(57)【要約】【課題】特徴を検出する方法および装置を提供すること。【解決手段】一実施形態による方法は、対象を表すデジタル画像データにアクセスし、基本対象からの形状偏差に関して形状モデルを含む基準データと、基本対象内の特徴に関しての確率を含む確率的アトラスとにアクセスし、位置決め形状を取得するために、形状モデルを使用して対象の形状を表すことによって、対象に関して形状位置決めを実行し、確率的アトラスに関連する幾何学的要素と位置決め形状に関連する幾何学的要素との間に対応を生じさせることによって、対象内の特徴に関して確率を決定する。【選択図】図２
2008200482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
基本対象からの形状偏差に関する形状モデルと、前記基本対象内の特徴に関する確率を含む確率的アトラスとを含む基準データにアクセスするステップと、
位置決め形状を取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象の形状を表すことによって前記対象に関して形状位置決めを実行するステップと、
前記確率的アトラスに関連する幾何学的要素と前記位置決め形状に関する幾何学的要素との間に対応を生じさせることによって、前記対象内の前記特徴に関する確率を決定するステップとを含むことを特徴とする特徴検出方法。
【請求項２】
前記形状モデルが、前記対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを含み、
前記形状位置決めを実行するステップが、前記位置決め形状を取得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記対象の前記形状を適合させることを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項３】
前記形状位置決めを実行するステップが、前記変形モードに関して線形係数を最適化することによって、前記対象の前記形状を前記変形モードの線形結合に適合させることを特徴とする請求項２に記載の特徴検出方法。
【請求項４】
前記形状位置決めを実行するステップが、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に関して前記線形係数を最適化することを特徴とする請求項３に記載の特徴検出方法。
【請求項５】
前記確率を決定するステップが、
複数の三角形を取得するために前記位置決め形状の質量中心とエッジポイントとを使用して前記位置決め形状を三角形分割するサブステップと、
前記複数の三角形と前記基本対象内の複数の基本三角形との間に前記対応を生じさせるサブステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項６】
前記確率を決定するステップが、
前記基本対象の画素と前記位置決め形状の画素との間に前記対応を確立するサブステップと、
前記対象内の前記特徴に関する確率画像を取得するために、前記基本対象内の前記特徴に関する前記確率を前記確率的アトラスから前記位置決め形状の画素にマップするサブステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項７】
前記対象に属する画素のクラスタを検出することによって、前記対象の前記形状を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項８】
前記対象が乳房であり、前記特徴が癌構造であり、前記確率的アトラスが前記基本対象内の前記癌構造に関する確率を記憶することを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項９】
前記基本対象と、前記形状モデルと、前記確率的アトラスとを生成するために、前記特徴を含む複数の学習対象を使用して学習処理を実行するステップをさらに含み、
前記学習処理を実行するステップが、
前記複数の学習対象の質量中心を使用して前記複数の学習対象の形状を位置合わせすることによって前記基本対象を生成するサブステップと、
前記複数の学習対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを決定するサブステップと、
複数の位置決め学習形状を取得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記複数の学習対象の前記形状を適合させることによって前記複数の学習対象に関して学習形状位置決めを実行するサブステップと、
前記複数の位置決め学習形状を使用して前記特徴の位置を前記複数の学習対象から前記基本対象にマップすることによって、前記確率的アトラスを生成するサブステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の特徴検出方法。
【請求項１０】
前記基本対象を生成するサブステップが、
複数の学習対象の前記形状に関して画素頻度のマップを取得する工程と、
基本対象を取得するために、前記画素頻度のマップを所定の頻度で閾値処理する工程とをさらに含み、
前記変形モードを決定するサブステップが、
前記基本対象のエッジ上に制御点を配置する工程と、
前記制御点を使用して変形格子を生成する工程と、
ワープされた制御点を取得するために、前記変形格子を使用して、前記制御点を前記基本対象から前記複数の学習対象の前記形状にワープする工程と、
前記ワープされた制御点を使用して、前記複数の学習対象の前記形状に関して形状パラメータを取得する工程と、
主成分として前記変形モードを取得するために、前記形状パラメータのセットに関する主成分分析を使用して前記変形モードを抽出する工程とを含むことを特徴とする請求項９に記載の特徴検出方法。
【請求項１１】
複数の対象を含む複数の画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、
基本対象からの形状偏差に関する形状モデルを含む基準データにアクセスするステップと、
前記複数の対象に関して複数の位置決め形状を取得するために、前記形状モデルを使用して前記複数の対象の形状を表すことによって前記複数の対象に関して形状位置決めを実行するステップと、
前記複数の対象のうち第１の対象内の特徴の存在を決定するステップとを含む特徴検出方法であって、
前記特徴の存在を決定するステップが、
複数のワープされた形状を取得するために、前記複数の位置決め形状を前記基本対象にワープするサブステップと、
前記第１の対象に関連するワープされた形状と、前記複数のワープされた形状のうち第２のワープされた形状との間の差異を決定するサブステップとを含むことを特徴とする特徴検出方法。
【請求項１２】
前記差異を決定するサブステップが、前記第１の対象に関連する前記ワープされた形状内の前記特徴に関する位置を取得するために、前記第１の対象に関連する前記ワープされた形状を前記第２のワープされた形状から減じることを特徴とする請求項１１に記載の特徴検出方法。
【請求項１３】
前記複数の対象が乳房であり、前記特徴が癌構造であることを特徴とする請求項１１に記載の特徴検出方法。
【請求項１４】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために、前記特徴を含む複数の学習対象を使用して学習処理を実行するステップをさらに含み、
前記学習処理を実行するステップが、
前記複数の学習対象の質量中心を使用して、前記複数の学習対象の形状を位置合わせすることによって前記基本対象を生成するサブステップと、
前記基本対象のエッジ上に制御点を配置するサブステップと、
前記制御点を使用して、変形格子を生成するサブステップと、
ワープされた制御点を取得するために、変形格子を使用して前記制御点を前記基本対象から前記複数の学習対象の前記形状にワープするサブステップと、
前記ワープされた制御点を使用して前記複数の学習対象の前記形状に関して形状パラメータを取得するサブステップと、
主成分として前記変形モードを取得するために、前記形状パラメータのセットに関する主成分分析を使用して前記変形モードを抽出するサブステップとを含むことを特徴とする請求項１１に記載の特徴検出方法。
【請求項１５】
前記形状モデルが、前記複数の対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを含み、
前記形状位置決めを実行するステップが、前記複数の位置決め形状を取得するために、前記変形モードに関して線形係数を最適化することによって、前記変形モードの線形結合を使用して前記複数の対象の前記形状を適合させることを特徴とする請求項１１に記載の特徴検出方法。
【請求項１６】
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装置と、
基本対象からの形状偏差に関する形状モデルと、前記基本対象内の特徴に関する確率を含む確率的アトラスとを含む基準データを提供するための基準データ装置と、
位置決め形状を取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象の形状を表すことによって前記対象に関して形状位置決めを実行するための形状位置決め装置と、
前記確率的アトラスに関連する幾何学的要素と前記位置決め形状に関連する幾何学的要素との間に対応を生じさせることによって前記対象内の前記特徴に関する確率を決定するための特徴分析装置とを含むことを特徴とする特徴検出装置。
【請求項１７】
前記形状モデルが、前記対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを含み、
前記形状位置決め装置が、前記位置決め形状を取得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記対象の前記形状を適合させることを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項１８】
前記形状位置決め装置が、前記変形モードに関して線形係数を最適化することによって、前記対象の前記形状を前記変形モードの線形結合に適合させることを特徴とする請求項１７に記載の特徴検出装置。
【請求項１９】
前記形状位置決め装置が、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に関して前記線形係数を最適化することを特徴とする請求項１８に記載の特徴検出装置。
【請求項２０】
前記特徴分析装置が、
複数の三角形を取得するために、前記位置決め形状の質量中心とエッジポイントとを使用して前記位置決め形状を三角形分割して、
前記複数の三角形と前記基本対象内の複数の基本三角形との間に前記対応を生じさせることによって、前記対象内の前記特徴に関する確率を決定することを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項２１】
前記特徴分析装置が、
前記基本対象の画素と前記位置決め形状の画素との間に前記対応を確立して、
前記対象内の前記特徴に関する確率画像を取得するために、前記基本対象内の前記特徴に関する前記確率を前記確率的アトラスから前記位置決め形状の画素にマップすることによって、前記対象内の前記特徴に関する確率を決定することを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項２２】
前記対象に属する画素のクラスタを検出することによって前記対象の前記形状を取得するための前処理装置をさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項２３】
前記対象が乳房であり、前記特徴が癌構造であり、前記確率的アトラスが前記基本対象内の前記癌構造に関する確率を記憶していることを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項２４】
前記基本対象と、前記形状モデルと、前記確率的アトラスとを生成するために、前記特徴を含む複数の学習対象を使用して学習処理を実行するための学習装置をさらに含み、
前記学習装置が、
前記複数の学習対象の質量中心を使用して前記複数の学習対象の形状を位置合わせすることによって前記基本対象を生成し、
