(57)【要約】  ボリュームデータのマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーション法には、ボリュームデータのパラメトリックフィッティングによってターゲットの中心及び広がりを求めるステップ（２０１）と、ボリュームデー内のターゲットの中心及び広がりを繰り返し絞り込む、ボリュームデータのノンパラメトリックセグメンテーションによって３次元ボリュームを求めるステップ（２０２）とが含まれている。
2007528772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボリュームデータのマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーション方法において、
ボリュームデータのパラメトリックフィッティングによってターゲットの中心及び広がりを求めるステップと、
ボリュームデー内のターゲットの中心及び広がりを繰り返し絞り込む、ボリュームデータのノンパラメトリックセグメンテーションによって、３次元ボリュームを求めるステップと
が含まれていることを特徴とするマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーション方法。
【請求項２】
ターゲットの中心及び広がりを求めるステップは、
ボリュームデータに初期ターゲット位置に関するマーカを付けるステップと、
初期ターゲット位置の周りの領域を決定するステップと、
空間極値の周りでその領域をモデル化するステップと、
その領域のモデルによりターゲットの中心及び広がりを求めるステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
モデル化するステップは、異方性３次元ガウス輝度モデルを実施するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
３次元ボリュームを求めるステップは、
ボリュームデータから４次元データポイントの集合を求めるステップと、
ターゲットの求められた中心及び広がりに基づいて帯域幅を求めるステップと、
最も安定した中心及び広がりに収束する中心及び広がりの逐次推定値を求めるステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
最も安定した中心及び広がりは、ジェンセンシャノン発散プロフィルによって求められることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
３次元ボリュームを求めるステップは、空間近接及び輝度近接に従ってボリュームデータ内のデータポイントを同時にクラスタ化するために繰り返し実施されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
３次元ボリュームを求めるステップは、平均シフト上昇によって空間輝度の４次元結合空間におけるターゲットの誘目基準を決めるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
中心が或る特定のマーカに基づいて求められ、この中心はボリュームデータ内のマーカ収束点であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
広がりが中心の共分散として求められることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ボリュームデータのマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーションのための方法ステップを実施するために、機械により実行可能な命令プログラムを明確に具現化し、機械により読取り可能であるプログラム記憶装置において、
方法ステップは、
ボリュームデータのパラメトリックフィッティングによってターゲットの中心及び広がりを求めるステップと、
ボリュームデー内のターゲットの中心及び広がりを繰り返し絞り込む、ボリュームデータのノンパラメトリックセグメンテーションによって、３次元ボリュームを求めるステップと
を含むことを特徴とするプログラム記憶装置。
【請求項１１】
ターゲットの中心及び広がりを求めるステップは、
初期ターゲット位置に関するマーカをボリュームデータに付けるステップと、
初期ターゲット位置の周りの領域を決定するステップと、
空間極値の周りでその領域をモデル化するステップと、
その領域のモデルによりターゲットの中心及び広がりを求めるステップと
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
モデル化するステップは、異方性３次元ガウス輝度モデルを実施するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
３次元ボリュームを求めるステップは、
