(57)【要約】      （修正有）【課題】輪郭表面の状況に対して、明確に調整することができる相互に別個の手順に従って、2つ以上の輪郭表面を見出すこと。【解決手段】特定のオブジェクト・ボリュームの特性を視覚化するための方法であって、ＭＲ又は他の３次元撮像技術によるソース画像データの組を受信し、ターゲット・オブジェクト・ボリュームを集合的に規定する第1の輪郭表面を種データとして用いることによって、第1の輪郭表面を確立し、ターゲット・オブジェクト・ボリュームを集合的に規定する第2の輪郭表面を確立し、分割を経て、画像データの組から、ターゲット・オブジェクト・ボリュームの外側の構造に関連している全ての情報を除外し、除外されていない情報に基づいて、ターゲット・オブジェクトを視覚化する、コンピュータ操作ステップを備える、オブジェクト・ボリュームの特定の表面を視覚化するための方法である。【選択図】図４
2006055631.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医学的／生物学的全体の環境に関連するソース画像データの組を受信し(52)、
当該環境内で第1の輪郭表面を確立し、かつターゲット・オブジェクト・ボリュームを集合的に規定する当該第1の輪郭表面を種データとして用いることによって、当該環境内で当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームを集合的に規定する第2の輪郭表面を確立し(58)、
分割により、当該画像データの組から、当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームの外側の構造に関連している全ての情報を除外し(60, 68)、
除外されていない情報に基づいて、当該ターゲット・オブジェクトを視覚化する、
コンピュータ操作ステップを備える、当該環境において当該オブジェクト・ボリュームの特定の表面を視覚化する(70)ための方法であって、
当該方法は、当該第1および第2の輪郭表面の間が非均一の間隔になるように、ボクセル強度とボクセル・サブセットの中の相対位置との双方を組み合わせ、かつ、
当該分割の区別として少なくとも当該第2の輪郭表面を用いることによって、
当該第2の輪郭表面を確立することを含む、方法。
【請求項２】
特定の輪郭位置は、このような輪郭位置に幾何学的に隣接している、選択されたボクセル・サブセットの多値強度の統計評価によって確立されている、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
このようなボクセル・サブセットが、その後、このような輪郭位置を導出するために、このようなボクセルの更なるサブセットの幾何学的な配置の発生のために当該ソース画像データの組から導出される、一次ボクセル値に実行されるデータ処理再標本化によって導出される、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
当該視覚化は、当該分割を実行した後に、当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームの中身の、3次元レンダリング方法または最大強度投影を実行することによって遂行される、請求項2または3に記載の方法。
【請求項５】
当該第1および第2の輪郭表面を確立した後に、当該ターゲット・オブジェクトの外部表面に基づいて当該分割を実行してから、当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームに対して最適化された取得設定でソース画像データの組の反復した導出を実行することによって、当該視覚化を遂行し、当該反復した導出は、実質的に、当該環境の除外されていない部分に向けられる、請求項2または3に記載の方法。
【請求項６】
当該ターゲット・オブジェクトに関連する、内部表面と外部表面との間に位置するボリュームを維持する当該分割を実行することによって、当該視覚化を遂行する、請求項2または3に記載の方法。
【請求項７】
当該第1の輪郭表面は、中空のオブジェクトの内側輪郭表面であり、かつ、当該第2の輪郭表面は、当該中空のオブジェクトの外側輪郭表面に関する、請求項4、5または6に記載の方法。
【請求項８】
外側輪郭表面の当該確立が、以前に見出された外側の当該輪郭を越えて延伸している局所を用いる、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
当該局所的な延伸が、適用可能な当該外側輪郭を越えて、空間的に非均一である、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
当該輪郭表面の少なくとも1つは、中空のオブジェクトの外側輪郭であり、かつ、当該外側輪郭表面の確立は、最小費用手順を適用する、請求項2または3に記載の方法。
【請求項１１】
当該第1の輪郭表面は、さらに、特に、ヒトの心臓の形状に必要な大きさである、請求項7に記載の方法。
【請求項１２】
総合的な医学的／生物学的全体の環境において当該オブジェクト・ボリュームを視覚化する、請求項1、2または3に記載の方法を実施するように構成されている装置であって、
当該環境に関連するようなソース画像データの組を受信する受信手段と、
少なくとも、ターゲット・オブジェクトに関連するターゲット・オブジェクト・ボリュームを規定している、第1および第2の輪郭表面を、当該環境内に確立する輪郭表面確立手段と、
当該画像データの組から、当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームの外の構造に関連している全ての情報を分割によって除外する(60, 68)、分割手段と、
除外されていない情報に基づいて、当該ターゲット・オブジェクト・ボリュームを視覚化する(70)視覚化手段と、
を含み、さらに、コンピュータ設備を備え、
当該確立手段は、相互に分離する手順で当該第1および第2の輪郭表面を確立し、さらに、少なくとも当該第1および第2の輪郭の一方が、ボクセル強度とボクセル・サブセットの間の相対位置との双方を組み合わせることによって、かつ、当該分割および可視化を判別可能な当該第2の輪郭表面を用いることによって、決定される(56)装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全体的な医学的／生物学的環境内において、ターゲット・オブジェクト・ボリュームを集合的に規定する、少なくとも第1および第2の輪郭表面を確立することにより、ターゲット・オブジェクト・ボリュームの外側の構造に関連する情報を選択的に除外することを可能にする、当該環境におけるオブジェクト・ボリュームの特定の表面を視覚化するための方法に関する。より詳細には、本発明は、請求項1のプリアンブルに規定されている方法に関する。2つの輪郭表面間の領域は、以下において、心臓の壁または殻のような、壁と称す。
【背景技術】
【０００２】
特に、医学的／生物学的MR診断によって代表され、さらには、医学的／生物学的CT（コンピュータ・トモグラフィ）およびUS（超音波学）技術も含む従来技術は、関心の無いボリュームを排除して、限られたターゲット・オブジェクト・ボリュームしか視覚化させないことの重要性を認識させて来た。関連するがこれに限定されない応用例としては、興味があるこれらのオブジェクト（この場合、ヒト心臓の内部の心室と、更には心臓の近傍の外側に位置する構造との双方）を隠す可能性がある心壁の外側の情報を除外することによって、冠状動脈を視覚化することがある。この例では、関心のあるボリュームを識別する輪郭データは、鼓動中の心臓を視覚化するときに、心臓の鼓動サイクルの位相に依存するであろう。したがって、ECG（electrocardiogram：心電図）に対する同期調整は、それ自体、その鼓動サイクルのそれぞれ選択された位相に属する連続的なスライスを視覚化するために必要であろう。このような同期調整を実行するための方法そのものは、医療専門家において広く知られている。
【０００３】
クライン(Cline)氏の特許文献1には、閾値レベルをデータへ当てはめて、閾値化されたデータの組を平滑化し、平滑化されたデータの組を拡張し、平滑結果に基づいて当初のデータの組から特定のデータを除外し、除外されていないデータを画像化することが開示されている。クライン氏のマスキング／拡張操作は、実質的には、ボクセル強度を二進値に減少させている。その後、ボクセル環境を均一な二進演算子のもとに置くことにより、上記拡張が、遂行される。ここで、特許文献1では、しばしば、心臓の内側輪郭から開始することが、より良好な結果をもたらすであろうことが、すでに認識されている。この従来技術においては、ウォーターマーク表面を作成し、その後、そのウォーターマークの両側のボクセルに基づいて視覚化を実効化させることが、実際的である。以下に更に詳しく議論されるように、画像を２値化し、かつ、相対的に単純な演算子を用いることによる、特許文献1の用途の範囲は、限られている。
【０００４】
実際に、本発明の発明者は、ある程度相互に独立して連続している様々な表面（内側対外側）では、多くの例の場合、上記手順によって、正確な結果がレンダリングされていないことを、認識している。ヒトの心臓の例では、壁厚は、実際に、測定可能なファクターを越えて変化する可能性がある。その結果、上で議論されたように、均一の拡張プロセスは、厚い場所では壁厚を過小評価し、かつ、薄い場所では厚みを過大評価しやすくなるであろう。
