(57)【要約】  システム及び関連する方法が、生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成する。システムは、力学的アセンブリのそれぞれの解剖学的要素（Ｂ、Ｃ）についての少なくとも２つの入力要素モデル（ｍ（Ｂ），ｍ（Ｃ））と、ｉｉ）カメラ（ＤＳＣ）によって取得された生体力学的アセンブリ（Ｔ）の外層（ＯＬ）の表面画像とを受信するための入力インターフェイス（ＩＮ）を有する。コンバイナ（Σ）が、表面画像に基づいて、少なくとも２つの入力要素モデル（ｍ（Ｂ），ｍ（Ｃ））を生体力学的アセンブリの力学的結合モデル（ｍ（Ｔ））に結合するように構成される。
2019518266.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成するシステムであって、当該システムは、
ｉ）力学的アセンブリのそれぞれの解剖学的要素についての少なくとも２つの入力要素モデルと、ｉｉ）カメラによって取得された前記生体力学的アセンブリの外層の表面画像とを受信するための入力インターフェイスと、
前記表面画像に基づいて、前記少なくとも２つの入力要素モデルを前記生体力学的アセンブリの力学的結合モデルに結合するように構成されるコンバイナと、を有する、
システム。
【請求項２】
前記少なくとも２つの入力要素モデルのうちの少なくとも１つが、前記解剖学的要素のそれぞれの要素の一般モデルから事前に適合される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記少なくとも２つの入力モデルは、それぞれの一般モデルから、該一般モデルがそれぞれ異なる訓練セットから別々に学習されるように適合される、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記コンバイナは、ソルバコンポーネントを含み、該ソルバは、
前記入力要素モデルのうちの第１の入力要素モデルを、前記入力要素モデルのうちの第２の入力要素モデルの初期位置において第２の入力要素モデルに結合して、力学的候補結合モデルを得、
該候補結合モデルの力学的シミュレーションを実行して、前記候補結合モデルの第１の構成を得、
前記候補結合モデルの第１の構成を前記表面画像と比較して、偏差の尺度を得、
該偏差の尺度に基づいて、前記初期位置を変化させて、第２の候補結合モデルを得る、ように構成される、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
生体力学的シミュレーションは、複数の力学的自由度に亘って実行される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記初期位置を変化させることは、前記複数の力学的自由度のサブセットに対してのみ実行される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
ソルバは、一連の候補結合モデルを経る反復ステップで繰り返し進行し、前記力学的自由度の数が、前記反復ステップによって変化する、請求項５又は６に記載のシステム。
【請求項８】
前記生体力学的アセンブリは、動物又はヒトの胴である、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記解剖学的要素は、ａ）乳房及びｂ）胸壁を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成するコンピュータで実施される方法であって、当該方法は、
力学的アセンブリのそれぞれの解剖学的要素についての少なくとも２つの入力要素モデルと、ｉｉ）カメラによって取得された前記生体力学的アセンブリの外層の表面画像とを受信するステップと、
前記表面画像に基づいて、前記少なくとも２つの入力要素モデルを前記生体力学的アセンブリの力学的結合モデルに結合するステップと、を含む、
方法。
【請求項１１】
前記少なくとも２つの入力要素モデルのうちの少なくとも１つが、前記解剖学的要素のそれぞれの要素の一般モデルから事前に適合される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも２つの入力モデルは、それぞれの一般モデルから、該一般モデルがそれぞれの異なる訓練セットから別々に学習されるように適合される、請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記結合するステップは、
前記少なくとも２つの入力要素モデルから、前記入力要素モデルのうちの第１の入力要素モデルを、前記入力要素モデルのうちの第２の入力要素モデルの初期位置において第２の入力要素モデルに結合して、力学的候補結合モデルを取得するステップと、
該候補結合モデルの力学的シミュレーションを実行して、前記候補結合モデルの第１の構成を得るステップと、
前記候補結合モデルの第１の構成を前記表面画像と比較して、偏差の尺度を得るステップと、
前記偏差の尺度に基づいて、前記初期位置を変化させて、第２の候補結合モデルを得るステップと、を含む、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
処理装置によって実行されるときに、請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の方法を実行するように適合されたコンピュータプログラム要素。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成するシステム、生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成する方法、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】
乳がんは、西洋の女性を悩ませる最も一般的ながんのタイプである。
【０００３】
患者は、いくつかの治療選択肢、例えば手術を有しており、手術の場合に、乳房組織の患部が除去される。共同意思決定のコンテキストでは、事前に乳房手術の結果をシミュレートするための生体力学的（biomechanical）方法が開発されている。シミュレーションは、結果をより良く理解するために、患者又は医療スタッフに手術結果の視覚的表現を提供する。
【０００４】
現在、（ヒトの胴体等の）生体力学的アセンブリのこのようなシミュレーションの生成は、特定の患者のいずれかに対して取得されたＭＲ又はＣＴ画像、及びそのようなイメージから構築されたモデルに基づく。換言すれば、所与の患者の解剖学的構造のシミュレーションを計算し得る前に、特定の患者の内部のイメージを最初に取得する必要がある。しかしながら、そのようなイメージの取得は、非常に高価であるか、又はＸ線の場合に放射線量のために健康リスクとなる。
【発明の概要】
【０００５】
従って、生体力学的アセンブリのシミュレーションのためのモデルの生成を容易にするか、又はより安全にするための代替のシステム又は方法が必要とされ得る。
【０００６】
本発明の目的は、独立請求項の主題によって解決され、独立請求項に従属する請求項には、更なる実施形態が組み込まれる。本発明の以下で説明する態様は、複合モデルを生成する方法、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等しく適用されることに留意されたい。
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、生体力学的（bio-mechanical）アセンブリのための複合モデルを生成するシステムが提供される。このシステムは、
ｉ）力学的（mechanical）アセンブリのそれぞれの解剖学的要素についての少なくとも２つの入力要素モデルと、ｉｉ）カメラによって取得された生体力学的アセンブリの外層の表面画像とを受信するための入力インターフェイスと、
表面画像に基づいて、少なくとも２つの入力要素モデルを生体力学的アセンブリの力学的結合モデルに結合するように構成されるコンバイナ（combiner）と、を有する。