ボリュームデータから４次元データポイントの集合を求めるステップと、
ターゲットの求められた中心及び広がりに基づいて帯域幅を求めるステップと、
最も安定した中心及び広がりに収束する中心及び広がりの逐次推定値を求めるステップと
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
最も安定した中心及び広がりは、ジェンセンシャノン発散プロフィルによって求められることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
３次元ボリュームを求めるステップは、空間近接及び輝度近接に従ってボリュームデータ内のデータポイントを同時にクラスタ化するために繰り返し実施されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
３次元ボリュームを求めるステップは、平均シフト上昇によって空間輝度の４次元結合空間におけるターゲットの誘目基準を決めるステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
中心が或る特定のマーカに基づいて求められ、この中心はボリュームデータ内のマーカ収束点であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
広がりが中心の共分散として求められることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、参考までに本明細書においてそっくりそのまま援用されている２００４年３月１２日に提出された米国仮出願第６０／５５２，４８１号に対する優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明は、ボリューム測定画像データの特性解明に関し、特にマルチスライス画像内のターゲットの３Ｄセグメンテーションシステム及び方法に関する。
【０００３】
［発明の背景］
胸部ＣＴスキャンによるコンピュータ診断（胸部ＣＡＤ）の目的の１つは、肺結節の信頼できるボリューム測定である。このようなボリューム測定に基づく腫瘍変化確認試験は、癌治療モニタ及び術後検査の不可欠な役割を担う。コンピュータを用いた結節のボリューム測定に取り組んだ研究がこれまでにいくつか存在する。これらの研究において、ボクセル輝度閾値に基づく２Ｄまたは３Ｄ腫瘍セグメンテーションが、それらの解決法の基礎として用いられている。このような解決法は、同様の平均輝度を備えた明確な充実性結節を描写するのに十分であるが、図１Ａ−図１Ｂに示す部分充実性または非充実性結節のセグメンテーションについては信頼性に欠ける。最近の臨床研究によって、このような結節は、発生頻度が高く、悪性である傾向が強いことが明らかであり、これらの技術的に困難な状況に対する確実な解決の開発動機となっている。
【０００４】
図１Ａ−図１Ｂには、肺結節セグメンテーションの２Ｄ例が示されている。図１Ａは２つの結節例の２Ｄ輪郭であり、図１Ｂは半値全幅（ＦＷＨＭ）輝度閾値によるセグメンテーション結果である。輝度閾値法は、非充実性症例に関して役に立たないことが分っている。
【０００５】
従って、本発明の課題は、マルチスライス画像内のターゲットの３Ｄセグメンテーションシステム及び方法を提供することにある。
【０００６】
［発明の要約］
本発明によれば、ボリュームデータのマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーション方法は、ボリュームデータのパラメトリックフィッティングによってターゲットの中心及び広がりを求めるステップと、ボリュームデー内のターゲットの中心及び広がりを繰り返し絞り込む、ボリュームデータのノンパラメトリックセグメンテーションによって、３次元ボリュームを求めるステップとを含む。
【０００７】
ターゲットの中心及び広がりを求めるステップは、ボリュームデータに初期ターゲット位置に関するマーカを付けるステップと、初期ターゲット位置の周りの領域を決定するステップと、空間極値の周りでその領域をモデル化するステップと、その領域のモデルによりターゲットの中心及び広がりを求めるステップとを含む。モデル化するステップは、異方性３次元ガウス輝度モデルの実施を含む。
【０００８】
３次元ボリュームを求めるステップは、ボリュームデータから４次元データポイントの集合を求めるステップと、ターゲットの求められた中心及び広がりに基づいて帯域幅を求めるステップと、最も安定した中心及び広がりに収束する中心及び広がりの逐次推定値を求めるステップとを含む。最も安定した中心及び広がりは、ジェンセンシャノン（Ｊｅｎｓｅｎ−Ｓｈａｎｎｏｎ）発散プロフィルによって求められる。
【０００９】
３次元ボリュームを求めるステップは、空間及び輝度近接に従ってボリュームデータのデータポイントを同時にクラスタ化するために繰り返し実施される。
【００１０】
