(57)【要約】  本願は一般に、画像セグメント化に関する。一態様では、画像が受信及び前処理される。セグメント化の準備ができていれば、画像はセグメント化可能として分類されることができる。もしそうでなければ、セグメント化不可能と分類されることができる。画像に対して複数の並列セグメント化処理が実行されることができる。各セグメント化処理の結果は、潜在的な成功ＰＳ又は潜在的な失敗ＰＦとしてマークされることができる。個々のセグメント化処理の結果は、段階的に評価されることができる。ＰＦとしてマークされたセグメント化処理のパーセンテージが所定の閾値に達する場合、全体的な失敗が宣言される。
2018517207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像をセグメント化する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを有し、前記プロセッサが、
複数のセグメント化結果を生成するため、入力画像に対して複数の並列セグメント化処理を実行し、
前記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化結果を潜在的な成功ＰＳ又は潜在的な失敗ＰＦとしてマークし、
ＰＳとしてマークされた前記セグメント化結果を組み合わせて、前記入力画像に関する出力セグメント化結果を生成するようプログラムされる、装置。
【請求項２】
前記複数のセグメント化結果が、前記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理に対する中間セグメント化結果及び最終セグメント化結果の両方を含み、
ＰＳとしてマークされた前記最終セグメント化結果のみが結合され、前記入力画像に関する前記出力セグメント化結果が生成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサが更に、ＰＦとしてマークされた中間セグメント化結果を持つ前記複数の並列セグメント化処理のパーセンテージが所定の閾値に達する場合、全体的な失敗を宣言するようプログラムされる、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記複数の並列セグメント化処理が、反復セグメント化処理であり、
前記複数のセグメント化結果は、前記セグメント化処理の非終端反復により生成される中間セグメント化結果と、各セグメント化処理により生成される最終セグメント化結果との両方を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサが更に、前記反復セグメント化処理の各反復において、前記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化結果をＰＳ又はＰＦとしてマークするのに使用される測定基準を調整するようプログラムされる、請求項１乃至３のいずれかに記載の装置。
【請求項５】
前記マーキング処理が、相互に類似するセグメント化結果の最大グループを識別することを有し、
前記相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属するセグメント化結果は、ＰＳとしてマークされ、
前記相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属さないセグメント化結果が、ＰＦとしてマークされる、請求項１乃至４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記複数の並列セグメント化処理が、異なるセグメント化処理初期化を使用する、請求項１乃至５のいずれかに記載の装置。
【請求項７】
前記異なるセグメント化処理の初期化が、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動により生成される、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサが更に、ＰＳとしてマークされたセグメント化結果の統計的変動に基づき、前記出力セグメント化結果に関する不確実性又は信頼区間を生成するようプログラムされる、請求項１乃至７のいずれかに記載の装置。
【請求項９】
各セグメント化結果が、ＰＳである確率値ＰＰＳ及びＰＦである確率値ＰＰＦでマークされ、各セグメント化結果に対して、ＰＰＳが［０、１］の範囲にあり、ＰＰＦは［０、１］の範囲にあり、ＰＰＳ＋ＰＰＦ＝１である、請求項１乃至８のいずれかに記載の装置。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサが更に、前記入力画像に対して複数の並列セグメント化処理を実行する前に、前記入力画像を前処理し、及びバイナリ分類器を用いて、前記入力画像をセグメント化可能又はセグメント化不可能として分類するようプログラムされ、