【０００８】
一実施形態では、モデル要素は、３Ｄ又は体積モデル要素であり、要素のうちの一方が、他方の要素の背後にあり、且つ両方の要素が、カメラに対して外層（例えば、皮膚）の背後に位置する。少なくとも２つの解剖学的要素は、カメラから視覚的に遮られている。カメラは、好ましくは、表面イメージングのために非イオン化放射線を使用する。少なくとも局所的には、外層の形状は、解剖学的要素のうちの少なくとも１つの少なくとも一部の形状と少なくとも部分的に一致する。要素は、互いに結合され、及び／又はそれら要素の少なくとも１つは外層に結合される。さらにより具体的には、一実施形態によれば、生体力学的アセンブリは、動物又はヒトの胴体であり、解剖学的要素は、ａ）乳房及びｂ）胸壁の少なくとも一部を含む。
【０００９】
本明細書で提案する２つ以上のサブモデルから複合スーパーモデルを生成することにより、生体力学的アセンブリ内の要素を全体としてモデル化することを目的とするモノリシックモデル構築とは対照的に、より広い範囲の解剖学的変動を捕捉し、こうしてより現実的な生体力学的シミュレーションを実現する。
【００１０】
一実施形態によれば、少なくとも２つの入力要素モデルのうちの少なくとも１つが、内部要素のそれぞれの要素の一般モデルから事前に適合される。
【００１１】
一実施形態によれば、少なくとも２つの入力モデルは、それぞれの一般モデルから、一般モデルがそれぞれ異なる訓練セットから別々に学習されるように適合される。これにより、特にＭＲＩイメージの使用を避けることができ、シミュレーションを準備するための時間及びコストを節約することができる。
【００１２】
一態様によれば、コンバイナは、ソルバ（solver）コンポーネントを含み、このソルバは、
入力要素モデルのうちの第１の入力要素モデルを、入力要素モデルのうちの第２の入力要素モデルの初期位置において第２の入力要素モデルに結合して、力学的候補結合モデルを得、
候補結合モデルの力学的シミュレーションを実行して、候補結合モデルの第１の構成を得、
候補結合モデルの第１の構成を表面画像と比較して、偏差の尺度を得、
偏差の尺度に基づいて、初期位置を変化させて、第２の候補結合モデルを得るように構成される。
【００１３】
一実施形態によれば、生体力学的シミュレーションは、複数の力学的自由度（ＤｏＦｓ）に亘って実行される。ＤｏＦｓには、回転、並進、及び／又は変形が含まれる。より高いレベルの現実性が達成可能である。
【００１４】
一実施形態によれば、初期位置を変化させることは、複数の力学的自由度のサブセットに対してのみ実行される。これにより、計算時間を短縮することができる。
【００１５】
一実施形態によれば、ソルバは、一連の候補結合モデルを経る反復ステップで繰り返し進行し、力学的自由度の数が、反復ステップによって変化する。これにより、計算時間を短縮することができる。
【００１６】
別の態様によれば、生体力学的アセンブリのための複合モデルを生成するコンピュータで実施される方法が提供され、この方法は、
ｉ）力学的アセンブリのそれぞれの解剖学的要素についての少なくとも２つの入力要素モデルと、ｉｉ）カメラによって取得された生体力学的アセンブリの外層の表面画像とを受信するステップと、
表面画像に基づいて、少なくとも２つの入力要素モデルを生体力学的アセンブリの力学的結合モデルに結合するステップと、を含む。
【００１７】
一実施形態によれば、少なくとも２つの入力要素モデルのうちの少なくとも１つが、内部要素のそれぞれの要素の一般モデルから事前に適合される。
【００１８】
一実施形態によれば、少なくとも２つの入力モデルは、それぞれの一般モデルから、一般モデルがそれぞれ異なる訓練セットから別々に学習されるように適合される。
【００１９】
一実施形態によれば、結合するステップは、以下のサブステップ、
少なくとも２つの入力要素モデルから、入力要素モデルのうちの第１の入力要素モデルを、入力要素モデルのうちの第２の入力要素モデルの初期位置において第２の入力要素モデルに結合して、力学的候補結合モデルを得るステップと、
候補結合モデルの力学的シミュレーションを実行して、候補結合モデルの第１の構成を得るステップと、
候補結合モデルの第１の構成を表面画像と比較して、偏差の尺度を得るステップと、
偏差の尺度に基づいて、初期位置を変化させて、第２の候補結合モデルを得るステップと、を含む。
【００２０】
一実施形態によれば、力学的シミュレーションは、複数の力学的自由度に亘って実行される。
【００２１】
一実施形態によれば、初期位置を変化させるステップは、複数の力学的自由度のサブセットに対してのみ実行される。
【００２２】
一実施形態によれば、本方法は、一連の候補結合モデルを経る反復ステップで繰り返し進行し、力学的自由度の数が、反復ステップによって変化する。
【００２３】
一実施形態によれば、力学的アセンブリは、動物又はヒトの胴体である。
【００２４】
一実施形態によれば、内部要素は、ａ）乳房及びｂ）胸壁を含む。
【００２５】
別の態様によれば、処理装置によって実行されるときに、上述した実施形態のいずれか１つの方法を実行するように適合されたコンピュータプログラム要素が提供される。
【００２６】
さらに別の態様によれば、プログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。
【００２７】
簡潔には、一実施形態によれば、ＭＲ又はＣＴ撮像を必要とせずに、１つの好ましい実施形態において光学表面スキャンから得られる胴体の表面の表現に純粋に基づいて、特にヒトの胴体の生体力学的シミュレーションのためのモデルの生成を可能にするシステム及び関連する方法が提案される。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】力学的な生体医療アセンブリの解剖学的要素の概略図である。
【図２】力学的な生体医療アセンブリの複合モデルを生成するシステムの概略ブロック図を示す。
【図３】生体力学的アセンブリの解剖学的要素の一般的な入力モデルを生成する方法のフローチャートを示す。
【図４Ａ】生体力学的アセンブリの複合モデルを生成する方法のフローチャートを示す。
【図４Ｂ】生体力学的アセンブリの複合モデルを生成する方法のフローチャートを示す。
【図５】表面画像をモデルに位置合わせする方法の図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
ここで、本発明の例示的な実施形態について、以下の図面（必ずしも縮尺通りではない）を参照して説明する。
【００３０】
本明細書で提案されるのは、２つ以上の入力モデルに基づいて、生体力学的アセンブリの複合モデル（composite  model）を生成するコンピュータ化されたモデル生成システムＣＭＧである。各入力モデルは、生体力学的アセンブリのそれぞれの解剖学的部分を表す。複合モデル生成システムＣＭＧの動作をより詳細に説明する前に、例示的な生体力学的アセンブリを示す以下の図１（必ずしも一定の縮尺ではない）をまず参照することが有益となり得る。
【００３１】
図１Ａは、女性の胴体ＴＯＲ等の生体力学的アセンブリの軸線方向図を示す。他方、図１Ｂは、胴体ＴＯＲの矢状図（側面図）を与える。図１Ａ、図１Ｂにおいて、参照符号ｌ及びｒは、それぞれ左及び右を示すが、参照符号ｔ及びｂは、それぞれ胴体ＴＯＲの上部と下部を指す。構造的に言えば、胴体ＴＯＲは層状の構成を有し、一方の層が他方の層の後ろに配置され、胴体ＴＯＲ内の層を塞ぐ露出した外層ＯＬ、すなわち皮膚を有する。２つの乳房が、下にある乳房組織が皮膚ＯＬ内で膨らむことによって生じる皮膚ＯＬの膨らんだ部分として形成される。乳房組織は、胴体内の胸壁Ｃの一部に結合する。特に、この部分は、本明細書では胸壁要素Ｃと呼ばれる。より具体的には、乳房組織は、胸郭壁要素に結合される。壁要素Ｃは、骨（肋骨）と胸筋組織との集合体である。皮膚／乳房組織と壁要素との間に部分的に位置し、及び／又は乳房組織を部分的に取り囲む（すなわち、隣接する）更なる中間層又は内層ＩＬも存在する。この内層ＩＬは、結合組織だけでなく、乳房組織及び脂肪組織からも形成される。こうして、生体力学的アセンブリとして見られる女性の胴体の主要要素は、外層（皮膚）、下にある乳房組織、胸壁Ｃを含み、胸壁Ｃは、乳房組織が乳房組織と胸郭との間に位置する中間層を介して結合される壁を形成する。図１の破線は、胸壁Ｃの特定の形状を示している。
