(57)【要約】【課題】画像を処理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、対象を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスし、複数の対象の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し、前記複数の対象と前記基本対象が前記対象のクラスに属するものであり、形状モデルを使用して対象の形状を表すことによって、対象に関係しない要素を画像から削除する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象を含む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、
複数の対象の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であって、前記複数の対象と前記基本対象が前記対象のクラスに属するものであるステップと、
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、前記対象に関係しない要素を前記画像から削除するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【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形状の間の形状変形を描写するために変形モードを含み、
前記削除するステップが、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に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記削除するステップが、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に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記削除するステップが、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に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記対象が乳房であり、前記要素が、前記乳房を画像化する画像化システムによって引き起こされるノイズ、スクラッチ、タグ、マーカ、およびアーティファクトのうちの１つであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために、前記対象の前記クラスに属する前記複数の対象を使用して学習処理を行うステップをさらに含み、
前記学習処理を行うステップが、
前記複数の対象の質量中心を使用して前記複数の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、主成分分析を使用して変形モードを決定するサブステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
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、
基本対象形状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、
前記対象の視像を決定するステップとを含む画像処理方法であって、
前記視像を決定するステップが、
対象位置決め形状と鏡像的対象位置決め形状とを取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象と前記対象の鏡像的対象との形状を表すことによって、前記対象と前記鏡像的対象とに関して形状位置決めを実行するサブステップと、
前記対象の前記形状、前記鏡像的対象の前記形状および前記基本対象形状の少なくとも１つと、前記対象位置決め形状、前記鏡像的対象位置決め形状および前記基本対象形状の少なくとも１つとの間で比較分析を実行することによって前記視像を識別するサブステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
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デルを含み、
前記形状位置決めを実行するサブステップが、前記変形モードの組合せを使用して前記対象および前記鏡像的対象の前記形状を適合させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記形状位置決めを実行するサブステップが、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、前記対象および前記鏡像的対象の前記形状を、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８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記対象が乳房であり、前記鏡像的対象が軸に関して前記乳房を反転させることによって取得された鏡像的乳房であり、前記視像が左または右の視像であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記視像を識別するサブステップが、
対象の合い具合を決定するために、前記対象位置決め形状を前記対象の前記形状と比較する工程と、
鏡像的対象の合い具合を決定するために、前記鏡像的対象位置決め形状を前記鏡像的対象の前記形状と比較する工程と、
前記対象の合い具合が前記鏡像的対象の合い具合より優れている場合、前記形状モデルに関連する視像を前記対象に割り当てる工程とを含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記視像を識別するサブステップが、
対象の合い具合を決定するために、前記対象位置決め形状を前記基本対象形状と比較する工程と、
鏡像的対象の合い具合を決定するために、前記鏡像的対象位置決め形状を前記基本対象形状と比較する工程と、
前記対象の合い具合が前記鏡像的対象の合い具合より優れている場合、前記基本対象形状に関連する視像を前記対象に割り当てる工程とを含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記基本対象形状と前記形状モデルとを生成するために、複数の学習対象を使用して学習処理を行うステップをさらに含み、
前記学習処理を行うステップが、
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形状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形状の間の形状変形を描写するために、主成分分析を使用して変形モードを決定するサブステップとを含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
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、
要素を含む基本対象と、前記基本対象からの形状偏差に関する形状モデルとを含む基準データにアクセスするステップと、
前記対象内の前記要素の位置を決定するステップとを含む画像処理方法であって、
前記位置を決定するステップが、
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、前記基本対象に関連する幾何学的部位と、前記対象に関連する幾何学的部位との間に対応を生じさせるサブステップと、
前記対応を使用して、前記要素を前記基本対象から前記位置決め形状上にマップするサブステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
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、
前記対応を生じさせるサブステップが、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によって、前記形状モデルを使用して前記対象の前記形状を表すことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記対応を生じさせるサブステップが、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１５に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記対象が乳房であり、前記要素が前記乳房の乳首であることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために複数の学習対象を使用して学習処理を行うステップをさらに含み、
前記学習処理を行うステップが、
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、主成分分析を使用して変形モードを決定するサブステップとを含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記対応を生じさせるサブステップが、
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工程と、
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工程とを含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
対象を含む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、
基本対象からの複数の対象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であって、前記複数の対象と前記基本対象が前記対象のクラスに属するものである基準データ装置と、
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、前記画像から前記対象に関係しない要素を削除するための特徴削除装置とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】
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、
前記特徴削除装置が、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２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記特徴削除装置が、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２１に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記対象が乳房であり、前記要素が、前記乳房を画像化する画像化システムによって引き起こされるノイズ、スクラッチ、タグ、マーカ、およびアーティファクトのうちの１つであることを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために、前記対象の前記クラスに属する前記複数の対象を使用して学習処理を行うための学習処理装置をさらに含み、
前記学習処理装置が、
前記複数の対象の質量中心を使用して前記複数の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、
前記対象の前記複数の形状と前記基本対象の形状変形を描写するために、主成分分析を使用して変形モードを決定することによって、学習処理を行うことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２５】
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、
基本対象形状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、
前記対象の視像を決定するための視像検出装置とを含む画像処理装置であって、
前記視像検出装置が、
対象位置決め形状と鏡像的対象位置決め形状とを取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象および前記対象の鏡像的対象の形状を表すことによって、前記対象および前記鏡像的対象に関して形状位置決めを実行し、
前記対象の前記形状、前記鏡像的対象の前記形状および前記基本対象形状の少なくとも１つと、前記対象位置決め形状と、前記鏡像的対象位置決め形状および前記基本対象形状の少なくとも１つとの間で比較分析を実行することによって前記視像を識別することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２６】
