(57)【要約】解剖学的構造において異常を自動認識するための方法は、前記方法を実行するための処理システム及びコンピュータプログラムと共に記述される。方法は、観察下で少なくとも１つの解剖学的構造の３次元表現を形成可能な患者身体の少なくとも１部分の複数の２次元画像を取得し（１０）、潜在的に異形を含む前記３次元表現の対象の領域を区分けし（２０）、所定の形態学的パラメータに基づいて、表現された解剖学的構造において異常の一部分を形成する可能性がある区分けされた領域から多量の画像要素（ボクセル）を選択し（３０，４０）、選択されたボクセルの空間密度分布に基づいて、分析ユニットに前記ボクセルを凝集し（６０）、前記分析ユニットを、異常の部分であると疑われた要素又は異常の部分であると疑われなかった要素に分類する（７０）工程を含む。
2009531117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的構造において異常を自動認識するための方法であって、
観察下で少なくとも１つの解剖学的構造の３次元表現を形成可能な、患者身体の少なくとも１部分の複数の２次元画像を取得する工程（１０）と、
潜在的に異形を含む前記３次元表現の対象の領域を区分けする工程（２０）と、
所定の形態学的パラメータに基づいて、表現された解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域からボリューム画像要素（ボクセル）を選択する工程（３０，４０）と、
所定の近傍基準により、分析ユニットにボクセル領域を凝集する工程（６０）と、
前記ボクセルを、異常に属すると疑われた要素又は異常に属しない要素に分類する工程（７０）と、を含み、
分析ユニットにボクセル領域を凝集する前記工程（６０）は、選択されたボクセルの空間密度分布に基づいてボクセルをグループ化することによって実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記対象の領域は、結腸の組織の内側面を含み、
解剖学的構造における前記異常は、結腸の前癌病変部を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２次元画像は、放射線診断技術を用いて取得された患者身体の横断面画像である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
コンピュータ断層撮影画像データを取得する工程を含み、
その工程による対象の領域の区分けは、画像要素に関するＸ線放射吸収強度値の比較に基づく請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記形態学的パラメータは、形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記形状係数（ＳＩ）及び前記湾曲（ＣＶ）は、デリチェ（Ｄｅｒｉｃｈ）フィルタの反復使用による第１及び第２の画像偏導関数の計算を用いて、区分けされた結腸の組織の表面の主曲率に基づいて計算される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
対応する所定の範囲値内にある形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）によって特徴付けられたボクセルは、異常に属すると疑われるものとして選択される請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記形態学的パラメータは、区分けされた領域を、隣接する分析ボリュームに再分割することによって計算される請求項５乃至７のいずれか１つに記載の方法。
【請求項９】
表現された解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域におけるボクセルを選択した（４０）後に、選択されたボクセルの周りの領域を拡張する工程（５０）を含む請求項１乃至８のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１０】
選択されたボクセルの周りの領域を拡張する前記工程（５０）は、ヒステリシス技術を用いて実施され、その形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）が拡大された範囲値内にある周りのボクセルから選択する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
