(57)【要約】可変形状モデルの基本原理は、三角形メッシュのようなフレキシブルな表面をイメージ内の構造に適用することからなる。初期メッシュの最適な適用は、エネルギー最小化によって解決される。そこでは、幾何学的モデルの形状を維持することが、イメージ内の構造の表面の検出される特徴点と相殺される。本発明によると、前の形状モデルＭ（ｔ）が、前のイメージの適用結果Ｓ（ｔ−１）と組み合わされる。有利なことに、これによると、移動するまたは変形する物体の強力なセグメンテーションが得られる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のイメージおよび第２のイメージを含む時系列イメージの前記第１のイメージにおける目的の物体の第１のセグメンテーション結果を求める方法であって、前記第１のセグメンテーション結果を求めるために前記第１のイメージにおける前記物体に初期メッシュを適用するステップを有し、前記目的の物体に対する前記初期メッシュの適用は、前記第１のイメージの前記初期メッシュおよび形状モデルを用いたエネルギー最適化にもとづいて実行され、前記初期メッシュは、前記第２のイメージにおける前記目的の物体の第２のセグメンテーション結果に対応し、前記第２のイメージは、前記時系列イメージにおいて前記第１のイメージに先行する方法。
【請求項２】
前記エネルギー最適化は、前記第１のセグメンテーション結果と前記形状モデルとの間の第１の距離に対応する内部エネルギーを求めるステップと、前記目的の物体と前記第１のセグメンテーション結果との間の第２の距離に対応する外部エネルギーを求めるステップと、前記外部および内部エネルギーを最小化するステップとをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記形状モデルは、トレーニングモデルから求められた、時間に依存する、３次元面メッシュである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記目的の物体は、少なくとも移動して変形するものである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２のイメージは、前記時系列イメージにおいて前記第１のイメージのすぐ前に先行する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記方法は、心臓ＭＲＩの自動化セグメンテーションのため方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
時系列イメージの第１および第２のイメージを保存するメモリと、第１のセグメンテーション結果を求めるために前記第１のイメージにおける目的の物体に初期メッシュを適用するイメージプロセッサとを有し、前記目的の物体に対する前記初期メッシュの適用は、前記第１のイメージの前記初期メッシュおよび形状モデルを用いたエネルギー最適化にもとづいて実行され、前記初期メッシュは、前記第２のイメージにおける前記目的の物体の第２のセグメンテーション結果に対応し、前記第２のイメージは、前記時系列イメージにおいて前記第１のイメージに先行するイメージ処理装置。
【請求項８】
第１のイメージおよび第２のイメージを含む時系列イメージの前記第１のイメージにおける目的の物体の第１のセグメンテーション結果を求めるイメージ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、前記イメージ処理装置のプロセッサは、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサ上で実行されると、前記第１のセグメンテーション結果を求めるために前記第１のイメージにおける前記物体に初期メッシュを適用するステップを実行し、前記目的の物体に対する前記初期メッシュの適用は、前記第１のイメージの前記初期メッシュおよび形状モデルを用いたエネルギー最適化にもとづいて実行され、前記初期メッシュは、前記第２のイメージにおける前記目的の物体の第２のセグメンテーション結果に対応し、前記第２のイメージは、前記時系列イメージにおいて前記第１のイメージに先行するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディジタルイメージングの分野に関する。特に、本発明は、時系列イメージの第１のイメージにおける目的の物体の第１のセグメンテーション結果を求める方法と、イメージ処理装置と、イメージ処理装置のためのコンピュータプログラムとに関する。
【背景技術】
【０００２】
