JP2011031053A - 画像内の解剖学的構造の検出およびマッチング方法、画像内の解剖学的構造のマッチング方法、および、画像内の解剖学的構造の検出およびマッチングシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】候補解剖学的構造の画像が受取られ、その画像から特徴が抽出され、類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴が、候補解剖学的構造と比較され、トレーニングセットから少なくとも1つのもっとも近い近隣の形状を使用することによって候補解剖学的構造の形状が決定される。
【選択図】図1
Description
本件出願は、2003年11月19日に出願された米国仮特許出願第60/523,328号、2004年3月9日に出願された米国仮特許出願第60/551,585号、2004年4月27日に出願された米国仮特許出願第60/565,786号、および2004年6月21日に出願された米国仮特許出願第60/581,535号の恩典を主張するものであり、これらは引用によって完全にここに援用される。
画像内の解剖学的構造を検出し、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の解剖学的構造にマッチングさせる方法において、
候補画像を受取るステップ、
候補画像から特徴値を抽出するステップ、
解剖学的構造の検出に分類関数を適用するステップ、
解剖学的構造が検出された場合には、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似画像を、候補画像について抽出した特徴値をトレーニングセット内の類似画像の特徴値にマッチングさせることによって、識別するステップ、
トレーニングセットからマッチングしている類似画像内の解剖学的構造の1つ又は複数の形状を使用して、候補画像内の解剖学的構造の形状を決定するステップ
を含むことを特徴とする(請求項1)。
なお、本発明による画像内の解剖学的構造の検出およびマッチング方法の実施態様は次の通りである。
(1)特徴値をマッチングさせるステップは、候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成するステップ、および、候補特徴ベクトルを類似画像に関連付けされた特徴ベクトルと比較するステップを含む(請求項2)。
(2)特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含む(請求項3)。
(3)特徴値をマッチングさせるステップは、さらに、ユークリッド距離関数における重み付け行列を使用し異なる距離測定値の使用を含む(請求項4)。
(4)分類関数を適用するステップは、候補画像を通じてウインドウをスキャンするステップを含む(請求項5)。
(5)分類関数を適用するステップは階層的に実行される(請求項6)。
(6)分類関数はブースティングを使用する(請求項7)。
(7)分類関数はアダブースティング(AdaBoosting)を使用する(請求項8)。
(8)分類関数はランクブースティング(RankBoosting)を使用する(請求項9)。
(9)分類関数はサポートベクトルマシン(support vector machine)を使用する(請求項10)。
(10)画像は超音波画像である(請求項11)。
(11)解剖学的構造は左心室である(請求項12)。
(12)解剖学的構造は顔である(請求項13)。
画像内の解剖学的構造を検出し、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の解剖学的構造にマッチングさせるシステムにおいて、
候補画像を受取る手段、
候補画像から特徴値を抽出する手段、
解剖学的構造の検出に分類関数を適用する手段、
画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似画像を、候補画像について抽出した特徴値をトレーニングセット内の類似画像の特徴値にマッチングさせることによって、識別する手段、
トレーニングセットのマッチングしている類似画像内の解剖学的構造の形状を使用して、候補画像内の解剖学的構造の形状を決定する手段、
を含むことを特徴とする(請求項23)。
なお、本発明による画像内の解剖学的構造の検出およびマッチングシステムの実施態様は次の通りである。
(1)類似画像を識別する手段は、候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成する手段、および、候補特徴ベクトルを類似画像に関連付けされた特徴ベクトルと比較する手段を含む(請求項24)。特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含む(請求項25)。
(2)分類関数を適用する手段は、候補画像を通じてウインドウをスキャンする手段を含む(請求項26)。
(3)分類関数はブースティングを使用する(請求項27)。
(4)分類関数はアダブースティング(AdaBoosting)を使用する(請求項28)。
(4)分類関数はランクブースティング(RankBoosting)を使用する(請求項29)。
(5)分類関数はサポートベクトルマシン(support vector machine)を使用する(請求項30)。
(6)画像は超音波画像である(請求項31)。解剖学的構造は左心室である(請求項32)。
(7)解剖学的構造は顔である(請求項33)。
画像内の解剖学的構造を、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似に成形された解剖学的構造にマッチングさせる方法において、
候補解剖学的構造の画像を受取るステップ、
画像から特徴を抽出するステップ、
類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴を候補解剖学的構造と比較するステップ、
