(57)【要約】装置１０００は、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）を入力するための入力部１０１０を有する。ストレージ１０３０は、信号に関してモデルのパラメータを評価するための複合構造の複合モデルを記憶する。複合モデルは、各々が信号内の成分構造に対応し、複合構造に組み込まれる成分モデル２１０−２９０に基づく。各成分モデルは、成分構造についての以前の知識に基づいて、信号に関して成分モデルのパラメータを評価するために示される。成分モデルのうちの少なくとも２つは、異なる技術に基づく。各成分モデルは、成分モデルを制御し、それによって評価されるパラメータを取り出すための均一なインタフェースを備える。プロセッサ１０２０は、成分モデルのパラメータを評価し、成分モデルから評価されたパラメータを取り出し、取り出されたパラメータに依存してモデルのパラメータを評価するように成分モデルを制御することによって、モデルパラメータを評価するようにプログラムされる。
2006502777.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ≧２のとき、Ｎ次元信号に関してモデルのパラメータを評価するための複合構造のモデルを構築する方法であって、
複数の成分モデルを構築するステップであって、各成分モデルが、個々の予め決められた成分構造に対応し、前記成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、前記Ｎ次元信号に関して前記成分モデルのパラメータを評価するために示され、前記成分モデルのうち少なくとも２つが、異なる技術に基づき、各成分モデルが、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルによって評価されたパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ステップと、
前記複合構造に組み込まれ又は関連付けられる少なくとも２つの成分構造を決定し、個々の前記決定された成分構造に対応する個々の成分モデルに基づいて、前記複合モデルを形成することによって、前記モデルを構築するステップであって、前記モデルが、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルから評価されたパラメータを取り出し、前記取り出されたパラメータに依存して前記モデルのパラメータを評価するように機能する、ステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記成分モデルは、前記Ｎ次元信号における個々の予め決められたプリミティブ構造に対応するプリミティブモデルであり、前記プリミティブモデルは、前記信号に関する前記モデルのパラメータを評価するために他のモデルを使用することなく、もっぱら前記プリミティブ構造についての以前の知識に基づいて、前記モデルパラメータを評価するために示される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記成分モデルは、他の複合構造に対応する複合モデルであり、前記複合モデルは、前記他の複合構造に組み込まれ又は関連付けられる成分構造のうちの少なくとも２つを決定し、個々の前記決定された成分構造に対応する個々の成分モデルに基づいて前記複合モデルを形成することによって、前記Ｎ次元信号に関して前記複合モデルのパラメータを評価し、前記複合モデルは、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルから評価されたパラメータを取り出し、前記取り出されたパラメータに依存して前記複合モデルのパラメータを評価するように機能する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記成分モデルは、前記モデルの少なくとも２つの成分モデルの相対位置を互いに関してモデル化するためのスプリングモデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記スプリングモデルは、前記少なくとも２つの成分モデル間の距離、前記少なくとも２つの成分モデル間の角度及び前記少なくとも２つの成分モデル間の相対的なスケール、のうちの少なくとも１つを表現するように機能する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記インタフェースは、対応するモデルのパラメータである前記モデルの位置、前記モデルのスケール及び前記モデルのオリエンテーションのうち少なくとも１つをセットすることを可能にする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記インタフェースは、対応するモデルに、前記信号に対する前記モデルの適合を最適化すること、前記信号に対する前記モデルの適合の程度を計算すること及び前記信号における前記モデルの境界を決定すること、のうち少なくとも１つを実施するように命じることを可能にする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記インタフェースは、対応するモデルの出力情報である前記モデルの位置、前記モデルのスケール、前記モデルのオリエンテーション、前記モデルの適合の程度及び前記モデルの境界のうち少なくとも１つを得ることを可能にする、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法をプロセッサに実施させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ≧２のとき、Ｎ次元信号に関して複合構造のモデルのパラメータを評価する方法であって、
複数の成分モデルに基づく前記複合構造の複合モデルを使用するステップであって、各成分モデルが、前記Ｎ次元信号における個々の予め決められた成分構造に対応し、前記複合構造に組み込まれ又は関連付けられ、各成分モデルが、前記成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、前記Ｎ次元信号に関して前記成分モデルのパラメータを評価するために示され、前記成分モデルのうちの少なくとも２つが、異なる技術に基づき、各成分モデルが、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルによって評価されたパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ステップと、
前記成分モデルのパラメータを評価するように前記成分モデルを制御するステップと、
前記成分モデルから評価されたパラメータを取り出すステップと、
前記取り出されたパラメータに依存して前記モデルのパラメータを評価するステップと、
を含む方法。
【請求項１１】
前記成分モデルは、前記Ｎ次元信号における個々の予め決められたプリミティブ構造に対応するプリミティブモデルであり、前記プリミティブモデルは、前記信号に関して前記モデルのパラメータを評価するための他のモデルを使用せずに、もっぱら前記プリミティブ構造についての以前の知識に基づいて、前記モデルパラメータを評価するために示される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記成分モデルは、他の複合構造に対応する複合モデルであり、前記複合モデルは、前記他の複合構造に組み込まれ又は関連付けられる成分構造のうち少なくとも２つを決定し、個々の前記決定された成分構造に対応する個々の成分モデルに基づいて前記複合モデルを形成することによって、前記Ｎ次元信号に関して前記複合モデルのパラメータを評価し、前記複合モデルは、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルからの評価されたパラメータを取り出し、前記取り出されたパラメータに依存して前記複合モデルのパラメータを評価するように機能する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記成分モデルが、前記複合モデルのうち少なくとも２つの成分モデルの相対位置を互いに関してモデル化するためのスプリングモデルである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記成分モデルから前記評価されたパラメータを取り出す前記ステップは、各成分モデルの適合の程度を取り出すことを含み、前記モデルの前記パラメータを評価する前記ステップは、前記成分モデルの適合の前記取り出された程度と、前記複合モデルの寄与とに依存して、前記モデルの適合の程度を計算することを含む、請求項１０、１１、１２又は１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複合モデルの各成分モデルは、そのインタフェースを介した命令に応じて前記信号に対する適合を調整するように機能し、前記方法は、各成分モデルに、前記信号に対するその適合を調整するように命じるステップによって、前記信号に対する前記モデルの適合を最適化するステップを含む、請求項１０、１１、１２又は１３に記載の方法。