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、
前記視像検出装置が、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および前記鏡像的対象の前記形状を適合させることによって、形状位置決めを実行することを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項２７】
前記視像検出装置が、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および前記鏡像的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２６に記載の画像処理装置。
【請求項２８】
前記対象が乳房であり、前記鏡像的対象が軸に関して前記乳房を反転させることによって取得された鏡像的乳房であり、前記視像が左または右の視像であることを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項２９】
前記視像検出装置は、
対象の合い具合を決定するために、前記対象位置決め形状を前記対象の前記形状と比較し、
鏡像的対象の合い具合を決定するために、前記鏡像的対象位置決め形状を前記鏡像的対象の前記形状と比較し、
前記対象の合い具合が前記鏡像対象の合い具合より優れている場合、前記形状モデルに関連する視像を前記対象に割り当てることによって、前記視像を識別することを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項３０】
前記視像検出装置は、
対象の合い具合を決定するために、前記対象位置決め形状を前記基本対象と比較し、
前記鏡像的対象の合い具合を決定するために、前記鏡像的対象位置決め形状を前記基本対象形状と比較し、
前記対象の合い具合が前記鏡像的対象の合い具合より優れている場合、前記基本対象形状に関連する視像を前記対象に割り当てることによって、前記視像を識別することを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項３１】
前記基本対象形状と前記形状モデルとを生成するために、複数の学習対象を使用して学習処理を行うための学習処理装置をさらに含み、
前記学習処理装置は、
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形状を生成し、
前記複数の学習対象と前記基本対象形状の間の形状変形を描写するために、主成分分析を使用して変形モードを決定することによって、学習処理を行うことを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
【請求項３２】
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、
要素を含む基準対象と、前記基本対象からの形状偏差に関する形状モデル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、
前記対象内の前記要素の位置を決定するための要素検出装置とを含む画像処理装置であって、
前記要素検出装置は、
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、前記基本対象に関連する幾何学的部位と前記対象に関連する幾何学的部位との間に対応を生じさせ、
前記対応を使用して、前記基本対象からの前記要素を前記位置決め形状上にマップすることによって、前記位置を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３３】
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の変形モードを含み、
前記要素検出装置が、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によって、前記形状モデルを使用して前記対象の前記形状を表すことを特徴とする請求項３２に記載の画像処理装置。
【請求項３４】
前記要素検出装置が、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３３に記載の画像処理装置。
【請求項３５】
前記対象が乳房であり、前記要素が前記乳房の乳首であることを特徴とする請求項３２に記載の画像処理装置。
【請求項３６】
前記基本対象と前記形状モデルとを生成するために複数の学習対象を使用して学習処理を行うための学習処理装置をさらに含み、
前記学習処理装置が、
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との間の形状変形を描写するために、主成分分析を使用して変形モードを決定することによって、学習処理を行うことを特徴とする請求項３２に記載の画像処理装置。
【請求項３７】
前記要素検出装置が、
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、
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対応を生じさせることによって、前記対応を生じさせることを特徴とする請求項３２に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本非仮出願は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」および「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願に関係する。
【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、乳房画像内の特徴削除／位置決定のための形状モデルを使用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は、乳房の医学上の問題の診断において有力な手段である。マンモグラフィ画像内の重要な特徴は、乳房形状である。明確に検出された乳房形状は、悪性腫瘍の特徴である皮膚陥凹および皮膚肥厚など、乳房の異常を識別するために使用されることが可能である。明確な乳房形状はまた、マンモグラフィ画像間の自動的または手動的な比較分析を容易にする。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。乳房に対する乳首の位置は、乳房の異常を検出するために使用され得る。乳房撮影視像は乳房撮影画像内の乳房の方向と幾何形状とを設定するため、乳房撮影視像の知識も乳房画像の分析にとって重要である。
【０００４】
不明確または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。不明確な、普通でない、すなわち異常な乳房形状または乳房の境界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。
【０００５】
乳房撮影の取得プロセスが機能する方法により、乳房が先細りになる領域は乳房の輪郭のコントラストが減少する。これは、乳房の境界を不明確にし、乳房のセグメンテーションに関して課題を提示する。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、乳房画像の処理に関して問題をもたらす可能性がある。信頼性のある乳房形状検出は、乳房の解剖学的形状および医用画像化条件の偏差によってさらに複雑化する。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。かかる乳房画像化の偏差は、乳房形状のマニュアルによる識別およびコンピュータ支援分析の両方に難題を提示する。
【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乳房画像内の特徴削除および位置決定のための方法と装置と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。方法および装置はまた、乳房内の特徴の位置に関してアトラスを使用する。方法および装置は、乳房用の形状モデリング技術を使用して、乳房撮影の視像を自動的に決定する。方法および装置は、自動的な乳房のセグメンテーションを実行し、乳房内の乳首の位置を自動的に決定する。方法および装置は、乳房内の乳首以外のその他の特徴の自動検出にも使用されることが可能である。方法および装置は、解剖学的部位に関する形状モデリング技術と、解剖学的部位内の特徴の位置に関するアトラスと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の特徴削除と、特徴検出と、特徴位置決定と、セグメンテーションと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、画像処理の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、対象を含む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、複数の対象の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であって、前記複数の対象と前記基本対象が前記対象のクラスに属するものであるステップと、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、前記対象に関係しない要素を前記画像から削除するステップとを含む。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、画像処理方法は、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、基本対象形状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、前記対象の視像を決定するステップとを含む画像処理方法であって、前記視像を決定するステップが、対象位置決め形状と鏡像的対象位置決め形状とを取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象と前記対象の鏡像的対象との形状を表すことによって、前記対象と前記鏡像的対象とに関して形状位置決めを実行するサブステップと、前記対象の前記形状、前記鏡像的対象の前記形状および前記基本対象形状の少なくとも１つと、前記対象位置決め形状、前記鏡像的対象位置決め形状および前記基本対象形状の少なくとも１つとの間で比較分析を実行することによって前記視像を識別するサブステップとを含む。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、画像処理方法は、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、要素を含む基本対象と、前記基本対象からの形状偏差に関する形状モデルとを含む基準データにアクセスするステップと、前記対象内の前記要素の位置を決定するステップとを含む画像処理方法であって、前記位置を決定するステップが、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、前記基本対象に関連する幾何学的部位と、前記対象に関連する幾何学的部位との間に対応を生じさせるサブステップと、前記対応を使用して、前記要素を前記基本対象から前記位置決め形状上にマップするサブステップとを含む。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、画像処理装置は、対象を含む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、基本対象からの複数の対象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であって、前記複数の対象と前記基本対象が前記対象のクラスに属するものである基準データ装置と、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、前記画像から前記対象に関係しない要素を削除するための特徴削除装置とを含む。
【００１１】
本発明の第５の態様によれば、画像処理装置は、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、基本対象形状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、前記対象の視像を決定するための視像検出装置とを含み、前記視像検出装置は、対象位置決め形状と鏡像的対象位置決め形状とを取得するために、前記形状モデルを使用して前記対象および前記対象の鏡像的対象の形状を表すことによって、前記対象および前記鏡像的対象に関して形状位置決めを実行し、前記対象の前記形状、前記鏡像的対象の前記形状および前記基本対象形状の少なくとも１つと、前記対象位置決め形状と、前記鏡像的対象位置決め形状および前記基本対象形状の少なくとも１つとの間で比較分析を実行することによって前記視像を識別することで、視像を決定する。
