(57)【要約】【課題】胸膜近接ケースのロバストな小結節セグメンテーションを提供することである。【解決手段】上記課題は、プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションをコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータに依存して検査し、プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションが検査を失格した場合のスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを変更されたスキャンデータ、パラメータ又は変更されたスキャンデータ及びパラメータに依存して決定することを含むことによって解決される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援診断における小結節（nodules）の改善されたセグメンテーション（refined segmentation）のための方法において、該方法は、
プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションをコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータに依存して検査し、
プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションが検査を失格した場合のスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、
第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを変更されたスキャンデータ、パラメータ又は変更されたスキャンデータ及びパラメータに依存して決定することを含む、コンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのための方法。
【請求項２】
肺小結節（pulmonary nodule）セグメンテーションとして第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションをスキャンデータに依存して決定し、該スキャンデータはコンピューテッド・トモグラフィ・データを含み、
検査は肺小結節セグメンテーションをコンピューテッド・トモグラフィ・データに依存して検査することを含むことをさらに有する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを決定することは、小結節マーカ位置及び３次元ガウス関数に依存するフィッティング（fitting）を含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
決定は３次元ガウス関数に依存するフィッティングを含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
検査は胸膜近接小結節（juxtapleural nodule）に対する検査を含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
検査は、
第１のプロセッサにより決定されたセグメンテーションとスキャンデータとの間の誤差を解析し、
線形ＤＣバイアスを実施すること、
ヒューリスティックに検査を行うこと、又は
これらを組み合わせることを含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
変更はモルフォロジカル関数に依存してスキャンデータを除去することを含み、第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを決定することは除去されたスキャンデータなしのスキャンデータに依存して決定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
除去は、
少なくとも部分的には第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションに基づくモルフォロジカル関数、球体又はこれらの組み合わせを決定することを含み、
モルフォロジカル・オープニングをモルフォロジカル関数に依存して実施することを含み、
モルフォロジカル・オープニングの出力に依存してスキャンデータをマスキングすることを含んでいる、請求項７記載の方法。
【請求項９】
変更は、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションから離れて第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションの決定にバイアスすることを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
バイアスすることは、ネガティブ・プライア（negative prior）を第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションに関連するスキャンデータに割り当てることを含み、さらに第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを決定することはネガティブ・プライアに依存して決定することを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
スキャンデータは胸膜近接小結節を含み、さらにバイアスすることは壁面又は肋骨から離れてバイアスすることを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのためのシステムにおいて、該システムは、
スキャンデータに依存して第１のセグメンテーションを検査し、第１のセグメンテーションが検査に失格した際のスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、さらに変更されたスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータに依存して第２のセグメンテーションを決定するように動作可能なプロセッサを含み、
第２のセグメンテーションの指示を出力可能なディスプレイを含む、コンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのためのシステム。
【請求項１３】
プロセッサはスキャンデータに依存して第１のセグメンテーションとして小結節セグメンテーションを決定することが可能であり、前記スキャンデータはコンピューテッド・トモグラフィ・データを含み、さらに、
検査可能であることはコンピューテッド・トモグラフィ・データに依存して小結節セグメンテーションを検査可能であることを含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
システムは、
小結節マーカ位置を受信可能であるユーザ・インプットを含み、
プロセッサは第１及び第２のセグメンテーションを３次元ガウシアン・フィッティングに依存して決定するように動作可能である、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
変更可能なプロセッサはモルフォロジカル関数に依存してスキャンデータを選択するように動作可能であることを含み、第２のセグメンテーションを決定するように動作可能なプロセッサは選択されたスキャンデータに依存して決定するように動作可能であることを含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１６】
スキャンデータは胸膜近接小結節を含み、変更可能なプロセッサは、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションから離れて第２のセグメンテーションの決定にバイアスするように動作可能であることを含み、バイアスは壁面又は肋骨から離れることである、請求項１２記載のシステム。
