(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファイバ束の少なくとも一部を表す少なくとも一つの所定のセグメンテーションモデルに従って、拡散データをセグメント化するセグメンタであって、データベースに格納されたセグメンテーションモデルを取り出し、取り出されたセグメンテーションモデルの各々を前記拡散データと比較し、前記拡散データに最も適合する前記セグメンテーションモデルを見つけることで前記セグメント化を実行する、セグメンタを含み、
前記セグメンテーションモデルが、ボクセルごとの局所情報である前記ファイバ束に関する微視的情報と、複数のボクセルにわたる非局所情報である前記ファイバ束に関する巨視的な情報とを含む、拡散データ処理装置。
【請求項２】
前記巨視的な情報が、前記ファイバ束に平行な方向の前記セグメンテーションモデルの形状制約と、前記ファイバ束に垂直な方向の前記セグメンテーションモデルの形状制約と、前記ファイバ束の前記形状の演繹的知識と、拡散データの演繹的知識とからなるグループから個々に又は組み合わせて選択される、請求項１に記載の拡散データ処理装置。
【請求項３】
前記微視的な情報が、ファイバ束の方向、微小異方性、拡散データの演繹的知識、及び前記ファイバ方向に垂直な平面における前記拡散データの方向のコヒーレンスの量からなるグループから個々に又は組み合わせて選択される、請求項１又は２に記載の拡散データ処理装置。
【請求項４】
ボクセル当たりのファイバの本数を決定するファイバ含有量決定部、及び
関心領域決定部
を更に含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の拡散データ処理装置。
【請求項５】
報告書作成部を更に含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の拡散データ処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の拡散データ処理装置を含む、画像化システム。
【請求項７】
ファイバ束の少なくとも一部を表わす少なくとも１つの所定のセグメンテーションモデルによる拡散データをセグメント化するステップであって、データベースに格納されたセグメンテーションモデルを取り出し、取り出されたセグメンテーションモデルの各々を前記拡散データと比較し、前記拡散データに最も適合する前記セグメンテーションモデルを見つけることで前記セグメント化を実行する、ステップを含み、
前記セグメンテーションモデルが、ボクセルベースの局所情報である前記ファイバ束に関する微視的情報と、複数のボクセルにわたる非局所情報である前記ファイバ束に関する巨視的な情報とを含む、拡散データを処理する方法。
【請求項８】
ボクセル当たりのファイバの本数を決定するステップと、
少なくとも一つの関心領域を決定するステップと
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
請求項７又は８のいずれか一項に記載の方法をプロセッサに実行させる指示を含む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、拡散データ処理装置に関する。
【０００２】
本発明は、更に画像化システムに関する。
【０００３】
本発明は、更に拡散データを処理する方法に関する。
【０００４】
本発明は、更にコンピュータプログラムに関する。
【０００５】
拡散データ画像（ＭＲＩ―ＤＴＩ）を得るための磁気共鳴画像化は、局所拡散（特に陽子の局所拡散であるが、原則として磁気共鳴特性を有する他の原子核も使用され得る）に敏感である磁気共鳴画像化方法である。ＭＲＩ―ＤＴＩは、主拡散方向の個々のボクセル情報に対して生成する。ファイバ追跡は、ＤＴＩデータに基づいて生物的（人間的）神経組織の接続されたファイバを識別することに関する。
【０００６】
雑音（又は信号対雑音比）及びファイバの交差は、拡散方向と一致する方向で、ボクセルを互いにつなぐため、ボクセルトゥボクセル手法を使用するファイバ追跡におけるエラー源である。
【背景技術】
【０００７】
