(57)【要約】  Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播するためのこの方法は、次元Ｎの画像表現の、順序付きシリーズを取得するステップ（１０２）と、シリーズの第１および最終の画像表現において、関心領域の次元Ｎにおける初期セグメンテーションを行い、関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスク（Ｍ０，Ｍｎ）を得るステップ（１０４）とを含む。  方法は、第１および最終の初期セグメンテーションマスクの間で、登録パラメータ（Ｌａ，Ｌｄ）を推定するステップ（１０６）と、第１および最終の画像表現から、ステップバイステップ登録により、シリーズの全ての他の画像表現に対して、最終および第１の画像表現まで、初期セグメンテーションの上方および下方自動伝播を行うステップ（１０８）とを、さらに含む。上方および下方自動伝播は、次いで、推定された登録パラメータ（Ｌａ，Ｌｄ）を適用することにより得られた、第１および最終の画像登録の間の、基準フレーム変更を用いて互いに組み合わされる（１１０，１１２）。
2020526842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播して、画像表現の順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）内の次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得るための方法（１００）であって、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）を取得するステップ（１０２）と、
−  前記順序付きシリーズの第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）内で、関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の次元Ｎにおける初期セグメンテーションを行い、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の第１および最終の初期セグメンテーションマスク（Ｍ０，Ｍｎ）をそれぞれ得るステップ（１０４）と、
−  推定（１０６）ステップであって、
・  前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの最終のマスク（Ｍｎ）に対する第１のマスク（Ｍ０）の全体上方登録のパラメータ（Ｌａ）と、
・  前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの第１のマスク（Ｍ０）に対する最終のマスク（Ｍｎ）の全体下方登録のパラメータ（Ｌｄ）と、を推定するステップと、
−  前記第１の画像表現（Ｉ０）から、ステップバイステップ登録により、前記順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、前記最終の画像（Ｉｎ）まで、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの上方自動伝播を行うステップ（１０８）と、
−  前記最終の画像表現（Ｉｎ）から、ステップバイステップ登録により、前記順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、前記第１の画像（Ｉ０）まで、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの下方自動伝播を行うステップ（１０８）と、
−  前記上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）と、
を備える方法において、
前記上方および下方自動伝播（１０８）を、前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、より具体的には、前記第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）の間の、基準フレーム変更を用いて実行され、この基準フレーム変更は、
−  前記第１の画像（Ｉ０）および前記最終の画像（Ｉｎ）以外の前記順序付きシリーズの各画像表現（Ｉｉ）に関して計算された、前記上方自動伝播（１０８）の結果と組み合わせる（１１０）ために、前記第１の画像（Ｉ０）および前記最終の画像（Ｉｎ）以外の前記順序付きシリーズの各画像表現（Ｉｉ）に関して計算された、前記下方自動伝播（１０８）の結果に対して、推定された前記全体上方登録パラメータ（Ｌａ）を適用すること、ならびに
−  前記上方自動伝播（１０８）の前記結果と組み合わせる（１１０）ために、前記上方自動伝播（１０８）の前記結果に対して、推定された前記全体下方登録パラメータ（Ｌｄ）を適用すること、
により得られる、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記基準フレーム変更を用いて、前記上方および下方自動伝播（１０８）を、前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、前記上方および下方伝播（１０８）の結果に適用される所定の重み付け係数を用いて、さらに実行され、これらの係数は、
−  前記上方自動伝播のために、前記第１の画像表現から前記最終の画像表現まで、減少する係数と、
−  前記下方自動伝播のために、前記最終の画像表現から前記第１の画像表現まで、減少する係数と、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項３】
−  その前記パラメータ（Ｌａ，Ｌｄ）が推定（１０６）された前記全体上方および全体下方登録は、非線形登録、特に対称性微分同相登録であり、
−  各上方または下方自動伝播（１０８）に関して実行される、各ステップバイステップ登録は、前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）の２つの連続する画像表現の間で計算される、非線形登録、特に対称性微分同相登録である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項４】
−  前記上方および下方自動伝播（１０８）は、一方で、それぞれ、前記第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）と、他方で、前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）の前記他の画像表現のそれぞれとの間の、上方および下方特定変位フィールド（Ｖｉ，Ｗｉ）の計算を含み、
−  前記上方および下方自動伝播（１０８）を、前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、
・  前記全体上方登録パラメータ（Ｌａ）を適用することにより得られた基準フレーム変更を用いて、前記下方特定変位フィールド（Ｗｉ）を考慮することによる、前記上方特定変位フィールド（Ｖｉ）の計算の強化（１１０）と、
・  前記全体下方登録パラメータ（Ｌｄ）を適用することにより得られた基準フレーム変更を用いて、前記上方特定変位フィールド（Ｖｉ）を考慮することによる、前記下方特定変位フィールド（Ｗｉ）の計算の強化（１１０）と、
