【手続補正書】
【提出日】平成16年6月17日(2004.6.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的器官の内面、外面、および関与組織を取り囲む被検査領域を画定する断面画像のセットを処理する方法であって、
目的器官の前記断面画像のセットからスキャンされた全体撮像部位を表すボクセルのセットを取得することと、
目的器官に特有の値を用いて、スキャンされた全体撮像部位を表す前記ボクセルセットをしきい値処理して第１セットの分割ボクセルを生成することと、
前記第１セットの分割ボクセルの内腔分析を実行して、第２セットの分割ボクセルを取得することと、
前記第１セットの分割ボクセルおよび第２セットの分割ボクセルの交差を決定して、目的器官の内面、外面、および関与組織を取り囲む被検査領域を表わすボクセルのセットを取得することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記取得する工程は、
目的器官の前記断面画像のセットにおいて隣接する画像上で対応するピクセルを決定することと、
前記対応するピクセルを連結して、スキャンされた全体撮像部位を表すボクセルのセットを得ることと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記内腔分析を実行する工程は、
空気シードボクセルを選択することと、
所定の条件のセットを満足する場合は、前記第２セットの分割ボクセル内にある前記空気シードボクセルの近辺内の空間的に連結されたボクセルを指定することと、
前記第２セットの分割ボクセル内で指定されたボクセルの数が、前記の指定工程に含まれるボクセルの数を所定のパーセンテージを超えて減少するまで、前記選択および指定工程を繰り返すことと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記繰返し工程は、前記第２セットの分割ボクセル内で指定されたボクセルの数が所定数を超えて減少するまで、前記選択および指定工程を繰り返すことを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記指定工程は、前記所定条件として、
（１）空間的に連結されたボクセルの領域内の各ボクセルが前記第１セットの分割ボクセル内に存在しないかどうか、および
（２）空間的に連結されたボクセルの領域内の各ボクセルが、関連ボクセル値およびボクセル勾配を有し、各ボクセルの前記値が目的器官の壁に関連する所定の値より低い値であるかどうかを判断することを含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記第２セットの分割ボクセル内にある表面ボクセルの領域を指定することと、
表面ボクセルの前記領域が前記第１セットの分割ボクセル内のボクセルの層の第１の所定のパーセンテージより多い層と交差するまで、前記指定工程を繰り返すことと、
表面ボクセルの前記領域が前記第１セットの分割ボクセル内のボクセルの層の第２の所定のパーセンテージより少ない層と交差するまで、前記の指定工程を繰り返すことと、
をさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記空気シードボクセル選択工程は、
（１）前記第１セットの分割ボクセル内に存在しない、（２）所定の値より小さいボクセル値を有する、（３）前記第２セットの分割ボクセル内に存在しない、および（４）前記スキャンされた全体撮像部位の境界に近接しない、ボクセルを選択することを含む請求項３に記載の方法。
【請求項８】
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルにおける幾何学的特性値に基づいて候補病変のセットを検出することと、
前記候補病変のセット内の各病変候補の被検査部位特性値および形態特性値の少なくとも１つに基づき、前記病変候補のセットから少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を選択することと、
前記選択工程において選択された、前記少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を表すボクセルのセットを出力することと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記検出工程は、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルに対して幾何学的特性値を計算することと、
前記計算工程において計算された幾何学的特性値を使用して、初期の病変候補のセットを生成することと、
前記初期の病変候補のセットをクラスタ化して、病変候補のセットを生成することと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算工程は、