【請求項１７】
コンピュータ支援診断において小結節の改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディアにおいて、ストレージ・メディアは、
第１の小結節推定をスキャンデータに依存して検査するための命令、
もし第１の小結節推定が検査に失格するならば、スキャンデータ、小結節推定又はスキャンデータと小結節推定との両方を変更するための命令、
第２の小結節推定を変更されたスキャンデータ、変更された小結節推定又は変更されたスキャンデータ及び変更された小結節推定に依存して決定するための命令を含む、コンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディア。
【請求項１８】
命令は、さらに
第１の小結節推定を胸膜近接小結節の肺小結節セグメンテーションとして決定することを含み、肺小結節セグメンテーションは小結節マーカ位置、ガウシアン・フィッティング関数及びスキャンデータに依存して決定され、スキャンデータはコンピューテッド・トモグラフィ・データを含み、
検査は肺小結節セグメンテーションをコンピューテッド・トモグラフィ・データに依存して検査することを含み、さらに、
第２の小結節推定を決定することはガウシアン・フィッティング関数に依存して決定することを含む、請求項１７記載の命令。
【請求項１９】
変更はスキャンデータに敏感な（responsive）モルフォロジカル関数に依存してスキャンデータを選択することを含み、さらに第２の小結節推定を決定することは選択されたスキャンデータに依存して決定することを含む、請求項１７記載の命令。
【請求項２０】
変更は胸膜近接小結節に対する第１の小結節推定から離れて第２の小結節推定の決定にバイアスすることを含む、請求項１７記載の命令。
【請求項２１】
コンピュータ支援診断において小結節の改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディアにおいて、ストレージ・メディアは、
フィルタ・シェイプをスキャンデータに依存して決定するための命令、
スキャンデータをフィルタ・シェイプに依存してフィルタリングするための命令、
さらに第１の小結節をフィルタリングされたスキャンデータに依存してセグメント化するための命令を含む、コンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディア。
【請求項２２】
フィルタ・シェイプを決定することはガウス関数をスキャンデータにフィッティングすること及びフィルタ・シェイプをフィッティングに敏感な楕円に依存して決定することを含む、請求項２１記載の命令。
【請求項２３】
命令は、
第２の小結節セグメンテーションをスキャンデータに対するガウス関数フィットに依存して決定し、
第２の小結節セグメンテーションをスキャンデータに依存して検査し、
もし第２の小結節セグメンテーションが検査に失格したら、フィルタ・シェイプを決定すること、フィルタリング及びセグメント化を実施し、フィルタ・シェイプを決定すること、フィルタリングは幾つかのスキャンデータを除去することを含み、セグメント化は除去されたスキャンデータなしのスキャンデータへの別のガウス関数フィットに依存して第１の小結節セグメンテーションを決定することを含む、請求項２１記載の命令。
【請求項２４】
第１の小結節は胸膜近接小結節の肺小結節セグメンテーションを含み、スキャンデータはコンピューテッド・トモグラフィ・データを含む、請求項２１記載の命令。
【請求項２５】
フィルタ・シェイプを決定することは、スキャンデータを第１の閾値に依存してバイナリ化すること、初期小結節推定の平均直径を決定すること、もし平均直径が第２の閾値よりも大きいならば３次元構造要素を初期小結節推定に依存して初期化し、もし平均直径が第２の閾値よりも小さいならば所定の構造に依存して初期化することを含み、フィルタ・シェイプは３次元構造要素を含み、
フィルタリングは、３次元バイナリ・モルフォロジカル・オープニングを３次元構造要素に依存して実施すること及びスキャンデータを３次元バイナリ・モルフォロジカル・オープニングの出力に依存してマスキングすることを含み、
第１の小結節をセグメント化することは第１の小結節をマスキングされたスキャンデータに依存して推定することを含む、請求項２１記載の命令。
【請求項２６】
コンピュータ支援診断において小結節の改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディアにおいて、ストレージ・メディアは、
第１の小結節推定を決定するための命令、
第１の小結節推定を可能な胸膜近接小結節と関連するものとして識別するための命令、
第１の小結節推定から離れて第２の小結節推定の決定にバイアスするための命令を含む、コンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータが格納されているコンピュータ・リーダブル・メディア。
【請求項２７】
第１の小結節推定を決定することは、ガウス関数をコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータにフィットさせることを含み、バイアスはコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータ及び隣接する可能な胸膜近接小結節、壁面又は肋骨構造に関連する第１の小結節推定により表される壁面又は肋骨構造から離れるように第２の小結節推定の決定をシフトさせることを含み、さらにバイアスは第１の小結節推定に関連するバイアスに依存してコンピューテッド・トモグラフィスキャンデータにガウス関数をフィットさせることを含む、請求項２６記載の命令。
【請求項２８】
バイアスすることはネガティブ・プライアを第１の小結節推定に関連する少なくとも１つの位置におけるスキャンデータに割り当てることを含む、請求項２６記載の命令。
【請求項２９】
バイアスすることはガウシアン・リペリング・プライア（Gaussian repelling prior）による平均シフトを制約することを含む、請求項２６記載の命令。
【請求項３０】
第１の小結節推定を決定することはスキャンデータへのガウス関数フィットの関数を決定することを含み、
識別は第１の小結節推定をスキャンデータに依存して検査することを含み、検査は第１の小結節推定に関連する可能な壁面付着小結節を識別する、請求項２６記載の命令。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ支援診断における小結節（nodules）の改善されたセグメンテーション（refined segmentation）のための方法及びシステム及びコンピュータ支援診断において小結節の改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令に関する。
【背景技術】
【０００２】
本特許文献はfiling date under 35 U.S.C.§119(e) of Provisional U.S.Patent Application Serial No.60/672277, filed April 18, 2005の利益を主張し、このProvisional U.S.Patent Application Serial No.60/672277は本発明の参考文献である。
【０００３】
本発明の実施形態はセグメンテーションに関する。とりわけ、小結節又は他の構造が、コンピューテッド・トモグラフィ・データからのようなスキャンデータから識別される。
【０００４】
肺小結節セグメンテーションは肺腫瘍を識別するためのコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）の１つのゴールである。例えばＣＡＤシステムは肺小結節を胸膜コンピューテッド・トモグラフィ（ＣＴ）データから識別する。セミオートマチック・ロバスト・セグメンテーション・ソリューションは肺癌スクリーニング及びマネージメントの部分として小結節の信頼できる容積測定を実現しうる。
