JP2004508623A

JP2004508623A - 画像シーケンスにおける線状構造に従う連続点を抽出する画像処理方法およびシステム

Info

Publication number: JP2004508623A
Application number: JP2002524099A
Authority: JP
Inventors: フローラン，ラウル; グベ，ルシル
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2000-08-31
Filing date: 2001-08-20
Publication date: 2004-03-18
Also published as: US7068831B2; WO2002019268A2; EP1316066A2; US20020054701A1; WO2002019268A3

Abstract

本発明は、画像内に表現された線状構造（ＧＷ）を抽出する画像処理法法であって、前記線状構造が抽出される現時点（ｔ）の画像と、前記線状構造がポイントのストリング（Ｇ_ｔ−１）として検出される過去（ｔ−１）の画像とを含む画像シーケンスを捕捉する段階（１０）より成り、更に、過去の画像の検出されたポイントのストリング（Ｇ_ｔ−１）により評価された線状構造のシルエット（Ｇ_ｔ）を予測する段階（２０），現時点ｔの画像における線状構造を表現する最終的なポイントのストリング（Ｇ_ｔ）を抽出する追跡段階（３０）であって、該抽出を実行するために前記シルエット（Ｇ_ｔ）に基づく制限（ＣＺｔ，θ）を評価するステップより成るところの追跡段階（３０）より成る画像処理方法である。