を含む、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項５】
−  前記上方および下方自動伝播（１０８）を、前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、前記全体上方または全体下方登録パラメータ（Ｌａ，Ｌｄ）を適用して得られた、前記第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）の間の、基準フレーム変更を用いた強化された前記上方および下方特定変位フィールド（Ａｉ，Ｂｉ）を、追加的に組み合わせて（１１２）、最適化された上方または下方変位フィールド（Ｐｉ）を得るステップ、をさらに備え、
−  これらの最適化された上方または下方変位フィールド（Ｐｉ）を、前記第１の画像（Ｉ０）の第１の初期セグメンテーションマスク（Ｍ０）または前記最終の画像（Ｉｎ）の最終の初期セグメンテーションマスク（Ｍｎ）に適用することにより、前記順序付きシリーズＩ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）の全ての画像表現に対して、セグメンテーションマスク（Ｍ０，．．．，Ｍｉ，．．．，Ｍｎ）が得られる（１１２）、
ことを特徴とする請求項４に記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項６】
−  次元Ｎにおける前記初期セグメンテーション（１０４）を、前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）の、前記第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）内の複数の関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）に対して実行して、各関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスクをそれぞれ取得し、
−  前記登録パラメータの推定ステップ（１０６）、前記上方および下方自動伝播ステップ（１０８）、ならびに前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、各初期セグメンテーションされた関心領域に関して実行される、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項７】
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、長い順序付きシリーズが、先に取得（１０２）され、複数の連続する順序付きシリーズに細分化され、
−  第２からの各順序付きシリーズの前記第１の画像表現は、前記先の順序付きシリーズの最後の画像表現でもあることを認識の上で、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の次元Ｎにおける前記初期セグメンテーション（１０４）が、各順序付きシリーズの前記第１および最終の画像表現内で実行され、
−  前記登録パラメータの推定ステップ（１０６）、前記上方および下方自動伝播ステップ（１０８）、ならびに前記互いに組み合わせるステップ（１１０，１１２）は、前記長い順序付きシリーズの各順序付きシリーズに関して実行される、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項８】
前記取得ステップ（１０２）は、モノまたはマルチモーダルＭＲＩ画像取得であり、各画像表現は、
−  ３つの可能な空間次元のうちの少なくとも２つ、
−  時間的な次元、および
−  モーダル次元、
のうち、Ｎ＝２、３または４次元を含み、
前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）は、
−  ３つの可能な空間的次元のうちの１つ、
−  時間的な次元、および
−  モーダル次元
の中から選択された第（Ｎ＋１）次元において取得される、ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像セグメンテーションを自動伝播するための方法（１００）。
【請求項９】
通信ネットワークからダウンロード可能な、および／またはコンピュータ読み取り可能媒体に記録される、および／またはプロセッサ（２６）によって実行可能な、コンピュータプログラム（３０）であって、
前記プログラムがコンピュータで実行されると、請求項１乃至８のいずれかに記載の画像セグメンテーションの自動伝播の方法（１００）の各ステップを実行するための、命令（４０，４２，４４，４６，４８，５０）を含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播することにより、画像を取得およびセグメンテーションし、画像表現の順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）内の次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得るための装置（１０）であって、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、前記順序付きシリーズ（Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎ）を取得するための手段（１２，２６）と、
−  前記順序付きシリーズの第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）内の、関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の次元Ｎにおける、第１および最終のそれぞれの初期セグメンテーションマスク（Ｍ０，Ｍｎ）を記憶するためのメモリ（２８）と、
−  プロセッサ（２６）であって、
・  前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの最終のマスク（Ｍｎ）に対する第１のマスク（Ｍ０）の全体上方登録のパラメータ（Ｌａ）を推定（４４）し、
・  前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの第１のマスク（Ｍ０）に対する最終のマスク（Ｍｎ）の全体下方登録のパラメータ（Ｌｄ）を推定（４４）し、
・  前記第１の画像表現（Ｉ０）から、ステップバイステップ登録により、前記順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、前記最終の画像（Ｉｎ）まで、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの上方自動伝播（４６）を行い、
・  前記最終の画像表現（Ｉｎ）から、ステップバイステップ登録により、前記順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、前記第１の画像（Ｉ０）まで、前記関心領域（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４）の初期セグメンテーションの下方自動伝播（４６）を行い、
・  前記上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせる（４８，５０）、
ようにプログラムされたプロセッサと、
を備える装置において、
