(57)【要約】３Ｄ医用画像用途における、結腸ポリープ、動脈瘤、肺小結節等の異常な解剖学的構造の自動３Ｄセグメント化のためのシステムおよび方法が提供される。例えば、３Ｄ病変セグメント化のためのシステムおよび方法は、質量中心に基づく座標変換（例えば、極座標（球面）変換、楕円変換等）を実施して、病変の３Ｄ表面を当初の体積空間から例えば球面または楕円座標空間に変換し、その後、変換された病変表面を補間して、病変と周囲の正常な構造との間の境界を正確に決定することができる。
2006519634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法であって、
当初の３Ｄ体積空間内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、
病変の前記３Ｄ表面を極座標空間に変換するステップと、
極座標空間内で前記３Ｄ表面を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する極座標空間内の病変表面を決定するステップと、
極座標空間内の前記病変表面を当初の３Ｄ体積空間に変換するステップと、
変換された前記病変表面を使用して、当初の３Ｄ体積空間から、病変に対応する体積を抽出するステップとを含む自動三次元病変セグメント化のための方法。
【請求項２】
３Ｄ表面を決定する前記ステップは、
前記病変を取り囲む前記当初の３Ｄ体積空間から３Ｄ部分体積を抽出するステップと、
前記３Ｄ部分体積中の画像データを補間して、前記３Ｄ部分体積に等方性を与えるステップと、
等方性の３Ｄ部分体積内で前記病変の３Ｄエッジを決定するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
病変の３Ｄエッジを決定する前記ステップは、３Ｄキャニーエッジ検出プロセスを使用して行なわれる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
病変の３Ｄ表面を極座標空間に変換する前記ステップは、
前記当初の３Ｄ体積空間内の病変の質量中心位置を決定するステップと、
前記質量中心位置に基づいて前記３Ｄ表面の各ピクセル毎に極座標を決定するステップと前記極座標を使用して、前記極座標空間内の３Ｄ表面の２Ｄ表示を生成するステップと
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記病変の前記質量中心が自動化プロセスによって決定される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記病変の前記質量中心がユーザによって選択される請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記極座標空間内の３Ｄ表面の前記２Ｄ表示を正規化するステップを更に含む請求項４に記載の方法。
【請求項８】
正規化された２Ｄ表示を中央フィルタリングするステップを更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記極座標空間内で３Ｄ表面を処理する前記ステップは、
前記極座標空間内の３Ｄ表面の２Ｄ表示を拡張するステップと、
拡張された２Ｄ表示を補間して、病変が付着される解剖学的構造から病変を分離する分離表面を決定するステップとを含む請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記極座標空間内の病変表面を当初の３Ｄ体積空間に変換する前記ステップは、当初の３Ｄ体積空間内の頂点を極座標空間に対してマッピングすることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
変換された病変表面を使用して、当初の３Ｄ体積空間から、病変に対応する体積を抽出する前記ステップは、極座標内の病変表面内または当該病変表面よりも下側に位置する当初の３Ｄ体積空間内の全てのピクセルを病変体積の一部として含ませるステップを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記病変が結腸ポリープである請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記極座標空間内で前記３Ｄ表面を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する極座標空間内の病変表面を決定する前記ステップは、ポリープ首を決定するステップを含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
抽出された体積に関連する１または複数のパラメータを測定するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
体積値の収束を得るために方法ステップを反復して繰り返すことを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記極座標空間内の病変表面表示が実際に病変の一部ではない偽りの表面を含んでいるかどうかを判断するステップと、
前記病変表面表示に含まれていると判断された偽りの表面を除去するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
機械によって読み取り可能なプログラム記憶装置であって、前記機械によって実行可能な命令プログラムを明白に具現化して自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法ステップを実行するプログラム記憶装置において、前記方法ステップは、
当初の３Ｄ体積空間内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、
病変の前記３Ｄ表面を極座標空間に変換するステップと、
極座標空間内で前記３Ｄ表面を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する極座標空間内の病変表面を決定するステップと、
極座標空間内の前記病変表面を当初の３Ｄ体積空間に変換するステップと、
変換された前記病変表面を使用して、当初の３Ｄ体積空間から、病変に対応する体積を抽出するステップとを含むプログラム記憶装置。
【請求項１８】
病変の３Ｄ表面を極座標空間に変換する前記ステップを実行するための命令は、
前記当初の３Ｄ体積空間内の病変の質量中心位置を決定するステップと、
前記質量中心位置に基づいて前記３Ｄ表面の各ピクセル毎に極座標を決定するステップと、
前記極座標を使用して、前記極座標空間内の３Ｄ表面の２Ｄ表示を生成するステップとを含む請求項１７に記載のプログラム記憶装置。
【請求項１９】
前記病変が結腸ポリープである請求項１７に記載のプログラム記憶装置。
【請求項２０】
自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法であって、
