JP2000207574A - 三次元オブジェクトのサ―フェスモデルを作成する方法及び装置 - Google Patents
三次元オブジェクトのサ―フェスモデルを作成する方法及び装置Info
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- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 極めて高解像度の走査を行なわない限り、テ
ラシング人工物は依然として問題点として残る可能性が
あり、低解像度走査から滑らかなサーフェス描写を生み
出す三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する
方法及び装置を提供する。 【解決手段】 三次元オブジェクトのサーフェスモデル
を作成する方法および装置であって、オブジェクトは複
数の方向から低解像度の走査がされ各走査毎のボリュー
ムデータが生成され、各ボリュームデータはオブジェク
トに結合した抽出データに区分化され、ボリュームデー
タはその後共通座標フレームに位置合わせされ、位置合
わせ後にサーフェスネットを各ボリュームデータごとに
初期設定し、多重サーフェスネットが共通座標フレーム
に従って緩和され併合されレンダリング可能なサーフェ
スモデルを作成する。
ラシング人工物は依然として問題点として残る可能性が
あり、低解像度走査から滑らかなサーフェス描写を生み
出す三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する
方法及び装置を提供する。 【解決手段】 三次元オブジェクトのサーフェスモデル
を作成する方法および装置であって、オブジェクトは複
数の方向から低解像度の走査がされ各走査毎のボリュー
ムデータが生成され、各ボリュームデータはオブジェク
トに結合した抽出データに区分化され、ボリュームデー
タはその後共通座標フレームに位置合わせされ、位置合
わせ後にサーフェスネットを各ボリュームデータごとに
初期設定し、多重サーフェスネットが共通座標フレーム
に従って緩和され併合されレンダリング可能なサーフェ
スモデルを作成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はグラフィックス・レ
ンダリングに関するもので、より詳しくは、三次元オブ
ジェクトのサーフェスモデルをレンダリングすることに
係わる、三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成
する方法及び装置に関するものである。
ンダリングに関するもので、より詳しくは、三次元オブ
ジェクトのサーフェスモデルをレンダリングすることに
係わる、三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成
する方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】三次元オブジェクトを走査してサーフェ
スモデルを作成することは、多くの応用分野にとって重
要なことである。医用画像装置によって走査された解剖
学的組織は、臨床診断、手術シミュレーション、手術計
画、及びイメージガイドによる手術の手助けになる。解
剖学的組織の走査は、一般に、画像面における高解像度
データとイメージングスライス(imaging slices)間のか
なり低解像度のデータとを含む。走査方向に沿う高解像
度情報が欠乏すると、レンダリングされたサーフェスモ
デルにエイリアシング（曲線のギザギザ）やテラシング
（段が付くこと）等の人工物が生じる。これらの人工物
は、観察者の気を散らしたり、誤解を招いたりするおそ
れがある。手術シミュレーションの場合は、テラシング
人工物は視覚化のリアリズムを妨げるものになる。手術
シミュレーションの場合、触覚装置を用いて組織の表面
を探知する際に、テラシングは極めて著しい隆起部であ
るかのように思わせる。
スモデルを作成することは、多くの応用分野にとって重
要なことである。医用画像装置によって走査された解剖
学的組織は、臨床診断、手術シミュレーション、手術計
画、及びイメージガイドによる手術の手助けになる。解
剖学的組織の走査は、一般に、画像面における高解像度
データとイメージングスライス(imaging slices)間のか
なり低解像度のデータとを含む。走査方向に沿う高解像
度情報が欠乏すると、レンダリングされたサーフェスモ
デルにエイリアシング（曲線のギザギザ）やテラシング
（段が付くこと）等の人工物が生じる。これらの人工物
は、観察者の気を散らしたり、誤解を招いたりするおそ
れがある。手術シミュレーションの場合は、テラシング
人工物は視覚化のリアリズムを妨げるものになる。手術
シミュレーションの場合、触覚装置を用いて組織の表面
を探知する際に、テラシングは極めて著しい隆起部であ
るかのように思わせる。
【０００３】テラシング人工物は、走査の解像度を高め
ることによって減少させることができる。ところが、Ｃ
Ｔスキャンの場合は、画像面間の解像度を高めると、患
者をより高い線量の放射能にさらすことになる。ＭＲス
キャンの場合は、より高い解像度を得るには、より長い
走査時間を必要とする。走査時間が長くなると、費用と
患者の不快感を増すことになる。
ることによって減少させることができる。ところが、Ｃ
Ｔスキャンの場合は、画像面間の解像度を高めると、患
者をより高い線量の放射能にさらすことになる。ＭＲス
キャンの場合は、より高い解像度を得るには、より長い
走査時間を必要とする。走査時間が長くなると、費用と
患者の不快感を増すことになる。
【０００４】臨床応用の場合には、走査は通常、二つ以
上の方向において得られる。例えば、単一の高解像度の
矢状方向走査を得る代りに、低解像度の矢状方向走査及
び軸方向走査を得ることができる。医者は、全ての走査
を診断、手術ガイダンス及び治療に用いる。
上の方向において得られる。例えば、単一の高解像度の
矢状方向走査を得る代りに、低解像度の矢状方向走査及
び軸方向走査を得ることができる。医者は、全ての走査
を診断、手術ガイダンス及び治療に用いる。
【０００５】従来技術においては、サーフェスをバイナ
リデータに適合させるために、二つの基本的な方法が一
般に用いられる。第一の基本的方法では、バイナリデー
タは低域フィルタを通され、「マーチングキューブ」等
のアルゴリズムが適用される。このマーチングキューブ
では、サーフェスは、グレースケール・データのアイソ
サーフェス(iso-surface)における各キューブを通じて
構築される。これは例えば、Lorensen et al.,「”Marc
hing cubes: a high resolution 3-D surfaceconstruct
ion algorithm” (マーチングキューブ: 高解像度三次
元面構造アルゴリズム)」 Proc. SIGGRAPH 87 pp. 163-
169, 1989.に開示されている。テラシング人工物を除去
し、又、三角形要素から成るサーフェスにおける三角形
の数を減らすためには、サーフェスの平滑化及びデシメ
ーション(decimation)のアルゴリズムを適用することが
できる。しかしながら、この手法は、元の区分(segment
ation)を参照することなくサーフェスに適用されるの
で、微細なディテールが失われる結果となるおそれがあ
る。
リデータに適合させるために、二つの基本的な方法が一
般に用いられる。第一の基本的方法では、バイナリデー
タは低域フィルタを通され、「マーチングキューブ」等
