JP2017533414A - ボリューム・データから抽出されるサーフェスデータの局所品質を決定する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

本発明の目標は、サーフェス決定方法によってボリューム・データ・セット（Ｖ）から抽出されるサーフェスデータ（Ｏ）の局所品質を決定することである。ボリューム・データ・セット（Ｖ）での環境が、サーフェスデータ（Ｏ）の各々の表面点に対して決定される。前記環境からのボクセルのグレースケール値の曲線を使用して、少なくとも１つの品質特性（Ｑ）が導出され、少なくとも１つの品質特性（Ｑ）は、それぞれの検査される表面点の品質を特徴付ける。品質特性（Ｑ）または各々の品質特性が、それぞれの検査される表面点の座標とともに、方法結果（Ｏ’）として出力される。

Description

本発明は、取得されるボリューム・データ（特に、コンピュータ断層撮影により取得されるボリューム・データ）から抽出されるサーフェスデータの局所品質を決定する方法に関する。本発明は、さらに、その方法を実行するシステムに関する。

産業用Ｘ線コンピュータ断層撮影は、工業技術の物体（内部構造を含む）を、非破壊および非接触の様式で探知する（ａｓｃｅｒｔａｉｎ）ことを手助けする。ここでは物体は、Ｘ線照射により、異なる方向から照射され、物体の２Ｄ投影が各々の事例で記録される。３Ｄ画像データ・レコード（ボリューム・データ・レコード）が、２Ｄ投影から再構築される。そのようなボリューム・データ・レコードは、ボクセル（立方形の形状のボリューム要素）の３次元行列からなり、グレースケール値が、各々のボクセルに割り当てられる。このグレースケール値は、ボリューム要素に割り当てられる空間点での、物体の局所Ｘ線吸収係数を表す。

対応するボリューム・データ・レコードはさらには、他の断層撮影方法によって、例えば、磁気共鳴イメージングまたは超音波断層撮影によって生成される。

記録されたボリュームを視覚化および検査する目的で、２次元のスライス画像が、概して、ボリューム・データ・レコードの、３次元画像情報（すなわち、グレースケール値の空間分布）から導出されてスクリーン上に表示される。これに対して、イメージングされた物体の表面をボリューム・データから決定することを、データの改善された視覚化、または、任意の他のタイプのさらなる処理の目的で（例えば、寸法計測、ＣＡＤデータとの意図される／実際の比較、欠陥分析での、または、ＦＥＭシミュレーションに対する入力としての使用のために）行うことが望ましい場合がある。サーフェス（表面）は、物体の、材料が充塞した空間ボリュームと、空のもしくは空気が充塞した周囲との間の境界面、または異なる材料の部分ボリュームの間の境界面を定義する空間点の集合により与えられる。複雑な物体の事例では、決定されるサーフェスは、互いに接続され、または接続されない複数の部分区域からなり、したがって、例えば、外部区域に加えて、１つまたは複数の内部区域および／または材料境界を含むことがある。

このサーフェスがボリューム・データ・レコードから決定される、本質的に知られている様々な（サーフェス決定）方法があり、例えば、
− 非特許文献１で説明されている、いわゆる「マーチング・キューブ」アルゴリズム（等値面）、
− 特許文献１で説明されている、局所適応的閾値の使用、または、
− 非特許文献２で説明されている、いわゆる「３Ｄ大津の閾値処理」アルゴリズム等である。

部分的には、これらの方法は反復して動作、すなわち、それらの方法は、決定されるサーフェスに対するおおよその推定で開始し、この推定を反復して可能な限り正しいサーフェスに精緻化する。

コンピュータ断層撮影により生成されるボリューム・データの事例では、記録された物体の表面は、より大きく放射線を吸収する空間領域（「高吸収領域」）を、より少なく放射線を吸収する空間領域（「低吸収領域」）からの隔離を、任意の事例で（すなわち、サーフェスが、材料が充塞した空間領域を、空気が充塞した空間や、空気を伴わない空間から区分するかどうか、または、２つの異なる材料が、互いに区分されるかどうかを独立して）行う。

ボリューム・データでは、この遷移は常に、程度の差はあれ鮮鋭で区域的なコントラストとして表現される。換言すれば、ボリューム・データで決定されるサーフェスは、空間グレースケール値の増減を有さないか、または、比較的低い増減のみを有し、決定されるサーフェスに沿ったボクセルにより区別される一方、ボクセルのグレースケール値は、サーフェスの各々の空間点の区域的な広がりに対して垂線方向の（すなわち、サーフェスに対して法線方向での）近隣において比較的強い空間変化に左右される。

このことは、他の断層撮影方法によって生成されるボリューム・データにも当てはまり、そのようなボリューム・データ・レコードのボクセルの、空間グレースケール値の増減が、部分的には、材料に起因して変動するエネルギー吸収に直接基づかない場合であっても当てはまる。例として、磁気共鳴イメージングにより生成されるボリューム・データのグレースケール値コントラストは、典型的には、前もって励起された核スピン状態の局所的に変動する緩和時間に基づく。しかしながら、記録された物体のサーフェスはまた、ボリューム・データでの区域的なグレースケール値コントラストで表現される。

産業用断層撮影方法、特に産業用コンピュータ断層撮影では、制約された空間分解能のため、測定された物体のサーフェスは、低グレースケール値（低吸収領域に対応する）から高グレースケール値（高吸収領域に対応する）への、またはその逆の、滑らかな、またはぼやけた遷移（すなわち、法線方向での複数の隣接するボクセルにわたって延在する空間的に連続的な遷移）で頻繁に表現される。図３に例示されるように、典型的には、一方では例えばプラスチックなどの材料、および、他方では空気が、記録された物体で互いに隣接するサーフェスに対して垂線方向に現れるコンピュータ断層撮影により生成されるボリューム・データ・レコードのグレースケール値曲線（さらには、グレースケール値プロファイルと呼称される）を描写する。

記録された物体のサーフェスにより引き起こされるボリューム・データでのグレースケール値遷移が（実際の測定された物体のサーフェスが、実際には鮮鋭な境界を有するにもかかわらず）鮮鋭でない場合でも、サーフェスを決定する従来の方法はしばしば、原則として、ボクセルの辺の長さよりも小さな精度でサーフェスの空間位置を決定する。

しかしながら、様々なアーチファクト（例えば、ビーム・ハードニング・アーチファクト、縞アーチファクト、散乱放射アーチファクト、リング・アーチファクト等）によりボリューム・データの劣化を招き、したがって、産業用コンピュータ断層撮影では、他の断層撮影方法でのように、サーフェス決定の精密度が制限される事象が頻繁に発生する。結果として、物体の、実際の幾何学的形状から偏移するように、ボリューム・データでのグレースケール値が歪曲される。図４には、コンピュータ断層撮影により生成される、物体のアーチファクトに影響されたボリューム・データ・レコードのスライス画像が例示されており、前記物体は、互いに近くにある２つの鋼球により形成される。低グレースケール値（および、低Ｘ線吸収係数）を伴うボクセルは、黒または暗い色の斑点として例示的に描写され、一方で、高グレースケール値（および、高Ｘ線吸収係数）を伴うボクセルは、明るい色から白い色の斑点として描写される。この事例では、図において識別可能な２つの球の画像間のより明るい領域が、画像再構築からのアーチファクトによるものである。したがって、この、より明るい領域は、記録された物体によってではなく、画像再構築によってのみ引き起こされる。さらに、カッピング効果（ビーム・ハードニングにより誘発される）のため、グレースケール値は体系的に、球間で過小に推定される。このため、球表面が点で接触しているにもかかわらず、球表面の間に小さな距離があるように見える。