参照分析ユニットの腫瘤の中心から所定の距離内にある分析ユニット、参照分析ユニットとオーバーラップする分析ユニット、又は参照分析ユニットに近接する分析ユニットを結合する工程を含む請求項１乃至１０のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１２】
分析ユニットは、腫瘤の中心と調査中の分析ユニットに属するボクセル表面との間の最大距離と等しい成長範囲で制御される球状拡張によって組織の隣接するボクセルに広げられる請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記組織のボクセルを腫瘤の中心と結び付ける区分けによって交差した少なくとも１つのボクセルが結腸の管腔に属する場合には、組織のボクセルは分析ユニットに追加されない請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
分析ユニットを結合することによって得られた分析マクロユニットは、分析マクロユニットの端のボクセル表面に基づいて計算された支持面と平行な面上にあるボクセル表面を含むように広げられる請求項１１乃至１３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１５】
前記分析ユニットは、前記凝集工程中に識別されたボクセル表面を結び付ける線形区分けにより交差した組織ボクセルから選択された組織ボクセルを加えることにより、結腸表面から隣接する組織に広げられる請求項１乃至１４のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１６】
解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域のボクセルは、対応するＸ線放射吸収強度に基づいて選択される請求項４乃至１５のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１７】
解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域のボクセルは、外見特性に基づいて選択される請求項４乃至１５のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７のいずれか１つに記載の方法を実行するために設計された、解剖学的構造において異常を自動認識するための処理システム（１００−１６０）。
【請求項１９】
請求項１乃至１７のいずれか１つに記載の、解剖学的構造において異常を自動認識するための処理を実行するための１以上のコードモジュールを含む、処理システム（１００−１６０）によって行われ得る処理プログラム又はプログラム群。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の前処理に関する。具体的には、画像におけるオブジェクト及び／又は構造の認識に関する。特に、解剖学的構造において異常表現の形成に関する。
【０００２】
より具体的には、解剖学的構造において異常を自動認識するための方法に関する。特に、請求項１の序文に記載の結腸直腸の前癌病変部を自動認識するための方法に関する。同様に、前述の方法を実行するための処理システム及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
解剖学的構造のデジタル表現を分析し、次に、発見された異常を分類することによって、人体の臓器及び組織の３次元の病変部を識別するための方法、システム及びコンピュータプログラムは、一般に公知である。
【０００４】
今日、結腸直腸癌腫は、世界中で腫瘍による死亡の２番目に多い原因である。近年、結腸内視鏡による従来の検診より侵襲的でなく、患者に不便を感じさせたり極限においては組織に損傷を与えたりするセンサを導入せずに結腸全体を調査可能な診断手法が、有名になった。
【０００５】
こられの診断手法は、いわゆる「仮想内視鏡」を行うための放射線診断技術を使用する。この技術により、従来の内視鏡的手順におけるものと同様に、コンピュータ断層撮影によって得られた一連の画像の３次元処理によって、患者の臓器を見ることができる。
【０００６】
仮想結腸内視鏡（ＶＣ）を行うシステムが使用されている。それでもなお、このタイプの結腸管腔内の仮想ナビゲーションにより、結腸の全長（約１．５メートル）に沿って進む必要があるため、画像を処理するため及び医者がそれを読むために必要とされる時間のせいで、非常に長い検査を行う必要がある。
