(57)【要約】本発明の１つの例示的な実施形態において、画像から候補ピクセルで所望の物体を検出する方法が提供される。方法は、（ａ）所望の物体における代表点を選択するステップと、（ｂ）代表点を通って第１の低次平面を進めることによって所望の物体の第１の代表断面を決定するステップと、（ｃ）候補ピクセルを通って少なくとも１つの第２の低次平面を進めるステップと、（ｄ）少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するステップと、（ｅ）少なくとも１つの第２の領域を少なくとも１つの第１の断面と整合するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）の結果に基づいて整合値を決定するステップと、（ｇ）候補ピクセルで所望の物体が検出されたか否かを決定するために整合値を使用するステップと、を含む。
2008500873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から候補ピクセルにおいて所望の物体を検出する方法であって、
ａ．前記所望の物体における代表点を選択するステップと、
ｂ．前記代表点を通って第１の低次平面を進むことによって前記所望の物体の第１の代表断面を決定するステップと、
ｃ．前記候補ピクセルを通って少なくとも１つの第２の低次平面を進むステップと、
ｄ．前記少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む前記候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するステップと、
ｅ．少なくとも１つの前記第２の領域を少なくとも１つの前記第１の断面と整合するステップと、
ｆ．ステップｅの結果に基づいて整合値を決定するステップと、
ｇ．前記候補ピクセルで前記所望の物体が検出されたか否かを決定するために前記整合値を使用するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
画像を選択するステップであって、前記画像は少なくとも二次元であるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像を獲得するステップは、医学画像を選択するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
医学画像を選択する前記ステップは、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）画像、磁気共鳴（ＭＲ）、ポジトロン放出断層撮影法（ＰＥＴ）画像、超音波検査（ＵＳ）画像、および、単一光子放出コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）画像の１つを選択するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記代表点を通って第１の低次平面を進むことによって前記所望の物体の第１の代表断面を決定する前記ステップは、
前記代表点を通って二次元断面を進むことによって前記所望の物体の第１の代表断面を決定するステップであって、前記画像は三次元であるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
領域セグメンテーションを使用する前記ステップは、閾値づけを使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
閾値づけを使用する前記ステップは、固定閾値づけ、全体的適応閾値づけおよび局所適応閾値づけの１つを使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
所望の形状の前記所望の物体を選択するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
所望の形状の前記所望の物体を選択する前記ステップは、球形形状および楕円形形状の一方の前記所望の物体を選択するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
領域セグメンテーションを使用する前記ステップは、ウオーターシェッドセグメンテーションを使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ウオーターシェッドセグメンテーションを使用する前記ステップは、
前記画像の関心容積（ＶＯＩ）にウオーターシェッドクラスタを成長するステップと、
ウオーターシェッド基準に基づいて不適切なウオーターシェッドクラスタを除去するステップと、
