本発明は、患者（２０、２２）についての測定信号を生成するための少なくとも一つのセンサ（１６、１８）をもつ少なくとも一つの測定機器（１２、１４）を有する医用測定装置（１０）に関する。更に、測定データ検出装置（２４）が供給され、この検出装置は、特に、ワイヤレス通信ルート（２４、２６）経由で、少なくとも一つの測定機器（１２、１４）と測定信号のやりとりを行なうように設計される。少なくとも一つの測定機器（１２、１４）は、測定信号の品質を知らせるように設計される。
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三次元データ集合の任意の部分に対してサーフェスを生成するシステム及び方法が開示される。本発明による実施形態において、最初にセグメントのサーフェスボクセルの集合を識別する方法を備える。集合内の全てのボクセルに対して、どちら側の隣接要素が内部ボクセルであるかを伝達する情報が得られる。そしてその情報の結果はボクセルを分割するポリゴン状サーフェスの位置及び方向を決定するのに使用される。サーフェスは、全てのポリゴン状サーフェスを連結することで得られる。本発明による実施形態において、ポリゴン状サーフェスは三角形で構築されてもよい。本発明による実施形態において、該サーフェスは、ワイヤフレーム・モードか若しくはソリッド・モードで表示されてもよい。本発明による実施形態において、メッシュリダクションが実施可能である。これにより最終的なサーフェスにおけるポリゴンの数が減少できる。本発明の実施形態において、メッシュサーフェスにより境界が形成されたボリュームが計算される。更に、生成されたメッシュサーフェスが「ホール（穴）」のあるサーフェスである場合、例えば、セグメント化されたオブジェクトがメッシュサーフェス生成前にクロップされる場合には、サーフェスの間のホールがメッシュにより補修された後で、ボリュームが計算される。

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本発明は、例えば腫瘍である潜在的病理組織を評価する装置及び方法に係る。これに関しては、寸法又はエッジコントラスト等の特性パラメータは、組織の三次元画像からデータ処理装置において確定される。更には、記録された例に関連する特性パラメータ及び診断的追加情報を有するデータレコードは、データベースモジュールにおいて格納される。データベースモジュールにおいては、続いて、特性パラメータに関連して考慮される組織に類似するデータレコードを確立することが可能である。これらのデータレコードは、モニタ上に表示され得、現在の画像の評価をする医師へ支援を与える。
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本発明は、オブジェクトの管状構造を、このオブジェクト３Ｄ画像データセットを使用することにより視覚化する方法及び対応する装置に関する。より効果的且つ実例的な視覚化を提供するために、前記管状構造の象徴的な経路ビュー（Ｂ）からＣＰＲビュー（Ｃ）を生成及び視覚化するステップであり、前記象徴的な経路ビュー（Ｂ）は前記管状構造を示し、前記象徴的な経路の経路ポイントは３Ｄ空間位置データを割り当てられるステップ、及び前記ＣＰＲビュー（Ｃ）又は前記象徴的な経路ビュー（Ｂ）において選択された前記管状構造のビューイングポイント（Ｖ）を介して、前記オブジェクト（１）の少なくとも１つの平面ビュー（Ｏ）を生成及び視覚化するステップを有する方法が提案されている。
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医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から所定の条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程と、前記時間軸方向抽出工程により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法である。 （もっと読む）

結腸のディジタル画像におけるポリープの識別方法が提供され、結腸のディジタル画像は３次元空間内のボクセルのドメインに対応する複数の強度から成る。本発明による方法は、画像に３つの互いに直交する軸のセットを付与するステップと、画像の軸に関して異なる方位にある複数の切断面を付与するステップと、画像の各ボクセルについて、中心ボクセルのまわりに切断面の各々を心出しするステップ（１０１）と、画像の各ボクセルのまわりの複数の切断面の各々について、結腸との切断面の交差を決定し、前記交差内での切断面のトレースを調べるステップ（１０２）と、各切断面のトレースが小さく丸い場合、交差におけるそれらのボクセルを以後の分析のためにマークするステップ（１０３）とを含む。
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本発明は、多次元データ集合（２）において予め決定可能な領域（３）を表すための方法及び装置に関する。前記データ集合（２）は、特に、検査されるべき対象物の三次元又は四次元画像データから構成されている。前記画像データは、対象物の一つ又は幾つかの受信要素によって生成され、特に少なくとも１つの二次元断面（Ｓ）が前記予め決定可能な領域（３）を通って位置決めされると共に表示される。断面（Ｓ）は、ベクトル（４）によって多次元データ集合（２）内に配置される少なくとも一つのベクトル平面及び／又はポインター平面（Ｅ１，Ｅ２）によって規定される。前記ベクトル又はポインターは、多次元データ集合（２）内及び／又は特に多次元データ集合（２）の二次元断面平面（Ｓ１，Ｓ２）上における、少なくとも一つのベクトル平面（Ｅ１，Ｅ２）及び、ベクトル及び／又はポインター（４）の操作によって固定される。好ましくは、ベクトル（４）は、予め決定可能な方向と長さを有する方向ベクトル（即ち、アロー）であり、予め決定可能な領域（３）に沿って延びる。

