(57)【要約】  本発明は、空気閉塞症状を定量化する方法、及び探査にあたりグラフィカル・ユーザ・インタフェースを介して効率的なユーザ対話を可能にする方法を説明する。本発明の結果は、空気閉塞症状の高速かつ正確な診断のために使用されることもできる。装置、グラフィカル・ユーザ・インタフェース、コンピュータ可読媒体、及び使用も提供される。
2010500079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための方法において、各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、前記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有し、
第１の要素として前記第１のボクセルをキューに挿入するステップであって、前記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、ステップと、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、前記キューの前記第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定するステップと、
前記隣接ボクセルの第１のセットを前記キューに挿入するステップと、
前記シードボクセルから生じる経路で遭遇するハウンスフィールド値を前記第１のボクセルのため登録するステップであって、前記経路が、前記複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、前記経路の各連続ボクセルは、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、前記経路の各連続ボクセルが、前記キューから選択される、ステップと、
ボクセル毎に前記構造体を定量化するため、前記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と前記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算するステップと、
後続において前記キューに再度入ることがないよう、前記第１のボクセルと前記隣接ボクセルの第１のセットとをマークするステップとを有し、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、前記キューが空になるまで、前記特定ステップ、前記隣接ボクセルの第１のセットの挿入ステップ、前記登録ステップ、前記計算ステップ及び前記マーキングステップが反復される、方法。
【請求項２】
前記構造体が、人体における閉塞空気である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記所定の閾値が、−４００ＨＵである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記医学画像データセットが、コンピュータ断層撮影のボリュメトリック画像データセットである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記医学画像データセットが、２Ｄ、３Ｄ又は４Ｄ画像データセットである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
空気を組織から分離するため、気管を有する２Ｄ医学画像データセットを前記所定の閾値により閾値化するステップと、
前記閾値以下のすべてのボクセルをグループ化するステップと、
範囲が気管に類似するかどうか各グループに対して類似度をチェックするステップと、
低い値は丸いグループを表す、周囲対面積比を計算することで各グループの「丸さ」を計算するステップと、
最も低い周囲対面積比を持つグループボクセル領域に対する重心を計算するステップと、
前記気管におけるシードボクセルとして前記重心をセットするステップとにより、前記シードボクセルの位置が特定される、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記シードボクセルが、患者の肺領域に位置する球状の空気充填された穴である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記計算ステップが、高ハウンスフィールド値を持つ周囲組織により遮蔽される純粋な空気にアプローチする、低ハウンスフィールド値を持つボクセルに対する高い構造定量化値を生みだす、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
実行されるとき、任意のユーザ介入無しに完全に自動的である、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
検査及び診断のためユーザに前記構造体の位置及び範囲を表示することにより、前記構造体の定量化を視覚化するステップを更に有する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記視覚化ステップが、前記医学画像データセットにおけるカラーオーバレイを有し、前記カラー強度は、前記構造体の定量化に対応する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
医学画像データセットにおける構造体の定量化を、前記医学画像データセットにおけるカラーオーバレイを用いて視覚化するグラフィック・ユーザ・インタフェースであって、前記カラー強度が、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法により計算された前記構造体の定量化に対応する、グラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１３】
前記構造体の定量化の最大強度投影として計算される第２の視覚化を更に有し、前記定量化が輝度に対応する、請求項１２に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１４】
前記最大強度投影が、前記医学画像データセットのｚ軸の周りで回転するすべての角度方向に対して、コロナル／サジタル方向で計算される、請求項１３に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１５】
オルトビューワのような画像ビューワが、赤いオーバレイカラーの強度により前記構造体の前記定量化を示し、前記医学画像データセットのスライスを表示する、請求項１２に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１６】
前記構造体の位置、輝度としてコード化される範囲及び深刻度を示す、前記構造体の前記定量化についての回転する、コロナルの、最大の強度投影を更に有する、請求項１５に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１７】
前記最大強度投影の座標系が、前記医学画像データセットの座標系に関連付けられる、請求項１３乃至１６のいずれか一項に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１８】
前記最大強度投影へのマウスクリックが、前記画像データセットにおける対応する位置に前記画像ビューワをセットする、請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１９】