Description

【０００１】
本発明は、画像シーケンスにおける線状構造（ｔｈｒｅａｄｌｉｋｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に従う経路を抽出する画像処理法方および画像処理システムに関連する。更に、本発明は、そのようなシステムを利用する方法を実行する医療検査装置にも関連する。本発明には、例えば、Ｘ線蛍光透視画像におけるガイド・ワイヤ（ｇｕｉｄｅ−ｗｉｒｅ）抽出または動脈撮影における管抽出に関する医療技術分野の用途がある。
【０００２】
線状構造を抽出する方法は、特許出願ＷＯ００／３９７５３により既に知られている。この文献が開示する画像処理方法、および雑音のある当初のディジタル画像の背景に表現された線状構造を抽出する処理手段を有するＸ線装置は、当初の画像データを捕捉し、減少した画像を提供するように変換操作を利用して当初の画像を削減するステップと、周辺および選択された方向におけるコントラストを探査することによって、いくつかの所定の規則的に方向付けられたものの１つに最も合致するようなガイド・ワイヤの方向を各点において選択することによって、ガイド・ワイヤ・ポイントの最も確からしい位置を選択するステップとを含む。したがって、当初画像において、その方法は、選択された位置周辺のコントラストを探査し、コントラスト条件を満足する点を抽出し、減少した画像において接続基準をも満足する点を接続し、当初画像のガイド・ワイヤ・ポイントとしてその点を抽出するステップを有する。
【０００３】
既存の方法は、何年か前に設計されたガイド・ワイヤの抽出に、又は細すぎない程度の管の抽出に利用可能である。最近開発されたガイド・ワイヤは、以前のガイド・ワイヤよりも非常に薄い。また、当該分野の業者は、非常に細い管の解像度を非常に要請している。一度に１つの画像を処理するこの方法は、ステップがより高い感度および選択性を要求する画像に応用されるならば、画像シーケンスのリアル・タイム処理に対して実際上非常に重い演算負荷を生じるであろう。実際のところ、心臓学において、カテーテル（ｃａｔｈｅｔｅｒ）を利用する医療手法は、ガイド・ワイヤの適切な可視性に基づいており、これはカテーテルを案内するために管に導入される金属ワイヤである。ガイド・ワイヤ抽出は、動脈像におけるガイド・ワイヤに属する点の検出および場所を見出すことである。新たに開発された形式のガイド・ワイヤは、ノイズの多い蛍光透視像において、従来のガイド・ワイヤの形式のものよりも見ることが困難である。しかしながら、動脈の中で動かされるガイド・ワイヤを医者が正確に可視化することは、患者にとって重要である。これが、ガイド・ワイヤを抽出する方法およびシステムが、新たに開発されたガイド・ワイヤに適応させなければならない理由である。また、新たな医療技術の分野において、細い管の抽出が改善される必要がある。例としては大脳動脈の分野である。既存の方法は、リアル・タイムで実行される傾向にあるが、上記の新たな技術に対する要請には合致していない。そのような細い線状構造を抽出するには充分な精度ではなく、充分なロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）性も備えていない。
【０００４】
本発明は、現在の技術の要請に準拠して、線状構造を抽出するのに正確でロバスト的な方法を提供することを目的とする。そのような方法は請求項１に記載されている。本方法は、画像シーケンスにより提供される時間情報を利用して、実行される。ガイド・ワイヤの導入または細い管の観測は、１時間ないし数時間を要し得る操作である点に留意を要する。これらの操作は、医者がその手順に従うところの画像シーケンスを形成することによって、登録される。これらの画像シーケンスにノイズが多くなると、対象物を抽出するための処理がなされる。ガイド・ワイヤ手順に関し、ガイド・ワイヤは動脈に導入され、非常に遅い動き又は静止のエピソード（ｅｐｉｓｏｄｅ）と、早い動きのエピソードを交互に利用して、不規則なペースで前方に動かされる。ガイド・ワイヤを動かす特定の手法は、画像シーケンスにおける過去の画像、又は現時点で観測した画像と並んで過去のいくつかの画像を処理することを考慮し、リアル・タイムで処理された現在の画像における線状構造を正確かつロバスト的に抽出する。本発明の原理によれば、過去のシーケンスの少なくとも１つの１つの像内に時間情報が検出され、これは予測データを計算するために使用される。予測データは更に現時点における連続的な画像内のガイド・ワイヤ抽出を改善するために使用される。言い換えれば、時間情報は捕捉モードと呼ばれる第１モードで捕捉され、現時点に先立って捕捉されたシーケンスの少なくとも１つの像から線状構造の「シルエット（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ）」を検出するために処理される。この「シルエット」は、追跡モードと呼ばれる第２モードで更に処理され、規制されたゾーンを提供し、そこでは、現時点で形成された画像シーケンスにおいて線状構造が正確におよびロバスト的に抽出される。精度およびロバスト性と並んで、本方法が有利であることは、リアル・タイムに匹敵する必要のない時間遅れで捕捉された情報を利用して、処理された画像がリアル・タイムで提供されることである。本発明は、上記の方法を実行するシステムおよびそのシステムを利用する医療検査装置を提供することをも目的とする。
【０００５】
以下、図面を参照して本発明が詳細に説明される。
【０００６】
本発明は、ノイズ画像シーケンスに表現される線状構造に従う経路を抽出する方法に関する。以降に説明される例において、その線状構造はガイド・ワイヤであり、蛍光透視法（ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙ）で形成される動脈シーケンスにおいて表現されるＧＷによって記される。本発明は、時間情報を利用して、高解像度および高精度が必要とされる場合において、ポイントのつながり（ｓｔｒｉｎｇ）の形式でガイド・ワイヤ・ポイントを抽出する方法を提供することを目的とする。
【０００７】
図１を参照するに、機能ブロック図が図示され、本発明方法は：
第１の時点で形成されたシーケンスの当初画像１または２を処理する「捕捉モード」と呼ばれる第１段階１０であって；当初画像は、Ｘで記される各画像ポイントに対して、ポイント座標および輝度強度値を含む画像データより成り；捕捉モードにおいて、第１の時点で当初画像のガイド・ワイヤの位置が検出され；検出されたガイド・ワイヤはポイントの第１ストリング（ｓｔｒｉｎｇ）であるところの第１段階；
「予測モード」と呼ばれる第２段階２０であって、第１段階の間に検出された場所から、ガイド・ワイヤの抽出の更なる段階で使用される「シルエット」と呼ばれるガイド・ワイヤの位置の予測を計算し；第１および第２段階の動作は、画像シーケンス内の画像のリアル・タイム処理に伝えられる時間遅延を引き延ばし、その時間はシーケンスにおける画像速度に依存するところの第２段階；
「追跡モード」と呼ばれる第３段階３０であって、現時点ｔと言及するその後の第２時点で形成されたシーケンスの画像３を処理し、シルエット情報を利用して、リアル・タイム処理にも利用可能な時間遅延を利用して、現時点ｔにおけるガイド・ワイヤを抽出し；抽出されたガイド・ワイヤは、ガイド・ワイヤを表現するのに最も可能性の高いポイントのつながりであるところの第３段階；
より成る。
【０００８】
より一般的には、本方法は時間的であり、２つ又はいくつかの画像シーケンスを利用し、それは少なくとも第１画像２より成り、そこからシルエットが検出され、第１画像は過去の時点である第１次点で形成され、さらに第２画像３より成り、そこからガイド・ワイヤが抽出され、第２画像は現時点ｔである第２時点で形成される。他の実施例では、シルエットは、現時点より以前の過去の時点で形成された２つの連続が像を処理することによって検出可能である。ｔを現時点として設定すると、シルエットが時点ｔ−２およびｔ−１で形成されたシーケンスの画像１および２から検出され得る。この方法はいくつかの利点を与える。これは、空間処理方法と呼ばれる既存の手法よりもロバスト性が良好であり、それは現時点で唯一形成した１つの画像を利用して、ガイド・ワイヤを抽出するものである。なぜなら、より多くの情報が、過去の画像を含むいくつかの画像の処理から利用可能だからである。現時点でガイド・ワイヤを抽出する計算時間が最小化されるのは、ガイド・ワイヤの位置および運動は捕捉および予測モードの結果から既に知られているためである。ガイド・ワイヤは、所定のシルエット周辺の限定された領域を処理することによって、非常に短い時間で非常に正確に抽出され得る。
【０００９】
図２Ａを参照するに、捕捉モード１０において、時点ｔ−１で形成されたＩ_ｔ−１で示される１つの画像シーケンス２のみを処理することが選択され、ここでｔは現時点を示す。この場合に、時点ｔ−１におけるガイド・ワイヤの位置のみが検出される。この位置はＧ_ｔ−１によって記される。図２Ａを参照するに、予測モードにおいて、ガイド・ワイヤの検出された位置Ｇ_ｔ−１は、
【００１０】
【外１】

