解剖学的構造の仮想モデルを三次元画像から作成するための方法であって:複数の二次元画像から作成される三次元画像を提供すること;撮像されたボクセルが組織を示していないことを示す値よりも高い閾値を設定すること;並びに、前記三次元画像における種子点ボクセルを、出発点として選択すること;複数の反復を実行することであって、各反復が:前記種子点にすぐ隣接し、所望するあらゆる方向にあるボクセルであって、前記閾値を満たすか、または、超える前記ボクセルをセグメント化すること;該反復においてセグメント化されたボクセル数を決定すること;前記ボクセル数がゼロより大きい場合、前記数が漏れを示すのに十分な大きさであるかどうかを決定すること;漏れとなったボクセルを削除し、後処理を行うために漏れとなったオブジェクトとして該漏れとなったボクセルを記憶すること;および、一つも漏れが示されない場合、次の反復のための種子点としてセグメント化されたボクセルを識別することを含む、複数の反復を実行すること;セグメント化された前記ボクセル数がゼロに等しい時を検出すること;前記セグメント化されたボクセル数がゼロに等しくなるまで、漏れとなったオブジェクトがあれば該オブジェクトに第二の反復を実行することであって、前記第二の反復が:種子点として漏れとなった所与のボクセルにおける漏れを検出する最初の反復においてボクセルを選択すること;前記閾値を低減させること;すべての所望の方向に、前記種子点にすぐ隣接し、所望するあらゆる方向にあるボクセルであって、前記閾値を満たすか、または、超える前記ボクセルをセグメント化すること;該反復においてセグメント化されたボクセル数を決定すること;前記ボクセル数がゼロより大きい場合、前記数が漏れを示すのに十分な大きさであるかどうかを決定すること;漏れとなったボクセルを削除し、後処理を行うために漏れとなったオブジェクトとしてそれらを記憶すること;および、一つも漏れが示されない場合、次の反復のための種子点としてセグメント化されたボクセルを識別することを含む、第二の反復を実行することを含む、方法。前記三次元画像における種子点を出発点として選択することは、高い閾値を有する種子点ボクセルを選択することを含む、請求項1に記載の方法。前記高い閾値を有する種子点ボクセルを選択することは、空気を示す閾値を有する種子点ボクセルを選択することを含む、請求項2に記載の方法。解剖学的構造の仮想モデルを三次元画像から作成するための方法であって:閾値として、流体を示す画像ボクセルの濃度を使用すること;および前記閾値を満たすボクセルのみをセグメント化し、それにより、前記解剖学的構造の内部空洞および/または内腔の仮想モデルを作成することを含む、方法。前記セグメント化の工程から、前記閾値を満たすが、漏れとなったオブジェクトとして識別され、公知の解剖学的構造に適合することに基づく基準を満たすことができないオブジェクトを形成するボクセルを分離することをさらに含む、請求項4に記載の方法。低減された閾値を使用して、前記漏れとなったオブジェクトを再セグメント化すること;前記再セグメント化の工程から、前記低減された閾値を満たすが、漏れとなったオブジェクトとして識別され、公知の解剖学的構造に適合することに基づく基準を満たすことができないオブジェクトを形成するボクセルを分離すること;および、分離されていない、再セグメント化ボクセルを前記仮想モデルに加えることをさらに含む、請求項5に記載の方法。種子点としてセグメント化されたボクセルを使用し、前記種子点に隣接する所望の方向にあるセグメント化されていないボクセルを分析する、一連の反復にとして前記セグメント化の工程を行うこと;および、前記種子点に隣接し、前記所望の方向にあるセグメント化されていないボクセルがなくなるまで、反復により新たにセグメント化されたボクセルを次の反復のための種子点として使用して、前記反復を繰り返すことを含む、請求項4に記載の方法。漏れとなったオブジェクトの一部として識別される最初にセグメント化されたボクセルの集まりを種子点として使用し、前記種子点に隣接し、所望の方向にあるセグメント化されていないボクセルを分析して、一連の反復として、前記再セグメント化の工程を行うこと;および、前記種子点に隣接し、前記所望の方向にあるセグメント化されていないボクセルがなくなるまで、反復により新たにセグメント化されたボクセルを次の反復のための種子点として使用して、前記反復を繰り返すことを含む、請求項6に記載の方法。