JP2011523123A - 画像セグメンテーションに基づく画像分類 - Google Patents
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Abstract
Description
−画像データに割り当てられたクラスに基づいて記述を生成する記述ユニット130;
−画像データ及び第2の画像データの間の対応を判定するために、画像データに割り当てられたクラスを第2の画像データに割り当てられた第2のクラスと比較する比較ユニット140;
−データレコードにデータレコードクラスを割り当て、それによってデータレコードを分類する第2の分類ユニット150;
−画像データ及びデータレコードの間の対応を判定するために、画像データに割り当てられたクラスをデータレコードと比較する第2の比較ユニット155;
−システム100の作業を制御する制御ユニット160;
−ユーザ及びシステム100の間の通信のためのユーザインタフェース165;及び
−データを記憶するためのメモリユニット170。
−t<D2,i<tである場合、D2,iは0と置き換えられる;
D2,i>tである場合、D2,iは1と置き換えられる;
D2,i<−tである場合、D2,iは−1と置き換えられる;
このステップの出力は、量子化された一次導関数値D3,iである;
平滑化フィルタが、量子化された導関数値D3,iに適用される;例えば、移動平均フィルタが使用されることができる;このステップの出力は、平滑化された導関数値D4,iである;
−s<D4,i<sである場合、D4,iは0と置き換えられる;
D4,i>sである場合、D4,iは1と置き換えられる;
D4,i<−sである場合、D4,iは−1と置き換えられる;
このステップの出力は、量子化された平滑化された導関数値D5,iである。
−t<D2,i<tである場合、D2,iは0と置き換えられる;
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このステップの出力は、量子化された平滑化された導関数値D5,iである。
Claims (14)
- 画像データ内の対象に適応されるモデルに基づいて、該画像データを分類するシステムであって、
前記モデルを前記画像データ内の前記対象に適応させることによって、前記画像データをセグメント化するセグメンテーションユニットと、
前記画像データ内の対象に適応された前記モデルに基づいて、クラスを前記画像データに割り当て、それによって前記画像データを分類する分類ユニットと、
を有し、前記分類ユニットは、前記画像データ内の前記対象に適応された前記モデルに基づいて、前記モデルの属性の値を計算する属性ユニットを有し、前記割り当てられるクラスは、前記属性の前記計算された値に基づく、システム。 - 前記モデルの前記属性は、前記モデルに基づいて又はユーザ属性入力に基づいて規定される、請求項1に記載のシステム。
- 前記モデルの前記属性の前記値は、前記画像データを分類するためのテキストである、請求項1に記載のシステム。
- 前記モデルの前記属性の前記値は、前記画像データを分類するための少なくとも1つの数である、請求項1に記載のシステム。
- 前記モデルの前記属性の前記値は、前記画像データを分類するためのレンジ又はベクトルである、請求項4に記載のシステム。
- 前記画像データに割り当てられた前記クラスに基づいて記述を生成する記述ユニットを更に有する、請求項1に記載のシステム。
- 前記セグメンテーションユニットは更に、前記モデルを前記第2の画像データ内の第2の対象に適応させることによって、前記第2の画像データをセグメント化し、
前記分類ユニットは更に、前記第2の画像データ内の前記第2の対象に適応された前記モデルに基づいて、第2のクラスを前記第2の画像データに割り当て、それによって前記第2の画像データを分類し、
前記システムは更に、前記画像データ及び前記第2の画像データの間の対応を判定するために、前記画像データに割り当てられた前記クラスを、前記第2の画像データに割り当てられた前記第2のクラスと比較する比較ユニットを有する、請求項1に記載のシステム。 - 前記画像データ及びデータレコードの間の対応を判定するために、前記画像データに割り当てられた前記クラスを前記データレコードと比較する第2の比較ユニットを更に有する、請求項1に記載のシステム。
- データレコードクラスを前記データレコードに割り当て、それによって前記データレコードを分類する第2の分類ユニットを更に有し、前記第2の比較ユニットは、前記画像データに割り当てられた前記クラスを、前記データレコードに割り当てられた前記データレコードクラスと比較する、請求項8に記載のシステム。
- 請求項7乃至9のいずれか1項に記載のシステムを有するデータベースシステム。
- 請求項1乃至10のいずれか1項に記載のシステムを有する画像取得装置。
- 請求項1乃至10のいずれか1項に記載のシステムを有するワークステーション。
- 画像データ内の対象に適応されるモデルに基づいて該画像データを分類する方法であって、
前記モデルを前記画像データ内の対象に適応させることによって、前記画像データをセグメント化するセグメンテーションステップと、
前記画像データ内の前記対象に適応された前記モデルに基づいて、クラスを前記画像データに割り当て、それによって前記画像データを分類する分類ステップと、
を含み、前記分類ステップは、前記画像データ内の前記対象に適応された前記モデルに基づいて、前記モデルの属性の値を計算する属性ステップを含み、前記割り当てられるクラスは、前記属性の前記計算された値に基づく、方法。 - 画像データ内の対象に適応されるモデルに基づいて該画像データを分類する命令を含む、コンピュータ装置によってロードされるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ装置は、処理ユニット及びメモリを有し、前記コンピュータプログラムは、ロードされた後、請求項13に記載の方法の各ステップを実行する能力を前記処理ユニットに提供する、コンピュータプログラム。
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RU2610283C1 (ru) * | 2015-12-18 | 2017-02-08 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тверской государственный университет" | Способ дешифрации изображений |
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US10685172B2 (en) * | 2018-05-24 | 2020-06-16 | International Business Machines Corporation | Generating a textual description of an image using domain-independent anomaly analysis |