【００３２】
ここで、提案する複合モデル生成ＣＭＧシステム（本明細書では単に「複合モデル生成器」とも呼ばれる）の概略ブロック図が示される図２を参照する。システムは、オプションとして、表面カメラＤＳＣ（例えば、マイクロソフト社のＫｉｎｅｃｔカメラ）を含むが、表面イメージＳＣが、カメラＤＳＣによって直接的に供給されるのではなく、写真又は画像記憶システムから以前に取得したイメージとして取り出すこともできるので、この表面カメラＤＳＣは、厳密には、必ずしも必要ではない。立体イメージング、レーザスキャナシステム（飛行時間の有無にかかわらず）等の他の光学技術もエコー定位等の非光学技術と同様に想定されるが、光システムがより高い精度のために好ましい。
【００３３】
複合モデル生成ＣＭＧシステムの処理コンポーネントは、手術計画ワークステーション等の汎用コンピュータＰＵ上にソフトウェアモジュールとして実装することができる。代替実施形態では、図２のＩＰＳのモジュールが、分散アーキテクチャに配置され、適切な通信ネットワークに接続される。モジュールは、適切にプログラムされたフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）又はハードワイヤード集積回路としてハードウェアで配置することができる。このシステムは、グーグル・グラス（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）又はｉＯＳタブレット等の、様々なタブレット又はスマートフォンのプラットフォーム用の「アプリ」として実装することもできる。
【００３４】
複合モデル生成器ＣＭＧの動作については、図１で上述したように本明細書では胴体Ｔを主に参照して説明するが、提案する複合モデル生成器ＣＭＧをヒト又は動物の他の生体力学的アセンブリに適用することも本明細書で企図されるので、その動作は、必ずしも胴体Ｔに限定されるものではない。
【００３５】
胸壁Ｃ及び乳房Ｂの１つをそれぞれ表すように、入力モデルｍ（Ｃ）及びｍ（Ｂ）を取得することができる。この方法は、両方の乳房に容易に拡張することができ、入力が３つ（又はそれ以上）のモデルから形成される場合に、複合モデルは、胸壁及び２つの乳房を含む。
【００３６】
入力モデルｍ（Ｃ）及びｍ（Ｂ）、並びに生成された複合モデルｍ（Ｔ）は、それぞれの解剖学的構造のコンピュータ化された表現であり、メッシュモデルとして形成することができる。モデルには、表面モデル又は体積モデルが含まれる。モデルは、有限要素解析（FEA）として知られる、三角形要素又は他の幾何学的要素等の幾何学要素から形成される。体積モデルの場合に、要素は、四面体等の３Ｄ幾何学要素として形成される。要素は、それぞれのメッシュモデルｍ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）、又はｍ（Ｔ）と一緒に規定される。体積／表面要素は、それらのエッジ／面で一緒に接合される。解剖学的情報を符号化するために、要素のいくつか又はそれぞれにラベルを付けることができる。各要素は、変形、動き、又は他の自由度（DoFs）をシミュレートするために「仮想の」力学的な力を受け得る。より現実的な（生体）力学的シミュレーションを達成するために、それぞれのメッシュのいくつかの要素又は各要素は、局所的な材料パラメータ（局所的な弾性パラメータ等）を符号化するようにアドレス指定可能であり、それによりモデル化される特定の解剖学的構造（乳房Ｂ、胸壁Ｃ等）に特徴的な、負荷がかかった状況下での全体的な動的挙動を規定できる。
【００３７】
複合モデル生成器ＣＭＧは、２つの別個の入力モデルＭＣ及びＭＢを単一のモデル集合体に、すなわち複合モデルＭＴに合成する、つまり複合モデルＭＴに本質的に融合させる。次に、複合モデルＭＴは、例えば、重力場等の力場の影響下で結合されたアセンブリｍ（Ｔ）の外観をシミュレートするために、又は手術手順をシミュレートするように胴体からの物体の除去をシミュレートするために、共通の生体力学的シミュレーションに供され得る。
【００３８】
引き続き図２を参照すると、乳房Ｂ及び胸壁Ｃの２つ（又は、それ以上）の入力モデルｍ（Ｃ）、ｍ（Ｂ）が、それぞれ入力ポートＩＮで受信される。原則として、複合モデル生成器ＣＭＧは、それら入力モデルがどのように生成されたとしても、あらゆるタイプの入力モデルを入力として受信することができる。しかしながら、一実施形態では、図３を参照して以下でさらに詳細に説明するように、２つの入力モデルが特定の方法で生成される。
【００３９】
引き続き図２を参照すると、更なる入力が、図１で上述したように、カメラＤＳＣによって取得された表面画像ＳＣにより形成される。（１つ又は複数の）入力表面画像ＣＳ（すなわち、「スキャン」）が、図１に示されるように１つ又は複数の撮像方向（複数可）ｄに沿って前もって取得された。１つ又は複数の表面画像ＳＣは、好ましくは、皮膚ＯＬの空間的な深さ情報を符号化する。このように、２つの解剖学的構造、すなわち乳房Ｂ及び胸壁Ｃは、カメラの視野から視覚的に遮蔽されるが、皮膚ＯＬは、少なくとも部分的に、乳房組織Ｂの輪郭、及び乳房が胸壁Ｃに結合する箇所に対して横方向の胸壁Ｃの一部に追従する。カメラは、好ましくは、表面イメージングのために非イオン化放射線を使用する。
【００４０】
表面画像ＳＣに基づいて、生成器ＣＭＧのコンバイナ（combiner）Σモジュールが、２つの入力モデルｍ（Ｃ）及びｍ（Ｂ）を複合モデルｍ（Ｔ）に結合し、出力ポートＯＵＴで出力する。
【００４１】
複合モデルｍ（Ｔ）は、ポインタ構造等の適切なデータ構造に格納される。出力複合モデルＭＴを、記憶システムに格納することもでき、又は別の方法で処理することもできる。
【００４２】
例えば、先に示したように、結合モデル（combined  model）ｍ（Ｔ）を、生体力学的シミュレーションパッケージＳＰに渡すことができる。このようなパッケージの非限定的な例は、オープンソースシステム「Nifty  Sim」であり、このシステムは、K  Millerらによって、”Total  Lagrangian  explicit  dynamics  finite  element  algorithm  for  computing  soft  tissue  deformation”  in  Commun.  Number.  Meth.  Engineering、vol  23,  pp  121-134(2007)によって報告された、ＴＬＥＤ(total  Lagrangian  explicit  dynamic)ソルバ（solver）アルゴリズムに基づく。しかしながら、他の有限要素法（FEM）パッケージを代わりに使用することができる。ユーザ指定の条件（例えば、運動方程式の指定、重力場等の適用可能な力場、及びシミュレーションしようとする所望の力学的自由度）に基づいて、シミュレーションパッケージＳＰは、シミュレーションのグラフィカル表現を（特に、動画として）生成し、このグラフィカル表現は、モニタＭＴ等のディスプレイ装置上に表示するためにレンダリングすることができる。予め規定された運動方程式が、初期構成から最終構成に段階的に進んで時間的に積分される。他の積分器とは対照的に、ＴＬＥＤアルゴリズムは、一連の中間構成の各構成からではなく、固定の初期構成からステップ毎に積分される。好ましくは、ラグランジアン形式の運動方程式が使用されるが、他の公式も想定される。シミュレーションの時間発展を表示する代わりに、時間積分の終わりに最終構成の静止画像のみを単に表示することが望ましい場合がある。
【００４３】
