように、画像の低密度および中間密度エリア値を暗くするために、ルミナンスチャネル１０１２を不連続的に暗くするように設計される。いくつかの実施形態では、ステップ１００４は、産業的または獣医学的な画像内の低密度領域のコントラストを変更し、光度を減少させることができる。
【０１９４】
[00323]これらの実施形態では、ステップ１００５において、プロセッサ２５２は、多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第２のセット（たとえば、ローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＢ  ＰＬＵＴ２）１０ｈを適用する。たとえば、図１０ｊでは、伝達関数は、ルミナンス１０１３、赤色１０１４、および青色１０１５の色空間レイヤに適用される。図１０ｃは、本発明の少なくとも１つの実施形態による、１つまたは複数の伝達関数の第２のセットを適用した後の多次元色空間に基づくマンモグラムの例示的な画像を示す。
【０１９５】
[00324]ルミナンスチャネルは、画像のコントラストを増加させるために変更される。赤色チャネルは、不連続的に画像の暗いエリアを上昇させ、ハイライトを低減し、中間トーンを「平坦な線」にする。青色チャネルは、色画像中の色調値を制御するために値が低減される。いくつかの実施形態では、ステップ１００５は、産業的または獣医学的な画像のルミナンスチャネルを変更し、コントラストを増大させることができる。
【０１９６】
[00325]ステップ１００６において、プロセッサ２５２は、図１０ｃにおける画像の多次元色空間に１つまたは複数の伝達関数の第３のセット（たとえば、第３のローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＢ  ＰＬＵＴ３図１０ｋおよびプロット１０ｌ）を適用して、図１０ｍに示されている画像を生成する。いくつかの実施形態では、伝達関数がルミナンスチャネル１０１６に適用されて、画像の低密度エリア中に不連続な「平坦な線」を作成し、中間トーンを減衰させ、高密度ルミナンス値をわずかに低減する。赤色、緑色、および青色チャネル１０１７は、乳房エリアの低密度エリアをカラー化する、適用される伝達関数を有する。これらの実施形態では、伝達関数の第３のセットの他の「色」関数が、乳房画像に均一な色相を追加するために色空間レイヤに適用される。いくつかの実施形態では、ステップ１００６は、画像の低密度領域内のルミナンスチャネルを変更して不連続な「フラットライン」を作成し、中間トーンを減衰させ、産業的または獣医学的な画像内の考えられる構造上の欠陥物の高密度ルミナンス値をわずかに減少させることができる。
【０１９７】
[00326]ステップ１００７において、図１０ｍに示されている画像の色は反転されて、マンモグラムにおける図１０ｎおよび勾配における図１０ｐにおける得られた画像を作成する。
【０１９８】
[00327]ステップ１００８において、プロセッサ２５２は、図１０ｎにおける多次元色空間画像に１つまたは複数の伝達関数の第４のセット（たとえば、第４のローカルマイクロコントラスト収束関数ＲＢ  ＰＬＵＴ４）１０ｑを適用して、図１０ｓに示されている画像を生じる。図１０ｒは、低密度のルミナンス値１０１８が、ルミナンス値＜７４すべてについて最大２５５のレベルにされ、中間トーンについておよび画像の最も明るいエリアについて別のピークにされることを示す。赤色チャネル１０１９は、低密度を減衰させ、高密度を最大にし、値がルミナンス値＞１６０すべてについて２５５に設定される。緑チャネル１０２０は、背景および乳房組織の色相に関与する。これらの実施形態では、図１０ｒにも図式的に示されているＲＢ  ＰＬＵＴ４図１０ｑは、乳房をそれの境界の外側と区別するためにルミナンス色空間に適用される。いくつかの実施形態では、ステップ１００８は、産業的または獣医学的な画像内の考えられる構造上の欠陥物をその境界の外部から区別するために、ルミナンス色空間に適用することができる。
【０１９９】
[00328]ステップ１００９において、図１０ｓに示されている色画像は、ＨＳＬ色空間にコンバートされ、ＲＧＢ値は、ルミナンス、色相、および彩度値にコンバートされる。画像は、ステップ１０１０において、最初にＲＧＢ色で、またはコンバージョンの後にＨＳＬ色空間で表示され得る。例示的なＨＳＬ色空間コンバージョンは以下の通りである。
【０２００】
（色相、彩度、明度、ゾーン）
（０．０，−１．０，−０．３，マゼンタ）
（０．０，−１．０，０．３，赤）
（０．０，−１．０，−０．４，黄）
（０．０，−１．０，−０．４，シアン）
（０．０，−１．０，０．２，青）
（０．０，−１．０，−０．１，緑）
[00329]図１０ｔにおける最終画像は、ＨＳＬ色空間中のすべての色相についてのマスタ彩度を−１００％彩度に設定することによって、図１０ｓにおける画像から作成される。その結果、色相はもはや、画像の表現におけるファクタでない。しかしながら、ルミナンス値は依然として調整可能であり、色空間中の様々な色相のルミナンス値を変化させることが、それらの値のグレースケール表現を変更することができる。
【０２０１】
[00330]ステップ１０１１において、画像は、ルミナンスのみを含有する単一チャネル画像にコンバートされる。この実施形態では、非病理学のすべてのエリアが、平均ルミナンス値が１３０であり得る乳房画像エリアの均一なグレー１０２１中に明らかにされる。異常１０２２の考えられるエリアのこの分離は、放射線科医の「ドウェルタイム」、すなわち、癌が生じ得る確率が最も高いエリアの位置を特定するために画像のすべてのエリアを調査するために彼らが費やさなければならない時間を低減する。
【０２０２】
[00331]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの一貫性
[00332]図１１ａ〜図１１ｄは、本出願の一実施形態が異なる撮像モダリティにわたって実施する一貫性を示す。乳房画像のためのパターン応答は、図１１ａにおけるモダリティ３Ｄトモシンセシス、図１１ｂにおける３Ｄからの２Ｄシンセシス、図１１ｃにおけるフルフィールドデジタルマンモグラフィ（ＦＦＤＭ：Ｆｕｌｌ  Ｆｉｅｌｄ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ）、および図１１ｄにおけるデジタル化フィルムについて、一貫した色および組織特徴づけを明らかにする。これは、患者の画像が異なる撮像モダリティを使用して履歴的に発生されたときでも、放射線科医およびその患者に、アルゴリズムの１つのセットのみを使用して経時的な変化を比較する能力を与える。これらの結果は、図１ｄにおけるモダリティ融合として識別された特徴のローカルマイクロコントラスト収束階層に示されているように、ローカルマイクロコントラスト収束手法に固有の能力のうちの１つを検証する。
【０２０３】
[00333]図１１ｅは、手術において除去された切除された乳房組織から発生された例示的なマンモグラム画像中の癌のＸ線ビューを示す。図１１ｆは、本明細書で説明される１つまたは複数の方法を使用して画像を処理した後の例示的なマンモグラム画像を示す。元の画像は、本明細書で前に説明されたＣＩアルゴリズムを使用して処理された。癌１１０１の黒色およびマゼンタ境界は、癌発達の広がりを示す境界１１０２の内側の色の変化がそうであるように、明確に画定される。ＣＩアルゴリズムを使用する癌の内部の色マッピング内の相違点は、既知の病状と相互に関連付けられ、血管形成、増殖の方向、および壊死組織の存在を示すことができる、組織内の構造上の違いを示すために使用することができる。手術、免疫療法の適用、および生体検査に導くために、パターンがさらに利用されてよい。化学療法、ホルモン療法、免疫療法、および放射線などの治療の間および後に、腫瘍内の変化を監視するために、パターンを利用することもできる。
【０２０４】
[00334]本明細書で説明される本発明の実施形態は、コンテキストにおける、画像中の特徴の視覚化および特徴づけのためのマルチアルゴリズム、多次元、コンピュータベースのプロセスを利用する方法を含む。これらのローカルマイクロコントラスト収束方法は、特徴が、サイズが１ｍｍ未満、サイズが９００ミクロン未満、サイズが８５０ミクロン未満、サイズが８００ミクロン未満、またはサイズが７５０ミクロン未満である適用例において適用可能である。
【０２０５】
[00335]図１１ｇは、癌１１０３を含有することが知られているマンモグラフィＸ線の拡大図を示す。図１１ｈは、本明細書で説明される方法のうちの１つまたは複数を使用して画像を処理した後の例示的なマンモグラム画像を示す。図１１ｈにおいて、図４ａ〜図４ｋにおいて前に説明されたＣＩアルゴリズムプロセスを使用した癌１１０４の黒色境界は、癌のコアの内側の詳細がそうであるように、明確に画定される。癌内の黄色から赤色へ、青色への進行は、わずか９８０ミクロンのサイズである青色コア１１０５の小さいサイズへの進行癌発達を示す。本発明の実施形態である複数のアルゴリズム表現は、同じ組織の異なる特徴づけおよび視覚化を与える。
【０２０６】
[00336]これらの方法は、関心特徴が別の特徴内に位置する適用例、関心特徴がサイズが９００ミクロン未満、サイズが８５０ミクロン未満、サイズが８００ミクロン未満、またはサイズが７５０ミクロン未満である適用例、および、第１の特徴が、サイズが１ｍｍであるかまたはそれよりも大きい適用例においてでさえ適用可能である。いくつかの実施形態では、関心特徴は、サイズが７００から９００ミクロンの間である。
【０２０７】
[00337]いくつかの実施形態では、７５０μｍ（ミクロン）と同程度小さい構造は、上記の方法を使用して識別される。サイズが７５μｍである乳房組織の次元をピクセルが表すＸ線画像に基づいて、癌コアは、７５０μｍから１ｍｍまでのサイズで表現され、特徴づけられ得る。臨床テストを通して、５００μｍと同程度小さい構造は、ピクセル次元が５０μｍまたはそれより小さい画像中に明らかにされるか区別され得ることが決定された。その結果、様々な形の癌ならびに非浸潤性乳管癌および前癌異型過形成が、標準マンモグラム内でこれらの方法を使用して明らかにされた。
【０２０８】
[00338]いくつかの実施形態では、本明細書に記載された方法の実施形態を使用して、０．４５μｍの小ささの構造（たとえば、癌細胞または癌細胞の境界／コア）が視覚化され特徴づけられる。光学顕微鏡を使用して作成された画像に基づいて、図１２ａの１２０１において示された個々の癌細胞内の癌のコアおよび境界は、本明細書に記載された方法の実施形態を使用して図１ｂのマンモグラム１０８内で見られるような癌組織の集合体において視覚化され特徴づけられたパターンと同じ図１２ｂに示されたパターン１２０２内で表現され、特徴づけることができる。癌または他の生体組織が培養基内で増殖するとき、癌病変パターンの同様の特徴づけが観察され、定量化することができる。
