画像における対象物をセグメント化するシステムであって、前記対象物をセグメント化するための第1のモデルを前記画像に適合させる第1のアダプタと、前記適合された第1のモデルに基づき、前記画像から特徴を抽出するアナライザと、前記画像から抽出される特徴に基づき、前記対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するセレクタであって、前記第2のモデルが、前記対象物の追加的な詳細を有する、セレクタと、前記適合された第1のモデル及び/又は前記画像から抽出される特徴に基づき、前記第2のモデルを初期化するイニシャライザと、前記初期化された第2のモデルを前記画像に適合させる第2のアダプタとを有する、システム。前記特徴の抽出が、前記第1のモデルの要素、前記第1のモデルのランドマーク、及び前記第1のモデルに対して適合される幾何学的なプリミティブの少なくとも1つに基づかれる、請求項1に記載のシステム。前記画像からの特徴の抽出が、前記適合された第1のモデルにより操縦される領域成長法を用いる、請求項1に記載のシステム。前記画像から抽出される特徴が、リング、管、管中央線、又は、0、1、2若しくは3つのハンドルを持つ球体のいずれかを含む特徴対象物と、前記特徴対象物の特性とのいずれかである、請求項1に記載のシステム。前記対象物をセグメント化するための複数のモデルが、位相的に不等価なモデルを有する、請求項1に記載のシステム。前記第1及び第2のモデルが、左心房モデルである、請求項1に記載のシステム。前記第1及び第2のモデルが、腎臓モデルである、請求項1に記載のシステム。請求項1に記載のシステムを有する画像取得装置。請求項1に記載のシステムを有するワークステーション。画像における対象物をセグメント化する方法において、前記対象物をセグメント化するための第1のモデルを前記画像に適合させるステップと、前記適合された第1のモデルに基づき、前記画像から特徴を抽出するステップと、前記画像から抽出される特徴に基づき、前記対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するステップであって、前記第2のモデルが、前記対象物の追加的な詳細を有する、ステップと、前記適合された第1のモデル及び/又は前記画像から抽出される特徴に基づき、前記第2のモデルを初期化するステップと、前記初期化された第2のモデルを前記画像に適合させるステップとを有する、方法。コンピュータによりロードされるコンピュータプログラムであって、画像における対象物をセグメント化するための命令を有し、前記コンピュータが、処理ユニット及びメモリを有し、前記コンピュータプログラムは、ロードされた後、前記処理ユニットに、請求項10に記載の方法におけるステップを実行させる、コンピュータプログラム。しかしながら、既知のモデルは通常、かなり堅く、及び従って、画像に対する適合の間の変形は小さい。従って、高い形状変動を持つ器官を示す画像をセグメント化するのに適用されるとき、特に器官形状変形が位相的に同等でないとき、この手法はしばしば失敗する。斯かる器官の例は、流入してくる異なる数の肺静脈を有する多くの変種を持つ心臓の左心房、又は多くの異なる動脈供給接続を持つ腎臓を含む。高い生体構造変動を持つ器官を詳細に描写するのに、変形可能なモデルを用いる画像セグメント化のためのシステムを持つことは、有利である。こうして、ある側面において、本発明は、画像における対象物をセグメント化するシステムを提供する。このシステムは、上記対象物をセグメント化するための第1のモデルを上記画像に適合させる第1のアダプタと、上記適合された第1のモデルに基づき、上記画像から特徴を抽出するアナライザと、上記画像から抽出される特徴に基づき、上記対象物をセグメント化するための複数のモデルから上記対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するセレクタであって、上記第2のモデルが、上記対象物の追加的な詳細を有する、セレクタと、上記適合された第1のモデル及び/又は上記画像から抽出される特徴に基づき、上記第2のモデルを初期化するイニシャライザと、上記初期化された第2のモデルを上記画像に適合させる第2のアダプタとを有する。第1のモデルは、上記第2のモデルより簡単であり、及び従って上記画像に対して適合するのがより容易である。第1のモデルを用いてセグメント化された対象物は通常、不完全であるが、適合された第1のモデルは、例えば、特徴が見つけ出されることができる領域の指示を提供することにより、アナライザが画像特徴を抽出することを可能にする。