JP2005161044A - 動的制約を用いる多次元構造の抽出方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 ３次元構造である構造をボリューム・データセットから自動的に抽出する。
【解決手段】 ボリューム・データセット（４０）から関心構造を領域分割するための技法は、前記関心構造の特徴を有するテンプレートを用いて前記構造の領域を識別（４２）する。該識別された領域には、次いで、動的制約を用いる制約付き拡張処理（５８）を施すことができ、該動的制約は識別構造領域に関係する局所統計値に基づいて変化することができる。各ピクセルと全ての隣接ピクセルとの間の最も大きい勾配を評価することによって求められた勾配データ（５０）を用いて、ボリューム内のエッジ（５４）を決定（４６）することができる。該エッジデータ（５４）を用いて、制約付き拡張処理（５８）が該関心構造の境界を越えるのを防ぐことができる。
【選択図】 図２

Description

本発明は、一般に、医用イメージングの分野に関する。詳細には、本発明は、特に３次元構造である構造をボリューム・データセットから自動的に抽出する技法に関する。

ボリューム・データセットは種々の医用イメージング技術又は診断装置によって生成することができる。例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）診断装置は、患者を磁場に曝露して身体内の種々の磁気感受性分子タイプの応答と再配列とを測定することによってボリューム・データセットを生成する。処理の間、３次元軸に沿った弱い勾配磁場を印加することによって位置情報を得ることができ、該位置情報によりボリューム・データセットを構成することが可能となる。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）などの他の技術は、多くの角度から身体を通過する放射線の流れの減弱を測定する。該減弱情報は結合され、再構成されて、ボリューム・データセットを生成することができる。種々の放射能イメージング技術などの更に他のイメージング診断装置は、放射性核種又は放射性医薬品などの標識された分子によって生成される検出可能な放射を測定してボリューム・データをもたらす。ボリューム・データセットが生成される方法は様々とすることができるが、１つのサンプルのみを示す上記技法では、ボリューム・データセットの分析は、多くの共通の課題を提起する。

例として、分析のためにバックグラウンド・ボリュームから連続的な及び／又は複合的な構造に対応する画像データを領域分割して抽出することが望ましい場合が多い。例えば、ＣＴ血管造影（ＣＴＡ）の分野においては、血管及び他の循環系構造が、通常、イメージング前に放射線不透過染料の投与によって撮像することができる。ＣＴＡデータの視覚化は、通常、２次元方式すなわちスライス毎、又は３次元方式すなわちボリューム視覚化において行われて、該データを血管病変のために分析することが可能になる。例えば、データは、動脈瘤、血管石灰沈着、腎臓ドナー評価、ステント配置、血管閉塞、及び寸法及び／又は流量に関する血管評価のために分析することができる。病変が特定されると、病変の定量的評価を元の２次元スライスについて行うことができる。

予測できるように、前出のＣＴＡの実施例における血管などの複合的構造の領域分割及び抽出は、関心構造に対応する画像データの正確な領域分割、すなわち識別において有益である。同様に、上述のような見付かった病変の定量的評価もまた、正確な領域分割において有益とすることができる。しかしながら、既存の領域分割技法は、画像データにおける不十分なエッジ認識又は非均一性に起因して、領域分割構造内にバックグラウンド又は近接する物体を誤って取り込む可能性がある。同様に、既存の技法は、不十分なエッジ認識及び／又は非均一性により、領域分割構造から画像データを不適切に排除してしまう可能性がある。このような排除は、結果として領域分割技法の早期の終了又は誤った終了を潜在的に生じる可能性がある。更に、これらの欠点のため、関心構造内の分離又は併合は、既存の技法によっては適正に領域分割されない可能性がある。加えて、脈管構造内の血小板沈積又はステントのようなインターベンションナルデバイスの存在に起因するなどの患者集団内の解剖学的及び病理学的変動性は、領域分割処理を更に混乱させる可能性がある。

例えば、ＣＴＡにおいて、重複する画像強度、撮像構造の近接、及び限定された検出器分解能により、骨と血管構造の自動的分離が困難になる。特に、頭頚部内、堆骨沿い、及び骨盤近傍での血管構造と骨との近接により、領域分割がコンピュータベースアルゴリズムにおける極めて複雑な作業となる。石灰沈着又はインターベンショナルデバイスの存在は、これらの問題を更に複雑にする。
米国特許第５８３２１３４号

結果として、頭頚部周辺の脈管構造などの複合的又は連続的な３次元構造の適正な領域分割は、オペレータの介入又は入力を必要とする可能性がある。詳細には、オペレータの介入は、最初の開始ポイントを指定するため及び／又は領域分割構造からボリューム・データの意図的でない取り込み又は排除を回避するために必要とされる場合がある。このオペレータ介入は、望ましくない遅延並びに構造の領域分割におけるユーザ間又はユーザ内変動につながる可能性がある。従って、好ましくは人的介入が殆ど無いか又は全く無く、ボリュームにおける構造を領域分割するための改良された技法に対する必要性が存在する。

