(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の診断画像をセグメント化するためのデバイスであって、当該デバイスは、
前記被験者の前記診断画像を受信するためのデータインタフェースであって、前記診断画像は前記被験者の解剖学的構造を示すデータインタフェースと、
画像位置決め手段のユーザによって開始される動作を、ディスプレイデバイス上での表示のために、前記解剖学的構造を囲む第１の輪郭に変換するための変換ユニットと、
前記ユーザによって開始される動作の動作パラメータを前記第１の輪郭にレジストレーションするための動作パラメータレジストレーションユニットであって、前記動作パラメータは前記画像位置決め手段に係る速度及び／又は加速度を含む動作パラメータレジストレーションユニットと、
前記動作パラメータに伴って密度が減少する複数の画像制御ポイントを前記第１の輪郭に分配するための画像制御ポイントユニットと、
前記複数の画像制御ポイントに基づいて、第２の輪郭を、前記第１の輪郭の内側に決定することにより、前記ディスプレイデバイス上に表示された前記診断画像をセグメント化するためのセグメンテーションユニットであって、１つ以上のセグメンテーション機能を使用するセグメンテーションユニットとを備え、
前記セグメンテーションユニットは、前記第１の輪郭の内側に複数の標的ポイントを識別し、前記標的ポイントそれぞれが前記画像制御ポイントのうちの対応する１つで始まる直線経路上において識別され、前記直線経路は前記第１の輪郭のエッジに対して直角又は傾斜角をなし、前記第２の輪郭が、前記複数の標的ポイントを接続することによって形成される、デバイス。
【請求項２】
前記直線経路は前記動作パラメータに伴って長さを増す、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記セグメンテーションユニットは前記直線経路上の前記診断画像の画像パラメータを解析し、前記画像パラメータのピークを検出する前記標的ポイントを識別する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記画像パラメータは画像の勾配を含み、前記セグメンテーションユニットは、前記画像の勾配の勾配ピークを検出する前記標的ポイントを識別する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記勾配ピークは、前記画像制御ポイントから開始して第１の勾配ピーク及び／又は最大の勾配ピークを含む、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記セグメンテーションユニットは、前記勾配ピークが所定の勾配閾値を上回る場合に限り前記標的ポイントを識別する、請求項４に記載のデバイス。
【請求項７】
前記第２の輪郭は前記動作パラメータに伴って増す前記第１の輪郭までの距離を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記診断画像は、第１の画像スライス及び少なくとも１つの第２の画像スライスを含み、前記第１の画像スライスから前記少なくとも１つの第２の画像スライスへ、前記解剖学的構造、前記第１の輪郭及び／又は前記第２の輪郭を転送するための転送ユニットをさらに含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
前記画像制御ポイントユニットは、前記動作パラメータを使用せずに複数の追加の画像制御ポイントを分配する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記動作パラメータレジストレーションユニットは、前記動作パラメータが所定の閾値パラメータより低い場合にはエラーの信号を送る、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記セグメンテーションユニットはセグメンテーション機能として動的輪郭、モデルベースのセグメンテーション及び／又はグラフカットを使用する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１２】
被験者の診断画像をセグメント化するためのシステムであって、
前記被験者の解剖学的構造の少なくとも１つの診断画像を生成するための撮像装置と、
生成された前記少なくとも１つの診断画像をセグメント化するための請求項１に記載のデバイスとを備える、システム。
【請求項１３】
被験者の診断画像をセグメント化するための方法であって、当該方法は、
診断イメージャによって生成された前記被験者の前記診断画像を受信するステップであって、前記診断画像は前記被験者の解剖学的構造を示すステップと、
画像位置決め手段のユーザによって開始される動作を、ディスプレイデバイス上に表示された前記解剖学的構造を囲む第１の輪郭に変換するステップと、
前記ユーザによって開始される動作の動作パラメータを前記第１の輪郭にレジストレーションするステップであって、前記動作パラメータは前記画像位置決め手段に係る速度及び／又は加速度を含むステップと、
前記動作パラメータに伴って密度が減少する複数の画像制御ポイントを前記第１の輪郭上に分配するステップと、
セグメンテーションユニットが１つ以上のセグメンテーション機能を使用し、前記複数の画像制御ポイントに基づいて、第２の輪郭を、前記第１の輪郭の内側に決定することにより前記診断画像をセグメント化するステップとを含み、
前記セグメント化するステップは、前記第１の輪郭の内側に複数の標的ポイントを識別し、前記標的ポイントそれぞれが前記画像制御ポイントのうちの対応する１つで始まる直線経路上において識別され、前記直線経路は前記第１の輪郭のエッジに対して直角又は傾斜角をなし、前記第２の輪郭が、前記複数の標的ポイントを接続することによって形成され、
前記診断画像、前記第１の輪郭、及び前記第２の輪郭が前記ディスプレイデバイス上に表示される、方法。
【請求項１４】
