JP2017531501A5 - - Google Patents

Claims (18)

1. 生理学的画像を分割するコンピュータ実施の方法であって、
   外在的領域を定義する外在的データを受信するステップと、
   内在的領域を定義する内在的データを受信し、ウェイポイント領域を受信し、各内在的領域は1つの外在的領域に対応するステップと、
   内在的領域の形状及びサイズに基づいて各内在的領域に対応する各外在的領域の形状及びサイズを修正することによって修正外在的データを作成するステップと、 そして
   修正された外在的データに基づいて生理学的画像を分割区切られた領域に分割され、各区切られた領域は内在的領域に対応するステップを含む。
2. 前記一次修正に基づいて、前記内在領域に対応する外在的領域以外の少なくとも1つの外在的領域の形状およびサイズを二次修正として変更するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ウェイポイント領域は、少なくとも１つのエンドポイント領域を含み、前記バンドルは少なくとも１つのエンドポイント領域で終わる神経線維に基づいて識別される、請求項１に記載の方法。
4. ウェイポイント領域が少なくとも１つのパススルー領域を含み、バンドルが少なくとも1つのパススルー領域を通過する経路に基づいて識別される、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
5. 除外領域を取得するステップと、識別された領域の部分集合から除外領域に関連する領域を除外するステップを含む、請求項1〜4のいずれか１項に記載の方法。
6. 少なくとも1つのウェイポイント領域が前記区切られた領域から選択される、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
7. 少なくとも1つのウェイポイント領域が前記生理学的画像から手動で選択される、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
8. 外在的なバンドルを含む外在的なバンドルアトラスを取得ステップと、神経線維および外在的なバンドルに基づいて追加の神経線維を識別するステップと、追加神経線維を含むように識別されたバンドルを修正するステップを含む、請求項1〜7のいずれか１項に記載の方法。
9. 外在的なバンドルのうちの1つの選択を受信するステップと、
   前記追加の神経線維を識別することは、追加の神経線維が、選択された外在的なバンドルと少なくとも部分的に重なり合うことを決定するステップとを含む、
   請求項8に記載の方法。
10. 請求項1〜9のいずれか１項に記載の方法であって、
    ウェイポイント領域および神経線維に基づいて追加のバンドルを識別するステップと、
    識別されたバンドルおよび追加バンドルのそれぞれについて、対応する代表的な神経線維を識別するステップと、
    各神経線維について、各代表神経線維への距離に基づいて最も近い代表神経線維を決定するステップと、そして
    各神経線維について、最も近い代表神経線維が閾値を超えていない場合には、その神経線維を「不詳」とし、そして代表的な神経線維が閾値を超えている場合、その神経線維を最も近い代表的な神経線維に対応するバンドルに関連付けるステップとを含む方法。
11. 前記外在的データが、少なくとも2つの異なる情報源から得られる、請求項1〜
    10のいずれか1項に記載の方法。
12. 前記内在的データが、第1の情報源および前記第1の情報源とは異なる第2の情報源から得られる、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
13. 神経線維データが内在的な核磁気共鳴画像法の拡散強調画像に基づく、請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記第2の情報源からの前記内在的データを使用して、第1の情報源から得られた内在のデータを検証し、第1の情報源から得られた内在のデータを修正する、請求項１3に記載の方法。
15. データ処理システムであって、そのシステムはプロセッサを含み、そのプロセッサは
    生理学的画像を受信し、外在的領域を定義する外在的データを受信し、内在的領域を定義する内在的データを受信し、
    各内在的領域は1つの外在的領域に対応し、
    内在的領域の形状及びサイズに基づいて内在的領域対応する外在的領域の形状及びサイズを変更することによって外在的データを修正し、 そして
    生理学的画像を修正された外在的データに基づいて区切られた領域に分割し、各区切られた領域は、対応する内在的領域を有する。
16. 前記プロセッサは、1次の変更に基づいて、内在的領域に対応する少なくとも1つの外在的領域以外の外在的領域の形状およびサイズを2次の変更として変更する、請求項１5に記載のデータ処理システム。
17. 前記ウェイポイント領域は、少なくとも1つのエンドポイント領域を含み、前記バンドルは、前記少なくとも1つのエンドポイント領域で終わる神経線維に基づいて識別される、請求項15に記載のデータ処理システム。
18. 前記ウェイポイント領域は、少なくとも1つのパススルー領域を含み、前記バンドルは、前記少なくとも1つのパススルー領域を通過する領域に基づいて識別される、請求項15〜17のいずれか一項に記載のデータ処理システム。