JP4435430B2 - ３次元仮想細分化および検査を実施するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

【０００１】
（発明の属する技術分野）
本発明は、計画的および誘導的ナビゲーション法を用いたボリュームに基づく３次元仮想検査を実施するシステムおよび方法に関する。このような用途のひとつには、仮想内視鏡検査の実施がある。
【０００２】
（従来の技術）
大腸ガンは、引き続き世界中で主たる死亡原因となっている。ガンの進行はヒトの大腸においては当初ポリープとして発現するが、これの早期発見により、患者の回復の可能性を大きく向上させることができる。現在、患者の大腸におけるポリープまたは他の腫瘤を検出するには２つの慣用法がある。第１の方法は、大腸内視鏡処置であり、大腸内視鏡と呼ばれる光ファイバーチューブを用いて、内視鏡を肛門から物理的に入れることにより大腸を視診する。医師は該チューブを操作して、大腸内に異常増殖がないかを調べる。信頼性はあるが、大腸内視鏡は比較的費用と時間のかかるものであり、侵襲性で、かつ患者にとって不快で苦痛な処置である。
【０００３】
第２の検出法は、バリウム注腸および大腸の２次元Ｘ線イメージを用いるものである。バリウム注腸を用いて大腸をバリウムで覆い、２次元Ｘ線イメージを撮って大腸のイメージを捕らえる。しかし、バリウム注腸により必ずしも大腸全体の像が得られず、広範な前処置および患者の操作を必要とし、操作を実施する際には技師の技量に依存しがちであり、患者に過剰の放射線を照射し、かつ大腸内視鏡より感度が低い場合がある。前記の従来の診療における欠点のため、より信頼性があり、低侵襲で、かつより費用の安い大腸のポリープを点検する方法が望まれる。他のヒトの臓器、例えば肺の腫瘤を、信頼性があり費用効果の高い方法で、かつ患者の不快感をより少なくして検査する方法が望まれる。
【０００４】
コンピュータ断層撮影法やＭＲＩ（磁気共鳴影像法）等の現在利用可能な医用画像装置を用いたヒトの臓器の２次元（２Ｄ）可視化が、患者の診断に広範に用いられている。スキャン装置により作られた複数の２次元写真を積み重ね、かつ補間することにより３次元イメージを作ることができる。３次元空間に臓器をイメージ化し、かつそのボリュームを可視化することは、物理的侵襲がなくデータ操作が容易であるので、有益であろう。しかし、臓器を内側から仮想的に見るという利点を活用するためには、３次元ボリュームイメージ調査を正確に行わなければならない。
【０００５】
環境の３次元（３Ｄ）ボリューム仮想イメージを見る場合、仮想空間を調査するのに機能モデルを用いなければならない。考えられるモデルのひとつは、観察者が仮想空間を調査する基準点として使うことのできる仮想カメラである。一般の３Ｄ仮想環境内でのナビゲーションにおけるカメラ制御については、従来から研究がなされてきた。仮想空間のナビゲーションを提供するカメラ制御には従来２種類ある。第１には、オペレータに自由にカメラを制御させ、オペレータがカメラを異なる位置および方向に操作することを可能にして、所望の視界を得るものである。これにより、他の部位を無視しながら、関心のある特定の部位をオペレータが調査できる。しかし、広い範囲でカメラを完全に制御するのは、冗漫で疲れるものであり、調査の開始点と終了点との間の重要な特徴を見落とすかもしれない。また、不注意なオペレータや多数の予期せぬ障害物により、カメラが遠隔領域内で容易に「迷子」になったり、壁に「衝突」したりする場合もある。
【０００６】
カメラ制御の第２の方法は、計画的ナビゲーション法であり、これはカメラがオペレータには変更することのできない所定の経路を取るものである。これは拘束された「自動操縦」を取るのに似ている。これにより、オペレータは仮想空間を観察することに集中でき、検査する周囲の壁に進路を取ることを心配する必要がなくなる。しかし、この第２の方法では、観察者が進路を変えたり、飛行路に沿って見える興味深い領域を調査したりするといった柔軟性に欠ける。
【０００７】
（発明が解決しようとする課題）
前記の２つのナビゲーション法を組み合わせて用い、それぞれの欠点を最小限にしながら、両方の方法の利点を実現することが望まれる。仮想３Ｄ空間に代表される柔軟なナビゲーション法をヒトまたは動物の臓器の検査に適用して、検査を通じて非侵襲であり、痛みのない検査が望まれる。所望のナビゲーション法により、臓器全体および周辺の円滑な経路および検査を確保しながらオペレータに柔軟性を与えて、さらに３Ｄ空間の仮想臓器を完全に検査することが可能になるであろう。臓器を観察するのに必要な計算を最小限にする方法を用いることにより、リアルタイム設定で臓器の調査を表示することができることがさらに望まれるであろう。所望の方法は、いかなる仮想物体を調査する場合にも適用可能であるべきである。
【０００８】
（課題を解決するための手段）
本発明は、ボリューム可視化法を用いてヒトの臓器等の物体の３次元仮想イメージを作り、かつ誘導ナビゲーションシステムを用いて仮想イメージを調査するものである。該ナビゲーションシステムは、オペレータが事前に決められた飛行路に沿って移動することを可能にし、かつオペレータが、ポリープ、嚢胞または他の臓器の異常な特徴を同定するために、事前に決められた経路から外れた、イメージ中の関心のある特定の部位に位置と視角を調整することを可能にする。
【０００９】
本発明の物体の３次元仮想検査法は、物体の離散的表現をボリュームエレメントで作り、物体の検査する部位を画定し、仮想物体中のナビゲーション操作を行い、かつナビゲーション中に仮想物体をリアルタイムで表示することを含む。
【００１０】
患者の臓器に適用する本発明の３次元仮想検査法は、必要に応じて臓器をスキャンに備えて前処置し、臓器をスキャンしてデータをボリュームエレメントに変換し、臓器の検査部位を画定し、仮想臓器内で誘導ナビゲーション操作を行い、かつ誘導ナビゲーション中に仮想臓器をリアルタイムで表示することを含む。
【００１１】
仮想検査を行うに当たり、特定の物質型を表示するしながら、他の物質型をイメージから除去することがしばしば望まれる。このような操作を行うために、各ボリュームエレメントが輝度値を有する複数のボリュームエレメントにイメージデータを変換することにより、イメージを電子的に洗浄する方法を実施することができる。次に、分類操作を行って、ボリュームエレメントを輝度値に従って複数の群に分類する。分類がされると、ボリュームエレメントの少なくとも１つの群を、イメージデータから取り除く。
【００１２】
複数のイメージデータのボリュームエレメントを複数の隣接するボリュームエレメントに関して評価して、ボリュームエレメントに対する隣接類似度を求めることにより、分類操作を行うことができる。
【００１３】
混合確率関数を前記群に適用して、２以上の物質型を含むことにより輝度値の生じるボクセルを分類することにより、前記群をさらに分類することができる。
【００１４】
別の分類操作には、関心物質のイメージデータを含む少なくとも１つの群に対して特徴ベクトル解析を行う工程と、続いて高レベル特徴抽出を行って関心物質を実質的に表していないボリュームエレメントをイメージから取り除く工程とを含む。
【００１５】
電子的にイメージを洗浄する方法による方法は、イメージデータが少なくとも大腸の一部を含む人体の領域を表現し、かつ関心物質が大腸組織である用途に非常に好適である。大腸イメージ化用途において、除去操作により大腸液、大腸に残留する糞便、骨および非大腸組織を表現するボリュームエレメントを取り除くことができる。
【００１６】
本発明の目的は、比較的痛みが無く、安価で、かつ非侵襲性の臓器のインビボ検査であって、患者が居合わせなくともスキャンした大腸の実際の分析を行うことのできる検査を実施するためのシステムおよび方法の使用である。大腸をスキャンし、かつリアルタイムで可視化するか、または記憶したデータを後程可視化することができる。
【００１７】
本発明の別の目的は、物体の領域をレイヤーごとに剥いで、描画した物体の領域の表面下分析を行うことができる、臓器等の物体の３Ｄボリューム表示を生成することである。物体（臓器等）の表面を透明または半透明に描画して、物体壁の内側または後ろにある更なる物体を描画する。また、物体をスライスして、物体の特定の断面を検査する。
【００１８】
本発明の別の目的は、ポテンシャル場を用いた、臓器等の物体の３Ｄボリューム表現による誘導ナビゲーションシステムおよび方法である。
【００１９】
本発明の更なる目的は、ここで説明したレイヤー剥離法を用いた仮想飛行のための、臓器等の物体の中心線を計算することである。
【００２０】
本発明のさらに別の目的は、修正Ｚバッファ法を用いて、表示画面を作るのに必要な計算回数を最小にすることである。
【００２１】
本発明の別の目的は、不透明係数を表示の各ボリュームエレメントに与えて、特定のボリュームエレメントを透明または半透明にし、その度合いを変えて物体の見えている部分の可視化をカスタマイズすることである。また、不透明係数を用いて、物体の断面も合成することができる。
【００２２】
（発明の実施の形態）
本願明細書で説明する方法およびシステムをいかなる被検査物体にも適用することができるが、説明する好適な実施態様を人体の臓器、特には大腸の検査とする。大腸は長くかつ捻れているので、患者の費用負担および物理プローブの不快感・危険性の両方を減ずる仮想検査に特に好適である。検査可能な臓器の他の例には、肺、胃および消化器系、心臓および血管が含まれる。
【００２３】
図１はボリューム可視化法を用いた仮想大腸内視鏡検査を実施するのに必要な手順を表す。ステップ１０１では、医師または特定のスキャン装置が必要とする場合に、スキャンする大腸を前処置して検査時に見えるようにしておく。この前処置には、経口摂取した後、胃を通過して大腸に入る「カクテル」または液体で大腸を洗浄することを含むことができる。カクテルにより患者は腸内にある汚物を強制的に排出する。使用される物質の一例はゴリテリー（Golytely）である。さらに、大腸の場合には、大腸を膨張させて大腸のスキャンおよび検査を容易にするために、空気またはＣＯ_２を強制的に大腸内に入れる。これは、直腸に取り付けた小チューブと大腸を膨らませるために大腸に送り込まれる約１，０００ｃｃの空気とにより達成される。使用するスキャナの種類によっては、大腸内の汚物を大腸壁自体から区別するために患者がバリウム等の造影物質を飲んで未排出の糞便をコートすることが必要である。または、大腸を仮想検査する方法により、本願明細書中で後述するように、仮想検査の前または検査中に仮想汚物を除去することができる。図１中において点線で示した通り、ステップ１０１を全ての検査で実施する必要は無い。
【００２４】
ステップ１０３では検査する臓器をスキャンする。スキャナは、大腸検査用スパイラルＣＴスキャナまたは例えばキセノンガスで標識化した肺のスキャン用ＺｅｎｉｔａＭＲＩ機等の当業で周知の装置とすることができる。スキャナは、ボリューム可視化に必要なデータを作るために、呼吸を止めている間に体の周囲の異なる位置から複数のイメージを撮ることができなければならない。単一ＣＴ画像の例では、幅５ｍｍ、ピッチ１：１乃至２：１のＸ線ビームを用い、視野４０ｃｍで、大腸の脾曲の最上部から直腸にかけて実施する。
【００２５】
スキャン以外の他の方法により、前記物体の離散的データ表現を作ることができる。物体を表現するボクセルデータを、ここに参照して取り込むＫａｕｆｍａｎによる米国特許第５，０３８，３０２号「連続３次元幾何学表現を３次元ボクセル系システム内の離散的３次元ボクセル系表現に変換する方法」、１９９１年８月８日公表、１９８８年７月２６日出願、に説明されている方法による幾何学モデルから得ることができる。さらに、３次元ボクセルに変換可能であり、かつ本発明により調査可能なイメージのコンピュータモデルによりデータを作ることができる。この種のデータの一例としては、スペースシャトル船体を囲む乱流のコンピュータシミュレーションがある。
【００２６】
ステップ１０４では、スキャンしたイメージを３次元ボリュームエレメント（ボクセル）に変換する。大腸を検査するための好適な実施態様において、操作データを増分１ｍｍまたは２．５ｍｍで５ｍｍ厚のスライスに再変換する。各スライスは５１２×５１２ピクセルのマトリクスで表示される。したがって、スキャン長によっては多数の２Ｄスライスが作られる。次いで、２Ｄスライスの集合を３Ｄボクセルに再構築する。スキャナからの２Ｄイメージを３Ｄボクセルに変換するプロセスは、スキャン装置自体または当業で周知の方法（例えば、Ｋａｕｆｍａｎらによる米国特許第４，９８５，８５６号「ボクセル系データを記憶し、アクセスし、かつ処理する方法および装置」、１９９１年１月１５日公表、１９８８年１１月１１日出願を参照のこと。これを参照して取り込む。）を備えるコンピュータ等の別装置のいずれによっても行うことができる。
【００２７】
ステップ１０５では、オペレータに選択した臓器の検査する部位を画定させる。医師は、ポリープが発生しそうな大腸の特定部位に関心があるかもしれない。医師は、２次元スライス概略図を見て、検査する部分を指示することができる。医師／オペレータにより観察する経路の開始点および終了点を示すことができる。従来のコンピュータおよびコンピュータインターフェース（例えばキーボード、マウスまたはスペースボール）を用いて視診する大腸の部位を示すことができる。座標付格子系を用いてキーボード入力することが可能であり、または医師／オペレータが所望の場所を「クリック」することができる。所望により、大腸の全体イメージを見ることもできる。
【００２８】
ステップ１０７では、検査された仮想臓器の計画的または誘導的ナビゲーション操作を行う。誘導ナビゲーション操作の実施とは、周囲を通り、いつでもオペレータにより手動で調整することのできる予め定義した、または自動的に予定される飛行路に沿って航行することと定義される。スキャンデータを３Ｄボクセルに変換した後、選択した開始点から選択した終了点まで臓器の内部を横断しなければならない。仮想検査は、レンズを終了点に向けて、微小カメラを仮想空間を旅行させて行う。誘導ナビゲーション法によりある水準のカメラとの相互作用が得られ、オペレータの相互作用の無い場合には、カメラは自動的に仮想環境を航行可能であり、同時に必要な場合にはオペレータがカメラを操縦することができる。誘導ナビゲーションを達成する好適な実施態様は、ポテンシャル場を用いてカメラの動きを制御する、図２および３で詳細に説明する物理的に基づいたカメラの使用である。
【００２９】
ステップ１０９はステップ１０７と同時に実施可能であり、このステップでは、誘導ナビゲーション操作の選択された経路に沿ったカメラモデルの視点から臓器の内部を表示する。マーチングキューブ法等の当業で周知の方法を用いて３次元表示を作ることができる。しかし、大腸のリアルタイム表示を行うためには、仮想大腸の表示に必要な膨大なデータの計算を減らす方法が必要である。図９はこの表示ステップをより詳細に説明する。
【００３０】
図１で説明した方法を体内の複数の臓器を同時にスキャンするのにも使うことができる。例えば、大腸と肺の両方のガンの進行に関して患者を検査することができる。図１の方法を変更して、ステップ１０３における全ての関心領域をスキャンし、かつステップ１０５で検査する現在の臓器を選択する。例えば、医師／オペレータが最初に大腸を選択して仮想調査を行い、後ほど肺を調査してもよい。または、専門の異なる２人の医師が、それぞれの専門に関連して、異なった臓器を仮想調査してもよい。ステップ１０９に続き、次に検査する臓器を選択し、その部位を画定し調査する。検査が必要な全ての臓器を処置するまで、これを続ける。
【００３１】
図１と共に説明したステップを、ボリュームエレメントで表現することのできる物体であれば、その調査に適用することができる。例えば、建築構造物または無生物を同じ方法で表現し、調査することができる。
【００３２】
図２はステップ１０７の誘導ナビゲーション法を実施する「潜水艦」カメラ制御モデルを表す。誘導ナビゲーション中にオペレータによる制御が無い場合、初期ナビゲーションは、大腸の選択された一端から別の端までカメラを飛行路に沿って自動的に導く計画ナビゲーションと同様である。計画ナビゲーション段階の間、大腸表面をよりよく観察するためにカメラは大腸の中心に留まる。関心領域に遭遇すると、誘導ナビゲーションを用いた仮想カメラのオペレータは、仮想カメラを相互作用的に特定境域に接近させ、カメラの動きと角度を指示して、意思に反して大腸壁に衝突することなく、関心領域を詳細に調べることができる。オペレータは、キーボード、マウス等の標準インターフェース装置またはスペースボール等の非標準装置を用いてカメラを制御することができる。仮想環境内で完全にカメラを操作するためには、カメラには６自由度が必要である。カメラは、水平、垂直、およびＺ方向（軸２１７）に移動可能であると同時に、他の３自由度（軸２１９）で回転可能で、カメラが仮想環境の全ての面と角度を動き、かつスキャンできなければならない。誘導ナビゲーション用カメラモデルは、２つの粒子ｘ１_２０３およびｘ_２２０５に接続した、非伸張性で重さの無いロッド２０１を含む。粒子はいずれもポテンシャル場２１５にさらされる。カメラを臓器の壁から押し離すために、ポテンシャル場は臓器の壁で最も高く定義されている。
【００３３】
粒子の位置はｘ_１およびｘ_２で与えられ、これらは同じ質量ｍを有するものとする。カメラを潜水艦ｘ_１２０３の頭部に取り付ける。カメラの観察方向はｘ_２ｘ_１に一致する。２つの粒子は以下に定義されるポテンシャル場Ｖ（ｘ）からの力、もしあれば摩擦力、およびもしあればシミュレートした外力により影響されるので、潜水艦はモデルの質量ｍの重心の周りを移動および回転をすることができる。ｘ_１、ｘ_２およびｘの間の関係は次のとおりである。
【数１】