と記されたシルエットを形成し、
【００１１】
【数１】

となるようにする。図２Ｂを参照するに、捕捉モード１０において、好ましくは、時点ｔ−２およびｔ−１でそれぞれ形成されたＩ_ｔ−１，Ｉ_ｔ−２示される２つの画像シーケンス１，２を処理するよう選択することが可能であり、ここでｔは現時点を示す。この場合、時点ｔ−２におけるガイド・ワイヤの場所はＧ_ｔ−２によって示され、時点ｔ−１における場所はＧ_ｔ−１によって示される。捕捉モードにおいて、時点ｔ−２、ｔ−１におけるガイド・ワイヤの位置Ｇ_ｔ−２および／またはＧ_ｔ−１は、既知の空間抽出手法を利用して検出される。
【００１２】
図２Ｂを参照するに、予測モードにおいて、ｔ−２における場所Ｇ_ｔ−２およびｔ−１における場所Ｇ_ｔ−１の間において、矢線５により表現される遷移値が計算され、これは時点ｔ−２およびｔ−１の間のガイド・ワイヤの遷移速度を計算することを可能にし、および時点ｔ−１および点時点ｔの間の矢線６により表現される遷移値も計算される。これらの計算は、シルエット
【００１３】
【数２】

で示されるガイド・ワイヤの計算された位置を提供し、ここでＰは予測関数である。予測モードにおいて、遷移値は、「距離マップ（ｄｉｓｔａｎｃｅｍａｐ）」手法のような当該技術分野で良く知られた技術を利用して計算され得る。
【００１４】
図３を参照するに、追跡モード３０において、シルエット
【００１５】
【外２】