【請求項１６】
各成分モデルにその適合を調整するように命じる前記ステップは、前記成分モデルのうち第１の成分モデルを選択し、前記第１の成分モデルにその適合を最適化するように命じ、前記成分モデルの他のものに、すでに最適に適合された１つ又は複数の成分モデルに関して、それらの適合を最適化するように順次命じることを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記信号に対する前記モデルの適合を最適化する前記ステップは、
前記複合モデルの位置、オリエンテーション及び／又はスケールを調整するステップと、
前記成分モデルの各々について、前記成分モデルの位置、オリエンテーション及び／又はスケールの派生的な調整を決定し、前記成分モデルに調整を実施するように命じ、前記成分モデルの適合の程度を取り出すステップと、
前記モデルの適合の程度を計算するステップと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記信号に対する前記モデルの適合を最適化する前記ステップは、
各成分モデルについて、前記成分モデルに、前記成分モデルの位置、オリエンテーション及び／又はスケールを最適に調整するように命じ、前記成分モデルから位置、オリエンテーション及び／又はスケール情報を取り出すステップと、
前記取り出された情報から前記モデルの位置、オリエンテーション、スケール及び／又は変形を決定するステップと、
前記モデルの適合の程度を計算するステップと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記信号に対する前記モデルの適合を最適化する前記ステップは、
各成分モデルについて、前記成分モデルに、前記信号に対するその適合を最適化するように命じ、前記成分モデルから位置、オリエンテーション、スケール及び／又は変形情報を取り出すステップと、
前記取り出された情報から前記モデルの位置、オリエンテーション、スケール及び／又は変形を決定するステップと、
前記モデルの適合の程度を計算するステップと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
プロセッサに請求項１０に記載の方法を実施させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２１】
特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ≧２のとき、Ｎ次元信号に関して複合構造のモデルのパラメータを評価する装置であって、
前記Ｎ次元信号を入力する入力部と、
複数の成分モデルに基づく前記複合構造の複合モデルを記憶するストレージであって、各成分モデルが、前記Ｎ次元信号の個々の予め決められた成分構造に対応し、前記複合構造に組み込まれ又は関連付けられ、各成分モデルが、前記成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、前記Ｎ次元信号に関して前記成分モデルのパラメータを評価するために示され、前記成分モデルのうちの少なくとも２つが、異なる技術に基づき、各成分モデルが、前記成分モデルを制御し、前記成分モデルによって評価されるパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ストレージと、
前記成分モデルのパラメータを評価するように前記複合モデルの前記成分モデルを制御し、前記成分モデルから前記評価されたパラメータを取り出し、前記取り出されたパラメータに依存して前記モデルのパラメータを評価することによって、前記パラメータを評価する処理システムと、
前記評価されたパラメータを出力する出力部と、
を有する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に２次元、３次元又は４次元の医用画像をセグメント化するために、Ｎ次元の信号（Ｎ≧２）に関して複合構造のモデルのパラメータを評価することに関する。本発明は、更に、このようなモデルを構築する方法に関する。本発明は、更に、このようなモデルのパラメータを評価するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高品質デジタル入力信号の増加及び処理パワーの増加にともなって、画像セグメンテーションが重要な分野になっている。画像セグメンテーションとは、ピクチャ又は画像において関心のある領域又はオブジェクトを識別するプロセスを意味する。例えば、人間の胸部を表すＸ線写真において、潜在的に望まれるセグメンテーションは、心臓、左肺、右肺、肋骨及び脊柱の任意又はすべての形を識別する。セグメンテーションは、主に２次元、３次元又は４次元の画像に関する医学イメージング及び産業マシンビジョンの分野において特に重要である。３次元画像は、２次元画像の「スタック（積み重ね）」でありえる。この場合、それぞれの画像は、異なる深さおいて得られ又は時間情報をもつ２次元画像（すなわち２次元画像の時間シーケンス）として得られる。一般に、４次元画像は、３次元画像（ｘ、ｙ、ｚ位置情報をもつ）の時間シーケンスによって形成される。
【０００３】
セグメント化は、可視化（例えば腎臓の表示又は強調表示）、測定（例えば、脊柱の曲がりの測定）及び連続する操作の計画（例えば放射されるべき領域の計画）のような、さまざまな目的のために使用されることができる。このように、セグメント化は、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）のより一般的な処理の前処理ステップとして使用されることができる。より一般的には、本発明は、Ｎ次元信号にモデルを適合させる（fit、当てはめる）ことに関する。適合の結果は、信号に対するモデルの適合を表すパラメータの組である。これは、モデルがどれくらいよく信号に適合するかの程度（例えば尤度（likelihood））でありえ、それは、モデルの主軸の位置又は長さ、信号の測定（例えば血流速度）等でありうる。今日、医用アプリケーションの場合、信号に対するモデルの適合の主な出力パラメータは、通常、関心のある領域／オブジェクトの識別（すなわちセグメンテーション）であり、可能性として、そののち当該領域／オブジェクトに対する後処理が続く。このように、画像をセグメント化することに重きが置かれる。
【０００４】
画像セグメンテーションを実施する多くの方法が開発されている。米国特許第６，０３１，９３５号明細書は、画像をセグメント化するために、画像強度情報、ユーザにより供給される情報、及び特に考慮中の問題のタイプについての演繹的なドメイン知識の組み合わせを用いる画像セグメンテーション（「セグメンタ」）の方法及び装置を記載している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特に医学の分野において、多くの努力が、演繹的な知識に基づいて心臓、静脈、脊柱等の特定のモデルを作成するために注がれる。一般に、これらのモデルは、それらが設計された特定のアプリケーションに関してコード化されており、ソフトウェアの大量の再コーディングなしには、他のアプリケーションについて容易に再利用されることができない。従って、１つのモデルの作成においてたどられる経過は、他のモデルに容易には拡張されることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、信号に適合させるための新しいモデルの迅速な作成を可能にすることである。本発明の他の目的は、既存のモデルの再使用を可能にすることである。本発明の他の目的は、信号に対するモデルの適合の品質を改善することである。
【０００７】
