JP2020531958A - 乳がん検出 - Google Patents
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Abstract
Description
オンデマンド・セルフサービス:クラウド・コンシューマは、必要に応じて、サーバ時間及びネットワーク・ストレージ等のコンピューティング機能を、人間がサービスのプロバイダと対話する必要なく自動的に、一方的にプロビジョニングすることができる。
広範なネットワーク・アクセス:機能は、ネットワーク上で利用可能であり、異種のシン又はシック・クライアント・プラットフォーム(例えば、携帯電話、ラップトップ、及びPDA)による使用を促進する標準的な機構を通じてアクセスされる。
リソース・プール化:プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチ・テナント・モデルを用いて、異なる物理及び仮想リソースを要求に応じて動的に割り当て及び再割り当てすることにより、複数のコンシューマにサービスを提供するためにプールされる。コンシューマは、一般に、提供されるリソースの正確な位置についての制御又は知識を持たないが、より高レベルの抽象化では位置(例えば、国、州、又はデータセンタ)を特定できる場合があるという点で、位置とは独立しているといえる。
迅速な弾力性:機能は、迅速かつ弾力的に、場合によっては自動的に、プロビジョニングして素早くスケール・アウトし、迅速にリリースして素早くスケール・インさせることができる。コンシューマにとって、プロビジョニングに利用可能なこれらの機能は、多くの場合、無制限であり、いつでもどんな量でも購入できるように見える。
計測されるサービス:クラウド・システムは、サービスのタイプ(例えば、ストレージ、処理、帯域幅、及びアクティブなユーザ・アカウント)に適した何らかの抽象化レベルでの計量機能を用いることによって、リソースの使用を自動的に制御及び最適化する。リソース使用を監視し、制御し、報告し、利用されるサービスのプロバイダとコンシューマの両方に対して透明性をもたらすことができる。
Software as a Service(SaaS):クラウド・インフラストラクチャ上で動作しているプロバイダのアプリケーションを使用するために、コンシューマに提供される機能である。これらのアプリケーションは、ウェブ・ブラウザ(例えば、ウェブ・ベースの電子メール)などのシン・クライアント・インターフェースを通じて、種々のクライアント・デバイスからアクセス可能である。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、又は個々のアプリケーション機能をも含めて、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しないが、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定は例外的にあり得る。
Platform as a Service(PaaS):プロバイダによってサポートされるプログラミング言語及びツールを用いて生成された、コンシューマが生成した又は取得したアプリケーションを、クラウド・インフラストラクチャ上にデプロイするために、コンシューマに提供される機能である。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、又はストレージなどの基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しないが、配備されたアプリケーション、及び場合によってはアプリケーション・ホスティング環境構成に対して制御を有する。
Infrastructure as a Service(IaaS):コンシューマが、オペレーティング・システム及びアプリケーションを含み得る任意のソフトウェアを配備及び動作させることができる、処理、ストレージ、ネットワーク、及び他の基本的なコンピューティング・リソースをプロビジョニンングするために、コンシューマに提供される機能である。コンシューマは、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配備されたアプリケーションに対する制御、及び場合によってはネットワーク・コンポーネント(例えば、ホストのファイアウォール)選択の限定された制御を有する。
プライベート・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、ある組織のためだけに運営される。このクラウド・インフラストラクチャは、その組織又は第三者によって管理することができ、オンプレミス又はオフプレミスに存在することができる。
コミュニティ・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、幾つかの組織によって共有され、共通の関心事項(例えば、任務、セキュリティ要件、ポリシー、及びコンプライアンス上の考慮事項)を有する特定のコミュニティをサポートする。クラウド・インフラストラクチャは、その組織又は第三者によって管理することができ、オンプレミス又はオフプレミスに存在することができる。
パブリック・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、一般公衆又は大規模な業界グループに利用可能であり、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、固有のエンティティのままであるが、データ及びアプリケーションの移行性を可能にする標準化された又は専用の技術(例えば、クラウド間の負荷分散のためのクラウド・バースティング)によって結び付けられる2つ以上のクラウド(プライベート、コミュニティ、又はパブリック)の混成物である。
60:ハードウェア及びソフトウェア層
70:仮想化層
80:管理層
90:ワークロード層
96:微小石灰化検出
100:システム
102、102A、102B、202:データベース
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106:ネットワーク
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110:関心領域検出モジュール
114:モルフォロジカル・フィルタ・モジュール
116:エントロピー・フィルタ・モジュール
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206:関心領域(ROI)
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214:クラスタリング・アルゴリズム
