초록 ▼

하나의 디지털 유방 방사선 사진(100)은 먼저 유방영역 서브 이미지로 자동적으로 잘라내어지고(200) 이어서 이 서브 이미지는 최적화된 가우시안 차 필에 의해 처리되어 서브 이미지내에 잠재하는 미세석회화의 출현을 강조하는, 디지털 유방 방사선 사진 내 클러스터상 미세석회화를 검출 및 표시하는 방법 및 시스템. 잠재하는 미세석회화는 임계치화되며 클러스터가 검출되고(300), 검출된 클러스터에 대해 특징이 계산되고 클러스터들은 신경망에 의해 의심이 가는 것 혹은 의심이 가지 않는 것으로서 분류된다(400). 의심이 가는 검출된 클

하나의 디지털 유방 방사선 사진(100)은 먼저 유방영역 서브 이미지로 자동적으로 잘라내어지고(200) 이어서 이 서브 이미지는 최적화된 가우시안 차 필에 의해 처리되어 서브 이미지내에 잠재하는 미세석회화의 출현을 강조하는, 디지털 유방 방사선 사진 내 클러스터상 미세석회화를 검출 및 표시하는 방법 및 시스템. 잠재하는 미세석회화는 임계치화되며 클러스터가 검출되고(300), 검출된 클러스터에 대해 특징이 계산되고 클러스터들은 신경망에 의해 의심이 가는 것 혹은 의심이 가지 않는 것으로서 분류된다(400). 의심이 가는 검출된 클러스터상 미세석회화의 원래 디지털 유방 방사선 사진 내의 위치가 표시된다. 시스템의 결과는 시스템에 의해 보고된 개개의 검출을 방사선 의사가 먼저 수용하거나 거절한 후에 결과에 관찰을 결합함으로서, 원래 유방 방사선 사진에 대한 방사선 의사의 관찰에 최적으로 결합된다.

대표청구항 ▼

디지털 유방 방사선 사진(mammogram)으로부터 클러스터상 미세석회화(clustered microcalcification)를 자동으로 검출하는 방법에 있어서,디지털 유방 방사선 사진을 얻는 단계;상기 디지털 유방 방사선 사진을 잘라내기 위한 제1 파라미터들을 최적화하는 단계;상기 디지털 유방 방사선 사진 내의 유방조직을 나타내는 잘라낸 이미지를 생성하도록, 상기 최적화된 제1 파라미터들에 기초하여, 상기 디지털 유방 방사선 사진을 잘라내는 단계;상기 잘라낸 이미지 내에 클러스터상 미세석회화를 검출하는 제2 파라미터들을 최적화하는

디지털 유방 방사선 사진(mammogram)으로부터 클러스터상 미세석회화(clustered microcalcification)를 자동으로 검출하는 방법에 있어서,디지털 유방 방사선 사진을 얻는 단계;상기 디지털 유방 방사선 사진을 잘라내기 위한 제1 파라미터들을 최적화하는 단계;상기 디지털 유방 방사선 사진 내의 유방조직을 나타내는 잘라낸 이미지를 생성하도록, 상기 최적화된 제1 파라미터들에 기초하여, 상기 디지털 유방 방사선 사진을 잘라내는 단계;상기 잘라낸 이미지 내에 클러스터상 미세석회화를 검출하는 제2 파라미터들을 최적화하는 단계;상기 최적화된 제2 파라미터들에 기초하여 상기 잘라낸 이미지 내에 클러스터상 미세석회화를 검출하는 단계;상기 디지털 유방 방사선 사진 내에 상기 검출된 클러스터상 미세석회화의 위치를 표시하는 단계를 포함하는 디지털 유방 방사선 사진 내 클러스터상 미세석회화의 자동 검출방법.디지털 유방 방사선 사진 이미지의 나머지로부터 유방조직에 대응하는 상기 이미지의 영역을 구획하는 방법에 있어서,상기 디지털 유방 방사선 사진 이미지의 디지털 표현을 저장하는 단계;유방조직에 대응하는 상기 유방 방사선 사진 이미지의 영역의 콘트라스트가 증가된 강조된 이미지를 생성하도록 상기 디지털 표현의 히스토그램을 강조하는 단계;상기 강조된 이미지를 임계치화하여 시드 화소(seed pixel)를 포함하는 2진 이미지를 생성하는 단계;상기 2진 이미지 내 상기 시드 화소를 영역 확장(region growing)하여 마스크를 생성하는 단계;상기 마스크 내 홀들을 채우는 단계;상기 마스크를 침식하는(eroding) 단계;상기 마스크를 팽창하는(dilating) 단계; 및상기 디지털 표현을 상기 마스크 내에 가장 큰 객체의 크기로 잘라내는 단계를 포함하는 디지털 방사선 사진 이미지 내 유방조직 영역 구획방법.