JP2018500091A - 医療画像編集 - Google Patents

Abstract

本発明は、医療画像編集に関する。医療画像編集プロセスを容易にするために、プロセッサユニット５２、出力ユニット５４、及びインターフェースユニット５６を備える医療画像編集デバイス５０が提供される。プロセッサユニット５２は、関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供するように構成される。３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含む。表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含み、各頂点には、ランキング値が割り当てられる。プロセッサユニット５２は、決定された関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別するようにさらに構成される。この識別は、関心点に対する検出された近接距離と割り当てられたランキング値の関数に基づく。出力ユニット５４は、３Ｄ表面モデルの視覚的表現を提供するように構成される。インターフェースユニット５６は、ユーザのインタラクションによって、３Ｄ表面モデルの視覚的表現の中の関心点を決定するように構成される。インターフェースユニット５６は、所期の頂点を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって３Ｄ表面モデルを修正するようにさらに構成される。一例では、出力ユニット５４は、３Ｄ表面モデルをユーザ５８に対して直接表示するように構成されたディスプレイである。

Description

本発明は、医療画像編集に関し、詳細には、医療画像編集デバイス、医療イメージングシステム、医療３Ｄ表面モデルを編集する方法、コンピュータプログラムエレメント、及びコンピュータ可読媒体に関する。

医療画像編集、たとえば医療画像セグメンテーションは、医療画像によってもたらされる情報に対処するための手順である。これは、外科手術計画及びシミュレーション、放射線療法計画、並びに疾病の進行を追跡するために重要な役割を担う。医療画像編集では、たとえば自動化された画像セグメンテーションを提供するために、コンピュータが使用される。ＷＯ２００７／０３４４２５ Ａ３は、複数の部分的な変換を使用して、幾何学的モデルを画像データに適合させる方法に関する。しかし、特に低コントラスト、ノイズ、及び他のイメージング不明瞭を伴う医療画像について正確さと精度を確保するためには、放射線科医など訓練を受けた医療関係者によって実施される医療画像編集は、時間がかかるものになり得る。

医療画像編集プロセスを容易にする改善された技法が求められている。

本発明の目的は、独立請求項の主題によって解決され、さらなる実施形態が従属請求項に組み込まれている。本発明の以下に記載の態様は、医療画像編集デバイス、医療イメージングシステム、医療３Ｄ表面モデルを編集する方法、コンピュータプログラムエレメント、及びコンピュータ可読媒体にも適用されることに留意されたい。

本発明によれば、プロセッサユニット、出力ユニット、及びインターフェースユニットを備える医療画像編集デバイスが提供される。プロセッサユニットは、関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供するように構成される。３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含む。表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含む。各頂点には、ランキング値が割り当てられる。プロセッサユニットは、決定された関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別するように構成される。この識別は、関心点に対する検出された近接距離と割り当てられたランキング値の関数に基づく。

利点として、本発明は、３Ｄ表面モデルの所期の頂点、たとえば変換しようとする頂点のセット内の参照頂点を、ユーザ、たとえば医療関係者が見つけ出し拾い上げることを容易にする。所期の頂点の識別は、検出された近接距離と割り当てられたランキング値とに基づく。これは、３Ｄビューワ内での編集中、閉塞が３Ｄメッシュビューワ内で視界を妨げているときでさえ、ユーザが無理なく所期の頂点を把握することを可能にする。同様に、等高線を有する２Ｄビューでは、所期の頂点が現在の可視平面内で見えず、その手前又は奥にあるときでさえ、ユーザは、依然としてそれを容易に把握することができる。これは、インタラクティブな編集ステップにおける手作業を削減し、したがって作業の流れを改善する。

一例によれば、ランキング値は、隅部を形成すること、接合部の一部であること、相対曲度、及び解剖学的意味からなる群の少なくとも１つを含む様々なランキングカテゴリに関連付けられる。

さらなる例によれば、プロセッサユニットは、関心物体の２Ｄ医療画像を提供し、３Ｄ表面モデルを通るセクションの２Ｄ表現を、２Ｄ医療画像の上に、組み合わされた２Ｄ画像としてオーバーレイするようにさらに構成される。２Ｄ表現及び２Ｄ医療画像は、互いに位置合わせされる。また、プロセッサユニットは、組み合わされた２Ｄ画像内でマッチする関心点を示すように構成される。また、プロセッサユニットは、組み合わされた２Ｄ画像内の示されたマッチする関心点を変位させることによっても修正することを提供するように構成される。

本発明によれば、医療画像獲得デバイスと、上述の例のうちの１つによる医療画像編集デバイスとを備える医療イメージングシステムもまた提供される。医療画像獲得デバイスは、３Ｄ表面モデルを修正するための画像データを提供するように構成される。