被検査領域を平滑化して、複数のスケールで被検査領域を生成することと、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルに対して、少なくとも１つのスケールで、撮像部位形状指数を決定することと、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルに対して、前記少なくとも１つのスケールで、撮像部位湾曲値を決定することと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
初期病変候補のセットを生成する前記工程は、
第１の所定範囲内の撮像部位形状指数と第２の所定範囲内の撮像部位湾曲値とを有するシードボクセルのセットを識別することと、
前記シードボクセルのセット内のシードボクセルに近接する空間的に連結しているボクセルの拡張領域を決定することと、
前記拡張領域に対して条件付きの形態的拡大を適用して拡大された拡張領域を取得することと、
前記拡大された拡張領域を前記初期病変候補のセット内の初期病変候補として指定することと、
前記シードボクセルのセット内の各シードボクセルに対して、前記の決定、適用、および指定工程を繰り返すことと、
を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
条件付き形態拡大を適用する前記工程は、
拡大された領域が目的器官の境界に達するまで、形態拡大により前記拡張領域を拡大することと、
前記拡大工程の間に前記拡張領域の拡張率を測定することと、
最少拡張率の拡張領域を前記拡大された拡張領域として指定することと、
を含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記クラスタ化の工程は、
前記初期病変候補のセット内の、相互に所定距離以内にある初期病変候補を一体化して、減少した病変候補のセットを取得することと、
前記減少した病変候補のセットをグループ化して、病変クラスタのセットを取得することと、
前記病変クラスタのセットから、所定の最少撮像部位より小さい全体撮像部位を有する病変クラスタを削除して、候補病変のセットを取得することと、
を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記選択工程は、
前記病変候補のセット内の真陽性病変のセットを選択することと、
前記真陽性病変のセットを前記少なくとも１つの３次元的に拡大された拡大病変として出力することと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
真陽性病変のセットを選択する前記工程は、
前記病変候補のセットを表わすボクセルセット内の各ボクセルに対して少なくとも１つの特性値を計算することと、
前記病変候補のセット内の各病変に対して前記少なくとも１つの特性値の統計値を計算することと、
前記の計算工程で計算された前記少なくとも１つの特性値の統計値の分析に基づいて、前記病変候補のセットを偽陽性病変のセットおよび真陽性病変のセットに区分することと、
を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
少なくとも１つの特性値を計算する前記工程は、
病変候補のセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して勾配集中度特性値を計算することと、
病変候補のセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、撮像部位形状指数、撮像部位湾曲値、およびボクセル値の勾配の内の少なくとも１つを計算することと、
所定の範囲内に特性値を有するボクセルのセットを識別して、病変候補の限定されたセットを生成することと、
病変候補の前記限定されたセットを表わすボクセルセットに対して、勾配集中度特性値、撮像部位形状指数、撮像部位湾曲値、およびボクセル値の勾配の内の少なくとも１つを計算することと、
を含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの特性値の統計値を計算する前記工程は、
前記拡大された病変候補のセット中の各病変候補内の全ボクセルの特性値を使用して、平均、最小、最大、分散、標準偏差、ひずみ、尖度、および最小と最大の比の内の少なくとも１つを決定することを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記区分工程は、
線形識別選別器、２次識別選別器、ニューラルネットワーク、およびサポートベクトルマシンの内の少なくとも１つを使用して、前記病変候補のセットを区別することを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
勾配集中度特性を計算する前記工程は、
病変候補の拡大されたセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、ボクセル値の勾配ベクトルを決定することと、