が時点ｔにおいて形成されるシーケンス画像で考察され、ガイド・ワイヤＧ_ｔの抽出プロセスは、シルエット
【００１６】
【外３】

により実行される。追跡モードは、シルエット
【００１７】
【外４】

情報に基づいて抽出動作を実行する制約（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ）評価手順より成る。この制約評価は、探索ゾーンの評価より成る。結果の制約は、探索ゾーン制約と呼ばれる。好ましくは、探索ゾーンは管状の領域であってシルエット
【００１８】
【外５】

周辺の管上領域（ＣａｎａｌＺｏｎｅ）と呼ばれる。管状領域は、例えば、図３Ａに示されるような生態学的（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｌａｔｉｏｎ）な拡張を利用して規定される。シルエット
【００１９】
【外６】

がディスクＤ_Ｋ（または球面）の中心である幾何学的な位置が決定される。このため、シルエット
【００２０】
【外７】

の各ポイントＫに関し、シルエット
【００２１】
【外８】

を中心とするＤ_１ないしＤ_Ｎまでのディスクが定められる。このディスクＤ_Ｋは所定の直径Ｒ_ｔを有する。Ｄ_１ないしＤ_Ｎまでの総てのディスクＤ_Ｋの全体は、管状領域ＣＺｔを規定し、これは、時点ｔにおけるガイド・ワイヤをＧ_ｔの場所を探索するための制限された領域として使用される。管状領域を計算する手順は、管状領域におけるガイド・ワイヤＧ_ｔを抽出するステップが、そのような探索領域なしの手順より効率的であり、よりロバスト性が良好なものである。なぜなら、最終的に抽出されたガイド・ワイヤＧ_ｔの誤って抽出されたポイントであるところの不適切な位置に対して敏感でないからである。
【００２２】
追跡モード３０におけるガイド・ワイヤ抽出は、第１手法を利用して実行され、これは、管状領域データのみを利用してポイントのストリングを抽出するステップより成り、すなわち、これらのポイントが管状領域に位置する場合にガイド・ワイヤ・ポイントを抽出するのみである。この第１手法において、抽出操作は、管状領域制約と呼ばれる１つの制約条件にのみ従い、探索領域は管状領域ＣＺｔによって形成される。追跡モード３０におけるガイド・ワイヤ抽出は、第２手法を利世することによって実行され、これは、管状領域制約により制限される制約条件だけでなく、方向性約と呼ばれるガイド・ワイヤが探索される方向における制約条件をも使用して、ポイントのストリングを抽出するステップより成る。ガイド・ワイヤ抽出に関する候補点は、Δθで示される方向間隔に制約される。点に関連付けられる方向が、上記のような方向間隔Δθに属するような条件の下に１つの点が抽出される。
【００２３】
図３Ｂを参照するに、管状領域ＣＺｔの点Ｘが考察され、関連する方向が探索されている。点Ｘは、半径Ｒｔを有し、シルエット
【００２４】
【外９】

に中心がある上述したＤ_Ｋ１ないしＤ_Ｋ２までのディスクＤ_Ｋの集合に所属する。これらのディスクＤ_Ｋの各々は、中心が評価されたシルエット
【００２５】
【外１０】

の方向に最初に関連付けられる。ディスクの集合において、点Ｘを含む第１ディスクＤ_Ｋ１から点Ｘを含む最後のディスクＤ_Ｋ２まで、ディスク数と同程度の多くの方向が決定される。これらの方向は、方向の集合を形成し、その点Ｘに関連する方向を評価するのに考察される方向の間隔を形成する。こうして、図３Ｂに示される方法ステップにおいて、点Ｘにおける方向は、Ｘを含むディスクＤ_Ｋの中心に定められた方向Δθの制約された間隔で評価される。図３Ｃを参照するに、他の例では、管状領域ＣＺｔの点Ｘが考察され、関連する方向が探索される。所定の半径を有するディスクＤ_ＫＸは、例えば、先に規定されたディスクＤ_Ｋの半径に等しく、Ｘに中心を置いて決定される。ディスクＤ_ＫＸは、セグメントを規定する２つのポイントＫ１，Ｋ２におけるシルエット
【００２６】
【外１１】

