(57)【要約】  画像の特徴描写方法（９００）および装置（１０１）。方法は、画像、また、その画像の一部から１つ又は複数のトボガンポテンシャルを選択してトボガンポテンシャルをトボガン処理する（９２０）。方法は、選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成し（９３０）、１つ又は複数のトボガンパラメータを使用して少なくとも１つのトボガンクラスタを形成する（９４０）。方法は、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して少なくとも１つの特徴パラメータを算出することによって画像、またはその画像の一部の特徴を描写する（９５０）。
2007521116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像、あるいは画像の１つ又は複数の部分から、少なくとも１つのトボガンポテンシャルが選択され、１つ又は複数の選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するステップと、
少なくとも１つのトボガンパラメータを用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するステップと、
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップと、
を含むことを特徴とする画像の特徴描写方法。
【請求項２】
画像の１つ又は複数の部分が、画像中に１つ又は複数のボリュームを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
１つ又は複数のボリュームが、
少なくとも１つのボリュームと関連する検出位置を得るステップと、
関連する検出位置の周囲に存在する少なくとも１つのボリュームを抽出するステップと、
により選択されることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
１つ又は複数のトボガンポテンシャルが、画像、または画像の少なくとも１つの部分をさらに処理した後に選択されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
１つ又は複数のトボガンポテンシャルが、原画像、または原画像の少なくとも１つの部分から選択されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
１つ又は複数のトボガンパラメータが、トボガン方向およびトボガンラベルのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップが、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併して、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタを形成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併するステップが、検出位置から或る距離内に位置決めされたトボガンクラスタを合併するステップをさらに含むことを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項９】
２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併するステップが、スチューデントのｔ検定により選択されたトボガンクラスタを合併するステップをさらに含むことを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの算出された特徴パラメータが、統計的パラメータであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
統計的パラメータが、直接距離、スライド距離および距離比のパラメータの最大値、最小値、平均値、標準偏差の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの算出された特徴パラメータが、形状の特徴を描写するパラメータであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１３】
形状の特徴を描写するパラメータが、真球度、離心率、表面等方性測度の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップが、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタのうち１つ又は複数の部分を使用して、少なくとも１つの特徴パラメータを計算することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
マシンで実行できる命令から成る１プログラムを実体的に含み、画像の特徴描写方法を実行するマシン読取り可能なプログラム記憶装置において、
画像、あるいは画像の１つ又は複数の部分から、少なくとも１つのトボガンポテンシャルが選択され、１つ又は複数の選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するプログラムステップと、
少なくとも１つのトボガンパラメータを用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するプログラムステップと、
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するプログラムステップと、
を含むことを特徴とするプログラム記憶装置。
【請求項１６】
