JP2003527700A - ２つのｘ線乳房造影図からの乳房の３次元再構成 - Google Patents

２つのｘ線乳房造影図からの乳房の３次元再構成

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Abstract

(57)【要約】 体積制約を使用し、２つの画像の対応する特徴を一致させることにより、変形した対象の２つの異なるビューから、変形していない対象の３次元再構成を生成する方法を説明する。体積制約は、変形した体積が変形していない体積と同じであると仮定し、画像の１つから変形した体積を計算する。さらに、画像それぞれで対応する画像項目を求めることにより、対象の変形をパラメータ表示することができる。方法は、特に、乳房造影図に適用でき、この場合、２つの画像は頭尾（ＣＣ）画像および中外側斜位（ＭＬＯ）画像であり、その分離角は３５°から６０°まで変化する。２つの画像で検出された画像項目が微小石灰化部位であり、その体積を表す値を検出して、２つの画像間でこの値の一致を求めることにより、これらを一致させる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 本発明は、対象の２つの異なる像から対象の３次元再構成を生成する方法に関
する。特に、異なる角度から撮影した２つの像が変形した対象であり、望ましい
のは、変形していない対象の３次元再構成であるというケースに関する。
【０００２】 応用範囲が増大する状態で、特に医療用画像分析では、変形している対象の画
像を分析するという要件がある。例えば、乳癌の診断は、ほぼ常に「圧縮した」
乳房を撮影したＸ線乳房造影図を使用する。Ｘ線の吸収が組織にとって有害にな
り得るＸ線撮像の場合は、患者への損傷の可能性を最小限に抑えるため、乳房を
圧縮する。乳房を、圧縮上板と、フィルム・スクリーン・カセットで構成された
下板との間で圧縮する。この分野では通常「圧縮」という用語を使用するが、実
際には、「変形」と言う方が正確である。というのは、乳房は基本的に圧縮不可
能であり、したがって体積が変化しないからである。乳房の３次元再構成を構築
するためには、画像の突出した性質のために失われた情報を克服するため、異な
るビュー方向から撮影した画像を組み合わせる必要がある。通常は、各乳房から
２つのビューを撮影する。つまり頭尾（ＣＣ）画像（「頭からつま先へ」）およ
び中外側斜位（ＭＬＯ）（「肩から反対側の臀部へ」）画像、又はＣＣおよび側
中（ＬＭ）画像である。
【０００３】 これらのビューの分離角は女性のサイズに応じて変化する。中外側斜位乳房造
影図の角度は、放射線技師の裁量であるが、通常は３５°と６０°の間である。
ただし、この角度は通常は書き留めない。通常、背が低くずんぐりした女性は４
５°未満の角度で撮影し、背が高く細い女性は４５°を超える角度を有する。乳
房の圧縮程度が２つのビューでは非常に異なることに留意することも重要である
。例えば、ＣＣビューの圧縮は５ｃｍで、ＭＬＯビューの圧縮が６ｃｍであるこ
ともある。
【０００４】 これらの変形によって、３次元再構成は非常に困難な問題となる。概して立体
ビューの分野で大量の研究が実施され、それにより様々な画像から３次元再構成
を作成するために使用することができる幾つかのアルゴリズムが生成された。し
かし、その多くは、いわゆる「狭角立体ビュー」に関し、２つの画像間の分離角
は往々にして１０°未満である。このような場合、１対の立体画像における大部
分の画像ポイントは、他方に対応するポイントを有し、左側画像にある小さい領
域それぞれについて、右手画像にもほぼ同様の領域がある。しかし、これは分離
角がはるかに大きいＸ線乳房造影図には当てはまらない。さらに、乳房造影図で
は乳房が異なる程度で大幅に圧縮され、つまり一方の画像のポイントで、他方の
画像にある任意のポイントに対応するポイントが、通常の狭角立体ビューのよう
に直線に沿って存在しない。したがって、狭角立体ビューに使用するアルゴリズ
ムは、乳房造影図からの再構成に有用でない。
【０００５】 広角ビューを組み合わせるよう幾つか提案がなされているが、これは２つのビ
ュー間の剛体画像変換をベースにし、これは圧縮が異なる乳房造影図では同じで
ないことは明白であり、場面が多面体を使用した単純な幾何学を使用してモデリ
ングできることも仮定されるが、これも乳房造影図には適さない。
【０００６】 乳房造影図の分野では、（基本的に時間が異なる２つの画像を比較するために
）２つの異なる時刻における同じ乳房の同じビュー、またはほぼ同じ時刻におけ
る２つの乳房の同じビューを一致させることができるよう提案がされているが、
