(57)【要約】体のボリュームの三次元画像における体の構造の描画方法について開示している。コントラストが改善されていない組織（基準）構造並びにその体の構造及びコントラストが改善された構造を有する領域が、閾値化技術及び他の画像セグメント化技術により特定される（Ｓ２、Ｓ３）。基準構造及びモデルに対して中心出しされ（Ｓ４）、アライメントされた体の構造を一般に表現する変形モデルは、その場合、そのモデルを適合させるように、それにより、画像における体の構造を描画するように、その体の構造を含む画像の領域に対して変形される（Ｓ５）。
2009515635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画方法は：
前記画像において基準部分を特定するステップ；
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定するステップ；
前記画像において前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ；及び
前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
を有する描画方法。
【請求項２】
請求項１に記載の描画方法であって、前記変形モデルはメッシュを有する、描画方法。
【請求項３】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画を実行する画像処理装置であって：
前記三次元画像に関して画像データを受け入れる手段；及び
前記画像において基準部分を特定し、
前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定し、
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する前記所定の構造を有し、
前記画像において前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付け、そして
前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行する、
処理手段；
を有する画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、前記所定の構造を抽出し、それ故、表示のために前記三次元画像から描画する手段を更に有する、画像処理装置。
【請求項５】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画するソフトウェアプログラムであって：
前記画像において基準部分を特定するステップ；
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定するステップ；
前記画像において前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ；及び
前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
を有する方法を、処理器が実行するようにする、ソフトウェアプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚化及び／又はセグメント化タスクの改善された実行を可能にする目的で三次元（３Ｄ）画像における、胸骨のような所定の構造の描画システム及び方法に関する。その３Ｄ画像は、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）又は超音波（ＵＳ）モダリティにより、医療検査の間に生成されることが可能である。
【背景技術】
【０００２】
医療画像撮影の分野では、医学的状態をスクリーニングする及び評価する目的で個人の種々の解剖学的構造の医療画像を生成するために種々のシステムが開発されてきている。例えば、ＣＴ画像撮影システムは、組織又は他の解剖学的構造の画像撮影する目的で、患者の対象領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の断面画像又は二次元（２Ｄ）“スライス”の集合を得るように用いられることが可能である。ＣＴモダリティは、そのようなモダリティが、器官、軟組織及び骨のような種々の解剖学的構造の大きさ、形状及び位置を示す正確な画像を与え、癌、ポリープ等のような障害及び異常な解剖学的構造のより正確な評価を可能にする。
【０００３】
また、医師が、対象の器官に造影剤を注入することは、その注入による改善は器官を定量計測について視覚化する又はセグメント化することを容易にするために、かなり一般的である。
【０００４】
例えば、肋骨及び脊椎のような胸部領域にある大きい骨質構造は、ビューアの気をそらし、セグメント化及び視覚化の適用を乱し、それ故、セグメント化及び視覚化アルゴリズムが不正確に行われることとなる。この問題を克服する自然の方法は、検査を進める前に、画像からそのような骨質構造を除去することである。例えば、国際出願公開第２００４／１１１９３７号パンフレットにおいては、このために、対象構造の境界に対して３Ｄの変形可能なモデルを適合させることを有する、対象構造の描画方法について記載されている。
【０００５】
しかしながら、上記の注入される造影剤は、しばしば、目的の器官がかなり似ている画像署名を有するようにし、このことは、画像からの正確な“骨の除去”を妨げる。
【特許文献１】国際出願公開第２００４／１１１９３７号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
