(57)【要約】本発明は、２Ｄ又は３Ｄ画像データにおける強度遷移を自動的に検出するための計算を効率的にする方法に関する。この画像において境界の引き立たせは、勾配積分関数の最大値又は極大値として示され、この関数は、画像データセットの各ピクセル又は各ボクセルの強度値にラプラス演算子を与えることによって計算される。この勾配積分関数が累積ヒストグラム技術を用いて計算される場合、前記画像データセットを通るパスは１つしか必要とされない。検出された強度しきい値は、映像化の目的でレンダリングパラメタの仕様に有利に用いられる。本発明の方法は、正しい強度しきい値を検出することが医療画像データの再生可能な及び整合した読影に対し重要となるので、肺結節のレンダリング及び測定にも十分適応する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像を処理する方法であって、自動的なセグメント化は、デジタル画像の周辺の背景から少なくとも１つの画像対象を分離する強度しきい値を決めることにより行われ、前記強度しきい値は、勾配積分関数の評価により決められる方法において、前記勾配積分は、
−前記デジタル画像の各点に対するラプラシアンを計算するステップ、及び、
−前記しきい強度よりも大きい強度を持つ全ての点に対する前記ラプラシアンを合計するステップ、
によってしきい強度の関数として計算されることを特徴とする方法。
【請求項２】
点とその近くの点との間の強度の差の合計を計算することにより、各点に対する前記ラプラシアンが計算されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ラプラシアンの合計は、画像強度の関数として前記ラプラシアンのヒストグラムを計算し、前記しきい強度よりも大きな強度に対応する全てのヒストグラム値を更に合計することにより行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記画像対象の表面の点の数は、前記しきい強度よりも大きな強度を持つ前記デジタル画像の全ての点に対する前記ラプラシアンの正の符号と負の符号との数の差を計算することにより決められることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記強度しきい値は、真円度関数の評価により更に決められ、前記真円度関数は、
−前記しきい強度よりも大きな強度を持つ前記デジタル画像の点の数を決めることにより、前記画像対象のボリュームを計算するステップ、及び
−前記ボリュームと前記表面の点の数との比を計算するステップ、
によってしきい強度の関数として計算されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記画像対象の表面のフラクタル性は、前記画像データの空間サブサンプリングの異なるレベルで前記表面の点の数を計算することにより決められることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
２次元の表示上のボリューム画像データセットをレンダリングする方法であり、映像化特性を画像強度値に割り当てる変換関数が用いられる方法において、前記変換関数は、請求項１に記載の方法に従って計算される強度しきい値により分離された前記ボリューム画像データセットのボクセルに異なる映像化特性を割り当て自動的に生成されることを特徴とする方法。
【請求項８】
前記強度しきい値は、前記勾配積分関数が当該強度しきい値で最大となるように選択されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
２次元の表示上のボリューム画像データセットの感興既定領域をレンダリングする方法であり、画像強度値に映像化特性を割り当てる変換関数が用いられる方法において、前記変換関数は、請求項５に記載の方法に従って計算された強度しきい値により分離される前記ボリューム画像データセットのボクセルに異なる映像化特性を割り当て自動的に生成されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記強度しきい値は、前記勾配積分関数と表面の点の数との比として計算される平均勾配関数及び前記真円度関数が同時に最大となるように選択されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法を実行するコンピュータプログラムにおいて、ボリューム画像データセットの処理は、
−各ボクセルに対しラプラシアンを計算するステップ、
−各勾配積分は、それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つ全てのボクセルのラプラシアンを合計するように設定されて複数のしきい強度値に対する勾配積分を計算するステップ、及び
−前記対応する勾配積分が選択された少なくとも１つの値で最大となるように前記複数のしきい強度値の少なくとも１つを選択するステップ、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項５に記載の方法を実行するコンピュータプログラムにおいて、ボリューム画像データセットの処理は、