抽出された特徴は、システムが、対象物をセグメント化するための複数のモデルから、対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するのを助ける。第2のモデルが対象物の追加的な詳細を有するので、第2のモデルを用いて得られるセグメント化結果は、第1のモデルを用いて得られるセグメント化結果より、完全である。有利には、適合された第1のモデル及び/又は抽出された特徴が、第2のモデルを初期化するのに用いられる。初期化は、画像空間における第2のモデル、例えば3次元画像の場合における画像ボリュームの配置を有する。適合された第1のモデル及び/又は検出された特徴に基づく第2のモデルの初期化は、第2のモデル適合の精度を改善する。システムの実施形態において、特徴の抽出が、例えば第1のモデルメッシュの頂点又は第1のモデル三角形メッシュの三角形といった第1のモデルの要素と、例えば第1のモデル表面上の尖端といった第1のモデルのランドマークと、例えば軸、輪郭、平面、ポリゴン、楕円、シリンダー、角錐、立方体又は楕円体といった第1のモデルに対して適合される幾何学的なプリミティブとの少なくとも1つに基づかれる。システムの実施形態において、上記画像からの特徴の抽出が、上記適合された第1のモデルにより操縦される領域成長法を用いる。領域成長法は、例えば対応する血管フラグメントを有する第2のモデルを選択及び初期化するのを助ける血管壁及び中央線といった画像特徴を検出するのに用いられることができる。システムの実施形態において、上記画像から抽出される特徴が、リング、管、管中央線、又は、0、1、2若しくは3つのハンドルを持つ球体といった特徴対象物と、例えばリングの直径又はハンドルを持つ位相的な球体におけるハンドルの数といった上記特徴対象物の特性との1つである。当業者は、位相的な球体が、球体に対して位相同形な、即ちホメオモルフィックな形状の種類である点を理解されたい。システムの実施形態において、上記対象物をセグメント化するための複数のモデルが、位相的に不等価なモデルを有する。選択された第2のモデル、例えば、表面が、セグメント化された対象物、例えば、血管壁表面に対して、位相同形であることが重要である。なぜなら、対象物に対して位相的に不等価である第2のモデルを用いて、対象物を適切にセグメント化することは不可能だからである。例えば左心房といったいくつかの対象物は、位相的に不等価な形状を持つことができる。従って、左心房をモデル化するための複数のモデルが、患者の分布に存在する心房の位相的に不等価な形状を表す、多くの位相的に不等価なモデルを有することは、重要である。更なる側面において、本発明は、本発明によるシステムを有する画像取得装置を提供する。更なる側面において、本発明は、本発明によるシステムを有するワークステーションを提供する。更なる側面において、本発明は、画像における対象物をセグメント化する方法を提供し、この方法は、上記対象物をセグメント化するための第1のモデルを上記画像に適合させるステップと、上記適合された第1のモデルに基づき、上記画像から特徴を抽出するステップと、上記画像から抽出される特徴に基づき、上記対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するステップであって、上記第2のモデルが、上記対象物の追加的な詳細を有する、ステップと、上記適合された第1のモデル及び/又は上記画像から抽出される特徴に基づき、上記第2のモデルを初期化するステップと、上記初期化された第2のモデルを上記画像に適合させるステップとを有する。更なる側面において、本発明は、コンピュータによりロードされるコンピュータプログラムを提供し、このプログラムは、画像における対象物をセグメント化するための命令を有し、上記コンピュータが、処理ユニット及びメモリを有し、上記コンピュータプログラムは、ロードされた後、上記処理ユニットに、本発明による方法におけるステップを実行させる。本発明の上述の実施形態、実現及び/又は側面の2つ又はこれ以上が有益と思われる任意の態様で結合されることができる点を当業者であれば理解されるであろう。システムについて上述された修正及び変形に対応する、画像取得装置の、ワークステーションの、方法の、及び/又はコンピュータプログラムの修正及び変形が、本書の記載に基づき当業者により実施されることができる。当業者であれば、請求項に記載される本発明における画像データセットが、以下に限定されるものではないが、例えばX線イメージング、コンピュータ断層撮影法CT、磁気共鳴イメージングMRI、超音波US、陽電子放出断層撮影PET、単光子放出断層撮影SPECT及び核医学NMのような様々な取得モダリティにより取得される2次元2D、3次元3D又は4次元4D画像データセットとすることができることを理解されるであろう。