【０００５】
【特許文献１】米国特許第6,058,218号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明の目的は、とりわけ、凸状、凹状、または、相対的に平坦であるような、特に、輪郭表面の様々な幾何学的性質と考えられるような、各々が明確な状況に対して明確に調整することができる相互に別個の手順に従って、2つ以上の輪郭表面を見出すことである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
よって、本発明は、その態様のうちの1つによると、請求項1のプリアンブル以外の部分に従うことを特徴としている。特に、当該第1の輪郭と第2の輪郭との表面間の間隔が非均一となるように、多値のボクセル強度とボクセルのサブセット間の相対位置との双方を組み合わせることにより、さらには、当該分割の区別として当該第2の輪郭表面を用いることによって、第2の輪郭表面を確立する。ボクセル強度および相対位置は、極座標系の半径方向線のような様々な線に沿って位置決めされるような、ボクセルのサブセット間の、第1および第2のアナログまたは離散した空間強度の階調度に変換することができる。さらに、この手順は、ファジー連結性原理に基づいてもよい。ここで、輪郭の連続性および／またはスライス全体の輪郭表面を見出すには、実際に測定された強度値と検討中のボクセルの相対配置との双方が用いられるであろう。隣接しているボクセルが（ほぼ）等しい値の場合には、それらは、特定の輪郭に位置していることを示す。しかしながら、ボクセルが相対的に相互に離れている場合には、それらのそれぞれの隣接値の強度に関連する、それらの実際の強度も、この点で、手掛かりを与えることができる。後述するように、様々な輪郭発生アルゴリズム自体は、公知である。
【０００８】
本発明の好ましい実施例では、たとえば、ヒトの心臓の壁の中身は、たとえば、3次元レンダリング方法によって、または、MIP（= 最大強度投影法）のような投影方法によって、視覚化される。
【０００９】
他の好ましい例では、たとえば、ヒトの心臓の壁の外側の表面は、3次元視覚化方法を用いて、外側から心臓の壁までを調べることにより視覚化される。
【００１０】
本発明は、請求項1に記載の方法を実施するように構成されている装置にも関する。本発明の更なる好都合な態様は、従属項に列挙されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の、これらのおよび更なる、特性、態様、および、利点は、以下、本発明の好ましい実施例の開示を参照し、かつ、特に、添付の図面を参照して、より詳細に議論されるであろう。
【００１２】
図1は、全体的な3次元視覚化デバイスを例示している。本願明細書では、部材20は、人体の一部のような、医学的または他の生物学的なオブジェクトである。部材22は、グレースケールによって示されるような、相対強度または他の定量的データのパターンを提供する、X線、MRまたは超音波デバイスのような、医療画像処理システムである。部材24は、様々な形の画像強調または他のデータ処理操作を実行することができる、画像処理デバイスを表している。つぎに、画像は、データ処理装置26において処理される。この結果、その後、医師に適切な観察領域を提供するために用いられる、3次元像点（すなわちボクセル）関連データの組が得られる。これらのデータは、一時的に、記憶装置30に格納され、その後、ディスプレイ・スクリーン28へのディスプレイを遂行するために、アクセスされる。キーボード32が典型例であり、かつ全体的にはマウス型または明示的には示されていない他の特性によって機能強化されるような、ユーザー・インターフェースによって、ユーザは、様々な画像位置または方向を選択することができ、または、様々な適用可能なデータ処理モダリティを選択することができる。この選択は、結果的に、ディスプレイを補正するために、デバイス26に対してレトロに結合されるであろう。適用可能であるならば、そのようにして見出された特定の画像化された構造は、たとえば、反復的な使用のために、メモリに格納することができる。
【００１３】
図2は、全体的な医学的／生物学的な立体配置を例示している。第一に、MRまたは他の3次元撮像技術（たとえば、CTおよび3次元超音波に限定されない更なる技術も含む）によって例証されるように、ブロック40によって示される総合的な医療環境は、既知の診断手順による。このような診断では、各々がボクセル・パラメーター値を有するボクセルの、連続平面、すなわちスライス42、44…等を生成するであろう。この値は、一般的には、識別できる、筋肉、脂肪、血液などのような、局所的な組織または物質の、密度または組成などの特性に依存するであろう。さらに、体内の深さまたは他の幾何学的な傾向が測定感度に多かれ少かれ強く影響するので、この測定中のパラメータ値は、診断システムに関連するボクセル位置に依存するであろう。しかしながら、説明の簡単化のため、離散したボクセルは、図示されていない。表面またはボリュームの全体は、一般的には、複数のスライスから構成される。ユーザは、ブロック40内に、全体的に、心臓およびそれに近接する環境を含むことが期待されるような、図2に示される全体ブロックよりも相対的に小さい関心ボリュームを規定することができる。心臓46は、点線によって取り囲まれるボリュームとして、例示的な識別方法で示されている。ここで、心臓は、血液が満たされている一組の心室、心室内容自体または心筋を備える内側部と、脂肪質、冠状動脈血栓および大動脈などの様々な血管のようなものを備えることができる心臓の外側を形成する心膜との集合で構成される内部を含む、複雑な構造である。さらに、心臓が、通常多かれ少なかれ周期的に動いている間、様々なスライスは、連続して測定されるので、診断手順は、このような非安定的な動作を把握していなければならない。
【００１４】
つぎに、図2に例として示されるようないわゆる短軸スライドの代わりに、代替の長軸スライスを、内側輪郭および外側輪郭を見出すために用いることもできる。このような場合、左心室の長軸スライスのたとえば、4つという限られた数は、壁を規定するのに十分であろう。
【００１５】
図3は、図2の3次元データの組を分割することによって生じる、様々な内側輪郭および外側輪郭を示す。内側輪郭は、表面31内で変換されていて、また、外側輪郭は、ワイヤー・モデル32として示されている。これらの輪郭は、オブジェクトの壁または殻を集合的に規定することができる。ここで、たとえば、心臓壁の位置が確立されるべきであるような実用的な実施態様では、心臓内の輪郭を導出するために用いられる自動分割アルゴリズムは、ヒトの心臓の左心室のようなオブジェクトの構造体に関与する、特定の画像要素（ピクセルまたはボクセル）の「共同懸垂」（または、ファジー連結性）と記述されている特性を規定するための方法として表現することができる。この演算は、複数のスライスをカバーすることによって、3次元で実行することができる。問題のアルゴリズムは、平均密度およびその標準偏差のようなデータの組から、様々な統計パラメータを、入力データとして、抽出するであろう。その後、このようなパラメータは、分割されるべきオブジェクトを記載するであろう。これらのパラメータは、心室内部に位置している初期のエリアから導出することができる。診断幾何学による、オブジェクト密度とボクセル強度との間の、非均一な並進関数に関する、既述のコメントに留意されたい。ここで、このアルゴリズムは、これらの入力データに基づいて、図2のような関心ボリューム（VOI：Volume Of Interest）内で、各々のボクセルの上記の「共同懸垂」の品質を計算するであろう。図3では、線33は、3次元（x軸系、y軸系、および、z軸系）に対応していて、画像は、それのより良好な視覚化のために、並進または回転させることができる。
【００１６】
つぎに、こうして発生させた、ファジーな結果は、オブジェクトボクセルと非オブジェクトボクセルとに、ボクセルを分類するために、分離されるはずである。その後、オブジェクトボクセルの2組の分離が、微調整され、最終的には、心内膜の輪郭（心壁の内側境界）になる。
【００１７】
つぎに、心外膜または外側輪郭は、半径方向最小費用アルゴリズムに基づいて分割される。それ故に、上記の検出された心内膜の輪郭または内面は、種すなわち開始の実体として、用いられる。この心内膜の輪郭から、半径方向線の起源となる起点を含む極モデルが、導出される。この起点は、いくつかの適切なアルゴリズムに従って、中央または重心を見出し、さらに、標準的な数およびそこから始まる半径方向線の間隔を見出す、いくつかの手順によって、見出すことができる。さらに、このような半径方向線上のボクセルで位置決めは、要求されるプロトコルに従って選択される。つぎに、この極モデルは、再度、当初の画像を再標本化するために用いられる。つまり、実際に、当初のボクセルは、その後、たとえば、このような半径方向線の近くに位置するボクセルおよび／または問題の特定の二次ボクセルの近くに位置するボクセルとの間の補間手順によって、このような半径方向線に中心を置く二次ボクセルに変換される。つぎに、再標本化された画像に基づいて、各々の再標本化された画像の線に沿った動的な符号決定が、算出される。このような半径方向線に沿ったボクセル値間の一次および二次空間導関数の組合せから、空間的に規定された費用関数を含む費用画像が、導出される。最後に、この空間費用画像によって、最小費用に関連する経路が、選択され、このことにより閉じた外側輪郭が見出される。このようにして、ボクセル強度（ボクセル値）と、上記半径方向線上のボクセル・サブセットの間の（共同して一次導関数および二次導関数をもたらす）相対位置との双方を組み合わせることにより、外側輪郭が見出される。このことにより、内側輪郭と外側輪郭との間の間隔が可能な限り非均一となる。上記手順の全ては、人間の介入を絶えず必要とすることなく、高品質の出力をもたらすための人間の介入なしで、完全に自動的に実行することができる。
