(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用イメージング・システムによってボリューム内で取得された解剖学的画像を処理して、これらの取得された解剖学的画像を、これらの取得された解剖学的画像上で識別される解剖学的構造の相異なる部分に対応する複数のサブボリュームに区分化するための方法であって、
取得された解剖学的画像から肺が現れる解剖学的画像を識別する段階と、
肺の上側及び下側スライスを決定する段階と、
解剖学的画像を取得した解剖学的構造の軸に従って上側及び下側スライスの限界を定める段階と、
下側スライスより下方及び上側スライスより上方のそれぞれの解剖学的区域に対応する取得された解剖学的画像のそれぞれの部分に別個の処理法を適用する段階と、
を含み、
取得された解剖学的画像を識別する前記段階は、取得された解剖学的画像を処理して、これらの画像から気管内の空気を除去するようにする段階を含み、該処理する段階は、
イ）取得された解剖学的画像上に現れる空気の密接に関連したコンポーネントを決定する段階と、
ロ）空気の前記決定された密接に関連したコンポーネントについて平均３Ｄ偏心率を決定する段階と、
ハ）このように算出された平均３Ｄ偏心率を閾値と比較して、その３Ｄ偏心率が第１の閾値よりも小さく且つそのｚ軸上の長さが第２の閾値よりも大きくなっている密接に関連したコンポーネントのみを保持する段階と、
ニ）このように分離された密接に関連したコンポーネントを前記取得された解剖学的画像から減算する段階と、
を含む、方法。
【請求項２】
肺の下側限界に対応するスライスを決定するために、前記方法は更に、
前記解剖学的構造の底部から頂部までの軸方向スライスを点検する段階と、
肺のボクセルが現れる最初のスライスを決定する段階と、
を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
２つの肺の存在が検出されたときに肺の上側限界に対応するスライスを決定するために、前記方法は更に、
前記解剖学的構造の頂部から底部までの軸方向スライスを点検する段階と、
２つの密接に関連したコンポーネントが現れる最初のスライスを決定する段階と、を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
２つの肺の存在が検出されたときに肺の上側限界に対応するスライスを決定するために、前記方法は更に、
前記解剖学的構造の頂部から底部までの軸方向スライスを点検する段階と、
密接に関連したコンポーネントの合計表面が所与の閾値よりも大きくなる最初のスライスを決定する段階と、を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
密接に関連したコンポーネントの合計表面が前記所与の閾値よりも大きくなるスライスが存在していない場合、前記方法は更に、
密接に接続されたコンポーネントの数が１よりも大きくなる最初のスライスを決定する段階を含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
更に、肺が検出されたとき、肺の前記下側スライス限界より下方のスライス上のボクセルによって占められる軸方向表面プロフィールを決定する段階と、
前記軸方向表面プロフィールを分析する際に腹部の存在及び下肢の様々な部分の存在を決定する段階と、
を含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
肺が検出されなかったとき、前記方法は更に、前記画像の取得の対象物である解剖学的構造の長さを閾値と比較する段階を含んでおり、
また、この長さが前記閾値よりも大きい場合、前記方法は更に、スライス上のボクセルによって占められる表面の軸方向プロフィールを決定する段階と、前記軸方向プロフィールを分析する際に腹部及び脚部の様々な部分の存在を決定する段階とを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記プロフィールの分析により腹部及び脚部の様々な部分の存在を決定することができないとき、前記方法は更に、
前記スライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定する段階と、
空気の前記軸方向プロフィールを分析して、前記取得された解剖学的画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する段階と、
を含んでいる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
肺が検出されたとき、前記方法は更に、
肺の上側スライス限界より上方のスライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定する段階と、
この空気の軸方向プロフィールを分析して、前記取得された解剖学的画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する段階と、を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
更に、肺の前記上側スライス限界より上方の解剖学的構造の長さを所与の閾値と前もって比較する段階と、
解剖学的構造の前記長さが前記所与の閾値よりも大きいときのみ、空気の軸方向プロフィールを決定する段階と、
を含んでいる請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
肺が検出されなかったとき、前記方法は更に、
前記画像の取得の対象物である解剖学的構造の長さを閾値と比較する段階と、
この長さが前記閾値よりも小さい場合、スライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定する段階、及び空気の軸方向プロフィールを分析して、前記画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する段階と、
を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、医用イメージングに関するものであり、具体的には、ボリューム内で取得された解剖学的画像の処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ボリューム内で画像を取得するためにＸ線断層撮影法（ＣＴスキャナ）又は他の手法を使用するかどうかに拘わらず、画像の取得は解剖学的構造の一部分（心臓、肺、頭部）だけ、又は（例えば、頸部から足までの）幾つかの部分を対象とすることができる。
【０００３】
従って、検査すべき解剖学的構造の部分又は器官に従って、適用される画像処理法がしばしば変えられ、検査すべき解剖学的構造の部分のみが存在する画像について各々の処理の実行が最適化される。
【０００４】
同様に、実施者が取り組みたい解剖学的区域よりも大きい解剖学的区域にわたって取得が行われる場合でも、実施者が検査すべき解剖学的構造の部分に正確に対応する画像に直ちにアクセスできることが望ましい。
【０００５】
その理由で、解剖学的構造の相異なる部分の画像及びイメージングの対象物である異なる器官の画像をセグメント化し且つ自動的に識別することができることが望ましいと思われていた。
【０００６】
米国特許第７１７７４５３号には、画像を相異なるサブボリュームに区分化して、更なる最適化処理を可能にする画像の３Ｄ分析方法が既に提案されている。
【０００７】
しかしながら、この特許文書に記載されている技術は、主に、上半身についての分析に関するものである。
【特許文献１】米国特許第７１７７４５３号
【発明の開示】
【０００８】
本発明は、人の主要な解剖学的部分、すなわち、頭部、頸部、胸腔、肺、心臓、腹部、下半身構成部分の区分化(partioning)を可能にする処理法を提案する。
【０００９】
本発明はまた、解剖学的構造の或る特定の器官、例えば心臓、肺、大動脈弓などのビューの分離を可能にする処理法を提案する。
