(57)【要約】  デジタル化画像中の対象の特徴描写方法は、Ｎ次元空間内の複数の点領域に対応する複数の輝度を含むデジタル化ボリューム画像を準備するステップ（４１）、上記デジタル化ボリューム画像中の一組の隣接する複数点から、１つの集中点を含むトボガンクラスタを形成するステップ（４２）、上記トボガンクラスタから第１の層を抽出するステップ（４４）、および、上記トボガン層から１つまたは複数の特徴を算出するステップ（４５）を含む。
2008507330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ次元空間内の複数点の領域に対応する複数の輝度を含むデジタル化ボリューム画像を準備するステップと、
前記デジタル化ボリューム画像中の一組の隣接する複数点から、１つの集中点を含むトボガンクラスタを形成するステップと、
前記トボガンクラスタから第１の層を抽出するステップと、
前記トボガン層から１つまたは複数の特徴を算出するステップと、
を含む、デジタル化画像中の対象の特徴描写方法。
【請求項２】
前記第１の層が、前記トボガンクラスタの表面層であって、他のどんなクラスタ点もそこへスライドしないクラスタ点を含む表面層から成っている請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴が、前記層中の複数点の点輝度の統計モーメント、前記層中の複数点のトボガンポテンシャル値の統計モーメント、前記層の真球度、前記層中のそれぞれの点の直線距離およびスライディング距離、前記スライディング距離に対する前記直線距離の比、あるいは、前記層中のそれぞれの点のスライディング方向への法線方向の一致度のうち、１つまたは複数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記クラスタ中のそれぞれの点がトボガンポテンシャル値を持ち、また、前記トボガンクラスタから１つまたは複数の層が抽出され、かつ、それぞれの層が、予め定められた範囲内にあるトボガンポテンシャル値を有するクラスタ点を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
それぞれの前記層中の複数点の輝度の１つまたは複数の統計モーメントが層ごとに算出され、前記層を横切る前記統計モーメントの変化率が算出される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記変化率が、前記クラスタの前記集中点を中心とする座標系に関して算出される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子が算出される請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子が算出される請求項５に記載の方法。
【請求項９】
それぞれの前記層中の前記点のトボガンポテンシャルの１つまたは複数の統計モーメントが層ごとに算出され、前記層を横切る前記統計モーメントの変化率が算出される請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記変化率が、前記クラスタの前記集中点を中心とする座標系に関して算出される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子が算出される請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子が算出される請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記トボガンクラスタが複数の集中点を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
輝度値をそれぞれ持つ一組の隣接する複数の点を有するトボガンクラスタがデジタル化ボリューム画像中に含まれており、そのトボガンクラスタを前記デジタル化ボリューム画像から抽出するステップと、
前記トボガンクラスタの１つまたは複数の形状特徴を算出するステップと、
を含むデジタル化画像中の対象の特徴描写方法。
【請求項１５】
前記デジタル化ボリューム画像が、Ｎ次元空間内の複数点の領域に対応する複数の輝度を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記形状特徴が真球度を含み、また、真球度を算出するステップが、前記クラスタ中の複数点の座標から、前記クラスタ用の共分散行列を算出するステップ、前記共分散行列の固有値を算出するステップ、および、前記固有値の比を算出するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記クラスタが１つの集中点を持ち、また、形状特徴を算出するステップが、前記クラスタ中のそれぞれの点について、前記集中点までの直線距離、前記集中点までのスライディング距離、および、前記スライディング距離に対する前記直