(57)【要約】  ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を決定する、コンピュータ実装システム及び方法を提供する。当該方法は、コンピュータによって、中央矢状面の推定結果を決定し、ボリューム神経放射線画像から中央矢状面画像を抽出することと、中央矢状面画像内でＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を決定することとを含む。当該方法は更に、前記コンピュータによって、ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果から、微調整された中央矢状面の推定結果を決定し、微調整された中央矢状面画像を抽出することと、微調整された中央矢状面画像からＡＣ点を決定することと、微調整された中央矢状面画像及びＡＣ点からＰＣ点を決定することとを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を決定する、コンピュータにより実行される方法であって：
コンピュータによって、中央矢状面の推定結果を決定し、前記ボリューム神経放射線画像から中央矢状面画像を抽出すること；
前記コンピュータによって、前記中央矢状面画像内でＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を決定すること；
前記コンピュータによって、前記ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果から、微調整された中央矢状面の推定結果を決定し、微調整された中央矢状面画像を抽出すること；
前記コンピュータによって、前記微調整された中央矢状面画像から前記ＡＣ点を決定すること；及び
前記コンピュータによって、前記微調整された中央矢状面画像及び前記ＡＣ点から前記ＰＣ点を決定すること；
を有する方法。
【請求項２】
前記中央矢状面の推定結果を決定することは：
複数のアクシャル画像スライスの各々のエッジマスクを作成すること；
各エッジマスクの対称軸を特定すること；及び
前記対称軸に平面をフィッティングすること；
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エッジマスクを作成することに先立って、前記複数のアクシャル画像スライスの輝度を等化すること、を更に有する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のアクシャル画像スライスは、延髄から脳梁の頂部まで縦方向範囲内のスライス群を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
各エッジマスクの前記対称軸を特定することは：
（ａ）該エッジマスクの第１及び第２の半分部分を定める暫定的な対称軸を特定すること；
（ｂ）該暫定的な対称軸で該エッジマスクの前記第１の半分部分の各画素を折り返すこと；
（ｃ）該エッジマスクの前記第２の半分部分上に着地する画素ごとに１ポイントを記録すること；及び
（ｄ）各ポイントを該暫定的な対称軸の総得点へと足し合わせること；
を有し、
当該方法は更に、或る範囲内の暫定的な対称軸の各々に対して前記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）を繰り返し、最も高い総得点を有する暫定的な対称軸を前記対称軸として特定することを有する、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記対称軸に平面をフィッティングすることは、ロバスト回帰法を使用することを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を決定することは、前記中央矢状面画像にアクティブ・アピアランス・モデルを適用することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記アクティブ・アピアランス・モデルは、脳幹及び第３脳室領域のうちの一方である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記微調整された中央矢状面の推定結果を決定することは：
前記中央矢状面の推定結果に垂直であり且つ前記ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を通る平面状に、複数のアクシャル画像スライスを再フォーマットすること；