第１の座標空間の画像データセット内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、
前記第１の座標空間内の病変の質量中心を使用して、前記３Ｄ表面の質量中心変換を行なうことにより、第２の座標空間内で前記３Ｄ表面の変換された表面表示を生成するステップと、
変換された表面表示を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する病変表面を決定するステップと、
前記第２の座標空間内の病変表面を元の第１の座標空間に変換して、前記画像データセットから病変をセグメント化するステップとを含む方法。
【請求項２１】
３Ｄ表面を決定する前記ステップは、
病変を取り囲む画像データセットから画像データの３Ｄ部分体積を抽出するステップと、
前記３Ｄ部分体積中の画像データを補間して、前記３Ｄ部分体積に等方性を与えるステップと、
等方性の３Ｄ部分体積内で病変の３Ｄエッジを決定するステップとを含む請求項２１に記載の方法。
【請求項２２】
病変の３Ｄエッジを決定する前記ステップは、３Ｄキャニーエッジ検出プロセスを使用して行なわれる請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
質量中心変換を行なう前記ステップは、極座標変換を行なうことを含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
極座標変換を行なう前記ステップは、
質量中心位置に基づいて３Ｄ表面の各ピクセル毎に極座標を決定するステップと、
前記極座標を使用して、前記極座標空間内の３Ｄ表面の２Ｄ表示を生成するステップとを含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１の座標空間内で病変の質量中心位置を自動的に決定するステップを更に含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
前記質量中心の座標をユーザが選択するステップを更に含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２７】
前記変換された表面表示を正規化するステップを更に含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２８】
正規化されて変換された表面表示を中央フィルタリングするステップを更に含む請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
変換された表面表示を処理する前記ステップは、前記変換された表面表示を補間して、病変が付着される解剖学的構造から病変を分離する分離表面を決定することを含む請求項２０に記載の方法。
【請求項３０】
第２の座標空間内の病変表面を元の第１の座標空間に変換して、画像データセットから病変をセグメント化する前記ステップは、前記第１の座標空間内の画像データセットの頂点を前記第２の座標空間に対してマッピングすることを含む請求項２０に記載の方法。
【請求項３１】
前記第２の座標空間内の病変表面内または当該病変表面よりも下側に位置する画像データセット内の全てのピクセルを病変体積の一部として含ませることにより、病変をセグメント化するステップを更に含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
セグメント化された病変に関連する１または複数のパラメータを測定するステップを更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
体積値の収束を得るために方法ステップを反復して繰り返すことを更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記病変が結腸ポリープである請求項２０に記載の方法。
【請求項３５】
変換された表面表示を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する病変表面を決定する前記ステップは、ポリープ首を決定するステップを含む請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
機械によって読み取り可能なプログラム記憶装置であって、前記機械によって実行可能な命令プログラムを明白に具現化して自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法ステップを実行するプログラム記憶装置において、前記方法ステップは、
第１の座標空間の画像データセット内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、
前記第１の座標空間内の病変の質量中心を使用して、前記３Ｄ表面の質量中心変換を行なうことにより、第２の座標空間内で前記３Ｄ表面の変換された表面表示を生成するステップと、
前記変換された表面表示を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する病変表面を決定するステップと、
前記第２の座標空間内の病変表面を元の第１の座標空間に変換して、前記画像データセットから病変をセグメント化するステップとを含むプログラム記憶装置。
【請求項３７】
質量中心変換を行なうための命令は、極座標変換を行なうための命令を含んでいる請求項３６に記載のプログラム記憶装置。
【請求項３８】
極座標変換を行なう前記命令は、
質量中心位置に基づいて３Ｄ表面の各ピクセル毎に極座標を決定するステップと、
前記極座標を使用して、極座標空間内の３Ｄ表面の２Ｄ表示を生成するステップとを実行するための命令を含んでいる請求項２７に記載のプログラム記憶装置。
【請求項３９】
変換された表面表示を処理する前記ステップを実行する命令は、前記変換された表面表示を補間して、病変が付着される解剖学的構造から病変を分離する分離表面を決定するための命令を含んでいる請求項３６に記載のプログラム記憶装置。
【請求項４０】
前記病変が結腸ポリープであり、前記変換された表面表示を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する病変表面を決定するための命令は、ポリープ首を決定するための命令を含んでいる請求項３９に記載のプログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
この出願は、参照することにより本願に完全に組み込まれる2003年3月11日に提出された米国仮出願第60／453,573号に対する優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、一般に、３次元（３Ｄ）医用画像レンダリングおよび視覚化のためのシステムおよび方法に関する。更に具体的には、本発明は、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節等の異常な解剖学的構造（病変）の自動３Ｄセグメント化を行なう医用画像システムおよび方法、並びに、識別および分類のために役立つセグメント化された病変の正確なサイズ測定値および他の記述的特徴を得るための方法に関する。
