(57)【要約】  本発明は、ボクセルから構成される対象物の３Ｄ医用画像において視認可能な解剖学的および病理学的構造物または器具などの特徴の自動セグメンテーション方法に関する。前記方法は、Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワークすなわちＣＮＮを結合し、画像ボリュームのジオメトリまたはアーキテクチャに適合され比較できる構造化されたジオメトリまたはアーキテクチャを有する、全体的ソフトウェア手段または構成を提供することと、Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することとにあり、各ＣＮＮが、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られていることを特徴とする。
2021511577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の、ボクセルから構成される３Ｄ医用画像において視認可能な解剖学的および病理学的構造物または器具などの特徴の自動セグメンテーション方法であって、方法が、
Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワークすなわちＣＮＮを結合し、画像ボリュームのジオメトリまたはアーキテクチャに適合され比較できる構造化されたジオメトリまたはアーキテクチャを有する、全体的ソフトウェア手段または構成を提供することと、
Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することと
にあり、
各ＣＮＮが、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られていることを特徴とする、自動セグメンテーション方法。
【請求項２】
３Ｄ画像のＮ個の再構築平面の各々について、Ｎ個の提供されているＣＮＮのうち専用のＣＮＮｉを用いて、所与の平面のボクセルにより形成された２Ｄ画像を解析しセグメント化することと、前記異なるＣＮＮにより行われた前記Ｎ個の解析の中間または最後の結果を結合することとにあり、前記ＣＮＮが、３Ｄ画像ボリュームと同様に構造化されていることを特徴とする、請求項１に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項３】
自動セグメンテーション方法が、単一のニューラルネットワークを提供することにあり、単一のニューラルネットワークが、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化する、有利には並列で動作する、Ｎ個の異なるＣＮＮをその構造において統合していることと、各ＣＮＮが、異なる再構築平面または軸に従って前記３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することと、異なる２Ｄ解析およびセグメンテーションの結果が、前記ニューラルネットワークの一番終わりの構造における畳み込みを通して、構造化されたジオメトリと結合されることとを特徴とする、請求項１または２に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項４】
自動セグメンテーション方法が、Ｎ個の逐次的な動作または画像処理ステップを行うことにあり、各ステップが、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化するＣＮＮによって実施され、前記ＣＮＮの各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、および、シーケンスにおける前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それによって提供される結果を用いることにより、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することを特徴とする、請求項１または２に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項５】
自動セグメンテーション方法が、２つの連続する動作ステップの組み合わせを主に含み、第１のステップが、Ｎ個のセグメンテーションを行うことにあり、各セグメンテーションが、Ｎ個の異なる再構築軸または平面のうちの１つに従って行われ、および、第２のステップが、これらＮ個のセグメンテーションの結果を、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することにあることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項６】
第１の動作ステップが、並列的または逐次的に動作するＮ個の異なるＣＮＮにより実施され、これらＣＮＮの各々が、互いに独立して、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化し、各ＣＮＮが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての異なる再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することを特徴とする、請求項５に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項７】
第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップが、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施されることを特徴とする、請求項５または６に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項８】
