(57)【要約】本明細書では、インビボの哺乳動物画像から、胸郭の内部の着目領域の効率的かつ正確な自動検出のためのシステムおよび方法が記載される。胸郭の内部の着目領域の効率的な自動識別は、骨距離マスクおよび表面距離マスクの両方の使用によって達成されることができることが見出された。本技法は、哺乳動物、例えば、マウス等の小型哺乳動物の広範囲のサイズおよび形状について着目領域の正確かつ急速な識別の課題を解決する。一側面では、本発明は、主としてまたは専ら哺乳動物胸郭の内部にある、軟組織に対応する（例えば、限定される）哺乳動物の３Ｄ画像内で着目領域を自動的に検出する（例えば、図形的に隔離する）ための方法を対象とする。
2017505482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主としてまたは専ら哺乳動物胸郭の内部にある、軟組織に対応する（例えば、限定される）哺乳動物の３Ｄ画像内で着目領域を自動的に検出する（例えば、図形的に隔離する）ための方法であって、
コンピュータデバイスのプロセッサによって、前記哺乳動物の前記３Ｄ画像から、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定するステップであって、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応する、ステップと、
前記プロセッサによって、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定するステップであって、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記表面距離画像および前記骨距離画像を使用して、前記哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する前記着目領域を自動的に検出するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、前記哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、前記表面距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記表面距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記骨距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部の領域のみを識別するように、前記表面距離マスクおよび前記骨距離マスクのＡＮＤ演算を適用するステップ（例えば、前記ＡＮＤ演算の結果として識別される前記領域は、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を画定する）（そして随意に、前記胸郭の外側に位置する１つまたはそれを上回る体積を除去するように、フィルタ、例えば、体積閾値を前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用するステップ）と、
前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、前記ＡＮＤ演算に続いて（例えば、そして前記胸郭の内部にある任意の後続のフィルタに掛けるステップに続いて）識別される領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサによって、前記胸郭の下端に対応する横断面を判定するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記横断面を判定するステップは、前記表面距離画像および前記骨距離画像から前記胸郭の前記下端に対応する横座標を推定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値から、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、前記検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ前記胸郭の下方の領域を除外する、前記哺乳動物の体積を識別する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記骨距離画像を使用して（例えば、閾値を前記骨距離画像に適用することによって）骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記哺乳動物の前記外面から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、前記表面距離画像を使用して（例えば、閾値を前記表面距離画像に適用することによって）表面距離マスクを自動的に判定するステップと、
前記プロセッサによって、前記検索領域マスク、前記骨距離マスク、および前記表面距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタ（例えば、体積閾値）を前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、前記ＡＮＤ演算に続いて識別される前記シード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、前記プロセッサによって、前記検索領域マスクを用いた前記拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値を使用して、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、前記検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ前記胸郭の下方の領域を除外して、前記哺乳動物の体積を識別する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記骨距離画像を使用して骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記表面距離画像と前記骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を判定するステップ（例えば、前記複合距離画像の強度値は、骨からの距離と前記哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、
前記プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように、閾値を前記複合距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記検索領域マスク、前記骨距離マスク、および前記複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタを前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、前記ＡＮＤ演算に続いて識別される前記シード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、前記プロセッサによって、前記検索領域マスクを用いた前記拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、前記骨距離画像を使用して骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記表面距離画像と前記骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、前記複合距離画像の強度値は、骨からの距離と前記哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、
前記プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように閾値を前記複合距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記骨距離マスクおよび前記複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタを前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、中間結果を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記複合距離マスクを使用して、前記胸郭の下端に対応する横断面を自動的に判定し（例えば、前記複合距離マスクの断面が最大面積を有する、前記哺乳動物の長さに沿ったｚ座標を識別し）、前記中間結果から前記横断面の下方の全ての体積を除去し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別し、次いで、前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、結果として生じるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、随意に、前記判定された横断面の下方の全ての体積をフィルタに掛け、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
主としてまたは専ら哺乳動物胸郭の内部にある、軟組織に対応する（例えば、限定される）哺乳動物の３Ｄ画像内で着目領域を自動的に検出する（例えば、図形的に隔離する）ための方法であって、
以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つのステップと：
（ａ）前記プロセッサによって、前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定するステップであって、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、前記プロセッサによって、前記哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、前記表面距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記表面距離画像に適用するステップ；
（ｂ）コンピュータデバイスのプロセッサによって、前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定し、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を前記身体マスクに適用するステップ；
以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つのステップと：
（ｃ）前記プロセッサによって、前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定するステップであって、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、前記プロセッサによって、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記骨距離画像に適用するステップ；
（ｄ）前記プロセッサによって、前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定し、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を前記骨マスクに適用する（例えば、そして反転する）ステップ；