本発明は、領域拡張法の実行中に高閾値を使用している間の漏れを制御するための技術およびアルゴリズムを提供する。控えめな低閾値での開始よりむしろ、高閾値が使用されるが、拡張は分析され、制御される。本発明の一態様は、漏れが検出されるまでの拡張よりむしろ、拡張の単一のボクセル層として反復を定義するアルゴリズムを使用する。各反復は、ボクセル数において予期される増加例えば、放物線状の増加などについて分析される。ボクセルが、予期される増加率にしたがって拡張していない場合、予期しない増加が漏れとして識別される。漏れが検出された場合に領域拡張プロセスを終了するよりむしろ、漏れの地点が分離またはパッチされ、現在の経路でのさらなる反復はその地点からは続行されないが、モデルの残りの部分は拡張の継続が許可される。本発明の別の態様は、実際には、漏れが発生している枝の修復やサルベージを行う、反復後の工程を提供する。すべての反復が実行された後、漏れを有していた枝は、記憶位置から読み出され、低減した閾値を用いて再拡張される。その後、これらの枝は、モデルに追加される。本発明のアルゴリズムの利点は非常に多く存在する。一利点は、可能な限り高い閾値を利用することにより、枝の数が一層有意義に増加することである。本発明の別の利点は、モデルの中心にあるセグメント化領域に出現する穴が、大幅に減少するということである。本発明のさらに別の利点は、偽の枝の数が減少することである。各反復が分析されるため、拡張が制御され、偽の枝は拡張が防止される。本発明の別の利点は、拡張した枝が、最適な閾値と、第二の拡張の成果により、長さが増すということである。本発明のさらに別の利点は、最初の閾値選択における重要度が減ることである。実験を通して、このアルゴリズムは、閾値が比較的高い間、使用された最初の閾値に関わらず、自己修正を行い、実質的に同一の結果をもたらすということが見出された。本発明の方法10は、図1として示されるフローチャートで図に示される。方法10は、CTデータのセグメンテーションのための出発点を選択することにより、20から開始する。例えば、選択する気管内の点は、それが最も大きく最も近位の気道であり、CTスキャン上で容易に認識可能な、論理的な出発点である。好ましくは、出発点は、中心にあり、高閾値を満たす気管内の単一ボクセルである。言い換えると、明らかに空気であるボクセルが選択される。さらに隣接するボクセルが分析される任意の点を、以下では種子点と呼ぶ。出発点は、最初の種子点である。30にて、伝達プロセスは、開始点の周囲の隣接するボクセルを指定することにより開始される。この指定は、セグメンテーションとして公知であり、新たなボクセルは、空気の閾値レベルを満たしたことを示す。出発点は、好ましくは気管内にて選択され、また、患者の口に向かって気道を逆に拡張させることは望ましくないことから、出発点の遠位方向のボクセルだけがセグメント化される。このように、気道の遠位方向に移動する波が生成される。肺の枝が全方向に広がることが理解される。本明細書にて使用される遠位方向は、気道において残っている通路に沿って出発点からさらに離れるものとして解釈される。言い換えると、地点間の直線を作るために組織を切断して地点間に直線を引いた場合、気道におけるいくつかの遠位地点は、比較的出発点に近い場合もある。単一のボクセルである出発点は、隣接する26個のボクセルに囲まれ、26個のボクセルのうち、17個は所望の拡張方向まだセグメント化されておらず、口に向かう方向といった逆方向ではない方向に延びることが理解される。40にて、任意の新しいボクセルがセグメント化されたかどうか決定される。言い換えると、その波において、空気の閾値レベルを満たすボクセルが無い場合、拡張はされず、樹が完了する。40にて答えがはいの場合、アルゴリズムは50に続き、そこでは、セグメント化されたボクセルがカウントされ、漏れがあるかどうかを決定するための分析がなされる。新しいボクセルは、前の反復よりも数を多くすることが可能であるが、拡張を制御すべきである。言い換えると、ボクセル数の増加が予期されるより具体的には、放物状的増加が、漏れ無しに正常な拡張パターンで観察されている場合、漏れがないと決定され、プロセスは、新しい反復を開始するために工程30に戻る。