(57)【要約】本発明は、一連のエコー画像において神経を検出する方法であって、各画像に対して、前記画像の領域に亘って確率マップを生成するステップ（Ｅ２）であって、複数のパターン記述子を適用し、各画素に対して、各記述子に対する前記画素の応答を決定するベクトルを生成し、確率モデルの関数として神経に属する画素の確率を導出するステップと、前記確率マップによって決定された領域に対して適用される分類ステップ（Ｅ３）であって、これらの領域に亘るスライディングウィンドウ内において、神経タイプに相当するモデルを探索し、前記ウィンドウ位置に信用度合いを割り当てるとともに各モデルに対する最適位置を保持し、最大の一貫性を示すウィンドウを選択するために前記一連の画像に対する安定性を測定して前記最適位置の一貫性を解析するステップと、を備え、前記最大の一貫性を示すウィンドウが検出した神経に相当する、方法に関する。
2020501289.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一連のエコー画像において神経を検出する方法であって、
各画像に対して、
前記画像の領域に亘って確率マップを生成するステップ（Ｅ２）であって、複数のパターン記述子を適用し、前記領域の各画素に対して、前記複数の記述子の各記述子に対する前記画素の応答を決定するベクトルを生成し、確率モデルの関数として神経に属する画素の確率を導出する、ステップと、
前記確率マップによって決定された領域に対して適用される分類ステップ（Ｅ３）であって、前記領域に亘るスライディングウィンドウ内において、それぞれ神経タイプに相当するモデルを探索し、前記各モデルにおける前記ウィンドウの各位置に対する信用度合いを割り当てるとともに前記各モデルに対する最適位置を保持し、最大の一貫性を示すウィンドウを選択するために前記一連の画像に対する安定性を測定して前記最適位置の一貫性を解析する、ステップと、を備え、
前記最大の一貫性を示すウィンドウは、検出した神経に相当することを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記ウィンドウ内において検出した前記神経の輪郭を抽出するステップ（Ｅ４）をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
神経に相当しない領域を除去して前記領域を生成する前処理ステップ（Ｅ１）を備えることを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記前処理ステップ（Ｅ１）は、前記画像から皮膚に相当する領域を除去する処理を含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記前処理ステップは、高エコー源性組織に相当しない領域を除去する処理を含むことを特徴とする、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記確率モデルは、ガウス混合モデルであることを特徴とする、請求項１〜５の何れかに記載の方法。
【請求項７】
前記記述子はガボールフィルタに基づくことを特徴とする、請求項１〜６の何れかに記載の方法。
【請求項８】
前記記述子はアダプティブメジアンバイナリパターン記述子、すなわちＡＭＢＰであることを特徴とする、請求項１〜７の何れかに記載の方法。
【請求項９】
前記分類ステップ（Ｅ３）において、前記モデルはセパレータワイドマージンによって構成されていることを特徴とする、請求項１〜８の何れかに記載の方法。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れかに記載された方法を実施するための、デジタル装置によって実行されるコードを備えるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波スキャンによるデジタル画像の解析の分野に関するものである。特に、本発明は、麻酔医の作業を手助けするために、一連の画像において神経を自動的に検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
局所麻酔は、患者の神経の近傍に麻酔物質を注入するステップを含む。したがって、麻酔医は、神経の位置を正確に特定して自身の作業を容易化せしめる道具を有することが重要である。この目標を達成するために、麻酔医は、患者の解剖する箇所をエコー画像でリアルタイムに観察することが可能な装置を有している。麻酔医は、解剖する箇所をスキャンして神経を見つけ、麻酔物質を注入するための正確な位置を決定する。
