JP2013517845A - 前立腺の視覚化およびがん検出のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図2
Description
本出願は、2010年1月20日に出願の米国仮特許出願第61/297,454号の優先権を主張し、この出願は、その全体において本明細書において参照することにより援用される。
本発明は、国立衛生研究所から与えられた助成金番号R01EB7530、および全米科学財団から与えられた助成金番号IIS0916235による政府支援を用いてなされた。政府は、本発明において所定の権利を有する。
本開示は、医療画像に関連し、より詳細には前立腺がん(CaP)の診断のための画像化に関する。
CaPの検出を支援する3Dマルチモード視覚化システムの開発についてさらに理解するために、前立腺のゾーン解剖および利用される3つのMRモードの関係の概要は、記載される。これらのモードによって作られる画像のタイプの例は、図3に示される。図3(a)は、例示的なT2強調経直腸軸方向スライスを示す。図3(b)は、例示的なT2強調経直腸矢状方向スライスを示す。図3(c)は、例示的なT2強調経直腸冠状方向スライスを示す。図3(d)は、T1強調骨盤軸方向スライスを示す。図3(e)は、MRSIスライスを示す。
使用するデータは、生のDICOMファイルでありえる。本開示の例示的実施形態によれば、標準データセットが使用可能である。例えば、標準データセットは、以下の5つの画像シーケンスを含むことが可能なデータセットとして定義されることができる:1.T2強調経直腸軸方向スキャン;2.T2強調経直腸矢状方向スキャン;3.T2強調経直腸冠状方向スキャン;4.T1強調骨盤軸方向スキャン;およびT2強調画像シーケンスのために、データは、例えば、ほぼ0.5mmの内部スライスおよび3mmのスライス間解像度によって得られることができる。T1強調画像は、例えば、ほぼ1mmの内部スライスおよび6mmのスライス間のより粗い解像度で得られることができる。これらの画像シーケンスの各々の例は、図3に示すことができる。
図2に示すように、本開示による例示的な方法は、データ抽出(202)を含むことができる。個々のMRスライスは、DICOM標準(医用画像装置により用いられる一般フォーマット)を使用して分配されることができる。これらの生のDICOMファイルから、同じスキャンに帰属する画像は、ボリュームを形成するために順番に結合されることができる。ボリュームごとに、第1のスライスの画像ポジション(左上ピクセルの中心)は、DICOMヘッダ情報から保持されることができる。それは、画像ピクセル(xおよびy)解像度および方向である。z方向解像度は、スライス間隔情報から提供されることができる。そして、z方向は、2枚のスライスから画像ポジション情報を用いて算出されることができる。この抽出された位置、方向および解像度情報を用いて、ボリュームは、ボリューム上の登録を実行する必要を否定して、ワールドスペースにおいて互いに整列されることができる。本開示の他の実施形態において、画像シーケンスは、単一のセッション中に得られなくてもよくて、または患者は、シーケンス中に動いてもよい。したがって、これらの画像がさまざまな登録プロセスにしたがって登録されることは、望ましくてもよい。4つの画像ボリュームの方向関係は、例えば、図4に示すことができる。図4(a)は、ワールドスペースの異なる位置、方向および解像度を有するデータセットのための例示的な4つの画像シーケンスが各ボリューム範囲を例示することを示す。図4(b)は、ワールドスペースの異なる位置、方向および解像度を有するデータセットのための例示的な4つの画像シーケンスが各中心のスライスを例示することを示す。
図2に示すように、例示的な方法は、セグメント化動作(204)を含むことができる。例えば、手動セグメント化は、T2強調軸方向スライス上に実行されることができる。前立腺のセグメント化のための自動のおよび半自動の方法が用いられ得るにもかかわらず、本開示の例示的実施形態が主にPZのCaPを検出することに集中するので、PZおよびCGは、2つの別々の領域として手動でセグメント化されることが好ましい。このT2強調経直腸軸方向ボリュームがワールドスペースにおいて他のボリュームと好ましくは整列されるので、他のセグメント化は、通常必要でない。セグメント化情報を用いて、ボリュームは、関心のあるセグメント化された領域を含むためにトリム(trim)されることができる。ボリューム間の整列情報は、単一のセグメント化と共にボリューム上に達成されるために、これを容易にする。セグメント化された領域のまわりのほぼ7mmの境界は、スライスが個々に見られる場合に備えてなんらかの事情を提供するために保持されることができる。
