JP4701861B2

JP4701861B2 - 領域抽出装置、領域抽出方法およびプログラム

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Publication number: JP4701861B2
Application number: JP2005182221A
Authority: JP
Inventors: 浩一藤原; 修遠山; 伸一堀田
Original assignee: Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Current assignee: Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Priority date: 2005-06-22
Filing date: 2005-06-22
Publication date: 2011-06-15
Anticipated expiration: 2025-06-22
Also published as: JP2007000267A

Description

本発明は、計測データから所望の対象物に関する領域を抽出する技術に関する。

近年、医療分野において、Ｘ線ＣＴ(Ｃomputed Ｔomography)装置或いはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging)装置等によって撮影された生体内の３次元画像が広く用いられている。これにより、体内の臓器等の情報が視覚的に把握可能となり診断精度の向上が期待できる。しかし、その一方で、診断に用いられる３次元画像は数十枚〜数百枚のスライス画像から構成されているため、このような膨大な情報量の中から診断に必要な情報のみを得ることは読影医師にとって大きな負担となっている。

そこで、計算機を援用した定量的或いは自動的診断の要望が強まり、計算機による診断支援（ＣＡＤ Computer−aided diagnosis）システムの研究が盛んに行われている。

計算機による診断支援を行うには、診断に必要な情報、つまり臓器領域又は形状等を正確に抽出することが重要な課題となる。

臓器の領域抽出手法としては、予め用意した標準モデルをエネルギー最小化原理に基づいて変形させ、目的の輪郭を見つけるモデルフィッテイング（Model Fitting）手法が提案されている（非特許文献１）。

この手法によれば、標準モデルという予め特徴を持たせたモデルを変形させて該当領域を抽出するため、高精度な抽出処理が可能となる。

ツァガーン・バイガルマ、清水昭伸、小畑秀文、「３次元可変形状モデルによる腹部ＣＴ像からの腎臓領域抽出法の開発」、電子情報通信学会論文誌、D-II、2002年１月、Vol.J85-D-II、No.１、pp.140-148

上記のモデルフィッティング手法による抽出結果の良否は、フィッテイング動作前の標準モデルの初期状態（初期位置等）に依存する。すなわち、モデルフィッティング手法においては、初期位置合わせ等を精度良く行うことが重要である。

ところで、このような抽出処理においては、単一の対象物だけでなく複数の対象物を抽出すること、すなわち、モデルフィッティング手法を適用して複数の対象物に対応する領域（対象物領域）を３次元画像から抽出することが考えられる。詳細には、複数の対象物のそれぞれに対応する標準モデルを予め準備しておき、これら複数の標準モデルを用いて、各対象物を３次元画像から抽出することが考えられる。

この場合、良好な抽出結果を得るためには、複数の対象物のそれぞれと、当該複数の対象物のそれぞれに対応する複数の標準モデルとの初期位置合わせ等を精度良く行うことが求められる。

しかしながら、上記のような初期位置合わせを精度良く行うために、初期位置合わせ処理を複数の対象物のそれぞれについて個別に行うものとすると、同様の初期位置合わせ処理を対象物の個数分繰り返す必要があり、非常に手間がかかるという問題がある。

そこで、この発明の課題は、複数の対象物についてモデルフィッティング手法を適用する場合において、フィッテイング動作前の標準モデルの初期状態の調整を、より効率的に行うことが可能な技術を提供することにある。

上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出装置であって、それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルを格納する手段と、前記複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出する手段と、前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求める手段と、前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正する修正手段と、修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出する手段とを備えることを特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１に記載の領域抽出装置において、前記修正手段は、前記第１の標準モデルと前記第２の標準モデルとの当初の相対的位置関係を反映させつつ、前記相対的関係に基づいて、前記第２の標準モデルの初期状態を修正することを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明に係る領域抽出装置において、前記修正手段は、前記第２の標準モデルの初期位置を修正することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１から請求項３の何れか１つの請求項の発明に係る領域抽出装置において、前記修正手段は、前記第２の標準モデルの初期大きさを修正することを特徴とする。

請求項５の発明は、計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出方法であって、それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求めるステップと、前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正するステップと、修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップとを備えることを特徴とする。

請求項６の発明は、コンピュータに、計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出方法であって、それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求めるステップと、前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正するステップと、修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、を備える領域抽出方法を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項１ないし請求項６に記載の発明によれば、複数の対象物についてモデルフィッティング手法を適用するに際して、第２の標準モデルの初期状態の調整を、より効率的に行うことができる。

特に、請求項３に記載の発明によれば、第２の標準モデルの初期位置をより効率的に修正することができる。

また特に、請求項４に記載の発明によれば、第２の標準モデルの初期大きさをより効率的に修正することができる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜Ａ．構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る領域抽出装置１の概要を示す図である。領域抽出装置１は、計測データ（詳細には３次元計測データ（立体計測データとも称する））から所望の領域（詳細には立体領域）を抽出する装置である。

図１に示すように領域抽出装置１は、パーソナルコンピュータ（以下、単に「パソコン」と称する）２と、モニター３と、操作部４と、装着部５とを備えている。

パソコン２は、制御部２０、入出力Ｉ／Ｆ２１、及び記憶部２２を備えている。

入出力Ｉ／Ｆ２１は、モニター３、操作部４および装着部５とパソコン２との相互間でデータの送受信を行うためのインターフェイス（Ｉ／Ｆ）であり、制御部２０との間でデータの送受信を行う。

記憶部２２は、例えばハードディスクなどで構成されており、領域抽出を実行するためのソフトウェアプログラム（以下、単に「プログラム」と称する）ＰＧ等を格納している。

制御部２０は、主にＣＰＵ、ＲＯＭ２０ａ及びＲＡＭ２０ｂ等を有し、パソコン２の各部を統括制御する部位である。

モニター３は、例えばＣＲＴで構成され、制御部２０で生成される表示用画像を可視的に出力する。

操作部４は、キーボード及びマウス等から構成され、使用者（ユーザ）に各種操作にしたがって各種信号を入出力Ｉ／Ｆ２１に送信する。

また、装着部５は、メモリカード５１等の記憶媒体を着脱自在に装着することができる。そして、装着部５に装着されたメモリカード５１に格納される各種データ又はプログラム等を入出力Ｉ／Ｆ２１を介して制御部２０或いは記憶部２２に取り込むことができる。