病変候補の拡大されたセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、前記勾配ベクトルの集中度を計算することと、
を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記取得する工程は、
結腸の断面コンピュータトモグラフ画像のセットからスキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットを取得することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
分割を実行する前記工程は、
結腸に特有の値を用いて、スキャンされた全体撮像部位を表す前記ボクセルセットをしきい値処理することにより第１セットの分割ボクセルを生成することと、
前記第１セットの分割ボクセルに結腸に基づく分析を実行して、第２セットの分割ボクセルを取得することと、
前記第１セットの分割ボクセルおよび第２セットの分割ボクセルの交差を決定して、結腸の内面、外面、および関与組織を取り囲む被検査領域を表わすボクセルのセットを取得することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
分割を実行する前記工程は、
スキャンされた全体撮像部位を表わす前記ボクセルセットから目的器官以外の器官を表わすボクセルを削除することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
目的器官の内面、外面、および関与組織を取り囲む被検査領域を表わすボクセルセットから少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を識別する方法であって、
被検査領域を平滑化して、複数のスケールで被検査領域を生成することと、
生成された被検査領域に基づいた被検査領域を表すボクセルのセット内の各ボクセルについて幾何学的特徴値を計算することと、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルにおける計算された幾何学的特性値に基づいて候補病変のセットを検出することと、
前記候補病変のセット内の各病変候補の被検査部位特性値および形態特性値の少なくとも１つに基づき、前記病変候補のセットから前記少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を選択することと、
前記選択工程において選択された、前記少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を表わすボクセルのセットを出力することと、
を含む方法。
【請求項２４】
前記検出工程は、
前記計算工程において計算された前記幾何学的特性値を使用して、初期の病変候補のセットを生成することと、
前記初期の病変候補のセットをクラスタ化して、病変候補のセットを生成することと、を含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記計算工程は、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルに対して、少なくとも１つのスケールで、撮像部位形状指数を決定することと、
被検査領域を表す前記ボクセルのセット内の各ボクセルに対して、前記少なくとも１つのスケールで、撮像部位湾曲値を決定することと、
を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
初期病変候補のセットを生成する前記工程は、
第１の所定範囲内の撮像部位形状指数と第２の所定範囲内の撮像部位湾曲値とを有するシードボクセルのセットを識別することと、
前記シードボクセルのセット内のシードボクセルに近接する空間的に連結しているボクセルの拡張領域を決定することと、
前記拡張領域に対して条件付きの形態的拡大を適用して、拡大された拡張領域を取得することと、
前記拡大された拡張領域を前記初期病変候補のセット内の初期病変候補として指定することと、
前記シードボクセル内の各シードボクセルに対して、前記の決定、適用、および指定工程を繰り返すことと、
を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
条件付き形態拡大を適用する前記工程は、
拡大された領域が目的器官の境界に達するまで、形態拡大により前記拡張領域を拡大することと、
前記拡大工程の間に拡張領域の拡張率を測定することと、
最少拡張率の拡張領域を前記拡大された拡張領域として指定することと、
を含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記クラスタ化の工程は、
前記初期病変候補のセット内の、相互に所定距離以内にある初期病変候補を一体化して、減少した病変候補のセットを取得することと、
