ディジタル化された画像を分断する方法は、Ｎ次元空間の中の点領域に対応する複数の強度を含むディジタル化体積画像を提供し（２０）、前記画像の中の目標構造を識別し（２１）、サイズが目標尺度の関数である前記目標構造に関するウィンドウを形成し（２３）、前記ウィンドウの中の各々の点で結合空間強度尤度比検定を実行して（２４）、各々の前記点が前記目標構造の中にあるかどうかを決定することを含む。
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【課題】二値化画像の部分的な出っ張り領域を、曲線状に切断することができる画像処理技術を提供することを目的とする。
【解決手段】画像処理装置は、断層像を閾値処理して得られた二値化画像からその一部の部分領域を切断する切断手段を備えた画像処理装置において、前記二値化画像の輪郭線上に、少なくとも一つの画素点を含む第一点列と、該第一点列から所定画素数隔てて少なくとも二つの画素点を含む第二点列とを前記輪郭線上に沿って順次移動させる点列設定手段と、この点列設定手段によって設定される第一及び第二点列の位置情報に基づいて、それらの第一及び第二点列を結ぶ曲線を算出する曲線算出手段と、この曲線算出手段によって算出された曲線及び前記輪郭線により囲まれた複数の部分領域を前記切断手段により切断する手段と、を備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】３次元の構造を示すデータを視覚化する際に、表示対象物の形状に合わせて関心領域を表示させることが可能な技術を提供する。
【解決手段】３次元の構造を示すデータを視覚化する際に、ユーザーによる操作部４の操作に応答して、形状データベースＤＢに格納される複数種類の３次元モデルから１つの種類の３次元モデルを指定する。そして、ボリュームデータに係る３次元領域のうち、指定された３次元モデルに対応したＲＯＩに係る表示用画像をボリュームデータに基づいて生成して、モニター３に出力する。 （もっと読む）

画像中のオブジェクトの輪郭をセグメンテーションするための方法が、少なくとも一つのオブジェクトを含む、少なくとも二次元のピクセルデータセットを有する入力画像を受け取る第一のステップと、前記入力画像の前記オブジェクト内の基準点を選択する第二のステップと、前記入力画像の諸ピクセルと前記基準点との間の距離パラメータの座標マップを生成する第三のステップと、前記入力画像からエッジ検出画像を提供するよう前記入力画像を処理する第四のステップと、前記入力画像のピクセルpに対する前記距離パラメータの少なくとも一つの統計的モーメントを、前記エッジ検出画像および前記ピクセルpを中心とする窓関数上で定義されたフィルタ核に依存する重み因子を用いて計算する第五のステップと、前記ピクセルpが前記オブジェクト内であるかどうかを評価するために前記少なくとも一つの統計的モーメントを解析する第六のステップを有する。
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【課題】ユーザによる迅速な画像確認を可能とする画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムを提供すること。
【解決手段】記憶部４０に格納された複数の画像を撮像順にしたがって順次表示する画像表示装置４において、表示される画像として、格納された複数の画像あるいは格納された複数の画像から予め所定の抽出条件で抽出された抽出画像のいずれかを指示する画像指示情報を入力する入力部２０と、表示部３０の所定の領域に表示される画像を画像指示情報によって指示された画像に切り替え、該切り替えた画像を所定の表示領域に表示させる表示制御部５２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】脳の機能面に現れた症状を脳内の明確な位置的情報と共に表示することができる脳画像データ処理プログラム等を提供する。
【解決手段】ＤＩＣＯＭフォーマットによるＭＲＩ画像データとＤＩＣＯＭフォーマット又は医療機器メーカ独自のフォーマットによるＳＰＥＣＴ画像データとを入力させる。ＤＩＣＯＭフォーマット等はアナライズ・フォーマットへ変換する。アナライズ・フォーマットへ変換させたＭＲＩ画像データを１つ、ＳＰＥＣＴ画像データを２つ選択させる。ＭＲＩ画像データは適宜修正を行なう。選択させた２つのＳＰＥＣＴ画像データの差分画像データを求める。修正したＭＲＩ画像データと選択させた２つのＳＰＥＣＴ画像データの各々とを重ね合わせた融合画像データ、および修正したＭＲＩ画像データと差分画像データとを重ね合わせた融合画像データを求める。求めた融合画像データを所定の形式およびまたは所定の条件で表示する。 （もっと読む）

【課題】 管腔臓器の観察対象となる領域を効率的に抽出、表示ができる。
【解決手段】 医用断層画像撮影装置により撮影された医用断層画像を表示するディスプレイ１９と、該表示された医用断層画像を参照して、観察対象となる管腔臓器領域を抽出するための領域の開 始点を設定するマウス１６と、を備え、ＣＰＵ１０は、該設定された開始点から所定の抽出アルゴリズムにより前記管腔臓器領域を抽出し、該抽出された管腔臓器領域の分岐部を検出し、該検出された分 岐部の分岐方向のうち一方向を選択し、該選択された方向の管腔臓器を前記所定の抽出アルゴリズムにより再抽出し、該再抽出された管腔臓器と前記医用断層画像を前記表示手段に表示制御する。 （もっと読む）