【００１０】
より具体的に述べると、医用イメージング・システムによってボリューム内で取得された解剖学的画像を処理して、これらの画像を、該画像上で識別される解剖学的構造の相異なる部分に対応する複数のサブボリュームに区分化することを含む方法を提案する。該方法では、この区分化を達成するために、取得された画像を処理して、肺が現れる画像を識別し、そして、肺が識別された場合には、上側及び下側スライスを決定し、前記解剖学的画像を取得した解剖学的構造の軸に従って前記上側及び下側スライスの限界を定め、これらのスライスよりそれぞれ上方及び下方の解剖学的区域に対応するこれらの画像に別個の処理を適用する。
【００１１】
そこで、画像を区分化するために物理的基準点として肺を使用することを提案する。肺が検査において含まれていない場合、それらが画像にないことは、多分存在しないもの（例えば、心臓及び胸腔）について、従って検出しようとする必要のないものについての興味ある情報を与える。
【００１２】
画像上で肺を識別するために、具体的には、画像上の気管内の空気を除去するように設計された処理法を適用する。該処理法によれば、イ）取得された画像上に現れる空気の密接に関連したコンポーネントを決定し、ロ）これらのコンポーネントにおける平均３Ｄ偏心率を決定し、ハ）このように算出された平均３Ｄ偏心率を閾値と比較して、第１の閾値よりも小さい３Ｄ偏心率を持ち且つ第２の閾値よりも大きいｚ軸上の長さを持つ密接に関連したコンポーネントのみを保持し、ニ）このように分離されたコンポーネントを前記画像から減算する。
【００１３】
同様に、肺が検出されたとき、心臓に対応する画像を識別して区分化するための処理法を適用する。
【００１４】
しかしながら、先ず、画像上に現れる解剖学的構造の長さを所与の閾値と比較する。心臓に対応する画像を識別して区分化するために設計されている前記処理法は、前記長さが前記閾値より大きいときにのみ適用する。
【００１５】
具体的に述べると、心臓の上側限界に対応するスライスと決定するため、上行大動脈及び下行大動脈が識別される少なくとも３つの軸方向スライスを決定する。
【００１６】
同様に、肺が検出されたとき、肺の前記下側スライス限界より下方のスライス上のボクセルによって占められる軸方向表面プロフィールを決定し、このプロフィールを分析する際に腹部の存在及び脚部の様々な部分の存在を決定する。
【００１７】
肺が検出されなかったとき、画像の取得の対象物である解剖学的構造の長さを閾値と比較し、この長さが前記閾値よりも大きい場合、スライス上のボクセルによって占められる表面の軸方向プロフィールを決定し、次いでこのプロフィールを分析する際に腹部及び脚部の様々な部分の存在を決定する。
【００１８】
前記プロフィールの分析により腹部の存在及び脚部の様々な部分の存在を決定することができなかったとき、スライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定し、このプロフィールを分析して、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する。
【００１９】
更に、肺が検出されたとき、肺の上側スライス限界より上方のスライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定し、このプロフィールを分析して、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する。
【００２０】
特に、肺の上側スライス限界より上方の解剖学的構造の長さを所与の閾値と前もって比較し、前記長さが前記閾値よりも大きいときのみ前記空気の軸方向プロフィールを決定する。
【００２１】
肺が検出されなかったとき、画像の取得の対象物である解剖学的構造の長さを閾値と比較し、この長さが前記閾値よりも小さい場合、スライス上に現れる空気の軸方向プロフィールを決定し、前記空気の軸方向プロフィールを分析して、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定する。
【００２２】
更に、以下に提供される方法とは独立に、本発明はまた、医用イメージング・システムによってボリューム内で取得された解剖学的画像を処理するための方法を含み、該方法では、
イ）解剖学的構造の軸に直角な複数の軸方向スライスを点検して、心臓の上側限界に対応する１つの軸方向スライスを識別し、
ロ）このスライス上で、上行大動脈及び下行大動脈に対応する２つの密接に関連したコンポーネントを決定し、
ハ）前記密接に関連したコンポーネントに対応する、ボリューム内での密接に関連したコンポーネントを決定し、
ニ）前記ボリューム内での密接に関連したコンポーネントを組み合わせ、
ホ）複数の軸方向スライス上で対応する密接に関連したコンポーネントの中心を、上記のようにして得られた前記ボリューム内での密接に関連したコンポーネントについて決定し、
ハ）それらの様々な中心によって形成された複数の点群に関して距離を最適化する計画を決定する。
【００２３】
本発明の実施形態では、ボリューム内の解剖学的構造の画像を取得するための医用イメージング手段と、これらの画像を適切に処理して、これらの画像を、これらの画像上で識別された解剖学的構造の相異なる部分に対応する複数のサブボリュームに区分化するための手段とより成るシステムもまた提案し、該システムでは、前記平均が、以下に提供される種類の方法に処理を適用するのに適した平均で構成される。
【００２４】
また、コンピュータによって読み取られる手段上に記憶されたプログラムを提案し、このプログラムは上記のような方法を実施するためのデータ及び／又は命令を含む。
【００２５】
本発明の他の特徴及び利点は、以下の記載から明らかであろう。以下の記載は、単に例を示したものであって制限するものではなく、また添付の図面を参照して読まれるべきである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
『３Ｄイメージング・システムの概要』
本発明を利用することのできるイメージング・システム１０の一例を図１及び２に概略表示する。
【００２７】
この例では、このイメージング装置はＣＴ装置であるが、他のボリューム内でのイメージング（３Ｄイメージング）の技術、例えば磁気共鳴イメージング又はポジトロン放出型イメージングも考えられる。
【００２８】
従来のように、このイメージング・システム１０は、Ｘ線源１２と、患者１８のような被検体が配置される領域を横切るＸ線ビーム１６の寸法及び形状を規定するコリメータ１４と、検査を行いたい解剖学的構造１８を横切るＸ線部分２０を受け取るセンサ２２と、を有する。
【００２９】
センサ２２は検出器のマトリクス（行列状配列）であってよく、その各々の検出器は入射Ｘ線の強度を表すアナログ信号を発生して出力する。これらの信号は取得して処理することにより、被検体の細部の画像を実時間又はほぼ実時間で再構成する。これらの信号は、従来のように、幾つかのＸ線撮影ビューを収集するための方法で患者の周りの様々な角度に従って記録される。
【００３０】
線源１２は制御装置２４によって制御される。制御装置２４はＸ線についての指令装置３０を含み、また、モータ制御装置３２を介して、一方では、クロスバー５２によって共に支持された線源１２及びセンサ２２の回転運動を制御し（回転指令システム２６）、且つ他方では、クロスバー５２に対して患者を移動させるベッド５８の線形変位を制御する（線形変位指令システム２８）。
【００３１】
