(57)【要約】  ３次元脳スキャン画像（たとえば、ＭＲまたはＣＴ）内の１つ以上の脳室をセグメント化するための方法を提案する。前記画像は、１つ以上の脳室それぞれの脳モデルに対してレジストされる。各関心領域は、前記脳室モデルに基づいて画定される。対象領域は、前記関心領域において領域拡張手続きを適用することによって最初に得られるとともに、解剖学的知識に基づいてトリミングされる。１つ以上の対象の３Ｄ表面モデルは、セグメント化された構造から３Ｄ空間内に構築される。３Ｄ表面は、欠落している細部の特徴を示す、３Ｄ空間内の修正点をユーザが選択することによって、編集および改良される。次いで、選択された点に近い３Ｄ表面の領域は、修正点に向かってスムーズにワーピングされるとともに、修正されたパッチは、他の３Ｄ表面と組み合わされ、正確な解剖学的構造モデルを生成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳スキャンデータによって構成された３次元脳スキャン画像において１つ以上の脳室をセグメント化する方法であって、
（ａ）前記１つ以上の各脳室の１つ以上の各脳室モデルを有する脳モデルを前記画像とともにレジストすることによって、前記脳モデル内の位置と前記脳スキャン画像内の各位置との間の対応を形成するステップと、
（ｂ）前記対応に従って、前記１つ以上の脳室モデルに基づき前記画像内の１つ以上の各関心領域を画定するステップと、
（ｃ）前記各脳室を示す各ボリュームを形成するように、前記脳スキャンデータを使用して前記１つ以上の関心領域に関して領域拡張を実行するステップと、
（ｄ）前記各ボリュームを使用して前記脳スキャン画像をセグメント化するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップ（ａ）は、
（１）前記画像を前記脳モデルの座標系へ再形成するサブステップと、
（２）前記脳モデル内のランドマークに対応する前記再形成された画像内のランドマークを識別するサブステップと、
（３）前記識別されたランドマークに基づいて、前記画像とともに前記脳モデルをレジストするサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（１）は、
（４）前記画像内の第１皮質輪郭を画定するサブステップと、
（５）前記脳モデル内の第２皮質輪郭を画定するサブステップと、
（６）線形変換を得るように、前記第２皮質輪郭内の点に対する前記第１皮質輪郭内の点をレジストするサブステップと、
（７）前記線形変換を使用して、前記画像を前記脳モデルの座標系へ再形成するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記点は、前記ステップ（６）でＩＣＰ法を適用することによってレジストされることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（３）は、
（８）薄板スプライン近似アプローチを使用して、レジストレーション機能を得るサブステップと、
（９）前記レジストレーション機能を使用して、前記識別されたランドマークに基づき前記画像とともに前記脳モデルをレジストするサブステップと
を具備することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（ｃ）は、前記１つ以上の各関心領域に対して、
（１０）強度閾値の狭いペアと広いペアとをそれぞれ計算するサブステップと、
（１１）前記強度閾値の狭いペアに従って、前記関心領域のカーネル領域を画定するサブステップと、
（１２）前記ボリュームを接続領域として形成するように、前記強度閾値の広いペアに従って、前記関心領域の周囲の移行領域を含むよう前記カーネル領域を拡張するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（１０）は、
（１３）強度に従って前記関心領域内のボクセルをクラスタリングするサブステップと、
（１４）各クラスタと隣接するクラスタとの交点に基づいて、各クラスタに対する強度閾値のペアを計算するサブステップと、
（１５）前記関心領域の強度を有するクラスタの強度閾値のペアを前記強度閾値の狭いペアとして定めるサブステップと、
（１６）前記関心領域の強度を有するクラスタ、および前記移行領域の強度を有するクラスタに対する強度閾値のペアの組み合わせの下限および上限を前記強度閾値の広いペアとして定めるサブステップと
を具備することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ステップ（２）は、
（１７）クラスタを得るように前記強度閾値の狭いペアで前記画像を２値化するサブステップと、
（１８）前記カーネル領域となるように、６隣接接続性アプローチに従って前記クラスタから最大接続領域を抽出するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップ（３）は、
（１９）前記カーネル領域の能動的境界ボクセルを決定するサブステップと、
（２０）２６隣接接続性アプローチに従って、前記能動的境界ボクセルを境界パッチへグループ化するサブステップと、
（２１）境界パッチの拡張を得るように、領域拡張を各境界パッチに適用するサブステップと、
（２２）接続領域を形成するように、前記拡張された境界パッチを含むよう前記カーネル領域を拡張するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
ステップ（ｄ）の前に、前記対応する脳室に関する特有の処理ステップによって、前記接続領域からボクセルを除去するトリミングステップを具備することを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記関心領域のうちの１つは側脳室に対応し、
当該関心領域に対する前記トリミングステップは、以下の
（２３）中矢状スラブとともに前記接続領域の共通の境界ボクセルセットを特定するステップと、
（２４）  種子点として前記共通の境界ボクセルセットの最大２６隣接接続領域を使用して第１の新しい領域を生成するステップと、
（２５）後続の新しい領域が空になるまで、前の新しい領域から次の新しい領域を繰り返し生成するステップと、
（２６）前記共通の境界ボクセルセットと前記新しい領域との和として、前記接続領域を画定するステップと
を具備することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記関心領域のうちの１つは第３脳室に対応し、
前記トリミングステップは、
（２７）投影画像を得るように、前記接続領域を中矢状面上に投影するサブステップを具備し、
前記投影画像内の各画素は、前記画素へ向かう投射線に沿った前記接続領域内のボクセル数を表し、
前記トリミングステップは、
（２８）２つのクラスタに対して前記投影画像内の画素の閾値クラスタリング値を得るサブステップと、
（２９）前記閾値よりも大きい値を有する画素に対応する接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記トリミングステップは、
（３０）前記画像内のランドマークを識別するサブステップと、
（３１）前記ランドマークに関連する配置位置を有する前記接続領域内のボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記トリミングステップは、
（３２）現在のスライス内のボクセルに対する次のスライス内のボクセルの面積比が、所定の閾値よりも大きくなるまで、前記画像の各スライス上の接続領域に属している画素の８隣接接続領域を繰り返し特定するサブステップと、
（３３）前記８隣接接続領域の組み合わせをＣ字型漏洩コンポーネントとして識別するサブステップと
（３４）前記接続領域から前記Ｃ字型漏洩コンポーネントを除去するサブステップと
具備することを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記トリミングステップは、
（３５）前記接続領域内の最大画素数を有する前記画像内の第１スライスを識別するサブステップと、
（３６）前記第１スライスから次のスライスに対する前記接続領域内の画素数の増加を計算するサブステップと、
（３７）前記接続領域内の画素数の増加が最大である漏洩スライスを識別するサブステップと、
（３８）前記漏洩スライスの向こう側にある前記接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１０〜１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記トリミングステップは、
（３９）前のスライスに対して比較したように、前記接続領域内で画素数がより大きい第１スライスを識別するサブステップと、
（４０）前記第１スライスの向こう側にある前記接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
画像内の構造の３Ｄ表面モデルを構築する方法であって、
前記方法は、
請求項１に記載の方法によって前記構造をセグメント化するステップと、
３Ｄ空間内の前記セグメント化された構造の３Ｄ表面モデルを構築するステップと
を具備し、
前記３Ｄ表面モデルは複数の頂点を有し、
前記方法は、
以下のステップ（４１）〜（４３）を繰り返すことによって、３Ｄ表面モデルを編集するステップを具備し、
ステップ（４１）は、ある特徴が前記３Ｄ表面モデルから除かれている位置において前記３Ｄ表面モデル上に修正点を配置するステップであり、
ステップ（４２）は、前記３Ｄ表面モデル内の前記修正点から各頂点までの距離を計算するステップであり、
ステップ（４３）は、前記３Ｄ表面モデル内の各頂点に対して、前記３Ｄ表面モデル内の前記修正点から前記頂点までの距離が所定の閾値よりも小さい場合、前記修正点から対応する点までの距離がｓｉｎ（πｄ（Ａ，ｐｉ）／２Ｒ）になるように、前記修正点を前記頂点に結合する線上に対応点の位置を決めることによって、前記頂点の対応点を計算するステップであり、
ｄ（Ａ，ｐｉ）は、前記修正点から前記頂点ｐｉまでの距離であるとともに、Ｒは、前記所定の閾値であることを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法を行うように配置されたプロセッサを有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１９】
コンピュータによって読み取り可能であるとともに、コンピュータシステムのプロセッサに請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法を実行させるように、前記プロセッサによって動作可能な命令を含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内の解剖学的構造をセグメント化するための方法およびシステム、ならびにセグメント化された構造の３Ｄ表面モデルを構築するための方法およびシステムに関する。特定の適用例は、ＭＲ画像及びＣＴ画像などの医用画像における脳室系のセグメンテーションおよびモデリングである。
【背景技術】
【０００２】