【０００３】
しかしながら、エコー画像で神経を検出することは、熟練した麻酔医でさえ困難な仕事である。
【０００４】
したがって、麻酔医が、自身の仕事を手助けする自動化された道具を有するようにすることは興味あることである。本発明は、超音波スキャンを通じた一連の画像において、自動的かつリアルタイムで神経を検出するための道具を提案する。
【０００５】
そのような道具は、多量のノイズとエコー画像に関連した大きな乱れを含むエコー画像の本質的な特性を取り扱うことができる必要がある。神経構造のばらつきは、画像中のイメージもかなりの程度でばらつくことを意味し、自動検出工程をより複雑化させてしまう。
【０００６】
また、麻酔医の作業の重要性に鑑み、自動化は、エコー画像が過検出や過小検出などを伴うものであって質の低いものであっても、誤差を最小限にして信頼性に足るものでなければならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、本発明の目的は、既存の技術を改良し、麻酔医の作業を十分に容易化せしめる自動検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このため、本発明は、一連のエコー画像において神経を検出する方法であって、各画像に対して、前記画像の領域に亘って確率マップを生成するステップであって、複数のパターン記述子を適用し、各画素に対して、各記述子に対する前記画素の応答を決定するベクトルを生成し、確率モデルの関数として神経に属する画素の確率を導出するステップと、前記確率マップによって決定された領域に対して適用される分類ステップであって、これらの領域に亘るスライディングウィンドウ内において、神経タイプに相当するモデルを探索し、前記ウィンドウ位置に信用度合いを割り当てるとともに各モデルに対する最適位置を保持し、最大の一貫性を示すウィンドウを選択するために前記一連の画像に対する安定性を測定して前記最適位置の一貫性を解析するステップと、を備え、前記最大の一貫性を示すウィンドウが検出した神経に相当する、方法を提案する。
【０００９】
好ましい態様において、本発明は、次の特徴の１以上を備える。これらは分割して用いることもできるし、部分的にあるいは全てを結合して用いることもできる。
−前記方法は、前記ウィンドウ内において検出した前記神経の輪郭を抽出するステップをさらに備える。
−前記方法は、神経に相当しない領域を除去して前記領域を生成する前処理ステップを備える。
−前記前処理ステップは、前記画像から皮膚に相当する領域を除去するステップを含む。
−前記前処理ステップは、高エコー源性組織に相当しない領域を除去するステップを含む。
−前記確率モデルは、ガウス混合モデルである。
−前記記述子はガボールフィルタに基づく。
−前記記述子はアダプティブメジアンバイナリパターン（Adaptive Median Binary Pattern）記述子、すなわちＡＭＢＰである。
−前記分類ステップにおいて、前記モデルはセパレータワイドマージン法によって構成されている。
【００１０】
本発明の他の目的は、上述した方法を実施するデジタル装置によって遂行されるコードを備えるコンピュータプログラムに関する。
【００１１】
本発明のその他の特徴及び利点は、実施例によって提供され、及び添付された図面に関連した本発明の好ましい実施形態の記載に基づいて明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態における処理工程を概略的に示す図である。
【図２】確率マップを生成する工程の実施形態を概略的に示す図である。
【図３】本発明の実施形態におけるメジアンバイナリパターン記述子を計算する実施例を概略的に示す図である。
【図４】分類ステップの実施形態を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実際に、麻酔医は、患者の身体の所定領域を超音波プローブでスキャンして神経を同定するとともに、麻酔物質を注入する領域を決定する。超音波装置は、連続的に操作され、麻酔医あるいはその他の医師（外科医など）の傍のモニタ上に連続した画像（すなわちビデオ）がリアルタイムで映し出される。したがって、麻酔医によるスキャンは、モニタ上の画像に基づいて行われる。
【００１４】
本発明の方法は、一連のエコー画像を入力として取り入れ、この一連の画像における神経の検出を出力として供給する処理に基づく。