コンピュータを制御して請求項１３に記載の方法のステップを実行するためのプログラムコードを担持する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記セグメント化するステップは、前記直線経路上の前記診断画像の画像パラメータを解析するステップと、前記解析するステップが前記画像パラメータのピークを決定して、前記標的ポイントを識別するステップとを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
診断イメージャによって生成された被験者の診断画像をセグメント化するためのデバイスであって、当該デバイスは、
前記被験者の前記診断画像を受信するデータインタフェースであって、前記診断画像は前記被験者の解剖学的構造を示すデータインタフェースと、
コンピュータとを備え、当該コンピュータは、
ユーザ入力デバイスのユーザによって開始される動作を前記解剖学的構造を囲む第１の輪郭に変換し、モニタを制御して解剖学的画像を前記第１の輪郭と共に表示し、
前記ユーザ入力デバイスの前記ユーザによって開始される動作の速度及び／又は加速度を前記第１の輪郭にレジストレーションし、
少なくとも１つの前記ユーザ入力デバイスに係る前記速度及び／又は加速度に伴って複数の画像制御ポイントの密度が減少する前記第１の輪郭上の当該複数の画像制御ポイントを画定し、
１つ以上のセグメンテーション機能を使用して、前記複数の画像制御ポイントに基づいて、第２の輪郭を前記第１の輪郭の内側に決定することにより、前記診断画像をセグメント化し、ディスプレイデバイスを制御して前記第２の輪郭を前記解剖学的画像と共に表示し、
前記第１の輪郭の内側に複数の標的ポイントを識別し、
前記標的ポイントそれぞれを、前記画像制御ポイントのうちの対応する１つで始まる直線経路上において識別し、
前記複数の標的ポイントを接続することによって前記第２の輪郭を画定し、
前記直線経路は前記第１の輪郭のエッジに対して直角又は傾斜角をなすものである、デバイス。
【請求項１７】
前記直線経路は、前記ユーザ入力デバイスの前記ユーザによって開始される動作の前記速度及び／又は加速度に伴って長さを増す、請求項１６に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の画像をセグメント化するためのデバイス、システム及び方法に関する。これは医用撮像、特に診断や治療計画における用途がある。
【背景技術】
【０００２】
医用撮像においては、画像セグメンテーションは、医用画像の詳細な解析を取得するために、外科医にとって非常に重要な課題の１つである。画像セグメンテーションの目的は、画像解析を行う操作者がＲＯＩを画像コンテンツの残りから見分けることができるように、関心領域（ＲＯＩ）を識別し、ＲＯＩの境界を強調表示することである。
【０００３】
画像セグメンテーションには、多くのツアーがある。例えば、自動処理は、明確に定義された構造及び標準的な輪郭の定義に適用される場合に有利である。しかしながら、この技術は、画像収集エラー、画像コンテンツにおける異常及び局所画像の不正確さのような制限のために不可能な場合がある。純粋に自動画像処理に基づいて画像セグメンテーションの上記の欠点を克服するために、自動画像処理にユーザの情報を取り込むいくつかの手法が開発されてきた。特に、医用画像に含まれる構造の描出を高速化し、簡略化するために、ユーザ入力は、輪郭補正に関係する。
【０００４】
対話型セグメンテーションのプロセス中に、ユーザによって提供されることが可能な主たる種類の入力にはいくつかある。例えば、ユーザは、２値化の閾値レベル、変形可能なモデルのコスト関数における重み係数、目的関数等による品質基準を定義するために使用される品質レベルのような、１つ以上のセグメンテーションパラメータの値を設定し得る。
【０００５】
その他の手法により、ユーザは、標的構造の周りに初期輪郭を描き、標的構造へのマッチングを改善することによって初期輪郭を調整することができる。これは、動的輪郭、グラフカット、弾性輪郭モデル及びモデルベースのセグメンテーション等を含む、１つ以上の当該技術分野において既知のアルゴリズムモデルを使用して実行されることが可能である。
【０００６】
ユーザによって開始される動作を考慮した対話型セグメンテーションのツアーもある。ユーザが初期輪郭を描画するときには、通常、マウスのような画像位置決め手段を起動する。このユーザによって開始される動作は、次に初期輪郭に変換される。これらの手法の一例は、コスト関数における重みを動的に調整するために、マウスの速度が局所画像の品質の指標として使用されるライフレーン方法である。しかしながら、当該技術分野において既知の手法は、ユーザによって開始される動作についての情報が画像セグメンテーションのプロセスを高速化するために効果的に適用されないため、精度及び効率において制限されている。
【０００７】
加えて、スライスでは３Ｄの医用画像のスライスの構造の描出は冗長で、時間がかかる。現在の描出ツールにより、ユーザは構造の輪郭を取るか、又は構造を中から埋めることは可能であるが、ユーザが要求される精度はむしろ高い。いくつかのスマートツールは画像の勾配を撮影するが、描出は依然として多くの正確なマウスの動きを必要とする。強度変調放射線療法の計画は、計画しているＣＴにおけるリスク構造の描出を必要とする。多くの場合これは手動で行われ、ユーザは、輪郭ツールで慎重に構造の輪郭を取らねばならず、非常に時間がかかる。頭頸部の放射線療法計画の場合、すべての構造の輪郭を取ると、最大１０時間かかる場合がある。このプロセスを支援するためにいくつかの画像処理技術がある。例えば、肺は閾値及びシード点を設定することによって輪郭を取ることができる。しかし、この方策は非常に少ない構造にのみ有効である。自動又は半自動の輪郭を取る方法があるが、依然として多くの場合に補正や再実行することが必要となる。さらに、多くのアルゴリズムは、ライブラリから輪郭を取るために構造に関する事前知識を必要とする。したがって、多くの既知の構造及びすべての新規又は一般的ではない構造については、依然として精度の高い描出に多くの時間が必要とされる。
【０００８】
