(57)【要約】  本発明は、データ処理方法に関する。ステージ３では、参照画像内の参照オブジェクトの位置が確定され、ステップ６では、参照画像内の参照標識セットとそれとの関係が確定される。これを可能にするため、ステップ２において、学習例の参照イメージングが実行され、ステップ４において、各参照画像が解析され、その結果が適切に構成されたデータベースに格納されるかもしれない。空間関係を学習する方法は、以降の解析に関連する他の構成の位置など、画像内の他のオブジェクトとの関係を学習するのに適用可能である。考察対象の画像を処理するため、ステップ１１において、当該画像がアクセスされ、ステップ１３において、参照画像内の参照標識セットに対応する適切な標識セットが特定され、ステップ６において確定された空間関係が標識セットに適用され、実際の画像内のオブジェクトの初期位置を提供する。オブジェクトに対してイメージングボリュームが選択されるケースでは、本発明による方法１はステップ７に続き、これにより、確定されたスキャニングボリュームにより与えられる境界内でスキャニングが実行される。オブジェクトに対してターゲットを表すモデルが選択されるケースでは、方法１はステップ１９の画像セグメント化に続き、これにより、適切なセグメント化が実行される。モデルに対して変形可能なモデルが選択されるケースでは、当該セグメント化はモデルを変形することによって実行され、ターゲット領域の空間的な境界を提供する。本発明はさらに、画像処理装置及びコンピュータプログラムに関する。
2010510825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法であって、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置は、自動化されたスキャンプラニングステップにおいて推定される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記オブジェクトに対して、ターゲット領域のモデルが選択される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記モデルに対して、変形可能なモデルが選択され、
当該方法はさらに、前記画像内の前記ターゲットの境界位置を抽出するため前記モデルを変形するステップを有する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
参照画像内の参照オブジェクトの位置から画像内のオブジェクトの位置を推定するよう構成されるデータ処理装置であって、
前記参照画像内の参照画像の位置と前記参照画像内の参照標識セットとそれとの関係とを学習する計算手段と、
前記画像にアクセスし、前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの間の関係にアクセスするための入力と、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定し、前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するための処理手段と、
を有する装置。
【請求項６】
スキャニングモードにより動作可能なデータ取得ユニットをさらに有し、
前記処理手段はさらに、前記スキャニングモードのため、前記参照画像内の参照オブジェクトの位置に基づく自動化されたスキャンプラニングを可能にするよう構成される、請求項５記載の装置。
【請求項７】
前記処理手段はさらに、前記画像内のオブジェクトの位置に基づき画像セグメント化を実行するよう構成される、請求項５又は６記載の装置。
【請求項８】
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理のためのコンピュータプログラムであって、
当該コンピュータプログラムは、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記実際の画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
をプロセッサに実行させる命令を有するコンピュータプログラム。
【請求項９】
自動化されたスキャンプラニング中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置を推定するため、前記自動化されたスキャンプラニングをプロセッサに実行させる命令をさらに有する、請求項８記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記画像内のオブジェクトの位置に基づきターゲットをセグメント化する命令をさらに有する、請求項９記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法に関する。
【０００２】
本発明はさらに、画像内のオブジェクトの位置を参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定するよう構成されるデータ処理装置に関する。
【０００３】
本発明はさらに、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００４】