【００１２】
本発明の第６の態様によれば、画像処理装置は、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、要素を含む基準対象と、前記基本対象からの形状偏差に関する形状モデル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、前記対象内の前記要素の位置を決定するための要素検出装置とを含み、前記要素検出装置は、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、前記基本対象に関連する幾何学的部位と前記対象に関連する幾何学的部位との間に対応を生じさせ、前記対応を使用して、前記基本対象からの前記要素を前記位置決め形状上にマップすることによって、前記位置を決定する。
【００１３】
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】
【００１４】
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、特徴削除／位置決定のための画像処理装置を含むシステムの全体的な構成図である。図１に例示されるシステム１００は、以下の構成要素を含む。すなわち、画像入力装置２８と、画像処理装置３８と、ディスプレイ６８と、画像出力装置５８と、ユーザ入力装置７８と、印刷装置４８である。図１におけるシステム１００の動作は、以下の議論から明らかになるであろう。
【００１５】
画像入力装置２８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。デジタル画像データはまた、非解剖学的対象の画像、人間に関する画像などであってよい。画像入力装置２８は、放射線フィルム、診断画像、写真フィルム、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読み取るスキャナ、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。
【００１６】
画像処理装置３８は、下で詳細に議論される方法で、画像入力装置２８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特徴削除／位置決定を実行する。ユーザ（例えば、医療施設の放射線専門家）はディスプレイ６８を経由して画像処理装置３８の出力を見ることができ、ユーザ入力装置７８を経由して画像処理装置３８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７８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。
【００１７】
本発明の実施形態に従って確率的アトラスを使用して特徴削除／位置決定を実行することに加えて、画像処理装置３８は、ユーザ入力装置７８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４８は、画像処理装置３８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３８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３８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５８に送られてもよい。画像出力装置５８は、画像データにさらなる処理を実行するモジュールであってもよいし、画像を収集および比較するデータベースや、画像処理装置３８から受信された特徴削除／位置決定結果を記憶および使用するデータベースであってよい。
【００１８】
図２は、本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８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３８は、画像演算装置１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８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。
【００１９】
一般に、図２に例示される画像処理装置３８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対象の形状の登録と、デジタル画像データ内の対象の特徴削除・位置決定とを実行する。画像演算装置１２８は、画像入力装置２８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、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。デジタル画像データはまた、非解剖学的対象の画像、人間の画像などであってよい。
【００２０】
画像処理装置３８の動作は、次に、乳房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した特徴削除／位置決定のための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、乳房以外のその他のタイプの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特徴削除／位置決定のために、画像処理の他の分野に等しく応用される。
【００２１】
画像演算装置１２８は、画像入力装置２８から乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理演算および準備演算を実行することが可能である。画像演算装置１２８によって実行される前処理演算および準備演算は、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１２８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。
【００２２】
画像演算装置１２８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１３８に送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３８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１３８は、形状モデルを定義するパラメータを記憶する基準データ装置１５８から形状モデルに関する情報を取り出す。基準データ装置１５８は、乳房撮影内に記録された乳房の様々な視像など、乳房内部の様々な位置での乳房構造の確率に関する情報を含む、１つまたは複数の確率的アトラスも記憶することができる。確率的アトラス内に記録された乳房構造は、例えば、乳房内の癌の塊、乳房内の良性構造、胸部血管領域などであってよい。
【００２３】
特徴削除・位置決定装置１４８は、形状位置決め装置１３８から位置決め乳房形状を受信する。特徴削除・位置決定装置１４８は、基準データ装置１５８から、基本乳房画像用のデータおよび／または確率的アトラス用のデータを取り出す。基準データ装置１５８から取り出されたデータを使用して、特徴削除・位置決定装置１４８は、位置決め乳房形状に関して、特徴の削除および／または幾何学的位置決定ならびに処理を実行する。特徴削除・位置決定装置１４８の出力は、識別された特徴を有する乳房画像、および／またはいくつかの特徴が削除された乳房画像である。特徴削除・位置決定装置１４８の出力はまた、削除された特徴の位置または乳房の他の当該特徴の位置に関する情報、乳房画像の方向性／視像に関する情報などを含んでもよい。特徴削除・位置決定装置１４８は、位置決定および／または特徴削除情報と共に、乳房画像を出力する。かかる出力結果は、画像出力装置５８、印刷装置４８、および／またはディスプレイ６８に出力されてよい。
【００２４】
図２に例示される画像処理装置３８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１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８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１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【００２５】
図３は、図２で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８によって実行される動作を例示する流れ図である。
【００２６】
画像演算装置１２８は、画像入力装置２８から乳房画像を受信する（Ｓ２０１）。画像演算装置１２８は、乳房画像上に前処理演算および準備演算を実行する（Ｓ２０３）。画像演算装置１２８によって実行される前処理演算および準備演算は、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１２８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）。
【００２７】
画像演算装置１２８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１３８に送る（Ｓ２０９）。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３８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、基準データ装置１５８から取り出される（Ｓ２１１）。
【００２８】
特徴削除・位置決定装置１４８は、形状位置決め装置１３８から位置決め乳房形状を受信する。特徴削除・位置決定装置１４８は、基準データ装置１５８から、形状モデル内に含まれる、基本乳房画像を描写するデータを取り出す（Ｓ２１５）。特徴削除・位置決定装置１４８はまた、基準データ装置１５８から、確率特徴アトラスを描写するデータを取り出すことも可能である（Ｓ２１５）。確率的アトラスは、乳房内部の様々な位置での特徴の確率に関する情報を含む。基準データ装置１５８から取り出されたデータを使用して、特徴削除・位置決定装置１４８は、乳房画像からの特徴の削除および／または幾何学的位置決定ならびに位置決め乳房形状に関する処理を実行する（Ｓ２１７）。特徴削除・位置決定装置１４８は、識別された幾何学的方向性を有する乳房画像を出力し、かつ／またはそこから特定の特徴が削除された（Ｓ２１９）。かかる出力は、画像出力装置５８、印刷装置４８、および／またはディスプレイ６８に出力されてよい。
【００２９】
図４は、図２で例示される本発明の一実施形態による、乳首検出のための画像処理装置３８Ａ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３８Ａは、画像演算装置１２８Ａと、形状位置決め装置１３８Ａと、アトラス・ワーピング装置３４０と、乳首検出装置３５０と、基準データ装置１５８Ａとを含む。アトラス・ワーピング装置３４０および乳首検出装置３５０は、特徴削除・位置決定装置１４８Ａ内に含まれる。
【００３０】
画像演算装置１２８Ａは、画像入力装置２８から乳房画像のセットを受信し、乳房画像上に前処理演算および準備演算を実行することが可能である。画像演算装置１２８Ａによって実行される前処理演算および準備演算は、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１２８Ａは、乳房画像内の乳房に属する画素を含む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１２８Ａ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。
【００３１】
画像演算装置１２８Ａ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１３８Ａに送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３８Ａ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１３８Ａは、形状モデルを定義するパラメータを記憶する基準データ装置１５８Ａから形状モデルに関する情報を取り出す。
【００３２】