図2に示すように、本開示による例示的な方法は、マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズム(例えば206、208)を含むことができる。マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズムは、単一の最終パスにおいて実行されるレイキャスティングについては、シーン境界情報による3つのプレパスを含むことが好ましい。各ボリュームは、そのボリュームにローカルな座標系を有するレイによってトラバースされることができる。しかし、トラバーサルは、ワールド座標系のボリュームと調和して残ることが好ましい。(例えば、1つのボリュームにおける1ステップは、他のボリュームにおける1ステップへのワールド距離において等価である。但し、各ボリュームのローカル系の範囲内のステップは、異なることがありえる。)3つの境界プレパスは、レイ方向およびステップサイズを設定するのを容易にする。一方、第4のパスは、ボリュームによる単一のトラバーサルを有するレイキャスティングを実行することができる。
図2に示すように、本開示による例示的な方法は、境界プレパス(206)を含むことができる。特定の例において、幾何学的な境界データによる3つのプレパスは、ボリュームごとに各レイに沿って位置、方向、およびステッピング情報を得るために用いることができる。これらのパスは、プレプロセッシングとしてなされることができて、ワールドスペースのビューまたはボリュームの場所が変化するときに、繰り返されることができる。伝達関数または他のシェーディングパラメータの変化は、単一のレイキャスティング・パスによって実行されることができる。第1のプレパス(例えば境界フロントパス)は、各レイのためのワールドスペースの開始位置を識別することができる。画像平面のピクセルごとに、この位置は、ピクセルによるレイに沿って画像平面に最も近い(描かれているボリュームを考慮する)ボリューム位置でありえる。このパス(各レイのためのワールド開始位置)からの出力は、第3のパスにおいて用いることができる。第2のプレパス(例えばボリューム当たりのフロントパス)は、各レイに沿って個々のボリュームのためのワールドおよびローカルスペースの開始位置を識別することができる。境界フロントパスと同様に、画像平面のピクセルごとに、ピクセルによるレイに沿った画像平面に対する各ボリュームに最も近い位置は、算出されることができる。このパスからの出力は、ピクセルごとに、各ボリュームのためのローカルおよびワールド入力位置でありえる。これらは、第3のパスにおいて用いることができる。第3のおよび最後のプレパス(例えばボリューム当たりのバックパス)は、ボリュームが開始する(enter)までの開始位置からのステップ数、およびボリュームが終了する(exit)までの開始位置からのステップ数と同様に、ローカルスペースの各レイのための開始位置およびレイ方向を識別することができる。
本開示による例示的な方法は、レイキャスティング・パス(208)を含むことができる。最後のプレパスの出力から、ボリュームごとに、画像平面の全てのピクセルのための全てのレイは、ローカルスペースの開始位置、ローカルスペースのレイ方向、ボリュームが開始する(enter)までのステップ数、およびボリュームが終了する(exit)までのステップ数を有することが好ましい。レイ開始位置およびステップが好ましくは調整されるので、レイは、各ステップでワールドスペースの一貫した位置に残る。したがって、各ステップで各レイに沿ったサンプル位置は、ワールド座標系で一貫したままである。ワールド座標系のレイに沿ったステップが可能であるにもかかわらず、それは概して各ステップで各ボリュームのローカル座標系へのコストのかかる変換を必要とする。そもそもローカル座標系のステッピングによって、この高コストの動作は、回避されることができる。各レイがレイの開始点から終了まで全ての時間そのボリュームの内側にないので、ボリュームをサンプリングすることを試みる前にこの特性が真か否か調べることは、好ましい。ボリュームが開始する(enter)までのステップ数、およびボリュームが終了する(exit)までのステップ数のための情報は公知であるので、各反復でトラバースされるステップ数は、それがこれらの2つの境界の範囲内にあることを確認することを調べることができる。その場合、対応するボリュームは、サンプリングされることができる。このチェックは、全てのボリュームのレイのためになされることが好ましい。ボリュームが各ステップで別々にサンプルをとられることができるので、それらの値は、所望の結果を提供するために集積されることができて、作用されることができる。