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するプログラムステップが、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタのうち１つ又は複数の部分を使用して、少なくとも１つの特徴パラメータを計算することを特徴とする請求項１５記載のプログラム記憶装置。
【請求項１７】
解析される画像を得るための撮像装置と、
画像、あるいは画像の１つ又は複数の部分から、１つ又は複数のトボガンポテンシャルを選択するための選択器と、
少なくとも１つの選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するためのトボガン処理モジュールと、
トボガンパラメータの１つ又は複数を用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するためのクラスタリングモジュールと、
トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して少なくとも１つの特徴パラメータを算出するための計算モジュールと、
を備えることを特徴とする画像の特徴描写装置。
【請求項１８】
画像の１つ又は複数の部分が、画像中に１つ又は複数のボリュームを含むことを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
少なくとも１つのボリュームと関連する検出位置を得て、
関連する検出位置の周囲に存在するボリュームを抽出することを特徴とする請求項１８記載の装置。
【請求項２０】
選択器が、画像、または画像の少なくとも１つの部分をさらに処理した後に、少なくとも１つのトボガンポテンシャルを選択することを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２１】
選択器が、得られた画像、または得られた画像の少なくとも１つの部分から、少なくとも１つのトボガンポテンシャルを選択することを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２２】
１つ又は複数のトボガンパラメータが、トボガン方向およびトボガンラベルのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２３】
少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタが、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併することによって形成されることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２４】
２つ又はそれ以上の合併されたトボゴンクラスタが、検出位置から或る距離内に位置決めされていることを特徴とする請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
２つ又はそれ以上の合併されたトボゴンクラスタが、スチューデントのｔ検定により選択されることを特徴とする請求項２３記載の装置。
【請求項２６】
少なくとも１つの算出された特徴パラメータが、統計的パラメータであることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２７】
統計的パラメータが、直接距離、スライド距離、距離比のパラメータの最大値、最小値、平均値、標準偏差の少なくとも１つであることを特徴とする請求項２６記載の装置。
【請求項２８】
少なくとも１つの算出された特徴パラメータが、形状の特徴を描写するパラメータであることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【請求項２９】
形状の特徴を描写するパラメータが、真球度、離心率、表面等方性測度の少なくとも１つであることを特徴とする請求項２８記載の装置。
【請求項３０】
少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタのうち１つ又は複数の部分が、少なくとも１つの特徴パラメータを算出するために使用されることを特徴とする請求項１７記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像に関し、さらに具体的に言えば画像分析に関する。
【０００２】
（関連出願）
本願の原出願は、２００３年１２月１６日に出願された「トボガン（ｔｏｂｏｇｇａｎ）の基づく形状の特徴描写方法」と称する米国仮出願第６０／５３０，０６９号（Ａｔｔｏｒｎｅｙ Ｄｏｃｋｅｔ Ｎｏ．２００３Ｐ１９０９５ＵＳ）の恩恵を請求する。この米国仮出願は、参照によって、その全体が本明細書中に組み入れられている。
【０００３】
２Ｄや３Ｄを含め（ただし、それらには限定されない）、任意次元の画像から形状および特徴の情報の抽出は、多くの用途がある。このような用途の１つは医用撮像の分野であり、その分野ではポリープ検出やポリープセグメンテーションに使用できる。
【０００４】
形状を特徴描写するための現行アルゴリズムは、形状を検出する垂線交差を使用し、そこでは、その可視表面への垂線が用いられる。しかしながら、この垂直方向に引かれた直線はうまく交差しないことが多い。従って、この交点は明確に規定されない。この可視表面を抽出し、かつ垂線交差を実行するこのようなプロセスは手間がかかる。
【０００５】
形状を特徴描写するための他のアルゴリズムは、算出する際に費用のかかる勾配集中法を使用している。
【０００６】
（発明の要点）
