(57)【要約】  本発明は身体部分の適応的輪郭形成のための装置に関する。少なくとも１つの画像を提供する（２１０）ことを説明する。少なくとも１つの画像は身体部分の画像データを含む第１画像を含む。第１画像中の身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定する（２２０）。初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、身体部分の最終的セグメンテーションデータを決定する（２３０）。更新モデルベースのセグメンテーションは、初期自動モデルベースのセグメンテーションと最終的なセグメンテーションデータとに基づいて適用され得る。
2019530502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体部分の適応的輪郭形成のための装置であって、
入力部と、
処理部とを有し、
前記入力部は前記処理部に少なくとも１つの画像を提供するように構成され、
前記少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第１画像と、前記身体部分の画像データを含む第２画像とを含み、
前記処理部は、前記第１画像中の前記身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定し、前記第１画像中の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供するように構成され、
前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、前記修正は、セグメンテーション面の少なくとも一部の、少なくとも１つの新しい位置へのユーザベースの移動を含み、改訂モデルベースのセグメンテーションが前記第１画像中の前記身体部分の改訂セグメンテーション面表現を提供することをもたらし、前記処理部は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面と改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂セグメンテーション面との間の少なくとも１つの偏差に基づいて、前記身体部分の最終的なセグメンテーションデータを決定するように構成され、
前記処理部は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションと前記最終的なセグメンテーションデータとに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを前記第２画像中の前記身体部分の画像データに適用して、前記第２画像の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供するように構成される、
装置。
【請求項２】
前記初期自動モデルベースのセグメンテーション面は、少なくとも２つの面セグメントを含み、前記少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１面セグメントと第２面セグメントとを含み、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの前記改訂セグメンテーション面は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの前記少なくとも２つの面セグメントと同じセグメントである少なくとも２つの面セグメントを含み、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの前記少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１面セグメントと第２面セグメントとを含み、決定される少なくとも１つの偏差は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面上の第１面セグメントおよび第２面セグメントと、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂セグメンテーション面上の第１面セグメントおよび第２面セグメントとの間の境界から延在する少なくとも１つの距離を含む、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記処理部は、最終的なセグメンテーションデータを、改訂モデルベースのセグメンテーションになるモデルベースのセグメンテーションパラメータとして決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、初期自動モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差を含み、前記最終的なセグメンテーションデータは、初期モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差に基づいて決定される、
請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記第２画像は前記第１画像と同じ患者のものである、
請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記第２画像は前記第１画像と異なる患者のものである、
請求項１に記載の装置。
【請求項８】
身体部分の適応的輪郭形成のためのシステムであって、
画像取得部と、
請求項１ないし７いずれか一項に記載の、身体部分の輪郭形成するための装置と、
出力部とを有し、
前記画像取得部は前記身体部分の画像データを含む画像を取得するように構成され、前記画像取得部は前記入力部に前記画像を提供するように構成され、
前記処理部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションの適用により、身体部分の画像データのセグメンテーションを決定するように構成され、
前記出力部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションを表すデータを出力するように構成される、
システム。
【請求項９】
身体部分の適応的輪郭形成のための方法であって、
ａ）少なくとも１つの画像を提供することであって、前記少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第１画像と、前記身体部分の画像データを含む第２画像とを含む、ことと、
ｂ）前記第１画像中の前記身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定し、前記第１画像中の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供することと、
ｃ）前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、前記身体部分の最終的セグメンテーションデータを決定することであって、前記修正は、セグメンテーション面の少なくとも一部の、少なくとも１つの新しい位置へユーザが動かすことを含み、改訂モデルベースのセグメンテーションが前記第１画像中の前記身体部分の改訂セグメンテーション面表現を提供することをもたらし、最終的なセグメンテーションデータは、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面と、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂されたセグメンテーション面との間の少なくとも１つの偏差に基づいて決定される、ことと、
