(57)【要約】      （修正有）【課題】解剖学的形状に関する形状モデリング技法を使用して、特徴の確率的アトラスを使用することによって、バラツキを削減し、信頼性の高い解剖学的構造の検出するための方法および装置を提供する。【解決手段】複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データにアクセスし、複数の対象の形状に関する形状モデルを生成し、形状モデルを生成するステップは、複数の対象を位置合わせすることによって基準対象を生成するステップと、複数の対象と基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定するステップとを含み、位置決めされた形状を獲得するために、変形モードの組合せを使用して複数の対象の形状を適合させることによって、複数の対象に関する形状位置決めを実行し、複数の対象に関する位置決めされた形状を使用して、複数の特徴を複数の対象から基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成する。【選択図】図２
2008165773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、
前記複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するステップであって、前記複数の対象を位置合わせすることによって基準対象を生成するステップと、前記複数の対象と前記基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定するステップと、を含む形状モデルを生成するステップと、
位置決めされた形状を獲得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記複数の対象の形状を適合させることによって、前記複数の対象に関する形状位置決めを実行するステップと、
前記複数の対象に関する前記位置決めされた形状を使用して、前記複数の特徴を前記複数の対象から前記基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するステップと、を含む画像処理方法。
【請求項２】
基準対象を生成する前記サブステップが、
前記複数の対象の形状におけるピクセル頻度のマップを獲得するために、前記複数の対象の前記形状の質量中心を位置合わせし、
平均対象形状を獲得するために、所定頻度におけるピクセル頻度の前記マップに閾値を設けることによって、平均対象形状として前記基準対象を生成する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記複数の対象に属するピクセルのクラスタを検出することによって、前記複数の対象の前記形状を獲得するステップをさらに含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
変形モードを決定する前記サブステップが、
前記基準対象のエッジ上に制御点を配置するステップと、
前記制御点を使用して変形グリッドを生成するステップと、
歪曲された制御点を獲得するために、前記変形グリッドを使用して、前記制御点を前記基準対象から前記複数の対象の前記形状に歪曲させるステップと、
前記歪曲された制御点を使用して、前記複数の対象の前記形状に関する形状パラメータ化を獲得するステップと、
前記形状パラメータ化を使用して、変形モードを抽出するステップと、を含む請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
制御点を歪曲させる前記ステップが、非剛体位置決めを使用して実行される、請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記形状パラメータ化を使用して変形モードを抽出する前記サブステップが、主成分として前記変形モードを獲得するために、前記形状パラメータ化の組に関する主成分分析を使用する、請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項７】
形状位置決めを実行する前記ステップが、前記変形モードの１次係数を最適化することによって、前記複数の対象の前記形状を前記変形モードの１次結合に適合させる、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項８】
形状位置決めを実行する前記ステップが、ダウンヒルシンプレックス法を使用して、前記変形モードの前記１次係数を最適化する、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
確率的アトラスを生成する前記ステップが、前記最適化１次係数を有する前記変形モードの前記１次結合を使用することによって、前記複数の特徴を前記基準対象にマッピングする、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記複数の対象が、乳房であり、前記複数の特徴が、前記乳房内の癌構造であり、前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記癌構造に関する確率を保存する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記複数の対象が、解剖学的対象であり、前記複数の特徴が、解剖学的構造であり、前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記解剖学的構造に関する確率を保存する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記特徴の存在に関する確率を保存する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データを提供するための画像データ入力ユニットと、
前記複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するための形状モデル・ユニットであって、前記複数の対象を位置合わせすることによって基準対象を生成し、前記複数の対象と前記基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定することによって、形状モデルを生成する形状モデル・ユニットと、
位置決めされた形状を獲得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記複数の対象の形状を適合させることによって、前記複数の対象に関する形状位置合わせを実行するための形状位置決めユニットと、
前記複数の対象に関する前記位置決めされた形状を使用して、前記複数の特徴を前記複数の対象から前記基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するための確率的アトラス・ユニットと、を含む画像処理装置。
【請求項１４】
前記形状モデル・ユニットが、
前記複数の対象の形状におけるピクセル頻度のマップを獲得するために、前記複数の対象の前記形状の質量中心を位置合わせし、
平均対象形状を獲得するために、所定頻度におけるピクセル頻度の前記マップに閾値を設けることによって、平均対象形状として前記基準対象を生成する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の対象に属するピクセルのクラスタを検出することによって、前記複数の対象の前記形状を獲得するための前処理ユニットをさらに含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記形状モデル・ユニットが、
前記基準対象のエッジ上に制御点を配置し、
前記制御点を使用して変形グリッドを生成し、
歪曲された制御点を獲得するために、前記変形グリッドを使用して、前記制御点を前記基準対象から前記複数の対象の前記形状に歪曲させ、
前記歪曲された制御点を使用して、前記複数の対象の前記形状に関する形状パラメータ化を獲得し、
前記形状パラメータ化を使用して、変形モードを抽出することによって、変形モードを決定する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記形状モデル・ユニットが、非剛体位置決めを使用して、前記制御点を歪曲させる、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記形状モデル・ユニットが、主成分として前記変形モードを獲得するために、前記形状パラメータ化の組に関する主成分分析を使用することによって、前記変形モードを抽出する、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記形状位置決めユニットが、前記変形モードの１次係数を最適化することによって、前記複数の対象の前記形状を前記変形モードの１次結合に適合させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項２０】