前記プロセッサによって、（ｉ）前記表面距離マスクおよび前記表面距離マスク均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）前記骨距離マスクおよび前記骨距離マスク均等物のうちの少なくとも１つを使用して、前記哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する前記着目領域を自動的に検出するステップと、を含む、方法。
【請求項９】
前記プロセッサによって、前記胸郭の下端に対応する横断面を判定するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記横断面を判定するステップは、前記表面距離画像および前記骨距離画像から前記胸郭の前記下端に対応する横座標を推定するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値から検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、前記検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ前記胸郭の下方の領域を除外して、前記哺乳動物の体積を識別する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記検索領域マスク、前記骨距離マスク（または骨距離マスク均等物）、および前記表面距離マスク（または表面距離マスク均等物）のＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタを前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、前記ＡＮＤ演算に続いて識別される前記シード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、前記プロセッサによって、前記検索領域マスクを用いた前記拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値を使用して、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、前記検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ前記胸郭の下方の領域を除外して、前記哺乳動物の体積を識別する、ステップと、
前記プロセッサによって、前記表面距離画像と前記骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、前記複合距離画像の強度値は、骨からの距離と前記哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、
前記プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように、閾値を前記複合距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記検索領域マスク、前記骨距離マスク、および前記複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタを前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、前記ＡＮＤ演算に続いて識別される前記シード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、前記プロセッサによって、前記検索領域マスクを用いた前記拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記検出するステップは、
前記プロセッサによって、前記表面距離画像と前記骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、前記複合距離画像の強度値は、骨からの距離と前記哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、
前記プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように閾値を前記複合距離画像に適用するステップと、
前記プロセッサによって、前記骨距離マスクおよび前記複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタを前記ＡＮＤ演算の前記結果に適用し、それによって、中間結果を識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記複合距離マスクを使用して、前記胸郭の下端に対応する横断面を自動的に判定し（例えば、前記複合距離マスクの断面が最大面積を有する、前記哺乳動物の長さに沿ったｚ座標を識別し）、前記中間結果から前記横断面の下方の全ての体積を除去し、それによって、前記着目領域内で前記胸郭の内部のシード領域を識別し、次いで、前記プロセッサによって、前記識別された骨組織に侵入することなく、結果として生じるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、随意に、前記判定された横断面の下方の全ての体積をフィルタに掛け、それによって、前記哺乳動物胸郭の内部の前記着目領域を検出するステップと、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサと、その上に記憶された命令を有するメモリとを備える、システムであって、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
（ｉ）以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つと：
（ａ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定させ、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、前記哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、前記表面距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記表面距離画像に適用させること；
（ｂ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定させ、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を前記身体マスクに適用させること；、
（ｉｉ）以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つと：、
（ｃ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定させ、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る体積を識別する）を判定するように、閾値を前記骨距離画像に適用させること；
（ｄ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定させ、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を前記骨マスクに適用させる（例えば、そして反転させる）こと；を行わせ、そして前記プロセッサに、
（ｉｉｉ）（ｉ）前記表面距離画像および前記表面距離画像均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）前記骨距離画像および前記骨距離画像均等物のうちの少なくとも１つを使用して、前記プロセッサによって、前記哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する前記着目領域を自動的に検出させる、システム。
【請求項１５】
その上に記憶された命令を有する、非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
（ｉ）以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つと：
（ａ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定させ、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、前記哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、前記表面距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を前記表面距離画像に適用させること；、
（ｂ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定させ、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を前記身体マスクに適用させること；
（ｉｉ）以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つと：
（ｃ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定させ、前記強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から前記哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、前記哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、前記骨距離マスクは、前記哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る体積を識別する）を判定するように、閾値を前記骨距離画像に適用させること；
（ｄ）前記哺乳動物の前記３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定させ、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を前記骨マスクに適用させる（例えば、そして反転させる）こと；を行わせ、そして前記プロセッサに、
（ｉｉｉ）（ｉ）前記表面距離画像および前記表面距離画像均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）前記骨距離画像および前記骨距離画像均等物のうちの少なくとも１つを使用して、前記哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する前記着目領域を自動的に検出させる、非一過性のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、概して、画像分析の方法およびシステムに関する。より具体的には、ある実施形態では、本発明は、哺乳動物の胸郭の内部の組織の自動検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
（背景）
哺乳動物のインビボ撮像を対象とした多様な技術、例えば、生物発光、蛍光、断層撮影法、およびマルチモーダル撮像技術がある。小型哺乳動物のインビボ撮像は、種々の分野、例えば、腫瘍学、感染症、および創薬の研究者の大規模共同体によって行われる。
【０００３】
インビボ撮像は、多くの場合、生きた動物の内側の生物学的現象の非侵襲的時空間視覚化のために、蛍光プローブ等の試薬の使用を伴う。例えば、蛍光分子断層撮影法（ＦＭＴ）は、投与されたプローブおよび／または内因性のプローブの定量的分析のために、哺乳動物のインビボ撮像を伴う。インビボマイクロＣＴ撮像は、極めて高い解像度で組織、器官、および非有機構造物を撮像することができる、ｘ線ベースの技術である。マイクロＣＴは、急速に進化しており、マルチモーダル用途を促進し、長期的な実験モデルを可能にするために、低用量走査および高速撮像プロトコルを必要とする。マルチモーダル撮像は、例えば、ＦＭＴ、ＰＥＴ、ＭＲＩ、ＣＴ、および／またはＳＰＥＣＴ撮像データを組み合わせることによって、異なる方法で得られる画像の融合を伴う。
