取得した関節の3D医用画像から、関節骨の頭部中心および半径ならびに頸部軸を精密に判定する自動化された方法であって、前記関節が2つの骨を備え、前記骨の一方が頭部および頸部を有する骨であり、前記方法が、i頭部および頸部を有する前記骨の3D画像から、近似頭部中心および近似半径によって画定され、前記骨の前記頭部の球形部分に実質上適合する、前記骨の前記頭部の近似球を自動的に判定するステップと、ii前記3D画像および前記骨の前記頭部の前記近似球から、前記骨の3D表面モデルを自動的に構築するステップと、iii前記骨の前記3D表面モデルおよび前記骨の前記頭部の前記近似球から、前記骨の前記頸部の近似頸部軸を自動的に判定するステップと、iv前記3D表面モデルおよび前記骨の前記頭部の前記近似球から、精密な頭部中心および前記骨の前記頭部の精密な半径によって画定される精密な球を自動的に判定するステップと、v前記3D表面モデル、前記頭部の前記精密な球、および前記近似頸部軸から、精密な頸部軸を自動的に判定するステップとを含む方法。前記近似球を判定する前記ステップが、頭部および頸部を有する前記骨の前記3D画像、ならびに医用画像内の皮質骨のレベルを識別する閾値レベルから、骨要素に属する1組の3D連結成分を画定し、前記連結成分が属する前記関節の前記骨のラベルでこれらの連結成分にラベル付けして、頭部および頸部を有する前記骨に属する前記3D連結成分を識別するステップaと、前記3D連結成分から、前記骨の前記頭部の前記球形部分に実質上適合する前記骨の前記頭部の前記近似球を判定するステップbとを含む、請求項1に記載の方法。ステップaが、i前記3D画像の向きに関する知識から、頭部および頸部を備える前記骨の外側内側の向き、下部上部の向き、および前部後部の向きを判定するステップと、ii標準的な閾値処理および連結演算子を適用することによって、高い閾値レベルに対する前記3D連結成分を計算するステップと、iii前記3D画像の最下位スライス内で検出される2D連結成分に、頭部および頸部を備える前記骨に属するとラベル付けするステップと、iv前記最下位スライス内の前記2D連結成分の前記ラベルを、前記2D成分を含む前記3D連結成分へ伝搬するステップとを含む自動計算によって実施される、請求項2に記載の方法。ステップbが、前記3D画像内の候補点の中から、最大の球形スコアをもたらす点を判定する自動計算によって実施され、前記球形スコアが、前記候補点が前記骨の前記頭部部分に適合する球の中心になる可能性を表す比であり、前記球形スコアがまた、前記中心に関連する半径値を画定する、請求項2または請求項3に記載の方法。前記球形スコアが、i1組の直線を描くステップであって、各直線が前記近似頭部中心から直径方向に延びる、ステップと、ii各直線に対して、前記直線が頭部および頸部を有する前記骨の前記3D連結成分と交差するところに位置決めされた1対の2つの交差点を判定するステップと、iii2つの交差点のすべての対を、前記対の前記2つの交差点を分離する距離に応じて半径間隔に分類するステップと、iv各半径間隔に対して、前記半径間隔内の対の数を数えるステップと、v前記候補点に対する前記球形スコアを、すべての半径間隔の中の対の最大数と前記1組の直線内の直線の総数との比として判定するステップとによって計算される、請求項4に記載の方法。ステップbが、i頭部中心および半径を画定する4つのパラメータによって判定される球の空間内で4Dハフ空間を判定し、前記関連する4Dハフ変換を、頭部および頸部を有する前記骨の前記3D連結成分に適用し、それによって前記4Dハフ空間の各点に対する重みを計算するステップと、ii前記近似球を、前記4Dハフ空間内で最も重い重みを有する点として判定するステップとを含む自動計算によって実施される、請求項2または請求項3に記載の方法。前記骨の解剖学的構造の演繹的知識を使用して、i頭部および頸部を有する前記骨の前記3D連結成分のバウンディングボックスを判定するステップと、ii前記3D連結成分の前記バウンディングボックスを、前記バウンディングボックスの中間を通過する前部後部平面によって2つの部分に分割し、前記3D成分のうち、内側の半バウンディングボックス内に含まれる部分のみを保持するステップと、iii前記内側の半バウンディングボックスを、前記内側の半バウンディングボックスの中間を通過する下部上部平面によって2つの下位区分に分割し、前記3D成分のうち、上内側の半バウンディングボックス内に含まれる部分のみを保持するステップと、iv前記上内側の半バウンディングボックスの中間を通過する前部後部平面を計算するステップと、v前記前部後部平面の中間を通過し、前記上内側の半バウンディングボックスと境界を接する線分のみに沿って、それぞれ球形スコアまたは4Dハフ変換を計算するステップとを含む方法を適用することによって、前記近似頭部中心を検索する体積が、頭部および頸部を有する前記骨の前記全3D連結成分からそれらの3D連結成分の一部分へ低減される、請求項4から6のいずれか一項に記載の方法。前記使用者が、その結果得られる近似球の認証を求められ、有効な近似球の前記自動判定に失敗した場合、ステップbが、前記骨の前記3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で近似頭部中心点を指定し、前記頭部の輪郭上に近似円を描いて近似球の半径を判定することによって手動で実施される、請求項4から7のいずれか一項に記載の方法。前記骨の前記3D表面モデルを構築する前記ステップが、前記区分された3D連結成分からの従来の表面生成演算子を適用することによって自動的に実施される、請求項2から8のいずれか一項に記載の方法。前記使用される閾値が、頭部および頸部を有する前記骨の前記3D連結成分と前記関節の他方の骨とを分離するのに十分なほど区別しない場合、前記骨の前記頭部の前記近似球を使用して、頭部および頸部を有する前記骨の前記3D連結成分と前記関節の前記他方の骨との区分および分離を強制的に行ってから、前記3D表面モデルの生成を行い、前記近似球の表面を使用して、前記3D連結成分を強制的に分離した位置で、前記生成された3D表面モデルを完成させる、請求項9に記載の方法。