第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップが、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに、およびそのボクセルの近傍のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施されることを特徴とする、請求項５または６に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項９】
Ｎ個の平面が、矢状面（２）および前頭面または冠状面（３）、ならびに、矢状面および冠状面の交線を包含し、これらの平面に向かって前記線まわりに角度がシフトされた、横断面または軸平面（１）に垂直な少なくとも１つの他の平面を含むことを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項１０】
用いられるＮ個の再構築平面が、矢状面（２）または冠状面（３）に平行な平面を含むことを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項１１】
用いられるＮ個の再構築平面が、いくつかの互いに平行な軸平面（１）を含むことを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法を行うためのシステムであって、Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮｉ）の、逐次的または並列的な編成での協調動作を、構造化された構成においてホストし、可能とする少なくとも１つのコンピュータデバイスを含み、各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することにより、処理される３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具のセグメンテーションを、自動的に、および他のＣＮＮと独立して行うように適合されて構成され、各ＣＮＮが、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られていることを特徴とする、システム。
【請求項１３】
システムが、前記Ｎ個の異なるＣＮＮｉにより行われた解析およびセグメンテーションの結果を結合、および場合によっては表示するための手段も含むことを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
Ｎ個の異なるＣＮＮの各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析し、前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それにより提供された結果を用いるように、前記Ｎ個の異なるＣＮＮがシリアルアーキテクチャで構成されることを特徴とする、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
Ｎ個の異なるＣＮＮが、場合によっては単一のアルゴリズムフレームワーク内において、並列アーキテクチャで構成され、前記Ｎ個の異なるＣＮＮの結果が、最終ステージで結合されることを特徴とする、請求項１２または１３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理の分野、より詳細には画像の処理および解析、特に医用画像のセグメンテーションに関連し、３Ｄ医用画像のジオメトリまたは構造化に従った、構造化された畳み込みを通した、１つまたはいくつかのニューラルネットワークによる３Ｄ医用画像の自動セグメンテーションプロセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナ、ＭＲＩ、超音波、ＣＴまたはＳＰＥＣタイプの画像のような医用イメージングデバイスから作られる３次元画像は、３Ｄ画像の基本単位であるボクセルのセットから構成される。ボクセルは、２Ｄ画像の基本単位であるピクセルを３Ｄに拡張したものである。各ボクセルは、２Ｄ関数Ｆ（ｘ，ｙ）または３Ｄ関数Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の結果と考えることができるグレーレベルまたは濃さと関連付けられ、ここでｘ、ｙおよびｚは空間座標を表す（図１参照）。
【０００３】
３Ｄ画像において、ボクセルは、様々な軸または平面に従って、２Ｄにて見られ得る。医用画像における３つの主要な軸または平面は、軸平面、矢状面および前頭面である（図２）。しかし、異なる角度を付けることで、無数の軸または平面が作り出され得る。
【０００４】
典型的には、２Ｄまたは３Ｄの医用画像は、臨床医が状態を評価するため、ならびに治療戦略を確定し計画するために描出する必要のある解剖学的および病理学的な構造物（器官、骨、組織、・・・）または人工的な要素（ステント、インプラント、器具、・・・）のセットを含む。この点において、器官および病変が画像内で識別される必要があり、これは、２Ｄ画像の各ピクセルまたは３Ｄ画像の各ボクセルをラベル付け（例えば色付け）することを意味する。このプロセスはセグメンテーションと呼ばれる。
【０００５】
図３は、横断面図による３Ｄ医用画像セグメンテーションの各ステージを例として示す。
【０００６】
セグメンテーションを行うための方法は数多く知られており、特に、アルゴリズム、とりわけＡＩアルゴリズムを利用する自動的な方法がある。
【０００７】
これに関して、最先端の技術では、ニューラルネットワークの多数のバリエーションが用いられている。これらは全て標準的で非特定的なアーキテクチャに基づいており、その結果として、全般的に、不適当なリソースの浪費と効率および正確性の欠如とを招いている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の主な目的は、上述の制限を克服することが意図された新規な方法および新規なシステムを提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
したがって、本発明は、対象物の、ボクセルから構成される３Ｄ医用画像において視認可能な解剖学的および病理学的構造物または器具などの特徴の自動セグメンテーション方法に関し、
