(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項２】
請求項１に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項４】
計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項５】
請求項４に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項７】
計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項８】
計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項９】
請求項８に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近での前記標準モデルの所定方向における階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近での前記計測データの所定方向における階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。
【請求項１０】
計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする領域抽出装置。
【請求項１１】
計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする領域抽出装置。
【請求項１２】
計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、
変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする領域抽出装置。
【請求項１３】
計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、
変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする領域抽出装置。
【請求項１４】
プログラムであって、コンピュータに、
ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
ｂ）前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記ｂ）工程では、
ｂ−１）前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、
ｂ−２）前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させるプログラム。
【請求項１５】
プログラムであって、コンピュータに、
ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
ｂ）前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記ｂ）工程では、
ｂ−１）前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、
ｂ−２）前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させるプログラム。
【請求項１６】
プログラムであって、コンピュータに、
ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
ｂ）所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
プログラムであって、コンピュータに、
ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する手順と、
ｂ）所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデルを生成するモデリング装置およびそれに関連する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野において、Ｘ線ＣＴ(Computed Tomography)装置或いはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging)装置等によって撮影された生体内の３次元画像が広く用いられている。これにより、体内の臓器等の情報が視覚的に把握可能となり診断精度の向上が期待できる。しかし、その一方で、診断に用いられる３次元画像は数十枚〜数百枚のスライス画像から構成されているため、このような膨大な情報量の中から診断に必要な情報のみを得ることは読影医師にとって大きな負担となっている。
【０００３】
そこで、計算機を援用した定量的或いは自動的診断の要望が強まり、計算機による診断支援（ＣＡＤ：Computer−aided diagnosis）システムの研究が盛んに行われている（例えば、非特許文献１〜３参照）。
【０００４】
計算機による診断支援を行うには、診断に必要な情報、つまり臓器領域又は形状等を正確に抽出することが重要な課題となる。
【０００５】
臓器の領域抽出手法の１つとして、予め用意した標準モデルをエネルギー最小化原理に基づいて変形させ、目的の輪郭を見つけるモデルフィッテイング（Model Fitting）手法が提案されている。
【０００６】
この手法によれば、標準モデルという予め特徴を持たせたモデルを変形させて該当領域を抽出するため、高精度の抽出処理が可能となる。
【０００７】
【非特許文献１】ツァガーン・バイガルマ、清水昭伸、小畑秀文、宮川国久、「３次元可変形状モデルによる腹部ＣＴ像からの腎臓領域抽出法の開発」、電子情報通信学会論文誌、D-II、2002年１月、Vol.J85-D-II、No.１、pp.140-148
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記のモデルフィッティング手法（特許文献１参照）においても、十分な精度を得られないことがある。具体的には、上記のモデルフィッティング手法においては、標準モデルにおける複数の点と計測データにおける対応点との対応関係を目視等によって求め、標準モデルにおける複数の点と計測データにおける対応点との間の距離を近づけるようにモデルを変形させることなどが行われるが、対応点の求め方の巧拙等によっては十分な精度を得られないことがある。
【０００９】
また、このような問題は、上記のような領域抽出処理のためのモデリング処理だけでなく、対象物のモデルを作成するモデリング処理などの他のモデリング処理においても一般的に生じる問題である。
【００１０】
そこで、この発明の課題は、より正確なモデリング処理を実現することが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記モデル変形手段は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
請求項２の発明は、請求項１の発明に係るモデリング装置において、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とする。
【００１３】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明に係るモデリング装置において、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００１４】
請求項４の発明は、計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記モデル変形手段は、前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする。
【００１５】
請求項５の発明は、請求項４の発明に係るモデリング装置において、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項６の発明は、請求項４または請求項５の発明に係るモデリング装置において、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項７の発明は、計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項８の発明は、計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００１９】