この場合も圧縮や異なる角度からのビューの一致が考慮されていない。乳房を１
つの位置に保持し、Ｘ線管を直線の軌線に沿った異なる一連の位置に並進させる
、断層合成として知られる技術が提案されている。しかし、これは圧縮の問題を
考慮に入れず、既存のＣＣおよびＭＬＯビューから乳房の三次元モデルを再構成
することもできない。何百万対もの保存されたＣＣ−ＭＬＯビューが使用可能で
あるとすると、これらの２つのビューから３次元再構成を提供できれば非常に有
用である。
【０００７】 T. Mullerその他による論文「Volume reconstruction of clustered microcal
cifications in mammograms」(Digital Mammography, pp.321-328, Kluwer Scie
ntific Publishers, 1998)では、使用者がＣＣおよびＭＬＯ画像のそれぞれで対
応する微小石灰化部位を識別する必要があり、圧縮が異なる２つの画像を画像の
一方の一様な縮尺としてモデリングするよう示唆されている。しかし、こうする
と、２つの画像間の（アフィン）変換が一様になり、異なる解剖学的構造に対応
するＣＣ画像間で異なる変換に対して、近似が非常に劣る。
【０００８】 乳房のＣＣ−ＭＬＯ一致および非圧縮に関する異なる技術が、Kita、Highnam
およびBradyによって「Correspondence between two different views of X-ray mammograms using simulations of breast deformation」(Proceedings of CVP
R, 1998)で提案されている。
【０００９】 この技術では、添付図面の図１および図２で概略的に図示されているように、
最初に図１Ａおよび図１Ｂで概略的に図示されているように、ＣＣおよびＭＬＯ
画像の両方から乳房および乳首位置１０の輪郭ＢＯを手動で検出する。これと実
行するには、幾つかの技術が利用可能である。例えば、乳房の輪郭は、乳房内部
の量子雑音特性のベースおよびフィルムで探すことができる。輪郭および乳首が
検出されたら、３次元座標枠の乳首位置で２つの輪郭を位置合わせすることによ
り、圧縮されていない乳房の３次元形状を自動的に再構成し、したがってＣＣお
よびＭＬＯ輪郭はそれぞれ水平面および垂直面にあり、図２に示すように乳首位
置で交差する。胸壁に平行な各面で、乳房表面にある４つの推定ポイントＰ1 CC
、Ｐ2 CC、Ｐ2 MLOおよびＰ2 MLOを取得するが、これはＣＣおよびＭＬＯ輪郭から
２つずつである。次に、非圧縮乳房表面の残りを、推定表面ポイントＰi CCおよ
びＰi MLOの各対を通るパラメータ表面、例えば楕円２０の一部としてモデリング
し、ここでｉ∈｛１，２｝である。
【００１０】 図３は、Kitaその他のモデルによるＣＣ圧縮乳房の断面の模式図を示す。点線
の曲線Ｐ１Ｐ４Ｐ７は圧縮されていない乳房の輪郭を表し、これは３次元再構成
された乳房のスライス断面の１つと見なされる。実線区画Ｐ１Ｐ２、Ｐ２Ｐ３、
Ｐ３Ｐ５、Ｐ５Ｐ６およびＰ６Ｐ７は圧縮された乳房の輪郭を表す。圧縮された
乳房の厚さＨは、R. P. HighnamおよびJ. M. Bradyの「Mammographic Image Pro
cessing」(Kluwer Academic Publishing, 1999)で与えられているようなモデル
・ベースのアルゴリズムを使用して測定または推定することができる。
【００１１】 乳房の表面は（非）圧縮状態で一定の係数だけ伸張（または収縮）すると仮定
すると、非圧縮乳房輪郭上の点Ｐuは、単純な比率を使用して圧縮した輪郭上の
点Ｐu’にマッピングすることができ、点ＰlおよびＰl’についても同様である
。中央平面、つまりｚ＝０平面にある点は、（非）圧縮状態で変形していないと
仮定される。したがって、Ｐcは圧縮後にも同じ座標位置にとどまる。最後に、
曲線ＰcＰu’およびＰcＰl’は二次式によってモデリングされる。これらの仮定
を使用して、２次元ＣＣ画像の各点は、（図９で見られるように、図９ＡのＭＬ
ＯおよびＣＣビューの点９０を図９Ｂの非圧縮状態で再構成した対応する曲線９
２、２４と比較することにより）非圧縮のシミュレーション後で３次元非圧縮乳
房に対応する曲線を有する。
【００１２】 しかし、この方法には問題がある。圧縮した輪郭を再構成に使用するが、これ
は圧縮された乳房の縁の変形を考慮せず、実際には再構成された乳房が実際の乳
房よりはるかに大きくなってしまう。さらに、乳房構造全体にわたる圧縮の変化
を考慮していない。