本発明の技法は、ボリューム・データセット内の関心構造を自動的に領域分割する新規の手法を提供する。自動初期設定を行い、関心構造の特性を特徴付けるテンプレートに基づき画像データ内の１つ又はそれ以上の開始領域を識別することができる。識別された領域は、後続の制約付き拡張処理の開始ポイントとして機能する。エッジ境界は、各ボクセルを全ての隣接ボクセルと比較し、ピクセルについての勾配として絶対最大値を割り当てることによって得られる勾配データに基づいて計算することができる。次いで、制約付き経路探索が、エッジデータ及び開始領域並びに画像データ内の領域に関する断面積を用いて行うことができる。該制約付き経路探索処理は、局所統計値に基づいて修正される動的制約を用いることができ、これにより候補ピクセルを前景領域内に選択的に併合することが可能になる。該処理は、候補ピクセルの供給がなくなるまで繰り返すことができる。結果として得られるボリュームは、領域分割された関心構造を含む。

本技法の第１の態様によれば、エッジ・ボクセルを決定する方法が提供される。この態様によれば、複数のボクセルの各々についての勾配が、各隣接ボクセルに対する絶対最大勾配成分を求めることによって算出される。複数のボクセルから１つ又はそれ以上のボクセルが複数のボクセルの各々の勾配とエッジ勾配閾値との比較に基づいて識別される。このような方法によって定められる形式の機能を与えるシステム及びコンピュータ・プログラムもまた、本発明の技法によって提供される。

本発明の技法の別の態様によれば、構造を領域分割する方法が提供される。この態様によれば、１つ又はそれ以上の候補ボクセルが、少なくとも１つ又はそれ以上のシード・ボクセルを含む前景領域内に繰り返し併合される。候補ボクセルは、１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて併合される。併合されたボクセルは、次の繰り返しのためのシード・ボクセルとなる。候補ボクセルの待ち行列は、新しいシード・ボクセルに基づく繰り返し毎に繰り返し更新される。該繰り返し処理が終了して、前景領域を含む領域分割構造が生成される。このような方法によって定められる形式の機能を与えるシステム及びコンピュータ・プログラムもまた本発明の技法によって提供される。

本発明の技法の別の態様によれば、関心構造を識別するための方法が提供される。この態様によれば、幾何学的テンプレートと機能的テンプレートのうちの少なくとも１つが提供される。各テンプレートは、関心構造の少なくとも１つの特徴を表す。関心構造の１つ又はそれ以上の領域が、該領域のそれぞれの特徴と、提供されたテンプレートとの類似性に基づいて識別される。このような方法によって定められる形式の機能を与えるシステム及びコンピュータ・プログラムもまた本発明の技法によって提供される。

本発明の技法の別の態様によれば、画像データのセットから構造を自動的に領域分割する方法が提供される。この態様によれば、関心構造に対応する１つ又はそれ以上の初期領域がボリューム・データセットから選択される。エッジ・マップが、ボリューム・データセットから生成される。少なくとも１つ又はそれ以上の初期領域及びエッジ・マップを用いて、関心構造が繰り返して領域分割される。該領域分割は、１つ又はそれ以上の動的制約に基づく。このような方法によって定められる形式の機能を与えるシステム及びコンピュータ・プログラムもまた本発明の技法によって提供される。

本発明の上述及び他の利点並びに特徴は、以下の詳細な説明を読み、添付図面を参照することによって明らかとなろう。

次に各図面を参照すると、最初に図１では、医療関連での使用に好ましい例示的なイメージングシステム１０が示される。一般に、イメージングシステム１０は、画像データを生成する種々の物理的原理に従って動作することができるある種の撮像装置１２を含む。一般に、撮像装置１２は、患者１４の関心領域を表す画像データをデジタル媒体内に生成する。当業者には理解されるように、画像システム１０は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）、電子ビーム断層撮影（ＥＢＴ）、又はボリューム・データセットを生成可能なイメージングシステムの他の画像診断装置を備えることができる。

撮像装置１２は、システム制御回路１６の制御下で作動する。システム制御回路１６は、放射線源制御回路、タイミング回路、患者又はテーブル移動に連動したデータ収集を調整するための回路、放射線源及び検出器の位置を制御するための回路及びその他などといった広範な回路を含むことができる。本発明に関しては、システム制御回路１６はまた、本明細書で説明される技法を実施するプログラム及びルーチンを格納するためのメモリ素子を含むことができ、該プログラム及びルーチンは、システム制御回路１６又はイメージングシステム１０の付随する構成要素によって実行することができる。

