JP7277053B2 - 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法 - Google Patents

階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7277053B2
JP7277053B2 JP2019553380A JP2019553380A JP7277053B2 JP 7277053 B2 JP7277053 B2 JP 7277053B2 JP 2019553380 A JP2019553380 A JP 2019553380A JP 2019553380 A JP2019553380 A JP 2019553380A JP 7277053 B2 JP7277053 B2 JP 7277053B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
feature
dimensional
level
objects
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019553380A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020512130A5 (ja
JP2020512130A (ja
Inventor
ハイリ チュイ，
リヤン ウェイ，
ジュン ゲ，
シャンウェイ ジャン，
ニコラオス カナトシオス，
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hologic Inc
Original Assignee
Hologic Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hologic Inc filed Critical Hologic Inc
Publication of JP2020512130A publication Critical patent/JP2020512130A/ja
Publication of JP2020512130A5 publication Critical patent/JP2020512130A5/ja
Priority to JP2023001005A priority Critical patent/JP2023030214A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7277053B2 publication Critical patent/JP7277053B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/502—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of breast, i.e. mammography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/253—Fusion techniques of extracted features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
    • G06V10/806—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of extracted features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
    • G06V10/809—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
    • G06V30/248—Character recognition characterised by the processing or recognition method involving plural approaches, e.g. verification by template match; Resolving confusion among similar patterns, e.g. "O" versus "Q"
    • G06V30/2504—Coarse or fine approaches, e.g. resolution of ambiguities or multiscale approaches
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/025—Tomosynthesis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30068—Mammography; Breast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G06V2201/032—Recognition of patterns in medical or anatomical images of protuberances, polyps nodules, etc.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)