【０００５】
ローカル・デンシティ・マキシマム・アルゴリズムのような、インテンシティに基づくセグメンテーション・ソリューションは、小結節をＣＡＤシステムにおいてセグメント化する。このようなソリューションは孤立小結節に対しては十分満足の行くように動作するが、これらのソリューションは類似した強度のために壁面及び血管のような近傍周囲構造からは小結節を分離しない。より洗練されたアプローチは小結節特有の幾何学的制約条件を組み入れようと提案している。しかし、胸膜近接の（juxtapleural）、又は、壁面に付着した小結節はいまだに挑戦すべき難題として残ったままである。なぜなら、このような小結節は標準的な幾何学的仮定に従わないことがありうるからである。他の問題源は肋骨（rib bones）であり、これはＣＴデータにおいて高い強度値で現れる。可能な小結節の近傍のこのような高強度領域は小結節中心部の推定にバイアスする。
【０００６】
２つのアプローチが胸膜近接ケースのロバストなセグメンテーションを提供する。第１のアプローチでは、グローバルな肺又は肋骨セグメンテーションが小結節セグメンテーションの前に実施される。このグローバル・アプローチは効果的であるが、計算的には複雑でありかつ肺全体セグメンテーションの精度に依存することになる。第２のアプローチでは、ローカルなターゲット以外の除去又は回避が小結節セグメンテーションの前に実施される。このローカル・アプローチはグローバル・アプローチよりも効果的であるが、ターゲット以外の構造に利用可能な情報の限定された量のためにハイ・パフォーマンスを達成するのはより困難となるだろう。
【特許文献１】Provisional U.S.Patent Application Serial No.60/672277
【特許文献２】U.S.Patent Application Publication No.2005/0036710
【特許文献３】U.S.Patent Application Publication No.2005/0096525
【特許文献４】U.S.Patent Application Publication No.2005/0135663
【特許文献５】U.S.Patent Application Publication No.2005/0201606
【特許文献６】U.S.Patent Application Publication No＿（Application Serial No.11/184590）
【特許文献７】U.S.Patent No.＿(Serial No.＿, filed March 9, 2006 (Attorney Ref.No.2005P05271US))
【特許文献８】U.S.Patent Application Publication No.2005/0201606
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、胸膜近接ケースのロバストな小結節セグメンテーションを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、方法において、プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションをコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータに依存して検査し、プロセッサによって、第１のプロセッサにより決定されるセグメンテーションが検査を失格した場合のスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションを変更されたスキャンデータ、パラメータ又は変更されたスキャンデータ及びパラメータに依存して決定することを含むことによって解決され、
上記課題は、システムにおいて、スキャンデータに依存して第１のセグメンテーションを検査し、第１のセグメンテーションが検査に失格した際のスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、さらに変更されたスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータに依存して第２のセグメンテーションを決定するように動作可能なプロセッサを含み、第２のセグメンテーションの指示を出力可能なディスプレイを含むことによって解決され、
上記課題は、ストレージ・メディアは、第１の小結節推定をスキャンデータに依存して検査するための命令、もし第１の小結節推定が検査に失格するならば、スキャンデータ、小結節推定又はスキャンデータと小結節推定との両方を変更するための命令、第２の小結節推定を変更されたスキャンデータ、変更された小結節推定又は変更されたスキャンデータ及び変更された小結節推定に依存して決定するための命令を含むことによって解決され、
上記課題は、ストレージ・メディアは、フィルタ・シェイプをスキャンデータに依存して決定するための命令、スキャンデータをフィルタ・シェイプに依存してフィルタリングするための命令、さらに第１の小結節をフィルタリングされたスキャンデータに依存してセグメント化するための命令を含むことによって解決され、
上記課題は、ストレージ・メディアは、第１の小結節推定を決定するための命令、第１の小結節推定を可能な胸膜近接小結節と関連するものとして識別するための命令、第１の小結節推定から離れて第２の小結節推定の決定にバイアスするための命令を含むことによって解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
短い要旨
導入部によって、後述される有利な実施形態はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのための方法、システム又はコンピュータ・リーダブル・メディアを含む。スキャンデータに基づく小結節セグメンテーションエラーの検査によって、胸膜近接ケースが識別される。一度識別されると、スキャンデータ又はその後の推定は、セグメンテーションに影響を与える隣接する肋骨、組織、血管又は他の構造を除去するために変更されうる。１つの変更は、フィルタをスキャンデータに依存して形成することである。例えば、最初に推定されたセグメンテーションからの楕円がフィルタを定義する。このフィルタは望ましくない情報を識別するために使用され、小結節セグメンテーションの後続の推定に望ましくない情報をマスキングして除去する。もう一つの可能な変更は、最初の推定に影響を与える肋骨、組織又は血管情報のような不正確な情報から離れて後続の推定にバイアスする。例えば、ネガティブ・プライア（negative prior）が後続の推定のために最初に推定されたセグメンテーションに相応するデータに割り当てられる。検査、フィルタリング変更、バイアス変更又はこれらの結合のいずれもが使用されうる。
【００１０】
第１の局面では、方法はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションを行う。プロセッサは第１のプロセッサにより決定されたセグメンテーションをスキャンデータに依存して検査する。プロセッサはスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更する。第２のプロセッサにより決定されるセグメンテーションは変更されたスキャンデータ、パラメータ又は変更されたスキャンデータ及びパラメータに依存して決定される。
【００１１】
第２の局面では、システムはコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションを行う。プロセッサは第１のセグメンテーションをスキャンデータに依存して検査し、第１のパラメータにより決定されるセグメンテーションが検査に失格したところのスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更し、変更されたスキャンデータ、パラメータ又は変更されたスキャンデータ及びパラメータに依存して第２のセグメンテーションを決定するように動作可能である。ディスプレイは第２のセグメンテーションの表示を出力するように動作可能である。
