"解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する方法であって、解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の二次元2D画像スライスを用意し、関心のある解剖学的構造の部分を特定し、解剖学的構造の所望の部分のプロトタイプ画像を用意し、プロトタイプ画像に十分に合致する画像を生成するように関心のある解剖学的構造の部分と一致する光学的特性を強度値にマッピングするように伝達関数を用いるアルゴリズムのパラメータを進化させるようにエボルバを使用し、パラメータがプロトタイプ画像に適合したとき、修正された解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように3Dボリュームビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスに伝達関数を適用する、方法。光学的特性は色度および/または透明度値である、請求項1に記載の方法。エボルバは遺伝的アルゴリズムである、請求項1に記載の方法。パラメータ値はヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントの組を画定する、請求項1に記載の方法。アルゴリズムは伝達関数を生成するようにヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントを用いる、請求項1に記載の方法。伝達関数生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致するかを評価し、画像が適合する度合いを示す0.0から1.0の間の適合度値を割り当てることにより遺伝的アルゴリズムの適合度関数を決定するようにパターン認識装置が用いられる、請求項3に記載の方法。中央サーバアプリケーションにより画像が正常か異常かのフラグを付されるかを決定しそして画像に異常性を特定するようにパターン認識装置が用いられる、請求項1に記載の方法。パターン認識装置は神経回路網モデルである、請求項6に記載の方法。神経回路網モデルは類似した画像を認識するように前もって学習される、請求項8に記載の方法。伝達関数生成画像がプロトタイプ画像と適合するかを決定するように神経回路網モデルが用いられ、神経回路網は伝達関数生成画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される、請求項1に記載の方法。神経回路網は畳み込み神経回路網モデルを用いる、請求項1に記載の方法。伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを決定し、画像が一致する度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を与えるように二乗平均平方根誤差Ei適合度関数が用いられる、請求項1に記載の方法。伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に十分には合致していないときに、アルゴリズムのパラメータの進化を継続しそして前記工程を繰り返すことをさらに含む、請求項1に記載の方法。解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像のさらなる修正に適合遺伝子型または伝達関数を用いて前記工程を使用することをさらに含む、請求項1に記載の方法。スキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像を生成するように適合遺伝子型または伝達関数を使用することをさらに含む、請求項1に記載の方法。遠隔クライアントアプリケーションに適応ビジュアライゼーションをそしてその中央サーバアプリケーションで三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像を表示する方法であって、解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の二次元2D画像スライスを用意し、遠隔クライアントアプリケーションで関心のある部分の画像表示を認定し、関心のある部分の画像表示の情報を中央サーバアプリケーションに伝達し、レンダリング画像の形態で関心のある部分の画像表示を作るように光学的特性を強度値にマッピングするアルゴリズムの伝達関数パラメータを進化させるようにエボルバを使用し、レンダリング画像を圧縮するための圧縮アルゴリズムを最適化するアルゴリズムの圧縮パラメータを進化させるようにエボルバを使用し、中央サーバから遠隔クライアントアプリケーションへの圧縮画像の伝達を最適化するアルゴリズムの伝達パラメータを進化させるようにエボルバを使用することを含む、方法。圧縮パラメータの最適化は最高の圧縮率を作り出すと同時に診断に関する品質を維持する、請求項16に記載の方法。伝達パラメータの最適化は遠隔クライアントアプリケーションへの最速の伝達を作り出す、請求項16に記載の方法。エボルバは遺伝的アルゴリズムである、請求項16に記載の方法。伝達関数パラメータ値はヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントの組を画定する、請求項16に記載の方法。アルゴリズムは伝達関数パラメータを生成するようにヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントを用いる、請求項16に記載の方法。パターン認識装置は、レンダリング画像が関心のある部分の画像表示に十分に合致しているかを評価しそして画像の適合の度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を付与することにより遺伝的アルゴリズムの適合度関数を決定するように用いられる、請求項16に記載の方法。中央サーバアプリケーションにより画像表示が正常または異常としてフラグを付されているかを決定するようにパターン認識装置が用いられる、請求項16に記載の方法。中央サーバアプリケーションにより画像表示が正常または異常としてフラグを付されているかを決定しそして画像表示に異常性を特定するようにパターン認識装置が用いられる、請求項16に記載の方法。パターン認識装置は神経回路網モデルである、請求項23に記載の方法。類似のレンダリング画像を認識するように神経回路網モデルが前もって教え込まれる、請求項25に記載の方法。レンダリング画像がプロトタイプ画像に適合するかを決定するように神経回路網モデルが用いられ、神経回路網はレンダリング画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される、請求項16に記載の方法。神経回路網は畳み込み神経回路網モデルを用いる、請求項27に記載の方法。神経回路網モデルは正常または異常画像表示を認識するように前もって教え込まれる、請求項28に記載の方法。画像表示が正常か異常かをユーザに警告するようにフラグまたは警告が遠隔クライアントアプリケーションに送られる、請求項16に記載の方法。画像表示の異常区域は特定されそしてユーザに警告するように遠隔クライアントアプリケーションに送られる、請求項30に記載の方法。ユーザは放射線科医である、請求項31に記載の方法。ユーザは内科医である、請求項31に記載の方法。レンダリング画像がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定しそして画像の適合の度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を付与するように二乗平均平方根誤差Ei適合度関数が用いられる、請求項16に記載の方法。