前記複数の並列セグメント化処理は、前記入力画像がセグメント化可能であると分類される場合にのみ実行される、請求項１乃至９のいずれかに記載の装置。
【請求項１１】
前記前処理が、前記入力画像に対して、
平滑化；
コントラスト強調；
エッジ検出；又は
非剛性変形の少なくとも１つを実行することを有する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサが更に、訓練フェーズを実行するようプログラムされ、前記訓練フェーズにおいて、複数の訓練画像を受信することにより、バイナリ分類器が訓練され、前記複数の訓練画像の各訓練画像は、セグメント化可能又はセグメント化不可能としてラベル付けされる、請求項１０又は１１に記載の装置。
【請求項１３】
画像セグメント化方法において、
コンピュータ実現セグメント化処理を使用してセグメント化可能、又はコンピュータ実現セグメント化処理を使用してセグメント化不可能として、コンピュータ実現バイナリ分類器で入力画像を分類するステップと、
前記入力画像がセグメント化可能であると分類される場合、前記コンピュータ実現セグメント化処理を使用して前記入力画像をセグメント化するステップと、
前記入力画像がセグメント化不可能であると分類される場合、是正処理を実行するステップとを有する、方法。
【請求項１４】
前記分類ステップを行う前に、前記入力画像のコンピュータ実現前処理を実行するステップを更に有し、
前記分類ステップが、前記前処理された入力画像に対して行われ、
前記是正処理が、前記入力画像の更なるコンピュータ実現前処理を実行するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
医用撮像システムを用いて前記入力画像を取得するステップを更に有し、
前記是正処理が、異なる撮像構成を備える医療撮像システムを使用して新しい入力画像を取得するステップを有する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記分類ステップの前に実行される訓練フェーズの間に、それぞれセグメント化可能又はセグメント化不可能とラベル付けされる訓練画像のセットに対し動作するコンピュータ実現訓練処理を使用して、前記バイナリ分類器を訓練するステップを更に有する、請求項１３乃至１５の任意の一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記訓練フェーズが、前記コンピュータ実現セグメント化処理を使用して各訓練画像をセグメント化し、前記セグメント化の出力に基づき、セグメント化可能又はセグメント化不可能として前記訓練画像をラベリングするステップを更に有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記コンピュータ実現セグメント化処理が、複数の並列セグメント化処理を有する、請求項１３乃至１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理が、前記複数の並列セグメント化処理の他のセグメント化処理とは異なる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理が、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動により生成される異なるセグメント化処理初期化を持つ、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記コンピュータ実現セグメント化処理が、（１）前記複数の並列セグメント化処理のセグメント化結果をグループ化し、相互に類似するセグメント化結果のグループを識別するステップと、（２）前記相互に類似するセグメント化結果のグループに基づき、前記入力画像に関する最終セグメント化結果を生成するステップとを更に有する、請求項１８乃至２０のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一般に、画像処理技術、画像セグメント化技術、及び関連技術、並びに泌尿器治療計画、強度変調放射線治療（ＦＭＲＴ）のための逆計画などのセグメント化された画像を使用する用途に関する。
【背景技術】
【０００２】
