現在診断画像をセグメント化するシステムであって、複数の患者から生成された、選択された関心ボリュームの以前に生成された診断画像において、関心ボリュームをセグメント化する1又は複数のワークステーションと、前記以前に生成されセグメント化された画像を位置合わせし、前記以前に生成されセグメント化された画像をマージして、1各ボクセルが前記関心ボリュームを表す確率、2各ボクセルがバックグラウンドを表す確率、及び3平均セグメント化境界、を示す確率マップを与えるようにプログラムされる1又は複数のプロセッサと、前記確率マップを現在患者の関心ボリュームの現在診断画像と位置合わせして、変換された確率マップを生成するセグメント化プロセッサと、を有するシステム。前記セグメント化プロセッサは、前記平均セグメント化境界を、前記現在画像及び前記現在画像に位置合わせされたモデルのうち一方の前記関心ボリュームに位置合わせするステップと、前記現在画像又は前記モデルに位置合わせされるように前記平均セグメント化境界が変換された該変換を決定するステップと、前記変換された確率マップを生成するように、前記決定された変換によって前記確率マップを変換するステップと、を実施することによって、前記確率マップを前記現在画像と位置合わせするようにプログラムされる、請求項1に記載のシステム。前記現在画像の少なくとも選択されたボクセルが1前記関心ボリューム及び2前記バックグラウンドを示す確率を決定するために、前記診断画像の特性に基づいて前記関心ボリュームの診断画像を分類するように事前に訓練されたクラシファイヤと、前記クラシファイヤからの確率と、前記現在画像と位置合わせされる前記変換された確率マップからの対応するボクセルの確率とをマージするマージプロセッサ又はコンピュータルーチンと、を更に有する、請求項1又は2に記載のシステム。前記クラシファイヤ及び前記確率マップからの確率がマージされるための相対加重を調整するユーザ入力装置を更に有する、請求項3に記載のシステム。前記マージされた確率に基づいて、前記現在画像内の前記関心ボリュームのセグメント化境界を決定するセグメント化境界プロセッサ又はコンピュータルーチンと、前記決定されたセグメント化境界を前記現在画像と組み合わせるプロセッサ又はコンピュータルーチンと、を更に有する、請求項3又は4に記載のシステム。前記変換された確率マップ内で閾値を上回る確率を有する前記現在画像のボクセルを、前記関心ボリューム及び前記バックグラウンドの一方に割り当て、閾値以下の確率を有するボクセルを、前記関心ボリューム及び前記バックグラウンドの他方に割り当てる閾値処理装置又はプロセッサを更に有する、請求項1又は2に記載のシステム。前記関心ボリュームに割り当てられたボクセルと前記バックグラウンドに割り当てられたボクセルとの間のインタフェースから、前記セグメント化境界を決定するセグメント化境界プロセッサと、前記セグメント化境界を前記現在画像と組み合わせるようにプログラムされる画像プロセッサと、前記セグメント化された現在画像が表示されるディスプレイと、前記セグメント化境界を調整し、表示される前記セグメント化された現在画像のセグメント化を調整するために、ユーザが入力装置によって確率閾値を調整する該入力装置と、を有する、請求項6に記載のシステム。前記セグメント化された現在画像が記憶される医療データベースと、放射線治療計画プロセスを実施するために前記セグメント化された現在画像を使用する放射線治療計画システムと、を更に有する、請求項1乃至7のいずれか1項に記載のシステム。診断画像をセグメント化する方法であって、複数の患者から生成された、選択された関心ボリュームの以前の診断画像において、関心ボリュームをセグメント化するステップと、前記セグメント化された以前の画像を位置合わせするステップと、前記セグメント化された以前の画像をマージして、1各ボクセルが前記関心ボリュームを表す確率、2各ボクセルが前記バックグラウンドを表す確率、及び3平均セグメント化境界、を示す確率マップを与えるステップと、を含む方法。変換された確率マップを生成するために、前記確率マップを現在患者からの前記関心ボリュームの現在診断画像と位置合わせするステップを更に含む、請求項9に記載の方法。