この実施形態においては、Ｘ線ＣＴ装置によって取得された３次元計測データ（３次元画像）から、複数（ここでは３つ）の対象物にそれぞれ対応する各領域（対象物領域）ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３（図２参照）を領域抽出装置１によって抽出する場合について例示する。具体的には、腰骨および腎臓に相当する領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３を対象物領域として抽出する。なお、図２は、人体の一部（腰部付近）を示す模式図である。

詳細には、まず、複数の対象物領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３のうち、対象物領域（腰骨に相当する領域）ＢＪ１（図２参照）が、モデルフィッティング手法により抽出され、その後、他の対象物領域（詳細には左右２つの腎臓に相当する領域）ＢＪ２，ＢＪ３がモデルフィッティング手法により抽出される場合を例示する。各対象物領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３の抽出には、それぞれ、対応する標準モデルＭＳ１，ＭＳ２，ＭＳ３（図１５参照）が用いられる。

なお、モデルフィッティング時における変形前後の標準モデルを互いに区別するために、各標準モデルＭＳｉ（ｉ＝１，...，Ｎ；Ｎは標準モデルの数）について、変形前の標準モデルをＭＰｉ、変形後の標準モデルＭＱｉとも表現する。たとえば、標準モデルＭＳ１については、変形前の標準モデルをＭＰ１、変形後の標準モデルをＭＱ１とも表現する（図１６参照）。

次に、領域抽出装置１の各種機能について説明する。

図３は、領域抽出装置１の各種機能を示すブロック図である。これらの各種機能は、制御部２０内のＣＰＵ等の各種ハードウェアを用いて所定のプログラムＰＧを実行することによって実現される。

図３に示されるように、領域抽出装置１は、モデル格納部３１と計測データ入力部３２と暫定領域抽出部３３と初期位置決定部３４とモデルフィッティング部３５と相対関係取得部３６とモデル修正部３７と抽出領域出力部３８とを備えている。

モデル格納部３１は、それぞれ異なる対象物に関する複数の標準モデルＭＳｉを格納する。これら複数の標準モデルＭＳｉは、相互間の相対位置関係とともに格納されている。

計測データ入力部３２は、ＣＴ装置あるいはＭＲＩ装置などによって取得された３次元計測データ（ボリュームデータ）を入力する。

暫定領域抽出部３３は、モデルフィッティング手法とは異なる手法を用いて、抽出の対象となる領域（物体）を暫定的に抽出する機能を有している。この実施形態においては、対象物領域ＢＪ１の候補領域（暫定領域）を領域拡張手法を用いて抽出する。

初期位置決定部３４は、暫定的に抽出された対象物領域を用いて、標準モデルの初期配置位置を決定する機能を有している。この実施形態においては、この初期位置決定部３４によって、標準モデルＭＳ１の初期位置が決定される。

モデルフィッティング部３５は、モデルフィッティング手法を用いて標準モデルを変形することにより、対象物領域を抽出する機能を有している。このモデルフィッティング部３５は、第１モデルフィッティング部３５ａと第２モデルフィッティング部３５ｂとを備えている。第１モデルフィッティング部３５ａは、基準となる標準モデルＭＳ１に関するモデルフィッティング処理を実行して対象物領域ＢＪ１を抽出し、第２モデルフィッティング部３５ｂは、その他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３に関するモデルフィッティング処理を実行して対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出する。

相対関係取得部３６は、モデルフィッティング手法によって標準モデルＭＳ１を対象物領域ＢＪ１にフィッティングする際の標準モデルＭＳ１の変倍量および／または移動量を、標準モデルＭＳ１と対象物領域ＢＪ１との相対的関係として、求める機能を有している。

モデル修正部３７は、相対関係取得部３６によって得られた相対的関係に基づいて、複数のモデルのうちの標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期状態（初期位置および初期大きさ）を修正する機能を有している。なお、第２モデルフィッティング部３５ｂは、モデル修正部３７による修正後の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３を用いてモデルフィッティング処理を実行し、対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出する。

抽出領域出力部３８は、抽出した対象物領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３をモニター３に表示出力する機能等を有している。

＜Ｂ．動作＞
＜Ｂ１．動作概要＞
次に、上述した領域抽出装置１の動作について詳細に説明する。

図４は、領域抽出装置１の全体動作を示すフローチャートである。

図４に示されるように、領域抽出装置１は、ステップＳ１からステップＳ７までの工程を実行することによって、入力画像（３次元画像）から使用者（ユーザ）が指定した対象物を抽出する。なお、抽出対象物の指定は、ステップＳ１の処理開始前に使用者（ユーザ）によって予め行われる。指定手法としては、例えば、記憶部２２に予めデータベース化されて保存されている項目一覧（例えば各種の内臓器および骨等が列挙された項目一覧）から、操作部（例えばマウス）４等の操作により使用者（ユーザ）が所望の項目を選択する態様等を採用することができる。以下では、腰骨と左右の腎臓とが抽出対象物として指定されている場合を想定する。

まず、１つの標準モデルＭＳ１の対応対象物領域ＢＪ１を抽出する領域抽出処理が実行される（ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３）。具体的には、腰骨に相当する領域ＢＪ１が、モデルフィッティング手法により抽出される。この最初のモデルフィッティング処理における標準モデルＭＳ１の初期位置は、領域拡張手法を用いて決定される（ステップＳ１，Ｓ２）。