【０００７】
コンピュータ断層撮影によって得られた１組の画像データから結腸画像の認識及び抽出を行う自動システムは公知である。このシステムは、結腸管腔及び結腸それ自身の組織部分における大気中に存在するＸ線吸収強度の差を使用する。
【０００８】
特に、結腸の内側面の区分け工程が実行される。区分けは、画像要素が領域に属する所定の基準に基づいて、画像構成均一領域を抽出するために設計された工程である。この工程により、結腸の内側面の画像は、患者の外側の空気ボリューム、肺内の空気ボリューム、脂肪及び筋肉の領域、及び最後に結腸それ自身の内側の空気ボリュームを、前記領域間のＸ線放射吸収強度の差により認識し削除することによって、断層撮影によって得られたすべての３次元画像から抽出される。
【０００９】
結腸の内側面が得られると、これらの自動システムは、それに属するとして認識されたボリューム要素（技術的にはボクセル）のいくつかの形態学的特性を計算するそれの量的特徴を行う。これらの特性は、潜在的に病的であるものから及び糞便残留から健常組織を区別するために使用される。
【００１０】
上記のやり方で機能する臓器病変部を３次元分析するための１つの方法は、例えば米国特許出願ＵＳ２００３／０２２３６２７Ａ１（特許文献１）に記述されている。
【００１１】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００３／０２２３６２７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
結腸の腫瘍性病変部（ポリープ）の自動識別を行うためにこれまでに提案された解決法は、大きな不利点を有する。この大きな不利点は、ポリープが原因であるかもしれないが、許容できないエラー比率（偽陽性及び偽陰性）を生成するアーチファクト（糞便、動きアーチファクト等）が原因であるかもしれない、表面における多くの他の変化がある場合に、画像解釈が複雑で難しくなることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
従って、本発明の目的は、公知技術の範囲を超える、解剖学的構造における異常を表現する形成、特に結腸直腸の前癌病変部を自動認識するための手順を提供することである。
【００１４】
この目的及び他の目的は、主な特徴が請求項１に定義された方法によって本発明により達成される。
【００１５】
本発明のさらなる目的は、請求項に定義されたような上記方法を実行するための処理システム及びコンピュータプログラムである。
【００１６】
要するに、本発明は、連続的ステップにおいて凝集技術を用いて画像から抽出された解剖学的構造における潜在的な異常形成を区分けする工程を実行することに基づく。
【００１７】
特定の場合に、患者の内臓の画像を取得し表現するために断層撮影技術によって使用されたＸ線放射吸収強度が使用されるが、同様に、他の診断放射線のオブジェクトの反応、及びより一般的にはオブジェクトとそれらに投射する電磁励起放射との間の相互作用が原因で視野検査中の存在するオブジェクトの反応が使用される。例えば（波長及び強度によって特徴付けられた）オブジェクトの色が、それらからの投射光放射の反射によって決定される。
【００１８】
好都合にも、仮想結腸内視聴の現在予想される出願において、連続的凝集として潜在的な異常形成を区分けする工程は、これらの形成を非常に正確に再構成することができる。従って、異なる形態学的特徴を有し、原因が異なる結腸の内側面における他の幾何学的変化から、より明瞭に存在するどんなポリープをも区別することができる。
【００１９】
さらに、本発明の特徴及び利点は、添付の図面を参照して、非限定例として単に与えられた以下の詳細な記述からはっきりと理解できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１において、本発明に関する処理は、ステップ１０におけるコンピュータ断層撮影画像データの取得から始まる。次に、「領域拡張」アルゴリズムによって結腸の内側面の区分けが、ステップ２０において、取得された画像に基づいて実行される。
【００２１】
次のステップ３０において、結腸の内側面に属すると認識されたボクセルのための予め決められた幾何学的パラメータが計算される。そして、ポリープ領域に属するボクセルが選択される（ステップ４０）。
【００２２】
ステップ５０において、さらに、選択されたボクセルに隣接する領域の拡張処理が実行される。その後、これらのボクセルの周りに拡張された領域が分析ユニットに凝集される（ステップ６０）。