国際特許出願公開ＷＯ２００５／０７６０３０Ａ１は、見かけの拡散係数が割り当てられる磁気共鳴信号からのオブジェクトデータセットの再構成を開示する。交差するファイバを考慮するために、単一又は複数の拡散方向の発生は、異なるボクセルに対して識別される。方法がボクセル指向であるが、これは、ボクセルにわたる情報を使用することを示唆又は暗示しない。
【０００８】
米国特許出願公開ＵＳ２００６／０１６５３０８Ａ１は、隣接したピクセル又はボクセルからの拡散テンソルマトリクスを考慮する近辺の関連した構成要素を開示する。近辺の関連した構成要素は、マルコフランダムフィールドとしてモデル化される。隣接したボクセルの拡散データ間のいくつかの種類の相関を仮定するので、この手法もボクセル指向である。しかしながら、この相関は、強い雑音によりかなり弱くなり得る。
【０００９】
既知の装置及び方法は、微視的情報を使用してファイバ束を再構成する。従って、これらは、雑音、部分的なボリューミング及び他の画像化アーチファクトに敏感である。データセットの不完全さによる影響の小さいロバストな装置及び対応する方法の必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、ファイバ束の少なくとも一部を表す少なくとも１つのセグメンテーションモデルに従う拡散データをセグメント化するセグメンタ（segmenter）を含む拡散データ処理装置を提供することによって、上述のニーズの解決をする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
以下において、３次元の場合のみが明確に言及されたとしても、２次元の場合も含まれる。そのようなものとして例えば３次元の文脈において使用される用語「ボクセル」は、２次元の文脈において用語「ピクセル」に対応する。「関心領域」という用語は、２次元及び３次元の場合の両方を指す。
【００１２】
データ処理装置は、拡散データを提供される。拡散データは、拡散テンソルデータであり得るが、ＨＡＲＤＩ（高角度拡散データ）、マルチテンソルフィッティング法、ＯＤＦ法、又はＱボール／Ｑ空間法のような手段により取得され得る高次の拡散データでもあり得る。
【００１３】
１つのモデル又はいくつかのセグメンテーションモデルも、データ処理装置に供給される。１又はそれより多くのセグメンテーションモデルは、あるファイバ束の一部又は束全体を表す。ファイバ束の一部は、ファイバ束又は単一のファイバさえ構成するファイバのサブセットを言及し得る。ファイバ束の一部は、ファイバ束の全長とは対照的に、ファイバ束の限られた長さも言及し得る。モデルは、様々な態様で生成され得る。１つのオプションは、解剖学的研究、例えば解剖に基づくモデルを生成することである。他のオプションは、拡散データの取得及び処理を含む前のセッションに基づいてモデルを生成することである。
【００１４】
各モデルは、局所拡散情報のより十分な空間的前後関係と同様に、局所拡散情報に関して、対応するファイバ束を表す。
【００１５】
セグメンタは、ファイバ束と他の事項、例えば脳の白質との間を区別する。セグメンタは、いくつかの異なるファイバ束の中でも区別する。
【００１６】
これは、拡散データを有するモデルの各々を連続的にマッチングすることによって達成される。マッチングは、例えば拡散データとモデルとの間の相関を実行することによって、実行され得る。各モデルは、実際に生じ得る多種多様なファイバ束（又は、その一部）をカバーするため、並進、回転、又はスケーリングされ得る。
【００１７】
過剰な数のマッチング動作を回避するため、検索戦略の実施が考慮され得る。例えば、拡散データの範囲内で関連構造の位置、方向及び寸法を概略的に示す比較的粗いモデルから始めることは、考慮され得る。粗いモデルによって生成される結果に応じて、検索は、徐々により微細なモデルで続行する。これらのより微細なモデルは、示された拡散データ（又はその一部）とのマッチングにおいて高いスコアであるこれらのより粗いモデルに対応する。関心領域に関して示された拡散データを分析することも考慮され得る。例えば、異方性を示さないか、又は弱い異方性のみを示す提示された拡散データの領域は、ファイバ束を含まない傾向にあり、検索の間、考慮されないままであり得る。
【００１８】