３次元ボリュームを求めるステップは、平均シフト上昇によって空間輝度の４次元結合空間におけるターゲットの誘目（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）基準を決めるステップを含む。
【００１１】
中心は或る特定のマーカによって求められ、この場合この中心はボリュームデータ内のマーカ収束点（マーカが収束する点）である。広がりは中心の共分散として求められる。
【００１２】
本発明によれば、ボリュームデータのマルチスライス画像内のターゲットの３次元セグメンテーションのための方法ステップを実施するために、機械により実行可能な命令プログラムを明確に具現化し、機械により読取り可能であるプログラム記憶装置が提供される。この方法ステップは、ボリュームデータのパラメトリックフィッティングによってターゲットの中心及び広がりを求めるステップと、ボリュームデー内のターゲットの中心及び広がりを繰り返し絞り込む、ボリュームデータのノンパラメトリックセグメンテーションによって、３次元ボリュームを求めるステップとを含む。
【００１３】
［図面の説明］
本発明の望ましい実施形態は、以下において、添付の図面に関連してより詳細に説明される。
図１Ａ〜図１Ｂは肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図である。
図１Ｃ〜図１Ｄは本発明の１つの実施形態による肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図である。
図２は本発明の１つの実施形態による方法を例示したフローチャートである。
図３は本発明の１つの実施形態によるシステムを例示した図である。
図４Ａは本発明の１つの実施形態による中心及び広がり推定方法を例示したフローチャートである。
図４Ｂは本発明の１つの実施形態によるボリュームセグメンテーション方法を例示したフローチャートである。
図５Ａ〜図５Ｈは本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図である。
【００１４】
［実施形態の詳細な説明］
本発明の１つの実施形態によれば、マルチスライスＣＴスキャンにおいて３Ｄ肺結節をセグメント化するための確実かつ正確な方法によって、ガウススケールスペースにおいて評価されたボリュームデータのパラメトリックガウスモデルフィッティングと、空間輝度の４Ｄ結合空間におけるターゲット腫瘍の誘目基準を決める正規化勾配（平均シフト）上昇に基づくノンパラメトリック３Ｄセグメンテーションとが統合される。これによって、空間近接及び輝度近接の両方に基づく３Ｄセグメンテーションが同時に実現される。実験結果によって明らかなように、このシステム及び方法は、既存の解決法に問題をもたらす部分充実性結節または非充実性結節を含む種々の結節を確実にセグメント化する。このシステム及び方法によれば、また、平均６秒で、３２×３２×３２のボクセルの関心ボリュームが処理される。
【００１５】
図２を参照すると、マルチスライスＣＴ画像におけるボリュームの３Ｄセグメンテーションの決定は、ガウススケールスペースにおける異方性ガウス輝度モジュールのフィッティングによる３Ｄ結節の中心及び広がりの推定２０１と、空間輝度の４Ｄ結合空間における誘目基準に基づく反復３Ｄ結節セグメンテーション２０２とを含む。中心及び広がりの推定では、与えられたデータのガウススケールスペースにおけるガウス輝度モジュールの確実なフィッティングによって、結節の異方性構造の確実なパラメトリック推定が行われる。反復３Ｄ結節セグメンテーションでは、４Ｄ結合空間における正規化勾配上昇に基づくデータセグメンテーションを利用することによって、空間近接及び輝度近接の両方に基づいて、ノンパラメトリック３Ｄ結節セグメンテーションが行われる。中心及び広がりの推定による結果は、正規事前分布とみなされて、後のステップの分析帯域幅を決定するのに用いられ、効率の良いセグメンテーション解決法を生じる。誘目基準を用いる結合空間セグメンテーションによって、一般的な画像セグメンテーション問題に関する確実な解決法が得られた。しかし、この方法は、医用画像診断領域では検討されなかったが、輝度閾値に対する代替セグメンテーション原理を提供する。
【００１６】
図１Ｃ〜図１Ｄには、肺結節セグメンテーションの２Ｄ例が例示されている。図１Ｃは、本発明の１つの実施形態に従って推定された中心（ｘ）及び異方性広がり（楕円）であり（＋はマーカ位置ｘpを示す）、図１Ｄは、幾何学的後処理を伴わない、本発明の１つの実施形態による結節セグメンテーションである。第１列は部分充実性結節及び非充実性結節の例であり、第２列は充実性結節である。
【００１７】