式中、ｒ、θおよびφはベクトルｘｘ_１の極座標である。モデルの運動エネルギーＴは、ｘ_１およびｘ_２の移動の運動エネルギーの和として定義される。
【数２】

次いで、ラグランジェの式を用いて、潜水艦モデルの運動方程式が得られる。
【数３】

式中、ｑ_ｊｓはモデルの一般化座標であり、次の式で表される時間ｔの変数と考えることができる。
【数４】

ここで、Ψは本カメラシステムの横転角を表し、これについては後述する。Ｆ_ｉｓは一般化した力と呼ばれる。シミュレートした外力、
Ｆ_ｅｘｔ＝（Ｆ_ｘ，Ｆ_ｙ，Ｆ_ｚ）
をｘ_１に加えることにより、潜水艦の制御を行う。ｘ_１およびｘ_２はいずれもポテンシャル場からの力および各粒子の速度方向と反対に作用する摩擦の影響を受けと仮定する。その結果、一般化した力は次の式で表される。
【数５】

式中、ｋはシステムの摩擦係数を表す。図２に示す通り、生成したイメージ中の所望の方向２０７にマウスボタンをクリックするだけで、オペレータにより外力Ｆ_ｅｘｔが加える。このカメラモデルは、その後この方向に移動する。これによりマウスボタンを１回クリックするだけでオペレータがカメラの少なくとも５自由度を制御することができる。式（２）、（３）および（５）から、本潜水艦モデルの５つのパラメータの加速度を次の通り導くことができる。
【数６】

式中、
【外１】

および
【外２】

はそれぞれｘの１次導関数、２次導関数であり、
【外３】

は点ｘにおけるポテンシャルの勾配を表す。
【外４】

の項
【外５】

および
【外６】

の項
【外７】

は、それぞれ遠心力およびコリオリの力と呼ばれ、潜水艦の角速度の置換に関わる。モデルは潜水艦のロッドに対して定義された慣性モーメントを有していないので、これらの項はφの数値計算のオーバーフローを引き起こす傾向にある。幸い、これらの項は、潜水艦モデルの角速度が顕著な場合、すなわち、カメラが非常に速く移動していることを本質的に意味する場合にのみ顕著になる。臓器を厳密に観察することができないので、カメラをこのように速く動かすことは無意味であり、本発明の実施においてはこれらの項を最小限にしてオーバーフローの問題を回避する。
【００３４】
式（６）の最初の３つの式から、次の条件を満たす場合、外力により潜水艦をポテンシャル場に反して推進することができないことが分かる。
【数７】