【００１８】
更に適切な場合、心外膜の（外側の）輪郭の検出の後に、後者は、外向きに延伸させて、心臓の外側にあるが、検出済みの心外膜の輪郭から限られた距離内にしか存在しないことが知られていて、さらに、医学的／生物学的観点で関連性がある、構造を保持することができる領域を、心臓自体以外に、含むようにさせることができる。これの有用なケースとしては、たとえば、冠状血管およびバイパス移植において、結果的に、以前の治療をもたらすことになる。このように延伸させることは、延伸層の厚みが演繹的に推定されるときには、均一な延伸として、単純な、局所的、幾何学的拡張によって、行うことができる。その後、半径方向線上の輪郭位置は、同じ半径方向線上に延伸位置を即座に生成するであろう。このような延伸は、通常、心臓の全体的なサイズに対し相対的に小さい分画に対応するので、二値演算子によって制御されるクライン(Cline)の局所的拡張のような局所的な手順を、用いることができる。この演算子は、人ではなく、むしろボクセル強度値に基づいて定式化される数理的表現であるという点に留意されたい。
【００１９】
このような延伸を行うための他の更に洗練された方法によると、輪郭が、空間的に非均一に延伸することが可能になる。このような手順は、この延伸が、外側輪郭の重心と、以前に使用された外側輪郭に対する極モデルの起点との間の距離の均一な百分率であり、かつ、半径に沿ってなされる場合に、意味を持つことになろう。百分率自体の選択は別にして、これは、クラインの演算子の基本的延伸の使用により実行されるであろう純粋に局所的な手順である。
【００２０】
なお更に洗練された代替法では、局所的な延伸が、内側輪郭と外側輪郭との間の局所的な距離、すなわち、局所的な壁厚に対して比例している。これも、上記の極モデルにより管理することができる。
【００２１】
更に洗練された方法では、外側輪郭の外向きの延伸は、動的な符号決定が上記外側輪郭の検出プロセスの一部であったという条件が必要である。心臓の左心室の場合には、この決定された動的な符号は、外側輪郭を、心臓の外壁、または、これに代えて、左心室と右心室との間の隔膜のような内側の分割の隔壁のいずれかと、識別するであろう。
【００２２】
内側輪郭と外側輪郭の両方が規定されている場合、考察されるオブジェクトの壁自体が、構成される。一方で、このように構成された部分的なボリュームは、今や、壁およびその中身を選択的に視覚化することを最適にするために、用いることができる。他方で、この部分的なボリュームは、品質が改良された、新たに測定されたデータの組を取得するために用いることができ、さらに、壁の中身の優れた視覚化を可能とする。このことは、二次データ収集操作を、より選択的に、関心領域にのみ向けることによって、または、これに代えて、測定値自体の解像度を上げることによって、遂行することができる。
【００２３】
図4は、本発明による手順のブロック図を例示している。ブロック50において、手順を、開始する。そして、適切な場合、必要なハードウェア機能およびソフトウェア機能が、割り当てられる。ブロック52では、第1のスライスが、従来の手順に従って測定される。この測定は、長軸スライスと短軸スライスのいずれでもよい。
【００２４】
それから、ブロック56では、最近このようにして測定されたスライスに関連する内側輪郭が導出される。ここでは、図2を参照して以前に議論したアプローチを、用いることができる。
【００２５】
その後、ブロック62で、最近測定されたスライスの外側輪郭が導出される。ここでは、図2を参照して以前に議論されたアプローチを、用いることもできる。明示的には示されていないが、ブロック62の一部と考えられる処理ブロックにおいて、適切であり、かつ、心外膜の輪郭が検出されると、新しく確立された外側輪郭は、たとえば、冠状血管およびバイパス移植のような、外側にあることが知られているが、検出済みの心外膜の輪郭から限られた間隔しか離れていない構造を保持する領域を含むように、外側に延伸される。図2を参照して以前に議論されたアプローチを、用いることができる。
【００２６】
ブロック54では、このシステムは、全ての必要なスライスの測定および評価がなされたか否かを検出する。それらがなされていない場合、このシステムは、ブロック52に戻る。事実、様々な状況において、限られた数のスライスでも、新たなデータ収集によって、壁の中身が完全に改良された視覚化をもたらすであろうボリュームを識別するのに、十分なものとすることができよう。当初のデータの組が壁の視覚化に用いられる場合には、画像品質は、スライスの増加数とともに、空間的分解能は改良されるであろう。
【００２７】
ブロック54の結果が肯定である場合、ブロック58では、様々な内側輪郭が、壁の内面と結合され、かつ、様々な外側輪郭が、壁の外面と結合される。
【００２８】
つぎに、ブロック60で、輪郭の内側空間における全てのボクセルが、除外され、かつ、その後、ブロック68で、輪郭の外部空間における全てのボクセルが、除外される。つぎに、ブロック70で、オブジェクト空間の非除外部分、ゆえに、壁に位置する全てのボクセルが、視覚化される。そのための特定の手順は、MIP、すなわち、最大強度投影（Maximum Intensity Projection）である。最後に、ブロック72において、このプロセスは、終了する。
【００２９】
以下の関連するコメントは、上記手続き的記述に追加される。しかしながら、これらのコメントは、一般的かつ例示的な説明および情報を示しているに過ぎない。
【００３０】
1. 参照文献のクラインの従来技術（米国特許第6,058,218号）が、初期の演算として閾値化を実行するのに対して、本発明は、スライスの統計値に基づいて、内側輪郭の位置を選択する。この手順は、自動的に行なわれるのみならず、従来技術よりも正確である。特定の例は、ボクセルでしか選択されないサブセットに基づくヒストグラムにおいて、統計的な最小量が発生する遷移で、強度を見出す（このような最小量は、次いで、壁素材と内部の中身（通常、血液）との間で、階段状の遷移を示す）。さらにまた、ファジー結合原理の使用は、本発明を実施する上で適切で有用なものとなることが見いだされた。たとえ、何らかの理由で大動脈または心臓弁から導出されるような隙間が輪郭に生じたとしても、事実上、問題の隙間を埋めるための橋渡し操作は、簡単なアクションとなるであろう。
【００３１】
2. 同様に、外側輪郭は、本発明においては、それ自体で決定されるのに対して、参照文献の場合、第1の決定された輪郭から、直接、それの幾何学的拡張により、第2の輪郭を導出する。本発明における拡張は、それが発生する限り、たとえば、心臓自体の外側に位置するバイパス、および、以前の心臓手術から生じたバイパスの拡張を含む、外側輪郭がすでに設定された後の、手順のステップである。本発明は、オブジェクトの壁の厚さが変化する場合に、はるかにより良く機能する点に留意されたい。特に、本発明の有用な実施態様に用いられる最小費用アルゴリズムと組み合わされる動的な符号決定は、外壁を確立する適切な手順である。
【００３２】
3. 全体的な手順は、以下の通りに省略することができる。第一に、オブジェクトの３次元データスタックから開始する。つぎに、オブジェクトを、グローバルを有する下位ボリュームに制限する。つぎに、シングル・スライスを選択する。つぎに、全てのピクセルのグレー値分布を見出して、かつ、グレースケール値の統計分布を確立する。つぎに、ボクセルの連結性および分布におけるボクセルの統計的なグループの一部であるそれらに基づいて、内側輪郭の中でボクセルを分離する。改良された精度については、多数の隣接するスライスのデータを、用いることができる。この結果、内側輪郭が得られる。類似したアプローチとして、短軸スライスを、一連の長軸スライスに代えることもできる。
【００３３】
4. スライスの外側輪郭は、内側輪郭の重心のような中心を起源とする半径方向線に沿ったスライス内のグレースケール情報を再標本化することによって、見出される。つぎに、内側輪郭に対して以前に用いられた統計的なグレースケール分布データを用いて、内壁の外側のグレースケール変化の符号が、検出される。次いで、一次導関数および二次導関数が算出され、かつ、最小費用アルゴリズムにおいて通常である最小費用で経路の確立がなされ、かつ、その後、平滑フィルタによって最適化される。外側輪郭を確立するための後者の方法は、単なる一例として示されている。多くの場合、半径方向線に沿った二次導関数のゼロまたはゼロに近い部分は、外側輪郭ポイントとして取り出すことができる。
【００３４】