もちろん、本発明は、さまざま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、または、それらの組み合わせによって実施することができる。１つは実施形態では、本発明は、プログラム記憶装置で明確に具現化さ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可能である。アプリケーションプログラムは、任意の適合するアーキテクチャを備えた機械にアップロードして、実行することができる。
【００１８】
図３を参照すると、本発明の１つの実施形態に従って、とりわけ、マルチスライス画像の３Ｄセグメンテーションのためのコンピュータシステム３０１、特に、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３０２と、メモリ３０３と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス３０４とが示されている。コンピュータシステム３０１は、一般に、Ｉ／Ｏインターフェイス３０４を介して、ディスプレイ３０５と、マウス及びキーボードのような各種入力装置３０６とに接続されている。支援回路は、キャッシュ、電源、クロック回路、及び、通信バスのような回路を含むことができる。メモリ３０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ディスク駆動装置、テープ駆動装置等、または、それらの組み合わせを含むことができる。本発明は、ＣＴスキャナのような信号源３０８からの信号を処理するために、メモリ３０３に記憶されＣＰＵ３０２で実行されるルーチン３０７として実施可能である。従って、コンピュータシステム３０１は、本発明のルーチン３０７の実行時に、特殊目的コンピュータシステムになる汎用コンピュータシステムである。
【００１９】
コンピュータシステム３０１は、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードも含んでいる。本明細書に記載の各種プロセス及び機能は、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（またはそれらの組み合わせ）とすることができる。さらに、コンピュータプラットフォームには、追加データ記憶装置及び印刷装置のような他の各種周辺装置を接続することができる。
【００２０】
さらに、云うまでもないが、添付の図に描かれた構成要素のシステムコンポーネントの一部及び方法ステップはソフトウェアで実施することができるので、システムコンポーネント（またはプロセスステップ）間の実際の接続は本発明のプログラミングによって異なることがある。本明細書に記載の教示に鑑みて、当業者であれば、本発明のこれらの及び同様の実施または構成について検討することが可能である。
【００２１】
図４Ａに例示のように、確実なスケールスペース分析による３Ｄ腫瘍の中心及び異方性広がりの推定は、３Ｄ腫瘍の中心位置及び異方性広がりの推定法を含む。ターゲット腫瘍の大まかな位置を示すマーカｘpが先験的に与えられると仮定すると、このようなマーカは、自動腫瘍検出システムからまたは放射線科医のスクリーニング結果から得ることができる（４０１）。本発明の１つの実施形態によれば、中心及び異方性広がりの推定は、ガウススケールスペースにおける異方性３Ｄガウス輝度モデルフィッティングに基づいている。
【００２２】
ボリュームＣＴデータは、データ空間ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，Ｘ3）全体における連続正関数
【数１】
2007528772.tif 000003
として形式化される（４０２）。肺腫瘍を表わす空間極値ｕの周りの局所領域Ｉ（ｘ）は、異方性３Ｄガウス輝度モデルによって次式のようにモデル化される（４０３）。
【数２】
2007528772.tif 000004
【００２３】
なお、αは振幅パラメータであり、Σは完全にパラメータ化された３×３の対称な正定値の共分散行列であり、Ｓは誘目基準ｕに属する、ｕ近傍のデータポイント集合である。Φの平均ｕ及び共分散Σは、それぞれ、例えば、腫瘍のようなターゲットの位置及び広がりを表している（４０４）。従って、この問題は、Ｉ（ｘ）を与えられた場合の（ｕ，Σ）のパラメトリックモデルフィッティングまたは確実な推定と理解することが可能である。腫瘍の異方性は、完全にパラメータ化された共分散の推定値を検討することによって説明することができる。
【００２４】
順序づけられ高密度にサンプリングされた分析スケール（帯域幅）の集合｛ｈk｜ｋ＝１，．．．，Ｋ｝が与えられると、この推定にマルチスケール分析が用いられる。各分析スケールｈk毎に、後述の方法によって、モデル平均及び共分散が確実に推定され、逐次推定値の集合｛（ｕk，Σk）｝が得られる。発散に基づく安定性試験を利用して、最も安定した推定値を見つけることによって、結果が得られる。最も安定した推定値｛（ｕ*，Σ*）｝は、スケール全体にわたって修正されたジェンセンシャノン発散プロフィルの局所的最小を想定したスケールｈkに関する推定値と定義される。発散は、各スケールｈk毎に、３つの近傍スケールにわたって求められる。