更に、制御装置２４はデータ取得システム３４を含む。データ取得システム３４は、センサ２２を出たアナログ信号を受け取って、処理装置、例えばコンピュータ３６による更なる処理のために、アナログ信号をディジタル信号へ変換する。コンピュータ３６はメモリ３８を含んでいてよく、或いはメモリ３８と通信することができる。メモリ３８は、コンピュータ３６によって処理されたデータ又はコンピュータ３６によって処理すべきデータを保存することができる。コンピュータが所望量のデータ及び／又はコードを記憶できるようにするためにどんな種類の利用可能なメモリ装置を使用するのかは重要ではない。その上、メモリ３８は、同じ又は異なる種類の１つ又は複数のメモリ装置で構成することができ、またシステム１０と同じ場所に又は遠隔の場所に設けることができる。メモリ装置はデータ、処理パラメータ、及び／又は本書で述べる様々な処理を実行するためのコンピュータ・プログラムを記憶できるべきである。
【００３２】
コンピュータ３６は典型的には、イメージング装置１０を監視するために使用される。このために、コンピュータ３６は、ワークステーション４０を介してオペレータから指令及び取得パラメータを受け取るように構成され、ワークステーション４０には通常のようにマウス、キーボード及び／又は他の周辺装置が備えられている。
【００３３】
ワークステーションに連結された表示装置４２により、処理された画像の表示を行うことができる。画像はまた、ワークステーションに接続することのできるプリンタ４３によって印刷することができる。更に、ワークステーションはまた画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）４４に接続することができる。ＰＡＣＳ４４は、他の人々が画像及び画像データに遠隔からアクセスすることができるように、遠隔のシステム４６に接続することができる。
【００３４】
確かに、この例は何ら限定するものではないが、以下に提示する装置の各々は、希望される用途に依存して、他の装置に接続することができる。
【００３５】
センサ２２によって収集されたデータは、典型的には、線源から検出器まで移動するＸ線に沿って分析された対象物の減弱係数の積分を表すようにデータをまとめるために、取得システム３４及び／又はコンピュータ３６において補正、前処理及び／又は分配される。処理されたデータ（通常、投影データと呼ばれている）は再構成アルゴリズムで使用することができる。断層撮影法においては、それぞれ被検体及び／又は検出器に対して異なる角度から特定の数の投影データが取得される。断層撮影再構成のアルゴリズムは当業者によく知られており、複数の走査された画像（ボリューム内で取得された画像）から１つの三次元画像を形成することができる。
【００３６】
『決定木』
次に、３Ｄイメージング・システムにより取得された画像に作用することのできる前処理について記述する。
【００３７】
この前処理では、システム１０又は任意の他の３Ｄイメージング・システムにより取得された画像を、患者の身体の解剖学的構造の様々な部分又は取得の対象物である患者の身体の部分（頭部、頸部、胸腔、肺、心臓、腹部、下半身構成部分）に対応するサブボリュームに区分化する。
【００３８】
それはまた、検査のために分離することが望ましいと思われる様々な器官又は器官の一部分（肺、心臓、大動脈弓など）を示す。
【００３９】
このために、この前処理は、図３Ａ及び３Ｂに例示されている決定木１００に従って進行する。
【００４０】
この決定木の原則は、始めに、画像を、それらが肺を含んでいるかどうかに従って区分化し、次いで肺より下方の及び上方の部分を処理するように構成されている。
【００４１】
そこで、この処理法は、第１の段階１１０で、画像上で肺を検出するための試験を適用する。
【００４２】
肺が或る特定の画像上で有効に検出された場合、取得された画像は少なくとも胸腔のレベルにあると見なされて、判定木は図３Ａに示されている様々な段階につれて進行する。
【００４３】
そこで、処理法は、画像上で視覚可能である肺の長さに沿って試験１２０を適用して、肺の長さを所与の閾値の長さ（例えば、７ｃｍ）と比較する。
【００４４】
肺の長さがこの閾値の長さよりも大きい場合、プロセスは心臓を検出するためのアルゴリズムを適用する（試験１３０）。
【００４５】
試験１２０と並列に、また試験１５０ａ及び１５０ｂを画像に適用して、肺より下方及び上方に見付けられる画像を区分化できるようにする。
【００４６】
肺より上方の画像について、画像上で視覚可能であって肺より上方にある解剖学的構造の長さに沿って試験１６０を適用し、その長さを所与の閾値（例えば、１０ｃｍ）と比較する。
【００４７】
この長さが所与の閾値より大きい場合、頭部部分及び頸部部分をそれぞれ検出するための２つの試験１７０及び１８０を適用する。その逆の場合、すなわち、肺より上方にあって画像上で視覚可能である解剖学的構造の長さが前記閾値より小さい場合は、処理法は頸部部分が存在しているだけであると見なす。
【００４８】
肺より下方の画像について、プロセスは脚部及び腹部についての検出試験を適用する。そこで、脚部が検出された場合（試験１９０）、処理法は腹部の検出についての試験を適用する（試験２００）。
【００４９】
脚部が検出されなかった場合、処理法は画像が腹部のレベルにあると判定する。
【００５０】
図３Ｂは、処理が試験１１０を適用したときに肺が検出されなかった場合についての、決定木の他の部分を例示する。
【００５１】
この場合には、処理法は試験２１０を適用して、画像取得の対象物である解剖学的構造の部分の長さを閾値の長さ（例えば、１５ｃｍ）と比較する。
【００５２】
長さが閾値よりも小さい場合、処理法は、頭部部分及び頸部部分の検出のために図３Ａについて既に述べたような、試験１７０及び１８０を適用する。画像の残部は、腹部の部分と見なされる。
【００５３】
逆に、画像内で見付けられた解剖学的構造の部分の長さが前記閾値よりも大きい場合は、試験１９０（これはまた既に述べた）による脚部の検出の判定を適用する。
【００５４】
このようにして、決定木は解剖学的因子及び検査についての情報（例えば、長さ）を考慮する。
【００５５】
『肺の検出』
肺の検出についての段階１００は、画像上で空気の検出を可能にする処理法を適用する。空気は、減弱度が大きくない（ヒストグラムの最小強度値である）ので、一般にヒストグラム上で明確に定められる。
【００５６】
この処理法は、特に、他の器官を識別することを想定しており、これらの他の器官は、それらの除くため、すなわち、体の外面を識別するため（患者の周りの空気はしばしば取得の一部を形成する）、それらの内部での空気によって判別することができる。
【００５７】
この処理法の様々な段階は、次の通りである（図４参照）。
【００５８】
［ボリュームの閾値化（段階１１１）］：  オリジナルのボリュームの閾値化(thresholding)は、空気を保存するために−１０２３Ｈ．Ｕ．と−５００Ｈ．Ｕ．との間に適用される。
【００５９】
［３Ｄサイズのフィルタ処理（段階１１２）］：  密接に関連した小さいサイズの３Ｄコンポーネントが（結腸の部分のような構造を除くために）除去される。
【００６０】
［気管の検出及び分離（段階１１３）］：  気管は肺と頭部の内側も空気とを接続する。気管はのどで始まって、喉頭へ進み。それは更に胸腔の中へ続く。それは「馬蹄」の形であり、その後壁は筋肉である。気管の存在及び頭部の中の空気の存在は、肺を検出したいときに非常に厄介である。肺から胸腔を規定できるようにし且つ胸腔について肺が存在する身体部分のみを保存するために、気管に対応する空気の画像を削除すべきである。
【００６１】
ここで、気管を検出する１つの方法は、その馬蹄形の形状を使用することであり、その形状が肺のレベルにおいてより円形に近づくことに留意されたい。
【００６２】
そこで、それらの円形の程度の１つの測度として偏心率を考慮する。偏心率はそれらの中心モーメントから定義される。
【００６３】
【数１】
0005161713.tif 000002
平均は次式のように計算される。
【００６４】
【数２】
0005161713.tif 000003
ここで、Ｎはコンポーネントのサイズを表す。
そして、偏心率は次式のように表すことができる。
【００６５】
【数３】
0005161713.tif 000004
この式のパラメータは、上記の中心モーメントを表す。
【００６６】