前記方法は、
Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワークすなわちＣＮＮを結合し、画像ボリュームのジオメトリまたはアーキテクチャに適合され比較できる構造化されたジオメトリまたはアーキテクチャを有する、全体的（ｇｌｏｂａｌ）ソフトウェア手段または構成を提供することと、
Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することと
にあり、各ＣＮＮが、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られていることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】スキャナ、ＭＲＩ、超音波、ＣＴまたはＳＰＥＣタイプの画像のような医用イメージングデバイスから作られる３次元画像は、３Ｄ画像の基本単位であるボクセルのセットから構成され、ボクセルは、２Ｄ画像の基本単位であるピクセルを３Ｄに拡張したものであり、各ボクセルは、２Ｄ関数Ｆ（ｘ，ｙ）または３Ｄ関数Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の結果と考えることができるグレーレベルまたは濃さと関連付けられ、ここでｘ、ｙおよびｚは空間座標を表す、ことを示す図である。
【図２】３Ｄ画像において、ボクセルは、様々な軸または平面に従って、２Ｄにて見られ得、医用画像における３つの主要な軸または平面は、軸平面、矢状面および前頭面のそれであることを示す図である。
【図３】横断面図による３Ｄ医用画像セグメンテーションの各ステージを例として示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態による３Ｄ画像の様々な解析の軸または平面を統合する独自の全体的ＣＮＮアルゴリズムの模式的で記号的表現であり、各軸または平面に特定のＣＮＮが割り振られている。
【図５】ＣＮＮのシリアルなまたは逐次的な構成を示す、本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【図６】ＣＮＮの並列的な構成を示す、本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【図７】ＣＮＮの並列的な構成を有する本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【図８】ＣＮＮの並列的な構成を有する本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
非限定的な例として示され、添付の図面を参照して説明される、いくつかの好適な実施形態に関する下記の説明を用いて、本発明がよりよく理解されるであろう。
【００１２】
−  図４は、本発明の第１の実施形態による３Ｄ画像の様々な解析の軸または平面を統合する独自の全体的ＣＮＮアルゴリズムの模式的で記号的表現であり、各軸または平面に特定のＣＮＮが割り振られている。
【００１３】
−  図５は、ＣＮＮのシリアルなまたは逐次的な構成を示す、本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【００１４】
−  図６は、ＣＮＮの並列的な構成を示す、本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【００１５】
−  図７および８は、ＣＮＮの並列的な構成を有する本発明の他の実施形態の模式的で記号的表現である。
【００１６】
添付の図面の図４から８に示しているのは、対象物の、ボクセルから構成される３Ｄ医用画像において視認可能な解剖学的および病理学的構造物または器具などの特徴の自動セグメンテーション方法である。
【００１７】
本発明によれば、前記方法は、Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワークすなわちＣＮＮを結合し、画像ボリュームのジオメトリまたはアーキテクチャに適合され比較できる構造化されたジオメトリまたはアーキテクチャを有する、全体的ソフトウェア手段または構成を提供することと、Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することとにあり、各ＣＮＮが、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られている。
【００１８】
よって、本発明は、医用画像のジオメトリ、構造化およびコンテンツそのものを考慮した複数のＣＮＮの構造化された編成および共同での協調動作を提供する。
【００１９】
３Ｄ画像ボリュームのＮ個の異なる再構築軸または平面に従ってＮ個の異なるＣＮＮ（Ｎ≧２、好ましくはＮ≧３）を結合するこの特定の複合計算システム（場合によっては単一のフレームワークにグループ化される）が、２Ｄ画像を解析しセグメント化するための知られているＣＮＮの使用を３Ｄ画像に拡張することを可能とする。
【００２０】
典型的には、本発明の方法およびシステムにおいて用いられ得る、知られているＣＮＮアルゴリズムとして、「Ｕ−Ｎｅｔ」がある（例えば：「Ｕ−Ｎｅｔ：  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」、Ｏ．  Ｒｏｎｎｅｂｅｒｇｅｒら；ＭＩＣＣＡＩ  ２０１５、Ｐａｒｔ  ＩＩＩ、ＬＮＣＳ  ３９５１、ｐｐ  ２３４−‘’２４１、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  ＩＰＳを参照）。
【００２１】
「Ｕ−Ｎｅｔ」は、「ＲｅｓＮｅｔ」または「ＤｅｎｓｅＮｅｔ」などの他の知られているアーキテクチャと共に実現されてよい。
【００２２】
有利には、本発明の方法は、図４から８にも示すように、３Ｄ画像のＮ個の再構築平面の各々について、Ｎ個の提供されているＣＮＮのうち専用のＣＮＮｉを用いて、所与の平面のボクセルにより形成された２Ｄ画像を解析しセグメント化することと、前記異なるＣＮＮにより行われた前記Ｎ個の解析の中間または最後の結果を結合することとにあってよく、前記ＣＮＮは、３Ｄ画像ボリュームと同様に構造化されている。