を分割する。
【００２７】
【外１２】

のセグメントの各点は、上記点において評価した
【００２８】
【外１３】

の方向に関連付けられる。この操作は、
【００２９】
【外１４】

のセグメントのポイント数と同程度に多くの方向を規定する。これらの方向は、Δθにより示される方向間隔を形成する方向の集合を形成し、これはその点に関連する方向を評価するために考慮される。
図３Ｃに図示される方法ステップにおいて、点Ｘにおける方向は、セグメントのポイントにおいて規定される方向Δθの制約された間隔で評価されるものであり、
【００３０】
【外１５】

に関してＸに中心を置くディスクＤ_ＫＸの交わりによって定められる長さを有する。
【００３１】
図３Ｂおよび３Ｃの両ケースにおいて、方向Δθの制約された間隔を判定するポイント数は、
【００３２】
【外１６】

の距離の関数である。Ｘは
【００３３】
【外１７】

から遠い場合に、間隔Δθの方向数を決定するために考察される
【００３４】
【外１８】

のポイント数は少なく、方向は小さな間隔に厳しく制限される。Ｘが管状領域において、
【００３５】
【外１９】

に近い場合は、間隔Δθの方向数を決定するために考察される
【００３６】
【外２０】

のポイント数は大きく、方向数も大きくなる。Ｘが
【００３７】
【外２１】

の近傍に位置する場合は、その距離は、管状領域において、Ｘが
【００３８】
【外２２】

から遠い場合よりも制約が少ない。管状領域の点Ｘに関する方向性約を提供する他の方法は、この条件を満足するよう使用される。
【００３９】
ガイド・ワイヤ・ポイントを抽出するために、管状領域におけるリッジ（ｒｉｄｇｅ）が探索され、好ましくは、制約された方向間隔に属する方向に沿って探索される。リッジは、隣接するポイントにより形成されるクレスト（ｃｒｅｓｔ）状構造であり、近隣の中で最大の信号強度を有し、この点は方向に関して特定の勾配値となる他のものに関して特定の傾向を有する。リッジ点は、その近隣の中で第１の判定された方向において低い強度の勾配を示し、その第１方向に垂直な方向で最大である強度勾配を示す。勾配の性質を変更する点より成る所与の構造が多いほど、その構造のリッジ測定は高くなる。リッジの代わりに、例えばｘ線画像により得られる負の当初画像において、谷（ｔｒｏｕｇｈ）を考察することも可能である。ｘ線負画像（ｘ−ｒａｙｎｅｇａｔｉｖｅｉｍａｇｅ）において、ガイド・ワイヤは、明るい背景に対して暗い構造である。この場合に、ガイド・ワイヤを抽出する計算は、対象に関して、点を通じて抽出する必要があり、リッジ計算に類似する測定により判定される。谷の判定に応用されるリッジ計算において、リッジを特徴付ける必要のある特定の強度勾配の評価は、谷の特徴付けに対しても依然として有用である。本方法の説明において、これらは「リッジ（ｒｉｄｇｅｎｅｓｓ）」計算と呼ばれ、画像におけるリッジまたは谷に応用される。この段階は、現在時点ｔにおいて形成された画像に応用される「リッジ」計算のステップより成る。「リッジ」計算は、管状領域に制限される場所における画像のポイントに適用することによって実行され、これはリッジ構造または谷のポイントを決定する。制約された方向間隔Δθによって形成される制約の条件に基づいて、管状領域の所与の点Ｘに関してリッジ条件は、その間隔Δθの方向に制限される。そして、管状領域においておよび間隔Δθの方向に制約された方向に沿って、ローカルなコントラスト測定によって、リッジが計算され、最高のリッジを有するポイントのストリングの最良の候補が、ガイド・ワイヤとして抽出される。
【００４０】
図４Ａを参照するに、追跡モードは、ガイド・ワイヤの先端またはチップ（ｔｉｐ）Ｔｔの位置を調整するステップより成ることが好ましい。この調整ステップは、チップ調整が必要であるか否かを検査するチップ評価の部分ステップを含む。検出されたガイド・ワイヤを見出すチップが誤った位置にあり、失われる部分または余分な部分のある抽出ガイド・ワイヤとなるか否かを判定するために、シルエット
【００４１】
【外２３】