디지털 유방 방사선 사진 이미지 내 클러스터상 미세석회화 검출방법에 있어서,잡음이 감소된 이미지를 생성하도록 상기 이미지 내 잡음을 감소시키기 위해서 상기 디지털 유방 방사선 사진 이미지를 제1 필터링하는 단계;잠재하는 미세석회화의 출현이 강조된 DoG-필터처리된 이미지를 생성하도록 가우시안 차 필터로 상기 잡음 감소된 이미지를 제2 필터링하는 단계;상기 DoG-필터처리된 이미지로부터 잠재하는 미세석회화를 구획하도록 상기 DoG-필터처리된 이미지를 전역 임계치화하는 단계;상기 DoG-필터처리된 이미지로부터 잠재하는 미세석회화를 구획하도록 상기 DoG-필터처리된 이미지를 지역 임계치화하는 단계;상기 전역 및 지역적으로 임계치화된 잠재하는 미세석회화를 함께 논리 AND하는 단계;상기 논리 AND된 잠재하는 미세석회화를 단일 화소 좌표표현으로 변환하는 단계;유방조직에 대응하는 상기 디지털 유방 방사선 사진 이미지의 영역 밖에 놓인 단일 화소 좌표 표현들을 제거하는 단계;잠재하는 클러스터상 미세석회화를 식별하도록 이전 단계로부터 남아있는 상기 단일 화소 좌표 표현들을 함께 클러스터화하는 단계;상기 잠재하는 클러스터상 미세석회화 각각에 대한 특징(feature)들을 계산하는 단계;상기 잠재하는 클러스터상 미세석회화 각각에 대해 상기 계산된 특징들에 근거하여 잠재하는 클러스터상 미세석회화를 제거하는 단계; 및앞 단계 후에 남아있는 상기 잠재하는 클러스터상 미세석회화의 위치를 상기 디지털 유방 방사선 사진에 표시하는 단계를 포함하는 디지털 유방 방사선 사진 이미지 내 클러스터상 미세석회화 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;가우시안 식의 차를 포함하는 필터 커넬을 상기 디지털 표현에 콘볼루션하여, 이에 의해 미세석회화의 크기 및 모양 특징(characteristics)에 따르지 않는 이미지 내 정보는 억제되고 의심이 가는 미세석회화는 결과적인 이미지 내에 밝은 점으로서 나타나게 하는 단계; 및상기 결과적인 이미지를 전역 및 지역적으로 임계치화하여, 근본적으로 의심이 가는 미세석회화의 영역만을 포함하는 제2 결과적인 이미지를 얻게 하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;최적화 알고리즘 및 이미지들을 훈련하는 데이터베이스를 사용하여 최적화된 파라미터값을 얻는 단계; 및상기 최적화된 파라미터를 사용하여 필터링 알고리즘을 상기 디지털 표현에 적용하여 근본적으로 의심이 가는 미세석회화를 포함하는 필터처리된 이미지를 얻는 단계;상기 필터처리된 이미지를 줄여, 상기 의심이 가는 미세석회화의 단일 화소 표현을 포함하는 이미지를 얻는 단계;상기 최적화된 파라미터를 사용하여 상기 단일화소 표현들을 클러스터들로 그룹화하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제5항에 있어서, 상기 최적화 알고리즘을 사용하는 단계는 유전자 알고리즘을 사용하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제6항에 있어서, 상기 유전자 알고리즘을 사용하는 단계는 최근접 인접 거리dnn 값 및 검출된 미세석회화 수 μCsmin값를 얻는 단계를 포함하며,그룹화 단계는 단일 화소 표현을, μCsmin의 거리 dnn 내에 다른 미세석회화인 미세석회화를 나타내는 클러스터들로 그룹화하는 것인 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제7항에 있어서, 상기 유전자 알고리즘을 사용하는 단계는, 적어도 한 적합도 함수가 최대화되는 값들의 집합들을 식별하기 위해서 dnn 및 μCsmin에 대한 가능한 값들을 포함하는 해 공간을 반복하여 탐색하는 단계를 더 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제8항에 있어서, 상기 유전자 알고리즘을 사용하는 단계는, 코스트 함수가 최소화되는 값들의 상기 집합들 중 적어도 한 집합을 식별하는 단순 방법을 사용하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;상기 디지털 표현 내에 잠재하는 미세석회화 클러스터들을 찾는 단계;상기 잠재하는 미세석회화 클러스터의 특징을 추출하는 단계;상기 추출된 특징을 다층 퍼셉트론 인공 신경망에 입력으로서 사용하는 단계; 및상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망을 사용하여 상기 미세석회화 클러스터를 의심이 가는 것으로 혹은 의심이 가지 않는 것으로 분류하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제10항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망을 사용하여 상기 미세석회화 클러스터를 의심이 가는 것으로 혹은 의심이 가지 않는 것으로 분류하는 단계는, 스무드하게 변하는 출력함수에서 상기 다층 퍼셉트론 인공 신경망의 출력값들을 사용하여 일련의 결과적인 값들을 얻는 단계; 및상기 결과적인 값들 중 