5. 適切な場合には、たとえば、心壁の近くのバイパス移植を含むように、外側にあることが知られているが、外部表面から限られた距離にしかない、構造を含むことが可能となるように、空間的に均一または非均一な延伸によって外側輪郭を延伸させる。
【００３５】
6. 以下に、図4のブロック70に代わるものとして、単独でまたは組み合わせて適用することができる様々な特定のアプローチが、示される。第一に、3次元の壁または殻のみを視覚化するために、内側輪郭と外側輪郭とを結合する。
【００３６】
7. これに代えて、特に、壁の外側に位置する全てのボクセル・データを削除することによって壁の外側を視覚化し、かつ、医学会／生物学会において通常知られている3次元表示方法で残りのデータを表示しても良い。特に、本発明は、外側からデータの組までを見ることによって、検査中に、オブジェクトの外面を示すという可能性を提供する。これにより、特定の心臓病の場合には、心壁の更に外側の脂肪または筋肉の組織のような、他の構造による干渉なしに、心壁の冠状血管の可視化がなされるであろう。この特性は、たとえば、CTおよびMRのデータの組にも用いることができる。
【００３７】
8. これに代えて、3次元ディスプレイ・レンダリング方法によってまたはMIP（Maximum Intensity Projection）のような射影法によって、壁の外面の外側と壁の内面の内側との双方の、全てのデータを削除することによって、壁のみの中身を視覚化することもできる。心壁の場合、その後、冠状動脈は、心室を構成する内側データからの外乱と、心臓自体の一部ではない他の動脈および静脈、並びに骨構造、脂肪組織、および、冠状動脈の可視化の障害となる他の構造を保持することができる外側のデータからの外乱無しに、可視化されるであろう。
【００３８】
9. これに代えて、図3の手順では、ブロック70において、更なる測定値による画像データの新たな入手を実行することにより（特に、上記手順によって見出された壁の新たに文書化された位置を用いることにより）、プロセスを延伸させてもよい。この結果、更に、検査中のオブジェクトに対する最適な分解能および／または感度のような、最適化された取得設定を示す一つ以上の付加的なデータの組の取得を最適化することができる。この一例は、特に、壁自体の中身をカバーするように、限定された薄いスライスのMR取得であろう。この特性は、MR画像取得において、または、さらに一般的には、無制限の3次元オリエンテーションでスライスを取得することができる画像取得マシンにおいて、用いることができる。
【００３９】
様々な輪郭見出しアルゴリズムまたは方法については、それ自体、たとえば、1997年のジェイ・コンピュータ・アシスト・トモグラフィー（J. Computer Assisted Tomography）756-756における21(5)のロブ ジェイ. バン デル ゲースト（Rob J. van der Geest）他による、「マニュアルと、短軸MR画像からの左心室のボリューム・パラメータの半自動化分析との間の比較（Comparison Between Manual And Semiautomated Analysis of Left Ventricular Volume Parameters from Short-Axis MR Images）」が、出版されている。この出版物は、長い心室軸を推定するために用いられるハフ変換と、さらには、そこから心外膜半径を推定するために、心内膜の半径および心筋の壁厚を決定するための尤度規準とを適用する。最終的な輪郭も、最小費用輪郭検出を用いることにより、計算された。
【００４０】
画像データの組の構造の輪郭を検出するための、ファジー連結性および最小費用アルゴリズムの基本的な原理は、この文献に詳述されている。
【００４１】
本発明は、CTにも用いることができ、かつ、特に、心臓以外の、頭蓋骨と脳と動脈という組合せ、腎臓、腸などのような、様々な他の医療環境にも用いることができる点に留意されたい。
【００４２】
上記のことを要約すると、外側輪郭表面を検出するためのステップは、ボクセル強度（ボクセル値）と、ボクセル・サブセットの中の相対位置（一次導関数および二次導関数）との双方を組み合わせることにより、内側輪郭と外側輪郭との間の、非均一な間隔を可能とする。
【００４３】
1. 種となるエンティティとしては、検出済みの心内膜の輪郭が、用いられる。この輪郭から、内側輪郭の重心を起源とする極モデルが作製される。つぎに、極モデルは、新たなボクセル位置を得るために、画像の再標本化に用いられる。
【００４４】
2. 再標本化された画像に基づいて、各々再標本化された画像線に沿った動的な符号決定が、外側の境界の仮定位置におけるグレー・スケール・レベルの導関数の反転を訂正するために評価される。
【００４５】
3. 一次導関数および二次導関数と、心内膜の境界を導出するために用いられる統計的な情報との組合せから、費用画像が、導出される。
【００４６】
4. 最後に、経路は、この費用画像によって検索されて、かつ、続いて、閉じられた輪郭を見出すために、最適化される。
【００４７】
画像処理ステップの詳細な情報については、たとえば、ミラン ソンカ（Milan Sonka）他の「画像処理、分析、マシン・ビジョン（チャップマンおよびホール：Chapman & Hall）（1995）」のISBN 0-412-45570-6、特に、第5.2章、エッジに基づく分割（Edge Based Segmentation）、および、より詳しくは、136ページから139ページの、費用マトリックスを導出し、その後、最小費用アルゴリズムに基づく輪郭を検出することが記述されている、パラグラフ5.2.4を参照されたい。
【００４８】
ここで、本発明は、好ましい実施例に関して、開示された。当業者であれば、添付の特許請求の範囲を逸脱することなく、多くの変更態様および改変を行うことができることを認識するであろう。従って、これらの実施例は、例示に過ぎないものととみなすべきであり、かつ、特許請求の範囲に列挙されている限定を除き、これらの実施例により本発明が限定されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】全体的な3次元視覚化デバイスである。
【図２】壁を含む大きな3次元のデータの組で関心のある部分的なボリュームである。
【図３】ヒトの心壁の左心室に関連している場合、壁を集合的に規定する内側および外側輪郭のセットの例である。
【図４】本発明による手順のブロック図である。
【符号の説明】
【００５０】
20  オブジェクト
22  医療画像処理システム
24  画像処理デバイス
26  データ処理装置
28  ディスプレイ・スクリーン
30  記憶装置
32  キーボード
40  医療環境
42、44  連続平面（スライス）
46  心臓
31  表面
32  ワイヤー・モデル
33  線
【図１】
2006055631.tif 000003
【図２】
2006055631.tif 000004
【図３】
2006055631.tif 000005
【図４】
2006055631.tif 000006
【外国語明細書】
A method and apparatus for visualization of biological structures with use of 3D position information from segmentation results 
BACKGROUND OF THE INVENTION
The invention relates to a method for visualizing a particular surface of an object volume in an overall medical/biological environment, through establishing at least a first and a second contour surface within the above environment that collectively define a target object volume and which method allows to selectively exclude information pertaining to structures outside said target object volume. More in particular, the invention relates to a method as having been furthermore recited in the preamble of Claim 1. A region between the two contour surfaces will be referred to hereinafter as the wall, such as a heart’s wall or shell.