【００２５】
各分析帯域幅ｈk毎に、（ｕk，Σk）は、誘目基準に基づく確実な推定技法と共に、スケールスペース平均シフト分析によって推定される。Ｉ（ｘ）のガウススケールスペース、または、拡散方程式∂hＩ＝（１／２）▽2Ｉの解は、分析スケール｛ｈ＞０｝に関するガウス核集合Ｌ（ｘ；Ｈ）＝ｆ（ｘ）*φ）（ｘ；０、Ｈ）によるＩ（ｘ）の畳み込みによって決まる。ここで、Ｈは、Ｈ＝ｈＩの形式の異方性帯域幅行列である。その勾配ベクトルは次式によって示される。
【数３】
2007528772.tif 000005
【００２６】
ベクトルｍ（ｘ）は、スケールスペース平均シフトベクトルと呼ばれ、勾配ベクトル▽Ｌ（ｘ；Ｈ）に比例する。スケールスペースにおける正規化勾配上昇ｘk+1＝ｍ（ｘk）＋ｘkに関する収束反復法を利用して、特定のマーカｘpが収束する腫瘍中心ｕkが推定される。確実性を高めるために、ｘpの周りで均等にサンプリングされた異なる初期ポイントから、勾配上昇の集合が予め形成される。大部分の初期ポイントの収束点によって、中心推定値ｕkが決定される。
【００２７】
中心推定値を与えられると、対応する共分散Σkが推定される。ガウス腫瘍モデル方程式（１）をスケールスペース平均シフト方程式（４）の定義に代入すると、平均シフトは、準線形行列方程式ｍ（ｘ；Ｈ）＝Ｈ（Σ＋Ｈ）-1（ｕ−ｘ）として表わすことができることが明らかになる。未知のΣを備えた線形方程式の超完全集合が、ターゲット腫瘍の誘目基準内でサンプリングされた平均シフトベクトルを用いて作成される。このために、１組の平均シフト反復が、中心推定値ｕkの周りで均等にサンプリングされた異なる初期ポイントから実施される。収束軌道に沿ったＮuの平均シフトオアを用いて、超完全系が作成される。
【数４】
2007528772.tif 000006
【００２８】
ここで、ＳＰＤは、
【数５】
2007528772.tif 000007
における全ての対称な正定値行列の集合を表わしている。領域基準
【数６】
2007528772.tif 000008
を最小限に抑えることによって、この条件付き系の閉形式の解を得ることができる。ここで、ＹはΣ＝ＹＹtのコレスキー因数分解であり、‖‖Fはフロベニウスの行列ノルムである。この解は、Ｑ≡ＢtＢが与えられると、Ｐ≡ＡtＡ及び
【数７】
2007528772.tif 000009
の対称シューア分解の関数によって、次式のように表わすことができる。
【数８】
2007528772.tif 000010
この解の確実さは、外れ値を有効に抑制する、誘目基準内の情報だけを利用することによって与えられる。
【００２９】
このパラメトリック推定ステップによって、３Ｄ腫瘍中心及び腫瘍広がりの推定値が、３Ｄ平均ベクトルｕ*及び３×３共分散行列Σ*の形式で得られる。とりわけ最も安定した上記推定値をもたらす帯域幅ｈ*も得られる。中心及び広がりの推定は、中心推定値の正規確率分布ｇ（ｘ）とみなすことができる。
【数９】
2007528772.tif 000011
【００３０】
本発明の１つの実施形態によれば、ノンパラメトリック３Ｄ結節セグメンテーションは、空間輝度の４Ｄ結合空間におけるターゲット結節の誘目基準の定義に基づいている（図２のボックス２０２参照）。この方法では、異方性広がりの推定による正規事前分布が用いられる。
【００３１】
図４Ｂを参照すると、３Ｄ関数を４Ｄ空間におけるデータポイント集合とみなすことによって、特殊輝度の結合空間が考案される。これは、３Ｄデータ空間
【数１０】
2007528772.tif 000012
に、関数応答の分布に関するもう１つの直交次元を導入し、その結果、結合空間
【数１１】
2007528772.tif 000013
が得られるようにすることによって実現される。ボリュームＣＴデータは、３Ｄの規則的な格子に対する関数Ｉ（ｘ）の離散化であり、結果として、Ｎ個のデータ位置
【数１２】
2007528772.tif 000014
が生じる。ここで、
【数１３】
2007528772.tif 000015
であり、Ｎdは次元ｄに沿ったボクセル数である。従って、この空間輝度の結合空間において、離散化サンプル｛Ｉ（ｘi）｝は、４Ｄデータポイント集合｛ｙi≡（ｘi，Ｉ（ｘi）｝とみなされる（４０５）。４×４帯域幅行列Ｈに関する正規核を備えたサンプル密度推定値（４０６、下記参照）は、データポイントｙにおいて、次式によって得られる。
【数１４】
2007528772.tif 000016
【００３２】
従って、密度ｆ（ｙ）の勾配は、次式によって示される。
【数１５】
2007528772.tif 000017
【００３３】
ベクトルｍ（ｙ）は４Ｄ結合空間における密度平均シフトである。正規化された密度勾配上昇に関する収束反復方法は、次式によって得られる。
【数１６】
2007528772.tif 000018