のアルゴリズムが適用される。このマーチングキューブ
では、サーフェスは、グレースケール・データのアイソ
サーフェス(iso-surface)における各キューブを通じて
構築される。これは例えば、Lorensen et al.,「”Marc
hing cubes: a high resolution 3-D surfaceconstruct
ion algorithm” (マーチングキューブ: 高解像度三次
元面構造アルゴリズム)」 Proc. SIGGRAPH 87 pp. 163-
169, 1989.に開示されている。テラシング人工物を除去
し、又、三角形要素から成るサーフェスにおける三角形
の数を減らすためには、サーフェスの平滑化及びデシメ
ーション(decimation)のアルゴリズムを適用することが
できる。しかしながら、この手法は、元の区分(segment
ation)を参照することなくサーフェスに適用されるの
で、微細なディテールが失われる結果となるおそれがあ
る。
【０００６】サーフェスをバイナリデータに適合させる
第二の基本的方法では、バイナリオブジェクトは、パラ
メトリック面又はスプライン面によって閉じ込められ
る。表面曲率、並びに、バイナリサーフェスとパラメト
リックサーフェスとの間の距離に基づくエネルギー関数
を最小化するため、スプライン面上の制御点を動かし
て、バイナリデータに互いに接近させる。このような方
法は、ＭＲＩデータの連続画面において心臓の左心室の
表面を探知し、追跡するのに用いることができる。これ
は例えば、MacInerney et al.,「“Deformable models
in medical image analysis: a survey”（医用画像解
析における変形可能モデル：展望）」 Medical Image A
nalysis 1(2), pp.91-108, 1996. に開示されている。
第二の基本的方法では、バイナリオブジェクトは、パラ
メトリック面又はスプライン面によって閉じ込められ
る。表面曲率、並びに、バイナリサーフェスとパラメト
リックサーフェスとの間の距離に基づくエネルギー関数
を最小化するため、スプライン面上の制御点を動かし
て、バイナリデータに互いに接近させる。このような方
法は、ＭＲＩデータの連続画面において心臓の左心室の
表面を探知し、追跡するのに用いることができる。これ
は例えば、MacInerney et al.,「“Deformable models
in medical image analysis: a survey”（医用画像解
析における変形可能モデル：展望）」 Medical Image A
nalysis 1(2), pp.91-108, 1996. に開示されている。
【０００７】同様な技術が、区分化データから筋肉のサ
ーフェスモデルを作成するのに用いられる。これは例え
ば、Takanahi et al.,「“3-D active net for volume
extraction” (ボリューム抽出のための三次元アクティ
ブネット)」Proc.SPIE Electronic Imaging 1998, pp.1
84-193, 1998. に開示されている。この方法は、一般的
に応用するためには二つの主な欠点を持つ。第一は、最
終モデルに十分微細なディテールを確保するためには、
いくつの制御点が必要であるかを決定することが難しい
ことである。第二は、この方法が複雑なトポロジーを簡
単には処理し得ないことである。
ーフェスモデルを作成するのに用いられる。これは例え
ば、Takanahi et al.,「“3-D active net for volume
extraction” (ボリューム抽出のための三次元アクティ
ブネット)」Proc.SPIE Electronic Imaging 1998, pp.1
84-193, 1998. に開示されている。この方法は、一般的
に応用するためには二つの主な欠点を持つ。第一は、最
終モデルに十分微細なディテールを確保するためには、
いくつの制御点が必要であるかを決定することが難しい
ことである。第二は、この方法が複雑なトポロジーを簡
単には処理し得ないことである。
【０００８】最近、サーフェスモデルを作成するために
単一の制約付き弾性サーフェスネットが使用されてい
る。これは例えば、Gibson, 「“Constrained Elastic
Surface nets: generating smooth surfaces from bin
ary segmented data”（制約付き弾性サーフェスネッ
ト：バイナリ区分化データからの滑らかなサーフェス作
成）」 MICCAI, 1998.に開示されている。そこでは、弾
性サーフェスネットが、バイナリ区分化ボリュームデー
タのサーフェスに配置された節点に適合される。これら
の節点は、ネットをサーフェスから１ボクセルの距離内
に留まるよう制約しながら、ネットの面曲率を小さくす
るように動かされる。この方法を用いれば、元の区分に
忠実なバイナリ区分化データから、滑らかなサーフェス
モデルを作成することができる。
単一の制約付き弾性サーフェスネットが使用されてい
る。これは例えば、Gibson, 「“Constrained Elastic
Surface nets: generating smooth surfaces from bin
ary segmented data”（制約付き弾性サーフェスネッ
ト：バイナリ区分化データからの滑らかなサーフェス作
成）」 MICCAI, 1998.に開示されている。そこでは、弾
性サーフェスネットが、バイナリ区分化ボリュームデー
タのサーフェスに配置された節点に適合される。これら
の節点は、ネットをサーフェスから１ボクセルの距離内
に留まるよう制約しながら、ネットの面曲率を小さくす
るように動かされる。この方法を用いれば、元の区分に
忠実なバイナリ区分化データから、滑らかなサーフェス
モデルを作成することができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来にお
いては、極めて高解像度の走査を行なわない限り、テラ
シング人工物は依然として問題点として残る可能性があ
る。従って、低解像度走査から滑らかなサーフェス描写
を生み出すことが望まれる。
いては、極めて高解像度の走査を行なわない限り、テラ
シング人工物は依然として問題点として残る可能性があ
る。従って、低解像度走査から滑らかなサーフェス描写
を生み出すことが望まれる。
【００１０】この発明は上記の課題を解消するためにな
されたもので、多重低解像度直交ボリューム像走査から
得られるデータを組み合わせて、どの単一走査から作成
され得るよりも高い解像度を有するサーフェスモデルを
作成する方法および装置を提供することを目的とする。
されたもので、多重低解像度直交ボリューム像走査から
得られるデータを組み合わせて、どの単一走査から作成
され得るよりも高い解像度を有するサーフェスモデルを
作成する方法および装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明は、オブジェクトを複数の方向から走査して、走査
方向ごとにボリュームデータを作成する工程と、各ボリ
ュームデータを区分化して、前記オブジェクトに係わる
データを弁別する工程と、各ボリュームデータを共通座
標フレームに位置合わせする工程と、ボリュームデータ
ごとにサーフェスネットを初期設定する工程と、前記共
通座標フレームに従って前記サーフェスネットを相互依
