(57)【要約】  本発明は、医用画像データ内の画像オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するセグメント化ユニットを有し、少なくとも２つの画像オブジェクトを示す医用画像データを処理する画像処理装置及び対応する画像処理方法に関する。位置を特定し検出するのが困難である対象オブジェクトのより正確な且つより良好なセグメント化を可能にするために、セグメント化ユニットが、前記画像データ内の、検出すべき及び／又はセグメント化すべき対象オブジェクトと、前記対象オブジェクトより容易に検出可能であり、前記対象オブジェクトに対する空間関係に関する位置情報が知られている中間オブジェクトと、を選択する選択ユニットと、前記画像データ内の前記中間オブジェクトをセグメント化する中間オブジェクトセグメント化ユニットと、前記セグメント化された中間オブジェクト、及び前記対象オブジェクトに対する前記中間オブジェクトの空間関係に関する前記位置情報を使用して、前記画像データ内の前記対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化する対象オブジェクト検出ユニットと、を有することが提案される。
2008529638.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの画像オブジェクトを示す医用画像データを処理する画像処理装置であって、前記画像データ内の画像オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するセグメント化ユニットを有し、前記セグメント化ユニットが、
前記画像データ内の、検出すべき及び／又はセグメント化すべき対象オブジェクトと、前記対象オブジェクトより容易に検出可能であり、前記対象オブジェクトに対する空間関係に関する位置情報が知られている中間オブジェクトと、を選択する選択ユニットと、
前記画像データ内の前記中間オブジェクトをセグメント化する中間オブジェクトセグメント化ユニットと、
前記セグメント化された中間オブジェクト、及び前記対象オブジェクトに対する前記中間オブジェクトの前記空間関係に関する前記位置情報を使用して、前記画像データ内の前記対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化する対象オブジェクト検出ユニットと、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記対象オブジェクト検出ユニットが、前記対象オブジェクトの検出及び／又はセグメント化の前に、前記対象オブジェクトの位置、向き及び／又は形状を予測するように動作する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
中間モデル化ユニットが、適応される中間形状モデルの位置、向き及び／又は形状情報を決定するように動作し、前記対象オブジェクト検出ユニットが、前記対象オブジェクトの前記位置、向き及び／又は形状を予測するために、前記中間形状モデルの前記位置、向き及び／又は形状情報を使用するように動作する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対象オブジェクト検出ユニットが、前記対象オブジェクトの検出及び／又はセグメント化のために、前記対象オブジェクトの形状モデルを更に使用するように動作する、請求項１に記載に画像処理装置。
【請求項５】
前記対象オブジェクト検出ユニットが、前記対象オブジェクトの検出及び／又はセグメント化のために、前記中間オブジェクトと前記対象オブジェクトとの間の前記空間関係のモデルを更に使用するように動作する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記セグメント化ユニットは、前記画像データ内の２以上の中間オブジェクトを使用するように動作し、前記２以上の中間オブジェクトは、前記対象オブジェクトより容易に検出可能であり、前記対象オブジェクトの検出及び／又はセグメント化のために、前記対象オブジェクトに対する空間関係に関する位置情報が知られている、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記選択ユニットは、前記中間オブジェクトとして、より早く検出され及び／又はセグメント化される対象オブジェクトを選択するように動作する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記中間オブジェクトセグメント化ユニットは、前記セグメント化された中間オブジェクトを得るために、中間オブジェクト形状モデルを前記中間オブジェクトに適応させるように動作する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