撮像装置１２は、画像データ又は信号の収集に続いて、デジタル値への変換などの信号処理を行い、該画像データをデータ収集回路１８に転送することができる。デジタルシステムにおいて、データ収集回路１８は、デジタル・ダイナミックレンジの調整、データの平滑化及び鮮鋭化、並びに必要であればデータ・ストリーム及びファイルのコンパイルなどといった広範な初期処理機能を実行することができる。次いで、データはデータ処理回路２０に転送することができ、ここで追加の処理及び分析が実行される。利用できる種々のデジタル・イメージング・システムに対して、データ処理回路２０は、データの実質的な分析、データの順序付け、鮮鋭化、平滑化、特徴認識などを実行し、有用な画像データセットの生成を容易にする。該データ処理機能は、一般に、１人又はそれ以上の技師の下で実行することができる。収集された画像又は画像データは、ローカルで又はネットワークを通じてアクセス可能な医用画像保管管理システム（ＰＡＣＳ）などの短期又は長期記憶装置内に格納することができる。

イメージングシステム１０の上述の動作及び機能は、スキャナ・コンソール２４によって制御することができ、通常これはシステム制御回路１６に結合している。スキャナ・コンソール２４は、１つ又はそれ以上の汎用コンピュータ又は特定用途向けコンピュータ３０或いはプロセッサ・ベース構成要素を含むことができる。スキャナ・コンソール２４は、モニタ３２又は他の表示装置及び１つ又はそれ以上の入力デバイス３４を含むことができる。モニタ３２及び入力デバイス３４は、構成情報を閲覧及び入力するため、又は本明細書で論じる技法によるイメージングシステム１０の態様を動作させるために使用することができる。システム制御回路１６と同様に、スキャナ・コンソール２４は、本明細書で説明された技法を実行するプログラム及びルーチンを格納するためのメモリ又はデータ記憶構成要素を備え、又はこれと通信することができる。更に、該メモリ又はデータ記憶構成要素は、類似の形式或いは異なる形式の磁気ドライブ又は光ドライブなどの１つ又はそれ以上のメモリデバイスを含むことができ、これらは互いに対してローカルであってもよく、又は遠隔にあってもよい。

スキャナ・コンソール２４は、医用画像保管管理システム（ＰＡＣＳ）に結合することができる。ＰＡＣＳは、遠隔コンソール、放射線部門情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、或いは内部又は外部のネットワークに結合することができ、これにより別の場所にいる他者が画像及び画像データにアクセスすることができるようになる。更に、１つより多いスキャナ・コンソール２４をローカルに備えることができる。例えば、イメージング・スキャナ又はステーションは、画像データ収集手順に含まれるパラメータを調整可能なコンソールを含むことができるが、結果として得られる再構成画像を操作、強調、及び観察のために別のスキャナ・コンソールを備えることができる。

上述のように、スキャナ・コンソール２４は、１つ又はそれ以上のコンピュータ並びにモニタ３２を含むことができ、これにより収集されたデータから生成された画像及び／又はボリュームを表示することが可能になる。これらの画像及び／又はボリュームは通常、技師又は放射線科医による検査及び分析のための患者の内部特徴を表す。検査及び分析処理を容易にするために、１つ又はそれ以上の関心構造の領域分割及び抽出を行うことができ、その後抽出した構造を表示することができる。

構造の領域分割においては、関心構造に関連する２次元画像のピクセル又は３次元ボリュームのボクセルなどの個別の視覚化要素が識別される。識別されると、領域分割された構造が抽出されて、２次元で表示するか、又はバックグラウンド画像データから分離された３次元で視覚化することができる。或いは、領域分割された構造をマスクすることができ、すなわち画像データセットからサブトラクションすることにより、画像又はボリュームを領域分割された構造を除いて再構成することが可能となり、下側構造の観察を容易にすることができる。

しかしながら、領域分割は、関心構造の画像強度がバックグラウンド画像強度と重なるときには問題となる可能性があり、構造エッジの識別が問題となる。更に、構造又はバックグラウンド内の非均一性は、構造ピクセル又はボクセルの正確な識別及び選択を困難にする可能性がある。これらの非均一性は、脈管構造における、石灰沈着、又はステントのようなインターベンショナルデバイスなどといった患者内部での解剖学的又は病変学的変動性を含むことができる。これらの問題のため、技師は、構造開始ポイントを最初に選択することによるなどの領域分割方法の幾つかの態様を開始するか、又は領域分割の早期終了又は関心構造内へのバックグラウンドの不適切な取り込み又は除外を防止するよう介入することが必要とする場合がある。しかしながら、構造構成要素を識別するために調査しなければならないデータ量がＣＴＡデータに対して通常１５０〜１，５００スライスであるので、領域分割処理における人的関与を最低限に抑えることは、時間及び仕事負荷の双方のために非常に望ましい。