本発明は、独立請求項において規定される。有利な実施形態が、従属項において規定される。本発明のこれら及び他の側面が、本書に記載される実現及び実施形態並びに対応する図面より明らかとなり、これらの実現及び実施形態並びに図面を参照して説明されることになる。同じ参照番号は、図面を通して類似するパーツを表すために用いられる。図1は、画像における対象物をセグメント化するシステム100の例示的な実施形態のブロック図を概略的に示す。このシステムは、対象物をセグメント化するための第1のモデルを画像に適合させる第1のアダプタ110と、適合された第1のモデルに基づき、画像から特徴を抽出するアナライザ115と、画像から抽出される特徴に基づき、対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するセレクタ120であって、第2のモデルが、対象物の追加的な詳細を有する、セレクタと、適合された第1のモデル及び/又は画像から抽出される特徴に基づき、第2のモデルを初期化するイニシャライザ125と、初期化された第2のモデルを画像に適合する第2のアダプタ130とを有する。システム100の例示的な実施形態は、更に、システム100の働きを制御する制御ユニット160と、ユーザ及びシステム100の間の対話に関するユーザインタフェース165と、データを格納するメモリユニット170とを有する。システム100の実施形態において、入力データに対する3つの入力コネクタ181、182及び183が存在する。第1の入力コネクタ181は、以下に限定されるものではないが例えばハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、又は光学ディスクといったデータ記憶手段から入るデータを受信するよう構成される。第2の入力コネクタ182は、以下に限定されるものではないが例えばマウス又はタッチスクリーンといったユーザ入力デバイスから入るデータを受信するよう構成される。第3の入力コネクタ183は、例えばキーボードといったユーザ入力デバイスから入るデータを受信するよう構成される。入力コネクタ181、182及び183は、入力制御ユニット180に接続される。システム100の実施形態において、出力データに対する2つの出力コネクタ191及び192が存在する。第1の出力コネクタ191は、例えばハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光学ディスクといったデータ記憶手段にデータを出力するよう構成される。第2の出力コネクタ192は、ディスプレイデバイスにデータを出力するよう構成される。出力コネクタ191及び192は、出力制御ユニット190を介して個別のデータを受信する。当業者であれば、入力デバイスをシステム100の入力コネクタ181、182及び183に、及び出力デバイスを出力コネクタ191及び192に接続するための多くの方法が存在する点を理解されるであろう。これらの方法は、以下に限定されるものではないが、有線及び無線接続、ローカルエリアネットワークLAN及びワイドエリアネットワークWAN、インターネットといったデジタルネットワーク、デジタル電話網及びアナログ電話網を有する。システム100の実施形態において、システム100は、メモリユニット170を有する。このシステム100は、入力コネクタ181、182及び183のいずれかを介して外部デバイスから入力データを受信し、メモリユニット170にこの受信した入力データを格納するよう構成される。メモリユニット170に入力データをロードすることは、システム100のユニットによる関連データ部分への速いアクセスを可能にする。入力データは、画像、対象物をセグメント化するための第1のモデル、及び対象物をセグメント化するための複数のモデルを有する。メモリユニット170は、以下に限定されるものではないが、CPUのレジスタ、キャッシュメモリ、ランダムアクセスメモリRAMチップ、リードオンリメモリROMチップ及び/又はハードディスクドライブ及びハードディスクといったデバイスにより実現されることができる。メモリユニット170は更に、出力データを格納するよう構成されることができる。出力データは、画像に対して適合される第2のモデルにより規定されるセグメント化された対象物を有する。メモリユニット170は、メモリバス175を介して、システム100のユニットからデータを受信し、及び/又はこれらのユニットにデータを供給するよう構成されることもできる。