は、ガイド・ワイヤを表現するポイント・ストリングの形状と比較し、これは、この部分ステップでＧ’ｔで示され、時点ｔにおいて見出されるものであり、これは図４Ａで示されるように「形状相関（ｓｈａｐｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）」と呼ばれる技術に従うものである。
【００４２】
【外２４】

の先端は、
【００４３】
【外２５】

によって示され、Ｇ’ｔの先端はＴ’ｔによって示される。矢線７は、
【００４４】
【外２６】

とＧ’ｔとの間の推移値を示す。
【００４５】
図４Ｂを参照するに、
【００４６】
【外２７】

に対応する第１曲線
【００４７】
【外２８】

およびＧ’ｔに対応する第２曲線Ｈ’ｔを表現する図形において、
【００４８】
【外２９】

およびＧ’ｔの間で「伸縮適合（ｅｌａｓｔｉｃｍａｔｃｈｉｎｇ）」の操作が行なわれる。対応する画像シーケンスに関して測定された各自の曲線座標の各ポイントにおいて、第１および第２曲線
【００４９】
【外３０】

およびＨ’ｔは、それぞれ
【００５０】
【外３１】

およびＧ’ｔの方向θ（Ｓ）を表現する。他の実施例では、方向θの代わりに、
【００５１】
【外３２】

およびＧ’ｔの曲率が、曲線座標ｓの関数で評価される。曲線
【００５２】
【外３３】

およびＨ’ｔは、ＳＰにより示される基準ポイントから始まり、これはポイント・ストリングの検出に関する開始点であり得る。そして、曲線
【００５３】
【外３４】

およびＨ’ｔの最適な適合化が行なわれ、
【００５４】
【外３５】

のチップ
【００５５】
【外３６】

およびＧ’ｔのチップＴ’ｔの曲線座標が比較される。比較の結果、ポイント・ストリングＧ’ｔは変化させない、引き伸ばされる、または縮小される。最終的な先端はＴｔにより示される。結果のポイント・ストリングは以後Ｇ_ｔにより示され、時点ｔにおける抽出ガイド・ワイヤを形成する。結果のポイント・ストリングＧ_ｔの最終的なチップは、例えば、一般化ハク変換（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のような既知の形状適合化手法を利用して評価され、それは既知のガバリット（ｇａｂａｒｉｔ）から形状を探索可能にする。シルエット
【００５６】
【外３７】

は、結果のポイント・ストリングＧｔの最終的なチップを検出するガバリットとして使用され得る。最終的な結果が満足のゆくものでないならば、図１の矢線４によって示される繰り返しが、予測モード２０および追跡モード３０の間で実行される。
【００５７】
図５を参照するに、医療検査装置１５０は、画像シーケンスのディジタル画像データを捕捉する手段と、上述した処理手法に従ってデータを処理するディジタル処理システム１２０を有する。医療検査装置は、少なくとも１つの出力１０６を有し、画像データをディスプレイおよび／または格納手段１３０，１４０に提供する処理システム１２０に画像データを提供する手段を有する。ディスプレイおよび格納手段は、それぞれスクリーン１４０およびワークステーション１１０のメモリとすることが可能である。格納手段は代替的に外部格納手段とすることも可能である。この画像処理システム１２０は、適切にプログラムされたワークステーションのコンピュータ１３０、またはＬＵＴ、メモリ、フィルタ、論理演算子のような回路手段を有する特定用途プロセッサとすることが可能であり、これらは本発明方法による機能を実行するよう設けられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本方法の主要なステップの機能ブロック図である。
【図２Ａ】
図２Ａは、過去の１つの時点に得られた情報およびこの情報から導出されるシルエットを示す。
【図２Ｂ】
図２Ｂは、過去の２つの時点に得られた情報およびこの情報から導出されるシルエットを示す。
【図３Ａ】
図３Ａは、管領域により形成される制約の評価を示す。
【図３Ｂ】
図３Ｂは、方向の相違により形成される制約の評価を示す。
【図３Ｃ】
【図４Ａ】
図４Ａは、チップ評価のステップを示す。
【図４Ｂ】
図４Ｂは、形状補正のステップを示す。
【図５】
図５は、本方法を実行する医療診断画像システムおよび装置の機能ブロック図を示す。