本発明の目的を達成するために、特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）に関してモデルのパラメータを評価するための複合構造のモデルを構築する方法は、複数の成分モデルを構築するステップであって、各成分モデルが、個々の予め決められた成分構造に対応し、成分構造の個々の以前の知識に基づいてＮ次元信号に関して成分モデルのパラメータを評価するために示され、成分モデルのうちの少なくとも２つが、異なる技術に基づき、それぞれの成分モデルが、成分モデルを制御し、成分モデルによって評価されたパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ステップと、複合構造に組み込まれ又は関連する少なくとも２つの成分構造を決定し、個々の決定された成分構造に対応する個々の成分モデルに基づいて複合モデルを形成することによって、モデルを構築するステップであって、前記モデルが、成分モデルを制御し、成分モデルから評価されたパラメータを取り出し、取り出されたパラメータに依存してモデルのパラメータを評価するように機能する、ステップと、を含む。
【０００８】
本発明によれば、複合構造をセグメント化するために示されるモデルは、成分モデルを使用し、各成分モデルは、信号（例えば２次元画像）において、最も妥当であると思われるソリューションを見つけようと試みる。それぞれの成分モデルは、複合構造に組み込まれ又はそれに関連付けられる成分構造のパラメータを評価するために示される。構造とは、例えば胸部Ｘ線における心臓のような、信号内の関心のある領域又はオブジェクトを意味する。本質的に、このような成分モデルがどのように動作するかは重要でない。例えば、それは、画像情報自体（モデルがどれくらいよく画像情報に対応するか）、ソリューションの尤度又はこれらの組み合わせに基づく。このような挙動は、モデルのエネルギーを最小にすることによって、又は、同等に、ソリューションの尤度を最大にすることによって、表現されることができる。本発明によれば、成分モデルの少なくとも２つは、成分構造に関して最適化される異なる技術に基づく。異なる技術は、例えば、異なる内部表現（例えば幾何学的なプリミティブ構造に関するモデル、アクティブなオブジェクトに関するモデル、レベルセット、その他）にあり、及び／又は構造に対しモデルを適合させるやり方（例えば骨と組織との間の遷移、空気と組織との間の遷移、テクスチャの差、その他）にある。成分モデルはすべて、モデルを制御するための均一なインタフェースを備える。これは、モデルのフレームワークを組み立てることを可能にし、（複合構造をセグメント化するための）より高いレベルのモデルが、複合構造内の成分構造に対する成分モデルを使用して組み立てられる。複合構造に対するモデルは、複合モデルとも呼ばれる。以下、医用画像をセグメント化することに関してモデルを説明する。本発明による技法は、より一般的に、Ｎ次元信号に関してモデルパラメータ（すなわちモデルによって表現される構造のパラメータ）を評価することに適用できることが分かるであろう。
【０００９】
Lelieveldt他による文献「Anatomical Modeling with Fuzzy Implicit Surfaces: Application to Automated Localization of the Heart and Lungs in Thoracic MR Images」（proc. Information Processing in Medical Imaging, vol. 1613 of Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, Berlin, pp. 400-405, 1999）は、胸部のＭＲ画像について、モデル駆動のセグメンテーション手法を記述している。記述されるモデルは、胸部ＭＲセットにおける心臓及び肺の境界面の位置を、粗く、しかし完全に自動的に特定する。胸部の主な臓器は、コンストラクティブソリッドジオメトリ（Constructive Solid Geometry、ＣＳＧ）によって一組のファジー陰関数表面を組み合わせ、エネルギー最小化としてモデルレジストレーションを行うことによって、３次元解析モデルテンプレートに記述される。すべての成分構造は、（ファジー）バイナリボリュームとみなされることができる３次元陰関数表面を使用して同じやり方でモデル化される。複合モデルは、論理演算子（ＡＮＤ、ＯＲ、ＳＵＢ）を使用して、成分モデル（各成分モデルはファジーバイナリボリュームによって表現される）を組み合わせてより複雑な構造にすることによって生成される。この技法は、コンストラクティブソリッドジオメトリ（ＣＳＧ）として知られており、すべての成分モデルが、（ファジーバイナリボリュームと）同じやり方で表現されることを必要とする。他のいかなる技術も使用されることができない。本発明によるモデルとは異なって、既知の手法は、オープンではなく、特定の成分構造について実際により適している技法に対処することができない。
【００１０】
請求項２に記載するように、成分モデルは、他のモデルの使用／補助なしで、もっぱらオブジェクトの演繹的な知識を使用して、例えば左肺、右肺及び心臓のような個々のプリミティブ構造のパラメータを評価するために作られるプリミティブモデルでありうる。これらの３つのプリミティブモデルは、例えば両肺及び心臓をセグメント化するために、１つの複合モデルにまとめられる（結合される）ことができる。このように、この複合モデルは、左肺、右肺及び心臓の３つのプリミティブ構造を含む又はそれらに関連付けられる複合構造を識別する。同様に、背部の脊椎骨をセグメント化するための同じプリミティブモデルのいくつかが、脊柱をセグメント化するための複合モデルにまとめられることができる。モデルの均一なインタフェースは、複合モデルがすべての成分モデルを同じやり方で制御することを可能にし、従って複合モデルの組み立てを大幅に簡略化する。加えて、均一なインタフェースは、それが性質的にモデルに依存しないことによって、モデルの内部動作を隠す。これは、異なるセグメンテーション技法等を使用して、成分モデルを、例えば改善された性能をもつ異なるインプリメンテーションと置き換えることを非常に容易にする。本質的に、それぞれのプリミティブモデルは、それが設計されるプリミティブ構造についてパラメータを評価するために、いかなる適切なセグメンテーション技法をも使用することができる。複合モデルは、基礎をなすプリミティブモデルのいかなるインプリメンテーション見地も知る必要がない。本発明によるモジュール形式のフレームワークは、異なるアプリケーションについてオブジェクトセグメンタを実現するために使用されることができる。すでに作成されているセグメンタの再使用は、ゼロから再開する代わりに、既存の技法上に組み立てることによって迅速な進展を可能にする。フレームワークは更に、既存のプリミティブモデルに対する改良を促進する。この理由は、新しく作成されたモデルが異なるセグメンテーション技法に基づく場合であっても、改良されたモデルが、このようなプリミティブモデルの前のものを既に使用した任意の複合モデルにおいて何の努力もなく適用されることができるからである。特に、医用イメージングにおいて、多くのオブジェクトは、非常に複雑であるが、見つけるのがより簡単であり且つより容易である異なる部分に分けられることができる。更に、隣り合う構造及びオブジェクトは、関心のあるオブジェクト自体よりも見つけるのが容易であることが多く、関心のあるオブジェクトの位置を特定し、セグメント化することを助けることができる。このように、高品質の複合モデルは、既存の、通常はより簡単なプリミティブモデルに基づいて構築されることができる。
【００１１】
従属請求項３に記載するように、成分モデル自体が、成分モデルを使用して組み立てられる複合モデルでありえる。このようにして、モデルの階層が、組み立てられることができる。いかなる成分モデルに対しても同じインタフェースを用いることによって（プリミティブか複合かというタイプにかかわらず）、モデルのタイプ間の区別が無くなる。これは、階層的により複合的なモデルの構成要素として、複合モデルを使用することを簡略化する。複合モデルは、階層的により高い複合モデルを与えるために、１つ又は複数のプリミティブモデルと組み合わせられることができる。例えば、静脈の位置を特定するための複合モデルは、静脈／動脈の中心の位置を特定するためにいくつかの（同じ）プリミティブモデルを使用して、組み立てられることができる。静脈／動脈複合モデルを心臓モデルと組み合わせることによって、心臓及び冠状動脈をセグメント化するための階層的により高いモデルを組み立てることが非常に容易である。本発明によれば、複合モデルは更に、オブジェクトファインダでもあり、簡単なプリミティブモデルと全く同じようにふるまう。これらの組み合わせられたモデルは、その次に、階層的なやり方でより一層複雑なモデルを構築するために使用されることができる。