前記確率マップを前記現在診断画像と位置合わせする前記ステップが、前記平均セグメント化境界を、前記現在画像及び前記現在画像に位置合わせされるモデルのうち一方の前記関心ボリュームに位置合わせするステップと、前記現在画像との位置合わせをもたらすように前記平均セグメント化境界が変換された該変換を決定するステップと、前記決定された変換により前記確率マップを変換して、前記変換された確率マップを生成するステップと、を含む、請求項10に記載の方法。前記現在画像の少なくとも選択されたボクセルが1前記関心ボリューム及び2前記バックグラウンドを示す確率を決定するために、前記現在画像の特性に基づいて、事前に訓練されたクラシファイヤルーチンによって、前記関心ボリュームの現在画像を分類するステップと、前記クラシファイヤルーチンからの確率と、前記現在画像と位置合わせされるように変換された前記確率マップからの確率とをマージするステップと、を更に含む、請求項10又は11に記載の方法。前記マージされた確率に基づいて、前記現在画像の前記関心ボリュームのセグメント化境界を決定するステップと、前記決定されたセグメント化境界を前記現在画像と組み合わせるステップと、を更に含む、請求項12に記載の方法。前記変換された確率マップ内で、閾値を上回る確率を有する前記現在画像のボクセルを前記関心ボリューム及び前記バックグラウンドの一方に割り当て、閾値以下のボクセルを前記関心ボリューム及び前記バックグラウンドの他方に割り当てるステップと、前記関心ボリュームに割り当てられた前記ボクセルと、前記バックグラウンドに割り当てられた前記ボクセルと、の間のインタフェースから前記セグメント化境界を決定するステップと、前記セグメント化境界を前記現在画像と組み合わせて、セグメント化された現在画像を生成するステップと、前記セグメント化された現在画像を表示するステップと、を更に含む、請求項10又は11に記載の方法。前記セグメント化境界を調整し、前記セグメント化され表示された現在画像のセグメント化を調整するために、前記閾値を調整するステップを更に含む、請求項14に記載の方法。請求項9乃至15のいずれか1項に記載の方法を実施するように1又は複数のプロセッサを制御するための1又は複数のコンピュータプログラムを担持する有形コンピュータ可読媒体。請求項9に記載の方法によって生成された確率マップ。現在診断イメージングデータを生成する診断イメージングスキャナと、前記現在診断イメージングデータを前記現在画像に再構成する再構成プロセッサと、セグメント化された現在画像を生成するために、請求項10乃至17のいずれか1項に記載の方法を実施するようにプログラムされた1又は複数のプロセッサと、前記セグメント化された現在画像が表示される表示装置と、を有する診断イメージングシステム。現在診断画像をセグメント化するシステムであって、1各ボクセルが関心ボリュームを表す確率、2各ボクセルがバックグラウンドを表す確率、及び3平均セグメント化境界、を示す確率マップを、現在患者の関心ボリュームの現在診断画像と位置合わせして、変換された確率マップを生成するセグメント化プロセッサであって、前記変換された確率マップの生成が、前記平均セグメント化境界を、前記現在診断画像及び前記現在画像に位置合わせされたモデルのうち一方の関心ボリュームに位置合わせするステップと、前記現在画像又は前記モデルに位置合わせされるように前記平均セグメント化境界が変換された該変換を決定するステップと、前記決定された変換により前記確率マップを変換して、前記変換された確率マップを生成するステップと、を実施することにより行われる、セグメント化プロセッサと、前記確率マップによって示される確率に基づいて、前記現在画像内の前記関心ボリュームのセグメント化境界を決定する境界プロセッサ又はコンピュータルーチンと、前記決定されたセグメント化境界を、前記現在診断画像と組み合わせる合成プロセッサ又はコンピュータルーチンと、前記セグメント化された現在診断画像が表示されるディスプレイと、を有するシステム。