線距離の比を決定するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記クラスタについて、前記直線距離の１つまたは複数の統計モーメント、前記スライディング距離の１つまたは複数の統計モーメント、および前記比の１つまたは複数の統計モーメントを算出するステップをさらに含む請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記クラスタが集中点を持ち、また、形状特徴を算出するステップが、前記クラスタ中のそれぞれの点について、法線方向、前記集中点へのスライディング方向、および、前記法線方向と前記スライディング方向との内積を決定するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記クラスタについて、前記法線方向の１つまたは複数の統計モーメント、前記スライディング方向の１つまたは複数の統計モーメント、前記内積の１つまたは複数の統計モーメントを算出するステップをさらに含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
デジタル化画像中の対象の特徴描写方法ステップであって、
Ｎ次元空間内の複数点の領域に対応する複数の輝度を含むデジタル化ボリューム画像を準備するステップと、
前記デジタル化ボリューム画像中の一組の隣接する複数点から、１つの集中点を含むトボガンクラスタを形成するステップと、
前記トボガンクラスタから第１の層を抽出するステップと、
前記トボガン層から１つまたは複数の特徴を算出するステップと、
を含む方法ステップを実行するために、コンピュータで実行できる命令から成るプログラムを実質的に具体化する、コンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２２】
前記第１の層が、前記トボガンクラスタの表面層であって、他のどんなクラスタ点もスライドしないクラスタ点を含む表面層から成っている請求項２１に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２３】
前記特徴が、前記層中の複数点の点輝度の統計モーメント、前記層中の複数点のトボガンポテンシャル値の統計モーメント、前記層の真球度、前記層中のそれぞれの点の直線距離およびスライディング距離、前記スライディング距離に対する前記直線距離の比、あるいは、前記層中のそれぞれの点のスライディング方向への法線方向の一致度のうち、１つまたは複数を含む請求項２１に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２４】
前記クラスタ中のそれぞれの点がトボガンポテンシャル値を持ち、また、前記トボガンクラスタから１つまたは複数の層が抽出され、かつ、それぞれの層が、予め定められた範囲内にあるトボガンポテンシャル値を有するクラスタ点を含む請求項２１に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２５】
それぞれの前記層中の複数点の輝度の１つまたは複数の統計モーメントが層ごとに算出され、前記層を横切る前記統計モーメントの変化率が算出される請求項２４に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２６】
前記変化率が、前記クラスタの前記集中点を中心とする座標系に関して算出される請求項２５に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２７】
前記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子が算出される請求項２５に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２８】
前記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子が算出される請求項２５に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項２９】
それぞれの前記層中の複数点のトボガンポテンシャルの１つまたは複数の統計モーメントが層ごとに算出され、前記層を横切る前記統計モーメントの変化率が算出される請求項２４に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項３０】
前記変化率が、前記クラスタの前記集中点を中心とする座標系に関して算出される請求項２９に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項３１】
前記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子が算出される請求項２９に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項３２】
