(57)【要約】      （修正有）【課題】デジタル放射線画像のモデルベース補間用のモデルパラメータに対する初期値を取得する為に、自動化解析を介して、解決すること。【解決手段】モデルベース解釈を介する、デジタル放射線画像の自動化コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）処理であり、これは、モデルによって使用される初期パラメータのセットを提供する初期化を用いる。初期パラメータは、デジタル放射線画像中の予想病理に基づいて選択することができ、かつ放射線画像中に示される特徴と照合するためのモデルによって最適化される。モデルは、繰り返しあるいは非繰り返しモデルであり得る。放射線画像中に示される病理を診断するために、補間結果に対して解析が実行される。【選択図】図１１
2004195213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影計画に従って患者から取得されるデジタル放射線画像のモデルベース補間用の初期モデルパラメータを取得する方法であり、ここで、モデルベース補間は、デジタル放射線画像の内容に基づいて、その特徴をモデル化するために、前記モデルパラメータを変更し、前記方法は、
前記放射線画像の関心領域を識別する識別工程と、前記関心領域は、前記放射線撮影計画と同一の放射線撮影計画で取得される複数の異なる放射線画像間で共通のランドマークに基づいて識別され、
初期モデルパラメータに対する１つ以上の候補を算出するために、前記関心領域を解析する解析工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ランドマークは、前記同一の放射線撮影計画によって生成される複数の異なる放射線画像間のハイコントランストの特定領域を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記放射線撮影計画は、側面腰背検査計画であり、かつ前記ランドマークは、明るい骨盤領域、患者の背後の非患者領域に対応する暗領域及び暗い肺領域を含み、これは、前記関心領域を構成する明るい脊椎によって、前記非患者領域と分けられる
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記識別工程は、前記関心領域を定義するために、均等化処理、ウインドウレベル処理及び閾値処理を含む画像強調技術を含んでいる
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記初期モデルパラメータ用の候補は、前記関心領域の視覚的に重要な特徴とともに、該関心領域のそのような特徴の空間的な方向に基づいて算出される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記放射線撮影計画は、側面腰背検査であり、かつ可変モデル用の前記初期パラメータは、腸骨上の５つの脊椎に対応する５つのほぼ同一の矩形領域を定義し、前記初期モデルパメラータ用の候補は、前記脊椎の１つに対応する前記５つの矩形領域の１つに関係なく、算出される
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記関心領域から検出される繰り返し構造に関する初期モデルパラメータ用の前記候補の明確化を実行する工程を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記明確化は、前記関心領域を判定するために使用される前記ランドマークに関連して実行される
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記明確化は、更に、前記関心領域自身の境界に関連して実行される
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記放射線撮影計画は、側面腰背検査であり、前記初期モデルパラメータは、前記肺の暗領域と前記腸骨の明領域間の相対測定距離によって明確化される
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
複数の異なる病理に対応する複数の異なる初期セットからモデルパラメータの初期セットを選択する工程を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
複数の異なる病理に対応する複数の異なるモデルを選択する工程と、
請求項１に従って、異なるモデル毎のモデルパメラータの初期セットを取得する工程と、
前記モデルベース補間に従ってモデルパラメータの各初期セットを変更する工程と、
前記モデルベース補間の全モデルの収束に基づいて、モデルパラメータのセットの１つを選択する工程と
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記モデルベース補間は、繰り返しモデルに基づいている
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記モデルベース補間は、非繰り返しモデルに基づいている