Prior art as represented in particular by medical/biological MR diagnostics, but additionally including medical/biological CT (computer tomography) and US (ultrasonics) technologies has recognized the importance of visualizing only limited target object volumes while excluding volumes out-of-interest. A relevant but non-limiting application example is the visualizing of coronary arteries by excluding information outside the heart’s wall that could obscure these objects of interest, in this case both the interior ventricles of the human heart and also structures that lie outside the immediate neighborhood of the heart. In this example, when visualizing a beating heart, the contour data that identify the volume-of-interest will be depending on the phase of the heart’s beat cycle. Therefore, synchronizing to an ECG (electrocardiogram) will be required for visualizing successive slices that belong to respectively selected phases in the cycle. By themselves, methods for executing such synchronizing are widely known in the medical profession. 
United States Patent 6,058,218 to Cline discloses the applying of a threshold level to the data, smoothing the thresholded data set, dilating the smoothed data set, excluding certain data from the original data set as based on the smoothing result, and imaging the non-excluded data. Cline’s masking/dilating operations substantially reduce voxels intensities to a binary value. Subsequently, the dilating is effected by subjecting the voxel environment to uniform binary operators. Now, the reference has already recognized that often, starting from the inner contour of the heart will yield better results. Effectively, the prior art creates a watermark-surface, and thereafter effects the visualizing as being based substantially on voxels on both sides of the watermark. Through binarizing the image and using relatively simple operators, the versatility of the reference is limited, as will be discussed further hereinafter. 
Indeed, the present inventors have recognized that the above procedure will in many instances render less accurate results where the various surfaces (inner versus outer) are to a certain degree running independently from each other. In the example of a human heart, the wall thickness may indeed vary over an appreciable factor, and the uniform dilating process as discussed supra would thus be liable to underestimating the wall thickness in thicker places, and to overestimating the thickness in thinner places.
SUMMARY TO THE INVENTION
In consequence, amongst other things, it is an object of the present invention to find the two or more contour surfaces along mutually separate procedures, that could each be specifically tuned to the specific situation, such as through accounting in particular for various geometric properties of the contour surfaces, such as their being convex, concave, or relatively flat. 
Now therefore, according to one of its aspects, the invention is characterized according to the remaining part of Claim 1, and in particular through establishing said second contour surface through combining both multivalued voxel intensities and relative positions among voxel subsets, thereby allowing non-uniform spacing between said first and second contour surfaces, and furthermore by using said second contour surface as being discriminative for said segmenting. The voxel intensities and relative positions may translate into first and second analog or discrete spatial intensity gradients among voxel subsets, such as those that are located along various lines, such as radial lines in a polar coordinate system. The procedure could furthermore be based on a fuzzy-connectedness principle, where the finding of the continuity of contours and/or contour surfaces across slices will use both the actually measured intensity values and the relative locations of voxels under consideration. (Nearly)-equal values among adjacent voxels can indicate their lying on a particular contour. If the voxels are however relatively distant from each other, their actual intensities relative to the intensities of their respective neighbors may also give a clue in this respect. By themselves, various contour generating algorithms have been taught per se, as will be discussed hereinafter. 