前記プロセッサ（２６）は、より具体的には、前記第１および最終の画像表現（Ｉ０，Ｉｎ）の間の、基準フレーム変更を用いて、前記上方および下方自動伝播を互いに組み合わせる（４８，５０）ようにプログラムされており、この基準フレーム変更は、
−  前記第１の画像（Ｉ０）および前記最終の画像（Ｉｎ）以外の前記順序付きシリーズの各画像表現（Ｉｉ）に関して計算された、前記上方自動伝播（１０８）の結果と組み合わせる（１１０）ために、前記第１の画像（Ｉ０）および前記最終の画像（Ｉｎ）以外の前記順序付きシリーズの各画像表現（Ｉｉ）に関して計算された、前記下方自動伝播（１０８）の結果に対して、推定された前記全体上方登録パラメータ（Ｌａ）を適用すること、ならびに
−  前記上方自動伝播（１０８）の前記結果と組み合わせる（１１０）ために、前記上方自動伝播（１０８）の前記結果に対して、推定された前記全体下方登録パラメータ（Ｌｄ）を適用すること、
により得られる、ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播して、画像表現の順序付きシリーズ内の次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得る方法に関する。本発明は、また、この方法を実施して、画像を取得およびセグメンテーションするための、対応するコンピュータプログラムおよび装置に関する。
【０００２】
本発明は、特に、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、順序付きシリーズを取得するステップと、
−  順序付きシリーズの第１および最終の画像表現内で、関心領域の次元Ｎにおける初期セグメンテーションを行い、関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスクをそれぞれ得るステップと、
を含む方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
Ｎ≧２とする、用語“次元Ｎの画像表現”は、次元Ｎ≧２の表現を意味し、任意で、時間次元またはモーダル取得次元（複数の取得モダリティを可能にする、磁気共鳴撮像などの特定の撮像技術）を含み、次元のうちの少なくとも２つは空間であり、表現ごとに少なくとも１つの２次元画像を含む。
【０００４】
用語“画像表現の順序付きシリーズ”は、次元Ｎのそれぞれである画像表現の、順序付きシリーズの、第（Ｎ＋１）次元における延長を示す。この第（Ｎ＋１）次元は、空間的（空間的な次元での複数の連続取得オフセット）、時間的（経時的な複数の連続取得オフセット）、またはモーダル（異なる撮像モダリティに応じた複数の連続取得）であってもよい。
【０００５】
画像セグメンテーション技術は、用途および取得モードと密接にリンクしている。いくつかの非常に好適なケースでは、既知の監視型の自動または半自動セグメンテーション技術により、良好な結果を得ることを可能にする。用語“監視型の半自動セグメンテーション”は、連続画像表現の順序付きシリーズの少なくとも１つの画像表現内で、次元Ｎにおける初期セグメンテーションを、監視型の方法で、例えば手動で実行し、次いで、この初期セグメンテーションを、画像表現間の登録アルゴリズムを用いて初期セグメンテーションされなかった画像表現に対して、自動的に伝播する選択肢を、特に意味する。微分同相変形を推定するための非線形登録等による、アクティブな輪郭および数学的形態学による伝播手法は、よく知られており、しばしば効果的であることが証明されている。
【０００６】
しかし、人間または動物の身体の撮像、特に筋肉または神経の磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）において、これらの技術は、例えば、体積測定、形態計測、脂肪浸潤量およびその他の特定のパラメータについての、関心が持たれる神経筋領域の定量化には、不均等かつ不十分である。実際に、このような関心領域のセグメンテーションを、縦方向（空間的、時間的、またはさらにマルチモーダル次元）に伝播することは、非常に困難である。しかし、これらの領域の定量的パラメータの抽出および分析が、実行可能である場合、特に医療分野またスポーツ分野での用途に対しても、複数の見通しと新たな課題が浮かび上がる可能性がある。
【０００７】
よって、例えば、磁気共鳴画像ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、第４０巻、２３９〜２４７ページ、２０１４年７月１５日公開の、バーヌイン（Ｂａｒｎｏｕｉｎ）らによる“ＭＲＩを用いた大腿四頭筋の個別筋肉の手動セグメンテーション：再評価（Ｍａｎｕａｌ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  ｍｕｓｃｌｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｑｕａｄｒｉｃｅｐｓ  ｆｅｍｏｒｉｓ  ｕｓｉｎｇ  ＭＲＩ：ａ  ｒｅａｐｐｒａｉｓａｌ）”と題された論文は、この特定のケースの、大腿のＭＲＩ断面の順序付きシリーズにおける、手動セグメンテーションを行うための厳密な方法を教示している。明らかに、この方法は、最適な体積セグメンテーションを得ることを可能にする。しかし、必要とする時間と人的資源の面で非常に高価である。
【０００８】
セグメンテーションされた単一または複数のアトラス画像のモデル変形または登録の、グラフに基づくランダムウォーク技術を含む、さらなる自動または半自動の方法が、小さな関心領域について証明力のある正確な結果を呈さずに、神経筋ＭＲＩ撮像でテストされている。例えば、以下の文献が挙げられる。
【０００９】
−“ランダムウォークおよびグラフベースのシード配置による自動骨格筋セグメンテーション（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｓｋｅｌｅｔａｌ  ｍｕｓｃｌｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｒａｎｄｏｍ  ｗａｌｋｓ  ａｎｄ  ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ  ｓｅｅｄ  ｐｌａｃｅｍｅｎｔ）”と題された、ボーディン（Ｂａｕｄｉｎ）らによる論文、生体医用画像に関する国際シンポジウムの議事録（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、１０３６〜１０３９頁、２０１２年５月公開
−“ＭＲＩからの筋骨格系の解剖学的モデリング（Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｕｓｃｕｌｏｓｋｅｌｅｔａｌ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｒｏｍ  ＭＲＩ）”と題された、ジャイルス（Ｇｉｌｌｅｓ）らによる論文、医用画像コンピューティングおよびコンピュータ支援介入に関する国際会議の議事録（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）、第９巻、２８９〜２９６頁、２００６年公開