人的介入を低減又は皆無とする構造の領域分割に用いることができる１つの技法が図２に表される。図２に表される技法は、画像診断装置に依存せず、従って、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＥＢＴなどを含む種々の画像診断装置によって生成されるボリューム内部の構造の領域分割に適用可能である。便宜上、該技法は、ＣＴＡの関連において論議されるが、当業者が理解するように、該技法は他の画像診断装置及び他の構造に適用することができる。

ＣＴＡの実施例に関して、ボリューム・データセット４０は、軸方向スライスの再構成スタックとすることができ、通常、ＤＩＣＯＭ（医用デジタル画像及び通信）標準にフォーマットされている。データの面内分解能は、１．２５ｍｍから２．０ｍｍの再構成スライスの厚み範囲では、０．５５ｍｍから０．８８ｍｍの間にわたる場合もあるが、他の面内分解能及びｚ方向内分解能も可能である。３つの次元の各々における画像分解能を記録して、正確な物理的計測での構造に関する情報の監視及び評価に役立てることができる。各スライスに関する画像強度は、標準の１６ビット輝度値に適合させることができる。

自動初期設定段階４２は、３次元的構造トラッキングのための開始ポイント又はシードポイントを生成するために関心ボリュームに対して行うことができる。特に、自動初期設定段階４２は、ボリューム４０内に３次元関心構造を手動で入力することなく位置付ける。自動初期設定段階４２は、断面、投影などの簡単な又は基本的な２次元又は３次元幾何学的表現を用いて、及び／又は強度分布、強度レベル、パターンなどといった機能的モデルを用いて３次元対象物を識別することができる。幾何学的及び機能的テンプレートを用いることによって、自動初期設定アルゴリズムは、元となるイメージング診断装置に関係なく、任意のボリューム・データセットから３次元関心構造を識別するために一般化することができる。

テンプレート・データベース４４は、自動初期設定段階４２に対してテンプレートを提供することができる。テンプレート・データベース４４は、関心のある対象物及びこのような対象物の見込まれる強度分布に基づく多様なテンプレートを含むことができる。各テンプレートは、対象物の幾何学的形状及び／又は機能的特徴を取り込んだ対象物の基礎的表現である。例えば、ＣＴＡの関連において、関心構造は、本質的に管状構成要素から構成される３次元血管網である。従って、脈管構造用の適切な幾何学的テンプレートは、血管断面がデータセットの軸平面、冠状面、矢状面、又は任意の傾斜面においてほぼ円状であるので、円形のテンプレートモデルを含むことができる。同様に、脈管構造用の適切な機能的テンプレートは、ＣＴＡで用いられる放射線不透過性染料又は造影剤が、通常、均一なＸ線減弱をもたらすため、強度に関する小さな標準偏差又はある種の他の統計学的均一性の基準が含むことができる。必要に応じて、関心のある被検体に対してカスタマイズされたテンプレートモデルを用途に応じて作成することができる。従って、ＣＴＡの実施例において、テンプレート駆動自動初期設定段階４２を用いて、テンプレート特徴すなわち均一な強度を有する円形領域に実質的に適合するボリューム・データセット４０の領域を特定することができる。これらの特定された領域は、脈管構造の領域すなわち関心構造を表し、別の構造識別及び領域分割のための可能性のある開始ポイント又はシードポイントとして機能する。

開始ポイントに加えて、関心構造のエッジを、強い強度コントラストを有する区域又は領域を特定することなどによって決定することができる。該エッジ特定を用いて、段階４６に示されるように画像データ内の物体境界を示すエッジ・マップを生成することができる。例えば、物体境界を検出するために勾配エッジ検出が使用される場合が多く、これは、エッジが強い照度勾配に対応するためである。図３に示すように、本発明の技法において、ボクセル勾配は、２６個の隣接ボクセルに対する該ボクセルの絶対最大勾配成分を求めることにより、段階４８で計算することができる。２６個の隣接ボクセルの各々に対する各ボクセルの勾配を決定することにより、他の場合においては見逃す可能性のある弱い境界を検出することが可能となる。

各ボクセルの勾配が決定されると、各ボクセルに関係する勾配を表す勾配画像５０を生成することができる。段階５２で、オペレータにより与えられるか、或いは画像データから統計的に決定することができる閾値を適用して、どのボクセルが該ボクセルの対応する勾配値に基づくエッジ・ボクセルを構成するかを決定することができる。エッジ・ボクセルを表すエッジ・マップ５４を生成することができる。エッジ・マップ５４は、後続の構造識別及び領域分割アルゴリズムが領域分割された構造内にバックグラウンド領域及び隣接物体からのボクセルが誤って含むのを防止する。