本発明によれば、医療３Ｄ表面モデルを編集する方法もまた提供され、この方法は、以下のステップを含む。
ａ）関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供するステップ。３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含む。表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含み、各頂点には、ランキング値が割り当てられる。
ｂ）ユーザのインタラクションによって３Ｄ表面モデルの視覚的表現の中で関心点を決定するステップ。
ｃ）決定された関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別するステップ。識別するステップは、関心点に対する検出された近接距離と割り当てられたランキング値の関数に基づく。
ｄ）所期の頂点を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって３Ｄ表面モデルを修正するステップ。

一例によれば、ステップｃ）は、ユーザインタラクションによって、所期の少なくとも１つの頂点を３Ｄ表面モデルの修正点として選ぶステップを含む。

一例によれば、ステップｃ）では、近接度閾値が提供される。識別するステップは、決定された位置の近接度閾値内で頂点を識別するステップを含む。

さらなる例によれば、ステップｃ）では、識別するステップは、３Ｄ表面モデルの自動スナップ機能として自動的に提供される。

さらなる例によれば、ステップｃ）の前に、ユーザは、ステップｃ）における識別するステップに適用されることになるランキングカテゴリの１つ又は複数を選択することができる。

さらなる例によれば、ステップａ）では、割り当てられるランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する表面小部分に関係する割り当てられた数値ラベルを含む。ステップｂ）の後で、ｂ１）識別するステップのために数値ラベルを選択するステップが提供され、ステップｃ）では、サブステップｃ１）マッチする数値ラベルを有する所期の頂点を識別するステップが提供される。

さらなる例によれば、ステップａ）では、割り当てられるランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する表面小部分に関係する割り当てられた解剖学的ラベルを含む。ステップｂ）の後で、ｂ２）識別するステップのために解剖学的ラベルを決定するステップが提供され、ステップｃ）では、サブステップｃ２）マッチする解剖学的ラベルを有する所期の頂点を識別するステップが提供される。

さらなる例によれば、ステップｃ）は、ｃ３）識別された所期の頂点を表示するステップをさらに含む。識別された所期の頂点は、視覚的に強調される。ステップｄ）は、
ｄ１）修正された３Ｄ表面モデルを表示するステップをさらに含む。

さらなる例によれば、ステップａ）では、ａ１）関心物体の２Ｄ医療画像を提供するステップと、ａ２）３Ｄ表面モデルを通るセクションの２Ｄ表現を、２Ｄ医療画像の上に、組み合わされた２Ｄ画像としてオーバーレイするステップとがさらに提供される。２Ｄ表現及び２Ｄ医療画像は、互いに位置合わせされる。ステップｂ）では、マッチする関心点が、組み合わされた２Ｄ画像内で示され、ステップｄ）では、修正するステップは、組み合わされた２Ｄ画像内の示されたマッチする関心点を変位させることによっても提供される。

本発明では、「医療３Ｄ表面モデル」という用語は、特定の臓器に関係する解剖学的構造のモデル、又は当該の放射線療法治療に対応し得る関心エリアの一般的な形状、たとえば放射線で治療されることになる腫瘍形状に関する。

「３Ｄ表面モデル」という用語は、３次元（３Ｄ）構造又はボリュームを、その表面等高線又は外側等高線を使用することによって幾何学的に表現したものに関する。たとえば、３Ｄ表面モデルは、表面を説明するポリゴンのセットとして定義される。ポリゴンは、三角形とすることができ、柔軟な三角形メッシュによって表されることがある。

３Ｄ表面モデルは、その後、ユーザインタラクションによって患者の状況に適合される基本構造モデルとして提供されてもよい。また、３Ｄ表面モデルは、事前に適合された患者モデルとして提供されてもよく、これは次に、患者の現在の状況にマッチするようにさらに適合される。一例として、３Ｄ表面モデルは、たとえば人の脳のＭＲセグメンテーションのためのテンプレートとして使用される。

「関心物体」又は「関心領域」という用語は、様々な組織クラス、臓器、異常、又は他の生物学的関連構造に対応する患者の解剖学的構造に関する。したがって、物体は、たとえば脳、心臓、肺、肝臓、網膜動脈、さらにはニューロン及び染色体など、細胞構造とすることができる。また、関心物体という用語は、癌、腫瘍、組織変形、及び複数の硬化病変など、患者の異常領域に関することもある。

「頂点（ｖｅｒｔｅｘ、ｖｅｒｔｉｃｅｓ）」という用語は、線又は表面をリンクさせることによって接続される点のセットに関する。ポリゴンのセットによって表される３Ｄ表面モデルの場合、頂点は、３次元空間内の点のリストであり、これらの点は、ポリゴン及びそれらのエッジを接続する。