【００１２】
多くの場合、成分構造は、それが使用される複合構造の一部である。しかしながら、成分構造は、複合構造の一部を形成せずに、複合構造（例えばそれは隣り合った構造である）に対する予め決められた関係をもつこともできる。
【００１３】
従属請求項４に記載の好適な実施例において、成分モデルは、複合モデルの少なくとも２つの成分モデルの相対位置を互いに関してモデル化するためのスプリングモデルである。２又はそれ以上の成分モデルが、複合モデルにまとめられるとき、成分モデル間の関係が、複合モデルに記述される必要がある。本発明によれば、この関係は、スプリングモデルの形で記述される。これは、複合モデルの作成を更に簡略化する。こうして、本発明による方法は、（機械的モデルのスプリングのような）接続プリミティブを用いることによって、プリミティブ又は複合モデルを、より複雑且つより強力なモデルにまとめることを可能にする。好適には、スプリングモデルは、プリミティブ（及び複合）モデルのために使用されるものと同じ均一なインタフェースを使用する。モデルのすべてのタイプについて同じ手法を用いることによって、作成時間及びインプリメンテーションエラーの機会が低減される。簡単な形で、スプリングモデルは、２つのモデルの位置を互いに関して表現する。望ましければ、２より多くのモデルの個々の位置をモデル化することができるスプリングモデルが使用されてもよい。
【００１４】
従属請求項５に記載するように、スプリングモデルは、少なくとも２つの成分モデル間の距離、少なくとも２つの成分モデル間の角度及び少なくとも２つの成分モデル間の相対スケールのうち少なくとも１つを表現するように機能する。
【００１５】
従属請求項６に記載するように、モデルインタフェースは、対応するモデルのパラメータであるモデルの位置、モデルのスケール及びモデルのオリエンテーション（向き）のうちの少なくとも１つをセットすることを可能にする。プリミティブモデル、複合モデル又はスプリングモデルのいずれかであるあらゆるモデルは、それ自体のパラメータの組をもつ。これは、より高いレベルの複合モデルが、その複合モデルの一部分の詳細について知る必要がないことを意味する。ポーズ及び／又はスケールのような情報の制限された量だけが、より高いレベルのモデルによって（及び／又はアプリケーションプログラムによって最も高いレベルにおいて）制御可能であればよい。モデルは、セグメンテーションモデルに対して徐々により大きいパワーを加えることによって、段階的に拡張されることができる。このモジュール手法は、更に、異なるリサーチャが自分自身のモデルを作成し、のちに、新しいモジュールとしてそれらを適合させることを可能にする。
【００１６】
従属請求項７に記載するように、モデルインタフェースは、対応するモデルに、以下の処理のうちの少なくとも１つを実施するように命じることが可能である：信号に対するモデルの適合を最適化する処理、信号に対するモデルの適合の程度を計算する処理、及び信号におけるモデルの境界を決定する処理。このようにして、複合モデルは、それ自身のタスクの一部を実施するように成分モデルを最適に制御することができる。好適には、インタフェースは、適合最適化のタイプを指定することも可能にする。インタフェースを使用するモデル（又はアプリケーション）は、適合の実際のインプリメンテーションを知る必要はない。
【００１７】
従属請求項８に記載するように、モデルのインタフェースは、対応するモデルの以下の出力情報のうち少なくとも１つを提供する：モデルの位置、モデルのスケール、モデルのオリエンテーション、モデルの適合の程度、及びモデルの境界。適合の程度は、「適合度」と呼ぶこともできる。このような程度は、例えばエネルギー又は尤度のような、いかなる適切なやり方で表現されてもよい。階層的により高いモデル及び／又はアプリケーションプログラムに対するモデルの均一なフィードバックは、作成を簡略化する。
【００１８】
本発明の目的を達成するために、特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ≧２のとき、Ｎ次元信号に関して複合構造のモデルのパラメータの評価する方法は、それぞれがＮ次元信号における個々の予め決められた成分構造に対応するとともに、複合構造に組み込まれ又は関連する複数の成分モデルに基づく複合構造の複合モデルを使用するステップであって、各々の成分モデルが、成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、Ｎ次元信号に関して成分モデルのパラメータを評価するために示され、成分モデルのうちの少なくとも２つが、異なる技術に基づき、各々の成分モデルが、成分モデルを制御し、成分モデルによって評価されるパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ステップと、成分モデルのパラメータを評価するように成分モデルを制御するステップと、成分モデルから評価されたパラメータを取り出すステップと、取り出されたパラメータに依存してモデルのパラメータを評価するステップと、を含む。
【００１９】
このようにして、複合モデルのパラメータは、効率的に計算されることができる。モデルは、均一なインタフェースを介してその成分モデルを制御し、各々の成分モデルからパラメータを取り出し、その上にそれ自体の評価の基礎をおく。成分モデルは、プリミティブモデル、複合モデル及び／又はスプリングモデルでありうる。
【００２０】
従属請求項１４に記載するように、評価されるパラメータは、例えば成分構造によってカバーされない複合構造の一部に関するモデル自体の寄与にも基づく。
【００２１】
従属請求項１５に記載するように、複合モデルの各成分モデルは、そのインタフェースを介した命令に応じて、信号に対する適合を調整するように機能する。複合構造のセグメンテーションを構築するステップは、各々の成分モデルに、信号に対するその適合を調整するように命じることによって、信号に対する複合モデルの適合を最適化することを含む。信号に対して複合モデルを適合させるタスクは、成分モデルにそれらの適合を調整するためのタスクを与え、効果的に（部分的に）複合モデルのタスクを分散させ、成分モデルにそれを与えることによって、大幅に単純化される。
【００２２】
本発明による階層的なモデリングは、モデルの適合を最適化するいくつかのやり方を可能にする。従属請求項１６に記載の第１のやり方は、「伝播手法」である。第１の（好適には見つけやすい）モデルが、データに適合され、この情報は、「隣り合う」モデルに伝播され、それら自体の最良の適合ソリューションを見つけることを助ける。
【００２３】
従属請求項１７には、「ポーズ最適化手法」が記載されている。合成モデルのポーズ（位置、向き及び／又はスケール）が調整される。成分モデルに関して結果として得られるポーズ変更が計算され、成分モデルは、調整を実施するように命じられる。適合の結果が、成分モデルから取り出され、複合モデルの適合を計算するために使用される。
【００２４】
従属請求項１８には、「構成要素ポーズ最適化」手法が記載されている。各々の成分モデルは、全体的に最適な適合が達成されるまで、そのポーズを変更するように命じられる。結果が取り出され、複合モデルのために組み合わされる。
【００２５】
従属請求項１９に記載の最後のステップにおいて、成分モデルは、それら自身のエネルギーオプティマイザを使用して最大限に最適化されることができるとともに、それらのポーズを調整するだけでなくて、変形することもできる。
【００２６】
本発明の目的を達成するために、特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ≧２のとき、Ｎ次元信号に関して複合構造のモデルのパラメータを評価する装置は、Ｎ次元信号を入力するための入力部と、各々がＮ次元信号における個々の予め決められた成分構造に対応し、複合構造に組み込まれ又はそれに関連付けられる複数の成分モデルに基づく複合構造の複合モデルを記憶するためのストレージであって、各々の成分モデルが、成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、Ｎ次元信号に関して成分モデルのパラメータを評価するために示され、成分モデルのうちの少なくとも２つが、異なる技術に基づき、各々の成分モデルが、成分モデルを制御し、成分モデルによって評価されるパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える、ストレージと、成分モデルのパラメータを評価するように複合モデルの成分モデルを制御し、成分モデルから評価されたパラメータを取り出し、取り出されたパラメータに依存して、モデルのパラメータを評価することによって、パラメータを評価する処理システムと、評価されたパラメータを出力するための出力部と、を有する。
