JP2002535786A - ボリューム調査および特徴抽出のための対話式スカルプティング - Google Patents
ボリューム調査および特徴抽出のための対話式スカルプティングInfo
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- G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
- G06T2219/2021—Shape modification
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 先行技術の欠陥を克服するボリュームレンダリングのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】 本発明は、前記データセットを記憶する記憶手段；前記記憶手段から前記データセットを検索する検索手段；前記検索データセットの画像を表示する表示手段；前記表示されたデータセットの選択された部分に対応し、前記視覚特徴を含むボクセルのブロックを定義する手段；前記視覚特徴を含まないボクセルを前記ブロックから取り除いて特徴ブロックを発生させる手段；前記特徴ブロックからマスクを発生させる手段；前記マスクを使用して前記データセットをレンダリングする手段からなる、データセットから視覚特徴を抽出するシステム、並びに、視覚特徴の抽出方法。
Description
【０００１】
本発明は、３次元（3-D）画像レンダリングの分野に関する。特に、本発明は
ボリューム調査および特徴抽出用対話式スカルプティングシステムおよび方法を
提供する。
ボリューム調査および特徴抽出用対話式スカルプティングシステムおよび方法を
提供する。
【０００２】
ボリュームの視覚化は、臨床診療においてコンピュータトモグラフィー（CT）
または磁気共鳴イメージング（MRI）等のイメージング方法によって獲得された
容積測定データセットの表示および分析のためにますます重要になっている。ボ
リューム視覚化の利点には、斜めからの視点を得る能力と、複雑な幾何学的構造
のより一層の理解と、ボリューム、面積および距離を測定する能力とが含まれる
。ボリューム視覚化はまた、臓器とその周辺の構造物または組織との間の空間的
関係を調査する能力を提供する。ボリューム視覚化技術には２つの主なクラス、
すなわち、表面レンダリングとボリュームレンダリングとがある。本発明は、い
かなる中間幾何学的データ構造をも必要とせずに、３次元ボリュームデータから
直接的に２次元（2-D）投影を発生させる技術であるボリュームレンダリングに
関する。
または磁気共鳴イメージング（MRI）等のイメージング方法によって獲得された
容積測定データセットの表示および分析のためにますます重要になっている。ボ
リューム視覚化の利点には、斜めからの視点を得る能力と、複雑な幾何学的構造
のより一層の理解と、ボリューム、面積および距離を測定する能力とが含まれる
。ボリューム視覚化はまた、臓器とその周辺の構造物または組織との間の空間的
関係を調査する能力を提供する。ボリューム視覚化技術には２つの主なクラス、
すなわち、表面レンダリングとボリュームレンダリングとがある。本発明は、い
かなる中間幾何学的データ構造をも必要とせずに、３次元ボリュームデータから
直接的に２次元（2-D）投影を発生させる技術であるボリュームレンダリングに
関する。
【０００３】 ボリュームレンダリングへの多種多様なアプローチが長年にわたり提案されて
いる。しかしながら、高速化したプロセッサ処理速度、安価なメモリ及び優れた
オプティマイゼーションにより、低価格の汎用パーソナルコンピュータ上でもボ
リュームレンダリングが実行可能となったにもかかわらず、ボリュームレンダリ
ングアルゴリズムは計算及びメモリ使用が激しいという問題が依然として存在す
る。しかしながら、対話式レンダリング速度が向上したとしても、容積測定デー
タセットの調査および視覚化は難しい課題である。イメージング装置によって作
成されるデータ量の増加と、被写体の他の部分による対象構造物の遮蔽のため、
データセットの極めて特定の部分に視覚化を集中させる柔軟な方法が必要とされ
ている。
いる。しかしながら、高速化したプロセッサ処理速度、安価なメモリ及び優れた
オプティマイゼーションにより、低価格の汎用パーソナルコンピュータ上でもボ
リュームレンダリングが実行可能となったにもかかわらず、ボリュームレンダリ
ングアルゴリズムは計算及びメモリ使用が激しいという問題が依然として存在す
る。しかしながら、対話式レンダリング速度が向上したとしても、容積測定デー
タセットの調査および視覚化は難しい課題である。イメージング装置によって作
成されるデータ量の増加と、被写体の他の部分による対象構造物の遮蔽のため、
データセットの極めて特定の部分に視覚化を集中させる柔軟な方法が必要とされ
ている。
【０００４】 それらの問題に対処する古典的なアプローチは、分割による３次元構造特徴抽
出である。それらの方法は、極めて時間がかかり（スライス毎のトレーシングの
ため）、また解剖学的構造および／またはイメージングモダリティに極めて特異
的になる傾向がある。多数の研究者がより一般的な半自動式分割方法を提供して
いるが、しかしながら、分割方法によってインポーズされるバイナリ決定プロセ
スでは情報のロスや画質の低下が起こりやすい。例えば、Schiemannらの“Inter
active 3D Segmentation”, Visualization in Biomedical Computing 1992, SP
IE Vol.1808.pp,376-383を参照。これは参照により本発明に含まれる。
出である。それらの方法は、極めて時間がかかり（スライス毎のトレーシングの
ため）、また解剖学的構造および／またはイメージングモダリティに極めて特異
的になる傾向がある。多数の研究者がより一般的な半自動式分割方法を提供して
いるが、しかしながら、分割方法によってインポーズされるバイナリ決定プロセ
スでは情報のロスや画質の低下が起こりやすい。例えば、Schiemannらの“Inter
active 3D Segmentation”, Visualization in Biomedical Computing 1992, SP
IE Vol.1808.pp,376-383を参照。これは参照により本発明に含まれる。
【０００５】 これに代わるアプローチは、構造物自体を抽出するのではなく、診断値のない