【００１５】
典型的には、この検出方法は、神経をモニタ上に映し出された一連のエコー画像の過露光として強調するステップを含む。例えば、検出した神経を囲むように強調したり、その外形を正確に画定したりして強調するステップを含む。当該強調は、医師の仕事を簡易化するために色づけすることもできる。
【００１６】
したがって、神経の検出は、エコー画像を可視化するためにモニタ上に反映させて、医師の動作をガイドするので、リアルタイムで行う必要がある。
【００１７】
図１は、本発明の処理工程図を示す。
【００１８】
第１ステップＥ１は、エコー画像の取得に基づくＩＭＧ画像の前処理を実行するステップを含む。前処理は、ノイズの影響を低減し、神経を含まない、簡単に排除可能な領域を削除するために行う。これによって、続く処理工程が適用されるデータの量を削減できる。
【００１９】
この第１ステップ自体は、連続したＩＭＧの各画像に対して適用される２つの異なる処理操作を備える。
【００２０】
ターゲットとなる神経ブロックタイプにしたがって、高エコー源性組織を抽出するステップを含む第１処理操作を適用することができる。医療において、超音波スキャンを行った場合に、特に白色として示されるのは器官や高エコー源性構造である。このような白色性は、超音波の大きな反射に起因するものである。エコー画像において、神経は、いくぶん円形状あるいは楕円形状を有する高エコー源性構造あるいは低エコー源性構造として表示され、特定のパターンを有するハニカム構造を形成する。種々の神経タイプ（坐骨神経、正中神経、尺骨神経）において、このパターンは、高エコー源性の外観を有する傾向がある。また、高エコー源性組織を抽出することにより、神経を含むであろう領域の選択をより確実なものとできる。一方、非高エコー源性領域を排除することにより、後に処理されるべき体積を制限する。
【００２１】
この目的のため、種々の技術を適用することができる。生成される画像の特性に影響を与える、使用する超音波プローブの種類などの種々の要因に起因して、所定の技術が選択される。
【００２２】
例えば、第１に、ガウスフィルタリングを適用してノイズを低減することができ、さらに、ｋ−平均法分割アルゴリズムあるいはアダプティブ閾値処理を適用して、処理画像の各画素を２つのカテゴリ、すなわち、高エコー源性領域に相当する前景及び背景の内の１つに分類する。
【００２３】
第２処理操作が続いて画像に適用され、より意味論的な理由から、排除可能な領域を削除する。特に、処理されたエコー画像は、麻酔物質の注入のために用いるので、その画像は必然的に皮膚に近接した領域を表す。しかしながら、内皮及び外皮は、神経と同様な高エコー源性特性を有する。したがって、内皮及び外皮（すなわち皮膚）に相当する領域を抽出して、後の処理操作を容易にし、神経と皮膚との曖昧さを回避できるため、興味深い。
【００２４】
皮膚領域は、解剖学的な情報を利用して削除することができる。実際、エコー画像において、皮膚は画像の上端部分に位置し、その深さは数ミリメートルであって、約１０画素に相当することが知られている。
【００２５】
したがって、この領域は抽出することができる。当該領域はストリップ状であり、画像の上端に沿って約１０画素の高さに相当する。
【００２６】
この前処理は、後の処理操作に要する時間を削減するとともに、検出誤差も削減することができるので、興味深い。
【００２７】
第２ステップＥ２は、前処理から生じた画像Ｉ１に基づき、すなわち皮膚領域に属するものとして除外されていない、「高エコー属性の」領域に分類された画素のみを考慮することによって、確率マップを生成するステップを含む。
【００２８】
前処理Ｅ１は、実際、画像からいくつかの不必要な情報、すなわち神経に相当しない情報を削除した。しかしながら、前処理Ｅ１は神経を分離することができない。
【００２９】
ステップＥ２では、神経に相当するであろう領域を示すマップを作成するために、確率に基づくアプローチが採られる。
【００３０】
この目的のため、神経に相当するパターン特性が用いられる。各神経タイプ（正中神経、坐骨神経など）は、エコー画像において異なるパターンを有するが、所定量の変動性を示す。この変動性は、超音波技術に基づくノイズによってさらに増大される。
【００３１】
良好なパフォーマンスレベル及びノイズ耐性を示すパターン記述子を用いることができる。各神経タイプは、エコー画像において異なる態様を示すので、各モデルが所定の記述子と関連したモデルセットを作成することができる。
