JP2009542296A - 動的モデルにより心臓形状を予測するためのシステム、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

動的モデルにより心臓形状を予測するためのシステム、方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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Abstract

本発明は第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステム(100)に関連する。当該システムは：第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット(110)；登録変換を利用して、第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット(120)；登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット；伝搬フィールドに含まれる変位ベクトルを、登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット(140)；及び登録変換の逆変換を利用して、伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット(150)；を有するシステムである。第２平均モデルメッシュの頂点と第１平均モデルメッシュの頂点各々との変位ベクトルを含む伝搬フィールドを使用することは、身体構造の動きをモデル化することを改善する。有利なことに、頂点変位ベクトルの伝搬フィールドは、算出及び適用に簡易である。

Description

本発明は一般に解剖学的形状の医用画像処理の技術分野に関連し、特に解剖学的形状の動きをモデル化することに関連する。
人間の心臓の動きをモデル化する方法は非特許文献１に記載されている。この文献では、人間の心臓はモデルメッシュで記述されている。心臓周期の第１段階から心臓周期の第２段階へのモデルメッシュの動きは、モデル空間変換を用いて記述される。モデル空間変換は平滑化補間(例えば、薄板スプライン補間(thin-plate-splines interpolation))を用いて推定され、潜在的な僅かな変形フィールド(場)が、参照モデル心臓の一群の目印(ランドマーク)に対する変位を作る。モデルメッシュは参照モデル空間に変換され、変換されたモデルメッシュのランドマークの変位ベクトルは、参照モデルのランドマークの変位ベクトルを上記の平滑化補間することで推定される。
C.Lorenz and J.von Berg, "Towards a comprehensive geometric model of the heart", FIMH, Proceeding of the Third international Workshop, pages 102-112, Springer-Verlag 2005
本願発明の課題は、個々のメッシュの動きを良好にモデル化することのできる有利なシステムをもたらすことである。
上記課題に対処するため、本発明の一形態では、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステムが使用され、該システムは：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット；
を有するシステムである。
第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュは、２つの別個の動作期間における身体構造を表現し、例えば心臓周期の第１期間及び心臓周期の第２期間における人の心臓を表現してもよい。これらの平均モデルメッシュ双方は同じメッシュトポロジを有する。平均モデル空間の中で平均モデルメッシュシーケンスを構築する方法は、例えば次の文献(以下、「文献２」と言及する)で説明されており、そのシーケンスは、心臓周期中の異なる期間における人の心臓を表現する：
J.von Berg and C.Lorenz, “Multi-surface cardiac Modeling, Segmentation, and Tracking”, FIMH, Proceeding of the Third international Workshop, pages 1-11, Springer-Verlag 2005。
モデルメッシュは個々の或る画像データに適合したメッシュでもよく、その画像データは心臓周期の第１期間における個々のヒト心臓を表現したものである。一般に、モデルメッシュ及び平均モデルメッシュは同じメッシュトポロジを有する。
登録ユニットは、第１モデルメッシュを第１平均モデルメッシュと共に登録する登録変換を算出する。モデルメッシュは画像データ空間に関連するモデル空間に組み込まれていてもよい(典型的には３次元(3D)ユークリッド空間)。モデルメッシュは、モデル空間座標系内の座標点で表現されてよい。同様に、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュは、典型的には3Dユークリッド空間である平均モデル空間座標系の座標点で表現される。登録変換は、モデルメッシュ空間における可逆的な変換であり例えば相似変換でもよい。フォワード変換ユニットは、登録変換を用いてモデルメッシュを登録モデルメッシュに変換する。演算ユニットは、登録モデルメッシュに対する伝搬フィールド(プロパゲーションフィールド)の作用を計算し、その伝搬フィールドは、第２平均モデルメッシュの頂点と第１平均モデルメッシュの各頂点との変位ベクトルを含む。伝搬ユニットは、算出された伝搬フィールドの変位ベクトル各々により、登録モデルメッシュの頂点を変換し、それにより、登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する。インバース変換ユニットは、登録変換の逆変換を伝搬登録モデルメッシュに適用し、それにより、伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換する。伝搬モデルメッシュは、心臓周期の第２期間における個々のヒト心臓を表現する。