アクシャル面画像を抽出すること；
前記ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果とそれらの間に延在する脳室の少なくとも一部とを含む領域へと、前記アクシャル面画像を切り取ること；
切り取られたアクシャル面画像のエッジマスクを作成すること；及び
前記切り取られたアクシャル面画像の対称軸を特定すること；
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記エッジマスクの前記対称軸は、
（ａ）前記エッジマスクの第１及び第２の半分部分を定める暫定的な対称軸を特定すること；
（ｂ）該暫定的な対称軸で前記エッジマスクの前記第１の半分部分の各画素を折り返すこと；
（ｃ）前記エッジマスクの前記第２の半分部分上に着地する画素ごとに１ポイントを記録すること；及び
（ｄ）各ポイントを該暫定的な対称軸の総得点へと足し合わせること；
によって特定され、
当該方法は更に、或る範囲内の暫定的な対称軸の各々に対して前記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）を繰り返し、最も高い総得点を有する暫定的な対称軸を前記対称軸として特定することを有する、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＡＣ点を決定することは：
前記微調整された中央矢状面画像上に前記ＡＣ点の推定結果を投影すること；及び
投影されたＡＣ点の推定結果を囲む領域内の輝度のピークを前記ＡＣ点として特定すること；
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＰＣ点を決定することは：
前記微調整された中央矢状面画像上に前記ＰＣ点の推定結果を投影すること；
前記微調整された中央矢状面画像のエッジマスクを作成すること；
投影されたＰＣ点の推定結果を囲む領域内の点Ｘを特定することであり、該点Ｘは前記エッジマスク上に位置し、該点Ｘでの前記微調整された中央矢状面画像の勾配が前記ＡＣ点から該点Ｘへの方向に近似的に平行である、点Ｘを特定すること；
前記ＡＣ点から前記点Ｘへの前記方向に沿って前記点Ｘを平行移動することによって点Ｙを取得すること；及び
前記ＡＣ点から前記点Ｙへの前記方向に垂直な方向内の強度ピークを前記ＰＣ点として特定すること；
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を決定するように構成された画像処理システムであって：
前記ボリューム神経放射線画像から中央矢状面の近似結果を決定する第１の推定部；
前記中央矢状面の近似結果からＡＣ点及びＰＣ点の近似結果を決定する第２の推定部；
前記ＡＣ点及びＰＣ点の近似結果を用いて中央矢状面を特定する第１の微調整モジュール；
前記中央矢状面から前記ＡＣ点を特定する第２の微調整モジュール；及び
前記中央矢状面及び前記ＡＣ点から前記ＰＣ点を特定する第３の微調整モジュール；
を有する画像処理システム。
【請求項１４】
画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）内に実装される請求項１３に記載の画像処理システム。
【請求項１５】
前記ボリューム神経放射線画像は、インターネットを介してアクセス可能なデータベースから取得される、請求項１３に記載の画像処理システム。
【請求項１６】
セグメント化ツールキットの一構成要素である請求項１３に記載の画像処理システム。
【請求項１７】
ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を特定するための複数のプロセッサ実行可能命令が符号化されたコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は：
中央矢状面の推定結果を決定し、前記ボリューム神経放射線画像から中央矢状面画像を抽出すること；
前記中央矢状面画像内でＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を決定すること；
前記ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果から中央矢状面を決定し、微調整された中央矢状面画像を抽出すること；
前記微調整された中央矢状面画像から前記ＡＣ点を決定すること；及び
前記微調整された中央矢状面画像及び前記ＡＣ点から前記ＰＣ点を決定すること；