Description

本開示の発明は、概して、トモシンセシス等の乳房撮像技法に関し、より具体的には、乳房撮像データセットまたはそのサブセットを取得、処理、合成、記憶、および表示するためのシステムおよび方法に関する。特に、本開示は、オブジェクトを識別し、１つ以上の合成された画像内に表示するために、高次元データをより低い次元のデータに分解することによって、高次元グリッドを作成するステップに関する。
マンモグラフィは、長い間、乳癌および他の異常をスクリーニングするために使用されている。従来、マンモグラムは、Ｘ線フィルム上に形成されていた。より最近では、フラットパネルデジタル撮像機が、マンモグラムをデジタル形態において取得し、それによって、取得された画像データの分析および記憶を促進し、また、他の利点を提供するように導入されている。さらに、著しい注目および技術的発展が、胸部トモシンセシス等の方法を使用して、胸部の３次元画像を取得することに向けられている。旧来のマンモグラフィシステムによって生成される２Ｄ画像とは対照的に、胸部トモシンセシスシステムは、一連の２Ｄ投影画像から３Ｄ画像ボリュームを構成し、各投影画像は、Ｘ線源が検出器にわたって走査されるにつれて、画像検出器に対してＸ線源の異なる角変位で取得される。構成された３Ｄ画像ボリュームは、典型的には、画像データの複数のスライスとして提示され、スライスは、典型的には、撮像検出器と平行な平面上に数学的に再構成される。再構成されたトモシンセシススライスは、ユーザ（例えば、放射線技師または他の医療従事者）が、画像スライスを通してスクロールし、そのスライス内の構造のみを視認することを可能にすることによって、単一スライスの２次元マンモグラフィ撮像に存在する組織重複および構造雑音によって生じる問題を低減または排除する。
トモシンセシスシステム等の撮像システムは、最近、乳癌スクリーニングおよび診断のために開発された。特に、Ｈｏｌｏｇｉｃ，Ｉｎｃ．（ｗｗｗ．ｈｏｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ）は、胸部が固定されたままである間または胸部の異なる圧縮下にある間のいずれかにおいて、マンモグラムおよびトモシンセシス画像の一方または両方のタイプを取得する、融合型マルチモードマンモグラフィ／トモシンセシスシステムを開発している。他の企業は、トモシンセシス撮像を含む、システムを導入している。例えば、同一圧縮下でマンモグラムを取得する能力も含むものではない。
随意に、トモシンセシス技術への移行を促進するために、既存の医療専門知識を活用する、システムおよび方法の実施例は、米国特許第７，７６０，９２４号（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に説明されている。特に、米国特許第７，７６０，９２４号は、スクリーニングおよび診断を補助するために、随意に、トモシンセシス投影または再構成画像とともに表示され得る、合成２Ｄ画像を生成する方法を説明している。
２Ｄの合成された画像は、異常病変および正常乳房構造等の任意の臨床上重要かつ有意義な情報を含む、３Ｄ再構成スライスの簡潔な表現を提供する一方、関連部分では、従来の２Ｄ画像を表すように設計される。多くの異なるタイプの病変および乳房構造が存在し、これは、異なる特性を有する、異なるタイプの画像オブジェクトとして画定され得る。３Ｄボリュームデータ内で可視の任意の所与の画像オブジェクトに関して、２Ｄの合成された画像上に可能な限り多くの画像特性（例えば、微細石灰化、構造的歪曲等）を維持し、増強させることが重要である。標的画像オブジェクトの増強を達成するために、３Ｄトモシンセシスデータ内に存在する画像オブジェクトを正確に識別し、表すことが不可欠である。
米国特許第７，７６０，９２４号明細書
開示される発明の一実施形態では、乳房組織画像データを処理するための方法は、患者の乳房組織の画像データを取得し、画像データを処理し、患者の乳房組織を集合的に描写する、画像スライスのセットを生成するステップを含む。複数のマルチレベル特徴モジュールと関連付けられた１つ以上のフィルタが、次いで、各画像スライスに適用され、マルチレベル特徴モジュールは、患者の乳房組織内に存在し得る、高次元オブジェクトの少なくとも１つの割り当てられた特徴を認識するように構成され、本方法はさらに、各マルチレベル特徴モジュールにおいて、少なくとも１つの割り当てられた特徴を有する個別の画像スライスの領域（該当する場合）を描写する、特徴マップを生成するステップを含む。生成された特徴マップは、次いで、好ましくは、学習ライブラリベースのコンバイナを使用することによって、オブジェクトマップに組み合わせられ、オブジェクトマップは、個別の高次元オブジェクトが画像スライスの特定の場所に存在する確率を示す。本方法はさらに、少なくとも部分的に、複数の画像スライスに関して生成されたオブジェクトマップに基づいて、１つ以上の高次元オブジェクトを識別する、２Ｄの合成された画像を作成するステップを含んでもよい。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
乳房組織画像データを処理するための方法であって、
患者の乳房組織の画像データを処理し、前記患者の乳房組織を集合的に描写する画像スライスのセットを生成することと、
複数のマルチレベル特徴モジュールと関連付けられた１つ以上のフィルタを前記セットの各画像スライスに適用することであって、前記マルチレベル特徴モジュールは、前記患者の乳房組織内に存在し得る高次元オブジェクトの少なくとも１つの割り当てられた特徴を認識するように構成される、ことと、
前記複数のうちの各マルチレベル特徴モジュールにおいて、前記少なくとも１つの割り当てられた特徴を有する個別の画像スライス内の領域を描写する特徴マップを生成することと、
前記生成された特徴マップを個別の高次元オブジェクトの可能性として考えられる場所を示すオブジェクトマップに組み合わせることと
を含む、方法。
（項目２）
少なくとも部分的に、複数の前記画像スライスに関して生成されたオブジェクトマップに基づいて、１つ以上の高次元オブジェクトを識別することを含む、前記患者の乳房組織の２次元の合成された画像を作成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
学習ライブラリベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、項目１または２に記載の方法。
（項目４）
投票ベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、項目１または２に記載の方法。
（項目５）
前記マルチレベル特徴モジュールは、高次元画像オブジェクトの個別の少なくとも１つの割り当てられた特徴を表すように構成される、項目１－４のいずれかに記載の方法。
（項目６）
前記高次元オブジェクトの少なくとも１つの特徴は、低レベル特徴を含む、項目１－５のいずれかに記載の方法。
（項目７）
前記低レベル特徴は、縁フィルタ、線フィルタ、および勾配フィルタを含む群から選択される一般的画像フィルタに基づく、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記高次元オブジェクトの少なくとも１つの特徴は、中レベル特徴を含む、項目１－７のいずれかに記載の方法。
（項目９）
前記中レベル特徴は、アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルに基づき、前記アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルは、単純幾何学的形状および／または画像パターンを表し、それを認識する、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記単純幾何学的形状および／または画像パターンは、円形形状、分葉形状、および高密度オブジェクトを備える、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記高次元オブジェクトの少なくとも１つの特徴は、高レベル特徴を含む、項目１－１０のいずれかに記載の方法。
（項目１２）
前記高レベル特徴は、アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルに基づき、前記アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルは、複雑な幾何学的形状および／または画像パターンを表し、それを認識する、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記複雑な幾何学的形状および／または画像パターンは、乳房病変および乳房構造のタイプを備える、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記高次元画像オブジェクトは、具体的乳房病変または乳房構造のタイプを表すように画定される、項目５に記載の方法。
（項目１５）
前記高次元画像オブジェクトは、３次元画像オブジェクトを備える、項目５に記載の方法。
（項目１６）
前記高次元画像オブジェクトの具体的特性を表すように設計される複数のマルチレベル特徴によって、個別の高次元画像オブジェクトを分解し、表すことをさらに含む、項目１－１５のいずれかに記載の方法。
（項目１７）
複数の画像スライスに関して作成された個別のオブジェクトマップに基づいて、３次元立体オブジェクトマップを生成することをさらに含む、項目１－４のいずれかに記載の方法。
（項目１８）
前記３次元立体オブジェクトマップを抽象化し、異なる属性を有する抽象的３次元画像オブジェクトのセットを備える３次元立体オブジェクトグリッドを生成することをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記３次元立体オブジェクトグリッドは、個々のグリッドボクセルに関するオブジェクト確率値を備え、前記異なる属性は、場所、サイズ、および形状のうちの１つ以上のものを含む、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
複数の画像スライスから導出される前記オブジェクトマップは、前記高次元オブジェクトの場所、サイズ、形状、および形態のうちの１つ以上のものを決定するために使用される、項目１－５のいずれかに記載の方法。
本開示の発明のこれらおよび他の側面および実施形態は、付随の図と併せて、以下により詳細に説明される。
図面は、本開示の発明の実施形態の設計および有用性を図示するものであって、類似要素は、共通参照番号によって参照される。これらの図面は、必ずしも、正確な縮尺で描かれていない。前述および他の利点および目的がどのように得られたかをより理解するために、付随の図面に図示される実施形態のより具体的説明が、与えられる。これらの図面は、本開示の発明の典型的実施形態のみを描写し、したがって、その範囲を限定するものと見なされるものではない。
図１は、本開示の発明の実施形態による、例示的乳房画像入手および処理システムを通したデータのフローを図示する、ブロック図である。
図２は、本開示の発明の実施形態による、階層式マルチレベル特徴シンセサイザを通したデータのフローを図示する、ブロック図である。
図３は、複数のトモシンセシス画像上の高次元オブジェクトと関連付けられた３つのマルチレベル特徴モジュールを起動させ、特徴マップのセットを生成するステップの一実施形態を図示する。
図４は、３つのマルチレベル特徴モジュールと関連付けられたフィルタを図３の複数のトモシンセシス画像の１つのトモシンセシス画像上で適用し、３つの特徴マップを生成するステップの一実施形態を図示する。
図５は、学習ライブラリを使用して、特徴マップを単一オブジェクトマップに組み合わせるステップの一実施形態を図示する。
図６Ａおよび６Ｂは、特徴をオブジェクトマップ上に表示するステップの例示的実施形態を図示する。
図７Ａおよび７Ｂは、データを組み合わせ、オブジェクトマップを形成するための例示的組み合わせ技法を図示する。 図７Ａおよび７Ｂは、データを組み合わせ、オブジェクトマップを形成するための例示的組み合わせ技法を図示する。
図８は、高次元グリッドを使用して、１つ以上の合成された２Ｄ画像を生成するための種々のステップを描写する、例示的フロー図を図示する。
全ての数値は、本明細書では、明示的に示されるかどうかにかかわらず、用語「約」または「およそ」によって修飾されるものと仮定され、用語「約」および「およそ」は、概して、当業者が列挙される値と均等物である（すなわち、同一機能または結果を有する）と見なすであろう、数の範囲を指す。いくつかの事例では、用語「約」および「およそ」は、最近傍有効数字に丸められる数を含んでもよい。端点による数値範囲の列挙は、その範囲内の全数字を含む（例えば、１～５は、１、１．５、２、２．７５、３、３．８０、４、および５を含む）。
本明細書および添付の請求項において使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、別様に文脈によって明確に示されない限り、複数参照も含む。本明細書および添付の請求項に使用されるように、用語「ｏｒ（または）」は、概して、別様に文脈によって明確に示されない限り、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」を含む意味で採用される。付随の図において図示される本開示の発明の描写される実施形態を説明する際、具体的専門用語が、説明の明確化および容易化のために採用される。しかしながら、本特許明細書の開示は、そのように選択される具体的専門用語に限定されることを意図せず、各具体的要素は、同様に動作する全ての技術的均等物を含むことを理解されたい。さらに、異なる例証的実施形態の種々の要素および／または特徴は、本開示の範囲および添付の請求項内で可能である場合、相互に組み合わせる、および／または相互に代用され得ることを理解されたい。
本開示の発明の種々の実施形態は、図を参照して以下に説明される。図は、正確な縮尺で描かれておらず、類似構造または機能の要素は、図全体を通して類似参照番号によって表されることに留意されたい。また、図は、実施形態の説明を促進するためだけに意図されることに留意されたい。それらは、本発明の包括的説明または本開示の発明の範囲の限定として意図されるものではなく、添付の請求項およびその均等物によってのみ定義される。加えて、本開示の発明の図示される実施形態は、示される全側面または利点を有する必要はない。例えば、本開示の発明の特定の実施形態と併せて説明される側面または利点は、必ずしも、その実施形態に限定されず、図示されない場合でも、任意の他の実施形態において実践されることができる。
以下に定義される用語および略語に関して、これらの定義は、異なる定義が請求項または本明細書のいずれかに与えられない限り、本特許明細書および付随の請求項全体を通して適用されるものとする。
「入手画像」は、患者の組織を可視化する際に生成された画像を指す。取得画像は、従来のマンモグラムにおけるように、患者の組織の両側に配置される放射線検出器に衝突する、放射線源からの放射線によって生成されることができる。
「再構成画像」は、複数の取得画像から導出されたデータから生成される画像を指す。再構成画像は、複数の取得画像内に含まれない取得画像をシミュレートする。
「合成画像」は、複数の取得および／または再構成画像から導出されたデータから生成される人工的画像を指す。合成画像は、取得および／または再構成画像からの要素（例えば、オブジェクトおよび領域）を含むが、必ずしも、可視化の間に取得され得る画像に対応しない。合成画像は、構成された分析ツールである。
「Ｍｐ」画像は、胸部の２次元（２Ｄ）投影画像であって、フラットパネル検出器または別の撮像デバイスによって取得されるようなデジタル画像と、表示（例えば、医療従事者に）、記憶（例えば、病院のＰＡＣＳシステムに）、および／または他の使用のためにそれを準備するための従来の処理後の画像との両方を包含する、従来のマンモグラムまたは造影増強マンモグラムである。
「Ｔｐ」画像は、同様に、２次元（２Ｄ）であるが、胸部と撮像Ｘ線の原点（典型的には、Ｘ線管の焦点）との間の個別のトモシンセシス角度において取得され、取得されたままの画像と、表示、記憶、および／または他の使用のために処理された後の画像データを包含する、画像である。
「Ｔｒ」画像は、例えば、米国特許第７，５７７，２８２号、第７，６０６，８０１号、第７，７６０，９２４号、および第８，５７１，２８９号（それらの開示は、参照することによって全体として本明細書に完全に組み込まれる）のうちの１つ以上のものに説明される様式において、トモシンセシス投影画像Ｔｐから再構成される再構成画像のタイプ（またはサブセット）であって、Ｔｒ画像は、ＴｐまたはＭｐ画像を取得するために使用される角度においてのみのではなく、任意の所望の角度における、スライスの投影Ｘ線画像に現れるであろうような胸部のスライスを表す。
「Ｍｓ」画像は、合成画像のタイプ（またはサブセット）であって、特に、頭尾方向（ＣＣ）または内外斜位方向（ＭＬＯ）画像等のマンモグラフィ画像をシミュレートする、合成２Ｄ投影画像を指し、トモシンセシス投影画像Ｔｐ、トモシンセシス再構成画像Ｔｒ、またはそれらの組み合わせを使用して構成される。Ｍｓ画像は、医療従事者への表示のために、または病院または別の施設のＰＡＣＳシステムにおける記憶のために提供されてもよい。Ｍｓ画像を生成するために使用され得る方法の実施例は、上記に組み込まれる米国特許第７，７６０，９２４号および第８，５７１，２８９号に説明されている。
Ｔｐ、Ｔｒ、Ｍｓ、およびＭｐ画像データは、表示、さらなる処理、または記憶のために、個別の画像を記述するために十分な何らかの形態における情報を包含することを理解されたい。個別のＭｐ、Ｍｓ、Ｔｐ、およびＴｒ画像は、典型的には、表示に先立って、デジタル形態で提供され、各画像は、画素の２次元アレイにおいて各画素の特性を識別する情報によって定義される。画素値は、典型的には、胸部内の対応するボリュームのＸ線に対する個別の測定、推定、または計算された応答、すなわち、組織のボクセルまたはカラムに関する。好ましい実施形態では、トモシンセシス画像（ＴｒおよびＴｐ）およびマンモグラフィ画像（ＭｓおよびＭｐ）の幾何学形状は、米国特許第７，７０２，１４２号（本開示は、参照することによって全体として本明細書に組み込まれる）に説明されるように、共通座標系に整合される。別様に規定されない限り、そのような座標系整合は、本特許明細書の続く詳細な説明において説明される実施形態に関して実装されると仮定される。
用語「画像の生成」および「画像の伝送」とはそれぞれ、表示のための画像を説明するために十分な情報を生成および伝送することを指す。生成および伝送される情報は、典型的には、デジタル情報である。
エンドユーザに表示される合成された２Ｄ画像（例えば、Ｍｓ画像）が、最も臨床上関連する情報を含むことを確実にするために、乳房組織内の悪性乳房塊状物、腫瘍等の３次元（３Ｄ）オブジェクトを検出および識別することが必要である。本情報は、合成された２Ｄ画像内の最も重要な特徴のより正確かつ増強されたレンダリングを作成することに役立つ、高次元グリッド、例えば、３Ｄグリッドを作成するために使用されてもよい。本開示は、高次元オブジェクト（すなわち、３Ｄまたはより高い）をより低い次元画像パターン（２Ｄ画像）に分解することによって３Ｄグリッドを作成するための１つのアプローチを説明する。これらの２Ｄ画像パターンが、画像のトモシンセシススタック内で検出されると、それらは、患者の乳房組織内の対応する３Ｄオブジェクトの場所および形態を決定する、学習ライブラリを使用して組み合わせられてもよい。個別の３Ｄオブジェクトの存在に関する本情報は、システムが、より正確な合成された２Ｄ画像をエンドユーザにレンダリングすることを可能にする。
図１は、合成された画像生成、オブジェクト識別、およびディスプレイ技術のそれぞれを組み込む、例示的画像生成およびディスプレイシステム１００内のデータのフローを図示する。図１は、特定の連続順序で、または並行して生じる、あるプロセスを伴う、フロー図の特定の実施形態を図示するが、請求項および本明細書に説明される種々の他の実施形態は、そのように規定されない限り、任意の特定の順序における画像処理ステップの実施に限定されないことを理解されたい。
より具体的には、画像生成およびディスプレイシステム１００は、現在利用可能なシステムのいずれかの個別の３次元および／またはトモシンセシス入手方法を使用して、患者の乳房のＴｐ画像を生成するためのトモシンセシス画像データを入手する、画像入手システム１０１を含む。入手システムが、組み合わせられたトモシンセシス／マンモグラフィシステムである場合、Ｍｐ画像もまた、生成されてもよい。いくつかの専用トモシンセシスシステムまたは組み合わせられたトモシンセシス／マンモグラフィシステムは、旧来のマンモグラム画像（図１では、破線および凡例「Ｍｐｌｅｇａｃｙ」によって示される）を受け取り、好ましくは、ＤＩＣＯＭ準拠写真アーカイブおよび通信システム（ＰＡＣＳ）記憶デバイスである、記憶デバイス１０２内に記憶するように適合されてもよい。入手に続いて、トモシンセシス投影画像Ｔｐもまた、記憶デバイス１０２に伝送されてもよい（図１に示されるように）。記憶デバイス１０２はさらに、エンドユーザに対して有意な３Ｄ画像パターンを識別するために使用され得る、既知の３Ｄオブジェクトのライブラリを記憶してもよい。他の実施形態では、別個の専用記憶デバイス（図示せず）が、３Ｄ画像パターンまたはオブジェクトを識別する、既知の３Ｄオブジェクトのライブラリを記憶するために使用されてもよい。
Ｔｐ画像は、上記に組み込まれる特許および出願に開示されるように、入手システム１０１または記憶デバイス１０２のいずれかまたは両方から、Ｔｐ画像を、選択された厚さの選択された配向における、乳房スライスを表す、再構成された画像「スライス」Ｔｒに再構成する、再構成エンジン１０３として構成される、コンピュータシステムに伝送される。
モードフィルタ１０７が、画像入手と画像ディスプレイとの間に配置される。フィルタ１０７は、加えて、個別の画像タイプのある側面を識別およびハイライトするように配列される、画像のタイプ（すなわち、Ｔｐ、Ｍｐ、およびＴｒ画像）毎に、カスタマイズされたフィルタを含んでもよい。このように、各撮像モードは、具体的目的のために、最適方法において調整または構成されることができる。例えば、種々の２Ｄ画像スライスを横断してオブジェクトを認識するためにプログラムされるフィルタが、特定の高次元オブジェクトに属し得る画像パターンを検出するために、適用されてもよい。調整または構成は、画像のタイプに基づいて、自動であってもよい、または、例えば、ディスプレイに結合されるユーザインターフェースを通して、手動入力によって定義されてもよい。図１の図示される実施形態では、モードフィルタ１０７は、個別の撮像モードで最良に表示される、画像の特定の特性をハイライトするように選択される、例えば、オブジェクトを識別する、塊状物または石灰化をハイライトする、３Ｄオブジェクトに構成され得る、ある画像パターンを識別する、または２Ｄの合成された画像（下記に説明される）を作成するために適合される。図１は、１つのみのモードフィルタ１０７を図示するが、任意の数のモードフィルタが、乳房組織内の着目構造を識別するために利用されてもよいことを理解されたい。
撮像およびディスプレイシステム１００はさらに、１つ以上のＴｐ、Ｍｐ、および／またはＴｒ画像の組み合わせを使用して、２Ｄの合成された画像を生成するための再構成エンジン１０３と実質的に並行して動作する、階層式マルチレベル特徴２Ｄシンセサイザ１０４を含む。階層式マルチレベル特徴２Ｄシンセサイザ１０４は、入力画像（例えば、Ｍｐ、Ｔｒ、および／またはＴｐ画像）のセットを取り込み、最も関連する特徴のセットを入力画像のそれぞれから決定し、１つ以上の合成された２Ｄ画像を出力する。合成された２Ｄ画像は、種々のスライスの有意な部分を１つの画像上に集約する、統合され、合成された画像を表す。これは、エンドユーザ（例えば、医療人員、放射線科医等）に、最も臨床上関連する画像データを効率的様式で提供し、有意なデータを有していない場合がある、他の画像上で費やされる時間を短縮する。
合成された２Ｄ画像内でハイライトするための関連画像データのあるタイプは、１つ以上のＭｐ、Ｔｒ、および／またはＴｐ画像を横断して見出される、関連オブジェクトであろう。単に、２Ｄ画像スライスのそれぞれ内の着目画像パターンを査定するのではなく、着目２Ｄ画像パターンのいずれかがより大きい高次元構造に属するかどうかを決定し、該当する場合、識別された２Ｄ画像パターンをより高い次元構造に組み合わせることが有用であり得る。本アプローチは、いくつかの利点を有するが、特に、乳房組織の種々のスライス／深度を横断して高次元構造を識別することによって、エンドユーザは、乳房の種々の２Ｄスライス内で容易に可視ではない場合がある、潜在的に有意な構造の存在に関してより詳しく知らされ得る。
さらに、２つの２Ｄスライス内の類似画像パターン（おそらく、相互に隣接する）を識別し、２Ｄスライスの一方または両方からの画像データをハイライトするかどうかを決定する代わりに、同一高次元構造に属するものとして画像パターンの両方を識別することは、システムが、構造の性質に関するより正確な査定を行い、その結果、有意により貴重である情報をエンドユーザに提供することを可能にし得る。また、高次元構造を識別することによって、構造は、合成された２Ｄ画像上でより正確に描写されることができる。乳房組織の種々の捕捉された２Ｄスライス内の高次元構造を識別するさらに別の利点は、識別されたより高い次元の構造の可能性として考えられるサイズ／範囲を識別するステップに関する。例えば、いったん構造が識別されると、高次元構造に幾分近接する、以前に顕著ではなかった画像パターンが、今度は、同一構造に属するものとして識別され得る。これは、エンドユーザに、高次元構造のサイズ／範囲が増加したことのインジケーションを提供し得る。
この目的を達成するために、階層式マルチレベル特徴２Ｄシンセサイザ１０４は、画像スライスのスタックに関して、３Ｄオブジェクトの可能性として考えられる場所を示す、オブジェクトマップのスタックを作成する。言い換えると、オブジェクトマップのスタックは、可能性として高次元オブジェクトを含有する、１つ以上の確率領域を描写する。いくつかの実施形態では、オブジェクトマップのセットは、乳房組織内に存在する、１つ以上の高次元構造（３Ｄオブジェクト）を備える、高次元オブジェクトグリッド（例えば、３Ｄオブジェクトグリッド）を作成するために使用されてもよい。オブジェクトマップのスタックは、患者の乳房組織を表す３Ｄボリュームを表し、識別された３Ｄオブジェクトを可能性として保持する、場所を識別する。
しかしながら、既知の高次元オブジェクトの存在と関連付けられた確率を識別する、オブジェクトマップを作成することは、構造が独立構造であるかどうか、または高次元構造に属するかどうかを確認することが困難であり得るため、困難である。また、複雑なアルゴリズムを起動し、種々の画像スライス内に含有される複雑な画像パターンを識別し、ある画像パターンを既知のオブジェクトに属するものとして識別することは、算出上困難かつ高価であり得る。この目的を達成するために、高次元オブジェクトは、より低い次元画像パターンに分解されてもよい。
これは、高次元オブジェクトをより単純な低レベルパターンに分解する、複数の階層式マルチレベル特徴モジュールを通して達成されてもよい。言い換えると、高レベルオブジェクト表現を構成する画像パターンは、下記にさらに詳細に説明されるであろうように、密度、形状、形態、辺縁、縁、線等の複数の特徴に分解されることができる。これらの分解された表現は、オリジナルの高レベル画像パターンを処理するより算出上容易であり得、より低いレベル画像パターンをより高い次元のオブジェクトに属するものとして関連付けることに役立ち得る。より複雑なオブジェクトをより単純な画像パターンに分解することによって、システムは、低レベル特徴を検出する一方、同時に、低レベル特徴と高次元オブジェクトを関連付けることが算出上より容易であり得るため、複雑なオブジェクトのより容易な検出を可能にする。
高次元オブジェクトは、少なくとも３以上の次元（例えば、３Ｄまたはより高次元のオブジェクト、３Ｄオブジェクトおよび時間次元等）を備える、任意のオブジェクトを指し得る。画像オブジェクトは、画像データ内に存在する、あるタイプの画像パターンとして画定されてもよい。オブジェクトは、３Ｄ空間内の単純丸形オブジェクトおよび２Ｄ空間内の対応する平坦丸形オブジェクトであってもよい。これは、複雑なパターンおよび複雑な形状を伴うオブジェクトであることができ、任意のサイズまたは次元であることができる。オブジェクトの概念は、局所的に境界された幾何学的オブジェクトを超えて拡張し得る。むしろ、画像オブジェクトは、任意の次元形状内に存在し得る、抽象的パターンまたは構造を指し得る。本開示は、３Ｄオブジェクトおよび／または構造に限定されず、さらにより高い次元の構造も参照し得ることを理解されたい。しかしながら、便宜上、残りの開示は、より高い次元のオブジェクトを３Ｄグリッド内にポピュレートされる３Ｄオブジェクトとして参照するであろう。
マルチレベル特徴モジュールは、高レベル特徴モジュール１１４を含み、より高い次元のオブジェクトを検出および識別する。例えば、高レベル特徴モジュール１１４は、有棘塊状物等の複雑な構造を識別するように構成される。しかしながら、高レベル特徴モジュールは、最も算出リソースを要求し得、多数のフィルタまたはより算出上複雑なフィルタとともにプログラムされる、より複雑なアルゴリズムを要求し得ることを理解されたい。したがって、直接、高レベル特徴モジュールを利用して、複雑な構造を認識することに加え、３Ｄオブジェクトは、中レベルおよび低レベル特徴の範囲に分解されてもよい。本目的を達成するために、マルチレベル特徴モジュールはまた、有棘塊状物の中心領域等の中複雑性の画像パターンを検出するように構成される、中レベル特徴モジュール１１２と、有棘塊状物の中心から放射状に広がる線形パターン等のさらにより単純な画像パターンを検出するように構成される、低レベル特徴モジュール１１０とを含む。
マルチレベル特徴モジュール（１１０、１１２、および１１４）はそれぞれ、マルチレベル特徴モジュールのそれぞれが、個別の画像パターンを識別することを可能にする、モデル、テンプレート、およびフィルタを備える、個別のフィルタに対応してもよい。これらのマルチレベル特徴モジュールは、その対応するフィルタとともに、入力画像（例えば、Ｔｐ、Ｔｒ、Ｍｐ等）上で起動され、割り当てられた高レベル、中レベル、および／または低レベル特徴を識別する。各階層式マルチレベル特徴モジュール（例えば、１１０、１１２、および１１４）は、その特定の特徴を備える個別の画像スライスの面積を識別する、特徴マップの群を出力する。例えば、低レベル特徴モジュール１１０は、線を含有する、画像スライスの面積を識別してもよい。中レベル特徴モジュール１１２は、円形形状を含有する、画像スライスの面積を識別してもよく、高レベル特徴モジュール１１４は、有棘塊状物全体を含有する、面積を識別してもよい。
個別の特徴モジュールによって出力されたこれらの特徴マップはコンバイナ１２０を使用して、組み合わせられてもよい。コンバイナ１２０は、任意の種類の好適なコンバイナ、例えば、図７Ａに示されるような単純投票ベースのコンバイナまたは図１および７Ｂに示されるようなより複雑な学習ライブラリベースのコンバイナ１２２であってもよい。特に、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、各画像スライスに対応する、一連のオブジェクトマップ１２４を生成し、一連のオブジェクトマップは、患者の乳房組織の３Ｄボリュームを表し、３Ｄオブジェクトを含有する、可能性として考えられる面積を識別する。いくつかの実施形態では、オブジェクトマップのスタックは、３Ｄ座標空間内のオブジェクトを識別する、３Ｄグリッドを作成するために利用されてもよい。