レンダリング画像がプロトタイプ画像と十分に合致しないとき、アルゴリズムの進化を継続しそして前述のステップを繰り返すことをさらに含む、請求項16に記載の方法。解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の将来的な修正でプロトタイプ画像に適合するレンダリング画像を生成する伝達関数パラメータを使用して前記工程を用いることをさらに含む、請求項16に記載の方法。スキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像を生成するようにプロトタイプ画像に適合したレンダリング画像を作り出す伝達関数パラメータを使用することをさらに含む、請求項16に記載の方法。解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する方法であって、解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像スキャンの二次元2D画像スライス用意し、2D画像スライスの領域を特定し、解剖学的構造の所望の部分のプロトコル画像を用意し、プロトタイプ画像または3Dスキャンに対応するスライスの、画像の特定領域の強度値を含む仮想ヒストグラムを作り、遺伝的アルゴリズムを使用し、仮想ヒストグラムの領域を選択し、そしてその各々が遺伝的アルゴリズムの遺伝子型からなる1つまたはそれ以上の仮想グラフィカルエレメントで選択された領域をマーキングし、多次元伝達関数MDTFを使用し、画像を生成するようにヒストグラムのマークを付した領域のプロトタイプスライスと一致する強度値に光学的特性をマッピングし、遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定するようにマークを付した部分のMDTF生成画像をプロトタイプ画像と比較し、MDTF生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致するとき、解剖学的構造の修正された3Dビジュアライゼーション画像を作るように3Dビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスにMDTFを適用する、方法。光学的特性は色度および/または透明度値を含む、請求項38に記載の方法。仮想ヒストグラムは数学的に表わされる、請求項38に記載の方法。仮想グラフィカルエレメントは数学的に表わされる、請求項38に記載の方法。遺伝子型は仮想グラフィカルエレメントを表す数学的表現のパラメータを表す、請求項38に記載の方法。遺伝的アルゴリズムは1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントを生成するように遺伝子型を適合することにより仮想ヒストグラムの領域を選択する、請求項38に記載の方法。遺伝的アルゴリズムは1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントのためにBスプラインを用いる、請求項38に記載の方法。遺伝的アルゴリズムは1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントのためにBスプラインを使用し、Bスプラインは、パラメトリック方程式:により画定される曲面を有する、請求項38に記載の方法。遺伝子型は仮想グラフィカルエレメントのBスプラインを表わすパラメトリック方程式を表わす、請求項38に記載の方法。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを評価することにより神経回路網モデルが遺伝的アルゴリズムの適合度関数を決定するように用いられそして画像の適合の度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を付与する、請求項38に記載の方法。神経回路網モデルは類似の画像を認識するように前もって教え込まれる、請求項47に記載の方法。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定するように神経回路網モデルが用いられ、神経回路網はMDTF生成画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される、請求項38に記載の方法。神経回路網は畳み込み神経回路網モデルを用いる、請求項49に記載の方法。関心のある画像がMDTF生成画像の形態でありそして画像が中央サーバアプリケーションによって正常または異常としてフラグを付されているかをけっていするように神経回路網モデルが用いられる、請求項38に記載の方法。神経回路網モデルは正常または異常な画像を認識するように前もって教え込まれる、請求項51に記載の方法。画像が正常か異常かをユーザに警告するようにフラグまたは警告が遠隔クライアントアプリケーションに送られる、請求項51に記載の方法。画像の異常領域は特定されそしてユーザに警告するように遠隔クライアントアプリケーションに送られる、請求項53に記載の方法。ユーザは放射線科医である、請求項54に記載の方法。ユーザは内科医である、請求項54に記載の方法。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定し、そして画像の適合の度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を付与するように二乗平均平方根誤差Ei適合度関数が用いられる、請求項38に記載の方法。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像と十分に合致しないとき、新しいグラフィカルエレメントを生成するように遺伝子型を修正し、そして前記の工程を繰り返すことをさらに含む、請求項38に記載の方法。解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の将来的な修正において適合された遺伝子型またはMDTFを使用し、前述の工程を用いることをさらに含む、請求項38に記載の方法。スキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像を生成するように適合された遺伝子型またはMDTFを用いることをさらに含む、請求項38に記載の方法。解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正するためのシステムであって、該システムはスキャンの仮想ヒストグラムを受け取るように適合され、該スキャンは解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の二次元2D画像スライスに基づくものであり、ヒストグラムは画像の特定領域の強度値を含むシステムにおいて;遺伝的アルゴリズムを使用し、1つまたはそれ以上の仮想グラフィカルエレメントで仮想ヒストグラムの選択領域のマーキングを可能にし、グラフィカルエレメントの各々は遺伝的アルゴリズムの遺伝子型からなり;多次元伝達関数MDTFを使用し、ヒストグラムのマーキング領域の強度値に光学的特性をマッピングし;遺伝子型がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定するようにマーキング領域のMDTF生成光学的特性をプロトタイプ画像と比較でき;そして遺伝子型がプロトタイプ画像に十分に合致するとき、解剖学的構造の修正された3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように3Dボリュームビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスに遺伝子型またはMDTFを適用する、システム。