【００１２】
第３の局面では、コンピュータ・リーダブル・メディアはコンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータを格納する。ストレージ・メディアは第１の小結節推定をスキャンデータに依存して検査するための命令、もし第１の小結節推定が検査に失格するならばスキャンデータ、小結節推定又はスキャンデータと小結節との両方を変更し、第２の小結節推定を変更されたスキャンデータ、変更された小結節推定又は変更されたスキャンデータ及び変更された小結節推定に依存して決定するための命令を有する。
【００１３】
第４の局面では、コンピュータ・リーダブル・メディアはコンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータを格納する。ストレージ・メディアは、フィルタ・シェイプをスキャンデータに依存して決定するための命令、スキャンデータをフィルタ・シェイプに依存してフィルタリングするための命令、さらに第１の小結節をフィルタリングされたスキャンデータに依存してセグメント化するための命令を有する。
【００１４】
第５の局面では、コンピュータ・リーダブル・メディアはコンピュータ支援診断において改善されたセグメンテーションのためのプログラムされたプロセッサにより実行可能な命令を表すデータを格納する。ストレージ・メディアは、第１の小結節推定を決定するための命令、第１の小結節推定を可能な胸膜近接小結節と関連するものとして識別するための命令、第１の小結節推定から離れて第２の小結節推定の決定にバイアスするための命令を有する。
【００１５】
本発明は以下の請求項によって定義され、このセクションにおけるものはこれらの請求項への制限とは見なされるべきではない。本発明の更なる局面及び利点は有利な実施形態と共に後で議論される。
【実施例】
【００１６】
図面の短い記述
コンポーネント及び図面はかならずしも縮小表示され、強調表示される必要はなく、本発明の原理を示すためのものである。さらに、図面においては、同じ参照符号は異なる図に亘って相応する部分を示す。
【００１７】
図１はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのための方法の１つの実施形態のフローチャートを示す。
【００１８】
図２はスキャンデータに依存する改善されたセグメンテーションの１つの実施形態の概略図を示す。
【００１９】
図３は改善されたセグメンテーションの１つの実施形態の概略図を示す。
【００２０】
図４はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのためのシステムの１つの実施形態のブロック線図を示す。
【００２１】
図面及び有利な実施形態の詳細な記述
実施形態は胸膜近接ケースに対するセグメンテーションを改善することによってコンピューテッド・トモグラフィ（ＣＴ）におけるロバストな肺小結節セグメンテーションを提供しようとする。セグメンテーション結果を検査することによって、胸膜近接ケースが識別されうる。周囲構造による不正確なセグメンテーションは変更によって回避されうる。胸膜近接ケースにおいて、変更はローカルなターゲット以外の除去及び／又は回避アプローチによって提供される。１つのアプローチでは、入力サブボリューム内の肺壁領域が検出され、除去される。例えば、３Ｄバイナリ・モルフォロジカル・オープニング演算が使用される。データドリブン楕円体３Ｄ構造要素のような構造要素を識別するためにスキャンデータを使用することによって、モルフォロジカル演算は望ましくない情報の除去の際により適切な結果を生じる。もう１つのアプローチでは、拡張された平均シフト・フレームワーク（extended mean shift framework）がリペラー（ネガティブ）・プライア（repeller (negative) prior）を組み入れ、このリペラー（ネガティブ）・プライアは特定データポイント又は複数のポイントから離れて収束を管理する。このプライア制約付き平均シフトは肋骨の存在にもかかわらず小結節中心を正確に検出するのに使用される。セグメンテーション精度は壁面及び肋骨を表すデータの除去なしで改善されうる。
【００２２】
１つの実施形態では、これら２つの提案されたソリューションがロバストな非等方性ガウシアン・フィッティング・ソリューション（robust anisotropic Gaussian fitting solution）の拡張として実現されるが、しかし他のセグメンテーション・アルゴリズムも使用されうる。楕円構造要素及び／又はリペラー・プライアはガウシアン・フィッティングから導出される。
【００２３】
これらの実施形態は、磁気共鳴イメージング、超音波、ｘ線、ポジトロン・エミッション又は他の現在周知の又は今後開発されるイメージング・モードのような、他のイメージング・モダリティに対して使用されうる。２次元又は３次元スキャンのデータが使用されうる。これらの実施形態はあるいは孤立又は非胸膜近接ケースにも使用される。
【００２４】
図１はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのための方法の１つの実施形態を示す。この方法は、パーソナル・コンピュータ、ネットワーク・サーバ又はイメージング・ワークステーションのような、図４のシステム又は別のシステムによってインプリメントされる。この方法は図示された順番で又は異なる順番でアクトをインプリメントする。付加的な異なる又はより少数のアクトが提供されうる。例えば、アクト２６及が実施され、２８が実施されないか、又は、その逆にアクト２８が実施され２６が実施されないか、又は、他のいかなるアクトもなしである。別の例としては、アクト２２、２４及び３０がアクト２６及び／又は２８なしで実施される。
【００２５】
アクト２２では小結節が検出される。小結節推定は可能な小結節のセグメンテーションである。検出はプロセッサによって自動的に又は半自動的に実施され、プロセッサにより決定されたセグメンテーションを結果的に生じる。
【００２６】
セグメンテーションは、平面又はボリュームを表すスキャンデータの亜領域（sub-region）における小結節を推定するように、ローカルである。例えば、３３ｘ３３ｘ３３ボクセルサブボリュームが使用される。領域は直径において小結節らしきものよりも大きく、例えば３０ｍｍ、５０ｍｍ又は他の値よりも大きい。立方体、球体又は他の形状の領域を有する他のサイズも、グローバルな領域のように、使用されうる。スキャンデータはＣＴデータ又は他のタイプのデータである。
【００２７】
ローカル領域はプロセッサにより自動的に又はユーザ・インプットによりセレクトされる。マーカは目視評価による放射線医師の読み出し又は小結節自動検出システムの結果から確定される。例えば、アルゴリズムはほぼ小結節に関連する領域をグローバルに決定するために適用される。別の例としては、ユーザが小結節にほぼ関連するポイント、エリア又はボリュームを入力する。ローカル領域はユーザ入力位置又は決定されたエリア又はボリュームの中心にある。代替的な実施形態では、グローバルなセグメンテーションが実施される。
【００２８】
ローカル領域を識別した後で、小結節セグメンテーションがこのローカル領域に対して実施される。ローカル領域は孤立した小結節又は胸膜近接小結節を含みうる。肺又は他の小結節セグメンテーションがローカル領域のスキャンデータにおいて実施される。フィルタリング、学習付きニューラルネットワーク、ベイジアン（Bayesian）又は他の分類器に基づくセグメンテーションのような、あらゆる現在周知の又は今後開発されるセグメンテーション・アルゴリズムが使用されうる。
【００２９】