前記複数の学習対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを決定し、
複数の位置決め学習形状を取得するために、前記変形モードの組合せを使用して前記複数の学習対象の前記形状を適合させることによって前記複数の学習対象に関して学習形状位置決めを実行し、
前記複数の位置決め学習形状を使用して、前記特徴の位置を前記複数の学習対象から前記基本対象にマップすることによって前記確率的アトラスを生成することによって、学習処理を実行することを特徴とする請求項１６に記載の特徴検出装置。
【請求項２５】
前記学習装置は、
前記複数の学習対象の前記形状を位置合わせした後で、前記複数の学習対象の前記形状に関する画素頻度のマップを取得して、
前記基本対象を取得するために、画素頻度のマップを所定の頻度で閾値処理することよって、前記基本対象を生成するとともに、
前記基本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格子を生成し、
ワープされた制御点を取得するために、前記変形格子を使用して前記制御点を前記基本対象から前記複数の学習対象の前記形状にワープし、
前記ワープされた制御点を使用して前記複数の学習対象の前記形状に関して形状パラメータを取得し、
主成分として前記変形モードを取得するために、前記形状パラメータのセットに関する主成分分析を使用して前記変形モードを抽出することよって、変形モードを決定することを特徴とする請求項２４に記載の特徴検出装置。
【請求項２６】
複数の対象を含む複数の画像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装置と、
基本対象からの形状偏差に関する形状モデルを含む基準データを提供するための基準データ装置と、
前記複数の対象の複数の位置決め形状を取得するために、前記形状モデルを使用して前記複数の対象の形状を表すことによって前記複数の対象に関して形状位置決めを実行するための形状位置決め装置と、
前記複数の対象のうち第１の対象内の特徴の存在を決定するための特徴分析装置であって、
複数のワープされた形状を取得するために、前記複数の位置決め形状を前記基本対象にワープし、
前記第１の対象に関連するワープされた形状と前記複数のワープされた形状のうち第２のワープされた形状との間の差異を決定することによって前記特徴の存在を決定する特徴分析装置とを含むことを特徴とする特徴検出装置。
【請求項２７】
前記特徴分析装置が、前記第１の対象に関連する前記ワープされた形状内の前記特徴に関する位置を取得するために、前記第１の対象に関連する前記ワープされた形状を前記第２のワープされた形状から減じることによって差異を決定することを特徴とする請求項２６に記載の特徴検出装置。
【請求項２８】
前記複数の対象が乳房であり、前記特徴が癌構造であることを特徴とする請求項２６に記載の特徴検出装置。
【請求項２９】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために、前記特徴を含む複数の学習対象を使用して学習処理を実行するための学習装置をさらに含み、
前記学習装置が、
前記複数の学習対象の質量中心を使用して前記複数の学習対象の形状を位置合わせすることによって前記基本対象を生成し、
前記基本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、変形格子を生成し、
ワープされた制御点を取得するために、前記変形格子を使用して前記制御点を前記基本対象から前記複数の学習対象の前記形状にワープし、
前記ワープされた制御点を使用して前記複数の学習対象の前記形状に関して形状パラメータを取得し、
前記複数の学習対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写する前記変形モードを主成分として取得するために、前記形状パラメータのセットに関する主成分分析を使用して前記形状モデルに関する変形モードを抽出することによって、学習処理を実行することを特徴とする請求項２６に記載の特徴検出装置。
【請求項３０】
前記形状モデルが、前記複数の対象の前記形状と前記基本対象の間の形状変形を描写するために変形モードを含み、
前記形状位置決め装置が、前記複数の位置決め形状を取得するために、前記変形モードに関して線形係数を最適化することによって、前記変形モードの線形結合を使用して前記複数の対象の前記形状を適合させることを特徴とする請求項２６に記載の特徴検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本非仮出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」および「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｒｅｍｏｖａｌ／Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ」と題された同時係属非仮出願に関する。
【０００２】
本発明は、デジタル画像処理技術に関し、より詳細には、乳房画像を処理して、乳房画像内に癌を検出するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
マンモグラフィ画像およびマンモグラフィ画像内の異常構造の識別は、乳房の医学上の問題の診断のための重要な手段である。例えば、マンモグラフィ画像内の癌構造の識別は、迅速な治療および予後診断にとって重要かつ有用である。
【０００４】
しかし、乳房の解剖学的形状および医用画像化条件における偏差により、信頼性のある癌検出は達成が困難である。かかる偏差は、１）様々な人々の乳房間または同じ人物の乳房間の解剖学的形状偏差と、２）異なる時間に撮影された乳房画像内の明暗偏差と、３）乳房撮影における姿勢および視界の変化と、４）人々の老化による、乳房の解剖学的構造の変化とを含む。かかる医用画像化の偏差は、乳房内の癌のマニュアルによる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】
乳房形状、および乳房内部の構造は、マンモグラフィ画像の重要な特徴である。正確な乳房形状は、乳房の変形、サイズ、および形状進化に関して重要な情報を伝えることができる。他方で、不正確な乳房形状は、異常な乳房の腫瘍および変形をあいまいにする場合がある。普通でない、すなわち異常な乳房形状を有するマンモグラフィ画像は、乳房画像を処理および比較するソフトウェア・アプリケーションで使用される場合、課題を提示する。マンモグラフィ画像内に存在する不均一な背景領域、タグ、ラベル、またはスクラッチも、乳房形状をあいまいにし、または変更し、乳房内の癌の検出に問題をもたらす可能性がある。
【０００６】
本出願の開示された実施形態は、乳房用の形状モデリング技術に基づいて癌検出のための方法および装置を使用することによって、また乳房内の癌の位置に関して確率的アトラスを使用することによって、これらの問題およびその他の問題に対処する。方法および装置は、確率的アトラスを使用して、乳房画像内の癌の確率に関する画像を生成する。方法および装置は、形状モデルを使用して乳房の形状を表し、また形状モデリングされた乳房を比較することによって、乳房内の癌を検出する。方法および装置は、乳房内の異常構造の位置に関する確率的アトラスを使用して、乳房内の他の異常構造の検出の使用されることが可能である。方法および装置は、解剖学的部位内の異常構造または癌形成の位置に関する確率的アトラスを使用することによって、乳房以外のその他の解剖学的部位内の異常構造すなわち癌の検出に使用されることが可能である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、特徴を検出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、特徴検出方法は、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、基本対象からの形状偏差に関する形状モデルと、基本対象内の特徴に関する確率を含む確率的アトラスとを含む基準データにアクセスするステップと、位置決め形状を取得するために、形状モデルを使用して対象の形状を表すことによって、対象に関して形状位置決めを実行するステップと、確率的アトラスに関連する幾何学的要素と位置決め形状に関連する幾何学的要素の間に対応を生じさせることによって、対象内の特徴に関する確率を決定するステップとを含む。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、特徴検出方法は、複数の対象を含む複数の画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、基本対象からの形状偏差に関する形状モデルを含む基準データにアクセスするステップと、複数の対象に関して複数の位置決め形状を取得するために、形状モデルを使用して複数の対象の形状を表すことによって、複数の対象に関して形状位置決めを実行するステップと、複数のワープされた形状を取得するために、複数の位置決め形状を基本対象にワープすることを含めて、複数の対象からの第１の対象内の特徴の存在を決定して、第１の対象に関連するワープされた形状と、複数のワープされた形状からの第２のワープされた形状の間の差異を決定するステップとを含む。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、特徴検出装置は、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装置と、基本対象からの形状偏差に関する形状モデルと、基本対象内の特徴に関する確率を含む確率的アトラスと、を含む基準データを提供するための基準データ装置と位置決め形状を取得するために、形状モデルを使用して対象の形状を表すことによって対象に関して形状位置決めを実行するための形状位置決め装置と、確率的アトラスに関連する幾何学的要素と位置決め形状に関連する幾何学的要素の間に対応を生じさせることによって、対象内の特徴に関する確率を決定するための特徴分析装置とを含む。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、特徴検出装置は、複数の対象を含む複数の画像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装置と、基本対象からの形状偏差に関する形状モデルを含む基準データを提供するための基準データ装置と、複数の対象の複数の位置決め形状を取得するために、形状モデルを使用して複数の対象の形状を表すことによって複数の対象に関して形状位置決めを実行するための形状位置決め装置と、複数の対象からの第１の対象内の特徴の存在を決定するための特徴分析装置であって、複数のワープされた形状を取得するために、複数の位置決め形状を基本対象にワープすることと第１の対象に関連するワープされた形状と複数のワープされた形状からの第２のワープされた形状の間の差異を決定することによって特徴の存在を決定する、特徴分析装置とを含む。
【００１１】
本発明の別の態様および利点は、添付の図面と共に、以下の詳細な説明を読むことによって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】
【００１２】
本発明の態様は、添付の図面を参照して添付の詳細でより詳細に述べられる。図１は、本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置を含むシステムの一般的な構成図である。図１に例示されるシステム９５は、以下の構成要素を含む。すなわち、画像入力装置２５と、画像処理装置３５と、ディスプレイ６５と、画像出力装置５５と、ユーザ入力装置７５と、印刷装置４５である。図１におけるシステム９５の動作は、以下の議論から明らかになるであろう。
【００１３】