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを決定するように畳み込み神経回路網モデルが使用され、神経回路網はマーキング領域およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される、請求項61に記載のシステム。従来技術における問題および欠陥に鑑み、本発明の目的は、解剖学的構造の三次元ボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する、改良された方法を提供することである。本発明の別の目的は、画像表示を生成するのにスキャン検査技師を頼りにする代わりに、解剖学的構造の三次元画像から生成される画像表示を内科医が診断中にリアルタイムで制御できる方法を提供することにある。本発明のまた別の目的は、セグメント化された画像表示を用いて正確な診断結果を内科医が行うことを支援する方法を提供することにある。本発明のさらに別の目的は、将来の研究の基礎として役立ちそして内科医が正確な診断結果を導く助力となる方法の集合を提供することにある。本発明のさらなる別の目的および利点は、本明細書から一部は自明となりそして一部は明らかとなる。上述および当業者にとって明らかとなるその他の目的は本発明において達成され、それは、解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する方法を指向し、一形態において、解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像の二次元2D画像スライスを用意し、解剖学的構造の関心のある部分を特定し、そして解剖学的構造の所望の部分のプロトタイプ画像を用意することを含む。本方法はそのとき、プロトタイプ画像に十分に合致する画像を生成するように解剖学的構造の関心のある部分と一致する強度値に光学的特性をマッピングするように伝達関数を採用するアルゴリズムのパラメータを進化させるようにエボルバを用いることを含む。パラメータがプロトタイプ画像に合致すると、本方法は次いで、解剖学的構造の修正された3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように3Dボリュームビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスに伝達関数を適用することを含む。光学的特性は色度または透明度値で構成してもよい。エボルバは遺伝的アルゴリズムであり得る。パラメータ値はヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントの組を画定する。アルゴリズムは伝達関数を生成するようにヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントを用いる。パターン認識装置は伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを評価することにより遺伝的アルゴリズムの適合度関数を決定するように用いることができ、そして本方法は画像が一致する度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を与えることを含み得る。パターン認識装置は神経回路網モデルであることができる。神経回路網モデルは類似画像を認識するように前もって教え込んでもよい。神経回路網モデルは伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に合致するかを決定するように用いることもでき、神経回路網は伝達関数生成画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される。神経回路網モデルは画像表示が正常であるか異常であるかをそして神経回路網モデルから引き出された異常の特徴を分類するように用いることもできる。神経回路網は畳み込み神経回路網モデルを用いてもよい。互換的に、伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを決定するのに二乗平均平方根誤差Ei適合度関数を用いることもでき、そして本方法は画像が一致する度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を与えることを含む。本方法はさらに、伝達関数生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しないとき、アルゴリズムのパラメータの進化を続け、そして前述の工程を繰り返すことを含むこともできる。本方法はまた、前述の工程を用いて、解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の将来の修正において適合遺伝子型または伝達関数を用いることも含み得る。適合遺伝子型または伝達関数はスキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像表示を作り出すように用いられ得る。本発明の別の形態では、遠隔クライアントアプリケーションに適応ビジュアライゼーションおよび中央サーバアプリケーションでの三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像を表示する方法を指向しており、解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の2つの二次元2D画像スライスを用意し、遠隔クライアントアプリケーションに関心のある部分の画像表示を認識し、そして関心のある部分の画像表示の情報を中央サーバアプリケーションに伝達することから構成される。本方法はそのとき、レンダリング画像の形態で関心のある部分の画像表示を生成するように光学的特性を強度値に解析するアルゴリズムの伝達関数パラメータを進化させるようにエボルバを用いることを含む。本方法はさらに、レンダリング画像を圧縮するように圧縮アルゴリズムを最適化するアルゴリズムの圧縮アルゴリズムを進化させるようにエボルバを用い、次いで中央サーバから遠隔クライアントアプリケーションへの圧縮画像の伝達を最適化するアルゴリズムの伝達パラメータを進化させるようにエボルバを用いることを含む。圧縮パラメータの最適化は最高の圧縮比を作り出す一方、診断品質を維持し、そして伝達パラメータの最適化は遠隔クライアントアプリケーションへの催促の伝達を作り出し得る。中央サーバアプリケーションによって画像表示が正常または異常としてフラグを立てるかを決定するようにパターン認識装置が使用され、そして神経回路網モデルは正常または異常な画像表示を特定するように前もって教え込まれ得る。パターン認識装置は神経回路網モデルであることができる。本方法は、ユーザに警告するために画像表示の異常区域を認識して遠隔クライアントアプリケーションに送ると共に或いはそれなしに、画像表示が正常か異常かについてユーザに警告するようにフラグまたは警告を遠隔クライアントアプリケーションに送ることを含むこともできる。ユーザは放射線科医または内科医であり得る。エボルバは遺伝的アルゴリズムであってもよい。パラメータ値はヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントの組を画定する。