(57)【要約】  画像処理装置１００であって、画像１０２と、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータ１１２とを取得する入力部１１０を有し、前記入力部はさらに前記セグメンテーションデータの、前記所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタ１１６を取得するように構成され、（１）前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得し、（２）前記画像ディスクリプタを前記セグメンテーションデータディスクリプタと比較し、（３）前記比較に基づき、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに前記セグメンテーションデータを用いる適合性表示１２２を確立して、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分に適合しないとき、前記セグメンテーションデータの利用を回避するプロセッサ１２０を有する。
2015509013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
画像と、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータとを取得する入力部を有し、
前記入力部はさらに前記セグメンテーションデータの、前記所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタを取得するように構成され、
（１）前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得し、（２）前記画像ディスクリプタを前記セグメンテーションデータディスクリプタと比較し、（３）前記比較に基づき、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに前記セグメンテーションデータを用いる適合性を確立して、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分に適合しないとき、前記セグメンテーションデータの利用を回避するプロセッサを有する、
画像処理装置。
【請求項２】
さらに、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプと十分に適合しないとき、ユーザに警告をする出力部を有する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、さらに、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプと十分適合しないとき、前記画像ディスクリプタを用いてデータベースから前記入力部を介して前記画像の実際のタイプで用いるように構成された別のセグメンテーションデータを取得するように構成されている、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力部は、複数のセグメンテーションデータとそれに対応する複数のセグメンテーションデータディスクリプタとを取得するように構成され、前記プロセッサは、前記画像ディスクリプタを各セグメンテーションデータディスクリプタと比較して、前記複数のセグメンテーションデータの一データを、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適したものとして確立する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記画像の画像分析を実行して、前記画像ディスクリプタを取得するように構成された、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像分析の実行は、前記画像の強度ヒストグラムを決定して、前記画像における強度の発生頻度を示す画像ディスクリプタを確立するステップを含む。
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記セグメンテーションデータは参照画像と共に使用するために最適化され、前記セグメンテーションデータディスクリプタは前記参照画像の画像分析により得られる、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像はＤＩＣＯＭ符号化画像であり、前記画像ディスクリプタは前記ＤＩＣＯＭ符号化画像の少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素により構成され、前記プロセッサは前記少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素を用いて前記ＤＩＣＯＭ符号化画像の実際のタイプを確立するように構成された、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像ディスクリプタは複数のＤＩＣＯＭデータ要素により構成され、前記プロセッサは前記画像の実際のタイプを確立するディシジョンツリーにおいて前記複数のＤＩＣＯＭデータ要素を用いるように構成された、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記セグメンテーションデータディスクリプタ及び／または前記画像ディスクリプタは、画像化モダリティ、画像化プロトコル、身体の部分よりなるグループのうち少なくとも１つを示す、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像処理装置を有するワークステーションまたは画像化装置。
【請求項１２】
各々が異なるタイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されている複数のセグメンテーションデータと、
複数のセグメンテーションデータディスクリプタであって、各々が、異なるタイプの画像を示し、前記複数のセグメンテーションデータの、画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタとの比較に基づき、前記複数のセグメンテーションデータのうちの１つを前記画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適したものとして確立できるようにする、
データベースまたは記憶媒体。、
【請求項１３】
画像と、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータとを取得するステップと、
前記セグメンテーションデータの、前記所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタをさらに取得するステップと、
前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得するステップと、
前記画像ディスクリプタを前記セグメンテーションデータディスクリプタと比較するステップと、