Ｏｌａｂａｒｒｉａｇａらによる「Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅｓ：  Ａ  ｓｕｒｖｅｙ」（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ５（２００１）１２７−１４２）では、従来の対話型セグメンテーションの方法は、ユーザ入力の種類、ユーザ入力がセグメンテーションのプロセスの計算部分にどのように影響を及ぼすか、及びユーザとの対話の目的を含む態様に関して検討している。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、被験者の画像をセグメント化するためのデバイス、システム及び方法を提供し、画像セグメンテーションをより効率的に、より確実に行うために、１つ以上のユーザによって開始される動作に関するユーザ入力の使用率の向上を可能にすることである。
【００１０】
本発明の第１の態様では、被験者の画像をセグメント化するデバイスが示され、デバイスは、被験者の画像を受信するデータインタフェースであって、画像は被験者の構造を示すデータインタフェースと、画像位置決め手段のユーザによって開始される動作を、構造を囲む第１の輪郭に変換するための変換ユニットと、ユーザによって開始される動作の動作パラメータを第１の輪郭にレジストレーションする動作パラメータレジストレーションユニットであって、動作パラメータは画像位置決め手段の速度及び／又は加速度を含む動作パラメータレジストレーションユニットと、動作パラメータに伴って密度が複数の画像制御ポイントを第１の輪郭上に分配するための画像制御ポイントユニットと、複数の画像制御ポイントに基づいて第１の輪郭内の第２の輪郭を決定することにより画像をセグメント化するセグメンテーションユニットであって、１つ以上のセグメンテーション機能を使用するように構成されるセグメンテーションユニットとを備える。
【００１１】
本発明のさらなる態様においては、被験者の画像をセグメント化するシステムが示され、システムは、被験者の少なくとも１つの画像を生成するための画像装置と、生成された少なくとも１つの画像をセグメント化するための本明細書にて開示されたデバイスを備える。よって、本発明によるシステムは、本明細書で開示されたデバイスの前述の利点と、画像を生成する可能性とを組み合わせている。これは、画像生成や画像セグメンテーションの双方が、非常に効率よく、高い精度で実行される必要がある場合における診断や治療計画のような用途に特に有利である。
【００１２】
本発明のさらなる態様においては、被験者の画像をセグメント化する方法が示され、方法は、被験者の画像を受信するステップであって、画像は被験者の構造を示すステップと、画像位置決め手段のユーザによって開始される動作を、構造を囲む第１の輪郭に変換するステップと、ユーザによって開始される動作の動作パラメータを第１の輪郭にレジストレーションするステップであって、動作パラメータは画像位置決め手段の速度及び／又は加速度を備えるステップと、動作パラメータに伴って密度が減少する複数の画像制御ポイントを第１の輪郭上に分配するステップと、複数の画像制御ポイントに基づいて第１の輪郭内の第２の輪郭を決定することにより、画像をセグメント化するステップであって、セグメンテーションユニットは、特に動的輪郭、モデルベースのセグメンテーション及び／又はグラフカットの、１つ以上のセグメンテーション機能を使用するように構成されるステップと、を含む。
【００１３】
本発明のさらなる態様においては、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合、コンピュータに本明細書にて開示された方法のステップを実行させるためのプログラムコードの手法を含むコンピュータプログラムだけでなく、デバイスによって実行されると、本明細書にて開示された方法を実行するコンピュータプログラム製品をその中に記憶するコンピュータで読み取り可能な非一時的記録媒体も提供される。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態は、従属クレームに記載されている。特許請求されたシステム、方法及びコンピュータプログラムは、請求されたデバイスと従属クレームに記載されるものと類似及び／又は同一の好ましい実施形態を有すると理解されるであろう。
【００１５】
本発明は、より効率的でより確実な対話型の画像セグメンテーション、特にスマートラッソー手法を可能にする。特に、ユーザによって開始される動作のレジストレーションされた動作パラメータは、第１の輪郭上に複数の画像制御ポイントを分配するために利用される。画像セグメンテーションを実行するユーザは、ユーザによって開始された動作の結果についてより確信している場合、マウスのような画像位置決め手段をより迅速に移動させる傾向にある。被験者の構造が明らかに視認できる場合も同様である。対照的に、強い画像の勾配がマウスを動かすことによってユーザが制御するマウスのカーソルのかなり近くにある場合には、ユーザが高い精度が必要であると感じるように、ユーザはもっと遅くマウスを移動させる傾向にある。したがって、動作パラメータがユーザによって開始される動作の間、部分的に高く、部分的に低い場合には、ユーザによって作成された第１の輪郭は、より高い精度を備えた領域又は「高精度の領域（ＨＡＲ）」及びより低精度を有する領域又は「低精度の領域（ＬＡＲ）」に通常、分けられ得る。ＨＡＲは、１つ以上の最も近傍の内部境界を含む標的のセグメンテーションの結果に比較的近い。
【００１６】
当業者は、このような分離は定性的及び相対的なだけであり、定量的又は絶対的ではないと理解している。また、第１の輪郭のＨＡＲは、比較的高い精度によりＬＡＲよりも比較的よい被験者の構造に対応することは、当業者によって理解される。画像制御ポイントの密度は動作パラメータに伴って減少するため、ＨＡＲ及びＬＡＲの双方が第１の輪郭に存在する場合には、ＬＡＲ内よりもＨＡＲ内には比較的より多くの画像制御ポイントがある。このような場合には、第２の輪郭は第１の輪郭のＬＡＲよりもＨＡＲにより基づいて決定され、画像セグメンテーションの効率と確実性を増す結果になる。当業者は、本発明はＨＡＲとＬＡＲとの双方が第１の輪郭に存在する場合に限られず、第１の輪郭が主にＨＡＲ又はＬＡＲを含み得ると理解している。第１の輪郭の実際の構成から独立して、本発明は画像セグメンテーションの確実な結果を可能にし、それによりユーザは、ユーザによって開始される動作のすべてを通して非常に高い精度が必要とされるストレスから解放される。そのため、セグメンテーション及び描出のプロセスの冗長性はより低くなる。
