JP2020516428A5 - - Google Patents

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  1. マンモグラフィ画像を分析するコンピュータ支援方法であって、
    マンモグラムを受け取るステップと、
    前記マンモグラムの1つまたは複数の解剖学的領域をセグメント化するステップと、
    1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークを用いて前記1つまたは複数の解剖学的領域の組織型および密度カテゴリ分類を識別するステップと、
    識別された組織型および密度カテゴリ分類を用いて、前記マンモグラムのための分類出力を生成するステップと、
    を含む方法。
  2. 標準的な解剖学的構造に基づいて強度レベルを較正するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  3. 1つまたは複数の解剖学的領域をセグメント化するステップは、前記マンモグラムの第1の解剖学的領域を決定するステップを含み、および/または、前記マンモグラムの第2の解剖学的領域を決定するステップを含む、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記第1の解剖学的領域は、実質が存在する領域を含む、請求項3に記載の方法。
  5. 前記第1の解剖学的領域の1つまたは複数の標本領域を選択するステップと、
    前記1つまたは複数の標本領域に応じて組織型と密度カテゴリ分類を識別するステップと、
    をさらに含む、請求項3または4に記載の方法。
  6. 前記第2の解剖学的領域は、実質が存在しない領域を含む、請求項に記載の方法。
  7. 前記第2の解剖学的領域に応じて組織型および密度カテゴリ分類を識別するステップをさらに含む、請求項またはに記載の方法。
  8. 組織型および密度カテゴリ分類を識別するステップは、1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークを用いて実行され、前記1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークは、組織型および密度カテゴリを分類するように訓練され、選択的に、前記1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークは、組織型または密度カテゴリを分類するように独立して訓練される、請求項5に記載の方法。
  9. 記1つまたは複数の標本領域前記マンモグラムの両方が、前記1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークのための入力として提供される、請求項に記載の方法。
  10. 前記マンモグラムの1つまたは複数の解剖学的領域をセグメント化するステップは、完全畳み込みネットワークにおいて実行される、請求項1〜9のいずれかに記載の方法。
  11. 前記マンモグラムの分類出力は、結合した組織型および密度カテゴリ分類を含む、請求項1〜10のいずれかに記載の方法。
  12. 前記1つまたは複数の標本領域は、均一またはポアソンサンプリングを使用して選択される、請求項に記載の方法。
  13. 前記1つまたは複数の標本領域は、前記1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークの入力パラメータに応じて大きさが異なる、請求項のいずれかに記載の方法。
  14. マンモグラムを受け取るステップと、
    前記マンモグラムの1つまたは複数の解剖学的領域をセグメント化するステップと、
    1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークを用いて前記1つまたは複数の解剖学的領域の組織型および密度カテゴリ分類を識別するステップと、
    識別された組織型および密度カテゴリ分類を用いて、前記マンモグラムのための分類出力を生成するステップと、
    を実行するための手段を含むシステム。
  15. マンモグラムを受け取るステップと、
    前記マンモグラムの1つまたは複数の解剖学的領域をセグメント化するステップと、
    1つまたは複数の畳み込みニューラルネットワークを用いて前記1つまたは複数の解剖学的領域の組織型および密度カテゴリ分類を識別するステップと、
    識別された組織型および密度カテゴリ分類を用いて、前記マンモグラムのための分類出力を生成するステップと、
    をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
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