本発明は画像の特徴描写方法を含む。この方法は、少なくとも１つのトボガンポテンシャル（ｔｏｂｏｇｇａｎ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）が、画像、あるいは画像の１つ又は複数の部分から選択され、１つ又は複数の選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理（ｔｏｂｏｇｇａｎｉｎｇ）して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するステップと、少なくとも１つのトボガンパラメータを用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するステップと、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップとを含む。
【０００７】
本発明の他の模範的な実施態様において、画像の１つ又は複数の部分は、その画像中に１つ又は複数のボリュームを含む。
【０００８】
本発明の他の模範的な実施態様において、１つ又は複数のボリュームは、少なくとも１つのボリュームと関連する検出位置を得るステップと、その関連する検出位置の周囲に存在する少なくとも１つのボリュームを抽出するステップとにより選択される。
【０００９】
本発明の他の模範的な実施態様において、１つ又は複数のトボガンポテンシャルは、この画像、またはこの画像の少なくとも１つの部分をさらに処理した後に選択される。
【００１０】
本発明の他の模範的な実施態様において、１つ又は複数のトボガンポテンシャルは、原画像、またはこの原画像の少なくとも１つの部分から選択される。
【００１１】
本発明の他の模範的な実施態様において、１つ又は複数のトボガンパラメータは、トボガン方向およびトボガンラベルのうちの少なくとも１つである。
【００１２】
本発明の他の模範的な実施態様において、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップは、さらに、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併して、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタを形成するステップも含む。
【００１３】
本発明の他の模範的な実施態様において、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併するステップは、さらに、検出位置から或る距離内に位置決めされたトボガンクラスタを合併するステップも含む。
【００１４】
本発明の他の模範的な実施態様において、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併するステップは、さらに、スチューデントのｔ検定（Ｓｔｕｄｅｎｔ  ｔ−ｔｅｓｔ）により選択されたトボガンクラスタを合併するステップも含む。
【００１５】
本発明の他の模範的な実施態様において、少なくとも１つの算出された特徴パラメータは、統計的パラメータである。
【００１６】
本発明の他の模範的な実施態様において、統計的パラメータは、直接距離、スライド距離、距離比のパラメータの最大値、最小値、平均値、標準偏差の少なくとも１つである。
【００１７】
本発明の他の模範的な実施態様において、算出された特徴パラメータの１つは、形状の特徴を描写するパラメータである。
【００１８】
本発明の他の模範的な実施態様において、形状の特徴を描写するパラメータは、真球度、離心率、表面等方性測度の少なくとも１つである。
【００１９】
本発明の他の模範的な実施態様において、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して１つ又は複数の特徴パラメータを算出するステップは、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタのうち１つ又は複数の部分を使用して、少なくとも１つの特徴パラメータを計算する。
【００２０】
本発明は、画像の特徴描写装置に関する。画像の特徴描写装置は、解析される画像を得るための撮像装置を使用している。画像、あるいはこの画像の１つ又は複数の部分から、１つ又は複数のトボガンポテンシャルを選択するために選択器が用いられる。少なくとも１つの選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するためにトボガン処理モジュールが用いられる。トボガンパラメータの１つ又は複数を用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するためにクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）モジュールが用いられる。トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して少なくとも１つの特徴パラメータを算出するために計算モジュールが用いられる。
【００２１】
本発明の他の模範的な実施態様において、画像の特徴描写装置は、少なくとも１つのボリュームと関連する検出位置を得て、関連する検出位置の周囲に存在するボリュームを抽出する。
【００２２】
本発明の他の模範的な実施態様において、選択器は、画像、またはその画像の少なくとも１つの部分をさらに処理した後に、少なくとも１つのトボガンポテンシャルを選択する。
【００２３】
本発明の他の模範的な実施態様において、選択器は、得られた画像、または得られた画像の少なくとも１つの部分から、少なくとも１つのトボガンポテンシャルを選択する。
【００２４】