ｄ）前記初期自動モデルベースのセグメンテーションと最終的なセグメンテーションデータとに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを前記第２画像中の前記身体部分の画像データに適用して、前記第２画像の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供することとを含む、
方法。
【請求項１０】
請求項１ないし７いずれか一項に記載の装置及び／又は請求項８に記載のシステムを制御するコンピュータプログラム要素であって、プロセッサにより実行されると、請求項９に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム要素。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラム要素を記憶したコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体部分の適応的輪郭形成装置、身体部分の適応的輪郭形成システム、及び身体部分の適応的輪郭形成方法に関し、あるいはコンピュータプログラム要素及びコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
期間の自動セグメンテーションを与えられると、ユーザは、セグメンテーション結果を修正することを欲することが時々ある。例えば、放射線療法治療計画（ＲＴＰ）において、計画目標ボリューム（ＰＴＶ）のセグメンテーションは、実際の治療計画が実行される前に、（例えば、症状のない疾病の広がりの疑いのため）ユーザによって修正されることが一般的である。そのような修正は、ＰＴＶの周りの安全マージンを含むようなセグメンテーション結果の全体的な拡張、または現在のユーザによって望まれるような任意の他の局所的な修正を含み得る。しかしながら、同じ患者または異なる患者に対する次の計画セッションでは、ユーザは繰り返される自動化されたセグメンテーション結果を再び手動で修正する必要があり、これはワークフローを面倒で非効率的にする。
【０００３】
特許文献１は、画像の時系列内で関心領域を識別する方法が、複数の画像フレームを含む画像の時系列を取得することを含むことを記載している。画像セグメンテーションは、画像の時系列の複数の画像フレームのそれぞれの中から、関心領域（ＲＯＩ）をセグメンテーションするために実行される。手動編集は、複数の画像フレームのうちの１つまたは複数内のＲＯＩに対して受け取られる。手動編集は、複数の画像の他の画像フレームに伝播される。手動編集のそれぞれが他の画像フレームに伝播される程度は、手動編集を伝播するために使用される変換関数または変形場と、他の画像フレームおよび手動で編集されたフレームの間の時間的距離によって影響される重み係数とに依存する。
【０００４】
特許文献２は、関連画像表示をユーザに効率的に提供するＯＣＴイメージングシステムユーザインタフェースを記載している。これらのディスプレイは、画像取得中に、患者を調整し、取得画像の画質を確認するために使用される。画像解析中、これらのディスプレイは、表示されたデータ画像間の位置関係を表示し、疑わしい解析を自動的に表示し、診断データを自動的に表示し、複数の訪問からの類似データを同時に表示し、アーカイブされたデータへのアクセスを向上し、関連情報の効率的なデータ提示のためのその他の改善を提供する。
【０００５】
特許文献３には、放射線治療計画システムが、診断用イメージング装置から第１の計画画像セットを受け取る計画モジュールを含み、自動セグメンテーションツールまたは手動セグメンテーションツールを使用すること、および放射線治療計画システムが第１の放射線治療計画を生成することが記載されている。第１の放射線治療計画が１つ以上の治療セッションに適用された後、第２の計画画像セットが生成される。計画モジュールは、変形可能な画像レジストレーションアルゴリズムを使用して、計画画像セットをレジストレーションし、セグメンテーションされた第１の計画画像セットのセグメンテーション関心対象（ＯＯＩ）に適用される対応する変形マップを生成して、関心対象を第２の計画画像上に伝播させる。変形マップは、伝播されたＯＯＩ位置と実際のＯＯＩ位置との間の偏差に従って２つのステップで補正される：１）関心領域輪郭補正および／またはランドマーク関心点位置など、伝播されたＯＯＩの手動および／または自動補正が実行される；２）これらの局所的なＯＯＩ補正から、補正された大域的変形マップが生成される。補正された変形マップは、第１の放射線治療計画と、第１の放射線治療計画で実施された治療セッション中に各ＯＯＩに蓄積された放射線を表す累積放射線マップとに適用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１２／０８７５６１号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００８／１００６１２Ａ１号明細書
【特許文献３】国際公開第２０１２／０６９９６５号パンフレット
【発明の概要】
【０００７】
身体部分を自動的にセグメンテーションする手法を改良することは有利であろう。
【０００８】
本発明の目的は、独立請求項の主題により達成され、さらに別の実施形態は従属請求項に記載されている。留意点として、本発明の以下に説明される態様は、身体部分を適応輪郭形成するための装置、身体部分を適応輪郭形成するためのシステム、身体部分を適応輪郭形成するための方法、コンピュータプログラム要素、およびコンピュータ可読媒体にもあてはまる。
【０００９】
第１の態様では、身体部分の適応的輪郭形成のための装置を提供する。該装置は、
−入力部と、
−処理部とを有する。
【００１０】
入力部は、処理部に少なくとも１つの画像を提供するように構成されている。少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第１の画像を含む。処理部は、第１の画像中の身体部分の画像データの、初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定するように構成されている。初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、処理部は身体部分の最終的なセグメンテーションデータを決定するように構成される。処理部は、初期の自動モデルベースのセグメンテーションおよび最終的なセグメンテーションデータに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを適用するように構成される。
【００１１】
言い換えると、モデルベースのセグメンテーション（ＭＢＳ）を用いて、医療用画像中の器官の輪郭を描く。セグメンテーションは、心臓、肝臓、腎臓などの身体部分の表面表現（ｓｕｒｆａｃｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）であってもよい。自動的に生成されたセグメンテーションが、例えば外科医などのユーザがセグメンテーション面の部分を新しい位置に動かすことにより、修正される。その後本装置は、修正されたセグメンテーションに基づき、修正されたセグメンテーションを再生することができる。したがって、例えば計画目標ボリューム（ＰＴＶ）が使用される放射線療法治療計画（ＲＴＰ）の場合、外科医は、通常のセグメンテーションプロセスで輪郭形成（ｄｅｌｉｎｅａｔｅ）されたものとはわずかに異なるボリュームをカバーするＲＴＰを適用することを望むことがある。外科医の特定の要求は、記憶され、外科医がＰＴＶを再度修正する必要なしに、その後自動的に同じ患者に再び適用されることができる。実際に外科医は、ＰＴＶを修正することなく、そのような修正ＰＴＶを他の患者にも適用することができる。