前記確率マップを生成する1又は複数の確率マッププロセッサを更に有し、前記確率マッププロセッサが、複数の他の患者から生成された前記関心ボリュームの以前に生成された診断画像において、前記関心ボリュームの複数の以前に生成されセグメント化された画像を位置合わせし、前記以前に生成されセグメント化された画像をマージして、前記確率マップを形成する、ようにプログラムされる、請求項19に記載のシステム。モデルを境界にフィットさせるための1つの効率的なモデルベースのセグメント化技法は、柔軟な三角形メッシュとしてモデルを規定し、三角形メッシュを関心のある対象又は器官の境界に適応させることを含む。メッシュモデルを現在画像データにフィットさせるための1つの技法は、反発力をメッシュモデルに数学的に適用することを含む。具体的には、技法は、メッシュを、例えば画像内のエッジ又は境界のような既知の画像フィーチャに引き寄せる外部エネルギーと、モデルにその形状を維持させる反対の形状維持内部エネルギーとの間の釣合いを決定する。残念ながら、モデル形状に制約を課すことは、関心のある構造又は器官の境界を正確にたどる際に不利益でありうる。2つのエネルギー項の間で最適のバランスを見つけることは、通常、容易な作業ではなく、曖昧解又は複数のポテンシャル解につながりうる。本願は、多くの場合、セグメント化の不確実さのエリアを表す適応されたメッシュの周りの帯状域に位置するボクセルを分類することによって、より正確な最終のセグメント化結果を達成する洗練されたアプローチを記述する。1つの検知によれば、現在診断画像をセグメント化するシステムが提供される。1又は複数のワークステーションは、複数の他の患者から生成された、選択された関心ボリュームの以前に生成された高コントラスト診断画像において、関心ボリュームをセグメント化する。1又は複数のプロセッサが、以前に生成されセグメント化された画像を位置合わせし、以前に生成されセグメント化された画像をマージして、確率マップを生成するようにプログラムされる。確率マップは、各ボクセルが関心ボリュームを表す確率、各ボクセルがバックグラウンドを表す確率、及び平均セグメント化境界を示す。セグメント化プロセッサは、確率マップを、現在患者の関心ボリュームの現在診断画像と位置合わせして、変換された確率マップを生成する。別の見地によれば、診断画像をセグメント化する方法が提供される。複数の患者から生成された、選択された関心ボリュームの以前の診断画像において、関心ボリュームがセグメント化される。セグメント化された以前の画像は位置合わせされ、セグメント化され位置合わせされた以前の画像は、マージされて、確率マップを与える。確率マップは、各ボクセルが関心ボリュームを表す確率、各ボクセルがバックグラウンドを表す確率、及び平均セグメント化境界を示す。別の見地によれば、上述の方法によって生成された確率マップが提供される。別の見地によれば、上述の方法を実施するように1又は複数のプロセッサを制御するための1又は複数のコンピュータプログラムを担持する有形コンピュータ可読媒体が提供される。1つの利点は、完全自動化された正確なセグメント化を容易にすることにある。別の利点は、より信頼性の高いセグメント化結果にある。当業者であれば、以下の詳細な説明を読み、理解することにより、本発明の他の利点が分かるであろう。本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の取り合わせ、並びにさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形を取り得る。図面は、好適な実施形態を示すことのみを目的とし、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。図1を参照して、例えばCTスキャナ、MRIスキャナ、PETスキャナ、核スキャナ、超音波スキャナ等の診断イメージングスキャナ10が、現在3D診断画像を生成するために再構成プロセッサ12によって再構成される画像データを生成する。現在3D診断画像は、メモリ、メモリセグメント又はバッファ14に記憶される。図1を引き続き参照し、図2を更に参照して、メモリ又はメモリセグメント20が、3D確率マップ22のライブラリを記憶する。