JP2002150303A - デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び脊椎境界の自動検出 - Google Patents
デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び脊椎境界の自動検出Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】画像から脊椎軸と脊椎境界を自動的に検出する
方法を提供する。 【解決手段】画像から脊椎軸と脊椎境界を自動的に検出
するための本発明によるシステム及び方法は、少なくと
も２つのスキャン方向において入力画像をスキャニング
し、各スキャン方向に関連したリッジマップを作成する
（１６及び１８）。このリッジマップは、投影された脊
椎軸を強化するために融合される（２０）。投影された
脊椎軸の区分的線形近似が提供され（２２）、入力画像
のグラジエントマップが強化され（２６）、投影された
脊椎境界が強調表示される。脊椎境界は投影された脊椎
境界を互いに、及び脊椎軸に対して制約することにより
求められる（３０）。
方法を提供する。 【解決手段】画像から脊椎軸と脊椎境界を自動的に検出
するための本発明によるシステム及び方法は、少なくと
も２つのスキャン方向において入力画像をスキャニング
し、各スキャン方向に関連したリッジマップを作成する
（１６及び１８）。このリッジマップは、投影された脊
椎軸を強化するために融合される（２０）。投影された
脊椎軸の区分的線形近似が提供され（２２）、入力画像
のグラジエントマップが強化され（２６）、投影された
脊椎境界が強調表示される。脊椎境界は投影された脊椎
境界を互いに、及び脊椎軸に対して制約することにより
求められる（３０）。
Description
【０００１】背景 発明の技術的分野 本発明はデジタルラジオグラフィに関する。より詳しく
は、デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び脊椎境
界の完全自動検出に関する。
は、デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び脊椎境
界の完全自動検出に関する。
【０００２】従来の技術の説明 デジタル撮像技術の発展に伴い、ラジオグラフィにおけ
る脊柱側彎症の変形分析を支援するためにコンピュータ
を使用することに対する関心が増大している。現在、そ
れらの測定の大半は手動で行われている。手動による測
定は、時間が掛かるだけでなく、操作者の技術、経験及
び他の人為的要因に依存する誤りを受け易い。
る脊柱側彎症の変形分析を支援するためにコンピュータ
を使用することに対する関心が増大している。現在、そ
れらの測定の大半は手動で行われている。手動による測
定は、時間が掛かるだけでなく、操作者の技術、経験及
び他の人為的要因に依存する誤りを受け易い。
【０００３】脊椎軸及び脊椎境界は、重要な解剖学的構
造であり、これは変形測定のためのコンポーネントであ
るだけでなく、変形定量化のために使用される、他の多
くの解剖学的標認点からの基準位置でもある。脊椎軸及
び脊椎境界を検出するための現行のアルゴリズムは、人
間によるインタラクションを必要とする。通常、一連の
コントロールポイントを手動で脊椎軸上に配置する必要
がある。
造であり、これは変形測定のためのコンポーネントであ
るだけでなく、変形定量化のために使用される、他の多
くの解剖学的標認点からの基準位置でもある。脊椎軸及
び脊椎境界を検出するための現行のアルゴリズムは、人
間によるインタラクションを必要とする。通常、一連の
コントロールポイントを手動で脊椎軸上に配置する必要
がある。
【０００４】Kauffman氏及びGuise氏は、“Digital Rad
iography Segmentation of Scoliotic Vertebral Body
Using Deformable Models", Proceedings of SPIE-Medi
calImaging, Vol. 3034, pp. 243〜251, 1997におい
て、手動的に配置される一連のコントロールポイントを
補間するために３次曲線を使用して、脊椎の軸線を求め
ている。「アクティブコントゥア」（active contour）
と称する方法が各脊椎を検出するため適用される。脊椎
境界は、検出された脊椎の境界を連結するだけで見いだ
される。アクティブコントゥア法は、画像ノイズを受け
やすいので、この方法の成否は、画像品質及び、個々の
脊椎の検出の成否に依存する。
iography Segmentation of Scoliotic Vertebral Body
Using Deformable Models", Proceedings of SPIE-Medi
calImaging, Vol. 3034, pp. 243〜251, 1997におい
て、手動的に配置される一連のコントロールポイントを
補間するために３次曲線を使用して、脊椎の軸線を求め
ている。「アクティブコントゥア」（active contour）
と称する方法が各脊椎を検出するため適用される。脊椎
境界は、検出された脊椎の境界を連結するだけで見いだ
される。アクティブコントゥア法は、画像ノイズを受け
やすいので、この方法の成否は、画像品質及び、個々の
脊椎の検出の成否に依存する。
【０００５】“Computer Assisted Quantitative Analy
sis of Deformities of the HumanSpine”, Proceeding
s of Medical Image Computing and Computer Assisted
Intervintion, pp. 822〜831においては、Verdonck氏
他は、補間のインタラクティブエディティングを可能と
するために、手動で配置された一連のコントロールポイ
ントから脊椎軸を補間するのにpoly-Bezier曲線を使用
している。脊椎境界は、脊椎軸の各々の側における強い
エッジを連結することにより見いだされる。脊椎境界に
属しない強いエッジが連結プロセスを妨害することがあ
るので、こうして求められた境界は、滑らかでなく、ノ
イズにより劣化され、時には誤りを含むことがある。
sis of Deformities of the HumanSpine”, Proceeding
s of Medical Image Computing and Computer Assisted
Intervintion, pp. 822〜831においては、Verdonck氏
他は、補間のインタラクティブエディティングを可能と
するために、手動で配置された一連のコントロールポイ
ントから脊椎軸を補間するのにpoly-Bezier曲線を使用
している。脊椎境界は、脊椎軸の各々の側における強い
エッジを連結することにより見いだされる。脊椎境界に
属しない強いエッジが連結プロセスを妨害することがあ
るので、こうして求められた境界は、滑らかでなく、ノ
イズにより劣化され、時には誤りを含むことがある。
【０００６】従って、人間によるインタラクションを必
要としない安定した検出方法の必要性がある。さらに、
脊椎軸上へのコントロールポイントの配置を必要としな
い方法の必要性がある。さらにまた脊椎形状についての