前記形状位置決めユニットが、ダウンヒルシンプレックス法を使用して、前記変形モードの前記１次係数を最適化する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記確率的アトラス・ユニットが、前記最適化１次係数を有する前記変形モードの前記１次結合を使用することによって、前記複数の特徴を前記基準対象にマッピングする、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記複数の対象が、乳房であり、前記複数の特徴が、前記乳房内の癌構造であり、前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記癌構造に関する確率を保存する、請求項１３に記載の装置。
【請求項２３】
前記複数の対象が、解剖学的対象であり、前記複数の特徴が、解剖学的構造であり、前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記解剖学的構造に関する確率を保存する、請求項１３に記載の装置。
【請求項２４】
前記確率的アトラスが、前記基準対象内のピクセルにおける前記特徴の存在に関する確率を保存する、請求項１３に記載の装置。
【請求項２５】
複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、
前記複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するステップであって、前記複数の対象のうちの少なくとも１つの対象を使用して基準対象を生成するステップと、前記複数の対象と前記基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定するステップと、を含む形状モデルを生成するステップと、
位置決めされた形状を獲得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記複数の対象の形状を適合させることによって、前記複数の対象に関する形状位置決めを実行するステップと、
前記複数の対象に関する前記位置決めされた形状を使用して、前記複数の特徴を前記複数の対象から前記基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するステップと、を含む画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本非仮出願は、本非仮出願と同時に出願された、同時係属中の「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」および「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｒｅｍｏｖａｌ／Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ」と題する非仮出願に関係し、両非仮出願の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、デジタル画像処理技法に関し、より詳細には、解剖画像を処理し、解剖画像中の解剖学的特徴に関するアトラスを生成するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
医療画像中の異常構造の識別は、医療の多くの分野で役に立つ重要な応用である。例えば、マンモグラム中の癌構造の識別は、迅速な処置および予後のために重要かつ有益である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、信頼性の高い解剖学的構造の検出は、解剖学的形状および医療画像作成条件のばらつきのために達成するのが困難である。そのようなばらつきは、１）様々な人々または同一人物における同様の解剖学的部位の間の解剖学的形状のばらつき、２）異なる時間にとられた医療画像に関する照明のばらつき、３）医療画像における姿勢およびビューの変化、４）人々の加齢による解剖学的構造の変化などを含む。そのような医療画像作成上のばらつきは、医療画像中の異常構造の人的識別およびコンピュータ支援検出の両方に難題を提示する。
【０００５】
本出願の開示された実施形態は、解剖学的形状に関する形状モデリング技法を使用して、特徴の確率的アトラスを生成するための方法および装置を使用することによって、上記およびその他の問題に対処する。前記方法および装置は、解剖学的形状のあるクラスを代表する平均形状を生成し、その後、平均形状に対する解剖学的形状のばらつきを記述する変形場を計算する。前記方法および装置は、平均形状上の異常構造の尤度の地図として、確率的アトラスを生成する。前記方法および装置は、医療画像中の異常構造とは別のその他のタイプの構造に関する確率的アトラスを作成することができる。前記方法および装置は、医療画像とは別のその他のタイプの画像に適用されて、異常構造とは別のその他のタイプの特徴に関する確率的アトラスを生成することもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、画像を処理するための方法および装置に関する。本発明の第１の態様によれば、画像処理方法は、複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するステップであって、複数の対象を位置合わせすることによって基準対象を生成するステップと、複数の対象と基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定するステップと、を含む形状モデルを生成するステップと、位置決めされた形状を獲得するために、変形モードの組合せを使用して複数の対象の形状を適合させることによって、複数の対象に関する形状位置決めを実行するステップと、複数の対象に関する位置決めされた形状を使用して、複数の特徴を複数の対象から基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するステップと、を含む。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、画像処理装置は、複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データを提供するための画像データ入力ユニットと、複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するための形状モデル・ユニットであって、複数の対象を位置合わせすることによって基準対象を生成し、複数の対象と基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定することによって、形状モデルを生成する形状モデル・ユニットと、位置決めされた形状を獲得するために、変形モードの組合せを使用して複数の対象の形状を適合させることによって、複数の対象に関する形状位置決めを実行するための形状位置決めユニットと、複数の対象に関する位置決めされた形状を使用して、複数の特徴を複数の対象から基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するための確率的アトラス・ユニットと、を含む。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、画像処理方法は、複数の特徴を有する複数の対象を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、複数の対象の形状に関する形状モデルを生成するステップであって、複数の対象のうちの少なくとも１つの対象を使用して基準対象を生成するステップと、複数の対象と基準対象との形状の間の形状変形を記述する変形モードを決定するステップと、を含む形状モデルを生成するステップと、位置決めされた形状を獲得するために、変形モードの組合せを使用して複数の対象の形状を適合させることによって、複数の対象に関する形状位置決めを実行するステップと、複数の対象に関する位置決めされた形状を使用して、複数の特徴を複数の対象から基準対象にマッピングすることによって、確率的アトラスを生成するステップと、を含む。
【０００９】
本発明のさらなる態様および利点は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せて読むことで明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の態様が、以下の説明において添付の図面を参照しながら、より具体的に説明される。図１は、本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットを含むシステムの概略ブロック図である。図１に示されるシステム９０は、以下の構成要素、すなわち、画像入力ユニット２１と、画像処理ユニット３１と、ディスプレイ６１と、画像出力ユニット５１と、ユーザ入力ユニット７１と、印刷ユニット４１とを含む。図１のシステム９０の動作は、以下の説明から明らかとなるであろう。
【００１１】
画像入力ユニット２１は、デジタル画像データを提供する。デジタル画像データは、マンモグラム、胸部Ｘ線、脳スキャンなどの医療画像であってよい。デジタル画像データは、人々の画像、様々な物体の画像などであってもよい。画像入力ユニット２１は、放射線フィルム、診断画像、デジタル・システムなどから得られたデジタル画像データを提供する、任意の数の装置のうちの１つまたは複数とすることができる。そのような入力装置は、例えば、フィルム上に記録された画像をスキャンするスキャナ、デジタル・カメラ、デジタル・マンモグラフィ機、ＣＤ−Ｒ、フロッピ・ディスク、ＵＳＢドライブなどの記録媒体、画像を保存するデータベース・システム、ネットワーク接続、画像を処理するコンピュータ・アプリケーションなどのデジタル・データを出力する画像処理システムなどとすることができる。