１つの実施形態では、セグメンテーションはガウシアン・フィッティング関数（Gaussian fitting function）により実施される。２又は３次元ガウス関数のようなガウス関数がスキャンデータにフィットされる。例えば、U.S.Patent Application Publication Nos.2005/0036710, 2005/0096525, 2005/0135663, 2005/0201606又は＿（Application Serial No.11/184590）に記述され、これらの開示は本発明の参考文献である、１つ以上のセグメンテーションプロセスが実施される。１つのロバストな非等方性ガウシアン・フィッティングはコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータにより表された小結節を識別する。半自動（例えばワン・クリック）３Ｄ小結節セグメンテーションが提供される。ワン・クリック・セグメンテーションはターゲット小結節のラフな位置を指示するマーカｘｐを使用する。３Ｄガウス関数はマーカに関連するスキャンデータにフィットされる。小結節の３Ｄ境界はフィットされるガウス関数の３５％、５０％又はその他の信頼楕円によって近似され、経験的に決定される。球、立体又は不規則構造のような、楕円以外の構造も使用できる。
【００３０】
計算効率のために、アルゴリズムはマーカｘｐを中心とした１２ビットＣＴスキャンデータのようなＣＴボリューム・データＩ（ｘ）：Ｒ３→Ｒ＋から抽出されるサブボリュームＶ（ｘ）に適用される。このアルゴリズムはターゲット小結節の局所的強度分布に最良に又は十分にフィットするガウス関数を提供する。このフィットは
【００３１】
【数１】
2006297099.tif 000003
と表され、ただしここで
【００３２】
【数２】
2006297099.tif 000004
は非等方性３Ｄガウス関数であり、αは正のマグニチュード・ファクタ、Ｓはターゲットの吸引域（basin of attraction）を形成する局所的近傍であり、ｕは推定された小結節中心を指示するフィットされたガウシアン平均であり、Σは小結節の非等方性拡がりを示すフィットされたガウシアン共分散行列である。ｕはフィット関数を使用する局所的最大値（例えばグラジエント）の収束である。
【００３３】
α及びＳは計算できない。その代わり、このアルゴリズムは入力サブボリュームのガウシアン・スケール空間を考察することによってマルチスケール解析を実施する。ガウシアン・スケール空間Ｌ（ｘ；ｈ）は拡散方程式
【００３４】
【数３】
2006297099.tif 000005
の解であり、ただしここで初期化Ｌ（ｘ；ｈ）＝Ｉ（ｘ）である。このようなスケール空間はＩ（ｘ）とバンド幅行列Ｈを有するガウシアン・カーネルＫＨ（ｘ）とのコンボリューション：Ｌ（ｘ；ｈ）＝Ｉ（ｘ）* ＫＨ（ｘ；Ｈ＝ｈＩ）によって定義される。このアルゴリズムは密にサンプリングされた離散解析スケールの集合｛ｈｋ｜ｋ＝１…Ｋ｝に亘って構成されたガウシアン・スケール空間を考察する。各解析スケールにおいて、固定スケール・ロバスト解析が各スケール空間画像において非等方性ガウス関数をフィットさせるために実施される。平均ｕ及び共分散Σは各スケール又はスムージングのレベル（すなわちバンド幅）に対して決定される。
【００３５】
固定スケール解析は次式のように表現されるスケール空間平均シフト、ガウシアン・スケール空間で定義される収束重み付け平均シフト
【００３６】
【数４】
2006297099.tif 000006
によってロバストなガウシアン・フィッティングを実施する。小結節中心としてのガウシアン平均ｕはマーカｘｐの周りでサンプリングされた初期シードの大多数の収束によって推定される。新しいシードの集合は推定された平均ｕの周りでサンプリングされる。平均シフトプロシージャが次いで各シードから実施される。ガウシアン共分散は、収束性トラジェクトリに沿った平均シフトベクトルだけによって構成される未知のΣを有する線形システムの制約付き最小二乗法ソリューションによって推定される。この線形システムは応答正規化スケール空間ヘッセ行列式（response-normalized scale-space Hessian）によって構成される。
【００３７】
推定されたガウシアンの集合が与えられると、複数のスケールに亘って最も安定した推定が最終結果を決定する。１つの実施形態では、ガウシアンにより提供される推定されたセグメンテーションとスキャンデータとの間の誤差が計算される。誤差が大きい又は不規則で迷走的（erratic）である場合のような他の実施形態では、推定されたガウシアンの集合が検査され、変化するバンド幅に依存して最も安定した推定を識別する。マルチスケール解析は、解析スケール｛(ｕｋ，Σｋ)｝で推定されたガウシアンの集合が与えられれば、ダイバージェンスに基づく安定性検査を使用して多数の中から最も安定した推定を発見することによって実現される。しかし、他の検査を使用することもできる。１つの例示的なアルゴリズムは各解析スケールで計算された３つの近傍ガウシアンのＪｅｎｓｅｎ  Ｓｈａｎｎｏｎ  ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ（ＪＳＤ）を利用する。分布の標準形（normal form）を仮定すると、ＪＳＤは次のようなシンプルな形式で表現される：
【００３８】
【数５】
2006297099.tif 000007
スケールｈｋに亘るＪＳＤプロフィールの最小化の結果として複数のスケールに亘って最も安定した推定（ｕ＊，Σ＊）が生じる。
【００３９】
ロバスト性はこのアルゴリズムの２つの局面によるものである。第１に、固定スケール・ガウシアン・フィッティング・ソリューションがスケール空間平均シフト収束解析を使用して異常値（outlier）除去を有するロバストなモデル/フィッティングを実施する。ｕは各ｈ毎に式（１）から決定され、ここで異常値は小結節の部分として推定されない情報である。異常値除去を有するピークへのｍの収束も比較的適切に他の構造の影響を低減する。これは肋骨、胸壁又は血管のような胸膜近接構造の問題を軽減するのに役立つ。第２に、安定性に基づくスケールセレクションの利用が、ガウシアン仮定に良くは従わない強度分布に対してさえもフィッティング・プロセスをロバスト化する。これは、医療的に有意義であるが、技術的には難解で興味をそそるスリガラス（ground glass）又は他のタイプの小結節をセグメント化するためのソリューションの選択を促す。
【００４０】
ロバスト性にもかかわらず、いくつかの胸膜近接ケース又は他のケースは結果的に不正確なセグメンテーションを生じる。ロバスト・ガウシアン・フィッティング・ソリューション又は他のセグメンテーション推定は孤立ケースだけでなく胸膜近接ケースを処理するためにさらに拡張される。ロバスト・ガウシアン・フィッティング・ソリューション又は他のセグメンテーション推定が実施され、結果がアクト２２で例えば適合度検定によって検査される。プロセッサは自動的に又は半自動的にスキャンデータに依存して小結節推定を検査する。検査は、可能な壁面付着小結節を識別するための検査のように、可能な胸膜近接小結節に関連するような小結節推定を識別する。
【００４１】
コンピューテッド・トモグラフィ又は他のスキャンデータは肺又は他の小結節セグメンテーションと比較される。例えば、プロセッサにより決定されたセグメンテーションとスキャンデータとの間の誤差が分析される。１つの実施形態では、データとモデルとの間のカイ二乗誤差が計算される。しかし、他の誤差計算も使用できる。別の実施形態では、線形DCバイアスが評価される。学習付きニューラルネットワーク又は他の分類器のような他のヒューリスティックな検査も使用できる。複数の検査の組み合わせが、例えばカイ二乗誤差分析が線形DCバイアス検査と組み合わされて使用されうる。誤差閾値又は学習又は既知の真を有するデータセットに基づくヒューリスティックな結果のような、検査に失格する又は合格するセグメンテーションのためのいかなる閾値又は他の決定も提供されうる。
【００４２】