画像入力装置２５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、乳房撮影画像、脳スキャン画像、Ｘ線画像などの医用画像であってよい。画像入力装置２５は、放射線フィルム、画像診断、デジタル・システムなどから得られるデジタル画像データを提供する１つまたは複数の任意の数の装置であってよい。かかる入力装置は、例えば、フィルム上に記録された画像を走査するためのスキャナ、デジタル・カメラ、デジタル・マンモグラフィ機械、ＣＤ−Ｒ、フロッピー・ディスク、ＵＳＢドライブなどの記録媒体、画像を記憶するデータベース・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であってよい。
【００１４】
画像処理装置３５は、下で詳細に議論される方法で、画像入力装置２５からデジタル画像データを受信し、確率的アトラスを使用して癌検出を実行する。ユーザ（例えば、医療施設の放射線専門家）はディスプレイ６５を経由して画像処理装置３５の出力を見ることができ、ユーザ入力装置７５を経由して画像処理装置３５に命令を入力することができる。図１に例示される実施形態では、ユーザ入力装置７５は、キーボード８５とマウス８７とを含むが、他の従来の入力装置が使用されてもよい。
【００１５】
本発明の実施形態に従って確率的アトラスを使用して癌検出を実行することに加えて、画像処理装置３５は、ユーザ入力装置７５から受信された命令に従って追加的な画像処理機能を実行してもよい。印刷装置４５は、画像処理装置３５の出力を受信して、処理された画像データのハードコピーを作成する。画像処理装置３５の出力のハードコピーを作成することに加えて、またはその代わりに、処理された画像データは、例えば、携帯型記録媒体を経由して、またはネットワーク（図示せず）を経由して、画像ファイルとして戻されてもよい。画像処理装置３５の出力は、様々な目的で画像データに関してさらなる動作を実行する画像出力装置５５に送られてもよい。画像出力装置５５は、画像データ、画像を収集および比較するデータベース、および画像処理装置３５から受信された癌検出結果を記憶および使用するデータベースなどのさらなる処理を実行するモジュールであってよい。
【００１６】
図２は、本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５の構成図である。図２に示すように、本実施形態による画像処理装置３５は、画像演算装置１２５と、形状位置決め装置１３５と、癌検出装置１４５と、確率的アトラス基準装置１５５とを含む。図２の様々な構成要素は離散的要素として例示されているが、かかる例示は説明し易くするためのものであり、様々な構成要素のいくつかの動作は、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）実行されてよい点を認識されたい。
【００１７】
一般に、図２に例示される画像処理装置３５のための要素の構成は、デジタル画像データの前処理および準備と、デジタル画像データからの解剖学的対象の形状の登録と、デジタル画像データ内の解剖学的対象内の癌形成の検出とを実行する。画像演算装置１２５は、画像入力装置２５からデジタル画像データを受信する。デジタル画像データは、医用画像化システムから取得され得る医用画像であってよい。デジタル画像データは、例えば、マンモグラフィ画像、脳スキャン画像、胸部Ｘ線画像などであってよい。
【００１８】
画像処理装置３５の動作は、次に、マンモグラフィ画像内の癌検出に関して確率的アトラスおよび／または形状モデルを使用するために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、医用画像処理の他の分野に、また乳房以外のその他の解剖学的対象に関して確率的アトラスおよび／または形状モデルを使用する癌検出に等しく応用される。
【００１９】
画像演算装置１２５は、画像入力ユニット２５から乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理動作および準備動作を実行することが可能である。画像演算装置１２５によって実行される前処理動作および準備動作は、乳房画像のサイズおよび／または様相を変えるサイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。画像演算装置１２５はまた、乳房画像から乳房形状情報を抽出することができ、乳房撮影の視像など、乳房画像に関する情報を記憶または抽出することも可能である。
【００２０】
画像演算装置１２５は、前処理された乳房画像を、乳房画像内の乳房に関して形状位置決めを実行する形状位置決め装置１３５に送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３５は、位置決め乳房形状を取得するために形状モデルを使用して乳房形状を表す。形状位置決め装置１３５は、形状モデルを定義するパラメータを記憶する確率的アトラス基準装置１５５から形状モデルに関する情報を取り出す。確率的アトラス基準装置１５５は、乳房撮影内に記録された乳房の様々な視像など、乳房内部の位置での癌の確率に関する情報を含む、１つまたは複数の確率癌アトラスも記憶する。
【００２１】
癌検出装置１４５は、形状位置決め装置１３５から位置決め乳房形状を受信する。癌検出装置１４５はまた、確率的アトラス基準装置１５５から確率癌アトラス・データを取り出す。確率癌アトラス・データを使用して、癌検出装置１４５は、位置決め乳房形状内の癌の存在または確率を検出する。癌検出装置１４５の出力は、乳房内の癌構造の位置および確率推定である。癌検出装置１４５は、乳房内の癌構造の位置および確率推定と共に、乳房画像を出力する。癌構造の位置および確率推定を伴うかかる乳房画像は、画像出力装置５５、印刷装置４５、および／またはディスプレイ６５に出力されてよい。
【００２２】
図２に例示される画像処理装置３５内に含まれる構成要素の動作が、次に、図３を参照して説明される。画像演算装置１２５と、形状位置決め装置１３５と、癌検出装置１４５と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像演算装置１２５と、形状位置決め装置１３５と、癌検出装置１４５と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【００２３】
図３は、図２で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５によって実行される動作を例示する流れ図である。
【００２４】
画像演算装置１２５は、画像入力装置２５から乳房画像を受信する（Ｓ２０１）。画像演算装置１２５は、乳房画像上に前処理動作および準備動作を実行する（Ｓ２０３）。画像演算装置１２５によって実行される前処理動作および準備動作は、乳房画像のサイズおよび／または様相を変えるサイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。画像演算装置１２５はまた、乳房画像から乳房形状情報を取り出し（Ｓ２０５）、乳房画像の視像に関する情報の記憶または取出しを行う（Ｓ２０７）。
【００２５】
画像演算装置１２５は、前処理された画像を、位置決め乳房形状を取得するために画像内の乳房に関して形状位置決めを実行する形状位置決め装置１３５に送る（Ｓ２０９）。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３５は、乳房形状に関する形状モデルを使用する（Ｓ２１１）。形状モデルは、乳房によって形状がどのように異なるかを描写する。形状モデルは、確率的アトラス基準装置１５５から取り出される（Ｓ２１１）。
【００２６】
癌検出装置１４５は、形状位置決め装置１３５から位置決め乳房形状を受信する。癌検出装置１４５は、確率的アトラス基準装置１５５から確率癌アトラスに関するデータを取り出す（Ｓ２１５）。確率癌アトラスは、乳房内の様々な位置での癌の確率に関する情報を含む。確率癌アトラス・データを使用して、癌検出装置１４５は、位置決め乳房形状内の癌の存在または確率を検出する（Ｓ２１７）。癌検出装置１４５は、乳房画像から乳房内の癌形成に関する位置と確率推定とを出力する（Ｓ２１９）。かかる出力は、画像出力装置５５、印刷装置４５、および／またはディスプレイ６５に出力されてよい。
【００２７】
図４は、図２で例示される本発明の一実施形態による、癌確率画像を取得するために確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５Ａの構成図である。図４で示すように、本実施形態による画像処理装置３５Ａは、画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とを含む。アトラス・ワーピング装置３０１と確率画像抽出装置３０３とは、癌検出装置１４５Ａ内に含まれる。
【００２８】
画像演算装置１２５Ａは、画像入力装置２５から乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理動作および準備動作を実行することが可能である。画像演算装置１２５Ａによって実行される前処理動作および準備動作は、乳房画像のサイズおよび／または様相を変えるサイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。画像演算装置１２５Ａは、乳房画像内の乳房に属する画素を識別する乳房マスク画像を作成する。乳房マスク画像は、本出願で乳房形状シルエットとも呼ばれる。乳房マスク画像は、例えば、乳房画像内に示される乳房に関して、乳房の境界または乳房のクラスタを検出することによって作成され得る。画像演算装置１２５Ａはまた、乳房撮影の視像など、乳房画像に関する情報の記憶／取出しを行うことも可能である。
【００２９】
画像演算装置１２５Ａは、乳房マスク画像を、乳房マスク画像の形状位置決めを実行する形状位置決め装置１３５Ａに送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３５Ａは、位置決め乳房形状を取得するために形状モデルを用いて乳房マスク画像を描写する。形状位置決め装置１３５Ａは、形状モデルを定義するパラメータを記憶する確率的アトラス基準装置１５５から形状モデルに関する情報を取り出す。
【００３０】
各乳房撮影視像は、形状モデルと関連付けられる。形状モデルは基本乳房アトラス形状および変形モードのセットから構成されてよい。一実施形態では、基本乳房アトラス形状は、所与の乳房撮影視像に関して平均的な乳房形状を表す平均乳房形状であるが、他の基本乳房アトラス形状が使用されてもよい。変形モードは、乳房画像内の乳房の輪郭点に関する変形方向を基本乳房アトラス形状内の対応する乳房の輪郭点上に定める。形状モデルは、学習乳房画像の大きなセットを使用して、オフラインでの学習処理によって取得される。基本乳房アトラス形状は、学習乳房画像のセットから取得されてもよい。基本乳房アトラス形状との学習乳房画像形状の違いを描写する変形モードは、学習処理によって取得されてもよい。学習乳房画像のセットを使用した乳房形状モデルの作成に関する詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００３１】
乳房マスク形状は、次いで、確率的アトラス基準装置１５５からの形状モデルを使用して表されることが可能である。乳房マスク形状は、次に示す数式１により、平均乳房形状（Ｂａ）であってよい基本乳房アトラス形状と、形状モデル変形モードとに応じて表現されてよい。
【００３２】
【数１】
2008200482.tif 000003
【００３３】
ここで、ｐは、形状全体の厳格な変換を明らかにするための、平均乳房形状Ｂａ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、形状モデルの変形モードのセットであり、αｉ（ｉ＝１．．．ｋ）は、主な変形モードに関連する軸に沿った平均乳房形状からの乳房形状の偏差を定義するパラメータのセットである。パラメータαｉ（ｉ＝１．．．ｋ）は、各乳房マスクに特定である。したがって、任意の乳房マスクは、固定平均乳房形状（Ｂａ）と、係数αｉで乗算された固定変形モードの線形結合Ｌｉと、２Ｄオフセットｐとの和として表現されてよい。平均乳房形状／基本乳房アトラス形状Ｂａと、変形モードＬｉ（ｉ＝１．．．ｋ）とがどのように取得されるかについての詳細は、学習処理の間に取得され、使用学習乳房画像は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００３４】
