JP2005520661A - 対象に含まれる構造のインタラクティブなセグメンテーションの方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、対象の３次元画像からの対象に含まれる構造のインタラクティブなセグメンテーションの方法に関連する。拡張モードでは、領域拡張処理が実行され、この処理の結果は単純に縮小モードで再び完全に又は部分的に元に戻される。セグメンテーションされるべき構造にボクセルが属するか否かを判定するために、準連続的な類似性尺度が使用されうる。領域拡張処理で実行される拡張は、毎回最大の類似性尺度を有するボクセルを必要とする。

Description

本発明は、対象に含まれる構造を対象の３次元画像からインタラクティブにセグメンテーションする方法に関連する。本発明はまた、方法を実行するための画像処理装置、かかる画像処理ユニットのためのコンピュータプログラム、及びかかる画像処理ユニットを含む撮像装置に関連する。

対象に含まれる構造のセグメンテーションの公知の方法は、ユーザがセグメンテーションされるべき構造中に１つ又はそれ以上のいわゆるシード（seed）ボクセルを定めるいわゆる領域成長又は領域拡張法に基づく。続いて、シードボクセルの近傍のボクセルは、構造に属するか否かについて調べられる。構造に属するボクセルは、第１世代のボクセルを形成し、続いてそれらの近傍のボクセルは、構造に属するか否かについて調べられる。これらが構造に属する場合は、第２世代のボクセルを形成し、それらの近傍のボクセルはやはり構造に属するか否かについて調べられ、以下同様に続く。ボクセルはこのように、構造に属する更なるボクセルが見つからなくなって方法が自動的に停止するまで１つの世代から次の世代へと調べられる。

このようにして達成されるセグメンテーションの質は、セグメンテーションされるべき構造にボクセルが属するか否かについての決定を左右する類似性規準の質に決定的に依存する。構造に属さない場合であってもボクセルが構造に割り当てられる場合や、構造に属するボクセルが構造に割り当てられない場合もある。変更された類似性規準を用いている間、ユーザはセグメンテーション方法を繰り返すことが必要なことがある。

特許文献１は、ユーザがセグメンテーション処理にインタラクティブに関与する種類の方法を開示する。特許文献１では、方法によって構造に属すると認識されているボクセルを用いる間、セグメンテーション画像中に瞬間的なセグメンテーション状態が連続的に再生される。ユーザは、解剖学的構造について自分が持っている知識に基づいて、セグメンテーション画像が探索されている構造に属し得ない領域も示していることを見つけると、この領域中にシードボクセルを定める。

このシードボクセルから、新しい拡張処理が開始され、その結果は例えば異なる色でセグメンテーション画像に重ね合わされる。拡張処理はまず、構造に属さない領域からボクセルを決定する。この第２の拡張がセグメンテーションされるべき構造に達すると、ユーザはこの第２の拡張を中断し、探索されている構造のみがセグメンテーション結果として残るよう、このようにして決定された（構造に属さない）領域を消去する。

このインタラクティブなセグメンテーションが成功するためには、（第１の）拡張が行われうる１つだけの領域（又は非常にわずかな領域）があり、これらの領域は１つの（又は非常にわずかな）出来るだけ狭い連結リンクを介してのみ連結されることが前提条件である。構造がその構造の特徴に似た特徴を有する大きい領域によって囲まれている場合、妥当な範囲内の費用と努力で、ユーザがこの領域を構造から分離することは実質的に不可能である。
欧州特許第０５１６０４７号明細書

本発明は、構造のインタラクティブなセグメンテーションの改善された方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、この目的は、対象に含まれる構造を対象の３次元画像からインタラクティブにセグメンテーションする方法であって、方法は、セグメンテーション画像中の瞬間的なセグメンテーション状態の連続的な視覚化を伴い、また、方法は、拡張モード及び縮小モードを含み、
拡張モードでは、
（ａ）定められたボクセルの近傍ボクセルと構造との間の類似性を決定する段階と、
（ｂ）構造に属するボクセルの類似性が決定される順序を記憶する段階と、
（ｃ）構造のボクセルのうちまだ処理されていないボクセル又は新たに定められたボクセルに対して段階（ａ）及び（ｂ）を繰り返す段階とが行われ、
縮小モード中、ボクセルは、瞬間的なセグメンテーション状態に基づいて、拡張モードにおいてボクセルが構造に属すると決定された順序とは逆の順序でセグメンテーションされた構造から除去される、方法によって達成される。