【００１２】
言い換えれば、ユーザの修正は自動セグメンテーションからの偏差として記憶することができ、それらの偏差（すなわち、表面距離）は、自動的に初期修正を考慮に入れるために、自動セグメンテーションに加えられる。よって、それらの偏差（すなわち、表面偏差）は自動セグメンテーションに組み込まれる（例えば、自動セグメンテーションに加えられる）。
【００１３】
このようにして、自動的にセグメンテーションされたメッシュに対するユーザ修正などの修正が、次の計画放射線療法（ＲＴ）セッションまたは次の患者に対するメッシュ変形として一貫した方法で組み込まれるという点で使用される。これにより時間が節約され、臨床ワークフローが大幅に向上する。
【００１４】
よって、再現性のあるユーザ固有の修正を含む器官セグメンテーションを提供することができ、すなわち１人の特定のユーザのすべての修正を使用して、そのユーザの「嗜好」に従って「典型的な」平均的な修正を求めることができる。また、患者特有の修正を含む器官セグメンテーションを提供することができる。すなわち、特定の患者に必要な修正を記憶して、その患者特有の修正を含むこの特定の患者の一貫した再現可能なさらなるセグメンテーション結果を自動的に可能にする。
【００１５】
一例では、初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、改訂モデルベースのセグメンテーションをもたらし、処理部は、最終的なセグメンテーションデータは、改訂モデルベースのセグメンテーションに基づいて決定するように構成される。
【００１６】
言い換えると、第１セグメンテーションの修正は第２セグメンテーションをもたらす。例えば、器官の三次元表面輪郭は、例えば器官の周囲のいくつかの領域においてその表面をその元の位置から引き離すことによって、何らかの方法でユーザによって修正することができる。このようにして、外科医は、元のセグメンテーションで輪郭形成されている領域よりも、その器官からさらに広い領域にＲＴを適用することを望むかもしれない。第１のセグメンテーションは一定のデータによって特徴付けられ、第２の（修正された）セグメンテーションは一定のデータによって特徴付けられ、これらのデータを使用して、装置が自動的に第２の（修正された）セグメンテーションを生成できるようにする。
【００１７】
一例では、最終的なセグメンテーションデータの決定は、初期自動モデルベースのセグメンテーションと、修正モデルベースのセグメンテーションとの間の少なくとも１つの偏差の決定を含む。
【００１８】
一例では、最終的なセグメンテーションデータの決定は、初期自動モデルベースのセグメンテーションと、修正モデルベースのセグメンテーションとの間の少なくとも１つの距離の決定を含む。
【００１９】
したがって、メッシュ間の偏差は、距離として記憶または格納することができるが、そのような偏差は、完全なメッシュの大域的な偏差に関する１つまたは複数のスケーリング係数として、またはメッシュセクションの局所的な偏差に関する具体的なスケーリング係数として記憶または格納することができる。
【００２０】
この方法では、例えば、第１のセグメンテーションと第２のセグメンテーションとの間の単純な距離メトリックは、ユーザ修正を説明する新しいセグメンテーションを自動的に決定する際に使用され得る。
【００２１】
一例では、初期の自動モデルベースのセグメンテーションは、少なくとも２つの面セグメントを含み、少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションは、初期自動モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントと相関する少なくとも２つの面セグメントを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。決定された少なくとも１つの偏差は、初期自動モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントと、改訂モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントとの間の境界から延在する少なくとも１つの距離を含む。
【００２２】
このようにして、セグメンテーションされた表面の面部分間の境界を考慮することによって、ユーザの修正を考慮し、かつ更新されたセグメンテーションが重なり合うセグメンテーション面を持たない場合には、新しい更新されたセグメンテーションを自動的に生成できる。これは、セグメンテーションされた表面の面部分間の境界を考慮することによって、セグメントが重ならないように表面の連続性が有効になるためである。言い換えれば、面セグメント間の境界を考慮することによって、面セグメントをその境界で結合させることができる。そして、その境界が動かされるとき、面セグメントはその境界でそれらの結合を維持し、このようにして、面セグメントは動きの結果として重ならない。
【００２３】
一例では、処理部は、最終的なセグメンテーションデータを、改訂モデルベースのセグメンテーションになるモデルベースのセグメンテーションパラメータとして、決定するように構成される。
【００２４】
言い換えれば、ユーザはセグメンテーション面を修正して新しいセグメンテーション面を提供する。処理部は、モンテカルロルーチンなどのエネルギー最小化ルーチンにより、修正されたセグメンテーション面を再現することができるまで、セグメンテーションパラメータを繰り返す。
一例では、初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、初期自動モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差を含み、最終的なセグメンテーションデータは、初期モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差に基づいて決定される。
【００２５】
言い換えれば、ユーザは、元のセグメンテーション面からの１つまたは複数の偏差を単に「修正」として示すことができる。偏差に基づいて処理部は、外科医の修正を考慮に入れた器官の新しいセグメンテーションを自動的に生成することが可能になる。
【００２６】
一例では、少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む。
このようにして、ユーザは、例えばセグメンテーション面からの距離などの修正を入力することができる。
【００２７】
一例では、少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第２の画像を含み、処理部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションに基づいて、第２の画像中の身体部分のセグメンテーションを決定するように構成される。
【００２８】
したがって、装置は、ユーザの「嗜好」または要求を考慮に入れた学習された新しいセグメンテーションを適用し、そのようなセグメンテーションを身体部分の新しい画像データに適用することができる。
【００２９】
