Way to automatically detect the failure and abnormal failure of the normal from An image data is shown. It is based on the intensity variance local analysis, the method can be used for medical computer-aided detection of many aided design (CAD) systems. A full description is shown for a colon CAD system, but can be used in other imaging modalities, the present invention can be extended equally to other CAD applications. The CTC colon CAD fault detector of conventional, be based on a simple shape specific manner often, therefore, may miss a fault shape is deformed in a complicated part. By using a robust and fast method based on intensity variance local information given by the Hessian matrix at each voxel, and has a shape of a certain, but embodiments of the present invention, failure probability is very high but not limited to I want to extract. In addition, the processing requirements are minimal, execution is simple compared to other known techniques.【解決手段】画像データから通常の障害及び異常な障害を自動的に検出する方法が示されている。この方法は、局所的な強度分散分析に基づいており、多くの医療用コンピュータ支援検出(CAD) システムに用いられ得る。完全な説明が、結腸CAD システムのために示されるが、本発明は、他の画像診断法に利用されることができ、他のCAD アプリケーションに同様に拡張され得る。従来のCTC 結腸CAD 障害検出器は、単純な形状特異的方法に基づいていることが多く、従って、形状が複雑な一部の変形した障害を見逃す場合がある。本発明の実施形態は、各ボクセルでヘッセ行列によって与えられる局所的な強度分散情報に基づいた高速且つ頑健な方法を用いて、ある種の形状を有するがこれらに限定されない非常に蓋然性が高い障害を抽出する。更に、処理要件が最小限度であり、実行は他の公知の技術と比較して簡単である。