ボリューム・データでのアーチファクトにより、サーフェスの発現はより困難になる。したがって、アーチファクトにより影響されたボリューム・データからのサーフェスは、歪曲された状態で、（部分的には相当量の歪曲を伴って）頻繁に算出される。特に、現実の物体の、表面領域は、時には、ボリューム・データでのアーチファクトのために識別されない。例えば、上述した球区域の間のより明るい区域など、物体が実際には有していない表面領域が、ボリューム・データでのアーチファクトのために検出されることが、同様に発生し得る。

欧州特許出願公開第１８６１８２２Ａ１号明細書

Ｗｉｌｌｉａｍ Ｅ． Ｌｏｒｅｎｓｅｎ， Ｈａｒｖｅｙ Ｅ． Ｃｌｉｎｅ： "Ｍａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅｓ： Ａ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ３Ｄ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ"： Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， ｖｏｌｕｍｅ ２１， ｎｕｍｂｅｒ ４， Ｊｕｌｙ １９８７ Ｎｏｂｕｙｕｋｉ Ｏｔｓｕ： "Ａ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｒｏｍ Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ"： ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＳＹＳＴＥＭＳ， ＭＡＮ， ＡＮＤ ＣＹＢＥＲＮＥＴＩＣＳ， ＶＯＬ． ＳＭＣ−９， ＮＯ． １， ＪＡＮＵＡＲＹ １９７９

本発明は、サーフェス決定方法によってボリューム・データ・レコードから抽出されるサーフェスデータの局所品質を効果的に決定する方法およびシステムを規定するという目的に基づく。

本発明の方法の目的は、本発明の請求項１の特徴により達成される。本発明のシステムの目的は、本発明の請求項１０の特徴により達成される。各々、部分的にそれぞれ創造性を有する本発明の有利な構成および発展は、従属請求項および、後続の説明で提示される。

本発明による方法は、サーフェス決定方法によってボリューム・データ・レコードから抽出されるサーフェスデータの局所品質を決定することに役立つ。

従来のように、ボリューム・データ・レコードは、ボクセルの３次元行列を含み、ボクセルは各々、ボクセルに割り当てられるグレースケール値を有する。サーフェスデータは、ボリューム・データ・レコードから抽出されるいくつかの表面点を含む。ボリューム・データ・レコードから抽出されるサーフェスデータは、例えば、いわゆるＳＴＬフォーマットで利用可能であるサーフェスデータ・レコードで組み合わされる。このデータ・フォーマットでは、個々の表面点は、三角形ファセットの角としてプールされ、それらのファセットから、サーフェス、理想的には、完全に閉じたサーフェスが成立する。角の３Ｄ座標、および、それぞれの三角形ファセットに対して垂線方向である法線ベクトルの方向が、各々の三角形ファセットに対して記憶される。法線ベクトルの向きは、三角形ファセットのどの側が、それぞれ「内向き」および「外向き」に方向設定されるかを指定する。

一般的には、それぞれ考察される表面点の品質を特徴付ける少なくとも１つの品質特性が、各々の事例で、本発明による方法の範囲内で、ボリューム・データ・レコードから抽出される表面点に対して決定される。一般的には、ボリューム・データ・レコードから抽出される表面点が記録された物体の実際のサーフェスを再現する際の正確度に関する情報項目を、直接、または間接的に内包する変数が、それぞれの表面点の「品質」（局所品質）として参照される。

下記で説明する手順は、表面点の各々に対して循環式に実行される。それぞれの方法サイクルが関係する表面点、すなわち、表面点に対応する少なくとも１つの品質特性が、関連性のある方法サイクルで取得される。表面点は、それぞれの他の表面点から区別するために、「考察される表面点」と表される。

この方法によれば、ボリューム・データの近隣が、それぞれ考察される表面点に対してあらかじめ決定された判定基準によって、各々の方法サイクルで決定される。近隣は、考察される表面点に対応する表面点の３Ｄ座標に関して、ボリューム・データ・レコードの基準点近傍のボリューム・データ・レコードのボクセルの群により形成される。概して、この基準点は、１つのボクセルの座標に厳密に対応するのではなく、通常は、複数のボクセル間にある。

この方法によれば、少なくとも１つの品質特性が、この近隣からのボクセルのグレースケール値の曲線に基づいて、特に、空間変動に基づいて導出される。このように探知された、品質特性または各々の品質特性が、考察される表面点の座標とともに方法の結果として出力される。特に表面点は、関連付けられる品質特性または各々のそれぞれ関連付けられる品質特性とともに、下記ではさらには「品質認定された（ｑｕａｌｉｆｉｅｄ）サーフェスデータ・レコード」と称される、修正されたサーフェスデータ・レコードに記憶される。品質特性の値は、関連付けられる表面点の品質が改善されるにつれて増大することが好ましい。あるいは、それらの品質特性が、関連付けられる表面点の品質を、逆の方式（すなわち、大きさが、関連付けられる表面点の品質が劣化するにつれて増大する）で指定するように定義されることとしてもよい。後者の事例では、品質特性は特に、個々の点不確定度（表面点の空間誤差を、長さの特定の単位、例えばミリメートルで指定する）として定義される。

このように、本発明によれば、ボリューム・データからの情報項目が、特に、サーフェスを決定するための上述の方法の１つによって抽出された、すでに抽出された表面点の近隣で、前記表面点の品質を推定するために使用される。このことが、すべての抽出された表面点に対して実行される。この結果は、それぞれの表面点のｘ、ｙ、およびｚでの座標に関する情報のみならず、追加的に、それぞれ抽出された表面点の品質（すなわち、精密度または信頼度）を特徴付ける１または複数の品質特性を包含する表面点である。

品質特性は、好ましくは、下記で説明する判定基準の、１または複数を考慮に入れて算出される。

− 探索ビームが、考察される表面点の近隣として決定され、前記探索ビームは、表面点から探知されたサーフェスと直角で交差する（または、その直角から所定の角度まで偏移する）。下記で説明する判定基準は、前記探索ビームに沿ったボクセルにより形成されるグレースケール値プロファイル（或いは、複数のボクセルからの補間）を評価することにより決定される。

