(57)【要約】【課題】三次元（３Ｄ）画像データセットから関心のある三次元（３Ｄ）ボリュームを抽出するための方法を提供する。【解決手段】本方法は、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスする段階と、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲する段階と、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出する段階と、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成する段階とを含む。本書では、コンピュータ及び持続性コンピュータ読取り可能な媒体についても説明する。【選択図】図１
2013043085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元（３Ｄ）画像データセットから関心のある三次元（３Ｄ）ボリュームを抽出するための方法であって、
複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスする段階と、
前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲する段階と、
前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出する段階と、
前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成する段階と
を有する方法。
【請求項２】
前記３Ｄメッシュは、関心のある物体を実質的にカプセル化するように構成されている、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記３Ｄメッシュは複数の三角形を有しており、この場合、前記方法は更に、
前記複数三角形を３つの直交二次元（２Ｄ）平面上に投影する段階と、
各々の三角形について、前記それぞれの三角形を境界とする一組の２Ｄ格子点を識別する段階と、
を有している、請求項１記載の方法。
【請求項４】
更に、各々の一組の２Ｄ格子点について前記３Ｄメッシュの表面上の複数の第３の座標を計算する段階を有している請求項３記載の方法。
【請求項５】
更に、前記複数の第３の座標を用いて前記３Ｄメッシュ上に包囲３Ｄ表面を生成する段階と、
各々の三角形について前記包囲３Ｄ表面を用いて関心のあるボリュームを抽出する段階と
を有している請求項４記載の方法。
【請求項６】
更に、前記３Ｄメッシュの内側にある画像ボクセルを識別する段階と、
前記３Ｄメッシュの外側にある画像ボクセルを識別する段階と、
前記３Ｄメッシュの内側にある画像ボクセルのみを用いて前記関心のあるボリュームを抽出する段階と
を有している、請求項５記載の方法。
【請求項７】
更に、表面の点が前記３Ｄメッシュの内側又は外側にあるかどうかを決定するために各々の画像ボクセルを３つの直交方向において検査する段階を有している請求項６記載の方法。
【請求項８】
更に、前記関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像及び３Ｄメッシュを表示装置上に表示する段階を有している請求項１記載の方法。
【請求項９】
三次元（３Ｄ）画像から関心のある三次元（３Ｄ）ボリュームを抽出するためのシステムであって、
ユーザー・インターフェースと、
前記ユーザー・インターフェースに結合されたプロセッサであって、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスし、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲し、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出し、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成するように構成されているプロセッサと、
を有するシステム。
【請求項１０】
前記３Ｄメッシュは、前記関心のある物体を実質的にカプセル化するように構成されている、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
前記３Ｄメッシュは複数の三角形を有しており、この場合、前記プロセッサは更に、前記複数三角形を３つの直交二次元（２Ｄ）平面上に投影し、次いで、各々の三角形について、前記それぞれの三角形を境界とする一組の２Ｄ格子点を識別するように構成されている、請求項９記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは更に、各々の一組の２Ｄ格子点について前記３Ｄメッシュの表面上の複数の第３の座標を計算するように構成されている、請求項９記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは更に、前記複数の第３の座標を用いて前記３Ｄメッシュ上に包囲３Ｄ表面を生成し、次いで、各々の三角形について前記包囲３Ｄ表面を用いて前記関心のあるボリュームを抽出するように構成されている、請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは更に、前記３Ｄメッシュの内側にある画像ボクセルを識別し、前記３Ｄメッシュの外側にある画像ボクセルを識別し、前記３Ｄメッシュの内側にある画像ボクセルのみを用いて前記関心のあるボリュームを抽出するように構成されている、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサは更に、表面の点が前記３Ｄメッシュの内側又は外側にあるかどうかを決定するために各々の画像ボクセルを３つの直交方向において検査するように構成されている、請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは更に、前記関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像及び３Ｄメッシュを表示装置上に表示させるように構成されている、請求項９記載のシステム。
【請求項１７】
持続性コンピュータ読取り可能な媒体であって、コンピュータが、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスし、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲し、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出し、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成するように、該コンピュータに命令するようにプログラムされているコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記３Ｄメッシュは、前記関心のある物体を実質的にカプセル化するように構成されている、請求項１７記載の持続性コンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記３Ｄメッシュは複数の三角形を有しており、この場合、前記コンピュータ読取り可能な媒体は更に、前記複数三角形を３つの直交二次元（２Ｄ）平面上に投影し、次いで、各々の三角形について、前記それぞれの三角形を境界とする一組の２Ｄ格子点を識別するように、コンピュータに命令するようにプログラムされている、請求項１７記載の持続性コンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記コンピュータ読取り可能な媒体は更に、各々の一組の２Ｄ格子点について前記３Ｄメッシュの表面上の複数の第３の座標を計算するように、コンピュータに命令するようにプログラムされている、請求項１７記載の持続性コンピュータ読取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本書に記載の内容は、一般的に云えば、三次元（３Ｄ）画像データセットを処理することに関し、より詳しく云えば、３Ｄ画像データセットをナビゲートし、セグメント化し、抽出するための方法及びシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動セグメンテーション法が、三次元画像データ内で様々なオブジェクト（物体）の輪郭を描くために一般的に用いられている。３Ｄセグメンテーションに適した様々な方法が知られている。殆どのセグメンテーション法は、三次元画像データ内の１つ又は複数の端縁へ向かって弾性モデルを変形することに依存している。臨床用途における大量の画像についての正確なセグメンテーションは、患者の解剖学的構造が複雑で多様であること、画像の不均一さ、部分的な体積効果、及び／又は体動に関連した画像アーティファクトに起因して、達成するのが屡々困難である。その結果、自動画像セグメンテーション・アルゴリズムは、典型的には、オペレータによって実施される手動編集手法を用いて調節される。手動編集は、典型的には、自動セグメンテーション・アルゴリズムが完了した後、スライス毎に且つピクセル毎に遂行される。従って、３Ｄ画像データセットが数千の２Ｄスライスを含んでいるので、オペレータが手動編集を遂行するために必要な時間は屡々膨大になる。