【０２０９】
[00339]いくつかの実施形態では、本明細書に記載された方法の実施形態を使用して、約２００ｎｍ（ナノメートル）の小ささの構造が視覚化され特徴づけられる。いくつかの実施形態では、本明細書に記載された方法の実施形態を使用して、約７５ｎｍ（ナノメートル）の小ささの構造が視覚化され特徴づけられる。原子間力顕微鏡を使用して作成された画像に基づいて、図１３ａの１３０１において示された癌細胞の表面は、本明細書に記載された方法の実施形態を使用して図１ｂのマンモグラム１０８および図１２ｂのマンモグラム１２０２内で見られるような癌組織の集合体において視覚化され特徴づけられたパターンと同じ図１３ｂに示されたパターン１３０３および図１３ｃに示された１３ｂの拡大図に示されたパターン内で表現され、特徴づけることができる。矢印１３０２および１３０４は、処理された画像１３０３および１３０５に示された１３０３の拡大図内で同じピクセル領域を有する、元のグレースケール画像１３０１上のピクセル領域間の接続または関係を表す。
【０２１０】
[00340]図１３ｄは、各元の画像にＣＩローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することにより、様々な撮像モダリティを使用して様々なスケールの倍率で癌について表現されたパターンの一貫性を示す。スケール１３０６は、オングストロームからメートルまでの長さのメートルスケールを示す。画像１３０７は、２０ｎｍのピクセル解像度を有した元の画像が原子間力顕微鏡によって生成されたときに、２００μｍのサイズで癌細胞の表面の小さい部分のパターンを反映するＣＩアルゴリズムの視覚化である。画像１３０８は、元の画像が顕微鏡によって生成されたときに、０．４５μｍから２．６μｍの範囲の長さの細胞レベルで癌のパターンを反映するＣＩアルゴリズムの視覚化である。画像１３０９は、５０μｍのピクセル解像度を有するフルフィールドデジタルマンモグラフィ（ＦＦＤＭ）を使用して生成された元のマンモグラムを処理した後のＣＩアルゴリズムの視覚化である。それは、９００μｍから２ｍｍの範囲のサイズの非浸潤性乳管癌（ＤＣＩＳ）を形成するときの癌のパターンを反映する。画像１３１０は、５０μｍのピクセル解像度を有するフルフィールドデジタルマンモグラフィ（ＦＦＤＭ）を使用して生成された元のマンモグラムを処理した後のＣＩアルゴリズムの可視化である。それは、ｎｍおよびμｍの範囲で見られるが、今や数ミリメートルから数センチメートルまでの寸法のサイズで視覚化された癌の同じパターンを反映する。
【０２１１】
[00341]本明細書に記載された本発明の実施形態は、患者または動物内、コンテキスト内、様々な撮像モダリティから取得された画像内の特定の組織の特徴を視覚化し特徴づけるための、マルチアルゴリズム、多次元、コンピュータベースのプロセスを利用する方法を含む。結果として、２つ以上の撮像モダリティからの画像の間で、所与の組織タイプについてパターンの相関関係を作成することができる。たとえば、図１４ａ、図１４ｄ、および図１４ｇは、それぞれ、Ｘ線、超音波、およびＣＴスキャンによって作成された結果の第１世代乳房画像である。図１４ｂ、図１４ｅ、および図１４ｈは、図８ｕのステップ８０１からステップ８１２までに示されたＲＦアルゴリズムを適用することによって取得された結果の画像である。図１４ｃ、図１４ｆ、および図１４ｉは、それぞれ、図１０ｗのステップ１００１からステップ１０１０までに示されたＲＢアルゴリズムを適用し、次いで、ステップ１０１０からの出力画像にエッジ検出フィルタを適用することによって作成された。このステップのシーケンスは、本明細書ではＣＲアルゴリズムと呼ばれる場合がある。
【０２１２】
[00342]画像の各々の中の癌は、それぞれ、図１４ａ〜図１４ｉの癌病変１４０１〜１４０９に示されている。癌病変１４０２、癌病変１４０５、および癌病変１４０８はすべて、それらが様々な撮像モダリティおよび本明細書に記載された実施形態を使用して生成されたとしても、癌についての同様のパターンを明らかにする。同様に、癌病変１４０３、癌病変１４０６、および癌病変１４０９は、元の画像が様々な撮像モダリティから生成されたとしても、癌病変に関連する密集した輪郭パターンを明らかにする。
【０２１３】
[00343]いくつかの実施形態では、ＣＲアルゴリズムは、異常のタイプ間の違いを特徴づけることができる異常の領域内の輪郭としてマッピングされた画像（たとえば、元のマンモグラム）内の詳細を明らかにするように設計された視覚化を実現する。輪郭線のルミナンス値は、異常内の相対コントラストに応じて強度が変化する可能性がある。さらに、非常にきつい間隔の輪郭は、より広くより広範に分散された診断性とは異なる診断性を提供する。たとえば、図１５ａは、高密度乳房組織内に非常に拡散した良性の病変１５０１を含むマンモグラムの小区分を示す。図１５ｂは、ＣＲアルゴリズムを用いて処理した後の良性の病変５０２の得られた輪郭パターンを示す。パターンは非常に拡散し、多くの明るい輪郭パターンは中心コアを含まない。図１５ｃは、乳房手術の後に撮られたマンモグラムを示し、図１５０３において白く見える瘢痕表現１５０３が残っている。ＣＲアルゴリズムによって図１５ｃの元のマンモグラムから明らかにされた瘢痕表現１５０４の輪郭が図１５ｄに示されている。瘢痕表現１５０４は、小さいコアだが、輪郭がないかまたは非常に明るい輪郭の広い領域を示す。図１５ｅは、癌病変１５０５によって表された癌を含むマンモグラム画像の拡大図を示す。ＣＲアルゴリズムを使用して図１５ｅに示された画像を処理した後、図１５ｆに示された画像が生成される。癌病変１５０６の輪郭は、このタイプの癌に関連する暗いコアを有する非常に密集した輪郭を明らかにする。
【０２１４】
[00344]本明細書に記載された本発明のいくつかの実施形態は、本明細書に記載されたように組織構造を視覚化し特徴づける目的で、デジタル画像データを処理するための２つ以上のアルゴリズム手法を利用する方法を含む。図１６ａは、癌性の塊および石灰化の大きいクラスタ１６０１を有するマンモグラムの拡大を示す。図１６ｂは、ＭＣアルゴリズムを使用して図１６ａの元の画像を処理することから作成された結果の画像である。このアルゴリズムシーケンスは、８ビットグレースケール画像内で１００未満の値を有するより暗いルミナンス値を削除して、それらの背景から高ルミナンスピクセル値を単離するように設計することができる。これにより、癌を診断する際に画像をより良く査定し、石灰化およびそれらの形状を特定する際に臨床医を支援するために、マンモグラム内の脂肪乳房組織を含む領域を取り去るためのメカニズム（脂肪サブトラクション、脂肪は乳房組織よりも暗い色として表現される）が実現される。
【０２１５】
[00345]別の実施形態では、図１６ｃは、ＬＤアルゴリズムを使用して図１６ａの元の画像を処理した結果を示す。このアルゴリズムは、最も高いルミナンス値ピクセルをまだ保存しながら、画像内の低ルミナンスピクセル値の関係を区別する。図１６ｃでは、要素１６０３および要素１６０４において、図１６ａに示された元の画像内の分散した領域と比較して、石灰化に関連する癌性の塊が明確に画定される。要素１６０５および要素１６０６において、図１６ａの元の画像と比較して、塊の境界（辺縁）の最も遠い範囲もより明確に画定される。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム手法を利用する本発明の実施形態は、医療画像内の組織、または機械学習技法のための特徴の識別および査定をサポートする産業アプリケーション内の物質を視覚的に特徴づけるための基礎を提供する。
【０２１６】
[00346]図１７は、本発明の少なくともいくつかの実施形態による、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス、ＡＯＩ抽出、特徴抽出、特徴分析、主成分分析を使用して機械学習用の関心領域（ＡＯＩ）を作成し、癌の発生確率を生成するための例示的なプロセスを示す。画像１７０９は、図４ｋに記載されたＣＩアルゴリズムを使用してマンモグラムの拡大図を処理した結果を示す。マンモグラム内の異常の既知のパターンに関連する関心領域が、画像１７０９の要素１７０１に示されている。次いで、要素１７０１は、色パターンに関連するメトリクスを使用して画像１７１０内の要素１７０２に示されたように単離される。この例では、異常の黄色−金色、赤、青、および黒を含む色の境界は、処理された画像１７０９から単離される。要素１７０２内の色の単離されたピクセル値がステップ１７０３において抽出され、画像１７１１内の要素１７０８によって表された、抽出され処理されたピクセル値のみから新しい画像が作成される。関心領域１７０２は、処理された画像のピクセルを走査していくつかの表現された色パターン（たとえば、金色および赤色）を識別することによって識別される。１つの可能な実施形態では、第２のステップは、いくつかの色ピクセル（たとえば、金色のピクセル）の任意の領域内の中心点を数学的に決定することを含む。この中心点は、中心から外向きの同心円を作成して、ＣＩアルゴリズムによって矛盾なく明らかにされた癌の色境界（たとえば、黒色の境界）を形成するピクセルの位置を識別するためのアンカまたは中心になる。次いで、色境界の外側のすべてのピクセルがＡＯＩ画像から削除される。別の実施形態では、図１５ｆに示されたように、異常の辺縁を特定するために、ＣＲアルゴリズムなどの他のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを使用することができる。辺縁内のピクセルが識別されると、それらのピクセルはコピーされ、画像１７１１に示された関心領域内のピクセルのみを含む新しい画像を作成するために使用される。次いで、ステップ１７０４において定量的特徴抽出メトリクスを使用して、要素１７０８が分析される。画像の標準的と進歩的の両方の特性に基づくデータからの高分離可能性特徴抽出（ＨＳＦＥ）などの定量的特徴抽出は、色パターンおよびそれらの分散、ＡＯＩ辺縁の黒色境界パターンの存在および関係、共起、ガボール、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）分析、配向勾配ヒストグラム、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｅｒｎｓ、およびＨｏｕｇｈ  Ｆｏｒｅｓｔｓなどのメトリクスを含むことができる。次いで、分析の空間領域と周波数領域の両方を使用して、ステップ１７０５において、抽出された画像内の値を数学的に評価するために１００万個以上の特徴が使用される。次いで、ステップ１７０５において集められた特徴は、ステップ１７０６において、ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）などの主成分分析技法を含む数学モデルを使用して分析される。教師あり学習モデルなどの機械学習におけるこの分析の使用は、分類および回帰分析用のデータを分析するために使用される。１組の訓練例が与えられると、出力は２つの分類のうちのどちらかに属するものとして���ブジェクトを分類する。ＳＶＭ訓練アルゴリズムは、非確率的バイナリ線形分類器になるモデルを構築する。