確率マップは、本例では脳幹である関心のある領域又はボリュームの一部であることが分かっている関心領域のボリューム24を規定する。バックグラウンド領域26は、バックグラウンドであり、すなわち脳幹でないことが分かっている対象又は組織を規定する。すなわち、脳幹領域24内のボクセルは、脳幹を示す100の確率及びバックグラウンドを示す0の確率を有する。反対に、バックグラウンド領域26内のボクセルは、バックグラウンドを示す100の確率及び脳幹を示す0の確率を有する。不確定領域28が、脳幹領域24とバックグラウンド領域26との間にある。不確定領域では、各ボクセルは、それが関心のある対象又は器官例えば脳幹にある100から0までの確率を有するとともに、それがバックグラウンドにある0から100までの確率を有する。脳幹又は他の関心ボリュームの確率マップ22を生成するために、良好なコントラストをもつ、すなわち正確にセグメント可能な境界を有する画像は、バイナリマスクを規定するために、ワークステーション30において手作業でセグメント化される。例えば、脳幹のような関心ボリュームに対応するボクセルの全てが、例えば1のような最大の確率値を与えられ、バックグラウンドに対応するボクセルの全ては、例えばゼロのような最小確率値を与えられる。バイナリマスクの最小及び最大確率領域の間の境界は、マスクの境界、すなわち三角メッシュ表面によって規定されうるセグメント化境界を規定する。1又は複数のプロセッサ32は、複数のバイナリマスク及びセグメント化境界を位置合わせするようにプログラムされるバイナリマスク位置合わせコンピュータルーチン34を有する。すなわち、バイナリマスクは、異なるサイズの患者又は関心対象にあわせて調整するために、スケーリングされ、シフトされ、回転される等行われ、任意には、例えば、関心対象の異なる動き状態において生成される画像を補償し、それらを揃えるために、弾力的に変形される。1又は複数のプロセッサ32は、更に、複数の位置合わせされたバイナリマスクをマージするようにプログラムされ、又はかかるマージを行うバイナリマスクマージングコンピュータルーチン36を有する。本例において、すべてのバイナリマスクによってバックグラウンドと規定されるバックグラウンド領域は、ゼロの確率値を与えられ、バイナリマスクの全てによって脳幹の一部であると規定される脳幹領域は、1の値を割り当てられ、すなわち脳幹領域24に割り当てられる。複数の画像における境界の相対ロケーションに基づいて、ゼロより大きく、1より小さい確率が、不確定領域28に対応する他のボクセルに割り当てられる。例えば、不確定領域の各ボクセルは、バイナリマップ内のその値の平均値を与えられる。ボクセルが、複数のマップの半分でバックグラウンドであり、すなわちゼロの値であり、マップの半分で1の値の脳幹である場合、ボクセルは、平均値又は0.5を割り当てられる。プロセッサ32は更に、メジアン又は平均セグメント化境界40、すなわち、バイナリマスクの全てのセグメント化境界の中間又はメジアン又は他の平均ロケーション、を決定するようにプログラムされ、又はかかる決定を行うコンピュータルーチン38を有する。各ボクセル及び平均セグメント化境界ごとの確率は、セグメント化マップ22を規定する。一般に、この同じプロセスが、多数の異なるイメージングロケーション又はアプリケーションに適した確率マップのライブラリを構築するために、関心のある複数の器官又はボリュームについて実施される。一実施形態において、モデルベースのセグメント化プロセッサ50は、慣習的なボリューム又は器官モデルをモデルライブラリ54から抽出し、それを関心のあるボリューム又は器官にフィットさせるコンピュータルーチン52を含むようにプログラムされる。セグメント化プロセッサは更に、確率モデルからの平均セグメント化境界40を慣習的なモデルと位置合わせするコンピュータルーチン56を含むようにプログラムされるとともに、平均セグメント化境界を、位置合わせされた慣習的なモデルと位置合わせさせるための変換を決定するようにプログラムされ、又はかかる決定を行うコンピュータルーチン58含む。