【０００４】
そのようなインビボ画像の取得は、時間がかかり得、そして取得した画像の高速分析がプロセスの効率に重要となる。多くの場合、多くの着目器官を含み、高度画像分析が必要とされる、哺乳類哺乳動物の胸郭の内部のような部分のみに撮像努力を集中させることが望ましい。高度画像分析は、例えば、哺乳動物の１つまたはそれを上回る標的器官内で、投与されたプローブまたは内因性のプローブの定量的分析のための高度断層撮影再構築を伴い得る。これらの標的器官の外側の画像の部分は、分析にとって重要ではない場合があり、これらの部分で費やされる処理時間は、浪費されて、効率低下をもたらす。
【０００５】
画像の重要ではない領域の不必要な処理を排除し、重要な画像詳細を失うことなく、全体的な画像処理時間を短縮するために、インビボ哺乳動物画像の着目領域を検出するための高度に効率的な方法の必要性がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（発明の要旨）
本明細書では、インビボ哺乳動物画像からの着目領域の効率的かつ正確な自動検出のためのシステムおよび方法が記載される。撮像された哺乳動物の重要な領域は、重要器官が位置する、胸郭の内部の組織である。本重要領域を自動的に識別することによって、画像のさらなる分析および／または処理は、画像の他の領域を処理することに不必要に時間を浪費することなく、本領域で行われることができる。
【０００７】
本領域を識別するための自動手順は、この手順が、撮像されている動物の広範囲のサイズおよび形状に対する所望の領域を正確に識別しなければならず（撮像されている個々の動物の変動性に対処しなければならず）、かつ高度に計算効率の良い手順でなければならないために、単純な問題ではない。
【０００８】
胸郭の内部の着目領域の効率的な自動識別は、骨距離マスクおよび表面距離マスクの両方の使用によって達成されることができることが見出された。本技法は、哺乳動物、例えば、マウス等の小型哺乳動物の広範囲のサイズおよび形状に対する着目領域の正確かつ急速な識別の問題を解決する。
【０００９】
一側面では、本発明は、主としてまたは専ら哺乳動物胸郭の内部にある、軟組織に対応する（例えば、限定される）哺乳動物の３Ｄ画像内で着目領域を自動的に検出する（例えば、図形的に隔離する）ための方法を対象とし、本方法は、コンピュータデバイスのプロセッサによって、哺乳動物の３Ｄ画像から、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定するステップであって、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応する、ステップと、プロセッサによって、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定するステップであって、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応する、ステップと、プロセッサによって、表面距離画像および骨距離画像を使用して、哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する着目領域を自動的に検出するステップとを含む。
【００１０】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、表面距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を表面距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、骨距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を骨距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、着目領域内で胸郭の内部の領域のみを識別するように、表面距離マスクおよび骨距離マスクのＡＮＤ演算を適用するステップ（例えば、ＡＮＤ演算の結果として識別される領域は、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を画定する）（そして、随意に、胸郭の外側に位置する１つまたはそれを上回る体積を除去するように、フィルタ、例えば、体積閾値をＡＮＤ演算の結果に適用するステップ）と、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、胸郭の内部にある、ＡＮＤ演算に続いて（例えば、任意の後続のフィルタに掛けるステップに続いて）識別される領域を外向きに拡張するように、拡張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）演算および／または流域（ｗａｔｅｒｓｈｅｄ）演算を適用し、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップとを含む。例えば、１つの離散体積が胸郭の内部にある、ＡＮＤ演算の結果として識別される１つの離散体積、および拡張があってもよい。
【００１１】
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、プロセッサによって、胸郭の下端に対応する横断面を判定するステップを含む。いくつかの実施形態では、横断面を判定するステップは、表面距離画像および骨距離画像から胸郭の下端に対応する横座標を推定するステップを含む。
【００１２】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値から、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、該検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ胸郭の下方の領域を除外して、哺乳動物の体積を識別する、ステップと、プロセッサによって、骨距離画像を使用して（例えば、閾値を骨距離画像に適用することによって）骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、骨距離マスクは、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、プロセッサによって、哺乳動物の外面から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、表面距離画像を使用して（例えば、閾値を表面距離画像に適用することによって）表面距離マスクを自動的に判定するステップと、プロセッサによって、検索領域マスク、骨距離マスク、および表面距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、ＡＮＤ演算に続いて識別されるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、プロセッサによって、検索領域マスクを用いた拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップとを含む。
【００１３】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値を使用して、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、該検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ胸郭の下方の領域を除外して、哺乳動物の体積を識別する、ステップと、プロセッサによって、骨距離画像を使用して骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、骨距離マスクは、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、プロセッサによって、表面距離画像と骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、複合距離画像の強度値は、骨からの距離と哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように、閾値を複合距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、検索領域マスク、骨距離マスク、および複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、ＡＮＤ演算に続いて識別されるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、プロセッサによって、検索領域マスクを用いた拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップと、を含む。
【００１４】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、骨距離画像を使用して骨距離マスクを自動的に判定するステップであって、骨距離マスクは、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する、ステップと、プロセッサによって、表面距離画像と骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、複合距離画像の強度値は、骨からの距離と哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように閾値を複合距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、骨距離マスクおよび複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、中間結果を識別するステップと、プロセッサによって、複合距離マスクを使用して、胸郭の下端に対応する横断面を自動的に判定し（例えば、複合距離マスクの断面が最大面積を有する、哺乳動物の長さに沿ったｚ座標を識別し）、中間結果から該横断面の下方の全ての体積を除去し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別し、次いで、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、結果として生じるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、随意に、該判定された横断面の下方の全ての体積をフィルタに掛け、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップとを含む。
【００１５】
別の側面では、本発明は、主としてまたは専ら哺乳動物胸郭の内部にある、軟組織に対応する（例えば、限定される）哺乳動物の３Ｄ画像内で着目領域を自動的に検出する（例えば、図形的に隔離する）ための方法を対象とし、本方法は、
以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つのステップと、
（ａ）プロセッサによって、哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定するステップであって、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、プロセッサによって、哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、表面距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を表面距離画像に適用するステップ、