領域分割における次の段階は、図４で更に詳細に説明される、自動初期設定段階４２で算出されたシード・ボクセルから開始してボリューム・データセットから３次元の関心構造を抽出する動的経路探索段階５８である。動的経路探索段階は、エッジ・マップ４６、シード・ボクセル、及び段階５６で計算される識別領域の断面寸法を制約付き領域拡張の入力として取り込むことができる。動的経路探索演算は、通常、繰り返し処理であり、該処理において自動初期設定によって認識される領域は、初期前景領域を形成する最初のシード・ボクセル６０を含む。該前景領域は、３次元での領域に延びる全ての方向で繰り返し拡張される。

シード・ボクセル６０に結合される全てのボクセルは、候補ボクセル６４の待ち行列を含む。段階６２に示めされるように、候補ボクセルが望ましい均一性基準などの望ましい制約に適合する場合には、候補ボクセルは前景領域に併合される。段階６６に表されるように、拡張領域に併合する候補ボクセルが新しいシード・ボクセル６０となり、結合されたボクセルの最新のセットを反映するように候補ボクセル待ち行列が更新される。領域拡張は、設定された繰り返し数、又は、決定ブロック６８で決定されるように、候補ボクセル待ち行列が無くなるか又は実質的に無くなるまで継続することができる。領域拡張が終了すると、併合されたボクセルは、領域分割された構造７０を構成する。

上述のように、拡張処理は動的に変更することができる。詳細には、経路探索段階５８で用いられる制約は、３次元構造の解剖学的構造又は局所統計値に基づいて動的に変更することができる。このようにして、経路探索処理が非均一な３次元構造を適切に領域分割できるように該制約を修正することができる。従って、経路トラッキングは、構造の解剖学的構造に基づいて変更することができる。

例えば、経路特定に使用される制約は、領域の断面の寸法及び局所統計値に基づいて動的に変更することができる。詳細には、段階５６で決定される、各領域の断面の寸法は、該領域がバックグラウンドの物体から分離されているか、又は該バックグラウンド構造と結合されているかに関して示すことができる。断面寸法の突発的な変化は、ボリューム・データセット４０の３次元構造の併合及び分割を示すことができる。例えば、ＣＴＡの場合において、３０ｍｍ^２未満の領域寸法は、３次元血管構造の断面がバックグラウンド構造から分離されていることを示唆する。その結果、領域拡張に関する制約が、これらの領域に関係する候補ボクセルについて緩和することができる。３０ｍｍ^２を超える領域寸法は、３次元血管構造の断面が、骨などのバックグラウンド構造と結合されていることを示唆する。その結果、領域拡張に関する制約は、これらの領域に関係する候補ボクセルについて強化することができる。エッジ・マップ５４は、領域拡張処理が、結合された非血管構造内に拡張されるのを防止する。

前景領域の制約付き拡張は、以下の可能なルールにより示すことができる。
１．候補ボクセルが、低寸法閾値（ＳＴ_{ｓｍａｌｌ}）よりも小さい領域に属する場合、その強度が低強度閾値（Ｔ_ｌｏｗ）と高強度閾値（Ｔ_ｈｉｇｈ）との間にあれば、該候補ボクセルは前景領域すなわち領域分割構造と併合することができる。閾値Ｔ_ｌｏｗ及びＴ_ｈｉｇｈは前景領域の強度分布の範囲を表している。種々の閾値は、最初の開始ポイントすなわちシード・ボクセル６０から計算することができる。候補ボクセルが前景領域と併合される場合、併合ボクセルに結合する未併合ボクセルが、次の制約拡張の繰り返しに対して候補ボクセル待ち行列６４に加えられる。
２．候補ボクセルが、ＳＴ_{ｓｍａｌｌ}よりも大きい領域に属する場合には、候補ポイントと前景領域内の結合ボクセルとの強度差が０．６＊σ_ａよりも小さければ、該候補ボクセルを前景領域と併合することができる。標準偏差σ_ａは、シード・ボクセルの周囲の寸法ｎ＊ｎ＊ｎの局所立方体内に分類されたボクセルの標準偏差を表す。σ_ａの初期値は、繰り返し拡張の前に開始シード・ボクセルから計算される。候補ボクセルが前景領域と併合される場合には、併合ボクセルに結合する未併合ボクセルが、次の制約付き拡張の繰り返しに対して候補ボクセル待ち行列６４に加えられる。