学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、既知の形状／画像パターンのセットを記憶し、特徴マップを使用して、特定の形状が３Ｄ場所に存在するかどうかの確率を決定する。各オブジェクトマップ１２４は、特徴モジュールを通して導出される種々の特徴マップを組み合わせることに基づいて形成される。形成されるオブジェクトマップ１２４は、複数の異なるオブジェクトに対応する確率を識別してもよい、または単に、単一オブジェクトに対応する確率を識別してもよいことを理解されたい。言い換えると、特定の画像スライスに対応する単一オブジェクトマップ１２４は、２つの異なるオブジェクトに関する可能性として考えられる場所を識別し得る。または、単一オブジェクトマップ１２４は、同一オブジェクトに関する２つの可能性として考えられる場所を識別し得る。したがって、１つ以上の高次元オブジェクトに属する複数の特徴マップは、単一オブジェクトマップに組み合わせられてもよい。階層式マルチレベル特徴シンセサイザ１０４は、下記にさらに詳細に議論されるであろうように、１つ以上の合成された２Ｄ画像を作成するために、入力画像（例えば、Ｔｒ、Ｔｐ、Ｍｐ等）に加え、オブジェクトマップ１２４のスタックを利用する。
合成された２Ｄ画像は、ディスプレイシステム１０５において視認されてもよい。再構成エンジン１０３および２Ｄシンセサイザ１０４は、好ましくは、高速伝送リンクを介して、ディスプレイシステム１０５に接続される。ディスプレイシステム１０５は、標準的入手ワークステーション（例えば、入手システム１０１）または入手システム１０１から物理的に遠隔の標準的（マルチディスプレイ）精査ステーション（図示せず）の一部であってもよい。いくつかの実施形態では、通信ネットワークを介して接続されるディスプレイ、例えば、パーソナルコンピュータ、または、いわゆるタブレット、スマートフォン、もしく他のハンドヘルドデバイスのディスプレイが、使用されてもよい。いずれの場合も、システムのディスプレイ１０５は、好ましくは、並行して、例えば、精査ワークステーションの別個の隣り合わせのモニタ内に個別のＭｓ、Ｍｐ、Ｔｒ、および／またはＴｐ画像を表示可能であるが、本発明は、依然として、画像間をトグルすることによって、単一ディスプレイモニタとともに実装されてもよい。
したがって、限定ではなく、例証目的のために説明される、撮像およびディスプレイシステム１００は、トモシンセシス投影画像Ｔｐ、トモシンセシス再構成画像Ｔｒ、合成されたマンモグラム画像Ｍｓ、および／またはマンモグラム（コントラストマンモグラムを含む）画像Ｍｐ、またはこれらの画像タイプの任意の１つまたは副次的組み合わせを受信し、選択的に表示することが可能である。システム１００は、トモシンセシス画像Ｔｐを画像Ｔｒに変換する（すなわち、再構成する）ためのソフトウェアと、マンモグラム画像Ｍｓを合成するためのソフトウェアと、３Ｄオブジェクトを分解するためのソフトウェアと、特徴マップおよびオブジェクトマップを作成するためのソフトウェアとを採用する。ソース画像内の着目オブジェクトまたは特徴は、１つ以上のアルゴリズムおよび／またはヒューリスティックとともに、オブジェクトマップの適用に基づく、２Ｄの合成された画像内への含有のための「最も関連する」特徴と見なされ得、アルゴリズムは、数値、加重、または閾値を、個別の領域内または特徴間の識別された／検出された着目オブジェクトおよび特徴に基づいて、個別のソース画像のピクセルまたは領域に割り当てる。着目オブジェクトおよび特徴は、例えば、有棘病変、石灰化、および同等物を含んでもよい。
図２は、階層式マルチレベル特徴シンセサイザ１０４をさらに詳細に図示する。上記に議論されるように、トモシンセシスデータセット（または「スタック」）２０２（例えば、患者の乳房組織のフィルタ処理および／またはフィルタ未処理Ｍｐ、Ｔｒ、および／またはＴｐ画像）の種々の画像スライス２１８が、階層式マルチレベル特徴シンセサイザ１０４に指向され、これは、次いで、処理され、ディスプレイ１０５上に表示されるであろう合成された２Ｄ画像内でハイライトするための画像の部分を決定する。画像スライス２１８は、患者の乳房組織の連続して捕捉された断面であってもよい。または、画像スライス２１８は、既知の間隔で捕捉された患者の乳房組織の断面画像であってもよい。画像スライス２１８を備える、トモシンセシス画像スタック２０２は、階層式マルチレベル特徴シンセサイザ１０４に転送されてもよく、これは、（１）１つ以上の２Ｄの合成された画像内への可能性として考えられる含有のために、画像データセット（Ｔｒ）内で識別され得る、高次元オブジェクト２２２を識別し、および／または（２）識別されたオブジェクト２２２を含有する、画像内の個別のピクセル領域を識別するために、ソース画像のそれぞれを評価する。
図示される実施形態に示されるように、トモシンセシススタック２０２は、患者の乳房組織の種々の深度／断面で撮影された複数の画像２１８を備える。トモシンセシススタック２０２内の画像２１８のいくつかは、２Ｄ画像パターンを備える。したがって、トモシンセシススタック２０２は、スタックの画像内に種々の画像パターンを含有する、多数の入力画像を備える。例えば、トモシンセシススタック２０２は、患者の乳房組織の種々の深度／断面で捕捉された１００枚の画像２１８を備えてもよい。画像２１８の数枚のみが、有意性の任意の情報を備え得る。また、トモシンセシススタック２０２は、単に、種々の画像スライス２１８における２Ｄ画像パターンを含有するが、種々の断面画像に基づいて、３Ｄ構造を決定することは困難であり得ることに留意されたい。しかしながら、トモシンセシススタック２０２が、オブジェクトマップ１２４のスタックを備える３Ｄ乳房ボリューム２０４（下記により詳細に説明されるように、図２における参照番号２２０ａおよび２２０ｂによって示される）を作成するために利用されてもよい。
３Ｄ乳房ボリューム２０４は、患者の乳房塊状物を表す、３Ｄ座標空間と見なされ得る。種々の画像スライスにおける２Ｄ画像パターンを描写するのではなく、３Ｄ乳房ボリューム２０４は、オブジェクトマップ１２４（２２０ａ、２２０ｂ）を通して、患者の乳房組織を表す塊状物全体（またはその一部）内の識別された３Ｄオブジェクトの可能性として考えられる場所を描写する。オブジェクトマップ２１４（２２０ａ、２２０ｂ）は、画像スライス２１８毎に、特定のオブジェクト（または複数のオブジェクト）２２２がその特定の座標場所に存在する確率を描写する。単なるディスプレイ画像パターンではなく、オブジェクトマップのスタックは、乳房ボリューム２０４内の特定のオブジェクトを明確に識別する。これは、着目する画像パターン（オブジェクトに関連する場合とそうではない場合がある）を単にハイライトするのではなく、オブジェクト２２２の場所を描写し得る、２Ｄの合成された画像２０６のより正確なレンダリングを可能にする。画像パターンが特定のオブジェクト２２２に属することを把握することは、合成された２Ｄ画像２０６を精査するとき、エンドユーザに、より多くの洞察を提供する。
オブジェクトマップ１２４（２２０ａ、２２０ｂ）は、オブジェクトがその場所に存在する確率を描写する、いくつかの面積を備えてもよい。例えば、図示される実施形態では、２つのオブジェクトマップ２２０ａおよび２２０ｂが、２つの異なる場所におけるオブジェクトに関する確率を描写するように示される。これらは、上記に議論されるように、単一オブジェクトまたは複数のオブジェクトを指し得る。
オブジェクトマップ２２０ａおよび２２０ｂは、画像スライス２１８を種々の階層式マルチレベル特徴モジュール（例えば、モジュール１１０、１１２、および１１４）を通して通過させ、特徴マップを生産することによって作成され、これは、次いで、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２と相談の上、ともに組み合わせられ、個別の３Ｄオブジェクトの可能性として考えられる場所を決定する。各３Ｄオブジェクトは、個別の高レベル、中レベル、および低レベル特徴モジュールに対応し得ることを理解されたい。マルチレベル特徴モジュールはそれぞれ、画像スライス内の特定の特徴を識別する、特徴マップを出力する。複数の特徴マップは、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２を使用して、組み合わせられ、特定の画像スライス２１８に関するオブジェクトマップ２２０ａ、２２０ｂを生成し得る。
例えば、図示される実施形態では、オブジェクトマップ２２０ａおよび２２０ｂは、２つの別個のオブジェクトに関する確率を描写し得る。表示されるオブジェクトマップ２２０ａ、２２０ｂ自体は、これらのオブジェクトマップ２２０ａおよび２２０ｂが、トモシンセシススタック２０２全体に関して全体として視認されるとき、必ずしも、可視ではないが、種々のオブジェクトの形状／サイズおよび次元は、３Ｄ乳房ボリューム２０４内で明白となるであろう。したがって、２つのオブジェクト２２２が、３Ｄ乳房ボリューム２０４内で識別されるため、２Ｄの合成された画像２０６は、その場所を識別する。しかしながら、これらの２つの識別されたオブジェクト２２２は、同一オブジェクトであり得る、または複数のオブジェクトであり得ることを理解されたい。特に、これらのオブジェクト２２２は、システムが識別するために訓練されている、事前決定されたオブジェクトであり得ることを理解されたい。しかしながら、必ずしも、任意の疑わしいオブジェクトまたは構造を備えていない、健康な乳房組織においてさえ、３Ｄ乳房ボリューム２０４が、乳房背景オブジェクトを表示してもよい。例えば、全ての乳房線形組織および密度組織構造が、乳房背景オブジェクトとして表示されることができる。例えば、３Ｄオブジェクトグリッド２０４は、３Ｄグリッド全体を通して、「乳房背景」パターンを表示してもよく、１つ以上のオブジェクトが、乳房背景の種々の面積に位置してもよい。他の実施形態では、球状形状、卵形形状等の「健康な」オブジェクトが、単に、３Ｄオブジェクトグリッド２０４を通して識別されてもよい。これらの識別された３Ｄオブジェクトは、次いで、２Ｄの合成された画像２０６上に表示されてもよい。当然ながら、下記にさらに詳細に議論されるであろうように、個別のオブジェクトを２Ｄの合成された画像上に表示するとき、全ての識別された２Ｄオブジェクトから、より臨床上有意なオブジェクトが、優先または別様に増強されてもよい。
１つ以上の実施形態では、階層式マルチレベル特徴シンセサイザ１０４は、関連特徴を単一の２Ｄの合成された画像２０６に集約するために、トモシンセシス画像スタック２０２と、オブジェクトマップ２２０のスタックを含有する作成された３Ｄ乳房ボリューム２０４との両方を利用する。図示される実施形態に示されるように、２Ｄの合成された画像２０６は、単一２Ｄの合成された画像２０６上の複数の画像スライスからの重要な詳細を提供する。単に、旧来の技法をトモシンセシス画像スタック２０２上で利用することは、識別されたオブジェクトの両方についての詳細を提供する場合と必ずしもそうではない場合がある。説明するために、２つの重要な画像パターンのｚ方向に重複が存在する場合、２つの画像パターンは、本質的に、２Ｄの合成された画像内でハイライトするために、相互に競合している。２つの画像パターンが２つの別個のオブジェクトに属することが決定されない場合、両オブジェクトの重要な側面が、折衷されてもよい。代替として、２つの構造のうちの１つのみのが、２Ｄの合成された画像２０６内で全て強調されてもよい。または、さらに別のシナリオでは、２Ｄの合成された画像は、重要な構造がエンドユーザによって完全に検出されないように、両構造を１つの無定形構造として描写してもよい。
したがって、オブジェクトマップ２２０ａ、２２０ｂのスタックを通してオブジェクトを識別することは、システムが、構造を２Ｄの合成された画像２０６内でより正確に描写することを可能にし、種々のオブジェクトの重複が座標空間内に存在する場合でも、種々のオブジェクトが同時に描写されることを可能にする。したがって、オブジェクトマップ２２０ａ、２２０ｂのスタックを含有する３Ｄ乳房ボリューム２０４を利用することは、より正確な２Ｄの合成された画像２０６を生産する際、多くの利点を有する。
１つ以上の実施形態では、トモシンセシス画像スタック２０２は、上記に議論されるように、３Ｄ乳房ボリューム２０４を構成するために使用されてもよい。トモシンセシス画像スタック２０２の種々の画像は、マルチレベル特徴モジュール（例えば、モジュール１１０、１１２、および１１４）を通して通過されてもよい。より具体的には、トモシンセシス画像スタック２０２は、複雑な構造を識別するように構成される、高レベルモジュール１１４を通して通過されてもよい。例えば、３Ｄ有棘塊状物に対応する高レベルモジュール１１４は、有棘病変全体または有棘病変の複雑な下位部分を識別するように構成されてもよい。高レベルモジュール１１４は、高レベル特徴モジュール１１４が、割り当てられた特徴を検出することを可能にする、モデル、テンプレート、およびフィルタを備える、高レベルフィルタ２１２と関連付けられてもよい。図示される実施形態は、単一高レベル、中レベルおよび低レベル特徴のみを描写するが、オブジェクトあたりより多くのマルチレベル特徴モジュールが存在してもよいことを理解されたい。例えば、２Ｄの合成された画像２０６に描写される２つのオブジェクト毎に、別個の高レベル、中レベル、および低レベルモジュールが存在してもよい。
トモシンセシス画像スタック２０２はまた、中レベル特徴を識別するように構成され得る、中レベル特徴モジュール１１２を通して通過されてもよい。例えば、３Ｄ有棘塊状物に対応する、中レベル特徴モジュール１１２は、有棘病変の中心を表す、円形構造を検出してもよい。中レベル特徴モジュール１１２は、中レベルモジュール１１２が、割り当てられた特徴を検出することを可能にする、モデル、テンプレート、およびフィルタを備える、中レベルフィルタ２１０と関連付けられてもよい。
同様に、トモシンセシス画像スタック２０２はまた、はるかに単純な低レベル特徴を識別するように構成され得る、低レベル特徴モジュール１１０を通して通過されてもよい。例えば、３Ｄ有棘塊状物に対応する低レベル特徴モジュール１１０は、有棘病変の中心から放射状に広がる、線形パターンを表す線を検出してもよい。低レベル特徴モジュール１１０は、低レベルモジュール１１０が、割り当てられた特徴を検出することを可能にする、モデル、テンプレート、およびフィルタを備える、低レベルフィルタ２０８と関連付けられてもよい。
下記にさらに詳細に説明されるであろうように、マルチレベル特徴モジュールはそれぞれ、特定の特徴を画像スライス上に含有する面積を示す、特徴マップを出力する。これらの画像スライス２１８毎に出力された特徴マップは、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２を使用して組み合わせられてもよい。学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、複数の既知のオブジェクトを記憶してもよく、出力された特徴マップに基づいて、特定のオブジェクトが画像スライス２１８上に位置する確率を決定してもよい。学習ライブラリ１２２は、より高い正確度を経時的に達成し、個別のオブジェクト２２２の場所と範囲および識別の両方を識別する際、ますますより正確な結果を生産し得ることを理解されたい。
学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、階層式マルチレベル特徴モジュールのそれぞれによって出力された種々の特徴マップを通して得られた情報を合成し、特徴マップをオブジェクトマップ２２０ａ、２２０ｂに組み合わせる。上記に議論されるように、一連のオブジェクトマップ２２０ａおよび２２０ｂは、３Ｄ乳房ボリューム２０４を形成する。
ここで図３を参照すると、種々の階層式マルチレベル特徴モジュールをＴｒスライスの例示的セット上で起動する例示的アプローチが、図示される。図示される実施形態では、低レベル特徴モジュール３１０、中レベル特徴モジュール３１２、および高レベル特徴モジュール３１４が、Ｔｒスライス３００ａ－３００ｅのセット上で起動される。上記の実施例に従って、低レベル特徴モジュール３１０は、有棘塊状物／病変と関連付けられた線形構造を識別するように構成される。中レベル特徴モジュール３１２は、有棘病変と関連付けられた円形構造／弧を識別するように構成され、高レベル特徴モジュール３１４は、直接、有棘病変、すなわち、球状中心および中心から発出する線形パターンを有する構造の全てまたはほぼ全てを識別するように構成される。
マルチレベル特徴モジュール（例えば、３１０、３１２、および３１４）が、Ｔｒスライス３００ａ－３００ｅのスタック上で起動されると、特徴マップ３２０ａ－３２０ｅのセットが、生成される。１つ以上の実施形態では、少なくとも３つの特徴マップの群（３つのモジュール毎に）が、Ｔｒ画像スライス毎に生成される。より具体的には、特徴マップ３２０ａを参照すると、特徴マップ４１０ａは、低レベル特徴モジュール３１０（線形パターンを識別する）をＴｒスライス３００ａ上で起動することに基づいて生成される。同様に、特徴マップ４１２ａは、中レベル特徴モジュール３１２（円形パターンを識別する）をＴｒスライス３００ａ上で起動することに基づいて生成され、特徴マップ４１４ａは、高レベル特徴モジュール３１４（有棘病変を識別する）をＴｒスライス３００ａ上で起動することに基づいて生成される。
同様に、特徴マップ３２０ｂ（４１０ｂ、４１２ｂ、および４１４ｂを備える）は、マルチレベル特徴モジュール３１０、３１２、および３１４をＴｒスライス３００ｂ上で起動することによって生成され、特徴マップ３２０ｃ（４１０ｃ、４１２ｃ、および４１４ｃを備える）は、マルチレベル特徴モジュール３１０、３１２、および３１４をＴｒスライス３００ｃ上で起動することによって生成され、特徴マップ３２０ｄ（４１０ｄ、４１２ｄ、および４１４ｄを備える）は、マルチレベル特徴モジュール３１０、３１２、および３１４をＴｒスライス３００ｄ上で起動することによって生成され、特徴マップ３２０ｅ（４１０ｅ、４１２ｅ、および４１４ｅを備える）は、マルチレベル特徴モジュール３１０、３１２、および３１４をＴｒスライス３００ｅ上で起動することによって生成される。正確な縮尺で描かれていないが、特徴マップはそれぞれ、割り当てられた特徴を含有する画像スライスの領域を識別する、個別の座標系を表す。
例えば、特徴マップ４１０ａを参照すると、ハイライトされる領域４３０は、線形構造がＴｒスライス３００ａのその座標場所に存在する可能性を指す。同様に、特徴マップ４１２ａのハイライトされる領域は、Ｔｒスライス３００ａ内の円形構造を含有する面積を示し、特徴マップ４１４ａのハイライトされる領域は、可能性としてＴｒスライス３００ａ内に存在する有棘病変全体を含有する、面積を示す。特徴マップの範囲から分かるように、いくつかのハイライトされる領域は、他のハイライトされる領域より密度が高い。例えば、特徴マップ４１４ｃは、有棘病変が検出される高い可能性を示す、ハイライトされる領域を示す。同様に、他の特徴マップ（例えば、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄ等）は、種々の場所におけるいくつかの検出された特徴を示す、複数の領域を図示する。特徴が、特定のＴｒ画像スライスにおいて検出されない場合、個別の特徴マップは、ハイライトされる領域（例えば、４１２ｅおよび４１４ｅ）を示し得ない。
図４は、マルチレベル特徴モジュールのそれぞれと関連付けられたフィルタを起動し、個別の特徴マップを生成する、例示的技法を図示する。具体的には、図４は、それぞれ、Ｔｒスライス３００ｃ上で起動されている、低レベル特徴モジュール３１０、中レベル特徴モジュール３１２、および高レベル特徴モジュール３１４を図示する。前述のように、特徴モジュールはそれぞれ、特定の特徴モジュールと関連付けされたアルゴリズムが、特徴モジュールと関連付けられた個別の形状および／または他の特性を検出することを可能にする、１つ以上のフィルタ、テンプレート、および／またはモデルと関連付けられる。図示される実施形態では、低レベル特徴モジュール３１０は、低レベルフィルタ２０８に対応してもよい。図４は、いくつかのフィルタのみを説明するが、任意の数のフィルタが、同様に使用されてもよいことを理解されたい。典型的には、低レベルフィルタ２０８は、起動が算出上あまり複雑ではあり得ず、中レベルまたは高レベル特徴モジュールと比較して、より少ないフィルタおよび／またはあまり複雑ではないフィルタを使用してもよい。
例えば、縁フィルタが、画像スライス内の縁を検出するために使用されてもよい。同様に、縁フィルタ、線フィルタ、および形状フィルタが、画像スライス３００ｃ内の線形パターンを検出するために使用されてもよい。低レベルモジュール３１０は、単に、線形パターンを検出するように構成されるため、これらの単純フィルタは、十分であり得る。これらのフィルタが、画像スライス３００ｃ上で起動されるとき、特徴マップは、線の座標場所を示す、１つ以上の領域を記録し得る。特徴マップ４１０ｃは、低レベル特徴（例えば、線）を備える、Ｔｒスライス３００ｃの多数の領域を示す。
同様に、中レベル特徴モジュール３１２は、中レベルフィルタ２１０に対応する。縁フィルタ、勾配フィルタ、線フィルタ、および形状フィルタに加え（またはその代わりに）、中レベルフィルタバンク２１０もまた、単純幾何学的形状を認識するように構成される、フィルタを備えてもよい。例えば、中レベルフィルタ２１０は、単純円形形状を認識するように構成されてもよい。別の実施形態では、直交方向フィルタが、システムが、縁のセットの直交方向が単一中心点で収束するかどうかを決定することを可能にするように構成されてもよい。フィルタのそのような組み合わせは、円形形状に対応する領域を決定するために使用されてもよい。特徴マップ４１２ｃは、画像スライス３００ｃ内に存在する円形形状を備える、領域をハイライトする。
高レベル特徴モジュール３１４は、高レベルフィルタ２１２に対応する。低レベルフィルタバンク２０８および中レベルフィルタバンク２１０に関して説明されるフィルタに加え（またはその代わりに）、高レベルフィルタ２１２は、複雑な構造を検出するように具体的に訓練される、フィルタを備えてもよい。これらは、有棘塊状物に最も類似する形状を検出することに役立つ、単純フィルタまたはより高度な画像認識アルゴリズムの組み合わせであってもよい。これらのフィルタ／アルゴリズムは、低レベルおよび中レベルフィルタバンク内のフィルタ（例えば、それぞれ、２０８および２１０）と比較して、算出上より複雑であり得ることを理解されたい。例えば、図示される実施形態では、高レベルフィルタ２０８は、円形形状の周囲の放射状に広がる線等の複雑な幾何学的形状を検出するように構成されてもよい。図示される実施形態では、特徴マップ４１４ｃは、高レベル特徴を含有する、画像スライス３００ｃの領域を描写する。上記に議論されるように、マルチレベル特徴モジュール（１１０、１１２、および１１４）のそれぞれに対応する特徴マップが画像スライス毎に組み合わせられ、特定のオブジェクトが画像スライスの特定の場所に存在する確率を描写する、オブジェクトマップを形成する。オブジェクトマップは、上記に議論されるように、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２を使用して作成される。
図５は、本組み合わせプロセスをさらに詳細に図示する。特に、図５は、画像スライス３００ｃに関して図示される、種々の階層式マルチレベル特徴モジュールを通して検出された特徴を組み合わせるための例示的アプローチを図示する。図示される実施形態に示されるように、特徴マップ４１０ｃ、４１２ｃ、および４１４ｃは、画像スライス３００ｃに関して、マルチレベル特徴モジュール（３１０、３１２、および３１４）のそれぞれを通して作成されている。図５には図示されないが、類似特徴マップが、図３の他の画像スライス３００ａ、３００ｂ、３００ｄ、および３００ｅに関して生成されてもよい。画像スライス３００ｃに関する特徴マップ３２０ｃは、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２を使用して組み合わせられる。１つ以上の実施形態では、学習ライブラリ１２２は、機械学習技法を使用して、特徴マップを通して検出された３Ｄ形状の正確度を改良する。種々の機械学習アルゴリズムは、種々のマルチレベル特徴モジュールから導出される情報および特徴マップを組み合わせ、３Ｄオブジェクトの可能性として考えられる場所を識別する、オブジェクトマップを正確に生成するために利用されてもよい。
学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、入力を有棘塊状物の存在に関する３つのレベルの特徴マップから受信してもよい。本情報のパターンは、オブジェクトマップ４２０ｃ内の確率領域５０２を識別するオブジェクトマップを作成することに役立ち得る。本明細書に説明される技法は、例証目的のために簡略化され、いくつかの複雑な機械学習アルゴリズムが、３Ｄオブジェクトの可能性として考えられる場所および寸法を正確に算出するために使用されてもよいことを理解されたい。また、学習ライブラリ１２２の一部として採用される機械学習アルゴリズムは、システムがより経時的に「学習」するにつれて、システムが、非常にわずかな情報を使用して３Ｄオブジェクトを検出および識別することを可能にし得ることを理解されたい。したがって、学習ライブラリ１２２は、経時的により効率的かつ正確に成長することが想定される。例えば、１つ以上の実施形態では、システムが、特定の特徴モジュールが与えられるべき加重の量を計測するために、加重が、種々の特徴モジュールを通して導出される特徴マップに割り当てられてもよい。システムが、より「学習」するにつれて、ある特徴に割り当てられた加重は、変化してもよい。
上記に議論されるように、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、特定の３Ｄオブジェクトの確率領域５０２を描写するオブジェクトマップ４２０ｃを生産するために、種々の特徴マップからの情報を組み合わせる。例えば、確率領域５０２は、Ｔｒ画像スライス３００ｃ内に存在し得る、有棘塊状物の場所、サイズ、および範囲に関連してもよい。同様に、学習ライブラリベースのコンバイナ１２０／１２２は、他の画像スライス３００ａ、３００ｂ、３００ｄ、および３００ｅ（図示せず）に関する他のオブジェクトマップを出力してもよい。本オブジェクトマップのスタックは、３Ｄ乳房ボリューム（図２に示される２０４等）を作成するために使用されてもよく、これは、患者の乳房組織の種々３Ｄ場所に存在する１つ以上のオブジェクトを識別することに役立つ。
図６Ａおよび６Ｂは、情報をオブジェクトマップ上で描写する、個別の例示的実施形態を図示する。図６Ａは、単に、単純インジケータ６０２を通して、特定の着目オブジェクト／特徴のコアを図示する一方、図６Ｂは、特定のオブジェクトの場所を描写するだけではなく、また、オブジェクトはどのくらいの大きさであり得るかの確率を描写する、インジケータ６０４を通して、検出されたオブジェクトの等高線を示すことによって、オブジェクトマップを通して、より多くの情報を提供してもよい。例えば、オブジェクトがインジケータ６０４の中心にある確率は、最高であり得、インジケータ７０４の最大円形は、より低い（但し、依然として、有意である）確率の領域を示し得る。
図７Ａは、代替実施形態が、より簡略化された投票ベースのコンバイナ７０８を使用して、最終オブジェクトマップ７０４内の３Ｄオブジェクトに対応する確率領域を決定する方法の例示的実施形態を図示する。特に、投票ベースのコンバイナ７０８が、システムが、オブジェクトマップ７０２ａおよび７０２ｂに示される、第１の確率領域７２０ａ、オブジェクトマップ７０２ｅに示される、第２の確率領域７２０ｂ、または確率領域７２０ａおよび７２０ｂの両方に「投票」するように、オブジェクトマップ７０２ａ－７０２ｅ上で利用されてもよい。図示される実施形態では、投票ベースの組み合わせは、確率領域７２０ａおよび７２０ｂの両方が最終オブジェクトマップ７０４内でハイライトされる結果をもたらし得る。
対照的に、図７Ｂは、最終オブジェクトマップ７０６を作成するための学習ライブラリベースのコンバイナ７１０の例示的実施形態を図示する。図示される実施形態では、確率オブジェクトマップ７０２ａ－７０２ｅが、異なる確率領域７２０ａおよび７２０ｂ（図７Ａに示される実施形態に類似する）をハイライトする場合でも、コンバイナ７１０によって採用される機械学習組み合わせアルゴリズムは、ニューラルネットワークを使用して、２つの確率領域７２０ａのうちの１つのみを最終オブジェクトマップ７０６内に表示されるように選択する。上記に議論されるように、ニューラルネットワークを使用すると、システムは、種々の特徴マップから決定されたパターンを「学習」し、より正確なオブジェクトマップを構成することによって、経時的により高度化し得る。
図８は、本開示の発明の一実施形態による、階層式マルチレベル特徴画像シンセサイザを通して作成された複数のオブジェクトマップを使用して、２Ｄの合成された画像を作成するために実施され得る、例示的プロセスを図示するために提供される、フロー図８００である。ステップ８０２では、画像データセットが、入手される。画像データセットは、トモシンセシス入手システム、組み合わせトモシンセシス／マンモグラフィシステムによって、または画像ディスプレイデバイスに対してローカルまたは遠隔で位置するかどうかにかかわらず、記憶デバイスから既存の画像データを読み出すことによって、入手されてもよい。ステップ８０４では、２Ｄ画像スライス（例えば、Ｔｒ画像スライス）毎に、特定の３Ｄオブジェクトに対応する、種々の階層式マルチレベル特徴（例えば、高レベル特徴モジュール、中レベル特徴モジュール、および低レベル特徴モジュール）と関連付けられたフィルタが、適用される。
例えば、高レベル特徴モジュール、中レベル特徴モジュール、および低レベル特徴モジュールと関連付けられたフィルタが、Ｔｒスタックの各画像に適用されてもよい。ステップ８０６では、特徴マップが、各階層式マルチレベル特徴モジュールによって生成される（例えば、３つの特徴マップが、特定の３Ｄオブジェクトと関連付けられた３つのマルチレベル特徴モジュールが存在すると仮定して出力される）。ステップ８０８では、高レベル特徴モジュール、中レベル特徴モジュール、および低レベル特徴モジュールによって生成された特徴マップが、学習ライブラリを使用することによって、組み合わせられ、オブジェクトマップを形成する。学習ライブラリは、生成された特徴マップを利用して、特定の３ＤオブジェクトがＴｒ画像スライスの特定の場所に位置する確率を決定する。ステップ８１０では、複数のＴｒ画像スライスに対応する複数のオブジェクトマップが、スタックされ、３Ｄ乳房ボリュームを作成する。ステップ８１２では、合成された２Ｄ画像が、３Ｄ乳房ボリューム内の複数のオブジェクトマップを使用して作成される。ステップ８１４では、合成された２Ｄ画像が、エンドユーザに表示される。
例示的実施形態が説明されたが、前述され、付随の図に描写される実施例は、例証にすぎず、他の実施形態および実施例もまた、添付の請求項の範囲内に包含されることを理解されたい。例えば、付随の図に提供される流れ図は、例示的ステップの例証であるが、全体的画像マージプロセスは、当技術分野において公知の他のデータマージ方法を使用して、種々の様式で達成されてもよい。システムブロック図も同様に、機能的境界を図示する、代表にすぎず、本開示の発明の要件の限定として見なされるものではない。また、種々の変更および修正が、以下の請求項およびその均等物によってのみ定義されるものとする、本開示の発明の範囲から逸脱することなく、描写および／または説明される実施形態（例えば、種々の部品の次元）に行われてもよいことが、当業者に理解されるであろう。故に、明細書および図面は、制限的意味ではなく、例証として見なされるものとする。