・グレースケール値プロファイルの鮮鋭度の影響評価
好都合な実施形態では、表面点の品質は、グレースケール値プロファイルの遷移が高値から低値へとより鮮鋭に顕著であるほど、特に、グレースケール値プロファイルの勾配が、表面点の場所でより大きいほどより高いと評価される。この目的で、グレースケール値プロファイルの勾配に対する測定量が、好ましくは、それぞれ考察される表面点の品質に対する判定基準として探索ビームに沿って決定される。この測定量は、グレースケール値プロファイルを、記憶された基準プロファイルを使用してフィッティングすることにより決定される。誤差関数、または、探索ビームに沿ったグレースケール値の導関数が考察されるならば、ガウス曲線が、例えば、基準プロファイル（予測されるプロファイル）として記憶され、それぞれの関数は、その関数のパラメータを調整することで、探知されたグレースケール値プロファイルに最良となるようにフィッティングされる。この事例では、勾配に対する測定量は、フィッティングされる基準プロファイルの、少なくとも１つのパラメータ（例えば、或いは、フィッティングされるガウス関数の最大値）から決定される。勾配は任意に選択可能であり、グレースケール値プロファイルのコントラストとの関係、すなわち、コントラスト（低吸収領域と高吸収領域との間のグレースケール値差）により除算されて考察される。異常に影響を受けた勾配（例えば、ノイズまたはアーチファクトにより影響を受けた）により歪曲されることを防止するために、品質特性の探知された勾配は、好ましくは、品質特性を算出する際に、グレースケール値プロファイルのノイズ成分（信号対ノイズ比）、および／または、単調な性質に関係付けられる。或いは、グレースケール値プロファイルの空間導関数にフィッティングされるガウス曲線の幅が、グレースケール値プロファイルの鮮鋭度に対する測定量として使用されることとしてもよい。

・グレースケール値プロファイルのコントラストの影響評価
グレースケール値プロファイルのコントラストに対する測定量が、考察される表面点の品質に対する判定基準として探索ビームに沿って決定される。特に、表面点により分割されるグレースケール値プロファイルの２つの側部（低吸収領域および高吸収領域に対応する）が、互いに、例えば、平均値または漸近限界値とを比較することで、コントラストを算出する目的で比較される。したがって、例えば、表面点の右にあるグレースケール値プロファイルの部分の平均値が、表面点の左にあるグレースケール値プロファイルの部分の平均値と比較され、左右の平均値の差が、コントラストに対する測定量として使用される。任意に抽出される表面点の周りのグレースケール値プロファイルの領域は、平均を形成するときに考察されないままである。好都合な実施形態では、表面点の品質は、探知されたコントラストがより大きいほどより高いと評価される。この方法の精緻化された変形例では、表面点の品質は、探知されたコントラストが、あらかじめ決定された、意図される値により良好に対応するほどより高いと評価される。品質特性を算出するとき、探知されたコントラストは、任意にグレースケール値プロファイルのノイズ成分（この場合も、信号対ノイズ比に対応する）に関係付けられる。

・グレースケール値プロファイルのノイズの影響評価
グレースケール値プロファイルのノイズに対する測定量が、考察される表面点の品質に対する判定基準として、探索ビームに沿って決定される。本発明の様々な構成の変形例では、ノイズは、グレースケール値プロファイル全体にわたって、または、表面点により分割されるグレースケール値プロファイルの１つの側部上でのみ（すなわち、グレースケール値プロファイルの、低吸収領域、または、高吸収領域でのみ）のいずれかで探知される。この構成の発展では、グレースケール値プロファイルのノイズは、別々に、各々の事例で、グレースケール値プロファイルの、低吸収領域に対して、および、高吸収領域に対して決定される。このように探知されたノイズ値は、互いに、および／または、それぞれ割り当てられる意図される値と比較される。このことは、特に、以下の事実の故に好都合であり、その事実とは、ノイズ成分は頻繁にボリューム・データから抽出されるグレースケール値プロファイルの低吸収領域、および、高吸収領域で、異なる程度に顕著であるというものである。このように、グレースケール値の絶対値で測定されるグレースケール値プロファイルは、頻繁に、高吸収領域よりも低いノイズ成分を、低吸収領域で有する。相対的に考察されると、すなわち、それぞれのノイズ振幅を、グレースケール値の局所的に平均された絶対値との関係で考察すると、グレースケール値プロファイルは、通常は、高吸収領域よりも高いノイズ成分を、低吸収領域で有する。

・記憶された基準プロファイルからのグレースケール値プロファイルの偏移の影響評価
誤差関数、または、探索ビームに沿ったグレースケール値の導関数が考察されると、この場合においても、ガウス曲線が、例えば、基準プロファイルとして記憶され、それぞれの関数は、任意に、初期に、その関数のパラメータを調整することにより、探知されたグレースケール値プロファイルに、最良となるようにフィッティングされる。例えば、基準プロファイルの対応する値からの、探知されたグレースケール値プロファイルの個々の値の二乗された偏移の総和または平均値が、偏移に対する測定量として使用される。好都合な実施形態では、表面点の品質は、グレースケール値プロファイルが、基準プロファイルからより少なく偏移するほど、より高いと評価される。

・グレースケール値プロファイルの対称性の影響評価
好都合な実施形態では、表面点の品質は、グレースケール値プロファイルが抽出される表面点の場所について、より対称的であるほどより高いと評価される。例えば、対称点としての基準ボクセルまたはプロファイル転換点で鏡映された（ｍｉｒｒｏｒｅｄ）、グレースケール値プロファイルの対応する値からの探知されたグレースケール値プロファイルの個々の値の二乗された偏移の平均値が、グレースケール値プロファイルの対称性に対する測定量として使用される。

・グレースケール値プロファイルの単調な性質の影響評価
グレースケール値プロファイルの単調な性質（すなわち、勾配の一様性）に対する測定量が、考察される表面点の品質に対する判定基準として探索ビームに沿って決定される。好都合な実施形態では、表面点の品質は、グレースケール値プロファイルが、グレースケール値の単調な（すなわち、減少または増大するのみの）曲線からより少なく偏移するほどより高いと評価される。任意に、単調な性質の影響評価は、抽出される表面点の周りのグレースケール値プロファイルのあらかじめ決定されたレンジに制約される。そのため、この目的で考察されるレンジは、全体としてのグレースケール値プロファイルではない。

・他のサーフェス決定方法によって、探索ビームに沿って抽出される（少なくとも）１つの代替的な表面点（代替的点）から（所与のサーフェス決定方法によって抽出された）抽出された、考察される表面点の距離の影響評価
好都合な実施形態では、考察される表面点の品質は、様々な方法によって決定される表面点の間にある距離がより小さいほどより高いと評価される。表面点（共通の探索ビームに割り当てられる）の決定は、好ましくは、本発明の方法による。代替案として、外部で探知された表面点が、本発明の方法に対する入力変数として使用される。複数の方法による表面点の決定それ自体は、本発明の方法の部分ではない。表面点を決定する方法は、任意に、局所および大域の閾値を使用してもよい。

複数の探索ビームが、単一の探索ビームの代わりに、任意に各々の考察される表面点に対して決定され、前記複数の探索ビームは、表面点から探知されたサーフェスに対して垂線方向である（または、その垂線から所定の角度まで偏移する）。上記で説明した判定基準は、この複数の探索ビームに沿った、グレースケール値プロファイル（任意に複数のボクセルから補間される）から探知される。

− 表面点から探知されたサーフェスに沿って延在するスライス平面が、考察される表面点の近隣として決定される。下記で説明する判定基準は、このスライス平面からのボクセルのグレースケール値プロファイル（任意選択で、複数のボクセルから補間される）を評価することにより決定される。