システム100のユニットは、第1のアダプタ110、アナライザ115、セレクタ120、イニシャライザ125、第2のアダプタ130、制御ユニット160及びユーザインタフェース165を含む。メモリユニット170は更に、出力コネクタ191及び192のいずれかを介して出力データを外部デバイスに対して利用可能にするよう構成される。システム100のユニットからのデータをメモリユニット170に格納することは有利なことに、システム100のユニットから外部デバイスへの出力データの転送レートだけでなく、システム100のユニットのパフォーマンスを向上させることができる。システム100の実施形態において、システム100は、システム100を制御する制御ユニット160を有する。制御ユニット160は、システム100のユニットから制御データを受信し、システム100のユニットに制御データを提供するよう構成されることができる。例えば、第2のモデルを選択した後、セレクタ120は、第2のモデルが選択されるという制御データを制御ユニット160に提供するよう構成され、制御ユニット160は、第2のモデルを初期化するという制御データをイニシャライザ125に提供するよう構成されることができる。代替的に、制御機能は、システム100の別のユニットにおいて実現されることができる。システム100の実施形態において、システム100は、ユーザとシステム100との間の対話のためのユーザインタフェース165を有する。ユーザインタフェース165は、対象物をセグメント化するための第1のモデル及び対象物をセグメント化するための複数のモデルを選択するためのユーザ入力を受信するよう構成されることができる。次に、このユーザインタフェースは、適合された第2のモデルを表示するよう構成される。当業者であれば、より多くの機能が、システム100のユーザインタフェース165において有利に実現されることができる点を理解されたい。ある実施形態において、本発明は、3次元CT画像における人間の心臓の左心房をセグメント化するため、医師により用いられる。システム100は、完全に自動化されることができる。代替的に、システム100は、対話的であり、ユーザ入力を受け入れる。例えば、左心房をセグメント化するため複数のモデルから第2のモデルを選択した後、システム100のユーザインタフェース165は、選択された第2のモデルを表示し、これを受け入れる又は拒絶することをユーザに促すよう構成されることができる。図2Aは、流入する肺静脈の数及び位置により規定される、左心房の右側の生体構造変動を説明する。静脈ラベルRUL、RML、RLL、BSRLL及びSSRLLはそれぞれ、右上肺葉、右中肺葉及び右下肺葉、底区RLL及び上区RLLを表す。静脈パターンは、ラベルR1、R2a、R2b、R2c、R3a、R3b、R3c、R4a、R4b及びR5を用いてラベルをつけられる。図2Bは、左心房をセグメント化するための第1のモデルを示す。第1のモデルは、三角形メッシュを有する。三角形メッシュの表面は、三角形である。三角形メッシュを有するモデルを用いる画像セグメント化は、例えば、参照文献1と、変形可能なモデルに基づくセグメント化に関する他の多くの論文とにおいて説明される。どちらも、特許及び科学文献において容易に利用可能である。第1のモデルの三角形のいくつかは、マークされる。マークされた三角形は、画像から特徴を抽出するアナライザ115により用いられることができる。第1のモデルは、左心房の単純化されたモデルである。それは、右側の肺静脈を含まない。簡略化された第1のモデルは、システム100の第1の適合ユニット110により、患者の画像に対して堅牢に適合されることができる。第1のモデルを画像に適合させた後、操縦された領域成長処理が、システム100のアナライザ115により開始される。図2Cは、左心房をセグメント化する第1のモデルのメッシュのマークされた三角形に基づき、コーン状成長空間の例示的な規定を概略的に示す。アナライザ115は、左心房の第1のモデルのセンター202を決定するよう構成される。成長方向204は、境界206を持つ円錐ボリュームの軸である。これは、適合された第1のモデルのマークされた三角形のセンター211~216により規定される。この円錐ボリュームは、センター202に配置される頂点を持つ最も小さなコーンにより規定され、すべてのマークされた三角形センター211~216を有する。成長方向204は、コーン軸である。領域成長法の範囲Rは、第1のモデルのセンター202から第1のモデル表面200までの平均距離の倍数である。図2Dは、領域成長法を用いる、左心房へ流入する肺静脈の分岐の検出を説明する。領域成長法は、左心房の第1のモデルのセンター202である種ポイントで始まる。