この式は、スライスのビュー上に現れる「密接に関連したコンポーネント（ＣＣ）」についての測度を与え、値が０に近くなればなるほど、対応する密接に関連したコンポーネントがより円形になると見なすことができる。これは円の偏心率が０であるからである。
【００６７】
密接に関連したコンポーネントは、その要素（ピクセル又はボクセル）が全て相互接続されている２Ｄ又は３Ｄ画像の一部分である。各々のセグメント化された画像は、独立の相互接続されたコンポーネントのリストに分解することができる。
【００６８】
［気管の検出の処理法］
気管を検出するために、軸方向スライス上の画像（２Ｄ画像）、すなわち、解剖学的構造の主軸（テーブルの長さに平行な軸であり、本書ではｚ軸と呼ぶ）上の直角なスライスの画像の処理を使用する。それらの段階は以下の通りである。
【００６９】
［２Ｄにおける偏心率及びサイズの評価］：軸方向スライスを点検し、それらのスライスから密接に関連したコンポーネントのラベル付け（段階１１３ａ）を求める。このラベル付けによって識別された各々のＣＣの偏心率を計算し（段階１１３ｂ）、それらのＣＣの内、その偏心率が閾値（０に近い）より小さく且つそのサイズがπ・ｒｍｉｎ２とπ・ｒｍａｘ２との間にあるＣＣのみを保存する（段階１１３ｃ）。
【００７０】
［３Ｄ−ＣＣの平均偏心率］：次いで、各々の３Ｄ−ＣＣの偏心率の平均を計算する（段階１１３ｄ）。計算は、それらの一部である２Ｄ−ＣＣの値から始める。
【００７１】
［３Ｄ−ＣＣの長さ］：その平均偏心率が最小であり且つ（ｚ軸、すなわち、画像を取得した身体の軸に従った）その長さが閾値より大きい３Ｄ−ＣＣを保存する。このコンポーネントは、気管の一部に対応する筈である（段階１１３ｅ）。
【００７２】
一旦検出されると（存在する場合）、それは閾値ボリュームから減算されて、頭部内及び頸部内の空気から肺を分離する。
【００７３】
［肺の選択：３Ｄ−ＣＣ上の記述子の使用（段階１１４）］
幾つかの記述子を使用して、肺に対応する１つ又は複数のＣＣを正しく選択する（それらは、気管全体にわたって連結されている場合は密接に関連したコンポーネントを表す）。具体的に示すと、
イ）質量の中心：  肺は画像上にほぼ中心合わせされる（これに対し、身体の周りの空気はそのように中心合わせされない）；
ロ）長さ：  最大長さが考慮される（解剖学的情報）；
ハ）平均（μ）及び標準偏差（σ）：  ２つの肺は同様な統計値を持つ。２つの値は各々の３Ｄ−ＣＣのボクセルの強度から計算される；並びに
ニ）ボリューム／長さ比：  身体の内部に留まっていることのある空気の残留部分はこの比（これは、この場合、非常に小さい）によって除かれる。
【００７４】
コンポーネントについての最初の点検を行って、位置、標準偏差（肺は比較的均質である）、平均（肺については−９００Ｈ．Ｕ．よりも小さくなることはない）、及びボリューム／長さ比を試験する候補を選択する。
【００７５】
単一の候補が見付けられた場合、それは肺であると見なされる。逆に、幾つかの候補が選択された場合、それらの中心のｚ座標が接近している（肺は同じ高さに位置している）かどうか、また平均が２つのＣＣを保存するために接近しているかどうかを検査する。どのＣＣもこれらの条件を満たしていない場合、選択されるＣＣは、そのボリューム／長さ比が最大であるＣＣである。
【００７６】
［肺の最初及び最後のスライスの選択（段階１１５）］
一旦肺が識別されると、それらに対応する窓のｚ値を選択することが必要である。下側限界についての選択は比較的簡単であり、肺の最後のセグメント（最後のボクセル）を含んでいるスライスのｚ値を保持すれば充分である。
【００７７】
上側限界の選択は、２Ｄ軸方向スライスから入手可能である情報の関数であり、２Ｄ軸方向スライス上では、
肺の上方の気管の一部と２つの肺、
肺の上方の気管の一部と１つの肺、
２つの肺、又は
１つの肺
を見付けることができる。
【００７８】
２つの肺の存在が検出されたとき、それらの肺の起始部（始まり）は、２つの密接に関連した２Ｄコンポーネントが現れる最初のスライスとして決定される。これにより、気管が肺の上方に存在する場合に良好な結果が得られ、ＣＣの数は肺の最初のスライスに達するまで常に１に等しい。
【００７９】
更に、１つの肺が検出されたとき、適用される判定基準は、次のとおりである。或る１つのスライス上のＣＣの全表面が閾値（典型的には、気管の最大空気よりも大きい）よりも大きく、ＣＣの数が１よりも大きく、またその以前の状態が検証されていない場合、そのスライスを両肺の起始部と見なす。
【００８０】
これにより、気管が肺の上方に存在するときに起始部を良好に決定することができ、とりわけ肺の一部分のみが検査で含まれているとき誤った検出を避けることができる（肺は、下側部分内の他の器官の存在のために３つ以上のＣＣに分割されることがある）。
【００８１】
図５Ａ〜５Ｅは、肺の識別プロセスの様々な段階を例示する。図５Ａ及び５Ｂは、ボリューム内で積み重ねられた気管及び肺を示す。図５Ｃ〜５Ｅは、肺に対応した得られた結果を示す。
【００８２】
『心臓の検出』
心臓の検出は、同じスライス内での上行及び下行大動脈の検出に基づいている（特にそれらが現れる形が円形であることにより、大動脈弓の下方の心臓の起始部で丁度見付けられる）。このスライスは、心臓窓の起始部と考えられ、且つ弓部を切断することができ、その結果として改善された心臓アルゴリズムが得られ、該アルゴリズムの性能はその存在によって非常に影響される。
【００８３】
血管を目立たせて、それらを他の構造に対して非常によく見えるようにするために、血管に造影剤が注入される。
【００８４】
心臓を検出するプロセスの様々な段階が図６に示されており、このようなプロセスの様々な段階を一スライスの一画像（図７Ａ）に適用することによって、図７Ｂ〜７Ｇに表されているような異なる画像が得られる。
【００８５】
［ガウス・フィルタ（段階１３１；図７Ｂ）］
多くの場合、検査にはノイズが多く、閾値化は密接に関連したコンポーネントの内部に孔を生成させることがある。ガウス・フィルタはノイズを低減することができるが、（例えば、輪郭を不鮮明にすることによって）画像をぼやけさせもする。該フィルタは次式で表される。
【００８６】
【数４】
0005161713.tif 000005
σの値は、画像を過度に劣化させることなくノイズの幾分かを除去できるように選ばれる。
【００８７】
［ボリュームの閾値化（段階１３２；図７Ｃ）］
ボリュームは、血管を分離するために１２０Ｈ．Ｕ．と７５０Ｈ．Ｕ．との間に閾値化される。それでもなお、他の構造もまた存在する。
【００８８】
［輪郭の減算（段階１３３）］
殆どの場合、閾値化は大動脈をその周囲から分離するのに充分ではない。しかしながら、複数のグレー・レベルが接近しているが、勾配は無視できず、それを利用することができる。そこで、輪郭を抽出して、マスクを生成する。マスクは、閾値化されたボリュームから減算される。そこで、その界面が最も際立っている構造が互いから分離される。
【００８９】
［ソーベル(Sobel) フィルタ及び勾配の閾値化（段階１３３ａ）］
勾配（図７Ｄ）がソーベル・マスクによって計算される。モジュールの値は、フィルタ処理によって減衰する（ノイズが少なくなる）ので、対象物の内部でより小さくなる。輪郭はまた、フィルタ処理を適用しなかった場合よりも、少し薄くなり且つ重要でなくなる。閾値を勾配について選択し、その結果として、減算マスクを生成するためにのみ輪郭を保つ（図７Ｅは閾値化の後での勾配の画像に対応する）。
【００９０】
［ボリュームからの輪郭の減算（段階１３３ｂ；図７Ｆ）］
次いで、幾つかの構造が切り離されるように、閾値化された画像からマスクを減算する。これにより、特に、しばしば密に押し込まれている肺大動脈の上行大動脈を分離することができ。
【００９１】
［２Ｄにおける充填（段階１３４）］
閾値化及び輪郭の減算により、孔が現れることがあり、そこで、それらを再び充填することが必要である。
【００９２】
［オープニング（段階１３５；図７Ｇ）］