一般に、第２平均モデルメッシュの頂点と第１平均モデルメッシュの頂点各々との変位ベクトルを含む伝搬フィールドに基づいて生成されるモデルメッシュは、心臓の第２期間におけるモデル化された各人のヒト心臓を、或る伝搬モデルメッシュよりも良好に表現し、その或る伝搬モデルメッシュは、文献１に記載されている、第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルに基づくものである。これは、平均モデルメッシュの頂点変位が、頂点毎に劇的に変化し得ることに起因するかもしれない。従って補間された頂点変位は、本発明システムで使用される平均モデル頂点変位法よりも低い精度になるであろう。従って本発明のシステムは、各人のヒト心臓の動きのモデル化を改善する。有利なことに、平均モデル頂点変位ベクトルの伝搬フィールドは、算出及び適用に容易である。
一実施例のシステムの場合、該システムは、メッシュを画像データに適用することに基づいて、モデルメッシュを構築する適合ユニットを更に有する。三角メッシュを適合させる適切な適合法は、次の文献(以下、「文献３」と言及する)に記載されている：
J.Weese, et al., “Shape constrained deformable models for 3D medical image segmentaiton”, Proc. IPMI, pp.380-387, Springer 2001。
適合ユニットは、本発明のシステムを使用してモデルメッシュを構築することを許容する。
一実施例のシステムの場合、該システムは、第１のトレーニング画像データ群に基づいて前記第１平均モデルメッシュを構築し、第２のトレーニング画像データ群に基づいて前記第２平均モデルメッシュを構築する構築ユニットを更に有する。構築ユニットは、本発明のシステムを利用して、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュを構築することを可能にする。心臓周期の様々な期間におけるヒト心臓を記述するため、一連の平均モデルメッシュを構築する方法は、文献２に記載されている。
一実施例のシステムの場合、該システムは、前記第１平均モデルメッシュが、第１時間におけるモデル化された身体構造を表現し、前記第２平均モデルメッシュが、第２時間におけるモデル化された身体構造を表現する。有利なことに、システムは、モデルメッシュで記述されるヒト心臓のような身体構造の動的モデルに適用されてよい。例えばタイミング情報はモデルメッシュの頂点の速度を決定可能にする。
本発明の別形態では、画像捕捉装置がシステムを有し、該システムは、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステムであって：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット；
を有する画像捕捉装置である。
本発明の別形態では、ワークステーションがシステムを有し、該システムは、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステムであって：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット；
を有するワークステーションである。
本発明の別形態では、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成する方法が使用される。当該方法は：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ステップ；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ステップ；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ステップであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ステップ；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ステップ；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ステップ；
を有する方法である。
本発明の別形態では、コンピュータシステムにロードされるコンピュータプログラムが使用される。当該コンピュータプログラムは、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するタスクを含み、前記コンピュータシステムは処理ユニット及びメモリを有し、当該コンピュータプログラムは、ロード後に、前記処理ユニットに前記タスクを実行させ、該タスクは：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ステップ；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ステップ；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ステップであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ステップ；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ステップ；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ステップ；
を有するコンピュータプログラムである。
画像捕捉装置、ワークステーション、方法、システム等に関する変形例及び修正例、システム等の変形例に対応するコンピュータプログラム関連製品の変形例及び修正例は、本願の説明に基づいて当業者により実施可能である。
