JP2015512312A - 医用画像間のトポロジー保存roiリマッピング方法 - Google Patents
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Abstract
Description
−第1の画像内の前記初期の関心領域を囲む第1のポリゴンメッシュを生成する。
−前記空間変換関数を前記第1のポリゴンメッシュに適用することによって、前記第2の画像内で第2のポリゴンメッシュを算出する。
−前記第2のポリゴンメッシュによって囲まれるエリアに属する、前記第2の画像内の画像要素を識別する。
−2D第2画像のスタックとして、3D第2画像を分解する。
−前記2D第2画像内の2D関心領域を算出する。
−3D関心領域を取得するために、前記2D関心領域を組み合わせる。
−第2のポリゴンメッシュと2D第2画像との交差部を算出して、2D輪郭画像を生成する。
−2D輪郭画像の輪郭によって囲まれるエリアに属する、前記2D第2画像の画像要素を識別する。
−第2のポリゴンメッシュの面の位置にリファレンスを格納するオクトリーを生成する前記オクトリーを使用して、前記第2のポリゴンメッシュと前記2D第2画像との交差部を算出し、前記算出を、関連する面に限定するか、または前記2D第2画像のエリア内に位置する第2のポリゴンメッシュの面に限定する。
−2D輪郭画像に、連結コンポーネント検出を適用し、2D画像を取得し、任意の閉じた形状の外側に位置する2Dエリアが「外側」としてマークされる
−前記2D画像のピクセルに、以下の深度値、すなわち、相補値「内側」もしくは「外側」または「未定義」の1つを関連付けるバッファの形式で深度マップ画像を生成する
−前記深度マップにおいて、連結コンポーネント検出によって「外側」として事前に識別されたピクセルを「外側」値に初期設定する
−最も外側の輪郭から最も内側の輪郭へ、輪郭によって囲まれた領域を反復的に識別することによって、前記深度マップを満たし、各輪郭は、「外側」ピクセルおよび「内側」ピクセルを分け、前記「内側」ピクセルは、2D関心領域を規定する
−輪郭追従アルゴリズムを使用して、前記2D輪郭画像内の、最も外側の輪郭の外殻を抽出し、前記最も外側の輪郭は、画像の境界とその近傍に関する基準から選択される
−前記輪郭で連結コンポーネント検出を適用し、輪郭の外側、輪郭、および輪郭の内側にそれぞれ対応する別個のエリアを生成する
−殻輪郭ピクセルを現在の深度値で、および殻の内側エリアピクセルを現在の深度の相補値でマーキングすることによって、深度マップを更新する
−前記抽出された輪郭を、前記2D輪郭画像から除去する
−現在の深度値を、次の繰り返しのために、その相補値に設定する
−第1の画像内の初期の関心領域を囲む第1のポリゴンメッシュを生成する。
−前記初期の関心領域に含まれ、前記第1の画像の少なくとも1つの方向に沿って配向される線セグメントの境界となる、前記第1のポリゴンメッシュの第1の画素の組を識別する。
−空間変換関数を、第1の画素の前記組に適用することによって、第2の画像内の第2のポリゴンメッシュを算出し、第2の画素の対応する組を算出する。
−ラスター化アルゴリズムを使用して、隣接セグメント間でスペースが空かないようにセグメントの厚さを考慮して、第2の画素の前記対応する組によって境界付けられた線セグメントに属する、前記第2の画像の画素を算出する。
−第1および第2の画像に対する空間サンプリングは異なる可能性がある。
−第1の画像は、リファレンス画像か、または解剖図録からの画像とすることができる−第1および第2の画像は、別個の医用撮像技術、異なる撮影装置、または異なる取得チャネルを使用して取得してもよい。
−第1および第2の画像は、以下の医用撮像技術、すなわち、コンピュータ断層撮影法(CT)、磁気共鳴映像法(MRI)、ポジトロン放射形断層撮影(PET)、または医療超音波検査の少なくとも1つを使用して取得してもよい。
−呼吸周期の間、ソース3D画像からの第1の推定に基づいて、宛先3D画像内で肺をセグメンテーションする。
−長期的フォローアップの間、初期時間T0で取得された以前の列から、時間T1で取得された列における肺結節をセグメンテーション化する。ここでの結節は、すでにセグメンテーション化されている。
