(57)【要約】本発明は、相応の３次元モデルを示す複数の断面画像によって示された３次元目標対象をモデリングするシステムに関する。本発明では、複数の利用可能な初期モデルの中から１つの初期モデルが選択される。この選択には、目標対象の物理的類似性に基づいて初期モデルを識別すること、複数の断面画像の各々に対して、１つの初期モデルを目標対象に重畳することが含まれる。それから、初期モデルの交差輪郭と、目標対象の断面画像とが決定され、目標対象を一層ぴったりと描写するために、決定された交差輪郭が精細にされる。精細に決定された交差輪郭を示す点をサブサンプリングすることによって、本発明によると、サブサンプリングされた輪郭データセットが得られる。目標対象の典型的な３次元モデルを形成するために、サブサンプリングされた輪郭の方に初期モデルが調整される。
2004529714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相応の典型的な３次元モデルを示すために、複数の断面画像によって示された３次元目標対象をモデリングする方法において、
前記目標対象の物理的類似性に基づいて初期モデルを識別することによって、複数の利用可能な初期モデルの中から１つの初期モデルを選択するステップと、
前記１つの初期モデルを前記目標対象に重畳するステップと、
前記複数の断面画像の各々に対して、
前記初期モデルの交差輪郭と、前記目標対象の断面画像とを決定するステップと、
前記目標対象を一層ぴったりと描写するために、前記決定された交差輪郭を精細にするステップと、
サブサンプリングされた輪郭データセットを提供するために、前記精細に決定された交差輪郭を示す点をサブサンプリングするステップと、
前記目標対象の典型的な３次元モデルを形成するために、前記サブサンプリングされた輪郭の方に前記初期モデルを調整するステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記決定された交差輪郭を精細にする前記ステップは、前記目標対象を一層ぴったりと描写する輪郭を示す点を供給するために、前記決定された交差輪郭を示す画像データ点を処理するステップを有する請求項１記載の方法。
【請求項３】
異なった手術フェーズ間で形状を変える３次元目標対象用の相応の典型的な３次元モデルを形成するために、
相応の異なった手術フェーズでの前記目標対象の異なった形状に対して請求項１記載のステップを繰り返すステップを有する請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記異なった手術フェーズは、（ａ）心臓手術の異なったフェーズ、（ｂ）骨格構造の異なった動きフェーズ、（ｃ）解剖学的器官の異なった状態のうちの少なくとも１つを有する請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記データセットは、３次元を示す請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記目標対象を一層ぴったりと描写するために、前記決定された交差輪郭を精細にする際に、前記サブサンプリングされた輪郭データセットからデータ位置を重み付けするためにスケーリングファクタを用いる請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記目標対象に対する物理的類似性に基づいて初期モデルを識別することによって、複数の利用可能な初期モデルから１つの初期モデルを選択するステップを有する請求項１記載の方法。
【請求項８】
請求項１記載の前記方法を、データのユーザエントリなしに、目標対象に対して自動的に実行する請求項１記載の方法。
【請求項９】
画像処理システムで、相応の典型的な３次元モデルを供給するために、異なった手術フェーズ間で形状を変え、複数の断面画像によって示される３次元目標対象をモデリングする方法において、
前記目標対象の第１の形状に対して、
初期モデルを前記目標対象に重畳するステップと、
前記複数の断面画像の各々に対して、
前記初期モデルの交差輪郭と、前記目標対象の横断面画像とを決定するステップと、
前記目標対象を一層ぴったりと描写するために、前記決定された交差輪郭を精細にするステップと、
前記目標対象の典型的な３次元モデルを形成するために前記精細にされた、決定された交差輪郭の方に、前記初期モデルを調整するステップと、
前記目標対象の第２の形状に対して、
前記各ステップを繰り返す
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記目標対象に最もぴったりと適合する初期モデルを識別することによって、複数の可能な初期モデルから前記初期モデルを選択するステップを有する請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記目標対象を示す画像と極めてぴったりと整列するために、前記初期モデルを示す画像を位置付け及び回転することによって、前記目標対象に極めてぴったりと適合する前記初期モデルを識別するステップを有する請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記決定された交差輪郭を精細にする前記ステップは、
前記目標対象を一層ぴったりと描写する輪郭を示す点を形成するために、前記決定された交差輪郭を示す画像点に、画像処理関数を適用するステップを有する請求項９記載の方法。
【請求項１３】
