(57)【要約】  ＣＴ画像における自動臓器セグメンテーションのための方法は、第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、を含む。前記臓器は、肝臓とすることができる。大まかな領域セグメンテーションは、前記ＣＴ画像に、標準的な解剖学的知識を適用することを含むことができる。粗いセグメンテーションは、確率モデルを用いて、臓器ボクセルを識別することを含むことができる。臓器セグメンテーションの精細化は、強度に基づく精細化と、その後に、形状に基づく精細化とを含むことができる。前記方法を実行するように構成される装置も開示される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＴ画像における自動臓器セグメンテーションのための方法であって、前記方法は、
第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、
第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、
第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記臓器は、肝臓であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
大まかな領域セグメンテーションは、前記ＣＴ画像に、標準的な解剖学的知識を適用することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
大まかな領域セグメンテーションは、更に、グラフカット（Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）法を用いることを含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
粗いセグメンテーションは、確率モデルを用いて、臓器ボクセルを識別することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記確率モデルは、ガウス混合モデルであることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
粗いセグメンテーションは、更に、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いることを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
臓器セグメンテーションの精細化は、強度に基づく精細化と、その後に、形状に基づく精細化とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ＣＴ画像は、第１の解像度によって特徴付けられ、強度に基づく精細化は、
前記ＣＴ画像のダウンサンプリングバージョンに対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の平滑化された境界領域を識別することと、
前記第１の解像度で前記ＣＴ画像内で識別された前記平滑化された境界領域に対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の第１の精細セグメンテーションを提供することと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
形状に基づく臓器セグメンテーションの精細化は、
前記臓器の前記第１の精細セグメンテーションに、形状モデルを適用して、前記臓器の第２の精細セグメンテーションを提供すること、
を含む、
ことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記形状モデルは、グラウンドトゥルース（Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈ）から構成されるＰＣＡ形状モデルであることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記形状モデルの前記適用は、グラフカット（Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）法を用いることを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
装置であって、
１又は２以上のプロセッサと、
前記１又は２以上のプロセッサによって実行するための１又は２以上の非一時的媒体に符号化され、かつ実行時にＣＴ画像内の臓器を自動的にセグメント化するように作動するロジックと、
を備え、前記自動的にセグメント化することは、
第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、
第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、
第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、
を含む、
ことを特徴とする装置。
【請求項１４】
前記臓器は、肝臓であることを特徴とする、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