輪郭の減算後、大動脈上にくっついている小さい部片が未だ存在していることがある。この現象は大動脈を円形にならないようにし、偏心率の測定を妨げることがある。構造の周りを平滑化する作用を生じる目的で、オープニング(opening) を適用する。
【００９３】
実際には、オープニングのために選ばれるサイズは、
サイズ（ボクセル）＝サイズ（ｃｍ）
分解能（ｃｍ）
である。
【００９４】
［２Ｄサイズのフィルタ処理（段階１３６）］
この段階では、その後の段階に悪影響を及ぼす虞のある、画像内に残っている最小のコンポーネントを除去する。サイズは、大動脈について考慮される最小の射線から始めて、（π・ｒｍｉｎ２）／（分解能）の値として（ボクセルにおいて）決定される。
【００９５】
［各スライスについての最も円形のＣＣの検出（段階１３７）］
一旦前処理が完了すると、残っているＣＣを分析して、幾つかの記述子、例えば、サイズ、位置、偏心率、平均（μ）及び標準偏差（σ）（この２つの値は各ＣＣのボクセルの強度について計算される）、それらの間の距離、を抽出し評価する。
【００９６】
各スライスについて、分散が閾値よりも小さく（造影剤の密度は比較的均一であるはずである）、且つサイズが（π・ｒｍａｘ２）／（分解能）の値（大動脈について最大の射線）よりも小さい場合、最小の偏心率を持つコンポーネントが保存される。
【００９７】
［大動脈に対応する第２のＣＣの検出（段階１３８）］
その後、残っているＣＣを検討して、以前に記録されたコンポーネントについて距離を計算し、またそれらを接続する直線の傾斜を計算する。各スライスについての第２のコンポーネントは、次の場合に、すなわち、
イ）「偏心率が閾値（０に近い）よりも小さく、
ロ）距離が（解剖学的判定基準から始めて）一定の間隔内に見付けられ、
ハ）傾斜が一定の間隔内に見付けられ（患者の向きが変わることがあるが、大して大きくない）、
ニ）サイズが同様であり、
ホ）統計データが同様である場合に、保持される。
【００９８】
これにより、各スライスについて上行及び下行大動脈のみを保存することができるが、（例えば１つのスライスから）選択された、分離されたコンポーネントを持つことができる。
【００９９】
［３つの相次ぐスライスの検出（段階１３９）］
間違った発見を避けるために、大動脈の２つの部分を含む３つの相次ぐスライスがある場合に心臓の起始部を定めると決めた。そうするために、ＣＣの中心がスライスの間でほんの少ししか変化しないこと、及びそれらのスライスの第１のスライスが心臓の起始部と見なされることを検証すべきである。
【０１００】
［心臓の下側限界の選択（段階１４０）］
心臓の窓についての下側限界は、心臓の下方からの余分な情報を持つことがプロトコルの遂行に全く影響がないので、重要ではない。それにもかかわらず、計算時間のために、限界を決定しなければならない。これを為すべき時間及び優先権が許容されていなかったので、この限界は心臓の上側限界（心臓の第１のスライス）から肺を考慮して定められ、例えば、
ｚｍｉｎ（心臓）＋１６ｃｍ≦ｚｍａｘ（肺）のとき、
ｚｍａｘ（心臓）＝ｚｍｉｎ（心臓）＋１６ｃｍ、
ｚｍｉｎ（心臓）＋１６ｃｍ＞ｚｍａｘ（肺）のとき、
ｚｍａｘ（心臓）＝ｚｍａｘ（肺）
である。
【０１０１】
『「キャンディ・ケイン」（大動脈弓）と呼ばれるビューの自動生成』
大動脈弓の検出は、特に大動脈解離に関連した病気を容易に診断できるようにするので、医師にとって非常に関心がある。
【０１０２】
以下の説明から理解されるように、大動脈弓を検出するために提案される処理法は、図３Ａ及び３Ｂの決定木とは全く独立に適用することができる。
【０１０３】
この処理法は、心臓の最初のスライスの識別とこのスライス内の上行及び下行大動脈の中心の識別とを使用する。これらの中心を認識することにより、（３Ｄコンポーネントとして）大動脈弓を再生することが可能になる。そこで、大動脈弓から、上行及び下行大動脈の様々な中心に対応する一連の点を抽出し、このように構成された一群の点を使用して、大動脈弓の正中面、いわゆる「キャンディ・ケイン(CANDY CANE)」ビューを得る平面、を計算する。
【０１０４】
より正確に云うと、この処理法の様々な段階は次の通りである（図８参照）。
【０１０５】
［肺の検出（段階１１０）］
この段階は、随意選択による段階であるが、計算時間を短縮することができ、またｚの大きなカバー範囲を持つボリュームを処理する能力が得られるようにする。
【０１０６】
［心臓の上側限界の検出（段階１４１；これは段階１３７〜１３９に対応）］
上行及び下行大動脈の中心が保存され、またそれらは平面の計算の一部となり、他の点を求めるのに役立つ。
【０１０７】
［勾配の減算（段階１４２）］
一旦心臓の起始部が（３Ｄコンポーネントとして）検出されると、大動脈弓は、心臓の起始部として取られたスライスの上方の肺動脈とくっつけられることがある。これを避けるために、勾配の閾値化は制限を少なくする（より多くの輪郭が保たれる）ように為され、そしてそれはボリュームから減算される。この段階でたとえ大動脈の内側に孔が生じたとしても、それらは、大動脈上の点が連続的に保持されるので、後で起こることについて厄介なものではない。
【０１０８】
［３Ｄ距離のチャートから開始するオープニング（段階１４３）］
大動脈を出て（３Ｄ−ＣＣの）大動脈弓の部分を形成する多数の枝がある。これらの点は算出された平面を前方へ移動させることができ、そこでそれらは、３Ｄ距離のチャートから開始するサイズｎのオープニングによって除去される。換言すると、距離のチャートが算出され、底部までの距離がｎよりも小さいか又はｎに等しいボクセルが除去される。次いで、同じ原理により、膨張処理が適用される。
【０１０９】
［心臓からの大動脈の分離（段階１４４）］
下行大動脈が心臓から出ており、それを大動脈弓から分離することが必要である。２Ｄ上行大動脈が心臓の起始部におけるスライス上で既に見付けられているので、それをボリュームから減算し、従ってそれを心臓から分離することができる。
【０１１０】
［３Ｄ大動脈弓の検索（段階１４５）］
大動脈弓の他に、他の３Ｄ構造がある。大動脈弓は下記の方法で、すなわち、
イ）上行大動脈上の以前に算出された点を含む３Ｄ−ＣＣ（ボリューム内の密接に関連したコンポーネント）の検索（段階１４５ａ）；大動脈弓の上行部分（又は、大動脈弓全体）の検索；
ロ）下行大動脈上の以前に算出された点を含む３Ｄ−ＣＣの検索（段階１４５ｂ）；大動脈弓の上行部分（又は、大動脈弓全体）の検索；
ハ）２つのコンポーネントの組み合わせ（段階１４５ｃ）（大動脈弓は時々それ以前の段階に起因して２つのＣＣに切断されることがある）、
により選択される。
【０１１１】
この段階の終わりにおいて、保存されているものは、大動脈弓全体（１つのＣＣ）又は２つの独立の部分（２つのＣＣ）のいずれかを含む。
【０１１２】
［大動脈弓上の点の抽出（段階１４６）］
各々の２Ｄコンポーネントの中心を検索しながら、大動脈弓の２ｄ軸方向ラベル付けから始めて、ｎ個の点を抽出する。
【０１１３】
［最小自乗法による平面の算出（段階１４７）］
このように得られたシステムは過剰に決定されている。そこで、平面上の点の距離が、最小自乗法を使用して最小化される。
【０１１４】
図９Ａ〜９Ｆは、「キャンディ・ケイン」ビューの算出から得られた相異なる結果を例示する。
【０１１５】
『腹部及び下半身構成部分の検出』（図１０参照）
肺の下方に見付けられる解剖学的構造の検出は、ｚ軸に沿った骨の密度の投影に基づいている。従って、各スライス上の骨の表面からトレースされる曲線が分析される。
【０１１６】
図３Ａ及び３Ｂを参照すると理解されるように、一方では、肺が検出された場合（図３Ａ）、プロフィールは肺の最後のスライスに基づいて算出される（段階１５０ｂの区分化）。他方、肺が存在しなかった場合（図３Ｂ）、プロフィールは最大で腹部及び脚部を含むことになる。
【０１１７】
［検査テーブルの減算（段階１９１）］
まず最初に、検査テーブルの密度が骨の密度に近いので検査テーブルを除去することが必要である。既に具現化されている機能を使用して、これを行う。
【０１１８】