本開示による例示的な方法は、GPU加速およびレンダリング(210)を含むことができる。マルチボリューム・レイキャスティングに対する例示的なフレームワークは、加速のためのGPUに容易にマップされることができる。ボリューム・データ値は、3Dテクスチャに格納されることができる。したがって、ワールドスペースの参照は、3Dシーンのボリュームの物理的位置に関連する。一方、そのローカルスペースは、3Dテクスチャ座標系に関連する。フロントフェースカリング(front face culling)を必要とするパスの間、適切に立方体(cuboid)を描くために、正面および背面上の頂点の方向は、ローディング上に点検されることができて、それらがデータセット(反時計回り)のために一貫していることを保証することができる。ボリュームごとに、その8つの境界用頂点は、ボリューム立方体を構成する6つのクワッドを作るために用いることができる。ある具体例では、シールされない([0、1]範囲に縛られない)ままであるために値を促進する無限の浮動小数点テクスチャが使用されることができる。好ましくは、いくつかのパスから必要な多数の出力がすぐに出力できるように、多数のレンダリング目標が使用されることができる。テクスチャ出力は、最終描画画像平面を表す描画ウインドウのサイズに作成されることができる。出力がボリューム当たりである値のために、各ボリュームのためのテクスチャ出力は、作成されることができる。
例示的な境界フロントパス:
ボリューム・ボックスは、深さテストによって描かれることができる。仮想カメラに最も近いフラグメントごとに、ワールドスペースのその位置は、出力テクスチャのRGBチャネルに格納されることができる。
例示的なボリューム当たりのフロントパス:
各ボリューム・ボックスのフロントは、個々に描かれることができる。フラグメントごとに、ワールドスペースのその位置およびそのローカル・テクスチャ座標系のその位置は、2つの出力テクスチャ(ボリューム当たりの(per volume))のRGBチャネルに格納されることができる。
例示的なボリューム当たりのバックパス:
各ボリューム・ボックスは、フロントフェースカリングによって個々に描かれることができる。各ボリュームのためのレイ方向およびレイ開始位置(ローカル・テクスチャ・スペースにおいて)は、以前のパスから対応する出力を使用して算出されることができる。これらの結果は、2つの出力テクスチャのRGBチャネルに格納されることができる。ボリューム範囲に入る(entry)およびそれから出る(exit)ステップ数の値は、算出されることができて、2つの出力テクスチャ(ボリューム当たりの)のアルファ・チャネルに格納されることができる。
例示的なレイキャスティング・パス:
単一のビューポートフィリングクワッド(viewport−filling quad)は、描かれることができる。そして、レイキャスティングのための情報は、以前のパスにおいて得られた2つの出力テクスチャ(ボリューム当たりの)から得ることができる。光の位置に関する情報および照明効果を見る眼は、各ボリュームのための一定のパラメータ(これらの値は、フラグメントに基づいてフラグメント上のボリューム当たりの値を変えない)としてパスすることができる。
1.T2強調経直腸軸方向画像データ
2.T2強調経直腸矢状方向画像データ
3.T2強調経直腸冠状方向画像データ
4.T1強調骨盤軸方向画像データ
5.MRSI算出比率
6.PZおよびCGのセグメント化
しかしながら、MRSI値およびセグメント化情報の両方がT2強調軸方向画像データと同じ設定を有するボリュームに含まれることができるので、4つのボリュームは、プレパスによって処理されることができる。レイキャスティングを実行するときに、セグメント化領域がより多くの関心でもよく、そしてこの情報を含むボリュームがT2強調軸方向ボリュームと同じローカル座標系を有してよいので、各レイの位置は、T2強調軸方向ボリュームが始まる(enter)までのステップ数によってジャンプされることができる。また、セグメント化領域が通常はボリュームに存在するので、レイ位置が各ボリュームの内部に現在位置するかどうかを各ステップで調べる必要はない。一旦セグメント化領域に達すると、セグメント化領域が出られる(exit)まで、ボリュームは、サンプルをとられることができる。レイによってとられるステップ数がT2強調軸方向ボリュームを出る(exit)ために必要な数を一旦超えると、同じピクセルから発せられるレイのためのキャスティングは、終了することができる。