【００２７】
本発明のこれらの及び他の見地は、以下に記述する実施例から明らかであり、それらを参照して解明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
本発明によるフレームワークは、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）に適用可能である。特に、階層的なモデリングは、任意には２次元又は３次元画像の時間シーケンスとして（第３又は第４次元として）与えられる２次元又は３次元画像をセグメント化するために使用されることができる。以下、非制限的な例が、２次元の医用画像のセグメント化及び医用装置に関して挙げられている。モデルは、セグメント化以外の目的のために、例えば信号の直接的な測定を実施するために使用されることもでき、更に、医用画像以外の分野についても使用されることができることが分かるであろう。
【００２９】
本発明は、Ｎ次元信号をセグメント化するために階層モデルを構築する方法及び階層モデルを使用する方法に関する。本発明によれば、モデル（以下に詳しく述べる）は、信号内の対応する構造をセグメント化するために示される。このように、モデルは、このようなタスクを行うための全ての知識及び機能を封入する。モデルについて与えられるあらゆる詳細は、モデルを構築する方法と、モデルを使用して信号をセグメント化することとの両方に適用されることが分かるであろう。本発明は、このような方法を組み込んだソフトウェア及びこのような方法を実施するための手段を有する装置に関する。装置は、一般に、通常のコンピュータシステムに基づき、具体的には医用画像を処理するために一般に使用されるコンピュータシステムに基づく。図１０は、例示的な装置を示す。装置は、任意の適切な形式の信号を受け取るための入力部１０１０を有する。例えば、装置は、信号の取得に関与することができる。この場合、信号は、アナログ形式で受け取られ、更なる処理のために適切なＡ／Ｄコンバータを使用してデジタル形式に変換されてもよい。信号は、更に、例えばデジタル形式の直接的な取得を通して又は他のコンピュータ／医療機器によって取得された後にコンピュータネットワークを介して、デジタル形式で受け取られてもよい。装置のコアは、通常のマイクロプロセッサ又はシグナルプロセッサのようなプロセッサ１０２０、バックグラウンドストレージ１０３０（一般にはハードディスクに基づく）及び作業メモリ１０４０（一般にはＲＡＭに基づく）によって形成される。バックグラウンドストレージ１０３０は、処理されない場合に信号（又はその一部）を記憶するために使用され、（プロセッサによって実行されない場合に）モデルを記憶するために使用されることができる。メインメモリ１０４０は、一般に、処理されている信号（の一部）及びそれらの一部を処理するために使用されるモデルを保有する。出力部１０５０は、結果を出力するために使用される。例えば、プロセッサが、ストレージ１０３０に記憶されたモデルを使用して信号をセグメント化するためのセグメント化プログラム（例えばストレージ１０３０から取り出される）をロードされている場合、出力は、例えばディスプレイに視覚的に表示されるセグメント化された構造でありえる。
【００３０】
プリミティブモデルは、本発明による複合モデリングの基本の組み立てブロックである。本説明において、プリミティブモデルは、「プリミティブ」とも称される。各プリミティブモデルは、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）における対応するプリミティブ構造（プリミティブオブジェクトとも呼ばれる）をセグメント化するために設計される。構造とは、ピクチャ又は画像の関心のある領域又はオブジェクトを意味する。このように、各々のプリミティブモデルは、その対応するプリミティブ構造についての演繹的な知識を有する。プリミティブモデルは、オブジェクト全体の特定の部分（すなわちプリミティブオブジェクト）を探す。当然ながら、オブジェクト全体もまた、プリミティブオブジェクトでありうる。それぞれのプリミティブオブジェクトは、完全に自律している。プリミティブオブジェクトは、他のモデルの助けなく、それが設計されるプリミティブ構造のセグメント化を実施することができる。プリミティブオブジェクトは、インタフェースを介してアプリケーションプログラム又は階層的により高いモデルによって制御されることができる。
【００３１】
プリミティブモデル技術の例を挙げる：
・合致する基準（最大勾配、対応するグレー値のテンプレート、角度検出器等）に強い応答をもつ画像位置を探すポイントファインダ（finder）モデル
・球体、柱体、平面、線のような幾何学的なプリミティブ表面に関するモデル。これらのプリミティブは、それらの表面を、例えば高エッジ強度に関して画像の一部に適合させる。
・半平面の満たされた球体のような幾何学的なプリミティブボリュームに関するモデル。これらのプリミティブは、それらのボリューム内部でグレー値の所望のグレー値分布を得ようと試みる。
・ハイパー２次関数（hyper-quadrics）に関するモデル：おおまかに述べると、これは、Ｎ個の平面によって規定される凸多面体の平滑化バージョンである。
・アクティブオブジェクトに関するモデル：動的輪郭の３次元異形
・形状モデル：オブジェクトの「固有形状」を抽出するために訓練集合の統計解析（主成分分析）を実施し、すべてのオブジェクトをモデル化するためにこれらを使用する。
・外観モデル：形状モデルとして、しかし、グレー値（外観）もまたモデル化される。
・レベルセット：これは、Ｎ＋１次元の関数を規定することによるＮ次元表面の黙示的な記述である。この関数のゼロ交差は、Ｎ次元表面を表す。レベルセットは更に、エネルギー（適合度）を有し、画像情報に対し表面をよりよく調整するために展開することができる。
【００３２】
好適には、プリミティブモデルは、より高いレベルのモデルに知られている必要のない特定のプライベートなパラメータの組を有する。これらのパラメータは、プリミティブの作成においてデフォルト値を有し、適合段の間、適応化される。これらのパラメータが、（例えば測定値として）エクスポートされなければならない場合、特定の関数／方法が使用されなければならない。プリミティブの特定のパラメータの例を挙げる：
・３次元のアクティブオブジェクトのノード位置
・統計的な形状モデル（ｎ次元）の固有モードの重み
・球の半径
・レベルセットのボクセル値
【００３３】
本発明による階層的なフレームワークにおいて、適合アルゴリズム（エネルギーオプティマイザ）は、プリミティブモデルに特定的でありえる。好適には、あらゆるプリミティブはオプティマイザを含むが、これらは、より高いレベルにおいて知られている必要のないまったく異なるインプリメンテーションをもつことができる。本発明の場合、どの適合アルゴリズムが特定のモデルによって使用されるかは重要ではない。モデルは、セグメント化されるべき特定構造について設計された最適な適合アルゴリズムを使用することが好ましい。このように、或るレンジの適合アルゴリズムが、さまざまなモデルによって使用されることができる。
【００３４】
好適には、プリミティブモデルが更に、共通の変数及び方法の組を有する。これは、プリミティブのモジュール合成と、１つのプリミティブの異なるものとの簡単な置き換えとを可能にする。共通の変数及び方法は、以下のオプションから選択されることができる：
【００３５】
・ポーズ：ポーズは、位置（基点ポイント）、オリエンテーション（例えばｘ、ｙ、ｚ軸のような主軸の方向）及びオブジェクトの（主軸に沿った）スケールである。すべてのプリミティブモデルについて、ポーズ変数が、規定されることができる。好適な実施例において、ポーズ変数は、プリミティブの外部にエクスポートされる制御可能な「パブリックな」パラメータの唯一の組であり、これは、より高いレベルのモデルが、より低いレベルのプリミティブのポーズにのみ影響を及ぼしうることを意味する。
【００３６】
・エネルギー値：あらゆるプリミティブモデルについて、エネルギーは、画像データに対する適合度（外部エネルギー部分）及び／又はモデルの尤度（内部エネルギー部分）に基づいて計算されることができる。計算は、特定のプリミティブ用であってもよいが、あらゆるプリミティブが、より高いレベルに利用可能な適合度の値を有することが好ましい。当業者であれば、モデルがどれくらい良くデータに適合するかを計算するための適切なアルゴリズムを適用し又は設計することが可能である。