【００１２】
画像処理ユニット３１は、画像入力ユニット２１からデジタル画像データを受け取り、以下で詳細に説明される方式で、形状モデリング技法を使用して確率的アトラスを生成する。ユーザ、例えば医療施設の放射線専門医は、ディスプレイ６１を介して画像処理ユニット３１の出力を見ることができ、ユーザ入力ユニット７１を介して画像処理ユニット３１にコマンドを入力することができる。図１に示された実施形態では、ユーザ入力ユニット７１は、キーボード８１およびマウス８３を含むが、その他の従来の入力装置も使用されることができる。
【００１３】
本発明の実施形態に従って、形状モデリング技法を使用して確率的アトラスを生成するのに加えて、画像処理ユニット３１は、ユーザ入力ユニット７１から受け取られたコマンドに従って、付加的な画像処理機能を実行してもよい。印刷ユニット４１は、画像処理ユニット３１の出力を受け取り、処理された画像データのハード・コピーを生成する。画像処理ユニット３１の出力のハード・コピーを生成するのに加えて、または生成する代わりに、処理された画像データは、画像ファイルとして、例えばポータブル記録媒体またはネットワーク（図示されず）を介して返されてもよい。画像処理ユニット３１の出力は、様々な目的で画像データに対してさらなる操作を実行する、画像出力ユニット５１に送られることもできる。画像出力ユニット５１は、画像データのさらなる処理を実行するモジュール、画像を収集および比較するデータベース、画像処理ユニット３１から受け取られたアトラス結果を保存および使用するデータベースなどとすることができる。
【００１４】
図２は、本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１の態様をより詳細に示すブロック図である。
【００１５】
動的形状モデル（ＡＳＭ）は、Ｔ．Ｆ．Ｃｏｏｔｅｓ、Ｃ．Ｊ．Ｔａｙｌｏｒ、Ｄ．Ｈ．Ｃｏｏｐｅｒ、Ｊ．Ｇｒａｈａｍによって、「Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｓ−Ｔｈｅｉｒ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ、第６１巻１号、１９９５年１月、３８〜５９ページにおいて、最初に紹介され、その全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００１６】
本出願は、形状モデリングの分野に関する。本出願は、解剖学的形状に関する形状モデルを生成し、その形状モデルを使用して、解剖学的対象における特徴の存在に関する確率を有するアトラスを生成する。
【００１７】
図２に示されるように、この実施形態による画像処理ユニット３１は、画像操作ユニット１２０と、形状モデル・ユニット１３０と、確率的アトラス生成ユニット１４０とを含む。図２の様々な構成要素は個別要素として示されているが、そのような図示は説明を容易にするためであり、様々な構成要素のある種の動作が同じ物理装置によって、例えば１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されてもよいことを理解されたい。
【００１８】
一般に、図２に示された画像処理ユニット３１の要素構成は、デジタル画像データの前処理および準備、デジタル画像データ中の対象に関する形状モデルの生成、およびデジタル画像データ中の対象の中に見出される特徴に関する確率的アトラスの生成を実行する。画像処理ユニット３１の動作は、次に、マンモグラフィ画像中の特徴に関する確率的アトラスの生成について、マンモグラフィ画像との関連で説明される。しかし、本発明の原理は、画像処理のその他の分野、およびデジタル画像データ中のその他のタイプの対象の中の特徴に関する確率的アトラスの生成にも等しく適用される。
【００１９】
画像操作ユニット１２０は、画像入力ユニット２１から１組の乳房画像を受け取り、その乳房画像に対して前処理および準備操作を実行することができる。画像操作ユニット１２０によって実行される前処理および準備操作は、乳房画像のサイズおよび／または外見を変更する、サイズ変更、切り抜き、圧縮、色修正などを含むことができる。画像操作ユニット１２０は、マンモグラムのビューなどの乳房画像についての情報を保存または抽出することもできる。
【００２０】
画像操作ユニット１２０は、前処理された乳房画像を形状モデル・ユニット１３０に送り、形状モデル・ユニットは、乳房画像間での乳房形状のばらつき、および形状が乳房ごとにどう異なるかを記述するモデルを生成する。
【００２１】
形状モデル・ユニット１３０は、形状モデルの結果を確率的アトラス生成ユニット１４０に送る。確率的アトラス生成ユニット１４０は、その形状モデルを乳房画像の組に対して使用して、乳房画像中の乳房の形状を表現する。確率的アトラス生成ユニット１４０は、乳房の特徴を乳房画像から基準乳房画像にマッピングして、乳房画像中の特徴の確率に関するアトラスを獲得する。確率的アトラス生成ユニット１４０によって分析される特徴は、乳房内の癌塊、乳房内の良性の形成物、乳房の血管領域などとすることができる。確率的アトラス生成ユニット１４０は、乳房画像中の特徴の確率に関するアトラスを出力する。確率的アトラス生成ユニット１４０の出力は、画像出力ユニット５１、印刷ユニット４１、および／またはディスプレイ６１に送られることができる。図２に示される画像処理ユニット３１に含まれる構成要素の動作が、次に、図３〜図１５Ｃを参照して説明される。
【００２２】
画像操作ユニット１２０、形状モデル・ユニット１３０、および確率的アトラス生成ユニット１４０は、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像操作ユニット１２０、形状モデル・ユニット１３０、および確率的アトラス生成ユニット１４０は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用に作られたハードウェアであってもよい。
【００２３】
図３は、図２に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための模範的な画像処理ユニット３１Ａのブロック図である。図３に示されるように、画像処理ユニット３１Ａは、画像操作ユニット１２０Ａと、基準形状ユニット２１０と、形状パラメータ化ユニット２２０と、変形分析ユニット２３０と、形状位置決めユニット２４０と、アトラス出力ユニット２５０とを含む。基準形状ユニット２１０、形状パラメータ化ユニット２２０、および変形分析ユニット２３０は、形状モデル・ユニット１３０Ａに含まれる。形状位置決めユニット２４０、およびアトラス出力ユニット２５０は、確率的アトラス生成ユニット１４０Ａに含まれる。
【００２４】
画像操作ユニット１２０Ａは、１組または複数組の乳房画像の前処理および準備を実行する。基準形状ユニット２１０は、乳房画像の組から基準乳房形状を生成する。形状パラメータ化ユニット２２０は、生成された基準乳房形状に重なるように乳房画像を歪ませる。変形分析ユニット２３０は、画像中の乳房形状の生成された基準乳房形状からの変形を分析し、乳房形状の形状モデルを獲得する。形状位置決めユニット２４０は、形状モデル・ユニット１３０Ａからの形状モデルを使用して、乳房画像中の乳房の形状を表現する。アトラス出力ユニット２５０は、乳房画像からの乳房の特徴を基準乳房画像の上にマッピングし、乳房画像中の特徴の確率に関するアトラスを獲得する。確率的アトラス生成ユニット１４０Ａによって分析される特徴は、乳房内の癌塊、乳房内の良性の形成物、乳房の血管領域などとすることができる。アトラス出力ユニット２５０は、乳房画像中の特徴の確率に関するアトラスを出力する。そのようなアトラス出力結果は、画像出力ユニット５１、印刷ユニット４１、および／またはディスプレイ６１に送られることができる。
【００２５】
画像操作ユニット１２０Ａ、基準形状ユニット２１０、形状パラメータ化ユニット２２０、変形分析ユニット２３０、形状位置決めユニット２４０、およびアトラス出力ユニット２５０は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを使用して、実施されることができる。
【００２６】
図４は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａによって実行される動作を説明するフローチャートである。画像操作ユニット１２０Ａは、画像入力ユニット２１から１組または複数組の未処理または前処理済の乳房画像を受け取る（Ｓ３０１）。乳房画像の組は、画像操作ユニット１２０Ａによって、例えば、画像入力ユニット２１である乳房画像のデータベースから取り出されてもよい。乳房画像のそのようなデータベースは、例えば数１０または数１００のマンモグラムなど、多数の乳房画像を含むことができる。画像操作ユニット１２０Ａは、乳房画像に対して前処理操作を実行する（Ｓ３０３）。前処理操作は、サイズ変更、切り抜き、圧縮、色修正などを含むことができる。画像操作ユニット１２０Ａは、マンモグラムのビューについての情報など、乳房画像についての情報も保存する（Ｓ３０４）。マンモグラムのビューの例は、ＭＬＬ（内外方向左）、ＭＬＲ（内外方向右）、ＣＣＬ（頭尾方向左）、ＣＣＲ（頭尾方向右）、ＲＣＣ、ＬＲＲ、ＬＭＬＯ（左内外斜位方向）、およびＲＭＬＯ（右内外斜位方向）である。