（ｂ）コンピュータデバイスのプロセッサによって、哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定し、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を身体マスクに適用するステップ、
以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つのステップと、
（ｃ）プロセッサによって、哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定するステップであって、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、プロセッサによって、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、骨距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を骨距離画像に適用するステップ、
（ｄ）プロセッサによって、哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定し、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を骨マスクに適用する（かつ例えば、反転させる）ステップ、そして
プロセッサによって、（ｉ）表面距離マスクおよび表面距離マスク均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）骨距離マスクおよび骨距離マスク均等物のうちの少なくとも１つを使用して、哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する着目領域を自動的に検出するステップと、を含む。
【００１６】
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、プロセッサによって、胸郭の下端に対応する横断面を判定するステップを含む。いくつかの実施形態では、横断面を判定するステップは、表面距離画像および骨距離画像から胸郭の下端に対応する横座標を推定するステップを含む。
【００１７】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値から検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、該検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ胸郭の下方の領域を除外して、哺乳動物の体積を識別する、ステップと、プロセッサによって、検索領域マスク、骨距離マスク（または骨距離マスク均等物）、および表面距離マスク（または表面距離マスク均等物）のＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、ＡＮＤ演算に続いて識別されるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、プロセッサによって、検索領域マスクを用いた拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップと、を含む。
【００１８】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、鼻から尾部までのｚ座標の関数として表される前面（腹側）から最も近い骨までの距離の値を使用して、検索領域マスクを自動的に判定するステップであって、該検索領域マスクは、頸部の上方の頭部の領域を除外し、かつ胸郭の下方の領域を除外して、哺乳動物の体積を識別する、ステップと、プロセッサによって、表面距離画像と骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、複合距離画像の強度値は、骨からの距離と哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように、閾値を複合距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、検索領域マスク、骨距離マスク、および複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別するステップと、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、ＡＮＤ演算に続いて識別されるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、プロセッサによって、検索領域マスクを用いた拡張および／または流域演算の結果のＡＮＤ演算を適用し、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップと、を含む。
【００１９】
いくつかの実施形態では、検出するステップは、プロセッサによって、表面距離画像と骨距離画像との間の差異として計算される複合距離画像を自動的に判定するステップ（例えば、複合距離画像の強度値は、骨からの距離と哺乳動物の外面からの距離との間の差異を反映する）と、プロセッサによって、複合距離マスクを判定するように閾値を複合距離画像に適用するステップと、プロセッサによって、骨距離マスクおよび複合距離マスクのＡＮＤ演算を適用し、次いで、随意に、判定された閾値体積より小さい、小さく明確な領域を除去するように、フィルタをＡＮＤ演算の結果に適用し、それによって、中間結果を識別するステップと、プロセッサによって、複合距離マスクを使用して、胸郭の下端に対応する横断面を自動的に判定し（例えば、複合距離マスクの断面が最大面積を有する、哺乳動物の長さに沿ったｚ座標を識別し）、中間結果から該横断面の下方の全ての体積を除去し、それによって、着目領域内で胸郭の内部のシード領域を識別し、次いで、プロセッサによって、識別された骨組織に侵入することなく、結果として生じるシード領域を外向きに拡張するように、拡張演算および／または流域演算を適用し、次いで、随意に、該判定された横断面の下方の全ての体積をフィルタに掛け、それによって、哺乳動物胸郭の内部の着目領域を検出するステップとを含む。
【００２０】
別の側面では、本発明は、プロセッサと、その上に記憶された命令を有するメモリとを備える、システムを対象とし、命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
（ｉ）以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つを行わせ、
（ａ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定させ、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、表面距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を表面距離画像に適用させること、
（ｂ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定させ、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を身体マスクに適用させること、そして
（ｉｉ）以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つを行わせ、
（ｃ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定させ、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、骨距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る体積を識別する）を判定するように、閾値を骨距離画像に適用させること、
（ｄ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定させ、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を骨マスクに適用させること（例えば、そして反転させること）、そして
（ｉｉｉ）（ｉ）表面距離画像および表面距離画像均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）骨距離画像および骨距離画像均等物のうちの少なくとも１つを使用して、プロセッサによって、哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する着目領域を自動的に検出させる。
【００２１】
別の側面では、本発明は、その上に記憶された命令を有する、非一過性のコンピュータ可読媒体を対象とし、命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
（ｉ）以下のような（ａ）および（ｂ）のうちの少なくとも１つを行わせ、
（ａ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、表面距離画像を自動的に判定させ、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の外面上の最も近い点までの距離に対応し、哺乳動物身体の中心領域に対応する表面距離マスク（例えば、表面距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る離散体積を識別する）を判定するように、閾値を表面距離画像に適用させること、
（ｂ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、哺乳動物身体に対応する身体マスクを自動的に判定させ、表面距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒ’のディスクカーネルを使用して）浸食演算を身体マスクに適用させること、そして
（ｉｉ）以下のような（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つを行わせ、
（ｃ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、３次元で複数の点のそれぞれにおける強度値を含む、骨距離画像を自動的に判定させ、強度値のそれぞれは、３Ｄ空間内の所与の点から哺乳動物の最も近い識別された骨組織までの距離に対応し、哺乳動物の識別された骨組織から少なくとも所与の距離にある１つまたはそれを上回る領域に対応する骨距離マスク（例えば、骨距離マスクは、哺乳動物身体内の１つまたはそれを上回る体積を識別する）を判定するように、閾値を骨距離画像に適用させること、
（ｄ）哺乳動物の３Ｄ画像を使用して、骨組織に対応する骨マスクを自動的に判定させ、骨距離マスク均等物を得るように、（例えば、半径Ｒのディスクカーネルを使用して）拡張演算を骨マスクに適用させること（例えば、そして反転させること）、そして
（ｉｉｉ）（ｉ）表面距離画像および表面距離画像均等物のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｉｉ）骨距離画像および骨距離画像均等物のうちの少なくとも１つを使用して、プロセッサによって、哺乳動物胸郭の内部の軟組織に対応する着目領域を自動的に検出させる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
本発明の先述および他の目的、側面、特徴、および利点は、添付図面と併せて解釈される以下の説明を参照することによって、より明白となり、さらに理解され得る。
【００２３】