反復方程式（１６）を用いて、空間近接及び輝度近接の両方に基づくデータポイントのクラスタ化が同時に行われる。ターゲット結節の誘目基準に属するポイントが、方程式（１１）における正規事前分布に従ってサンプリングされた初期ポイント集合から▽ｆ（ｙ）＝０における収束まで、方程式（１６）を適用することによって検出される。初期ポイントは、パーセンタイル点ｐloとパーセンタイル点ｐupとの間における３Ｄ正規分布の信頼区間でサンプリングされる（４０７）。（ｕ*，ｍI）付近に収束するポイントは、ターゲット結節を規定するクラスタに併合される（４０８）。ｐupを超える確率のポイントはやはり結節の一部とみなされる。結合空間における各ポイントｙi毎に、３Ｄデータ空間には対応するポイントｘiが１つだけ存在する。従って、ｙiのクラスタ帰属関係は直接にデータポイントｘiに関連し、その結果、データ空間ｘにおいて腫瘍及び背景のセグメンテーションが生じることになる。
【００３４】
この方法によって、輝度閾値処理を伴わない確実なセグメンテーションと、閾値に基づく包括的なアプローチに比べた輝度範囲の変動に対する不感受性との両方が実現する。しかし、セグメンテーション結果における確実性を達成するために、或る特定のデータ｛Ｉ（ｘi）｝に関して、核帯域幅Ｈが適正に設定されることが重要である。Ｈは正規事前分布を用いて決定される（４０６）。Ｈは、最も安定した帯域幅ｈ*と、輝度の分散推定値σ2Iを備えた対角行列として形成される。
【数１７】
2007528772.tif 000019
なお、σ2Iは、正規分布ｇ（ｘ）のｑパーセンタイル信頼楕円内における輝度値のサンプル分散によって得られる。
【数１８】
2007528772.tif 000020
【００３５】
輝度値集合のサンプル平均及び信頼楕円内のボクセル数はそれぞれｍI及びＮσで表わされる。パラメータｃはパーセンタイルｑの特定の選択によって直接得られる。方程式（１６）を用いたセグメンテーション手順は、得られる帯域幅行列に関して計算された平均シフトベクトルを用いて実施される。
【００３６】
このセグメンテーション法は、１４人の患者の７７個の結節を含みスライス厚が１ｍｍ2×１．５ｍｍである臨床マルチスライス胸部ＣＴスキャンのデータベースによって評価された。結節サイズは直径３ｍｍ〜２５ｍｍである。データには、マーカｘp、及び、放射線科医によって与えられる部分充実性結節または非充実性結節の分類ラベルも付いている。データベースは、ｉ）部分充実性結節または非充実性結節の６症例、ｉｉ）サイズが５ｍｍ未満である小結節の２８症例、ｉｉｉ）肺表面に付着した結節の２０症例、ｉｖ）大部分が非球状（異方性）結節である１２症例を含んでいる。上記方法の実施は下記設定によって例示される。スケールスペース異方性輝度モデルフィッティングの場合、２５の分析スケールからなる集合ｈ＝｛０．５2，０．７５2，．．．，６．５2｝が用いられる。４Ｄ結合空間セグメンテーションの場合、初期ポイントのサンプリングに関する信頼限界、及び、サンプル輝度分散の推定に関する信頼限界は、それぞれ、ｐIo＝２５％、ｐup＝７５％、及び、ｑ＝７５％に設定される。
【００３７】
このシステムの性能評価の結果として、専門家の検査によって６９個の結節に関する正確なパラメトリックフィッティング及びノンパラメトリックセグメンテーションが行われた。８つの失敗例は、ｉ）肺表面に付着した小結節（６症例）、ｉｉ）血管新生化小結節（１症例）、ｉｉｉ）細長い結節（１症例）に起因するものであった。全ての部分充実性小結節または非充実性小結節及び孤立小結節が、正確に推定され、セグメント化された。カイ二乗残留分析方程式（９）に基づく不合格判定基準を用いると、結果として、肺表面に付着した全ての失敗症例がしっかりと不合格になる。図５Ａ〜図５Ｈには結果例が例示されている。各画像は、推定された結節中心と交差するターゲットボリュームの２Ｄ分割である。第１ステップによる推定結果は、正規事前分布方程式（１１）の５０％信頼楕円の交点として視覚化される。初期マーカ位置に対するこのシステム及び方法の感度は、３６個の結節を用いて、５０％の信頼限界内でマーカをランダムに摂動させることによって低下する。摂動の総平均による平均推定及び分散推定の平均誤差は、それぞれ、１．１２ボクセル及び８．２１フロベニウス行列ノルムであった。この結果はマーカ位置の不確かさにも拘わらず確実さがある。
【００３８】
マルチスライスＣＴスキャンにおける３Ｄ肺結節の確実かつ正確なセグメンテーション方法によって、パラメトリックアルゴリズムとノンパラメトリックアルゴリズムとが統合され、空間近接及び輝度近接の両方に基づいて、正確で効率の良い３Ｄセグメンテーションが実現する。もう一度図２を参照すると、パラメトリックモデルフィッティング２０１によって、腫瘍の異方性構造の確実な特性解明が実現し、同時に、ノンパラメトリックセグメンテーション２０２によって、より正確な３Ｄ腫瘍境界域を見つけるために、結果の絞り込みが行われる。従って、臨床的に重要な小さい部分充実性結節または非充実性結節を含む種々の結節について、信頼性の高い３Ｄセグメンテーションを達成することができる。Ｃ言語で実施されるシステムは結節を効率良くセグメント化する。そのシステムでは、２．４ＧＨｚのインテルＣＰＵを装備した市販のＰＣを利用して、平均６秒で、３２ボクセルの立方体の関心ボリュームが処理される。
