概率密度函數估計器制造技術

本發明專利技術提供一種PDF估計器，用于確定被測對象是某種特定類型對象的概率。采用來自已知集合的訓練數據來功能性描述特定表示點的相關鄰域?；诒环诸悓ο蟮谋粶y特征選擇鄰域，計算權重并用于表示點?；诒淮鎯Φ挠柧殧祿?、被分類對象的被測特征和權重來確定概率。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本公開通常涉及模式識別、估計，尤其涉及將對象分類為一組可能對象之一的系統和方法。
技術介紹
概率密度函數(HF)描述了觀察到隨機變量任一給定采樣值的相對可能性。在所有可能值上的HF的積分為I。在隨機變量范圍子集上的HF的積分表示隨機變量的抽樣落入該范圍內的概率。由封閉式等式表示的PDF通常易于理解，許多有關這些PDF的應用也已經被開發。另一方面，對于復雜多維隨機變量，尤其是每個維度具有未知和可能不規則分布和/或具有較長的、分布稀疏的尾部的變量的roF，其實際估計在很大程度上困惑著研究人員。例如，在模式和圖像識別領域，由于應用PDF方法的實際困難，許多研究人員已經放棄了 PDF這種方法而專注于現有可解決的替代方法，例如，神經網絡和線性判別函數
技術實現思路
附圖說明以下是附圖的簡要說明，附圖示出了本專利技術的示范性實施例，其中圖I是根據一個實施例的異常檢測系統的系統級圖；圖2是根據一個實施例的計算機輔助檢測(CAD)單元的組件圖；圖3是根據一個實施例的檢測單元的組件圖；圖4a和4b示出了根據一個實施例的分類器概率單元；圖5示出了封閉式PDF和由概率分布繪成的采樣分布直方圖；圖6概念性地顯示了由一組表示點表示的假設一維分布的西格瑪值估計；圖7顯示了應用圖6中西格瑪值以估計在評價點處PDF ;和圖8是根據本專利技術的一個實施例的臺式計算設備的方塊圖。具體實施方式以下將詳細討論實施例的形成和使用。然而，應該理解的是，本專利技術提供許多能夠體現在各種特定上下文中的適用的專利技術概念。所討論的特定實施例僅僅是形成和使用本專利技術的特定方法的說明性描述，而不是限制本專利技術的范圍。例如，這里討論的實施例通常描述成在乳房X射線圖像(例如，在乳房X線照相過程中為便于醫務人員檢查通過對可能的異常進行定位和分類而獲得的)檢查中輔助醫療人員。然而，其它實施例則可能用于其它情形，包括，例如，分析、檢測和/或分類諸如肺組織等其它組織中數據/特征，用于金融市場、體育統計、金融數據、市場數據、使用數據、性能數據、天氣/氣候數據、網絡使用數據、結構數據、熱數據、密碼數據、音視頻數據、地質數據(例如，油氣勘探)、聲吶和雷達數據、譜分析數據等的統計性異常、變化或異常的任何類型的圖像分析。參考附圖，其顯示和描述了本專利技術的說明性實施例，其中這里所有視圖使用相似的參考編號來標識相似的元素。圖形不一定是按比例繪制的。在某些情況下，僅僅出于說明性的目的，在某些地方將附圖放大或者簡化。基于以下本專利技術的說明性實施例，本領域的 普通技術人員能夠理解本專利技術的許多可能的應用和變化。首先參考圖1，根據一個實施例，其示出了例如乳房X線照相過程中輔助檢測異常的系統100。系統100包括成像單元102、數字化器104和計算機輔助檢測(CAD)單元106。成像單元102拍攝感興趣區域(例如乳房組織)的一張或多張圖像(例如X射線圖像)。在系統100用于輔助分析乳房X射線照片的實施例中，當乳房被壓以展開乳房組織時，拍攝一套四張X射線圖像以輔助異常檢測。這套四張X射線圖像包括左右乳房各自的自頂向下圖像(被稱為頭腳位(CC)圖像)和左右乳房各自的傾斜角圖像(被稱為側斜位(MLO)圖像)，其中，該傾斜角圖像自胸骨頂部斜向下朝身體外側拍攝。該一個或多個圖像可體現在膠片上或者被數字化。以往，該一個或多個圖像作為X射線圖像體現在膠片上，但當今技術允許以與現代數字相機非常相同的方法直接將X射線圖像拍攝為數字圖像。如圖I所示，數字化器104允許將膠片圖像數字化為數字格式。