それ故、本発明の目的は、３Ｄ画像の所定の構造の改善された自動描画方法であって、前記所定の構造は、同じ又は類似する画像署名を有する画像における他の構造と区別可能である、自動描画方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に従って、体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画のための方法であって：
−  前記画像における基準位置を特定するステップ；
−  前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像における対象領域を特定するステップ；
−  前記画像における前記基準位置に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ；及び
−  前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
を有する方法を提供する。
【０００８】
それ故、既知の変形モデル技術を用いて、解剖学の予備知識が、抽出されるべき所定の構造に漠然と似ている最初の幾何学的モデルとして有効に表され、その所定の構造を有する画像における領域に対してそのモデルを適合させる変形処理が、その場合に、その所定の構造が正確に描画されるようにする。変形モデルを用いることによる本発明に従って、類似する画像署名を有する２つの構造が存在し、一の構造が他の構造を少なくとも一部を囲む又は含む場合、それらの構造の一（内側の構造か又は外側の構造のどちらか）はセグメント化されることが可能であり、それ故、それらの構造の他を処理する必要なく、抽出されることが可能である。
【０００９】
例示としての一実施形態においては、例えば、基準画像がＣＴ画像である場合、基準部分及び／又は対象領域は、閾値化により特定されることが可能であり、異なる階調の閾値が、基準部分及び／又は対象領域のそれぞれを識別するように用いられる。しかしながら、他のセグメント化技術が当業者に知られていて、本発明は、上記の点に限定するように意図されるものではない。例示としての実施形態においては、所定の構造は骨を有することが可能であり、対象領域は、骨と、１つ又はそれ以上のコントラストが改善された組織構造とを有することが可能である。
【００１０】
例示としての一実施形態においては、変形モデルはメッシュを有する。
【００１１】
本発明は、体のボリュームの三次元モデルにおける所定の構造の描画を実行する画像処理装置であって、
前記三次元画像に関して画像データを受け入れる手段；及び
−  前記画像における基準位置を特定し、
−  前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記所定の構造を有する、全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定し、
−  前記画像における前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けし、
−  前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行する、
処理手段；
を有する、画像処理装置に拡張する。
【００１２】
好適には、その装置は、前記所定の構造を抽出し、それ故、表示のために前記三次元画像から描画する手段を更に有する。その画像処理装置は、放射線治療計画装置、放射線治療装置、ワークステーション、コンピュータ又はパーソナルコンピュータを有することが可能である。換言すれば、画像処理装置は、適宜に適合されるワークステーション、コンピュータ又はパーソナルコンピュータを用いて実行されることが可能である。また、画像処理装置は、例えば、ＭＤが放射線治療計画を実行するように、特に適合される一体的な放射線治療計画装置の一部であることが可能である。このためには、例えば、放射線治療計画装置は、例えば、スキャナからのＣＴ画像のような診断データを取得するように適合されることが可能である。また、画像処理装置は、一体化された放射線治療装置の一部であることが可能である。そのような放射線治療装置は放射線源を有することが可能であり、その放射線源は、診断データを取得すること、及び対象構造に放射線を適用することの両方のために適用されることが可能である。
【００１３】
従って、本発明の例示としての実施形態に従って、本発明を実行するように適合された処理器又は画像処理装置は、国際公開第０１／４５５６２号パンフレット及び米国特許第６，４６６，８１３号明細書において開示されているような放射線治療（計画）装置に一体化される又はその装置の一部であることが可能である。
【００１４】
本発明は、体のボリュームの三次元画像における所定の構造を描画するためのソフトウェアプログラムであって、処理器が、
−  前記画像において基準位置を特定するステップ；
−  前記画像において前記基準位置に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けることを有する、全ての位置を有する前記画像において対象領域を特定するステップ；及び
−  前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
を有する、方法を実行するようにする、ソフトウェアプログラムに更に拡張する。
【００１５】
それ故、上記の目的は、所定の構造が完全に自動的に画像を識別される及び抽出されることを可能にするように、変形モデル技術と共に所定の構造の形状についての解剖学的予備知識を用いて、３Ｄ（例えば、ＣＴ）画像において、例えば、胸部領域における体の構造（胸骨、肋骨等）のような所定の構造の描画方法を備えることにより達成される。この概念は、例えば、胸部領域のＣＴ画像の場合に、コントラストが改善された対象の器官が胸郭内に定位化されるという前提に基づいている。それ故、体の外側から開始する（初期化される）及び骨に誘引される変形モデルは、胸郭及び脊椎のみを描画し、内側のコントラストが改善された構造を描画しない。