【０００３】
医用画像の分野において、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節等の異常な解剖学的構造（病変）のセグメント化は、そのような病変の形状、組織、密度、サイズが非常に変わりやすく、また、当該病変が周囲の正常な構造に付着しているため、難しい問題である。例えば、結腸ポリープのセグメント化の問題は、突出し或いは肉厚の膨起襞および残留便がしばしばポリープの形状および密度に似ている結腸壁の複雑な形状を考慮すると、特に難しい。
【０００４】
画用システムにおいて病変の自動セグメント化を行なうための様々な方法が提案されてきた。例えば、３次元形状特徴、２Ｄポリープセグメント化技術、あるいは、変形可能なモデルにより表面セグメント化を利用する既に公開された自動結腸ポリープセグメント化の方法が提案されてきた。更に具体的には、一例として、３次元形状特徴を使用して表面セグメント化を採用するポリープセグメント化方法は、「Computerized Detection of Colonic Polyps at CT.Colonography on the Basis of Volumetric Features：Pilot Study」（Radiology 2002,222：327-336）と題されたH.Yoshidaらによる論文に開示されている。この文献は、特定の形状特徴を有する結腸表面上の空間的に関連するボクセルを抽出することによりポリープセグメント化を使用するポリープ候補検出方式を開示している。条件付きの形態膨張が次のステップとして使用される。
【０００５】
また、例えば、「A statistical 3−D pattern processing method for computer−aided  detection of polyps in CT colonography」（IEEE Trans.Med.Image.20（12）巻、1251頁〜1260頁、2001年12月）と題されたS.Goekturekらによる文献には、２Ｄポリープセグメント化方法が開示されている。この文献は、ポリープ候補の周囲の部分体積をスライスする幾つかの３重の垂直平面に対して適用される２Ｄポリープセグメント化技術について記載している。セグメント化は、候補ポリープを含む最良の正方形のウインドウを見出すことを目的としている。サブウインドウ内でポリープ状の構造を見出すために、二次曲線・ラインフィッティングアルゴリズムが使用される。
【０００６】
軸方向のスライスから抽出された部分画像またはポリープ候補の周囲の部分体積をスライスする幾つかの３重の垂直平面に対して適用される２Ｄポリープセグメント化の欠点は、３次元接続性情報が考慮されていないという点である。
【０００７】
３Ｄ形状特徴を使用する他の結腸ポリープセグメト化プロセスは、「Computerized Detection of Colonic Polyps at CT.Colonography on the Basis of Volumetric Features：Pilot Study」（Radiology 2002,222：327-336）と題されたH.Yoshidaらによる文献に開示されている。この文献は、ポリープ表面頂点だけのセグメント化を可能にする３Ｄポリープ表面抽出方法について記載している。しかしながら、２Ｄポリープセグメント化または３Ｄポリープ表面セグメント化を使用する前述したセグメント化方法は、連続する病変の抽出に適しておらず、また、正確な３Ｄ測定値および病変体積全体の密度、組織、形状を特徴付ける記述的特徴を得るのにも適していない。
【０００８】
他のポリープセグメント化は、J, Yaoらによる「Automatic segmentation and detection of colonic polyps in CT colonography based on knowledge-guided deformable models」（Medical Imaging 2003、SPIE、5031〜5041巻、印刷中）によって提案されている。Yaoらは、ファジーなｃ−平均クラスタリングと変形可能なモデルとの組み合わせに基づく自動ポリープセグメント化方法を提案している。シードの周囲の変形可能な表面をポリープ境界に対して押し進めるイメージフォースとして、ファジーなメンバーシップ関数の勾配が使用されている。この方法は、第１の面における強度変化を考慮しており、したがって、結腸のループが明らかな境界無くして或いはそれらの間の強度変化無くして接触する場合には、誤ったセグメント化の結果を有する虞がある。そのような場合、対象の体積は、組織または２つの隣り合う結腸壁（その一方がポリープを含んでいる）によって分離された２つの結腸管腔（結腸ルーメン）を含んでいる場合がある。この場合、ポリープの下側の表面は、他の腸ループに属している。提案された方法では、ポリープの下側の表面をポリープ表面の一部であると間違える可能性があり、そのため、実際のポリープサイズよりも大きい体積を抽出してしまう可能性がある。
【０００９】
発明の概要
本発明の典型的な実施形態は、一般に、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節等の異常な解剖学的構造（病変）の自動３Ｄセグメント化を行なうとともに、識別および分類のために使用できる３Ｄセグメント化された病変の正確なサイズ測定値および他の記述的特徴を得る３Ｄ医用画像システムおよび方法を含んでいる。更に具体的には、本発明の典型的な実施形態は、一般に、質量中心に基づく座標変換（例えば、極座標（球面）変換、楕円変換等）を使用して正確な３Ｄ病変セグメント化を行なうことにより、当初の体積空間からの病変の３Ｄ表面を例えば球面または楕円座標空間に変換し、その後、変換された病変表面を補間して、病変と周囲の正常な構造との間の境界を正確に決定することができるシステムおよび方法を含んでいる。
【００１０】
本発明の１つの典型的な実施形態において、自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法は、第１の座標空間の画像データセット内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、第１の座標空間内の病変の質量中心を使用して、前記３Ｄ表面の質量中心変換を行なうことにより、第２の座標空間内で前記３Ｄ表面の変換された表面表示を生成するステップと、変換された表面表示を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する病変表面を決定するステップと、第２の座標空間内の病変表面を元の第１の座標空間に変換して、画像データセットから病変をセグメント化するステップとを含んでいる。
【００１１】