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。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からの変形の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、多数の学習乳房画像を使用して、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、学習処理中に取得されてもよい。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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００３３】
基本乳房アトラス形状は、多数の学習乳房マスク画像からのオフラインでの学習処理の間に生成される。基本乳房アトラス形状は、例えば、学習乳房マスク画像の質量中心を位置合わせすることによって取得される平均乳房形状であってよい。学習乳房マスク画像の質量中心を位置合わせすることは、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。その中で、すべての画素が学習乳房マスク画像内に出現する高い確率を有する平均乳房形状を取得するために、確率閾値が確率マップに適用されてよい。したがって、基本乳房アトラス形状は、基本乳房を例示する。基本乳房アトラス形状／平均乳房形状の生成に関するさらなる詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。基本乳房アトラス形状はまた、基本乳房用の基本乳首も含む。基本乳首の位置は、オフラインでの学習処理の間に基本乳房アトラス形状内で識別される。
【００３４】
形状モデルに関して変形モードを抽出するために、学習乳房マスク画像は、乳房形状のパラメータ化を定義する目的で、オフラインでの学習処理の間に基本乳房アトラス形状上にワープされる。制御点は基本乳房アトラス形状の輪郭線に沿って配置されてよい。制御点を使用して、変形格子が生成される。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。学習乳房マスク画像用の形状表現は、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生成される。学習乳房画像用の形状表現を生成することに関するさらなる詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００３５】
学習乳房マスク画像と基本乳房アトラス形状の間の主な変形モードは、学習乳房マスク画像用の形状表現を使用して決定され得る。主な変形モードは、主成分分析（ＰＣＡ）を使用して見出すことが可能である。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。変形モードの抽出に関するさらなる詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出される。
【００３６】
基本乳房アトラス形状と、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とは、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、オフラインでの学習処理の間に取得され得る。形状モデルは基準データ装置１５８Ａ内に記憶される。
【００３７】
画像演算装置１２８Ａから受信された新しい乳房マスク形状は、次いで、基準データ装置１５８Ａ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、例示的な実施形態では平均乳房形状（Ｂａ）であってもよい基本乳房アトラス形状と、形状モデル変形モードとの関数として、以下に示す数式１により、表現されてよい。
【００３８】
【数１】
2008178672.tif 000003
【００３９】
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、各乳房マスクに特有である。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、学習乳房画像を用いて学習処理の間に、どのように取得されるかについての詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００４０】
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。
【００４１】
画像演算装置１２８Ａ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１３８Ａ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。次に、形状位置決め装置１３８Ａ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合わせるために、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。
【００４２】
【数２】
2008178672.tif 000004
【００４３】
アトラス・ワーピング装置３４０は、形状位置決め装置１３８Ａ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、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗに関する数式２の関数表現（即ち、
【００４４】
【数２】
2008178672.tif 000005
【００４５】
）とを含む。アトラス・ワーピング装置３４０は、次いで、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉにワープする。アトラス・ワーピング装置３４０は、あるいは、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉに特有の確率特徴アトラスＡｖｉにワープしてもよい。確率特徴アトラス・データは、基準データ装置１５８Ａ内に記憶される。
【００４６】
確率癌アトラスＡｖｉは、平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ内の各画素の特徴の存在の確率と共に、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、確率的アトラス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特徴確率によって重み付けされる。
【００４７】
確率特徴アトラスは、予め識別された特徴構造を有する多数の学習乳房画像を使用して、オフラインでの学習処理によって取得される。確率的アトラス内に記録される特徴は、乳房内の癌の塊、乳房内の良性構造、胸部血管領域などであってよい。学習乳房画像の形状は、学習処理中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特徴は学習処理中に入手された基本乳房アトラス形状にマップされる。学習画像からの特徴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特徴の存在の確率を含む確率的アトラスが入手される。予め識別された特徴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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００４８】
アトラス・ワーピング装置３４０が、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを確率的アトラスＡｖｉに、または平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉ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。確率的アトラスＡｖｉからの特徴確率重みは、ワープされた画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ内の画素に関連付けられる。平均乳房形状Ｂａ＿ｖｉからの基本乳首の位置は、ワープされた画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ内の画素にも関連付けられる。
【００４９】
乳首検出装置３５０は、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄの画素とＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの画素の間に対応を確立する数式２（すなわち、
【００５０】
【数２】
2008178672.tif 000006
【００５１】
）の形の形状位置決め情報と共に、ワープされた乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄを受信する。
【００５２】
乳首検出装置３５０は、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄ画像を元のＢｍａｓｋ＿ｎｅｗにワープし戻して、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗが取得される。基本乳首の位置はオフラインでの学習処理の間に基本乳房アトラス形状内で識別されているため、またＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄは基本乳房アトラス形状の形状を有するため、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ＿ｗａｒｐｅｄからＢｍａｓｋ＿ｎｅｗにワープされた乳首の位置を含む。したがって、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、その中で、乳首の位置が識別されている乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの画像である。したがって、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、元の乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの乳首検出結果を含む。
【００５３】
アトラス・ワーピング装置３４０が、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗを確率的アトラスＡｖｉにワープする場合、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ内部の様々な画素位置での様々な乳房特徴に関する特徴確率を含む。したがって、この場合、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、その中で、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの各画素がその画素の特徴確率によって重み付けられる、重み付けされた画素画像である。例えば、特徴が癌構造である場合、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、その中で、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの各画素がその画素で癌の確率によって重み付けられる、重み付けされた画素画像である。乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の特徴に関して確率マップを取得するために、確率的アトラスＡｖｉから特徴確率を乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗにマップすることに関するさらなる詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。
【００５４】
画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗ内で識別された乳首の位置は、乳首の検出と、乳房に対する乳首の位置に関して非常に有用な情報を提供する。画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗが確率的アトラスからのＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ乳房マスクに関連する癌確率を含む場合、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ乳房マスク内の癌の塊の考えられる位置に対する乳首の位置に関する情報を提供する。乳房に対する乳首の位置は、乳房の異常を検出するために使用され得る。乳房に対する乳首の位置は、乳房の異常に影響されるため、乳首の位置と、乳房内の高い確率を有する癌領域に対する乳首の近接性とに関する情報は、癌の塊、乳房内の良性構造、乳房異常などの識別に役立つ。