【０２１７】
[00347]ステップ１７０７において、ステップ１７０７における元のマンモグラム内の関心領域についての疾患の位置および確率が決定される。ＣＩアルゴリズムを使用して元の画像を処理した後に特徴抽出を使用すると、機械学習および予測モデリングのための基礎として、元のグレースケール画像内の非常に拡散した灰色および白のピクセル値のみを使用して達成されたよりも高い感度および具体性をもたらす高レベルの組織の特徴づけが実現される。
【０２１８】
[00348]図１８は、本発明の少なくともいくつかの実施形態による、本明細書に記載された様々なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを使用して、複数の処理された画像の各々からのメトリクスを相関させるための例示的な技法を示す。特徴抽出および機械学習にローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム処理を利用するいくつかの実施形態では、２つ以上のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを利用することができる。マンモグラムからの単離された関心領域（ＡＯＩ）が画像１８２０内に示され、癌のコアが要素１８１８に示される。このＡＯＩは、例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを用いて元のマンモグラム画像を処理した後に、図１７のステップ１７０３〜１７０７を適用することによって生成された。元のピクセル値を単離すると、元のＡＯＩピクセルはｎ回複製される。この例では、（それぞれ、要素１８３０〜１８３５に示された癌のコアを有する）１８１２から１８１７まで示された画像は、それぞれ、ＨＤ、ＬＤ、ＲＦ、ＣＲ、ＥＤ、およびＣＩのローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを用いて作成された。次いで、複製された画像１８１２〜１８１７の各々は、本明細書に記載された様々なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを用いて処理される。いくつかの実施形態では、複製された画像を作成するために、任意の数のローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを利用することができる。次いで、複製された画像１８１２〜１８１７は、図１７に記載されたプロセスに示されたように、個別に分析することができる。さらに、図１７に示された分析プロセスから生成されたメトリクスは、新しく生成された画像の各々から生成された特徴および確率を相関させるために使用することができる。要素１８４０は、画像の各々を表すライン１８０２〜１８０８を用いて描写されたように、画像１８１２〜１８１７の各々からのメトリクスを相関させるためのさらなる技法を示す。要素１８４０内の長方形は、さらなるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの各々からのＡＯＩを表す。矢印は、画像１８１２〜１８１７の各々から、それらそれぞれのレイヤおよびＡＯＩへの接続を表す。階層化のこの組合せは、矢印１８００で示されたレイヤを介して分析され、ステップ１８０９において示されたマルチＬＭＣＣ（ローカルマイクロコントラスト収束）主成分分析に組み込まれた、図１７のステップ１７０４、１７０５、および１７０６を使用して処理することができる、ボクセルの合成された「マルチスペクトル」セットを作成する。分析１８１０の出力は、ステップ１８１１において疾患の確率として表現される。
【０２１９】
[00349]ＲＢアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、低コントラストの画像であり、周囲の物体からのそれらの違いが微妙であり、臨床的に重要な画像内の詳細を明らかにするように設計された視覚化を実現する。図１９ａのＣＴ脳スキャンは、診断で見逃され、患者が自宅に送られた、１９０１にある非常に小さい出血を示す。患者は症状が悪化して次の日に戻り、第２のＣＴスキャン図１９ｂが実行され、画像内で非常に目立った大きい右シルビウスくも膜下出血（ＳＡＨ）１９０２が明らかになった。図１９ｃは、図１０ｗに記載されたＲＢローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを用いて図１９ａのＣＴ画像を処理した結果を示す。この例では、ＲＢアルゴリズムから得られた画像はグレースケールに変換さなかったが、他の実施形態では、得られた画像をグレースケールに変換することができる。診断で見逃された小さい出血は、赤色の出血１９０３として見ることができる。図１９ｂの中に見える出血は、出血１９０４において図１９ｄに示されている。出血１９０４にある境界および内部の色において、流体の異なる密度が明らかにされる。
【０２２０】
[00350]様々な撮像モダリティ、疾患、および組織タイプから広範囲の画像タイプを視覚化し、特徴づけ、分析する際に、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスを利用することができる。図２０ａは、肺の領域２００１、２００２を有する胸部ＣＴである。ＬＤローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを使用して処理された後に、図２０ａの組織のより詳細で陰影のある表現が図２０ｂに示されている。要素２００３および要素２００４に示された組織の質感が増えたように見える周波数ベースの表現は、臨床医が査定を行うことを容易にし、機械学習における正確な診断の可能性を大いに増大させる。産業アプリケーションおよび安全アプリケーションのための広範囲の画像タイプを視覚化し、特徴づけ、分析する際に、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの実施形態を利用することができる。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム手法はピクセル関係に対して作用するので、所与のアプリケーションのための収束を実現するステップの順序付けは容易に修正することができ、他の画像処理要件に適用することができる。図２１ａは、要素２１０１に示されたさびの中心があるさびついたパイプの構造上の欠陥のＸ線画像である。図２１ｂは、ＣＲアルゴリズムを利用して要素２１０２の輪郭のエッジにあるさびが発生した構造上の欠陥の境界を示す。さびは、ＣＩアルゴリズムを用いて処理された後に、図２１ｃにおいて色でさらに視覚化される。さびの境界は要素２１０４に示され、さびのばらつきおよび程度は、色パターンにおける違いとして見ることができ、要素２１０５に最も大きい腐食がある。
【０２２１】
[00351]効果的な画像分析は画像化の問題であり、医療または産業上の問題ではないので、画像処理の多くの領域へのＬＭＣＣの適用性に関係する広範囲のアプリケーションのすべては可能である。その結果、人間と動物の両方の健康アプリケーションに関係する広範囲の画像タイプを視覚化し、特徴づけ、分析する際に、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの実施形態を利用することができる。
【０２２２】
[00352]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム
[00353]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスのさらなる実施形態が、図２２ａ〜図２３ｂに描写されている。図２２ａは、医者への最初の訪問時に獣医クリニックにおいて撮られた犬の脚の元のＸ線画像である。犬は脚の障害の治療のために連れて来られたが、このときは病理学上の診断は行われなかった。獣医は、領域２２０１および領域２２０２において示された、肉腫をもつ疑いがある領域のまわりに矢印を遡って置いた。それに対して、ＬＤアルゴリズム利用した後、図２２ｂは、図２２ａの元のＸ線内の領域２２０３、領域２２０４、および領域２２０５に存在する肉腫の範囲を示す。図２３ａは、図２２ａにおいて撮像されたのと同じ犬の脚の元のＸ線画像である。この画像は、図２２ａに描写された画像の３ヶ月後に生成された。獣医は、領域２３０１および領域２３０２によって描写されたように、肉腫をもつ疑いがある領域のまわりに矢印を置いた。
【０２２３】
[00354]それに対して、図２３ｂは、ＬＤアルゴリズム利用して、図２３ａの元のＸ線内の領域２３０３、領域２３０４、および領域２３０５に存在する肉腫の範囲を示す。ＬＤアルゴリズムは、獣医が元々示した領域以外に、肉腫の本当の範囲を視覚化する。
【０２２４】
[00355]マルチアルゴリズム多次元コンピュータベースのプロセス
[00356]本明細書に記載された本発明の実施形態は、コンテキスト内、様々な撮像モダリティから取得された画像内の生物学的および非生物学的の両方の物質の特徴を視覚化し特徴づけるための、マルチアルゴリズム、多次元、コンピュータベースのプロセスを利用する方法を含む。図２４ａは、空港および他のセキュリティチェックポイントにおいて荷物を走査するように設計された二重エネルギーＸ線システムから生成された結果の第１世代色画像の図である。合成色画像は、同時に取り込まれた２つの、１つは高エネルギービーム用、２つ目は低エネルギービーム用のＸ線画像のピクセル密度を合成することによって作成されてよい。２つの画像およびそれらそれぞれのピクセル値の間の関係を数学的に分析することにより、３つのカテゴリー：無機物、有機物、および混合物へのそれらの分類を可能にするために、検査された物体の平均原子数を推定することができる。図２４ａでは、有機物２４０１はオレンジに着色され、平均原子数が高い無機物２４０３はダークブルーに着色される。
