(57)【要約】  本発明は、画像内の参照構造に関連付けられた構造の輪郭を描くための画像セグメント化の方法に関する。この目的で、参照構造のセグメント化にアクセスする。種々の組織タイプの外見は、２つの段階（アウトライア削減及び最終推定）においてファジーｋＮＮ分類子を用いるロバストな非パラメトリック推定によるモデルを用いて分かる。上記モデルを用いて、セグメント化のためのシード点を得る。グラフ・カット手法は、対象構造のセグメント化を行うよう適合させる。本発明は、画像セグメント化のためのシステム及びコンピュータ・プログラムに更に関する。
2009517163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照構造に関連付けられた構造の輪郭を描くために画像をセグメント化する方法であって、
前記参照構造の空間描写にアクセスする工程と、
前記構造を表すモデルを、事前に確立された前提に基づいて前記参照構造にフィットし、前記構造のセグメント化のために初期シードをもたらす工程と、
前記構造に確率的手法を施して、前記構造の外見を推定し、前記構造の確率画像をもたらす工程と、
前記確率画像及び前記初期シードに基づいて前記構造をセグメント化する工程とを含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記モデルが位相幾何学的モデルを備える方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法であって、前記参照構造の前記空間描写が画像セグメント化によって行われる方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、前記参照構造が心臓の左心室及び右心室を備え、前記構造が心筋を備える方法。
【請求項５】
画像をセグメント化するためのシステムであって、
参照構造の空間描写にアクセスするための入力と、
構造を表すモデルを、事前に確立された前提に基づいて前記参照構造にフィットし、前記構造のセグメント化のための初期シードをもたらし、
確率的手法を用いて前記構造の外見を推定し、前記構造の確率画像をもたらし、
前記確率画像及び前記初期シードに基づいて前記構造をセグメント化する計算手段とを備えるシステム。
【請求項６】
請求項５記載のシステムであって、セグメント化することが想定された画像にアクセスするよう前記入力が更に構成され、前記計算手段は、前記画像内の前記参照構造をセグメント化するよう更に構成されたシステム。
【請求項７】
請求項５又は６の何れか一項に記載のシステムであって、少なくとも前記セグメント化された構造を表示する表示装置及び／又は前記画像を獲得するよう構成されたデータ獲得装置を更に備えるシステム。
【請求項８】
参照構造の空間描写にアクセスする工程と、
構造を表すモデルを、事前に確立された前提に基づいて前記参照構造にフィットし、前記構造のセグメント化のための初期シードをもたらす工程と、
確率的手法を用いて前記構造の外見を推定し、前記構造の確率画像をもたらす工程と、
前記確率画像及び前記初期シードに基づいて前記構造をセグメント化する工程とをプロセッサに行わせるための命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項９】
請求項８記載のコンピュータ・プログラムであって、前記参照構造の前記空間描写を得るために画像セグメント化を前記プロセッサに行わせるよう構成された更なる命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載のコンピュータ・プログラムであって、前記プロセッサに少なくとも前記セグメント化構造を表示手段上に表示させるよう構成された更なる命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、参照構造に関連付けられた構造の輪郭を描くための画像セグメント化の方法に関する。
【０００２】
本発明は、画像内の参照構造に関連付けられた構造の画像セグメント化のシステムに更に関する。
【０００３】
本発明は、画像内の参照構造に関連付けられた構造の画像セグメント化のコンピュータ・プログラムに更に関する。
【背景技術】
【０００４】
本明細書の冒頭の段落記載の方法の実施例は、米国特許出願公開第２００３／００６９４９４号明細書によって公知である。上記公知の方法では、磁気共鳴撮像手法を用いて得られる２次元画像について心筋輪郭が判定される。心筋輪郭は、候補心内膜輪郭のグラフ・カット、及び候補心外膜輪郭へのスプライン・フィットによって（形状の伝播がない状態で）得られる。複数の形状拘束を候補心内膜輪郭及び候補心外膜輪郭に施して心筋輪郭を判定する工程を更に含み、テンプレートは、心臓の複数の診断画像の形状の伝播によって判定される。