様々な撮画手段により捕捉された３次元(3D)画像データ及び４次元(4D)時間依存画像データ等に対して、本方法が適用可能であることを、当業者は理解するであろう。様々な撮画手段は、通常のＸ線装置、コンピュータ断層撮影装置(CT)、磁気共鳴画像処理装置(MRI)、超音波装置(US)、ポジトロンCT装置(PET)、単光子放出CT装置(SPECT)、核医学装置(NM)等を含んでよいが、これらに限定されない。
本発明に関する上記及び他の形態は、添付図面と共に説明される実施例及び実施形態から更に明らかになるであろう。図中、同様な要素を示す際に同じ参照番号が使用される。
図１は一実施例のシステムの概略ブロック図を示し、該システムは、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステムであって：
前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット110；
前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット120；
前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット130；
前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット140；及び
前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット150；
を有するシステムである。
システム例100は、以下の選択的な要素を更に含んでもよい：
メッシュを画像データに適用することに基づいて、前記モデルメッシュを構築する適合ユニット102；
第１のトレーニング画像データ群に基づいて前記第１平均モデルメッシュを構築し、第２のトレーニング画像データ群に基づいて前記第２平均モデルメッシュを構築する構築ユニット104；
システム100内のワークフローを制御する制御ユニット160；
システム100のユーザと通信するためのユーザインターフェース165；及び
データを格納するメモリユニット170。
一実施例のシステム100の場合、データが到来する３つの入力コネクタ181，182，183がある。第１入力コネクタ181はデータストレージから来るデータを受信するように用意され、データストレージは、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光ディスク等でもよいが、これらに限定されない。第２入力コネクタ182は、ユーザ入力装置から来るデータを受信するように用意され、ユーザ入力装置はマウスやタッチスクリーン等でもよいが、これらに限定されない。第３入力コネクタ183は、キーボードのようなユーザ入力装置から来るデータを受信するように用意される。入力コネクタは入力制御ユニット180に接続される。
一実施例のシステム100の場合、データを出力する２つの出力コネクタがある。第１出力コネクタ191はデータストレージへデータを出力するように用意され、データストレージは、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光ディスク等でもよいが、これらに限定されない。第２出力コネクタ192は、表示装置にデータを出力するように用意される。出力コネクタ191，192は出力制御ユニット190を介して各自のデータを受信する。
入力装置をシステム100の入力コネクタ181，182，183に接続する多くの方法が存在すること、及び出力装置をシステム100の出力コネクタ191，192に接続する多くの方法が存在することを、当業者は理解するであろう。そのような多くの方法は、有線及び無線接続、ディジタルネットワーク(ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、インターネット、ディジタル電話網)及びアナログ電話網等を含むが、これらに限定されない。
一実施例のシステム100の場合、システム100はメモリユニット170を有する。どの入力コネクタ181，182，183でもそれを介して外部装置からの入力データを受信し、その受信した入力データをメモリユニット170に格納するように、システム100は構築される。入力データをメモリユニット170にロードすることは、システム100の各ユニットが適切なデータ部分に速やかにアクセスできるようにする。入力データは、例えば、モデルメッシュ、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュを含んでもよい。或いは、モデルメッシュを構築するためのメッシュ、メッシュを画像データに適合させることに基づいてモデルメッシュを構築するための画像データ、第１平均モデルメッシュを構築するための第１群のトレーニング画像、第２平均モデルメッシュを構築するための第２群のトレーニング画像を、入力は含んでもよい。ランダムアクセスメモリ(RAM)チップ、リードオンリメモリ(ROM)チップ及び／又はハードディスクドライブ及びハードディスク等のような装置によって、メモリユニット170は用意されてもよいが、これらに限定されない。更にメモリユニット170は出力データを格納するように用意されてもよい。出力データは例えば伝搬モデルメッシュ(propagated model mesh)を含んでもよい。メモリユニット170はシステム100の各ユニットからデータを受信し且つ各ユニットへデータを伝送する用にも用意され、その各ユニットは、適合ユニット(adaptation)102、構築ユニット(construction)104、登録ユニット110、フォワード変換ユニット120、演算ユニット130、伝搬ユニット140、インバース変換ユニット150、制御ユニット160及びユーザインターフェース165であり、これらはメモリバス175を介してメモリユニット170に接続される。どの出力コネクタ191，192でもそれを通じて出力データを外部装置にとって利用可能にするように、メモリユニット170は用意される。有利なことに、システム100内の各ユニットからのデータをメモリユニット170に保存することは、システム100の各ユニットのパフォーマンスを改善することに加えて、システム100のユニットから外部装置への出力データ転送速度も改善する。