【００１７】
このコンテキストにおいて、画像位置決め手段は、典型的にはマウスを含んでいてもよい。しかしながら、これは本発明に限らないが、画像位置決め手段は、モニタ、スクリーン又はディスプレイのような、ディスプレイユニット上の輪郭に変換されることが可能なユーザによって開始される動作を実行するためにユーザに好適な任意の手段を含み得る。特に、画像位置決め手段は、マウス、電子絵画デバイス又はタッチスクリーンと協働するカーソルを備え得る。画像制御ポイントは、領域を強調表示及び／又は画像コンテンツを修正するために画像の特定の位置に配置されることが可能な点画像オブジェクトを含む。１つ以上のセグメンテーション機能は、画像セグメンテーションの用途として知られている任意の機能を含む。セグメンテーション機能は特に、動的輪郭、モデルベースのセグメンテーション及びグラフカットを備え、レベルセット、領域拡張、変形可能な輪郭、統計的形状モデル、対話型の方法などを、単独で又は互いに組み合わせたさらなる機能が使用され得ることが当業者に理解される。当業者は、さらに、画像制御ポイントの密度は、第１の輪郭に沿って測定される隣接する画像制御ポイントとの間の距離によって決定されることを理解している。
【００１８】
好ましい実施形態ではセグメンテーションユニットは、第１の輪郭内の複数の標的ポイントを識別するように構成され、標的ポイントは画像制御ポイントのうちの対応する１つで始まる経路及び／又はボリューム内のそれぞれに位置し、第２の輪郭は複数の標的ポイントを接続することによって形成される。好ましくは、隣接する標的ポイントは、第２の輪郭を決定するために接続され得る。ボリュームは好ましくは、１つ以上の円筒形のボリュームを含み、特に第１の輪郭のエッジに対して直角をなす１つ以上の線の周りのボリュームを含む。ＬＡＲの中にあるよりもＨＡＲには比較的より多くの画像制御ポイントがあるため、ＬＡＲよりもＨＡＲの画像制御ポイントに対応して識別される標的ポイントが結果的により多くある。有利なことに、これにより、精度及び効率が向上した第２の輪郭を決定できる。
【００１９】
別の好ましい実施形態において、経路は直線経路を含み、この直線経路は第１の輪郭のエッジに対して直角又は傾斜角をなし、及び／又は動作パラメータに伴って長さを増す。直線経路は、湾曲した経路のような、その他の形状又は外観に比較して画定するのが比較的容易である。その結果、標的ポイントの識別及び結果的に画像セグメンテーションは簡略化される。さらに、第１の輪郭のエッジに対して直角をなす直線経路は、第１の輪郭に対し、明確に画定された方向を有する。したがって、直線経路は、それぞれの画像制御ポイントを容易に、かつ確実に画定されることが可能である。加えて、直線経路は、ＨＡＲにおける画像制御ポイントに対してより短く、ＬＡＲにおける画像制御ポイントに対してはより長い。したがって、本発明は、構造と第１の輪郭との間の距離は、ＬＡＲにおけるよりもＨＡＲにおけるほうが小さいということを考慮し、高精度の画像セグメンテーションを可能にする。
【００２０】
別の好ましい実施形態において、セグメンテーションユニットはボリューム及び／又は経路の画像の画像パラメータを解析し、画像パラメータのピークを検出する標的ポイントを識別するように構成される。画像パラメータの測定は、ささいな不明瞭な画像の詳細でもセグメンテーションの過程で考慮に入れられるように、画像特性の定量解析が可能であるため、高精度で標的ポイントを識別するには有利である。画像パラメータは、画像の勾配、グレー値、濃淡等のような、画像セグメンテーションの分野で既知の任意の画像パラメータを含む。
【００２１】
別の好ましい実施形態において、画像パラメータは画像の勾配を含み、セグメンテーションユニットは、画像の勾配の勾配ピークを検出する標的ポイントを識別するように構成される。画像の勾配は、画像の勾配の存在が異なる材料／組織／構造に対応する画像コンテンツのうち２つ以上のグループ間の境界を示すため、好適なパラメータである。有利なことに、本発明は、精度が高くかつ容易な輪郭補正を可能にする。
【００２２】
別の好ましい実施形態において、勾配ピークは、画像制御ポイントから開始して第１の勾配ピーク及び／又は最大の勾配ピークを含む。最大の勾配ピークは、ボリューム及び／又は経路のすべてにわたって検出された画像の勾配の最大値を見つけることによって取得されると理解されている。このように、標的ポイントは２つの異なる材料及び／又は組織の種類の間の境界に高精度で配置されることが可能である。これは、有利には、対話型の画像セグメンテーションの確実性を増すことにつながる。さらに、本発明は、第１の輪郭と被験者の構造との間の距離は、第１の輪郭の特定の領域、特にＨＡＲにおいては比較的小さいということを考慮に入れている。このような領域には、おそらくは、１つの勾配ピークのみが対応する画像制御ポイントからの短い距離内に存在する。したがって、その大きさ及び／又は位置において最大の勾配ピーク又は最大の勾配ピークに近い勾配ピークを検出するためには、第１の勾配ピークの検出で十分である。有利には、画像セグメンテーションの効率はさらに増す。
【００２３】
別の好ましい実施形態において、セグメンテーションユニットは、勾配ピークが所定の勾配閾値を上回る場合に限り標的ポイントを識別するように構成される。第２の輪郭を適度に画定するために適していない標的ポイントが識別されるのは、このようなやり方で防止されることができる。有利には、画像セグメンテーションの確実性はさらに増す。
【００２４】
別の好ましい実施形態において、第２の輪郭は動作パラメータに伴って増す第１の輪郭までの距離を含む。帯域は、第１及び第２の輪郭によって画定されるような、このようなやり方で形成され、帯域幅はＨＡＲよりもＬＡＲで大きい。このような帯域は有利には、無作為に選択された帯域に代わって微細なグラフカットの開始点としての役割をし、したがってセグメンテーションの結果の確実性を増すことにつながる。
【００２５】
別の好ましい実施形態において、画像は第１及び第２の画像スライスを含み、第１の画像スライスから第２の画像スライスへ、構造、第１の輪郭及び／又は第２の輪郭を転送するための転送ユニットをさらに含む。このようにして、構造、第１の輪郭及び／又は第２の輪郭は、第２の画像スライスをセグメント化するために使用されることが可能である。これは有利には、第１及び／若しくは第２の輪郭を調整することによって又は新しい輪郭を予測することによって画像セグメンテーションを改善する。