一旦ファイバ束のセグメンテーションモデルが拡散データと同様であることを発見すると、このモデルは保持される。したがって、データ処理装置は、基礎をなすデータとの最善のマッチングを実行するセグメンテーションモデルを見つけることによって、ファイバ束をセグメント化する。
【００１９】
データ処理装置は、セグメント化が選択された出発点に依存しないので、真のセグメント化を実行する。更に、セグメント化は、通常適したセグメンテーションモデルによって表されるファイバ束部分又はファイバ束全体を示す。セグメント化の他の特徴は、通常周囲のボクセル及び物体の形状の情報を使用するという事実である。これは、通常、この場合ではファイバ又はファイバ束である正確にセグメント化された物体に至る。
【００２０】
セグメンテーションモデルは、ファイバ束に関して巨視的な情報を含み得る。「微視的」という用語は、局所的な情報に関し、より詳細には、ボクセルごとの情報に関する。「巨視的」という用語は、非局所的情報に関する。セグメンテーションモデルは、例えば３次元空間のファイバ束のコースを表し得る。セグメンテーションモデルは、ファイバ束が例えばファイバ束の起点及びこの目的地を通過しそうな脳内のある領域も示し得る。巨視的な情報は、セグメンテーションモデルのパラメータの形態で示され得る。
【００２１】
巨視的データは、ファイバ束方向に平行なセグメンテーションモデルの形状の制約、ファイバ束方向に対して垂直なセグメンテーションモデルの形状の制約、セグメンテーションモデルの通常の形状の制約、特定のファイバ束の形状の演繹的な知識、及び拡散データについての演繹的な知識からなるグループから、個々に又は組み合わせて選択され得る。
【００２２】
ファイバ束方向と平行なセグメンテーションモデルの形状の制約は、例えば最小／最大長、湾曲、分岐／キス、狭い／広い、交差であり得る。また、ファイバ束のコースは、ファイバ束の方向と平行なセグメンテーションモデルの形状の制約とみなされ得る。
【００２３】
ファイバ束方向に対して垂直なセグメンテーションモデルの形状の制約は、例えば最小／最大ファイバ幅／直径、横断面湾曲、ファイバにおける「ホール」を許容するかどうかであり得る。また、ファイバ束の横断面の形状は、ファイバ束方向に対して垂直なセグメンテーションモデルの形状の制約とみなされ得る。
【００２４】
ファイバ束の通常の形状の制約は、例えばファイバの非円形の特徴及び最小／最大分岐長であり得る。
【００２５】
検索される特定のファイバ束の形状の演繹的な知識は、セグメント化の結果を向上させる情報として使用され得る。これは、考慮する開始の位置及び関心領域のユーザによる事前の入力なしで、脳のファイバ束の完全に自動的な検出を可能にするために使用され得る。
【００２６】
モデルは、ファイバ束に関する微視的情報を含み得る。微視的情報は、セグメンテーションモデルのパラメータの形態で示され得る。
【００２７】
微視的情報は、ファイバ束方向、微小な異方性、拡散データの演繹的な知識、及びファイバ方向の垂直な平面において基礎をなすデータの方向のコヒーレンスの量からなるグループから、個々に又は組み合わせて選択され得る。モデル及び基礎をなすデータのマッチングは、とりわけモデル及び基礎をなすデータの両方において利用可能である微視的情報によって保証される。異なる基準は、ファイバ束の中心及びファイバ束の周辺に対して識別及び規定され得る。
【００２８】
拡散データ処理装置は、
ボクセル当たりのファイバ含有量決定部、及び
関心領域決定部
を更に含み得る。
【００２９】
ボクセル当たりのファイバ含有量決定部は、ボクセル当たりファイバ含有量を決定する機能を実行することに適した分析部ともみなされ得る。関心領域決定部は、関心領域を決定する機能を実行することに適した分析部ともみなされ得る。
【００３０】
ボクセル当たりのファイバ含有量決定部は、基礎をなすデータの前処理を実行する。考慮されるボクセルに関係するデータを使用して、ボクセル当たりファイバ含有量を決定し得る様々な異なる方法が使用され得る。これらの方法のいくつかは、
単一のテンソルファイバフィッティング、
マルチテンソル及び／又はマルチファイバフィッティング、
ファイバ含有量を算出するＯＤＦ（結晶方位分布関数）／Ｑボール型方法、
