(57)【要約】【課題】中間診断書を極めて簡単に迅速に且つ信頼性をもって作成可能にする。【解決手段】まず、診断上の課題設定に応じて断層画像データＤ内の目標構造Ｚが求められ、目標構造Ｚに対応して解剖学的標準モデルＭが選択され、この標準モデルＭのジオメトリはモデルパラメータｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0に基づいて変化可能であり、標準モデルＭが自動的に断層画像データＤ内の目標構造Ｚにマッチングされ、その後、断層画像データがマッチングされた標準モデルＭに基づいてセグメント化され、マッチングされた標準モデルＭおよび／または重要な解剖学的構造に対応する少なくとも１つの部分モデルＴ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4，Ｔ5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ことにより、診断上の課題設定に関して検査対象の重要な解剖学的構造が分離され、引続いて、重要な解剖学的構造が分離されて可視化されおよび／または後での可視化のために記憶される。【選択図】図１
2005169120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の断層画像データに基づいて検査対象の結果画像を自動的に作成する方法において、
まず、診断上の課題設定に応じて断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）が求められ、
目標構造（Ｚ）に対応して解剖学的標準モデル（Ｍ）が選択され、この解剖学的標準モデル（Ｍ）のジオメトリはモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）に基づいて変化可能であり、
解剖学的標準モデル（Ｍ）が自動的に断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）にマッチングされ、
その後、断層画像データがマッチングされた標準モデル（Ｍ）に基づいてセグメント化され、マッチングされた標準モデル（Ｍ）および／または重要な解剖学的構造に対応する少なくとも１つの部分モデル（Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4，Ｔ5）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ことにより、診断上の課題設定に関して検査対象の重要な解剖学的構造が分離され、
引続いて、重要な解剖学的構造が分離されて可視化されおよび／または後での可視化のために記憶される
ことを特徴とする検査対象の結果画像の作成方法。
【請求項２】
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（Ｍ）と目標構造（Ｚ）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記載の方法。
【請求項３】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）は、自動マッチングプロセスにおいて偏差値が最小となるように変化させられることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
セグメント化の前に、目標構造（Ｚ）への標準モデル（Ｍ）のマッチングの際に、予め与えられた閾値以下にある最小の偏差値が達せられたかどうかが自動的にチェックされ、達成されていない場合には方法が断層画像データの他の手作業処理のために中断されることを特徴とする請求項２又は３記載の方法。
【請求項５】
検査対象の少なくとも１つの分離された解剖学的構造が自動的に標準偏差をチェックされることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
【請求項６】
求められた標準偏差が分離された解剖学的構造とともにグラフィック表示され、および／または操作者へ音響信号により報知されることを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
検査対象が求められた標準偏差に基づいて自動的に分類されることを特徴とする請求項５又は６記載の方法。
【請求項８】
標準モデル（Ｍ）は、複数の反復ステップにおいて、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）に基づいて断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）にマッチングされ、モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）は、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、反復ステップの回数が増加するほど可調整のモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）の個数が階層次数に応じて増大させ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】
モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）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８記載の方法。
【請求項１０】
階層クラスへのモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）の割り付けは、当該モデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）が定められた値だけ変化さ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９記載の方法。
【請求項１１】
種々の階層クラスに偏差の特定の値範囲が割り当てられていることを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
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１１の１つに記載の方法。
【請求項１３】
モデルパラメータは、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、少なくとも１つの解剖学的目印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】
断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）は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１３の１つに記載の方法。
【請求項１５】
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ロード可能なコンピュータプログラム製品であって、そのプログラム製品が画像処理システム上で実行されるときに請求項１乃至１４の１つに記載の方法の全ステップを実行するためのプログラムコード手段を備えていることを特徴とするプログラム製品。
【請求項１６】
検査対象の結果画像を検査対象の断層画像データに基づいて自動的に作成するための画像処理システムにおいて、