を有する方法の実行を可能にする、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１８】
画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）内のプロセッサにインストールされている請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１９】
前記ＡＣ点及び前記ＰＣ点は、介入放射線機器にて使用される入力データである、請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２０】
前記ＡＣ点及び前記ＰＣ点は、複数の撮像モダリティからの画像を融合するために使用される入力データである、請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ヒトの脳の３次元画像内で前交連（anterior  commissure；ＡＣ）及び後交連（posterior  commissure；ＰＣ）の位置特定を行うシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＣ及びＰＣの識別は、例えば標的定位固定及び機能的脳神経外科などの処置、脳マッピングにおける分析、構造セグメント化、並びに神経放射線学に非常に重要である。例えば、空間的な正規化を実行するために神経科学者及び神経外科医によって広く使用されているＴａｌａｉｒａｃｈアトラスとそれに関連する変形（transformation）は、中央矢状面（mid-sagittal  plane；ＭＳＰ）、ＡＣ及びＰＣの識別を必要とする。
【０００３】
ボリューム（体積）神経放射線画像からのＡＣ及びＰＣの手動識別は、面倒であり、且つ本質的に、分析の間に或る程度のバラつきを生じさせ、既知のコンピュータ画像分析によるこれら構造の識別は、計算的に過度に時間を消費するか、信頼性のない結果を生成するかの何れかである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
これらの理由により、正確、堅牢且つ効率的であることを同時に満たすＡＣ及びＰＣ識別の自動化手法が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態において、本発明は、ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を決定する、コンピュータにより実行される方法を提供する。当該方法は、コンピュータによって、中央矢状面の推定結果を決定し、ボリューム神経放射線画像から中央矢状面画像を抽出することと、中央矢状面画像内でＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を決定することとを含む。当該方法は更に、前記コンピュータによって、ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果から、微調整された中央矢状面の推定結果を決定し、微調整された中央矢状面画像を抽出することと、微調整された中央矢状面画像からＡＣ点を決定することと、微調整された中央矢状面画像及びＡＣ点からＰＣ点を決定することとを含む。
【０００６】
他の一実施形態において、本発明は、ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を特定するための複数のプロセッサ実行可能命令が符号化されたコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は上述の方法の実行を可能にする、コンピュータ読み取り可能媒体を提供する。
【０００７】
更なる他の一実施形態において、本発明は、ボリューム神経放射線画像内で前交連（ＡＣ）点及び後交連（ＰＣ）点を決定するように構成された画像処理システムを提供する。当該システムは、ボリューム神経放射線画像から中央矢状面の近似結果を決定する第１の推定部と、中央矢状面の近似結果からＡＣ点及びＰＣ点の近似結果を決定する第２の推定部とを含む。当該システムはまた、ＡＣ点及びＰＣ点の近似結果を用いて中央矢状面を特定する第１の微調整モジュールと、中央矢状面からＡＣ点を特定する第２の微調整モジュールと、中央矢状面及びＡＣ点からＰＣ点を特定する第３の微調整モジュールとを含む。
【０００８】
以下の詳細な説明及び添付の図面を検討することにより、本発明のその他の態様が明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ヒトの頭部のボリュームスキャンにより取られた一連のアクシャル画像スライスを示す図である。
