JP2019510565A - ３ｄ解剖学的画像から骨の中心軸を特徴付けるためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

骨の一般的および局在的接線方向を、その形状、形態、湾曲、及び向きと共に捕捉するために、動物被験体−例えば、生体内または生体外でのマイクロＣＴプラットフォームによってスキャンされた動物被験体−の骨の３次元中心軸を計算及び抽出するための効率的かつ信頼できるシステム及び方法を本明細書に提示する。骨の検出及び区画化アルゴリズムにより、ＣＴまたはマイクロＣＴスキャナによってスキャンされた動物被験体の骨格骨を検出、区画化、及び視覚化することができる。これらの方法を使用して決定された３次元中心軸は、骨格骨に関する重要な情報を提供する。
【選択図】図４

Description

本発明は、概して、画像解析の方法及びシステムに関する。より具体的には、特定の実施形態では、本発明は、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナで捕捉された被験体（例えば、哺乳動物）の画像からの骨の中心軸の検出及び位置特定に関する。

生物発光、蛍光、Ｘ線コンピュータ断層撮影、及びマルチモーダル画像化技術等、哺乳動物の生体内及び生体外での画像化を対象とする幅広い技術がある。小型哺乳動物の生体内画像化及び小型哺乳動物からのサンプルの生体外画像化が、例えば、腫瘍学、感染症、及び創薬等の様々な分野の研究者の大きな共同体によって行われている。

マイクロコンピュータ断層撮影（以下、「マイクロＣＴ」）画像化は、組織、器官、及び非有機構造物を極めて高い解像度で画像化することができるＸ線ベースの技術である。マイクロＣＴは、マルチモーダルアプリケーションを促進し、縦方向の実験モデルを可能にするために、低線量スキャニング及び高速画像化プロトコルを必要とし、迅速に進化した。同様に、生体外サンプルの高分解能画像化用に設計されたナノコンピュータ断層撮影（ナノＣＴ）システムも、現在使用されている。マルチモーダル画像化は、例えば、蛍光分子断層撮影（ＦＭＴ）、ＰＥＴ、ＭＲＩ、ＣＴ、及び／またはＳＰＥＣＴ画像化データを組み合わせることによって、異なる方法で得られた画像の融合を伴う。

従来の画像解析アプリケーション及び／または画像化システムは、典型的には、生物医学的画像の視覚化、解析、処理、区画化、登録及び測定を可能にする。これらのアプリケーション及びシステムはまた、体積レンダリングツール（例えば、体積合成、深度陰影、勾配陰影、最大輝度投影、合計ボクセル投影、信号投影）、動作機能（例えば、対象とする構造物の領域を定義する、不要な物体を削除する、画像及び物体マップを編集するための）、及び測定機能（例えば、表面ボクセルの数の計算、露出面の数、領域の平面領域、領域の推定表面積）を提供する。

動物画像の取得には時間がかかることがあり、取得された画像の迅速な解析がプロセスの効率の鍵となる。マイクロＣＴ画像解析を含む３次元（３Ｄ）画像化ソフトウェアは、骨等の対象とする器官の厚さ、気孔率、異方性、及び他の尺度等の画像からの構造的、生物学的、及び解剖学的属性の抽出を可能にする。マイクロＣＴシステムによって提供される解剖学的コントラスト及び高い空間分解能のために、それらは、骨格骨形成、構造、及び疾患を研究するために広く使用されている。このような解析の自動化は、スループット、精度、及び有効性を改善する。古典的な骨解析手法では、研究者は、マイクロＣＴプラットフォームによって生成された印刷画像を使用して、骨の構造的属性を視覚的かつ手動的に定量化する必要があった。コンピュータ支援骨解析のために、いくつかの画像解析システムが開発されているが、骨解析ソフトウェアによって提供されるデジタルワークフローは、依然としてユーザ及び研究者からかなりの手作業による入力及び対話を必要とする。例えば、皮質及び小柱骨区画の立体的尺度、例えば、平均厚さまたは他の特性が決定される３Ｄ骨画像の離散２Ｄスライスの手動の選択を得るために、このような手作業によるフィードバックが、現在必要とされる。

いくつかの従来の画像解析システムは、骨の２Ｄスライスの方向を抽出するために骨の主軸を特定することに焦点を当てている。しかし、主軸は、詳細な形状及び方向情報を有していない。主軸は、図１に示すように、骨の主な方向軸及びマイナーな方向軸を表すものであり、骨体積の慣性モーメントテンソルの固有ベクトルとして定義される。図１に示すように、主軸は、骨の形状、形態、局在的接線方向、及び湾曲−それらの全てが骨構造及び疾患評価の自動立体学的研究の精度に影響を及ぼす−に関する詳細な情報を捕捉していない。主軸は、主に、その形状及び湾曲を完全に捕捉することなく、立体物体としての骨の一般的な方向を示す。さらに、主軸は、部分的に円形の骨、例えば、骨盤帯の特徴付けには有用ではない。このように、それらは、２Ｄスライス単位の測定及び解析を自動化するのには有用でない。

マイクロＣＴ画像等の画像内の骨の立体的解析及びスライス単位の特徴付けのための自動化され、正確で、かつ改善された方法が必要である。

骨格骨の中心軸の自動検出により、骨のスライス単位の測定及び解析の速度、効率、及び自動化が大幅に改善される。長骨の中心軸（幅よりも大きい長さを有する四肢の骨、例えば、大腿骨）は、長骨の空間的特徴、方向、向き、及び形状を効果的に要約することができる。骨、例えば、大腿骨及び脛骨の立体的研究等の自動化され、かつ正確な２Ｄスライス単位の平面研究を実行するためには、中心軸の計算が不可欠である。中心軸に対して垂直な２Ｄ平面は、２Ｄ骨解析または立体的測定で使用されるスライスを構成する。骨の中心軸及び２Ｄ立体スライスの自動検出により、コンピュータに基づく骨の立体的測定を完全に自動化することができる。

動物被験体−例えば、生体内マイクロＣＴプラットフォームによってスキャンされた動物被験体、及びマイクロＣＴまたはナノＣＴプラットフォームによってスキャンされた動物被験体の生体外サンプル−の骨格骨の３次元中心軸を計算及び抽出して、その形状、形態、湾曲、及び向きと共に、骨の一般的および局在的接線方向の両方を捕捉するための効率的かつ信頼できるシステム及び方法を本明細書に提示する。骨の検出及び区画化のアルゴリズムにより、ＣＴ、ナノＣＴ、またはマイクロＣＴスキャナでスキャンされた動物被験体の骨を、自動的に検出、区画化、及び視覚化することができる。これらの方法を使用して決定された３次元の中心軸は、骨に関する重要な情報を提供する。

中心軸の検出及び位置特定は、視覚的及び手動的に実行される立体研究の速度及び精度を改善し、主軸の限界を回避し、とりわけ、骨に関する方向、形状、及び湾曲情報を提供する。中心軸の検出及び位置特定は、主軸を使用する既存の方法では利用できない骨の形状、方向、及び湾曲に関する様々な特徴を明らかにする。これは、湾曲または非直線の長骨の解析、及び２Ｄスライス単位の解析、例えば、脛骨または骨盤帯の２Ｄ平面スライス単位の立体研究に特に有用である。骨の中心軸は、骨の主な中心線、形状、及び向きを記載する内側経路を表す。

中心骨軸を特定するための自動化された手順は、ユーザの対話または訓練を伴わずに画像化される骨の広範囲の大きさ及び形状についての中心骨軸を正確に特定する必要があるため、単純な問題ではなく（例えば、異なる種類の骨ばかりでなく、複数の被験体にわたる同じ骨の間の変動性を占めることが必要であろう）、計算効率の良い手順である必要があるだろう。

特定の実施形態において、３Ｄ解剖学的画像から骨の中心軸の自動計算のためのシステム及び方法を、本明細書に提示する。対象とする骨を含む被験体（例えば、哺乳動物）の領域をスキャンし（例えば、マイクロＣＴシステムで）、被験体の領域の３Ｄ解剖学的画像を得る。いくつかの実施形態では、第１のステップで、形態学的処理を使用して対象とする骨の２値マスクを充填する。いくつかの実施形態では、骨の２値マスクは、骨の内部構造をより正確に反映する（例えば、骨の別個の小柱及び皮質構成要素を正確にモデル化する）ために、形態学的処理によって充填される。いくつかの実施形態では、第２のステップにおいて、反復的な３Ｄ細線化によって充填された骨に対して骨格化（例えば、形態学的骨格）を実行する。いくつかの実施形態では、第３のステップにおいて、骨格は、プルーニングされ（例えば、細線化され）、単（例えば、主及び／または中心）枝に縮小される。いくつかの実施形態では、骨格は、単枝にプルーニングされ、かつ平準化され、骨の内側経路に続く単枝曲線を生成し、骨の中心軸を効果的に特定し、単離する。

また、３次元（以下、「３Ｄ」）２値画像の６つの外側表面上の形態学的穴を効率的に充填するためのシステム及び方法を本明細書に記載する。本明細書に記載するいくつかの実施形態は、３つの面にわたって延在する２Ｄ形態学的穴を充填するためのシステム及び方法に関する。いくつかの実施形態では、境界上のこれらの形態学的穴は、部分的に見えない骨の中空内部区画によるものである。

本明細書に記載されるいくつかの例示的な実施形態は、骨の一般的および局在的接線方向の両方を捕捉するために骨格骨（例えば、長骨）の中心軸を計算及び抽出することに関する。中心軸の計算は、とりわけ、骨の形状、形態、及び湾曲を特定する。すなわち、中心軸は、とりわけ、長骨の主中心線、形状、及び向きを記載する内側経路を表す。

一態様では、本発明は、３Ｄ画像内の対象とする骨の３次元（３Ｄ）中心軸を自動的に特定するための方法であって、哺乳動物の対象となる骨（すなわち、対象とする骨の少なくとも一部分）を含む１つ以上の骨の３Ｄ画像をコンピューティングデバイスのプロセッサによって受信することと、３Ｄ画像内の１つ以上の骨から対象とする骨をプロセッサによって単離する（例えば、対象とする骨の皮質組織の外側表面の単離された画像を生成する）ことと、対象とする骨の２値骨マスクを（例えば、対象とする骨の単離後）プロセッサによって生成することと、２値骨マスクを使用して対象とする骨に対する充填骨マスクをプロセッサによって生成することと、対象とする骨の骨格を（例えば、充填骨マスクの反復的な３Ｄの細線化を実行することにより）プロセッサによって生成することと、対象とする骨の３Ｄ中心軸に対応する枝（例えば、単枝、中心枝、及び／または主枝）の骨格を縮小するようにプルーニングされた骨格をプロセッサによって生成することと、を含む、方法を対象とする。