一例では、第２の画像は第１の画像と同じ患者のものである。
【００３０】
言い換えれば、このようにして、本装置は患者の治療における時間を節約し、器官のような身体部分のセグメンテーションの最初のユーザ修正が自動的に伝播され、その後のセグメンテーションに影響を与え、従ってより効果的なＲＴＰを提供する。
【００３１】
一例では、第２の画像は第１の画像と異なる患者のものである。
【００３２】
したがって、たとえば特定の器官の治療方法など、外科医の一般的な要件は、開始時点からさまざまな患者のセグメンテーションデータを修正する必要なく、すべての患者に利用できる。外科医は別の患者から開発された更新された（修正された）セグメンテーションを利用してもよいが、追加の修正は、始めからの場合に必要なものより少なくなる。
【００３３】
第２の態様では、身体部分の適応的輪郭形成のためのシステムを提供する。該システムは、
−  画像取得部と、
−  第１の態様に記載の、身体部分の輪郭形成するための装置と、
−出力部とを有する。
【００３４】
前記画像取得部は前記身体部分の画像データを含む画像を取得するように構成され、前記画像取得部は前記入力部に前記画像を提供するように構成される。処理部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションの適用により、身体部分の画像データのセグメンテーションを決定するように構成される。出力部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションを表すデータを出力するように構成される。
【００３５】
このようにして、ＲＴＰにおけるユーザの一般的な「好み」または患者特有の修正、及び以前の補正修正は、自動的にセグメンテーションパイプラインに組み込まれ得る。したがって、外科医の「好み」を格納してセグメンテーションに再適用することができる。たとえば、外科医は、すべての患者に対して、前立腺の周囲に（または前立腺の特定の部分にわたって）５ｍｍずつ拡張された前立腺の周囲の拡大されたエンベロープを作成したいと思うかもしれず、外科医のそのような好みは自動的にすべての患者のセグメンテーションに再適用することができる。また、そして特定の患者について同様に、外科医は、その特定の患者のために特別注文の修正を望んでもよく、セグメンテーションのこの修正は格納され、その患者に再適用され得る。別の言い方をすると、以前の画像およびユーザの修正から決定された更新されたモデルベースのセグメンテーションを使用して、ユーザの要求を満たす器官などの身体部分の自動的に更新されたセグメンテーションを提供することができる。このようにして、通常外科医のようなユーザによって手動で入力されなければならないであろう修正を、自動的に提供するセグメンテーションが自動的に提供される。したがって、手作業による修正はトレーニング段階でのみ必要とされるか、または治療の全過程において患者ごとに一度必要とされるだけなので、臨床ワークフローは非常に単純化される。将来のセグメンテーションでは、これらの変更がすでに自動的に組み込まれているため、必要に応じてユーザ操作が、必要になったとしても大幅に少なくなる。
【００３６】
第３の態様では、身体部分の適応的輪郭形成のための方法を提供する。該方法は、
ａ）少なくとも１つの画像を提供することであって、少なくとも１つの画像は身体部分の画像データを含む第１画像を含む、ことと、
ｂ）第１画像中の身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定することと、
ｃ）前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、前記身体部分の最終的セグメンテーションデータを決定すると、
ｄ）初期自動モデルベースのセグメンテーションと最終的なセグメンテーションデータとに基づいて、更新モデルベースのセグメンテーションを適用することとを含む。
【００３７】
一例では、初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、改訂モデルベースのセグメンテーションをもたらし、ステップｃ）において、最終的なセグメンテーションデータは、改訂モデルベースのセグメンテーションに基づいて決定される。
【００３８】
他の態様によれば、前述したような装置を制御するためのコンピュータプログラム要素が提供され、コンピュータプログラム要素が処理部によって実行されると、前述の方法ステップを実行するように適合される。
【００３９】
別の態様によれば、前述のコンピュータ要素を含むコンピュータ可読媒体が提供される。
【００４０】
有利にも、上記態様および例のいずれかによって提供される利点は、他の態様および例のすべてに等しく適用され、その逆も同様である。
【００４１】
上記の態様および例は、以下に説明する実施形態から明らかであり、これらの実施形態を参照して説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
以下の図面を参照して、例示的な実施形態を以下に説明する。
【図１】身体部分を適応的に輪郭付けるための装置の一例の概略構成を示す図である。
【図２】身体部分を適応的に輪郭形成するシステムの一例の概略構成を示す図である。
【図３】身体部分を適応的に輪郭形成するシステムの一例の概略構成を示す図である。
【図４】身体部分を適応的に輪郭形成する方法の一例を示す図である。
【図５】身体部分を適応的に輪郭形成するワークフローの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
図１は、身体部分を適応的に輪郭形成する装置１０の一例を示す図である。装置１０は入力部２０と処理部３０とを有する。入力部２０は、処理部３０に少なくとも１つの画像を提供するように構成されている。これは有線通信または無線通信により行われる。少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第１の画像を含む。処理部３０は、第１の画像中の身体部分の画像データの、初期の自動モデルベースのセグメンテーションを決定するように構成されている。初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、処理部３０は身体部分の最終的なセグメンテーションデータを決定するように構成される。また、処理部３０は、初期の自動モデルベースのセグメンテーションおよび最終的なセグメンテーションデータに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを適用するように構成される。
【００４４】
一例では、入力部は、少なくとも１つの画像を提供するように構成されたデータ記憶／転送装置を含む。言い換えれば、装置は、以前に取得された画像を処理するオフラインモードで動作することができる。一例では、入力部は、画像取得部の一部であるか、その一部を形成するか、またはそのような画像取得部から画像を受け取ることができる。
【００４５】
一例では、初期自動モデルベースのセグメンテーションと、初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正との間のメッシュ間距離が記憶され、後で修正されたセグメンテーションを決定する際に使用（または再適用）することができる。
【００４６】
一例によれば、初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、改訂モデルベースのセグメンテーションをもたらす。処理部３０は、改訂モデルベースのセグメンテーションに基づいて最終的セグメンテーションデータを決定するように構成される。