Claims (19)

  1. 乳房組織画像データを処理するための方法であって、
    患者の乳房組織の画像データを処理し、前記患者の乳房組織を集合的に描写する画像スライスのセットを生成することと、
    複数のマルチレベル特徴モジュールと関連付けられた１つ以上のフィルタを前記セットの各画像スライスに適用することであって、前記マルチレベル特徴モジュールは、前記患者の乳房組織内に存在し得る高次元オブジェクトの少なくとも１つの割り当てられた特徴を認識するように構成され、前記高次元オブジェクトの前記少なくとも１つの特徴は、低レベル特徴、中レベル特徴、および高レベル特徴のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
    前記複数のうちの各マルチレベル特徴モジュールにおいて、前記少なくとも１つの割り当てられた特徴を有する個別の画像スライス内の領域を描写する特徴マップを生成することと、
    前記生成された特徴マップを、個別の高次元オブジェクトの可能性として考えられる場所を示すオブジェクトマップに組み合わせることと
    を含む、方法。
  2. 乳房組織画像データを処理するための方法であって、
    患者の乳房組織の画像データを処理し、前記患者の乳房組織を集合的に描写する画像スライスのセットを生成することと、
    複数のマルチレベル特徴モジュールと関連付けられた１つ以上のフィルタを前記セットの各画像スライスに適用することであって、前記マルチレベル特徴モジュールは、前記患者の乳房組織内に存在し得る高次元オブジェクトの少なくとも１つの割り当てられた特徴を認識するように構成される、ことと、
    前記複数のうちの各マルチレベル特徴モジュールにおいて、前記少なくとも１つの割り当てられた特徴を有する個別の画像スライス内の領域を描写する特徴マップを生成することと、
    前記生成された特徴マップを、個別の高次元オブジェクトの可能性として考えられる場所を示すオブジェクトマップに組み合わせることと
    を含み、
    学習ライブラリベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、または、投票ベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、方法。
  3. 複数の前記画像スライスに関して生成されたオブジェクトマップに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の高次元オブジェクトを識別することを含む、前記患者の乳房組織の２次元の合成された画像を作成することをさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記マルチレベル特徴モジュールは、高次元画像オブジェクトの個別の少なくとも１つの割り当てられた特徴を表すように構成される、請求項１～３のいずれかに記載の方法。
  5. 前記高次元オブジェクトの前記少なくとも１つの特徴は、低レベル特徴を含む、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  6. 前記低レベル特徴は、縁フィルタ、線フィルタ、および勾配フィルタを含む群から選択される一般的画像フィルタに基づく、請求項５に記載の方法。
  7. 前記高次元オブジェクトの前記少なくとも１つの特徴は、中レベル特徴を含み、前記中レベル特徴は、アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルに基づき、前記アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルは、単純幾何学的形状および／または画像パターンを表し、前記単純幾何学的形状および／または画像パターンを認識する、請求項１～６のいずれかに記載の方法。
  8. 前記単純幾何学的形状および／または画像パターンは、円形形状、分葉形状、および高密度オブジェクトを備える、請求項７に記載の方法。
  9. 前記高次元オブジェクトの前記少なくとも１つの特徴は、高レベル特徴を含む、請求項１～８のいずれかに記載の方法。
  10. 前記高レベル特徴は、アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルに基づき、前記アルゴリズムまたはアルゴリズムモデルは、複雑な幾何学的形状および／または画像パターンを表し、前記複雑な幾何学的形状および／または画像パターンを認識する、請求項９に記載の方法。
  11. 前記複雑な幾何学的形状および／または画像パターンは、乳房病変および乳房構造のタイプを備える、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記高次元画像オブジェクトは、具体的乳房病変または乳房構造のタイプを表すように画定される、または、前記高次元画像オブジェクトは、３次元画像オブジェクトを備える、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  13. 前記高次元画像オブジェクトの具体的特性を表すように設計される複数のマルチレベル特徴によって、個別の高次元画像オブジェクトを分解し、表すことをさらに含む、請求項１～１２のいずれかに記載の方法。
  14. 複数の画像スライスに関して作成された個別のオブジェクトマップに基づいて、３次元立体オブジェクトマップを生成することをさらに含む、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
  15. 乳房組織画像データを処理するための方法であって、
    患者の乳房組織の画像データを処理し、前記患者の乳房組織を集合的に描写する画像スライスのセットを生成することと、
    複数のマルチレベル特徴モジュールと関連付けられた１つ以上のフィルタを前記セットの各画像スライスに適用することであって、前記マルチレベル特徴モジュールは、前記患者の乳房組織内に存在し得る高次元オブジェクトの少なくとも１つの割り当てられた特徴を認識するように構成される、ことと、
    前記複数のうちの各マルチレベル特徴モジュールにおいて、前記少なくとも１つの割り当てられた特徴を有する個別の画像スライス内の領域を描写する特徴マップを生成することと、
    前記生成された特徴マップを、個別の高次元オブジェクトの可能性として考えられる場所を示すオブジェクトマップに組み合わせることと、
    複数の画像スライスに関して作成された個別のオブジェクトマップに基づいて、３次元立体オブジェクトマップを生成することと、
    前記３次元立体オブジェクトマップを抽象化し、異なる属性を有する抽象的３次元画像オブジェクトのセットを備える３次元立体オブジェクトグリッドを生成することと
    を含み、前記３次元立体オブジェクトグリッドは、個々のグリッドボクセルに関するオブジェクト確率値を備え、前記異なる属性は、場所、サイズ、および形状のうちの１つ以上のものを含む、方法。
  16. 複数の前記画像スライスに関して生成されたオブジェクトマップに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の高次元オブジェクトを識別することを含む、前記患者の乳房組織の２次元の合成された画像を作成することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 学習ライブラリベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、または、投票ベースのコンバイナが、前記生成された特徴マップをオブジェクトマップに組み合わせるために使用される、請求項１５または１６のいずれかに記載の方法。
  18. 前記マルチレベル特徴モジュールは、高次元画像オブジェクトの個別の少なくとも１つの割り当てられた特徴を表すように構成される、請求項１５～１７のいずれかに記載の方法。
  19. 複数の画像スライスから導出される前記オブジェクトマップは、前記高次元オブジェクトの場所、サイズ、形状、および形態のうちの１つ以上のものを決定するために使用される、請求項１～５のいずれかに記載の方法。
JP2019553380A 2017-03-30 2018-03-28 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法 Active JP7277053B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023001005A JP2023030214A (ja) 2017-03-30 2023-01-06 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762478977P 2017-03-30 2017-03-30
US62/478,977 2017-03-30
PCT/US2018/024911 WO2018183548A1 (en) 2017-03-30 2018-03-28 System and method for hierarchical multi-level feature image synthesis and representation