潜水艦の速度および外力Ｆ_ｅｘｔは、本発明の実施において上限を有するので、物体の境界において十分に高いポテンシャル値を仮定することにより、潜水艦が環境中の物体または壁に衝突しないことを保証することができる。
【００３５】
前記の通り、カメラシステムの横転角Ψを考える必要がある。可能性のある選択肢の１つは、オペレータに角度Ψの制御を完全に許すことである。しかし、オペレータはモデルのロッドの周りを自由にカメラを回転することができるが、オペレータが容易に方向を見失ってしまう。好適な方法では、カメラの上方向を潜水艦のロッドの周りを自由に回転する質量ｍ_２を有する振り子３０１に接続すると仮定する。振り子の方向ｒ_２は次のように表される。
【数８】

潜水艦の動きと共にこの振り子の正確な動きを計算することは可能であるが、システムの方程式が複雑になりすぎる。そこで、横転角Ψを除く全ての一般化座標を一定にし、これにより振り子系の独立した運動エネルギーを次のように定義する。
【数９】

これにより横転角に対してモデルが単純化される。このモデルでは、重力
Ｆ_ｇ＝ｍ_２ｇ＝（ｍ_２ｇ_ｘ，ｍ_２ｇ_ｙ，ｍ_２ｇ_ｚ）
が質点ｍ_２に作用すると仮定するので、Ψの加速度をラグランジェの方程式を用いて次のように導くことができる。
【数１０】

式（６）および（７）から、潜水艦を自由に動かすために、一般化座標ｑ（ｔ）およびその導関数ｑ（ｔ）をテーラー級数を用いて次のように近似計算する。
【数１１】

潜水艦の動きを滑らかにするために、時間ステップｈを、動きを滑らかにすることのできる最小値と計算コストを削減することのできる最大値との間の平衡値として選択する。
【００３６】
（ポテンシャル場の定義）
図２の潜水艦モデルのポテンシャル場は、潜水艦カメラが壁または他の物体と衝突しないことを保証するために、境界に高いポテンシャルを与えることにより、仮想臓器内の境界（壁または他の物体）を画定する。オペレータがカメラモデルを高ポテンシャル領域に動かそうとしても、オペレータが境界の後ろにある臓器またはポリープ内を検査しようと望んでいるのでなければ、カメラモデルはそのように動くことを制限される。仮想大腸内視鏡検査を実施する場合には、ポテンシャル場の値をボリュメトリック大腸データ（ボリュームエレメント）の１つ１つに与える。図１のステップ１０５において、開始点および終了点と共に特定の関心領域を指示した場合、スキャンした大腸の選択領域内のボクセルを従来の遮断操作を用いて識別する。続いて、次の３つの距離値に基づきポテンシャル値を選択したボリュームのボクセルｘに与える。すなわち、終了点からの距離ｄｔ（ｘ）、大腸表面からの距離ｄｓ（ｘ）および大腸の中心線からの距離ｄｃ（ｘ）である。ｄｔ（ｘ）を従来の拡張法（growing strategy）を用いて計算する。大腸表面からの距離ｄｓ（ｘ）を表面ボクセル内部から拡張する従来の技法により計算する。ｄｃ（ｘ）を求めるために、まずボクセルからの大腸の中心線を抽出し、次いで大腸の中心線から従来の拡張法を用いてｄｃ（ｘ）を計算する。
【００３７】
ユーザ指示開始点とユーザ指示終了点とにより画定される選択大腸領域の中心線を計算するために、ｄｓ（ｘ）の最大値を探し出し、ｄｍａｘで表す。次いで、関心領域内の各ボクセルに対し、ｄｍａｘ−ｄｓ（ｘ）のコスト値（cost value）を割り当てる。したがって、大腸表面に近いボクセルはコスト値が高く、中心線に近いボクセルはコスト値が比較的低い。次に、コスト割り当てに基づき、当業で周知の単一起点最短経路法を適用して起点から終了点までの最小コスト経路を効率的に計算する。この低コスト線が、探検することが望ましい大腸部の中心線または骨格を表す。中心線を求めるためのこの方法は、本発明の好ましい方法である。
【００３８】
関心領域内のボクセルｘに対するポテンシャル値Ｖ（ｘ）を計算するために、次の式を用いる。
【数１２】

