(57)【要約】【課題】目標構造へのモデルのマッチングをできる限り少ない所要費用で満足させる。【解決手段】セグメント化すべき断層画像データ（Ｄ）に応じて解剖学的な標準モデル（Ｍ）が選択され、標準モデル（Ｍ）のジオメトリはモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）に基づいて変化可能であり、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）は標準モデル（Ｍ）の解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化され、その後この標準モデル（Ｍ）が、個別化のために複数回の反復ステップ（Ｓ）で、断層画像データ（Ｄ）において求められる目標構造（Ｚ）にマッチングされ、反復ステップ（Ｓ）の回数の増加にともない調整可能なモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）の個数がそれらの階層次数に応じて増加され、最終的に、個別化された標準モデル（Ｍ）もしくは部分モデルの輪郭の内部にあるか断層画像データ（Ｄ）の内部における全ての画素が選択される。【選択図】図１
2005169118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの部分対象を分離するために被検体の断層画像データ（Ｄ）をセグメント化する方法において、
セグメント化すべき断層画像データ（Ｄ）に応じて解剖学的な標準モデル（Ｍ）が選択され、標準モデル（Ｍ）のジオメトリはモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）に基づいて変化可能であり、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）は標準モデル（Ｍ）の解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化され、
その後この標準モデル（Ｍ）が、個別化のために複数回の反復ステップ（Ｓ）で、断層画像データ（Ｄ）において求められた目標構造（Ｚ）にマッチングされ、反復ステップ（Ｓ）の回数の増加にともない調整可能なモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）の個数がそれらの階層次数に応じて増加され、
最終的に、個別化された標準モデル（Ｍ）もしくは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値しかずれていない断層画像データ（Ｄ）の内部における全ての画素が選択される
ことを特徴とする断層画像データのセグメント化方法。
【請求項２】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）はそれぞれ１つの階層クラスに割り付けられていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
階層クラスへのモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）の割り付けは、当該モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）が定められた値だけ変化させられたときに生じるモデルジオメトリにおける偏差に基づいて行なわれることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
種々の階層クラスに、偏差の特定の値範囲が割り付けられていることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
最初の反復ステップにおいて調整可能なモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）を有する最上位の階層クラスに、変化の際に標準モデル（Ｍ）を包括的に変化させるようなモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）が分類されていることを特徴とする請求項２乃至４の１つに記載の方法。
【請求項６】
標準モデル（Ｍ）として三角形を基礎として作成された表面モデルが使用されることを特徴とする請求項１乃至５の１つに記載の方法。
【請求項７】
変化されない標準モデルおよび変化された標準モデルの当該三角形（Ｄ）の幾何学的距離の総和に基づいて偏差が求められることを特徴とする請求項３乃至６の１つに記載の方法。
【請求項８】
断層画像データ（Ｄ）における分離すべき部分対象の目標構造（Ｚ）が少なくとも部分的に自動的に輪郭解析法により求められることを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の方法。
【請求項９】
目標構造（Ｚ）への標準モデル（Ｍ）のマッチング過程中、その都度、定められた偏差関数に基づいて、変更された標準モデル（Ｍ）のジオメトリと目標構造（Ｚ）のジオメトリとの間の現在の偏差値が求められることを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の方法。
【請求項１０】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）は、それらの階層次数に従って、反復ステップの実行のために使用者によって変化されることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の方法。
【請求項１１】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）は、それらの階層次数に従って解剖学的なマッチング法で、偏差関数が最小化されるように変化されることを特徴とする請求項１乃至１０の１つに記載の方法。
【請求項１２】
各反復ステップにおいて使用者に対して偏差関数の現在値が表示されることを特徴とする請求項１乃至１１の１つに記載の方法。
【請求項１３】
モデルパラメータは、標準モデル（Ｍ）が各パラメータセットについて解剖学的に意義のあるジオメトリを有するように、当該標準モデル（Ｍ）の少なくとも１つの解剖学的目印（Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4）の位置にそれぞれ結びつけられていることを特徴とする請求項１乃至１２の１つに記載の方法。
【請求項１４】
標準モデル（Ｍ）の２つの解剖学的目印（Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4）間の距離を含むモデルパラメータ（ｄ12，ｄ34）の変化の際に、標準モデル（Ｍ）のジオメトリが、解剖学的目印（Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4）間の直線に沿った範囲において距離変化に比例して変形されることを特徴とする請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
標準モデル（Ｍ）の第１の解剖学的目印（Ｌ1）の位置の隣接目印（Ｌ3，Ｌ4）に対する相対的な位置変化を含むモデルパラメータ（ｄ12）の変化の際に、標準モデル（Ｍ）のジオメトリは、当該第１の解剖学的目印（Ｌ1）の周りの周辺（Ｕ）において合うように共に変形されることを特徴とする請求項１３又は１４記載の方法。