【０００３】
更にまた、セグメンテーションの結果の手動編集は、セグメンテーションの結果が臨床的意志決定を支援するために適切な精度を持たなければないとき、屡々困難である。従って、セグメンテーションの結果の手動編集が屡々時間が掛かるので、非常に正確な自動画像セグメンテーション・アルゴリズムを含んでいない医学的イメージング用アプリケーションは、臨床環境において有用でないことがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】欧州特許出願公開番号ＥＰ１７５０２２６
【発明の概要】
【０００５】
一実施形態では、三次元（３Ｄ）画像データセットから関心のある三次元（３Ｄ）ボリュームを抽出するための方法が提供される。本方法は、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスする段階と、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲する段階と、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出する段階と、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成する段階とを含む。本書ではまた、コンピュータ及び持続性コンピュータ読取り可能な媒体についても説明する。
【０００６】
別の実施形態では、三次元（３Ｄ）画像から関心のある三次元（３Ｄ）ボリュームを抽出するためのシステムが提供される。本システムは、ユーザー・インターフェースと、該ユーザー・インターフェースに結合されたプロセッサとを含む。前記プロセッサは、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスし、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲し、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出し、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成するように構成される。
【０００７】
別の実施形態では、持続性コンピュータ読取り可能な媒体が提供される。コンピュータ読取り可能な媒体は、コンピュータが、複数の画像スライスを含む３Ｄ画像データセットにアクセスし、前記３Ｄ画像データセット内の関心のある３Ｄボリュームを３Ｄメッシュによって包囲し、前記３Ｄメッシュに基づいて前記関心のある３Ｄボリュームを自動的に抽出し、前記抽出された関心のある３Ｄボリュームの３Ｄ画像を生成するように、該コンピュータに命令するようにプログラムされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、様々な実施形態に従って形成された模範的なイメージング・システムの簡略ブロック図である。
【図２】図２は、様々な実施形態に従って三次元（３Ｄ）画像をナビゲートする模範的な方法を例示する流れ図である。
【図３】図３は、様々な実施形態に従って生成することのできる模範的な３Ｄ画像である。
【図４】図４は、様々な実施形態に従って生成することのできる模範的な２Ｄ画像である。
【図５】図５は、様々な実施形態に従って生成することのできる３Ｄ画像の一部分の矢状方向(sagittal)ビューである。
【図６】図６は、様々な実施形態に従って生成することのできる３Ｄ画像の一部分の冠状方向(coronal)ビューである。
【図７】図７は、様々な実施形態に従って生成することのできる３Ｄ画像の一部分の軸方向(axial)ビューである。
【図８】図８は、様々な実施形態に従って３Ｄ画像をセグメント化する模範的な方法を例示する流れ図である。
【図９】図９は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な３Ｄ画像である。
【図１０】図１０は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な２Ｄ画像である。
【図１１】図１１は、様々な実施形態に従って３Ｄ表面メッシュを編集する模範的な方法を例示する流れ図である。
【図１２】図１２は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な２Ｄ画像である。
【図１３】図１３は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な２Ｄ画像である。
【図１４】図１４は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な２Ｄ画像である。
【図１５】図１５は、様々な実施形態に従って生成することのできる模範的なメッシュを例示する。
【図１６】図１６は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な３Ｄ画像である。
【図１７】図１７は、様々な実施形態に従って生成することのできる別の模範的な３Ｄ画像である。
【図１８】図１８は、様々な実施形態に従って３Ｄ画像データセットから３Ｄ画像を抽出する模範的な方法を例示する流れ図である。
【図１９】図１９は、図１８に示された方法を例示する模範的なモデルである。
【図２０】図２０は、様々な実施形態に従って生成することのできる模範的な表面メッシュを例示する。
【図２１】図２１は、図２０に示された表面メッシュを用いて生成することのできる器官の画像である。
【図２２】図２２は、様々な実施形態に従って生成することのできる器官の一部及び模範的な表面メッシュの２Ｄ画像である。
【図２３】図２３は、図２２に示された表面メッシュを用いて抽出することのできる２Ｄスライスの画像である。
【図２４】図２４は、様々な実施形態に従って形成された模範的なイメージング・システムである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の様々な特定の実施形態は、添付の図面を参照して読めば、より良く理解されよう。図面には様々な実施形態の機能ブロックを線図で示しているが、それらの機能ブロックは必ずしもハードウエア回路間の区分を表すものではない。従って、例えば、１つ又は複数の機能ブロック（例えば、プロセッサ又はメモリ）は、単一体のハードウエア（例えば、汎用信号プロセッサ又はランダム・アクセス・メモリ、ハードディスクなど）の中で具現化することができる。同様に、プログラムは、独立型プログラムとすることができ、またオペレーティング・システム内のサブルーチンとして組み込むことができ、またインストールされたソフトウエア・パッケージ内の機能などであってよい。ここで、様々な実施形態は図面に示された配置構成及び手段に制限されないことを理解されたい。
【００１０】
本書において、単数形で表され且つ数を特記していない要素及び段階は、特に明記していない限り、複数の該要素及び段階を排除するものではないことを理解されたい。更に、本発明の「一実施形態」と云う場合、これは、その記載した特徴を同様に取り入れている更に別の実施形態の存在を排除するものとして解釈すべきであることを意図してはいない。また更に、特定の特性を持つ１つ又は複数の要素を「有する」又は「持っている」実施形態は、特に否定しない限り、その特性を持っていない追加の同様な要素を含むことができる。
