本発明は、内視鏡的パスプランニングのための方法及びシステムに関している。この方法は、肺の末梢気道内に位置している肺内のターゲットが特定されるステップ（３１０）と、末梢気道に対する代替として末梢動脈を用いてターゲットまでの内視鏡的パスが作成されるステップ（３２０〜３６０）と、内視鏡的パスを呈示するステップ（３７０）を含んでいる。
（もっと読む）

【課題】患者の医療記録から取得した患者情報（画像データと非画像データ）の様々な特徴／パラメータを解析する壁運動解析法を使用して局所心筋機能を自動的に評価するシステム及び方法を提供する。
【解決手段】心撮像の自動診断支援を提供する方法は、一般に、患者の心臓の画像データを取得する段階と、心臓の画像データから心臓の心筋運動と関連した特徴を取得する段階と、取得した特徴を使用して心筋壁の一以上の領域の局所心筋機能を自動的に評価する段階とを含む。
（もっと読む）

乳房撮像ＣＡＤ（コンピュータ診断）システム及びアプリケーションは、患者から収集した情報（画像データ及び／又は非画像データを含む）から特徴を自動的に抽出し分析することにより、例えば、乳癌の自動診断及び、例えば、乳癌のスクリーニング及び段階付け等の決定支援を可能にする他の自動決定機能を含む医師のワークフローの種々の局面について決定支援を行う。ＣＡＤシステムは、１またはそれ以上の関連の臨床ドメインにおける標識化された患者症例のデータベースから取得（学習）される訓練データセット及びかかるデータの専門家による解釈を用いることにより、ＣＡＤシステムが患者データの分析について「学習」し、医師のワークフローを支援する適切な診断評価及び決定を行えるようにする機械学習法を実施する。

（もっと読む）

医用画像中の問題部位を自動的に検出し、マークするために機械学習分類を利用するＣＡＤ（コンピュータ援用決定）支援システム、方法及びツールを提供する。機械学習方法は日常のＣＡＤシステム利用の過程において得られるトレイニング・データを利用して絶えずＣＡＤプロセスに医師としての知識を組み込むことによってＣＡＤプロセスを適合させ/最適化するのに利用される。
（もっと読む）

心臓イメージを取得するために最適な観察面を決定する方法（１１００）、システム（１２００）および装置（１０１）。該方法（１１００）には、心臓の矢状面イメージと軸面イメージと冠状面イメージとのセットを取得する手法が含まれ、軸面イメージおよび冠状面イメージは矢状面イメージと直交し、心臓は固有軸と、血液プール、血液プール境界および心尖（１１１０）を有する左心室（「ＬＶ」）とを含む。本方法には血液プール境界（１１４０）のマップを形成するステップと、該マップを使用して、固有軸（１１６０）に沿って方向決定された完全な座標フレームを作成するステップとが含まれる。
（もっと読む）

本発明は、仮想内視鏡検査法のためのローカルパス自動プランニング方法に関しており、後続するステップにおける利用のために結腸検査プロトコルによって得られる結腸データセットを導出するステップと、管腔内の目下の内視鏡位置周辺のサブボリュームを確定するステップと、前記目下の内視鏡位置から開始して当該管腔内部で成長する領域を実行するステップと、前記サブボリュームに外接する立方体の複数の面と前記領域との交差を計算しクラスタリングするステップと、前記目下の内視鏡位置から先行ステップにて形成された各クラスタの中心までの概算的センターラインパスを計算するステップと、前記センターラインパスの各々を内視鏡によって示される目下のパスと比較するステップと、前記センターラインパスの各々に対して前記比較に基づく評点を割当てるステップと、前記評点に基づいてセンターラインパスを選択するステップとが含まれている。
（もっと読む）