その後、さらに他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の対応対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出する領域抽出処理が行われる（ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６）。具体的には、腎臓に相当する領域ＢＪ２，ＢＪ３がモデルフィッティング手法により抽出される。ただし、領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出するモデルフィッティング処理においては、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期位置等は、ステップＳ１，Ｓ２よりも簡易な態様（ステップＳ４，Ｓ５）で決定される。具体的には、領域抽出動作（ステップＳ３）における標準モデルＭＳ１の変倍量（変倍率）および移動量（並進変位および回転変位）に基づいて、他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期状態が変更される。

そして、ステップＳ７では、抽出された対象物領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３がモニター３に表示出力される。また、以後に容易に利用可能となるように、抽出結果を表すデータがメモリカード５１と記憶部２２とにそれぞれ出力されて格納される。

以下、対象物領域ＢＪ１の領域抽出処理（ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３）と、他の対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３の領域抽出処理（ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６）とについてそれぞれ詳述する。

＜Ｂ２．最初の対象物領域ＢＪ１に関する抽出処理＞
まず、最初の対象物領域ＢＪ１に関する領域抽出処理について説明する。

上述したように、対象物領域ＢＪ１は、最終的にはモデルフィッティング手法によって抽出される（ステップＳ３）。ただし、モデルフィッティング手法における標準モデルの初期位置を決定するに際しては、モデルフィッティング手法とは異なる手法（具体的には、領域拡張手法）が用いられる（ステップＳ１，Ｓ２）。具体的には、３次元画像から領域拡張手法を用いて対象物領域ＢＪ１が暫定的に抽出され（ステップＳ１）、暫定的に抽出された当該対象物領域ＢＪ１を用いて、標準モデルの初期位置（標準モデルを計測データ中に配置する際の初期位置）が決定され、標準モデルの配置が行われる（ステップＳ２）。その後に、初期位置に移動された標準モデルＭＳ１を用いてモデルフィッティング手法が適用されることにより、計測データから対象物領域ＢＪ１が抽出される（ステップＳ３）。

以下、ステップＳ１〜Ｓ３についてそれぞれ詳細に説明する。

＜暫定領域抽出処理＞
ステップＳ１では、入力される３次元画像（ボリュームデータ）から、使用者（ユーザ）によって指定された対象物に対応する領域（対象物領域）が暫定的に抽出される。

上述のように、暫定領域抽出処理（ステップＳ１）では、使用者（ユーザ）によって指定された物体を暫定的に抽出することを目的とする。

図５は、領域拡張手法を用いた暫定領域抽出処理（ステップＳ１）の詳細を示すフローチャートである。図６は、人体をＸ線ＣＴ装置で撮影した３次元画像ＴＤＰ１と、当該３次元画像ＴＤＰ１を構成する複数のスライス画像ＳＤのうち所定位置におけるスライス画像ＰＭとを示す図である。なお、図６に示すように、Ｘ線ＣＴ装置によって取得される３次元画像は、人体を輪切りにした断面を示す複数（例えば、数十枚から数百枚）のスライス画像ＳＤで構成されている。各スライス画像ＳＤは、各点（各画素）でのＸ線の吸収量（ＣＴ値）を濃淡表示して可視化した画像である。

また、図７は、図６に示されるスライス画像ＰＭ上の画素Ｍ１を中心として隣接する画素付近を拡大表示した図である。図７においては、スライス画像ＰＭの画素Ｍ１の隣接画素として、同一階層のスライス画像ＰＭにおける隣接８画素Ｍ２〜Ｍ９に加えて、スライス画像ＰＵにおける隣接９画素Ｕ１〜Ｕ９と、スライス画像ＰＤにおける隣接９画素Ｄ１〜Ｄ９とが示されている。なお、スライス画像ＰＵは、スライス画像ＰＭに対して＋ｚ方向に隣接するスライス画像（換言すればスライス画像ＰＭの直上層のスライス画像）であり、スライス画像ＰＤは、スライス画像ＰＭに対して−ｚ方向に隣接するスライス画像（換言すればスライス画像ＰＭの直下層のスライス画像）である。

以下では、図６のスライス画像ＰＭに表示されている対象物領域ＢＪ１を暫定的に抽出する場合を具体例に挙げて領域拡張手法を用いた暫定領域抽出処理について説明する。

まず、ステップＳ１１において、使用者（ユーザ）によって対象物領域内の拡張開始画素が特定される。具体的には、抽出したい物体（対象物領域）が表示されている任意のスライス画像（ここではスライス画像ＰＭ）上で、操作部（例えばマウス）４等の操作により対象物領域内の任意の点を特定する。より詳細には、対象物領域ＢＪ１を抽出したい場合、スライス画像ＰＭ上の対象物領域ＢＪ１内の任意の点（例えばＭ１）をマウス等により特定すればよい（図６参照）。この操作により、スライス画像ＰＭ上において特定点Ｍ１に相当する画素が拡張開始画素となる。

次に、ステップＳ１２において、拡張開始画素に隣接する画素が拡張候補画素として検出される。詳細には、ステップＳ１１において拡張開始画素をＭ１と特定したとすると、画素Ｍ１に隣接する画素全てが拡張候補画素となる。つまり、スライス画像ＰＭ上の画素Ｍ２〜Ｍ９、スライス画像ＰＵ上の画素Ｕ１〜Ｕ９、及びスライス画像ＰＤ上の画素Ｄ１〜Ｄ９の計２６画素が拡張候補画素となる。

次に、ステップＳ１３において拡張候補画素がステップＳ１２で検出されたか否かが判定され、ステップＳ１２で拡張候補画素が検出されている場合には、ステップＳ１４へ移行する。

ステップＳ１４では、検出された拡張候補画素の濃度値が所定範囲内か否かが判定される。具体的には、物体（腰骨等）の有する濃度値の範囲が物体ごとに予め定められており、拡張候補画素の濃度値が、抽出対象物体（対象物領域）の持つ濃度値の範囲内か否かを上下限の各閾値を用いて判定する。これにより、拡張候補画素が所定範囲内の濃度値を有していると判定されると、ステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５では、当該拡張候補画素を抽出対象物体内の画素とする領域拡張を行う。

