頸部部分まで連続する頭部部分を含む骨の上で、取得した3D医用画像から前記骨の頭部-頸部接合部上における隆起変形を特徴付けるパラメータを自動的に決定する方法であって、i取得した3D医用画像から前記骨の3D表面モデルを構築するステップと、ii前記骨の前記頭部の球形部分上で球を適合させるステップと、iii前記骨の前記頸部部分を特徴付ける頸部軸を決定するステップと、iv前記適合球および前記頸部軸から、前記頸部軸の周りを回転する前記骨の前記頭部上でクロック面基準を決定するステップと、v前記3D表面モデル上で、前記骨の前記頭部-頸部接合部を特徴付ける3D曲線を決定するステップと、vi前記3D曲線から、前記骨の前記頭部-頸部接合部の前記隆起変形の頂上を決定するステップであって、前記頂上が、前記3D曲線上で、前記頸部軸の方向に前記骨の前記頭部の頂点に最も近い点である、前記隆起変形の頂上を決定するステップと、vii前記隆起変形の前記頂上から、前記骨の前記頭部-頸部接合部の前記最大隆起変形を特徴付ける第1および第2のパラメータα3D、iMaxを決定するステップであって、前記第1のパラメータα3Dが、前記頸部軸方向に前記適合球の中心から生じる半線と、前記適合球の中心と前記隆起変形の前記頂上とをつなぐ線分との間の角度であり、前記第2のパラメータiMaxが、前記クロック面基準上で前記隆起変形の前記頂上を特定するクロック指標である、前記第1および第2のパラメータα3D、iMaxを決定するステップと、を含む方法。前記クロック面基準を決定するステップが、i前記骨の前記頸部軸を通過する12時の上部冠状半面を決定するステップと、ii前記骨の前記頭部上で、前記骨の前記頭部の最上部部分における前記冠状半面と前記骨の前記3D表面モデルとの交差位置で前記12時の指標を決定するステップと、iii前記骨の前記頭部上で、1時間ごとに前記頸部軸の周りで前記冠状半面を回転させることによって、連続クロック指標を決定するステップであって、現在の回転した半面と前記骨の前記3D表面モデルとの交差位置で、現在の時間指標が決定される、前記連続クロック指標を決定するステップとを含む自動計算によって実行される、請求項1に記載の方法。前記12時の上部冠状半面が、前記頸部軸を含み、前記膝3D画像から画定される膝中心点を通過する冠状面の上部部分から決定され、それによって前記適合球の中心が前記3D機械垂直軸を決定し、前記冠状面の前記上部部分が、前記頸部軸のレベルから始まって前記膝中心点とは反対の方向に延びる半面である、請求項2に記載の方法。前記3D曲線を決定する前記ステップが、i前記頸部軸を含み、前記クロック面基準上で頸部軸の周りを回転する1組の放射状の半面を決定するステップと、ii各放射状の半面に対して、前記適合球の前記頂点から生じ、前記3D表面モデルと前記放射状の半面との前記交差から決定される頭部輪郭曲線に沿って前記頸部の方向に動く点を決定するステップと、iii前記円の前記輪郭から事前定義された閾値距離にわたって、前記適合球と前記放射状の半面との前記交差によって決定される円の外側に位置する、前記頭部輪郭曲線に沿って動く前記点の第1の位置を決定するステップであって、この点が頭部-頸部接合部極限点を画定する、前記点の第1の位置を決定するステップと、ivすべての放射状の半面から、1組の3D頭部-頸部接合部極限点を決定するステップと、v前記骨の前記3D表面モデル上で、1組の3D交差点を通過する最適3D曲線として3D曲線を決定するステップであって、前記3D曲線が前記3D頭部-頸部接合部曲線を画定する、前記3D曲線を決定するステップとを含む自動計算によって実行される、請求項1から3の一項に記載の方法。前記放射状の半面が、クロック面基準の周りで少なくとも1時間ごとに規則的な角度間隔で決定される、請求項4に記載の方法。前記事前定義された閾値が、最小0.5mm~最大2mmの間隔である、請求項4または5の一項に記載の方法。1つの放射状の半面における頭部-頸部接合部極限点の前記決定は、前記頸部の方向に前記頭部輪郭曲線に沿って下へさらに2mmの最大距離内の前記極限点の隣接点も前記閾値距離にわたって前記円の外側に位置するという条件にさらに準拠する、請求項4から6の一項に記載の方法。すべての放射状の半面における各頭部-頸部接合部極限点の前記決定が、3D頭部-頸部接合部極限点の連続する3重項内の連続する点の対の相対的な3D距離を最小にするように、それぞれの頭部輪郭曲線に沿って前記閾値限度内の位置を調整することをさらに含む、請求項7に記載の方法。前記最適曲線が、前記1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の連続する点をつなぐ3D間断線によって決定される、請求項4から8のいずれかに記載の方法。