【００２７】
基準形状ユニット２１０は、画像操作ユニット１２０Ａから前処理済の乳房画像を受け取り、基準乳房形状を生成する（Ｓ３０５）。基準乳房形状は、例えば、１組の乳房画像から得られる平均乳房形状とすることができる。基準乳房形状は、本出願では、基準乳房アトラス形状とも呼ばれる。
【００２８】
形状パラメータ化ユニット２２０は、基準乳房形状に関する結果を受け取り、基準乳房形状からの乳房形状のばらつきを評価するために、乳房画像からの乳房形状をパラメータ化する（Ｓ３０７）。変形分析ユニット２３０は、乳房形状パラメータ化結果を使用して、形状が乳房ごとにどう異なるかを記述する形状モデルを学習する（Ｓ３０９）。
【００２９】
形状位置決めユニット２４０は、変形分析ユニット２３０から形状モデル情報を受け取り（Ｓ３１１）、基準形状ユニット２１０から基準乳房形状報を受け取り（Ｓ３１３）、画像操作ユニット１２０Ａから１組の前処理済の乳房画像を受け取る（Ｓ３１５）。１組の乳房画像は、基準乳房形状を生成するために基準形状ユニット２１０によって使用されたものと同じ組であってよく、または乳房画像の新しい組であってもよい。１組の乳房画像は、先に発見された特徴を有する。例えば、１組の乳房画像は、例えば放射線専門医によって先に発見された、腫瘍形成物などの特徴を示すことができる。形状位置決めユニット２４０は、形状モデルを使用して、１組の乳房画像中の乳房形状を表現する（Ｓ３１７）。乳房画像に関する乳房形状表現およびその乳房画像中で発見された特徴を使用して、アトラス出力ユニット２５０は、乳房画像中の特徴の位置を有するアトラスを生成する（Ｓ３１９）。アトラスは、例えば、基準乳房形状に対応する特徴の位置を決定し、それを保存することができる。
【００３０】
アトラス出力ユニット２５０は、画像出力ユニット５１、印刷ユニット４１、および／またはディスプレイ６１にアトラス結果を出力することができる。
【００３１】
図５は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、画像操作ユニット１２０Ａによって実行される動作を説明するフローチャートである。画像操作ユニット１２０Ａは、画像入力ユニット２１から１組または複数組の未処理または前処理済の乳房画像を受け取る（Ｓ３０１）。乳房画像の組は、画像操作ユニット１２０Ａによって、例えば、画像入力ユニット２１である乳房画像のデータベースから取り出されることができるトレーニング画像である。乳房画像のそのようなデータベースは、例えば数１０または数１００のマンモグラムなど、多数の乳房画像を含むことができる。画像操作ユニット１２０Ａは、乳房画像に対して外見前処理操作を実行することができる（Ｓ４０１）。前処理操作は、サイズ変更、切り抜き、圧縮、色修正などを含むことができる。
【００３２】
画像操作ユニット１２０Ａは、１組の画像のうちの乳房画像に関する乳房形状シルエットを作成する（Ｓ４０３）。形状シルエットは、本出願では、乳房マスク画像とも呼ばれる。形状シルエットは、乳房ピクセルを含み、乳房画像中の乳房に関する乳房境界を抽出することによって作成されることができる。画像操作ユニット１２０Ａは、２００６年３月３日に出願された、Ｄａｎｉｅｌ  ＲｕｓｓａｋｏｆｆおよびＡｋｉｒａ  Ｈａｓｅｇａｗａによる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｂｏｒｄｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題する米国特許出願第１１／３６６４９５号において説明される方法を使用して、乳房境界を抽出することによって、形状シルエットを作成することができ、同特許出願の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。出願「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｂｏｒｄｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」において説明される技法を用いて、乳房画像中のピクセルは、ピクセルのｘ位置、ピクセルのｙ位置、ピクセルの強度値、および基準点からのピクセルの距離を有する４次元空間など、多次元空間内で表現される。Ｋ平均クラスタリングが、多次元空間内で実行され、乳房画像に関するクラスタを獲得する。その後、クラスタ併合および連結成分分析が、相対強度測度、輝度ピクセル値、およびクラスタ・サイズを使用して実行され、各乳房画像中の乳房に対応するクラスタを識別する。乳房ピクセルを含む１組のピクセルまたはマスクが、各乳房画像に関して獲得される。乳房画像中の乳房に関する１組のピクセルは、その乳房画像に関する形状シルエット／乳房マスクを形成する。
【００３３】
画像操作ユニット１２０Ａは、形状シルエットを作成するために、Ｗｉｒｔｈ，Ａ．およびＳｔａｐｉｎｓｋｉ，Ｍ．による、文献「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔｉｚｅｄ  Ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ」、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  ２（１９９５年）、１〜９ページにおいて説明される方法を使用して、マンモグラムにおいて背景から乳房領域を区分けすることもでき、同文献の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００３４】
その他の乳房境界検出技法も、乳房画像に関する形状シルエットを獲得するために、画像操作ユニット１２０Ａによって使用されることができる。
【００３５】
画像操作ユニット１２０Ａは、マンモグラムのビューについての情報など、乳房画像についての情報も保存する（Ｓ３０４）。マンモグラム・ビューの例は、ＭＬＬ、ＭＬＲ、ＣＣＬ、ＣＣＲである。
【００３６】
その後、画像操作ユニット１２０Ａは、乳房画像に関する乳房形状シルエットと、マンモグラムのビューについての情報など、乳房画像についての情報とを出力する（Ｓ４０５）。
【００３７】
図６は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、基準形状ユニット２１０によって実行される動作を説明するフローチャートである。基準形状ユニット２１０は、画像操作ユニット１２０Ａから１組の乳房画像に関する多数の乳房シルエットを受け取る（Ｓ４２０）。基準形状ユニット２１０は、画像操作ユニット１２０Ａから１組の乳房画像におけるマンモグラムのビューについての情報も受け取る（Ｓ４２２）。基準形状ユニット２１０は、次に、１つのビューに関して乳房画像を選択する（Ｓ４２４）。基準形状ユニット２１０は、例えば、ＣＣまたはＭＬビューに関して乳房画像を選択することができる。
【００３８】
基準形状ユニット２１０は、基準乳房アトラス形状を生成する。一実施形態では、基準乳房アトラス形状は、選択されたビューからのすべての乳房をアフィン位置合わせすることによって獲得される平均乳房形状である。スケーリングおよび回転は、マンモグラム画像獲得プロセスによってすでに対処されているので、アフィン位置合わせは、２Ｄ位置決めを使用して実行される。２Ｄ剛体位置決めは、乳房シルエットの質量中心を位置合わせすることによって実行される（Ｓ４２６）。各乳房シルエットの質量中心は、その乳房シルエット内のすべての乳房ピクセルを使用して生成されることができる。乳房シルエットは、質量中心の位置を合わせて、互いに重ねあわされる。乳房シルエットの質量中心の位置合わせは、確率的マップまたは尤度画像をもたらし、その中では、ピクセルがより明るいほど、そのピクセルが乳房シルエット内に出現する可能性が高くなる（Ｓ４２８）。尤度画像においては、そのピクセルがその中に出現する乳房の数に基づいて、ピクセルの強度に値が割り当てられる。
【００３９】
０．０５の確率閾値が、尤度画像に適用されて（Ｓ４３０）、平均乳房形状画像を獲得する（Ｓ４３２）。模範的な実施では、０．０５の確率閾値が尤度画像に適用された結果、この場合に獲得される平均乳房形状画像は、乳房シルエット内に出現する可能性が９５％以上である１組のピクセルを表す。
【００４０】
平均乳房形状は、選択されたビューに関する基準乳房アトラス形状（Ｂａ）としてさらに使用される（Ｓ４３２）。
【００４１】
基準形状ユニット２１０は、ＭＬＬ、ＭＬＲ、ＣＣＬ、ＣＣＲビューなど、付加的なマンモグラム・ビューに関してステップＳ４２６、Ｓ４２８、Ｓ４３０、およびＳ４３２を実行して、分析される付加的なマンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状を獲得してもよい（Ｓ４３４、Ｓ４３６）。
【００４２】