−各ボクセルに対するラプラシアンを計算するステップ、
−対象のボリューム各々は、前記それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つボクセル数として設定されて前記複数のしきい強度値に対する対象のボリュームを計算するステップ、
−対象の表面の値各々は、前記それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つ全てのボクセルに対し、前記ラプラシアンの正の符号と負の符号との数の差として設定されて前記複数のしきい強度値に対する対象の表面の値として計算するステップ、及び
−前記対象のボリュームと前記複数のしきい強度値の各々に対する前記対象の表面の値との比を計算することにより平均の真円度を計算するステップを有するコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムにおいて、
−各勾配積分は、前記それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つ全てのボクセルのラプラシアンの合計として設定されて複数のしきい強度値に対する勾配積分を計算するステップ、
−前記勾配積分と前記複数のしきい強度値の各々に対する前記対象の表面の値との比を計算することにより平均勾配を計算するステップ、及び
−対応する平均勾配と対応する真円度値は、選択された少なくとも１つの値で最大となるような前記複数のしきい強度値を少なくとも１つ選択するステップ、
を更に有するコンピュータプログラム。
【請求項１４】
プログラム制御された処理要素を具備する特に医療撮像装置用のビデオグラフ装置において、前記グラフ装置は、請求項１の方法に従って動作するプログラムを有することを特徴とするビデオグラフ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像を処理する方法に関する。この方法において、自動的なセグメント化は、強度しきい値を決めることにより行われ、これらは、デジタル画像の周囲の背景から少なくとも１つの画像対象を分離し、前記強度しきい値は、勾配積分関数の評価により決められる。
【０００２】
さらに本発明は、この方法を実行するためのコンピュータプログラムと、本発明に従って動作する、特に医療用撮像装置用のビデオグラフィック装置とにも関する。
【０００３】
【従来の技術】
効果的な映像化技術は、多くの科学技術分野において日常的に取得及び処理される２次元及び３次元の画像データの量が特に増大するために、ますます重要になっている。画像データの最適な映像化は、２次元の表示装置に表示されるとき、固形対象の内部の特性を示すための、例えばＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）又はＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）により作成される、診断画像の直接のレンダリングと一般的に呼ばれ、医療応用に対する重要性は高い。医療撮像において、患者の感興領域の平面画像又はボリューム画像は、Ｘ線ビーム投影（ＣＴ）又は磁気共鳴信号（ＭＲＩ）から再現される。結果生じる画像は、２次元又は３次元グリッドの各点における画像強度から構成される。同等のピクセル又はボクセルからなるこれらデータセットは、画像データにおける強度変化に対応する様々な型式の組織の境界を示すための適当な方法により処理及び表示されることができる。
【０００４】
解剖構造の境界を表示するために、画像データにおける異なる組織型式の間の遷移を検出することが特に重要である。例えばボリューム画像データセットの表面レンダリングにおいて、感興解剖構造の表面表現がボクセルのバイナリ分類により作成され、これは、各組織型式の遷移に対する強度しきい値を適用することで達成される。ボリュームレンダリングにおいて、組織型式の遷移は、例えば結節及び色のような視覚的特性をレンダリングされた画像の強度値に割り当てる変換関数の形態を選択するときに評価される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
画像データのレンダリングにおいて取り組んでいる１つの問題は、データ特定映像化パラメタを自動的に作成することである。現在の映像化手順は、例えばボリュームレンダリングにおける適当な変換関数を選択するために、人間の介入を広く含んでいる。一般的に、ユーザは、それぞれの映像化プロトコルの必要なパラメタを手動で指定しなければならない。最適なパラメタの選択は、結果として生じる画像を視覚的に検査することにより行われる。このやり方で組織の遷移に対応する最適な強度しきい値をインタラクティブに見つけることは可能であるが、その結果はレンダリングされた画像の視覚的検査によって評価されなければならないので、これは通常は時間のかかる工程である。この手動での方法は、前記レンダリング工程自体が計算上、ものすごい労力を要するので、ボリュームレンダリングが行われる場合、特に不利となる。