【００２３】
解析のために３Ｄ画像ボリュームをセグメント化すること、および、これらの部分的解析の結果を単一の３Ｄ画像セグメンテーションにマージ（結合）することにより、本発明は、限定されたリソースを用いて、複合的なセグメンテーションプロシージャを実現すること、および、正確で何らかの形で照合された結果を迅速に供給することを可能とする。
【００２４】
Ｎ個の解析およびセグメンテーションの結果の結合またはマージは：
−  各ボクセルについて、Ｎ個のネットワークの中間活性値（ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ  ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ）を結合すること（図４を参照。いわゆる「特徴結合（ｆｅａｔｕｒｅ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）」）。結果として得られるマージされた情報は、次いで、画像の最終的なセグメンテーションを提供する全体的ＣＮＮにより入力データとして受け取られる；
−  例えば分類器の（加重）合計、乗算または当業者に知られている他の適合された予測アンサンブリングオペレーション（ａｄａｐｔｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｅｎｓｅｍｂｌｉｎｇ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）によって、Ｎ個の異なるＣＮＮの出力情報を結合すること（図７および８を参照。後段での融合またはマージ）
によって行われてよい。
【００２５】
図４に示す本発明の第１の実施形態によれば、方法は、単一のニューラルネットワークを提供することにあり得、単一のニューラルネットワークは、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化する、有利には並列で動作する、Ｎ個の異なるＣＮＮをその構造において統合する。各ＣＮＮは、異なる再構築平面または軸に従って前記３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析し、異なる２Ｄ解析およびセグメンテーションの結果は、前記ニューラルネットワークの一番終わりの構造における畳み込みを通して、構造化されたジオメトリと結合される。
【００２６】
この場合、そのように形成された単一のメタＣＮＮの内部構造そのものが、３Ｄ軸の画像解析と、異なる２Ｄ解析およびセグメンテーションから得られた情報の結合とを、統合する。
【００２７】
もちろん、そのような多重並列２Ｄ処理の結果の結合を伴うこれらの処理は、単一のフレームワークに統合されるのではなく、Ｎ個の独立したＣＮＮの並列構成によって管理され得る（図６）。
【００２８】
図５に示す本発明の第２の代替的実施形態によれば、方法はまた、Ｎ個の逐次的な動作または画像処理ステップを行うことにあり得る。各ステップは、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化するＣＮＮによって実施され、前記ＣＮＮの各ＣＮＮｉは、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、および、シーケンスにおける前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それによって提供される結果を用いることにより、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析する。
【００２９】
この場合、ＣＮＮの２Ｄ逐次的処理スキームは、アルゴリズムフレームワークの全体的アーキテクチャにおいて、またはＣＮＮ構成の構造化されたジオメトリにおいて統合され、よって、シーケンスの情報の最終的な結合は、前記フレームワークまたは構成の構造に本質的に統合される。
【００３０】
図６から８に示す本発明の好適な実施形態に関して、セグメンテーション方法は主に、２つの連続する動作ステップの組み合わせにある。第１のステップは、Ｎ個のセグメンテーションを行うことにあり、各セグメンテーションは、Ｎ個の異なる再構築軸または平面のうちの１つに従って行われ、第２のステップは、これらＮ個のセグメンテーションの結果を、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することにある。
【００３１】
有利には、第１の動作ステップは、並列的または逐次的に動作するＮ個の異なるＣＮＮにより実施され、これらＣＮＮの各々は、互いに独立して、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化し、各ＣＮＮは、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての異なる再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析する。
【００３２】
図７に示す本発明の第１の代替的実施例によれば、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップは、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施される。
【００３３】
図８に示す本発明の第２の代替的実施例によれば、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップは、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに、およびそのボクセルの近傍のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施される。
【００３４】
３Ｄ画像ボリュームにおいて、所与のボクセルの近傍のボクセルは、３つの異なるボクセルグループ、すなわち（図８に示すように）：