（ａ）前記目標対象の第１の形状、（ｂ）前記目標対象の第２の形状の典型的な３次元モデルを、（ｉ）前記第１の形状と前記第２の形状との間の容積差、（ｉｉ）前記目標対象上の歪み状態（ｓｔｒａｉｎ）、（ｉｉｉ）前記目標対象の適切な置換部（ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）の少なくとも１つを決定する際に用いるステップを有する請求項９記載の方法。
【請求項１４】
相応の手術フェーズと関連した前記第１の形状と前記第２の形状との間で、前記３次元目標対象の形状を変える請求項９記載の方法。
【請求項１５】
画像処理システムで、典型的な相応の３次元モデルを形成するために、異なった手術フェーズ間で形状を変えて、複数の横断面画像によって示される３次元目標対象をモデリングする方法は、
前記目標対象の第１の形状に対して、
前記目標対象に初期モデルを重畳するステップと、
前記複数の横断面画像の各々に対して、
前記初期モデルの交差輪郭と、前記目標対象の横断面画像を決定するステップと、
前記目標対象を一層ぴったりと描写するために、前記決定された交差輪郭を精細にするステップと、
サブサンプリングされた輪郭データセットを供給するために、前記精細にされた決定された交差輪郭を示す点をサブサンプリングするステップと、
前記目標対象の典型的な３次元モデルを供給するために、前記サブサンプリングされた輪郭の方に前記初期モデルを調整するステップと、
前記第２の目標対象の第２の形状のために、
前述の各ステップを繰り返す
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
（ａ）前記目標対象の第１の形状、（ｂ）前記目標対象の第２の形状の典型的な３次元モデルを、（ｉ）前記第１の形状と前記第２の形状との容積差、（ｉｉ）前記目標対象での歪み状態（ｓｔｒａｉｎ）、（ｉｉｉ）前記目標対象に対する適切な置換部（ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）の少なくとも１つを決定するために用いるステップを有する請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記目標対象に対する物理的類似性に基づいて、初期モデルを識別することによって、複数の利用可能な初期モデルから１つの初期モデルを選択するステップを有する請求項１５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単数乃至複数の所定の画像容積体において、動的な解剖学的構造のコンピュータモデリングに関する。これにより、特定時間点、又は、所定セットの時間周期で、呈示されている対象の幾何学的形状を測定することができる。
【背景技術】
【０００２】
器官形態の時間的変化に内科医や外科医が関心を持つことが屡々ある。例えば、心臓では、心臓周期に亘っての左心室の鬱血容積の変化から、機能障害を診断したり、治療方針を決定したりするのに使われる。同様に、ディファレンシャル肺容量が、肺の病気を推定するのに有効な決定要素である。脳では、損傷による腫れが、一定時間期間に亘って追跡されて、外傷のひどさのインジケータとなる。他の例では、肝硬変のような病気の進行が、肝臓の形状変化（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）に影響を与える。実際に、腫瘍容積の履歴は、医者によって綿密に調べられた値である。
【０００３】
一連の２Ｄ平面曲線から作られた変形可能な３Ｄ表面を使って、３Ｄ画像から対象をセグメントに区分する方法が提案されている。しかし、このモデルは、３Ｄの点ではコヒーシブ（相補的）ではなく、空間内での２Ｄ輪郭のプロパゲーションに続いて、各輪郭を一緒にステッチされる。更に、２Ｄ平面曲線は、最適なアクティブ輪郭を介して復元されない（「最適」とは、輪郭が総体的に最小となるように、エネルギ関数が記述されているということである）。提案されている方法の代わりに、スネーク（アクティブ輪郭）を用い、狭い間隙を詳しく調べるのにバルーンフォースに頼ってもよい。バルーンフォースの問題点は、スネーク（アクティブ輪郭）は、画像の境界が充分に定義されていない場所では漏れがあるかもしれない点である。２Ｄ変形可能表面は、セグメンテーションに適用されるが、アプローチは、「最適」ではない。１Ｄ輪郭では、「最適」とは、充分に理解される概念である。この概念を２Ｄ表面に拡張するやり方は、目下のところ難しい。
【０００４】
３Ｄモデルを３Ｄ画像容積体に直接適用するのは、うまくいく場合とうまくいかない場合とがある。また、深い間隙を記述するのは問題となる。提案されている幾つかの方法は、２Ｄ輪郭の並列セットを、３Ｄ対象を復元するのに適合されている。一旦適合されると、この方法では、開始点のような、以前の繰り返しの結果を使って、対角方向から処理を繰り返す。しかし、これらの方法は、バルーンフォースを２Ｄ輪郭に使用し、その結果は、コヒーレントな３Ｄ表面モデルではない。更に、これらの方法は、比較的簡単な総合的な形状に用いられる。また、領域を大きくする技術が、セグメンテーションに使われる。しかし、これらの技術は、対象の境界が充分に定められていない領域内で対象に血流がある場合に有効であることが屡々ある。更に、これらの技術は、対象の幾何学的な描写を行えず、ボクセルを集合したものにしかならない。ボクセルは、３次元空間内の点を定義するグラフィック情報の単位である（つまり、ボリュームピクセルである）。
【０００５】
２Ｄアクティブ輪郭のプロパゲーションを介した、即ち、カレントスライスのセグメンテーション用の開始点のような以前のスライスの結果を用いたセグメンテーションは、問題が多い。スライス内の対象の周囲内の変化は、復元時の対象の半径が変化したためであることがあり、又は、空間内での対象の経路の方向が変化したためであることもある。環境又は方向の変化が生じたかどうかの決定は、後続のスライス内でのセグメンテーションにとって適切な開始点を選択するのに重要である。