本発明は、セグメンテーションの開始後に、ユーザが拡張モードと縮小モードの選択を行うことを可能とする。セグメンテーションがまだ十分に進行していないときは、ユーザは拡張モードを選択し、成長領域法を続ける。しかしながら、セグメンテーションがあまりにも進行しており、セグメンテーションがもはや構造に属さない領域に既に到達しているときは、ユーザは、セグメンテーションが１ボクセルずつ元に戻される縮小モードを選択し、以前のセグメンテーション段階に再び達しうる。

構造に対するボクセルの定められた割当てに対して可能な最善のセグメンテーションは、このように簡単に達成されうる。この割当てが２値（例えば１＝ボクセルが構造に属する、０＝ボクセルが構造に属さない）である場合、セグメンテーションの質はこの割り当ての正しさの度合いに依存する。

この依存性は、請求項２に記載の実施例ではなくされている。近傍のボクセルの評価のため、２値の類似性規準の代わりに準連続的な類似性の尺度が決められ、この準連続的な類似性の尺度は、調べられているボクセルが構造の特徴である性質を有する度合いを示す。例えば、ＣＴ画像中の骨構造が、最高のHounsfield値を示すことを特徴とするとき、ボクセルのHounsfield値が構造に属するのに十分に大きいか否かを判定することは必要でない。その代わり、Hounsfield値（−１０００乃至＋１０００でありうる）を類似性尺度として使用することで十分である。

この点で、その近傍が調べられるべきボクセルの選択が世代毎に行われるのではなく、適切な類似性尺度の値に基づいて行われることが重要である。従って、この方法は、最初は、その特徴が最も構造の特徴に類似している領域内でのみ拡張する。更なる処理中、構造の特徴があまり目立たない領域が加えられる。ユーザが拡張処理を全く中断しない場合は、結果は、セグメンテーションされるべき３次元画像に対応する画像のセグメンテーションでありうる。しかしながら、ユーザが拡張の時間を停止すると、非常によいセグメンテーション画像が得られる。

請求項３に記載の実施例は、ユーザが、拡張が自動的に停止される前に、拡張（又は拡張の逆のこと）がどれだけ進行されるべきかを予め定めておくことを可能とする。選択する段階の数は、シードボクセルから開始する拡張中に幾つの段階が実行されるべきかを示しうるものであり、また、瞬間的なセグメンテーション状態に基づく段階の数も示しうる。ユーザによるセグメンテーションの中断の後にこの選択がなされる場合、ユーザの選択は、続いて拡張モードが行われるべきか縮小モードが行われるべきかを決定する。

セグメンテーション方法中、非常に多数のボクセルがリストに格納されうる。リストからの最も高い類似性尺度を有するボクセルの選択は、ボクセルの位置に加えて類似性尺度が格納されていても、比較的長い時間を必要とする。この探索は、請求項４に記載の実施例ではかなり簡単化され、なぜならば、探索は、最高の値の類似性尺度が関連付けられるサブリストから始まり、このサブリスト及び次に高いサブリストの中に以前に選択されていないボクセルが見つかったときに終了するためである。かかるボクセルがその中にあるサブリストがセグメンテーション処理中に毎回マークされると、探索は更に簡単となる。

請求項５に示す実施例に従って、低い類似性尺度を有する近傍ボクセルはリストにも格納されず、従ってリストはあまり拡張的でなくなる。最小値があまりにも小さいものに選ばれた場合、公知の方法とは異なり、かかる選択はセグメンテーション結果の質に対して悪影響を与えない。選択されたボクセルが構造の縁に配置されているとき、この実施例によれば、（先行する拡張段階中に関連するボクセルが決定されたボクセル以外は）その近傍ボクセルはいずれもリストには入れられないことがある。

本発明の請求項６に記載の実施例は、ＣＴ画像中の骨構造のセグメンテーションに特に適している。最も簡単な場合は、ボクセルの類似性の尺度はその濃淡値（即ちHounsfield値）に対応する。

請求項７は、本発明による方法を実行する画像処理装置を記載しており、請求項８はかかる画像処理装置用のコンピュータプログラムを開示しており、請求項９は診断用の医用撮像装置、特にかかる画像処理装置を含むコンピュータ断層撮影装置を開示する。