各乳房撮影視像ｖｉは、その視像に特有の１つの平均乳房形状（Ｂａ＿ｖｉ）と、その視像に特有の変形モードＬｉ＿ｖｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）のセットとに関連する。
【００３５】
画像演算装置１２５Ａから受信された各乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関して、形状位置決め装置１３５Ａは、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉに関連する平均乳房形状（Ｂａ＿ｖｉ）と、変形モードのセットＬｉ＿ｖｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）とを取り出す。形状位置決め装置１３５Ａは、次に示す数式２の形で、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗをその正確な形状表現に適合させるために、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関して、パラメータαｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）と、２Ｄオフセットｐとを特定する。
【００３６】
【数２】
2008200482.tif 000004
【００３７】
アトラス・ワーピング装置３０１は、形状位置決め装置１３５Ａから乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する位置決め結果を受信する。乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する位置決め結果は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関するパラメータαｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）と、２Ｄオフセットｐと、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する関数表現（上記数式２、すなわち、
【００３８】
【数２】
2008200482.tif 000005
【００３９】
）とを含む。アトラス・ワーピング装置３０１は、次いで、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉに特定の確率癌アトラスＡｖｉにワープする。確率癌アトラス・データは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶される。
【００４０】
確率癌アトラスＡｖｉは、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の各画素に関連する癌の確率と共に、視像ｖｉに関する平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉの画像を含む。したがって、確率癌アトラスＡｖｉは、重み付けされた画素画像であり、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の各画素はその画素の癌確率によって重み付けされる。平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の画素は、いくつかの異なる方法で、癌確率によって重み付けされてよい。例えば、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の画素の輝度は関連する癌確率に基づいて設定されてよく、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の画素の色は関連する癌確率に基づいて設定されてよく、癌確率を含む個別のデータ構造は、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の画素に関連付けられてよい。
【００４１】
確率癌アトラスは、予め識別された癌構造を有する学習乳房画像の大きなセットを使用して、オフラインでの学習処理によって取得される。学習乳房画像の形状は、学習処理の間に入手された変形モードの線形結合として表される。学習乳房画像に関する形状表現を使用して、学習乳房画像内の予め識別された癌構造は基本乳房アトラス形状にマップされる。学習画像からの癌の位置を基本乳房アトラス形状に重ねることによって、基本乳房アトラス形状内の癌の確率を有する確率的アトラスが入手される。予め識別された癌構造を有する学習乳房画像のセットを使用した確率的アトラスの生成についての追加説明は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００４２】
アトラス・ワーピング装置３０１が、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを確率癌アトラスＡｖｉにワープした後で、ワープされた乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄが取得される。確率癌アトラスＡｖｉからの癌確率重みは、ワープされた画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ内の画素に関連付けられる。確率画像抽出装置３０３は、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄの画素とＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの画素の間に対応を確立して、ワープされた乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ、ならびに上記数式２、すなわち、
【００４３】
【数２】
2008200482.tif 000006
【００４４】
の形の形状位置決め情報を受信する。したがって、Ｂａ＿ｖｉは、視像ｖｉに関する平均アトラス・シルエットであり、一方、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄは平均アトラス空間にワープされたＢｍａｓｋ＿ｎｅｗのシルエットである。
【００４５】
確率画像抽出装置３０３は、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ画像を元のＢｍａｓｋ＿ｎｅｗにワープし戻す。乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の各画素に関連する癌の確率と共に、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの画像を含む確率画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗが取得される。したがって、確率画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、重み付けされた画素画像であり、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの各画素は、その画素に関する癌確率によって重み付けされる。確率画像抽出装置３０３は、確率画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗを出力する。確率画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、画像出力装置５５、印刷装置４５、および／またはディスプレイ６５に出力されてよい。
【００４６】
画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【００４７】
図５は、図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５Ａ内に含まれる画像演算装置１２５Ａによって実行される動作を例示する流れ図である。
【００４８】
画像演算装置１２５Ａは、画像入力装置２５から未加工の乳房画像または前処理された乳房画像を受信する（Ｓ４０１）。乳房画像は、例えば、乳房画像化の病院用装置、乳房画像のデータベースなどから画像演算装置１２５Ａによって取り出されてよい。画像演算装置１２５Ａは、乳房画像上に前処理動作を実行することが可能である（Ｓ４０３）。前処理動作は、サイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。
【００４９】
画像演算装置１２５Ａは、乳房画像に関して乳房マスク画像を作成する（Ｓ４０５）。乳房マスク画像は、乳房画像内の乳房に関する乳房境界を検出することによって作成され得る。画像演算装置１２５Ａは、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、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」（出願番号第１１／３６６，４９５号）と題された、米国特許出願で説明される方法を使用して、乳房の境界を検出することによって乳房マスク画像を作成することが可能である。「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｂｏｒｄｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」出願で説明される技術を用いて、乳房画像内の画素は、画素のｘ位置と、画素のｙ位置と、画素の輝度値と、基準点に対する画素の距離とを有する４次元空間などの多次元空間で表される。画素のＫ平均クラスタリングは、乳房画像に関するクラスタを取得するために、多次元空間で実行される。次いで、クラスタの組合せ・連結構成要素分析が、乳房画像内の乳房に対応するクラスタを識別するために、相対的な輝度基準と、明るさ画素値と、クラスタ・サイズとを使用して実行される。乳房画素を含む画素のセット、すなわちマスクが取得される。乳房画像内の乳房に関する画素のセットは、その乳房画像に関する乳房マスクＢｍａｓｋを形成する。
【００５０】
画像演算装置１２５Ａはまた、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｗｉｒｔｈ，ＡおよびＳｔａｐｉｎｓｋｉ，Ｍ．，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ２（１９９５），ｐ．１−９による公開「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔｉｚｅｄ  Ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ」で説明される方法を使用して、形状シルエットを作成するために、乳房撮影内の背景から乳房領域を分断することが可能である。
【００５１】
乳房マスク画像を取得するために、その他の乳房境界検出技術が画像演算装置１２５Ａによって使用されてもよい。
【００５２】
画像演算装置１２５Ａはまた、乳房撮影の視像に関する情報など、乳房画像に関する情報を記憶する（Ｓ４０７）。乳房撮影視像の例は、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。画像演算装置１２５Ａは、乳房マスク画像と、乳房画像に関する視像情報とを形状位置決め装置１３５Ａに出力する（Ｓ４０９）。
【００５３】
図６は、図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５Ａ内に含まれる形状位置決め装置１３５Ａによって実行される動作を例示する流れ図である。
【００５４】