式中、Ｃ_１、Ｃ_２、μおよびνは当該タスクのために選択された定数である。仮想カメラと仮想大腸表面との間のいかなる衝突をも回避するために、十分に大きなポテンシャル値を大腸外の全ての点に割り当てる。したがって、ポテンシャル場の勾配は、潜水艦モデルカメラが走行中に決して大腸壁に衝突しない程度に大きくなる。
【００３９】
大腸内の経路の中心線を求める別の方法を「レイヤー剥離（peel-layer）」法と呼び、これを図４〜図８に示す。
【００４０】
図４はボリュメトリック大腸の２Ｄ断面を示すと共に、大腸の２つの側壁４０１および４０３を示す。検査に関心のある大腸の部位を画定するためにオペレータが２つの遮断壁を選択する。遮断壁を超えては何も見ることができない。仮想像を表示する際に、これは計算回数を減らすのに役立つ。遮断壁は側壁と共に探検すべき大腸の収容ボリュメトリック形状を同定する。
【００４１】
図５は仮想診察の飛行路の２つの終点、開始ボリュームエレメント５０１および終了ボリュームエレメント５０３を示す。開始点および終了点はオペレータにより図１のステップ１０５において選択される。図６において「ｘ」で示された領域により表されるように、開始点および終了点と大腸側面との間のボクセルを同定し、標識を付ける。ボクセルは画素の３次元表現である。
【００４２】
次に、レイヤー剥離法を適用して図６のボクセルを同定し標識付けする。全ボクセルの最外（最も大腸壁に近い）レイヤーを、ボクセルの内部レイヤーが１つだけ残るまで段階的に剥離する。換言すれば、除去により開始ボクセルと終了ボクセルとの間の経路が断絶しない限り、中心点から最も遠い各ボクセルを除去する。図７は、仮想大腸内のボクセルの剥離を何回か繰り返して完了した後の中間結果を示す。大腸壁に最も近いボクセルが除去されている。図８は、剥離の繰り返しが全て完了した後のカメラモデルから大腸中心までの最終飛行路を示す。この手順により大腸の中心における骨格が本質的に作られ、カメラモデルの所望の飛行路となる。
【００４３】
（Ｚバッファ補助視界）
図９は、臓器の仮想３次元ボリューム表現内のカメラモデルにより見える仮想イメージを表示するためのリアルタイム視界法を説明する。図９は、図１のステップ１０９に対応する、改良Ｚバッファを用いた表示法を示す。カメラモデルから見える可能性のあるボクセルの数は非常に多数である。計算し、可視化なければならない要素（またはポリゴン）の総数をスキャンした環境内の全部のボクセルから減らさない限り、全部を計算することにより広大な内部領域に対する可視表示処理が非常に遅くなるであろう。しかし、本発明においては、大腸表面上に見えているイメージのみを表示のために計算すればよい。スキャンした環境をより小さな区分またはセルに細分することができる。次いで、Ｚバッファ法によりカメラから見えるセルの部分のみを描画する。また、Ｚバッファ法を３次元ボクセル表現に用いる。改良Ｚバッファを用いることにより計算すべき可視ボクセルの数が減り、かつ医師または医療技術者により仮想大腸をリアルタイム診察することができる。
【００４４】
ステップ１０７において関心領域から中心線を計算するが、表示法を適用する前にこの関心領域をセルに細分する。セルとは可視単位となるボクセルの集合群である。各セルのボクセルを一群として表示するものとする。各セルは多数の門（portal）を含み、この門を通して他のセルを見ることができる。選択した開始点を開始点とし、中心線１００１に沿って終了点に向けて移動することにより大腸を細分する。次いで、中心経路に沿った所定の限界距離に達した時、大腸をセルに分割する（例えば、図１０中のセル１００３、１００５および１００７）。限界距離は、可視化法を実行するプラットフォームの仕様ならびにその記憶容量および処理能力に基づく。セルの大きさは、プラットフォームにより記憶し、かつ処理することのできるボクセル数に直接関係する。限界距離は非常に変化するが、一例としては５ｃｍである。図１０に示す通り、各セルは２つの断面をセルの外部を見るための門として有する。
【００４５】
図９のステップ９０１は、現在カメラを収容する、選択した臓器内のセルを同定する。現在のセルを、カメラの方向を与える他の可視セルと同時に表示する。ステップ９０３は、カメラから（定義した門を通して）潜在的可視セルの階層データのスタブツリー（樹形図）を構築する。これについては後ほどより詳細に説明する。スタブツリーは、カメラで見ることのできる全てにセルに対するノードを含む。セルの幾つかはいかなる遮断体をも有せず透明であってよく、一方向に２以上のセルを見ることができる。ステップ９０５は、隣接するセル端の交点を含むセルからのボクセルの下位集合を記憶し、どのセルを見ることができるのかをより効率的に求めるためにこの下位集合をスタブツリーの外側端に記憶する。
【００４６】
ステップ９０７は、スタブツリー内のループノードの有無を調べる。単一のセルの２以上の端がいずれも近隣の同一セルの境界上にある場合にループノードが生じる。これは、単一のセルが別のセルで取り囲まれた場合に起こる。スタブツリー内にループノードを確認した場合、この方法はステップ９０９に続く。ループノードがない場合、処理はステップ９１１に進む
【００４７】
次いで、ステップ９１１は最大Ｚ値でＺバッファを初期化する。Ｚ値は骨格経路に沿ったカメラからの距離を定義する。次いで、ツリーを横断して、まず各ノードにおける交差値を調べる。ノード交差が網羅されている、すなわち現在の門系列が塞がっている（Ｚバッファテストにより決まる）場合、ツリーの現在のブランチの横断を止める。ステップ９１３は、各ブランチを横断してノードが網羅されているかどうかを調べ、網羅されていない場合にはそのノードを表示する。
【００４８】
ステップ９１５は、ステップ９１３で同定された可視セル内のボリュームエレメントから、合成によるボリュームレンダリング等の当業で既知の種々の方法の１つを用いて、オペレータの画面に表示すべきイメージを構築する。潜在的に可視であると識別されたセルのみを示す。この方法は、リアルタイム表示を達成するために計算を必要とするセルの数を限定し、それに対応して表示速度をより高能力にする。実際に見えていようが見えていまいが、見える可能性のある全てのデータ点を計算する従来技術に対して、この方法は改良されている。
【００４９】
図１１Ａは、誘導ナビゲーションにより探検されており、オペレータに対して表示する必要のある臓器の２次元図表現である。臓器１１０１は２つの側壁１１０２および経路の中心に物体１１０５を見せる。この臓器は４つのセル、Ａ１１５１、Ｂ１１５３、Ｃ１１５５およびＤ１１５７に分割されている。カメラ１１０３はセルＤ１１５７に対面しており、視線ベクトル１１０７、１１０８により定義される円錐形領域を識別する視野を有している。潜在的に可視なセルは、セルＢ１１５３、Ｃ１１５５およびＤ１１５７である。セルＣ１１５５はセルＢによって完全に囲まれており、ノードループを構成する。
【００５０】
図１１Ｂは、図１１Ａのセルから構築されたスタブツリーを表す。カメラを含むノードＡ１１０９はツリーのルートにある。遮られることのない可視経路である、視線または視線円錐をノードＢ１１１０まで引く。ノードＢは連結した矢印で示された、ノードＣ１１１２およびノードＤ１１１４への直接可視視線を有する。観察カメラの方向にあるノードＣ１１１２の視線をノードＢと合成する。図１１Ｃに示す通り、ノードＣ１１１２およびノードＢ１１１０は圧潰されて、１つの大きなノードＢ′１１２２となる。
【００５１】
図１１Ｃは、ノードＢ′１１２２（ノードＢおよびノードＣの両者を含む）およびノードＤ１１１４に隣接した、カメラを含むノードＡ１１０９を示す。ノードＡ、Ｂ′およびＤは、少なくとも部分的にはオペレータに表示されている。
【００５２】
図１２Ａ〜１２Ｅは、観察を妨げる物体を含んだセルに改良Ｚバッファを用いた場合を図示する。物体は仮想大腸の一部にある排泄物かもしれない。図１２Ａは１０個の潜在セルＡ１２５１、Ｂ１２５３、Ｃ１２５５、Ｄ１２５７、Ｅ１２５９、Ｆ１２６１、Ｇ１２６３、Ｈ１２６５、Ｉ１２６７およびＪ１２６９を有する仮想空間を示す。セルの幾つかは物体を包含する。カメラ１２０１がセルＩ１２６７に位置し、視線ベクトル１２０３で示す通りセルＦ１２６７に面している場合、図９のフロー図で図解した方法に従ってスタブツリーを作る。図１２Ｂは、図１２Ａに示す仮想表示のために示した交差点ノードと共に作成したスタブツリーを示す。図１２ＢはセルＩ１２６７をツリーのルートノードとして示す。なぜなら、セルＩ１２６７はカメラ１２０１を含むからである。セルＦはカメラの視線に直接接続しているので、ノードＩ１２１１はノードＦ１２１３を向いている（矢印で示す通り）。ノードＦ１２１３は、ノードＢ１２１５およびノードＥ１２１９の両方に向いている。ノードＢ１２１５はノードＡ１２１７に向いている。ノードＣ１２０２は、カメラ１２０１の視線から完全に遮られているので、スタブツリーには含めていない。
【００５３】
図１２Ｃは、ノードＩ１２１１をオペレータ用ディスプレーに描画した後のスタブツリーを示す。次に、ノードＩ１２１１をスタブツリーから取り除く。なぜなら、ノードＩ１２１１はすでに表示されており、かつノードＦ１２１３がルートとなるからである。図１２Ｄは、ノードＦ１２１３を描画してノードＩ１２１３を結合することを示す。ツリー中の矢印で接続された次のノードを照合して、既に網羅されているか（既に処理されているか）どうかを調べる。この例では、セルＩ１２６７内に位置するカメラからの交差点ノードの全てを網羅してあり、したがってノードＢ５１５（および従属ノードＡ）はディスプレーに描画する必要がない。
【００５４】
図１２Ｅは、交差点が網羅されたかどうかを求めるために調べたノードＥ５１５を示す。既に網羅されているので、図１２Ａ〜１２Ｅの例で描画されるノードはノードＩおよびＦのみであり、ノードＡ、ＢおよびＥは不可視であり、かつそれらのセルを表示のため準備する必要がない。
【００５５】
図９で説明した改良Ｚバッファ法は、より少ない計算を可能とし、かつボクセルまたはポリゴン等の他のデータエレメントにより描画された物体に適用することができる。
【００５６】
図１３は、壁の１つに沿って大きなポリープのある大腸の２次元仮想図を示す。図１３は、さらに検査をする患者の大腸の選択部位を示す。図は、１３０５で表される増殖を有する２つの大腸壁１３０１および１３０３を示す。レイヤー１３０７、１３０９および１３１１は、増殖の内部レイヤーを示す。患者にとっては、ポリープまたは腫瘍のレイヤーを剥して、腫瘤内にガンまたは他の有害物質がないかどうかを確認可能であることが望ましい。この処理は、実際に腫瘤内に切り込むことなく、事実上腫瘤の仮想生体組織検査を実施する。ボクセルにより大腸を仮想的に表現すると、物体の層を剥ぐ処理は、図４〜８に関連して説明したのと同様の方法で容易に実施される。また、腫瘤をスライスして、特定の断面を検査することもできる。図１３において、平面切片１３１３を作り、増殖の特定部位を検査することができる。さらに、ユーザ定義スライス１３１９を増殖内で任意の方法で作ることができる。ボクセル１３１９を次に説明するように剥したり、変更したりすることができる。
【００５７】
関心領域内の各ボクセルに変換機能を実施する。これにより、各ボクセルに対する半透明度を表す係数を変えて、物体を透明、半透明または不透明にすることができる。密度に基づいて、各ボクセルに不透明係数を割り当てる。次に、マッピング機能により密度値を半透明度を表す係数に変換する。高密度のスキャンされたボクセルは、単なる空間の他に、壁または他の緻密物体の何れかを表す。次いで、オペレータまたはプログラムルーチンにより、１つまたは１群のボクセルの不透明係数を変えて、潜水艦カメラモデルに対して透明または半透明にすることができる。例えば、オペレータは内部の腫瘍または増殖全体の外観を見ることができる。または、透明ボクセルを図９の表示ステップに存在しないかのように見せることもできるであろう。物体の一部の合成を、その部分のボクセルの不透明係数の加重平均を用いて作ることができる。
【００５８】
ガン性領域を捜すためにポリープの種々のレイヤーを見ることを医師が望むのであれば、ポリープの外側層１３０５を取り除き第１レイヤー１３０７を得ることにより、これを行うことができる。さらに第１内部レイヤー１３０７を剥して第２内部レイヤー１３０９を見ることができる。第２内部レイヤーを剥して、第３内部レイヤー１３１１を見ることができる等である。また、医師がポリープ１３０５をスライスし、所望の部位内のボクセルのみを見ることができる。スライスした領域を、完全にユーザが定義できる。
【００５９】
不透明係数の付加を仮想システムの探検を援助する他の方法にも用いることができる。汚物が存在し、かつ既知のある範囲内の他の特性として密度を有する場合、検査中に不透明係数を変えることにより、仮想カメラに対して汚物を透明にすることができる。これにより、患者が処置の前に腸洗浄剤を摂取しなくてもよくなり、検査が迅速かつ容易になる。実施の用途によっては、他の物体も同様に消すことができる。さらに、ポリープのような物体を造影剤により、続いて適当な変換機能を用いることにより電子的に強調することができる。
【００６０】