特定の実施形態では、対象とする骨は、哺乳動物の長骨（例えば、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、橈骨、尺骨、中手骨、中足骨、指骨、及び鎖骨）である。特定の実施形態では、対象とする骨は、哺乳動物の非長骨（例えば、短骨、扁平骨、種子骨、または不規則な骨）（例えば、骨盤帯）である。

特定の実施形態では、３Ｄ画像は、コンピュータ断層撮影スキャナ（例えば、マイクロコンピュータ断層撮影スキャナまたはナノコンピュータ断層撮影スキャナ）により得られる。特定の実施形態では、３Ｄ画像は、生体内で捕捉される。特定の実施形態では、３Ｄ画像は、生体外で捕捉される。特定の実施形態では、３Ｄ画像は、１つ以上の骨の皮質組織の外側表面のコンピュータ断層撮影画像である。

特定の実施形態では、対象とする骨のための充填骨マスクを生成することは、対象とする骨に対応する３Ｄ画像の一部分の形態学的処理をプロセッサによって実行することを含み、当該処理が、対象とする骨の２値骨マスクの３Ｄ２値拡張を（例えば、球状構造要素によって）実行して拡張骨マスクを形成すること、及び拡張骨マスクの境界及び／または形態学的穴（例えば、間隙及び／または切れ目）を特定及び充填し、次いで結果を処理して（境界及び穴充填動作の結果についての３Ｄ２値エロージョンを実行する）対象とする骨の充填骨マスクを生成することを含む。

特定の実施形態では、本方法は、対象とする骨の２値骨マスクから画像データを１つ以上のデータキューブとしてデジタル的に表すこと、データキューブの頂点を特定することであって、頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する頂点に接続された全てのエッジを有する、こと、特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）こと、このように形成された２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成すること、及び充填表面をデータキューブの３つの対応する面に戻るようにマッピングすること、により、対象とする骨の境界を充填することを含む。

特定の実施形態では、対象とする骨の３Ｄ骨格を生成することは、充填骨マスクの形態学的処理をプロセッサによって実行することを含み、本処理は、充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することを含む。

特定の実施形態では、プルーニングされた３Ｄ骨格を生成することは、対象とする骨に対する骨格の形態学的処理をプロセッサによって実行することを含み、当該処理は、骨格の単枝中心線ツリーまたは単一サイクル主ループを主経路として特定すること、主経路内に含まれていないマイナー枝を削除することによって骨格をプルーニングすること、プルーニングされた骨格を（例えば、点平均化によって）平滑化し、それによりプルーニングされた３Ｄ骨格を生成すること、を含む。

特定の実施形態では、本方法は、対象とする骨に対応する３Ｄ中心軸に従って対象とする骨を特徴付ける（例えば、骨の異常を特定する、及び／または哺乳動物の特定の骨として骨を特定する）ことを含む。

特定の実施形態では、本方法は、対象とする骨の少なくとも３Ｄ中心軸を使用して画像をレンダリングすることを含む。

特定の実施形態では、本方法は、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して対象とする骨の立体的測定をプロセッサによって実行することを含み、立体的測定の当該実行は、対象とする骨の長さに沿った様々な位置で特定された３Ｄ中心軸に対して垂直な平面における対象とする骨の複数のグラフィカル２Ｄ断面（例えば、２Ｄ画像スライス）を生成すること、グラフィカル２Ｄ断面の各々について、グラフィカル２Ｄ断面内に図示されているような骨の測定値を決定する（例えば、２Ｄ画像スライスの各々についての皮質厚を特定する）こと、及び複数のグラフィカル２Ｄ断面から決定された測定値を使用して対象とする骨の立体的測定値を得る（例えば、２Ｄ画像スライスから決定された測定値の平均として、対象とする骨に対する平均皮質厚を得る）こと、を含む。

特定の実施形態では、本方法は、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して（例えば、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して決定された対象とする骨の１つ以上の立体的測定値に基づいて）、（ｉ）〜（ｉｉｉ）−（ｉ）疾患状態の存在、（ｉｉ）疾患状態の危険、及び／または（ｉｉｉ）疾患の進行の程度（例えば、疾患の病期）のうちの１つ以上を、プロセッサによって決定することを含む。

別の態様では、本発明は、対象とする物体（例えば、骨）の画像内の境界を自動的に充填する方法であって、１つ以上のデータキューブとして物体（例えば、対象とする骨）の２値マスクから画像データをデジタル的に表すことと、１つ以上のデータキューブのうちのデータキューブの頂点をコンピューティングデバイスのプロセッサによって特定することであって、頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する頂点に接続された全てのエッジを有する、ことと、特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を前記プロセッサによって形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、かつ全ゼロ面の象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）ことと、このようにして形成された２Ｄ画像内の形態学的穴をプロセッサによって充填して充填表面を生成することと、充填表面をデータキューブの３つの対応する面に戻るようにプロセッサによってマッピングすることと、を含む、方法を対象とする。

別の態様では、本発明は、３Ｄ画像内の対象とする骨の３次元（３Ｄ）中心軸を自動的に特定するためのシステムであって、プロセッサと、その上に記憶された命令を有するメモリと、を備え、命令は、プロセッサによって実行されると、哺乳動物の対象とする骨（すなわち、対象とする骨の少なくとも一部分）を含む１つ以上の骨の３Ｄ画像を受信することと、３Ｄ画像内の１つ以上の骨から対象とする骨を単離する（例えば、対象とする骨の皮質組織の外側表面の単離された画像を生成する）ことと、対象とする骨の２値骨マスクを（例えば、対象とする骨の単離後に）生成することと、２値骨マスクを使用して対象とする骨の充填骨マスクを生成することと、対象とする骨の骨格を（例えば、充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することによって）生成することと、対象とする骨の３Ｄ中心軸に対応する枝（例えば、単枝、中心枝、及び／または主枝）に骨格を縮小するためのプルーニングされた骨格を生成することとをプロセッサに行わせる、システムを対象とする。

特定の実施形態では、対象とする骨は、哺乳動物の長骨（例えば、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、橈骨、尺骨、中手骨、中足骨、指骨、及び鎖骨）である。特定の実施形態では、対象とする骨は、哺乳動物の非長骨（例えば、短骨、扁平骨、種子骨、または不規則な骨）（例えば、骨盤帯）である。特定の実施形態では、３Ｄ画像は、コンピュータ断層撮影スキャナ（例えば、マイクロコンピュータ断層撮影スキャナまたはナノコンピュータ断層撮影スキャナ）によって得られる。

特定の実施形態では、３Ｄ画像は、生体内で捕捉される。特定の実施形態において、３Ｄ画像は生体外で捕捉される。特定の実施形態では、３Ｄ画像は、１つ以上の骨の皮質組織の外側表面のコンピュータ断層撮影画像である。

特定の実施形態では、命令は、対象とする骨に対応する３Ｄ画像の一部分の形態学的処理を実行することによって、対象とする骨に対する充填骨マスクを生成することをプロセッサに行わせ、当該処理は、対象とする骨の２値骨マスクの３Ｄ２値拡張を実行して（例えば、球状構造要素を用いて）、拡張骨マスクを形成すること、及び拡張骨マスクの境界及び／または形態学的穴（例えば、間隙及び／または切れ目）を特定及び充填し、次いで結果を処理して（例えば、境界及び穴充填動作の結果に対して３Ｄ２値エロージョンを実行して）対象とする骨に対する充填骨マスクを生成すること、を含む。

特定の実施形態では、命令は、対象とする骨の２値骨マスクから画像データを１つ以上のデータキューブとしてデジタル的に表すこと、データキューブの頂点を特定することであって、頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する頂点に接続された全てのエッジを有する、こと、特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）こと、このように形成された２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成すること、及び充填表面をデータキューブの３つの対応する面に戻るようにマッピングすること、により、対象とする骨の境界を充填することをプロセッサに行わせる。

ある実施形態では、命令は、充填骨マスクの形態学的処理を実行することによって対象とする骨の３Ｄ骨格を生成することをプロセッサに行わせ、処理は、充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することを含む。

特定の実施形態では、命令は、対象とする骨の骨格の形態学的処理を実行することによってプルーニングされた３Ｄ骨格を生成することをプロセッサに行わせ、当該処理は、骨格の単枝中心線ツリーまたは単一サイクル主ループを主経路として特定すること、主経路に含まれていないマイナー枝を削除することによって骨格をプルーニングすること、及びプルーニングされた骨格を（例えば、点平均化によって）平滑化し、それによりプルーニングされた３Ｄ骨格を生成すること、を含む。

特定の実施形態では、命令は、対象とする骨に対応する中心軸に従って対象とする骨を特徴付ける（例えば、骨の異常を特定する、及び／または哺乳動物の特定の骨として骨を特定する）ことをプロセッサに行わせる。特定の実施形態では、命令は、対象とする骨の少なくとも３Ｄ中心軸を使用して画像をレンダリングすることをプロセッサに行わせる。特定の実施形態では、命令は、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して対象とする骨の立体的測定を実行することをプロセッサに行わせ、立体的測定の当該実行は、対象とする骨の長さに沿って様々な位置で特定された３Ｄ中心軸に対して垂直な平面における対象とする骨の複数のグラフィカル２Ｄ断面（例えば、２Ｄ画像スライス）を生成することと、グラフィカル２Ｄ断面の各々について、グラフィカル２Ｄ断面内に図示されるような骨の測定値を決定する（例えば、２Ｄ画像スライスの各々に対する皮質厚を特定する）ことと、複数のグラフィカル２Ｄ断面から決定された測定値を使用して対象とする骨の立体的測定値を得る（例えば、２Ｄ画像スライスから決定された測定値の平均として対象とする骨の平均皮質厚を得る）ことと、を含む。特定の実施形態では、命令は、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して（例えば、対象とする骨の特定された３Ｄ中心軸を使用して決定された対象とする骨の１つ以上の立体的測定値に基づいて）、（ｉ）〜（ｉｉｉ）−（ｉ）疾患状態の存在、（ｉｉ）疾患状態の危険、及び／または（ｉｉｉ）疾患の進行の程度（例えば、疾患の病期）のうちの１つ以上を決定することをプロセッサに行わせる。