請求項９の発明は、請求項８の発明に係るモデリング装置において、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近での前記標準モデルの所定方向における階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近での前記計測データの所定方向における階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００２０】
請求項１０の発明は、計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記モデル変形手段は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１１の発明は、計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記モデル変形手段は、前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする。
【００２２】
請求項１２の発明は、計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００２３】
請求項１３の発明は、計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段とを備え、前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００２４】
請求項１４の発明は、プログラムであって、コンピュータに、ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、ｂ）前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させ、前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記ｂ）工程では、ｂ−１）前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、ｂ−２）前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させる。
【００２５】
請求項１５の発明は、プログラムであって、コンピュータに、ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、ｂ）前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させ、前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記ｂ）工程では、ｂ−１）前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、ｂ−２）前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させる。
【００２６】
請求項１６の発明は、プログラムであって、コンピュータに、ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、ｂ）所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させ、前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【００２７】
請求項１７の発明は、プログラムであって、コンピュータに、ａ）計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する手順と、ｂ）所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程とを実行させ、前記ａ）工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
請求項１ないし請求項３ならびに請求項１０および請求項１４に記載の発明によれば、標準モデルにおける代表点の階調値と計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、代表点に対応する対応点が計測データの中から探索され、代表点と対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【００２９】
請求項４ないし請求項６ならびに請求項１１および請求項１５に記載の発明によれば、標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、代表点に対応する対応点が計測データの中から探索され、代表点と対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【００３０】
請求項７、請求項１２および請求項１６に記載の発明によれば、標準モデルにおける代表点の階調値を考慮した評価関数を最適化するように標準モデルを変形させて、対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【００３１】
請求項８、請求項９、請求項１３および請求項１７に記載の発明によれば、標準モデルにおける代表点付近の階調値分布を考慮した評価関数を最適化するように標準モデルを変形させて、対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００３３】
＜１．第１実施形態＞
＜１−１．構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る領域抽出装置１の概要を示す図である。領域抽出装置１は、計測データ（詳細には３次元計測データ（立体計測データとも称する））から所望の対象物の領域（詳細には立体領域）を抽出する装置である。なお、この領域抽出装置１は、モデルフィッティング手法を用いて対象物モデルの生成処理を行うことから、「モデリング装置」とも称せられる。
【００３４】
図１に示すように領域抽出装置１は、パーソナルコンピュータ（以下、単に「パソコン」と称する）２と、モニター３と、装着部５と、操作部４とを備えている。
【００３５】
パソコン２は、制御部２０、入出力Ｉ／Ｆ２１、及び記憶部２２を備えている。
【００３６】
入出力Ｉ／Ｆ２１は、モニター３、操作部４および装着部５とパソコン２との相互間でデータの送受信を行うためのインターフェイス（Ｉ／Ｆ）であり、制御部２０との間でデータの送受信を行う。
【００３７】
記憶部２２は、例えばハードディスクなどで構成されており、後述の各種処理を実行するためのソフトウェアプログラム（以下、単に「プログラム」と称する）ＰＧ等を格納している。
【００３８】
制御部２０は、主にＣＰＵ、ＲＯＭ２０ａ及びＲＡＭ２０ｂ等を有し、パソコン２の各部を統括制御する部位である。
【００３９】
モニター３は、例えば、ＣＲＴで構成され、制御部２０で生成される表示用画像を可視的に出力する。
【００４０】
操作部４は、キーボード及びマウス等から構成され、使用者（ユーザ）に各種操作にしたがって各種信号を入出力Ｉ／Ｆ２１に送信する。
【００４１】
また、装着部５は、メモリカード５１等の記憶媒体を着脱自在に装着することができる。そして、装着部５に装着されたメモリカード５１に格納される各種データ又はプログラム等を入出力Ｉ／Ｆ２１を介して制御部２０或いは記憶部２２に取り込むことができる。
【００４２】
次に、領域抽出装置１の各種機能について説明する。
【００４３】
図２は、領域抽出装置１の各種機能を示すブロック図である。
【００４４】
これらの各種機能は、制御部２０内のＣＰＵ等の各種ハードウェアを用いて所定のプログラムＰＧを実行することによって実現される。
【００４５】
図２に示されるように、領域抽出装置１は、モデル格納部１１と計測データ入力部１２と暫定領域抽出部１３と初期位置決定部１４とモデルフィッティング部１５と領域抽出部１６と抽出領域出力部１７とを備え、入力される３次元画像（３次元計測データ）から使用者（ユーザ）等が抽出したい対象物（以下、「抽出対象領域」とも称する）を抽出し、出力することができる。
【００４６】