前記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子が算出される請求項２９に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【請求項３３】
前記トボガンクラスタが複数の集中点を含む請求項２１に記載のコンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル医用画像から抽出された対象のセグメンテーションおよび特徴描写に関する。
【０００２】
［関連出願］
本出願の原出願は、Ｌｉａｎｇ氏らの「Ｏｂｊｅｃｔ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ Ｔｏｂｏｇｇａｎ−ｂａｓｅｄ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ（トボガンに基づいたクラスタリング後の対象特徴描写）」と称する２００４年７月２０日出願の米国仮出願第６０／５８９，５１８号（その内容が、参照によって本明細書中に組み入れられている）からの優先権を主張している。
【０００３】
［関連技術の説明］
特定の配列位置で参照される複数の解剖学的位置点と関連づけられる性質（例えば、グレイスケール値または磁界強度）を表す一組の数値から、デジタル画像が作成される。この組の複数の解剖学的位置点はこの画像の領域を含む。２Ｄデジタル画像、すなわちスライス断面図では、個別の配列位置はピクセルと称される。三次元デジタル画像は、当技術分野において知られている様々な構成テクニックを通じて、積み重ねられたスライス断面図から構成できる。３Ｄ画像は、２Ｄ画像からのピクセルで構成された個別のボリューム要素（これはボクセルとも呼ばれる）から成っている。このピクセルまたはボクセルの性質を処理すれば、このようなピクセルまたはボクセルに関連づけられた患者の解剖学的構造に関して、様々な性質を求めることができる。
【０００４】
画像構造物を分類し、識別し、特徴描写する処理は、セグメンテーションとして知られている。解剖学的な領域および構造物が、ピクセルおよび／またはボクセルの分析により識別されると、次に、局所的な特性および特徴を利用する処理と分析を、関連するエリアに適用することができ、したがって、それにより、このイメージングシステムの精度と効率が両方とも向上する。形状の特徴を描写して、対象をセグメント化する１方法は、トボガン処理に基づいている。トボガン処理は非反復性の、単一パラメータの、かつ線形実行時間のオーバセグメンテーション法である。トボガン処理は、それぞれの画像ピクセル／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、したがって、線形実行時間の原因となっている。その唯一の入力は、画像の「不連続性」または「局所コントラスト」の測定である。この測定を用いれば、それぞれのピクセルにてスライディング方向を決定できる。トボガン処理の一実施例は、トボガンポテンシャルを用いて、それぞれのピクセル／ボクセルにてスライディング方向を決定する。このトボガンポテンシャルは、２Ｄ、３Ｄ、またはそれよりも大きい次元において原画像から算出される。また、特定のポテンシャルは、用途、およびセグメント化される対象によって決まる。トボガンポテンシャルを定める１つの簡単で模範的な技法は、１つの特定のピクセルと、それにもっとも近い隣接ピクセルとの間の輝度差として算出することである。その場合、それぞれのピクセルは、最大（または最小）ポテンシャルにより決定される方向に「スライドされる」。同一位置にスライドするすべてのピクセル／ボクセルは一まとめにされ、したがって、この画像ボリュームを、ボクセルクラスタの集まりに分ける。トボガン処理は、異なる多くの解剖学的構造物、および、トボガンタイプのポテンシャルを算出できる様々なタイプのデータセット（例えば、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲ（磁気共鳴断層撮影）、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）など）に適用することができる。
【０００５】
対象のセグメンテーションおよび形状の特徴描写は、関心対象が何らかの手法により位置決めされると仮定する。例えば、バーチャル結腸内視鏡検査法においてポリープをセグメント化して特徴描写するために、このポリープ候補が、マウスを用いてユーザにより手操作でクリックされるか、あるいは検出モジュールを用いて自動的に検出される。対象のセグメンテーションはこの対象を構成するピクセルの集まりを提供し、一方、形状の特徴描写は複数のパラメータを算出してその対象の特徴を描写する。セグメント化された対象と、算出されたパラメータは、直接にユーザに表示されるか、あるいは、継続処理のために、自動モジュール（例えば分類器）で使用されることもある。これらのパラメータの例として、そのもっとも長い直線寸法、その体積、そのテクスチャなどの対象測定、その輝度などのモーメントの算出、並びに、これらのモーメントについて算出された統計的性質がある。バーチャル結腸内視鏡検査法の場合、継続処理の例は、その候補がポリープであるかどうかを判定するステップを含む。その候補がポリープとして分類されると、このポリープを測定することになる。