泌尿器科治療計画、放射線治療計画などの様々なイメージングタスクにおいて、前立腺又は他の関心臓器若しくは関心腫瘍は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、超音波（ＵＳ）又は他の２Ｄ若しくは３Ｄ医用画像においてセグメント化される。セグメント化処理は、画像における前立腺、腫瘍、又は他の関心解剖学的特徴の境界を描写することを必要とする。セグメント化を実行するため、適応メッシュフィッティング手法又は領域成長手法といった様々な手法が使用されることができる。ほとんどの自動化されたセグメント化手法は本質的に反復的である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
斯かる自動セグメント化手法の問題点は、セグメント化アルゴリズムが正しい解に収束しないことがある点にある。例えば関心臓器以外のものにメッシュが誤ってフィットされる、又は成長領域が領域境界の隙間から漏れる場合がある。従来、解決策は、放射線科医又は他の訓練を受けた専門家に正確さのためにセグメント化結果をレビューさせることであり、不正確な結果が得られた場合、放射線科医は適切な是正措置を講じる。
【０００４】
大量の訓練画像に対してセグメント化アルゴリズムを訓練することで、セグメント化の失敗は低減されるが、除去されていない。訓練セットは、遭遇する可能性のある画像変動の範囲を包含すべきであるが、全ての可能な変種の完全なカバレッジは一般に不可能である。更に、セグメント化処理の堅牢性は、初期条件（例えば、領域成長手法に関する初期メッシュ又はシード位置）に依存する。
【０００５】
本開示は、この問題及び他の問題に対処するための手法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面において、医用画像をセグメント化する装置が、少なくとも１つのプロセッサを含み、上記プロセッサが、複数のセグメント化結果を生成するため、入力画像に対して複数の並列セグメント化処理を実行し、上記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化結果を潜在的な成功ＰＳ又は潜在的な失敗ＰＦとしてマークし、ＰＳとしてマークされた上記セグメント化結果を組み合わせて、上記入力画像に関する出力セグメント化結果を生成することができる。
【０００７】
前項の装置では、上記複数のセグメント化結果が、上記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理に対する中間セグメント化結果及び最終セグメント化結果の両方を含み、オプションで、ＰＳとしてマークされた上記最終セグメント化結果のみが結合され、上記入力画像に関する上記出力セグメント化結果が生成されることができる。上記少なくとも１つのプロセッサが更に、ＰＦとしてマークされた中間セグメント化結果を持つ上記複数の並列セグメント化処理のパーセンテージが所定の閾値に達する場合、全体的な失敗を宣言するようプログラムされることができる。上記複数の並列セグメント化処理が、反復セグメント化処理であり、上記複数のセグメント化結果は、上記セグメント化処理の非終端反復により生成される中間セグメント化結果と、各セグメント化処理により生成される最終セグメント化結果との両方を含み、上記少なくとも１つのプロセッサが更に、上記反復セグメント化処理の各反復において、上記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化結果をＰＳ又はＰＦとしてマークするのに使用される測定基準を調整するようプログラムされることができる。上記マーキング処理が、相互に類似するセグメント化結果の最大グループを識別することを有し、上記相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属するセグメント化結果は、ＰＳとしてマークされ、上記相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属さないセグメント化結果が、ＰＦとしてマークされることができる。上記複数の並列セグメント化処理が、異なるセグメント化処理初期化を使用することができる。上記異なるセグメント化処理の初期化が、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動により生成されることができる。上記少なくとも１つのプロセッサが更に、ＰＳとしてマークされたセグメント化結果の統計的変動に基づき、上記出力セグメント化結果に関する不確実性又は信頼区間を生成するようプログラムされることができる。各セグメント化結果が、ＰＳである確率値ＰＰＳ及びＰＦである確率値ＰＰＦでマークされ、各セグメント化結果に対して、ＰＰＳが［０、１］の範囲にあり、ＰＰＦ［０、１］の範囲にあり、ＰＰＳ＋ＰＰＦ＝１とすることができる。