【００５５】
画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗ内（したがって、乳房画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ内）の当初識別された乳首の位置はまた、乳首の位置の精緻化を実行するための起点である場合もある。乳首の位置の精緻化は、例えば、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の当初識別された乳首の位置に隣接する、または当該乳首の位置を含む領域内で実行され得る。
【００５６】
乳首検出装置３５０は、画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗを出力する。画像Ｐｍａｓｋ＿ｎｅｗは、画像出力装置５８、印刷装置４８、および／またはディスプレイ６８に出力されてよい。
【００５７】
画像演算装置１２８Ａと、形状位置決め装置１３８Ａと、アトラス・ワーピング装置３４０と、乳首検出装置３５０と、基準データ装置１５８Ａ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１２８Ａと、形状位置決め装置１３８Ａと、アトラス・ワーピング装置３４０と、乳首検出装置３５０と、基準データ装置１５８Ａとは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【００５８】
図５は、図４で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８Ａ内に含まれる画像演算装置１２８Ａによって実行される動作を例示する流れ図である。
【００５９】
画像演算装置１２８Ａは、画像入力装置２８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、乳房画像化の装置、乳房画像のデータベースなどから画像演算装置１２８Ａによって取り出されてよい。画像演算装置１２８Ａは、乳房画像上に前処理演算を実行することが可能である（Ｓ４０３）。前処理演算は、サイズ調整、トリミング、圧縮、色補正などを含んでよい。
【００６０】
画像演算装置１２８Ａ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、乳房に属する画素を含む。乳房マスク画像は、乳房画像内に示される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１２８Ａは、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、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、乳房マスクＢｍａｓｋを形成する。
【００６１】
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１２８Ａによって使用されてもよい。
【００６２】
画像演算装置１２８Ａ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１２８Ａは、乳房マスク画像と、乳房画像の視像に関する情報とを形状位置決め装置１３８Ａに出力する（Ｓ４０９）。
【００６３】
図６は、図４で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８Ａ内に含まれる形状位置決め装置１３８Ａによって実行される動作を例示する流れ図である。
【００６４】
形状位置決め装置１３８Ａは、画像演算装置１２８Ａ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１３８Ａは、基準データ装置１５８Ａから、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＿ｖｉ（ｉ＝１．．．ｋｖｉ）とを含めて、その視像用の形状モデルを定義するデータを取り出す（Ｓ４７２）。
【００６５】
形状位置決め装置１３８Ａ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（すなわち、
【００６６】
【数２】
2008178672.tif 000007
【００６７】
）としてのその正確な形状表現と合わせる。
【００６８】
乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗをその正確な形状表現と合わせるために、形状位置決め装置１３８Ａ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１３８Ａ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１３８Ａは、数式２（すなわち、
【００６９】
【数２】
2008178672.tif 000008
【００７０】
）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）。
【００７１】
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１３８Ａは、Ｓｈａｐｅ．ＣＯＭと形状点とを含む射線を生成し、この射線とＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの輪郭線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の輪郭線までの最小距離が計算される。次いで、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの輪郭線に対する形状点の平均距離が計算される（Ｓ４８２）。それに関して、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの輪郭線に対する形状の形状点の平均距離が最小値となるような、最適化されたαｉ値と２Ｄオフセットｐとが選択される（Ｓ４８４）。
【００７２】
形状位置決め装置１３８Ａは、形状の輪郭形状点から乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの輪郭線までの距離を最小値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合わせるために、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。
【００７３】
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、前の反射から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。
【００７４】
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取得されると、形状位置決め装置１３８Ａ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）。
【００７５】
図７は、図４で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８Ａ内に含まれる特徴削除・位置決定装置１４８Ａ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、特徴削除・位置決定装置１４８Ａ内に含まれるアトラス・ワーピング装置３４０と、乳首検出装置３５０とによって実行され得る例示的な動作を示す。
【００７６】
アトラス・ワーピング装置３４０は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの位置決め形状を確率的アトラスＡｖｉに、または乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗの視像ｖｉに関連する基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉにワープする。確率的アトラスＡｖｉへの、または基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉへのワーピングは、その質量中心とエッジポイントとに基づいて乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗを三角形分割することによって実行され得る（Ｓ５０１）。確率的アトラスＡｖｉは、基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉの形状を有するため、形状位置決め装置１３８Ａによって形状位置決めが実行された後で、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の各三角形は、確率的アトラスＡｖｉ内の三角形に、また基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉ内の三角形に対応する（Ｓ５０３）。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、２Ｄの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）。例示的な実施形態では、２Ｄの双直線補間は、図８Ｊでさらに説明されるように、三角形の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実行されてよい。
【００７７】
乳首検出装置３５０は、アトラスＡｖｉ（すなわち、Ｂａ＿ｖｉ）の対応する三角形を乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗ内の三角形にワープし戻す（Ｓ５０５）。乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗ用の乳首の位置は、基本乳房アトラス形状Ｂａ＿ｖｉ（すなわち、確率的アトラスＡｖｉ）の三角形から乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの三角形にワープされた乳首の位置である（Ｓ５０７）。したがって、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗに関して、その乳首の位置を有する画像が取得される（Ｓ５０７）。
【００７８】
「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願でさらに説明されるように、アトラス画像Ａｖｉの三角形内の画素に関連する特徴確率は、乳房マスクＢｍａｓｋ＿ｎｅｗの三角形内の画素に関連するようになり得る。したがって、識別された乳首の位置を有する画像は、癌構造、良性構造などの特徴に関して、画像画素に関連する特徴確率値を含むことが可能である。
【００７９】
図８Ａは、識別された乳首の位置を有する、ＭＬ視像のための例示的な基本乳房アトラス形状を示す。ＭＬ視像のための例示的な基本乳房アトラス形状は、基準データ装置１５８内に記憶された形状モデル内に含まれる。図８Ａの基本乳房アトラス形状は、ＭＬ視像内の乳房マスク画像内で９５％以上出現する可能性を有する画素のセットを表す平均乳房形状である。乳首Ｎは、平均乳房形状上で識別されている。
【００８０】
図８Ｂは、基準データ装置１５８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（この場合、平均形状）である。
【００８１】
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輪郭からの各輪郭点の、Ｄ３輪郭からの対応輪郭点への移動の方向と比例長さとからなる。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。
【００８２】
図８Ｂで示される変形モードは、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる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。
【００８３】