現在のイメージング及びデータ処理技術では、患者グループを同様のイメージング又はデータ処理及び解析ルーチンを受ける類似するケースの各セットに分割することが一般的なプラクティスとして確立されている。現在、特定の患者グループから選択された画像をイメージング又は処理する際、オペレータは、例えば、画像セグメント化のための初期的なターゲット領域又は典型的なスキャニングプランを手動により規定する。
【０００５】
オペレータが実質的に同じ手順に繰り返し従うことが必要であり、このため、考察対象の画像とやりとりすること必要であり、これは面倒で手順の効果を低下させることが、現在のルーチンの問題点となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の課題は、データ処理のワークフローを向上させるため、参照画像が利用されるイメージング方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このため、本発明による方法は、
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法であって、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
を有する。
【０００８】
本発明の技術的手段によると、例えば、考察対象となるケースを表す１以上のトレーニングケースである参照画像が、求められるオブジェクトの予め決定された位置によって解析され、学習ケースの参照オブジェクトの位置だけでなく参照標識セットとそれとの関係とが取得される。単一の位置又は領域がまた参照標識セットに対して利用可能であることに留意されたい。イメージング技術では、スキャニングのための典型的な標識を規定することは一般的なプラクティスである。これらの標識は、選択された患者グループのすべてのケースにおいて予想される解剖学的位置を表すかもしれない。
【０００９】
イベントに応答して、参照オブジェクトと参照画像内の参照標識セットとの間の空間関係が決定され、考察対象の画像がアクセスされ、そこにおける対応する標識セットが特定される。考察対象の画像内の標識セットは、解剖学的標識又は座標シードである参照標識セットのタイプを有する必要がある。
【００１０】
最後に、考察対象の画像内の求められるオブジェクトの初期位置が、特定された標識セットと、参照オブジェクトの位置と参照標識セットとの間の決定された関係とに基づき確定される。本発明による方法は、解析された参照画像、特に考察対象のケースを表す１以上のトレーニング画像に基づき、画像の初期的なデータ処理のための自動手段を提供する。
【００１１】
本発明による方法の実施例では、前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置は、自動化されたスキャンプラニングステップにおいて推定される。
【００１２】
適切なイメージングステップ前にスキャンプラニング手順を実行することが確立されたプラクティスである。適切な自動化されたプラニング手順が使用されると、参照標識セットと標識セットとの空間位置が自動的に確定される。自動化されたスキャンプラニングの適切な例は、スキャニングボリュームと調査画像の解剖学的構成との間の空間関係が１以上のトレーニング例から学習される先願ＷＯ２００６／０１３４９９−Ａ１に開示されている。以降の調査画像は、その後、解剖学的構成の認識を可能にするよう解剖学的モデルを適合させることによって解析され、学習されたスキャンのプランが以前の例に基づき提案される。本発明による方法の本実施例では、標識、好ましくは、解剖学的標識が、学習参照画像と考察対象の実際の画像とを関連付けるのに利用される。好ましくは、オブジェクトに対して、スキャニングボリュームが選択されてもよい。この場合、調査画像を互いに関連付けることによって、完全に自動化されたスキャンプラニングが可能とされる。考察対象の実際の画像におけるスキャニングボリュームの初期位置は参照オブジェクトから学習され、それは、トレーニング画像から取得される参照スキャニングボリュームである。
【００１３】
本発明による方法の実施例では、前記オブジェクトに対して、ターゲット領域のモデルが選択される。
【００１４】
この技術的手段は、上記モデルを用いてセグメント化された画像などの適切な学習画像を考察対象の画像と関連付けることによって、モデルの初期位置が自動的に確定可能であるという洞察に基づく。画像内の解剖学的構成のセグメント化は、医療用途の広範な範囲において重要である。変形可能な形状モデルは、例えば、放射線治療プラニングのためのターゲット規定などの極めて効果的なセグメント化アプローチであることが証明されてきた。本発明の当該実施例は、初期的なモデル配置を自動化する手段を提供し、ユーザのやりとりの必要を回避する。
【００１５】
本発明による方法はまた、周知のレベルセット方法やフロントプロパゲーションアプローチなど、診断画像における他のセグメント化方法の初期化を自動化するのに利用可能である。このようなアプローチは、同様にシードポイント又は初期境界の設定を要求する。従って、ここでは、“オブジェクト”という用語は、特定の（特徴的な）標識ポイントが知られる１以上のシードポイント、１以上のラインやスプライン、１以上の表面や境界を表すかもしれない。
【００１６】
