(57)【要約】  失敗したセグメント化アルゴリズムにおいて穴又はギャップを閉じることを可能にするコンピュータプログラム、セグメント化アルゴリズム、表示画像プロダクト、ワークステーション及びＰＡＣＳシステムが開示される。これは、セグメント化アルゴリズムにより特定されたデータポイント群に含まれていない少なくとも１つのデータポイントを特定し、セグメント化において少なくとも１つの検出されたデータポイントと交差するデータポイントの周囲の放射方向のパーセンテージの指標を求め、計算された放射方向のパーセンテージが所定の閾値を超える場合に限って、新たに特定されたデータポイントをセグメント化に含めることによって実現される。セグメント化された病変の穴及びギャップの問題は、セグメント化アルゴリズムのステップを変更することによって、又は形態再構成によってのみ従来は解決されたが、この方法は大きな穴には適さない構造化要素の利用を必要とする。
2010507438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データポイントを含む医療データセットに対して実行され、アルゴリズムがターゲットオブジェクトを表す前記利用データセット内のデータポイント群を検出している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、前記データポイント群に含まれない少なくとも１つのデータポイントを特定し、前記データポイント群における少なくとも１つの検出されたデータポイントと交差する前記データポイントの周りの放射方向のパーセンテージの指標を求めるよう構成され、
さらに、前記計算された放射方向のパーセンテージが所定の閾値を上回る場合、前記ターゲットオブジェクトを表す前記検出されたデータポイント群に前記データポイントを含めるよう構成されるコンピュータプログラム。
【請求項２】
当該コンピュータプログラムは、前記特定されたデータポイントから外側に光線を放射し、前記データポイント群における少なくとも１つの検出されたデータポイントと交差する光線のパーセンテージを計算するよう構成される、請求項１記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記放射された光線は、前記データポイントの周囲に角度放射的に分散される、請求項２記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
複数のデータポイントが特定され、
それらの特定が、前記データセットを介しポイント単位で進捗される、請求項１乃至３何れか一項記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記複数のデータポイントが特定される順序は、前記オブジェクトを表す前記データポイント群のエッジから進捗する、請求項４記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記条件基準を満たすデータポイントは、前記データポイント特定のポイント単位の進捗が完了するまで、前記検出されたデータポイント群に含まれない、請求項４記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記所定の閾値は、７０％〜９０％の範囲内にあり、好ましくは、７５％〜８５％の範囲内にあり、好ましくは、８０％の値を有する、請求項１乃至６何れか一項記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項１乃至７何れか一項記載の方法を有するセグメント化アルゴリズム。
【請求項９】
請求項１乃至８何れか一項記載のコンピュータプログラムを有する医療イメージング装置から取得される画像を表示するよう構成されるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項１乃至９何れか一項記載のコンピュータプログラムを有するワークステーション。
【請求項１１】
請求項１乃至１０何れか一項記載のコンピュータプログラムを有するＰＡＣＳシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データポイントを含む医療データセットに対して実行され、アルゴリズムがターゲットオブジェクトを表す医療データセット内のデータポイント群を検出するコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療画像内で各オブジェクトをセグメント化する各種方法と、当該方法を適用可能にするコンピュータプログラムとは、例えば、“Ａ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｔｕｍｏｒ  ｅｘｔｅｎｔ  ｉｎ  ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＭＲ  ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｂｒｅａｓｔ”，Ｋ  Ｇ  Ａ  Ｇｉｌｈｕｉｊｓ  ｅｔ  ａｌ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ｅｄ．