臓器セグメンテーションの精細化は、強度に基づく精細化と、その後に、形状に基づく精細化とを含むことを特徴とする、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記ＣＴ画像は、第１の解像度によって特徴付けられ、強度に基づく精細化は、
前記ＣＴ画像のダウンサンプリングバージョンに対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の平滑化された境界領域を識別することと、
前記第１の解像度で前記ＣＴ画像内で識別された前記平滑化された境界領域に対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の第１の精細セグメンテーションを提供することと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
形状に基づく臓器セグメンテーションの精細化は、
前記臓器の前記第１の精細セグメンテーションに、形状モデルを適用して、前記臓器の第２の精細セグメンテーションを提供すること、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
装置であって、
１又は２以上のプロセッサと、
前記１又は２以上のプロセッサによって実行するための１又は２以上の非一時的コンピュータ可読媒体に符号化され、かつ実行時にＣＴ画像内の臓器を自動的にセグメント化するように作動するソフトウェアと、
を備え、前記自動的にセグメント化することは、
第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、
第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、
第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、
を含む、
ことを特徴とする装置。
【請求項１９】
前記ＣＴ画像は、第１の解像度によって特徴付けられ、強度に基づく精細化は、
前記ＣＴ画像のダウンサンプリングバージョンに対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の平滑化された境界領域を識別することと、
前記第１の解像度で前記ＣＴ画像内で識別された前記平滑化された境界領域に対して、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）法を用いて、前記臓器の第１の精細セグメンテーションを提供することと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
形状に基づく臓器セグメンテーションの精細化は、
前記臓器の前記第１の精細セグメンテーションに、形状モデルを適用して、前記臓器の第２の精細セグメンテーションを提供すること、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[01]  腹部ＣＴスキャンからの正確な肝臓セグメンテーションは、患者固有の肝臓解剖評価、機能評価、治療計画、及びイメージガイド手術を含むコンピュータ支援診断及び治療にとって重要である。従来、放射線科医又は医師が、画像内の肝臓領域を１スライスずつ手動で画定するが、これは面倒で時間がかかる。
【０００２】
[02]  図１は、肝臓内の強度の不均質性によってもたらされる肝臓セグメンテーションのいくつかの課題を示す。ＣＴスキャン１０２Ａの白い矢印は、異なる強度を示す肝臓組織の２つの隣接する領域を示す。ＣＴスキャン１０２Ｂの白い矢印は、強度分布及び平均値に基づいて異なって見える肝臓組織の隣接する領域を示す。ＣＴスキャン１０２Ｃは、腫瘍１０３及び正常な肝臓組織１０４を含むスライスを示す。腫瘍１０３は、正常な肝臓組織１０４よりも著しく暗く見える。スキャン１０２Ｄでは、白い矢印は、周囲の正常な組織と比較して極めて暗い肝臓組織の円形領域を示す。
【０００３】
[03]  したがって、著しい強度差が、肝臓自体と肝臓の外側の他の臓器又は組織との間の境界を必ず示していると見なすことはできない。
【０００４】
[04]  図２は、肝臓境界のすぐ内側及びすぐ外側の領域内の強度の類似性によってもたらされる肝臓セグメンテーションのいくつかの他の課題を示す。ＣＴスキャン２０２Ａは、肝臓２０４の強度が、胃２０３の強度と非常に類似しているスライスを示す。同様に、スキャン２０２Ｂでは、心臓２０５と肝臓２０４Ｂとの強度の著しい差を決定することが難しい。肝臓の外側境界の近傍のスキャン２０２Ｃの白い矢印は、肝臓自体と腹壁の筋肉組織との間のコントラストが非常に低い領域を示す。これらの全ての例は、隣接する領域間の非常に小さい強度差が、それらの領域間に肝臓境界が存在しないことを必ず示していると見なすことができないことを示す。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
[05]  したがって、自動的なコンピュータベースの処理に向いており、更に、単なる強度差より以上のものに基づいて正確な決定をすることができる、肝臓セグメンテーションを実行する新しい方法が必要とされている。同様の方法は、腹部又は他の場所において、ＣＴスキャンからの他の臓器のセグメンテーションにも有用である場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