図１に示されているように、ヒト脳室系は、４つの相互連絡する室、すなわち左側脳室、右側脳室、第３脳室、および第４脳室で構成されている。脳質は、白質（ＷＭ）および灰白質（ＧＭ）によって囲まれた脳脊髄液（ＣＳＦ）で満たされている。大脳内に位置する２つの側脳室は、比較的大きくかつＣ字型で、大脳基底核の背側面をおおよそ包み込んでいる。各側脳室は、前角、下角、および後角を経由して前頭葉、側頭葉、および後頭葉にそれぞれ広がっている。側脳室は両方とも室間孔を経由して第３脳室（間脳内の中央に存在する）と連絡し、第３脳室は、中脳水道（中脳内に位置する）を経由して第４脳室（後脳内に存在する）と連絡する。図中の略語は、次のように定義される。すなわち、ＡＣ：前交連、ＢＣ：基底槽（脚間槽）、ＣＣ：脳梁、ＣＰ：大脳脚、ＣＱ：四丘体、ＨＰ：下垂体（脳下垂体）、ＩＣＶ：内大脳静脈（横裂内）、ＩＳ：漏斗茎、ＬＴ：終板、ＬＶ：側脳室、ＭＩ：中間質（中交連）、ＭＯ：延髄、ＯＣ：視交叉、ＰＣ：後交連、ＰＧ：松果体、ＳＰ：透明中隔、ＴＣ：灰白隆起、ＴＦ：横裂（脳梁の下のくも膜下腔）、Ｖ３：第３脳室、Ｖ４：第４脳室である。
【０００３】
ＭＲイメージングは、ｉｎ ｖｉｖｏヒト脳の３Ｄ画像を非侵襲的に得ることを可能にしている。ＣＳＦの容積および脳室の形状における容積は、一般的に、いくつかの内因性および外因性の病変,と関連付けられるため、ＭＲ画像からの脳室系のセグメンテーションおよび定量化は最重要である。
【０００４】
脳室の手動セグメンテーションは、時間がかかり、主観的であるとともに、非再現的（または非反復的）であるため、多数の自動化された方法も脳室のセグメンテーションのために提案されている。一般に、脳室のセグメンテーションのための方法は、３Ｄ脳室モデルが使用されるかどうかに依存して、モデルベースの方法、または非モデルベースの方法のいずれかに分類することができる。
【０００５】
強度スレッショルディング（非特許文献１７）および領域作成法（領域拡張法）（非特許文献１２、１３、１９）などの非モデルベースの方法は、脳室系の形状およびサイズのばらつきに適応可能である。しかし、これらの方法は、脳室の形状の予備知識を利用しないため、脳室領域から非脳室領域への「漏出」を生じ得る。さらに、いくつかの脳室領域は、画像の不均一性、または画像内のノイズおよび部分容積アーチファクトの存在によって、これらの方法では除外されることがある。第３脳室の正確な境界は、それらの形状およびトポロジー制約、ならびに周囲の対象とそれらの関係性に依存するため、これら非モデルベースの方法を使用する場合、第３脳室の正確なセグメンテーションは、特に困難である。
【０００６】
一方、アトラスワーピング（非特許文献４）、またはジオメトリカル・パラメトリックモデル変形（幾何学的パラメトリックモデル変形）（非特許文献３、６、１８）などのモデルベースの方法は、脳室の形状の予備知識として振舞う明示的または暗黙的モデルを採用する。モデルの形状と検討される対象との間のばらつきが小さい場合に、これらの方法は、ノイズに対してロバストであるとともに、正確なセグメンテーションを実現することができる。しかし、脳室の形状およびサイズにおける大きなばらつきにより、あらゆるばらつきに対して適応可能なモデル変形を実現するように、妥当なエネルギーまたは相似関数を設計することは困難である。さらに、セグメンテーションの失敗を必然的に生じる局所極小化問題（local minimization problem）が、これらの方法には存在する。
【０００７】
一般に、画像からの解剖学的構造のセグメンテーションには、主に２つの難問がある。第一に、部分容積効果によって、検討される構造（たとえば脳室系）とその周囲の組織（たとえば灰白質）との間の移行領域が存在し得る。移行領域を完全に排除した場合、構造は、不十分にセグメント化される、または数個の断絶されたコンポーネントに分かれ得る。第二に、構造とその周囲の組織との間のいくつかの境界は非常に薄いため、画像内で検出することができない。その結果、いくつかの対象領域は、他の非対象領域に「漏洩（leak）」し得る（すなわち結び付き得る）。現在、移行領域を検出するのと同時に、対象領域の非対象領域への「漏洩」を回避することができる方法は存在していない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】J.C. Bezdek, 1981. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press, New York.
【非特許文献２】P. Besl and N. McKay, "A method for registration of 3-D shapes," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2), pp. 239-256, 1992.
【非特許文献３】C. Baillard, P. Hellier, C. Barillot, 2000. "Segmentation of ３Ｄ brain structures using level sets and dense registration". IEEE Workshop Math. Methods Biomed. Image Anal. 94-101.
【非特許文献４】M. Holden, J.A. Schnable, D.L.G. Hill, 2001. "Quantifying small changes in brain ventricular volume using non-rigid registration". MICCAI, 49-56.
【非特許文献５】K. Held, E.R. Kops, B.J. Krause, (1997). Markov random field segmentation of brain MR images. IEEE Transactions on Medical Imaging 16,876-886.
【非特許文献６】M.R. Kaus, S.K. Warfield, A. Nabavi, P.M. Black, F.A. Jolesz, R. Kikinis, 2001. "Automated segmentation of MR images of brain tumors," Radiology 218, 586-591.
【非特許文献７】J. Liu, W. Gao, S. Huang, and W.L. Nowinski, "A model-based, Semi-global Segmentation Approach for Automatic ３Ｄ Point Landmark Localization in NeuＲＯＩmages", TMI-2008 (in press).
【非特許文献８】J. Liu, W. L. Nowinski, (2006), "A hybrid approach to shape-based interpolation of stereotactic atlases of the human brain," NeuＲＯＩnformatics, vol. 4, no.2, pp. 177-198.
【非特許文献９】W.L. Nowinski, G. Qian, K.N.B. Prakash, Q. Hu, A. Aziz 2006 "Fast Talairach Transformation for magnetic resonance neuＲＯＩmages" Jul-Aug;30(4):629-41. J Comput Assist Tomogr.
【非特許文献１０】K. Rohr, Landmark-based Image Analysis, Kluwer Academic Pub-lishers, 2001.
【非特許文献１１】S.M. Smith. "Fast robust automated brain extraction," Human Brain Mapping, 17(3):143-155, November 2002.
【非特許文献１２】H.G. Schnack, P.H.E. Hulshoff, W.F.C. Baare, M.A. Viergever, R.S. Kahn, 2001, "Automatic segmentation of the ventricular system from MR images of the human brain". Neuroimage 14, 95-104.
【非特許文献１３】M. Sonka, S.K. Tadikonda, S.M. Collins, 1996. "Knowledge-based interpretation of MR brain images". IEEE Trans. Med. Imag. 15, 443-452.
【非特許文献１４】J. Talairach, P. Tournoux (1988) Co-Planar Stereotactic Atlas of the Human Brain, Stuttgart, Thieme.
【非特許文献１５】H. Tang, E.X., Wu, Q., Ma, Y., Gallagher, D., Perera, G.M., and Zhuang, T. (2000). "MRI brain image segmentation by multi-resolution edge detection and region selection". Computerized Medical Imaging and Graphics 24, 349-357.
【非特許文献１６】W. Wells, W. Grimson, R. Kikinis, and F. Jolesz (1996) "Adaptive segmentation of MRI data". IEEE Transactions on Medical Imaging 15, 429-442.
【非特許文献１７】A.J. Worth, N. Makris, M.R. Patti, J.M.Goodman, E.A. Hoge, V.S. Caviness, D.N. Kennedy, 1998. "Precise segmentation of the lateral ventricles and caudate nucleus in MR brain images using anatomically driven histograms", IEEE Trans. Med. Imag. 17, 303-310.
【非特許文献１８】Y. Wang, L.H. Staib, 1998. Boundary finding with correspondence using statistical shape models. "Proceeding IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition". IEEE Press, Washington, DC, pp. 338-345.
【非特許文献１９】Y. Xia, Q. Hu, A. Aziz and W. L. Nowinski, "A knowledge-driven algorithm for a rapid and automatic extraction of the human cerebral ventricular system for MR meuroimages.". NeuＲＯＩmage, 21, 2004, pp. 269-282.
【非特許文献２０】C. Yan, N. Sangt, and T. Zhang, 2003, "Local entropy-based transition region extraction and thresholding", Pattern recognition letters, 24(2003), pp.2935-2941.