【００２３】
最後に、分析ユニットをポリープと重要でないアーチファクトに最終分類する（ステップ７０）。
【００２４】
簡潔に上記された、図１のフローチャートに示す種々のステップを詳述する。
【００２５】
コンピュータ断層撮影データが標準医療ダイコム（ＤＩＣＯＭ）形式で得られると、得られたデータは、まず初めに画像の表現及び表示用プログラムの処理に適した形式に変換される。
【００２６】
その方法における次の工程は、変換された画像データに基づいて結腸の表面を自動的に区分けすることを含む。この手順は、文献において公知の「領域拡張」アルゴリズムに基づいて行われる。
【００２７】
結腸の内側面のボクセルが、区分け工程によって得られると、所定の認識特性が決定される。認識特性の主なものは、幾何学的特徴、Ｘ線放射強度ヒストグラム、例えばコントラスト、相関、エネルギー、エントロピー、部分的な均一などのパラメータを用いた外見の統計分析である。
【００２８】
幾何学的特徴について言えば、好ましくは形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）が計算される。これらのパラメータは、異なる曲率及び形状を有する幾何学的構造から結腸内に存在するどんなポリープをも区別するために、使用され得る。
【００２９】
形状係数及び湾曲は、構造の直交面ｋｍａｘ及びｋｍｉｎにおける部分的な曲率に関して次式を用いて表現される。
【００３０】
【数１】
2009531117.tif 000003
【００３１】
【数２】
2009531117.tif 000004
【００３２】
ここでｐはボクセルの位置である。
【００３３】
形状係数は、ボクセルの位置ｐのボリュームトポロジー形状を、一般的に「コップ」、「溝」、「サドル」、「尾根」、及び「キャップ」として知られた５つのクラス（図２参照）に分類する。形状係数の値が高いことは、「キャップ」タイプの形状であることに相当し、多くのポリープはこの形状を示すので特に有益である。
【００３４】
曲率パラメータは、ボクセルにおける有効な曲率の大きさを特徴付ける。従って、曲率パラメータは、ボクセルの内側面がどのくらい湾曲しているかによる部分的な概算値を提供する。
【００３５】
パラメータＳＩ及びＣＶには、主曲率ｋｍａｘ及びｋｍｉｎの計算が必要である。そして、これらには、３つの直交する基準方向ｘ，ｙおよびｚにおいて、第１及び第２の結腸表面の偏導関数の計算が順に必要である。偏導関数を計算するために、文献からの公知技術により、デリチェ（Deriche）フィルタを反復使用することが好ましい。偏導関数用の式を使用して、表面に属するすべてのボクセルのためのパラメータＳＩ及びＣＶを計算する。最小値及び最大値の間にあるＳＩ値及びＣＶ値によって特徴付けられたボクセルは、もしかするとポリープを含むと疑われた領域に属するとして選択される。そして次に、可能性があるポリープ領域が抽出された位置が、開始点として使用される。
【００３６】
形状係数及び湾曲パラメータの計算は、計算条件及びメモリ資源において非常にコストがかかる。これは、全表面上でまたは数十万のボクセルを含む大部分の表面上で計算が実行されるという事実が原因である。計算に必要なメモリの大きさを減らすために、結腸の表面を「有界箱」又は隣接する分析ボリュームに再分割することは好都合である。開始軸方向断面を考えると、分析ボリュームの大きさが結腸の縦方向（ｚ軸）に双方向で少しずつ増加する。ｚにおいて所定の大きさに達したとき又は結腸の表面が終わったときに、ボリュームの増加は中断される。ｘ及びｙ方向の大きさは、関係する結腸管腔の断面により変化する。一方、ｚ方向の大きさは、これらが計算される前に設定され、好都合にも、２０個から３０個の軸方向断面の２次元画像の数に対応する。
【００３７】
好都合にも、分析ボリューム全体の大きさのために設けられた第２のパラメータが設定される。その値は、ｘ、ｙ及びｚ方向に変更される。ｚ方向において、このパラメータは分析ボリューム間のオーバーラップを生成し、これは、分析ボリュームの端の湾曲を計算するときに、歪曲効果を低減するためになされる。
【００３８】
形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）の形態学的パラメータによってボクセルを選択した後に、ボクセルの数に関して、ヒステリシス技術を用いて、増加する選択されたボクセルの凝集から及び選択された表面領域に隣接する組織内のボクセルのさらなる拡張から選択されたボクセルに隣接する領域を拡張する。