【０００６】
上述したことから、デジタル画像をセグメント化するための自動化又は少なくとも半自動化方法が必要であることは容易に明らかである。このような方法は、表面レンダリングに最適なしきい値をすぐに供給し、ボリュームレンダリングに対し不透明変換関数の自動発生を可能にするので、医療画像の分野において特に有利である。
【０００７】
自動的な画像セグメント化技術の需要は、ＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）の重要性が増大するからでもあり、これは例えば肺結節（ｌｕｎｇ ｎｏｄｕｌｅ）を良性又は悪性に分類するのに用いられる。自動的なセグメント化は、例えばボリューム、偏心率、成長率等の結節特性の再現可能な定量的測定を可能にする必要がある。医療画像の手動的なセグメント化に比べ、自動的なセグメント化方法はさらに早くなるという利点を持ち、これによって、仕事の流れが非常に早くなる。追跡検査及び患者同士の比較において幾何学特性を測定するためのより不変で信頼できる結果ももたらす。ＣＴを使用してスクリーニングする肺ガンは、ますます日常の方法となるので、肺結節の自動的なセグメント化及び映像化に対し強力なツールが必要である。このようなツールは、放射線専門医にセグメント化及び映像化タスクをほぼリアルタイムで行うことを可能にすべきであり、これらは臨床的画像処理のワークステーションにおいて実行されるべきである。
【０００８】
デジタル画像の自動的なセグメント化の方法は、例えば、（”Ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｕｌｔｉ−ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｎｏｄｕｌｅｓ ｏｎ ｈｅｌｉｃａｌ ＣＴ ｉｍａｇｅｓ”， Ｚｈａｏ他著、Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ２６（６）， ｐｐ． ８８９−８９５， １９９９）により提案されていた。この既知の方法によれば、一連の強度しきい値が初めにデジタル画像に与えられる。それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つ全てのピクセルを特定することにより、バイナリ画像がこれらのしきい値の各々に対し作成される。その後、最も大きく関連付けされた対象がバイナリ画像から選択され、残りの画像成分は削除される。次のステップにおいて、前記対象の境界がトレースされ、これにより対象の境界での平均強度勾配力及びこの対象の真円度（ｒｏｕｎｄｎｅｓｓ）を計算する。これらの値はそれぞれの強度しきい値に依存している。この計算は、前記一連のしきい値に対し繰り返され、最後に、大きな平均強度勾配値及び特定される対象の最適な真円度に対応するしきい値が選択される。
【０００９】
この既知の方法の主な欠点は、非常に長い時間を要することである。上述の記載によれば、提案された方法は、医療画像処理のワークステーションにおいて標準的なセグメント化タスクを行うのに数分かかる。
【００１０】
他の欠点は、単一の最も大きな対象が画像データセットに見つけられる場合にだけ既知の方法が適用可能なことである。これは、例えば肺ガンのＣＡＤ中に結節を分類するためのセグメント化が行われる場合、典型的な状況となる。これらの場合において、感興限定領域は、検査される肺結節が画像の最も大きな対象であることを確かめるユーザにより事前に規定される。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の１つの特定の目的は、上述される既知の方法を計算上より効率良くさせることにより改善することである。
【００１２】
その上、本発明の一般的な目的は、画像データにおける特徴的な強度遷移を自動的に検出するのに適用可能なデジタル画像をセグメント化するための方法を提供することである。
【００１３】
本発明は、上記に特定された型式のデジタル画像を処理するための方法を提供し、前述の問題及び欠点は、
−前記デジタル画像の各点に対するラプラシアンを計算するステップ、及び
−前記しきい強度よりも大きな強度を持つ全ての点に対するラプラシアンを合計するステップ、
によって、しきい強度の関数として前記勾配積分を計算することにより回避される。
【００１４】
本発明の方法は、例えばＸ線断層撮影画像における解剖構造の境界を表す強度遷移を自動的に検出することを可能にする。上述される既知の方法において、画像データセットにおける強度遷移を検出するタスクは、目的関数を計算することにより行われる。これは、最適な強度しきい値を決めるために評価される勾配積分である。この勾配積分は、発散定理を利用することによって、本発明の方法に従い非常に効率良く計算される。標準的なセグメント化タスクは、画像データセットの単一の計算パスだけしか必要とされないので、１秒未満で実行される。