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
請求項１乃至１４のいずれか１つに従って、前記デジタル放射線画像のモデルベース補間用の初期モデルパラメータのセットの識別を介して、デジタル放射線画像を処理する自動化ＣＡＤ処理であって、
前記放射線画像内で検出される特徴の最良の評価を取得するために、前記モデルベース補間に従ってモデルパラメータを変更し、
前記放射線画像内で検出される病理のコンピュータ支援診断を提供するために前記補間結果を解析する
ことを特徴とする自動化ＣＡＤ処理。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル放射線画像のコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）に関するものであり、詳しくは、これらは、マシンビジョン（machine vision）に基づいて、デジタル放射線画像のモデルベース解釈において可変モデルを使用し、より詳しくは、このようなモデルベース解釈の初期化に関するものである。
【０００２】
関連技術の説明
コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）の分野の有望な利点の１つには、マシンビジョンにデジタル放射線画像を適用することである。現在、様々なタイプのマシンビジョン技術が利用可能であるので、ＣＡＤは、通常、放射線画像内で検出された可変モデルのオブジェクトに基づいて、モデルベース解釈を採用している。「可変モデル」は、骨格及び組織構造のようなものを表現するオブジェクトの本質的な特徴を保持するモデルであるが、様々な患者の複数の異なる放射線画像に共通する標本範囲にあてはめるための変更を行うモデルでもある。
【０００３】
モデルベース解釈方法の使用によって発生する問題の１つには、それらの初期化がある。具体的には、多くのモデルベース解釈方法は、モデルに対する現在の評価の局所的な範囲での繰り返し探索を含んでいる。各繰り返しでは、現在の評価は、次に繰り返される評価を提供するためにわずかに変更される。一般的には、このモデルは、放射線画像の構造の最良評価に達するまで、複数回の繰り返し介して収束する（「最良」は、更なる繰り返しが著しく異なる結果を導くことがないこと意味する）。
【０００４】
しかしながら、モデルベース解釈、特に、繰り返し探索を含むモデルベース解釈は、例えば、劣悪な開始位置から初期化された劣悪な初期化を行っている場合、収束誤差が著しくなる可能性がある。図１Ａ及び１Ｂは、この状況を示している。図１Ａは、側部腰背検査（a lateral lumbar spine examination）によるデジタル放射線画像を示しており、更に、クーツ（Cootes）及びテイラー（Taylor）によるアクティブ形状モデル（ＡＳＭ）の形態でのモベルベース解釈を示している。例えば、会報ＳＰＩＥ医療画像のページ２３６〜２４８（２００１年２月）のクーツ及びテイラーによる、「医療画像解析及びコンピュータビジョン用の統計モデルの概要」で参照されたい。ＡＳＭは、初期位置から収束位置へモデルを変更するために、繰り返し探索を採用している。図１Ａに示されるように、劣悪な初期化位置は、間違った腰椎の推定位置に収束する。一方、図１Ｂに示されるように、良好な初期化位置は、正確な腰椎の推定位置に収束する。
【０００５】
良好な初期化パラメータは、訓練された放射線技師あるいは他の医療関係者による手動入力によって取得することができる。しかしながら、手動の初期化は、完全な自動化ＣＡＤ処理の目的に対しては逆効果となる。
【０００６】
発明の要約
本発明の目的は、デジタル放射線画像のモデルベース補間用のモデルパラメータに対する初期値を取得するために、自動化解析を介して、上述の状況を解決することである。本発明は、任意の１つの特定放射線撮影計画（例えば、側面腰背検査）に従って取得される放射線画像のすべてが、患者毎かつ検査毎に共通な特定領域を含んでいることを、本願の発明者が認識していることに基づいている。
【０００７】
つまり、１つの構成に従えば、本発明は、放射線撮影計画に従って患者から取得されるデジタル放射線画像のモデルベース補間用のモデルパラメータに対する初期値を取得する。同一の放射線撮影計画で取得される複数の異なる放射線画像間で共通のランドマークに基づいて、放射線画像中の関心領域が識別される。その後、関心領域は、初期モデルパラメータに対する候補を算出するために解析される。必要であれば、その候補は、その後、関心領域内で検出される繰り返し構造に関する候補を明確にするために改良される。
【０００８】
実施形態では、ランドマークは、同一の放射線撮影計画によって生成される異なる放射線画像のそれぞれの中のハイコントラストの特定領域を有する。例えば、側面腰背計画の場合では、放射線画像は、明るい骨盤領域、患者の背後の非患者領域に対応する暗領域及び暗い肺領域によって特徴づけられる。暗い肺領域は、関心領域を構成する明るい脊椎によって、暗い非患者領域と分けられる。これらのランドマークは、関心領域を定義するために、均等化処理、ウインドウレベル処理及び閾値処理のような画像強調技術を使用して識別される。