一方、ステップＳ１４において、拡張候補画素が所定範囲内の濃度値を有していないと判定されると、当該拡張候補画素の領域拡張は行われない。

次に、ステップＳ１６では、拡張候補画素の濃度判定工程（ステップＳ１４）をまだ経ていない拡張候補画素が存在するか否かが判断される。

濃度判定工程（ステップＳ１４）を経ていない拡張候補画素が存在する場合には、当該未終了の拡張候補画素に対してステップＳ１４、Ｓ１６の処理が実行される。

一方、全ての拡張候補画素に対して濃度判定工程（ステップＳ１４）が終了している場合には、ステップＳ１２に戻り、ステップＳ１５において拡張された画素（換言すれば、領域内の画素であるとして特定された画素）にさらに隣接する画素であって、領域内に存在するか否かが未だ判定されていない画素が、新たな拡張候補画素として検出される。その後、新たに検出された拡張候補画素に対して、上述のステップＳ１３〜Ｓ１６の工程が実行される。ステップＳ１２〜Ｓ１６の工程は、新たな拡張候補画素を検出することが可能な限り繰り返され、新たな拡張候補画素が検出できなくなると、暫定領域抽出処理は終了する（ステップＳ１３）。このような拡張処理によって、暫定抽出領域は、上側の階層画像および下側の階層画像へと順次に拡張されるとともに、同一階層画像においてはより外側へと拡張されていく。

このようにステップＳ１２〜Ｓ１６の工程が繰り返し実行されることによって拡張開始画素Ｍ１から徐々に３次元的に領域拡張が行われ、使用者（ユーザ）によって指定された物体が暫定的に抽出される。

＜初期位置決定処理＞
次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で暫定的に抽出された対象物領域を用いて、標準モデルＭＳ１の初期位置が決定される。この初期位置処理（ステップＳ２）について、図８〜図１０を参照しながら説明する。

図８は、重心点を利用した初期位置決定処理（ステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。また、図９は、３次元画像（計測データ）に含まれる対象物領域ＢＪ１（物体ＯＢａ）を示す図であり、図１０は、標準モデルＭＳ１を初期位置に移動させる様子を概念的に示す図である。図１０においては、標準モデルを初期配置した際の対象物領域と標準モデルとの位置関係も示されている。なお、図９および図１０等においては図示の都合上、適宜、対象物領域ＢＪ１（物体ＯＢａ）およびそれに対応する標準モデルＢＪ１を簡略化（ないし抽象化）して示している。

まず、ステップＳ２１において、ステップＳ１で暫定的に抽出された物体ＯＢａの重心点ＧＺが算出される。

次に、ステップＳ２２では、後述のモデルフィッティングにおいて用いられる標準モデルの重心点ＧＨをステップＳ２１で算出された重心点ＧＺに合わせる標準モデルの初期配置が行われる。例えば、図１０に示されるように、標準モデルＭＳ１の重心点ＧＨを抽出対象物体ＯＢａの重心点ＧＺに合わせるように標準モデルＭＳ１を移動して、標準モデルＭＳ１を計測データ中に初期配置する。

重心点を利用した標準モデルの初期配置が終了すると、モデルフィッティング処理（ステップＳ３）に移行する。

＜モデルフィッティング処理＞
ステップＳ３のモデルフィッテイング処理は、予め準備された一般的（標準的）な対象物領域のモデルである「標準モデル」を、計測データ内の対象物領域から得られる情報（形状等）を用いて変形する処理である。なお、本出願においては、モデルフィッティング処理による変形後の標準モデル（換言すれば対象物領域の情報が反映された標準モデル）を「個別モデル」とも称するものとする。

このステップＳ３では、初期位置に配置された標準モデルＭＳ１をモデルフィッティング手法によって変形することで、対象物領域が抽出される。

図１１は、モデルフィッティング処理（ステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、抽出対象物体ＯＢａの輪郭上の点Ｑ１を中心にした領域ＲＱ（図１０参照）付近を拡大表示した模式図であり、図１３は、一部のスライス画像ＰＱ１、ＰＱ２及びＰＱ４を示す図である。図１４は、制御点間を仮想バネで繋いだ模式図である。

なお、抽出対象物体（対象物領域）の標準モデルは、例えば、微小な多角形（例えば、三角形）のポリゴンで構成され、記憶部２２等に保存されている。ポリゴンで構成された標準モデルは、各ポリゴンの頂点の３次元座標によってそのモデルの表面形状を表現することができる。また、標準モデルにおけるポリゴンの頂点のうち、全頂点あるいは代表的な幾つかの頂点を「制御点」とも称する。

以下では、図１１〜図１４を用いてモデルフィッティング処理について詳述する。

まず、ステップＳ３１では、標準モデルＭＳ１の制御点Ｃｊに対応する点（以下、「対応点」とも称する）を３次元画像ＴＤＰ１の中から検出する処理が行われる（図１１参照）。ここでは、抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）を示す画素（境界点）のうち、制御点Ｃｊの最も近傍に存在する画素を当該制御点Ｃｊの対応点とする手法を用いる。なお、抽出対象物体ＯＢａの輪郭（境界）は、各スライス画像ＳＤにおいて、エッジ抽出処理を行うことなどによって取得される。

例えば、図１２（立面図）においては、制御点Ｃ１の対応点は、制御点Ｃ１の最も近傍に存在する境界点（画素）Ｑ１となる。ここで、図１２においては、ｘｚ平面に平行な所定の平面（２次元空間）における境界点のみが示されているが、実際には、図１３に示されるような３次元空間において制御点Ｃ１の最も近傍に存在する境界点が対応点となる。図１３においては、制御点Ｃ１の各スライス画像ＰＱ１、ＰＱ２、ＰＱ４における射影点が×印で示されている。