【００１１】
様々な実施形態では、三次元（３Ｄ）画像をナビゲートするためのシステム及び方法、３Ｄメッシュを生成するための方法、並びに関心のある３Ｄボリュームを抽出するための方法を提供する。具体的に述べると、様々な実施形態では、３Ｄ画像データセットにアクセスし、該３Ｄ画像データセットを用いて３Ｄセグメンテーションの結果に対応する３Ｄメッシュを生成し、該３Ｄ表面メッシュの３Ｄ表面レンダリングを表示し、そして、オペレータが、レンダリングされた３Ｄメッシュ上に指示されたユーザーから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像をナビゲートできるようにする。このように、様々な実施形態を実施することによって、１つの技術的効果として、３Ｄ画像をレンダリングし、セグメント化し、及び／又は抽出するために利用される時間が短くされる。
【００１２】
図１は、様々な実施形態に従って形成される模範的なイメージング・システム１０の簡略ブロック図である。模範的な実施形態では、イメージング・システム１０はＭＲＩシステムである。動作において、システム１０は、被検体１２内にスピンの集団を誘起して、被検体１２の少なくとも一部分の三次元（３Ｄ）画像データセット１４を表す一組の核磁気共鳴（ＮＭＲ）信号を発生させるように構成されている。イメージング・システム１０はまた、３Ｄ画像データセット１４を受け取るコンピュータ２０を含む。コンピュータ２０は、３Ｄ画像データセット１４を処理して、被検体１２の関心のある領域の３Ｄ画像２２を再構成する。様々な実施形態では、コンピュータ２０は３Ｄ画像ナビゲーション・モジュール３０を含むことができ、該３Ｄ画像ナビゲーション・モジュール３０は、オペレータが、該オペレータから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像２２をナビゲートできるようにプログラムされている。コンピュータ２０はまた、３Ｄ画像データセット１４をセグメント化して、セグメント化された３Ｄ画像２２を生成するようにプログラムされているセグメンテーション・モジュール３２を含むことができる。コンピュータ２０は更に、３Ｄ画像データセット１４から模範的な物体又は器官（図示せず）の３Ｄ画像を抽出するようにプログラムされているオブジェクト抽出モジュール３４を含むことができる。ここで、モジュール３０、３２及び３４は、ハードウエア、スイッチング、又はそれらの組合せで具現化できることに留意されたい。例えば、モジュール３０、３２及び３４は、有形の持続性コンピュータ読取り可能な媒体として具現化し又は該媒体を用いて遂行することができる。
【００１３】
図２は、図１に示されたイメージング・システム１０のようなイメージング・システムを利用して、３Ｄ画像をナビゲートするための模範的な方法１００の流れ図である。模範的な実施形態では、画像ナビゲーションが、オペレータから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像ナビゲーション・モジュール３０によって遂行される。しかしながら、３Ｄ画像をナビゲートする様々な実施形態が任意のイメージング・システムを用いて具現化することができること、及び図１に示されているイメージング・システム１０がこのように模範的なイメージング・システムの一実施形態であることを理解されたい。方法１００は、例えば、コンピュータ２０及び／又はナビゲーション・モジュール３０に保存される一組の命令として、具体化することができる。
【００１４】
段階１０２で、被検体１２の撮像走査を遂行して、生の画像データセット１４（本書では、３Ｄボリューム測定(volumetric)データセットとも呼ぶ）を生成する。より具体的に述べると、イメージング・システム１０が走査を遂行して、ＮＭＲ信号を発生させる。模範的な実施形態では、イメージング・システム１０は、例えば、脳を含む関心のある領域の走査を遂行するように構成される。従って、３Ｄ画像データセット１４は、脳と該脳を取り囲む領域の少なくとも幾分かについて所定の期間にわたって取得された、３つの直交軸によって表される一組（セット）の３Ｄデータである。３Ｄ画像データセット１４は、脳を含む関心のある領域のＮＭＲ信号を表す。ここで、様々な実施形態を脳のイメージングに関して説明するが、これらの様々な実施形態は他の器官のイメージングに利用できること、また脳がこのような器官の一例であることを理解されたい。
【００１５】
段階１０４で、セグメンテーション・アルゴリズムが３Ｄ画像データセット１４について遂行されて、脳に関連した画像データを、他の解剖学的構造に関連した画像データから分離する。動作において、セグメンテーション・アルゴリズムは、脳のような関心のある物体の位置を突き止めて、脳の画像データを、余り又は全く関心のない（例えば、臨床的関連性の低い）周囲の物体の画像データから分離するように構成される。
【００１６】
セグメンテーション・アルゴリズムは、一般的に、画像データ内の各ボクセルの密度を決定することによって、脳を取り囲む骨及び流体、並びに他の解剖学的構造を、脳から区別することができると想定する原理を用いている。密度は一般的にボクセルの強度値を表す。各々のボクセルの密度値に基づいて、脳は他の解剖学的構造から区別することができる。従って、段階１０４で、セグメンテーション・アルゴリズムは、表面メッシュ（後でより詳しく説明する）を利用することにより、例えば閾値処理を用いて、画像データセット１４内の各ボクセルの密度値を所定の密度値と自動的に比較する。模範的な実施形態では、所定の密度値は、或る範囲の所定の密度値とすることができる。所定の密度値の範囲は、脳についての先験的情報に基づいて自動的に設定することができる。随意選択により、該所定の範囲はオペレータによって手動で入力することができる。一実施形態では、或るボクセルの密度値が所定の範囲内にある場合は、該ボクセルは脳に属するものとして分類される。その他の場合は、該ボクセルは脳に属さないものとして分類される。ここで、セグメンテーション・アルゴリズムはまた、脳を識別するために他のセグメンテーション技術と共に利用することができることを理解されたい。また、他の適当なセグメンテーション・アルゴリズムを用いることもできることを理解されたい。
【００１７】
従って、段階１０４で、画像データセット１４内の脳についての画像データ、例えば、セグメンテーション・アルゴリズムを用いて識別されたボクセル情報は、脳を表すボクセル情報を含むデータセットを生成するために利用される。関心のないデータ（例えば、脳の外側にある実質的に全てのもの）を最初の画像データセット１４から除くことによってボクセル情報を分離することは、処理すべき残っているボクセルの数を低減するのに役立つ。模範的な実施形態では、段階１０４で述べたセグメンテーションは、３Ｄメッシュ２１４（図５〜図７に示す）を用いて具現化される。３Ｄメッシュ２１４は、シード（種）アルゴリズム又は他の適当なアルゴリズムとすることができる。
【００１８】
段階１０６で、段階１０４で識別された脳のセグメント化された情報を利用して、脳の３Ｄ画像を生成して表示する。例えば、図３は、段階１０４で取得された情報を使用して生成し表示することのできる脳２０２の模範的な３Ｄ表面レンダリング（２００）を例示する。更に、３Ｄメッシュ２１４を含む複数の二次元画像を３Ｄ画像２００と同時に表示することができる。例えば、図４は、段階１０６で生成し表示することのできる脳２０２の模範的な二次元（２Ｄ）画像２０４を例示する。ここで、図４は脳２０２の矢状方向ビュー(view)であるが、脳２０２の冠状方向及び／又は軸方向ビューを脳２０２の３Ｄ画像２００と同時にオペレータに対して生成し表示することもできることを理解されたい。例えば、図５は３Ｄメッシュ２１４の側面図を示し、図６は３Ｄメッシュ２１４の正面図を示し、また図７は３Ｄメッシュ２１４の底面図を示す。
【００１９】
動作において、３Ｄメッシュ２１４は、脳２０２、或いは任意の他の選択された器官、組織又は骨が、メッシュ２１４によって完全に包囲されるように、脳２０２を自動的にカプセル化(encapsulate) するように構成される。より具体的に述べると、３Ｄメッシュ２１４は、周囲の組織、流体及び／又は骨から脳２０２を自動的にセグメント化するように構成される。