【００２６】
別の好ましい実施形態において、画像制御ポイントユニットは動作パラメータを使用せずに複数の追加の画像制御ポイントを分配するように構成される。特に、追加の画像制御ポイントに対応する経路は、構造の湾曲に相関する長さを含む。有利には、本発明は対話型の画像セグメンテーションと自動画像セグメンテーションの双方、並びに双方の組み合わせを可能にし、ユーザへの適応性をもたらす。
【００２７】
別の好ましい実施形態において、動作パラメータレジストレーションユニットは、動作パラメータが所定の閾値パラメータより低い場合にはエラーの信号を送るように構成される。本発明は、例えば、移植の存在のため、画像コンテンツに反直感的なセグメンテーションの結果を示し、又は画像の勾配が測定されることが不可能な場合を示すことが可能である。有利には、これは、より安全で確実性の高い画像セグメンテーションをもたらす。
【００２８】
これら及びその他の本発明の態様は、以下に記載された実施形態から明白であり、説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明によるデバイスの実施形態の概略的なブロック図を示す。
【図２】本発明によるデバイスの別の実施形態の概略的なブロック図を示す。
【図３】本発明によるデバイスの別の実施形態の概略的なブロック図を示す。
【図４】本発明によるシステムの実施形態の概略的なブロック図を示す。
【図５】本発明による方法の実施形態の概略的なブロック図を示す。
【図６】医用画像のセグメンテーションを示す。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１を参照すると、第１の実施形態による被験者の画像１２をセグメント化するためのデバイス１０ａの概略的なブロック図が示されている。デバイス１０ａは、被験者の画像１２を受信するためのデータインタフェース１６を備える。画像１２は、被験者の一部に対応する構造１８を備えている。被験者は、一般的にヒトのような生物であり、構造１８が対応する部分は、肺、脳、心臓、胃等のような解剖学的構造等を含み得る。構造１８は、構造１８の外側にある画像１２の画像コンテンツから構造体１８を分ける境界によって囲まれていることが当業者には理解される。
【００３１】
データインタフェース１６は、当該技術分野において既知の任意の種類のデータインタフェース、特に画像装置とデバイス１０ａとの間のデータ接続であり得る。このようなデータ接続は、画像セグメンテーションのために、画像データを撮像装置からデバイス１０ａに転送する役割をする。データインタフェース１６の種類は、電流ループ、ＲＳ−２３２、ＧＰＩＢ、Ｖ．３５等を含むがこれらに限定されない。
【００３２】
デバイス１０ａは、画像位置決め手段２４のユーザによって開始される動作２２を第１の輪郭に変換するための変換ユニット２０を備え、構造１８は、第１の輪郭によって囲まれる。画像位置決め手段２４は、マウスを備え得る。あるいは、画像位置決め手段２４は、マウスによって、又はユーザの指又はスクリーン上、特にタッチスクリーン上のカーソルを移動できる別の手段によって制御されるマウスカーソルを備え得る。好ましい実施形態では、変換ユニット２０は、ユーザによって開始される動作２２に対応する動作データを処理し、動作データに基づいて第１の輪郭を生成するように構成される。別の好ましい実施形態において、変換ユニット２０は、第１の輪郭をさらに追加及び／又は修正できるように構成される。例えば、厚さ及び／若しくは明るさ並びに／又は実線及び破線のような第１の輪郭を視覚化するために使用される線の種類を修正する。
【００３３】
図１に示す実施形態では、画像位置決め手段２４は、デバイス１０ａの外部に配置され、ユーザによって開始される動作２２は、画像位置決め手段２４と変換ユニット２０との間の矢によって示されるデータチャネルを介して、デバイス１０ａに処理される。図２に示されるデバイス１０ｂの好ましい実施形態においては、画像位置決め手段２４はデバイス１０ｂに統合される。したがって、デバイス１０ｂは、ユーザによって開始される動作２２を受信し、変換するように構成されている。このように、ユーザは、自動的に第１の輪郭に変換されたユーザによって開始される動作２２を実行する必要のみがある。これは、セグメンテーションの効率を有利に増す。
【００３４】
デバイス１０ａは、さらに、ユーザによって開始される動作２２の動作パラメータを第１の輪郭にレジストレーションするために、動作パラメータレジストレーションユニット２６を備える。動作パラメータは、画像位置決め手段の速度である位置決め速度及び／又は画像位置決め手段２４の加速度である位置決め加速度を含む。好ましい実施形態では、動作パラメータレジストレーションユニット２６は、動作パラメータレジストレーションユニット２６自体によって測定される動作パラメータを受信することによって、画像位置決め手段２４によって、及び／又は別の動作測定装置、特に動作センサによって、動作パラメータをレジストレーションするように構成される。画像位置決め手段２４及び／又は別の動作測定装置は、光、熱、機械、磁気、音響、その他の種類のセンサ又は手段並びに／又はそれらの組み合わせ（単数又は複数）を使用する動作パラメータを測定するように構成され得る。好ましくは、動作パラメータは、マウス、カーソル及び／又は電子絵画デバイス等の速度及び／又は加速度を含む。別の実施形態では、カーソルの動作パラメータは、タッチスクリーンに同様あるいは類似の機能を可能にするタッチスクリーン又は接触感知パッド上でユーザが指を動かすときに、測定される。好ましくは、動作パラメータは第１の輪郭の全体、すなわち第１の輪郭の画素及び／又はボクセルにレジストレーションされる。これは、第１の輪郭のすべての画素及び／又はボクセルは動作パラメータ用の特定の値を受信することを意味する。
【００３５】