代替的に、システム100はメモリユニット170及びメモリバス175を含まなくてもよい。システム100に使用される入力データは、システム100のユニットに接続される、外部メモリ又はプロセッサのような少なくとも１つの外部装置から供給されてもよい。同様に、システム100で生成された出力データは、システム100のユニットに接続される、外部メモリ又はプロセッサのような少なくとも１つの外部装置へ供給されてもよい。システム100内ユニットは、内部接続を通じて又はデータバスを通じて互いにデータをやりとりするように構築されてもよい。
図１に示される一実施例のシステム100の場合、システム100は、そのシステム100のワークフローを制御する制御ユニット160を有する。システム100の各ユニットからの制御データを受信し及び各ユニットへ制御データを与えるように、制御ユニットは用意されてもよい。例えば、登録ユニット110により登録変換が行われた後に、登録ユニット110は、「登録変換が実行されている」という制御データを制御ユニット160へ供給するように用意されてもよく、制御ユニット160は、「モデルメッシュを変換せよ」という制御データをフォワード変換ユニット120へ与えるように構築され、そのフォワード変換ユニット120は登録されたモデルメッシュを算出することを要するものである。或いは、システム100の別のユニットで制御関数が使用されてもよい。
図１に示す一実施例のシステム100の場合、システム100は、そのシステム100のユーザと通信するためのユーザインターフェース165を有する。ユーザインターフェース165は、ユーザによる入力を促し且つユーザ入力を受け入れるように構築され、そのユーザ入力は、例えば第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュを含むファイルを特定する。更にユーザインターフェース165は、頂点変位ベクトルの伝搬フィールドをユーザが洞察できるようにしてもよい。選択的に、ユーザインターフェースはシステム100の動作モードを選択するユーザ入力を受信してもよい(動作モードは、例えば、メッシュを画像データに合わせる適合ユニットを使用するモードである。)。より多くの機能がシステム100のユーザインターフェース165に有利に備えられてよいことを、当業者は理解するであろう。
選択的に、システム100の別の実施例の場合、システム100は、マウス又はキーボードのような入力装置、及び／又はディスプレイのような出力装置を含んでもよい。システム100の中で有利に構築可能な多数の入力及び出力装置が存在することを、当業者は理解するであろう。
本発明によるシステム100は、例えば成人の心臓のような身体構造形状の動きをモデリングするのに使用されてもよい。そのモデルメッシュは、心臓周期の第１期間(例えば心臓拡張期の終わり)における心臓の様子を記述する画像に適合したメッシュでもよい。第１平均モデルメッシュは、心臓拡張期終わり頃の成人の「平均的な(mean)」心臓をモデル化するメッシュである。第１平均モデルメッシュは、複数のメッシュに関するプロクラステス分析(Procrustes analysis)及び主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)を用いて構築され、その複数のメッシュは、複数の成人の複数の心臓を表す。プロクラステス分析及びPCAについては、次の書籍(以下、「文献４」と言及する)に説明されている：
I.L.Dryden and K.V.Mardia, “Statistical Shape Analysis”, John Wiley & Sons; Chichester, UK, 1998。
複数のメッシュの内の各メッシュは、複数のトレーニング画像中の或るトレーニング画像にメッシュを適合させることで取得され、トレーニング画像各々は、心臓拡張期終わり頃の成人の心臓を記述する。複数のトレーニング画像に基づいて複数のメッシュを構築する方法は、次の文献(以下、「文献５」と言及する)に説明されている：
M.R.Kaus, et al., “Automated 3-D PDM Construction From Segmented Image Using Deformable Models”, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.22, no.8, 2003。
第２平均モデルメッシュは、第２期間(例えば、心臓拡張期に続く期間又は先行する期間)における心臓をモデル化し、第１のものと同様に構築されてよい。平均モデル空間で複数の平均モデルメッシュのシーケンスを構築する方法は、文献２に説明されており、そのシーケンスは心臓周期の様々な周期における人の心臓を表す。
第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいて、モデルメッシュはシステム100により繁殖させられる(生成される)。生成されたモデルメッシュは、心臓周期の第２期間における成人の心臓をモデル化する。モデルメッシュ、第１平均モデルメッシュ、第２平均モデルメッシュ及び生成されたモデルメッシュは、全て同じトポロジを有する。
第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュは、典型的には、平均モデル空間座標系における座標点で記述される。一般に、平均モデル空間は、3Dユークリッド空間として記述される。第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュ間の関係は、その平均モデル空間座標系における、第１モデルメッシュの各頂点に対する第２モデルメッシュの頂点の変位ベクトルにより記述される。平均モデル空間座標系は、人体構造(例えば、脊椎骨)に基づいてもよい。一実施例のシステム100の場合、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュ双方が同じ場所(例えば、平均モデル空間座標系の原点)に質量中心を有するように、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュを変換することで、第１平均モデルメッシュに対する第２平均モデルメッシュを変換は省略される。一実施例のシステム100の場合、第１平均モデルメッシュの慣性テンソル軸を平均モデル空間座標系の軸に合わせ、且つ第２平均モデルメッシュの慣性テンソル軸を平均モデル空間座標系の軸に合わせることで、第１平均モデルメッシュに対する第２平均モデルメッシュの回転は省略される。第１平均モデルメッシュに対する第２平均モデルメッシュの変位を決める他の方法が存在すること、及び上記の方法は本発明を例示しているに過ぎず本発明を限定するものでないことを、当業者は理解するであろう。