別の態様では、本発明は、対象とする物体（例えば、骨）の画像内の境界を自動的に充填するためのシステムであって、プロセッサと、その上に記憶された命令を有するメモリと、を備え、命令は、プロセッサによって実行されると、１つ以上のデータキューブとして物体（例えば、対象とする骨）の２値マスクから画像データをデジタル的に表すことと、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連付けられた頂点に接続された全てのエッジを有する１つ以上のデータキューブのうちのデータキューブの頂点を特定することと、特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）形成することと、このように形成された２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成することと、充填表面をデータキューブの３つの対応する面に戻るようにマッピングすることとをプロセッサに行わせる、システムを対象とする。

本発明の一態様に関して記載された実施形態は、本発明の別の態様に適用することができる（例えば、１つの独立請求項に関して記載された実施形態の特徴は、他の独立請求項の他の実施形態に適用可能であると考えられる）。

本発明の上記及び他の目的、態様、特徴、及び利点は、添付の図面と併せて下記の説明を参照することによって、より明らかになり、また、より良く理解することができる。

マイクロＣＴスキャナによって画像化されたマウスの脛骨の主軸を例示する画像である。 円錐形区分によって上下に付加された楕円プリズムの自動３Ｄ骨格化を例示する画像である。 本開示の例示的な実施形態による、分割フィルタを使用して区画化されたマイクロＣＴスキャナによって画像化されたマウスの後肢の骨の３Ｄ表示を示す画像である。 本開示の例示的な実施形態による、中心骨軸の自動的特徴付け及び計算の方法を示すフローチャートである。 本開示の例示的な実施形態による、マイクロＣＴスキャナによって画像化されたマウスの脛骨の中心軸を例示する画像である。 本開示の例示的な実施形態による、形態学的骨充填方法を示すフローチャートである。 図７Ａ〜７Ｅは、本開示の例示的な実施形態による、図６の形態学的骨充填方法のステップ後に作成された例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態による、３Ｄ２値骨画像（データキューブ）上の境界充填方法を示すフローチャートである。 図９Ａ〜図９Ｆは、本開示の例示的な実施形態による、図８の境界充填方法のステップ後に作成された例示的な画像である。 マイクロＣＴスキャナによって画像化されたマウスの脛骨の骨格を例示する画像であり、画像は、本開示の例示的な実施形態による、充填骨に対する反復的な３Ｄ細線化を使用して計算された。 本開示の例示的な実施形態による、骨の形態学的骨格のプルーニング及び平滑化のための方法を示すフローチャートである。 図１２Ａ〜１２Ｈは、本開示の例示的な実施形態による、マウスの脛骨の３Ｄ画像に適用された図１１のプルーニング及び平滑化方法のステップ後に作成された画像である。 図１３Ａ〜図１３Ｄは、本開示の例示的な実施形態による、中心軸決定後のマウスの脛骨の３Ｄ画像上で自動的に実行された２Ｄスライス単位の立体動作の結果を例示する例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態において使用するための例示的なコンピューティングデバイス及び例示的なモバイルコンピューティングデバイスのブロック図である。 本開示の例示的な実施形態において使用するための例示的なコンピューティング環境のブロック図である。

請求された発明のシステム、デバイス、方法、及びプロセスは、本明細書に記載される実施形態からの情報を使用して開発された変形例及び適合例を含むことが考えられる。本明細書に記載されるシステム、デバイス、方法、及びプロセスの適応例及び／または変更例は、当業者によって実施され得る。

本説明全体にわたって、物品、デバイス、及びシステムが、特定の構成要素を有する、含む、もしくは備えると記載されている場合、またはプロセス及び方法が、特定のステップを有する、含む、もしくは備えると記載されている場合、さらに、列挙された構成要素から本質的になる、もしくはそれからなる、本発明の物品、デバイス、及びシステムがあるか、または列挙された処理ステップから本質的になる、もしくはそのステップからなる、本発明によるプロセス及び方法があると考えられる。

特定の動作を実行するためのステップの順序または順序は、本発明が動作可能なままである限り、重要ではないことが理解されるべきである。さらに、２つ以上のステップまたは動作が、同時に実行されてもよい。

本明細書における、例えば、背景技術の区分におけるいかなる刊行物の記述も、本明細書に提示された特許請求の範囲のうちのいずれかに関する刊行物が先行技術として役立つことを認めるものではない。背景区分は、明瞭にするために提示されており、いかなる請求項に関する先行技術の記載としても意図されていない。

本明細書で使用される場合、「画像」−例えば、哺乳動物の３Ｄ画像−は、写真、ビデオフレーム、ストリーミングビデオ、ならびに写真、ビデオフレーム、もしくはストリーミングビデオの任意の電子的、デジタル的または数学的類似物等の任意の視覚的表現を含む。本明細書に記載される任意の装置は、特定の実施形態では、プロセッサによって生成された画像または任意の他の結果を表示するためのディスプレイを含む。本明細書に記載される任意の方法は、特定の実施形態では、画像または本方法を介して生成された任意の他の結果を表示するステップを含む。

本明細書で使用される場合、骨軸の「抽出」（ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ）または「抽出」（ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）は、骨の軸（例えば、中心軸）の検出、区画化、計算、視覚化等を指す。

本明細書で使用される場合、「画像」に関して「３Ｄ」または「３次元」とは、３次元に関する情報を伝達することを意味する。３Ｄ画像は、３次元のデータセットとしてレンダリングされ得、かつ／または２次元表現のセットとして、もしくは３次元表現として表示され得る。

本明細書で使用される場合、「長骨」とは、幅よりも大きい長さを有する四肢の骨（例えば、哺乳動物、例えば、マウス、ラット等の）（例えば、大腿骨）を意味する。いくつかの実施形態では、長骨は、脚、腕、手、足、指、つま先、または襟骨の骨である。いくつかの実施形態では、長骨は、下記：大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、橈骨、尺骨、中手骨、中足骨、骨枝、及び鎖骨（例えば襟骨の）から選択される。本明細書に記載される特定の実施形態は、例えば、短骨、扁平骨、種子骨、及び不規則な骨を含む、長骨または非長骨のいずれかに当てはまる。特定の実施形態では、非長骨は、部分的に円形の形状を有する骨、例えば、骨盤帯を含む。

本明細書で使用される場合、「マスク」は、２Ｄもしくは３Ｄ領域を特定するグラフィカルパターンであり、画像もしくは他のグラフィカルパターンの部分の削除もしくは保持を制御するために使用される。

生体内または生体外画像（例えば、３Ｄ画像）からの骨の中心軸の自動検出のためのシステム及び方法を、本明細書に記載する。いくつかの例示的な実施形態では、３Ｄ画像は、動物被験体（例えば、マウス等の哺乳動物）の生体内画像である。いくつかの実施形態では、３Ｄ画像は、動物被験体（例えば、マウス等の哺乳動物）由来のサンプル（例えば、骨サンプル）の生体外画像である。いくつかの実施形態では、画像は、ＣＴスキャナ、マイクロＣＴスキャナ等の医療用画像化デバイスによって取得及び／または処理することができる。３Ｄ画像等の画像は、単一の画像または複数の画像のセットもしくはシリーズであってもよいことが理解されるべきである。

骨の中心軸は、例えば、骨の空間的特徴、方向、向き、及び形状を含む、骨の特性及びデータを効果的に要約することができる。図３に示すように、骨検出及び区画化アルゴリズムを使用して、動物被験体の骨格骨（例えば、ＣＴまたはマイクロＣＴスキャナによってスキャンされる）を、検出、区画化、及び視覚化する。骨の収集を視覚化するとき、骨の軸は、互いに対する骨の向きを効果的に表す。骨の軸はまた、骨の向きの空間的な角度等の定量的な構造情報を有するので、骨の方向を決定する（例えば、コンピュータに基づく解析中に）のに有用である。重要なことに、中心軸に対して垂直な２Ｄ平面は、骨のスライス単位の立体解析に使用される。中心軸に沿って移動し、かつ中心軸に対して垂直な２Ｄ平面を抽出することによって、下により詳細に記載される図１３Ａ〜Ｄに示すように、立体等の２Ｄスライス単位の解析を実行することができる。

本明細書に記載されるいくつかの例示的な実施形態は、骨の一般的および局在的接線方向の両方を捕捉するために骨格骨の中心軸を計算及び抽出することに関する。中心軸の計算は、とりわけ、骨の形状、形態、及び湾曲を特定する。すなわち、中心軸は、とりわけ、骨の主な中心線、形状、及び向きを記載する内側経路を表す。

骨の中心軸の説明及び計算は、骨が単純で規則的な形状を有する均質な立体物体ではないため、困難であり、それらは任意の形状をとり得、様々な密度及び多孔度を有する中空領域及び穴を含み得る。さらに、３Ｄ領域をラインセットに縮小する２値骨マスクの形態学的骨格は、単枝軸によって表されるのではなく、むしろ、特に遠位端に複数の枝を含み得、従来型の解析を混乱させる可能性がある。よって、特定の実施形態では、２値骨マスクさらには充填骨マスクの単なる３Ｄ骨格化は、中心軸を抽出するには不十分であることが分かっている。図２に示すように、立体物体の骨格化は、内側軸または中心軸として機能し得ない複数枝ツリーまたはグラフを生じる。骨格の周辺枝は、立体物体の特定の領域的空間属性のみを反映する。３Ｄ骨格化は、立体物体を曲線のセットに縮小し、その一部のみが、立体物体の中心軸の計算に有用な情報を有するため、特定の実施形態では、本明細書に記載されるように、さらなるステップを実行して、立体物体の中心軸をその形態学的骨格から正確で、自動化された、かつ再現可能な方法で抽出することができる。

特定の実施形態において、骨の中心軸は、形態学的骨格から抽出される。骨格は、概して、充填２Ｄまたは３Ｄ２値物体に対して定義される。いくつかの実施形態では、骨格は、骨格ツリーとして表され、かつ／または例示され得る。いくつかの実施形態では、充填３Ｄ物体において、３Ｄ物体２値マスクに対して反復的な細線化を実行することによって、形態学的骨格が抽出される。形態学的骨格を抽出するプロセスは、骨格化と称される。いくつかの実施形態では、骨格化は、３Ｄ物体内の最大に内接する全ての球の中心の軌跡を抽出することを伴う。図２を参照すると、円錐形断面によって付加された楕円プリズムの直接骨格化の結果を表示する。特定の方向に細長い３Ｄ物体について、骨格は、図２に示す骨格と同様に、物体を通って延びる主枝、及び主枝から物体の境界まで延びるいくつかのマイナー枝から構成されることが多い。