アルゴリズムは伝達関数を生成するようにヒストグラムを選択するグラフィカルエレメントを用いる。レンダリング画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを評価することによって遺伝的アルゴリズムの伝達関数を決定するためにパターン認識装置が用いられ得、そして本方法は、画像の適合度を示す0.0と1.0の間の適合度値を付与することを含む。パターン認識装置は神経回路網モデルであることができる。神経回路網モデルは類似画像を認識するように前もって教え込まれ得る。神経回路網モデルはレンダリング画像がプロトタイプ画像と合致するかを決定するように使用され得、神経回路網はレンダリング画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される。神経回路網モデルは画像表示が正常であるか異常であるかをそして神経回路網モデルから引き出された異常の特徴を分類するように用いることもできる。神経回路網は畳み込み神経回路網モデルを使用し得る。互換的に、レンダリング画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを決定するのに二乗平均平方根誤差Ei適合度関数を用いることもでき、そして本方法は画像が一致する度合いを示す0.0と1.0の間の適合度値を与えることを含む。本方法はさらに、レンダリング画像がプロトタイプ画像に十分に合致しないとき、アルゴリズムのパラメータの進化を続け、そして前述の工程を繰り返すことを含むことができる。本方法はまた、前述の工程を用いて、解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の将来の修正においてプロトタイプ画像に合致するレンダリング画像を作り出す伝達関数パラメータを用いることも含み得る。プロトタイプ画像に合致するレンダリング画像を作り出す伝達関数パラメータはスキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像表示を作り出すように用いられ得る。本発明の別の形態では、解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する方法に指向されており、解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像スキャンの二次元2D画像スライスを用意し、2D画像スライスの領域を認識し、そして解剖学的構造の所望部分のプロトタイプ画像を用意することから構成される。本方法は次いで、画像の認識領域の強度値を含むヒストグラムと共に、プロトタイプ画像または3Dスキャンに対応するスライスの仮想ヒストグラムを作り出すことを含む。本方法は次いで、遺伝的アルゴリズムを用いて、仮想ヒストグラムの領域を選択し、そして1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントで認識領域をマーキングすることを含み、このグラフィカルエレメントの各々は遺伝的アルゴリズムの遺伝子型から構成される。本方法は次いで、多次元伝達関数MDTFを用いて、画像を生成するようにヒストグラムのマーキング領域にプロトタイプスライスと一致する強度値に光学的特性をマッピングすることを含む。本方法はさらに、遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを決定するためにマーキング領域の遺伝子型のMDTF生成画像をプロトタイプ画像と比較することを含む。MDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致する場合、本方法はまた、解剖学的構造の修正された3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように、このMDTFを3Dボリュームビジュアライゼーション画像の別の2D画像スライスに適用することを含む。光学的特性はカラーおよび/または透明値からなることもできる。仮想ヒストグラムおよび仮想グラフィカルエレメントは数学的に表現され得る。遺伝子型は仮想グラフィカルエレメントを説明する数学的表現のパラメータを表し得る。遺伝的アルゴリズムは、1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントを生成するように遺伝子型を適合することにより仮想ヒストグラム領域を選択し得る。遺伝的アルゴリズムは1つまたはそれ以上のグラフィカルエレメントのためにBスプラインを用いることもでき、このBスプラインは、次の媒介変数方程式により画定される表面を有する:遺伝子型は仮想グラフィカルエレメントのBスプラインを説明する媒介変数方程式を表す。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを評価することにより遺伝的アルゴリズムの適合度関数を決定するのにパターン認識装置を使用することもでき、そして本方法は画像の適合度を反映する0.1と1.0の間の適合度値を割り当てることを含む。パターン認識装置は神経回路網モデルであることができる。神経回路網モデルは類似画像を認識するように前もって教え込んでもよい。神経回路網モデルは遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致するかを決定するように用いることもでき、神経回路網モデルはMDTF生成画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される。神経回路網モデルは画像表示が正常であるか異常であるかをそして神経回路網モデルから引き出された異常の特徴を分類するように用いることもできる。請求項45の方法では神経回路網に畳み込み神経回路網モデルを採用し得る。互換的に、遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを決定するのに二乗平均平方根誤差Ei適合度関数が用いられ、そして画像の適合度を反映する0.1と1.0の間の適合度値を割り当てる。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致していない場合、本方法はさらに、新しいグラフィカルエレメントを生成するように遺伝子型を修正することと、前述の工程を繰り返すこととを含み得る。本方法はさらに、前述の工程を用いて解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の将来の修正において合致する遺伝子型またはMDTFを用いることを含み得る。本方法はまた、スキャン検査技師のセグメンテーションプロトコルの代わりに画像表示を作り出すように適合した遺伝子型またはMDTFを用いることを含み得る。さらに別の形態において、本発明は、解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の三次元3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正するためのシステムを指向している。本システムはスキャンの仮想ヒストグラムを受け取るように適合されており、このスキャンは解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の2つの二次元2D画像スライスに基づき、そのヒストグラムは画像の認識領域の強度値を含む。遺伝的アルゴリズムを用いて、本システムは、その各々が遺伝的アルゴリズムの遺伝子型からなる1つまたはそれ以上の仮想グラフィカルエレメントで仮想ヒストグラムの選択領域をマーキングし、多次元伝達関数MDTFを用いて、ヒストグラムのマーキング領域の強度値に光学的特性をマッピングすることが可能である。