【００１３】 本発明は、変形した対象の２つのビューからの３次元再構成生成を改善するこ
とを指向する。
【００１４】 さらに詳細には、本発明の第１の態様は、異なる視点から得た変形した対象の
２つの画像からの情報を組み合わせ、変形した対象の体積を推定し、対象の３次
元モデルをほぼ同じ体積を有するよう制限することにより、変形していない対象
の３次元表示を生成する方法を提供する。
【００１５】 対象の変形は、２つの画像間で異なることがあり、変形した対象の体積は、例
えば撮像方向に平行な対象のスライスの体積を画像上で合計することなどにより
、画像の１つから推定することができる。これは、変形した対象の表面形状に関
する推定を含む。
【００１６】 ２つのビューからの情報は、対象の輪郭を検出し、輪郭が描かれた面積を所定
量だけ減少させ柄、減少した面積を再構成のプロフィールとして使用することに
より、組み合わせることができる。これは、再構成の体積を変形した対象の体積
と比較し、再構成した体積が変形した対象の体積とほぼ等しくなるまで面積を連
続的に減少させる反復プロセスで実行することができる。面積の減少量は、２つ
のビュー間の変形の違いに従って、２つのビューで異なることがある。
【００１７】 本発明は、対象の内部の線形変位、対象の内部の回転変位、および変形した表
面の伸張というパラメータのうち少なくとも１つを使用して、対象の変形をパラ
メータ表示する方法も提供する。
【００１８】 対象の変形が２つの画像間で異なる場合、表面の伸張を表すパラメータを、各
画像について計算してよい。パラメータは、２つの画像項目にある対応する項目
を検出し、対応する画像項目を変形していない対象の３次元表示で位置合わせさ
せる変形パラメータを設定することによって計算することができる。
【００１９】 これらの方法は、例えばＣＣおよびＭＬＯまたはＬＭ画像の乳房Ｘ線造影図か
ら人間の乳房を再構成するのに特に適切である。この場合、パラメータの設定に
使用する対応の画像項目は、微小石灰化部位でよい。
【００２０】 各画像に対応する微小石灰化部位を配置するよう使用者に要求することにより
、ＣＣ画像とＭＬＯ画像を一致させる方法が提案されてきたことは、上述されて
いる。しかし、本発明の別の態様は、乳房の２つのＸ線造影図において対応する
微小石灰化部位を自動的に検出する方法を提供する。２つの乳房造影図は、（Ｃ
Ｃおよび、ＭＬＯ画像のように）異なる方向から撮影するか、撮影時間や乳房圧
縮など異なる撮像状態を使用することができる。方法は、R. P. HighnamおよびJ
. M. Bradyの「Mammographic Image Processing」(Kluwer Academic Publishing
, 1999)およびHighnam、BradyおよびShepstoneによる論文「Mammographic Image
Analysis」(European Journal of Radiology 24(1997) 20-32)、さらにHighnam
、BradyおよびShepstoneによる「A Representation for Mammographic Image Pr
ocessing」(Medical Image Analysis 1996; 1:1-19)で説明された乳房造影図の
ｈint表示を使用することに基づく。この表示では、乳房造影図を、各ピクセル
でＸ線がそのピクセルに到達するまでに通過する問題の組織の長さおよび脂肪組
織の長さを表す値ｈintおよびｈfatを計算した表示に変換することが想起される
。このような値は、ピクセルの面積を掛けることにより、容易に体積に変換する
ことができる。
【００２１】 したがって、本発明の別の態様は、２つの画像の微小石灰化部位ごとに、この
ような体積値ｖintを計算することにより、２つのビューの対応する微小石灰化
部位を検出する。これは、その微小石灰化部位のｈint値にその面積を掛けた合
計である。２つの画像における微小石灰化部位のｖintの値を相互に比較し、同
じ、または非常に近いｖintの値は同じ微小石灰化部位と見なされる。
【００２２】 値ｖintの計算は、石灰化部位の画像領域内で石灰化していない組織の寄与を
演繹するステップを含む。つまり、ｈintの各値は、ピクセルからＸ線源の方向
に延在する遷移の「鉛筆」形のボリュームを表し、微小石灰化部位はその鉛筆の
小さい部分にすぎないので、「鉛筆」にある残りの組織の寄与を演繹することが
好ましい。この寄与は、微小石灰化部位を囲む区域の組織のｈint値を調べるこ
とによって推定できるので都合がよい。微小石灰化部位は小さいので、微小石灰
化部位の画像区域内にある背景組織の寄与は、その区域の外側のｈint値と同じ