以下でより詳細に説明するように、表面画像と、入力モデルＭＣ及びＭＢの一方又は両方とは、力場、特に重力場に対して異なる向きで解剖学的構造及び胴体を表すことができる。例えば、乳房モデルは、仰臥位又は腹臥位（又は実際には、力場がない（例えば、重力がない）構成）の乳房の解剖学的構造を表すことができるが、胸壁は、表面スキャンＳＣがカメラＤＳＣによって記録された直立位置と同様の直立位置にある胸壁を表す。
【００４４】
提案する複合モデル生成器ＣＭＧは、２つの入力モデル及び／又は表面画像ＳＣそれぞれを重力場と同じ向きで記録することを必要としない。具体的には、３つの向きのうちの少なくとも１つが、異なっていてもよく、又は実際には、それぞれの向きが、指定された力場に対して異なっていてもよい。
【００４５】
しかしながら、複合モデル生成器ＣＭＧの動作をより詳細に説明する前に、ここで、乳房Ｂ及び胸壁Ｃそれぞれの入力モデルｍ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）を得るための手順を概説する図３を参照する。提案するシステムＣＭＧは、必ずしもこの手順に依存するものではなく、いずれかの方法で生成された入力モデルを受け入れることを理解されたい。
【００４６】
より具体的には、一実施形態によれば、それぞれの部分的な解剖学的構造、乳房Ｂ及び胸壁Ｃについてのそれぞれの一般モデルｇ（Ｂ）及びｇ（Ｃ）から間接的に瞬時入力モデルｍ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）が得られる。より具体的には、図３のフローチャートは、胴体Ｔの２つの解剖学的要素、乳房Ｂ及び胸壁Ｃのそれぞれの（この非限定的な場合は２つの）一般モデルｇ（Ｂ）及びｇ（Ｃ）を生成する方法を示す。
【００４７】
さらにより具体的には、それぞれの一般モデルｇ（Ｂ），ｇ（Ｃ）の訓練手順が提案され、これらの訓練手順は、図３の水平方向の破線によって示されるように、互いに分離される。換言すると、乳房の形状、サイズ、及び組織組成が必ずしも胴体の寸法と相関するとは限らないので、乳房特性と胴体／胸壁の特性とは、それぞれ異なる訓練セットＴＳ（Ｂ）及びＴＳ（Ｃ）で独立して訓練される。一実施形態では、図３の左に概略的に示されるように、訓練ステップは、患者集団及び／又はそれらの関連メタデータから前もって取得した履歴画像データから形成される。関連メタデータ又は記述子には、年齢、ＢＭＩ、更年期の状態、民族性等の、（裸画像の上に）母集団における個人の追加情報が含まれる。
【００４８】
この例では、訓練セットのイメージは、腹臥位の乳房ＭＲＩデータから形成されるが、軟組織のコントラストを可能にする他の向き及び／又は他のモダリティも本明細書で企図される。乳房及び胸壁のそれぞれの訓練セットには、（一連の）同じ画像が含まれ得るが、画像の異なる部分が、２つの訓練手順において別々に考慮されることが理解されよう。他の実施形態では、イメージの異なるセットが各解剖学的構造に使用される。訓練セットは、有利には、それぞれの解剖学的構造の母集団から受け取った３Ｄ画像データを含む。訓練ステップは、病院又は他の医療施設で管理される病院情報システム（HIS）又は画像保管システム（PASC）から入手できる。
【００４９】
上記から理解されるように、２つの一般的なモデルの生成は、本質的に１回限りの操作である。特にＭＲＩイメージ等の内部の解剖学的構造の「高価な」画像材料のみに依存している。次に、これらの一般的なモデルを、パーソナライザー（personalizer）モジュールＰＳによって個人化して、複合モデル生成器ＣＭＧへの入力のための上述した入力モデルｍ（Ｂ）及びｍ（Ｃ）を得ることができる。具体的には、個人化された入力モデルｍ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）、及び最終的には複合モデルｍ（Ｔ）が生成される所与／現在（instant）の患者（胴体Ｔ）の入力モデルを構築するために、ＭＲＩイメージは必要とされない。「個人化」によって、我々は、一般モデルから、生成器ＣＭＧによって複合モデルｍ（Ｔ）を最終的に生成すべき対象となる患者／胴体Ｔの表面スキャンＳＣに適合した特定の入力モデルｍ（Ｃ）、ｍ（Ｂ）を得るためのステップを理解する。
【００５０】
一般的なモデルを生成する方法は、本質的に、解剖学的要素Ｂ、Ｃに関する減結合のために、多分岐（multi-prong）の手順である。まず、一般的な乳房モデルｇＢの訓練分岐に移り、ステップＳ３１０Ｂにおいて、複数のメッシュモデルが、それぞれのコーパスＴＳ（Ｂ）から複数の画像（例えば、ＭＲＩ）にフィッティングされる。このメッシュフィッティング（fitting）ステップは、訓練セットＴＳ（Ｂ）の（生の）画像データ（例えば、３Ｄ  ＭＲＩ画像データ）のノイズフィルタリング、セグメント化、及びラベリング等の追加のステップを含むことができる。
【００５１】
乳房又は他の解剖学的構造の場合に、訓練セットのＭＲＩ画像においてコード化された情報に基づいて、組織分布を分析する材料分析器ステップＳ３１５Ｂが存在し得る。
【００５２】
一実施形態では、統計的アプローチを用いて、一般モデルｇ（Ｂ）を構築する情報を抽出する。具体的には、ステップＳ３２０Ｂにおいて、選択されたモデルに使用される幾何学的原始関数（primitives）に依存する形状モデルパラメータの確率分布を学習するために、統計的解析器ＳＡによって統計的解析が実施される。例えば、一実施形態では、乳房ｇ（Ｂ）の原型として半楕円体モデル（つまり、より一般的には楕円体のキャップ）が使用され、パラメータは、楕円体の主軸の長さを含む。統計的解析には、分布を記述するための平均及び／又は分散（又はより高いモーメント）又は他の統計値を推定することが含まれ得る。
【００５３】
ステップＳ３３０Ｂにおいて、ステップＳ３２０Ｂで学習した統計形状データと、各セットＴＳ（Ｂ）のメタデータとが相関付けされる。換言すれば、メタデータ又は測定値と形状パラメータとの間の依存関係が確立される。例えば、特定の年齢範囲及びＢＭＩ範囲の女性の乳房の平均周囲寸法を得ることができる。同様の解析が、周囲寸法以外の形状パラメータについても行われる。メタデータとの相関付けの代わりに、ステップＳ３１５ｂによる乳房組織組成又は胸筋−乳首間距離（過去のＸ線マンモグラムに基づく）等の利用可能な測定値を、統計的形状情報と相関付けてもよい。
【００５４】
出力は、一般的な乳房モデルｇ（Ｂ）であり、この乳房モデルｇ（Ｂ）は、複合モデルｍ（Ｔ）を生成すべき特定の胴体の個人データに個人化することができる（さらに以下で述べる）。換言すれば、一般モデルｇ（Ｂ）の形状パラメータは、個々の患者について測定されたメタデータ又は非画像データの値に基づいて個人化することができる。
【００５５】
統計的解析の代わりに、又はこれに加えて、機械学習手順ＭＬを使用して、一般モデルを構築するための情報を抽出する。以前の統計的アプローチでは、訓練セットは、幅広い女性母集団から抽出された「サンプル」として見なされている。機械学習アプローチでは、少し異なる見方がとられる。具体的には、訓練セットＴＳ（Ａ）、ＴＳ（Ｂ）は、画像データによって符号化された形状と、それぞれの患者のそれぞれのメタデータとの間の機能的関係のそれぞれの例のインスタンスであると理解される。訓練コーパスＴＳ（Ｂ）（又は、胸壁の場合にＴＳ（Ｃ））からの各個人の画像データ及び関連メタデータは、訓練のペア（メタデータ対形状）を規定する。それら訓練のペアのそれぞれは、メタデータと形状構成との間の機能的関係を学習するために機械学習アルゴリズムに供給することができる。適切な機械学習アルゴリズムには、決定木、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク等が含まれる。
【００５６】
機械学習が一般モデルｇ（Ｂ），ｇ（Ｃ）を学習するために使用される場合に、これら一般モデルは、訓練手順で使用されたそれぞれの形状と記述子又はメタデータとの間の機能的関係を符号化する。一般モデルは、所与のメタデータ又は測定値（集合的にｍｄと表す）、形状ｓについて、ｆ（ｍｄ）＝ｓを計算することを可能にする関数ｆである。関数ｆは、一般的に閉じた解析的記述ではないが、この関数は、ルックアップテーブル又は機械学習アルゴリズムのパラメータの特定の構成に暗黙的に符号化され、パラメータは訓練中に調整される。