測定された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、
診断上の課題設定に応じて断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）を求めるための目標構造検出ユニット（１７）と、
断層画像データ（Ｄ）内の種々の目標構造（Ｚ）のための複数の解剖学的標準モデル（Ｍ）を有し、その解剖学的標準モデル（Ｍ）のジオメトリがそれぞれモデルパラメータ（ｔx，ｔy，ｔz，ｒx，ｒy，ｒz，ｄ0）に基づいて変化可能であるメモリ装置（１２）と、
求められた目標構造（Ｚ）に対応する解剖学的標準モデル（Ｍ）の１つを選択するための選択ユニット（１４）と、
選択された解剖学的標準モデル（Ｍ）を断層画像データ（Ｄ）内の目標構造（Ｚ）にマッチングさせるための適合化ユニット（１５）と、
断層画像データを、マッチングされた標準モデルに基づいてセグメント化し、マッチングされた標準モデル（Ｍ）または重要な解剖学的構造に対応する部分モデル（Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4，Ｔ5）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を選択することにより、診断上の課題設定に関して重要な検査対象の解剖学的構造を分離するためのセグメント化ユニット（１６）と、
重要な解剖学的構造を自動的に分離して可視化するおよび／または後での可視化のために記憶するための可視化ユニット（１８）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１７】
請求項１６記載の画像処理システム（１）を含む検査対象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、検査対象の断層画像データに基づいて検査対象の結果画像を自動的に作成する方法に関する。更に、本発明はこのような方法を実施可能である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、磁気共鳴断層撮影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、一般に当該検査対象の多数の断層画像シリーズである。検査の以後の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。このような検査の経過は一般には診断の課題設定によって決定される。多くの場合に、特定の器官または器官系は概観画像の作成後にやっとより正確に検査される。このための例が患者の臨床上重要な膝部の検査である。膝部の比較的僅かな断層画像シリーズの作成後に、まず膝の内部構造の病気の中間診断書が作成され、これに基づいて膝の当該範囲のさらに先へ進める検査が行なわれる。一般にはこの中間診断書の作成のために操作者、例えば放射線医またはＭＴＲＡ（放射線臨床検査技師）が個々の概観画像を解析し、他の処置について決定する。このような中間診断書の作成は軽視できない時間費用を必要とし、それによって検査ワークフロー全体を悪化させる。他の問題は、断層画像データ内の特に複雑な解剖学的構造の場合に特定の内部構造の病気識別が極めて困難なことがあり、若干の経験を必要とすることにある。従って、間違った中間診断結果となりやすい。これは場合によっては断層画像検査の品質の低下を招き得る。
【０００３】
確かに既に、断層画像内の特定の関心構造について個別のモデルを作成し、これらのモデルを診断支援または非侵襲計画立案に利用するための種々の方法が知られている。例えば心臓の超音波画像のモデルに基づく評価のために、半自動ですなわち手作業で検出された３つの解剖学的目印にモデルをマッチングさせることによって、被験者の個別的な心臓モデルを作成して評価する方法が知られている（特許文献１参照）。更に、ＣＴ画像に基づいて、同様に手作業で決定した３つの解剖学的目印を用いて、心臓の非侵襲方法を計画するために心臓の個別的な３Ｄモデルを作成する方法が知られている（特許文献２参照）。更に、解剖学的目印に基づいて半自動で左心室のモデルを作成する方法が知られている（特許文献３参照）。呼吸管もしくは消化管の個別化されたモデルにより仮想の内視鏡検査を行なう方法が知られている（特許文献４）。しかしながら、これらの全ての方法において、いずれも１つのモデルしか出力されず、従ってそれに基づく診断または非侵襲計画が、作成されたモデルの品質に極めて依存する。
【特許文献１】国際特許出願公開第９５／５５２３３号パンフレット
【特許文献２】独国特許出願公開第１０３１１３１９号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２００３／００９７２１９号明細書
【特許文献４】国際特許出願公開第００／３２１０６号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、診断書、特に検査のさらなる進行のための中間診断書を極めて簡単に、迅速に且つ信頼性をもって作成することができるようにした、既に作成された断層画像データに基づいて検査対象の結果画像を自動的に作成する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】
【０００５】
検査対象の結果画像の作成方法に関する課題は、本発明によれば、検査対象の断層画像データに基づいて検査対象の結果画像を自動的に作成する方法において、まず、診断上の課題設定に応じて断層画像データ内の目標構造が求められ、目標構造に対応して解剖学的標準モデルが選択され、この解剖学的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、解剖学的標準モデルが自動的に断層画像データ内の目標構造にマッチングされ、その後、断層画像データがマッチングされた標準モデルに基づいてセグメント化され、マッチングされた標準モデルおよび／または重要な解剖学的構造に対応する少なくとも１つの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ことにより、診断上の課題設定に関して検査対象の重要な解剖学的構造が分離され、引続いて、重要な解剖学的構造が分離されて可視化されおよび／または後での可視化のために記憶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、検査対象の結果画像を検査対象の断層画像データに基づいて自動的に作成するための画像処理システムにおいて、測定された断層画像データを受信するためのインターフェースと、診断上の課題設定に応じて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標準モデルを有し、その解剖学的標準モデルのジオメトリがそれぞれモデルパラメータに基づいて変化可能であるメモリ装置と、求められた目標構造に対応する解剖学的標準モデルの１つを選択するための選択ユニットと、選択された解剖学的標準モデルを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と、断層画像データを、マッチングされた標準モデルに基づいてセグメント化し、マッチングされた標準モデルまたは重要な解剖学的構造に対応する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を選択することにより、診断上の課題設定に関して重要な検査対象の解剖学的構造を分離するためのセグメント化ユニットと、重要な解剖学的構造を自動的に分離して可視化するおよび／または後での可視化のために記憶するための可視化ユニットとが設けられていることによって解決される。
