デジタル画像の異常を分類する方法であって、複数のトレーニングケースの各々のため複数の分類特徴の各々についてのトレーニング特徴値を含むトレーニングデータを受け取り、前記トレーニングデータに基づき各々の分類特徴のための複数の表示ポイントの各々の周辺サイズを規定し、測定されたケースのため各分類特徴の評価ポイントでの測定された特徴を含む測定されたデータを受け取り、分類特徴についての周辺サイズデータを用いた分類特徴の各々のための評価ポイント付近の少なくとも幾つかの表示ポイントについてのスケールパラメータベクトルを決定し、前記各スケールパラメータベクトルを用いた少なくとも幾つかの表示ポイントについての重みファクターを決定し、少なくとも幾つかの表示ポイントの重みファクターを複数の表示ポイントのトレーニングデータに適用し、評価ポイントでの測定されたケースのための分類確率を発生させる、方法。前記トレーニングデータを受け取ることは、データベースからトレーニングデータを抽出することを含む、請求項1に記載の方法。方法はさらに、測定されたケースのための分類確率またはPDF推定値をデータベースに格納することを含む、請求項1に記載の方法。方法はさらに、測定されたデータを受け取ること、スケールパラメータベクトルを決定すること、重みファクターを決定し適用すること、および複数の測定されたケースのために分類確率を発生させることを実施することを含む、請求項1に記載の方法。少なくとも幾つかの表示ポイントの各々は、トレーニングデータの多重サンプルを表す、請求項1に記載の方法。前記トレーニングデータを受け取ることおよび周辺サイズを決定することは、オフラインで実施され、複数の表示ポイントの各々のための周辺サイズは、スケールパラメータベクトルを決定するのに後で使用するため、データベースに格納される、請求項1に記載の方法。デジタル画像の以上を分類するシステムであって、複数のトレーニングケースの各々のため複数の分類特徴の各々についてのトレーニング特徴値を含むトレーニングデータを受け取り、かつ前記トレーニングデータに基づき複数の表示ポイントの各々の周辺サイズを規定する周辺定義ユニットと、測定されたケースのため分類特徴の各々についての評価ポイントの測定された特徴値を有する測定されたデータを受け取り、かつ分類特徴についての周辺サイズデータを用いた評価ポイント付近の少なくとも幾つかの表示ポイントについてのスケールパラメータベクトルを決定する周辺決定ユニットと、各スケールパラメータベクトルを用いた少なくとも幾つかの表示ポイントについての重みファクターを決定する重み決定ユニットと、少なくとも幾つかの表示ポイントの重みファクターを複数の表示ポイントのトレーニングデータに適用し、評価ポイントでのPDF推定を発生させる局部推定器と、を有するシステム。前記周辺決定ユニットは、データベースからトレーニングデータを抽出する、請求項7に記載のシステム。前記局部推定器は、測定されたケースのための分類確率をデータベースに格納する、請求項7に記載のシステム。少なくとも幾つかの表示ポイントの各々は、トレーニングデータの多重サンプルを表す、請求項7に記載のシステム。前記周辺定義ユニットは、前記周辺決定ユニットによる後の使用のため、複数の表示ポイントの各々のための周辺サイズをデータベースに格納する、請求項7に記載のシステム。異常を分類するためのコンピュータプログラム製品であって、当該コンピュータプログラム製品は、埋め込まれたコンピュータプログラムを有する非一時的のコンピュータ読出し可能な媒体を有しており、前記コンピュータプログラムは、複数のトレーニングケースの各々のため複数の分類特徴の各々についてのトレーニング特徴値を含むトレーニングデータを受け取るコンピュータプログラムコードと、前記トレーニングデータに基づき各々の分類特徴のための複数の表示ポイントの各々の周辺サイズを規定するコンピュータプログラムコードと、測定されたケースのため評価ポイントでの測定された特徴を含む測定されたデータを受け取るコンピュータプログラムコードと、分類特徴についての周辺サイズデータを用いた評価ポイント付近の少なくとも幾つかの表示ポイントについてのスケールパラメータベクトルを決定するコンピュータプログラムコードと、前記各スケールパラメータベクトルを用いた少なくとも幾つかの表示ポイントについての重みファクターを決定するコンピュータプログラムコードと、少なくとも幾つかの表示ポイントの重みファクターを複数の表示ポイントのトレーニングデータに適用し、評価ポイントでの測定されたケースのためのPDF推定を発生させるコンピュータプログラムコードと、を有するコンピュータプログラム製品。前記トレーニングデータを受け取るコンピュータプログラムコードは、データベースからトレーニングデータを抽出するコンピュータプログラムコードを含む、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。コンピュータプログラム製品はさらに、測定されたケースのための分類確率またはPDF推定値をデータベースに格納するコンピュータプログラムコードを含む、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。コンピュータプログラム製品はさらに、測定されたデータを受け取ること、スケールパラメータベクトルを決定すること、重みファクターを決定し適用すること、PDF値を推定すること、および複数の測定されたケースのために分類確率を発生させることを実施するコンピュータプログラムコードを含む、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。少なくとも幾つかの表示ポイントの各々は、トレーニングデータの多重サンプルを表す、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。