存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェスモデルを
作成する工程と、を含むことを特徴とする三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法にある。
発明は、オブジェクトを複数の方向から走査して、走査
方向ごとにボリュームデータを作成する工程と、各ボリ
ュームデータを区分化して、前記オブジェクトに係わる
データを弁別する工程と、各ボリュームデータを共通座
標フレームに位置合わせする工程と、ボリュームデータ
ごとにサーフェスネットを初期設定する工程と、前記共
通座標フレームに従って前記サーフェスネットを相互依
存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェスモデルを
作成する工程と、を含むことを特徴とする三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法にある。
【００１２】また、前記オブジェクトが二つの直交方向
において走査されることを特徴とする請求項１に記載の
三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法
にある。
において走査されることを特徴とする請求項１に記載の
三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法
にある。
【００１３】また、前記走査が低解像度走査であること
を特徴とする請求項１に記載の三次元オブジェクトのサ
ーフェスモデルを作成する方法にある。
を特徴とする請求項１に記載の三次元オブジェクトのサ
ーフェスモデルを作成する方法にある。
【００１４】また、前記区分化が前記ボリュームデータ
のボクセルを弁別し、該弁別されたボクセルは走査され
たオブジェクトに対応することを特徴とする請求項１に
記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成す
る方法にある。
のボクセルを弁別し、該弁別されたボクセルは走査され
たオブジェクトに対応することを特徴とする請求項１に
記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成す
る方法にある。
【００１５】また、前記区分化が強度閾値によって実施
されることを特徴とする請求項１に記載の三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法にある。
されることを特徴とする請求項１に記載の三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法にある。
【００１６】また、前記位置合わせが、平滑化された区
分化ボリュームデータの差の自乗の和についての確率論
的な勾配降下法によって実施されることを特徴とする請
求項１に記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデル
を作成する方法にある。
分化ボリュームデータの差の自乗の和についての確率論
的な勾配降下法によって実施されることを特徴とする請
求項１に記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデル
を作成する方法にある。
【００１７】また、前記サーフェスネットが、サーフェ
ス節点を含むサーフェスセルを位置決めすることによっ
て初期設定され、サーフェスセルが、前記オブジェクト
のサーフェスを跨ぐ隣接ボクセルによって定義されるこ
とを特徴とする、請求項１に記載の三次元オブジェクト
のサーフェスモデルを作成する方法にある。
ス節点を含むサーフェスセルを位置決めすることによっ
て初期設定され、サーフェスセルが、前記オブジェクト
のサーフェスを跨ぐ隣接ボクセルによって定義されるこ
とを特徴とする、請求項１に記載の三次元オブジェクト
のサーフェスモデルを作成する方法にある。
【００１８】また、前記相互依存的な緩和が、第一のサ
ーフェスネットを第二のサーフェスネットに対して緩和
する工程と、前記第二のサーフェスネットを前記第一の
サーフェスネットに対して緩和する工程と、前記第一の
サーフェスネットを緩和する工程と、前記第二のサーフ
ェスネットを緩和する工程と、これらの緩和工程を所定
の閾値に達するまで繰り返す工程と、を含むことを特徴
とする請求項１に記載の三次元オブジェクトのサーフェ
スモデルを作成する方法にある。
ーフェスネットを第二のサーフェスネットに対して緩和
する工程と、前記第二のサーフェスネットを前記第一の
サーフェスネットに対して緩和する工程と、前記第一の
サーフェスネットを緩和する工程と、前記第二のサーフ
ェスネットを緩和する工程と、これらの緩和工程を所定
の閾値に達するまで繰り返す工程と、を含むことを特徴
とする請求項１に記載の三次元オブジェクトのサーフェ
スモデルを作成する方法にある。
【００１９】また、前記サーフェスセルが拡張されて、
前記サーフェスネットの相互接近度が増すことを特徴と
する請求項７に記載の三次元オブジェクトのサーフェス
モデルを作成する方法にある。
前記サーフェスネットの相互接近度が増すことを特徴と
する請求項７に記載の三次元オブジェクトのサーフェス
モデルを作成する方法にある。
【００２０】また、オブジェクトを複数の方向から走査
して、走査方向ごとにボリュームデータを作成する手段
と、各ボリュームデータを区分化して、前記オブジェク
トに係わるデータを弁別する手段と、各ボリュームデー
タを共通座標フレームに位置合わせする手段と、ボリュ
ームデータごとにサーフェスネットを初期設定する手段
と、前記共通座標フレームに従って前記サーフェスネッ
トを相互依存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェ
スモデルを作成する手段と、を含むことを特徴とする三
次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する装置に
ある。
して、走査方向ごとにボリュームデータを作成する手段
と、各ボリュームデータを区分化して、前記オブジェク
トに係わるデータを弁別する手段と、各ボリュームデー
タを共通座標フレームに位置合わせする手段と、ボリュ
ームデータごとにサーフェスネットを初期設定する手段
と、前記共通座標フレームに従って前記サーフェスネッ
トを相互依存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェ
スモデルを作成する手段と、を含むことを特徴とする三
次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する装置に
ある。
【００２１】上記のような課題を解決するため、本発明
は三次元オブジェクト用のサーフェスモデルを作成する
方法を提供する。オブジェクトは、例えば解剖学的組
織、タービン羽根、機械類等、走査可能な三次元の物理
的な構造体もしくはシステムであれば何でもよい。走査
には、医用画像、レーダ、地震波等いかなる探知様式を
用いてもよい。
は三次元オブジェクト用のサーフェスモデルを作成する
方法を提供する。オブジェクトは、例えば解剖学的組
織、タービン羽根、機械類等、走査可能な三次元の物理
的な構造体もしくはシステムであれば何でもよい。走査
には、医用画像、レーダ、地震波等いかなる探知様式を
用いてもよい。
【００２２】本発明によれば、対象オブジェクトは、複
数の走査方向から走査され、走査方向ごとにボリューム
