Computer-aided image analysis

Details Computer-aided image analysis Computer-aided image analysis

G - Physics

06

K

G06K 9/62 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06K 9/68 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)

Patent

CA 2435290

Digitized image data are input into a processor where a detection component identifies the areas (objects) of particular interest in the image and, by segmentation, separates those objects from the background. A feature extraction component formulates numerical values relevant to the classification task from the segmented objects. Results of the preceding analysis steps are input into a trained learning machine classifier which produces an output which may consist of an index discriminating between two possible diagnoses, or some other output in the desired output format. In one embodiment, digitized image data are input into a plurality of subsystems, each subsystem having one or more support vector machines. Pre-processing may include the use of known transformations which facilitate extraction of the useful data. Each subsystem analyzes the data relevant to a different feature or characteristic found within the image. Once each subsystem completes its analysis and classification, the output for all subsystems is input into an overall support vector machine analyzer which combines the data to make a diagnosis, decision or other action which utilizes the knowledge obtained from the image.

des données d'image numérisées sont entrées dans un processeur dans lequel un élément de détection identifie les régions (objets) qui présentent un intérêt particulier dans l'image et, par segmentation, isole ces objets de l'arrière-plan. Un élément d'extraction de caractéristiques formule des valeurs numériques adaptées au travail de classification à partir des objets segmentés. Les résultats issus des opérations d'analyse précédentes sont entrés dans un classificateur de machine d'apprentissage programmée qui génère une sortie pouvant se présenter sous la forme d'un index qui permet de distinguer entre deux diagnostics possibles, ou tout autre forme de sortie dans le format requis. Selon un mode de réalisation, les données d'image numérisées sont entrées dans une pluralité de sous-systèmes comportant chacun une ou plusieurs machines à vecteur de soutien. Le prétraitement fait intervenir des transformations connues qui facilitent l'extraction des données utiles. Chaque sous-système analyse les données qui se rapportent à une caractéristique différente détectée dans l'image. Lorsque chacun des sous-systèmes a terminé son analyse et son classement, le résultat de l'ensemble des sous-systèmes est entré dans un analyseur pour machine de vecteur de soutien global qui combine les données pour formuler un diagnostic, prendre une décision ou lancer une action qui utilise les connaissances tirées de l'image.

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