한 값이 임계치 이상이면 이 값에 관련된 클러스터를 의심이 가는 것으로서 분류하고, 그 값이 상기 임계치 미만이면 의심이 가지 않는 것으로서 분류하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제11항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력함수는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제11항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력함수는 선형함수를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제11항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력함수는 S자 형(sigmoid) 함수를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제11항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망을 사용하여 상기 미세석회화 클러스터를 의심이 가는 것으로 혹은 의심이 가지 않는 것으로 분류하는 단계는, 상기 특징들 중 적어도 하나를 가중치 wi,j로 곱하는 단계, I는 N개의 원소를 갖는 특징벡터 x의 i번째 특징벡터 원소를 나타내는 지수이며 j는 j번째 제1 층 노드를 나타내는 지수; 및상기 다층 퍼셉트론 인공 신경망의 제1 층 노드들을 사용하여, xi가 계산된 특징벡터 원소를 포함하는 다음 함수에 따라 계산되는 제1 층 출력 fj를 계산하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제15항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망을 사용하여 상기 미세석회화 클러스터를 의심이 가는 것으로 혹은 의심이 가지 않는 것으로 분류하는 단계는, 상기 제1 층 출력 fj 중 적어도 하나를 제2 가중치 uj,k로 곱하는 단계; 및상기 곱하는 단계의 결과를 적어도 한 출력노드에 입력으로서 사용하고,yj=fj(x), k는 k번째 출력노드를 나타내는 지수, J는 곱해질 제1 층 출력들의 수인 다음 함수에 따라 상기 적어도 한 출력 노드의 출력이 계산되는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.유방 방사선 사진 내 클러스터상 미세석회화를 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템의 출력 검출과 상기 사진에 대한 사람 해석자(human interpreter)의 관측에 의한 검출을 감소 저하없이 결합하는 방법에 있어서,상기 관측된 검출을 얻어 제1 검출 집합을 형성하는 단계;상기 출력검출을 얻어 제2 검출 집합을 형성하는 단계;상기 제2 집합에서 일부 출력 검출을 받아들여 제3 검출 집합을 형성하는 단계;상기 제1 집합과 상기 제3 집합을 결합하여 제3 검출 집합을 형성하는 단계; 및상기 제2 검출 집합에 기초하여 출력을 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터 보조 검출 시스템의 출력검출과 사람 해석자의 관측 검출의 결합방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;의심이 가는 미세석회화를 포함하는 필터처리된 이미지를 얻도록 상기 디지털 표현을 필터처리하는 단계;의심이 가는 미세석회화의 영역만을 포함하는 이미지를 얻도록 상기 필터처리된 이미지를 슬로핑 지역 임계치로 임계치화하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제18항에 있어서, 상기 임계치화 단계는,상기 디지털 표현 내에 좌표(x, y)를 갖는 관련 화소를 윈도우의 중심에 두는 단계;상기 윈도우 하의 화소들의 평균(x, y) 및 표준편차(x, y)를 계산하는 단계;A는 소정의 오프셋 및 B와 C는 소정의 계수인 T(x,y)=A + Bμ(x, y) + Cσ(x, y) 의 함수에 따라 상기 관련 화소에 대한 지역 임계치 T(x, y)를 계산하는 단계;상기 필터처리된 이미지 내 상기 대응하는 화소의 그레이-스케일값과 상기 지역 임계치값을 비교하는 단계; 및상기 그레이-스케일값이 상기 지역 임계치 이상이면 상기 2진 이미지 내 대응하는 화소를 1로 설정하고 상기 그레이-스케일값이 상기 지역 임계치 미만이면 0으로 설정함으로써 2진 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.