セグメンテーション方法は、ＣＴ、ＭＲ、または、ＵＳイメージのような容積イメージデータから、例えば、器官、骨、または、他の目的の物体の幾何学的モデルを得るために用いられる。このような幾何学的モデルは、さまざまな医療用途、または、一般的にパターン認識の分野で必要とされている。医療または臨床用途として、重要な例は心臓診察であり、そこでは、心室および心筋の幾何学的モデルが、例えば、駆出率のパーフュージョン分析、壁運動分析および計算のため必要とされている。他の重要な臨床用途は、放射線治療計画システム（ＲＴＰ）であり、そこでは、例えば、前立腺領域の多様な器官および骨のセグメンテーションが、診察および／または治療パラメータの決定のために必要である。
【０００３】
可変形状モデルは、３Ｄイメージにおける構造のセグメンテーションにとって、非常に一般的な部類に入る方法である。可変形状モデルは、例えば、ティー．マックアイネルニーらの「医療画像分析における可変形状モデル：概観」（メディカルイメージアナリシス、１号（２巻）：９１〜１０８ページ  １９９６年）という論文に認められる。
【０００４】
可変形状モデルの基本原理は、例えば、三角形またはシンプレックスによって表現されるフレキシブルなメッシュをイメージ内の目的の物体に適用することからなる。このために、このモデルは、初期には、イメージ内の目的の物体の近くまたは上に配置される。これは、ユーザによってなされてもよい。それから、三角形のようなフレキシブルメッシュの表面要素の座標は、目的の物体の表面上または近傍になるまで、繰り返し変えられる。このような方法は、ジェー．ウィーズらの「３Ｄメディカルイメージセグメンテーションのための形状強制可変形状モデル」（メディカルイメージングにおける情報処理（ＩＰＭＩ）についての第１７回国際会議、３８０〜３８７ページ、デービス、カリフォルニア、アメリカ合衆国、２００１、スプリンガーベルラグ）にさらに詳細に説明されている。
【０００５】
初期メッシュの最適な適用は、エネルギー最小化によって求められる。そこでは、幾何学的モデルの形状を維持することが、イメージ内の物体表面の検出された特徴点と相殺される。特徴点検出は、各三角形またはシンプレックスについて、イメージ内のありうる物体表面を、例えば三角形またはシンプレックスの法線に沿って探索することによって局所的に実行してもよい。
【０００６】
時系列３Ｄイメージから、例えば、肺、膀胱、または心臓のような移動するおよび／または変形する物体をセグメンテーションすることは、物体の重要な表面変化が存する場合、困難である。可変形状モデルは局所的な方法なので、その捕捉範囲は非常に狭く、セグメンテーションエラーが生じるかもしれない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、時系列イメージから移動するまたは変形する物体の改良されたセグメンテーションを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様によれば、上記目的は、請求項１にしたがって、時系列イメージの第１のイメージにおける目的の物体の第１のセグメンテーション結果を求める方法によって解決してもよい。時系列イメージは、第１および第２のイメージを含む。本発明の一態様によれば、初期メッシュを第１のイメージの目的の物体に適用することが、第１のセグメンテーション結果を求めるために実行される。この適用は、第１のイメージの初期メッシュおよび形状モデルを用いるエネルギー最適化にもとづいて実行される。初期メッシュは、第２のイメージにおける目的の物体の第２のセグメンテーション結果に対応し、この第２のイメージは、時系列イメージにおいて第１のイメージに先行している。
【０００９】
有利なことに、本発明の一態様によれば、従来の４Ｄ形状モデルが、前のイメージの適用結果と組み合わされる。このため、時間とともに移動し、変形する構造を自動的にモデル化し、セグメント化することを可能にする方法が提供される。また、有利なことに、本発明によると、４Ｄ応用のための可変形状モデルのセグメンテーションの強固さを増大させることができるかもしれない。さらに、本発明のこの典型的な実施態様の方法によれば、このモデルおよび前の適用結果にもとづいて次のステップを予想することが可能になるかもしれない。
【００１０】
請求項２に記載の本発明の他の典型的な実施態様によれば、第１のセグメンテーション結果と形状モデルとの間の第１の距離に対応する内部エネルギーと、目的の物体と第１のセグメンテーション結果との間の第２の距離に対応する内部エネルギーとが求められ、これらが最小化される。これにより、高速で強力なセグメンテーションが可能になる。