【０００５】
構造、特に心筋のセグメント化を行うために、参照構造（心内膜及び心外膜）の事前に確立された形状及び動きの拘束を用いて精密な計算を実行することが必要である。これには、手作業の労力がかなり必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、画像内の参照構造に関連付けられた構造をセグメント化し、よりロバストな結果を得る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】
この目的で、本発明による方法は、
参照構造の空間描写にアクセスする工程と、
事前に確立された前提に基づいて、構造を表すモデルを参照構造にフィットさせ、構造のセグメント化のための初期シードを得る工程と、
確率的手法を用いて構造の外見を推定し、構造の確率画像を得る工程と、
確率画像及び初期シードに基づいて構造をセグメント化する工程とを含む。
【０００８】
本発明の技術的な方策は、参照構造（例えば、特に、自動セグメント化によって得られる、心臓の左心室及び右心室）の空間描写があれば、関連付けられた構造、特に心筋は、例えば、単純な位相幾何学的モデルに基づいて容易にセグメント化することが可能である。参照構造は、（例えば、解剖学アトラスから得られるような）解剖学的情報に基づいて識別される。本発明による方法は、形状及び動きの拘束を使用せず、２次元、３次元、及び４次元のデータに適用可能であり、よって、米国特許出願公開第２００３／００６９４９４号明細書によって公知の手法よりもロバストかつ正確である。米国特許出願公開第２００３／００６９４９４号明細書及び米国特許第６７５７４１４号明細書に開示された構成も、構造の外見を推定するために特定の確率的手法を使用している。しかし、前述の手法は、アウトライア（データ中の雑音）に対してロバストでなく、磁気共鳴撮像データにはあまり適していない。本発明は、構造の部分を決定論的なやり方で示す、初期シードと確率的手法との組み合わせによるロバスト性を達成する。逆に、本発明による方法は、非パラメトリック手法であり、関心の組織の外見（画像強度）間の重なりを除去するにすぎないので、より優れている。
【０００９】
好ましくは、位相幾何学的モデルは、事前に確立された前提（構造の空間的相互関係や参照構造）を用いて構成される。例えば、有効な前提は、心臓の左心室を心筋が取り囲むことに基づき得る。他の器官（肺、腎臓、膀胱や直腸など）の場合、他のそれぞれの幾何学的洞察又は空間的洞察を用いることが可能である。画像セグメント化の技術分野において、それ自体で知られている統計的に訓練されたモデルと違って、位相幾何学的モデルは好ましくは、何れの訓練データからも構成されず、よって、訓練セットにおいて表される母集団に対するバイアスはない。更に、統計的に訓練されたモデルを得るには費用が高くつく。更に、本発明による方法は、３次元画像及び４次元画像に適用可能であることがふさわしいので、本発明による方法により、診療における画像処理のより改良されたツールが提示される。
【００１０】
セグメント化が想定される構造と、参照構造との間の空間的相互関係を表すモデルを画像にフィットさせると、対象構造の初期シードの組が得られる。シード点は、固定ラベルを有する点である。特に、前述のラベルは、セグメントする対象の構造に当該点が属しているかを決定論的に識別する。構造の外見は、確率的手法から得られ、それにより、構造の確率画像がもたらされる。確率画像は、構造に属する画素の確率値を表す。好ましくは、ファジーｋＮＮ分類子を使用するロバストな非パラメトリック推定手法が使用される。ｋＮＮは、それ自体が知られている分類アルゴリズムである。これは、訓練セット、及び自然数ｋを前提とすれば、最も近いｋ個のパターンのほとんどが属するクラスにパターンが割り当てられるという考え方である。パターン間の距離は、特徴空間における尺度である。好ましくは、このアルゴリズムの「ファジー」変形が使用される。２つの訓練セットはそれぞれ、画像強度のヒストグラムとして表される。分類する対象のサンプルから始めて、カバーされたヒストグラム値の和が初めて少なくともｋになるまで、等距離の波を２つのヒストグラムにわたって同時に伝播させる。通常、カバーされたヒストグラム値の和はｋを超える。このことを可能にすることが重要である。