【００２０】
模範的な実施形態では、メッシュ２１４は複数の頂点(vertex)又はメッシュ点２２０によって定義される。より具体的に述べると、各々のメッシュ点２２０が３Ｄ空間における異なる座標を表す。動作において、メッシュ２１４を利用することにより、オペレータが、段階１０４で遂行された自動セグメンテーションの結果を視覚的に観察して、メッシュ２１４が関心のある領域を完全にカプセル化しているかどうか又は関心のない領域を含んでいるかどうかを決定することが可能になる。
【００２１】
再び図２について説明すると、段階１０８で、３Ｄメッシュ２１４を利用することにより、レンダリングされた３Ｄメッシュ２１４上に指示されたユーザーから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像２０２をナビゲートすることができる。３Ｄ画像２０２を手動でナビゲートするために、オペレータは、３Ｄ画像を、ユーザー選択の配向まで、例えば、図３に示された配向まで、３つに軸において手動で回転させることができる。より具体的に述べると、オペレータは、３Ｄ脳表面上のカーソルの投影が点２３０になる場所にカーソルを位置決めすることができる。点２３０を含む３つの直交スライスを表す３つの画像が表示される。１つのこのようなスライスの例が、図４に矢状方向スライス２０４として示されており、この場合、矢状方向ビューの中の点２３０の対応する位置は前頭葉にある。この場所では脳の前頭部がセグメンテーション・メッシュによって切断されることが明らかである。随意選択により、表示することのできる３つの直交スライスは、カーソル２３０の移動につれて同時に表示することができる。例えば、オペレータが３Ｄ画像２００上のカーソル２３０を位置決めし直すとき、３つの直交スライスがカーソル２３０の移動につれて実時間で自動的に表示される。
【００２２】
このように、オペレータはカーソル２３０を３Ｄ画像２０２の関心のある異なる領域へ位置決めし直すことができ、またカーソル２３０の場所によって表される３つの直交スライスの２Ｄ画像を同時に見ることができる。この態様では、オペレータは関心のある領域を素早く且つ容易に識別することができ、また同時に、（カーソル２３０によって指示された場所にメッシュ２１４の視覚的描写を含んでいる）複数の２Ｄ画像２０４を観察することによって、メッシュ２１４が所望の場所にあるかどうか決定することができる。
【００２３】
別の実施形態では、オペレータは任意の１つの２Ｄ画像上でカーソル２３０を位置決めし直すことができる。この場合も、カーソル２３０が（例えば、２Ｄ画像２０４のような）２Ｄ画像上の選択された位置に位置決めされると、カーソル２３０の場所によって表される３Ｄ画像２０及び残りの２Ｄ画像が自動的に更新されて表示される。
【００２４】
以上のように、様々な実施形態は、オペレータがレンダリングされた３Ｄメッシュ２１４上の又は３Ｄ画像２０２上の少なくとも１つの点を手動で選択することを可能にし、且つ３Ｄ場所に対応する選択された点及びユーザー選択の配向に基づいて３つの直交スライス上にオーバーレイされた３Ｄメッシュ点２２０を含む３つの直交スライスを同時に表示することを可能にする。更に、表示された画像は、オペレータがメッシュ２１４の外側にある関心のある領域及び／又はメッシュ２１４の内側にある関心のない領域を手動で突き止めることができるように、利用することができる。
【００２５】
図８は、図１に示されたイメージング・システム１０を利用して３Ｄ画像をセグメント化する模範的な方法３００の流れ図である。模範的な実施形態では、画像セグメンテーションは、オペレータから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像セグメンテーション・モジュール３２によって遂行される。しかしながら、３Ｄ画像をセグメント化する様々な方法は任意のイメージング・システムによって具現化することができること、及び図１に示されたイメージング・システム１０がこのような模範的なイメージング・システムの一実施形態であることを理解されたい。方法３００は、例えば、コンピュータ２０及び／又はセグメンテーション・モジュール３０に保存される一組の命令として具現化することができる。
【００２６】
段階３０２で、段階１０２と同様に、被検体１２の撮像走査を遂行して、生の画像データセット１４を生成する。前に述べたように、模範的な実施形態では、画像データセット１４は３Ｄボリューム測定データセットである。
【００２７】
段階３０４で、段階１０４と同様に、セグメンテーション・アルゴリズムが３Ｄ画像データセット１４について自動的に遂行されて、脳に関連した画像データを、他の解剖学的構造に関連した画像データから分離する。動作において、セグメンテーション・アルゴリズムは、脳のような関心のある物体の位置を突き止めて、脳の画像データを、余り又は全く関心のない周囲の物体の画像データから分離するように構成される。従って、様々な実施形態を脳のイメージングに関して説明するが、関心のある他の器官を本書で述べるように撮像しセグメント化することができる。模範的な実施形態では、セグメンテーション・アルゴリズムは、メッシュ２１４のような表面メッシュを利用することにより、例えば閾値処理を用いて、画像データセット１４内の各ボクセルの密度値を所定の密度値と自動的に比較する。また、他の適当なセグメンテーション・アルゴリズムを用いることもできることを理解されたい。
【００２８】
段階３０６で、段階３０４で識別された脳のセグメント化された情報を利用して、脳の３Ｄ画像、例えば、図３に示されている脳２０２の３Ｄ表面レンダリング２００を生成して表示する。更に、３つの異なる直交スライスを表す３つの画像を生成することができる。例えば、図４は、段階３０６で生成することのできる脳２０２の二次元（２Ｄ）画像２０４を例示する。前に述べたように、図４は脳２０２の矢状方向ビューであるが、脳２０２の冠状方向及び／又は軸方向ビューを脳２０２の３Ｄ画像２００と同時にオペレータに対して生成し表示することもできることを理解されたい。例えば、図５は３Ｄメッシュ２１４の側面図を示し、図６は３Ｄメッシュ２１４の正面図を示し、また図７は３Ｄメッシュ２１４の上面図を示す。
【００２９】
動作において、３Ｄメッシュ２１４は、脳２０２、或いは任意の他の選択された器官、組織又は骨が、メッシュ２１４によって完全に包囲されるように、脳２０２を自動的にカプセル化するように構成される。より具体的に述べると、３Ｄメッシュ２１４は、周囲の組織、流体及び／又は骨から脳２０２を自動的にセグメント化するように構成される。
【００３０】
再び図５〜図７を参照して説明すると、メッシュ２１４は複数のメッシュ点２２０によって定義され、各々のメッシュ点２２０は３Ｄ空間における異なる座標を表す。模範的な実施形態では、少なくとも幾つかのメッシュ点には、該点によって表されたそれぞれの３Ｄ座標におけるボクセルの強度値又は輝度を表すカラー（色）を割り当てることができる。カラーは、強度値に基づいてグレースケールで表すことができる。随意選択により、カラーは、異なるカラー、例えば、赤、青、緑などで表すことができる。例えば、点２２２は、その位置における強度値が比較的低いことを示す明るい灰色で表すことができる。また、点２２４は、その場所における強度値が比較的高いことを示す黒色で表すことができる。カラー・メッシュ点２２０は、メッシュ２１４が関心のある物体（例えば、脳２０２）を完全にカプセル化したかどうかをオペレータが視覚的に決定できるようにする。動作において、カラー化されたメッシュ２１４を利用することにより、オペレータが、段階１０４で遂行された自動セグメンテーションの結果を視覚的に観察して、メッシュ２１４が関心のある領域を完全にカプセル化しているか又は関心のない領域を含んでいるかどうかを決定することが可能になる。
【００３１】
再び図４を参照して説明すると、模範的な実施形態では、メッシュ２１４は要望通りに脳２０２を完全にカプセル化しない。その結果、メッシュ２１４は、点２３０によって示される脳の少なくとも一部分が脳２０２の内側に位置するように配置される。例えば、再び図３を参照して説明すると、領域２１０のような、薄い陰影のある領域は、脳２０２の外側にある領域を表す。また、領域２１２のような、暗い陰影のある領域は、脳２０２自体を表す。