Claims

画像内に表現された線状構造を抽出する画像処理法法であって：
前記線状構造が抽出される現時点の画像と、前記線状構造がポイントのストリングとして検出される過去の画像とを含む画像シーケンスを捕捉する段階
より成り、更に：
過去の画像の検出されたポイントのストリングにより評価された線状構造のシルエットを予測する段階，
現時点の画像における線状構造を表現する最終的なポイントのストリングを抽出する追跡段階であって、該追跡を実行するために前記シルエットに基づく制限を評価するステップより成るところの追跡段階
より成ることを特徴とする画像処理方法。
予測する段階における前記シルエットが、過去の画像内で検出されたポイントのストリングより成ることを特徴とする請求項１記載の方法。
過去の第１時点の第１画像および以後の第２時点の第２画像における線状構造が、それぞれ第１および第２のポイントのストリングとして検出される捕捉段階，および
前記第１および第２のポイントのストリングの間の遷移値および遷移速度の計算、および現時点の画像におけるシルエットの位置を評価するために前記第２時点と前記現時点との間で生じる遷移値の計算を行なう予測段階
より成ることを特徴とする請求項１記載の方法。
追跡段階において、制限を評価する段階が、前記シルエット周辺の現時点の画像における探索領域の評価を行ない、前期探索領域における最終的なポイントのストリングの制限付きの抽出を行なうことを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の方法。
前記探索領域が、前記シルエットに中心をおく管状領域と呼ばれる管形状の領域であることを特徴とする請求項４記載の方法。
制限を評価するステップが、探索領域のポイントに関連する方向の間隔を評価することを特徴とする請求項４または５の何れか１項に記載の方法。
前記探索領域の所与のポイントの各々に関して近傍が、前記シルエットを横切ってセグメントを決定するように評価され、前記シルエットの方向は、前記セグメントの各ポイントで判定され、方向の集合を形成し、方向の集合は、方向間隔に関連する最終的なポイントのストリングの制限付きの抽出に関する方向間隔を決定することを特徴とする請求項６記載の方法。
探索領域が、シルエット周辺の所定の半径のディスク（または球）を利用して、数学的生態学的拡張の操作により推定される管状領域と呼ばれる管の形状の領域であり、ポイントのストリングの抽出が、管状領域において、各ポイントに関連する方向間隔の方向に沿うリッジ評価によって実行され、最終的なポイントのストリングは最高のリッジを有するポイントから選択されることを特徴とする請求項７記載の方法。
更に、追跡段階において、チップ評価のステップが、抽出したポイントのストリングのチップが、現時点の画像における線状構造を表現するために適切に位置しているか否かを判定することを特徴とする請求項１ないし８の何れか１項に記載の方法。
更に、追跡段階において、形状補正のステップが、線状構造を表現する最終的なポイントのストリングについて、最終的なチップの適切な位置を評価することを特徴とする請求項９記載の方法。
前記追跡段階と前記予測段階の間にループを有し、現時点の画像における線状構造を表現するために、前記シルエットの検出およびポイントのストリングの抽出を改善することを特徴とする請求項１ないし１０の何れか１項に記載の方法。
請求項１ないし１１の何れか１項に記載の方法に従って画像データを処理するよう形成される、適切にプログラムされたコンピュータまたは回路手段を有する特定用途プロセッサより成るシステム。
医療ディジタル画像データを捕捉する手段を有し、請求項１２に従って前記医療ディジタル画像データにアクセスするシステムを有し、前記医療ディジタル画像および処理された医療ディジタル画像を表示する表示手段を有することを特徴とする医療検査画像処理装置。
請求項１ないし１１の何れか１項に記載の方法を実行させる命令セットより成るコンピュータ・プログラム。