【００１１】
請求項３から６は、本発明の他の有利な典型的な実施態様を提供する。
【００１２】
請求項７に記載の本発明の他の典型的な実施態様によれば、適切に本発明の方法を実行するようになっているイメージ処理装置が提供される。有利なことに、このイメージ処理装置により、時系列イメージにおける移動するおよび／または変形する物体の非常に正確で強力なセグメンテーションが可能になり、１つのイメージから次のイメージへの変化が非常に大きい場合における失敗をさけることができるかもしれない。また、前のイメージのセグメンテーション結果が現在のイメージのセグメンテーション結果の決定に組み込まれるので、改善されたセグメンテーション結果が得られるかもしれない。
【００１３】
本発明の他の典型的な実施態様によれば、時系列イメージにおける移動するまたは変形する物体の改善されたセグメンテーションを可能にするコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、Ｃ＋＋のような任意の適切なプログラム言語で書かれていてもよく、ＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータ読み取り可能な装置上に保存してもよい。しかしながら、本発明のコンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワーク上で、それがダウンロードされるところから表示してもよい。
【００１４】
本発明の典型的な実施態様の要点として、従来の４Ｄ形状モデルが時系列イメージの前のイメージの適用結果と組み合わされることがわかる。本発明の一態様によれば、前のイメージの適用またはセグメンテーション結果Ｓ（Ｔ）は、イメージＩ（Ｔ＋１）の初期メッシュとして用いられる。この適用では、イメージＩ（Ｔ＋１）のモデルＭ（Ｔ＋１）は、対応する形状モデルとして用いられる。このようにして、時間変化する形状モデルと患者を特定するイメージデータ（すなわち、時系列の前のイメージ）が考慮に入れられる。
【００１５】
本発明のこれらおよび他の態様は、以下で説明する実施形態から明らかになり、以下で説明する実施形態を参照することによりはっきりするだろう。
【００１６】
本発明の典型的な実施形態は、以下の図面を参照しながら、以下で説明されるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、本発明のイメージ処理装置の典型的な実施形態の単純化された概略図を示している。図１では、メッシュ適用によって、可変形状モデルの表面を目的の物体の表面に適用する中央処理装置（ＣＰＵ）またはイメージプロセッサ１が示されている。物体は、多様な物体から構成されていてもよい。図１に示されたイメージ処理装置は、可変形状モデルの表面を物体の表面に適用するようになっている以外に、１つまたは複数のトレーニングモデルから表面モデルを求めるまたは生成するようになっていてもよい。
【００１８】
イメージプロセッサ１は、時系列イメージ、すなわち、移動するまたは変形する物体から連続的にとられた複数のイメージの中のイメージを保存するメモリ１に接続されている。イメージプロセッサ１は、バスシステム３によって、図１では不図示の複数の周辺装置または入力／出力装置に接続されていてもよい。例えば、イメージプロセッサ１は、バスシステム３を介して、ＭＲ装置、ＣＴ装置、超音波スキャナ、プロッタ、プリンタなどに接続してもよい。また、イメージプロセッサ１は、セグメンテーション結果を出力するコンピュータスクリーン４のようなディスプレイに接続される。さらに、イメージプロセッサ１に接続され、それによってユーザまたはオペレータがイメージプロセッサと相互作用し、セグメンテーションプロセスに必要または望ましいデータを入力するキーボード５が備えられる。
【００１９】
図２は、本発明の方法で用いてもよい表面モデルの生成を説明するための単純化された概略図を示している。以下の説明では、本発明は、三角形のメッシュによって表現される表面または形状モデルを参照して説明される。しかしながら、シンプレックスまたは多角形のメッシュまたは他の適切な表面または形状モデルを用いてもよいことに注意されたい。
【００２０】
参照番号１０は、第１のトレーニングモデルでとられた第１の時系列イメージを示している。イメージは、それぞれ、ある異なる時刻における、移動するまたは変形するトレーニング物体のスナップショットを表している。参照番号１２および１４は、他のトレーニングモデルの他の時系列イメージを表している。各時系列イメージ１０、１２、１４は、ｍ個の３ＤイメージＩ（ｔ＝０．．．．ｍ−１）からなり、時刻ｔ＝０．．．ｍ−１における次のポイントで後でセグメントされる目的の物体に対応した移動するまたは変形するトレーニング物体を表している。