領域または対象構造物を覆い隠している領域を取り除く方法である。古典的な軸
配列切断平面モデルがこの目的のためにしばしば使用されるが、多くの場合にお
いて複雑な形態が存在する場合の結果は最良にはほど遠い。Pflessorらの“Towa
rds Realistic Visualization for Surgery Rehearsal”First International C
onference of Compute Vision, Virtual Reality and Robotics in Medicine (C
VR Med’95), pp.487-491, April 1995は参照により本発明に含まれ、外科リハ
ーサルへの応用を含むボリュームスカルプティング技術を示す。しかしながら、
この技術では分割ステップがデータ操作よりも先に要求される。この技術は予め
分割されたオブジェクトの自由切断を実行するスカルプティングツールを導入し
たものである。WangおよびKaufmanの“Volume Sculpting”,1995 symposium on
Interactive 3D Graphics, pp.157-156, April 1995は、参照により本発明に含
まれ、類似の技術ではあるが、ボリュームデータセットからの特定特徴抽出では
なく、３次元オブジェクト作成用モデリングツールに焦点を当てた技術を提供し
ている。
領域または対象構造物を覆い隠している領域を取り除く方法である。古典的な軸
配列切断平面モデルがこの目的のためにしばしば使用されるが、多くの場合にお
いて複雑な形態が存在する場合の結果は最良にはほど遠い。Pflessorらの“Towa
rds Realistic Visualization for Surgery Rehearsal”First International C
onference of Compute Vision, Virtual Reality and Robotics in Medicine (C
VR Med’95), pp.487-491, April 1995は参照により本発明に含まれ、外科リハ
ーサルへの応用を含むボリュームスカルプティング技術を示す。しかしながら、
この技術では分割ステップがデータ操作よりも先に要求される。この技術は予め
分割されたオブジェクトの自由切断を実行するスカルプティングツールを導入し
たものである。WangおよびKaufmanの“Volume Sculpting”,1995 symposium on
Interactive 3D Graphics, pp.157-156, April 1995は、参照により本発明に含
まれ、類似の技術ではあるが、ボリュームデータセットからの特定特徴抽出では
なく、３次元オブジェクト作成用モデリングツールに焦点を当てた技術を提供し
ている。
【０００６】
本発明の目的は、先行技術の欠陥を克服するボリュームレンダリングのシステ
ムおよび方法を提供することである。
ムおよび方法を提供することである。
【０００７】
したがって、第１の側面において、本発明は、前記データセットを記憶する記
憶手段と、前記記憶手段から前記データセットを検索する検索手段と、前記検索
データセットの画像を表示する表示手段と、前記表示されたデータセットの選択
された部分に対応し、前記視覚特徴を含むボクセルのブロックを定義する手段と
、前記視覚特徴を含まないボクセルを前記ブロックから取り除いて特徴ブロック
を発生させる手段と、前記特徴ブロックからマスクを発生させる手段と、前記マ
スクを使用して前記データセットをレンダリングする手段とからなる、データセ
ットから視覚特徴を抽出するシステムを提供する。
憶手段と、前記記憶手段から前記データセットを検索する検索手段と、前記検索
データセットの画像を表示する表示手段と、前記表示されたデータセットの選択
された部分に対応し、前記視覚特徴を含むボクセルのブロックを定義する手段と
、前記視覚特徴を含まないボクセルを前記ブロックから取り除いて特徴ブロック
を発生させる手段と、前記特徴ブロックからマスクを発生させる手段と、前記マ
スクを使用して前記データセットをレンダリングする手段とからなる、データセ
ットから視覚特徴を抽出するシステムを提供する。
【０００８】 対話式スカルプティングはスカラデータセットのボリューム調査および特徴抽
出のための高度な技術である。本技術は、既知の高速ボリュームレンダリング技
術と組み合わせて使用されると、強力で柔軟なツールとなる。このことは、とり
わけ、基本物理が、組織分離のためのボリュームレンダリングでの不透明度伝達
関数の使用と整合しない、磁気共鳴イメージング（MR）のようなモダリティにお
いて明らかとなる。本発明の技術は、対象ボリュームの厳密な定義が必要な古典
的分割アプローチとは、本質的に異なる。本アプローチにおいて、スカルプトさ
れたボリュームは厳密に定義なくともよく、すべての詳細は投影の間ボリューム
レンンダラーによって抽出される。
出のための高度な技術である。本技術は、既知の高速ボリュームレンダリング技
術と組み合わせて使用されると、強力で柔軟なツールとなる。このことは、とり
わけ、基本物理が、組織分離のためのボリュームレンダリングでの不透明度伝達
関数の使用と整合しない、磁気共鳴イメージング（MR）のようなモダリティにお
いて明らかとなる。本発明の技術は、対象ボリュームの厳密な定義が必要な古典
的分割アプローチとは、本質的に異なる。本アプローチにおいて、スカルプトさ
れたボリュームは厳密に定義なくともよく、すべての詳細は投影の間ボリューム
レンンダラーによって抽出される。
【０００９】 １側面において、本発明は２つのスカルプティングツール、すなわち、ジグソ
ーおよびインターポレイターを定義する。
ーおよびインターポレイターを定義する。
【００１０】 ジグソーツールはユーザがボリュームの１部分を“切断する”、すなわち、非
対象領域を取り除く、ことを可能にする。ツールがあらゆるビューイングアング
ルで適用でき、あらゆる形状が対象領域を含むか除外するかのどちらかで描写で
きるという点で、ツールは柔軟である。
対象領域を取り除く、ことを可能にする。ツールがあらゆるビューイングアング
ルで適用でき、あらゆる形状が対象領域を含むか除外するかのどちらかで描写で
きるという点で、ツールは柔軟である。
【００１１】 インターポレイターツールはユーザが少数の画像スライス上に対象領域の輪郭