【００１５】
画像データセットにおいて、位置ｘにおける強度値はＩ（ｘ）である。各強度しきい値Ｔｉは、このＴｉよりも大きい又は小さい強度値を備えるピクセルからなるバイナリ画像を発生させる。各バイナリ画像は、境界Γｉの組を持ち、これによって、Ｉ（ｘ）＞Ｔｉを持つ範囲と、Ｉ（ｘ）＜Ｔｉを持つ範囲とに分割される。
【００１６】
基本的な問題は、大きい強度勾配∇Ｉを持つボクセル又はピクセルからなる組Γｉを見つけることである。３次元では、勾配演算子∇は、∇＝（∂／∂ｘ，∂／∂ｙ，∂／∂ｚ）Ｔである。大きな強度勾配は、高いコントラストの境界を持つ画像構造を示す。それ故に、セグメント化の正しさを評価するための目的関数は、境界Γｉの組にわたる勾配ｇ＝∇Ｉの積分と規定される。
【数１】
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【００１７】
この積分は、分割する境界を見つけ、対応する点における勾配ベクトルを計算することによって、各しきい値Ｔｉに対し計算される。しきい値Ｔｉは、勾配積分Ｆ（Ｔｉ）が最大値となる場合、最適であるとみなすことができる。
【００１８】
本発明によれば、積分勾配関数の計算は、以下に記載される手法により行われる。発散定理は、境界表面Γにわたるベクトル領域ｇの積分が、この表面により囲まれるボリュームΩにわたる発散∇・ｇのボリューム積分と置き換えられると述べている。勾配積分関数は、
【数２】
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と書かれることが可能なことがこれによって容易に示される。
【００１９】
これは、勾配ベクトル領域の発散が、画像データの強度分布に与えられるラプラス演算子∇２＝（∂２／∂ｘ２，∂２／∂ｙ２，∂２／∂ｚ２）Ｔに等しいからである。離散的なピクセル又はボクセルからなる画像データセットに対し、セグメント化の正しさは、しきい値Ｔより上の強度値を持つ全てのピクセル又はボクセルを特定し、
【数３】
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を読み取るそれぞれのラプラシアンの合計を前記積分と置き換えることにより計算される。
【００２０】
請求項２によれば、ラプラシアン∇２Ｉ（ｘ）は、点ｘとそれぞれ隣接する点ｘ’との間の強度差Δ＝Ｉ（ｘ）−Ｉ（ｘ’）の合計として簡単に計算される。
【００２１】
本発明の方法では、前記ラプラシアンの合計は、画像強度の関数として前記ラプラシアンのヒストグラムを計算し、前記しきい強度よりも大きい強度に対応する全てのヒストグラム値をさらに合計することにより行われる場合に有利となる。
【００２２】
この結果は、一度に複数のしきい値Ｔｉに対し計算される上記勾配積分である。この手法は、画像データセットを通るパスが１つしか必要とされないので、特に効率的である。最初にラプラシアンのヒストグラムが計算される。このために、画像の各点ｘにおいて、ラプラシアン∇２Ｉ（ｘ）が計算される。前記ヒストグラムは、それぞれのラプラシアンの値ずつビン（ｂｉｎ）Ｉ（ｘ）において増大する。全てのピクセル又はボクセルのラプラシアンの値がヒストグラムに挿入された後、これらのヒストグラム値は、累積するヒストグラム値がＩ≧Ｔを持つ全てのヒストグラム値の合計として設定されて累積される。これは、所与のしきい値Ｔに対する合計、
【数４】
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の演算に直接対応する。これによって、各累積するヒストグラム値は、Ｉ≧Ｔを持つ全てのピクセル又はボクセルにわたり勾配積分の離散近似を与える。
【００２３】
本発明の方法では、セグメント化された画像の幾つかの追加の特徴が計算されることができ、これら特徴は、肺結節のレンダリング及び幾何学特性の定量測定にとって特に利用可能である。これに関連して、“真円度関数”の評価によって強度しきい値を決めるのにさらに利用可能であり、これは請求項５の方法に従って計算される。画像対象のボリュームは、Ｉ≧Ｔを持つピクセル又はボクセルの数を単に計算することによってはっきりと決められる。Ｉ（ｘ）≧Ｔを持つ全ての位置ｘに対し行われるラプラシアン∇２Ｉ（ｘ）の正の符号の数と負の符号の数との差は、画像対象と周囲の背景との間の境界面の数を与える。この境界面の数は、画像対象の全体の表面に比例する。“真円度”は、画像対象の全体のボリュームと全体の表面との比を決めることにより概算される。このボリューム対表面の比は、画像対象がほぼ球体である場合、最大となる。
【００２４】
その上、平均勾配関数は、勾配積分関数と表面の点のそれぞれの数との比として計算される。肺結節の自動的なセグメント化のために、例えば最適なしきい強度値は、平均勾配及び真円度が同時に高くなるように選択されることができる。
【００２５】
