【課題】光および画像化の第２形態を用いてマルチモーダル画像化を行うシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】光学画像化は、発光対象物からの低強度の光をキャプチャすることを伴う。カメラは、対象物の表面から放射された光の２次元空間分布を得る。カメラと通信するコンピュータによって操作されるソフトウェアは、１つ以上の画像からの２次元空間分布を３次元空間表現へ変換しえる。第２画像化モードは、光学画像化を補完する任意の画像化技術を含みえる。例としては、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）およびコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）が含まれる。対象物ハンドリングシステムは、画像化される対象物を光学画像化システムおよび第２画像化システム間で移動させ、それぞれのシステムをインタフェースするよう構成される。 （もっと読む）

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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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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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。
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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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