WO2020095909A1 (ja) * | 2018-11-07 | 2020-05-14 | 株式会社 東芝 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN109948575B (zh) * | 2019-03-27 | 2023-03-24 | 中国科学技术大学 | 超声图像中眼球区域分割方法 |
CN110942447B (zh) * | 2019-10-18 | 2023-07-21 | 平安科技(深圳)有限公司 | Oct图像分割方法、装置、设备及存储介质 |
RU2756778C1 (ru) * | 2020-06-17 | 2021-10-05 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем машиноведения Российской академии наук (ИПМаш РАН) | Способ классификации изображений |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005502407A (ja) * | 2001-09-07 | 2005-01-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像に含まれる構造の幾何学的変数を測定する方法 |
JP2007144176A (ja) * | 2005-11-23 | 2007-06-14 | General Electric Co <Ge> | 生物学的構造を自動で切り出すための方法及びシステム |
JP2007317034A (ja) * | 2006-05-27 | 2007-12-06 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020186874A1 (en) * | 1994-09-07 | 2002-12-12 | Jeffrey H. Price | Method and means for image segmentation in fluorescence scanning cytometry |
RU2132061C1 (ru) * | 1997-02-19 | 1999-06-20 | ЗАО "Медицинские компьютерные системы" | Способ адаптивной автоматической сегментации и распознавания клеток на изображениях цитологических препаратов |
KR100359234B1 (ko) | 1999-07-06 | 2002-11-01 | 학교법인 한국정보통신학원 | 내용 기반 인덱싱 기법을 이용한 의료 영상 데이터 베이스 구축 및 검색 방법과 기록 매체 |
US7058210B2 (en) * | 2001-11-20 | 2006-06-06 | General Electric Company | Method and system for lung disease detection |
WO2005020788A2 (en) * | 2003-08-01 | 2005-03-10 | The General Hospital Corporation | Cognition analysis |
WO2007035688A2 (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | The Ohio State University | Method and apparatus for detecting intraventricular dyssynchrony |
DE102005049017B4 (de) * | 2005-10-11 | 2010-09-23 | Carl Zeiss Imaging Solutions Gmbh | Verfahren zur Segmentierung in einem n-dimensionalen Merkmalsraum und Verfahren zur Klassifikation auf Grundlage von geometrischen Eigenschaften segmentierter Objekte in einem n-dimensionalen Datenraum |
WO2007079207A2 (en) | 2005-12-30 | 2007-07-12 | Yeda Research & Development Co. Ltd. | An integrated segmentation and classification approach applied to medical applications analysis |
EP2005388B1 (en) * | 2006-03-24 | 2010-08-11 | Exini Diagnostics Ab | Automatic interpretation of 3-d medicine images of the brain and methods for producing intermediate results |
US8243999B2 (en) * | 2006-05-03 | 2012-08-14 | Ut-Battelle, Llc | Method and system for the diagnosis of disease using retinal image content and an archive of diagnosed human patient data |
US7917514B2 (en) * | 2006-06-28 | 2011-03-29 | Microsoft Corporation | Visual and multi-dimensional search |
EP1916624B1 (en) * | 2006-10-25 | 2016-11-23 | Agfa HealthCare NV | Method for segmenting a digital medical image. |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005502407A (ja) * | 2001-09-07 | 2005-01-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像に含まれる構造の幾何学的変数を測定する方法 |
JP2007144176A (ja) * | 2005-11-23 | 2007-06-14 | General Electric Co <Ge> | 生物学的構造を自動で切り出すための方法及びシステム |
JP2007317034A (ja) * | 2006-05-27 | 2007-12-06 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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