前記最適曲線が、前記1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の前記連続する点を補間する最小の長さの3Dスプライン曲線によって決定される、請求項4から8のいずれかに記載の方法。前記1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の前記点が、各3D頭部-頸部接合部極限点の位置に前記3D頭部-接合部曲線の平滑な傾斜を作成するように、前記事前定義された閾値距離の限度内で前記適合球の輪郭の外側に位置しながら、それぞれの大腿骨頭の輪郭に沿ってさらに調整される、請求項10に記載の方法。頸部部分まで連続する頭部部分を含む骨の上で、取得した3D医用画像から、前記骨の前記頭部-頸部接合部上で隆起変形を特徴付けるパラメータを決定するシステムであって、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含み、前記コンピュータプログラムが、請求項1から11の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含む、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画像から、外科的に治療すべき骨の変形を、3次元空間で精密に、また高速かつ再現可能に特徴付けるのが困難であることである。本発明は、頸部部分まで連続する頭部部分を含む骨の上で、取得した3D医用画像から骨の頭部-頸部接合部上で隆起変形を特徴付けるパラメータを自動的に決定する方法を提供し、この方法は、i取得した3D医用画像から骨の3D表面モデルを構築するステップと、ii骨の頭部の球形部分上で球を適合させるステップと、iii骨の頸部部分を特徴付ける頸部軸を決定するステップと、iv適合球および頸部軸から、頸部軸の周りを回転する骨の頭部上でクロック面基準を決定するステップと、v3D表面モデル上で、骨の頭部-頸部接合部を特徴付ける3D曲線を決定するステップと、vi3D曲線から、骨の頭部-頸部接合部の隆起変形の頂上を決定するステップであって、前記頂上が、3D曲線上で、頸部軸の方向に骨の頭部の頂点に最も近い点である、決定するステップと、vii隆起変形の前記頂上から、骨の頭部-頸部接合部の最大隆起変形を特徴付ける第1および第2のパラメータα3D、iMaxを決定するステップであって、第1のパラメータα3Dが、頸部軸方向に適合球の中心から生じる半線と、適合球の中心と隆起変形の頂上とをつなぐ線分との間の角度であり、第2のパラメータiMaxが、クロック面基準上で隆起変形の頂上を特定するクロック指標である、決定するステップとを含む。有利には、クロック面基準を決定するステップは、i骨の頸部軸を通過する12時の上部冠状半面を決定するステップと、ii骨の頭部上で、骨の頭部の最上部部分における冠状半面と骨の3D表面モデルとの交差位置で12時の指標を決定するステップと、iii骨の頭部上で、1時間ごとに頸部軸の周りで冠状半面を回転させることによって、連続クロック指標を決定するステップであって、現在の回転した半面と骨の3D表面モデルとの交差位置で、現在の時間指標が決定される、決定するステップとを含む自動計算によって実行される。前記12時の上部冠状半面は、頸部軸を含み、膝3D画像から画定される膝中心点を通過する冠状面の上部部分から決定することができ、それによって適合球の中心が3D機械垂直軸を決定し、冠状面の上部部分は、頸部軸のレベルから始まって膝中心点とは反対の方向に延びる半面である。3D曲線を決定するステップは、i頸部軸を含み、クロック面基準上で頸部軸の周りを回転する1組の放射状の半面を決定するステップと、ii各放射状の半面に対して、適合球の頂点から生じ、3D表面モデルと放射状の半面との交差から決定される頭部輪郭曲線に沿って頸部の方向に動く点を決定するステップと、iii円の輪郭から事前定義された閾値距離にわたって、適合球と放射状の半面との交差によって決定される円の外側に位置する、頭部輪郭曲線に沿って動く点の第1の位置を決定するステップであって、この点が頭部-頸部接合部極限点を画定する、決定するステップと、ivすべての放射状の半面から、1組の3D頭部-頸部接合部極限点を決定するステップと、v骨の3D表面モデル上で、1組の3D交差点を通過する最適3D曲線として3D曲線を決定するステップであって、3D曲線が3D頭部-頸部接合部曲線を画定する、決定するステップとを含む自動計算によって実行することができる。放射状の半面は、クロック面基準の周りで少なくとも1時間ごとに規則的な角度間隔で決定されることが好ましい。事前定義された閾値は、最小0.5mm~最大2mmの間隔であることが好ましい。