を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像内部で前記ＶＯＩを選択するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ＶＯＩ内にシード点を選択するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＶＯＩにウオーターシェッドクラスタを成長する前記ステップは、前記シード点からウオーターシェッドクラスタを成長するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＶＯＩ内にシード点を選択する前記ステップは、前記ＶＯＩ内の局所最大値の中でシード点を選択するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記ＶＯＩ内にシード点を選択する前記ステップは、前記ＶＯＩ内の局所最小値の中でシード点を選択するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
ウオーターシェッド基準に基づいて不適切なウオーターシェッドクラスタを除去する前記ステップは、少なくとも１つの表面特性に基づいて不適切なウオーターシェッドクラスタを除去するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つの表面特性に基づいて不適切なウオーターシェッドクラスタを除去する前記ステップは、最大値、最小値、最小真円度、隣接するクラスタの数、隣接するクラスタの位置、一次導関数、二次導関数、および、前記ウオーターシェッドクラスタからの特性の少なくとも１つに基づいて不適切なウオーターシェッドクラスタを除去するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
画像から候補ピクセルで所望の物体を検出する方法を実行するために、プロセッサによって実行するために記憶された指令を有する機械可読媒体であって、前記方法は、
ａ．前記所望の物体における代表点を選択するステップと、
ｂ．前記代表点を通って第１の低次平面を進めることによって前記所望の物体の第１の代表断面を決定するステップと、
ｃ．前記候補ピクセルを通って少なくとも１つの第２の低次平面を進めるステップと、
ｄ．前記少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む前記候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するステップと、
ｅ．少なくとも１つの前記第２の領域を少なくとも１つの前記第１の断面と整合するステップと、
ｆ．ステップｅの結果に基づいて整合値を決定するステップと、
ｇ．前記候補ピクセルで前記所望の物体が検出されたか否かを決定するために前記整合値を使用するステップと、
を含む機械可読媒体。
【請求項２０】
画像から候補ピクセルで所望の物体を検出するシステムであって、
前記所望の物体における代表点を選択する選択手段と、
前記代表点を通って第１の低次平面を進めることによって前記所望の物体の第１の代表断面を決定する決定手段と、
前記少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む前記候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するセグメンテーション手段と、
（ａ）少なくとも１つの前記第２の領域を少なくとも１つの前記第１の断面と整合し、且つ、（ｂ）前記整合に基づいて整合値を決定する整合手段と、
前記候補ピクセルで前記所望の物体が検出されたか否かを決定するために前記整合値を使用する検出手段と、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、２００４年６月１日に出願された米国予備特許出願第６０／５７６，０４１号の優先権を主張し、これは、参照として本明細書に完全に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、一般に、コンピュータ支援画像形成の分野に関し、より詳細には、画像から球形物体および楕円形物体を検出することに関する。
【背景技術】
【０００３】