−“解剖学的に固定されたテンプレートベースのレベルセットセグメンテーション：変形性関節症イニシアチブからのＭＲ画像における大腿四頭筋への適用（Ａｎａｔｏｍｉｃａｌｌｙ  ａｎｃｈｏｒｅｄ  ｔｅｍｐｌａｔｅ−ｂａｓｅｄ  ｌｅｖｅｌ  ｓｅｔ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ：  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｑｕａｄｒｉｃｅｐｓ  ｍｕｓｃｌｅｓ  ｉｎ  ＭＲ  ｉｍａｇｅｓ  ｆｒｏｍ  ｔｈｅ  ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ  ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ）”と題された、プレスコット（Ｐｒｅｓｃｏｔｔ）らによる論文、デジタル撮影ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、第２４巻、第１号、ページ２８〜４３、２０１１年２月公開
−“３Ｄ空間でのＭＲＩヒト大腿部筋肉のアトラス登録ベースの画像セグメンテーション（Ａｔｌａｓ−ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＭＲＩ  ｈｕｍａｎ  ｔｈｉｇｈ  ｍｕｓｃｌｅｓ  ｉｎ  ３−Ｄ  ｓｐａｃｅ）”と題された、アーマッド（Ａｈｍａｄ）らによる論文、ＳＰＩＥ−国際光工学協会の議事録（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＰＩＥ−Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）、第９０３７巻、９０３７１Ｌ−１〜９０３７１Ｌ−１２頁、２０１１年２月公開
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
よって、上述の問題および制約の少なくともいくつかを、解決することに適した、画像セグメンテーションを自動伝播するための方法を想定することが求められる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
したがって、Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播して、画像表現の順序付きシリーズ内の次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得る方法が提案され、この方法は、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、順序付きシリーズを取得するステップと、
−  順序付きシリーズの第１および最終の画像表現内で、関心領域の次元Ｎにおける初期セグメンテーションを行い、関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスクをそれぞれ得るステップと、
を含み、さらに、
−  関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスクの間の登録パラメータを推定するステップと、
−  第１の画像表現から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、最終の画像まで、関心領域の初期セグメンテーションの上方自動伝播を行うステップと、
−  最終の画像表現から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、第１の画像まで、関心領域の初期セグメンテーションの下方自動伝播を行うステップと、
−  推定登録パラメータを適用して得られた、第１および最終の画像表現の間の、基準フレーム変更を用いて、上方および下方自動伝播を互いに組み合わせるステップと、
を備える。
【００１２】
連続する登録に基づくセグメンテーション伝播方法は、第１の反復の間に非常に良好な結果を提供するために適しているが、一方で、登録に続いて蓄積される誤差により急速に流動し、これに対して、第１および最終のセグメンテーションマスクの間の線形補間に基づく方法は、優れた収束をもたらすが、一方で、２つの間で、特にセグメンテーションされた関心領域の歪みが線形歪みモデルから外れる場合に、潜在的に著しく流動する、ということがよく知られている。本発明に係る提案された方法は、よって、全体的な登録による、連続する上方および下方登録に基づく二重の伝播を賢く組み合わせることにより、どのような落とし穴も防止することを可能にし、線形補間が行うような、順序付きシリーズの終わりでの伝播の収束を課す。この方法は、驚くべきことに、全体的な手動基準セグメンテーション方法と比べて、独立して行われた場合に方法が併せ持つ、登録の最良の結果のそれぞれよりも、より優れた結果をさらにもたらす。
【００１３】
任意で、前記基準フレーム変更を用いて、上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせるステップは、上方および下方伝播の結果に適用される所定の重み付け係数を用いて、さらに実行され、これらの係数は、
−  上方自動伝播のために、第１の画像表現から最終の画像表現まで、減少する係数と、
−  下方自動伝播のために、最終の画像表現から第１の画像表現まで、減少する係数と、
を含む。
【００１４】
また、任意で、
−  そのパラメータが推定された関心領域の、第１および最終の初期セグメンテーションマスクの間の登録は、非線形登録、特に対称性微分同相登録であり、
−  各上方または下方自動伝播に関して実行される、各ステップバイステップ登録は、順序付きシリーズの２つの連続する画像表現の間で計算される、非線形登録、特に対称性微分同相登録である。
【００１５】
また、任意で、
−  上方および下方自動伝播は、一方で、それぞれ、第１および最終の画像表現と、他方で、順序付きシリーズの他の画像表現のそれぞれとの間の、上方および下方特定変位フィールドの計算を含み、
−  上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせるステップは、
・  関心領域の第１の初期セグメンテーションマスクから最終の初期セグメンテーションマスクまで、登録パラメータを適用することにより得られた基準フレーム変更を用いて、下方特定変位フィールドを考慮することによる、上方特定変位フィールドの計算の強化と、
・  関心領域の最終の初期セグメンテーションマスクから第１の初期セグメンテーションマスクまで、登録パラメータを適用することにより得られた基準フレーム変更を用いて、上方特定変位フィールドを考慮することによる、下方特定変位フィールドの計算の強化と、
を含む。
【００１６】
また、任意で、
−  上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせるステップは、推定登録パラメータを適用して得られた、第１および最終の画像表現の間の、基準フレーム変更を用いた強化された上方および下方特定変位フィールドを、追加的に組み合わせて、最適化された上方または下方変位フィールドを得るステップ、をさらに備え、
−  これらの最適化された上方または下方変位フィールドを、第１の画像の第１の初期セグメンテーションマスクまたは最終の画像の最終の初期セグメンテーションマスクに適用することにより、順序付きシリーズの全ての画像表現に対して、セグメンテーションマスクが得られる。
【００１７】
また、任意で、
−  次元Ｎにおける初期セグメンテーションを、順序付きシリーズの、第１および最終の画像表現内の複数の関心領域に対して実行して、各関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスクをそれぞれ取得し、