Ｋ  Ｄｏｉ，Ｈ  ＭａｃＭａｈｏｎ，Ｍ  Ｌ  Ｇｅｉｇｅｒ  ａｎｄ  Ｋ  Ｒ  Ｈｏｆｆｍａｎｎ，１９９９，Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ、“Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ  ｆｏｒ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｔｕｍｏｒｓ  ｆｒｏｍ  Ｄｙｎａｍｉｃ  ＭＲ  Ｉｍａｇｅｓ”，Ｆｌｏｒａ  Ａｎｎ  Ｌｕｃａｓ−Ｑｕｅｓａｄａ  ｅｔ  ａｌ，ＪＭＲＩ，１９９６，Ｖｏｌｕｍｅ  ６，Ｎｕｍｂｅｒ  ５：７５３−７６３など、医療イメージングの分野において知られている。何れの文献もセグメント化実行可能について説明し、何れのケースも乳房病変のセグメント化に関する。さらに、セグメント化方法は、画像やデータセットにおいて明らかな病変全体をある程度までセグメント化することができないことが知られている。セグメント結果が、例えば、セグメント化が病変の壊死部分を検出できなかった特定された病変の中心の穴や、セグメント化アルゴリズムが病変のエッジ部分を性格に特定できなかった病変のエッジ周辺の可視可能な凹凸や欠落部分などの可視可能な異常を含むことがしばしば見受けられる。この問題を解決するための試みが、“Ａ  Ｆｕｚｚｙ  Ｃ−Ｍｅａｎｓ（ＦＣＭ）−Ｂａｓｅｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｌｅｓｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ−Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＭＲ  Ｉｍａｇｅｓ”，Ｗｅｉｊｉｅ  Ｃｈｅｎ  ｅｔ  ａｌ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｂｏｌ．１２，Ｎｏ．１，Ｊａｎｕａｒｙ  ２００６，６３−７２になされており、そこでは、“Ｈｏｌｅ  Ｆｉｌｌｉｎｇ”として説明されるステップによりセグメント化が実現され、形態再構成により実現される。しかしながら、膨張や浸食などの形態再構成の各ステップは、“３Ｄ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｌｅａｎｓｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｒａｙｓ”，Ｓａｒａｎｇ  Ｌａｋａｒｅ  ｅｔ  ａｌ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ２０００，３７−４４に詳述されるように、それらが実行される順序に応じて、穴を注入し、又はノイズを除去するのに利用可能であるしかしながら、形態再構成は構造化要素（ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）の使用を必要とし、大きな穴の場合には、すなわち、コントラストエンハンスト病変検出における大きな壊死部分の場合には、構造化要素が病変の外形を変形させる可能性があることが知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の課題は、セグメント化されたオブジェクトにおける穴を補正するのに利用されるとき、サイズにかかわらずオブジェクトのセグメント化されていない部分を補正する改良された技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
これは、本発明によるとデータポイント群に含まれない少なくとも１つのデータポイントを特定し、前記データポイント群における少なくとも１つの検出されたデータポイントと交差する前記データポイントの周りの放射方向のパーセンテージの指標を求めるよう構成され、さらに、前記計算された放射方向のパーセンテージが所定の閾値を上回る場合、前記ターゲットオブジェクトを表す前記検出されたデータポイント群に前記データポイントを含めるよう構成されるコンピュータプログラムにより実現される。
【０００５】
ある程度のセグメント化がすでに行われていると仮定すると、２次元又は３次元において求められるオブジェクトの形状の特定を可能にするため、完全なセグメント化アルゴリズム又はセグメント化アルゴリズムの十分なステップの適用がなされると、コンピュータプログラムプロダクトは、オブジェクトの完全なセグメント化におけるギャップを閉じるため、特定された病変に適用可能である。
【０００６】
本発明の適用には２つのステップがある。第１は、非セグメント化データポイントについての指標、すなわち、画像データの含まれた部分が非セグメント化データポイントを包囲する程度のすでに実行されたセグメント化処理から排除された画像におけるピクセル又はボクセルについての指標を求めることである。
【０００７】
第２ステップは、この指標と所定の閾値とを比較し、指標が閾値を上回るデータポイントについて、それらをセグメント化に含めることである。
【０００８】
これら２つのステップは共に、セグメント化された病変の本体のセグメント化の穴が修繕されるだけでなく、病変のエッジから見逃された部分がまた修繕されることを確保する。
【０００９】
本発明により閉じられる穴又はギャップは、通常はセグメント化処理の出力を見たとき、訓練された医療知識のある観察者には即座に視覚的に明らかであるが、通常のセグメント化アルゴリズムに含めることは困難である。オブジェクト又は関心病変を完全に表現する出力を生成するセグメント化アルゴリズムを構成するため、多くの研究がなされてきたが、この分野における大部分の研究は、セグメント化アルゴリズム内のステップの改良に着目するものであり、セグメント化アルゴリズムの適用において穴を修繕することに成功したが、他のものにおいてはそうでない。他のアプローチとして、本発明のコンピュータプログラムは、入力としてセグメント化をとり、それを終了させることを試みる。