「小部分」という用語は、構造又はボリュームの一部又は断片、すなわち３Ｄ表面モデルの一部又は領域に関する。

「ランキング値」という用語は、選択するためにランキングを適用することによって、さらに選択するために使用される、割り当てられた、又は関連付けられた値に関する。

関心点の決定及びそれに続く頂点の識別もまた、選択された位置をもたらす（モデルの）空間的場所を選択することと呼ぶことができる。

したがって、「選択された位置」という用語は、直接３Ｄ表面モデル上、たとえば物体の３Ｄ三角形表面上にある位置に関する。「選択された位置」という用語は、幾何学モデルのオーバーレイされた面内等高線を有する所与の画像スライス上の位置にも関する（下記参照）。

「近接度」という用語は、決定された点と頂点との間の相対距離、すなわち点間距離に関する。

本発明は３Ｄ表面モデルに適用されるので、患者又は医療画像は、本発明のために存在しなくてもよいことを理解されたい。

一態様によれば、メッシュ編集アプリケーションの自動スナップ機能、たとえば形状によって制約される表面モデルを使用するモデルベースのセグメンテーションが提供される。３Ｄ表面モデル上のユーザによって、たとえばユーザのマウスクリックによって選択された位置に基づいて、所期の１つ又は複数の頂点、すなわち変換しようとする１つ又は複数の頂点が、選択された位置に対するそれらの距離を介してだけでなく、それらの個々の特性をも介して識別される。個々の特性は、連結性、すなわち接合部、又は湾曲、すなわち隅部など、局所的なメッシュの特徴を含む。また、個々の特性は、たとえば、脳スキャン内の前交連など、標準的な標識点を含む頂点位置の解剖学的意味、又は、医療若しくは生理学的意味、たとえば病変の一部の頂点を含む。この手法は、「参照頂点に対するスナップ」機能と考えてもよい。識別された所期の頂点又は参照頂点は、「グラブ」「プル」「局所的な曲げ」又は「移動」とすることができるメッシュ変形のための基礎頂点として使用することができる。

本発明のこれらの、及び他の態様は、以下に記載の実施形態から明らかになり、またそれらを参照して解明されることになる。

本発明の例示的な実施形態について、以下の図面を参照して以下で述べる。

医療３Ｄ表面モデルを編集するための方法の基本的な方法ステップの一例の図である。 ３Ｄ表面モデルの一例図である。 方法のさらなる例図である。 方法のさらなる例図である。 方法のさらなる例図である。 方法のさらなる例図である。 図６におけるモデル編集操作の一例図である。 一例による医療画像編集デバイス図である。 一例による医療イメージングシステム図である。

図１は、医療３Ｄ表面モデルを編集するための方法１００の基本的なステップを示す。方法１００は、以下のステップを含む。

ステップａ）とも称する第１のステップ１０２では、関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデル１２が提供される。３Ｄ表面モデル１２は、複数の表面小部分１４を含む。表面小部分１４は、それぞれがいくつかの頂点１６を含む。各頂点１６には、ランキング値１８が割り当てられる。

ステップｂ）とも称する第２のステップ１０４では、３Ｄ表面モデル１２の視覚的表現の中の関心点２０がユーザのインタラクションによって決定される。

ステップｃ）とも称する第３のステップ１０６では、決定された関心点２０に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点が所期の頂点２２として識別される。識別することは、関心点２０に対する検出された近接距離２３と割り当てられたランキング値１８の関数に基づく。

ステップｄ）とも称する第４のステップ１０８では、所期の頂点２２を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって３Ｄ表面モデル１２が修正される。

図２は、皮質下脳構造の３Ｄ表面モデル１２の一例を示す。３Ｄ表面モデル１２は、脳梁、脳室、被殻、又は淡蒼球など、複数の下部構造２４を含む。これらの下部構造２４は、線２６で示されている接合部で接続される。たとえば、脳梁と脳室を接続する接合部は、点線２８で示されている。被殻と淡蒼球は、破線３０で示されている接合部で接続される。さらに、「隅部」３２（点として示されている）があり、これらは局所的に高い曲率を有する。これらの下部構造２４、接合部２６、及び隅部３２もまた、３Ｄ表面モデル１２の表面小部分１４と称する。手動編集ステップでは、たとえば接合部２６及び隅部３２を含めて、表面部分１４のいくつかの部分が、手動又はインタラクティブな編集にとってより魅力的又は重要である。したがって、ステップ１０２、すなわちステップａ）では、これらの小部分１４の頂点１６（図示せず）、すなわち接合部２６及び隅部３２には、異なるランキング値１８が割り当てられる。