領域固有の知識をシステマティックな仕方で検出プロセ
スに組込み、検出の極めて早い段階で誤りを回避できる
方法の必要性もある。
要としない安定した検出方法の必要性がある。さらに、
脊椎軸上へのコントロールポイントの配置を必要としな
い方法の必要性がある。さらにまた脊椎形状についての
領域固有の知識をシステマティックな仕方で検出プロセ
スに組込み、検出の極めて早い段階で誤りを回避できる
方法の必要性もある。
【０００７】発明の概要 本発明によれば、画像から脊椎軸及び脊椎境界を自動的
に検出するシステム及び方法は、少なくとも２つのスキ
ャン方向で入力画像をスキャンし、各々のスキャン方向
に関連するリッジマップを生成することを含んでいる。
投影された脊椎軸を強化するため、リッジマップを融合
する。投影された脊椎軸の区分的線形近似が行われる。
入力画像のグラジエントマップは強化された投影脊椎境
界である。投影された脊椎境界を相互間で、そして、脊
椎軸に対して相対的に制約することにより、脊椎境界が
求められる。
に検出するシステム及び方法は、少なくとも２つのスキ
ャン方向で入力画像をスキャンし、各々のスキャン方向
に関連するリッジマップを生成することを含んでいる。
投影された脊椎軸を強化するため、リッジマップを融合
する。投影された脊椎軸の区分的線形近似が行われる。
入力画像のグラジエントマップは強化された投影脊椎境
界である。投影された脊椎境界を相互間で、そして、脊
椎軸に対して相対的に制約することにより、脊椎境界が
求められる。
【０００８】本発明による、画像から脊椎軸及び脊椎境
界を自動的に検出する他の方法は、脊椎の入力画像を形
成するステップと、少なくとも２つのスキャン方向で入
力画像をスキャンし、各々のスキャン方向に関連するリ
ッジマップを生成するステップと、リッジマップを融合
して投影された脊椎軸を強化するステップと、投影され
た脊椎軸の区分的線形近似を行うステップと、入力画像
のグラジエントマップを強化して、投影された脊椎軸の
線形近似に関連する投影された脊椎境界を強調表示する
ステップと、投影された脊椎境界の区分的線形近似を行
うステップと、投影された脊椎境界を、相互間で、及び
投影脊椎軸に対して制約して、脊椎境界を求めるステッ
プと、を含んでいる。
界を自動的に検出する他の方法は、脊椎の入力画像を形
成するステップと、少なくとも２つのスキャン方向で入
力画像をスキャンし、各々のスキャン方向に関連するリ
ッジマップを生成するステップと、リッジマップを融合
して投影された脊椎軸を強化するステップと、投影され
た脊椎軸の区分的線形近似を行うステップと、入力画像
のグラジエントマップを強化して、投影された脊椎軸の
線形近似に関連する投影された脊椎境界を強調表示する
ステップと、投影された脊椎境界の区分的線形近似を行
うステップと、投影された脊椎境界を、相互間で、及び
投影脊椎軸に対して制約して、脊椎境界を求めるステッ
プと、を含んでいる。
【０００９】他の方法では、投影された脊椎軸の区分的
線形近似を行うステップは、等間隔に設けられた複数の
カッティングラインを使用することにより、投影された
脊椎軸の画像を複数セグメントにカットするステップ
と、区分的線形セグメントとして脊椎軸を近似するため
にセグメントの終点を求めるステップと、を有してい
る。上記の方法は、セグメント間の角度関係及びセグメ
ントの投影強度を考慮することによってセグメントを制
約するステップを有している。
線形近似を行うステップは、等間隔に設けられた複数の
カッティングラインを使用することにより、投影された
脊椎軸の画像を複数セグメントにカットするステップ
と、区分的線形セグメントとして脊椎軸を近似するため
にセグメントの終点を求めるステップと、を有してい
る。上記の方法は、セグメント間の角度関係及びセグメ
ントの投影強度を考慮することによってセグメントを制
約するステップを有している。
【００１０】さらに他の方法では、脊椎境界を求めるス
テップは、等間隔に設けられた複数のカッティングライ
ンを使用することにより、投影された脊椎境界のグラジ
エントマップを複数のセグメントにカッティングするス
テップと、カッティングラインと投影脊椎境界との交点
におけるセグメントの終点を規定するステップと、を有
し、ここで、これらのセグメントはラインとして近似さ
れる。投影された脊椎境界を制約することは、さらに、
セグメント間の角度関係、隣接セグメント間の距離及び
セグメントの投影強度を考慮することにより、セグメン
トを制約するステップを有する。
テップは、等間隔に設けられた複数のカッティングライ
ンを使用することにより、投影された脊椎境界のグラジ
エントマップを複数のセグメントにカッティングするス
テップと、カッティングラインと投影脊椎境界との交点
におけるセグメントの終点を規定するステップと、を有
し、ここで、これらのセグメントはラインとして近似さ
れる。投影された脊椎境界を制約することは、さらに、
セグメント間の角度関係、隣接セグメント間の距離及び
セグメントの投影強度を考慮することにより、セグメン
トを制約するステップを有する。
【００１１】脊椎境界からアップデートされた脊椎軸を
生成するステップを含むことも可能である。脊椎境界を
求めるステップは、脊椎境界を検出するために二重動的
計画法プロシジャを使用することを含んでいる。この方
法は、さらに、入力画像をダウンサイジング及び平滑化
するステップを含むことができる。上述の方法は、それ
らの方法ステップを実行するためにマシンにより実行可
能な命令のプログラムを具体的に実現するマシンによっ
てリード処理可能なプログラム記憶装置により実施でき
る。
生成するステップを含むことも可能である。脊椎境界を
求めるステップは、脊椎境界を検出するために二重動的
計画法プロシジャを使用することを含んでいる。この方
法は、さらに、入力画像をダウンサイジング及び平滑化
するステップを含むことができる。上述の方法は、それ
らの方法ステップを実行するためにマシンにより実行可
能な命令のプログラムを具体的に実現するマシンによっ
てリード処理可能なプログラム記憶装置により実施でき
る。
【００１２】本発明の上記課題、特徴及び利点、ならび
に本発明の他の課題、特徴及び利点は、図示された実施
形態の以下の詳細な説明を添付の図面と関連して読むこ
とにより明らかとなる。
に本発明の他の課題、特徴及び利点は、図示された実施
形態の以下の詳細な説明を添付の図面と関連して読むこ
とにより明らかとなる。
【００１３】図面の簡単な説明 本明細書は以下の有利な実施例の説明を以下の図を参照
して詳細に提示する。これらの図のうち、図１は本発明
の１つの実施形態による検出システム／方法を示すブロ
ック／フロー図であり、図２は本発明の投影脊椎軸を表
すためのカッティングラインを示す概略図であり、図３
は本発明による制約条件を有する投影脊椎軸の区分的線
形近似を示す概略図であり、図４は投影脊椎境界をセグ
メント化するための本発明によるカッティングラインを
示す概略図であり、図５は本発明による制約条件を有す
る投影脊椎境界の区分的線形近似を示す概略図であり、
図６ａは本発明で使用されるべき脊椎画像を示し、図６
ｂは本発明によって融合されたリッジマップを示し、図
６ｃは本発明によって検出された脊椎軸を有する図６ｂ
の融合されたリッジマップを示し、図６ｄは本発明によ
って図６ａの脊椎画像上にオーバーレイされた図６ｃの