−  登録パラメータの推定ステップ、上方および下方自動伝播ステップ、ならびに互いに組み合わせるステップは、各初期セグメンテーションされた関心領域に関して実行される。
【００１８】
また、任意で、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、長い順序付きシリーズが、先に取得され、複数の連続する順序付きシリーズに細分化され、
−  第２からの各順序付きシリーズの第１の画像表現は、先の順序付きシリーズの最後の画像表現でもあることを認識の上で、関心領域の次元Ｎにおける初期セグメンテーションが、各順序付きシリーズの第１および最終の画像表現内で実行され、
−  登録パラメータの推定ステップ、上方および下方自動伝播ステップ、ならびに互いに組み合わせるステップは、長い順序付きシリーズの各順序付きシリーズに関して実行される。
【００１９】
また、任意で、
取得ステップは、モノまたはマルチモーダルＭＲＩ画像取得であり、各画像表現は、
−  ３つの可能な空間次元のうちの少なくとも２つ、
−  時間的な次元、および
−  モーダル次元、
のうち、Ｎ＝２、３または４次元を含み、
順序付きシリーズは、
−  ３つの可能な空間的次元のうちの１つ、
−  時間的な次元、および
−  モーダル次元
の中から選択された第（Ｎ＋１）次元において取得される。
【００２０】
また、通信ネットワークからダウンロード可能な、および／またはコンピュータ読み取り可能媒体に記録される、および／またはプロセッサによって実行可能な、コンピュータプログラムが提案され、このプログラムは、前記プログラムがコンピュータで実行されると、本発明に係る画像セグメンテーションの自動伝播の方法の各ステップを実行するための命令を含む。
【００２１】
また、Ｎ≧２とする、次元Ｎに初期化された画像セグメンテーションを、第（Ｎ＋１）次元に自動伝播することにより、画像を取得およびセグメンテーションし、画像表現の順序付きシリーズ内の次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得るための装置が提供され、装置は、
−  次元Ｎの画像表現の、前記第（Ｎ＋１）次元における、順序付きシリーズを取得するための手段と、
−  順序付きシリーズの第１および最終の画像表現において、関心領域の次元Ｎにおける、第１および最終のそれぞれの初期セグメンテーションマスクを記憶するためのメモリと、を備え、
プロセッサであって、
−  関心領域の第１および最終初期セグメンテーションマスクの間の登録パラメータを推定し、
−  第１の画像表現から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、最終の画像まで、関心領域の初期セグメンテーションの上方自動伝播を行い、
−  最終の画像表現から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像表現に対して、第１の画像まで、関心領域の初期セグメンテーションの下方自動伝播を行い、
−  推定登録パラメータを適用して得られた、第１および最終の画像表現の間の、基準フレーム変更を用いて、上方および下方自動伝播を互いに組み合わせる、
ようにプログラムされたプロセッサと、
を備える。
【００２２】
本発明は、単なる例として与えられる以下の説明を使用し、添付の図面を参照して、より明らかに理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像を取得およびセグメンテーションするための装置の概略構造を模式的に表す図。
【図２】図１の装置のメモリ内のコンピュータプログラムの命令のシーケンスを示す図。
【図３】図２のプログラムの命令に従って、図１の装置のプロセッサにより実行される画像セグメンテーションの自動伝播の方法の連続するステップを示す図。
【図４】実験結果を示す図。
【図５】図３の方法の一般化を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１に模式的に示される画像を、取得およびセグメンテーションするための装置１０は、本発明に係る画像セグメンテーションを自動伝播する方法の実施に適した装置の、単なる非限定の例である。この装置は、互いにデータ送信で接続された、取得装置１２と制御および処理装置１４とを備えた磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）装置からなる。
【００２５】
取得装置１２は、例えば、それ自体は既知の方法で、円筒磁石１８に囲まれたトンネル１６を備えており、この装置では、観察対象２２、特に人間または動物が、その身体の一部、例えば大腿を撮像するために横たわるベッド２０を、制御された並進により摺動させる。
【００２６】
制御および処理装置１４は、取得装置１２の制御、すなわち制御信号の送信のためにプログラムされた計算装置２４を備える。この計算装置２４は、取得装置１２によって返送された測定信号の処理のために、さらにプログラムされている。計算装置２４は、制御および測定信号をそれぞれ送受信するように設計されたマイクロプロセッサなどの、中央処理装置２６と、コンピュータプログラム３０が保存されるメモリ２８とを有する。メモリ２８は、プログラム３０が実行される際に、処理部２６により処理された、または処理されるべきデータを記憶するための領域３２をさらに備える。
【００２７】
制御および処理装置１４は、ＭＲＩ画像取得専門家などの実施者とのインタラクティブ性のための要素をさらに備える。これらの要素は、表示画面３４と、キーボード３６と、マウス３８などのコンピュータポインティングデバイスと、を含む。
【００２８】
完全に知られており、制御されている技術によれば、取得装置１２は、トンネル１６内に磁場を生成し、実施者によって制御された装置１４からの命令により、トンネル１６内から、露出した人間または動物の体積部分の、３次元画像を得るように設計されている。この部分、例えば大腿部は、図１において、点線の間の斜線部分で示されている。制御および処理装置１４を用いて取得装置１２を構成することにより、実施者は、求められる体積の全体の厚さと、求められる断面の数または各断面間で求められる距離と、各断面の厚さと、各断面の解像度とを定義する。これにより、求められるものと同数の平行画像が、人間または動物の身体部分体積の全体の３次元撮像から得られる。
【００２９】
したがって、１つは、本明細書では、観察対象２２の大腿部またはふくらはぎの、横断方向２次元画像の長手方向順序付きシリーズをＭＲＩ取得する、特定のケースで配置される。このような取得により、筋肉または神経などの器官の体積を視覚化することが可能になる。本発明の１つの目的は、正確なセグメンテーションを提供して、例えば医療またはスポーツ用途の体積、形状または他の関連パラメータの定量的データにアクセス可能にすることである。図１の状況に適用される、本発明に係る方法が従う一般原理は、順序付きシリーズの画像のいくつかで実行される、少なくとも１つの関心領域の空間的な２次元の初期セグメンテーションから開始し、この２次元の初期セグメンテーションを、取得したシリーズの他の画像に自動伝播し、空間的な３次元の最終のセグメンテーションを取得することである。
【００３０】