前記近似頸部軸を判定する前記ステップが、i前記近似頭部中心を通過する上部平面および内側平面によって制限される前記3D画像の空間の下外側の4半分内に含まれる方向に、前記近似頭部中心から規則的な間隔で、規定の数の半線をたどるステップと、ii各半線に対して、前記半線と前記近似球および前記骨の前記3D表面モデルとの交差として1対の交差点を判定するステップと、iii相対的な距離が規定の閾値を下回る交差点の対を選択し、それによって前記選択された点の対から、前記半線と前記骨の前記3D表面モデルとの前記交差に対応する前記交差点から前記頸部に沿って3D曲線を画定するステップと、iv前記3D曲線を画定する前記点から最小2乗平面を計算するステップであって、前記近似頸部軸が、前記最小2乗平面に直交し、前記近似頭部中心を通過する軸として判定される、ステップとを含む自動計算によって実施される、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。前記近似頸部軸を判定する前記ステップが、i前記近似頭部中心を通過する上部平面および内側平面によって制限される前記3D画像の空間の下外側の4半分内に含まれる方向に、前記近似頭部中心から規則的な間隔で、規定の数の半線をたどるステップと、ii各半線に対して、前記半線と前記骨の前記3D表面モデルとの交差として交差点を判定し、規定の閾値内で、前記近似頭部中心と前記交差点との間の距離が最も長い半線を選択するステップと、iii選択された各半線に対して、前記半線に沿って規則的な角状間隔で回転する放射平面を計算し、前記骨の前記3D表面モデルと各放射平面との交差曲線を計算するステップと、iv選択された各半線に対して、各放射平面に対して、前記研究領域と境界をなす前記近似頭部中心から前記頸部部分までの最小および最大距離によって、前記半線上の線分を判定し、前記線分から前記線分の両側の前記交差曲線までの極大距離を計算するステップであって、前記近似頸部軸が、前記極大距離の前記最小値に関連する前記半線によって判定される、ステップとを含む自動計算によって実施される、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。前記使用者が、その結果得られる近似頸部軸の認証を求められ、有効な近似頸部軸の前記自動判定に失敗した場合、前記頸部軸の前記判定が、前記骨の前記3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で前記頸部軸に近似する線を描くことによって手動で実施される、請求項11または12のいずれか一項に記載の方法。前記精密な球を画定する前記ステップが、i前記近似球によって画定される前記頭部表面の球形部分、および前記近似頸部軸に直交し、前記近似頭部中心を含む平面を判定するステップであって、前記球形部分が、前記近似頸部軸に直交する前記平面に対して前記頸部の反対側に位置する、ステップと、ii前記頭部の前記球形部分内で、前記近似頭部中心から延びる1組の半線を判定するステップと、iii前記骨の前記3D表面モデル上で1組の交差点を判定するステップであって、各交差点が半線と前記3D表面モデルとの交差に対応する、ステップと、iv最小2乗方法によって前記1組の交差点に精密な球を適合させるステップであって、前記精密な球の中心が前記精密な頭部中心であり、前記精密な球の半径が前記骨の前記頭部の前記精密な半径である、ステップとを含む自動計算によって実施される、請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。前記使用者が、その結果得られる精密な球の認証を求められ、有効な精密な球の前記自動判定に失敗した場合、前記精密な球の前記判定が、前記骨の前記3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で精密な頭部中心点を指定し、前記頭部の輪郭上に精密な円を描いて精密な球の半径を判定することによって手動で実施される、請求項14に記載の方法。前記精密な頸部軸を画定する前記ステップが、i前記骨の前記頸部部分の前記3D表面モデル上で3D頸部最小曲線を判定するステップと、ii前記3D頸部最小曲線に対する最小2乗適合平面を判定するステップと、iii前記最小2乗適合平面に直交する方向を、前記精密な頸部軸の方向として計算するステップと、iv前記最小2乗適合平面上の前記3D頸部最小曲線の投影の中心を、前記精密な頸部軸の点として計算するステップとによって自動的に実施される、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。前記3D頸部最小曲線が、i前記近似頸部軸に沿って規則的な角状間隔で回転する放射平面を計算し、前記骨の前記3D表面モデルと各放射平面との交差曲線を計算するステップと、ii各放射平面に対して、前記近似頸部軸と前記頸部軸の両側の前記交差曲線との間の最小距離を判定し、それによって前記3D表面モデル上で1対の点を判定するステップであって、すべての放射平面からの前記1組の点の対が、前記骨の前記頸部部分の前記3D表面モデル上で最小3D曲線を画定する、ステップとを自動的に実施することによって判定される、請求項16に記載の方法。i前記3D頸部最小曲線の隣接点を連結するエネルギー関数を、隣接点間の距離の和として作成するステップと、ii隣接点間の前記距離を最小にすることによって前記エネルギー関数を最小にするステップとを自動的に実施することを含む、前記3D頸部最小曲線を画定する前記点の前記3D位置を局所的に調整することによって、前記3D頸部最小曲線をさらに判定する、請求項17に記載の方法。前記精密な頸部軸を画定する前記ステップが、i前記骨の前記頭部の前記精密な半径から規定の最大半径まで、前記3D表面モデルと、半径が増大し、前記精密な頭部中心を中心とする1組の球との球形交差曲線を計算するステップと、ii各球形交差曲線に対して、前記頭部中心および前記交差曲線の前記重心を通過する線に直交する平面を計算するステップと、iii前記3D表面モデルと前記直交平面との平面交差曲線をさらに計算し、前記平面交差曲線の前記重心を計算するステップと、iv前記1組の平面交差曲線からの前記1組の重心点と前記精密な頭部中心とを適合させる最小2乗適合線を計算するステップであって、前記適合線が前記精密な頸部軸を判定する、ステップとによって自動的に実施される、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。i前記精密な頸部軸および前記膝中心点を通過する前面放射平面を計算するステップと、ii前記前面放射平面内で前記精密な頸部軸を調整するステップであって、前記調整された頸部軸が、前記骨の前記頸部を表す一部分内で前記3D表面モデルと前記前面放射平面との前記交差曲線の2つの対点をつなぐ最小の線分の中間を通過する、ステップと、iii前記前面放射平面に直交し、前記前面放射平面内で調整された頸部軸を通過する軸方向の放射平面を計算するステップと、iv前記軸方向の放射平面内で前記精密な頸部軸を調整するステップであって、前記調整された頸部軸が、前記骨の前記頸部を表す一部分内で前記3D表面モデルと前記軸方向の放射平面との前記交差曲線の2つの対点をつなぐ前記最小の線分の前記中間を通過する、ステップとによって計算される前記精密な頸部軸のさらなる自動調整をさらに含む、請求項16から19のいずれか一項に記載の方法。