を大雑把に描くことを可能にし、ツールは次に補間することによってそれらのス
ライスの間に対象ボリュームを発生させる。このツールへの入力は２次元画像上
での手動の輪郭描写から得られる不正確な対象領域である。
を大雑把に描くことを可能にし、ツールは次に補間することによってそれらのス
ライスの間に対象ボリュームを発生させる。このツールへの入力は２次元画像上
での手動の輪郭描写から得られる不正確な対象領域である。
【００１２】 両ツールのために、再構成過程で要求される位置および方向情報をディスプレ
イから直接得ることができる。
イから直接得ることができる。
【００１３】 本発明によれば、前記データセットを表示するステップと、前記表示されたデ
ータセットの選択された部分に対応し、前記視覚特徴を含むボクセルのブロック
を定義するステップと、前記選択された部分に含まれないボクセルを前記データ
セットから取り除いて特徴ブロックを発生させるステップと、前記特徴ブロック
からマスクを発生させるステップと、前記マスクを使用して前記データセットを
レンダリングするステップとからなる、オブジェクトの画像を表しているデータ
セットから視覚特徴を抽出する方法が提供される。
ータセットの選択された部分に対応し、前記視覚特徴を含むボクセルのブロック
を定義するステップと、前記選択された部分に含まれないボクセルを前記データ
セットから取り除いて特徴ブロックを発生させるステップと、前記特徴ブロック
からマスクを発生させるステップと、前記マスクを使用して前記データセットを
レンダリングするステップとからなる、オブジェクトの画像を表しているデータ
セットから視覚特徴を抽出する方法が提供される。
【００１４】
ここで、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を例示的に説明する。
【００１５】 本発明によるシステムが図１で全体に符号１０とされている。システム１０は
ユーザ入力装置１４に接続されたプロセッサ１２からなる。ユーザ入力装置１４
は例えばキーボード、マウスまたはタッチスクリーンディスプレイとすることも
できる。プロセッサ１２もまたデータ記憶ユニット１８および表示手段２２に接
続されている。
ユーザ入力装置１４に接続されたプロセッサ１２からなる。ユーザ入力装置１４
は例えばキーボード、マウスまたはタッチスクリーンディスプレイとすることも
できる。プロセッサ１２もまたデータ記憶ユニット１８および表示手段２２に接
続されている。
【００１６】 データ記憶ユニット１８は、被写体の予め獲得された２次元画像スライスをデ
ィジタルの態様で記憶するのに使用される。スライスのスタックは一般にデータ
セットと呼ばれる。２次元画像スライスは図１において破線で表されている。２
次元画像スライスは、限定するわけではないがコンピュータトモグラフィー、磁
気共鳴イメージング、および超音波を含むあらゆるイメージング技術を使用して
獲得することができる。
ィジタルの態様で記憶するのに使用される。スライスのスタックは一般にデータ
セットと呼ばれる。２次元画像スライスは図１において破線で表されている。２
次元画像スライスは、限定するわけではないがコンピュータトモグラフィー、磁
気共鳴イメージング、および超音波を含むあらゆるイメージング技術を使用して
獲得することができる。
【００１７】 表示手段２２はデータ記憶ユニット１８に記憶されている予め獲得された２次
元画像スライスから再構成されているレンダリングされたボリューム２６を表示
している。図１に表示されているレンダリングされたボリュームは“切断表面”
２８と定義済みの “対象ボリューム”（VOI）３０とを有し、それらは以下で説
明される。
元画像スライスから再構成されているレンダリングされたボリューム２６を表示
している。図１に表示されているレンダリングされたボリュームは“切断表面”
２８と定義済みの “対象ボリューム”（VOI）３０とを有し、それらは以下で説
明される。
【００１８】 本発明のボリューム調査および特徴抽出の方法を説明するまえに、本発明の２
つの主要ツールを説明する。
つの主要ツールを説明する。
【００１９】 （ｉ）ジグソー ジグソーは多目的切断ツールである。ジグソーは多数の異なる方法で使用する
ことができる。最も単純な方法は直交領域で切断することによって有界ボックス
の有効サイズを減らすことである。実際には、ジグソーは対象構造を覆い隠して
いる構造体を迅速に取り除くことに使用することができる。この方法は不要な構
造体の念入りな輪郭描写が要求されないので効果的である。それはまた多重デー
タセットの高速調査の重要な役割を果たしている。
ことができる。最も単純な方法は直交領域で切断することによって有界ボックス
の有効サイズを減らすことである。実際には、ジグソーは対象構造を覆い隠して
いる構造体を迅速に取り除くことに使用することができる。この方法は不要な構
造体の念入りな輪郭描写が要求されないので効果的である。それはまた多重デー
タセットの高速調査の重要な役割を果たしている。
【００２０】 有界ボックスのサイズを減らすことが不要な構造を取り除くことに適していな
いとき、一方でジグソーは切断面が任意の２次元形状で定義される円筒押出マス
クを発生させることに使用することができる。このツールは３直交視点に制限さ
れない。事実、押出方向は２次元形状が定義されている平面に対して垂直である
。言い換えると、このツールは、２次元 MPR（多平面リフォーマット）または３
次元ボリュームレンダリングを用いてあらゆるビューイングアングルから適用す
ることができる。さらに、一方でジグソーは取り除かれるべき領域（エクスクル
ーシブ）または視覚化されるべき領域（インクルーシブ）のどちらかに特定する
ことに使用することができる。これは、例えば、腹部のスタディにおいて脊髄を
取り除く際にとても便利である。
いとき、一方でジグソーは切断面が任意の２次元形状で定義される円筒押出マス
クを発生させることに使用することができる。このツールは３直交視点に制限さ
れない。事実、押出方向は２次元形状が定義されている平面に対して垂直である
。言い換えると、このツールは、２次元 MPR（多平面リフォーマット）または３
次元ボリュームレンダリングを用いてあらゆるビューイングアングルから適用す
ることができる。さらに、一方でジグソーは取り除かれるべき領域（エクスクル
ーシブ）または視覚化されるべき領域（インクルーシブ）のどちらかに特定する