本発明による装置は、参照画像内の参照オブジェクトの位置から画像内のオブジェクトの位置を推定するよう構成されるデータ処理装置であって、
前記参照画像内の参照画像の位置と前記参照画像内の参照標識セットとそれとの関係とを学習する計算手段と、
前記画像にアクセスし、前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの間の関係にアクセスするための入力と、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定し、前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するための処理手段と、
を有する。
【００１７】
本発明による装置は、好ましくは、画像データ取得とリアルタイムに動作可能なコンピュータとして実現されてもよい。本発明による装置のさらなる効果的な実施例は、請求項６及び７に与えられる。本発明による装置は、図２を参照してより詳細に説明される。
【００１８】
本発明によるコンピュータプログラムは、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記実際の画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
をプロセッサに実行させる命令を有する。
【００１９】
好ましくは、本発明によるコンピュータプログラムはさらに、自動化されたスキャンプラニング中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置を推定するため、前記自動化されたスキャンプラニングをプロセッサに実行させる命令をさらに有する。
【００２０】
より好ましくは、本発明によるコンピュータプログラムはさらに、前記画像内のオブジェクトの位置に基づきターゲットをセグメント化する命令をさらに有する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明による方法の実施例を概略的に示す。
【図２】図２は、本発明による装置の実施例を概略的に示す。
【図３】図３は、本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を概略的に示す。
【図４】図４は、学習画像に基づく自動的なモデル配置の一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、本発明による方法の実施例を概略的に示す。本発明の方法は、ステージ３−準備、ステージ５−処理、ステージ７−後処理の３つのステージに概略的に分割されるかもしれない。ステージ３では、参照画像内の参照オブジェクトの位置が確定され、ステップ６では、参照画像内の参照標識セットとそれとの関係が確定される。これを可能にするため、ステップ２において、学習例の参照イメージングが実行され、ステップ４において、各参照画像が解析され、その結果が適切に構成されたデータベース（図示せず）に格納されるかもしれない。空間関係を学習する方法は、以降の解析に関連する他の構成の位置など、画像内の他のオブジェクトとの関係を学習するのに適用可能である。考察対象の画像を処理するため、ステップ１１において、当該画像がアクセスされ、ステップ１３において、参照画像内の参照標識セットに対応する適切な標識セットが特定され、ステップ６において確定された空間関係が標識セットに適用され、実際の画像内のオブジェクトの初期位置を提供する。オブジェクトに対してイメージングボリュームが選択されるケースでは、本発明による方法１はステップ７に続き、これにより、確定されたスキャニングボリュームにより与えられる境界内でスキャニングが実行される。オブジェクトに対してターゲットを表すモデルが選択されるケースでは、方法１はステップ１９の画像セグメント化に続き、これにより、適切なセグメント化が実行される。モデルに対して変形可能なモデルが選択されるケースでは、当該セグメント化はモデルを変形することによって実行され、ターゲット領域の空間的な境界を提供する。変形可能なモデルを使用した構成のセグメント化方法は、“Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｉｎ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ  ｓｕｒｖｅｙ”（Ｔ．ＭｃＩｎｅｒｎｅｙ，Ｄ．Ｔｅｒｚｏｐｏｕｌｕｓ，Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，１（２）、１９９６，９１−１０８）から知られている。
【００２３】