【００１６】
本発明の上記の及び他の特徴については、以下に詳述する実施形態を参照することにより明らかになり、理解することができる。
【００１７】
本発明の実施形態について、以下、例示として、添付図を参照して詳述する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明に従った方法の例示としての実施形態を実行するための、本発明に従った画像処理装置の例示としての実施形態を示している。図１に示す画像処理装置は、体のボリュームの少なくとも１つの三次元画像、描画されるのに必要な所定の構造の１つ又はそれ以上の変形モデル及び変形パラメータを記憶するメモリ２に接続されている中央演算処理装置（ＣＰＵ）又は画像処理器１を有する。画像処理器１は、ＭＲ装置又はＣＴ装置のような複数の入力／出力ネットワーク及び診断装置、若しくは超音波スキャナに接続されていることが可能である。画像処理器１は、画像処理器において演算される又は適合される情報又は画像を表示する表示装置４（例えば、コンピュータモニタ）に更に接続されていることが可能である。オペレータは、キーボード５及び／又は図１に示していない他の入力／出力装置とインタラクトすることが可能である。
【００１９】
図２を参照するに、所定の構造の描画のための本発明の例示としての実施形態に従った方法の主なステップを示すフロー図を示している。最初のステップＳ１として、対象物の胸部領域の三次元ＣＴ画像が得られる。次に、ステップＳ２において、既知の画像処理技術が、３Ｄ画像において肺を抽出するように適合される。ＣＴ画像は、実際には、定量的であり（即ち、各々のボクセルの階調値は、組織の種類、例えば、骨、空気、軟組織と関連付けられることが可能であり）、それ故、その組織部分（コントラストが改善されていない肺を表す）は、比較的単純な階調閾値［ＨＵ＜閾値１（タイプ−４００）→オブジェクト１］を用いて識別されることが可能である。同様に、第３ステップＳ３において、骨及びコントラストが改善された部分（かなり類似する画像署名を、それ故、骨の画像署名に対する階調を有する）が、異なる階調閾値［ＨＵ＜閾値２（タイプ＋４００）→オブジェクト２］を用いて抽出されることが可能である。
【００２０】
ステップＳ４においては、最初（所定）の解剖学的変形モデルが自動的に中心出しされ、肺に対してアライメントされ（オブジェクト１）→メッシュ１、ステップＳ５において、メッシュ１は、粗い変形方法から精細な変形方法までを用いて、オブジェクト２に対して自動的に適合される。一般に、変形モデルは、エネルギー関数により制御されるエネルギー最小化表面のクラスである。そのエネルギー関数は２つの部分、即ち、内部エネルギー及び外部エネルギーを有する。内部エネルギーは、弾性変形及び屈曲変形により表面エネルギーを特徴付ける。外部エネルギーは、エッジのような画像特徴の方にそのモデルを誘引する鏡像力により特徴付けられる。
【００２１】
変形モデルは、通常、座標ｘｉ及びＮ個の面を有するＶ個の頂点を有するメッシュにより表される。二次元画像における対象構造にメッシュを適合させるように、各々の繰り返しが表面検出ステップ及びメッシュ変形ステップを有する繰り返し手法が用いられる。メッシュ変形は、次式のような離散メッシュについて書き換え可能である二次（ニュートン）展開式により決定される。
【００２２】
【数１】
2009515635.tif 000003
外部エネルギーＥｅｘｔは、表面検出ステップにおいて得られた表面パッチの方にメッシュを動かす。内部エネルギーＥｉｎｔは、メッシュのフレキシビリティを制約する。パラメータα及びβは各々の項の相対的な影響を重み付けし、γは慣性係数を表す。この式は、慣性の規則化とデータ吸引力との間の平衡に相当する。この式は、次式のような明示的離散化スキームを用いて、時間ｔにおいて離散化されることが可能である。
【００２３】
ｘｉｔ＋１＝ｘｉｔ＋（１−γ）（ｘｉｔ−ｘｉｔ−１）＋α・Ｅｉｎｔ＋β・Ｅｅｘｔ  （２）
このアルゴリズムの異なる成分について、ここでは、次のように説明する。
【００２４】
表面検出
表面検出については、頂点ｘｉに対する特徴値
【００２５】
【数２】
2009515635.tif 000004
及び頂点までの距離δｊの最適な組み合わせを有する、次式
【００２６】
【数３】
2009515635.tif 000005
（ここで、ｊ＝−ｌ，．．．，ｌ）で表される点
【００２７】
【数４】
2009515635.tif 000006
を求めるように頂点法線ｎｉに沿って探索が実行される。パラメータｌは探索プロファイル長さを規定し、パラメータδは２つの連続する点の間の距離であり、パラメータＤは距離情報及び特徴値の重みを制御する。例えば、次式で表される値
Ｆｉ（ｘ）＝±ｎｉｔｇ（ｘ）                              （４）
は特徴として用いられることが可能であり、ｇ（ｘ）は点ｘにおける画像勾配である。署名が、周りの構造に対して、対象構造の輝度に応じて選択される。
【００２８】
外部エネルギー
繰り返し最近接点アルゴリズムと同様に、次式
【００２９】
【数５】
2009515635.tif 000007
で表される頂点Ｖｉの外部エネルギーを用いることが可能である。上記式から収集することが可能であるように、外部エネルギーは、変形モデルと特徴点との間の距離、即ち、対象構造の境界に基づいている。
【００３０】
内部エネルギー
表面の規則性は、各々の頂点のシンプレックス角度のみにより制御される。シンプレックス角度は、３つの隣接する頂点により規定される面に対する頂点の仰角をコード化する。内部力は次式
Ｆｉｎｔｉ＝ｘｉ＊−ｘｉ                                      （６）