上記少なくとも１つのプロセッサが更に、上記入力画像に対して複数の並列セグメント化処理を実行する前に、上記入力画像を前処理し、バイナリ分類器を用いて、上記入力画像をセグメント化可能又はセグメント化不可能として分類するようプログラムされることができる。上記前処理が、上記入力画像に対して、平滑化；コントラスト強調；エッジ検出；又は非剛性変形の少なくとも１つを実行することを含むことができる。上記少なくとも１つのプロセッサが更に、訓練フェーズを実行するようプログラムされることができ、上記訓練フェーズにおいて、複数の訓練画像を受信することにより、バイナリ分類器が訓練される。上記複数の訓練画像の各訓練画像は、セグメント化可能又はセグメント化不可能としてラベル付けされることができる。
【０００８】
別の態様では、画像セグメント化方法が、コンピュータ実現セグメント化処理を使用してセグメント化可能、又はコンピュータ実現セグメント化処理を使用してセグメント化不可能として、コンピュータ実現バイナリ分類器で入力画像を分類するステップと、上記入力画像がセグメント化可能であると分類される場合、上記コンピュータ実現セグメント化処理を使用して上記入力画像をセグメント化するステップと、上記入力画像がセグメント化不可能であると分類される場合、是正処理を実行するステップとを有する。
【０００９】
前の段落で説明した方法が、上記分類ステップを行う前に、上記入力画像のコンピュータ実現前処理を実行するステップを更に有することができ、上記分類ステップは、上記前処理された入力画像に対して行われ、上記是正処理が、上記入力画像の更なるコンピュータ実現前処理を実行するステップを含むことができる。この方法は、医用撮像システムを用いて上記入力画像を取得するステップを更に有することができ、上記是正処理が、異なる撮像構成を備える医療撮像システムを使用して新しい入力画像を取得するステップを含むことができる。この方法は、上記分類ステップの前に実行される訓練フェーズの間に、それぞれセグメント化可能又はセグメント化不可能とラベル付けされた訓練画像のセットに対し動作するコンピュータ実現訓練処理を使用して、上記バイナリ分類器を訓練するステップを更に含むことができる。この方法は、上記コンピュータ実現セグメント化処理を使用して各訓練画像をセグメント化し、上記セグメント化の出力に基づき、セグメント化可能又はセグメント化不可能として上記訓練画像をラベリングするステップを更に含むことができる。この方法は、上記コンピュータ実現セグメント化処理が、複数の並列セグメント化処理を有することを更に含むことができる。この方法は、上記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理が、上記複数の並列セグメント化処理の他のセグメント化処理とは異なることを更に含むことができる。この方法は、上記複数の並列セグメント化処理の各セグメント化処理が、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動により生成される異なるセグメント化処理初期化を持つことを更に含むことができる。この方法は、上記コンピュータ実現セグメント化処理が、（１）上記複数の並列セグメント化処理のセグメント化結果をグループ化し、相互に類似するセグメント化結果のグループを識別するステップと、（２）上記相互に類似するセグメント化結果のグループに基づき、上記入力画像に関する最終セグメント化結果を生成するステップとを更に有することを更に含むことができる。
【００１０】
１つの利点は、画像セグメント化処理において失敗が発生したかどうかを決定する堅牢なシステムを提供することにある。
【００１１】
別の利点は、適切なセグメント化を保証するのに必要な監督を最小限にすることにある。
【００１２】
別の利点は、自己認識イメージセグメント化処理を提供することにある。
【００１３】
本開示を読み及び理解することにより、他の利点が当業者には明らかになるであろう。特定の実施形態は、これらの利点のうちの１つ、２つ、それ以上、若しくはすべてを達成する、又はいずれも達成しない場合がある点を理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】画像セグメント化システムを図式的に示す図である。
【図２】ロバストな出力セグメント化結果を生成するため、図１のシステムにより実行される複数の並列セグメント化処理の活用を概略的に示す図である。
【図３】画像セグメント化処理の代替実施形態を図式的に示す図である。
【図４】超音波前立腺画像セグメント化の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１６】