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023001005A Division JP2023030214A (ja) 2017-03-30 2023-01-06 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2020512130A JP2020512130A (ja) 2020-04-23
JP2020512130A5 JP2020512130A5 (ja) 2021-04-01
JP7277053B2 true JP7277053B2 (ja) 2023-05-18

Family

ID=62017608

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019553380A Active JP7277053B2 (ja) 2017-03-30 2018-03-28 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法
JP2023001005A Withdrawn JP2023030214A (ja) 2017-03-30 2023-01-06 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023001005A Withdrawn JP2023030214A (ja) 2017-03-30 2023-01-06 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法

Country Status (5)

Country Link
US (2) US11399790B2 (ja)
EP (1) EP3600047A1 (ja)
JP (2) JP7277053B2 (ja)
CN (1) CN110621231B (ja)
WO (1) WO2018183548A1 (ja)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5554927B2 (ja) 2006-02-15 2014-07-23 ホロジック， インコーポレイテッド トモシンセシスシステムを使用した乳房バイオプシおよびニードル位置特定
WO2011043838A1 (en) 2009-10-08 2011-04-14 Hologic, Inc . Needle breast biopsy system and method of use
US20120133600A1 (en) 2010-11-26 2012-05-31 Hologic, Inc. User interface for medical image review workstation
JP6057922B2 (ja) 2011-03-08 2017-01-11 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. スクリーニング、診断及び生検のための二重エネルギー及び／又は造影強化乳房撮像のためのシステム及び方法
JP2014534042A (ja) 2011-11-27 2014-12-18 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. マンモグラフィーおよび／またはトモシンセシス画像データを使用して２ｄ画像を生成するためのシステムおよび方法
US9805507B2 (en) 2012-02-13 2017-10-31 Hologic, Inc System and method for navigating a tomosynthesis stack using synthesized image data
JP6388347B2 (ja) 2013-03-15 2018-09-12 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. 腹臥位におけるトモシンセシス誘導生検
AU2015222981B2 (en) 2014-02-28 2019-01-31 Hologic, Inc. System and method for generating and displaying tomosynthesis image slabs
WO2018183550A1 (en) 2017-03-30 2018-10-04 Hologic, Inc. System and method for targeted object enhancement to generate synthetic breast tissue images
CN110621231B (zh) 2017-03-30 2024-02-23 豪洛捷公司 用于分层次多级特征图像合成和表示的系统以及方法
WO2018183549A1 (en) 2017-03-30 2018-10-04 Hologic, Inc. System and method for synthesizing low-dimensional image data from high-dimensional image data using an object grid enhancement
WO2018236565A1 (en) 2017-06-20 2018-12-27 Hologic, Inc. METHOD AND SYSTEM FOR MEDICAL IMAGING WITH DYNAMIC SELF-LEARNING
EP3856033B1 (en) 2018-09-28 2023-06-07 Hologic, Inc. Method for synthetic breast tissue image generation by high density element suppression
JP7129880B2 (ja) * 2018-10-29 2022-09-02 富士フイルム株式会社 画像表示装置、放射線画像撮影表示システム、画像表示方法、および画像表示プログラム
CN110427954A (zh) * 2019-07-26 2019-11-08 中国科学院自动化研究所 基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法
US11676548B2 (en) * 2019-08-20 2023-06-13 Shenzhen Tcl New Technology Co., Ltd. Light source unit, backlight module and display device
CN111325766B (zh) * 2020-02-20 2023-08-25 腾讯科技（深圳）有限公司 三维边缘检测方法、装置、存储介质和计算机设备
CN111723769B (zh) * 2020-06-30 2023-10-27 北京百度网讯科技有限公司 用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质
WO2022018943A1 (ja) * 2020-07-22 2022-01-27 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム
JP2022153115A (ja) * 2021-03-29 2022-10-12 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2022153114A (ja) * 2021-03-29 2022-10-12 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004254742A (ja) 2003-02-24 2004-09-16 Konica Minolta Holdings Inc 医用画像処理装置及び悪性度の判定方法
JP2016533803A (ja) 2013-10-24 2016-11-04 アンドリュー ピー． スミス， Ｘ線誘導胸部生検をナビゲートするためのシステムおよび方法