初期フィッティング結果がアクト２２で検査に合格し損なう場合には、更なるプロセスが実施されてより正確な可能なセグメンテーション又は小結節推定を提供する。あらゆる現在周知の又は今後開発されるプロセスを含む１つ又は複数の異なる更に別のプロセスが使用されうる。一般にロバスト・ガウシアン・セグメンテーションにおいて、線形ＤＣバイアス適合度検定に組み合わされたカイ二乗誤差分析により検出される最も大きいセグメンテーション失格は胸膜近接ケースによるものである。このような失格の場合の初期フィットされたガウシアンは壁面及び肋骨構造を近似する傾向がある。初期フィットされたガウシアンを入力としてプロセスに使用するセグメンテーション・ソリューションズはこれらの観察を利用する。
【００４３】
１つの実施形態では、プロセッサはアクト２４において更に別のプロセスによる変更を実施する。スキャンデータ、小結節推定プロセス、推定プロセスに対するパラメータ、これらの結合又は他の変更が実施される。１つの実施形態では、スキャンデータは初期セグメンテーションに基づくモルフォロジカル関数に依存して変更される。別の実施形態では、後続のセグメンテーション推定は初期セグメンテーションから離れて重み付けされる。初期セグメンテーションは検査に失格することによって不正確と考えられる。この失格は他の構造ではなく小結節を識別するために後ほどのセグメンテーションに影響を与えるように利用される。初期セグメンテーションに依存する又は依存しない他の実施形態も使用されうる。
【００４４】
アクト２４においてスキャンデータを変更するための実施形態では、アクト２６において、望ましくない構造に関連付けられたスキャンデータがセレクトされ、又は、望ましくない構造に関連付けられたスキャンデータが除去される。例えば、壁面除去は２次元モルフォロジカル・オープニングによって実施される。選択又は除去はモルフォロジカル関数の関数である。モルフォロジカル関数は、望ましくない構造を適当に表現している初期セグメンテーションの関数のようにスキャンデータに対して敏感である。スキャンデータに依存して又は初期フィッティングに敏感な楕円に依存してフィルタ・シェイプを決定するようなあらゆるモルフォロジカル関数が使用できる。
【００４５】
胸膜近接失格ケースの入力サブボリュームは肺壁面領域を含みうる。このような壁面領域は大抵の場合周囲の肺実質よりも高いＣＴ値を有する大きな接続された領域として現れる。胸膜近接小結節はこの壁面内に部分的に埋め込まれた小結節構造として現れる。壁面領域はモルフォロジカル演算を使用してサブボリュームから除去される。ロバスト・ガウシアン・フィット又は他のセグメンテーションが次いで壁面除去されたスキャンデータに対して実施され、この結果、ターゲット小結節の改善されたセグメンテーションが生じる。
【００４６】
図２はモルフォロジカル関数に依存するスキャンデータのセレクション又は除去のための１つの可能なアルゴリズムをグラフィカルに表す。入力はサブボリュームＶ（ｘ）、マーカｘｐ、適合度検定で失格したフィットされたガウシアン（ｕ＊，Σ＊）を含む。３４の画像は２次元断面積のサブボリュームを示し、ここではより明るい領域が壁面に埋め込まれた小結節を表す。壁面領域のような望ましくない構造に関連付けられたスキャンデータはＶ（ｘ）から除去され、この結果、画像３７に表示されたＶｒ（ｘ）が生じる。
【００４７】
３５の画像に示されているように、スキャンデータは二値化されるか又はバイナリ表示に変換される。０〜４０９５までのダイナミックレンジを有するスキャンデータに対する５００の値のような閾値がスキャンデータに適用される。閾値は強度閾値である。他の閾値又は閾値数値が使用できる。
【００４８】
モルフォロジカル関数が少なくとも部分的に初期小結節推定、球、楕円、これらの結合又は他の形状に基づいて計算される。例えば、３次元構造要素はもし平均直径が閾値より大きいならば初期小結節推定に依存して初期化され、もし平均直径が閾値よりも小さいならば所定の構造に依存して初期化される。初期セグメンテーション共分散Σ＊により定義される楕円の平均直径ｄａｖｅが計算される。もし平均直径が閾値よりも大きいならば、モルフォロジカル関数は初期セグメンテーションΣ＊により定義される３次元構造Ｅであり、Ｅ＝Σ＊である。１６．６ボクセル又は特定のサイズのようなあらゆる閾値が使用できる。さもなければ、３次元構造Ｅは１４ボクセル又は特定サイズのような固定した半径を有する３次元球体にセットされてしまう。他の閾値、半径、形状又はサイズも使用できる。２次元処理も使用できる。このデータ依存楕円構造要素はサブボリューム毎に又は可能な望ましくない構造毎に推定される。構造要素は同一の又は異なるサイズを有する。
【００４９】
構造Ｅはフィルタ・シェイプを表す。データから導出されたフィルタ・シェイプによるフィルタリングによって、シングル又はマルチプル・パス・スムージング及び／又はシャープニングによってスキャンデータをセレクト又は除去することが可能になる。スキャンデータはフィルタ・シェイプに依存してフィルタリングされる。フィルタリングはモルフォロジカル関数に依存してモルフォロジカル・オープニングを実施する。例えば、３次元バイナリ・モルフォロジカル・オープニングは３次元構造要素Ｅに依存して実施され、この結果、大きな壁面領域だけを保持しているスムージングされたボリュームＢｓ（ｘ）が生じる：Ｂｓ（ｘ）＝［Ｂｏ（ｘ）  Ｅ］  Ｅ。３６の画像は構造要素に依存してスキャンデータをフィルタリングしたことの結果を示す。
【００５０】
３４に表示されたオリジナルのサブボリュームのスキャンデータは３６において表示された３次元バイナリ・モルフォロジカル・オープニングの出力に依存してマスクされる。マスキングは関心データをセレクトするか又は望ましくないデータを除去するかである。例えば、平面除去はＢｓ（ｘ）の負によりＶ（ｘ）をマスキングすることによって実施される：Ｖｒ（ｘ）＝Ｖ（ｘ）×ＮＯＴ［Ｂｓ（ｘ）］。アクト３０では、セグメンテーションが変更されたスキャンデータに対して実施され、ｘｐを有するＶｒ（ｘ）へのロバスト・ガウシアン・フィッティング・アルゴリズムを実施する。セグメンテーションは改善された小結節セグメンテーション（ｕｗｒ，Σｗｒ）を提供する。
【００５１】
図１のアクト２８における代替的な又は付加的な実施形態では、セグメンテーション推定が失格となったセグメンテーション又は小結節推定から離れてバイアスされる。バイアスすること（biasing）は U.S.Patent No.＿(Serial No.＿, filed March 9, 2006 (Attorney Ref.No.2005P05271US)) に開示されたように、胸膜近接ケースに対して実施され、この特許文献の開示は本発明の参考文献である。後続のセグメンテーションに対する収束が間違った結果から影響を受け、遠ざけられる。例えば、初期セグメンテーションによる楕円出力は後ほどのセグメンテーションに影響を与える。胸膜近接小結節の場合、小結節推定の決定はコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータにより表される壁面又は肋骨構造から離れてシフトされ、可能な胸膜近接小結節に近接シフトされる。初期小結節推定は壁面又は肋骨構造に関連していると仮定される。後続の小結節中心は壁面及び／又は肋骨を表すデータの明示的な除去なしで検出される。
【００５２】
ガウシアン・フィッティングに基づくセグメンテーションでは、平均シフトはガウシアン・リペリング・プライア（Gaussian repelling prior）によって制約される。プライア制約付き平均シフトはデータドリブン平均シフト解析に空間的プライア情報を組み入れる。ネガティブ・プライアは初期小結節推定又はセグメンテーションに関連する少なくとも１つの位置に対するスキャンデータに割り当てられる。以前のロバスト・ガウシアン・フィッティングがサブボリュームＶ（ｘ）に実施され、この結果、小結節中心及び拡散推定（ｕ＊，Σ＊）が得られる。このフィットされたガウシアンはｘが推定された中心である尤度を示す正規確率分布Ｑ（ｘ）として解釈され、次式で表される：
【００５３】
【数６】
2006297099.tif 000008
Ｑ（ｘ）はｘ＝ｕ＊の場合に最高値を有する。適合度検定の失格は、推定された位置ｕ＊がターゲット小結節の中心にはないこと及び推定された拡散Σ＊が真の小結節中心から離れて平均シフト収束を誤って吸引してしまった（肋骨／壁面）構造の大きさをおおざっぱに表現していることを指している。小結節中心は制約付き平均シフトによって再推定され、この平均シフトの収束は失格した推定ｕ＊から離れてこの収束を遠ざけるようにＱ（ｘ）の知識によってバイアスする。