少なくとも２つの画像オブジェクトを示す医用画像データを処理する画像処理方法であって、前記画像データ内の画像オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するセグメント化ステップを含み、前記セグメント化ステップが、
前記画像データ内の、検出すべき及び／又はセグメント化すべき対象オブジェクトと、前記対象オブジェクトより容易に検出可能であり、前記対象オブジェクトに対する空間関係に関する位置情報が知られている中間オブジェクトと、を選択するステップと、
前記画像データ内の前記中間オブジェクトをセグメント化するステップと、
前記セグメント化された中間オブジェクト、及び前記対象オブジェクトに対する前記中間オブジェクトの前記空間関係に関する前記位置情報を使用して、前記画像データ内の前記対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するステップと、
を含む方法。
【請求項１０】
コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項９に記載の方法のステップをコンピュータに実施させるためのプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像データ内の画像オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するセグメント化ユニットを有し、少なくとも２つの画像オブジェクトを示す医用画像データを処理する画像処理装置及び対応する画像処理方法に関する。更に、本発明は、コンピュータ上で前記画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用イメージングにおいて、さまざまな異なる医用イメージングモダリティが、患者の身体の関心領域の画像データを提供するために利用可能である。例えば、Ｘ線、コンピュータトモグラフィ及び磁気共鳴イメージングが、冠状動脈の血管構造の条件を評価するために利用可能である。このような画像データの所望の使用、イメージングされる関心領域及び他の要求に依存して、多くの場合、特に医用ボリューム画像データのような医用画像データから、位置を特定し検出するのが困難である対象器官又はより一般には対象画像オブジェクトをセグメント化する必要がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
いくつかの異なる方法が、セグメント化のために提案されており、それらのうちモデルに基づくセグメント化が、ここでは関連する。これらの方法は、画像内のオブジェクト境界を組み立てる画像フィーチャの補足的な情報として、対象オブジェクトの期待される形状についてアプリオリな知識を使用する。これは、例えば画像アーチファクト、部分容積効果又は不適当な視野によって引き起こされる不完全な画像品質においてさえ、セグメント化をロバストにする。このアプリオリな知識は、（例えばT. Cootes、C. Taylor、D. Cooper、J. Grahamによる「Active shapes models - their training and application」（Computer Vision and Image Understanding 61(1), 38-59, 1995）に記述されるように）手動でセグメント化された訓練画像の組から明示的に形式化され又は自動的に学習されうる。J. Weese、M. Kaus、C. Lorenz、S. Lobregt、R. Truyen、V. Pekarによる「Shape constrained deformable models for 3D medical image segmentation」（Proc. IPMI, 380-387, 2001）に説明される方法は、画像フィーチャに対して変形可能な表面モデルを適応させる間、初期化として及び規則化の制約として対象オブジェクトの表面の期待される形状をモデル化するために、このようなアプリオリな知識を使用する。この方法は、例えばM.R. Kaus、J. von Berg、J. Weese、W. Niessen、V. Pekarによる「Automated segmentation of the left ventricle」（cardiac MRI. Med. Img. Anal. 8 245-254, 2004）に記述されるような心室のセグメント化に適している。心臓の冠状動脈のようなツリー様構造の場合、完全な表面記述よりむしろ中心線及び分岐点が、関連する形状パラメータである（例えば、Ｃ. Lorenz、J. von Berg、T. Bulow、S. Renisch、S. Wergandによる「Modeling the coronary artery tree」（Proc. of IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications 2004 (SMI'04), Genova, Italy June 2004, p 354 - 357)を参照）。