セグメント化プロセッサは更に、確率マップが現在画像の関心のあるボリューム又は器官と位置合わせされるようにするために、この決定された変換に従って確率マップを変換するようにプログラムされ、又はかかる変換を行うコンピュータルーチン60を有する。変換された確率マップは、バッファ又はメモリ62に記憶される。モデルベースの位置合わせ56のために慣習的なモデルを使用することに代わって、確率マップからの平均セグメント化境界が、モデルとして使用されることができる。完全自動化された実施形態において、プロセッサ又はコンピュータルーチンのようなクラシファイヤ70は、強度、勾配、テクスチャ等の画像特性に基づいて、画像のボクセルを、関心のあるボリューム又は器官に属するものとして、バックグラウンドに属するものとして、又はその確率に関して、分類するように事前に訓練される。クラシファイヤは、ダミーデータを使用してオフラインで事前に訓練される。最近傍法、サポートベクトルマシン等の多数の既知の分類技法の任意のものが使用されることができる。関心ボリュームは、例えば平滑化、丸め、急激な遷移の自由度等の知られている表面特性を有することができる。クラシファイヤは、各ボクセルがバックグラウンド又は関心のあるボリューム若しくは器官に属する確率を生成するために、バッファ14からの現在画像を処理する。図3を参照して、処理時間を節約するために、分類プロセスは、変換された確率マップの不確定領域28に対応するボクセルに対してのみ実施されることができる。明らかに関心のある器官若しくはボリューム又はバックグラウンド内にあるものとして確率マスクによって決定されている領域24、26は処理されない。任意に、閾値回路又はプロセッサは、関心のある器官又はボリュームにある100の確率及びバックグラウンドにある100の確率を表すゼロ又は1の確実さを有するボクセルを排除することによって、不確定領域28を識別するように、変換された確率マップを処理することができる。任意には、分類が、関心のあるボリューム若しくは器官又はバックグラウンド内にある確率が95より低いと確率マップが決定したボクセルに対してのみ実施されるように、閾値が、低く設定されることができる。マージプロセッサ又はコンピュータルーチン80は、ボクセルごとに、クラシファイヤ70によって決定された確率及び変換された確率マップ62からの確率をマージするようにプログラムされる。マージは、一実施形態において、各ボクセルごとに、分類及び確率マップの確率を平均する。確率を合成する他の技法も更に企図される。一例として、オペレータ制御部又は第1のスライダ82が、クラシファイヤ及び確率マップの確率の相対加重を調整するために提供されることができる。人間のオペレータは、閾値境界を調整するように相対加重を選択的に調整することができる。マージされた確率に基づいて、マージプロセッサは、各ボクセルが、関心のあるボリューム若しくは器官又はバックグラウンド内にある比較的高い可能性を有するかどうか、を決定する。決定されたセグメント境界は、2つの領域の間のインタフェースから決定され、適当なメモリ又はバッファ84に記憶される。画像プロセッサ90は、セグメント化された画像を生成するために、決定されたセグメント化境界84とメモリ又はバッファ14からの現在画像を組み合わせる合成するようにプログラムされ、又はかかる組み合わせを行うコンピュータルーチン92を含む。画像プロセッサ90は、任意には、セグメント化された境界と組み合わせられた現在画像、すなわちセグメント化された現在画像、のカラー化、平滑化等の更なる画像処理を実施するようにプログラムされ、又はこれを行うコンピュータルーチン94を有する。セグメント化された現在画像は、患者の電子カルテの一部として、患者医療データベース96に記憶される。ビデオプロセッサ98は、セグメント化された画像94から、選択されたスライス、3Dボリューム表現等を抽出し、例えばビデオモニタのような人間可読ディスプレイ100上にそれらを表示する。半自動の実施形態において、閾値回路、プロセッサ又はコンピュータルーチン110は、変換された確率マップの各ボクセルに関する確率が閾値を越えるかどうかを判定する。