1つの放射状の半面における頭部-頸部接合部極限点の決定は、頸部の方向に頭部輪郭曲線に沿って下へさらに2mmの最大距離内の極限点の隣接点も閾値距離にわたって円の外側に位置するという条件にさらに準拠することができる。すべての放射状の半面における各頭部-頸部接合部極限点の決定は、3D頭部-頸部接合部極限点の連続する3重項内の連続する点の対の相対的な3D距離を最小にするように、それぞれの頭部輪郭曲線に沿って閾値限度内の位置を調整することをさらに含むことができる。有利には、前記最適曲線は、1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の連続する点をつなぐ3D間断線によって決定される。別の実施形態によれば、前記最適曲線は、1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の連続する点を補間する最小の長さの3Dスプライン曲線によって決定される。1組の3D頭部-頸部接合部極限点内の点は、各3D頭部-頸部接合部極限点の位置に3D頭部-接合部曲線の平滑な傾斜を作成するように、事前定義された閾値距離の限度内で適合球の輪郭の外側に位置しながら、それぞれの大腿骨頭の輪郭に沿ってさらに調整することができる。本発明の別の目的は、頸部部分まで連続する頭部部分を含む骨の上で、取得した3D医用画像から、骨の頭部-頸部接合部上で隆起変形を特徴付けるパラメータを決定するシステムであり、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含み、前記コンピュータプログラムは、請求項1から11の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含む。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。大腿骨頸部の回転角、および大腿寛骨臼インピンジメントFAI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角によって測定される頭部-頸部接合部の隆起変形の振幅など、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。この方法を、特に大腿部について説明するが、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rotoid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、骨の頭部-頸部接合部上の隆起変形を特徴付ける主なパラメータを、高速に、精密に、かつ再現可能に、骨の3D画像から決定することである。以下の詳細な方法は、処理ユニット上でソフトウェアプログラムの形式で実施されるアルゴリズムとして理解されなければならない。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。骨の変形は、一般に臀部の運動中に大腿部と寛骨臼との間で繰返し衝突が生じる位置において頭部-頸部接合部で隆起が形成されることからなる。前述のように、3D画像ボリューム内の1つまたはいくつかの2Dスライスにおいて、解剖学的構造の特徴付けは頸部の回転角の測定に基づいており、変形の特徴付けはα角の測定に基づいている。標準的な慣行では、骨のそれら特徴的要素の決定は、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画像内で手動で実行される。3D幾何学的要素の決定のために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、そのような決定には時間がかかる。3次元における頸部回転角および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、大腿骨頸部軸、大腿骨頭上のクロック面、ならびに膝の回転軸という解剖学的基準要素の精密な決定に基づいて行う必要がある。本発明の目的は、大腿部の解剖学的構造の奇形の特徴付け値を非常に迅速に、3D画像からのそれらの重要な幾何学的要素に基づいて、自動的かつ正確に決定する方法を記載することである。図1に示すように、患者の3D医用画像試験は、この方法に対する最初の入力として、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。医用画像試験の一例として、コンピュータ断層撮影法CT試験を実行することができる。臀部に対する従来の3D画像取得プロトコルに加えて、本発明者らの方法は、膝のレベルでいくつかの余分の画像を取得することを必要とする。