図３に示されるデバイス１０ｃの別の好ましい実施形態においては、変換ユニット２０及び動作パラメータレジストレーションユニット２６は単一の要素として構成される。このように、ユーザによって開始される動作を第１の輪郭に変換し、動作パラメータを第１の輪郭にレジストレーションすることは１つの単一ステップにおいて行われる。これは有利には、より効率的な画像セグメンテーションになる。このような構成もまた、図２に示されるデバイス１０ｂに適用可能であることは理解されている。
【００３６】
デバイス１０ａは、さらに、動作パラメータに伴って密度が減少する複数の画像制御ポイントを第１の輪郭上に分配するための画像制御ポイント手段２８を備える。本発明の範囲内で、画像制御ポイントの密度は、輪郭のユニットの長さ当たりの画像制御ポイントの数を表す。好ましい実施形態では、画像制御ポイント手段２８は、１つ以上のグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）と協働するように構成されている。例えば、ＧＵＩは、画像制御ポイントの分配を作動するユーザのためのボタンのような、１つ以上の制御要素を備え得る。さらに、画像制御ポイント手段２８は、所望の数の画像制御ポイントが選択されるように、ユーザがいくつかの画像制御ポイントを画定するのを可能にし、隣接する画像制御ポイントとの間の距離は、画像制御ポイントの密度が動作パラメータに伴って減少するように自動的に選択される。隣接する画像制御ポイントとの間の距離は、隣接する画像制御ポイントとの間の輪郭セグメントの長さを意味する。好ましくは、画像制御ポイントの視覚形状はまた、画像制御ポイント手段２８によって画定される。
【００３７】
デバイス１０ａはさらに、複数の画像制御ポイントに基づいて、第１の輪郭内の第２の輪郭を決定することによって画像１２をセグメント化するためにセグメンテーションユニット３０を備え、セグメンテーションユニットは、１つ以上のセグメンテーション機能を使用するように構成される。１つ以上のセグメンテーション機能は、モデルベースのセグメンテーション及び／又はグラフカットに基づいた動的輪郭及び／又はモデルを備える。しかしながら、これは本発明に限らないが、セグメンテーション機能は、レベルセット、領域成長、変形可能な輪郭、統計的形状モデル、対話型方法のうち１つ以上を備え、上述の機能の任意の組み合わせは、画像セグメンテーションの特定の場合に使用され得る。第２の輪郭は、画像セグメンテーションの最終結果であり得る。あるいは、デバイス１０ａは、少なくとも１つの第３の輪郭を作成するために、決定された第２の輪郭をさらに調整するように構成される。
【００３８】
図４を参照すると、システム３２の実施形態の概略的なブロック図が示されている。システム３２は、被験者１４の画像１２のような、少なくとも１つの画像を生成するための画像装置３４と、生成された画像１２をセグメント化するための本明細書にて開示されたデバイス１０ａからデバイス１０ｃを備える。撮像装置３４は、これらに限定されないが、Ｘ線撮影デバイス、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）、医用超音波検査又は超音波、内視鏡、エラストグラフィ、触覚イメージング、サーモグラフィ、医用写真及び核医学機能的イメージング、陽電子放出断層撮影法（ＰＥＴ）、脳波検査（ＥＥＧ）、脳磁図検査（ＭＥＧ）、心電図検査（ＥＣＧ）等を含む、医用及び／又は生物学的撮像に好適な、任意の撮像装置を含む。好ましくは、システム３２は、放射線療法の計画を可能にする、及び／又は支援する。
【００３９】
図４に示す実施形態では、撮像装置３４と被験者１４との間の破線は、被験者１４の全体が撮像装置３４によって撮像されていることを示す。しかしながら、これは本発明に限らないが、画像生成の例示的な実施例としての役割のみをする。当業者は、撮像装置３４は、被験者１４の１つ以上の部分を局所的に撮像するように構成されることを理解するであろう。図４に示す実施形態では、システム３４は、図１に示されるデバイス１０ａを備える。しかしながら、図２、図３に示されるデバイス１０ｂからデバイス１０ｃのその他の実施形態もまた、本発明の別で開示されるのと同様に、撮像装置３４によって生成された画像１２をセグメント化するために、システム３２に組み込まれ得ると理解されている。
【００４０】
図５を参照すると、実施形態による方法の概略的なブロック図が示されている。以下では、図５における方法は、図６の実施例を参照して説明し、大腿骨頭構造３６を含む医用画像のセグメンテーションを示す。第１のステップ１０１では、図６Ａで示される画像が受信され、大腿骨頭構造３６は図６Ａの左手側の囲まれた構造である。画像は１つ以上の上述の医用撮像技術によって生成される。第２ステップ１０２において、画像位置決め手段２４のユーザによって開始される動作２２は、初期輪郭３８に変換され、図６Ａの左手側の大腿骨頭構造３６を取り囲む。画像位置決め手段２４は、図１から図３を参照して言及される任意の種類の画像位置決め手段を備え得ると理解されている。好ましくは、ユーザによって開始される動作２２は、ユーザによって開始される動作２２の持続時間内に徐々に変換される。あるいは、ユーザによって開始される動作２２は、ユーザによって完全に開始された後に変換される。大腿骨頭構造３６の周りの初期輪郭３８は、股関節（大腿骨頭構造３６の右端）に対応する輪郭の領域においては比較的正確であるが、他では比較的粗いことは、図６Ａから見ることができる。本発明の一実施形態に関しては、画像位置決め手段２４はマウスを備え、したがって、ユーザは、その他の輪郭の領域を作成するときにマウスを比較的迅速に動かすが、ユーザは、股関節に対応する初期輪郭３８の領域を作成するためには、マウスを比較的ゆっくりと動かすことが想定される。
【００４１】
第３のステップ１０３においては、マウスのような、画像位置決め手段２４の速度及び／又は加速度を含む動作パラメータは、初期輪郭３８にレジストレーションされる。前述のように、ユーザは、ユーザによって開始される動作２２を実行するときに異なる速度でマウスを動かす。第４のステップ１０４において、複数の画像制御ポイント４０は図６Ｂに示される初期輪郭３８に分配される。妥当性のため、すべての画像制御ポイント４０のうち３つのみが図６Ｂの参照番号とともに例示的に示されていることに注意する。画像制御ポイント４０は、ユーザによって開始される動作２２の間のマウスの速度のように、動作パラメータに伴って減少する密度で分配される。これは図６Ｂに見ることができる、なぜなら画像制御ポイント４０の密度は、初期輪郭３８のその他の領域よりも、股関節に対応する初期輪郭３８の領域が高いからであり、ここで、密度は、隣接する初期輪郭３８に沿った画像制御ポイント４０間の距離に基づいて測定される。