【０００９】
更なる実施形態では、モデルパラメータに対する候補が、関心領域内の視覚的に重要な特徴とともに、その関心領域内のそのような特徴の空間的な方向に基づいて算出される。モデルは、通常、関心領域内を明確にすることが困難な繰り返し構造を含んでいるので、ある構造と別の構造を区別することなく、繰り返し構造のいくつかを単に検出するための候補が算出される。例えば、側面腰背検査では、関心領域は、腸骨の上部に５つの脊椎が存在している可能性がある。それゆえ、可変モデル用の初期パラメータは、５つのほぼ同一の矩形領域を定義するパラメータを構成するので、脊椎の１つ（かつ矩形領域に対応する）と別の脊椎を区別することは難しい。従って、候補は、通常、繰り返し構造間を区別しないし、かつ、放射線画像中の実際の位置からの上下のシフトを通常実行する。
【００１０】
関心領域を判定するために使用されるランドマークと、その関心領域自身の境界に関連して、明確化が実行されることが好ましい。例えば、一旦、重要な脊椎が、側面腰背計画に対する関心領域で識別されると、その重要な脊椎に基づいて候補が算出され、その候補は、肺の暗領域と腸骨の明領域間の相対測定距離によって明確化することができる。
【００１１】
パラメータの初期値は、放射線画像中の予想病理に対応する可能性がある。例えば、通常の病理が予想される状況では、「通常」初期モデルを選択することができる。同様に、異常な病理が予想される状況では、「異常」初期モデルを選択することができる。選択的には、可変モデルの収束に基づいている初期パラメータのセットの１つの自動選択によって、初期パラメータの２つ以上の異なるセットに従う処理を実行することができる。
【００１２】
モデルベース補間は、可変モデルに基づく補間であっても良く、かつクーツ（Cootes）及びテイラー（Taylor）によって説明されるＡＳＭ、また、クーツ（Cootes）及びテイラー（Taylor）によって説明されるアクティグアピアレンスモデル（ＡＡＭ）のような繰り返しモデルであり得る。選択的には、モデルベース補間は、ニューラルネットワークを介して実現されるモデル、あるいはデジタル放射線画像のウェーブレット解析のような非繰り返しモデルであっても良い。
【００１３】
本発明の更なる実施形態は、デジタル放射線画像のモデルベース補間用のモデルパラメータに対する初期値の算出と、続く、放射線画像内で検出される実際のモデル特徴の最良の評価パラメータを取得するためのモデルベース補間に従う初期値の修正を介するデジタル放射線画像の自動化ＣＡＤ処理を含んでいる。次に、放射線画像内で検出される病理のコンピュータ支援診断を提供するために、補間結果から測定値が取得される。例えば、側面腰背検査計画では、脊柱後弯症（kyphosis）及び脊柱前弯症（lordosis）を診断するために、相対的に重要なこれらの状態の定量化とともに、ＣＡＤ処理を実行することができる。
【００１４】
この簡単な要約は、本発明の本質を早急に理解するために提供されている。本発明のより完全な理解は、添付の図面とともに、以下の実施形態の詳細な説明を参照して得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図２は、遠隔放射線ＣＡＤ（コンピュータ支援診断）システムの基本ブロック図である。図２に示されるように、遠隔ＣＡＤシステムは、複数の病院及び放射線センター１０、２０、３０と、管理サイト４０、及び遠隔ＣＡＤサイト５０を含み、これらは、ワイドエリアネットワーク４５を介して相互に接続される、あるいはそのネットワーク上に接続される。典型的な病院は、患者のオリジナルデジタル放射線画像を取得するデジタル放射線装置１１と、フィルム上のＸ線写真をデジタル放射線画像形式に変換するフィルムスキャナ１２を含んでいる。病院は、更に、ＰＡＣＳ（画像アーカイビング及び通信システム）ワークステーション１４及び１５を含み、それらは、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークあるいはインターネットであり得るネットワーク接続１７を介して画像データベース１６と相互通信する。ルータ１８は、遠隔放射線ＣＡＤシステムの他の構成要素との通信を提供する。
【００１６】
病院２０と他の病院及び放射線センター３０は、同様のアーキテクチャを含んでいるが、これらのアーキテクチャは、一般的な放射線センターの単なる例示であることが理解されるべきである。
【００１７】
管理サイト４０は、例えば、リクエストを受信して適切なＣＡＤサイトへ転送し、適宜、そのリクエスト先サイトへ診断情報を転送することによってシステムの遠隔放射線ＣＡＤ構成を管理する。
【００１８】
遠隔放射線ＣＡＤサイト５０は、ネットワーク接続５７を介してＰＡＣＳワークステーション５２及び５３と通信し、かつ画像データベース５５とも通信するＣＡＤサーバ５１を含んでいる。ルータ５８は、遠隔放射線ＣＡＤサイト５０とシステムの他の構成要素とを相互に接続する。