【非特許文献２１】Y. Zhang, M. Brady, and S. Smith (2001) "Segmentation of Brain MR Images through hidden markov random field model and the expectation maximization algorithm". IEEE Transactions on Medical Imaging 20, 45-57.
【非特許文献２２】Lorensen WE and Cline HE, "Marching Cubes: A High Resolution ３Ｄ Surface Construction Algorithm," Computer Graphics, 1987, 21(4), 163-169.
【非特許文献２３】P. Lindstrom and G. Turk, "Fast and Memory Efficient Polygonal Simplification," Proc. Visualization ’98, IEEE Computer Soc. Press, Oct. 1998, pp. 279-286.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、画像内の構造のセグメンテーションおよび３Ｄ表面モデルの構築のための方法およびシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
特に、本発明は、脳スキャンデータにより構成される３次元脳スキャン画像において、１つ以上の脳室をセグメント化するための方法を提案する。前記方法は、（ａ）前記１つ以上の脳室それぞれの１つ以上の各脳室モデルを具備する脳モデルを前記画像とともにレジストすることによって、前記脳モデル内の位置と前記脳スキャン画像内の位置との間の対応を形成するステップと、（ｂ）前記対応に従って、前記１つ以上の脳室モデルに基づき前記画像内の１つ以上の各関心領域を画定するステップと、（ｃ）前記各脳室を示す各ボリュームを形成するように、脳スキャンデータを使用して前記１つ以上の関心領域に関する領域拡張を実行するステップと、（ｄ）前記各ボリュームを使用して前記脳スキャン画像をセグメント化するステップとを具備する。
【００１１】
本発明は、前記セグメント化された解剖学的構造の表面モデルを構築して、前記セグメンテーションで失われた特徴および細部を正確に記述するように表面モデルを編集するステップをさらに含み得る。
【００１２】
ステップ（ｃ）は、ステップ（ｄ）の前に接続領域の形でボリュームを生成するステップを含み得るとともに、関係する脳室に特有の解剖学的知識に基づいて前記ボリュームをトリミングするステップが存在し得る.
【００１３】
本発明は、そのような方法を実行するコンピュータシステムとして代替的に表されてもよい。このコンピュータシステムは、前記画像を取得するデバイスに統合されてもよい。本発明はさらに、前記方法のステップを実行するようにコンピュータシステムによって動作可能なプログラム命令を有し、有形のコンピュータ媒体上に記録されたものなどの、コンピュータプログラム製品として表されてもよい。
【００１４】
本発明の実施形態は、添付の図面を参照しながら単なる例示目的で説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ヒト脳室系の一例を例示する図である。
【図２】方法ステップ２０２および２０４を具備する本発明の実施形態であるシステムの主要なフローチャートを例示する図である。
【図３】画像から脳室系をセグメント化する方法２０２のフローチャートを例示する図である。
【図４】方法２０２のセグメンテーションの出力から脳室構造の正確な３Ｄ表面モデルを生成する方法２０４のフローチャートを例示する図である。
【図５】本発明に実施形態による、修正点を使用して表面モデルを修正するプロセスを例示する図である。
【図６】方法２０２を使用して、データセットＩＢＳＲ−１８内の左脳室をセグメント化することによって得られた結果を例示する図である。
【図７】方法２０２を使用して、データセットＩＢＳＲ−１８において第３脳室をセグメント化することによって得られた結果を例示する図である。
【図８】方法２０２を使用して、データセットＩＢＳＲ−１８内の第４脳室をセグメント化することによって得られた結果を例示する図である。
【図９】方法２０２を使用して、データセットBIL-20内の４つの異なる脳ボリュームセットからセグメント化された４つの脳室構造を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図２を参照すると、本発明の実施形態であるとともに、脳室の３Ｄ表面モデルを生成する方法２００の各ステップが例示されている。
【００１７】
方法２００への入力は、ボリューム画像である。ステップ２０２で、ボリューム画像内の脳室はセグメント化される。ステップ２０４で、３Ｄ表面モデルは、各脳室に対して構築されるとともに、３Ｄ表面モデルは、その精度を向上させるために編集される。他の実施形態において、ステップ２０２の後にステップ２０４が続かない場合もあることを留意されたい。さらに、ステップ２０４の方法は、前記方法２００での適用以外の可能な適用を有しているとともに、３−Ｄモデリングの広範な場面において別々にまたは組み合わせて行ってもよい。
【００１８】
ステップ２０２：ボリューム画像における脳室のセグメント化
図３を参照すると、本発明の実施形態であるとともに、脳室系を示すボリューム画像を生成する方法２０２の各ステップが例示されている。
【００１９】
方法２０２への入力は、ボリューム画像である。ステップ３０２において、前記画像は、標準タライラッハ（Talairach）空間に再構成されるとともに、次いで標準脳室モデルは、複数（例えば１０個）の自動的に識別された脳室ランドマークに従って、前記画像上にワーピングされる。ステップ３０４において、各脳室に対する関心領域は、変形された脳室モデルを使用して指定される。ステップ３０８，３１０および３１２において、側脳室、第３脳室、および第４脳室は、セグメント化される。ステップ３０６ａ，３０６ｂおよび３０６ｃにおいて、ヒステリシススレッショルディング（すなわち、ヒステリシスを用いたスレッショルディング）が行われ、最小の非脳室領域を含んだＣＳＦ領域とともに、脳室コンポーネントを含んだ接続（connected）ＣＳＦ領域を生成する。
【００２０】
ステップ３０２：画像の再構成
ボリューム画像Ｉを与えれば、画像Ｉを標準Talairach空間（非特許文献１４）に再構成するためにTalairach変換（非特許文献９）が一般的に使用されるため、それは解剖学的知見を用いて処理または理解することができる。しかし、Talairachランドマークを自動的に探索することができる場合があったとしても、Talairach変換を自動化することはできない。
【００２１】
したがって、例示的な実施形態において、皮質輪郭ベースのレジストレーションアプローチは、前記画像を再構成するために使用される。脳の皮質輪郭は、皮質表面の近似凸包である。画像内の皮質輪郭Ｓ１は、形態学的解析（非特許文献１１）を使用して自動的に抽出され、３Ｄ Talairach空間内の皮質輪郭Ｓ２は、３Ｄ Talairach-Tournoux（ＴＴ）脳アトラスの２Ｄデジタル電子版を補間する（非特許文献８）ことによって生成されるとともに、３ＤＴＴ脳アトラス（非特許文献８）における脳室系は、標準ボリューメトリック脳室モデルとして見なされる。
【００２２】
輪郭Ｓ１およびＳ２は、Ｑ１およびＱ２としてそれぞれ示された頂点を有する三角メッシュによって表されている。ＩＣＰ（Iterated Closest Points）法（非特許文献２）を適用して、ポイントセットＱ１、Ｑ２をレジストすると、線形変換が得られるとともに、線形変換は画像ＩをTalairach空間に再構成するために使用される。標準的な放射線学的慣例(http://www.grahamwideman.com/gw/brain/orientation/orientterms.htm)は、３ＤＴＴアトラスの前交連に位置する原点を有するとともに、対象の右側から左側に広がるｘ、対象の後側から前側へ広がるｙ、および対象の下側から上側へ広がるｚを有する、Talairach空間における座標系（ｘｙｚ）を定義するために採用される。
【００２３】
ステップ３０４：関心領域の指定
例示的な実施形態において、各脳室コンポーネントに対する関心領域を指定するために、１０個の脳室ランドマーク（非特許文献７）が、前記画像および３ＤＴＴアトラス内で最初に識別される。モデルベースの半球（semi-global）アプローチは、画像内の１０個の脳室ランドマークを自動的に識別するために使用され、ＭＩＵＥ（Medical Image Understanding Environment）（非特許文献７、８）というツールは、専門知識と同様に３ＤＴＴアトラス内のこれらのランドマークを対話的に指定するために使用される。