モデル格納部１１は、モデルフィッティング処理に用いられる「標準モデル」（図１０，図１２等参照）を格納している。領域抽出装置１は、モデル格納部１１から読み出すことによって「標準モデル」を取得することができる。ここで、「標準モデル」は、後述のモデルフィッティング手法において用いられるモデルであり、抽出対象領域（例えば臓器）の標準的なモデルを意味する。
【００４７】
計測データ入力部１２は、ＣＴ装置あるいはＭＲＩ装置などによって取得された３次元計測データ（ボリュームデータ）を入力する機能を有している。
【００４８】
暫定領域抽出部１３は、モデルフィッティング手法とは異なる手法を用いて、抽出対象物体（領域）を暫定的に抽出する機能を有している。
【００４９】
初期位置決定部１４は、暫定的に抽出された抽出対象物体（領域）を用いて、標準モデルの初期位置を決定する機能を有している。
【００５０】
モデルフィッティング部１５は、モデルフィッティング手法を用いて所定の評価関数（後述する総合エネルギーＵｅ）を最適化するように標準モデルを計測データ内において変形させ、対象物のモデルを生成する機能を有している。
【００５１】
領域抽出部１６は、モデルフィッティング部１５によって生成されたモデルを用いて計測データから対象物の領域を抽出する機能を有している。
【００５２】
抽出領域出力部１７は、抽出した対象物体をモニター３に表示出力する機能を有している。
【００５３】
＜１−２．動作＞
＜動作概要＞
この実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置によって取得される３次元画像（ボリュームデータとも称する）に基づくモデルフィッティング処理、および当該モデルフィッティング処理を用いた領域抽出処理等について説明する。ただし、本発明は、これに限定されず、他の計測データ（例えば、ＭＲＩ装置によって取得される３次元画像等）に基づくモデルフィッティング処理および当該モデルフィッティング処理を用いた領域抽出処理等にも適用することができる。
【００５４】
図３は、Ｘ線ＣＴ装置によって取得される３次元画像ＴＤＰ１を示す図である。
【００５５】
図３に示されるように、３次元画像ＴＤＰ１は、物体（人体）を輪切りにした断面を示す複数（例えば、数十枚から数百枚）のスライス画像（断層画像）ＳＤで構成されている。各スライス画像ＳＤは、各点（各画素）でのＸ線の吸収量（ＣＴ値）を濃淡表示して可視化した画像である。図３においては、３次元画像ＴＤＰ１を構成する複数のスライス画像ＳＤのうちの所定位置におけるスライス画像ＰＭも併せて示されている。
【００５６】
図４は、領域抽出装置１の全体動作を示すフローチャートである。
【００５７】
領域抽出装置１は、図４に示される各処理（ステップＳ１〜Ｓ４）を実行することによって、入力画像（３次元画像）から使用者（ユーザ）が指定した対象物を抽出する。なお、抽出対象物の指定は、ステップＳ１の処理開始前に使用者（ユーザ）によって予め行われる。指定手法としては、例えば、記憶部２２に予めデータベース化されて保存されている項目一覧（例えば各種の臓器等が列挙された項目一覧）から、操作部（例えばマウス）４等の操作により使用者（ユーザ）が所望の項目を選択する態様等を採用することができる。以下では、抽出対象物体して所定の臓器が指定されている場合を想定し、図４の各処理について説明する。
【００５８】
まず、ステップＳ１では、領域抽出装置１に入力される３次元画像から使用者（ユーザ）の指定した物体（臓器）が暫定的に抽出される。後述するように、このステップＳ１では、モデルフィッティング手法とは異なる手法を用いて抽出対象領域が抽出される。
【００５９】
次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で暫定的に抽出された物体（臓器）を用いて、標準モデルの初期位置（標準モデルを計測データ中に配置する際の初期位置）が決定され、標準モデルの配置が行われる。ステップＳ１の暫定抽出処理によれば、この初期位置を正確に求めることが可能になる。
【００６０】
さらに、ステップＳ３では、初期位置に配置された標準モデルがモデルフィッティング手法によって変形され、対象物のモデルが生成される。そして、変形後の標準モデルの位置に存在する領域（変形後の標準モデルの存在位置に対応する領域）が、対象物の領域として、計測データから抽出される。
【００６１】
ステップＳ４では、作成された個別モデルが抽出対象物体としてモニター３等に出力される。
【００６２】
このように、最終的にはモデルフィッティング手法を用いて抽出対象物体が抽出される（ステップＳ３）。なお、ここでは、モデルフィッティング手法における標準モデルの初期位置を決定するに際して、モデルフィッティング手法とは異なる手法（領域拡張法）を用いる（ステップＳ１，Ｓ２）場合を例示する。すなわち、この実施形態においては、領域拡張法を用いて、初期位置を自動的に正確に求める技術を例示する。しかしながら、これに限定されず、初期位置の決定手法としては、例えば、操作者（ユーザ）が、予め用意された標準モデルを適切な位置に手動で配置する手法を採用してもよい。具体的には、操作者（ユーザ）が、マウス等の操作によって抽出対象物体ＯＢａの標準モデルＳＯを移動し、当該標準モデルＳＯを計測データ中に初期配置するようにしてもよい（図１０参照）。
【００６３】
また、後述するように、モデルフィッティング処理（ステップＳ３）において、標準モデルの制御点における階調値等を考慮することによって、より正確なモデルフィッティング処理を行うことが可能になる。
【００６４】
以下、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の各処理について順次に詳述する。
【００６５】
＜暫定領域抽出処理（ステップＳ１）＞
上述のように、暫定領域抽出処理（ステップＳ１）では、使用者（ユーザ）によって指定された物体（臓器）を暫定的に抽出することを目的とする。本実施形態では、その抽出方法の一例として領域拡張法を採用する。
【００６６】
図５は、領域拡張法を用いた暫定領域抽出処理（ステップＳ１）の詳細を示すフローチャートである。図６は、人体をＸ線ＣＴ装置で撮影した際の所定位置におけるスライス画像ＰＭを示す図であり、図７は、図６に示されるスライス画像ＰＭ上の画素Ｍ１を中心として隣接する画素付近を拡大表示した図である。図７においては、スライス画像ＰＭの画素Ｍ１の隣接画素として、同一階層のスライス画像ＰＭにおける隣接８画素Ｍ２〜Ｍ９に加えて、スライス画像ＰＵにおける隣接９画素Ｕ１〜Ｕ９と、スライス画像ＰＤにおける隣接９画素Ｄ１〜Ｄ９とが示されている。なお、スライス画像ＰＵは、スライス画像ＰＭに対して＋ｚ方向に隣接するスライス画像（換言すればスライス画像ＰＭの直上層のスライス画像）であり、スライス画像ＰＤは、スライス画像ＰＭに対して−ｚ方向に隣接するスライス画像（換言すればスライス画像ＰＭの直下層のスライス画像）である。
【００６７】
以下では、図６のスライス画像ＰＭに表示されている物体（臓器）ＯＢ１を暫定的に抽出する場合を具体例に挙げて領域拡張法を用いた暫定領域抽出処理について説明する。
【００６８】
まず、ステップＳ１１において、使用者（ユーザ）によって抽出対象物体（臓器）内の拡張開始画素が特定される。具体的には、抽出したい物体（抽出対象物体）が表示されている任意のスライス画像（ここではスライス画像ＰＭ）上で、操作部（例えばマウス）４等の操作により抽出対象物体内の任意の点を特定する。より詳細には、物体ＯＢ１を抽出したい場合、スライス画像ＰＭ上の物体（臓器）ＯＢ１内の任意の点（例えばＭ１）をマウス等により特定すればよい（図６参照）。この操作により、スライス画像ＰＭ上において特定点Ｍ１に相当する画素が拡張開始画素となる。
【００６９】
次に、ステップＳ１２において、拡張開始画素に隣接する画素が拡張候補画素として検出される。詳細には、ステップＳ１１において拡張開始画素をＭ１と特定したとすると、画素Ｍ１に隣接する画素全てが拡張候補画素となる。つまり、スライス画像ＰＭ上の画素Ｍ２〜Ｍ９、スライス画像ＰＵ上の画素Ｕ１〜Ｕ９、及びスライス画像ＰＤ上の画素Ｄ１〜Ｄ９の計２６画素が拡張候補画素となる。
【００７０】
次に、ステップＳ１３において拡張候補画素がステップＳ１２で検出されたか否かが判定され、ステップＳ１２で拡張候補画素が検出されている場合には、ステップＳ１４へ移行する。
【００７１】