【００１９】
代表的な動作構成においては、病院１０は、デジタル放射線装置１１あるいはフィルムスキャナ２１を使用してデジタル放射線画像を取得し、これは、画像データベース１６に記憶される。放射線技師あるいは他の医療関係者は、ＰＡＣＳワークステーション１４あるいは１５の１つを使用して、ＣＡＤサービスに対するリクエストを発行し、これは、管理サイト４０によって処理される。管理サイト４０は、そのリクエストを提供するＣＡＤサーバ５１が存在する遠隔放射線ＣＡＤサイト５０へ、そのリクエストを転送する。ＣＡＤサイト５０の技師は、ＰＡＣＳワークステーション５２及び５３の１つを使用して、ＣＡＤ解析を行うことが好ましい。画像データ自身は、画像データベース１６から取得されても良く、あるいは画像データベース５５へ送信されても良い。好ましくは、画像は、ＤＩＣＯＭ形式で記憶される。ＣＡＤ解析の結果は、管理サイト４０を介して病院１０へ返信され、ここでは、その結果が、ＰＡＣＳワークステーション１４及び１５のオリジナルのリクエストを行った人に到達する。
【００２０】
本実施形態では、本発明のＣＡＤシステムは、ＣＡＤサーバ５１に存在する。もちろん、他の実施形態では、例えば、ＣＡＤがＰＡＣＳワークステーション１４あるいは１５、あるいはデジタル放射線画像装置１１自身内で局所的に実行される実施形態も可能である。しかしながら、本実施形態の集中化方法は分散化方法に渡って効果があり、これは、均一な診断を提供する効果と、かつ自動化診断機能へのアップグレードのイベントにおける更新が簡略される効果がある。
【００２１】
図３は、ＣＡＤサーバ５１でのＣＡＤ処理を示す基本フロー図である。本発明に従うＣＡＤ処理は、デジタル放射線画像のモデルベース解釈であり、ここでは、複数のモデルパラメータがデジタル放射線画像の特徴の数学的モデルを定義する。ここでは、クーツとテイラーの両者による２つのモデルが好ましく、１つは、訓練データ内の対応するポイントとの最適な照合を達成するために、モデルポイントの周辺のグレーレベル濃度特性を照合することによって形状がモデル化される、上述のアクティブ形状モデル（ＡＳＭ）であり、もう１つは、形状及びテクスチャが、探索中のオブジェクトアピアレンスを拘束するために使用されるアクティブアピアレンスモデル（ＡＡＭ）である。ＡＳＭ及びＡＡＭの両方は、最適な照合を達成するために繰り返し探索を採用し、かつ他の繰り返しモデルベース解釈を採用することができる。加えて、非繰り返しモデルベース解釈、例えば、ニューラルネットワークの類も採用することができる。
【００２２】
図３に示されるように、ステップＳ３０１で、ＣＡＤ処理対象のデジタル放射線画像を表す画像データ６１と、モデル６３を使用して、モデルパラメータの初期値が算出される。モデルは、前もって取得されている経験導出データである訓練データに基づいており、通常、画像データ６１によって表現されるものとして、同一の放射線撮影計画からの大量数のデジタル放射線画像の解析が介在する。経験解析は、通常、当業者による訓練画像へのアノテーションの手記入によって行われる。医師は、訓練画像のそれぞれにランドマークポイントを記入すると、境界に沿う追加ポイントが、ランドマークポイント間を補間するとによって生成される。図４Ａ及び図４Ｂは、例えば、ＡＳＭを使用して、訓練形状が本方法によってどのように生成されるかを示している。図４Ａの画像は、熟練の医師の手によって描画するランドマークポイントを示しており、一方、図４Ｂの画像は、境界に沿う補間から得られる形状を示している。
【００２３】
熟練の医師の手による多くの訓練画像のアノテーションは時間を消費するタスクであるが、熟練の医師の精度及び信頼性は訓練データを改良するので、アノテーションは、自動化あるいは半自動化であることが好ましい。
【００２４】
図３に戻り、ステップＳ３０１は、以下の図６でより完全に説明するモデルパラメータに対する初期値を生成する。生成された初期値は、参照番号６２で図示されている。ステップＳ３０１の初期化の後、ステップＳ３０２で、モデルパラメータが最適化される。高精細な最適化方法は、採用対象の特定モデルベース解釈に依存する。ＡＳＭの場合、繰り返し探索は、各モデルポイントを介するモデル境界に垂直なプロファイル（輪郭：profile）に沿って、画像濃度の変化を検査するために実行される。与えられているモデルポイントに対して、グレーレベル濃度（あるいは、その派生物）は、画像のどちらかの側のポイント上のｋ画素のプロファイル（輪郭）に沿ってサンプル化される。これは図５に示され、ここでは、「０」マークから外側に向かう線分と、それに沿ってサンプル化されている画像濃度特性を示している。訓練セットのプロファイル（輪郭）を使用して、グレイレベル濃度（あるいは、導関数）サンプルの多変量ガウシアンモデルが、各モデルポイントに対して生成される。ＡＳＭ探索中には、各モデルポイントが、グレイレベル濃度特性の「最高」照合を達成するために、プロファイル（輪郭）に沿って移動され、ここで、「最高」は、更なる繰り返しを介してもこれ以上精度における著しい改善が得られないことを意味している。直感的には、モデル境界がエッジに対応する場合、上述の探索処理は、プロファイル（輪郭）に沿って多くの類似エッジを配置する。すべてのモデルポイント位置の更新後、新規の形状にモデル形状を合わせるために、新規のモデルパラメータが検出される。モデルポイントを最適な画像特性に移動し、かつモデル形状パラメータを更新する処理は、収束するまで繰り返す、これは、更なる繰り返しを介しても著しく変化するポイント位置がこれ以上取得されないからである。
