JP4720478B2 - モデリング装置、領域抽出装置およびプログラム - Google Patents
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Description
<1−1.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))から所望の対象物の領域(詳細には立体領域)を抽出する装置である。なお、この領域抽出装置1は、モデルフィッティング手法を用いて対象物モデルの生成処理を行うことから、「モデリング装置」とも称せられる。
<動作概要>
この実施形態では、X線CT装置によって取得される3次元画像(ボリュームデータとも称する)に基づくモデルフィッティング処理、および当該モデルフィッティング処理を用いた領域抽出処理等について説明する。ただし、本発明は、これに限定されず、他の計測データ(例えば、MRI装置によって取得される3次元画像等)に基づくモデルフィッティング処理および当該モデルフィッティング処理を用いた領域抽出処理等にも適用することができる。
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(臓器)を暫定的に抽出することを目的とする。本実施形態では、その抽出方法の一例として領域拡張法を採用する。
次に、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初期位置決定処理(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)に含まれる物体OBaを示す図であり、図10は、標準モデルSO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抽出対象物体と標準モデルとの位置関係も示されている。
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)な抽出対象物体(単に対象物とも称する)のモデルである「標準モデル」を、抽出対象物体から得られる情報(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(換言すれば抽出対象物体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。
以上のように、この実施形態に係るモデリング装置(ないし領域抽出装置)によれば、標準モデルにおける制御点(代表点)Cjの階調値VSjと計測データにおける複数の点の階調値Vとの一致度合いに基づいて、制御点(代表点)Cjに対応する対応点Qjが計測データの中から探索され、制御点Cjと対応点Qjとの対応関係を利用した所定の評価関数(式(1)〜式(5)、特に式(3)参照)を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
<2−1.概要>
上記第1実施形態においては、標準モデルが各制御点Cjにおいて当該制御点Cjの階調値VSjを有する場合を想定していたが、この第2実施形態においては、標準モデルが各制御点Cj付近における階調値の分布データ(階調値分布とも称する)DSjを有する場合を想定する(図16参照)。この階調値分布DSjとしては、対象物に関する標準的な階調値分布が予め定められている。また、標準モデルの各点における階調値は、計測データにおける各点の階調値と同じ段階数(階調数)を有している。
まず、第2実施形態に係る対応点探索処理について説明する。
次に第2実施形態に係る外部エネルギー項(特に第2項Fe2)について説明する。
以上のように、この第2実施形態に係るモデリング装置(ないし領域抽出装置)によれば、標準モデルにおける制御点(代表点)Cj付近での階調値分布DSjと計測データにおける周辺領域RB内の各点付近での階調値分布Dとの一致度合いに基づいて、制御点(代表点)Cjに対応する対応点Qjが計測データの中から探索され、制御点(代表点)Cjと対応点Qjとの対応関係を利用した所定の評価関数(式(1)〜式(5)、特に式(3)参照)を最適化するように標準モデルが変形されて対象物のモデルが生成されるので、より正確なモデリング処理を実現することが可能である。
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。
Cj 制御点(代表点)
D,DDj,DSj 階調値分布
h,H (法線)ベクトル
Qj 対応点
RB 周辺領域
SO 標準モデル
V,VDj,VSj 階調値
Claims (17)
- 計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とするモデリング装置。 - 請求項1に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 請求項1または請求項2に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とするモデリング装置。 - 請求項4に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点と前記計測データにおける対応点との距離に関する要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 請求項4または請求項5に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 計測データ内の対象物のモデルを生成するモデリング装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 請求項8に記載のモデリング装置において、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近での前記標準モデルの所定方向における階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近での前記計測データの所定方向における階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするモデリング装置。 - 計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする領域抽出装置。 - 計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成するモデル変形手段と、
前記対象物のモデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記モデル変形手段は、
前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する探索手段と、
前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする領域抽出装置。 - 計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、
変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする領域抽出装置。 - 計測データから対象物の領域を抽出する領域抽出装置であって、
前記対象物に関する標準モデルを取得する取得手段と、
所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させるモデル変形手段と、
変形後の前記標準モデルの存在位置に対応する領域を前記対象物の領域として前記計測データから抽出する抽出手段と、
を備え、
前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と前記計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とする領域抽出装置。 - プログラムであって、コンピュータに、
a)計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
b)前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記a)工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記b)工程では、
b−1)前記標準モデルにおける代表点の階調値と前記計測データにおける複数の点の階調値との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、
b−2)前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形して、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させるプログラム。 - プログラムであって、コンピュータに、
a)計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
b)前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記a)工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記b)工程では、
b−1)前記標準モデルにおける代表点付近での階調値分布と前記計測データにおける各点付近での階調値分布との一致度合いに基づいて、前記代表点に対応する対応点を前記計測データの中から探索する工程と、
b−2)前記代表点と当該代表点に対応する前記対応点との対応関係を利用した所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させるプログラム。 - プログラムであって、コンピュータに、
a)計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する工程と、
b)所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記a)工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点における、前記対象物の標準的な階調値を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点の階調値と計測データにおいて当該代表点の位置に存在する点の階調値とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするプログラム。 - プログラムであって、コンピュータに、
a)計測データ内の対象物に関する標準モデルを取得する手順と、
b)所定の評価関数を最適化するように前記標準モデルを変形させ、前記対象物のモデルを生成する工程と、
を実行させ、
前記a)工程において取得される前記標準モデルは、当該標準モデルの代表点付近における、前記対象物の標準的な階調値分布を有し、
前記所定の評価関数は、前記標準モデルにおける代表点付近の階調値分布と計測データにおいて当該代表点が存在する位置付近の階調値分布とが一致するように前記標準モデルが変形されるときに最適化される要素を有することを特徴とするプログラム。
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Citations (5)
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JPH10500321A (ja) * | 1994-03-31 | 1998-01-13 | アーチ ディヴェロプメント コーポレイション | 医用コンピュータ断層撮影スキャンで病変を検出するための自動化された方法およびシステム |
JP2000172829A (ja) * | 1998-12-07 | 2000-06-23 | Hitachi Ltd | 領域抽出手法 |
JP2003265462A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-24 | Hitachi Ltd | 関心領域抽出方法及び画像処理サーバ |
JP2004081424A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Canon Inc | 放射線画像撮影装置 |
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Patent Citations (5)
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---|---|---|---|---|
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JP2000172829A (ja) * | 1998-12-07 | 2000-06-23 | Hitachi Ltd | 領域抽出手法 |
JP2003265462A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-24 | Hitachi Ltd | 関心領域抽出方法及び画像処理サーバ |
JP2004081424A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Canon Inc | 放射線画像撮影装置 |
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