前記減少した病変候補のセットをグループ化して、病変クラスタのセットを取得することと、
前記病変クラスタのセットから、所定の最少撮像部位より小さい全体撮像部位を有する病変クラスタを削除して、病変候補のセットを取得することと、
を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記選択工程は、
前記病変候補のセットから真陽性病変のセットを選択することと、
前記真陽性病変のセットを前記少なくとも１つの３次元的に拡大された拡大病変として出力することと、
を含む請求項２３に記載の方法。
【請求項３０】
真陽性病変のセットを選択する前記工程は、
病変候補のセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して少なくとも１つの特性値を計算することと、
前記病変候補のセット内の各病変に対して少なくとも１つの特性値の統計値を計算することと、
前記計算工程で計算された前記少なくとも１つの特性値の統計値の分析に基づいて、前記病変候補のセットを偽陽性病変のセットおよび真陽性病変のセットに区分することと、を含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
少なくとも１つの特性値を計算する前記工程は、
病変候補のセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して勾配集中度特性値を計算することと、
病変候補のセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、撮像部位形状指数、撮像部位湾曲値、およびボクセル値の勾配の内の少なくとも１つを計算することと、
所定の範囲内に特性値を有するボクセルのセットを識別して、病変候補の限定されたセットを生成することと、
病変候補の前記限定されたセットを表わすボクセルセットに対して、勾配集中度特性値、撮像部位形状指数、撮像部位湾曲値、およびボクセル値の勾配の内の少なくとも１つを計算することと、
を含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
少なくとも１つの特性値の統計値を計算する前記工程は、
前記拡大された病変候補のセット中の各病変候補内の全ボクセルの特性値を使用して、平均、最小、最大、分散、標準偏差、ひずみ、尖度、および最小と最大の比の内の少なくとも１つを決定することを含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記区分工程は、
線形識別選別器、２次識別選別器、ニューラルネットワーク、およびサポートベクトルマシンの内の少なくとも１つを使用して、前記病変候補のセットを区別することを含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
勾配集中度特性を計算する前記工程は、
病変候補の拡大されたセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、ボクセル値の勾配ベクトルを決定することと、
病変候補の拡大されたセットを表わす前記ボクセルセット内の各ボクセルに対して、前記勾配ベクトルの集中度を計算することと、
を含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
複数のコンピュータプログラム命令を格納し、この命令をコンピュータが実行することにより、コンピュータが請求項１乃至３４のいずれか１項に記載の工程を実行するように構成された、コンピュータプログラム製品。
【請求項３６】
請求項１乃至２２のいずれか１項に記載の工程を実行することにより、目的器官の内面、外面、および関与組織を取り囲む被検査領域を画定する断面画像のセットを処理するように構成されたシステム。
【請求項３７】
請求項２３乃至３４のいずれか１項に記載の工程を実行することにより、目的器官の内面、外面、および関与組織を取り囲む厚い被検査領域内の少なくとも１つの３次元的に拡大された病変を識別するように構成されたシステム。
【請求項３８】
器官の断面画像のセットから導き出される、この器官の３次元分割を表わす信号であって、
前記器官の内面を表わす第１信号部分と、
前記器官の外面を表わす第２信号部分と、
前記器官の前記内面と前記外面との間にある組織を表わす第３信号部分と、
を含む信号。
【請求項３９】
前記第１信号部分は、
前記断面画像のセット内の近接画像上の対応するピクセルを決定する工程と、
前記対応するピクセルを連結して、スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットから前記器官以外の器官を表わすボクセルを削除して、減少した撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記減少した撮像部位を表わすボクセルのセットに対して内腔分析を実行して、第１信号部分を取得する工程と、
