(57)【要約】結腸壁を抽出するためのシステムおよび方法が提供される。本方法は、患者腹部の画像内にシードを置くステップ（５２０）と、シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定するステップ（５３０）と、シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うステップ（５４０）とを含む。
2008510565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
結腸壁を抽出するために、
患者腹部の画像内にシードを置くステップと、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うステップと
を含むことを特徴とする結腸壁の抽出方法。
【請求項２】
シードは、結腸壁、結腸内部の空気、結腸壁近くの脂肪、結腸内部の糞便または結腸壁の虚脱領域のうちの１つに置かれることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
シードは自動的にまたは手動で置かれることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
糞便は標識をつけられることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
患者腹部の画像は、コンピュータ断層撮影技術または磁気共鳴撮像技術の一方を使用して取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
特徴は、シードとシードに近接するボクセルとの強度、形状、テクスチャまたは距離特徴の統計的特性のうちの１つであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
統計的特性は最小、最大またはモーメントのうちの１つであることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つ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】
患者の腹部走査の画像データを取得するステップと、
画像データからサンプルボクセルを選択するステップと、
サンプルボクセルとサンプルボクセルに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、
結腸壁と近くの物体とを区別するように分類子を訓練するステップと、
分類子の妥当性を確認するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
領域拡張が漏れるのを制限するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
結腸壁を追跡するために、
結腸の画像内に複数のシードボクセルを置くステップと、
シードボクセルとその近隣ボクセルとの特徴を決定するステップと、
特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うことによって、結腸壁の接続性を決定するステップと
を含み、特徴は、シードボクセルとその近隣ボクセルとの強度、形状、テクスチャまたは距離特徴の統計的特性のうちの１つである
ことを特徴とする結腸壁の追跡方法。
【請求項１２】
統計的特性は最小、最大またはモーメントのうちの１つであることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つであることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
結腸壁を抽出するために、
プログラムを記憶するメモリ装置と、
メモリ装置と通信するプロセッサとを備え、
プロセッサは、プログラムで動作して、
患者腹部の画像内にシードを置き、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定し、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行う
ことを特徴とする結腸壁の抽出システム。
【請求項１５】
シードは、結腸壁、結腸内部の空気、結腸壁近くの脂肪、糞便または結腸壁の虚脱領域のうちの１つに置かれることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
特徴は、シードとシードに近接するボクセルとの統計的特性、形状、テクスチャまたは距離のうちの１つであることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
統計的特性は最小、最大またはモーメントのうちの１つであることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つであることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
プロセッサは、さらにプログラムコードで動作して、
患者腹部の画像データを取得し、
画像データからサンプルボクセルを選択し、
サンプルボクセルとサンプルボクセルに近接するボクセルとの特徴を決定し、
結腸壁と近くの物体とを区別するように分類子を訓練し、
分類子の妥当性を確認する
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項２０】
プロセッサは、さらにプログラムコードで動作して、領域拡張が漏れるのを制限することを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項２１】
