The present disclosure relates to a method for automatically detecting, locating, and semantic segmentation of at least one anatomical object in a parameter space of an image generated by an imaging system. The disclosed method generates an image including an anatomical object and surrounding tissue and provides the image to a processor, and automatically detects the anatomical object and surrounding tissue in the parameter space of the image. To develop and train a parameter space deep learning network that includes a convolutional neural network, and to automate anatomical objects and surrounding tissue in the image parameter space using a separate convolutional neural network Specific localization and segmentation, automatically labeling the anatomical object in the image and its surrounding tissue, and displaying the labeled image to the user. [Selection] Figure 1本開示は、画像化システムにより生成された画像のパラメータ空間内の少なくとも１つの解剖学的対象物を自動的に検出、位置特定、及びセマンティックセグメンテーションする方法に関する。本開示の方法は、解剖学的対象物及びその周囲組織を含む画像を生成し、プロセッサに提供するステップと、画像のパラメータ空間内の解剖学的対象物及びその周囲組織を自動的に検出するための、畳み込み型ニューラルネットワークを含むパラメータ空間ディープラーニングネットワークを開発し、訓練するステップと、別の畳み込み型ニューラルネットワークを用いて、画像のパラメータ空間内の解剖学的対象物及びその周囲組織を自動的に位置特定及びセグメンテーションするステップと、画像中の解剖学的対象物及びその周囲組織を自動的にラベル付けするステップと、ラベル付けされた画像をユーザに対して表示するステップとを含む。【選択図】図１