骨の直接３Ｄ骨格化の結果は、２つの主要な理由のために、中心軸の計算及び抽出のための有用な候補ではないことが多い。第１に、骨格骨は、ほとんど、均質に充填された３Ｄ物体ではなく、その内部区画（例えば、骨梁）は、骨髄上に分布する多孔質構造である。骨マスクの直接３Ｄ骨格化（充填動作を行わない）は、皮質、小柱、及び骨髄区画を含む骨全体の形態学的骨格ではなくむしろ、骨の皮質殻及び小柱網に及ぶ中間ツリーを表すだろう。第２に、周囲の枝（例えば、円錐形区分２１０、２１２内に延びる複数枝区画）のために、その生の形態の骨格は、３Ｄ物体の向き及び形態を表す単枝中心軸ではない。３Ｄ骨格の周辺枝は、特に遠位端で局在化した構造情報のみを有し、スライス単位の測定を誘導及び自動化するのには有用でない。

図３は、例示的な実施形態による、哺乳動物の複数の骨を含む３Ｄ画像を示す。より具体的には、図３は、分割フィルタを使用して、大腿骨、脛骨、及び膝蓋骨に区画化されたマウスの後肢の骨を例示する（例えば、マイクロＣＴスキャナによって画像化される）。

図３では、骨３０２、３０４、３０６、３０８は、形態学的に単離されており、かつ／または互いに区画化されている。個々の椎骨３１０を含む他の骨もまた、単離されている。図３に示すように、３Ｄ画像の個々の骨を単離及び／または区画化するために、様々な共通の手法、例えば、「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｓｋｅｌｅｔａｌ Ｂｏｎｅｓ ｉｎ ３Ｄ Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ Ｉｍａｇｅｓ」と題される、２０１５年７月２９日に出願された、米国特許出願第１４／８１２，４８３号に記載されているシステム及び方法をとることができ、その文章は、全体が参照により本明細書に組み込まれる。特定の実施形態では、単離及び／または区画化は、線形分類もしくは回帰を用い、１つ以上の特徴に対応する信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）を使用して、分類もしくは回帰の品質を測定し得る。特定の実施形態では、分類または回帰の制約が、経験的に選択される。例えば、いくつかの実施形態では、分類または回帰の制約は、例の同じセットを様々な制約で数回実行することによって選択される。選択された単離及び／または区画化アルゴリズムにおいて、精度と計算時間との間のバランスを取るために、適切な制約を選択することができる。

図４は、例示的な実施形態による、単離された２値骨マスクから中心骨軸を抽出するためのフローチャートを例示する。骨の中心軸の特定（例えば、抽出）前に、哺乳動物の骨の３Ｄ画像（または一連の３Ｄ画像）が、例えばＣＴまたはマイクロＣＴスキャナから受信される［４０２］。骨（その軸を計算する）は、骨の収集から形態学的に単離及び／または区画化される［４０４］ため、対象とする骨（例えば、長骨）のみが解析される。形態学的単離及び／または区画化を、図３を参照してさらに詳細に記載する。

形態学的単離後、骨（複数可）の３Ｄ画像は、２値骨マスクに変換される［４０６］。いくつかの実施形態では、３Ｄ２値骨マスクは、包含（例えば、２値真）または除外（例えば、２値偽）状態でのボクセルを含む３次元アレイである。マスク内の２値真状態でのボクセルは、骨（複数可）の３Ｄ画像内の骨組織を含む領域に対応する。逆に、マスク内の２値偽状態でのボクセルは、３Ｄ画像内の空または非骨組織に対応する。このように、特定の実施形態では、２値骨マスクは、少なくとも骨（複数可）の皮質及び小柱区画を表す。さらなる実施形態では、２値骨マスクは、２値真ボクセルによって（例えば、骨髄等の内部部分の内容）最初に充填される（例えば、２値骨マスクは、皮質、小柱、及び骨髄区画から構成される立体３Ｄ骨体積を表す）。２値骨マスクを生成するための例示的な技術は、さらに、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１４年１月２３日に出願された、米国特許出願第１４／１６２，６９３号にさらに詳細に記載されている。

特定の実施形態では、骨の２値マスクは、形態学的処理によって充填され［４０８］、これについては、図６に図示されるフローチャートでさらに詳細に記載する。特定の実施形態では、３Ｄ物体（例えば、２値骨マスク）を充填することは、概して、物体の内部ボクセル（例えば、表面によって境界付けられた内部サブ体積）を特定し、かつそれらの全てを２値骨マスクに（例えば、それらの状態を２値真に変更することによって）追加するプロセスを指す。いくつかの実施形態では、骨格化は、下に詳細に記載される、反復的な３Ｄ細線化によって充填された骨に対して実行される［４１０］。いくつかの実施形態では、骨格は、単枝（例えば、幹）にプルーニングされ（例えば、マイナー枝が削除され）、かつ平滑化され［４１２］、その例示的方法は、図１１に図示されるフローチャートで詳細に記載される。特定の実施形態では、これらの３つのステップ（４０８、４１０、及び４１２）は、骨の内側経路に続き、骨の中心軸を効果的に特定及び単離する、単枝曲線を生成する。

図５を参照すると、図４を参照して記載される中心骨軸特定方法の結果を示す。中心骨軸５０２は、充填２値骨マスクの３Ｄ形態学的骨格をプルーニング及び平準化することを含む、図４に概説されたステップの実行後に得られる。

図６は、例示的な実施形態による、形態学的処理を使用して骨の２値マスクを充填する（例えば、骨充填）ためのプロセスのフローチャートである。骨充填は、骨の中心軸を抽出するステップであり、例えば、図４に図示する方法のステップ４０８である。例えば、特定の実施形態では、骨充填は、骨の内部区画（例えば、骨髄）を骨マスクに追加することによって実行される。骨の内部もしくは骨髄を骨マスクの背景に接続する骨殻の亀裂もしくは静脈の存在は、骨充填をより困難にする。骨殻の静脈及び／または亀裂のために、内部区画は、背景に形態学的に接続されており、骨の内部区画の正確で堅牢な検出のために追加のステップが必要とされる。例えば、いくつかの実施形態では、内部区画は、形態学的充填の前後に拡張された骨マスクの間で２値減算（例えば、ＡＮＤ ＮＯＴ動作）を実行することによって検出される。特定の実施形態では、拡張とは、任意の軸もしくは方向に沿って、比例もしくは不均衡に画像を拡大することを指す。いくつかの実施形態では、拡張とは、３〜５の範囲の大きさの球状構造要素を使用して実行される３Ｄ球面拡張である。様々な拡張方法を用いることができる。拡張及び関連する動作のさらなる考察は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、国際特許出願公開第ＷＯ／２０１３／０３８２２５号として公開される、２０１１年９月１２日に出願された、国際出願第ＰＣＴ／ＩＢ２０１１／００２７５７号において考察されている。いくつかの実施形態では、骨の内部区画は、この減算結果を拡張することによって得られる。いくつかの実施形態では、骨充填プロセスにおける境界充填は、図８のフローチャートに詳細に概説されるように、骨画像スタックを含むデータキューブの境界平面に２Ｄ充填を適用することによって実行される。

さらに図６を参照すると、２値骨マスクは、哺乳動物の１つ以上の骨のＣＴまたはマイクロＣＴスキャン等の医療画像から生成（例えば、検索）される［６０２］。特定の実施形態では、画像に含まれる様々な骨は、自動的に単離及び／または区画化される（図３を参照のこと）。例示のために、ステップ６０２で生成された２値骨マスクは、本明細書では画像０と称されるが、本方法は、任意の画像に割り当てられる任意の特定の名前に依存しない。次に、２値骨マスク（画像０）は、画像のメトリックボクセル寸法に応じて、例えば、３〜１０の球形構造要素によって拡張され、拡張された２値骨マスクは画像１として記憶される［６０４］。

次に、画像１の境界が特定され、充填される［６０６］。形態学的穴（例えば、間隙及び／または切れ目）も充填される［６０８］。図８を参照して下により詳細に、境界充填を記載する。次に、３Ｄ２値エロージョンが実行されて［６１０］、充填骨マスクが生成される［６２２］。

特定の実施形態では、３Ｄ穴充填及び境界充填動作の結果を、画像２として記憶する。次に、画像１が、画像２から減算され［６１０］、マスクが充填された穴及び亀裂の位置を効果的に表現する結果となる。特定の実施形態では、経験的に決定された境界よりも小さい体積を有する接続構成要素として定義される小さなスポットが、結果として生じるマスクから削除され、画像が再び拡張され、画像３として記憶される。次に、画像０を画像３と組み合わせることによって新しい画像が生成され、画像０の２値骨マスクが画像３によって表される充填穴と重ね合わせられる。結果として得られる画像の境界線（画像０＋画像３）が充填され、続いて３Ｄ画像の穴が充填される。穴は、（拡張骨マスクによって背景画像から形態学的に切り離された）拡張骨マスクの内部区画内に位置する空または２値偽ボクセルとして特定される。穴は、骨マスクに追加される（またはそれらのボクセル値が１または２値真に更新される）ことによって充填される。

図７Ａ〜図７Ｅは、図６を参照して記載されたステップの結果を示す。図７Ａは、図６の方法のステップ６０２の２値骨マスクの結果の２つの図−外部及び断面−を図示する。図７Ｂは、図６の方法のステップ６０４の３Ｄ２値拡張の結果を図示する。図７Ｃは、図６の方法のステップ６０６の境界充填動作の結果を図示する。図７Ｄは、図６の方法のステップ６０８の形態学的穴充填の結果を図示する。図７Ｅは、図６の方法のステップ６１０の３Ｄ２値エロージョンから生じる充填骨マスクを図示する。

図８は、例示的な実施形態による、境界充填を実行するためのプロセスを例示する。いくつかの例示的な実施形態では、境界充填は、２値骨マスクを生成するプロセス（例えば、図６）中に実行される。境界充填は、未処理または処理された骨マスク（例えば、図６のステップ６０４から得られた拡張骨画像）に対して実行される。