例えば、閾値は、まず、上記の例のように0.5に設定されることができ、この値は、ボクセルが、関心ボリューム及びバックグラウンドにある等しい見込みをもつことを示す。プロセッサ又はコンピュータルーチン112は、バックグラウンドにある見込みが比較的高いボクセルと、関心のあるボリューム又は器官にある見込みが比較的高いボクセルとの間のインタフェースに基づいて、セグメント化境界を規定する。この実施形態において、セグメント化境界114は、セグメント化境界を現在画像と組み合わせる画像プロセッサルーチン92に供給される。ディスプレイ100上でセグメント化された画像を観察するオペレータは、ユーザ入力装置116を使用して閾値110を調整し、この例では、0.5の閾値を1の方へ高くなるようにシフトさせ、又はゼロの方へ低くなるようにシフトさせる。閾値が調整されるにつれて、関心のあるボリューム又は器官とバックグラウンドの間のインタフェースは、セグメント化境界114に従ってシフトする。一実施形態において、オペレータがディスプレイ100上に表示されるセグメント化に満足するまで、オペレータは、より高い閾値及びより低い閾値を選択するようにマウスでスライダを移動させる。セグメント化がオペレータによって一旦最適化されると、最適化されたセグメント化は、患者医療データベース96に記憶される。画像セグメント化が完了すると、セグメント化された画像は、さまざまな用途を有する。例えば、セグメント化された画像は、放射線治療プロトコルを計画するために、放射線治療システム120において使用されることができる。当然ながら、セグメント化された画像の多くの他の用途が企図される。上述の考察において、さまざまなプロセッサ、コンピュータルーチン及びステップが、1又は複数のコンピュータ又はプロセッサによって実施されうることが理解されるべきである。単一のプロセッサが、コンピュータプロセス又はステップの1又は複数を実施することができ、コンピュータルーチン又はステップの任意の1又は複数が、複数のコンピュータプロセッサの間で分散されることができる。同様に、上述のメモリ、メモリセグメント及びバッファは、単一の大きいメモリ、分散されたメモリ等の形をとることができる。更に、上述の説明に従ってセグメント化された画像を生成するように1又は複数のプロセッサを制御するためのコンピュータプログラムが、特にCD又はDVD、又は他のポータブルメモリ、ハードディスク、常駐コンピュータメモリ等の有形的表現媒体のようなコンピュータ可読媒体上に担持されることができる。プログラムは、例えばデジタル又はアナログ信号等の非有形的表現媒体によって担持されることもできる。図4を参照して、複数の患者の各人の選択された関心領域の複数画像が、ステップ130において生成され、セグメント化される。ステップ132において、複数のセグメント化された画像が、位置合わせされる。ステップ134において、位置合わせされた画像がマージされて、複数の重ね合せられたセグメント化境界を有する関心領域の合成画像を生成する。平均セグメント化境界が、ステップ136において決定される。各ボクセルが関心ボリューム内にある又はバックグラウンド内にある確率が、ステップ138において決定される。例えば、重ね合せられたセグメント化境界の全ての内側にあるすべてのボクセルが、関心ボリュームに割り当てられ、重ね合せられたセグメント化境界の全ての外側にあるすべてのボクセルが、バックグラウンドに割り当てられる。セグメント化境界のあるものの内側にあり、他のものの外側にあるボクセルは、当該ボクセルがセグメント化境界の内側又は外側にある相対パーセンテージに従って、確率を割り当てられる。例えば、関心ボリューム内にあるすべてのボクセルは、1の値を割り当てられることができ、バックグラウンド内にあるすべてのボクセルは、ゼロの値を割り当てられることができ、重ね合せられたセグメント化境界のあるものの内側にあり、他のものの外側にあるすべてのボクセルは、それらが重ね合せられたセグメント化境界の内側又は外側にある該セグメント化境界のパーセンテージに基づいて、ゼロと1の間の小数値を割り当てられる。ステップ140において、確率及び平均閾値境界が、確率マップを生成するために組み合わせられる。