3D画像は、知られている相対的な位置で2D画像を平行に積み重ねることによって表される。3D画像の取得は、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準備ステップである。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て、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、骨の頭部-頸部接合部の隆起変形を特徴付ける指標を出力として作成するステップとを連続して行うことを含む。最初の2つのステップPS1およびPS2は、本発明の方法に必要な準備ステップであるが、それ自体は本発明の範囲内にはない。したがって、最初の2つのステップについて十分に詳細には説明しないが、これらのステップの実施およびこれらのステップから結果として得られる要素の例のみについては説明する。この方法の第1の準備ステップPS1は、図2に示すように、骨の3D医用画像から骨表面Sの3D表面モデルを作成することからなる。CT画像の場合、閾値処理を使用して、3D画像点の各値と、皮質骨を表すハウンスフィールド単位の事前定義された閾値とを比較し、閾値に近接する値を有する点を保持することによって、最初の表面モデルを決定する。近接とは、閾値から10~-10の範囲内であることを概ね意味する。この処理により、3D画像の空間内で連結成分を画定する複数のバイナリオブジェクトを生成する。それら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、骨の外面だけが残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。しかし、閾値処理は、骨表面と隣接する骨とをマージして表面にいくつかの欠陥を生じる傾向があるため、生成された表面モデルSは通常、完全ではない。それら不完全性は、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。マーチングキューブまたはディバイディングキューブなどの類似の従来の方法を適用して、骨の表面モデルを構築することもできる。以下、3D画像から再構築された骨の表面を3D表面モデルと呼ぶ。3D表面モデルは、頭部表面および頸部表面を含む解剖学的表面の異なる部分を含む。次の準備ステップPS2は、図2に示すように、3D表面モデル内で骨の頭部の球形部分に適合する球SFを識別することによって始まる。この球SFを計算するには、頭部を通過するように選択された少なくとも2つの直交する再フォーマットされた2Dスライス内で円を完全に手動で識別することから、最良適合球に収束させ、それによって3D頭部中心点Hおよび半径Rを提供する完全に自動の反復方法まで、いくつかの方法が存在する。球SFを決定する方法の一例は、近似頭部中心点および近似半径の識別に基づく反復方法を適用し、次いで近似頭部中心点および近似半径から、3D表面モデル点に対する球のロバストな最小2乗フィッティングを適用することである。その結果、球SFの頭部中心点Hおよび半径Rが決定される。第2に、検出された頭部中心Hから、骨の頸部の向きを特徴付ける3D頸部軸AXを識別する必要がある。この場合も、頸部を通過するように選択された少なくとも2つの直交する再フォーマットされた2Dスライス内で線を手動で識別することから、完全に自動的な反復方法まで、いくつかの方法を適用することができる。頸部軸AXを検出するための選択肢の一例を、図3Aおよび図3Bに示す。この選択肢は、頭部中心Hを通過する近似軸AX0の識別に基づく反復方法を適用し、次いでAX0を通過する3D表面モデルの2つの直交する横断面に最小化処理を適用することからなる。各断面において、この処理では、3D表面モデルの横断面内でAX0から頸部部分の輪郭までの距離を最小にするように、AX0の位置を調整する。図3Aおよび図3Bに示すように、両横断面において、頸部部分の輪郭の軸AX0の両側における最も近い点AiおよびA’iが計算される。最小化処理は、点AiおよびA’iとAX0上のそれぞれの直交する投影との距離を最小にするように、両横断面内でAX0の位置を調整することからなる。その結果得られる軸が、頸部軸AXである。最後に、中心Hおよび大腿骨頸部軸AXを有する大腿骨頭球SFが決定された後、大腿骨頭中心H、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。これら最後2つの解剖学的要素は、図4Aに示すように、膝関節のレベルで取得される3D画像から決定される。これらの画像から、膝中心点Kが決定される。