で表され、ここで、ｘｉ＊は、現頂点の位置が内部力の影響下でドラッグされる。それ故、異なるタイプの内部力が、そのような点のシンプレックス角度で設定される条件に応じて、デザインされることが可能である。更に、通常、隣接する頂点の面への投影が隣接する頂点のアイソセンタであるように、メトリックパラメータを設定することができる。
【００３１】
メッシュの展開は、その場合、式（２）を用いて、頂点の繰り返し変形により実行される。
【００３２】
それについては、文献“Ｓｉｍｐｌｅｘ  Ｍｅｓｈｅｓ：Ａ  Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ３Ｄ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”，ｂｙ  Ｈ．Ｄｅｌｉｎｇｅｔｔｅ，ｔｈｅ  Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＰＶＲ  ‘９４），２０−２４  Ｊｕｎｅ  １９９４，Ｓｅａｔｔｌｅ，ＵＳＡに記載されていて、その文献の援用により本明細書の説明の一部を代替する。
【００３３】
最終的には、ステップＳ５において、メッシュ２における所定の広がりに対して位置付けられる骨構造（オブジェクト２からの）が画像→オブジェクト３から抽出される。
【００３４】
それ故、上記の例示としての方法においては、ステップＳ１、Ｓ２及びＳ５は基本的な画像処理技術を有する。ステップＳ３及びＳ４は、例えば、上記のモデルのような、一般に用いられる離散的変形モデルの使用を必然的に伴う。変形モデル技術を用いて、解剖学の予備知識が、抽出されるべき構造（例えば、この場合には、胸郭及び脊椎）に漠然と似ている初期の幾何学的モデル及び適切な変形パラメータ（即ち、かなり厳格なモデルの形状維持全体変形）として有効に表現されることが可能である。
【００３５】
骨の除去の前後の例示としての閾値化画像が、図３に示されている。図３ｂにおいては、コントラストが改善された構造が明瞭に示されていて、それらの構造は、図３ａの画像におけるビューにおいては大部分が隠されている。
【００３６】
上記の実施形態は例示であって、本発明を限定するものではなく、当業者は、同時提出の特許請求の範囲により規定される本発明の範囲から逸脱することなく、多くの代替の実施形態をデザインすることができることに留意する必要がある。用語“を有する”等は、何れかの請求項及び明細書に全体として列挙されている要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の単数表現はその要素の複数の存在を排除するものではなく、その逆もまた、真である。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアにより、そして適切にプログラムされたコンピュータにより実施されることが可能である。複数の手段を列挙している装置請求項においては、それらの手段の幾つかは、同一のハードウェアにより実施されることが可能である。単に特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているということは、それらの手段の組み合わせが有利に用いられることができないことを意味するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の例示としての実施形態に従った方法を実行するように適合された、本発明の例示としての実施形態に従った画像処理装置の模式図である。
【図２】本発明の例示としての実施形態に従った方法の主なステップを示すフロー図である。
【図３ａ】本発明の例示としての実施形態に従った方法を用いて、胸骨の除去前の胸部領域の例示としての閾値化画像を示す図である。
【図３ｂ】本発明の例示としての実施形態に従った方法を用いて、胸骨の除去後の胸部領域の例示としての閾値化画像を示す図である。
【図１】
2009515635.tif 000008
【図２】
2009515635.tif 000009
【図３（ａ）】
2009515635.tif 000010
【図３（ｂ）】
2009515635.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成20年5月20日(2008.5.20)
【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】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画方法は：
前記画像における基準部分を特定するステップ；
前記画像における前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ； 
対象領域において前記所定の構造に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像における対象領域を特定するステップ；及び
前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する描画方法。
【請求項２】
請求項１に記載の描画方法であって、前記変形モデルはメッシュを有する、描画方法。
【請求項３】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画を実行する画像処理装置であって：
前記三次元画像に関して画像データを受け入れる手段；及び
前記画像において基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付け、そして
対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行する、
処理手段；
を有する画像処理装置であり、前記処理手段は、
前記画像において基準部分を特定し、
