(57)【要約】【課題】ＰＣＮＮアルゴリズムの時間短縮、不要領域の非分割。【解決手段】パルス結合ニューラルネットワークアルゴリズム（ＰＣＮＮ）を適用して医用３次元画像データに領域を設定する方法において、入力装置への入力に基づいて医用３次元画像にシード点を設定し（Ｓ２）、シード点に基づいてしきい値を求め（Ｓ３、Ｓ４）、シード点の値及びシード点に隣接する点の値に基づいてしきい値処理を行い（Ｓ９）、このしきい値処理の結果に基づいて新たなシード点を決める（Ｓ１０）。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パルス結合ニューラルネットワークアルゴリズム（ＰＣＮＮ）を適用して医用３次元画像データに領域を設定する方法において、
入力装置への入力に基づいて前記医用３次元画像にシード点を設定し、
前記シード点に基づいてしきい値を求め、
前記シード点の値及び前期シード点に隣接する点の値に基づいてしきい値処理を行い、このしきい値処理の結果に基づいて新たなシード点を決めることを特徴とする医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項２】
パルス結合ニューラルネットワークアルゴリズム（ＰＣＮＮ）を適用して医用３次元画像データに領域を設定する方法において、
前記医用３次元画像データから関心領域を含む２次元画像データを作成し、前記２次元画像データに基づいて２次元画像を表示する第１のステップと、
入力装置への入力に基づいて前記２次元画像にシードボクセルを設定する第２のステップと、
前記シードボクセルに基づいてしきい値を求める第３のステップと、
前記シードボクセル及びその周辺ボクセルの値から求めた値を前記しきい値と比較して前記シードボクセルの発火を判定する第４のステップと、
前記判定により発火したボクセルを新たなシードボクセルとして前記第３、第４のステップを実行する第５のステップと備えることを特徴とする医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項３】
前記第４のステップにおいて、前記シードボクセルに対する前記周辺ボクセルの距離が前記入力装置を介して設定される請求項２記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項４】
前記距離の入力のために、分割領域の大きさという表記でスライダボタンがグラフィカルユーザインタフェースにより提供される請求項３記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項５】
前記第４のステップにおいて、前記シードボクセルの値に、前記周辺のボクセルの値の総和又は総和から導かれる値に重みをかけて加算し、その加算値を前記しきい値と比較する請求項２記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項６】
前記重みが前記入力装置を介して設定される請求項５記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項７】
前記重みの入力のために、分割領域の大きさという表記でスライダボタンがグラフィカルユーザインタフェースにより提供される請求項６記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項８】
前記入力装置を介して指定された点を含む領域又は輪郭により定義される領域を解析し、前記解析の結果に応じて前記ＰＣＮＮのパラメータを設定する請求項２記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項９】
前記入力装置を介して指定された点を含む領域又は輪郭により定義される領域を対象として、前記ＰＣＮＮのパラメータを変えながら前記ＰＣＮＮの試行を繰り返し、前記ＰＣＮＮのパラメータを最適値に近似させる請求項２記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【請求項１０】