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Ｄ次元空間内の複数の点から成るドメインに対応する複数の輝度から成るディジタル画像中の管状構造を配向する方法を提供する。この方法は画像ドメイン内の１つの点を選択し（１０１）、選択された点の近傍において画像の勾配を計算し（１０２）、選択された点における基本構造を計算し（１０２）、選択された点の構造テンソルを求め（１０３）、構造テンソルの固有値を見つける（１０４）ステップを含む。最小固有値（１０５）に対応する固有ベクトルは管状構造と整列する。管状構造と整列する固有ベクトルによって画定される軸を中心とするカートホイール投影を計算（１０６）すればよい。
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患者血管系の１つまたは複数の領域におけるプラークの検出および分析のための自動化方法およびシステムが記載される。
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ディジタル画像中の球形対象を識別する方法を提案する。画像は複数の３Ｄ空間点を含む。この方法は画像ドメイン内の各点において画像の勾配を計算し（１００）；画像ドメイン内の各点において基本構造テンソルを計算し（１０２）；画像ドメイン内の各点の構造テンソルを求め（１０３）；構造テンソルの固有値を求め（１０４）；各構造テンソルについて、前記構造テンソルの最小固有値と前記構造テンソルの最大固有値の比で表される等方性値を計算し(１０５)、球形対象であることを示す等方性度=１を見出すステップから成る。
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発明者は対象の空間的位置に基づく複数の異なる分類子を使用することを提案する。このアプローチの背景には、複数の分類子の方が特徴空間全体をカバーする“ユニバーサル”分類子よりも正確に局所コンセプトを学習できるのではないか、という直感的なアイデアがある。局所分類子を採用すれば、特定の類に属する複数の対象がこの特定類中において互いに高度の類似性を有することになる。局所分類子の採用は、特に分類子がカーネル方式である場合、メモリー、ストレージ及び性能全般の向上にもつながる。ここで使用する語“カーネル方式分類子”とは元の訓練データを、分類タスクを容易にする、より高い次元の空間にマップするためにマッピング機能（即ち、カーネル）が使用されている分類子を意味する。
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複数の３Ｄボリューム・ポイントを含むディジタル画像中の病変部位及びポリープを検出する方法を提供する。この方法は、画像中の曲面を識別し（１０１）、曲面中のそれぞれのポイントに関して、第１曲率測度を計算し（１０２）、曲面中のそれぞれのポイントに関して、それぞれのポイントが１組のリングの中心点となり、それぞれのリングがこのリングの中心点から測地学的に等距離であるようにそれぞれのポイントを中心に１組のリングを形成し(１０３)、それぞれのリングに関して、第１曲率測度の標準偏差を計算し（１０４）、第１曲率測度の標準偏差が最小のリングを選択する（１０５）ステップを含む。選択されたリングに関して、第１曲率勾配を計算し(１０７)、曲率勾配がポリープまたは病変部位として予測されるパターンから逸脱しているポイントを曲面から消去する（１０８）。
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本発明の医用画像診断支援装置は、医用画像装置によって得られた被検者の医用画像から臓器部位を設定する臓器部位設定手段と、この臓器部位設定手段によって設定された臓器部位の変形度を算出する変形度算出手段と、前記臓器部位の変形度の指標を基準値として記憶する基準値記憶手段と、この基準値記憶手段によって記憶された基準値と前記変形度算出手段によって算出された変形度とを比較し、その比較結果からの前記臓器部位の病変の存在を判別する病変判別手段と、この病変判別手段によって判別された前記臓器部位の病変の存在を検者の視覚、聴覚の少なくとも一つの感覚に通知する通知手段とを備える。 これにより、臓器部位が疾患により変形した箇所だけを選択的に診断し、その診断部位の形状変化を画像表示などの検者の視覚や音声などの検者の聴覚で通知できるようになるから、診断の効率を向上できる。 （もっと読む）

本発明は、医用イメージングにおける解剖学的構造の集合の効率的なセグメンテーションの分野に関する。例えば、放射線治療計画においては、リスク器官内のターゲットボリュームを表すいくつかの解剖学的構造の集合のセグメンテーションが要求される。モデルに基づくセグメンテーションを使用するとき、フレキシブルな表面によって表される器官モデルが、関心のあるオブジェクトの境界に適応される。本発明の１つの見地によれば、オブジェクト特有のアプリオリな情報が、セグメンテーションプロセスに組み込まれ、これにより、改善されたセグメンテーションを提供することを可能にする。更に、本発明によるセグメンテーションプロセスは、改善されたロバストネスを有することができ、更に、セグメンテーションに必要な時間が低減されることができる。
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患者のために低侵襲的直接冠動脈バイパス（ＭＩＤＣＡＢ）を計画する方法（２００）は、医用撮像システムから獲得データを取得するステップと、関心のある冠動脈及び１つ又は複数の心腔の３Ｄモデル（１３０）を生成するステップとを含む。３Ｄモデル（１３０）上で１つ又は複数の解剖学的ランドマークが識別され、３Ｄモデル（１３０）のセーブされたビューが介入システム上に登録される。登録された１つ以上のセーブされたビューは介入システムによって視覚化される。
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【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。
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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。

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