本発明の他の模範的な実施態様において、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタは、２つ又はそれ以上のトボガンクラスタを合併することによって形成される。
【００２５】
本発明の他の模範的な実施態様において、２つ又はそれ以上の合併されたトボゴンクラスタは、検出位置から或る距離内に位置決めされている。
【００２６】
本発明の他の模範的な実施態様において、２つ又はそれ以上の合併されたトボゴンクラスタは、スチューデントのｔ検定により選択される。
【００２７】
本発明の他の模範的な実施態様において、少なくとも１つの選択されたトボガンクラスタのうち１つ又は複数の部分は、少なくとも１つの特徴パラメータを算出するために使用される。
【００２８】
本発明は、マシンで実行できる命令から成る１プログラムを実体的に含み、画像の形状の特徴描写方法（そのいくつかの模範的な実施態様が上記に提示されている）を実行するマシン読取り可能なプログラム記憶装置（ただし、それには限定されない）を有する。
【００２９】
（発明の詳細な説明）
本発明の模範的な実施形態は、トボガンを用いて、画像、あるいは画像の１つ又は複数の部分の形状の特徴描写方法および装置、すなわち、本明細書に述べられるＴＢＳＣ（Ｔｏｂｏｇｇａｎ−Ｂａｓｅｄ Ｓｈａｐｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）（トボガンに基づく形状の特徴描写方法）を提供する。トボガン（ｔｏｂｏｇｇａｎ）は、画像中のピクセルまたはボクセルをスライド方向および集中位置と関連づけるコンストラクト（構成体）である。本発明の模範的な実施形態は従来技術と比べて多くの利点を持っている。利点の１つとして、ＴＢＳＣは、算出に関して効率的であり、しかも他の解決手段ほどの時間も計算資源も必要としない。他の利点として、ＴＢＳＣは、垂線交差法および勾配集中法の双方の識別機能を獲得すること（ただし、それに限定されない）を含む新たな理論的概念を提供する。このために、ＴＢＳＣは、他の改良の中でも、高感度および低偽陽性率を両方とも達成できるただ１つの方法である。
【００３０】
図１を参照すると、本発明の模範的な一実施形態により、本発明を実施するコンピュータシステム１０１は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１０２、メモリ１０３、Ｉ／Ｏ（入出力）インターフェース１０４を含む。コンピュータシステム１０１は、一般に、Ｉ／Ｏインターフェース１０４を介して、ディスプレイ１０５、およびマウス、キーボード、医用撮像装置などの様々な入力装置１０６に結合されている。これらの支援回路は、キャッシュ、電源、クロック回路、通信バスなどの回路を含むこともある。メモリ１０３は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ディスクドライブ、テープドライブなど、あるいは、それらを組み合わせたものを含むこともある。本発明は、信号源１０８からの信号を処理するために、メモリ１０３中に格納されＣＰＵ１０２で実行されるルーチン１０７として実施される。従って、コンピュータシステム１０１は、本発明のルーチン１０７を実行するときには、特定目的のコンピュータシステムとなる汎用コンピュータシステムである。
【００３１】
コンピュータシステム１０１はまたオペレーティングシステムとマイクロ命令コードも含む。本明細書に述べられる様々なプロセスおよび機能は、オペレーティングシステムを介して実行される上記マイクロ命令コードの一部、または、アプリケーションプログラムの一部（あるいは、それらを組み合わせたもの）であってもよい。さらに、追加のデータ記憶装置や印刷装置などの他の様々な周辺装置がこのコンピュータプラットフォームに接続されてもよい。
【００３２】
バーチャル結腸内視鏡検査法でポリープの形状の特徴を描写するのに用いられる本発明の模範的な一実施形態において、ＴＢＳＣは、関心形状が手動的にまたは自動的に位置測定されているものと仮定する。例えば、ポリープ候補は、ユーザにより、マウスを用いて手操作でクリックされるか、あるいは、検出モジュールで自動的に検出されてもよい。ＴＢＳＣにより与えられる出力は１つ又は複数の特徴パラメータであり、直接にユーザに表示されるか、あるいは、自動モジュールで使用されて継続処理されてもよい（例えば分類器）。継続処理の一例はこの候補がポリープであるかどうかを決定することであってもよい。
【００３３】
本発明によるＴＢＳＣの模範的な一実施形態は、トボガン処理を用いて、形状の特徴を描写する。トボガン処理（ｔｏｂｏｇｇａｎｉｎｇ）は、非反復性、単一パラメータ、線形実行時間のオーバセグメンテーション法として記述することができる。トボガン処理は、各画像ピクセルまたは画像ボクセルを一度しか処理しないという点で非反復性であり、従って線形実行時間をもたらす。トボガン処理は、徐々に変化する画像の組だけでなく、１Ｄ、２Ｄ、３Ｄを含め、次元数が任意である画像に使用できる汎用アルゴリズムである。用語「ピクセル」および「ボクセル」は、当業者であれば本発明を修正していずれをも処理できるので、本明細書では取替え可能に使用される。
【００３４】