を実行することにより得られる、請求項３８に記載の信号。
【請求項４０】
前記第２信号部分は、
前記断面画像のセット内の近接画像上の対応するピクセルを決定する工程と、
前記対応するピクセルを連結して、スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットから前記器官以外の器官を表わすボクセルを削除して、減少した撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記器官の外面に特有の値を用いて減少した撮像部位を表わす前記ボクセルのセットをしきい値処理することにより第２信号部分を生成する工程と、
を実行することにより得られる、請求項３８に記載の信号。
【請求項４１】
前記第３信号部分は、
断面画像のセット内の近接画像上の対応するピクセルを決定する工程と、
前記対応するピクセルを連結して、スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットから前記器官以外の器官を表わすボクセルを削除して、減少した撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記減少した撮像部位を表わすボクセルのセットに対して内腔分析を実行して、第３信号部分を取得する工程と、
を実行することにより得られる、請求項３８に記載の信号。
【請求項４２】
器官の３次元分割を表わす信号であって、
前記器官の断面画像のセットを取得する工程と、
前記断面画像のセット内の近接画像上の対応するピクセルを決定する工程と、
前記対応するピクセルを連結して、スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットを取得する工程と、
前記スキャンされた全体撮像部位を表わすボクセルのセットから、前記器官の３次元分割を表わす信号を抽出する工程と、
を実行することにより生成される信号。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
結腸壁の信頼性のある分割のために、解剖学的に基づいた抽出（ＡＢＥ）方法［３２］（ステップ２０１）が使用され、その中で目的の器官以外の解剖学上の対象を分割する。ＡＢＥ方法は解剖学に適応されたアプローチ［３１］の抽出であり、（１）身体の領域を取り囲む空気（「外部の空気」）、（２）骨、および（３）肺の底部、を除去することにより結腸の最初の分割のため解剖学に適応されたアプローチを使用する。解剖学に適応されたアプローチは、しきい値処理、領域生成、つながっている構成要素の分析（ラベル付け）、ガウス平滑化、エッジ検出（勾配のフィルタリング）、および３次元空間における数学的形態の操作［３３］、を含む。結腸壁は、結腸壁に対応するＣＴ値および勾配の大きさの値の範囲のしきい値処理により、残りの領域から分割される。ＡＢＥ方法は、実際の結腸壁の一部が画像化された撮像部位の外側に残されている場合のような、特定の状態において、約５％まで分割された結腸壁の領域を広げる付加的な工程を実行する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４３】
図３は、本発明による結腸の分割の方法において生成される一連の分割を示す。図３ａ−３ｄは解剖学に適応されたアプローチにより生成された分割を示し、（ａ）オリジナルのＣＴ撮像部位、（ｂ）分割された外部の空気（体を示す）、（ｃ）分割された骨、および（ｄ）分割された肺の底部を含む。図３ｅはＡＢＥ後の最終的な分割を示す。図３ｆはＡＢＥおよびＣＢＡ分割の組合わせにより得られた結腸の３次元分割を表す信号を示し、結腸の内面を表す第１の信号部分、結腸の外面を表す第２の信号部分、および結腸の前記内面と前記外面の間に位置する組織を表す第３の信号部分を含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
【数１】
2005506140.tif 000001
図４は、結腸に基づいた分析より前の、結腸の分割における主要な工程、即ち、ＡＢＥ分割の主要部分を含む解剖学に適応されたアプローチ[３１]の工程を示す。第１に、全体および局部のヒストグラムが得られ、分析される。通常の全体的ヒストグラムは、３つの特徴ピークを示し、それらは、図５に示されるように、空気（結腸の外および中）、脂肪、および筋肉のＣＴ値の分布に対応する。局部のヒストグラムは、上の５つのアキシャルスライスの中心において得られ、肺のＣＴ強度レベルを決定する。これら２つのヒストグラムにおいて、空気、肺、脂肪および筋肉（それぞれ、ＬＡ、ＬＬ、ＬＦおよびＬＭ）のＣＴ値の４つのピークのレベルは、所定の範囲において、局部最大を検索することにより決定される。表１は、ピークのレベルに対するＣＴ値の検索範囲を示す。これらの値は、分割における適応しきい値の自動的決定のために使用される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