さもなければ、最も近いｋ個のサンプルの組を終えるために、同じ距離にある考えられるいくつかの訓練サンプルのうちのどれを選ぶべきかが明確でなくなるからである。ファジーｋＮＮ関数は、うまく定義されなくなる。しかし、カバーされるサンプルの数がｋを超え得る場合、関数値は、カバーされたサンプル内のフォアグラウンド訓練サンプルの、カバーされるサンプルの合計数との比であるよう定義することが可能であり、かつ定義される。このヒストグラム・ベースの手法は高速であるが、分類子の評価で損失する時間を低減させるためには、関数値を、ＭＲ画像において生じ得る値毎に一度計算し、ボリューム全体に関数が実際に施されると単にルックアップする。分類子にバイアスを挿入しないためには、フォアグラウンド及びバックグラウンドについて同量の訓練サンプルを抜き取る。古典的なｋＮＮは、クラス間で２度以上、０と１との間で切り換わる。別々のクラスのボクセル間で心筋確率画像内に、強い更なるエッジをもたらし得るのでこの挙動は本願には望ましくない。ファジーｋＮＮは、方法のロバスト性を向上させるという前述の課題を有しない。このファジーｋＮＮ手法は好ましくは、２段階で施される。第１では、アウトライアが除去され、次いで、外見の最終推定が得られる。何れの段階も、それ自体が知られている他の計算アルゴリズムによって実現することも可能である。
【００１１】
確率画像及び初期シードを利用すれば、構造のセグメント化が計算される。好ましくは、「Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｇｒａｐｈ  ｃｕｔｓ  ｆｏｒ  ｏｐｔｉｍａｌ  ｂｏｕｎｄａｒｙ  ＆  ｒｅｇｉｏｎ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｎ−Ｄ  ｉｍａｇｅｓ，  ＩＣＶＶ，  ２００１」と題する、Ｙ．  Ｂｏｙｋｏｖ、  Ｍ．  −Ｐ．  Ｊｏｌｌｙによる論文によって知られている手法を使用する。より好ましくは、画像からの左心筋のセグメント化、及びモデルからのシード点を完全に自動計算するようグラフ・カット手法を適合させる。局所最適値のかわりに大局最適値を求めるので、エッジ・ベースの基準及び領域ベースの基準を使用するグラフ・カット手法はロバストな手法である。好ましくは。関心領域内の各ボクセルがグラフ内のノードによって表される特殊グラフが構成される。更に、終端ノードと呼ばれる特殊ノードが２つ存在している。一方の終端ノードは（すなわち、始点ノード）は、セグメント化フォアグラウンドを表す。終点ノードと呼ばれる他方のノードは、バックグランドを表す。ボクセルそれぞれは、その近傍に接続する、ｎエッジと呼ばれるエッジを有する。好ましくは、空間３次元及び時間の８近傍が選択される。ｎエッジ以外には、２つの終端ノードにノードを接続する２つのtエッジがボクセル・ノード毎に存在している。グラフは流れネットワークである。流れネットワークの場合、２つの終端ノードを分離する最小カットを計算するための効率的なアルゴリズムが存在している。グラフ・カット・アルゴリズムの考え方は、この最小カットがセグメント化を定義しているという点である。２つの終端ノードを分離するカットにより、各ノードは、終端エッジのせいぜい１つに接続された状態にされなければならない。ボクセルは、なお接続された終端ノードが表すクラスに属する。終端エッジの何れも接続されていない場合、何れの可能性も最小カットを表す。
【００１２】
どのセグメント化が最小カットに対応するかは、エッジ重みの選択に依存する。グラフ・カット・アルゴリズムでは、別々の２つのタイプのエッジ重みを使用して、別々の２つのペナルティ関数をコード化する。Ｄｐは、点ｐのクラス・メンバーシップ（クラスへの帰属関係）のペナルティを定義する関数であり、別々の２つの値（考えられるラベル毎に１つ）を呈する。Ｖｐｑは、別々のクラスに近傍点ｐ及びｑを割り当てるためのペナルティを定義する。同様な点の分離は、異なった点の分離よりも強く、ペナルティを課すべきである。ペナルティ関数は次いで、グラフ・カット・エネルギ汎関数に合成される。
【００１３】
【数１】
2009517163.tif 000003
Ｎは、ボクセルに対する近傍関係であり、Ｐは、ボクセル集合である。本出願では、関心の心臓領域内のボクセルのみがＰの一部である。前述の通り、雑音が多いスライスがある状態で精度を向上させるために、４次元８近傍を使用して、画像の４軸全てに沿ってセグメント化を一致させる。しかし、２次元（ｘｙ）、３次元（ｘｙｔ又はｘｙｚ）及び４次元（ｘｙｚｔ）のいずれの近傍も用いることが可能である。
【００１４】