本書に開示されるセグメント化手法では、出力セグメント化結果の品質又は信頼性を自動的に評価することができる「自己認識」セグメント化を提供するために統計的手法が適用される。自己認識セグメント化のための１つの開示される手法では、例えば、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動により生成される、異なるセグメント化処理初期化を用いて、複数の並列セグメント化処理が実行される。これら複数の並列セグメント化処理の結果はグループ化され（例えば、クラスタ化され）、相互に類似するセグメント化結果の最大グループが識別される。これは次に、投票処理、（加重）平均、又は他の何らかの集約技術を用いて結合される。この手法は、クラスタリングが、相互に類似する（及び従って、おそらくは「正しい」）セグメント化結果を識別し、外れ値（及び従って、おそらくは「間違った」）セグメント化結果を破棄するという点で、「自己認識」的である。他方、十分に大きな及び／又は十分に相互に類似するセグメント化結果のグループが特定できない場合、全体のセグメント化の失敗が自動的に認識される。更なる「自己認識」態様は、「正しい」セグメント化結果の分散、標準偏差又は他の統計的変動が、出力セグメント化結果に関する定量的不確実性又は信頼区間を提供することである。
【００１７】
別の開示された手法では、セグメント化処理（これはいくつかの実施形態では、上述した複数の並列セグメント化処理を含むことができる）が、訓練画像のセットに適用され、各訓練画像は、（１）セグメント化結果が満足のいくものとみなされる場合セグメント可能、又は（２）セグメント化の結果が満足のいかないものとみなされる場合セグメント化不可とラベル付けされる。これらのラベルは、（例えば、放射線科医又は他の熟練した医療専門家にセグメント化結果を評価させることにより）手動で、又は何らかの自動化された処理を用いて適用されることができる。これらの訓練画像は、入力画像をセグメント化可能又はセグメント化不可能のいずれかに分類するため、バイナリ分類器を訓練するのに使用される。推論フェーズでは、訓練されたバイナリ分類器が入力画像に適用され、それがセグメント化可能又はセグメント化不可能かが決定される。入力画像がセグメント化可能であると分類される場合、入力画像は分類器を首尾良く通過したことにより、セグメント化処理は成功の可能性が高い状態で適用される。入力画像がセグメント化不可能であると分類される場合、いくつかの是正処理が適用される。例えば、分類器が撮像セッションの間に適用される場合、是正処理は、異なる撮像構成を使用して新しい入力画像を取得することであってもよい。別の例として、分類される前に入力画像が前処理される場合、更なる（おそらく異なる）前処理が適用されてもよい。この手法は、セグメント化処理を使用して入力画像がセグメント化可能であるかどうかに関する自動化された認識を、訓練されたバイナリ分類器が提供する点で「自己認識」的である。
【００１８】
図１を参照すると、入力画像２はオプションで、ステップ４で前処理される。入力画像２は例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、超音波（ＵＳ）又は他の医用撮像ソースからの画像であってよく、２次元（２Ｄ）画像（又は画像スライス）又は３次元（３Ｄ）画像（又は画像ボリューム）とすることができる。前処理は例えば、後のセグメント化のための画像を準備するために行われる。前処理は、コントラスト強調、エッジ検出、基準画像又は構造モデルと整列するための非剛性変形、種々のこうして前処理された画像の融合などを含むことができる。
【００１９】
入力画像２が前処理された後、画像は画質（ＩＱ）バイナリ分類器６に送られる。バイナリ分類器６は、画像がセグメント化可能であるかどうか、即ち、特定のコンピュータ実現によるセグメント化処理により、セグメント化が成功するかを決定する。言い換えると、分類器６は、画像をセグメント化可能又はセグメント化不可能として分類する。分類器は、以下に説明されるように訓練される。その結果、画像がセグメント化可能であると分類される場合、コンピュータ実現によるセグメント化処理が画像をうまく分割する可能性が高い。一方、画像がセグメント化不可能であると分類される場合、コンピュータ実現によるセグメント化処理が画像を分割することができない可能性が高い。
【００２０】