ボリューム、表面、平均勾配及びしきい強度の他の関数に対し、累積的なヒストグラムの上述した技術も同様に用いることも利点である。これらヒストグラムは、画像強度の関数として設定され、これは常に画像データセットを通る単一のパスだけしか必要としない。結果は、ヒストグラムの対応するビンの値を累積することにより計算可能であり、これは最小量の計算時間しかかからない。
【００２６】
本発明に従って計算されることができるセグメント化された画像の他の特徴は、例えば表面の曲率及び表面のフラクタル性である。ｘ軸方向に境界面を持つボクセルに対し、この表面パッチの曲率は、ｄＣ＝｜∂２／∂ｙ２＋∂２／∂ｚ２｜（ｙ及びｚ軸方向に対し、曲率はそれぞれ、ｄＣ＝｜∂２／∂ｘ２＋∂２／∂ｚ２｜及びｄＣ＝｜∂２／∂ｘ２＋∂２∂ｙ２｜）と概算されることができる。画像対象の全表面の曲率積分は、上記累積するヒストグラム技術により有利に計算されることができるので、しきい値Ｔにおける表面の曲率の離散近似、
【数５】
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が得られる。この技術は、画像データのサブサンプリングの異なるレベルにおいてセグメント化された画像対象の全表面エリアを計算することにより、この表面のフラクタル性を計算するのにも用いられる。その後、しきい値Ｔにおける表面のフラクタル次元は、サブサンプリング長の関数として前記表面エリアの対数の線形回帰によって評価される。表面の曲率及び表面のフラクタル性をデジタル画像のセグメント化に対する最適な強度しきいの評価に対する他の基準として計算することは、最小の追加の計算時間しかかからない。
【００２７】
本発明の方法は、ボリューム画像データセットのレンダリングに有利に利用することが可能である。請求項７から１０によれば、映像化特性を画像強度値に割り当てる変換関数が用いられる。ボリューム画像の映像化に対し、この変換関数は、本発明の方法により定められる強度しきい値により分離される前記ボリューム画像データセットのボクセルに異なる映像化特性を割り当てるように自動的に作成される。この変換関数は、それぞれのしきい強度よりも大きな強度を持つボクセルに高い不透明さを割り当てるのに対し、画像の残りの部分は透明であるように作成される。このようにして、画像の不透明さの変化は、レンダリングされたボリューム画像データセットの強度遷移と自動的に関連されることができる。
【００２８】
本発明の方法を実行するのに適したコンピュータプログラムは、請求項１１から１４に従ってボリューム画像データセットの処理を行う。このようなアルゴリズムは、標準的なコンピュータグラフィックスタスクが可能である如何なる普通のコンピュータハードウェアにおいても有利に実施されることができる。特に医療撮像装置の画像の復元及び表示ユニットは、本発明の方法を実行するためのプログラムを容易に具備することが可能である。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ又はディスケットのような適当なデータ担体上の装置に設けられることができる。代わりに、インターネットサーバからユーザによりダウンロードされることも可能である。
【００２９】
例えばパーソナルコンピュータ用のビデオカードのような、専用のグラフィックハードウェア部品に本発明のコンピュータプログラムを含むことも可能である。これは特に、一般的なパーソナルコンピュータの単一のＣＰＵがインタラクティブなフレームレートでボリュームレンダリングの実行を普通は可能にしないので、特に意味がある。本発明の方法は、従来のＰＣ用のＰＣＩビデオカードのボリュームレンダリングアクセラレータに実装されることができる。今日のＰＩＣハードウェアは、上述のアルゴリズムを使用することでインタラクティブなフレームレートを送付するのに必要とされる容量と速度とを有する。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下の図は、本発明の好ましい実施例を開示する。しかしながら、これら図は、単に説明だけを目的として構成され、本発明の制限を規定するものとして構成されてないと理解すべきである。
【００３１】
図１は、画像データセットにおいて異なる物質タイプ間の強度遷移を検出する本発明の方法の応用の実施例を示す。
【００３２】
本発明の方法は、強度しきい値がユーザにより手動で選択される又は少なくとも１つの上記品質関数の評価により自動的に選択されるような画像処理ワークステーションのレンダリングソフトウェアに有利に組み込まれることが以下において明らかとなる。ボリュームレンダリングをするために、例えばユーザは、それぞれ良好な関数の曲線に従って不透明変換関数の形状を調節する。このようにして、本発明の方法は、ユーザをレンダリングパラメタのインタラクティブな指定で援助する。
【００３３】
