【手続補正書】
【提出日】平成29年11月7日(2017.11.7)
【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】
解剖学的構造の形状の変動に関する対象に固有の統計モデルを、解剖学的構造の形状に関する一組の幾何学表現を用いて組み立てる方法であって、各表現は複数の対象の１つと関連しており、各対象は関連した複数の表現のそれぞれの部分集合を有し、各部分集合は基準表現を含む複数の表現を備え、複数の表現は解剖学的構造の物理的な動きおよび／または変形から生じる種々の形状に対応しており、
任意の所与の表現に対し、その値が表現の形状を特徴付ける一組の形状パラメータを規定することと、
各対象に対し、その対象と関連する表現の部分集合全体にわたる形状パラメータの値の確率分布を、一組の対象に固有の分布パラメータによって表すことと、
対象に固有の分布パラメータと各対象の基準表現との間の回帰を決定することと、
決定した回帰を新規の対象に対する基準表現に当てはめて、新規の対象に固有の分布パラメータを決定することと、
対象に固有の分布パラメータを用いて、新規の対象に固有の統計的動きモデルを組み立てることとを含む方法。
【請求項２】
一組の形状パラメータは主成分解析を用いて決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
一組の形状ベクトルｓｇ（ｇ＝１，  ２，．．．Ｇ）を提供する（ここで、Ｇは一組の表現の中の表現の数であり、各表現に対応する形状ベクトルが存在し、主成分解析は各形状ベクトルをＬ個の主成分によって表す）ことと、
一組の形状パラメータを規定することは、混合対象の統計形状モデルを式
【数１】
2017512522.tif 000001
（ここで、
【数２】
2017512522.tif 000002
は平均形状ベクトル、ｅｌは平均を差し引いた形状ベクトルの共分散行列の固有ベクトルであり、ｅｌは主成分解析からｌ番目に大きい固有値σｌ２に対応し、ベクトルｂｇは、ｇ番目の形状ベクトルを集合的に表現するＬ個の形状パラメータの値を含む）に従って組み立てることとをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
形状ベクトルｓｇは、一組の表現に対する点対応データを含み、形状が変動中の複数の点の所定の組の空間座標を、一組の表現全体にわたって追跡することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
一組の形状パラメータ内の形状パラメータの１つに対する値の確率分布は、一組の形状パラメータ内の他の形状パラメータから独立しているとみなされることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
一組の形状パラメータにはＬ個の形状パラメータがあり、対象（ｉ）と関連する表現の部分集合に対する形状パラメータの値の確率分布（
【数３】
2017512522.tif 000003
）の表現は、多変量ガウス分布確率密度関数
【数４】
2017512522.tif 000004
によってパラメータ化されており、分布パラメータμｉおよびσｉ２はそれぞれ、平均ベクトル、およびＬ×Ｌ対角共分散行列の対角要素を表し、共分散行列の対角要素は成分分散ベクトル
【数５】
2017512522.tif 000005
を表すことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
所与の対象（ｉ）に対する分布パラメータ、すなわちμｉおよびσｉ２は、所与の一組のサンプル｛ｂｉｊ，ｊ＝１，  ２，．．．，  Ｊｉ｝に対して、以下の最大確率推定量
【数６】
2017512522.tif 000006
および
【数７】
2017512522.tif 000007
を用いて推定され、ここで、Ｊｉは対象ｉに対する部分集合内の表現の数を表し、ベクトルｂｉｊは、対象ｉのｊ番目の形状ベクトルを集合的に表現するＬ個の形状パラメータ値を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各分布パラメータはカーネルの一次関数で表わされることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
回帰は線形最小二乗法によって決定されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
一組の形状パラメータを規定し、その値は、任意の所与の表現の形状を特徴付け、混合対象の統計形状モデルは式
【数８】
2017512522.tif 000008
（ここで、
【数９】
2017512522.tif 000009
は平均形状ベクトル、ｅｌは平均値を差し引いた形状ベクトルの共分散行列の固有ベクトルであり、ｅｌは主成分解析からｌ番目に大きい固有値σｌ２に対応し、ベクトルｂｇはｇ番目の形状ベクトルを集合的に表現するＬ個の形状パラメータ値を含む）に従って組み立てられ、
対象に固有のＳＭＭは
【数１０】
2017512522.tif 000010
（ここで、
【数１１】
2017512522.tif 000011
は予測された対象に固有のＳＭＭの平均値に等しく、Ｅμｎｅｗは偏りの項であり、μｎｅｗは回帰によって予測された分布パラメータの平均値を表し、ｂｎｅｗは新しい形状パラメータを表す）形をとることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
解剖学的構造は軟組織の臓器を含み、形状の変動は臓器の変形または動きを含むことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
基準表現は、安静状態すなわち未変形状態の臓器を表すことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
基準表現は、特定の生理事象に対応する時刻における臓器を表現することを特徴とする請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
表現のうち少なくとも１つは画像を含むことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
表現のうち少なくとも１つは生体力学モデルに由来することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
解剖学的構造上の解剖学的目印を用いて、一組の表現に対する点対応データを提供し、点対応データを用いて、形状が変動中の複数の点の所定の組の空間座標を、一組の表現全体にわたって追跡することをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
点対応データは、異なる対象に対する基準表現の間の画像の登録を実施することによって決定されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
画像の登録を目的として、対象に固有の統計的動きモデルを新規の対象に用いることをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
画像の分割を目的として、対象に固有の統計的動きモデルを新規の対象に用いることをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
画像の登録または画像の分割を用いて、画像により支援される治療を補助することを特徴とする請求項１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
コンピューターシステムの１つ以上の演算素子で実行されるときに、請求項１乃至２０のいずれか１項に記載の方法の工程の実質的に全てを実行するプログラム命令を含むコンピュータープログラム。
【請求項２２】
読み取り可能な媒体に保存された請求項２１に記載のコンピュータープログラムを備えるコンピュータープログラム製品。
【請求項２３】
請求項１乃至２０のいずれか１項に記載の方法の工程の実質的に全てを実行する装置。