ステップＳ１４では、検出された拡張候補画素の濃度値が所定範囲内か否かが判定される。具体的には、物体（臓器）の有する濃度値の範囲が物体（臓器）ごとに予め定められており、拡張候補画素の濃度値が、抽出対象物体の持つ濃度値の範囲内か否かを判定する。これにより、拡張候補画素が所定範囲内の濃度値を有していると判定されると、ステップＳ１５に移行する。
【００７２】
ステップＳ１５では、当該拡張候補画素を抽出対象物体内の画素とする領域拡張を行う。
【００７３】
一方、ステップＳ１４において、拡張候補画素が所定範囲内の濃度値を有していないと判定されると、当該拡張候補画素の領域拡張は行われない。
【００７４】
次に、ステップＳ１６では、拡張候補画素の濃度判定工程（ステップＳ１４）をまだ経ていない拡張候補画素が存在するか否かが判断される。
【００７５】
濃度判定工程（ステップＳ１４）を経ていない拡張候補画素が存在する場合には、当該未終了の拡張候補画素に対してステップＳ１４、Ｓ１６の処理が実行される。
【００７６】
一方、全ての拡張候補画素に対して濃度判定工程（ステップＳ１４）が終了している場合には、ステップＳ１２に戻り、ステップＳ１５において拡張された画素（換言すれば、領域内の画素であるとして特定された画素）にさらに隣接する画素であって、領域内に存在するか否かが未だ判定されていない画素が、新たな拡張候補画素として検出される。その後、新たに検出された拡張候補画素に対して、上述のステップＳ１３〜Ｓ１６の工程が実行される。ステップＳ１２〜Ｓ１６の工程は、新たな拡張候補画素を検出することが可能な限り繰り返され、新たな拡張候補画素が検出できなくなると、暫定領域抽出処理は終了する（ステップＳ１３）。
【００７７】
このようにステップＳ１２〜Ｓ１６の工程が繰り返し実行されることによって拡張開始画素から徐々に領域拡張が行われ、使用者（ユーザ）によって指定された物体（臓器）が暫定的に抽出される。
【００７８】
＜初期位置決定処理（ステップＳ２）＞
次に、モデルフィッティング手法における標準モデルの初期位置を決定する初期位置決定処理（ステップＳ２）について、図８〜図１０を参照しながら説明する。図８は、重心点を利用した初期位置決定処理（ステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。また、図９は、３次元画像（計測データ）に含まれる物体ＯＢａを示す図であり、図１０は、標準モデルＳＯを初期位置に移動させる様子を概念的に示す図である。図１０においては、標準モデルを初期配置した際の抽出対象物体と標準モデルとの位置関係も示されている。
【００７９】
なお、以下では図示の簡略化のため、図９に示されるような３次元画像ＴＤＰ１中に存在する物体ＯＢａが抽出対象物体であると仮定して説明する。
【００８０】
まず、ステップＳ２１において、ステップＳ１で暫定的に抽出された物体ＯＢａの重心点ＧＺが算出される。
【００８１】
次に、ステップＳ２２では、後述のモデルフィッティングにおいて用いられる標準モデルの重心点ＧＨをステップＳ２１で算出された重心点ＧＺに合わせる標準モデルの初期配置が行われる。例えば、図１０に示されるように、標準モデルＳＯの重心点ＧＨを抽出対象物体ＯＢａの重心点ＧＺに合わせるように標準モデルＳＯを移動して、標準モデルＳＯを計測データ中に初期配置する。
【００８２】
重心点を利用した標準モデルの初期配置が終了すると、モデルフィッティング処理（ステップＳ３）に移行する。
【００８３】
＜モデルフィッティング処理（ステップＳ３）＞
ステップＳ３のモデルフィッテイング処理は、予め準備された一般的（標準的）な抽出対象物体（単に対象物とも称する）のモデルである「標準モデル」を、抽出対象物体から得られる情報（形状等）を用いて変形する処理である。なお、本出願においては、モデルフィッティング処理による変形後の標準モデル（換言すれば抽出対象物体の情報が反映された標準モデル）を「個別モデル」とも称するものとする。
【００８４】
このモデルフィッティング処理では、初期位置に配置された標準モデルをモデルフィッティング手法によって変形することで、抽出対象物体を抽出する処理が行われる。
【００８５】
図１１は、モデルフィッティング処理（ステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、標準モデルＳＯおよびその各制御点Ｃｊを示す図であり、図１３は、計測データ中に配置された標準モデルＳＯを示す図である。図１４は、図１３の領域ＲＢ付近の拡大図であり、モデルフィッティングにおける制御点の移動の様子を示している。また、図１５は、制御点間を仮想バネで繋いだ様子を示す図である。
【００８６】
なお、抽出対象物体の標準モデルは、例えば、微小な多角形（例えば、三角形）（「ポリゴン」とも称する）で構成され、記憶部２２等に保存されている。ポリゴンで構成された標準モデルは、各ポリゴンの頂点の３次元座標によってそのモデルの表面形状を表現することができる。また、標準モデルにおけるポリゴンの頂点のうち、全頂点あるいは代表的な幾つかの頂点を「制御点」とも称する。そして、この制御点を代表点としてモデルフィッティング処理を行う。
【００８７】
以下では、図１１〜図１５を用いてモデルフィッティング処理について詳述する。
【００８８】
まず、ステップＳ３１（図１１）では、計測データにおける抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）を示す画素（境界点）のうち、標準モデルＳＯの各制御点Ｃｊに対応する点（以下、「対応点」とも称する）Ｑｊを決定する処理が行われる（図１３参照）。すなわち、標準モデルＳＯにおける各制御点（代表点）Ｃｊと計測データにおける対応点Ｑｊとの対応関係が決定される。
【００８９】
ここで、図１２に示すように、この標準モデルＳＯは、複数の制御点Ｃｊによって対象物の立体形状を表現するとともに、各制御点Ｃｊにおいて、対象物の標準的な階調値ＶＳｊを有している。また、各制御点Ｃｊにおける階調値ＶＳｊは、計測データにおける各点の階調値と同じ段階数（階調数）を有している。例えば、計測データが４０９６段階の値で表現されるときには、各制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊも同段階数すなわち４０９６段階の値で表現される。なお、これらの「階調値」は、複数段階の値で表現されるものであればよく、例えば２値（０および１）のいずれかの値を有するものであってもよい。
【００９０】
このように、この実施形態に係る標準モデルＳＯは、各制御点Ｃｊにおいて階調値ＶＳｊを有している点で、従来の標準モデルと相違している。
【００９１】
制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの対応関係は、標準モデルＳＯにおける各制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊと計測データにおける複数の点の階調値Ｖとの一致度合いに基づいて探索される。詳細には、或る制御点Ｃｊの対応点Ｑｊは、次のようにして探索される（図１３および図１４参照）。
【００９２】
まず、計測データ中において、当該制御点Ｃｊの位置に存在する点（詳細にはボクセル）の周辺領域ＲＢ内に存在する複数の点のうちの任意の１つの点（図１３および図１４では黒丸で示す）が比較対象として選択される。なお、周辺領域ＲＢは、図１２においては、平面的に矩形領域として示されているが、実際には３次元空間領域（例えば立方体領域）である。
【００９３】
次に、比較対象として選択された点（注目点とも称する）の階調値Ｖと当該制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊとが比較される。具体的には、制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊと注目点の階調値Ｖとの差分値（詳細には差分絶対値）の逆数（すなわち、１／｜ＶＳｊ−Ｖ｜）が、両階調値の一致度合いを表す比較結果として算出される。
【００９４】
さらに、同様にして、周辺領域ＲＢ内に含まれる残りの点が順次に注目点として選択され、当該各注目点の階調値Ｖと制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊとの一致度合いを表す比較結果が順次に算出される。
【００９５】