【００５４】
このようなリペリング（ネガティブ）・プライアを組み込むために、式（３）は反転され、後続セグメンテーション又は小結節推定におけるパラメータ変更として適用される。スキャンデータＩ（ｘ）は再サンプリングされるか又はウェイトに関連付けられ、いくつかのデータポイントが他のポイントよりもより本当らしいという概念を示す。プライアにより誘導された（prior-induced）ポジティブなウェイトがＱ（ｘ）の負によって定義され、次式で表される：
【００５５】
【数７】
2006297099.tif 000009
ネガティブ・プライアの組み入れは、次のような離散化されたデータ空間において表現された再サンプリングされたスケール空間
【００５６】
【数８】
2006297099.tif 000010
へと導く：
【００５７】
【数９】
2006297099.tif 000011
ここで
【００５８】
【数１０】
2006297099.tif 000012
におけるモードへと収束する平均シフトｍｒ（ｘ；ｈ，Ｑ）はネガティブ・プライア制約付きスケール空間平均シフトである。ネガティブ・プライア制約付きスケール空間平均シフトは
【００５９】
【数１１】
2006297099.tif 000013
によって定義される。収束特性は維持される。なぜなら、ｗＱ(ｘｉ)≧0∀ｘｉであるからである。
【００６０】
ネガティブ・プライアによって、セグメンテーションが再び実施される。例えば、ガウス関数がコンピューテッド・トモグラフィ・スキャンデータに初期小結節推定に関連したバイアスに依存して適用される。新しいガウシアン・フィッティング・ソリューションはアクト３０においてオリジナルのスケール空間平均シフトをロバスト・フィッティング・アルゴリズムのプライア制約付き平均シフトに置き換える（式（１）を式（６）に置き換える）ことによって構成される。初期ガウシアン（ｕ＊，Σ＊）が適合度検定に失格すれば、ｍｒ（ｘ；ｈ，Ｑ）を有するこの新しいソリューションがオリジナルデータＶ（ｘ）において実行され、この結果、（ｕｍｓ，Σｍｓ）を有する改善されたセグメンテーションが得られる。
【００６１】
アクト２６及び２８は独立に又は一緒に使用されうる。これら２つのアクト２６及び２８からの結果は結合され、例えば平均化され又は結果への最良のフィットが決定される。アクト２６のプロセスはアクト２８のプロセスをガイドするために又は改善するために使用されうるか、又は、その逆もありうる。代替的に、アクト２６はアクト２８を実施することなしに実施されるか、又は、アクト２８がアクト２６を実施することなしに実施される。
【００６２】
アクト３０では、別のプロセッサにより決定されたセグメンテーション又は小結節推定が変更されたスキャンデータ、変更されたパラメータ、変更された小結節推定又はこれらの結合に依存して決定される。同一の又は異なるセグメンテーションが実施され、例えば3次元ガウシアン・フィッティング関数に依存して決定する。後続のセグメンテーションは除去された又はセレクトされた情報を有するネガティブ・プライア又はスキャンデータに依存して決定される。除去された又はセレクトされたデータの場合、小結節に比較的適当に関連するデータを識別するためにマスクされるフィルタリングされたスキャンデータに依存して小結節がセグメント化される。バイアスされたデータの場合、プライア・セグメンテーションによって影響を受けた平均シフトを有するスキャンデータに依存して小結節がセグメント化される。変更は、コンピューテッド・トモグラフィ・データによって胸膜近接小結節のより良好な肺小結節セグメンテーションを可能にする。
【００６３】
図３はいくつかの例を図示したものである。一番左の画像は大きな小結節の隣の望ましくない構造の中心４１を有する楕円形セグメンテーション４２を含んでいる。中央の画像は構造に相応するスキャンデータを除去した後のセグメンテーション４３を図示している。一番右の画像はネガティブ・プライアを組み入れた後のセグメンテーション４４を図示している。このプロセスは一度に実施されるが、例えば小結節が隣接する多重ディストラクタ（multiple distractors）である場所では反復的に実施されることもある。変更のための様々な後続プロセスが様々な状況において比較的良好に実施される。このプロセスは各マーカ、可能な小結節又はサブボリューム（すなわち局所領域）毎に個別に適用される。
【００６４】
ロバスト・ガウシアン・フィッティング・アプローチから拡張されたモルフォロジカル・オープニング及びプライア制約付き平均シフトに基づくソリューションは効果的に胸膜近接ケースをセグメント化しうる。小結節が非壁面構造に付着しているか又は影響を受ける場合又は非常に大きな小結節が肺壁面の薄い部分に付着している場合、ネガティブ・プライアの使用はモルフォロジカル・オープニングよりも良好に動作しうる。モルフォロジカル・オープニングは小さな胸膜近接ケースの場合のような他の状況においてより良好に動作しうる。図１の方法は特定の状況を検査し、適当な後続プロセスをセレクトする。代替的に、同一の後続プロセスがこの検査に失格する理由には関わらずに実施される。
【００６５】
セグメンテーションは診断をアシストする。例えば、適正なセグメンテーションは小結節の比較的正確な容積測定を提供するだろう。小結節容積、形状又は変異は臨床的に診断には有益であるだろう。上述のガウシアン・フィッティング・アプローチの場合、楕円体境界近似が使用される。しかし、セグメンテーション品質の更なる改善は、U.S.Patent Application Publication No.2005/0201606において提案された方法を使用することによって導出されるガウシアン・プライア（Gaussian prior）を有するノンパラメトリック・セグメンテーションを組み入れることによって可能であり、このU.S.Patent Application Publication No.2005/0201606の開示は本発明の参考文献である。小結節はガウス関数により近似される。より微細なレベルのセグメンテーションを獲得するためには、プライアとして使用されるガウシアン・フィットによって異なるセグメンテーションが実施される。他の変更及び差異も使用されうる。
【００６６】
１つの実施形態では、図１の方法は他の検査又はアクトを含む。例えば、多重レイヤ又は階層的アプローチが適用される。異なるサイズのガウシアンを使用することもできる。例えば、２つの異なるサブボリューム及び関連セグメンテーションが実施される（例えば、３３ｘ３３ｘ３３及び６６ｘ６６ｘ６６）。大きなサブボリュームは例えばスムージング及びダウンサンプリングによって低減され、より小さいサブボリュームの場合と同じパラメータを適用する。より小さいサブボリュームがまず最初に使用される。もしより小さいボリュームが失敗に終われば、より大きなサブボリュームがより大きな小結節に対して検査するために使用される。例えば、Σ＊が閾値より大きいならば、より小さいセグメンテーションが失格と決定され、より大きなセグメンテーションが適用される。
【００６７】
図４はコンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのためのシステム５０の１つの実施形態を示す。システム５０はワークステーション、パーソナル・コンピュータ、ネットワーク、サーバ、コンピュータ支援診断システム、イメージングシステム、コンピューテッド・トモグラフィ・システム、医用診断イメージングシステム又は他の周知の又は今後開発される処理システムである。例えば、ローカル又はリモートワークステーションはコンピュータ支援診断用の画像を受信する。システム５０は図１の方法又は異なる方法をインプリメントする。
【００６８】