複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための装置であって、各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、前記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有し、
第１の要素として前記第１のボクセルをキューに挿入する挿入ユニットであって、前記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入ユニットと、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、前記キューが空になるまで、反復処理を実行するための反復ユニットとを有し、該反復ユニットが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、前記キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定ユニットと、
前記隣接ボクセルの第１のセットを前記キューに挿入する挿入ユニットと、
前記シードボクセルから生じる経路で遭遇する前記ハウンスフィールド値を前記第１のボクセルのため登録する登録ユニットであって、前記経路が、前記複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、前記経路の各連続ボクセルは、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、前記経路の各ボクセルが、前記キューから選択される、登録ユニットと、
ボクセル毎に前記構造体を定量化するため、前記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と前記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算ユニットと、
後続において前記キューに再度入ることがないよう、前記第１のボクセルをマークするマーキングユニットとを有する、装置。
【請求項２０】
前記遭遇した中で最高のハウンスフィールド経路値と各ボクセルの実際の値との間の計算された差についての２Ｄ又は３Ｄ表示を描写するレンダリングユニットを更に有する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
描写された２Ｄ又は３Ｄ表示をユーザに表示する表示ユニットを更に有する、請求項１９又は２０に記載の装置。
【請求項２２】
コンピュータ断層撮影システム、磁気共鳴イメージングシステム又は超音波イメージングシステムといった医学ワークステーション又は医学システムに含まれる、請求項１９乃至２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための、コンピュータによる処理のためのコンピュータプログラムが埋め込まれたコンピュータ可読媒体であって、各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、前記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有し、前記コンピュータプログラムが、
第１の要素として前記第１のボクセルをキューに挿入する挿入コードセグメントであって、前記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入コードセグメントと、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、前記キューが空になるまで、反復するための反復コードセグメントとを有し、該反復コードセグメントが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、前記キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定コードセグメントと、
前記隣接ボクセルの第１のセットを前記キューに挿入する挿入コードセグメントと、
シードボクセルから生じる経路で遭遇する前記ハウンスフィールド値を第１のボクセルのため登録する登録コードセグメントであって、前記経路が、複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、前記経路の各連続ボクセルは、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、前記経路の各ボクセルが、前記キューから選択される、登録コードセグメントと、
ボクセル毎に前記構造体を定量化するため、前記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と前記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算コードセグメントと、
後続において前記キューに再度入ることがないよう、前記第１のボクセルをマークするマーキングコードセグメントとを有する、コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
コンピュータ処理機能を持つ装置で実行されるとき、請求項１乃至１８のいずれかにおいて規定された方法ステップ及びグラフィカルユーザステップのすべてを実行するよう構成されたコードセグメントを有する、請求項２３に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
患者における閉塞空気を診断するための、請求項１乃至１１のいずれかに記載の方法の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、医学イメージングの分野に関する。より詳細には、本発明は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）及び磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）といった医学イメージングモダリティを用いて得られる医学画像データセットのような医学画像データセットの対象物における構造体の定量化に関する。
【背景技術】
【０００２】
慢性閉塞性肺疾患ＣＯＰＤは、気流における障害物により特徴付けられる一群の肺疾患である。統計的なデータによれば、米国における主要な死亡原因の第４位であり、現在発生が増加している唯一の死亡原因である。ＣＯＰＤは、慢性気管支炎及び肺気腫を含み、これらは、大量のタバコを長期間にわたり吸うことにより最ももたらされやすい。この病気は、産業汚染物質に長期間さらされること及び瘢痕化した肺組織によっても引き起こされる場合がある。ＣＯＰＤは、肺における空気の通路が過敏である慢性喘息も含むことができる。気管支炎、肺気腫及び喘息は、人間の肺の内外への空気の流れが制限されるという点において共通する。結果として、その病気による影響を受ける人は、咳をし、ゼーゼーと息をし、たんが出やすく、息切れを感じ、肺の感染症にかかりやすい。
【０００３】
生体構造的には、ＣＯＰＤになる１つの理由は、肺胞又は肺気路ツリー(pulmonary airway tree：樹状の肺気路)とのガス交換の可能性なしに肺領域内において閉じ込められた(trapped)エアポケットの存在である。この空気は、肺自身又は人体の外側からのいずれかから閉塞された状態(trapped)とされることができる。
【０００４】