【請求項１６】
変形の強さは当該第１の解剖学的目印（Ｌ1）からの距離（ａ）の増大にともなって減少することを特徴とする請求項１乃至１５の１つに記載の方法。
【請求項１７】
プログラム可能な画像処理システムのメモリ内に直接に読込み可能であるコンピュータプログラム製品であって、プログラム製品が画像処理システムにおいて実施される際に請求項１乃至１６の１つに記載の方法の全ステップを実施するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
請求項１乃至１６の１つに記載の方法を使用するために、標準モデル（Ｍ）のジオメトリがモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）に基づいて可変である標準モデル（Ｍ）の作成方法であって、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）がモデル（Ｍ）の解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されていることを特徴とする標準モデルの作成方法。
【請求項１９】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）は異なる階層クラスに割り付けられていることを特徴とする請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
階層クラスへのモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）の割り付けは、当該モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）が定められた値だけ変化させられたときに生じるモデルジオメトリにおける偏差に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
コンピュータのメモリに直接に読込み可能であるコンピュータプログラム製品であって、プログラム製品がコンピュータ上で実施される際に請求項１８乃至２０の１つに記載の方法の全ステップを実施するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
少なくとも１つの部分対象を分離するために被検体の断層画像データ（Ｄ）をセグメント化する画像処理システム（１）において、
測定装置によって測定されたセグメント化すべき断層画像データを受信するためのインターフェース（１３）と、
断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）を求めるための目標構造検出手段（１７）と、
断層画像データ（Ｄ）内の種々の目標構造（Ｚ）のためにモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）に基いてジオメトリが可変である複数の解剖学的な標準モデル（Ｍ）を有し、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）が標準モデル（Ｍ）の解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階級的に体系化されているメモリ装置（１２）と、
セグメント化すべき断層画像データ（Ｄ）に応じて解剖学的な標準モデル（Ｍ）の１つを選択するための選択ユニット（１４）と、
選択された標準モデル（Ｍ）を、個別化するために複数の反復ステップ（Ｓ）で断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）にマッチングさせ、反復ステップ（Ｓ）の回数の増加にともなって調整可能なモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ12，ｄ34）の個数が階層次数に応じて増大させられる適合化ユニット（１５）と、
個別化された標準モデル（Ｍ）もしくは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値だけしかずれていない断層画像データ（Ｄ）内の画素の全てを最終的に選択する分離ユニット（１６）と
を備えていることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２３】
請求項２２による画像処理システム（１）を含む被検体の断層画像データを測定するためのモダリティ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ化されたモデルにより断層画像データをセグメント化する方法に関する。更に、本発明は、このようなセグメント化方法において使用するためのパラメータ化されたモデルの作成方法およびこのような方法が実施可能な画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばコンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴装置および超音波装置のような断層画像を作成するモダリティによる検査結果は、一般に当該被検体の多数の断層画像を有する多数シリーズである。検査の更なる計画立案のためおよび／または診断書作成のために、これらの断層画像データは、多くの場合、検査中に既に又は検査直後に継続処理されなければならない。これらの断層画像データの継続処理においては、解剖学的構造のいわゆる「セグメント化」が重要な役割を果たす。このようなセグメント化においては、被検体の特定の部分対象、つまりその都度の検査の焦点になっている特定の解剖学的構造が残りの画像データから分離されるように、被検体の画像データの分解が行なわれる。このための分かり易い例が、患者下腹部のＣＴ断層画像データまたはＭＲ断層画像データから骨盤の骨構造を分離することである。他の例がコンピュータ断層撮影による造影剤を用いた血管撮影である。この種の検査は、その後で診断メッセージ内容に富んだＭＩＰ表示（ＭＩＰ＝Ｍｕｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ、最大値投影表示）などの結果画像を作成できるようにするため、ボリュームデータセットにおける障害のある骨部分を分離することは有意義であり、場合によっては、どうしても必要なことさえもある。これは、とりわけ頭蓋骨および脊柱におけるこのような検査の場合には重要である。血管撮影の他の範囲でも、手術計画策定の場合にも、あるいは関心のある解剖学的構造の更なる詳細画像を撮影する際のモダリティの制御のためにも、既に存在する断層画像データの良好なセグメント化が重要な役割を果たす。
【０００３】