前記点を中心として放射状に設定された所定数の線の強度勾配に基づいて解析領域を設定する請求項８記載の医用３次元画像データの領域分割方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、総体的には診断目的で患者から得た医用３次元画像データ（医用３次元画像データ）のセグメンテーション（領域分割）の方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
臨床的に有用な医用３次元画像データを得ることができる処理速度および解像度能力を備えた医用機器は、現在ほとんどの大病院で幅広く利用可能になりつつある。例えば、螺旋回転ＣＴ、エコープラナーイメージング等の超高速ＭＲＩ撮影技術、３Ｄ超音波などである。これと同時に、グラフィックコンピュータの演算能力向上と低価格化が継続的に進み、より多くの人々がこういつた大きな医用３次元画像データを再構成、処理、表示することが可能となった。
【０００３】
しかしながら、電子的手段による画像処理は、相互に結合した何百万ものニューロンを使って特定の画像を理解したり処理したりするタスク（例えば典型的なＣＴやＭＲＩのデータに見られる膨大な量の情報から、関心領域（ＲＯＩ）を分割するようなタスク）を行う人間の脳の性能にはまだ到達できていない。
【０００４】
そのため、これまでに脳の働きを模倣する試みがいくつかなされてきた。その主要な例の１つが、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）である。ＡＮＮでは、生体のニューロンを模した単位のさまざまなグループを相互に接続し、それらの接続に対して重み付けを行なっている。これらのネットワークは通常いくつかのステージ（すなわち入力、出力、および隠れ（ｈｉｄｄｅｎ））で構成されており、それぞれのステージがその設計された目的のタスクで訓練を必要とする。近年、新しいタイプのＡＮＮが評判になってきている。
【０００５】
パルス結合ニューラルネットワーク（ＰＣＮＮ）と呼ばれるこの新タイプは、従来のＡＮＮとは異なり、１つのステージのみで構成され、かつ訓練を必要としない。その性能は、重み付けではなく一組のパラメータによって決まる。ＰＣＮＮは主として画像の基礎的条件（エッジ、テクスチャー、セグメント）を抽出し、オリジナルのデータを簡素化して２値画像またはパルス画像の形で次の分類、定量、あるいは表示のステージに提供する。
【０００６】
ＰＣＮＮの別のバージョンも提案されている。Ａｂｒａｈａｍｓｏｎモデルに基づき図１を参照して簡単に述べる。すなわち、オリジナルのデータ内の各ボクセル（またはピクセル）は、ＰＣＮＮのニューロン平面内の１つのニューロンと結び付いている。このニューロンは、同一平面上にある範囲のニューロンおよび、ボリューム内の隣接した画像に対応する隣接平面上の隣接ニューロンに繋がっている。
【０００７】
中央のボクセルを供給入力（Ｆ）と呼び、隣接ニューロンの総和を連結入力（Ｌ）と呼ぶ。Ｆの値は何の変更も加えられずにボクセル輝度に設定され、一方、Ｌの値は重み付けが行われる。この重みは徐々に減衰される。Ｆ値にＬ値を加算して中間値（内部アクティビティ）（Ｕ）を求め、次にそのＵの値がしきい値Ｔと比較される。Ｕの値がＴより大きい場合、そのニューロンは“発火した（ｆｉｒｅ）”とみなされ、そのＩＤが“１”に設定される。それ以外の場合は、０に設定される。
【０００８】
周辺の発火したニューロン（ボクセル）ひとつひとつが中心ボクセルとして、そのボクセル値に隣接ニューロン（ボクセル）の総和の重み付け値が加算され、さらにしきい値Ｔと比較される。このように発火ボクセルを次々と連鎖させていくことによりクラスタを拡大していく。現在のしきい値で発火する周辺ニューロンがなくなるまで、このプロセスが繰り返される。
【０００９】