【００５７】
胸壁Ｃの一般モデルｇ（Ｃ）を導出するために、上で概説した乳房手順ステップＡ３１０Ａ〜Ｓ３３０Ａから分離された同様の手順が、ステップＳ３１０ＣからステップＳ３３０Ｃにおいて実施される。胸壁Ｃの幾何学的原始関数は、一実施形態では、楕円形の断面を有する円筒（特に、その側面の少なくとも一部）である。
【００５８】
乳房Ｂ及び胸壁Ｃについて２つの一般的なサブモデルｇ（Ｂ）及びｇ（Ｃ）を生成することに加えて、ステップＳ３１０Ａで示されるように、内層ＩＬのそれぞれの一般モデルを学習することもできる（残りのステップは、これら残りのステップが上述したステップＳ３２０Ａ、Ｂ及びＳ３３０Ａ、Ｂと完全に類似しているので示さない）。あるいはまた、ステップＳ３１０Ａで得た内層のメッシュデータをステップＳ３１０Ｃで胸壁のために学習されたメッシュモデルとマージ（merge）することができ、これらの２つのメッシュモデルを図３に示されるようなステップＳ３２０Ｃ〜Ｓ３３０Ｃで一緒に処理することができ、その結果得られる胸壁の一般モデルは、「サブ・サブ」要素として内層ＩＬに関する情報を含む。
【００５９】
内層ＩＬを別々にモデル化し、これを複合モデルｍ（Ｔ）への追加の解剖学的要素として含めることは、これが胴部の特に現実的な生体力学的シミュレーションを達成するのを可能にするので有利である。内層ＩＬは、胸壁Ｃに接続する乳房組織の部分を効果的に取り囲むか、又は埋め込む。
【００６０】
この内層の形状及び／又は特に厚さについての知見は、出願人によって、非常に現実的な生体力学的シミュレーションにつながることが観察された。さらに、内層の厚さ推定は、乳房モデルｍ（Ｂ）又は胸壁モデルｍ（Ｃ）に関連して上で説明したのと同様に、胴体の母集団から学習された事前の知見に基づくことができることが見出された。
【００６１】
上記の図３のように一般モデルｇＣ、ｇＢ、及び必要に応じてｇ（ＩＬ）が得られると、これらの一般モデルは、次に、複合モデルを生成すべき現在の胴体Ｔの特定のメタデータに基づいてパーソナライゼーション・コンポーネントＰＳによって個人化される。ここでも、メタデータ又は記述子には、例えば、複合胴体モデルｍ（Ｔ）を生成すべき現在の患者のＢＭＩ（体格指数）、年齢、又は他のデータ又は測定値が含まれる。
【００６２】
一実施形態では、パーソナライザーＰＳは、直立面スキャンＳＣを利用することができ、また、（患者ファイルから取り出すことができる又はパーソナライザーＰＳへの適切なユーザインターフェイスにより臨床医によって供給することができる）Ｘ線マンモグラフィー等の追加の画像材料及び基本メタデータを使用することができる。
【００６３】
具体的には、一実施形態によれば、一般的な胸壁モデルｇ（Ｃ）の個人化は、表面スキャンＳＣと訓練データｇ（Ｃ）（一般的な胸壁モデルｇ（Ｃ）に基づく）との両方が、重力場に対して同じ向きで取得されるので、ＳＣ表面スキャンによる直接的な手順で得ることができる。特に、皮膚表面ＯＬに対応する胸壁モデルｇ（Ｃ）のモデル部分は、患者の直立３ＤスキャンＳＣに直接的にフィッティングされる。下にある胸壁形状の推定のために、ＢＭＩ等の患者のメタデータのいくつかを用いて、胸壁Ｃから皮膚ＯＬまでの距離を推定する。この皮膚−胸壁距離の情報は、事前の知見及び統計的解析又は機械学習から得ることができる。
【００６４】
現在の胴体Ｔに対する一般的な乳房モデルｇ（Ｂ）の個人化に関して、この個人化は、必ずしも、３Ｄ表面スキャンＳＣとして幾何学的フィッティングにより直接的に行う必要はなく、モデルは、重力場に対して異なる向きに関連してもよい。特に、３Ｄ表面スキャンは直立位置で取得されたが、一般化された乳房モデルは、訓練セットＴＳ（Ｂ）により腹臥位ＭＲＩデータで訓練された。代わりに、一般的な乳房モデルｇ（Ｂ）の形状パラメータの個人化は、Ｘ線マンモグラムに基づく胸筋−乳首距離、又は同様にＸ線マンモグラムから測定することができる乳房密度推定値から決定される乳房組織の組成等の、現在の胴体Ｔから収集された測定値との相関付けにより導出される。加えて又はその代わりに、相関付けは、ＢＭＩ、年齢、更年期の状態等の現在の胴体に関するメタデータに基づいてもよい。形状パラメータが相関付けによって決定されると、これらの形状パラメータは、メッシュ生成器（ＣＡＤコンポーネント）に渡され、形状の適合メッシュモデルｍ（Ｂ）のレンダリングを実行することができ、適合メッシュモデルｍ（Ｂ）は、複合モデル生成器ＣＭＧの入力として使用することができる。
【００６５】
あるいはまた、生体力学的シミュレーションを一般的な形状ｇ（Ｂ）上で実行して、表面スキャンにより（as  per）同じ向きに整列させることにより、両方が重力場に対して同じ向きになるようにする。本明細書で想定される、そのような再向合せ変換の１つのアプローチは、B  Eibenらの、“International  Symposium  on  Biomedical  Imaging  (ISIB),  2013  IEEE  10th”,  San  Francisco,  California,  USA,  7-11  April  2013,  IEEEの会議の進行中に公表された、”Biomechanically  guided  prone-to-supine  image  registration  of  breast  MRI  using  an  estimated  reference  state”に記載されている。
【００６６】
機械学習アルゴリズムが訓練される場合に、個人化は特に容易に達成される。メタデータ又は測定値（集合的にｍｄと呼ばれる）は、形状パラメータｓを得るために構成される機械学習アルゴリズムを経て、これらメタデータ又は測定値は、対応するメッシュをＣＡＤレンダリングするために（上述したように）使用される。
【００６７】
理解されるように、いずれの場合も、パーソナライザーＰＳによる個人化は、ＭＲＩデータを（直接的に）使用することなく、所与の患者（胴体Ｔ）に対して達成することができる。
【００６８】
一般モデル及び利用可能な表面スキャンが重力場に対して全て同じ向きを有するヒトの解剖学的構造の他の部分に適用される場合に、上述した個人化の実施形態が単純化され得ることが理解されよう。
【００６９】
パーソナライゼーション・ツールＰＳは、プリプロセッサとして複合モデル生成器に統合してもよく、又は完全に別個のスタンドアローンツールとして使用してもよい。別のケースでは、パーソナライザーは、それぞれの一般モデルに関するそれぞれの機能的関係を符号化し、好ましくは、個人化を実施するためのメタデータ及び／又は画像情報（例えば、Ｘ線、マンモグラフィ等）を供給する入力手段を含む。グラフィカル、数値、又はその他の適切なユーザインターフェイスツールを使用することができる。前述したように、メタデータは、病院情報システム等のデータベースシステムと相互作用する適切にプログラムされたインターフェイスによって自動的に取り出すこともできる。
【００７０】
ここで、図４Ａのフローチャートを参照する。ここでは、コンピュータ化された複合モデル生成方法のステップが説明される。方法ステップは、生成器ＣＭＧの動作に関する更なる詳細を提供する。しかしながら、当業者には、この方法の以下の説明もまた、分離して読解することができ、必ずしも図１に記載のアーキテクチャに結びついているわけではないことが理解されよう。
【００７１】
ステップＳ１０において、一実施形態では、乳房ｍ（Ｂ）及び対応する胸壁ｍ（Ｃ）の２つの入力モデルが入力として受信される。幾何学的には、乳房モデルｍ（Ｂ）は楕円体キャップの形状のメッシュであり、胸壁モデルｍ（Ｃ）はおおよそ楕円形断面の円筒の側面である。それに加えて、胴体Ｔの表面スキャンＳＣが受信される（必ずしも同時に且つ同じ入力ポートである必要はない）。
【００７２】
ステップＳ２０において、２つの入力モデルＭＢ及びＭＣが、胴体Ｔの複合又は結合（combined）モデルｍ（Ｔ）に結合される。
【００７３】