前記比較に基づき、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに前記セグメンテーションデータを用いる適合性を確立して、前記所定画像タイプが前記画像の実際のタイプに十分適合しないとき、前記セグメンテーションデータの利用を回避するステップとを有する、
方法。
【請求項１４】
前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分適合しないとき、
前記画像ディスクリプタを用いて、前記画像の実際のタイプと共に用いるように構成された別のセグメンテーションデータを取得するステップと、
前記画像中の関心領域をセグメント化する別のセグメンテーションデータの利用を許可するライセンスデータを、ライセンスサーバから取得するステップとを有する、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
プロセッサシステムに請求項１４に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置と、関心領域のセグメント化に用いるセグメンテーションデータの取得方法とに関する。本発明は、さらに、複数のセグメンテーションデータを含むデータベース及び記憶媒体と、上記の画像処理装置を有するワークステーション及び画像化装置と、プロセッサシステムに上記の方法を実行させるコンピュータプログラム製品とに関する。
【０００２】
画像評価と画像表示の分野では、画像はユーザが関心を有する領域を含むことがある。例えば、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）により取得した胸の医療画像において、臨床医は病変を調べて乳ガンの発生を判断しなければならないことがある。同様に、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）により取得した心臓画像において、臨床医は心臓の左心室を調べて、どのくらい心臓が身体に血液を送っているか評価しなければならないことがある。
【０００３】
関心領域をその周囲から分離して、例えば、その形状、サイズ、または時間的な変化を観察しやすくすることが望ましい。その目的のため、セグメンテーションデータを用いることがある。セグメンテーションデータは、例えば、画像処理装置が関心領域にセグメンテーション手法を適用できるようにする命令を含み得る。代替的に、または追加的に、セグメンテーションデータは、セグメンテーションモデルを関心領域に自動的にまたは半自動的にフィットすることにより、関心領域のセグメンテーションができるようにするセグメンテーションモデルを含み得る。代替的に、または追加的に、セグメンテーションデータはセグメンテーション手法のパラメータを含み得る。
【背景技術】
【０００４】
画像中の関心領域をセグメント化するモデルを選択することが知られている。特許文献１は診断画像化システムを開示している。その説明によると、前記システムの動作中、ユーザは、モデル選択手段を介して、臓器モデルデータベースから臓器のモデルを選択することが説明されている。さらにその説明によると、モデルの選択は、モニター上で診断画像と臓器モデルの重ね合わせを見ながら、画像データにより表される被験者人体上に臓器モデルをドラッグアンドドロップすることを含む。
【０００５】
上記の診断画像化システムの問題は、あるタイプの画像において、関心領域をセグメント化するのにモデルが適していない時でも、そのモデルをその画像タイプの画像に容易に適用できてしまうことである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第７，７９６，７９０号明細書
【発明の概要】
【０００７】
セグメンテーションデータが前記タイプの画像と共に用いるのに適してないとき、あるタイプの画像中の関心領域をセグメント化するセグメンテーションデータの利用を回避する装置または方法があれば都合がよい。
【０００８】
この問題をよりうまく解決するため、本発明の第１の態様による画像処理装置は、画像と、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータとを取得する入力部を有し、前記入力部はさらに前記セグメンテーションデータの、前記所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタを取得するように構成され、（１）前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得し、（２）前記画像ディスクリプタを前記セグメンテーションデータディスクリプタと比較し、（３）前記比較に基づき、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに前記セグメンテーションデータを用いる適合性を確立して、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分に適合しないとき、前記セグメンテーションデータの利用を回避するプロセッサを有する。
【０００９】
本発明のさらに別の一態様において、上記画像処理装置を有するワークステーションまたは画像化装置が提供される。
【００１０】
本発明の別の一態様による方法は、画像と、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータとを取得するステップと、前記セグメンテーションデータの、前記所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタも取得するステップと、前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得するステップと、前記画像ディスクリプタを前記セグメンテーションデータディスクリプタと比較するステップと、前記比較に基づき、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに前記セグメンテーションデータを用いる適合性を確立して、前記所定画像タイプが前記画像の実際のタイプに十分適合しないとき、前記セグメンテーションデータの利用を回避するステップとを有する。
【００１１】
本発明のさらに別の一態様において、コンピュータプログラム製品は、プロセッサシステムに上記の方法を実行させる命令を含む。
【００１２】
入力部は画像とセグメンテーションデータを受け取る。セグメンテーションデータは、所定タイプの画像中の関心領域のセグメンテーションに用いるように構成されたデータである。画像のタイプは、画像のまたはそのコンテンツのプロパティであって、それにより複数の画像からそのタイプの画像を特定できるものを指す。例えば、医療用画像化では、タイプは画像取得プロセスに関し、例えば、その画像がＭＲＩ画像であるかＣＴ画像であるかを示す。タイプは、セグメンテーションデータがあるタイプの画像と共に用いるように構成されているという点で、予め定められている。例えば、セグメンテーションデータはＭＲＩ画像と共に用いるように構成されていてもよい。別の一例として、タイプは画像のコンテンツに、例えば、画像が心臓画像であるか、脳画像であるかに関し、セグメンテーションデータは心臓画像と共に用いるように構成され、例えば心臓のセグメンテーションモデルであってもよい。
【００１３】