本開示による例示的な方法は、プロセス208にマルチモード・シェーディングを含むこともできる。一例では、レイに沿って各ステップでシェーディングを算出するために、データセットの5つのボリュームからの6つの値(すなわち、MRSIボリュームからの両方の比率と同様に、3つのT2強調ボリュームおよび1つのT1強調ボリュームの強度)は、考慮されることができる。例示的なシェーディングプロセスは、がんであるかまたは正常である部分を示すためにシェーディングを使用するように用いることができる。サンプルががんであるかまたは正常であるかのラベルをつけられなければならないかどうかを決定することは、一群の例示的なif文としてみなされることができる。例えば、例示的な文は、「クレアチンに対するコリンの比率がある閾値を上回る場合、あるいは、クエン酸塩に対するコリン+クレアチンの比率があるレベルを上回る場合、あるいは、T2強調画像のうちの1つが低減した強度を示す場合(かつ、T1強調画像がその領域のための増加した強度を示さない場合)、その領域はがんになりそうである。」を含むことができる。しかしながら、この種の粗い分類は、不適切な傾向がある。第1に、領域ごとに単にがんであるか否かを選択することは、エラーの傾向がありえて、そして1つの結果からもう別の結果までいかなるグラデーションも欠いている。他の課題は、この種の動的分岐のかなりの数がGPUのSIMDアーキテクチャ上に非常に不十分に実行するということでありえる。対照的に、本開示の例示的実施形態は、その優れた処理パワーを利用するために、レイキャスティング・アルゴリズムをGPUにマップする。
PZの減少したT2強調画像強度は、がんを示すことがありえる。したがって、T2閾値を下回るボクセルは、関心があってよい。T2強調データの3つのボリュームが使われることができるので、それらの全部は、各ボリュームの高い内部スライス解像度を利用するためにサンプルをとられることができる。各ボリュームのスコアは、最終スコアに向けて1/3寄与することができる。
前立腺の増加したT1強調画像強度は、ポスト生検出血を示すことがありえる。したがって、T1閾値を上回るボクセルは、関心があってよい。単一のT1強調ボリュームは、最終的なスコア値に寄与することができる。
MRSIデータの分光比率の一方または両方の増加は、前立腺がんを示すことがありえる。2つの比率のどちらかがMRSI閾値を上回る場合、次いで、ボクセルは、関心があるとしてスコアリングされることができる。T2およびT1スコアのための異なるこの評価法(scoring system)は、PZおよびCGの両方に適用されることができる。
PZのためのT2スコアリングと同様に、SVの減少したT2強調画像強度は、がんを示すことがありえる。しかしながら、SVは、それらの壁(内部および外部の両方)が減少したT2強調強度によっても現れることができるという点で、困難を配置する。これを考慮するために、3つの部分スコアリングプロセスは、用いられることができる。第1に、各T2強調画像シーケンス(軸方向の、矢状方向の、および冠状方向の)は、個々にスコアリングされることができる。それらの個々のスコアボリュームは、薄い境界を取り除くために、次いで少数のボクセル(例えば2つのボクセル)によって縮減されることができる。最終的なSVスコアは、次いで、最終スコアに1/3を貢献させる個々のスコアの各々によって作成されることができる。
例示的な作成されたスコアボリュームは、目視中のスライス上に他のスライスからの情報を提示することによってスライスを目視する放射線科医にガイダンスを提供するために、2Dスライスベースの目視装置に組み込まれることができる。見られているスライスのボクセルごとに、スコアボリュームからのスコア値は、見つかることができて、グレースケール画像上にオーバレイされることができる。スコアボリュームが軸方向T2強調画像シーケンスと整列されることができるにもかかわらず、それは、他の画像シーケンスの対応するピクセルのための値を得るために補間されることができる。これの例は、図11に示される。ここで、T2およびT1スコアは、それぞれ、より暗いシェーディング(1102)およびより明るいシェーディング(1104)のオーバレイに示される。ユーザは、所望通りにオーバレイの不透明度を調整することができる。
医用画像の3Dボリューム描画ビューは、データを視覚化して、対象物間の関係の良好な感覚を得る直観的な方法でありえる。例示的実施形態では、ユーザは、前立腺の領域(前立腺および精嚢)および骨盤領域の周囲の構造(膀胱、直腸および骨)を視覚化することができる。前立腺の領域のために、スコアボリュームを使用することによって、ユーザは、腫瘍および出血場所を視覚化することができる。ボリュームレンダリング・フレームワークのための入力は、以下の4つのボリュームファイルである。
1.スコアボリューム
2.合成ラベルマップ・ボリューム
3.T1強調骨盤ボリュームのアップサンプリングされたラベルマップ
4.T1強調骨盤MRボリューム