本発明の他の典型的な実施形態において、自動３Ｄ（三次元）病変セグメント化のための方法は、当初の３Ｄ体積空間内で病変の３Ｄ表面を決定するステップと、病変の前記３Ｄ表面を極座標空間に変換するステップと、極座標空間内で前記３Ｄ表面を処理して、周囲の正常な構造から病変を分離する極座標空間内の病変表面を決定するステップと、極座標空間内の前記病変表面を当初の３Ｄ体積空間に変換するステップと、変換された前記病変表面を使用して、当初の３Ｄ体積空間から病変に対応する体積を抽出するステップとを含んでいる。
【００１２】
本発明のこれらの実施形態および他の典型的な実施形態、特徴、利点は、添付図面と関連して読むことができる典型的な実施形態の以下の詳細な説明に記載され或いは以下の詳細な説明から明らかとなる。
【００１３】
典型的な実施形態の詳細な説明
一般に、ここで説明する本発明の典型的な実施形態は、３Ｄ医用画像用途における、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節等の異常な解剖学的構造の自動３Ｄセグメント化のためのシステムおよび方法を含んでいる。ここで説明する本発明の１つの典型的な実施形態において、３Ｄ病変セグメント化のためのシステムおよび方法は、３Ｄエッジ画像の極座標（球座標）変換およびその後の病変表面の補間のための自動化方法を実施し、それにより、対象の病変と周囲の正常な解剖学的組織および構造との間の境界を正確に決定することができる。
【００１４】
また、本発明に係る典型的なシステムおよび方法は、抽出された病変体積に基づいて識別し或いは自動分類するために実施できる、３Ｄセグメント化された病変の様々な寸法および特徴を自動的に測定するための方法を提供する。特に、本発明に係るシステムおよび方法は、ユーザ（レントゲン技師）が、正確な病変サイズ測定値を自動的に得ること、病変と、便または筋状のアーチファクト上に残された健康な組織等の他の解剖学的構造とを区別すること、を手助けすることができる。また、本発明に係る３Ｄセグメント化システムおよび方法を包含するようにコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）システムを広げ、それにより、異常な病変の特徴付けのための或いは分類処理のための入力としての更なる差別的特徴を得ることもできる。
【００１５】
本発明にしたがってここで説明するシステムおよび方法が、様々な形式のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、または、これらの組み合わせで実施されても良いことは言うまでもない。本発明の１つの典型的な実施形態において、ここで説明するシステムおよび方法は、１または複数のプログラム記憶装置（例えば、磁気フロッピディスク、ＲＡＭ、ＣＤ、Ｒｏｍ、ＤＶＤ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ）上で明白に具現化され或いは適当なアーキテクチャを備える任意の装置または機械によって実行可能なプログラム命令を含むアプリケーションとしてのソフトウェアで実施されても良い。
【００１６】
また、添付図面に示された構成要素システムモジュールおよび方法ステップがソフトウェアで実施できるため、アプリケーションをプログラミングする方法に応じて、システムコンポーネント（またはプロセスステップのフロー）間の実際の接続が異なる場合があることは言うまでもない。この教示内容によれば、当業者は、本発明のこれらの実施および類似の実施または構造を想起することができる。
【００１７】
図１は、本発明の典型的な実施形態に係る自動３Ｄ病変セグメント化を行なうための方法を示すフローチャートである。また、図１は、３Ｄセグメント化を行なうためのシステムと見なすこともできる。この場合、図１に示される方法ステップは、３Ｄ病変セグメントおよび測定を行なうためにここで説明する方法を実行し且つここで説明する機能を果たす部品またはモジュールである。また、ここで説明する典型的なシステムおよび方法は、３Ｄ医用画像およびＣＡＤシステムまたは様々な画像診断手法（CT、MRI等）における用途で実施できることは言うまでもない。更に、ここで説明する典型的なシステムおよび方法は、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節等の異常な解剖学的構造または病変の自動抽出および測定のためにうまく適合する。この点に関し、ここでは、典型的な実施形態が特定の基準結腸ポリープに関して説明されているが、本発明の範囲を限定するものと解釈すべきではない。
【００１８】
ここで、図１を参照すると、典型的な３Ｄ病変セグメント化方法は、一般に、対象の病変の座標をセグメント化モジュールに対して入力することにより始まる（ステップ１０）。以下の説明では、特定の画像診断手法（例えば、CT、MRI等）において特定の解剖学的構造（例えば、結腸、肺、心臓等）のオリジナル３Ｄ体積データセット（例えば、複数の２Ｄスライス）が取得されたと仮定する。本発明の１つの典型的な実施形態において、病変座標は、GUI（グラフィカルユーザインタフェース）を介して入力されても良い。この場合、個人は、例えばマウスまたはポインティングデバイスを使用して、２Ｄまたは３Ｄ表示された画像（例えば、結腸内の３Ｄビュー）の対象部位（例えばポリープ）を選択することができる。本発明の他の実施形態において、病変座標は、候補病変位置を自動的に選択／識別することができる自動システムまたは方法によって入力されても良い（入力前に、ユーザ確認を必要としても良く、あるいは、必要としなくても良い）。
【００１９】
次に、入力された座標に基づいて、オリジナル３Ｄ体積データセットの一部（部分体積）が処理され（エッジ検出方法により）、それにより、選択された病変の３Ｄエッジ（表面）が決定される（ステップ２０）。更に具体的には、当初の座標空間内の選択された病変の３Ｄ表面の一部である３Ｄ部分体積画像データのピクセルを決定するために、エッジ検出プロセスが実施される。３Ｄエッジ検出を行なうための１つの典型的な方法については、例えば図２のフローチャートおよび図７Ａ〜図７Ｅの概略図を参照しながら以下で説明する。
【００２０】
本発明の１つの典型的な実施形態においては、その後３Ｄエッジ画像データに対して極座標変換が適用される（ステップ３０）。一般に、本発明に係る極座標変換プロセスは、ユーザにより選択された（あるいは、自動的に計算された）対象の病変の質量中心位置に基づいて、３Ｄ病変表面を、極座標空間内の選択された病変の表面表示に変換する。無論、ここでは、例示のために、典型的な極座標変換プロセスが説明されている。しかしながら、一般に、任意の適当な質量中心変換（centroid transformation）プロセスが本発明にしたがって実施されても良いことは言うまでもなく、それにより、当初の座標空間（例えば、デカルト座標空間）から空間データを取得するとともに、ユーザにより選択され或いは計算された当初の座標空間内の質量中心位置に基づいて、前記空間データを変換して他の座標空間からの空間データと一致させても良い。使用される質量中心変換プロセスのタイプは、対象の病変の一般的な形状によって決まっても良い。例えば、ポリープにおいては、楕円変換プロセスを使用して質量中心に基づく変換が実施されても良い。これは、ポリープが一般に自然状態で楕円形状を成していると認められているからである。この点で、ここでは、使用できる質量中心に基づく変換のタイプが制限されるものと解釈すべきではない。これは、当業者であれば、本教示内容に基づいて３Ｄセグメント化のために実施できる質量中心に基づく他の変換を簡単に想起して理解することができるからである。