・ノイズの影響評価
スライス平面の内部のグレースケール値プロファイルのノイズに対する測定量が、考察される表面点の品質に対する判定基準として決定される。ここでは、好都合な実施形態では、表面点の品質は、ノイズがより低いほど、または、グレースケール値が、スライス平面の内部で、より均一であるほど、より高いと評価される。好ましくは、考察される表面点を包囲する、スライス平面の領域のみが、この事例では評価される。したがって、この領域の外側にある、スライス平面の領域からのノイズ成分は、好ましくは、考慮に入れられない。

・グレースケール値の均一性の影響評価
スライス平面の内部のグレースケール値プロファイルの均一性に対する測定量が、考察される表面点の品質に対する判定基準として決定される。好都合な実施形態では、表面点の品質は、グレースケール値がスライス平面の内部でより均一であるほど、したがって、グレースケール値がより少なく増減する（すなわち、空間で変動する）ほどより高いと評価される。このことは、以下の発見に基づくものであり、その発見とは、スライス平面の内部のグレースケール値の顕著な勾配は、物体の縁部を指示することになり、その場合、経験的に、抽出される点の相対的に大きな偏移が予測されることになるということである。好ましくは、考察される表面点を包囲するスライス平面の領域のみが評価される。したがって、この近隣の外側にある、スライス平面の領域のグレースケール値は、考慮に入れられない。均一性を決定するときに、ノイズ成分が最も大きくなるように抑制するために、スライス平面の内部で考察されるグレースケール値が、任意に、上述の測定量を算出する前に、空間的に平滑化される。

上述のスライス平面は、考察される表面点に配置される接線方向平面である。本発明の代替的実施形態では、湾曲した接線方向区域（特に、球殻の形状、楕円体の形状、または、縁部の領域では、側方の円筒形の面の形状を伴う）が、基準ボクセルの周りで、近隣として、平面接線方向区域の代わりに選択される。本発明の異なる実施形態の変形例では、球形または円筒形のボリュームが近隣として、基準ボクセルの周りで選択される。これらの変形例でもまた、それぞれの近隣でのグレースケール値の均一性に対する測定量、および／または、ノイズに対する測定量は、好ましくは、品質特性を算出するための判定基準として使用される。

上記で説明した判定基準の各々は、個々に（孤立した方式で）、本発明の範囲内で、品質特性を算出するために使用される。複数の品質特性が、本発明の範囲内で、各々の抽出される表面点に割り当てられ得るものであり、前記品質特性は各々、１つの判定基準を考慮に入れて探知されている。各々の表面点の、品質特性または各々の品質特性は、好ましくは、上記で説明した複数の判定基準の組み合わせを考慮に入れて、例えば、単一の判定基準を使用してそれぞれ探知された、個々の数の、重み付けされた総和として探知される。

計算時間を節約するために、品質特性は、方法の有利な構成では、サーフェス決定の間に（サーフェス決定と並行して）決定される。この事例では、表面点（１つまたは複数の異なる表面決定方法によって）の決定は、本発明の方法、および、割り当てられるシステムの構成物である。本発明の代替的実施形態では、品質特性は、表面の決定の後に算出される。この事例では、表面点（１つまたは複数の異なる方法によって）の決定は、同様に、本発明の方法、および、割り当てられるシステムの構成物であり得る。代替的に、本発明の方法、および、関連付けられるシステムは、後者の事例では、品質特性を算出することに制約される。この事例では、本発明の方法は、さらには、サーフェスデータを入力変数として物体のボリューム・データに加えて使用し、前記サーフェスデータは、これらのボリューム・データから１または複数の外部アルゴリズムによって導出される。

本発明の発展では、品質特性を提供されるサーフェスデータは、修正されたデータ・レコードに変換され、修正されたデータ・レコードは、修正された色値が、品質特性を考慮に入れて、表面点に対して算出され、および表面点に割り当てられることによって、スクリーン上、またはプリントアウトでの、表示に対して準備される。これらの色値を算出するとき、品質特性に加えて、元のボリューム・データのグレースケール値が、好ましくは、さらには考慮に入れられる。例えば、各々の表面点の色相（例えば、基本的な色、赤、緑、および黄の比）が、品質特性によりあらかじめ決定された色コードによって決定され、一方で、色の明るさは、元のグレースケール値により決定される。換言すれば、元のグレースケール値は、サーフェス決定の品質に依存して、異なる形で色付けされる。本発明の代替的実施形態では、ボリューム・データ・レコードの３Ｄ視覚化（シーン）での色の明るさは、ボリューム・レンダリング（すなわち、照明状況をシミュレートする、光−影表現）により決定される。

好ましくは、品質特性は、グラデーションをほとんど伴わない、異なる色相のみにマッピングされる。したがって、特に、品質特性は、図５で示されるように、３つの色相、Ｇ（良好な品質特性、すなわち、上側の閾値を上回る品質特性に対応する緑）、Ｙ（平均の品質特性、すなわち、上側の閾値と下側の閾値との間にある品質特性に対応する黄）、およびＲ（低質の品質特性、すなわち、下側の閾値より下に下がる品質特性に対応する赤）の３レベルの色コードによってマッピングされる。

このように取得される色値を基にして抽出されるサーフェスは、スライス画像、または、レンダリングされた３Ｄ視覚化（シーン）として、個々の表面点の精密度または信頼度を反映する偽色を使用して描写される。図４は、ボリューム・データ・レコードから導出されるサーフェスデータ・レコードの表現を示し、アーチファクトにより引き起こされる球表面の変形（下記では、「ホーン（ｈｏｒｎ）」と称される）が、黄および赤の色付けにより、より低い品質の領域として強調表示される。

これは、サーフェス抽出のどの領域が信頼され得るか、どの領域が相対的に大きな偏移を有することが予測されるかに関係する明確な図解の手助けとなる。この例では、アーチファクトにより影響を受けた表面点は、高い信頼性で識別された。このことは、ＣＴにより取得されるデータの有効性が今もなお疑問視されることが多いので、ＣＴの産業用途に対して、最も大きく関連するものである。

ボリューム・データに戻るステップが、アーチファクトによる影響して低質として目立たせ、表面点の近隣でのボクセルの影響評価を行うために行われることがある。

本発明のさらなる発展では、１つまたは複数の幾何学的要素が、品質特性を提供されるサーフェスデータに（または、前記サーフェスデータの選択された部分に）、最適化方法によって（例えば、レーベンバーグ・マルカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）アルゴリズムによって）、後続の方法ステップでフィッティングされる。幾何学的要素は、位置、向き、サイズ、その他についてパラメータ化可能（ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｂｌｅ）であり、あらかじめ決定された幾何学的形状、例えば、点、線、円、平面、球、円筒、円錐、または円環をそれぞれ説明する数学関数を表象する。幾何学的要素は、現実の物体（または、物体の、図面、ＣＡＤモデル、もしくは仕様）の幾何学的形状の全体、または、ボリュームの一部で対応、または、近くなるような方途で選択される。したがって、例えば、２つの球形の幾何学的要素が、図４のサーフェスデータ・レコードにフィッティングされることが好ましく、そのサーフェスデータ・レコードは、２つの金属球からなる図４のボリューム・データ・レコードの物体を表す。

