JP2016504070A - 画像データに基づく組織表面ラフネスの定量化、及びそれに基づく疾患の存在の決定 - Google Patents
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Abstract
Description
Chen等の“An automatic diagnostic system for CT liver imager classification”(IEEE Transactions on Biomedical engineering、第45巻、第6号、第783-794頁)、1998年6月)は、CT肝臓境界を自動的に発見して抽出し、更には肝臓病を分類するCT肝臓画像診断分類システムに関する。これは、ネイチャ表面のラフネスを記述するために特徴抽出において非整数ブラウン運動モデルを使用することを教示している。
米国特許出願公開第2012/0177260号及び米国特許出願公開第2011/0172533号は、幾つかのパラメータの測定を介して肝臓の異常を検出することに向けられた診断装置に関する。
Claims (20)
- 3D画像データ内の関心組織の表面のラフネスを定量化する指標を、前記3D画像データ内の前記関心組織に適応された表面モデルに基づいて生成する表面ラフネス定量化部と、
前記指標に基づいて前記関心組織における疾患の有無を指し示す値信号を生成する決定部と、
を有する画像データプロセッサ。 - 前記表面ラフネス定量化部は、モデル表面に垂直な方向に沿って平均表面位置に対する所定のコントラスト勾配の位置変化を計算し、且つ、関心組織表面全体に対して正規化された、前記勾配の局所位置変化の積分を決定することで、表面ラフネスの前記指標を生成する、請求項1に記載の画像データプロセッサ。
- 前記平均表面位置は最初の表面モデル適応化によって決定される、請求項2に記載の画像データプロセッサ。
- 位置変化パターンが前記疾患のステージを指し示す、請求項2又は3に記載の画像データプロセッサ。
- 前記表面ラフネス定量化部は、振幅、波長若しくは周波数のうちの少なくとも1つの空間位置変化、又は、波長若しくは周波数のうちの少なくとも一方の関数としての前記表面上の前記振幅の分布、のうちの1つ以上を決定し、前記決定部は、前記空間位置変化を対応する所定の閾値と比較して決定を行う、請求項1乃至4の何れかに記載の画像データプロセッサ。
- 前記表面ラフネス定量化部は、前記適応された表面モデルを複数の所定パターンと比較して、前記適応された表面モデルに対して最も強い相関を有するパターンを特定し、前記決定部は、前記特定されたパターンをパターン対ステージマップと比較して、マッピングを指し示す値信号を生成し、前記マッピングは、前記疾患が存在するか存在しないかを指し示す、請求項1に記載の画像データプロセッサ。
- 前記特定されたパターンは前記疾患のステージを指し示す、請求項6に記載の画像データプロセッサ。
- 前記モデルは、既定の三角表面を含み、前記表面ラフネス定量化部は、外部エネルギー項と内部エネルギー項とに基づいて、前記モデルを前記関心組織の前記表面に適応させる、請求項1乃至7の何れかに記載の画像データプロセッサ。
- 前記外部エネルギー項は画像特徴に基づき、前記内部エネルギー項は前記関心組織の既定の形状を含む、請求項8に記載の画像データプロセッサ。
- 前記既定の三角表面は、複数の異なるモダリティからの医用画像データセット上で訓練される、請求項8又は9に記載の画像データプロセッサ。
- 3D画像データ内の関心組織の表面のラフネスを定量化する指標を、前記3D画像データ内の前記関心組織に適応された表面モデルに基づいて生成し、且つ
前記指標に基づいて前記関心組織における疾患の有無を指し示す値信号を生成する、
ことを有する方法。 - 前記指標及び前記値信号を生成することは、前記ラフネスがランダム変数である統計モデル、を使用することを含まない、請求項11に記載の方法。
- 前記モデルは、前記関心組織の前記表面に適応された既定の三角表面を含み、当該方法は更に、
モデル表面に垂直な方向に沿って平均表面位置に対する所定のコントラスト勾配の位置変化を計算し、且つ、
関心組織表面全体に対して正規化された、前記勾配の局所位置変化の積分を決定し、それにより前記指標を生成する
ことを有する、請求項11又は12に記載の方法。 - 前記モデルの表面三角形の数を増加させて、精緻化されたモデルを作成し、且つ
前記精緻化されたモデルを前記モデルと比較して、より局所化された指標を決定する、
ことを更に有する請求項13に記載の方法。 - 前記ラフネスの分布の波長、周波数のうちの少なくとも一方の空間位置変化を決定し、且つ
前記空間位置変化を対応する所定の閾値と比較して、前記疾患の有無を決定する、
ことを更に有する請求項13乃至14の何れかに記載の方法。 - 前記適応された表面モデルを複数の所定パターンと比較し、
前記所定パターンのうち、前記適応された表面モデルに対して最も強い相関を有するパターンを特定し、
前記特定されたパターンをパターン対ステージマップと比較し、且つ
前記特定されたパターンに対応するマップを特定し、前記マップは前記疾患の有無を指し示す、
ことを更に有する請求項13乃至15の何れかに記載の方法。 - 前記マップは前記疾患のステージを指し示す、請求項16に記載の方法。
- 前記3D画像データを取得し、且つ
前記表面モデルを前記3D画像データ内の前記関心組織に適応されることによって、前記表面モデルに基づいて前記関心組織をセグメント化する、
ことを更に有する請求項13乃至17の何れかに記載の方法。 - 前記表面のラフネスを、3Dのカラーコード化された表面描画として提示して、前記値信号を視覚的に提示する、
ことを更に有する請求項11乃至18の何れかに記載の方法。 - 3D画像データ内に表された肝臓の表面のラフネスを定量化する値の信号を、前記3D画像データ内の前記肝臓に適応された表面モデルに基づいて生成することを有し、前記値は、前記肝臓の疾患の有無を直接的に決定する、方法。
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