になると仮定することができる。周期の区域は、微小石灰化部位の画像を拡張し
、微小石灰化部位自体の区域を演繹することによって分離することができる。周
囲区域のｈintの値は、平均するか、平面フィット(plane fit)を実行するか、こ
れらの値に基づいて他の推定を実行することができる。
【００２３】 本発明についてさらに、添付図面に関して非制限的な例によって説明する。
【００２４】 本発明の第１の態様は、変形した対象の２つのビュー（例えば２つの典型的な
乳房造影図ビュー）から乳房などの変形していない対象の３次元表示を再構成す
るプロセスの改善に関する。図２および図３に関して以上で検討した再構成プロ
セスでは、ＣＣおよびＭＬＯ乳房造影図の圧縮された乳房の輪郭は、３次元で再
構成された乳房の輪郭と同一視される。しかし、乳房を圧縮プレートとフィルム
・スクリーン・カセットの上に配置し、その間で平坦にするので、画像の乳房面
積を最大にするため、乳房の縁が胸壁から前方および外側へと押される。したが
って、再構成に圧縮した輪郭を使用するのは正確でない。本発明の第１の態様は
、このプロセスの改善に関し、圧縮された乳房の体積Ｖcが圧縮されていない体
積Ｖuとほぼ等しいという制約を再構成プロセスに与える。乳房造影図では「圧
縮」という用語を通常使用するが、実際には、Ｘ線乳房造影図の文脈では、これ
は乳房を押しつぶした時の乳房の変形を指し、物理的意味で体積の減少を意味す
るものではない。
【００２５】 体積保存の制約を適用するため、乳房造影図から圧縮した乳房の体積を取得す
る必要がある。これは、図３および図４に示した概念を使用し、図１ＡのＣＣ画
像から実行できるので都合がよい。これは、上部圧縮板３６とフィルム・スクリ
ーン・カセット３４の間で圧縮された乳房を概略的に示す。最初に、ＣＣ乳房造
影図で乳房の輪郭ＢＯおよび乳房内縁ＩＢＥを検出する。乳房内縁は乳房造影図
上の曲線であり、ここで、圧縮された乳房の表面は圧縮板から落下し始め、図３
および図４のＩＢＥとして図示されている。これは、上述したｈint表示を使用
した場合、ｈint＝０の線として検出される。次に、垂直スライスの体積を、ス
ライスごとに長方形領域Ａおよびほぼ半円形の領域Ｂの体積を合計することによ
り、図３および図４に示すように求めることができる。厚さδｃｓのスライスに
ついて、領域Ａの体積はちょうどその高さと幅との積である。
【００２６】 値Ａ2はＨ、つまり圧縮した乳房の厚さと等しく、これは乳房造影図の撮影時
に分かるか、R. P. HighnamおよびJ. M. Bradyの「Mammographic Image Process
ing」(Kluwer Academic Publishing, 1999)で開示された技術によって推定する
ことができる。値Ａ1は乳房造影図から測定することができる。
【００２７】 領域Ｂの体積を推定するには、圧縮板３４、３６間にある乳房の前部で自由縁
３２の形状を推定する必要がある。これは、Ｂ1およびＨの関数であるとして推
定されるので都合がよい。例えば、これが半円形であると仮定すると、領域Ｂの
断面積はπ（Ｈ／２）2星となるが、実際には二次式の仮定の方が優れた推定を
提供する。
【００２８】 次に、２つの領域ＡおよびＢの体積は、断面積とスライスの厚さδcsとを掛け
るだけで獲得される。
【００２９】 次に、圧縮した乳房の体積は、下式のように、幅ｃｓにわたって全スライスを
合計することによって求めることができる。
【００３０】 ここで、この推定体積を再構成プロセスに当てはめる必要がある。この実施形
態では、上述したようなKitaその他の再構成プロセスを、３次元再構成で結合す
る前に所定の量だけＣＣおよびＭＬＯ画像の乳房面積をそれぞれ減少させる変形
とともに使用する。所定の量は、特定の半径を有する円形の構造的要素であるの
で都合がよい。特に、数理形態学は、侵食などのオペレーション、および特徴的
な形状およびサイズを有する構造的要素の概念を導入する。乳房の面積を減少さ
せる一つの方法は、適切な半径を有する円形の構造的要素を使用して、これを侵
食することである。ＣＣおよびＭＬＯ画像の２つの区域が同じ量だけ侵食されな
いことに留意されたい。圧縮量が２つの画像で概ね異なるからである。したがっ
て、ＣＣおよびＭＬＯ乳房区域の侵食量の比率は、圧縮された個々の乳房の厚さ
の比率に反比例する。例えば、圧縮された乳房の厚さがＣＣビューで５ｃｍ、Ｍ
ＬＯビューで６ｃｍの場合、ＣＣビューの侵食量ΔＣＣは、下式のようにＭＬＯ
ビューの侵食量ΔＭＬＯと関係する。
【００３１】 侵食した乳房区域の輪郭を使用して、先行技術の方法と同様に３次元再構成を