【００４７】
一例によれば、最終的なセグメンテーションデータの決定は、初期モデルベースのセグメンテーションと、改訂モデルベースのセグメンテーションとの間の少なくとも１つの偏差の決定を含む。少なくとも１つの偏差は、メッシュ間の少なくとも１つの距離および／または少なくとも１つの倍率であり得る。
【００４８】
一例によれば、初期自動モデルベースのセグメンテーションは少なくとも２つの面セグメントを含む。少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションは、初期自動モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントと相関する少なくとも２つの面セグメントを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。決定された少なくとも１つの距離は、初期自動モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントと、改訂モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントとの間の境界から延在する。
【００４９】
一例によれば、処理部３０は、最終的なセグメンテーションデータを、改訂モデルベースのセグメンテーションになるモデルベースのセグメンテーションパラメータとして、決定するように構成される。
【００５０】
一例では、処理部は、モンテカルロルーチンなどのエネルギー最小化ルーチンにより、修正されたセグメンテーション面を再現することができるまで、セグメンテーションパラメータを繰り返すように構成される。
【００５１】
一例によれば、初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、初期自動モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差を含む。最終的なセグメンテーションデータは、初期モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差に基づいて決定される。
【００５２】
一例によれば、少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む。
【００５３】
一例によれば、少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第２の画像を含む。処理部３０は、更新されたモデルベースのセグメンテーションに基づいて、第２の画像内の身体部分のセグメンテーションを決定するように構成される。
【００５４】
一例によれば、第２の画像は第１の画像と同じ患者のものである。
【００５５】
一例によれば、第２の画像は第１の画像とは異なる患者のものである。
【００５６】
図２は、身体部分を適応的に輪郭形成するシステム１００の一例を示す図である。システム１００は、図１を参照して説明したように、画像取得部１１０と、身体部分の適応的輪郭形成をする装置１０とを備える。システム１００は出力部１２０も備える。システム１００は、患者が横たわるテーブル１３０を備えることができ、テーブル１３０は、画像取得部１１０内に移動することができる。装置１０の構成要素は画像取得部１１０に収容することができ、及び／又は装置１０の構成要素は出力部１２０に収容することができる。例えば、入力部２０およびプロセッサ３０は、画像取得部１１０内に収容されるか、または図３にワークステーションとして示す出力部１２０内に収容されることができる。画像取得部１１０は装置１０の入力部２０とすることができる。画像取得部１１０は、身体部分の画像データを含む画像を取得するように構成されている。画像取得部は入力部２０に画像を提供するように構成されている。そして、入力部２０は処理部３０に画像を提供する。これらの通信は有線または無線通信を介してもよい。処理部３０は、更新されたモデルベースのセグメンテーションの適用により、身体部分の画像データのセグメンテーションを決定するように構成される。出力部１２０は、更新されたモデルベースのセグメンテーションを表すデータを出力するように構成される。
【００５７】
一例では、取得部は第１の画像を取得するように構成される。しかし、更新されたモデルベースのセグメンテーションを決定するのに使われる第１の画像は、異なる画像取得部により取得されてもよい。
【００５８】
一例では、画像取得部により取得される画像は第２の画像である。
【００５９】
一例では、取得部は超音波プローブである。一例では、取得部はＣアームスキャナなどのＸ線スキャナーである。一例では、取得部はＭＲＩスキャナーである。
【００６０】
一例では、画像はＸ線画像である。一例では、Ｘ線画像は、身体部分のボリューム表現を提供するため、多数の個別Ｘ線画像から形成される。一例では、画像は超音波画像である。一例では、画像はＭＲＩ画像である。超音波画像とＭＲＩ画像も３次元画像であってもよい。
【００６１】
一例では、出力部は画像データを表示するように構成され、例えば、一以上のビジュアルディスプレイ部ＶＤＵなどの一以上のモニタ上に表示するように構成される。
【００６２】
一例では、入力部２０は画像取得部１１０である。
【００６３】
図４は身体部分の適応的輪郭形成をする方法２００の基本的ステップを示す。  方法２００は、
ステップａ）とも呼ばれる提供ステップ２１０において、少なくとも１つの画像を提供し、前記少なくとも１つの画像は身体部分の画像データを含み；
ステップｂ）とも呼ばれる決定ステップ２２０において、前記第１の画像中の身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定し；
ステップｃ）とも呼ばれる決定ステップ２３０において、初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて前記身体部分の最終的セグメンテーションデータを決定し；
ステップｄ）とも呼ばれる適用ステップ２４０において、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションと、前記最終的セグメンテーションデータとに基づき、更新モデルベースのセグメンテーションを適用する。
【００６４】
一例では、ステップａ）において、処理部は少なくとも１つの画像を提供され、処理部はステップｂ）とステップｃ）とを実行する。しかし、一例では、別のプロセッサがステップｄ）を実行でき、またはステップｂ）とステップｃ）を実行したのと同じプロセッサがステップｄ）を実行できる。
【００６５】
一例によれば、初期の自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、改訂モデルベースのセグメンテーションをもたらし、ステップｃ）において、最終的なセグメンテーションデータは、改訂モデルベースのセグメンテーションに基づいて決定される。
【００６６】
一例では、ステップｃ）は、初期自動モデルベースのセグメンテーションと改訂モデルベースのセグメンテーションとの間の少なくとも１つの偏差を決定するステップｃ１）２３２を含む。
【００６７】
一例では、少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む。一例では、少なくとも１つの偏差は少なくとも１つのスケーリングファクタを含む。
【００６８】