ことに使用することができる。これは、例えば、腹部のスタディにおいて脊髄を
取り除く際にとても便利である。
【００２１】 ほとんどの場合、ジグソーは適切な押出ボリュームを作成することにのみ使用
されるが、時折リファインメントが必要である。ジグソーの多重アプリケーショ
ンは２つまたは複数の押出マスク間の交点を計算することに相当する。図２は３
次元形状をリファインすることができる２つの異なる方向に如何にしてジグソー
ツールを適用するかを説明している。ジグソーの実施はレンダラーおよびマスキ
ング操作の実施に左右される。
されるが、時折リファインメントが必要である。ジグソーの多重アプリケーショ
ンは２つまたは複数の押出マスク間の交点を計算することに相当する。図２は３
次元形状をリファインすることができる２つの異なる方向に如何にしてジグソー
ツールを適用するかを説明している。ジグソーの実施はレンダラーおよびマスキ
ング操作の実施に左右される。
【００２２】 （ii）インターポレイター インターポレイターはボリュームレンダリング操作のためのマスクを発生させ
るために形状補間として知られる技術を使用している。伝統的に、形状補間は固
体レンダリングのためのバイナリボリュームを作成することに使用されている。
しかしながら、本アプローチは特徴抽出のためにこの技術を用いることである。
このツールへの入力は少数（典型的には、200画像を有するデータセットのため
１０）の２次元画像の手動の輪郭描写から得られる不正確な対象領域である。こ
のツールを使用することの利点は、データセットの画像毎に対象オブジェクトを
手動で輪郭描写する骨の折れる過程よりもはるかに時間が効率的である。
るために形状補間として知られる技術を使用している。伝統的に、形状補間は固
体レンダリングのためのバイナリボリュームを作成することに使用されている。
しかしながら、本アプローチは特徴抽出のためにこの技術を用いることである。
このツールへの入力は少数（典型的には、200画像を有するデータセットのため
１０）の２次元画像の手動の輪郭描写から得られる不正確な対象領域である。こ
のツールを使用することの利点は、データセットの画像毎に対象オブジェクトを
手動で輪郭描写する骨の折れる過程よりもはるかに時間が効率的である。
【００２３】 インターポレイターは画像に間隔を置くためにバイナリ入力スライスを第１変
換することによって働いている。それらの画像において、各ピクセル値はピクセ
ルと最近接エッジとの間の最短の距離を表しいている。正の数はピクセルが対象
領域の内側にあることを示しており、負の数は外側を意味する。３次スプライン
補間はギャップの欠側値を計算することに使用されており、結果として一連の中
間スライスになり、それは最終マスクを作成するため次にしきい値処理を受けな
ければならない。適切な形状インターポレイター実施はS.P.RayaおよびJ.K.Udup
a,“Shape-Based Interpolation of Multidimensional Objects”,IEEE Transac
tions on Medical Imaging,vol.9,no.1,pp.32-42,1990に述べられており、これ
は参照により本発明に含まれる。
換することによって働いている。それらの画像において、各ピクセル値はピクセ
ルと最近接エッジとの間の最短の距離を表しいている。正の数はピクセルが対象
領域の内側にあることを示しており、負の数は外側を意味する。３次スプライン
補間はギャップの欠側値を計算することに使用されており、結果として一連の中
間スライスになり、それは最終マスクを作成するため次にしきい値処理を受けな
ければならない。適切な形状インターポレイター実施はS.P.RayaおよびJ.K.Udup
a,“Shape-Based Interpolation of Multidimensional Objects”,IEEE Transac
tions on Medical Imaging,vol.9,no.1,pp.32-42,1990に述べられており、これ
は参照により本発明に含まれる。
【００２４】 上で論じられた両方のツールは対象ボリューム（VOI）を定義することに使用
される。VOIはボリュームレンダリング視覚化が適用されている領域を定義する
ことに使用することができる不規則容積測定領域である。VOIは対象構造物に正
確にマッチしなければならないのことはなく、それを幾分大まかに含むかまたは
遮っている構造を除外しなければならない。直接ボリュームレンダリング過程は
、適切な不透明な伝達関数を使用することにより、VOIに含まれている全ての詳
細の視覚化を考慮することになる。このタイプのアプローチの主な利点はVOIの
作成が非常に時間が効率的であり、種々の異なるモダリティに適用することがで
きることである。例えば、図３に示されているように、MRデータセットで脳を抽
出するためユーザは脳の輪郭を少数のスライス上に大雑把に輪郭描写し、次にイ
ンターポレイターにVOIを発生させる。これは、根本的な物理学が組織分離のた
めのボリュームレンダリングでの不透明な伝達関数の使用と互換性がないので、
MRIデータセットにおいて特に重要である。
される。VOIはボリュームレンダリング視覚化が適用されている領域を定義する
ことに使用することができる不規則容積測定領域である。VOIは対象構造物に正
確にマッチしなければならないのことはなく、それを幾分大まかに含むかまたは
遮っている構造を除外しなければならない。直接ボリュームレンダリング過程は
、適切な不透明な伝達関数を使用することにより、VOIに含まれている全ての詳
細の視覚化を考慮することになる。このタイプのアプローチの主な利点はVOIの
作成が非常に時間が効率的であり、種々の異なるモダリティに適用することがで
きることである。例えば、図３に示されているように、MRデータセットで脳を抽
出するためユーザは脳の輪郭を少数のスライス上に大雑把に輪郭描写し、次にイ
ンターポレイターにVOIを発生させる。これは、根本的な物理学が組織分離のた
めのボリュームレンダリングでの不透明な伝達関数の使用と互換性がないので、
MRIデータセットにおいて特に重要である。
【００２５】 最も臨床的なプロトコルにおいて、多重特徴を抽出すること、または構造の１
部分を異なるセクションに分離することの必要性がある。これは、多重VOIを単
一データセットに適用する能力を有することが好ましいことを意味している。本