−  考慮されるボクセルと面同士が接する６つのボクセルのグループ；
−  考慮されるボクセルと面同士または辺同士が接する１８個のボクセルのグループ；
−  上記の１８個のボクセルのグループ、および考慮されるボクセルの角の先端と一点で接する８つのさらなるボクセルを含む２６個のボクセルのグループ
に関するものであってよい。
【００３５】
図４から８に示すように、（本発明の方法を実行するときに用いられる）Ｎ個の再構築平面は、好ましくは、矢状面２および前頭面または冠状面３、ならびに、矢状面および冠状面の交線を包含し、これらの平面に向かって前記線まわりに角度がシフトされた、横断面または軸平面１に垂直な少なくとも１つの他の平面を含む。
【００３６】
上記に加えてまたは替えて、Ｎ個の再構築平面は：
−  矢状面２または冠状面３に平行な平面、および／または、
−  複数の互いに平行な軸平面１
を含んでもよい。
【００３７】
本発明はまた、図４から８に記号的に示すように、上述の自動セグメンテーション方法を行うためのシステムを包含する。
【００３８】
前記システムは、Ｎ≧２であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮｉ）の、逐次的または並列的な編成での協調動作を、構造化された構成においてホストし、可能とする少なくとも１つのコンピュータデバイスを含むことを特徴とし、各ＣＮＮｉは、Ｎ個の異なる再構築軸または平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することにより、処理される３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具のセグメンテーションを、自動的に、および他のＣＮＮと独立して行うように適合されて構成され、各ＣＮＮは、１つの軸または平面に属するボクセルの解析に割り振られている。
【００３９】
好ましくは、前記システムはまた、前記Ｎ個の異なるＣＮＮにより行われた解析およびセグメンテーションの結果を結合、および場合によっては表示するための手段を含む。
【００４０】
第１の代替例によれば、Ｎ個の異なるＣＮＮは、前記Ｎ個の異なるＣＮＮの各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析し、前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それにより提供された結果を用いるように、シリアルアーキテクチャで構成されてよい（図５）。
【００４１】
第２の代替例によれば、Ｎ個の異なるＣＮＮは、場合によっては単一のアルゴリズムフレームワーク内において、並列アーキテクチャで構成されてよく、前記Ｎ個の異なるＣＮＮの結果は、最終ステージで結合される（図４、６および８）。
【００４２】
もちろん、本発明は、添付の図面において説明および表現されている少なくとも１つの実施形態に限定されるものではない。本発明の保護範囲を超えることなく、特に様々な要素の構成の観点からの、または技術的均等物の置き換えによる変形が、依然可能である。
【図１】
2021511577.tif 000003
【図２】
2021511577.tif 000004
【図３】
2021511577.tif 000005
【図４】
2021511577.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年2月10日(2020.2.10)
【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】
Ｎ≧３であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワークすなわちＣＮＮを結合し、画像ボリュームのジオメトリまたはアーキテクチャに適合され比較できる構造化されたジオメトリまたはアーキテクチャを有する、全体的ソフトウェア手段または構成を用いることによる、対象物の３ＤのＣＴスキャン、ＭＲＩまたは超音波タイプの、ボクセルから構成される医用画像において視認可能な解剖学的および病理学的構造物または器具などの特徴の自動セグメンテーション方法であって、前記方法が、
Ｎ個の異なる再構築平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することにあり、各ＣＮＮが、１つの平面に属するボクセルの解析に割り振られていることと、
２つの連続する動作ステップの組み合わせであって、
第１のステップが、Ｎ個のセグメンテーションを行うことにあり、前記所与の平面の各々に属し、２Ｄ医用画像のピクセルを形成する全てのボクセルにより形成される前記２Ｄ医用画像を、Ｎ個の提供されているＣＮＮのうちそれぞれに専用のＣＮＮｉを用いて、解析しセグメント化することにより、各セグメンテーションが、Ｎ個の異なる再構築平面のうちの１つに従って行われ、ならびに
第２のステップが、これらＮ個の互いに独立した２Ｄセグメンテーションの最後の結果を、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一の３Ｄセグメンテーションに結合することにある、
２つの連続する動作ステップの組み合わせを主に含むことと
を特徴とする、自動セグメンテーション方法。
【請求項２】
自動セグメンテーション方法が、単一のニューラルネットワークを提供することにあり、単一のニューラルネットワークが、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化する、有利には並列で動作する、Ｎ個の異なるＣＮＮをその構造において統合していることと、各ＣＮＮが、異なる再構築平面に従って前記３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することと、異なる２Ｄ解析およびセグメンテーションの結果が、前記ニューラルネットワークの一番終わりの構造における畳み込みを通して、構造化されたジオメトリと結合されることとを特徴とする、請求項１に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項３】