更に、肺の慢性的な刺激が炎症をもたらし、この炎症が、より多くの粘液を肺に生成させることを促進させる。更に、その粘液は、部分的又は完全に細気管支をブロックし、その結果、わずかな量の空気だけが、肺胞に届き、やりとりされることができる（即ち、肺においてガス交換のためのわずかな気嚢しかない）。結局、細気管支が永久に狭められることになり、肺胞壁の多くが破壊され、空気の空間が拡大される。これらの拡大された肺胞に、気路ツリーとのガス交換の可能性なく空気が閉じ込められることになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、ＣＯＰＤ症は、訓練された医療関係者の視覚的な探査によってＣＴデータセットにおいて発見されることができるが、定性的に評価されることしかできない。現在の定量化技法は、すべてのＣＴスライス画像における手動描写に完全に頼っている。手動描写は、非常に時間を消費する。例えば、３００のスライス画像に対して１スライスあたり手動描写時間として２０秒かかる。結果として、手動の画像処理にかかる総時間は１００分であり、この時間は、少なくとも経済的な理由及び患者の快適性の観点から短い患者処置時間が要求される臨床現場においては、恐ろしいほど長い。
【０００６】
US 2005/0240094 A1号は、医学画像におけるツリー構造を視覚化するシステム及び方法を開示する。その方法は、画像データにおけるツリー構造を分割するステップと、そのツリー構造の内部成分に関連付けられるデータを用いてツリー構造の外部を色付けするステップと、ツリー構造の内部成分によって色付けられた構造の画像を出力するステップとを有する。しかしながら、US 2005/0240094 A1号は、肺における閉塞空気を定量化する方法を提供するものではない。
【０００７】
従って、増加された柔軟性、コスト効率性及び時間効率性を可能にする、閉塞空気の決定に関する改善された方法が、有利となろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
従って、本発明は好ましくは、単独又は組み合わされた状態での従来技術における上述の欠陥及び不都合点の１つ又は複数を軽減し、緩和し、又は削除することを模索し、添付された請求項による方法、グラフィック・ユーザ・インタフェース、装置、コンピュータ可読媒体、及び使用を提供することにより、少なくとも上述した問題を解決する。
【０００９】
本発明の側面によれば、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための方法が与えられる。各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、上記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。その方法は、第１の要素として上記第１のボクセルをキューに挿入するステップであって、上記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、ステップと、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、上記キューの上記第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定するステップと、上記隣接ボクセルの第１のセットを上記キューに挿入するステップと、シードボクセルから生じる経路で遭遇するハウンスフィールド値を上記第１のボクセルのため登録するステップであって、上記経路が、上記複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、上記経路の各連続ボクセルが、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、上記経路の各ボクセルがキューから選択される、ステップと、
ボクセル毎に上記構造体を定量化するため、上記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と上記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算するステップと、後続において上記キューに再度入ることがないよう、上記第１のボクセルをマークするステップとを有し、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、キューが空になるまで、上記特定ステップ、上記隣接ボクセルの第１のセットの挿入ステップ、上記登録ステップ、上記計算ステップ及び上記マーキングステップが反復される。
【００１０】
本発明の側面によれば、医学画像データセットにおける構造体の定量化を、上記医学画像データセットにおけるカラーオーバレイを用いて視覚化するグラフィック・ユーザ・インタフェースが与えられる。上記カラー強度が、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法により計算された上記構造体の定量化に対応する。
【００１１】
本発明の更なる側面によれば、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための装置が与えられる。各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、上記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。その装置は、第１の要素として第１のボクセルをキューに挿入する挿入ユニットであって、上記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入ユニットと、残りすべての未処理ボクセルが処理され、キューが空になるまで、反復するための反復ユニットとを有する。該反復ユニットが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、上記キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定ユニットと、上記隣接ボクセルの第１のセットを上記キューに挿入する挿入ユニットと、シードボクセルから生じる経路で遭遇する上記ハウンスフィールド値を上記第１のボクセルのため登録する登録ユニットであって、上記経路が、上記複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、上記経路の各連続ボクセルは、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、上記経路の各ボクセルが、上記キューから選択される、登録ユニットと、ボクセル毎に上記構造体を定量化するため、上記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と上記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算ユニットと、後続において上記キューに再度入ることがないよう、上記第１のボクセルをマークするマーキングユニットとを有する。
【００１２】