登録ユニット110は、登録変換Rを演算し、モデルメッシュpを第１平均モデルメッシュm1と共に登録する。モデル空間座標系におけるモデルメッシュpの点座標により、モデルメッシュpを表現することが便利である。モデルメッシュの登録変換Rは、モデルメッシュの座標変換として定義されてもよい。一般に、演算される登録変換Rは、モデル空間の変換TのクラスCから選択される。各々の変換Tは多数のパラメータで特定され、そのパラメータはパラメータ固有の範囲内で可変である。一実施例の場合、登録変換Rを演算する変換のクラスCは、剛性変換(rigid transformation)のクラスである。剛性変換各々は、６つの独立パラメータで指定される。別の実施例の場合、登録変換Rを演算する変換のクラスCは、相似変換(similarity transformation)又はアフィン変換(affine transformation)のクラスでもよい。相似変換の各々は７つのパラメータで指定され、アフィン変換の各々は12個のパラメータで指定される。より一般的な実施例の場合、登録変換Rを演算する変換のクラスCは、区分的(piecewise)アフィン変換を含んでよい。区分的アフィン変換を指定するパラメータ数は、平均モデル空間を、構成要素のアフィン変換のドメインに分けた区域に依存する。登録変換Rのパラメータ値は、例えば、コスト関数d(T(p),m1)を、変換Tパラメータの関数として最適化することで算出されてよい。モデル空間座標系におけるモデルメッシュpの座標と、平均モデル空間座標系における平均モデルメッシュm1の座標とを利用して、コスト関数dは簡易に規定されてもよい。例えば、コスト関数は或る距離関数により定義され、その距離関数は、モデルメッシュ空間座標系の座標で表現される変換モデルメッシュT(p)の頂点と、平均モデルメッシュ空間座標系の座標で表現される第１平均モデルメッシュm1の各々の頂点との間の距離関数である。コスト関数の最適化は、距離関数を最小化することでもよい。距離関数dは、標準的なユークリッド計量(Euclidean metric)でもよいし、リーマン計量(Riemannian metric)等でもよい。モデルメッシュを第１平均モデルメッシュと共に登録する際に説明された方法は、本発明を限定するものではないことを、当業者は認識するであろう。
フォワード変換ユニット120は、登録ユニット110で演算された登録変換Rをモデルメッシュpに適用する。プロパゲーションフィールドFの頂点変位ベクトルを、モデル空間内の登録モデルメッシュの頂点各々に適用することで、登録モデルメッシュR(p)は、伝搬ユニット140により、伝搬登録モデルメッシュF(R(p))に変換される。頂点変位ベクトルの生成フィールドFは、演算ユニット130によって算出される。平均モデルメッシュ空間における第１平均モデルメッシュm1の各頂点に対する第２平均モデルメッシュm2の頂点の変位ベクトルを、伝搬フィールドＦは含む。インバース変換ユニット150は、伝搬登録モデルメッシュF(R(p))に、登録変換の逆変換を適用し、伝搬モデルメッシュR-1(F(R(p)))を生成する。
図２は、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいて、モデルメッシュを生成する方法例200のフローチャートを示す。本方法は登録ステップ210から始まり、登録変換を行い、第１モデルメッシュを第１平均モデルメッシュと共に登録する。登録変換の演算後、本方法200はフォワード変換ステップ220に続き、登録変換を用いてモデルメッシュを登録されたモデルに変換する。フォワード変換ステップ220の後、本方法200は演算ステップ230に続き、登録モデルメッシュに作用させる伝搬フィールドを算出し、その伝搬フィールドは、第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する、第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む。演算ステップ230の後、本方法200は伝搬ステップ240に続き、伝搬フィールドの頂点変位ベクトルを登録モデルメッシュの各頂点に適用することに基づいて、登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する。次に、本方法200はインバース変換ステップ250に続き、登録変換の逆変換を利用して、伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換し、これによりモデルメッシュを生成する。インバース変換ステップ250の後、本方法200は終了する。本方法のステップは図３にまとめられており、図３は方法例200の機能グラフを示す。