디지털 유방 방사선 사진으로부터 클러스터상 미세석회화를 자동으로 검출하는 장치에 있어서,디지털 유방 방사선 사진을 얻는 수단;상기 디지털 유방 방사선 사진을 잘라내기 위한 제1 파라미터들을 최적화하는 수단;상기 디지털 유방 방사선 사진 내의 유방조직을 나타내는 잘라낸 이미지를 생성하도록, 상기 최적화된 제1 파라미터들에 기초하여, 상기 디지털 유방 방사선 사진를 잘라내는 수단;상기 잘라낸 이미지 내에 클러스터상 미세석회화를 검출하는 제2 파라미터들을 최적화하는 수단;상기 최적화된 제2 파라미터들에 기초하여 상기 잘라낸 이미지 내에 클러스터상 미세석회화를 검출하는 수단;상기 디지털 유방 방사선 사진 내에 상기 검출된 클러스터상 미세석회화의 위치를 표시하는 수단을 포함하는 디지털 유방 방사선 사진 내 클러스터상 미세석회화의 자동 검출장치.디지털 유방 방사선 사진 이미지 내에 크러스터상 미세석회화를 검출하는 장치에 있어서,잠재하는 미세석회화의 출현이 강조된 DoG-필터처리된 이미지를 생성하기 위한 가우시안 필터의 차;상기 DoG-필터처리된 이미지로부터 잠재하는 미세석회화를 구획하는 임계치화 수단;상기 잠재하는 미세석회화에 대한 단일 화소 좌표표현을 생성하는 추출수단; 및상기 단일 화소 표현을 클러스터들로 그룹화하는 클러스화 수단을 포함하는 디지털 유방 방사선 사진 이미지 내 클러스터상 미세석회화 검출장치.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 장치에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 수단;가우시안 식의 차를 포함하는 필터 커넬을 상기 디지털 표현에 콘볼루션하여, 이에 의해 미세석회화의 크기 및 모양에 따르지 않는 이미지 내 정보는 억제되고 의심이 가는 미세석회화는 결과적인 이미지 내에 밝은 점으로서 나타나게 하는 수단; 및상기 결과적인 이미지를 전역 및 지역적으로 임계치화하여, 의심이 가는 미세석회화의 영역만을 포함하는 제2 결과적인 이미지를 얻게 하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 장치에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;최적화 알고리즘 및 이미지들을 훈련하는 데이터베이스를 사용하여 파라미터값을 최적화하는 수단;상기 최적화된 파라미터를 사용하여 필터링 알고리즘을 상기 디지털 표현에 적용하여 근본적으로 의심이 가는 미세석회화를 포함하는 필터처리된 이미지를 얻는 수단;상기 필터처리된 이미지를 줄여, 상기 의심이 가는 미세석회화의 단일 화소 표현을 포함하는 이미지를 얻는 수단; 및상기 최적화된 파라미터를 사용하여 상기 단일화소 표현들을 클러스터들로 그룹화하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제23항에 있어서, 상기 최적화 알고리즘을 사용하는 단계는 유전자 알고리즘인 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제24항에 있어서, 상기 파라미터값들을 최적화하는 수단은,최근접 인접 거리 dnn 값 및 검출된 미세석회화 수 μCsmin값를 얻는 수단을 포함하며,상기 그룹화 수단은 상기 단일 화소 표현을, μCsmin의 거리 dnn 내에 다른 미세석회화인 미세석회화를 나타내는 클러스터들로 그룹화하는 것인 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제25항에 있어서, 상기 파라미터를 최적화하는 수단은, 적어도 한 적합도 함수가 최대화되는 값들의 집합들을 식별하기 위해서 dnn 및 μCsmin에 대한 가능한 값들을 포함하는 해 공간을 반복하여 탐색하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제26항에 있어서, 상기 파라미터를 최적화하는 수단은, 코스트 함수가 최소화되는 값들의 상기 집합들 중 적어도 한 집합을 식별하는 단순 방법을 사용하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화를 검출하는 장치에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 수단;상기 디지털 표현 내에 잠재하는 미세석회화 클러스터들을 찾는 수단;상기 잠재하는 미세석회화 클러스터의 특징을 추출하는 수단;상기 특징들을 사용하여 상기 미세석회화 클러스터를 의심이 가는 것으로 혹은 의심이 