[06]  実施形態は、一般に、ＣＴによって取得されるものなどの放射線画像において自動臓器セグメンテーションを実行するためのシステム及び方法に関する。一実施形態では、方法は、第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、を含む。前記臓器は、肝臓とすることができる。大まかな領域セグメンテーションは、前記ＣＴ画像に、標準的な解剖学的知識を適用することを含むことができる。粗いセグメンテーションは、確率モデルを用いて、臓器ボクセルを識別することを含むことができる。臓器セグメンテーションの精細化は、強度に基づく精細化と、その後に、形状に基づく精細化とを含むことができる。
【０００７】
[07]  別の実施形態では、装置は、１又は２以上のプロセッサと、前記１又は２以上のプロセッサによって実行するための１又は２以上の非一時的媒体に符号化され、かつ実行時にＣＴ画像内の臓器を自動的にセグメント化するように作動するロジックと、を備え、前記自動的にセグメント化することは、第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、を含む。
【０００８】
[08]  更に別の実施形態では、装置は、１又は２以上のプロセッサと、前記１又は２以上のプロセッサによって実行するための１又は２以上の非一時的コンピュータ可読媒体に符号化され、かつ実行時にＣＴ画像内の臓器を自動的にセグメント化するように作動するソフトウェアと、を備え、前記自動的にセグメント化することは、第１のステップにおいて、大まかな領域セグメンテーションと、第２のステップにおいて、粗い臓器セグメンテーションと、第３のステップにおいて、臓器セグメンテーションの精細化と、を含む。
【０００９】
[09]  本明細書の残りの部分及び添付図面の参照により、本明細書に開示する特定の実施形態の特質及び利点の更なる理解を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】肝臓内の強度の不均質性によってもたらされる肝臓セグメンテーションの課題を示す図である（従来技術）。
【図２】肝臓境界のすぐ内側及びすぐ外側の領域内の強度の類似性によってもたらされる肝臓セグメンテーションの課題を示す図である（従来技術）。
【図３】本発明の一実施形態による臓器セグメンテーションの方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態による大まかな領域セグメンテーションを示す身体の前面「切開」図である。
【図５】本発明の一実施形態による大まかな領域セグメンテーションの詳細を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による粗い臓器セグメンテーションを示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による精細臓器セグメンテーションの一態様を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による精細臓器セグメンテーションの別の態様を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
[18]  本明細書で説明する実施形態は、ＣＴスキャンからの自動臓器セグメンテーションを可能にする。本発明は、現在の手動の方法のいくつかの著しい欠点に対処する速度及び精度で、セグメンテーションを達成する。
【００１２】
[19]  図３は、一実施形態によるセグメンテーションのための方法３００を構成する４つのステップのフローチャートである。ステップ３１０において、大まかな推定を行って、ＣＴスキャンにおいて、関心臓器が位置する、スキャンされているボリュームの領域を画定する。ステップ３２０において、関心臓器を大まかにセグメント化する。最後に、ステップ３３０において、より精細な臓器セグメンテーションプロセスを実行する。以下により詳細に説明するこれらの３つのステップの全ては、人間の介入又は制御に関する最小要件で、コンピュータベースの処理に向いているように設計される。
【００１３】
[20]  方法３００のステップ３１０に戻ると、解剖学的構造について確立された事実に基づいて、大まかな領域推定を行う。例えば肝臓の場合、肝臓は、身体のたいてい右側かつ肺の真下に位置することが知られている。胸郭及び脊椎に対する肝臓の位置もよく知られている。
【００１４】
[21]  図４は、これらの特徴のいくつかを示す身体の前面「切開」図である。図の左上の領域４１０は、関心臓器、この場合、肝臓４１５を含む領域として識別することができる。というのは、この領域は、身体の右側に位置し、胸郭によって保護される胸腔の下方の部分を含み、腸の上方にあるからである。肝臓がセグメント化の対象である場合に適用される図３のフローチャートに戻ると、ステップ３１０の出力は、領域４１０に大まかに対応するＣＴスキャンの部分である。
【００１５】
[22]  図５は、本発明の一実施形態による大まかな領域セグメンテーションの詳細を示す。この例では、肝臓が関心臓器である。例示の目的でＣＴスキャンを示す図の左側から開始して、ＣＴスキャン５０２において肺を他の臓器及び組織と区別する強度閾値を設定して、５０４において接続構成要素分析を実行することによって、５０２において肺を識別する。５０６において、骨に適切な強度閾値を設定することによって、（肋骨及び脊椎の）骨を識別する。次に、５０８において、肺及び骨の位置に基づいて、身体の前部及び後部を識別し、身体の前部及び後部、及び肺の位置に基づいて、身体の左側及び右側を識別する。
【００１６】
[23]  次に、５１０において、グラフカット（ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）シード法を用いて、胸腔及び腹腔を互いに区別することができる。