前記使用者が、その結果得られる精密な頸部軸の認証を求められ、有効な精密な頸部軸の前記自動判定に失敗した場合、前記精密な頸部軸の前記判定が、前記骨の前記3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で線を描くことによって手動で実施される、請求項20に記載の方法。取得した関節の3D医用画像から、関節骨の前記頭部中心および半径ならびに前記頸部軸を精密に判定するシステムであって、前記関節が2つの骨を備え、前記骨の一方が頭部および頸部を有する骨であり、前記システムが、コンピュータプログラムを実行するように適合されたメモリおよび処理ユニットを含むコンピュータを備え、前記コンピュータプログラムが、請求項1から21のいずれか一項に記載の方法を適用する少なくとも1つのアルゴリズムを備える、システム。本発明によって対処される特有の問題は、患者の術前3D医用画像において大腿部の解剖学的構造の重要な解剖学的要素を精密かつ自動的に識別するのが困難であることである。本発明の一目的は、取得した関節の3D医用画像から、関節骨の頭部中心および半径ならびに頸部軸を精密に判定する自動化された方法であり、関節は2つの骨を備え、これらの骨の一方は頭部および頸部を有する骨であり、この方法は、a頭部および頸部を有する骨の3D画像から、近似頭部中心および近似半径によって画定され、骨の頭部の球形部分に実質上適合する、骨の頭部の近似球を自動的に判定するステップと、b3D画像および骨の頭部の近似球から、骨の3D表面モデルを自動的に構築するステップと、c骨の3D表面モデルおよび骨の頭部の近似球から、骨の頸部の近似頸部軸を自動的に判定するステップと、d3D表面モデルおよび骨の頭部の近似球から、精密な頭部中心および骨の頭部の精密な半径によって画定される精密な球を自動的に判定するステップと、e3D表面モデル、頭部の精密な球、および近似頸部軸から、精密な頸部軸を自動的に判定するステップとを含む。近似球を判定するステップは、有利には、頭部および頸部を有する骨の3D画像、ならびに医用画像内の皮質骨のレベルを識別する閾値レベルから、骨要素に属する1組の3D連結成分を画定し、これらの連結成分が属する関節の骨でこれらの連結成分にラベル付けして、頭部および頸部を有する骨に属する3D連結成分を識別するステップaと、前記3D連結成分から、骨の頭部の球形部分に実質上適合する骨の頭部の前記近似球を判定するステップbとを含む。好ましくは、ステップaは、a3D画像の向きに関する知識から、頭部および頸部を備える骨の外側内側の向き、下部上部の向き、および前部後部の向きを判定するステップと、b標準的な閾値処理および連結演算子を適用することによって、高い閾値レベルに対する3D連結成分を計算するステップと、c3D画像の最下位スライス内で検出される2D連結成分に、頭部および頸部を備える骨に属するとラベル付けするステップと、d最下位スライス内の2D連結成分のラベルを、2D成分を含む3D連結成分へ伝搬するステップとを含む自動計算によって実施される。本発明の第1の実施形態によれば、ステップbは、3D画像内の候補点の中から、最大の球形スコアをもたらす点を判定する自動計算によって実施され、球形スコアは、候補点が骨の頭部部分に適合する球の中心になる可能性を表す比であり、球形スコアはまた中心に関連する半径値を画定する。好ましくは、球形スコアは、a1組の直線を描くステップであって、各直線が近似頭部中心から直径方向に延びる、ステップと、b各直線に対して、直線が頭部および頸部を有する骨の3D連結成分と交差するところに位置決めされた1対の2つの交差点を判定するステップと、c2つの交差点のすべての対を、これらの対の2つの交差点を分離する距離に応じて半径間隔に分類するステップと、d各半径間隔に対して、半径間隔内の対の数を数えるステップと、e候補点に対する球形スコアを、すべての半径間隔の中の対の最大数とその1組の直線内の直線の総数との比として判定するステップとによって計算される。本発明の別の実施形態によれば、ステップbは、a頭部中心および半径を画定する4つのパラメータによって判定される球の空間内で4Dハフ空間を判定し、関連する4Dハフ変換を、頭部および頸部を有する骨の3D連結成分に適用し、それによって4Dハフ空間の各点に対する重みを計算するステップと、b近似球を、4Dハフ空間内で最も重い重みを有する点として判定するステップとを含む自動計算によって実施される。本発明の有利な実施形態によれば、骨の解剖学的構造の演繹的知識を使用して、a頭部および頸部を有する骨の3D連結成分のバウンディングボックスを判定するステップと、b3D連結成分のバウンディングボックスを、バウンディングボックスの中間を通過する前部後部平面によって2つの部分に分割し、3D成分のうち、内側の半バウンディングボックス内に含まれる部分のみを保持するステップと、c内側の半バウンディングボックスを、内側の半バウンディングボックスの中間を通過する下部上部平面によって2つの下位区分に分割し、3D成分のうち、上内側の半バウンディングボックス内に含まれる部分のみを保持するステップと、d上内側の半バウンディングボックスの中間を通過する前部後部平面を計算するステップと、e前部後部平面の中間を通過し、上内側の半バウンディングボックスと境界を接する線分のみに沿って、それぞれ球形スコアまたは4Dハフ変換を計算するステップとを含む方法を適用することによって、近似頭部中心を検索する体積は、頭部および頸部を有する骨の全3D連結成分からそれらの3D連結成分の一部分へ低減される。さらに、使用者は、その結果得られる近似球の認証を求められることがあり、有効な近似球の自動判定に失敗した場合、ステップbは、骨の3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で近似頭部中心点を指定し、頭部の輪郭上に近似円を描いて近似球の半径を判定することによって手動で実施される。骨の3D表面モデルを構築するステップは、前記区分された3D連結成分からの標準的な表面生成演算子を適用することによって自動的に実施することができる。使用される閾値が、頭部および頸部を有する骨の3D連結成分と関節の他方の骨とを分離するのに十分なほど区別しない場合、骨の頭部の近似球を使用して、頭部および頸部を有する骨の3D連結成分と関節の他方の骨との区分および分離を強制的に行ってから、前記3D表面モデルの生成を行うことができ、次いで近似球の表面を使用して、3D連結成分を強制的に分離した位置で、前記生成された3D表面モデルを完成させる。