入力部は、所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタを受け取る。セグメンテーションデータディスクリプタにより、画像処理装置は、セグメンテーションデータがどのタイプの画像のために構成されているか、判断できる。プロセッサは、前記画像に基づき、前記画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得する。画像ディスクリプタは、入力部により実際に受け取られた画像のタイプに関する情報を提供する。プロセッサは、画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタと比較する。それゆえ、画像処理装置は、セグメンテーションデータが、実際に受け取られた画像のタイプと共に用いるように構成されているか否か判断できる。したがって、プロセッサは、画像の関心領域をセグメント化するのにセグメンテーションデータを用いる適合性を確立する。前記適合性により、画像処理装置は、または異なる装置は、セグメンテーションデータが画像の実際のタイプと共に用いるのに十分適していないとき、セグメンテーションデータの利用を回避することができる。
【００１４】
所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタ及び画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得することにより、プロセッサは、そのセグメンテーションデータが実際に受け取られたタイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されているか判断できる。プロセッサは、このことを適合性の形式で確立する。前記適合性により、画像処理装置は、または異なる装置は、セグメンテーションデータが画像の実際のタイプと共に用いるのに十分適していないとき、セグメンテーションデータの利用を回避することができる。好都合にも、実際のタイプの画像と共に用いるのに適さないセグメンテーションデータを用いることにより生じるエラーが回避される。好都合にも、ユーザは、セグメンテーションデータを、あるタイプの画像と共に用いることの適合性をマニュアル的に確認する必要がない。
【００１５】
本発明は、セグメンテーション手法及び／またはセグメンテーションモデルが、一般的に、あるタイプの画像と共に用いるのに最適化されているとの認識に部分的に基づく。例えば、ＭＲＩでは、Ｔ１、Ｔ２、バランス、圧縮のあるなしなど、いろいろな取得パラメータが使われる。各パラメータは、異なる画像特性を有する画像を生じる。結果として、各画像中の臓器の外観は異なる。あるタイプの画像のロバストかつ正確なセグメンテーションを実現するため、セグメンテーションでは一般的に前記タイプの画像に適用される。その目的のために、学習ベースの手法を適用してもよい。結果として、セグメンテーションデータは、他のタイプの画像と共に用いるにはまったくまたはあまり適していない。発明者は、かかるセグメンテーションデータが不適合なタイプの画像に適用される、例えば、Ｔ１に対して最適化されたセグメンテーション手法がＴ２画像に適用されてしまう大きなリスクがあることを認識した。
【００１６】
不適合なセグメンテーションデータの適用により、セグメンテーションの性能が低下し、セグメンテーションが完全に失敗することもある。結果として、ユーザは、マニュアル的に修正する必要があり、セグメンテーションデータを利用しなくなる可能性がある。さらに、最悪の場合のシナリオでは、ユーザはセグメンテーションが正しくないことに気づかなかったり、セグメンテーションから間違った結論を得ることもある。医療用画像化では、これにより間違った診断となり、間違った治療が行われるかも知れない。
【００１７】
本発明により、画像の関心領域をセグメント化するのにセグメンテーションデータを用いる適合性を確立する。結果として、所定タイプの画像が、画像の実際のタイプと十分適合しない場合、セグメンテーションデータの利用を回避できる。適合性は、適合の程度が十分でないことを示すからである。結果として、上記のセグメンテーション性能の低下及び／または完全なセグメンテーション間違いの発生が、低減されるかまたは完全に回避することもできる。
【００１８】
本発明の別の一態様によるデータベースまたは記憶媒体は、各々が異なるタイプの画像中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されている複数のセグメンテーションデータと、複数のセグメンテーションデータディスクリプタであって、各々が、異なるタイプの画像を示し、前記複数のセグメンテーションデータの、画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタとの比較に基づき、前記複数のセグメンテーションデータのうちの１つを前記画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適したものとして確立できるようにする、複数のセグメンテーションデータディスクリプタとを有する。
【００１９】
データベースと記憶媒体とは、複数のセグメンテーションデータに加え、複数のセグメンテーションデータディスクリプタも有する。よって、画像処理装置は、複数のセグメンテーションデータディスクリプタを画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタと比較することにより、前記複数のセグメンテーションデータの１つを画像中の関心領域をセグメント化するの最も適合したものとして確立する。好都合にも、ユーザは、複数のセグメンテーションデータの各々を、あるタイプの画像と共に用いることの適合性をマニュアル的に確認する必要がない。好都合にも、画像処理装置は、データベースまたは記憶媒体から複数のセグメンテーションデータのどれが前記セグメント化に最も適合しているか自動的に判断できる。
【００２０】
任意的に、画像処理装置は、さらに、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分適合しないとき、ユーザに警告する出力部を有する。それゆえ、所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプと十分に適合しないとき、ユーザに警告することにより、セグメンテーションデータの利用が回避される。好都合にも、ユーザは、セグメンテーションデータが、受け取られた画像中の関心領域をセグメント化するのに適合しないとの明確なフィードバックを受け取る。
【００２１】
任意的に、前記プロセッサは、さらに、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプと十分適合しないとき、前記画像ディスクリプタを用いてデータベースから前記入力部を介して前記画像の実際のタイプで用いるように構成された別のセグメンテーションデータを取得するように構成されている。プロセッサは、画像処理装置上にローカルにあるセグメンテーションデータがその画像中の関心領域をセグメント化するのに適していないとき、データベースから別のセグメンテーションデータを取得する。別のセグメンテーションデータは、画像の実際のタイプと共に用いるように構成されている。好都合にも、ローカルで利用できるセグメンテーションデータが、受け取った画像中の関心領域をセグメント化するのに適していないときであっても、関心領域の正しいセグメンテーションが得られる。