データが作成される。このボリュームデータは、メモリ
の中に三次元データ構造体として配置されたボクセルで
構成される。各ボクセルは、そのオブジェクトの特性に
関する情報を対応する位置に記憶する。本発明の利点と
して、三次元モデルを構築するための走査を、普通の場
合よりも低い解像度で実施することができる。
数の走査方向から走査され、走査方向ごとにボリューム
データが作成される。このボリュームデータは、メモリ
の中に三次元データ構造体として配置されたボクセルで
構成される。各ボクセルは、そのオブジェクトの特性に
関する情報を対応する位置に記憶する。本発明の利点と
して、三次元モデルを構築するための走査を、普通の場
合よりも低い解像度で実施することができる。
【００２３】各ボリュームデータは、オブジェクトに係
わるデータを抽出したり、これを弁別したりするために
区分化される。この区分化は、各ボリュームのボクセル
にラベルを付けることによって実行することができる。
次いで、各走査のボリュームデータは、種々の走査方向
に対するそのオブジェクトの六自由度の姿勢を解決する
ことによって、共通座標フレームに位置合わせされる。
わるデータを抽出したり、これを弁別したりするために
区分化される。この区分化は、各ボリュームのボクセル
にラベルを付けることによって実行することができる。
次いで、各走査のボリュームデータは、種々の走査方向
に対するそのオブジェクトの六自由度の姿勢を解決する
ことによって、共通座標フレームに位置合わせされる。
【００２４】位置合わせ後、ボリュームデータごとにサ
ーフェスネットが初期設定される。初期サーフェスネッ
トの幾何学的形状は、サーフェスセルの中心に位置する
サーフェス節点によって決まる。サーフェスセルという
ものは、オブジェクトのサーフェスを跨ぐ八つの隣接ボ
クセルの間のボリュームの部分である。
ーフェスネットが初期設定される。初期サーフェスネッ
トの幾何学的形状は、サーフェスセルの中心に位置する
サーフェス節点によって決まる。サーフェスセルという
ものは、オブジェクトのサーフェスを跨ぐ八つの隣接ボ
クセルの間のボリュームの部分である。
【００２５】多重サーフェスネットは、レンダリング可
能なサーフェスモデルを作成するため、共通座標フレー
ムに従って相互依存的に緩和される。この相互依存的な
緩和は、節点を連結するリンク内で測定されるエネルギ
ーを減少させる反復法に従って実施される。このエネル
ギーの尺度の一例としては、隣接するサーフェス節点の
間の距離の自乗の和が挙げられる。
能なサーフェスモデルを作成するため、共通座標フレー
ムに従って相互依存的に緩和される。この相互依存的な
緩和は、節点を連結するリンク内で測定されるエネルギ
ーを減少させる反復法に従って実施される。このエネル
ギーの尺度の一例としては、隣接するサーフェス節点の
間の距離の自乗の和が挙げられる。
【００２６】サーフェスネットが所定の基準値に収束し
た後、ネットのうちの一つを、区分化ボリュームデータ
に寸分違わぬサーフェスモデルとしてレンダリングする
ために選ぶことができる。
た後、ネットのうちの一つを、区分化ボリュームデータ
に寸分違わぬサーフェスモデルとしてレンダリングする
ために選ぶことができる。
【００２７】要約すると、サーフェスモデルのレンダリ
ングにおいて、テラシング人工物は、走査の解像度を高
めれば減少させることができる。ところが、例えば医学
的応用分野において、ＣＴスキャンの場合は、画像面間
の解像度を高めると患者をより高い線量の放射能にさら
すことになり、又、ＭＲスキャンの場合は、より高い解
像度を得るためにはより長い走査時間が必要であるが、
走査時間を長くすると費用と患者の不快感を増すことに
なる。従って、低解像度走査から滑らかなサーフェス描
写を生み出す方法および装置を提供する。この発明で
は、例えば多重低解像度直交ボリューム像走査から得ら
れるデータを組み合わせて、どの単一走査から作成され
得るよりも高い解像度を有するサーフェスモデルを作成
する方法および装置を提供する。
ングにおいて、テラシング人工物は、走査の解像度を高
めれば減少させることができる。ところが、例えば医学
的応用分野において、ＣＴスキャンの場合は、画像面間
の解像度を高めると患者をより高い線量の放射能にさら
すことになり、又、ＭＲスキャンの場合は、より高い解
像度を得るためにはより長い走査時間が必要であるが、
走査時間を長くすると費用と患者の不快感を増すことに
なる。従って、低解像度走査から滑らかなサーフェス描
写を生み出す方法および装置を提供する。この発明で
は、例えば多重低解像度直交ボリューム像走査から得ら
れるデータを組み合わせて、どの単一走査から作成され
得るよりも高い解像度を有するサーフェスモデルを作成
する方法および装置を提供する。
【００２８】
【発明の実施の形態】多重低解像度直交ボリューム像走
査から得られるデータを組み合わせて、どの単一走査か
ら作成され得る場合よりも高い解像度を有するサーフェ
スモデルを作成する方法を説明する。
査から得られるデータを組み合わせて、どの単一走査か
ら作成され得る場合よりも高い解像度を有するサーフェ
スモデルを作成する方法を説明する。
【００２９】図１はこの発明の一実施の形態による三次
元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法及び
装置を説明するための図である。図１に示すように、本
発明による方法及び装置は、以下により詳細に説明され
る次の基本的工程およびこれに対応する手段を含む。先
ず、対象オブジェクト１０１を多重方向に走査して（１
１０）、多重データボリューム１０２を作成する。例え
ば、二つの直交走査を採用する。臨床応用では、これら
は、例えば、膝関節の矢状方向及び軸方向の走査であっ
てもよい。本発明の利点として、低解像度の走査を用い
ることができる。走査されたボリュームデータは各々ボ
クセルで構成されるが、このボリュームデータにおい
て、各ボクセルは、特定の座標におけるオブジェクトの
一部に関する全情報である。この情報は、例えば様々な
組織密度を示すことができる。
元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法及び
装置を説明するための図である。図１に示すように、本
発明による方法及び装置は、以下により詳細に説明され
る次の基本的工程およびこれに対応する手段を含む。先
ず、対象オブジェクト１０１を多重方向に走査して（１
１０）、多重データボリューム１０２を作成する。例え
ば、二つの直交走査を採用する。臨床応用では、これら
は、例えば、膝関節の矢状方向及び軸方向の走査であっ
てもよい。本発明の利点として、低解像度の走査を用い
ることができる。走査されたボリュームデータは各々ボ
クセルで構成されるが、このボリュームデータにおい
て、各ボクセルは、特定の座標におけるオブジェクトの
一部に関する全情報である。この情報は、例えば様々な
組織密度を示すことができる。
【００３０】工程１２０では、各ボリュームデータを区
分化して、対象オブジェクトに係わるボリュームデータ
を抽出する。工程１３０では、各ボリュームデータを共
通座標フレーム１０３に位置合わせする。工程１４０で
は、区分ごとにサーフェスネットを初期設定する。各サ
ーフェスネットは、連結されたサーフェス節点のネット
ワークで構成される。工程１５０では、走査の解像度に
基づく制約に従って、デュアル(dual)反復緩和法を用い
てサーフェスネットの形状を変形して併合し、各ボリュ
ームデータに寸分違わぬ滑らかなサーフェスモデルを作