【０００６】
［発明の要約］
本明細書に述べられた本発明の模範的な実施形態は、一般に、トボガンに基づいたクラスタリング後で、グローバルな対象特徴と階層化された対象特徴を得る方法およびシステムを含む。グローバルな対象特徴はクラスタ全体について算出された特徴を含み、一方、階層化された対象特徴は抽出されたトボガンクラスタ中で層を抽出した後で算出された特徴を含む。本明細書に述べられる技法は、複数次元の画像に適用でき、様々なモダリティから得られる。
【０００７】
本発明の一つの観点により、Ｎ次元空間内の複数点の領域に対応する複数の輝度を含むデジタル化ボリューム画像を準備するステップと、上記デジタル化ボリューム画像中の一組の隣接する複数点から、１つの集中点を含むトボガンクラスタを形成するステップと、上記トボガンクラスタから第１の層を抽出するステップと、上記トボガン層から１つまたは複数の特徴を算出するステップを含む、デジタル化画像中の対象の特徴描写方法が提供される。
【０００８】
本発明の１つの実施態様により、第１の層は、上記トボガンクラスタの表面層であって、他のどんなクラスタ点もそこへスライドしないようなクラスタ点を含む表面層から成っている。
【０００９】
本発明のさらに他の実施態様により、これらの特徴は、上記層中の複数点の点輝度の統計モーメント、上記層中の複数点のトボガンポテンシャル値の統計モーメント、上記層の真球度、上記層中のそれぞれの点の直線距離およびスライディング距離、上記スライディング距離に対する上記直線距離の比、あるいは、上記層中のそれぞれの点のスライディング方向への法線方向（normal direction）の一致度のうち、１つまたは複数を含む。
【００１０】
本発明のさらに他の実施態様により、上記クラスタ中の上記点はトボガンポテンシャル値を持ち、さらに、上記トボガンクラスタから１つまたは複数の層が抽出され、かつ、それぞれの層が、予め定められた範囲内にあるトボガンポテンシャル値を有するクラスタ点を含む。
【００１１】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、それぞれの上記層中の複数点の輝度の１つまたは複数の統計モーメントを層ごとに算出するステップと、上記層を横切る上記統計モーメントの変化率を算出するステップとを含む。
【００１２】
本発明のさらに他の実施態様により、この変化率は、上記クラスタの上記集中点を中心とする座標系に関して算出される。
【００１３】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、上記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子を算出するステップとを含む。
【００１４】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、上記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子を算出するステップを含む。
【００１５】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、それぞれの上記層中の複数点のトボガンポテンシャルの１つまたは複数の統計モーメントを層ごとに算出するステップと、上記層を横切る上記統計モーメントの変化率を算出するステップとを含む。
【００１６】
本発明のさらに他の実施態様により、この変化率は、上記クラスタの上記集中点を中心とする座標系に関して算出される。
【００１７】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、上記変化率の１つまたは複数のフーリエ記述子を算出するステップを含む。
【００１８】
本発明のさらに他の実施態様により、この方法は、上記変化率の１つまたは複数のウェーブレット記述子を算出するステップを含む。
【００１９】
本発明のさらに他の実施態様により、このトボガンクラスタは、複数の集中点を含む。
【００２０】
本発明の他の観点により、デジタル化画像中の対象の特徴描写方法ステップを実行するために、コンピュータで実行できる命令から成るプログラムを実質的に具体化する、コンピュータで読取り可能なプログラム記憶装置が提供される。
【００２１】
［優れた実施形態の詳細な説明］
