JP2017507754A5 - - Google Patents

Claims (12)

1. 対象の多次元画像データ内の関心領域を区分化するための画像処理機器であって、
   前記画像データ内の前記対象に対応する解剖学的構造の変形可能メッシュモデルを記憶するメモリと、
   区分化される前記関心領域を含む前記対象の前記画像データのソースに前記画像処理機器を結合するインタフェースと、
   前記インタフェースを介して前記画像データを受信し、前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を、前記要素と前記対象の解剖学的特徴の既知の位置との間の距離及び前記画像データにおいて識別される前記解剖学的構造に適合させることにより、前記関心領域を区分化する処理ユニットであって、前記距離から導出されるバネエネルギを含むモデルエネルギを最小化するように前記変形可能メッシュモデルを適合させる、処理ユニットと
   を含む、画像処理機器。
2. 前記処理ユニットが、前記画像データ及び前記画像データの視野内の既知の位置に基づいて前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を適合させる、請求項１に記載の画像処理機器。
3. 前記処理ユニットが、前記画像データ及び前記画像データの連続した時間枠内の対応する位置に基づいて前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を適合させる、請求項１に記載の画像処理機器。
4. 前記処理ユニットが、前記画像データ及び前記画像データの視野から導出されるベクトル又は面に基づいて前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を適合させる、請求項１に記載の画像処理機器。
5. 前記対応する位置は、前記対象の対応する解剖学的特徴から知られている、請求項３に記載の画像処理機器。
6. 前記モデルエネルギが、関心領域内の対応する画像特徴に対する前記変形可能メッシュモデルの差異から導出される外部エネルギと、前記バネエネルギとを含む、請求項１に記載の画像処理機器。
7. 前記バネエネルギが重み因子によって重み付けされる、請求項６に記載の画像処理機器。
8. 前記処理ユニットが、対象の予期される形状に基づいて前記変形可能メッシュモデルを適合させる、請求項１に記載の画像処理機器。
9. 前記変形可能メッシュモデルが、頂点及びエッジを有する多角形を含む、請求項１に記載の画像処理機器。
10. 前記多角形の前記頂点の位置を調節することによって前記変形可能メッシュモデルが適合される、請求項９に記載の画像処理機器。
11. 対象の多次元画像データ内の関心領域を区分化するための方法であって、
    前記画像データ内の前記対象に対応する解剖学的構造の変形可能メッシュモデルを記憶するステップと、
    区分化される前記関心領域を含む前記対象の前記画像データのソースに画像処理機器を結合するステップと、
    前記画像データを受信し、前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を、前記要素と前記対象の解剖学的特徴の既知の位置との間の距離及び前記画像データにおいて識別される前記解剖学的構造に適合させることによって前記関心領域を区分化するステップであって、前記変形可能メッシュモデルを適合させることは、前記距離から導出されるバネエネルギを含むモデルエネルギを最小化するステップと、
    を含む、方法。
12. 対象の多次元画像データ内の関心領域を区分化するためのコンピュータプログラムであって、
    前記画像データ内の前記対象に対応する解剖学的構造の変形可能メッシュモデルを記憶するステップと、
    区分化される前記関心領域を含む前記対象の前記画像データのソースに画像処理機器を結合するステップと、
    前記画像データを受信し、前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、前記変形可能メッシュモデルの要素の位置を、前記要素と前記対象の解剖学的特徴の既知の位置との間の距離及び前記画像データにおいて識別される前記解剖学的構造に適合させることによって前記関心領域を区分化するステップであって、前記変形可能メッシュモデルを適合させることは、前記距離から導出されるバネエネルギを含むモデルエネルギを最小化するステップと、
    を、コンピュータに実行させるためのプログラム手段を含む、コンピュータプログラム。