次に、ステップＳ３２では、標準モデルの制御点Ｃｊのうち任意の一点（以下、「移動対象点」とも称する）（例えば制御点Ｃ１）が一方向（例えばＡ１方向）に微小量Ｌ移動される（図１２参照）。

さらに、ステップＳ３３では、ステップＳ３２において移動対象点を移動させ一時的に変形させた状態のモデル（以下、「一時変形モデル」とも称する）の総合エネルギーＵｅが算出される。

総合エネルギーＵｅは、式（１）に示されるように、制御点Ｃｊと対応点との距離に関する外部エネルギーＦｅと、過剰な変形を避けるための内部エネルギーＧｅとの和で表される。なお、外部エネルギーＦｅおよび内部エネルギーＧｅについては後述する。

次に、ステップＳ３４において、移動対象点が全ての方向に移動されたか否かを判定する。例えば、３次元空間の全方位における移動対象点の移動方向を２６方向（当該移動対象点（画素）に隣接する２６画素へ向かう方向）とすると、２６方向全ての方向に制御点Ｃ１が移動されたか否かを判定する。

移動対象点（制御点Ｃ１）を２６方向全てに移動させた一時変形モデルの作成が終了していなければ、移動対象点の移動方向を変更して再び微小量Ｌ移動させ、異なる移動方向パターンの一時変形モデルを作成し、各一時変形モデルの総合エネルギーＵｅを算出する（ステップＳ３２、Ｓ３３）。

そして、ステップＳ３４において全方向の移動が終了したと判定されると、ステップＳ３５へ移行する。

ステップＳ３５では、作成された全パターンの一時変形モデルの中から、総合エネルギーＵｅを最小とする一時変形モデルが選択される。換言すれば、或る制御点Ｃｊを２６方向に移動させて生成された各一時変形モデルのうち、総合エネルギーＵｅを最小化する一時変形モデルが選択される。例えば、後述するような内部エネルギーＧｅと外部エネルギーＦｅとの作用によれば、内部エネルギーＧｅを考慮せず外部エネルギーＦｅのみを考慮する場合には、その制御点が対応点に近づく方向へと移動する一時変形モデルが選択されることになる。ただし、内部エネルギーＧｅを考慮する場合には、その制御点が対応点に近づく方向とは異なる方向へと移動する一時変形モデルが選択されることもある。

次に、ステップＳ３６において全制御点Ｃｊの移動が終了したか否かを判定する。具体的には、標準モデルの全ての制御点Ｃｊについて微少量Ｌの移動が終了したか否かを判定し、終了していない制御点（未了点とも称する）が存在すれば、移動対象点を当該制御点（未了点）に変更してステップＳ３２〜Ｓ３５の動作を繰り返し、全ての制御点Ｃｊの移動を完了した一時変形モデルを作成する。一方、全ての制御点の移動が終了していれば、ステップＳ３７へ移行する。

ステップＳ３７では、モデルフィッティング処理を終了するか否かを判定する。具体的には、全ての制御点Ｃｊの移動を完了させた一時変形モデルにおける複数の制御点とその対応点との距離の平均値が所定値以下であることを条件とし、当該条件を満たす場合に、モデルフィッティング処理を終了するようにすればよい。これによれば、各制御点が対応点に所定程度近づいた場合に同処理を終了することができる。または、これに加えてあるいはこれに代えて、（全ての制御点Ｃｊの移動を完了させた）前回の一時変形モデルと今回の一時変形モデルとの総合エネルギーＵｅの変化量が所定量以下であるか否かを終了判定の基準として用いてもよい。これによれば、制御点を移動しても総合エネルギーがあまり変化しなくなった場合に処理を終了することができる。

ステップＳ３７においてモデルフィッティング処理を終了しないと判定される場合は、ステップＳ３８へと移行する。

ステップＳ３８では、上述のステップＳ３２〜Ｓ３７で実行される処理を単位処理ループとして当該単位処理ループが所定回数Ｗ（例えば１０回）実行されたか否かを判定する。所定回数Ｗ実行されていなければ、所定回数Ｗ実行されるまで再びステップＳ３２〜Ｓ３７の処理ループを繰り返し、所定回数Ｗ実行されていれば、ステップＳ３９へと移行する。すなわち、全ての制御点の移動を完了させた一時変形モデルが所定回数Ｗ作成されるまで、単位処理ループが繰り返される。

ステップＳ３９では、ステップＳ３１で決定した対応点の更新が行われる。具体的には、上述の処理ループによって所定回数Ｗ移動した各制御点の最も近傍に存在する画素（境界点）を各制御点それぞれの新しい対応点とする対応点の更新が行われ、再びステップＳ３２〜Ｓ３９の処理が繰り返し行われる。このような「対応点の更新」によれば、制御点の移動に伴って制御点の最近傍境界点が変わる場合にも、対応点の適正化を図ることができる。

一方、ステップＳ３７においてモデルフィッティング処理を終了すると判定される場合は、最終的に得られた一時変形モデルが、抽出対象物体に相当する個別モデルとして決定され、このステップＳ３の処理は終了する。

このようなモデルフィッティング処理（ステップＳ３）においては、標準モデルを１制御点ごとに微少量Ｌずつ徐々に変形させることによって、抽出対象領域に相当する個別モデルが作成される。

ここで、総合エネルギーＵｅを構成する外部エネルギーＦｅ及び内部エネルギーＧｅについて説明する。

外部エネルギーＦｅは、各制御点Ｃｊと当該各制御点Ｃｊにそれぞれ対応する対応点Ｑｊとの距離の二乗を用いて式（２）のように表される。

但し、αは定数、Ｎｔは制御点の数、｜Ｃｊ−Ｑｊ｜は制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの距離を表すものとする。

このような外部エネルギーＦｅが非常に大きくなるような一時変形モデル、すなわち、制御点Ｃｊと対応点Ｑｊとの距離が移動前より大きくなった一時変形モデルは、その総合エネルギーＵｅが大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。