本発明は、機械学習システム（３００）及び遺伝的アルゴリズムを使用する自動化された疑わしいオブジェクト境界判定のためのシステム及び方法を提供する。この機械学習システム（３００）は、予め分類された実例のセットを使用して、トレーニングされ（２０４）、テストされる（２０５）。遺伝的アルゴリズムは、初期パラメータ値を割り当て（２０１）、テスティング時にこのシステムのパフォーマンスを評価し（２０６）、パフォーマンスレイティングを割り当て（２０７）、続いて、このレイティングが許容可能である場合、その時点の機械学習システムの設定が、将来の疑わしいオブジェクトセグメンテーションのためのデフォルトパラメータとして割り当てられる（２０９）。但し、パフォーマンスレイティングが許容不可能である場合、遺伝的アルゴリズムは、その設定を調整し（２１０）、新たに調整される設定を使用してこのシステムを再トレーニングする。
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【課題】医用画像に関する医療情報を自動出力するとともに、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報を提供する。
【解決手段】医用画像に含まれる関心領域の特徴量と医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段と、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、を備えることを特徴とする医用画像診断支援システム。 （もっと読む）

【課題】 読影医が何処に居ても患者への迅速な治療方針を担当医等の病院スタッフに提供する。
【解決手段】 医療施設内に配置された複数のサーバ１２〜１６及びモダリティ１１がネットワークにより接続され複数のサーバ複数のサーバ１２〜１６及びモダリティ１１同士で相互に通信、処理することで画像診断支援処理、緊急時読影処理を含むイベント情報を発生するための医療施設内ネットワークシステム１と、医療施設内ネットワークシステム１によって発生されたイベント情報に基づいてウェブページを生成するエージェントサーバ１７と、エージェントサーバ１７とインターネット３を介して接続され医療施設内ネットワークシステム１の複数のサーバ１２〜１６によって生成されたウェブページがエージェントサーバ１７によって送信される携帯端末２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像出力装置で比較対照される１対の被検体の各々を表す２つの画像を並べて出力する場合において、これらの画像中の被検体が対称になるように並べて出力するための位置合わせ処理を効率化する。
【解決手段】位置合わせ処理をフィルムプリンタ４や画像ビューワー５等の画像出力装置で行わずにＱＡ−ＷＳ３で前処理として行う。ＱＡ−ＷＳ３の位置合わせ装置３Ｂでは、位置合わせ手段３２Ｂが画像Ｐ１，Ｐ２の基準となる部分の位置合わせ処理を行い、両画像の基準位置のズレ量（移動量）を算出するとともに、位置合わせ後の画像Ｐ’を生成する。配信手段３３Ｂは、出力装置情報Ｒを取得し、配信先に応じて、画像ビューワー５には原画像Ｐ１，Ｐ２と移動量情報ｄを、フィルムプリンタ４には位置合わせ後の画像Ｐ’を配信する。画像ビューワー５では、画像Ｐ１、Ｐ２と移動量情報ｄとに基づいて位置合わせ後の画像を生成して画面表示する。 （もっと読む）

本発明は、患者の臓器又は他の身体部位のモニタリングによって得られた一連の２次元画像又は３次元画像をセグメント化する手段を有し、第１のセグメンテーションが、一連の画像の第１の画像に対して実施され、この第１のセグメンテーションが、一連の画像の残りの画像に対する後続のセグメンテーションのために用いられる装置に関する。これらの画像に関して、このセグメント化する手段は、各個別の変換が一連の画像の２つの画像間でフィッティング動作を具現化し、一連の画像の実質的に全ての画像がこのような変換の対象となる、一連の変換を実施する。一連の画像の第１の画像に対する第１のセグメンテーションは、第１の画像を一連の画像の他の画像にフィットさせる変換又は変換のシーケンスによって変更され、その後、一連の画像の任意の他の画像に対して適用される。
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テレビカメラ（２Ａ）からの撮像信号（ＶＤＡ）によって判定対象とする人物（Ｐ）の赤外線顔画像データを得（１１）、赤外線顔画像データに基づいて人物（Ｐ）の頬部及びあご部の温度を抽出してこれらの平均温度を算出し（１５、１６）、頬データ／あごデータを算出する（１７）とともに、頬強調分散値を算出する（１８）。頬データ／あごデータと頬強調分散値とをＸ、Ｙ平面上に展開し（１９）、この結果に基づいて人物（Ｐ）の男女判定を行う。さらに、頬データ／あごデータによる男女判定（２１）及び頬強調分散値による男女判定（２２）を行い、これら複数の男女判定結果の２つ以上の一致にしたがって男女識別（２４）を行う。 （もっと読む）

データ内の関心ボリュームを決定するための方法が、複数の分析帯域幅の固定帯域幅の評価を決定することを含み、それにおいて固定帯域幅の評価は、データ内の関心ボリュームのモード・ロケーションの評価を提供すること、および局所的ヘッセ行列を使用して関心ボリュームの共分散を決定することを包含する。さらにこの方法は、複数の分析帯域幅のそれぞれにわたってもっとも安定した固定帯域幅の評価として関心ボリュームを決定することを含む。
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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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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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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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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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