低い解像度ＤＴＩデータ及びより高い解像度のものの結合であり、ここから白質の存在が決定され得る。例えば"Fractional  Segmentation  of  White  Matter"  by  Warfield  et  al.,  Proceedings  of  MiCCAI'99,  page  62に記載されるように、拡散データからではなく、白質を抽出する様々な技術が存在する。白質を決定するために拡散データ及び１又はそれより多くの他のマップを使用することの組合せは、新たな技術である。
【００３１】
ボクセルのスケールで、ファイバモデルを測定されたデータにフィッティングさせることは知られている。ボクセル当たりの情報は、単一又は複数のファイバ含有量を算出するために使用される。しかしながら、使用される取得に応じて、時々１より多くのファイバ構成が測定されたデータとマッチングする。現在の方法は、ファイバモデルを向上させることによってファイバ含有量を最もよく決定しようとする。しかしながら、巨視的データがファイバ再構成アルゴリズムの後期に使用されるので、複数のあり得る構成、及びオプションとしてこれらの可能性を考慮することがあり得る。後の非局所的情報は、局所データの最もありそうな構成を決定するために使用され得る。これは、マルチテンソル、及び他のタイプのモデルに対して正しい。
【００３２】
他の現在既知の技術は、ファイバ追跡／再構成において使用される。
【００３３】
関心領域の決定は、関心のあるファイバの（少なくとも一部の）部分であると考慮される１又はそれより多くの領域と、関心のあるファイバの部分と考慮されないゼロ又はそれより多くの領域とを区別することに関する。通常、ファイバは、関心領域を「含む」１又はそれより多くの領域を全て通らなければならず、関心領域を「含まない」領域を通らなくてもよい。オプションとして、関心領域のブール論理、例えば（ＲＯＩ＿１  ＯＲ  ＲＯＩ＿２）ＡＮＤ  ＮＯＴ（ＲＯＩ＿３）を規定することは、あり得る。この例は、ファイバがＲＯＩ＿１及びＲＯＩ＿２を通過しなければならないが、ＲＯＩ＿３を通過しなくてもよいことを意味する。
【００３４】
ボクセル当たりのファイバ含有量決定部と関心領域決定部との間に、オプションのマスク及び統計計算機が配置され得る。マスク及び統計計算機は、次の処理ユニットの性能を高速化する。様々な微視的及び巨視的統計は、ファイバを再構成するためのフィッティングアルゴリズムによって使用され得る。ボクセル当たり（又は、局所的に関連する既知のファイバに依存するボクセル当たり、又は再構成されたファイバの方向に依存するボクセル当たり）のあり得る値をオプションとして事前に算出することによって、セグメンタの性能は、著しく向上され得る。
【００３５】
更に、データ処理装置は、３Ｄ又は２Ｄレンダリング技術を用いることにより、セグメント化されたファイバの視覚化を容易にするモデル視覚化部を有し得る。
【００３６】
更に、データ処理装置は、報告書作成部を含み得る。生成された報告は、１又はそれより多くのファイバモデル、これらの視覚化、及び統計情報を含み得る。既に利用可能である標準的な自動報告（ファイバの平均微小異方性、平均ＡＤＣ（見かけの拡散係数）等）に加えて、ファイバの付加的な特性は、モデリングプロセスの間に計算される。これらの特性の多くは、セグメント化されたファイバの解剖構造に対して役立つ洞察をし、したがって、自動的に報告され得る。特に報告は、ファイバの定量的情報を含み得る。この情報は、簡単なワークフロー分析のための報告書作成部によって、自動的に報告に書かれ得る。使用され得る情報は、ファイバの平均微小異方性（ＦＡ）、平均的な見かけの拡散係数（ＡＤＣ）、ファイバの幅、ファイバの湾曲、ファイバのスプレッド、ファイバ長、又はファイバの円環性である。また、使用されるファイバモデルのタイプ、及びこの特性、例えばファイバモデルが差し引かれる患者の典型的年齢、体重又は診断的知見は、報告され得る。
【００３７】
拡散データ処理装置は、画像化システムに含まれ得る。これは、残りのシステムとのシームレスな統合を保証する。
【００３８】
本発明は、拡散データを処理する方法を提供することによって、導入部及び従来技術の部分に記載されるニーズに対処する。該方法は、ファイバ束の少なくとも一部を表す少なくとも一つのセグメンテーションモデルに従って拡散データをセグメント化するステップを含む。