In a preferred embodiment of the invention, the content of a wall of e.g. a human heart is visualized by e.g. a 3D rendering method or with projection methods like MIP (= Maximum Intensity Projection). In another preferred embodiment the outside surface of the wall of e.g. a human heart is visualized as by looking from the outside to the wall of the heart by using 3D visualization methods.
The invention also relates to an apparatus being arranged for implementing the method as claimed in Claim 1. Further advantageous aspects of the invention are recited in dependent Claims.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWING
These and further features, aspects and advantages of the invention will be discussed more in detail hereinafter with reference to the disclosure of preferred embodiments of the invention, and in particular with reference to the appended Figures that illustrate:
Figure 1, a general 3D visualizing device;
Figure 2, a partial volume-of-interest in a larger 3D data set that contains the wall;
Figure 3, an example of a set of inner and outer contours that collectively define a wall, in this case pertaining to a left ventricle human heart wall;
Figure 4, a procedural block diagram according to the invention.
DETAILED DESCRIPTION OF PREFERRED EMBODIMENTS
Figure 1 illustrates a general 3D visualizing device. Herein, item 20 is a medical or other biological object, such as a part of a human body. Item 22 is a medical imaging system, such as an X-ray, MR or US device that provides a pattern of relative intensities or other quantitative data, such as represented by a gray-scale. Item 24 symbolizes an image-processing device that may execute various types of image enhancement or other data processing operations. Next, the image is processed in data processing device 26, thereby resulting in the 3D-image-point (or voxel)-related data set that may subsequently be used for providing a doctor with an appropriate viewing region. These data are transiently stored in storage device 30, and are therein accessed for effecting a display on display screen 28. Through an appropriate user interface, such as exemplified by keyboard 32, and generally enhanced by mouse-type or other features not shown for clarity, a user person may select various image positions or directions, or select among various applicable data processing modalities. This selecting will be retro-coupled to device 26 for thereupon amending the display. If applicable, a particular imaged structure so found may be stored in memory such as for repetitive usage. 
Figure 2 illustrates a general medical/biological configuration. First, an overall medical environment represented by block 40 is subjected to a known diagnostic procedure, such as exemplified by MR or other 3D imaging technologies, such furthermore including but not being limited to CT and 3D US. Such diagnostics will produce successive planes or slices 42, 44, … of voxels that each have a voxel parameter value. This value will generally depend on the properties such as density or composition of the local tissue or matter, such as distinguishing muscle, fat, blood, etcetera. Moreover, this parameter value as measured can depend on the voxel position relative to the diagnostic system, inasmuch as the depth or other geometrical disposition within the body can more or less strongly influence the measurement sensitivity. For simplicity, individual voxels have not been shown, however. The overall surface or volume is generally constructed from a plurality of slices. Within block 40, the user may generally define a relatively smaller volume of interest than the whole block shown in Figure 2, such as one that is expected to contain the heart and its immediate environment. Such defining may be based on intuitive or heuristic arguments. The heart 46 proper has by way of exemplary discrimination been shown as a volume that is surrounded by a dotted line. Now, the heart is a complex structure that contains an interior composed of a set blood-filled ventricles, the ventricle matter proper or myocard, and the pericard making up the exterior of the heart, which can comprise things like fatty material, various blood vessels such as coronaries and the aorta, etcetera. The various slices are measured in succession, whilst furthermore the heart is usually moving more or less periodically, and the diagnostic procedure has to account for such non-steady behavior. 
Now, instead of so-called short axis slides as shown by way of example in Figure 2, alternatively long axis slices can be used to find the inner and outer contours. In such case, a limited number of for example four (4) long axis slices of a left ventricle would be sufficient to define the wall.
Figure 3 shows the various inner and outer contours that result from the segmentation of the 3D data set of Figure 2 with the inner contour transformed in a surface 31 and the outer contour shown as a wire model 32. These contours may collectively define a wall or shell of the object. Now, in a practical implementation, such as where the position of the cardiac wall is to be established, the automatic segmentation algorithm that is used to derive the endocardial contour can be described as a method to define a property described as the “hanging together-ness” (or fuzzy connectedness) of certain image elements (pixels or voxels) that take part in the constituting of an object, such as the left ventricle of the human heart. This operation can be performed in three dimensions through covering a plurality of slices. As input data the algorithm in question will extract various statistical parameters from the data set such as average density and standard variation thereof. Such parameters will then describe the object that is to be segmented. These parameters can be derived from an initial area that is located inside the heart ventricle. Note the earlier comment on the non-uniform translation function between object density and voxel intensity through the diagnostic geometry. Now, based on these input data, the algorithm will compute the above “hanging together-ness” quality of each voxel inside the Volume Of Interest (VOI) as per Figure 2. In Figure 3, lines 33 correspond with a three-dimensional x-, y- and z- axis system wherein the image may be translated or rotated for better visualization thereof.
Next, the fuzzy result so produced must be separated in order to classify the voxels into object voxels and non-object voxels. The separation of the two sets of object voxels is then fine-tuned which finally results in the endocardial contour (the inner edge of the heart’s wall). 
Next, the epicardial or outer contour is segmented on the basis of a radial minimum cost algorithm. As a seed or starting entity therefor the above detected endocardial contour or inner surface is used. From this endocardial contour a polar model is derived that contains an origin wherefrom radial lines originate. The origin can be found through some procedure that finds a center or gravity according to some suitable algorithm, and the standard number and spacing of radial lines starting therefrom, and the positioning of the voxels on such radial lines are selected according to a requirement protocol. Next, the polar model is used to resample the original image again; indeed, the original voxels are then translated to secondary voxels that are centered on such radial lines, such as by an interpolation procedure between voxels located near such radial line and/or near the particular secondary voxel in question. Now, based on the resampled image, dynamic sign determinations along each resampled image line are calculated. From a combination of the first and second spatial derivatives or differentials between the voxel values along such radial lines, a cost image is derived that contains a spatially defined cost function. Finally, through this spatial cost image a path is selected that is associated with minimum cost to thereby find a closed outer contour. In this way, combining both voxel intensities (voxel values) and relative positions (collectively yielding the first and second derivatives) among voxel subsets on such radial line the outer contour is found, thereby allowing for a possibly non-uniform spacing between an inner and outer contour. All of the above procedures may be executed fully automatically without human intervention for yielding a high-quality output without necessitating continual human intervention. 