【０００６】
本発明による方法によれば、まず診断上の課題設定に応じて断層画像データ内の関心のある目標構造が自動的に求められる。その後、この目標構造に対応して解剖学的標準モデルが選択される。この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る。種々の解剖学的モデルはデータバンク内で管理され、しかも検査すべき各器官には当該器官を含む少なくとも１つの解剖学的標準モデルが対応するのがよい。その後、この標準モデルが自動的に断層画像データ内の目標構造にマッチングさせられ、すなわちこの目標構造に対応して個別化される。次に、マッチングされた標準モデルに基づいて断層画像データのセグメント化が行なわれる。このセグメント化においては、マッチングされた標準モデルおよび／または重要な解剖学的構造に対応する少なくとも１つの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を選択することにより、診断上の課題設定に関して検査対象の関心のある重要な解剖学的構造が分離される。その選択は、該当画素が除かれる又は該当モデルもしくは部分モデルの残りの全ての画素が除かれるすなわち該当画素を切り抜かれる形で行なわれる。なお、「部分モデル」とは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。この部分モデルは本来の検査すべき器官（部分）に相当してよい。引続いて、重要な解剖学的構造が分離されて可視化されるおよび／または後での可視化のために記憶される。
【０００７】
この可視化は、例えば当該モダリティのオペレータコンソールまたはそれにネットワークを介して接続されているワークステーションの画面において２次元または３次元で行なわれる。同様に、プリンタ、フィルミングステーション等への結果画像の出力が可能である。重要な解剖学的構造の分離された可視化は、例えば分解図の形で当該器官の全ての個別部分が互いに別々に１つの結果画像内に表示されるように行なわれるのがよい。更に、個々の構造が個別の結果画像にも表示されるとよい。これらの個別の結果画像は、診断書を作成する人が交互に、順次にもしくは並行して種々の表現法や画面ウィンドウなどで観察することを可能にする。３次元表示の場合、これは、とりわけ操作者が構造群もしくは個々の構造を、対話形式にて相応のユーザインターフェース上で仮想的に立体的に回転させて全ての側面から観察することができるように行なわれる。さらに、分離された可視化においては、上述のように簡単に構造表面が表示されるいわゆるＳＳＤ表示法（ＳＳＤ＝Ｓｕｒｆａｃｅ  ｓｈａｄｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ、表面表示法）のほかに、例えばＶＲＴ（＝Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ、ボリュームレンダリング法）、ＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉｐｌａｎａｒ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ、多断面再構成）、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ、最大値投影表示法）等の如き個々の重要な構造に対してその都度最もふさわしい任意の他の表示法が使用される。
【０００８】
本発明により提案された方法によって断層画像データが標準モデルに基づいてセグメント化され、すなわち全ての診断上重要な部分に分解される。結果画像内の種々の解剖学的構造の後で行なわれる分離された可視化によって、とりわけ経験豊かでない人にとっても正しい中間診断が非常に簡単になる。結局、本発明による方法は、断層画像検査中における中間診断書の迅速な作成および保護をもたらし、それによって全検査時間が短縮され、同時に検査結果の品質が改善される。更に、本発明による方法は、検査後における本来の医師の診断を最適にするのを援助することができる。冒頭に述べた従来公知の方法とは違って、関心構造の実際に測定されてセグメント化されたボリュームデータが可視化されるのであり、この関心構造のモデルが可視化されるのではない。
【０００９】
個別化されたモデルに基づくセグメント化は、例えば米国特許第６５５６６９６号明細書に開示されているような通常の閾値法または領域成長法とは違って、本発明による方法は、分離すべき構造が断層画像データ内の強いコントラスト差によっては識別できないような場合にも使用可能である利点を有する。
【００１０】
本発明による画像処理システムは、このためにまず、測定された断層画像データを受信するためのインターフェースと、診断上の課題設定に応じて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標準モデルを有し、その解剖学的標準モデルのジオメトリがそれぞれ特定のモデルパラメータに基づいて変化可能である特にデータバンクの形でのメモリ装置と、求められた目標構造に対応して解剖学的標準モデルの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と、断層画像データを、マッチングされた標準モデルに基づいてセグメント化し、マッチングされた標準モデルおよび／または重要な解剖学的構造に対応する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を選択することにより、診断上の課題設定に関して検査対象の重要な解剖学的構造を分離するためのセグメント化ユニットとを必要とする。更に、重要な解剖学的構造を自動的に分離して可視化する又は後での可視化のために適切に記憶するための可視化装置が必要である。なお、「可視化装置」とは、セグメント化された断層画像データを、例えば１つの画面上において、又は画像処理システムに接続されている他の出力ユニット上においても、重要な構造を互いに分離して表示し個別に観察できるように処理する装置であると解すべきである。
【００１１】
従属請求項は、それぞれ本発明の特に有利な発展形態および実施形態を含み、本発明による画像処理システムは方法請求項に応じ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ロード可能なコンピュータプログラム製品であって、そのプログラム製品が画像処理システム上で実行されるときに前述の方法の全ステップを実行するためのプログラムコード手段を備えていることを特徴とするプログラム製品が提案される。
【００１２】
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。それによって、簡単に偏差値を最小化することよりマッチングを完全自動化することができる。
【００１３】
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、特に所望の結果画像の作成が行なわれる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処理および／または別の測定制御をすることができる。自動的経過の最中にプロセスを持続的に例えば画面もしくはその画面の部分範囲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できる。