トレーニングセットから少なくとも1つのもっとも近い近隣の形状を使用することによって候補解剖学的構造の形状を決定するステップ
を含むことを特徴とする(請求項14)。
なお、本発明による画像内の解剖学的構造のマッチング方法の実施態様は次の通りである。
(1)候補解剖学的構造は、その輪郭に、一連のコントロールポイントによって注釈を付けられている(請求項15)。
(2)類似に成形された解剖学的構造の各々は、その輪郭に、一連のコントロールポイントによって注釈を付けられている(請求項16)。
(3)特徴を比較するステップは、候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成するステップ、および、候補特徴ベクトルを、類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴ベクトルと比較するステップを含む(請求項17)。
(4)特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含む(請求項18)。
(5)比較するステップは、さらに、ユークリッド距離関数における重み付け行列を使用して異なる距離測定値の使用を含む(請求項19)。
(6)画像は超音波画像である(請求項20)。解剖学的構造は左心室である(請求項21)。
(7)解剖学的構造は顔である(請求項22)。
るすべてのピクセルの強度の総和を決定することによって計算することができる。言い換えると、II(x0,y0)におけるIIの集まりは、次式のように決定することができる。
●P=正の例のセット、N=負の例のセット、
●i=0、
カスケードの段階iを通るループ:
i++、
P,Nを使用し、分類器Hiを、Hi―1 *とアダブースト(AdaBoost)を使用する特定数の追加特徴とを用いてトレーニングし、その結果、必要な誤った正の検出率および誤った検出率が満たされる。
Hiの誤った正を負の例として使用することによってトレーニングセットの再構築、P→P*およびN→N*を行い、必要であれば正のセットを調整する。
Hiの再トレーニング:(例えば、最適閾値Ti *およびパリティpi *を選択することによって)Hiの修正を行い、新しいトレーニングデータP*,N*上のその分類エラーを最小化する。結果として得られるHi *およびその出力をメモリ内に入れる。
●ユーザが、ターゲットの誤った正の総合率Ftargetを選択する。
●P=正の例のセット、N=負の例のセット、
●F0=1.0、D0=1.0、i=0、
●メモリ内の初期カスケード分類器:H0 *=ヌル、
Fi>Ftargetの間にわたり以下を繰返し実行
i++
ni=0、Fi=Fi―1
Fi>f×Fi―1の間にわたり以下を繰返し実行
○ni++
○PおよびNを使用し、分類器Hiを、Hi―1 *とアダブースト(AdaBoost)を使用するni個の追加特徴とを用いてトレーニングする(i>1であれば、Hi―1 *は、メモリ内に記憶されている結果を用いてすでにトレーニング済みである。それがその特徴より強い場合には、段階iについての弱い分類器としてHi―1 *を選択する。Hi―1 *のエラーを使用し、その特徴に基づいて、残りの弱い分類器の選択のためのトレーニング例の重みを更新する。)。
○有効性セット上において現在のカスケード分類器Hiを評価し、Fi,Diを決定する。
○現在のカスケード分類器が少なくともd×Di―1(これは、Fiにも影響する)の検出率を有するまで、i番目の分類器Hiのための閾値(Ti)を減少させる。
N=φ
Fi>Ftargetであれば、顔以外の一連の画像について現在のカスケード検出器Hiを評価し、誤った検出があればそれをセットN内に入れる。
Hi *の再トレーニングを行う。Hiについて第2の最適閾値Ti *およびパリティpi *を選択し、新しいトレーニングデータP,Nに関する分類エラーを最小化する、結果として得られたHi *およびその出力をメモリ内に入れる。
段階2‐H2:αH1p1 *(H1‐T1 *)+(αn1+1hn1+1+αn1+2hn1+2+...αn1+n2
hn1+n2)
・・・
d2=(m‐x')TC'x‐1(m‐x') (6)
x'=T(x)かつC'x=T(Cx)である。表記を簡単化するために、予測N(x―,Cx―)がN(x,Cx)に融合されているものと仮定している。
x'=Rx+t (7)
tは2つの自由パラメータを有する変換ベクトルであり、Rは各ブロックが次のとおりとなるブロック対角行列である。
104 プロセッサ
106 データベース
108 ディスプレイ
202 楕円
204 楕円
208 楕円
210 直線
212 直線
302 負領域
304 正領域
306 正領域
308 負領域
310 正領域
312 負領域
314 負領域
316 正領域
318 正領域
320 負領域
322 正領域
402 位置
404 位置
406 位置
408 位置
410 実線
412 線
502 積分画像
504 部分隠れ
506 矩形特徴
Claims (33)
- 画像内の解剖学的構造を検出し、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の解剖学的構造にマッチングさせる方法において、
候補画像を受取るステップ、
候補画像から特徴値を抽出するステップ、
解剖学的構造の検出に分類関数を適用するステップ、
解剖学的構造が検出された場合には、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似画像を、候補画像について抽出した特徴値をトレーニングセット内の類似画像の特徴値にマッチングさせることによって、識別するステップ、
トレーニングセットからマッチングしている類似画像内の解剖学的構造の1つ又は複数の形状を使用して、候補画像内の解剖学的構造の形状を決定するステップ
を含むことを特徴とする画像内の解剖学的構造の検出およびマッチング方法。 - 特徴値をマッチングさせるステップは、