【００３２】
結果として、図２に示すように、異なる記述子Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３．．．Ｆｎが前処理済画像Ｉ１（すなわち、既に所定の画素が除外された画像）の各画素に対して適用される。各記述子は、所定の神経タイプと関連したパターンを有する画素を表す応答を提供する。
【００３３】
各フィルタの応答はデジタル値のベクトル、ｖ１，ｖ２，ｖ３．．．ｖｎである。
【００３４】
これらのベクトルを用いることによって、所定の画素が神経に属するか属しないかを示す確率を確立することが可能である。
【００３５】
具体的には、記述子は、種々のパターン表示技術（ガボールフィルタ、ウェーブレット、局所モチーフ、統計的記述子など）の利点を組み合わせたり使用したりすることができる。
【００３６】
“「超音波画像を用いた神経の同定のためのコンピュータを活用した検出システム：比較研究」、Ｏｕｓｓａｍａ  Ｈａｄｊｅｒｃｉ，Ａｄｅｌ  Ｈａｆｉａｎｅ，Ｄｏｎａｔｅｌｌｏ  Ｃｏｎｔｅ，Ｐａｓｃａｌ  Ｍａｋｒｉｓ，Ｐｉｅｒｒｅ  Ｖｉｅｒｙｒｅｓ及びＡｌａｉｎ  Ｄｅｌｂｏｓ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  Ｕｎｌｏｃｋｅｄ  ３，２０１６，ｐｐ．２９−４３）”は、特定の神経検出に適用した多くの記述子を記載した比較表を確立している。
【００３７】
これらの記述子の中でも、アダプティブメジアンバイナリパターン、すなわちＡＭＢＰ記述子を“「テクスチャ分類のためのアダプティブメジアンバイナリパターン」、Ａ．Ｈａｆｉａｎｅ，Ｋ．Ｐａｌａｎｉａｐｐａｎ，Ｇ．Ｓｅｅｔｈａｒａｍｎ（パターン認識（ＩＣＰＲ）２０１４年２２回国際会議”において引用することができる。
【００３８】
例として、ガボールフィルタを引用したり、これと「ＭＢＰ」タイプのパターン記述子とを組み合わせることができる。これについては、以下に具体的に記述する。
【００３９】
ガボールフィルタは、バンドパスフィルタに基づくものであって、処理画像中のノイズの負の効果を低減する効果があるので興味深い。ガボールフィルタは、いくつかの神経タイプにおいて、興味深い役割を果たす。しかしながら、純粋に周波数ベースのアプローチは、画像中の神経の痕跡を特徴づけるには十分でなく、ガボールフィルタによって提供された周波数解析をパターンから抽出した他のタイプの情報と結合することでより有利になる。
【００４０】
ローカルバイナリパターン、すなわちＬＢＰに基づく方法は、パターン、特に神経パターンの一般特性を改善することができる。ＬＢＰは、特に“「ローカルバイナリパターンを用いた多重解像度グレースケール及び回転不変テクスチャ分類」、Ｔ．  Ｏｊａｌａ，Ｍ．  Ｐｉｅｔｉｋａｉｎｅｎ及びＴ．  Ｍａｅｎｐａａ（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｖｏｌ．２４，  ｎｏ．７，ｐｐ．９７１−９８７，２００２”において記載されている。
【００４１】
ＬＢＰ記述子を計算する原理は、２つの主たるステップに基づいている。すなわち、特有の局所的な初期構造からのテクストン、すなわちバイナリパターンあるいはテクセルの抽出、そしてこれらテクストンのヒストグラム分布の解析である。
【００４２】
このアプローチは、“「ローカルガボールバイナリパターンヒストグラムシーケンス（ｌｇｂｐｈｓ）：顔描写及び顔認識のための新規な非統計モデル」、Ｗ．  Ｚｈａｎｇ，Ｓ．  Ｓｈａｎ，Ｗ．  Ｇａｏ，Ｘ．  Ｃｈｅｎ及びＨ．  Ｚｈａｎｇ（ＩＥＥＥ  国際会議、コンピュータビジョン，ｐｐ．７８６−７９１，２００５”に記載されているように、ガボールフィルタと結合することができる。
【００４３】
「ローカルガボールバイナリパターン」すなわちＬＧＢＰとして言及された、この結合したアプローチは、魅力的なパフォーマンスレベルを有している。しかしながら、このアプローチは、多量のノイズに起因して、エコー画像中の神経を検出するには不十分である。
【００４４】
耐ノイズ性を向上させるためにＬＢＰ技術は改善され、ＭＢＰ（メジアンバイナリパターン）が提供された。ＭＢＰは、例えば“「テクスチャ分類のためのメジアンバイナリパターン」、Ａ．  Ｈａｆｉａｎｅ，Ｇ．  Ｓｅｅｔｈａｒａｍａｎ，Ｋ．  Ｐａｌａｎａｉａｐｐａｎ及びＢ．  Ｚａｖｉｄｏｖｉｑｕｅ（Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＩＣＩＡＲ），ｖｏｌ．５１１２，ｐｐ．６１９−６２９，２００８”に記載されている。