本明細書に述べられる本発明の模範的な実施形態は、一般に、デジタル医用画像中の対象をセグメント化して、形状の特徴を描写するシステムおよび方法を含む。本発明の模範的な実施形態は、結腸、特に結腸ポリープをセグメント化し、その特徴を描写することに関連して説明されているが、本明細書に提示される対象セグメンテーション法と形状特徴描写法は、３ＤのＣＴ画像に適用され、また、トボガンタイプのポテンシャルを算出できるような任意次元の様々なモダリティから得られた画像に適用されることが理解できる。トボガンに基づいた対象セグメンテーションシステムおよび方法は、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｔｏｂｏｇｇａｎ−ｂａｓｅｄ Ｏｂｊｅｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（距離変換を用いる、トボガンに基づいた対象セグメンテーションシステムおよび方法）」と称する２００５年６月６日出願の米国特許出願第１１／―――，―――号と、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｆａｓｔ Ｔｏｂｏｇｇａｎｉｎｇ（動的高速トボガン処理システムおよび方法）」と称する２００５年６月６日出願の米国特許出願第１１／―――，―――号の上記発明者の同時係属中の特許出願に開示されている。これらの２つの特許出願の内容は、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。
【００２２】
本明細書中で用いられる用語「画像」は、個別の画像要素（例えば、２Ｄ画像用のピクセルおよび３Ｄ画像用のボクセル）から成る多次元データである。この画像は、例えば、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴イメージング、超音波断層撮影、あるいは、当業者に知られている他の任意の医用イメージングシステムにより集められた被写体の医用画像であってもよい。この画像はまた、例えば、遠隔測定システム、電子顕微鏡などのように、非医用関連機器から提供されてもよい。画像をＲ3〜Ｒの関数と見なすことができるが、本発明の方法は、このような画像には限定されず、どんな次元の画像（例えば、２Ｄ映像または３Ｄボリューム）にも適用できる。２次元または３次元の画像において、この画像の領域は、一般に、２次元または３次元の長方形配列であり、そこでは、２つまたは３つの互いに直交する一組の軸を基準として、それぞれのピクセルまたはボクセルの位置を指定することができる。本明細書中に用いられる用語「デジタル」および用語「デジタル化」は、デジタル収集システムを介して、あるいは、アナログ画像からの変換を介して得られたデジタルフォーマットまたはデジタル化されたフォーマットで適宜表す画像またはボリュームをさす。
【００２３】
本発明の一実施形態によれば、トボガンクラスタは、先ず画像を二値化し、次に、動的距離変換を用いて高速トボガン処理を行うことによって得ることができる。このようにトボガンクラスタを得る方法は、限定されず、また、トボガンクラスタを得る他の技法は、本発明の一実施形態の範囲内にあるものとする。トボガンクラスタが形成されると、このトボガンクラスタについて、様々な特徴を算出できる。トボガンクラスタは、１つの共通の集中点にスライドした複数の点から成っているので、トボガンクラスタは一組の隣接する複数の点である。対象は、ピクセル、クラスタ、トボガン層のそれぞれに基づいているとして分類できる特徴の点から特徴描写できる。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態により、５×５の２Ｄトボガンポテンシャルが与えられているトボガン処理プロセスを示す例を示すが、本発明はこの例に限定されない。それぞれの番号はそれぞれのピクセルにおけるトボガンポテンシャル値を表している。この例では、それぞれのピクセルは、図１中の矢印で示されるように、最小のポテンシャルを持つ隣接ピクセルにスライドする。他の場合には、或るピクセルは、最大のポテンシャルを持つ隣接ピクセルにスライドされることもある。図１に示されたピクセルのすべては、同一位置にスライドする。この位置は、集中位置と呼ばれ、ポテンシャルが０であり、ただ１つのクラスタを形成している。この集中位置は、極値的なポテンシャル値（最大値または最小値）を持つピクセルであり、したがって、このピクセルはどの隣接ピクセルにもスライドできない。
【００２５】
形成されたクラスタ中のそれぞれのピクセルは、輝度と、輝度勾配の大きさとを持っている。さらに、このトボガンクラスタに対して、いくつかの他のピクセルに基づいた特徴が算出されてもよい。
【００２６】
ピクセルに基づいた一組の特徴は、直線距離、スライディング距離、およびそれらの比を含む。ピクセルの直線距離ｄは、そのピクセルから、その集中位置までのユークリッド距離として定義され、一方トボガンクラスタ中のピクセルのスライディング距離ｓは、その集中位置までのスライディング経路の長さとして定義される。スライディング距離は一般に直線距離よりも長いであろう。もちろん、この比はｄ／ｓとして定義される。この比の大きさは、このクラスタの真球度の測度である。大きい比、すなわち１．０に近い比の値は、球または半球の形状のクラスタを表す。