そして、算出された比較結果に基づいて、計測データにおける周辺領域ＲＢ内の複数の点（ボクセル）のうち、階調値に関して、制御点Ｃｊと最も一致する点（すなわち最大一致度合いを有する点）が、制御点Ｃｊの「対応点」Ｑｊとして決定される。
【００９６】
なお、後述するように、この対応関係を利用したモデルフィッティング手法によって所定の評価関数を最適化するように標準モデルが変形され、対象物のモデルが生成される。
【００９７】
次に、ステップＳ３２では、標準モデルＳＯの制御点Ｃｊのうち任意の一点（以下、「移動対象点」とも称する）（例えば制御点Ｃ１）が一方向（例えばＡ１方向）に微小量Ｌ移動される（図１４参照）。
【００９８】
さらに、ステップＳ３３では、ステップＳ３２において移動対象点を移動させ一時的に変形させた状態のモデル（以下、「一時変形モデル」とも称する）の総合エネルギーＵｅが算出される。
【００９９】
総合エネルギーＵｅは、式（１）に示されるように、制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの距離に関する外部エネルギー項Ｆｅと、過剰な変形を避けるための内部エネルギー項Ｇｅとの和で表される。なお、外部エネルギー項（単に外部エネルギーとも称する）Ｆｅ、および内部エネルギー項（単に内部エネルギーとも称する）Ｇｅについては後述する。
【０１００】
【数１】
0004720478.tif 000002
【０１０１】
次に、ステップＳ３４において、移動対象点が全ての方向に移動されたか否かを判定する。例えば、３次元空間の全方位における移動対象点の移動方向を２６方向（当該移動対象点（ボクセル）に隣接する２６画素へ向かう方向）とすると、２６方向全ての方向に制御点Ｃ１が移動されたか否かを判定する。
【０１０２】
移動対象点（制御点Ｃ１）を２６方向全てに移動させた一時変形モデルの作成が終了していなければ、移動対象点の移動方向を変更して再び微小量Ｌ移動させ、異なる移動方向パターンの一時変形モデルを作成し、各一時変形モデルの総合エネルギーＵｅを算出する（ステップＳ３２、Ｓ３３）。
【０１０３】
そして、ステップＳ３４において全方向の移動が終了したと判定されると、ステップＳ３５へ移行する。
【０１０４】
ステップＳ３５では、作成された全パターンの一時変形モデルの中から、総合エネルギーＵｅを最小とする一時変形モデルが選択される。換言すれば、或る制御点Ｃｊを２６方向に移動させて生成された各一時変形モデルのうち、総合エネルギーＵｅを最小化する一時変形モデルが選択される。例えば、後述する２つの項Ｆｅ，Ｇｅのうち外部エネルギーＦｅ（特に後述する第１項Ｆｅ１）のみを考慮する場合には、その制御点が対応点に近づく方向へと移動する一時変形モデルが選択されることになる。また、内部エネルギーＧｅを考慮する場合には、その制御点が対応点に近づく方向とは異なる方向へと移動する一時変形モデルが選択されることもある。
【０１０５】
次に、ステップＳ３６において全制御点Ｃｊの移動が終了したか否かを判定する。具体的には、標準モデルＳＯの全ての制御点Ｃｊについて微小量Ｌの移動が終了したか否かを判定し、終了していない制御点（未了点とも称する）が存在すれば、移動対象点を当該制御点（未了点）に変更してステップＳ３２〜Ｓ３５の動作を繰り返し、全ての制御点Ｃｊの移動を完了した一時変形モデルを作成する。一方、全ての制御点の移動が終了していれば、ステップＳ３７へ移行する。
【０１０６】
ステップＳ３７では、モデルフィッティング処理を終了するか否かを判定する。具体的には、全ての制御点Ｃｊの移動を完了させた一時変形モデルにおける複数の制御点とその対応点との距離の平均値が所定値以下であることを条件とし、当該条件を満たす場合に、モデルフィッティング処理を終了するようにすればよい。これによれば、各制御点が対応点に所定程度近づいた場合に同処理を終了することができる。または、これに加えてあるいはこれに代えて、（全ての制御点Ｃｊの移動を完了させた）前回の一時変形モデルと今回の一時変形モデルとの総合エネルギーＵｅの変化量が所定量以下であるか否かを終了判定の基準として用いてもよい。これによれば、制御点を移動しても総合エネルギーがあまり変化しなくなった場合に処理を終了することができる。
【０１０７】
ステップＳ３７においてモデルフィッティング処理を終了しないと判定される場合は、ステップＳ３８へと移行する。
【０１０８】
ステップＳ３８では、上述のステップＳ３２〜Ｓ３７で実行される処理を単位処理ループとして当該単位処理ループが所定回数Ｗ（例えば１０回）実行されたか否かを判定する。所定回数Ｗ実行されていなければ、所定回数Ｗ実行されるまで再びステップＳ３２〜Ｓ３７の処理ループを繰り返し、所定回数Ｗ実行されていれば、ステップＳ３９へと移行する。すなわち、全ての制御点の移動を完了させた一時変形モデルが所定回数Ｗ作成されるまで、単位処理ループが繰り返される。
【０１０９】
ステップＳ３９では、ステップＳ３１で決定した対応点の更新が行われる。具体的には、上述の処理ループによって所定回数Ｗ移動した後の各制御点Ｃｊの周辺領域ＲＢ内を再設定し、当該周辺領域ＲＢ内に存在する点（ボクセル）の中から新しい対応点を選択する対応点の更新動作が行われ、再びステップＳ３２〜Ｓ３９の処理が繰り返し行われる。このような「対応点の更新」によれば、制御点の移動に伴って制御点の位置が変わる場合にも、対応点の探索範囲となる周辺領域ＲＢを適宜に変更して対応点の適正化を図ることができる。
【０１１０】
一方、ステップＳ３７においてモデルフィッティング処理を終了すると判定される場合は、最終的に得られた一時変形モデルが、抽出対象物体に相当する個別モデルとして決定される。これによって、抽出対象物体のモデルが生成される。また、その後、最終的に得られた個別モデル（すなわち、生成された対象物モデル）の位置に存在する領域が、対象物の領域として計測データから抽出される（ステップＳ４０）。
【０１１１】
以上の処理によって、このステップＳ３の処理は終了する。
【０１１２】
このようなモデルフィッティング処理（ステップＳ３）においては、標準モデルＳＯを１制御点ごとに微小量Ｌずつ徐々に変形させることによって、抽出対象領域に相当する個別モデルが作成される。
【０１１３】
＜総合エネルギー（評価関数）＞
ここで、総合エネルギーＵｅを構成する外部エネルギーＦｅ及び内部エネルギーＧｅについて説明する。
【０１１４】
外部エネルギーＦｅは、式（２）に示されるように、標準モデルにおける制御点（代表点）Ｃｊと計測データにおける対応点Ｑｊとの距離に関する要素である第１項Ｆｅ１と、標準モデルの階調値と計測データの階調値との一致度合いに関する要素である第２項Ｆｅ２とを有している。
【０１１５】
【数２】
0004720478.tif 000003
【０１１６】
第１項Ｆｅ１は、式（３）に示されるように、各制御点Ｃｊと当該各制御点Ｃｊにそれぞれ対応する対応点Ｑｊとの距離の二乗を用いて表される。なお、αは定数、Ｎｔは制御点の数を表すものとする。
【０１１７】
【数３】
0004720478.tif 000004
【０１１８】
第２項Ｆｅ２は、式（４）に示されるように、標準モデルの各制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊと、計測データにおいて（移動中の）当該制御点Ｃｊの現在位置に存在する点の階調値ＶＤｊとの差分値の二乗を用いて表される。すなわち、標準モデルにおける制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊと計測データにおいて当該制御点の位置に存在する点の階調値Ｖとが一致するように標準モデルＳＯが変形されるときに最適化される要素である。なお、γは定数である。
【０１１９】
【数４】
0004720478.tif 000005
【０１２０】
このような外部エネルギーＦｅのうち第１項Ｆｅ１が大きくなるような一時変形モデル、すなわち、制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの距離が移動前より大きくなった一時変形モデルは、その総合エネルギーＵｅが大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。逆に言えば、外部エネルギーＦｅの第１項Ｆｅ１を考慮することによって、各制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの距離が移動前よりも小さくなる（すなわち各制御点Ｃｊが対応点Ｑｊに近づく）一時変形モデルが選択されやすくなる。
