CHRISTOPHER STEPHEN HALL,ハール クリストフェル ステフェン,BHARAT RAMACHANDRAN,ラマチャンドラン バラット,MOLLY LARA FLEXMAN,フレクスマン モリー ララ,ALEKSANDRA POPOVIC,ポポヴィク アレクサンドラ
申请号：
JP2019178921
公开号：
JP2020028718A
申请日:
2019.09.30
申请国别(地区):
JP
年份:
2020
代理人:
摘要：
To provide automatic needle segmentation that does not rely on the assumption that a needle is the brightest linear object in an image.SOLUTION: A classification-based medical image segmentation apparatus includes: an ultrasound image acquisition device configured for acquiring, from ultrasound, an image depicting a medical instrument such as a needle； and machine-learning-based-classification circuitry configured for using machine-learning-based-classification to, dynamically responsive to the acquisition, segment the instrument by operating on information derived from the image. The segmenting can be accomplished via statistical boosting of parameters of wavelet features. Each pixel of the image is identified as "needle" or "background".SELECTED DRAWING: Figure 1【課題】ニードルは画像で最も明るい線形対象物であるという仮定に頼らない自動ニードルセグメンテーションを提供する。【解決手段】分類に基づく医用画像セグメンテーション装置が、超音波から、ニードルのような医療器具を描出する画像を収集するように構成される超音波画像収集デバイス、及び収集にダイナミックに応じて、画像から導出される情報に関して動作することによって器具をセグメント化するために機械学習に基づく分類を使用するように構成される機械学習に基づく分類回路を含む。セグメント化は、ウェーブレット特徴量のパラメータの統計的ブースティングを介して実現されることができる。画像の各々のピクセルは、「ニードル」又は「バックグランド」として特定される。【選択図】図１