一例では、初期の自動モデルベースのセグメンテーションは、少なくとも２つの面セグメントを含み、少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションは、初期自動モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントと相関する少なくとも２つの面セグメントを含む。改訂モデルベースのセグメンテーションの少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１の面セグメントと第２の面セグメントとを含む。方法ステップｃ１）には、初期自動モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントと、改訂モデルベースのセグメンテーション上の第１および第２の面セグメントとの間の境界から延在する少なくとも１つの距離を決定する２３４ことを含む。
【００６９】
一例では、ステップｃ）は、最終的なセグメンテーションデータを、改訂モデルベースのセグメンテーションをもたらすモデルベースのセグメンテーションパラメータとして決定するステップ２３６を含む。
一例では、初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、初期自動モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差を含み、ステップｃ）では、最終的なセグメンテーションデータは、初期モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差に基づいて決定される。
【００７０】
一例では、少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む。
【００７１】
一例では、少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第２の画像を含む。本方法は、ステップｅ）であって、更新されたモデルベースのセグメンテーションに基づいて、第２の画像内の身体部分のセグメンテーションを決定するように構成される。
装置、システムおよび方法をここでより詳細に説明する。図５も参照する。
【００７２】
モデルベースのセグメンテーション
身体部分、例えば心臓は、Ｘ線画像（または超音波画像／ＭＲＩ画像／ＣＴ画像）中でセグメンテーションされる。画像のセグメンテーションにより、Ｘ線画像ボリューム中の心臓の外形を提供する。
【００７３】
より詳細には、例えばＸ線画像中の心臓のモデルベースのセグメンテーションは、平均モデル、Ｎ点とそれらの点を結ぶＴ個の三角形からなる三角メッシュを含む。初期形状は、例えば平均的または典型的な形状を表す。次に、モデルはいくつかのステップで画像に適応される。まず、概略的な位置（たとえば重心）と方向を決定し、それに応じてメッシュを画像中に配置する。モデルの訓練中に、各三角形はどの特定の画像特徴を探索すべきかを学習している。適応中に、各三角形は次にこれらの画像特徴を検索し、（そこからいわゆる外部エネルギーが導出される）一組の引力をもたらす。この外部エネルギーに基づいて、大域的または地域的アフィン変換のパラメーターを推定することによってモデルを連続的に適応させる（エネルギーを最小化する）。最後のステップでは、外力に基づいて局所的な変形ができる。同時に、いわゆる内部エネルギーは、平均形状からの大きすぎる逸脱にペナルティを課す。複数回繰り返した後、メッシュの形状は画像に合わせられている。どのメッシュ部分がどの解剖学的構造に属するかが分かっているので、これは解剖学的状況を画像に追加する。ＣＴ画像に適用されるがここでは超音波画像／ＭＲＩ画像にも適用することができるセグメンテーションアルゴリズムが、論文Ｅｃａｂｅｒｔ  ｅｔ  ａｌ．「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｅａｒｔ  ｉｎ  ＣＴ  Ｉｍａｇｅｓ」（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  Ｖｏｌ．  ２７，  Ｎｏ．  ９，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００８，  １１８９−１２０１）で詳細に検討されている。
【００７４】
図５は、身体部分を適応的に輪郭形成するワークフローを示す図である。（ａ）に示すステップでは、器官のセグメンテーションが行われる。メッシュ上の各三角形（黒いアウトライン）は、関心のある器官の境界（内側の灰色の領域）とアライメントされている。ステップ（ｂ）で、ユーザはＲＴＰの一部としてメッシュを修正した。この例では、メッシュは右に向かって拡張されています。装置、システムおよび方法は、手動修正を器官のセグメンテーションに再適用することを自動的に可能にする。これはステップ（ｃ）に示されている。これは、次のケース２をセグメンテーションするとき、（ａ）と（ｂ）の間のメッシュ変形が典型的なユーザ修正として適応パイプラインに組み込まれているので、自動化結果はすでにそのような変更を組み込んでいることを示す。ここでメッシュ変形は水平方向への単純なスケーリングとして表されていることに注意されたい。器官スケールに依存する距離、高度な局所的修正、または局所的な曲率／複数の器官や輪郭の考慮など、より高度な変形も可能である。したがって、本明細書で説明されるようなスケーリングは、ユーザ修正を「記憶する」１つの方法であり、（上述のように）表面距離を計算することがそのようなユーザ修正を「記憶する」別の方法を形成する。
【００７５】
続けて図５を参照すると、より詳細には、ワークフローは、一方では、ユーザの「好み」に分類され得る修正（セグメンテーションを患者の一般的な画像解釈方法に適応させるための変更を反映する）、他方では、特定の患者の現在の画像およびさらなる画像に対するセグメンテーションの特定の用途に対する補正を反映する補正修正を説明している。これを説明するために、そのようなユーザ修正は自動化されたセグメンテーション結果に関して学習される。これは以下のステップを使用して実行される：最初に、モデルベースのセグメンテーション（ＭＢＳ）が通常通り実行され、そして関心のある器官のセグメンテーションＳ１が供給される（図５ａ）。第二に、ユーザはセグメンテーション結果を望み通りに修正し、セグメンテーションＳ１’に導く（図５ｂ）。第３に、Ｓ１とＳ１’との間の表面偏差が（例えば、各三角形について１つの符号付き距離値などの表面距離の形で）計算される。第４に、適応的治療または次の患者の別の画像のセグメンテーションを適用するとき、それらの距離は更新されたセグメンテーションを提供するために使用される。言い換えれば、新しい（更新された）セグメンテーションはユーザ入力距離を使用し、新しいセグメンテーションは新しいセグメンテーションを提供する際にこれらの距離を組み込み、そしてメッシュは元の器官の輪郭ではなくこれらの距離に基づいて修正される。これは、距離Ｓ１−Ｓ１’を既に組み込んでいる自動セグメンテーションＳ２、すなわちＳ１からの前のユーザ修正をもたらす（図５ｃ）。
【００７６】