本発明の一実施形態によれば、近似頸部軸を判定するステップは、A近似頭部中心を通過する上部平面および内側平面によって制限される3D画像の空間の下外側の4半分内に含まれる方向に、近似頭部中心から規則的な間隔で、規定の数の半線をたどるステップと、B各半線に対して、半線と近似球および骨の3D表面モデルとの交差として1対の交差点を判定するステップと、C相対的な距離が規定の閾値を下回る交差点の対を選択し、それによって選択された点の対から、半線と骨の3D表面モデルとの交差に対応する交差点から頸部に沿って3D曲線を画定するステップと、D3D曲線を画定するこれらの点から最小2乗平面を計算するステップであって、近似頸部軸が、最小2乗平面に直交し、近似頭部中心を通過する軸として判定される、ステップとを含む自動計算によって実施される。本発明の別の実施形態によれば、近似頸部軸を判定するステップは、A近似頭部中心を通過する上部平面および内側平面によって制限される3D画像の空間の下外側の4半分内に含まれる方向に、近似頭部中心から規則的な間隔で、規定の数の半線をたどるステップと、B各半線に対して、半線と骨の3D表面モデルとの交差として交差点を判定し、規定の閾値内で、近似頭部中心と交差点との間の距離が最も長い半線を選択するステップと、C選択された各半線に対して、半線に沿って規則的な角状間隔で回転する放射平面を計算し、骨の3D表面モデルと各放射平面との交差曲線を計算するステップと、D選択された各半線に対して、各放射平面に対して、研究領域と境界をなす近似頭部中心から頸部部分までの最小および最大距離によって、半線上の線分を判定し、線分から線分の両側の交差曲線までの極大距離を計算するステップであって、近似頸部軸が、極大距離の最小値に関連する半線によって判定される、ステップとを含む自動計算によって実施される。有利には、使用者は、その結果得られる近似頸部軸の認証を求められ、有効な近似頸部軸の自動判定に失敗した場合、頸部軸の判定は、骨の3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で頸部軸に近似する線を描くことによって手動で実施される。精密な球を画定するステップは、A近似球によって画定される頭部表面の球形部分、および近似頸部軸に直交し、近似頭部中心を含む平面を判定するステップであって、球形部分が、近似頸部軸に直交する平面に対して頸部の反対側に位置する、ステップと、B頭部の球形部分内で、近似頭部中心から延びる1組の半線を判定するステップと、C骨の3D表面モデル上で1組の交差点を判定するステップであって、各交差点が半線と3D表面モデルとの交差に対応する、ステップと、D最小2乗方法によってその1組の交差点に精密な球を適合させるステップであって、精密な球の中心が精密な頭部中心であり、精密な球の半径が骨の頭部の精密な半径である、ステップとを含む自動計算によって実施することができる。使用者は、その結果得られる精密な球の認証を求められることがあり、有効な精密な球の自動判定に失敗した場合、精密な球の判定は、骨の3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で精密な頭部中心点を指定し、頭部の輪郭上に精密な円を描いて精密な球の半径を判定することによって手動で実施される。本発明の一実施形態によれば、精密な頸部軸を画定するステップは、i骨の頸部部分の3D表面モデル上で3D頸部最小曲線を判定するステップと、ii3D頸部最小曲線に対する最小2乗適合平面を判定するステップと、iii最小2乗適合平面に直交する方向を、精密な頸部軸の方向として計算するステップと、iv最小2乗適合平面上の3D頸部最小曲線の投影の中心を、精密な頸部軸の点として計算するステップとによって自動的に実施される。3D頸部最小曲線は、i近似頸部軸に沿って規則的な角状間隔で回転する放射平面を計算し、骨の3D表面モデルと各放射平面との交差曲線を計算するステップと、ii各放射平面に対して、近似頸部軸と頸部軸の両側の交差曲線との間の最小距離を判定し、それによって3D表面モデル上で1対の点を判定するステップであって、すべての放射平面からのその1組の点の対が、骨の頸部部分の3D表面モデル上で最小3D曲線を画定する、ステップとを自動的に実施することによって判定することができる。i3D頸部最小曲線の隣接点を連結するエネルギー関数を、隣接点間の距離の和として作成するステップと、ii隣接点間の距離を最小にすることによってエネルギー関数を最小にするステップとを自動的に実施することを含む、3D頸部最小曲線を画定する点の3D位置を局所的に調整することによって、3D頸部最小曲線をさらに判定することができる。本発明の別の実施形態によれば、精密な頸部軸を画定するステップは、i骨の頭部の精密な半径から規定の最大半径まで、3D表面モデルと、精密な頭部中心を中心とし、半径が増大する1組の球との球形交差曲線を計算するステップと、ii各球形交差曲線に対して、頭部中心および交差曲線の重心を通過する線に直交する平面を計算するステップと、iii3D表面モデルと直交平面との平面交差曲線をさらに計算し、平面交差曲線の重心を計算するステップと、iv1組の平面交差曲線からの1組の重心点と精密な頭部中心とを適合させる最小2乗適合線を計算するステップであって、適合線が精密な頸部軸を判定する、ステップとによって自動的に実施される。この方法は、i精密な頸部軸および膝中心点を通過する前面放射平面を計算するステップと、ii前面放射平面内で精密な頸部軸を調整するステップであって、調整された頸部軸が、骨の頸部を表す一部分内で3D表面モデルと前面放射平面との交差曲線の2つの対点をつなぐ最小の線分の中間を通過する、ステップと、iii前面放射平面に直交し、前面放射平面内で調整された頸部軸を通過する軸方向の放射平面を計算するステップと、iv軸方向の放射平面内で精密な頸部軸を調整するステップであって、調整された頸部軸が、骨の頸部を表す一部分内で3D表面モデルと軸方向の放射平面との交差曲線の2つの対点をつなぐ最小の線分の中間を通過する、ステップとによって計算される精密な頸部軸のさらなる自動調整をさらに含むことができる。有利には、使用者は、その結果得られる精密な頸部軸の認証を求められ、有効な精密な頸部軸の自動判定に失敗した場合、精密な頸部軸の判定は、骨の3D画像内で選択される2つの直交する2Dスライス内で線を描くことによって手動で実施される。