【０００６】
３Ｄモデルは、強力なツールである。３Ｄモデルによると、対象を詳細に描写することができる。しかし、セグメンテーションプロセスに３Ｄモデルを直接用いるのは難しい。その理由は、横断面スライス内に最適な境界を配置することが確実にできないからである。他方、スライス毎に２Ｄアクティブ輪郭を伝搬すると、対象の境界を描写するのは有効であるが、しかし、対象の形状が、高曲率の領域内のように動的に変化している場合、問題が生じる。
【０００７】
セグメンテーション及び復元のために、３Ｄモデル及び２Ｄアクティブ輪郭アプローチの両方のポジティブな観点を使うコオペラティブフレームワークは有利である。この構成では、データ内に設けられたデフォルトのモデル形状により、１セットの２Ｄセグメンテーション（精細化）用の開始点が提供される。同様のモデルが、セグメンテーションの結果に適合される。
【０００８】
従って、２Ｄ及び３Ｄ両方の伝統的なアプローチのポジティブな観点を使う３Ｄ画像容積体から対象をセグメンテーションするために、一般的なコオペラティブアプローチが必要である。
発明の要約
本発明は、相応の典型的な３次元モデルを提供するために、複数の断面画像によって示された３次元目標対象をモデリングするシステムに関する。本発明では、複数の利用可能な初期モデルから１つの初期モデルが選択される。この選択には、目標対象の物理的(physical)類似性に基づいて初期モデルを識別すること、それから、複数の各横断面画像に対して、初期モデルを目標対象に重畳することが含まれる。それから、初期モデルの交差輪郭と、目標対象の断面画像とを決定し、目標対象を一層ぴったりと描写するために、決定された交差輪郭が精細にされる。精細にされた決定された交差輪郭を示すサブサンプリング点によって、本発明によると、サブサンプリングされた輪郭データセットが得られる。初期モデルは、サブサンプリング輪郭の方に調整されて、目標対象の典型的な３次元モデルを形成することができる。
有利な実施例の詳細な説明
以下、図示の有利な実施例を用いて、本発明について詳細に説明する。
【０００９】
このシステムでは、方法は、半自動セグメンテーション方法を用いて、器官の形態の変化を量化することを含む。ユーザは、単数乃至複数の器官のモデルを画像容積体内に近似的に位置付ける。この後、処理は完全に自動的である。ステップには、器官に近似した一連の輪郭を形成するために、ユーザが位置付けたモデルを、容積体の個別画像平面と交わることが含まれる。それから、最適な２Ｄセグメンテーションアルゴリズムが、近似的な輪郭を使って開始点として、器官の境界を精細にするのに使われる。これらの最適な輪郭から、新たなモデルが適用される。容積体及び他の形態の測定がモデルで行われる。択一的な実施例では、画像容積体内に自動的に配置するようにするとよい。
【００１０】
心臓の左心室（ＬＶ）を復元する場合、心臓周期の各段階で以下のステップが行われる：最初に、左心室（ＬＶ）の近似的な位置がユーザによって特定される。近似的な内部及び外部境界が、短軸画像並びに長軸画像上での一連のマウスクリックにより略示され、モデルは自動的にこれらの点に適合される。その結果得られたモデルは、初期モデルと呼ばれる。このモデルは、器官の境界上に正確に載置する必要はないことに注意されたい。モデルは、器官の境界の近くであれば充分である。更に、初期モデルは画像容積体内の各画像平面と交わるようにされる。その結果、容積体の各断面画像内に一連の輪郭（内部及び外部）が形成される。これらの個別輪郭は、左心室（ＬＶ）の最適な２Ｄセグメンテーションにとっての開始点を形成する。新規なモデル（又は初期モデル）は、これらの復元された輪郭に自動的に適合される。それから、このプロセスは、時間インスタンス毎に繰り返される。
【００１１】
コオペラティブフレームワークは、３次元（３Ｄ）モデルを２次元（２Ｄ）セグメンテーションと結合する方法を含む。一例では、ユーザはハイブリッドモデルのバラメトリックコンポーネントを初期化する。ハイブリッドモデルは、その表面上にスプライン状のメッシュがあるバラメトリックモデルであり、それにより、画像容積体内に精細な詳細部を描写するように変形することができる。スライスされた画像とバラメトリックコンポーネントとの交差は、アクティブ輪郭を使った対象の境界のセグメンテーション用の開始点として使われる。その結果形成されるセグメンテーションは、元のハイブリッドモデルに適合する３Ｄポイントのデータセットを生成するようにサンプリングされる。ハイブリッドモデルは、関心対象を表示するために、バラメトリックにも局所的にも変形されないようにされている。このようにして、ユーザは、ハイブリッドモデルを初期化し、ハイブリッドモデルは、２Ｄアクティブ輪郭を初期化し、アクティブ輪郭は、ハイブリッドモデルを適合させる。この適合は、物理的に(physically)モチベートされた適合とも言う。
【００１２】
本発明の図１−１０、特に、図１には、本発明の方法の流れ図が示されている。上述のように、図１のブロック１００は、モデルの初期化を示す。ここには、モデリングされるべき対象の容量測定に関する画像を形成することが含まれている。モデルと画像平面との交差の結果、画像内の対象の横断面に近似することになる。この近似は、ブロック１０５内で、画像内のアクティブ輪郭セグメンテーション用の開始点として使われる。ブロック１１０では、アクティブ輪郭のセグメンテーションが、画像内の対象で実行される。セグメント化された輪郭は、ブロック１２０で、３Ｄポイントのデータセットを生成するのに使われる。ブロック１３０では、モデルは、対象を示すためにブロック１２０のデータ点に適合される。このプロセスは、ブロック１３１に示されているように、後続の時間インスタンスで繰り返される。