また、内部エネルギーＧｅは、例えば、図１４に示されるように、制御点Ｃｊ間が仮想バネＳＰＲ（ＳＰＲ１，ＳＰＲ２，ＳＰＲ３，...）によって繋がれていると想定すると、式（３）のように表される。

但し、βは定数、Ｋは仮想バネのバネ係数、Ｎｈは仮想バネの本数、ｗは各仮想バネの変位量を表すものとする。

式（３）によると、各制御点Ｃｊの過剰な移動は、仮想バネＳＰＲに蓄えられるエネルギーの増大として表現される。例えば、１つの制御点Ｃｚが、或る点Ｖｚへと移動し他の制御点との相対変位が増大したとすると、仮想バネＳＰＲ１、ＳＰＲ２及びＳＰＲ３には、各仮想バネの伸びによるエネルギーが蓄えられ内部エネルギーＧｅひいては総合エネルギーＵｅが大きくなる。

このような過剰変形を伴う一時変形モデルは、その内部エネルギーＧｅが大きくなりその総合エネルギーＵｅも大きくなるため、上述のステップＳ３５（総合エネルギーＵｅを最小とする制御点の移動を採用する工程）において採用されにくくなる。

換言すれば、内部エネルギーＧｅを減少させて総合エネルギーＵｅを減少させるような一時変形モデルがステップＳ３５で選択されることによって、各制御点Ｃｊの移動による過剰な変形を防止する作用を得ることができる。

つまり、このような内部エネルギーＧｅを導入することによって、標準モデルの形状すなわち標準モデルを構成する各ポリゴンの形状を損なわない制御点Ｃｊの移動が可能となる。

上述の処理によれば、このような外部エネルギーＦｅと内部エネルギーＧｅとの和で表現される総合エネルギーＵｅを最小とする一時変形モデルが、標準モデルを最適に変形させる一時変形モデル（「最適変形モデル」とも称する）、すなわち個別モデルとして決定される。そして、当該個別モデルの対応位置に存在する領域が抽出対象領域として抽出される。これによれば、適切な領域抽出処理が実現される。

＜Ｂ３．他の対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３に関する抽出処理＞
つぎに、他の対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３に関する領域抽出処理について説明する。

上記のようにして、複数の標準モデルＭＳ１，ＭＳ２，ＭＳ３のうち１つの標準モデルＭＳ１についての領域抽出動作が実行され、対象物領域ＢＪ１が抽出される（ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３）と、さらに他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３についてもモデルフィッティング手法を適用して領域抽出動作が行われ、対象物領域ＢＪ２、ＢＪ３が抽出される。

ところで、対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３の抽出に際しても、上述のような領域拡張手法等を利用した上記と同様の初期位置合わせの処理（ステップＳ１，Ｓ２）を行うことも想定される。

しかしながら、上述の領域拡張手法を利用した初期位置決定処理は比較的大きな演算量を有しているため、同様の初期位置決定処理を複数の標準モデルに関して繰り返して行うとすれば処理負荷が大きくなってしまうという問題がある。また、領域拡張手法以外の手法を用いる場合であっても、各標準モデルに関する個別の初期位置決定処理が比較的大きな処理負荷を有する場合には同様の問題が発生する。

そこで、この実施形態では、他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３についてモデルフィッティング手法を適用する際において、領域抽出動作（ステップＳ３）における標準モデルＭＳ１の変倍量（変倍率）および移動量（並進変位および回転変位）に基づいて、他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期状態（初期位置および初期大きさ）を変更する手法について説明する。このような手法によれば、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期状態を比較的簡易に（効率的に）設定して、対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３をモデルフィッティングにより抽出することができる。

そのため、まずステップＳ４において、ステップＳ３における変形前の標準モデルＭＰ１と変形後の標準モデルＭＱ１との相対的関係（移動量および変倍量）を求める。詳細には、
（１）変形前の標準モデルＭＰ１と変形後の標準モデルＭＱ１との変位の変化（より詳細には、モデルフィッティング手法適用時（ステップＳ３）における標準モデルＭＳ１の移動量）、および
（２）変形前の標準モデルＭＰ１と変形後の標準モデルＭＱ１との大きさの変化（より詳細には、モデルフィッティング手法適用時（ステップＳ３）における標準モデルＭＳ１の変倍量）を求める。なお、変形後の標準モデルＭＱ１は対象物領域ＢＪ１と等価であるとみなせるため、標準モデルＭＰ１と変形後の標準モデルＭＱ１との相対的関係を求めることは、変形前の標準モデルＭＰ１と対象物領域ＢＪ１との相対的関係を求めることと等価である。

そして、ステップＳ５において、この相対的関係（詳細には、移動量および変倍量）に基づいて、対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出する際における他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期位置および初期大きさを修正する。

なお、ここでは、最初の標準モデルＭＳ１の初期位置決定動作（ステップＳ２）に伴って、他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３に関しても、標準モデルＭＳ１と同様の位置変更が施されているものとし、位置変更後の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３をそれぞれＭＰ２，ＭＰ３とも表記するものとする。換言すれば、ステップＳ５に先立つステップＳ２において、３つの標準モデルＭＳ１〜ＭＳ３は、当初の相対位置関係を維持したまま移動され、標準モデルＭＰ１〜ＭＰ３（図１５参照）となっているものとする。また、後述するように、ステップＳ５の修正動作によって、標準モデルＭＰ２が標準モデルＭＦ２に修正され、標準モデルＭＰ３が標準モデルＭＦ３に修正される（図１６参照）。

図１５は、モデルフィッティングによる変形処理（ステップＳ３）前の標準モデルＭＳ１（ＭＰ１）等を示す概念図である。また、図１６は、変形処理前の標準モデルＭＰ１および変形処理後の標準モデルＭＱ１等を示す概念図である。図１６においては、変形処理（ステップＳ３）前の標準モデルＭＰ１が破線で示され、変形処理（ステップＳ３）後の標準モデルＭＱ１が実線で示されている。