【００３９】
ヒステリシス方法によって、以前に選択された初期領域と空間的に接続された一組のボクセルを抽出することができる。この方法は、ポリープの大部分に潜在的に相当する結腸の内側面の多数のボクセル抽出をもたらす。追加のボクセルは、形状係数（ＳＩ）パラメータの下限閾値を減じ、湾曲パラメータ（ＣＶ）の対象の幅を増すように選択される。
【００４０】
ボクセルが物理的幾何学的特性に基づいて特徴付けられると、それらは潜在的にポリープを含む又は含まないに分類された分析表現領域の個々のユニットに凝集される。
【００４１】
ボクセルは、選択されたボクセルの空間的密度分布に基づいて、分析ユニットにグループ化される。ボクセル密度が凝集外より各凝集内で大きく、ノイズゾーン内の密度は凝集内の密度より常に小さいので、この凝集工程に基づく原理は、選択された高密度のボクセルと共に認識領域で構成される。工程は、２つのパラメータの定義を必要とする。２つのパラメータは、ボクセル近傍にある点の最小の数とその近傍半径である。パラメータのための値は、例えば経験的に一組のコンピュータ断層撮影画像データから選択される。
【００４２】
この凝集工程は、公知のＤＢＳＣＡＮアルゴリズムを用いることによって実行される。このアルゴリズムは、知識発見及びデータマイニングにおける第２国際会議（１９９６）の議事録において公開された、エスター（Ester）、クリーゲル（Kriegel）、サンダー（Sander）及びスー（Xu）による記事「ノイズのある大きな空間データベースにおいてクラスタを発見するためのアルゴリズムに基づく密度」に記述されている。このアルゴリズムによって、どんな形状のいかなる数の凝集をもノイズに関係なく、選択されたボクセルから認識され得る。
【００４３】
そのようにして得られた分析ユニットは、ポリープの表面の一部分だけを含むかもしれない。これは、湾曲パラメータが結腸の管腔に最も遠く突き出たポリープの先端だけを検出し、その先端の曲率値とは異なる曲率値を有するポリープの基部を検出しないという事実が原因である。与えられたポリープは、いくつかの分析ユニットによって見つけられ、これらは１つの分析ユニットに結合される。分析ユニットをポリープ表面全体に広げる手順は次の通りである。
【００４４】
もしかすると調査中の分析ユニットと結合されるかもしれない隣接した分析ユニットがあるか否かを調べるために、分析ユニットごとのチェックが行われる。
【００４５】
この点において、検査中の分析ユニットの表面部分の腫瘤の中心が計算される。経験的に決められた値である、腫瘤の中心から所定の最大距離内に他の分析ユニットが存在するか否かを調べるために、計算された腫瘤の中心から、区分けされた結腸表面に沿ってチェックが行われる。調査された各ボクセルの距離は、検査中のボクセルを腫瘤中心に結び付ける表面上の最小経路の長さに対応する。
【００４６】
互いに近い分析ユニットを認識するために、各分析ユニットは「領域拡張」方法によって球状に広げられる。分析ユニットは、腫瘤の中心と分析ユニットにすでに属するボクセルとの間の最大距離と等しい範囲内で結腸組織内において広げられる。また、拡張は、分割された表面に隣接した組織ボクセルを含む。
【００４７】
特に、拡張が進行中の間、それを腫瘤の中心につなぐ区分けは、調査中の各ボクセルのために引かれる。区分けが通るボクセルがたった１つでも結腸の管腔にある場合には、検査中のボクセルは分析ユニットに加えられない。そうでない場合には、検査中のボクセルは分析ユニットに加えられる。この拡張状態は、ポリープに属しない結腸部分を含むことから広げる処理を防ぐ。
【００４８】
分析ユニットが球状に広げられた後、各分析ユニットに近いユニットがそれとオーバーラップしているか又はそれと近接しているかを調べるために、各分析ユニットのためのチェックが行われる。結合するための対象であり、これらの状況の１つに適合する分析ユニットは、検査中の分析ユニットと結合される。
【００４９】
そのように形成された分析マクロユニットは、常にポリープの基部を有しない。このため、分析マクロユニットを支持する幾何学的面が、ポリープの基部と平行な、その表面の端のボクセルの基部上に決定される。支持面は、連続ステップにおいてそれに垂直な方向及び検査中のマクロユニットの先端から離れる方向に移動する（先端ボクセルを含む分析マクロユニットのボクセルがその側面にあるという事実から、先端は識別される。）。
【００５０】