【数５】
2005506140.tif 000002
さらに、結果として得られる結腸壁の厚さは３．０〜４．０ｍｍに調整される。
外部の空気の領域の分割が不完全な場合、下にある骨板または皮膚の線の一部が、分割された結腸内に現れる（図９）。したがって、ＡＢＥ方法は外部の空気の分割の処理のために、解剖学に適応されたアプローチに加えて３つの工程を含む。第１の工程は解剖学に適応されたアプローチにより得られたオリジナルの外部の空気の分割を反転し、体の領域である最大の結果として得られる構成要素を除いてすべて除去される。第２の工程は容積拡張により分割された外部の空気の表面における空隙を満たす。第３の工程では、骨の構造が識別された後に、脊柱に対して背側の体の領域が除去される（図１０）。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５４】
解剖学に適応されたアプローチに加えて、ＡＢＥの別の機能は、分割された結腸から除外される結腸壁の量の最小化である。特に指定されない場合、解剖学に適応されたアプローチは、結腸壁に対するしきい値処理後に得られた、最大の連結している構成要素として分割された結腸を定義する。解剖学に適応されたアプローチでは、小さな構成要素は、要素サイズが最大の大きさの構成要素のサイズであるＲｆｃ＝２５％を超える場合のみ含まれる。この方法はＥＣの量を減少させるが、結腸の連結していない小さな部分、通常は直腸も除外する（図１１）。この結果、ＡＢＥ方法では、Ｒｆｃ＝１％になる。これは分割された領域ではＥＣの量を増やすが、ＣＢＡ工程を適用すればこのような構成要素は除去される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
特定のｊに対し、しきい値ｍより高いメンバーシップを有するデータ点ｐ、Θｊ（ｐ）≧ｍを維持して、最終クラスを得る。約０．８の比較的高いしきい値ｍを用いることにより、ファジィクラスタ化方法は、ノイズに起因する候補を（これら候補が周辺のボクセルの特性値と明らかに異なる特性値を有するボクセルを含まれる傾向にあるため）、小さい、分離したクラスタとして維持する。これらボクセルは候補内の低いメンバーシップを有し、したがって、前記しきい値処理操作は小さいクラスタを生成する。約３８ｍｍ３の最少容積を用いてしきい値処理を個々のクラスタに適用し、これら小さいクラスタを除去する。この最少容積は４ｍｍのポリープの容積に相当し、この容積は５ｍｍまたはそれ以上の臨床的に有意なポリープを維持するのに十分な大きさである。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５９】
【図１】本発明による、目的の器官を取り囲む厚い被検査領域内の、少なくとも１つの３次元的に拡大した病変を識別する工程を図示するフローチャートである。
【図２】本発明による、目的の器官の知覚誘導される分割における工程を図示するフローチャートである。
【図３ａ】オリジナルのＣＴ撮像部位を示す結腸分割の図である。
【図３ｂ】分割された外部の空気（体を示す）を示す結腸分割の図である。
【図３ｃ】分割された骨を示す結腸分割の図である。
【図３ｄ】分割された肺の底を示す結腸分割の図である。
【図３ｅ】解剖学に基づいた抽出後の分割を示す結腸分割の図である。
【図３ｆ】結腸に基づいた分析後の最後の分割を示す結腸分割の図である。
【図４】解剖学に基づいた抽出（ＡＢＥ）方法の主要な構成要素による結腸の分割の解剖学に適応されたアプローチにおける工程を示すフローチャートである。
【図５】空気（ＬＡ）、脂肪（ＬＦ）および筋肉（ＬＭ）に対して３つの特徴的なピークを示す、ＣＴコロノグラフィ（ＣＴＣ）の一般的なヒストグラムである。
【図６ａ】肺の連結している構成要素の選択のため解剖学に適応されたアプローチに使用される、２点ＰＲおよびＰＬを示す肺の局部ヒストグラム収集のための対象の撮像部位を示す図である。
【図６ｂ】肺ＬＬに対するピークを示す局部ヒストグラムを示す図である。
【図７】結腸がデータの再構成の制限により切り取られているため、解剖学に適応されたアプローチにおける第２プロトコルが結腸の分割において適用される場合の例を示す。
【図８ａ】オリジナルの等方性のＣＴ撮像部位の図である。
【図８ｂ】赤で着色された結腸外の構成要素を有する、ＡＢＥ工程により分割された領域の図である。
【図８ｃ】結腸外の構成要素がＡＢＥ工程およびＣＢＡ工程により生成された分割を交差することにより除去された完全な分割の図である。
【図９ａ】矢印により示されている、複数の外部の空気の物体を含む、オリジナルのＣＴ撮像部位の図である。
【図９ｂ】矢印により示されている、余分の構成要素を残す、外部の空気の物体の部分を除去できていない第２の分割方法の図である。
【図９ｃ】完全に外部の空気の領域を除去する、より好ましい解剖学に基づいた抽出方法の図である。