Ｌ＝｛Ｌｐ｜ｐ∈Ｐ｝
Ｌは、セグメント化の特定のボクセルについて、フォアグラウンドの場合、値１を返し、バックグランドの場合、値０を返す関数を表す。
【００１５】
【数２】
2009517163.tif 000004
は、クラス・メンバーシップの最適性の重要度と、近傍の最適性の重要度との間でシフトさせるために使用することが可能な重み付け係数である。
【００１６】
グラフ・カット・グラフ内の各ｎエッジは、ちょうど１つのＶタイプの被加数で表す。エッジの各ｔ対は、ちょうど１つのＤタイプの被加数で表す。λ項をペナルティ関数に入れている。考えられるペナルティ全てが計算され、フロー・グラフ内のそれぞれの重みに割り当てられる。最小カットにより、エッジ重み（ペナルティ）の和が最小になるので、グラフ・カット・エネルギ汎関数は（大局的に）最小になる。
【００１７】
２次元、３次元及び４次元の画像のセグメント化に適しているという本発明による方法の特性の次に、新たな撮像シーケンスに容易に適合させ、高速かつロバストな画像セグメント化のための、汎用性のあるツールにすることが可能である。更なる効果として、本発明による方法は、心臓画像に適用された場合、心内膜輪郭を向上させ、それにより、左心室のセグメント化を更に向上させる。
【００１８】
本発明によるシステムは、
参照構造の空間描写にアクセスするための入力と、
事前に確立された前提に基づいて、構造を表すモデルを参照構造にフィットし、構造のセグメント化のための初期シードをもたらし、
確率的手法を用いて構造の外見を推定し、構造の確率画像をもたらし、
確率画像及び初期シードに基づいて構造をセグメント化する計算手段とを備える。
【００１９】
本発明によるシステムは、診断画像における構造の高速かつ多用途のセグメント化を可能にし、セグメント化は、超音波、Ｘ線、磁気共鳴撮像等のような別々の撮像モダリティからの広い画像クラスに対して行うことが可能である。本発明によるシステムは、更に、種々の種類の２次元、３次元及び４次元の画像をセグメント化するために使用することも可能である。本発明のシステムの更に効果的な実施例は請求項６及び請求項７に記載している。
【００２０】
本発明によるコンピュータ・プログラムは、
参照構造の空間描写にアクセスする工程と、
事前に確立された前提に基づいて、構造を表すモデルを参照構造にフィットし、構造のセグメント化のための初期シードをもたらす工程と、
確率的手法を用いて構造の外見を推定し、構造の確率画像をもたらす工程と、
確率画像及び初期シードに基づいて構造をセグメント化する工程とをプロセッサに行わせるための命令を備えている。
【００２１】
参照構造に対する空間関係が分かっていれば、事前に確立された高度なモデルを必要とせず、広い範囲の構造をセグメント化するために使用することが可能であるため、本発明によるコンピュータ・プログラムにより、病院の環境におけるワークフローが向上する。構造対参照構造の例には、心筋、対左右の心室、食道対肺、直腸対膀胱及び／又は男性の前立腺、脊髄対脊柱等がある。使用されるモデルは、対象構造と参照構造との間の空間的相互関係に関する前提しか用いていないので、種々の解剖学的領域及び種々の撮像モダリティ用にコンピュータ・プログラムを容易に変換することが可能である。本発明によるコンピュータ・プログラムの更に効果的な実施例を請求項９及び１０に記載する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の前述及びその他の局面は、図を参照して更に詳細に記載する。
【実施例】
【００２３】
図１は、本発明による方法の実施例の概略図を示す。本発明による方法１は、参照構造の描写２にアクセスする工程を含む。好ましくは、描写２は、画像内の参照構造の空間位置を得るために、適切な画像セグメント化アルゴリズムが施されている先行画像セグメント化工程３から得られる。セグメント化する工程３は、事前に、又は工程２の直前に行うことが可能である。好ましくは、適切な撮像装置を用いたデータ獲得の工程５に続いて、データ解析全てがほぼリアルタイムで行われる。適切な撮像装置の例には、超音波装置、Ｘ線装置、磁気共鳴撮像装置等がある。画像内の参照構造の描写が得られると、画像データが工程４でモデル（特に、画像内でセグメント化されることが想定される構造の位相幾何学的モデル）を用いてフィットされる。参照構造に対する構造の空間位置は、高い確実性で知られている。モデルをフィットする工程４には、対象構造を表す適切なモデルにアクセスする工程７が先行する。好ましくは、複数の適切な位相幾何学的モデル９ａ、９ｂは、適切なメモリ装置９に記憶される。