より具体的には、境界充填を開始するために、図６の例示的な実施形態で使用される２値骨マスクが、検索される［６０２］。いくつかの実施形態では、画像データ（例えば、２値骨マスクの）は、１つ以上のデータキューブとしてデジタル的に表される。様々な実施形態では、データキューブは、１２個のエッジ及び８個の頂点を含む３Ｄ骨マスク内のボクセルに対応する値の３Ｄアレイを含み、頂点の各々は、３つのエッジに関連付けられる。データキューブの各エッジは、２つの面に関連付けられる。第１のデータキューブ頂点は、８つの頂点から選択され［８０４］、その例が、図９Ａに示される。選択された頂点は、頂点に接続された３つのエッジの全てが２値マスクに属する頂点を含むことを確実にするためにチェックされる［８０６］。頂点に接続されたエッジが２値マスクボクセルを含む場合、それは、真の（例えば、２値真）状態に関連付けられ、かつ／または割り当てられる。選択された頂点に接続されたエッジの全てが真のボクセルに関連付けられる場合、頂点チェックが満たされる。別様に、頂点チェックをパスしない場合、次の頂点が選択される。頂点がボクセルチェックをパスした場合、頂点に接続された３つの面を象限として全ゼロ面と連結することによって、２Ｄ画像が形成され［８０８］、その例が、図９Ｂに示される。次に、全ゼロ象限の境界にある２値真値を有するピクセルは、図９Ｃに図示されるように、全ゼロ象限の対応するピクセルの値を２値真に更新することによって対角線的に接続される［８１０］。次いで、結果として得られる連結された２Ｄ画像の形態学的穴が充填され、充填表面は、図９Ｄ（２Ｄ画像）及び図９Ｅ及び９Ｆ（結果として生じるデータキューブの２つの図）に図示されるように、データキューブの３つの対応する面にマッピングされる［８１２］。

頂点の全てがチェックされ、処理された（例えば、完了した）場合［８１６］、方法は、ステップ８１８に進む。別様に、方法は、ステップ８０４において、データキューブ内の次の頂点を選択するために戻る。全ての頂点が完了した状態で、第１のデータキューブエッジが選択される［８１８］。エッジに接続された面とエッジ自体との両方が２値真ボクセルを含むことを確実にするために、エッジがチェックされる［８２０］。エッジチェックをパスした（例えば、エッジが真のボクセルと関連付けられた）場合、エッジに接続された２つの面を連結することにより、２Ｄ画像が形成される［８２２］。別様に、次のデータキューブエッジが、ステップ８１８として選択される。２Ｄ画像内の形態学的穴が充填され、充填表面がデータキューブの２つの対応する面にマッピングされる［８２４］。全てのエッジが完了している場合［８２６］、本方法は、ステップ８２８に進み、別様に、次のエッジが選択される。全てのエッジが完了した後、データキューブの各個々の面上の穴が充填され（８３０）、それにより境界充填骨マスクが生成される。境界充填骨マスクは、メモリ内に記憶される［８２８］。

上述するように、中心骨軸を特定することはまた、３Ｄ細線化のステップを含む。３Ｄ細線化の概念については、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｓｋｅｌｅｔｏｎ Ｍｏｄｅｌｓ ｖｉａ ３−Ｄ ｍｅｄｉａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ／Ａｘｉｓ Ｔｈｉｎｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（Ｌｅｅ，Ｔ．Ｃ．，Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．５６，Ｎｏ．６，１１月，ｐｐ．４６２−４７８，１９９４年）に記載されている。

一般に、３Ｄ細線化は、主枝及びマイナー枝により、充填３Ｄ物体（例えば、骨）等の立体物体、領域、または体積を、形態学的骨格に収縮または削減する（図１０を参照のこと）。いくつかの実施形態では、構造の骨格（または内側表面）は、３Ｄ空間（例えば、ユークリッド空間）内の物体の全ての最大内接球の中心の軌跡であり、球の各々は、１つ超の点で境界に接する。いくつかの実施形態では、距離変換を使用して、３Ｄ画像を薄くする。いくつかの実施形態では、接続点のより小さいセットが取得されるまで、位相的かつ幾何学的制約下で境界点が反復的に削除される。いくつかの実施形態では、３Ｄ骨格は、３Ｄユークリッド空間における「真の」骨格を実質的に表しているか、またはこれに近似している。いくつかの実施形態では、レベルセットマーチング手法が実行される。

より具体的には、細線化される画像の位相的特性を維持しながら、境界点の反復的削除により、３Ｄ細線化が提供される。いくつかの実施形態では、各細線化の反復は、境界点の種類（例えば、北、南、西、東、上、下）に従ってサブサイクルに分割される。削除される境界点は、例えば、画像内の望ましくない物体の単離または削除を回避するために、位相的かつ幾何学的制約に基づいて制限される。いくつかの実装では、内側表面細線化（ＭＳＴ）及び／または内側軸細線化（ＭＡＴ）を、３Ｄ細線化動作の境界削除プロセスの幾何学的制約として使用することができる。すなわち、ＭＳＴは、細線化中に削除されない表面点を特定するために使用される。すなわち、内側表面細線化は、略中心線に位置する表面を特定する。ＭＡＴは、抽出された骨格が、中心線に近似する表面ではなく、円弧及び／または曲線からなる点でＭＳＴと異なる。ＭＳＴ及びＭＡＴは共に、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｓｋｅｌｅｔｏｎ Ｍｏｄｅｌｓ ｖｉａ ３−Ｄ ｍｅｄｉａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ／Ａｘｉｓ Ｔｈｉｎｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（Ｌｅｅ，Ｔ．Ｃ．，Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．５６，Ｎｏ．６，１１月，ｐｐ．４６２−４７８，１９９４年）にさらに詳細に記載されている。

図１０は、例示的な実施形態による、マウスの脛骨からの充填骨マスクの３Ｄ骨格化を示す。骨格９０２は、図１１を参照して下に示すように、さらにプルーニング及び平滑化され得る。

図１１は、例示的な実施形態による、骨格をプルーニング及び平滑化して骨の中心軸を生成するプロセス［１１００］を例示する。最初に、２値骨格マスクが検索される［１１０２］。続いて、例えば、骨形態学的骨格が、哺乳動物の骨について当てはまることが多いループのないツリー構造（例えば、大腿骨等の長骨）を有するかどうか、または骨形態学的骨格が、ループ（例えば、骨盤帯）を有するかどうかに応じて、（ｉ）骨格の中心線ツリー（例えば、「ＴＥＡＳＡＲ：ｔｒｅｅ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ａｃｃｕｒａｔｅ ａｎｄ ｒｏｂｕｓｔ ｓｋｅｌｅｔｏｎｓ Ｓａｔｏ，Ｍ．；Ｂｉｔｔｅｒ，Ｉ．；Ｂｅｎｄｅｒ，Ｍ．Ａ．；Ｋａｕｆｍａｎ，Ａ．Ｅ．；Ｎａｋａｊｉｍａ，Ｍ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０００．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｔｈｅ Ｅｉｇｈｔｈ Ｐａｃｉｆｉｃ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｖｏｌｕｍｅ，Ｉｓｓｕｅ，２０００ Ｐａｇｅ（ｓ）：２８１−４４９）または（ｉｉ）骨格の単一サイクル主ループを見つけることによって、骨格内の特定の経路（例えば、主経路または中心経路）を特定する［１１０４］。特定の実施形態では、骨格の中心線ツリーは、（１）物体の内部で２値区画化されたボクセルを読み取ること、（２）物体だけに体積をトリミングすること、（３）境界フィールド（ＤＢＦ）からの距離を計算すること、（４）任意のボクセルフィールド（ＤＡＦ）からの距離を計算すること、（５）ルートボクセルフィールド（ＰＤＲＦ）からペナルティー距離を計算すること、（６）内部としてラベル付けされた最も遠いＰＤＲＦボクセルを見つけること、（７）そのボクセルからルートまでの最短経路を抽出すること、（８）経路の近くの全てのボクセルを「内部にあるように使用される」ものとしてラベル付けすること、及び（９）内部ボクセルが残らなくなるまでステップ６〜８を繰り返すこと、を含む、上に参照されたＴＥＡＳＡＲアルゴリズムを使用して見つけられる。

プルーニングステップ［１１０６］では、骨格のマイナー枝が特定された主経路から削除され、よって骨格が単枝に縮小される。骨の遠位端の不規則な形状が中心軸の決定に影響を及ぼさないようにするために、プルーニングされた枝は、点平均化によってさらに平準化される［１１０８］。このステップの最終結果は、骨の中心軸であり［１１１０］、その一例が、参照［５０２］で図５に例示されている。

図１２Ａ〜１２Ｈは、図３に示される骨区画化後のマイクロＣＴイメージングプラットフォームによってスキャンされたマウスの脛骨（図１２Ａ〜１２Ｄ）及び大腿骨（図１２Ｅ〜１２Ｈ）に適用された図１１のプルーニング及び平滑化方法のステップ後に作成された画像である。左から右に、画像は、骨マスク（図１２Ａ／１２Ｅ）、骨格化ステップ［１１０４］の結果（図１２Ｂ／１２Ｆ）、プルーニングステップ［１１０６］の結果（図１２Ｃ／１２Ｇ）、平滑化ステップ［１１０８］の結果（１２Ｄ／１２Ｈ）を示し、それにより脛骨及び大腿骨の中心軸を生成する。

いくつかの実装では、特定された骨の中心軸を使用して、骨の形状、形態、局在的接線方向、湾曲等の骨の構造的特性（例えば、特徴）を定量化する。これらの特性を使用して、例えば、異常を特定すること、骨を特定の骨として特定すること等によって、骨を特徴付けることができる。いくつかの実施形態では、特定された中心軸を使用して、骨または骨が関連付けられている骨のセットの画像をレンダリングする。骨の中心軸を使用して特定された骨の特性は、例えば、他の画像化（例えば、レンダリング）、診断、及び治療目的、ならびに他の用途のために使用できることが理解されるべきである。

例えば、特定の実施形態では、骨の特定された中心軸は、骨の立体的測定及びスライス単位の研究のために使用される。図１３Ａ〜図１３Ｄは、中心軸の決定後に正確かつ自動的に実行される２Ｄスライス単位の立体動作の結果を例示する例示的な画像である。中心軸に対して垂直な平面は、骨の断面の２Ｄ画像スライスを作成するために使用される。次いで、これらの２Ｄスライスから平均皮質厚等のパラメータを自動的に計算することができる。例えば、図１３Ａは、本明細書に記載される方法による骨の中心軸の決定後のマウス脛骨１３００を示す。平面１３０２、１３０６、及び１３１０が特定される。これらの平面は、骨の長さに沿った様々な位置で中心軸に対して垂直である。これらの平面において２Ｄ断面の画像、例えば、図１３Ｂ〜１３Ｄの画像が得られる。図１３Ｂは、平面１３０２に対応しており、図１３Ｃは、平面１３０６に対応しており、図１３Ｄは、平面１３１０に対応している。２Ｄ断面から、様々な骨の特性、例えば、平均皮質（殻）厚を決定することができる。任意の数の断面をとってもよい。図１３に示す場合において、平均皮質厚は、３．９８ボクセルまたは１９８ミクロンであると自動的に決定された。本明細書に開示された方法は、スキャン（例えば、マイクロＣＴスキャン）からこの情報を直接得る自動化された堅牢な方法を提供し、それにより「手動での」測定による動作者の誤差及び変動性を排除する。