【００１７】
[24]  方法３００のステップ３２０に戻ると、図６は、本発明の一実施形態による粗い臓器セグメンテーションを示す。このプロセスは、大まかな領域推定が既に実行されたスキャンから開始する（６０２参照）。６０３において、高速ガウス混合モデルなどの数学モデルを適用して、肝臓に対応する画像ボクセルに対して統計的推論を行う。６０４において、肝臓は腹腔内で最も大きい臓器であるという周知の解剖学的事実を用いて、図示のスキャンの１つの白い矢印によって示すように腹腔の右上部に注目して、領域をより正確に画定する。次に、６０６において、肝臓ボクセルのいくつかを「シード」として識別し、グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）技術を利用して、所望の粗い肝臓セグメンテーションを構成する「グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）結果」６０８を提供する。
【００１８】
[25]  図６の６０２〜６０６の一連のステップの結果は、通常、偽陽性が少なく、偽陰性がより多くなるが、これは、本発明の方法の後続のステップにシードを提供するのに有益である。
【００１９】
[26]  方法３００のステップ３３０に戻ると、図７は、どのようにして、７０２の粗くセグメント化された肝臓画像を、強度に基づいて精細化するかを示す。まず、７０４において、画像のダウンサンプリング（「ＬＯ」解像度）バージョンに、グラフカット（ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ）法を適用することによって、セグメンテーションの境界を平滑化する。この結果は、７０６に示すような臓器のセグメンテーションになる。
【００２０】
[27]  次に、７０８において、オリジナルの「ＨＩ」解像度の画像内の識別された境界の周囲の領域のみに、グラフカット（ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ）法を適用することによって、境界を更に平滑化する（すなわち精細化する）。この方法は、画像勾配情報及び平均強度を用いて、７１０に示すように（矢印参照）、臓器境界が著しくより平滑である画像を提供する。
【００２１】
[28]  本発明に先立って、臓器の粗くセグメント化された画像の強度ベースの精細化を実行する試みによって、オリジナル画像のフル解像度で、臓器の全領域及びその近接する周囲に、数学的分析を適用してきたことに留意されたい。これは、処理電力及び処理時間の観点から極めて大変な労力を要する。本発明は、分析を２つの部分、すなわち、画像のより低い解像度バージョンに対して、プロセスの第１の部分７０４を実行することと、画像のもっと限定された領域内、すなわち臓器境界の周囲においてのみ、プロセスの第２の部分７０６のためのフル解像度に戻ることと、に分割する。この新しい方法は、計算の負担を徹底的に低減して、タスクを診療及び外科行為にとってずっと実用的な提案にする。
【００２２】
[29]  図８は、方法３００のステップ３３０の残りの部分を示し、どのようにして、上記のように強度に基づいて精細化されたセグメント化された肝臓画像８０２を、形状モデルを適用することによって、形状に基づいて更に精細化するかを示す。これによって、肝臓内の強度の不均質性、及び肝臓と他の臓器との間の境界にわたる低コントラストの問題に対処する。
【００２３】
[30]  図示の実施形態では、ＰＣＡ形状モデル８０６は、グラウンドトゥルース（Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈ）トレーニングデータ８０４のＰＣＡ分析に基づいて構成される。このようなデータは、通常、他の被験者から予め取得されて人間の専門家によって分析されたスキャンの組によって提供される。形状モデルが確立された後、８０８において、「テスト」画像、すなわち強度に基づいて精細化された画像８０２の形状再構成を実行することができる。最後に、８１０において、再構成された形状を有する画像内の重み付けされたシードに対して、グラフカット（Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）法を用いて、所望の出力、すなわち関心臓器のより十分に精細化されたセグメンテーションを提供する。
【００２４】
[31]  本明細書で説明する実施形態は、コンピュータ支援診断及び治療に、様々な利益を提供する。特に、実施形態によって、ユーザ、通常、放射線科医又は医師は、この１つの仕事に過度な量の時間、忍耐及びスキルを捧げる必要がなく、関心臓器の正確にセグメント化されたＣＴ画像を迅速かつ容易に取得することができる。これらの利益は、特に、イメージガイド手術に備えて有用である場合がある。
【００２５】
[32]  特定の実施形態に関連して説明してきたが、これらの特定の実施形態は単なる例示であり、限定的なものではない。特に、肝臓セグメンテーションに焦点を合わせて説明したが、その方法及び該方法を実行するために適用される装置の変形を、肝臓の特定の場合について上述したのと同様の利益を有する他の臓器のセグメンテーションに適用することができる。
【００２６】