あるいは、同じ断面を、連続する時間の順序付きシリーズに従って取得し、空間的な２次元体積画像を、時間次元も有して得ることができる。あるいはまた、連続する取得モードの順序付きシリーズに従って、同じ断面を取得して、空間的な２次元体積画像を、モーダル次元を有して得ることもできる。これらのすべての場合において、図１の状況に適用される本発明に係る方法が従う一般原理は、順序付きシリーズの画像のいくつかで実行される、少なくとも１つの関心領域の空間的な２次元の初期セグメンテーションから開始し、この２次元の初期セグメンテーションを、取得したシリーズの他の画像に自動伝播し、これにより空間的な３次元の最終のセグメンテーションを取得することに留まり、この３次元は空間的、時間的、またはモーダルである。
【００３１】
さらに一般的には、本発明に係る方法が従う原理は、第（Ｎ＋１）次元における順序付きシリーズの画像表現のいくつかで実行される、少なくとも１つの関心領域の、Ｎ≧２とする次元Ｎの初期セグメンテーションから開始し、この次元Ｎの初期セグメンテーションを、取得したシリーズの他の画像表現に対して自動的に伝播し、これにより、次元Ｎ＋１の最終のセグメンテーションを得ることであり、この第（Ｎ＋１）次元は空間的、時間的またはモーダルである。
【００３２】
具体的な用語では、取得が、モノまたはマルチモーダルＭＲＩ画像取得である場合、各画像表現は、
−  ３つの可能な空間的次元のうちの少なくとも２つ、
−  時間的次元、および
−  モーダル次元、
のうちの、Ｎ＝２、３または４次元を含み、順序付きシリーズは、
−  ３つの可能な空間的次元のうちの１つ、
−  時間的次元、および
−  モーダル次元、
から選択される、第（Ｎ＋１）次元で取得される。
【００３３】
コンピュータプログラム３０は、図２に連続的に詳述されている。プログラムは、まず、観察対象２２の大腿の、Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎを付されたｎ＋１枚の横断画像（ｎ≧２）の、上述した長手方向における順序付きシリーズを取得する命令４０を含む。これらの命令は、インタラクティブ要素３４，３６，３８のリクエストを含み、これにより、実施者は、特定の取得パラメータ自体を定義することができる。取得した順序付きシーケンスは、記憶領域３２内のメモリ３８に保存してもよい。
【００３４】
コンピュータプログラム３０は、順序付きシリーズの第１および最終の画像内の少なくとも１つの関心領域の２次元初期セグメンテーションを実行し、順序付きシリーズの第１の画像内の各関心領域の第１の初期セグメンテーションマスクと、順序付きシリーズの最終の画像内の各関心領域の最終の初期セグメンテーションマスクとを得るための命令４２をさらに含む。同様に、これらの指示は、好適には、インタラクティブ要素３４、３６、３８のリクエストを含み、これにより、例えば上記で引用されたバーヌイン（Ｂａｒｎｏｕｉｎ）らによる文献に詳述された手動セグメンテーションの教示に従って、実施者自身が、この初期セグメンテーションの実行に参加することができる。あるいは、初期セグメンテーションは、従来技術の教示のいずれか１つに従って、半自動および監視型または自動であってもよい。このようにして得られた初期セグメンテーションマスクは、記憶領域３２のメモリ２８に格納されてもよい。
【００３５】
コンピュータプログラム３０は、命令４２を実行することにより得られる、各関心領域の第１および最終の初期セグメンテーションマスク間の、登録パラメータを推定するための命令４４をさらに含む。これらのパラメータは、自動的に推定され、次いでテーブル形式で保存され、ここで、係数は、初期画像の初期セグメンテーションマスクの各画素に関する、対象画像の初期セグメンテーションマスクの対応する画素に向けての変位値を示す。これらのテーブルは“変位フィールド”として知られ、求められる登録から得られる変換を表す。所与の関心領域または所与の関心領域セットを考慮して、第１の変位フィールドは、順序付きシリーズの第１の画像内の、この関心領域またはこの関心領域セットの、第１の初期セグメンテーションマスクの変位係数を含み、最終の画像内の、この同じ関心領域またはこの同じセットの最終の初期セグメンテーションマスクに対して、同じものを登録する。この第１の変位フィールドは、上方全体変位フィールドとして説明する場合があり、以下ではＬａを付す。同じ所与の関心領域または同じ所与の関心領域セットを考慮して、第２の変位フィールドは、順序付きシリーズの最終の画像内の、この関心領域またはこのセットの最終の初期セグメンテーションの変位係数を含み、第１の画像のこの関心領域またはこのセットの第１のセグメンテーションマスクに対して、同じものを登録する。この第２の変位フィールドは、下方全体変位フィールドとして説明する場合があり、以下ではＬｄを付す。登録技術は、当業者が対象用途に従って選択可能なものが多数あるため、詳細に説明されない。ＭＲＩ神経筋画像の分野では、非線形変換に基づくモデルを用いることが好適であり、例えば、アバンツ（Ａｖａｎｔｓ）らによる“相互相関を用いた対称性微分同相画像登録：高齢者および神経変性脳の自動標識の評価（Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  ｄｉｆｆｅｏｍｏｒｐｈｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｃｒｏｓｓ−ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ：  ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｅｌｄｅｒｌｙ  ａｎｄ  ｎｅｕｒｏｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ｂｒａｉｎ）”と題された論文、医用画像分析（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、第１２巻、第１号、２６〜４１頁、２００８年２月公開、に開示されているような、対称性微分同相変換ベースの登録が挙げられる。
【００３６】
上方全体変位フィールドＬａは、最終の画像の最終の初期セグメンテーションマスクと関連する最終の基準フレームに位置すべき、第１の画像の第１の初期セグメンテーションマスクと関連する第１の基準フレームから開始する、基準フレーム変更を実行することを、実際に可能にすることに留意すべきである。反対に、下方全体変位フィールドＬｄは、第１の画像の第１の初期セグメンテーションマスクと関連する第１の基準フレームに位置すべき、最終の画像の最終の初期セグメンテーションマスクと関連する最終の基準フレームから開始する、基準フレーム変更を実行することを可能にする。
【００３７】