上述のように、繰り返し処理の間、１回の繰り返しにおける構造として分類されたボクセル、すなわち併合ボクセルは、次の繰り返しのためのシード・ボクセル６０となる。各繰り返しの終りに、σ_ａを更新して領域の局所統計値を修正することができる。適応パラメータσ_ａは、シード・ボクセル６０の周りの寸法ｎ＊ｎ＊ｎの局所立方体内で計算される。変数ｎは、通常、１と１０との間の整数であり、例えば、典型的なＣＴＡ用途においてはｎを６とすることができる。繰り返して更新されるパラメータσ_ａに基づく動的制約付き拡張によって、非均一構造のトラッキングを向上させることができる。

当業者には理解されるように、前出の実施例は、制約付き拡張処理の動的修正を可能にする可能性のあるルールの１つのセットを表したものに過ぎない。該ルールは、特定の解剖学的領域に対するルールを該解剖学的領域の特徴及び特性に基づきカスタマイズするように修正することができ、或いは他のルールを生成することができる。同様に、該ルールは、ボリューム・データセット４０を生成させるのに用いられる診断装置に基づいて修正することができ、又は他のルールを生成することができる。

本発明の技法は、１つ又はそれ以上の計算上効率的なルーチンとして実行することができ、ボリューム・データセット内の構造の自動領域分割を可能とする。領域分割処理の自動化の性質及び計算効率により、ほぼリアルタイムか又はリアルタイム方式で領域分割構造を収集することができる。同様に、該技法の堅牢性により、病変又はボリューム・データセット４０の生成に使用されるイメージング診断装置の存在の有無に関わらず、該技法が任意のデータセットの処理に対して有用なものとなる。

収集されると、領域分割構造７０を抽出して、バックグラウンド画像データから別個に観察することができ、又はバックグラウンド画像データの観察を改善するためにマスクすることができる。或いは、領域分割構造７０を、不透光性及び透光性が変化する度合いで視覚化することができ、この結果、技師がボリューム・レンダリングに対して領域分割構造７０を溶明及び溶暗することができるようになる。このようにして、技師は、領域分割構造７０の存在を利用して、方向情報及び特定情報を提供することができる。しかしながら、配向されると、領域分割構造７０は、他の構造又はバックグラウンドを調べるために除外することができる。マスクの透光性又は不透光性の構成に加え、技師には、所望のレンダリングを生成するために、画像又はボリューム内の領域分割構造の強度を増減させる機能を備えることができる。

本発明は、種々の修正及び代替形態を許容することができると共に、特定の実施形態を各図面において例証として示し且つ本明細書で詳細に説明してきた。しかしながら、本発明は、開示された特定の形態に限定されることを意図するものではないことを理解すべきである。むしろ、本発明は、添付の請求項によって定義される本発明の精神及び範囲内に包含される全ての修正、均等物及び代替物を含むべきである。

本発明の技法による遠隔操作のために構成された例示的な一般的イメージングシステムのある機能的構成要素の一般的な図。 本発明の技法によるボリューム・データセットから構造を動的に領域分割する技法を示すフローチャート。 本発明の技法によるエッジ・マップを計算するための技法を示すフローチャート。 本発明の技法によるシード・ボクセルのセットから領域分割構造を動的に拡張させる技法を示すフローチャート。

符号の説明

４０ ボリューム・データセット
４２ 自動初期設定を実行する
４４ テンプレート・データベース
４６ エッジ・マップを計算する
５６ 各領域について断面積を計算する
５８ 動的経路探索を実行する
７０ 構造を領域分割する

Claims (26)