更なる別の側面によれば、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための、コンピュータによる処理のためのコンピュータプログラムが埋め込まれたコンピュータ可読媒体が与えられる。各ボクセルが、ハウンスフィールド値を持ち、上記構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。上記コンピュータプログラムが、第１の要素として第１のボクセルをキューに挿入する挿入コードセグメントであって、上記キューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入コードセグメントと、残りすべての未処理ボクセルが処理され、上記キューが空になるまで、反復するための反復コードセグメントとを有する。該反復コードセグメントが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、上記キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定コードセグメントと、上記隣接ボクセルの第１のセットを上記キューに挿入する挿入コードセグメントと、シードボクセルから生じる経路で遭遇する上記ハウンスフィールド値を第１のボクセルのため登録する登録コードセグメントであって、上記経路が、複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、上記経路の各連続ボクセルは、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、上記経路の各ボクセルが、上記キューから選択される、登録コードセグメントと、ボクセル毎に上記構造体を定量化するため、上記経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と上記第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算コードセグメントと、後続において上記キューに再度入ることがないよう、上記第１のボクセルをマークするマーキングコードセグメントとを有する。
【００１３】
本発明の更なる追加的な側面によれば、患者における閉塞空気を診断するための、請求項１乃至１８のいずれかに記載の方法の使用が与えられる。
【００１４】
本発明は、閉塞空気の症状を定量化する方法及び検査のため効率的なユーザ対話を可能にする方法（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）を記載する。本発明の結果は、閉塞空気症状の高速かつ正確な診断にも使用されることができる。
【００１５】
本発明は、ＣＴ／ＭＲ／ＵＳ／Ｘ−ｒａｙスキャナ端末、イメージングワークステーション（例えば、Ｐｈｉｌｉｐｓ  ＶｉｅｗＦｏｒｕｍ、Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｂｒｉｌｌｉａｎｃｅ  Ｗｏｒｋｓｐａｃｅ）、及びＰＡＣＳワークステーション（例えば、Ｐｈｉｌｉｐｓ  ｉＳｉｔｅ）に対するソフトウェアオプションとして提供されることができ、従って、スキャナシステム全体の競争力を増加させることができる。記載される発明は、肺領域における閉塞空気のコンピュータ補助による検出及び定量化を提供することにより、診断を補助することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】閉塞エアポケットの例を示す医学画像である。
【図２】ある実施形態による継承経路を示すフローチャートである。
【図３】ある実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図４】ある実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図５】ある実施形態による方法の原理を示す図式的な図である。
【図６ａ】ある実施形態によるグラフィック・ユーザ・インタフェースを示す図である。
【図６ｂ】図６ａに示されるグラフィック・ユーザ・インタフェースにおける最大強度投影のズーム表示を示す図である。
【図７】ある実施形態による装置を示す概略的な図である。
【図８】ある実施形態による装置を示す概略的な図である。
【図９】ある実施形態によるコンピュータ可読媒体を示す概略的な図である。
【図１０】ある実施形態によるコンピュータ可読媒体を示す概略的な図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明が実行可能なこれら及び他の側面、特徴及び利点が、対応する図面を参照しながら、本発明の実施形態に関する以下の説明から明らかとなり、及び実施形態を参照して説明されることになる。
【００１８】
以下の説明は、医学イメージングに適用可能な本発明の実施形態に焦点を当て、特に、患者の肺における閉塞空気の定量化に焦点を当てる。しかしながら、本発明は、この用途に限定されるものではなく、注目ボリュームにおける構造体の定量化が望まれるような他の多くの分野に適用されることができる点を理解されたい。
【００１９】
本発明は、空気閉塞症状を定量化する方法、及び探査にあたり効率的なユーザ対話を可能にする方法（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）を説明する。本発明の結果は、空気閉塞症状の高速かつ正確な診断のために使用されることもできる。
【００２０】
図１は、患者の肺における閉塞エアポケット１１の例を示す。体境界(body boundary)を含む胸領域をはっきり識別する、患者の胴を通るスライスが図示される。その中には、脊椎１２、いくつかの肋骨１３、胸骨１４が含まれる。胸腔には、心臓１５、いくつかの主要な血管、及び左右の肺が含まれる。閉塞エアポケット１１は、図１の例示的な画像の肺領域において特定可能である。
【００２１】
本発明は、患者の肺領域といった人体における閉塞空気の位置を特定する方法を提供する。基本的なアイデアは、閉塞空気の位置を特定するために、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）といった医学画像データセットを解析することにある。この方法は、肺領域における閉塞空気の位置を特定するためのセグメント化を行うのに、気管におけるシードボクセルを利用する。
【００２２】
画像解析概念の分野において、セグメント化はよく知られた概念である。画像解析では、所与の基準に基づき、画像データセットが複数の領域（ピクセルセット）に分割される。こうして、セグメント化の目的は一般に、画像データセットにおける注目構造の位置を特定することである。セグメント化のためのサブグループ化は、よく知られる領域拡張法である。これは、シードボクセルから始めて、画像データセットのすべてのボクセルに拡張する技術である。領域拡張法は、画像解析分野においてよく知られる技術であり、画像データセットにおけるシードピクセル又はシードボクセルから開始して類似する構造体が特定される、セグメント化のためのサブグループ化である。「拡張」という用語は、シードピクセルに隣接する類似のピクセル／ボクセルが、ある基準に基づきグループ化され、従って、類似するピクセル／ボクセルが、画像データセットに含まれる類似する構造体に連続的に拡張することを意味する。領域拡張法は、シードボクセルから始まり、気管、気路及び肺といった、人体の医学画像データセットのすべてのボクセルへと進むことができる。本方法において使用される領域拡張等のセグメント化は、例えば−４００ＨＵといった所定の閾値より低いハウンスフィールド値（ＨＵ）を持つボクセルが最初に処理されるよう、優先順位が付けられる(prioritized)。
【００２３】