【図１Ａ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｂ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｃ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｄ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｅ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｆ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｇ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｈ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図１Ｉ】図１Ａ−１Ｉは、本発明の例証的実施形態による、生体内画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉの方法のステップを図示する、画像である。
【００２４】
【図２Ａ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｂ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｃ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｄ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｅ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｆ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｇ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｈ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図２Ｉ】図２Ａ−２Ｉは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【００２５】
【図３Ａ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｂ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｃ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｄ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｅ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｆ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｇ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【図３Ｈ】図３Ａ−３Ｈは、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための実施例ｉｉｉの方法のステップを図示する、画像である。
【００２６】
【図４Ａ】図４Ａ−４Ｃは、本発明の例証的実施形態による、実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉの方法の最終結果を図示する、画像である。
【図４Ｂ】図４Ａ−４Ｃは、本発明の例証的実施形態による、実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉの方法の最終結果を図示する、画像である。
【図４Ｃ】図４Ａ−４Ｃは、本発明の例証的実施形態による、実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉの方法の最終結果を図示する、画像である。
【００２７】
【図５】図５は、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法を図示する、フローチャートである。
【００２８】
【図６Ａ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｂ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｃ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｄ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｅ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｆ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【図６Ｇ】図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。
【００２９】
【図７Ａ】図７Ａおよび７Ｂは、冠状面、横断面、および矢状面を示す、本発明の例証的実施形態による、哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法における検索領域の識別を図示する、画像である。
【図７Ｂ】図７Ａおよび７Ｂは、冠状面、横断面、および矢状面を示す、本発明の例証的実施形態による、哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法における検索領域の識別を図示する、画像である。
【００３０】
【図８】図８は、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法およびシステムで使用するための例示的ネットワーク環境のブロック図である。
【００３１】
【図９】図９は、本発明の例証的実施形態で使用するための例示的コンピュータデバイスおよび例示的モバイルコンピュータデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
（詳細な説明）
請求項に記載された発明のシステム、デバイス、方法、およびプロセスは、本明細書に説明される実施形態からの情報を使用して開発される変形例および適応例を包含することが企図される。本明細書に説明されるシステム、デバイス、方法、ならびにプロセスの適応および／または修正は、当業者によって行われ得る。
【００３３】
物品、デバイス、およびシステムが、具体的構成要素を有する、含む、または備えるものとして説明されるか、もしくはプロセスおよび方法が、具体的ステップを有する、含む、または備えるものとして説明される、本明細書の全体を通して、加えて、記載された構成要素から本質的に成る、または成る、本発明の物品、デバイス、およびシステムがあり、記載された処理ステップから本質的に成る、または成る、本発明によるプロセスおよび方法があることが企図される。
【００３４】
ステップの順序またはある動作を行うための順序は、本発明が動作可能である限り重要ではないことを理解されたい。また、２つまたはそれを上回るステップもしくは動作は、同時に行われ得る。
【００３５】
例えば、背景技術の節で、任意の刊行物の本明細書での記述は、刊行物が本明細書で提示される請求項のうちのいずれかに関する従来技術としての機能を果たすという承認ではない。背景技術の節は、明確にする目的で提示され、任意の請求項に関する従来技術の説明として意図されるものではない。
【００３６】
本明細書で使用されるように、「画像」、例えば、哺乳動物の３Ｄ画像は、写真、ビデオフレーム、ストリーミングビデオ、ならびに写真、ビデオフレーム、またはストリーミングビデオの任意の電子、デジタル、または数学的類似物等の任意の視覚表現を含む。本明細書に説明される任意の装置は、ある実施形態では、プロセッサによって生成される画像または任意の他の結果を表示するためのディスプレイを含む。本明細書に説明される任意の方法は、ある実施形態では、本方法を介して生成される画像または任意の他の結果を表示するステップを含む。
【００３７】
本明細書で使用されるとき、「画像」を参照した「３Ｄ」または「３次元の」は、３次元についての情報を伝えることを意味する。３Ｄ画像は、３次元でデータセットとして与えられてもよく、そして／または２次元表現のセットとして、もしくは３次元表現として表示されてもよい。
【００３８】
本明細書で使用されるように、「マスク」は、２Ｄまたは３Ｄ領域を識別し、そして画像または他の図形パターンの部分の排除もしくは保持を制御するために使用される、図形パターンである。
【００３９】
本明細書で使用されるように、「シード領域」は、例えば、拡張および／または流域演算を使用することによって、別のより大きい領域を計算するために使用される、画像またはマスクの識別された領域である。例示的シード領域が、例えば、図１Ｈ、図２Ｈ、および図３Ｇに示されている。
【００４０】
本明細書では、インビボ３Ｄ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のためのシステムおよび方法が説明される。この３Ｄ画像は、単一の画像または複数の画像のセットであってもよい。
【００４１】
図１、２、および３は、それぞれ、実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉとして表される、３つの異なるアプローチを示す。２Ｄ冠状、横断、または矢状投影もしくは断面が図示される、本明細書に示されるように、判定または識別される、対応する３Ｄ画像または３Ｄマスクがあることを理解されたい。簡単にするために、２Ｄ投影または断面が示されている。
【００４２】
図１Ａ−１Ｉは、実施例ｉの方法におけるステップを図示する。
【００４３】
図１Ａは、マウスのインビボ３Ｄ画像を使用して識別された、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクの冠状投影を示す。
【００４４】
図１Ｂは、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクから判定された、マウス表面からの距離画像（左）およびマウス骨からの距離画像（右）の冠状断面を示す。これらの距離画像は、それぞれ、マウス表面上の最も近い点（左）から、およびマウス骨に対応する最も近い点（右）からの距離の関数として変動する強度（値）を有する。左には、マウス表面が赤で示され、右には、骨が赤で示されている。
【００４５】
図１Ｃおよび１Ｄは、着目面積、すなわち、胸郭の内部の哺乳動物の領域を絞りこむための検索領域の判定を図示する。検索領域は、頸部の上方の頭部の領域および胸郭の下方の領域を排除する、横（ｚ、鼻から尾部まで）座標の間隔によって画定される。図１Ｃは、ｙ軸がマウスの前面（腹側）から最も近い骨までの距離に対応し、ｘ軸が横（ｚ、鼻から尾部まで）座標に対応し、０が鼻の先端に近く、そして最高ｚ値が尾部上にある、グラフである。頸部の位置は、本実施例では、約８０のｚ座標におけるｙ値の急上昇から識別され、胸郭の基部に対応する面は、本実施例では、胸郭の下縁に対応する、約１７０のｚ座標におけるｙ値の急上昇によって識別される。図１Ｃは、ｚ座標の関数として、３つの異なるマウス画像のｙ値を示す。ｙ値のパターンは、３つ全てのデータセットについて非常に類似していることが分かる。これは、検索領域を識別するために非常に正確な速い方法であることが見出された。図１Ｄは、図１Ｃのグラフから識別される検索領域を示す。
【００４６】
図１Ｅは、マウス骨からの距離画像への閾値の適用に続く、３Ｄマスクの冠状断面である。ここでは、胸郭の中心領域を識別することが所望される。図１Ｅから分かるように、胸郭の中心領域に加えて、閾値化の結果はまた、骨から遠い胸郭の外側の望ましくない領域も含む。
【００４７】