【００３７】
・エネルギーオプティマイザ：あらゆるプリミティブモデルは、そのエネルギーを最適化するためにそれ自体の関数を有することが好ましい。このオプティマイザのインプリメンテーションは、考慮中の実際のプリミティブモデルに依存することができ、非常に簡単なエネルギーオプティマイザ（最大勾配ポイントファインダ）から、より複雑なシステム（アクティブオブジェクト、レベルセット）までの範囲に及ぶことができる。当業者であれば、モデルをデータに適合させるための適切なアルゴリズムを適用し又は設計することが可能である。
【００３８】
・境界：更に、大部分のプリミティブモデルは、黙示的に記述され（幾何学的なプリミティブ、レベルセット）又は明示的に規定される（アクティブオブジェクト）境界を有する。この境界は、ユーザインタラクションのために及びセグメンテーションプロセスの出力として、視覚化のために使用されることができる。（２つのオブジェクトの非共通部分のような）オブジェクト表面に課される制約もまた、この境界を必要とする。ポイント及びラインのような退化的（degenerate）なケースについては、ポイント／ラインそれ自体として境界を規定することがなお可能である。
【００３９】
プリミティブモデルは、モデルを制御するための均一な予め決められたインタフェースを備える。インタフェースを通して、上述したようなパラメータ及び方法はアクセス可能／制御可能である。
【００４０】
好適な実施例において、本発明による共通フレームワークは、共通言語での（多くの）これらのプリミティブモデルの設計及びインプリメンテーションによってサポートされる。Ｃ＋＋のプログラミングのようなオブジェクト指向の手法は、内部の特徴を隠す階層モデルに非常に都合がよい。このような手法（又は同様の手法）において、すべてのプリミティブについて、同じパブリックな方法が実現されることができる。以下に例を挙げる：
・ｓｅｔＰｏｓｅ：プリミティブモデルを特定のポーズに置く。これは、ユーザ情報に基づいて行われることができるが、デフォルト値であってもよい。代替として、ポーズは、すでにより多くの情報を集めたより高いレベルのモデルによって計算されることもできる。
・ｇｅｔＰｏｓｅ：プリミティブモデルにそのポーズをたずねる。これは、プリミティブがそれ自体をデータに適合させ、これを行ってそのポーズを変更したあとに、行われる。
・ｏｐｔｉｍｉｓｅＰｏｓｅ：これは、プリミティブモデルに、そのポーズを変えることによってその最良の適合（最小エネルギーソリューション）を見つけさせる。
・ｃａｌｃｕｌａｔｅＥｎｅｒｇｙ：プリミティブモデルの内部＋外部エネルギーを計算する。
・ｏｐｔｉｍｉｓｅＥｎｅｒｇｙ：特定のパラメータ及びポーズパラメータを変更することによって、最適エネルギーソリューションを見つける。これは、特定のパラメータも変更されるので、「ｏｐｔｉｍｉｓｅＰｏｓｅ」より一般的である。（これは結果的に、ｏｐｔｉｍｉｓｅＰｏｓｅにおいて行われる相似変換と比較して自由な形の変形をもたらす）。
・ｇｅｔＢｏｕｎｄａｒｙ：例えばポイントクラウド、メッシュ、ｖｔｋＰｏｌｙＤａｔａオブジェクト等に表現されるプリミティブモデルの表面を取得する。
【００４１】
上述したインタフェースは、以下を可能にする：
・対応するモデルの位置、スケール及びオリエンテーションのようなパラメータをセットする。
・信号に対するモデルの適合を最適化し、信号に対するモデルの適合の程度を計算し、及び／又は信号におけるモデルの境界を決定するような処理を実施するように、対応するモデルに命じる。
・対応するモデルの位置、スケール、オリエンテーション、適合の程度及び境界のような出力を取得する。
【００４２】
プリミティブの合成
本発明により、プリミティブモデルの組から始まって、より高いレベルのオブジェクトをセグメント化するための複合モデルが形成される。図１は、階層的な合成の例を示す。図１は、以下に詳述するように、Ｐ１乃至Ｐ５によって示される５つの通常のプリミティブモデルと、スプリングモデルを表す４つの特別なプリミティブモデルＳＰ１乃至ＳＰ４と、を示している。スプリングモデルは、プリミティブモデル又は複合モデルであるモデル間の関係を記述する。例えばモデル間の距離又は角度をモデル化するための、スプリングモデルの異なるタイプがありうる。この実施例において、１つの複合モデルは、少なくとも２つの成分モデル（通常のプリミティブモデル又は複合モデル）及び１つのスプリングモデルを使用して構築される。成分モデル及びスプリングモデルの数は変化しうる。図１は、４つの成分モデルＣ１乃至Ｃ４を示している。モデルＣ１は、プリミティブモデルＰ１及びＰ２並びにスプリングモデルＳＰ１に基づいている。複合モデルＣ３は、Ｃ１、他の１つのプリミティブモデルＰ３及び１つのスプリングモデルＳＰ２を使用して組み立てられる。複合モデルＣ２は、プリミティブモデルＰ４及びＰ５並びにスプリングモデルＳＰ３を使用して組み立てられる。最後に、複合モデルＣ４は、複合モデルＣ２及びＣ３並びにスプリングモデルＳＰ４を使用して組み立てられる。
【００４３】
図２は、本発明による複合モデルの例を示す。複合モデルは、心臓モデル２１０、肝臓モデル２２０、左肺モデル２３０及び右肺モデル２４０である成分（プリミティブ）モデルを有する。
【００４４】
好適な実施例において、複合モデルは、プリミティブモデル自体と同じ特性を有する：更に複合モデルは、ポーズ及びスケール、特定のパラメータ並びにエネルギー関数のうち少なくとも１つを有する。従って、複合モデルは、プリミティブ自体と同じ方法によってオブジェクトとして扱われることができる。これは、プリミティブモデル及び他の複合モデルの階層モデルの効果的な組み立てを可能にする。
【００４５】
プリミティブモデルが見つからないことがありえる（部分的なスキャン、病理学的ケース）ので、これがモデルにおいて示される場合、複合モデルは、見つからない構成要素をうまく処理するように設計されることが好ましい。
【００４６】
合成モデルの生成は、以下の方法の一方又は両方を用いることによって簡略化されることができる：
【００４７】
・スプリングを使用する合成
【００４８】
好適には、スプリングモデルと称される新しいプリミティブモデルが使用される。このモデルは、プリミティブモデルを固定の位置／角度に結びつけるように、及び／又は少なくとも２つのプリミティブ間の関係を記述するように機能する。ここで、関係は、期待される距離、角度又はスケールのうち少なくとも１つをカバーする。スプリングのエネルギーは、（位置スプリングの例においては）プリミティブモデル間の距離によって決定され、このエネルギーは、（２つのプリミティブ間の期待される距離である）スプリングのレストレングス（rest length）においてゼロである。スプリングモデルも、プリミティブモデルの一般のフレームワークに入れられることができ、同じ方法が実現されることができる。このようにして、プリミティブモデルは、スプリングをそれらの基点に結びつけることによって相互接続されることができる。
【００４９】
・統計的な知識を使用する合成
【００５０】
プリミティブモデルは、トポロジのための統計モデルを使用して構成されることもできる。訓練事例の集合から始まって、統計が、（例えばＰＣＡ方法を使用して）最も見込みのある構造について導き出されることができる。この文脈において訓練事例とは、それぞれのプリミティブについて一連のポーズ及びスケールパラメータのことをいい、１つのｎ次元ベクトルを形成する。単一ガウス統計（平均及び共分散）が、それぞれのプリミティブのポーズ及びスケールに関して別個に計算される場合（胸部事例の場合４つの統計モデルになる）、このモデルは、スプリングモデルと等価であることに留意されたい。
【００５１】
図２は、４つの距離スプリングモデル２５０、２６０、２７０、２８０の使用を示している。各スプリングモデルは、２つのプリミティブモデルを接続する。更に、角度スプリング（２９０）が使用され、プリミティブ２３０及び２４０のオリエンテーションを接続する。
【００５２】
エネルギー計算
複合モデルのエネルギーは、プリミティブ又は他の複合モデルであるその構成要素のエネルギーの合計である。あらゆるオブジェクトは、それ自体の方法にそのエネルギーを計算させることができるので、複合モデルは、ただこれらの値を求め、複合寄与を加え、これらを１つのエネルギー値にまとめればよい。異なる寄与の重みづけは、このレベルにおいて行われることができる。トポロジの尤度（複合モデルの内部エネルギー）は、スプリングのみからのエネルギーとして表現されることができる。エネルギーが、−ｌｏｇ（尤度）として規定される場合、このエネルギー手法は、ベイズ確率の手法と完全に等価である。以前の情報（エキスパート又は訓練から）は、内部エネルギーとして表現されることができる。