前立腺領域の例示的な視覚化は、複合ラベルマップボリュームおよびスコアボリュームを用いることに基づき得る。前立腺およびSVの内部領域をレンダリングするために、ボリュームレンダリングがスコアボリューム上で実行可能である。スコアボリュームは、T2強調スコア(PZ中のがんを示す)、T1強調スコア(PZ中の出血を示す)、およびMRSIスコア(分光のボクセルを含む前立腺内のいかなる場所におけるがんを示す)に対応するボクセルごとの3つの値を含むことができる。ユーザは個々に、または所望なように組み合わせて、値の各々を閲覧することができる。前立腺の表面について、複合のラベルマップの半透明のアイソサーフィス(isosurface)レンダリングが直接に用いられることができる。
レンダリングに周辺組織を含む場合、単一経路マルチボリュームレンダリングが利用可能である。レンダリングされた画像における各ピクセルについては、レイ開始位置および方向が、前立腺領域ボリュームと骨盤領域のボリュームとの両方について計算可能である。各レイに沿ったステップは、同じステップサイズに調節でき、その結果、1つのレイに沿ったステップ処理は、他のレイに沿ったステップ処理に関連付けることができる。ボリュームの各々を出入りするステップの数は計算可能である。骨盤領域は通常より大きく、より小さい前立腺領域を完全に囲うので、前立腺領域内のサンプルの位置は骨盤領域内にあってよいが、骨盤領域内の最も多くのサンプルの位置は、前立腺領域内ではない。このため、レイが前立腺領域に到達する前の骨盤領域内でのステップの数、それが両方の中であるステップの数、および前立腺領域の後、骨盤領域を出る前の数が計算可能である。これらの値を用いて、レイはボリューム中にキャスト可能であり、前立腺領域は、現在のレイのステップ位置が正しい範囲内にある場合、サンプリング可能である。
本開示に係る実施形態の例示的な実施は、前立腺のMR画像化のための標準的な臨床プロトコル(手順)を含むことができ、上でリストアップされた5つのMRシーケンスが各患者について取得可能である。例示的な方法は、例えば、Core2 Quad QX9300 2.54GHzのCPU、4GBのRAMおよびNVIDIA FX 3700Mのビデオカードで走るシステム上で検査可能である。
現在、CaP検出システムについての視覚化技術の開発に重点が置かれ得るが、例示的なスコアリングシステムは、ACRIN6659の研究の結果に対して比較された。この例示的な研究について、MR取得は、針生検後4〜6週、前立腺全摘出手術前の患者になされた。放射線科医および病理学者の両方の決定は、前立腺の六回の六ヶ所生検法(six sextants)について示された。というのは、MRSIからの結果は、非常に広く特定的ではないため、T2およびT1のスコアが評価において想定された。
表1:前立腺内のがんのためのセクスタント(6箇所法)評価(パソロジーはグランドトルース)。
本開示の別の例示的な実施形態によれば、アップサンプリングの例示的な方法を提供可能である。例えば、セグメント化およびアップサンプリングからの最終的な形状が可能な限り正確にできるように、略直交する3つのT2強調画像シーケンスを用いることができる。特に、3つのスキャンが用いられ、例えば、T2強調の経直腸軸方向(endorectal axial)スキャン、T2強調の経直腸冠状方向(endorectal coronal)スキャン、T2強調の経直腸矢状方向(endorectal sagittal)スキャンであってもよい。これらのスキャンの各々からのサンプルスライスは図8に示される。図8(a)は例示的なT2強調経直腸軸方向スライスを示す。図8(b)は例示的なT2強調経直腸矢状方向スライスを示す。図8(c)は例示的なT2強調経直腸冠状方向スライスを示す。スキャン間の関係は、図4に示されており、軸方向スライス(408)、矢状方向スライス(402)、および冠状方向スライス(406)である。また、T1強調スライス(404)も示されている。これらのT2強調画像シーケンスについては、およそ0.55mmのスライス内の間隔および3mmスライス間の間隔でデータが取得可能である。これらのスキャンは患者が動くことなく、単一のセッションの間に取得可能であり、従って、位置および方向の情報を用いてそのまま並べられることができる。
本開示の例示的な実施形態に係る例示的なアップサンプリング方法が図19に示される。例示的なアップサンプリング方法の第1の部分は、スライス間の間隔をスライス内の間隔のレベルに低減するために、新たなスライスを補間することによって、z軸に沿って別個に、各T2強調三重ラベルマップボリュームをアップサンプリングすることを含むことができる。三重のセグメント化は、例えば、以下のようにボクセルにエンコード可能である。すなわち、前立腺に属していないボクセルは0の値を割り当てることができ、PZに属しているボクセルには10の値を割り当てることができ、CGに属するボクセルは30の値を割り当てることができる。例示的なアップサンプリングの結果は、同様に、完了した場合に、これら3つの値を含む。本開示の実施形態は、この三重のデータを考慮し、腺全体および個々の領域に分けられた領域の形状を保存する、繰り返しの収縮(erosion)および拡張(dilation)に基づくシンプルな方法を提供することができる。