１つの基準乳房アトラス形状が、鏡像の対であるマンモグラムに関して獲得されることができる。例えば、ＭＬＬビューは、垂直軸についてのＭＬＲビューの鏡像であり、したがって、１つの基準乳房アトラス形状が、ＭＬＬおよびＭＬＲビューマンモグラムから獲得されることができる。同様に、ＣＣＬビューは、垂直軸についてのＣＣＲビューの鏡像であり、したがって、１つの基準乳房アトラス形状が、ＣＣＬおよびＣＣＲビューマンモグラムから獲得されることができる。
【００４３】
その他の実施形態では、マンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状は、乳房画像の異なる位置合わせによって獲得されてよく、またはそのマンモグラム・ビューに関する１組のトレーニング乳房画像から無作為に選択された乳房画像であってもよい。
【００４４】
図７Ａは、図６に示された本発明の一実施形態による、基準形状ユニット２１０によって獲得されたＭＬＬビューに関する模範的な尤度画像を示している。図７Ａの尤度画像は、図６のステップＳ４２８において、基準形状ユニット２１０によって獲得された。尤度画像は、明るさが可変のピクセルを含む。ピクセルがより明るいほど、そのピクセルがＭＬＬビューに関する乳房シルエット内に出現する可能性は高くなる。
【００４５】
図７Ｂは、図６に示された本発明の一実施形態による、基準形状ユニット２１０によって獲得されたＭＬビューに関する模範的な基準乳房アトラス形状を示している。図７Ｂの基準乳房アトラス形状は、０．０５の閾値を図７Ａの尤度画像に適用することによって、図６のステップＳ４３２において、図７Ａの尤度画像から獲得された。図７Ｂの基準乳房アトラス形状は、ＭＬビューにおける乳房シルエット内に出現する可能性が９５％以上である１組のピクセルを表す。
【００４６】
図８は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、形状パラメータ化ユニット２２０によって実行される動作を説明するフローチャートである。図８のフローチャートは、図４のステップＳ３０７の模範的な詳細を説明している。図８のフローチャートは、形状のパラメータ化を定義するための、基準乳房アトラス形状（平均乳房形状）の上への乳房シルエットの歪曲を説明している。
【００４７】
形状パラメータ化ユニット２２０は、１組の乳房シルエットを受け取る（Ｓ５０１）。その１組の乳房シルエットは、様々なマンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状を獲得するために基準形状ユニット２１０によって使用された乳房シルエットでもよく、または新しい１組の乳房シルエットでもよい。形状パラメータ化ユニット２２０は、基準形状ユニット２１０から様々なマンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状も受け取る（Ｓ５０３）。
【００４８】
Ｂａを選択されたマンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状（平均乳房形状）とする。Ｂｎｅｗは、基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの新しい乳房シルエットである。
【００４９】
形状パラメータ化ユニット２２０は、次に、基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの乳房シルエットの形状パラメータ化を実行する。形状パラメータ化ユニット２２０は、Ｇ．Ｈｅｉｔｚ、Ｔ．Ｒｏｈｌｆｉｎｇ、Ｃ．Ｍａｕｒｅｒによる「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｍｅｓｈ」、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｖｉｓｉｏｎ，Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ、２００４年から適合された形状パラメータ化技法を使用することができ、その全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。制御点またはランドマークＰ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］が、基準乳房アトラス形状Ｂａのエッジに沿って配置される（Ｓ５０５）。ランドマークは、基準乳房アトラス形状Ｂａの上に人的に配置されてもよい。変形グリッドが、制御点／ランドマークを使用して生成される（Ｓ５０７）。変形グリッドを使用して、制御点が、基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの新しい乳房シルエットＢｎｅｗの上に歪曲される（Ｓ５０９）。乳房シルエットＢｎｅｗの上の対応する制御点Ｐｎｅｗは、歪曲によって、制御点Ｐ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］から獲得される。その後、乳房シルエットＢｎｅｗに関する形状情報が、制御点Ｐｎｅｗによって定義される形状の質量中心Ｃｎｅｗと共に、対応する制御点Ｐｎｅｗによって与えられる。
【００５０】
基準乳房アトラス形状Ｂａから新しい乳房シルエットＢｎｅｗの上への制御点Ｐ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］の歪曲は、非剛体位置決めによって実行されることができる（Ｓ５１１）。基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの各新しい乳房シルエットＢｎｅｗについて、形状パラメータ化ユニット２２０は、ＢｎｅｗとＢａの間の非剛体位置決めを実行する。非剛体位置決めは、多くの方法で実行されることができる。模範的な実施では、ＢｎｅｗからＢａの上への歪曲を定義するために、Ｂスプラインを伴う規則的な間隔の制御点のグリッドが使用される。歪曲は、１つの変形が制御点グリッドのうちの各制御点用である、１組の変形Ｔｉから成る。その後、歪曲は、形状のパラメータ化を定義するために使用される。基準形状ユニット２１０によって使用される１組の乳房シルエットに関して十分な数の歪曲と形状のパラメータ化とを一緒に連結することによって、動的形状モデルに関する統計パラメータが抽出されることができる。形状パラメータ化ユニット２２０は、Ｄ．Ｒｕｅｃｋｅｒｔ、Ａ．Ｆｒａｎｇｉ、Ｊ．Ｓｃｈｎａｂｅｌによる「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ３−Ｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂｒａｉｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ、２２（８）、１０１４〜１０２５ページ、２００３年８月において説明される技法を使用して非剛体位置決めを実行することができ、その全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。上に挙げた文献では、形状間の一致を確立するために、非剛体位置決めアルゴリズムが使用される。一般に形状間の解剖学的ばらつきはアフィン変換によって十分に説明され得ないので、弾性変換または流体変換などの非剛体変換が使用されることができる。非剛体位置決めは、形状間の非アフィン的なばらつきを記述する局所的変換として表現されることができる。その場合、形状間の合成変換Ｔは、大域的（アフィン）変換と局所的（非剛体）変換との和：Ｔ（ｘ）＝Ｔｇｌｏｂａｌ（ｘ）＋Ｔｌｏｃａｌ（ｘ）である。Ｂスプラインは、基礎をなす制御点のメッシュを操作することによって、変形可能な形状をモデル化するために使用されることができる。制御点の格子は、例えば基準乳房アトラス形状Ｂａなど、基礎をなす基準画像の上に置かれる均等な間隔を有するグリッドとして定義される。その場合、最適変換は、（アフィン変換を記述する）大域的変換パラメータおよび局所的変換パラメータに関連する費用関数の勾配降下最小化を使用して見出されることができる。結果の変換Ｔは、基準乳房アトラス形状Ｂａなどの基準形状内の各点を、乳房シルエットＢｎｅｗなどの対象形状にマッピングする。
【００５１】
歪曲された１組の制御点Ｐｎｅｗは、質量中心Ｃｎｅｗと共に、２つの位置決めされた乳房シルエット間の一致を記述する十分な特異性を提供する。乳房シルエットＢｎｅｗに関する形状を定義するために、パラメータのその他の組が使用されてもよい。例えば、Ｂｎｅｗの形状を定義するために、歪曲された制御点Ｐｎｅｗから取り出されたその他のパラメータおよび質量中心Ｃｎｅｗとは異なるパラメータが使用されてもよい。
【００５２】
形状パラメータ化ユニット２２０は、基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの乳房シルエットに関して形状パラメータ化を実行し、すべての処理された乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉに関する形状表現Ｓｉ＝（Ｐｎｅｗ＿ｉ，Ｃｎｅｗ＿ｉ）を出力する（Ｓ５１３、Ｓ５１５、Ｓ５１７）。形状パラメータ化ユニット２２０は、基準形状ユニット２１０によって使用された１組の乳房シルエットからの、異なるビューの乳房シルエットに関して形状パラメータ化を実行し、形状表現を出力してもよい（Ｓ５１９、Ｓ５２１）。