アーチファクトにより引き起こされる、サーフェスデータ・レコードでの誤差（図４のサーフェスデータ・レコードでは、アーチファクトにより引き起こされる「ホーン」）からのフィッティングへの干渉影響を回避するために、少なくとも、これらの干渉影響を可能な限り低く保つために、サーフェスデータに割り当てられる品質特性が、追加的にフィッティングの間、考慮に入れられるものであり、不正確であると評価される表面点が完全に無視され、または、より少なく重み付けされることのいずれかによるものである。このことは寸法計測でこの上なく重要なものである幾何学的要素の、特に厳密なフィッティングの手助けとなる。

代替案として、サーフェスデータが、少なくとも１つの幾何学的要素に、アフィン座標変換（特に、回転、変位、および／またはスケーリング）によりフィッティングされる。この方法では、サーフェスデータは、任意に、基になるボリューム・データ・レコード、例えば、ボリューム・データ・レコードにイメージングされた物体のＣＡＤモデルにフィッティングされる。さらに測定データは、引き続いて明確に定義された位置で測定が実行できるように、所望の座標系についてアライメントされる。サーフェスデータの座標変換では、以前に探知された品質特性が、有利には、上記で説明したように（すなわち、特に、不正確な表面点が完全に無視され、または、より少なく重み付けされることにより）考慮に入れられる。

他の測定点が良好な品質特性を有する場合でも、低い品質特性を伴う表面点の直接の近隣では、相対的に大きな不確定度を有するということが予測される。このため、本発明の有利な実施形態では、平滑化フィルタが品質特性に適用されることによって、近隣にある測定点の元々算出された品質特性がさらに含まれる。

また、代替的に、その内部では、さらなる測定点は考慮に入れられない安全距離が、本発明の好都合な構成では、低い品質特性を伴う表面点の周りでセットアップされる。

他方で、幾何学的要素を測定データにフィッティングすることは、多くの表面点が、あまりにも低い品質特性の故に所定の領域から破棄されると、不安定な結果を招くことがある。例えば、円を測定点にフィッティングするときに小さな円断片の領域からの点のみが考慮に入れられる（強いアーチファクトが、残りの領域で発生するため）と、円パラメータ（すなわち、円の中心点の座標、および半径）のフィッティングは、経験的に、比較的大きな不確定度により影響される。本発明の好ましい構成では、近隣にある表面点の重み付けが、さらに、個々の表面点の重み付け因子を算出するときに考慮に入れられるのは、この理由のためである。このように、測定点は好ましくは、良好な品質特性を伴う非常にわずかな測定点が相対的に近い近隣に存在する場合には、低い品質特性にもかかわらず取り扱われる。

少なくとも１つの幾何学的要素をサーフェスデータにフィッティングすること、または、サーフェスデータを少なくとも１つの幾何学的物体にフィッティングすることに対する他の代替案では、サーフェスデータ・レコードが、割り当てられる品質特性を考慮に入れて、別のサーフェスデータ・レコードにフィッティングされる（データ融合）ように最終的に行われる。したがって、例えば、物体の複数の測定は、異なる記録パラメータによって実行され得るものであり、各々の事例での測定は、より正確な測定結果を、物体の所定の領域に対して有する。個々の測定の利点が、データ・レコードを融合することにより組み合わされる（または、言い換えると、測定の欠点が埋め合わせをされる）。

品質特性は、２つの異なる方途で使用され得る。

− データ・レコードのアライメントを、互いとの関係で算出する（座標系の並進および回転）とき、考慮に入れられるのは、主として、可能な場合、高品質をすべての測定で有する点である。このことが、より正確なアライメントを達成する。

− データ・レコードが、互いとの関係でアライメントされた後、どこで個々の測定の測定点が、最終的な結果に組み込まれるかを判断されなければならない。１つの測定のみが高い局所品質を有する領域に対しては、この測定のサーフェス情報項目が採用されるならば好都合である。複数の測定が、同等の局所品質をこの領域で有するならば、個々の測定のサーフェス情報項目からの平均値（または、重み付けされた平均値）が、好都合に決定および使用される。

本発明のさらなる発展では、不確定度または不確定な寄与が、各々の個々の表面点に対して品質特性から推定され、それらの不確定度または不確定な寄与から、物体固有の測定不確定度が引き続いて推定され得る。

本発明のさらなる発展では、品質特性は、理想的な記録パラメータを、測定または測定系列に対して決定するために使用される。そのことが複雑である故に、コンピュータ断層撮影は、測定結果がユーザの経験に非常に強く依存的である測定方法である。ＣＴで測定される物体の向き、および、選択された記録パラメータ（特に、Ｘ線電圧、Ｘ線のプレフィルタリング、および、投影画像を記録するときの角度増分）が、現在では、大部分がユーザの経験によりセットされる、重要な影響を与える因子である。オペレータ支援をほとんど伴わないこれらの影響を与える因子の１または複数の最適化を実行することができるように、個々の投影データ・レコードの品質を、可能な限り、客観的、かつ、多くの自動化によって影響評価を行うことが必要であり、その目的で要される情報が、本発明による方法により供給される。測定される物体の最適化された向きを決定すること、または、最適化された記録パラメータを決定することが、本発明の範囲内で、特に、異なる向き、または、変動する記録パラメータによって現実に実行またはシミュレートされ、測定されることになる構成要素の試験測定によって実行される。最適化された向き、または、最適化された記録パラメータを決定することができるように、次いで、向きまたは記録パラメータのどの変動が、最も有望な結果を供給するかについて判断が行われる。この目的で、個々の表面点の品質に関する情報が活用される。物体の、測定される領域または特徴に対して、向きまたは記録パラメータが、最適化されることを意図されるかが、この事例では、最適化プロセスに対して定義される。引き続いて、すべてのパラメータは、ボリュームまたはサーフェスが、とりわけこれらの領域でのデータの計測評価について、良好な品質を有するという目標によって最適化される。関心領域ではない領域で発生するアーチファクトは、したがって、実際の寸法測定に害のある影響を与えないならば、受け入れられる。

最適化される記録パラメータは、特に、Ｘ線管の加速電圧、Ｘ線放射のプレフィルタリング、回転テーブル上の構成要素の向き、角度増分の数および分布、ならびに、Ｘ線スポットのサイズである。

本発明のさらなる発展では、品質特性は、反復して動作するサーフェス抽出アルゴリズムの事例では、入力データとして使用される。例えば、探索ビームの長さは、低質と評価される表面点の事例では、正しい位置を可能な限り厳密に見出すために長くされる。対照的に探索ビームは、良好と評価される表面点では、計算時間を節約するために短くされる。また、追加的に、品質特性は好ましくは、打ち切り判定基準として、サーフェスを反復的に見出す間、個々の表面点に対して使用される。このことは、計算時間を過度に長くすることのない、アーチファクトに影響される領域でのより大きな数の反復を助ける。

表面点の探知された品質特性は、同様に、様々な測定の品質または不確定度を、互いとの関係で比較するために使用され得る。表面点の探知された品質特性は、同様に、様々な抽出アルゴリズムの能力を互いとの関係で比較し、または、アルゴリズムのパラメータを最適化するために使用され得る。

