非常に多くの場合、画像レジストレーションは、手動で実行されなければならない退屈な作業であった。本発明の１つの実施例によれば、画像時系列のレジストレーションは、薬物動態学的モデルに基づいて関心領域の代替変換列が互いに比較される、薬物動態学的モデルに基づいて実行され、最高の変換ベクトル列は、画像レジストレーションのために用いられる。有利なことに、これは、たとえ解剖学的コントラストが全く又はほとんどない場合でも、臓器運動の効果的な補償を可能にすることができる。
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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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本発明は、放射線写真および他の医療関連の画像の処理システムと方法と（まとめて“イメージングシステム”または単に“システム”という）に関する。特に、本発明は、特定の較正情報と特定の放射線写真の画像とを関連づけるシステムに関する。システムにより処理されて較正された画像は、放射線写真の画像と、その放射線写真の画像と関連づけられた較正情報によって生成されることができる。多くの実施例において、システムは、放射線写真の画像に埋めこまれた較正情報にしたがって、自動的に自身の設定を行うユーザインターフェースを含む。システムはデータオブジェクトから較正情報を得るように設定されたユーザインターフェースを含むことができる。 （もっと読む）