支持面の動きにおける各ステップにおいて、その面上にある又は例えば経験的に決定された所定の距離内でそれに隣接する区分けされた表面のボクセルは、決定される。これらのボクセル毎に、検査されるそれに先行する支持面のボクセルに関する最小距離が決定される。この距離が所定の（例えば、経験的に決められた）閾値より大きい場合は、ボクセルは分析マイクロユニットに追加されないが、そうでない場合はボクセルが追加される。
【００５１】
特定のステップにおいて、少なくとも１つのボクセルが閾値より遠く離れている場合には、閾値より大きい最小距離を有する、検査中の支持面に属するボクセルのパーセンテージが計算される。このパーセンテージが閾値を超えた場合には、表面に沿って分析ユニットを広げる処理は終了する。
【００５２】
代わりに、このパーセンテージが閾値より小さい場合には、他の支持面は、閾値の距離より近い現在の支持面のボクセルから、及び閾値の距離より遠く離れた現在の支持面のボクセルに隣接した、前もって計算された支持面のボクセルから離れたボクセルから計算される。
【００５３】
上記状況に達するまで、処理が繰り返し続けられる。
【００５４】
記述したステップを用いて分析ユニットを広げる目的は、分析ユニットの表面領域の一部分を広げることである。
【００５５】
隣接する組織の一部分は広げる処理の過程で選択されたけれども、この組織の一部分は、分析マクロユニットの形成部分と見なされない。なぜなら、それはポリープに属しない周りの組織をも含むからである。より正確にポリープ組織を抽出する、分析マクロユニットを組織に効果的に広げる処理は、一直線の区分け用いて、識別された表面ボクセルと共に結合することによって達成される。表面に隣接する組織に属する区分けが通るボクセルは、分析ユニット及びマクロユニットに新しいボクセルとして追加される。好都合にも、この方法によって、たとえ最小の分析ユニットであっても十分に、それらを構成するかなりの数のボクセルを有することができる。
【００５６】
達成された凝集は、結腸直腸の次の検査のための可能性があるポリープを表す。
【００５７】
選択された分析ユニットに属するボクセルの数は、普通は結腸直腸の内側面の全体的な数より非常に少ない。
【００５８】
しかしながら、ポリープに属しない分析ユニットさえもこの処理によって選択される。これらの選択は、擬陽性、つまり実際にはポリープに属しないが疑わしいとして選択された可能性があるポリープの数の増加を助長する。
【００５９】
これらの数を減らすために、認識アルゴリズムの識別を改善する分析ユニットの他の特性を記述したさらなるパラメータを計算することが好都合である。
【００６０】
ボクセルの幾何学的特性に加えて、例えば、個々のボクセルのＸ線吸収の強度と関連する特性などの他の特性を検討することも好ましい。この点において、強度ヒストグラムは結腸およびその近傍の表面領域のすべてのボクセルのために検討される。この分析の目的は、ポリープに属する領域のボクセルが、結腸の他の領域のボクセルのヒストグラムと異なる特有のヒストグラムを有するか否かを立証することである。実際に多くの場合、ポリープは、健常組織又は糞便残留と比較してＸ線吸収において差異を示す。
【００６１】
例えば「前送り」タイプなどの神経回路網などの、それ自身公知の神経回路網は、ヒストグラムの特徴を検討するために使用される。
【００６２】
検討された他の特性は、外見、画像強度と関連する特性である。これは人間の目によって容易に知覚され得り、三次元のオブジェクトの性質及び形状の豊かな情報源であると思われる。外見は、特有の明るさ又は色又は大きさを有するマクロ構造又はマイクロ構造のサブ形状から成る複雑な視覚形状である。サブ形状の部分的な特性により、明度、均一性、密度、粒度、規則性、ノイズ性、及び指向性の外見の特徴全体を区別することができる。
【００６３】
外見分析への（構造上の、統計の、機種による、変換による）様々な手法がある。これらの手法に共通して、２次の統計手法が他の分析手法よりも良い成果を生むことを示した。従って、腹部画像は特徴としてマクロ構造のサブフォームを持っていないので、例えば同時生起行列に基づく手法などの、文献で公知の統計手法を使用することは好都合である。
【００６４】
この計算はコンピュータの処理能力において重い。このため、この計算は、第１、第２、及び第３のボクセルの近傍及びそれらに対応する距離を定義する１３方向で都合よく行われる。
【００６５】
強度ヒストグラム及び外見に加えて、他の特有のパラメータは、擬陽性を減らすために使用され得る。これらのうちの１つは、ゼルニケ（Zernike）モーメントの計算である。
【００６６】