ステップＳ３０において、そのように結合されたモデルｍ（Ｔ）は、格納される、又は他に処理される。例えば、結合された胴体モデルＭＴは、生物医学的シミュレーションのために使用してもよく、この結合された胴体モデルＭＴは、ディスプレイ装置ＭＴ上にグラフィック形式で表される。
【００７４】
図３で前述したように、一実施形態では、２つの入力モデルが、２つの解剖学的要素Ｂ、Ｃのそれぞれの一般的なモデルから別個の学習手順で得られる。一実施形態では、２つのモデルのそれぞれの訓練セットは、ＭＲＩ画像を含み得る、又は他の適切な軟組織イメージング・モダリティから得られる。
【００７５】
図４Ｂを参照して、ここで結合ステップＳ２０についてより詳細に説明する。
【００７６】
最初のステップＳ２０１０において、乳房モデルｍ（Ｂ）は、初期位置において胸壁モデルｍ（Ｃ）に結合される。特に、モデルｍ（Ｂ）の制御点は、胸壁モデルｍ（Ｃ）の表面上のその初期位置に設定される。これは、両方の入力モデルｍ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）が共通の座標フレームにグラフィック形式で表される対話型グラフィックス環境において、ユーザが手動で行うことができる。ユーザは、ポインティングツール（例えば、コンピュータのマウス等）を使用して、モデルの一方を他方の方向にシフトさせて結合操作を行う。乳房モデルｍ（Ｂ）の縦軸が円筒の胸壁モデルｍ（Ｃ）の縦軸に対して垂直となることを保証するために、回転が必要な場合もある。他の実施形態では、結合操作Ｓ２０１０が自動的に行われる。これは、一実施形態では、向き／位置がモデルの部分の表示器（tell-tale）となる特徴的な部分を検出することによって達成することができる。例えば、最初のステップにおいて、乳房モデルは、光学表面スキャンにおける乳首の位置を検出し、その乳首の位置をモデルｍ（Ｂ）における乳首の表現と整列させることによって、自動的に位置決めすることができる。
【００７７】
概して、本明細書で提案されるような結合ステップは、一実施形態では、反復最適化手順を含み、一組の初期最適化パラメータを必要とする。一実施形態では、最適化すべきパラメータは、制御点の空間成分ｘ、ｙ、及びｚである。一実施形態では、制御点は乳房の中心であるが、他の実施形態も想定される。特に、この実施形態のように、胸壁ｍ（Ｃ）に乳房ｍ（Ｂ）を正確に空間的に位置させるために、提案する方法では単一の制御点のみが推定される。別の実施形態では、乳房の中心以外の異なる最適化パラメータを使用してもよく、及び／又は複数の制御点を最適化のために使用してもよい。最初に、制御点の座標に初期値が入力される。乳房の中心は、乳房メッシュｍ（Ｂ）の体積中心とみなしてもよく、好ましくは、その乳房の中心は、半楕円体／楕円形キャップの乳房モデルｍ（Ｂ）の楕円ベース表面の中心点として規定される。
【００７８】
ステップＳ２０１０は、本質的に、２つの入力モデルｍ（Ｂ）及びｍ（Ｃ）を単一のメッシュモデルにマージすることに相当する。このマージ又は結合されたモデルは技術的に単一のメッシュであるが、一実施形態ではラベル付けが行われる。換言すると、記述子ラベルは、構造、例えば左乳房表面を特定するために、結合されたモデルのメッシュ要素のいくつか又は全てに関連付けられる。乳房の中心が乳房モデルの後境界、すなわち胸筋／胸壁境界上にあると想定されるので、良好な初期推測を達成するために、モデルのラベリングを有益に使用することができる。
【００７９】
ステップＳ２０１０における結合操作の結果は、生成される最終的な結合された胴体モデルの初期推測を構成する。換言すれば、この初期の「候補」結合モデルｍ（Ｔ）ｊ＝０は、次のステップにおいて、１つ又は複数の反復で洗練されて、最終的な結合された胴体モデルｍ（Ｔ）ｆｉｎａｌになる。
【００８０】
結合モデル生成はステップＳ２０２０に進み、ここで生体力学的シミュレーションが候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊに基づいて実行される。生体力学的シミュレーションの終わりに、候補生体力学的なモデルｍ（Ｔ）ｊの第１の構成が生成される。先に述べたＴＬＥＤシミュレーションパッケージ等を使用してもよい。生体力学的シミュレーションは、応答性をさらに高めるために、好ましくはＧＰＵ（グラフィック処理装置）上で実行される。
【００８１】
一実施形態では、シミュレーションは、入力モデル及び表面画像の一方（又は両方）が、重力場等の適用可能な力場に関して異なる向きを有するような、先に述べた状況を説明するように構成される。換言すれば、候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊは、表面画像が記録された重力場と同じ向きに対応する構成に変換される。より具体的には、一実施形態では、乳房モデルｍ（Ｔ）及び胸壁モデルｍ（Ｔ）の少なくとも１つ、好ましくは両方は、仰臥位又は腹臥位の幾何学で表される。同様にして、候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊは、同様に仰臥位又は腹臥位で表されるが、表面スキャンＳＣは、患者の直立位置で記録される。この状況では、シミュレーションステップＳ２０２０によって、ｍ（Ｔ）ｊの構成を表面スキャンにより直立位置に変換することが可能になる。ステップＳ２０の一実施形態では、上述したEibenらの参照文献で報告されたのと同様のアプローチが選択される。Eibenのアプローチでは、両方の入力モデルが最初に負荷状態から（ゼロ重力環境を表す）「無負荷状態」に移行される。これは、本質的に重力場成分を反転させることによって達成される。ゼロ重力構成が両方の入力モデルについて達成される（候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊと一緒に処理される）と、重力場に関連して直立姿勢をもたらすことにより、新しい負荷状態がシミュレートされる。あるいはまた及びこのアプローチを２回行い（dual）、同様のアプローチを使用して直立スキャンを仰臥位又は腹臥位の位置に変換することもできる。シミュレーションの後に、候補モデルｍ（Ｔ）ｊは、表面画像ＳＣと整列して「重力を受ける状態（gravitationally）」である。シミュレーションステップＳ２０２０は、反復中に生成された候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊが表面スキャンＳＣの方向に実際に集束するかどうかの品質チェックとして機能する。換言すれば、ステップＳ２０２０の（１つ又は複数の）シミュレーションは、スキャン及びモデルが既に重力場に対する同じ向きであっても、好ましく依然として行われる。
【００８２】
次に、ステップＳ２０３０において、表面スキャンＳＣ及び候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊが偏移する量が決定される。これに関して適切な偏差尺度又はコスト関数が規定される。コスト関数は、表面スキャンによる２つの乳房の中心と候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊとの間のユークリッド表面距離｜ｄ｜２の平方根、又は空間座標ｘ、ｙ、ｚについて恐らく異なる重み（α１（Δｘ）２＋α２（Δｙ）２＋α３（Δｚ）２）を有する距離｜ｄ｜２のいくつかの他の関数と同じようにシンプルにすることができる。他のコスト関数も想定される。コスト関数が予め規定された閾値を下回る値を返すと判定された場合に、方法は終了し、現在格納される候補モデルが、最終的な結合された胴体モデルｍ（Ｔ）ｆｉｎａｌとして出力される。候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊと表面スキャンＳＣとの間の距離が、ラベル付けにより割り当てられた構造ラベル及び表面が共通の座標系で互いに整列（位置合わせ）される事実を使用して計算される（位置合せは、ステップＳ２０２５でさらに詳細に後述する）。
【００８３】