検出された脊椎軸を示し、図６ｅは本発明によって検出
された脊椎境界を示している。
して詳細に提示する。これらの図のうち、図１は本発明
の１つの実施形態による検出システム／方法を示すブロ
ック／フロー図であり、図２は本発明の投影脊椎軸を表
すためのカッティングラインを示す概略図であり、図３
は本発明による制約条件を有する投影脊椎軸の区分的線
形近似を示す概略図であり、図４は投影脊椎境界をセグ
メント化するための本発明によるカッティングラインを
示す概略図であり、図５は本発明による制約条件を有す
る投影脊椎境界の区分的線形近似を示す概略図であり、
図６ａは本発明で使用されるべき脊椎画像を示し、図６
ｂは本発明によって融合されたリッジマップを示し、図
６ｃは本発明によって検出された脊椎軸を有する図６ｂ
の融合されたリッジマップを示し、図６ｄは本発明によ
って図６ａの脊椎画像上にオーバーレイされた図６ｃの
検出された脊椎軸を示し、図６ｅは本発明によって検出
された脊椎境界を示している。
【００１４】有利な実施例の詳細な説明 本発明は、デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び
脊椎境界の完全自動検出手法を提供する。検出プロシジ
ャは、ユーザの介入操作、例えば、従来の方法が行うよ
うな人による一連のコントロールポイントのセッティン
グを必要としない。脊椎軸及び脊椎境界の区分的線形近
似を可能にするためパス投影方式が提供される。安定し
た正確な検出を可能にするために、以前の知識を検出プ
ロシジャに組み込むことができる。これらの検出された
解剖学的標認点は、さらなる自動的定量分析、疾患診断
及び外科手術プログラミングのため情報を含んでいる。
脊椎境界の完全自動検出手法を提供する。検出プロシジ
ャは、ユーザの介入操作、例えば、従来の方法が行うよ
うな人による一連のコントロールポイントのセッティン
グを必要としない。脊椎軸及び脊椎境界の区分的線形近
似を可能にするためパス投影方式が提供される。安定し
た正確な検出を可能にするために、以前の知識を検出プ
ロシジャに組み込むことができる。これらの検出された
解剖学的標認点は、さらなる自動的定量分析、疾患診断
及び外科手術プログラミングのため情報を含んでいる。
【００１５】本発明は、種々のスケールでダウンサイジ
ングされ、平滑化された脊椎画像から脊椎位置について
の有用な情報を抽出するものであり、ここで、重要でな
い情報が自動的に抑圧される。抽出された位置情報は次
に、境界の後続の測定における制約条件としてより細か
い画像分解能のため伝搬される。同時に、脊椎形状につ
いての知識、例えば配向範囲及び可能な湾曲の程度（例
えば、脊椎の病理、側彎、他の疾患等に基づくもの）に
ついての知識がプロシジャに組み込まれる。これらは容
認できる解決手段のスペースを制限すると共に、検出の
信頼性を向上させることの双方のために必要なものであ
る。これは投影パスをベースとした最適化方法によって
可能となり、この最適化方法は本発明に含まれている。
ングされ、平滑化された脊椎画像から脊椎位置について
の有用な情報を抽出するものであり、ここで、重要でな
い情報が自動的に抑圧される。抽出された位置情報は次
に、境界の後続の測定における制約条件としてより細か
い画像分解能のため伝搬される。同時に、脊椎形状につ
いての知識、例えば配向範囲及び可能な湾曲の程度（例
えば、脊椎の病理、側彎、他の疾患等に基づくもの）に
ついての知識がプロシジャに組み込まれる。これらは容
認できる解決手段のスペースを制限すると共に、検出の
信頼性を向上させることの双方のために必要なものであ
る。これは投影パスをベースとした最適化方法によって
可能となり、この最適化方法は本発明に含まれている。
【００１６】図１に示す構成要素は、種々の形態のハー
ドウエア、ソフトウエア又はそれらの組合せにより実現
できるということに留意すべきである。これらの構成要
素は、プロセッサとメモリと入／出力インターフェース
とを有する適当にプログラミングされた１つ又は複数の
汎用デジタルコンピュータ上で実現されることが望まし
い。図においては、同じ参照番号は幾つかの視点からみ
た類似の及び同じ要素を示している。以下では、これら
の図を詳細に参照する。先ず図１には、本発明の実施例
による検出方法のブロック／フロー図が示されている。
ここでは開示のために脊椎位置の説明的な例が用いられ
ているが、ここで説明されている方法及びシステムを、
他の解剖学的特徴、構造又は器官をトレースし画定する
ために使用することもできる。例えば、本発明の検出方
法を、骨折した又は破損した骨を固定するための外科処
置を計画する際にも使用できる。
ドウエア、ソフトウエア又はそれらの組合せにより実現
できるということに留意すべきである。これらの構成要
素は、プロセッサとメモリと入／出力インターフェース
とを有する適当にプログラミングされた１つ又は複数の
汎用デジタルコンピュータ上で実現されることが望まし
い。図においては、同じ参照番号は幾つかの視点からみ
た類似の及び同じ要素を示している。以下では、これら
の図を詳細に参照する。先ず図１には、本発明の実施例
による検出方法のブロック／フロー図が示されている。
ここでは開示のために脊椎位置の説明的な例が用いられ
ているが、ここで説明されている方法及びシステムを、
他の解剖学的特徴、構造又は器官をトレースし画定する
ために使用することもできる。例えば、本発明の検出方
法を、骨折した又は破損した骨を固定するための外科処
置を計画する際にも使用できる。
【００１７】ブロック１２において、画像が処理のため
入力される。この実施例では、画像は、コンピュータ化
体軸断層撮影法（例えば、ＣＡＴスキャン）、ソノグラ
ム、磁気共鳴（ＭＲＩ）又は他の技術のような、Ｘ線又
は他のイメージング技術によって撮られた脊椎の画像を
含む。この画像はデジタル形式に変換するか、又はデジ
タル形式で撮像するのが望ましい。ブロック１４におい
て、デジタル画像がダウンサイジングされ、平滑化され
る。ダウンサイジングには、当業者に公知の圧縮アルゴ
リズムの使用が含まれていてもよい。画像の平滑化に
も、公知技術の使用が含まれていてもよい。ブロック１
６及び１８において、ダウンサイジング及び平滑化され
た画像から、種々の望ましいスキャン方向の強度リッジ
が抽出され、ブロック２０において融合される。この実
施例では、スキャン方向は水平及び対角方向を含むよう
に選ばれているが、他の任意の方向を使用することもで
きる。
入力される。この実施例では、画像は、コンピュータ化
体軸断層撮影法（例えば、ＣＡＴスキャン）、ソノグラ
ム、磁気共鳴（ＭＲＩ）又は他の技術のような、Ｘ線又
は他のイメージング技術によって撮られた脊椎の画像を
含む。この画像はデジタル形式に変換するか、又はデジ
タル形式で撮像するのが望ましい。ブロック１４におい
て、デジタル画像がダウンサイジングされ、平滑化され
る。ダウンサイジングには、当業者に公知の圧縮アルゴ
リズムの使用が含まれていてもよい。画像の平滑化に
も、公知技術の使用が含まれていてもよい。ブロック１
６及び１８において、ダウンサイジング及び平滑化され
た画像から、種々の望ましいスキャン方向の強度リッジ
が抽出され、ブロック２０において融合される。この実
施例では、スキャン方向は水平及び対角方向を含むよう
に選ばれているが、他の任意の方向を使用することもで