この方法は、ポリープが、吸収及び３次元空間分布に関してコンピュータ断層撮影画像からデータの情報内容を分析することによってだけでなく回転楕円体の形態からも認識され得るという事実を使用する。この点において、文献から公知のゼルニケ係数が計算される。これらの幾何学的記述は、大きな画像データベースにおいてオブジェクトの画像を認識するために使用される。これらのパラメータによって、その大きさ及び幾何学的配置から無関係に与えられた形状のオブジェクトを認識することができる。これらの特別な対称性は、ポリープの形態を検討するために特に有用なゼルニケ係数を表す。その形状は、通常回転楕円体であるが、数ミリメートルから１センチメートル以上の大小の差があり、間隙を介していかなる幾何学的配置をも有する。
【００６７】
ボクセルを特徴付けるすべてのパラメータは、ボクセルを分類するために分析されなければならない大量の情報を表し、ポリープの一部分として疑われた領域内のボクセルと健常組織の領域内のボクセルを区別する。
【００６８】
ボクセルの分類は、神経回路網及び／又は他の統計分類を用いて解決され得る多次元の認識問題である。
【００６９】
本発明による処理は、図３に示されたタイプのシステムによって行われる。このシステムは、公知のタイプのコンピュータワークステーション１００を備える。コンピュータワークステーション１００は、プロセッササブシステム１１０と、表示装置１２０と、キーボード１３０と、マウス１４０と、ローカルネットワークに接続するための装置（ネットワークバス）１５０とを含む。また、処理システムは、プロセッササブシステム及び周辺ローカル又はリモート入力／出力装置を有する分散型（図示せず）であってもよい。ワークステーション１００又は分散型システムは、上記方法を表示でき且つ結果を表示装置１２０に表示できる、グループ又はモジュール処理、及びディスク１６０に格納された又はネットワークから操作できる計算プログラムを処理するように設計される。これらの配置は、当業者に公知と見なされており、ここではさらに記述しない。なぜなら、それらは本発明を実行し理解するという目的において、それら自身無関係だからである。
【００７０】
当然ながら、本発明の原理は変化せず、実施形態及び構造の詳細が、添付のクレームに定義された本発明の保護範囲を逸脱することなく、単に非限定例のつもりで記述され図示されたものから大きく変わってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明による方法のフローチャートである。
【図２】解剖学的構造において異常を認識するために使用される対応する形状係数によって特徴付けられた５つの異なる表面タイプを説明する図である。
【図３】本発明による結腸直腸の前癌病変部を認識するための処理システムの構成図である
【図１】
2009531117.tif 000005
【図２】
2009531117.tif 000006
【図３】
2009531117.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成20年11月27日(2008.11.27)
【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】
解剖学的構造において異常を自動認識するための方法であって、
観察下で少なくとも１つの解剖学的構造の３次元表現を形成可能な、患者身体の少なくとも１部分の複数の２次元画像を取得する工程（１０）と、
潜在的に異形を含む前記３次元表現の対象の領域を区分けする工程（２０）と、
所定の形態学的パラメータに基づいて、表現された解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域からボリューム画像要素（ボクセル）を選択する工程（３０，４０）と、
所定の近傍基準により、分析ユニットにボクセル領域を凝集する工程（６０）と、
前記ボクセルを、異常に属すると疑われた要素又は異常に属しない要素に分類する工程（７０）と、を含み、
分析ユニットにボクセル領域を凝集する前記工程（６０）は、選択されたボクセルの空間密度分布に基づいてボクセルをグループ化することによって実行され、
前記方法は、参照分析ユニットの表面部分の腫瘤の中心から所定の距離内にある分析ユニットを結合する工程を含むことを特徴とし、
参照分析ユニットに重なる又は隣接する分析ユニットの調査された各ボクセルの距離は、前記ボクセルを参照分析ユニットの腫瘤の中心に結び付ける前記解剖学的構造の区分けされた表面上の最小経路の長さとして計算される方法。
【請求項２】
前記対象の領域は、結腸の組織の内側面を含み、