【００３９】
拡散データは、この方法のための入力データとして使用される。拡散データは、拡散テンソルデータであり得るが、マルチテンソルフィッティング法、ＯＤＦ法、又はＱボール法により取得される高角度拡散データであり得る。
【００４０】
この方法の他の入力データは、１つのセグメンテーションモデル、又はいくつかのセグメンテーションモデルである。１又はそれより多くのセグメンテーションモデルは、あるファイバ束の一部又は束全体を表す。ファイバ束の一部は、ファイバ束又は単一のファイバさえ構成するファイバのサブセットを言及し得る。ファイバ束の一部は、ファイバ束の全長とは対照的に、ファイバ束の限られた長さを言及し得る。モデルは、様々な態様で生成され得る。１つのオプションは、解剖学的研究、例えば解剖に基づいてモデルを生成することである。他のオプションは、拡散データの取得及び処理に関連する前のセッションに基づいてモデルを生成することである。
【００４１】
各モデルは、局所拡散情報のより十分な空間的前後関係だけでなく、局所拡散情報に関して対応するファイバ束を表す。
【００４２】
方法におけるセグメント化は、ファイバ束と他のもの、例えば脳の白質との間で区別をする。この方法におけるセグメント化は、いくつかの異なったファイバ束の中での区別もする。
【００４３】
これは、モデルの各々を拡散データと連続的にマッチングすることによって達成される。マッチングは、例えば拡散データとモデルとの間の相関を実行することによって実行され得る。各モデルは、実際に生じ得る多種多様のファイバ束（又はその一部）をカバーするため、並進、回転、又はスケーリングもされ得る。
【００４４】
過剰な数のマッチング動作を回避するため、検索戦略の実施は、考慮され得る。例えば拡散データの範囲内の関連した構造の位置、方向及び寸法を概略的に示す比較的粗いモデルから開始することは、考慮され得る。粗いモデルによって生成される結果に応じて、検索は、段階的により微細なモデルで続行する。これらのより微細なモデルは、示された拡散データ（又はその一部）とのマッチングにおいて高いスコアを記録したより粗いモデルに対応する。関心領域に関して提示された拡散データを分析することも考慮され得る。例えば、異方性を示さないか、又は弱い異方性のみを示す、提示された拡散データにおける領域は、ファイバ束を含みそうになく、検索の間、考慮されないままであり得る。
【００４５】
一旦ファイバ束のセグメンテーションモデルが拡散データに類似することを見出されると、このモデルは保持される。したがって、方法は、基礎をなすデータとの最善のマッチングを実行するセグメンテーションモデルを見つけることによって、ファイバ束をセグメント化する。
【００４６】
この方法は、セグメント化が選択された開始点に依存しないので、真のセグメント化を実行する。更にセグメント化は、通常、フィッティングされたセグメンテーションモデルによって表されるファイバ束全体（又はその一部）を示す。セグメント化の他の特徴は、それが通常は、周囲のボクセル及びオブジェクトの形状の情報を使用するという事実である。通常これは、この場合ではファイバ又はファイバ束である正確にセグメント化されたオブジェクトをもたらす。
【００４７】
セグメンテーションモデルは、ファイバ束に関する巨視的な情報を含み得る。
【００４８】
方法は、
ボクセル当たりのファイバ含有量を決定するステップと、
少なくとも１つの関心領域を決定するステップと
を更に含む。
【００４９】
本発明は、プロセッサに前述した方法を実行させるための指示を含むコンピュータプログラムを提供することによって、導入部及び従来技術の部分に記載されるニーズを解決する。
【００５０】
データ処理装置の技術的特徴は、方法及びコンピュータプログラムに適用可能であり得、逆もまた同様である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】図１は、ファイバ束の拡散の基本的な特性を示す概略図である。
【図２】図２は、ファイバ束及び対応するセグメンテーションモデルを図示する概略図である。
【図３】図３は、異なるセグメンテーションモデルの選択を示す。