【００２７】
再度、図１を参照する一例として、図１中の丸で囲んだピクセルのスライディング距離は、√２＋√２＋１＝３．８２８４であり、一方、その直線距離は、｛（３−１）2＋（４−１）2｝1/2＝３．６５０６であり、また、直線距離／スライディング距離の比は３．６５０６／３．８２８４＝０．９４１８である。
【００２８】
ピクセルに基づいた他の組の特徴は、法線方向（normal direction）、スライディング方向、および、それらの方向の一致度を含む。法線方向（normal direction）は原画像の導関数すなわち輝度勾配の方向によって決定される。スライディング方向はこのピクセルからその集中位置への方向として定義される。これらの方向の一致度は２つの方向の内積として算出される。この内積は１に正規化されることもある。スライディング方向への法線方向の一致度はクラスタの真球度の別の指標である。この一致度の値がさらに大きいことは、スライディング方向と法線方向とがさらに厳密に平行となり、また、クラスタの形状がさらに球状となることを示している。
【００２９】
クラスタに基づいた特徴は、抽出されたトボガンクラスタ全体に基づいて算出できる測定値、例えば、もっとも長い直線距離、体積などを含む。別の有用なクラスタに基づいた特徴は真球度である。真球度を計算する一技法は、先ず、これらの抽出ピクセルの座標の共分散行列Ｃを算出し、次に、この共分散行列の固有値を算出するものである。Ｎ次元での共分散は、Ｃij＝＜（ｘi−μi）（ｘj−μj）＞で定義できる。ここで、ｘiはピクセル座標であり、また、μiはｉ次元の平均座標である。２次元では、２つの固有値（ｅ1，ｅ2）と１つの比ｅ1／ｅ2がある。３次元では、３つの固有値（ｅ1，ｅ2，ｅ3）と３つの比（ｒ1＝ｅ1／ｅ2，ｒ2＝ｅ1／ｅ3，ｒ3＝ｅ2／ｅ3）がある。これらの３つの固有値は負ではなく、０≦ｅ1≦ｅ2≦ｅ3のように分類される。これらの固有値と、その比は、このクラスタの真球度を取り込む。球形または半球形のクラスタは、等しいかあるいはほぼ等しい固有値の比を持つことになる。一方、２つの固有値が互いにほぼ等しくかつ第３の固有値には等しくない３Ｄクラスタの形状はさらに円筒状または円板状となる。異なる固有値は楕円体構造物の特徴を描写する傾向がある。
【００３０】
クラスタに基づいた特徴はまた、ピクセルに基づいた特徴の統計的性質、例えば、輝度モーメント、勾配の大きさ、直線距離、スライディング距離、直線距離／スライディング距離の比、法線方向とスライディング方向との一致度なども含む。
【００３１】
トボガンクラスタのトポロジカル的性質または幾何学的性質が、このクラスタのピクセル輝度をフーリエ変換して得られたフーリエ記述子により特徴描写されてもよい。ウェーブレットなどの他の記述子も、この目的で使用されることもある。
【００３２】
トボガンクラスタは階層化された構造体である。トボガン層自体から、別の組のクラスタ特徴を算出することができる。そうするためには、このクラスタから、これらのトボガン層を抽出する必要がある。
【００３３】
一般的に言えば、第１のトボガン層は、他のどんなピクセルもスライドしないようなピクセルを含むトボガン表面である。第２のトボガン層は、第１のトボガン層に隣接するピクセルを含む。一般に、ｎ番目のトボガン層は、前のトボガン層（すなわち、（ｎ−１）番目のトボガン層）に隣接するピクセルを含む。
【００３４】
本発明の一実施形態により、動的距離変換を用いて、トボガンポテンシャルを算出できる。次に、これらのポテンシャル値に基づいて、トボガン層を抽出できる。例えば、第１のトボガン層、すなわちトボガン表面は、ポテンシャル値が２よりも小さいピクセルを含み、また第２のトボガン層は、ポテンシャル値が２よりも大きいが３よりも小さいピクセルを含み、さらに、第３のトボガン層は、ポテンシャル値が３よりも大きいが４よりも小さいピクセルである。
【００３５】
図２は、本発明の一実施形態により、２つのトボガン層を持つトボガンクラスタを示している。説明を簡単にするために、このようなクラスタ２０がただ１つだけ示されている。ライトグレーの円が付けられたピクセル２１は、トボガンクラスタ２０の表面層を示している。次のトボガン層２２には、ダークグレーの円が付けられている。さらに大きいクラスタは、図２に示されるものよりも多くのトボガン層を持つことになる。
【００３６】
図３は、本発明の一実施形態により、３Ｄボリュームの中心からの構造物に関連づけられたクラスタの１つに対して２つの抽出されたトボガン層を示している。図３中の３つのパネルは、同一の３次元対象の３つの直交図である。簡単にするために、左下のパネルだけに符号が付けられている。結腸ポリープに関連づけられるクラスタ３０は、ライトグレーの点で示される表面層３１と、ダークグレーの点で示される第２のトボガン層３２とを含む。
【００３７】