本発明について、図面を参照して以下詳述する。図１に示す画像処理装置は、調べられるべき対象の３次元画像及び方法の実行に必要な幾つかのリストを格納することが可能なメモリ２を具備した画像処理及び制御プロセッサ１を含む。画像処理及び制御プロセッサ１は、バスシステム３を介して、図式的にのみ示す、例えばコンピュータ断層撮影装置又はＭＲ装置である撮像装置４に接続される。本発明によって得られる結果は、モニタ６上に表示されうる。ユーザは、キーボード又は図示しない他の入力装置を介して画像処理及び制御プロセッサ１にアクセスし、セグメンテーション方法の実行に影響を与えることができる。

図２は、対象の３次元画像のデータ取得から始まり、この対象内の構造のセグメンテーションで終わる手順を表わす図である。ステップ１０１において、コンピュータ断層撮影装置を用いて、対象のＣＴデータが取得される。ステップ１０２において、このＣＴデータから対象の画像が再構成される。続いて、ステップ１０３において、本発明により領域成長法に基づいて構造をセグメンテーションするために、ユーザは拡張モードを開始しうる。連続的に更新されるセグメンテーション画像中で（ステップ１０４）、関連のあるセグメンテーション状態が、例えば医師であるユーザに対して連続的に表示されるため、ユーザはセグメンテーションされた構造の成長を見ることができる。

ユーザは、介入のための多くの可能性を有する。ユーザは、セグメンテーション処理を中断することができ、又はこれを終了させることができる（ステップ１０５）。中断後、ユーザは拡張モードを続けうる。しかしながら、セグメンテーションがあまりにも進行した場合は、ユーザはセグメンテーション処理を逆にすることができ、この逆の処理は、縮小モードを作動させることによって開始される。ブロック１０６において、拡張ステップは再び逆の順序で行われ、セグメンテーションが以前の拡張段階に再び戻るようにされる。

図３ａ，図３ｂ、及び図３ｃは、セグメンテーション方法の詳細を示す図である。初期化の後、ユーザは、３次元ＣＴ画像中の少なくとも１つのシードボクセル、即ち、セグメンテーションされるべき構造の中心に配置されるボクセル、を定める（ステップ２０１）。ユーザはまた、複数のシードボクセルを定めることができ、これは、例えば、空間内で互いに離れた２つの構造（例えば２つの肩甲骨）がＣＴ画像内でセグメンテーションされるべき場合等に必要である。また、類似した一貫性の異なる構造の区別、例えば肩甲骨を脊柱と区別することを可能とするために、異なる種類のシードボクセルを定めることも可能である。更に、ユーザはステップ２１０において更なる入力パラメータを設定しうる。

続いて、ステップ２０２において、シードボクセル及びそれらの類似性尺度は、以下拡張リストと称される第１のリストに格納される。ボクセルの類似性尺度は、関連のある構造の特徴である性質をボクセルが示す尺度、即ちボクセルが構造に属していることに関するいわば確率を定義する。最も簡単な場合、類似性尺度は、３次元画像中の関連のあるボクセルの濃淡値、即ちＣＴ画像の場合はHounsfield値によって定義されうる。この簡単な類似性尺度は、ＣＴ画像における骨構造のセグメンテーションに適しており、なぜならば、これらは最も高いHounsfield値を有するからである。他の構造がセグメンテーションされるべきであるとき、他の類似性尺度が使用されねばならない。

拡張ステップの数は、ステップ２０３で定義される。この点で、セグメンテーション処理は、それまでにユーザによって終了されなければ、終わるまで続けられるよう、非常に多数（例えば無限数）を指定することが効果的である。設定は、グラフィックに、例えばモニタ６に表示されユーザによって移動されうるスライダによって行われうる。ステップの瞬間的な数は、スライダの下に配置され、その長さが拡張ステップの数に従って変化するバーによって示され、バーがスライダに達しているとき目標が達成されている。

ステップ２０４において、定められた拡張ステップの数がこれまでに実行された拡張ステップの数よりも大きいかどうか調べられる。そうでない場合は、縮小モード（図３ｂ）が作動され、そうでなければ拡張モード（図３ｃ）が作動される。開始後、ステップ２０４において、まず、拡張モードが作動される。このモードは、ブロック２０５乃至２１１で定められるループを含み、ループは、定められたステップ数に達するまで又は拡張リストが空になるまで又はユーザがその前に拡張を停止させるまで、多数回行われる。ステップ２０６において、最高の類似性尺度を有するボクセルが拡張リストから選択される。ループが最初に完了したとき、このボクセルは常にシードボクセルのうちの１つである。ループが２回目に完了したとき、しかしながら、シードボクセルに属さないボクセルが選択されえ、即ち、このボクセルが残るシードボクセルよりも高い類似性尺度を有する。

