JP2008523876A - 医療用診断イメージングにおいて医療的に有意味の記述を生成するための高性能分類器を自動的に確立するための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
"Solid Breast Nodules:Use of Sonography to Distinguish Between Benign and Malignant Lesions",by Stavros et al.,Radiology 196:123−134,1995
Claims (26)
- 入力医療画像において対象物における少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在を判定するための方法であって:
複数の訓練医療画像における少なくとも1つの対象物の少なくとも1人の専門家による評価を有する第1データベースを生成する段階;
特定特徴を有する第2データベースを生成するために特徴を特定するように前記訓練画像における前記少なくとも1つの対象物をデータ処理器により解析する段階;
分類器データ処理器に前記第1データベース及び前記第2データベースを入力する段階;
前記第1データベース及び前記第2データベースに基づいて少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の所定の認識をエミュレートするように前記分類器を訓練する段階;並びに
前記医療画像における対象物の少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在の少なくとも1つの指標を出力するように、前記データ処理器及び訓練された前記分類器において前記医療画像を解析する段階;
を有する方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記少なくとも1つの対象物は病変部分である、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記分類器はニューラルネットワークである、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、各々の評価は前記医療画像における各々の対象物の特徴の分類を有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記特定特徴は前記対象物の低レベルの特徴である、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記低レベルの特徴は、フーリエ記述子、モーメント、形状並びに確率、共起及び自己相関パラメータにより表される、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記少なくとも1つの医療的に有意味の特徴は前記対象物の中間レベルの特徴である、方法。
- 請求項7に記載の方法であって、前記中間レベルの特徴は前記対象物の少なくとも1つの悪性の特徴である、方法。
- 請求項8に記載の方法であって、前記悪性の特徴は、前記病変部分の癌放射、前記病変部分の角度マージン、前記病変部分の微小分葉、前記病変部分のアスペクト比、前記病変部分における石灰化、前記病変部分の乳管拡張及び分岐パターン、脂肪に対するハイポエコー及前記病変部分の不均一なテクスチャの少なくとも1つである、方法。
- 請求項7に記載の方法であって、前記中間レベルの特徴は前記病変部分の少なくとも1つの良性の特徴である、方法。
- 請求項10に記載の方法であって、前記良性の特徴は、高さより幅が大きい、前記病変部分の分葉、前記病変部分の連続性、前記病変部分のスムーズなカプセルの性質及び前記病変部分の均一なテクスチャの少なくとも1つである、方法。
- 請求項4に記載の方法であって、前記複数の訓練医療画像は予測される悪性度の全領域を含む、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記特定特徴は、前記訓練医療画像における前記特定特徴に基づく特徴の遺伝子の副集合を選択するように遺伝的アルゴリズムを用いることにより確立される、方法。
- 請求項12に記載の方法であって、前記遺伝的アルゴリズムは適用可能な検索アルゴリズムである、方法。
- 請求項12に記載の方法であって、前記特定特徴は、遺伝子の副集合における数に対応する低レベルの特徴である、方法。
- 請求項15に記載の方法であって、前記遺伝子の副集合は染色体の遺伝子の集合に属す、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記訓練する段階は、前記少なくとも1つの医療的に有意味の特徴に対して前記対象物の前記特定特徴をマッピングするための高性能な分類器を生成する段階を有する、方法。
- 請求項16に記載の方法であって、前記生成する段階は:
前記分類器に入力−出力対の集合を備える段階;
前記入力−出力対を訓練集合及び評価集合に分類する段階;
前記訓練集合により前記分類器を適合させる段階;並びに
前記訓練集合により適合された前記分類器を評価する段階;
を有する、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記分類器はナイーブベイズ分類器である、方法。
- 請求項7に記載の方法であって、個別の分類器が各々の中間レベルの特徴を生成するように用いられる、方法。
- 請求項7に記載の方法であって、個別の分類器が各々の中間レベルの特徴を生成するように用いられる、方法。
- 請求項10に記載の方法であって、個別の分類器が各々の中間レベルの特徴を生成するように用いられる、方法。
- 請求項4に記載の方法であって、前記対象物は病変部分である、方法。
- 画像で対象物における少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在を判定するための方法であって:
少なくとも1つの訓練画像における少なくとも1つの対象物の少なくとも1人の専門家による評価を有する第1データベースを生成する段階;
特定特徴の第2データベースを生成するために特徴を特定するように前記少なくとも1つの訓練画像における前記少なくとも1つの対象物を解析する段階;
分類器に前記第1及び第2データベース列集合を入力する段階;
前記第1及び前記第2データベースに基づいて少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の所定の認識をエミュレートするように前記分類器を訓練する段階;並びに
前記医療画像における対象物の少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在の少なくとも1つの指標を出力するように、訓練された前記分類器により医療画像を解析する段階;
を有する方法。 - 入力医療画像で対象物における少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在を判定するための装置であって:
複数の訓練医療画像における少なくとも1つの対象物の少なくとも1人の専門家による評価を記憶するための第1データベース;
前記医療画像の特定特徴を記憶するための第2データベース;並びに
前記第1及び第2データベースに動作可能であるように結合されたデータプロセッサであって、前記プロセッサは、
前記第1データベースにおける記憶のために複数の訓練医療画像における少なくとも1つの対象物の少なくとも1人の専門家による評価を備える段階と、
前記第2データベースにおける記憶のために特徴を特定するように前記訓練画像における少なくとも1つの対象物を前記データ処理器により解析する段階と、
前記第1及び第2データベースを分類器データ処理器に入力する段階と、
前記第1及び第2データベースに基づいて少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の所定の認識を評価するように前記分類器を訓練する段階と、
前記医療画像において対象物の前記少なくとも1つの医療的に有意味の特徴の存在の少なくとも1つの指標を出力するように訓練された前記分類器及び前記データ処理器における前記医療画像を解析する段階;
を実行するように更に動作可能である、データプロセッサ;
を有する装置。 - 請求項25に記載の装置であって、前記分類器はニューラルネットワーク又はナイーブベイズ分類器である、装置。
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