【図４】図４は、データ処理装置及び様々な周辺機器及び下位概念を示す概略図である。
【図５】図５は、例示的なセグメント化、並びに対応する前処理及び後処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、微小な異方性画像である。
【図７】図７は、フィルタリングされた後の図５の微小な異方性画像である。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
図１において、拡散測定の基本的な特性が図示される。拡散は、（３次元の場合）少なくとも６つの方向において測定される。拡散測定から、対称形の実数値テンソルが構成され、ここから固有ベクトル及び固有値が算出される。図１は、４つの理想化されたファイバ１０１乃至１０４を示す。拡散テンソルは、図１の楕円体１０５として図示される。拡散テンソルは、メジャー固有ベクトル１０６、マイナー固有ベクトル１０７、及び中程度の固有ベクトル１０８を有する。ファイバ又はファイバ束が存在する場合、拡散は、通常は実質的に一方向に制限され、すなわち拡散は、異方性である。従って、構造及びファイバのコースは、拡散テンソルのデータから差し引かれ得る。
【００５３】
図２は、セグメンテーションモデルと実際に取得されたデータ（すなわち現実のデータ）の間の関係を示す。図２は、取得ボリュームの打切りを図示するグリッドを示す。取得されたボリュームの一部のみが表される。説明の便宜上、取得ボリュームの１つのボクセル２０６も表される。
【００５４】
３つのファイバ２０１、２０２及び２０３は、ファイバ束を形成し、実際に取得されたデータを表す。セグメンテーションモデル２０５は、複数のセグメンテーション区域を有し、これらの１つは、参照符号２０４とラベリングされる。各セグメンテーション区域は、ボクセルに割り当てられる。しかしながら、全てのボクセルが、これに割り当てられるセグメンテーションモデル部分を有するわけではない。各セグメンテーションモデル区域は、これが割り当てられるボクセルの拡散を規定する。更に、いくつかの隣接したセグメンテーションモデル区域は、セグメンテーションモデルのコース、及び区域内の空間的な関係も規定する。セグメンテーションモデル２０５がファイバ束をモデル化するように意図されるので、ファイバ交差２０７のようにファイバが交差することも考慮に入れることができる。ファイバ交差２０７は、同じファイバ束において生じる。
【００５５】
図３は、セグメンテーションモデルの４つの例３０５ａ乃至３０５ｄを示す。第１の例示的なセグメンテーションモデル３０５ａは、わずかなカーブ、及び一定の円形の横断面を特徴とする。第２のセグメンテーションモデル３０５ｂは、これがたどるコースを除いて、おおむね第１セグメントテーションモデル３０５ａと同様である。対照的に、第３セグメンテーションモデル３０５ｃは、第１セグメンテーションモデル３０５ａと同じコースをたどる。しかしながら、第３セグメンテーションモデル３０５ｃの横断面は、セグメンテーションモデルの長さに渡って一定ではない。最後に、第４セグメンテーションモデル３０５ｄは、特徴的なコース及び特徴的な横断面（三角形の横断面は説明のみを目的とする）を特徴とする。
【００５６】
図４は、データ処理装置のいくつかの構成要素を図示する。示される構成要素のいくつかは、ボクセル当たりのファイバ含有量決定部４０１（より簡単な参照のため「ファイバ含有量」を略して「ＦＣ」により識別される）、関心領域決定部４０２（「関心領域」の代わりに「ＲＯＩ」とする）、セグメンタ４０３（「セグメンタ」の代わりに「ＳＥＧ」とする）、可視化部４０５（「可視化部」の代わりに「ＶＩＳ」とする）、及び報告書作成部４０６（「報告書作成部」の代わりに「ＲＰＲＴ」とする）である。これらの構成要素は、例えばバスによって互いに接続される。しかしながら、構成要素を互いに接続する他の技術も、考察され得る。セグメンタ４０３は、セグメンテーションモデル４０４（「モデル」の代わりに「ＭＤＬＳ」）のデータベースへの接続を有する。人間の脳で見つけられ得る様々なタイプのファイバ束のセグメンテーションモデルは、このデータベースにおいて記憶される。動作時において、セグメンタ４０３は、セグメンテーションモデルをデータベースから取り出し、取り出されたセグメンテーションモデルの各々を実際のデータと比較する。