時間ｔ＝０では、しきい値はニューロンの発火が決して起こらないような非常に高い値に設定される。時間ｔ＝１（最初のタイムステップ）では、しきい値Ｔはユーザ指定の減衰定数に従って減衰され、その値がすべてのニューロンのＵ値と比較される。このタイムステップ中に発火できるニューロンがなくなったら、時間が先に進められる。Ｔは再び減衰され、プロセスが繰り返される。
【００１０】
各タイムステップごとに、発火ニューロンの一群でクラスタが形成される。クラスタの値は、対応するニューロンが発火したタイムステップの番号に設定される。特定回数分、タイムステップが進むか、または画像データ内のすべてのニューロン（ボクセル又はピクセル）が発火した時点で、ＰＣＮＮアルゴリズムは終了する。
【００１１】
ＰＣＮＮに基づく領域分割（セグメンテーション）のプロセスの流れを図１に沿って順番に説明する。医用３次元画像データ（ボリュームデータ）がロードされ、またＰＣＮＮパラメータが設定される。主要なパラメータは、連結半径（ｒ）（すなわち各ニューロンに接続された連結入力の数）、連結の強さ（β）（すなわち全Ｌ値の合計に加えた重み）、ＬおよびＴの減衰時定数、そしてタイムステップ数である。タイムステップ♯１では、各ニューロンがＴと比較され、発火するニューロンがなくなるまで上述のプロセスが繰り返される。次のタイムステップに時間が進められる。Ｔは減衰され、すべてのニューロンがＴと比較される。前のタイムステップ中に発火したニューロンは無視される。指定された回数だけ繰り返される。全てのクラスタから成る結果が出力される。
【００１２】
この従来のＰＣＮＮアルゴリズムは、次の２つの基本的な問題がある。
まず、時間がかかることがあげられる。各タイムステップ毎に、ボリューム内の全てのボクセルを対象としてしきい値処理がなされる。現在の撮像装置の典型的な５１２ｘ５１２ｘ５００で得られるボリュームサイズの場合、ＰＣＮＮアルゴリズムの終了までに数分かかることがある。ＰＣＮＮを臨床の場に適用しようとする場合、これは受け入れられない。
【００１３】
次に、不要な部位まで抽出されることがあげられる。通常、関心領域は特定のクラスタにグループ化されたボクセルの小さなサブセットから成る。しかし、ＰＣＮＮは、関心のない領域まで抽出してしまうので、ユーザは対象クラスタの選択が必要になる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、ＰＣＮＮアルゴリズムの時間短縮、不要領域の非分割にある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の局面では、パルス結合ニューラルネットワークアルゴリズム（ＰＣＮＮ）を適用して医用３次元画像データに領域を設定する方法において、入力装置への入力に基づいて前記医用３次元画像にシード点を設定し、前記シード点に基づいてしきい値を求め、前記シード点の値及び前期シード点に隣接する点の値に基づいてしきい値処理を行い、このしきい値処理の結果に基づいて新たなシード点を決める。
本発明の第２の局面では、パルス結合ニューラルネットワークアルゴリズム（ＰＣＮＮ）を適用して医用３次元画像データに領域を設定する方法において、前記医用３次元画像データから関心領域を含む２次元画像データを作成し、前記２次元画像データに基づいて２次元画像を表示する第１のステップと、入力装置への入力に基づいて前記２次元画像にシードボクセルを設定する第２のステップと、前記シードボクセルに基づいてしきい値を求める第３のステップと、前記シードボクセル及びその周辺ボクセルの値から求めた値を前記しきい値と比較して前記シードボクセルの発火を判定する第４のステップと、前記判定により発火したボクセルを新たなシードボクセルとして前記第３、第４のステップを実行する第５のステップと備える。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明のパルス結合ニューラルネットワーク（ＰＣＮＮ）のアルゴリズムを適用した医用３次元画像データ領域分割方法を実施形態により説明する。なお、パルス結合ニューラルネットワーク（ＰＣＮＮ）のアルゴリズムは典型的にはソフトウェアで実現される。しかし、ソフトウェアで実用されることには限定されず、そのパルス結合ニューラルネットワーク（ＰＣＮＮ）のアルゴリズムに従ってデザインされたハードウェアで実現されるようにしても良い。
