医用画像から解剖学的構造および像（または姿勢）を自動的に識別し、医用画像を処理して医用画像の診断品質を自動的に評価するためのシステムおよび方法が提供される。一態様においては、医用画像に関する自動決定支援方法は、画像データを取得すること、医用データから特徴データを抽出すること、および抽出された特徴データを用いて解剖学的構造の識別、像の識別および／または画像データの診断品質を決定することを自動的に実行することを含む。
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コンピュータビジョンのコンピュータ支援診断の分野における非常に強い研究意欲にも拘わらず、自動分類又は比較可能アルゴリズム的解決方法は、正式に用いられていず、医師により恒常的な信頼を得ていない。本発明の例示としての実施形態にしたがって、実行される診断の信頼区間は視覚化され、その方法のインタラクティブ改善を可能にする基準化フィードバック機構が与えられる。
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コンピュータ化されたモデルが、ヒト脊髄をシミュレーションし、将来の損傷の確率または過去に起こった特定の損傷が起きる見込みについての推測を引き出すことを可能にする。脊髄は、多数の有限要素から形成される複数の２次元グラフによってモデル化される。２次元グラフは、患者の様々な脊椎レベルで、測定された脊髄の位置に対応する位置に積み重ねられる。積み重ねられたグラフは、他の患者から取得した同様のデータと比較することのできる３次元モデルを生成する。モデルは脊髄の全部または一部に加えられる応力のシミュレーションを含むことができ、それによって摂動された３次元モデルが生成され、それを既知の損傷を有する患者から取得した同様のデータと再度比較することができる。したがって、本発明を使用して、特に車両またはスポーツ事故の結果として起こる脊髄損傷の主張を検証することができる。
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被験者の興味のある領域の複数の診断用画像が生成され、患者のデータベース（１０）に記憶される。これら画像の１つにおいて、例えば腫瘍のような興味のある領域が特定される。同じ興味のある領域の他の画像を前記データベースから検索される。腫瘍の特徴を示すパラメタ値は、各画像から抽出され、時間毎に表又はグラフ形式で表示される。これら画像は、興味のある領域の腫瘍の時間的進展を説明するために、再フォーマット、スケーリング及びシネフォーマット(cine format)で表示される。
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【課題】適応データ表現、レイキャスティング、及びデータ補間技術を用いてボリュームデータセットをレンダリングする方法及びシステムを提供する。
【解決手段】適応画像ボリュームレンダリングシステムは、最初に３Ｄデータセットを複数のサブボリュームにフラグメント化し、各サブボリュームがオクトリ上の１つのノードに関連するオクトリ構造を構成する。システムは、次に２Ｄ画像平面を確立し、各々がサブボリュームの部分集合と適応して相互作用する複数のレイを３Ｄデータセットに向けて選択的に放出する。各サブボリュームによって反射されたレイエネルギは、修正フォン照射モデルを用いて推定され、２Ｄ画像平面上のレイ原点でのピクセル値を構成する。最後に、システムは、複数の選択された位置でのピクセル値を補間し、３Ｄデータセットの２Ｄ画像を発生させる。 （もっと読む）

３次元画像のうち、医療画像となり得る画像特徴を認識するための画像処理システムは、３次元画像からキャンディデート画像を探査するキャンディデート・サーチャー（８０）によって使用されるマスクを生成するマスク・ジェネレータ（７８）を利用する。キャンディデータ・サーチャー（８０）は画像の前景領域の一部にマスクを重ね、マスクと前景領域の前記部分との間の交点数をカウントすることによって構造/オブジェクトの存在を断定する。
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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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