図８Ｃは、基準データ装置１５８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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる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、形状モデルを学習処理する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。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。
【００８４】
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１３８Ａ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＝．．．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、数式２（すなわち、
【００８５】
【数２】
2008178672.tif 000009
【００８６】
）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（周囲）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＿ｎｅｗＩ５１１の輪郭と交わる。輪郭線までの距離は、点Ｓ１とＳ２の間の距離ｄである。距離ｄは、形状の輪郭（周囲）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。
【００８７】
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１３８Ａ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１３８Ａによって使用された。
【００８８】
図８Ｆは、基準データ装置１５８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す。そして、領域Ｒ５１５Ｂ、Ｒ５１５ＣおよびＲ５１５Ｄの順で、癌の確率は小さくなる。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、平均乳房形状の輪郭線に向かって減少する。
【００８９】
図８Ｇは、確率的アトラス基準装置１５８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す。そして、領域Ｒ５１６Ｂ、Ｒ５１６ＣおよびＲ５１６Ｄの順で、癌の確率は小さくなる。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、平均乳房形状の輪郭線に向かって減少する。
【００９０】
図８Ｈは、図４で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置３８Ａによって乳房画像に関して乳首位置を検出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１２８Ａによる入力である。画像演算装置１２８Ａ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１３８Ａ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３４０は、乳房マスク位置決め形状Ｉ５２０を検出された基本乳首Ｎを含む確率的アトラス（または、あるいは、基本乳房アトラス形状）Ｉ５２２にワープする。アトラス・ワーピング装置３４０は、乳房マスク位置決め形状Ｉ５２０の画素と確率的アトラス（または、あるいは、基本乳房アトラス形状）Ｉ５２２の画素の間に対応を生じさせることによってワープを実行する。対応を使用して、乳首検出装置３５０は、確率的アトラス（または、あるいは、基本乳房アトラス形状）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、基本乳首の位置Ｎに対応する検出された乳首の位置Ｎ’を有する画像Ｉ５２３を取得する。
【００９１】
図８Ｉは、図７で例示される本発明の一実施形態による、特徴削除・位置決定装置１４８Ａによって三角形分割を使用して乳房マスクをアトラスにワープする動作の例示的な態様を示す。
【００９２】
アトラス・ワーピング装置３４０は、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗＩ５３０の位置決め形状Ｓ５３０を画像Ｉ５３２で示される確率的アトラスＡｖｉ（すなわち基本乳房アトラス形状）Ａ５３２にワープする。確率的アトラスＡｖｉ（すなわち基本乳房アトラス形状）Ａ５３２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の輪郭線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上に確率的アトラスＡｖｉ（すなわち基本乳房アトラス形状）Ａ５３２にワープされる。確率的アトラスＡｖｉ（すなわち基本乳房アトラス形状）Ａ５３２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。乳首の位置確率的アトラスＡｖｉ（または、基本乳房アトラス形状）Ａ５３２は、したがって、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿ｎｅｗＩ５３０に関連する位置決め形状Ｓ５３０上にワープされる。
【００９３】
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（すなわち基本乳房アトラス形状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。２つの三角形間の対応のため、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、以下の数式３で取得されることが可能である。
【００９４】
［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。
【００９５】
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、アーティファクトの削除および乳房のセグメンテーションのための画像処理装置３８Ｂの構成図である。図９で示されるように、本発明による画像処理装置３８Ｂは、画像演算装置１２８Ｂと、形状位置決め装置１３８Ｂと、オプションのアトラス・ワーピング装置３４０と、アーティファクト削除装置３６０と、基準データ装置１５８Ｂとを含む。アトラス・ワーピング装置３４０とアーティファクト除去装置３６０とは、特徴削除・位置決定装置１４８Ｂ内に含まれる。
【００９６】
画像演算装置１２８Ｂは、画像入力装置２８から乳房画像を受信し、乳房画像上に前処理演算および準備演算を実行することが可能である。画像演算装置１２８Ｂによって実行される前処理演算および準備演算は、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１２８Ｂ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１２８Ｂ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。
【００９７】
画像演算装置１２８Ｂは、図５で説明された画像演算装置１２８Ａと類似した方法で、前処理演算と乳房マスク抽出動作とを実行してよい。画像演算装置１２８Ｂは、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、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。乳房マスク画像を生成するために他の方法も使用できる。
【００９８】
画像演算装置１２８Ｂ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１３８Ｂに送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３８Ｂ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１３８Ｂは、形状モデルを定義するパラメータを記憶する基準データ装置１５８Ｂから形状モデルに関する情報を取り出す。
【００９９】
基準データ装置１５８Ｂは、図４からの基準データ装置１５８Ａと類似している。基準データ装置１５８Ｂは、形状モデルを記憶し、乳房特徴に関して確率的アトラスを記憶することも可能である。基準データ装置１５８Ｂによって記憶される形状モデルと、オプションの確率的アトラスとは、学習乳房画像を使用して、オフラインで生成され得る。学習乳房画像のセットを使用した乳房形状モデルおよび確率的アトラスの生成に関する詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。基準データ装置１５８Ｂによって記憶される形状モデルは、基本乳房アトラス画像と、変形モードのセットとを含む。基準データ装置１５８Ｂによって記憶された形状モデルは、図４で説明されたように、基準データ装置１５８Ａによって記憶される形状モデルに類似しているが、違いが２つある。１つの違いは、基本乳房アトラス形状の乳首は識別され、基準データ装置１５８Ｂによって記憶された基本乳房アトラス形状に関して印付けされる必要がないことである。２つ目の違いは、オフラインでの学習処理の間の形状モデルの生成の方法に関する。基準データ装置１５８Ｂオフラインに関して形状モデルを生成するために使用される学習乳房画像は、（タグ、ノイズ、枠、画像スクラッチ、リーダ・マーカ、画像化プレートなどの）アーティファクト、異常、または普通でない構造を伴わない乳房画像であることが好ましい。アーティファクトを伴わない学習乳房画像は、オフラインでの学習処理の前に、手動的または自動的に画像からアーティファクト、異常、または普通でない構造を削除することによって取得されることが可能である。その場合、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明されたように取得された基本乳房アトラス形状は、アーティファクト、異常、または普通でない構造を伴わない基本乳房を例示する。「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明されたように取得された変形モードは、学習乳房画像の形状と基本乳房アトラス形状の間の偏差を描写する。したがって、変形モードは、アーティファクト、異常、または普通でない構造を含まない学習乳房画像から取得されるため、変形モードの線形結合は、アーティファクト、異常、または普通でない構造を伴わない乳房形状を生成することになる。基準データ装置１５８Ｂは、乳房撮影の様々な視像に関して、乳房の形状モードに関する情報を記憶する。
【０１００】
形状位置決め装置１３８Ｂは、図６で説明されたように、形状位置決め装置１３８Ａ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。オプションのアトラス・ワーピング装置３４０は、形状位置決め装置１３８Ｂから乳房マスク画像の位置決め結果を受信して、乳房マスク画像の視像に関連する形状モードから乳房マスク画像を基本乳房アトラス形状にワープする。図４および図７で説明されたように、アトラス・ワーピング装置３４０は、基本乳房アトラス形状への、または確率的アトラスへの乳房マスク画像のワーピングを実行する。
【０１０１】
画像処理装置３８Ｂを使用して、乳房画像からタグ、ノイズ、枠、画像スクラッチ、リーダ・マーカ、画像化プレートなどのアーティファクトを削除して、乳房画像内の乳房の正確なセグメンテーションを実行することが可能である。アーティファクトを含む乳房画像ＩＴの場合、画像演算装置１２８Ｂは、乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋを取得する。次いで、形状位置決め装置１３８Ｂは、乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋに関して形状位置決めを実行する。形状位置決め装置１３８Ｂは、数式１（すなわち、乳房形状＝Ｂａ＋ｐ＋
）として、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乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋを表現する。ここで、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）は乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋに関して形状位置決め装置１３８Ｂによって最適化されたパラメータのセットであり、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）オフセットである。形状位置決め装置１３８Ｂは、基準データ装置１５８Ｂから基本乳房アトラス形状データと変形モードとを取り出す。基準データ装置１５８Ｂ内に記憶された形状モードは、アーティファクト、異常、または普通でない構造を伴わない乳房形状を使用して生成されたため、最適化されたαｉとｐパラメータとにより、数式１（すなわち、