本システムはさらに、遺伝子型がプロトタイプ画像と十分に合致するかを決定するためにマーキング領域のMDTF生成光学的特性をプロトタイプ画像と比較することが可能である。遺伝子型がプロトタイプ画像と十分に合致する場合、本システムは、解剖学的構造の修正された3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように3Dボリュームビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスに遺伝子型またはMDTFを適用し得る。遺伝子型のMDTF生成画像がプロトタイプ画像に十分に合致しているかを決定するために畳み込み神経回路網モデルを本システムに用いることもでき、この神経回路網はマーキング領域の画像およびプロトタイプ画像のピクセル画像から視覚的パターンを直接認識するように適合される。本発明の実施例の説明において、参照番号は図面の図1-14について同様な参照番号が本発明の同様な特徴を示すように付されている。医用画像のセグメンテーションは画像バックグラウンドから重要な生体構造を分離しようとするものである。しかしながら、このような方法はスキャン検査技術により達成されそして時間が掛かり、間違いを起こし易い。本発明は要求に応じて検査技師の助けなしに内科医の診断および患者のケアを改善するように使用できる適用可能な3D知的ビジュアライゼーションアプリケーションを指向するものである。医用画像のセグメンテーションは医用スキャンの表現を内科医による解釈により適したものにするように変更しようとするものである。画像内の極度の変動性はスキャン検査技師が画像バックグラウンドから重要な解剖学的構造を分離するために採用されることを必要とする。この方法は時間が掛かり、間違いを起こし易く、そして診断ミスを引き起こす。この問題のソリューションは、適用可能であり、例示により学習でき、そして内科医と連携してリアルタイムに作業できる半自動システムである。本発明は、FDA認可医用画像ソフトウエアオファリングを達成する3D医用画像データにおける解剖学的構造のセグメンテーションのための内科医補助、リアルタイム適用可能なシステムを指向する。ビジュアライゼーションは、色度および透明度値の医用スキャンにおけるデータ強度値を伝達関数がマッピングするときに生成される。本発明は、伝達関数プリセットにリアルタイムで到達する、遺伝的アルゴリズムGAおよび神経回路網NNを基礎とした適合技術である。好ましくは、マルチコアの図形処理ユニットGPUプロセッサで実行する並行処理および適合アルゴリズムを利用する。続いて、専門家と連携して作業することにより臓器または疾患特異臨床セグメンテーションアプリケーションが進展され得る。新しい手法は、i並行および分散型ナチュラルシステムをモデリングするようにGPUプロセッサを使用するアーキテクチャを開発し、ii生データ値を前処理する従来のコンピュータビジョン方法の代わりに多次元伝達関数を用いるビジュアライゼーション方法を開発し、iiiリアルタイムのセグメンテーションのためにヒストグラムにスプライン曲面を作るように遺伝的アルゴリズムを使用する方法を適用し、そしてiv最終的に、患者を効果的に診断するように内科医のための、要求に応じ、適応可能でありそして双方向のセグメンテーションビジュアライゼーション医用アプリケーションに分配することにより達成される。患者の治療は、どちらかと言うと、スキャン自体がインテリジェントビジュアライゼーションなしでは問題を明らかし得ない初期段階で疾患を見つける場合に改善される。本発明は、a医用画像のセグメンテーションが生データの数値計算によるよりもより良好にビジュアライゼーションおよび人工知能により行われ、そしてb要求に応じたインテリジェントビジュアライゼーションのための原理が、多次元伝達関数プリセットに達するように、GAおよびNNを使用するという点にあるということの発見に基づく。本発明は、3D医用スキャンの所望のセグメンテーションビジュアライゼーションを内科医が上述のシステムを用いてリアルタイムで生成することが可能である。このことを達成するために、本発明は次のことを提供する:Iセグメント化された生体構造の認識のための並行マルチレイヤ畳み込み神経回路網の導入、IIGAおよびNNを用いて多項スプラインを適合することによる高機能伝達関数の自動生成、およびIII臨床セグメンテーションアプリケーションの生成。本発明は、要求に応じて3D医用スキャンのインテリジェントビジュアライゼーションを内科医に分配することにより診断の正確さを高める。本発明は、3D医用画像データの解剖学的構造のセグメンテーションのための、内科医補助型、リアルタイムおよび適応可能なシステムを指向する。伝達関数は強度値を直接GPUにリアルタイムで色度値にマッピングする。丁寧に編集された多次元伝達関数は、ビジュアライゼーションパイプラインに、前処理されたセグメンテーションボリュームを必要とすることなしに、十分にセグメント化されたビジュアライゼーションを導き出すことができる。本発明のシステムは、リアルタイムで伝達関数プリセットに達する遺伝的アルゴリズムGAを基礎とした適合技術を採用する。マルチコアの図形処理ユニットGPUプロセッサで実行する並行処理および適合アルゴリズムを利用する。プリセットは続いて、診断および/または予後診断中に、診断に役立つセグメント化された生体構造のビジュアライゼーションを直ちに構築するように再利用することが可能である。本発明の3D医用画像セグメンテーションアプローチは後述する4つのシステムおよび方法を採用している。第一に、本システムのアーキテクチャは並行および分散型神経回路網をモデリングするようにGPUプロセッサを使用する。遺伝的アルゴリズムの神経回路網またはDNA鎖のシナプスをシミュレーションするようにGPUの何百ものマルチコアプロセッサを用いることによって、大量のこれらのGPUは脳または進化過程をシミュレーションする。困難な医用画像問題はこのようなシステムを用いて解消できる。第二に、画像のセグメンテーションは直接、多次元伝達関数MDTFを用いるビジュアライゼーションドメインにある。本発明は、ビジュアライゼーションの前に生データ値を前処理する従来のコンピュータビジョン方法の代わりに多次元伝達関数を用いるビジュアライゼーション方法を展開する。セグメンテーションに基づく画像処理は、過度のメモリおよび計算要件に加えて、生およびそのセグメント化されたボリュームの両者が構成されそして考慮される必要があるので、ビジュアライゼーションの実行に責任を負う。代わりに、本発明によるセグメンテーションはビジュアライゼーションパイプラインに直接MDTFとして表わされる。MDTFは本質的に、図2に示されるグレースケールの異なった濃淡により表わされる、データの分布の視覚表示を含むヒストグラムのマーキング領域の強度値に色度および透明度値をマッピングしたものである。特許協力条約に基づく規則、第11.13規則2011年7月1日施行により、図面は黒および白のみにする必要があることを認識し理解されるべきである。しかしながら、図面は透明度値と共に色度のマッピングを含むことを意図し、図2に示されるようなヒストグラムのマーキング領域の強度値を示すことを認識し理解されたい。ヒストグラムは解剖学的構造、この場合、歯の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の2D画像スライスから生成される。図2は、LHヒストグラムに特徴ある領域を有する、スキャンに境界を形成する代表的なマテリアルを示す。