【００２１】
セグメントされるＮ個の時系列イメージＩ（ｔ＝０．．．ｍ−１）が与えられると、Ｎ＊ｍ個の三角形メッシュが、参照することによって本明細書に組み込まれる、エム．アール．クラウスらの「可変形状モデルを用いた自動化３ＤＰＤＭ構築」（第８回コンピュータビジョンについての国際会議（ＩＣＣＶ）、５６６〜５７２ページ、バンクーバー、カナダ、２００１年、ＩＥＥＥ出版）で説明された方法にしたがって得てもよい。これにより、各セグメントされる３Ｄイメージの時系列に対して、ｍ個の３Ｄ三角形メッシュのセットが得られる。各メッシュは、座標ｖｋのＶ個の頂点からなり、Ｗ個の三角形に接続されている。すべてのメッシュのトポロジーは同じ、すなわち、ＶおよびＷは変化しない。
【００２２】
本発明の一態様によれば、従来の３Ｄ＋形状モデルである形状モデルＭ（ｔ）を、時刻ｔのすべてのＮ個のメッシュから平均座標を計算することによって得てもよい。したがって、形状モデルＭ（０）．．．．Ｍ（ｍ−１）は、時系列イメージ１０、１２、および１４の各イメージＩ（ｔ＝０．．．．ｍ−１）に対して生成してもよい。
【００２３】
したがって、Ｍ（ｔ）は、Ｗ個の三角形およびＶ＊ｍ個の頂点の座標のセットからなる。すなわち、各メッシュは同じトポロジーを有し、頂点座標は時間に依存する。つまり、Ｖｋ（ｔ）。ここで、
ｋ＝０−Ｖ−１およびｔ＝０−ｍ−１。
【００２４】
本発明の一態様によれば、例えば、特定の時刻ｔにおけるメッシュの個々間の変化のような他の情報も、例えば、参照することによって本明細書に組み込まれるティー．エフ．クーツらの「パラメトリック形状記述のトレーニング可能な方法」（イメージおよびビジョン学会、１０号（５巻）：２８９〜２９４ページ、１９９２年）に記載されているような基本コンポーネント分析を用いて組み合わされる。基本コンポーネント分析のかわりに、他の適切な表現を用いてもよい。例えば、時刻（ｔ０＋（ｔ１−ｔ０）／２）におけるメッシュのような明確なメッシュＭ（ｔ）のない頂点座標ｖｋ（ｔ）を得るために、時刻ｔの間を挿入することも可能である。
【００２５】
図３ａおよび３ｂは、例えば、コンピュータプログラムとして実行してもよい、図１に示された本発明のイメージ処理装置を動作させる方法の典型的な実施形態のフローチャートを示している。
【００２６】
ステップＳ１で開始した後、この方法はステップＳ２に続き、移動するおよび／または変形する目的の物体のｍ個の時系列３ＤイメージＩ（ｔ）が得られる。言い換えれば、移動するまたは変形する目的の物体の複数のｍ個のイメージが読み込まれ、次の時刻ｔにおける目的の物体を示す。次に、次のステップＳ３で、目的の物体に対応する可変形状モデルＭ（ｔ）が読み込まれる。上述したように、可変形状モデルＭ（ｔ）は、図２を参照して説明したように求めておいてもよい。次のステップＳ４で、時系列３Ｄイメージの第１のイメージＩ（０）がロードされる。
【００２７】
ステップＳ４に続くステップＳ５では、初期メッシュがイメージＩ（０）の物体に適用される。初期メッシュの目的の物体への適用は、イメージＩ（０）における目的の物体の第１のセグメンテーション結果Ｓ（０）を求めるように、イメージＩ（０）の初期メッシュおよび形状モデルＭ（０）を用いたエネルギー最適化にもとづいて実行される。
【００２８】
この点は、いまからさらに詳細に説明する。初期メッシュの初期のポジショニングのあと、初期メッシュは、エネルギーＥ＝Ｅeｘｔ＋αＥｉｎｔを最小化することにより、各三角形と頂点座標の再配置に対してイメージ内の目的の物体の物体表面の表面検出を繰り返し実行することによって、目的の物体に適用される。そこでは、パラメータαは、メッシュを目的の物体の検出された表面点に駆り立てる外部エネルギーＥeｘｔと、初期メッシュの頂点配置すなわち表面モデルＭ（０）の形状を維持する内部エネルギーＥｉｎｔの相対的な影響を重み付けする。
【００２９】
表面検出は、初期メッシュの各三角形中心ｘｉで実行される。
【数１】
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にしたがって、特徴関数Ｆのコスト関数と、三角形中心への距離ｊδを最大化する点
【数２】
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が、各三角形の法線ｎｉに沿って求められる。
【００３０】