【００２２】
任意的に、前記入力部は、複数のセグメンテーションデータとそれに対応する複数のセグメンテーションデータディスクリプタとを取得するように構成され、前記プロセッサは、前記画像ディスクリプタを各セグメンテーションデータディスクリプタと比較して、前記複数のセグメンテーションデータの一データを、前記画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適したものとして確立する。プロセッサは、複数のセグメンテーションデータのうちどれが、受け取った画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適しているか、自動的に確立する。好都合にも、ユーザは、複数のセグメンテーションデータのうち最も適したものをマニュアルで選択する必要はない。好都合にも、最適なセグメンテーションが得られる。
【００２３】
任意的に、前記プロセッサは、前記画像の画像分析を実行して、前記画像ディスクリプタを取得するように構成されている。画像ディスクリプタを取得するために、画像を分析する。このように、画像のコンテンツを用いて画像ディスクリプタを取得する。画像のコンテンツは画像のタイプをまさしく示している。好都合にも、画像ディスクリプタを取得するのに、画像自体以外の情報は必要ない。
【００２４】
任意的に、前記画像分析の実行は、前記画像の強度ヒストグラムを決定して、前記画像における強度の発生頻度を示す画像ディスクリプタを確立するステップを含む。画像中の強度の発生頻度は画像のタイプをまさしく示している。画像の強度ヒストグラムを求めることにより、得られた強度の発生頻度により、画像ディスクリプタを便利に生成できる。
【００２５】
任意的に、前記セグメンテーションデータは参照画像と共に使用するために最適化され、前記セグメンテーションデータディスクリプタは前記参照画像の画像分析により得られる。セグメンテーションデータディスクリプタと画像ディスクリプタは両方とも画像分析により得られる。好都合にも、両方のディスクリプタは同様の方法で取得されるので、画像ディスクリプタは、セグメンテーションデータディスクリプタと容易に比較できる。好都合にも、セグメンテーションデータディスクリプタは自動的に取得される。
【００２６】
任意的に、前記画像はＤＩＣＯＭ符号化画像であり、前記画像ディスクリプタは前記ＤＩＣＯＭ符号化画像の少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素により構成され、前記プロセッサは前記少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素を用いて前記ＤＩＣＯＭ符号化画像の実際のタイプを確立するように構成されている。ＤＩＣＯＭは、医療におけるデジタル画像化及び通信（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）の略であり、医療用画像化における情報の処理、記憶、印刷及び伝送をするための標準である。ＤＩＣＯＭデータ要素は、一般的に、ＤＩＣＯＭ画像のタイプで情報を提供する。少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素を用いてＤＩＣＯＭ符号化画像の実際のタイプを確立することにより、かかる情報を利用する。好都合にも、画像ディスクリプタは、ＤＩＣＯＭデータ要素の通常の信頼性により、画像の実際のタイプの信頼できるインジケータである。
【００２７】
任意的に、前記画像ディスクリプタは複数のＤＩＣＯＭデータ要素により構成され、前記プロセッサは前記画像の実際のタイプを確立するディシジョンツリーにおいて前記複数のＤＩＣＯＭデータ要素を用いるように構成されている。特に、非標準的取得プロトコルを用いる場合、画像のタイプに関する情報は、異なるタグに分散されていてもよい。画像の実際のタイプを取得するため、前記情報を組み合わせるのに、ディシジョンツリーは非常に適している。好都合にも、画像ディスクリプタは、非標準的取得プロトコルが用いられた場合でも、画像の実際のタイプの信頼できるインジケータである。
【００２８】
任意的に、前記セグメンテーションデータディスクリプタ及び／または前記画像ディスクリプタは、画像化モダリティ、画像化プロトコル、身体の部分よりなるグループのうち少なくとも１つを示す。前記情報は、画像の実際のまたは所定のタイプをまさしく示している。
【００２９】
任意的に、上記の方法は、前記所定タイプの画像が前記画像の実際のタイプに十分適合しないとき、前記画像ディスクリプタを用いて、前記画像の実際のタイプと共に用いるように構成された別のセグメンテーションデータを取得するステップと、前記画像中の関心領域をセグメント化する別のセグメンテーションデータの利用を許可するライセンスデータを、ライセンスサーバから取得するステップとを有する。このように、セグメンテーションデータが画像の実際のタイプと共に用いるのに十分適合していない場合に、別のセグメンテーションデータが自動的に取得され、ライセンスされる。別のセグメンテーションデータは、画像の実際のタイプと共に用いるように構成され、前記ユーザに非常に適している。
【００３０】
任意的に、プロセッサは、ＤＩＣＯＭデータ要素の（０００８，００６０），（００１８，１０３０），（００１８，００１５），（００２０，００３７）よりなるグループの少なくとも１つを用いるように構成され得る。前記ＤＩＣＯＭデータ要素は画像のタイプに関する関連情報を含む。ＤＩＣＯＭデータ要素（０００８，００６０）は用いられる画像化モダリティに関する情報を含み、ＤＩＣＯＭデータ要素（００１８，１０３０）は利用プロトコルの名称を提供し、ＤＩＣＯＭデータ要素（００１８，００１５）は調べられる身体部分に関する情報を含み、ＤＩＣＯＭデータ要素（００２０，００３７）は画像の方向を含む。
【００３１】
当業者には言うまでもないが、本発明の上記の実施形態、インプリメンテーション、及び／または態様のうち２つ以上を、有用と思われる方法で組み合わせることができる。
【００３２】
上記ワークステーション、画像化装置、データベース、記憶媒体、方法、及び／またはコンピュータプログラム製品の修正や変形は、説明する画像処理システムの修正と変形に対応するが、本説明に基づき当業者により実行可能である。
【００３３】
本技術分野の当業者には言うまでもないが、本方法を多次元画像データ、例えば、２次元、３次元、または４次元画像に適用できる。多次元画像データの次元は時間に関連していてもよい。例えば、３次元画像は時間領域の一連の２次元画像を含んでいてもよい。画像は、Ｘ−ｒａｙ  Ｉｍａｇｉｎｇ、Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＣＴ）、Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ（ＭＲＩ）、Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ（ＵＳ）、Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＰＥＴ）、Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＳＰＥＣＴ）、及びＮｕｃｌｅａｒ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＮＭ）などを含むがこれらに限定されない様々な取得モダリティにより取得された医療用画像であり得る。