本発明の別の目的は、取得した関節の3D医用画像から、関節骨の頭部中心および半径ならびに頸部軸を精密に判定するシステムであり、関節は2つの骨を備え、これらの骨の一方は頭部および頸部を有する骨であり、このシステムは、コンピュータプログラムを実行するように適合されたメモリおよび処理ユニットを含むコンピュータを備え、前記コンピュータプログラムは、上記の方法を適用する少なくとも1つのアルゴリズムを備える。以下、本発明について、臀部の関節を参照して説明する。しかし、本発明はこの例示に限定されるものではなく、当業者であればこの説明を、骨頭によって部分的に形成される肩などの任意の他の関節に容易に置き換えることができるであろう。大腿骨頸部の回転および傾斜角、ならびに大腿寛骨臼インピンジメントの病状における近位大腿部の奇形の特徴付けに関わるα角という新しく画定された3D尺度など、近位大腿部のいくつかの特有の解剖学的特性を測定するには、いくつかの重要な解剖学的要素が必要である。この方法は、特に大腿部に対処するが、上腕骨などの人間もしくは動物の体の他の骨またはロトイド関節を有する他の骨に拡張することもできる。本発明の一般的な目的は、頭部および頸部から構成される関節骨の主な特徴的な幾何学的要素を、高速に、再現可能に、かつ精密に、3D画像から自動的に判定することである。骨の頭部は球形部分を有するものとし、頸部は概ねディアボロの形状を有するものとする。主な難題は、頭部を最もよく表す球および主な頸部の方向を最もよく表す軸を正確に画定することである。このとき、それらの重要な構成要素からさらなる幾何学的な特徴的要素を画定することも必要であり、これもまた困難な作業である。標準的な慣行では、骨のそれらの特徴的要素の判定は、放射線科医によって、3D画像ボリューム内の再フォーマットされた2D画像に大部分を依拠する対話型のソフトウェアツールを使用して3D画像上で手動で実行される。3D幾何学的要素の判定のために2D画像上で作業することは誤りを招く。マウスを使用する対話型のソフトウェアはまた、人的ミスを招きやすい。またすべての場合、そのような判定には時間がかかる。3次元における頸部回転角、頸部傾斜角、およびα角などの大腿部の骨の特徴に対する正確な特徴的な解剖学的値を計算するために、計算は、大腿骨頭の球の中心および半径、ならびに大腿骨頸部軸という解剖学的基準要素の精密な判定に基づいて行う必要がある。本発明の目的は、大腿部の奇形の精密な特徴付け値を非常に迅速に計算するために、3D画像からそれらの重要な幾何学的要素を自動的かつ正確に判定する方法を記載することである。患者の3Dコンピュータ断層撮影法検査は、特有の事前定義されたプロトコルを使用して、臀部の骨の3D画像を提供するために実行される。臀部に対する従来の3D画像取得プロトコルに加えて、この方法は、膝のレベルでいくつかの余分のCT画像を取得することを必要とする。3D画像は、平行な2D画像を積み重ねた、多数の体素を提供するものとすることができ、各体素は、CT画像の場合の濃度値に対応する。このステップは、本発明の方法に直接含むことができ、または事前に実施することができる。この方法は、標準的なコンピュータ上で実行される画像処理ソフトウェアとして実施される。使用者は、マウス、タッチスクリーンなどの標準的なユーザインターフェース媒体によって、ソフトウェアと対話することができる。コンピュータのモニタ上に、画像が表示される。最初に、ソフトウェアを使用し、特有の患者の3D画像を選択してロードする。図1に示すように、この方法は、骨の3D画像を入力として使用するステップと、精密な頭部中心点H1および精密な半径R1、ならびに骨の頸部軸の方向および位置を判定する軸AX1よって画定され、骨の頭部に適合する精密な球SFを、出力として生成するステップとを連続して行うことを含む。3D画像を解剖学的な向きに向けることによって、初期化が実行される。CTの場合、3D画像は通常、患者が仰向けになって足から医用撮像デバイスに入るとき、一連の軸方向のスライスによって構成される。患者の位置および3D画像取得パラメータに関するこの演繹的知識から、3D画像の座標系からの3D画像の解剖学的な向きを自動的に判定することが可能である。図2に示すように、臀部CT検査の場合、解剖学的な向きは次の通りである。X軸は内側外側方向MLに対応し、Y軸は前部上部方向APに対応し、Z軸は上部下部方向SIに対応する。スライス1、2、および3は、Z軸に垂直な平面内の3D画像のスライスの例である。準備ステップPSはまず、3D画像から、骨の外面に対応する連結成分を抽出し、これらの連結成分が属する関節の異なる骨構造でこれらの連結成分にラベル付けすることからなる。連結成分とは、事前定義された範囲内の値を有する1組の体素を意味し、この組の体素が少なくとも1つの頂点、1つの稜線、または1つの面を共通して有するような連鎖を形成する。これを実行する方法は、まず、CT画像の場合、3D画像上の周知の閾値処理演算子を適用して、値が事前定義された閾値を超える体素を選択することである。この閾値は通常、皮質骨レベルをハウンスフィールド単位で表す。1つの高い閾値および1つの低い閾値を規定し、値が2つの閾値によって規定された範囲内にある体素を選択することも可能である。この第1の動作は、3D画像の体積内に複数の連結オブジェクトを生成する。それらのバイナリオブジェクトには、周知の数学的形態演算子を使用する追加の処理が適用され、骨の外面の体素だけが選択されるように、小さい連結成分を削除し、閉じた表面の内側を充填する。第2に、これらの連結成分が属する骨構造でこれらの連結成分にラベル付けするために、この方法は、3D画像の最下位スライス3内で、最大の閉じた2D連結成分4を、頭部および頸部を有する骨の遠位軸に属するものとして自動的に検索することからなる。図3に示すように、その初期動作から、連結成分4のラベル付けは次いで、上部方向に連続スライスへ伝搬され、それによって、頭部および頸部を有する骨の3D輪郭5として画定される3D連結成分を判定する。図4に示すように、方法の第1のステップS1は、3D画像の空間内で、近似3D球の中心点H0を特定し、近似半径R0を画定することによって、頭部および頸部を有する骨の頭部部分に適合する近似球SF0を自動的に判定するものとする。同じステップS1の好ましい実施形態では、中心H0を有する大腿骨頭球SF0は、下記の方法を使用して自動的に検出することができる。3D輪郭5によって描かれた体積の内側部分の各点Hjは、大腿骨頭の中心H0に対する候補である。それらの内側の点Hjの規則的な3次元グリッドは、グリッドの2点間にたとえば1ミリメートルの間隔を空けるように構築される。各点Hjに対して、以下のように、球形スコアが計算される。図5に示すように、候補点Hjから、事前定義された一定の数Mの放射線Rjiが描かれる。