個々のボクセル及びそれらの類似性尺度は、原理的には、拡張リストに格納されうる。拡張処理中に生じうる多数のボクセルを考えると、最高の類似性尺度を有するボクセルを毎回見つけるために、あまりにも多くの記憶空間が必要とされ、多くの計算時間が必要となる。

図４は、少ない記憶空間を必要とし、より高速の処理を可能とする拡張リストの１つの形を示す図である。拡張リストは、ＣＴ画像中に存在するHounsfiled値と同じ数のサブリスト３００、３０１、．．．３０２、３０３及び３０４へ分割され、従って各サブリストはHounsfield値のうちの１つに関連付けられる。これらの値は、図４の左側に示すボックスの列に示されている。各サブリストを構成するボックスは、夫々が１つのボクセルを占めうるサブリストの要素を示す。白い（空の）要素は、その中にまだボクセルが格納されていないことを意味する。各サブリスト中には、このサブリスト（又はこの類似性尺度）に属する次のボクセルを占める要素が黒でマークされる。その左側には、斜線で、これまで選択されていないボクセルを含む要素が示される。拡張処理中に既に選択されているボクセルは、その左側に斜交平行線模様で示されている。これらのボクセルのうちの幾つかは、セグメンテーション画像中で可視であり（これらのボクセルは、斜交平行線模様に加えて点付きで示されている）、その他は可視でない。

サブリストの各要素は、例えば３２ビットを格納しうる。即ち、ボクセルの位置用の２９ビットと、拡張中に関連のあるボクセルが導出されたシードボクセルの種別を特徴付ける２ビットと、関連のあるボクセルが瞬間的なセグメンテーション画像中で可視であるか否かを示す１ビットである。更に、各サブリストに対して、そのサブリストの次のものとして選択された要素を示すポインタＺが与えられる。最終的に、これまでに選択されなかったボクセルを含む全てのサブリストがマークされている（図示せず）。

ステップ２０６において、ボクセルの選択の後（図４に示す拡張リストの場合、これは、ポインタＺによって指されるサブリスト３０３からのボクセルとなる）、サブリスト中のポインタは右へ１つ位置がずらされ、拡張ステップの数のカウンタは１だけインクリメントされる。更に、このボクセルの類似性尺度は、ここでは縮小リストと称される第２のリストの中に入れられる。

続いて、ブロック２０７乃至２１０で定められる更なるループが形成され、６回行われ、即ち、選択されたボクセルと一辺で隣り合う各ボクセルに対して１回ずつ行われる。ステップ２０９では、関連するボクセルがおそらくはステップ２０１で設定される類似性規準を満たすか否かがテストされる。本例では、ボクセルのHounsfield値が最小値に達するか否かを調べることを意味する。しかしながら、ユーザがかかる類似性規準を設定することは必要ではない。規準が定義されない場合、拡張リスト中にまだ入っていない全てのボクセルは、夫々の類似性尺度に関連付けられるサブリストに入れられる。すると、近傍のボクセルは、それらが生じた拡張からシードボクセルの特徴を「継承（inherit）」する。

ユーザがステップ２０２において肩甲骨、鎖骨、及び脊柱にシードボクセルを設定したとき、拡張モードでは、肩甲骨及び鎖骨は、先ず連続的に更新されたセグメンテーション画像中で可視となり、なぜならば、その中に配置されたシードボクセル、及びそれらの近傍のボクセルが、脊柱に設定されたシードボクセルよりも高いHounsfield値を有するからである。脊柱は、他の２つの領域の成長が完了した後にのみ「成長」を始める。シードボクセルが設定された椎骨は、最初に成長を開始する。セグメンテーション画像中でこの椎骨が完了した後にのみ、拡張は椎骨間の椎間板を介して近傍の椎骨へと進みうる。肋骨は、脊柱全体が可視となった後にのみセグメンテーション画像内でうまく可視となり、肋骨は、肋骨又は椎骨のHounsfield値よりも低いHounsfield値を有する軟骨の塊を介して脊柱に接続されている。

従って、（ユーザがステップ２０９でテストされる類似性尺度の最小値の形で類似性規準を設定している場合は）ユーザがこの最小値を、骨構造のみがユーザに提示されるのではなく、その間に配置される軟骨構造も提示されるよう非常に小さく設定することが重要である。拡張が肋骨に到達するとすぐに、軟骨の塊を通るパスの拡張は止まり、骨である肋骨の拡張が始まる。結果として、肋骨と脊柱の間の中間の空間は、セグメンテーション画像中でそれ自体として高い度合いで認識可能なままである。