システム５０はプロセッサ５２、メモリ５４、ディスプレイ５６及びユーザ・インプット５８を含む。付加的な、異なる又はより少数のコンポーネントを提供しうる。例えば、システム５０はユーザ・インプット５８及び／又はディスプレイ５６を含まない。別の例としては、システム５０は、コンピューテッド・トモグラフィ画像形成器のようなセンサを含む。コンポーネントは互いに隣接して示されており、同一の部屋、同一のカート又は同一のハウジングの中にある。他の実施形態では、１つ又は複数のコンポーネントはリモートであり、例えばメモリ５４がリモート・データベースであり又はディスプレイ５６がネットワークされた又はワイヤレス装置である。
【００６９】
ユーザ・インプット５８はキーボード、ボタン、スライダ、マウス、タッチパッド、タッチ・スクリーン、トラックボール、ダイヤル又は他の現在周知の又は今後開発されるインプットデバイスである。ユーザ・インプット５８はプロセッサ５２により生成又は制御されるユーザインターフェースの部分である。ユーザは小結節を識別し又はセグメンテーションに基づく量を計算するためにコンピュータ支援診断システム５０と対話する。例えば、ユーザ・インプット５８はユーザ・インプット小結節マーカ位置を受けとる。
【００７０】
プロセッサ５２は１つ又は複数の汎用プロセッサ、デジタル・シグナル・プロセッサ、特定アプリケーション用集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ、サーバ、ネットワーク、デジタル回路、アナログ回路、これらの結合又は他の現在周知の又は今後開発される医用画像データを処理することができるデバイスである。プロセッサ５２は手動で生成又はプログラムされたコード又はトレーニングされた分類又はモデルシステムのようなソフトウェア・プログラムをインプリメントする。ソフトウェアは小結節境界を識別する。代替的に、ハードウェア又はファームウェアが識別をインプリメントする。プロセッサ５２はスキャンデータ、演算命令及び／又は他の情報をメモリ５４から獲得する。
【００７１】
プロセッサ５２は以前のセグメンテーションが検査に失格した場合にスキャンデータ、パラメータ又はスキャンデータ及びパラメータを変更することができる。例えば、プロセッサ５２はスキャンデータをモルフォロジカル関数に依存してセレクトする。別の例としては、プロセッサにより決定された以前のセグメンテーションから離れてプロセッサ５２は後続のセグメンテーションの決定にバイアスし、例えば壁面又は肋骨セグメンテーションから離れてバイアスする。変更は小結節推定に使用されたスキャンデータに依存し、例えば変更のために以前推定された小結節を使用する。
【００７２】
プロセッサ５２は以前の及び／又は後続のセグメンテーションを決定することができる。３次元ガウシアン・フィッティングが実施されるが、他のセグメンテーション・アルゴリズムも使用できる。１つの例では、プロセッサ５２は後続のセグメンテーションをセレクトされたスキャンデータに依存して決定し、他のスキャンデータを除去してしまう。別の例では、プロセッサ５２は後続のセグメンテーションを変更されたパラメータ又はセグメンテーション・プロセスに依存して決定し、例えばネガティブ・プライアを使用することに関連付けられている。
【００７３】
メモリ５４はコンピュータ・リーダブル・ストレージ・メディアである。コンピュータ・リーダブル・ストレージ・メディアは様々なタイプの揮発性及び不揮発性ストレージ・メディアを含み、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、プログラマブル・リードオンリーメモリ、電気的プログラマブル・リードオンリーメモリ、電気的に消去可能なリードオンリーメモリ、フラッシュメモリ、磁気テープ又はディスク、光メディア等々には限定されない。メモリ５４はプロセッサ５２による処理のために又はプロセッサ５２による処理の間にスキャンデータを格納する。スキャンデータはプロセッサ５２又はメモリ５４に入力される。１つの実施形態では、スキャンデータは画像データである。他の実施形態では、スキャンデータはセンサデータ又は検出されたデータのような、画像フォーマットへの変換の前のデータである。
【００７４】
１つの実施形態では、メモリ５４はプログラミングされたプロセッサ５２により実行可能な命令を格納しているコンピュータ・リーダブル・ストレージ・メディアである。プロセッサ５３は少なくとも部分的には命令によってここで議論された自動的な又は半自動的な演算処理をインプリメントする。命令によってプロセッサ５２はここに記述されるあらゆる又はいくつかの機能又はアクトをインプリメントすることができる。機能、アクト又はタスクは、特定のタイプの命令セット、ストレージ・メディア、プロセッサ又は処理ストラテジから独立しており、ソフトウェア、ハードウェア、集積回路、ファームウェア、マイクロコード等々により実施され、単独で又は組み合わせて演算処理することができる。同様に、処理ストラテジはマルチプロセッシング、マルチタスキング、並列処理などを含みうる。
【００７５】
１つの実施形態では、命令は、医用診断イメージング・システム、コンピュータ支援診断システム又はイメージング・システムとネットワークされているワークステーションによる読み出しのためにリムーバブル・メディア・ドライブに格納される。イメージング・システム又はワークステーションは命令をアップロードする。別の実施形態では、命令は、イメージング・システム又はワークステーションへのコンピュータネットワークによる又は電話通信を介する転送のためにリモート位置に格納されている。さらに他の実施形態では、命令はハードドライブ、ランダムアクセスメモリ、キャッシュメモリ、バッファ、リブーバブル・メディア又は他のデバイスにおいてシステム内に格納されている。
【００７６】
ディスプレイ５６はモニタ、ＣＲＴ、ＬＣＤ、プラズマ、フラット・スクリーン、タッチ・スクリーン、プロジェクタ、プリンタ又は現在周知の又は今後開発されるディスプレイ・デバイスである。ディスプレイ５６はセグメンテーションの表示を出力する。例えば、ディスプレイ５６はセグメンテーションに基づいてオーバーレイド境界（overlaid boundary）を有するスキャンデータから発生された画像を出力する。別の例としては、ディスプレイ５６はセグメンテーションに基づいて、容積のような値を出力する。他の出力も提供されうる。
【００７７】
本発明は様々な実施形態を参照することによって上で記述されているが、多くの変更及び修正が本発明の範囲から逸脱せずに行われうることを理解すべきである。それゆえ、上記の詳細な記述は限定というよりむしろ実例とみなされるべきであり、請求項こそが、あらゆるその等価物を含みつつ本発明の精神及び範囲を定義することが意図されているのであると理解してほしい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】コンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのための方法の１つの実施形態のフローチャートを示す。
【図２】スキャンデータに依存する改善されたセグメンテーションの１つの実施形態の概略図を示す。
【図３】改善されたセグメンテーションの１つの実施形態の概略図を示す。
【図４】コンピュータ支援診断における小結節の改善されたセグメンテーションのためのシステムの１つの実施形態のブロック線図を示す。
【符号の説明】
【００７９】
２０〜３０  アクト
３４  ２次元断面積のサブボリュームを示し、ここではより明るい領域が壁面に埋め込まれた小結節である
３５  二値化されるか又はバイナリ表示に変換されたスキャンデータ
３６  構造要素に依存してスキャンデータをフィルタリングしたことの結果
３７  Ｖｒ（ｘ）
４１  中心
４２  楕円形セグメンテーション
４３  構造に相応するスキャンデータを除去した後のセグメンテーション
４４  ネガティブ・プライアを組み入れた後のセグメンテーション
５０  システム
５２  プロセッサ
５４  メモリ
５６  ディスプレイ
５８  ユーザ・インプット
【図１】
2006297099.tif 000014
【図２】
2006297099.tif 000015
【図３】
2006297099.tif 000016
【図４】
2006297099.tif 000017