【００１４】
使用者に偏差関数の現在値を表示すると好ましい。特に、ユーザインターフェースの残りを使用者の別作業のために開放している間、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る。
【００１５】
必要ならば自動マッチングプロセスに介入して個々のモデルパラメータを手作業で調整することができる可能性が操作者のために存在すると好ましい。操作者に現在の偏差値が表示されると好ましく、それにより操作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知ることができる。特に、各モデルパラメータについて個々の偏差値を求め、これらを全偏差値の代わりに、または全偏差値に付加して表示することも可能である。このための典型的な例は、目標構造および／またはマッチングすべき標準モデルまたはこれらの対象の少なくとも一部を端末機のグラフィックユーザインターフェースに表示することである。使用者は、例えばキーボードまたはマウス等の指示装置により、定められたモデルパラメータ（例えばモデル上の２点間の距離）をマッチングさせることができる。走行バーまたは光学的に良好に識別できる類似の手段で、使用者に、その動作によって偏差がどの程度まで減少したかが表示される。特に、一方ではモデルの全偏差が表示され、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（例えばモデル内の２点間距離の場合、目標構造内の当該点間の距離に対するモデル内の２点間距離の差）が表示される。
【００１６】
特に有利な実施態様では、目標構造への標準モデルのマッチングの際に、予め与えられた閾値を下回る最小の偏差値が達せられたかどうかが自動的にチェックされる。すなわち、データセット内の目標構造に対するモデルの偏差が十分に少ないかどうかがチェックされる。その偏差が十分に少ない場合のみ、モデルに基づいて、測定されたデータセットの自動セグメント化が行なわれる。その偏差が十分に少なくない場合には、断層画像データの以後の手作業処理が中断される。このようにして、測定されたデータセットとモデルとの偏差が大きすぎる場合に、自動的にセグメント化されて可視化された解剖学的構造に基づいた誤診断を招き得る誤りのある自動セグメント化が行なわれることが確実に阻止される。
【００１７】
更に、重要な解剖学的構造の簡単な分離された可視化のほかに、これらの解剖学的構造の標準偏差をチェックすると特に好ましい。すなわち、個別化されたモデルもしくは部分モデルと当該解剖学的構造との偏差が自動的に求められる。
【００１８】
このために、特定の手法で個別化されただけの標準モデルもしくは標準部分モデルが使用される。個別化の際、標準偏差のこのような識別に使用されるべきこの比較標準モデルは、比較標準モデルもしくは当該標準部分モデル自体のジオメトリが病気を持たないような変換しか行なわれないことを保証されなければならない。求められた偏差は解剖学的構造と一緒にグラフィックで可視化されるとよい。例えば、求められた偏差は、画面上に可視化されたデータセット内で操作者のためにマーキングされる。付加的に、このような偏差は操作者に対して音響信号によっても明確に表示される。検査された解剖学的構造の病気が簡単に自動的に決定され、操作者はそれについて注意を促される。
【００１９】
この方法の他の実施態様において、検査対象を、求められた標準偏差に基づいて分類することもできる。例えば、他の検査が必要であるかどうか、もし必要であるならばどの検査が行なわれるのかが自動的に決定される。詳細検査を行なうべきかどうか、行なうならどれを行なうのかを従来のように独立して決定するために、操作者には分類が提案として提示されるだけであり、従って、操作者は提案に同意することができ、この場合には大きな費用なしに以後の検査が実行され、あるいは操作者は単に提案を拒否することができる。
【００２０】
解剖学的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、基本的には任意の適切な個別化方法で行なうことができる。解剖学的標準モデルの個別化の考えは、一般的に簡単化して表現すれば、個別化されたコンピュータ断層撮影のデータセット、磁気共鳴断層撮影のデータセットあるいは超音波のデータセットにモデルを最適にマッチングさせる幾何学的変換（３次元モデルの場合には３次元変換に相当する。）を見つけ出すことである。標準モデルのジオメトリに割り付けることのできる全ての情報が同様に個別化される。医療上の画像処理においては、最適な変換パラメータを決定するためのこのような方法は、登録法またはマッチング法とも呼ばれる。一般には、どの幾何学的変換が使用されるかに応じて、いわゆる堅い方法、擬似の方法、遠近法的な方法、弾力的な方法が採用される。このような登録法は、例えば従来では２つ以上の画像を１つの共通な画像にまとめるために、あるいは解剖学的な柱を画像データにマッチングさせるために使用される。この種の種々の方法がとりわけ国際特許出願公開第０１／４５０４７号パンフレット、独国特許第６９３３２０４２号明細書、国際特許出願公開第０１／４３０７０号パンフレットおよび独国特許出願公開第１９９５３３０８号明細に記載されている。
【００２１】
個別化問題の数学的処理のために、一般には既に説明したように断層画像データセットと任意に変換されたモデルとの偏差を表す偏差関数が使用される。偏差関数の種類は使用される解剖学的標準モデルのその都度の型に依存する。
【００２２】
使用可能なディジタルの解剖学的標準モデルは原理的には種々に構成することができる。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り、このようなボリュームデータの編集のために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である。他は一般にはモデルが正四面体から構成されているいわゆる「有限要素法」によるモデル化である。しかしながら、このようなモデルについても特殊で高価なソフトウェアが必要である。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ク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。
【００２３】
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考えられる。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。
【００２４】
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、モデルを作成することができる。人間の骨モデルを得るために、例えば人間の骨格もレーザスキャナで測定し、あるいはコンピュータ断層撮影により走査し、セグメント化並びに三角測量することもできる。
【００２５】
この種のモデルの場合、偏差関数を例えば最小自乗法に基づいて定めることができ、この関数により目標構造に対して相対的に変換されたモデル三角形の位置から偏差のための尺度が計算される。
【００２６】