【０１２１】
外部エネルギーＦｅの第１項Ｆｅ１は、標準モデルＳＯの各制御点Ｃｊと計測データにおける各対応点Ｑｊとの位置関係を反映したエネルギー項であるとも表現される。あるいは、外部エネルギーＦｅの第１項Ｆｅ１は、標準モデルの各制御点Ｃｊと計測データにおける各対応点Ｑｊとの距離が近づくときに最適化されるエネルギー項であるとも表現される。端的に言えば、この外部エネルギーＦｅの第１項Ｆｅ１は、標準モデルＳＯの形状を計測データにおける輪郭に近づけようとする役割を果たす。
【０１２２】
また、外部エネルギーＦｅのうち第２項Ｆｅ２（Ｆｅ２１）が大きくなるような一時変形モデル、すなわち、標準モデルにおける制御点Ｃｊの階調値と計測データにおける階調値との一致度合いが移動前より小さくなった一時変形モデルは、その総合エネルギーＵｅが大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。逆に言えば、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２を考慮することによって、標準モデルにおける制御点Ｃｊの階調値と計測データにおける階調値との一致度合いが移動前よりも大きくなる一時変形モデルが選択されやすくなる。
【０１２３】
このように、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、標準モデルの各制御点Ｃｊの階調値と計測データにおける階調値との一致度合いが大きくなるにつれて最適化されるエネルギー項（要素）である。換言すれば、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、標準モデルにおける代表点の階調値と計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように標準モデルが変形されるときに最適化される要素であるとも表現される。端的に言えば、この外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、計測データ中において、標準モデルＳＯの制御点を、階調値に関する一致度合いが大きくなる点に近づけようとする役割を果たす。
【０１２４】
また、内部エネルギーＧｅは、例えば、図１５に示されるように、制御点Ｃｊ間が仮想バネＳＰＲ（ＳＰＲ１，ＳＰＲ２，ＳＰＲ３，...）によって繋がれていると想定すると、式（５）のように表される。
【０１２５】
【数５】
0004720478.tif 000006
【０１２６】
但し、βは定数、Ｋは仮想バネのバネ係数、Ｎｈは仮想バネの本数、ｗｉは第ｉ番目の仮想バネの自然長からの変位量を表すものとする。
【０１２７】
式（５）によると、各制御点Ｃｊの過剰な移動は、仮想バネＳＰＲに蓄えられるエネルギーの増大として表現される。例えば、１つの制御点Ｃｚが、或る点Ｖｚへと移動し他の制御点との相対変位が増大したとすると、仮想バネＳＰＲ１、ＳＰＲ２及びＳＰＲ３には、各仮想バネの伸びによるエネルギーが蓄えられ内部エネルギーＧｅひいては総合エネルギーＵｅが大きくなる。
【０１２８】
このような過剰変形を伴う一時変形モデルは、その内部エネルギーＧｅが大きくなり、その総合エネルギーＵｅも大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。
【０１２９】
換言すれば、内部エネルギーＧｅを減少させて総合エネルギーＵｅを減少させるような一時変形モデルがステップＳ３５で選択されることによって、各制御点Ｃｊの移動による過剰な変形を防止する作用を得ることができる。
【０１３０】
つまり、このような内部エネルギーＧｅを導入することによって、標準モデルＳＯの形状すなわち標準モデルＳＯを構成する各ポリゴンの形状を損なわない制御点Ｃｊの移動が可能となる。なお、内部エネルギーＧｅを考慮する場合には、各制御点Ｃｊが対応点Ｑｊに近づく方向とは異なる方向へと移動する一時変形モデルが選択されることもある。
【０１３１】
また、ステップＳ３１において対応点Ｑｊを求める際の境界抽出処理が正確でないなどの理由によって、対応点Ｑｊが正しいものでない場合が存在する。このような場合において、外部エネルギーＦｅのみを考慮するときには、或る制御点が、不正確な対応点に向けて移動するため、不正確なモデルフィッティングが行われることになる。これに対して、内部エネルギーＧｅを考慮することによれば、このような場合においても、標準モデルＳＯの形状を損なわないような変形動作が行われることになるため、より正確なモデリング処理が可能になる。
【０１３２】
この内部エネルギーＧｅは、標準モデルＳＯの各制御点Ｃｊ相互の関係が一定の関係（すなわち、全仮想バネが自然長を有する状態）に近づくときに最適化されるエネルギー項であるとも表現される。端的に言えば、この内部エネルギーＧｅは、標準モデルＳＯを一定の形状に維持しようとする役割を果たす。
【０１３３】
＜総括＞
以上のように、この実施形態に係るモデリング装置（ないし領域抽出装置）によれば、標準モデルにおける制御点（代表点）Ｃｊの階調値ＶＳｊと計測データにおける複数の点の階調値Ｖとの一致度合いに基づいて、制御点（代表点）Ｃｊに対応する対応点Ｑｊが計測データの中から探索され、制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの対応関係を利用した所定の評価関数（式（１）〜式（５）、特に式（３）参照）を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【０１３４】
また、標準モデルにおける制御点（代表点）Ｃｊの階調値ＶＳｊを用いて算出される評価関数（式（１）〜式（５）、特に式（４）参照）を最適化するように標準モデルを変形させて、対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【０１３５】
＜２．第２実施形態＞
＜２−１．概要＞
上記第１実施形態においては、標準モデルが各制御点Ｃｊにおいて当該制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊを有する場合を想定していたが、この第２実施形態においては、標準モデルが各制御点Ｃｊ付近における階調値の分布データ（階調値分布とも称する）ＤＳｊを有する場合を想定する（図１６参照）。この階調値分布ＤＳｊとしては、対象物に関する標準的な階調値分布が予め定められている。また、標準モデルの各点における階調値は、計測データにおける各点の階調値と同じ段階数（階調数）を有している。
【０１３６】
この第２実施形態では、「階調値分布」として、所定方向における階調値分布、より具体的には「注目ボクセルの法線方向」における階調値分布を採用する場合を例示する。ここで、注目ボクセルの法線方向（注目点の法線方向）とは、例えば式（６）で定義される法線ベクトルｈ（ｘ，ｙ，ｚ）（あるいはベクトルＨ（ｘ，ｙ，ｚ））の方向であり（図１６参照）、当該注目ボクセルにおける濃度勾配が最も大きくなる方向であるとも表現される。なお、式（６）において、ｈ（ｘ，ｙ，ｚ）（あるいはベクトルＨ（ｘ，ｙ，ｚ））は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）に応じて決定されるベクトル量をあらわしているのに対して、Ｖ（ｘ，ｙ，ｚ）は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）におけるボクセルの階調値（スカラー量）を表している。
【０１３７】
【数６】
0004720478.tif 000007
【０１３８】
詳細には、標準モデルの制御点Ｃｊに関する階調値分布ＤＳｊは、標準モデルにおいて、制御点Ｃｊを中心にベクトルＨ（ｘｊ，ｙｊ，ｚｊ）の方向に沿って連続的に配置される複数の点の階調値を列挙したものとして取得される。なお、ここでは制御点Ｃｊの位置を（ｘｊ，ｙｊ，ｚｊ）で表現している。また、図１６においては、このような階調値分布ＤＳｊをグラフ化して示している。図１６のグラフの横軸はベクトルＨの方向における位置を表しており、縦軸は各位置での階調値を表している。
【０１３９】
このように、この第２実施形態に係る標準モデルは、各制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊだけでなく各制御点Ｃｊ周辺の階調値をも含む階調値分布ＤＳｊを有している点で、第１実施形態の標準モデルと相違している。