図２は、本発明による装置の実施例を概略的に示す。装置２０は、画像データ、特に患者の調査スキャンを何れか適切な形式により受け付ける入力２２を有する。例えば、装置２０は、ソース画像データの取得に関するものであってもよい。この場合、画像データはアナログ形式で取得され、さらなる処理のため、適切なＡ／Ｄ変換手段を用いてデジタル形式に変換されるかもしれない。画像データはまた、例えば、リモートコンピュータ／医療装置により取得された後、コンピュータネットワークを介し又はデジタル形式の直接的な取得などを介し、デジタル形式により受信されてもよい。装置２０の要部は、入力２２から画像データをロードし、特定ステップ２５において画像内の適切な標識２４ａの空間位置を決定するよう構成されるプロセッサにより構成される。この特定は、自動化されたスキャンプラニングステップ中に手動により又は好ましくは完全に自動的に実行可能である。装置２０はさらに、少なくとも１つの補完的なパラメータセット、すなわち、参照画像内の参照オブジェクトの位置と、参照画像内の参照標識２８ａとそれの関係とを格納するよう構成されるストレージユニット２８を有する。プロセッサ２４は、好ましくは、ソフトウェアプログラムとして実現される計算手段２４ｂを実行し、参照画像内の参照オブジェクトの位置と参照画像内の参照標識とそれの関係とを学習するよう構成されるかもしれない。このタイプのパラメータセット２８ａが予め格納可能である。パラメータ２８ａは、好ましくは、あるタイプのイメージングプロトコル、ターゲット領域など、さらなるパラメータにより構成される適切なデータベースに格納される。ストレージユニットの適切な例は、典型的にはハードディスクに基づくバックグラウンドストレージである。装置２０はさらに、典型的にはＲＡＭに基づきワーキングメモリ２６を有する。ストレージユニット２８は、処理されていないときの画像データ（又はその一部）を格納し、画像データとイメージングジオメトリのデフォルトパラメータとに対する各処理を格納するのに利用可能である。ワーキングメモリ２６は、典型的には、処理中の画像データ（又はその一部）と、画像データの当該部分を処理するのに利用される適切な画像処理手段の命令とを保持する。本発明による装置２０のプロセッサ２４はさらに、ステップ２７において、標識２４ａとの関係２８ａを適用し、これにより、考察対象の画像内のオブジェクトの位置２９を推定するよう構成される。
【００２４】
本発明による装置はさらに、好ましくは、イメージング装置３０を有する。オブジェクトに対してスキャニングボリュームが選択されるケースでは、画像内のスキャニングボリュームの位置は、プロセッサ２４によってイメージング装置３０の入力３０ａに提供される。その後、これらので０他は、イメージング装置３０のプロセッサ３０ｂに転送され、イメージング装置３０は、スキャニングボリュームによりスキャナ３０ｃを起動する。このようにして、完全に自動化されたスキャンプラニングが可能となる。
【００２５】
図３は、本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を概略的に示す。本発明のコンピュータプログラム３１は、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理をプロセッサに実行させる命令を有する。コンピュータプログラム３１の命令のフローチャートは、ステージ３３−準備、ステージ３５−処理、ステージ３７−後処理の３つのステージに概略的に分割されるかもしれない。参照画像内の参照オブジェクトの位置と、参照画像内の参照標識とそれとの関係とが、命令３６により確定され、その結果が適切に構成されたデータベース３２に格納されるかもしれない。これを可能にするため、１以上の参照画像が命令３４に従って解析される。考察対象の画像を処理するため、当該画像は適切な命令４１に従ってアクセスされ、命令４３に従って適切な標識が特定される。命令３６に従って参照画像について確定された空間関係が、命令４５に従って標識に適用され、これにより、実際の画像内のオブジェクトの初期位置が提供される。オブジェクトに対してイメージングボリュームが選択されるケースでは、本発明によるコンピュータプログラムは命令４７に従って処理され、これにより、スキャニングが確定されたスキャニングボリュームにより与えられる境界内で実行される。オブジェクトに対してターゲットを表すモデルが選択されるケースでは、コンピュータプログラム３１は画像セグメント化ステップ３９に従ってもよく、これにより、画像データの適切なセグメント化が配置されたモデルを用いて実行される。モデルに対して変形可能なモデルが選択されるケースでは、モデルを変形することによってセグメント化が実行され、これにより、ターゲット領域の空間境界が提供される。
【００２６】
図４は、学習画像に基づく自動的なモデル配置の一例を概略的に示す。学習画像５１は、スキャンプラニングのため決定された標識５１ａを有する。これらの標識５１ａは、後処理ステップ５３において利用され、画像セグメント化のため、モデル、すなわち、３次元モデル５３ａ，５５ａが配置される。好ましくは、ターゲット領域の境界を確定するための適切な変形が行われる変形可能なモデルが利用される。
【図１】
2010510825.tif 000003
【図２】
2010510825.tif 000004
【図３】
2010510825.tif 000005
【図４】
2010510825.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成21年9月18日(2009.9.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法に関する。
【０００２】
本発明はさらに、画像内のオブジェクトの位置を参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定するよう構成されるデータ処理装置に関する。