【００３２】
再び図８について説明すると、段階３０８で、３Ｄメッシュ２１４は、３Ｄメッシュ２１４の内側にない（すなわち、外側にある）選択された器官の領域を識別するために利用することができる。メッシュ２１４の外側にある領域を識別するために、オペレータは、３Ｄ画像を、ユーザー選択の配向まで、例えば図３に示された配向まで、３つに軸において手動で回転させることができる。より具体的に述べると、関心のある領域を識別するために、オペレータは、３Ｄ画像２００上でカーソル２３０を位置決めすることができる。カーソル２３０が３Ｄ画像上の所望の点に位置決めされると、オペレータは、例えばマウスを用いて、選択された点をクリックすることができる。点が選択されると、３つの直交スライス上にオーバーレイされた３Ｄメッシュ点２２０を含む３つの直交スライスが同時に表示される。１つのこのようなスライスの例が、図４に矢状方向スライス２０４として示されている。随意選択により、表示される３つの直交スライスは、カーソル２３０の移動につれて同時に表示することができる。例えば、オペレータが３Ｄ画像２００上のカーソル２３０を再位置決めするとき、３つの直交スライスはカーソル２３０の移動につれて実時間で自動的に表示される。
【００３３】
このように、オペレータはカーソル２３０を３Ｄ画像２０２上の関心のある異なる領域へ位置決めし直して、カーソル２３０の場所によって表される３つの直交スライスの２Ｄ画像を同時に観察することができる。この態様では、オペレータは関心のある領域を素早く且つ容易に識別することができ、また同時に、（カーソル２３０によって指示された場所にメッシュ２１４の視覚的描写を含んでいる）複数の２Ｄ画像２０４を観察することによって、メッシュ２１４が所望の場所にあるかどうか決定することができる。
【００３４】
別の実施形態では、オペレータは任意の１つの２Ｄ画像上でカーソル２３０を位置決めし直すことができる。この場合も、カーソル２３０が２Ｄ画像２０４上の選択された位置に位置決めされると、カーソル２３０の場所によって表される３Ｄ画像２０及び残りの２Ｄ画像が自動的に更新されて表示される。
【００３５】
再び図８について説明すると、段階３１０で、メッシュ２１４のサイズ又は場所を、段階３０８で行われた決定に基づいて手動で調節することができる。より具体的に述べると、メッシュ２１４は、該メッシュ２１４によって現在カプセル化されている不所望の領域を除去し、又は該メッシュ２１４によって現在カプセル化されていない所望の領域を追加するように、調節することができる。例えば、再び図４を参照して説明すると、メッシュ２１４は、（脳２０２の外側の領域を表す）薄い陰影のある領域２１０がセグメンテーション情報から除去されるように、調節することができる。
【００３６】
メッシュ２１４をサイズ変更するため、従って不所望の領域を除去し又は所望の領域を追加するため、オペレータは、図４の画像に示された点２４２のような、任意の１つの２Ｄ画像上の任意の点に、カーソル２３０を位置決めすることができる。例えば、一実施形態では、オペレータは、カーソルを、図３に示されているように点２３０に手動で位置決めすることができる。矢状方向ビューにおける点２３０の対応する位置が、図４に示されている。明らかなように、点２３０の近くの幾分かの脳領域がセグメンテーション・メッシュによって切断されている。オペレータは、セグメンテーション・メッシュを到達させたい点２３０近くの点２４２を手動でクリックすることができる。メッシュ２１４は、基準として点２４２を用いて３つの次元において自動的にサイズ変更される。または更に、修正された３Ｄ画像及び一組の修正された２Ｄ画像が自動的に表示される。例えば、図９は、サイズ変更されたメッシュ２１４に基づいた３Ｄセグメンテーションの結果を表す修正された３Ｄ画像２５０を示す。また更に、図１０は、サイズ変更されたメッシュ２１４に基づいて生成されて表示された２Ｄ画像２５２であり、これは、カーソル位置２３０によって指示された修正された位置に配置されたメッシュ２１４を含む。この場合でも、サイズ変更されたメッシュ２１４の矢状方向ビューのみが示されているが、模範的な実施形態では、修正されたメッシュ２１４の冠状方向ビュー又は軸方向ビューが、画像２４５２として示された矢状方向ビューと同時に表示され得ることを理解されたい。
【００３７】
模範的な実施形態では、段階３１０で、メッシュ２１４は、反復的な幾何学に基づく画像操作法（ＧＩＭＭＩＥ）を用いてサイズ変更することができる。動作において、ＧＩＭＭＩＥは、オペレータが、関心のある器官の３Ｄ画像を、該器官の上にオーバーレイされたセグメンテーション・メッシュ２１４と共に観察できるようにする。そこで、オペレータは、画像及びメッシュ２１４を観察しながら、メッシュ２１４を手動で操作することができる。ＧＩＭＭＩＥは、オペレータが、点２４２のような「引張り点(pull point)」を選択できるようにする。次いで、ＧＩＭＭＩＥは、オペレータによって選択された基準点２４２の位置に基づいてメッシュ２１４を自動的にサイズ変更する。別の実施形態では、オペレータは、任意の１つの２Ｄ画像でメッシュをサイズ変更するために引張り点を選択することができる。ＧＩＭＭＩＥは、画像の特性とは独立に動作する。メッシュ操作が完了した後、所望のＶＯＩ（関心のあるボリューム）が抽出されて、関心のある器官の修正された３Ｄ画像を生成するために用いられる。
【００３８】
模範的な実施形態では、ＧＩＭＭＩＥを用いて、メッシュ２１４のような模範的なメッシュのサイズまたは場所を修正することは、図１１に示されている方法４００によって行うことができる。図１１に示されているように、段階４０２で、３Ｄ画像データセットの少なくとも１つのビュー、好ましくは、複数のビューが、各々のビュー上にオーバーレイされた最初の３Ｄ表面メッシュ３５０と同時に表示される。例えば、図１２は、模範的な矢状方向画像３６０を、その上にオーバーレイされたメッシュ３５０と共に例示する。図１３は、模範的な軸方向画像３６２を、その上にオーバーレイされたメッシュ３５０と共に例示する。図１４は、模範的な冠状方向画像３６４を、その上にオーバーレイされたメッシュ３５０と共に例示する。
【００３９】
図１１及び図１５について説明すると、段階４０４で、最初の３Ｄメッシュ３５０上の（引張り点２４２のような）引張り点が、前に述べたようにオペレータによって選択される。説明を簡単にするために、引張り点２４２を本書では「端点」２４２とも呼び、これは、オペレータがメッシュ３５０の一部分を位置決めし直すことを望んでいる場所を表す。段階４０６で、引張り点２４２に最も近いメッシュ表面上の一点が識別される。模範的な実施形態では、図１５に示されているメッシュ点２４０が、引張り点２４２に最も近いと決定される。
【００４０】
段階４０８で、メッシュ点２４０の調節距離が、引張り点２４２の座標とメッシュ点２４０の座標との間の差を計算することによって決定される。調節方向もまた点２４２及び２４０によって決定される。次いで、点２４０における頂点を引張り点２４２まで移動させる。メッシュ表面上の更新領域の有効半径は、予め選択するか、又は画像表面の形状を分析することによって計算することができる。画像表面上の更新領域は、メッシュ点２４０を中心とする。段階４１０で、図１２〜図１４に示されている修正された３Ｄ画像２００及び修正された３Ｄメッシュを同時に表示しながら、更新領域内の全ての頂点が計算されて、引張り点２４２によって指示された修正された位置へ調節されるまで、段階４０４〜段階４０８が繰り返される。より具体的に述べると、各々の引張り点２４２がオペレータによって選択されたとき、メッシュ３５０の修正された場所を示す３Ｄ画像２００及び２Ｄ画像が実時間で自動的に更新されて、メッシュ３５０の修正された場所を反映する。再び図１１について説明すると、段階４１２で、オペレータが位置決めし直すことを望んでいるメッシュ３５０の各部分について、段階４０４〜段階４１０が繰り返される。ここで、メッシュ３５０の各部分は、オペレータがメッシュを移動させたいと望んでいる画像上の点に引張り点を手動で選択することによって、位置決めし直すことができることを理解されたい。段階４１４で、位置決めし直されたメッシュによって囲まれた領域が、以下により詳しく説明するように抽出される。
【００４１】