前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定し、
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する前記所定の構造を有し、
前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、前記所定の構造を抽出し、それ故、表示のために前記三次元画像から描画する手段を更に有する、画像処理装置。
【請求項５】
体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画するソフトウェアプログラムであって：
前記画像において前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ； 
前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
前記画像において基準部分を特定するステップ；
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定するステップ；及び
前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する方法を、処理器が実行するようにするソフトウェアプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚化及び／又はセグメント化タスクの改善された実行を可能にする目的で三次元（３Ｄ）画像における、胸骨のような所定の構造の描画システム及び方法に関する。その３Ｄ画像は、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）又は超音波（ＵＳ）モダリティにより、医療検査の間に生成されることが可能である。
【背景技術】
【０００２】
医療画像撮影の分野では、医学的状態をスクリーニングする及び評価する目的で個人の種々の解剖学的構造の医療画像を生成するために種々のシステムが開発されてきている。例えば、ＣＴ画像撮影システムは、組織又は他の解剖学的構造の画像撮影する目的で、患者の対象領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の断面画像又は二次元（２Ｄ）“スライス”の集合を得るように用いられることが可能である。ＣＴモダリティは、そのようなモダリティが、器官、軟組織及び骨のような種々の解剖学的構造の大きさ、形状及び位置を示す正確な画像を与え、癌、ポリープ等のような障害及び異常な解剖学的構造のより正確な評価を可能にする。
【０００３】
また、医師が、対象の器官に造影剤を注入することは、その注入による改善は器官を定量計測について視覚化する又はセグメント化することを容易にするために、かなり一般的である。
【０００４】
例えば、肋骨及び脊椎のような胸部領域にある大きい骨質構造は、ビューアの気をそらし、セグメント化及び視覚化の適用を乱し、それ故、セグメント化及び視覚化アルゴリズムが不正確に行われることとなる。この問題を克服する自然の方法は、検査を進める前に、画像からそのような骨質構造を除去することである。例えば、国際出願公開第２００４／１１１９３７号パンフレットにおいては、このために、対象構造の境界に対して３Ｄの変形可能なモデルを適合させることを有する、対象構造の描画方法について記載されている。
【０００５】
しかしながら、上記の注入される造影剤は、しばしば、目的の器官がかなり似ている画像署名を有するようにし、このことは、画像からの正確な“骨の除去”を妨げる。
【０００６】
文献“Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔｈｒｏｍｂｕｓ  ｉｎ  Ａｂｄｏｍｉｎａｌ  Ａｏｒｔｉｃ  Ａｎｅｕｒｙｓｍｓ  ｆｒｏｍ  ＣＴＡ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｇｒｅｙ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ‘，ｂｙ  Ｏｌａｂａｒｒｉａｇａ  Ｓ．Ｄ．ｅｔ  ａｌ．，ＩＥＥＥ
ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｓオンＭｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｃｅｎｔｒｅ，Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ，ＵＳ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．４，Ａｐｒｉｌ  ２００５（２００５−０４），ｐａｇｅｓ  ４７７−４８５においては、三次元の患者特有のモデルが構造に関する後続の測定を支援するように再構成されることを可能にするように、血栓をセグメント化する方法について記載されている。国際公開第Ａ０１／４３０７３号パンフレットにおいては、データボリュームからコンピュータグラフィカルオブジェクトを抽出する方法について記載されている。
【特許文献１】国際出願公開第２００４／１１１９３７号パンフレット
【特許文献２】国際公開第Ａ０１／４３０７３号パンフレット