【０００４】
本発明の目的は、特に位置を特定し検出するのが困難である画像オブジェクトをセグメント化するために、より良好な、より高速な、より簡単なセグメント化を可能にするとともに、より良好なセグメント化結果に至る画像処理装置及び対応する画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的は、本発明に従って、
−画像データ内の、検出すべき及び／又はセグメント化すべき対象オブジェクト、及び前記対象オブジェクトより容易に検出可能であり、前記対象オブジェクトに対する空間関係について位置情報が知られている中間オブジェクト、を選択する選択ユニットと、
−前記画像データ内の前記中間オブジェクトをセグメント化する中間オブジェクトセグメント化ユニットと、
−前記セグメント化された中間オブジェクト、及び前記対象オブジェクトに対する前記中間オブジェクトの前記空間関係についての前記位置情報、を使用して、前記画像データ内の前記対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメントする対象オブジェクト検出ユニットと、
を有する請求項１に記載の画像処理装置により達成される。
【０００６】
対応する画像処理方法が請求項９に規定されている。コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本発明による画像処理方法のステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが、請求項１０に規定されている。
【０００７】
本発明は、即時の対象セグメント化を実施する代わりに、中間オブジェクトが、まずセグメント化され、対象オブジェクトの検出及びセグメント化のための基準として使用されるという考えに基づく。
【０００８】
ボリューム画像データからのオブジェクトをセグメント化するために、オブジェクトの期待される形状に関する事前の情報が、サーチドメインを抑制するために首尾よく使用された。統計的な形状モデルが、明示的にこの情報を捕らえる。しかしながら、対象オブジェクトの期待される位置に関する情報は、主として、特定の良好に検出可能な目印に対して、セグメント化アルゴリズムにおいて暗黙的にコード化される。本発明によれば、形状モデルは、見つけるのがより難しい別のオブジェクト、すなわち対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するために、良好に検出可能であり及び／又はセグメント化可能である中間オブジェクトに適応される。中間オブジェクトの適応された形状モデルと、前記対象オブジェクトに対する前記中間オブジェクトの空間関係についての知られている位置情報とが、画像データ内の対象オブジェクトを検出し及び／又はセグメント化するために使用される。
【０００９】
本発明により提案される基準目印としての中間オブジェクトの使用は、対象オブジェクトの位置のアプリオリな評価という利点を有する。これは、一般に、サーチ空間を抑制するだけでなく、高い事前確率を有する位置に向けてフィーチャサーチにバイアスを与えることも可能である。本発明の方法は、一般的であり、検出すべき特定用途向けのフィーチャを有する特定用途向けの目印を使用することよりも普遍的である。本発明は、再利用されることができる、さまざまな異なるアプリケーションについて使用されるより多くの器官モデルから利益を得ることができる。対象オブジェクトと同様に中間オブジェクトをモデル化する共通手段により、方法は、推移的であり、一旦決定された対象器官は、更なるセグメント化タスクのための中間オブジェクトの役目を果たすことができる。
【００１０】
好適には、中間オブジェクト及び対象オブジェクトの両方とも、形状モデルによって記述される。これは、更に、対象オブジェクトの形状期待もまたコード化されることができるという利点がある。所与のオブジェクトクラスの形状をただ統計学的にモデル化する代わりに、中間オブジェクトクラス及び対象オブジェクトクラスの双方がモデル化される。加えて、双方の間の相関関係は、所与の中間オブジェクトパラメータセットからの対象オブジェクト形状パラメータの評価を可能にするやり方で、モデル化されることができる。ｉを中間オブジェクトの形状パラメータとし、ｔを対象オブジェクトの形状パラメータとする。一旦中間オブジェクトｉｊが観察されると、事後確率Ｐ（ｔｉ｜ｉｊ）が、対象オブジェクト形状ｔｉの蓋然性を与える。ベイズ（Bayesian）のフレームワーク（例として、R.O. Duda、P.E. Hartによる「Pattern classification and scene analysis」（John Wiley&sons, 1973）を参照）は、所与のｉｊについてＰ（ｔｉ｜ｉｊ）、及び所与のｉｊについてｔｍａｘ，ｊ aｒｇｍａｘｉ  Ｐ（ｔｉ｜ｉｊ）による最も見込みのある対象形状ｔｍａｘ，ｊの双方を提供することができる。一旦中間オブジェクトがセグメント化され、パラメータセットｉｊを与えると、ｔｍａｘ，ｊは、対象オブジェクトの変形可能な形状についての良好な初期化であり、Ｐ（ｔｉ｜ｉｊ）は、期待される形状の構築に向けてバイアスを与える、変形可能なモデル適応化の間の規則化として使用されることができる。