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の推定点となる。膝中心の位置をさらに絞り込むために、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軸が決定された後、MLe線分の中間点として、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。これらすべての解剖学的要素から、大腿部座標系が次のように構築される。原点は大腿骨頭中心Hを中心とし、XF軸はベクトルHKによって画定され、ZF軸は、XFにMLを掛けたベクトル積として画定され、YF軸は、ZFにXFを掛けたベクトル積として画定される。次いで、大腿部座標系の軸方向の平面におけるML軸に対する頸部軸の向きである頸部の回転角を測定することが可能であり、これは、外科的治療を決定するすべての場合の分析において考慮すべき重要な要素である。3D画像基準を直接使用して、3D機械基準の向きを決めることが可能であるが、試験中の患者の位置は、期待される機械的な向きを満たすように制御できると仮定する。さらに説明では、解剖学的方向は、3D機械基準および頸部の軸から、次のように定義される。[A]上部-下部方向はXFに沿った向きであり、[B]内側-外側方向はYFに沿った向きであり、[C]後部-前部方向はZFに沿った向きであり、[D]近位-遠位方向は、頭部中心Hから頸部までの方向で頸部軸に沿った向きである。この方法の次のステップS3は、骨の頭部の3D表面モデル上で、頭部部分を有する骨にアドレスするときに臨床上重要なクロック面基準系を自動的にマッピングすることからなる。図5Aおよび図5Bに示すように、クロック面は、外科医が大腿骨頭表面上で点の位置を識別するために一般に使用する12時間の角区分を表す放射状の基準系である。クロック面は、12時平面P12hの位置を決定することによって、完全に決定することができる。次いで、この平面が頸部軸AXの周りを連続して回転することで、1時、2時、およびそれ以降を、11時の位置まで画定する。図5Aに示すように、本発明者らの方法は、3D表面モデルと、上記で規定した方法によって決定された頸部軸AXおよび膝中心点Kを通過する平面との交差線の最上部部分の位置として、12時平面P12hの位置を決定することからなる。これにより、3D画像からクロック面を完全に自動的に決定する。一旦、大腿部上でクロック面が決定されると、目標は、3D大腿骨頭球SFと大腿部3D骨表面モデルとを重ね合わせて2つの表面が交差する3D曲線を特定および定量化することによって、大腿部の隆起変形を特徴付けることとなる。この方法の次のステップS4は、骨の頭部-頸部接合部を特徴付ける3D曲線を自動的に決定することからなる。3D頭部-頸部接合部曲線を決定するために、図5Bに示すように、3D画像ボリュームにおいて、頭部中心Hを通って頸部軸AXの周りを回る1連の半面Piが計算される。それらの半面Piは、12時から始まるクロック指標iによって識別される。好ましい実施形態では、半面Piは、クロックの周りで1時間ごとに計算される。しかし、30分ごとに、またはさらに精密に計算することもできる。このステップの難点の1つは、頭部-頸部接合部の3D表面モデルが不完全な表面を表し、表面の再構築中のアーチファクトによって生成される局所的な小さなずれが3D曲線の誤った決定を招く可能性があることである。図6に示すように、頸部軸AXの周りの平面半面Piごとに、クロック面内のすべての指標ii=12、1、2、...11に対して、大腿骨頭球SFと半面Piとの交差が計算され、大腿骨頭の輪郭FCiを作成する3D表面モデルと半面Piとの交差に重なる円Ciを作成する。次に各半面Piに対して、以下の説明に従って、輪郭FCiが円Ciの外側にずれる位置に対応する輪郭FCi上の点Miが計算される。頸部とは反対側の大腿骨頸部軸AXと円Ciとの間の交差点として、大腿骨頭頂点Apが画定される。点Miは、所与の閾値距離TDにわたって、輪郭FCi上に位置し、かつ円Ciの外側に位置する、大腿骨頭頂点Apに最も近い点として決定され、頸部の方向に輪郭FCiに沿ってさらに下の隣接点M’iも円Ciの外側に位置する。そのような閾値距離TDは通常、0.5mm~1mmに設定され、正確な結果を提供するには2mm未満にしなければならない。輪郭FCiに沿った隣接点M’iは通常、Miに対して2mmの最大距離までで考慮される。この点Miは、半面Pi内の骨の頭部-頸部接合点と見なされる。この方法の一実施形態では、上記の条件に準拠する点Miを検出する処理が図7に示されており、次のように自動的に実行される。頂点Apから始まり、点Mijここでjは、0°~180°の角度の指標位置の1より大きい整数であるが、頸部の方向へ大腿骨頭の輪郭をたどる。