拡張モードは、ステップ２１２において、定められた数のステップに到達したとき、又は、拡張リストがステップ２０６において既に選択されており続いて処理されたボクセルのみを含むとき、又は、ユーザがインタラクティブに介在したときに停止する。ユーザは、視覚化のパラメータを変更しうる。例えば、ユーザは、（サーフェスのレンダリングの場合は）見る方向を変化させ、構造の異なるビューを得て、これまで可視でなかったボクセルが可視となり、又は可視であったボクセルが可視となるようにしうる。最も単純な場合、セグメンテーション画像がスライス画像から形成されている場合、ユーザはまた、示されているスライスの位置を変化させうる。

ユーザが、到達したセグメンテーション状態が適切であると考えるとき、ユーザは処理を終了させうる。これまで実行された拡張処理が十分には進行していないとき、又は進行しすぎたとき、ユーザはステップ２１３において拡張ステップの数を変更しうる（図３ａ）。拡張が進行しすぎていない場合、ユーザは、ステップ２１３においてより多くの拡張ステップを設定し、及び／又は、ステップ２０９においてテストされたより低い類似性規準に設定し、その後、ステップ２０５乃至２１１で拡張処理が再び実行される。

拡張がユーザの考えるものよりも進んでしまったとき、ユーザは、ステップ２１３において、より少ない拡張段階を設定する。続いて、セグメンテーションを逆にする縮小モードが作動され、最後に実行された拡張ステップはまず元に戻される。このように、縮小処理の実行は、拡張処理と似ているが、逆の方向に行われるものである。これは、要素３０５乃至３１１を有する第１のループを含み、このループは、新しく設定された（より少ない）数の拡張ステップに対応するセグメンテーション状態まで、又は、縮小リストが空となるまで（この場合は拡張方法の始まり以前のセグメンテーション状態に再び達しているはずである）、繰り返して完了される。更に、ユーザは、セグメンテーション状態が適切であると自分が考えるときに、ループの実行を中断しうる。

ステップ３０６では、ステップカウンタは毎回１ずつデクリメントされ、縮小リストに最後に入れられたボクセルはそこから再び取り除かれる。縮小リストの構成は、拡張リストと似たものでありうる。しかしながら、ステップ２０６において、選択されたボクセルの類似性を縮小リストに単に格納することのほうが簡単である。縮小モードでは、この類似性尺度に関連付けられるサブリスト、例えばサブリスト３０３から、関連付けられるボクセルと、このサブリスト中のポインタの位置が得られる。ステップ３０６において、縮小リストに最後に格納された類似性尺度はこのように消去され、この類似性尺度のために与えられたサブリスト中のポインタＺは、左側へ更に１つの位置だけずらされる。

要素３０７乃至３１０によって定義されるループ中では、次に、隣接するボクセルがテストされる。ステップ３０９において、当該の近傍ボクセルが拡張リストに入れられたと判定されると、これはステップ３０８において再びそこから除去される。この縮小処理では、拡張はこのように１ステップずつ元に戻される。縮小ステップは、ループ３０５乃至３１１が適当な回数行われたとき、又はユーザが縮小を停止させたときに終了する。処理は、ステップ２１２へ進む。ユーザはやはり、セグメンテーション処理を終了させること、縮小処理を続けること、又は以前の縮小処理の結果を再び（部分的に）元に戻すことの可能性を有する。

本発明は、原理的には、異なる類似性尺度を有する他の構造のセグメンテーションに使用されうる。例えば、軟組織のセグメンテーションのために、可能な限り均一な領域をセグメンテーションすることが必要な場合がありうる。その場合、類似性尺度は、調べられているボクセルの濃淡値とシードボクセルの濃淡値の間の出来る限り小さい差である。癌組織のセグメンテーションのための他の方法では、同じテクスチャ（濃淡値の構造の種類）の領域は、組織に属するとして認識される。従って、この点で、適切な類似性尺度は、調べられているボクセルの近くでの濃淡値の分布の類似性を考慮に入れることとなる。

本発明による方法を実行する画像処理ユニットを示す図である。 撮像方法をセグメンテーションまで示すフローチャートである。 詳細なフローチャートの第１の部分を示す図である。 詳細なフローチャートの第２の部分を示す図である。 詳細なフローチャートの第３の部分を示す図である。 この文脈で用いられるリストの構造を示す図である。