【００１１】
更に、双方の間の空間関係は、例えばメトリック（ｉに関するｔの位置）又はトポロジ（双方の間の交点又は接点の蓋然性）によって、モデル化されることが好ましい。上述したものと同様の確率論的な表現が、使用されてもよい。
【００１２】
一旦中間オブジェクトのモデルが、画像内の所与のインスタンスに適応されると、このインスタンスの位置、向き及び／又は形状が、決定されることが好ましい。これらのデータは、その対象オブジェクト単独の事前確率に代わって、特にその適応を与えられる事後確率を使用することによって、対象オブジェクトの位置、向き及び／又は形状を予測するために有利に使用される。予測は、対象オブジェクト、すなわち対象オブジェクトの位置、向き及び／又は形状に対する変形可能なモデルの適応を初期化し、抑制するために使用される。中間オブジェクトが、セグメント化されるのがより容易であり、より信頼できるときはいつでも、及び／又はその特定の形状パラメータが、対象器官の特性を良好に決定するときはいつでも、事後確率が、対象器官のアプリオリなモデル単独よりも、対象オブジェクトの検出及びセグメント化のためのより良い手がかりである。
【００１３】
本発明の別の実施例によれば、いくつかの中間オブジェクトが、対象オブジェクトの検出／セグメント化のために使用され、いくつかの対象オブジェクトが使用され、及び／又は空間時間モデルが、オブジェクトを動かすために使用されることが提案される。更に、より早く検出され及び／又はセグメント化された対象オブジェクトは、別の対象オブジェクトを見つけるために、セグメント化方法の別のランにおいて中間オブジェクトとして使用されることができる。
【００１４】
本発明は、添付の図面を参照して単に例示的により詳しく説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１に示される本発明による画像処理装置のブロック図は、例えば患者であるオブジェクト１を図式的に示している。患者からの画像データ、特にボリューム画像データが、データ取得装置２によって取得されることができ、データ取得装置２は、一般に、コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージングユニット、Ｘ線装置又は超音波ユニットのようないかなる医用イメージング装置であってもよい。取得されたデータは、一般に、ワークステーションのハードディスク又は医用コンピューターネットワークのサーバのようなメモリ３に記憶される。概して、画像処理装置は、表示ユニット５上に表示するために、取得された画像データからの画像を再構成する再構成ユニット４を有する。更に、画像データ内の対象オブジェクトをセグメント化するために、セグメント化ユニット６が設けられている。
【００１６】
知られているセグメント化ユニットは、画像データから所望の対象オブジェクトを直接セグメント化するが、本発明によるセグメント化ユニット６は、いくつかのユニット６１乃至６３を有し、これらのユニットによって、まず中間オブジェクトが検出され、対象オブジェクトの検出／セグメント化ための基準目印として使用される。中間オブジェクトから対象オブジェクトまでの空間関係に関する位置情報は知られている。特に、セグメント化ユニット６は、選択ユニット６１を有し、選択ユニット６１によって、対象オブジェクトクラス及び中間オブジェクトクラスが、例えば「左心室形状を用いて左冠状動脈前下行枝の形状及び位置を決定する」のようなコマンドによって、ユーザにより決定される。より高い可能性として、このようなコマンドは、冠状動脈評価のような必要な診断的又は治療的なタスクを供給するために構築されている特定用途向けプロシージャにおいてコード化される。
【００１７】
更に、中間オブジェクトセグメント化ユニット６２が設けられており、かかる中間オブジェクトセグメント化ユニット６２によって、中間オブジェクトが、画像データにおいてセグメント化される。このために、例えばJ. Weese他又はM.R. Kaus他による上述の文献に記述されているような広く知られているセグメント化方法が、使用されることができる。好適には、中間の変形可能な形状モデルが、前記中間オブジェクトに適応され、そのセグメント化を与える。特に、適応された中間の形状モデルの位置、向き及び／又は形状情報は、モデルパラメータから決定されることができる。