図１は、モデルのデータセットを通るスライスの画像１を示す。この人工的なデータセットは、２つの異なる物質の同心配置からなる。実際のＣＴデータセットのモデルとして、画像１は、軟組織に対応する暗領域２と骨に対応する明領域３とを示す。図１は更に、本発明の方法によってこの画像１に対し計算される勾配積分関数のグラフ表示４を示す。このグラフ４は、関数Ｆ（Ｔ）の２つの明らかな極大を示す。これら２つの極大は、背景から軟組織への遷移（左側の極大）及び軟組織から骨への遷移（右側の極大）に対応する。これら２つの検出された強度遷移は、映像化特性をデータボクセルに手動で又は自動的に割り当てるのに使用可能である。画像データセットをボリュームレンダリングするために、グラフ４は更に、骨組織が完全に不透明なのに対し、軟組織は透明であるような２つのステップ形状を有する不透明な変換関数を表す曲線５を示す。
【００３４】
図２は、腹部のＣＴデータセットにおける強度遷移を検出する本発明の方法の応用を示す。図２において、３つのボリュームレンダリングされた画像６、７及び８が左側に示される。データセットのレンダリングに使用されるそれぞれの不透明変換関数９、１０及び１１は、それぞれの画像の右隣に表示される。このグラフにおいて、不透明変換関数は、ＣＴデータセットの勾配積分Ｆ（Ｔ）に重ねられる。勾配積分関数Ｆ（Ｔ）は、空気から皮膚、皮膚から筋肉及び軟組織から骨への遷移において十分顕著なピークを示す。上の画像において、不透明変換関数は、−４６０ＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔｓ）において、体の全てが不透明なのに対し、周りの空気は十分透明であるようなステップを有する。勾配積分は、この強度値において最大となり、これによって、データセットの最も中心的なコントラストを示すことが図２に見られる。勾配積分の極大は、−４０ＨＵに見られる。このしきい値は、図２の画像７において皮膚から筋肉への遷移を映像化するために選択される。＋２００ＨＵにおける極大は、下の画像８において残りの軟組織から骨の解剖構造を分離するのに用いられる。
【００３５】
図３は、肺結節のＣＴ画像をセグメント化する本発明の方法の応用を示す。放射線専門医が肺のＣＴ画像において疑わしい対象を見つけるとき、専門医はその対象の周辺にＶＯＩ（ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を選択する。次のステップは、各ボクセルを遠景（肺の実質組織）又は近景（結節）のどちらかに属するか分類するために、ＶＯＩを自動的にセグメント化することである。再び、重要なパラメタは正しい強度しきい値Ｔであり、これは本発明の方法によって効果的に計算される。分離するしきい値が一旦分かると、それはレンダリング又は結節特性の測定に利用される。図３は、立方体形状のＶＯＩにおいて単一の結節の画像１２を示す。この立方体の大きさは、３０×３０×３０ｍｍ３（１２５０００ボクセル）である。レンダリングするためのしきい値は、平均勾配積分Ｇ（Ｔ）及び球形度Ｒ（Ｔ）が同時に高い値となるように選択され、これは−２００ＨＵのハウンズフィールドレベル（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｌｅｖｅｌ）の場合に明らかである。上述されるように、平均勾配は、勾配積分とＩ＞Ｔを持つ対象のボリュームの全表面との比である。勾配積分及び表面エリアは、本発明の方法により計算される。Ｒ（Ｔ）は、画像対象のボリュームと他の球体のボリュームとの比として計算される。後者のボリュームは、球体のボリュームとして概算され、ここで、この球体の半径はセグメント化された画像対象の表面エリアの平方根とされる。この球形度関数は、画像対象の形状が殆ど球体である場合、最大となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】合成画像データにおける強度遷移を検出する本発明の方法の応用を示す。
【図２】腹部のＣＴデータのボリュームレンダリング用の不透明変換関数の表示を示す。
【図３】本発明の方法により肺結節のＣＴデータセットの自動的なセグメント化を示す。
【国際公開パンフレット】
2004520923.tif 000008
2004520923.tif 000009
2004520923.tif 000010
2004520923.tif 000011
2004520923.tif 000012
2004520923.tif 000013
2004520923.tif 000014
2004520923.tif 000015
2004520923.tif 000016
2004520923.tif 000017
2004520923.tif 000018
2004520923.tif 000019
2004520923.tif 000020
2004520923.tif 000021
2004520923.tif 000022
2004520923.tif 000023
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004520923.tif 000024
2004520923.tif 000025
【国際調査報告】
2004520923.tif 000026
2004520923.tif 000027
2004520923.tif 000028