多数の画像ベースのコンピュータ支援診断（「ＣＡＤ」）ツールは、医師が、大セットの画像スライスで球形構造物および楕円形構造物を検出するのを助けることを目的とする。例えば、胸部画像では、医師は小結節の検出に関心を持つことがあり、それは、暗い肺領域内部で白い球形または半球形として現れる。別の例として、結腸画像では、医師はポリープの検出に関心を持つことがあり、それは、結腸に接着した球形および半球形の突出する構造物として現れる。別の例として、血管画像では、医師は動脈瘤の検出に関心を持つことがあり、それは、血管表面からの球形の突出する構造物として現れる。医師は、生体組織に存在する多様な他の構造物を検出することを望むことがある。これらの構造物は、様々な種類の嚢胞、膀胱のポリープ、肝臓の血管腫等を含んでもよいが、それらに限定されない。
【０００４】
３Ｄ画像から球形構造物または部分球形構造物を検出するための現在のアプローチは、一般に、画像を多数の２Ｄ平面に分割する。次いで、円形構造物または隆起が多数の平面に検出され、それは、画像全体に及ぶ多数の方向に配向される。多数の平面から収集された情報を、３Ｄレンダリングに組み合わせることができる。
【０００５】
さらに、元々の容積データは、例えば、プロセスの全体的出力を高めるか、または、ある種の変換後に同一画像の別の表現における球形物体を見出すために予め処理されてもよい。しかし、そのような予備処理は時間がかかることもあり、且つ、強固ではないかまたは絶えず有効であるとはいえない推定をすることもあり、結果として、性能障害をもたらす。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様において、画像から候補ピクセルにおいて所望の物体を検出する方法が提供される。この方法は、（ａ）所望の物体における代表点を選択するステップと、（ｂ）代表点を通って第１の低次平面を進むことによって所望の物体の第１の代表断面を決定するステップと、（ｃ）候補ピクセルを通って少なくとも１つの第２の低次平面を進むステップと、（ｄ）少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するステップと、（ｅ）少なくとも１つの第２の領域を少なくとも１つの第１の断面と整合するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）の結果に基づいて整合値を決定するステップと、（ｇ）候補ピクセルで所望の物体が検出されたか否かを決定するために整合値を使用するステップと、を含む。
【０００７】
本発明の別の態様において、画像から候補ピクセルで所望の物体を検出する方法を実行するために、プロセッサによって実行するために記憶された指令を有する機械可読媒体が提供される。方法は、（ａ）所望の物体における代表点を選択するステップと、（ｂ）代表点を通って第１の低次平面を進めることによって所望の物体の第１の代表断面を決定するステップと、（ｃ）候補ピクセルを通って少なくとも１つの第２の低次平面を進めるステップと、（ｄ）少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するステップと、（ｅ）少なくとも１つの第２の領域を少なくとも１つの第１の断面と整合するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）の結果に基づいて整合値を決定するステップと、（ｇ）候補ピクセルで所望の物体が検出されたか否かを決定するために整合値を使用するステップと、を含む。
【０００８】
本発明のさらに別の態様において、画像から候補ピクセルにおいて所望の物体を検出するシステムが提供される。システムは、所望の物体における代表点を選択する選択手段と、代表点を通って第１の低次平面を進めることによって所望の物体の第１の代表断面を決定する決定手段と、少なくとも１つの第２の低次平面の各々において、第２の領域を含む候補ピクセルをピクセルの残りから分離するために領域セグメンテーションを使用するセグメンテーション手段と、（ａ）少なくとも１つの第２の領域を少なくとも１つの第１の断面と整合し、且つ、（ｂ）整合に基づいて整合値を決定する整合手段と、候補ピクセルで所望の物体が検出されたか否かを決定するために整合値を使用する検出手段と、を含む。
【０００９】
本発明は、添付の図面と併せて下記の説明を参照することによって理解されてもよく、類似の参照符号は類似要素を識別する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の例示的な実施形態が、下記に記載される。説明の明確さのために、必ずしも実際の実施の全ての特徴が本明細書に記載されるわけではない。当然ながら、いずれ実際の実施形態の展開において、開発者の特定の目的を達成するために、例えば、実施によって変動するシステム関連の制約およびビジネス関連の制約等の制約を遵守するべく、多数の実装仕様の決定をしなければならないことが認識される。さらに、そのような開発努力は、複雑で時間のかかるものであるが、それにもかかわらず、かかる開示を受ける恩恵に浴する当業者には、日常的な仕事であることが認識される。