図５に示すワークフローを要約すると、三角表面メッシュを使用するモデルベースのセグメンテーション（ＭＢＳ）を使用して、医用画像内の器官をロバストかつ正確に描写する。セグメンテーションは、各メッシュ三角形を中心とする画像検索領域でターゲットポイントを見つけ、続いて（モデルベースの正則化を使用して）モデルメッシュをすべてのターゲットポイントに適応させることで機能する。ただし、いくつかのアプリケーションでは、セグメンテーション結果を手動で修正する必要がありかも知れない。例えば、放射線療法治療計画（ＲＴＰ）では、計画目標ボリューム（ＰＴＶ）のセグメンテーションは、治療計画を計算する前に、ユーザによって修正されることが一般的である。しかしながら、この修正は常に一度に適用される必要がある。例えば、適応放射線療法の場合、一貫性のため、このユーザまたは機関による同じ輪郭形成を必要とする他の患者に適用される必要があることもある。それゆえ、図５に示すワークフローによりユーザの修正を記憶することができる。このアプローチでは、以前の修正変更としてユーザの一般的な「好み」が学習され、これらは後処理ステップとしての記憶された表面偏差の適用などとして、セグメンテーションパイプラインに組み込まれる。手動修正は理想的にはトレーニング段階でのみ、または治療の全過程の中で一人の患者につき一回だけ必要とされるので、これは臨床ワークフローを非常に単純化する。将来のセグメンテーションは、これらの修正が自動的に組み込まれているので、ユーザによる繰り返しが少なくてよい。
【００７７】
言うまでもなく、上記のワークフローは３Ｄボリュームのモデルベースのセグメンテーションに関するものであるが、これを他のＸ線画像または超音波画像に（またはＭＲＩ画像にも）適用することが可能である。例えば、画像は、ｘ平面モードで取得することができ、すなわち、２つの直交する超音波スライスが記録され、そしてセグメンテーションが適用される。
【００７８】
装置、システム、および方法は、ＲＴＰ、特に適応ＲＴについて特に興味深い。患者に対する治療計画が生成されると、ＰＴＶのセグメンテーションは一般に、治療計画ソフトウェアを実行する前に、医師によって手動で生成される。これは一般に毎回行われる必要があり、したがって非常に時間がかかる。本明細書に記載の装置、システム、および方法は、（１）標的構造の自動セグメンテーションと、それに続く（２）（１）で生成された初期セグメンテーションに結び付けられた医師の手動ユーザ対話の組み込みを可能にする。言い換えれば、ユーザインタラクションは自動セグメンテーションされたメッシュに対してのみ許可されるので、そのユーザの修正は次の計画セッションまたは次の患者のためのメッシュ変形として首尾一貫した方法で組み込むことができる。これにより時間が節約され、臨床ワークフローが大幅に向上する。これにより、次のようにもなる：第１に、再現性のあるユーザ固有の修正を含む器官セグメンテーションを提供することができ、すなわち１人の特定のユーザのすべての修正を使用して、そのユーザの「嗜好」に従って「典型的な」平均的な修正を求めることができる。第２に、患者特有の修正を含む器官セグメンテーションを提供することができる。すなわち、特定の患者に必要な修正を記憶して、その患者特有の修正を含むこの特定の患者の一貫した再現可能なさらなるセグメンテーション結果を自動的に可能にする。
【００７９】
他の一実施形態では、適切なシステムにおいて、上記の実施形態の一つによる方法の方法ステップを実行するように較正されたことを特徴とするコンピュータプログラムまたはコンピュータプログラム要素が提供される。
【００８０】
コンピュータプログラム要素は、コンピュータ部に記憶されてもよい。コンピュータ部も一実施形態の一部であってもよい。このコンピューティング部は、上記の方法のステップを実行するまたは実行を誘起するように構成され得る。さらに、上記のデバイスの構成要素を動作させるように構成されていてもよい。コンピューティング部は、自動的に動作し、及び／またはユーザの命令を実行するように構成されている。コンピュータプログラムはデータプロセッサのワーキングメモリにロードされる。データプロセッサは、前述の実施形態の１つによる方法を実行するように構成されている。
【００８１】
本発明のこの実施形態は、初めから本発明を用いるコンピュータプログラムと、アップデートにより本発明を用いるプログラムになる既存のプログラムとの両方をカバーする。
【００８２】
さらに、コンピュータプログラム要素は、上記の方法の実施形態の手順を満たす必要なすべてのステップを提供できる。
【００８３】
本発明のさらに別の一実施形態によると、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能媒体が提供され、そのコンピュータ読み取り可能媒体は、前のセクションで説明したコンピュータプログラム要素を記憶したものである。
【００８４】
コンピュータプログラムは、光記憶媒体や他のハードウェアとともに、またはその一部として供給される固体媒体などの適切な媒体に記憶及び／または配布することができ、インターネットや有線または無線の電気通信システムなどを介して他の形式で配信することもできる。
【００８５】
しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブ等のネットワーク上で提供されてもよく、そのようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードされてもよい。本発明のさらにべつの実施形態では、コンピュータプログラム要素をダウンロードできるようにする媒体が提供され、そのコンピュータプログラム要素は本発明の上記の実施形態の一つによる方法を実行するように構成されている。
【００８６】
留意すべき点として、本発明の実施形態を、異なる主題を参照して説明する。具体的に、一部の実施形態を方法の請求項を参照して説明し、他の一部の実施形態をデバイスの請求項を参照して説明する。しかし、本技術分野の当業者は、上記の説明と以下の説明から、特に断らないかぎり、一種類の主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる複数の主題に関係する特徴の間の任意の組み合わせも本出願で開示されていると考えられることが分かるであろう。しかし、すべての特徴は組み合わせて、特徴の単なる和以上のシナジー効果を提供することができる。
【００８７】
図面と上記の説明に詳しく示し本発明を説明したが、かかる例示と説明は例であり限定ではない。本発明は開示した実施形態には限定されない。請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び従属項を研究して、開示した実施形態のその他のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。
【００８８】
請求項において、「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は他の要素やステップを排除するものではなく、「１つの（「ａ」または「ａｎ」）」という表現は複数ある場合を排除するものではない。単一のプロセッサまたはその他のアイテムが請求項に記載した複数の部の機能を満たすこともできる。相異なる従属項に手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。請求項に含まれる参照符号は、その請求項の範囲を限定するものと解してはならない。
【図１】
2019530502.tif 000003
【図２】
2019530502.tif 000004
【図３】
2019530502.tif 000005
【図４】
2019530502.tif 000006
【図５】
2019530502.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月25日(2019.3.25)