【非特許文献１】“Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔｈｒｏｍｂｕｓ  ｉｎ  Ａｂｄｏｍｉｎａｌ  Ａｏｒｔｉｃ  Ａｎｅｕｒｙｓｍｓ  ｆｒｏｍ  ＣＴＡ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｇｒｅｙ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ‘，ｂｙ  Ｏｌａｂａｒｒｉａｇａ  Ｓ．Ｄ．ｅｔ  ａｌ．，ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｓオンＭｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｃｅｎｔｒｅ，Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ，ＵＳ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．４，Ａｐｒｉｌ  ２００５（２００５−０４），ｐａｇｅｓ  ４７７−４８５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明に従って、体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画のための方法であって：
−  前記画像における基準部分を特定するステップ；
−  前記画像における前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ； 
−  対象領域において前記所定の構造に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
−  前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像における対象領域を特定するステップ；及び
−  前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に従って、体のボリュームの三次元画像における所定の構造の描画のための方法であって：
−  前記画像における基準位置を特定するステップ；
−  前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像における対象領域を特定するステップ；
−  前記画像における前記基準位置に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ；及び
−  前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
を有する方法を提供する。
【０００９】
それ故、既知の変形モデル技術を用いて、解剖学の予備知識が、抽出されるべき所定の構造に漠然と似ている最初の幾何学的モデルとして有効に表され、その所定の構造を有する画像における領域に対してそのモデルを適合させる変形処理が、その場合に、その所定の構造が正確に描画されるようにする。変形モデルを用いることによる本発明に従って、類似する画像署名を有する２つの構造が存在し、一の構造が他の構造を少なくとも一部を囲む又は含む場合、それらの構造の一（内側の構造か又は外側の構造のどちらか）はセグメント化されることが可能であり、それ故、それらの構造の他を処理する必要なく、抽出されることが可能である。
【００１０】
例示としての一実施形態においては、例えば、基準画像がＣＴ画像である場合、基準部分及び／又は対象領域は、閾値化により特定されることが可能であり、異なる階調の閾値が、基準部分及び／又は対象領域のそれぞれを識別するように用いられる。しかしながら、他のセグメント化技術が当業者に知られていて、本発明は、上記の点に限定するように意図されるものではない。例示としての実施形態においては、所定の構造は骨を有することが可能であり、対象領域は、骨と、１つ又はそれ以上のコントラストが改善された組織構造とを有することが可能である。
【００１１】
例示としての一実施形態においては、変形モデルはメッシュを有する。
【００１２】
本発明は、体のボリュームの三次元モデルにおける所定の構造の描画を実行する画像処理装置であって、
前記三次元画像に関して画像データを受け入れる手段；及び
前記画像において基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付け、そして
対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行する、
処理手段；
を有する画像処理装置であり、前記処理手段は、
前記画像において基準部分を特定し、
前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定し、
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する前記所定の構造を有し、
前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する、画像処理装置に拡張する。
【００１３】
好適には、その装置は、前記所定の構造を抽出し、それ故、表示のために前記三次元画像から描画する手段を更に有する。その画像処理装置は、放射線治療計画装置、放射線治療装置、ワークステーション、コンピュータ又はパーソナルコンピュータを有することが可能である。換言すれば、画像処理装置は、適宜に適合されるワークステーション、コンピュータ又はパーソナルコンピュータを用いて実行されることが可能である。また、画像処理装置は、例えば、ＭＤが放射線治療計画を実行するように、特に適合される一体的な放射線治療計画装置の一部であることが可能である。このためには、例えば、放射線治療計画装置は、例えば、スキャナからのＣＴ画像のような診断データを取得するように適合されることが可能である。また、画像処理装置は、一体化された放射線治療装置の一部であることが可能である。そのような放射線治療装置は放射線源を有することが可能であり、その放射線源は、診断データを取得すること、及び対象構造に放射線を適用することの両方のために適用されることが可能である。
【００１４】