【００１１】
本発明には、様々な修正形態および代替形態があり得るが、特定のいくつかの実施形態は、図面に例示され、明細書に詳細に説明される。しかし、特定の実施形態の本明細書での記載は、開示された特定の形態に本発明を限定することを意図するものではなく、本発明は、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の精神および範囲内に入る全ての修正例、等価物および代替物をカバーするものであることを理解されたい。
【００１２】
本明細書に記載されたシステムおよび方法は、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、特定目的のプロセッサ、または、その組み合わせで実施されてもよいことを理解すべきである。特に、本発明の少なくとも一部は、１つ以上のプログラム記憶装置（例えば、ハードディスク、磁気フレキシブルディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＤＲＯＭ等）に明白に具体化され且つプロセッサ、メモリおよび入力／出力インタフェースを有する汎用デジタルコンピュータ等の適切なアーキテクチャを備えるいずれの装置または機械によっても実行可能であるプログラム指令を備えるアプリケーションとして実施されることが好ましい。添付の図面に描かれた構成システムの構成要素およびプロセスステップのいくつかがソフトウェアで実施されることが好ましいため、システムモジュール（または方法ステップの論理流れ）の間の接続は、本発明がプログラムされるやり方に依存して異なったものとしてもよいことをさらに理解すべきである。ここに記載された技術を前提として、当業者は、本発明のこれらおよび類似の実施を企図することができる。
【００１３】
下記の開示において、「画像」という用語は、本明細書で使用されるように、二次元以上のいずれの次元の画像（例えば、二次元画像、三次元容積）を含んでもよいことを認識すべきである。
【００１４】
限定的な意図なしに、簡略化のために、本発明の例示的な実施形態は、コンピュータ断層撮影法（「ＣＴ」）画像における結腸ポリープの関連で部分的に球形の物体に関して、本明細書に記載される。しかし、本発明は、当業者によって企図されるように、磁気共鳴（「ＭＲ」）、超音波検査（「ＵＳ」）、および、ポジトロン放出断層撮影法（「ＰＥＴ」）を含む広い範囲のモダリティに適用可能であることを認識すべきである。本発明は、地震のデータにおいて球形岩塩ドームを見出す等の非医療画像形成用途にも適用可能であってもよいこともまた認識すべきである。
【００１５】
理想的な場合には、円形物体（すなわち、関心領域）は、背景からおよび他の物体（今後は、集合的に「背景」として参照される）から明確に分離される。関心領域を孤立させるだけなら、単なる強度閾値で十分である。しかし、円形物体は、簡単な閾値または画像にわたって独自に加えることができる閾値によって、背景から容易には分離されないのが常である。
【００１６】
例えば、２つの物体、すなわち、円形物体（すなわち、関心領域）および背景物体を含む画像を考察する。また、２つの物体の間の区域の強度（これは恐らくは背景の強度であろうが、いわゆる部分体積効果のためないしは画像獲得および／または再構成による平滑化のため、２つの物体の強度に類似することを考察する。この場合、最適な閾値技術は、背景およびその変形の強度を問わず、物体の輪郭を見出すように適合することができなければならない。例えば、２つの物体が互いに近いときには、それらの間の部分体積効果は、背景の強度を物体の強度に、他の所よりも、ずっと近いものにする。図１は、結腸のコンピュータ断層撮影法（「ＣＴ」）画像における上記例を例示する。
【００１７】
次に、図１を参照すると、結腸の三次元ＣＴ画像１００のスライスが例示され、ポリープ１０５が点線の円によって取り囲まれた形で示されている。ポリープ１０５は、内腔１１０（「背景」または「空気」としても知られる）および囲繞体組織１１５内に存在する。囲繞体組織１１５と内腔１１０との間の縁は、結腸壁である。ポリープ１０５と結腸壁との間の強度は、背景の強度とは異なってもよく、一般に予測可能ではないことに注意すべきである。
【００１８】