【０１０２】
【数１】
2008178672.tif 000010
【０１０３】
）から取得された乳房形状は、アーティファクト、異常、または普通でない構造を含まないことになる。すなわち、乳房形状は、元の乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋ内に存在したアーティファクトを除いて、元の乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋに対する合い具合を最適化することになる。元の乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋ内に存在するアーティファクトは、基準データ装置１５８Ｂ内に記憶された形状モデルによって確認されておらず、合わないことになる。したがって、乳房形状は、アーティファクトが乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋ内に存在している可能性がなければ、乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋ内の乳房のセグメンテーションを表す。
【０１０４】
アーティファクト削除装置３６０は、形状位置決め装置１３８Ｂから乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋと共に、乳房形状を受信し、アーティファクト・マスク画像ＩＡｒｔを取得するために、乳房マスク画像ＢＴ＿ｍａｓｋから乳房形状を減じることによってアーティファクトを抽出することが可能である。
【０１０５】
アーティファクト削除装置３６０は、次いで、元の乳房画像ＩＴ内のアーティファクトの位置を識別して、アーティファクトを削除するために、アーティファクト・マスク画像ＩＡｒｔを元の乳房画像ＩＴに応用してよい。アーティファクト削除装置３６０は、アーティファクトを伴わない乳房画像ＩＴ’を出力する。
【０１０６】
基準データ装置１５８Ｂが確率特徴アトラスを含み、アトラス・ワーピング装置３４０が画像処理装置３８Ｂ内に存在する場合、アーティファクトの削除による乳房のセグメンテーションは特徴検出と組み合わされてもよい。例えば、アーティファクトの削除は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明されるように、確率癌アトラスおよび／または比較左右乳房分析を使用して、癌検出と共に、元の乳房画像ＩＴに関して実現され得る。
【０１０７】
画像演算装置１２８Ｂと、形状位置決め装置１３８Ｂと、オプションのアトラス・ワーピング装置３４０と、アーティファクト削除装置３６０と、基準データ装置１５８Ｂ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１２８Ｂと、形状位置決め装置１３８Ｂと、オプションのアトラス・ワーピング装置３４０と、アーティファクト削除装置３６０と、基準データ装置１５８Ｂとは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【０１０８】
図１０Ａは、図９で例示される本発明の第２の実施形態による、アーティファクトの削除および乳房のセグメンテーションのための画像処理装置３８Ｂの例示的な出力を示す。タグＴ５８２を有する乳房マスクＩ５８１は、アーティファクトを伴わない典型的な乳房の形状空間内に残存するよう制約された形状モデルを使用して画像処理装置３５Ｂによって分割される。分割された乳房形状は形状モデルによって乳房に似るように制約されるため、画像処理装置３５Ｂによって取得された最終的な分割乳房形状Ｉ５８３は、タグＴ５８２を含まない。
【０１０９】
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、アーティファクトの削除および乳房のセグメンテーションのための画像処理装置３８Ｂの例示的な出力を示す。皮下脂肪Ｔ５９２を伴う乳房マスクＩ５９１は、アーティファクトを伴わない典型的な乳房の形状空間内に残存するよう制約された形状モデルを使用して、画像処理装置３５Ｂによって分割される。分割された乳房形状は形状モデルによって乳房に似るように制約されるため、画像処理装置３５Ｂによって取得された最終的な分割乳房形状Ｉ５９３は、皮下脂肪Ｔ５９２を含まない。
【０１１０】
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、視像検出のための画像処理装置３８Ｃの構成図である。図１１で示されるように、本発明による画像処理装置３８Ｃは、画像演算装置１２８Ｃと、形状位置決め装置１３８Ｃと、視像決定装置１４８Ｃと、基準データ装置１５８Ｃとを含む。視像決定装置１４８Ｃは、特徴削除・位置決定装置である。
【０１１１】
画像演算装置１２８Ｃは、画像入力装置２８から乳房画像を受信して、乳房画像上に前処理演算および準備演算を実行することが可能である。画像演算装置１２８Ｃによって実行される前処理演算および準備演算は、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１２８Ｃ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得る。画像演算装置１２８Ｃ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。
【０１１２】
画像演算装置１２８Ｃは、図５で説明される画像演算装置１２８Ａと類似した方法で前処理演算および乳房マスク抽出動作を実行することが可能である。画像演算装置１２８Ｃは、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、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。
【０１１３】
画像演算装置１２８Ｃ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１３８Ｃに送る。形状位置決めでは、形状位置決め装置１３８Ｃ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１３８Ｃは、形状モデルを定義するパラメータを記憶する基準データ装置１５８Ｃから形状モデルに関する情報を取り出す。
【０１１４】
基準データ装置１５８Ｃは、図４からの基準データ装置１５８Ａと類似している。基準データ装置１５８Ｃは、形状モデルを記憶し、また確率的アトラスを記憶することも可能である。
【０１１５】
基準データ装置１５８Ｃによって記憶された形状モデルは、学習乳房画像を使用して、オフラインで生成されてよい。学習乳房画像のセットを使用した乳房形状モデルの生成に関する詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で見出すことが可能である。基準データ装置１５８Ｃによって記憶された形状モデルは、基本乳房アトラス画像と変形モードのセットとを含む。
【０１１６】
形状位置決め装置１３８Ｃは、図６で説明されたように、形状位置決め装置１３８Ａ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。形状位置決め装置１３８Ｃは、画像演算装置１２８Ｃから、知られていない乳房撮影視像の乳房マスク画像Ｂｍａｓｋを受信する。Ｂｍａｓｋは、例えば、それに関して、左または右の視像方向が知られていないＭＬ乳房撮影であってよい。
【０１１７】
形状位置決め装置１３８Ｃは、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋを左視像または右視像のうちの１つに関連する形状モデルＭに合わせて、位置決め画像Ｒ１を取得する。次いで、形状位置決め装置１３８Ｃは、反転された乳房マスクＢｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄを取得するために縦軸に関して乳房マスク画像Ｂｍａｓｋを反転し、次いで、位置決め画像Ｒ２を取得するために、反転された乳房マスク画像Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄを同じ形状モデルＭに合わせる。
【０１１８】
視像検出装置１４８Ｃは、乳房マスク画像ＢｍａｓｋおよびＢｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄと、位置決め画像Ｒ１およびＲ２とを受信する。視像検出装置１４８Ｃは、次いで、Ｂｍａｓｋに対するＲ１の合い具合とＢｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄに対するＲ２の合い具合とを比較する。Ｂｍａｓｋに対するＲ１の合い具合が、Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄに対するＲ２の合い具合より優れている場合、形状モデルＭに関連する視像は、乳房画像Ｂｍａｓｋの視像である。他方で、Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄに対するＲ２の合い具合がＢｍａｓｋに対するＲ１の合い具合より優れている場合、形状モデルＭに関連する視像は、Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄの視像である。したがって、乳房マスク画像Ｂｍａｓｋの視像方向が検出される。視像検出結果は、印刷装置４８、ディスプレイ６８、および／または画像出力装置５８に出力される。
【０１１９】
乳房マスク画像Ｂｍａｓｋの視像は、基本形状に対する比較によって検出されることも可能である。Ｂａが形状モデルＭに関連する基本乳房アトラス形状であるとする。視像検出装置１４８Ｃは、Ｒ１とＢａの差異、およびＲ２とＢａの差異を比較する。Ｒ１とＢａの差異がＲ２とＢａの差異より小さい場合、基本乳房アトラス形状Ｂａに関連する（したがって、形状モデルＭに関連する）視像は、乳房画像Ｂｍａｓｋの視像である。他方で、Ｒ２とＢａの差異がＲ１とＢａの差異より小さい場合、基本乳房アトラス形状Ｂａに関連する（したがって、形状モデルＭに関連する）視像は、乳房画像Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄの視像である。
【０１２０】
乳房マスク画像Ｂｍａｓｋの視像は、ＢｍａｓｋとＢｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅの形状位置決めを行わずに、ＢｍａｓｋおよびＢｍａｓｋ＿ＦｌｉｐｐｅｄとＢａとの直接比較によって検出されることも可能である。ＢｍａｓｋとＢａの差異がＢｍａｓｋ＿ＦｌｉｐｐｅｄとＢａの差異より小さい場合、基本乳房アトラス形状Ｂａに関連する視像は、乳房画像Ｂｍａｓｋの視像である。他方で、ＢｍａｓｋとＢａの差異がＢｍａｓｋ＿ＦｌｉｐｐｅｄとＢａの差異よりも大きい場合、基本乳房アトラス形状Ｂａに関連する視像は、乳房画像Ｂｍａｓｋ＿Ｆｌｉｐｐｅｄの視像である。
【０１２１】
図１２は、本発明の第４の実施形態による、学習システム７７２を含む特徴削除／位置決定のための画像処理装置３９の構成図である。図１２に示されるように、画像処理装置３９は、以下の構成要素を含む。すなわち、画像演算装置６２０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１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８とである。画像演算装置６２０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。学習形状位置決め装置７４０とアトラス出力装置７５０とはオプションであり、アプリケーションに応じて含まれてよい。画像演算装置１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８とは、オペレーション・システム３８内に含まれる。
【０１２２】
画像処理装置３９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）位置決定および特徴削除または検出の動作とである。
【０１２３】