しかしながら、偏差が所定の閾値を超えると判定された場合に、方法はステップＳ２０４０に進み、ここで新たな第２のフォローアップ候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊ＋１が生成される。これは、一実施形態では、ステップＳ２０１０で当初設定された初期取付け位置を変更することによって達成される。
【００８４】
新たな取付け位置が設定されると、この方法のフローは、最適化ステップＳ２０４０で決定された異なる位置において初期乳房モデルを胸壁モデルに再取付けすることによって、ステップＳ２０１０に戻る。ここで、この方法は、フォローアップ反復ステップである反復ｊ＋１に入る。ステップＳ２０２０において、生体力学的シミュレーションは、ステップＳ２０４０で決定された取付け点の変更により以前の候補モデルｍ（Ｔ）ｊの新しい構成を規定する新しいフォローアップ候補結合モデルｍ（Ｔ）ｊ＋１に基づいて再実行される。
【００８５】
こうして、提案する方法は、外側ループが、コスト関数を繰り返し比較することによってステップＳ２０３０によって形成される一方、内側ループが、乳房と胸壁との間の取付け点が最適化スキームに従って変更されるステップＳ２０４０によって形成される、２重ループスキームで実施可能なことが分かる。図４Ｂに関連して上述したように、最適化ステップＳ２０４０の動作の基礎となる適切な最適化スキームには、Nelder-Mead、共役勾配、Newton-Raphson等の局所的な最適化器、又は差分進化、ランダム制御検索等のよりグローバルなアプローチが含まれる。
【００８６】
ステップＳ２０４０における最適化ループは、一実施形態では、以下のように実装することができる。モデルｍ（Ｔ）ｊ内の乳房部分の要素（例えば、三角表面）が、１つ又は複数の自由度で変化し、例えば、後境界上の初期中心点に対して新たな候補位置に並進される。次に、この新しい構成の（新しい）乳房の中心距離は、コスト関数を使用して評価される。その位置が表面メッシュまでの距離を最小化する新しい乳房の中心は、ステップＳ２０１０におけるモデル組成のための新しい乳房の中心位置として使用される。乳房モデルｍ（Ｂ）の乳房の中心点の位置を胸壁モデルｍ（Ｃ）に対して変化させ、次にこれらモデルをステップＳ２０１０で再構成し、これを反復の間繰り返す。こうして、新しい乳房の中心は、反復がステップＳ２０１０に戻ったときに、新しい取付け点となる。理解されるように、この実施形態では、制御点及び接続点は同じである（すなわち、乳房の中心である）が、制御点及び接続点が異なる他の実施形態／解剖学的構造ではそうならない可能性がある。
【００８７】
ステップＳ２０２０においてシミュレーションが実行される自由度は、反復の経過によって異なる場合がある。例えば、２つのサブモデルｍ（Ｂ）及びｍ（Ｔ）が最初に互いに取り付けられる取付け点についての最初の推測が与えられると、回転、並進、及び変形等のより大きな力学的自由度のセットが、第１の反復で認められる。しかしながら、生体力学的シミュレーションに再び戻って候補モデルと表面スキャンとの間の対応関係をテストする場合の後続の反復でのＣＰＵ時間を節約するために、生体力学的シミュレーションを単純化するように、力学的自由度の制限されたセットのみが許可される。一実施形態では、許容される自由度は、例えば単なる並進である。他の実施形態では、生体力学的シミュレーションＳ２０２０での後続の又はそれ以降の反復において回転のみが許可される。
【００８８】
加えて又はその代わりに、最適化ステップＳ２０４０において（ステップＳ２０１０で当初設定された）取付け点／制御点を変更するための自由度を、例えば特定の超平面に限定することもでき、又は他の動的制限が課される。例えば、指定されたラベルを有するメッシュ要素の予め規定された境界における変更のみが許容され、これにより、以前の解剖学的知見を重視することが保証される。ここでも、このように取付け点のばらつきを制限すると、ＣＰＵ時間が短縮される。モデルｍ（Ｔ）ｊ及び表面スキャンＳＣによる乳房の中心点の間の最適距離を探索する場合に、ラベル付けによって付与されるこの解剖学的知見は、ステップＳ２０４０において同様の方法で利用することもできる。
【００８９】
ステップＳ２０４０における最適化は、必ずしも最小値（global  minimum）を返す必要はなく、極小値（local  one）のみを返すことができる。また、いくつかの実施形態では、コスト関数が予め規定された品質閾値を下回る値を返すか、又は反復中に生成されたフォローアップ候補モデルが互いに予め規定された閾値未満だけ異なると、反復を単に中止することができるので、出力される最終的な複合モデルｍ（Ｔ）ｆｉｎａｌは極小値（local  minimum）にさえならない。単一の反復ステップで十分であるが、この方法は一般に複数の反復を必要とすることがある。
【００９０】
上記はコスト関数を最小化する最小化問題に関して説明しているが、これは、他の文脈において最大化問題（効用関数を最大化する）の観点からの再定式化がより適しており、特にこれらの異形体も同様に想定されるので、制限するものではない。
【００９１】
コスト関数を規定するために、特に、候補モデルｍ（Ｔ）ｊと反復の所与の段階での表面スキャンＳＣとの間の表面距離を計算するために、位置合せステップＳ２０２５が必要であり、この位置合せステップＳ２０２５について、図５のイラストを参照してより詳細に説明する。
【００９２】
一実施形態では、幾何学的位置合せは、胸部モデルの幾何学的形状を概略的に表す表面スキャンをより簡素な幾何学的構造に単純化することによって達成することができる。特に、位置合せは胸部モデルに対してのみ行われる。特に、候補結合モデル全体は、この実施形態では位置合せに使用されないが、これは、必要に応じて他の実施形態では依然として行うことができる。
【００９３】
より具体的には、胸壁ｍ（Ｃ）のための適切な表面メッシュは、楕円形の断面を有する円筒であることが分かっている。そこで、そのような円筒への表面スキャンを単純化することが課題である。第１ステップで表面スキャンの単純化を達成するために、乳房部分は、直立スキャンＳＣから仮想的に除かれる。次に、乳房メッシュ要素（例えば、三角形）のない新しい表面メッシュが生成され、これが、円筒にフィッティングされて胴体形状を近似する。シンプルな形態の並進、回転、及び偏心が最適化され、このために標準的な最適化アルゴリズムが使用され得る。このように単純化された表面スキャン及び胸壁モデルｍＣは、それぞれの楕円形断面の主軸を整列させることによって位置合わせすることができる。これは、当初のスキャンＳＣとモデルｍＣとの間の自動的な位置合せを誘発する。
【００９４】
単純化された円筒形メッシュを達成するために表面スキャンから乳房部分を除くステップは、多数の異なる方法で実施することができ、その１つを以下でさらに詳細に説明するが、これは必ずしも限定的ではないことを理解されたい。
【００９５】
このアプローチでは、構築しようとする単純化された円筒の表面点をおおまかに表す表面スキャン上の制御点が特定される。次に、この制御点に関連してシステムの線が規定される。線は、表面スキャンの少なくとも一部の周りで制御点を増やすために使用され、それによって、単純化された円筒形状を規定するために過剰な体積を「切り取る（shear  off）」。
【００９６】
最初に、３Ｄ表面スキャナの適切なサブ部分（例えば、腕を含まない、おおよそ頸静脈切痕からへそまでの全幅）が選択される。これは図５ａ）に示される。
【００９７】