【００５３】
図９Ａは、図８に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットを基準平均乳房形状の上に歪曲させる動作の模範的な態様を示している。ランドマークが、基準乳房アトラス形状Ｂａ  Ｉ５４７上に配置される。グリッドが、乳房シルエットＢｎｅｗのトレーニング・セットＩ５４５、Ｉ５５５、Ｉ５６５上で定義される。非剛体位置決めを使用して、グリッドが、基準乳房アトラス形状Ｂａ  Ｉ５４７の上に歪曲され、その結果、乳房シルエットＢｎｅｗ  Ｉ５４５、Ｉ５５５、Ｉ５６５が、一連の非剛体変換を通して、基準乳房アトラス形状Ｂａ  Ｉ５４７と位置合わせされる。基準乳房アトラス形状Ｂａ  Ｉ５４７の上に歪曲されたグリッドが、画像Ｉ５４９、Ｉ５５９、Ｉ５６９に示されている。
【００５４】
図９Ｂは、図８に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットに関する形状パラメータ化を実行する動作の模範的な結果を示している。制御グリッド点Ｐ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］  Ｐ５７１が、基準乳房アトラス形状Ｂａ  Ｉ５７０のエッジに沿って配置される。その後、制御点は、図９Ａにおいて説明されたように獲得される対応する非剛体変換を反転することによって、乳房シルエットＢｎｅｗ  Ｉ５８０の上に歪曲される。対応する制御点Ｐｎｅｗ  Ｐ５８１が獲得される。その後、画像Ｉ５８０中の乳房に関する形状表現が、歪曲された制御点Ｐｎｅｗ  Ｐ５８１と、歪曲された制御点Ｐｎｅｗ  Ｐ５８１によって囲われた乳房形状の質量中心とによって、決定されることができる。
【００５５】
図１０は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、変形分析ユニット２３０によって実行される動作を説明するフローチャートである。図１０に示されるフローチャートは、図４のステップＳ３０９の模範的な詳細を説明している。
【００５６】
変形分析ユニット２３０は、１組の乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉおよび様々なマンモグラム・ビューに関する形状の表現Ｓｉ＝（Ｐｎｅｗ＿ｉ，Ｃｎｅｗ＿ｉ）を受け取る（Ｓ６０２）。マンモグラムの各ビューについて、変形分析ユニット２３０は、そのビューの乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉとそのビューに関する基準乳房アトラス形状Ｂａの間の変形の主モードを見出す。
【００５７】
変形分析ユニット２３０は、主成分分析（ＰＣＡ）技法を使用して、変形の主モードを見出すことができる。これらの変形のモードを用いて、その後、乳房輪郭を新しい乳房画像に適合させるために、最適化プロセスを形状制約することが可能である。
【００５８】
１度に１つのマンモグラム・ビューの乳房シルエットが分析される。分析されるデータ・セットは、あるビューに関する乳房シルエットについての１組の形状表現である（Ｓ６０４）。ＰＣＡから獲得される主成分は、そのビューの乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉとそのビューに関する基準乳房アトラス形状Ｂａの間の変形のモードを表す（Ｓ６０６）。
【００５９】
その後、変形分析ユニット２３０は、分析される各マンモグラム・ビューに関して、乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉと基準乳房アトラス形状Ｂａの間の変形のモードに関する情報を出力する（Ｓ６０８、Ｓ６１０、Ｓ６１２）。
【００６０】
図１１Ａは、図１０に示された本発明の一実施形態による、変形分析ユニット２３０によって獲得された模範的な変形モードを示す図である。図における乳房形状Ｉ６３０は、ＭＬビューに関する基準乳房アトラス形状（平均形状）である。
【００６１】
変形の最初の３つのモード（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）が示されている。変形の第１のモードはＬ１である。輪郭Ｄ２およびＤ３が変形モードＬ１を定義する。変形モードＬ１は、Ｄ２輪郭の各輪郭点のＤ３輪郭の対応する輪郭点への移動の方向および比例長さによって表されることができる。輪郭Ｄ４およびＤ５は、第２の変形モードＬ２を定義し、輪郭Ｄ６およびＤ７は、第３の変形モードＬ３を定義する。図１１Ａに見られるように、第１の変形モードＬ１は、乳房サイズの変化に大よそ対応し、第２の変形モードＬ２は、長さの変化に大よそ対応し、第３の変形モードＬ３は、全体的形状の変化に大よそ対応する。
【００６２】
図１１Ｂは、図１０に示された本発明の一実施形態による、変形分析ユニット２３０によって獲得された模範的な変形モードの別の組を示している。図１１Ｂを獲得するため、ＭＬビューの４９００枚の乳房画像を使用して、形状モデルがトレーニングされた。乳房画像データ・セットにおいて分散の９９％を捕獲する１７の変形モードが獲得された。最初の４つのモードＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の表示が、図１１Ｂに示されている。図１１Ｂに示される最初の４つのモードＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の表示は、併せて、データの分散の８５％を捕獲する。図１１Ｂに示される各モードについて、ＭＬビューに関する平均乳房形状（基準乳房アトラス形状）は、ドット（点）を用いてプロットされ、矢印は、平均乳房形状の−２の標準偏差から＋２の標準偏差まで、そのモードの１つの点によって移動される距離を表している。モードＬ１は、乳房画像データ・セットにおいて分散の５２％を捕獲し、モードＬ２は、乳房画像データ・セットにおいて分散の１８％を捕獲し、モードＬ３は、乳房画像データ・セットにおいて分散の１０％を捕獲し、モードＬ４は、乳房画像データ・セットにおいて分散の４％を捕獲する。変形モードの残り（Ｌ５からＬ１７）は示されていない。
【００６３】
マンモグラム・ビューに関する基準乳房アトラス形状Ｂａと、乳房シルエットＢｎｅｗ＿ｉと基準乳房アトラス形状Ｂａの間の変形のモードが、そのマンモグラム・ビューに関する形状モデルを定義する。
【００６４】
基準乳房アトラス形状（平均形状）データは、基準乳房アトラス形状（平均形状）に関する質量中心の座標、平均形状の標準偏差、および平均形状に関するｎ個の制御点Ｐ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］のリストを含む。模範的な実施では、平均形状の標準偏差は、ゼロとして選択される。
【００６５】
モード・データは、獲得された各変形モードに関するデータを含む。獲得された各変形モードに関するデータは、そのモードの質量中心の座標、そのモードの標準偏差、およびｎ個の制御点Ｐ＝［（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）．．．（ｘｎ，ｙｎ）］に適用される、そのモードに関する変形（変位）のリストを含む。
【００６６】
図１２は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、形状位置決めユニット２４０によって実行される動作を説明するフローチャートである。図１２に示されるフローチャートは、図４のステップＳ３１３、Ｓ３１１、Ｓ３１５、Ｓ３１７の模範的な詳細を説明している。
【００６７】
形状位置決めユニット２４０は、画像操作ユニット１２０Ａから、乳房シルエットとして表された１組の前処理済の乳房画像を受け取る（Ｓ６７０）。乳房画像のマンモグラム・ビューについての情報も受け取られる（Ｓ６７０）。１組の乳房形状シルエットは、例えば、生検確認された癌塊を含む１組の画像とすることができる。１組の乳房形状シルエットは、形状モデルを生成するために先に使用された１組の乳房画像のサブセットとすることができる。
【００６８】
形状位置決めユニット２４０は、変形分析ユニット２３０および基準形状ユニット２１０から、分析される各マンモグラム・ビューに関する変形モードおよび基準乳房アトラス形状（平均形状）についてのデータを含む、形状モデルを定義するデータを受け取る（Ｓ６７２）。
【００６９】
形状位置決めユニット２４０は、１つのマンモグラム・ビューを選択する（Ｓ６７４）。そのマンモグラム・ビューに関して、形状位置決めユニット２４０は、そのビューに関する乳房シルエットのデータ・セット中の大部分の分散を説明する最初のｋ個の変形モードを選択する（Ｓ６７６）。模範的な実施では、形状位置決めユニット２４０は、そのビューに関する乳房シルエットのデータ・セット中の９９．９％の分散を説明する最初のｋ個の変形モードを選択する。その後、形状位置決めユニット２４０は、乳房シルエット・データ・セットからの新しい乳房シルエットを、その補正形状表現と適合させる。
【００７０】
新しい乳房シルエットＢｎｅｗは、可能形状の探索空間をあり得る乳房形状にのみ制限する形状モデルを使用して、基準乳房アトラス形状に一致させられることができる。形状位置決めユニット２４０は、次の関係
【００７１】
【数１】
2008165773.tif 000003