【００１３】
図２には、モデルを初期化するブロック１００用に、詳細な流れ図が設けられている。このステップは、少なくとも２つの視点から見た表面上の近似点を識別することを含む。心臓の左心室の場合、内壁及び外壁（心内膜及び心外膜）を描写する必要がある。対象表面上の点の近似位置が、ブロック１０２及び１０６で識別される。直交横断面は、ブロック１０４で識別される。必要ならば、このステップをブロック１０６でのステップの後で繰り返してもよい。それから、モデルのバラメトリックコンポーネントが、ブロック１０８に示されているように、点に適合される。
【００１４】
図３のブロック１１１で、初期モデル画像と、画像平面とが交差する。図３には、図１のブロック１０５が詳細な流れ図で示されており、有利な実施例では、２次元画像がブロック１１２でのグラフとして示される。これらの交差部は、２Ｄセグメンテーション用の開始点として使われる。ブロック１１４での画像勾配を用いて各グラフノード間でエッジコストが見つけられる。サーチスペースは、ブロック１１６で近似的な入力輪郭の周囲に定義される。ピクセル／ノード間の低エネルギ経路は、ブロック１１８で、ダイクストラのアルゴリズムを用いて決定される。ダイクストラのアルゴリズムは、標準的なグラフアルゴリズムであり、Ｃ．Ｇ．Ｂｒａｓｓａｒｄ  ａｎｄ  Ｐ．Ｂｒａｔｌｅｙ，Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃｓ：Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，１９８８のようなアルゴリズムに関する刊行物に記載されている。このステップは、ブロック１２２で得られた結果の輪郭が閉じられている場合には、異なったサーチスペースで繰り返される。最低エネルギ経路を決定することによって、輪郭（経路）がブロック１２４で定義される。
【００１５】
図４は、ブロック１３０のモデルの適合を示す図１のブロック１１０の詳細な流れ図である。モデルの、この適合には、ブロック１３２でセットされたデータの点に対してデータを決定すること、及び、作用の程度を平滑することが含まれる。データ及びスムーシングフォースは、ブロック１３４でスケーリングされる。モデルをデータに適合するのに必要な繰り返し回数を低減する形状関数は、ブロック１３６で、有限要素モデル（ＦＥＭ）に適用される。有限要素モデル（ＦＥＭ）は、モデルの表面上の有限個数の要素から形成されていて、モデルを描写するのに使われる。データ及びスムーシングフォースは、ブロック１３８で結合される。調整されたフォースをハイブリッドモデルに適用してハイブリッドモデルを変形することは、ブロック１４０で実行される。
【００１６】
セグメンテーションは、コンピュータビジョンで最も広くリサーチされているトピックの１つである。ここに開示されているコオペラティブフレームワークの比較が、最も近い関連のある動作と比較される。しかし、記述の方法は、他の技術及びシステムに適用することができる。
【００１７】
心臓左心室用のハイブリッド３−Ｄモデルの有利な実施例について、以下説明する。本発明は、このモデルだけに限定されない。本発明は、何らかの対象の何らかのモデルに適用される。このアプローチは、何らかの３Ｄモデル形式を利用するようにしてもよい。この例では、ハイブリッドモデルが選択されている。図５では、左心室（ＬＶ）のハイブリッドモデルを用いるために、バラメトリックコンポーネント２０と、このバラメトリックコンポーネント上の局所スプライン状メッシュコンポーネント２２とからなるように、モデルの形成がハイブリッドである。この局所コンポーネントは、バラメトリック表面から変形を除去して、精細な詳細部を描写する。
【００１８】
モデルのバラメトリックコンポーネントは、２つの楕円面に基づいており、一方の楕円面は左心室（ＬＶ）の内壁を描写し、他方の楕円面は外壁を描写する。モデルは、外皮を除いた二重の楕円面に似ている（一方は、左心室の内壁、他方は外壁）、ベースとなるバラメトリックコンポーネントを有している。モデルは、モデル自身のバラメトリック定式化によって記述されたオクタントに分割されている。カドラントは、内壁及び外壁を示して、ＰｏｓＰｏｓＰｏｓ，ＮｅｇＰｏｓＰｏｓ，ＮｅｇＮｅｇＰｏｓ，ＰｏｓＮｅｇＰｏｓ，ＰｏｓＰｏｓＮｅｇ，ＮｅｇＰｏｓＮｅｇ，ＮｅｇＮｅｇＮｅｇ，ＰｏｓＮｅｇＮｅｇと呼ばれる。このバラメトリック表示は、２つの内的球座標、ｕ及びｖによって取り除かれる。
【００１９】
ａ１ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａ１ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  ａ２ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａ２ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  ｒＮｅｇＰｏｓＰｕｔｅｒ  ａ１ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａ１ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ｒＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ  ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａ２ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａ２ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａ３ＰｏｓＩｎｎｅｒの外的パラメータは、外皮を除いた二重楕円面の一般的な形状を描写する。
ＰｏｓＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ
Ｃｏｓ［ｕ］（ａ１ＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［２ｖ］；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＩｎｎｅｒ＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａｌＮｅｇＩｎｎｅｒ−ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＩｎｎｅｒ＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａｌＮｅｇＩｎｎｅｒ−ｒＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＩｎｎｅｒ＋ｒＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（−ａｌＰｏｓＩｎｎｅｒ−ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］））；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＩｎｎｅｒ＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘ  ＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）
（ａ１ＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［２ｖ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）  Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＩｎｎｅｒ＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａｌ  ＮｅｇＩｎｎｅｒ−ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘ  ＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＩｎｎｅｒ＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａ１ＮｅｇＩｎｎｅｒ−ｒＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘ  ＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］））；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＮｅｇＮｅｇＩｎｎｅｒ：
Ｘ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（−ａ１ＰｏｓＩｎｎｅｒ−ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］））；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＰｏｓＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＩｎｎｅｒ＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＩｎｎｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＩｎｎｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ］：
２ｎＸ＝ａｌｐｈａ
Ｃｏｓ［ｕ］（ａｌＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［２ｖ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＯｕｔｅｒ＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａｌＮｅｇＯｕｔｅｒ−ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＯｕｔｅｒ＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａ１ＮｅｇＯｕｔｅｒ−ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］））；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＯｕｔｅｒ＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（−ａ１  ＰｏｓＯｕｔｅｒ−ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］））；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＯｕｔｅｒ＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＰｏｓＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘ  ＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）