各放射線Rjiに対して、放射線Rjiと3D輪郭5との交差として、点PjiおよびQjiが計算される。この点の対は、PjiとQjiとの間の距離の半分である想定半径値rjiとともに記録される。半径値rjiは、関節間隔RkεRkεで分類され、累積される。ここでεは、間隔の半値幅を画定し、Rkは、この間隔に属する半径値rjiの平均値である。最大数MAXjの累積半径rjiを有する間隔RkεRkεが計算され、値MAXjが記憶される。間隔幅εは通常、1~2mmの範囲である。比MAXjMは、候補点Hjが頭部中心である可能性を示す。実際には、点Hjが完全な球の中心である場合、比は、最大である1になる。この比MAXjMを球形スコアと呼ぶ。検索処理は、最大の球形スコアを有する点H0を見出すために、規則的な体積グリッド上で1mmごとに3D輪郭5の内側のすべての点に適用される。実際には、規則的なグリッド上の表面内側のすべての点の中から解を検索することを回避して検索の速度を上げるために、多くの最適化方法を適用することができる。たとえば、大腿骨頭の半径は、15~40mmの範囲内であることが演繹的に知られており、放射線はまず、6つの解剖学的方向上に描くことができ、したがって、それらの放射線が達する点と候補点Hjとの距離が範囲内に入らない場合、候補Hjはすぐに削除され、その球形スコアを計算する必要はなくなる。頭部中心H0を推定する同じステップS1の別の実施形態では、3D表面モデルの点に4Dハフ変換が適用される。検索された球の等式は、222R02であり、ここでは球の中心の座標であり、R0は球の半径である。3D輪郭5上に位置する点は、その等式222R02によって画定される4次元のパラメトリック空間内の表面を生成する。各表面点は、ハフ空間内の球を生成する。それらの球によって描かれる点が累積される。3D表面モデルのすべての表面点が処理されたとき、極大数の累積点を有する4Dハフ空間内の点が選択され、頭部中心H0の推定を画定する。実際には、検索空間は、R次元では15mm40mm間隔に制限され、X0、Y0、Z0次元では3D輪郭5の周りにバウンディングボックスを画定する値に制限されるハフ空間であり、R次元では1mmの間隔を使用することが可能であり、したがってこの次元では25個の点だけを有し、またX0、Y0、Z0次元では約90mmの範囲に対して3mmの間隔を使用することができ、つまりそれらの軸のそれぞれに対して30個の値を使用することができる。これは合計で、25×30×30×30の間隔を有するハフ空間を意味し、その空間内で表面点が累積される。この方法の一実施形態では、このステップS1の最適化はまた、点H0の位置に対する検索体積を低減させることである。図6に示すように、バウンディングボックスBBを、3D輪郭5を含む最小の方形のボックスとして判定することができる。3D輪郭5によって画定される骨の解剖学的構造および位置の演繹的知識から、バウンディングボックスBBはまず、X内側外側方向に直交し、バウンディングボックスBBの中間を通過する平面Pmlによって、2つの半分に分割することができる。次いで、最も内側の半分だけが考慮され、同じく、Z上部下部方向に直交し、バウンディングボックスBBの中間を通過する平面Psiによって、2つに分割され、次いで、最上部部分だけが考慮され、考慮される体積は、最初のバウンディングボックスBBの体積の4分の1に低減されることが分かる。ここで、点H0を判定する上記の検索方法を、バウンディングボックスBBの考慮された4分の1の中間を通過するZ上部下部方向に垂直の線分である短い線分L1のみに沿って適用することができる。別の好ましい実施形態では、使用者は、前述の自動計算の1つに起因する近似球を、骨の3D画像に重なるその近似球の表示から認証することができる。粗悪な画像品質、または骨の3D連結成分内にたとえば孔もしくは望ましくない拡大などを生じうるアーティファクトの存在などの様々な理由のため、近似球の自動計算が失敗する場合もある。有効な近似球の判定に失敗した場合、使用者は、次のように3D画像内で近似球を手動で判定することができる。使用者は、3D画像の軸方向のスライスの中から、頭部中心が最もよく見えて特定できる平面P1を選択する。次いで使用者は、ユーザインターフェース媒体で、この平面P1の点Nを選択する。点Nは、選択された点Nを含む平面P1に直交する平面P2を画定する。平面P1およびP2と3D画像との交差により、使用者は、両平面において大腿骨頭の中心H0を識別することができる。頭部の輪郭と概ね適合するための各画像内のH0を中心とする円の半径R0の対話型の調整も提案される。この方法の次のステップS2は、上記で画定した3D輪郭5から3D表面モデルを作成することからなる。3D輪郭5が頭部および頸部を有する骨だけを確実に画定する場合、このステップは、周知の従来のマーチングキューブまたはディバイディングキューブ方法などを単に適用して3D輪郭5から3D表面モデルを作ることからなる。しかし、3D輪郭5は、頭部および頸部を有する骨の輪郭と隣接する骨の輪郭とのマージであることがあり、したがって、3D輪郭5が頭部および頸部を有する骨に属さない連結成分も含むようないくつかの欠陥を生じることがある。それらの不完全性は、画像の取得および再構築の品質を含む多くの現象に由来するが、いくつかの病理学的領域における骨密度品質が乏しいことにも由来する。そのような場合は、3D輪郭5のバウンディングボックスBBと、解剖学的構造の演繹的知識から予期される近似バウンディングボックス寸法とを比較することによって、自動的に検出することができる。これらの場合、頭部および頸部を有する骨に属さない余分な連結成分を強制的に削除する必要がある。通常、図7に示すように、関節の3D画像に対して、この骨構成要素のマージは頭部7の領域内で行われ、3D輪郭5と他の関節骨の関節窩の3D輪郭6とがマージされて、非常に大きな3D連結成分を作成する。そのようなケースが検出されたとき、提案される方法は、3D表面モデルを生成する前に、3D輪郭5および6を強制的に分離する処理を含む。この処理では、近似球SF0の輪郭を使用して2つの骨同士の間の境界を判定し、この大きな3D輪郭をマージ位置で切断して、2つの分離された3D輪郭5および6を作成する。強制的な分離で3D輪郭5内に不連続な孔が生じた場合、近似球SF0によって画定される表面を使用してこれらの孔を埋め、骨の完全な3D輪郭を再び生成する。次いで、上記の知られている従来の方法を、分離された3D輪郭5上で使用して、頭部および頸部を有する骨の3D表面モデルSを作成する。この方法の次のステップS3は、構築された3D表面モデルにおける近似頸部軸の判定を目的とする。