【００７２】
を使用して、新しい乳房シルエットＢｎｅｗを、形状ばらつきの主モード（変形モード）の１次結合であるその補正形状表現と適合させ、ここで、「基準乳房アトラス形状」は、乳房シルエットＢｎｅｗのビューに対応する（例えば、平均乳房形状などの）基準形状であり、ｐは、形状全体の剛体平行移動を計算に入れるための、基準乳房アトラス形状に対する（２Ｄオフセットなどの）オフセットであり、Ｌｉ，ｉ＝１．．．ｋは、乳房シルエットのデータ・セット中の大部分（例えば、模範的な実施では９９．９％）の分散を説明する最初のｋ個の変形モードの組であり、αｉ，ｉ＝１．．．ｋは、主変形モードに関連する軸に沿った、基準乳房アトラス形状からの「形状」の偏差である。モードの数ｋは、最初のｋ個のモードによってトレーニング・セット中の分散がどれだけ説明されるかに基づいて、事前選択されてもよい。上記の式（１）における自由パラメータは、ｐ＝（ｐｘ，ｐｙ）およびαｉ，ｉ＝１．．．ｋである。２Ｄオフセットｐ＝（ｐｘ，ｐｙ）は、局所形状ばらつきに加えて、質量中心の平行移動位置合わせを可能にする。与えられた入力Ｂｎｅｗに関する最適一致乳房シルエットを見出すために、ｋ＋２個の自由パラメータｐ＝（ｐｘ，ｐｙ）およびαｉ，ｉ＝１．．．ｋに対して、最適化が実行される。
【００７３】
したがって、乳房シルエットＢｎｅｗをその補正形状表現と適合させるために、形状位置決めユニット２４０は、ｘオフセットｐｘおよびｙオフセットｐｙと一緒にαｉの値を、すなわち、合計でｋ＋２個のパラメータ（ｐｘ，ｐｙ，α）を最適化し（Ｓ６７８）、ここで、α＝α１，α２，．．．，αｋである。最適化のため、形状位置決めユニット２４０は、エッジまでの平均距離として定義される費用関数を使用する。（ｐｘ，ｐｙ，α）パラメータ・セットについて、形状位置決めユニット２４０は、これらのパラメータから得られる新しい形状（「形状」）を、公式（１）
【００７４】
【数２】
2008165773.tif 000004
【００７５】
によって計算する。その後、新しい形状の質量中心（「形状」．ＣＯＭ）が計算される（Ｓ６８０）。「形状」の外部（境界）の各形状点について、形状位置決めユニット２４０は、図１３Ａにおいてさらに説明されるように、その形状点が乳房シルエットＢｎｅｗのエッジからどれだけ離れているかを計算する。その後、乳房シルエットＢｎｅｗのエッジまでの「形状」の点の平均距離が計算される（Ｓ６８２）。最適化されたαｉおよび（ｐｘ，ｐｙ）の値が、平均距離が達成される最小値のために選択される（Ｓ６８４）。
【００７６】
形状位置決めユニット２４０は、「形状」の輪郭点の乳房シルエットＢｎｅｗのエッジまでの距離を最小化することによって、乳房シルエットＢｎｅｗをその補正形状表現と適合させるために、ネルダ−ミードまたはアメーバ・アルゴリズムとしても知られるダウンヒルシンプレックス法を使用することができる（Ｓ６８６）。ダウンヒルシンプレックス法は、微分を必要としない単一値の最小化アルゴリズムである。ダウンヒルシンプレックス・アルゴリズムは、一般に非常に堅牢である。
【００７７】
ネルダ−ミード法を用いて、ｋ＋２個のパラメータ（ｐｘ，ｐｙ，α）は、多次元空間においてシンプレックスを形成する。ネルダ−ミード法は、費用関数を小さくするようにシンプレックスの点を動かすことによって、選択された費用関数を最小化する。シンプレックスの点は、その他のシンプレックス点によって生成される平面に対する反射、反射および反射後に獲得されるシンプレックスの拡張、シンプレックスの収縮などによって、動かされることができる。
【００７８】
形状位置決めユニット２４０は、形状モデルを使用して新しい各乳房シルエットを最適に記述するために、データ・セット中の新しい各乳房シルエットに関する形状モデルのパラメータを最適化する（Ｓ６９３、Ｓ６９４）。分析される各マンモグラム・ビューに関する１組の乳房シルエットに対して、最適化が実行される（Ｓ６９５、Ｓ６９６）。形状位置決めユニット２４０は、乳房シルエットに関する獲得された形状パラメータをアトラス出力ユニット２５０に出力する（Ｓ６９２）。
【００７９】
図１３Ａは、図１２に示された本発明の一実施形態による、位置決めされた形状に関する費用関数を計算する動作の模範的な実施を示している。新しい乳房シルエットＢｎｅｗ  Ｓ７０１を与えて、その外周の周りにチェーン・コード（Ｃ）が定義される。αｉ，ｉ＝１．．．ｋおよび（ｐｘ，ｐｙ）のパラメータ・セットを使用して、乳房シルエットＢｎｅｗ  Ｓ７０１に関する形状位置決めが実行される。輪郭点Ｃ７００によって境界が定められる形状が、公式（１）、すなわち、
【００８０】
【数３】
2008165773.tif 000005
【００８１】
から獲得される。輪郭点Ｃ７００によって境界が定められる「形状」に関する質量中心ＣＯＭが見出される。「形状」の輪郭（外部）の各点Ｓ１について、直線がＣＯＭ点を通って引かれる。直線は、乳房シルエットＢｎｅｗ  Ｓ７０１の輪郭（チェーン・コードＣ）と点Ｓ２において交わる。エッジまでの距離は、点Ｓ１とＳ２の間の距離ｄである。「形状」の輪郭（外部）Ｃ７００のすべての点について、このようにして距離ｄが獲得される。その後、完全な費用関数が、すべての距離ｄの合計として、またはすべての距離ｄの平均として獲得される。
【００８２】
最適化中、１つのさらなる制約が追加される。変形分析ユニット２３０によって実行されるＰＣＡ分析中、主変形モードの標準偏差も獲得される。最適化中のαｉ，ｉ＝１．．．ｋに関する探索は、
【００８３】
【数４】
2008165773.tif 000006
【００８４】
となるように制約されることができ、ここで、σｉは、変形モードＬｉに関連する標準偏差である。これらの追加制約は、最適化アルゴリズムがあり得る乳房形状のみを見るように、探索空間をより厳しく制限する。
【００８５】
図１３Ｂは、図１２に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットに関する形状位置決めを実行する動作の模範的な結果を示している。図１３Ｂに示されるように、乳房シルエットＩ７０３、Ｉ７０５、Ｉ７０７、Ｉ７０９は、形状表現と適合される。輪郭Ｃ７０４、Ｃ７０６、Ｃ７０８、Ｃ７１０によって境界が定められる形状位置決め結果は、乳房シルエットＩ７０３、Ｉ７０５、Ｉ７０７、Ｉ７０９の形状を効果的に記述している。図１３Ｂに示された形状位置決め結果を獲得するために、ダウンヒルシンプレックス法が使用された。
【００８６】
図１４は、図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニット３１Ａに含まれる、アトラス出力ユニット２５０によって実行される動作を説明するフローチャートである。
【００８７】
アトラス出力ユニット２５０は、形状位置決めユニット２４０から、分析される１組の乳房シルエットに関する形状位置決めの結果を受け取る（Ｓ７３０）。各乳房シルエットＢｎｅｗの形状は、公式（１）、すなわち、
【００８８】
【数５】
2008165773.tif 000007
【００８９】
に従って、形状位置決めユニット２４０によって位置決めされている。
【００９０】
乳房シルエットＢｎｅｗに対応する１組の乳房画像は、先に発見された特徴Ｆｉを有する。例えば、１組の乳房画像は、先に放射線専門医によって発見され、生検確認された悪性腫瘍形成物などの特徴を提示することがある。乳房画像上の特徴Ｆｉの位置は、画像メタ情報としてデータ構造内に保存される。
【００９１】
与えられたビューについて、乳房画像Ｓｉが、メタ情報データ構造内に記録された、先に発見された特徴Ｆｉを含むと仮定する。乳房画像Ｓｉに対応する乳房シルエットＢｎｅｗ（Ｓ７３３）および基準形状ユニット２１０によって獲得された基準乳房アトラス形状（平均乳房形状）Ｂａ（Ｓ７３４）に関する形状モデルからの形状位置決め結果を使用して、発見された特徴Ｆｉは、乳房画像Ｓｉから平均乳房形状Ｂａにマッピングされる（Ｓ７３６）。この手順は、すべての位置決めされた乳房シルエットについて実行され（Ｓ７４４、Ｓ７４６）、その結果、すべての先に発見された特徴Ｆｉが、平均乳房形状Ｂａにマッピングされる。平均乳房形状Ｂａ内の特徴の位置の頻度を用いて、アトラスが生成される（Ｓ７３８）。その後、アトラスは、特徴の確率（Ｐ）を示すように、
【００９２】
【数６】
2008165773.tif 000008
【００９３】
と正規化されることができる。先に発見された特徴を有する非常に多くの乳房画像が使用されるので、アトラスは、平均乳房形状Ｂａの様々な領域に出現する特徴の確率を与える確率的アトラスである。
【００９４】
各対称マンモグラム・ビューに関して、特徴の１つの確率的アトラスが生成されることができる（Ｓ７４０、Ｓ７４８）。例えば、特徴の確率的アトラスは、鏡像のＭＬＬおよびＭＬＲビューの乳房画像を使用するＭＬビューに関して生成されることができ、別の確率的アトラスは、鏡像のＣＣＬおよびＣＣＲビューの乳房画像を使用するＣＣビューに関して生成されることができる。確率的アトラスを生成するとき、乳房シルエット形状の標準偏差値が使用されることができる。模範的な実施では、２．０と５．０の間の乳房シルエット形状の標準偏差値が使用された。
【００９５】
分析される各ビューに関して、アトラス出力ユニット２５０は、そのビューに関する平均アトラス形状内の各ピクセル値についての特徴位置の確率を含む確率的アトラスを出力する（Ｓ７４２）。