上述のステップＳ３における標準モデルＭＳ１の変形（ＭＰ１→ＭＱ１）は、変位の変化と大きさの変化とに大別される。より詳細には、このような標準モデルの変形は、並進要素と回転要素と変倍要素との３要素を含む。以下では、これらの各要素および当該各要素を修正する動作について、図１７〜図１９を参照しながら説明する。

図１７は、変形前後の標準モデルＭＰ１，ＭＱ１の相互間において、並進変位ベクトルＡＸ＝（ｘ，ｙ，ｚ）^T（Ｔは転置を意味する）で示される並進変位が存在する状態を示す図である。なお、このベクトルＡＸは、標準モデルＭＳ１の変形前の重心位置ＧＰ１と変形後の重心位置ＧＱ１との間の並進変位を表すベクトルである。このような並進変位が存在する場合には、他の標準モデルＭＳ２（ＭＰ２），ＭＳ３（ＭＰ３）に対して上記の並進変位ベクトルＡＸと同じ変位量の変位を加えて移動させる。この結果、標準モデルＭＰ２は標準モデルＭＦ２に修正され、標準モデルＭＰ３は標準モデルＭＦ３に修正される。換言すれば、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３が平行移動される。

また、図１８は、変形前後の標準モデルＭＰ１，ＭＱ１の相互間において、回転変位ベクトルΘ＝（θ，φ，ψ）^Tで示される回転変位が存在する状態を示す図である。なお、ベクトルΘは、所定の回転中心（ここでは重心に一致する場合を例示している）回りの回転変位を表すベクトルである。このような回転変位が存在する場合には、他の標準モデルＭＳ２（ＭＰ２），ＭＳ３（ＭＰ３）を上記回転中心回りに上記回転変位を加えて移動させる。この結果、標準モデルＭＰ２は標準モデルＭＦ２に修正され、標準モデルＭＰ３は標準モデルＭＦ３に移動される。換言すれば、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３が回転移動される。

また、図１９は、変形前後の標準モデルＭＰ１，ＭＱ１の相互間において、変倍率αで示される変倍量が存在する状態を示す図である。なお、変倍率αは、変形後の標準モデルＭＱ１の大きさを変形前の標準モデルＭＰ１の大きさで除した値である。変倍率αが１より大きい場合には標準モデルＭＳ１が拡大変形されていることを意味し、変倍率αが１より小さい場合には標準モデルＭＳ１が縮小変形されていることを意味する。

変倍率αで表現される関係が存在する場合には、他の標準モデルＭＳ２（ＭＰ２），ＭＳ３（ＭＰ３）を、上記の変倍率αで変倍（拡大または縮小）するとともに、標準モデルＭＰ１と標準モデルＭＰ２との距離をα倍し且つ標準モデルＭＰ１と標準モデルＭＰ３との距離をα倍するように移動することによって、標準モデルＭＰ２は標準モデルＭＦ２に修正され、標準モデルＭＰ３は標準モデルＭＦ３に修正される。換言すれば、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３は、拡大あるいは縮小されるとともに、その変倍率に応じて移動する。

再び、図１６を参照する。一般的に表現すれば、ステップＳ３における標準モデルＭＳ１の変形（ＭＰ１→ＭＱ１）は、図１７から図１９のような各種の変形が合成された変形である。標準モデルＭＰ２，ＭＰ３に対して上記のような各種の修正が適宜に施されることによって、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３は、図１６に示すような標準モデルＭＦ２，ＭＦ３となる。なお、図１６においては、修正処理（ステップＳ５）前の標準モデルＭＰ２，ＭＰ３が破線で表現されており、当該修正処理後の標準モデルＭＦ２，ＭＦ３が実線で表現されている。

より具体的には、まず、変形前の標準モデルＭＰ１を変形後の標準モデルＭＱ１へと変換する図１６のようなアフィン変換を求める。たとえば、標準モデルＭＳ１の制御点のうちのいくつか（複数）を「代表制御点」として選出し、当該代表制御点の変形前後の座標値に基づいてアフィン変換行列を求めることができる。そして、当該アフィン変換を用いて、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３を修正する。これによれば、上記のような変倍（拡大又は縮小）、回転移動、平行移動の合成変換が施された後の標準モデルＭＦ２，ＭＦ３を得ることができる。

その後、ステップＳ６において、修正処理後の標準モデルＭＦ２，ＭＦ３を用いてモデルフィッティング処理が実行される。このステップＳ６の処理は、ステップＳ３の処理と同様である。ステップＳ６の処理（モデルフィッティング処理）においては、標準モデルＭＦ２が標準モデルＭＱ２（図１６参照）に変形され、標準モデルＭＦ３が標準モデルＭＱ３に変形される。そして、モデルフィッティング後（変形後）の標準モデルＭＱ２，ＭＱ３（図１６において二点鎖線で示す）は、それぞれ、対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３と等価であるとみなせることに基づいて、変形後の標準モデルＭＱ２の存在領域が対象物領域ＢＪ２として抽出され、変形後の標準モデルＭＱ３の存在領域が対象物領域ＢＪ３として抽出される。

このようにして、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３にそれぞれ対応する各対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３が３次元計測データから抽出される。

以上の動作によって、３つの対象物領域ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３をモデルフィッティング手法を用いて抽出することができる。

上記実施形態においては、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３に対応する対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３をモデルフィッティング手法を用いて抽出する動作に先立って、標準モデルＭＳ１と対象物領域ＢＪ１との相対的関係に基づいて他の標準モデルＭＳ２，ＭＳ３が修正される。したがって、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３についての初期位置合わせ等が容易に実現される。たとえば、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３については、領域拡張手法を用いた初期位置合わせは不要になり、効率的である。

また特に、最初の標準モデル以外の複数の標準モデル（たとえばＭＳ２，ＭＳ３）に関する初期位置合わせ等を、相対的関係を用いてまとめて行うことができるので、個別に拡張領域法等を用いて初期位置合わせを行う場合に比べて、効率的である。