すべての上述した応用は、基準測定、例えばＣＡＤデータからの事前のナレッジを要さず、基準測定が可能でない、または、多くの出費を伴って遂行可能であるのみである隠された幾何学的形状に対して遂行可能である。

本発明は、原則としてすべてのボリューム・データまたは断層撮影データに対して応用可能であり、Ｘ線コンピュータ断層撮影のみに制約されない。応用が考え得る分野は、例えば、磁気共鳴イメージングおよび超音波断層撮影である。

好都合な実施形態では、本発明によるシステムは、本発明の方法を実行するように構成されるコンピュータ・プログラム（ソフトウェア）により形成され、それによって、この方法は、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に自動的に実行される。本発明によるシステムの実施形態は、さらに、上述のコンピュータ・プログラムが記憶される機械可読データ媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭまたはハード・ディスク・ドライブ）や、コンピュータ・プログラムが実行可能な方式でインストールされるコンピュータである。

本発明の方法を実装するコンピュータ・プログラムは、本発明の範囲内で、独立したソフトウェア・アプリケーションであり得るものであり、そのアプリケーションは、独立した状態で、例えばパーソナル・コンピュータ上で、実行可能である。代替的に、本発明の方法を実装するコンピュータ・プログラムは、断層撮影スキャナの、特に、産業用コンピュータ断層撮影スキャナの、制御および評価ソフトウェアの追加導入され得るコンポーネントとして、特に、ソフトウェア・モジュールとして実施され得る。

本発明のシステムの特殊な実施形態は、本発明の方法を実装する制御および評価ソフトウェアを備える断層撮影スキャナ、特に、産業用コンピュータ断層撮影スキャナである。

以下に、本発明の例示的な実施形態を、図面を基にして解説する。

ボリューム・データから抽出されるサーフェスデータの局所品質を決定するシステムの概略的な図解を示す図である。 図１のシステムによって実行される方法の概略的なフローチャートを示す図である。 コンピュータ断層撮影により生成されるボリューム・データ・レコードの内部の、探索ビームに沿ったグレースケール値プロファイルの概略的な線図を示す図である。 コンピュータ断層撮影により生成される、物体のボリューム・データ・レコードのスライス画像を示す図であり、前記物体は、互いに対して接する２つの鋼球により形成される。 ３次元視覚化で、図４のボリューム・データ・レコードから導出されるサーフェスデータ・レコードを示す図であり、前記サーフェスデータ・レコードの表面点は、それらの表面点のそれぞれの品質の規定によって、異なる形で色付けされる。 上下に画像化された３つの線図で、図４のボリューム・データ・レコードを通る、異なる探索ビームに沿った３つのグレースケール値プロファイルを示す図であり、上側の線図は、高品質の表面点の近隣でのグレースケール値曲線を示し、中間の線図は、平均的な品質の表面点の近隣でのグレースケール値曲線を示し、下側の線図は、低品質の表面点の近隣でのグレースケール値曲線を示す。

互いに対応する、部分、次元、および構造は常に、同じ参照符号を、すべての図で付与される。

図１は、非常に概略的な単純化で、ボリューム・データから抽出されるサーフェスデータの品質を決定するシステム１を示す。

システム１のコア要素は、コンピュータ・プログラム２である。図１に示されるように、コンピュータ・プログラム２は、実行可能な方式で作業コンピュータ（ｗｏｒｋ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３にインストールされる。例として、作業コンピュータ３は、従来の方式で、入力および出力手段や、スクリーン４が備え付けられる、従来のパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）である。作業コンピュータ３およびスクリーン４は、同様に、より広範な意味で、システム１の構成物を表す。

産業用コンピュータ断層撮影スキャナ５は、システム１の、任意の構成要素である。従来のように、コンピュータ断層撮影スキャナ５は、Ｘ線源６と、図１において例示される、物体１０を回転可能に支える軸８回りで回転可能な回転板９を伴う回転テーブル７と、平面Ｘ線検出器１１と、制御コンピュータ１２とを備え、制御コンピュータ１２上に、制御ソフトウェア１３が、実行可能な方式でインストールされる。

作業コンピュータ３およびコンピュータ断層撮影スキャナ５は、直接または間接的に、データ転送のために、データ転送経路１４によって接続される。データ転送経路１４は、有線またはワイヤレスのデータ転送ネットワーク、例えばＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）である。任意で、データ転送経路１４は、コンピュータ断層撮影スキャナ５と作業コンピュータ３との間で転送されるデータを一時的または永続的に記憶するためのデータ・メモリ（ここでは、明示的に描写されない）を含有する。

本発明による方法のコアに先行するプロセスでは、ボリューム・データ・レコードＶが、コンピュータ断層撮影スキャナ５によって記録される。この目的で、回転板９上で支えられる物体１０は、軸８回りで回転させられ、このプロセスでは、Ｘ線源６によって、Ｘ線照射Ｒ（より精密には、Ｘ線コーン・ビーム）により照射される。軸８を横切る異なる投影での物体１０を示す多数の投影画像Ｐが、物体１０の継続的な回転のもとで、Ｘ線源６に対向配置されるＸ線検出器１１によって記録される。

投影画像Ｐは、制御コンピュータ１２に供給される。制御ソフトウェア１３は、数値的な、逆投影、または、任意の他の再構築アルゴリズムを使用して、投影画像Ｐからボリューム・データ・レコードＶを算出する。

本発明の好ましい実施形態では、制御ソフトウェア１３はさらに、表面点がボリューム・データ・レコードＶから探知される物体１０のサーフェスを再現するサーフェスデータ・レコードＯを、ボリューム・データ・レコードＶから、上述したサーフェス決定方法の１つを使用して算出する。ボリューム・データ・レコードＶ、および、関連付けられるサーフェスデータ・レコードＯは、コンピュータ断層撮影スキャナ５により、データ転送経路１４を介して作業コンピュータ３に供給される。

より詳細には、下記で図２に基づいて説明される、サーフェスデータ・レコードＯの、個々の表面点の品質を決定する方法は、作業コンピュータ３で実装されるコンピュータ・プログラム２を実行する間に実行される。ボリューム・データ・レコードＶ、および、関連付けられるサーフェスデータ・レコードＯは、方法に対する入力変数としてコンピュータ・プログラム２に供給される。コンピュータ・プログラム２は、その方法を実行するためのパラメータとして、記述された（ｓｔａｔｅｄ）測定Ｍを用い、記述された測定Ｍは、サーフェスデータ・レコードＯの３次元座標を、ボリューム・データ・レコードＶのボクセルに、空間的に関係付ける。ゆえに、コンピュータ・プログラム２は、記述された測定Ｍを使用して、サーフェスデータ・レコードＯの各々の表面点が、記録された物体１０の内部で、同じ場所（空間点）を再現するボリューム・データ・レコードＶの関連付けられるボクセルと相関させる立場に置かれる。さらに、コンピュータ・プログラム２は、方法を実行するためのパラメータとしてのスキャニング増分（ｓｃａｎｎｉｎｇ ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）Ｓに関係する仕様、および、スキャニング経路Ｗに関係する仕様を用いる。