【００１０】
本発明のプログラムは、コントラストエンハンスト腫瘍検出に適用されるときに特に有用である。これらの病変の検出に適用されるセグメント化方法はしばしば閾値ベースのものであるためである。このようなセグメント化方法は、ある閾値を超える数値を有するすべてのデータポイント、すなわち、ピクセル又はボクセルを特定するステップを有し、当該ステップはしばしば低コントラスト吸収の組織を表すデータポイントを排除する。このように、コントラストエンハンスト腫瘍検出に適用されるセグメント化方法はしばしば、腫瘍の中心部分と、極めて小さな腫瘍の薄さのエッジ部分とを両方とも見逃す。
【００１１】
特に、本発明のプログラムは、セグメント化出力が非セグメント化病変に対応する穴又はギャップを含む病変の何れかのセグメント化に適用可能であるが、効果的にはコントラストエンハンスト乳房病変の検出に適用される。
【００１２】
コンピュータプログラムは、通常のセグメント化アルゴリズムのエンドにおいて自動的な最後のステップとして含めることが可能であり、又は通常適用されるセグメント化アルゴリズムが視覚的に明らかな穴やキャップを有する出力を生成するとき、インスタンスにおいて実行が手動により選択することも可能である。
【００１３】
本発明はさらに、セグメント化病変のエッジにおける穴及びギャップを修繕するのに利用可能であるという効果を有する。形態再構成は、セグメント化アルゴリズムが病変のエッジ部分を含まない場合、必ずしも成功すると限らない。
【００１４】
上記指標を導出可能な方法は様々である。
【００１５】
本発明は、前のセグメント化ステップから排除された特定のポイントが実際にセグメント化が行われたオブジェクトの内部にある程度の指標に基づく。所与のポイントについてこれを評価するため、この程度の指標が計算される。これが実現可能な特に効果的な方法は、データセットを介し対象となるポイントから外側に光線を放射することである。セグメント化構成と交差する光線のパーセンテージが、当該ポイントがオブジェクトの内部にある程度の指標となる。非セグメント化エリアをソフトに閉じるため、閾値が選択される。この閾値より大きな程度の指標を示すすべてのボクセルが、病変の内部にあると考えられ、セグメント化構成に追加される。
【００１６】
本実施例は、放射された光線がデータポイントの周りに角度放射状に分散される場合、より良好な結果を生成する。
【００１７】
１つのシンプルな変形は、処理の順序を変更することである。例えば、これの実施例は、まずボリューム全体に１つの方法で光線を放射し、オブジェクトと交差した光線上にあるバックグラウンドボクセルに関してカウンタをインクリメントすることであり、次の方向に当該処理が繰り返される。これは依然として光線の放射に関するが、各ボリュームについて指標を計算するのではなく、ボリューム全体を処理する。
【００１８】
あるいは、２次元画像計算のケースでは円を計算し、３次元画像計算のケースでは球を計算することが可能である。各ケースにおいて、排除されたデータポイントについて中心とされ、すでにセグメント化された部分と交差する周囲の比率を指標として利用する。最も意味のある半径の選択は困難であるが、例えば、１つの解法は、各データポイントについて異なる半径の系列の結果を生成し、すべての結果の統合したものから指標を求めるか、又は最も高い比率の結果を生成する半径から求めるというものである。
【００１９】
選択された各データポイントの周りの光線のほぼ周期的なサンプリングを実現するため、計算が３次元データセットにおいて実行されるときは、さらに分割された２０面体が利用可能である。
【００２０】
特に効果的な実施例では、コンピュータプログラムは、ポイント毎にデータセットに進行し、すなわち、各データポイントを抽出し、次に移行する前に当該データポイントについて計算を実行する。原理的には、データセット全体についてセグメント化されていない各データポイントについて本発明のステップを実行可能であるが、これは計算量が膨大であり、より効果的な繰り返しアプローチは、すでにセグメント化された部分のエッジ上のデータポイントから開始し、本発明に従ってこれらに対して計算を実行するが、すべての計算が終了するまでそれらをセグメント化に追加しない。繰り返しにより、指標の計算が閾値を超えていたデータポイントの隣のすべてのデータポイントについて上記計算が実行される。このアプローチが続けられる場合、データポイントのいくつかについて、指標の計算は閾値を下回り、これらのデータポイントはさらの無視することが可能となることがわかる。この繰り返しは、指標の計算が閾値を超えるデータポイントがなくなるまで継続される。指標の計算が実際に閾値を超えたすべてのデータポイントが、その後にセグメント化ボリュームに追加される。
【００２１】
閾値は、アプリケーションに応じて７０％〜９０％の範囲内であることが効果的であるとわかっている。ユーザは、特に修繕処理の結果を観察してこの閾値をインタラクティブに変更可能であることが効果的であり、この場合、病変が実質的にラウンド状の形状を有するケースの大多数において、ユーザはしばしば７５％〜８５％の間の閾値を選択する。実際、コントラストエンハンスト乳房病変については、８０％の閾値が最も良好な結果を与えることがわかっている。