きる。
【００１８】リッジ画像は、指定された方向で画像を横
断してスキャンし、そして各画素において指定された方
向で強度プロファイルの曲率を計算することにより得ら
れる。原画像においてリッジがある位置では、リッジ画
像がより明るく現れる。このリッジ計算は、少なくとも
２つのスキャン方向において実行される。少なくとも２
つの画像（マップ）が融合されて、１つの合成画像又は
リッジマップをブロック２０で生じさせる。
断してスキャンし、そして各画素において指定された方
向で強度プロファイルの曲率を計算することにより得ら
れる。原画像においてリッジがある位置では、リッジ画
像がより明るく現れる。このリッジ計算は、少なくとも
２つのスキャン方向において実行される。少なくとも２
つの画像（マップ）が融合されて、１つの合成画像又は
リッジマップをブロック２０で生じさせる。
【００１９】ブロック２２において、得られた１つ又は
複数のリッジ画像が、投影された脊椎軸パスを検出する
ため使用される。ここで、脊椎軸の近似位置のみが検出
される。例えば、脊椎軸関心領域が検出される。図２に
示すように、投影脊椎軸パスにおけるリッジ画像内の関
心領域（ＲＯＩ）１００は、予め設定されたステップサ
イズ１０４によって分離されたカッティングライン１０
２により、同じ方向における幾つかの部分に分けられ
る。
複数のリッジ画像が、投影された脊椎軸パスを検出する
ため使用される。ここで、脊椎軸の近似位置のみが検出
される。例えば、脊椎軸関心領域が検出される。図２に
示すように、投影脊椎軸パスにおけるリッジ画像内の関
心領域（ＲＯＩ）１００は、予め設定されたステップサ
イズ１０４によって分離されたカッティングライン１０
２により、同じ方向における幾つかの部分に分けられ
る。
【００２０】図３を参照すると、水平カッティングライ
ン１０２の各々の側において１つのポイント１０１を選
ぶことが、脊椎軸の区分的線形的近似を構成する。ポイ
ント選択に影響を及ぼすファクタには、ラインセグメン
トの方向と、連続するセグメント間の角度と、セグメン
トが通るリッジの強度とが含まれ、このリッジの強度は
パスに沿ってリッジマップの投影として測定される。上
記の制約条件を考慮しながら各々の水平カッティングラ
イン上のポイントを選択するための方法は、動的計画法
に基づいている。動的計画法は有利な最適化アプローチ
である。動的計画法アルゴリズムは当業者には公知の技
術である。
ン１０２の各々の側において１つのポイント１０１を選
ぶことが、脊椎軸の区分的線形的近似を構成する。ポイ
ント選択に影響を及ぼすファクタには、ラインセグメン
トの方向と、連続するセグメント間の角度と、セグメン
トが通るリッジの強度とが含まれ、このリッジの強度は
パスに沿ってリッジマップの投影として測定される。上
記の制約条件を考慮しながら各々の水平カッティングラ
イン上のポイントを選択するための方法は、動的計画法
に基づいている。動的計画法は有利な最適化アプローチ
である。動的計画法アルゴリズムは当業者には公知の技
術である。
【００２１】ブロック２４において、検出された脊椎軸
のＲＯＩの位置に基づき制約条件が生成される。これら
の制約条件は、脊椎境界の位置範囲及び配向範囲を含ん
でいる。
のＲＯＩの位置に基づき制約条件が生成される。これら
の制約条件は、脊椎境界の位置範囲及び配向範囲を含ん
でいる。
【００２２】ブロック２６において、ブロック１２の入
力画像からグラジエントマップが形成される。グラジエ
ントマップが水平及び垂直方向での強度差異に基づき計
算され、グラジエントマップは、各画素の周りの強度変
化のレートを測定する。グラジエントマップは、入力画
像における強度エッジを強調表示する。脊椎軸（ブロッ
ク２４）及びグラジエントマップ（ブロック２６）を用
いて、ブロック２８においては、脊椎軸の方向における
画像グラジエントが強化される。フィルタリング又は強
化により、脊椎境界から生じている確率が比較的低い幾
つかの画素が除去される。
力画像からグラジエントマップが形成される。グラジエ
ントマップが水平及び垂直方向での強度差異に基づき計
算され、グラジエントマップは、各画素の周りの強度変
化のレートを測定する。グラジエントマップは、入力画
像における強度エッジを強調表示する。脊椎軸（ブロッ
ク２４）及びグラジエントマップ（ブロック２６）を用
いて、ブロック２８においては、脊椎軸の方向における
画像グラジエントが強化される。フィルタリング又は強
化により、脊椎境界から生じている確率が比較的低い幾
つかの画素が除去される。
【００２３】図４に示すように、（脊椎の投影境界を求
めるための）強化されたグラジエント画像１１０は、上
述のリッジマップに同様にカッティングライン１０２に
よりカットされる。図５に示すように、脊椎境界１０８
の区分的線形近似が、それぞれのカットライン１０２上
の２つのポイント１０６を選択することにより得られ
る。２つのポイントの範囲は、先に見いだされた隣接す
る脊椎軸（図２参照）に限られる。ポイント選択に対す
る他の制約条件は、セグメントに沿ってのセグメント間
の角度関係
めるための）強化されたグラジエント画像１１０は、上
述のリッジマップに同様にカッティングライン１０２に
よりカットされる。図５に示すように、脊椎境界１０８
の区分的線形近似が、それぞれのカットライン１０２上
の２つのポイント１０６を選択することにより得られ
る。２つのポイントの範囲は、先に見いだされた隣接す
る脊椎軸（図２参照）に限られる。ポイント選択に対す
る他の制約条件は、セグメントに沿ってのセグメント間
の角度関係
【００２４】
【外１】
【００２５】及び投影強度（例えば強化されたグラジエ
ントマップの強度）だけでなく、セグメント間の距離
（ｄ）をも考慮する。
ントマップの強度）だけでなく、セグメント間の距離
（ｄ）をも考慮する。
【００２６】ブロック３０では、二重動的計画法プロシ
ジャが脊椎境界を制約するため使用される。二重動的計
画法プロシジャは、動的計画法による２つの最適化（各
境界に対して１つ）を単一の最適化に統合し、これらの
最適化を相互作用させ、互いに制約しあうようにするこ
とができる。二重動的計画法プロシジャは、状態変数と
してすべてのカッティングライン上における水平座標を
含む。この状態変数は、カッティングライン番号に従っ
て、ボトムからトップへ順序付けられる。カッティング
ラインは、脊椎境界を境界のセグメントに分割する（各
セグメントは左側部分及び右側部分を有する）。すべて
の可能な位置のスコアは、順次連続する計算スキームに
よって（状態変数により支配される）脊椎境界全体に関
して計算できる。
ジャが脊椎境界を制約するため使用される。二重動的計
画法プロシジャは、動的計画法による２つの最適化（各
境界に対して１つ）を単一の最適化に統合し、これらの
最適化を相互作用させ、互いに制約しあうようにするこ
とができる。二重動的計画法プロシジャは、状態変数と
してすべてのカッティングライン上における水平座標を
含む。この状態変数は、カッティングライン番号に従っ
て、ボトムからトップへ順序付けられる。カッティング
ラインは、脊椎境界を境界のセグメントに分割する（各
セグメントは左側部分及び右側部分を有する）。すべて
の可能な位置のスコアは、順次連続する計算スキームに
よって（状態変数により支配される）脊椎境界全体に関
して計算できる。