1. エッジ・ボクセルを決定する（４６）方法であって、
   複数のボクセル（４０）の各々についての勾配を各隣接ボクセルに対する絶対最大勾配成分を求めることによって計算する（４８）段階と、
   前記複数のボクセル（４０）の各々の勾配とエッジ勾配閾値との比較（５２）に基づいて前記複数のボクセル（４０）から１つ又はそれ以上のエッジ・ボクセル（５４）を識別する段階と、
   を含む方法。
2. 各隣接ボクセルが、２６個の隣接ボクセルを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. イメージング・システム（１０）において、
   関心ボリューム内部の１つ又はそれ以上の構造を表す複数の信号を生成するように構成された撮像装置（１２）と、
   前記複数の信号を収集するように構成されているデータ収集回路（１８）と、
   前記複数の信号を処理するように構成されており、更に、前記関心ボリュームに対応する複数のボクセル（４０）の各々についての勾配を各隣接ボクセルに対する絶対最大勾配成分を求めることによって計算（４８）し、且つ前記複数のボクセル（４０）の各々の勾配とエッジ勾配閾値との比較（５２）に基づいて前記複数のボクセル（４０）から１つ又はそれ以上のエッジ・ボクセル（５４）を識別するように構成されているデータ処理回路（２０）と、
   前記撮像装置（１２）と前記データ収集回路（１８）のうちの少なくとも１つを動作させるように構成されているシステム制御回路（１６）と、
   前記システム制御回路（１６）と通信し、且つ前記データ処理回路（２０）から前記複数の信号を受信するように構成されているオペレータ・ワークステーション（２４）と、
   を備えるイメージングシステム（１０）。
4. 構造を領域分割（７０）する方法であって、
   １つ又はそれ以上の候補ボクセルを、少なくとも１つ又はそれ以上のシード・ボクセル（６０）を含む前景領域に繰り返し併合（６２）し、前記候補ボクセルが１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて併合（６２）されて該併合された候補ボクセルを次の繰り返しの前記シード・ボクセルとする段階と、
   前記新しいシード・ボクセルに基づく繰り返し毎に候補ボクセルの待ち行列（６４）を繰り返して更新（６６）する段階と、
   前記繰り返し処理を終了して前景領域を含む領域分割構造を生成（７０）する段階と、
   を含む方法。
5. 前記動的制約の少なくとも１つが、前記領域の断面と前記領域の局所統計値のうちの少なくとも１つに基づいて更新されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記候補ボクセルの待ち行列が実質的に無くなったときに前記繰り返し処理を終了する段階が発生することを特徴とする請求項４に記載の方法。
7. １つ又はそれ以上のテンプレート（４４）を用いてシード・ボクセルの初期セット（６０）を選択（４２）する段階を更に含む請求項４に記載の方法。
8. イメージング・システム（１０）において、
   関心ボリューム内の１つ又はそれ以上の構造を表す複数の信号を生成するように構成されている撮像装置（１２）と、
   前記複数の信号を収集するように構成されているデータ収集回路（１８）と、
   前記複数の信号を処理するように構成されており、更に、１つ又はそれ以上の候補ボクセルを少なくとも１つ又はそれ以上のシード・ボクセルを含む前景領域内に併合し（６２）、前記候補ボクセルが１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて併合されて該併合された候補ボクセルを次の繰り返しの前記シード・ボクセルとし、前記新しいシード・ボクセルに基づく繰り返し毎に候補ボクセルの待ち行列（６４）を繰り返して更新（６６）し、前記繰り返し処理を終了して前記前景領域を含む領域分割構造（７０）を生成するように構成されている前記データ処理回路（２０）と、
   前記撮像装置（１２）と前記データ収集回路（１８）のうちの少なくとも１つを動作させるように構成されているシステム制御回路（１６）と、
   前記システム制御回路（１６）と通信し、且つ前記データ処理回路（２０）から前記複数の信号を受信するように構成されているオペレータ・ワークステーション（２４）と、
   を備えるイメージングシステム（１０）。
9. 前記データ処理回路（２０）が、前記領域の断面と前記領域の局所統計値のうちの少なくとも１つに基づいて前記動的制約の少なくとも１つを更新することを特徴とする請求項８に記載のイメージングシステム（１０）。
10. 前記データ処理回路（２０）が、前記候補ボクセルの待ち行列が実質的に無くなったときに、前記繰り返し処理を終了することを特徴とする請求項８に記載のイメージングシステム（１０）。
11. 前記データ処理回路（２０）が更に、１つ又はそれ以上のテンプレートを用いてシード・ボクセルの初期セット（６０）を選択するように更に構成されていることを特徴とする請求項８に記載のイメージングシステム（１０）。
12. 画像データのセット（４０）から構造を自動的に領域分割（７０）する方法であって、
    ボリューム・データセット（４０）から関心構造に対応する１つ又はそれ以上の初期領域を選択（４２）する段階と、
    前記ボリューム・データセット（４０）からエッジ・マップ（５４）を生成（４６）する段階と、
    １つ又はそれ以上の動的制約に基づいて、少なくとも前記１つ又はそれ以上の初期領域と前記エッジ・マップ（５４）とを用いて前記関心構造を繰り返して領域分割（５８）しする段階と、
    を含む方法。
13. 前記エッジ・マップ（５４）を生成（４６）する段階が、
    前記ボリューム・データセット（４０）の複数のボクセルの各々についての勾配を、各隣接ボクセルに対する絶対最大勾配成分を求めることによって計算する（４８）段階と、