【００２２】
本発明はまた、本発明の各ステップを有するセグメント化アルゴリズムに関する。このようなセグメント化アルゴリズムは、本発明のステップを有し、これらがセグメント化内で生成される中間的な出力セグメント化ボリュームに適用可能であるという効果を有している。本発明のステップは、その後にセグメント化処理の残りの継続又は最終結果のユーザへの提供前に、穴又はギャップを修繕するのに利用可能である。
【００２３】
本発明はまた、本発明のステップを有するコンピュータプログラムを有する医療イメージング装置から取得される画像を表示するよう構成されるコンピュータプログラムに関する。このようなコンピュータプログラムは、医療画像を表示及び閲覧するのに利用可能であるという効果を有し、セグメント化アルゴリズムの出力を修繕するため本発明のステップを利用する。
【００２４】
本発明はまた、本発明のステップを有するコンピュータプログラムを有するワークステーションとＰＡＣＳシステムとに関する。これらは何れも、医療画像を表示及び閲覧するのに利用可能であるという効果を有し、セグメント化アルゴリズムの出力を修繕するため本発明のステップを利用する。
【００２５】
当業者は、実現されるステップを理解すると、本発明のステップを実現する当該分野において知られるものと同様のコンピュータプログラムを構成可能であろう。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
本発明の上記及び他の特徴が、以下の図面を使用して説明される。
【図１】図１は、本発明の適用に適した病変を示す。
【図２】図２は、本発明の適用後の同一の病変を示す。
【図３】図３は、本発明がその目的をどのように達成するかを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は、自動的に決定された閾値によりセグメント化されたコントラストエンハンスト乳房病変１０１のＭＲ画像を示す。大きな壊死中心部１０２が、不均一なコントラスト吸収により見逃されたいくつかの小さな部分１０３，１０４，１０５と共に、セグメント化に含まれていない。
【００２８】
ダイナミックなコントラストエンハンストＭＲＩから乳房病変をセグメント化するほとんどの方法は、多様な形態の病変によって強度閾値方法に依拠する。病変の不均一なエンハンスメントのケースでは、病変の内部は既存のセグメント化処理によっては見逃されるかもしれないことがわかっている。
【００２９】
しかしながら、これら病変の見逃された内部の正確な充填は、正確なボリューム評価、外形の形態評価及びコントラスト吸収の多様性の正確な定量化を可能にする。手作業による充填は時間がかかる。さらに、セグメント化された３次元ボクセルセットの内部に完全に包囲される閉じた部分は、トンネルを介し背景と接続されるすべての非エンハンスト病変部分を見逃すであろう。さらに、形態的なクロージング処理は、所与のサイズの構造化要素を必要とする。大きな壊死中心部を閉じるため、上記の例と同様に、大きな構造化要素が適用される必要があり、それは同時に、病変の外形を変形させる。
【００３０】
図２は、本発明の適用後の同一病変２０１を示す。すべての穴が充填されている。
【００３１】
図３は、本発明がその目的をどのように達成するか示すと共に、セグメント化されたボリューム３０１を示す。各ポイント３０２，３０３，３０４，３０５のデータポイントの周囲の放射方向のパーセンテージの指標が計算される場合、ポイント３０２の指標の計算は１００％又は１の値を有し、このため、セグメント化に含まれることが示される。従って、穴にあるすべてのポイントが示される。ポイント３０３，３０４，３０５の計算はそれぞれ、５０％又は０．５、７５％又は０．７５及び０．１２５となり、これらのポイントはセグメント化の結果には含まれない。
【００３２】
優先順位付けされた領域拡大の形式による以下の処理はまた、指標が評価される必要のあるボクセルの個数を制約の下で使用するのに適している。
１．すべての境界ボクセルの指標を計算する。境界ボクセルセットは、それらがセグメント化されるオブジェクトの内部にある程度の最も高い指標を有するボクセルを含む。
２．当該指標が与えられた閾値を上回る場合、対応するボクセルをセグメント化されたボクセルセットに含め、そうでない場合には、終了する。
３．境界ボクセルのリストを更新し、新たな境界ポイントの内部性（ｉｎｔｅｒｉｏｒｎｅｓｓ）を計算する。
４．１に戻る。
【００３３】
この処理は、３次元だけでなく２次元にも適用可能である。
【００３４】
本発明は、セグメント化されたエリア内に厳密に含まれていない場合であっても、セグメント化されたエリアの内部を閉じる方法を提供する。提案された方法は、セグメント化されたエリアと閉じられるべき穴のサイズとは独立して機能する。
【００３５】
セグメント化されたエリアに含まれるように、データポイントがオブジェクトの内部になければならない程度は、すでにセグメント化されているオブジェクトが当該ポイントを包囲する程度の指標であって、所望される場合には閾値を変更することによりユーザによりインタラクティブに変更可能な指標である、１つの連続的なパラメータにより調整可能である。
【図１】
2010507438.tif 000003
【図２】
2010507438.tif 000004
【図３】
2010507438.tif 000005
【国際調査報告】
2010507438.tif 000006
2010507438.tif 000007