ハウンスフィールド値ＨＵは、コンピュータ断層撮影及び磁気共鳴イメージングスキャンといった医学イメージングにおいて、３次元画像における各ボクセルのｘ線減衰の量を表すのに使用される既知のパラメタである。当業者であれば、ハウンスフィールド値を得るための計算法を知っているであろう。ボクセルは通常、１２ビットのバイナリ数として表され、従って、その場合、２１２＝４０９６の可能な値を持つ。これらの値は、―１０２４ＨＵが、空気により生み出される減衰であり、０ＨＵが、水により生み出される減衰であるよう調整され、−１０２４ＨＵから＋３０７１ＨＵまでのスケールに広がる。すると、組織及び骨は、正の範囲での減衰を生み出す。ハウンスフィールド単位での読出しは、ＣＴ値とも呼ばれる。ハウンスフィールド値は、純粋な空気に対する気管及び気路において最低となり、例えば、−１０００ＨＵである。制限された分解能及び部分的なボリューム効果が原因で、小さな気路においては、ＣＴスキャンのスライス厚に基づき、ハウンスフィールド値は高くなり、例えば、−９００ＨＵとなる。より深い肺の実質組織においては、ハウンスフィールド値は更に高くなり、例えば、−８００ＨＵとなる。
【００２４】
本方法において使用されるセグメント化は、処理される前の所定の基準に基づき要素が１つ１つソートされる標準的なデータ構造であるキューを利用することができる。本発明のある実施形態では、要素、即ち、キューのボクセル（３Ｄ）又はピクセル（２Ｄ）がそのハウンスフィールド値に基づき昇順にソートされる。
【００２５】
医学画像データセットにおける閉塞空気構造体のセグメント化の後、各ボクセル値が、その継承経路(heritage path)において現れた最大値と比較される。本明細書で使用される継承経路は、次のように規定されることができる。画像データセットのすべてのボクセルは、気管におけるシードボクセルに戻るような継承経路を持つことになる。継承経路の定義は、継承経路の各連続ボクセルが、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであること、及び継承経路の各ボクセルが、キューから選択されることである。これは、各ボクセルに対する継承経路が、起源となるボクセルとしてシードボクセルを備えるツリー構造を持ち、隣接規定態様(neighbor defined manner)で３Ｄ医学画像データセットを通して拡張することになることを意味する。更に、継承経路は、３Ｄ医学画像データセットを通してそれ自身で拡張する３Ｄ画像データセットに対する３Ｄ経路とすることができる。
【００２６】
図２は、２Ｄにおける継承経路の例を示す。即ち、シードボクセル２１から始めて、各ボクセルに直接隣接する８つのボクセル／ピクセルが示される。継承経路における各連続隣接ボクセル２２〜２８が図示される。図２は、唯一の継承経路２１〜２８のみを示す。他の隣接ボクセルはそれぞれ、少なくとも１つの継承経路を持つ。ボクセル２２に対応する近隣における隣接ボクセルに対して、利用可能な８つの継承経路がある。ボクセル２３に対応する次の隣接に対しては、８２＝６４の継承経路が利用可能である。従って、ボクセル２８に対応する隣接においては、８７＝２０９７１５２の継承経路が利用可能である。隣接ボクセルのすべてが、所定の閾値を超えるか又は本方法において以前に処理されたかのいずれかのとき、継承経路は終了する。
【００２７】
ある実施形態による方法は、肺における閉塞空気の発生位置を特定し、こうして、解析されたボクセルが、所定の閾値以下であることが要求される点に基づき、本方法が完了した後の最長の継承経路が、患者の気管から肺への気路を何らかの形で示している。
【００２８】
ある実施形態では、図３に基づき、医学画像データセットにおける、例えば患者の胸領域における閉塞空気の定量化のための方法が与えられる。定量化された量は、以下閉塞度(trappedness)とも記述される。その方法は、
閉塞空気を特定するため医学画像データセットのセグメント化を実行するステップ３１であって、そのセグメント化が、個別のハウンスフィールド値の順に、医学画像データセットにおける各ボクセルを処理することに基づかれる、ステップと、
シードボクセルからの継承経路でそれまでに遭遇する最大ハウンスフィールド値を登録するステップ３２であって、画像データセットにおけるすべてのボクセルに対する継承経路が、そのシードボクセルから開始する、ステップと、
継承経路における最大のハウンスフィールド値と、実際のボクセルのハウンスフィールド値とを例えば、差又は比として比較することにより、各ボクセルに対する閉塞空気を計算するステップ３３とを有する。閉塞空気は、このようにして分離され、気管支の気路ツリーを表すボクセルといった医学画像データセットの他のボクセルから定量化される。
【００２９】
別の実施形態では、図４に基づき、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体を定量化する方法が与えられる。各ボクセルは、ハウンスフィールド値を持ち、その構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。その方法は、
第１の要素として上記第１のボクセルをキューに挿入するステップ４１１であって、上記キューでは、ハウンスフィールド値を増やすことによりボクセルが組織化される、ステップと、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ隣接ボクセルの第１のセットをキューの第１の要素に対して特定するステップ４１２と、
その隣接ボクセルの第１のセットをキューに挿入するステップ４１３と、
シードボクセルから派生する経路で遭遇したハウンスフィールド値を第１のボクセルに対して登録するステップ４１４であって、その経路が、複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、その経路における各連続ボクセルが、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、その経路における各ボクセルが、キューから選択される、ステップと、
ボクセル毎に構造体を定量化するため、その経路におけるすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と第１のボクセルのハウンスフィールド値との差又は比を計算するステップ４１５と、
以降の処理で再度キューに入ることがないよう、第１のボクセルと隣接ボクセルの第１のセットとをマークするステップ４１６とを有し、
未処理の残りのすべてのボクセルが処理され、キューが空になるまで、上記ステップ４１２からステップ４１６が繰り返される。オプションで、本方法は、上記キューから第１のボクセルを削除するステップ４１７を更に有する。
【００３０】
更に、キューにボクセルが存在する限り、図４においてＹ（ｙｅｓ）／Ｎ（ｎｏ）で示されるように、本方法は、未処理の残りのすべてのボクセルが処理されるまで、反復処理を実行する。これは実際には、隣接ボクセルの第１のセットが、キューにおける新しい第１の要素に対する隣接ボクセルの第２のセットになることを意味する。例として、本方法は、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第２のセットを特定するステップ４２２と、
隣接ボクセルの第２のセットをキューに挿入するステップ４２３と、
シードボクセルから継承経路における第２のボクセルに対して遭遇された最大ハウンスフィールド値を登録するステップ４２４と、
再度キューに入ることがないよう、例えば所定の閾値以上の高いハウンスフィールド値を持つ、第２のボクセル及び隣接ボクセルの第２のセットをマークするステップ４２５と、
キューから第２のボクセルを削除するステップ４２６と、