図１Ｆによって図示されるステップの目的は、骨から遠いがマウス表面に近い、不要な領域を排除することである。ここで、閾値がマウス表面からの距離画像（典型的には、マウス骨からの距離画像に適用される閾値より大きい）に適用され、その結果が図１Ｆ（結果として生じる３Ｄマスクの冠状断面）に示されている。
【００４８】
次に、ＡＮＤ演算が、図１Ｄ、１Ｅ、および１Ｆのマスクの間で行われ、図１Ｇに示されるマスクをもたらす。ある時は、これは、いかなる不要な領域も伴わずに、胸郭の中心領域を生じさせる。しかしながら、演算は、いくつかの不要な領域、例えば、図１Ｇの胸郭の外側の２つの上部領域を含み得る。これらの領域は、それらの体積に基づいて除去されてもよく、不要な領域は、着目領域よりもサイズが小さいことが分かり、閾値体積に基づいて除去される。図１Ｈは、それらの体積に基づく不要な領域の除去後の図１Ｇのマスクを示し、結果は、完全に胸郭の内部にある識別された領域である。
【００４９】
最終的に、拡張演算が、図１Ｈのマスクに適用され、その後に、胸郭の下方または上方に延在することなく、胸郭骨まで識別された中心領域を拡張するように、図１Ｄの検索マスクを用いたＡＮＤ演算が続く。本ステップの結果は、図１Ｉに示されている。代替として、拡張演算は、より遅くあり得るが、より正確である、流域演算に置換されることができる。
【００５０】
図２Ａ−２Ｉは、実施例ｉｉの方法におけるステップを図示する。
【００５１】
図２Ａは、マウスのインビボ３Ｄ画像を使用して識別された、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクの冠状投影を示す。
【００５２】
図２Ｂは、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクから判定された、マウス表面からの距離画像（左）およびマウス骨からの距離画像（右）の冠状断面を示す。距離画像は、それぞれ、マウス表面上の最も近い点（左）から、およびマウス骨に対応する最も近い点（右）からの距離の関数として変動する強度（値）を有する。左には、マウス表面が赤で示され、右には、骨が赤で示されている。
【００５３】
図２Ｃおよび２Ｄは、着目面積、すなわち、胸郭の内部の哺乳動物の領域を絞りこむための検索領域の判定を図示する。検索領域は、頸部の上方の頭部の領域および胸郭の下方の領域を排除する、座標ｚ（鼻から尾部まで）の間隔によって画定される。図２Ｃは、ｙ軸がマウスの前面（腹側）から最も近い骨までの距離に対応し、ｘ軸が鼻から尾部までのｚ座標に対応し、０が鼻の先端に近く、最高ｚ値が尾部上にある、グラフである。頸部の位置は、本実施例では、約８０のｚ座標におけるｙ値の急上昇から識別され、胸郭の基部に対応する面は、本実施例では、胸郭の下縁に対応する、約１７０のｚ座標におけるｙ値の急上昇によって識別される。図２Ｃは、ｚ座標の関数として、３匹の異なるマウスのｙ値を示す。ｙ値のパターンは、３匹全てのマウスについて非常に類似していることが分かる。これは、検索領域を識別するために非常に正確な速い方法であることが見出された。図２Ｄは、図２Ｃのグラフから識別される検索領域を示す。
【００５４】
図２Ｅは、マウス骨からの距離画像への閾値の適用に続く、３Ｄマスクの冠状断面である。ここでは、胸郭の中心領域を識別することが所望される。図２Ｅから分かるように、胸郭の中心領域に加えて、閾値化の結果はまた、骨から遠い胸郭の外側の望ましくない領域も含む。
【００５５】
図２Ｆによって図示されるステップの目的は、胸郭の外側にある不要な領域を排除することである。閾値がマウス表面からの距離画像に適用された、実施例ｉと異なり、ここでは実施例ｉｉにおいて、閾値が、２つの距離画像（マウス表面からの距離およびマウス骨からの距離）から判定されるように、マウス表面からの距離を引いた骨からの距離に適用される。結果として生じるマスクは、図２Ｆに示されている。
【００５６】
次に、ＡＮＤ演算が、図２Ｄ、２Ｅ、および２Ｆのマスクの間で行われ、図２Ｇに示されるマスクをもたらす。ある時は、これは、いかなる不要な領域も伴わずに、胸郭の中心領域を生じさせる。しかしながら、演算は、いくつかの不要な領域、例えば、図２Ｇの胸郭の外側の２つの上部領域を含み得る。これらの領域は、それらの体積に基づいて除去されてもよく、不要な領域は、着目領域よりもサイズが小さいことが分かり、閾値体積に基づいて除去される。図２Ｈは、それらの体積に基づく不要な領域の除去後の図２Ｇのマスクを示し、結果は、完全に胸郭の内部にある識別された領域である。
【００５７】
最終的に、拡張演算が、図２Ｈのマスクに適用され、その後に、胸郭の下方または上方に延在することなく、胸郭骨まで識別された中心領域を拡張するように、図２Ｄの検索マスクを用いたＡＮＤ演算が続く。単純な拡張演算が、（加えて検索マスクを使用することなく）胸郭の下方の結果を拡張するであろう。したがって、我々は、検索マスクとともに、最終ＡＮＤ演算を使用する。本ステップの結果は、図２Ｉに示されている。代替として、拡張演算は、より遅くあり得るが、より正確である、流域演算に置換されることができる。
【００５８】
図３Ａ−３Ｉは、実施例ｉｉｉの方法におけるステップを図示する。
【００５９】
図３Ａは、マウスのインビボ３Ｄ画像を使用して識別された、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクの冠状投影を示す。
【００６０】
図３Ｂは、マウス身体（表面）マスクおよびマウス骨マスクから判定された、マウス表面からの距離画像（左）およびマウス骨からの距離画像（右）の冠状断面を示す。距離画像は、それぞれ、マウス表面上の最も近い点（左）から、およびマウス骨に対応する最も近い点（右）からの距離の関数として変動する強度（値）を有する。左には、マウス表面が赤で示され、右には、骨が赤で示されている。
【００６１】
先行実施例ｉおよびｉｉと異なり、ここでは実施例ｉｉｉにおいて、ｚ座標の関数としての腹部表面から骨までの距離のプロットからの検索領域の判定がない。むしろ、実施例ｉｉｉでは、異なる方法を使用して推定される、単一の横断面によって画定される検索領域がある。
【００６２】
図３Ｃは、マウス骨からの距離画像への閾値の適用に続く、３Ｄマスクの冠状断面である。ここでは、胸郭の中心領域を識別することが所望される。図３Ｃから分かるように、胸郭の中心領域に加えて、閾値化の結果はまた、骨から遠い胸郭の外側の望ましくない領域も含む。
【００６３】
閾値が、２つの距離画像（マウス表面からの距離およびマウス骨からの距離）から判定されるように、マウス表面からの距離を引いた骨からの距離に適用される。結果として生じるマスクは、図３Ｄに示されている。
【００６４】
次に、ＡＮＤ演算が、図３Ｃおよび３Ｄのマスクの間で行われ、図３Ｅに示されるマスクをもたらす。
【００６５】
図３Ｆによって図示されるステップの目的は、胸郭の上方の小さく明確な領域を排除することである。これらの領域は、それらの体積に基づいて除去されてもよく、不要な領域は、主要な結果として生じる領域よりもサイズが小さいことが分かり、それらは閾値体積に基づいて除去される。図３Ｆは、それらの体積に基づく不要な領域の除去後の図３Ｅのマスクを示す。
【００６６】
これは、胸郭の下方に不要な領域を残す。本領域を除去するために、胸郭の基部に対応するｚ座標が、図３Ｆのマスクの断面が最大面積を有する座標として判定される。次いで、本判定されたｚ座標の下方のマスクの体積が除去され、結果として生じるマスクが図３Ｇに示されている。
【００６７】
最終的に、拡張演算が、以前のステップで識別されたｚ座標まで、図３Ｇのマスクに適用され、それによって、胸郭の下方に延在することなく、胸郭骨まで識別された中心領域を拡張する。本ステップの結果は、図３Ｈに示されている。代替として、拡張演算は、より遅くあり得るが、より正確である、流域演算に置換されることができる。
【００６８】
図４Ａ−４Ｃは、実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉの方法の最終結果を図示する、画像である。３つの異なるアプローチを使用する、検出された着目領域は、ほぼ同一であることが分かる。
【００６９】
実施例ｉおよびｉｉで図示されるように、胸郭の内部の着目領域の識別のための例示的方法における重要な特徴は、骨距離マスクおよび表面距離マスクの両方の使用である。
【００７０】
骨距離マスクは、上記の実施例のように、骨距離画像から判定されることができ、または代替として（および同等に）、骨距離マスクは、哺乳動物の３Ｄ画像から識別されるような骨マスクから直接判定されることができる。同様に、表面距離マスクは、上記の実施例ｉ、ｉｉ、およびｉｉｉのように、表面距離画像から判定されることができ、または代替として（および同等に）、表面距離マスクは、哺乳動物の３Ｄ画像から識別されるような哺乳動物身体（表面）マスクから直接判定されることができる。
【００７１】
この点をさらに明確にすると、図５は、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法を図示する、フローチャートである。骨距離マスクが、例えば、哺乳動物の３Ｄ画像から判定されるような骨マスクから開始し、外側距離画像を計算し、そしてより低い閾値Ｒを適用することによって、ステップ５００のように判定されるか、または骨距離マスク均等物が、例えば、骨マスクから開始し、半径Ｒのディスクを用いて拡張を適用し、次いで、反転することによって、ステップ５１０におけるように判定されるかのいずれかである。次に、表面距離マスクが、例えば、哺乳動物の３Ｄ画像から識別されるような身体マスクから開始し、次いで、内側距離画像を計算し、そしてより低い閾値Ｒ’を適用することによって、ステップ５２０におけるように判定されるか、または表面距離マスク均等物が、例えば、身体（表面）マスクから開始し、半径Ｒ’のディスクを用いて浸食を適用することによって、ステップ５３０におけるように判定される。
【００７２】
次いで、ステップ５４０では、骨距離マスク（または骨距離マスク同等物）および表面距離マスク（または表面距離マスク同等物）が、胸郭の内部の所望の着目領域を判定するために使用される。
【００７３】
図６Ａ−６Ｇは、冠状断面よりもむしろ横断面を示す、本発明の例証的実施形態による、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法のステップを図示する、画像である。図６Ａは、マウス身体マスクおよびマウス骨マスクの冠状投影を示す。図６Ｂは、マウス表面までの距離画像の横断断面を示し、図６Ｃは、骨までの距離画像の横断断面を示す。マウス表面は、図６Ｂに赤で示され、骨は、図６Ｃに赤で示されている。
【００７４】
図６Ｄは、骨からの距離画像に閾値を適用することによって作成されたマスクを図示する。胸郭の中心領域が検出されるが、マスクに含まれる他の不要な領域がある。
【００７５】
図６Ｅは、図６Ｄのマスクの不要な領域を排除するために使用される、マウス表面からの距離画像に閾値を適用することによって作成されたマスクを図示する。図６Ｆは、不要な領域を排除する、図６Ｄおよび６Ｅのマスクの間のＡＮＤ演算の結果を示す。図６Ｇは、骨表面（胸郭骨）までの図６Ｆのマスクの拡張の結果を示す。
【００７６】
胸郭は、下方から開放しており、胸郭の面の下方の結果として生じるマスクの領域は、除去されるべきである。図７Ａおよび７Ｂは、胸郭の基部における横断面に対応する約１７０のｚ座標を伴って、以前に説明されたような鼻から尾部までのｚ座標の関数として、腹部表面から骨までの距離のプロットからの横断面の識別を図示する。
【００７７】
図７Ｂは、例示的方法を介して検出されるような冠状、横断、および矢状面断面において赤で輪郭を描かれた胸郭の内部の着目領域の結果として生じる境界を示す。
【００７８】