本発明の特に有利な実施態様では、弾力的な登録法が使用される。できるだけ高速で偏差関数の最小値を見つけ出すために、とりわけ多段ステップ法が使用される。例えば３段ステップ法では、まず第１ステップにおいて適切な位置決め、すなわち並進、回転およびスケーリング（拡大または縮小）によりモデルが大まかにマッチングされる。これに続いて第２ステップにおいて、改善された調整を達成するためにボリューム変換が行なわれる。その後第３ステップにおいてモデルを構造に局部的に最適にマッチングさせるために微調整が行なわれる。
【００２７】
個別化のために、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ような、階層的にパラメータ化された標準モデルを使用すると特に有利である。標準モデルの個別化は複数の反復ステップにおいて行なわれ、反復ステップの個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、従ってモデル変形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、個別化の際にまず、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、マッチングが完全自動で行なわれるかどうかや、操作者が手作業でマッチングプロセスに介入するかどうかに関係することなく、有効な、従って能率的な方法が保証されている。（部分的な）手作業方法の場合、これは、例えば、グラフィックユーザインターフェースにより、各反復ステップにおいて、個々のモデルパラメータが変化のために階層次数のみに従って操作者に提供されるようにすることによって実現することができる。
【００２８】
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が調整に新たに加えられることができる。直ぐ次の反復ステップではその下位の階層クラスのモデルパラメータが加えられる。
【００２９】
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うことができる。その場合に、特に有利な方法では、種々の階層クラスが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。この場合に、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に分類される。三角形を基礎として作成させ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つのパラメータの変化後の変化された標準モデルとの間の偏差が、異なる状態におけるモデルの当該三角形の幾何学的な距離の総和に基づいて計算される。
【００３０】
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が包括的に変化され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、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。
【００３１】
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チェックされ、その後このパラメータが調整に加えられる。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つまり配列は予め、例えば標準モデルの作成時に既に行なうと好ましく、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と好ましい。
【００３２】
すなわち、とりわけ予め、結果画像の作成のための上述の方法において使用できる標準モデルを作成する独立の方法において、モデルパラメータが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。モデルパラメータは相応の階層クラスに割り付けられるが、１つの階層クラスへの１つの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。標準モデルを作成する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貴重な計算時間を節約することができるという利点を有する。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と結び付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一緒に記憶することができる。
【００３３】
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付けられている。これの典型的な例は、一方では、全てのモデルパラメータの位置が適切に互いに変化させられるような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。
【００３４】
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付けは、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。
【００３５】
断層画像データ内の分離すべき部分対象の目標ジオメトリを自動的に検出するために種々の可能性が存在する。代替はいわゆる「閾値法」を使用することにある。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。）を固定設定された閾値と比較するように動作する。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、磁気共鳴撮影の場合、この方法は特に造影剤を用いた検査に適用可能であり、あるいは患者の皮膚表面識別にも適用可能である。コンピュータ断層撮影の場合にはこの方法は付加的に定められた骨構造の識別にも使用することができる。他の組織構造を識別するためにはこの方法は適していない。従って、有利な方法では、目標ジオメトリが少なくとも部分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、方法がコンピュータ断層撮影の断層画像データの場合にも磁気共鳴断層撮影の断層画像データの場合にも安定して使用できることにある。
【００３６】
画像処理システムの目標構造検出ユニット、選択ユニット、適合化ユニット、セグメント化ユニットおよび可視化ユニットは、画像コンピュータの相応の適切なプロセッサ上におけるソフトウェアの形で実現すると特に有利である。更に、この画像コンピュータは、画像データの受信のための相応のインターフェースと、解剖学的標準モデルのためのメモリ装置とを有するべきである。このメモリ装置は、必ず画像コンピュータの一体部分である必要はなく、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できれば十分である。念のために言及するに、種々の構成要素は１つのプロセッサ上にもしくは１つの画像コンピュータ内に必ずしも存在しなければならないわけではなく、種々の構成要素が複数のプロセッサもしくは互いにネット化されたコンピュータに分散させられていてもよい。
【００３７】