形状位置決め装置１３５Ａは、画像演算装置１２５Ａから、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗとして表される前処理された乳房画像を受信する（Ｓ４７０）。乳房画像の乳房撮影視像ｖｉに関する情報も受信される（Ｓ４７０）。形状位置決め装置１３５Ａは、確率的アトラス基準装置１５５から、その視像に関する形状モデルを定義するデータを取り出す。かかるデータは、平均乳房形状（Ｂａ＿ｖｉ）と、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉに関する形状モデル変形モードＬｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）と、形状全体の厳格な変換を明らかにするための２Ｄオフセットｐとを含む（Ｓ４７２）。
【００５５】
形状位置決め装置１３５Ａは、パラメータαｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）と、２Ｄオフセットｐとを決定することによって、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを、変形モードの線形結合（上記数式２、すなわち、
【００５６】
【数２】
2008200482.tif 000007
【００５７】
）としてのその正確な形状表現と適合させる。
【００５８】
乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗをその正確な形状表現と適合させるために、形状位置決め装置１３５Ａは、（ｋ＋２）個のパラメータ（ｐｘ，ｐｙ，α）の合計に対して、ｘオフセットｐｘとｙオフセットｐｙと共に、αｉ値を最適化する（Ｓ４７８）。ここで、α＝（α１，α２，．．．，αｋ）でありｐ＝（ｐｘ，ｐｙ）である。最適化では、形状位置決め装置１３５Ａは、エッジに対する平均距離として定義されたコスト関数を使用する。（ｐｘ，ｐｙ，α）のパラメータ・セットの場合、形状位置決め装置１３５Ａは、方程式（上記数式２、すなわち、
【００５９】
【数２】
2008200482.tif 000008
【００６０】
）によって、このパラメータ・セットから生じる新しい形状を計算する（Ｓ４８０）。次いで、形状の質量の中心（Ｓｈａｐｅ．ＣＯＭ）が計算される（Ｓ４８０）。形状の外部（境界）上の各形状点に関して、形状位置決め装置１３５Ａは、Ｓｈａｐｅ．ＣＯＭと形状点とを含む射線を生成し、この射線とＢｍａｓｋ＿ｎｅｗのエッジの交点を見つけ出して、この方法で取得された交点からその形状点がどのくらい離れているかを計算する。この技術は、図８でさらに例示される。代替実施形態では、形状点からＢｍａｓｋ＿ｎｅｗのエッジまでの最低距離が計算される。
【００６１】
次いで、形状点と交点の間の距離の平均が計算される（Ｓ４８２）。それに関して平均が最低値に達する、最適化されたαｉ値とｐ値とが選択される（Ｓ４８４）。
【００６２】
形状位置決め装置１３５Ａは、形状のエッジポイントから乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗのエッジ上の点までの距離を最小限にすることによって、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗをその正確な形状表現と適合させるために、ネルダー・ミードまたはアメーバ・アルゴリズムとしても知られているダウンヒルシンプレックス法を使用してよい（Ｓ４８６）。ダウンヒルシンプレックス法は、微分を要求しない単一価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、一般に非常に頑強である。
【００６３】
ネルダー・ミード法により、（ｋ＋２）個のパラメータ（ｐｘ，ｐｙ，α）は、多次元空間内にシンプレックスを形成する。ネルダー・ミード法は、コスト関数を削減するためにシンプレックスの点を移動させることによって、選択されたコスト関数を最小化する。シンプレックスの点は、他のシンプレックスの点によって生成された平面に対する反射、反射の後に取得されたシンプレックスの反射および拡張、シンプレックスの収縮などによって移動されてよい。
【００６４】
乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関して形状モデルのパラメータが最適化されると、形状位置決め装置１３５Ａは、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する形状位置決め結果をアトラス・ワーピング装置３０１に出力する（Ｓ４９２）。
【００６５】
図７は、図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５Ａ内に含まれる癌検出装置１４５Ａによって実行される例示的な動作を示す流れ図である。図７は、癌検出装置１４５Ａ内に含まれるアトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３とによって実行され得る例示的な動作を示す。
【００６６】
アトラス・ワーピング装置３０１は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉのために、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの位置決め形状を確率癌アトラスＡｖｉにワープする。確率癌アトラスＡｖｉへのワーピングは、その質量中心とそのエッジポイントとを使用して、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗを三角形分割することによって実行されてよい（Ｓ５０１）。形状位置決め装置１３５Ａによって形状位置決めが実行された後で、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の各三角形は、確率癌アトラスＡｖｉ内の三角形に対応する（Ｓ５０３）。確率癌アトラスＡｖｉは、基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉの形状を有するため、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の各三角形は基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉ内の三角形にも対応する。アトラスＡｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ）の対応する三角形内部の画素は、双直線補間を使用して、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の三角形と往復するようにワープされてよい（Ｓ５０３）。２つの三角形の間の対応では、図８Ｊでさらに説明されるように、頂点の各々を適切な相対的な重みで乗算することによって、２Ｄの双直線補間が実行される。
【００６７】
確率画像抽出装置３０３は、アトラスＡｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ）の対応する三角形をワープして乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の三角形に戻す（Ｓ５０５）。アトラス画像Ａｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ）の三角形内の画素に関連する癌確率は、したがって、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの三角形内の画素と関連付けられるようになり（Ｓ５０７）、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する癌確率画像が取得される（Ｓ５０７）。乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する癌確率画像は、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の、したがって、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗに関連する元の乳房画像内に癌の見込まれる位置と見込まれない位置とを示す。
【００６８】
図８Ａは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された形状モデルのＭＬ視像のための例示的な基本乳房アトラス形状を示す。図８Ａ内の基本乳房アトラス形状は、ＭＬ視像内の乳房マスク画像で９５％以上現れる可能性を有する画素のセットを表す。図８Ａで示される基本乳房アトラス形状は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される技術を使用して取得され得る。
【００６９】
図８Ｂは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された形状モデルの例示的な変形モードを示す。図Ｉ５１０内の乳房形状は、ＭＬ視像の例示的な基本乳房アトラス形状（平均形状）である。
【００７０】
変形の初めの３つのモード（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）が示される。変形の第１のモードはＬ１である。輪郭Ｄ２およびＤ３は、変形モードＬ１を定義する。変形モードＬ１は、Ｄ２輪郭から、Ｄ３輪郭からの対応する輪郭点に対する各輪郭点の移動の方向と比例長さとによって表され得る。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。
【００７１】
図８Ｂで示される変形モードは、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される技術を使用して学習処理によって取得され得る。
【００７２】
図８Ｃは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された形状モデルの例示的な変形モードの他のセットを示す。図８Ｃで示される変形モードは、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される技術を使用して、ＭＬ視像の４９００枚の学習乳房画像を使用して、形状モデルについて学習処理を行うことによって取得された。乳房画像データ・セット内の分散の９９％を捕捉する１７の変形モードが取得された。第１の４モード、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３およびＬ４の表現が図８で示される。図８Ｃで示される第１の４モードＬ１、Ｌ２、Ｌ３およびＬ４の表現は、共に、データの分散の８５％を捕捉する。図８Ｃで示される各モードに関して、ＭＬ視像の平均乳房形状（基本乳房アトラス形状）がドット（点）によりプロットされ、一方、矢印は、そのモードに関して、平均乳房形状の−２標準偏差から＋２標準偏差への１つの点が移動する距離を表す。モードＬ１は乳房画像データ・セット内の分散の５２％を捕捉し、モードＬ２は乳房画像データ・セット内の分散の１８％を捕捉し、モードＬ３は乳房画像データ・セット内の分散の１０％を捕捉し、モードＬ４は乳房画像データ・セット内の分散の４％を捕捉する。変形モードの残り（Ｌ５からＬ１７）は図示されない。
【００７３】
図８Ｄは、図６で例示される本発明の一実施形態による、位置決め形状のための形状位置決め装置１３５Ａによるコスト関数を計算する動作の例示的な態様を示す。形状位置決めは、αi（ｉ＝１．．．ｋ）のパラメータ・セットと２Ｄオフセットｐとを使用して、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗＳ５１１に関して実行される。輪郭Ｃ５１２によって境界が示される形状は、方程式（上記数式２、すなわち、
【００７４】
【数２】
2008200482.tif 000009
【００７５】
）から取得される。ここで、Ｂａ＿ｖｉは乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉの平均乳房形状であり、Ｌｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）は形状モデル変形モードである。輪郭Ｃ５１２によって境界が示される形状に関して質量中心ＣＯＭが判明する。形状の輪郭（外部）上の点Ｓ１に関して、ＣＯＭ点まで線が引かれる。この線は、点Ｓ２で乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗＳ５１１の輪郭（周囲）と交わる。エッジまでの距離は、点Ｓ１とＳ２の間の距離ｄである。距離ｄは、形状の輪郭（外部）Ｃ５１２上のすべての点に関して取得され、すべての距離ｄの平均としてコスト関数が取得される。