患者腹部の画像は、コンピュータ断層撮影装置または磁気共鳴撮像装置の一方を使用して取得されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項２２】
結腸内のポリープを位置決めするために、
結腸の画像内にシードを置くステップと、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、
シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うことによって、結腸の壁を抽出するステップと、
抽出された結腸壁を使用して結腸壁のポリープを位置決めするステップと
を含むことを特徴とする結腸内のポリープの位置決め方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２００４年８月２４日に出願された米国特許仮出願第６０／６０４，１０６号の優先権を主張し、これは参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、医療画像分析に関し、より詳細には、標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で結腸壁を抽出するためのシステムおよび方法に関する。
【０００３】
［従来技術の説明］
結腸癌は、現在、世界で癌関連死亡原因の第２位としてランクされている。大半の結腸直腸癌は、初期腺腫性ポリープに起因する。結腸ポリープの早期検出および除去が結腸癌のリスクを減少することができ、したがって、死亡率を減少することが研究によって示されている。残念ながら、結腸ポリープを検出するための従来の方法は、侵襲的で不快であり、合併症を伴う。
【０００４】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）コロノグラフィまたは仮想結腸内視鏡が、結腸ポリープおよび塊に対する可能性のある代替スクリーニング方法として出現してきた。これは、腹部のヘリカルＣＴ走査を、結腸粘膜の非侵襲性査定からの視覚化ツールと組み合わせる。しかし、仮想結腸内視鏡試験の解釈には時間がかかり、ポリープ検出の正確さは、使用される表示技術および医師の専門知識のレベルに依存することがある。
【０００５】
最近、コンピュータ支援診断および検出（ＣＡＤ）システムが開発されてきており、ポリープおよび塊を自動的に検出し、結腸の疑わしい領域の場所を提供する。そのようなＣＡＤシステムは、図１に示されるように、結腸壁１１０と空気１２０（例えば、黒い区域）との間の転移を考慮に入れるポリープ検出用のアルゴリズムを使用する傾向がある。さらに、図２に示されるように、結腸２００内の糞便または大便２５０の存在下で、アルゴリズムは、結腸壁２１０から空気２２０（例えば、黒い区域）への転移は糞便２５０によって覆われる区域には存在しないため、糞便２５０の除去を取り扱わなければならない。
【０００６】
しかし、糞便の除去は結果としてアーチファクトを生じ、これは、結腸壁の表面の外見および特性を変え、人間の観察者およびＣＡＤアルゴリズムの両方によるポリープのその後の分析および検出に影響を与える。したがって、結腸内の糞便の存在を補償することができ、そのため、その存在が中のポリープの分析および検出に悪影響を与えない技術が必要である。
【０００７】
加えて、虚脱結腸領域が存在するときには、結腸の一部が実際に断絶し、虚脱領域で結腸壁またはその中心線を追跡することは困難である。したがって、虚脱領域の存在下で結腸壁を分析することができる技術が必要であり、それは、既存のＣＡＤアルゴリズムの感受性を改良し、仮想結腸内視鏡の「フライスルー」および中心線抽出技術の質を高める。
【０００８】
［発明の要約］
本発明は、標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で結腸壁を抽出するための、結腸関連疾病の診断および検出を支援するシステムおよび方法を提供することによって、既知の教示で遭遇した前述のおよび他の問題を克服する。
【０００９】
本発明による結腸壁の抽出方法は、結腸の画像内にシードを置くステップと、シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うステップとを含む。
【００１０】
シードは、結腸壁、結腸壁近くの空気、結腸壁近くの脂肪、結腸壁近くの糞便または結腸壁の虚脱領域のうちの１つに置かれる。シードは自動的にまたは手動で置かれる。患者腹部の画像は、コンピュータ断層撮影技術または磁気共鳴（ＭＲ）撮像技術の一方を使用して取得される。
【００１１】
特徴は、シードとシードに近接するボクセルとの強度、形状、テクスチャ（texture）または距離特徴の統計的特性のうちの１つである。統計的特性は、最小、最大またはモーメントのうちの１つである。近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つである。
【００１２】
本方法は、さらに、患者から画像データを取得するステップと、画像データからサンプルボクセルを選択するステップと、サンプルボクセルとサンプルボクセルに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、結腸壁と近くの物体とを区別するように分類子を訓練するステップと、分類子の妥当性を確認するステップとを含む。本方法はまた、隣接する領域内に領域拡張が漏れるのを制限するステップも含む。
【００１３】
本発明による結腸壁の追跡方法は、患者腹部の画像に複数のシードボクセルを置くステップと、シードボクセルとその近隣ボクセルとの特徴を決定するステップと、特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うことによって、結腸壁の接続性を決定するステップとを含み、特徴は、シードボクセルとその近隣ボクセルとの強度、形状、テクスチャまたは距離特徴の統計的特性のうちの１つである。