ポリープ１０５は、結腸壁に接着し、接着場所に、リッジを形成する接着遷移と体積を通過するスライシングとの両方のため、部分体積効果がある。これらの体積効果は、図１に例示されるように、強度値の減少として現れる。再度図１を参照すると、左側に、中心水平画像にわたる強度値プロファイルが見える。点線の円区域は、ポリープ１０５を示す。画像中の水平線１２０に沿って進むと、強度プロファイルは低レベルから開始し、次いで増加する様子を見ることができる。中心（ポリープ１０５とのクロスヘアセクション）において、ポリープ１０５の左部でおよびポリープにわたって強度値が増加するが、再度減少してリッジを明らかにするのを見ることができる。このリッジは、区画するのが難しいかもしれない。本明細書に記載されるウオーターシェッドアプローチは、容易に遷移を検出するのを可能にする。
【００１９】
本明細書で使用されるように、「強度」という用語は、ＣＴ画像の局所Ｘ線吸収係数の測定値を意味する。視覚化目的のために、強度から色へのマッピングを使用してもよい。例えば、１つの例示的なマッピング技術において、空気の吸収係数等の低い吸収係数は、色「黒」に対応し、組織の吸収係数等の高い吸収係数は、明るい灰色または白に対応する。
【００２０】
本発明者らは、関心領域を自動的に分離し、それによって最適閾値を選択する問題を克服するために、ウオーターシェッド（分水嶺方式、分水界方式）セグメンテーションを使用する技術を提案する。この方式は、洪水をシミュレートすることによって強度の断面図における盆地をセグメント化するための技術である。「ウオーターシェッド」という用語は、傾斜を最低地点へ流れる画像の区域を意味する。ウオーターシェッド方法の出力は、１セットのラベルづけされ接続された構成要素および接続された構成要素の間の１セットの頂上点である。
【００２１】
ウオーターシェッドセグメントは形態学的技術であり、下記のように、直観的に説明することができる。
（１）画像を高さマップとして見て、これを徐々に水に浸し、水は最小点を通って漏れ、画像にわたって均一に全体的に上昇する。
（２）２つの別々の水域（すなわち、集水域）が出会う場所に「ダム」を置き、水が画像の全ての点に到達するまでプロセスを続ける。ダムは、最終セグメンテーションを提供する。ダムは、最終的に強度マップの頂上線に収束するその高さに比例する時間で画像の最小値に置かれたシードの成長として画像領域で解釈されることができる。「最小値」という用語は、より低い値を備えたピクセルによって囲繞されない点、曲線または平らな表面を意味する。「最大値」という用語は、より高い値を備えたピクセルによって囲繞されない点、曲線または平らな表面を意味する。
【００２２】
物体（すなわち、関心領域）を背景から孤立させることは、一般に、物体の境界（すなわち、物体が開始し終了する場所）を決定することを必要とする。しかし、背景において物体の境界を決定することは、物体強度範囲と背景強度範囲との間に強度値を有する境界のピクセル（すなわち、リッジ点）にとっては不確実となることもある。これらの強度値は、部分体積効果またはぶれによって人工的に形成されることもあろう。
【００２３】
ウオーターシェッドセグメンテーションは、物体を背景から分離することができる。特に、ウオーターシェッドセグメンテーションは、当該物体を取り囲むリッジ点を生成する。ウオーターシェッドセグメントは、典型的に、画像に全てのリッジ点を見出す。しかし、物体強度範囲と背景強度範囲との間に不確かな強度範囲を備えたリッジ点のみが必要である。この不確かな強度範囲内にのみにリッジ点を見出すようにウオーターシェッド領域に強いるために、例えば、画像を適切に閾値づけることによって、物体および背景における全ての局所最大値を除去する。これは、物体および背景の局所最大値の抑制として知られる。
【００２４】
ウオーターシェッド方法の後処理が必要なこともある。特に、最大強度が物体強度の範囲内にない（すなわち、リッジ点が純粋な部分容積クラスタである）接続された構成要素の間に全てのリッジ点を抑制することが望まれることもあるが、それは、これらの接続された構成要素が同一の物体に属することをそのような状況が暗示することを知っている場合である。本明細書で使用されるように、「接続された構成要素」という用語は、「完全に接続される」ピクセルの集結を意味する。すなわち、このセットの任意の２つのピクセルでは、一方のピクセルから他方のピクセルへ行ったり、隣から隣へ飛ぶことができる。他の実施形態において、最大強度が物体強度の範囲内にある全ての隣接する接続された構成要素を合併することも可能である。
【００２５】
次に、図２を参照すると、上記により詳細に説明されたように、物体および背景の局所最大値抑制後の、図１のＣＴ画像１００のウオーターシェッド出力２００が示される。リッジ点（すなわち、網掛け境界）２０５は、ポリープ２１０を囲繞体組織２１５および結腸壁（すなわち、ポリープ２１０と囲繞体組織２１５との間の縁）から明らかに分離する。リッジ点２０５は、ポリープ２１０と結腸壁との間の最適な切断位置を自動的に識別する。
【００２６】