【００７６】
図８Ｅは、図６で例示される本発明の一実施形態による、形状位置決め装置１３５Ａによって乳房マスクに関して形状位置決めを実行する動作の例示的な結果を示す。図８Ｅに示すように、乳房マスクＩ５１３とＩ５１４とは、形状表現に合わせられる。輪郭Ｃ５１３とＣ５１４とによって境界が示された形状位置決め結果は、乳房マスクＩ５１３およびＩ５１４の形状を有効に描写している。図８Ｅで示される形状位置決め結果を取得するために、ダウンヒルシンプレックス・アルゴリズムが形状位置決め装置１３５Ａによって使用された。
【００７７】
図８Ｆは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された乳房内の癌の確率に関して例示的なＭＬ視像確率的アトラスを示す。図８Ｆ内のＭＬ視像確率的アトラスでは、輪郭Ｃ５１５は、ＭＬ視像に関する平均乳房形状（基本乳房アトラス形状）Ｂａ＿ＭＬの輪郭である。領域Ｒ５１５Ａは、癌の最も高い確率を示し、次いで、領域Ｒ５１５Ｂ、Ｒ５１５Ｃ、およびＲ５１５Ｄの順で癌の確率が高い。確率的アトラスで示されるように、癌の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って減少する。
【００７８】
図８Ｇは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された乳房内の癌の確率に関して例示的なＣＣ視像確率的アトラスを示す。図８Ｇ内のＣＣ視像確率的アトラスでは、輪郭Ｃ５１６は、ＣＣ視像に関する平均乳房形状の輪郭である。領域Ｒ５１６Ａは、癌の最も高い確率を示し、次いで、領域Ｒ５１６Ｂ、Ｒ５１６Ｃ、およびＲ５１６Ｄの順で癌の確率が高い。確率的アトラスで示されるように、癌の確率は、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って減少する。
【００７９】
図８Ｈは、図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置３５Ａによって乳房画像に関して癌確率画像を生成する動作の例示的な態様を示す。図８Ｈに例示されるように、乳房画像Ｉ５１８は、画像演算装置１２５Ａによる入力である。画像演算装置１２５Ａは、乳房画像Ｉ５１８に関して乳房マスク画像Ｉ５１９を抽出する。形状位置決め装置１３５Ａは、形状モデルを使用して乳房マスクの形状を表すことによって、乳房マスク画像に関して形状位置決めを実行する。形状表現輪郭Ｃ５２０は、画像Ｉ５１９からの乳房マスクの形状に合う。アトラス・ワーピング装置３０１は、乳房マスク位置決め形状Ｉ５２０の画素と確率的アトラスＩ５２２の画素の間に対応を生じさせることによって、乳房マスク位置決め形状Ｉ５２０を確率癌アトラスＩ５２２にワープする。対応を使用して、確率画像抽出装置３０３は、確率癌アトラスＩ５２２を乳房マスク位置決め形状Ｉ５２０上にワープし、したがって、乳房画像Ｉ５１８に関して癌確率画像Ｉ５２３を取得する。
【００８０】
図８Ｉは、図７で例示される本発明の一実施形態による、癌検出装置１４５Ａによって三角形分割を使用してアトラスに乳房マスクをワープする動作の例示的な態様を示す。
【００８１】
アトラス・ワーピング装置３０１は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗＩ５３０の位置決め形状Ｓ５３０を画像Ｉ５３２で示される確率癌アトラスＡｖｉＡ５３２にワープする。確率癌アトラスＡｖｉＡ５３２にワープすることは、その質量中心ＣＯＭ＿５３０とエッジポイントとに基づいて乳房マスク形状Ｓ５３０を三角形分割することによって実行される。乳房マスク形状Ｓ５３０内で各三角形を生成するために試験点Ｐ＿５３０が使用される。例えば、三角形Ｔ＿５３０は、質量中心ＣＯＭ＿５３０と、試験点Ｐ＿５３０とを使用して、マスク形状Ｓ５３０のエッジに接することによって生成される。三角形は、ＣＯＭ＿５３０と試験点Ｐ＿５３０とを対応する点ＰＣ＿５３２とＰ＿５３２とにマップして、対応する三角形Ｔ＿５３２上に確率癌アトラスＡｖｉＡ５３２にワープされる。確率癌アトラスＡｖｉＡ５３２は、次いで、各三角形Ｔ＿５３２を乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗＩ５３０の対応する三角形Ｔ＿５３０上にワープし戻すことによって、位置決め形状Ｓ５３０上にワープされる。確率癌アトラスＡｖｉＡ５３２内の各画素に関連する癌確率値も、位置決め形状Ｓ５３０上にワープされ、確率画像Ｉ５３４が取得される。確率画像Ｉ５３４は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗＩ５３０内に画素で癌の確率を含む。
【００８２】
図８Ｊは、図７で例示される本発明の一実施形態による、双直線補間の動作の例示的な態様を示す。アトラスＡｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ）の対応する三角形内部の画素は、図７で説明されたように、双直線補間を使用して、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の三角形と往復するようにワープされてよい。２つの三角形間の対応では、図８Ｊで説明されるように、頂点の各々を適切な相対的重みによって乗算することによって２Ｄの双直線補間が実行される。頂点Ａ、Ｂ、およびＣを有する三角形を考慮すると、点Ｄでの画素輝度は、以下に示す数式３により、取得してもよい。
【００８３】
［数３］
Ｄ＝Ａ×ｗＡ／Ｔａｂｃ＋Ｂ×ｗＢ／Ｔａｂｃ＋Ｃ×ｗＣ／Ｔａｂｃ 
ここで、Ａ、Ｂ、およびＣは、三角形頂点での画素輝度であり、Ｔａｂｃは三角形ＡＢＣの面積であり、ｗＡは三角形ＢＣＤの面積であり、ｗＢは三角形ＡＣＤの面積であり、ｗＣは三角形ＡＢＤの面積であり、その結果、Ｔａｂｃ＝ｗＡ＋ｗＢ＋ｗＣである。したがって、アトラスＡｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ内）内の三角形の画素Ａ、Ｂ、およびＣと、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の対応する三角形の画素Ａ’、Ｂ’、およびＣ’とを考慮すると、三角形ＡＢＣ内部の画素Ｄは、三角形Ａ’、Ｂ’、およびＣ’で数式３を使用して、三角形Ａ’、Ｂ’、およびＣ’内部の画素Ｄ’にワープされ得る。
【００８４】
図９は、図２で例示される本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出のための画像処理装置３５Ｂの構成図である。図９に示すように、本実施形態による画像処理装置３５Ｂは、画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とを含む。アトラス・ワーピング装置５７０と比較乳房分析装置５８０とは、癌検出装置１４５Ｂ内に含まれる。
【００８５】
画像演算装置１２５Ｂは、画像入力装置２５から乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理動作および準備動作を実行することが可能である。画像演算装置１２５Ｂによって実行される前処理動作および準備動作は、乳房画像のサイズおよび／または様相を変えるサイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。画像演算装置１２５Ｂは、乳房マスク画像を作成する。乳房マスク画像は、例えば、乳房画像内で示される乳房に関して、乳房の境界または乳房のクラスタを検出することによって作成されることが可能である。画像演算装置１２５Ｂはまた、乳房撮影の視像など、乳房画像に関する情報の記憶／取出しを行うことも可能である。
【００８６】
画像演算装置１２５Ｂは、図５で説明された画像演算装置１２５Ａと類似した方法で、前処理動作と乳房マスク抽出動作とを実行してよい。画像演算装置１２５Ｂは、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、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」（出願番号第１１／３６６，４９５号）と題された、米国特許出願で説明される方法を使用して、乳房の境界を検出することによって乳房マスク画像を作成することが可能である。
【００８７】
画像演算装置１２５Ｂは、乳房マスク画像を、乳房マスク画像の形状位置決めを実行する形状位置決め装置１３５Ｂに送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３５Ｂは、位置決め乳房形状を取得するために、形状モデルを使用して乳房マスク画像を描写する。形状位置決め装置１３５Ｂは、形状モデルを定義するパラメータを記憶する確率的アトラス基準装置１５５から形状モデルに関する情報を取り出す。
【００８８】
形状モデルは、確率的アトラス基準装置１５５内に記憶された確率癌アトラスと共に、図４で説明されており、学習乳房画像を使用してオフラインで生成されてもよい。学習乳房画像のセットを使用した乳房形状モデルと確率癌アトラスの生成に関する詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で見出すことが可能である。確率的アトラス基準装置１５５は、様々な視像に関して、乳房の形状モデルに関する情報を記憶する。
【００８９】
形状位置決め装置１３５Ｂは、図６で説明された、形状位置決め装置１３５Ａと類似した方法で形状位置決めを実行することが可能である。図４で説明されたように、所与の乳房撮影視像の形状モデルは、基本乳房アトラス形状と変形モードのセットとを含む。アトラス・ワーピング装置５７０は、形状位置決め装置１３５Ｂから乳房マスク画像に関する位置決め結果を受信して、乳房マスク画像を乳房マスク画像の視像と関連する確率癌アトラスにワープする。アトラス・ワーピング装置５７０は、乳房マスク画像を乳房マスク画像の視像に特有の基本乳房アトラス形状にワープすることもできる。アトラス・ワーピング装置５７０は、図４および図７で説明された技術を使用して、アトラス・ワーピング装置３０１と類似した方法で、基本乳房アトラス形状または確率癌アトラスに対する乳房マスク画像のワープを実行することが可能である。
【００９０】
比較乳房分析装置５８０は、アトラス・ワーピング装置５７０からワープされた乳房マスク画像を受信して、ワープされた乳房マスク画像間の比較分析を実行する。
【００９１】
それによって癌が乳房内に発見され得る１つの技術は、その人物の左乳房画像内に存在する、その人物の右乳房画像には出現しない異常を調査すること、またその逆によってである。マンモグラフィ機械から取得された左乳房画像ＩＬと右乳房画像ＩＲが、マニュアルによってまたはコンピュータによって比較されると仮定する。左および右の乳房形状は一致しない場合が多いため、乳房異常を明らかにすることになる異なる画像を取得するために、左乳房画像ＩＬ内のどの画素と、右乳房画像ＩＲ内のどの画素とが比較および減算されるべきか不明確である。
【００９２】
画像処理装置３５Ｂを使用すると、左乳房画像内および右乳房画像内の画素間に一対一対応を確立することが可能である。同じ乳房撮影視像ｖを有し、同じ人物から取得された左乳房画像ＩＬおよび右乳房画像ＩＲの場合、画像演算装置１２５Ａは、左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとを取得する。形状位置決め装置１３５Ｂは、視像ｖの形状モデルを使用して、左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとに関して、形状位置決めを実行する。
【００９３】