図８は、本明細書に説明されるような、インビボ画像からの哺乳動物胸郭の内部の着目領域の自動検出のための方法およびシステムで使用するための例証的ネットワーク環境８００を示す。簡潔な概観では、ここで図８を参照すると、例示的クラウドコンピューティング環境８００のブロック図が示され、説明されている。クラウドコンピューティング環境８００は、１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ８０２ａ、８０２ｂ、８０２ｃ（集合的に８０２）を含んでもよい。各リソースプロバイダ８０２は、コンピューティングリソースを含んでもよい。いくつかの実装では、コンピューティングリソースは、データを処理するために使用される任意のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでもよい。例えば、コンピューティングリソースは、アルゴリズム、コンピュータプログラム、および／またはコンピュータアプリケーションを実行することが可能なハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでもよい。いくつかの実装では、例示的なコンピューティングリソースは、記憶および検索能力を伴うアプリケーションサーバおよび／またはデータベースを含んでもよい。各リソースプロバイダ８０２は、クラウドコンピューティング環境８０００内の任意の他のリソースプロバイダ８０２に接続されてもよい。いくつかの実装では、リソースプロバイダ８０２は、コンピュータネットワーク８０８を経由して接続されてもよい。各リソースプロバイダ８０２は、コンピュータネットワーク８０８を経由して１つまたはそれを上回るコンピュータデバイス８０４ａ、８０４ｂ、８０４ｃ（集合的に８０４）に接続されてもよい。
【００７９】
クラウドコンピューティング環境８００は、リソースマネージャ８０６を含んでもよい。リソースマネージャ８０６は、コンピュータネットワーク８０８を経由してリソースプロバイダ８０２およびコンピュータデバイス８０４に接続されてもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ８０６は、１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ８０２による、１つまたはそれを上回るコンピュータデバイス８０４へのコンピューティングリソースの提供を促進してもよい。リソースマネージャ８０６は、特定のコンピュータデバイス８０４からコンピューティングリソースのための要求を受信してもよい。リソースマネージャ８０６は、コンピュータデバイス８０４によって要求されるコンピューティングリソースを提供することが可能な１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ８０２を識別してもよい。リソースマネージャ８０６は、コンピューティングリソースに提供するリソースプロバイダ８０２を選択してもよい。リソースマネージャ８０６は、リソースプロバイダ８０２と特定のコンピュータデバイス８０４との間の接続を促進してもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ８０６は、特定のリソースプロバイダ８０２と特定のコンピュータデバイス８０４との間の接続を確立してもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ８０６は、要求されたコンピューティングリソースを伴う特定のリソースプロバイダ８０２に特定のコンピュータデバイス８０４をリダイレクトしてもよい。
【００８０】
図９は、本開示で説明される方法およびシステムで使用されることができる、コンピュータデバイス９００およびモバイルコンピュータデバイス９５０の実施例を示す。コンピュータデバイス９００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータ等の種々の形態のデジタルコンピュータを表すことを目的としている。モバイルコンピュータデバイス９５０は、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、および他の類似コンピュータデバイス等の種々の形態のモバイルデバイスを表すことを目的としている。ここで示される構成要素、それらの接続および関係、ならびにそれらの機能は、例であるように意図されているにすぎず、限定的となるように意図されていない。
【００８１】
コンピュータデバイス９００は、プロセッサ９０２と、メモリ９０４と、記憶デバイス９０６と、メモリ９０４および複数の高速拡張ポート９１０に接続する高速インターフェース９０８と、低速拡張ポート９１４および記憶デバイス９０６に接続する低速インターフェース９１２とを含む。プロセッサ９０２、メモリ９０４、記憶デバイス９０６、高速インターフェース９０８、高速拡張ポート９１０、および低速インターフェース９１２のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続されてもよく、共通マザーボード上に、または適宜他の様式で搭載されてもよい。プロセッサ９０２は、高速インターフェース９０８に連結されたディスプレイ９１６等の外部入出力デバイス上のＧＵＩのためにグラフィカル情報を表示するように、メモリ９０４の中に、または記憶デバイス９０６上に記憶された命令を含む、コンピュータデバイス９００内で実行するための命令を処理することができる。他の実装では、複数のメモリおよびタイプのメモリとともに、複数のプロセッサおよび／または複数のバスが適宜使用されてもよい。また、複数のコンピュータデバイスが接続されてもよく、各デバイスは、（例えば、サーババンク、ブレードサーバ群、またはマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の部分を提供する。
【００８２】
メモリ９０４は、コンピュータデバイス９００内に情報を記憶する。いくつかの実装では、メモリ９０４は、１つまたは複数の揮発性メモリユニットである。いくつかの実装では、メモリ９０４は、１つまたは複数の不揮発性メモリユニットである。メモリ９０４はまた、磁気または光ディスク等の別の形態のコンピュータ可読媒体であってもよい。
【００８３】
記憶デバイス９０６は、コンピュータデバイス９００用の大容量記憶装置を提供することが可能である。いくつかの実装では、記憶デバイス９０６は、フロッピー（登録商標）ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリまたは他の類似ソリッドステートメモリデバイス、または記憶領域ネットワークもしくは他の構成にデバイスを含むデバイスのアレイ等のコンピュータ可読媒体であってもよいか、またはそれを含んでいてもよい。命令を情報キャリアに記憶することができる。命令は、１つまたはそれを上回る処理デバイス（例えば、プロセッサ９０２）によって実行されたとき、本明細書で説明される方法のうちのいずれか等の１つまたはそれを上回る方法を行ってもよい。命令はまた、コンピュータまたは機械可読媒体（例えば、メモリ９０４、記憶デバイス９０６、またはプロセッサ９０２上のメモリ）等の１つまたはそれを上回る記憶デバイスによって記憶されることもできる。
【００８４】
高速インターフェース９０８が、コンピュータデバイス９００のための帯域幅集中動作を管理する一方で、低速インターフェース９１２は、より低い帯域幅集中動作を管理する。そのような機能の割付は、例にすぎない。いくつかの実装では、高速インターフェース９０８は、メモリ９０４、（例えば、グラフィックスプロセッサまたはアクセラレータを通して）ディスプレイ９１６、および種々の拡張カード（図示せず）を受け入れ得る高速拡張ポート９１０に連結される。本実装では、低速インターフェース９１２は、記憶デバイス９０６および低速拡張ポート９１４に連結される。種々の通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、無線Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））を含み得る、低速拡張ポート９１４は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ、または、例えば、ネットワークアダプタを通したスイッチまたはルータ等のネットワーキングデバイス等の１つまたはそれを上回る入／出力デバイスに連結されてもよい。
【００８５】
コンピュータデバイス９００は、図に示されるように、多くの異なる形態で実装されてもよい。例えば、標準サーバ９２０として、またはそのようなサーバ群の中で複数回実装されてもよい。加えて、それは、ラップトップコンピュータ９２２等のパーソナルコンピュータで実装されてもよい。それはまた、ラックサーバシステム９２４の一部として実装されてもよい。代替として、コンピュータデバイス９００からの構成要素は、モバイルコンピュータデバイス９５０等のモバイルデバイス（図示せず）の中の他の構成要素と組み合わせられてもよい。そのようなデバイスのそれぞれは、コンピュータデバイス９００およびモバイルコンピュータデバイス９５０のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでいてもよく、システム全体が、相互に通信する複数のコンピュータデバイスで構成されてもよい。
【００８６】
モバイルコンピュータデバイス９５０は、いくつかある構成要素の中でも特に、プロセッサ９５２と、メモリ９６４と、ディスプレイ９５４等の入／出力デバイスと、通信インターフェース９６６と、送受信機９６８とを含む。モバイルコンピュータデバイス９５０はまた、付加的な記憶装置を提供するように、マイクロドライブまたは他のデバイス等の記憶デバイスを提供されてもよい。プロセッサ９５２、メモリ９６４、ディスプレイ９５４、通信インターフェース９６６、および送受信機９６８のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続され、そして構成要素のうちのいくつかは、共通マザーボード上に、または適宜他の様式で搭載されてもよい。
【００８７】
プロセッサ９５２は、メモリ９６４に記憶された命令を含む、命令をモバイルコンピュータデバイス９５０内で実行することができる。プロセッサ９５２は、別個かつ複数のアナログおよびデジタルプロセッサを含む、チップのチップセットとして実装されてもよい。プロセッサ９５２は、例えば、ユーザインターフェースの制御、モバイルコンピュータデバイス９５０によって実行されるアプリケーション、およびモバイルコンピュータデバイス９５０による無線通信等のモバイルコンピュータデバイス９５０の他の構成要素の協調を提供してもよい。
【００８８】
プロセッサ９５２は、制御インターフェース９５８およびディスプレイ９５４に連結されたディスプレイインターフェース９５６を通して、ユーザと通信してもよい。ディスプレイ９５４は、例えば、ＴＦＴ（薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ）ディスプレイ、またはＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）ディスプレイ、もしくは他の適切なディスプレイ技術であってもよい。ディスプレイインターフェース９５６は、グラフィカルおよび他の情報をユーザに提示するようにディスプレイ９５４を駆動するための適切な回路を備えてもよい。制御インターフェース９５８は、ユーザからコマンドを受信し、それらをプロセッサ９５２に提出するために変換してもよい。加えて、外部インターフェース９６２が、他のデバイスとのモバイルコンピュータデバイス９５０の近距離通信を可能にするよう、プロセッサ９５２との通信を提供してもよい。外部インターフェース９６２は、例えば、いくつかの実装では有線通信、または他の実装では無線通信を提供してもよく、そして複数のインターフェースもまた使用されてもよい。
【００８９】