【００４２】
好ましい実施形態では、画像制御ポイントは、初期輪郭内の複数の標的ポイントを識別するために使用される。特に、標的ポイントは、初期輪郭３８によって囲まれ、及び／又は直接初期輪郭３８上にある画像ポイント（画素及び／又はボクセル）内で識別される。一実施形態では、標的ポイントそれぞれは初期輪郭３８内のボリューム及び／又は経路内に存在する。特に、標的ポイントそれぞれは、初期輪郭３８上の対応する画像制御ポイント４０で開始する湾曲及び／又は直線経路内に存在する。図６Ｂに示す実施形態では、標的ポイントは、初期輪郭３８の内部に向かう対応する画像制御ポイントから開始する、図６Ｂに示されている直線経路４２上の各画像制御ポイントとして識別される。妥当性のため、すべての直線経路４２のうち３つのみが図６Ｂの参照番号に割り当てられることに注意されたい。動的輪郭のセグメンテーションの方法のコンテキストにおいては、標的ポイントが、対応する画像制御ポイント４０から開始する検索線のそれぞれに沿って検索されるため、直線経路４２は検索線として知られている。好ましくは、各検索線は初期輪郭３８のエッジに対して直角をなして方向付けられている。これは、直線経路４２が、対応する画像制御ポイント４０を交差する初期輪郭３８の接線に対して直角をなすことを意味する。しかしながら、これは本発明に限らないが、１つ以上の直線経路４２は、対応する接線と０°から３６０°の間の任意の角度を構築し得る。
【００４３】
動的輪郭又はモデルベースのセグメンテーション（ＭＢＳ）の方法においては、画像パラメータは各直線経路４２に沿って解析される。好ましくは、画像の勾配は、各直線経路に沿って検出、解析される。しかしながら、これは本発明に限らないが、グレー値及び／又は濃淡のような、画像パラメータのその他の種類もまた、直線経路４２に沿って解析される。さらに、画像パラメータは、その他の実施形態のために解析され、標的ポイントはボリューム及び／又は対応する画像制御ポイント４０で始まる湾曲した経路内で検索される。好ましくは、画像制御ポイント４０は、特定の経路に対して直角をなす１つ以上の六角形の格子に分配される。別の好ましい実施形態において、標的ポイントは画像パラメータのピーク、特に勾配ピークが、直線経路４２内若しくは湾曲経路又は検索ボリュームである検索経路内で検出されるところで識別される。
【００４４】
図６Ｂに示す実施形態では、直線経路４２は、マウスの速度のような動作パラメータに伴って増加する長さを有する。これは長さが異なる直線経路４２をもたらす。股関節に対応する初期輪郭３８の領域内の直線経路４２は、その他の直線経路４２よりも比較的短い。したがって、勾配ピークは、大腿骨頭構造３６のその他の一部よりも、股関節の画像制御ポイント４０からのより短い距離の中で検索される。別の好ましい実施形態において、最大の勾配ピークは、１つ以上の直線経路４２内で検索される。これは、直線経路４２内で検出されるいくつかの勾配ピークから、最大強度を有するものが標的ポイントを識別されるために選択されることを意味する。依然としてさらなる実施形態としては、対応する画像制御ポイント４２から開始して検出される第１の勾配ピークは、標的ポイントを識別するために使用される。別の好ましい実施形態において、標的ポイントは、次にある勾配ピークの局所的な２次導関数が導出されるところで識別される。このように、最大の勾配は、対応する画像制御ポイント４４０と識別された標的ポイントとが交差する湾曲した経路を使用して検出されることが可能である。
【００４５】
標的ポイントの識別後、初期輪郭３８は、第５のステップ１０５において調整された輪郭４４を作成するように調整され得る。結果が図６Ｃに示され、調整された輪郭４４は、初期輪郭３８と比較して高精度で大腿骨頭構造３６に対応する。好ましくは、調整された輪郭４４は、隣接する標的ポイントを接続することによって形成される。
【００４６】
好ましくは、１つ以上の検出される勾配ピークは、標的ポイントが所定の閾値勾配を超えるか否かを識別のみするように、所定の閾値勾配と比較される。さらに好ましくは、ユーザは所定の閾値勾配、例えばマウスホイールの移動によって変更し得る。このように、調節された輪郭４４は所望のセグメンテーションの目標に完全に到達しない場合、又は輪郭の調整が所望のセグメンテーションの目標に到達する前に止まってしまった場合には、ユーザは調整された輪郭４４をさらに大腿骨頭構造３６へと押し進め得る。
【００４７】
初期輪郭３８は、図１から図３で参照して言及した第１の輪郭に対応することに注意する。これに対して、調節された輪郭４４は、第２の輪郭に相当する。
【００４８】
グラフカット法は、また、調節された輪郭４４を生成するために適用されてよい。そうすることで、リング状の帯域は、外側境界としての初期輪郭３８及び内側境界としての追加の輪郭を有すると判断される。ここで、調整された輪郭４４は、図１から図３で参照して言及した第１の輪郭に対応し、これに対して、追加の輪郭は、第２の輪郭に対応する。追加の輪郭と初期輪郭３８との間の距離は、マウスの速度のような、初期輪郭３８にレジストレーションされた動作パラメータに伴って増加するように選択される。これは股関節を除く初期輪郭３８の領域のような、帯域幅が比較的ＬＡＲには大きなリング状の帯域になり、一方、帯域幅は股関節に対応する輪郭の領域には比較的小さい。
【００４９】