【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】
身体部分の適応的輪郭形成のための装置であって、
入力部と、
処理部とを有し、
前記入力部は前記処理部に少なくとも２つの画像を提供するように構成され、
前記少なくとも２つの画像は、身体部分の画像データを含む第１画像と、前記身体部分の画像データを含む第２画像とを含み、
前記処理部は、前記第１画像中の前記身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定し、前記第１画像中の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供するように構成され、
前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、前記修正は、セグメンテーション面の少なくとも一部の、少なくとも１つの新しい位置へのユーザベースの移動を含み、改訂モデルベースのセグメンテーションが前記第１画像中の前記身体部分の改訂セグメンテーション面表現を提供することをもたらし、前記処理部は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面と改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂セグメンテーション面との間の少なくとも１つの偏差に基づいて、前記身体部分の最終的なセグメンテーションデータを決定するように構成され、
前記処理部は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションと前記最終的なセグメンテーションデータとに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを前記第２画像中の前記身体部分の画像データに適用して、前記第２画像の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供するように構成される、
装置。
【請求項２】
前記初期自動モデルベースのセグメンテーション面は、少なくとも２つの面セグメントを含み、前記少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１面セグメントと第２面セグメントとを含み、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの前記改訂セグメンテーション面は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの前記少なくとも２つの面セグメントに対応する少なくとも２つの面セグメントを含み、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの前記少なくとも２つの面セグメントは、１つの共通の境界を共有する第１面セグメントと第２面セグメントとを含み、決定される少なくとも１つの偏差は、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面上の第１面セグメントおよび第２面セグメントと、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂セグメンテーション面上の第１面セグメントおよび第２面セグメントとの間の境界から延在する少なくとも１つの距離を含む、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記処理部は、最終的なセグメンテーションデータを、改訂モデルベースのセグメンテーションになるモデルベースのセグメンテーションパラメータとして決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正は、初期自動モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差を含み、前記最終的なセグメンテーションデータは、初期モデルベースのセグメンテーションからの少なくとも１つの偏差に基づいて決定される、
請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つの偏差は少なくとも１つの距離を含む、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記第２画像は前記第１画像と同じ患者のものである、
請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記第２画像は前記第１画像と異なる患者のものである、
請求項１に記載の装置。
【請求項８】
身体部分の適応的輪郭形成のためのシステムであって、
画像取得部と、
請求項１ないし７いずれか一項に記載の、身体部分の輪郭形成するための装置と、
出力部とを有し、
前記画像取得部は前記身体部分の画像データを含む画像を取得するように構成され、前記画像取得部は前記入力部に前記画像を提供するように構成され、
前記処理部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションの適用により、身体部分の画像データのセグメンテーションを決定するように構成され、
前記出力部は、更新されたモデルベースのセグメンテーションを表すデータを出力するように構成される、
システム。
【請求項９】
身体部分の適応的輪郭形成のための方法であって、
ａ）少なくとも１つの画像を提供することであって、前記少なくとも１つの画像は、身体部分の画像データを含む第１画像と、前記身体部分の画像データを含む第２画像とを含む、ことと、
ｂ）前記第１画像中の前記身体部分の画像データの初期自動モデルベースのセグメンテーションを決定し、前記第１画像中の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供することと、
ｃ）前記初期自動モデルベースのセグメンテーションの修正に応じて、前記身体部分の最終的セグメンテーションデータを決定することであって、前記修正は、セグメンテーション面の少なくとも一部の、少なくとも１つの新しい位置へユーザが動かすことを含み、改訂モデルベースのセグメンテーションが前記第１画像中の前記身体部分の改訂セグメンテーション面表現を提供することをもたらし、最終的なセグメンテーションデータは、前記初期自動モデルベースのセグメンテーションのセグメンテーション面と、前記改訂モデルベースのセグメンテーションの改訂されたセグメンテーション面との間の少なくとも１つの偏差に基づいて決定される、ことと、
ｄ）前記初期自動モデルベースのセグメンテーションと最終的なセグメンテーションデータとに基づいて、更新された自動モデルベースのセグメンテーションを前記第２画像中の前記身体部分の画像データに適用して、前記第２画像の前記身体部分のセグメンテーション面表現を提供することとを含む、
方法。
【請求項１０】
請求項１ないし７いずれか一項に記載の装置及び／又は請求項８に記載のシステムを制御するコンピュータプログラム要素であって、プロセッサにより実行されると、請求項９に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム要素。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラム要素を記憶したコンピュータ読み取り可能媒体。
【国際調査報告】
2019530502.tif 000008
2019530502.tif 000009
2019530502.tif 000010