【００１７】
なお、医用３次元画像データ（ボリュームデータともいう）は、螺旋回転ＣＴ（ヘリカル型Ｘ線コンピュータ断層撮影装置）、エコープラナーイメージング等の超高速型のＭＲＩ装置（磁気共鳴映像化装置）、３次元超音波診断装置、ガンマカメラ（ＳＰＥＣＴ，ＰＥＴ）により発生される。
【００１８】
まず、本実施形態の概要として、パルス結合ニューラルネットワーク（ＰＣＮＮ）は、ボクセルを同一クラスタに含めるか否かを、ボクセルの輝度だけでなく、その輝度とともに、その周辺のボクセルの輝度を関連付けて判定することを基本としている。つまり、あるボクセルをクラスタに含めるか、又は排除するかの決定は、脳細胞が情報を処理するのと同様の方法で、ボクセルおよびその周辺のボクセルを総合的に特徴付けて行われる。
【００１９】
従来では、ボリュームを構成する全てのボクセルを対象として、様々な条件下で数回調べられる。そのため、ＰＣＮＮアルゴリズムをソフトウェアで実現するには、かなり時間がかかる。また、重要でない多くのクラスタも、重要な関心の高いクラスタと一緒に分割さてしまう。そのため重要な関心の高いクラスタが、重要でない多くのクラスタの中に埋没してしまうことがある。
【００２０】
本実施形態は、ＰＣＮＮアルゴリズムの処理時間を短縮し、しかも重要でない多くのクラスタを分割を排除して、重要な関心の高いクラスタだけを分割する（抽出する）ことを実現するために工夫されている。
【００２１】
本実施形態のＰＣＮＮアルゴリズムは、ユーザが関心領域内の所望の位置を指定すると、その位置に対応する１つのボクセルを、シードボクセル（探索の開始点）として設定する機能を備えている。
【００２２】
そして、そのシードボクセルが、発火するように、しきい値を初期化する。具体的には、所定の時定数でしきい値を減衰する。この場合、発火とは、シードボクセルの値が、しきい値を超過することをいう。
【００２３】
そのしきい値でシードボクセルに隣接するボクセルが発火するか否かをチェックする。隣接ボクセルの値に、周辺ボクセルの総和又はその総和から導出される値に重み（連結ウェイト）をかけて、加算する。その加算値を、しきい値と比較し、加算値がしきい値を超過しているとき、当該隣接ボクセルは“発火”したと判定される。発火したボクセルは、シードボクセルのクラスタに分類される。
【００２４】
このしきい値処理は、シードボクセルに隣接する全てのボクセルに対して個々に繰り返される。発火した隣接ボクセルを、新たなシードボクセルとして同様のしきい値処理を繰り返す。このようにシードボクセルを起点として周囲に連鎖的に“発火”が調べられる。
【００２５】
最終的に、隣接ボクセルの全てが発火しなくなった時点で、当該シードボクセルを起点としたＰＣＮＮアルゴリズムが終了する。他のクラスタを得るために、他のボクセルをシードに設定して、同様の処理が繰り返されるかもしれない。
【００２６】
本実施形態では、ＰＣＮＮアルゴリズムの対象範囲を小さなサブボリュームに制限することによって、ＰＣＮＮプロセスは従来のようにボリューム全体を対象としてタイムステップでしきい値を減衰しながら数回繰り返すのではなく、１回だけ実行される。大きなボリューム（５１２ｘ５１２ｘ５００）の場合、これが処理時間の大幅な短縮につながる。また、シードＰＣＮＮセグメンテーションの他の重要な利点は、無関係なクラスタの分割を伴うことなく、重要なシードクラスタだけを分割することができる。
【００２７】
また、無関係なクラスタの排除を促進するために、無関係なクラスタ、特に、関心領域より高い輝度値をもつボクセルで構成されるクラスタを排除するために、本実施形態では、輝度の上限値を設定する。この上限値より高い輝度値を持つボクセルは、予めセグメンテーンヨンの対象から除外される。
【００２８】