【０２２５】
[00357]図２４ａおよび図２４ｂは、図２４ａに示された第１世代二重エネルギーＸ線に、図５ｉのステップ５０１からステップ５０７までに示されたＬＤアルゴリズムを適用することによって作成された。図２４ｂおよび図２４ｃは、ステップ５０１からステップ５０４まで同じように処理された。ステップ５０６において、両方の画像の飽和値がゼロに設定された。飽和値がゼロに設定されると、画像はグレースケールとして現れ、色相調整が意味をもたない。図５ｉに示されたステップ５０６において、図２４ｂおよび図２４ｃに示された結果はルミナンス値が異なり、図２４ａの６つの初期色値の各々を変換するように設定が調整された。図２４ａの色値を調整することにより、無機物２４０４を含む他の物質を目立たないようにしながら、有機物２４０３が視覚化される。図２４ａの色値を再び調整することにより、図２４ｃは、有機物２４０５を含む他の物質を目立たないようにしながら、無機物２４０６を示す。
【０２２６】
[00358]画像処理ソフトウェアに詳しい人は、標準ソフトウェアベースのスライダバーを使用して、または色範囲ごとに様々な数値をタイプすることにより、各色範囲のルミナンス値が調整されるにつれて、自分のコンピュータスクリーン上でＨＳＬ色空間内の画像変換のリアルタイムで得られた変形を容易に観察することができる。
【０２２７】
[00359]ＬＭＣＣアルゴリズムの技法を例示する本発明の実施形態が図４ａ〜図１０ｗに詳述される。
[00360]ＣＩアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、図２７ａに示された画像（たとえば、元のマンモグラム）内の詳細が、病変と周囲の脂肪組織領域との間のヒストグラムによって測定されたグレースケールトーン値において非常に近いときでも、組織構造を特徴づけるように設計された視覚化を実現する。図２７ａは、脂肪乳房組織２７０１の灰色のパターンを示す元のＸ線マンモグラフィック画像である。高ルミナンス値の癌性病変２７０２の存在のパターンは、周囲の脂肪乳房組織２７０１の灰色のパターンを背景に画像内で見ることができる。ヒストグラムは、癌性病変２７０２の辺縁における（０〜２５５のスケール上の）１５５のルミナンス値を測定し、隣接領域は１４５を測定する。
【０２２８】
[00361]ＩｍａｇｏのＬＭＣＣアルゴリズムシーケンスのいくつかの構成要素は、トポロジーに基づいて組織の特性を明瞭に表現し区別することができるが、他は非整数値で表現され得るフラクタル次元を表現する。実際には、これは、様々な組織タイプを反映する別個の「線形」パターンが存在することを意味する。
【０２２９】
[00362]図２５ａは冬景色のデジタル写真である。地上の湾曲した物体２５０２は、多くの人工物体の設計においてユークリッドベースの幾何学パターン（円、正方形、長方形、球など）の使用を反映する遊び場の物体である。画像内の木２５０１は、生物学的および物理学的な自然系に固有のフラクタル幾何学ベースの分枝パターンを反映する。図２５ｂは、マンデルブロ集合として知られているコンピュータ生成パターンの一例である。それは、パターンを作成するために使用される反復数学関数を創出した数学者にちなんで命名されている。
【０２３０】
[00363]ＣＩアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、図２６ａに示された画像（たとえば、元のマンモグラム）内の詳細が、米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された高密度乳房をもつ患者によって不明瞭にされたときでも、組織構造を特徴づけるように設計された視覚化を実現する。図２６ａは、高密度乳房組織の白色パターンを示す元のＸ線マンモグラフィック画像である。同じく白色である浸潤性乳管癌の存在のパターンは、画像内では存在しているように見えない。図２６ａは、見えない基礎病変の位置２６０１および２６０２、ならびに米国放射線学会（ＡＣＲ）密度分類システムによって定義された、脂肪質であると宣告された乳房の領域２６０３を描写する。図２６ｂは、図２６ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＩ）シーケンスを適用した後の結果を示す。図２６ｂは、赤色および金色で描写された基礎病変２６０４および２６０５を描写する。
【０２３１】
[00364]図２７ｂは、図２７ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＩ）シーケンスを適用した後の結果を示す。赤色および金色で着色されたパターン２７０３は、癌性病変２７０２を視覚化し、それが青色で示された周囲の脂肪乳房組織から分離されていることを示す。
【０２３２】
[00365]マンモグラム内の癌検出率に関する本発明の実施形態は、最新技術の実施形態から偽陽性の割合を減少させることである。
[00366]図２８ａは、左と右の両方の乳房のビューを明らかにする元のＸ線マンモグラフィック画像のセットを示す。上のビューは頭側−尾側視点からのビューである。下のビューは中央側面斜位視点からである。左下の画像（右中央側面斜位ビュー）に置かれた２つのマークは自動的に生成され、今日の放射線医学で使用されるコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）ソフトウェアにより、考えられる異常２８０１および２８０２としてマークされた。経過観察手順により、この乳房が正常であり、いかなる病状ももっていないと判断された。考えられる異常２８０１および２８０２の両方は、したがって偽陽性である。ＣＡＤは、異常または病状がないマンモグラムにマークが置かれた場合、偽陽性の割合が非常に高いことが知られている。
【０２３３】
[00367]図２８ｂは、図２８ａの元の左下の画像（右中央側面斜位ビュー）に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＲＦ）シーケンスを適用した後の結果を示す。ＬＭＣＣアルゴリズムのＲＦ、図２８ｂは、領域２８０３によって示された異常のパターンを示さない。臨床医は、正常組織および異常組織のパターンを含むすべての組織のパターンを容易に見ることができるので、ビューは画像にマークを置くことを必要としない。ＬＭＣＣ手法を用いて作成された多次元ビューにより、臨床医が自分の専門知識および経験を利用してマンモグラフィック画像をより完全に解釈し、患者にとって、多くの追加ではあるが、不必要で、高価で、時々苦痛を伴う治療に対する必要性を除去することが可能になる。
【０２３４】
[00368]ＣＩアルゴリズムに関する本発明の実施形態は、図２９ａに示された画像（たとえば、元のマンモグラム）内の詳細が、病変と同様の周囲の組織領域との間のグレースケールトーン値において非常に近いときでも、組織構造を特徴づけるように設計された視覚化を実現する。
【０２３５】
[00369]図２９ａは元のＸ線マンモグラフィック画像である。患者は、最初、いかなる良性または癌性の病変ももっていないと言われた。超音波および造影ＭＲＩによる追加の検査は、いかなる異常も明らかにしなかった。彼女が乳房切除を行うことを決断した後の乳房組織の病状分析は、骨針型非浸潤性乳管癌（ＤＣＩＳ）に変形する異型過形成の存在を示した。
【０２３６】
[00370]図２９ｂは、図２９ａの元のマンモグラムに例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＩ）シーケンスを適用した後の結果を示す。病変２９０１は金色および赤色で描写されているが、周囲の領域は紫色および青色である。病状は病変２９０１の存在を確認する。
【０２３７】
[00371]図２９ｃは、図２９ａに示された元のマンモグラフィック画像の左下区画の拡大図である。図２９ｄは、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＲＦ）シーケンスを適用した後の結果を示す。病変２９０２が示され、周囲の領域から視覚的に分離されている。図２９ｅは、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＲ）シーケンスを適用した後の結果を示す。病変２９０３が示され、周囲の領域から視覚的に分離されているが、第２の病変２９０４が図２９ｅに示されている。図２９ｆは、図２９ｃの元のマンモグラムの拡大に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＩ）シーケンスを適用した後の結果を示す。病変２９０５が示され、周囲の領域から視覚的に分離されているが、病変２９０６は図２９ｆ内の第２の病変を描写する。病状は病変２９０４および２９０６の存在を確認する。
【０２３８】
[00372]人間と動物の両方の健康アプリケーションの範囲を超えるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムの一貫性に関する本発明の実施形態。
[00373]図３０ａは、その体の右側に腫瘍３００１によって示された乳癌をもつことが知られているネズミの第１世代Ｘ線画像である。
【０２３９】
[00374]図３０ｂは、図３０ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＬＤ）シーケンスを適用した後の結果を示す。
[00375]図３０ｃは、図３０ｂにエッジ検出フィルタを適用した後の結果を示す。すべての組織、すなわち、骨、臓器、および癌に対して幾何学パターンが作成される。図３０ｃはフラクタル様のパターン３００２を示す。ネズミの左側の均一でほぼ平行な組織構造３００３、ならびに乳癌が増殖している右側の破壊的なパターン３００４も示されている。
【０２４０】
[00376]図３０ｄは、図３０ｃのネズミのＸ線の左側の拡大である。体内組織のほぼ平行な構造が、正常組織の幾何学パターンと一致する層流様のフローパターン３００５として現れる。
【０２４１】
[00377]図３０ｅは、図３０ｃのネズミのＸ線の右側の拡大である。癌組織内の回旋状幾何学パターン３００６は、癌増殖のカオス的性質を反映する。このＬＭＣＣアルゴリズムは、画像内の各組織タイプのフラクタル次元に関連する幾何学パターンを矛盾なく表現する。正常組織のパターン３００５は、異常組織３００６に関連する同一の正方形領域よりも正方形領域当たりの線がまっすぐである。このユークリッドベースの分析手法を使用すると、線は１次元として表現され、領域は２次元として表現される。フラクタル幾何学の概念を適用すると、２次元領域内の１次元要素の領域は、所与の組織が正常であるか、または病状を含む程度を定量化するために使用することができる。フラクタルパターンは、所与の撮像モダリティにおいて、組織または無機物ごとにマッピングすることができる。