−両方の画像で発見することができる顕著な解剖学的特徴を(手動および/または自動的に)識別する。
−変形モデルを選択する。
−リジッド変形モデルを使用する場合、画像全体の移動、回転、および/または尺度変更を含み、両方の画像の顕著な解剖学的特徴を可能な限り重ね合わせることができるよう、モデルの最善の適合パラメータを算出する。
−ソフト変形モデルを使用する場合、画像の顕著な解剖学的特徴の位置を重ね合わせ、物理的変形モデル(例えば、弾性変形モデル)または数学的変形モデル(数学的補間法などによる)に基づいて、これらの特徴の間の局所的変形を算出する。
図3を参照すると、本発明の方法の実装形態における第1のモードを説明し、リジッド位置合わせのみを用いる場合に適用可能である。この場合では、ソース画像1および宛先画像2の間の空間変換関数24は、移動、回転、および/または尺度変更のみを含むことができる。
1)ROIの表面を近似するポリゴンメッシュを生成することによって、ソースROI3の輪郭を算出する。
2)ソース画像1において、ROI3の輪郭に属し、サンプリンググリッド(例えば、X軸)の方向に沿った同じ線セグメント21上にある点20の組を識別する。
3)空間変換関数24を、点20のこれらの組に適用し、宛先画像2内の点22の対応する組を算出する。
4)ブレゼンハムアルゴリズムなどのラスター化アルゴリズムを使用して、宛先画像2の点22の組の間の線セグメント23に属するボクセルを算出する。ソース画像と宛先画像との間の尺度変更および/またはサンプリングの差異を考慮するために、厚さパラメータを線セグメント23に適用することで、隣接する線セグメント23の間にボクセルが残らなくなる。
図4を参照すると、本発明の方法の実装形態における第2のモードについて説明し、任意の種類のリジッドおよび/またはソフト位置合わせで適用可能である。
1)ROIの表面を近似するポリゴンメッシュを生成することによって、ソース画像1内のソースROI3の輪郭を算出する。
2)空間変換関数5を使用してポリゴンメッシュを変形し、宛先画像2スペース内に、対応する変形ポリゴンメッシュを算出する。
3)変形メッシュの面にリファレンスを格納するオクトリーを生成する。
4)スライスごとに宛先画像2を処理する。医用画像がすでに通常2Dスライスのスタックとして格納されており、それらがまた、その方法(例えば、MRI)で頻繁に取得されることに注目することが重要である。
5)オクトリーを使用して、宛先体積のスライスと変形ポリゴンメッシュとの交差部を算出し、関連する面に演算を限定し、これらの交差部30を表す2D輪郭画像(図4a)を生成する。各宛先スライスは、オクトリーに対してテストされ、スライスの面を横切る可能性がある三角形のサブセットを判断する。その場合、2D輪郭画像は、変形ポリゴンメッシュの三角形と、宛先体積のスライスを囲む面との交差部30の結果である。各交差する三角形に対して、サポートする面との交差部30の形状は、現在スライスを表す画像内に2Dで描かれる。三角形と厚さの無い面との交差部30は、面内に格納される場合、空であるか、単一ピクセルであるか、線であるか、三角形自体である。
6)以下に説明する2D充填処理を使用して輪郭画像を満たし、宛先ROI4の2Dスライスに属するスライスのピクセルを識別する(図4j)。
7)充填された2D輪郭画像を組み合わせ、宛先ROI4を構築する。
1)「輪郭画像」(図4a)を入力として取り出し、連結コンポーネント検出アルゴリズムを適用する。連結コンポーネント検出、すなわち、小塊検出は、いくつかの特性を隣接部と共有するピクセル12のグループを識別し、それらの特性に基づいてグループ内のピクセルをセグメンテーションすることを可能にする既知のアルゴリズムのクラスのことを言う。本明細書では、その結果は、2D画像(図4b)であり、任意の閉じた形状の外部に位置するすべての2Dエリア31が、「外側」としてマークされる。より正確には、図4bの例では、連結コンポーネント検出は、以下のグループ、すなわち、最も外側のエリア31、輪郭ならびに起こり得る望ましくない包含物32、2つのエリア33、34内のピクセルのセグメンテーションをもたらす。エリア33、34のうち後者は、本実施例において、ROIに属さない中央管腔である。