発明のボリュームレンダラーはこの問題を、ユーザに多重マスクを定義するため
のオプションと、異なる不透明および色の伝達関数を各領域に含まれているボク
セルに割当てるためのオプションも提供することによって、ごく一般的な方法で
解決している。これは本質的に、ボクセルの色と不透明とがその階調値にだけで
はなくその空間的位置にも依存する局所的分類を定義する。
部分を異なるセクションに分離することの必要性がある。これは、多重VOIを単
一データセットに適用する能力を有することが好ましいことを意味している。本
発明のボリュームレンダラーはこの問題を、ユーザに多重マスクを定義するため
のオプションと、異なる不透明および色の伝達関数を各領域に含まれているボク
セルに割当てるためのオプションも提供することによって、ごく一般的な方法で
解決している。これは本質的に、ボクセルの色と不透明とがその階調値にだけで
はなくその空間的位置にも依存する局所的分類を定義する。
【００２６】 上で述べたように、脳はインターポレイターツールを使用してMRデータセット
から容易に抽出することができる。第２VOIはオリジナルデータセットから始め
てジグソーツールを除外モードで使用して作成することができる。頭部と脳とは
２つの別個のVOIおよび異なる不透明、色セッティングであり、レンダリングモ
ードですらそれらに適用することができる。図４において、それらは共にレンダ
リングされ、一方で普通の広範囲な頭骨切開も珍しい広範囲な頭骨切開もシュミ
レートすることを可能にする。
から容易に抽出することができる。第２VOIはオリジナルデータセットから始め
てジグソーツールを除外モードで使用して作成することができる。頭部と脳とは
２つの別個のVOIおよび異なる不透明、色セッティングであり、レンダリングモ
ードですらそれらに適用することができる。図４において、それらは共にレンダ
リングされ、一方で普通の広範囲な頭骨切開も珍しい広範囲な頭骨切開もシュミ
レートすることを可能にする。
【００２７】 CTデータセットとCTAデータセットの両方において、組織の殆どは別個のハウ
ンスフィールド値を有し、それ故不透明は特定の組織タイプを選択的に視覚化す
ることに使用することができる。にもかかわらず、構造的部分を特定することに
もデータセットの基準を維持することにも局所的分類を適用することによって、
スカルプティングツールは視覚化を強調することに使用することができる。図５
はCTデータセットとCTAデータセットの両方に適用されたスカルプティング技術
を示している。図５（ａ）に示されている画像において、大動脈はインターポレ
イターツールで極めて少数の輪郭をオリジナルスライス上に描写することによっ
て確認されている。残りのデータセットはジグソーツールを使用して２つの領域
にパーティションされている。それらの３領域では、異なる分類が適用されてお
り、全てのVOIは斜線ボリュームレンダリングを使用してレンダリングされてい
る。
ンスフィールド値を有し、それ故不透明は特定の組織タイプを選択的に視覚化す
ることに使用することができる。にもかかわらず、構造的部分を特定することに
もデータセットの基準を維持することにも局所的分類を適用することによって、
スカルプティングツールは視覚化を強調することに使用することができる。図５
はCTデータセットとCTAデータセットの両方に適用されたスカルプティング技術
を示している。図５（ａ）に示されている画像において、大動脈はインターポレ
イターツールで極めて少数の輪郭をオリジナルスライス上に描写することによっ
て確認されている。残りのデータセットはジグソーツールを使用して２つの領域
にパーティションされている。それらの３領域では、異なる分類が適用されてお
り、全てのVOIは斜線ボリュームレンダリングを使用してレンダリングされてい
る。
【００２８】 図５（ｂ）において、データセットはジグソーツールを使用して同様にパーテ
ィションされている。一方に軟組織を他方に骨組織を示すため異なる分類が２つ
のＶＯＩに割当てられている。両方のVOIはオリジナル密度値を使用して非斜線
モードでレンダリングされる。本システムの好ましい実施形態はイメージングア
プリケーションプラットフォーム（IAP）アプリケーション開発ツールキット、
特に画像診断アプリケーション開発用に設計されているオブジェクトベースのソ
フトウェア開発パッケージを用いて実施されている。IAPは視覚データ処理用に
設計されており、したがって全ての対象３次元データ構造体はボクセルベースで
ある。２つの最も重要なことはバイナリ固体と階調スライススタックである。我
々の視覚化パイプラインの幾つかのオブジェクトは両方のタイプのデータを受け
取り、高度の柔軟性と相互運用性とを提供する。例えば、バイナリ固体は直接視
覚化すること、または階調スライススタックのボリュームレンダリング用マスク
として使用することができる。逆に、階調スライススタックは固体オブジェクト
のレンダリングのテクスチャマップを描くこと、または階調度濃淡用の階調度情
報を提供することに使用することができる。
ィションされている。一方に軟組織を他方に骨組織を示すため異なる分類が２つ
のＶＯＩに割当てられている。両方のVOIはオリジナル密度値を使用して非斜線
モードでレンダリングされる。本システムの好ましい実施形態はイメージングア
プリケーションプラットフォーム（IAP）アプリケーション開発ツールキット、
特に画像診断アプリケーション開発用に設計されているオブジェクトベースのソ
フトウェア開発パッケージを用いて実施されている。IAPは視覚データ処理用に
設計されており、したがって全ての対象３次元データ構造体はボクセルベースで
ある。２つの最も重要なことはバイナリ固体と階調スライススタックである。我
々の視覚化パイプラインの幾つかのオブジェクトは両方のタイプのデータを受け
取り、高度の柔軟性と相互運用性とを提供する。例えば、バイナリ固体は直接視
覚化すること、または階調スライススタックのボリュームレンダリング用マスク
として使用することができる。逆に、階調スライススタックは固体オブジェクト
のレンダリングのテクスチャマップを描くこと、または階調度濃淡用の階調度情
報を提供することに使用することができる。
【００２９】 階調スライススタック（スライススタック）は一般にスキャナによって獲得さ
れる平行断面画像（ラスター）のセットから構成されており、それらは互いに関
して任意で間隔を空けたりずらしたりすることができる。幾つかのピクセルタイ