模範的な実施形態では、最初のメッシュ３５０のサイズを調節するために、引張り点２４２と選択された点２４０（これは、点２４２に最も近い頂点を表す）との間の距離を計算する。引張り点２４２と点２４０との間に画成された領域内の各頂点について、頂点シフト距離及びシフト方向を計算する。次いで、計算されたシフト距離及びシフト方向を利用することにより、最初のメッシュ３５０の視覚可能な場所を実時間で更新する。
【００４２】
例えば、図１５は、メッシュ３５０の最初の位置を例示する。メッシュ３５０は複数の頂点またはメッシュ点２２０によって定められる。従って、複数のメッシュ点２２０は、最初の位置において最初のメッシュ３５０の表面３５２を画成する。表面３５２は、メッシュ点２４０によって指示されたメッシュ３５０の場所を表す。模範的な実施形態では、メッシュ３５０は、各頂点が多数の近隣の頂点を持つ三角形または正方形のような複数の多角形によって画成することができる。また更に、点２４２は、オペレータがそこまでメッシュ３５０の一部分を移動させたいと望む３Ｄ空間内の点を表す。従って、動作において、オペレータは引張り点２４２をクリックする。セグメンテーション・アルゴリズムは、メッシュ点２４０の周りの局部領域３５６を自動的に識別して、局部領域３５２を修正された領域３５６へ移行させる。模範的な実施形態では、領域３５２と領域３５６との間の移行は実質的に滑らかであり、更新された局部表面領域３５６の縁部は元の（最初の）メッシュ表面３５２へ滑らかに移行する。
【００４３】
模範的な実施形態では、最初のメッシュ３５０は任意の形状を持つことができる。本書で述べる実施形態では、メッシュ３５０の表面３５２は、脳２０２と合致する形状にする。しかしながら、メッシュ表面３５２は、任意の形状を持つ器官と合致する任意の形状を持つことができることを理解されたい。従って、動作において、メッシュ内の各頂点について、その近隣の頂点が計算される。次いで、最初のメッシュ３５０が、自動変形のために頭部画像２００内に配置される。次いで自動変形法により、脳メッシュ２１４上の各頂点を脳表面へ向かって移動させて、最終のメッシュ３５８を含む画像を生成する。例えば、図１６は、メッシュ点２４０における最初のメッシュ３５０の場所を示している模範的な画像３８０を例示する。更に、図１７は、本書で述べたように自動的に調節された後の引張り点２４２における最終のメッシュ３５８の場所を示している模範的な画像３８２を例示する。動作において、最初のメッシュ３５０を点２４０から点２４２へシフトまたは移動させる段階は、唯一回だけのクリックによって、メッシュ表面３５２上の数百又は数千の頂点を三次元で編集する段階を含む。一実施形態では、編集には、数百又は数千の頂点よりも多い又は少ない数の頂点を編集することを含むことができる。
【００４４】
より具体的に、再び図１５を参照して説明すると、動作において、オペレータが引張り点２４２を選択する。引張り点２４２の座標が、例えば、セグメンテーション・モジュール３２を用いて、識別される。段階４０８で、引張り点２４２とその最も近いメッシュ点２４０との間の調節距離が、引張り点２４２の座標とメッシュ点２４０の座標との間の差を計算することによって決定される。最初のメッシュ３５０の複数の頂点が、図１２〜図１４に示されている修正された３Ｄ画像２００及び修正された画像を同時に表示しながら、調節される。
【００４５】
より具体的に述べると、動作において、オペレータが引張り点２４２を選択する。次いで、モジュール３２が、引張り点２４２に最も近いメッシュ表面上の頂点（例えば、頂点２４０）を検索する。次いで、更新領域３９２の半径方向寸法が表面３５２の曲率によって決定されるか、又は所定の値を用いる。一実施形態では、更新領域３９２の寸法が比較的大きい場合、更新領域３９２の半径方向寸法は、例えば、約８０〜１００ｍｍに選択される。随意選択により、更新領域３９２の半径方向寸法が比較的小さい場合、更新領域３９２の半径方向寸法は、例えば、約４０〜６０ｍｍに選択することができる。ここで、更新領域３９２が、ここで述べた模範的なサイズ（寸法）とは異なるサイズを持ち得ることを理解されたい。セグメンテーション・モジュール３２が、例えば、半径方向移動及び変化の大きさを指示する方向ベクトルを用いて、点２４２への点２４０の移動に基づいて表面更新の方向を計算する。
【００４６】
例えば、更新方向２４４は、点２４０と点２４２との間に伸びる線に平行である。模範的な実施形態では、更新領域３９２内の複数の頂点は平行にシフトされる。表面３５２と表面３５８との間の滑らかな移行を生成するため、各頂点のシフト距離が、更新半径によって決定されるダンピング(damping) 係数σを用いて相次いで計算される。従って、３Ｄ更新が、１Ｄ計算として簡単化される。
【００４７】
模範的な実施形態では、複数の頂点を平行移動させるために利用されるシフト関数は、次の数式（１）に従って計算される。
【００４８】
【数１】
2013043085.tif 000003
ここで、ｌ（エル）は、端点２４２と最も近い頂点との間の距離である。また、ｄ（ｖi ）は、頂点ｖi から、点２４０と点２４２とを結ぶ線までの距離である。更に、σは、更新領域３９２内の各頂点についてのシフト距離のダンピングを制御するために利用されるダンピング係数である。
【００４９】
模範的な実施形態では、最終のメッシュ３５８が更新領域３９２の境界において最初のメッシュ３５０と滑らかに結合できるようにするために、σはＲ／３よりも小さく設定される。ここで、Ｒは、更新領域の半径方向寸法である。次いで、最終のメッシュ３５８の位置が次の数式（２）に従って計算される。
【００５０】
【数２】
2013043085.tif 000004
ここで、ｎ（頭に矢印）は、点２４０から点２４２への方向である。また、Ｐ0 （頭に矢印）及びＰ’（頭に矢印）は、それぞれ最初の頂点位置及び更新された頂点位置である。３Ｄメッシュ編集についての処理段階が図１１に示されている。
【００５１】
再び図１１について説明すると、段階４１２で、メッシュ２１４がオペレータの望む場所に来るまで、例えば、オペレータが３Ｄ表面メッシュ２１４によって画成された３Ｄ領域に満足するまで、段階４０４〜段階４１０を繰り返す。段階４１４で、３Ｄメッシュを境界とする領域を、修正された３Ｄ画像として抽出することができる。より具体的に述べると、３Ｄメッシュによってカプセル化された領域を抽出することにより、オペレータによって３Ｄメッシュ内にあるべきものとして選択された情報のみを含む別個の３Ｄ画像を形成することができる。
【００５２】
上述した様々な実施形態は、多数の画像点を１回の動作で更新することのできる編集ツールを提供する。更新された画像表面は滑らかで自然である。様々な実施形態は、オペレータが３Ｄレンダリングされたメッシュ２１４上の又は３Ｄ画像２０２上の少なくとも１つの点を手動で選択し且つ３Ｄ位置に対応する選択された点及びユーザー選択の配向に基づいて３つの直交スライス上にオーバーレイされた３Ｄメッシュ点２２０を含む３つの直交スライスを同時に表示することができるようにする。また更に、表示された画像を利用することにより、オペレータは関心のある領域を追加し又は関心のない領域を除くようにメッシュを手動でサイズ変更することができるようになる。様々な実施形態は実時間で実施することができ且つ異なるモダリティで異なる用途に用いることができる。
【００５３】
図１８は、３Ｄ画像データセットから３Ｄ画像を抽出する模範的な方法５００を例示する流れ図である。模範的な実施形態では、関心のある物体は脳２０２である。しかしながら、方法５００は、３Ｄ画像データセット内の任意の関心のある物体を抽出するために利用できることを理解されたい。模範的な実施形態では、画像抽出は、オペレータから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像抽出モジュール３４（図１に示す）によって遂行される。しかしながら、３Ｄ画像を抽出する様々な方法がイメージング・システムを用いて実施され得ること、また図１に示すイメージング・システム１０がこのような模範的なイメージング・システムの一実施形態であることを理解されたい。方法５００は、例えば、コンピュータ２０及び／又はセグメンテーション・モジュール３０に保存される一組の命令として具現化することができる。
【００５４】