成する。そうすると、工程１６０ではそのサーフェスモ
デルを二次元画像１０５としてレンダリングすることが
できる。
分化して、対象オブジェクトに係わるボリュームデータ
を抽出する。工程１３０では、各ボリュームデータを共
通座標フレーム１０３に位置合わせする。工程１４０で
は、区分ごとにサーフェスネットを初期設定する。各サ
ーフェスネットは、連結されたサーフェス節点のネット
ワークで構成される。工程１５０では、走査の解像度に
基づく制約に従って、デュアル(dual)反復緩和法を用い
てサーフェスネットの形状を変形して併合し、各ボリュ
ームデータに寸分違わぬ滑らかなサーフェスモデルを作
成する。そうすると、工程１６０ではそのサーフェスモ
デルを二次元画像１０５としてレンダリングすることが
できる。
【００３１】区分化 ＭＲスキャン又はＣＴスキャンにおいて、オブジェク
ト、例えば膝関節の組織は、先ず、走査ボリュームデー
タがサーフェスモデル作成用に使われる前に、各走査ボ
リュームデータから抽出又は区分化される。区分化と
は、オブジェクトの属性に応じてボクセルにラベルを付
けるプロセスのことである。例えば、膝関節等の解剖学
的オブジェクトでは、観測される強度は、異なった種類
の組織を弁別するために使うことができる。
ト、例えば膝関節の組織は、先ず、走査ボリュームデー
タがサーフェスモデル作成用に使われる前に、各走査ボ
リュームデータから抽出又は区分化される。区分化と
は、オブジェクトの属性に応じてボクセルにラベルを付
けるプロセスのことである。例えば、膝関節等の解剖学
的オブジェクトでは、観測される強度は、異なった種類
の組織を弁別するために使うことができる。
【００３２】区分化は、自動化された技術又は半自動化
された技術で実行することができる。ＣＴスキャンの場
合は、ボリュームデータの区分化は、強度閾値(intensi
ty thresholding)又は他の低レベル画像処理法を用いれ
ば、比較的自動的に実施することができる。ＭＲＩスキ
ャンによって作成されるボリュームデータの場合は、洗
練された処理法に加えて、かなりの量の、人の手による
入力(human input)を必要とすることがある。
された技術で実行することができる。ＣＴスキャンの場
合は、ボリュームデータの区分化は、強度閾値(intensi
ty thresholding)又は他の低レベル画像処理法を用いれ
ば、比較的自動的に実施することができる。ＭＲＩスキ
ャンによって作成されるボリュームデータの場合は、洗
練された処理法に加えて、かなりの量の、人の手による
入力(human input)を必要とすることがある。
【００３３】半自動式区分化法の一つの例では、パラメ
ータ値が相互作用的に変化するような実時間レイ・レン
ダリング(ray rendering)が用いられる。問題のパラメ
ータは、強度に基づく組織類別器(tissue classifiers)
を定義するのに用いられる強度閾値である。スライスを
レンダリングする場合、区分化の構造的補正は、二次元
スライスを相互作用的に編集することによって実施する
ことができる。このような編集は、問題の領域を強調表
示することと、中に含まれるボクセル用のラベルを明示
することとを含み得る。
ータ値が相互作用的に変化するような実時間レイ・レン
ダリング(ray rendering)が用いられる。問題のパラメ
ータは、強度に基づく組織類別器(tissue classifiers)
を定義するのに用いられる強度閾値である。スライスを
レンダリングする場合、区分化の構造的補正は、二次元
スライスを相互作用的に編集することによって実施する
ことができる。このような編集は、問題の領域を強調表
示することと、中に含まれるボクセル用のラベルを明示
することとを含み得る。
【００３４】位置合わせ いくつかのボリュームデータからの情報を組み合わせて
単一モデルを作成するためには、全てのボリュームデー
タを単一座標系に位置合わせしなければならない。剛体
のオブジェクトを位置合わせする場合は、ある一つの走
査でのそのオブジェクトの六自由度の姿勢を、他の走査
でのそのオブジェクトの姿勢に対して相対的に解決する
ことが必要である。画像データから直接に走査を位置合
わせするためには洗練された方法が存在する。これは例
えば、Wells et al, 「Multi-Modal Volume Registrati
on by Maximization of Mutual Information”（相互情
報の最大化による多重モデルボリューム位置合わせ）」
Medical Image Analysis(1), pp.35-51,1996.に開示さ
れている。バイナリ区分化が利用できるので、直接位置
合わせ法の方を選ぶ。ボリュームデータの最良の位置合
わせは、平滑化された区分化画像の差の自乗の和につい
て確率論的な勾配降下法(stochastic gradient descen
t)を実行することによって達成できる。実際、この直接
位置合わせ法は、よく区分化されたバイナリ画像データ
に対してはよく機能する。
単一モデルを作成するためには、全てのボリュームデー
タを単一座標系に位置合わせしなければならない。剛体
のオブジェクトを位置合わせする場合は、ある一つの走
査でのそのオブジェクトの六自由度の姿勢を、他の走査
でのそのオブジェクトの姿勢に対して相対的に解決する
ことが必要である。画像データから直接に走査を位置合
わせするためには洗練された方法が存在する。これは例
えば、Wells et al, 「Multi-Modal Volume Registrati
on by Maximization of Mutual Information”（相互情
報の最大化による多重モデルボリューム位置合わせ）」
Medical Image Analysis(1), pp.35-51,1996.に開示さ
れている。バイナリ区分化が利用できるので、直接位置
合わせ法の方を選ぶ。ボリュームデータの最良の位置合
わせは、平滑化された区分化画像の差の自乗の和につい
て確率論的な勾配降下法(stochastic gradient descen
t)を実行することによって達成できる。実際、この直接
位置合わせ法は、よく区分化されたバイナリ画像データ
に対してはよく機能する。
【００３５】サーフェスネット初期設定 ボリューム像走査は、一般に、一連の「積み重ねられ
た」二次元像面を含む。この走査は、通常、二次元像面
内では高い解像度を、像面と像面との間ではより低い解
像度を持つ。各区分化ボリュームデータのラベル付きボ
クセルのまわりには、弾性サーフェスネットが構築され
る。もしボリュームが二つの直交走査によって作成され
るならば、一つのネット内の節点は二次元像面において
高解像度を、第三次元において低解像度を持ち、一方、
別のネット内の節点は相補的な特性を持つ。
た」二次元像面を含む。この走査は、通常、二次元像面
内では高い解像度を、像面と像面との間ではより低い解
像度を持つ。各区分化ボリュームデータのラベル付きボ
クセルのまわりには、弾性サーフェスネットが構築され
る。もしボリュームが二つの直交走査によって作成され
るならば、一つのネット内の節点は二次元像面において
高解像度を、第三次元において低解像度を持ち、一方、
別のネット内の節点は相補的な特性を持つ。
【００３６】サーフェス節点を含む「サーフェスセル」
を位置決めすることによって、サーフェスネットが初期
設定される。サーフェスセルは、バイナリ区分化データ
における八つの隣接ボクセル、すなわち二つの隣接面か
らの四つずつのボクセル、によって囲まれたボリューム