【００４５】
メジアンバイナリパターン記述子、ＭＢＰは、空間において、画像の強度（画素の値）をローカルバイナリパターンと合致させることによって決定することができる。これは、現在画素を中心とした近傍領域のメジアン値を用いて画素を閾値処理することによって行う。メジアン値での閾値処理により、ＭＢＰ記述子をＬＢＰ記述子と区別する。この場合、閾値処理は、中央画素の値に関して行われる。
【００４６】
図３は、９画素（３×３）の近傍領域でＭＢＰを計算する例を示す。メジアン値τは１２０である。近傍領域の各画素ｂｋはメジアン値と比較され、２値で閾値処理される。したがって、計算された値は、２値ベクトルの形態あるいはスカラーの形態で考慮される。
【数１】
2020501289.tif 000003
この式において、Ｌは近傍領域の大きさ（本例ではＬ＝９）、ｂｋは近傍領域における画素ｋの値、τは近傍領域におけるメジアン値である。したがって、ＭＢＰ（ｘ、ｙ）は、座標ｘ、ｙの画素のＭＢＰ記述子である。
【００４７】
したがって、（前処理ステップＥ１によって分離されていない）画像の各画素は、ＬビットのＭＢＰ（ｘ、ｙ）値と合致する。
【００４８】
ＭＢＰはガボールフィルタと結合して新規な特性の技術、すなわちＭＧＢＰ（メジアンガボールバイナリパターン）を生成することができる。
【００４９】
位置画素（ｘ、ｙ）のＭＧＢＰ記述子を決定するために、第１に、画像はガボールフィルタのそれぞれの核でコンボリュートする。
【００５０】
核は、次の式で提供される。
【数２】
2020501289.tif 000004
ここで、
【数３】
2020501289.tif 000005
であり、φ、σ及びｆはガボールフィルタを規定する。φはフィルタの方向であり、σはガウス包絡線の標準偏差であり、ｆは余弦波の周波数である。
【００５１】
ガボールフィルタに対する画像の応答の大きさｚ（ｘ、ｙ）は、次の式によって提供される。
【数４】
2020501289.tif 000006
ここで、Ｉ（ｘ、ｙ）は前処理済画像Ｉの座標（ｘ、ｙ）における画素値を表し、ｇ（ｘ、ｙ）は座標（ｘ、ｙ）におけるガボールフィルタの核値である。
【００５２】
ガボールフィルタの応答空間に対して、ＭＢＰ記述子の原理を適用することができる。上述した式（１）を用いることによって、次の式が得られる。
【数５】
2020501289.tif 000007
ここで、上線付きのＺは座標点（ｘ、ｙ）の周囲のＬ個のネイバーを有する周辺領域におけるガボールフィルタの応答のメジアン値を表す。
【００５３】
したがって、画像の各画素及び各ガボールフィルタに対してＭＧＢＰ記述子を決定することができ、２進数のＬビット（典型的には９ビット）を形成する。
【００５４】
したがって、ベクトルＶ（ｘ、ｙ）が各画素に対して得られる。ベクトルは、座標（ｘ、ｙ）における各記述子あるいはフィルタの異なる値によって形成される。
Ｖ（ｘ，ｙ）＝［ｖ１（ｘ，ｙ），ｖ２（ｘ，ｙ），ｖ３（ｘ，ｙ）…ｖｎ（ｘ，ｙ）］Ｔ，
ここで、ｎはＭＧＢＰ記述子の数である。
【００５５】
先に述べたように、このようなベクトルは、他の技術及びパターン記述子を用いて得ることができる。
【００５６】
これらのベクトルに基づいて、確率モデルを構築することができる。このモデルは、画素が神経に相当するあるいは相当しないという確率論を構築する。このステップの実施形態は、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）を使用する。ガウス混合モデルは、混合密度にしたがって表わされる統計モデルであり、ランダム変数を種々のガウシアン（核と呼ぶ）の合計としてモデリングすることにより、ランダム変数の分布をパラメータ的を推定するのに利用される。このステップは、各ガウシアンの分散、平均及び大きさを決定するステップを含む。これらのパラメータは、最尤基準にしたがって最適化し、分散状態が可能な限り近接した状態となるようにする。この技術は、神経領域の可変性に適している。
【００５７】
ガウス混合モデルを構築し、そのパラメータを計算するためには学習フェーズが要求される。この手順は、期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズムを介して反復的に行うことができる。
【００５８】