【００３４】
本発明は独立請求項に規定されている。有利な実施形態を従属項に記載した。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
本発明のこれらの態様等は、以下に説明する実施形態から明らかであり、これらの実施形態を参照して説明する。
【図１】入力部とプロセッサとを有する、本発明による画像処理装置を示す図である。
【図２】本発明による方法を示す図である。
【図３】本発明によるコンピュータプログラム製品を示す図である。
【図４】複数のセグメンテーションデータを含むデータベースを示す図である。
【図５】画像処理装置が、入力部を介して、データベースからされに別のセグメンテーションデータを取得することを示す図である。
【図６】ユーザが不適合なセグメンテーションデータを選択した時に、画像処理装置がディスプレイ上に警告を表示することを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１は画像処理装置１００（以下、装置１００と呼ぶ）を示す。装置１００は、画像１０２とセグメンテーションデータ１１２とを取得する入力部１１０を有する。セグメンテーションデータ１１２は、所定タイプの画像中の関心領域をセグメント化するときに用いるように構成されている。入力部１１０は、さらに、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６を取得するように構成されている。セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は所定タイプの画像を示す。装置１００は、さらに、（ｉ）画像１０２に基づき、その画像１０２の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得し、（ｉｉ）画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタ１１６と比較し、（ｉｉｉ）その比較に基づき、画像１０２中の関心領域をセグメント化するのにセグメンテーションデータ１１２を用いる適合性１２２を確立するプロセッサ１２０を有する。
【００３７】
装置１００の動作は、医療画像分析の分野における装置１００の利用の例を用いて説明する。この分野では、画像セグメンテーションはますます重要な役割を果たしており、具体的には、モデルベースセグメンテーションは、例えば、ＲＦアブレーションまたは大動脈弁の場合における介入計画から、アルツハイマー診断までの広い範囲のアプリケーションに適用できる強力なパラダイムであることが分かっている。ロバストかつ正確なセグメンテーションを実現するため、セグメンテーションモデルは一般的に画像化モダリティとプロトコルに対して最適化される。その目的のため、いわゆる「シミュレーテッド・サーチ」を用いても良い。これでは、例えば、画像強度に関して画像中の臓器の一般的な外観を学習し、セグメンテーション目的に利用する。しかし、セグメンテーションモデルが不適合な画像に適用され、結果として不満足または間違った結果が得られる大きなリスクがある。これは、取得パラメータの数が多い（例えば、Ｔ１、Ｔ２、バランス、脂肪抑制ありなしなど）ので特にＭＲＩに当てはまる。
【００３８】
装置１００により、上記のモデルベースセグメンテーションの間違った利用を回避できる。一般的に、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、セグメンテーションデータ１１２、例えば上記のモデルベースセグメンテーションのデータが、どの画像のタイプのために構成されているか示すデータを構成する。セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、それにより、セグメンテーションデータ１１２と関連づけられる。セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、いろいろな方法で装置１００により取得され得る。例えば、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６はすでにセグメンテーションデータ１１２の一部であってもよい。例えば、セグメンテーションデータ１１２のメタデータまたはヘッダ情報は、具体的には所定タイプの画像を示す。セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、セグメンテーションデータ１１２にも含まれ得る。また、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、ファイルなどの別データを構成していてもよい。一般的に、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６を生成するために、所定タイプの画像をマニュアルで指定することにより、マニュアルで生成されてもよい。あるいは、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、例えば、セグメンテーションデータ１１２を参照画像から学習する学習プロセス中に、自動的に生成され得る。
【００３９】
装置１００は、画像１０２に基づき、画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得する。画像ディスクリプタは、いろいろな方法で装置１００により取得され得る。例えば、画像１０２はＤＩＣＯＭ符号化画像であり、プロセッサ１２０はそのＤＩＣＯＭ符号化画像の少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素の形式で画像ディスクリプタを取得するように構成されていてもよい。さらに、プロセッサ１２０は、ＤＩＣＯＭ符号化画像の実際のタイプを確立するため、少なくとも１つのＤＩＣＯＭデータ要素を用いるように構成されていてもよい。具体的に、プロセッサ１２０は、ＤＩＣＯＭデータ要素の（０００８，００６０），（００１８，１０３０），（００１８，００１５），（００２０，００３７）よりなるグループの少なくとも１つを用いるように構成され得る。上記のＤＩＣＯＭデータ要素により、画像取得に関する追加的情報が得られ、よって画像１０２の実際のタイプを示す。ＤＩＣＯＭデータ要素（０００８，００６０）により、例えば、ＣＴやＭＲなどの利用画像化モダリティに関する情報が得られる。ＤＩＣＯＭデータ要素（００１８，１０３０）により、利用プロトコルの名称が得られる。画像１０２の実際のタイプは、画像中の患者の方向に関する。この情報は、ＤＩＣＯＭデータ要素（００１８，１０３０）ＩｍａｇｅＰｏｓｉｔｉｏｎＰａｔｉｅｎｔと（００２０，００３７）ＩｍａｇｅＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＰａｔｉｅｎｔとから得られる。さらに、関心領域が画像１０２中にあるかに関する情報を取得するため、ＤＩＣＯＭデータ要素（００１８，００１５）ＢｏｄｙＰａｒｔＥｘａｍｉｎｅｄを用いることができる。上記情報は、セグメンテーションの初期化の改良に用いることができる。