【００２４】
一例において、これらランドマークのうち４つは、各側脳室上にあるとともに、各側脳室の最後部点（most posterior point）、最上部点（most superior point）、前外側前頭極（anterior lateral frontal pole）、および後中心線交差（posterior center-line intersection）である。ランドマークはさらに、第３脳室上の前極（anterior pole）、および第４脳室上の後上部点（posterior-superior point）を含んでいる。
【００２５】
前記画像およびＴＴ脳アトラス内の１０個の脳室ランドマークに基づいて、標準脳室モデルは、画像上にレジストされる。自動的に検出されたランドマークの定位は、正確でない場合があるため（非特許文献７、１０）、薄板スプライン近似アプローチ（非特許文献１０）が、レジストレーション（またはワーピング）機能を得るために使用される。
【００２６】
ワーピングされた（または変形された）ボリュームメトリック脳室モデルは、４つのボリューム：Ｖ１（左側脳室）、Ｖ２（右側脳室）、Ｖ３（第３脳室）ならびにＶ４（第４脳室および水道）に分割される。各脳室コンポーネントに関して対応する関心領域Ωｉは、式（１）に従って、対応するワーピングされたサブボリュームＶｉを拡張することによって定義される。
【００２７】
【数１】
2011514190.tif 000003
【００２８】
式（１）において、関心領域Ω１〜Ω４は、左側脳室、右側脳室、および第４脳室それぞれのセグメント化のために使用される。ｓ（Ｖｉ，ｐ）は、ボリュームＶｉの境界に対するボクセルｐ（ｐ＝（ｐｘ，ｐｙ，ｐｚ）∈Ｒ３）の符号付き最小ユークリッド距離を、ボクセルｐがボリュームＶｉの外側であることを示すｓ(Ｖｉ，ｐ)の正の値と、ボクセルｐがボリュームＶｉの内側であることを示すｓ(Ｖｉ，ｐ)の負の値とを用いて示す。一例において、ｄ０が６ｍｍに設定されることによって、各領域は、３種類の脳組織、関連する脳室コンポーネントを含む灰白質、白質、およびＣＳＦを含めるのにちょうど十分な大きさである。これは、前記領域において続いて推定されるように、関連する脳室コンポーネントに対する閾値を与える。加えて、Ｖ０は、中矢状スラブを表している。一例において、Ｖ０の厚みは、式（２）に従って８ｍｍに設定されるとともに、２つの側脳室の脳半球間ＣＳＦへの「漏洩」、または２つの側脳室の互いへの「漏洩」を回避するように、Ｖ０は、Ω１およびΩ２から除外される。
Ｖ０＝｛ｐ｜−４≦ｘ≦４｝                          （２）
【００２９】
ステップ３０６ａ，３０６ｂおよび３０６ｃ：ヒステリシススレッショルディングの実行
いくつかの方法（非特許文献５、１５、１６および２１）が、脳ボリュームからＣＳＦ領域をセグメント化するのに利用することができるが、抽出されたＣＳＦ領域は通常、脳室領域だけなく非脳室領域の大部分も同様に含む。多数の相互接続した非脳室領域から脳室領域をセグメント化することは困難である。その結果、これらの方法は、脳室ＣＳＦと非脳室組織との間の移行領域を特定するのに失敗して、不十分なセグメンテーションを生じ得る。既存の方法（非特許文献２０）は、移行領域の抽出に利用することができるが、これらの方法は、勾配ベース、または局所エントロピーベースのいずれかである。したがって、これらの方法は、移行領域として非脳室ＣＳＦ領域の大部分を抽出する可能性がある。
【００３０】
例示的な実施形態において、ステップ３０４において指定された関心領域Ωｉ（Ω１〜Ω４）は、対応する脳室コンポーネントを含む、接続ＣＳＦ領域Ｘを収集するために、ステップ３０６ａ，３０６ｂおよび３０６ｃにおいてガイドとして使用される。ステップ３０６ａ，３０６ｂおよび３０６ｃにおいて、ヒステリシススレッショルディングは、以下のサブステップに従って領域Ωｉに対応する領域Ｘを収集するために使用される。
【００３１】
ステップ１：各領域Ω１内の脳室コンポーネントに対して２組の強度閾値が、それぞれ計算される。
【００３２】
一例において、ステップ１は、以下のステップに従って実行される。
【００３３】
最初に、ＦＣＭ（fuzzy c-mean）法（非特許文献１）は、領域Ω１内の画像の全ボクセルをそれらの強度に従って５つのクラスタに分類するために使用される。これら５つのクラスタは３種類の組織（ＧＭ、ＷＭおよびＣＳＦ）、ならびに２つの移行領域（ＣＳＦ＿ＧＭ（ＣＳＦとＧＭとの間）、およびＧＭ＿ＷＭ（ＧＭとＷＭとの間））を表す。
【００３４】
次に、クラスタｋに対する強度ｇのメンバーシップをｕｋ（ｇ）として、および各クラスタの中心の強度をｃｋ（ｋ＝１，２，・・・，５）として示し、一般性を喪失することなく、ｃ１≦ｃ２≦…ｃ５と仮定すると、２つのメンバーシップ関数ｕｋおよびｕｋ＋１の交点ｇｋは、ｕｋ（ｇｋ）＝ｕｋ＋１（ｇｋ）（ここで、ｋ＝１，２，・・・，４）というように計算される。クラスタｋの低閾値ｔｋＬおよび高閾値ｔｋＨは、可能最小強度および可能最大強度に対してそれぞれ設定されているｇ０およびｇ５を用いて、ｇｋ‐１およびｇｋにそれぞれ設定される。
【００３５】
専門知識に従って、ＣＳＦおよびＣＳＦ＿ＧＭに対応する２つのクラスタが選ばれる。一例において、Ｔ１−ＭＲ画像では、強度閾値［ｔ１Ｌ，ｔ１Ｈ］を有する第１クラスタは、ＣＳＦとして選択されるとともに、強度閾値［ｔ２Ｌ，ｔ２Ｈ］を有する第２クラスタは、ＣＳＦ＿ＧＭとして選択される。ＣＳＦクラスタを含む閾値は、狭閾値（狭閾値）［ＴＬ１，ＴＨ１］であるとされる一方で、ＣＳＦおよびＣＳＦ＿ＧＭクラスタの両方を含む閾値は、広閾値（広閾値）閾値［ＴＬ２，ＴＨ２］であるとされる。換言すると、ＴＬ１＝ｔ１Ｌ，ＴＨ１＝ｔ１Ｈ，ＴＬ２＝ｍｉｎ｛ｔ１Ｌ，ｔ２Ｌ｝，ＴＨ２＝ｍａｘ｛ｔ１Ｈ，ｔ２Ｈ｝である。
【００３６】
ステップ２：各Ω１に対して脳室コンポーネントの対応するカーネル領域Ｋは、狭閾値［ＴＬ１，ＴＨ１］に従って収集される。
【００３７】
一例において、ステップ２は、以下のステップに従って行われる。
【００３８】
最初に、ＣＳＦクラスタ｛ｐ｜ＴＬ１≦Ｉ（ｐ）≦ＴＨ１｝を得るために、前記画像Ｉは、低閾値ＴＬ１および高閾値ＴＨ１を用いて２値化される。次に、最大接続領域Ｋは、６隣接接続性（6-neighbor connectivity）に従ってＣＳＦクラスタから抽出される。前記画像内の対応する脳室コンポーネントと大まかに一致している領域Ωｉは、変形された脳室コンポーネントを拡張することによって生成されるため、必然的に領域Ｋは、領域Ω内の関連する側脳室の主要部分である、または少なくともそれを含む。換言すると、領域Ω３から得られた領域Ｋは、第３脳室の主要部分を含む一方で、他の領域の各々から得られた領域Ｋは、左側脳室、右側脳室、または第４脳室の主要部分である。領域Ｋは、関連する脳室コンポーネントのカーネル領域として示される。
【００３９】
ステップ３：  前記領域Ｋは、広閾値［ＴＬ２，ＴＨ２］に従って移行領域を含むように、適応的に拡張される。
【００４０】
一例において、ステップ３は、脳室コンポーネントの移行領域を含むと同時に非脳室領域への領域Ｋの「漏洩」を回避するように領域Ｋを適応的に拡張するための境界パッチベースの領域拡張（growing）手続きを使用して行われる。
【００４１】
２６個の最近隣ｑのうち少なくとも１つがｑ∈Ω‐Ｋ、およびＴＬ２≦Ｉ（ｑ）≦ＴＨ２というような場合、ボリュームの境界ボクセルｐは、能動的ボクセルであるとされる。Ｋの能動的 境界ボクセルは、２６隣接接続性（26-neighbor connectivity）に従って境界パッチ｛∂１，∂２，…∂ｎ｝（ｎは、パッチ数を表している）のセットにグループ化される。パッチ∂ｉ内の全ボクセルは、接続された２６個の近隣である一方で、２つの異なるパッチ∂ｉおよび∂ｊ（ｉ≠ｊ）は接続されていない。
【００４２】
領域拡張法は、各パッチ∂ｉに関して別々に適用される。最初に、∂ｉ，０は、∂ｉとして設定されるとともに、∂ｉ，ｋ＋１は、式（３）に従って∂ｉ，ｋから繰り返し生成される。式（３）において、Ｎ２６（ｐ）は、ボクセルｐの２６個の近隣を表している。
【００４３】
【数２】
2011514190.tif 000004
【００４４】
∂ｉ，ｋから∂ｉ，ｋ＋１を生成する手続きは、ｋ＝ｋｉ（以下、ｋｉを記号の添え字として使用する際に、便宜上「（ｋｉ）」と表記する）おいて、∂ｉ，（ｋｉ）＋１が空になるまで、または∂ｉ，（ｋｉ）＋１内のボクセルの数は、∂ｉ，（ｋｉ）内のボクセル数の２倍よりも大きくなるまで、すなわち＃∂ｉ，（ｋｉ）＋１＞＃∂ｉ，（ｋｉ）×２になるまで続く。移行領域のサイズは、∂ｉ，０と同じスケールのものであると予想されるため、停止条件は、非脳室領域への移行領域の「漏洩」を回避するためのものである。
【００４５】
前記手続きの最後に、新しい値