Family Cites Families (417)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4054402B2 (ja) 1997-04-25 2008-02-27 株式会社東芝 Ｘ線断層撮影装置
US3502878A (en) 1967-09-22 1970-03-24 Us Health Education & Welfare Automatic x-ray apparatus for limiting the field size of a projected x-ray beam in response to film size and to source-to-film distance
US7050611B2 (en) 2001-05-29 2006-05-23 Mevis Breastcare Gmbh Co. Kg Method and computer system for screening of medical cases
US3863073A (en) 1973-04-26 1975-01-28 Machlett Lab Inc Automatic system for precise collimation of radiation
US3971950A (en) 1975-04-14 1976-07-27 Xerox Corporation Independent compression and positioning device for use in mammography
US4160906A (en) 1977-06-23 1979-07-10 General Electric Company Anatomically coordinated user dominated programmer for diagnostic x-ray apparatus
DE2838901C2 (de) 1978-09-06 1986-11-06 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Katapultrasterlade
FR2512024A1 (fr) 1981-08-27 1983-03-04 Adir Ethers tricycliques, leur preparation et les compositions pharmaceutiques les contenant
FR2549248B1 (fr) 1983-06-24 1986-01-31 Thomson Csf Porte-cassette escamotable pour appareil d'examen radiologique et radiographique
DE3339775A1 (de) 1983-11-03 1985-05-15 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Roentgendiagnostikgeraet mit strahlenfiltern
SE8306243L (sv) 1983-11-14 1985-05-15 Cytex Medicinteknik Ab Lokaliseringsmetodik
JPS60129034A (ja) 1983-12-16 1985-07-10 横河メディカルシステム株式会社 Ｘ線断層撮像装置の操作卓
US4706269A (en) 1985-03-11 1987-11-10 Reina Leo J Anti-scatter grid structure
US4773087A (en) 1986-04-14 1988-09-20 University Of Rochester Quality of shadowgraphic x-ray images
USRE33634E (en) 1986-09-23 1991-07-09 Method and structure for optimizing radiographic quality by controlling X-ray tube voltage, current focal spot size and exposure time
US4821727A (en) 1986-10-30 1989-04-18 Elscint Ltd. Mammographic biopsy needle holder system
US4819258A (en) 1986-11-28 1989-04-04 Bennett X-Ray Corp. Auto-setting of KV in an x-ray machine after selection of technic factors
US4907156A (en) 1987-06-30 1990-03-06 University Of Chicago Method and system for enhancement and detection of abnormal anatomic regions in a digital image
US5051904A (en) 1988-03-24 1991-09-24 Olganix Corporation Computerized dynamic tomography system
US5740270A (en) 1988-04-08 1998-04-14 Neuromedical Systems, Inc. Automated cytological specimen classification system and method
DK654488A (da) 1988-11-23 1990-05-24 Nordisk Roentgen Tech App Roentgenapparat
US5099846A (en) 1988-12-23 1992-03-31 Hardy Tyrone L Method and apparatus for video presentation from a variety of scanner imaging sources
FR2645006A1 (fr) 1989-03-29 1990-10-05 Gen Electric Cgr Mammographe equipe d'un dispositif de vue stereotaxiques integre et procede d'utilisation d'un tel mammographe
FR2646340A1 (fr) 1989-04-28 1990-11-02 Gen Electric Cgr Porte-cassette adaptable en dimension et en position pour mammographie
EP0406455B1 (de) 1989-07-03 1994-09-21 Siemens Aktiengesellschaft Röntgendiagnostikgerät für Mammographieaufnahmen
US5133020A (en) 1989-07-21 1992-07-21 Arch Development Corporation Automated method and system for the detection and classification of abnormal lesions and parenchymal distortions in digital medical images
CA2014918A1 (en) 1989-09-06 1991-03-06 James A. Mcfaul Scanning mammography system with improved skin line viewing
US4969174A (en) 1989-09-06 1990-11-06 General Electric Company Scanning mammography system with reduced scatter radiation
US5415169A (en) 1989-11-21 1995-05-16 Fischer Imaging Corporation Motorized mammographic biopsy apparatus
US5240011A (en) 1991-11-27 1993-08-31 Fischer Imaging Corporation Motorized biopsy needle positioner
US5078142A (en) 1989-11-21 1992-01-07 Fischer Imaging Corporation Precision mammographic needle biopsy system
EP0465609A4 (en) 1989-11-27 1992-08-26 Bard International, Inc. Puncture guide for computer tomography
US5199056A (en) 1989-11-28 1993-03-30 Darrah Carol J Mammography compression paddle
US5481623A (en) 1990-04-19 1996-01-02 Fuji Photo Film Co., Ltd. Apparatus for determining an image position on imaging media
FR2668359B1 (fr) 1990-10-24 1998-02-20 Gen Electric Cgr Mammographe muni d'un porte-aiguille perfectionne.
US5409497A (en) 1991-03-11 1995-04-25 Fischer Imaging Corporation Orbital aiming device for mammo biopsy
US5129911A (en) 1991-03-11 1992-07-14 Siczek Bernard W Orbital aiming device
US5279309A (en) 1991-06-13 1994-01-18 International Business Machines Corporation Signaling device and method for monitoring positions in a surgical operation
US5163075A (en) 1991-08-08 1992-11-10 Eastman Kodak Company Contrast enhancement of electrographic imaging
US5941832A (en) 1991-09-27 1999-08-24 Tumey; David M. Method and apparatus for detection of cancerous and precancerous conditions in a breast
US5289520A (en) 1991-11-27 1994-02-22 Lorad Corporation Stereotactic mammography imaging system with prone position examination table and CCD camera
US5594769A (en) 1991-11-27 1997-01-14 Thermotrex Corporation Method and apparatus for obtaining stereotactic mammographic guided needle breast biopsies
US5343390A (en) 1992-02-28 1994-08-30 Arch Development Corporation Method and system for automated selection of regions of interest and detection of septal lines in digital chest radiographs
US5359637A (en) 1992-04-28 1994-10-25 Wake Forest University Self-calibrated tomosynthetic, radiographic-imaging system, method, and device
US5386447A (en) 1992-09-23 1995-01-31 Fischer Imaging Corporation Mammographic screening and biopsy apparatus
US5596200A (en) 1992-10-14 1997-01-21 Primex Low dose mammography system
FR2703237B1 (fr) 1993-03-29 1995-05-19 Ge Medical Syst Sa Mammographe équipé d'un dispositif de prises en vues stéréotaxiques à détecteur numérique et procédé d'utilisation d'un tel mammographe .
US5491627A (en) 1993-05-13 1996-02-13 Arch Development Corporation Method and system for the detection of microcalcifications in digital mammograms
US5878746A (en) 1993-08-25 1999-03-09 Lemelson; Jerome H. Computerized medical diagnostic system
US5365562A (en) 1993-09-20 1994-11-15 Fischer Imaging Corporation Digital imaging apparatus
US6075879A (en) 1993-09-29 2000-06-13 R2 Technology, Inc. Method and system for computer-aided lesion detection using information from multiple images
US5526394A (en) 1993-11-26 1996-06-11 Fischer Imaging Corporation Digital scan mammography apparatus
US5452367A (en) 1993-11-29 1995-09-19 Arch Development Corporation Automated method and system for the segmentation of medical images
CA2113752C (en) 1994-01-19 1999-03-02 Stephen Michael Rooks Inspection system for cross-sectional imaging
DE4414689C2 (de) 1994-04-26 1996-08-29 Siemens Ag Röntgendiagnostikeinrichtung
US5499097A (en) 1994-09-19 1996-03-12 Neopath, Inc. Method and apparatus for checking automated optical system performance repeatability
US5557097A (en) 1994-09-20 1996-09-17 Neopath, Inc. Cytological system autofocus integrity checking apparatus
WO1996010237A1 (en) 1994-09-20 1996-04-04 Neopath, Inc. Biological specimen analysis system processing integrity checking apparatus
US5647025A (en) 1994-09-20 1997-07-08 Neopath, Inc. Automatic focusing of biomedical specimens apparatus
US5553111A (en) 1994-10-26 1996-09-03 The General Hospital Corporation Apparatus and method for improved tissue imaging
US5506877A (en) 1994-11-23 1996-04-09 The General Hospital Corporation Mammography breast compression device and method
US5712890A (en) 1994-11-23 1998-01-27 Thermotrex Corp. Full breast digital mammography device
US5657362A (en) 1995-02-24 1997-08-12 Arch Development Corporation Automated method and system for computerized detection of masses and parenchymal distortions in medical images
US5660185A (en) 1995-04-13 1997-08-26 Neovision Corporation Image-guided biopsy apparatus with enhanced imaging and methods
US5671288A (en) 1995-05-31 1997-09-23 Neopath, Inc. Method and apparatus for assessing slide and specimen preparation quality
US6216540B1 (en) 1995-06-06 2001-04-17 Robert S. Nelson High resolution device and method for imaging concealed objects within an obscuring medium
AU2997095A (en) 1995-06-20 1997-01-22 Wan Sing Ng Articulated arm for medical procedures
US5642433A (en) 1995-07-31 1997-06-24 Neopath, Inc. Method and apparatus for image contrast quality evaluation
US5642441A (en) 1995-10-24 1997-06-24 Neopath, Inc. Separation apparatus and method for measuring focal plane
US5818898A (en) 1995-11-07 1998-10-06 Kabushiki Kaisha Toshiba X-ray imaging apparatus using X-ray planar detector
US5693948A (en) 1995-11-21 1997-12-02 Loral Fairchild Corporation Advanced CCD-based x-ray image sensor system
US5627869A (en) 1995-11-22 1997-05-06 Thermotrex Corporation Mammography apparatus with proportional collimation
FI955636A0 (fi) 1995-11-23 1995-11-23 Planmed Oy Foerfarande och system foer styrning av funktionerna av en mammografiaanordning
EP1300713A3 (en) 1995-11-30 2004-11-03 Chromavision Medical Systems, Inc. Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens
US5769086A (en) 1995-12-06 1998-06-23 Biopsys Medical, Inc. Control system and method for automated biopsy device
JPH09198490A (ja) 1996-01-22 1997-07-31 Hitachi Medical Corp ３次元離散データ投影装置
JPH09238934A (ja) 1996-03-11 1997-09-16 Toshiba Medical Eng Co Ltd 画像表示システム
DE19619915A1 (de) 1996-05-17 1997-11-20 Siemens Ag Verfahren zur Erstellung von Tomosyntheseaufnahmen
DE19619913C2 (de) 1996-05-17 2001-03-15 Sirona Dental Systems Gmbh Röntgendiagnostikgerät für Tomosynthese
DE19619925C2 (de) 1996-05-17 1999-09-09 Sirona Dental Systems Gmbh Röntgendiagnostikgerät für Tomosynthese
DE19619924A1 (de) 1996-05-17 1997-11-20 Siemens Ag Verfahren zur Erstellung von Tomosyntheseaufnahmen
US5835079A (en) 1996-06-13 1998-11-10 International Business Machines Corporation Virtual pointing device for touchscreens
US6067079A (en) 1996-06-13 2000-05-23 International Business Machines Corporation Virtual pointing device for touchscreens
US5841124A (en) 1996-06-19 1998-11-24 Neopath, Inc. Cytological system autofocus integrity checking apparatus
JP4458553B2 (ja) 1996-07-23 2010-04-28 ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション 胸部撮像のための断層合成装置
JPH1033523A (ja) 1996-07-24 1998-02-10 Hitachi Medical Corp Ｘ線ｃｔ装置
US5776062A (en) 1996-10-15 1998-07-07 Fischer Imaging Corporation Enhanced breast imaging/biopsy system employing targeted ultrasound
US5986662A (en) 1996-10-16 1999-11-16 Vital Images, Inc. Advanced diagnostic viewer employing automated protocol selection for volume-rendered imaging
US6293282B1 (en) 1996-11-05 2001-09-25 Jerome Lemelson System and method for treating select tissue in living being
JP3878259B2 (ja) 1996-11-13 2007-02-07 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 医用画像処理装置
US6137527A (en) 1996-12-23 2000-10-24 General Electric Company System and method for prompt-radiology image screening service via satellite
US7117098B1 (en) 1997-02-27 2006-10-03 Cellomics, Inc. Machine-readable storage medium for analyzing distribution of macromolecules between the cell membrane and the cell cytoplasm
US5999639A (en) 1997-09-04 1999-12-07 Qualia Computing, Inc. Method and system for automated detection of clustered microcalcifications from digital mammograms
US20030135115A1 (en) 1997-11-24 2003-07-17 Burdette Everette C. Method and apparatus for spatial registration and mapping of a biopsy needle during a tissue biopsy
US6442288B1 (en) 1997-12-17 2002-08-27 Siemens Aktiengesellschaft Method for reconstructing a three-dimensional image of an object scanned in the context of a tomosynthesis, and apparatus for tomosynthesis
JP3554172B2 (ja) 1998-01-09 2004-08-18 キヤノン株式会社 放射線撮影装置
US6175117B1 (en) 1998-01-23 2001-01-16 Quanta Vision, Inc. Tissue analysis apparatus
US6289235B1 (en) 1998-03-05 2001-09-11 Wake Forest University Method and system for creating three-dimensional images using tomosynthetic computed tomography
US6081577A (en) 1998-07-24 2000-06-27 Wake Forest University Method and system for creating task-dependent three-dimensional images
US6375352B1 (en) 1999-10-01 2002-04-23 General Electric Company Apparatus and method for obtaining x-ray tomosynthesis data for mammography
US6141398A (en) 1998-08-25 2000-10-31 General Electric Company Protocol driven image reconstruction, display, and processing in a multislice imaging system
US6101236A (en) 1998-10-02 2000-08-08 University Of Iowa Research Foundation Iterative method and apparatus for x-ray computed tomographic fluoroscopy
WO2000051484A2 (en) 1998-11-25 2000-09-08 Fischer Imaging Corporation User interface system for mammographic imager
FR2786388B1 (fr) 1998-11-27 2001-02-16 Ge Medical Syst Sa Procede de detection d'un tissu de nature determinee en radiologie numerique et son utilisation pour le reglage des parametres d'exposition
US6149301A (en) 1998-12-30 2000-11-21 General Electric Company X-ray target centering apparatus for radiographic imaging system
JP2000200340A (ja) 1999-01-06 2000-07-18 Ge Yokogawa Medical Systems Ltd 画像表示方法、画像表示装置およびｃｔ装置
US6424332B1 (en) 1999-01-29 2002-07-23 Hunter Innovations, Inc. Image comparison apparatus and method
JP3597473B2 (ja) 1999-01-29 2004-12-08 アメリカン スーパーコンダクター コーポレイション 超伝導磁気エネルギー貯蔵装置を備えた電気ユーティリティシステム
US6233473B1 (en) 1999-02-16 2001-05-15 Hologic, Inc. Determining body composition using fan beam dual-energy x-ray absorptiometry
US6272207B1 (en) 1999-02-18 2001-08-07 Creatv Microtech, Inc. Method and apparatus for obtaining high-resolution digital X-ray and gamma ray images
US6256370B1 (en) 2000-01-24 2001-07-03 General Electric Company Method and apparatus for performing tomosynthesis
US6689142B1 (en) 1999-04-26 2004-02-10 Scimed Life Systems, Inc. Apparatus and methods for guiding a needle
US6292530B1 (en) 1999-04-29 2001-09-18 General Electric Company Method and apparatus for reconstructing image data acquired by a tomosynthesis x-ray imaging system
DE19922346C2 (de) 1999-05-14 2003-06-18 Siemens Ag Röntgendiagnostikeinrichtung für Tomosynthese oder Schichtung
US6243441B1 (en) 1999-07-13 2001-06-05 Edge Medical Devices Active matrix detector for X-ray imaging
US20020173721A1 (en) 1999-08-20 2002-11-21 Novasonics, Inc. User interface for handheld imaging devices
US6987831B2 (en) 1999-11-18 2006-01-17 University Of Rochester Apparatus and method for cone beam volume computed tomography breast imaging
US6480565B1 (en) 1999-11-18 2002-11-12 University Of Rochester Apparatus and method for cone beam volume computed tomography breast imaging
US6245028B1 (en) 1999-11-24 2001-06-12 Marconi Medical Systems, Inc. Needle biopsy system
US6633674B1 (en) 1999-11-24 2003-10-14 General Electric Company Picture archiving and communication system employing improved data compression
US6645520B2 (en) 1999-12-16 2003-11-11 Dermatrends, Inc. Transdermal administration of nonsteroidal anti-inflammatory drugs using hydroxide-releasing agents as permeation enhancers
FR2803069B1 (fr) 1999-12-28 2002-12-13 Ge Medical Syst Sa Procede et systeme de compensation de l'epaisseur d'un organe
US8352289B2 (en) 1999-12-30 2013-01-08 Dhi Computing, Inc. Systems and methods for providing and maintaining electronic medical records
US6411836B1 (en) 1999-12-30 2002-06-25 General Electric Company Method and apparatus for user preferences configuring in an image handling system
US6901156B2 (en) 2000-02-04 2005-05-31 Arch Development Corporation Method, system and computer readable medium for an intelligent search workstation for computer assisted interpretation of medical images
US6744848B2 (en) 2000-02-11 2004-06-01 Brandeis University Method and system for low-dose three-dimensional imaging of a scene
US6960020B2 (en) 2001-08-31 2005-11-01 Analogic Corporation Image positioning method and system for tomosynthesis in a digital X-ray radiography system
GB0006598D0 (en) 2000-03-17 2000-05-10 Isis Innovation Three-dimensional reconstructions from images
US6351660B1 (en) 2000-04-18 2002-02-26 Litton Systems, Inc. Enhanced visualization of in-vivo breast biopsy location for medical documentation
US6683934B1 (en) 2000-06-05 2004-01-27 General Electric Company Dual energy x-ray imaging system and method for radiography and mammography
US6327336B1 (en) 2000-06-05 2001-12-04 Direct Radiography Corp. Radiogram showing location of automatic exposure control sensor
US6389104B1 (en) 2000-06-30 2002-05-14 Siemens Corporate Research, Inc. Fluoroscopy based 3-D neural navigation based on 3-D angiography reconstruction data
JP2002052018A (ja) 2000-08-11 2002-02-19 Canon Inc 画像表示装置、画像表示方法および記憶媒体
JP2002109510A (ja) 2000-09-27 2002-04-12 Fuji Photo Film Co Ltd 異常陰影候補検出処理システム
WO2002034134A1 (en) 2000-10-20 2002-05-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. Tomosynthesis in a limited angular range
US6758824B1 (en) 2000-11-06 2004-07-06 Suros Surgical Systems, Inc. Biopsy apparatus
WO2002069808A2 (en) 2000-11-06 2002-09-12 Suros Surgical Systems, Inc. Biopsy apparatus
US6468226B1 (en) 2000-11-22 2002-10-22 Mcintyre, Iv John J. Remote tissue biopsy apparatus and associated methods
US7615008B2 (en) 2000-11-24 2009-11-10 U-Systems, Inc. Processing and displaying breast ultrasound information
US7597663B2 (en) 2000-11-24 2009-10-06 U-Systems, Inc. Adjunctive ultrasound processing and display for breast cancer screening
US7103205B2 (en) 2000-11-24 2006-09-05 U-Systems, Inc. Breast cancer screening with ultrasound image overlays
US7556602B2 (en) 2000-11-24 2009-07-07 U-Systems, Inc. Breast cancer screening with adjunctive ultrasound mammography
US6650928B1 (en) 2000-11-27 2003-11-18 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Color parametric and composite maps for CT perfusion
US6501819B2 (en) 2000-12-18 2002-12-31 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Medical diagnostic method and apparatus to control dual energy exposure techniques based on image information
FR2818116B1 (fr) 2000-12-19 2004-08-27 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Appareil de mammographie
JP2004517408A (ja) 2000-12-22 2004-06-10 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 クリッピング面間の領域の立体的ビューイング
US6463181B2 (en) 2000-12-22 2002-10-08 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for optimizing visual display of enhanced digital images
CA2437454A1 (en) 2001-02-01 2002-08-22 Creatv Microtech, Inc. Anti-scatter grids and collimator designs, and their motion, fabrication and assembly
US7030861B1 (en) 2001-02-10 2006-04-18 Wayne Carl Westerman System and method for packing multi-touch gestures onto a hand
US6486764B2 (en) 2001-02-16 2002-11-26 Delphi Technologies, Inc. Rotary position sensor
US20020188466A1 (en) 2001-04-18 2002-12-12 Barrette Pierre Philip Secure digital medical intellectual property (IP) distribution, market applications, and mobile devices
US6620111B2 (en) 2001-04-20 2003-09-16 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Surgical biopsy device having automatic rotation of the probe for taking multiple samples
US6954667B2 (en) 2001-06-28 2005-10-11 Chemimage Corporation Method for Raman chemical imaging and characterization of calcification in tissue
US6611575B1 (en) 2001-07-27 2003-08-26 General Electric Company Method and system for high resolution 3D visualization of mammography images
US20030048260A1 (en) 2001-08-17 2003-03-13 Alec Matusis System and method for selecting actions based on the identification of user's fingers
US20030072478A1 (en) 2001-10-12 2003-04-17 Claus Bernhard Erich Hermann Reconstruction method for tomosynthesis
WO2003037046A2 (en) 2001-10-19 2003-05-01 Hologic, Inc. Mammography system and method employing offset compression paddles, automatic collimation, and retractable anti-scatter grid
US6626849B2 (en) 2001-11-01 2003-09-30 Ethicon Endo-Surgery, Inc. MRI compatible surgical biopsy device
DE60135559D1 (de) 2001-11-19 2008-10-09 St Microelectronics Srl Verfahren zur Mischung von digitalen Bildern zur Erzeugung eines digitalen Bildes mit erweitertem Dynamikbereich
US6895077B2 (en) 2001-11-21 2005-05-17 University Of Massachusetts Medical Center System and method for x-ray fluoroscopic imaging
US6751285B2 (en) 2001-11-21 2004-06-15 General Electric Company Dose management system for mammographic tomosynthesis
US20030097055A1 (en) 2001-11-21 2003-05-22 Philips Medical Systems(Cleveland), Inc. Method of reviewing tomographic scans with a large number of images
JP4099984B2 (ja) 2001-12-14 2008-06-11 コニカミノルタホールディングス株式会社 異常陰影検出装置および画像出力装置
US6978040B2 (en) 2001-12-19 2005-12-20 Canon Kabushiki Kaisha Optical recovery of radiographic geometry
US6647092B2 (en) 2002-01-18 2003-11-11 General Electric Company Radiation imaging system and method of collimation
SE524458C2 (sv) 2002-03-01 2004-08-10 Mamea Imaging Ab Skyddsanordning vid en röntgenapparat
US7346381B2 (en) 2002-11-01 2008-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Company Llc Method and apparatus for medical intervention procedure planning
US6878115B2 (en) 2002-03-28 2005-04-12 Ultrasound Detection Systems, Llc Three-dimensional ultrasound computed tomography imaging system
US20030194050A1 (en) 2002-04-15 2003-10-16 General Electric Company Multi modality X-ray and nuclear medicine mammography imaging system and method
US7218766B2 (en) 2002-04-15 2007-05-15 General Electric Company Computer aided detection (CAD) for 3D digital mammography
US6882700B2 (en) 2002-04-15 2005-04-19 General Electric Company Tomosynthesis X-ray mammogram system and method with automatic drive system
US6752767B2 (en) 2002-04-16 2004-06-22 Vivant Medical, Inc. Localization element with energized tip
US7139000B2 (en) 2002-05-13 2006-11-21 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method, system and computer product for displaying axial images
US7295691B2 (en) 2002-05-15 2007-11-13 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Computer aided diagnosis of an image set
US11275405B2 (en) 2005-03-04 2022-03-15 Apple Inc. Multi-functional hand-held device
US7599579B2 (en) 2002-07-11 2009-10-06 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Interpolated image filtering method and apparatus
US7450747B2 (en) 2002-07-12 2008-11-11 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc System and method for efficiently customizing an imaging system
US20040036680A1 (en) 2002-08-26 2004-02-26 Mark Davis User-interface features for computers with contact-sensitive displays
US6898331B2 (en) 2002-08-28 2005-05-24 Bae Systems Aircraft Controls, Inc. Image fusion system and method
US6748044B2 (en) 2002-09-13 2004-06-08 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Computer assisted analysis of tomographic mammography data
US6574304B1 (en) 2002-09-13 2003-06-03 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Computer aided acquisition of medical images
US7260249B2 (en) 2002-09-27 2007-08-21 Confirma Incorporated Rules-based approach for processing medical images
US6940943B2 (en) 2002-10-07 2005-09-06 General Electric Company Continuous scan tomosynthesis system and method
US7347829B2 (en) 2002-10-07 2008-03-25 Suros Surgical Systems, Inc. Introduction system for minimally invasive surgical instruments
US6825838B2 (en) 2002-10-11 2004-11-30 Sonocine, Inc. 3D modeling system
US20040171933A1 (en) 2002-11-25 2004-09-02 Milton Stoller Mammography needle biopsy system and method
US7123684B2 (en) 2002-11-27 2006-10-17 Hologic, Inc. Full field mammography with tissue exposure control, tomosynthesis, and dynamic field of view processing
US6597762B1 (en) 2002-11-27 2003-07-22 Ge Medical Systems Global Technology Co., Llc Method and apparatus of lesion detection and validation based on multiple reviews of a CT image
US7577282B2 (en) 2002-11-27 2009-08-18 Hologic, Inc. Image handling and display in X-ray mammography and tomosynthesis
US7616801B2 (en) 2002-11-27 2009-11-10 Hologic, Inc. Image handling and display in x-ray mammography and tomosynthesis
US7760924B2 (en) 2002-11-27 2010-07-20 Hologic, Inc. System and method for generating a 2D image from a tomosynthesis data set
US8571289B2 (en) 2002-11-27 2013-10-29 Hologic, Inc. System and method for generating a 2D image from a tomosynthesis data set
US7831296B2 (en) 2002-11-27 2010-11-09 Hologic, Inc. X-ray mammography with tomosynthesis
US7406150B2 (en) 2002-11-29 2008-07-29 Hologic, Inc. Distributed architecture for mammographic image acquisition and processing
US7110490B2 (en) 2002-12-10 2006-09-19 General Electric Company Full field digital tomosynthesis method and apparatus
US7904824B2 (en) 2002-12-10 2011-03-08 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Medical imaging programmable custom user interface system and method
EP1430835B1 (en) 2002-12-17 2011-11-16 Kabushiki Kaisha Toshiba System for peripheral X-ray angiography
US7286634B2 (en) 2002-12-23 2007-10-23 Select Technologies, Llc Method and apparatus for improving baggage screening examination
US7356113B2 (en) 2003-02-12 2008-04-08 Brandeis University Tomosynthesis imaging system and method
US7333644B2 (en) 2003-03-11 2008-02-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for providing automatic 3D lesion segmentation and measurements
JP4497837B2 (ja) 2003-05-12 2010-07-07 キヤノン株式会社 放射線画像撮影装置
CN1839391A (zh) 2003-06-25 2006-09-27 美国西门子医疗解决公司 用于乳房成像的自动诊断和决策支持的系统和方法
US6885724B2 (en) 2003-08-22 2005-04-26 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Radiographic tomosynthesis image acquisition utilizing asymmetric geometry
US8090164B2 (en) 2003-08-25 2012-01-03 The University Of North Carolina At Chapel Hill Systems, methods, and computer program products for analysis of vessel attributes for diagnosis, disease staging, and surgical planning