の部分である。もし八つのボクセル全部が同じバイナリ
値を持つならば、セルはオブジェクトの完全に内側にあ
るか、完全に外側にあるかのいずれかである。もしボク
セルの少なくとも一つが、その隣接ボクセルとは異なる
バイナリ値を持つならば、そのセルはサーフェスセルで
ある。ネットの初期設定は、節点を各サーフェスセルの
中心に置き、隣接サーフェスセル内に横たわる節点を連
結することによって行なわれる。各節点は、最大六個ま
でのリンク、すなわち、その右、左、上、下、前、及び
後の隣接節点に対して一個ずつのリンクを持つことがで
きる．
を位置決めすることによって、サーフェスネットが初期
設定される。サーフェスセルは、バイナリ区分化データ
における八つの隣接ボクセル、すなわち二つの隣接面か
らの四つずつのボクセル、によって囲まれたボリューム
の部分である。もし八つのボクセル全部が同じバイナリ
値を持つならば、セルはオブジェクトの完全に内側にあ
るか、完全に外側にあるかのいずれかである。もしボク
セルの少なくとも一つが、その隣接ボクセルとは異なる
バイナリ値を持つならば、そのセルはサーフェスセルで
ある。ネットの初期設定は、節点を各サーフェスセルの
中心に置き、隣接サーフェスセル内に横たわる節点を連
結することによって行なわれる。各節点は、最大六個ま
でのリンク、すなわち、その右、左、上、下、前、及び
後の隣接節点に対して一個ずつのリンクを持つことがで
きる．
【００３７】図２は、初期設定状態における二次元サー
フェスネット２０１を示し、図３は緩和されたネット２
０２を示す。単一サーフェスネットの初期設定の詳細
は、Gibsonによって1998年5月14日に出願された米国特
許出願番号０９／０７９,０７９「”Surface net smoot
hing for surface representations from binary sampl
ed data”（サンプリングされたバイナリデータからの
サーフェス描画のためのサーフェスネット平滑化）」に
説明されている。
フェスネット２０１を示し、図３は緩和されたネット２
０２を示す。単一サーフェスネットの初期設定の詳細
は、Gibsonによって1998年5月14日に出願された米国特
許出願番号０９／０７９,０７９「”Surface net smoot
hing for surface representations from binary sampl
ed data”（サンプリングされたバイナリデータからの
サーフェス描画のためのサーフェスネット平滑化）」に
説明されている。
【００３８】単一サーフェスネットの相互依存的 サーフェスネットは、いったん初期設定されたら、テラ
シング人工物を減少させるために「緩和され」、入力デ
ータとは一致したままである。特定のネットを緩和する
ため、ネット中の各節点は、節点を連結するリンクにお
けるエネルギーの大きさを減ずるよう再配置される。例
えば、ネットを繰り返して緩和するためには、順々に続
く各節点を考慮し、その節点を、ネット内の連結された
隣接節点の間の等距離の位置の方へ動かせばよい。エネ
ルギーは、サーフェスネット内の全てのリンクの長さの
自乗の和として計算することができる。これに代るエネ
ルギー尺度及び緩和方式も実施可能である。例えば、節
点位置を調節して、局部的曲率を小さくするようなシス
テムは、より滑らかなサーフェスを作成することができ
る。
シング人工物を減少させるために「緩和され」、入力デ
ータとは一致したままである。特定のネットを緩和する
ため、ネット中の各節点は、節点を連結するリンクにお
けるエネルギーの大きさを減ずるよう再配置される。例
えば、ネットを繰り返して緩和するためには、順々に続
く各節点を考慮し、その節点を、ネット内の連結された
隣接節点の間の等距離の位置の方へ動かせばよい。エネ
ルギーは、サーフェスネット内の全てのリンクの長さの
自乗の和として計算することができる。これに代るエネ
ルギー尺度及び緩和方式も実施可能である。例えば、節
点位置を調節して、局部的曲率を小さくするようなシス
テムは、より滑らかなサーフェスを作成することができ
る。
【００３９】この方法におけるエネルギー及び緩和を、
いかなる制約も付かないものと定義すると、サーフェス
ネットは単一点まで縮小する。それゆえ、バイナリデー
タを元の区分に忠実な状態に留めるため、各節点をその
元のサーフェスセルの内側に維持する制約が適用され
る。この制約は、平滑化に関してよりも元の区分に対し
て有利に働き、強制的に、サーフェスモデルに薄い構造
とクラックを保持させる。
いかなる制約も付かないものと定義すると、サーフェス
ネットは単一点まで縮小する。それゆえ、バイナリデー
タを元の区分に忠実な状態に留めるため、各節点をその
元のサーフェスセルの内側に維持する制約が適用され
る。この制約は、平滑化に関してよりも元の区分に対し
て有利に働き、強制的に、サーフェスモデルに薄い構造
とクラックを保持させる。
【００４０】サーフェスネットの二重緩和 オブジェクトの単一サーフェスネットを緩和すると、モ
デルに含まれる人工物が著しく減少する。しかし、一方
向で行なう走査の解像度が低い場合は、モデルを完全に
制約し、テラシングを除去するのに十分な単一走査情報
は得られない。従って、多重走査、例えば図４に示され
る二走査を実施する。第１の走査４０１は水平方向に沿
ってより高い解像度を持ち、この水平方向において、第
２の走査４０２は水平方向により低い解像度を持ち、垂
直方向により高い解像度を持つ。二つのサーフェスネッ
トは、いったん同じ座標フレーム内に位置合わせされる
と、各節点はそのサーフェスネット内部に留まらなけれ
ばならないという制約付きで、互いの方向に向って繰り
返し緩和され、結果として平滑化された表面すなわち緩
和されたサーフェスネット４１０を生む。
デルに含まれる人工物が著しく減少する。しかし、一方
向で行なう走査の解像度が低い場合は、モデルを完全に
制約し、テラシングを除去するのに十分な単一走査情報
は得られない。従って、多重走査、例えば図４に示され
る二走査を実施する。第１の走査４０１は水平方向に沿
ってより高い解像度を持ち、この水平方向において、第
２の走査４０２は水平方向により低い解像度を持ち、垂
直方向により高い解像度を持つ。二つのサーフェスネッ
トは、いったん同じ座標フレーム内に位置合わせされる
と、各節点はそのサーフェスネット内部に留まらなけれ
ばならないという制約付きで、互いの方向に向って繰り
返し緩和され、結果として平滑化された表面すなわち緩
和されたサーフェスネット４１０を生む。
【００４１】図５に示すように、第一の緩和工程３１０
は、各節点 ｎ[i] を、他のネット内の対応節点 ｑ[i]
の平均（距離による加重平均）を取ることによって定ま
る距離だけ動かす。節点を更新すると、そのセルｃ[i]
の外側に横たわるようになって節点に対する制約に背反
するおそれがある。もし節点の新しい位置がセルの外側
になったら、その節点をセル境界上の最も近い点まで動
かす。
は、各節点 ｎ[i] を、他のネット内の対応節点 ｑ[i]
の平均（距離による加重平均）を取ることによって定ま
る距離だけ動かす。節点を更新すると、そのセルｃ[i]
の外側に横たわるようになって節点に対する制約に背反
するおそれがある。もし節点の新しい位置がセルの外側
になったら、その節点をセル境界上の最も近い点まで動
かす。
【００４２】工程３２０では、第二のネットを第一のネ
ットの方に向って緩和する。それぞれの完全なデュアル
緩和工程の後、各ネットを工程３３０及び３４０で個別