【０１４０】
そして、この第２実施形態では、このような階調値分布を用いて、対応点探索処理およびエネルギー算出処理を行う場合を例示する。
【０１４１】
具体的には、上記第１実施形態では、対応点探索処理（図１１、ステップＳ３１）において、標準モデルの制御点Ｃｊの階調値ＶＳｊを利用する場合を例示したが、この第２実施形態では、当該対応点探索処理において、標準モデルの制御点Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊを利用する場合を例示する（図１６参照）。
【０１４２】
また、上記第１実施形態では、外部エネルギーの第２項Ｆｅ２の算出にあたり、標準モデルの制御点の階調値を参照する場合（式（４）参照）を例示したが、この第２実施形態では、標準モデルの制御点Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊを参照して、外部エネルギーの第２項Ｆｅ２を算出する場合（式（７）参照）を例示する。
【０１４３】
第２実施形態は、第１実施形態の変形例である。第２実施形態に係る領域抽出装置（モデリング装置）は、第１実施形態に係る領域抽出装置（モデリング装置）と同様の構成を有しており、且つ、同様の動作を行う。ただし、対応点探索処理および外部エネルギー項（特に第２項Ｆｅ２）の算出処理において、第１実施形態と相違している。以下では、第１実施形態とのこれらの相違点を中心に説明する。
【０１４４】
＜２−２．対応点探索＞
まず、第２実施形態に係る対応点探索処理について説明する。
【０１４５】
第２実施形態では、ステップＳ３１（図１１）の対応点探索処理（対応点決定処理）において、標準モデルＳＯにおける制御点Ｃｊ付近での階調値分布ＤＳｊと計測データにおける周辺領域内の各点付近での階調値分布Ｄ（後述、図１７参照）との一致度合いに基づいて、制御点Ｃｊに対応する対応点Ｑｊを計測データの中から探索する。
【０１４６】
詳細には、或る制御点Ｃｊの対応点Ｑｊは次のようにして探索される。
【０１４７】
まず、計測データ中において、（移動中の）制御点Ｃｊの現在位置に存在する点（ボクセル）の周辺領域（３次元空間領域（例えば立方体領域））ＲＢ内に存在する複数の点（ボクセル）のうちの任意の１つの点が比較対象として選択される。
【０１４８】
次に、比較対象として選択された点（注目点とも称する）付近の階調値分布Ｄ（図１７参照）と当該制御点Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊとが比較される。具体的には、制御点Ｃｊの階調値分布ＤＳｊと注目点の階調値分布Ｄとの各位置ごとの差分値（詳細には差分絶対値）の積算値の逆数が、両階調値分布の一致度合いを表す比較結果として算出される。なお、計測データの注目点付近における階調値分布Ｄは、計測データにおいて、当該注目点を中心にベクトルＨ（ｘｊ，ｙｊ，ｚｊ）の方向に沿って連続的に配置される複数の点の階調値を列挙したものとして取得される。
【０１４９】
さらに、同様にして、周辺領域ＲＢ内の残りの点が順次に注目点として選択され、当該各注目点の階調値分布Ｄと制御点Ｃｊの階調値分布ＤＳｊとの一致度合いを表す比較結果が順次に算出される。
【０１５０】
そして、算出された比較結果に基づいて、周辺領域ＲＢ内の複数の点（ボクセル）のうち、階調値分布に関して、制御点Ｃｊと最も一致する点（最大一致度合いを有する点）が、制御点Ｃｊの「対応点」Ｑｊとして決定される。
【０１５１】
以上のようにして、或る制御点Ｃｊの対応点Ｑｊが探索される。
【０１５２】
その後、ステップＳ３３において、制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの対応関係に基づいて、式（２）における第１項Ｆｅ１（式（３）参照）が算出されるとともに、当該項Ｆｅ１を含む外部エネルギー、および総合エネルギーＵｅが算出される（式（１）参照）。また、ステップＳ３２〜Ｓ３６の動作等が繰り返されることによって、モデルフィッティング手法により、総合エネルギーＵｅを最適化するように標準モデルが変形され、対象物のモデルが生成される。
【０１５３】
＜２−３．外部エネルギー項＞
次に第２実施形態に係る外部エネルギー項（特に第２項Ｆｅ２）について説明する。
【０１５４】
この第２実施形態における外部エネルギーＦｅは、第１実施形態と同様に、式（２）で表される。この第２実施形態においては、その第１項Ｆｅ１は第１実施形態と同様であるが、その第２項Ｆｅ２が第１実施形態と相違する。第２実施形態においては、当該第２項Ｆｅ２として、式（７）で表現されるものを採用する。
【０１５５】
【数７】
0004720478.tif 000008
【０１５６】
第２項Ｆｅ２は、式（７）のように、標準モデルにおける各制御点Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊ（ｍ）と、計測データにおいて標準モデルの制御点Ｃｊが存在する位置の点付近の階調値分布ＤＤｊ（ｍ）との差分値を用いて表される。階調値分布ＤＳｊ（ｍ）は、標準モデルにおいて、制御点Ｃｊを中心にベクトルＨ（ｘ，ｙ，ｚ）の方向に沿って連続的に配置される複数の点のうち第ｍ番目の点の階調値を表している。また、階調値分布ＤＤｊ（ｍ）は、計測データにおいて、（移動中の）制御点Ｃｊの現在位置に存在する点を中心にベクトルＨ（ｘ，ｙ，ｚ）の方向に沿って連続的に配置される複数の点のうち第ｍ番目の点の階調値を表している。
【０１５７】
外部エネルギーＦｅのうち第２項Ｆｅ２２が大きくなるような一時変形モデル、すなわち、標準モデルにおける制御点Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊと計測データにおける階調値分布ＤＤｊとの一致度合いが移動前より小さくなった一時変形モデルは、その総合エネルギーＵｅが大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。逆に言えば、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２２を考慮することによって、標準モデルにおける制御点Ｃｊの階調値分布ＤＳｊと計測データにおける階調値分布ＤＤｊとの一致度合いが移動前よりも大きくなる一時変形モデルが選択されやすくなる。
【０１５８】
このように、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、標準モデルの各制御点Ｃｊの階調値分布ＤＳｊと計測データにおける階調値分布ＤＤｊとの一致度合いが大きくなるときに最適化されるエネルギー項である。換言すれば、外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように標準モデルが変形されるときに最適化される要素であるとも表現される。端的に言えば、この外部エネルギーＦｅの第２項Ｆｅ２は、標準モデルＳＯの制御点を計測データ中において階調値分布に関する一致度合いが大きくなる点に近づけようとする役割を果たす。
【０１５９】
＜２−４．総括等＞
以上のように、この第２実施形態に係るモデリング装置（ないし領域抽出装置）によれば、標準モデルにおける制御点（代表点）Ｃｊ付近での階調値分布ＤＳｊと計測データにおける周辺領域ＲＢ内の各点付近での階調値分布Ｄとの一致度合いに基づいて、制御点（代表点）Ｃｊに対応する対応点Ｑｊが計測データの中から探索され、制御点（代表点）Ｃｊと対応点Ｑｊとの対応関係を利用した所定の評価関数（式（１）〜式（５）、特に式（３）参照）を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【０１６０】
また、標準モデルにおける制御点（代表点）Ｃｊ付近の階調値分布ＤＳｊを用いて算出される評価関数（式（１）〜式（３）、式（５）および式（７）、特に式（７）参照）を最適化するように標準モデルを変形させて、対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
【０１６１】