（ａｌＰｏｓＯｕｔｅｒＣｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［２ｖ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙ  ＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＯｕｔｅｒ＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａ１ＮｅｇＯｕｔｅｒ−ｒＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘ  ＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）；
Ｙ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（ａ２ＰｏｓＯｕｔｅｒ＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］）；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＮｅｇＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（ａ１ＮｅｇＯｕｔｅｒ−ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘＮｅｇＯｕｔｅｒ  ＳＩｎ［ｕ］）；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＯｕｔｅｒ＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ＰｏｓＮｅｇＮｅｇＯｕｔｅｒ：
Ｘ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］  Ｃｏｓ［ｖ］（−ａ１  ＰｏｓＯｕｔｅｒ−ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｃｏｓ［３ｖ］）（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｘＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］））；
Ｙ＝−（ａｌｐｈａ  Ｃｏｓ［ｕ］（１＋ａｌｐｈａ  ｔａｐｙＰｏｓＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｕ］）Ｓｉｎ［ｖ］（−ａ２ＮｅｇＯｕｔｅｒ＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［ｖ］＋ｒＰｏｓＮｅｇＯｕｔｅｒ  Ｓｉｎ［３ｖ］））；
Ｚ＝ａ３ＮｅｇＯｕｔｅｒ  ａｌｐｈａ  Ｓｉｎ［ｕ］；
ステージ１：ユーザイニシャリゼーション
このステージでは、ユーザにより、モデルをデータに近似的に適合することによって、関心対象に対して近似される。これを実行する方法は、対象のトポグラフィ及びバラメトリックコンポーネントの形式に依存する。ここでは、左心室用の方法について説明する。近似は、正確な対象境界を見つけるセグメンテーションルーチン（ステージ２）のように極めて大雑把でよい。セグメンテーションルーチンに対して有効にするために、初期モデルを合理的に、例えば、１０ピクセル内に閉じる必要がある。
【００２０】
ユーザは、横断面での左心室の内壁及び外壁（心内膜及び心外膜）両方の近似境界上の点を定める。それから、形状の一般的な境界を特定するために、ユーザは、この動作を直交画像で繰り返す。左心室（ＬＶ）の場合、これらは、短軸及び長軸画像である（図６）。
ステージ２：２Ｄ最適アクティブ輪郭セグメンテーション
輪郭の精細化タスクは、セグメンテーションとして知られている。ここでは、セグメンテーションモジュールについて説明する。以前のステップから２つの近似的な輪郭（心内膜及び心外膜）が与えられる。しかし、これらの輪郭は、画像内の特徴を正確に描写しない。本発明は、心内膜が心筋と鬱血との境界を正確に描写し、且つ、心外膜が心筋と外側との境界を正確に描写するように、輪郭を精細化するようにシークする。図７参照。
【００２１】
図８及び９には、モデルと、近似輪郭（１５０）から、図９に示されているような、復元された輪郭（１６０）までの画像とを交差して輪郭を精細化することが記載されている。
【００２２】