的に緩和する。この個別的緩和によって、ネットは収束
して滑らかに保たれる。
ットの方に向って緩和する。それぞれの完全なデュアル
緩和工程の後、各ネットを工程３３０及び３４０で個別
的に緩和する。この個別的緩和によって、ネットは収束
して滑らかに保たれる。
【００４３】緩和の繰り返しは、例えば、所定数の節点
が、工程３５０で決定されるような併合を行なうまで進
行する。別の終了閾値として、例えば一定の繰り返し数
を用いてもよい。終了した時点で、工程３６０におい
て、ネットのうちの一つを選んでサーフェスモデルを描
画することができる。もう一つの選択肢として、両方の
ネットを並べてレンダリングし、観察者は用途と必要と
に応じていずれかを選択する。
が、工程３５０で決定されるような併合を行なうまで進
行する。別の終了閾値として、例えば一定の繰り返し数
を用いてもよい。終了した時点で、工程３６０におい
て、ネットのうちの一つを選んでサーフェスモデルを描
画することができる。もう一つの選択肢として、両方の
ネットを並べてレンダリングし、観察者は用途と必要と
に応じていずれかを選択する。
【００４４】理想的な走査、区分化、及び位置合わせを
行なった場合は、オブジェクトの真のサーフェスは、常
に二走査のサーフェスセルの交線に横たわるはずであ
る。このような理想的な場合、二つのネットは、サーフ
ェスセル制約が全て満足され、全く同じサーフェスに収
束する。実際には、二つの異なった走査のサーフェスセ
ルは、撮像・区分化・位置合わせ誤差のせいで完全に重
なり合うことはなさそうである。
行なった場合は、オブジェクトの真のサーフェスは、常
に二走査のサーフェスセルの交線に横たわるはずであ
る。このような理想的な場合、二つのネットは、サーフ
ェスセル制約が全て満足され、全く同じサーフェスに収
束する。実際には、二つの異なった走査のサーフェスセ
ルは、撮像・区分化・位置合わせ誤差のせいで完全に重
なり合うことはなさそうである。
【００４５】例えば、少数回の繰り返しの後、節点を制
約するセルの外側へ引っ張られる節点が、別のネット内
の対応節点と一致することができなくなるということが
起こる得る。これは二つのモデル間の食い違いを意味す
る。従って本発明は、制約を緩和して多重ネットが一層
密接に併合できるようにする手段を提供する。
約するセルの外側へ引っ張られる節点が、別のネット内
の対応節点と一致することができなくなるということが
起こる得る。これは二つのモデル間の食い違いを意味す
る。従って本発明は、制約を緩和して多重ネットが一層
密接に併合できるようにする手段を提供する。
【００４６】この場合、このような全ての節点を制約す
るセルを、その縦横比を保存しながら、繰り返し終了時
に少量だけ拡張し、これらの節点が次の繰り返し時に別
のネットに一層接近できるようにしてやる。合成された
ネットは、区分から１ボクセルを超えて動くことができ
るが、最終的なサーフェスモデルは、二つの初期モデル
の間にあることが保証される。
るセルを、その縦横比を保存しながら、繰り返し終了時
に少量だけ拡張し、これらの節点が次の繰り返し時に別
のネットに一層接近できるようにしてやる。合成された
ネットは、区分から１ボクセルを超えて動くことができ
るが、最終的なサーフェスモデルは、二つの初期モデル
の間にあることが保証される。
【００４７】図６は、種々の方法で用いられるサーフェ
スモデルを比較するために使うことができる。サーフェ
スモデル５１０，５１１は、それぞれ軸方向及び矢状方
向走査についてマーチングキューブによって作成される
ような膝関節のサーフェスモデルである。サーフェスモ
デル５２０，５２１は、軸方向面及び矢状方向面におけ
る単一サーフェスネットから作成したものである。モデ
ル５３０は多重（軸方向及び矢状方向）走査から生成し
たものである。
スモデルを比較するために使うことができる。サーフェ
スモデル５１０，５１１は、それぞれ軸方向及び矢状方
向走査についてマーチングキューブによって作成される
ような膝関節のサーフェスモデルである。サーフェスモ
デル５２０，５２１は、軸方向面及び矢状方向面におけ
る単一サーフェスネットから作成したものである。モデ
ル５３０は多重（軸方向及び矢状方向）走査から生成し
たものである。
【００４８】本発明は、レーザスキャナーによって得ら
れた距離データ(range data)からサーフェスモデルを作
成するのに利用することもできる。この技術は、患者の
皮膚の表面を描画すのに用いることができる。三角形分
割とストラッピング(striping)を用いて、レーザスキャ
ナーは二つの直交方向について三次元データを収集す
る。ある一つの方向で収集される標本の数は、別の方向
で収集される場合より少ないこともある。
れた距離データ(range data)からサーフェスモデルを作
成するのに利用することもできる。この技術は、患者の
皮膚の表面を描画すのに用いることができる。三角形分
割とストラッピング(striping)を用いて、レーザスキャ
ナーは二つの直交方向について三次元データを収集す
る。ある一つの方向で収集される標本の数は、別の方向
で収集される場合より少ないこともある。
【００４９】本発明の、医学的応用分野に対する特定の
実施の形態について説明したが、われわれの方法は、物
理的オブジェクトを走査する他の多くの分野においても
使用できることを理解すべきである。更に、三つ以上の
走査方向も利用でき、且つそれらの方向が必ずしも互い
に直交する必要のないことも認識すべきである。
実施の形態について説明したが、われわれの方法は、物
理的オブジェクトを走査する他の多くの分野においても
使用できることを理解すべきである。更に、三つ以上の
走査方向も利用でき、且つそれらの方向が必ずしも互い
に直交する必要のないことも認識すべきである。
【００５０】本発明の精神と範囲内で種々の改造や修正
が実施可能であることを理解すべきである。従って、本
特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神と範囲に合
致するそのような改造や修正の全てを包含することにあ
る。
が実施可能であることを理解すべきである。従って、本
特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神と範囲に合
致するそのような改造や修正の全てを包含することにあ
る。
【００５１】
【発明の効果】本発明は、以上詳述したように、例えば
多重低解像度直交ボリューム像走査から得られるデータ
を組み合わせて、どの単一走査から作成され得るよりも
高い解像度を有するサーフェスモデルを作成することが
でき、テラシング人工物も防止できる。これにより、例
えば医学的応用において、高解像度走査のために患者が
高い放射能にさらされたり、走査に長時間を要し高価に
付く等の欠点を除去することが可能である。
多重低解像度直交ボリューム像走査から得られるデータ
を組み合わせて、どの単一走査から作成され得るよりも
高い解像度を有するサーフェスモデルを作成することが
でき、テラシング人工物も防止できる。これにより、例
えば医学的応用において、高解像度走査のために患者が
高い放射能にさらされたり、走査に長時間を要し高価に
付く等の欠点を除去することが可能である。
【図１】 この発明の一実施の形態による三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法及び装置を説
明するための図である。
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法及び装置を説