次に図１を参照すると、ステップ１０６、すなわちステップｃ）では、所期の頂点２２を識別するために関心点２０に対する検出された近接距離２３と割り当てられたランキング値１８を組み合わせる様々な関数がある。たとえば、この関数は、
ｄ＊Ｌ
として定義することができ、ここで、ｄは検出された近接距離であり、Ｌはランキング値である。

一例では、図２における接合部２６及び隅部３２の頂点など手動編集にとってより重要な頂点１６には、０．１のランキング値（Ｌ＝０．１）が割り当てられ、一方、他には、１のランキング値（Ｌ＝１）が割り当てられる。このようにして、たとえば接合部２６及び隅部３２の頂点１６は、最も近い非隅部かつ非接合部の頂点に対する距離が９分の１であるにもかかわらず、所期の頂点２２として拾い上げられることになる。

ステップｄ）での修正するステップは、編集のために３Ｄ表面モデルを適合又は変形させることを含む。たとえば、修正することは、（より抽象的な、又はより一般化された、又はより単純化された）３Ｄ表面モデルを（たとえば患者の）現在の状況によりよく適合させるために提供される。

「変形させる」という用語は、３Ｄ表面モデルを全面的に、すなわち３Ｄ表面モデル全体、又は局所的に、すなわち１つの表面小部分若しくは複数の表面小部分を幾何学的に変換することに関する。幾何学的変換は、平行移動、回転、弾性ワーピング、引き伸ばし、又は別の形態の変換とすることができる。

一例では、３Ｄ表面モデルを関心領域とマッチさせるために、修正がもたらされる。「マッチさせる」という用語は、３Ｄ表面モデルがたとえば画像表現内の物体の表面の領域に対して共形となるまで、３Ｄ表面モデルが幾何学的に変形されることを意味する（やはり下記参照）。

したがって、修正は、たとえば３Ｄ表面モデルを表す３Ｄメッシュを編集することによる３Ｄボリュームの編集である。

一例として、３Ｄ表面モデルの修正（又は）変形は、ガウス変換として提供される。

上記の方法によれば、所期の頂点は、３Ｄ表面モデル上の選択された点に対するその近接度とランキング値とに基づいて識別され、次いで、たとえば画像データを精密にマッチさせるために３Ｄ表面モデルを修正するための基礎頂点として使用される。手動編集ステップでは、２つ以上の領域が接続される３Ｄ接合部、又は局所的に高い曲率を有する３Ｄ「隅部」など、３Ｄ表面モデルのいくつかの部分が、通常、インタラクションによる編集にとってより魅力的である。医療関係者などユーザは、一般に、魅力的な部分から所期の頂点を拾い上げ、たとえばマウスを用いた「グラブ」「プル」「局所的な曲げ」又は「移動」によって３Ｄ表面モデルを変形する。しかし、３Ｄメッシュビューワでは、所期の頂点又は点をグラブすることは時間がかかることがある。なぜなら、所期の頂点のビューが遮断されることがあるからである。これは、所期の頂点が現在の可視平面内で見えないことがあるので２Ｄビューでも起こる。これらの魅力的な部分の頂点に異なるランキング値を割り当てることによって、ユーザにとって見えないときでさえ、所期の頂点を見つけることができる。ユーザがたとえばマウスクリックによって３Ｄ表面モデル上の点を選択したとき、選択された位置により近い魅力的な部分の所期の頂点が識別される。したがって、この方法は、医療画像編集のために所期の頂点を探索するための手作業を削減し、作業の流れを改善する。

一例では、ランキング値１８は、隅部を形成すること、接合部の一部であること、相対曲度、及び解剖学的意味からなる群の少なくとも１つを含む様々なランキングカテゴリに属する。

「隅部を形成する」という用語は、ボリュームの隅部を画定する点に関する。

「接合部の一部である」という用語は、それぞれが接合部の形態で出会う２つの異なる小部分又は下部構造に属する点に関する。

「相対曲度」という用語は、その湾曲関連の特性において湾曲した構造（線又はエッジ）を画定する頂点に関する。たとえば、より強い曲げ線は、より柔らかい曲げ線より大きい曲度を有し、又は換言すれば、小さい半径は、大きい半径より大きい曲度を有する円弧に通じる。しかし、曲度は、いくつかの湾曲、すなわち分離された湾曲したセグメントの数にも関する。

「解剖学的意味」という用語は、標準的な解剖学的標識点、すなわち骨、筋肉、及び血管など特定の構造又は位置を示すように働く解剖学的特徴に関する。また、「解剖学的意味」という用語は、脳の白質、灰白質、及び脳脊髄液空間など、臓器の小領域にも関する。

一例では、「解剖学的意味」は、やはり患者関連の面を割り当てる可能性を提供する医療／生理学的意味にも関する。「医療／生理学的意味」という用語は、癌、組織変形、又は複数の硬化病変など異常領域に関する。