比較的簡単なセグメント化アルゴリズムはいわゆる「閾値法」である。この方法は、個々のボクセルすなわち個々の３Ｄ画素の強度値（コンピュータ断層撮影では「ハンスフィールド値」と呼ばれる。）が固定設定された閾値と比較されるように動作する。ボクセルの値が閾値を上回る場合、このボクセルは定められた構造に属すると見なされる。しかしながら、磁気共鳴撮影法の場合、この方法はとりわけ造影剤を用いた検査に適用可能であり、あるいは周囲から外側の皮膚表面を分離するためにも適用可能である。コンピュータ断層撮影の場合、この方法は付加的に骨構造の分離にも使用することができる。他の組織種類の分離にはこの方法は適していない。更に、残念ながら、多くの場合において、この方法では、隣接の異なる骨構造を互いに分離して、例えば股関節の撮影の際に骨盤構造の関節窩を大腿部の関節頭から分離して、これらの部分対象を分離観察することもできない。更に、信頼性をもってこのような簡単な閾値法を適用することは、いわゆるパーシャルボリューム効果および金属アーチファクトが原因となってしばしば失敗に終わる。というのは、これらの原因のために、分離すべき部分対象の表面の部分が決定できないからである。
【０００４】
従って、多くの場合、断層画像データの手作業によるセグメント化しかできない。しかしながら、不幸なことに、このような手作業によるセグメント化は被検体の複雑な解剖学的構造によりしばしば実行することが非常に困難であり、大きな時間コストにつながる。
【０００５】
セグメント化の改善は、基本的には、被検体に関する形態学的知識をセグメント化に取り込んだいわゆるモデルに基づく方法の使用によって可能である。
【０００６】
多くの技術分野において、既に仮想モデルは、定められた状態にある対象物を模擬計算するためや、対象物を再認識するために使用されている。例えば、衣類の機械的および光学的な材料特性を考慮して人体における当該衣類の物理的に正しい座り場所の模擬計算をすることができるシミュレーション法が既に提案されている（特許文献１参照）。更に、人間の顔の撮影された２Ｄ画像と、既知の光学的３Ｄ顔スキャンの模擬計算された２Ｄ画像との相関関係に基づく人間同定方法が公知である（例えば特許文献２参照）。この公知の方法では、３Ｄ顔スキャンｘ軸が２Ｄ画像に必要であるカメラの注視方向に一致させられる。
【０００７】
医療の分野においても、当該被検体の更なる検査のための基礎として用いることができる被検体の仮想モデルを種々の測定に基づいて作成する方法が使用される。例えば、２次元ＣＴ断層画像および２次元ＣＴスカウト画像から検査すべき脊柱の３次元モデルを作成方法が知られている（特許文献３参照）
【０００８】
断層画像データのセグメント化の現状問題点の場合、分離すべき部分対象を含む断層画像データ内の目標構造へのモデルのマッチングによって、個々のスライスにおいて、例えばパーシャルボリューム効果または金属アーチファクトに基づいて誤った情報を補償することができる。それによって、分離すべき部分対象、例えば器官または特定の骨構造の完全な再構成が可能である。しかしながら、この方法の場合、最終的にセグメント化の問題は、断層画像データ内の目標構造へのモデルのできる限りの良好なマッチングの問題となる。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００１／００２６２７２号明細書
【特許文献２】米国特許第６００２７８２号明細書
【特許文献３】米国特許第６０２８９０７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の課題は、特に目標構造へのモデルのマッチングをできる限り少ない所要時間で満足させることもできるような、モデルを用いた被検体の断層画像データの簡単且つ確実なセグメント化方法および画像処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
断層画像データのセグメント化方法に関する課題は、本発明によれば、少なくとも１つの部分対象を分離するために被検体の断層画像データをセグメント化する方法において、
セグメント化すべき断層画像データに応じて解剖学的な標準モデルが選択され、標準モデルのジオメトリはモデルパラメータに基づいて変化可能であり、モデルパラメータは標準モデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化され、
その後この標準モデルが、個別化のために複数回の反復ステップで、断層画像データにおいて求められた目標構造にマッチングされ、反復ステップの回数の増加にともない調整可能なモデルパラメータの個数がそれらの階層次数に応じて増加され、
最終的に、個別化された標準モデルもしくは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値しかずれていない断層画像データの内部における全ての画素が選択されることによって解決される。
画像処理システムに関する課題は、本発明によれば、少なくとも１つの部分対象を分離するために被検体の断層画像データをセグメント化する画像処理システムにおいて、
測定装置によって測定されたセグメント化すべき断層画像データを受信するためのインターフェースと、
断層画像データ内の目標構造を求めるための目標構造検出手段と、
断層画像データ内の種々の目標構造のためにモデルパラメータに基いてジオメトリが可変である複数の解剖学的な標準モデルを有し、モデルパラメータが標準モデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階級的に体系化されているメモリ装置と、
セグメント化すべき断層画像データに応じて解剖学的な標準モデルの１つを選択するための選択ユニットと、
選択された標準モデルを、個別化するために複数の反復ステップで断層画像データ内の目標構造にマッチングさせ、反復ステップの回数の増加にともなって調整可能なモデルパラメータの個数が階層次数に応じて増大させられる適合化ユニットと、
個別化されたモデルもしくは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値だけしかずれていない断層画像データ内の画素の全てを最終的に選択する分離ユニットと
を備えていることによって解決される。
【００１１】
本発明による方法によれば、モデルパラメータに基づいて変化可能でありそれにより目標構造にマッチング可能であるジオメトリを有する解剖学的な標準モデルとして、階層的にパラメータ化された標準モデルが使用される。このパラメータ化された標準モデルにおいては、モデルパラメータがモデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されている。標準モデルの「個別化」すなわち目標構造へのマッチングは複数の反復ステップで行なわれる。反復ステップの回数の増加にともなって、同時にその都度の反復ステップにおいて調整可能なモデルパラメータの個数、従ってモデル変化の際の自由度の個数がパラメータの階層次数に応じて増大される。この方法によって、個別化の際、まずモデルの解剖学的な全ジオメトリに対して最大の影響を持つモデルパラメータが調整されることが保証される。その後初めて次第に全ジオメトリの一部のみに影響を及ぼす下位のモデルパラメータが調整可能となる。それゆえ、モデルマッチングにおいて効果的なつまり時間を節約できる方法が保証される。
【００１２】
最終的にモデルが所望のように目標構造にマッチングさせられているならば、すなわち例えばモデルと目標構造との間の偏差がもはや存在しないか、あるいは偏差が最小であるか、もしくは定められた閾値を下回っているならば、個別化されたモデルまたは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値しかずれていない断層画像データ内の全ての画素が選択される。選択は、当該画素が除去されるあるいは残りの全ての画素が除去されるすなわち当該画素が切り抜かれるという形で行なわれる。この場合に「部分モデル」とは、個別化された標準モデルの一部分、例えば頭蓋モデルの頭蓋底であると解すべきである。