本発明によるトボガン処理の模範的な一実施形態が図２に示されている。この図では、簡単な例を利用して、５×５個の２Ｄトボガンポテンシャルマップ２００を用いてトボガン処理プロセスを図解している。参照番号２１０はこの画像のピクセルを指しており、このマップ中の各番号はそのピクセルでのトボガンポテンシャル値を表わしている。トボガンポテンシャル値は、ガウスフィルタまたは他の平滑フィルタを用いてソース画像の勾配大きさマップ（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ｍａｐ）を平滑することや距離変換を用いて距離マップを計算すること（ただし、それらには限定されない）を含む幾つかの手段を使用して、ソース画像データを処理することによって計算されてもよい。しかしながら、いくつかの用途では、このトボガンポテンシャル（ｔｏｂｏｇｇａｎ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）は、まったく処理していない原画像、あるいはその原画像内の少なくとも１つ又は複数のボリュームであってもよい。これらのボリュームはさらに１つ又は複数のサブボリュームに分割されてもよい。本明細書に述べられる解析法は、画像全体に対して行われようと、ボリュームに対して行われようと、サブボリュームに対して行われようと、だいたい変わりはない。従って、当業者であれば、本明細書に述べられる方法および装置を修正して、上記のいずれも処理できるであろう。各ピクセルは、最小ポテンシャルを持つ直近の隣接ピクセルにスライドすると言える。各ピクセル２１０から始まる矢印２３０はこのピクセルのスライド方向を示している。例えば、特別な理由もなく選択された円形ピクセル２１０は、２７のポテンシャルを持っている。１２、１４、２０は、その直近の隣接ピクセルであるピクセル２１０のポテンシャルである。１２が最小値であるので、円形ピクセル２１０から発する矢印２３０は、１２のポテンシャルを持つピクセルを指している。このピクセルが、同一の最小ポテンシャルを持つ２つ以上のピクセルで取り囲まれている場合、この値を持つものと判明される第１のピクセルを選択できる。あるいは、隣接ピクセルを選択する際に、他の戦略が用いられてもよい。或るピクセルの周りの最小ポテンシャルが、そのピクセル自体と同一の値を持つ場合、このピクセルは、どこにもスライドせず、また矢印も描かれていない。これらのピクセルがスライドする異なる位置は、トボガンクラスタ（ｔｏｂｏｇｇａｎ  ｃｌｕｓｔｅｒ）を形成する集中位置と呼ばれている。この例では、すべてのピクセルが、同一の集中位置、すなわち、０のポテンシャルを持つピクセル２１０にスライドして、ただ１つのトボガンクラスタを形成する。同一の場所に「スライドする」すべてのピクセルまたはボクセルは、グループ化され、従ってこの画像ボリュームを、トボガンクラスタとして知られているピクセルクラスタの集まりに分ける。
【００３５】
示されていない他の模範的な実施形態において、このピクセルは、最大ポテンシャルを持つ隣接ピクセルにスライドされてもよい。
【００３６】
トボガンクラスタ中のピクセルのスライド距離ｓは、集中位置までのスライド経路の長さとして定義される。ピクセルの直接距離ｄは、ピクセルからその集中位置までのユークリッド距離として定義される。直接距離−スライド距離比は当然ｄ／ｓとして定義される。例えば、図２中の円形ピクセルのスライド距離は√２＋√２＋１＝３．８２８４であり、その直接距離は
【００３７】
［（３−１）2＋（４−１）2］1/2＝３．６５０６
【００３８】
であり、また、その直接距離−スライド距離比は３．６５０６／３．８２８４＝０．９４１８である。この直接距離−スライド距離比は距離比とも呼ばれることもある。
【００３９】
図３は、本発明による模範的なＴＢＳＣアルゴリズムを示す流れ図であり、全体に参照番号３００を付されている。ブロック３１０は、ユーザまたは他のシステムで与えられる最初の検出位置を示している。
【００４０】
ブロック３２０は、当技術分野においてすでに知られている幾つかの方法を使用して、その検出位置から、等方性か異方性のいずれかのボリュームまたはサブボリュームを抽出するステップを表わしている。この一例は以下に述べられる図４に示されている。或る用途では、この原画像からボリュームまたはサブボリュームを明瞭に抽出するのではなく、関心領域に限定してあるいは関心領域に限定せずに、原画像を処理することに決めることがある。従って、このステップは本発明の他の模範的な実施形態において省かれることがある。
【００４１】
ブロック３３０は、抽出されたボリュームまたはサブボリュームについてトボガンポテンシャルを算出するステップを表わしている。トボガンポテンシャルを計算できる方法がいくつかある。これらの方法には、平滑フィルタを用いて画像またはボリュームを処理する方法、平滑された勾配大きさを解析する方法、平滑操作を用いる結腸壁セグメンテーション法、および距離変換アルゴリズムがあるが、ただしそれらには限定されない。いくつかの用途では、この原画像、またはその画像内のボリュームは、継続処理されることなく、トボガンポテンシャルとして直接に使用されてもよい。従って、このステップは本発明の他の模範的な実施形態において省かれることがある。
【００４２】
図５（ａ）は、勾配の大きさが、図４に示された元のサブボリュームから算出されガウスフィルタを用いて平滑された本発明の模範的な一実施形態を示している。図５（ｂ）は、トボガンポテンシャルとして使用できる平滑された結腸壁を示している。図５ａおよび図５ｂは後で詳しく説明される。用途に応じて、複数のスケール（例えば４つのスケール）を使用することがあり、そこでは、勾配の大きさ（または結腸壁）が、異なる核（カーネル）サイズ（異なるσ）を用いて平滑される。後でさらに詳しく説明される図８（ａ）は距離マップを提示している。この距離マップはポリープの特徴を抽出するためのトボガンポテンシャルとしても使用できる。その結果得られるトボガンクラスタは、異なることもあるが、ただしそのポリープ表面地点はだいたい変わりはない。
【００４３】