段階５０２で、段階１０２及び３０２と同様に、被検体１２の撮像走査が遂行されて、生の画像データセット１４を生成する。前に述べたように、模範的な実施形態では、画像データセット１４は３Ｄボリューム測定データセットである。
【００５５】
段階５０４で、所望の３Ｄメッシュが３Ｄ画像の関心のある領域上に配置される。動作において、所望のメッシュは、脳のような関心のある物体を突き止めて、脳の画像データを、余り又は全く関心のない周囲の物体の画像データからセグメント化すなわち分離するように構成される。従って、様々な実施形態を脳のイメージングに関して説明するが、関心のある他の器官を本書で述べるように撮像しセグメント化することができる。模範的な実施形態では、表面メッシュを利用することにより、例えば閾値処理を用いて、画像データセット１４内の各ボクセルの密度値を所定の密度値と自動的に比較する。所望のメッシュは、各頂点が多数の近隣の頂点を持つ三角形または正方形のような複数の多角形によって画成することができる。模範的な実施形態では、所望のメッシュは複数の三角形によって画成される。
【００５６】
段階５０６で、所望のメッシュを形成する三角形の法線方向が計算されて、座標面上に投影される。図１９は、所望のメッシュ５５２の一部を形成する模範的な三角形５５０を例示する。図１９に示されているように、三角形５５０は、様々な実施形態に従って模範的な表面又は投影面５５４上に投影される。投影された三角形は、三角形５５６として描かれている。表面５５４はＸ軸５６０とＹ軸５６２とによって画成される。また更に、投影空間が、Ｘ軸５６０とＹ軸５６２とＺ軸５６４とによって画成される。
【００５７】
従って、三角形５５０の座標は、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、（ｘ２，ｙ２，ｚ２）及び（ｘ３，ｙ３，ｚ３）と定義される。ここで、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は三角形５５０の第１の点又は角５７０を表し、また（ｘ２，ｙ２，ｚ２）は三角形５５０の第２の点又は角５７２を表し、また（ｘ３，ｙ３，ｚ３）は三角形５５０の第３の点又は角５７４を表す。また更に、投影された三角形５５６の座標は、三角形５５６の第１の点又は角５８０を表す（ｘ１，ｙ１）と、三角形５５６の第２の点又は角５８２を表す（ｘ２，ｙ２）と、三角形５５６の第３の点又は角５８４を表す（ｘ３，ｙ３）と定義される。
【００５８】
段階５０６はまた、投影された三角形５５６の内側に位置する格子点を識別することを含む。投影された三角形５５６の内側に位置する格子点を識別するためには、再び図１９について説明すると、第１の点５８０と第２の点５８２との間に定められて、（ｘ，ｙ）平面を２つの部分に分割する線５９６が形成される。模範的な実施形態では、線５９６（ｙ）は次の数式（３）に従って計算される。
【００５９】
【数３】
2013043085.tif 000005
模範的な実施形態では、数式（３）のｘ及びｙ検索領域は、次の数式（４）のように記述される矩形に制限される。
【００６０】
【数４】
2013043085.tif 000006
格子点６００のような格子点が、投影された三角形５５６の内側に位置しているかどうかを決定するために、段階５１０で、投影された三角形の第３の点５８４（ｘ３，ｙ３）の位置に対する線ｙの位置を計算する。より具体的に述べると、数式（３）に記載されている線ｙは、（ｘ，ｙ）投影面５５４を２つの部分に分割する。選択された格子点が第３の点６０２（ｘ３，ｙ３）と同じ側又は線５９６上に無い場合、該選択された格子点は、投影された三角形５８６の外側にあると決定される。模範的な実施形態では、第３の点６０２（ｘ３，ｙ３）の場所を通過する線を、数式（３）と第３の点５８５（ｘ３，ｙ３）の座標とを用いて、決定することができる。同様に、第１及び第２の点５８０及び５８２（ｘ２，ｙ２）及び（ｘ３，ｙ３）を通過する線は、矩形検索空間内にあるが、投影された三角形５５６の内側にはない格子点を識別するために、第３の点５８４を通過する線と同じ態様で計算することができる。次いで、矩形検索領域内に残っている格子点は、以下により詳しく説明するように補間されるように選択される。
【００６１】
三角形５５６を境界とする各々の格子点について、第３の座標ｚを次の数式（５）により計算することができる。段階５１２で、所望のメッシュ５５２を形成する各々の三角形部分について段階５０６〜５１０を繰り返して、包囲３Ｄマスク表面を生成する。
【００６２】
【数５】
2013043085.tif 000007
段階５１４で、最終の３Ｄ表面メッシュによってカプセル化されたボリュームを抽出する。模範的な実施形態では、３つの方向における最終の３Ｄ表面メッシュの最大及び最小座標を計算することにより、数式（５）に従って抽出のための選択された３Ｄボリュームを識別する。従って、所望のメッシュ５５２内の各々の点は、該点が包囲メッシュの内側にあるかどうかを決定するために、３つの方向において検査される。選択された点がメッシュの内側にある場合、該点のデータが３Ｄ画像を生成するために抽出される。
【００６３】
例えば、図２０は最初の３Ｄメッシュ５５２の画像であり、また図２１は、最初のメッシュ５５２によってカプセル化された脳の２Ｄ画像である。図２０に示されているように、各々の黒い正方形６１０はそれぞれメッシュ表面５５２上の頂点であり、また各々の白い正方形６１２はそれぞれ上述したように導き出された補間された点である。これらの白い及び黒い正方形６１０及び６１２は、一緒になって、完全な包囲表面メッシュ６１４を形成する。また更に、図２２は、最終の表面メッシュ６１４を含む脳２０２の冠状方向ビュー６２０であり、また図２３は、最終の表面メッシュ６１４を用いて生成することのできる脳２０２の２Ｄスライス６２２である。
【００６４】
様々な実施形態の技術的効果は、３Ｄ格子空間内の補間点の自動検索を可能にし且つ完全な一組の３Ｄ補間点を生成することを可能にすることである。最初のメッシュ頂点及び検索された補間点は、抽出すべき画像ボリュームを包囲する完全な３Ｄ表面を形成する。より具体的に述べると、様々な実施形態では、各々のメッシュ三角形を２Ｄ平面上に投影して、該三角形内に囲まれている３Ｄ補間点を検索する。
【００６５】
図２４は、図１に示されたイメージング・システム１０の概略ブロック図である。模範的な実施形態では、イメージング・システム１０はＭＲＩシステムであり、また磁石コイル支持構造上に支持された磁気コイルで形成された超電導磁石７００を含む。しかしながら、他の実施形態では、永久磁石又は電磁石のような他の種類の磁石を使用することができる。容器７０２（「クライオスタット」とも呼ばれる）が超電導磁石７００を取り囲み、該容器には、超電導磁石７００のコイルを冷却するために液体ヘリウムが充填されている。断熱材７０４が、容器７０２の外側表面及び超電導磁石７００の内側表面を取り囲むように設けられる。複数の磁気勾配コイル７０６が超電導磁石７００内に設けられ、またＲＦ送信コイル７０８が複数の磁気勾配コイル７０６内に設けられる。実施形態によっては、ＲＦ送信コイル７０８は、本書により詳しく述べられているように送受信コイルと交換できる。上述の構成要素はガントリ７１０内に配置されて、一般的には撮像部分７１２を形成する。ここで、超電導磁石７００は円筒形であるが、他の形状の磁石を使用できることを理解されたい。
【００６６】
処理部分７２０が、一般に、制御装置７２２、主磁界制御器７２４、勾配磁界制御器７２６、コンピュータ２０、表示装置７２８、送受信（Ｔ−Ｒ）スイッチ７３０、ＲＦ送信器７３２及び受信器７３４を含む。模範的な実施形態では、コンピュータ２０は３Ｄ画像ナビゲーション・モジュール３０を含み、該モジュールは、オペレータが、オペレータから受け取った手動入力に基づいて３Ｄ画像をナビゲートできるようにする。コンピュータ２０はまた、３Ｄ画像データセット１４をセグメント化して、セグメント化された３Ｄ画像２２を生成するセグメンテーション・モジュール３２を含む。コンピュータ２０は更に、３Ｄ画像データセット１４から模範的な物体又は器官（図示せず）の３Ｄ画像を抽出するオブジェクト抽出モジュール３４を含む。
【００６７】
動作において、患者（図示せず）のような物体は、適当な支持体、例えば、電動テーブル（図示せず）又は他の患者テーブル上の開口部７４０内に配置される。超電導磁石７００は、開口部７４０にわたって一様な静的主磁界Ｂ0 を生成する。開口部７４０内、従って患者内の電磁界の強度が、主磁界制御器７２４を介して制御装置７２２によって制御される。主磁界制御器７２４はまた、超電導磁石７００への付勢電流の供給を制御する。