また特に、モデルフィッティング処理における標準モデルＭＳ２，ＭＳ３の初期大きさを修正することによれば、３次元計測データにおける本来の対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３に比較的近い大きさを有する状態から、標準モデルＭＳ２，ＭＳ３を対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３にフィッティングさせる処理を開始することができるので、モデルフィッティング処理における抽出精度を向上させることが可能である。

＜Ｃ．変形例＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。

たとえば、上記においては、標準モデルＭＳ１についての初期位置合わせを領域拡張手法を用いて行う場合（図４のステップＳ１，Ｓ２等）を例示したが、これに限定されない。詳細には、対象物における特定の特徴点（例えば先鋭部分の先端部等）を予め３次元計測データ（３次元画像）から抽出しておき、標準モデルＭＳ１と３次元計測データとの間での当該特徴点に関する「ずれ」を補正するように標準モデルＭＳ１の初期位置を修正するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、標準モデルＭＰ１を対象物領域ＢＪ１にフィッティングさせる際における標準モデルＭＰ１の変倍量および移動量の双方を、両者（標準モデルＭＰ１および対象物領域ＢＪ１）の相対的関係として求める場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、標準モデルＭＰ１を対象物領域ＢＪ１にフィッティングさせる際における標準モデルＭＰ１の移動量のみを両者の相対的関係として求めてもよく、あるいは、標準モデルＭＰ１を対象物領域ＢＪ１にフィッティングさせる際における標準モデルＭＰ１の変倍量のみを両者の相対的関係として求めてもよい。

さらに、上記実施形態においては、モデルフィッティング手法を適用して対象物領域ＢＪ２，ＢＪ３を抽出する際における、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３の初期位置と初期大きさとの双方を修正する場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３の初期位置のみを修正するようにしてもよく、あるいは、標準モデルＭＰ２，ＭＰ３の初期大きさのみを修正するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、Ｘ線ＣＴ装置によって取得された３次元画像から対象物領域を抽出する場合を例示したが、これに限定されず、ＭＲＩ装置など他の装置によって取得された画像から対象物領域を抽出するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、メモリカード５１に格納された計測データを読み込む場合を想定しているが、これに限定されず、他の格納装置（例えばサーバコンピュータ）に格納された計測データをネットワーク等を介して受信して取得するようにしてもよい。

実施形態に係る領域抽出装置の概要を示す図である。人体の一部（腰部付近）を示す模式図である。領域抽出装置の各種機能を示すブロック図である。領域抽出装置の全体動作を示すフローチャートである。領域拡張手法を用いた暫定領域抽出処理を示すフローチャートである。Ｘ線ＣＴ装置による人体の３次元画像を示す図である。所定のスライス画像上の画素Ｍ１付近の拡大図である。重心点を利用した初期位置決定処理を示すフローチャートである。３次元画像に含まれる物体を示す図である。モデルフィッティング処理を示すフローチャートである。標準モデルを初期位置に移動させる様子を示す図である。初期配置された標準モデルと抽出対象物体との関係を示す図である。スライス画像ＰＱ１、ＰＱ２及びＰＱ４を示す図である。制御点間を仮想バネで繋いだ模式図である。モデルフィッティングによる変形処理（ステップＳ３）前の標準モデルＭＳ１（ＭＰ１）等を示す図である。変形処理前後の各標準モデルを示す図である。修正処理における並進要素を示す図である。修正処理における回転要素を示す図である。修正処理における変倍要素を示す図である。

符号の説明

１領域抽出装置
３５モデルフィッティング部
Θ 回転変位ベクトル
α 変倍率
ＡＸ並進変位ベクトル
ＢＪ１，ＢＪ２，ＢＪ３対象物領域
Ｃｊ，Ｃｋ，Ｃｚ制御点
ＭＦ２，ＭＦ３，ＭＰｉ，ＭＱｉ，ＭＳｉ標準モデル
ＰＤ，ＰＭ，ＰＱ１，ＰＱ２，ＰＱ４，ＰＵ，ＳＤスライス画像
Ｑｊ対応点
ＴＤＰ１３次元画像

Claims

計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出装置であって、
それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルを格納する手段と、
前記複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出する手段と、
前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求める手段と、
前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正する修正手段と、
修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出する手段と、
を備えることを特徴とする領域抽出装置。
請求項１に記載の領域抽出装置において、
前記修正手段は、前記第１の標準モデルと前記第２の標準モデルとの当初の相対的位置関係を反映させつつ、前記相対的関係に基づいて、前記第２の標準モデルの初期状態を修正することを特徴とする領域抽出装置。
請求項１または請求項２に記載の領域抽出装置において、
前記修正手段は、前記第２の標準モデルの初期位置を修正することを特徴とする領域抽出装置。
請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の領域抽出装置において、
前記修正手段は、前記第２の標準モデルの初期大きさを修正することを特徴とする領域抽出装置。
計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出方法であって、
それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、
前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求めるステップと、
前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正するステップと、
修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、
を備えることを特徴とする領域抽出方法。
コンピュータに、
計測データから複数の対象物領域を抽出する領域抽出方法であって、
それぞれ異なる複数の対象物の表面形状をそれぞれ表現した複数の標準モデルのうちの第１の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第１の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、
前記第１の標準モデルを前記第１の対象物領域にフィッティングさせる際における前記第１の標準モデルの変倍量および／または移動量を、前記第１の標準モデルと前記第１の対象物領域との相対的関係として求めるステップと、
前記相対的関係に基づいて、前記複数のモデルのうちの第２の標準モデルの初期状態を修正するステップと、
修正後の前記第２の標準モデルを用いて、前記複数の対象物領域のうちの第２の対象物領域を前記計測データからモデルフィッティング手法により抽出するステップと、
を備える領域抽出方法を実行させるためのプログラム。