【０２４２】
[00378]その結果、正常組織の線形パターンは、同じ領域サイズの８３％（１．８３のフラクタル次元）をカバーする線を有する異常と比較して、画像の領域の６０％（１．６のフラクタル次元）を占有するように見える可能性がある。
【０２４３】
[00379]組織構造のフラクタル次元における変化は、薬物または免疫療法の手順に応答して、癌治療に応答して癌の処置または退縮に関する非常に早い指示を与えることができる。
【０２４４】
[00380]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム性能の一貫性に関する本発明の実施形態は、広範囲のセンサタイプおよび開始エネルギー源に及ぶ。
[00381]図３１ａは、目の網膜の第１世代色（眼底）画像である。これらの画像は、可視光および携帯電話のカメラと同じようにコンパクトであり得るいくつかの記録デバイスを使用して取り込まれる。この画像内の網膜は、明るく見えている糖尿病性網膜症の硬性白斑パターン３１０１などの特徴を含む。これは、糖尿病を患う結果である網膜の多くの異常のうちの１つである。
【０２４５】
[00382]図３１ｂは、本発明の少なくともいくつかの実施形態による、かつ図８ｕにおいてさらに定義された、図３１ａの元の眼底画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す。ＬＭＣＣアルゴリズムは、画像内のパターンを強調し、画像内の物質／組織を分離することを助ける「陰影のある」外観を提供する。
【０２４６】
[00383]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム性能の一貫性に関する本発明の実施形態は、ＣＴおよびＭＲＩスキャンなどのマルチスライス３Ｄ撮像デバイスを使用するさらなるモダリティにおいて使用することまで及ぶ。
【０２４７】
[00384]図３２ａは、肺癌がある患者の第１世代ＣＴスキャンである。赤色の長方形３２０１は肺癌小結節の位置を示す。
[00385]図３２ｂは、本発明の少なくともいくつかの実施形態による、かつ図１０ｗにおいてさらに定義された、図３２ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＲ）シーケンスを適用し、次いでエッジ検出フィルタを適用した後の結果を示す。肺癌小結節３２０２は、肺の領域内の物体として残っているが、血管などの他の正常組織構造のほとんどはもはや見えない。ＣＴスキャン内で肺癌小結節を位置特定し特徴づけることは、患者の中の肺癌の存在および範囲を特定しようと努力する臨床医にとって重大な問題である。ＬＭＣＣアルゴリズムを使用する肺小結節内のパターンは、良性から正常を区別し、癌性組織構造から良性を区別するのを助ける幾何学情報を提供するために、構造、およびそれらの関連する小結節内のパターンを特徴づけることができる。
【０２４８】
[00386]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム性能の一貫性に関する本発明の実施形態は、組織の上にある組織などの組織に重なるか、もしくはそれを取り囲むことにより、または流体の分散および流れをマッピングするために不明瞭にされるときに、組織パターンを区別するその能力において撮像モダリティが制限されるアプリケーションに適用することができる。
【０２４９】
[00387]図３３ａは、左と右の両方の乳房のビューを明らかにする元のＸ線マンモグラフィック画像のセットを示す。このマンモグラムに関連する患者は、シリコン乳房植込みをもっていた。植込みは、漏出領域３３０１〜３３０５において見られるように周囲の乳房組織に漏出しているように示された。シリコンの高Ｘ線減衰特性は、臨床医が乳房組織、およびマンモグラム内の白い不透明な密度内に隠された異常の考えられる存在を見ることを困難にし、時々不可能にする。
【０２５０】
[00388]図３３ｂは、図３３ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＲ）シーケンスを適用した後の結果を示す。ＬＭＣＣアルゴリズムは、植込みから周囲の組織への漏出の結果として、植込み内のシリコン物質のフローパターン３３０６、３３０７、３３１０、および３３１１を明らかにする。右乳房のほとんどの横方向の位置に漏出は示されていない。ほとんど円形のパターン３３０８は、動的な流束内にない流体で予想される正常な対称性を明らかにする。図３３ａに示されたシリコン漏出３３０４は、左乳房の内部から流体を引っ張っている。図３３ｂに示された乳房の放物線パターン３３０９は、植込み内部からのシリコンの外向きの流れを示す。
【０２５１】
[00389]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム性能の一貫性に関する本発明の実施形態は、造影ＭＲＩおよび陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャンなどの機能分析に使用される時間ベースの撮像モダリティを利用するアプリケーションに適用することができる。
【０２５２】
[00390]図３４ａは、ＰＥＴスキャンから得られた患者の腹部のビューを示す。ＰＥＴスキャンは、多くの癌を含むいくつかの疾患を明らかにするか、または評価する際に有用である。スキャンは、放射性トレーサを有する特殊な造影剤を使用する。癌などの異常は、取り込まれた画像内の斑点として現れることができる。この患者は、考えられる病変３４０１において黒い矢印によって示された少なくとも１つの位置にそれを有する肺癌をもつことが知られている。
【０２５３】
[00391]図３４ｂは、図３４ａの元のＸ線に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム（ＣＲ）シーケンスを適用した後の結果を示す。癌の高フラクタル次元の破壊的なパターン３４０２は、図３０ｄおよび図３２ｂに見られる他の撮像モダリティを使用して、他の組織内に見られる癌のパターンと一致する。
【０２５４】
[00392]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム性能の一貫性に関する本発明の実施形態は、人間と動物の両方の医療におけるアプリケーションに対して、手術のみが臨床医に利用可能な診断ツールであった、身体部分において異常を検出することが困難なアプリケーションに適用することができる。
【０２５５】
[00393]図３５ａは、犬の頭の第１世代色（眼底）画像である。犬は、最近、鼻血を伴う鼻炎であるように見えるものを患っている。
[00394]図３５ｂは、図３５ａに示された第１世代二重エネルギーＸ線に、図５ｉのステップ５０１からステップ５０７までに示されたＬＤアルゴリズムを適用することによって作成された。病変３５０１から指す矢印の終端は、鼻腔癌の存在を示す。通常、獣医は、異常を特定するために試験手術を実行するはずである。このＬＭＣＣのＬＤアルゴリズムは、癌の存在および範囲の両方を明らかにする。
【０２５６】
[00395]光学顕微鏡における科学調査、航空機産業における材料分析、および天体物理学における画像タイプを含む、広範囲の画像タイプを視覚化し、特徴づけ、分析する際に、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムプロセスの実施形態を利用することができる。
【０２５７】
[00396]図３６ａは、地球から６４億Ｋｍ離れたカイパーベルト天体（ＫＢＯ）のハッブル宇宙望遠鏡によって作成された多重露光画像のセットである。画像はＫＢＯ研究チームによって生成された。円形の白い斑点３６０１〜３６０５は、多重露光時間期間にわたって背景の星野に対する天体の通過を示す。
【０２５８】
[00397]図３６ｂは、本発明の少なくともいくつかの実施形態による、図３６ａの元の画像に例示的なローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンスを適用した後の結果を示す。ＬＭＣＣアルゴリズムシーケンスは、図４ｋに定義されたプロセスを最初に利用した。次いで、図３６ａに示された画像の２番目のコピーが、高域フィルタを使用して処理された。次いで、２つの画像がマージされ、最も明るい色がより暗い色から差し引かれる。プロセスでは、白色は基調色を反転し、黒色は変化をもたらさない。最後に、緑およびシアンの色は、ＨＬＳ色空間内に画像を配置させ、それらの２つのトーン範囲を減衰させることによって変更される。結果は、残りの小さい白色の天体から視覚的にカイパーベルト天体３６０６〜３６１０を単離することである。
【０２５９】
[00398]代替実施形態−異なる処理組合せ
[00399]前のパラグラフはローカルマイクロコントラスト収束の画像視覚化のための異なる実施形態について説明するが、一実施形態において実施される処理ステップのうちの１つまたは複数が、限定はしないが、本明細書で説明されたものの中でも、ガンマレベル調整または平準化、畳み込みフィルタ処理、シャープ化フィルタ、平滑化フィルタ、メジアンフィルタ、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、マージ関数、画像乗算関数、画像減算関数、画像加算関数、画像ブレンド関数、ウェーブレット関数、および画像階層化関数を含む、任意の順序でおよび／または他の実施形態に適用され得ることを、当業者は諒解されよう。
【０２６０】
[00400]代替実施形態−異なるモダリティ
[00401]本発明の実施形態は、限定はしないが、特に、医療撮像（たとえば、マンモグラフィ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、またはＣＡＴスキャン、超音波、３Ｄトモシンセシス）、爆弾検出、液体爆発物検出、衛星撮像、構造分析、工業、応力、品質管理、溶接および物質分析（たとえば、高圧線、飛行機翼、原子力発電所中のパイプにおける亀裂または損傷について検査する）、印刷規格分析（たとえば、貨幣刻印）、ならびに科学捜査を含む、いくつかの異なる分野への適用可能性を有する。したがって、異なる撮像モダリティ（たとえば、マンモグラム、Ｘ線、超音波、赤外線、紫外線、ＭＲＩ、ＣＴスキャン、ＰＥＴスキャン、グレースケール、カラー、可視光（たとえば、写真顕微鏡検査）、レーザースキャン）が、本明細書で説明される異なる視覚化方法論を使用して処理され得る。本発明の実施形態は本明細書で説明される分野に限定されず、代わりに、画像を発生する撮像モダリティまたはエネルギー源にかかわらず、画像中のピクセルデータ分析を必要とする任意の分野に適用可能であることを当業者はまた諒解されよう。
