肺結節中の悪性腫瘍検出用システム

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：鈴江武彦 (外4名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-582958
公開番号（公開出願番号）：特表2002-530133
出願日： 1999年11月12日
公開日（公表日）： 2002年09月17日
要約：

【要約】人工ニューラルネットワーク(ANN)(S4)を使用する肺結節中の悪性腫瘍の尤度のコンピュータ化された解析のための方法、コンピュータプログラム製品、およびシステム(100) である。コンピュータプログラム製品およびシステムの基礎をなすこの方法は、結節のデジタル輪郭を獲得し、結節の輪郭の物理的特徴に対応した客観的測定値を生成し、生成された客観的測定値をANNに供給し、ANNの出力に基づいて結節の悪性腫瘍の尤度を決定する。この技術には人工ニューラルネットワークの新しい開発とその実行、ならびにデジタルイメージに対する特徴抽出が含まれる。本発明の方法により、肺結節に対する悪性腫瘍の尤度の評価が得られる(S7)。

請求項（抜粋）：

結節のデジタル輪郭を獲得し、この輪郭に基づいて結節の物理的特徴に対応した客観的測定値を生成し、生成された客観的測定値を人工ニューラルネットワークに供給し、人工ニューラルネットワークの出力に基づいて結節の悪性腫瘍の尤度を決定するステップを含んでいる結節解析方法。

IPC (5件)：

A61B 6/00 , A61B 6/03 360 , A61B 6/03 , G06T 1/00 290 , G06T 7/00 350

FI (7件)：

A61B 6/03 360 B , A61B 6/03 360 D , A61B 6/03 360 J , G06T 1/00 290 A , G06T 7/00 350 C , A61B 6/00 350 D , A61B 6/00 350 A

Fターム (44件)：

4C093AA26 , 4C093CA17 , 4C093CA18 , 4C093CA50 , 4C093DA03 , 4C093FD03 , 4C093FF16 , 4C093FF17 , 4C093FF19 , 4C093FF20 , 4C093FH06 , 5B057AA08 , 5B057BA03 , 5B057CA02 , 5B057CA08 , 5B057CA12 , 5B057CA16 , 5B057CC01 , 5B057DA08 , 5B057DB02 , 5B057DB05 , 5B057DB09 , 5B057DC04 , 5B057DC09 , 5B057DC16 , 5B057DC23 , 5B057DC36 , 5L096AA03 , 5L096AA06 , 5L096BA06 , 5L096BA13 , 5L096EA31 , 5L096FA06 , 5L096FA08 , 5L096FA19 , 5L096FA37 , 5L096FA59 , 5L096FA67 , 5L096FA68 , 5L096FA70 , 5L096HA08 , 5L096JA11 , 5L096JA18 , 5L096KA04

引用特許：

審査官引用 (5件)

医用コンピュータ断層撮影スキャンで病変を検出するための自動化された方法およびシステム
公報種別：公表公報出願番号：特願平7-525756 出願人：アーチディヴェロプメントコーポレイション
画像診断支援装置の画像処理方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平8-096852 出願人：アーチ・デベロップメント・コーポレーション
ヒストグラム領域を検知し、ディジタル放射線撮影画像のトーンスケールの再現を改善する方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平6-280435 出願人：イーストマン・コダツク・カンパニー

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引用文献：

審査官引用 (1件)

Lung Nodule Detection in Curvature Space with Multilayer Perceptron Network

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