ブロック３４０はトボガン処理のステップを表わしている。このステップにおいて、上述の通り、ボリューム中の各ボクセルは、算出されたトボガンポテンシャルにより、その隣接ボクセルの１つにスライドする。そのボクセル自体が、その隣接ボクセルのどれよりもさらに小さいポテンシャルを持っている場合、そのボクセルはスライドせず、集中位置となる。これは、ボクセルごとに、トボガン方向およびトボガンラベル（これらには限定されない）を含むトボガンパラメータを生成する。隣接ボクセルの選択は用途とトボガンポテンシャルの算出とによって決まる。例えば、本発明によるポリープの特徴抽出の模範的な一実施形態において、この勾配の大きさがトボガンポテンシャルを計算するために使用され、最小ポテンシャルを持つ隣接ボクセルが選択される。距離変換を用いる結腸セグメンテーションを利用して、トボガンポテンシャルを計算する（距離マップポテンシャルと呼ばれている）本発明による他の模範的な実施形態において、最大ポテンシャルを持つ隣接ボクセルが選択される。代替として、距離マップ上の変換を実行でき、これらのボクセルがなおも、最小ポテンシャルを持つ隣接ボクセルにスライドされ、同一の結果をもたらすようにしている。以下に説明される図８ｂは、図８ａに示された距離マップポテンシャルを用いるトボガン処理プロセスを示している。
【００４４】
本発明の模範的な一実施形態において、トボガン処理プロセスは、用途に基づいて小領域またはサブボリュームに限定されてもよい。すなわち、すべてのボクセルを画像またはボリューム内でスライドする必要はない。例えば、ポリープの特徴抽出の場合、結腸壁に沿った探索領域だけが関心領域であり、空気中（または骨上）の他のボクセルをスライドする必要はない。これはトボガン処理プロセスを加速する。
【００４５】
ブロック３５０はトボガンクラスタを形成するステップを表わしている。これらのクラスタは、トボガン方向、トボガンラベル、およびその両方を含む（ただし、それらには限定されない）トボガンパラメータに基づいている。このトボガン処理プロセスはボクセルごとにトボガン方向を生成できる。同一の集中位置にスライドするすべてのボクセルは、トボガンラベルとしても知られている単一のクラスタラベルと関連づけられて、１つのトボガンクラスタにグループ化される。トボガンクラスタの一例は本明細書中で以下に説明される図６に示されている。例示のために、ブロック３４０およびブロック３５０が切り離された。他の模範的な実施形態において、トボガン処理プロセスのブロック３４０は、自動的にトボガンクラスタを生成できることに留意されたい。それゆえ、ブロック３４０およびブロック３５０を１つのステップに組み入れることができる。
【００４６】
ブロック３６０は、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して解析するステップを表わしている。トボガン処理は効率的な画像セグメンテーション手法である。１つのトボガンクラスタは、普通、図７および図８に示されている例のように、関心形状に一致し、従ってこのステップは必要でない。しかしながら、関心形状を複数のトボガンクラスタに分け、合併戦略を必要とする幾つかのケースがある。時には、関心形状を表わすトボガンクラスタを合併して、１つの大きなクラスタを形成することが望ましいこともある。図６に示された例においては、トボガンクラスタが１つだけ選択される。トボガンクラスタを選択するために、様々な基準が使用されてもよい。例えば、検出位置から或る距離内に集中するトボガンクラスタが選択される。さらに高度な手法、例えばスチューデントのｔ検定が使用されてもよい。
【００４７】
ブロック３７０は、これらの選択されたトボガンクラスタに基づいて特徴パラメータを算出するステップを表わしている。クラスタ中のボクセルごとに、このボクセルからその集中位置までの直接距離およびスライド距離が算出されてもよい。ボクセルの距離比は上述の通り直接距離およびスライド距離から導き出される。トボガンクラスタが球状である場合、その距離比は大きくかつ各ボクセルに対して１に近い。或る用途では、このトボガンクラスタ中のボクセルの集まりに基づいて１つ又は複数のパラメータを算出することは、さらに適用可能でありかつ効率的であろう。例えば、これらの周囲ボクセルのみに当てはまる（どのボクセルも、これらの周囲ボクセルにはスライドしない）直接距離、スライド距離および距離比のパラメータが算出されてもよい。
【００４８】
本発明の模範的な一実施形態において、表面ボクセルはトボガンポテンシャルに基づいて識別され、また、特徴パラメータはこれらの表面ボクセルに対してのみ算出される必要があるかもしれない。これはしばしばバーチャル結腸内視鏡検査法でのポリープに当てはまる。
【００４９】
本発明の模範的な一実施形態において、幾つかのパラメータが計算されてもよい。選択されたトボガンクラスタの組全体について、統計的パラメータ、例えば、直接距離、スライド距離、距離比のパラメータの最大値、最小値、平均値、標準偏差を算出することが可能である。さらに、トボガンクラスタまたはトボガンクラスタの部分の形状の特徴を描写するパラメータも算出できる。例えば、真球度は主成分解析（ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）に基づいて３つの固有値とそれらの比とにより獲得されてもよい。すなわち、真球度はトボガンクラスタの体積と表面積との関係に基づいて獲得されてもよい。当技術分野においてよく知られている離心率が計算されてもよい。離心率はトボガンクラスタの長軸間の関係と見なされることもある。また、離心率はトボガンクラスタの固有値と固有ベクトルとに基づいて算出されてもよい。
【００５０】