【数３】
2011514190.tif 000005
が、パッチ∂ｉ，０から得られる。最後に、新たに拡張されたボリュームＶｉおよびカーネル領域Ｋは、式（４）に従って接続ＣＳＦ領域Ｘを生成するように結合される。
【００４６】
【数４】
2011514190.tif 000006
【００４７】
ステップ３０８，３１０および３１２のステップ３０６ａ，３０６ｂおよび３０６ｃにおいてそれぞれ、接続ＣＳＦ領域は、脳室系の形状、強度および構造に関する専門知識に従って以下のようにさらにトリミングされる。
【００４８】
ステップ３０８：側脳室のセグメンテーション
２つの側脳室をセグメント化するために、ヒステリシススレッショルディングは、左脳室および右脳室の主要部分である２つのボリュームＸ１およびＸ２を得るように、領域Ω１およびΩ２に別々に適用される。
中矢状スラブＶ０において側脳室の残っていそうな部分を検出するために、領域Ｖ０のそれぞれ内側である、Ｘ１およびＸ２の境界パッチ∂１および∂２が最初に特定されるとともに、次いで境界パッチベースの領域拡張手続きは、領域Ｖ０内の∂１および∂２を適応的に拡張するために使用される。ここで、左側脳室および右側脳室の残りの部分を含む、２つの新しいボリュームＸ１およびＸ２（これらの下線は、補正箇所を示すことを意図するものではなく、記号の一部として用いられる）は、得られる。
【００４９】
ステップ３０８ａ：側脳室の分離
２つの側脳室の間の透明中隔が十分に大きい場合（一例において、矢状方向における少なくとも１つのボクセルの厚みである。これは、テストデータセット内の対象の約３０％で生じる。）、Ｘ１およびＸ２は、分離しているとともに（すなわち、ボリュームＸ１およびＸ２の重複Ｘ１２＝Ｘ１∩Ｘ２は空である）、Ｘ１∪Ｘ１およびＸ2∪Ｘ２は、それぞれ左脳室および右脳室とされる。透明中隔が非常に薄い場合、２つの領域Ｘ１およびＸ２は、空でない重複領域Ｘ１２によって結合され、以下のステップに従って、左側脳室および右側脳室を分離する必要がある。最初に、２つの領域Ｘ’１＝Ｘ１−Ｘ１２およびＸ’2＝Ｘ２−Ｘ１２を得るように、Ｘ１２は、Ｘ１およびＸ２から除去される。次に、Ｘ１２内の各ボクセルｐに関して、領域Ｘ’１の境界への距離が領域Ｘ’2に対してよりも小さい、すなわちｓ（Ｘ’１，ｐ）＜ｓ（Ｘ’2，ｐ）の場合、ボクセルｐは、Ｘ’１に分配され、そうではなくｓ（Ｘ’１，ｐ）＞ｓ（Ｘ’2，ｐ）の場合、ボクセルｐは、Ｘ’2に分配される。ｓ（Ｘ’１，ｐ）＝ｓ（Ｘ’2，ｐ）の場合、ｐは、透明中隔からのボクセルとして見なされる。最後に、和集合Ｘ１∪Ｘ’１およびＸ２∪Ｘ’2は、左脳室および右脳室のセグメンテーションとされる。すなわち、Ｘ１およびＸ２は、Ｘ１∪Ｘ’１およびＸ２∪Ｘ’2にそれぞれ更新される。
【００５０】
ステップ３１０：第３脳室のセグメンテーション
接続ＣＳＦのボリュームＸ3を得るために、ヒステリシススレッショルディングが、最初に領域Ω3に適用される。
【００５１】
次に、左側脳室または右側脳室のいずれかの部分であると識別されたボクセルは、Ｘ3から除去される。換言すると、Ｘ3は、Ｘ3−（Ｘ１＋Ｘ２）となるように更新される。最後に、他の脳室外部のボクセルがＸ3から除去される。
【００５２】
ステップ３１０ａ：投影ベースの非脳室領域トリミング
一例において、投影ベースのトリミング法は、Ｘ3から非脳室ボクセルを除去するために使用される。それは、第３脳室が、脳中央の狭い開口であるとともに、ボリュームＸ3に含まれる非脳室部分は、矢状（左から右への）方向に沿って第３脳室よりも広いからである。投影ベースのトリミング法のステップは、以下の通りである。
【００５３】
ステップ１：２次元画像ｆ（ｙ，ｚ）は、式（６）に従って、ボリュームＸ3を中矢状面ｘ＝０上に投影することによって生成される。
ｆ（ｙ，ｚ）＝＃｛ｐ｜ｐｙ＝ｙ，ｐｚ＝ｚ，ｐ∈Ｘ3｝          （６）
【００５４】
式（６）において、＃は、１セットのカージナル（cardinal）（すなわち、平面x=0における点（ｙ，ｚ）における）を表しているとともに、ｆ(ｙ，ｚ)は、点(y, z)における投射線上のボリュームＸ3のボクセル数を表している。
【００５５】
ステップ２：次いで、ＦＣＭ法は、零でない全ての値｛ｆ｛ｙ，ｚ｝≠０｝を２つのクラスタに分類するために使用されるとともに、適応的閾値ｈが得られ、ｆ（ｙ，ｚ）は、あるクラスタにおけるｈよりも小さく、かつ他のクラスタにおけるｈよりも大きい。
【００５６】
ステップ３：各ボクセルｐ∈Ｘ3に関して、ｆ（ｐｙ，ｐｚ）＞ｈの場合、ボクセルは、Ｘ3から除去される。
【００５７】
ステップ３１０ｂ：ランドマーク誘導の非脳室領域トリミング
投影ベースの脳室外部トリミング法を適用した後、Ｘ3は、第３脳室の前下側部分において狭小の非脳室領域を依然と含み得る。一例において、ランドマーク誘導の非脳室領域トリミング法は、この非脳室領域を除去するために使用される。ランドマーク誘導の非脳室領域トリミング法において、第３脳室の前極に対する全ボクセルの前側は、除去される。ランドマーク（第３脳室の前極）は、モデルベースのアプローチ（非特許文献７）を使用して画像内で識別される。
【００５８】
ステップ３１０ｃ：形状ベースの非脳室領域トリミング
第３脳室の上側において、Ｘ3は、横裂およびＩＣＶによって構成される薄いＣ字型の領域を含み得る。さらに、ＰＣ（またはＰＧ）から下後側に向かって、Ｘ3は、基底槽へ「漏洩」する１つ以上の狭小の経路を含み得る。一例において、これらの「漏洩」は、「漏洩」の帯状の形状的特徴に基づく形状ベースの非脳室領域トリミング法を使用して除去される。最初に、除去のための全候補コンポーネントは、後側から前側への冠状スライス上の接続領域をグループ化することによって特定される。次に、これらの候補コンポーネントから帯状の「漏洩」は識別および除去される。一例において、以下のサブステップは、形状ベースの非脳室領域トリミング法において行われる。
【００５９】
ステップ１：候補漏洩コンポーネントセット
【数５】
2011514190.tif 000007
および一時的コンポーネントセット
【数６】
2011514190.tif 000008
は、初期化される。
【００６０】
ステップ１において、ボリュームＸ3の最後側冠状スライスｙ０＝ｍｉｎ｛ｙ｜ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）∈Ｘ3｝が特定されるとともに、
【数７】
2011514190.tif 000009
は空に設定される一方で、
【数８】
2011514190.tif 000010
は、｛｛Ｃ０｝｜Ｃ０∈Ｓ０｝に設定される。ここで、Ｃ０は、ｙ０によってインデックスが付された冠状スライス上のＸ3の全ての８隣接接続領域Ｓ０のうちの１つを示し、｛Ｃ０｝は、領域Ｃ０によって構成された候補漏洩コンポーネントである。
【００６１】
ステップ２：
【数９】
2011514190.tif 000011
を生成するために、全ての候補漏洩コンポーネントは、
【数１０】
2011514190.tif 000012
内の各コンポーネントをトレースすることによって特定される。
【００６２】
各コンポーネント
【数１１】
2011514190.tif 000013
に関して、ｙ０＋ｋ＋１によってインデックスが付された冠状スライス上の８隣接接続領域Ｃｋ＋１が存在し、Ｃｋ＋１が、別のボクセルｐｋ∈Ｃｋの２６個の隣接ボクセルである少なくとも１つのボクセルｐｋ＋１∈Ｃｋ＋１が存在するという意味で、Ｃｋに接続されている場合、新しいコンポーネントＬｋ＋１＝｛Ｃ０，Ｃ１，…，Ｃｋ，Ｃｋ＋１｝を形成するために、領域Ｃｋ＋１は、コンポーネントＬｋに追加される。
【００６３】
Ｃｋ内のボクセルに対する、Ｃｋ＋１内のボクセルの面積比が所与の閾値ｒ（一例において、ｒは３に設定される）よりも大きい場合、Ｌｋ＋１は、
【数１２】
2011514190.tif 000014
に追加される。そうでない場合、Ｌｋ＋１は、さらなる拡張のために
【数１３】
2011514190.tif 000015
に追加される。  
【数１４】
2011514190.tif 000016
が空である場合、ステップ２は、
【数１５】
2011514190.tif 000017
から
【数１６】
2011514190.tif 000018
を生成することによって繰り返される。
【００６４】
ステップ３：ステップ３において、Ｘ3の上側のＣ字型漏洩コンポーネントが除去される。
【００６５】
以下の３つの条件を満たす場合、候補コンポーネント
【数１７】
2011514190.tif 000019
は、横裂およびＩＣＶによって構成されたＣ字型漏洩コンポーネントとして識別される。
（１）Ｃｋ＋１は、分岐領域である、すなわち、別の接続領域Ｃ’ｋ∈Ｓ（ｋ）およびＣ’ｋ≠Ｃｋが存在する。
（２）角度∠ＰｋＰｋ＋１Ｐ’ｋは、３０°よりも小さく、ここで、ＰｋＰｋ＋１Ｐ’ｋは、それぞれ領域Ｃｋ，Ｃｋ＋１およびＣ’ｋの質量中心である。