候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成するステップ、
候補特徴ベクトルを類似画像に関連付けされた特徴ベクトルと比較するステップ
を含むことを特徴とする請求項1記載の方法。 - 特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含むことを特徴とする請求項2記載の方法。
- 特徴値をマッチングさせるステップは、さらに、ユークリッド距離関数における重み付け行列を使用し異なる距離測定値の使用を含むことを特徴とする請求項3記載の方法。
- 分類関数を適用するステップは、
候補画像を通じてウインドウをスキャンするステップ
を含むことを特徴とする請求項1記載の方法。 - 分類関数を適用するステップは階層的に実行されることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 分類関数はブースティングを使用することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 分類関数はアダブースティングを使用することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 分類関数はランクブースティングを使用することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 分類関数はサポートベクトルマシンを使用することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 画像は超音波画像であることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 解剖学的構造は左心室であることを特徴とする請求項11記載の方法。
- 解剖学的構造は顔であることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 画像内の解剖学的構造を、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似に成形された解剖学的構造にマッチングさせる方法において、
候補解剖学的構造の画像を受取るステップ、
画像から特徴を抽出するステップ、
類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴を候補解剖学的構造と比較するステップ、
トレーニングセットから少なくとも1つのもっとも近い近隣の形状を使用することによって候補解剖学的構造の形状を決定するステップ
を含むことを特徴とする画像内の解剖学的構造のマッチング方法。 - 候補解剖学的構造は、その輪郭に、一連のコントロールポイントによって注釈を付けられていることを特徴とする請求項14記載の方法。
- 類似に成形された解剖学的構造の各々は、その輪郭に、一連のコントロールポイントによって注釈を付けられていることを特徴とする請求項14記載の方法。
- 特徴を比較するステップは、
候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成するステップ、
候補特徴ベクトルを、類似に成形された解剖学的構造に関連付けされた特徴ベクトルと比較するステップ、
を含むことを特徴とする請求項14記載の方法。 - 特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含むことを特徴とする請求項17記載の方法。
- 比較するステップは、さらに、ユークリッド距離関数における重み付け行列を使用して異なる距離測定値の使用を含むことを特徴とする請求項18記載の方法。
- 画像は超音波画像であることを特徴とする請求項14記載の方法。
- 解剖学的構造は左心室であることを特徴とする請求項20記載の方法。
- 解剖学的構造は顔であることを特徴とする請求項14記載の方法。
- 画像内の解剖学的構造を検出し、画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の解剖学的構造にマッチングさせるシステムにおいて、
候補画像を受取る手段、
候補画像から特徴値を抽出する手段、
解剖学的構造の検出に分類関数を適用する手段、
画像のトレーニングセット内の1つ又は複数の類似画像を、候補画像について抽出した特徴値をトレーニングセット内の類似画像の特徴値にマッチングさせることによって、識別する手段、
トレーニングセットのマッチングしている類似画像内の解剖学的構造の形状を使用して、候補画像内の解剖学的構造の形状を決定する手段、
を含むことを特徴とする画像内の解剖学的構造の検出およびマッチングシステム。 - 類似画像を識別する手段は、
候補解剖学的構造についての特徴ベクトルを生成する手段、
候補特徴ベクトルを類似画像に関連付けされた特徴ベクトルと比較する手段
を含むことを特徴とする請求項23記載のシステム。 - 特徴ベクトルは、複数の弱い分類器出力h'isおよび関連付けされた重みα'isを含むことを特徴とする請求項24記載のシステム。
- 分類関数を適用する手段は、
候補画像を通じてウインドウをスキャンする手段
を含むことを特徴とする請求項23記載のシステム。 - 分類関数はブースティングを使用することを特徴とする請求項23記載のシステム。
- 分類関数はアダブースティングを使用することを特徴とする請求項23記載のシステム。
- 分類関数はランクブースティングを使用することを特徴とする請求項23記載のシステム。
- 分類関数はサポートベクトルマシンを使用することを特徴とする請求項23記載のシステム。
- 画像は超音波画像であることを特徴とする請求項23記載のシステム。
- 解剖学的構造は左心室であることを特徴とする請求項31記載のシステム。
- 解剖学的構造は顔であることを特徴とする請求項23記載のシステム。
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