上で考察したように、本明細書に記載される手順の特定の実施形態は、骨の中心軸を抽出して、例えば、骨の方向、全体的形状、及び空間的特性の立体的測定値を導き出すか、または捕捉することに関する。様々な他の実施形態は、他の用途のために、境界充填、骨充填、及びプルーニング／平準化等の手順を含む、本明細書に記載される画像処理方法を利用する。例えば、本明細書に記載される画像処理方法は、ｗａｔｅｒｓｈｅｄアルゴリズム等の形態学的単離手法を使用する骨区画化／単離において使用され得る。いくつかの実施形態では、元の骨マスクではなくむしろ、充填骨上で形態学的単離が実行される。さらに、境界及び骨充填は、例えば、骨の皮質及び骨柱区画を分割する際にも有用である。

図１４は、本明細書に記載される方法及びシステムにおいて使用するための例示的なネットワーク環境１４００を示す。概要を簡単に説明すると、次に図１４を参照すると、例示的なクラウドコンピューティング環境１４００のブロック図を示し、かつ記載する。クラウドコンピューティング環境１４００は、１つ以上のリソースプロバイダ１４０２ａ、１４０２ｂ、１４０２ｃ（まとめて、１４０２）を含み得る。各リソースプロバイダ１４０２は、コンピューティングリソースを含み得る。いくつかの実装では、コンピューティングリソースは、データを処理するために使用される任意のハードウェア及び／またはソフトウェアを含み得る。例えば、コンピューティングリソースは、アルゴリズム、コンピュータプログラム、及び／もしくはコンピュータアプリケーションを実行することができるハードウェア及び／もしくはソフトウェアを含み得る。いくつかの実装では、例示的なコンピューティングリソースは、記憶及び検索性能を有するアプリケーションサーバ及び／またはデータベースを含み得る。各リソースプロバイダ１４０２は、クラウドコンピューティング環境１４００内の任意の他のリソースプロバイダ１４０２に接続され得る。いくつかの実装では、リソースプロバイダ１４０２は、コンピュータネットワーク１４０８を介して接続され得る。各リソースプロバイダ１４０２は、コンピュータネットワーク１４０８を介して、１つ以上のコンピューティングデバイス１４０４ａ、１４０４ｂ、１４０４ｃ（まとめて、１４０４）に接続され得る。

クラウドコンピューティング環境１４００は、リソースマネージャ１４０６を含み得る。リソースマネージャ１４０６は、コンピュータネットワーク１４０８を介してリソースプロバイダ１４０２及びコンピューティングデバイス１４０４に接続され得る。いくつかの実装では、リソースマネージャ１４０６は、１つ以上のリソースプロバイダ１４０２による１つ以上のコンピューティングデバイス１４０４へのコンピューティングリソースの提供を促進し得る。リソースマネージャ１４０６は、特定のコンピューティングデバイス１４０４からコンピューティングリソースに対する要求を受信し得る。リソースマネージャ１４０６は、コンピューティングデバイス１４０４によって要求されたコンピューティングリソースを提供することができる１つ以上のリソースプロバイダ１４０２を特定し得る。リソースマネージャ１４０６は、コンピューティングリソースを提供するためにリソースプロバイダ１４０２を選択し得る。リソースマネージャ１４０６は、リソースプロバイダ１４０２と特定のコンピューティングデバイス１４０４との間の接続を促進し得る。いくつかの実装では、リソースマネージャ１４０６は、特定のリソースプロバイダ１４０２と特定のコンピューティングデバイス１４０４との間の接続を確立し得る。いくつかの実装では、リソースマネージャ１４０６は、特定のコンピューティングデバイス１４０４を、要求されたコンピューティングリソースを有する特定のリソースプロバイダ１４０２にリダイレクトし得る。

図１５は、本開示で記載される方法及びシステムにおいて使用され得るコンピューティングデバイス１５００及びモバイルコンピューティングデバイス１５５０の例を示す。コンピューティングデバイス１５００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、及び他の適切なコンピュータ等の様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを意図している。モバイルコンピューティングデバイス１５５０は、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、及び他の同様のコンピューティングデバイス等の様々な形態のモバイルデバイスを表すことを意図している。本明細書に示す構成要素、それらの接続及び関係、ならびにそれらの機能は、単なる例に過ぎず、限定することを意味するものではない。

コンピューティングデバイス１５００は、プロセッサ１５０２、メモリ１５０４、記憶デバイス１５０６、メモリ１５０４及び複数の高速拡張ポート１５１０に接続する高速インターフェース１５０８、ならびに低速拡張ポート１５１４及び記憶デバイス１５０６に接続する低速インターフェース１５１２を含む。プロセッサ１５０２、メモリ１５０４、記憶デバイス１５０６、高速インターフェース１５０８、高速拡張ポート１５１０、及び低速インターフェース１５１２の各々は、様々なバスを使用して相互接続され、かつ一般的なマザーボード上で、または他の適切な方法で装着され得る。プロセッサ１５０２は、メモリ１５０４内に、または記憶デバイス１５０６上に記憶された命令を含むコンピューティングデバイス１５００内での実行のための命令を処理して、高速インターフェース１５０８に連結されたディスプレイ１５１６等の外部入力／出力デバイス上のＧＵＩ用のグラフィカル情報を表示することができる。他の実装では、複数のメモリ及びメモリの種類と共に、複数のプロセッサ及び／または複数のバスを適切に使用し得る。また、複数のコンピューティングデバイスが接続され得、各デバイスは、必要な動作の一部分を提供する（例えば、サーババンク、ブレードサーバのグループ、またはマルチプロセッサシステムとして）。

メモリ１５０４は、コンピューティングデバイス１５００内の情報を記憶する。いくつかの実装では、メモリ１５０４は、揮発性メモリユニットまたは複数のユニットである。いくつかの実装では、メモリ１５０４は、不揮発性メモリユニットまたは複数のユニットである。メモリ１５０４は、磁気ディスクまたは光ディスク等のコンピュータ可読媒体の別の形態であってもよい。

記憶デバイス１５０６は、コンピューティングデバイス１５００用の大容量記憶デバイスを提供することができる。いくつかの実装では、記憶デバイス１５０６は、フロッピー（登録商標）ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、もしくはテープデバイス等のコンピュータ可読媒体、フラッシュメモリもしくは他の同様のソリッドステートメモリデバイス、または記憶領域ネットワーク内のデバイスもしくは他の構成を含むデバイスのアレイであり得るか、または含み得る。命令は、情報媒体内に記憶され得る。命令は、１つ以上の処理デバイス（例えば、プロセッサ１５０２）によって実行されたときに、上に記載するもの等の１つ以上の方法を実行する。命令は、コンピュータまたは機械可読媒体（例えば、メモリ１５０４、記憶デバイス１５０６、またはプロセッサ１５０２上のメモリ）等の１つ以上の記憶デバイスによって記憶することもできる。

高速インターフェース１５０８は、コンピューティングデバイス１５００のための帯域幅集中動作を管理し、低速インターフェース１５１２は、低帯域幅集中動作を管理する。このような機能の割り当ては、一例に過ぎない。いくつかの実装では、高速インターフェース１５０８は、メモリ１５０４、ディスプレイ１５１６（例えば、グラフィックスプロセッサまたはアクセラレータを介して）、及び高速拡張ポート１５１０に連結され、高速拡張ポート１５１０は、様々な拡張カード（図示せず）を受け入れ得る。この実装では、低速インターフェース１５１２は、記憶デバイス１５０６及び低速拡張ポート１５１４に連結される。様々な通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、イーサネット（登録商標）、無線イーサネット（登録商標））を含み得る低速拡張ポート１５１４は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ等の１つ以上の入力／出力デバイス、または例えば、ネットワークアダプタを介したスイッチもしくはルータ等のネットワーキングデバイスに連結され得る。

コンピューティングデバイス１５００は、図に示すように、いくつかの異なる形態で実装され得る。例えば、標準サーバ１５２０として、またはそのようなサーバのグループ内で複数回実装されてもよい。さらに、ラップトップコンピュータ１５２２等のパーソナルコンピュータ内に実装されてもよい。また、ラックサーバシステム１５２４の一部として実装されてもよい。あるいは、コンピューティングデバイス１５００からの構成要素は、モバイルコンピューティングデバイス１５５０等のモバイルデバイス（図示せず）内の他の構成要素と組み合わされてもよい。そのようなデバイスの各々は、コンピューティングデバイス１５００及びモバイルコンピューティングデバイス１５５０のうちの１つ以上を含み得、システム全体は、互いに通信する複数のコンピューティングデバイスから構成され得る。

モバイルコンピューティングデバイス１５５０は、他の構成要素の中でもとりわけ、プロセッサ１５５２、メモリ１５６４、ディスプレイ１５５４等の入力／出力デバイス、通信インターフェース１５６６、及びトランシーバ１５６８を含む。モバイルコンピューティングデバイス１５５０は、追加の記憶を提供するために、マイクロドライブまたは他のデバイス等の記憶デバイスを備えることもできる。プロセッサ１５５２、メモリ１５６４、ディスプレイ１５５４、通信インターフェース１５６６、及びトランシーバ１５６８の各々は、様々なバスを使用して相互接続されており、構成要素のうちのいくつかは、共通のマザーボード上で、または他の適切な方法で装着され得る。

プロセッサ１５５２は、メモリ１５６４内に記憶された命令を含む、モバイルコンピューティングデバイス１５５０内の命令を実行することができる。プロセッサ１５５２は、別々の複数のアナログ及びデジタルプロセッサを含むチップのチップセットとして実装され得る。プロセッサ１５５２は、例えば、ユーザインターフェースの制御、モバイルコンピューティングデバイス１５５０によって実行されるアプリケーション、及びモバイルコンピューティングデバイス１５５０によるワイヤレス通信等の、モバイルコンピューティングデバイス１５５０の他の構成要素の調整を提供し得る。