以下、具体的に説明する。医用３次元画像データから関心領域を抽出するのにかかる時間、つまりＰＣＮＮ処理時間を短縮し、また無関係なクラスタを抽出しないことによってＰＣＮＮセグメンテーションの性能を高める方法の手順が、図２に示されている。
【００２９】
まず、ボリュームデータがロードされる（Ｓ１）。また、ステップＳ１では、ＰＣＮＮアルゴリズムで使用する複数のパラメータが設定される。このパラメータの設定は典型的には入力装置を介してユーザにより行われる。しかし、パラメータは最適値に自動的に設定されるかもしれない。
【００３０】
次に、図５に示すように、ボリュームに対して関心領域を含む任意の断面がユーザにより設定され、その断面の２次元画像がボリュームデータから作成される、表示され、その２次元画像の関心領域内にシードが設定される（Ｓ２）。つまり、２次元画像内の関心領域内において希望するひとつの位置にカーソルを合わせマウスボタンをクリックすることにより、その位置に対応する関心領域内部のボクセルが、初期的なシードボクセルとして設定される。カーソル位置のボクセル（シードボクセル）の座標とそれに対応する輝度値（ＳＶ＝シード値）が保存される。
【００３１】
ＰＣＮＮの初期的なシードボクセルの選択後、しきい値Ｔが減衰される（Ｓ３）。そのしきい値で、シードボクセルの輝度値（ＳＶ＝シード値）が、そのままで発火できるかどうかがチェックされる（Ｓ４）。シードボクセルが発火できるまで、しきい値Ｔが１回又は数回、所定の時定数に従って減衰される。そのシードボクセルにＩＤ（タイムステップ番号、ここでは１）が割り当てられ、保存される（Ｓ５）。保存されたボクセルは、発火ボクセルである。発火とは、中間値Ｕがしきい値を超過することをいう。
【００３２】
Ｓ６（後述）を経て、発火ボクセルの位置が読み出され（Ｓ８）、その発火ボクセルに隣接するボクセル各々について発火するか否かが調べられる（Ｓ９）。つまり、図３に示すように、シードボクセル（図４では輝度値９のボクセル）の隣接ボクセル（図４では、輝度値６，５，７の３つのボクセル）を対象として、それぞれを中心として連接半径ｒの距離以内で周辺に分布する複数のボクセルの総和、又は総和から導出される連結入力（Ｌ）に連接ウェイトβで重み付けが行われ、シードボクセルの値、つまり供給入力（Ｆ）にβで重み付けされた連結入力Ｌを加算して、作業中間値（内部アクティビティ）（Ｕ）を求め、次にそのＵの値を、初期設定されたしきい値Ｔと比較する。Ｕの値がＴより大きい場合、その隣接ボクセルは“発火した（ｆｉｒｅ）”とみなされ、“１”が与えられ、スタック（保存）される（Ｓ１０）。それ以外の場合は、“０”に設定される。図４の例では、輝度値７のボクセルが発火している。
【００３３】
さらに、発火した輝度値７のボクセルを新たなシードボクセルとして、その輝度値７のボクセルの周辺であって、発火済みのボクセルは省略し、発火していないボクセルを対象として、発火するか否かが個々に調べられる。それぞれを中心として連接半径ｒの距離以内で周辺に分布する複数のボクセルの総和、又は総和から導出される連結入力（Ｌ）に連接ウェイトβで重み付けが行われ、シードボクセルの値、つまり供給入力（Ｆ）にβで重み付けされた連結入力Ｌを加算して、作業中間値（内部アクティビティ）（Ｕ）を求め、次にそのＵの値を、初期設定されたしきい値Ｔと比較する。Ｕの値がＴより大きい場合、そのニューロンは“発火した”とみなし、“１”を与え、スタック（保存）する（Ｓ１０）。それ以外の場合は、“０”に設定する。
【００３４】
このような連鎖的な発火のチェックを、隣接ボクセルが１つも発火しない状態になるまで繰り返す（Ｓ６，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０）。周辺ボクセルが１つも発火しないとき、Ｓ７で結果を出力し、ＰＣＮＮアルゴリズムを終了する。なお、従来では、しきい値Ｔを減衰しながら、全てのボクセルが発火するまでＰＣＮＮアルゴリズムを何度も繰り返す。しかし、本実施形態では、初期設定された値にしきい値Ｔを固定し、そのしきい値で、隣接ボクセルの発火を判断し、その判断を発火した隣接ボクセルをシードボクセルに置き換えて同様の処理を連鎖的に拡大していき、そして隣接ボクセルが１つも発火しなくなった時点で、スタックエンプティ、つまり発火ボクセルのＩＤが１つも保存されていない状態になった時点で、当該ＰＣＮＮアルゴリズムは終了する。