【００１３】
本発明による画像処理システムは、このために、モダリティによって測定されたセグメント化すべき断層画像データの受信のためのインターフェースと、断層画像データ内の目標構造を求めるための目標構造検出ユニットと、断層画像データ内の種々の目標構造のための複数の解剖学的な標準モデルを有しモデルパラメータがモデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されているメモリ装置と、セグメント化すべき断層画像データに応じた解剖学的な標準モデルの１つを選択するための選択ユニットとを必要とする。更に、画像処理システムは、選択された標準モデルを個別化するために複数の反復ステップで断層画像データ内の目標構造にマッチングさせるための適合化ユニットを必要とし、しかも反復ステップの回数増加にともなって調整可能なモデルパラメータの個数が階層次数に応じて高められる。更に、画像処理システムは、断層画像データ内において個別化されたモデルまたは部分モデルの輪郭の内部にある又は最大でもその輪郭から定められた差値しかずれていない画素を全て選択するために分離ユニットを必要とする。
【００１４】
従属請求項はそれぞれ本発明の特に有利な実施態様を含み、しかも本発明による画像処理システムにおいては方法請求項に従って展開することもできる。
なお、本発明によれば、プログラム可能な画像処理システムのメモリ内に直接に読込み可能であるコンピュータプログラム製品であって、プログラム製品が画像処理システムにおいて実施される際に上述した断層画像データのセグメント化方法の全ステップを実施するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品が提案される。
さらに、本発明によれば、上述した断層画像データのセグメント化方法を使用するために、標準モデルのジオメトリがモデルパラメータに基づいて可変である標準モデルの作成方法であって、モデルパラメータがモデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されている標準モデルの作成方法も提案される。
しかも、本発明によれば、コンピュータのメモリに直接に読込み可能であるコンピュータプログラム製品であって、プログラム製品がコンピュータ上で実施される際にその標準モデルの作成方法の全ステップを実施するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品も提案される。
【００１５】
モデルパラメータはそれぞれ１つの階層クラスに割り付けられていると好ましい。これは、異なるモデルパラメータが場合によっては同じ階層クラスに割り付けられ得ることを意味する。なぜならば、それらのモデルパラメータはモデルの解剖学的な全ジオメトリに対して同じ影響を持つからである。定められた反復ステップにおいて定められた階層クラスの全てのモデルパラメータを調整に新たに加えることができる。直ぐ次の反復ステップではその下位の階層のモデルパラメータが加えられる。
【００１６】
階層クラスへのモデルパラメータの割り付けは、当該モデルパラメータが定められた値だけ変化させられたときに生じるモデルジオメトリにおける偏差に基づいて行なわれる。その場合に、特に有利な方法では、種々の階層クラスは偏差の定められた範囲、例えば数値的偏差間隔を割り付けられる。すなわち、例えばあるパラメータをある階層クラスに分類するためにこのパラメータが変化させられ、幾何学的に変化させられたモデルの初期値に対して生じた偏差が計算される。偏差尺度は使用される標準モデルの種類に依存する。種々のモデルパラメータがモデルジオメトリへ及ぼす影響の現実的な比較を保証するためには、当該モデルパラメータの変化の前後におけるモデルのジオメトリ変化をできるだけ正確に定量化する正確に定義された偏差尺度が求められることだけが重要である。このために、ジオメトリへの影響を直接に比較することができるように、各パラメータ種類に対して、すなわち、例えばモデルの２点間の距離を変化させる距離パラメータや、モデルの３点間の角度を変化させる角度パラメータに対して、統一的なステップ幅が使用される。パラメータは、この偏差尺度のための数値的間隔が予め設定されることによって簡単に階層クラスに分類される。
【００１７】
最初の反復ステップにおいてすぐに調整可能であるモデルパラメータを有する最上位の階層クラスにおいては、変化の際に標準モデルを包括的に変化させるようなモデルパラメータが分類されていると好ましい。これには、例えば次の全部で９個のパラメータ、すなわち、３つのモデル軸の周りにおけるモデル全体の回転、３つのモデル軸に沿った並進、３つのモデル軸におけるモデル全体のスケーリング（拡大または縮小）が含まれる。
【００１８】
使用可能なディジタルの解剖学的な標準モデルは原理的にはさまざまに構成することができる。その１つは例えばボクセルを基礎とした解剖学的構造のモデル化であるが、このようなボリュームデータの編集のためには一般に高価であまり普及していない特殊なソフトウェアが必要となる。他は、一般にモデルが正四面体から構成されるいわゆる「有限要素法」によるモデル化である。しかしながら、このようなモデルのためにも特殊な高価なソフトウェアが必要となる。比較的広く普及しているのは、三角測量による解剖学的な境界面の簡単なモデル化である。相応のデータ構造がコンピュータグラフィックの分野からの多くの標準プログラムによって支援されている。この原理に基づいて構成されたモデルはいわゆる表面指向の解剖学的モデルと呼ばれる。この場合、解剖学的構造のモデル化における最小の共通な基礎が重要である。なぜならば、最初に述べたボリュームモデルからボクセルを三角測量することによっても、有限要素法の正四面体を三角形に対応する表面モデルに変えることによっても導き出すことができるからである。
【００１９】
従って、標準モデルとして三角形を基礎として構成された表面指向のモデルを使用することが好ましい。一方では、この方法を用いてモデルを最も簡単に且つ低コストで作成することができる。他方では、既に他の形式で作成されたモデル、特に前述のボリュームモデルを適当な変換によって受け継ぐことができるので、相応のモデルを新しくする必要はない。
【００２０】
このような表面モデルを新たに作成するためには、例えば断層画像を相当な費用にて古典的な手作業による方法によりセグメント化することができる。最終的には、個々の構造、例えば個々の器官に関するこのようにして得られた情報からモデルを発生させることができる。人間の骨モデルを得るためには、例えば人間の骨格もレーザスキャナで測量し、あるいはコンピュータ断層撮影により走査し、そしてセグメント化並びに三角測量することができる。
【００２１】
三角形を基礎として作成された表面モデルが使用される場合、変化されない標準モデルと１つのパラメータ変化後の変化された標準モデルとの間の偏差が、種々の状態におけるモデルの当該三角形の幾何学的距離の総和に基づいて計算される。
【００２２】