一実施例のシステム100の場合、システム100は一連のモデルメッシュ(モデルメッシュシーケンス)(p1,p2,p3,...,pn)を構築する。図４は方法200に基づいて、モデルメッシュの複数の生成を行う第1使用例の機能グラフを示し、第１モデルメッシュとも言及される。登録ユニット110は、第１登録変換R1を演算し、第１モデルメッシュp1を第1平均モデルメッシュm1と共に登録する。システム100は第１モデルメッシュp1を第１伝搬モデルメッシュR1 -1(F1,2(R1(p1)))に変換し、これは第２モデルメッシュp2とも言及される。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドF1,2は、平均モデルメッシュ空間座標系における、第１平均モデルメッシュm1の頂点各々に対する第２平均モデルメッシュm2の頂点の変位ベクトルを含む。システム100は第１モデルメッシュp1を別の第１伝搬モデルメッシュR1 -1(F1,3(R1(p1)))に変換し、これは第３モデルメッシュp3とも言及される。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドF1,3は、平均モデルメッシュ空間座標系における、第１平均モデルメッシュm1の頂点各々に対する第３平均モデルメッシュm3の頂点の変位ベクトルを含む。伝搬フィールドF1,3に含まれる頂点変位ベクトルは、伝搬フィールドF1,2及びF2,3の頂点変位ベクトル個々の総和であることを、当業者は理解するであろう。従って、第３モデルメッシュは、伝搬フィールドF2,3を第１伝搬登録メッシュF1,2(R1(p1))に適用することで、用意されてもよい。伝搬フィールドF2,3は、演算ユニット130により算出され、第２平均モデルメッシュm2の頂点各々に対する、第３平均モデルメッシュm3の頂点の変位ベクトルを含む。最終的な伝搬メッシュpn=R1 -1(F1,n(R1(p1)))が構築されるまで、第１モデルメッシュを生成するのに使用された本システムは反復的に使用される(ｎはシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)におけるモデルメッシュ番号である。)。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドF1,nは、平均モデルメッシュ空間座標系における、第１平均モデルメッシュm1の頂点各々に対する第ｎ平均モデルメッシュmnの頂点の変位ベクトルを含む。モデルメッシュシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)は、心臓周期の一連の期間における心臓等のような身体構造を表現し、例えば、心臓の動きを表したり、シネフォーマット(動画)で表示したりするのに使用されてもよい。
一実施例のシステム100の場合、システム100は一連のモデルシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)を別様に構築する。図５は方法200に基づいて、モデルメッシュの複数の生成を行う第２使用例の機能グラフを示し、第１モデルメッシュとも言及される。登録ユニット110は、第１登録変換R1を演算し、第１モデルメッシュp1を第1平均モデルメッシュm1と共に登録する。システム100は第１モデルメッシュp1を第１伝搬モデルメッシュR1 -1(F1,2(R1(p1)))に変換し、これは第２モデルメッシュp2とも言及される。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドF1,2は、平均モデルメッシュ空間座標系における、第１平均モデルメッシュm1の頂点各々に対する第２平均モデルメッシュm2の頂点の変位ベクトルを含む。次に、登録ユニット110は第２登録変換R2を実行し、第２モデルメッシュp2を第２平均モデルメッシュm2と共に登録する。システム100は第２モデルメッシュp2を第２伝搬モデルメッシュR2 -1(F2,3(R2(p2)))に変換し、これは第３モデルメッシュp3とも言及される。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドF2,3は、平均モデルメッシュ空間座標系における、第２平均モデルメッシュm2の頂点各々に対する第３平均モデルメッシュm3の頂点の変位ベクトルを含む。フォワード変換ステップ220、伝搬ステップ240及びインバース変換ステップ250のようなシステム100の各ユニットで行われるものは、シーケンスの最終モデルpnが構築されるまで、モデルメッシュpi-1をモデルメッシュpi=(Ri-1 -1 Fi-1,i Ri-1(pi-1)，i＝2，．．．，n，に反復的に適用する。モデルメッシュpi-1を平均モデルメッシュmi-1と共に登録する登録変換Ri-1は、登録ユニット110により演算される。演算ユニット130により算出された伝搬フィールドFi-1,iは、平均モデルメッシュ空間座標系における、第１平均モデルメッシュmi-1の頂点各々に対する第２平均モデルメッシュmiの頂点の変位ベクトルを含む。モデルメッシュシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)は、心臓周期の一連の期間における心臓等のような身体構造を表現し、例えば、心臓の動きを表したり、シネフォーマット(動画)で表示したりするのに使用されてもよい。
モデルメッシュを複数生成する計算例の２番目の演算コストは、モデルメッシュを複数生成する計算例の１番目の演算コストよりも若干高い。演算コストは、プロセッサの帯域利用度及び／又は計算時間により決定されてもよい。しかしながら、モデルメッシュを複数生成する計算例の２番目を使って計算されたモデルメッシュシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)は、モデルメッシュを複数生成する計算例の１番目を使って計算されたモデルメッシュシーケンス(p1，p2，p3，．．．，pn)よりも良好にモデル化された身体構造を表すかもしれない。
一実施例のシステム100の場合、システムは適合ユニット102を更に有し、メッシュを画像データに合わせる。三角メッシュを合わせる適切な適合法は、文献３に示されている。その文献に説明されているもの以外の適合法がシステム100に使用されてもよいこと、及び本発明の版は特定の適合法の選択によっては制限されないことを、当業者は理解するであろう。心臓周期の或る期間における成人の心臓を、画像データは表現するかもしれない。適合ユニット102は、メッシュqを画像データに合わせ、それにより、適合させられたメッシュpを構築する。適合したメッシュpは、システム100により生成されるモデルメッシュになる。メッシュqを画像データに適用した影響は、適合変換Ａを使って、メッシュqを適合メッシュp=A(q)に変換するもののように表現されてもよい。適合メッシュA(q)はモデルメッシュpでもよい。適合メッシュp=A(q)は、システム100のユニットにより別途生成されてもよい。図６は、適合ステップを有する方法例の機能グラフを示す。