（３）各領域Ｃｉ∈Ｌｋ＋１（ｉ＝０，１，…ｋ＋１）は、ｙ０＋ｉによってインデックスが付された冠状スライスにおけるＸ3の全ボクセルの上側であり、すなわちｍａｘ｛ｚ｜ｐ（ｘ，ｙ０＋ｉ，ｚ）∈Ｃｉ｝＞ｍａｘ｛ｚ｜ｐ（ｘ，ｙ０＋ｉ，ｚ）∈Ｘ３−Ｃｉ｝である。
【００６６】
Ｌｋ＋１＝｛Ｃ０，Ｃ１，…，Ｃｋ，Ｃｋ＋１｝が、Ｃ字型漏洩コンポーネントとして識別された場合、Ｃ０，Ｃ１，…，Ｃｋは、Ｘ3から除去されるとともに、Ｌｋ＋１は、
【数１８】
2011514190.tif 000020
から除去される。
【００６７】
ステップ４：ステップ４において、Ｘ3の後側の帯状漏洩コンポーネントが除去される。
【００６８】
各候補コンポーネント
【数１９】
2011514190.tif 000021
に対して、領域Ω3の質量中心Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）の後側において特定される、すなわちｙ０＋ｋ＋１＜Ｇｙである場合、漏洩コンポーネントとして識別される。次いで、Ｃ０，Ｃ１，…，Ｃｋは、Ｘ3から除去される一方で、Ｌｋ＋１は、
【数２０】
2011514190.tif 000022
から除去される。
【００６９】
最後のＸ3領域は、第３脳室のセグメンテーションの結果である。
【００７０】
ステップ３１２：第４脳室および水道のセグメンテーション
第４脳室と水道との間には明確に定義された境界がないため、それらは同時にセグメント化される。領域Ω４に関してヒステリシススレッショルディングを適用すると、ボリュームＸ４は得られる。水道と第４脳室との接合部において、水道の後壁（すなわち四丘体）は、非常に薄くなるとともに、画像から識別され得ないため、Ｘ４は、第４脳室から小脳周囲の基底槽に「漏洩」し得る。同時に、水道は、第３脳室および第４脳室を接続する狭い経路のみであるため、水道の一部または水道の全体は、Ｘ４に含まれ得ない。
【００７１】
ステップ３１２ａ：第４脳室の形状ベースのトリミング
「漏洩」を除去するために、座標ｚとしてインデックスが付されたボリュームＸ４の各軸方向スライスにおけるボクセルｆ（ｚ）の数が計算される。スライスｚｍａｘ（ｆ（ｚ）はその最大に達する）が特定される。ｆ（ｚ）＞０のスライスに対して、上側または（または背側）方向における、スライスｚｍａｘから次のスライスへの相対増加率は、式（７）に従って計算される。
ｑ（ｚ）＝［ｆ（ｚ＋１）−ｆ（ｚ）］／ｆ（ｚ）                （７）
【００７２】
ｚｍａｘから腹側方向に向かう第１漏洩スライス（軸方向スライスｚｌｅａｋ）として表される）は、ｑ（ｚ）が正の最大に達するところで特定される。それは、「漏洩」が始まるところでｆ（ｚ）が顕著に増加するためである。ｑ（ｚ）の最大値が正でない場合、Ｘ４は、基底槽に「漏洩」していないことを暗示する。この場合、ｚｌｅａｋはＶ４内のボクセルの最大ｚ座標として設定される。
【００７３】
水道は第３脳室との接合の前方を歪める（slant）ため、漏洩スライスｚｌｅａｋ上のボリュームＸ４の最後側としてｙｌｅａｋを示すと、ｙｌｅａｋより小さいｙ座標を有する背側方向におけるｚｌｅａｋ以降の全てのボクセルは、「漏洩」とされるとともに、ボリュームＸ４から除去される。
【００７４】
下側（または背側）方向に向かうスライスｚｍａｘから、それはｆ（ｚ）が増加しないことを必要とする。したがって、ｆ（ｚｍｉｎ＋１）＞ｆ（ｚｍｉｎ）というようにスライスｚｍｉｎが存在する場合、ｚｍｉｎよりも小さいｚ座標を有する全ボクセルは、Ｘ４からトリミングされるであろう。
【００７５】
最後のＸ４領域は、第４脳室のセグメンテーションの結果である。
【００７６】
水道を見つけるために、［ＴＬ２，ＴＨ２］を領域Ω４内で得られた広閾値として、Ｎｚ＋（ｐ）＝｛（ｐｘ＋ｉ，ｐｙ＋ｊ，ｐｚ＋ｋ）｜ｉ，ｊ＝−１，０，１，ｋ＝０，１｝をボクセルｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の方向性近隣（directional neighbors）として、さらにＳ０をスライスｚｌｅａｋ内のボリュームＸ４の全ボクセルとして示すと、Ｓｎ＋１は、式（８）に従う方向性領域拡張法によって、Ｓｎから生成される。
【００７７】
【数２１】
2011514190.tif 000023
【００７８】
Ｓｎ＋１が空になるまで、またはＳｎ＋１内のボクセル数が、Ｓ０内のボクセルの数よりも大きくなる（すなわち、＃（Ｓｎ＋１）＞＃（Ｓ０））までＳｎ＋１は、Ｓｎから繰り返し生成される。水道ボリュームは、Ｓ１∪Ｓ２…∪Ｓｎとされる。ＳｎからＳｎ＋１を繰り返し生成する手続きが＃（Ｓｎ＋１）＞＃（Ｓ０）のときに停止した場合、これは、第３脳室に達した水道の検出によるものであり得る。一方、ＳｎからＳｎ＋１を繰り返し生成する手続きがＳｎ＋１が空のときに停止した場合、これは、部分容積効果により第３脳室に達しなかった水道の検出によるものであり得る。多くの状況において、前記手続きは、＃（Ｓｎ＋１）＞＃（Ｓ０）のときに停止する。
【００７９】
ステップ２０４：脳室の表面モデルの構築および改良
図４は、方法２０２のセグメンテーション出力から、脳室構造の正確な３Ｄ表面モデルを生成する、方法２０４のフローチャートを例示している。ステップ４０２で、表面モデルは、脳室構造に関して構築されるとともに、ステップ２０４で、表面モデルの細部は、局所正弦波ワーピングによって改良される。
【００８０】
ステップ２０２は、脳室のセグメンテーション結果を生成する。しかし、スライス間の距離が大きい、および／または検討中の画像が低品質のものである場合において、いくつかの細部は依然と欠落している、または不正確であり得る。そのような環境において、幾何学的表面モデルは、画像スライス間で紛失した微細な特徴を有する、または画像品質により分断された解剖学的構造を記述するためにより柔軟および平滑である。脳室の正確な表面モデルを構築するために、周知のマーチングキューブ法（非特許文献２２）は、ステップ２０２からの脳室ボリューム出力から初期表面モデルを生成するために使用することができる。次いで、三角メッシュとして表された初期表面モデルは、簡略化され（非特許文献２３）、次の処理のための計算時間を減少させるとともに効率性を向上させる。
【００８１】
精度を高めるために、例示的な実施形態においてシステムは、局所正弦波ワーピング法を使用して、ユーザによる表面モデルの修正を支援する。専門知識に基づいて、ユーザは、３Ｄモデル空間上に修正点を配置することによって、欠落している微細な特徴を示すことができる。局所正弦波変形（ＬＳＤ）関数は、解剖学的構造の継続性を失うことなく紛失した微細な特徴を回復するために、修正点へスムーズに近づくように限定領域をワーピングする（図５に示されているような）。
【００８２】
図５は、本発明の実施形態による、修正点を使用して表面モデルを修正するプロセスを例示している。
【００８３】
ユーザが、モデルＭの近くに修正点Ａを配置したことを仮定すると、細部の特徴がモデル内で欠落していることを示している。モデルは、メッシュ上の各頂点Ｖに対して多角形メッシュとして表され、ＡからＶへの距離は、ｄ（Ａ，Ｖ）として示される。Ａとモデルとの距離は、ｄ（Ａ，Ｍ）＝ｍｉｎ（ｄ（Ａ，Ｖ）｜Ｖ∈Ｍ）である。半径Ｒ＞ｄ（Ａ，Ｍ）（Ｒはシステムにおいて調節可能である）を与えると、頂点Ｐ＝｛ｐ１，ｐ２，…ｐｋ｜ｄ（Ａ，ｐｉ）＜Ｒ｝の限定セットが構築される。セットＰ内の各点ｐｉに対して、対応点ｑｉは以下の通りに計算される。ｑｉは、ｐｉ｛ｉ＝１，２，…ｋ｝に対してＡに沿った線上に置かれるとともに、Ａからｑｉへの距離は、式（９）に従って、ＬＳＤ関数により計算される。
【００８４】
【数２２】
2011514190.tif 000024
【００８５】
各ｐｉを上記計算されたｑｉ｛ｉ＝１，２，…ｋ｝で置き換えることによって、表面モデルの局所領域は、修正点Ａに向かってワーピングされることによって、欠落した微細な解剖学的特徴を回復することができる。
【００８６】
ステップ２０４における表面モデル改善手続きは、対話型手続きであるとともに出力が満足されるまで繰り返し実行することできる。
【００８７】
ステップ２０２の実験結果
図６は、本発明の実施形態による、方法２０２および側脳室セグメンテーションアプローチを使用して、データセットＩＢＳＲ−１８（ＩＢＳＲ−１８−０２．ｉｍｇ、スライス１４４ａ，５７ｃ，１２０ｓ）における左脳室をセグメント化することによって得られた結果を例示している。輪郭線１２０２〜１２１８は、左側脳室に対して自動的に定義された、関心領域を示す。輪郭線１２２０〜１２３０は、中矢状スラブに拡張された左側脳室モデルの関心領域を示す。輪郭線１２３２〜１２４２は、狭閾値によって得られた領域を示すとともに、輪郭線１２３１〜１２４２の周囲の輪郭線は、広閾値によって得られた追加的領域を示す。
【００８８】