【図１０ａ】表記（１）により示されたとおり、分割された骨の領域の上部５つのアキシャルスライスにおいて脊柱の空間の位置の決定により（結腸を含んでいない）背面の体の領域を除去した図である。
【図１０ｂ】表記（１）により示されたとおり、分割された骨の領域の上部５つのアキシャルスライスにおいて脊柱の空間の位置の決定により（結腸を含んでいない）背面の体の領域を除去した図である。
【図１０ｃ】表記（１）により示されたとおり、分割された骨の領域の上部５つのアキシャルスライスにおいて脊柱の空間の位置の決定により（結腸を含んでいない）背面の体の領域を除去した図である。
【図１０ｄ】表記（１）により示されたとおり、分割された骨の領域の上部５つのアキシャルスライスにおいて脊柱の空間の位置の決定により（結腸を含んでいない）背面の体の領域を除去した図である。
【図１１】好ましいＡＢＥ工程（シアン）が、分割された領域において正確に直腸を含み、結腸全体を含むために対象のより大きな体積を作成する一方、直腸（矢印）のような結腸の小さな切断された領域を除外する、第２の分割方法（黄色）の図である。
【図１２ａ】オリジナルのＣＴスライスのアキシャル像の図である。
【図１２ｂ】ＡＢＥ方法により得られた分割された結腸（シアン）のアキシャル像の図である。
【図１２ｃ】撮像部位生成による結腸の病変の分割（青）のアキシャル像の図である。
【図１２ｄ】分割された結腸の病変の拡大のアキシャル像の図である。
【図１２ｅ】ＡＢＥおよびＣＢＡにより分割された領域の横断面のアキシャル像の図である。
【図１２ｆ】最終的な完全な分割（緑）およびＡＢＥ工程により除去された領域（赤）の同時表示のアキシャル像の図である。
【図１３ａ】直腸の位置を特定するために対象の撮像部位（点線のボックス）を定義する第１の５０の尾部のスライスを有する、ＣＴ撮像部位のコロナルおよびサジタル像である。
【図１３ｂ】直腸を含む対象の撮像部位のコロナルおよびサジタル像（上列）、「Ｒ」によりしるしを付けられた直腸による反転されたマスク（中央の列、およびシードボクセルの可能な位置を示す「ｓ」を有する最終的な分割された直腸（底辺の列）である。
【図１４ａ】空気シードがＡＢＥ分割の中に存在しない、（無効な領域が、赤に着色され、矢印が（ｆ）内に可能な箇所を示す）空気シードを選択する状態の図である。
【図１４ｂ】空気シードが以前に識別された結腸外の構成要素内に存在しない、（無効な領域が、赤に着色され、矢印が（ｆ）内に可能な箇所を示す）空気シードを選択する状態の図である。
【図１４ｃ】空気シードがハウンズフィールド単位が９００を超えないＣＴ値を有する、（無効な領域が、赤に着色され、矢印が（ｆ）内に可能な箇所を示す）空気シードを選択する状態の図である。
【図１４ｄ】空気シードが現在のＣＢＡ分割の中に存在しない、（無効な領域が、赤に着色され、矢印が（ｆ）内に可能な箇所を示す）空気シードを選択する状態の図である。
【図１４ｅ】空気シードが囲まれているＣＴ撮像部位の境界に近くに存在しない、（無効な領域が、赤に着色され、矢印が（ｆ）内に可能な箇所を示す）空気シードを選択する状態の図である。
【図１５ａ】上部２５％および底辺５％のスライス（点線の白いボックス）を削除して形成され、かつ分割された結腸が関連する６つのゾーンに分割されている、対象の撮像部位（立体の白いボックス）の図である。
【図１５ｂ】ゾーンの４つの内容の例の図である。
【図１６ａ】「Ａ」および「Ｂ」と表記された部分において分割されたボクセルの数を比較することにより、上方および下方に向かう結腸が存在するかどうか確認することを含む、結腸の完全な分割が満たすべき状態の図である。
【図１６ｂ】少なくとも１００ｍｍ３のボクセルが点線のボックスにより示されている領域の中で分割されているかどうか確認することによりＳ字結腸の存在を検査することを含む、結腸の完全な分割が満たすべき状態の図である。
【図１７】本発明による、幾何学的な特性値に基づいた病変候補のセットを検出する工程と、撮像部位、形態的、および／または組織の特性統計値に基づいた病変候補のセットから少なくとも１つの病変を選択する工程と、を図示するフローチャートである。
【図１８】撮像部位形状の指数値に対する代表的形状の関係を示す図である。
【図１９ａ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、ボックス内のポリープのアキシャル画像を示す。
【図１９ｂ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、矢印により示されたポリープおよび被検査部位形状の指数値により着色されたポリープの３次元の腔内端図のアキシャル画像を示す。
【図１９ｃ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、被検査部位形状の指数値により着色されたアキシャル画像を示す。
【図１９ｄ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、ボックス内のポリープのアキシャル画像を示す。