ソフトウェアの形での本発明による方法の実現は、既存の画像処理システムも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利点を有する。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自体を取得するモダリティのための駆動ユニットであってよく、この駆動ユニットは断層画像データの本発明による処理のために必要な構成要素を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下において、添付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は本発明による方法の経過例を流れ図で示す。
図３はモデル個別化のための有利な方法の詳細を流れ図で示す。
図４はコンピュータ断層撮影の断層画像データ内の人間の頭蓋の目標構造例を示す。
図５は人間の頭蓋の表面モデルを示す。
図６Ａは図５によるまだマッチングされていない表面標準モデルを備えた図４による目標構造を示す（下顎なし）。
図６Ｂは部分的に目標構造にマッチングされている標準モデルを備えた図６Ａによる目標構造および標準モデルを示す。
図６Ｃは更に目標構造にマッチングされている標準モデルを備えた図６Ｂによる目標構造および標準モデルを示す。
図７Ａは分解表示の形で複数の部分モデルに分離されて可視化されている図５による頭蓋モデルを示す。
図７Ｂは他の注視方向から見た図７Ａによる頭蓋モデルの一部を示す。
図８は図５による頭蓋標準モデルにおける解剖学的目印を示す。
図９は人間の骨盤の三角形を基礎として形成された表面モデルを示す。
【００３９】
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８（ここではマウス８）を備えている。コンソール５または他のユーザインターフェースを介して、例えば操作者によっても診断上の課題設定を入力することができ、あるいはデータバンクから、予め与えられた診断上の課題設定を選ぶことができる。
【００４０】
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。この画像コンピュータ１０内の主な構成要素は、とりわけプロセッサ１１と、モダリティ２（ここでは磁気共鳴断層撮影装置２）によって測定された患者Ｐの断層画像データＤを受信するためのインターフェース１３である。
【００４１】
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に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Ｄ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。
【００４２】
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。
【００４３】
検査対象の結果画像を作成するための本発明による方法の典型的な経過が図２に示されている。
【００４４】
まず、第１の方法ステップＩにおいて予め与えられた診断上の課題設定に応じて断層画像データＤ内の目標構造Ｚが求められる。これは、とりわけ完全自動で、例えば既に述べた輪郭解析により行なわれる。構造が特定されかつ撮影法が特定されている場合、既に説明した閾値法も使用することができる。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、既に数時間前に取得されて大容量記憶装置９内に格納された断層画像データＤであってもよい。
【００４５】
その後ステップＩＩにおいて、目標構造Ｚに応じて標準モデルＭが選択される。このステップＩＩは目標構造検出の方法ステップＩと並行して又はステップＩの前に行なうこともできる。なぜならば、求めるべき目標構造Ｚの種類が診断上の課題設定によって既知であるからである。このために画像コンピュータ１０は種々の有り得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。標準モデルは一般には複数の部分モデルからなるモデルである。
【００４６】
このための典型的な例を膝部検査に基づいて説明する。膝部検査の場合、診断上の課題設定は膝内部の特定構造を検査することを目指している。取得された断層画像データ内において、まず膝の目標構造、例えば膝の外側の骨表面が求められる。これに適した膝モデルは、部分モデル「大腿骨」、「脛骨」、「膝蓋骨」、「個々の半月板」からなる。これに対して、例えば頭蓋骨折の疑いを検査するために患者の頭部に関係する診断上の課題設定では、断層画像データから目標構造として頭蓋の骨の表面構造が求められる。患者のコンピュータ断層撮影データから得られたこのような目標構造が図４に示されている。図５は適切な頭蓋標準モデルを示す。この頭蓋標準モデルは、とりわけ（この図で認識可能な）部分モデルとして、前頭骨Ｔ1、右頭頂骨Ｔ2、左頭頂骨Ｔ3、顔面頭蓋Ｔ4および下顎骨Ｔ7を含む。モデルは、よく認識できるようにするため、連続した表面で示されている。実際にはモデルは三角形を基礎として形成されている。骨盤の相応の表面モデルが図９に示されている。
【００４７】
適切なモデルＭの選択は選択ユニット１４により行なわれ、目標構造の検出は目標構造検出ユニット１７により行なわれる。これらのユニットは、ここでは画像コンピュータ１０のプロセッサ１１上においてソフトウェアの形で実現されている。これは図１に概略的に示されている。
【００４８】
次に、方法ステップＩＩＩにおいて、モデルの個別化がいわゆる「弾力的な登録法」によって行われる。しかしながら、基本的には他の個別化法も可能である。目標構造Ｚへの標準モデルＭのこのマッチングは適合化ユニット１５内において行なわれる。適合化ユニット１５は、図１に概略的に示されているように、同様に画像コンピュータ１０のプロセッサ１１上におけるソフトウェアの形で実現されている。
【００４９】
個別化プロセスの有利な実施形態が図３に流れ図の形でより正確に示されている。このマッチングプロセスにおける複数の反復ステップＳにおいて、個々のモデルパラメータは、最終的に全てのパラメータが個別化されるか又は個別化が十分になるまですなわち標準モデルＭと目標構造Ｚとの間における偏差が最小になるか又は予め与えられた閾値を下回るまで、変化させられる。各反復ステップＳは、ループの形で通過される複数の処理ステップＩＩＩａ，ＩＩＩｂ，ＩＩＩｃ，ＩＩＩｄを含む。
【００５０】
ループつまり最初のステップＳは方法ステップＩＩＩａから始まる。この方法ステップＩＩＩａにおいてまず並進、回転およびスケーリングのための最適なパラメータが決定される。これは最上位（以下においては「０次」）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つのモデル軸の周りにおける回転の３つのパラメータｒx，ｒy，ｒzが図５に概略的に示されている。
【００５１】
このマッチングができる限り行なわれたならば、次のステップＩＩＩｂにおいて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。このための例は、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の開始値として予め与えられる。このようにしてこのプロセスが著しく高速化される。
【００５２】
その後、方法ステップＩＩＩｃにおいて当該パラメータが最適に調整される。
【００５３】
図示された実施例では、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。パラメータの幾何学的作用が大きいほど、パラメータは階層においてより上位にランクされる。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が階層次数に応じて増大する。