図７は、本発明の実施形態による、方法２０２を使用してデータセットＩＢＳＲ−１８（ＩＢＳＲ−１８−０２．ｉｍｇ、スライス１４２ａ，６０ｃ，１２８ｓ）において、第３脳室をセグメント化することによって得られた結果を例示している。左から右への４つの列は、軸方向、冠状、矢状、および３Ｄの図を例示している。第１行は、第３脳室に対して自動的に定義された関心領域を示す。第２行は、ＲＯＩにおけるヒステリシススレッショルディングの結果を示す。第３行は、投影ベーストリミングによって得られた結果を示すとともに、第４行は、前側部分のランドマーク誘導トリミング、および他の脳室外部コンポーネンの形状ベーストリミングの後の最終結果を示す。
【００８９】
図８は、本発明の実施形態による方法２０２を使用して、データセットＢＩＬ−２０（ＢＩＬ−Ｊａ０３、スライス４４ａ，１０２ｃ，１２９ｓ）内の第４脳室をセグメント化することによって、得られた結果を例示している。左から右への４つの列は、軸方向、冠状、矢状、および３Ｄの図を例示している。第１行は、第４脳室に対して自動的に定義された関心領域を示し、第２行は、ＲＯＩにおいてヒステリシススレッショルディングを適用することによって得られた結果を示すとともに、第３行は、「漏洩」除去後の最終結果を示す。
【００９０】
図９は、本発明の実施形態によると方法２０２を使用して、データセットＢＩＬ−２０における４つの異なる脳ボリュームセットからセグメント化された４つの脳室構造を例示している。第１〜４行は、異常がある成人の脳（脳腫瘍を有する）、正常な成人の脳、小児の脳、および高齢者の脳のボリューム画像を示している。右から左への４つの列は、抽出された脳室系の元スキャンの軸方向図、冠状図、矢状図、および３Ｄ図を例示している。をそれぞれ例示している。
【００９１】
例示的な実施形態の利点
ボリューメトリック変形可能モデルは、例示的な実施形態において、検討される構造、たとえば脳室構造のセグメンテーションに関する関心領域を自動的に画定する専門知識としてステップ２０２で使用される。適切なＲＯＩは、正確なセグメンテーションのために重要である。ＲＯＩが非常に小さい場合、検討される構造を含まない可能性がある。一方、ＲＯＩが非常に大きい場合、セグメンテーションの誤りを導く関連のない情報を非常に多く含む可能性がある。ステップ２０２において、モデルは、最初に３Ｄ点ランドマークベースのワーピングアプローチによって画像内の対応構造に大まかに合うように変形されるとともに、次いでＲＯＩは、変形されたモデルを拡張する（または広げる）することによって定義される。その結果生じるＲＯＩは、検討される構造の予備形状をとるとともに、従って、ＲＯＩ内の関連のない情報の量は最小化される。したがって、ステップ２０２は、ノイズに対してロバストであるとともに、大きい形状およびサイズのばらつきに対してロバストである
【００９２】
さらに、ヒステリシススレッショルディングアプローチは、ステップ２０２において所与の関心領域における領域拡張手続きのために使用される。ヒステリシススレッショルディングアプローチでは、２組の強度閾値、すなわち狭閾値および広閾値が使用される。狭閾値の範囲は、広閾値の範囲に含まれる。狭閾値のペアは、移行領域を拡張するカーネル部分を収集するために使用され、広閾値のペアは、構造の移行領域を収集するために使用される。「漏洩」が検出された場合、領域拡張手続きは停止する。ステップ２０２における領域拡張手続きは、移行領域を検出する一方で、「漏洩」を最小化することができる。移行領域の検出能力は、正しい正確なセグメンテーションのために重要であり、「漏洩」の最小化は、領域トリミング手続きに対する負担を顕著に緩和するため、これは有利である
【００９３】
加えて、ステップ２０２における領域トリミング手続きに対して提案された投影ベース、ランドマーク誘導、および形状ベースのトリミングなどの、複数の知識ベースストラテジーは、第３脳室の正確なセグメンテーションのために重要である。
【００９４】
同様に、ステップ２０２は、従来技術の方法、たとえば非特許文献１９によりも有利である。非特許文献１９で提案された方法は、ＡＣ、ＰＣおよびＭＳＰの正確な識別に依存し、従って、提供されたＡＣ、ＰＣおよびＭＳＰの位置が、あまり正確性でない（ＡＣおよびＰＣの位置誤差が３ｍｍよりも小さい必要がある）場合、動作不良を起こし得る。加えて、非特許文献１９で提案された方法では、１組のみの閾値が関心領域内で使用されるため、この方法はコンポーネントのいくつかの部分で未接続を生じる部分容積問題に対処することができない。特に、非特許文献１９における方法で使用されるＲＯＩの形状は、脳室の形状とは非常に異なった長方形である。したがって、大量の非脳室組織がＲＯＩに含まれ、非特許文献１９では、セグメンテーションエラーの可能性および「漏洩」を招く。これ対して、ステップ２０２において、１０個の脳室 ランドマークは、画像内の対応する脳室構造に合った脳室モデルをワーピングするために使用される。薄板スプライン近似アプローチ（非特許文献１０）は、ワーピング機能を得るために使用されるとともに、変形されたモデルは、６ｍｍの厚みにさらに拡張されるため、ステップ２０２は大きいランドマーク識別エラーに対して、より耐えることができる（ＩＢＳＲ−１８において３．４ｍｍに増加）（非特許文献７の表２に示されているように）。第３脳室の前極の誤った識別は、ステップ２０２によって、第３脳室セグメンテーションの精度に影響する可能性があるが、第３脳室の前極は、第３脳室全体で比較的小さい部分である第３脳室の後側をトリミングするために使用されるだけであるため、この影響は局所的かつ小さい。さらに、ステップ２０２において、関心領域を適応的に改良するために２組の広閾値および狭閾値を使用するヒステリシススレッショルディングの使用は、移行領域が、ＲＯＩに含まれると同時に、非脳室領域の最小化を保証する。同様に、ステップ２０２に使用されるＲＯＩは、脳アトラス内の脳室形状から得られるため、ＲＯＩの形状は、対象の構造の形状に非常に近づけられることによって、セグメンテーションエラーの可能性および「漏洩」を有意に減少させる。
【符号の説明】
【００９５】
２００  脳室の３Ｄ表面モデルを生成する方法
２０２  画像内の脳室をセグメント化するステップ
２０４  セグメント化された各脳室の３Ｄ表面モデルを構築するとともに、必要に応じてモデルを改良するステップ
【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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【図８】
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【図９】
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【図１】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年10月29日(2010.10.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用データによって構成された３次元医用画像において１つ以上の解剖学的構造をセグメント化する方法であって、 
（ａ）前記１つ以上の各解剖学的構造の１つ以上の各解剖学的モデルを有するモデルを前記画像とともにレジストすることによって、前記モデル内の位置と前記医用画像内の各位置との間の対応を形成するステップと、
（ｂ）前記対応に従って、前記画像内の前記１つ以上の各解剖学的構造のそれぞれの１つ以上のワーピングされたモデルを形成するとともに、前記１つ以上のワーピングされたモデルに基づき前記画像内の１つ以上の各関心領域を画定するステップ、
前記１つ以上のワーピングされたモデルは、前記１つ以上の各解剖学的構造に適合され、
前記１つ以上の関心領域は、前記１つ以上の各解剖学的構造の予想される形状をとり、
前記方法は、
（ｃ）前記各解剖学的構造を示す各ボリュームを形成するように、前記医用データを使用して前記１つ以上の関心領域に関して領域拡張を実行するステップと、
（ｄ）前記各ボリュームを使用して前記医用画像をセグメント化するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｂ）は、
前記１つ以上のワーピングされたモデルのサイズを変更することよって、前記画像内の前記１つ以上の各関心領域を画定するサブステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｃ）は、前記１つ以上の各関心領域に対して、
（１）強度閾値の狭いペアと広いペアとをそれぞれ計算するサブステップと、
（２）前記強度閾値の狭いペアに従って、前記関心領域のカーネル領域を画定するサブステップと、
（３）前記ボリュームを接続領域として形成するように、前記強度閾値の広いペアに従って、前記関心領域の周囲の移行領域を含むよう前記カーネル領域を拡張するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（１）は、
