JP2018501917A - 画像データセグメンテーション及び表示 - Google Patents

Abstract

方法は、第一の再構成アルゴリズムを用いてスペクトル投影データから再構成されるスペクトル画像データ及び第一の再構成アルゴリズムと異なる、異なる再構成アルゴリズムを用いて同じスペクトル投影データから再構成されるセグメント化画像データを表示する。本方法は、スペクトル画像データを生成する第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成し、スペクトル画像データを表示するステップを含む。本方法は、セグメンテーション画像データを生成する異なる再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成し、セグメント化画像データを生成するセグメンテーション画像データをセグメント化し、セグメント化画像データを表示するステップを更に含む。

Description

以下の内容は、概してイメージングに関し、より詳細には画像データセグメンテーション及び表示に関し、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）への特定の応用例と共に説明される。但し、以下の内容は他のイメージングモダリティにも適する。

ＣＴスキャナは、検出器アレイに対向し、検査領域にわたる回転可能なガントリ上に設けられるｘ線管を含む。回転可能なガントリ及びｘ線管は検査領域の周りを回転する。ｘ線管は、検査領域を横断し、検出器アレイによって検出される放射線を放つ。検出器アレイは、検出される放射線を示す信号を生成して出力する。三次元体積画像データを生成するために、その信号が再構築される。

読影のために、臨床医は、異なる視覚化ソフトウェアアプリケーションを使用してボリュメトリック画像データを見る。 そのようなアプリケーションは、臨床医が、視聴及び／又は分析のためにボリュメトリック画像データにおける関心組織をセグメント化するステップを可能にする画像セグメンテーションツールを含む。セグメンテーションは、画像セグメンテーションツールを通じてユーザによって手動で、及び／又は臨床医及び画像セグメンテーションツールによる行為の組合せを通じて半自動的に行われることができる。

1つの半自動画像セグメンテーション例として、ユーザは、関心ポイントとして位置を特定するために、表示画像上の位置に渡ってマウスポインタを乗せる。 関心ポイントの実際の位置は、自動セグメンテーションの開始ポイント又はシードとして使われる。 自動セグメンテーションは、画像上に重ね合わされるビューポートにおいてすぐに示されるセグメンテーション結果とともにバックグラウンドで実行される。マウスポインタが、マウス-クリックを必要とすることなくマウスポインタによって特定される各々の位置のために画像に渡って動かされる場合、これは自動的に繰り返される。

残念なことに、観察されるボリュメトリック画像データ上で実行されるセグメンテーションは、最適よりも少ない結果をもたらす。 たとえば、データをなめらかにするイメージングプロトコルで実行されるスキャンは、臨床医及び／又は視覚化ソフトウェアアプリケーションが関心組織の周辺部を正確に特定するステップを難しくする。少なくとも上記からすれば、関心組織をセグメント化するための他のアプローチのための未解決の必要性がある。

本明細書に記載の態様は上記の問題及び他の問題に対処する。

一つの態様において、方法は、第一の再構成アルゴリズムを用いてスペクトル投影データから再構成されるスペクトル画像データ及び異なる再構成アルゴリズムを用いて同じスペクトル投影データから再構成されるセグメント化画像データを表示する。本方法は、第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成するステップを含む。 これは、スペクトル画像データを生成する。 本方法は、異なる再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成するステップを更に含む。 これは、セグメンテーション画像データを生成する。 本方法は、セグメンテーション画像データをセグメント化するステップを更に含む。 これは、セグメント化画像データを生成する。

他の態様において、計算システムは、命令を記憶するように構成されるメモリデバイスを含み、セグメンテーション及び視覚化モジュールを含む。計算システムは、命令を実行するプロセッサを更に含む。 プロセッサは、命令を実行するステップに応じて、第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成する。 これは、スペクトル画像データを生成する。 プロセッサは、異なる再構成アルゴリズムを用いてスペクトル投影データを再構成する。 これは、セグメンテーション画像データを生成する。 プロセッサは、セグメンテーション画像データをセグメント化する。 これは、セグメント化画像データを生成する。

他の態様において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータ実行可能な命令とともにエンコードされる。コンピュータ読み取り可能な命令は、プロセッサにより実行される場合、プロセッサにおいて、第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成させる。これは、スペクトル画像データを生成する。プロセッサは、異なる再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成する。 これは、セグメンテーション画像データを生成する。 プロセッサは、セグメンテーション画像データをセグメント化する。 これは、セグメント化画像データを生成する。