【００２７】先ず、最も低い境界セグメントのスコアが
計算される。次いで、１つのセグメントを加えた後、先
行するセグメントに関してすでに計算されたスコアと、
現在のセグメントに関するグラジエント強度と、現在セ
グメントと先行するセグメントとの間の幾何学的制約条
件と、に基づきスコアが計算される。脊椎境界全体に関
してすべてのスコアが計算されるまで、このプロシジャ
が繰り返される。続いて脊椎境界の位置を求めるため、
上記スコアに対して最大スコアが選択される。
計算される。次いで、１つのセグメントを加えた後、先
行するセグメントに関してすでに計算されたスコアと、
現在のセグメントに関するグラジエント強度と、現在セ
グメントと先行するセグメントとの間の幾何学的制約条
件と、に基づきスコアが計算される。脊椎境界全体に関
してすべてのスコアが計算されるまで、このプロシジャ
が繰り返される。続いて脊椎境界の位置を求めるため、
上記スコアに対して最大スコアが選択される。
【００２８】ブロック３２では、境界検出の後、脊椎軸
のより正確な位置が脊椎境界から計算される。このこと
は、隣接する境界ラインから等距離にあるポイントの軌
跡を求めることにより、又は、他のファクタ（例えば、
曲率等）に関連して脊椎軸を重み付けすることにより実
行できる。
のより正確な位置が脊椎境界から計算される。このこと
は、隣接する境界ラインから等距離にあるポイントの軌
跡を求めることにより、又は、他のファクタ（例えば、
曲率等）に関連して脊椎軸を重み付けすることにより実
行できる。
【００２９】図６ａ〜ｅを参照すると、本発明による脊
椎境界の検出の例が示されている。図６ａでは、デジタ
ル方式でレンダリングされたＸ線画像により脊椎画像が
形成される。図６ｂにはリッジマップが示されており、
このリッジマップは、図６ａの脊椎画像をスキャンする
ことにより生成される。図６ｃには、図６ｂのリッジマ
ップから検出された１つの脊椎軸が示されている。図６
ｄでは、画像における脊椎の実際の位置をデモンストレ
ーションするために、図６ｃで求められた脊椎軸に脊椎
画像がオーバーレイされる。図６ｅでは、脊椎境界が検
出され、脊椎画像上にオーバーレイされている。
椎境界の検出の例が示されている。図６ａでは、デジタ
ル方式でレンダリングされたＸ線画像により脊椎画像が
形成される。図６ｂにはリッジマップが示されており、
このリッジマップは、図６ａの脊椎画像をスキャンする
ことにより生成される。図６ｃには、図６ｂのリッジマ
ップから検出された１つの脊椎軸が示されている。図６
ｄでは、画像における脊椎の実際の位置をデモンストレ
ーションするために、図６ｃで求められた脊椎軸に脊椎
画像がオーバーレイされる。図６ｅでは、脊椎境界が検
出され、脊椎画像上にオーバーレイされている。
【００３０】次いで、求められた脊椎軸及び境界を、さ
らなる定量的解析、疾患診断及び外科手術プランニング
のために利用できる。脊椎軸及び境界をまた、他の解剖
的構造の検出のための自動的関心領域定義として使用す
ることもでき、例えば脊椎変形等の測定のため使用する
ことができる。
らなる定量的解析、疾患診断及び外科手術プランニング
のために利用できる。脊椎軸及び境界をまた、他の解剖
的構造の検出のための自動的関心領域定義として使用す
ることもでき、例えば脊椎変形等の測定のため使用する
ことができる。
【００３１】二重動的計画法及びパス投影法（これらは
説明のためのものであり、限定的なものではない）を用
いて変形分析のためのデジタルラジオグラフィにおける
脊椎軸及び脊椎境界の自動的検出の望ましい実施例が説
明されたが、上記教示に従った当業者による変更及び変
形が可能であることに注意されたい。従って、添付され
ている各請求項において概要が示されているように、本
発明の精神及び範囲内にある開示された本発明の特定の
実施例において変更を行うことができることは明らかで
ある。特許法により要求されている特定性及び詳細さで
記載がなされているので、特許法により保護される請求
事項は、特許請求の範囲の請求項に表現されている。
説明のためのものであり、限定的なものではない）を用
いて変形分析のためのデジタルラジオグラフィにおける
脊椎軸及び脊椎境界の自動的検出の望ましい実施例が説
明されたが、上記教示に従った当業者による変更及び変
形が可能であることに注意されたい。従って、添付され
ている各請求項において概要が示されているように、本
発明の精神及び範囲内にある開示された本発明の特定の
実施例において変更を行うことができることは明らかで
ある。特許法により要求されている特定性及び詳細さで
記載がなされているので、特許法により保護される請求
事項は、特許請求の範囲の請求項に表現されている。
【図１】本発明の１つの実施形態による検出システム／
方法を示すブロック／フロー図である。
方法を示すブロック／フロー図である。
【図２】本発明の投影脊椎軸を表すためのカッティング
ラインを示す概略図である。
ラインを示す概略図である。
【図３】本発明による制約条件を有する投影脊椎軸の区
分的線形近似を示す概略図である。
分的線形近似を示す概略図である。
【図４】投影脊椎境界をセグメント化するための本発明
によるカッティングラインを示す概略図である。
によるカッティングラインを示す概略図である。
【図５】本発明における制約条件を有する投影脊椎境界
の区分的線形近似を示す概略図である。
の区分的線形近似を示す概略図である。
【図６ａ】本発明で使用されるべき脊椎画像を示す。
【図６ｂ】本発明によって融合されたリッジマップを示
す。
す。
【図６ｃ】本発明によって検出された脊椎軸を有する図
６ｂの融合されたリッジマップを示す。
６ｂの融合されたリッジマップを示す。
【図６ｄ】本発明によって図６ａの脊椎画像上にオーバ
ーレイされた図６ｃの検出された脊椎軸を示す。
ーレイされた図６ｃの検出された脊椎軸を示す。
【図６ｅ】本発明によって検出された脊椎境界を示す。
１００ 関心領域（ＲＯＩ） １０１ ポイント １０２ カッティングライン １０４ 予選択されたステップサイズ １０８ 脊椎境界 １１０ 強化されたグラジエント画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジアンツォン キアン アメリカ合衆国 ニュージャージー プリ ンストン ジャンクション オックスフォ ード コート ３ Ｆターム(参考） 4C093 AA01 AA16 AA22 AA26 DA10 FF06 FF13 FF16 FF20 FG05 5B057 AA08 CA08 CA12 CA16 CB12 CB16 CD05 CE05 CF01 DA08 DB02 DB09 DC08 DC16 5L096 AA06 BA03 BA06 BA13 EA03 EA04 EA06 FA06 FA67 GA04
Claims (22)
- 【請求項１】 画像から脊椎軸及び脊椎境界を自動的に
検出する方法において、 少なくとも２つのスキャン方向で入力画像をスキャンし
て、各々のスキャン方向に関連するリッジマップを生成
するステップと、 投影された脊椎軸を強化するため、リッジマップを融合
するステップと、 投影された脊椎軸の区分的線形近似を行うステップと、 入力画像のグラジエントマップを強化して、投影された
脊椎境界上に位置する画素を強調表示するステップと、 投影された脊椎境界を互いに、及び脊椎軸に対して、制