図１４は、本願明細書で説明した方法を用いてヒトの臓器等の物体を仮想検査するシステムを示す。スキャン装置１４０５が検査する臓器または臓器群を含む領域をスキャンする間、患者１４０１は台１４０２上に横たわる。スキャン装置１４０５は、実際に患者のイメージを撮影するスキャン部１４０３および電子機器部１４０６を含む。電子機器部１４０６は、インターフェース１４０７、中央演算処理装置１４０９、スキャンデータを一時的に記憶するためのメモリー１４１１、および仮想ナビゲーションプラットフォームにデータを送るための第２インターフェース１４１３を備える。インターフェース１４０７および１４１３を１台のインターフェース部品に入れることもできるし、同じ部品とすることもできる。１４０６部の構成要素を従来のコネクタで互いに連結する。
【００６１】
システム１４００において、装置のスキャン部１４０３から与えられたデータを処理部１４０５に転送し、メモリー１４１１に記憶する。中央処理演算装置１４０９は、スキャンした２Ｄデータを３Ｄボクセルデータに変換し、その結果をメモリー１４１１の別の部分に記憶する。または、変換したデータをインターフェースユニット１４１３に直接送り、仮想ナビゲーション端末１４１６に転送する。２Ｄデータの変換は、インターフェース１４１３からデータが転送された後に仮想ナビゲーション端末１４１６において行うこともできる。好適な実施態様において、オペレータが仮想検査を行うことができるように、変換されたデータを搬送体１４１４越しに仮想ナビゲーション端末１４１６に転送する。また、データを記憶媒体に記録して物理的に端末１４１６まで搬送する、または衛星伝達を使う等の他の従来法によりデータを搬送することもできる。
【００６２】
可視描画エンジンが３Ｄ形式でデータを必要としない限り、スキャンしたデータを３Ｄ表現に変換しなくてもよい。これにより計算ステップと記憶装置空間を節約する。
【００６３】
仮想ナビゲーション端末１４１６は、仮想臓器または他のスキャンイメージを表示するスクリーン、電子機器部１４１５およびキーボード、マウスまたはスペースボール等のインターフェースコントロール１４１９を含む。電子機器部１４１５は、インターフェースポート１４２１、中央処理演算装置１４２３、端末を動かすのに必要な他の構成要素１４２７およびメモリー１４２５を備える。端末１４１６の構成要素は従来のコネクタで相互に接続されている。変換したボクセルデータは、インターフェースポート１４２１に受信され、メモリー１４２５に記憶される。次いで、中央処理演算装置１４２３が３Ｄボクセルを仮想像に組み立て、図２および３で説明したように潜水艦カメラモデルを走らせて、仮想検査を実施する。潜水艦カメラが仮想臓器を移動するにつれて、図９で説明した可視法を用いて仮想カメラから見える領域のみを計算し、スクリーン１４１７上に表示する。また、描画にグラフィックアクセラレータを用いることもできる。オペレータはインターフェース装置１４１９を用いて、スキャンした体のどの部位を探検したいかを示すことができる。さらにインターフェース装置を用いて、図２および付随した説明において検討したように、望ましく潜水艦カメラを制御し動かすことができる。端末部１４１５を、ニューヨーク州立大ストーニーブルック校コンピュータサイエンス学部（the Department of Computer Science at the State University of New York at Stony Brook）から一般に入手可能な、Ｃｕｂｅ−４専用システムボックスとすることができる。
【００６４】
スキャン装置１４０５および端末１４０６、またはこれらの部品を同じユニットの一部とすることができる。１台のプラットフォームを用いて、スキャンイメージデータを受信し、必要に応じてこれを３Ｄボクセルと接続し、誘導ナビゲーションを行う。
【００６５】
システム１４００の重要な特徴は、患者の立会い無しに後で仮想臓器を検査できる点にある。さらに、患者をスキャンしながら、仮想検査を行うことができる。また、スキャンデータを複数の端末に送り、２人以上の医師が臓器内部を同時に見ることができるようにすることもできる。したがって、ニューヨークの医師が、病状を討議しながら、カリフォルニアの医師と同時に患者の臓器の同じ部分を観察することができる。また、データを異なる時間に見ることができる。２人以上の医師が、異なる情況で同じデータに対して独自の診察を行うことができる。複数の仮想ナビゲーション端末を用いて同じスキャンデータを見ることができる。データの離散集合を用いて仮想臓器として臓器を再現することにより、正確性、コストおよび可能性のあるデータ操作等の領域において多数の利益がある。
【００６６】
改良した腸前処理操作とこれに続くイメージ細分化操作とを用いた、例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）または磁気共鳴映像（ＭＲＩ）スキャンの間に大腸内に残留している液体や糞便を検出して仮想大腸内視鏡検査イメージから除去可能にする改良電子大腸洗浄技術を使用することにより、前記の方法を仮想大腸内視鏡検査用途にさらに改善することができる。このような方法を使用することにより、従来の大腸の物理的洗浄、およびこれに伴う不便さと不快さを最小限にするか、または完全に回避する。
【００６７】
図１５を参照して、電子大腸洗浄の第１ステップは腸前処理（ステップ１５１０）である。このステップは、ＣＴまたは磁気共鳴（ＭＲＩ）スキャンの実施前に行うものであり、かつ大腸内に残る残留糞便および液体が気体で満たされた大腸内および大腸壁と顕著に異なるイメージ特性を現すような情況を作ることを意図するものである。腸前処理操作の例には、ＣＴまたはＭＲＩスキャンの前日中に、ニューヨーク州ウェストベリーのＥ−Ｚ−ＥＭ社製等の、２．１％Ｗ／Ｖの硫酸バリウム懸濁液を２５０ｃｃの服用量で３回摂取することが含まれる。３回の服用量はその日のうちに時間を空けて行うべきであり、それぞれ３回の食事と共に摂取することができる。硫酸バリウムは、大腸内に残留する糞便があればそのイメージを強調する役目を果す。硫酸バリウムの摂取に加え、ＣＴまたはＭＲＩスキャンの前日中は水分摂取を増やすことが望ましい。水を摂取することもできるが、クランベリージュースが腸液を増やすことが知られており、好ましい。ＣＴスキャンの前日の夜およびＣＴスキャンの当日の朝の両方において、６０ｍｌのジアトリゾ酸メグルミン（Diatrizoate Meglumine）とジアズトリゾ酸ナトリウム（Diaztrizoate Sodium）との溶液（ミズーリ州セントルイスのマリンクロット社製のＭＤ−Ｇａｓｔｒｏｖｉｅｗとして市販されている）を飲んで、大腸液のイメージ特性を高めることができる。また、溶液にリン酸ナトリウムを加えて大腸内の糞便を液状化することができる。これにより大腸液および残留糞便をより均一に強調することができる。
【００６８】
前記した予備腸前処理操作の例により、ＣＴスキャンの前に１ガロンのゴリテリー溶液を摂取する必要のあり得る従来の大腸洗浄手順の必要をなくすことができる。
【００６９】
ＣＴスキャンを実施する直前に、インディアナ州インディアナポリスのエリーリリー社製のＧｌｕｃａｇｏｎを１ｍｌ静脈注射することにより、大腸の萎縮（collapse）を最小限にすることができる。次いで、ＣＯ_２または大気等の圧縮ガス約１０００ｃｃを用いて大腸を膨張させることができる。このガスは直腸チューブを通して導入することができる。ここで、従来のＣＴスキャンを実施して大腸領域からのデータを得る（ステップ１５２０）。例えば、ＧＥ／ＣＴＩスパイラルモードスキャナを用い、ヘリカルモード５ｍｍ、ピッチ１．５〜２．０：１で操作してデータを得ることができる。ここで、患者の身長に合わせて既知の方法でピッチを調節する。１２０ｋＶｐおよび２００〜２８０ｍａのルーチンイメージング手順をこの操作に用いることができる。データを得て、視野内に５１２×５１２ピクセルの大きさのアレーを有する厚さ１ｍｍのスライスイメージとして再構築することができる。この視野は患者の体格により３４〜４０ｃｍに変動する。このような条件下で、スライスの数は患者の身長により通常３００〜４５０の間で変動する。イメージデータ集合をボリュームエレメントまたはボクセルに変換する（ステップ１５３０）。
【００７０】
多くの方法でイメージ細分化を行うことができる。あるイメージ細分化法においては、局所近傍法を用いてイメージデータのボクセルを類似の輝度値に分類する。この方法では、得られたイメージの各ボクセルを近傍ボクセル群に関して評価する。関心ボクセルを中心ボクセルと呼び、関連輝度値を有する。中心ボクセルの値を近傍ボクセルの各値と比較することにより、各ボクセルに対する分類指標を定める。近傍ボクセルが中心ボクセルと同じ値を有する場合、分類指標の値を増やす。しかし、近傍ボクセルが中心ボクセルと異なる値を有する場合、中心ボクセルに対する分類指標を減らす。次いで、中心ボクセルを、局所近傍の間で最も均一な近傍を示す、最大指標値を有するカテゴリーに分類する。各分類は特定の輝度範囲を示しており、描画された１以上の物質型を代表する。導かれた類似性分類に混合確率関数を用いることにより、この方法をさらに強調することができる。
【００７１】
イメージ細分化の別法を、低レベル処理および高レベル特徴抽出の２大操作として実施する。低レベル処理では、体の輪郭の外部領域を後の処理から排除し、かつ体の輪郭内のボクセルを輝度特性の明確な分類に関して大まかに類別する。例えば、腹部領域のＣＴスキャンは、明確な輝度分布を示す傾向にあるデータ集合を生成する。図１６のグラフは、このような輝度分布を、輝度閾値にしたがって分類可能な４つの明確なピーク１６０２、１６０４、１６０６、１６０８を有する例示的ヒストグラムとして図示したものである。
【００７２】
腹部ＣＴデータ集合のボクセルを輝度閾値により大まかに４つの群として分類する（ステップ１５４０）。例えば、群１は輝度が１４０未満のボクセルを含むことができる。この群は、通常大腸を満たすガス内部の最も密度の低い領域に対応する。群２は輝度値が２２００を超えるボクセルを含むことができる。この輝度値は骨と同時に大腸内の強調された糞便および液体に対応する。群３は約９００乃至約１０８０の範囲の輝度を有するボクセルを含む。この輝度領域は一般に、大腸に関連する可能性の低い、脂肪および筋肉等の軟組織を表す。残るボクセルをまとめて群４とすることができる。このボクセルは、肺組織および軟骨と同時に大腸壁（粘膜および大腸壁周辺の部分容積混合物を含む）に関連する可能性がある。
【００７３】
群１および３は大腸壁の識別においては特に価値はなく、したがって仮想大腸内視鏡検査のイメージ細分化手順の間に実質的な処理を受けない。群２に関連するボクセルは、糞便および液体を大腸壁から分離するのに重要であり、後の高レベル特徴抽出操作の間に処理される。低レベル処理を、大腸組織に最も関係のある可能性が高い第４群に集中する（ステップ１５５０）。
【００７４】
第４群の各ボクセルに対して、輝度ベクトルをボクセル自体およびその近傍を用いて生成する。輝度ベクトルは、所定のボクセルに近接する近傍における輝度の変化の指標を備える。輝度ベクトルを定めるために用いる近傍ボクセルの数は重要ではないが、処理費用と正確性との間のトレードオフに関与している。例えば、単純ボクセル輝度ベクトルを、関心領域、前後の近傍、左右の近傍および上下の近傍を含む７つのボクセルを用いて定める。７つのボクセルは全て、関心ボクセルを３つの互いに直交する軸上で取り囲む。図１７は、１次、２次および３次近傍と同時に選択ボクセル１７０２を含む、２５ボクセル輝度ベクトルモデルの形態で輝度ベクトルの例を図示した斜視図である。選択ボクセル１７０２はこのモデルの中心点であり、固定ボクセルと呼ぶ。固定ボクセルと同じ平面状の１２個の近傍を含むボクセルの平面スライスを固定スライス１７０４と呼ぶ。固定スライスに隣接する平面上に、それぞれ５つのボクセルを有する２つの隣接スライス１７０６がある。第１隣接スライス１７０６に隣接して、それぞれ１つのボクセルを有する２つの第２隣接スライス１７０８がある。第４群の各ボクセルに対する輝度ベクトルをまとめて局所ベクトル系列と呼ぶ。
【００７５】
腹部イメージのデータ集合は通常３００より多いスライスイメージを含み、それぞれのスライスイメージが５１２×５１２ボクセルアレーを有し、かつ各ボクセルが関連する２５ボクセル局所ベクトルを有するので、特徴分析（ステップ１５７０）を局所ベクトル系列に対して行い、計算負荷を低減することが望ましい。このような特徴分析の１つは主成分分析（ＰＣＡ）であり、局所ベクトル系列に適用して群４のボクセルに対する特徴ベクトル系列および直交変換マトリクス次元を求めることができる。
【００７６】
ＣＴイメージ輝度のヒストグラム（図１６）は、特定のスキャナ、所定の等価な前処理およびスキャニングパラメータに対して、どの患者でも全く一定である傾向にあることが分かっている。この観察に基づき、直交変換マトリクス定めることができる。この直交変換マトリクスは、同様の条件下で同じスキャナを用いて得た訓練データの幾つかの集合を用いることにより求めた所定のマトリクスである。このデータから、カールネンルーベ（Ｋ−Ｌ）変換等の変換マトリクスを既知の方法で作ることができる。変換マトリクスを局所ベクトル系列に適用して、特徴ベクトル系列を作る。特徴ベクトル空間領域に一度、ベクトル定量化法を用いて特徴ベクトル系列を分類することができる。
【００７７】
分析的自己適応アルゴリズムを特徴ベクトルの分類に用いることができる。このアルゴリズムの定義において、｛Ｘ_ｉ∈Ｒ^４：ｉ＝１，２，３，・・・，Ｎ｝を特徴ベクトルの系列とする。式中、Ｎは特徴ベクトルの数であり、Ｋは分類の最大数を表し、Ｔはデータ集合に適応可能な閾値である。各分類に対して、該アルゴリズムにより代表要素を作る。ａ_ｋを分類ｋの代表要素とし、ｎ_ｋをこの分類の特徴ベクトルの数とする。
【００７８】
アルゴリズムの概略を次のように説明できる。
【数１３】