明するための図である。
【図２】 この発明における初期設定されたサーフェス
ネットのブロック図である。
ネットのブロック図である。
【図３】 この発明における緩和されたサーフェスネッ
トのブロック図である。
トのブロック図である。
【図４】 この発明における相互依存的に緩和された多
重ネットから作成された一つのサーフェスモデルのブロ
ック図である。
重ネットから作成された一つのサーフェスモデルのブロ
ック図である。
【図５】 この発明における多重サーフェスネットの相
互依存的緩和工程を説明するための図である。
互依存的緩和工程を説明するための図である。
【図６】 従来技術によって作成されたサーフェスモデ
ルを本発明により作成されたそれと比較した図である。
ルを本発明により作成されたそれと比較した図である。
１０１ オブジェクト、１０２ 多重ボリュームデー
タ、１０３ 共通座標フレーム、１０５ 二次元画像、
１１０ 多重走査、１２０ 区分化、１３０ 位置合わ
せ、１４０ サーフェスネット初期設定、１５０ ネッ
ト緩和、１６０レンダリング。
タ、１０３ 共通座標フレーム、１０５ 二次元画像、
１１０ 多重走査、１２０ 区分化、１３０ 位置合わ
せ、１４０ サーフェスネット初期設定、１５０ ネッ
ト緩和、１６０レンダリング。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 597067574 201 ＢＲＯＡＤＷＡＹ， ＣＡＭＢＲＩ ＤＧＥ， ＭＡＳＳＡＣＨＵＳＥＴＴＳ 02139， Ｕ．Ｓ．Ａ. (72)発明者 サラ・エフ・ギブソン アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、ア ーリントン、ミスティック・ビュー・テラ ス 15 (72)発明者 マイケル・イー・リヴェントン アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、ケ ンブリッジ、グリーン・ストリート 521、 アパートメント シー
Claims (10)
- 【請求項１】 オブジェクトを複数の方向から走査し
て、走査方向ごとにボリュームデータを作成する工程
と、 各ボリュームデータを区分化して、前記オブジェクトに
係わるデータを弁別する工程と、 各ボリュームデータを共通座標フレームに位置合わせす
る工程と、 ボリュームデータごとにサーフェスネットを初期設定す
る工程と、 前記共通座標フレームに従って前記サーフェスネットを
相互依存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェスモ
デルを作成する工程と、 を含むことを特徴とする三次元オブジェクトのサーフェ
スモデルを作成する方法。 - 【請求項２】 前記オブジェクトが二つの直交方向にお
いて走査されることを特徴とする請求項１に記載の三次
元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法。 - 【請求項３】 前記走査が低解像度走査であることを特
徴とする請求項１に記載の三次元オブジェクトのサーフ
ェスモデルを作成する方法。 - 【請求項４】 前記区分化が前記ボリュームデータのボ
クセルを弁別し、該弁別されたボクセルは走査されたオ
ブジェクトに対応することを特徴とする請求項１に記載
の三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方
法。 - 【請求項５】 前記区分化が強度閾値によって実施され
ることを特徴とする請求項１に記載の三次元オブジェク
トのサーフェスモデルを作成する方法。 - 【請求項６】 前記位置合わせが、平滑化された区分化
ボリュームデータの差の自乗の和についての確率論的な
勾配降下法によって実施されることを特徴とする請求項
１に記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作
成する方法。 - 【請求項７】 前記サーフェスネットが、サーフェス節
点を含むサーフェスセルを位置決めすることによって初
期設定され、サーフェスセルが、前記オブジェクトのサ
ーフェスを跨ぐ隣接ボクセルによって定義されることを
特徴とする、請求項１に記載の三次元オブジェクトのサ
ーフェスモデルを作成する方法。 - 【請求項８】 前記相互依存的な緩和が、 第一のサーフェスネットを第二のサーフェスネットに対
して緩和する工程と、 前記第二のサーフェスネットを前記第一のサーフェスネ
ットに対して緩和する工程と、 前記第一のサーフェスネットを緩和する工程と、 前記第二のサーフェスネットを緩和する工程と、 これらの緩和工程を所定の閾値に達するまで繰り返す工
程と、 を含むことを特徴とする請求項１に記載の三次元オブジ
ェクトのサーフェスモデルを作成する方法。 - 【請求項９】 前記サーフェスセルが拡張されて、前記
サーフェスネットの相互接近度が増すことを特徴とする
請求項７に記載の三次元オブジェクトのサーフェスモデ
ルを作成する方法。 - 【請求項１０】 オブジェクトを複数の方向から走査し
て、走査方向ごとにボリュームデータを作成する手段
と、 各ボリュームデータを区分化して、前記オブジェクトに
係わるデータを弁別する手段と、 各ボリュームデータを共通座標フレームに位置合わせす
る手段と、 ボリュームデータごとにサーフェスネットを初期設定す
る手段と、 前記共通座標フレームに従って前記サーフェスネットを
相互依存的に緩和し、レンダリング可能なサーフェスモ
デルを作成する手段と、 を含むことを特徴とする三次元オブジェクトのサーフェ
スモデルを作成する装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/225,454 US6362821B1 (en) | 1999-01-06 | 1999-01-06 | Surface model generation for visualizing three-dimensional objects using multiple elastic surface nets |
| US09/225454 | 1999-01-06 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000207574A true JP2000207574A (ja) | 2000-07-28 |
| JP3196765B2 JP3196765B2 (ja) | 2001-08-06 |
Family
ID=22844933
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36121099A Expired - Fee Related JP3196765B2 (ja) | 1999-01-06 | 1999-12-20 | 三次元オブジェクトのサーフェスモデルを作成する方法及び装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6362821B1 (ja) |
| EP (1) | EP1018709B1 (ja) |
| JP (1) | JP3196765B2 (ja) |
| AT (1) | ATE356391T1 (ja) |
| DE (1) | DE69935404T2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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