本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、並びに様々なステップ及びステップの構成の形を取り得る。図面は実施形態を例示するためのものに過ぎず、本発明を限定するものとして解釈すべきではない。

イメージングシステム例をセグメンテーション及び視覚化モジュールで図示する。 セグメンテーション及び視覚化モジュールを備える計算システムに関連してイメージングシステム例を図示する。 セグメンテーション及び視覚化モジュールの例を図示する。 図3のセグメンテーション及び視覚化モジュールのバリエーションを例示する。 1つの再構成アルゴリズムで投影データから再構成される画像データを表示し、異なる再構成アルゴリズムで同じ投影データから再構成される画像データをセグメント化する方法を例示する。

発明を実行するための形態

図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ等のイメージングシステム１００を概略的に示す。イメージングシステム１００は、概して静止ガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を含む。回転ガントリ１０４は静止ガントリ１０２によって回転可能に支持され、ｚ軸を中心に検査領域１０６の周りを回転する。被験体支持部108、例えば寝台は、検査領域106で対象物又は被験体をサポートする。 被験体支持部108は垂直及び／又は水平に並進するように構成され、対象物又は被験体ローディング、スキャン及び／又はアンローディングのために位置され得る。

ｘ線管等の放射線源１１０が回転ガントリ１０４によって回転可能に支持され、回転ガントリ１０４と共に回転し、検査領域１０６を横断する放射線を放つ。図示の実施形態において、コントローラ（CTRL）112は放射線源110の平均又はピークの放出電圧を制御する。放射線源１１０が、積分期間内及び／又はその他に二つ又はそれより多くの放出電圧（例えば８０ｋＶｐ、１４０ｋＶｐ、100及び120kVp等）の間の放出電圧を制御可能に切り替えることを含む。改変形態において、イメージングシステム100は、少なくとも2つの放射線源110を含み、コントローラ112は異なる放出電圧で放射線を放出するために少なくとも2つの放射線源110を制御する。別の改変形態において、放射線源１１０が単一の広域スペクトルｘ線管を含む。

検出器アレイ１１４が、放射線源１１０に対して検査領域１０６に対向して角度をなした弧を張る。アレイ１１４は、検査領域１０６を横断する放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。検出器アレイ114は、検査領域106を横断して、それを示す投影データを生成する放射線を検出する。 放射線源電圧が少なくとも2つの放出電圧間で切り替えられる場合、及び／又は二つ又はそれより多くのX線管が2つの異なる放出電圧で放射線を放出する場合、検出器アレイ114は放射線源電圧の各々のために投影データを生成する。 一つの広帯域スペクトルX線管のために、検出器アレイ114は、スペクトル投影データを生成するエネルギ分解検出器（例えば、多層、フォトンカウントなど）を含む。

再構成器116はスペクトル投影データを再構成して、ボリュメトリック画像データを作成する。 1つの例において、ボリュメトリック画像データは、一つ又はそれより多くの異なるエネルギに対応する一つ又はそれより多くのベースボリュメトリック画像データセットを含む。ベースの例は、光電吸収、コンプトン散乱、仮想ゼロコントラスト（VNC）、相対物質（例えば、ヨウ素、K-端など）濃度、解剖学的組織（例えば、骨、軟部組織など）、準モノエネルギ吸収、有効原子番号(Z)、炭素-酸素比等及び／又は他のベースを含む。 再構成器116は、スペクトル投影データを組み合わせることもでき、非スペクトル投影データを再構成することもでき、及び／又は非スペクトル（従前通りの）ボリュメトリック画像データを生成するために一つ又はそれより多くのベースボリュメトリック画像データセットを組み合わせることもできる。

計算システム118は、オペレータコンソールとして用いられる。 計算システム118は、オペレータがシステム100の動作を制御することを可能にする。 これは、イメージング収集プロトコルを選ぶステップ、スキャンを実行するステップ、セグメンテーションソフトウェアツールを含む視覚化ソフトウェアアプリケーションを実行するステップ、視覚化ソフトウェアアプリケーションを実行するステップと対話するステップ等を含む。計算システム118は、ディスプレイモニタのような少なくとも一つの出力装置120、フィルマ等、マウス、キーボード等のような少なくとも一つの入力装置122を含む。計算システム118は、システム100及び／又は他の装置からスペクトル投影及び／又は画像データを得る。