画像が分類器６によりセグメント化不可能であると分類される場合、例示的な実施形態では、セグメント化の失敗が報告され８、及びオプションでステップ１０において、例えば更なる前処理４（最初に実行された同じ前処理の更なる反復及び／若しくはいくつかの異なるタイプの前処理）を実行する、又は画像を手動若しくは半手動でセグメント化するといった何らかの更なる是正措置がとられる（例えば、特徴の周りに等高線を描くため、放射線技師がグラフィカルユーザインタフェースを操作することにより）。より一般的には、分類器６により画像がセグメント化不可能であると分類されることに対する応答は、何らかの是正処置を行うことである。別の例として、分類器６が撮像セッション中に（おそらく前処理４を実行せずに）適用される場合、是正措置は、異なる撮像構成で医用撮像システム（例えば、ＣＴ、ＭＲ、ＵＳ等）を用いて新たな入力画像を取得することを含むことができる。一方、画像が分類器６によりセグメント化可能であると分類される場合、画像が分類器６を成功裏に通過したことにより、成功の可能性が高い状態で入力画像（及びオプションで前処理された画像）に対して画像セグメント化処理が実行される。
【００２１】
所与の画像セグメント化処理により入力画像がセグメント化可能であるかどうかの正確な予測を提供するため、バイナリ分類器６は、そのセグメント化処理のために実行される訓練フェーズで訓練される。１つの手法では、様々な（おそらく異なる又は摂動された）前処理を備える訓練画像が、選択されたセグメント化アルゴリズムを使用してセグメント化され、各結果はラベル付けされた入力画像の訓練セットを作成するため、成功又は失敗として（例えば手動で）ラベル付けされる。各訓練画像から画像特徴（例えば、画像ヒストグラム、勾配ヒストグラム、ヒストグラムモーメントなどを含む）のセットが抽出され、バイナリ分類器６は、特徴ベクトルに対して訓練され、セグメント化アルゴリズムが失敗する画像から、セグメント化アルゴリズムを用いて成功裏にセグメント化されることができる画像を最適に区別する。
【００２２】
変形実施形態では、バイナリ分類器６は、取得されたままの（前処理されていない）画像に対して訓練されることができる。これはその後、固定された前処理／セグメント化パイプラインを通過し、それらが成功裏に分割されたかどうかについてラベル付けされる。この場合、訓練された分類器は、撮像セッションの間に取得されたままの画像に適用され、この画像が選択された前処理／セグメント化パイプラインを使用して成功裏にセグメント化されることができるかどうかを検証する。セグメント化できない場合、成功裏にセグメント化されることができる画像が得られるまで、異なる画像取得設定を用いて更なる画像を取得する形で是正措置が直ちに取られることができる。
【００２３】
引き続き図１を参照して次に図２を参照すると、画像が成功裏にセグメント化され得るとバイナリ分類器６が決定する場合、選択されたコンピュータ実現セグメント化処理は高い成功確率で適用される。図１及び図２の例では、選択されたコンピュータ実現セグメント化処理は、（オプションの前処理４の後で）画像上で同時に実行される複数の並列セグメント化処理１２を有する。有利には、各セグメント化処理１２は、他のすべてのセグメント化処理１２とは異なるものであってもよい。本書で使用される用語「コンピュータ実現」セグメント化処理は、おそらくコンピュータ実現のセグメント化処理の初期化の一部を除き、例えばユーザ描画輪郭といったユーザから受信される入力に頼ることなしに、コンピュータにより自動的に（そして必ずしもそうではないが一般的には反復的に）実行されるセグメント化処理を意味する（例えば、ユーザが描いた輪郭はその後、コンピュータ実現セグメント化処理により関心画像構造に自動的に適合される初期メッシュを描くことができる）。
【００２４】
複数の並列セグメント化処理を実行することはオプションで、それぞれ異なる初期条件（例えば種々の摂動した初期メッシュ、又は種々のシードポイント）から開始する並列セグメント化処理１２のセットを同時に実行するため、マルチコアコンピュータ、コンピューティングクラスタ、スーパーコンピュータ、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）などの並列コンピューティングリソースを活用する。これらのセグメント化処理のほとんどは、（同じ）正しい解に収束し、及び従って互いに類似すると予想される。一方、セグメント化の失敗は、（異なる）間違った解を出力する。相互に類似する（正しい）結果の最大グループを識別し、異なる（間違った）結果のより小さいグループを破棄するため、統計分析手法（例えば、一致チェックステップ１４）が使用される。これは例えば、セグメント化結果間の対の類似性を計算し、ｋ平均クラスタリング又は別のクラスタリングアルゴリズムを実行することにより行われることができる。グループが識別されると、正しい結果（相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属するもの）が、潜在的成功（ＰＳ）としてマークされ、誤った結果（相互に類似するセグメント化結果の最大グループに属さないもの）が、潜在的失敗（ＰＦ）としてマークされる。相互に類似する結果の十分に大きなグループが得られない場合、全体的なセグメント化の失敗がステップ１８で報告される。