2)宛先スライスと同じサイズを有する画像である「深度マップ」(図4c)を生成する。「深度マップ」は、宛先スライス内の各ピクセルに対して、ピクセルが「内側」「外側」または「未定義」であるかを判断する整数の「深度」値を関連付けるピクセルデータバッファである。連結コンポーネント検出によって「外側」として事前に識別されたすべてのピクセル35を、「外」値(0)に初期設定する。ピクセル36の残りを、「未定義」(−1)値に設定する。処理の繰り返しの間、深度マップのピクセルは、更新されて、最も外側のエリアに対する宛先スライス内のピクセルの位置(「内」または「外」)を反映する。
3)「現在深度」パラメータを「外側」に初期設定する。
4)「剥離処理」:輪郭画像(図4d)内に輪郭点がある限り、以下の処理を続ける。
(i)充填対象の輪郭画像内で、「次の」輪郭点37を発見する。「次の」輪郭点は、輪郭画像内の最も左側で、最も上側のピクセルとして定義される。そのピクセルと関連付けられた深度値を深度マップから検索する(この深度値は、事前に初期設定された深度マップから読み取られる)。
(ii)従来の輪郭追従アルゴリズムを使用して、輪郭の外殻38(図4e)を抽出する。その殻内に位置するあらゆる「内側」輪郭を削除する。
(iii)連結コンポーネント検出を殻に適用する(図4f)。3つの別個のエリア、すなわち、形状の外側39、形状の輪郭40、および形状の内側41を生成する。
(iv)以前の工程からの連結コンポーネント画像(図4f)を使用して殻の内側に位置するピクセル42に対する深度マップ(図4g)を更新する。殻輪郭ピクセル40は、現在深度でマークされ(図4gでの「外側」)、殻内側ピクセル42は、現在深度の相補値としてマークされる(図4gの「内側」)。
(v)輪郭画像(図4a)から殻の輪郭点40を取り去り、新規の輪郭画像となる図4hにつながり、次の繰り返しで図4dを置き換える。
(vi)次の繰り返しのために、現在深度をそれ自体の相補値(すなわち、「外側」であった場合、「内側」に、逆も同様である)に設定する。
(vii)工程(i)で、繰り返しを反復する。
5)最後に、連結コンポーネント画像(図4b)を使用して、繰り返しの後に取得された深度マップ内の欠落したソース外側輪郭を復元する。工程4における剥離処理中に失われた元の形状の外殻を復元するために行われる(殻輪郭40が、第1の繰り返しでは「外側」である、図4fにおける現在のピクセル深度に設定される)。したがって、この工程は、元の輪郭ピクセルの深度を「内側」に単に設定するため、失われない。図4iおよび図4jは、それぞれ、元の形状輪郭を復元する前および後の深度マップを示す。
Claims (15)
- 第1の画像(1)内の初期の関心領域(3)を使用して、第2の画像(2)内の関心領域(4)を算出する方法であって、前記第1および第2の画像が、空間変換関数(5、24)によってリンクされており、前記方法が、
前記第1の画像(1)内の前記初期の関心領域(3)を囲む第1のポリゴンメッシュを生成する工程と、
前記空間変換関数(5)を前記第1のポリゴンメッシュに適用することによって、前記第2の画像(2)内で第2のポリゴンメッシュを算出する工程と、
前記第2のポリゴンメッシュによって囲まれるエリアに属する、前記第2の画像(2)内の画像要素(11、12)を識別する工程と
を含むことを特徴とする、前記方法。 - 前記空間変換関数(5)が、ソフト変形を含む、請求項1に記載の方法。
- 2D第2画像(10)のスタックとして、3D第2画像(2)を分解する工程と、
前記2D第2画像(10)内の2D関心領域(13)を算出する工程と、
前記2D関心領域(13)を組み合わせ、3D関心領域(4)を取得する工程と
をさらに含む、請求項1または2に記載の方法。 - 前記第2のポリゴンメッシュと2D第2画像(10)との交差部を算出して、2D輪郭画像を生成する工程と、
前記2D輪郭画像の輪郭(30)によって囲まれるエリアに属する、前記2D第2画像(10)の画像要素を識別する工程と
をさらに含む、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記第2のポリゴンメッシュの面の位置にリファレンスを格納するオクトリーを生成する工程と、