形成し、再構成した乳房の体積を計算して、上記で求めた圧縮体積と比較する。
侵食の初期量は、再構成の体積がなお圧縮体積より大きくなるよう選択する。し
たがって、再構成した体積が圧縮体積を近似するまで、侵食および再構成のステ
ップを反復的に実行することができる。ここでは、侵食とは上記で詳述した数理
形態学でよく知られている技術を指す。
【００３２】 本発明の第２の態様は、乳房の変形のパラメータ表示に関する。乳房圧縮は、
乳房の変形が、乳房組織の組成ばかりでなく、放射線技師による圧縮板３６とフ
ィルム・スクリーン・カセット３４間の乳房の配置によっても決定されるので、
精密にモデリングするには複雑なプロセスである。つまり、２つのわずかに異な
る時間に撮影した同じ乳房の乳房造影図が、往々にして非常に異なる。乳房の輪
郭ＢＯおよび乳首位置１０が２つの乳房造影図で近似していても、圧縮が異なる
と組織の形状が異なる。上述したKitaその他による先行技術の再構成は、圧縮プ
ロセスの変動を考慮に入れず、したがって２つのビューで２つの乳房の輪郭およ
び乳房位置が同一であると、再構成された乳房は常に同じになる。本発明の第２
の態様は、変形プロセスのモデルとして以下のパラメータを組み込む。 ・ｘ方向での並進（ｔx） ｔxはｘ方向、つまり乳房を圧縮した場合、胸壁に
垂直の方向での乳房組織のシフトを指す。 ・局所回転角度（θr） θrは、乳房の圧縮時に周囲の固定点を中心とした一部の解剖学的構造の局所
回転量を扱う。本明細書の場合、これはクラスターの重心を中心とする微小石灰
化部位の局所回転である。 ・ＣＣ圧縮の皮膚伸張パラメータ（ｓCC） ｓccは、圧縮板とフィルム・スクリーン・カセット間で押しつぶした乳房表面
の量をモデリングする。ｓCCは、乳房表面のどの点を圧縮輪郭上にマッピングす
るかを制御し、これが非圧縮曲線の湾曲を決定すると効果的である。 ・ＭＬＯ圧縮の皮膚伸張パラメータ（ｓMLO） ｓMLOは、ＣＣ圧縮でのｓCCとＭＬＯ等価物である。
【００３３】 パラメータ表示されたモデルを図６に示す。
【００３４】 これらのパラメータは、画像対からのグラウンド・トルース／既知の一致を使
用して、以下で説明するように設定する。次に、このような最適化したパラメー
タ値を使用して、残りの石灰化部位の３次元位置を決定する。
【００３５】 本発明の第３の態様は、２つの乳房造影図ビューからの微小石灰化部位を一致
させる方法に関し、これによって微小石灰化部位クラスターの３次元再構成を生
成することができる。これを達成するため、２つのビューで検出された微小石灰
化部位を調和させねばならない。図７Ａおよび図７Ｂは、微小石灰化部位クラス
ター６０を含む乳房のそれぞれＣＣおよびＭＬＯ画像を概略的に示す。上記で検
討したように、既存の立体視技術は、乳房造影図のＣＣビューとＭＬＯビュー間
の角度が特に広く、そのため２つのビュー間で「対応」の不明確さが大きいので
、このようなビューで微小石灰化部位を一致させるのには適していない。本発明
のこの態様は、上記で検討した乳房造影図のｈint表示に基づき、非常に異なる
方法で微小石灰化部位を一致させる。実際、ｈint値は、石灰化領域内にある「
問題の組織」の体積を表す体積表示値ｖintに変換される。ｖintは正規化された
量であるので、同じ石灰化部位は、撮像プロセス、投影、撮影時間または乳房圧
縮がどのように変動しても、ほぼ同じｖintの値を有するはずである。
【００３６】 ｈintの値は、鉛筆のベースが乳房造影図のピクセルであり、鉛筆がＸ線源に
向かって延在する状態で、乳房を通した鉛筆体積における問題の組織の量を表す
ことが想起される。したがって、微小石灰化部位の区域内にある画像ピクセルで
は、画像に微小石灰化部位しか見えないが、実際には、このピクセルに寄与する
組織の鉛筆の体積が、微小石灰化部位だけでなく、その上下にある他の問題の組
織も含む。微小石灰化部位を分離するため、他の問題組織の寄与を除去する必要
がある。したがって、値ｖint（ｈintにピクセルｐ2の面積を掛けることにより
、ｈintから獲得される）を下式のように計算する必要がある。
【００３７】 Ｖint calc+surrは、石灰化部位の寄与に背景組織の寄与を加えたものを含む微
小石灰化部位の区域内にある全ピクセルの全てのｈint値の合計に基づくので、
Ｖint surrは背景組織のみの問題の体積になる。
【００３８】 背景組織の寄与を推定するには、背景組織が微小石灰化部位の中間周囲の組織
と同じであると仮定する。したがって、微小石灰化部位を取り巻く画像区域を見
ることにより、ｈintの値を、例えば平均した状態でそこから獲得することがで