これを行うやり方は、アクティブ輪郭（スネーク）を使うことである。スネークは、Ｋａｓｓ  他（Ｍ．Ｋａｓｓ，Ａ．Ｗｉｔｋｉｎ，及び、Ｄ．Ｔｅｒｚｏｐｏｌｏｓ，”Ｓｎａｋｅｓ：Ａｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｏｕｒ  ｍｏｄｅｌｓ”、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，２：３２１−３３１，１９８８）によって最初に提案され、フォースを抑制することによって画像特徴の方にプッシュしたりプルしたりする輪郭として定義される。エネルギ関数は、輪郭の滑らかさ及び曲率、及び、輪郭に沿った画像内のエッジ強度に基づく。このエネルギ関数は、最小化すべきである。Ｋａｓｓ他によると、最急降下法を使ってエネルギ関数を最小化することが提案されている。Ａｍｉｎｉ他（Ａ．Ａ．Ａｍｉｎｉ，Ｔ．Ｅ．Ｗｅｍｏｕｔｈ，及び、Ｒ．Ｃ．Ｊａｉｎ，”Ｕｓｉｎｇ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｆｏｒ  ｓｏｌｖｉｎｇ  ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ  ｉｎ  ｖｉｓｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｓｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１２（９）：８５５−８６７，１９９０）では、ダイナミックプログラミングが使われている。
【００２３】
本発明は、Ｇｅｉｇｅｒ他と同様のアルゴリズムを使用するが（Ｄ．Ｇｅｉｇｅｒ，Ａ．Ｇｕｐｔａ，Ｌ．Ａ．Ｃｏｓｔａ，及び、Ｊ．Ｖｌｏｎｔｚｏｓ，”Ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｆｏｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ，ｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｎｄ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  ｃｏｎｔｏｕｒｓ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１７（３）：２９４−３０２，１９９５）、Ｍｏｎｔｅｎｓｅｎ及びＢａｒｒｅｔｔに記載されているようなダイクストラグラフサーチアルゴリズムを使ってもよい（Ｅ．Ｎ．Ｍｏｒｔｅｎｓｅｎ  ａｎｄ  Ｗ．Ａ．Ｂａｒｒｅｔｔ，”Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  ｓｃｉｓｓｏｒｓ”，Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，６０：３４９−３８４，１９９８）。
【００２４】
ダイクストラアルゴリズムは、標準的なグラフ理論のアルゴリズムであり、どんなアルゴリズムに関する刊行物にも記載されている（例えば、Ｇ．Ｂｒａｓｓａｒｄ  ａｎｄ  Ｐ．Ｂｒａｔｌｅｙ，Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃｓ：Ｔｈｅｏｒｙ  ＆  Ｐｒａｃｔｉｃｅ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，１９８８）。呈示システムは、画像内の全ピクセル用のノードを定義することによってグラフを生成することを含む。リンクによって結合された隣接ピクセルに相応して、ピクセルの重みは、相応のピクセル間の画像内の勾配に逆比例する。それから、ソースノードが与えられると、ダイクストラアルゴリズムは、シンクノードセット内のソースノードと全てのノード間の最小経路を見つけることができる。経路のコストは、経路が通過するリンクのコストの総和であるので、最小経路は、最大勾配の輪郭に相応する。開始点が確かでない場合、ソースノードセットを定義して、ソースノードセット全てを、ゼロコストリンク付の「擬似」ソースノードと結合することができる。
【００２５】
実施例のアルゴリズムの例示的なステップについて説明する（図７参照）。ブロック２００には、左心室の短軸断面画像及び心内膜用の近似的な輪郭が示されている。
【００２６】
本発明方法の最初のステップでは、システムにより、近似的な輪郭２０２（ａ）の周囲の所定幅（例えば、１０ピクセル）のサーチスペースが定義される。それから、ノードの隣接セットが、ソースノードとして定義される。輪郭は閉じられているので、扇形状のサーチスペースをカットする間、どのノードがソースとして定義されるのかは大したことではない。ノードの一方側の隣接セットは、シンクノードとして定義される（ブロック２０２）。
【００２７】
本発明のシステムは、ダイクストラのアルゴリズムで作動して、「擬似」ソースノードとシンクノードとの最小コスト経路を見つける。このアルゴリズムを用いて、輪郭が生成されるが、このアルゴリズムでは、輪郭が閉じられることは何等保証されず、大部分の時間、輪郭は閉じられない（ブロック２０４参照）。
【００２８】
同じサーチスペース内の他のセットのソース及びシンク点が定義される。ソースノードは、以前復元された輪郭の中間点として独自に定義される。シンクノードは、当該シンクノードの一方側の隣接セットであり（ブロック２０６参照）、ダイクストラのアルゴリズムが再度コールされる。復元された輪郭は、ソース及びシンクノードが結合されるように定義されているので、確実に閉じられる（ブロック２０８参照）。
【００２９】
心臓の左心室の場合、両輪郭は、独立してセグメントにされる。心内膜の場合、２つのノード間のリンクのコストが以下のように定義される：
【００３０】
【数１】
2004529714.tif 000003
【００３１】
心外膜の場合、以下のように定義される：
【００３２】
【数２】
2004529714.tif 000004
【００３３】
【数３】
2004529714.tif 000005
ステージ３：３Ｄハイブリッドモデル適合