学習フェーズが完了すると、得られたモデルは神経に相当する各画素の確率を計算するために使用される。したがって、フィルタＦ１，Ｆ２，Ｆ３．．．Ｆｎから得た値ｖ１，ｖ２，ｖ３．．．ｖｎは、確率計算モジュールＭＰの入力値として入力され、このステップＥ２における出力値は、処理画像の各画素に対して、神経に属する確率と紐付けられた確率マップＩ２である。前処理ステップＥ１で排除された領域は、この確率マップから排除することができ、あるいはこのマップにおいて確率ゼロとして自動的に割り当てることもできる。
【００５９】
本発明によれば、続いて第３ステップＥ３が開始される。この第３ステップＥ３は、第２ステップＥ２の結果、すなわち確率マップＩ２に基づくものである。
【００６０】
より具体的には、この第３ステップは、確率マップによって決定された領域に分類するためのアルゴリズムを用いて神経を見出すステップを含む。この手法において、サーチ領域は、確率マップの高値に対応する画像領域、すなわち神経に相当するであろう領域に制限される。例えば、確率マップのある領域をステップＥ３に移送することができる閾値は７０％あるいは８０％にすることができる。
【００６１】
これは、明らかに計算時間を短縮できるのみならず、検出誤差を低減することによって全体のプロセスのパフォーマンスレベルを向上することができる。
【００６２】
種々の分類メカニズム（あるいは分類子）を用いることができる。これらの分類メカニズムは、特に、機械学習メカニズムに基づくことができる。機械学習メカニズムは、モデルを学習セットに基づいて決定することができる。スライディングウィンドウを用いて、新たな確率マップを既存のモデルと比較することで、画像中の神経を決定することができる。
【００６３】
モデル形成及び分類のためのメカニズムの中で、種々の機械学習技術を用いることができる。
【００６４】
例えば、「ディープラーニング」を引用することができる。ディープラーニングは、種々の非線形変換を実行可能なアーキテクチャによって高レベルの抽象性を用いてデータのモデル化を試みる機械学習法を含む。
【００６５】
ディープラーニング技術は、種々の技術を網羅し、中でも機械学習及びニューラルネットワークを引用することができる。
【００６６】
機械学習は、１９５０年代に出現した人工知能のサブドメインであり、典型的にはベクトル値の形態で考慮される調整可能なパラメータから構成されるシステムを含み、入力した一連のデータ値に対して期待される出力を供給することを目的とする。このタイプの学習は、過去の処理データの知識に基づいてパラメータを自動的に調整する能力によって特徴づけられる。
【００６７】
一般に、本発明の画像及び状況に適用するとき、これらの技術は２つのフェーズに基づく。
−処理画像の特性の抽出
−処理画像に関連してカテゴリを提供する分類
【００６８】
一般に、分類子は、特性のベクトル成分の加重和にしたがってカテゴリを決定する。閾値は、先の計算の関数として、出力を活性化させるあるいは活性化させないような値に設定される。誤差が出力として認識されると、このアルゴリズムは、後の応答を改善するために内部パラメータを再調整する。このことが、学習と呼ばれる所以である。
【００６９】
ニューラルネットワークは非線形分類を可能にし、特に線形分類子では決定することのできない、非線形の分離可能なカテゴリの決定を可能とする。ニューラルネットワークは、典型的には連続した層状の、形式ニューロンのアーキテクチャである。従来、ネットワークの第１層は入力層であり、ネットワークの内部層は隠れ層であり、最終層は出力層である。連続した層のニューロンは、重み付けしたリンクによって接続され、重みは、入力信号を伝達及び「加工して」、出力層上に分類結果として出力する。
【００７０】
重みは、例えば、逆伝播エラーによる学習によって計算される。各層において、ニューロンはローカルエラーを見積もって前の層上にエラー勾配を移送する。繰り返し毎に、全体のエラーは出力層上で決定され、下層へ向けて伝播される。これらのメカニズムは、例えば、ヤン・リ・カン（Ｙａｎｎ  Ｌｅ  Ｃｕｎ）の論文に記載されている。
【００７１】
他の例は、セパレータワイドマージン（ｓｅｐａｒａｔｏｒｓ  Ｗｉｄｅ  Ｍａｒｇｉｎ：ＳＶＭ）法あるいはサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ：ＳＶＭ）によって提供される。これは、判別及び回帰の問題を解決することを意図した１組の監視学習技術を含む。ＳＶＭは、線形分類子を一般化したものである。ＳＶＭは、学習の統計理論、すなわちバプニックチェルボネンキス（Ｖａｐｎｉｋ−Ｃｈｅｒｖｏｎｅｎｋｉｓ）理論の発展に関連して、ウラジミールバプニック（Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｖａｐｎｉｋ）の理論的考察に基づいて、１９９０年代に発展したものである。
