JP2016523165A - マルチモード組織分類のための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 解剖学的組織のマルチモダリティー組織分類のためのシステムであって:
前記解剖学的組織の少なくとも一つのMRI特徴を生成するよう構造的に構成された少なくとも一つのMRIシステムと;
前記解剖学的組織の少なくとも一つの超音波画像特徴を生成するよう構造的に構成された少なくとも一つの超音波システムと;
前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも一つの超音波画像特徴の空間的位置合わせおよび画像抽出から導出される前記解剖学的組織の組織分類体積を生成するよう構造的に構成されたワークステーションとを有しており、
前記ワークステーションはさらに、前記組織分類体積の各ボクセルを、少なくとも健全組織ボクセルおよび不健全組織ボクセルを含む複数の組織型のうちの一つとして分類するよう構造的に動作可能である、
システム。 - 前記組織分類体積の生成が:
前記ワークステーションが、前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも一つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせし、画像抽出する段階と;
前記ワークステーションが、各ボクセルについて画像特徴ベクトルを生成する段階とを含み、
各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の空間的に位置合わせされ、画像抽出された少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも一つの超音波画像特徴の連結を含む、
請求項1記載のシステム。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内に含まれる前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項2記載のシステム。
- 前記組織分類体積の生成が:
前記ワークステーションが、前記解剖学的組織の少なくとも二つの超音波画像特徴を抽出する段階と;
前記ワークステーションが、各ボクセルについての画像特徴ベクトルを生成する段階とを含み、
各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の前記画像抽出された少なくとも二つの超音波画像特徴の連結を含む、
請求項1記載のシステム。 - 前記組織分類体積の生成が:
前記ワークステーションが、前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも二つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせする段階と;
前記ワークステーションが、各ボクセルについての重み付けされた因子を生成する段階であって、各重み付けされた因子は、前記解剖学的組織の不健全な部分を表わす前記解剖学的組織のそれぞれの空間的に位置合わせされた少なくとも一つのMRI特徴の輪郭描出から導出される、段階と;
前記ワークステーションが、対応する画像特徴ベクトルに各重み付けされた因子を適用する段階とを含む、
請求項4記載のシステム。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内の前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項5記載のシステム。
- 前記複数の組織型がさらに、ボーダーラインの不健全組織ボクセルを含む、請求項1記載のシステム。
- 前記複数の組織型がさらに、前記健全組織ボクセルと前記不健全組織ボクセルとの間の範囲にわたる複数の可能性のある不健全組織ボクセルを含む、請求項1記載のシステム。
- 前記組織分類体積を診断手順に組み込むよう構造的に構成されている、請求項1記載のシステム。
- 前記組織分類体積を診断手順に組み込むよう構造的に構成されている介入案内システムをさらに有する、請求項1記載のシステム。
- 解剖学的組織のマルチモダリティー組織分類のためのワークステーションであって:
前記解剖学的組織の少なくとも一つのMRI特徴および前記解剖学的組織の少なくとも一つの超音波画像特徴の空間的位置合わせおよび画像抽出から導出される前記解剖学的組織の組織分類体積を生成するよう構造的に構成された画像位置合わせ器および特徴抽出器と;
前記組織分類体積の各ボクセルを、少なくとも健全組織ボクセルおよび不健全組織ボクセルを含む組織型のうちの一つとして分類するよう構造的に構成されている組織分類器とを有する、
ワークステーション。 - 前記組織分類体積の生成が:
前記画像位置合わせ器が、前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも一つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせすることと;
前記特徴抽出器が、前記解剖学的組織の前記空間的に位置合わせされた少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも一つの超音波画像特徴を抽出することと;
前記特徴抽出器が、各ボクセルについて画像特徴ベクトルを生成することとを含み、
各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の前記空間的に位置合わせされ、画像抽出された少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも一つの超音波画像特徴の連結を含む、
請求項11記載のワークステーション。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内に含まれる前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項12記載のワークステーション。
- 前記組織分類体積の生成が:
前記画像位置合わせ器が、前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも二つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせすることと;
前記特徴抽出器が、前記解剖学的組織の前記少なくとも二つの超音波画像特徴を抽出することと;
前記特徴抽出器が、各ボクセルについての画像特徴ベクトルを生成することであって、各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の前記画像抽出された少なくとも二つの超音波画像特徴の連結を含む、ことと;
前記特徴抽出器が、各ボクセルについての重み付けされた因子を生成することであって、各重み付けされた因子は、前記解剖学的組織の疑いのある不健全な部分を表わす前記解剖学的組織のそれぞれの空間的に位置合わせされた少なくとも一つのMRI特徴の輪郭描出から導出される、ことと;
前記特徴抽出器が、対応するボクセルの各画像特徴ベクトルに各重み付けされた因子を適用することとを含む、
請求項11記載のワークステーション。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内に含まれる前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項14記載のワークステーション。
- 解剖学的組織のマルチモダリティー組織分類のための方法であって:
前記解剖学的組織の少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも一つの超音波画像特徴の空間的位置合わせおよび画像抽出から導出される前記解剖学的組織の組織分類体積を生成する段階と;
前記組織分類体積の各ボクセルを、少なくとも健全組織ボクセルおよび不健全組織ボクセルを含む組織型のうちの一つとして分類する段階とを含む、
方法。 - 前記組織分類体積の生成が:
前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも一つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせし、画像抽出する段階と;
各ボクセルについて画像特徴ベクトルを生成する段階とを含み、
各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の前記空間的に位置合わせされ、画像抽出された少なくとも一つのMRI特徴および少なくとも一つの超音波画像特徴の連結を含む、
請求項16記載の方法。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内に含まれる前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項17記載の方法。
- 前記組織分類体積の生成が:
前記解剖学的組織の前記少なくとも一つのMRI特徴および前記少なくとも一つの超音波画像特徴を空間的に位置合わせする段階と;
前記解剖学的組織の前記少なくとも一つの超音波画像特徴を抽出する段階と;
各ボクセルについての画像特徴ベクトルを生成する段階であって、各画像特徴ベクトルは、対応するボクセルに関連付けられた、前記解剖学的組織の前記画像抽出された少なくとも一つの超音波画像特徴の連結を含む、段階と;
各ボクセルについての重み付けされた因子を生成する段階であって、各重み付けされた因子は、前記解剖学的組織の疑いのある不健全な部分を表わす前記解剖学的組織のそれぞれの空間的に位置合わせされた少なくとも一つのMRI特徴の輪郭描出から導出される、段階と;
対応するボクセルの各画像特徴ベクトルに各重み付けされた因子を適用する段階とを含む、
請求項16記載の方法。 - 前記組織分類体積の各ボクセルの、前記複数の組織型のうちの一つとしての分類が、対応する画像特徴ベクトル内に含まれる前記解剖学的組織の画像特徴の連結から導出される、請求項19記載の方法。
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