一実施形態では、胸骨Ｓが制御点として使用され、これは曲率及び位置情報を使用することによって見つけることができる。先に述べたシステムの線は、一実施形態において、システムの３つの線として規定される（以下の「線」という概念は、曲面上の線であることに留意されたい）。１本の線ｓが、図５ｂ）に示されるように胸骨Ｓの上から下に貫通する。別の線ｂが、図５ｃ）に示されるように、床に平行な平面との交線によって規定され、約１０％の高さで延びる。第３の線ｔが、図５ｃに示されるように、床に平行な平面との交線によって規定され、約９０％の高さで延びる。「上」線ｔ及び「下」線ｂは、同数の点まで再サンプリングされる。これらの線は、胸骨の線ｓと共に、局所座標系を規定することを可能にする。以下では、３本の線のいずれか上の特定の点は、それぞれの線に沿ってスカラーｉ∈［０，１］との積によってパラメータ化され、ｉ＝０の場合に、パラメータ化された点は、それぞれの線分の一端にあるが、ｉ＝１の場合に、パラメータ化された点は、もう一方の端にある。胸骨Ｓのプロパゲーション（propagation）は、パラメータｉを変化させることによって行われる。補助面Ａが、（図５ｄに示されるように）次のサブルーチンによって生成される。線ｂと線ｔとの両方が、線ｓとの交差を一致させることによって整列される。線ｂ上の各点について、線ｔ内の整列点に対する並進ベクトルは、（ｔ−ｂ）として計算される。例えば、線ｂから開始して、線ｓに沿って次の変換（ｉ＊ｓ＋ｉ＊（ｔ−ｂ））を適用し、２つの線の形状の間で補間することによって、追加の線が生成される。
【００９８】
次に、表面ＳＣから表面Ａまでの距離が、図５ｅ）の陰影（shading）によって示されるように計算される。スキャンＳＣにおける各点の特徴ベクトルは、それぞれの点／メッシュ要素において計算された距離及び曲率を使用して生成される。図５ｆ）に示されるような乳房部分に属するポイントを特定するために、クラス３のＫ−平均クラスタリング（又は他の量子化又はクラスタリング技術）が使用され、ここで、乳房部分は、陰影によって示される残りの胴体から分離される。これらの「乳房メッシュ要素」（図５ｆの暗い陰影でレンダリングされる）は、次に除去され、乳房を表す三角形のない所望の新しい表面Ｎメッシュが得られる。
【００９９】
本明細書で好ましい実施形態として想定されるが、女性の胴体は、生体力学的アセンブリの単なる実施形態であることが理解されよう。すなわち、提案するイメージング処理システムは、ヒト（又は動物）の解剖学的構造の他の部分に有益に適用することもできる。
【０１００】
本発明の別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で、先の実施形態の１つによる方法の方法ステップを実行するように適合されるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
【０１０１】
従って、コンピュータプログラム要素は、本発明の実施形態の一部であってもよいコンピュータユニットに格納され得る。このコンピュータユニットは、上述した方法のステップを実行する又はこの実行を誘導するように適合され得る。さらに、コンピュータユニットは、上述した装置の構成要素を動作させるように構成され得る。コンピュータユニットは、自動的に動作するように、及び／又はユーザの命令を実行するように構成することができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードすることができる。こうして、データプロセッサは、本発明の方法を実行するために装備することができる。
【０１０２】
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、更新によって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変換するコンピュータプログラムとの両方をカバーする。
【０１０３】
さらに、コンピュータプログラム要素は、上述したように方法の例示的な実施形態の手順を実行するために必要な全てのステップを提供することができる。
【０１０４】
本発明の更なる例示的な実施形態によれば、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読媒体が提示され、ここで、コンピュータ可読媒体は、その上に記憶されたコンピュータプログラム要素を有し、コンピュータプログラム要素は前の段落に説明されている。
【０１０５】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又は固体媒体等の適切な媒体（特に、非一時的な媒体であるが、必ずしもそうである必要はない）上に記憶及び／又は配布してもよいが、インターネット又は他の有線又は無線の電気通信システムを介して等の、他の形態で配布してもよい。
【０１０６】
しかしながら、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示してもよく、そのようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードしてもよい。本発明の更なる例示的実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロード可能にするための媒体が提供され、コンピュータプログラム要素は、本発明の前述した実施形態の１つに従う方法を実行するように構成される。
【０１０７】
本発明の実施形態は、様々な主題を参照して説明されていることに留意されたい。特に、いくつかの実施形態は、方法形式の特許請求の範囲を参照して記載されるが、他の実施形態は、装置形式の特許請求の範囲を参照して記載される。しかしながら、当業者であれば、上記及び下記の説明から、他に示されない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組合せに加えて、異なる主題に関連する特徴同士の間の任意の組合せが、この出願に開示されているとみなされることを推察するだろう。もっとも、全ての特徴を組み合わせることで、特徴の単純な合計以上の相乗効果が得られる。
【０１０８】
本発明について、図面及び前述の説明において詳細に図示し且つ説明したが、そのような図示及び説明は、例又は例示であって限定的ではないとみなすべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。開示された実施形態に対する他の変形形態は、図面、明細書の開示、及び従属請求項の検討から、特許請求の範囲に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、達成され得る。
【０１０９】
特許請求の範囲において、「備える、有する、含む（comprising）」という単語は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「１つの（a,  an）」は複数を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に列挙された、いくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が互いに異なる従属請求項に列挙されるという事実は、これらの手段の組合せを有利に使用できないことを示すものではない。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、特許請求の範囲を限定するものとして解釈すべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５ａ）】
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【図５ｂ）】
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【図５ｃ）】
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【図５ｄ）】
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【図５ｅ）】
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【図５ｆ）】
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【国際調査報告】
2019518266.tif 000014
2019518266.tif 000015