【００４０】
上記のＴ１，Ｔ２など、具体的な取得（acquisitions）を用いる時、画像１０２の実際のタイプは、上記のＤＩＣＯＭデータ要素から直接得られる。さもなければ、画像１０２の実際のタイプに関する情報は、（００１８，００２３）及び（００１８，００８７）などの多数の異なるＤＩＣＯＭデータ要素にちらばっている。かかる散らばった情報から画像１０２の実際のタイプを求めるために、プロセッサ１２０は、画像１０２の実際のタイプを確立するためにデシジョンツリー中の複数のＤＩＣＯＭデータ要素を用いるように構成することができる。デシジョンツリーは、デシジョンアナリシスの分野で、及びより一般的な確率数学分野においてそれ自体知られている。結果として、画像１０２の実際のタイプは、ＤＩＣＯＭデータ要素を用いて、そのＤＩＣＯＭデータ要素の内容がデシジョンツリー中のどちらの枝に進むか決定する、デシジョンツリーの評価により確立され得る。
【００４１】
画像１０２の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得するためにＤＩＣＯＭデータ要素を用いる変わりに、またはそれに加えて、プロセッサ１２０は、画像ディスクリプタを取得するために画像１０２の画像分析を行うように構成されている。それゆえ、画像１０２の実際のタイプを示す情報を取得するため、画像コンテンツを分析する。画像分析の実行には、画像１０２の強度ヒストグラムを決定して、画像１０２における強度の発生頻度（occurrence  of  intensities）を示す画像ディスクリプタを求める（establish）ステップを含む。留意しておくが、画像強度の発生頻度は、用いる取得プロトコル及び／またはパラメータに応じて、例えば、ＭＲＩ取得の場合には、取得プロトコルがＴ１，Ｔ２、バランスであるかなどに応じて、変化する。また、造影剤の投与と、その投与に対する画像取得のタイミングとも、画像１０２中の画像強度の発生頻度に影響する。
【００４２】
画像ディスクリプタは、画像分析から、例えば、画像１０２の強度ヒストグラムから得られる。具体的に、画像ディスクリプタは、最小強度値、最大強度値、及び強度ヒストグラム自体を含む、またはこれらに基づく。画像ディスクリプタのセグメンテーションデータディスクリプタ１１６との比較を容易にするため、強度ヒストグラムからセグメンテーションデータディスクリプタ１１６も取得される。しかし、画像１０２から取得される替わりに、強度ヒストグラム画像は、セグメンテーションデータ１１２を生成するのに用いたトレーニング画像データから得てもよい。例えば、トレーニング画像データが参照画像であるとき、セグメンテーションデータ１１２は参照画像と用いるように最適化されることになり、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は参照画像の画像分析により得られ、具体的には、参照画像の強度ヒストグラムを決定することにより、得られる。
【００４３】
上記で、画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタ１１６と比較するステップは、セグメンテーションデータ１１２の開発中に、画像１０２から求めた画像ヒストグラムを、画像ヒストグラムの代表的セットと比較するステップを含み得る。この比較するステップは、ヒストグラム交差法またはｅａｒｔｈ  ｍｏｖｅｒ’ｓ  ｄｉｓｔａｎｃｅすなわちいわゆるＭａｌｌｏｗｓ  ｄｉｓｔａｎｃｅの利用を含む。留意する点として、かかる手法は、画像分析の分野でそれ自体知られている。画像分析を実行するステップは、強度ヒストグラムの決定の替わりに、またはそれに加えて、例えば、肺静脈変異などの臓器変異を考慮するステップを含んでもよい。例えば、すべての患者の約７０％が４本の肺静脈を有するが、肺静脈が３本または５本の患者もいる。そのため、画像ディスクリプタは画像中の肺静脈の数を示てもよく、セグメンテーションデータディスクリプタ１１６は、セグメンテーションデータ１１２が最適化されているまたは具体的に構成されている肺静脈の数を示してもよい。
【００４４】
画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタ１１６と比較した結果として、画像１０２の関心領域をセグメント化するときにセグメンテーションデータ１１２を用いる適合性（suitability）１２２を求める。適合性１２２を用いて、所定タイプの画像が画像１０２の実際のタイプに十分適合（insufficiently  matches）しないとき、セグメンテーションデータ１１２の利用を避けることができる。例えば、装置１００は、画像１０２中の関心領域のセグメンテーションを実行するように構成されている場合、画像１０２中の関心領域をセグメンテーションデータ１１２を用いてセグメント化しないと決定することもできる。ユーザは、例えば、オーディオ及び／またはビデオ信号により、そのことを警告される。装置１００は、上記オーディオ及び／またはビデオ信号を用いて、ユーザに単に警告するように構成されていてもよい。それゆえ、それにもかかわらず、ユーザは、セグメンテーションデータ１１２を用いて、画像１０２中の関心領域をセグメント化することを選択してもよい。代替的にまたは追加的に、装置１００は、セグメンテーションデータ１１２を用いる替わりに、画像１０２中の関心領域をセグメント化するのにより適合する別のセグメンテーションデータ１１４を取得するように構成されていてもよい。これらの態様は図５と図６を参照して説明する。適合性１２２は適合性データの形式で確立される。適合性データは値を有しても良い。高い値は高い適合性を示し、低い値は低い適合性を示す。値は、二進値であって、セグメンテーションデータ１１２が画像１０２の関心領域をセグメント化するのに用いるのに適しているか否かを示すものであってもよい。留意する点として、適合性１２２は、信号の形式で、またはその他の適切な形式で確立することもできる。
【００４５】
言うまでもなく、装置１００自体は、画像１０２の関心領域のセグメント化を実行するように構成されている必要はない。むしろ、装置は、セグメンテーションデータ１１２と、画像１０２の関心領域をセグメント化するのにそのセグメンテーションデータ１１２を用いる別の装置との間の仲介役として機能できる。適合性１２２は、上記別の装置に提供される。代替的にまたは追加的に、適合性１２２は、装置１００が別の装置にどのセグメンテーションデータ１１２を提供するか、またはそもそも上記データを提供するかに影響を与える。
【００４６】