ポリゴンを有するこれらの領域をマーキングすることは、MDTFを用いてセグメント化されたボリュームを導き出すことができる。歯データセットは、分離するのが難しい細胞組織、血管および神経を含むので、ここでは一例として選ばれている。図2において、画像29すなわち、右側の画像は、セグメント化された生体構造に対応するヒストグラムの領域を示している。例えば、第1四角形41赤色四角形として示されるは歯髄に対応し、第2四角形42黄色四角形として示されるは象牙質を表わし、そして第3四角形43灰色四角形として示されるは歯のエナメル質に対応する。ビジュアライゼーションを創出するためのデータドメインからカラー画像へのヒストグラム空間のカラー四角形領域のマッピングは、伝達関数として知られている。それ故、セグメンテーションは多角形ウィジェット、すなわち、図形要素を使用してヒストグラム領域をマーキングし、そして光学的特性を割り当てることにより達成される。マーキングおよび伝達関数の生成はすべてビジュアライゼーションパイプライン内にあるので、本発明はセグメンテーションに到達するのに生スキャンを前処理する必要がない。第三に、2D画像の関心領域のヒストグラムをマーキングするために、リアルタイムで適合するBスプラインが使用される。本発明の方法は、リアルタイムのセグメンテーションのために仮想多次元ヒストグラムにスプライン曲面を生成するように遺伝的アルゴリズムを使用する。ヒストグラム面に多角形ウィジェットを生成することにより多次元伝達関数を作ることは、医療行為において実用的でない特異な手動方法である。さらに、ヒストグラムを選択するのに用いられる多角形ウィジェットは、ヒストグラム特性マッピングの内側点にぴったりと合うことへの適合性を欠く。セグメンテーション処理は、図3および4に示されるように、より使い易いユーザーインターフェイスを用いてプロトタイプ2D画像に関心領域をマーキングすることから始まる。図3は本発明により選択された2D医用画像を示し、そして図4は本発明による図3の画像の関心のある領域への内科医のマーキングを示している。2D画像スキャンの仮想多次元ヒストグラムは次いで要求に応じて構築される。GA実行はヒストグラム領域を選択するウィジェットを生成するように遺伝子を適合させる。スキャンの境界を形成するマテリアルはヒストグラムに明確な領域を有し、それにより、多角形でそれらの領域をマーキングすることはMDTFを用いてセグメント化されたボリュームを導くことができる図2。Bスプラインは、図5および6に示されるように、その制御点を変換することはより大きな適応性を有する形態を作り出すことができるので、ウィジェットの基礎として用いられる。Bスプラインベジエにちなんで名付けられているは曲線および面を生成して表示するためにコンピュータグラフィックスで用いられる数学モデルであり、そして曲線自体から離れたところにある制御点を有して表わされる。図5は、本発明による仮想2Dヒストグラムの領域を特定するウィジェットを作成するようにGAによって生成することができるBスプラインの一例を示す。図6は、本発明による仮想ヒストグラムの領域およびその内側点を特定するウィジェットを作成するようにGAによって生成できるBスプライン曲面の一例を示す。重ねて、このBスプライン曲面は好ましくは色度のマッピングを含むように表現されることを評価されそして理解されるべきである。GAの遺伝子型は1つまたは複数のBスプライン曲面を述べる。各Bスプライン曲線はBスプライン曲線/基底関数の座標および次数として制御点の組例えば、図6に示されるような制御点1-7を述べることにより示される。GAは本質的に制御点または次数を変更することによりいかなる形態にも生成できる。GAは、解剖学的構造の関心のある部分と一致する強度値に光学的特性をマッピングするようにMDTFを用いるアルゴリズムのパラメータを進化するようにエボルバとして作用する。各遺伝子型は畳み込み神経回路網CNNを用いてプロトタイプ画像に対して可視化されて適合される。ゲノムの適合度はビジュアライゼーションがいかにして良好にプロトタイプ画像に適合するかの関数である。思い通りに適合すると、ゲノムは3Dビジュアライゼーションを生成するようにスキャン全体に適用される。GAおよびCNNのGPU実装はセグメンテーションの対話式応答を確保する。内科医はビジュアライゼーションを解剖学的構造と関連付け、そしてゲノムは必要なときに呼び出せるプリセットとして保存される。多次元ヒストグラムにおけるBスプライン曲面を決定する確率的自然選択アプローチは、現在の技術では達成できなかった医用画像セグメンテーションについての発見をもたらすことができる。第四に、本発明は、患者のケアを改善するように内科医が患者のスキャンを有効に診断できる、要求に応じ、適応できかつ対話式のセグメンテーションビジュアライゼーションを実現する。図7は、本発明のセグメンテーションアプローチ左側と従来技術のセグメンテーションアプローチ右側の比較である。慣用の従来方法リアルタイムではないでは、スキャン検査技師はボリュームをセグメント化し、次いで、内科医が診断に使用できるようにスナップショットを作成する。本発明の方法リアルタイムであるでは、内科医は関心領域ROIを設定すると、GAがダイナミックビジュアライゼーションを提供するようにROIの合致した構造に適合させる。本発明において、内科医は有効なビジュアライゼーションを生成するように生スキャンを直接操作する。このことは患者のケアを改善し、スキャン自体がインテリジェントなビジュアライゼーションなしでは問題点を明らかにしない初期段階において疾患を見つける。癌患者の初期段階での診断および治療後の生存率は約90パーセントにできる。セグメント化された生体構造の認識のための並行多層畳み込み神経回路網の実行について以下説明する。GAの能力は、ユーザによって特定されたプロトタイプ画像と共に遺伝子により作られるGAの出力に適合する多層並行畳み込み神経回路網MCNNを有することにより評価される。その適合または欠損は遺伝子型の適合度値を示す。見つけられた最も良好な適合度はプロトタイプに適合する適切な多次元伝達関数を示す。本発明で用いられるMCNNは誤差逆伝播アルゴリズムのバージョンで養成された神経回路網である。最小限の前処理でピクセル画像から仮想パターンを直接認識するように設計される。MCNNは極度の変動性手書き文字のようなを有し、そして歪みおよび簡単な幾何学的変換に対するロバスト性を有するパターンを認識できる。MCNNは図8に示されており、それは本発明により採用された多層畳み込み神経回路網MCNNモデルを表す。入力層は512×512のセグメンテーション画像でよく、出力層は、1つのニューロンが{1}答えの値を有する一方、その他の9つのニューロンすべてが{-1}の値を有する10のニューロンからなり得る。図9はニューロンおよびその関係を示し、そして本発明により用いられる多層畳み込み神経回路網MCNNモデルにおけるi番目のニューロンの概観を表す。各ニューロンは入力の加重和を計算してそれをバイアスと比較する。その和がバイアスよりも高いとき、出力は{1}となり、そうでなければ{-1}となる。畳み込み層の加重はすべて互いに結び付いており、それにより、自由パラメータの数をトレインの状態に変え、そして画像内へのシフトを検出する。MCNNはかなりの数のベクトルおよびマトリックス演算を必要とし、それ故、図10に示されるように、並行プログラミングモデルにより実行されそしてGPUで実行することが非常に好ましい。図10はMCNN層、連結、ニューロンを示し、その加重は本発明により用いられる多層畳み込み神経回路網MCNNモデルにおけるN入力によるM出力のマトリックスとして表される。神経回路網のトレーニングはGPUで実行される誤差逆伝搬を用いて行われる。