モデルが弾性力をもって変形可能であるセグメンテーションモデルである場合、セグメンタは、現在のセグメンテーションモデルのデータに対する改良されたフィッティングを達成するため、現在のセグメンテーションモデルを変形させることを試みる。セグメンテーションモデルの取り出しは、順次実行され得る。しかしながら、セグメンタの性能を向上させるため、階層的な検索を実行することも考慮され得る。階層的な検索は、基礎をなすデータに似ているように見える減少した数のセグメンテーションモデルを得る。これは、通常ＣＰＵに負担をかけるセグメンテーションモデルと基礎をなすデータとの間のマッチング動作の数を低下させる。
【００５７】
図４の構成要素の説明は、概略的なものに過ぎず、構成要素のそれぞれの機能を強調している。特に構成要素のいくつか又は全ては、単一の要素（例えばプロセッサ又はメモリ）に組み込まれ得る。一方では、いくつかの構成要素は、他のシステムに組み込まれ得る。例えば、可視化部４０５及び報告書作成部４０６は、残りの構成要素から独立し得、可視化し、レポートを達成するため、例えばアーカイブシステムからデータを取り出し得る。この場合、セグメンタ４０３は、前もってセグメンテーション結果をアーカイブシステムに書き込む。
【００５８】
図４は、ソフトウェアモジュールという観点でも解釈され得る。ボクセル当たりのファイバ含有量決定部４０１、関心領域決定部４０２、セグメンタ４０３、及び報告書作成部４０６の機能の各々は、ソフトウェアの形態で、特に既にインストールされたソフトウェアをアップグレードするソフトウェアパッケージの形態で実施され得る。アップグレードは、インストールされた磁気共鳴画像システムが本発明による動作をすることも可能にする。
【００５９】
図５は、請求項に記載される方法のフローチャートを示す。ブロック５０１は、ボクセル当たりファイバ含有量を決定する動作を表す。ブロック５０２は、後の動作を実行する速度を上げるため、マスク及び他のボクセル当たりの統計値を算出するオプションの動作を表す。ブロック５０３は、関心あるファイバ（束）の（少なくとも部分的に）一部であると考慮される１又はそれより多くの領域と、関心あるファイバ（束）の部分ではないと考慮されるゼロ又はそれより多くの領域とからなる関心領域を決定する動作を表す。ブロック５０４は、再構成されるファイバ（束）の巨視的及び微視的特性を記載する所定、又は可変のパラメータを使用する動作を表す。ブロック５０５は、おそらくモデルで最も適合したものを見つける動作を表す。この動作は、おそらく関心領域及びパラメータを利用する。ブロック５０６は、モデルを視覚化する動作を表す。ブロック５０７は、結果又は１又はそれより多くのファイバ（束）モデル、この可視化及び統計情報からなる報告を書く活動を表す。
【００６０】
図６及び図７は、本発明から予想され得る結果の一例を示す。図６は、上部から見られる人間の脳の単一のカラー微小異方性画像である。図７は、同じ画像であるが、画像処理を受けた後のものを示す。画像処理は、単一のカラー微小異方性（ＦＡ）画像を使用して、ファイバをセグメント化する巨視的情報のポテンシャルを視覚化するため、入手しやすいグラフィックスソフトウェアパッケージの標準画像フィルタを適用するステップからなる。フィルタがエッジ検出ステップを有し、ここでエッジはある基準を有すると仮定される。エッジは、エッジを視覚化する入力画像において「黒」として印をつけられる。フィルタは、拡散又は拡散特性についてのいかなる知識も使用せず、単にファイバ及びファイバの周囲に注目することによってエッジ型の検出を実行することによって、画像のファイバのかなりの部分をセグメント化し得る。セグメント化された画像は、この手法を使用した向上について良好な印象を与える。さらに、セグメント化は、提案された専用のファイバセグメント化アルゴリズムに利用可能である他のどんな種類の情報もなく実行された。
【図１】
0005654237.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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