計算システム118は、少なくとも1つのマイクロプロセッサ124(例えば、中央演算処理ユニット若しくはCPU、マイクロプロセッサ等)、及び物理的なメモリ及び/又は他の非一時的なメモリのような（一時的な媒体を除外する）コンピュータ読み取り可能な媒体(メモリ)126を含む。コンピュータ読取り可能な記憶媒体126は、データ128及びコンピュータ読取り可能な命令130を記憶する。少なくとも一つのプロセッサ124は、コンピュータ読取り可能な命令130及び／又は信号、搬送波及び他の一時的な媒体によって運ばれるコンピュータ読取り可能な命令を実行する。

コンピュータ読取り可能な命令130は、少なくともセグメンテーション及び視覚化モジュール132を含む。 以下に詳細に説明するようにおいて、セグメンテーション及び視覚化モジュール132は、1つの例において、第一の再構成アルゴリズムを用いて生成されるスペクトル画像データをメインビューポート又はウインドウ（例えば、データを表示するように構成されるディスプレイモニタの領域）において視覚的に表し、異なる再構成アルゴリズムを用いて同じスペクトル投影データから生成されるセグメンテーション画像データからそこで特定される関心領域をセグメント化し、生成されるセグメント化画像データを生成し、個々に及び／又はスペクトル画像データに関連して表示されることができる。

非限定的な例によって、1つの例において、セグメンテーション及び視覚化モジュール132は、プロセッサ124において、仮想ゼロコントラスト（VNC）画像を構成し、表示させ、異なる再構成アルゴリズムを用いて同じ投影又は収集データから生成されるヨウ素マップでVNC画像において特定される関心領域のセグメンテーションを実行させる。異なる再構成アルゴリズムの例は、光電吸収、コンプトン散乱、VNC、相対物質（例えば、ヨウ素、K-端等）濃度、解剖学的組織（例えば、骨、軟部組織等）、準モノエネルギ吸収、有効原子番号(Z)、炭素-酸素比等を含む。

図2は、イメージングシステム100がコンソール202を含み、計算システム118がイメージングシステム100から分離される、図1のシステム100のバリエーションを表す。計算システム118は、システム100、データリポジトリ204及び／又は他の装置からスペクトル投影及び／又はスペクトル画像データを得る。データリポジトリ204の例は、画像記憶通信システム（ＰＡＣＳ）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、電子医療記録（ＥＭＲ）を含む。スペクトル投影及び／又はスペクトル画像データは、ヘルスレベル７（ＨＬ７）、拡張マークアップ言語（XML）、医用におけるデジタル画像及び通信（ＤＩＣＯＭ）ようなフォーマット及び／又は暗号化を含むか、含まない一つ又はそれより多くの他のフォーマットを使って伝達されることができる。

図3は、セグメンテーション及び視覚化モジュール132の例を図示する。

セグメンテーション及び視覚化モジュール132は、入力とし、スペクトル画像データを再構成することによって生成されるスペクトル投影データ及び／又はスペクトル画像データを受信する。 スペクトル投影データ及び／又はスペクトル画像データは、イメージングシステム100、データリポジトリ204、他のイメージングシステム、メモリ126及び／又は他の装置から得られることができる。

レンダリングエンジン302は、スペクトル画像データを、たとえば、メインビューポートで表示する。 レンダリングエンジン302は、スペクトル画像データの表示を操作するためのGUIツールのセットを提供する。 そのようなツールは、ウインドウレベル/幅ツール、パンツール、ズームツール、回転ツール及び／又は他のデータ操作ツールの一つ又はそれより多くを含む。 これにより、臨床医はスキャンされる関心対象物の表示ビューを調整することができる。

関心識別子304の領域は、表示されるスペクトル画像データにおけるセグメンテーションのための関心領域を特定する。 1つの例において、これは、表示されるスペクトル画像の上でホバリングするマウスポインタの位置を示す信号を受信することを含む。関心識別子304の領域は、関心セグメンテーション領域のための関心セグメンテーションシードの領域としてマウスポインタの位置を特定する。

セグメンテーション再構成アルゴリズムレトリーバ306は、異なるスペクトル画像データセグメンテーションを生成するようにスペクトル投影を再構成するために用いられる（スペクトル画像データを再構成するために用いられる再構成アルゴリズムと異なる）再構成アルゴリズムを引き出す。このアルゴリズムは、ここではセグメンテーション再構成アルゴリズムと称される。 異なるスペクトル画像データは、ここではセグメンテーション画像データと称される。