プロセッサ１５５２は、制御インターフェース１５５８、及びディスプレイ１５５４に連結されたディスプレイインターフェース１５５６を介してユーザと通信し得る。ディスプレイ１５５４は、例えば、ＴＦＴ（薄膜トランジスタ液晶表示）ディスプレイもしくはＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）ディスプレイ、または他の適切なディスプレイ技術であり得る。ディスプレイインターフェース１５５６は、ディスプレイ１５５４を駆動してグラフィカル情報及び他の情報をユーザに提示するための適切な回路を備え得る。制御インターフェース１５５８は、ユーザから命令を受信し、プロセッサ１５５２へ提出するためにそれらを変換することができる。さらに、外部インターフェース１５６２は、他のデバイスとのモバイルコンピューティングデバイス１５５０の近距離通信を可能にするために、プロセッサ１５５２との通信を提供し得る。外部インターフェース１５６２は、例えば、いくつかの実装において有線通信を、または他の実装において無線通信を提供し得、複数のインターフェースを使用してもよい。

メモリ１５６４は、モバイルコンピューティングデバイス１５５０内の情報を記憶する。メモリ１５６４は、コンピュータ可読媒体もしくは媒体、揮発性メモリユニットもしくは複数のユニット、または不揮発性メモリユニットもしくは複数のユニットのうちの１つ以上として実装することができる。また、拡張メモリ１５７４は、例えば、ＳＩＭＭ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｎ Ｌｉｎｅ Ｍｅｍｏｒｙ Ｍｏｄｕｌｅ）カードインターフェースを含み得る拡張インターフェース１５７２を介して提供され得、かつモバイルコンピューティングデバイス１５５０に接続され得る。拡張メモリ１５７４は、モバイルコンピューティングデバイス１５５０のための余分な記憶空間を提供し得るか、またはモバイルコンピューティングデバイス１５５０のアプリケーションもしくは他の情報を記憶してもよい。具体的には、拡張メモリ１５７４は、上に記載されるプロセスを実行または補足するための命令を含む場合があり、安全な情報も含み得る。よって、例えば、拡張メモリ１５７４は、モバイルコンピューティングデバイス１５５０用のセキュリティモジュールとして提供され得、モバイルコンピューティングデバイス１５５０の安全な使用を可能にする命令によりプログラムされ得る。さらに、安全なアプリケーションは、ＳＩＭＭカード上に特定情報をハッカー不能な方法で配置する等の追加情報とともに、ＳＩＭＭカードを介して提供され得る。

メモリは、例えば、下に考察するように、フラッシュメモリ及び／またはＮＶＲＡＭメモリ（不揮発性ランダムアクセスメモリ）を含み得る。いくつかの実装では、命令は、情報媒体内に記憶され、１つ以上の処理デバイス（例えば、プロセッサ１５５２）によって実行されたときに、上に記載されるもの等の１つ以上の方法を実行する。命令は、１つ以上のコンピュータ可読媒体（例えば、メモリ１５６４、拡張メモリ１５７４、またはプロセッサ１５５２上のメモリ）等の１つ以上の記憶デバイスによって記憶することもできる。いくつかの実装では、命令は、例えば、トランシーバ１５６８または外部インターフェース１５６２を介して、伝搬された信号で受信することができる。

モバイルコンピューティングデバイス１５５０は、必要に応じてデジタル信号処理回路を含み得る通信インターフェース１５６６を介して無線通信することができる。通信インターフェース１５６６は、とりわけ、ＧＳＭ（登録商標）音声電話（グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ）、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＥＭＳ（拡張メッセージングサービス）、またはＭＭＳメッセージング（マルチメディアメッセージングサービス）、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、ＴＤＭＡ（時分割多元接続）、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラー）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（広帯域符号分割多元接続）、ＣＤＭＡ２０００、またはＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）等の様々なモードもしくはプロトコルの下での通信を提供することができる。このような通信は、例えば、無線周波数を使用するトランシーバ１５６８を介して行われ得る。さらに、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、または他のそのようなトランシーバ（図示せず）を使用する等の、短距離通信が行われ得る。さらに、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信機モジュール１５７０は、モバイルコンピューティングデバイス１５５０上で実行されるアプリケーションによって適切に使用され得る、モバイルコンピューティングデバイス１５５０に追加のナビゲーション及び位置関連無線データを提供することができる。

モバイルコンピューティングデバイス１５５０はまた、ユーザからの音声情報を受信し、それを使用可能なデジタル情報に変換することができる、オーディオコーデック１５６０を使用して聴覚的に通信することができる。オーディオコーデック１５６０は、同様に、例えば、モバイルコンピューティングデバイス１５５０のハンドセット内のスピーカを介して、ユーザの可聴音を生成し得る。そのような音声は、音声電話からの音声を含み得、記録された音声（例えば、音声メッセージ、音楽ファイル等）を含み得、モバイルコンピューティングデバイス１５５０上で動作するアプリケーションによって生成された音声も含み得る。

モバイルコンピューティングデバイス１５５０は、図に示すように、いくつかの異なる形態で実装され得る。例えば、携帯電話１５８０として実装され得る。また、スマートフォン１５８２、パーソナルデジタルアシスタント、または他の同様のモバイルデバイスの一部として実装され得る。

本明細書に記載されるシステム及び技術の様々な実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／またはそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実装は、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスからのデータ及び命令を受信し、かつそれらにデータ及び命令を送信するように連結された、特殊用途もしくは汎用であり得る少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含む、プログラム可能なシステム上で実行可能かつ／もしくは解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラムにおける実装を含むことができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても知られる）は、プログラム可能なプロセッサ用の機械命令を含み、かつ高度な手順及び／もしくは物体指向プログラミング言語で、かつ／もしくはアセンブリ／機械言語で実装することができる。本明細書で使用される場合、機械可読媒体及びコンピュータ可読媒体という用語は、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含むプログラム可能なプロセッサに、機械命令及び／またはデータを提供するために使用される、任意のコンピュータプログラム製品、装置及び／またはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラム可能なロジックデバイス（ＰＬＤ））を指す。機械可読信号という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラム可能なプロセッサに提供するために使用される任意の信号を指す。

ユーザとの対話を提供するために、本明細書に記載されるシステム及び技術は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス（例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）、ならびにユーザがコンピュータに入力を提供することができるキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）を有するコンピュータ上で実装することができる。他の種類のデバイスを使用して、ユーザとの対話を提供することもでき、例えば、ユーザに提供されたフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、もしくは触覚フィードバック）であり得、ユーザからの入力は、音響、音声、もしくは触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。

本明細書に記載されるシステム及び技術は、バックエンド構成要素（例えば、データサーバ）を含むか、もしくはミドルウェア構成要素（例えば、アプリケーションサーバ）を含むか、もしくはフロントエンド構成要素（例えば、グラフィカルユーザインターフェースを有するクライアントコンピュータ、もしくはユーザが本明細書に記載されるシステム及び技術の実装と対話することができるウェブブラウザ）、またはそのようなバックエンド、ミドルウェア、もしくはフロントエンド構成要素の任意の組み合せを含む、コンピューティングシステム内で実装することができる。システムの構成要素は、任意の形式または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互接続され得る。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及びインターネットが含まれる。

コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含み得る。クライアント及びサーバは、一般に、互いに遠隔であり、典型的には、通信ネットワークを介して相互作用する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムのおかげで生じる。

本発明は、特定の好ましい実施形態を参照して具体的に示され、かつ記載されているが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲によって定義されるような本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態及び詳細の様々な変更を行うことができることが理解されるべきである。

Claims (32)

