| 出願番号 |
特願2007-544220 |
| 出願日 |
2006/11/13 |
| 出願人 |
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学 |
| 公開番号 |
WO2007/055359 |
| 公開日 |
2007/5/18 |
| 登録番号 |
特許第4852766号 |
| 特許権者 |
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学 |
| 発明の名称 |
クラスタリングシステム、及び、それを備える画像処理システム |
| 技術分野 |
情報・通信 |
| 機能 |
制御・ソフトウェア |
| 適用製品 |
クラスタリングシステム、及び、それを備える画像処理システム |
| 目的 |
処理が高速であり、更には高精度のクラスタリングが可能であるクラスタリングシステム、及び、そのクラスタリングシステムを備える画像処理システムを提供する。 |
| 効果 |
医療画像は処理枚数が増加傾向にあり、また、医療画像のデータベース化・統計的処理・標準化が強く要望されていることからも、領域分割処理の高速化は必須である。したがって、領域分割処理の高速化に直結するクラスタリング処理の高速化は、かかる観点から、画像処理、特に医療画像処理に大変効果的である。 |
技術概要
 |
このクラスタリングシステムは、要素をいずれかのクラスに分類する分類処理を複数回行うクラスタリングシステムであり、複数回の分類処理の間の所定のタイミングで、各要素のクラスが確定か不確定かを判断する判断手段を備え、タイミングよりも後に行う分類処理では、当該判断手段によりクラスが不確定と判断された要素のみを分類する。このタイミングより前に行われる分類処理はＣ−Ｍｅａｎｓ（Ｃ−平均法）法に基づき、後に行われる分類処理はＦＣＭ（Ｆｕｚｚｙ Ｃ−Ｍｅａｎｓ）に基づくものであることが好ましい。画像処理システムは、クラスタリングシステムを機能の一部として備え、クラスタリングされた画素の情報を用いて画像の領域分割を行う。このクラスタリングシステム１００は、中心値予測手段１０１、第１の分類処理手段１０２、分類結果の判断手段１０３、第２の分類処理手段１０４、第１のノイズ除去手段１０５ａを備える。画像処理システム２００は、クラスタリングシステム１００を機能の一部として備え、更に第２のノイズ除去手段１０５ｂや第３のノイズ除去手段１０５ｃ、入力手段、出力手段を備える。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
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