きる。この区域は、この実施形態では、石灰化領域の周囲の拡張領域を見て、拡
張領域から石灰化部位のみの区域を引くことによって獲得される。実際には、微
小石灰化部位が小さいので、微小石灰化部位の区域内にある背景組織の寄与は、
微小石灰化部位の区域外にある背景組織からの値と等しいという仮定が妥当であ
る。図８Ａから図８Ｄは、微小石灰化領域８６と拡張領域８４との関係を示す。
図８Ｂから図８Ｄから、微小石灰化部位がｈintの値にピーク８０を生じさせる
ことが分かる。これを、ほぼ一定であるｈintの背景値８２に重ね合わせる。求
める対象は、ほぼ一定のベース・レベル８２を除いたピーク８０の体積、つまり
図８Ｂの網掛け領域である。乳房造影図のｈint表示では、微小石灰化部位内に
あるｈintの値は、図８Ｃに示す網掛け領域、つまり２つの合計で構成される。
ピーク外、つまり図８Ｄの拡張領域８４のピクセルのｈint値を見て、微小石灰
化領域（領域８６）内のこれらのピクセルを引くことにより、ｈintの背景値８
２を推定することができる。次に、これを、微小石灰化領域内の値から除去する
ことができる。数学的には下式のようになる。
【００３９】 ここでｉは石灰化領域のｉ番目のピクセルであり、ｐはピクセルのサイズ、Ｎ c は石灰化領域内のピクセル数である。
【００４０】 ここでＮd/cは拡張領域のみのピクセル数であり、ｒdおよびｒcはそれぞれ拡
張領域および石灰化領域を指す。
【００４１】 しかし、背景の値は、平均するのではなく、他の幾つかの方法、例えば平面フ
ィットなどで推定できることに留意されたい。
【００４２】 ２つのビューそれぞれで各微小石灰化部位の値ｖintを計算したら、一致スコ
アＳを計算し、各画像からの値を使用して一致の良さを示すことができる。
【００４３】 ここでｖCCおよびｖMLOは、それぞれＣＣおよびＭＬＯビューで検出された石
灰化領域のｖint値である。Ｓの値は、［０，１］からの範囲を有し、完全一致
は０のスコアを有する。
【００４４】 したがって、この方法により、２つのビューそれぞれで検出した微小石灰化部
位を一致させ、相互に対応するものと示すことができる。この方法を上記のパラ
メータ表示した変形モデルと組み合わせると、微小石灰化部位のクラスターの３
次元モデルを再構成することが可能である。これを実行するには、ＣＣおよびＭ
ＬＯ画像で検出した石灰化部位の可能な全対について一致スコアを計算し、一致
スコアが低い（つまり同様のｖintを有する）これらの対を、図９Ａの微小石灰
化部位９０で示したような信頼度の高い一致として保持する。これらの微小石灰
化部位が２つのビュー間で相互に対応することが分かれば、これを使用して、変
形モデルのパラメータのセットを固定することができる。
【００４５】 これらの高信頼度一致それぞれで、図９Ｂに示すような２本の非圧縮曲線９２
、９４を、ＣＣおよびＭＬＯ圧縮それぞれに１本ずつ、３次元非圧縮乳房に生成
することができる。次に、高信頼度一致それぞれの非圧縮曲線９２、９４が相互
に交差するか、相互に最も近くなるよう、圧縮パラメータのセットを選択する。
ｄn（ｉ）を、ｉ番目の高信頼度一致のＣＣ非圧縮曲線とＭＬＯ非圧縮曲線間の
最も近い距離とする。最小化問題を下式のように書くことができる。
【００４６】 圧縮パラメータを固定したら、各一致対の非圧縮曲線が相互に交差するか、相
互に最も近くなるよう、２つのビューにある残りの石灰化部位を一致させる。
【００４７】 非圧縮乳房にある石灰化部位９０の最終的な３次元位置を、図９Ｂの点９６で
示すように、非圧縮曲線９２、９４の交点、または一致対の２本の非圧縮曲線の
最も近い点どうしの中間点と見なす。
【図面の簡単な説明】
【図１】 ２つの典型的な乳房造影図ビューを概略的に示す。
【図２】 乳房の３次元表示を再構成する先行技術のプロセスを示す。
【図３】 乳房の３次元表示を再構成する先行技術のプロセスを示す。
【図４】 本発明の実施形態の再構成プロセスで使用する概念を概略的に示す。
【図５】 図４に対応する上面図である。
【図６】 図４の再構成プロセスに使用する他の概念を概略的に示す。
【図７】 ２つのさらなる乳房造影図ビューを概略的に示す。
【図８】 本発明の実施形態の再構成プロセスの別の態様を示す。
【図９】 ２つの造影図ビューの微小石灰化部位を一致させ、３次元表示で微小石灰化部
位を再構成することを示す。