【００２５】
同様の方法が、ＡＡＭに従うモデルベース解釈を使用して実行されるが、ＡＡＭは、画像内の形状の特徴を使用するだけでなく、オブジェクトを横切るテクスチャの種類も使用する。
【００２６】
ステップＳ３０２で、モデルパラメータが最適化された後、ステップＳ３０３は、最適化パラメータから診断情報を抽出する動作を行う。例えば、側面腰背検査（lateral lumbar spine examination）の放射線撮影計画の場合、椎間板間隔、脊椎高等の自動測定が実行される。自動測定による診断情報の抽出は、使用される解釈モデルと採用される放射線撮影計画に基づいて開始する。例えば、前腕、足あるいは手、幼児の臀部、幼児の足及び脚用のｘ−線を含む放射線撮影計画では、これらの計画に対して共通の重要な画像特徴の自動測定を行う。更なる例として、三次元放射線画像の場合では、脊柱側弯症（scoliosis）、脊柱後弯症（kyphosis）及び脊柱前弯症（lordosis）を区別することができる測定として、３次元測定が実行されても良い。そして、ステップＳ３０４で、診断レポートが出力される。
【００２７】
画像のモデルベース解釈のすべては、収束を補償するために、モデルパラメータの良好な初期化を必要とする。ＡＳＭは、形状を改良するために抽出され、かつ使用される画像特性に基づく初期形状で開始する。ＡＡＭは、いくつかの初期アピアレンスモデルパラメータで開始し、これらのパラメータは、初期形状及び初期テクスチャの両方を提供する。
【００２８】
図６は、本発明に従うモデルベース解釈の初期化を示すフロー図である（図３のステップＳ３０１）。簡単に言えば、図６は、放射線撮影計画に従って、患者から取得されるデジタル放射線画像のモデルベース補間におけるモデルパラメータ用の初期値を取得する技術を示している、ここでは、モデルベース補間は初期値を受信し、デジタル放射線画像内の特徴をモデル化するために、そのデジタル放射線画像のコンテンツに基づいてパラメータに対する更新値を取得する。図６に示されるように、放射線画像内の関心領域が識別され、ここで、関心領域は、同一の放射線撮影計画から取得される複数の異なる放射線画像間で共通のランドマークに基づいて識別される。その後、関心領域は、初期モデルパラメータ用の候補を算出するために解析される。候補が明確な場合、その候補は、図３に示されるフローに対する初期モデルパラメータとして使用される。一方、候補が曖昧な場合、その候補は、関心領域で検出される繰り返し構造に関する候補が明確にされる。
【００２９】
より詳細にするために図６に戻ると、本願の発明者は、特定放射線撮影計画（例えば、側面腰背検査）の任意の１つに従って取得される放射線画像のすべてが、患者間及び検査間で共通の特有な領域を含んでいることを認識している。これらの特有の領域は、複数の異なる放射線画像に共通なランドマークを形成し、それらのランドマークは、任意の１つの特定の放射線画像中の関心領域を識別するために使用することができる。例えば、図７Ａから図７Ｆは、同一の計画、この場合、側面腰背検査における、様々な患者の放射線画像を示している。これらの患者は異なっており、かつ検査も異なっているが、図７Ａ〜図７Ｆそれぞれには、明るい骨盤（pelvic）領域、患者の背後の非患者領域に対応する暗領域及び暗い肺（lung）領域の構成で共通なランドマークを含んでいる。これらの３つの領域は腰背を包囲し、これは、特定の放射線撮影計画に対する関心領域である。これらの共通のランドマークに基づく関心領域の識別は、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０６とともにより詳細に説明される。まず、ステップＳ６０１で、オリジナル画像が完全であることがめったにないことを認識し、ウインドウレベル処理が実行される。これは、図８Ａ（これは、図７Ａに示される放射線画像にも対応する）で示されるオリジナルデジタル放射線画像とともに図８Ｂで示される。（図８Ｃで示される）ステップＳ６０１では、腸骨（iliac）に配置する対象に、閾値処理も適用される。暗い肺領域の隣接画像の先頭部で、脊椎（vertebrae）が検出される（ステップＳ６０２）。次に、図８Ｄに示されるように、腸骨の上部の肺の明るい境界を連結することによって、関心領域の正しい境界が検出される。ステップＳ６０４で、画像は、垂直方向の境界を生成するために回転され、これは、水平及び垂直線及び構造に基づく簡略化処理を提供する。回転された画像が、図８Ｅに示される。次に、矩形の関心領域が、放射線撮影計画に関する経験導出情報に基づいて取得される。側面腰背検査の場合、適切な関心領域は、画像幅のほぼ１／４になると判定され、肺下部のより低いレベルに基づいて、矩形の関心領域が、腰脊椎に対して取得される。更なるウインドウレベル処理が、特徴を強調するために、関心領域内で実行される（ステップＳ６０６）。レベル化された関心領域が、図８Ｆで示される。