【０２６１】
[00402]代替実施形態−癌／疾患
[00403]本発明の実施形態は、限定はしないが、人間と動物の両方の前立腺、腎臓、肝臓、骨、肺、脳、および皮膚を含む、いくつかの異なる癌を視覚化し、特徴づけ、検出することへの適用可能性を有する。本発明の実施形態は本明細書で説明される癌に限定されず、代わりに、他の同様の癌に適用可能であることを当業者はまた諒解されよう。
【０２６２】
[00404]本発明の実施形態は、限定はしないが、心臓血管疾患、網膜スキャン中のアルツハイマー病の検出、眼の疾患、多発性硬化症病変マッピング、写真顕微鏡検査を含む、いくつかの異なる疾患を検出することへの適用可能性を有する。本発明の実施形態は本明細書で説明される病変に限定されず、代わりに、他の同様の病変に適用可能であることを当業者はまた諒解されよう。
【０２６３】
[00405]偽陽性率／偽陰性率を改善するための実施形態
[00406]たとえば医療適用例において本明細書で説明されるマイクロコントラスト収束アルゴリズムのうちの１つまたは複数を適用することは、ユーザ（たとえば、放射線科医）が関心構造（たとえば、癌）を検出することを容易にする画像視覚化を生成する。その結果、偽陽性率および偽陰性率はかなり低減される。
【０２６４】
[00407]いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陽性率は、医師によって決定された１０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陽性率は、医師によって決定された５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陽性率は、医師によって決定された１％未満である。
【０２６５】
[00408]いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された６０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された５０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された４５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された４０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された３５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された３０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された２５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された２０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された４％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された３％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組織の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された２％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が高密度乳房組��の少なくとも一部分を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１％未満である。
【０２６６】
[00409]いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が正常乳房組織を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１６％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が正常乳房組織である、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が正常乳房組織を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１０％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が正常乳房組織を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された５％未満である。いくつかの実施形態では、一連の１００回の試行にわたる、乳房が正常乳房組織を含む、マンモグラム画像中の乳癌検出についての偽陰性率は、医師によって決定された１％未満である。
【０２６７】
[00410]特徴抽出
[00411]本発明の実施形態を実装することによって、（たとえば、放射線科医による）特徴識別を改善する向上した様式で組織構造を視覚化し、特徴づける画像が発生される。
【０２６８】
[00412]いくつかの実施形態では、プロセッサ２５２は、癌性構造を識別するために、１つまたは複数の発生された画像視覚化に対して１つまたは複数のコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）技法を実装し得る。何百万もの情報特徴に適用可能な大規模パターン認識システムは、（たとえば、既知の癌性構造と画像視覚化の部分との間の）画像比較を採用し得る、そのような特徴の１次、２次、および３次画像解析を含み得る。
【０２６９】
[00413]ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム手法を使用する本出願で採用されるプロセスは、マンモグラムなど、画像中のそのような組織タイプに、組織およびそれらの境界を一意に特徴づける特性色およびグレースケールプロパティをとらせ、特徴識別および抽出を正確な識別のために非常に効果的にする。これらのプロパティは、限定はしないが、形態、ジオメトリ、色、テクスチャ、（病変の存在を乳房組織中の微小石灰化と相関させることなど）異なる組織構造の間の関係、病変境界の形状、スピキュラの存在、エッジ勾配、累積エッジ勾配分布、構築の乱れ、病変内の色の分布、コントラスト、時間的安定性（マンモグラフィ試験間での変化）、および異なるビュー間の特徴の相関（ＣＣマンモグラフィ画像ビューとＭＬＯマンモグラフィ画像ビューとの間の複数のビュー相関）を含む。
【０２７０】
[00414]乳癌検出領域における機械学習プロセスは、良性嚢胞、線維腺腫、癌腫、および浸潤性癌などの疾患と相関される特徴を抽出することによって始まる。画像のトレーニングセットが、マンモグラムの癌エリアと非癌エリアとの間の比較のための基準を開発するために使用される。
【０２７１】
[00415]関連する特徴が、各処理された画像中の所与の座標エリアから、ローカルマイクロコントラスト収束プロセス組織特徴づけパターンを生じたピクセルルミナンスおよび色値のクラスタとして抽出される。多数のローカルマイクロコントラスト収束処理された画像が分析され得、特徴が、本明細書で説明された、１つまたは複数の視覚化アルゴリズムシーケンスを通して作成された別個の画像の各々から抽出され得る。検査されるすべての処理された画像が重畳され得、したがって、異なる処理された画像の間の関心エリアにおける完全な位置決めがある。
【０２７２】
[00416]いくつかの実施形態では、プロセッサ２５２は、関心特徴を識別するために、画像に適用するための１つまたは複数の非線形伝達関数を発生し得る。これらの実施形態では、プロセッサ２５２は、各試行のために使用されるローカルマイクロコントラスト収束伝達関数の異なるセットを用いて、異なる試行を動作させ得る。いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束伝達関数はランダムに発生され得る。いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束伝達関数は、デフォルト関数（たとえば、三角関数）に基づいて発生される。デフォルト関数に基づいてローカルマイクロコントラスト収束伝達関数を発生するための例は、図２ａに示されている。
【０２７３】
[00417]この座標プロット中にルミナンス値をマッピングするために利用可能なルミナンス値のレンジは無限である。試行の結果として、プロセッサ２５２は、偽陽性および／または偽陰性の最も低い確率に基づいて、画像に適用するための非線形伝達関数の好ましいセットを選択し得る。
【０２７４】
[00418]特徴解析は、共起、ガボール、ＳＩＦＴ、ＬＢＰ、配向勾配ヒストグラム、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｅｒｎｓ、およびＨｏｕｇｈ  Ｆｏｒｅｓｔｓを含む、画像および時系列の標準的および進歩的な特性に基づく、データからの高い分離可能性特徴抽出（ＨＳＦＥ：ｈｉｇｈ  ｓｅｐａｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）を含み得る。
【０２７５】
[00419]機械学習、データマイニング、および統計的モデリング技法が、Ａｄａｂｏｏｓｔ、遺伝的プログラミング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、大域的最適化、および学習ベクトル量子化などのプロセスを使用して処理された画像中のリアルタイムオブジェクト認識および位置特定のために適用され得る。
【０２７６】
[00420]抽出され得る特徴の数、またはそれらの間で作成され得る相関の数に理論上の限界はない。アルゴリズム開発が、Ｒ、Ｐｉｇ、Ｓｔｏｒｍ、ＭｙＳＱＬ、ＭｏｎｇｏＤＢ、およびＨａｄｏｏｐを使用するビッグデータアプリケーションのために採用され得る。
【０２７７】