メモリ９６４は、モバイルコンピュータデバイス９５０内に情報を記憶する。メモリ９６４は、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体、１つまたは複数の揮発性メモリユニット、もしくは１つまたは複数の不揮発性メモリユニットのうちの１つまたはそれを上回るものとして実装することができる。拡張メモリ９７４もまた、提供され、そして例えば、ＳＩＭＭ（シングルインラインメモリモジュール）カードインターフェースを含み得る、拡張インターフェース９７２を通してモバイルコンピュータデバイス９５０に接続されてもよい。拡張メモリ９７４は、モバイルコンピュータデバイス９５０用の余分な記憶空間を提供してもよく、またはモバイルコンピュータデバイス９５０用のアプリケーションもしくは他の情報も記憶してもよい。具体的には、拡張メモリ９７４は、上記で説明されるプロセスを実行または補完する命令を含んでもよく、かつ安全な情報も含んでもよい。したがって、例えば、拡張メモリ９７４は、モバイルコンピュータデバイス９５０用のセキュリティモジュールとして提供されてもよく、かつモバイルコンピュータデバイス９５０の安全な使用を可能にする命令でプログラムされてもよい。加えて、ハッキング不可能な様式でＳＩＭＭカード上に識別情報を置くこと等の付加的な情報とともに、安全なアプリケーションがＳＩＭＭカードを介して提供されてもよい。
【００９０】
メモリは、例えば、以下で議論されるようなフラッシュメモリおよび／またはＮＶＲＡＭメモリ（不揮発性ランダムアクセスメモリ）を含んでもよい。いくつかの実装では、命令は、情報キャリアに記憶され、そして１つまたはそれを上回る処理デバイス（例えば、プロセッサ９５２）によって実行されたとき、上記で説明されるもの等の１つまたはそれを上回る方法を行う。命令はまた、１つまたはそれを上回るコンピュータまたは機械可読媒体（例えば、メモリ９６４、拡張メモリ９７４、またはプロセッサ９５２上のメモリ）等の１つまたはそれを上回る記憶デバイスによって記憶されてもよい。いくつかの実装では、命令は、例えば、送受信機９６８または外部インターフェース９６２を経由して、伝搬信号の中で受信することができる。
【００９１】
モバイルコンピュータデバイス９５０は、必要な場合にデジタル信号処理回路を含み得る、通信インターフェース９６６を通して無線で通信してもよい。通信インターフェース９６６は、とりわけ、ＧＳＭ（登録商標）音声電話（グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーション）、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＥＭＳ（拡張メッセージングサービス）、またはＭＭＳメッセージング（マルチメディアメッセージングサービス）、ＣＤＭＡ（符号分割多重アクセス）、ＴＤＭＡ（時分割多重アクセス）、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラー）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（広帯域符号分割多重アクセス）、ＣＤＭＡ２０００、またはＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）等の種々のモードまたはプロトコルの下で通信を提供してもよい。そのような通信は、例えば、高周波を使用して、送受信機９６８を通して起こってもよい。加えて、短距離通信が、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−ＦｉＴＭ、または他の送受信機（図示せず）等を使用して起こってもよい。加えて、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信機モジュール９７０が、モバイルコンピュータデバイス９５０上で作動するアプリケーションによって適宜使用され得る、付加的なナビゲーションおよび場所関連無線データをモバイルコンピュータデバイス９５０に提供してもよい。
【００９２】
モバイルコンピュータデバイス９５０はまた、ユーザから口頭の情報を受信し、それを使用可能なデジタル情報に変換し得る、音声コーデック９６０を使用して、聞こえるように通信してもよい。音声コーデック９６０は、同様に、例えば、モバイルコンピュータデバイス９５０のハンドセットの中で、スピーカを通して等、ユーザのための可聴音を生成してもよい。そのような音は、音声電話呼び出しからの音を含んでもよく、録音された音（例えば、音声メッセージ、音楽ファイル等）を含んでもよく、また、モバイルコンピュータデバイス９５０上で動作するアプリケーションによって生成される音を含んでもよい。
【００９３】
モバイルコンピュータデバイス９５０は、図に示されるように、多くの異なる形態で実装されてもよい。例えば、それは、携帯電話９８０として実装されてもよい。それはまた、スマートフォン９８２、携帯情報端末、または他の類似モバイルデバイスの一部として実装されてもよい。
【００９４】
本明細書で説明されるシステムおよび技法の種々の実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせで実現することができる。これらの種々の実装は、専用または汎用であり、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、および少なくとも１つの出力デバイスからデータおよび命令を受信し、かつそこへデータおよび命令を伝送するように連結され得る、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能である１つまたはそれを上回るコンピュータプログラムでの実装を含むことができる。
【００９５】
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られている）は、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、高レベルプロシージャおよび／またはオブジェクト指向プログラミング言語で、および／またはアセンブリ／機械言語で実装することができる。本明細書で使用されるように、機械可読媒体およびコンピュータ可読媒体という用語は、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含む、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意のコンピュータプログラム製品、装置、および／またはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を指す。機械可読信号という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意の信号を指す。
【００９６】
ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書で説明されるシステムおよび技法は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス（例えば、ＣＲＴ（カソード線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、それによってユーザが入力をコンピュータに提供することができるキーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）とを有する、コンピュータ上で実装することができる。他の種類のデバイスも同様に、ユーザとの相互作用を提供するために使用することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であり得、そしてユーザからの入力は、音響、発話、または触覚入力を含む、任意の形態で受信することができる。
【００９７】
本明細書で説明されるシステムおよび技法は、（例えば、データサーバとしての）バックエンド構成要素を含むか、またはミドルウェア構成要素（例えば、アプリケーションサーバ）を含むか、またはフロントエンド構成要素（例えば、グラフィカルユーザインターフェースを有するクライアントコンピュータ、またはそれを通してユーザが本明細書で説明されるシステムおよび技法の実施と相互作用することができるウェブブラウザ）を含むか、もしくはそのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステムで実装することができる。本システムの構成要素は、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、およびインターネットを含む。
【００９８】
コンピュータシステムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは、概して、相互から遠隔にあり、典型的には、通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で作動し、相互にクライアント−サーバ関係を有する、コンピュータプログラムによって生じる。
【００９９】
本発明は、具体的な好ましい実施形態を参照して、具体的に示され、説明されているが、添付の請求項によって定義されるような本発明の精神および範囲から逸脱することなく、形態および詳細の種々の変更がその中で行われ得ることが、当業者によって理解されるべきである。
【図１Ａ】
2017505482.tif 000003
【図１Ｂ】
2017505482.tif 000004
【図１Ｃ】
2017505482.tif 000005
【図１Ｄ】
2017505482.tif 000006
【図１Ｅ】
2017505482.tif 000007
【図１Ｆ】
2017505482.tif 000008
【図１Ｇ】
2017505482.tif 000009
【図１Ｈ】
2017505482.tif 000010
【図１Ｉ】
2017505482.tif 000011
【図２Ａ】
2017505482.tif 000012
【図２Ｂ】
2017505482.tif 000013
【図２Ｃ】
2017505482.tif 000014
【図２Ｄ】
2017505482.tif 000015
【図２Ｅ】
2017505482.tif 000016
【図２Ｆ】
2017505482.tif 000017
【図２Ｇ】
2017505482.tif 000018
【図２Ｈ】
2017505482.tif 000019
【図２Ｉ】
2017505482.tif 000020
【図３Ａ】
2017505482.tif 000021
【図３Ｂ】
2017505482.tif 000022
【図３Ｃ】
2017505482.tif 000023
【図３Ｄ】
2017505482.tif 000024
【図３Ｅ】
2017505482.tif 000025
【図３Ｆ】
2017505482.tif 000026
【図３Ｇ】
2017505482.tif 000027
【図３Ｈ】
2017505482.tif 000028
【図４Ａ】
2017505482.tif 000029
【図４Ｂ】
2017505482.tif 000030
【図４Ｃ】
2017505482.tif 000031
【図５】
2017505482.tif 000032
【図６Ａ】
2017505482.tif 000033
【図６Ｂ】
2017505482.tif 000034
【図６Ｃ】
2017505482.tif 000035
【図６Ｄ】
2017505482.tif 000036
【図６Ｅ】
2017505482.tif 000037
【図６Ｆ】
2017505482.tif 000038
【図６Ｇ】
2017505482.tif 000039
【図７Ａ】
2017505482.tif 000040
【図７Ｂ】
2017505482.tif 000041
【図８】
2017505482.tif 000042
【図９】
2017505482.tif 000043
【国際調査報告】
2017505482.tif 000044
2017505482.tif 000045
2017505482.tif 000046