【００２５】
類似する結果の十分に大きなグループが得られる場合、これらは、ステップ１６に示されるように、最終的な（正確な）セグメント化結果を生成するため、平均又は投票などにより集約又は結合される。オプションで、出力セグメント化結果の不確実性又は信頼区間を提供するため、類似する（正しい）結果（即ち、ＰＳとマークされたセグメント結果）のグループ間の統計的変動が使用されることができる。
【００２６】
統計的な意味で有用な情報を提供するため、複数の並列セグメント化処理１２は、異なるセグメント化処理及び／又は異なるセグメント化処理初期化を使用すべきである。例えば、１つの手法では、異なるセグメント化処理初期化が、ベースラインセグメント化処理初期化のランダムな摂動（例えば、初期メッシュの種々のランダム摂動）により生成される。
【００２７】
図示の例では、各セグメント化結果は、ＰＳ又はＰＦのいずれかとしてマークされる。これは排他的、即ちセグメント化結果のハード割り当てである。変形実施形態では、ソフト割り当てが使用されることができる。例えば、各セグメント化結果は、ＰＳである確率値ＰＰＳ及びＰＦである確率値ＰＰＦでマークされてもよく、各セグメント化結果に対して、ＰＰＳは、［０、１］の範囲にあり、ＰＰＦは、［０、１］の範囲にあり、ＰＰＳ＋ＰＰＦ＝１である。確率ＰＰＳ及びＰＰＦは例えば、互いに類似するセグメント化結果の最大クラスタの重心からの特徴ベクトル空間における距離に基づき割り当てられる。ソフト割り当ての実施形態では、ＰＰＦは、失敗の確率が、全体的なセグメント化失敗１８を識別するための閾値を上回るセグメント化結果のカウントを提供するため、閾値化されることができる。
【００２８】
図２に特に示されるように、複数の並列セグメント化処理１２は、いくつかの実施形態では、それぞれ反復セグメント化処理である。この場合、一致チェック１４は、各反復の後に、又はＮ回の反復の後に（又は代替的に、セグメント化処理１２のいくつかが他の反復より多くの反復を実行した何らかの実行時間の後に）適用されてもよい。失敗報告１８は、任意のチェックされた反復でＰＦとしてマークされた並列セグメント化処理１２の割合が全体の失敗閾値を超える場合に発生する。
【００２９】
間違った結果を破棄することは、全体のクラスタリングに対する増加された堅牢性を提供し、これはオプションで、複数の並列セグメント化処理を実行する計算コストの増加を少なくとも部分的に相殺するため、同時に実行される個々のセグメント化処理１２のためのより高速で簡単な（しかし、おそらくより信頼性の低い）セグメント化処理の使用を可能にするために利用されることができる。間違った結果を破棄することは、技術的利点をもたらす。なぜなら、例えば、それは、（ｉ）任意のプロセッサにおける処理負担、及び（ｉｉ）任意のメモリにおいて必要とされる記憶空間を減少させるためである。前述したように、複数の並列セグメント化処理を実行する開示された手法は、利用可能であれば、並列コンピューティングリソースも効率的に利用する。従って、開示されたセグメント化手法は、コンピュータ自体の性能を向上させる。
【００３０】
図３を参照すると、一変形実施形態では、一致チェッキングユニット１４からの出力がバイナリ分類器６に返送される。好都合なことに、これは、セグメント化処理が画像に対して実行された後に、画像の再分類を可能にする。再分類は、後続のセグメント化処理１２のために画像をより良く準備するため、追加の前処理の可能性を可能にする。
【００３１】
図４は、超音波前立腺画像セグメント化の一例を示す。この例は、統計的形状モデルを使用し、オブジェクトの形状がビデオ内で変化するとき、局所形状の変化に適応するよう、モデルが継続的に更新される。この方法は、ビデオフレームごとに前立腺境界が正しくセグメント化され、統計シェイプモデルをオンラインで改善するために新しい形状が使用されることができるとき、うまく機能する。しかしながら、フレームのセットが正しくセグメント化されていないと、エラーは複合化又は蓄積され、セグメント化の残りの部分に伝播され、失敗が生じる。この例のワークフローは以下のようになる。
【００３２】