コンピュータプログラム３０は、各関心領域の初期セグメンテーションを、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての画像に対して、自動的に伝播するための命令４６をさらに含む。よって、これらの命令は、処理部２６が、各関心領域の初期セグメンテーションの上方自動伝播を、第１の画像から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像に対して、最終の画像まで実行することができるように定義される。同様に、これらの命令は、処理部２６が、各関心領域の初期セグメンテーションの下方自動伝播を、最終の画像から、ステップバイステップ登録により、順序付きシリーズの全ての他の画像に対して、第１の画像まで実行することができるようにさらに定義される。上記のように、登録技術は、当業者が対象の用途に従って選択可能なものが多数あるため、詳細に説明されない。ここで再び、非線形変換に基づくモデル、例えば、上記で引用したアバンツ（Ａｖａｎｔｓ）らの論文に開示されるような、対称性微分同相変換ベースの登録を用いることが好適である。求められる登録からの結果として生じる各変換は、順序付きシリーズの２つの連続画像の間で計算され、これら２つの画像の間の局部変位を生成する。２つの非連続画像の間の登録を実行するのに適した変換は、次いで、これら２つの画像間の特定の変位フィールドを生成するための、これら２つの画像間の推定連続変換を構成することにより、得てもよい。特に、順序付きシリーズの第１の画像と、任意の他の画像との間の上方登録を実行するのに適した上方特定変換は、これらの２つの画像、すなわち連続上方局部変位フィールド、の間の推定連続上方変換を構成することにより得てもよい。同様に、順序付きシリーズの最終の画像と、同じ任意の他の画像との間の下方登録を実行するのに適した下方特定変換は、これらの２つの画像、すなわち連続局部変位フィールド、の間の推定連続下方変換を構成することにより得てもよい。これら２つの特定変換は、互いに好適に組み合わせてもよい。
【００３８】
コンピュータプログラム３０は、よって、命令４６を実行することにより得られるような上方および下方自動伝播を、互いに組み合わせるための命令４８を含む。特に、命令４８は、上記で定義した２つの上方および下方特定変換を、順序付きシリーズの画像のそれぞれに関して組み合わせるように定義される。この組み合わせは、命令４４を実行することによって行われる計算により可能となる基準フレーム変更によって、すなわち、上方全体変位フィールドＬａと、下方全体変位フィールドＬｄとによって実行してもよい。結果として、上方全体変位フィールドＬａを用いて実行可能である基準フレーム変更により、対応する下方登録を考慮することによる、上方登録の可能な強化をもたらし、これにより、強化された上方特定変位フィールドが得られる。また、結果として、下方全体変位フィールドＬｄを用いて実行可能である基準フレーム変更により、対応する登録を考慮することによる、下方登録の可能な強化をもたらし、これにより、強化された下方特定変位フィールドが得られる。
【００３９】
この上方および下方自動伝播の組み合わせは、上方および下方伝播の結果、すなわち、対応する上方および下方変位フィールドに適用される、所定の重み付け係数を用いて、さらに好適に実行される。好ましくは、これらの係数は、上方自動伝播では、第１の画像から最終の画像にかけて減少し、下方自動伝播では、最終の画像から第１の画像にかけて減少する。これらの係数は、よって、その基準画像から離れる際に、好適に、自動伝播の起こり得る流動の原因となる。
【００４０】
最後に、コンピュータプログラム３０は、再び、命令４４を実行することおよび上述した所定の重み付け係数を用いることで実行される計算により可能となる基準フレーム変更によって、命令４８を実行して計算されるような、強化された上方および下方特定変位フィールドを互いに組み合わせるための命令５０を含む。この組み合わせは、順序付きシリーズの全ての画像のセグメンテーションマスクを得るために、第１の画像の第１の初期セグメンテーションマスク、または最終の画像の最終の初期セグメンテーションマスクに適用可能な、最適化された上方および下方特定変位フィールドを得ることを可能にする。これらの命令は、明らかに、当該の各関心領域または当該の各関心領域セットに適用可能である。
【００４１】
図３を参照して、図２の命令を実行することにより、図１の装置１０によって実施される、画像セグメンテーションの自動伝播の方法１００を、これより詳細に述べる。
【００４２】
処理部２６による命令４０の実行に従って行われる、第１のステップ１０２の間に、取得装置１２からのコマンドにより、第ｎ＋１の画像Ｉ０，．．．，Ｉｉ，．．．，Ｉｎが得られる。これらの画像は、記憶領域３２に保存される。
【００４３】
次いで、処理部２６による命令４２の実行に従って行われる、ステップ１０４の間に、第１および最終の画像Ｉ０およびＩｎが、初期セグメンテーションされ、第１の画像Ｉ０内の各関心領域の第１の初期セグメンテーションマスクと、最終の画像Ｉｎ内の各関心領域の最終の初期セグメンテーションマスクとが得られる。図３に示される例のように、４つの関心領域が、第１の画像Ｉ０内で実施者により手動でセグメンテーションされ、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３およびＺ４として表され、４つの第１の初期セグメンテーションマスクが得られる。４つの対応する関心領域が、最終の画像Ｉｎ内で同様に実施者により手動でセグメンテーションされ、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３およびＺ４として表され、４つの最終の初期セグメンテーションマスクが得られる。
【００４４】
以下のステップ１０６、１０８、１１０および１１２は、関心領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３およびＺ４のそれぞれに対し独立して、または当該の関心領域の任意のセットに対し一緒に実行してもよい。したがって、これらの関心領域のいずれか１つ、またはこれらの関心領域セットのいずれか１つを、Ｚで表し、第１の画像Ｉ０内のこの関心領域またはこの関心領域のセットＺの第１の初期セグメンテーションマスクを、Ｍ０で表し、最終の画像Ｉｎ内のこの関心領域またはこの関心領域のセットＺの最終の初期セグメンテーションを、Ｍｎで表す。
【００４５】
処理部２６による命令４４の実行に従って行われる、ステップ１０６の間、初期セグメンテーションマスクＭ０およびＭｎの間の登録パラメータが、上方および下方全体変位フィールドＬａおよびＬｄの形で推定される。用いられる登録変換を、Ｒｅｇで表すと、このステップは、好ましい実施形態では、次の命令を実行することからなる。
【００４６】
Ｌａ＝Ｒｅｇ（Ｍ０，Ｍｎ）
Ｌｄ＝Ｒｅｇ（Ｍｎ，Ｍ０）
処理部２６による命令４６の実行に従って行われる、ステップ１０８の間、初期セグメンテーションは、同じ登録変換Ｒｅｇによってステップバイステップで伝播されるが、今回は、画像に適用される。画像Ｉｉ−１およびＩｉの間の推定上方局所変位フィールドを、ｖｉ、画像Ｉｉ＋１およびＩｉの間の推定下方局所変位フィールドを、ｗｉ、画像Ｉ１およびＩｉの間の推定上方特定変位フィールドを、Ｖｉ、画像ＩｎおよびＩｉの間の推定下方特定変位フィールドを、Ｗｉ、変位フィールドに適用される関数合成のシンボルを、“○”で、画像自体を登録するゼロ変位フィールドを、Ｉｄで表すと、このステップは、好ましい実施形態では、以下の命令を実行することからなる。
【００４７】
Ｖ０＝Ｗｎ＝Ｉｄ
１〜ｎの範囲のｉについて、
ｖｉ＝Ｒｅｇ（Ｉｉ−１，Ｉｉ）
Ｖｉ＝ｖｉ○Ｖｉ−１
ｗｎ−ｉ＝Ｒｅｇ（Ｉｎ＋１−ｉ，Ｉｎ−ｉ）
Ｗｎ−ｉ＝ｗｎ−ｉ○Ｗｎ＋１−ｉ
ループ終了
処理部２６による命令４８の実行に従って行われる、ステップ１１０の間、先に得られた上方および下方自動伝播、すなわち、１〜ｎの範囲のｉについて、上方および下方特定変位フィールドＶｉおよびＷｎ−ｉは、上方および下方全体変位フィールドＬａおよびＬｄにより可能となった基準フレーム変更によって、互いに組み合わせることにより強化される。画像Ｉ１およびＩｉの間の、計算された強化上方特定変位フィールドを、Ａｉで表し、画像ＩｎおよびＩｉの間の、計算された強化下方特定変位フィールドを、Ｂｉで表し、上方重み付け係数を、αｉで表し、下方重み付け係数を、βｉで表すと、このステップは、好適な実施形態において、下記の命令の実行からなる。