例えば、上記に示すように、出発点は1ボクセルから構成される。出発点が空気に囲まれたと仮定すると、次のボクセルの波は、新しい17個の種子点となる。しかし、これらの多くは互いに隣接しているため、次に続く波は、先の17個の種子点のそれぞれについて、新しい17個の種子点を生じさせない。さらに、すでに分析されている各種子点の背後にあるボクセルは、再びセグメント化されることはない。種子点が気道の壁に達するとすぐに、セグメント化されている気道が完全に円筒形である場合は、波面は凸シートになり、単一のボクセルの厚みを持ち、一定のままであろう。したがって、拡張法のための数学モデルは、新しい枝が導入される場合を除き、やや放物線状であり、気道が遠位方向に狭くなっているということが考えられる。しかしながら、漏れがあると、セグメント化されたボクセル数が急激に増加する。50にて、分析が、セグメント化されたボクセルにおける、予期しないまたは異常に高い増加という結果の場合、漏れが存在し、工程60にプロセスが移行すると決定され、工程60では、前の反復からセグメント化されたボクセルを識別および記録し、正確なものとしてボクセルをラベルする。漏れの判定は、2つの重要な結論に起因する:1フロントサイズが、反復数に依存して逆数必ずしも線形ではないを有するということが予期され、例えば、[フロントサイズ]~f1/反復数である。2気道形状の分岐および変化により、フロントサイズがやや直線的に拡張し得る。70にて、漏れを検出すると、漏れを含まない最新の良い反復を選択するために分析が行われる。この決定は、気管支樹の自然な構造に準拠した数学モデルを満たすために使用される同一の原則に基づく。最後の良好な反復までセグメント化されるボクセルは、セグメント化されたボクセルリストに収容すべきであるとみなされ、一方、上記の良いものの各反復に属するボクセルが、漏れにつながったボクセルを分離するために分析される。この分析を行うために、最近セグメント化されたボクセルは、接続されるオブジェクト枝の部分にラベルされる。次に、各オブジェクトは、漏れの原因となったオブジェクトを検出するために分析される。不正確なオブジェクトに属するボクセルの座標が別々に記憶され、その後別々に処理される。それらは、セグメンテーションプロセスに参入しないよう、バイナリーマップにてロックされる。正確な枝に属するボクセルは、セグメンテーションに戻され、プロセスは30に戻る。80にて、漏れとして識別されたオブジェクトが、さらなるセグメンテーションから削除され、後処理のためキューに格納される。80の後、プロセスは次の反復のため、30に戻る。50にて、答えが漏れに対しいいえであった場合、プロセスは次の反復のために30に戻る。フローチャート10は、明確にするために直列で示されるが、実際には並列の動作であることに留意すべきである。言い換えると、各新しいボクセルが種子点であり、フローチャートは同時にそれぞれ次の反復にて実行される。したがって、もちろんアルゴリズムを実行する処理装置の能力に依存するが、気管支樹の拡張をリアルタイムで見せ、ほぼ瞬時に樹の表示が見られるであろう。40にて、新しいボクセルが一つも検出されない場合、アルゴリズムは、漏れのオブジェクトが識別されたかどうかを確認する決定工程90に進む。答えがはいの場合、記憶域キュー工程80から最後のオブジェクトを読み出す工程100が実行される。次に110にて、閾値が低減され、アルゴリズムは、選択された漏れのオブジェクトにてのみ実行される。低減された閾値が使用されているため、漏れの可能性が低減される。90にて、漏れが一つも存在しない、または、それらがすべて再プロセス化されているため、漏れのオブジェクトが存在しない場合、プロセスは120にて完了する。本発明は、特定の実施形態および適用という観点から説明されてきたが、当業者は、この教えに照らし、請求項に係る発明の精神からの逸脱、または、請求項に係る発明の範囲を超えることなく、さらなる実施形態の作成および変更が可能である。したがって、本明細書中の図面および説明が、本発明の理解を容易にするため、例示により提供されており、その範囲を限定すると解釈されるべきでないことが、理解されるべきである。