第1の点Mi1が円Ciの外側に位置するかどうかが検出される。しかし、円Ciの境界からの距離が閾値距離TDより小さい場合、Mi1は破棄され、点Mijは引き続き、頸部の方向へ大腿骨頭輪郭上の経路を進む。円Ciの外側に位置する次の点Mi2が検出され、円Ciの境界からの距離が閾値距離TD以上である場合、頸部の方向における大腿骨頭の輪郭上の隣接点M’i2も試験される。M’i2が円Ciの外側に位置しているが、円Ciの境界からの距離が閾値距離より小さい場合、Mi2も破棄され、点Mijは引き続き、頸部の方向へ大腿骨頭輪郭上の経路を進む。円Ciの外側に位置する次の点Mi3が検出され、円Ciの境界からの距離が閾値距離TD以上である場合、頸部の方向における大腿骨頭の輪郭上の隣接点M’i3も試験される。M’i3が円Ciの外側に位置し、円Ciの境界から閾値距離TDより大きい距離を空けている場合、点Mi3は、求めていた点Miとして選択される。この処理により、再構築された3D表面モデルの不完全性に起因しうる小さい局所的な隆起を検出するのを回避し、頭部-頸部接合部の3D曲線を決定するときに頭部-頸部の変形の実際の隆起のみを確実に考慮する。この方法の別の実施形態では、前述の隣接点試験はまた、半面Piに直交する方向で実行することもでき、このとき隣接点は、輪郭FCiの両側で3D表面モデル上に位置し、それによって2Dだけでなく3Dにおける実際の隆起の検出に対する基準criteiaを強化する。この方法の別の実施形態では、輪郭FCi上で半面Piにおいて検出された点Miの位置は、図8に示すように、点Mi1および点Mi-1がそれぞれ輪郭FCi1およびFCi-1上で半面Pi1およびPi-1において検出されるという連続性に関する制約に準拠するようにさらに調整することができる。すべてのMi点から作成される最終3D曲線の平滑さを予測するために、Mi-1からMiへの距離とMiからMi1への距離との和SMiを最小にすることによって、すべての点Miに対する連続する点の3重項Mi-1、Mi、Mi1における中心点Miの位置を調整することが可能である。したがって、点Miは点Niになるように調整され、ここでNiは、輪郭FCi上に、円Ciの外側で、閾値TD以下の距離の範囲内に位置し、Mi-1からNiへの距離とNiからMi1への距離との和SNiは、SMiより小さくなる。図8に示すように、クロックの周りで連続するPi半面においてすべての点Miが決定されたとき、大腿骨頭表面の周りのすべての点Miを連結することで、3D曲線1を決定する。この方法の一実施形態では、点Miの連結は、連続する点Mi間でまっすぐな連結線分を使用して実行することができ、こうして3D間断線を作成することができる。別の実施形態では、最小の長さの3Dスプライン曲線を適合させて連続するMi点を補間することによって、最小の3D曲線を決定することができる。ここで各半面Piでは、大腿骨頭部-頸部接合部を特徴付けるために使用される一般的な指標である2Dα角αiが、図6に示すように、大腿部の球中心Hから頸部軸AXの方向への半線と、大腿部の球中心Hから点Miへの半線との間の角度として自動的に計算される。ここでMi点を通過する3D曲線を、3Dα曲線と呼ぶ。図9に示すように、上記のステップからの統合として、すべての2Dα角αiから、2Dα角αiの中の最大値として、3Dα角α3Dが決定される。対応する点Miは、隆起変形を特徴付ける頭部-頸部接合部曲線の頂上を決定し、これを最大点Mmaxと呼び、対応するクロック指標を最大指標iMaxと呼ぶ。最大α3D角は、骨の変形の量を定量化することによって3D隆起を特徴付ける第1のパラメータである。最大クロック指標iMaxは、クロック面上にその位置を与えることによって3D隆起を特徴付ける第2のパラメータである。このとき3Dα曲線および1対の指標α3D、iMaxは、大腿骨頭部-頸部接合部の隆起変形を完全に特徴付ける。前述の頸部回転測定とともに、隆起を特徴付けるパラメータによって、外科医は、最も適当な外科的治療を決定することができる。利点本発明の利点は、使用者の対話から可能な限り少ない入力しか必要としない、3D画像における骨の頭部-頸部接合部の変形を定量化および特定する特徴的要素の精密かつ自動的な決定である。このとき、これらの要素の決定から、外科医は最も適当な外科的治療を決定することが可能である。通常、それらの特徴付け測定は、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く、場合によっては外科的治療の選択を誤らせる。したがって本発明者らの方法は、病状の分析中にこれらの測定を実行する高速でより信頼性が高い処理を提供する。