図２は方法２００を示す。方法２００は、「画像とセグメンテーションデータを取得する」最初のステップにおいて、画像と、所定タイプの画像の中の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されたセグメンテーションデータとを取得する（２１０）。方法２００は、さらに、「セグメンテーションデータディスクリプタを取得する」第２のステップにおいて、所定タイプの画像を示すセグメンテーションデータディスクリプタを取得する（２２０）。方法２００は、さらに、「画像ディスクリプタを取得する」第３のステップにおいて、画像に基づいて、画像の実際のタイプを示す画像ディスクリプタを取得する（２３０）。方法２００は、さらに、「画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタと比較する」第４のステップにおいて、画像ディスクリプタをセグメンテーションデータディスクリプタと比較する（２４０）。方法２００は、さらに、「適合性を確立する」第５のステップにおいて、比較に基づき、画像中の関心領域をセグメント化するのにセグメンテーションデータを用いる適合性を確立して、所定画像タイプが画像の実際のタイプに十分適合しないとき、セグメンテーションデータの利用を避ける（２５０）。
【００４７】
方法２００は、さらに、所定の画像タイプが実際の画像タイプと十分に適合しないとき、「さらに別のセグメンテーションデータを取得する」第６のステップにおいて、画像ディスクリプタを用いて、実際の画像タイプとともに用いるように構成された別のセグメンテーションデータを取得するステップ（２６０）と、「ライセンスデータを取得する」第７のステップにおいて、画像の関心領域をセグメント化する別のセグメンテーションデータの利用を許可するライセンスサーバから、ライセンスデータを取得するステップ（２７０）とを有する。留意する点として、別のセグメンテーションデータはライセンスサーバから取得できる（２６０）。さらに、方法２００は、別のセグメンテーションデータを取得する前に、ライセンスサーバからライセンスデータを取得するステップ（２７０）を有する。
【００４８】
方法２００は、装置１００の動作に対応し、装置１００の動作を参照して説明した。しかし、留意すべき点として、方法２００は、装置１００とは別に実行することもできる。
【００４９】
図３は、プロセッサシステムに本発明の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品２７０を示す。コンピュータプログラム製品２７０は、例えば、一連の機械読み取り可能な物理的マークの形式の、及び／または異なる電気的、例えば時期的、または光学的特性または値の形式のコンピュータ読み取り可能媒体２６０よりなる。
【００５０】
図４は、複数のセグメンテーションデータ１１３を有するデータベース１５０を示す。各セグメンテーションデータ１１３は、異なるタイプの画像の関心領域をセグメント化するのに用いるように構成されている。例示を目的として、複数のセグメンテーションデータ１１３は、それぞれ図４に白い四角形として示した。例えば、複数のセグメンテーションデータ１１３の少なくとも１つは心臓画像における心臓をセグメント化するように構成され、複数のセグメンテーションデータ１１３の第２のセグメンテーションデータは脳画像中の脳をセグメント化するように構成されている。他の一例として、複数のセグメンテーションデータ１１３の少なくとも１つはＴ１  ＭＲＩ画像中の関心領域をセグメント化するように構成され、複数のセグメンテーションデータ１１３の第２のセグメンテーションデータはＴ２  ＭＲＩ画像中の関心領域をセグメント化するように構成されている。データベース１５０は、さらに、複数のセグメンテーションデータディスクリプタ１１７を有し、各ディスクリプタは異なる画像タイプを示す。複数のセグメンテーションデータ１１７は、その複数のセグメンテーションデータ１１７を実際の画像タイプを示す画像ディスクリプタと比較することにより、複数のセグメンテーションデータ１１７の一データの、その画像中の関心領域をセグメント化するのに最も適したものとしての確立を可能とする。例示を目的として、複数のセグメンテーションデータディスクリプタ１１７はそれぞれ黒い四角形として示し、複数のセグメンテーションデータディスクリプタ１１７はそれぞれ、それば示す複数のセグメンテーションデータ１１３の１つと水平方向で同じ位置になるように示した。
【００５１】
図５は、画像処理装置３００（以下、装置３００と呼ぶ）を示す。装置３００はプロセッサ１２０を有する。プロセッサ１２０は、所定の画像タイプが実際の画像タイプ１０２と十分適合しないとき、画像ディスクリプタを用いて、入力部１１０を介してデータベース１５０から、画像１０２の実際のタイプに用いるように構成された別のセグメンテーションデータ１１４を取得するように構成されている。別のセグメンテーションデータ１１４を取得するため、入力部１１０はデータベース１５０に接続するように示されている。プロセッサ１２０は、データベース１５０に画像ディスクリプタを提供することにより、それに応じて、データベース１５０が別のセグメンテーションデータ１１４を提供して、別のセグメンテーションデータ１１４を取得するように構成されていてもよい。データベース１５０は、追加的に、別のセグメンテーションデータディスクリプタ１１８を提供してもよい。プロセッサ１２０は、このように、別のセグメンテーションデータ１１４が画像１０２の実際のタイプと用いるように構成されているか、確認する。
【００５２】
前述のディジョンツリーは、別のセグメンテーションデータの識別に利用してもよい。よって、ディシジョンツリーは、画像ディスクリプタを取得するために利用されるだけでなく、同時に、別のセグメンテーションデータが画像１０２の実際のタイプの関心領域をセグメント化するように構成されたものの表示も提供できる。この情報を用いて、別のセグメンテーションデータ１１４をデータベース１５０に要求することにより、そのデータを取得する。
【００５３】
画像ディスクリプタを用いて画像１０２の実際のタイプと用いるように構成された別のセグメンテーションデータ１１４を取得することにより、装置３００は、新しいまたは改善されたセグメンテーションデータで便利に拡張することできる。結果として、より高いセグメンテーション成功率と品質が得られる。一般的に、本発明は、別のセグメンテーションデータ１１４の自動的な確認、選択、及びインストレーションをできる拡張可能画像セグメンテーションフレームワークを提供できる。
【００５４】
かかる拡張可能画像セグメンテーションフレームワークでは、確認ステップの結果、すなわち適合性１２２を用いて、例えば、装置３００にすでに含まれる別のセグメンテーションデータ１１４を選択及び／または推奨する。この点、データベース１５０は内部データベースであってもよく、すなわち装置３００の一部であってもよい。適合性１２２を用いて、リモートソースから別のセグメンテーションデータのインストレーションを示唆し、またはすでにインストールされた別のセグメンテーションデータ１１４のライセンスを取得することもできる。この点、データベース１５０は外部データベースであってもよく、すなわち装置３００の外にあってもよい。データベース１５０はリモートデータベースであってもよい。
【００５５】
上記の拡張可能画像セグメンテーションフレームワークの一例として、術前ＭＲＩ画像をセグメント化し、術中蛍光透視法に対するオーバーレイとして用いる左心房のＲＦアブレーションを検討する。かかるアプリケーションでは、装置３００は、別のセグメンテーションデータの利用ができる。画像１０２を処理する場合、装置３００はセグメンテーションデータの適合性をチェックできる。好適なセグメンテーションデータがないとき、リモートデータベース１５０からの別のセグメンテーションデータのインストレーション、または装置３００上の既存のセグメンテーションデータのライセンスが提案される。