【００３５】
図６は、比較のために、図３に示すボリュームを入力とした従来のＰＣＮＮベースのセグメンテーションアルゴリズムで得られた結果を示した概略図である。右側の画像上に重なって表示されている点線矢印は、ボリューム全体が処理中であることを示している。ＲＯＩクラスタ（腹部大動脈）と一緒に、隣接する臓器（肝臓、腎臓など）内の関連ボクセルの各グループに対応する異なるクラスタが表示される。場合によっては背面から見たときに脊柱が大動脈の大部分に重なってしまうように、ＲＯＩクラスタ以外のクラスタがＲＯＩの表示を遮ってしまうことがある。したがって、他のクラスタからＲＯＩを分離するために追加的な処理ステップが必要となる。
【００３６】
一方、図７には、本実施形態によるシードベースのＰＣＮＮセグメンテーションアルゴリズムで得られた結果を示している。ＲＯＩ上に重なって表示されている点線矢印は、ＲＯＩだけが処理中であることを示している。したがって唯一結果として生じるクラスタはそのＲＯＩだけであり、他のクラスタからそのＲＯＩを分離する追加的なステップは必要ない。
【００３７】
なお、図８には、本実施形態において、時間的に連続な画像データを順番にＰＣＮＮにかける場合、ＰＣＮＮ適用範囲を、前の画像で抽出したＲＯＩを含む範囲（サブボリューム）に制限することを示している。ＰＣＮＮ適用範囲を、前の画像で抽出したＲＯＩを含むサブボリュームに制限することで処理の短時間化をさらに促進することができる。
【００３８】
以上のように、本実施形態では、シードボクセルに隣接するボクセルが全て発火しなくなった時点で、セグメンテーションプロセスが終了する。セグメンテーションの結果は、表示および／または分析を目的としてファイルに出力される単一のＲＯＩクラスタで構成される。したがって、従来のＰＣＮＮセグメンテーション法で得られるような無関係なクラスタは含まれないため、結果の解析および解釈が容易になる。先に記載したプロセスを繰り返し実行して、複数のＲＯＩを分割することができる。この場合の最終出力は、単一ボリューム内のすべてのＲＯＩクラスタの集合体で構成される。ＰＣＮＮベースのセグメンテーションを高速化することにより、セグメンテーション機能の向上を目的とするＰＣＮＮパラメータの微調整が可能になる。これは、超音波撮像装置で得られるような低コントラストのデータセットを扱う上で非常に有用となりえる。当然ながら、上記内容の視点から本実施形態の変形例か数多く可能である。つまり、医用３次元画像データセットのセグメンテーションに適用したときに、パルス結合ニューラルネットワークの速度性能およびＲＯＩ抽出能力を向上させる方法であり、以下のものからなる。
【００３９】
図９は、上述したシードベースのＰＣＮＮのパラメータの最適化処理の流れ図である。この最適化のために、例えばボリュームから２次元画像を切り出し（画像選択）、さらにその２次元画像から前処理及びＰＣＮＮアルゴリズムの試行領域を限局し（領域選択、領域解析）、前処理及びＰＣＮＮアルゴリズムのパラメータの変更を伴って前処理及びＰＣＮＮアルゴリズムを繰り返しながら、それぞれの結果を観察して、パラメータを最適値に近似させていくことにより行われる。
【００４０】
領域の解析方法と、その結果からパラメータを最適化する方法とは、良く分かりませんでした。また、前処理とはどのような処理なのか、そのパラメータも良く分かりませんでした（ここまで打ち合わせが進んでいけませんでした）。
【００４１】
以下の文章の加筆、修正を宜しくお願いいたします。
【００４２】
対象領域の設定方法としては、図１１に示すように、オートとマニュアルとが用意され、オートの場合、シードがユーザにより指定されると、輝度値に基づいて周辺を探索する方法の他に、シードを中心として放射状に探索し、輝度又は輝度勾配が所定条件を満たす端（最外）の点を抽出し、その端の点を連結して解析領域の輪郭を描き、ユーザによる修正、例えば端の点の追加、削除、移動を伴う連結の繰り返しを経て、解析領域を設定する。