ここで、２ｌ＋１は考慮している点の数であり、δはプロファイル上の２つの点の間の距離を表しており、Ｄは特徴の強さと距離の間のトレードオフを制御する。適切な特徴関数Ｆは、例えば、参照することによって本明細書に組み込まれる、ジェー．ウィーズらの「３Ｄイメージセグメンテーションのための形状強制可変形状モデル」（ｐｒｏｃ．ＩＰＭＩ’０１、３８０〜３８７ページ、２００１年）からとってもよい。
【００３１】
外部エネルギー項は、メッシュを検出される表面点に駆り立てる。
【数３】
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【００３２】
ここで、Ｔは三角形の数である。重みｗｉは、メッシュ再配置の間で最も大きな影響を有する最も有望な表面点
【数４】
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を与える。
【００３３】
外部エネルギーは、メッシュ頂点座標ｖｊの分布、すなわち、初期メッシュの端部
【数５】
2006527619.tif 000007
を維持する。
【数６】
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【００３４】
ここで、Ｎ（ｊ）は頂点ｊの隣接点のセットであり、Ｖは頂点座標の数である。これは、参照することによって本明細書と一体をなす、ジェー．ウィーズらの「３Ｄメディカルイメージセグメンテーションのための形状強制可変形状モデル」（ｐｒｏｃ．ＩＰＭＩ’０１、３８０〜３８７ページ、２００１年）にさらに説明されている。
【００３５】
メッシュのローテーションＳおよびスケーリングｓは、特異値分解にもとづくレジストレーション方法にもとづいて、高速閉形式点を用いることにより、繰り返しごとに評価してもよい。エネルギーＥeｘｔおよびＥｉｎｔは２次式なので、エネルギー最小化は、共役勾配方法を用いて擬線形システムの効果的な解決という結果になる。次に、外部および内部エネルギーの最小化にもとづいて初期メッシュを第１のイメージＩ（０）の目的の物体に適用したあと（ここで、内部エネルギーは、セグメンテーション結果と形状モデルとの間の距離に対応し、外部エネルギーは、目的の物体とセグメンテーション結果との間の距離に対応する）、本発明の方法は、ステップ６に進む。そこでは、カウンタｔはｔ＝０で初期化される。ステップ５で用いられる初期メッシュは、表面モデルＭ（０）の平均メッシュでもよい。
【００３６】
次に、次のステップＳ７で、時系列イメージの（ｔ＋１）番目のイメージＩ（ｔ＋１）がロードされる。つまり、次のイメージがロードされる。次に、次のステップＳ８で、前のイメージＩ（ｔ）のセグメンテーション結果Ｓ（ｔ）が初期メッシュとしてイメージＩ（ｔ＋１）に適用される。換言すれば、カウンタｔ＝０の最初の繰り返しの場合、第１のイメージＩ（０）のセグメンテーション結果Ｓ（０）は、次のイメージＩ（１）の適用のための初期メッシュとして用いられる。
【００３７】
次のステップＳ９では、初期メッシュは、初期メッシュとしてのＳ（ｔ）および形状モデルＭ（ｔ＋１）を用いることによって、イメージＳ（ｔ＋１）内の目的の物体に適用される。ステップＳ５に関して説明したように、この適用は、内部エネルギーＥｉｎｔおよび外部エネルギーＥｅｘｔに関するエネルギー最小化にもとづいて実行される。第１のメッシュのイメージＩ（ｔ＋１）内の目的の物体への適用は、ステップＳ５に関して説明したのと同じ方法で実行してもよく、その場合、ステップＳ９で実行されるエネルギー最小化をさらに説明するために、ステップＳ５に戻って参照することができる。次に、ステップＳ９でエネルギーが最小化されると、すなわち、最小化のためのカットオフ領域に到達すると、本発明の方法はステップＳ９に進み、そこでは、時系列３Ｄイメージのすべてのｍ個のイメージＩ（ｔ）に対してセグメンテーションを実行したかどうかが判断される。ステップＳ９で、時系列のすべてのイメージに対してセグメンテーションを実行してないと判断した場合、本発明の方法はステップＳ１１に進み、そこでは、カウンタｔがｔ＝ｔ＋１にインクリメントされ、本発明の方法はステップＳ９に戻る。それから、次のイメージに対して、初期メッシュとして前のイメージのセグメンテーション結果を用いることによって、および、上述したような各現在のイメージの形状モデルを用いることによって、セグメンテーションが実行される。
【００３８】
ステップ１０で、図３ａの下部の円Ａおよび図３ｂの上部の円Ａによって示されたように、時系列の各イメージに対してセグメンテーションが実行されたと判断された場合、本発明の方法はステップＳ１２に進み、そこでは、セグメンテーション結果Ｓ（０）からＳ（ｔ）が、例えばコンピュータスクリーン４に出力される。それから、本発明の方法はステップＳ１３に進み、そこで終了する。