各モデルは特定の対象構造（心筋、直腸、膀胱、腎臓、脊髄等など）を表す。工程４でモデルを画像にフィットすると、画像内の対象構造の初期シードが得られる。本発明による方法の工程６では、画像内の対象構造の外見が、適切な確率的手法を用いて推定され、それにより、対象構造の確率画像がもたらされる。確率的手法は、対象構造と参照構造との間の空間的相互関係に関する妥当な前提（例えば、心筋が左心室を取り囲んでいるという前提）を用いて処理される。本発明による方法の工程８では、工程４で得られた初期シード及び工程６で得られた確率画像を用いて対象画像がセグメント化される。本発明による方法の処理の例は、図４を参照して説明する。
【００２４】
図２は、本発明によるシステムの実施例の概略図を示す。本発明によるシステム１０は、参照構造の空間描写１１にアクセスするための入力１４を備えて構成されたコンピュータ１２を有する。好ましくは、描写１１は、適切なメモリ装置に記憶され、予備的画像処理工程中（例えば、参照構造の描写をもたらすための画像セグメント化の工程中）に得られる。図１を参照して説明したように、入力１４は、本発明の方法によって、対象の構造の初期シード点を得るために画像データにフィットするよう考え出されたモデルにアクセスするよう更に構成される。適切なデータ獲得装置１８によって供給される画像データ１５は、入力によってアクセスされ、適切な画像セグメント化アルゴリズムを施すことによって参照構造の描写を提供するために使用することが可能である。本発明によるシステム１０は、事前に確立された前提に基づいて構造を表すモデルを参照構造にフィットし、構造の外見を推定するために、構造をセグメント化するための初期シードをもたらすよう構成された計算手段１６を更に備えている。好ましくは、本発明によるシステムは、少なくとも対象構造のセグメント結果１９ｂを表示するよう構成された表示装置１９を更に備える。更に好ましくは、セグメント化結果１９ｂが、参照構造１９ｃの描写と併せて提示され、適切な色シェーディング手法を用いて、元の画像１９のデータ上にオーバレイされる。
【００２５】
図３は、本発明によるコンピュータ・プログラムの実施例の概略図を示す。本発明によるコンピュータ・プログラム３０は、参照構造の描写３２にプロセッサをアクセスさせるための第１の命令を備える。好ましくは、コンピュータ・プログラム３０は、適切なコンピュータ・アルゴリズムを用いて画像内の参照構造の空間位置を得るために適切な画像セグメント化アルゴリズムが施されている先行する画像セグメント化工程３３から描写３２を得るための命令を備える。セグメント化工程３３は、事前に、又は命令３２の実現の直前に行うことが可能である。好ましくは、データ解析は全て、適切な撮像装置を動作させる適切なコンピュータ命令を用いたデータ獲得の工程３５に続いて、ほぼリアルタイムで行われる。適切な撮像装置の例には、超音波装置、Ｘ線装置、磁気共鳴撮像装置等がある。画像内の参照構造の描写が得られると、画像データが工程３４でモデル（特に、画像内でセグメント化されることが想定される構造の位相幾何学的モデル）を用いてフィットされる。参照構造に対する構造の空間位置は、高い確実性で知られている。モデルをフィットする命令３４には、好ましくは、対象構造を表す適切なモデルにアクセスする命令３７が先行する。好ましくは、複数の適切な位相幾何学的モデル３９ａ、３９ｂが、適切なメモリ装置３９に記憶される。各モデルは特定の対象構造（心筋、直腸、膀胱、腎臓、脊髄等など）を表す。命令３４に従ってモデルを画像にフィットすると、画像内の対象構造の初期シードが得られる。本発明によるコンピュータ・プログラムの更なる命令３６により、適切な確率的手法を用いて画像内の対象構造の外見をプロセッサが推定し、それにより、対象構造の確率画像が得られる。確率的手法は、対象構造と参照構造との間の空間関係に関する妥当な前提（例えば、心筋が左心室を取り囲んでいるという前提）を用いて行われる。本発明によるコンピュータ・プログラムの命令３８に従って、対象構造が、前述のグラフ・カット手法を用いてセグメント化される。本発明による方法の動作の例は、図４を参照して説明する。
【００２６】