【図１９ｅ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、矢印により示されたポリープおよび被検査部位形状の指数値により着色されたポリープの３次元の腔内端図のアキシャル画像を示す。
【図１９ｆ】ポリープ、ひだ、および病変の間の違いを示す被検査部位形状指数の影響の図であり、被検査部位形状の指数値により着色されたアキシャル画像を示す。
【図２０ａ】完全なガウス球体およびガウス半球を有するファントムの断面図である。
【図２０ｂ】ＥＣ応答の断面図である。
【図２０ｃ】ＤＥＣ応答の断面図である。
【図２１ａ】勾配の密度の計算において、方向の数の増加により局部的な勾配の密度の予測を向上させる方法を示す４つの２次元の図である。
【図２１ｂ】方向性の勾配の密度（ＤＧＣ）の計算に使用される係数の計算の図である。
【図２２ａ】密度がガウス関数と同様に中心方向に増加し、かつ全ベクトルが中心を指している、円状の密度を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２２ｂ】傾斜ベクトルが、対象の体積の半分のみ中心を指す、半球の密度を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２２ｃ】勾配ベクトル（存在する場合）がランダムな方向に指す状態を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２２ｄ】境界領域内に発生するとき、勾配ベクトルが同一方向を指す状態を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２２ｅ】勾配ベクトルが中心から離れる方向を指す状態を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２２ｆ】いくつかの勾配ベクトルは中心を指しているが、正確な半球の密度パターンを形成しない、非特異的な状態を示す、勾配集中度の２次元の例の図である。
【図２３ａ】ガウスのウエッジ、球体および半球を有するファントムを示す図である。
【図２３ｂ】勾配集中度に基づいて着色されたファントムの断面図を示す図である。
【図２３ｃ】方向性の勾配集中度に基づいて着色されたファントムの断面図を示す図である。
【図２４ａ】撮像部位形状指数の平均値およびポリープ候補の方向性密度を示す２Ｄ平面の分割を示す２次判別式の分析の図である。
【図２４ｂ】ラウンドロビン評価法で作成される複数の分割を示す２次判別式の分析の図である。
【図２５ａ】ＴＰポリープ候補（左）およびＦＰポリープ候補（右）内の特性値のヒストグラムであり、ＳＩ特性を示す。
【図２５ｂ】ＴＰポリープ候補（左）およびＦＰポリープ候補（右）内の特性値のヒストグラムであり、ＧＣ特性を示す。
【図２５ｃ】ＴＰポリープ候補（左）およびＦＰポリープ候補（右）内の特性値のヒストグラムであり、（ハウンズフィールド単位での）ＣＴ値特性を示す。
【図２６ａ】雲状の背景の物質に分解するポリープ（矢印）のアキシャル、コロナル、およびサジカル像の図である。
【図２６ｂ】ＳＩ値のヒストグラムの上端（矢印）において、実際のポリープの領域が微妙なポリープ状のパターンを示すが、取り囲む雲状の物質がＳＩの最低値に延びるＳＩ値のテール部を形成する図である。
【図２７ａ】ヒストグラムに基づく特性分析工程において使用される、ＳＩ、ＧＣ、およびＣＴ値のしきい値のポリープ感度８６％、９０％および９５％において２７のＣＴＣデータセットから２１のポリープの検出において得られた、患者１人あたりのＦＰの平均数の変化を図示するものであり、ＧＣ＝０．４およびＣＴ＝−３００Ｈｕの場合のＳＩしきい値の影響の図である。
【図２７ｂ】ヒストグラムに基づく特性分析工程において使用される、ＳＩ、ＧＣ，およびＣＴ値のしきい値のポリープ感度８６％、９０％および９５％において２７のＣＴＣデータセットから２１のポリープの検出において得られた、患者１人あたりのＦＰの平均数の変化を図示するものであり、ＳＩ＝０．７２５およびＣＴ＝−３００Ｈｕの場合のＧＣしきい値の影響の図である。
【図２７ｃ】ヒストグラムに基づく特性分析工程において使用される、ＳＩ、ＧＣ，およびＣＴ値のしきい値のポリープ感度８６％、９０％および９５％において２７のＣＴＣデータセットから２１のポリープの検出において得られた、患者１人あたりのＦＰの平均数の変化を図示するものであり、ＳＩ＝０．７２５およびＧＣ＝０．４の場合のＣＴ値のしきい値の影響の図である。
【図２８】２１のポリープを有する１４人の患者を含む、患者７２人（１４４データセット）に基づいた、患者によるおよびポリープによる分析のための本発明の方法のＦＲＯＣ曲線であり、特性誘導分析を用いて得られるＦＲＯＣ曲線は、ファジィクラスタリングを用いて得られる曲線に比べて、高い検出性能を示す。
【図２９】本発明による、目的の器官を取り囲む厚い被検査領域内の少なくとも１つの３次元的に拡大した病変を識別するためのシステムを示す図である。