1000:コンピュータ・システム
1010:プロセッサ
1012、1012A、1012B、1012C、1012D:コア
1020:メモリ
1030:入力/出力インターフェース
1040:メイン・バス
Claims (19)
- 乳がん検出に用いるハイブリッド検出モデルのためのコンピュータ実施方法であって、前記方法は、
デジタル画像の受信に応答して、前記デジタル画像上の関心領域を特定することであって、前記関心領域は、前記関心領域内の各ポイントについてのグレーレベルを用いて表現される、特定することと、
所定のモルフォロジカル・フィルタを、前記デジタル画像の前記関心領域内の各ポイントについての各グレーレベルに適用することであって、前記モルフォロジカル・フィルタは、前記デジタル画像のグレーレベルを低減させて第1のセットの値を生成する、適用することと、
所定のエントロピー・フィルタを、前記デジタル画像の前記関心領域内の各ポイントについての各グレーレベルに適用することであって、前記デジタル画像内の他のグレー値に対する局所的最大値を示す最大グレー値のセットをキャプチャするために前記所定のエントロピー・フィルタを適用することと、
前記所定のモルフォロジカル・フィルタ及び前記所定のエントロピー・フィルタの組み合わせの平均であるハイブリッド結果を生成することと、
前記ハイブリッド結果を用いて、サブセグメント化を伴う選択されたクラスタリング・アルゴリズムを用いることにより、前記デジタル画像を潜在的問題領域にセグメント化することと、
を含む、方法。 - 前記選択されたクラスタリング・アルゴリズムは、k−平均法及びc−平均法のうちの一方を含む、請求項1に記載の方法。
- ユーザ・インターフェース上に、セグメント化された前記デジタル画像を表示することをさらに含む、請求項1又は請求項2に記載の方法。
- マンモグラム・キャプチャ・デバイスにより、前記デジタル画像をキャプチャすることをさらに含む、請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記キャプチャすることと、前記特定することと、前記所定のモルフォロジカル・フィルタを適用することと、前記所定のエントロピー・フィルタを適用することとは、同じデバイスにより実行され、前記デバイスは、前記マンモグラム・キャプチャ・デバイスを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記デバイスはスマートフォンである、請求項5に記載の方法。
- 前記特定することの前に、データベースからの前記マンモグラムにアクセスすることをさらに含む、請求項1〜請求項6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記デジタル画像は、マンモグラムである、請求項1〜請求項7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記潜在的問題領域は、微小石灰化のセットである、請求項1〜請求項8のいずれか一項に記載の方法。
- プログラム命令が格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体と、
プロセッサであって、
デジタル画像の受信に応答して、前記デジタル画像上の関心領域を特定することであって、前記関心領域は、前記関心領域内の各ポイントについてのグレーレベルを用いて表現される、特定することと、
所定のモルフォロジカル・フィルタを、前記デジタル画像の前記関心領域内の各ポイントについての各グレーレベルに適用することであって、前記モルフォロジカル・フィルタは、前記デジタル画像のグレーレベルを低減させて第1のセットの値を生成する、適用することと、
所定のエントロピー・フィルタを、前記デジタル画像の前記関心領域内の各ポイントについての各グレーレベルに適用することであって、前記デジタル画像内の他のグレー値に対する局所的最大値を示す最大グレー値のセットをキャプチャするために前記所定のエントロピー・フィルタを適用することと、
前記所定のモルフォロジカル・フィルタ及び前記所定のエントロピー・フィルタの組み合わせの平均であるハイブリッド結果を生成することと、
前記ハイブリッド結果を用いて、サブセグメント化を伴う選択されたクラスタリング・アルゴリズムを用いることにより、前記デジタル画像を潜在的問題領域にセグメント化することと、
を含む方法を実行するための前記プログラム命令を実行するように構成された1つ又は複数のプロセッサと、
を含む、コンピュータ・システム。 - 前記選択されたクラスタリング・アルゴリズムは、k−平均法及びc−平均法のうちの一方を含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記方法は、ユーザ・インターフェース上に、セグメント化された前記デジタル画像を表示することをさらに含む、請求項10又は請求項11のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記方法は、マンモグラム・キャプチャ・デバイスにより、前記デジタル画像をキャプチャすることをさらに含む、請求項10〜請求項12のいずれか一項に記載のシステム。
- マンモグラム・キャプチャ・デバイスをさらに含む、請求項10〜請求項13のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記方法は、前記特定することの前に、データベースからの前記デジタル画像にアクセスすることをさらに含む、請求項10〜請求項14のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記デジタル画像は、マンモグラムである、請求項10〜請求項15のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記潜在的問題領域は、微小石灰化のセットである、請求項10〜請求項16のいずれか一項に記載のシステム。
- 乳がん検出に用いるハイブリッド検出モデルのためのコンピュータ・プログラム製品であって、
処理回路により読み取り可能でありかつ請求項1〜請求項9のいずれか一項に記載の方法を実行するための、処理回路により実行される命令を格納するコンピュータ可読ストレージ媒体を含む、コンピュータ・プログラム製品。 - コンピュータ可読媒体上に格納されかつデジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項1〜請求項9のいずれか一項に記載の方法を実行するためのソフトウェア・コード部分を含む、コンピュータ・プログラム。
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