約することにより、脊椎境界を求めるステップと、を有
することを特徴とする脊椎軸及び脊椎境界の自動的検出
方法。 - 【請求項２】 投影された脊椎軸の区分的線形近似を行
うステップが、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことによって、投影された脊椎軸の画像を複数のセグメ
ントにカットするステップと、 脊椎軸を区分的線形セグメントとして近似するためにセ
グメントの終点を求めるステップと、を有する請求項１
記載の方法。 - 【請求項３】 セグメント間の角度関係及びセグメント
の投影強度を考慮することによってセグメントを制約す
るステップをさらに有する、請求項２記載の方法。 - 【請求項４】 脊椎境界を求めるステップは、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことにより、投影された脊椎境界のグラジエントマップ
を、複数のセグメントにカットするステップと、 カッティングラインと投影脊椎境界との交点においてセ
グメントの終点を規定し、セグメントを直線として近似
するステップとを有する、請求項１記載の方法。 - 【請求項５】 終点を規定するステップは、さらに、 セグメント間の角度関係、隣接セグメントとの間の距離
及びセグメントの投影強度を考慮することにより、セグ
メントを制約するステップを有する、請求項４記載の方
法。 - 【請求項６】 脊椎境界からアップデートされた脊椎軸
を生成するステップをさらに有する、請求項１記載の方
法。 - 【請求項７】 脊椎境界を求めるステップは、脊椎境界
を検出するために二重の動的計画法プロシジャを使用す
ることを含む、請求項１記載の方法。 - 【請求項８】 画像から脊椎軸及び脊椎境界を自動的に
検出する方法において、 脊椎の入力画像を形成するステップと、 少なくとも２つのスキャン方向で入力画像をスキャン
し、各々のスキャン方向に関連するリッジマップを生成
するステップと、 リッジマップを融合して投影された脊椎軸を強化するス
テップと、 投影された脊椎軸の区分的線形近似を行うステップと、 入力画像のグラジエントマップを強化して、投影された
脊椎軸の線形近似に関連する投影された脊椎境界上に位
置する画素を強調表示するステップと、 投影された脊椎境界の区分的線形近似を行うステップ
と、 投影された脊椎境界を互いに、及び投影された脊椎軸に
対して、制約するステップと、 を有することを特徴とする脊椎軸及び脊椎境界の自動的
検出方法。 - 【請求項９】 投影された脊椎境界の区分的線形近似を
行わせるステップは、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことにより、投影された脊椎軸の画像を複数のセグメン
トにカットするステップと、 脊椎軸を区分的線形セグメントとして近似するため、セ
グメントの終点を求めるステップを有する、請求項８記
載の方法。 - 【請求項１０】 セグメント間の角度関係及びセグメン
トの投影強度を考慮することにより、セグメントを制約
するステップをさらに有することを特徴とする請求項８
記載の方法。 - 【請求項１１】 投影された脊椎境界の区分的線形的な
近似を行うステップは、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことにより、投影された脊椎境界のグラジエントマップ
を複数のセグメントにカットするステップと、 カッティングラインと投影された脊椎境界との交点にお
いてセグメントの終点を求め、セグメントを直線として
近似する、請求項８記載の方法。 - 【請求項１２】 投影された脊椎境界を制約するステッ
プは、 セグメント間の角度関係、隣接セグメント間の距離及び
セグメントの投影強度を考慮することにより、セグメン
トを制約するステップを含む、請求項１１記載の方法。 - 【請求項１３】 脊椎境界からアップデートされた脊椎
軸を生成するステップをさらに有する、請求項８記載の
方法。 - 【請求項１４】 投影された脊椎境界を制約するステッ
プは、脊椎境界を検出するための二重の動的計画法プロ
シジャを使用することを含む、請求項８記載の方法。 - 【請求項１５】 入力画像をダウンサイジング及び平滑
化するステップをさらに有することを特徴とする請求項
８記載の方法。 - 【請求項１６】 マシンによりリード処理可能なプログ
ラム記憶装置において、前記マシーンは、画像から脊椎
軸及び脊椎境界を自動的に検出する方法のステップを実
施するために、マシンにより実行可能な命令のプログラ
ムを具体的に実現するものであり、 前記方法のステップが、 少なくとも２つのスキャン方向で入力画像をスキャン
し、各々のスキャン方向に関するリッジマップを生成す
るステップと、 投影された脊椎軸を強化するため、リッジマップを融合
するステップと、 投影された脊椎軸の区分的線形近似を行うステップと、 入力画像のグラジエントマップを強化して脊椎境界上に
位置する画素を強調表示するステップと、 投影された脊椎境界を、相互間で、及び脊椎軸に対し
て、相対的に制約することにより、脊椎境界を求めるス
テップと、を有することを特徴とするプログラム記憶装
置。 - 【請求項１７】 投影された脊椎軸の区分的線形近似を
行うステップは、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことにより、投影された脊椎軸の画像を複数のセグメン
トにカットするステップと、 脊椎軸を区分的線形セグメントとして近似するためにセ
グメントの終点を求めるステップとを有する、請求項１
６記載のプログラム記憶装置。 - 【請求項１８】 セグメント間の角度関係及びセグメン
トの投影強度を考慮することによりセグメントを制約す
るステップを有する、請求項１７記載のプログラム記憶
装置。 - 【請求項１９】 脊椎境界を求めるステップは、 等間隔をおかれた複数のカッティングラインを使用する
ことにより、投影された脊椎境界のグラジエントマップ
を、複数のセグメントにカットするステップと、 カッティングラインと投影脊椎境界との交点においてセ
グメントの終点を規定し、セグメントを直線として近似
するステップとを有する、請求項１７記載のプログラム
記憶装置。 - 【請求項２０】 投影された脊椎境界の制約は、セグメ
ント間の角度関係、隣接セグメント間の距離及びセグメ
ントの投影強度を考慮することにより、セグメントを制
約するステップをさらに有する請求項１９記載のプログ
ラム記憶装置。 - 【請求項２１】 脊椎境界から、アップデートされた脊
椎軸を生成するステップをさらに有する、請求項１７記
載のプログラム記憶装置。 - 【請求項２２】 脊椎境界を求めるステップは、脊椎境
界を検出するために二重動的計画法プロシジャを使用す
ることを含む、請求項１７記載のプログラム記憶装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/638120 | 2000-08-14 | ||
| US09/638,120 US6608916B1 (en) | 2000-08-14 | 2000-08-14 | Automatic detection of spine axis and spine boundary in digital radiography |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002150303A true JP2002150303A (ja) | 2002-05-24 |