【００１４】
統計的特性は最小、最大またはモーメントのうちの１つである。近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つである。
【００１５】
本発明による結腸壁の抽出システムは、プログラムを記憶するメモリ装置と、メモリ装置と通信するプロセッサとを備え、プロセッサは、プログラムで動作して、患者腹部の画像内にシードを置き、シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定し、シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行う。
【００１６】
シードは、結腸壁、結腸内部の空気、結腸壁近くの脂肪、糞便または結腸壁の虚脱領域のうちの１つに置かれる。特徴は、シードとシードに近接するボクセルとの強度、形状、テクスチャまたは距離の統計的特性の１つである。統計的特性は最小、最大またはモーメントのうちの１つである。近くの物体は、糞便、空気、筋肉、脂肪または液体のうちの１つである。
【００１７】
プロセッサは、さらにプログラムコードで動作して、患者から画像データを取得し、画像データからサンプルボクセルを選択し、サンプルボクセルとサンプルボクセルに近接するボクセルとの特徴を決定し、結腸壁と近くの物体とを区別するように分類子を訓練し、分類子の妥当性を確認する。プロセッサはまた、プログラムコードで動作して、領域拡張が漏れるのを制限する。患者腹部の画像はコンピュータ断層撮影装置または磁気共鳴撮像装置の一方を使用して取得される。
【００１８】
本発明によれば、結腸内のポリープの位置決め方法が提供される。本方法は、結腸の画像内にシードを置くステップと、シードとシードに近接するボクセルとの特徴を決定するステップと、シードとシードに近接するボクセルとの特徴に基づいて結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練された分類子を使用して結腸壁の領域拡張を行うことによって、結腸の壁を抽出するステップと、抽出された結腸壁を使用して結腸壁のポリープを位置決めするステップとを含む。
【００１９】
前述の特徴は、代表的な実施形態であり、本発明の理解を支援するために呈される。それらは、特許請求の範囲によって規定された本発明の限定、または、特許請求の範囲の等価物への限定とみなされないことが意図されることを理解すべきである。したがって、特徴のこの要約は、等価物を決定する際の手がかりとしてみなされるべきではない。本発明のさらなる特徴は、下記の説明に、図面からおよび特許請求の範囲から明らかになる。
【００２０】
［図面の説明］
図３は、本発明の例示的な実施形態にしたがって、標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で結腸壁を抽出するためのシステム３００のブロック図である。図３に示されるように、システム３００は、特に、走査装置３０５と、パソコン（ＰＣ）３１０と、例えば、イーサネット（登録商標）ネットワーク３２０上で接続されたオペレータコンソール３１５とを含む。走査装置３０５は、ＭＲ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ヘリカルＣＴ撮像装置、または、ＣＴ、ＭＲ、ポジトロン放出型断層撮影法（ＰＥＴ）または他の撮像技術が可能なハイブリッド撮像装置であってもよい。
【００２１】
ＰＣ３１０は、ポータブルまたはラップトップコンピュータ、ワークステーション等であってもよく、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３２５およびメモリ３３０を含み、これらは入力部３５０および出力部３５５へ接続される。ＣＰＵ３２５は抽出モジュール３４５を含み、この抽出モジュール３４５は、標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で結腸壁を抽出するための１つ又は複数の方法を含む。
【００２２】
メモリ３３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３３５およびリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３４０を含む。メモリ３３０はまた、データベース、ディスクドライブ、テープドライブ等、または、それらの組み合わせも含むことができる。ＲＡＭ３３５は、ＣＰＵ３２５でプログラム実行中に使用されたデータを記憶するデータメモリとして機能し、作業エリアとして使用される。ＲＯＭ３４０は、ＣＰＵ３２５で実行されたプログラムを記憶するためのプログラムメモリとして機能する。入力部３５０はキーボード、マウス等によって構成され、出力部３５５は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイまたはプリンタによって構成される。
【００２３】
システム３００の操作はオペレータコンソール３１５から制御され、このオペレータコンソール３１５はコントローラ３６５、例えばキーボード、および、ディスプレイ３６０、例えばＣＲＴディスプレイを含む。オペレータコンソール３１５は、ＰＣ３１０および走査装置３０５と通信し、走査装置３０５によって収集された二次元（２Ｄ）画像データを、ＰＣ３１０によって三次元（３Ｄ）データにしディスプレイ３６０で見ることができる。ＰＣ３１０は、オペレータコンソール３１５がないときは、例えば入力部３５０および出力部３５５の装置を使用して、走査装置３０５によって提供された情報を操作し表示し、コントローラ３６５およびディスプレイ３６０によって行われた幾つかの作業を実行するように構成可能であることを理解すべきである。