従って、本発明の例示としての実施形態に従って、本発明を実行するように適合された処理器又は画像処理装置は、国際公開第０１／４５５６２号パンフレット及び米国特許第６，４６６，８１３号明細書において開示されているような放射線治療（計画）装置に一体化される又はその装置の一部であることが可能である。
【００１５】
本発明は、体のボリュームの三次元画像における所定の構造を描画するためのソフトウェアプログラムであって、処理器が、
前記画像において前記基準部分に対して前記所定の構造を表す変形モデルを位置付けるステップ； 
前記対象領域に前記変形モデルを適合させるように、それにより、前記対象領域において前記所定の構造を描画するように、変形処理を実行するステップ；
前記画像において基準部分を特定するステップ；
前記所定の構造の画像と実質的に同じ画像署名を有する、前記所定の構造を有する全ての部分を有する前記画像において対象領域を特定するステップ；及び
前記変形モデルにおいて位置付けられる前記所定の構造の画像署名と実質的に同じ画像署名を有する前記部分の少なくとも一を選択して、除去するステップ；
を有する方法を、処理器が実行するようにする、ソフトウェアプログラムに更に拡張する。
【００１６】
それ故、上記の目的は、所定の構造が完全に自動的に画像を識別される及び抽出されることを可能にするように、変形モデル技術と共に所定の構造の形状についての解剖学的予備知識を用いて、３Ｄ（例えば、ＣＴ）画像において、例えば、胸部領域における体の構造（胸骨、肋骨等）のような所定の構造の描画方法を備えることにより達成される。この概念は、例えば、胸部領域のＣＴ画像の場合に、コントラストが改善された対象の器官が胸郭内に定位化されるという前提に基づいている。それ故、体の外側から開始する（初期化される）及び骨に誘引される変形モデルは、胸郭及び脊椎のみを描画し、内側のコントラストが改善された構造を描画しない。
【００１７】
本発明の上記の及び他の特徴については、以下に詳述する実施形態を参照することにより明らかになり、理解することができる。
【００１８】
本発明の実施形態について、以下、例示として、添付図を参照して詳述する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、本発明に従った方法の例示としての実施形態を実行するための、本発明に従った画像処理装置の例示としての実施形態を示している。図１に示す画像処理装置は、体のボリュームの少なくとも１つの三次元画像、描画されるのに必要な所定の構造の１つ又はそれ以上の変形モデル及び変形パラメータを記憶するメモリ２に接続されている中央演算処理装置（ＣＰＵ）又は画像処理器１を有する。画像処理器１は、ＭＲ装置又はＣＴ装置のような複数の入力／出力ネットワーク及び診断装置、若しくは超音波スキャナに接続されていることが可能である。画像処理器１は、画像処理器において演算される又は適合される情報又は画像を表示する表示装置４（例えば、コンピュータモニタ）に更に接続されていることが可能である。オペレータは、キーボード５及び／又は図１に示していない他の入力／出力装置とインタラクトすることが可能である。
【００２０】
図２を参照するに、所定の構造の描画のための本発明の例示としての実施形態に従った方法の主なステップを示すフロー図を示している。最初のステップＳ１として、対象物の胸部領域の三次元ＣＴ画像が得られる。次に、ステップＳ２において、既知の画像処理技術が、３Ｄ画像において肺を抽出するように適合される。ＣＴ画像は、実際には、定量的であり（即ち、各々のボクセルの階調値は、組織の種類、例えば、骨、空気、軟組織と関連付けられることが可能であり）、それ故、その組織部分（コントラストが改善されていない肺を表す）は、比較的単純な階調閾値［ＨＵ＜閾値１（タイプ−４００）→オブジェクト１］を用いて識別されることが可能である。同様に、第３ステップＳ３において、骨及びコントラストが改善された部分（かなり類似する画像署名を、それ故、骨の画像署名に対する階調を有する）が、異なる階調閾値［ＨＵ＜閾値２（タイプ＋４００）→オブジェクト２］を用いて抽出されることが可能である。
【００２１】
ステップＳ４においては、最初（所定）の解剖学的変形モデルが自動的に中心出しされ、肺に対してアライメントされ（オブジェクト１）→メッシュ１、ステップＳ５において、メッシュ１は、粗い変形方法から精細な変形方法までを用いて、オブジェクト２に対して自動的に適合される。一般に、変形モデルは、エネルギー関数により制御されるエネルギー最小化表面のクラスである。そのエネルギー関数は２つの部分、即ち、内部エネルギー及び外部エネルギーを有する。内部エネルギーは、弾性変形及び屈曲変形により表面エネルギーを特徴付ける。外部エネルギーは、エッジのような画像特徴の方にそのモデルを誘引する鏡像力により特徴付けられる。
【００２２】
変形モデルは、通常、座標ｘｉ及びＮ個の面を有するＶ個の頂点を有するメッシュにより表される。二次元画像における対象構造にメッシュを適合させるように、各々の繰り返しが表面検出ステップ及びメッシュ変形ステップを有する繰り返し手法が用いられる。メッシュ変形は、次式のような離散メッシュについて書き換え可能である二次（ニュートン）展開式により決定される。
【００２３】
【数１】
2009515635.tif 000012
外部エネルギーＥｅｘｔは、表面検出ステップにおいて得られた表面パッチの方にメッシュを動かす。内部エネルギーＥｉｎｔは、メッシュのフレキシビリティを制約する。パラメータα及びβは各々の項の相対的な影響を重み付けし、γは慣性係数を表す。この式は、慣性の規則化とデータ吸引力との間の平衡に相当する。この式は、次式のような明示的離散化スキームを用いて、時間ｔにおいて離散化されることが可能である。
【００２４】
ｘｉｔ＋１＝ｘｉｔ＋（１−γ）（ｘｉｔ−ｘｉｔ−１）＋α・Ｅｉｎｔ＋β・Ｅｅｘｔ  （２）