セグメンテーション再構成アルゴリズムは、イメージングプロトコルに基づいてデフォルトアルゴリズムになることができ（例えば、ヘッダ又は電子データファイルの他のフィールドに基づいて特定され）、スペクトル画像データを再構成するために用いられる再構成アルゴリズムに基づいて、ユーザ選択アルゴリズムを示す入力装置122からの信号を通じて特定され、及び／又はさもなければ特定される。

セグメンテーション再構成エンジン308は、セグメンテーション再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成し、セグメンテーション画像データを生成する。 代わりに、再構成器116（図1）は、セグメンテーション再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成し、セグメンテーション画像データを生成するために使用されることができる。

画像データトゥー画像データセグメンテーションシードマッパ310は、表示されるスペクトル画像データにおいて特定されるセグメンテーションシードをセグメンテーション画像データにおいて対応するシードポイントにマッピングする。 セグメンタ 312は、マッピングされるセグメンテーションシードを使ってセグメンテーション画像データをセグメント化する。 セグメンテーションのために、セグメンタ 312は既知の及び／又は他のセグメンテーションアルゴリズムを使用することができる。

セグメンテーションディスプレイヤ314はセグメント化領域のセグメンテーション画像データを構成し、メインビューポートのサブ部分に渡って、又はメインビューポート若しくはサブビューポートにおいて個々に、重畳されるか、又は覆われて、構成されるセグメンテーション画像データを表示する。上記の例に関して、表示されるスペクトル画像データはVNC画像データであり、セグメンテーション画像データはヨウ素マップであり、表示されるセグメント化画像データはセグメンテーション画像データからセグメント化されるセグメント化領域である。

図4は、論理部402を更に含む図3のモジュール132のバリエーションを図示する。 このバリエーションにおいて、セグメンテーション再構成エンジン308は、異なるセグメンテーション再構成アルゴリズムを各々使用して複数の異なるセグメンテーション再構成を実行し、セグメンテーションのためにセグメンテーション画像データの複数の異なるセットを生成する。 異なる再構成は、並列又はシリアルに実行されることができる。

セグメンテーションディスプレイヤ314は、複数の異なるセグメンテーション再構成の各々のために、セグメント化画像データをそれぞれ構成することができ、表示することができる。 これらのセグメンテーションの結果は、個々に（例えば各々のベース物質セグメンテーションのための一色のコンタプロット）及び／又は組合せ機能を用いて視覚化されることができる。この例において、論理部402は、組合せ機能メモリ404に記憶される組合せ機能の一つ又はそれより多くを実装する。

例の組合せ機能は、複数の異なるセグメント化画像データセットの一つ又はそれより多くをマージする（例えば、結合）ために用いられる論理「和」を含む。 他の例の組合せ機能は、第一及び少なくとも第二のセグメント化画像データの各々の内側にある画像ポイント（例えば、交差点）のみを抽出する論理「積」を含む。さらに他の例の組合せ機能は、第一のセグメント化画像データ内にあり、少なくとも第二のセグメント化画像データの内側にない画像ポイントのみを抽出する論理「差」を含む。

さらに別の例の組合せ機能は、最高勾配でセグメンテーションコンタを利用する論理「最大」を含む。 他の例の組合せ機能は、複数のサブ組合せ機能を含む。 非限定的な例は「ヨウ素AND NOTボーンOR K-端」のような複数の組合せ機能と組み合わされる複数のセグメント化画像データセットの複合的な組合せを含む。組合せは、個々に及び／又は同時に視覚化されることができる複数の孤立領域を生成する。ひとつの他の組合せ機能もここに考えられる。

バリエーションにおいて、論理部402は複数の異なるセグメンテーション再構成のサブセットを選ぶ。 1つの例において、これは、例えばセグメント化領域及び／又は他の基準のエントロピに基づいて、複数の異なるセグメント化画像データセット、例えば「最も情報を与える」又は可能性の高いセグメンテーションの1つのみを選ぶことを含む。