図４は、本発明による、方法に関する画像処理結果の実施例を略示する。データ処理４０は、３つの工程に概略的に分離することが可能である。まず、工程４２で、画像データがアクセスされ、対象構造４１ｂ及び参照構造４１ａの空間的相互関係を表すモデルが画像データに施される。その後、工程４４で、対象構造４３の確率的画像が、対象構造の外見を推定する確率的手法を施すことによって得られる。例えば、ファジーｋＮＮ分類子を用いることが可能である。工程４６で、対象構造のセグメント化が行われる。これにより、工程４２及び工程４４の結果を組み合わせ、参照構造４３ｂ（左心室）のセグメント化に関する対象構造４３（心筋）のセグメント化が得られる。本発明による方法の、患者データへの適応可能性を検討してきた。この目的のための、１１個の臨床バランスドＦＦＥ心臓シネＭＲＩデータ（画像サイズ２５６ｘ２５６ｘ１０ｘ２０、空間分解能１．５ｘ１．５ｘ８ｍｍ）。自動セグメント化心筋ボリュームが、データ・セット毎に２つの心位相について放射線医によって行われた手作業のセグメント化のボリュームと比較された。ＲＭＳエラーは１２ｍＬであった。これは、評価者間のエラーに匹敵する。完全な時系列をセグメント化するための実行時間は、インテル社ジオン２．４ＧＨｚマシン（２年経っている技術）の一プロセッサ上でわずか約３０乃至４０ｍｓであり、本発明による画像セグメント化方法の高速処理が実証された。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明による方法の実施例の概略図を示す。
【図２】本発明によるシステムの実施例の概略図を示す。
【図３】本発明によるコンピュータ・プログラムの実施例を示す概略図である。
【図４】本発明による、方法に関する画像処理結果の実施例を略示する図である。
【図１】
2009517163.tif 000005
【図２】
2009517163.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年6月3日(2008.6.3)
【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】
参照構造に関連付けられた構造の輪郭を描くために画像をセグメント化する方法であって、
前記参照構造の空間描写にアクセスする工程と、
前記構造を表すモデルを、事前に確立された前提に基づいて前記参照構造にフィットし、前記構造のセグメント化のために初期シードをもたらす工程と、
前記構造に確率的手法を施して、前記構造の外見を推定し、前記構造の確率画像をもたらす工程と、
前記確率画像及び前記初期シードに基づいて前記構造をセグメント化する工程とを含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記モデルが位相幾何学的モデルを備える方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記位相幾何学的モデルが、前記構造と前記参照構造との間の空間的相互関係に基づく方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法であって、前記参照構造の前記空間描写が画像セグメント化によって行われる方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法であって、前記参照構造が心臓の左心室及び右心室を備え、前記構造が心筋を備える方法。
【請求項６】
画像をセグメント化するためのシステムであって、
参照構造の空間描写にアクセスするための入力と、
構造を表すモデルを、事前に確立された前提に基づいて前記参照構造にフィットし、前記構造のセグメント化のための初期シードをもたらし、
確率的手法を用いて前記構造の外見を推定し、前記構造の確率画像をもたらし、
前記確率画像及び前記初期シードに基づいて前記構造をセグメント化する計算手段とを備えるシステム。
【請求項７】
請求項６記載のシステムであって、前記モデルが、前記構造と前記参照構造との間の空間的相互関係に基づくシステム。
【請求項８】
請求項６又は７に記載のシステムであって、セグメント化することが想定された画像にアクセスするよう前記入力が更に構成され、前記計算手段は、前記画像内の前記参照構造をセグメント化するよう更に構成されたシステム。
【請求項９】
請求項６乃至８の何れか一項に記載のシステムであって、少なくとも前記セグメント化された構造を表示する表示装置及び／又は画像データを獲得するよう構成されたデータ獲得装置を更に備えるシステム。
【請求項１０】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法の工程をプロセッサに行わせる命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
2009517163.tif 000009
2009517163.tif 000010
2009517163.tif 000011