最大ハウンスフィールド値と実際の第２のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比として構造体を計算するステップ４２７とを継続する。その後、本方法は、医学画像データセットのすべてのボクセルが処理されるまで、同様の態様で、処理を行う。
【００３１】
本実施形態の大きな利点は、その構造体が、何らかの形で気管から肺までの空気の移動経路を反映する継承経路に沿って定量化される点にある。従来技術の方法を用いると、これは可能ではない。本方法の別の利点は、肺における閉塞空気を発見することである。閉塞空気を囲む組織は、その閉塞空気自身より高いハウンスフィールド値を持つ。この実施形態を用いると、閉塞空気が、周囲の組織から分離される。なぜなら、空気は、周囲の組織より低いハウンスフィールド値を持つからである。従来技術の方法を用いる場合といくつかの実施形態に基づく方法を用いる場合とを比較したときの差異は、本発明において閉塞空気を定量化するのに使用される最大ハウンスフィールド値が、全体の医学画像データセットに対して固定されるものではないが、継承経路の最大ハウンスフィールド値として規定される点にある。
【００３２】
キューに入れられるすべてのボクセルがマーキングステップ４１６、４２５においてマークされるので、同じボクセルが複数の位置でキューに含まれることには決してならない。従って、キューのサイズは、検査対象の画像データセットにおけるボクセルの総数より大きくなることは決してない。
【００３３】
ある実施形態では、閉塞空気が、肺壁又は患者の腸といった人体における他の任意の位置に配置されることができる。
【００３４】
ある実施形態では、閉塞空気は、画像データセットにおける注目する他の任意の構造体とすることができる。
【００３５】
ある実施形態では、シードボクセルが、患者の気管に配置される。シードボクセルは、例えば、１０〜３０ｍｍといった適切な直径の球状の空気充填された穴とすることができる。
【００３６】
ある実施形態では、好ましいハウンスフィールド値は、−４００ＨＵであり、医学画像データセットにおいて閉塞空気を決定するのに使用される。
【００３７】
ある実施形態では、隣接ボクセルが、３Ｄ医学画像データにおけるあるボクセルに直接隣接するボクセルである。即ち、３３−１＝２６個の直接隣接するボクセルが存在する。
【００３８】
ある実施形態では、隣接ボクセルが、２Ｄ医学画像データにおけるあるボクセルに直接隣接するボクセルである。即ち、３２−１＝８個の直接隣接するボクセルが存在する。
【００３９】
ある実施形態による方法の計算ステップは、高ハウンスフィールド壁により示される強い組織カプセル化により囲まれる純粋な空気にアプローチする、低ハウンスフィールド値を持つボクセルに対する高い閉塞性値(trappedness value)を生みだす。
【００４０】
ある実施形態では、本方法は、定量化された閉塞性を視覚化するステップ４１８を更に有する。このステップは、例えば、全体の肺に対して、及び左右の肺と分離した肺葉とそれぞれに対して、閉塞空気の総量を視覚化する。この視覚化は、閉塞空気の領域の位置及び範囲を検査及び診断に関係するユーザに対して効率的に表示するステップを有する。
【００４１】
ある実施形態では、閉塞性の視覚化ステップが、画像データセットの各スライスといった医学画像データセットにおけるカラーオーバーレイを含む。カラー強度は、医学画像データセットにおける閉塞性の量に対応する。
【００４２】
ある実施形態では、シードボクセルが、空気を組織から分離するため例えば−４００ＨＵといった所定のハウンスフィールド値で気管を有する２Ｄ医学画像データセットを閾値化するステップと、例えば５０ＨＵのハウンスフィールド間隔といったある基準に基づきその閾値以下のすべてのボクセルをグループ化するステップと、その範囲が気管に類似するかどうか各グループに対して類似度をチェックするステップと、丸いグループには低い値が与えられる、周囲対面積比(perimeter to area ratio)を計算することで各グループの「丸さ」を計算するステップと、最も低い周囲対面積比を持つグループボクセル領域に対する重心を計算するステップと、その重心を気管におけるシードボクセルとしてセットするステップとにより発見される。重心は、例えば、（ｘ、ｙ、ｚ次元といった）各次元に対して、次元軸に沿ったボクセルに対するハウンスフィールド値の和を次元軸に沿ったボクセルの数で割ることで計算され、２Ｄ医学画像データセットにおけるほぼ中心である。
【００４３】
図５は、継承経路に沿った閉塞空気を有する患者の肺領域に対するハウンスフィールドプロファイルを示す。図５はまた、気管５３から肺壁５７まで小さな気路５４を介してある実施形態（低ハウンスフィールド値優先）に基づく領域拡張により優先化された分割を用いる方法の原理も示す。図５において、ｙ軸５１は、ハウンスフィールド値を示し、ｘ軸５２は、継承経路を示す。ある実施形態に基づき、本方法が使用されるとき、参照符号５８は、低ハウンスフィールド値優先の領域拡張の間に遭遇する最大ハウンスフィールドレベルを示す。図５において観測されることができるように、ハウンスフィールドプロファイルに２つのピークが存在する。２つのピークはそれぞれ、わずかな閉塞空気３５及びかなりの閉塞空気３６である。これらは、閉塞空気として識別される。なぜなら、空気を有するボクセル（低ハウンスフィールド値）が、周囲の組織（高ハウンスフィールド値）とは分離されるからである。
【００４４】
低ハウンスフィールド優先が原因で、即ち、低いハウンスフィールド値が最初に処理されるので、そのアルゴリズムは、可能な限り低いハウンスフィールド値を持つ経路上で各ボクセルに到達する。
【００４５】
ある実施形態では、その方法は、何らのユーザ介入なしに自動的に実行されることができる。
【００４６】
ある実施形態では、その医学画像データセットは、ボリュメトリックＣＴ画像データセットである。
【００４７】
ある実施形態では、その医学画像データセットは、２Ｄ、３Ｄ又は多次元画像データセットである。
【００４８】
領域拡張を実行する代わりに、ある実施形態による方法は、既知のレベルセット法又は高速マーチング法を実行するステップを有する。これらは、隣接ボクセルを記述するためのより複雑な方法であり、例えば、より低いハウンスフィールド値を持つボクセルに対して、異なる方向により高速な個別の速度を持つ隣接ボクセルに重み付けすることを利用する。斯かる方法は例えば、J.A. Sethian、Level Set Methods and Fast Matching Methods、Cambridge University Press、1999に記載される。
【００４９】
ある実施形態において、いくつかの実施形態による方法を視覚化するためグラフィカル・ユーザ・インタフェースが与えられる。このグラフィカル・ユーザ・インタフェースは、画像データセットの各スライスといった医学画像データセットのおけるカラーオーバレイにより閉塞度の量を視覚化する。カラー強度は、医学画像データセットにおける閉塞度の量に対応する。
【００５０】
ある実施形態において、グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、閉塞値の最大強度投影（ＭＩＰ）として計算される第２の視覚化を有する。その閉塞度は、輝度に対応する。ＭＩＰは、所与の表示方向に沿って３次元画像ボリュームを２次元投影したものである。２次元投影における各点に対して、３Ｄボリュームを通過する所与の表示方向に沿って光線が投じられる。その後、２Ｄ投影における点に、その光線に沿って遭遇される最大値が割り当てられる。こうして、３Ｄボリュームにおけるより低い輝度値が、より高い輝度値を決してふさぐことができない。表示方向は、例えばマウスを用いてユーザにより自由に選択されることができるか、又は垂直体軸といった所与の軸の周りで自動的に回転されることができる。