個々のモデルパラメータの階層分類は、基本的には断層画像データのセグメント化中に行なうことができる。例えば各反復ステップにおいて、まず、さらにどのモデルパラメータがジオメトリに対して最も大きな影響を有するかが調べられ、その後このパラメータが加えられる。しかしながら、これは著しい計算費用につながることから、階層次数へのモデルパラメータの分類は予め、例えば標準モデルの作成時に既に行なうことが好ましく、しかし後での選択のためには少なくともモデルデータバンク等への標準モデルの保存前に行なうことが好ましい。
【００２３】
すなわち、予め、前述のセグメント化方法において使用可能な標準モデルの作成のための独立の方法において、モデルパラメータがモデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されると好ましい。その場合に同様にモデルパラメータを階層クラスに応じて割り付けることができ、１つの階層クラスへの１つのパラメータの割り付けは、ここでも当該モデルパラメータが定められた値だけ変化させられたときに生じるモデルジオメトリにおける偏差に基づいて行なわれる。標準モデルの作成のための方法におけるモデルパラメータの階層配列のこの保存は、各標準モデルについてモデルパラメータの階層次数の計算を１度行なうだけでよく、従ってセグメント化中に有効に計算時間を節約することができる利点を有する。階層次数は、例えばパラメータを階層クラスに配列するか又はファイルヘッドにおいて適当なマーク等に結びつけるか又は当該標準モデルの他のデータも含むファイルにおける他の規格化された位置に格納することによって、比較的簡単に標準モデルと共に共通に記憶することができる。
【００２４】
断層画像データにおける分離すべき部分対象の目標ジオメトリを検出するために種々の可能性が存在する。有利な方法では、目標ジオメトリが少なくとも部分的に解剖学的に輪郭解析法により求められる。このような輪郭解析法は隣接する画素間の勾配に基づいて動作する。種々の輪郭解析法が当業者に知られている。この種の輪郭解析法の利点は、この方法がコンピュータ断層撮影の断層画像データにも、磁気共鳴断層画像データにも、超音波断層画像データにも使用可能であることにある。比較的良い代替案は、例えば個々の画素の強度値が定められた閾値を上回っているかどうかついて解析されるような既に最初に述べた閾値法を適用することにある。既に述べたように、この最後の方法は、もちろん、皮膚表面の場合やＣＴ撮影およびＭＲ撮影での造影剤検査の場合における目標ジオメトリを決定することの他に、骨の目標構造を決定することにも適している。
【００２５】
特に有利な変形例においては、目標構造への標準モデルのマッチング過程中に、その都度、定められた偏差関数に基づいて、変更された標準モデルのジオメトリと目標構造のジオメトリとの間の現在の偏差値が求められる。１つの可能な算出は、目標構造とモデル三角形との最小の空間距離の２乗の和である。この偏差値は、方法が手作業で行われるか、半自動で行なわれるか、それとも全自動で行なわれるかに応じて種々に利用される。
【００２６】
手作業による方法では、例えば各反復ステップにおいて、個々のパラメータが階層次数に従って使用者に変化のために例えばグラフィックユーザインターフェースを介して提供される。
【００２７】
現在の偏差値が一緒に表示されるので、使用者は、当該モデルパラメータの変化時に、その動作によってジオメトリ偏差が減少したかどうか、そしてどの程度減少したかを即座に見ることができる。特に、各モデルパラメータについて個々の偏差値を求め、この求めた偏差値を全偏差値の代わりにまたは全偏差値に追加して表示することも可能である。
【００２８】
これについての典型的な例は、端末機のグラフィックユーザインターフェース上に、目標構造および／またはマッチングされるべき標準モデルまたは少なくともこれらの対象部分の表示である。使用者は、例えばキーボードまたはマウス等の表示装置により、定められたモデルパラメータ、例えばモデル上の２点間距離をマッチングさせることができる。走行バーまたは類似の光学的によく認識できる手段で、その動作によって偏差がどの程度まで低減されたかが表示され、特に一方ではモデルの全偏差が、他方では具体的な現在のモデルパラメータのマッチングに関する偏差（例えば、モデルにおける２点間距離の場合には、目標構造における当該点間距離に対するその差）が表示される。
【００２９】
この方法により、結局、手作業によるマッチングの場合にも便利に比較的少ない所要時間で満足のいく偏差値が得られる。
【００３０】
マッチングを全自動でまたは少なくとも部分的自動で実行するために、偏差関数を使用するのも有利である。このような自動マッチング法においても、モデルパラメータはその階層次数に従って反復変化され、全体的に偏差関数が最小化される。
【００３１】
自動マッチングは全部バックグランドにおいて行なわれるので、操作者は他の作業に従事することができ、特にセグメント化を行なう画像処理システムのコンソールにおいても並行して他の画像データを処理することができ、あるいは別の測定を制御することができる。解剖学的方法の最中にプロセスを持続的に例えば画面（画面部分）に表示することも可能であるので、使用者はマッチングプロセスの進行を監視することができる。更に、使用者に、場合によってはちょうど変化されたパラメータのみに対する偏差関数の現在値を表示することができる。特に、偏差値を画面上に、例えばタスクバーなどに持続的に表示することも可能であり、これに対してユーザインターフェースの残りは使用者の別作業のために自由になる。
【００３２】
特に有利な実施態様では、モデルパラメータは、それぞれ、モデルが各パラメータセットについて解剖学的に意義のあるジオメトリを有するように、モデルの少なくとも１つの解剖学的目印の位置に結びつけられている。この典型的な例は、一方では、全てのモデルパラメータがマッチングに応じて互いに位置を変化させられるモデル全体の回転または並進の如き包括的なパラメータである。他のモデルパラメータは、例えば２つの解剖学的目印の間の距離または、例えば膝位置を求めるための３つの解剖学的目印の間の角度である。
【００３３】
医学的に意義のある選択された解剖学的目印へのモデルパラメータのこのような結びつけは、個別化後にいつでも診断メッセージが可能であるという利点を有する。解剖学専門書には、このような解剖学的目印の位置が正確に記述されている。従って、このような方法はセグメント化の実施を容易にする。なぜならば医学を習熟した使用者、例えば医師またはＭＴＡは解剖学的目印を熟知しこれらの目印が解剖学的構造をほぼ決定するからである。
【００３４】
例えば人間の骨盤はよく知られているように次の量で記述される。
−  稜間径
−  棘間径
−  後棘間径
−  骨盤広部の横径
−  骨盤狭部の横径
−  骨盤出口の横径
−  骨盤広部の矢状方向径
−  骨盤狭部の矢状方向径
−  骨盤出口の矢状方向径
−  解剖学的結合線
−  対角真結合線
−  産科学的結合線
ただし、これらの量は更に解剖学的目印の一般に知られているセットから導き出されている。
【００３５】