【０００３】
本発明はさらに、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００４】
現在のイメージング及びデータ処理技術では、患者グループを同様のイメージング又はデータ処理及び解析ルーチンを受ける類似するケースの各セットに分割することが一般的なプラクティスとして確立されている。現在、特定の患者グループから選択された画像をイメージング又は処理する際、オペレータは、例えば、画像セグメント化のための初期的なターゲット領域又は典型的なスキャニングプランを手動により規定する。
【０００５】
オペレータが実質的に同じ手順に繰り返し従うことが必要であり、このため、考察対象の画像とやりとりすること必要であり、これは面倒で手順の効果を低下させることが、現在のルーチンの問題点となっている。
【０００６】
ＶｅｒａｒｄらによるＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ｖｏｌ．１６，ｐｐ．６１０−６１６（１９９７）は、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）システムを用いた正中矢状面における前交連及び後交連の完全に自動的な特定について記載している。
【０００７】
国際特許公表ＷＯ２００６／０８５２４８は、オブジェクトをより容易に特定する位置を用いることによって、オブジェクトの位置を特定する方法に関する。実質的に、ターゲットオブジェクトの検出のためのリファレンスとして使用される中間的なセグメント化処理が実行される。
【０００８】
国際特許公表ＷＯ２００４／０５１５７２は、ノイズのある画像におけるオブジェクトの境界を検出する方法に関する。この方法は、ＭＲＩによりガイドされる血管形成処理中にステンとと血管壁の位置を特定することに関する。ＭＲＩにより容易に特定されるマーカーであるローカライザが、ステントのエンドをマーク付けするのに使用される。この方法は、医師に対する血管壁の位置を強調する。これは、参照画像と現在画像とのマッチングにより実現される。
【０００９】
ＹｏｕｎｇらによるＭｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ２００６：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＳＰＩＥ，ｖｏｌ．６１４４，ｐｐ．５５１−５５８（２００６）は、ＭＲＩニューロスキャンの自動化されたプランニングについて記載している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の課題は、データ処理のワークフローを向上させるため、参照画像が利用されるイメージング方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このため、本発明による方法は、
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法であって、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
を有する。
【００１２】
本発明の技術的手段によると、例えば、考察対象となるケースを表す１以上のトレーニングケースである参照画像が、求められるオブジェクトの予め決定された位置によって解析され、学習ケースの参照オブジェクトの位置だけでなく参照標識セットとそれとの関係とが取得される。単一の位置又は領域がまた参照標識セットに対して利用可能であることに留意されたい。イメージング技術では、スキャニングのための典型的な標識を規定することは一般的なプラクティスである。これらの標識は、選択された患者グループのすべてのケースにおいて予想される解剖学的位置を表すかもしれない。
【００１３】
イベントに応答して、参照オブジェクトと参照画像内の参照標識セットとの間の空間関係が決定され、考察対象の画像がアクセスされ、そこにおける対応する標識セットが特定される。考察対象の画像内の標識セットは、解剖学的標識又は座標シードである参照標識セットのタイプを有する必要がある。
【００１４】
最後に、考察対象の画像内の求められるオブジェクトの初期位置が、特定された標識セットと、参照オブジェクトの位置と参照標識セットとの間の決定された関係とに基づき確定される。本発明による方法は、解析された参照画像、特に考察対象のケースを表す１以上のトレーニング画像に基づき、画像の初期的なデータ処理のための自動手段を提供する。
【００１５】
本発明による方法の実施例では、前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置は、自動化されたスキャンプラニングステップにおいて推定される。
【００１６】