例示的なアップサンプリングのアルゴリズムの第2の部分は、複合のアップサンプリングのラベルマップボリュームを生成することを含むことができる。T2強調データからの2つのアップサンプリングされたラベルマップボリュームは、この複合のボリュームを生成することに利用可能であり、略直交するデータセットのスライス内の良い解像度を活用する。つまり、軸方向のボリュームは、xyzに対して標準の方向としてとられることができ、次いで、xおよびyの良い解像度、zについては乏しい解像度を有してよく、従って、セグメント化はその側面においてわずかにオフされていてよい。しかしながら、冠状方向のボリュームはxおよびzにおいて良い解像度を有してよく、他方で矢状方向のボリュームはyおよびzにおいて良い解像度を有してよい。このようにして、各側面は、2つのボリュームからの良いスライス内の解像度データによって網羅されてよい。
Claims (30)
- 前立腺の疾患を検出するための方法であって、
少なくとも1つの取得モードを用いて取得される画像データセットを受信するステップと、
前記データセットから前記前立腺を含む関心領域をセグメント化するステップと、
前記関心領域をマッピングするために、等角マッピングを標準形状に適用するステップと、
前記標準形状にマッピングされたデータセットを用いて、前記前立腺の3D視覚化を生成するステップと、
組織の疾患の領域を検出するために、コンピュータ支援検出(CAD)を前記標準形状のマッピングされたボリュームに適用するステップと、
を含む、方法。 - 前記疾患は、がんを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記データセットは、少なくとも2つの異なる取得モードを用いて取得された複数のデータセットを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のデータセットを登録するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のデータセットを関連付けるステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記コンピュータ支援装置は、電子生体組織検査を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記等角マッピングは、テクスチャ分析の使用をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 組織のボリューム・レンダリングのための方法であって、
少なくとも2つの取得モードを用いて取得される複数のデータセットを受信するステップと、
関心領域を規定するために前記複数のデータセットをセグメント化するステップと、
マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズムを実行するステップと、
マルチモードシェーディングを実行するステップと、
境界プレパスおよび前記マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズムを用いて、前記複数のデータセットを処理するステップと、
前記処理された複数のデータセットを用いて、前記組織の画像を生成するステップと、
コンピュータ支援装置を用いて、前記組織の疾患を検出するステップと、
を含む、方法。 - 前記複数のデータセットは、T2強調経直腸軸方向スキャン、T2強調経直腸矢状方向スキャン、T2強調経直腸冠状方向スキャン、T1強調経直腸骨盤軸方向スキャン、およびMRSIのうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記セグメント化するステップは、前記複数のデータセットの少なくとも一部を手動でセグメント化するステップを含む、請求項8に記載の方法。
- アップサンプリングされたボリュームを生成するために、前記複数のデータセットの少なくとも一部をアップサンプリングするステップをさらに含み、前記画像は、前記アップサンプリングされたボリュームを用いて生成される、請求項8に記載の方法。