好ましい実施形態では、図8に表すように、近似頭部中心H0および半径R0を使用して、軸AX0によって表される頸部軸の推定を計算することができる。点H0から出現する事前定義された数のN個の半線Liが3次元で描かれ、指数iは1からNまで変動する。骨の向きは通常、3D画像の座標系に対してほぼ分かっているため、頸部軸の大まかな初期推定は分かっており、これはたとえば、H0を通過し、Yct軸と角Qをなし、H0、Xct、およびYctによって画定される平面内に位置する第1の推定軸AX00とすることができる。たとえば、角Qは30°とすることができる。半線Liは、H0から始まって第1の推定軸AX00の周りの円錐内を延びる1束の線を構成し、この円錐は、たとえば80°という非常に大きな開口角を有する。このステップにより、いくつかの異常値が見つかる可能性もある頸部軸AX0の実数値とは反対側の方向に半線Liを描かないようにする。半線Liの数Nは、推定軸AX00の周りで1度ごとに広がるように、たとえば360×80とすることができるが、4度ごとに検索するために使用される90×201800本の線などの副次標本とすることもでき、これは好ましい実施形態である。所与の半線Liに対して、球SF0と交差する半線Liの点Jiが計算され、骨表面モデルSと交差する半線Liの点Piも計算される。3次元で線と表面および球との交差を計算する方法は、当技術分野では周知である。頭部中心H0と点Piとの間の距離および頭部中心H0と点Jiとの間の距離が計算され、次いで比較される。H0とPiとの間の距離がH0とJiとの間の距離を上回り、かつ差がたとえば2mmなどの任意の閾値ηを下回る場合、すなわち、Aかつηである場合、点Piがコンピュータのメモリ内に記憶される。点Piから形成される3D曲線は、3D表面モデル上で頭部球の縁部を画定する。これを縁部3D曲線と呼ぶ。次いで、異常値の自動削除を含む、1群の点から平面を推定する従来のロバストな方法を使用して、記憶されたすべての点Piから最小2乗適合平面PAX0が計算される。平面PAX0に直交し、H0を通過する線が、推定軸AX0である。ステップS4の別の好ましい実施形態では、以下の方法を使用して、軸AX0によって表される頸部軸の推定を計算することができる。前述の方法と同様に、点H0から軸AX00の周りに1連の半線Liが描かれる。各線Liに対して、Liを通過する180個の平面Pijが計算され、指数値jは1度ごとに1から180まで変動する。各平面Pijに対して、Liが表面モデルSと交差する領域を回避するために、点H0から知られている距離のところに位置する小さい領域内で、半線Liと、平面Pijと骨の3D表面モデルSとの交差として画定される曲線との間の極大距離Dijが計算される。2つのオブジェクト、線、表面、または曲線間の距離が、各オブジェクトの対応する点同士の間の最小距離として画定される。所与の半線Liに対して、値Dijの中の最小値Diが判定され、記憶される。最小値Diを有する半線Liは、軸AX0と見なされる。別の好ましい実施形態では、使用者は、前述の自動計算の1つに起因する近似頸部軸を、骨の3D画像に重なるその近似頸部軸の表示から認証することができる。頸部変形の病状などの様々な理由のため、近似球の自動計算が失敗する場合もある。有効な近似頸部軸の判定に失敗した場合、使用者は、次のように3D画像内で近似頸部軸を手動で判定することができる。使用者は、3D画像の軸方向のスライスの中から、頸部が最もよく見えて特定できる第1の平面を選択する。次いで使用者は、ユーザインターフェース媒体で、この第1の平面内に、頸部の主な方向を画定する線を描く。次いで、描いた線を含む第1の平面に直交する第2の平面が表示される。使用者は次いで、第2の平面内で、第1の平面と第2の平面の両方で画定される線の向きを調整し、近似頸部軸を判定する。この方法の最後の2つのステップは、前の近似幾何学的要素の判定を洗練することからなる。まずステップS4で、頭部中心および半径の精密な調整が計算される。図9に示すように、初期中心H0から複数の放射線が、3D骨モデルSの外面と交差するまで描かれる。大腿軸AX0とは反対側の半球だけが考慮され、この半球は、頸部軸AX0に直交し、初期点H0のそばを通る平面PSによって切断された半球である。大腿骨頭の表面上で検出される1群の点は、異常値の削除を含む従来のロバストな最小2乗技法を使用して、球に適合される。これにより、半径Rを有する新しい頭部中心Hを提供する。このアルゴリズムは、その新しい頭部中心によって新たに初期化することで繰り返される。最小2乗処理では、従来のロバストな方法が使用される。残余距離の分散のN倍を上回る距離を有する点は、異常値として削除される。Nは任意の値であり、通常は2または3である。異常値の削除後、アルゴリズムが繰り返される。最終的な結果は、大腿骨頭の正常な領域に適合する精密な球SFであり、そこから頭部中心H1および半径R1が判定される。別の好ましい実施形態では、使用者は、前述の自動計算の1つに起因する精密な球を、骨の3D画像に重なるその精密な球の表示から認証することができる。有効な精密な球の判定に失敗した場合、使用者は、近似球の判定に関して前述したように、3D画像内で精密な球を手動で判定することができる。次いでステップS5で、頭部中心点H1と半径R1の両方が精密に調整された後、頸部軸AX0が精密に調整される。好ましい実施形態では、頸部軸AX0を通過し、0°から180°まで変動する角iによって画定される各平面Πiに対して、表面Sに属し、初期軸AX0に最も近い2つの表面点AiおよびAiが検出され、平面Πi内側の軸の両側に1点ずつが位置する。一例として、2つの平面Πi1およびΠi2を図10に示し、それらの平面に対応する3D表面モデルの区域を、それぞれ各区域に対して点AiおよびAiの表示を含む図11Aおよび図11Bに示す。図12に示すように、この方法によって得られる点AiおよびAiの集合は、頸部表面上に、初期頸部軸に概ね直交する3D曲線を構成する。これを3D頸部最小曲線と呼ぶ。この3D頸部最小曲線には、最小2乗適合平面が適用され、その結果、平均平面PAXが得られる。この平面PAXに直交する線は、新しい頸部軸の方向DAXである。この段階で、大腿骨頭中心点H1および方向DAXによって、新しい大腿骨頸部軸AX01を画定することが可能である。しかし、場合によっては、頸部軸は大腿骨頭中心を厳密に通過するわけではない。本発明による方法でこの問題に対処するために、3D頸部最小曲線の質量中心が、点C内で平面PAX上へ投影される。このようにして、点CおよびDAX方向によって、調整された大腿骨頸部AX1が判定される。最小2乗適合ステップを考えると、従来の方法を使用して異常値が削除される。