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０ Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｄ (72)発明者 ハイナム、ラルフ イギリス国 オックスフォード、ヘディン トン、 サンドフィールド ロード 23 (72)発明者 ヤム、シュク、ワー、マーガレット イギリス国 オックスフォード、パークス ロード、ザ ユニヴァーシティ オブ オックスフォード、メディカル ヴィジョ ン ラボラトリー、ロボティクス リサー チ グループ、ディパートメント オブ エンジニアリング サイエンス Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA18 CA23 CA31 DA06 FF17 FF20 5B050 AA02 BA04 BA09 DA07 EA04 EA06 EA28 FA02 FA06 5B057 AA07 BA03 CA08 CA13 CA16 CB08 CB13 CB16 DA07 DA08 DB03 DB09 DC02 DC16 5L096 AA06 AA09 BA06 CA04 EA14 FA06 FA51

Claims (33)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 変形していない対象の３次元表示を、変形した対象を異なる
    視点から撮影した２つの画像からの情報を組み合わせ、変形した対象の体積を推
    定して、対象の３次元モデルを、ほぼ同じ体積を有するよう制約することによっ
    て生成する方法。
  2. 【請求項２】 対象の変形が２つの画像で異なる、請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 変形した対象の体積を画像の一方から推定する、請求項１ま
    たは２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 変形した対象の体積を、画像全体で、撮像方向に平行な対象
    のスライスの体積を合計することによって推定する、請求項３に記載の方法。
  5. 【請求項５】 体積を、変形した対象の表面の少なくとも一部がパラメータ
    表面であると仮定することにより推定する、請求項１、２、３または４に記載の
    方法。
  6. 【請求項６】 ２つの画像それぞれからの情報を、（ａ）２つの画像それぞ
    れで対象の輪郭を検出するステップと、（ｂ）輪郭を描いた区域の面積を所定の
    量だけ減少させるステップと、（ｃ）対象の３次元表示の異なる方向からの輪郭
    として、減少させた区域の輪郭を使用するステップとによって組み合わせる、請
    求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
  7. 【請求項７】 さらに、（ｄ）対象の３次元表示の体積を計算するステップ
    と、（ｅ）それを変形した対象の推定体積と比較するステップとを含み、対象の
    ３次元表示が変形した対象の推定体積とほぼ等しくなるまで、ステップ（ｂ）、
    （ｃ）、（ｄ）および（ｅ）を繰り返す、請求項６に記載の方法。
  8. 【請求項８】 対象の３次元表示が、前記輪郭を通るパラメータ表面を備え
    る、請求項６または７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 減少させた区域の輪郭を、直交方向からの輪郭として使用す
    る、請求項６、７または８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 対象の変形の量が２つの画像で異なり、輪郭を描いた区域
    を２つの画像から減少させる所定の量が、個々の変形量に応じて異なる、請求項
    ６から９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 対象が、撮像方向の１つに平行に変形する、請求項１から
    １０のいずれか１項に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 対象が圧縮によって変形する、請求項１から１１のいずれ
    か１項に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 対象が人間の乳房である、請求項１から１２のいずれか１
    項に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 画像が乳房造影図である、請求項１３に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 画像を、頭尾（ＣＣ）および中外側斜位（ＭＬＯ）方向ま