【図２】輝度の等化の前／後での図１の１つのアクシャル画像スライスを示す図である。
【図３】図２の輝度等化後のアクシャル画像スライスから生成されたエッジマスクを示す図である。
【図４】暫定的な対称軸に関して折り返されたアクシャル画像スライスのエッジマスクを示す図である。
【図５】図２の輝度等化後のアクシャル画像スライスについての暫定的な対称軸パラメータの範囲を例示する図である。
【図６】平面への対称軸フィッティングを為された図１の一連のアクシャル画像スライスを例示する図である。
【図７】中央矢状面の推定結果に沿って取られたアクシャル画像スライスを示す図である。
【図８】図７の画像に適用される脳幹領域のアクティブ・アピアランス・モデルを例示する図である。
【図９】ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果を含む平面に沿って取られたアクシャル画像スライスを示す図である。
【図１０】図９の画像の一部のエッジマスクを示す図である。
【図１１】微調整された中央矢状面画像スライス内のＡＣの推定結果及びＡＣ点を例示する図である。
【図１２】微調整された中央矢状面画像スライス内のＰＣの推定結果を例示する図である。
【図１３】微調整された中央矢状面画像スライスのエッジマスクを示す図である。
【図１４】図１２の微調整された中央矢状面画像スライス及び図１３のエッジマスクの拡大図である。
【図１５】本発明の一実施形態に従ったＡＣ−ＰＣシステム及び方法の段階及びステップを例示するフローチャートである。
【図１６】本発明の一実施形態に従ったＡＣ−ＰＣシステムを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施形態を詳細に説明する前に、理解されるべきことには、本発明は、以下の記載にて説明され、あるいは図面によって図示される方法ステップや個々のアルゴリズムのパラメータの詳細事項への適用に限定されるものではない。本発明は、その他の実施形態で実施されることができ、あるいは様々なように実行されることができる。
【００１１】
本発明に係るシステム及び方法は、磁気共鳴撮像（ＭＲ及びｆＭＲ）及びコンピュータ断層撮影（ＣＴ）を介して取得される入力ボリューム画像データに広く適用可能であり、また、適当な度合いの解像度及びコントラストが得られれば、その他の撮像モダリティからのデータを用いて実現されることも可能である。さらに、複数のモダリティからのデータが融合されて、システム及び方法が実現されるときに用いる複合データセットを作り出すことができる。入力画像データは、撮像モダリティ又は画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）から直接的に取得されてもよいし、インターネットを介してアクセス可能なデータベースから取得されてもよい。
【００１２】
本発明の一実施形態において、ＡＣ−ＰＣセグメント方法は、以下の５つの基本段階に分解される：１）中央矢状面（ＭＳＰ）の近似、２）ＡＣ点及びＰＣ点の近似、３）中央矢状面の微調整、４）ＡＣ点の微調整、及び５）ＰＣ点の微調整。これらの段階（及び、後に詳細に特定して議論する各段階内のステップ群）は、単に説明目的で規定されるものである。故に、当業者に理解されるように、連続した段階／ステップの結合、及び／又は個々のステップの要素の別々の実行も、本発明の範囲内である。さらに、以下にて特定されるステップの全てが本発明の全ての実施形態において必要とされるわけではなく、後述するプロセス内のステップ群の順序の変更も本発明の範囲内である。
【００１３】
第１の段階、すなわち、ボリューム画像からの中央矢状面の近似は、画像ボリュームから幾つかの２次元アクシャル画像すなわちスライス（断層像）を抽出することによって開始する。図１に示すように、選択されたスライス２２、２４ａ、２６、２８、３０は近似的に、延髄から脳梁の頂部まで縦方向（軸方向）範囲にわたっている。この範囲の外側では、頭部及び頸部の断面画像はおおよそ円形になる傾向にあり、故に、この方法によって頭部の向きを決定することには有用でない。一部の実施形態において、約１５個の等間隔画像が使用され得る。しかしながら、正確な数は重要でなく、等間隔であることも要件ではない。
【００１４】