他のバリエーションにおいて、画像セグメンテーションは、各々のピクセルに対する各々のベース物質画像のためのすべての勾配大きさの総和又は二乗に基づく。

他のバリエーションにおいて、セグメンテーションシードは、ユーザのビューフォーカスを測るアイトラッカによって提供される。このアプローチは、セグメンテーションシードを特定するために現在の入力装置（例えば、マウスカーソル、針、デジタルペン、作動タッチスクリーンエリア等）位置を使うことに加えて、又はそれの代わりに使われることができる。

他のバリエーションにおいて、ここに記述されるセグメンテーションアプローチが、他の視覚化アプローチとともに使われることができる。 たとえば、ここに記述されるセグメンテーションアプローチは、各々のビューのために異なる処理アルゴリズムを使用して画像データの同じサブ領域又は解剖学的領域の複数のビューを同時に表示するための視覚化アプローチで使われることができる。そのようなアプローチの例は、全て参照によってここに取り入れられる、2014年10月17日出願の、「画像視覚化」という名称の特許出願番号PCT/IB2014/065423で記述される。

PCT/IB2014/065423に記載されるアプローチの場合、同じ関心領域の複数のビューは、メインビューポートに表示される画像データの異なる非オーバーラップサブ部分に渡って重ね合わされる。 異なる処理アルゴリズムは、限定されないが、多エネルギX線、単エネルギX線、相対物質濃度、有効原子番号、2D/3D及び／又は他の処理アルゴリズムを含む。PCT/IB2014/065423に開示されるように、処理アルゴリズムは、画質を強化し、及び／又は特定の組織/導入される造影剤の視覚化を増大させる。

図5は、1つの再構成アルゴリズムで投影データから再構成される画像データを表示し、異なる再構成アルゴリズムで投影データから再構成される画像データをセグメント化する方法を例示する。

この方法の中の行為の順序は限定的ではないことを理解すべきである。そのため、他の順序も本明細書で予期される。加えて、１つ若しくは複数の行為が省略され且つ／又は１つ若しくは複数の追加の行為が含められても良い。

502において、関心スペクトル再構成アルゴリズムの識別を含むスペクトルスキャン計画が生成される。

504において、スペクトル投影データを生成するスペクトルスキャン計画に基づいてスペクトルスキャンが実行される。

506において、スペクトル投影データは、スペクトルボリュメトリック画像データを生成する関心スペクトル再構成アルゴリズムで再構成される。

508において、スペクトルボリュメトリック画像データは、視覚的に表示される。

510において、セグメンテーションシードは、表示されるスペクトルボリュメトリック画像データにおいて特定される。

512において、ここに記述されるように、及び／又は他に記述されるように、異なるスペクトル再構成アルゴリズムは特定される。

514において、異なるスペクトル再構成アルゴリズムは、スペクトル投影データを処理し、セグメンテーションボリュメトリック画像データを生成するために用いられる。

516において、表示されるスペクトルボリュメトリック画像データ内のセグメンテーションシードの位置は、セグメンテーションボリュメトリック画像データにマッピングされる。

518において、セグメンテーションボリュメトリック画像データはセグメンテーションシードに基づいてセグメント化され、セグメント化画像データが生成される。

520において、ここに記述されるように、及び／又は他に記述されるように、セグメント化画像データは視覚的に表示される。

上記の行為は、コンピュータプロセッサによって実行されるときに記載された行為をそのプロセッサに実行させる、コンピュータ可読記憶媒体上に符号化され又は埋め込まれるコンピュータ可読命令によって実施され得る。加えて、又は代わりにおいて、コンピュータ可読命令の少なくとも１つが信号、搬送波、又は他の一時的媒体によって運ばれる。

本発明が好ましい実施形態に関して説明されてきた。上記の詳細な説明を読んで理解するとき、他者は修正形態及び改変形態に気付くことがある。添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内に含まれる限り、本発明はそのような全ての修正形態及び改変形態を含むものとして構成されることを意図する。

Claims (15)