【００３０】
関心領域が識別された後、ステップＳ６０８〜ステップＳ６１３は、初期モデルパラメータに対する候補を算出するために、関心領域の解析を実行する。側面腰背検査の場合、モデルパラメータは、関心領域内で５つの脊椎の形状を定義する。これらの脊椎は互いに相対的な固定位置に存在するので、画像中の中央の脊椎は、モデルパラメータに対する候補を取得するための十分な情報を提供する。脊椎に関する追加情報は、モデルパラメータの初期化を更に改善することができる。
【００３１】
そして、ステップＳ６０８で、関心領域の画像が鮮鋭化され、単純な３×３フィルタマスクが適用されて、水平線を配置する（ステップＳ６０９）。これらのステップの結果は、それぞれ図９Ａ及び図９Ｂに示される。最も明るい水平線が検出され、その幅が算出される（ステップＳ６１０）、この最も明るい水平線は、脊椎のエッジに対応すると仮定する。次に、別の２つの近隣エッジが検出される（ステップＳ６１１）。検出されたエッジは、肺及び腸骨と最も明るい脊椎の相対位置に依存する。特に、近隣エッジは、最初のエッジから下方向に探索される、あるいは最初のエッジから上方向に探索される、また、あるいは、この位置に依存して上がったり下がったりする。これらの場合のどの場合でも、オリジナルエッジと、これに加える２つの近隣エッジは、ある脊椎とそれに隣接する脊椎のエッジを定義する。エッジ検出の結果は、図９Ｄで示される。
【００３２】
次に、図９Ｅに示されるように、２つの隣接する脊椎の輪郭を描くために、４つのエッジが検出される（ステップＳ６１２）。これらのエッジは、図９Ｆに示されるように、オリジナル方向に戻される（ステップＳ６１３）。輪郭が描かれた脊椎の１つの中央を、モデルパラメータを初期化するために選択することができる。
【００３３】
多くの画像について、得られる概算位置は、初期モデルパラメータに対する候補を定義するために十分である。例えば、膝の軟骨（cartilage）を含む放射線撮影計画に適用される場合、初期モデルパラメータによって定義される形状は、候補が初期モデルパラメータに対して使用可能となる程度に十分に区別される。しかしながら、他の環境においては、特に、互いに類似する複数の繰り返し構造が存在する場合には、これらの繰り返し構造についての候補を明確にするための明確化が必要となる場合がある。
【００３４】
上記の状況は、側面腰背検査での状況自身を示しており、ここでは、５つの脊椎が、区別することが困難な繰り返し矩形となっている。図１０Ａ〜図１０Ｆがこの状況を示しており、この場合、ステップＳ６０１〜ステップＳ６１３が、図７Ａ〜図７Ｆに示される６つのデジタル放射線画像に適用される。図１０Ａ〜図１０Ｆで示されるように、ステップＳ６０１〜ステップＳ６１３は、各患者の様々な脊椎を識別する候補を出力する。その結果、この計画に対しては、明確化が必要となる。
【００３５】
明確化が必要な場合、これは、ステップＳ６１５で実行される。側面腰背検査の場合、明確化は、肺と腸骨との相対位置を使用して各脊椎を識別することによって実行される。
【００３６】
図１１は、本発明の第２の実施形態を示しており、ここでは、複数の異なる初期パラメータのセットが生成され、これは、処理対象の放射線撮影計画での様々な病理それぞれに対するものである。同様に、複数の様々なモデルが提供され、これは、様々な病理のセットのそれぞれに対するものである。例えば、側面腰背検査の場合、様々な病理には、脊柱側弯症（scoliosis）、脊柱後弯症（kyphosis）及び脊柱前弯症（lordosis）が含み得る。モデルベース補間は、対応する多数の収束モデルパラメータを取得するために、関連モデル及び初期化モデルパラメータを使用する（ステップＳ１１０２）。選択されているセットに対して、どのセットが最高の収束モデルパラメータを持っているかを判定するために、各セットが解析される（ステップＳ１１０３）。選択された収束に対して、診断情報が抽出され（ステップＳ１１０４）、かつ診断レポートが出力される（ステップＳ１１０５）。
【００３７】
本発明は、特定の実施形態に関して説明されている。本発明は、上述の実施形態に限定されず、かつ様々な変更及び変形が、本発明の精神及び範囲から逸脱しないで当業者によって達成できることが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１Ａ】劣悪な初期化と良好な初期化との間の効果を示すデジタル放射線画像を示す図である。
【図１Ｂ】劣悪な初期化と良好な初期化との間の効果を示すデジタル放射線画像を示す図である。
【図２】遠隔放射線コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）システムを示すブロック図である。