本発明の他の模範的な実施形態において、表面等方性測度などの他の形状パラメータが計算されてもよい。表面等方性測度は、位置の局所集中（「ＬＣＬ」）と、その位置の、クラスタの表面までの最小距離とによって決まる。ＬＣＬ値はＬＣＬの位置にスライドするボクセルの数を示す。この位置は、どんな位置でもよく、トボガンクラスタ全体の集中位置である必要はない。トボガンクラスタの表面上のボクセルはゼロの集中がある（どんなボクセルも、そこにはスライドしない）が、一方、トボガンクラスタ全体のグローバルな集中位置（「ＧＣＬ」）はトボガンクラスタ中のボクセルの総数と関連する。最小距離は、ＬＣＬの位置からトボガンクラスタの表面までの最短距離を指している（ポリープの特徴描写と特徴抽出とに関連して、結腸壁）。次に、この表面等方性測度はＬＣＬと最小距離との比として定義される。この比が大きくなればなるほど、丸く平滑される。従って、ポリープの特徴描写の際に、ポリープが見出されるかもしれない位置では、この比は大きくなると予想される。トボガンクラスタ中のボクセルはまた層に分割されてもよい。各層の性質が検査される。これらの性質は、真球度、離心率、表面等方性測度を含むが、ただしそれらには限定されない。
【００５１】
図４を参照すると、本発明による模範的な一実施形態が示されている。この図では、医用画像４００は、ポリープ候補用のサブボリューム４１０の一例を示している。同一３Ｄデータセットの３つの直交図４１０が示されている。各直交図４１０は、図示されていない大きい画像から抽出された同一ボリュームの異なる直交図を表わしている。各直交図４１０における十字線４２０の交点は、可能なポリープ候補として操作者またはコンピュータシステムによって選択された検出位置を示している。３つの直交図４１０において、検出位置４２０は選択されたボリュームの中心を表わしている。この方法を実施する際に、ボリューム、またはそのボリュームのサブボリュームを明瞭に抽出することなく、原画像またはボリュームを直接に処理してもよい。さらに、明るい領域４３０はポリープを表わすサブボリュームである。この領域４３０は本発明の主題である上記解析法を用いてセグメント化された。
【００５２】
図５ａおよび図５ｂは、本発明による他の模範的な実施形態を示している。医用画像５００および医用画像５６０は、先に説明されたように、医用画像４００のトボガンポテンシャルの計算結果を示している。医用画像５００は、σ＝１．５のガウスフィルタで平滑された勾配の大きさを用いて、トボガンポテンシャルを計算した結果を示している。医用画像５６０は、σ＝１．５のガウスフィルタで平滑された結腸壁を用いて、トボガンポテンシャルを計算した結果を示している。
【００５３】
図６は、本発明による他の模範的な実施形態を示している。図６は、医用画像５００により図５ａに示されたトボガンポテンシャルに重ねられたトボガンクラスタ６１０を持つ医用画像６００を示している。さらに、医用画像６００の一部を拡大した部分６５０が示されている。トボガンクラスタ６１０は抽出されたサブボリューム４１０について計算されている。各正方形６６０はボクセルを表わしている。矢印６７０は、ボクセルごとに、最小ポテンシャルを持つ周囲ボクセル向きのスライド方向を表わしている。ボクセル６８０はトボガンクラスタ６１０の集中位置である。
【００５４】
全体が７００で表わされている図７は、図４に示された元のボリューム４１０に重ねられたトボガンクラスタ７２０を示している。このトボガンクラスタ７２０は、図４に最も明るい領域４３０として表わされているポリープのセグメンテーションである。
【００５５】
図８ａおよび図８ｂは、本発明により、距離変換を用いてトボガン処理する模範的な一実施形態を示している。医用画像８００は、図４中の同一サブボリューム４１０から算出された距離マップを示している。医用画像８５０は、距離マップ８００が計算された元の抽出サブボリュームに重ねられて形成されたトボガンクラスタ８６０を示している。
【００５６】
図９は、全体に参照番号９００を付されている本発明の他の模範的な実施形態を示す流れ図である。ブロック９１０は、解析される画像または画像の一部を得るステップを表わしている。ブロック９２０は、原画像、またはこの原画像の一部から、トボガンポテンシャルを選択するステップを表わしている。トボガンポテンシャルを選択する前に、この画像、またはこの画像の一部をさらに処理されてもよい。ブロック９３０は、これらのトボガンポテンシャルをトボガン処理することによって、１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するステップを表わしている。ブロック９４０は、トボガンパラメータを用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成するステップを表わしている。ブロック９５０は、１つ又は複数のトボガンパラメータを選択して、少なくとも１つの特徴パラメータを計算するステップを表わしている。
【００５７】
図１０を参照すると、本発明の例としての実施形態により、画像の特徴描写装置が示されており、その全体に参照番号１０００を付されている。装置１００１は、システムバス１００４と信号で通信する少なくとも１つのプロセッサまたは中央演算処理装置（「ＣＰＵ」）１００２を含む。ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）１００６、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１００８、ディスプレイアダプタ１０１０、Ｉ／Ｏアダプタ１０１２、ユーザインターフェースアダプタ１０１４、通信アダプタ１０２８、撮像アダプタ１０３０も、システムバス１００４と信号で通信する。ディスプレイ装置１０１６は、ディスプレイアダプタ１０１０を介して、システムバス１００４と信号で通信する。例えば、磁気ディスク記憶装置または光ディスク記憶装置などのディスク記憶装置１０１８は、Ｉ／Ｏアダプタ１０１２を介して、システムバス１００４と信号で通信する。マウス１０２０、キーボード１０２２、アイトラッキング装置１０２４は、ユーザインターフェースアダプタ１０１４を介して、システムバス１００４と信号で通信する。解析される画像を得る撮像装置１０３２は、撮像アダプタ１０３０を介して、システムバス１００４と信号で通信する。