【００５３】
上述したように、スプリングモデルは、２又はそれ以上のモデル間の接続を記述する。スプリングモデルは、接続されるモデルのパラメータに依存して、それに結び付けられるエネルギーを有する。スプリングモデルが関連するように設計されるパラメータに基づいて、区別が、スプリングモデルの以下のタイプの間でなされることができる：
−位置スプリング
−角度スプリング
−スケールスプリング
【００５４】
位置スプリングは、それが接続するＮ個のモデルの位置に依存するエネルギーＥを有する：２次元の位置について、Ｅ＝ｆ（ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２，．．．ｘＮ，ｙＮ）。同様の関数が、スケールスプリングについて書かれることができる：Ｅ＝ｆ（ｓ１，ｓ２，．．．，ｓＮ）。同様の関数が、角度スプリングについても書かれることができる。一般に、２次元のケースの場合のスプリングエネルギーは、次のように書くことができる：Ｅ＝ｆ（ｘ１，ｙ１，ａ１，ｓ１，．．．，ｘＮ，ｙＮ，ａＮ，ｓＮ）。ここで、ｘ，ｙは位置であり、ａは角度であり、ｓはスケールである。
【００５５】
スプリングモデルは、可能性のある影響によって、そのエネルギーを最小化することができる：
−２つのモデルの現在位置が、スプリングの「レストレングス」（０エネルギー長）より離れている場合、２つのモデルを寄せる。
−２つのモデルがレストレングスより近い場合、それらを離す。
−スケールスプリングと接続されているＮ個のモデルのすべてが同様のスケール（サイズ）を有するように、それらＮ個のモデルのスケールを変更する。
【００５６】
スプリングエネルギー関数は、あらゆる種類の形をとることができる。簡単な形は、線形スプリングである：Ｅ＝−ｋ＊（（ｘ１−ｘ２−ｌ）２＋（ｙ１−ｙ２−ｌ）２）。ここで、ｌは、レストレングスであり、ｋは、バネ定数である。スプリングは、その力が変位と比例するので、線形と言われ、従って、エネルギーは、変位に関して２次である。これらの関数は、良好なエネルギー最小化を可能にするために、「良好に振る舞われる」（すなわち円滑である）べきである。スプリングは、２又はそれ以上のモデルを接続することができる。２より多くのモデルの場合、機械的な対応を得ることは困難であるが、数学的計算は、簡単なままであり、当業者にはよく知られている。
【００５７】
エネルギー最適化
好適には、複合モデルは、そのエネルギーを最小化することが可能である。この最小化は、その構成要素のエネルギーオプティマイザを使用し、これらの構成要素のポーズ及びスケールパラメータと協力することによって行うことができる。複合モデルの総エネルギーは、そのパラメータ及び画像の（非線形）関数とみなすことができる：Ｅｔｏｔ＝ｇ（ｘ１，ｙ１，ａ１，ｓ１，隠れたパラメータ１，....，画像）。一般に、いくつかのエネルギー最小化方法が、このような関数を最適化するために知られている。関数は分析的には知られないので、反復的な数値的スキームが使用される。例えば、内部パラメータを一定に保ちながら、モデルのポーズ（ｘｉ、ｙｉ、ａｉ、ｓｉ）を変えることによって最適化する。これは、所与の初期状況（例えばユーザによって規定される開始位置）から開始し、近傍を「見まわし」、エネルギーを最大限に低減するためにどの方向に行くべきかを決定することによって、解決されることができる。例として、スケールスプリングと接続されるＮ個の脊椎骨ファインダに注目することができる。これは、例えば、Ｎスケールのバリエーションが最小でなければならないことを意味する。オプティマイザは、すべてのパラメータを一つずつ僅かに変更し、エネルギーがどのように振る舞うかを確かめることによって、周囲を見まわす。オプティマイザは、それがスケールを互いに近づける場合、強いエネルギー低減に気付き、従ってそれは、パラメータに適用されるべき好適な調整となる。スケールバリエーションを最小化するエネルギータームと、例えば画像への適合を最適化する他のエネルギータームとの間の平衡に達するまで、このプロセスは続く。異なる最適化方法が、ｘ１、ｙ１、ａ１、ｓ１を変更することによって最初にエネルギーを最小化し、見つけられたエネルギー最小から始まり、すべてのパラメータが変更されるまで、ｘ２、ｙ２、ａ２、ｓ２等を最適化する。これは、伝播による最適化である。好適には、複合は、複合モデルのエネルギーを最適化するために以下の方法の少なくとも１つをサポートする：
【００５８】
・伝播による最適化
複合モデルのエネルギーオプティマイザのインプリメンテーションにおいて、最初の１つの成分モデル（Ｃ１）が最適化される。これは、（骨の構造のような）検出しやすい構造又はユーザによって規定される始点に結び付けられる部分でありえる。最適化の結果は、（複合モデルのレベルにおいて知られていない）Ｃ１に関する特定のパラメータの新しい組と、（複合レベルにおいて知られている）ポーズ及びスケールに関する新しい値と、である。複合モデルは、Ｃ１のポーズ及び／又はスケールを固定し、他の全ての構成要素Ｃのポーズ及び／又はスケールを変更することによって、そのエネルギーを最適化することができる。こうして、すべての他の構成要素Ｃに関するより良い開始評価が得られる。次の構成要素Ｃが、選択基準（Ｃの固定の順序、又は最も低いエネルギーをもつＣの選択）に基づいて選択され、プロセスが繰り返される。
【００５９】
・ポーズ最適化
複合モデル全体のポーズ（位置、オリエンテーション及びスケール）は、最小のエネルギーソリューションを得るために変更されることができる。これは、モデル全体の相似変換に対応する（２次元の４つのパラメータ、３次元の７つのパラメータ）。最適化は、パラメータの制限された数により、ロバストなやり方で行われることができる。最適化は、完全に複合モデルによって行われ、複合モデルは、プリミティブ及び接続にそれらのエネルギーを計算することを求める。
【００６０】
・構成要素ポーズ最適化
複合モデルの総エネルギーは、異なるプリミティブの個別のポーズを変更することによって最適化されることができる。複合モデルは、その形状を変更するが、プリミティブは、相似変換を受けるだけである。ここでも、最適化は、完全に複合モデルによって行われる。
【００６１】
・構成要素変形最適化
１つのステップが、更に、個別のプリミティブの局所的な変形をもたらす。複合モデルは、個別のプリミティブをどのように変形させ、最適化するかを知らないので、プリミティブの「ｏｐｔｉｍｉｓｅＥｎｅｒｇｙ」方法を呼び出さなければならない。
【００６２】
・階層的最適化
３つの以前の最適化が、トップダウン手法において組み合わせられることができる。グローバルなポーズ（ユーザによって規定される、訓練された又はデフォルトとして経験に基づく推測）から始まり、最も高いレベルの複合が、それ自身のポーズ及びスケールを適応化させること（ポーズ最適化）によって、そのエネルギーを最小化する。第２のステップにおいて、プリミティブＰが、それらのポーズを最適化する。最後に、すべてのプリミティブＰは、それら自身のパラメータを調整し、ボトムレベルに達するまで、立ち代って最適化される。
【００６３】
どのエネルギーオプティマイザを使用すべきかの決定は、複合レベルのモデルにおいてコード化されることが好ましい。簡単なフラグが、どの方法が使用されるかについてセットされることができる。伝播による最適化の場合、更に、構成要素が最適化されるべき順序が、複合モデルにおいてコード化されなければならない。
【００６４】
さまざまなエネルギー最適化方法が、図３乃至図６に示されている。図２の複合モデルは、胸部Ｘ線（図の背景に示す）に適合される。図３ａ、図４ａ及び図５ａは、最適化が実施される前の始点を示す。図３ｂ、図４ｂ及び図５ｂは、最適化の最後の結果を示す。図３は、上記でポーズ最適化と称された複合モデル全体の相似変換を示す。図４は、上記で構成要素ポーズ最適化と称された、成分モデルの各々の相似変換を示す。図５は、上記で構成要素変形最適化と称された、それ自身の変形ストラテジに従う各成分モデルの変形を示す。図６は、上記で伝播による最適化と称された、あらゆる成分モデルの連続する最適化を示す。この例では、最初に右肺が位置付けられ、次に左肺、心臓が位置付けられ、最後に肝臓が位置付けられる。
【００６５】
モデル制約
これまで、モデル制約について議論されなかった。あるアプリケーションにおいて、あるパラメータ（距離、長さ、角度）の特定の許容レンジを課すことが好ましい。また、オブジェクト表面の交差は、通常、回避されなければならない。好適な実施例において、フレームワークは、このような制約を可能にするように拡張され、オプティマイザは、このような制約を考慮に入れるように設計される。