画像処理システムの選択ユニット、適合化ユニットおよび分離ユニットは、特に画像コンピュータの適切なプロセッサ上のソフトウェアの形で実現される。この画像コンピュータは画像データ受信用のインターフェースおよび解剖学的な標準モデルのためのメモリ装置を有するべきである。このメモリ装置は画像コンピュータの一体化部分である必要はなく、むしろ画像コンピュータが適切な外部のメモリ装置にアクセスすることができるならばそれで十分である。ソフトウェアの形での本発明による方法の実現は、既設の画像処理システムを比較的簡単に適切なアップデートによって相応に増強することができる。本発明による画像処理システムは、とりわけ、断層画像データの本発明による処理を行なうための必要な構成要素を有する限り、断層画像データ自体を収集するモダリティであってもよい。
【００３６】
モデルパラメータがモデルの解剖学的な全ジオメトリへの影響に関して階層的に体系化されセグメント化機能を備えた本発明による単独の標準モデル作成方法も、コンピュータ上の適当なソフトウェアの形で実現することができる。特に、画像データのセグメント化を行なう画像処理システムを標準モデル作成のために利用することもできる。例えば、画像処理システムが僅かしか現在の作業によって使用されていない特定時間では、階層的に体系化されたモデルパラメータを有する標準モデルを作成してデータバンク内に後での利用のために格納するための自由な計算容量を利用するとよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下において、図面を参照しながら実施例に基づいて本発明を更に詳細に説明する。
図１はデータバスを介してモダリティおよび画像データメモリに接続されている本発明による画像処理システムの実施例を概略的に示す。
図２は本発明によるセグメント化方法の経過例を表す流れ図を示す。
図３Ａは人間の骨盤の３次元表面モデルを示す。
図３Ｂは拡大された棘間径を有する図３Ａに示された表面モデルを示す。
図４Ａは三角形を基礎とした表面モデルとして図３Ａによる人間の骨盤を示す。
図４Ｂは図４Ａによる右寛骨を示す。
図５Ａはコンピュータ断層撮影の断層画像データにおける人間の頭蓋の目標構造を示す。
図５Ｂはまだマッチングされていない表面標準モデルを有する図５Ａによる目標構造を示す。
図５Ｃは目標構造に部分的にマッチングされた標準モデルを有する図５Ｂによる目標構造および標準モデルを示す。
図５Ｄは目標構造にさらにマッチングされた図５Ｃによる目標構造および標準モデルを示す。
図６は人間の頭蓋における解剖学的目印を示す。
【００３８】
図１に示された本発明による画像処理システム１の実施例は、主として画像コンピュータ１０、これに接続されたコンソール５などからなる。コンソール５は、画面６、キーボード７および指示装置、ここではマウス８を備えている。画像コンピュータ１０は普通に構成されたコンピュータ、例えばワークステーションなどであってよく、これは、その他の画像評価のためにおよび／またはコンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴断層撮影装置、超音波装置などのような画像撮影装置（モダリティ）の制御のためにも使用可能である。モダリティ２（ここでは磁気共鳴断層撮影装置）によって測定された患者Ｐの断層画像データＤを受信するために、この画像コンピュータ１０の内部の主要構成要素は、とりわけ中央プロッセッサ１１およびインターフェース１３である。
【００３９】
図１に示された実施例においては、モダリティ２が制御装置３に接続され、この制御装置３はバス４に接続されている。バス４は画像処理システム１も接続されている。更に、このバス４には、モダリティ２によって作成された画像および／または画像処理システム１によって継続処理された画像データの中間記憶または永続的な保管のための大容量記憶装置９が接続されている。もちろん、バス４には、より大きなネットワーク形成のもとに、なおも、通常の放射線部門情報システム（ＲＩＳ）内に存在する他の構成要素、例えば他のモダリティ、大容量記憶装置、ワークステーション、プリンタの如き出力装置、フィルミングステーションなどを接続することができる。同様に、外部ネットもしくは他のＲＩＳとの接続も可能である。この場合に、とりわけ全てのデータは、個々の構成要素のもとで通信を行なうために、いわゆるＤＩＣＯＭ基準（ＤＩＣＯＭ＝Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）で書式統一されている。
【００４０】
モダリティ２の駆動は通常のように制御装置３を介して行なわれ、制御装置３はモダリティ２のデータも取得する。制御装置３は現場での操作のために専用のコンソールなどを有するが、ここでは図示されていない。しかし、操作を例えばバスを介してモダリティの近くにある単独のワークステーションにより行なうこともできる。
【００４１】
本発明によるセグメント化方法の典型的な経過が図２に示されている。
【００４２】
まず、第１の方法ステップＩにおいて評価すべき断層画像データが決定される。断層画像データＤは、例えば直接にモダリティ２もしくはそれの制御装置３からバス４を介して画像コンピュータ１０に導かれる。しかしながら、断層画像データＤは若干の時間前に既に取得されて大容量記憶装置９に保管された断層画像データＤであってもよい。
【００４３】
セグメント化のために、ステップＩＩにおいて、セグメント化すべき断層画像データＤのための標準モデルＭが選択される。すなわち、セグメント化の基礎をなしている課題設定に応じて解剖学的な標準モデルが選択される。例えば頭蓋の断層画像をセグメント化するためには頭蓋モデルが選択され、寛骨構造の断層画像をセグメント化するためには骨盤モデルが選択され、膝の断層画像撮影をセグメント化するためには膝モデルが選択される。このために、画像コンピュータ１０は種々の可能性のある解剖学的構造のための種々の標準モデルを備えたメモリ１２を有する。この標準モデルは多数の部分対象からなるモデルであってよい。多数の個別の部分対象からなる標準モデルＭの例は、図３Ａおよび図３Ｂに示されている（既に棘間径に関して変更された）骨盤標準モデルである。これは、分離可能な部分対象として、左寛骨Ｔ1（Ｏｓ  ｃｏｘａｅ  ｓｉｎｉｓｔｅｒ）、右寛骨Ｔ2（Ｏｓ  ｃｏｘａｅ  ｄｅｘｔｅｒ）、仙骨Ｔ3（Ｏｓ  ｓａｃｒｕｍ）、恥骨結合Ｔ4（Ｓｙｍｐｈｙｓｉｓ  ｐｕｂｉｃａ）および尾骨Ｔ5（Ｏｓ  ｃｏｃｃｙｇｉｓ）を有する。操作者に対する改善された見易さのために、ユーザインターフェース上において、図３Ａおよび図３Ｂにおけるように平らな表面を有する標準モデルＭの表示が行なわれる。この表示の基礎をなしセグメント化のために使用された標準モデルは、三角形をベースとした表面モデルである。図３Ｂによる骨盤モデルの対応する表示が図４Ａに示されている。図４Ｂは側方から関節窩への視線にて右寛骨Ｔ2を示す。
【００４４】
方法ステップＩＩと並行して又は方法ステップＩＩの前に実行可能な更に別のステップＩＩＩにおいて、断層画像データＤ内における目標構造Ｚが定められる。これは、全自動、半自動あるいは完全手作業にて、例えば既述の構造解析により行なうことができる。特定の構造および特定の撮影方法においては、既にずっと前に説明したように閾値法を使用することもできる。
【００４５】
標準モデルＭの選択は、ここでは、例えばセグメント化過程の開始時にコンソール５を介して手動にて予め与えることができるセグメント化課題に基づいて選択ユニット１４により自動的に行なわれる。目標構造Ｚの検出は、画像コンピュータ１０のプロセッサ１１上のソフトウェアの形で実現されている目標構造検出ユニット１７により行なわれる。