画像の複数のボリュームの各々の確率マップが、現在患者からの現在画像をセグメント化するために利用可能であるように、ライブラリに記憶されることができる。現在患者のセグメント化された画像が準備されようとする場合、複数の現在画像が、ステップ150において生成される。ステップ152において、器官モデルが、メモリから取り出され、ステップ154において、器官モデルが、現在画像にフィットされる。ステップ156において、器官モデルが現在画像と位置合わせされるようにする変換が、決定される。慣習的な器官モデル、平均セグメント化境界等のさまざまな器官モデルが企図される。ステップ160において、確率マップが、決定された変換により変換されることによって、変換された確率マップ162を生成する。変換された確率マップ162は、各ボクセルが関心ボリューム内に又はバックグラウンド内にある確率を表す。ステップ170と並行に、現在画像の各ボクセルは、例えば強度、勾配、テクスチャ等の画像特性に基づいて分類され、それが関心ボリューム又はバックグラウンドに属するという画像特性に基づいて、確率を割り当てられる。ステップ180において、変換された確率マップからの確率及び分類に基づく確率が、ボクセルごとにマージされる。ステップ182において、現在画像の関心領域のセグメント化境界が、マージされた確率に基づいて生成される。例えば、関心ボリューム内で、予め選択された又は調整可能な閾値より大きい確率をもつすべてのボクセルは、関心ボリュームに割り当てられ、閾値以下のボクセルは、バックグラウンドに割り当てられる。インタフェースは、関心ボリュームのセグメント化境界を表す。関心ボリュームが1の値を割り当てられ、バックグラウンドのボリュームがゼロの値を割り当てられる上記の例において、閾値は、例えば0.5に設定されることができる。ステップ190において、セグメント化境界が、セグメント化された現在画像を生成するために、現在画像と組み合わせられ、例えば重ね合せられる。ステップ192において、セグメント化された現在画像は、例えば患者医療データベースのようなメモリに記憶される。ステップ194において、セグメント化された現在画像は、モニタ又は他の臨床医にとって可読のディスプレイに表示される。図5を参照して、オペレータにより支援されるモードにおいて、確率マップは、ステップ200において、セグメント化された閾値を適用される。関心ボリュームが1の値を有し、バックグラウンドがゼロの値を有する上記の例において、閾値は、例えば最初に0.5に設定されることができる。ステップ202において、セグメント化境界は、関心領域にある可能性が比較的高い、例えば0.5より大きい値をもつボクセルと、バックグラウンドにある可能性が比較的高い、例えば0.5以下の値をもつボクセルとの間のインタフェースとして、規定される。ステップ204において、セグメント化境界は、セグメント化された現在画像を生成するために、生成された現在画像150上に重ね合せられる。ステップ206において、セグメント化された現在画像が、放射線医又は他の技師に表示される。ステップ208において、放射線医又は医療技師は、表示されたセグメント化画像を観察して、セグメント化が満足なものかどうか判定する。ステップ210において、セグメント化が満足なものである場合、セグメント化された現在画像は、例えば患者医療データベースに記憶される。セグメント化された画像が満足でない場合、ステップ212において、放射線医又は他の医療技師は、閾値を調整する。閾値が調整されると、セグメント化境界を規定するステップ202が、セグメント化境界を規定し直し、その規定し直されたセグメント化境界は、ステップ204において現在画像に重ね合せられ、ステップ206において表示される。放射線医又は他の医療技師がセグメント化に満足するまで、この調整プロセスは繰り返し続く。本発明は、好適な実施形態に関して記述された。当業者であれば、先行する詳細な説明を読み理解することにより、変形例及び変更例が思いつくであろう。本発明は、すべてのこのような変形例及び変更例が添付の請求項又はその等価なものの範囲内にある限り、それらを含むものとして構成されることが意図される。