領域成長法のフロントは、例えば、成長方向204に垂直な平面、又は適合された第1のモデルのセンター202に中心を持つ球体と境界206を持つ円錐ボリュームとにより規定される球面キャップとすることができる。図2Dは、5つの球面フロント221~215及び成長した領域の境界210を示す。成長した領域の境界210は、左心房に流入する肺静脈の壁を表す。各フロントは、その接続性を決定するために解析される。図2Dにおいて、フロント221及び222は接続され、フロント223、224及び225は非接続状態にある。それぞれ、2つの接続された要素を有する。従って、アナライザは、成長した領域の境界210によりモデル化される肺静脈において、分岐ポイントが存在すると結論するよう構成される。当業者は、他の多くの特徴が存在すること、及びアナライザ115が、これらの他の特徴を検出するよう構成されることができる点を理解されたい。例えば、アナライザ115は、第1のモデルの表面の湾曲を計算するよう構成されることができる。湾曲の解析に基づき、アナライザ115は、適合された第1のモデルにより表される構造から延在する血管軸のサイズ及び位置を決定するよう構成されることができる。更に別の例において、アナライザ115は、適合された第1のモデルに対して楕円体を適合させるよう構成されることができる。更に、領域成長法が、更なる特徴を画像から抽出するために、アナライザにより使用されることができる。領域成長法の種ポイント、方向及び/又は範囲は、適合された楕円体のパラメータに基づき決定されることができる。第1のモデルに基づき画像から抽出される肺静脈の詳細な数及び位置に基づき、セレクタ120は、左心房をセグメント化するため、複数のモデルから第2のモデルを選択するよう構成される。図3は、左心房をセグメント化するための例示的なモデルを示す。これらのモデルのいくつかは、異なる数の肺静脈を有し、及び従って、互いに対して位相的に同等でない。なぜなら、異なる数の肺静脈を持つ別のモデルに1つのモデルを変換する同相写像がないからである。従って、左心房をセグメント化するため画像に適合されることができる左心房のモデルの適切な変形を、変形可能なモデルに基づくセグメント化が選択することは、非常に重要である。この適合処理は通常、モデル表面の連続的な変形に基づかれ、及び従って、どの肺静脈も、左心房モデルに加えられる又は左心房モデルから除去されることができない。第2のモデルの追加的な詳細を有しないという点で、第1のモデルは単純化される。通常、追加的な詳細は、モデルの構造要素である。モデルの構造要素とは例えば、対象物に接続される血管をセグメント化する追加的な管状表面、又はモデル表面の精細な湾曲変動をモデル化するモデルメッシュの追加的な頂点である。代替的に、追加的な詳細は、第2のモデルと画像との相互作用を説明する追加的な項、又は画像への適合の間、第2のモデルを引きつける画像特徴を選択する新しい態様とすることができる。これは、アナライザ115により画像から抽出される特徴に基づき決定される。システム100のセレクタ120が、第2のモデルを選択した後、第2のモデルはイニシャライザ125により初期化される。有利には、初期化は、アナライザ115により画像から抽出される特徴から得られる情報と、適合された第1のモデルから得られる情報とを用いることができる。第2のアダプタ130は、初期化された第2のモデルを画像に適合させるよう構成される。本発明の実施形態が左心房セグメント化を参照して説明されたが、当業者は、本発明が他の対象物をセグメント化するのにも、特に異なる寸法及び/又はトポロジを持つ多くの生体構造的又は病理学的変形において存在する対象物をセグメント化するのにも有益である点を理解されたい。斯かる対象物の例は、以下に限定されるものではないが、冠状動脈及びこれらの動脈の供給接続を持つ腎臓を含む。当業者であれば、システム100の他の実施形態も可能であると更に理解されるであろう。中でも、システムのユニットを再定義する及びそれらの機能を再分配することが可能である。例えば、同じユニットが、画像に対してまず第1のモデルを適合させ、次に第2のモデルを適合させるよう構成されることができる。他方、アナライザ115は、複数の結合されたユニットにより実現されることができる。各ユニットは、例えば領域成長法、成長した領域のフロントの接続性チェック等の解析作業を実行する。上述された実施形態は、医療画像に適用されるが、このシステムが、医療用途に関連しない他の用途に適用されることも可能である。システム100のユニットは、プロセッサを用いて実現されることができる。通常、それらの機能は、ソフトウエアプログラムの制御の下で実行される。