【００４６】
図５Ａには、例として頭部のコンピュータ断層撮影から求められた頭蓋目標構造Ｚが示されている。この頭蓋目標構造Ｚに頭蓋標準モデルＭがマッチングされる。頭蓋目標構造Ｚへの標準モデルＭのマッチングは、同様に画像コンピュータ１０のプロセッサ１１上のソフトウェアモジュールの形で実現されている適合化ユニット１５内で行なわれる。
【００４７】
このために、マッチングプロセスにおける多数の反復ステップＳにおいて、個々のモデルパラメータは、最後に全てのパラメータが個別化される状態になるまですなわちぴったり調整された状態になるまで、又は個別化が十分な状態になるまですなわち標準モデルＭと目標構造Ｚとの間の偏差が最小であるかもしくは予め与えられた閾値を下回っている状態になるまで変えられる。各反復ステップＳはループの形で実行される複数のプロセスステップＩＶ，Ｖ，ＶＩ，ＶＩＩを含む。
【００４８】
ループつまり最初のプロセスステップＳは方法ステップＩＶから始まり、このステップＩＶにおいて、まず並進、回転およびスケーリング（拡大または縮小）のための最適なパラメータが決定される。これは階層における最上位（以下においては「０次」と呼ぶ。）の階層クラスのパラメータである。なぜならば、これらのパラメータは全ジオメトリに作用を及ぼすからである。並進の３つのパラメータｔx，ｔy，ｔzおよび３つの回転軸の周りにおける回転の３つのパラメータｒx，ｒy，ｒzが図３Ａに概略的に記入されている。
【００４９】
このマッチングができる限り行なわれるならば、次のステップＶにおいてはまだ調整されていないモデルパラメータが既に決定されたパラメータによって見積もられる。すなわち、上位のパラメータの設定から下位のパラメータの開始値が見積もられる。これについての例は、身長に対するスケーリングパラメータの設定からの膝幅の見積もりである。この値は、当該パラメータの後続の調整のために初期値として予め与えられる。このようにして著しく処理を高速化することができる。
【００５０】
方法ステップＶＩにおいて当該パラメータが最適に調整される。
【００５１】
本発明によれば、パラメータはモデルの解剖学的な全ジオメトリに対する影響に関して階層的に体系化されている。パラメータのジオメトリ作用が大きいほど、パラメータは階層においてより上位にある。反復ステップＳの回数が増加するほど、調整可能なモデルパラメータの個数は階級次数に応じて増大する。
【００５２】
すなわち、最初の反復ステップＳにおいては、つまりループの最初の通過内においては、ステップＩＶで、０次の階層クラスの下にある１次の階層クラスのパラメータのみがモデルの調整に使用される。２回目の通過の際には、まず方法ステップＩＶにおいてモデルに再び並進、回転およびスケーリングを受けさせることができる。続いて、方法ステップＶにおいて、まだ未決定の２次の階層クラスのモデルパラメータが既に決定されたパラメータによって見積もられ、ステップＶＩにおいて調整に加えられる。このプロセスはｎ回繰り返され、ｎ回目の反復ステップにおいてｎ次の階層クラスの全てのパラメータが最適化され、さらに反復ステップＳの最後のステップＶＩＩにおいて、今まで未だ最適化されなかった他のパラメータが使用できるか否かが明らかにされる。続いて、更に新たに（ｎ＋１）回目の反復ステップが始まり、新たにモデルがまず移動、回転あるいはスケーリングされ、結局は順番に再び全てのパラメータが調整され、今や（ｎ＋１）次の階層クラスのパラメータも使用できる。続いて、方法ステップＶＩＩにおいて、新たに、全てのパラメータが個別化されているか否か、すなわち未だ最適化されなかったパラメータがなおも存在するか否か、または既に所望のマッチングが達成されているか否かが確かめられる。
【００５３】
図５Ｂ〜５Ｄはこのようなマッチングプロセスについての非常に簡単な事例を示す。この図においてモデルＭは、図を見やすくするために、連続した表面として表示されている。図５Ｂは目標構造Ｚを、これに対してずらされたモデルＭと共に示す。簡単な並進、回転およびスケーリングによって図５Ｃに示されている画像を得ることができ、この画像ではモデルＭが既に目標構造Ｚに比較的良好にマッチングされている。他の下位のパラメータの設定によって、最後には図５Ｄにおいて達成されているマッチングが得られる。
【００５４】
上述の反復プロセスによって、できるだけ時間を節約した効果的なマッチングが行なわれることが保証される。マッチング過程中、いつでも目標構造ＺもモデルＭも、そして現在計算された偏差値つまり偏差関数の現在計算された値も、コンソール５の画面６に表示することができる。更に、図５Ｃ〜５Ｄに示されているように、偏差も可視化することができる。付加的に偏差可視化も相応のカラーによって行なうことができる。
【００５５】
下位の階層クラスはジオメトリ影響の定量的解析からもたらされる。このために各パラメータが変化され、幾何学的に変化されたモデルの、初期値に対して生じた偏差が計算される。この偏差は、例えば図４Ａおよび４Ｂに示されているような三角形を基礎とする表面モデルが使用される場合、当該モデル三角形の幾何学的距離の総和によって定量化することができる。偏差のための数値的間隔を予め与えることによってパラメータを階層クラスに分類することができる。異なるパラメータが同じ階層クラスに含まれることは十分に有り得る。これは、とりわけ偏差に対する数値的間隔の幅に依存する。同じ階層クラスにおけるこれらのパラメータは、上述のように、定められた反復ステップＳ内において、同時に初めに変化させられるか、もしくは解剖学的マッチング方法において相応に解剖学的に変化させられる。
【００５６】
既に述べたように、とりわけこの方法においては、モデルの定められた解剖学的な目印の１つまたは複数の位置に直接に結びついているモデルパラメータが使用される。これは、一方で医学的に有意義なモデル変換のみが行なわれるという利点を有する。他方で、これは、医学的に熟練した使用者が一般にこの解剖学的な目印を知っているので正しく良好にこれらのパラメータを扱うことができる利点を有する。このようなパラメータの例が図３Ａに記入された距離ｄ12である。この距離ｄ12は、図３Ａにおける骨盤標準モデルの上前腸骨棘にそれぞれ付してある目印Ｌ1，Ｌ2間の距離である。
【００５７】
本発明による方法のこの実現においては、使用者が、例えばマウスポインタにより、上前腸骨棘における解剖学的目印Ｌ1，Ｌ2のうちの１つを選択し、その位置を対話式に変化させることができる。使用者はこのようにして上前腸骨棘の間隔すなわち距離ｄ12の長さを変化させ、それにより骨盤ジオメトリ全体を変化させることができる。図３Ａには距離ｄ12が縮小されたモデル状態が示され、図３Ｂには距離ｄ12が拡大されたモデル状態が示されている。
【００５８】
使用者は、同じようにして、例えば仙骨Ｔ3の上面における解剖学的目印Ｌ3と恥骨結合Ｔ4における解剖学的目印Ｌ4との間の距離ｄ34も変化させることができる。両パラメータｄ12，ｄ34は骨盤の標準モデルＭの全ジオメトリに対してほぼ同じ影響を持つので、ここでは両パラメータは同じ階層クラスに配列され、同じ反復ステップＳ内において使用者によって変化させられるか、もしくは自動的にこの反復ステップＳにおいて変化させられる。
【００５９】