プは浮動小数点倍率がサインされている８ビットから１６ビットにサポートされ
ている。（ユーザが定義した厚さの）平面、任意および曲線リフォーマットはス
ライススタックに使用可能である。スライススタックは等方性ボリュームを発生
させるように補間すること、あるいは異なる解像度で再サンプリングすることが
できる。それらは最大強度投影（MIP）、非斜線または斜線ボリュームレンダリ
ング等の種々の従来の合成モードを用いてボリュームレンダリングすることがで
きる。多重スタックはそれぞれ異なる合成モードで共に登録しレンダリングする
ことができる。
れる平行断面画像（ラスター）のセットから構成されており、それらは互いに関
して任意で間隔を空けたりずらしたりすることができる。幾つかのピクセルタイ
プは浮動小数点倍率がサインされている８ビットから１６ビットにサポートされ
ている。（ユーザが定義した厚さの）平面、任意および曲線リフォーマットはス
ライススタックに使用可能である。スライススタックは等方性ボリュームを発生
させるように補間すること、あるいは異なる解像度で再サンプリングすることが
できる。それらは最大強度投影（MIP）、非斜線または斜線ボリュームレンダリ
ング等の種々の従来の合成モードを用いてボリュームレンダリングすることがで
きる。多重スタックはそれぞれ異なる合成モードで共に登録しレンダリングする
ことができる。
【００３０】 バイナリ個体を発生させるため、広範囲の分割操作が提供される：シンプルし
きい値処理、対象幾何学的領域（ROIs）、シーディング、形態操作等。それらの
操作の幾つかは２次元または３次元の両方で利用可能である。バイナリ固体はス
ライススタックから再構成することができ、形状補間は再構成段階の間適用する
ことができる。一端バイナリ固体が再構成されていると、論理演算（例えば、交
点）は関節離断術および洗浄機能性と一緒に利用可能である。テクスチャマッピ
ングと任意視認フィルタはバイナリ固体にも利用可能である。
きい値処理、対象幾何学的領域（ROIs）、シーディング、形態操作等。それらの
操作の幾つかは２次元または３次元の両方で利用可能である。バイナリ固体はス
ライススタックから再構成することができ、形状補間は再構成段階の間適用する
ことができる。一端バイナリ固体が再構成されていると、論理演算（例えば、交
点）は関節離断術および洗浄機能性と一緒に利用可能である。テクスチャマッピ
ングと任意視認フィルタはバイナリ固体にも利用可能である。
【００３１】 以下はこのコンテキストの関連オブジェクトのリストである：
【００３２】 ボリュームレンダリングパイプラインはそれらのオブジェクトの少数のインス
タンスを作成し接続することによって形成することができる。基本パイプライン
は図６に示されている。
タンスを作成し接続することによって形成することができる。基本パイプライン
は図６に示されている。
【００３３】 Rasオブジェクトによって管理されている画像はSsオブジェクトのスタックを
形成するために統合されている。画像上で補間を実行することはボリュームを形
成する。Cprojオブジェクトは次に、Tx３オブジェクトによって特定された位置
と方向を用いて、このボリュームをレンダリングする。スカルプティングツール
を実施するオブジェクトは、普通は入力としてVolオブジェクトに接続される。
形成するために統合されている。画像上で補間を実行することはボリュームを形
成する。Cprojオブジェクトは次に、Tx３オブジェクトによって特定された位置
と方向を用いて、このボリュームをレンダリングする。スカルプティングツール
を実施するオブジェクトは、普通は入力としてVolオブジェクトに接続される。
【００３４】 インターポレイターを用いたスカルプティングは対象平行領域（ROI）がボリ
ューム空間内の様々な位置で特定されることを要求する。それらのROIを描写す
ることをアシストするため、ボリュームの多数の平行断面がユーザに公開されね
ばならない。これは入力スライススタックを切断表面上に補間するRfオブジェク
トにSsオブジェクトを接続することによって達成される。切断表面はあらゆる位
置と方向にすることができる。切断表面をその垂直軸に沿って動かすことはユー
ザがボリュームの様々な切断面を見ることを可能にする。各切断面において、ユ
ーザはGeom２オブジェクトによって管理されることになるROI幾何学を特定する
。再構成過程で要求される位置および方向情報は視点の位置と方向から得ること
ができる。
ューム空間内の様々な位置で特定されることを要求する。それらのROIを描写す
ることをアシストするため、ボリュームの多数の平行断面がユーザに公開されね
ばならない。これは入力スライススタックを切断表面上に補間するRfオブジェク
トにSsオブジェクトを接続することによって達成される。切断表面はあらゆる位
置と方向にすることができる。切断表面をその垂直軸に沿って動かすことはユー
ザがボリュームの様々な切断面を見ることを可能にする。各切断面において、ユ
ーザはGeom２オブジェクトによって管理されることになるROI幾何学を特定する
。再構成過程で要求される位置および方向情報は視点の位置と方向から得ること
ができる。
【００３５】 以下の例において、ユーザは入力ラスターと平行である多数のROIを描写して
いる。Geom２オブジェクトはROIをビットマップ形式でReconオブジェクトに送り
、それは上記の形状補間アルゴリズムを使用してバイナリボリューム（bitvol）
を構成する。Volオブジェクトがこのbitvolデータを受信したとき、それはbitvo
lの内側に横たわるボリュームの一部のみが見えることを保証する。
いる。Geom２オブジェクトはROIをビットマップ形式でReconオブジェクトに送り
、それは上記の形状補間アルゴリズムを使用してバイナリボリューム（bitvol）
を構成する。Volオブジェクトがこのbitvolデータを受信したとき、それはbitvo
lの内側に横たわるボリュームの一部のみが見えることを保証する。
【００３６】 ジグソーツール用bitvolを構成するため、Extbvオブジェクトが使用される。R
econオブジェクトと同様に、このオブジェクトは関連したVolオブジェクトに切
り取りbitvolをエクスポートする。このオブジェクトは実際にはBpオブジェクト
とReconオブジェクトの組合せからなるメタオブジェクトである。 ユーザによって特定されたROIは押出bitvolを構成することに使用される（Bp