If further appropriate, after the detection of the epicardial (outer) contour, the latter can be extended in an outward direction to include besides the heart proper a region that can hold structures that are known to be outside the heart, but only at a limited distance from the detected epicardial contour, and furthermore, relevant in a medical/biological frame of mind. Useful cases are for instance coronaries and bypass grafts resulting from earlier medical treatments.  Such extending may be done by simple local geometrical dilating as a uniform extension when the thickness of the extension layer may be estimated a priori: a contour position on a radial line will then immediate produce an extension position on the same radial line. Inasmuch as such extending corresponds usually to a relatively small fraction of the heart’s overall size, a local procedure such as Cline’s local dilating controlled by a binary operator could then be used. Note that this operator is not a person, but rather a mathematical expression formulated as being based upon voxel intensity values.
Another more refined method for such extending allows for spatially non-uniform extension of the contour. Such procedure could be the case when the extension is a uniform percentage of the distance between the center of gravity of the outer contour or the earlier used polar model origin to the outer contour, and taken along the radius. Possibly apart from the selection of the percentage itself, this is a purely local procedure, that could be performed through using an elementary extension of Cline’s operator.
A still further alternative could be that the local extension were proportional to the local distance between the inner and outer contour, i.e., the local wall thickness. This may again be governed in the above polar model.
In a further refined method the outward extension of the outer contour is conditional to the dynamic sign determination that was part of the detection process of the outer contour, supra. In case of the left ventricle of the heart, this determined dynamic sign could identify the outer contour either as an outside wall of the heart or alternatively, as an inner separation wall such as the septum between the left ventricle and the right ventricle.
Now, when both inner and outer contours have been established, the wall proper of the object considered can be composed. On the one hand, the partial volume so constituted may now be used to optimize the selective visualization of the wall and its content. Alternatively, the partial volume can be used to acquire a newly measured data set that has improved qualities, to still better visualize the content of the wall. Such may be effected as by directing the secondary data acquisition operation more selectively to the region-of-interest only, or alternatively, by raising the resolution of the measurement proper.
Figure 4 illustrates a procedural block diagram according to the invention. In block 50, the procedure commences, and if appropriate, the necessary hardware and software facilities are assigned. In block 52, a first slice is measured according to conventional procedures. This may be either a long axis slice or a short axis slice.
Then, in block 56 the inner contour pertaining to the slice so measured recently is derived, wherefore the approaches discussed earlier with reference to Figure 2 may be used. 
Subsequently, in block 62 the outer contour of the slice measured recently is derived, wherefore also the approaches discussed earlier with reference to Figure 2 may be used. If appropriate, in a processing block not explicitly indicated and considered to be part of block 62, and following the detection of the epicardial contour, the newly established outer contour is extended outwardly to include a region that holds structures that are known to be outside, but only at a limited distance from the detected epicardial contour, such as for instance coronaries and bypass grafts. Approaches discussed earlier with reference to Figure 2 may be used. 
In block 54, the system detects whether all necessary slices have been measured and evaluated. If negative, the system reverts to block 52. In fact, in various situations, a quite limited number of slices could already be sufficient to identify a volume for which a new data acquisition would result in a quite improved visualization of the wall content. In case the original data set is used for the visualization of the wall, the image quality will increase along with an increased number of slices to improve the spatial resolution.
If the outcome of block 54 is positive, in block 58 the various inner contours are joined to an inner surface of the wall, and the various outer contours are joined to an outer surface of the wall.
Next, in block 60 all voxels in the inner space of the contour are excluded, and subsequently in block 68, all voxels in the outer space of the contour are excluded. Next, in block 70 all voxels located in the non-excluded part of the object space, and therefore, in the wall, are visualized. A particular procedure therefor is MIP or Maximum Intensity Projection. Finally, in block 72 the process terminates. 
The following pertinent comments are added to the foregoing procedural description, but which comments nevertheless represent general and exemplary explanations and informations:
Whereas the referenced Cline prior art (US Patent 6,058,218) executes thresholding as an initial operation, the present invention selects the position of the inner contour on the basis of the slice statistics, which procedure is both automatic and more accurate than the prior art. A particular example is finding the intensity at a transition where a statistical minimum occurs in a histogram based on a selected subset of voxels only, such minimum then indicating the step-wise transition between the wall material and the content of the interior (usually, blood). Furthermore, the use of fuzzy connectiveness principles has been found an appropriate practical implementation of the invention. Even if for some reason a gap such as deriving from the aorta or a heart valve, would occur in the contour, a bridging operation for virtually closing the gap in question would be a straightforward action.
Similarly, the outer contour is determined in the present invention in its own right, whereas in contradistinction, the reference derives the second contour directly from the first-determined contour through geometrical dilating thereof. Dilating in the present invention, inasfar as it occurs, is a later procedural step after the outer contour has been set already, to include for instance a bypass located outside the heart proper and which resulted from earlier cardiac surgery. Note that the present invention works much better in the case of a varying thickness of the object wall. In particular, the dynamic sign determination combined with a minimum cost algorithm used in the practical implementation of the invention is an appropriate procedure to establish the outer wall.
The general procedure may be abbreviated as follows. First, start with 3D data stack of object. Next, restrict to global subvolume with object. Next, select single slice. Next, find gray value distribution of all pixels and establish the statistical distribution of the grayscale values. Next, separate the voxels inside the inner contour as based on their connectedness and based on their being part of a statistical group of voxels in the distribution. For improved accuracy, the data of multiple neighboring slices may be used. This results in the inner contour. A similar approach takes a sequence of long axis slices instead of short axis slices.
The outer contour in a slice is found through resampling the grayscale information in the slice along a radial line that originates from the center, such as a center of gravity of the inner contour. Next, the sign of the grayscale change outside the inner wall is detected, whilst also using the statistical grayscale distribution data used earlier for the inner contour. Calculating then the first and second derivatives and establishing a path with minimum cost such as conventional in a minimum cost algorithm is effected, and followed by optimizing with a smoothing filter. Also the latter method for establishing the outer contour has been presented as only an example. In many cases, a zero or near-zero in the second derivative along the radial line may be taken as an outer contour point. 
If appropriate, extend the outer contour by a spatially uniform or non-uniform extension to make it possible to include structures that are known to be outside, but only at a limited distance from the outer surface, such as for instance including a bypass graft near the heart’s wall. 
Hereinafter, various specific approaches are presented that may be applied alone or in combination as an alternative to block 70 in Figure 4. First, combine the inner and outer contours to visualize exclusively a 3D wall or shell.
Alternatively, visualize specifically the outside of the wall by deleting all voxel data located outside the wall and display the remaining data with a 3D display method commonly known in the medical/biological society. In particular, the invention offers a possibility to see the outer surface of an object under examination by looking from the outside to the data set. In the particular case of cardiology, this will render visible the coronaries of the heart’s wall, without interference by other structures such as fatty or muscular tissue still further outside the heart’s wall. This feature may be used with for instance CT and MR data sets.
Alternatively, visualize the content of only the wall by deleting all data both outside the outer surface and inside the inner surface of the wall with a 3D display rendering method or with projection methods like MIP (Maximum Intensity Projection). In the case of a heart’s wall, coronary arteries will then be visible without disturbance from the inner data that compose the ventricle and from outer data that may hold other arteries and veins that are not part of the heart proper, as well as bone structures, fatty tissue, and other structures that may obscure the visibility of the coronary arteries.