1. ３Ｄ画像内の対象とする骨の３次元（３Ｄ）中心軸を自動的に特定するための方法であって、前記方法は、
   哺乳動物の前記対象とする骨（すなわち、前記対象とする骨の少なくとも一部分）を含む１つ以上の骨の前記３Ｄ画像を、コンピューティングデバイスのプロセッサによって受信することと、
   前記３Ｄ画像内の前記１つ以上の骨から前記対象とする骨を前記プロセッサによって単離する（例えば、前記対象とする骨の皮質組織の外側表面の単離された画像を生成する）ことと、
   前記対象とする骨の２値骨マスクを前記プロセッサによって（例えば、前記対象とする骨の前記単離後に）生成することと、
   前記２値骨マスクを使用して前記対象とする骨に対する充填骨マスクを前記プロセッサによって生成することと、
   前記対象とする骨の骨格を前記プロセッサによって（例えば、前記充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することによって）生成することと、
   前記対象とする骨の前記３Ｄ中心軸に対応する枝（例えば、単枝、中心枝、及び／または主枝）まで前記骨格を縮小するように、プルーニングされた骨格を前記プロセッサによって生成することと、を含む、方法。
2. 前記対象とする骨が、前記哺乳動物の長骨（例えば、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、橈骨、尺骨、中手骨、中足骨、指骨、及び鎖骨）である、請求項１に記載の方法。
3. 前記対象とする骨が、前記哺乳動物の非長骨（例えば、短骨、扁平骨、種子骨、または不規則な骨）（例えば、骨盤帯）である、請求項１に記載の方法。
4. 前記３Ｄ画像が、コンピュータ断層撮影スキャナ（例えば、マイクロコンピュータ断層撮影スキャナまたはナノコンピュータ断層撮影スキャナ）によって得られる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記３Ｄ画像が、生体内で捕捉される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記３Ｄ画像が、生体外で捕捉される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記３Ｄ画像が、前記１つ以上の骨の皮質組織の外側表面のコンピュータ断層撮影画像である、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記対象とする骨に対する前記充填骨マスクを生成することが、前記対象とする骨に対応する前記３Ｄ画像の前記一部分の形態学的処理を前記プロセッサによって実行することを含み、前記処理が、
   前記対象とする骨の前記２値骨マスクの３Ｄ２値拡張を実行して（例えば、球状構造要素を用いて）、拡張骨マスクを形成すること、及び
   前記拡張骨マスクの境界及び／または形態学的穴（例えば、間隙及び／または切れ目）を特定及び充填し、次いで結果を処理して（例えば、前記境界及び穴充填動作の結果に対して３Ｄ２値エロージョンを実行して）前記対象とする骨に対する前記充填骨マスクを生成すること、を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記対象とする骨の前記２値骨マスクから画像データを１つ以上のデータキューブとしてデジタル的に表すこと、
   データキューブの頂点を特定することであって、前記頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する前記頂点に接続された全てのエッジを有する、こと、
   前記特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、前記全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）こと、
   このように形成された前記２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成すること、及び
   前記充填表面を前記データキューブの前記３つの対応する面に戻るようにマッピングすること、により、前記対象とする骨の境界を充填することを含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記対象とする骨の前記３Ｄ骨格を生成することが、前記充填骨マスクの形態学的処理を前記プロセッサによって実行することを含み、前記処理が、前記充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記プルーニングされた３Ｄ骨格を生成することが、前記対象とする骨に対する前記骨格の形態学的処理を前記プロセッサによって実行することを含み、前記処理が、
    前記骨格の単枝中心線ツリーまたは単一サイクル主ループを主経路として特定すること、
    前記主経路に含まれていないマイナー枝を削除することによって前記骨格をプルーニングすること、及び
    前記プルーニングされた骨格を（例えば、点平均化によって）平滑化し、それにより前記プルーニングされた３Ｄ骨格を生成すること、を含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記方法が、
    前記対象とする骨に対応する前記３Ｄ中心軸に従って前記対象とする骨を特徴付ける（例えば、前記骨の異常を特定すること、及び／または前記哺乳動物の特定の骨として前記骨を特定する）ことを含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記方法が、
    前記対象とする骨の少なくとも前記３Ｄ中心軸を使用して画像をレンダリングすることを含む、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記方法が、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して前記対象とする骨の立体的測定を前記プロセッサによって実行することを含み、前記立体的測定の前記実行が、
    前記対象とする骨の長さに沿った様々な位置で前記特定された３Ｄ中心軸に対して垂直な平面における前記対象とする骨の複数のグラフィカル２Ｄ断面（例えば、２Ｄ画像スライス）を生成すること、
    前記グラフィカル２Ｄ断面の各々に対して、前記グラフィカル２Ｄ断面内に図示されているような前記骨の測定値を決定する（例えば、前記２Ｄ画像スライスの各々に対する皮質厚を特定する）こと、及び
    前記複数のグラフィカル２Ｄ断面から決定された前記測定値を使用して前記対象とする骨の前記立体的測定値を得る（例えば、前記２Ｄ画像スライスから決定された前記測定値の平均として、前記対象とする骨に対する平均皮質厚を得る）こと、を含む、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記方法は、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して（例えば、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して決定された前記対象とする骨の１つ以上の立体的測定値に基づいて）、（ｉ）〜（ｉｉｉ）−（ｉ）疾患状態の存在、（ｉｉ）疾患状態の危険、及び／または（ｉｉｉ）疾患の進行の程度（例えば、疾患の病期）のうちの１つ以上を、前記プロセッサによって決定することを含む、請求項１〜１４のうちのいずれか一項に記載の方法。
16. 対象とする物体（例えば、骨）の画像内の境界を自動的に充填する方法であって、前記方法は、
    １つ以上のデータキューブとして物体（例えば、対象とする骨）の２値マスクから画像データをデジタル的に表すことと、
    前記１つ以上のデータキューブのうちのデータキューブの頂点をコンピューティングデバイスのプロセッサによって特定することであって、前記頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する前記頂点に接続された全てのエッジを有する、ことと、
    前記特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を前記プロセッサによって形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、かつ前記全ゼロ面の象限の前記境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）ことと、
    このようにして形成された前記２Ｄ画像内の形態学的穴を前記プロセッサによって充填して充填表面を生成することと、
    前記充填表面を前記データキューブの前記３つの対応する面に戻るように前記プロセッサによってマッピングすることと、を含む、方法。
17. ３Ｄ画像内の対象とする骨の３次元（３Ｄ）中心軸を自動的に特定するためのシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    その上に記憶された命令を有するメモリと、を備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    哺乳動物の対象とする骨（すなわち、前記対象とする骨の少なくとも一部分）を含む１つ以上の骨の３Ｄ画像を受信することと、
    前記対象とする骨を前記３Ｄ画像内の前記１つ以上の骨から単離する（例えば、前記対象とする骨の皮質組織の外側表面の単離画像を生成する）ことと、
    前記対象とする骨の２値骨マスクを（例えば、前記対象とする骨の単離後に）生成することと、
    前記２値骨マスクを使用して前記対象とする骨に対する充填骨マスクを生成することと、
    前記対象とする骨の骨格を（例えば、前記充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することによって）生成することと、
    前記対象とする骨の前記３Ｄ中心軸に対応する枝（例えば、単枝、中心枝、及び／または主枝）に前記骨格を縮小するようにプルーニングされた骨格を生成することと
    を前記プロセッサに行わせる、システム。
18. 前記対象とする骨が、前記哺乳動物の長骨（例えば、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、橈骨、尺骨、中手骨、中足骨、指骨、及び鎖骨）である、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記対象とする骨が、前記哺乳動物の非長骨（例えば、短骨、扁平骨、種子骨、または不規則な骨）（例えば、骨盤帯）である、請求項１７に記載のシステム。
20. 前記３Ｄ画像が、コンピュータ断層撮影スキャナ（例えば、マイクロコンピュータ断層撮影スキャナまたはナノコンピュータ断層撮影スキャナ）によって得られる、請求項１７〜１９のいずれか一項に記載のシステム。
21. 前記３Ｄ画像が、生体内で捕捉される、請求項１７〜２０のいずれか一項に記載のシステム。
22. 前記３Ｄ画像が、生体外で捕捉される、請求項１７〜２１のいずれか一項に記載のシステム。
23. 前記３Ｄ画像が、前記１つ以上の骨の皮質組織の外側表面のコンピュータ断層撮影画像である、請求項１７〜２２のいずれか一項に記載のシステム。
24. 前記命令は、前記対象とする骨に対応する前記３Ｄ画像の前記一部分の形態学的処理を実行することにより前記対象とする骨に対する前記充填骨マスクを生成することを前記プロセッサに行わせ、前記処理が、
    前記対象とする骨の前記２値骨マスクの３Ｄ２値拡張を実行して（例えば、球状構造要素を用いて）、拡張骨マスクを形成すること、及び
    前記拡張骨マスクの境界及び／または形態学的穴（例えば、間隙及び／または切れ目）を特定及び充填し、次いで結果を処理して（例えば、前記境界及び穴充填動作の結果に対して３Ｄ２値エロージョンを実行して）前記対象とする骨に対する前記充填骨マスクを生成すること、を含む、請求項１７〜２３のいずれか一項に記載のシステム。
25. 前記命令は、
    前記対象とする骨の前記２値骨マスクから画像データを１つ以上のデータキューブとしてデジタル的に表すこと、
    データキューブの頂点を特定することであって、前記頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連する前記頂点に接続された全てのエッジを有する、こと、
    前記特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を形成する（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、前記全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）こと、
    このように形成された前記２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成すること、及び
    前記充填表面を前記データキューブの前記３つの対応する面に戻るようにマッピングすること
    により、前記対象とする骨の境界を充填することを前記プロセッサに行わせる、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記命令は、前記充填骨マスクの形態学的処理を実行することによって前記対象とする骨の前記３Ｄ骨格を生成することを前記プロセッサがに行わせ、前記処理が、前記充填骨マスクの反復的な３Ｄ細線化を実行することを含む、請求項１７〜２５のいずれか一項に記載のシステム。
27. 前記命令は、前記対象とする骨の前記骨格の形態学的処理を実行することによって前記プルーニングされた３Ｄ骨格を生成することを前記プロセッサに行わせ、前記処理が、
    前記骨格の単枝中心線ツリーまたは単一サイクル主ループを主経路として特定すること、
    前記主経路に含まれていないマイナー枝を削除することによって前記骨格をプルーニングすること、及び
    前記プルーニングされた骨格を（例えば、点平均化によって）平滑化し、それにより前記プルーニングされた３Ｄ骨格を生成すること、を含む、請求項１７〜２６のいずれか一項に記載のシステム。
28. 前記命令は、前記対象とする骨に対応する中心軸に従って前記対象とする骨を特徴付ける（例えば、前記骨の異常を特定すること、及び／または前記哺乳動物の特定の骨として前記骨を特定する）ことを前記プロセッサに行わせる、請求項１７〜２７のいずれか一項に記載のシステム。
29. 前記命令は、前記対象とする骨の少なくとも３Ｄ中心軸を使用して画像をレンダリングすることを前記プロセッサに行わせる、請求項１７〜２８のいずれか一項に記載のシステム。
30. 前記命令は、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して前記対象とする骨の立体的測定を実行することを前記プロセッサに行わせ、前記立体的測定の前記実行が、
    前記対象とする骨の長さに沿った様々な位置で前記特定された３Ｄ中心軸に対して垂直な平面における前記対象とする骨の複数のグラフィカル２Ｄ断面（例えば、２Ｄ画像スライス）を生成すること、
    前記グラフィカル２Ｄ断面の各々に対して、前記グラフィカル２Ｄ断面内に図示されるような前記骨の測定値を決定する（例えば、前記２Ｄ画像スライスの各々に対する皮質厚を特定する）こと、及び
    前記複数のグラフィカル２Ｄ断面から決定された前記測定値を使用して前記対象とする骨の前記立体的測定値を得る（例えば、前記２Ｄ画像スライスから決定された前記測定値の平均として、前記対象とする骨に対する平均皮質厚を得る）こと、を含む、請求項１７〜２９のいずれか一項に記載のシステム。
31. 前記命令は、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して（例えば、前記対象とする骨の前記特定された３Ｄ中心軸を使用して決定された前記対象とする骨の１つ以上の立体的測定値に基づいて）、（ｉ）〜（ｉｉｉ）−（ｉ）疾患状態の存在、（ｉｉ）疾患状態の危険、及び／または（ｉｉｉ）疾患の進行の程度（例えば、疾患の病期）のうちの１つ以上を決定することを前記プロセッサがに行わせる、請求項１７〜３０のいずれか一項に記載のシステム。
32. 対象とする物体（例えば、骨）の画像内の境界を自動的に充填するためのシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    その上に記憶された命令を有するメモリと、を備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    １つ以上のデータキューブとして物体（例えば、対象とする骨）の２値マスクから画像データをデジタル的に表すことと、
    １つ以上のデータキューブのうちのデータキューブの頂点を特定することであって、前記頂点は、真の（例えば、２値真）ボクセルに関連付けられた前記頂点に接続された全てのエッジを有する、ことと、
    前記特定された頂点に接続された３つの面から２Ｄ画像を（例えば、全ゼロ面を象限のうちの１つとして追加し、前記全ゼロ面象限の境界上の２値真ボクセルを対角線的に接続することによって）形成することと、
    このように形成された前記２Ｄ画像内の形態学的穴を充填して、充填表面を生成することと、
    前記充填表面を前記データキューブの前記３つの対応する面に戻るようにマッピングすることと
    を前記プロセッサに行わせる、システム。