メッシュを画像データに適合することに基づいてモデルメッシュを構築する適合ステップは、方法200で使用されてもよい。適合ステップの際、方法200は、適合変換Ａを使用して、メッシュqをモデルメッシュp=A(q)に変換してもよい。
一実施例のシステム100の場合、システム100は構築ユニット104を更に有し、第１トレーニング画像データ群に基づいて第１平均モデルメッシュを構築し、第２トレーニング画像データ群に基づいて第２平均モデルメッシュを構築する。構築ユニットは第１平均モデル及び第２平均モデルを構築可能にする。第１平均モデルメッシュは、心臓周期の第１期間における成人の「平均的」心臓をモデル化するモデルメッシュである。第１平均モデルメッシュは、複数の成人の複数の心臓を表す複数のメッシュに基づいて構築される。第１平均モデルメッシュは、複数のメッシュのプロクラステス分析及び主成分分析(PCA)を用いて構築されてもよい。プロクラステス分析については、上記の文献４に説明されている。複数のメッシュの内の各メッシュは、複数のトレーニング画像中の或るトレーニング画像にメッシュを適合させることで取得され、トレーニング画像各々は、心臓周期の第１期間における複数の成人の内の或る成人の心臓を記述する。複数のトレーニング画像に基づいて複数のメッシュを構築する方法は、上記の文献５で説明されている。第２平均モデルメッシュは、第２期間における心臓をモデル化し、第１のものと同様に構築されてよい。平均モデル空間で複数の平均モデルメッシュのシーケンスを構築する方法は、文献２に説明されており、そのシーケンスは心臓周期の様々な期間における人の心臓を表す。
第１トレーニング画像データ群に基づいて第１平均モデルメッシュを構築し、第２トレーニング画像データ群に基づいて第２平均モデルメッシュを構築する構築ステップは、本方法200で使用されてもよい。
システム100及び方法200は、時間依存性の変化以外の身体構造変化をモデル化するのに使用されてもよい。例えば、或る患者数について、患者の年齢、疾病の進行段階、患者の体重等に起因する身体構造変化がモデル化されてもよい。システム例及び方法例は身体構造例として心臓を対象としていたが、本システムは、肝臓、腎臓及び胃等のような他の身体構造の変化を表すことにも有用であることを、当業者は理解するであろう。従って実施例で使用されている変異の種類や身体構造は、本発明の範囲を限定するものではない。
当業者はシステム100の他の実施例も可能なことを理解するであろう。特に、システムのユニットを再構築し直し、各自の機能を分担し直すことが可能である。例えば、一実施例のシステム100の場合、登録ユニット110の機能は、第1変換ユニット120の機能と組み合わせられてもよい。システム100の別の実施例では、演算ユニット110の代わりに複数の登録ユニットが存在してもよい。複数の登録ユニット中の各登録ユニットは、異なる登録アルゴリズムを使用するように用意されてもよい。使用されるアルゴリズムは由0座の選択に基づいてもよい。
システム100のユニットはプロセッサを利用して実現されてもよい。通常、それらの機能はソフトウエアプログラム(又はその関連製品)の制御の下で実行される。実行の際、ソフトウエアプログラム等は、通常、ＲＡＭのようなメモリにロードされ、そこから必要に応じて取り出されて実行される。プログラムは、ＲＯＭ、ハードディスク、磁気及び／又は光ストレージのようなバックグラウンドメモリからロードされてもよいし、或いはインターネットのようなネットワークを介してロードされてもよい。選択的に、特定用途向け集積回路が上記の機能を用意してもよい。
第１画像及び第２画像を含む画像を演算する例示の方法200のステップ順序は必須ではなく、本発明で意図されている概念から逸脱せずに、当業者は、或るステップの順序を変えてもよいし、或るステップを同時に実行してもよい。その際、スレッディングモデル(threading model)、マルチプロセッサシステム、複数のプロセッサを用いてもよい。或いは、本発明方法100の２以上のステップが１つのステップに統合されてもよい。或いは、本発明方法100の或るステップが複数のステップに分割されてもよい。方法100の或るステップは選択的であり、省略されてもよい。
図７はシステム100を使用する画像捕捉装置700の概略図を示し、画像捕捉装置700は、システム100に内部接続を介して接続された画像捕捉ユニット710と、入力コネクタ701と、出力コネクタ702とを有する。本システムは、有利なことに、画像捕捉装置700の機能を向上させ、画像捕捉装置700にシステム100の有利な機能をもたらし、第1平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成する。画像捕捉装置の具体例は、CTシステム、X線システム、MRIシステム、USシステム、PETシステム、SPECTシステム及びNMシステム等を含むが、これらに限定されない。
図８はワークステーション例800の概略を示す。ワークステーションはシステムバス801を有する。プロセッサ810、メモリ820、ディスク入力／出力(I/O)アダプタ830及びユーザインターフェース(UI)840は、システムバス801に動作可能に接続される。ディスクストレージ装置831はディスクI/Oアダプタ830に選択的に結合される。キーボード841、マウス842及びディスプレイ843は、UI840に選択的に結合される。コンピュータプログラムとして実現される場合の発明システムは、ディスクストレージ装置831に格納される。ワークステーション800は、プログラムをロードし、データをメモリ820に入力し、そのプログラムをプロセッサ810で実行する。ユーザはキーボード841及び／又はマウス842を使ってワークステーションに情報を入力できる。ワークステーションは、表示装置843及び／又はディスク831に情報を出力する。当該技術分野で既知の他の多くの形態のワークステーション800が存在すること、本願実施例は、発明を例示するために捧げられており、その特定の実施形態に発明を限定するように解釈されてはならないことを、当業者は理解するであろう。