オブジェクトによって管理される）ビットマップのセットを作成するためExtbv
オブジェクトによって処理される。Extbvオブジェクトはボリューム空間内のROI
の方向と位置とが特定されることを要求する。インターポレイターツールシナリ
オ内のように、情報は表示域空間からボリューム空間へのその位置と方向とをマ
ッピングすることによって得ることができる。
econオブジェクトと同様に、このオブジェクトは関連したVolオブジェクトに切
り取りbitvolをエクスポートする。このオブジェクトは実際にはBpオブジェクト
とReconオブジェクトの組合せからなるメタオブジェクトである。 ユーザによって特定されたROIは押出bitvolを構成することに使用される（Bp
オブジェクトによって管理される）ビットマップのセットを作成するためExtbv
オブジェクトによって処理される。Extbvオブジェクトはボリューム空間内のROI
の方向と位置とが特定されることを要求する。インターポレイターツールシナリ
オ内のように、情報は表示域空間からボリューム空間へのその位置と方向とをマ
ッピングすることによって得ることができる。
【００３７】 処理サーバのオブジェクトベースアーキテクチャは力強く効果的なスカルプテ
ィングツールを作成するため上記のスカルプティング技術が組み合わされること
を可能にしている。これは種々の方法に関連するオブジェクトを接続することに
よって達成される。スカルプティング技術を合成する１方法は、bitvolエクスポ
ータ（Recon、Extbv）オブジェクトとLim3オブジェクトの両方をVolオブジェク
トに接続することである。この場合、bitvolと有界ボックスの両方の内側にある
ボリュームの一部のみがレンダリングされる。
ィングツールを作成するため上記のスカルプティング技術が組み合わされること
を可能にしている。これは種々の方法に関連するオブジェクトを接続することに
よって達成される。スカルプティング技術を合成する１方法は、bitvolエクスポ
ータ（Recon、Extbv）オブジェクトとLim3オブジェクトの両方をVolオブジェク
トに接続することである。この場合、bitvolと有界ボックスの両方の内側にある
ボリュームの一部のみがレンダリングされる。
【００３８】 スカルプトするための第２の方法は、ボリュームを第１複製することであり、
次に、ジグソーとインターポレイターツールとを用いて作成された、bitvolの種
々の組合せを２つのボリュームに適用する。例えば、図４（ａ）と図４（b）の
画像は図７に示されているパイプラインによって作成された。
次に、ジグソーとインターポレイターツールとを用いて作成された、bitvolの種
々の組合せを２つのボリュームに適用する。例えば、図４（ａ）と図４（b）の
画像は図７に示されているパイプラインによって作成された。
【００３９】 この場合、ボリュームはSsオブジェクトを２つのVolオブジェクトに接続する
ことによって複製されている。２つのVolオブジェクトは次に同様のCprojオブジ
ェクトによってレンダリングされる。各ボリュームは異なって切り取られる。サ
ンプル画像において、頭部（下位Volオブジェクト）はLim３オブジェクトによっ
て切り取られ、形状補間を使用して切り取られている内部ボリューム（上位Vol
オブジェクト）を公開している。
ことによって複製されている。２つのVolオブジェクトは次に同様のCprojオブジ
ェクトによってレンダリングされる。各ボリュームは異なって切り取られる。サ
ンプル画像において、頭部（下位Volオブジェクト）はLim３オブジェクトによっ
て切り取られ、形状補間を使用して切り取られている内部ボリューム（上位Vol
オブジェクト）を公開している。
【００４０】 bitvolはBvオブジェクトを使用して作成および修正することもできる。このオ
ブジェクトは入力bitvol上での加算、引算および交差等の種々の論理演算を実行
する。交差演算は反復リファインされた切り取り領域にとって特別便利である。
ブジェクトは入力bitvol上での加算、引算および交差等の種々の論理演算を実行
する。交差演算は反復リファインされた切り取り領域にとって特別便利である。
【００４１】 図４の画像はROIによって特定された押出bitvolのコンプリメントを用いて外
部ボリュームを切り取ることによって作成された。内部ボリュームはインターポ
レイターツールによって作成されたマスクを使用して切り取られた。
部ボリュームを切り取ることによって作成された。内部ボリュームはインターポ
レイターツールによって作成されたマスクを使用して切り取られた。
【００４２】 本発明のスカルプティング技術において、VOIと分類は反復ファクションにお
いて対話式で定義することができる。このコンテキストにおいて、処理速度は重
要なファクターである。なぜならば、ユーザは次を適用する前に操作の結果に視
覚的にアクセスすることが好ましくは必要であるからである。漸進的リファイン
メントアプローチを使用することによって、レンダラーはユーザに対話式で臨床
サイズデータセットを分析させることが可能であり、結果が満足できない場合、
操作は容易に取り消して繰り返すことができる。対話式スカルプティングを可能
にするため、各レンダリング経路は画像データのダウンサンプルバージョン上で
作動する複製を伴う。
いて対話式で定義することができる。このコンテキストにおいて、処理速度は重
要なファクターである。なぜならば、ユーザは次を適用する前に操作の結果に視
覚的にアクセスすることが好ましくは必要であるからである。漸進的リファイン
メントアプローチを使用することによって、レンダラーはユーザに対話式で臨床
サイズデータセットを分析させることが可能であり、結果が満足できない場合、
操作は容易に取り消して繰り返すことができる。対話式スカルプティングを可能
にするため、各レンダリング経路は画像データのダウンサンプルバージョン上で
作動する複製を伴う。
【図１】本発明によるシステムの概略図である。
【図２】本発明によるジグソーツールの使用の実例を示す。
【図３】本発明によるインターポレイターツールの使用の実例を示す。
【図４】図４（ａ）および図４（ｂ）は、本発明のシステムによって発生された
画像の例を示す。
画像の例を示す。
【図５】図５（ａ）および図５（ｂ）は、本発明のシステムによって発生された
画像の例を示す。
画像の例を示す。
【図６】ボリュームレンダリングパイプラインの概略図である。