【００５６】
入力部１１０が別のセグメンテーションデータ１１４を取得するのに替えてまたはそれに加えて、入力部１１０は、複数のセグメンテーションデータ１１３とそれに対応する複数のセグメンテーションデータディスクリプタ１１７と取得するように構成される。その目的のため、図５に示したように、入力部１１０はデータとディスクリプタとを含むデータベース１５０に接続されている。プロセッサ１２０は、画像ディスクリプタを各セグメンテーションデータディスクリプタ１１７と比較して、前記複数のセグメンテーションデータ１１３のうちの一データを、画像１０２中の関心領域のセグメント化に最も適したものとして、確立（establish）するように構成されていてもよい。プロセッサ１２０は、画像ディスクリプタを各セグメンテーションデータディスクリプタと比較し、どのセグメンテーションデータディスクリプタ１１７が画像ディスクリプタと最も似ているか判断し、対応するセグメンテーションデータ１１３を選択する。それゆえ、装置３００は、関心領域のセグメント化に最も適したセグメンテーションデータ１１３を自動的に選択する。
【００５７】
装置３００は、図示によると、所定タイプの画像が画像１０２の実際のタイプに十分適合しない（insufficiently  match）とき、ユーザに警告する出力部１３０をさらに有する。出力部１３０は、ユーザに警告するオーディオ信号を発生するように構成されていてもよい。出力部１３０はスピーカであってもよい。出力部１３０は、ユーザに視覚的に警告をするように構成されていてもよい。出力部１３０は、例えば、ユーザにグラフィカルな警告を表示するディスプレイ１３２である。図６はディスプレイ１３２を示す。ディスプレイ１３２は画像１０２を表示し、画像１０２は、関心領域１０４と、画像１０２上にオーバーレイされた、セグメンテーションデータのグラフィカル表現１３４とを含んでいる。ユーザは、セグメンテーションデータのグラフィカル表現１３４上をカーソル１３６でクリックすることにより、そのセグメンテーションデータを選択できる。選択は、画像１０２中の関心領域１０４をセグメント化するのにセグメンテーションデータを用いたいというユーザの望みを示す。選択に応じて、装置３００は、画像１０２の画像ディスクリプタを、セグメンテーションデータのセグメンテーションデータディスクリプタと比較する。セグメンテーションデータが画像１０２中の関心領域１０４をセグメント化のに十分適合していないと判断されると、装置３００は適合性に基づき警告１３８を発生し、それはディスプレイ１３２上に表示される。ユーザに警告することにより、十分に適していないセグメンテーションデータの利用を、一般的に回避する。
【００５８】
図５には示していないが、装置１１０はさらに、ユーザから選択データを取得するユーザ入力を有していても良い。その目的のため、ユーザ入力は、ユーザインタフェース手段を介してユーザからクリックなどのユーザインタフェースコマンドを受け取る、マウス、キーボード、タッチスクリーンなどのユーザ入力手段に接続されている。結果として、選択データは、ユーザによるカーソルでのクリックを示してもよい。さらに、ディスプレイ１３２は外部ディスプレイであり、すなわち装置３００の一部でなくてもよいことに留意されたい。あるいは、ディスプレイ１３２は装置３００の一部である。装置３００とディスプレイ１３２は共にシステム１００を構成し得る。
【００５９】
言うまでもなく、本発明はコンピュータプログラム、特に情報担体上またはその中のコンピュータプログラムにも適用できる。そのプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、ソースコードとオブジェクトコードの中間コード（部分的にコンパイルされた形体）、その他本発明による不法の実施に使用するのに好適な形体でもよい。言うまでもなく、かかるプログラムは多くの異なるアーキテクチャ的な設計を有する。例えば、本発明による方法またはシステムの機能を実施するプログラムコードは、一または複数のサブルーチンに分割してもよい。当業者には、これらのサブルーチン間の機能の分配する多くの異なる方法が明らかであろう。サブルーチンは実行可能な一ファイルに格納され、自己完結型のプログラムを構成する。かかる実行可能ファイルは、コンピュータ実行可能命令である例えばプロセッサ命令やインタープリタ命令（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）インタープリタ命令）を含む。あるいは、一または複数または全部のサブルーチンは、少なくとも１つの外部ライブラリファイルに格納して、静的または動的、例えば実行時に、メインプログラムとリンクできる。メインプログラムは、少なくとも１つのサブルーチンへのコールを含む。サブルーチンは互いへのファンクションコールを含んでいてもよい。コンピュータプログラム製品に関する一実施形態は、ここに記載した少なくとも１つの方法のステップの処理に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに分割され、静的または動的にリンクされた一または複数のファイルに格納される。コンピュータプログラム製品に関する他の一実施形態は、ここに記載した少なくとも１つのシステム及び／または製品の各手段に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに分割され、静的または動的にリンクされた一または複数のファイルに格納される。
【００６０】
コンピュータプログラムの記憶担体は、プログラムを担うことができる任意の要素または装置である。例えば、記憶担体は、ＲＯＭ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭ）等、または磁気記録媒体（例えばハードディスク）等の記憶媒体を含む。さらにまた、記憶担体は、電子的または光ケーブル、または無線その他の手段により搬送できる電子的または光学的信号等の伝送可能キャリアであってもよい。プログラムがそのような信号に化体しているとき、そのキャリアはそのようなケーブルまたはその他の装置または手段により構成される。あるいは、記憶担体は、関係する方法を実行またはその実行に使用するように適応している、プログラムが化体した集積回路であってもよい。
【００６１】
もちろん、上記の実施形態は、本発明を例示するものであり、限定するものではなく、当業者は、添付したクレームの範囲を逸脱することなく、別の実施形態を多数設計することができる。クレームにおいて、括弧の間に入れた参照符号はクレームを限定するものと解釈してはならない。「有する」という動詞及びその変化形を用いたが、請求項に記載された要素または段階以外の要素の存在を排除するものではない。構成要素に付された「１つの」、「一」という前置詞は、その構成要素が複数あることを排除するものではない。本発明は、複数の異なる構成要素を有するハードウェア手段によって、または好適にプログラムされたコンピュータによって実施してもよい。複数の手段を挙げる装置クレームにおいて、これらの手段は、１つの同じハードウェアにより実施してもよい。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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