回路網のトレーニングは、実際の出力を回路網[20]の所望の出力に適合するように加重Wを調整することを伴う。学習過程は平均二乗誤差MSEを最小限にするWの値を見つけることにある。GAの遺伝子型は1つまたは複数のBスプライン曲面を示す。各Bスプライン曲面は座標としての制御点の組およびBスプライン曲線/基底関数の次数を述べることにより示される。2Dヒストグラム図2の生成は、ヒストグラムを構築するためにスキャンを介して非常に多くの半直線を投影することを伴うので時間が掛かる。しかしながら、ヒストグラムは人にとって多角形領域を描き、目視検査を介して伝達関数を特定するためにだけ必要である。本発明のGAは仮想多角形領域の組数学的助変数表示であるBスプライン表現を作るので、あまりにも仮想で、ビジュアライゼーションパイプラインを著しく加速するためにヒストグラムの生成は省略される。GAアルゴリズムは仮想2Dヒストグラムを選択する適応可能な確率論的モデルであり、その結果は相手との適合度を導くようにプロトタイプ画像と比較される。GAの最良適合度は、所望のセグメンテーションに到達するまでスキャン全体に適用される伝達関数を示す。GAは制御点または次数を変更することにより本質的にどのような形状にも生成できる。2つまたはそれ以上のBスプライン曲面はスキャン内の複数の生体構造がセグメント化できるように用いられる。Bスプライン曲面は媒介変数方程式により画定される。上記GA個体群の各々は検索され、各ゲノムはビジュアライゼーションを作り出すために解析される。スプラインの媒介変数方程式はマトリックスとして示され、曲面上に補間点を得るようにGPUを用いて効果的に実行される。この点は次いでヒストグラムをサンプリングするように用いられる。要約すると、遺伝子型はヒストグラムに特性選択マッピングを生成し、最終的に伝達関数を表現する。伝達関数の光学的特性はセグメンテーションを可視化するように医用スキャンに適用される。結果として生じる画像はMCNNを用いることを容認され、所望のセグメンテーションが達成されたか否かに分類される。神経回路網アーキテクチャのGPU実行は中間入力画像をユーザ選択部分のプロトタイプ画像とリアルタイムで認識するには十分である。その結果が肯定的であるとき、ゲノムは高度に適合することを意味し、そのゲノムは保存される。一方、結果が否定的であるとき、その適合度値はMCNNネットワークのMSEの値を求めることにより演算され、その遺伝子型はGAによりさらに改作されて修正される。MCNNはGAの適合度関数を測るように洗練された方法を提供する。適合度関数を生成するMCNN方法はより簡単な二乗平均平方根誤差Ei適合度関数を用いることにより省略できる。EiはGA生成ビジュアライゼーションと内科医によって選択された関心のある画像のプロトタイプ領域との間違いの程度を表わす。GAの適応圧力下で生成される多次元ヒストグラムに適用されたBスプライン曲面の組は解剖学的構造を選び出すことができる。このようなセグメンテーションはプリセットとして保存でき、後に所望の生体構造を表示するように読み込むことができる。遺伝的アルゴリズムおよび神経回路網が大規模GPUクラスタで実行されるとき、本発明は自然システムに似ている。本発明は、いかにして進化が遺伝的アルゴリズムに大量の個体群を生成することにより進化し;個体群がリアルタイムで迅速に進化して最適に乗り切るかに似ている。本発明はまた、神経回路網の大量のシナプス/ニューロンをシミュレーションすることによりいかにして脳が働くかに似ている。単一のAMD6990商品名GPUは3072コア/ストリームプロセッサを有する。米国特許11/671,581を介して組み合わされた多重GPUは、解剖学的構造の所望部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する問題を解決するために、自然システムに似た、大量の個体群またはシナプス/ニューロンを生み出すように非常に拡張性のあるGPUプラットフォームを提供できる。PCT/US2010/036355に述べられているシステムは、このことを可能にし得るシステムである。本発明によれば、遺伝的アルゴリズムは解答、すなわち、プロトタイプ画像に最適に適合する伝達関数を動作させるようにヒストグラム選択するためになにが最良のウィジェットであるか或いは最高の圧縮を可能にする一方、診断に関する品質を依然として維持できるものを選択するためになにが圧縮アルゴリズムの最良のパラメータであるかという問題に対する最良なソリューション個体群を進化させる時間がどれくらいかかるかによって決まるに確率的に到達できる。また、本発明は、なにが正常および異常なケースであるかを学習し、それにより内科医に異常を警告するようにアルゴリズムを開発し、内科医がミスを犯す-診断を提供する必要はなくて内科医により見逃された異常な生体構造を内科医に警告するように神経回路網を使用する。臨床セグメンテーションアプリケーションについて以下説明する。救命救急診療は心臓、血管から癌の疾患まで及ぶ。臨床的に関連のある進歩的なビジュアライゼーションの例が図11、12、13および14により示されている。これらの画像はセグメンテーションのために専門化が現在の手作業の方法を用いて得たものである。図11は心機能および閉塞分析の診断のための冠循環血管のビジュアライゼーションを示す図である。右冠動脈のステント60を見ることができる。図12は冠動脈閉塞を有する患者のケアに役立つ下肢のステント60のビジュアライゼーションを示す図である。図13は脳の血管のビジュアライゼーションを示す図であり、それは頭蓋骨を除去することにより可能である。図14は乳癌この画像に白色の矢印で示されるようにのビジュアライゼーションを示す図である。この患者は早期の検診と適切なケアにより疾患を克服し、乳腺切除を回避した。一旦、内科医のワークフローに組み込まれると、図11-14のビジュアライゼーションは本発明の方法およびシステムにより容易に生成できる。本発明はまたセグメンテーションタスクのための臨床ツールを生成することを含む。上述のセグメンテーションエンジンはウェブポータルプラットフォームと統合され、そうして診断または予後の間、インターネットまたはその他のネットワーク上でアクセスできる。この種のウェブポータルプラットフォームの例が、2010年5月27日に出願された国際特許出願、第PCT/US2010/036355号、発明の名称MethodandSystemforFastAccesstoAdvancedVisualizationofMedicalScansUsingaDedicatedWebPortalに開示されており、その内容は本説明において参照事項として組み込まれる。内科医はセグメンテーションエンジンを用いて開始し、内科医がビジュアライゼーションをリアルタイムで効果的に遂行する必要がある専用ツールのウェブポータルプラットフォームに伝える。内科医に要求されることは臨床ツールに取り込むことである。セグメンテーション中、所望のセグメンテーションに適合するゲノムはプリセットとして保存される。内科医は予後診断中に数秒の間に診断に役立つビジュアライゼーションを構築するようにそれらのプリセットを再利用し得る。例えば、照会する内科医が患者に動脈瘤を伝えたいときがある。その内科医は、スキャンから頭蓋骨を取り除き、血管を反転表示させる一方、前後関係からして脳を半透明なものとして示すプリセットを選択し得る。本発明はこのようなプリセットを診断印象に組み込み、そして標準的報告ワークフローを介してアクセス可能にする方法を含む。本発明はまた、脳の血管のビジュアライゼーションのための脳動脈瘤読取りプロトコルのような、支持された予備放射線学的読取りプロトコルの組を画定する。このことは診断での使用にとって有効な実施となり得る。