トボガン層が抽出されると、このトボガン層に基づいて、複数の特徴を算出できる。これらの特徴は、このトボガン層中のピクセル輝度の統計モーメント、このトボガン層中のピクセルトボガンポテンシャルの統計モーメント、このトボガン層の真球度、直線距離、スライディング距離、直線距離／スライディング距離の比、および、スライディング方向と法線方向との一致度を含むが、ただし、それらには限定されない。
【００３８】
これらの特徴により、トポロジカル的性質、幾何学的性質、濃度関係の性質により、それぞれの層の特徴を描写することができる。トポロジカル的性質と幾何学的性質は、真球度などの形状関係の性質を含み、一方、濃度関係の性質は、これらのトボガン層の統計モーメントから計算された性質である。例えば、層内の輝度分布の分析から、このトボガン層の１つまたは複数の部分／区間が、このトボガン層の他の部分よりも濃くないことが明らかにされよう。
【００３９】
トボガン層の構造物により、異なるトボガン層を横切る特徴を算出すれば、トボガン層を横切る輝度値の変化のように、異なるトボガン層を横切って特徴値がどのように変化するのかを理解できる。例えば、個々のトボガン層に関連づけられる輝度値またはトボガンポテンシャル値に基づいて統計モーメントを算出し、次に、これらの統計モーメントが、トボガン層を横切って、どのように変化するのかを決定できるであろう。図２を参照すると、これらのトボガン層に応じて輝度またはポテンシャルの統計モーメントの勾配を算出できるであろう。例えば、表面層２１に対して、次に、第２のトボガン層２２に対して、また、集中点に至る全ての経路にある他のどんなトボガン層に対しても、平均輝度値を算出できるであろう。この平均輝度の平均変化率を算出すれば、これらのトボガン層を横切る輝度の総合変化を例示できる。代替として、クラスタの集中点付近あるいはクラスタの集中点を中心とする座標系に対して、トボガン層に応じて変化率を計算できるであろう。
【００４０】
これらのトボガン層を横切るトポロジカル的変化または幾何学的変化は特徴描写される。例えば、それぞれのトボガン層の形状は、それぞれのトボガン層のピクセル輝度をフーリエ変換して得られたフーリエ記述子により特徴描写される。これらのトボガン層を横切るフーリエ記述子の変化率は、トボガンクラスタの対象を特徴描写する別の技法である。ウェーブレットなどの他の記述子もこのために使用される。
【００４１】
図４は、本発明の一実施形態によるトボガンに基づいた対象の特徴描写法の流れ図を示している。このプロセスは、ステップ４１において、セグメントされる画像を準備することから開始する。この画像はデジタル形式でなければならないが、この画像はアナログ画像をデジタル化したものであってもよい。この画像は、ＭＲ、ＣＴ、ＰＥＴ、ＵＳ（超音波断層撮影）などのように、当技術分野において知られているどんな撮像モダリティでも作成できる。ステップ４２において、この画像にトボガン処理を行って、トボガンクラスタを形成する。トボガン処理は、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｔｏｂｏｇｇａｎ−ｂａｓｅｄ Ｏｂｊｅｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（距離変換を用いる、トボガンに基づいた対象セグメンテーションシステムおよび方法）」と称する２００５年６月６日出願の米国特許出願第１１／―――，―――号と、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｆａｓｔ Ｔｏｂｏｇｇａｎｉｎｇ（動的高速トボガン処理システムおよび方法）」と称する２００５年６月６日出願の米国特許出願第１１／―――，―――号の上記発明者の同時係属中の特許出願に開示されている技法により、実行されてもよい。トボガンクラスタが形成され、識別されると、上述の通りに、ピクセルに基づいた特徴とクラスタに基づいた特徴が抽出される。さらに、ステップ４４において、このトボガンクラスタから１つまたは複数の層を抽出し、ステップ４５において、上述のように、かつ、それらの層を横切って、それぞれの層についてクラスタ特徴を抽出して、算出し、特徴値が、上述の通り、層に応じてどのように変化するのかを決定する。トボガンクラスタを形成するステップ４２、ピクセルに基づいた特徴とクラスタに基づいた特徴とを抽出するステップ４３、クラスタから層を抽出するステップ４４、および、これらの層から特徴を算出するステップ４５を、この画像中の他のクラスタについても繰り返す。
【００４２】
本発明の他の実施形態により、関心対象を複数のトボガンクラスタに分けるような事例があることもあり、統合戦略が必要とされるであろう。このような場合、関心対象を一緒に表すトボガンクラスタを統合して、１つの大きなクラスタを形成する必要がある。トボガンクラスタを選択して統合するために、様々な基準が用いられることもある。このようなクラスタは１つより多い集中点を持つ。また、これらの集中点は最小値および最大値を含むこともある。しかしながら、合体したクラスタ中のそれぞれのピクセルはなお、１つの集中点にトボガン処理することになり、したがって、スライディング距離、直線距離、法線方向とスライディング方向などのピクセルに基づいた特徴をなお使用して、このクラスタの特徴を描写する。さらに、これらのクラスタに基づいた特徴と層に基づいた特徴も使用して、本明細書中に前述した通りに、このクラスタ対象の特徴を描写する。