1. 第一の再構成アルゴリズムを用いてスペクトル投影データから再構成されるスペクトル画像データ及び前記第一の再構成アルゴリズムと異なる、異なる再構成アルゴリズムを用いて同じスペクトル投影データから再構成されるセグメント化画像データを表示する方法であって、
   前記スペクトル画像データを生成する前記第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成するステップと、
   前記スペクトル画像データを表示するステップと、
   セグメンテーション画像データを生成する前記異なる再構成アルゴリズムで前記スペクトル投影データを再構成するステップと、
   前記セグメント化画像データを生成する前記セグメンテーション画像データをセグメント化するステップと、
   前記セグメント化画像データを表示するステップと
   を有する、方法。
2. 前記第一の再構成アルゴリズム及び前記異なる再構成アルゴリズムは異なるスペクトル再構成アルゴリズムである、請求項1に記載の方法。
3. 前記異なるスペクトル再構成アルゴリズムは、光電吸収、コンプトン散乱、仮想ゼロコントラスト、相対物質濃度、解剖学的組織、準モノエネルギ吸収、有効原子番号、又は炭素-酸素比アルゴリズムからなるグループから選択される、請求項２に記載の方法。
4. 前記セグメント化画像データは、前記表示されるスペクトル画像データのサブ部分に渡って重ね合わされるか、又は個々に表示されるかの少なくとも一つである、請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法。
5. 前記表示されるスペクトル画像データに関して選択位置を示す信号を受信するステップであって、前記位置はセグメンテーションシードのためのポイントを特定するステップと、
   前記セグメンテーション画像データに関して対応する位置に前記セグメンテーションシードをマッピングするステップと、
   前記セグメント化画像データを生成するために前記セグメンテーションシードに基づいて前記セグメンテーション画像データをセグメント化するステップと
   を更に有する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法。
6. 第二のセグメンテーション画像データを生成する第二の異なる再構成アルゴリズムで前記スペクトル投影データを再構成するステップと、
   第二のセグメント化画像データを生成する前記第二のセグメンテーション画像データをセグメント化するステップと、
   前記第一及び第二のセグメント化画像データを表示するステップと
   を更に有する、請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法。
7. 組合せセグメント化画像データを生成する前記第一及び第二のセグメント化画像データを組み合わせるステップと、
   前記組合せセグメント化画像データを表示するステップと
   を更に有する、請求項６に記載の方法。
8. セグメンテーション及び視覚化モジュールを含み、命令を記憶するように構成されるメモリデバイスと、
   プロセッサであって、前記プロセッサに、
   スペクトル画像データを生成する第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成させ、
   前記スペクトル画像データを表示させ、
   セグメンテーション画像データを生成する異なる再構成アルゴリズムで前記スペクトル投影データを再構成させ、
   セグメント化画像データを生成する前記セグメンテーション画像データをセグメント化させ、
   前記セグメント化画像データを表示させる
   前記命令を実行するように構成されるプロセッサと
   を有する、計算システム。
9. 前記第一の再構成アルゴリズム及び前記異なる再構成アルゴリズムは異なるスペクトル再構成アルゴリズムである、請求項８に記載の計算システム。
10. 前記セグメント化画像データは、前記表示されるスペクトル画像データのサブ部分に渡って重ね合わされる、請求項８乃至９の何れか一項に記載の計算システム。
11. 前記セグメント化画像データは、前記スペクトル画像データを表示するビューポートと別の画像ビューポートで個々に表示される、請求項８乃至１０の何れか一項に記載の計算システム。
12. 前記プロセッサは、前記セグメンテーション画像データに関して対応する位置に前記表示されるスペクトル画像データに関して特定されるセグメンテーションシードをマッピングし、前記セグメンテーションシードに基づいて前記セグメンテーション画像データをセグメント化する、請求項８乃至１１の何れか一項に記載の計算システム。
13. 前記プロセッサは、第二のセグメンテーション画像データを生成する第二の異なる再構成アルゴリズムで前記スペクトル投影データを再構成し、
    第二のセグメント化画像データを生成する前記第二のセグメンテーション画像データをセグメント化し、
    前記第一及び第二のセグメント化画像データを表示する、
    請求項８乃至１２の何れか一項に記載の計算システム。
14. 前記プロセッサは、組合せセグメント化画像データを生成する組合せ機能で前記第一及び第二のセグメント化画像データを組み合わせる、請求項８に記載の計算システム。
15. プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
    スペクトル画像データを生成する第一の再構成アルゴリズムでスペクトル投影データを再構成させ、
    前記スペクトル画像データを表示させ、
    セグメンテーション画像データを生成する異なる再構成アルゴリズムで前記スペクトル投影データを再構成させ、
    前記セグメント化画像データを生成する、前記表示されるスペクトル画像データに関して特定されるセグメンテーションシードに基づいて前記セグメンテーション画像データをセグメント化させ、
    前記セグメント化画像データを表示させる
    コンピュータ読取り可能な命令でエンコードされるコンピュータ読取り可能な記憶媒体。

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