図４の例では、行／ステップ４０において、複数の異なる対象の経直腸超音波（ＴＲＵＳ）ビデオシーケンスから得られた複数の手作業でセグメント化された輪郭を使用することにより、グローバル母集団ベース形状統計（ＧＰＳＳ）がまず計算される。フレーム０からフレームＮ-１までの最初のＮ個のフレームを独立してセグメント化するため、ＧＰＳＳ変形可能な輪郭が使用される。ＧＰＳＳにおける平均形状は、セグメント化輪郭を自動的に初期化するのに使用される。結果として生じる形状が保存される。その後、行／ステップ４２において、Ｎ個のフレームからのセグメント化された輪郭を使用して、初期適応局所形状統計（ＡＬＳＳ）が計算される。このＡＬＳＳはその後、行／ステップ４４に示されるように、次のフレームをセグメント化するための変形可能な輪郭の形状制約として使用される。
【００３３】
この例が継続し、図４の行／ステップ４２に示されるように、ＡＬＳＳを使用する変形可能な輪郭は、初期化として過去のセグメント化結果を用いて、ビデオシーケンスの最初のフレームをセグメント化するために戻る。この最初のフレームはここでは、Ｎ＋１番目のフレームと考えられる。セグメント化が行われた後、得られた前立腺の形状が、訓練形状セットに加えられる。ＡＬＳＳは、新しい訓練形状セットを使用して学習される。更新されたＡＬＳＳを用いて、変形可能な輪郭が次のフレームをセグメント化するために動く。学習及びセグメント化処理は、ビデオシーケンス全体がセグメント化されるまで繰り返される。
【００３４】
自己認識失敗検出機能は、２つの段階で追加されることができる。第１段階は、複数の並列セグメント化処理１２が、１つのフレームから次のフレームへのセグメント化に適用されることとすることができる。次のフレームセグメント化のために単一の初期化を使用する代わりに、摂動された初期化のセットが生成されることができる。従って、複数のセグメント化処理が作成され、各処理は異なる初期化された形状を持つ。セグメント化がうまくいくと、異なる処理からの結果が一致する傾向がある。そうでない場合、著しく異なるセグメント化結果が得られることができる。これは、図１の失敗報告１８により示されるようなセグメント化失敗の疑いをもたらすことになる。自己認識失敗検出が追加される第２段階は、フレームの画質を分類するのに分類器６が使用されることである。フレームの取得品質が不良と分類される場合、セグメント化エラー例外がスローされる（例えば、図１の失敗報告８）。品質が良いと考えられる場合、その問題は、特定のセグメント化方法にある場合がある。その後、別の代替的なセグメント化方法が呼び出されることができるか、又は手動相互作用が修正のため適用されることができる。
【００３５】
図１の開示された処理要素４、６、８、１２、１４、１８は、コンピュータ又は並列コンピューティングシステムのような電子データ処理デバイスにより適切に具現化される。前述したように、複数の並列セグメント化処理１２は、並列処理能力を効率的に活用するため、マルチコアコンピュータ、スーパーコンピュータ、コンピューティングクラスタ、ＧＰＵなどのような並列コンピューティングリソースを用いて有利に実現されてもよい。分類器トレーナ５は、入力画像２を処理するために使用されるのと同じコンピュータシステムを使用して実現されることができるか、又は専用サーバなどの異なるコンピュータによりオフラインで実行されることができる。手動セグメント化１０は、例えば、マウス、タッチスクリーン、又はユーザが輪郭を描くことができるか、若しくは他の態様で手作業で入力画像における構造を描くことができる他のユーザ入力デバイスを備えるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提供するコンピュータを使用して実現されることができる。
【００３６】
本書に開示された技術は、開示された技術を実行する電子データ処理デバイス（例えば、マイクロプロセッサ、ＧＰＵなど）により読み取り可能かつ実行可能な命令を格納する非一時的記憶媒体により具体化され得る点を更に理解されたい。斯かる非一時的記憶媒体は、ハードドライブ又は他の磁気記憶媒体、光ディスク又は他の光学記憶媒体、ＲＡＩＤディスクアレイなどのクラウドベースの記憶媒体、フラッシュメモリ又は他の不揮発性電子記憶媒体等を有することができる。
【００３７】
もちろん、上記の説明を読み及び理解すれば、他者は、修正及び変更を思いつくであろう。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等の範囲内に入る限りにおいて、斯かる修正及び変更の全てを含むものとして解釈されることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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