上述された測定Ｍ、スキャニング増分Ｓ、およびスキャニング経路Ｗは、本発明の範囲内で、不変の方式で、コンピュータ・プログラム２で実装され得るものであり、構成データの範囲内で、作業コンピュータ３に記憶され得る。代替案として、これらのパラメータが、可変の方式でユーザ・インタラクションによってあらかじめ決定可能に行われ得る。さらなる代替案として、上述された測定Ｍが、メタデータとして、例えば、サーフェスデータ・レコードＯの、または、ボリューム・データ・レコードＶのヘッダで、作業コンピュータ３に供給され得る。

上記で説明した入力データを基にして、コンピュータ・プログラム２は、探索ビーム、すなわち、数学的直線選定を、第１のステップ２０で、サーフェスデータ・レコードＯから選択される特定の表面点に対して探知するものである。この探索ビームが考察される表面点を通過し、プロセスでは、サーフェスデータ・レコードＯの表面点により定義されるサーフェスに対して垂線方向であるように行う。

コンピュータ・プログラム２は、いくつかの空間点をスキャニング増分Ｓおよびスキャニング経路Ｗを基にして探知するものである、前記空間点は、探索ビームにより定義される、考察される表面点の近隣でのボリューム・データ・レコードＶおよびサーフェスデータ・レコードＯによりカバーされる空間ボリュームの内部にあるものである。グレースケール値が、各々の空間点に割り当てられるものであり、前記グレースケール値は、空間点を包囲するボリューム・データ・レコードＶのボクセルのグレースケール値から（例えば、トリリニア補間により）算出される。

コンピュータ・プログラム２は、図３に例示されるように、ボクセルのグレースケール値を組み合わせてグレースケール値プロファイルＧを形成する。ゆえに具体的には、グレースケール値プロファイルＧは、探索ビームに沿って選択されたボリューム・データ・レコードＶのボクセルのグレースケール値のシーケンスを再現するグレースケール値リスト（特に、ソフトウェア技術の意味の範囲内での配列）である。

このように探知されたグレースケール値プロファイルＧに対して、コンピュータ・プログラムは、関連付けられる勾配プロファイルＤを、後続のステップ２１で算出するものであり、前記勾配プロファイルは、探索ビームに沿ったグレースケール値プロファイルＧの数学的−数値的導関数を表す。コンピュータ・プログラム２は、基準プロファイルとして記憶されたガウス関数を、この勾配プロファイルＤに、後続のステップ２２で、非線形最適化アルゴリズム、特にレーベンバーグ・マルカート・アルゴリズムを使用してフィッティングする。さらに、ステップ２３で、コンピュータ・プログラム２は、グレースケール値プロファイルＧの最大勾配ＭＧ（勾配プロファイルＤの最大値に対応する）を勾配プロファイルＤから決定する。

ステップ２４において、コンピュータ・プログラム２は、勾配プロファイルＤからのフィッティングされたガウス関数の平均偏移（残差）を、勾配プロファイルＤを基にして、および、フィッティングされたガウス関数のステップ２２で決定されたパラメータＦを基にして決定する。

ステップ２５において、ステップ２１から２４と並行して、コンピュータ・プログラム２は、グレースケール値プロファイルＧから、点鏡映により、グレースケール値プロファイルＧから導出される鏡映プロファイルからのグレースケール値プロファイルＧの偏移（残差）を決定する。

コンピュータ・プログラム２は、ステップ２６において、ステップ２５から結果として生じる二乗平均平方根値ＲＳ、ステップ２２でフィッティングされたガウス関数のパラメータＦ（特に、ガウス関数の幅から）、勾配プロファイルＤからのフィッティングされたガウス関数の、ステップ２４で探知された二乗平均平方根値ＲＦ、および、ステップ２３で決定された最大勾配ＭＧから、それぞれ１つの品質特性Ｑ_ＲＳ、Ｑ_Ｆ、Ｑ_ＲＦ、およびＱ_ＭＧを決定するものであり、これらの品質特性Ｑ_ＲＳ、Ｑ_Ｆ、Ｑ_ＲＦ、およびＱ_ＭＧは、各々、考察される表面点の品質に関する記述を含有する。個々の品質特性Ｑ_ＲＳ、Ｑ_Ｆ、Ｑ_ＲＦ、およびＱ_ＭＧの比較可能性を確実にするために、これらの変数は常に、０から１の間の値レンジに正規化される。図２において単純化された図解から外れ、単一の品質特性Ｑ_Ｆが、フィッティングされたガウス関数のパラメータＦに対して算出される場合、これらのパラメータＦが複数の個々の品質特性にマッピングされることがある。

後続のステップ２７では、コンピュータ・プログラム２は、全体的な品質特性Ｑを、個々の品質特性Ｑ_ＲＳ、Ｑ_Ｆ、Ｑ_ＲＦ、およびＱ_ＭＧから、重み付けされた平均化により算出する。

上記において、ステップ２０から２７を基にして説明した方法サイクルは、コンピュータ・プログラム２により、サーフェスデータ・レコードＯの各々の表面点に対して繰り返される。それぞれ結果として生じる全体的な品質特性Ｑの値は、この事例では、品質認定されたサーフェスデータ・レコードＯ’に記憶され、前記品質認定されたサーフェスデータ・レコードは、サーフェスデータ・レコードの各々の表面点に対して、それぞれの表面点の３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）、および、関連付けられる全体的な品質特性Ｑを含有する。

任意に、各々の事例では、コンピュータ・プログラム２は、下記で説明する機能モジュール３０、３１、および３２の、１つまたは複数を含有し、それらの機能モジュールによって品質認定されたサーフェスデータ・レコードＯ’は、さらに、任意の他の方途で、自動的に、または、作業コンピュータ３のユーザによる、対応する要求にしたがって、のいずれかで、表示または処理される。

機能モジュール３０は、品質認定されたサーフェスデータ・レコードＯ’に含有される全体的な品質特性Ｑを含めて直感的に理解可能な表示のために役立つ。機能モジュール３０の範囲内でサーフェスデータ・レコードＯ’に内包される全体的な品質特性Ｑは、初期には、スクリーン４上でのサーフェスデータ・レコードＯ’の偽色表示に対し、記憶された配色を基にして、または、ユーザによりあらかじめ決定可能である配色を基にして、関連付けられる色値にマッピングされる。上述したように、および、図６で鮮明に解明されるように、サーフェスデータ・レコードＯ’の全体的な品質特性Ｑは、プロセスでの３つの色、すなわち：
− 高い全体的な品質特性Ｑを伴う表面点に対する緑、
− 平均の全体的な品質特性Ｑを伴う表面点に対する黄、および、
− 低質の全体的な品質特性Ｑを伴う表面点に対する赤、
の１つにマッピングされる。

図５には、２つの金属球により例示的に形成される物体１０の対応する偽色表示が、概略的に描写されている。

機能モジュール３１は、あらかじめ決定された幾何学的要素を、サーフェスデータ・レコードＯの表面点に、最適化アルゴリズムを使用してフィッティングするように構成される。サーフェスデータ・レコードＯ’に含有される全体的な品質特性Ｑは、このフィッティング・プロセスに重み付け因子として含まれる。関連付けられる全体的な品質特性Ｑが、あらかじめ決定された閾値を下回る表面点は、フィッティングの間は無視される。