Claims (8)

1. 対象に含まれる構造を前記対象の３次元画像からインタラクティブにセグメンテーションする方法であって、前記方法は、セグメンテーション画像中の瞬間的なセグメンテーション状態の連続的な視覚化を伴い、また、前記方法は、拡張モード及び縮小モードを含み、
   前記拡張モードでは、
   （ａ）定められたボクセルの近傍ボクセルと構造との間の類似性を決定する段階と、
   （ｂ）前記構造に属するボクセルの類似性が決定される順序を記憶する段階と、
   （ｃ）前記構造のボクセルのうちまだ処理されていないボクセル又は新たに定められたボクセルに対して前記段階（ａ）及び（ｂ）を繰り返す段階とが行われ、
   前記縮小モード中、前記ボクセルは、前記瞬間的なセグメンテーション状態に基づいて、前記拡張モードにおいて前記ボクセルが前記構造に属すると決定された順序とは逆の順序で前記セグメンテーションされた構造から除去される、方法。
2. 前記拡張モードは、
   （ａ）前記構造の設定されたボクセルの近傍ボクセルについて、ボクセルと前記構造との間の類似性を記述する類似性尺度を決定する段階と、
   （ｂ）前記近傍ボクセルをリストに格納する段階と、
   （ｃ）前記リストから最大の類似性尺度を有するボクセルを選択する段階と、
   （ｄ）前記選択されたボクセルの近傍ボクセルに対する類似性尺度を決定する段階と、
   （ｅ）前記リストに近傍ボクセルを格納する段階と、
   （ｆ）これまでに選択されていないボクセルに対して前記段階（ｆ）乃至（ｈ）を繰り返す、請求項１記載の方法。
3. 前記選択する段階の数はインタラクティブに設定されえ、前記セグメンテーション又は前記セグメンテーションの逆のことは、前記選択する段階の数に対応するセグメンテーション状態に達するまで続けられる、請求項２記載の方法。
4. 前記リストは、同じ値の類似性尺度を有するボクセルが入れられる多数のサブリストへ分割され、各サブリストは異なる値の類似性尺度に関連付けられる、請求項２記載の方法。
5. 前記リストから選択されるボクセルの近傍のボクセルのうち、最小値を超える類似性尺度を有するボクセルのみが前記リストに入れられる、請求項２記載の方法。
6. 前記ボクセルの類似性尺度は、それらの濃淡値から導出される、請求項２記載の方法。
7. 請求項１記載の方法を実行する画像処理装置であって、
   対象の３次元画像を格納し、前記セグメンテーション中に処理されたリストを格納する、メモリと、
   セグメンテーションされた構造を表示する画像表示ユニットと、
   前記対象に含まれる３次元構造をセグメンテーションする画像処理手段とを含み、前記画像処理手段は、拡張モード及び縮小モードを有し、
   前記拡張モードでは、
   （ａ）定められたボクセルの近傍ボクセルと前記構造の間の類似性を決定する段階と、
   （ｂ）前記構造に属するボクセルの類似性が決定される順序を記憶する段階と、
   （ｃ）前記構造のうちまだ処理されていないボクセル又は新たに定められたボクセルに対して前記段階（ａ）及び（ｂ）を繰り返す段階とが行われ、
   前記縮小モードでは、前記ボクセルは、前記瞬間的なセグメンテーション状態に基づいて、前記拡張モードにおいて前記ボクセルが前記構造に属すると決定された順序とは逆の順序で前記セグメンテーションされた構造から除去される、画像処理装置。
8. 対象に含まれる３次元構造を前記対象の３次元画像からセグメンテーションする請求項７記載の画像処理ユニット用のコンピュータプログラムであって、
   前記プログラムは、
   （ａ）定められたボクセルの近傍ボクセルと前記構造の間の類似性を決定する段階と、
   （ｂ）前記構造に属するボクセルの類似性が決定される順序を記憶する段階と、
   （ｃ）前記構造のうちまだ処理されていないボクセル又は新たに定められたボクセルに対して前記段階（ａ）及び（ｂ）を繰り返す段階とを含み、
   前記縮小モード中、前記ボクセルは、前記瞬間的なセグメンテーション状態に基づいて、前記拡張モードにおいて前記ボクセルが前記構造に属すると決定された順序とは逆の順序で前記セグメンテーションされた構造から除去される、コンピュータプログラム。

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