【００３９】
したがって、本発明の一態様によれば、イメージＩ（ｔｉ）内の目的の物体のセグメンテーションに対して、表面モデルＭ（ｔｉ）が用いられ、イメージＩ（ｔｉ）におけるセグメンテーションプロセスのための初期メッシュが、直前のイメージＩ（ｔｉ―１）から得られる。これは、上で示したように、セグメンテーション結果Ｓ（ｔｅ−１）であってもよい。本発明の一態様によれば、第１のイメージＩ（０）に対して、対応するモデルＭ（０）の平均メッシュを用いてもよい。
【００４０】
有利なことに、本発明の方法によれば、改善された正確さで、時間とともに移動し変形する構造を自動的にモデル化し、セグメント化することが可能になるかもしれない。本発明は、特に４Ｄ応用のために、セグメンテーションプロセスの改善された強力さを提供する。また、有利なことに、本発明の方法によれば、モデルと前の適用結果にもとづいて次のステップを予想することが可能になるかもしれない。
【００４１】
可変形状モデルによる上述したセグメンテーションは、器官または骨に対して、容積イメージデータから幾何学的モデルを得るのに用いてもよい。
【００４２】
上述したセグメンテーションにおけるこのような幾何学的モデルは、さまざまな臨床用途にとって特に有利かもしれない。例えば、有利な用途分野は４Ｄ放射線治療計画システムであり、そこでは、器官の境界の輪郭を描くことが、最適な治療パラメータの決定と、４Ｄにおける投薬の分布を評価するために必要である。他の有利な用途分野は心臓診断であり、そこでは、心室と心筋の幾何学的モデルが、パーフュージョン、壁運動、駆出率分析のために必要かもしれない。
【００４３】
図４は、本発明の一態様をさらに説明する単純化された図を示している。上述したように、本発明の典型的な実施形態によれば、従来の４Ｄ形状モデルＭ（ｔ）が前のイメージの適用結果Ｓ（ｔ−１）と組み合わされる。図４からわかるように、形状モデルＭ（０）は、イメージＩ（０）内の目的の物体のセグメンテーションのために用いられる。この第１のセグメンテーションのセグメンテーション結果はＳ（０）である。上述したように、第１のイメージＩ（０）の初期メッシュとして、対応するモデルＭ（０）の平均メッシュを用いてもよい。それから、次のイメージＩ（１）に対して、形状モデルＭ（１）が用いられ、第２にイメージＩ（１）におけるこの第２のセグメンテーションのための初期形状として、第１のセグメンテーションからのセグメンテーション結果Ｓ（０）が用いられる。
【００４４】
したがって、時系列イメージの最後のイメージＩ（ｍ−１）の最後のセグメンテーションに対して、形状モデルＭ（ｍ−１）が用いられ、初期メッシュとして次のセグメンテーションのセグメンテーション結果Ｓ（ｍ−２）が用いられる。
【００４５】
図５は、４つの連続するイメージＩ（２）からＩ（５）のセグメンテーションプロセス（図５の上側ライン）と、対応する形状モデルＭ（２）からＭ（５）（図５の下側線）を示している。図からわかるように、各現在のイメージに対し、対応する形状モデルＭ（ｔ）が用いられるが、初期メッシュとして、前のイメージのセグメンテーション結果Ｓ（ｔ−１）が用いられる。有利なことに、これにより、たとえ差すなわち形や位置の差が相互に大きくても、移動するまたは変形する物体の正確なセグメンテーションを実行することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の典型的な実施形態の方法を実行するようになっている、本発明の典型的な実施形態のイメージ処理装置の概略図を示している。
【図２】本発明の方法で用いてもよい表面モデルの生成をさらに説明する単純化された表現を示している。
【図３ａ】本発明による、図１のイメージ処理装置を動作させる方法の典型的な実施形態のフローチャートを示している。
【図３ｂ】本発明による、図１のイメージ処理装置を動作させる方法の典型的な実施形態のフローチャートを示している。
【図４】本発明をさらに説明する単純化された表現を示している。
【図５】本発明の一態様にしたがって実行されるセグメンテーションを示している。
【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５】
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【国際調査報告】
2006527619.tif 000015
2006527619.tif 000016