【００４３】
前処理として、例えば図１０に示すように、周辺ボクセルの半数以上が発火するようにシードボクセル値をファクタ（補正値）により補正し、これを対象領域内の全ボクセル個々に行う処理、また解析領域内のボクセルの輝度分布に基づいて、ＰＣＮＮアルゴリズムで対象とする輝度値の上限値を設定し、その上限値以下にあるボクセルだけをボリューム全体から抽出し、その抽出したボクセルだけを対象にＰＣＮＮアルゴリズムで処理するものである。
【００４４】
また、ＰＣＮＮのパラメータには、連結半径ｒ、連結ウェイトβが含まれる。設定後、そのパラメータで前処理及びＰＣＮＮセグメンテーションが行われ、その結果が表示される。ユーザは確認し、必要に応じて、パラメータを再設定する。
【００４５】
ＰＣＮＮのパラメータの設定は、例えば図１２に示すように、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）により提供される。ＧＵＩは、ＰＣＮＮ結果としての領域の大きさ、鮮鋭度、持続性という分かりやすい態様でしかもそれぞれがスライダボタンにより、ユーザには理解が困難なＰＣＮＮパラメータの設定を支援するように構成される。例えば、大きさ及び鮮鋭度は、連結半径ｒと連結ウェイトβの相関により決まる。予め大きさ及び鮮鋭度それぞれに対して、設定値（大きさ、鮮鋭度）に対して連結半径ｒと連結ウェイトβの組み合わせが関連つけられている。
【００４６】
このパラメータ最適化処理は、ボリューム全体を対象としてなされるため、長時間化する。そのため、図１３に示すように、ボリュームの中の一部分（サブボリューム）に限局して、パラメータの最適化することが好ましい。
【００４７】
（変形例）
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されてもよい。
【００４８】
【発明の効果】
本発明によれば、ＰＣＮＮにより良好な関心領域の設定を高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来のＰＣＮＮの手順を示すフローチャート。
【図２】本発明の実施形態によるＰＣＮＮの手順を示すフローチャート。
【図３】図２の周辺ニューロン（周辺ボクセル）の発火判断ステップ内のしきい値処理の説明図。
【図４】図２のしきい値減衰ステップの説明図。
【図５】図２のシード入力ステップの補足説明図。
【図６】従来のＰＣＮＮアルゴリズムの補足図。
【図７】図２の結果出力の例を示す図。
【図８】本実施形態において、時間的に連続な画像データを順番にＰＣＮＮにかける場合のＰＣＮＮ適用範囲の連鎖性を示す図。
【図９】本実施形態において、ＰＣＮＮのパラメータを調整する手順を示すフローチャート。
【図１０】図９の前処理の説明図。
【図１１】図９の領域選択の手順を示すフローチャート。
【図１２】図９のＰＣＮＮパラメータ設定のためのＧＵＩの例を示す図。
【図１３】本実施形態において、ＰＣＮＮのパラメータを調整する他の手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
Ｓ１…医用３次元画像データ（ボリュームデータ）及びＰＣＮＮパラメータの入力ステップ、
Ｓ２…シード入力ステップ、
Ｓ３…しきい値減衰ステップ、
Ｓ４…シード発火判断ステップ、
Ｓ５…発火ニューロンスタックステップ、
Ｓ６…スタックエンプティ判断ステップ、
Ｓ７…結果出力ステップ、
Ｓ８…ニューロンＩＤ読出ステップ、
Ｓ９…周辺ニューロン発火判断ステップ、
Ｓ１０…発火ニューロンスタックステップ。
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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