【００２１】
また、病変（例えばポリープ）間の境界／移行領域（例えばポリープの首部）を含む選択された病変の表面を決定して周囲の組織（結腸壁）から選択された病変を分離するために、表面表示が更に処理される（ステップ４０）。３Ｄエッジデータ（病変表面）を極座標空間に変換するとともに、変換されたデータを処理して選択された病変を抽出するための本発明の様々な典型的な実施形態については、例えば図３〜図５のフローチャートを参照しながら、以下で更に説明する。
【００２２】
選択された病変が極座標空間内で抽出された後（ステップ４０）、極座標内で抽出された体積データを当初の座標（例えばデカルト座標）に変換して、オリジナル３Ｄ部分体積画像データからの選択された病変のセグメント化を可能にするべく、逆変換プロセスが適用される（ステップ５０）。本発明の典型的な実施形態に係る典型的な逆変換プロセスについては、例えば図５のフローチャートを参照しながら、以下で説明する。
【００２３】
本発明の他の実施形態においては、病変識別および分類における記述的特徴として役立ち得るセグメント化された病変体積に関する様々な測定値を得るために、自動プロセスが実施されても良い（ステップ６０）。例えば、抽出された病変体積から得ることができる測定値としては、病変表面積、緻密度、体積、平均曲率およびガウス曲率、それらの平均値、最小値、最大値及びSTD、球形度平均値、最小値、最大値及びSTD、最小直径および最大直径、高さ、首面積（ポリープにおける）強度平均値、最大値、最小値及びSTD（テクスチャおよびアーチファクトに相当する）を挙げることができるが、これらに限定されない。
【００２４】
図２は、本発明の典型的な実施形態に係る３Ｄエッジ画像を決定するための方法を示すフローチャートである。図２の方法は、図１の典型的な方法のステップ２０において実施することができる。例示のため、図２の典型的な方法については、本発明による対象の結腸ポリープの３Ｄエッジ（表面）を検出するための本発明に係る典型的な方法を概略的に示す図７Ａ〜図７Ｅを更に参照して説明する。
【００２５】
最初に図２を参照すると、最初のステップは、選択された病変の質量中心座標を決定する（あるいは概算する）ことである（ステップ２１）。本発明の一実施形態において、選択された病変の質量中心座標は、任意の適当な方法を使用して自動的に決定されても良い。本発明の他の典型的な実施形態においては、質量中心座標がユーザによって選択されても良く、これにより、ユーザは、表示された２Ｄ標準直交ビュー（軸、冠状、または、矢状）上の１点、または、おおよその質量中心位置であると思われる３Ｄ病変（例えばポリープ）を選択する。例えば、図７Ａは、有茎性ポリープの典型的な３Ｄ管腔内ビューである。ここで、点Ｃは、３Ｄ表示されたポリープ頭部に関するユーザにより選択された（あるいは自動的に決定された）質量中心位置を示している。
【００２６】
その後、オリジナル３Ｄ体積データセットから、選択された病変および周囲環境を含む部分体積データセットが抽出される（ステップ２２）。本発明の１つの典型的な実施形態において、抽出された部分体積は、質量中心位置Ｃの近傍内にある画像データの複数の空間的に近接した２Ｄスライスを含んでいる。例えば、図７Ｂは、図７Ａに示される選択された質量中心Ｃの近傍にほぼ配置された画像データの２５個の２Ｄスライスを含む抽出された部分体積を概略的に示している。この典型的な実施形態においては、２Ｄスライスがデカルト空間のｘ-ｙ平面内に画像データを含んでいると仮定する。
【００２７】
抽出された３Ｄ部分体積は、その後、補間プロセスを使用して処理され、これにより、部分体積に等方性が与えられる（ステップ２３）。更に具体的には、部分体積の２Ｄスライスがｘ−ｙ平面内にピクセルを含む１つの典型的な実施形態において、補間法は、部分体積に等方性を与えるべくｚ方向で行なわれる（すなわち、ｘ−ｙスライスのピクセルの寸法をｚ方向のピクセルの寸法と同じにするため）。補間プロセスは、任意の適当なリサンプリングプロセスを使用して行なうことができる。図７Ｃの典型的な図は、図７Ｂの２Ｄスライスを補間することによって得られた画像データの２Ｄスライスを示している。
【００２８】
次に、選択された病変の３Ｄエッジ（表面）を決定するために、等方性の部分体積データセットに対して３Ｄエッジ検出方法が適用される（ステップ２４）。１つの典型的な実施形態において、エッジ検出は、３Ｄキャニーエッジ検出（Canny Edge Detector）プロセスを使用して行なわれる。３Ｄキャニーエッジ検出プロセスは、ヒステリシスにより得られる１つのピクセル厚部であるエッジを抽出するための良く知られたプロセスである。一例として、図７Ｄは、図７Ｃの補間された２Ｄスライスに適用される典型的なエッジ検出プロセスの結果を概略的に示している。図示のように、各２Ｄスライスは、図７Ａのポリープの表面を表わす１または複数の線を含んでいる。また、図７Ｅは、図７Ｄの２Ｄエッジデータを使用して与えられる３Ｄエッジ画像の典型的な例図である。図７Ｅの典型的な図は、約３５×３５×３５ピクセルから成る立方体の体積を有する３Ｄエッジ画像を示している。
【００２９】
エッジ検出プロセスは、対象の病変の検出された３Ｄエッジ（表面）に含まれる当初の３Ｄ部分体積空間内のピクセルの座標を決定するために使用される。エッジ検出プロセスの結果は、極座標変換プロセスに対して出力される（ステップ２５）。
【００３０】
図３は、本発明の典型的な実施形態にしたがって３Ｄエッジ画像データの極座標変換を行なうための方法を示すフローチャートである。図３の方法は、図１のステップ３０で実施することができる。また、図８Ａおよび図８Ｂは、極座標変換プロセスを概略的に示す典型的な図である。図３を参照すると、最初のステップは、選択された／計算された質量中心位置に基づいて、３Ｄエッジ（表面）データの座標を極座標に変換することである（ステップ３１）。１つの典型的な実施形態において、質量中心変換プロセスは、質量中心Ｃ（当初の３Ｄ部分体積空間の原点と見なされる）から、以下のように、選択された病変の３Ｄエッジ（表面）上の全ての点（ｘ、ｙ，ｚ）において新たな座標（ｒ，φ，θ）を計算することを含んでいる。
【００３１】
ｒ＝（ｘ2＋ｙ2＋ｚ2）1/2
ｔｇφ＝ｙ／ｘ
ｃｏｓθ＝ｚ／（ｘ2＋ｙ2＋ｚ2）1/2
【００３２】