【００４３】
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、専用処理装置、あるいは、それらの組み合わせで実施できる。一実施形態では、本発明は、コンピュータ読取り可能なプログラム記憶装置上に実質的に具体化された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アップロードされ、かつ、そのマシンによって実行される。
【００４４】
図５は、本発明の一実施形態により、トボガンに基づいた対象特徴描写方式を実施する模範的なコンピュータシステムのブロック図である。ここで、図５を参照すると、本発明を実施するコンピュータシステム５１は、とりわけ、中央処理装置（ＣＰＵ）５２、メモリ５３、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５４を含む。コンピュータシステム５１は、一般にＩ／Ｏインターフェース５４を介して、ディスプレイ５５と、マウスやキーボードなどの様々な入力装置５６に結合されている。これらの支援回路には、キャッシュ、電源、クロック回路、通信バスのような回路がある。メモリ５３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、それらの組み合わせを含む。本発明は、メモリ５３中に格納されＣＰＵ５２で実行されるルーチン５７として実施され、信号源５８からの信号を処理する。したがって、コンピュータシステム５１は、本発明のルーチン５７を実行するときには、特定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。
【００４５】
コンピュータシステム５１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、このオペレーティングシステムを通じて実行される上記マイクロ命令コードの一部、または、上記アプリケーションプログラムの一部（あるいはそれらの組み合わせ）であってもよい。さらに、追加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。
【００４６】
さらに、これらの添付図面に示されるシステム構成要素と方法ステップの一部を、ソフトウェアで実施できるために、これらのシステム構成要素（あるいは処理ステップ）間の実際の接続は、本発明をプログラムする様式に応じて様々である。本発明の教示が本明細書中に与えられているとすると、通常の当業者なら、本発明の上記および類似の実施または構成を予想できるであろう。
【００４７】
本明細書中の教示の恩恵を受ける当業者には明らかであるように、異なっているが同等である手法で本発明が修正されかつ実施される場合があるので、前述した特定の実施形態は例示にすぎない。さらに、併記の特許請求の範囲に記載されているもの以外に、本明細書に示されている構造または設計の詳細については限定を意図するものではない。それゆえ、前述した特定の実施形態は変更または修正することが可能であり、しかも、このような変形はすべて、本発明の範囲および精神の範囲内にあると見なされることが明らかである。よって、本明細書中で求められる保護は、併記の特許請求の範囲に記述される通りである。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態により、５×５の２Ｄトボガンポテンシャルが与えられているトボガン処理プロセスを示す限定しない例を示す図
【図２】本発明の一実施形態により、２層を持つトボガンクラスタを示す図
【図３】本発明の一実施形態により、３次元ボリューム中の構造物に関連づけられたクラスタに対して２つの抽出された層を示す図
【図４】本発明の一実施形態によるトボガンに基づいた対象特徴描写法の流れ図
【図５】本発明の一実施形態により、トボガンに基づいた対象特徴描写方式を実施する模範的なコンピュータシステムのブロック図
【符号の説明】
【００４９】
２０、３０  トボガンクラスタ
２１  ピクセル
２２、３２  第２の層
３１  表面層
５１  コンピュータシステム
５２  ＣＰＵ
５３  メモリ
５４  Ｉ／Ｏインターフェース
５５  ディスプレイ
５６  入力装置
５７  ルーチン
５８  信号源
【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５】
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【国際調査報告】
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