【００５４】
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ＩＩＩｃ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ＩＩＩａにおいてモデルに再び新たに並進、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ＩＩＩｂ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ＩＩＩｃ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ＩＩＩｄ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、モデルＭが新たに先ず移動、回転あるいはスケーリングされ、最終的に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ＩＩＩｄ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。
【００５５】
図６Ａ〜図６Ｃ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６Ａ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６Ｂ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６Ｃにおいて達成されているマッチングが得られる。
【００５６】
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６Ａ〜図６Ｃ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。
【００５７】
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８に示されているような三角形を基礎とした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、もしくは自動マッチング方法の場合には相応に自動的に変化させられる。
【００５８】
既に述べたように、特に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つ又は複数の位置に直接に結び付いているモデルパラメータが使用される。これは一方において医学的に意義のあるモデルの変換のみが行なわれるという利点を有する。他方において、これは、医学的に訓練された使用者が一般にこれらの解剖学的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は、図８の頭蓋モデルに記入されている解剖学的目印Ｌ，Ｌ1，Ｌ2の位置、または眼窩の中心点における解剖学的目印Ｌ1，Ｌ2間の距離ｄ0の如き個々の目印間の距離である。自動マッチングプロセスに操作者が手作業で介入する場合、この眼窩距離ｄ0を調整するために、使用者は例えばマウスポインタにより解剖学的目印Ｌ1，Ｌ2の１つを選択し、その位置を対話形式で変化させる。その後モデルＭのジオメトリが自動的に適切に共に変形させられる。
【００５９】
標準モデルＭ内における２つの解剖学的目印間の距離を含むモデルパラメータの変化の際に、とりわけ、標準モデルのジオメトリは、解剖学的目印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せられる。第１の解剖学的目印の位置の、隣接目印に対する相対的な位置変化を含むモデルパラメータの変化の際に、とりわけ標準モデルＭのジオメトリが前記第１の解剖学的目印の周囲では前記隣接目印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の解剖学的目印からの距離の増大にともなって減少するのが好ましい。すなわち、図示された作用を達成するために、目印の周りのより狭い範囲における変形が目印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、解剖学的に意義のある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。
【００６０】
頭蓋モデルの解剖学的目印Ｌ，Ｌ1，Ｌ2に基づいて、２つの目印の間の距離が、異なる階層クラスに分類されているような典型的な例も明らかにする。例えば、図８に示された頭蓋モデルは両眼窩の距離ｄ0のみによって決定されるのではなく、（図８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によっても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が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ので、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、パラメータ階層において基本的に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層的にさらに上位にあるからである。
【００６１】
最終的に全ての可調整パラメータが個別化されているか、または偏差関数が最小値に達したならば、方法ステップＩＶにおいて、データセットすなわち目標構造と個別化された標準モデルとの偏差が十分に小さいかどうかがチェックされる。この場合に、例えば、現在の達成された偏差値が限界値を下回っているかどうかをチェックするとよい。これがそうでない場合には、方法ステップＶとして概略的に示されているように、自動プロセスが中断され、通例のように他の処理が行なわれる。すなわち、画像データが操作者によって手作業で評価され、中間診断書が手作業で作成される。このような中断の場合において、操作者が進行中のプロセスを手作業で継続処理させなければならないことを即座に認識させるように操作者に相応の信号が出力されると有効である。
【００６２】
これに対して、目標構造Ｚへの標準モデルＭのマッチングが十分である場合、方法ステップＶＩにおいて、セグメント化が行なわれる。これは分離ユニット１６内で行なわれる。この分離ユニット１６は、同様に、図１に概略的に示されているように、プロセッサ１１内のソフトウェアモジュールの形で実現されている。この場合に、診断上の課題設定に従ってモデルまたは重要な解剖学的構造に対応する特定の部分モデル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、例えば残りの全てのデータが消去されるので、所望の画素だけがそのまま残る。
【００６３】
方法ステップＶＩＩにおいては、診断上重要な解剖学的構造の分離された可視化が所望の結果画像の形で可能であるように、セグメント化された全データが完全自動で処理される。これは、グラフィックユーザインターフェースにより行なわれる。このために、３次元の対象を表示するための市販のプログラムを、例えば分離された重要な（部分）構造のデータが可視化ユニットによってかかるプログラムのインターフェースに応じて処理されるようにすることによって利用することが考えられる。
【００６４】