最後に、機能モジュール３２は、サーフェスデータ・レコードＯ’の表面点を、１または複数の、あらかじめ決定された幾何学的要素、または、あらかじめ決定されたモデル（例えば、ＣＡＤモデル）に、アフィン座標変換（すなわち、表面点の座標の、回転、変位、およびスケーリングの、パラメータ化可能な組み合わせ）によってフィッティングするように構成される。このフィッティングの事例でもまた、サーフェスデータ・レコードＯ’に含有される全体的な品質特性Ｑは、重み付け因子として含まれる。

本発明は特に、上記で説明した例示的な実施形態を基にして明確になるが、本発明は、その例示的な実施形態に制約されない。本発明のさらなる実施形態は、特許請求の範囲、および、上記の説明から導出され得る。特に、図２を基にして説明した方法のステップ２０は、コンピュータ・プログラム２が、接線方向区域の内部のグレースケール値を、探索ビームにより定義されるグレースケール値プロファイルの代わりに探知する程度に修正され得るものであり、前記接線方向区域は、サーフェスデータ・レコードＯの考察される表面点でのサーフェスに接して配置されるものである。それぞれの表面点に割り当てられる全体的な品質特性Ｑを決定するための判定基準として、この事例でのコンピュータ・プログラム２は、特に、選択されたグレースケール値の均一性、および、これらのグレースケール値のノイズを特徴付ける特性を決定する。

１ システム
２ コンピュータ・プログラム
３ 作業コンピュータ
４ スクリーン
５ コンピュータ断層撮影スキャナ
６ Ｘ線源
７ 回転テーブル
８ 軸
９ 回転板
１０ 物体
１１ Ｘ線検出器
１２ 制御コンピュータ
１３ 制御ソフトウェア
１４ データ転送経路
２０〜２７ ステップ
３０〜３２ 機能モジュール
Ｖ ボリューム・データ・レコード
Ｒ Ｘ線放射
Ｐ 投影画像
Ｏ サーフェスデータ・レコード
Ｍ 記述された測定
Ｓ スキャニング増分
Ｗ スキャニング経路
Ｇ グレースケール値プロファイル
Ｄ 勾配プロファイル
ＭＧ （最大）勾配
Ｆ パラメータ
ＲＳ 二乗平均平方根値
ＲＦ 二乗平均平方根値
Ｑ_ＲＳ 品質特性
Ｑ_Ｆ 品質特性
Ｑ_ＲＦ 品質特性
Ｑ_ＭＧ 品質特性
Ｑ 全体的な品質特性
Ｏ’ （品質認定された）サーフェスデータ・レコード

Claims (10)

1. サーフェス決定方法によってボリューム・データ・レコード（Ｖ）から抽出されるサーフェスデータ（Ｏ）の局所品質を決定する方法であって、前記ボリューム・データ・レコード（Ｖ）は、ボクセルの３次元行列を含み、該ボクセルの各々は、該ボクセルに割り当てられるグレースケール値を有し、前記サーフェスデータ（Ｏ）は、前記ボリューム・データ・レコード（Ｖ）から抽出されるいくつかの表面点を含み、
   前記方法は、各々の前記表面点に対して、以下のことが実行される方法：
   − 近隣が、前記ボリューム・データ・レコード（Ｖ）で決定され、
   − 少なくとも１つの品質特性（Ｑ）が、前記近隣からのボクセルの前記グレースケール値の曲線から導出され、前記品質特性は、それぞれ考察される前記表面点の前記品質を特徴付け、
   − 前記品質特性（Ｑ）または各々の前記品質特性が、それぞれ考察される前記表面点の座標とともに方法結果（Ｏ’）として出力される。
2. 探索ビームが、それぞれ考察される前記表面点の近隣として前記ボリューム・データ・レコード（Ｖ）で決定され、
   前記探索ビームは、前記表面点により形成される前記サーフェスに対して垂線方向に、または該垂線から所定の角度までで偏移するように延在する、請求項１に記載の方法。
3. − グレースケール値プロファイル（Ｇ）の鮮鋭度に対する測定量、および／または、前記グレースケール値プロファイル（Ｇ）のコントラストに対する測定量、および／または、前記グレースケール値プロファイル（Ｇ）のノイズに対する測定量、および／または、記憶された基準プロファイルからの前記グレースケール値プロファイル（Ｇ）の偏移に対する測定量、および／または、前記グレースケール値プロファイル（Ｇ）の対称性に対する測定量、および／または、前記グレースケール値プロファイル（Ｇ）の単調な性質に対する測定量が、前記探索ビームに沿って、前記それぞれ考察される表面点の前記品質に対する判定基準として決定され、
   − 前記品質特性（Ｑ）または複数の前記品質特性の少なくとも１つが、前記判定基準または各々の前記判定基準を考慮に入れて導出される、請求項２に記載の方法。
4. − 前記サーフェスに対する代替的点が、前記探索ビームに沿って、少なくとも１つの異なるサーフェス決定方法によって決定され、
   − 前記代替的点または各々前記代替的点からのそれぞれ考察される前記表面点の前記偏移に対する測定量が、それぞれ考察される前記表面点の前記品質に対する判定基準として使用され、
   − 前記品質特性（Ｑ）または複数の前記品質特性の少なくとも１つが、前記判定基準を考慮に入れて導出される、請求項２または３に記載の方法。
5. 接線方向区域が、前記ボリューム・データ・レコード（Ｖ）においてそれぞれ考察される前記表面点の近隣として決定され、前記接線方向区域は、それぞれ考察される前記表面点において、前記表面点により形成される前記サーフェスに対して接線方向である、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. − 前記グレースケール値の前記ノイズに対する測定量、および／または、均一性に対する測定量が、前記接線方向区域の内部において、それぞれ考察される前記表面点の前記品質に対する判定基準として決定され、
   − 前記品質特性（Ｑ）または複数の品質特性の少なくとも１つが、前記判定基準または各々の判定基準を考慮に入れて導出される、請求項５に記載の方法。
7. 前記品質特性（Ｑ）は、前記サーフェスデータ（Ｏ）を決定することと並行して探知される、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. パラメータ化可能な少なくとも１つの幾何学的物体が、前記品質特性（Ｑ）を考慮に入れて前記サーフェスデータ（Ｏ）にフィッティングされ、または、前記サーフェスデータ（Ｏ）が、少なくとも１つの幾何学的要素、もしくは、他の表面データ・レコードに、前記品質特性（Ｑ）を考慮に入れてアフィン座標変換によりフィッティングされる、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
9. 前記サーフェスデータ（Ｏ）が、前記割り当てられた品質特性（Ｑ）に基づいて修正されたデータ・レコードに変換され、該修正されたデータ・レコードは、修正された色値が、前記品質特性（Ｑ）を考慮に入れて、前記表面点に対して算出され、および前記表面点に割り当てられることによって、スクリーン（４）上、またはプリントアウトでの、表示に用いられる、請求項１から８のいずれかに記載の方法。
10. 請求項１から９のいずれかに記載の方法を実行するように構成され、ボリューム・データ・レコード（Ｖ）から抽出されるサーフェスデータ（Ｏ）の前記局所品質を決定するシステム。

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