適切なイメージングステップ前にスキャンプラニング手順を実行することが確立されたプラクティスである。適切な自動化されたプラニング手順が使用されると、参照標識セットと標識セットとの空間位置が自動的に確定される。自動化されたスキャンプラニングの適切な例は、スキャニングボリュームと調査画像の解剖学的構成との間の空間関係が１以上のトレーニング例から学習される先願ＷＯ２００６／０１３４９９−Ａ１に開示されている。以降の調査画像は、その後、解剖学的構成の認識を可能にするよう解剖学的モデルを適合させることによって解析され、学習されたスキャンのプランが以前の例に基づき提案される。本発明による方法の本実施例では、標識、好ましくは、解剖学的標識が、学習参照画像と考察対象の実際の画像とを関連付けるのに利用される。好ましくは、オブジェクトに対して、スキャニングボリュームが選択されてもよい。この場合、調査画像を互いに関連付けることによって、完全に自動化されたスキャンプラニングが可能とされる。考察対象の実際の画像におけるスキャニングボリュームの初期位置は参照オブジェクトから学習され、それは、トレーニング画像から取得される参照スキャニングボリュームである。
【００１７】
本発明による方法の実施例では、前記オブジェクトに対して、ターゲット領域のモデルが選択される。
【００１８】
この技術的手段は、上記モデルを用いてセグメント化された画像などの適切な学習画像を考察対象の画像と関連付けることによって、モデルの初期位置が自動的に確定可能であるという洞察に基づく。画像内の解剖学的構成のセグメント化は、医療用途の広範な範囲において重要である。変形可能な形状モデルは、例えば、放射線治療プラニングのためのターゲット規定などの極めて効果的なセグメント化アプローチであることが証明されてきた。本発明の当該実施例は、初期的なモデル配置を自動化する手段を提供し、ユーザのやりとりの必要を回避する。
【００１９】
本発明による方法はまた、周知のレベルセット方法やフロントプロパゲーションアプローチなど、診断画像における他のセグメント化方法の初期化を自動化するのに利用可能である。このようなアプローチは、同様にシードポイント又は初期境界の設定を要求する。従って、ここでは、“オブジェクト”という用語は、特定の（特徴的な）標識ポイントが知られる１以上のシードポイント、１以上のラインやスプライン、１以上の表面や境界を表すかもしれない。
【００２０】
本発明による装置は、参照画像内の参照オブジェクトの位置から画像内のオブジェクトの位置を推定するよう構成されるデータ処理装置であって、
前記参照画像内の参照画像の位置と前記参照画像内の参照標識セットとそれとの関係とを学習する計算手段と、
前記画像にアクセスし、前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの間の関係にアクセスするための入力と、
前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定し、前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するための処理手段と、
を有する。
【００２１】
本発明による装置は、好ましくは、画像データ取得とリアルタイムに動作可能なコンピュータとして実現されてもよい。本発明による装置のさらなる効果的な実施例は、請求項６及び７に与えられる。本発明による装置は、図２を参照してより詳細に説明される。
【００２２】
本発明によるコンピュータプログラムは、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
前記参照標識セットに対応する前記実際の画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
をプロセッサに実行させる命令を有する。
【００２３】
好ましくは、本発明によるコンピュータプログラムはさらに、自動化されたスキャンプラニング中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置を推定するため、前記自動化されたスキャンプラニングをプロセッサに実行させる命令をさらに有する。
【００２４】
より好ましくは、本発明によるコンピュータプログラムはさらに、前記画像内のオブジェクトの位置に基づきターゲットをセグメント化する命令をさらに有する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、本発明による方法の実施例を概略的に示す。
【図２】図２は、本発明による装置の実施例を概略的に示す。
【図３】図３は、本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を概略的に示す。
【図４】図４は、学習画像に基づく自動的なモデル配置の一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は、本発明による方法の実施例を概略的に示す。本発明の方法は、ステージ３−準備、ステージ５−処理、ステージ７−後処理の３つのステージに概略的に分割されるかもしれない。ステージ３では、参照画像内の参照オブジェクトの位置が確定され、ステップ６では、参照画像内の参照標識セットとそれとの関係が確定される。これを可能にするため、ステップ２において、学習例の参照イメージングが実行され、ステップ４において、各参照画像が解析され、その結果が適切に構成されたデータベース（図示せず）に格納されるかもしれない。空間関係を学習する方法は、以降の解析に関連する他の構成の位置など、画像内の他のオブジェクトとの関係を学習するのに適用可能である。考察対象の画像を処理するため、ステップ１１において、当該画像がアクセスされ、ステップ１３において、参照画像内の参照標識セットに対応する適切な標識セットが特定され、ステップ６において確定された空間関係が標識セットに適用され、実際の画像内のオブジェクトの初期位置を提供する。