US7424141B2 (en) 2003-08-29 2008-09-09 Agilent Technologies, Inc. System and method for performing auto-focused tomosynthesis
US7578781B2 (en) 2003-09-18 2009-08-25 Wisconsin Alumni Research Foundation Device for placement of needles and radioactive seeds in radiotherapy
US7869862B2 (en) 2003-10-15 2011-01-11 Varian Medical Systems, Inc. Systems and methods for functional imaging using contrast-enhanced multiple-energy computed tomography
US20050089205A1 (en) 2003-10-23 2005-04-28 Ajay Kapur Systems and methods for viewing an abnormality in different kinds of images
US20050113680A1 (en) 2003-10-29 2005-05-26 Yoshihiro Ikeda Cerebral ischemia diagnosis assisting apparatus, X-ray computer tomography apparatus, and apparatus for aiding diagnosis and treatment of acute cerebral infarct
JP2005149107A (ja) 2003-11-14 2005-06-09 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像管理システム
DE10353611B4 (de) 2003-11-17 2013-01-17 Siemens Aktiengesellschaft Röntgendiagnostikgerät für Mammographieuntersuchungen
US8768026B2 (en) 2003-11-26 2014-07-01 Hologic, Inc. X-ray imaging with x-ray markers that provide adjunct information but preserve image quality
US8265728B2 (en) 2003-11-26 2012-09-11 University Of Chicago Automated method and system for the evaluation of disease and registration accuracy in the subtraction of temporally sequential medical images
WO2005051197A2 (en) 2003-11-26 2005-06-09 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Workflow optimization for high throughput imaging environment
US7727151B2 (en) 2003-11-28 2010-06-01 U-Systems Inc. Navigation among multiple breast ultrasound volumes
WO2005055803A2 (en) 2003-12-03 2005-06-23 The General Hospital Corporation D/B/A Massachusetts General Hospital Multi-segment cone-beam reconstruction system and method for tomosynthesis imaging
US7653229B2 (en) 2003-12-23 2010-01-26 General Electric Company Methods and apparatus for reconstruction of volume data from projection data
US20050135555A1 (en) 2003-12-23 2005-06-23 Claus Bernhard Erich H. Method and system for simultaneously viewing rendered volumes
CN1933787A (zh) 2004-01-23 2007-03-21 特拉克斯医疗有限公司 在体内目标位置上完成某些程序的方法和装置
US7298881B2 (en) 2004-02-13 2007-11-20 University Of Chicago Method, system, and computer software product for feature-based correlation of lesions from multiple images
US7289825B2 (en) 2004-03-15 2007-10-30 General Electric Company Method and system for utilizing wireless voice technology within a radiology workflow
US7142633B2 (en) 2004-03-31 2006-11-28 General Electric Company Enhanced X-ray imaging system and method
US20060009693A1 (en) 2004-04-08 2006-01-12 Techniscan, Inc. Apparatus for imaging and treating a breast
US7835556B2 (en) 2004-05-14 2010-11-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for diagnosing breast cancer
GB0411402D0 (en) 2004-05-21 2004-06-23 Tissuomics Ltd Penetrating radiation measurements
WO2006012568A2 (en) 2004-07-23 2006-02-02 Learning Tree International System and method for electronic presentations
US7835562B2 (en) 2004-07-23 2010-11-16 General Electric Company Methods and apparatus for noise reduction filtering of images
FR2873835A1 (fr) 2004-07-29 2006-02-03 Gen Electric Procede et dispositif d'imagerie aux rayons x avec produit de contraste permettant une visualisation amelioree
US7323692B2 (en) 2004-08-10 2008-01-29 Research Foundation Of State University Of New York Flat-panel detector with avalanche gain
US7725153B2 (en) 2004-10-04 2010-05-25 Hologic, Inc. Estimating visceral fat by dual-energy x-ray absorptiometry
WO2006055830A2 (en) 2004-11-15 2006-05-26 Hologic, Inc. Matching geometry generation and display of mammograms and tomosynthesis images
EP3106094B1 (en) 2004-11-26 2021-09-08 Hologic, Inc. Integrated multi-mode mammography/tomosynthesis x-ray system
US20060132508A1 (en) 2004-12-16 2006-06-22 Navid Sadikali Multi-planar image viewing system and method
WO2006069379A2 (en) 2004-12-22 2006-06-29 Bio-Tree Systems, Inc. Medical imaging methods and apparatus for diagnosis and monitoring of diseases and uses therefor
US7616793B2 (en) 2004-12-30 2009-11-10 Hologic, Inc. Medical image review workstation with integrated content-based resource retrieval
US9760214B2 (en) 2005-02-23 2017-09-12 Zienon, Llc Method and apparatus for data entry input
US7859549B2 (en) 2005-03-08 2010-12-28 Agfa Inc. Comparative image review system and method
US20060210131A1 (en) 2005-03-15 2006-09-21 Wheeler Frederick W Jr Tomographic computer aided diagnosis (CAD) with multiple reconstructions
JP5038643B2 (ja) 2005-04-06 2012-10-03 株式会社東芝 画像表示装置
US8373652B2 (en) 2005-04-06 2013-02-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Image display apparatus and image display method
US10492749B2 (en) 2005-05-03 2019-12-03 The Regents Of The University Of California Biopsy systems for breast computed tomography
DE102005022543A1 (de) 2005-05-17 2006-11-23 Siemens Ag Mammographieverfahren und Mammographiegerät
AU2006254689B2 (en) 2005-06-02 2012-03-08 Salient Imaging, Inc. System and method of computer-aided detection
US7606801B2 (en) * 2005-06-07 2009-10-20 Varonis Inc. Automatic management of storage access control
US7809175B2 (en) 2005-07-01 2010-10-05 Hologic, Inc. Displaying and navigating computer-aided detection results on a review workstation
US7245694B2 (en) 2005-08-15 2007-07-17 Hologic, Inc. X-ray mammography/tomosynthesis of patient's breast
US8081165B2 (en) 2005-08-30 2011-12-20 Jesterrad, Inc. Multi-functional navigational device and method
DE202005013910U1 (de) 2005-09-02 2005-11-24 Siemens Ag Mammographiegerät mit Gesichtsschild
US20070052700A1 (en) 2005-09-07 2007-03-08 Wheeler Frederick W System and method for 3D CAD using projection images
US10008184B2 (en) 2005-11-10 2018-06-26 Hologic, Inc. System and method for generating a 2D image using mammography and/or tomosynthesis image data
US7342233B2 (en) 2005-11-18 2008-03-11 Sectra Mamea Ab Method and arrangement relating to x-ray imaging
US20070118400A1 (en) 2005-11-22 2007-05-24 General Electric Company Method and system for gesture recognition to drive healthcare applications
US20070236490A1 (en) 2005-11-25 2007-10-11 Agfa-Gevaert Medical image display and review system
JP2009522005A (ja) 2005-12-29 2009-06-11 ケアストリーム ヘルス インク 時間横断的かつモダリティ横断的な医療診断
US7581399B2 (en) 2006-01-05 2009-09-01 United Technologies Corporation Damped coil pin for attachment hanger hinge
US20070156451A1 (en) 2006-01-05 2007-07-05 Gering David T System and method for portable display of relevant healthcare information
JP5554927B2 (ja) 2006-02-15 2014-07-23 ホロジック， インコーポレイテッド トモシンセシスシステムを使用した乳房バイオプシおよびニードル位置特定
US20070223651A1 (en) 2006-03-21 2007-09-27 Wagenaar Douglas J Dual modality mammography device
US7489761B2 (en) 2006-03-27 2009-02-10 Hologic, Inc. Breast compression for digital mammography, tomosynthesis and other modalities
WO2007115824A2 (en) 2006-04-12 2007-10-18 Nassir Navab Virtual penetrating mirror device for visualizing virtual objects in angiographic applications
US8471866B2 (en) 2006-05-05 2013-06-25 General Electric Company User interface and method for identifying related information displayed in an ultrasound system
US7945083B2 (en) 2006-05-25 2011-05-17 Carestream Health, Inc. Method for supporting diagnostic workflow from a medical imaging apparatus
JP2007330334A (ja) 2006-06-12 2007-12-27 Toshiba Corp Ｘ線撮影装置及びその方法
US7974924B2 (en) 2006-07-19 2011-07-05 Mvisum, Inc. Medical data encryption for communication over a vulnerable system
CN100444800C (zh) 2006-07-25 2008-12-24 倪湘申 微创手术x线穿刺定位装置及方法
US20090080602A1 (en) 2006-08-03 2009-03-26 Kenneth Brooks Dedicated breast radiation imaging/therapy system
US20080043905A1 (en) 2006-08-21 2008-02-21 Bamdad Hassanpourgol Portable Prone Stereotactic Mammography System for Biopsies, Image Guided Lumpectomies, and Radiation Treatment
JP2008068032A (ja) 2006-09-15 2008-03-27 Toshiba Corp 画像表示装置
US20080139896A1 (en) 2006-10-13 2008-06-12 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and Method for Graphical Annotation of Anatomical Images Using a Touch Screen Display
EP2074595A1 (en) 2006-10-17 2009-07-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Visualization of 3d images in combination with 2d projection images
JP4851296B2 (ja) 2006-10-26 2012-01-11 富士フイルム株式会社 放射線断層画像取得装置および放射線断層画像取得方法
US20080114614A1 (en) 2006-11-15 2008-05-15 General Electric Company Methods and systems for healthcare application interaction using gesture-based interaction enhanced with pressure sensitivity
US8280488B2 (en) 2006-11-24 2012-10-02 Huisman Henkjan J Processing and displaying dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging information
US7769219B2 (en) 2006-12-11 2010-08-03 Cytyc Corporation Method for assessing image focus quality
US8044972B2 (en) 2006-12-21 2011-10-25 Sectra Mamea Ab Synchronized viewing of tomosynthesis and/or mammograms
US8051386B2 (en) 2006-12-21 2011-11-01 Sectra Ab CAD-based navigation of views of medical image data stacks or volumes
US8091045B2 (en) 2007-01-07 2012-01-03 Apple Inc. System and method for managing lists
US10682107B2 (en) 2007-01-31 2020-06-16 Philips Digital Mammography Sweden Ab Method and arrangement relating to x-ray imaging
US20080221479A1 (en) 2007-03-07 2008-09-11 Ritchie Paul G Integrated Imaging and Biopsy System with Integrated Utilities
JP4888165B2 (ja) 2007-03-12 2012-02-29 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及びプログラム
US8155417B2 (en) 2007-03-27 2012-04-10 Hologic, Inc. Post-acquisition adaptive reconstruction of MRI data
JP5656339B2 (ja) 2007-03-28 2015-01-21 Jsr株式会社 タンパク質固定化担体およびその製造方法
US7936341B2 (en) 2007-05-30 2011-05-03 Microsoft Corporation Recognizing selection regions from multiple simultaneous inputs
US7889175B2 (en) 2007-06-28 2011-02-15 Panasonic Corporation Touchpad-enabled remote controller and user interaction methods
US9427201B2 (en) 2007-06-30 2016-08-30 Accuray Incorporated Non-invasive method for using 2D angiographic images for radiosurgical target definition
FR2919747B1 (fr) 2007-08-02 2009-11-06 Gen Electric Procede et systeme d'affichage d'images de tomosynthese
EP2219525B1 (en) 2007-08-23 2017-01-04 Bearf, Llc Improved computed tomography breast imaging and biopsy system
WO2009036375A1 (en) 2007-09-14 2009-03-19 Panasonic Avionics Corporation Portable user control device and method for vehicle information systems
US8126226B2 (en) 2007-09-20 2012-02-28 General Electric Company System and method to generate a selected visualization of a radiological image of an imaged subject
US7630533B2 (en) 2007-09-20 2009-12-08 Hologic, Inc. Breast tomosynthesis with display of highlighted suspected calcifications
US7929743B2 (en) 2007-10-02 2011-04-19 Hologic, Inc. Displaying breast tomosynthesis computer-aided detection results
US8107700B2 (en) 2007-11-21 2012-01-31 Merge Cad Inc. System and method for efficient workflow in reading medical image data
FR2924010B1 (fr) 2007-11-23 2010-11-26 Gen Electric Perfectionnements aux appareils de mammographie
US20090138280A1 (en) 2007-11-26 2009-05-28 The General Electric Company Multi-stepped default display protocols
CN101983033B (zh) 2007-12-21 2014-09-03 科宁公司 锥光束ct成像和图像引导程序的方法和装置
US20090167702A1 (en) 2008-01-02 2009-07-02 Nokia Corporation Pointing device detection
JP5294654B2 (ja) 2008-02-29 2013-09-18 富士フイルム株式会社 画像表示方法および装置
JP5558672B2 (ja) 2008-03-19 2014-07-23 株式会社東芝 画像処理装置及びｘ線コンピュータ断層撮影装置
KR100977385B1 (ko) 2008-04-10 2010-08-20 주식회사 팬택 위젯형 대기화면을 제어할 수 있는 이동 단말기 및 그를이용한 대기화면 제어 방법
US20110178389A1 (en) 2008-05-02 2011-07-21 Eigen, Inc. Fused image moldalities guidance
US20100177053A2 (en) 2008-05-09 2010-07-15 Taizo Yasutake Method and apparatus for control of multiple degrees of freedom of a display
JP5224451B2 (ja) 2008-06-03 2013-07-03 富士フイルム株式会社 投影画像作成装置、方法およびプログラム
US8031835B2 (en) 2008-08-07 2011-10-04 Xcision Medical Systems Llc Method and system for translational digital tomosynthesis mammography
US9848849B2 (en) 2008-08-21 2017-12-26 General Electric Company System and method for touch screen control of an ultrasound system
US7991106B2 (en) 2008-08-29 2011-08-02 Hologic, Inc. Multi-mode tomosynthesis/mammography gain calibration and image correction using gain map information from selected projection angles
KR20110063659A (ko) 2008-09-04 2011-06-13 홀로직, 인크. 통합된 다중 모드 마모그래피/토모신테시스 ｘ선 시스템 및 방법
US8284170B2 (en) 2008-09-30 2012-10-09 Apple Inc. Touch screen device, method, and graphical user interface for moving on-screen objects without using a cursor
US20100088346A1 (en) 2008-10-08 2010-04-08 General Electric Company Method and system for attaching objects to a data repository
US7940891B2 (en) 2008-10-22 2011-05-10 Varian Medical Systems, Inc. Methods and systems for treating breast cancer using external beam radiation
US8543415B2 (en) 2008-11-26 2013-09-24 General Electric Company Mobile medical device image and series navigation
US20100131482A1 (en) 2008-11-26 2010-05-27 General Electric Company Adaptive user interface systems and methods for healthcare applications
JP2012510672A (ja) 2008-11-28 2012-05-10 フジフイルム メディカル システムズ ユーエスエイ インコーポレイテッド 画像表示にアクセスし、それを操作するためのアクティブ・オーバーレイ・システムおよび方法
US9146663B2 (en) 2008-12-08 2015-09-29 Hologic, Inc. Displaying computer-aided detection information with associated breast tomosynthesis image information
JP2010137004A (ja) 2008-12-15 2010-06-24 Fujifilm Corp 放射線画像処理システム及び処理方法
US8184890B2 (en) * 2008-12-26 2012-05-22 Three Palm Software Computer-aided diagnosis and visualization of tomosynthesis mammography data
JP2010188003A (ja) 2009-02-19 2010-09-02 Fujifilm Corp 画像表示システム及び画像撮影表示システム
DE102009015007A1 (de) 2009-03-26 2010-10-21 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Auswertung einer Zeitserie von zweidimensionalen Bildern einer Testbolusmessung und medizinische Bildaufnahmeeinrichtung
JP5373450B2 (ja) 2009-03-31 2013-12-18 富士フイルム株式会社 生検装置及び生検装置の動作方法
US8300023B2 (en) 2009-04-10 2012-10-30 Qualcomm Incorporated Virtual keypad generator with learning capabilities
US8217357B2 (en) 2009-04-13 2012-07-10 Hologic, Inc. Integrated breast X-ray and molecular imaging system
US8413054B2 (en) 2009-04-13 2013-04-02 Cisco Technology, Inc. Graphical user interface for still image capture from video footage
US8677282B2 (en) 2009-05-13 2014-03-18 International Business Machines Corporation Multi-finger touch adaptations for medical imaging systems
KR101728088B1 (ko) 2009-06-29 2017-04-18 톰슨 라이센싱 콘트라스트 개선
CA2766485C (en) 2009-07-16 2017-07-25 Karim S. Karim Multi-layer flat panel x-ray detector
FR2948481B1 (fr) 2009-07-27 2012-01-20 Gen Electric Procede d'imagerie pour la realisation d'une modelisation en triple energie, et dispositif pour la mise en oeuvre d'un tel procede
US8644644B2 (en) 2009-09-14 2014-02-04 Adobe Systems Incorporation Methods and apparatus for blending images
JP5572440B2 (ja) 2009-09-15 2014-08-13 富士フイルム株式会社 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法
KR101616874B1 (ko) 2009-09-23 2016-05-02 삼성전자주식회사 다중 영상 합성 방법 및 그 장치
CN102648485B (zh) 2009-10-05 2015-10-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 图像中感兴趣体积的交互选择
EP2486503A2 (en) 2009-10-07 2012-08-15 Hologic, Inc. Processing and displaying computer-aided detection information associated with breast x-ray images
WO2011043838A1 (en) 2009-10-08 2011-04-14 Hologic, Inc . Needle breast biopsy system and method of use
US20110110570A1 (en) 2009-11-10 2011-05-12 Avi Bar-Shalev Apparatus and methods for generating a planar image
US8687860B2 (en) 2009-11-24 2014-04-01 Penrad Technologies, Inc. Mammography statistical diagnostic profiler and prediction system
JP2011110175A (ja) 2009-11-26 2011-06-09 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像表示システム及びプログラム
US20120014578A1 (en) 2010-07-19 2012-01-19 Qview Medical, Inc. Computer Aided Detection Of Abnormalities In Volumetric Breast Ultrasound Scans And User Interface
WO2011065950A1 (en) 2009-11-27 2011-06-03 Qview Medical, Inc. Interactive display of computer aided detection radiological screening results combined with quantitative prompts
CN102656608B (zh) 2009-12-17 2016-02-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 重建感兴趣对象
US8027582B2 (en) 2009-12-21 2011-09-27 Sony Corporation Autofocus with confidence measure
US9451924B2 (en) 2009-12-30 2016-09-27 General Electric Company Single screen multi-modality imaging displays
US9201627B2 (en) 2010-01-05 2015-12-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for transferring content between user equipment and a wireless communications device
WO2011091300A2 (en) 2010-01-24 2011-07-28 Mistretta Medical, Llc System and method for implementation of 4d time-energy subtraction computed tomography
US8559590B2 (en) 2010-01-28 2013-10-15 Varian Medical Systems, Inc. Imaging breast cancerous lesions with microcalcifications
DE102010009295B4 (de) 2010-02-25 2019-02-21 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Darstellung eines zu untersuchenden und/oder behandelnden Bereichs
JP5340213B2 (ja) 2010-03-30 2013-11-13 富士フイルム株式会社 画像表示システム
WO2011148371A1 (en) 2010-05-23 2011-12-01 Technion Research And Development Foundation Ltd. Detection, staging and grading of benign and malignant tumors
US20110310126A1 (en) 2010-06-22 2011-12-22 Emil Markov Georgiev Method and system for interacting with datasets for display
WO2012001572A1 (en) 2010-06-28 2012-01-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Medical tomosynthesis system
JP5654787B2 (ja) 2010-06-30 2015-01-14 富士フイルム株式会社 放射線画像撮影表示方法およびシステム
KR101687971B1 (ko) 2010-07-19 2016-12-21 삼성전자주식회사 유방 촬영 장치 및 그 방법
JP5650467B2 (ja) 2010-08-27 2015-01-07 富士フイルム株式会社 放射線画像撮影システム
JP2012061196A (ja) 2010-09-17 2012-03-29 Fujifilm Corp 断層画像表示方法および装置
DE102010041920A1 (de) 2010-10-04 2012-04-05 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Darstellung einer Konzentration eines Kontrastmittels in einem vorbestimmten Volumenabschnitt mittels Tomosynthese und entsprechendes Tomosynthesegerät
JPWO2012063653A1 (ja) 2010-11-12 2014-05-12 株式会社日立メディコ 医用画像表示装置及び医用画像表示方法
KR101912959B1 (ko) 2010-11-18 2018-10-29 홀로직, 인크. 의료 시술을 수행하기 위한 테이블
US9146674B2 (en) 2010-11-23 2015-09-29 Sectra Ab GUI controls with movable touch-control objects for alternate interactions
US20120133600A1 (en) 2010-11-26 2012-05-31 Hologic, Inc. User interface for medical image review workstation
JP5170226B2 (ja) 2010-12-10 2013-03-27 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
DE102011003137A1 (de) 2011-01-25 2012-07-26 Siemens Aktiengesellschaft Bildgebungsverfahren mit einer verbesserten Darstellung eines Gewebebereichs
CN103582455B (zh) 2011-02-14 2016-12-28 罗切斯特大学 基于锥形束乳房ct图像的计算机辅助检测和诊断的方法和装置
FR2971412B1 (fr) 2011-02-15 2014-01-17 Gen Electric Methode d'acquisition de la morphologie d'un sein.
IT1404617B1 (it) 2011-02-25 2013-11-29 I M S Internaz Medicoscientifica S R L Apparecchiatura per la tomosintesi e la mammografia.
JP6057922B2 (ja) 2011-03-08 2017-01-11 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. スクリーニング、診断及び生検のための二重エネルギー及び／又は造影強化乳房撮像のためのシステム及び方法
DE202011004071U1 (de) 2011-03-16 2011-07-27 Siemens Aktiengesellschaft Kompressionsplatte für Tomosynthese
US8526763B2 (en) 2011-05-27 2013-09-03 Adobe Systems Incorporated Seamless image composition
BR112013033262A2 (pt) 2011-06-27 2017-03-01 Koninklijke Philips Nv método para administrar achados clínicos de estudos em série de uma anatomia de um paciente
KR101477543B1 (ko) 2011-07-22 2014-12-31 삼성전자주식회사 엑스선 촬영 장치 및 방법
EP2745266B1 (en) 2011-09-07 2020-05-13 Koninklijke Philips N.V. Interactive live segmentation with automatic selection of optimal tomography slice
JP5439453B2 (ja) 2011-10-20 2014-03-12 株式会社東芝 画像表示装置
DE102011087127B4 (de) 2011-11-25 2015-11-19 Siemens Aktiengesellschaft Bestimmung von Aufnahmeparametern bei einer Dual-Energy Tomosynthese
JP2014534042A (ja) 2011-11-27 2014-12-18 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. マンモグラフィーおよび／またはトモシンセシス画像データを使用して２ｄ画像を生成するためのシステムおよび方法
EP2786309A4 (en) 2011-11-30 2015-07-08 Univ Rush Medical Center SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING IMPLANTED MEDICAL DEVICES AND / OR DETECTING REMAINING SURGICAL PROPERTIES ON MEDICAL PICTURES
US8594407B2 (en) 2012-02-03 2013-11-26 Siemens Aktiengesellschaft Plane-by-plane iterative reconstruction for digital breast tomosynthesis
US9805507B2 (en) * 2012-02-13 2017-10-31 Hologic, Inc System and method for navigating a tomosynthesis stack using synthesized image data
JP5745444B2 (ja) 2012-03-05 2015-07-08 富士フイルム株式会社 医用画像表示装置および医用画像表示方法、並びに、医用画像表示プログラム
CN104160424B (zh) 2012-03-08 2017-09-19 皇家飞利浦有限公司 用于改进多模态图像融合中的配准准确度的智能标志选择
JP5244250B1 (ja) 2012-03-28 2013-07-24 パナソニック株式会社 給電装置
US8842806B2 (en) 2012-04-03 2014-09-23 Carestream Health, Inc. Apparatus and method for breast imaging
ITBO20120227A1 (it) 2012-04-24 2013-10-25 I M S Internaz Medico Scient Ifica S R L Apparecchiatura per eseguire un esame sul seno di un paziente.
JP2013244211A (ja) 2012-05-25 2013-12-09 Toshiba Corp 医用画像処理装置、医用画像処理方法及び制御プログラム
DE102012213910A1 (de) 2012-08-06 2014-02-06 Siemens Aktiengesellschaft Steuerungsmodul und -verfahren zur Perspektivenbestimmung beim Rendern von medizinischen Bilddatensätzen
KR101479212B1 (ko) 2012-09-05 2015-01-06 삼성전자 주식회사 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 생성 방법
US8983156B2 (en) 2012-11-23 2015-03-17 Icad, Inc. System and method for improving workflow efficiences in reading tomosynthesis medical image data
GB201221069D0 (en) 2012-11-23 2013-01-09 Univ Reading Control method
KR102154733B1 (ko) 2013-01-16 2020-09-11 삼성전자주식회사 의료 영상을 이용하여 대상체에 악성 종양이 존재하는지 여부를 예측하는 장치 및 방법
US9113781B2 (en) 2013-02-07 2015-08-25 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for on-site learning of landmark detection models for end user-specific diagnostic medical image reading
EP2967473B1 (en) 2013-03-15 2020-02-19 Hologic, Inc. System and method for navigating a tomosynthesis stack including automatic focusing
JP6388347B2 (ja) 2013-03-15 2018-09-12 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. 腹臥位におけるトモシンセシス誘導生検
US9129362B2 (en) 2013-05-22 2015-09-08 Siemens Aktiengesellschaft Semantic navigation and lesion mapping from digital breast tomosynthesis
US9836872B2 (en) 2013-06-28 2017-12-05 Koninklijke Philips N.V. Methods for generation of edge=preserving synthetic mammograms from tomosynthesis data
KR20150010515A (ko) 2013-07-19 2015-01-28 삼성전자주식회사 의료 영상 획득 방법 및 장치
US9668699B2 (en) 2013-10-17 2017-06-06 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for anatomical object detection using marginal space deep neural networks
US10978184B2 (en) 2013-11-04 2021-04-13 Terarecon, Inc. Evolving contextual clinical data engine for medical information
US10610182B2 (en) 2014-01-15 2020-04-07 Alara Systems, Inc Converting low-dose to higher dose 3D tomosynthesis images through machine-learning processes
JP6283850B2 (ja) 2014-01-31 2018-02-28 国立大学法人 熊本大学 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
JP6495003B2 (ja) 2014-02-04 2019-04-03 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理方法
AU2015222981B2 (en) * 2014-02-28 2019-01-31 Hologic, Inc. System and method for generating and displaying tomosynthesis image slabs
US20150331995A1 (en) 2014-05-14 2015-11-19 Tiecheng Zhao Evolving contextual clinical data engine for medical data processing
US20160000399A1 (en) 2014-07-02 2016-01-07 General Electric Company Method and apparatus for ultrasound needle guidance
US9569864B2 (en) 2014-09-12 2017-02-14 Siemens Aktiengesellschaft Method and apparatus for projection image generation from tomographic images
US20180000446A1 (en) 2014-12-24 2018-01-04 Koninklijke Philips N.V. Needle trajectory prediction for target biopsy
JP6383321B2 (ja) 2015-04-08 2018-08-29 株式会社エクスメディオ 診断支援システム
WO2016184746A1 (en) 2015-05-18 2016-11-24 Koninklijke Philips N.V. Intra-procedural accuracy feedback for image-guided biopsy
KR101822404B1 (ko) 2015-11-30 2018-01-26 임욱빈 Dnn 학습을 이용한 세포이상 여부 진단시스템
CA3015658A1 (en) 2016-03-11 2017-09-14 Magic Leap, Inc. Structure learning in convolutional neural networks
TWI609674B (zh) 2016-05-12 2018-01-01 太豪生醫股份有限公司 乳房影像對位方法與影像處理裝置
US9589374B1 (en) 2016-08-01 2017-03-07 12 Sigma Technologies Computer-aided diagnosis system for medical images using deep convolutional neural networks
US20180144244A1 (en) 2016-11-23 2018-05-24 Vital Images, Inc. Distributed clinical workflow training of deep learning neural networks
EP3326535B1 (en) 2016-11-25 2019-06-12 ScreenPoint Medical Displaying system for displaying digital breast tomosynthesis data
WO2018183550A1 (en) 2017-03-30 2018-10-04 Hologic, Inc. System and method for targeted object enhancement to generate synthetic breast tissue images
CN110621231B (zh) 2017-03-30 2024-02-23 豪洛捷公司 用于分层次多级特征图像合成和表示的系统以及方法
WO2018183549A1 (en) 2017-03-30 2018-10-04 Hologic, Inc. System and method for synthesizing low-dimensional image data from high-dimensional image data using an object grid enhancement
WO2018236565A1 (en) 2017-06-20 2018-12-27 Hologic, Inc. METHOD AND SYSTEM FOR MEDICAL IMAGING WITH DYNAMIC SELF-LEARNING
JP7244540B2 (ja) 2018-05-04 2023-03-22 ホロジック， インコーポレイテッド 生検針の可視化
US20210000553A1 (en) 2018-05-04 2021-01-07 Hologic, Inc. Introducer and localization wire visualization
WO2021021329A1 (en) 2019-07-31 2021-02-04 Google Llc System and method for interpretation of multiple medical images using deep learning
CN112561908B (zh) 2020-12-24 2021-11-23 北京医准智能科技有限公司 乳腺图像病灶匹配方法、装置及存储介质
US20230125385A1 (en) 2021-10-25 2023-04-27 Hologic, Inc. Auto-focus tool for multimodality image review