[33]  特定の実施形態のルーチンを実装するために、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、アセンブリ言語等を含む任意の適切なプログラミング言語を使用することができる。手続き型又はオブジェクト指向などの異なるプログラミング技術を使用することができる。ルーチンは、単一の処理デバイス又は複数のプロセッサ上で実行することができる。ステップ、作動、又は計算は、特定の順番で提示することができるが、この順番は、異なる特定の実施形態では変更することができる。いくつかの特定の実施形態では、本明細書で順次示される複数のステップは、同時に実行することができる。
【００２７】
[34]  特定の実施形態は、命令実行システム、装置、システム、又はデバイスによって又はこれに関連して使用するためのコンピュータ可読記憶媒体に実装することができる。特定の実施形態は、ソフトウェア又はハードウェア又はこれらの両方の組み合わせにおいて制御ロジックの形態で実装することができる。制御ロジックは、１又は２以上のプロセッサによって実行されるとき、特定の実施形態で説明したものを実行するように作動可能とすることができる。
【００２８】
[35]  特定の実施形態は、プログラムされた汎用デジタルコンピュータを使用することによって実装することができ、特定用途向け集積回路を使用することにより、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、光学、化学、生物学、量子又はナノ工学システム、構成要素及び機構を使用することができる。一般に、特定の実施形態の機能は、本技術分野で公知の任意の手段によって達成することができる。分散型、ネットワーク型システム、構成要素、及び／又は回路を使用することができる。データの通信又は転送は、有線、無線、又は任意の他の手段によるものとすることができる。
【００２９】
[36]  図面／図に示す要素の１又は２以上は、より分離された又は一体化された方法で、又は特定用途に応じて有用であるような特定の場合には更に取り外されるか又は作動不能にされて実装することもできることも理解されるであろう。上記の方法のいずれかをコンピュータに実行させるために機械可読媒体に記憶することができるプログラム又はコードを実装することも本発明の精神及び範囲内である。
【００３０】
[37]  「プロセッサ」は、データ、信号、又は他の情報を処理する任意の適切なハードウェア及び／又はソフトウェアシステム、機構又は構成要素を含む。プロセッサは、汎用中央処理装置、複数の処理装置、機能を実現するための専用回路、又は他のシステムを含むことができる。処理は、地理的位置に限定されるか又は時間的制約を有する必要はない。例えば、プロセッサは、「リアルタイム」、「オフライン」、「バッチモード」等で、その機能を実行することができる。処理の一部は、異なる（又は同じ）処理システムによって、異なる時間及び異なる場所で実行することができる。処理システムの例は、サーバ、クライアント、エンドユーザ装置、ルータ、スイッチ、ネットワークストレージ等を含むことができる。コンピュータは、メモリと通信する任意のプロセッサとすることができる。メモリは、プロセッサによって実行するための命令を記憶するのに適した、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気又は光ディスク、又は他の非一時的媒体などの、任意の適切なプロセッサ可読記憶媒体とすることができる。
【００３１】
[38]  本明細書の説明及び以下に続く特許請求の範囲で使用される「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈によって別途明確に指定しない限り、複数の参照物を含む。また、本明細書の説明及び以下に続く特許請求の範囲で使用される「内（ｉｎ）」の意味は、文脈によって別途明確に指定しない限り、「内（ｉｎ）」及び「上（ｏｎ）」を含む。
【００３２】
[39]  したがって、本明細書で特定の実施形態を説明したが、修正、様々な変更、及び置換の自由が、以上の開示において意図されており、場合によっては、説明する範囲及び精神から逸脱することなく、特定の実施形態のいくつかの特徴は、他の特徴の対応する使用なしに使用されることは理解されるであろう。したがって、特定の状況又は内容を実質的な範囲及び精神に適合させるように、多くの修正を行うことができる。
【符号の説明】
【００３３】
１０２Ａ〜１０２Ｄ  ＣＴスキャン
１０３  腫瘍
１０４  肝臓組織
２０２Ａ〜２０２Ｃ  ＣＴスキャン
２０３  胃
２０４，２０４Ｂ  肝臓
２０５  心臓
３００  方法
３１０  大まかな領域セグメンテーション
３２０  粗い臓器セグメンテーション
３３０  強度及び形状による精細臓器セグメンテーション
４１０  領域
４１５  肝臓
５０２  ＣＴスキャン
６０８  グローカット（Ｇｒｏｗ−ｃｕｔ）結果
８０２  肝臓画像
８０４  グラウンドトゥルース（Ｇｒｏｕｎｄ  Ｔｒｕｔｈ）トレーニングデータ
８０６  ＰＣＡ形状モデル
【図１】
2021526935.tif 000003
【図２】
2021526935.tif 000004
【図３】
2021526935.tif 000005
【図４】
2021526935.tif 000006
【図５】
2021526935.tif 000007
【図６】
2021526935.tif 000008
【図７】
2021526935.tif 000009
【図８】
2021526935.tif 000010
【国際調査報告】
2021526935.tif 000011
2021526935.tif 000012
2021526935.tif 000013