【００４８】
Ａ０＝Ｂｎ＝Ｉｄ
１〜ｎの範囲のｉについて、
Ａｉ＝αｉ（ｖｉ○Ａｉ−１）＋βｉ（Ｗｉ○Ｌａ）
Ｂｎ−ｉ＝βｉ（ｗｎ−ｉ○Ｂｎ＋１−ｉ）＋αｎ−ｉ（Ｖｎ−ｉ○Ｌｄ）
ループ終了
重み付け係数の選択は、予想される適用に依存する。観察される人または動物の上肢または下肢のＭＲＩ画像のシリーズ内で、関心のある筋肉領域のセグメンテーションを伝播するための特に適切な選択は、０からｎまでのインデックスｉに対して次の通りである。
【００４９】
αｉ＝［ｔａｎ−１（−ｉ＋ｎ／２）］／π＋０．５
βｉ＝［ｔａｎ−１（ｉ−ｎ／２）］／π＋０．５
最後に、処理部２６による命令５０の実行に従って行われる、処理ステップ１１２の間、命令４８の実行により計算された、強化された上方および下方特定変位フィールドを、互いに組み合わせて、最適化された上方および下方特定変位フィールドを得る。画像Ｉ１〜Ｉｉの間の計算された最適化上方および下方特定変位フィールドを、Ｐｉで表し、画像Ｉｉ内の関心領域Ｚからの結果として生じたセグメンテーションマスクを、Ｍｉで表すと、このステップは、好適な実施形態において、以下の命令の実行からなる。
【００５０】
１〜ｎの範囲のｉについて、
Ｐｉ＝αｉＡｉ＋βｉ（Ｂｉ○Ｌａ）
Ｍｉ＝Ｐｉ（Ｍ０）
ループ終了
あるいは、同様に、画像Ｉｎ〜Ｉｉの間の計算された最適化下方特定変位フィールドに、Ｑｉを付して、ステップ１１２は、好適な実施形態において、以下の命令の実行からなってもよい。
【００５１】
１〜ｎの範囲のｉについて、
Ｑｎ−ｉ＝βｉＢｎ−ｉ＋αｎ−ｉ（Ａｎ−ｉ○Ｌｄ）
Ｍｎ−ｉ＝Ｑｎ−ｉ（Ｍｎ）
ループ終了
この手順を用いて、初期セグメンテーションマスクを、順序付きシリーズの全体に伝播することが可能である。
【００５２】
観察対象の大腿筋ＭＲＩ画像の順序付きシリーズに対する実験テストが行われ、１３枚のＭＲＩ画像のシリーズに関する結果が、図４に示されている。このシリーズでは、第１および最終の画像のみが、関心領域に関して、手動で初期セグメンテーションされた。手動セグメンテーションの複数の自動伝播の結果を、そのＤＩＣＥ類似係数を計算することにより、シリーズの完全に手動のセグメンテーションと比較している。
【００５３】
細かい点線による曲線Ａは、第１の画像の手動セグメンテーションに基づく全体変位フィールドＬａを用いて実行された線形補間による、上方セグメンテーション伝播に関するＤＩＣＥ係数を与えており、明らかに、この曲線は、シリーズの終わりで収束するが、２つの間で急速かつ著しく流動する。短い破線による曲線Ｂは、最終の画像の手動セグメンテーションに基づく全体変位フィールドＬｄを用いて実行された線形補間による、下方セグメンテーション伝播に関するＤＩＣＥ係数を与えており、明らかに、この曲線も、シリーズの終わりで収束するが、２つの間で急速かつ著しく流動する。中間の点線による曲線Ｃは、第１の画像の手動セグメンテーションから開始する、ステップ１０８で計算された変位フィールドＶｉを用いた、上方セグメンテーション伝播に関するＤＩＣＥ係数を与えており、この曲線は、シリーズの始まりで、曲線Ａよりも明らかに遅く流動するが、シリーズの終わりで著しく収束するまで、シリーズを通して流動し続ける。長い破線による曲線Ｄは、最終の画像の手動セグメンテーションから開始する、ステップ１０８で計算された変位フィールドＷｉを用いた下方セグメンテーション伝播に関するＤＩＣＥ係数を与えており、この曲線も、シリーズの終わりで、曲線Ｂよりも明らかに遅く流動するが、シリーズの始まりで著しく離れるまで、シリーズを通して流動し続ける。最後に、実線による曲線Ｅは、上述した方法１００に従って実行されたセグメンテーション伝播に関するＤＩＣＥ係数を与える。この曲線は、常に、他の４つよりも上に留まる。この曲線は、中間シリーズの他の曲線の最良の結果のそれぞれに対して、明らかに優れた結果を呈することに、さらに留意すべきである。
【００５４】
図５は、図３の方法の一般化を示している。この一般化によれば、例えばＩ１５〜Ｉ１９０で表される１７６枚のＭＲＩ画像の、長い順序付きシリーズが、ステップ１０２で取得され、複数の連続する順序付きシリーズに細分化される。これにより、画像Ｉ１５〜Ｉ１０５の第１の順序付きシリーズと、画像Ｉ１０５〜Ｉ１２０の第２の順序付きシリーズと、画像Ｉ１２０〜Ｉ１３４の第３の順序付きシリーズと、画像Ｉ１３４〜Ｉ１５５の第４の順序付きシリーズと、画像Ｉ１５５〜Ｉ１９０の第５の順序付きシリーズと、の５つの連続する順序付きシリーズが定義される。
【００５５】
ステップ１０４は、これらの５つのシリーズのそれぞれに適用され、関心領域の初期セグメンテーションが、画像Ｉ１５、Ｉ１０５、Ｉ１２０、Ｉ１３４、Ｉ１５５およびＩ１９０で実行され、図５の左セクションに示されるように、初期セグメンテーションマスクＭ１５、Ｍ１０５、Ｍ１２０、Ｍ１３４、Ｍ１５５およびＭ１９０、が提供される。
【００５６】
ステップ１０６〜１１２も、これらの５つのシリーズのそれぞれおよびその関心領域のそれぞれに適用される。これにより、本発明の原理に従う自動伝播により、他のすべてのセグメンテーションマスク、例えば、図５の右側部分に示されるセグメンテーションマスクＭ６０、Ｍ１１２、Ｍ１２７、Ｍ１４４およびＭ１７２を得ることが可能となる。
【００５７】
上述したような画像を取得およびセグメンテーションするための装置は、医学およびスポーツモニタリングにおける複数の適用で、筋肉ＭＲＩ画像表現のシリーズなどの困難なデータの初期セグメンテーションマスクの、伝播ベースのセグメンテーションにおいて、非常に満足のいく結果を得ることを可能にすることが明らかである。
【００５８】
さらに、本発明は、上述の実施形態に限定されないことに留意されたい。本明細書に開示された教示に照らして、上記の実施形態に様々な修正を加えてもよいことは、当業者には実に明確であろう。
【００５９】
特に、上記のコンピュータプログラム命令は、単一のコンピュータプログラムに含まれるものとして提示されている。しかし、これらの命令は、より一般的には、１つまたは複数のソフトウェアプログラムの、任意の可能な組み合わせに従って、互いにグループ化または分離されてもよい。さらに、その区別は、純粋に機能的である。最後に、その機能は、一部をマイクロプログラミングまたは専用の集積回路にマイクロワイヤ接続することもできる。よって、代替案として、処理部２６を用いる計算装置２４は、同じ動作を実行するためのデジタル回路のみ（コンピュータプログラムなし）で構成される電子デバイスで置き換えることができる。
【００６０】
さらに、本発明の原理は、ＭＲＩ以外の撮像分野に適用可能である。
【００６１】
概して、以下の特許請求の範囲において使用される用語は、特許請求の範囲を、本明細書に開示された実施形態に限定するものと解釈されるべきではなく、特許請求の範囲が、その文言により対象とすることを意図し、かつ、当業者の一般的な知識を上記に開示された教示の実施に適用することにより当業者の範囲内で予見され得る、全ての均等物を含むと解釈されなければならない。
【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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【国際調査報告】
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