アトラス・ワーピング装置５７０は、左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとに関して位置決め結果を受信する。アトラス・ワーピング装置５７０は、形状位置決め結果を使用して、左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとをアトラス空間にワープする。アトラス・ワーピング装置５７０は、左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとを、視像ｖに関連する基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖに、または視像ｖに関連する確率癌アトラスＡｖにワープする。アトラス空間内の２つのワープされた画像、すなわち、左乳房用のＢＬ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄと右乳房用のＢＲ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄとが取得される。アトラス空間のワープされた画像、すなわち、左乳房用のＢＬ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄと右乳房用のＢＲ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄとは基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖの形状を有し、したがって、ワープされた画像ＢＬ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄとＢＲ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄの画素間に一対一対応が存在する。
【００９４】
典型的な腫瘤性病変／異常／癌構造は、乳房撮影時に（明るい斑点として出現する）高輝度画素のクラスタとして現れることになる。
【００９５】
比較乳房分析装置５８０は、ワープされた画像ＢＬ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄとＢＲ＿ｍａｓｋ＿ｗａｒｐｅｄとを受信して、例えば、対応する画素輝度を減じることによってこれらを減じる。サブトラクション画像が取得される。１つの乳房の中だけに存在する異常は、サブトラクション画像内に出現することになる。したがって、１つの乳房内に存在し、もう１つの乳房内に対応する構造を有さない癌構造／腫瘤性病変がサブストラクション画像で明らかになる。
【００９６】
左乳房マスク画像ＢＬ＿ｍａｓｋと右乳房マスク画像ＢＲ＿ｍａｓｋとは、視像ｖに関連する（例えば、平均乳房形状などの）基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖに、または視像ｖに関連する確率癌アトラスＡｖにワープされてよい。左乳房マスク画像と右乳房マスク画像とが、確率癌アトラスＡｖにワープされる場合、異常が調査される空間は制限されてよい。特に、調査空間は、確率癌アトラスによって示されるような、癌の高い事前の可能性を有する範囲に関してだけ画像減算を実行することによって制限されてよい。
【００９７】
比較乳房分析装置５８０は、異なる時間に撮られた、同じ乳房のワープされた画像を比較および減算することも可能である。例えば、乳房内で発生した構造上の変化を観察するために、１年前に行われた乳房撮影から取得されたワープされた画像が、５年間に行われた乳房撮影から取得されたワープされた画像と比較されて、そこから減算されることが可能である。
【００９８】
画像処理装置３５Ｂは、したがって、異なる乳房形状を同じ空間にワープして、共通のアトラス空間内で乳房形状に関する比較分析を実行する技術を提供する。
【００９９】
画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【０１００】
図１０Ａは、図９に例示される本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析のために癌形成をアトラスにワープする動作の態様を例示する。新しい乳房画像は基本乳房アトラス形状上にワープされる。新しい乳房画像内に突き止められた癌形成も基本乳房アトラス形状上にワープされ、基本乳房アトラス形状上のどこに対応する癌形成が突き止められるかを示すことになる。
【０１０１】
図１０Ｂは、図９で例示される、本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出の動作の態様を例示する。図１０Ｂに示すように、人物の右乳房視像は癌形成を有するが、同じ人物の左乳房視像は癌を有さない。右と左乳房の形状は異なる。乳房形状の差異は、解剖学的な可変性による可能性があり、また、右乳房のサイズを増加する、右乳房内の癌の存在による可能性もある。
【０１０２】
右および左の乳房両方が、変換Ｔ１およびＴ２を使用して、基本乳房アトラス形状上にワープされる。左および右の乳房は異なる視像の乳房撮影であるとしても、これらは一対の鏡像である。例えば、ＭＬＬ視像は縦軸に関するＭＬＲ視像の鏡像である。したがって、１つの基本乳房アトラス形状がＭＬＬ視像およびＭＬＲ視像両方の乳房撮影のために使用されてよい。同様に、ＣＣＬ視像は縦軸に関するＣＣＲ視像の鏡像である。したがって、１つの基本乳房アトラス形状がＣＣＬ視像およびＣＣＲ視像両方の乳房撮影のために使用されてよい。すなわち、ＭＬＬおよびＭＬＲなどの鏡像の基本乳房アトラス形状は同じである。癌形成は基本乳房アトラス形状Ｗ１の内部に存在するが、基本乳房アトラス形状Ｗ２の内部には存在しないため、右および左の乳房をワープすることによって取得された基本乳房アトラス形状Ｗ１とＷ２とを比較することによって癌形成が検出される。基本乳房アトラス空間内でＷ２がＷ１から減算されると、癌形成が取得される。
【０１０３】
図１１は、図２で例示される本発明の第３の実施形態による、癌確率画像を取得するために確率的アトラスを使用する癌検出のための画像処理装置３５Ｃの構成図である。図１１に示すように、画像処理装置３５Ｃは、以下の構成要素を含む。すなわち、画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とである。画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０とは、学習システム７７２内に含まれる。画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、オペレーション・システム７７８内に含まれる。
【０１０４】
画像処理装置３５Ｃの動作は、一般に２つの段階に分割され得る。すなわち、（１）学習処理と、（２）乳癌確率推定の動作とである。
【０１０５】
学習処理段階に伴う原理は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明されている。図１１で例示されるこの第３の実施形態によれば、画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０とは、乳房形状に関して形状モデルと確率癌アトラスとを作成するように学習処理を行う。学習システム７７２によって学習処理を通じて累積された知識は、確率的アトラス基準装置１５５に送られる。
【０１０６】
本発明のこの第３の実施形態によれば、画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、図４で例示された第１の実施形態の対応する要素と同じ方法で機能することが可能である。画像演算装置３５Ｃの通常動作の間、確率的アトラス基準装置１５５は、新しい乳房画像内の癌の確率に関する情報を取り出すために、基準データ学習知識を形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３とに提供する。新しい乳房画像に関する乳癌確率取出しのための動作に伴う原理は、図４、５、６、７、および８で説明されている。
【０１０７】
学習処理段階の間、画像演算装置６２０Ａは、画像入力装置２５から学習乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理動作および準備動作を実行し、学習乳房マスク画像を作成し、乳房撮影の視像など、乳房画像に関する情報を記憶／抽出する。画像演算装置６２０Ａの動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。画像演算装置６２０Ａは、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、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」（出願番号第１１／３６６，４９５号）と題された、米国特許出願で説明される方法を使用して、乳房の境界を抽出することによって乳房マスク画像を作成することが可能である。乳房画像の形状マスク画像を取得するために、その他の乳房境界検出技術が画像演算装置６２０Ａによって使用されてもよい。
【０１０８】
基本形状装置７１０は、画像演算装置６２０Ａから学習乳房マスク画像を受信して、学習乳房マスク画像から、例えば、平均乳房形状などの基本乳房アトラス形状を作成する。基本形状装置７１０は、学習乳房マスク画像の質量中心を位置合わせする。学習乳房マスク画像の質量中心の位置合わせは、結果として、確率マップをもたらし、その中で、画素が明るいほど、その画素が学習乳房マスク画像内で出現する可能性が高い。次いで、例えば、平均乳房形状などの基本乳房アトラス形状を取得するために、確率閾値が確率マップに応用されてよい。基本形状装置７１０の動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。
【０１０９】
形状パラメータ化装置７２０は、乳房形状のパラメータ化を定義するために、学習乳房マスク画像と、基本乳房アトラス形状とを受信して、学習乳房マスク画像を基本乳房アトラス形状上にワープする。形状パラメータ化装置７２０は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｇ．Ｈｅｉｔｚ，Ｔ．ＲｏｈｌｆｉｎｇおよびＣ．Ｍａｕｒｅｒ（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｖｉｓｉｏｎ，Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，２００４）による「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｍｅｓｈ」から適合された形状パラメータ化技術を使用してよい。制御点は基本乳房アトラス形状の輪郭に沿って配置されてよい。制御点を使用して、変形格子が作成される。変形格子を使用して、制御点は学習乳房マスク画像上にワープされる。次いで、ワープされた制御点によって定義された形状の質量中心と共に、対応するワープされた制御点によって、学習乳房マスク画像に関する形状情報が与えられる。基本乳房アトラス形状から学習乳房マスク画像上に対する制御点のワーピングは、基本乳房アトラス形状から学習乳房マスク画像へのワープを定義するために使用されるＢスプライン変換を用いて、非リジッド登録によって実行されてよい。形状パラメータ化装置７２０は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｄ．Ｒｕｅｃｋｅｒｔ，Ａ．ＦｒａｎｇｉおよびＪ．Ｓｃｈｎａｂｅｌ（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，２２（８），ｐ．１０１４−１０２５，２００３年８月）による「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ３−Ｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂｒａｉｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ」で議論される技術を使用して、非リジット登録を実行することが可能である。形状パラメータ化装置７２０は、学習乳房マスク画像に関して形状表現を出力する。形状パラメータ化装置７２０の動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。