【００７２】
セパレータワイドマージン法は、２つの重要なアイデアに基づく。すなわち、最大マージンの概念と核関数の概念とである。これらは非線形の判別問題を処理し、分類問題を二次最適化問題として再構築することを可能とする。
【００７３】
マージンは、分離境界と最近接サンプルとの間の距離である。サンプルはサポートベクターと呼ばれる。ＳＶＭにおいて、分離境界はマージンを最大にするように選択される。この選択は、バプニックチェルボネンキス理論（すなわち統計学習理論）によってサポートされ、最大マージン分離境界が最も容量が小さいことを示している。この問題は、学習セットから最適な分離境界を見出すことを含んでおり、二次最適化問題として構成することによって解決される。なお、そのための既知のアルゴリズムが存在する。
【００７４】
データが線形分離できない場合の処理を可能とするために、ＳＶＭの第２の重要なアイデアにおいては、入力データを表すための空間をより大きな空間（可能であれば無次元）に変換する。この場合、線形分離が存在し得る。これは核関数によって達成可能であり、マーサーの定理の条件と合致する必要があり、空間変化のために適用されるべき変換の明確な知識を必要としないという利点を有する。核関数は、大空間でのスカラー積を、費用はかかるが、単純な関数の式に変換することができる。
【００７５】
図４は、実施形態に係るステップＥ３のメカニズムを示す。
【００７６】
種々の神経タイプを表す画像の学習セット４００ａ，４００ｂ，４００ｃが形成されている。一般的に、このセットは、Ｎ個のサブセット４００ａ，４００ｂ，４００ｃによって形成されており、各サブセットは所定の神経タイプを表し、それぞれ異なるモデル４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃを生成する。
【００７７】
サブセットは、学習システムによる一般化を可能とする多量のサンプル数を有する。このメカニズムは、同じ神経タイプでも、特に患者や超音波プローブの位置などの関数として、エコー画像上に異なる可視態様を示すという事実によってサポートされている。
【００７８】
実施形態によれば、これらのモデル４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃは、ＳＶＭ技術を用いるとともに、さらにガウス核を用い、学習モジュール４０１によって実行されて生成される。
【００７９】
続いて、神経を検出するために、分類子４２０は画像４１０上のスライディングウィンドウを用い、その内容を各モデル４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃと比較する。
【００８０】
スライディングウィンドウの各位置に対して、その内容から各モデルに対応する超平面までの距離が計算される。この距離が大きくなるほど、分類に関する信頼性が増す。各モデルにおいて、最も高い信用度で神経として分類されるウィンドウの位置のみが最終的には保持される。
【００８１】
スライディングウィンドウは確率マップＩ２全体をカバーするので、処理の終了時には、学習済モデル４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃ毎に１つの位置が得られる。
【００８２】
次のステップ４３０は、一連のエコー画像において、これらの位置のエボリューションを解析するために時間情報を用いるステップを含む。既に見たように、超音波は、一連の画像を生成するプローブによって補足される。先のステップでは、その処理操作は単一の画像に対して行われていた。しかしながら、時間情報を用い、連続した画像が利用可能であるという事実を考慮すると、本発明の精度及び効果を改善することができる。
【００８３】
この場合のアイデアは、時間に対して（各モデルの）ウィンドウの位置検出の一貫性を解析することである。もし、この位置が時間の経過に対して安定している場合は、検出した位置は良好であると判断されて高い確率が割り当てられる。反対に、ウィンドウの位置検出に関して一貫性が見られない場合、この検出は低い確率（あるいは信頼感指数）によって排除する必要がある。これによって、麻酔医は、人体のうちの限定された領域をスキャンすればよい。