【図３】本発明に従うＣＡＤ解析を示すフロー図である。
【図４Ａ】デジタル放射線画像の訓練ポイントの指定を説明するための図である。
【図４Ｂ】デジタル放射線画像の訓練ポイントの指定を説明するための図である。
【図５】正確なモデリングの形状を取得するために、デジタル放射線画像中の画像データの自動化探索を説明するための図である。
【図６】本発明に従うモデルパラメータ用の初期値を取得する方法を示すフロー図である。
【図７Ａ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図７Ｂ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図７Ｃ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図７Ｄ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図７Ｅ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図７Ｆ】同一の放射線撮影計画における様々な患者の代表的なデジタル放射線画像を示す図である。
【図８Ａ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図８Ｂ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図８Ｃ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図８Ｄ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図８Ｅ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図８Ｆ】関心領域が識別されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ａ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ｂ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ｃ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ｄ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ｅ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図９Ｆ】候補が初期モデルパラメータに対して算出されることによる画像処理を説明するための図である。
【図１０Ａ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１０Ｂ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１０Ｃ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１０Ｄ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１０Ｅ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１０Ｆ】本発明に従う明確化を説明するための、図７Ａ〜図７Ｆに示されるデジタル放射線画像に、識別された脊椎を配置した画像を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態を説明するためのフロー図である。
【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図１１】
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【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１０Ｅ】
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【図１０Ｆ】
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【外国語明細書】
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【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１０Ｅ】
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【図１０Ｆ】
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【図１１】
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