數字圖像可以被格式化為任何適合的格式，例如工業標準醫學數字成像和通信(DICOM)格式。數字化圖像，例如數字化膠片圖像或直接拍攝成數字圖像的圖像，被提供給計算機輔助檢測(CAD)單元106。正如以下更為詳細的討論那樣，CAD單元106處理一個或多個圖像以檢測各種類型的異常(例如，鈣化、相對密集區域、畸變等)的可能位置。一旦被處理，可能異常的位置和數字化圖像(可選地)(帶有或不帶有指示任何被測可能異常的位置的標記)被提供給評價單元108供放射科醫師、主治醫師或其他人員查看。評價單元108可包括顯示器、工作站、便攜設備等。圖2示出了根據一個實施例的CAD單元106 (見圖I)可能用到的組件。通常，CAD單元106包括分割單元202，一個或多個檢測單元204a-204n和一個或多個顯示預處理器206a-206n。將會被理解的，x射線圖像或其它圖像可能包括除感興趣的區域以外的區域。例如，乳房的X射線圖像可能包括背景區域以及諸如胸肌等其它結構區域。在這些情形下，可能需要分割X射線圖像以定義搜索區域(例如，定義乳房組織的有界區域)，一個或多個檢測單元204a-204n將在該區域上分析異常。一個或多個檢測單元204a_204n分析一個或多個圖像或者由分割單元202定義的特定區域，以檢測可指示病人體內一個或多個特定類型異常的特定類型特征。例如，在用于檢查人體乳房組織的實施例中，檢測單元204a-204n可包括鈣化單元、密度(質量)單元和畸變單元。正如醫療領域所公知的，人體經常通過用鈣質包圍癌細胞的方式對癌細胞作出反應，產生微鈣化點。這些微鈣化點在X射線圖像中表現為明亮小區域。鈣化單元檢測并識別乳房的這些區域為可能的微鈣化點。進一步為大家所知的是，癌變區域比周邊組織更趨于密集，因此，表現為指示比周邊組織更為密集的組織的、通常更為明亮的區域可能指示癌變區域。由此，密度單元分析一個或多個乳房X射線圖像以檢測一個或多個圖像中相對密集的區域。因為正常乳房組織的隨機重疊有時可能顯得可疑，在一些實施例中，密度單元將對象(例如，乳房)的不同視圖相關以確定密集區域是否存在于其它對應的視圖中。如果密集區域出現在多個視圖中，則該區域是真正惡性的可能性較高?；儐卧獧z測由癌細胞作用于周邊組織而導致的結構性缺陷。癌細胞常常具有吸入周邊組織的效果，從而形成表現為伸展標記、星型圖案或其它線性直線圖案的毛刺征。應當注意到，上述檢測單元204a_204n的例子(例如，鈣化單元、密度單元和畸變 單元)僅出于說明目的而被提供，其它實施例可以包括更多或更少的檢測單元。還應當注意到，一些檢測單元可能與其它檢測單元相互作用，正如點劃線208所顯示的那樣。下面將參考圖3,詳細討論檢測單元204a-204n。顯示預處理器206a_206n生成圖像數據以指示異常的位置和/或類型。例如，可通過環繞所關注區域的一種類型的線條來指示微鈣化點，而可通過環繞所關注區域的另一種類型的線條來指示毛刺特征(或其它類型的異常)。圖3示出了根據一個實施例的每個檢測單元204a_204n可能用到的組件。通常，每個檢測單元204a-204n包括檢測器302、特征提取器304和分類器306。檢測器302對圖像進行分析以識別指示檢測單元所檢測異常(例如鈣化)類型的屬性，特征提取器304提取每個被檢測區域的預定特征。例如，預定特征包括尺寸、信噪比、位置等。分類器306檢查來自特征提取器304的每個被提取特征并確定被提取特征為異常的概率。一旦概率被確定，將結果與閾值進行比較以確定被檢測區域是否被報告為可能的關注區域。美國臨時申請第61/400，573和第61/398，571號詳細說明了一種適合的分割單元202，美國臨時申請第本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】...

【專利技術屬性】
技術研發人員：J·C·威內斯，
申請(專利權)人：沃康普公司，
類型：
國別省市：