가지 않는 것으로 분류하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제28항에 있어서, 상기 분류수단은 다층 퍼셉트론 인경 신경망을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제29항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 신경망은 스무드하게 변하는 출력수단를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제30항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력수단은 클러스터상 미세석회화가 의심이 가는지 아니면 의심이 가지 않는지 여부를 나타내는 출력을 제공하도록, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 가중치 부여된 입력들의 합에 인가하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제30항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력수단은 클러스터상 미세석회화가 의심이 가는지 아니면 의심이 가지 않는지 여부를 나타내는 출력을 제공하도록, S자형 함수를 가중치 부여된 입력들의 합에 인가하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제30항에 있어서, 상기 스무드하게 변하는 출력수단은 클러스터상 미세석회화가 의심이 가는지 아니면 의심이 가지 않는지 여부를 나타내는 출력을 제공하도록, 선형함수를 가중치 부여된 입력들의 합에 인가하는 수단을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제30항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망은,I는 N개의 원소를 갖는 특징벡터 x의 i번째 특징벡터 원소를 나타내는 지수이며 j는 j번째 제1 층 노드를 나타내는 지수인 가중치 wi,j로 상기 특징들 중 적어도 하나에 곱하는 수단; 및xi가 계산된 특징벡터 원소를 포함하는 의 함수에 따라 제1 층 출력 fj를 계산하는 제1 층 노드를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.제34항에 있어서, 상기 다층 퍼셉트론 인경 신경망은,상기 제1 층 출력 fj 중 적어도 하나를 제2 가중치 uj,k로 곱하는 수단; 및yj=fj(x) 이고 J는 곱해질 제1 층 출력들의 수인 다음 함수에 따라, zk, k는 k번째 출력노드를 나타내는 지수, 를 계산하는 적어도 한 출력 노드를 더 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출장치.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 클러스터상 미세석회화와 밀도를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;가우시안 식의 차를 포함하는 필터 커넬을 상기 디지털 표현에 콘볼루션하여, 이에 의해 미세석회화의 크기 및 모양 특징(characteristics)에 따르지 않는 이미지 내 정보는 억제되고 의심이 가는 미세석회화는 결과적인 이미지 내에 밝은 점으로서 나타나게 하는 단계; 및상기 결과적인 이미지를 임계치화하여, 의심이 가는 미세석회화의 영역만을 포함하는 제2 결과적인 이미지를 얻게 하는 단계;상기 디지털 표현에서 밀도를 검출하는 단계; 및의심이 가는 밀도의 영역만을 포함하는 제3 결과적인 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 및 밀도 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 이미지를 크로핑하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;상기 제1 디지털 표현을 팽창하여(dilating) 팽창된 디지털 표현을 생성하는 단계;상기 팽창된 디지털 표면을 가장 큰 인접한 화소 그룹의 크기로 잘라내어 상기 잘라낸 팽창된 디지털 표현이 생성되게 하는 단계; 및상기 잘라낸 팽창된 디지털 표현 내의 화소들에 대응하는 상기 제1 디지털 표현 내의 화소들을 후속 처리하기 위해 선택하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 이미지의 자동 