前記オクトリーを使用して、前記第2のポリゴンメッシュと前記2D第2画像(10)との交差部を算出する工程とをさらに含む、請求項4に記載の方法。 - 前記2D輪郭画像に、連結コンポーネント検出を適用し、任意の閉じた形状(31)の外側に位置する2Dエリアが「外側」としてマークされる2D画像を取得する工程と、
前記2D画像のピクセルに、以下の深度値、すなわち、相補値「内側」もしくは「外側」または「未定義」の1つを関連付けるバッファの形式で深度マップ画像を生成する工程と、
前記深度マップにおいて、前記連結コンポーネント検出によって「外側」として事前に識別された前記ピクセル(35)を「外側」値に初期設定する工程と、
最も外側の輪郭から最も内側の輪郭へ、輪郭(30)によって囲まれた領域(44)を反復的に識別することによって、前記深度マップを満たす工程と
をさらに含み、各輪郭は、「外側」ピクセルおよび「内側」ピクセルを分け、前記「内側」ピクセルは、前記2D関心領域を規定する、請求項4または5に記載の方法。 - 前記2D輪郭画像内のすべての輪郭に対して、現在の深度値を「外側」に初期設定し、反復的に繰り返す工程をさらに含み、
輪郭追従アルゴリズムを使用して、前記2D輪郭画像内の、前記画像の境界とその近傍に関する基準から選択される最も外側の輪郭の外殻(38)を抽出する工程と、
前記輪郭で連結コンポーネント検出を適用し、前記輪郭の外側(39)、前記輪郭(40)、および前記輪郭の内側(41)にそれぞれ対応する別個のエリアを生成する工程と、
殻輪郭ピクセル(40)を現在の深度値で、および殻の内側エリアピクセル(41)を現在の深度の相補値でマーキングすることによって、前記深度マップを更新する工程と、
前記抽出された輪郭を、前記2D輪郭画像から除去する工程と、
前記現在の深度値を、次の繰り返しのために、その相補値に設定する工程と
を含む、請求項6に記載の方法。 - 前記空間変換関数(24)が、剛体変換および/または尺度変更のみを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1の画像(1)内の初期の関心領域(3)を囲む第1のポリゴンメッシュを生成する工程と、
前記初期の関心領域に含まれ、前記第1の画像の少なくとも1つの方向に沿って配向される線セグメント(21)の境界となる、前記第1のポリゴンメッシュの第1の画素(20)の組を識別する工程と、
空間変換関数(24)を、第1の画素(20)の前記組に適用することによって、第2の画像(2)内の第2のポリゴンメッシュを算出し、第2の画素の対応する組を算出する工程と、
ラスター化アルゴリズムを使用してそして隣接セグメント間でスペースが空かないようにセグメントの厚さを考慮して、第2の画素(22)の前記対応する組によって境界付けられた線セグメント(23)に属する、前記第2の画像(2)の画素を算出する工程と
をさらに含む、請求項8に記載の方法。 - 前記第1および第2の画像(1、2)に対する空間サンプリングが異なる、請求項1〜9のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1の画像(1)が、リファレンス画像または解剖図録からの画像である、請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1および第2の画像が、別個の医用撮像技術を使用して取得される、請求項1〜11のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1および第2の画像(1、2)は、以下の医用撮像技術、すなわち、コンピュータ断層撮影法(CT)、磁気共鳴映像法(MRI)、ポジトロン放射形断層撮影(PET)、または医療超音波検査の少なくとも1つを使用して取得される、請求項1〜12のいずれか1項に記載の方法。
- コンピュータシステムで実行されると、請求項1〜13のいずれか1項に従って、前記方法の前記工程を実行するための命令を含むコンピュータプログラム。
- 請求項1〜13のいずれか1項に従って、前記方法の前記工程を実行するよう適合される手段を含む、画像処理システム。
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