初期輪郭３８内でリング状の帯域が画定された後、例えば、初期輪郭３８上のすべての画像ポイント（画素及び／又はボクセル）をソースノードへ、及び／又は追加の輪郭上の画像ポイント（画素及び／又はボクセル）をシンクノードへ割り当てることによって、画像強度に基づいた通常のグラフカットが行われる。ソースノードに割り当てられた画像ポイントは、シンクノードに割り当てられた画像ポイントがフォアグラウンドを構築している間、バックグラウンドを構築する。次に、グラフカット法は、マウスの速度のような動作パラメータを考慮に入れるのと同時に最終の輪郭を生成する。好ましくはソースノードからの矢印は、バックグラウンド及び／又はフォアグラウンドの各画像ポイントに割り当てられる。上述の矢印は、隣接する画像ポイント間のグレー値の差及び／又はグレー値の距離に基づいて決定される重みを、フォアグラウンド及びバックグラウンドについての事前知識に伝える。グラフカットは、グラフノードをソースノードに接続された部分に分割するものとして画定され、シンクノードに接続された部分は、コスト削減として知られる、カッティングエッジの合計重量が最低になるように、２つの分割の間のすべてのエッジを除去する。グラフカット法のその他のバリエーションもまた、最終の輪郭をここで決定するために適用され得ると理解されている。
【００５０】
グラフカット法で説明したように、初期輪郭３８上の画像制御ポイント４０は、リング状の帯域内で画像ポイントのグラフ（画素及び／又はボクセル）を構築するための入力として使用される。別の好ましい実施形態において、１つ以上の標的ポイントは、リング状の帯域を画定するために識別される。依然としてさらに好ましい実施形態においては、初期輪郭３８と追加の輪郭との間の最大距離が決定される。特に、最大距離は、初期輪郭３８内の画像コンテンツがシンクノードとして画定される帯域幅を示す。依然としてさらなる実施形態としては、最終の輪郭は、特に、マウスの速度のような動作パラメータに依存して変化する帯域幅を備える。
【００５１】
１つ以上の実施形態において、画像１２は、第１及び少なくとも１つの第２の画像スライスを含み、構造１８並びに／又は第１の輪郭及び／若しくは第２の輪郭は、第１の画像スライスから第２の画像スライスに転送され得る。好ましくは、第２の輪郭は、転送後に拡張又は外側に移動される。さらに好ましくは、第２の輪郭はさらに、第３の輪郭を形成するためにさらに調整され、動作パラメータが第２の輪郭の全面で均一であることを除いて、第２の輪郭は第１の輪郭と同様又は類似のやり方で処理される。さらに好ましい実施形態においては、構造１８は、転送され、拡張され、次に第２の画像スライスに調整される。構造１８は、第１の輪郭と同様又は類似のやり方で処理され、均一な動作パラメータを使用して処理される。このように、ユーザは伝搬をトリガすることが可能であり、すなわち、同様の概念を類似の画像に対する輪郭の１つ以上の次のスライスへの自動的な適応をトリガし、現在の調整を確認した後、必要であれば、補正する。さらに、ユーザが伝搬をする場合には、セグメンテーションのプロセスは、例えば、品質測定によって、停止するまで次の複数のスライスに適応され得る。次に、ユーザがセグメンテーションの結果を補正しなければならない場合には、次の数枚のスライス用に補正されたバージョンが伝搬されるように、ユーザは異なるスライスをスクロールして伝搬を行う。これは３Ｄ構造のセグメンテーションを極めて迅速にすることができ、一方、それでもなお任意のユーザ入力を考慮に入れることが可能である。ユーザの調整による品質測定及び再伝搬は、エラーの補正をする時間が非常に少ないように、ユーザに表示される必要な編集がないか、少ないという妥当な結果を確保する。アルゴリズムが良好な輪郭を決定できない場合は、ユーザは始めから輪郭を描くが、これは通常、多くの補正を行うよりもはるかに速い。
【００５２】
別の好ましい実施形態において、第３の輪郭はユーザとの対話なしに第２の画像スライスにおいて予測される。好ましくは、複数の追加の画像制御ポイント４０は、動作パラメータの使用をせずに分配され、追加の画像制御ポイントに対応する経路は、構造１８の湾曲に相関する長さを含む。別の好ましい実施形態において、勾配強度及び／又はグレー値プロフィールは、第２のスライスで最適な第３の輪郭を識別するために解析される。
【００５３】
別の好ましい実施形態において、本発明は、特に、非訓練の構造用に、描出を部分的に自動化することを可能にする。これは、セグメンテーションの時間をさらに短くできるため有利である。別の好ましい実施形態において、本発明は、例えば画像セグメンテーションを行うために隣接するスライスから、１つ以上の構造１８の以前に生成された輪郭を利用する。これは、局所画像に不正確があるというような、構造１８についての情報が取得でき、セグメンテーションの結果の精度がさらに増すため有利である。
【００５４】
本発明は、図面及び前述の記載において詳細に図示及び記載されているが、このような図示及び記載は例示的な又は代表的なもので、限定的ではないと考えるべきであり、本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。開示された実施形態に対するその他の変更は、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の検討することにより、特許請求された発明を実行する上で当業者に理解、達成される。
【００５５】
特許請求の範囲において、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語は、他の要素又はステップを排除せず、「ａ」又は「ａｎ」という不定冠詞は、複数を排除するものではない。単一の要素又は他の単位が、請求項に記載のいくつかの機能を遂行する場合がある。特定の手法が互いに異なる従属請求項に記載されているということだけでは、これらの手法の組み合わせが有効に使用されることができないことを示すものではない。
【００５６】
コンピュータプログラムは、光学的記憶媒体又は他のハードウェアとともに又はその一部として供給された固体媒体のような、好適な媒体に記憶／分散され得るが、例えばインターネットやその他の有線又は無線通信システムを介して、その他の形式でも分散される。
【００５７】
特許請求の範囲における如何なる参照符号も範囲を限定するものと解釈すべきではない。
【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（Ａ）】
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【図６（Ｂ）】
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【図６（Ｃ）】
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