【００１８】
最後に、対象オブジェクト検出ユニット６３が設けられており、かかる対象オブジェクト検出ユニット６３によって、対象オブジェクトが、画像データにおいて検出され及び／又はセグメント化される。従って、セグメント化された中間オブジェクト（例えば適応された中間オブジェクト形状モデル）、特にその決定された位置、向き及び／又は形状情報、及び前記中間オブジェクトと前記対象オブジェクトとの間の空間関係に関する知られている位置情報が使用される。これは、変形可能な形状モデルを用いて再び好適に行われる。
【００１９】
好適には、対象オブジェクトの位置、向き及び／又は形状は、事後確率の最大尤度を有する表面モデルパラメータによって予測される。変形可能な形状モデルの適応の間、事後確率は、期待される形状構築に向けて形状にバイアスを与えるために目的関数において使用される。
【００２０】
本発明によるセグメント化ユニット６を用いることによって、位置を特定し検出するのが困難である対象オブジェクトが、より容易にセグメント化されることができる。基準目印として使用される中間オブジェクトと対象オブジェクトとの間の空間関係が知られる必要がある。このような空間関係に関する情報は、明示的な形式化によって又は良好にセグメント化された訓練画像セットからの統計的な学習によって、得られることができる。このために、訓練画像を有する訓練フェーズにおいて使用される別個のモデル化ユニット７が設けられている。モデル化ユニット７は、各々のオブジェクトクラス（少なくとも２つが必要である：中間オブジェクトクラス及び対象オブジェクトクラス）ごとにアプリオリなモデルを計算する。かかるアプリオリなモデルは、対象器官クラスについて帰納的なもの（a posteriori priors）を生成するために、セグメント化ユニット６によってのちに使用されることができる。
【００２１】
画像データ内の対象オブジェクトの得られたセグメント化は、再構成画像を生成するための再構成ユニット４において、有利に使用されることができ、かかる再構成画像は、例えば画像によりガイドされる介入において、より正確に且つより確実に対象オブジェクトを示す。対象オブジェクトの得られたセグメント化は、対象器官の幾何学的な測度（体積、直径、その他）を必要とする診断プロシージャのために使用されることもできる。
【００２２】
図２及び図３は、冠状動脈セグメント化のための中間オブジェクトとして大きい房（心室及び心房）を使用する心臓評価のためのアプリケーションシナリオを示している。ほとんどの冠状動脈セグメント化アルゴリズムは、近位部（心門）から及び／又は遠位部から始まる冠状動脈ツリーの分岐をたどる。局所的な画像フィーチャが所与の基準と合致する限り、冠状動脈ツリーの分岐は、冠状動脈に沿って広がる。本発明を使用して、セグメント化は、大きく且つ良好に検出可能な房についてまず実施され、そののち、冠状動脈について実施され、これは、双方の間の空間的な相互関係のモデルによって導かれる。モデルは、冠状動脈位置と血管境界との間の空間関係を捕らえる。更に、左及び右心外膜の接合部、心尖部、弁平面及び弁中心のような、心室系のいくつかの関連する目印が、モデル内で位置づけられる。個人間の多様さ及び鼓動による変形の双方が、捕らえられ、統計学的にモデル化される。モデル化された個人間の多様さは、優勢な心臓サブライヤタイプ（例えば左優位対右優位）の区別を含むだけでなく、冠状動脈の目印の位置（例えば分岐点）のバリエーションも含む。
【００２３】
図２は、こうして、ボリューム画像データ、特にその一断面に適応される中間オブジェクトの役目を果たしうる良好に検出可能な房（左心室ＬＶ、右心室ＲＶ、左心房ＬＡ、右心房ＲＡ）の形状モデルを示している。図３は、これらの形状モデル及び本発明を用いて得られる冠状動脈（すなわち対象オブジェクト）の予測される位置のモデルの３次元レンダリングを示している。特に、左冠動脈前下行枝（ＬＡＤ）、左前回旋枝（ＬＡＸ）及びいくつかの下位分岐の中心線が示されている。特に、房は、J. Weese他による上述の文献に記述されるような三角形表面モデルによってモデル化され、冠状動脈は、C. Lorenz他による上述の文献に記述されるようなそれらの下位分岐の中心線によってモデル化される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明による画像処理装置の概略ブロック図。
【図２】ボリューム画像データに粗く適応される、良好に検出可能なオブジェクトである心室の形状モデルを概略的に示す図。
【図３】これらの形状モデル及び心臓の冠状動脈の予測される位置に関する３次元ビューを示す図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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