内科医は、検査技師が介在することなしに所定の放射線学的読取りプロトコルの組について所望の詳細なビジュアライゼーションに到達するように本発明の臨床ツールを使用することが可能となる。本発明は、1つまたはそれ以上の機能的コンポーネントまたはモジュールに配分され得る、所望のその部分を分離するように解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正するための方法およびシステムを提供する。本発明はシステム、方法またはコンピュータプログラム製品として実施され得る。本発明は完全なハードウェアの実施形態、完全なソフトウェアの実施形態ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、ほかを含む、または本説明において回路、モジュールまたはシステムとしてすべて全体的に参照されるソフトウェアおよびハードウェア態様の組合せの形態を取り得る。本発明は、コンピュータ可読コードを有する1つまたはそれ以上のコンピュータ可読メディアで具体化されコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。コンピュータ可読メディアに具体化されるプログラムコードは、これらに限定されるものではないが、無線、有線、光ファイバケーブル、無線周波RFまたは同様な手段を含む適当ないかなるメディア、或いは前述の手段の適当ないかなる組合せをも用いて伝達される。特に、1つまたはそれ以上の遠隔クライアントアプリケーション例えば、遠隔コンピュータは、中央サーバアプリケーションに接続され、関心のある部分の2D画像は遠隔クライアントアプリケーションで認識され、そしてその他の作業の1つまたはそれ以上、或いはすべては中央サーバアプリケーションで遂行される。遠隔クライアントアプリケーションは次いで、正常か異常か、またはそのフラグまたは警告があるかの最終的な画像表示を提供される。本発明の方法およびその他の態様のための作業を実現するためのコンピュータプログラムコードは、1つまたはそれ以上のコンピュータ言語のいかなる組合せでも書かれ得る。プログラムコードは、スタンドアロン型ソフトウェアパッケージのように、完全にユーザコンピュータで、部分的にユーザコンピュータで、部分的にユーザコンピュータでかつ部分的に遠隔コンピュータで或いは完全に遠隔コンピュータまたはサーバで実行し得る。後者の場合、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワークLANまたはワイドエリアネットワークWANを含む、いかなるタイプのネットワークをも介してユーザコンピュータに接続でき、その接続は外部コンピュータにも例えば、インターネット接続サービスプロバイダを利用するインターネットを介して行われ得る。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置、または特定の手段で機能するその他の装置を指向できるコンピュータ可読メディアに保存され、それにより、コンピュータ可読メディアに保存された命令は、図面の機能ブロックまたはモジュールに特定される機能/作用を実行する命令を含む製品を作り出し得る。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置、または一連の作動ステップをコンピュータ上で遂行させるその他の装置、コンピュータ実行プロセスを作り出すその他のプログラム可能なデータ処理装置またはその他の装置にロードされ、それにより、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置で実行する命令は図面の機能ブロックまたはモジュールに特定される機能/作用を実行するためのプロセスを提供し得る。サーバとユーザと同様に、個々のシステムコンピュータまたはモジュール間の通信および伝達接続は、無線、有線、光ファイバケーブル、無線周波RFまたは同様な手段により行われ、ローカルエリアネットワークLAN、ワイドエリアネットワークWANおよび/またはインターネットまたはその他の接続手段を介しても行われ得る。個々のシステムコンポーネントはコンピュータにハードウェアまたはソフトウェアとして組み込まれ得る。ユーザはその他の点では、イントラネットまたはインターネットを使って通信できる遠隔コンピュータまたはその他の電子装置、この装置はまた顧客データソースとして使用され得るローカルコンピュータ可読記憶メディアと接続し得る、に慣用のウェブブラウザアプリケーションを採用し得る。適切な記憶メディアは、他の場所で作成されたCTまたはMRIスキャンのようなボリュームビジュアライゼーションデータセットのすべてまたは一部を受け取り、そして、後にさらに述べるような、このデータセットの中央データベースへの伝達装置として機能するように用いられ得る。このような記憶メディアはまた、ボリュームビジュアライゼーションデータセットまたはそれから生成された画像表示のすべてまたは一部を中央データベースからダウンロードして保存するように使用され得る。1つまたはそれ以上のコンピュータ可読メディアは単独または組合せで用いられ得る。適切なコンピュータ可読記憶メディアは、例えば、これに限定されるものではないが、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、または半導体システム、設備、または装置、或いはこれらの適当ないかなる組合せでもよい。適切なコンピュータ可読記憶メディアのその他の例は、限定ではなく、次のものがある:1つまたはそれ以上の導線を有する電気的接続、可搬型コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリRAM、読取専用メモリROM、消去可能プログラム可能型読取専用メモリEPROMまたはフラッシュメモリ、光ファイバ、可搬型コンパクトディスク読取専用メモリ例えば、CD-ROM、光学式記憶装置例えば、DVDROM、磁気記憶装置例えば、ディスケット、またはこれらの適当ないかなる組合せ。適切なコンピュータ可読記憶メディアは、命令実行システム、設備、または装置により、またはそれと接続して用いるためのプログラムを含む、または記憶することができるいかなる有形のメディアでもよい。かくして、本発明は、以下の1つまたはそれ以上の利点を提供する:1GPUで動作する内科医誘導の適合アルゴリズムを介して伝達関数として多次元特性をカプセル化することは解剖学的構造を相互から自動的およびリアルタイムで遠ざける。このことは診断中に生成される画像表示を内科医が制御できる。このことはより良い診断を行え、非常に強化された患者のケアを行える。2これらの技術は、進歩したビジュアライゼーションなしではスキャン自体が問題点を明らかにすることはない初期段階で心臓、血管、および癌疾患を認識するように診断医を補助できる。33Dビジュアライゼーションは使い易い解剖学的構造の生物学的ビジュアライゼーションを介してより深い理解を提供し、かくして放射線読取りを改善し、より多くの一日当りの読取りを可能にして時間を節約し、コストを切り下げる。前述の国際特許出願に述べられているような、現行のFDA認可ウェブポータルプラットフォームと組み合わされたとき、診断精度は促進され、それにより、インテリジェントビジュアライゼーションはインターネット上で要求に応じてアクセスできる。本発明は、特定の実施例に関連して具体的に述べられたが、上述の説明から明らかなように、当業者にとって多くの代替、修正および変更を行えることは明らかである。それ故、添付の請求の範囲は本発明の真正な範囲および主旨に属するいかなる代替、修正および変更も包含するものである。"