【００８４】
多数決原理を用いることができる。もし、ウィンドウの大多数が位置に関して（例えば）少なくとも５０％以上重複して、所定時間以上安定している場合は、神経の位置は信頼できるものと考えられる。この所定時間は、現在の時刻以前のタイムウィンドウを形成し、解析の基礎となる。また、医師による超音波プローブを使った動きと首尾一貫している必要がある。
【００８５】
したがって、このステップは、十分な程度に時間的な首尾一貫性を有しないウィンドウは排除し、高い時間的な首尾一貫性を有するタイムウィンドウの選択を可能とする。
【００８６】
各ウィンドウに対して決定された信頼性の度合いと、時間的首尾一貫性とを結合するための種々の実施形態が可能である。例えば、確率の単純な乗算（信頼性の度合い×時間的首尾一貫性）のステップを含むことができ、この場合、選択的に異なる重みづけを割り当てることができる。しかしながら、他の実施形態も可能である。
【００８７】
次のステップＥ４は、神経の輪郭を抽出するステップを含む。神経が見られるウィンドウを決定することによって、医師の作業を手助けできる。しかしながら、神経の輪郭をより正確に画定できれば有利である。
【００８８】
先のステップＥ３が終了した時点で神経が検出されたウィンドウに対してのみ、神経を規定するデジタル処理を行う。したがって、このデジタル処理は、限られた量のデジタルデータに対して適用される。
【００８９】
ウィンドウ内の神経を規定するために種々の技術を用いることができる。
【００９０】
例えば、アダプティブ閾値処理技術を引用することができる。この技術は、平均的な精度は損なうが、非常に速いという利点を有する。
【００９１】
より具体的に、動的輪郭（ａｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｏｕｒ）技術を引用することができる。動的輪郭は、「スネークス（ｓｎａｋｅｓ）」とも呼ばれ、処理画像の面内における２次元曲線に沿って分布している一連の可動点によって形成される可変形状動的モデル（ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｍｏｄｅｌ）である。曲線は最初に規定されるべき神経を定義するウィンドウ内に置かれる。曲線は、進化方程式により支配される挙動に従い修正される。すなわち、曲線が変化し、何度も繰り返され、そして神経の輪郭に向けて集束する。
【００９２】
この挙動方程式は、弾性、ノイズ耐性などの動的輪郭の挙動を決定する種々のパラメータを有する。この挙動方程式は、進化的アルゴリズムが最小化しようと試みる内部エネルギー及び外部エネルギーの概念に基づく輪郭の動的性を規定する。制約により、等距離点で平滑な曲線を保持するが、輪郭を変形させる場合がある。内部エネルギーはモルフォロジー及び曲線の特性（曲率、長さなど）に相当する。外部エネルギーは処理画像に起因するものであり、ノイズやコントラスト端部などの存在によって生じるものである。本発明の実施形態において、ステップＥ３によって画定される領域において、動的輪郭は確率マップに適用される。したがって、これらは、動的輪郭の外部エネルギーを生成する確率に相当する。
【００９３】
特に、ＰＧＶＦタイプの技術（「フェーズベースプロバビィリスティックアクティブカンター（Ｐｈａｓｅ−ｂａｓｅｄ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ａｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｏｕｒ）」を用いることができる。この技術は、“「局所麻酔のための超音波画像中で神経検出するためのフェーズベースプロバビィリスティックアクティブカンター」、Ａ．  Ｈａｆｉａｎｅ，Ｐ．  Ｖｉｅｙｒｅｓ及びＡ．  Ｄｅｌｂｏｓ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，ｖｏｌｕｍｅ  ５２，２０１４，ｐｐ．８８−９５”に記載されている。
【００９４】
勿論、本発明は、上述した実施例及び実施形態に限定されるものではなく、当業者によって理解可能な種々の変形をうけることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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