図７Ａおよび図７Ｂには、例えば頭蓋検査の場合に、重要な構造の可視化がどのような形で可能であるが示されている。それぞれ図５による頭蓋標準モデが表示されている。図７ＡはこのモデルＭを分解図の形で示し、主たる部分モデルＴ1、Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4，Ｔ5，Ｔ6，Ｔ7が結果画像において互いに分離されて示されている。これらの部分モデルは、詳細には、前頭骨Ｔ1、右頭頂骨Ｔ2、左頭頂骨Ｔ3、顔面頭蓋Ｔ4、後頭骨Ｔ5、頭蓋底Ｔ6および下顎骨Ｔ7である。図７Ａにおいて、顔面頭蓋Ｔ4および（後頭骨Ｔ5を含む）頭蓋底Ｔ6はまだ共通部分としてつながっている。全ての部分構造つまり部分モデルＴ1、Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4，Ｔ5，Ｔ6，Ｔ7は、別々に使用者によってグラフィックユーザインターフェースにて目印を付けることができ、例えばマウスで「クリック」され、そして空間内で全ての方角から別々に仮想の回転およびスケーリングによって観察されることができる。図７Ｂには顔面頭蓋Ｔ4および（後頭骨Ｔ5を含む）頭蓋底Ｔ6から成るつながった頭蓋部分が上方から見て図で示されている。図７Ａおよび図７Ｂと図５との比較から極めて直ぐに分かるように、重要な構造の（すなわち内部構造も）分離された視覚的表示に基づいて、複雑な構造の内部における病気を簡単に認識することができる。頭蓋検査の図示された例では未熟な医療従事者によってすら、あるいは素人さえも図７Ｂによる表示において容易に頭蓋底の割れ目を認識することができる。これに対して、断層画像データの古典的な評価の場合、これは熟練した医療従事者しか可能でない。
【００６５】
図２に示された実施例では、多くの場合のように可視化が直ぐに行なわれる。処理プロセスがバックグランドで走っている場合には、可視化を行なうことができるほどまでプロセスが進行したことを、例えば音響式および／または光学式の表示で知らせると好ましい。代替としてもしくは追加的に、診断上重要な解剖学的構造を互いに分離して示すこのようにして作成された結果画像（もしくはこれらの画像の基礎を成している処理されたデータ）がまず中間記憶され、それによりこれらの結果画像（データ）を後でいつでも呼び出すことができるようにすることも可能である。結果画像は、とりわけプリンタ、フィルミングステーション等にも出力することができ、あるいはネットワークを介して他の個所に、そこで画面等に表示するために送ることもできる。
【００６６】
図２に示されている実施例では、更に種々の分離された構造とそれぞれに付属した標準モデルもしくは部分モデルとの標準偏差が結果画像内に、操作者による診断を容易にするためにマーキングされる。これは、とりわけ相応の標準偏差が特定位置に存在することを操作者に報知する音響信号との組み合わせで行なわれると好ましい。
【００６７】
方法ステップＩＸにおいて以後の検査ステップが決定される。これは、決定された標準偏差に基づいて自動的に行なわれるか、もしくは操作者によって手作業で行なうこともできる。特に有利な変形例では標準偏差に基づいて自動的に操作者に以後の検査ステップが提案され、この提案を操作者は引き受けるか、拒否するか、補足するか、変更することができる。
【００６８】
従って、本発明により提案された画像処理システムは通常の画像処理システムと同様に画像を観察するために準備するのに役立つだけでなく、断層画像検査の進行中に中間診断書の高速作成および保護をもたらすモデルを基礎としたエキスパートシステムとして役立つ。従って、本発明による方法もしくは画像処理システムは、全検査時間を著しく短縮し、しかも検査結果の品質を改善するのに貢献することができる。特に、検査後における本来の医師の診断も表示された手がかりによって最適化することができる。なぜならば、医師にとって、分離された重要な解剖学的構造を（場合によっては標準偏差の既に行なわれたマーキングも一緒に）有する結果画像が使用できることによって、有り得る病気の識別が著しく容易になるからである。
【００６９】
ここでもう一度明確に、図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、例えば相応のコンソールを備えさせられている場合には、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独立した画像コンピュータは必要でない。
【００７０】
更に、既に公知の後処理プロセスが施されている既設の画像処理システムに、これらの装置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】
【００７１】
【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】本発明による方法の経過例を示す流れ図
【図３】モデル個別化のための有利な方法の経過例の詳細を示す流れ図
【図４】断層画像データ内の人間の頭蓋の目標構造例を示す図
【図５】人間の頭蓋の表面モデルを示す図
【図６Ａ】未だマッチングしていない状態の図５による表面標準モデルを備えた図４による目標構造を示す図
【図６Ｂ】部分的にマッチングした状態の図５による表面標準モデルを備えた図４による目標構造を示す図
【図６Ｃ】さらにマッチングした状態の図５による表面標準モデルを備えた図４による目標構造を示す図
【図７Ａ】分解表示の形で複数の部分モデルに分離されて可視化されている図５による頭蓋モデルを示す図
【図７Ｂ】他の注視方向から見た図７Ａによる頭蓋モデルの一部を示す図
【図８】図５による頭蓋標準モデルにおける解剖学的目印を示す図
【図９】人間の骨盤の三角形を基礎として形成された表面モデルを示す図
【符号の説明】
【００７２】
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        指示装置
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        セグメント化ユニット
１７        目標構造検出ユニット
１８        可視化装置
Ｄ        断層画像データ
Ｐ        患者
Ｚ        目標構造
Ｍ        標準モデル
Ｓ        反復ステップ
Ｌ        解剖学的目印
Ｌ1        解剖学的目印
Ｌ2        解剖学的目印
Ｔ1        部分モデル／前頂骨
Ｔ2        部分モデル／右頭頂骨
Ｔ3        部分モデル／左頭頂骨
Ｔ4        部分モデル／顔面頭蓋
Ｔ5        部分モデル／後頭骨
Ｔ6        部分モデル／頭蓋底
Ｔ7        部分モデル／下顎
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
ｄ0        モデルパラメータ
【図１】
2005169120.tif 000003
【図２】
2005169120.tif 000004
【図３】
2005169120.tif 000005
【図４】
2005169120.tif 000006
【図５】
2005169120.tif 000007
【図６Ａ】
2005169120.tif 000008
【図６Ｂ】
2005169120.tif 000009
【図６Ｃ】
2005169120.tif 000010
【図７Ａ】
2005169120.tif 000011
【図７Ｂ】
2005169120.tif 000012
【図８】
2005169120.tif 000013
【図９】
2005169120.tif 000014