【図７】図４（ａ）および図４（ｂ）の画像を作成するのに使用されるパイプラ
インを示す。
インを示す。
【図８】図８（ａ）は、ジグソーツールの使用を示すフローチャートである。 図８（ｂ）は、インターポレイターツールの使用を示すフローチャートである。
図８（ｃ）は、本発明の実施形態によるＭＲスタディにおける頭骨切開を示すフ
ローチャートである。 図８（ｄ）は、CTAスタディでの病状の識別を示すフローチャートである。
図８（ｃ）は、本発明の実施形態によるＭＲスタディにおける頭骨切開を示すフ
ローチャートである。 図８（ｄ）は、CTAスタディでの病状の識別を示すフローチャートである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｒ 33/32 Ａ６１Ｂ 5/05 ３８０ ５Ｂ０８０ Ｇ０６Ｔ 17/40 Ｇ０１Ｎ 24/02 ５２０Ｙ (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ， ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，Ｓ Ｋ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 アッコナッツィ，ビットリオ カナダ国 エム６エス ２エー１ オンタ リオ，トロント，マックグレゴール アベ ニュー 29 Ｆターム(参考） 2F041 AA05 4C093 AA22 AA26 FF16 FF19 FF43 FG04 4C096 AB27 AB36 AD14 AD15 DC19 DC21 DC36 DD08 4C301 EE14 EE15 JC06 JC08 KK17 KK30 LL02 5B050 AA02 BA03 BA06 BA09 CA07 DA02 EA03 EA06 EA19 EA28 FA02 5B080 AA17 BA02 CA04 FA15 GA22
Claims (3)
- 【請求項１】 （ａ）データセットを表示する表示手段と、 （ｂ）前記表示されたデータセットの選択された部分に対応し、視覚特徴を含む
ボクセルのブロックを定義する手段と （ｃ）前記視覚特徴を含まないボクセルを前記ブロックから取り除いて特徴ブロ
ックを発生させる手段と、 （ｄ）前記特徴ブロックからマスクを発生させる手段と、 （ｅ）前記マスクを使用して前記データセットをレンダリングする手段と、 からなる、データセットから視覚特徴を抽出するシステム。 - 【請求項２】 （ａ）データセットを表示するステップと、 （ｂ）前記表示されたデータセットの選択された部分に対応し、視覚特徴を含む
ボクセルのブロックを定義するステップと、 （ｃ）前記選択された部分に含まれないボクセルを前記データセットから取り除
いて特徴ブロックを発生させるステップと、 （ｄ）前記特徴ブロックからマスクを発生させるステップと、 （ｅ）前記マスクを使用して前記データセットをレンダリングするステップと、
からなる、オブジェクトの画像を表すデータセットから視覚特徴を抽出する方法
。 - 【請求項３】 （ａ）オブジェクトの画像を表すデータセットから視覚特徴を
抽出するためのコンピュータリーダブルプログラムコードを有するコンピュータ
使用可能媒体からなる製品であって、 前記製品のコンピュータリーダブルプログラムコードは、 （ｂ）コンピュータに、前記データセットを表示させるコンピュータリーダブル
プログラムコードと、 （ｃ）コンピュータに、前記表示されたデータセットの選択された部分に対応し
、前記視覚特徴を含むボクセルのブロックを定義させるコンピュータリーダブル
プログラムコードと、 （ｄ）コンピュータに、前記選択された部分に含まれないボクセルを前記データ
セットから取り除いて特徴ブロックを発生させるコンピュータリーダブルプログ
ラムコードと、 （ｅ）コンピュータに、前記特徴ブロックからマスクを発生させるコンピュータ
リーダブルプログラムコードと、 （ｄ）コンピュータに、前記マスクを使用して前記データセットをレンダリング
させるコンピュータリーダブルプログラムコードと、 を含むことを特徴とする製品。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CA2,259,882 | 1999-01-22 | ||
| CA002259882A CA2259882A1 (en) | 1999-01-22 | 1999-01-22 | Interactive sculpting for volumetric exploration and feature extraction |
| PCT/CA2000/000043 WO2000043957A1 (en) | 1999-01-22 | 2000-01-21 | Interactive sculpting for volumetric exploration and feature extraction |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002535786A true JP2002535786A (ja) | 2002-10-22 |
| JP2002535786A5 JP2002535786A5 (ja) | 2007-06-21 |
Family
ID=4163219
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000595308A Pending JP2002535786A (ja) | 1999-01-22 | 2000-01-21 | ボリューム調査および特徴抽出のための対話式スカルプティング |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6995763B2 (ja) |
| EP (1) | EP1161746A1 (ja) |
| JP (1) | JP2002535786A (ja) |
| AU (1) | AU3029000A (ja) |
| CA (1) | CA2259882A1 (ja) |
| WO (1) | WO2000043957A1 (ja) |
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2000
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