初期近似値が、ステージ１でユーザによって提供された対象の構造に適合されて、ステージ２から蓄積されたセグメント化されたサンプリングデータとなる（図１０の１７０）。使われる方法は、物理的にモチベートされた復元パラダイムに基づいて反復最近傍点法である。このパラダイムでは、データポイントは、モデルを当該データポイントの方に引きつける作用力として考えることができる。ハイブリッドモデルは、リジッド、バラメトリック及び局所的に（スプライン状に）変形することができる。局所変形は、データをスムーシングするのに使われる変形ペナルティを含んでいてもよい。有限要素モデル（ＦＥＭ）形状関数は、要素表面からのデータフォースを要素ノードに分配するのに使われる。データフォース及びスムーシングフォースの両方がスケーリングされ、データフォースは、スムーシングフォースと結合される。一旦、局所変形が開始されると、リジッド及びバラメトリックな適合は中止される。その結果は、図１０に１８０で示されている。
【００３４】
典型的には、ハイブリッドモデル復元では、剛体が安定する迄、剛体特性（平行移動及び回転）が調整される。それから、剛体特性及びバラメトリックコンポーネントが適合される。そして、一旦剛体が安定すると、剛体特性、バラメトリックコンポーネント及び局所コンポーネントが適合化される。本発明の方法は、局所モデルの適合化中、剛体特性及びバラメトリックコンポーネントをフリージングすることによって、この標準スキーマとは異なる。バラメトリックコンポーネントが、データの総体的な記述を提供することができる場合、局所コンポーネントがあることとは関係なしに同じ結果に達するべきであるのは合理的である。更に、局所モデル適合化中、剛体特性とバラメトリックコンポーネントをフリージングすると、適合化プロセスを有意義に速くすることができる。
実験結果：
この技術は、心臓周期の２つの期間、つまり、拡張期（ＥＤ）と弛緩期（ＥＳ）とがあるボランティアのデータセットでテストされた。拡張期（ＥＤ）の場合の鬱血の容量は、２７５モルの心筋容積で２７１ｍｌだった。弛緩期（ＥＳ）では、血液の容積は、２８５ｍｌの心筋容積で２３１ｍｌだった。ボランティアの拒絶率は、１４％だった。
【００３５】
所定の図示の実施例について説明したが、本発明は、この実施例に限定されるものではなく、これ以外に、本発明の請求の範囲実施態様項記載の範囲内で実施してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の方法ステップ及び３つの段階の流れ図
【図２】図１の段階１の更に詳細な各ステップの流れ図
【図３】図１の段階２の更に詳細な各ステップの流れ図
【図４】図１の段階３の更に詳細な各ステップの流れ図
【図５】バラメトリックコンポーネントとローカルコンポーネントを示すハイブリッドモデルの部分の透視図
【図６】モデルのバラメトリックコンポーネントの初期位置に配置された２つの直交画像上のユーザ選択点を示す図
【図７】輪郭セグメンテーションを精細にするための技術を示す図
【図８】一画像軸と、ハイブリッドモデルのバラメトリックコンポーネントとの交差部を示す図であり、この交差部が、２Ｄセグメンテーション用の開始点を形成する図であって、セグメンテーションの結果が示されている図
【図９】図８と同様の処理であるが、異なった（直交）軸で示した図
【図１０】空間中での２Ｄセグメンテーションの結果得られる輪郭及び当該輪郭に適合したハイブリッドモデルを示す図
【図１】
2004529714.tif 000006
【図２】
2004529714.tif 000007
【図３】
2004529714.tif 000008
【図４】
2004529714.tif 000009
【図５】
2004529714.tif 000010
【図６】
2004529714.tif 000011
【図７】
2004529714.tif 000012
【図８】
2004529714.tif 000013
【図９】
2004529714.tif 000014
【図１０】
2004529714.tif 000015
【国際公開パンフレット】
2004529714.tif 000016
2004529714.tif 000017
2004529714.tif 000018
2004529714.tif 000019
2004529714.tif 000020
2004529714.tif 000021
2004529714.tif 000022
2004529714.tif 000023
2004529714.tif 000024
2004529714.tif 000025
2004529714.tif 000026
2004529714.tif 000027
2004529714.tif 000028
2004529714.tif 000029
2004529714.tif 000030
2004529714.tif 000031
2004529714.tif 000032
2004529714.tif 000033
2004529714.tif 000034
2004529714.tif 000035
2004529714.tif 000036
2004529714.tif 000037
2004529714.tif 000038
2004529714.tif 000039
2004529714.tif 000040
2004529714.tif 000041
2004529714.tif 000042
2004529714.tif 000043
2004529714.tif 000044
2004529714.tif 000045
2004529714.tif 000046
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004529714.tif 000047
【国際調査報告】
2004529714.tif 000048
2004529714.tif 000049