【手続補正書】
【提出日】平成21年5月18日(2009.5.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心領域に分ける仕切りを有する三次元区分画像を獲得するために、開始画像または一連の三次元画像をボクセルに基いて区分する方法であって、前記画像または一連の画像は、各ボクセルについてｎ個の時間間隔（ｎ  ≧  １）の間に、前記画像または一連の画像の物理的、化学的、または生物学的な種類の少なくとも一つの変量を現す信号の実際の発現（evolution）の測定値を含み、前記方法は、
ａ）信号の時空間的発現のパラメトリックモデルの定義を有する信号を設定するモデル化ステップ（１０）であって、前記モデルが均一なパラメータセットを含み、前記セットはそれぞれ前記関心領域に対応する構造に特有であって、各パラメータセットは対応する構造内の空間座標に依存しないステップと：
ｂ）ボクセルのサンプルがそれぞれ前記構造に含まれるようにボクセルのサンプルを選定するステップ（３０）であって、
（ｉ）前記開始画像または一連の画像、あるいは後者の関心領域のボクセルの各々について、このボクセルの近隣領域内における前記変量の発現の前記モデルが前記構造の中の一つのみに特有であることの仮説の正当性の基準を算出すること、
（ｉｉ）前記基準の局所的最大値を実現するとされるモデルボクセルを選定すること、
（ｉｉｉ）モデルボクセルの各々について、前記対応する構造に含まれるボクセルの前記サンプルの一つを、前記モデルボクセルが属する構造のモデルの発現に適合する前記変量の発現を示すように定義すること、
（ｉｖ）その後、このように定義された各々のサンプルについて、前記サンプルが含まれる構造の発現の前記モデルのパラメータを推定すること、
を含むサンプル選定ステップと、
ｃ）発現モデルが同一の構造に特有である前記サンプルをグループに併合させるステップであって、１つのグループのサンプルを寄せ集めることによって、前記併合が、前記画像もしくは一連の画像、または後者の関心領域の全ボクセルの分類に続いてまたは先行してあるいは当該分類を含むことにより、これらボクセルの前記変量の発現と前記グループのサンプルを特徴づける前記モデルの発現との間の類似度が最大となるようにするステップ、
を含む、区分方法。
【請求項２】
前記一連の画像中の各開始画像の中に、各々が繋がりかつ前記変量の発現によって表現される観察対象の現象に対する反応として、均一な挙動を示す有限数の構造に空間を分割する区分が存在することが許される、請求項１に記載の区分方法。
【請求項３】
前記構造の個数が帰納的（posteriori）に定められる、請求項２に記載の区分方法。
【請求項４】
前記モデルが、一つ且つ同一の構造に属するボクセルの空間座標に依存する不均一なパラメータを更に含んでおり、ステップａ）において、前記均一なパラメータおよび不均一なパラメータがこの同一の構造に含まれる一つ以上の体積要素について推定することが許される、請求項１〜３の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項５】
ステップａ）において、前記構造が繋がっていなければ、前記変量の発現によって表現される観察対象の現象に対して、その構造が互いに異なる反応を示すことが更に許される、請求項４に記載の区分方法。
【請求項６】
ステップａ）において、前記測定値に内在し、前記一連の開始および区分け画像の獲得モードに起因するノイズを加算することが更に許される、請求項５に記載の区分方法。
【請求項７】
（ｉ）もし一つのボクセルの近傍にありこのボクセルについての前記変量の発現に寄与す
る全ボクセルが同一の構造に含まれている場合には、前記対応する信号はこの構造のモデルの実現であり、
（ｉｉ）これら近傍のボクセルの前記均一なパラメータセットはこの構造に特有の前記モデルのパラメータセットと同じである、
という二つの制限がステップａ）において更に決定され、それによって前記信号の種々の時間的発現の局所的混合を考慮する、請求項６に記載の区分方法。
【請求項８】
前記開始画像または一連の画像がトレーサの注入を伴う撮像技法により獲得される場合、ステップａ）で利用される前記モデルが、一以上の互いに独立したトレーサならびに生物学的小領域（コンパートメント）のような数個の小領域を伴う種類の小領域モデルである、請求項２に記載の区分方法。
【請求項９】
モデルボクセルを選出するステップｂ）が、関心対象の前記構造の各々が少なくとも実際に一つのモデルボクセルもその一つのモデルボクセルの近傍域も含むように、前記開始画像あるいは一連の画像に対応した次元数ｎ（ｎ  ≧  １）の空間内において、モデルボクセルを事前に選択することを含む、請求項１〜８の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１０】