このアルゴリズムの異なる成分について、ここでは、次のように説明する。
【００２５】
表面検出
表面検出については、頂点ｘｉに対する特徴値
【００２６】
【数２】
2009515635.tif 000013
及び頂点までの距離δｊの最適な組み合わせを有する、次式
【００２７】
【数３】
2009515635.tif 000014
（ここで、ｊ＝−ｌ，．．．，ｌ）で表される点
【００２８】
【数４】
2009515635.tif 000015
を求めるように頂点法線ｎｉに沿って探索が実行される。パラメータｌは探索プロファイル長さを規定し、パラメータδは２つの連続する点の間の距離であり、パラメータＤは距離情報及び特徴値の重みを制御する。例えば、次式で表される値
Ｆｉ（ｘ）＝±ｎｉｔｇ（ｘ）                              （４）
は特徴として用いられることが可能であり、ｇ（ｘ）は点ｘにおける画像勾配である。署名が、周りの構造に対して、対象構造の輝度に応じて選択される。
【００２９】
外部エネルギー
繰り返し最近接点アルゴリズムと同様に、次式
【００３０】
【数５】
2009515635.tif 000016
で表される頂点Ｖｉの外部エネルギーを用いることが可能である。上記式から収集することが可能であるように、外部エネルギーは、変形モデルと特徴点との間の距離、即ち、対象構造の境界に基づいている。
【００３１】
内部エネルギー
表面の規則性は、各々の頂点のシンプレックス角度のみにより制御される。シンプレックス角度は、３つの隣接する頂点により規定される面に対する頂点の仰角をコード化する。内部力は次式
Ｆｉｎｔｉ＝ｘｉ＊−ｘｉ                                      （６）
で表され、ここで、ｘｉ＊は、現頂点の位置が内部力の影響下でドラッグされる。それ故、異なるタイプの内部力が、そのような点のシンプレックス角度で設定される条件に応じて、デザインされることが可能である。更に、通常、隣接する頂点の面への投影が隣接する頂点のアイソセンタであるように、メトリックパラメータを設定することができる。
【００３２】
メッシュの展開は、その場合、式（２）を用いて、頂点の繰り返し変形により実行される。
【００３３】
それについては、文献“Ｓｉｍｐｌｅｘ  Ｍｅｓｈｅｓ：Ａ  Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ３Ｄ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”，ｂｙ  Ｈ．Ｄｅｌｉｎｇｅｔｔｅ，ｔｈｅ  Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＰＶＲ  ‘９４），２０−２４  Ｊｕｎｅ  １９９４，Ｓｅａｔｔｌｅ，ＵＳＡに記載されていて、その文献の援用により本明細書の説明の一部を代替する。
【００３４】
最終的には、ステップＳ５において、メッシュ２における所定の広がりに対して位置付けられる骨構造（オブジェクト２からの）が画像→オブジェクト３から抽出される。
【００３５】
それ故、上記の例示としての方法においては、ステップＳ１、Ｓ２及びＳ５は基本的な画像処理技術を有する。ステップＳ３及びＳ４は、例えば、上記のモデルのような、一般に用いられる離散的変形モデルの使用を必然的に伴う。変形モデル技術を用いて、解剖学の予備知識が、抽出されるべき構造（例えば、この場合には、胸郭及び脊椎）に漠然と似ている初期の幾何学的モデル及び適切な変形パラメータ（即ち、かなり厳格なモデルの形状維持全体変形）として有効に表現されることが可能である。
【００３６】
骨の除去の前後の例示としての閾値化画像が、図３に示されている。図３ｂにおいては、コントラストが改善された構造が明瞭に示されていて、それらの構造は、図３ａの画像におけるビューにおいては大部分が隠されている。
【００３７】
上記の実施形態は例示であって、本発明を限定するものではなく、当業者は、同時提出の特許請求の範囲により規定される本発明の範囲から逸脱することなく、多くの代替の実施形態をデザインすることができることに留意する必要がある。用語“を有する”等は、何れかの請求項及び明細書に全体として列挙されている要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の単数表現はその要素の複数の存在を排除するものではなく、その逆もまた、真である。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアにより、そして適切にプログラムされたコンピュータにより実施されることが可能である。複数の手段を列挙している装置請求項においては、それらの手段の幾つかは、同一のハードウェアにより実施されることが可能である。単に特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているということは、それらの手段の組み合わせが有利に用いられることができないことを意味するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の例示としての実施形態に従った方法を実行するように適合された、本発明の例示としての実施形態に従った画像処理装置の模式図である。
【図２】本発明の例示としての実施形態に従った方法の主なステップを示すフロー図である。
【図３ａ】本発明の例示としての実施形態に従った方法を用いて、胸骨の除去前の胸部領域の例示としての閾値化画像を示す図である。
【図３ｂ】本発明の例示としての実施形態に従った方法を用いて、胸骨の除去後の胸部領域の例示としての閾値化画像を示す図である。
【国際調査報告】
2009515635.tif 000017
2009515635.tif 000018
2009515635.tif 000019