【００６６】
複合モデルアプリケーションの例
以下は、複合モデルの例の非制限的なリストである：
【００６７】
・肺セグメンタ
左肺及び右肺、心臓、脊柱等のラフモデルが、肺の第１のセグメンテーションを得るためにＣＴ又はＭＲデータセットに適用されることができる。必要な場合、より詳細化されたモデルが、セグメンテーションプロセスの第２のステップにおいて使用されることができる。
【００６８】
・血管中心線エクストラクタ
コントラスト強調された血管は、距離及び角度スプリングと接続されるポイントファインダのチェーンによってセグメント化されることができる。これは、オープンな動的輪郭に似ているが、組み立てブロックが一旦存在すれば、実現するのが非常に容易である。エネルギー最適化は、ユーザによって規定されるポイントから始まり、隣り合う血管ポイントに伝播することができる。ポイントファインダは、血管の中心点を探し、血管のオリエンテーションについての情報を含める。スプリングは、血管ラインの或る一定のサンプリングを課すことができ、角度スプリングが、血管中心線に曲がり制約を課すために加えられることができる。
【００６９】
・脊柱セグメンタ
同様の手法を使用して、脊柱モデルを構築することができる。ポイントファインダを使用する代わりに、複雑な脊椎骨形状モデル又は簡単なピルボックスファインダでありうる脊椎骨ファインダを使用することができる。ＣＴ血管造影法について最大値輝度投影を生成するとき、脊柱の粗いセグメンテーションが、脊柱を自動的に取り除くために使用されることができる。図７Ａは、このような複合モデルが構成モデルからどのように組み立てられることができるかを示している。成分モデル７１０、７２０、７３０及び７４０及び成分モデル７５０、７６０及び７７０が示されており、成分モデル７１０、７２０、７３０及び７４０の各々は、特定の脊椎骨を見つけるためのモデルあり、成分モデル７５０、７６０及び７７０の各々は、２つの脊椎骨モデルを接続するスプリングモデルである。図７Ｂは、複合モデルの脊柱の画像への適合を示している（脊柱のセグメントだけが示されている）。
【００７０】
・腹部セグメンタ
腹部もまた、自動的にセグメント化されることができる。検出しやすい部分は、骨盤及び脊柱である。ある走査において、大腸が空気で満たされ、同様に検出され、セグメント化されることができる。脊柱の位置が粗く特定されると、腎臓が探されることができる。静注造影剤が使用される場合、血管（大動脈、腎動脈）が、同様に区別されることができる。
【００７１】
図８は、複合モデルを構築する方法を示している。同図において、既に、適切なプリミティブモデルが、複合モデルが設計されている複合構造の一部である又はそれに関連する個々のプリミティブ構造について構築されているものとする。このようなプリミティブモデルが設計されていない場合、このようなモデルは、適切なやり方で設計され、本発明による均一なインタフェースを具えることができる。ステップ８１０において、成分構造が識別される。一般に、このタスクは、人間のオペレータの制御下において実施される。例えば、オペレータは、サンプル信号内に１つ又は複数の成分構造を識別することができる。望ましければ、更に、成分構造の収集の自動操作モデルにおいて、それらの関連するモデルが、信号に対してマッチングされることができる。高い尤度が達成される場合、このようなモデルの使用が、オペレータに提案される（又は構築されているモデルに自動的に組み込まれる）ことができる。成分構造は、プリミティブ構造であり、又は複合モデルがより早い時点で既に作られている複合構造でありうる。それぞれの成分構造は、成分モデルに関連付けられる。ステップ８２０において、識別された成分構造に関連付けられた成分モデルが、例えばバックグラウンドストレージから取り出されて、ロードされる。ステップ８３０において、任意には、１つ又は複数のスプリングモデルが、成分モデルを結合するために取り出される。スプリングモデルは、好適には、オペレータによって識別される成分モデルに結合される。望ましい場合、スプリングモデルは、自動的に加えられてもよく、例えば、１つの位置スプリングモデルが、成分モデルの各対に関して加えられる。ステップ８４０において、スプリングモデルを含む成分モデルが、組み合わせられる。ステップ８５０において、論理が、成分モデルを、それらの均一なインタフェースを通して制御するために加えられる。特定の論理が、複合モデルのさまざまな最適化アルゴリズムを実施するために加えられることができる。ステップ８６０において、均一なインタフェースが、複合モデルに加えられ、階層的により高い複合モデルによる複合モデルの再使用を可能にする。
【００７２】
図９は、特に医用画像をセグメント化するために、Ｎ次元信号（Ｎ≧２）に関して複合構造のモデルのパラメータを評価する方法が示されている。ステップ９１０において、複合構造の複合モデルが、例えばバックグラウンドストレージから取り出される。複合モデルは、各々がＮ次元信号内の個々の予め決められた成分構造に対応するとともに、複合構造に組み込まれ又は関連付けられる複数の成分モデルに基づく。それぞれの成分モデルは、成分構造についての個々の以前の知識に基づいて、Ｎ次元信号に関して成分モデルのパラメータを評価するために示される。成分モデルのうちの少なくとも２つは、異なる技術に基づく。それぞれの成分モデルは、成分モデルを制御し、成分モデルによって評価されるパラメータを取り出すための均一な予め決められたインタフェースを備える。ステップ９２０において、複合モデルは、成分モデルの１つについて制御を得る。ステップ９３０において、複合モデルは、（可能性として複合モデルを制御するオペレータからの信号に応じて）複合モデルによって選択される、例えばその位置を調整し又は信号に最適に適合させるためのタスクを実施するように成分モデルを制御するために、その論理を使用する。特に、複合モデルは、成分モデルのパラメータを評価するように成分モデルを制御する。ステップ９４０において、複合モデルは、成分モデルから評価されたパラメータを取り出す。ステップ９５０において、複合モデルは、すべての成分モデルが制御され、パラメータを知らせたかどうかチェックする。そうでない場合、次のモデルが、ステップ９１０において選択される。そうである場合、ステップ９６０において、成分モデルは、取り出されたパラメータに依存して、複合モデルのパラメータを評価する。
【００７３】
上述の実施例は、本発明を制限するものではなく、説明のために示されており、当業者であれば、添付の特許請求の範囲から逸脱することなく多くの代替実施例を設計することが可能であることに留意すべきである。請求項において、括弧内のいかなる参照符号も、請求項を制限するものとして解釈されるべきではない。「有する」及び「含む」なる語は、請求項に列挙されるもの以外の他の構成要素又はステップの存在を除外しない。本発明は、いくつかの独立した構成要素を含むハードウェアによって、及び適切にプログラムされたコンピュータによって実現されることができる。システム／装置／機器の請求項が、いくつかの手段を列挙している場合、これらの手段のいくつかは、１つの同じハードウェアアイテムによって具体化されることができる。コンピュータプログラムプロダクトは、光記憶装置のような適切な媒体に記憶され／配信されることができるが、例えばインターネット又はワイヤレス通信システムを介して配信されるように、他の形で配信されることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明による階層的なモデリングを示す図。
【図２】人間の胸部に関して複合モデルの例を示す図。
【図３Ａ】モデルのポーズ最適化を示す図。
【図３Ｂ】モデルのポーズ最適化を示す図。
【図４Ａ】構成要素ポーズ最適化を示す図。
【図４Ｂ】構成要素ポーズ最適化を示す図。
【図５Ａ】構成要素変形最適化を示す図。
【図５Ｂ】構成要素変形最適化を示す図。
【図６】伝播による最適化を示す図。
【図７Ａ】複合モデルの成分モデルからの組み立てを示す図。
【図７Ｂ】複合モデルの成分モデルからの組み立てを示す図。
【図８】モデルを組み立てる方法を示す図。
【図９】モデルパラメータを評価する方法を示す図。
【図１０】モデルパラメータを評価する装置のブロック図。
【図１】
2006502777.tif 000003
【図２】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【国際調査報告】
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