[00421]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、異常を位置特定し、介入処置、組織切除を導き、処置に続く患者の経過を監視するために使用することができ、それにより、患者のための臨床医による正しい診断が改善され、患者のための予知が改善される。一実施形態では、患者の監視は、化学／放射線／ホルモン治療法が有効であるかどうか判定する際に臨床医を支援し、そうでない場合、治療を変更し、おそらく外科的介入に移行するために、癌治療を受けている患者の撮られた画像にローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを適用することによって達成することができる。別の実施形態では、癌性病変のコアをより良く識別し、病変のより正確な３Ｄ位置および組織の抽出のために臨床医によってマークされるために、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムにより、定位生検処置において生成された複数の画像を処理することができる。
【０２７８】
[00422]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、ナノテクノロジーの使用などの介入医療処置の有効性を監視するために使用することができる。非常に小さいサイズの異常を視覚化し特徴づけるローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズム機能は、最初にすべての異常（癌）を見つけ、次いで、大きい病変だけでなく小さい病変においても変化を監視する際に臨床医を支援することができる。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムは、様々な撮像モダリティを使用して様々な身体部分における癌を視覚化し特徴づける際に有効であるので、それらは、癌が転移した可能性がある体の他の部分における病変の分散を識別し特徴づけるために利用することができる。
【０２７９】
[00423]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、ナノテクノロジーの使用などの介入医療処置の有効性および免疫療法の有効性を監視するために使用することができる。ほとんどの治療が全身的な薬物または薬剤の注入を利用するが、ごく一部の薬物しか癌領域に達することができないので、免疫療法の有効性を測定する有効性は困難な場合がある。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムは、癌の境界および内部構造における経時的なわずかな変化を明らかにすることができる。ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムは、異常だけでなく、すべての組織を特徴づけることができるので、腫瘍の縮退または周囲の組織への癌増殖の継続のいずれかを示すために、病変の周囲の腫瘍微小環境（ＴＭＥ）内の変化も明らかにすることができる。
【０２８０】
[00424]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、乳房組織切除処置において癌の範囲を査定して、病状について顕微鏡で組織が検査される前に組織のマンモグラム内の癌の範囲を特定するために使用することができる。癌性病変の境界は、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを利用する既知のパターンにおいて十分に定義され、切除された組織がＸ線撮影され、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを用いて画像を処理した後に臨床医によって検査されるときの外科処置の間に利用することができる。
【０２８１】
[00425]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムを用いて処理しない場合視覚的に見ることが困難な可能性がある、医療画像内の小さい病変における変化を監視するために利用することができる。
【０２８２】
[00426]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、組織の境界内または境界における密度および内部パターンを視覚化し特徴づけ、培養器内で培養されるときの組織増殖の変化を監視するために使用することができる。
【０２８３】
[00427]いくつかの実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、関心対象用の一意の特性である特徴的な辺縁および組織構造の特徴づけを実現することにより、機械学習および人工知能用の組織／物質の特徴抽出のための基礎を形成することができる。
【０２８４】
[00428]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内の最初のステップは、すべての物質／組織を特徴づけ視覚化することでき、アルゴリズム内の次のステップは、マンモグラム内の脂肪サブトラクションを実行して画像内の微小石灰化をさらに明らかにすることなどの、診断に用いない組織／物質を取り去って、画像の重要な診断領域への改善された視覚的弁別を実現することができる。
【０２８５】
[00429]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、機械学習アプリケーションにおいてより高い割合の感度および具体性を実現するために、同じ関心対象の空間領域と周波数領域の両方における様々な特性を表現する複数の視覚化を作成することができる。
【０２８６】
[00430]さらなる実施形態では、ローカルマイクロコントラスト収束アルゴリズムシーケンス内で利用される機能は、機械学習アプリケーションにおいてより高い割合の感度および具体性を実現するために、様々な撮像モダリティからの画像を用いて同じ関心対象の様々な特性を表現する複数の視覚化を作成することができる。
【０２８７】
[00431]少なくとも１つの実施形態では、１つまたは複数のプロセッサおよびメモリ（たとえば、１つまたは複数の不揮発性記憶デバイス）を有する１つまたは複数のコンピュータが含まれる。いくつかの実施形態では、メモリまたはメモリのコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサが、本明細書で開示される様々なシステムおよび方法を制御し、動作させるための、プログラム、モジュール、およびデータ構造、またはそのサブセットを記憶する。一実施形態では、プロセッサによって実行されたとき、本明細書で開示された方法のうちの１つまたは複数を実施する、コンピュータ実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【０２８８】
[00432]上記で図示および説明された例示的な実施形態に、それの広い発明的概念から逸脱することなく、改変が行われ得ることを当業者は諒解されたい。したがって、本発明は、図示および説明された例示的な実施形態に限定されず、特許請求の範囲によって定義された本発明の趣旨および範囲内の変更形態を包含するものであることが理解されよう。たとえば、例示的な実施形態の特定の特徴は請求される本発明の一部であることもないこともあり、開示される実施形態の特徴は組み合わせられ得る。本明細書に特に記載されない限り、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」および「その（ｔｈｅ）」という用語は、１つの要素に限定されず、代わりに、「少なくとも１つ」を意味するものとして読まれるべきである。
【０２８９】
[00433]本発明の図および説明のうちの少なくともいくつかが、本発明の明確な理解のために関連する要素に焦点を当てるために簡略化されるとともに、明快のために、当業者が諒解するであろう、および本発明の一部を同じく含み得る、他の要素を除外したことを理解されたい。しかしながら、そのような要素は当技術分野でよく知られているので、およびそれらは本発明のより良い理解を必ずしも容易にしないので、そのような要素の説明は本明細書で提供されない。
【０２９０】
[00434]さらに、本方法が本明細書に記載されたステップの特定の順序に依拠しない限り、ステップの特定の順序は特許請求の範囲に対する限定として解釈されるべきでない。本発明の本方法を対象とする特許請求の範囲は、書かれた順序におけるそれらのステップの実施に限定されず、ステップは変動され得、依然として本発明の趣旨および範囲内のままであることを当業者は容易に諒解されよう。
【図１ａ】
2020533039.tif 000004
【図１ｂ】
2020533039.tif 000005
【図１ｃ】
2020533039.tif 000006
【図１ｄ】
2020533039.tif 000007
【図１ｅ】
2020533039.tif 000008
【図１ｆ】
2020533039.tif 000009
【図１ｇ】
2020533039.tif 000010
【図２ａ】
2020533039.tif 000011
【図２ｂ】
2020533039.tif 000012
【図２ｃ】
2020533039.tif 000013
【図３ａ】
2020533039.tif 000014
【図３ｂ】
2020533039.tif 000015
【図４ａ】
2020533039.tif 000016
【図４ｂ】
2020533039.tif 000017
【図４ｃ】
2020533039.tif 000018
【図４ｄ】
2020533039.tif 000019
【図４ｅ】
2020533039.tif 000020
【図４ｆ】
2020533039.tif 000021
【図４ｇ】
2020533039.tif 000022
【図４ｈ】
2020533039.tif 000023
【図４ｉ】
2020533039.tif 000024
【図４ｊ】
2020533039.tif 000025
【図４ｋ】
2020533039.tif 000026
【図５ａ】
2020533039.tif 000027
【図５ｂ】
2020533039.tif 000028
【図５ｃ】
2020533039.tif 000029
【図５ｄ】
2020533039.tif 000030
【図５ｅ】
2020533039.tif 000031
【図５ｆ】
2020533039.tif 000032
【図５ｇ】
2020533039.tif 000033
【図５ｈ】
2020533039.tif 000034
【図５ｉ】
2020533039.tif 000035
【図６ａ】
2020533039.tif 000036
【図６ｂ】
2020533039.tif 000037
【図６ｃ】
2020533039.tif 000038
【図６ｄ】
2020533039.tif 000039
【図６ｅ】
2020533039.tif 000040
【図６ｆ】