さらなる例では、ステップｃ）は、ユーザインタラクションによって、所期の少なくとも１つの頂点を３Ｄ表面モデルの修正点として選ぶことをさらに含む。

さらなる例では、近接度閾値３４が提供される。識別することは、決定された関心点２０の近接度閾値３４内で頂点１６を識別することを含む。

換言すれば、所期の頂点２０が、近接度閾値３４の最大距離内で探索される。近接度閾値３４は、固定値とすることができる。また、近接度閾値３４は、現在の視野、すなわち立体画像の現在表示されている像面に依存し得る。

さらなる例では、ステップｃ）で、識別することは、３Ｄ表面モデルの自動スナップ機能として自動的に提供される。

自動スナップ機能は、「参照頂点に対するスナップ機能」又は「ランキング値によるスナップ機能」とも称する。たとえば、所期の頂点２０が識別された、又は選ばれた後で、所期の頂点２０は、カーソルによって自動的に拾い上げられる。

さらなる例では、ステップｃ）の前に、ユーザは、ステップｃ）における識別するステップに適用されることになるランキングカテゴリの１つ又は複数を選択することができる。

たとえば、コンテキストメニューが提供されてもよく、たとえば「エッジ点」「接合部点」「解剖学的標識点」及び／又は「異常領域」を含む、それぞれのランキングカテゴリをユーザが選択することを可能にする。このようにして、ユーザは、所期の頂点の候補頂点のリストをさらに制約し、したがって誤った所期の頂点を拾い上げることを防止することができる。

さらなる例示的な実施形態によれば、図３に示されているように、ステップａ）で、割り当てられるランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する表面小部分１４に関係する割り当てられた数値ラベル３６を含む。ステップｂ）の後で、識別するために数値ラベル３６が選択される、ステップｂ１）とも称するステップ１１０が提供される。ステップｃ）では、所期の頂点２２がマッチする数値ラベル３６で識別される、ステップｃ１）とも称するサブステップ１１２が提供される。

このようにして、図２Ａ及び図２Ｂにおける接合部２６及び隅部３２など、関連表面部分１４の頂点１６だけが選択される。さらに、腫瘍など、特定の下部構造２４の頂点１６もまた識別され得る。

さらなる例示的な実施形態によれば、図４に示されているように、割り当てられるランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する表面小部分１４に関係する割り当てられた解剖学的ラベル３８を含む。ステップｂ）の後で、識別するために解剖学的ラベル３８が決定される、ステップｂ２）とも称するステップ１１４が提供される。ステップｃ）では、所期の頂点２２がマッチする解剖学的ラベル３８で識別される、ステップｃ２）とも称するサブステップ１１６が提供される。

これは、所期の頂点の選択又は識別が、ユーザによって選択された解剖学的領域に確実に制約されるようにし、たとえば図２において淡蒼球点ではなく被殻を拾い上げることを防止する。

さらなる例示的な実施形態によれば、図５に示されているように、ステップｃ）は、ｃ３）識別された所期の頂点２２を表示するステップ１１８であって、所期の頂点２２は視覚的に強調される、ステップをさらに含み、ステップｄ）は、ｄ１）修正された３Ｄ表面モデルを表示するステップ１２０をさらに含む。

ステップｃ３）では、視覚的に強調することは、カラーコーディング、コントラストエンハンスメント、輝度エンハンスメント、若しくは識別のためのパターンを提供すること、又は識別された所期の頂点を明滅若しくはフラッシングさせることとして提供されてもよい。

ステップｃ３）における所期の頂点の表示、及びステップｄ１）における３Ｄ表面モデルの表示は、コンピュータ画面、テレビモニタ、ヘッドマウント画面を介してもよく、或いは、この表示は、コンピュータネットワーク又はオーディオビジュアル配信システムを介して別のディスプレイ又は手段に送信されてもよいことを理解されたい。

さらなる例示的な実施形態によれば、図６に示されているように、ステップａ）では、ａ１）関心物体の２Ｄ医療画像４０を提供するステップ１２２と、ａ２）３Ｄ表面モデルを通るセクション４２の２Ｄ表現を、２Ｄ医療画像の上に、組み合わされた２Ｄ画像としてオーバーレイするステップ１２４とがさらに提供される。２Ｄ表現４２及び２Ｄ医療画像４０は、互いに位置合わせされる。ステップｂ）では、マッチする関心点２０が、組み合わされた２Ｄ画像内で示され、ステップｄ）では、修正するステップは、組み合わされた２Ｄ画像内の示されたマッチする関心点を変位させることによっても提供される。