Family
ID=24558722
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001246167A Pending JP2002150303A (ja) | 2000-08-14 | 2001-08-14 | デジタルラジオグラフィにおける脊椎軸及び脊椎境界の自動検出 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6608916B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002150303A (ja) |
| DE (1) | DE10137658A1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015114834A1 (ja) * | 2014-02-03 | 2015-08-06 | 株式会社島津製作所 | 画像処理方法 |
| CN108320288A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-07-24 | 李书纲 | 一种特发性脊柱侧凸影像的数据处理方法 |
| JP7076154B1 (ja) | 2020-12-17 | 2022-05-27 | 株式会社スペースビジョン | 脊柱配列推定装置、方法及びプログラム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004509722A (ja) * | 2000-09-29 | 2004-04-02 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 椎骨の椎弓根の位置を含む脊椎の正面幾何学データを抽出する方法及びシステム |
| US7327862B2 (en) | 2001-04-30 | 2008-02-05 | Chase Medical, L.P. | System and method for facilitating cardiac intervention |
| US7526112B2 (en) | 2001-04-30 | 2009-04-28 | Chase Medical, L.P. | System and method for facilitating cardiac intervention |
| US20030086596A1 (en) * | 2001-11-07 | 2003-05-08 | Medical Metrics, Inc. | Method, computer software, and system for tracking, stabilizing, and reporting motion between vertebrae |
| US8724865B2 (en) * | 2001-11-07 | 2014-05-13 | Medical Metrics, Inc. | Method, computer software, and system for tracking, stabilizing, and reporting motion between vertebrae |
| DK1519681T3 (da) * | 2002-07-09 | 2007-04-10 | Aecc Entpr Ltd | Fremgangsmåde til billeddannelse af den relative bevægelse af skeletstykker |
| WO2004068406A2 (en) | 2003-01-30 | 2004-08-12 | Chase Medical, L.P. | A method and system for image processing and contour assessment |
| US7450983B2 (en) * | 2003-03-18 | 2008-11-11 | University Of Cincinnati | Automated brain MRI and CT prescriptions in Talairach space |
| US6980922B2 (en) * | 2003-10-09 | 2005-12-27 | Computational Biodynamics, Llc | Computer simulation model for determining damage to the human central nervous system |
| US20070014452A1 (en) * | 2003-12-01 | 2007-01-18 | Mitta Suresh | Method and system for image processing and assessment of a state of a heart |
| US20050148839A1 (en) * | 2003-12-10 | 2005-07-07 | Adi Shechtman | Method for non-invasive measurement of spinal deformity |
| US7333643B2 (en) | 2004-01-30 | 2008-02-19 | Chase Medical, L.P. | System and method for facilitating cardiac intervention |
| DE102005001325B4 (de) * | 2005-01-11 | 2009-04-09 | Siemens Ag | Verfahren zum Ausrichten eines Grafikobjekts auf einem Übersichtsbild eines Objekts |
| US7657072B2 (en) * | 2005-09-15 | 2010-02-02 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc | System and method for automatic extraction of spinal cord from 3D volumetric images |
| US7949171B2 (en) * | 2005-10-19 | 2011-05-24 | Siemens Corporation | System and method for tracing rib posterior in chest CT volumes |
| US7853059B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-12-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Magnetic resonance imaging apparatus, method of making an imaging-plan, and method of imaging |