    たはＣＣおよび側中（ＬＭ）ビューで撮影する、請求項１４に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 変形した乳房の体積をＣＣまたはＭＬＯまたはＬＭ画像か
    ら推定する、請求項１５に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 変形していない対象の３次元表示を、変形した対象の異な
    る視点から撮影した２つの画像からの情報を組み合わせて、対象の内部の線形変
    位、対象の内部の回転変位、および変形した表面の伸張のうち少なくとも１つに
    関して、対象の変形をパラメータ表示することによって生成する方法。
  18. 【請求項１８】 対象の変形が２つの画像で異なり、表面の伸張を表すパラ
    メータを画像ごとに計算する、請求項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 さらに、２つの画像で対応する画像項目を検出し、変形パ
    ラメータを設定して、対応する画像項目を、変形していない対象の３次元表示で
    位置合わせさせる、請求項１７または１８に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 対象が人間の乳房である、請求項１７、１８または１９に
    記載の方法。
  21. 【請求項２１】 画像が乳房造影図である、請求項２０に記載の方法。
  22. 【請求項２２】 画像を、頭尾（ＣＣ）および中外側斜位（ＭＬＯ）方向ま
    たは頭尾および側中方向で撮影する、請求項２０または２１に記載の方法。
  23. 【請求項２３】 乳房の２つの乳房造影図における微小石灰化部位間の対応
    を、２つの画像を、乳房造影図に寄与する乳房の領域にある問題の組織および脂
    肪の厚さを表すｈint表示に変換し、微小石灰化部位の画像内にある全ピクセル
    について、ｈintの値の合計に基づいて各微小石灰化部位の問題の体積を表す値
    ｖintを計算して、一方の画像にある各微小石灰化部位のｖintの値を、他方の画
    像にある各微小石灰化部位と比較し、所定の程度と一致するｖint値を有する対
    応物として検出することによって検出する方法。
  24. 【請求項２４】 各微小石灰化部位の値ｖintの計算が、微小石灰化部位の
    画像内にある全ピクセルについて、ｈintの値にピクセルの面積を掛けた値を合
    計することを含む、請求項２３に記載の方法。
  25. 【請求項２５】 各微小石灰化部位の値ｖintの計算が、さらに、微小石灰
    化部位の画像の区域内にある非石灰化組織の寄与を差し引くことを含む、請求項
    ２３または２４に記載の方法。
  26. 【請求項２６】 非石灰化組織の寄与を、微小石灰化部位を取り巻く画像の
    区域のｈint値に基づいて推定する、請求項２５に記載の方法。
  27. 【請求項２７】 非石灰化組織の寄与を、微小石灰化部位を取り巻く画像の
    区域のｈint値の平均値に基づいて推定する、請求項２５に記載の方法。
  28. 【請求項２８】 非石灰化組織の寄与を、周囲区域の各ピクセルのｈint値
    に、周囲区域の各ピクセルの面積およびピクセル数を掛けて、微小石灰化部位を
    取り巻く画像の区域のｈint値を、体積を表す値に変換することによって計算す
    る、請求項２５、２６または２７に記載の方法。
  29. 【請求項２９】 対応する画像項目が、請求項２３から２８のいずれか１項
    による方法により、対応物として検出された微小石灰化部位である、請求項２０
    、２１または２２に記載の方法。
  30. 【請求項３０】 さらに、請求項１７から２２または２９のいずれか１項に
    記載の方法により、対象の変形をパラメータ表示することを含む、請求項１から
    １６のいずれか１項に記載の方法。
  31. 【請求項３１】 請求項１から３０のいずれか１項に記載の方法を実行する
    ような構成であるプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラム。
  32. 【請求項３２】 請求項１から３０のいずれか１項に記載の方法を実行する
    ようプログラムされたコンピュータ・システム。
  33. 【請求項３３】 ほぼ、添付図面に関して以上に記載され、添付図面で図示
    されたような方法またはシステム。
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