選択されたアクシャル画像スライス群に対し、必要に応じて、輝度の等化が適用される。これは一般的に、画像群が均一な明るさで始まっていない場合にのみ必要である。例えば、ＭＲ画像はしばしば不均一な輝度に悩まされるが、ＣＴ画像はそうではない。図２は、輝度の等化前のアクシャル画像スライス２４ａと、輝度の等化後のアクシャル画像スライス２４ｂとを例示している。輝度等化の目的は、より良好な、より完全なエッジマスク（後述）を作り出すことである。輝度等化は、画像処理の分野において一般的な処理であり、多様な手法で実行されることができる。標準的に参照されるのは、Ｓｏｎｋａ、Ｈｌａｖａｃ及びＢｏｙｌｅによる“Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｖｉｓｉｏｎ”である。
【００１５】
そのような輝度等化の一手法は、以下のように実行される。入力画像Ｘを仮定し、ＬをＸの幅及びＸの高さのうちの大きい方とし、先ず、画像Ｘを、サイズがＬ／ｆであるガウス核（ガウシアンカーネル）と畳み込む（コンボリューションする）ことによって補助的な画像（補助画像）Ｙを作り出す。このＡＣ−ＰＣセグメント化方法の目的で、係数ｆ＝２０が良好な結果を与えることが見出されているが、おおまかに言って１０から３０の範囲内の値も同様に使用され得る。そして、輝度等化された画像Ｚが、
Ｚ＝Ｘ＊（Ｙｍｉｎ＋Ｄ）／（Ｙ＋Ｄ）
として計算される。ただし、
Ｄ＝（Ｙｍａｘ−Ｋ＊Ｙｍｉｎ）／（Ｋ−１）
であり、Ｋは等化の量を制御するパラメータである。Ｙｍｉｎは画像Ｙ内の最小の画素値であり、Ｙｍａｘは画像Ｙ内の最大の画素値である。パラメータＫ＝３は、画像雑音を許容できない程度まで増大させることなく十分な等化を提供することが見出されている。画像雑音は、一般的なものであるが、輝度等化の望ましくない副作用である。
【００１６】
段階１を継続し、各選択アクシャル画像スライスのエッジマスクが作成される。図３は、輝度等化された画像２４ｂとそのエッジマスクとを例示している。輝度等化と同様に、画像からエッジマスクを作成することには、幾つかの周知技術が存在している。ここで開示する方法によるＡＣ−ＰＣセグメント化の結果は、選択された具体的な技術に強くは依存しない。周知のＣａｎｎｙアルゴリズムは、エッジマスクを生成するために使用されるのに有効な手法である（Ｊ．Ｃａｎｎｙ、“Ａ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｅｄｇｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌ．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌ．、第８巻、ｐｐ．６７９−６９８）。
【００１７】
各アクシャル画像スライス２４ｂ（及び、その対応するエッジマスク２４ｃ）の対称軸が、以下のように決定される（図４）。暫定的な対称軸３８ａが選択され、エッジマスクの一方の半分上の各画素４０ａが暫定的な対称軸３８ａで折り返され、エッジマスクの別の画素４０ｂ上に着地した折り返し画素４０ａごとに１ポイント（得点）が記録される。これらのステップは、或る範囲の複数の暫定的な対称軸に対して繰り返され、最高得点を生み出したものとして、実際の対称軸３８ｂが特定される。各エッジマスクの対称軸を特定するこの手法は、計算的にあまり複雑でなく、その結果として多くの場合、精度を犠牲とすることなく、その他の既知の手法より高速である。
【００１８】
図５に示すように、このＡＣ−ＰＣセグメント化手法の目的での繰り返し範囲は、暫定的な軸の中心点３４に関して値３２の範囲を含む。中心点３４は、画像の中心から画像の幅の＋／−２０％だけ１画素の大きさの刻み幅（ステップサイズ）で移動される。また、指定範囲３２内の各中心点３４に対して、垂直の＋／−３０°の範囲３６内で１°の刻み幅の軸角度が、繰り返し処理に含められる。ＭＳＰの向きは後に当該方法の段階３で微調整されるため、刻み幅は極めて小さくされる必要はない。これらのパラメータは、具体的な用途の要求精度及び撮像状況についての妥当な期待によって決定される。特に、患者はスキャナ内で仰向けに寝転がるため、これらの画像内で頭部はほぼ縦向きであることが期待される。しかしながら、範囲が増大し刻み幅が減少するに連れて計算時間が長くなるものの、この対称軸の発見手法は如何なる角度範囲及び刻み幅にも有効である。
【００１９】
図６は、ロバスト回帰法を用いて単一平面４２に適合（フィッティング）された、アクシャル画像スライス２２、２４ｂ、２６、２８、３０の対称軸を例示している。この平面４２は、ＭＳＰの推定結果（又は、近似）として採用される。ロバスト回帰法は、一組のデータ点（この場合、軸角度及び中心点）を、パラメータ化された関数（この場合、平面）にフィッティングするための周知技術である。ロバスト回帰法は、通常の回帰法より計算要求が厳しいが、より正確であることが多い。