【００２４】
オペレータコンソール３１５は、取得した画像データセット（またはその一部分）のデジタル画像データを処理して、２Ｄおよび／または３Ｄ画像を作成してディスプレイ３６０に表示することができる適切な画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションをさらに含んでもよい。より具体的には、画像レンダリングシステムは、医療画像データの２Ｄ／３Ｄレンダリングおよび視覚化を提供するアプリケーションであってもよく、それは、汎用または専用のコンピュータワークステーションで実行する。さらに、画像レンダリングシステムは、ユーザが、３Ｄ画像または複数の２Ｄ画像スライスをナビゲートするのを可能にしてもよい。ＰＣ３１０はまた、取得した画像データセットのデジタル画像データを処理して２Ｄおよび／または３Ｄ画像を作成して表示するための画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションも含んでもよい。
【００２５】
図３に示されるように、抽出モジュール３４５はまた、ＰＣ３１０によって使用されてデジタル医療画像データを受け取り処理してもよく、これは、上記に注記されるように、生画像データ、２Ｄ再構成データ（例えば、アキシャルスライス）、または、３Ｄ再構成データ、例えばボリューム画像データまたは多断面再構成、またはそのような構成の組み合わせの形態であってもよい。データ処理結果は、データ処理結果にしたがって画像データの２Ｄおよび／または３Ｄレンダリング、例えば、器官または解剖学的構造のセグメンテーション、色または強度の変化等を生成するために、ＰＣ３１０からネットワーク３２０を介してオペレータコンソール３１５の画像レンダリングシステムへ出力することができる。
【００２６】
図４は、結腸壁を近くの物体から区別するように分類子を訓練するための方法を例示する。図４に示されるように、１人または複数の患者の１つまたは複数の解剖学的走査から、画像データが取得される（４１０）。これは走査装置３０５、この例ではＣＴスキャナを使用することによって達成される。走査装置３０５は、オペレータコンソール３１５で操作され、患者の腹部を走査し、それによって、結腸に関連した一連の２Ｄ画像スライスを作成する。次いで、２Ｄ画像スライスが統合され、３Ｄ画像を形成する。
【００２７】
ＣＴ画像データが取得された後に、標識されたかまたは標識されていない糞便または大便、結腸壁近くの脂肪または筋肉、結腸壁自体、虚脱結腸領域、空気、水、または、対照物質のデータサンプルが選択される（４２０）。次に、個別サンプル点のボクセルおよびボクセルの各々を囲繞する区域（例えば近隣）の統計的特性等の特徴が計算される（４３０）。計算される統計的特性は、例えば、強度（例えば、標準偏差、歪度および尖度）の最小、最大およびモーメントであってもよい。近隣のサイズは変化することができ、サンプリングされている結腸壁、虚脱結腸領域、空気、大便、脂肪または筋肉の厚さ等の多数の要因に基づいて決定することができることを理解すべきである。
【００２８】
サンプル点のまわりの異なるサイズの局所近隣の形状、テクスチャ、距離および統計的特性を表す別の特徴がステップ４３０で計算されてもよい。広く様々な特徴選択アルゴリズム、例えば欲張り探索（ｇｒｅｅｄｙ  ｓｅａｒｃｈ）または遺伝的アルゴリズム等を使用して、その後の分類子訓練技術に使用されるべき関連特徴および近隣サイズを選択することができる。
【００２９】
サンプル点およびその局所近隣の計算された特徴および統計的特性を使用して、１つの分類子または複数の分類子が、次いで、結腸壁と近くの物体、例えば、脂肪、筋肉、空気、大便または結腸内部の流体とを区別するように、訓練される（４４０）。完全監視下の複数のまたは１つのクラス分類の半監視下、非監視下を使用する分類子訓練技術を、このステップに使用可能であることを理解すべきである。ひとたび１つまたは複数の分類子が結腸壁と近くの物体とを区別するように訓練されると、妥当性確認例えば、リーブワンアウト（ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ）またはｎ分割交差検証（Ｎ−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）技術が行われ、且つ、独立した隔絶検査セットで妥当性確認が行われる（４５０）。
【００３０】
図５は、本発明の例示的な実施形態にしたがって、標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で結腸から壁を抽出するための方法の操作を示すフローチャートである。図５に示されるように、画像データは、例えば、患者の腹部ＣＴ走査から取得される（５１０）。これは、ステップ４１０を参照して上述されたのと同一または類似の技術を使用することによって達成される。
【００３１】
結腸からＣＴ画像データを取得した後に、１つまたは複数のシードが結腸のまわりに置かれる（５２０）。例えば、シードは、図２に示されるように、結腸壁２１０に、または、結腸２００内部のエアポケット２２０に置かれてもよい。さらに、シードは、脂肪２４０または筋肉２３０に、糞便２５０に、または、虚脱結腸領域に置かれてもよい。糞便２５０は、糞便２５０または大便を区別可能に着色する経口造影剤、例えばバリウムまたはヨウ素を患者に摂取させることによって、標識されてもよい。
【００３２】
