特許
J-GLOBAL ID:200903034636710498
コンピュータ利用画像分析
発明者:
,
,
出願人/特許権者:
代理人 (1件):
三好 秀和
公報種別:公表公報
出願番号(国際出願番号):特願2002-560082
公開番号(公開出願番号):特表2004-536367
出願日: 2002年01月23日
公開日(公表日): 2004年12月02日
要約:
デジタル化画像データをプロセッサに入力する。このプロセッサにおいて、検出部は、前記画像中に注目領域(対象)を特定し区切ることによって、それら対象を背景から分離する。特徴抽出部は、前記区切った対象から、分類タスクに関係する数値を作成する。これら前処理分析ステップの結果は、教育した学習マシン分類器に入力する。この分類器が提供する出力は、2つの可能な診断を区別するインデックスから成るか、所望出力フォーマットにおける他の出力である。一実施例において、デジタル化画像データを複数のサブシステムに入力する。各サブシステムは、1つ以上のサポートベクトルマシンを有する。前処理は、有用データの抽出を補助する既知の変換を使用しても良い。各サブシステムは、前記画像中に異なる特性または特徴を見つけ、それに関係するデータを分析する。各サブシステムがその分析および分類を完了すると、全サブシステムの出力を全体サポートベクトルマシン分析器に入力し、それらデータを結合し、前記画像から取得した知識を利用して診断、決定、あるいは他の動作を行う。【選択図】図11
請求項(抜粋):
(a)教育用画像データセットとテスト用画像セットとをプロセッサに入力し、
(b)各画像データセットを前処理することにより、当該画像データから少なくとも1つの注目特徴の存在を検出し抽出できるようにし、
(c)前記前処理した画像データセットを使用して、少なくとも1つのカーネルを有する少なくとも1つの学習マシンを教育してテストすることにより、少なくとも1つの注目特徴を複数の推定し得る特性クラスの少なくとも1つに分類し、
(d)前記テスト用画像データセットから分類した特徴と前記テスト用画像データセットの既知結果とを比較し、最適解が得られたか決定し、
(e)最適解が得られなければステップ(c)および(d)を繰り返し、
(f)最適解が得られれば、実画像データセットを前記プロセッサに入力し、
(g)前記実画像データセットを前処理することにより、当該画像データから注目特徴の存在を抽出できるようにし、
(h)前記少なくとも1つの特徴を分類し、
(i)前記実画像データセットから分類した少なくとも1つの注目特徴から成る出力を発生する、デジタル化した画像を分析するためのコンピュータ実行方法。
IPC (7件):
G06T7/60
, A61B6/00
, G06F17/30
, G06N3/08
, G06T1/00
, G06T1/20
, G06T7/00
FI (8件):
G06T7/60 250A
, G06F17/30 170B
, G06F17/30 210D
, G06N3/08 Z
, G06T1/00 290A
, G06T1/20 B
, G06T7/00 300H
, A61B6/00 350D
Fターム (39件):
4C093AA26
, 4C093CA18
, 4C093DA06
, 4C093FF17
, 4C093FF28
, 5B057AA08
, 5B057BA03
, 5B057CH04
, 5B057DA12
, 5B057DB02
, 5B057DB05
, 5B057DB09
, 5B057DC13
, 5B057DC16
, 5B057DC40
, 5B075ND08
, 5B075NK39
, 5B075NR12
, 5B075QP01
, 5B075QS03
, 5B075UU29
, 5L096AA06
, 5L096BA08
, 5L096BA13
, 5L096EA43
, 5L096FA23
, 5L096FA26
, 5L096FA39
, 5L096FA59
, 5L096FA64
, 5L096FA66
, 5L096FA67
, 5L096FA69
, 5L096GA51
, 5L096GA55
, 5L096JA11
, 5L096JA20
, 5L096JA28
, 5L096KA04
引用特許:
前のページに戻る