【００３９】
図５Ａ〜図５Ｈを参照すると、３Ｄ推定及びセグメンテーションの結果例が、視覚化のため２Ｄ平面に投影されている。各図において、列（１）には、入力された結節の２Ｄ輪郭が描かれ、列（２）には、パラメトリックフィッティング結果が描かれ（「＋」：ｘp、「×」、ｕ*、楕円、Σ*）、列（３）には、ノンパラメトリックセグメンテーション結果が描かれている。図５Ａ〜図５Ｂには、非充実性ターゲットが描かれ、図５Ｃには、部分充実性ターゲットが描かれ、図５Ｄ〜図５Ｆには、異方性ターゲットが描かれ、図５Ｇ〜図５Ｈには、肺付着が描かれている。方法の柔軟性によって、列（２）におけるガウスのモデルフィッティングによって近似された結節シェーレが列（３）におけるノンパラメトリックセグメンテーションに精緻化される（図５Ｄ〜図５Ｇ参照）。この方法によれば、近傍構造が存在する場合でも、信頼性の高いセグメンテーションが可能になる（図５Ｂ、図５Ｄ、及び、図５Ｇ〜図５Ｈ参照）。
【００４０】
マルチスライス画像内のターゲットの３Ｄセグメンテーションシステム及び方法に関する実施形態について解説してきたが、上記教示に鑑みて、当業者には修正及び変更が可能であるという点に留意されたい。従って、もちろん、開示された本発明の特定の実施形態において、付属の請求項によって規定された本発明の範囲及び精神内に含まれる変更を行うことが可能である。こうして、特許法によって要求されるように、事細かに詳細に説明してきたが、請求され特許証による保護が求められる内容については、付属の請求項に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１Ａ】肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図
【図１Ｂ】肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図
【図１Ｃ】本発明の１つの実施形態による肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図
【図１Ｄ】本発明の１つの実施形態による肺結節セグメンテーションの２Ｄ例を示す図
【図２】本発明の１つの実施形態による方法を例示したフローチャート
【図３】本発明の１つの実施形態によるシステムを例示した図
【図４Ａ】本発明の１つの実施形態による中心及び広がり推定方法を例示したフローチャート
【図４Ｂ】本発明の１つの実施形態によるボリュームセグメンテーション方法を例示したフローチャート
【図５Ａ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｂ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｃ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｄ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｅ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｆ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｇ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【図５Ｈ】本発明の１つの実施形態による３Ｄ評価及びセグメンテーション例を示す図
【符号の説明】
【００４２】
３０１  コンピュータシステム
３０２  中央演算処理装置
３０３  メモリ
３０４  Ｉ／Ｏインターフェイス
３０５  ディスプレイ
３０６  入力装置
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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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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【図５Ｇ】
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【図５Ｈ】
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【国際調査報告】
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