［ボリュームの閾値化（段階１９２）］
ボリュームは、関心のある部分を保存するために、１２０Ｈ．Ｕ．から始めて閾値化される。
【０１１９】
［２Ｄで充填（段階１９３）］
不連続性が生じるのを避けるために幾分かの骨部分上に現れる幾分かの孔を充填することが必要である。これは、腰のレベルで又は脊椎の椎間板上に生じることがある。
【０１２０】
［２Ｄサイズのフィルタ処理（段階１９４）］
サイズのフィルタ処理は、分離されたボクセル、小さな血管、又は１２０Ｈ．Ｕ．以上の密度を持つ器官の部分を除去することを目的として行う。
【０１２１】
［プロフィールを求める（段階１９５）］
次の式に従って、表面を求めるために、各スライス上に残っている全てのボクセルを加算する。
【０１２２】
Ｓurface (ｃｍ２  ）＝ｎ・ｒｅｓｘ（ｃｍ）・ｒｅｓｙ（ｃｍ）
ここで、ｎはボクセルの数であり、ｒｅｓｘ  及びｒｅｓｙ  はｘ及びｙにおける分解能である。
【０１２３】
プロフィールにおいて、ｙ軸は表面を表し、ｘ軸は（ｍｍの単位で、又はスライス数で）位置を表す。とはいえ、得られた曲線は極めてノイズが多く且つ不規則である。それは、骨からではない部分、とりわけ充填による部分が依然として保存されているからである。実際には、ときどき充填は、輪郭が閉じていない場合に孔を首尾よく閉じていず、この場合における表面はより小さくなる傾向がある。
【０１２４】
ノイズの多い曲線の極大及び極小の調査及び特徴付けは１Ｄガウス・フィルタにより容易に行うことができる。これにより、非常に重要である値のみを保存し、且つノイズの除去も可能である。
【０１２５】
フィルタ処理の後、曲線はより鮮明であり且つ解剖学的構造を表す。そこで、関心のある幾つかの区域（図１１）、例えば、大腿骨、脛骨、骨盤、膝、足、を識別することができる。
【０１２６】
ボリューム・ビューアー(Volume Viewer) のプロトコルの観点から、これらの全ての部分は同じ解剖学的構造、すなわち、下半身構成部分に属している。更に、腰はまた、腹部の解剖学的構造の一部である。
【０１２７】
大腿骨及び脛骨は曲線の谷の部分に対応し、論理的に、それらの間の極大値部分は膝である。曲線の端部では、脛骨の後に足（最後の極大値部分）が来る。大腿骨の左側に最も近い２つの極大値部分は、骨盤の部分を形成する。事実上、それらの一方では、腰の上側部分が識別され、また他方では、下側部分（大腿骨の頂部まで）が識別される。
【０１２８】
［大腿骨及び脛骨の検出（段階１９６）］
一旦曲線が求められると、検出すべき最初の部分は大腿骨と脛骨である。これを行う理由の１つは、ボリューム上の相対位置から谷を独立に検出することができることである。と云うのは、それらの谷が大腿骨及び脛骨の所にのみ現れるからである。極大値部分については検出が遙かに困難になると思われる。更に、大腿骨の位置を使用することにより、極大値部分が正しく識別される。アルゴリズムに関して、谷は、
イ）値が閾値よりも小さく（表面が必然的により小さい）、
ロ）長さが所定の長さであり、
ハ）値が谷の長さに沿って全て互いに非常に近い値であり、且つ
ニ）相次ぐ値の間に大きな変化がない（導関数が小さい）
プロフィール領域として定義される。
【０１２９】
［骨盤と下半身構成部分の起始部との検出（段階１９７）］
大腿骨の検出は下半身上の基準点として作用する。この情報は骨盤を識別するのに役立ち、また下半身構成部分の解剖学的構造の起始部を決定するのに役立つ。実際には、大腿骨の起始部から始めて逆方向にプロフィールを点検することによって、脚部の左側で２つの極大値部分を突き止めようと試みる。極大値部分を保持するための条件は、
イ）値が閾値より大きくなければならない（例えば、表面は脚部よりも大きい）こと、及び
ロ）極大値部分と大腿骨の起始部との間の距離が（解剖学的情報を使用した）特定の最大距離よりも短くなければならないこと、
である。
【０１３０】
３つの可能性、すなわち、「２つの極大値部分を保持する」、［１つの極大値部分を保持する」及び「何も保持しない」が存在する。第１の場合、最後の極大部分の左側に最も近い極小部分に（骨盤の直ぐ上方に）下半身構成部分の起始部を設定する。ただ１つの極大値部分が保持されている場合、骨盤上で高く見付けられた極大値部分はしばしば強固であるので、前記の場合と同様に処理することができる。最後に、極大値部分が何も見つからなかった場合は、全てが下半身構成部分の一部であると見なされる。
【０１３１】
［腹部の検出（段階１９８）］
骨についての上記のプロフィールにより得られたデータに基づいて、腹部を直接検出するように処理することはできないが、むしろこの部分についての判定を行う。脚部、骨盤及び下半身構成部分の起始部が正しく識別された場合、下半身構成部分の上方に見付けられた全てのスライス（肺は含まれていない）が腹部に属していると、リスク無しに云うことができる。更に、腹部の下側限界が大腿骨の起始部に定められる。
【０１３２】
腹部の又は下半身構成部分の画像について得られた結果がまた、図１１に例示されている。
【０１３３】
『頭部及び頸部の検出』（図１２参照）
頭部及び頸部はそれらの各々の内部の空気に基づいて検出される。
【０１３４】
［検査テーブルの減算（段階１８０）］
テーブルの減算は、包囲箱の算出に取って重要なことである。というのは、残っている唯一の２Ｄ構造が頭部又は頸部である場合に算出が非常に簡単になるからである。
【０１３５】
［頭部及び頸部についての包囲箱の算出（段階１８１）］
空気を除去するために閾値化を適用し、次いで各々のスライスについて最大の２Ｄ−ＣＣを選択する（これは、頭部又は頸部に対応する筈である）。得られた様々なＣＣを点検して、その各々について、対の値（ｘｍｉｎ  ，ｘｍａｘ  ）及び（ｙｍｉｎ  ，ｙｍａｘ  ）が保存され、それらの組合せは箱のコーナーを表す。
【０１３６】
これらの箱は、或る対象物の中に別の対象物（例えば、頭部と空気）が見付けられるかどうかを決定することのできる近似として作用する。
【０１３７】
［箱の内部の空気の記録（段階１８２）］
このように算出された箱は、物体（頭部／頸部）の内側の空気のものと比較される。空気は、−１０２３Ｈ．Ｕ．と−５００Ｈ．Ｕ．との間の閾値化により保存され、各々の２Ｄ−ＣＣについて、質量中心とその包囲箱が算出される。
【０１３８】
結局、コンポーネントは、その包囲箱が頭部又は頸部の包囲箱の中に含まれ、質量中心が画像に殆ど中心合わせされる（取得には通常、頭部の殆どを含まなければならないと考えられる場合、空気を中心合わせしなければならない）場合に、保持される。
【０１３９】
選択後に残るコンポーネントは、内部（例えば、洞又は気管）の空気に対応する。
【０１４０】
［空気のプロフィールを求めて分析する（段階１８３）］
プロフィールは、骨の密度の算出のために使用されるものと同様な態様で求められる。このプロフィール（図１３）の分析により、曲線の最大値が求められる結果、洞に対する物理的基準を持つことができる。というのは、論理的に、この最大値が常に頭部の同じ場所に見出されるからである。それを正確に検出するために、オリジナルの曲線にガウス・フィルタが適用される。
【０１４１】
［頸部と頭部との間の境界（段階１８４）］
一旦最大値が検出されると、表面が３０％まで低下するｚの値が保存される。このｚの値は、頸部の起始部と見なされる（その下側限界が肺の起始部である）。更に、頭部の下側限界は頸部の起始部より２ｃｍ下側に定められる（そこで、この２つの解剖学的構造に小さい共通部があることになる）。
【０１４２】
『様々な実施形態』
以下に、これまで述べた本発明の様々な実施形態を更に記載する。
【０１４３】
医用イメージング・システムによって取得された解剖学的ボリューム画像を処理して、これらの画像を、これらの画像上で識別された様々な解剖学的部分に対応する複数のサブボリュームに区分化するための方法は、この区分化を行うために、取得された画像がそれらの画像上で肺を識別するように処理されることを特徴とし、また、肺が識別された場合、画像を取得した解剖学的構造の軸に沿って肺の限界を定める上側及び下側断面が決定され、またこれらの２つの断面よりもそれぞれ上方及び下方にある解剖学的領域に対応する画像について別個の処理が実施されることを特徴とする。