点AiおよびAi対を計算して頸部軸の方向DAXおよび点Cを判定する処理は、安定した解の方へ収束するまで繰り返される。最終的な結果は、大腿骨頸部軸の精密に調整された位置AX1である。ステップS5に対する別の好ましい実施形態では、上記の方法を使用して点対を検出した後、この方法は、図13に示すように、すべての連続する線分の和のエネルギー関数を最小にすることからなる。この方法は、点A1、A2、A1、A2などが表面S上に残るという制約下で、3D頸部最小曲線の全長を最小にすることを求める。これは、画像処理で使用される周知のスネーク法に類似の反復方法によって実現される。スネーク法の一例は、頸部の周りに弾性のゴムバンドを配置して平衡状態を見つけることであろう。この計算は、3D頸部最小曲線を計算する別の方法を構成する1組の新しい点Ai、Aiに収束する。次いで、それらの新しい点Ai、Aiに対する最小2乗適合平面PAXおよびその平面に対する正常な方向DX、ならびに中心点Cを計算することによって、上記の方法の残りが適用され、したがって精密に調整された頸部軸AX01またはAX1が画定され、AX01はH1を通過する画定であり、AX1はH1を通過しない画定である。ステップS5に対する別の好ましい実施形態では、図14Aおよび図14Bに示すように、初期頸部軸AX0を通過する各放射平面Piに対して、頸部部分の最短線分を画定する2つの骨表面点AiおよびAiが検出される。AiおよびAiは、互いに対して表面の反対側に位置する。次いで、AiAi線分に直交し、その線分の中間Ciのそばを通るとして、頸部軸AXiが判定される。すべてのAXi軸の平均軸として、精密に調整された頸部軸AX1が画定される。軸の方向は、AXiの平均方向であり、頸部軸は、すべてのCi点の質量中心Cを通過する。ステップS5に対する別の好ましい実施形態では、図15Aおよび図15Bに示すように、頭部中心H1を通過する頸部軸を画定することが最大の関心である場合、以下の処理が実行される。精密な球SFで始まり、半径が大きくなり、H1を中心とする、1組の事前定義された数のN個の球Siが生成される。最大半径は、たとえばR1の2倍まで骨の頸部部分を覆うように事前定義される。各球Siに対して、球Siと3D表面モデルとの交差の重心Biが計算される。次いで、各重心Biに対して、H1およびBiによって画定される軸に直交し、Biを通過する平面PBiが判定される。ここで各平面PBiは3D表面モデルと交差し、頸部曲線NCiを判定する。次いで、頸部曲線NCiの新しい重心Biが計算される。最後に、図16に示すように、この1組の点Biおよび点H1を通過する最小2乗適合線が、頭部中心H1を通過する精密な頸部軸AX1を判定する。中心H1および大腿骨頸部軸AX1を有する大腿骨頭球SFが判定された後、図17に示すように、大腿骨頭の中心H1、膝中心K、ならびに膝の内側上顆および外側上顆である点Mと点Lをつなぎ、または膝の顆の最後部の点をつなぐ膝の横軸MLから、3D大腿部機械座標系が構築される。これらの最後2つの解剖学的要素は、図18に示すように、膝関節のレベルで取得される3D画像から判定される。これらの画像から、膝中心点Kが判定される。適当な閾値処理後にこれらの画像の質量中心を見つけて、初期膝中心K0を計算するのは容易である。その点から、K0を含む軸方向の画像平面内でK0の周りに方形のボックスが計算され、そのようなボックスは、骨上で検出される表面点に接触する最小のボックスになるように調整される。方形のボックスの中心が、膝中心K1の推定になる。膝中心の位置をさらに洗練するために、膝の3D画像内の上顆軸として大腿内側外側軸MLeを抽出することがさらに可能である。上顆点E1およびE2は、たとえば、上記で計算した方形のボックス内で、膝中心点K1の所与の範囲内を通る2つの最も離れている骨点を検索することによって、自動的に検出することができる。他のアルゴリズムを使用して上顆軸を検出することもできる。このMLe軸が判定された後、MLe線分の中間として、膝中心点Kを画定することができる。別の実施形態では、抽出できる内側外側軸は、後顆軸MLpである。これは、膝の軸方向の画像内で最後部点を検索する反復方法を使用して抽出することができる。好ましい実施形態では、ステップS5の最後の処理は、図19Aおよび図19Bに示すように、2つの優先放射平面内で精密な頸部軸AX1を調整することからなる。大腿部の3D機械座標系内で、頸部軸AX1および膝中心点Kを通過する疑似前頭面PFが判定される。膝軸AX1は、3D表面モデルと平面PFとの交差上で計算される点AfおよびAfによって画定される最短線分の中間内を通るように、平面PF内で調整される。次いで、大腿部の3D機械座標系内で、頸部軸AX1を通過し、平面PFに直交する軸方向の疑似平面PAが判定される。次いで膝軸AX1は、3D表面モデルと平面PAとの交差上で計算される点AxおよびAxによって画定される最短線分の中間内を通るように、平面PA内で調整される。軸AXは、完全に調整された骨の頸部軸である。したがって、上記の方法の結果、股関節の3D医用画像から、大腿骨頭の精密な中心H1、大腿骨頭に対して調整された球の精密な半径R1、H1を中心とする大腿部の直交する3D機械座標系、および調整された頸部軸AXを、正確かつ再現可能に判定する。別の好ましい実施形態では、使用者は、前述の自動計算の1つに起因する精密な頸部軸を、骨の3D画像に重なるその精密な頸部軸の表示から認証することができる。有効な精密な頸部軸の判定に失敗した場合、使用者は、2つの放射平面PFおよびPA内で、2つの対応する画像スライス内の頸部軸である線の位置および向きを調整することによって、精密な頸部軸を手動で判定することができる。これらの幾何学的要素は、NotzliらおよびPfirrmannらによって記載されているように、座標系における頸部軸AXの向き、または調整された球からの体積のずれである実際の大腿骨頭の奇形の程度など、骨の解剖学的構造の幾何学的特性を計算するためにさらに使用することができる。本発明の方法は、大腿部の幾何学的要素および推論される幾何学的特性を高速で、自動的に、かつ再現可能に計算するコンピュータアルゴリズム内で実施できることが、当業者には容易に理解されるであろう。利点本発明の利点は、使用者の対話から可能な限り最小の入力を必要とする、3D画像における骨の重要な特徴的要素の精密な自動判定である。このとき、これらの要素の判定から、骨の変形を特徴付ける信頼性が高い測定を計算することが可能である。通常、それらの測定は放射線科医によって手動で実行されるが、それには時間および手間がかかり、人的ミスまたは不正確な測定を招きやすい。