- 前記マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズムは、各レイについての方向および各レイについてのステップサイズのうちの少なくとも1つを識別するように構成された複数の境界プレパスを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記複数の境界プレパスは、各レイについてのワールドスペースにおける開始位置、および各レイについてローカルスペースにおける開始位置のうちの少なくとも1つを識別する、請求項12に記載の方法。
- 前記マルチボリューム・レイキャスティング・アルゴリズムは、単一のトラバーサルを介してレイキャスティングを実行する単一のパスを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記複数のデータセットを抽出するステップ、および複数のボリュームを形成するために画像を組み合わせるステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記複数のデータセットを抽出するステップは、ワールドスペースにおいて前記ボリュームを整列するステップを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記組織は、前立腺である、請求項8に記載の方法。
- 疾患の診断を容易にするために、前記ボリュームをスコアリングするステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
- 前記疾患は、がんである、請求項16に記載の方法。
- 前記アップサンプリングするステップは、2つの隣接するスライスの間に補間されるスライスを生成するステップを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記アップサンプリングするステップは、前記補間されたスライスの少なくとも一部のボクセルをラベリングするステップを含む、請求項20に記載の方法。
- 前記アップサンプリングするステップは、不確定または不明確としてラベリングされた少なくとも一部のボクセルを縮減するステップを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記生成された画像の少なくとも一部を、がん性または正常のうちの少なくとも1つとして分類するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記分類するステップは、前記処理されたデータセットの少なくとも一部をスコアリングするステップを含む、請求項23に記載の方法。
- 少なくとも1つのスコアを含むスコアボリュームを生成するステップをさらに含み、各スコアは、T2強調画像、T1強調画像、またはMRSI画像のうちの少なくとも1つに関連付けられる、請求項8に記載の方法。
- 前記画像は、前記スコアボリュームに基づいて少なくとも部分的に生成される、請求項25に記載の方法。
- 前記複数のデータセットを、少なくとも1つの3次元テクスチャに処理するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記3次元テクスチャは、ボリューム立方体を含む、請求項27に記載の方法。
- 組織のマルチモード・ボリューム・レンダリングのためのシステムであって、
少なくとも1つの取得モードを用いて取得される画像データセットを取得するように構成された画像化装置と、
前記データセットから前立腺を含む関心領域をセグメント化し、前記関心領域をマッピングするために、等角マッピングを標準形状に適用し、前記標準形状にマッピングされたデータセットを用いて、前記前立腺の3D視覚化を生成し、組織の疾患の領域を検出するために、コンピュータ支援検出(CAD)を前記標準形状のマッピングされたボリュームに適用するように構成されたコンピューティング装置と、
を備える、システム。 - ハードウェアプロセシング装置によってアクセス可能であり、命令を内部に含んだ持続性コンピュータ可読媒体であって、前記プロセシング装置が前記命令を実行する場合、前記プロセシング装置は、
少なくとも1つの取得モードを用いて取得される画像データセットを受信し、
前記データセットから前立腺を含む関心領域をセグメント化し、
前記関心領域をマッピングするために、等角マッピングを標準形状に適用し、
前記標準形状にマッピングされたデータセットを用いて、前記前立腺の3D視覚化を生成し、
組織の疾患の領域を検出するために、コンピュータ支援検出(CAD)を前記標準形状のマッピングされたボリュームに適用する、
ように構成されている、コンピュータ可読媒体。
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