自動セグメンテーション方法が、Ｎ個の逐次的な動作または画像処理ステップを行うことにあり、各ステップが、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化するＣＮＮによって実施され、前記ＣＮＮの各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、および、シーケンスにおける前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それによって提供される結果を用いることにより、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することを特徴とする、請求項１に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項４】
第１の動作ステップが、並列的または逐次的に動作するＮ個の異なるＣＮＮにより実施され、これらＣＮＮの各々が、互いに独立して、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具を自動的にセグメント化し、各ＣＮＮが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての異なる再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析することを特徴とする、請求項１に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項５】
第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を、３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップが、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施されることを特徴とする、請求項１または４に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項６】
第１のステップのＮ個のセグメンテーションの結果を３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具の単一のセグメンテーションに結合することに専用される第２の動作ステップが、第１のステップのＮ個のセグメンテーションの間に全く同一のボクセルに、およびそのボクセルの近傍のボクセルに割り当てられたＮ個のラベルの結合に対応するラベルを、画像ボリュームの各ボクセルに割り当てることにより実施されることを特徴とする、請求項１または４に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項７】
Ｎ個の平面が、矢状面（２）および前頭面または冠状面（３）、ならびに、矢状面および冠状面の交線を包含し、これらの平面に向かって前記線まわりに角度がシフトされた、横断面または軸平面（１）に垂直な少なくとも１つの他の平面を含むことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項８】
用いられるＮ個の再構築平面が、矢状面（２）または冠状面（３）に平行な平面を含むことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項９】
用いられるＮ個の再構築平面が、いくつかの互いに平行な軸平面（１）を含むことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載の自動セグメンテーション方法を行うためのシステムであって、Ｎ≧３であるＮ個の異なる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮｉ）の逐次的または並列的な編成での協調動作を、構造化された構成においてホストし、可能とする少なくとも１つのコンピュータデバイスを含み、各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なる再構築平面に従って３Ｄ画像の前記ボリュームを形成するボクセルを解析することにより、すなわち、Ｎ個のセグメンテーションを行うことにより、処理される３Ｄ医用画像において見られ得る解剖学的および病理学的構造物または器具のセグメンテーションを、自動的におよび他のＣＮＮと独立して行うように適合されて構成されており、各セグメンテーションが、前記所与の平面の各々に属し、２Ｄ医用画像のピクセルを形成する全てのボクセルにより形成される前記２Ｄ医用画像を、Ｎ個の提供されているＣＮＮのうちそれぞれの専用のＣＮＮｉを用いて、解析しセグメント化することにより、Ｎ個の異なる再構築平面のうちの１つに従って行われ、各ＣＮＮｉが、１つの平面に属するボクセルの解析に割り振られており、前記システムは、前記Ｎ個の異なるＣＮＮｉにより行われた解析および２Ｄセグメンテーションの結果を結合する、および場合によっては表示するための手段も含む、システム。
【請求項１１】
Ｎ個の異なるＣＮＮの各ＣＮＮｉが、Ｎ個の異なるＣＮＮの各々についての特定の再構築平面に従って、３Ｄ画像のボリュームを形成する全てのボクセルを解析し、前のネットワークＣＮＮｉ−１が存在する場合は、それにより提供された結果を用いるように、前記Ｎ個の異なるＣＮＮがシリアルアーキテクチャで構成されることを特徴とする、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
Ｎ個の異なるＣＮＮが、場合によっては単一のアルゴリズムフレームワーク内において、並列アーキテクチャで構成され、前記Ｎ個の異なるＣＮＮの結果が、最終ステージで結合されることを特徴とする、請求項１０に記載のシステム。
【国際調査報告】
2021511577.tif 000011
2021511577.tif 000012
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