【０１４４】
段落［０１４２］で述べたような方法は、画像上で肺を識別するため、画像の気管内の空気を減算することを目的とする処理が実施され、該処理では、
イ）取得された画像上に現れる空気の様々な密接に関連したコンポーネントが決定され、
ロ）平均３Ｄ偏心率がそれらについて決定され、
ハ）このように算出された平均３Ｄ偏心率が閾値と比較されて、これらの密接に関連したコンポーネントのうち、その３Ｄ偏心率が第１の閾値よりも小さく且つｚ軸上の長さが第２の閾値よりも大きい前記密接に関連したコンポーネントのみを保持し、
ニ）このように分離された前記密接に関連したコンポーネントが画像から減算されること、を特徴とする。
【０１４５】
段落［０１４３］で述べたような方法は、前もって閾値化を行い、また密接に関連したコンポーネントのサイズについてフィルタ処理を行うことを特徴とする。
【０１４６】
段落［０１４２］〜［０１４４］の内の１つで述べたような方法は、様々な候補の密接に関連したコンポーネントの中から、次の記述子、すなわち、質量の中心、長さ、平均及び標準偏差、ボリューム／長さ比、の内の少なくとも１つの関数として、肺に対応する１つの密接に関連したコンポーネントが選択されることを特徴とする。
【０１４７】
段落［０１４２］〜［０１４５］の内の１つで述べたような方法は、肺の下側限界に対応する断面を決定するために、解剖学的構造の底部から頂部へ向けて複数の軸方向断面が順次点検されて、肺のボクセルが現れる最初の断面が決定されることを特徴とする。
【０１４８】
段落［０１４２］〜［０１４５］の内の１つで述べたような方法は、２つの肺の存在が検出されたときに肺の上側限界に対応する断面を決定するために、前記解剖学的構造の頂部から底部へ向けて複数の軸方向断面が順次点検されて、２つの密接に関連したコンポーネントが現れる最初の断面が決定されることを特徴とする。
【０１４９】
段落［０１４２］〜［０１４５］の内の１つで述べたような方法は、２つの肺の存在が検出されたときに肺の上側限界に対応する断面を決定するために、解剖学的構造の頂部から底部へ向けて複数の軸方向断面が順次点検されて、複数の密接に関連したコンポーネントの合計表面積が所与の閾値よりも大きくなる最初の断面が決定されることを特徴とする。
【０１５０】
段落［０１４８］で述べたような方法は、複数の密接に関連したコンポーネントの合計表面積が前記閾値よりも大きくなる断面が存在していない場合、密接に関連したコンポーネントの数が１よりも大きくなる最初の断面が決定されることを特徴とする。
【０１５１】
前記の段落［０１４２］〜［０１４９］の内の１つで述べたような方法は、肺が検出されたとき、心臓に対応する画像を識別し及び区分化するための処理が実行されることを特徴とする。
【０１５２】
段落［０１５０］で述べたような方法は、画像上に現れた解剖学的構造の長さが所与の閾値と前もって比較され、前記長さが前記閾値よりも大きいときのみ、心臓に対応する画像を識別し及び区分化するための前記処理が実行されることを特徴とする。
【０１５３】
段落［０１４９］〜［０１５１］の内の１つで述べたような方法は、心臓の上側限界に対応する断面を決定するため、上行大動脈及び下行大動脈が識別される少なくとも１つの軸方向断面が決定されることを特徴とする。
【０１５４】
段落［０１５２］で述べたような方法は、心臓の上側限界に対応する断面を決定するため、上行大動脈及び下行大動脈が識別される少なくとも３つの相次ぐ軸方向断面が決定されることを特徴とする。
【０１５５】
段落［０１４９］〜［０１５３］の内の１つで述べたような方法は、軸方向断面上で大動脈を識別するために、前記断面上で複数の密接に関連したコンポーネントが識別され、これらの中から、その偏心率が最少である密接に関連したコンポーネントが選択され、次いでこのコンポーネントの分散及びサイズが分散閾値及び大動脈についての予想最大半径とそれぞれ比較され、このコンポーネントは、その分散及びそのサイズが前記分散閾値及び前記最大半径より小さい場合にのみ、大動脈と見なされることを特徴とする。
【０１５６】
段落［０１５４］で述べたような方法は、第１の密接に関連したコンポーネントが大動脈に対応するものとして既に識別されている断面で別の大動脈を識別するために、前記断面の複数の密接に関連したコンポーネントが点検されて、第１のコンポーネントに対するそれらの距離、並びにそれらを接続する直線の傾斜が計算され、またその偏心率が所与の閾値よりも小さい密接に関連したコンポーネントが選択され、この密接に関連したコンポーネントについて決定された距離及び傾斜が所与の間隔内に見付けられることを特徴とする。
【０１５７】
段落［０１５５］で述べたような方法は、別の大動脈を識別するために、密接に関連したコンポーネントのサイズ及び統計データが、第１の大動脈に対応するものとして識別された密接に関連したコンポーネントのものの関数としてのサイズ及び統計データの値と比較されることを特徴とする。
【０１５８】
段落［０１４９］〜［０１５６］の内の１つで述べたような方法は、ガウス・フィルタ処理段階、ボリュームの閾値化段階及び輪郭の減算段階を含む処理が、画像について前もって実行されることを特徴とする。
【０１５９】
段落［０１５７］で述べたような方法は、前記処理がまた、オープニング段階、及び２Ｄフィルタ処理段階を含んでいることを特徴とする。
【０１６０】
前記の段落［０１４２］〜［０１５８］の内の１つで述べたような方法は、肺が検出されたとき、肺の下側限界断面より下方の断面上のボクセルによって占められる表面の軸方向プロフィールが決定され、そしてこのプロフィールを分析することによって腹部の存在及び脚部の様々な部分の存在が決定されることを特徴とする。
【０１６１】
前記の段落［０１４２］〜［０１５９］の内の１つで述べたような方法は、肺が検出されなかったとき、画像の取得の対象物であった解剖学的構造の長さが閾値と比較され、そしてこの長さが前記閾値よりも大きい場合、断面上のボクセルによって占められる表面の軸方向プロフィールが決定され、このプロフィールを分析することによって腹部の存在及び脚部の様々な部分の存在が決定されることを特徴とする。
【０１６２】
段落［０１６０］で述べたような方法は、プロフィールの分析により腹部及び脚部の様々な部分の存在を決定することができないとき、断面上に現れる空気の軸方向プロフィールが決定され、そしてこのプロフィールが分析されて、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定することを特徴とする。
【０１６３】
前記の段落［０１４２］〜［０１６１］の内の１つで述べたような方法は、肺が検出されたとき、肺の上側限界断面より上方の断面上に現れる空気の軸方向プロフィールが決定され、そしてこのプロフィールが分析されて、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定することを特徴とする。
【０１６４】
段落［０１６２］で述べたような方法は、肺の上側限界断面より上方の解剖学的構造の長さが所与の閾値と前もって比較され、そして前記長さが前記所与の閾値よりも大きいときのみ、空気の軸方向プロフィールの決定が行われることを特徴とする。
【０１６５】
前記の段落［０１４２］〜［０１６３］の内の１つで述べたような方法は、肺が検出されなかったとき、画像の取得の対象物であった解剖学的構造の長さが閾値と比較され、そしてこの長さが前記閾値よりも小さい場合、断面上に現れる空気の軸方向プロフィールが決定され、このプロフィールが分析されて、画像上に存在する頭部又は頸部の区域についての情報を該プロフィールから推定することを特徴とする。
【０１６６】
医用イメージング・システムによって取得されたボリューム画像を処理するための方法は、
イ）解剖学的構造の軸に直角な複数の軸方向断面が点検されて、心臓の上側限界に対応する軸方向断面を識別し、