【０１１０】
変形分析装置７３０は、乳房によって形状がどのように異なるかを描写する形状モデルを学ぶために、乳房形状パラメータ化の結果を使用する。学習乳房マスク画像に関する形状の表現を使用して、変形分析装置７３０は、学習乳房マスク画像と基本乳房アトラス形状の間の主要変形モードを見つけ出す。変形分析装置７３０は、主要変形モードを見つけ出すために主成分分析（ＰＣＡ）技術を使用してよい。ＰＣＡから取得された主成分は、学習乳房マスク画像と基本乳房アトラス形状の間の変形モードを表す。変形分析装置７３０の動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。
【０１１１】
基本乳房アトラス形状および学習乳房マスク画像と基本乳房アトラス形状の間の変形モードは、形状モデルを定義する。形状モデルは、各乳房撮影視像に関して取得され得る。形状モデル情報は、画像処理装置３５Ｃの動作の間に使用されるために、確率的アトラス基準装置１５５に送られる。
【０１１２】
学習形状位置決め装置７４０は、形状モデルを定義するデータを受信する。学習形状位置決め装置７４０は、次いで、学習乳房マスク画像を、形状偏差の主要モードの線形結合である、その正確な形状表現と適合させる。形状位置決め装置７４０は、学習データセット内の各学習乳房マスク画像に関して形状モデルのパラメータを最適化して、形状モデルを使用して、学習乳房マスク画像を最適に説明するために、ネルダー・ミードまたはアメーバ・アルゴリズムとしても知られているダウンヒルシンプレックス法を使用してよい。学習形状位置決め装置７４０の動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。
【０１１３】
アトラス出力装置７５０は、学習形状位置決め装置７４０から、分析された学習乳房マスク画像のセットに関して形状位置決めの結果を受信する。学習乳房マスク画像のセットは、予め局部限定されている癌形成を有する。形状位置決め結果を使用して、学習乳房マスク画像内の局部限定された癌形成は、学習乳房マスク画像から基本乳房アトラス形状上にマップされる。アトラスは、基本乳房アトラス形状内の癌形成の位置を用いて作成される。予め局部限定された癌形成を含む多数の学習乳房マスク画像が使用されるため、アトラスは、基本乳房アトラス形状内部の各画素に関して癌形成の確率を提供する確率的アトラスである。１つの確率癌アトラスが、各乳房撮影視像に関して作成され得る。様々な乳房視像に関する確率癌アトラスは、画像処理装置３５Ｃの動作の間に使用されるために、確率的アトラス基準装置１５５に送られる。アトラス出力装置７５０の動作に関するさらなる詳細は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される。
【０１１４】
画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ａと、形状位置決め装置１３５Ａと、アトラス・ワーピング装置３０１と、確率画像抽出装置３０３と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【０１１５】
図１２は、図２に例示される本発明の第４の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出のための画像処理装置３５Ｄの構成図である。図１２に示すように、画像処理装置３５Ｄは、以下の構成要素を含む。すなわち、画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とである。画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０とは、学習システム７７２内に含まれる。画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、オペレーション・システム８７８内に含まれる。
【０１１６】
画像処理装置３５Ｄの動作は、一般に２つの段階に分割され得る。すなわち、（１）学習処理と、（２）乳癌確率推定の動作とである。
【０１１７】
学習処理段階に伴う原理は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明されている。図１２で例示されるこの第４の実施形態によれば、画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０とは、図１１で説明されたように、乳房形状に関して形状モデルと確率癌アトラスとを作成するように学習処理を行う。学習システム７７２によって学習処理を通じて累積された知識は、確率的アトラス基準装置１５５に送られる。
【０１１８】
本発明のこの第４の実施形態によれば、画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、図９で例示された第２の実施形態の対応する要素と同じ方法で機能することが可能である。画像処理装置３５Ｄの通常動作の間、確率的アトラス基準装置１５５は、新しい乳房画像の比較乳房分析を使用した癌検出のために、基準データ学習知識を形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０とに送る。乳癌検出のための比較乳房分析に関する動作に伴う原理は、図９、５、６、８、１０Ａおよび１０Ｂで説明されている。
【０１１９】
画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像演算装置６２０Ａと、基本形状装置７１０と、形状パラメータ化装置７２０と、変形分析装置７３０と、学習形状位置決め装置７４０と、アトラス出力装置７５０と、画像演算装置１２５Ｂと、形状位置決め装置１３５Ｂと、アトラス・ワーピング装置５７０と、比較乳房分析装置５８０と、確率的アトラス基準装置１５５とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【０１２０】
本出願で説明される方法および装置は、癌の検出のために、２つの識別可能な乳房の高水準の形状比較を可能にする。本出願で説明される方法および装置は、基本乳房アトラス形状内に癌の確率を有する確率的アトラスを使用して、乳房内の癌の確率に関してデータを入手する。本出願で説明される方法および装置は、自動式であり、乳房内の癌のコンピュータ支援検出で使用されることが可能である。本出願で説明される方法および装置は、乳房以外のその他の解剖学部位に関する形状モデルと、癌構造以外のその他の異常構造に関する確率的アトラスとを使用してもよい。例えば、本出願で説明される方法および装置は、肺および結腸の癌の検出に使用されてもよい。本出願で説明される方法および装置は、乳房以外のその他の解剖学的部位に関して、癌構造以外のその他の異常構造を自動的に検出することが可能である。本出願で説明される方法および装置は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された同時係属非仮出願で説明される技術を使用して作成される、解剖学的部位に関する形状モデルと、異常構造に関する確率的アトラスとを使用してよい。
【０１２１】
本発明の詳細な実施形態および態様が上で説明されているが、本発明の精神および範囲から逸脱せずに、様々な変更形態が可能であることが明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置を含むシステムの一般的な構成図である。
【図２】本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置の構成図である。
【図３】図２で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置によって実行される動作を例示する流れ図である。
【図４】図２で例示される本発明の一実施形態による、癌確率画像を取得するために確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置の構成図である。
【図５】図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置内に含まれる画像演算装置によって実行される動作を例示する流れ図である。
【図６】図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置内に含まれる形状位置決め装置によって実行される動作を例示する流れ図である。
【図７】図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置内に含まれる癌検出装置によって実行される例示的な動作を示す流れ図である。
【図８Ａ】確率的アトラス基準装置内に記憶された形状モデルのＭＬ視像のための例示的な基本乳房アトラス形状を示す図である。
【図８Ｂ】確率的アトラス基準装置内に記憶された形状モデルの例示的な変形モードを示す図である。
【図８Ｃ】確率的アトラス基準装置内に記憶された形状モデルの例示的な変形モードの別のセットを示す図である。
【図８Ｄ】図６で例示される本発明の一実施形態による、位置決め形状のための形状位置決め装置によるコスト関数を計算する動作の例示的な態様を示す図である。
【図８Ｅ】図６で例示される本発明の一実施形態による、形状位置決め装置による乳房マスクに関して形状位置決めを実行する動作の例示的な結果を示す図である。
【図８Ｆ】確率的アトラス基準装置内に記憶された乳房内の癌の確率に関して例示的なＭＬ視像確率的アトラスを示す図である。
【図８Ｇ】確率的アトラス基準装置内に記憶された乳房内の癌の確率に関して例示的なＣＣ視像確率的アトラスを示す図である。
【図８Ｈ】図４で例示される本発明の一実施形態による、確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置によって乳房画像に関して癌確率画像を生成する動作の例示的な態様を示す図である。
【図８Ｉ】図７で例示される本発明の一実施形態による、癌検出装置によって三角形を使用してアトラスに乳房マスクをワープする動作の例示的な態様を示す図である。
【図８Ｊ】図７で例示される本発明の一実施形態による、双直線補間の動作の例示的な態様を示す図である。
【図９】図２で例示される本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出のための画像処理装置の構成図である。
【図１０Ａ】図９で例示される本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析のために癌形成をアトラスにワープする動作の例示的な態様を示す図である。
【図１０Ｂ】図９で例示される本発明の第２の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出の動作の例示的な態様を示す図である。
【図１１】図２で例示される本発明の第３の実施形態による、癌確率画像を取得するために確率的アトラスを使用した癌検出のための画像処理装置の構成図である。
【図１２】図２に例示される本発明の第４の実施形態による、比較乳房分析を使用した癌検出のための画像処理装置の構成図である。
【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７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
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【図８Ｇ】
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【図８Ｈ】
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【図８Ｉ】
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【図８Ｊ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【外国語明細書】
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