【解決手段】本発明は、医用画像を処理するシステムおよび方法を提供する。入力医用画像は初めに、皮下脂肪を含むコントロールポイント組織のピクセル強度を用いて正規化される。クラスタ化密度マップと悪性確率マップは、正規化された画像から生成され、病変を示す可能性のある、共通内部特性の部位、つまりブロブを同定するように、さらに分析される。これらのブロブは、真性の可能性のあるブロブを、医用画像でよく見られる他のタイプの非悪性腫瘤から識別するために、分析および分類される。
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医用画像分析および悪性病変検出に関するコンピュータ支援システムならびに方法について記述する。多様なモダリティにより取得された医用画像を分析する。形態学的な特徴ならびに時間的な、例えば動力学的すなわち速度論的な特性を組み合わせて、医用画像中に検出した病変可能性の総合評価を算定する。システムは少なくとも１個の動力学的モジュールを有し、この動力学的モジュールは、患者に造影剤を投与した後に取得される時系列ＭＲＩ画像またはＭＲＳデータから動力学的特性を抽出することができるものとする。総合評価は確認または改善のためにユーザに提示する。
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本発明は、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）用のシステムおよび方法を提供する。本発明は医用画像中の異常のコンピュータ支援自動検出および医用画像の解析に関するものである。医用画像を分析し、診断に関連する画像中の一組の特徴を抽出および同定する。システムは、一組の同定された特徴及び診断モデルに基づき初期診断を算出し、この初期診断を、検討および修正のために使用者に供する。算出した診断は、一組の同定された特徴の使用者による変更の際に動的に再算出する。システムの推奨に基づく診断を使用者が選択する際に、診断報告書を、医用画像に存在する特徴を反映して、使用者が証明しかつ使用者が選択した診断として生成する。
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