2020533039.tif 000041
【図６ｇ】
2020533039.tif 000042
【図６ｈ】
2020533039.tif 000043
【図６ｉ】
2020533039.tif 000044
【図７ａ】
2020533039.tif 000045
【図７ｂ】
2020533039.tif 000046
【図７ｃ】
2020533039.tif 000047
【図７ｄ】
2020533039.tif 000048
【図７ｅ】
2020533039.tif 000049
【図７ｆ】
2020533039.tif 000050
【図７ｈ】
2020533039.tif 000051
【図７ｉ】
2020533039.tif 000052
【図７ｊ】
2020533039.tif 000053
【図８ａ】
2020533039.tif 000054
【図８ｂ】
2020533039.tif 000055
【図８ｃ】
2020533039.tif 000056
【図８ｄ】
2020533039.tif 000057
【図８ｅ】
2020533039.tif 000058
【図８ｆ】
2020533039.tif 000059
【図８ｇ】
2020533039.tif 000060
【図８ｈ】
2020533039.tif 000061
【図８ｉ】
2020533039.tif 000062
【図８ｊ】
2020533039.tif 000063
【図８ｋ】
2020533039.tif 000064
【図８ｌ】
2020533039.tif 000065
【図８ｍ】
2020533039.tif 000066
【図８ｎ】
2020533039.tif 000067
【図８ｏ】
2020533039.tif 000068
【図８ｐ】
2020533039.tif 000069
【図８ｑ】
2020533039.tif 000070
【図８ｒ】
2020533039.tif 000071
【図８ｓ】
2020533039.tif 000072
【図８ｔ】
2020533039.tif 000073
【図８ｕ】
2020533039.tif 000074
【図９ａ】
2020533039.tif 000075
【図９ｂ】
2020533039.tif 000076
【図９ｃ】
2020533039.tif 000077
【図９ｄ】
2020533039.tif 000078
【図９ｅ】
2020533039.tif 000079
【図９ｆ】
2020533039.tif 000080
【図９ｇ】
2020533039.tif 000081
【図９ｈ】
2020533039.tif 000082
【図９ｉ】
2020533039.tif 000083
【図９ｊ】
2020533039.tif 000084
【図９ｋ】
2020533039.tif 000085
【図９ｌ】
2020533039.tif 000086
【図９ｍ】
2020533039.tif 000087
【図９ｎ】
2020533039.tif 000088
【図９ｏ】
2020533039.tif 000089
【図９ｐ】
2020533039.tif 000090
【図９ｑ】
2020533039.tif 000091
【図１０ａ】
2020533039.tif 000092
【図１０ｂ】
2020533039.tif 000093
【図１０ｃ】
2020533039.tif 000094
【図１０ｄ】
2020533039.tif 000095
【図１０ｅ】
2020533039.tif 000096
【図１０ｆ】
2020533039.tif 000097
【図１０ｇ】
2020533039.tif 000098
【図１０ｈ】
2020533039.tif 000099
【図１０ｉ】
2020533039.tif 000100
【図１０ｊ】
2020533039.tif 000101
【図１０ｋ】
2020533039.tif 000102
【図１０ｌ】
2020533039.tif 000103
【図１０ｍ】
2020533039.tif 000104
【図１０ｎ】
2020533039.tif 000105
【図１０ｏ】
2020533039.tif 000106
【図１０ｐ】
2020533039.tif 000107
【図１０ｑ】
2020533039.tif 000108
【図１０ｒ】
2020533039.tif 000109
【図１０ｓ】
2020533039.tif 000110
【図１０ｔ】
2020533039.tif 000111
【図１０ｕ】
2020533039.tif 000112
【図１０ｖ】
2020533039.tif 000113
【図１０ｗ】
2020533039.tif 000114
【図１１ａ】
2020533039.tif 000115
【図１１ｂ】
2020533039.tif 000116
【図１１ｃ】
2020533039.tif 000117
【図１１ｄ】
2020533039.tif 000118
【図１１ｅ】
2020533039.tif 000119
【図１１ｆ】
2020533039.tif 000120
【図１１ｇ】
2020533039.tif 000121
【図１１ｈ】
2020533039.tif 000122
【図１２ａ】
2020533039.tif 000123
【図１２ｂ】
2020533039.tif 000124
【図１３ａ−１３ｃ】
2020533039.tif 000125
【図１３ｄ】
2020533039.tif 000126
【図１４ａ−１４ｃ】
2020533039.tif 000127
【図１４ｄ−１４ｆ】
2020533039.tif 000128
【図１４ｇ】
2020533039.tif 000129
【図１４ｈ】
2020533039.tif 000130
【図１４ｉ】
2020533039.tif 000131
【図１５ａ】
2020533039.tif 000132
【図１５ｂ】
2020533039.tif 000133
【図１５ｃ】
2020533039.tif 000134
【図１５ｄ】
2020533039.tif 000135
【図１５ｅ】
2020533039.tif 000136
【図１５ｆ】
2020533039.tif 000137
【図１６ａ】
2020533039.tif 000138
【図１６ｂ】
2020533039.tif 000139
【図１６ｃ】
2020533039.tif 000140
【図１７】
2020533039.tif 000141
【図１８】
2020533039.tif 000142
【図１９ａ−１９ｂ】
2020533039.tif 000143
【図１９ｃ−１９ｄ】
2020533039.tif 000144
【図２０ａ】
2020533039.tif 000145
【図２０ｂ】
2020533039.tif 000146
【図２１ａ】
2020533039.tif 000147
【図２１ｂ】
2020533039.tif 000148
【図２１ｃ】
2020533039.tif 000149
【図２２ａ】
2020533039.tif 000150
【図２２ｂ】
2020533039.tif 000151
【図２３ａ】
2020533039.tif 000152
【図２３ｂ】
2020533039.tif 000153
【図２４ａ】
2020533039.tif 000154
【図２４ｂ】
2020533039.tif 000155
【図２４ｃ】
2020533039.tif 000156
【図２５ａ】
2020533039.tif 000157
【図２５ｂ】
2020533039.tif 000158
【図２６ａ】
2020533039.tif 000159
【図２６ｂ】
2020533039.tif 000160
【図２７ａ】
2020533039.tif 000161
【図２７ｂ】
2020533039.tif 000162
【図２８ａ】
2020533039.tif 000163
【図２８ｂ】
2020533039.tif 000164
【図２９ａ】
2020533039.tif 000165
【図２９ｂ】
2020533039.tif 000166
【図２９ｃ】
2020533039.tif 000167
【図２９ｄ】
2020533039.tif 000168
【図２９ｅ】
2020533039.tif 000169
【図２９ｆ】
2020533039.tif 000170
【図３０ａ】
2020533039.tif 000171
【図３０ｂ】
2020533039.tif 000172
【図３０ｃ】
2020533039.tif 000173
【図３０ｄ】
2020533039.tif 000174
【図３０ｅ】
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【図３１ａ】
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【図３１ｂ】
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【図３２ａ】
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【図３２ｂ】
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【図３３ａ】
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【図３３ｂ】
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【図３４ａ】
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【図３４ｂ】
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【図３５ａ】
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【図３５ｂ】
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【図３６ａ】
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【図３６ｂ】
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【国際調査報告】
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