オブジェクトに対してイメージングボリュームが選択されるケースでは、本発明による方法１はステップ７に続き、これにより、確定されたスキャニングボリュームにより与えられる境界内でスキャニングが実行される。オブジェクトに対してターゲットを表すモデルが選択されるケースでは、方法１はステップ１９の画像セグメント化に続き、これにより、適切なセグメント化が実行される。モデルに対して変形可能なモデルが選択されるケースでは、当該セグメント化はモデルを変形することによって実行され、ターゲット領域の空間的な境界を提供する。変形可能なモデルを使用した構成のセグメント化方法は、“Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｉｎ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ  ｓｕｒｖｅｙ”（Ｔ．ＭｃＩｎｅｒｎｅｙ，Ｄ．Ｔｅｒｚｏｐｏｕｌｕｓ，Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，１（２）、１９９６，９１−１０８）から知られている。
【００２７】
図２は、本発明による装置の実施例を概略的に示す。装置２０は、画像データ、特に患者の調査スキャンを何れか適切な形式により受け付ける入力２２を有する。例えば、装置２０は、ソース画像データの取得に関するものであってもよい。この場合、画像データはアナログ形式で取得され、さらなる処理のため、適切なＡ／Ｄ変換手段を用いてデジタル形式に変換されるかもしれない。画像データはまた、例えば、リモートコンピュータ／医療装置により取得された後、コンピュータネットワークを介し又はデジタル形式の直接的な取得などを介し、デジタル形式により受信されてもよい。装置２０の要部は、入力２２から画像データをロードし、特定ステップ２５において画像内の適切な標識２４ａの空間位置を決定するよう構成されるプロセッサにより構成される。この特定は、自動化されたスキャンプラニングステップ中に手動により又は好ましくは完全に自動的に実行可能である。装置２０はさらに、少なくとも１つの補完的なパラメータセット、すなわち、参照画像内の参照オブジェクトの位置と、参照画像内の参照標識２８ａとそれの関係とを格納するよう構成されるストレージユニット２８を有する。プロセッサ２４は、好ましくは、ソフトウェアプログラムとして実現される計算手段２４ｂを実行し、参照画像内の参照オブジェクトの位置と参照画像内の参照標識とそれの関係とを学習するよう構成されるかもしれない。このタイプのパラメータセット２８ａが予め格納可能である。パラメータ２８ａは、好ましくは、あるタイプのイメージングプロトコル、ターゲット領域など、さらなるパラメータにより構成される適切なデータベースに格納される。ストレージユニットの適切な例は、典型的にはハードディスクに基づくバックグラウンドストレージである。装置２０はさらに、典型的にはＲＡＭに基づきワーキングメモリ２６を有する。ストレージユニット２８は、処理されていないときの画像データ（又はその一部）を格納し、画像データとイメージングジオメトリのデフォルトパラメータとに対する各処理を格納するのに利用可能である。ワーキングメモリ２６は、典型的には、処理中の画像データ（又はその一部）と、画像データの当該部分を処理するのに利用される適切な画像処理手段の命令とを保持する。本発明による装置２０のプロセッサ２４はさらに、ステップ２７において、標識２４ａとの関係２８ａを適用し、これにより、考察対象の画像内のオブジェクトの位置２９を推定するよう構成される。
【００２８】
本発明による装置はさらに、好ましくは、イメージング装置３０を有する。オブジェクトに対してスキャニングボリュームが選択されるケースでは、画像内のスキャニングボリュームの位置は、プロセッサ２４によってイメージング装置３０の入力３０ａに提供される。その後、これらので０他は、イメージング装置３０のプロセッサ３０ｂに転送され、イメージング装置３０は、スキャニングボリュームによりスキャナ３０ｃを起動する。このようにして、完全に自動化されたスキャンプラニングが可能となる。
【００２９】
図３は、本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を概略的に示す。本発明のコンピュータプログラム３１は、画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理をプロセッサに実行させる命令を有する。コンピュータプログラム３１の命令のフローチャートは、ステージ３３−準備、ステージ３５−処理、ステージ３７−後処理の３つのステージに概略的に分割されるかもしれない。参照画像内の参照オブジェクトの位置と、参照画像内の参照標識とそれとの関係とが、命令３６により確定され、その結果が適切に構成されたデータベース３２に格納されるかもしれない。これを可能にするため、１以上の参照画像が命令３４に従って解析される。考察対象の画像を処理するため、当該画像は適切な命令４１に従ってアクセスされ、命令４３に従って適切な標識が特定される。命令３６に従って参照画像について確定された空間関係が、命令４５に従って標識に適用され、これにより、実際の画像内のオブジェクトの初期位置が提供される。オブジェクトに対してイメージングボリュームが選択されるケースでは、本発明によるコンピュータプログラムは命令４７に従って処理され、これにより、スキャニングが確定されたスキャニングボリュームにより与えられる境界内で実行される。オブジェクトに対してターゲットを表すモデルが選択されるケースでは、コンピュータプログラム３１は画像セグメント化ステップ３９に従ってもよく、これにより、画像データの適切なセグメント化が配置されたモデルを用いて実行される。モデルに対して変形可能なモデルが選択されるケースでは、モデルを変形することによってセグメント化が実行され、これにより、ターゲット領域の空間境界が提供される。