ステップ５２０において、シードは、結腸内のエアポケットの場所または結腸内の大便を決定するアルゴリズムを使用することによって自動的に置かれ、結腸壁を位置決めすることができる。シードは手動で置かれてもよい。例えば、ユーザは、単に、マウスカーソルを使用して結腸内のまたは結腸のまわりに所望のシード点をクリックするだけでもよい。
【００３３】
ひとたびシードが置かれると、シードおよび局所近隣の形状、テクスチャ、距離および統計的特性を表す特徴が計算される（５３０）。これは、ステップ４３０を参照して上述されたのと同一または類似の技術を使用することによって達成される。ステップ４４０で訓練された１つまたは複数の分類子が結腸壁２１０の領域拡張と一緒に加えられる（５４０）。より具体的には、結腸壁２１０の領域拡張は、訓練された分類子または分類子出力、および、全てのボクセル用の近位および類似測定を使用して行われる。領域拡張の完了時に、結腸壁２１０の接続性が決定され、したがって、結腸壁２１０を抽出するか、トレースするか、または、追跡することを可能にする。ステップ５４０で領域拡張のプロセスに１つまたは複数の分類子を加えることに加えて、他の類似測定も加えられてもよいことが理解されるべきである。
【００３４】
領域拡張された結腸壁の接続性をさらに高めるために、したがって、医師またはポリープ検出アルゴリズムに、分析のために結腸壁のアーチファクトのないより明瞭な画像を提供するために、１セットの後処理ステップが、領域拡張された結腸壁で行われてもよい（５５０）。１つのそのようなプロセスは、造影剤６２０のない糞便６３０の標識されていない部分６４０内に領域拡張が漏れるのを制限することに関与する。これの例は図６の結腸画像６００に示される。例えば、予め定められた数の近似よりも少ないボクセルを除去することによって、モルフォロジー演算を加えることによって、または、小さな分離したクラスタを除去することによって、糞便６３０の標識されていない部分６４０内に領域拡張が漏れるのを防止することができる。さらに、図１に示されるように筋肉１３０または脂肪１４０が、結腸壁１１０に接近している領域では注意しなければならないが、筋肉１３０内へのセグメンテーション漏れは結腸壁１１０内部の領域拡張の質に影響を与えず、このことは、大半の場合に、医師、表面およびボリュームレンダリング技術およびポリープ検出アルゴリズムに重要である。
【００３５】
本発明の例示的な実施形態にしたがって、結腸壁は、標識されたかまたは部分的に標識された糞便または虚脱結腸領域の存在下で、薄い筋肉層として抽出されてもよい。したがって、結腸壁の内側部分が、仮想結腸内視鏡検査中に「フライスルー」用に視覚化されるか、そこに位置するポリープの局所内視鏡ビュー用に使用されるか、または、手動または自動のコンピュータ支援診断およびポリープ検出技術用の拡張としてまたはその代わりに使用されるのを可能にする。
【００３６】
添付の図面に描かれた構成システムの構成要素および方法ステップのいくつかはソフトウェアで実施されてもよいため、システムの構成要素（またはプロセスステップ）の間の実際の接続は、本発明がプログラムされる方式に依存して、異なってもよいことをさらに理解すべきである。本明細書に記載された本発明の教示を前提として、当業者は本発明のこれらのおよび類似の実施または構成を企図することができる。
【００３７】
上述の説明は例示的な実施形態を表すに過ぎないこともまた理解されるべきである。読み手の便利さのために、上記説明は可能な実施形態の代表的なサンプル、すなわち本発明の原理を例示するサンプルに着目して行われている。従って、その説明は全ての可能な変形例を網羅して列挙することを意図していない。代替の実施形態が本発明の特定の部分用に呈されなくてもよいこと、または、さらなる説明されていない代替例が一部に利用可能であってもよいことは、それらの代替の実施形態の放棄とはみなされないものとする。他のアプリケーションおよび実施形態が、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、実施することができる。
【００３８】
したがって、本発明は、具体的に述べられた実施形態に限定されることは意図されないが、それは、上記の、および上記の非発明的置換に関与する実施の、多数の順列および組み合わせを作ることができるからであるが、本発明は特許請求の範囲にしたがって規定されるべきである。述べられていない実施形態の多くが、特許請求の範囲の文字通りの範囲内であり、他のものは等価物であることを認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】糞便のない結腸の画像を示す図
【図２】標識された糞便を備えた結腸の画像を示す図
【図３】本発明の例示的な実施形態にしたがって結腸壁を抽出するためのシステムのブロック図
【図４】本発明の例示的な実施形態にしたがって、結腸壁を近くの物体から区別するように分類子を訓練するための方法を例示するフローチャート
【図５】本発明の例示的な実施形態にしたがって、結腸壁を抽出するための方法を例示するフローチャート
【図６】非均一な標識された糞便を備えた結腸の画像を示す図
【符号の説明】
【００４０】
１１０        結腸壁
１２０        空気
２００        結腸
２１０        結腸壁
２２０        空気
２５０        糞便
【図１】
2008510565.tif 000003
【図２】
2008510565.tif 000004
【図３】
2008510565.tif 000005
【図４】
2008510565.tif 000006
【図５】
2008510565.tif 000007
【図６】
2008510565.tif 000008
【国際調査報告】
2008510565.tif 000009
2008510565.tif 000010
2008510565.tif 000011