Alternatively, in the procedure of Figure 3, block 70, extend the process by executing a new acquisition of image data by further measurement, while in particular through using the newly documented position of the wall found through the above procedures, to still further optimize the acquisition of one or more extra data sets that present optimized acquisition settings such as an optimum resolution and/or sensitivity for the object under examination. An example would be the MR acquisition of thin slices that are limited specifically to cover the content of the wall proper. This feature may be used in MR image acquisition, or more generally, in image acquisition machines that can acquire slices with unrestricted 3D orientation.
By itself, various contour-finding algorithms or methods have been published, e.g.  Rob J. van der Geest et al, Comparison Between Manual And Semiautomated Analysis of Left Ventricular Volume Parameters from Short-Axis MR Images, J. Computer Assisted Tomography, 21(5): 756-756 (1997). This publication applies the Hough transform used for estimating the long ventricle axis, and furthermore likelihood criteria for determining endocardial radius and myocardial wall thickness, for therefrom estimating the epicardial radius. Also, the final contour was computed therein through using a minimal cost contour detection. 
The basic principles of fuzzy connectedness and minimum cost algorithms to detect the contours of structures in image data sets have been well documented in the literature.
Note that the present invention could also be used with CT, and in particular, be also used with various other medical environments than the heart, such as the combination of skull-brains-arteries, kidney, intestine, and other.
Summarizing the above, the steps for detecting the outer contour surface, combining both voxel intensities (voxel values) and relative positions (first and second derivatives) among voxel subsets, thereby allowing non-uniform spacing between an inner and outer contour, are in particular:
As seed entity, the detected endocardial contour is used. From this contour, a polar model is created, which may originate in the center of gravity of the inner contour. Next, the polar model is used to resample the image to yield new voxel positions. 
Based on the resampled image, dynamic sign determinations along each resampled image line are evaluated to correct for inversion of the gray scale level derivatives at the assumed position of the outer border. 
From a combination of first and second derivatives and statistical information used to derive the endocardial border, a cost image is derived. 
Finally, a path is searched through this cost image and subsequently optimized to find a closed contour. 
For detailed information on image processing steps, see for instance Milan Sonka, et al, Image Processing, Analysis and Machine Vision, Chapman & Hall (1995), ISBN 0-412-45570-6, in particular Chapter 5.2, Edge Based Segmentation and more specifically paragraph 5.2.4 where the pages 136 through 149 describe the deriving of cost matrices and subsequent contour detection based on a Minimum Cost Algorithm.
Now, the present invention has hereabove been disclosed with reference to preferred embodiments thereof. Persons skilled in the art will recognize that numerous modifications and changes may be made thereto without exceeding the scope of the appended Claims. In consequence, the embodiments should be considered as being illustrative, and no restriction should be construed from those embodiments, other than as have been recited in the Claims. 
1.              A method for visualizing a particular surface of an object volume in an overall medical/biological environment, said method comprising the following computer operated steps:
receiving (52) a source image data set as pertaining to said overall environment;
establishing a first contour surface within said environment, and through using said first contour surface as seed data, establishing a second contour surface within said environment, said first and second contour surfaces collectively defining a target object volume (58);
by way of segmenting, excluding (60, 68) from said image data set all information pertaining to structures outside said target object volume;
and visualizing (70) said target object as being based on nonexcluded information;
said method including establishing said second contour surface through combining both voxel intensities and relative positions among voxel subsets, thereby allowing non-uniform spacing between said first and second contour surfaces,
and by using at least said second contour surface as being discriminative for said segmenting. 
2.              A method as claimed in Claim 1, wherein a particular contour location is established through statistical evaluation of multi-valued intensities of a selected voxel subset that is geometrically adjacent to such contour location.
3.              A method as claimed in Claim 2, wherein such voxel subset is derived through data processing resampling executed on primary voxel values that are derived from said source image data set towards producing a geometrical configuration of a further subset of such voxels for then therefrom deriving such contour location. 
4.              A method as claimed in Claims 2 or 3, wherein said visualizing is effected through executing a 3D rendering method or a Maximum Intensity Projection of the content of said target object volume after executing said segmenting. 
5.              A method as claimed in Claims 2 or 3, wherein said visualizing is effected through, subsequent to the establishing of said first and second contour surfaces, executing a repeated deriving of a source image data set at an optimized acquisition setting for said target object volume, after executing said segmenting that is based on an outer surface of said target object, wherein said repeated deriving is directed substantially to non-excluded parts of said environment.
6.              A method as claimed in Claims 2 or 3, wherein said visualizing is effected through executing said segmenting that retains a volume that is situated between an inner surface and an outer surface pertaining to said target object.
7.              A method as claimed in Claims 4, 5 or 6, wherein said first contour surface is an inner contour surface of a hollow object, and said second contour surface relates to an outer contour surface of said hollow object.
8.              A method as claimed in Claim 7, wherein said establishing of an outer contour surface uses a local extending beyond an outer said contour as earlier found.
9.              A method as claimed in Claim 8, wherein said local extending is spatially non-uniform beyond an applicable said outer contour.
10.             A method as claimed in Claims 2 or 3, wherein at least one of said contour surfaces is an outer contour of a hollow object, and the establishing of said outer contour (62) surface applies a minimum cost procedure.
11.             A method as claimed in Claim 7, and being furthermore especially dimensioned on the shape of a human heart.
12.             An apparatus being arranged for implementing a method as claimed in Claims 1, 2 or 3, for visualizing an object volume in an overall medical/biological environment, said apparatus comprising a computer facility and furthermore including:
receiving means for receiving (52) a source image data set as pertaining to said overall environment;
contour surface establishing means for establishing at least a first and a second contour surface within said environment, said first and second contour surfaces collectively defining a target object volume that is associated to a target object;
segmenting means for by way of segmenting, excluding (60, 68) from said image data set all information pertaining to structures out of said target object volume;
and visualizing means for visualizing (70) said target object volume as based on information not so excluded,
said apparatus through said establishing means establishing said first and second contour surfaces in mutually separate procedures, whilst at least one of said first and second contours is determined (56) through combining both voxel intensities and relative positions among voxel subsets and by using said second contour surface as being discriminative for said segmenting and visualizing.
A method for visualizing the characteristics of a particular object volume in an overall medical/biological environment comprises the following computer operated steps:
receiving (52) a source image data set as pertaining to the overall environment;
establishing a first contour surface within the environment, and through using the first contour surface as seed data, establishing a second contour surface within the environment, which contour surfaces collectively defining a target object volume (58);
by way of segmenting, excluding (60, 68) from the image data set all information pertaining to structures outside the target object volume;
and visualizing (70) the target object as being based on nonexcluded information.
In particular, the method establishes said second contour surface through combining both voxel intensities and relative positions among voxel subsets, a target volume by excluding all data outside the outer surface and inside the inner surface, thereby allowing non-uniform spacing between the first and second contour surfaces, and uses the second contour surface as being discriminative for the segmenting.  
See figure 4
【図１】
2006055631.tif 000007
【図２】
2006055631.tif 000008
【図３】
2006055631.tif 000009
【図４】
2006055631.tif 000010