【００６８】
磁気勾配コイル７０６（１つ以上の勾配コイル要素を含む）は、超電導磁石７００の開口部７４０の中の磁界Ｂ0 に磁気勾配を３つの直交方向ｘ，ｙ，ｚの内の任意の１つ以上の方向に加えることができるように設けられる。磁気勾配コイル７０６は勾配磁界制御器７２６によって付勢され、且つまた制御装置７２２によって制御される。
【００６９】
ＲＦ送信コイル７０８は複数のコイル（例えば、共鳴表面コイル）を含むことができるが、ＲＦ送信コイル７０８は、磁気パルスを送信し、及び／又は、随意選択により、（ＲＦ受信コイルとして構成された表面コイル（図示せず）のような）受信コイル要素も設けられている場合、患者からのＭＲ信号を同時に検出するように構成される。ＲＦ送信コイル７０６及び受信表面コイルは、Ｔ−Ｒスイッチ７３０によって、ＲＦ送信器７３２又は受信器７３４の１つにそれぞれ選択的に接続される。ＲＦ送信器７３２及びＴ−Ｒスイッチ７３０は、ＲＦ磁界パルス又は信号がＲＦ送信器７３２によって発生されて、患者内で磁気共鳴を励振させるために患者に選択的に印加されるように、制御装置７２２によって制御される。
【００７０】
ＲＦパルスの印加後、Ｔ−Ｒスイッチ７３０が再び作動されて、ＲＦ送信コイル７０８をＲＦ送信器７３２から切り離す。次いで、検出されたＭＲ信号が制御装置７２２へ伝送される。制御装置７２２は、プロセッサ（例えば、拡散スペクトル・イメージング（ＤＳＩ）モジュール３０）を含むことができる。画像を表す処理された信号が、また画像の視覚的表示のために表示装置７２８へ伝送される。具体的に述べると、ＭＲ信号は、視覚可能な画像を得るために本書で述べた様々な方法を用いて再構成されるｑ空間を満たし又は形成する。次いで、画像を表す処理された信号は、表示装置７２８へ伝送される。
【００７１】
本書で述べた様々な実施形態は、本書で述べた方法の実施形態を遂行するようにイメージング装置を動作させるプロセッサ又はコンピュータのための命令を記録した有形の且つ持続性の１つ又は複数の機械読取り可能な媒体を提供する。このような１つ又は複数の媒体は、任意の種類のＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、フラッシュＲＡＭドライブ、又は他の種類のコンピュータ取り可能な媒体、或いはそれらの組合せであってよい。
【００７２】
様々な実施形態及び／又はコンポーネント（構成要素）、例えば、モニタ又は表示装置、或いはその中のコンポーネント及び制御装置はまた、１つ以上のコンピュータ又はプロセッサの一部として具現化することができる。コンピュータ又はプロセッサは、計算装置、入力装置、表示ユニット、及び例えばインターネットにアクセスするためのインターフェースを含むことができる。コンピュータ又はプロセッサはマイクロプロセッサを含むことができる。マイクロプロセッサは通信母線に接続することができる。コンピュータ又はプロセッサはまた、メモリを含むことができる。メモリには、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）及び読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含むことができる。コンピュータ又はプロセッサは更に記憶装置を含むことができ、それは、ハードディスク・ドライブ、或いは、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ、光ディスク・ドライブなどのような取外し可能な記憶媒体のドライブであってよい。記憶装置はまた、コンピュータ・プログラム又は他の命令をコンピュータ又はプロセッサにロードするための他の同様な手段であってよい。
【００７３】
ここで、上述の説明が例示のためのものであって、制限するためのものではないことを理解されたい。例えば、上述の様々な実施形態（及び／又はその様々な面）は互いに組み合わせて用いることができる。その上、特定の状況又は材料を様々な実施形態の範囲から逸脱せずに様々な実施形態の教示に適応させるように多くの修正を為すことができる。本書で述べた材料の寸法及び種類が様々な実施形態のパラメータを規定することを意図しているが、それらは制限ではなく、単に模範的なものに過ぎない。上記の説明を検討すると、当業者には多くの他の実施形態が明らかであろう。従って、様々な実施形態の範囲は、特許請求の範囲の記載と共に、該記載と等価な全ての範囲を参照して決定すべきである。特許請求の範囲の記載では、「含む」及び「その場合において」と云う用語は「有する」及び「ここで」と云う用語とそれぞれ等価なものとして用いられている。更に、特許請求の範囲の記載において、「第１」、「第２」、「第３」などの用語は単にラベルとして用いられていて、それらの対象について数に関する要件を課しているものではない。更に、特許請求の範囲が「手段＋機能」形式で記載されていず、また特許請求の範囲が、構造についての記載のない機能の記述の後に用語「手段」を記載したものでないなら、米国特許法３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．ξ１１２、第６項に基づいて解釈されるべきではない。
【００７４】
本明細書は、最良の実施形態を含めて、様々な実施形態を開示するために、また当業者が任意の装置又はシステムを作成し使用し、任意の採用した方法を遂行すること含めて、様々な実施形態を実施するために、幾つかの例を使用した。様々な実施形態の特許可能な範囲は「特許請求の範囲」の記載に定めており、また当業者に考えられる他の例を含み得る。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文字通りの記載から実質的に差異のない構造的要素を持つ場合、或いはそれらが「特許請求の範囲」の文字通りの記載から実質的に差異のない等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあるものとする。
【符号の説明】
【００７５】
１０  イメージング・システム
１２  被検体
１４  三次元（３Ｄ）画像データセット
２０  コンピュータ
２２  ３Ｄ画像
３０  ３Ｄ画像ナビゲーション・モジュール
３２  セグメンテーション・モジュール
３４  オブジェクト抽出モジュール
１００  ３Ｄ画像をナビゲートするための方法
２００  ３Ｄ画像
２０２  脳
２０４  二次元（２Ｄ）画像
２１０  領域
２１２  領域
２１４  ３Ｄメッシュ
２２０  頂点又はメッシュ点
２２２  点
２２４  点
２３０  点（カーソル）
２４０  メッシュ点
２４２  引張り点
２４４  更新方向
２５０  修正された３Ｄ画像
２５２  ２Ｄ画像
３００  ３Ｄ画像をセグメント化する方法
３５０  最初の３Ｄ表面メッシュ
３５２  メッシュ表面
３５６  修正された局部表面領域
３５８  最終のメッシュ
３６０  矢状方向画像
３６２  軸方向画像
３６４  冠状方向画像
３８０  最初のメッシュを示している画像
３８２  最終のメッシュを示している画像
３９２  更新領域
４００  ３Ｄ表面メッシュを編集する方法
５００  ３Ｄ画像を抽出する方法
５５０  三角形
５５２  所望のメッシュ
５５４  投影面
５５６  投影された三角形
５６０  Ｘ軸
５６２  Ｙ軸
５６４  Ｚ軸
５７０  三角形５５０の第１の点
５７２  三角形５５０の第２の点
５７４  三角形５５０の第３の点
５８０  三角形５５６の第１の点
５８２  三角形５５６の第２の点
５８４  三角形５５６の第３の点
５９６  線
６００  格子点
６０２  第３の点
６１０  メッシュ表面上の頂点
６１２  補間された点
６１４  完全な包囲表面メッシュ
６２０  冠状方向ビュー
６２２  ２Ｄスライス
７００  超電導磁石
７０２  容器
７０４  断熱材
７０６  磁気勾配コイル
７０８  ＲＦ送信コイル
７１０  ガントリ
７１２  撮像部分
７２０  処理部分
７４０  開口部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【外国語明細書】
2013043085000001.pdf