| WO2008030247A2 (en) * | 2006-03-24 | 2008-03-13 | Kunio Doi | Method for detection of vertebral fractures on lateral chest radiographs |
| US20070242869A1 (en) * | 2006-04-12 | 2007-10-18 | Eastman Kodak Company | Processing and measuring the spine in radiographs |
| US8676293B2 (en) | 2006-04-13 | 2014-03-18 | Aecc Enterprises Ltd. | Devices, systems and methods for measuring and evaluating the motion and function of joint structures and associated muscles, determining suitability for orthopedic intervention, and evaluating efficacy of orthopedic intervention |
| US8423124B2 (en) * | 2007-05-18 | 2013-04-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for spine visualization in 3D medical images |
| US20090099481A1 (en) * | 2007-10-10 | 2009-04-16 | Adam Deitz | Devices, Systems and Methods for Measuring and Evaluating the Motion and Function of Joints and Associated Muscles |
| CN102018525B (zh) * | 2009-09-23 | 2013-06-05 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 椎骨和椎间盘的定位方法和装置 |
| US9138163B2 (en) | 2009-09-25 | 2015-09-22 | Ortho Kinematics, Inc. | Systems and devices for an integrated imaging system with real-time feedback loop and methods therefor |
| US9401047B2 (en) * | 2010-04-15 | 2016-07-26 | Siemens Medical Solutions, Usa, Inc. | Enhanced visualization of medical image data |
| CN105701438B (zh) | 2014-11-26 | 2020-06-23 | 东芝医疗系统株式会社 | 医学图像处理装置和方法以及医学成像设备 |
| US10140543B2 (en) | 2015-04-03 | 2018-11-27 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, medical image processing method, and medical imaging device |
| US20160354161A1 (en) | 2015-06-05 | 2016-12-08 | Ortho Kinematics, Inc. | Methods for data processing for intra-operative navigation systems |
| JP7170631B2 (ja) | 2016-10-05 | 2022-11-14 | ニューヴェイジヴ，インコーポレイテッド | 外科ナビゲーションシステム及び関連する方法 |
| US11450435B2 (en) | 2020-04-07 | 2022-09-20 | Mazor Robotics Ltd. | Spinal stenosis detection and generation of spinal decompression plan |
| US11426119B2 (en) | 2020-04-10 | 2022-08-30 | Warsaw Orthopedic, Inc. | Assessment of spinal column integrity |
| US11741694B2 (en) | 2020-06-09 | 2023-08-29 | Merative Us L.P. | Spinal fracture detection in x-ray images |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6539099B1 (en) * | 1999-08-30 | 2003-03-25 | Electric Planet | System and method for visual chat |
-
2000
- 2000-08-14 US US09/638,120 patent/US6608916B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-08-03 DE DE10137658A patent/DE10137658A1/de not_active Withdrawn
- 2001-08-14 JP JP2001246167A patent/JP2002150303A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015114834A1 (ja) * | 2014-02-03 | 2015-08-06 | 株式会社島津製作所 | 画像処理方法 |
| CN105960203A (zh) * | 2014-02-03 | 2016-09-21 | 株式会社岛津制作所 | 图像处理方法 |
| JPWO2015114834A1 (ja) * | 2014-02-03 | 2017-03-23 | 株式会社島津製作所 | 画像処理方法 |
| CN108320288A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-07-24 | 李书纲 | 一种特发性脊柱侧凸影像的数据处理方法 |
| CN108320288B (zh) * | 2017-12-08 | 2023-05-30 | 李书纲 | 一种特发性脊柱侧凸影像的数据处理方法 |
| JP7076154B1 (ja) | 2020-12-17 | 2022-05-27 | 株式会社スペースビジョン | 脊柱配列推定装置、方法及びプログラム |
| JP2022096047A (ja) * | 2020-12-17 | 2022-06-29 | 株式会社スペースビジョン | 脊柱配列推定装置、方法及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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