【００７９】
このアルゴリズムにおいて、ｄｉｓｔ（ｘ，ｙ）はベクトルｘとｙとの間のユークリッド距離であり、ａｒｃ ｍｉｎ ｄ_ｊはｄ_ｊを最小値にする整数ｊを与える。
【００８０】
前記のアルゴリズムはパラメータＴおよびＫのみに従属する。しかし、各ボクセル群内の分類の数に関係するＫの値は、臨界的ではなく、かつＫ＝１８等の一定値に設定することができる。しかし、ベクトル類似性閾値であるＴは、分類結果に大きく影響する。Ｔの選択値が大きすぎる場合、１つの分類だけが作られるであろう。一方、Ｔの値が小さすぎると、得られる分類は望ましくない冗長性を示す。Ｔの値を特徴ベクトル系列の最大成分変異と等しくすることにより、離散的分類の最大数が得られる。
【００８１】
初期分類処理の結果、選択した群の各ボクセルに分類を与える（ステップ１５７０）。仮想大腸内視鏡検査の例において、群４にいくつかの分類がある。したがって、次なる作業は、群４のどの分類が大腸壁に対応しているかを決めることである。最も高い変動を示す特徴ベクトルの座標である、特徴ベクトルの第１座標は、３Ｄ局所ボクセル輝度の平均に関する情報を反映する。特徴ベクトルの残りの座標は局所近傍内の方向性輝度変化の情報を含む。大腸内部のための大腸壁ボクセルは、通常群１のガスボクセルに近いので、典型的ＣＴデータ集合の典型的大腸壁輝度から選択したデータサンプルにより閾値間隔を決めて、大腸壁ボクセル候補を大まかに識別する。特定のイメージング手順および装置の各々に対して特定の閾値を選択する。次に、この閾値間隔を全てのＣＴデータ集合（同じイメージング手順を用いて、同じ機械から得られた）に適用することができる。代表要素の第１座標を閾値間隔内に配置した場合、対応する分類を大腸壁分類とみなし、この分類の全てのボクセルを大腸壁様ボクセルとして標識する。
【００８２】
各大腸壁様ボクセルは大腸壁ボクセルの候補である。大腸壁に属しない場合には３つの結果が考えられる。第１の場合は大腸内の糞便／液体に近いボクセルに関するものである。第２の場合はボクセルが肺組織領域内にある時に起きる。第３の場合は粘膜ボクセルを表す。したがって、明らかに低レベル分類は分類の度合いを不確実にする。低レベル分類の不確実性の原因は様々である。例えば、２以上の物質型（すなわち液体および大腸壁）を含むボクセルから得られた部分容積効果により不確実性の第１の場合を招く。不確実性の第２および第３の場合は、部分容積効果およびＣＴイメージのコントラストが低いことの両方による。したがって、高レベル特徴抽出法を本方法に用いて、ＣＴイメージの先見的解剖学知識に基づき、大腸壁の候補を他の大腸壁様ボクセルからさらに識別する（ステップ１５８０）。
【００８３】
高レベル特徴抽出法の初期ステップを、例レベル分類結果から肺細胞領域の除去とすることができる。図１８Ａは肺領域１８０２を明確に図示したスライスイメージの例である。肺領域１８０２は、図１８Ｂに図示する通り、大腸様ボクセルにより囲まれた通常隣接する３次元ボリュームとして識別可能である。この特性により、領域拡張法を用いて肺領域を識別することができる。この方法の第１ステップは、拡張する領域内のシードボクセルを見つけることである。ＣＴスキャンの一番上のスライスがいかなる大腸ボクセルをも含まないように、ＣＴイメージスキャンを行うオペレータがイメージ領域を設定することが好ましい。肺の内部を空気で満たすべきであるので、単に空気ボクセルを選択することにより低レベル分類によってシードが得られる。図１８の肺領域輪郭が決まると、イメージスライスから肺ボリュームを取り除くことができる（図１８Ｃ）。
【００８４】
高レベル特徴抽出を行う際の次のステップを、群２の強調された糞便／液体からの骨ボクセルの分離とすることができる。骨組織ボクセル１９０２は一般に比較的大腸壁から離れており、かつ大腸ボリュームの外側に存在する。反対に、残留糞便１９０６および液体１９０４は大腸ボリューム内に封入されている。先見的近接情報と低レベル分類処理から得られた大腸壁情報とを組み合わせることにより、大まかな大腸壁ボリュームを作る。所定の数（例えば３）より多い大腸壁からのボクセル単位により分離されたボクセル、および大腸ボリュームの外側を骨として標識し、イメージから取り除くものとする。群２の残ったボクセルを大腸ボリューム内の糞便および液体を表しているとみなすことができる（図１９Ａ〜Ｃ参照）。
【００８５】
糞便１９０６および液体１９０４として識別された大腸ボリューム内のボクセルをイメージから除去して、清浄な大腸管および大腸壁イメージを作ることができる。一つの領域の型は大腸壁に付着した糞便１９０６の小さな残留領域である。もう一方の領域の型は、盆地状大腸ヒダ（basin-like colonic folds）に集まる液体１９０４の大きな塊である（図１９Ａ〜Ｃ参照）。
【００８６】
付着した残留糞便領域１９０６を識別し、取り除くことができる。なぜなら、この領域は低レベル分類処理の間に作られた大まかな大腸ボリューム内部にあるからである。盆地状大腸ヒダ内の液体１９０６は、通常重力の効果により水平表面１９０８を有する。表面の上方は常にガス領域であり、液体輝度とは非常に高いコントラストをなす。したがって、液体領域の表面境界を容易に識別することができる。
【００８７】
領域拡張法を用いて、付着糞便領域１９０６の輪郭を縁取ることができ、また大腸壁ボリュームから離れた部分を取り除くことができる。同様に、液体領域１９０４の輪郭も縁取ることができる。水平表面１９０８を除去した後、大腸壁輪郭を明らかにし、かつ清浄な大腸壁をえる。
【００８８】
粘膜ボクセルを大腸壁ボクセルから区別することは困難である。前記の３次元処理によりいくつかの粘膜ボクセルを除去することができるが、全ての粘膜ボクセルを除去することは難しい。光学大腸内視鏡検査では、医師が直接大腸粘膜を視診し、粘膜の色と組織から病変を探す。仮想大腸内視鏡検査では、さらなる情報を保持するために、大腸壁上のほとんどの粘膜ボクセルをそのまま残すことができる。これは３次元ボリュームレンダリングにとって非常に有用となり得る。
【００８９】
細分化した大腸壁ボリュームから、大腸の内表面、外表面および大腸壁自体を抽出して仮想物体として見ることができる。これにより、大腸の外壁を内壁と同様に検査することができるという点において、従来の光学大腸内視鏡検査よりも明らかに有利となる。さらに、大腸壁および大腸管を細分化とは別に得ることができる。
【００９０】
イメージ化の前に大腸を実質的に空にしているので、一般に遭遇する問題は、大腸内腔が所々で萎縮することである。空気またはＣＯ_２等の圧縮ガスで大腸を膨張することにより萎縮領域の発生頻度は減少するが、それでもこのような領域が発生する。仮想大腸内視鏡検査を実施する際、萎縮領域を通った飛行路を自動的に維持することが望ましく、またスキャンしたイメージデータを用いて萎縮領域の大腸内腔を少なくとも部分的に再現することが望ましい。前記したイメージ細分化法は、大腸壁の内部および外部の両方を効率的に得るので、この情報を用いて萎縮領域を通る飛行路の生成を促進することができる。
【００９１】
大腸の萎縮領域を通る飛行路を延長する際、または大腸の萎縮領域を膨張する際の、第１段階は萎縮領域の検出である。大腸壁外部周辺からのイメージデータのグレースケール値は、脂肪、筋肉および他の組織等の他の領域内におけると同様に大腸壁自体のグレースケール値よりも非常に劇的に変化すると仮定して、エントロピー分析を用いて大腸の萎縮領域を検出することができる。
【００９２】
例えば中心線に沿ったグレースケール値の変化の度合いをエントロピー値により表現しかつ測定することができる。エントロピー値を計算するために、大腸壁の外面上のボクセルを選択する。前記したイメージ細分化法によりこのような点を識別する。５×５×５立方窓を画素に適用し、関心ピクセルの中心にすることができる。エントロピーを計算する前に、より小さな（３×３×３）窓を関心ピクセルに適用して、イメージデータからノイズを除去する。その後、選択したピクセルについての窓のエントロピー値を次式により求めることができる。
【数１４】