次に、例えば選択された（または計算された）質量中心Ｃから径方向に強度勾配をチェックすることにより、病変表面にだけ属さない任意の余計な頂点が除去される（ステップ３２）。また、病変表面の一部ではない離れた表面が除去される（ステップ３３）。このプロセスにより、変換された表面表示ｒ（φ，θ）が得られる（ステップ３４）。この表示は、各（φ，θ）に関して１つの値ｒしか存在しない極座標空間内の検出された病変表面の２Ｄ表示を含んでいる。
【００３３】
図８Ａおよび図８Ｂは、本発明に係る極座標変換方法を概略的に示す典型的な図である。更に具体的には、図８Ａは、結腸管腔Ｌ内へと延びるポリープを含む部分体積の２Ｄスライスを示している。破線（Ｎ）は「ポリープ首」であり、この部位でポリープが結腸壁に対して付着されている。更に具体的には、「ポリープ首」は、ポリープ頭部から結腸壁への移行部である。この移行部が細長い場合、ポリープを有茎性ポリープと称する。
【００３４】
図８Ａに示されるように、極座標変換は、質量中心位置（Ｃ）から複数の「光線」（Ｒ）を送るとともに、各光線（Ｒ）が当初の３Ｄ部分体積空間内の病変（ポリープ）表面のエッジ（Ｅ）と交わる場所を決定するのと等しい。この場合、「ｒ」の値は、質量中心Ｃから光線がエッジＥと交わる場所までの光線の距離を示している。図８Ｂは、等方性の部分体積内の全てのスライスに関して図８Ａに示されたプロセスに基づいて生じる距離変換を概略的に示す図である。図８Ｂは、質量中心（Ｃ）から見た表面を表わしている。この場合、距離ｒは、質量中心（Ｃ）からの表面の高さとして表わされている。
【００３５】
図８Ａに示されるように、ポリープ首（Ｎ）を結腸組織内へと貫通する光線（Ｒ）は、ポリープのエッジ（Ｅ）上の１点と交わらず、結腸組織内へと進行する（ポリープ首Ｎを貫通する）。したがって、離れた表面を除去するための方法（ステップ３３）が使用される。離れた表面を除去するための１つの典型的な実施形態については、例えば図６および図１１Ａ，１１Ｂを参照しながら以下で詳細に説明する。一般に、実際に病変表面の一部ではない離れた表面を除去するための方法は、例えば、例えばポリープ首Ｎを貫通する光線の長さを制限するために適用できる様々な基準に基づいている。
【００３６】
例えば、質量中心からの距離や、２つのその後の光線同士の間の遠い表面内の光線の交差座および角度変化といった基準が考えられても良い。前記距離は、質量中心の近傍の光線の平均距離から遠い領域（表面）を区別するために使用できる。更に具体的には、一例として、質量中心が球状ポリープに関して決定された場合、平均光線距離（ｒ）は、球状病変の半径に近い。これは、例えばポリープ等の病変が首部を有している場合には当てはまらない（図１１Ｂ参照）。２つの隣接する光線が１つの球状対象物（例えばポリープ）を跨っている場合、そのような光線が病変表面と交わる複数の点は、質量中心から略等距離である。しかし、１つの光線がポリープ表面と交わり且つ隣接する光線がポリープ首へと延びて離れた表面と交差する場合、１つの表面と交差するこれらの２つの隣り合う光線の終点によって範囲が定められる距離同士の間の差は大きく異なる。これらは、検出可能であり、不連続として極座標変換で表わされる（図１１Ｂ参照）。前述したように、図３のステップ３３で実施できる１つの典型的なプロセスについては、例えば図６および図１１Ａ，１１Ｂを参照しながら以下で詳細に説明する。
【００３７】
図４は、極座標空間内の病変表面の表示を処理して、病変（例えばポリープ）同士の間の境界（例えばポリープ首）を含む選択された病変の表面を正確に決定することにより、選択された病変を周囲組織から分離できる（例えば、結腸壁からポリープを分離するポリープ首を決定できる）ようにするための方法を示すフローチャートである。図４の方法は、図１のステップ４０において実施することができる。ここで、図４を参照すると、最初のステップは、個々の半径値のそれぞれに関して正規化（ストレッチング）要素を計算することである（ステップ４１）。正規化プロセスは、極座標空間内の表面の表示を釣り合わせることにより、等しい重みをピクセルに対して与える（すなわち、ピクセルが比例的にスケーリングされる）ための手段を提供する。正規化プロセス（ステップ４１）は、必要ではないが、前述した表面補間プロセスを簡略化できる（あるいは重み付け補間プロセスを実施できる）。
【００３８】
図９Ａおよび図９Ｂは、本発明に係る正規化プロセスを概略的に示す典型的な図である。この例において、正規化要素はδ（ｒ）＝ｒmax／ｒによって決定され、離散度（discreetization degree）はＤ＝round（２πｒmax）によって決定されるとともに、角度増分はΔθ＝２π／Ｄによって決定される。図９Ａは、
半径が異なる（ｒ1＝１，ｒ2＝２，ｒmax＝３）病変表面上の点同士の間の関係を図式的に示している。これらの図は、プロセスを２Ｄバージョンに関連付け、したがって、極座標への変換によりプロセスを表わす正規化プロセスの簡略化されたバージョンを示している。この場合、（図示のように）与えられた角度は、半径が増大するにつれて、周囲の更に広い領域の範囲を定める。中心に近い点（ｒ1）は、極空間に変換されると、図９Ｂに示されるように「引き伸ばされる」。δ（ｒ）＝ｒmax／ｒによって決定される正規化要素は、この引き伸ばし関係を得るとともに、それをピクセルに関して量子化する。図９Ａにおける値は、距離ｒ＝１にあるピクセル、次の整数値＝６に対して四捨五入された円周ｌ1、正規化要素δ1＝３の間の量子化された関係を示している。正規化要素は、最も内側の円周を外側の円周の長さと同じにするために必要な引き伸ばし量を得る。したがって、事実上、与えられた例では、外側の円周ｒmaxに沿う長さの全ての１単位において、最も内側の円周の３単位が対応する。異なる半径を横切る表面を補間する場合、典型的な正規化プロセスによって得られる補間関数の寄与度を適切に評価することが重要である。前述した例は、極座標および表面にまで及ぶ。
【００３９】
図４を参照すると、正規化後、病変表面表示ｒ（φ，θ）に対して中央フィルタリングプロセスが適用される（ステップ４２）。このフィルタリングプロセスは、変換プロセスの結果として形成される任意のノイズを除去する（フィルタリングは、偽りの測定値の計算されたノイズを除去する）。正規化（ステップ４１）およびフィルタリング（ズテップ４２）の結果は、極座標空間内の病変表面の量子化されたレンダリングである。実際の病変表面は実質的に滑らかで且つ連続的であるため、量子化された病変表面から滑らかな連続する表面を形成するために、補間プロセスが行なわれる。これは、周囲の健康な組織から病変体積を抽出するために使用できる。本発明の１つの典型的な実施形態においては、周囲の健康な組織から病変を抽出するために、病変表面表示ｒ（φ，θ）が更に処理され、それにより、対象の体積をその環境から分離する病変表面の形状および位置を決定する。このプロセスは、病変と周囲の正常な構造との間の境界（分離表面）を決定する。例えば、ここで説明したポリープセグメント化の典型的な実施形態においては、表面を分離する病変が「ポリープ首」と称される。
【００４０】