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004254742A (ja) 2003-02-24 2004-09-16 Konica Minolta Holdings Inc 医用画像処理装置及び悪性度の判定方法
JP2016533803A (ja) 2013-10-24 2016-11-04 アンドリュー ピー． スミス， Ｘ線誘導胸部生検をナビゲートするためのシステムおよび方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20220192615A1 (en) 2022-06-23
CN110621231B (zh) 2024-02-23
US11399790B2 (en) 2022-08-02
US20210113167A1 (en) 2021-04-22
CN110621231A (zh) 2019-12-27
JP2020512130A (ja) 2020-04-23
WO2018183548A1 (en) 2018-10-04
EP3600047A1 (en) 2020-02-05
US11957497B2 (en) 2024-04-16
JP2023030214A (ja) 2023-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7277053B2 (ja) 階層式マルチレベル特徴画像合成および提示のためのシステムおよび方法
JP7174710B2 (ja) 合成乳房組織画像を生成するための標的オブジェクト増強のためのシステムおよび方法
JP7169986B2 (ja) オブジェクトグリッド増強を用いて高次元画像データから低次元画像データを合成するためのシステムおよび方法
CN108022238B (zh) 对3d图像中对象进行检测的方法、计算机存储介质和系统
JP2022525198A (ja) 陽電子放射断層撮影を用いた腫瘍セグメンテーションのための深層畳み込みニューラルネットワーク
EP3675043B1 (en) Systems and methods for deep learning-based image reconstruction
CN102656608A (zh) 重建感兴趣对象
US10956635B1 (en) Radiologist-assisted machine learning with interactive, volume subtending 3D cursor
CN112529834A (zh) 病理图像模式在3d图像数据中的空间分布
US11238197B1 (en) Generating a 3D dataset containing a simulated surgical device
US9361711B2 (en) Lesion-type specific reconstruction and display of digital breast tomosynthesis volumes
JP2022502177A (ja) 高密度要素抑制による合成乳房組織画像発生のためのシステムおよび方法
Chan et al. Computer-aided diagnosis of breast cancer with tomosynthesis imaging
Jonnalagadda et al. Convolutional Neural Network Model Observers Discount Signal-like Anatomical Structures During Search in Virtual Digital Breast Tomosynthesis Phantoms
Hsu Three-dimensional computerized breast phantom based on empirical data
Müller Frameworks in medical image analysis with deep neural networks
Castella Breast texture synthesis and estimation of the role of the anatomy and tumor shape in the radiological detection process: From digital mammography to breast tomosynthesis

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210217

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210217

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220125

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220128

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20220425

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220627

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221006

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230407

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230504

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7277053

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150