    前記複数のボクセルの各々の勾配とエッジ勾配閾値との比較（５２）に基づいて前記複数のボクセルから１つ又はそれ以上のエッジ・ボクセルを識別する段階と、
    を備える請求項１２に記載の方法。
14. 前記関心構造を繰り返して領域分割（５８）する段階が、
    １つ又はそれ以上の候補ボクセルを少なくとも１つ又はそれ以上のシード・ボクセルを含む前景領域内に併合し（６２）、前記候補ボクセルが１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて併合（６２）されて該併合された候補ボクセルを次の繰り返しの前記シード・ボクセルとする段階と、
    前記新しいシード・ボクセルに基づく繰り返し毎に候補ボクセルの待ち行列（６４）を繰り返して更新（６６）する段階と、
    前記繰り返し処理を終了して前景領域を含む領域分割構造（７０）を生成する段階と、
    を含む請求項１２に記載の方法。
15. 前記動的制約の少なくとも１つが、前記領域の断面と前記領域の局所統計値のうちの少なくとも１つに基づいて更新されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記候補ボクセルの待ち行列が実質的に無くなったときに、前記繰り返し処理を終了する段階が発生することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
17. １つ又はそれ以上のテンプレート（４４）を用いてシード・ボクセルの初期セット（６０）を選択（４２）する段階を更に含む請求項１４に記載の方法。
18. １つ又はそれ以上の初期領域を選択（４２）する段階が、
    前記関心構造の少なくとも１つの特徴を各々表す幾何学的テンプレート及び機能的テンプレートのうちの少なくとも１つを提供（４４）する段階と、
    前記領域におけるそれぞれの特徴と前記提供されたテンプレートとの類似性に基づいて前記関心構造の１つ又はそれ以上の領域を識別する段階と、
    を含む請求項１２に記載の方法。
19. 前記幾何学的テンプレートが幾何学的形状を含む請求項１８に記載の方法。
20. 前記機能的テンプレートが、統計学的均一性基準、強度分布、強度レベル、及びパターンのうちの少なくとも１つを含む請求項１８に記載の方法。
21. イメージング・システム（１０）であって、
    関心ボリューム内の１つ又はそれ以上の構造を表す複数の信号を生成するように構成されている撮像装置（１２）と、
    前記複数の信号を収集するように構成されているデータ収集回路（１８）と、
    前記複数の信号を処理するように構成されており、更に、関心構造に対応する１つ又はそれ以上の領域をボリューム・データセット（４０）から選択（４２）し、前記ボリューム・データセット（４０）からエッジ・マップ（５４）を生成（４６）し、少なくとも１つ又はそれ以上の初期領域と前記エッジ・マップとを用いて１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて前記関心構造を繰り返して領域分割するように構成されているデータ処理回路と、
    前記撮像装置（１２）と前記データ収集回路（１８）のうちの少なくとも１つを動作させるように構成されているシステム制御回路（１６）と、
    前記システム制御回路（１６）と通信し、且つ前記データ処理回路（２０）から前記複数の信号を受信するように構成されているオペレータ・ワークステーション（２４）と、
    を備えるイメージングシステム（１０）。
22. 前記データ処理回路（２０）が、前記ボリューム・データセット（４０）の複数のボクセルの各々についての勾配を各隣接ボクセルに対する絶対最大勾配成分を求めることによって計算（４８）する段階と、前記複数のボクセルの各々の勾配とエッジ勾配閾値との比較（５２）に基づいて前記複数のボクセルから１つ又はそれ以上のエッジ・ボクセルを識別する段階とによって前記エッジ・マップ（５４）を生成（４６）することを特徴とする請求項２１に記載のイメージングシステム（１０）。
23. 前記データ処理回路（２０）が、少なくとも１つ又はそれ以上のシード・ボクセルを含む前景領域に１つ又はそれ以上の候補ボクセルを繰り返し併合（６２）し、前記候補ボクセルが１つ又はそれ以上の動的制約に基づいて併合されて前記併合された候補ボクセルを次の繰り返しの前記シード・ボクセルとする段階と、前記新しいシード・ボクセルに基づく繰り返し毎に候補ボクセルの待ち行列（６４）を繰り返して更新（６６）する段階と、前記繰り返し処理を終了して前記前景領域を含む領域分割構造（７０）を生成する段階とによって前記関心構造を繰り返して領域分割（２３）することを特徴とする請求項２１に記載のイメージングシステム（１０）。
24. 前記データ処理回路（２０）が、前記領域の断面と前記領域の局所統計値のうちの少なくとも１つに基づいて前記動的制約の少なくとも１つを更新するように構成されていることを特徴とする請求項２１に記載のイメージングシステム（１０）。
25. 前記データ処理回路（２０）が、前記候補ボクセルの待ち行列が実質的に無いときに前記繰り返し処理を終了するように構成されていることを特徴とする請求項２３に記載のイメージングシステム（１０）。
26. 前記データ処理回路（１０）が、前記領域の１つ又はそれ以上の特徴と１つ又はそれ以上のテンプレートとの類似性に基づいて前記関心構造の１つ又はそれ以上の領域を識別する段階によって１つ又はそれ以上の初期領域を選択（４２）し、前記テンプレートは幾何学的テンプレートと機能的テンプレートのうちの少なくとも１つを含み、各テンプレートは前記関心構造の少なくとも１つのそれぞれの特徴を表すことを特徴とする請求項２１に記載のイメージングシステム（１０）。

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