「医療画像」という用語は、Ｘ線イメージングモダリティ、たとえばＣアーム若しくはＣＴ（コンピュータ断層撮影）、又は磁気共鳴（ＭＲ）イメージングモダリティ若しくは超音波イメージングモダリティなど、医療イメージングモダリティによって生成される画像に関する。１つのタイプの画像に加えて、医療画像は、いくつかのソースからの画像の組合せにも関することがある。一例は、構造情報と代謝情報を組み合わせるためのＣＴ画像とＰＥＴ画像の組合せである。また、医療画像は、たとえば解剖学的構造の剛直でない運動を追跡するために、経時的に一体化された画像に関することがあり、これらの画像は、ＭＲＩ、吸入及び呼出ＣＴ、又は４ＤＣＴなど、４Ｄ画像データセットとも称する。

「セクションの２Ｄ表現」という用語は、所与の画像スライス上でオーバーレイされた物体境界を表す３Ｄ表面モデルの面内等高線に関し、この画像スライスは、たとえば軸方向、冠状方向、又は矢状方向のスライスビューなど、スライスごとに立体画像セットを評価するために提供される。たとえば、面内等高線は、表示されている像面と、像面と交差する３Ｄ表面メッシュのエッジとの間で直線と平面の方程式を解くことによって得られる。

図７は、図６におけるモデル編集操作の一例を示す。２Ｄ医療画像４０（図７の左）は、セクションの２Ｄ表現４２、すなわち２Ｄ医療画像４０上にオーバーレイされた等高線を有する、皮質下脳構造の断面図として提供されている。右側にあるのは、皮質下脳構造の３Ｄ表面モデル１２である。所期の頂点２２は、上述の例の１つに従って、たとえば右側被殻上の３Ｄ隅部３２近くでのマウスクリックによって識別される。次いで、識別された所期の頂点２２は、３Ｄ表面モデル１２及び２Ｄ表現４２内でのカラーコーディング、又はコントラストエンハンスメントなどで強調される。所期の頂点２２が現在の可視平面内にない場合、その２Ｄ可視平面は、たとえばユーザが操作している現在のビューを変更することによって、メインビューの隣に「サムネイル」ビューを提供することによって、又は任意の他の好適な方法によって、識別後、マークされ明確に見えるように調整される。ユーザは、たとえば図７において矢印４４として示されている、所期の頂点２２を引くことによって、３Ｄ表面モデル１２に対して直接修正を行うことができる。或いは、ユーザは、修正された可視平面内、又はサムネイルビュー内の組み合わされた２Ｄ医療画像４０内で所期の頂点２２を変位させることができる。

図８は、本発明の例示的な実施形態による医療画像編集デバイス５０を示す。医療画像編集デバイス５０は、プロセッサユニット５２、出力ユニット５４、及びインターフェースユニット５６を備える。プロセッサユニット５２は、関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供するように構成される。３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含む。表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含み、各頂点には、ランキング値が割り当てられる。プロセッサユニット５２は、決定された関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別するようにさらに構成される。この識別は、関心点に対する検出された近接距離と割り当てられたランキング値の関数に基づく。出力ユニット５４は、３Ｄ表面モデルの視覚的表現を提供するように構成される。インターフェースユニット５６は、ユーザのインタラクションによって、３Ｄ表面モデルの視覚的表現の中の関心点を決定するように構成される。インターフェースユニット５６は、所期の頂点を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって３Ｄ表面モデルを修正するようにさらに構成される。一例では、出力ユニット５４は、３Ｄ表面モデルをユーザ５８に対して直接表示するように構成されたディスプレイである。

一例では、医療画像又は画像データは、医療画像編集デバイス５０のために存在しなくてもよい。なぜなら、それが３Ｄ表面モデルに適用されるからである。

さらなる例示的な実施形態によれば、医療画像編集デバイス５０のプロセッサユニット５２は、関心物体の２Ｄ医療画像を提供するように構成される。プロセッサユニット５２は、３Ｄ表面モデルを通るセクションの２Ｄ表現を、２Ｄ医療画像の上に、組み合わされた２Ｄ画像としてオーバーレイするようにさらに構成される。

２Ｄ表現及び２Ｄ医療画像は、互いに位置合わせされる。プロセッサユニット５２は、組み合わされた２Ｄ画像内のマッチする関心点を示すようにさらに構成される。プロセッサユニット５２は、組み合わされた２Ｄ画像内の示されたマッチする点を変位させることによっても修正することを提供するようにさらに構成される。

図９は、医療画像獲得デバイス６０と、前記の例のうちの１つによる医療画像編集デバイス６２とを備える、本発明の例示的な実施形態による医療イメージングシステム２００を示す。医療画像獲得デバイス６０は、３Ｄ表面モデル１２を修正するための画像データを提供するように構成される。