【００２０】
第２段落、すなわち、ＡＣ点及びＰＣ点の近似は、ボリューム画像データをＭＳＰの推定結果上に再フォーマットして、図７に示すようなＭＳＰ画像４４を抽出することによって開始する。図８に示すように、脳幹及び第３脳室領域のアクティブ・アピアランス・モデル（ＡＡＭ）４６がＭＳＰ画像４４に適用される。ＡＡＭを取得する処理は、更なる他の広く知られた手法である（Ｔ．Ｆ．Ｃｏｏｔｅｓ、Ｇ．Ｊ．Ｅｄｗａｒｄｓ及びＣ．Ｊ．Ｔａｙｌｏｒ、“Ａｃｔｉｖｅ  ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  ｍｏｄｅｌ”、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌ．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌ．  Ｉ、第２３巻、第６号、ｐｐ．６８１−６８５、２００１年）。ＡＡＭ４６がＭＳＰ画像４４上で自身の内部モデルとの最良の合致（マッチング）を見出すと、ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果４８、５０が、モデル内で特定された位置に対応する画像内の位置にて特定される。
【００２１】
画像内の解剖学的構造を特定するためにＡＡＭを使用することは、“バイナリー”法に対して幾つかの利点を有する。例えば、ＡＡＭは画像内のグレースケール情報の全てを使用するが、バイナリー法は画像を白黒に変換し、情報の喪失を伴うとともに閾値の選択を必要とする。通常、数多くの画像にわたってこの目的のために良好に作用する閾値を見出すことは、不可能でないとしても困難である。また、ＡＡＭの結果の精度は、しばしば、更なる画像上でモデルをトレーニングすることによって向上され得る。バイナリー法の結果を改善するような対応する手法は存在しない。ＡＡＭでの脳幹及び第３脳室領域の選択は、何れも被検体にわたって比較的一定であり且つＡＡＭ法によって認識可能な解剖学的特徴に関して、多数の脳画像を調査することによって達せられ、一組のテスト画像上でセグメント化の結果を分析することによって確認され且つ微調整された。（例えば、病理結果として）解剖学的異常がこの領域内にあることが予期される場合、異なる脳構造のＡＡＭが、ＡＣ及びＰＣ点の推定結果を特定するために使用され得る。他の例では、異なる脳構造のＡＡＭの適用は、脳幹及び第３脳室のＡＡＭの適用により与えられたＡＣ点及びＰＣ点の推定結果が許容可能な近似であることを検証するために使用され得る。
【００２２】
第３段階、すなわち、ＭＳＰを微調整することは、ＡＣ点及びＰＣ点近似を通るアクシャル平面上にボリューム画像データを再フォーマットすることによって開始する（図９）。得られた画像は、ＡＣ点及びＰＣ点の推定結果４８、５０と第３脳室５４の一部とを囲むのに十分な大きさより僅かに大きい領域５２に切り取られる。切り取られた画像の幅は、ＡＣ−ＰＣ離隔距離の０．８倍に取られ、切り取られた画像の高さは、ＡＣ−ＰＣ離隔距離の１．１倍に取られている。しかしながら、他の実施形態においては、切り取られる画像の寸法は、これらのパラメータとは異なっていてもよい。
【００２３】
Ｃａｎｎｙアルゴリズム又は技術的に知られたその他の同等の手法を用いて、切り取られた画像からエッジマスク（図１０）が作成される。エッジマスクの対称軸５６は、第１段階にて説明した技術を用いて特定される。対称軸５６の向きは、微調整されたＭＳＰを与える。
【００２４】
第４段階、すなわち、ＡＣ点を微調整することは、微調整されたＭＳＰ上にボリューム画像データを再フォーマットして、図１１及び１２に示すＭＳＰ画像５８を抽出することによって開始する。段階２からのＡＣ推定結果４８が、微調整されたＭＳＰ画像５８上に投影され、投影されたＡＣ推定結果４８を中心とするおよそ６ｍｍ×６ｍｍの矩形領域６０が特定される。この領域内の最も明るいピークがＡＣ点６２であると考えられる。
【００２５】