式中、Ｅはエントロピーであり、Ｃ（ｉ）はグレースケールがｉ（ｉ＝０，１，２，・・・，２５５）である窓内の点の数である。次いで、各窓に対して計算したエントロピー値を所定の閾値と比較する。空気の領域では、組織領域に比べてエントロピー値は非常に低いであろう。したがって、大腸内腔の中心線に沿ってエントロピー値が増加し、所定の閾値を越えた場合、萎縮領域が示される。正確な閾値は重要ではなく、部分的にはイメージ化手順に依存し、特にはイメージ化装置に依存するであろう。
【００９３】
萎縮領域が検出されると、１ボクセル幅のナビゲーション線で萎縮の中心を貫通することにより、事前に決めた中心線飛行路を萎縮領域を通して延長することができる。
【００９４】
大腸内腔を通して仮想カメラの飛行路を自動的に継続するのに加えて、物理的モデル法を用いて大腸の萎縮領域を仮想的に広げて、萎縮領域の特性のいくつかを回復することができる。この方法では、大腸壁の物理的特性のモデルを開発する。このモデルから、動き、質量密度、減衰密度、伸びおよび曲げ係数のパラメータをラグランジェ方程式のために概算する。次いで、膨張力モデル（すなわち、大腸に送り込まれた空気等の気体または液体）を立て、ラグランジェ方程式により定まるように、大腸の弾性特性に関して適用して、大腸イメージの萎縮領域を自然な形状に復元する。
【００９５】
大腸を表すために、有限要素法を大腸内腔の萎縮領域または閉塞領域に適用することができる。８ボクセルの長方形等の一定のグリッド内の要素をサンプリングし、次いで伝統的なボリュームレンダリング法を適用することによりこれを行うことができる。または、四面形等の不規則ボリューム表現法を萎縮領域に適用することができる。
【００９６】
外力（空気注入）モデルを大腸モデルに適用する際、外力の大きさをまず決定して萎縮大腸壁領域を適当に分離する。３次元拡張モデルを用いて、並列的に大腸壁の内表面および外表面をたどることができる。それぞれの表面を、萎縮領域の開始点から拡張発信源まで印をつけて、力モデルを適用して類似かつ自然な方法で表面を広げる。内表面と外表面との間の領域、すなわち大腸壁を共有領域として分類する。外部反発力モデルをこれらの共有領域に適用して、自然な方法で萎縮大腸壁部分を分離し、かつ膨張する。
【００９７】
仮想検査に供せられる大腸等の仮想物体の特徴をより鮮明に可視化するために、該物体の種々のテクスチャのレンダリングを与えることが有利である。このようなテクスチャは光学大腸内視鏡検査中に示されるカラーイメージ中に観察することができるが、このテクスチャはＣＴイメージデータで得られる白黒グレースケールではしばしば失われてしまう。したがって、仮想検査中にテクスチャをイメージ化するシステムおよび方法が必要とされる。
【００９８】
図２０は、テクスチャ成分を有する仮想物体を生成する本発明の方法を示すフローチャートである。この方法の目的は、光学大腸内視鏡イメージにより例えば有形の人間から赤−緑−青（ＲＧＢ）色空間中で得られたテクスチャを仮想物体を生成するのに用いたグレースケール白黒ＣＴイメージデータ上に描くことである。光学大腸内視鏡イメージは、ビデオカメラ等のカメラからのアナログ光学像を受けて、インターフェースポート１４３１を経由してＣＰＵ１４２３に提供可能なデジタルデータに像を変換するデジタル「フレームグラバー（frame grabber）」１４２９（図１４）等の従来のデジタルイメージ収集法により得ることができる。この処理の第１ステップは、ＣＴイメージデータの細分化である（ステップ２０１０）。前記したイメージ細分化法をグレースケールイメージの輝度閾値の選択に適用して、ＣＴイメージデータを骨、大腸壁および空気等の種々の組織型に分類する。
【００９９】
ＣＴイメージデータにイメージ細分化を施すのに加えて、光学イメージのテクスチャ特徴を光学イメージデータから抽出しなければならない（ステップ２０２０）。これを行うために、ガウシアンフィルターを光学イメージデータに適用し、続いて副標本を取ってデータを多解像度ピラミッドに分解することができる。また、ラプラシアンフィルタおよび操縦可能（steerable）フィルタを多解像度ピラミッドに適用してデータの指向性および非指向性特徴を得ることもできる。この方法はテクスチャ特徴を抽出し捕らえるには効果的であるものの、この方法を実行するには多大なメモリーと処理能力が必要である。
【０１００】
光学イメージからテクスチャ特徴を抽出する別の方法は、ウェーブレット変換を用いるものである。しかし、ウェーブレット変換は通常計算的には効率的であるが、従来のウェーブレット変換は、軸に平行な指向性を有する特徴を捉えるのみであり、関心領域に直接適用できないという制限があった。この制限を克服するために、分離不能なフィルタを使うことができる。例えば、リフティングスキームを用いて、予測および更新の２段階を用いるどの次元においてもウェーブレット変換用フィルタバンクを作ることができる。このようなフィルタバンクを、多次元多項補間用ブーアロム（Boor-Rom）アルゴリズムにより合成することができる。
【０１０１】
テクスチャの特徴を光学イメージデータから抽出した後、モデルを生成してこれらの特徴を記述しなければならない（ステップ２０３０）。これは、例えば自然テクスチャ起因性の非ガウシアン分布のエントロピーの概算および操作に基づくノンパラメトリック・マルチスケール統計モデルを用いて実行することができる。
【０１０２】
一旦光学イメージデータからテクスチャモデルを作ると、テクスチャマッチングを行ってこれらのモデルを細分化ＣＴイメージデータと関連させなければならない（ステップ２０５０）。テクスチャが連続的なＣＴイメージデータの領域において、対応するテクスチャの分類は容易に一致する。しかし、２つ以上のテクスチャ領域の間の境界領域においては、処理はより複雑である。境界領域周辺のＣＴデータの細分化によりしばしばデータが曖昧になる。すなわち、結果が各物質または各組織からのテクスチャの割合を反映し、各物質または各組織の種々の重み付けによって変化する。重み付けの割合を用いて、一致基準の重要度を設定することができる。
【０１０３】
ノンパラメトリック・マルチスケール統計モデルの場合、交差エントロピーまたはカルバックライバー（Kullback-Leiber）分岐アルゴリズムを用いて、境界領域の異なるテクスチャの分布を測定することができる。
【０１０４】
テクスチャマッチングの後、ＣＴイメージデータにテクスチャ合成を施す（ステップ２０５０）。光学イメージデータをＣＴイメージデータと融合することによりこれを行う。骨に現れるような等方性テクスチャパターンに対しては、テクスチャを直接光学データからサンプリングして細分化ＣＴイメージデータにすることができる。大腸粘膜等の不等方性テクスチャ領域に対しては、多解像度サンプリング手順が好ましい。この処理では、均一および不均一領域の選択的再サンプリングを用いる。
【０１０５】
強制イメージ化に加え、前記した方法により、検査している領域に仮想電子生体組織検査を実施して、柔軟かつ非侵襲な生体組織検査を行うためのシステムの基礎も作ることができる。ボリュームレンダリング法は定義した伝達関数を用いて、本来のボリュームデータの異なる領域のサンプル値を異なる色および不透明度に表す。仮想検査の間に疑わしい領域が検出されると、医師はボリュームレンダリング処置の間に用いた伝達関数を相互作用的に変えて、見えている壁が実質的に透明となり、領域内部を見ることができるようにすることができる。
【０１０６】
仮想生体組織検査を実施するのに加えて、本発明のシステムおよび方法を延長して、自動化したポリープ検出を行うことができる。例えば大腸内に発生したポリープは、通常大腸壁から伸びる小さな出っ張った丘状構造である。この構造は、大腸壁のヒダから識別可能である。したがって、微分幾何モデルを用いて、大腸壁上のこのようなポリープを検出することができる。
【０１０７】
Ｃ−２平滑表面モデルを用いて大腸内腔の表面を表現することができる。このモデルでは、表面上の各ボクセルは、ガウシアン曲率を有する関連幾何学的特徴を有し、これをガウシアン曲率場と呼ぶ。ポリープを示すかもしれない表面に出っ張った丘は、ガウシアン曲率場に独特の局所特徴を持つ。したがって、ガウシアン曲率場で具体的局所特徴を探すことにより、ポリープを検出することができる。
【０１０８】
図１４に図示するシステムを、ＣＰＵ１４０９およびＣＰＵ１４２３の操作を制御するために設けられた適当なソフトウェアと共に用いて前記の方法のいずれをも実施することができる。
【０１０９】
前記のものは単に本発明の原理を説明したのみである。したがって、ここで例示または説明をしていないが、本発明の原理を具体化し、かつ特許請求の範囲で定められる本発明の精神および範囲内である多数のシステム、装置および方法を当業者が考え出すことは可能であるということが理解されるであろう。
【０１１０】
例えば、ここで説明したシステムおよび方法を、動物、魚または無生物の仮想検査に適用することができる。記載した医療分野での使用の外に、本発明を応用して、開けることのできない密封した物体の内容物を検出することができる。また、本発明をビル等の建築構造物または洞窟の内部に用い、オペレータが構造内を航行可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に関して、物体、特には大腸の仮想検査を実施するステップのフローチャートである。
【図２】 仮想臓器内で誘導ナビゲーションを行う「潜水艦」カメラモデルの説明図である。
【図３】 「潜水艦」カメラのピッチおよびロールを表す振り子の説明図である。
【図４】 ２つの遮断壁を同定するボリュメトリック大腸の２次元断面を表す略図である。
【図５】 開始ボリュームエレメントおよび終了ボリュームエレメントを選択したボリュメトリック大腸の２次元断面を表す略図である。
【図６】 遮断壁および大腸表面により囲まれた離散的サブボリュームを示す、ボリュメトリック大腸の２次元断面を表す略図である。
【図７】 複数のレイヤーを剥したボリュメトリック大腸の２次元断面を表す略図である。
【図８】 残留飛行路を含むボリュメトリック大腸の２次元断面を表す略図である。
【図９】 スキャンした臓器のボリューム画像を作る工程のフローチャートである。
【図１０】 セルに副分割した仮想大腸の図解ある。
【図１１】 （ａ）は仮想的に検査した臓器の図解であり、（ｂ）は（ａ）の臓器を描画する際に作られたスタブツリーの図解であり、（ｃ）は（ａ）の臓器を描画する間に作られたスタブツリーのさらなる図解である。
【図１２ａ】 （ａ）はあるセル内に物体を有する描画する情況の図解である。
【図１２ｂ】 （ｂ）は（ａ）の情況を描画する間に作られたスタブツリーの図解である。
【図１２ｃ】 （ｃ）は（ａ）の画像を描画する間に作られたスタブツリーのさらなる図解である。
【図１２ｄ】 （ｄ）は（ａ）の画像を描画する間に作られたスタブツリーのさらなる図解である。
【図１２ｅ】 （ｅ）は（ａ）の画像を描画する間に作られたスタブツリーのさらなる図解である。
【図１３】 レイヤーの除去が可能なポリープを含む仮想大腸の２次元表示である。
【図１４】 本発明に係るヒトの臓器の仮想検査を実施するのに用いるシステムの略図である。
【図１５】 改良した画像細分化法を表すフローチャートである。
【図１６】 典型的な腹部ＣＴデータセットのボクセル輝度対頻度のグラフである。
【図１７】 関心ボクセルを含む輝度ベクトル構造およびその選択された隣接部の斜視略図である。
【図１８】 Ａは主として肺を含む領域を表す、ヒトの腹部のＣＴスキャンからの画像スライスの一例であり、ＢはＡの画像スライス中の肺領域を識別して表した絵図であり、ＣはＢで識別された肺ボリュームを取り除いて表した絵図である。
【図１９】 Ａは主として大腸の一部と骨を含む領域を表す、ヒトの腹部のＣＴスキャンからの画像スライスの一例であり、ＢはＡの画像スライス中の大腸と骨を識別して表した絵図であり、ＣはＡから骨の領域を除いた画像スキャンを表す絵図である。
【図２０】 テクスチャを白黒画像データに適用する方法を表すフローチャートである。