ステップｂ）が、前記事前選択に続いて、前記空間内の距離と前記局所的選定基準を定義するための測定基準（metric）を定めることを含む、請求項９に記載の区分方法。
【請求項１１】
ステップｂ）において、区分対象の構造の何れにも、対応する関心領域の中に近傍域が含まれるボクセルが存在することが許される、請求項９に記載の区分方法。
【請求項１２】
ステップｂ）が、
−関心対象の構造の各々に対して、前記変量の発現とこの構造に関するモデルとの類似度によって決定されるメンバーとされるメンバーボクセルであって、この構造に属するメンバーボクセルのサンプルを決定すること、および
−サンプルごとに、前記構造に対応するモデルの均一パラメータを推定すること
を含む、請求項１〜１１の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１３】
ステップａ）の前または後で実行され、前記開始画像を関心対象である前記構造を包含する第一部分と区分対象から除外された画像背景に相当する第二部分に分離することから成る予備的区分ステップ（２０）を更に含む、請求項１〜１２の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１４】
併合（５０ｂ）と分類（５０ａ）のステップｃ）が、関心対象である一つで同一の構造に対応する前記サンプルの併合を、ボクセルの前記分類の前または後に含む、請求項１〜１３の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１５】
関心対象である一つで同一の構造に対応する前記サンプルの併合が階層朔及型分類に従って実行される、請求項９に記載の区分方法。
【請求項１６】
ステップｂ）の後でステップｃ）の前に実行され、各サンプルに対して、モデルボクセルが選出された構造以外の構造の信号を内部で最小化する幾何学的、パラメトリック、あるいは自由な形状を探索することから成る、サンプルを最適化するステップ（４０）を更に含む、請求項１〜１５の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１７】
ステップｃ）の後に、互いに繋がってはいないが前記変量の近似した発現を示す構造を分離するステップ（７０）を更に含む、請求項１〜１６の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項１８】
ステップｃ）の後であって未接続構造の前記分離ステップの前に実行され、獲得した関心対象である前記領域を階層的に表現するステップ（６０）を更に含む、請求項１７に記載の区分方法。
【請求項１９】
各構造の境界域を、ステップｂ）において実行される前記サンプルの選定から除外する、請求項１〜１８の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項２０】
前記画像または一連の画像が、ポジトロン放出断層撮像法、磁気共鳴撮像法、光子放出断層撮像法、光学式撮像法、Ｘ線走査法、組織学的撮像法、オートラジオグラフィー撮像法、衛星撮像法、および写真撮影撮像法から成るグループから選ばれた撮像技法によって獲得される、請求項１〜１９の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項２１】
前記画像または一連の画像が、ポジトロン放出断層撮像技法によって獲得される、請求項１〜２０の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項２２】
ステップｂ）において、前記変量の類似した時間的発現を示すボクセルを、得られる固有値と固有ベクトルとの関数として決定するために、ｎ次元の空間における局所的主成分分析が実行される、請求項２１に記載の区分方法。
【請求項２３】
前記開始画像は生物の全身画像であり、前記区分方法は、薬理学的臓器への区分けに従って前記生物を区分する、請求項１〜２２の何れか１項に記載の区分方法。
【請求項２４】
前記身体は、前記一連の画像の開始画像のうちの一枚を獲得する時間に比べて短い周期を持つ周期的なタイプの生理学的な運動、あるいは非周期なタイプの生理学的な運動が与えられる（imbue）、請求項２３に記載の区分方法。
【請求項２５】
前記変量が、前記生物に注射投与された少なくとも一つのマークされた活性成分の所与の瞬間ｔ0からｔnにおける放射能の濃度を表し、各薬理学的臓器内のボクセルの全セットは前記活性成分の分布の類似した薬理学的動態を示す、請求項２３または請求項２４に記載の区分方法。