２つの目印間の距離が異なる階層クラスに分類されている他の典型例を頭蓋モデルの解剖学的目印に基づいて説明する。種々の解剖学的目印を有する頭蓋モデルの前面図を図６に示す。このような頭蓋モデルは、とりわけ両眼窩の距離、すなわちそこに位置決めされている目印Ｌ5，Ｌ6の距離と、（図６では認識できない）頭蓋底における小さな骨の突起である両茎状突起の距離とによってパラメータ化される。ここで、眼窩距離を示す第１のパラメータの幾何学的作用は茎状突起間の距離を示す第２のパラメータの幾何学的作用よりも大きい。これは、１ミリメートルだけパラメータを変化させた際のモデルのジオメトリ変化によって調べることができる。茎状突起は比較的小さい構造であることから、幾何学的なモデル変化はこれらの骨突起の周りの小さい範囲に限定される。これに対して眼窩は相対的に遥かに大きい。眼窩距離を変化させた場合、モデルの数倍の部分がそのジオメトリを変化させ、高められた偏差をもたらす。従って、眼窩距離パラメータは、茎状突起距離の変化よりも著しく高い階層クラスに配列されている。なぜならば、基本的にパラメータ階層において大きな幾何学的活動範囲を有するパラメータは、むしろ局所的な作用を有するパラメータよりも階級的にさらに上位にある。
【００６０】
ここに示されているように標準モデルＭの２つの解剖学的目印Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4の間の距離を含むモデルパラメータｄ12，ｄ34の変形例においては、とりわけ標準モデルＭのジオメトリが、解剖学的目印Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4の間の直線に沿った範囲において距離変化に比例して変形される。これは図３Ａ，３Ｂに距離ｄ12について示されている。
【００６１】
第１の解剖学的目印（ここでは例として標準モデルＭの目印Ｌ1）の位置の隣接目印（ここでは例えば目印Ｌ3，Ｌ4）に対する相対的な位置変化を含むモデルパラメータｄ12の変化の際に、とりわけ標準モデルＭのジオメトリが前記第１の解剖学的目印Ｌ1の周囲Ｕでは前記隣接目印Ｌ3，Ｌ4の方向に適切に共に変形させられる。この変形は、前記第１の解剖学的目印Ｌ1からの距離ａの増大にともなって減少するのが好ましい。すなわち、図３Ａ，３Ｂに示された作用を達成するために、目印Ｌ1の周りのより狭い範囲における変形が目印Ｌ1からより遠くに離れた範囲における変形よりも強い。しかしながら、解剖学的に有意義な変換をもたらす限り、他の変換規則も考え得る。これは場合によってはその都度選択されるモデルに依存する。
【００６２】
最終的に十分なマッチングが達成されたならば、方法ステップＶＩＩＩにおいて本来のセグメント化が行なわれる。これは、同様にプロセッサ１１内のソフトウェアモジュールとして実現されている分離ユニット１６内で行なわれる。この場合に、モデルの輪郭またはそのうちの関心部分の輪郭の内部にある断層画像データ内の全ての画素が選択される。このために、例えば当該画素が画像データつまり全ての残りのデータから消去されるので、所望の画素だけが残される。分離された部分対象は任意に継続処理することができる。
【００６３】
ここでもう一度明確に、図に示されたシステムアーキテクチャおよびプロセスは当業者によって容易に細部において変更可能である実施例にすぎないことを言及しておく。特に、制御装置３は、これが例えば相応のコンソールを備えている限り、そこで直接に本発明による方法に基づく画像処理を実行するために画像コンピュータ１０における全ての相応の構成要素も有することができる。この場合には、結局、制御装置３自体が本発明による画像処理システムを形成し、ワークステーションもしくは個別の画像コンピュータは必要でない。更に、本発明による画像処理システムの種々の構成要素は、プロセッサ上もしくは画像コンピュータなどにおいて実現されていることも必ずしも必要ではなく、むしろ種々の構成要素は多数のプロセッサもしくは互いにネットワーク化されたコンピュータに分散させることもできる。
【００６４】
更に、既に公知の継続処理プロセスが与えられている既設の画像処理システムに、これらの設備も上述の本発明による方法に従って使用するために、本発明によるプロセス制御ユニットを追加装備させることも考えられ得る。多くのケースにおいて、場合によっては、適当な制御ソフトウェアモジュールを有する制御ソフトウェアのアップデートでも足りる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明による画像処理システムの実施例を示す概略図
【図２】本発明によるセグメント化方法の経過例を示す流れ図
【図３Ａ】人間の骨盤の３次元表面モデルを示す図
【図３Ｂ】拡大された棘間径を有する図３Ａに示された表面モデルを示す図
【図４Ａ】三角形を基礎とした表面モデルとして図３Ａによる人間の骨盤を示す図
【図４Ｂ】図４Ａによる右寛骨の表示を示す図
【図５Ａ】断層画像データにおける人間の頭蓋の目標構造を示す図
【図５Ｂ】まだマッチングされていない表面標準モデルを有する図５Ａによる目標構造を示す図
【図５Ｃ】目標構造に部分的にマッチングされた標準モデルを有する図５Ｂによる目標構造および標準モデルの表示を示す図
【図５Ｄ】目標構造にさらにマッチングされた図５Ｃによる目標構造および標準モデルの表示を示す図
【図６】人間の頭蓋における解剖学的目印の表示を示す図
【符号の説明】
【００６６】
１        画像処理システム
２        モダリティ
３        制御装置
４        バス
５        コンソール
６        画面
７        キーボード
８        マウス
９        大容量記憶装置
１０        画像コンピュータ
１１        プロセッサ
１２        メモリ装置
１３        インターフェース
１４        評価ユニット
１５        適合化ユニット
１６        分離ユニット
１７        目標構造検出ユニット
ａ        間隔
Ｍ        標準モデル
Ｄ        断層画像データ
Ｐ        患者
Ｓ        反復ステップ
Ｕ        周辺
Ｚ        目標構造
Ｌ1        解剖学的目印
Ｌ2        解剖学的目印
Ｌ3        解剖学的目印
Ｌ4        解剖学的目印
ｔx        モデルパラメータ
ｔy        モデルパラメータ
ｔz        モデルパラメータ
ｒx        モデルパラメータ
ｒy        モデルパラメータ
ｒz        モデルパラメータ
ｄ12      モデルパラメータ
ｄ34      モデルパラメータ
【図１】
2005169118.tif 000003
【図２】
2005169118.tif 000004
【図３Ａ】
2005169118.tif 000005
【図３Ｂ】
2005169118.tif 000006
【図４Ａ】
2005169118.tif 000007
【図４Ｂ】
2005169118.tif 000008
【図５Ａ】
2005169118.tif 000009
【図５Ｂ】
2005169118.tif 000010
【図５Ｃ】
2005169118.tif 000011
【図５Ｄ】
2005169118.tif 000012
【図６】
2005169118.tif 000013