一例では、医療画像獲得デバイス６０は、以下からなる群の少なくとも１つを提供する。
− コンピュータ断層撮影（ＣＴ）デバイス又はＣアームデバイスなどＸ線画像獲得デバイス６４、
− 磁気共鳴（ＭＲ）デバイス６６、
− 経食道心エコー図（ＴＥＥ）デバイス６８、
− 超音波デバイス（さらに図示せず）、
− 陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）デバイス（さらに図示せず）、及び
− 単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）デバイス（さらに図示せず）。

「画像データ」という用語は、医療画像獲得デバイス６０によって提供されるデータ又は信号に関する。これらのデータは、通常、前処理を受けず、又は限られた前処理しか受けず、一般に、身体部分の断面図など医療画像に直接対応しない。

本発明の別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で先の実施形態の１つによる方法の方法ステップを実行するように適合されることによって特徴付けられるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラムエレメントが提供される。

したがって、コンピュータプログラムエレメントはコンピュータユニット上に記憶される可能性があり、このコンピュータユニットもまた、本発明の一実施形態の一部である可能性がある。このコンピューティングユニットは、上記の方法のステップを実施する、又は実施を引き起こすように適合される。さらに、上記の装置の構成要素を操作するように適合される。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように、且つ／又はユーザの命令を実行するように適合させることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリ内にロードされる。したがって、データプロセッサは、本発明の方法を実施するように装備される。

本発明のこの例示的な実施形態は、はじめから本発明を使用するコンピュータプログラムと、更新により既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムとを共に包含する。

さらに、コンピュータプログラムエレメントは、上記の方法の例示的な実施形態の手順を満たすために必要なステップすべてを提供することができる可能性がある。

本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ＣＤ−ＲＯＭなどコンピュータ可読媒体が提示され、コンピュータ可読媒体には、コンピュータプログラムエレメントが記憶されており、そのコンピュータプログラムエレメントについては、先のセクションによって説明されている。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又はそのハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体など好適な媒体上に記憶され、且つ／又はそれらで配信されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線遠隔通信システムを介してなど、他の形態で配信されてもよい。

しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示されてもよく、そのようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリ内にダウンロードすることもできる。本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、コンピュータプログラムエレメントをダウンロードに使用可能にするための媒体が提供され、そのコンピュータプログラムエレメントは、本発明の前述の実施形態の１つによる方法を実施するように構成される。

本発明の実施形態については、様々な主題を参照して述べられていることに留意されたい。具体的には、いくつかの実施形態は、方法タイプクレームを参照して述べられており、一方、他の実施形態は、装置タイプクレームを参照して述べられている。しかし、別段通知されていない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組合せに加えて、異なる主題に関係する特徴間の任意の組合せもまた、本願で開示されていると考えられることが、当業者なら上記及び以下の説明からわかるであろう。しかし、すべての特徴を組み合わせ、それらの特徴を単に足し合わせた以上の相乗効果をもたらすことができる。

本発明について、図面及び前述の説明において詳細に例示し述べたが、そのような例示及び説明は、説明的又は例示的なものであり、限定的なものでないと考えるべきである。本発明は、開示されている実施形態に限定されない。当業者なら、特許請求されている発明を実施する際に、図面、開示、及び従属請求項を研究することにより、開示されている実施形態に対する他の変形を理解し行うことができる。

特許請求の範囲では、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える、含む）」という語は、他の要素又はステップを排除せず、「ａ」又は「ａｎ」という不定冠詞は、複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲内に記載のいくつかの項目の機能を満たしてもよい。いくつかの対策が相互に異なる従属請求項に記載されているということだけでは、これらの対策の組み合わせを有利に使用することができないことを示すことにはならない。特許請求の範囲内の符号は、その範囲を限定するものと解釈すべきでない。

Claims (15)