【００５１】
ある実施形態では、ＭＩＰは、データセットのｚ軸の周りを回転する、すべての可能な角度方向（３６０度）に対して、コロナル／サジタル方向で計算される。こうして、空気閉塞の重大性及びその範囲が、一目で評価されることができ、ＭＩＰにおいて明るく見えるので、強い空気閉塞が見落とされる可能性がない。このことは、その性質上、明るさ（閉塞度）の低い対象物による遮蔽(occlusion)を可能にすることがない。これは、閉塞空気領域が常に、前景における通常の領域を「通って光を放つ」ことを意味する。
【００５２】
ある実施形態において、ＭＩＰの座標系は、画像データセットの座標系に関連付けられる。これは、例えば画像データセット上をカーソルが動くとき、対応するカーソル位置が、ＭＩＰにおいて指示される、及びその逆が起こることを意味する。
【００５３】
本発明のある実施形態において、グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、例えばオルトビューワといった画像ビューワに一体化される。
【００５４】
ＭＩＰでクリックするのに、マウスが使用されることができる。結果として、画像ビューワに一体化されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースが、例えば、照準によって示される画像データセットにおける対応する位置に自動的にセットされる。
【００５５】
ある実施形態において、図６ａによるグラフィカル・ユーザ・インタフェースが与えられる。そのユーザインタフェースは、赤いオーバレイカラーの強度により閉塞度の量を示す、ＣＴデータセットのオルトビューワを有する。更に、グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、閉塞空気の位置、（輝度としてコード化される）範囲及び深刻度を一目で示す、肺における閉塞値の回転する、コロナルの最大強度投影（ＭＩＰ）を有する。ＭＩＰへのマウスクリックが、オルトビューワ（上部中央）をアキシャル／コロナル／サジタルスライス画像における対応する位置にセットする（照準によりマークされる）。図６ｂは、ＭＩＰのズーム表示を示す。
【００５６】
ある実施形態では、図７によれば、医学画像データセットにおける閉塞空気の定量化のための装置７０が与えられる。その装置は、本発明の実施形態による方法を実行するユニットを有する。その装置は、
閉塞空気を特定するため医学画像データセットの分割を実行する実行ユニット７１であって、その分割が、個別のハウンスフィールド値の順に医学画像データセットにおける各ボクセルを処理することに基づかれる、実行ユニットと、
シードボクセルからの継承経路上でそれまでに遭遇する最大ハウンスフィールド値を登録する登録ユニット７２であって、画像データセットにおけるすべてのボクセルに対する継承経路が、シードボクセルで始まる、登録ユニットと、
最大継承経路ハウンスフィールド値と実際のボクセルのハウンスフィールド値とを例えば差又は比として比較することにより、各ボクセルに対する閉塞空気を計算する計算ユニット７３とを有する。閉塞空気は、気管支気路ツリーを表すボクセルといった医学画像データセットの他のボクセルからこのようにして分離され、定量化される。
【００５７】
別の実施形態では、図８によれば、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための装置８０が与えられる。各ボクセルは、ハウンスフィールド値（ＨＵ）を持つ。その構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。その装置は、
第１の要素として第１のボクセルをキューに挿入する挿入ユニット８１１であって、このキューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入ユニットと、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、キューが空になるまで、反復するための反復ユニットとを有し、この反復ユニットが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定ユニット８１２と、
隣接ボクセルの第１のセットをキューに挿入する挿入ユニット８１３と、
シードボクセルから生じる経路で遭遇するハウンスフィールド値を第１のボクセルのため登録する登録ユニット８１４であって、経路が、複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、経路の各連続ボクセルが、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、経路の各ボクセルが、キューから選択される、登録ユニットと、
ボクセル毎に構造体を定量化するため、経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算ユニット８１５と、
後続の処理でキューに再度入ることがないよう、第１のボクセルをマークするマーキングユニット８１６とを有する。
【００５８】
オプションで、その装置は、第１のボクセルをキューから削除する削除ユニット８１７を有することができる。
【００５９】
本発明の実施形態において、その装置７０、８０は、定量化された閉塞度の２Ｄ又は３Ｄでの視覚化を描写するレンダリングユニット７４、８１８を更に有する。削除ユニット８１７が存在しない場合、レンダリングユニット７４、８１８は、反復ユニットに直接、又は反復ユニット内でマーキングユニット８１６に直接接続される。
【００６０】
ある実施形態において、その装置は、本発明のいくつかの実施形態による方法を実行するための適切なユニットを有する。
【００６１】
その装置のユニットは、関連するタスクを実行するのに通常使用される任意のユニット、例えば、メモリを備えるプロセッサといったハードウェアとすることができる。プロセッサは、任意の種々のプロセッサとすることができ、例えば、インテル又はＡＭＤプロセッサ、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、プログラマブル・インテリジェント・コンピュータ（ＰＩＣ）マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）等とすることができる。しかしながら、本発明の範囲は、これらの特定のプロセッサに限定されるものではない。メモリは、情報を格納することができる任意のメモリとすることができ、例えば、ダブルデンシティＲＡＭ（ＤＤＲ、ＤＤＲ２）、シングルデンシティＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ビデオＲＡＭ（ＶＲＡＭ）等のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とすることができる。そのメモリは、ＵＳＢ、コンパクトフラッシュ、スマートメディア、ＭＭＣメモリ、メモリスティック、ＳＤカード、ミニＳＤ、マイクロＳＤ，ｘＤカード、トランスフラッシュ、及びマイクロドライブメモリ等のフラッシュメモリとすることもできる。しかしながら、本発明の範囲は、これらの特定のメモリに限定されるものではない。
【００６２】