学習処理段階に伴う原理は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる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６２０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、基準データ装置１５８に送られる。画像演算装置６２０と形状モデル装置６３０とは、形状モデルを生成するために学習処理を行う。オプションの確率的アトラス生成装置６４０は、確率的アトラスを生成するために学習処理を行う。形状モデルと確率的アトラスとは、基準データ装置１５８に送られ、その中に記憶される。
【０１２４】
本発明の第４の実施形態によれば、画像演算装置１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、基準データ装置１５８とは、図４、９、および１１で例示された第１、第２、または第３の実施形態の対応する要素と同じ方法で、または図４、９、および１１で例示された第１、第２、または第３の実施形態の２つ以上の組合せとして機能することが可能である。画像演算装置３９の通常動作の間、基準データ装置１５８は、乳首検出、視像検出、および乳房画像からのアーティファクトの削除のために、基準データ学習知識を形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８とに提供する。新しい乳房画像に関する乳首検出のための動作に伴う原理は、図４、５、６、７、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、８Ｉおよび８Ｊで説明されている。乳房画像からのアーティファクトの削除のための動作に伴う原理は、図９、５、６、７、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、８Ｉおよび８Ｊで説明されている。新しい乳房画像に関する視像検出のための動作に伴う原理は、図１１、５、６、７、８Ａ、８Ｂ、８Ｃ、８Ｄ、８Ｅ、８Ｆ、８Ｇ、８Ｈ、８Ｉおよび８Ｊで説明されている。
【０１２５】
学習処理段階の間、画像演算装置６２０は、画像入力装置２８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演算および準備演算を実行し、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６２０の動作に関するさらなる詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。画像演算装置６２０は、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、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６２０によって使用されてもよい。
【０１２６】
基本形状装置７１０は、画像演算装置６２０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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。
【０１２７】
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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。
【０１２８】
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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。
【０１２９】
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３９の動作の間に使用されるために、基準データ装置１５８に送られる。
【０１３０】
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合わせる。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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。
【０１３１】
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特徴を有する。特徴は癌構造、良性構造、管領域などとすることができる。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特徴は、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特徴の位置を用いて作成される。予め局部限定された特徴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の特徴存在の確率を提供する確率的アトラスである。１つの確率的アトラスが、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特徴アトラスは、画像処理装置３９の動作の間に使用されるために、基準データ装置１５８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、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される。
【０１３２】
画像演算装置６２０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１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、確率的アトラス基準装置１５８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６２０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１２８と、形状位置決め装置１３８と、特徴削除・位置決定装置１４８と、確率的アトラス基準装置１５８とは、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどの専用ハードウェアであってもよい。
【０１３３】
本出願で開示される方法および装置は、乳房のセグメンテーション、アーティファクトの削除、乳房撮影視像の識別、乳首検出などに使用されることが可能である。本出願で開示される方法および装置は、マンモグラフィ画像用の癌検出と共に、乳房のセグメンテーション、アーティファクトの削除、乳房撮影視像の識別、乳首検出を実行するために、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で開示される方法および装置と組み合わされてもよい。「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」と題された、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる同時係属非仮出願で説明される技術を使用して生成される形状モデルおよび確率的アトラスは、乳房のセグメンテーション、アーティファクトの削除、乳房撮影視像の識別、乳首検出、および癌検出に使用されることが可能である。本出願で開示される方法および装置と、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」で開示される方法および装置とを使用して、乳房画像間の経時的サブトラクションなどの追加的なアプリケーションが実施され得る。
【０１３４】
本出願で開示される方法および装置は、乳房内の乳首以外のその他の特徴の自動的検出に使用されることも可能である。方法および装置は、解剖学的部位に関する形状モデリング技術と、解剖学的部位内の特徴の位置に関するアトラスとを使用して、乳房以外のその他の解剖学的部位の特徴削除、特徴検出、特徴位置決定、およびセグメンテーションに使用されることも可能である。本出願で開示される方法および装置は、乳房以外のその他の対象および解剖学的対象、ならびに癌構造または乳房特徴以外のその他の特徴に関して特徴削除、特徴検出、特徴位置決定、および対象セグメンテーションを実行するために、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」で説明されるように生成された形状モデルと確率的アトラスとを使用して、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ａｔｌａｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」からの方法および装置と併用されてもよい。
【０１３５】
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】
【０１３６】
【図１】本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定のための画像処理装置を含むシステムの全体的な構成図である。
【図２】本発明の一実施形態による、特徴削除／位置決定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、特徴削除／位置決定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、乳首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、特徴削除／位置決定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、特徴削除／位置決定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、特徴削除／位置決定のための画像処理装置内に含まれる特徴削除・位置決定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】基準データ装置内に記憶された形状モデルのＭＬ視像のための特定された基本乳房位置をもつ例示的な基本乳房アトラス形状を示す図である。
【図８Ｂ】基準データ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】基準データ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】基準データ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】基準データ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、特徴削除／位置決定のための画像処理装置によって乳房画像に関して乳首位置を検出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、特徴削除・位置決定装置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、アーティファクト削除および乳房セグメンテーション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、アーティファクト削除および乳房セグメンテーションのための画像処理装置の例示的な出力を示す図である。
【図１０Ｂ】図９で例示される本発明の第２の実施形態による、アーティファクト削除および乳房セグメンテーションのための画像処理装置の例示的な出力を示す図である。
【図１１】図２で例示される本発明の第３の実施形態による、視像検出のための画像処理装置の構成図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態による、学習システムを含む特徴削除／位置決定のための画像処理装置の構成図である。
【図１】
2008178672.tif 000011
【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】
2008178672.tif 000019
【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
2008178672.tif 000023
【図８Ｇ】
2008178672.tif 000024
【図８Ｈ】
2008178672.tif 000025
【図８Ｉ】
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【図８Ｊ】
2008178672.tif 000027
【図９】
2008178672.tif 000028
【図１０Ａ】
2008178672.tif 000029
【図１０Ｂ】
2008178672.tif 000030
【図１１】
2008178672.tif 000031
【図１２】
2008178672.tif 000032
【外国語明細書】
2008178672000001.pdf