1. プロセッサユニットと、
   出力ユニットと、
   インターフェースユニットとを備え、
   前記プロセッサユニットは、関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供し、前記３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含み、前記表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含み、各頂点には、ランキング値が割り当てられ、前記プロセッサユニットは、決定された関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別し、前記識別は、前記関心点に対する検出された近接距離と割り当てられた前記ランキング値との関数に基づくものであり、
   前記出力ユニットは、前記３Ｄ表面モデルの視覚的表現を提供し、
   前記インターフェースユニットは、ユーザのインタラクションによって、前記３Ｄ表面モデルの前記視覚的表現の中の関心点を決定し、前記所期の頂点を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって前記３Ｄ表面モデルを修正する、医療画像編集デバイス。
2. 前記ランキング値は、
   隅部を形成すること、
   接合部の一部であること、
   相対曲度、及び
   解剖学的意味
   からなる群の少なくとも１つを含む様々なランキングカテゴリに関連付けられる、請求項１に記載の医療画像編集デバイス。
3. 前記プロセッサユニットはさらに、前記関心物体の２Ｄ医療画像を提供し、
   組み合わされた２Ｄ画像として、前記３Ｄ表面モデルを通るセクションの２Ｄ表現を、前記２Ｄ医療画像の上にオーバーレイし、前記２Ｄ表現及び前記２Ｄ医療画像は、互いに位置合わせされ、
   前記プロセッサユニットはさらに、組み合わされた前記２Ｄ画像内でマッチする関心点を示し、
   前記プロセッサユニットはさらに、組み合わされた前記２Ｄ画像内の示された前記マッチする関心点を変位させることによっても修正することを提供する、請求項１又は２に記載の医療画像編集デバイス。
4. 医療画像獲得デバイスと、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の医療画像編集デバイスとを備え、
   前記医療画像獲得デバイスは、前記３Ｄ表面モデルを修正するための画像データを提供する、医療イメージングシステム。
5. 医療３Ｄ表面モデルを編集する方法であって、前記方法は、
   関心物体の解剖学的構造の３Ｄ表面モデルを提供するステップａ）であって、前記３Ｄ表面モデルは、複数の表面小部分を含み、前記表面小部分は、それぞれがいくつかの頂点を含み、各頂点には、ランキング値が割り当てられる、ステップａ）と、
   ユーザのインタラクションによって前記３Ｄ表面モデルを視覚的表現の中で関心点を決定するステップｂ）と、
   決定された前記関心点に隣接する頂点のうちの少なくとも１つの頂点を所期の頂点として識別するステップｃ）であって、前記識別は、前記関心点に対する検出された近接距離と割り当てられた前記ランキング値との関数に基づく、ステップｃ）と、
   前記所期の頂点を手動のユーザインタラクションによって変位させることによって前記３Ｄ表面モデルを修正するステップｄ）と
   を含む、方法。
6. ステップｃ）は、ユーザインタラクションによって、所期の少なくとも１つの前記頂点を前記３Ｄ表面モデルの修正点として選ぶステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. ステップｃ）では、近接度閾値が提供され、前記識別するステップは、決定された位置の前記近接度閾値内で頂点を識別するステップを含む、請求項５又は６に記載の方法。
8. ステップｃ）では、前記識別するステップは、前記３Ｄ表面モデルの自動スナップ機能として自動的に提供される、請求項５乃至７のいずれか一項に記載の方法。
9. ステップｃ）の前に、ユーザは、ステップｃ）における前記識別するステップに適用されることになるランキングカテゴリの１つ又は複数を選択することができる、請求項５乃至８のいずれか一項に記載の方法。
10. ステップａ）では、割り当てられる前記ランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する前記表面小部分に関係する割り当てられた数値ラベルを含み、
    ステップｂ）の後で、
    前記識別するステップのために数値ラベルを選択するステップｂ１）が提供され、
    ステップｃ）では、
    マッチする数値ラベルを有する前記所期の頂点を識別するサブステップｃ１）が提供される、請求項５乃至９のいずれか一項に記載の方法。
11. ステップａ）では、割り当てられる前記ランキング値は、関連付けられたカテゴリに依存する前記表面小部分に関係する割り当てられた解剖学的ラベルを含み、
    ステップｂ）の後で、
    前記識別するステップのために解剖学的ラベルを決定するステップｂ２）が提供され、
    ステップｃ）では、
    マッチする解剖学的ラベルを有する前記所期の頂点を識別するサブステップｃ２）が提供される、請求項５乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
12. ステップｃ）は、
    識別された前記所期の頂点を表示するステップｃ３）をさらに含み、識別された前記所期の頂点は、視覚的に強調され、
    ステップｄ）は、
    修正された前記３Ｄ表面モデルを表示するステップｄ１）をさらに含む、請求項５乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
13. ステップａ）では、
    前記関心物体の２Ｄ医療画像を提供するステップａ１）と、
    前記３Ｄ表面モデルを通るセクションの２Ｄ表現を、前記２Ｄ医療画像の上に、組み合わされた２Ｄ画像としてオーバーレイするステップａ２）とがさらに提供され、前記２Ｄ表現及び前記２Ｄ医療画像は、互いに位置合わせされ、
    ステップｂ）では、マッチする関心点が、組み合わされた前記２Ｄ画像内で示され、
    ステップｄ）では、前記修正するステップは、組み合わされた前記２Ｄ画像内の示されたマッチする前記関心点を変位させることによっても提供される、請求項５乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の装置を制御するためのコンピュータプログラムであって、処理ユニットによって実行されたとき、請求項５乃至１３のいずれか一項に記載の方法のステップを実施する、コンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体。

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