（４）強度に従って前記関心領域内のボクセルをクラスタリングするサブステップと、
（５）各クラスタと隣接するクラスタとの交点に基づいて、各クラスタに対する強度閾値のペアを計算するサブステップと、
（６）前記関心領域の強度を有するクラスタの強度閾値のペアを前記強度閾値の狭いペアとして定めるサブステップと、
（７）前記関心領域の強度を有するクラスタ、および前記移行領域の強度を有するクラスタに対する強度閾値のペアの組み合わせの下限および上限を前記強度閾値の広いペアとして定めるサブステップと
を具備することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（２）は、
（８）クラスタを得るように前記強度閾値の狭いペアで前記画像を２値化するサブステップと、
（９）前記カーネル領域となるように、６隣接接続性アプローチに従って前記クラスタから最大接続領域を抽出するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（３）は、
（１０）前記カーネル領域の能動的境界ボクセルを決定するサブステップを具備し、
各能動的境界ボクセルに対して、前記カーネル領域の外部にある前記能動的境界ボクセルの少なくとも１つの最近傍ボクセルは、前記閾値強度の広いペア内の強度を有し、
前記ステップ（３）は、
（１１）２６隣接接続性アプローチに従って、前記能動的境界ボクセルを境界パッチへグループ化するサブステップと、
（１２）境界パッチの拡張を得るように、領域拡張を各境界パッチに適用するサブステップと、
（１３）接続領域を形成するように、前記拡張された境界パッチを含むよう前記カーネル領域を拡張するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記能動的境界ボクセルの少なくとも１つの最近傍ボクセルは、前記能動的境界ボクセルの２６個の最近傍ボクセルのうちの１つであるとともに、
各境界パッチ内の前記能動的境界ボクセルが接続された２６個の隣接ボクセルであるように、前記能動的境界ボクセルは境界パッチへグループ化されることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
境界パッチの拡張を得るように、領域拡張を各境界パッチに適用するサブステップは、
停止条件が満たされたか否かをチェックし、前記境界パッチから第１追加パッチを生成するサブステップと、
前記停止条件が満たされたか否かを引き続きチェックし、直前に生成された前記追加パッチから新しい追加パッチを生成するサブステップと、
前記生成された追加パッチの和として、各境界パッチに対して前記拡張された境界パッチを得るサブステップと
をさらに具備することを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
各追加パッチは、前記追加パッチが生成され、かつ前記強度閾値の広いペア内の強度を有する、前記パッチの最近傍にあるボクセルを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
生成される前記追加パッチがボクセルを具備しないことが分かった場合、または生成される前記追加パッチ内のボクセル数が、前記追加パッチが生成される前記パッチ内のボクセル数の２倍よりも大きいことが分かった場合に、前記停止条件は満たされることを特徴とする８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の解剖学的構造は、脳室であり、
前記医用データによって構成された医用画像は、脳スキャンデータによって構成された脳スキャン画像であるとともに、
前記モデルは、脳モデルであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記関心領域のうちの１つは、脳スキャン画像内の第３脳室に対応し、
前記方法は、トリミングステップをさらに具備し、
前記トリミングステップは、
（１４）投影画像を得るように、前記接続領域を中矢状面上に投影するサブステップを具備し、
前記投影画像内の各画素は、前記画素へ向かう投射線に沿った前記接続領域内のボクセル数を表し、
前記トリミングステップは、
（１５）２つのクラスタに対して前記投影画像内の画素の閾値クラスタリング値を得るサブステップと、
（１６）前記閾値よりも大きい値を有する画素に対応する接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記関心領域のうちの１つは、脳スキャン画像内の第３脳室に対応し、
前記脳スキャン画像は、脳スキャンボリュームのスライスを具備し、
前記方法は、トリミングステップを具備し、
前記トリミングステップは、
（１７）前記関心領域内の候補漏洩コンポーネントを特定するサブステップを具備し、
各候補漏洩コンポーネントは、前記脳スキャンボリュームの各スライス上にある接続領域を有し、
前記トリミングステップは、
（１８）候補漏洩コンポーネントがＣ字型の漏洩コンポーネントであるかを繰り返し判定するサブステップと、
（１９）前記脳スキャンボリューム内の終端スライスに隣接するスライス上に少なくとも１つの他の接続領域が存在し、前記候補漏洩コンポーネントが、前記隣接するスライス上にある前記１つの他の接続領域を有さず、
前記終端スライス、および終端スライスに隣接するスライスに関して、前記候補漏洩コンポーネント内に含まれる接続領域の質量中心と、前記終端スライスに隣接するスライス上の前記１つの他の接続領域の質量中心との間の角度が３０°よりも小さく、かつ
前記候補漏洩コンポーネント内に含まれる各接続領域が、各個のスライス上の前記関心領域の残りの部分の上側にある場合に、
Ｃ字型の漏洩コンポーネントであると判定された候補漏洩コンポーネントを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記トリミングステップは、
（２０）候補漏洩コンポーネントが帯状の漏洩コンポーネントであるかを繰り返し判定するサブステップと、
（２１）帯状の漏洩コンポーネントであると判定された候補漏洩コンポーネントを除去するサブステップとを
さらに具備し、
前記候補漏洩コンポーネントが、前記関心領域の質量中心の後側に位置する場合に、候補漏洩コンポーネントは、帯状の漏洩コンポーネントであると判定されることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ステップ（１７）は、
（２２）第１接続領域を有する予備の候補漏洩コンポーネントを形成するように、前記脳スキャンボリュームの第１スライス上の画素をグループ化するサブステップと、
（２３）現在のスライス内の接続領域に対する次のスライス内の接続領域の面積比が所定の閾値より大きくなるまで、次のスライス内の接続領域を含むように、前記予備の候補漏洩コンポーネントを繰り返し拡張するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記関心領域は、脳スキャン画像内の第４脳室に対応し、
前記方法は、トリミングステップを具備し、
前記トリミングステップは、
（２４）前記接続領域内の最大画素数を有する前記画像内の第１スライスを識別するサブステップと、
（２５）前記第１スライスから次の上側軸方向スライスに対する前記接続領域内の画素数の増加を計算するサブステップと、
（２６）前記接続領域内の画素数の増加が最大である漏洩スライスを識別するサブステップと、
（２７）前記漏洩スライスの上側にある前記接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記関心領域は、脳スキャン画像内の第４脳室に対応し、
前記方法は、トリミングステップを具備し、
前記トリミングステップは、
（２８）前のスライスに対して比較したように、前記接続領域内で画素数がより大きい第１スライスを識別するサブステップと、
（２９）前記第１スライスの下側にある前記接続領域からボクセルを除去するサブステップと
を具備することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法を実行するように設定されたプロセッサを有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１９】
請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータシステムのプロセッサに実行させるように、前記プロセッサによって動作可能な命令を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2011514190.tif 000034
2011514190.tif 000035
2011514190.tif 000036