図４を参照すると、「ポリープ首」の補間を容易にするための最初のステップは、例えば、２Ｄ表面表示ｒ（φ，θ）のエッジが結び付けられるという事実、すなわち、ｒ（φ，θ＋２π）＝ｒ（φ，θ）およびｒ（φ＋π，θ）＝ｒ（φ，θ）になるという事実を考慮に入れて病変表面表示ｒ（φ，θ）を拡張するための方法（ステップ４３）を行なうことを含んでいる。１つの典型的な実施形態において、拡張プロセスは、以下のように、ｒ’（φ’，θ’）に対するｒ（φ，θ）のマッピングを含んでいる。
【００４１】
(i)         r′（[π/２…３π/２],[２π…３π]）＝r（[０…π],[[０…２π]]）；
(ii)         r′（[π/２…３π/２],[１…π]）＝r（[０…π],[[π…２π]]）；
(iii)        r′（[０…π/２],[π…３π]）＝r（[π/２…π],[[０…２π]]）；
(iv)        r′（[π/２…３π],[３π…４π]）＝r（[０…π],[[０…π]]）；及び
(v)         r′（[３π/２…π],[π…３π]）＝r（[０…π/２],[０…２π]）．
【００４２】
図１０Ａおよび図１０Ｂは、病変表面表示ｒ（φ，θ）を拡張する方法を示す典型的な図である。ここで、図１０Ａは、病変表面表示ｒ（φ，θ）の異なる領域を示しており、また、図１０Ｂは、図１０Ａの画像を拡張した結果を示している。図示のように、拡張プロセスは、基本的に、画像の下側半分をとってそれを画像の上端よりも上側にコピーするとともに、画像の上側半分をとってそれを画像の下端よりも下側にコピーし、また、画像の左側をとってそれを画像の右側にコピーするとともに、画像の右側をとってそれを画像の左側にコピーする。このプロセスは基本的に画像を「折り重ね」、それにより、滑らかな補間プロセスが容易になる。更に具体的には、境界領域におけるサポートに関する任意の問題を扱うために、画像の複製が行なわれる。境界の複製、折り重ね又はクロスコピーは、コンピュータビジョンにおいては周知の技術であり、ここでは、境界での補間及び／又はフィルタリングをサポートするために使用される。画像（表面）の左側の境界点において補間値を計算すると、例えば、表面の右側の値だけが存在する。従来の手法は、ここで行なわれるように値をミラーリングすることにより或いは包み込むことによりサポートを行なう手法である。これは、極座標変換との関連で重要である。したがって、画像の複製およびミラーリングは、僅かな余分を含ませるように中心を包み込むことにより、その後に複製として極座標空間内で変換される僅かな重なり合いを抽出することに等しい。全ての補間が完了すると、画像の拡張が無視され、オリジナル画像（表面）だけが考慮される。
【００４３】
その後、拡張された画像を使用して補間プロセスが行なわれる（ステップ４５）。画像拡張（ステップ４３）および補間（ステップ４５）により、病変と周囲の正常な解剖学的構造との間の境界（例えばポリープ首）または分離線を含む滑らかな３Ｄ病変表面が決定される。すなわち、プロセスにより、極座標空間内の滑らかな囲まれた病変表面が抽出される。この表面は質量中心Ｃに関連している。次のステップは、当初の３Ｄ画像空間内で病変体積を決定することである。
【００４４】
図５は、オリジナル３Ｄ画像データから対象の体積を抽出するために逆変換を行なうための本発明の典型的な実施形態に係る方法を示すフローチャートである。図５の方法は、図１のステップ５０を実施するために適用されても良い。最初に、補間された病変表面データが逆変換プロセスに対して入力される（ステップ５１）。補間された病変表面（極座標空間内にある）を元の当初の３Ｄ体積空間（例えばデカルト座標）にマッピングするため、マッピング（例えばルックアップテーブル）が形成される。更に具体的には、本発明の１つの典型的な実施形態においては、当初の部分体積頂点（デカルト座標中）が極座標空間に対してマッピングされる（ステップ５２）。
【００４５】
その後、当初の部分体積中の全てのピクセルが走査される（ステップ５３）。各ピクセル毎に、ピクセルが強度を有しているかどうかに関して決定が行なわれる（ステップ５４）。ピクセルが強度値を有していない場合（例えば、ピクセルが結腸管腔内に位置されている場合）（ステップ５４における否定的な決定）、ピクセルは、対象の体積の一部ではないとして無視される（ステップ５５）。しかしながら、ピクセルが強度を有している場合（ステップ５４における肯定的な決定）には、ピクセルが極座標内の補間された病変表面内または当該病変表面よりも下側に位置していないと（マッピングにより）判断され（ステップ５６における否定的な決定）、ピクセルは対象の体積の一部ではないとして無視される（ステップ５５）。
【００４６】
一方、与えられたピクセルが強度を有しており（ステップ５４における肯定的な決定）且つ極座標内の補間された病変表面内または当該病変表面よりも下側に位置していると（マッピングにより）判断される（ステップ５６における肯定的な決定）と、ピクセルは対象の体積の一部としてマークされる（ステップ５７）。当初の３Ｄ部分体積における全てのピクセルに関してステップ５４、５５、５６及び５７を繰り返すことにより、オリジナル３Ｄ部分体積画像データから、病変の体積をセグメント化することができる。
【００４７】
対象の体積がセグメント化されると、様々な測定が行なわれても良い（図１のステップ６０）。例えば、１つの典型的な実施形態において、セグメント化された病変の体積は、セグメント化された対象物の実際の表面（ポリープ表面）と補間された下側の表面との間に含まれるボクセル（全部および一部）を数えることにより決定される。これらのボクセルは、取得されたデータの実際のｘ、ｙ、ｚ空間分解能を考慮することにより、ｍｍ3に変換される。また、前述したように、抽出された体積内の２つの極値ボクセル間の更なる距離を計算することにより、最大直径（ポリープ測定において重要）を決定することができる。体積を構成するピクセルの強度値を考慮することにより、強度のモーメント（平均、ＳＴＤ等）を計算することができる。曲率および他の表面特性は、表面を特徴付けるボクセルから直接に得ることができるとともに、周知の曲率式を使用して計算される。この場合、これらのモーメントも計算することができる。
【００４８】
本発明の他の実施形態においては、反復処理を行なうことにより、病変体積測定値を一貫させるとともに、ユーザ入力または候補検出により与えられる病変の最初に選択された質量中心位置と無関係にさせることができる。例えば、１つの典型的な反復処理は、体積の新たな中心を決定するとともに、体積値の収束まで抽出プロセスを繰り返す（図１のステップ３０、４０、５０）ことを含んでいる。
【００４９】