Claims (24)

1. イメージデータから作られた仮想物体を電子的に洗浄する方法であって、該方法が、
   処理装置により、イメージデータを、仮想物体を形成する複数のボリュームエレメントであって各々が輝度を有するボリュームエレメントに変換し、
   前記処理装置により、輝度値にしたがって該ボリュームエレメントを複数の群に分類し、および
   前記処理装置により、該仮想物体から少なくとも一つのボリュームエレメント群を取り除く、ことを含み、
   前記分類操作が、複数のイメージデータのボリュームエレメントを複数の隣接するボリュームエレメントに関して評価して、ボリュームエレメントの近隣類似値を求めることをさらに含み、混合確率関数を前記群に適用して、２以上の物質型を含むことから輝度値が生じたボクセルを分類することにより前記群をさらに分類する、方法。
2. 前記群を前記ボリュームエレメントの類似値にしたがって分類する、請求項１記載の仮想物体を電子的に洗浄する方法。
3. 前記分類操作が、
   関心物質のイメージデータを含む群の少なくとも１つに対して特徴ベクトル分析を行い、および
   高レベル特徴抽出を行って、実質的に関心物質の指標となっていないボリュームエレメントを仮想物体から取り除く、ことをさらに含む、請求項１記載の仮想物体を電子的に洗浄する方法。
4. 前記イメージデータが大腸の少なくとも一部を含む人体の領域を表現し、かつ前記関心物質が大腸組織である、請求項３記載の仮想物体を電子的に洗浄する方法。
5. 前記イメージデータが大腸の少なくとも一部を含む人体の領域を表現する、請求項１記載の仮想物体を電子的に洗浄する方法。
6. 前記除去操作が、大腸液、大腸内の残留糞便、骨および大腸以外の組織の少なくとも１つを表現するボリュームエレメントを取り除く、請求項５記載の仮想物体を電子的に洗浄する方法。
7. 仮想大腸内視鏡検査用イメージデータを前処理する方法であって、該方法が、
   イメージ化スキャナにより、大腸の少なくとも一部を含むイメージデータ集合を取得し、
   処理装置により、該イメージデータ集合を複数のボリュームエレメントであって、各々が輝度値を有するボリュームエレメントに変換し、
   前記処理装置により、輝度値にしたがって該ボリュームエレメントを複数の群であって、各々が大腸に近接する少なくとも１つの物質を表現する群に分類し、
   前記処理装置により、ボリュームエレメントの少なくとも１つの群をイメージデータ集合から除去し、および
   処置を行う前に、大腸内に残留する液体および糞便のボリュームエレメントの輝度値を強調する、ことを含む方法。
8. 前記強調操作が、大腸内の糞便および液体のイメージ輝度を強調するための物質を患者が摂取する工程を含む、請求項７に記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
9. 前記摂取工程が、硫酸バリウム、ジアトリゾ酸メグルミンおよびジアズトリゾ酸ナトリウム溶液の少なくとも１つの摂取を含む、請求項８記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
10. 前記大腸に近接する少なくとも１つの物質が大腸壁と、骨、液体、糞便および非大腸物質の少なくとも１つとを含む、請求項７記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
11. 複数の群の少なくとも１つが液体および糞便を表現する輝度強調ボリュームエレメントを含み、かつ除去操作中にこの群を取り除く、請求項１０記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
12. 複数の群の少なくとも１つが大腸壁と他の大腸壁様物質とのボリュームエレメントを含み、かつこの群に対してさらに分類操作を実施して、大腸壁のボリュームエレメントを識別する、請求項７記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
13. 大腸の内部を識別し、
    大腸内部を航行するための中心線を作成し、
    大腸内部の萎縮部を検出し、および
    萎縮部を通して中心線を延ばす、ことをさらに含む、請求項１２記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
14. 中心線に近接する輝度値のためにエントロピー値を計算し、かつ検出操作が少なくとも１つの閾値より大きいエントロピー値を識別することを含む、請求項１３記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
15. 大腸壁の特性に基づいて検出した萎縮領域を仮想的に膨張することをさらに含む、請求項１４記載の仮想大腸内視鏡検査を実施する方法。
16. イメージ細分化機能を含むイメージ化システムであって、該システムが、
    イメージデータを取得するためのイメージ化スキャナ、
    処理装置であって、該処理装置がイメージデータをボリュームエレメント集合を形成する複数のボリュームエレメントに変換し、各ボリュームエレメントが輝度を有し、該処理装置がボリュームエレメントデータ集合に対して、ボリュームエレメントを輝度値に基づき複数の群に分類し、かつ少なくとも１つのボリュームエレメントをイメージデータから取り除くことを含むイメージ細分化操作を実施する、処理装置、および
    該処理装置に作動的に接続した、少なくとも１つのボリュームエレメント群を除去したイメージデータの像を表示するためのディスプレー、を含み、
    該処理装置により行われる分類操作が、輝度値が２以上の物質型を含むことにより生じるボクセルを分類する混合確率アルゴリズム、を含むイメージ化システム。
17. 処理装置により行われる分類操作が、イメージデータの複数のボリュームエレメントを複数の近接するボリュームエレメントに関して評価して、ボリュームエレメントに対する近隣類似値を求めることをさらに含む、請求項１６記載のイメージ化システム。
18. 処理装置により行われる分類操作が、前記群を前記ボリュームエレメントの類似値にしたがって分類する、請求項１７記載のイメージ化システム。
19. 処理装置により行われる分類操作が、
    関心物質のイメージデータを含む少なくとも１つの群に対して特徴ベクトル分析を行い、および
    高レベル特徴抽出を行って、実質的に関心物質の示していないイメージをボリュームエレメントから取り除く、ことをさらに含む、請求項１６記載のイメージ化システム。
20. イメージ化スキャナを、大腸の少なくとも１部を含む人体のイメージデータの取得に適応し、かつ関心物質が大腸の組織である、請求項１９記載のイメージ化システム。
21. イメージ化スキャナを、大腸の少なくとも１部を含む人体のイメージデータの取得に適応する、請求項１６記載のイメージ化システム。
22. 処理装置により行われる分類操作が、ボリュームエレメントデータ集合から大腸液、大腸内に残留する糞便、骨、および非大腸組織の少なくとも１つを表現するボリュームエレメントを取り除く、請求項１６記載のイメージ化システム。
23. 仮想大腸内視鏡検査を実施するシステムであって、該システムが、
    大腸のイメージデータを取得するためのイメージスキャナ、
    処理装置であって、該処理装置がイメージデータを受信して大腸の内部を識別し、大腸内部を通る航行用中心線を生成し、大腸内部の萎縮部を検出し、かつ萎縮部を通って中心線を延ばす、処理装置、および
    該処理装置に作動的に接続した、大腸の像を表示するためのディスプレーユニット、を含み、
    前記処理装置が、中心線に隣接するイメージデータの輝度値に対するエントロピー値を計算し、かつ少なくとも１つの閾値より大きいエントロピー値を識別することにより前記萎縮領域を検出する、
    仮想大腸内視鏡検査を実施するシステム。
24. 仮想大腸内視鏡検査を実施するシステムであって、該システムが、
    大腸のイメージデータを取得するためのイメージスキャナ、
    処理装置であって、該処理装置がイメージデータを受信して大腸の内部を識別し、大腸内部を通る航行用中心線を生成し、大腸内部の萎縮部を検出し、かつ萎縮部を通って中心
    線を延ばす、処理装置、および
    該処理装置に作動的に接続した、大腸の像を表示するためのディスプレーユニット、を含み、
    前記処理装置が、大腸壁の特性に基づいて検出した大腸の萎縮領域を仮想的に拡張する、仮想大腸内視鏡検査を実施するシステム。

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