ポリープ２１０と結腸壁との間の分離は、次いで、接続された構成要素に基づいてさらに計算するために、使用することができる。例えば、結腸のＣＴスキャンでポリープを検出するのに使用されてもよい切断平面用の方法を考察する。切断平面方法は、ウオーターシェッドクラスタへのセグメンテーションを考慮に入れる画像セグメンテーションを使用して、本発明に適用されることができる。切断平面用の例示的な方法は、２００４年９月２０日に出願された同時係属の同一出願人による特許出願第１０／９４５，１３０号、発明の名称「結腸ポリープ検出用に切断平面を使用するための方法およびシステム（ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＵＳＩＮＧ  ＣＵＴＴＩＮＧ  ＰＬＡＮＥＳ  ＦＯＲ  ＣＯＬＯＮ  ＰＯＬＹＰ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ）」に見出すことができ、それは、参照として本明細書に完全に組み込まれる。
【００２７】
図３は、ウオーターシェッドセグメンテーション（すなわち、頂上点）からの単純な閾値および情報を使用して図２の画像のセグメンテーションを行った結果を示す。例示的な単純な閾値において、ピクセルは、ピクセルの強度が閾値よりも下の場合には黒に設定され、そうでなければ白に設定される。この単純な閾値は、通常、ポリープを結腸壁から分離しない。他方、両方の物体（すなわち、ポリープおよび結腸壁）は、ウオーターシェッドのリッジによって領域を分離させることによって孤立されることができる。
【００２８】
当業者によって企図されるように、様々なセグメンテーション方法のいずれを使用してもよいことを認識すべきである。例えば、セグメンテーションは、固定閾値、全体的適応閾値（すなわち、平均値、最小値、最大値、標準偏差、分位値およびその重量バージョン等の統計、反復法または画像ヒストグラム分析を使用する）および局所適応閾値（すなわち、全体的適応閾値と同一であるが、部分的容積へローカルに適用される）を使用して、達成されてもよい。
【００２９】
１つの例示的な実施形態において、ウオーターシェッドセグメンテーションは、下記のステップで実施されてもよい。
（１）容積画像内部で関心容積（「ＶＯＩ」）を選択する。これは、容積全体であってもよい。
（２）ＶＯＩ内部に、ＶＯＩ内の局所最大値の中でシード点を選択する（または、隆起ではなく穴を求めている場合には、局所最小値）。
（３）特定の基準、例えば、最小値表面、最大値表面、最小真円度、隣接するクラスタの数および位置等に基づいて、いくつかの不適切なウオーターシェッドクラスタを除去する。
【００３０】
当業者によって企図されるように、様々なウオーターシェッドセグメンテーション方法のいずれを使用してもよいことを認識すべきである。例えば、別の例示的な実施形態は、シードの選択を必要としなくてもよい。
【００３１】
加えて、本発明は、画像の時系列を分析することによってのみ、したがってダイナミックプロセスの一部として、ウオーターシェッドを使用して、リッジの発生が回復されてもよい画像に適用されてもよい。さらに、対称的なやり方で、例えば、消化管憩室（ディバーティカローシス）等の穴（窪み）を検出するのにも使用されることができる。
【００３２】
上記に開示された特定の実施形態は、例示的のみであり、本発明は、本明細書の開示の利益を有する当業者には明らかである異なるが等価な方法で修正され実践されてもよい。さらに、下記の特許請求の範囲に記載される以外、本明細書に示された構造または設計の詳細に対する限定は意図されない。したがって、上記に開示された特定の実施形態は、変更されるかまたは修正されるかしてもよく、全てのそのような変形例は本発明の範囲および精神内であるとみなされることは明らかである。したがって、本明細書で求められる保護は、下記の特許請求の範囲に述べられるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の１つの例示的な実施形態にしたがって、ポリープを含む結腸の三次元ＣＴ画像からのスライスを示す図である。
【図２】本発明の１つの例示的な実施形態にしたがって、物体および背景の局所最大値抑制後の図１のＣＴ画像にウオーターシェッドセグメンテーションを行った後の画像を示す図である。
【図３】ウオーターシェッドセグメンテーションから簡単な閾値および情報を使用して、図２の画像をセグメント化した後の画像を示す図である。
【図１】
2008500873.tif 000003
【図２】
2008500873.tif 000004
【図３】
2008500873.tif 000005
【国際調査報告】
2008500873.tif 000006
2008500873.tif 000007