ある実施形態では、その装置７０、８０が、描写された２Ｄ又は３Ｄ視覚化をユーザに対し表示する表示ユニット７５、８１９を更に有する。
【００６３】
ある実施形態では、その装置７０、８０が、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム又は磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システムといった、医学ワークステーション又は医学システムに含まれる。
【００６４】
ある実施形態では、図９によれば、画像データセットの対象物における構造体を定量化する、コンピュータによる処理のためのコンピュータプログラムが埋め込まれたコンピュータ可読媒体９０が与えられる。そのコンピュータプログラムは、本発明の実施形態による方法を実行するコードセグメントを有する。そのコンピュータプログラムは、
閉塞空気を特定するため医学画像データセットの分割を実行する実行コードセグメント９１であって、その分割が、個別のハウンスフィールド値の順に医学画像データセットにおける各ボクセルを処理することに基づかれる、実行コードセグメントと、
シードボクセルからの継承経路上でそれまでに遭遇する最大ハウンスフィールド値を登録する登録コードセグメント９２であって、画像データセットにおけるすべてのボクセルに対する継承経路が、シードボクセルで始まる、登録コードセグメントと、
最大継承経路ハウンスフィールド値と実際のボクセルのハウンスフィールド値とを例えば差又は比として比較することにより、各ボクセルに対する閉塞空気を計算する計算コードセグメント９３とを有する。閉塞空気は、気管支気路ツリーを表すボクセルといった医学画像データセットの他のボクセルからこのようにして分離され、定量化される。
【００６５】
別の実施形態では、図１０によれば、複数のボクセルを持つ医学画像データセットにおける構造体の定量化のための、コンピュータによる処理のためのコンピュータプログラムが埋め込まれたコンピュータ可読媒体１００が与えられる。各ボクセルは、ハウンスフィールド値（ＨＵ）を持つ。その構造体は、最初は同一である、シードボクセルと第１のボクセルとを有する。そのコンピュータプログラムは、
第１の要素として第１のボクセルをキューに挿入する挿入コードセグメント１０１１であって、このキューでは、ハウンスフィールド値を増加させることによりボクセルが組織化される、挿入コードセグメントと、
残りすべての未処理ボクセルが処理され、キューが空になるまで、反復するための反復コードセグメントとを有し、反復コードセグメントが、
所定の閾値以下のハウンスフィールド値を持つ、キューの第１の要素に対する隣接ボクセルの第１のセットを特定する特定コードセグメント１０１２と、
隣接ボクセルの第１のセットをキューに挿入する挿入コードセグメント１０１３と、
シードボクセルから生じる経路で遭遇するハウンスフィールド値を第１のボクセルのため登録する登録コードセグメント１０１４であって、経路が、複数のボクセルに含まれるボクセルのシーケンスであり、経路の各連続ボクセルが、以前に処理されたボクセルの隣接ボクセルであり、経路の各ボクセルが、キューから選択される、登録コードセグメントと、
ボクセル毎に構造体を定量化するため、経路上のすべてのボクセルの最大ハウンスフィールド値と第１のボクセルのハウンスフィールド値との間の差又は比を計算する計算コードセグメント１０１５と、
後続においてキューに再度入ることがないよう、第１のボクセルをマークするマーキングコードセグメント１０１６とを有する。
【００６６】
オプションで、そのコンピュータプログラムは、第１のボクセルをキューから削除する削除コードセグメント１０１７を有する。
【００６７】
ある実施形態では、そのコンピュータ可読媒体は、本発明のすべての実施形態による方法を実行するためのコードセグメントを有する。
【００６８】
ある実施形態では、そのコンピュータプログラムは、計算された閉塞度の２Ｄ又は３Ｄ表示を描写するレンダリングコードセグメント１０１８を更に有する。
【００６９】
ある実施形態では、そのコンピュータプログラムは、定量化された閉塞度の描写された２Ｄ又は３Ｄ表示を表示する表示コードセグメント１０１９を更に有する。
【００７０】
ある実施形態では、コンピュータ可読媒体が、コンピュータ処理機能を持つ装置で実行されるとき、いくつかの実施形態で規定されたすべての方法ステップを実行するよう構成されるコードセグメントを有する。
【００７１】
ある実施形態では、方法、装置及びコンピュータ可読媒体が、患者における閉塞空気の位置を特定し、診断するのに使用される。
【００７２】
本発明による上述の実施形態の用途及び使用は、さまざまであり、注目ボリュームにおける構造体の定量化が所望される多くの他の領域を含む。
【００７３】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせを含む適切な形式で実現されることができる。しかしながら、好ましくは、本発明は、１つ若しくは複数のデータプロセッサ、及び／又はデジタル信号プロセッサ上で実行されるコンピュータソフトウェアとして実現される。本発明の実施形態の要素及び部品は、任意の適切な態様で物理的、機能的及び論理的に実現されることができる。実際、その機能は、単一のユニットで、複数のユニットで、又は他の機能ユニットの一部として実現されることができる。そのようなものとして、本発明は、単一のユニットで実現されることができるか、又は異なるユニット及びプロセッサ間に物理的及び機能的に分散されることができる。
【００７４】
本発明は、特定の実施形態を参照して説明されてきたが、本書に記載される特定の形式に限定されることを意図するものではない。むしろ、本発明は、対応する請求項によってのみ限定され、上述した以外の他の実施形態が、こうした添付された請求項の範囲内で同様に可能である。
【００７５】
請求項において、「有する」という用語は、他の要素又はステップの存在を排除するものではない。更に、個別的に記載されるが、複数のユニット、要素又は方法ステップが、例えば単一のユニット又はプロセッサにより実現されることができる。更に、個別の特徴が異なる請求項に含まれることができるが、これらは可能であれば有利に結合されることができる。異なる請求項に含まれることは、特徴を組み合わせることが、実現可能でない、及び／又は有利ではないことを意味するものではない。更に、単数形の参照は、複数性を排除するものではない。従って、「a」「an」「第１」「第２」等の用語は、複数性を除外するものではない。請求項における参照符号は、明確化する例として与えられるものであり、いかなる態様においても請求項の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2010500079.tif 000003
【図２】
2010500079.tif 000004
【図３】
2010500079.tif 000005
【図４】
2010500079.tif 000006
【図５】
2010500079.tif 000007
【図６ａ】
2010500079.tif 000008
【図６ｂ】
2010500079.tif 000009
【図７】
2010500079.tif 000010
【図８】
2010500079.tif 000011
【図９】
2010500079.tif 000012
【図１０】
2010500079.tif 000013
【国際調査報告】
2010500079.tif 000014
2010500079.tif 000015
2010500079.tif 000016