크로핑방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;상기 디지털 표현의 밝은 값을 정규화하는 단계;영역 성장 알고리즘에서 소정의 콘트라스트 설정을 사용하여, 유방조직을 포함하는 상기 디지털 표현의 영역을 정하는 유방 마스크를 생성하는 단계; 및미세석회화에 대해 유방조직을 포함하는 상기 영역을 탐색하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제38항에 있어서, 상기 정규화 단계는 히스토그램 등화단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;시드 화소(seed pixel)를 찾기 위해 상기 디지털 표현의 영역을 탐색하는 단계;영역-확장 알고리즘을 사용하여, 유방조직을 포함하는 상기 디지털 표현의 영역을 정하는 유방 마스크를 생성하는 단계, 상기 영역-확장 알고리즘을 사용하는 단계는, 상기 시드 화소에서 시작하며 특징(characteristic)을 공유하는 최근접 인접 화소들을 함께 점진적으로 그룹화하는 영역-확장 함수를 사용하여 화소들의 인접한 그룹이 생성되게 하는 단계;상기 화소들의 인접한 그룹을 사용하여 유방조직을 포함하는 상기 디지털 표면의 영역을 정하는 유방 마스크를 결정하는 단계; 및미세석회화에 대해 상기 유방조직을 포함하는 영역을 탐색하는 단계를 더 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제40항에 있어서, 상기 시드 화소를 찾기 위해 상기 디지털 표현의 영역을 탐색하는 단계는, 최대 그레이-레벨값을 갖는 상기 영역 내에 화소를 찾는 것을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.제40항에 있어서, 상기 특징을 공유하는 최근접 인접 화소들을 함께 그룹화하는 단계는, 각각의 최근접 인접 화소가 콘트라스트비 임계치 미만인 콘트라스트비를 갖는지 여부를 결정하는 것을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 클러스터상 미세석회화 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;상기 디지털 표현 내의 화소들로부터 지역 임계치를 계산하는 단계;가우시안 차 필터를 사용하여 상기 디지털 표현을 필터처리함으로서 필터처리된 이미지를 생성하는 단계;상기 필터처리된 이미지 내 화소들과 상기 지역 임계치를 비교하여 상기 비교결과에 따라 화소값들을 조정함으로써 임계치화된 이미지를 생성하는 단계; 및미세석회화를 식별하기 위해서 상기 임계치화된 화소를 더 처리하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.스크리닝 유방 조영술에서 디지털 이미지 처리에 의해 자동으로 미세석회화를 검출하는 방법에 있어서,유방 방사선 사진의 디지털 표현을 저장하는 단계;유전자 알고리즘 및 이미자들을 훈련하는 데이터베이스를 사용하여 적어도 한 파라미터의 값을 얻는 단계; 및미세석회화를 식별하기 위해서 상기 디지털 표현을 처리하는 함수에 상기 적어도 한 파라미터를 사용하는 단계를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 적어도 한 파라미터는, 최근접 인접 거리 dnn 값 및 검출된 미세석회화 수 μCsmin값를 포함하며, 상기 함수는 상기 단일 화소 표현을, μCsmin의 거리 dnn 내에 다른 미세석회화인 미세석회화를 나타내는 클러스터들로 그룹화하는 것을 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 적어도 한 파라미터는 가우시안의 차 필터에서 사용되는 타겟 크기를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 적어도 한 파라미터는 적어도 한 임계치를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 적어도 한 파라미터는 인접크기를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 함수는 슬로핑 지역 임계함수를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제44항에 있어서, 상기 적어도 한 파라미터는 히스토그램의 백분율을 포하마는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.제47항에 있어서, 상기 적어도 한 임계치는 상한 및 하한 임계치를 포함하는 스크리닝 유방 조영술에서 미세석회화 자동 검출방법.