【００３０】
図４は、学習画像に基づく自動的なモデル配置の一例を概略的に示す。学習画像５１は、スキャンプラニングのため決定された標識５１ａを有する。これらの標識５１ａは、後処理ステップ５３において利用され、画像セグメント化のため、モデル、すなわち、３次元モデル５３ａ，５５ａが配置される。好ましくは、ターゲット領域の境界を確定するための適切な変形が行われる変形可能なモデルが利用される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理方法であって、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
実行中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置が推定される自動化されたスキャンプラニングを実行するステップと、
前記自動化されたスキャンプラニングを用いて、前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記オブジェクトに対して、ターゲット領域のモデルが選択される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記モデルに対して、変形可能なモデルが選択され、
当該方法はさらに、前記画像内の前記ターゲットの境界位置を抽出するため前記モデルを変形するステップを有する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
参照画像内の参照オブジェクトの位置から画像内のオブジェクトの位置を推定するよう構成されるデータ処理装置であって、
前記参照画像内の参照画像の位置と前記参照画像内の参照標識セットとそれとの関係とを学習する計算手段と、
前記画像にアクセスし、前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの間の関係にアクセスするための入力と、
スキャンニングモードにより動作可能なデータ取得ユニットと、
前記スキャニングモードのため、前記参照画像内の参照オブジェクトの位置に基づく自動化されたスキャンプラニングを可能にするよう構成される処理手段であって、自動化されたスキャンプラニングの実行中に前記参照標識セットと標識セットとの各位置を推定し、前記自動化されたスキャンプラニングを用いて、前記参照標識セットに対応する前記画像内の標識セットを特定し、前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するための処理手段と、
を有する装置。
【請求項５】
前記処理手段はさらに、前記画像内のオブジェクトの位置に基づき画像セグメント化を実行するよう構成される、請求項４記載の装置。
【請求項６】
画像内のオブジェクトの位置が参照画像内の参照オブジェクトの位置から推定されるデータ処理のためのコンピュータプログラムであって、
当該コンピュータプログラムは、
前記参照画像内の参照オブジェクトの位置と、前記参照画像内の参照標識セットとそれの関係とを学習するステップと、
前記画像にアクセスするステップと、
前記参照オブジェクトの位置と前記参照標識セットとの関係にアクセスするステップと、
実行中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置が推定される自動化されたスキャンプラニングを実行するステップと、
前記自動化されたスキャンプラニングを用いて、前記参照標識セットに対応する前記実際の画像内の標識セットを特定するステップと、
前記画像内のオブジェクトの位置を推定するため、前記関係を前記標識セットに適用するステップと、
をプロセッサに実行させる命令を有するコンピュータプログラム。
【請求項７】
自動化されたスキャンプラニング中に前記参照標識セットと前記標識セットとの各位置を推定するため、前記自動化されたスキャンプラニングをプロセッサに実行させる命令をさらに有する、請求項６記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記画像内のオブジェクトの位置に基づきターゲットをセグメント化する命令をさらに有する、請求項７記載のコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2010510825.tif 000007
2010510825.tif 000008
2010510825.tif 000009
2010510825.tif 000010