本発明に係る典型的な病変セグメント化システムおよび方法は、実質的に病変表面の一部ではない離れた／偽りの表面を除去するための方法を与えることにより、病変体積の過度なセグメント化をうまく防止するようになっている（図３のステップ３３を参照して前述したように）。例えば、ポリープの３Ｄセグメント化において、図１１Ａおよび図１１Ｂは、３Ｄポリープセグメント化において過剰なセグメント化が起こり得る状況を示す典型的な図である。特に、図１１Ａは、結腸のループが接触する領域（Ａ）を有する結腸の典型的な３Ｄビューである。図１１Ｂに示されるように、対象の体積（Ｖ）は、組織によって分離され或いは２つの隣り合う結腸壁間の境界（Ｂ）によって分離される２つの結腸管腔（そのうちの一方が対象のポリープを含んでいる）を含んでいても良い。図１１Ｂに示されるように、ポリープの中心位置から光線を放射することにより極座標変換が適用される場合には、ポリープの下側の偽りの表面（「偽首表面」）が、真のポリープ首として不正確に判断されるかもしれない他の腸管ループに属している場合がある。変換結果の例示的な描写が図１１Ｂに示されている。この場合、変換データは「偽首表面」を含んでいる。この偽りの表面は、ポリープ表面を構成している場合、除外して考えなければならない。なぜなら、偽りの表面が除去されない場合、「余分な」表面パッチが偽りのポリープ首を形成する場合があり、その結果、補間されたポリープ表面が実際のポリープよりもかなり大きくなる場合があるからである。したがって、過剰なセグメント化を防止するためには、実際に選択された病変の表面の一部ではない離れた表面を無視するように、本発明にしたがって方法を実施することができる。
【００５０】
図６は、本発明の１つの典型的な実施形態に係る、偽りの表面パッチを除去するための方法を示すフローチャートである。図６の方法においては、関連する離れた表面パッチをトレースするために、領域増大（region-growing）プロセスが実施される。最初のステップは、領域増大プロセスのための１または複数の「シードポイント」を決定することである（ステップ７０）。１つの典型的な実施形態において、領域増大のためのシードポイントは、適応閾値よりも高い半径値を有する点である。適応閾値は、対象の部分体積における平均半径値＋半径の標準偏差に等しい。
【００５１】
シードポイントが決定されると、シードポイントを使用して領域増大プロセスが行なわれ、それにより、関連する離れた表面パッチがトレースされる（ステップ７１）。表面パッチのそれぞれの関連する組毎に、パッチの関連する組の表面積が特定の閾値よりも小さいかどうかに関して決定が成される（ステップ７２）。例えば、１つの典型的な実施形態において、閾値は、極座標のポリープ表面の表面積の１／３に設定される。他の例において、異なる構造を用いてセグメント化を行なう場合には、この割合が変更されても良い。パッチの関連する組の表面積が閾値未満となるように決定される場合（ステップ７２における肯定的な決定）、パッチの関連する組は、無視されるとともに、病変表面の一部として見なされない（ステップ７４）。一方、パッチの関連する組の表面積が閾値未満でない場合（ステップ７２における否定的な決定）、パッチの関連する組は病変表面の一部に含められる（ステップ７３）。
【００５２】
前述したように、ここで説明した典型的なシステムおよび方法は、例えば３Ｄポリープセグメント化等の様々な用途において実施できることは言うまでもない。そのような場合、ここで説明した本発明に係る典型的な方法は、周囲の結腸壁からポリープを正確に抽出するために実施することができる。また、典型的なシステムおよび方法は、強度変化や組織等の更なる特徴を計算するなど、ユーザ（レントゲン技師）が自動的なポリープサイズ測定を行なうために実施することができ、ポリープと便とを区別するのに役立つ。また、本発明に係る典型的な方法は、突出した襞およびアーチファクト等といった他の偽陽性源からポリープを区別するのに役立つ正確なポリープ形状特徴を得るために使用することができる。
【００５３】
ここでは、添付図面を参照しながら本発明の例示的な実施形態について説明してきたが、本発明がこれらの実施形態そのままに限定されないことは言うまでもなく、また、当業者であれば本発明の範囲または思想から逸脱することなく様々な他の変更および改良を成し得ることは言うまでもない。そのような変更および改良の全ては、添付の請求項によって規定される本発明の範囲内に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の典型的な実施形態に係る自動３Ｄ病変セグメント化のための方法を示すフローチャートである。
【図２】図１の方法で実施可能な本発明の典型的な実施形態に係る３Ｄエッジ画像を決定するための方法を示すフローチャートである。
【図３】図１の方法で実施可能な本発明の典型的な実施形態に係る３Ｄエッジ画像の極座標変換を行なうための方法を示すフローチャートである
【図４】図１の方法で実施されてもよい、極座標空間内でエッジ画像データを処理して対象の体積を抽出するための本発明の典型的な実施形態に係る方法を示すフローチャートである。
【図５】図１の方法で実施されてもよい、極座標空間から逆変換を行なってオリジナル３Ｄ画像データから対象の体積を抽出するための本発明の典型的な実施形態に係る方法を示すフローチャートである。
【図６】図１の方法で実施することができる、病変表面の一部ではない偽りの表面を決定することにより病変体積の過剰なセグメント化を防止するための本発明の典型的な実施形態に係る方法を示すフローチャートである。
【図７】図７Ａ〜図７Ｅは、本発明の典型的な実施形態に係るエッジ検出方法を概略的に示す図である。
【図８】図８Ａおよび図８Ｂは、本発明の典型的な実施形態に係る極座標変換方法を概略的に示す図である。
【図９】図９Ａおよび図９Ｂは、本発明の典型的な実施形態に係る正規化方法を概略的に示す図である。
【図１０】図１０Ａおよび図１０Ｂは、極座標空間内で画像を拡張することにより病変表面補間を容易にする本発明の典型的な実施形態に係る方法を概略的に示す図である。
【図１１】図１１Ａおよび図１１Ｂは、病変表面の一部ではない偽りの表面の検出に起因して過剰セグメント化を生じ得るポリープセグメント化プロセスを示す典型的な図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０、２０、３０、４０、５０、６０  ステップ
２１〜２５  ステップ
３１〜３４  ステップ
４１〜４４  ステップ
５１〜５７  ステップ
７０〜７４  ステップ
【図１】
2006519634.tif 000003
【図２】
2006519634.tif 000004
【図３】
2006519634.tif 000005
【図４】
2006519634.tif 000006
【図５】
2006519634.tif 000007
【図６】
2006519634.tif 000008
2006519634.tif 000009
2006519634.tif 000010
2006519634.tif 000011
【図８】
2006519634.tif 000012
【図９】
2006519634.tif 000013
2006519634.tif 000014
【図１１】
2006519634.tif 000015
【国際調査報告】
2006519634.tif 000016
2006519634.tif 000017
2006519634.tif 000018