【００５８】
選択器ユニット１０７０は、画像、あるいはこの画像の１つ又は複数の部分から、１つ又は複数のトボガンポテンシャルを選択するために使用される。トボガン処理モジュールユニット１０８０は、少なくとも１つの選択されたトボガンポテンシャルをトボガン処理して１つ又は複数のトボガンパラメータを生成するために使用される。クラスタリングモジュール１０８５は、トボガンパラメータの１つ又は複数を用いて１つ又は複数のトボガンクラスタを形成する。計算モジュールユニット１０９０は、トボガンクラスタの１つ又は複数を選択して少なくとも１つの特徴パラメータを算出する。この選択は、外部装置で決定される或る基準に基づいて自動的に行われるか、あるいは、操作者により手動で行われることもある。これらの各ユニットはＣＰＵ１００２およびシステムバス１００４と信号で通信する。これらのユニットは、少なくとも１つのプロセッサまたはＣＰＵ１００２に結合されているものとして図示されるが、これらの構成要素は、メモリ１００６、メモリ１００８、メモリ１０１８の少なくとも１つに格納されＣＰＵ１００２で実行されるコンピュータプログラムコードに含まれてもよい。当業者であれば、本明細書中の教示に基づいて、例えば、プロセッサチップ１００２上にあるレジスタに、コンピュータプログラムコードの一部または全部を含ませることなどの代替の実施形態が可能であることが理解されよう。本発明による代替の実施形態の他の例は、信号で互いに通信する物理的に別々の全ての装置に、装置１００１の構成要素の１つ又は複数を含んでいる場合である。本明細書中の教示が与えられると、当業者は、本明細書の範囲および精神の範囲内で実施しながら、トボガン処理モジュール１０８０や計算モジュール１０９００、並びに、装置１００１の他の要素の様々な代替構成および代替実施例を計画に入れることになる。
【００５９】
本発明の他の模範的な実施形態は、肺の小結節、胸部の病変、肝臓の病変、癌、肺塞栓症、並びに、同様な特徴描写を持ち、かつ人体の他の部分に発生する病変の検出、セグメンテーション、特徴抽出に使用されてもよい。
【００６０】
本発明は、様々な形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、あるいは、それらを組み合わせたもので実施できる。一実施形態において、本発明は、プログラム記憶装置上に実体的に含まれるアプリケーションプログラムとしてソフトウェアで実施されてもよい。このアプリケーションプログラムは、任意の適切なアーキテクチャを含むマシンに格納され、マシンにより実行される。
【００６１】
さらに、上記の説明は例としての実施形態を表わすだけである。読む人の便宜上、上記の説明は、本発明の原理を表わすような可能な実施形態のうち、代表的な１例を重点的に取り扱っており、可能なあらゆる変形例を余す所なく列挙しようとはしていない。これらの代替の実施形態は、本発明のうち、これらの代替実施形態の否認とは見なされない特定部分に対しては提示されなかった可能性がある。他の出願および実施形態は、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、率直に実施できる。それゆえ、本発明は、これらの具体的に述べられた実施形態には限定されず、併記の特許請求の範囲により定められる。これらの記述されてない実施形態の多くは、併記の特許請求の範囲の文字どおりの範囲内にあることと、その他の実施形態も同等であることが理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】コンピュータシステムの模範的な一実施形態を示す概略図
【図２】本発明によるトボガン処理プロセスの模範的な一実施形態を示す概略図
【図３】本発明による特徴描写用の模範的な一実施形態を示す流れ図
【図４】本発明による特徴描写用の模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図５ａ】本発明により、ガウスフィルタ（σ＝１．５）で平滑された勾配の大きさを用いて、トボガンポテンシャルを算出する模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図５ｂ】本発明により、ガウスフィルタ（σ＝１．５）で平滑された結腸壁を用いて、トボガンポテンシャルを算出する模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図６】本発明により、図５ａに示されたトボガンポテンシャルに重ねられたトボガンクラスタを、クローズアップされた領域とともに示す医用画像の図
【図７】トボガンクラスタがオリジナルのサブボリュームに重ねられている、本発明の模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図８ａ】距離マップを描いた本発明の模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図８ｂ】オリジナルのサブボリュームに重ねられているトボガンクラスタを描いた本発明の模範的な一実施形態の医用画像を示す図
【図９】本発明による特徴描写用の他の模範的なアルゴリズムを示す流れ図
【図１０】本発明により、画像の特徴を描写する方法に用いる装置のブロック図
【符号の説明】
【００６３】
６００  医用画像
６１０  トボガンクラスタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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