実行の間、ソフトウエアプログラムは通常、RAMといったメモリにロードされ、そこから実行される。プログラムは、例えばROM、ハードディスク又は磁気及び/又は光学ストレージといったバックグラウンドメモリからロードされることができ、又はインターネットといったネットワークを介してロードされることができる。オプションで、特定用途向け集積回路が、説明された機能を提供することができる。画像における対象物をセグメント化する方法Mの例示的なフローチャートが、図4に概略的に示される。方法Mは、対象物をセグメント化するための第1のモデルを画像に適合させるステップS10で開始する。第1のモデルが画像に対して適合された後、適合された第1のモデルに基づき、画像から特徴を抽出するステップS15が実行される。画像から特徴を抽出するステップS15の後、画像から抽出された特徴に基づき対象物をセグメント化するための第2のモデルを選択するステップS20が実行される。そこでは、第2のモデルは、対象物の追加的な詳細を有する。第2のモデルを選択するステップS20の後、この方法Mは、適合された第1のモデル及び/又は画像から抽出された特徴に基づき、第2のモデルを初期化するステップS25に続く。第2のモデルを初期化するステップS25の後、初期化された第2のモデルは、第2のモデルを画像に適合させるステップS30において、画像に対して適合される。当業者であれば、本発明により意図される範囲から逸脱することなく、いくつかのステップの順序を変更することができるか、又は、スレッディングモデル、マルチプロセッサシステム若しくはマルチ処理を用いていくつかのステップを同時に実行することができる。オプションで、方法Mにおける2つ又はこれ以上のステップが、1つのステップに結合されることができる。オプションで、方法Mのステップは、複数のステップに分割されることができる。図5は、本発明のシステム100を使用する画像取得装置500の例示的な実施形態を概略的に示す。上記画像取得装置500は、内部接続を介してシステム100に接続される画像取得ユニット510、入力コネクタ501及び出力コネクタ502を有する。この構成は有利には、上記画像取得装置500にシステム100の有利な能力を与えることで、画像取得装置500の能力を増加させる。図6は、ワークステーション600の例示的な実施形態を概略的に示す。ワークステーションは、システムバス601を有する。プロセッサ610、メモリ620、ディスク入出力I/Oアダプタ630、及びユーザインタフェースUI640は、システムバス601に動作可能に接続される。ディスクストレージデバイス631は、ディスク入出力アダプタ630に動作可能に結合される。キーボード641、マウス642及びディスプレイ643は、UI640に動作可能に結合される。コンピュータプログラムとして実現される本発明のシステム100は、ディスクストレージデバイス631に格納される。ワークステーション600は、プログラム及び入力データをメモリ620にロードし、プロセッサ610上でプログラムを実行するよう構成される。ユーザは、キーボード641及び/又はマウス642を用いて、ワークステーション600に情報を入力することができる。ワークステーションは、ディスプレイデバイス643に対して及び/又はディスク631に対して情報を出力するよう構成される。当業者であれば、従来技術において知られるワークステーション600の他の多数の実施形態が存在すること、及び本実施形態が本発明を説明する目的で機能し、この特定の実施形態に本発明が限定されるものとして解釈されてはならないことを理解されるであろう。上述された実施形態は本発明を限定するものではなく、説明するものであり、当業者であれば、添付された請求項の範囲から逸脱することなく、代替的な実施形態をデザインすることができることになることに留意されたい。請求項において、括弧内に配置されるいかなる参照符号も請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。有するという語は、請求項又は明細書にリストされない要素又はステップの存在を除外するものではない。ある要素に先行するa又はanという語は、斯かる要素が複数存在することを除外するものではない。本発明は、複数の個別の要素を有するハードウェアを用いて、及びプログラムされたコンピュータを用いて実現されることができる。複数のユニットを列挙するシステムクレームにおいて、これらのユニットの複数が、ハードウェア又はソフトウェアの1つの同じアイテムにより実現されることができる。第1、第2、第3等の語の使用は、何らかの順位を表すものではない。これらの語は、ラベルとして解釈されるものである。