解剖学的構造における前記異常は、結腸の前癌病変部を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２次元画像は、放射線診断技術を用いて取得された患者身体の横断面画像である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
コンピュータ断層撮影画像データを取得する工程を含み、
その工程による対象の領域の区分けは、画像要素に関するＸ線放射吸収強度値の比較に基づく請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記形態学的パラメータは、形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記形状係数（ＳＩ）及び前記湾曲（ＣＶ）は、デリチェ（Ｄｅｒｉｃｈ）フィルタの反復使用による第１及び第２の画像偏導関数の計算を用いて、区分けされた結腸の組織の表面の主曲率に基づいて計算される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
対応する所定の範囲値内にある形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）によって特徴付けられたボクセルは、異常に属すると疑われるものとして選択される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記形態学的パラメータは、区分けされた領域を、隣接する分析ボリュームに再分割することによって計算される請求項７のいずれか１つに記載の方法。
【請求項９】
表現された解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域におけるボクセルを選択した（４０）後に、選択されたボクセルの周りの領域を拡張する工程（５０）を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
選択されたボクセルの周りの領域を拡張する前記工程（５０）は、ヒステリシス技術を用いて実施され、その形状係数（ＳＩ）及び湾曲（ＣＶ）が拡大された範囲値内にある周りのボクセルから選択する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
分析ユニットは、腫瘤の中心と調査中の分析ユニットに属するボクセル表面との間の最大距離と等しい成長範囲で制御される球状拡張によって組織の隣接するボクセルに広げられる請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記組織のボクセルを腫瘤の中心と結び付ける区分けによって交差した少なくとも１つのボクセルが結腸の管腔に属する場合には、組織のボクセルは分析ユニットに追加されない請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
分析ユニットを結合することによって得られた分析マクロユニットは、分析マクロユニットの端のボクセル表面に基づいて計算された支持面と平行な面上にあるボクセル表面を含むように広げられる請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記分析ユニットは、前記凝集工程中に識別されたボクセル表面を結び付ける線形区分けにより交差した組織ボクセルから選択された組織ボクセルを加えることにより、結腸表面から隣接する組織に広げられる請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域のボクセルは、対応するＸ線放射吸収強度に基づいて選択される請求項４に記載の方法。
【請求項１６】
解剖学的構造において異常に属する可能性がある区分けされた領域のボクセルは、外見特性に基づいて選択される請求項４に記載の方法。
【請求項１７】
請求項１乃至１６のいずれか１つに記載の方法を実行するために設計された、解剖学的構造において異常を自動認識するための処理システム（１００−１６０）。
【請求項１８】
請求項１乃至１６のいずれか１つに記載の、解剖学的構造において異常を自動認識するための処理を実行するための１以上のコードモジュールを含む、処理システム（１００−１６０）によって行われ得る処理プログラム又はプログラム群。
【国際調査報告】
2009531117.tif 000008
2009531117.tif 000009
2009531117.tif 000010