第５段階、すなわち、ＰＣ点を微調整することは、図１２に示すように、第２段階からのＰＣ推定結果５０を、微調整されたＭＳＰ画像５８上に投影することによって開始する。Ｃａｎｎｙアルゴリズム又は技術的に知られたその他の同等の手法を用いて、画像からエッジマスク（図１３）が作成され、投影されたＰＣ推定結果５０を中心とするおよそ６ｍｍ×６ｍｍの矩形領域６４が特定される。図１４には、エッジマスク（図１３）からＰＣ点を特定することに含まれる３つの段階に対応する３つの点（Ｘ、Ｙ、ＰＣ）が特定されている。点Ｘは、直線ＡＣ−ＸがＸにおける画像勾配に対して最も平行に近くなるような、エッジマスク上の点である。点Ｙは、直線ＡＣ−Ｘに沿ってＡＣから離れるように点Ｘを１ｍｍだけ平行移動させることによって得られる。最後に、Ｙを通り且つ直線ＡＣ−Ｙに垂直な直線に沿った最大の強度ピークとして、ＰＣ点が特定される。
【００２６】
図１５は、上述のＡＣ−ＰＣセグメント化方法の段階及びステップを例示するフローチャートである。
【００２７】
図１６に示すように、ＡＣ−ＰＣセグメント化システムがモジュール形式で実現され得る。各モジュールは、矩形のブロック又は角を丸めた矩形のブロックによって表されている。入力及び出力のデータは楕円によって表されており、入力データは図の左側から各モジュールに入り、出力データは図の右側で各モジュールから出て行く。矢印は、このシステム内でのデータの移動を指し示している。このシステムは以下のように機能する。第１の推定部６６が、ボリューム神経放射線画像データ７０から中央矢状面の近似６８を決定する。第２の推定部７２が、中央矢状面近似６８からＡＣ点及びＰＣ点の近似７４、７６を決定する。第１の微調整モジュール７８が、入力データとしてＡＣ点近似及びＰＣ点近似７４、７６を用いて、中央矢状面８０を特定する。第２の微調整モジュール８２が、中央矢状面８０からＡＣ点８４を特定し、第３の微調整モジュール８６が、中央矢状面８０及びＡＣ点８４からＰＣ点８８を特定する。
【００２８】
一部の実施形態において、上述の方法の実行を介した中央矢状面、ＡＣ及びＰＣの特定は、以下に限られないが、複数の撮像モダリティからの被検体画像を融合するための入力データとしての使用；治療計画作成のために介入放射線機器内に被検体を位置付けること等；神経放射線学研究のため、などを含む数多くの目的に役立ち得る。このシステム及び方法はまた、当該方法の特定のパラメータは調整を必要とするものの、一部の動物の神経放射線ボリューム画像内でＡＣ点及びＰＣ点を見出すために使用され得る。例えば、暫定的な対称軸の範囲は、スキャナ内での被検動物の頭部の位置／向きに応じて異なる。
【００２９】
一部の実施形態において、このシステム及び方法は、例えば複数の被検体に跨っての画像の正規化、又は上述したものなどの広範囲の目的の何れかを容易にするよう、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）内で実現され得る。これに代えて、あるいは加えて、システム及び方法は、ソフトウェア実装されたセグメント化ツールキットの部分とされてもよい。当該方法を実現するこのツールキット又はアプリケーションソフトウェアは、スタンドアロンのコンピュータワークステーション、又はネットワーク上でワークステーションによってアクセス可能なサーバにインストールされることができる。他の一実施形態において、開示のＡＣ−ＰＣセグメント化方法を実行するための命令を符号化したコンピュータ読み取り可能媒体が、例えばＰＤＡ又はラップトップ型コンピュータなどの移動装置にて使用され得る。他の実施形態において、システム及び方法は、撮像モダリティの自動化された機能として実現され得る。ボリューム神経放射線画像データは、閲覧又は保管のための標準フォーマットに再フォーマットされることができる。標準フォーマットは、関心ある様々な位置及び平面での幾つかの画像スライスを含み得る。
【００３０】
本発明の様々な特徴及び利点が以下の請求項にて説明される。
【図１】
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【図２】
2012503500.tif 000004
【図３】
2012503500.tif 000005
【図４】
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【図５】
2012503500.tif 000007
【図６】
2012503500.tif 000008
【図７】
2012503500.tif 000009
【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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【国際調査報告】
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