上記の実施例は本発明を限定するものではなく例示しているに過ぎないこと、当業者は、特許請求の範囲から逸脱せずに代替実施例を設計できることに、留意すべきである。特許請求の範囲において、カッコ内に示される如何なる参照記号も(仮に存在した場合)、特許請求の範囲を限定するように解釈されてはならない。「有する(comprising)」は、特許請求の範囲の記載の中に列挙されていない要素やステップが存在することを排除するものではない。要素に先行する「ある」又は「或る」は、そのような要素が複数存在することを排除するものではない。本発明は、いくつかの個別素子を有するハードウエアで実現されてもよいし、プログラムされたコンピュータで実現されてもよい。いくつかのユニットを列挙しているシステムクレームの場合、それらの内いくつかのユニットは、ハードウエア又はソフトウエアの１つの同じ要素項目で実現されてもよい。第１，第２及び第３等の用語は、何らかの順序を示すとは限らない。これらの用語は名称として解釈されるべきである。
システム実施例の概略ブロック図。 本方法の使用例を示すフローチャート。 本方法を説明するための写像を示す図。 本方法に基づくモデルメッシュの多数の伝搬の様子を示す第１の具体例に関する写像を示す図。 本方法に基づくモデルメッシュの多数の伝搬の様子を示す第２の具体例に関する写像を示す図。 適応ステップを有する方法例の写像を示す図。 画像捕捉装置例を示す概略図。 ワークステーション例を示す概略図。

Claims (9)

  1. 第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するシステムであって：
    前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ユニット；
    前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ユニット；
    前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ユニットであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ユニット；
    前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ユニット；及び
    前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ユニット；
    を有するシステム。
  2. メッシュを画像データに適用することに基づいて、前記モデルメッシュを構築する適合ユニットを更に有する請求項１記載のシステム。
  3. 第１のトレーニング画像データ群に基づいて前記第１平均モデルメッシュを構築し、第２のトレーニング画像データ群に基づいて前記第２平均モデルメッシュを構築する構築ユニットを更に有する請求項１又は２に記載のシステム。
  4. 前記第１平均モデルメッシュが、第１時間におけるモデル化された身体構造を表現し、 前記第２平均モデルメッシュが、第２時間におけるモデル化された身体構造を表現する請求項１乃至３の何れか１項に記載のシステム。
  5. 前記登録変換はアフィン変換を含む請求項１乃至４の何れか１項に記載のシステム。
  6. 請求項１記載のシステムを有する画像捕捉装置。
  7. 請求項１記載のシステムを有するワークステーション。
  8. 第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成する方法であって：
    前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ステップ；
    前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ステップ；
    前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ステップであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ステップ；
    前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ステップ；及び
    前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ステップ；
    を有する方法。
  9. コンピュータシステムにロードされるコンピュータプログラムであって、第１平均モデルメッシュ及び第２平均モデルメッシュに基づいてモデルメッシュを生成するタスクを含み、前記コンピュータシステムは処理ユニット及びメモリを有し、当該コンピュータプログラムは、ロード後に、前記処理ユニットに前記タスクを実行させ、該タスクは：
    前記第１平均モデルメッシュと共に第１モデルメッシュを登録する登録変換を算出する登録ステップ；
    前記登録変換を利用して、前記第１モデルメッシュを登録モデルメッシュに変換するフォワード変換ステップ；
    前記登録モデルメッシュに対する伝搬フィールドの影響を算出する演算ステップであって、該伝搬フィールドは、前記第１平均モデルメッシュの頂点各々に対する前記第２平均モデルメッシュの頂点の変位ベクトルを含む、演算ステップ；
    前記伝搬フィールドに含まれる前記変位ベクトルを、前記登録モデルメッシュの頂点各々に適用することに基づいて、前記登録モデルメッシュを伝搬登録モデルメッシュに変換する伝搬ステップ；及び
    前記登録変換の逆変換を利用して、前記伝搬登録モデルメッシュを伝搬モデルメッシュに変換することで、前記モデルメッシュを生成するインバース変換ステップ；
    を有するコンピュータプログラム。
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