ロ）この断面上で、上行大動脈及び下行大動脈に対応する２つの密接に関連したコンポーネントが決定され、
ハ）これらの密接に関連したコンポーネントに対応する、ボリューム内で密接に関連した複数のコンポーネントが決定され、
ニ）前記ボリューム内で密接に関連した複数のコンポーネントが合体され、
ホ）上記のようにして得られた前記ボリューム内で密接に関連した複数のコンポーネントについて、複数の軸方向断面上で対応する前記密接に関連したコンポーネントの中心の決定が行われ、
ハ）これらの様々な中心によって形成された複数の点群に関して距離を最適化する計画が決定されること、を特徴とする。
【０１６７】
解剖学的ボリューム画像を取得するための手段と、これらの画像を、これらの画像上で識別された様々な解剖学的部分に対応する複数のサブボリュームに区分化するのに適した前記画像を適切に処理するための手段とを有する医用イメージング・システムは、前記手段が、前記の段落［０１４２］〜［０１６５］の内の１つで述べたような処理方法を実施するのに適した手段を有していることを特徴とする。
【０１６８】
また、コンピュータによって読み取るのに適した手段上に記憶されたプログラムは、段落［０１４２］〜［０１６５］の内の１つで述べたような方法を実施するためのデータ及び／又は命令を有していることを特徴とする。
【０１６９】
本明細書は、最良の実施形態を含めて、本発明を開示するために、また当業者が本発明を作成し使用できるようにするために、様々な例を使用した。本発明の特許可能な範囲は特許請求の範囲の記載に定めており、また当業者に考えられる他の例を含み得る。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文字通りの記載から実質的に差異のない構造的要素を持つ場合、或いはそれらが特許請求の範囲の文字通りの記載から実質的に差異のない等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあるものとする。
【０１７０】
本発明の特定の特徴は幾つかの図面に示されて他の図面に示されていないが、これは便宜のために過ぎず、各々の特徴は本発明に従って他の特徴のいずれか又は全てと組み合わせることができる。本書で用いられる「含む」、「有する」、「持つ」などの言葉は、広義に且つ包括的に解釈されるべきであり、如何なる物理的な相互接続に制限されない。更に、本出願で開示したどの実施形態も唯一の可能な実施形態として取るべきではない。当業者には他の実施形態を考えつくであろうが、それらは特許請求の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【０１７１】
【図１】ＣＴイメージング・システムの概略図である。
【図２】ＣＴイメージング・システムの別の概略図である。
【図３Ａ】本発明の可能な動作モード又は用途で使用することのできる決定木の一部分を例示する図である。
【図３Ｂ】上記決定木の別の部分を例示する図である。
【図４】肺の検出のための可能な処理法の様々な段階を例示する流れ図である。
【図５Ａ】図４の肺の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図５Ｂ】図４の肺の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図５Ｃ】図４の肺の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図５Ｄ】図４の肺の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図５Ｅ】図４の肺の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図６】心臓の周りの窓の検出を可能にする処理法の一例の様々な段階を例示する流れ図である。
【図７Ａ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｂ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｃ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｄ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｅ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｆ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図７Ｇ】図６の心臓の検出処理法の様々な段階を例示するスライスの画像の写図である。
【図８】大動脈弓の検出を可能にする処理法を例示する流れ図である。
【図９Ａ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図９Ｂ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図９Ｃ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図９Ｄ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図９Ｅ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図９Ｆ】大動脈弓の検出から生じる様々な結果を例示するスライスの画像の写図である。
【図１０】下半身、特に腹部及び脚部の検出を可能にする処理法の様々な段階を例示する流れ図である。
【図１１】図１０の処理法を適用することによって得られるプロフィールと下半身構成部分及び腹部の様々な骨との間の対応性を例示する写図である。
【図１２】上半身、特に頭部及び頸部の検出を可能にする処理法の様々な段階を例示する流れ図である。
【図１３】図１２の処理法を適用することに得られるプロフィールと頭部及び頸部の様々な骨との間の対応性を例示する写図である。
【符号の説明】
【０１７２】
１０  イメージング・システム
１２  Ｘ線源
１４  コリメータ
１６  Ｘ線ビーム
１８  患者
２０  Ｘ線部分
２２  センサ
２４  制御装置
２６  回転指令システム
２８  線形変位指令システム２８
５２  クロスバー
５８  ベッド
１００  決定木
１１３  気管を検出及び分離する段階
１３３  輪郭を減算する段階
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
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【図１０】
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【図１２】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
0005161713.tif 000018
【図５Ｅ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
0005161713.tif 000021
【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
0005161713.tif 000023
【図７Ｅ】
0005161713.tif 000024
【図７Ｆ】
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【図７Ｇ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１１】
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【図１３】
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