なお、上記実施形態においては、「階調値分布」として、所定方向における階調値分布、より具体的には注目ボクセルの法線方向における階調値分布を採用する場合を例示したが、これに限定されない。具体的には、階調値分布として、所定の点（注目ボクセル等）の周辺において所定方向に存在する複数の点（ボクセル）に関する階調値群を用いるのではなく、所定の点の周辺において複数の方向に（例えば上・下・左・右・手前・奥の６方向に）存在する複数の点（ボクセル）に関する階調値を階調値分布として用いてもよい。ただし、前者のように、階調値分布として、所定の点の周辺においてベクトルＨ（ないしｈ）の方向に存在する複数のボクセルに関する階調値群を採用することによれば、後者に比べて階調値分布に関するデータ量を効率的に低減することが可能である。
【０１６２】
＜３．変形例＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
【０１６３】
上記各実施形態においては、対応点探索と外部エネルギー項（詳細には第２項）算出との両方に標準モデルの階調値（または階調値分布）を利用したが、これに限定されず、一方のみにおいて利用するようにしてもよい。
【０１６４】
例えば、外部エネルギーの算出にのみ階調値を利用するようにしてもよい。詳細には、第１実施形態と同様に階調値を利用して外部エネルギーの第２項を算出する一方で、上記第１実施形態とは別の対応点探索手法によって求められた対応点を用いて外部エネルギーの第１項を算出するようにしてもよい。
【０１６５】
この場合、対応点探索手法としては、制御点Ｃｊに対する対応点Ｑｊを階調値を利用して探索するのではなく、例えば、抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）上の点のうち制御点Ｃｊの最も近傍に存在する点（ボクセル）を当該制御点Ｃｊの対応点として求める手法を用いることができる。具体的には、図１８（立面図）において、制御点Ｃ１の対応点は、制御点Ｃ１の最も近傍に存在する境界点（画素）Ｑ１となる。ここで、図１８においては、ｘｚ平面に平行な所定の平面（２次元空間）における境界点のみが示されているが、実際には、図１９に示されるような３次元空間において制御点Ｃ１の最も近傍に存在する境界点が対応点となる。図１９においては、制御点Ｃ１の各スライス画像ＰＱ１、ＰＱ２、ＰＱ４における射影点が×印で示されている。なお、抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）は、各スライス画像において、エッジ抽出処理を行うことなどによって取得されればよい。
【０１６６】
あるいは、逆に、対応点探索にのみ階調値を利用するようにし、外部エネルギーには階調値を利用しないようにしてもよい。この場合、外部エネルギーＦｅとしては、たとえば、式（２）の第１項のみで構成される外部エネルギーを採用するようにすればよい。
【０１６７】
また、第２実施形態についても同様であり、対応点探索と外部エネルギー項算出との一方のみに標準モデルの階調値分布を利用するようにしてもよい。
【０１６８】
また、上記第２実施形態においては、階調値分布の差分積算値の逆数（あるいは当該差分積算値）を階調値分布の一致度合いとして求めて、対応点探索（あるいはエネルギー項算出）を行う場合を例示したが、これに限定されない。例えば、階調値分布の差分積算値を階調値分布の一致度合いとして求めて対応点探索を行うようにしてもよく、階調値分布の差分積算値の逆数を階調値分布の一致度合いとして求めてエネルギー項算出を行うようにしてもよい。あるいは、両階調値分布（標準モデルでの階調値分布および計測データでの階調値分布）の差分以外の量（例えば比）で表現される所定の相関係数を、階調値分布の一致度合いとして求めて、対応点探索および／または外部エネルギー項算出を行うようにしてもよい。あるいは、両階調値分布においてその微分値（傾き）の分布をそれぞれ求め、当該微分値の分布についての両者の差分等に基づいて両階調値分布の一致度合いを定めて（換言すれば両微分値分布の一致度合いを両階調値分布の一致度合いとみなして）、対応点探索および／または外部エネルギー項算出を行うようにしてもよい。
【０１６９】
また、上記各実施形態においては、標準モデルの各制御点Ｃｊが階調値あるいは階調値分布を有する場合を例示しているが、必ずしも全ての制御点Ｃｊが階調値あるいは階調値分布を有することを要しない。標準モデルの全制御点Ｃｊのうちの一部の制御点のみ（例えば、特徴的な主要制御点のみ）が階調値あるいは階調値分布を有していてもよい。なお、階調値あるいは階調値分布を有しない制御点については、対応点探索において、抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）上の点のうち制御点Ｃｊの最も近傍に存在する点を当該制御点Ｃｊの対応点として求める手法等を用いればよい。また、階調値あるいは階調値分布を有しない制御点については、外部エネルギー項の第２項Ｆｅ２の算出の対象から除外すればよい。
【０１７０】
また、上記各実施形態においては、標準モデルを領域抽出装置１内のモデル格納部１１から取得する場合を例示したが、これに限定されず、領域抽出装置１に接続された他の装置からネットワーク等を介して「標準モデル」を取得するようにしてもよい。
【０１７１】
また、上記各実施形態においては、標準モデルに基づいて計測データ内の対象物のモデル（個別モデル）を生成し、さらに当該個別モデルに基づいて計測データから当該対象物の領域を抽出する場合を例示したが、これに限定されない。例えば、対象物領域を抽出することなく、単に計測データ内の対象物のモデルを生成するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１７２】
【図１】領域抽出装置の概要を示す図である。
【図２】領域抽出装置の各種機能を示すブロック図である。
【図３】Ｘ線ＣＴ装置によって取得される３次元画像と所定位置のスライス画像とを示す図である。
【図４】領域抽出装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図５】領域拡張法を用いた暫定領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】所定位置におけるスライス画像を示す図である。
【図７】図６に示されるスライス画像上の画素Ｍ１付近の拡大図である。
【図８】重心点を利用した初期位置決定処理を示すフローチャートである。
【図９】３次元画像に含まれる物体を示す図である。
【図１０】標準モデルを初期位置に移動させる様子を示す図である。
【図１１】モデルフィッティング処理を示すフローチャートである。
【図１２】標準モデルおよびその各制御点を示す図である。
【図１３】計測データ中に配置された標準モデルを示す図である。
【図１４】図１３の領域ＲＢ付近の拡大図である。
【図１５】制御点間を仮想バネで繋いだ模式図である。
【図１６】標準モデルの各制御点における階調値分布を示す図である。
【図１７】計測データにおける注目点付近の階調値分布を示す図である。
【図１８】最近傍の点を対応点として探索する様子を示す図である。
【図１９】複数のスライス画像を示す図である。
【符号の説明】
【０１７３】
１  領域抽出装置（モデリング装置）
Ｃｊ  制御点（代表点）
Ｄ，ＤＤｊ，ＤＳｊ  階調値分布
ｈ，Ｈ  （法線）ベクトル
Ｑｊ  対応点
ＲＢ  周辺領域
ＳＯ  標準モデル
Ｖ，ＶＤｊ，ＶＳｊ  階調値
【図１】
0004720478.tif 000009
【図２】
0004720478.tif 000010
【図３】
0004720478.tif 000011
【図４】
0004720478.tif 000012
【図５】
0004720478.tif 000013
【図６】
0004720478.tif 000014
【図７】
0004720478.tif 000015
【図８】
0004720478.tif 000016
【図９】
0004720478.tif 000017
【図１０】
0004720478.tif 000018
【図１１】
0004720478.tif 000019
【図１２】
0004720478.tif 000020
【図１３】
0004720478.tif 000021
【図１４】
0004720478.tif 000022
【図１５】
0004720478.tif 000023
【図１６】
0004720478.tif 000024
【図１７】
0004720478.tif 000025
【図１８】
0004720478.tif 000026
【図１９】
0004720478.tif 000027