【００９６】
模範的な実施では、分析される特徴は癌塊である。１組のトレーニング乳房シルエットは、先に発見された癌塊を有する。平均乳房形状内の各ピクセル値についての癌の確率を含む確率的アトラスが、様々なマンモグラム・ビューに関して獲得される。
【００９７】
アトラス出力ユニット２５０は、確率的アトラス結果を、画像出力ユニット５１、印刷ユニット４１、および／またはディスプレイ６１に出力することができる。
【００９８】
図１５Ａは、図１４に示された本発明の一実施形態による、１つの乳房画像から別の乳房画像にピクセルをマッピングする動作の模範的な実施を示している。１つの乳房形状（Ｂｎｅｗ）内の個々のピクセルを別の乳房形状（例えば、基準乳房アトラス形状Ｂａ）の対応ピクセルに移すため、Ｂｎｅｗがパラメータ化され、その外周の周りに点Ｐｉ＿ｎｅｗのチェーン・コードが配置される。Ｂｎｅｗのパラメータ化は、点Ｐｉ＿ｎｅｗと基準乳房アトラス形状Ｂａの外周上の点Ｐｉ＿ａのチェーン・コードの間の対応を確立する。乳房形状Ｂｎｅｗおよび基準乳房アトラス形状Ｂａの質量中心ＣＯＭｎｅｗおよびＣＯＭａも、対応する点である。したがって、Ｂｎｅｗの輪郭内のすべてのピクセルは、Ｂａの輪郭のピクセルにマッピングされ、ＣＯＭｎｅｗは、ＣＯＭａにマッピングされる。
【００９９】
乳房形状Ｂｎｅｗは、質量中心およびチェーン・コード点を使用して、三角メッシュに分割される。乳房形状Ｂｎｅｗ内の点ｍｉ＿ｎｅｗを与えて、ｍｉ＿ｎｅｗを含むメッシュ三角Ｔｉ＿ｎｅｗが識別される。メッシュ三角Ｔｉ＿ｎｅｗの同等物が、三角Ｔｉ＿ａとして、基準乳房アトラス形状Ｂａにおいて識別される。次に、点ｍｉ＿ｎｅｗが、対応する三角Ｔｉ＿ｎｅｗおよびＴｉ＿ａの頂点の双１次補間を使用して、新しいメッシュ三角Ｔｉ＿ａにおける対応点ｍｉ＿ａにマッピングされる。
【０１００】
図１５Ｂは、図１４に示された本発明の一実施形態による、アトラス出力ユニット２５０によって獲得された乳房内の癌の可能性に関する模範的なＭＬビューの確率的アトラスを示している。確率的アトラスは、色によって表示されることができ、各ピクセルは、そのピクセルにおける癌の存在の確率に従って色付けされる。図１５ＡのＭＬビューの確率的アトラスの場合、輪郭Ｃ７７７は、ＭＬビューに関する平均乳房形状Ｂａの輪郭である。領域Ｒ７７０は、癌である最も高い確率を示し、以下、領域Ｒ７７１、Ｒ７７２、Ｒ７７３の順に続く。確率的アトラスに示されるように、癌である確率は、乳房の中央で最も大きく、平均乳房形状のエッジに向かうにつれて低下する。
【０１０１】
図１５Ｃは、図１４に示された本発明の一実施形態による、アトラス出力ユニット２５０によって獲得された乳房内の癌の可能性に関する模範的なＣＣビューの確率的アトラスを示している。確率的アトラスは、色によって表示されることができ、各ピクセルは、そのピクセルにおける癌の存在の確率に従って色付けされる。図１５ＢのＣＣビューの確率的アトラスの場合、輪郭Ｃ７８７は、ＣＣビューに関する平均乳房形状の輪郭である。領域Ｒ７８０は、癌である最も高い確率を示し、以下、領域Ｒ７８１、Ｒ７８２、Ｒ７８３の順に続く。確率的アトラスに示されるように、癌である確率は、乳房の中央左領域で最も大きく、平均乳房形状のエッジに向かうにつれて低下する。
【０１０２】
本出願は、乳房形状を特徴付け、各マンモグラム・ビューに関する基準乳房形状を定義し、基準乳房形状を新しい乳房への歪曲およびその反対を行う変形場を計算し、乳房形状に関する形状モデルを獲得し、各ビューに関して、そのビューに関する平均アトラス形状内の各ピクセル値についての特徴位置の確率を含む確率的アトラスを生成する。形状モデルは、２つの異なる乳房の高水準の比較と、乳房特徴を有する確率的アトラスの生成とを可能にする。確率的アトラスは、マンモグラム・ビューの形状ばらつきを計算に入れる。模範的な実施では、確率的乳癌アトラスが、平均乳房形状における癌の尤度の地図として生成される。確率的アトラスからの情報は、癌などの乳房特徴のコンピュータ支援検出において、きわめて有用であることができる。したがって、特徴の確率的アトラスおよび乳房形状に関連する形状モデルは、乳房内の癌の自動検出にとって有用である。
【０１０３】
本発明の詳細な実施形態および実施がマンモグラフィ画像に関連して説明されたが、本発明の実施形態および実施は、乳房とは別のその他の解剖学的対象にも等しく適用可能であり、解剖学的対象内に見出される特徴の確率的アトラスを生成する。本発明の実施形態および実施は、解剖学的対象とは別のその他の対象にも等しく適用可能であり、対象内に見出される特徴の確率的アトラスを生成する。
【０１０４】
本発明の詳細な実施形態および実施が上記のごとく説明されたが、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正が可能であることは明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットを含むシステムの概略ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットの態様をより詳細に示すブロック図である。
【図３】図２に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための模範的な画像処理ユニットのブロック図である。
【図４】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図５】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、画像操作ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図６】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、基準形状ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図７Ａ】図６に示された本発明の一実施形態による、基準形状ユニットによって獲得されたＭＬＬビューに関する模範的な尤度画像を示す図である。
【図７Ｂ】図６に示された本発明の一実施形態による、基準形状ユニットによって獲得されたＭＬビューに関する模範的な基準乳房アトラス形状を示す図である。
【図８】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、形状パラメータ化ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図９Ａ】図８に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットを基準平均乳房形状の上に歪曲させる動作の模範的な態様を示す図である。
【図９Ｂ】図８に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットに関する形状パラメータ化を実行する動作の模範的な結果を示す図である。
【図１０】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、変形分析ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図１１Ａ】図１０に示された本発明の一実施形態による、変形分析ユニットによって獲得された模範的な変形モードを示す図である。
【図１１Ｂ】図１０に示された本発明の一実施形態による、変形分析ユニットによって獲得された模範的な変形モードの別の組を示す図である。
【図１２】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、形状位置決めユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図１３Ａ】図１２に示された本発明の一実施形態による、位置決めされた形状に関する費用関数を計算する動作の模範的な実施を示す図である。
【図１３Ｂ】図１２に示された本発明の一実施形態による、乳房シルエットに関する形状位置決めを実行する動作の模範的な結果を示す図である。
【図１４】図３に示された本発明の一実施形態による、形状モデリングを使用して確率的アトラスを生成するための画像処理ユニットに含まれる、アトラス出力ユニットによって実行される動作を説明するフローチャートである。
【図１５Ａ】図１４に示された本発明の一実施形態による、１つの乳房画像から別の乳房画像にピクセルをマッピングする動作の模範的な実施を示す図である。
【図１５Ｂ】図１４に示された本発明の一実施形態による、アトラス出力ユニットによって獲得された乳房内の癌の可能性に関する模範的なＭＬビューの確率的アトラスを示す図である。
【図１５Ｃ】図１４に示された本発明の一実施形態による、アトラス出力ユニットによって獲得された乳房内の癌の可能性に関する模範的なＣＣビューの確率的アトラスを示す図である。
【図１】
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【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【外国語明細書】
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