JP4747175B2 - 医用画像における器官の等角セグメント化方法及び装置 - Google Patents
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Description
"Multiscale Morphological Segmentation based on Watershed,Flooding and Eikonal PDE",by F.Meyer and P.Maragos,Scale−Space‘99,LNCS 1682,pp.351−362
対象領域(ROI)においては、ソース又はシンクは前提とされていないため、ベクトルJ(p)は、次式のように、ゼロの発散状態を満足し、
∇.J(p)=0 (2)
ここで、∇.は発散演算子を表す。式(1)からのJ(p)を式(2)に代入することにより得られる、次式のような部分微分を解く必要がある。
この式は、内側及び外側マーカーにおいて規定される境界条件に対して、ROIの被検体におけるポテンシャル関数Φ(p)である未知のPDEを有するPDEを有である。
γm(p)=B.γ(p)2.|∇Φ(p)| (4)
ここで、γ(p)はポテンシャルマップΦ(p)を生成するように先行する段階で用いられる導電率であり、Bは任意定数である。
γnl(p)=γ(p)/(1+|∇Φ(p)|2)1/2 (5)
それを式(2)に代入すると、次式が得られる。
これは、境界条件に対して供せられるROIが内側及び外側マーカーにおいて規定されるポテンシャル関数Φ(p)である既知のポテンシャル関数Φ(p)を有する非線形PDEである。
Claims (15)
- 画像においてオブジェクトをセグメント化するための装置であって:
少なくとも1つのオブジェクトを有する入力画像を受信するための入力手段であって、前記画像は少なくとも二次元の画素データ集合を有する、入力手段;
前記入力画像からエッジ検出画像を生成するための手段;
前記エッジ検出画像においてマーカーを選択し、前記マーカーにそれぞれの固定電気ポテンシャル値を割り当てるための手段;
前記それぞれの固定電気ポテンシャル値において電極を規定する前記マーカーにより、前記エッジ検出画像に依存する抵抗を有する抵抗媒体における静電気流の問題への解として、電気ポテンシャルマップを生成するための算出手段;及び
前記ポテンシャルマップからオブジェクトの等高線を推定するための手段;
を有する装置。 - 請求項1に記載の装置であって、前記生成されたポテンシャルマップを用いて前記抵抗媒体の抵抗を更新するための手段であって、前記算出手段は、前記更新された抵抗を有する抵抗媒体において新しい静電気の問題に対する解として更なる電気的ポテンシャルを生成するように備えられている、手段、を更に有する、装置。
- 請求項2に記載の装置であって、画素pにおける前記更新された抵抗は、ρ(p)2/|∇Φ(p)|に比例し、ここで、ρ(p)はポテンシャルマップΦ(p)を生成するように用いられる前記抵抗媒体の前記抵抗であり、∇は勾配ベクトル演算子を表す、装置。
- 請求項1に記載の装置であって、前記エッジ検出画像は、前記オブジェクトを囲む前記入力画像の対象領域において規定される、装置。
- 請求項1に記載の装置であって、前記のマーカーを選択するための手段は、前記オブジェクトの内側の少なくとも1つの内側マーカー及び前記オブジェクトの外側の少なくとも1つの外側マーカーを選択するように備えられ、前記内側マーカーは第1固定ポテンシャル値に関連し、そして前記外側マーカーは第2固定ポテンシャル値に関連している、装置。
- 請求項1に記載の装置であって、画素pの前記抵抗はA2+ED(p)2に比例し、ここで、ED(p)は前記画素pについてのエッジ検出データの値を表し、そしてAは前記エッジ検出画像における推定ノイズレベルのオーダーの定数である、装置。
- 請求項1に記載の装置であって、前記静電気流の問題は次式のようになり、
∇.(γ(p).∇Φ(p))=0
ここで、Φ(p)は最初の画像の画素pにおいて規定される前記ポテンシャルマップであり、γ(p)は前記媒体の導電率、即ち、抵抗の逆数であり、∇は勾配ベクトル演算子を表し、∇.は発散演算子を表す、装置。 - 請求項7に記載の装置であって、画素pの前記抵抗はA2+ED(p)2に比例し、ここで、ED(p)は前記画素pについてのエッジ検出データの値を表し、そしてAは前記エッジ検出画像における推定ノイズレベルのオーダーの定数である、装置。
- 請求項1に記載の装置であって、前記静電気流の問題は次式のようになり、
∇.(γ(p)/(1+|∇Φ(p)|2)1/2.∇Φ(p))=0
ここで、Φ(p)は前記最初の画像の画素pにおいて規定される前記ポテンシャルマップであり、γ(p)は前記媒体の導電率、即ち、抵抗の逆数であり、∇は勾配ベクトル演算子を表し、∇.は発散演算子を表す、装置。 - 請求項9に記載の装置であって、画素pの前記抵抗はA2+ED(p)2に比例し、ここで、ED(p)は前記画素pについてのエッジ検出データの値を表し、そしてAは前記エッジ検出画像における推定ノイズレベルのオーダーの定数である、装置。
- 請求項3に記載の装置であって、新しい静電気流の問題は次式のようになり、
∇.(γ(p).∇Φ(p))=0又は∇.(γ(p)/(1+|∇Φ(p)|2)1/2.∇Φ(p))=0
ここで、Φ(p)は前記最初の画像の画素pにおいて規定される前記ポテンシャルマップであり、γ(p)は前記媒体の導電率、即ち、抵抗の逆数であり、∇は勾配ベクトル演算子を表し、∇.は発散演算子を表す、装置。 - 請求項11に記載の装置であって、画素pの前記抵抗はA2+ED(p)2に比例し、ここで、ED(p)は前記画素pについてのエッジ検出データの値を表し、そしてAは前記エッジ検出画像における推定ノイズレベルのオーダーの定数である、装置。
- 医用イメージングシステムであって:
体の器官を描画する入力画像を取得するための手段;及び
前記入力画像におけるオブジェクトをセグメント化するための請求項1乃至12の何れ一項に記載の装置;
を有するシステム。 - 画像においてオブジェクトをセグメント化する方法であって:
少なくとも1つのオブジェクトを有する入力画像を受信する段階であって、前記画像は少なくとも二次元の画素データ集合を有する、段階;
前記入力画像からエッジ検出画像を生成する段階;
前記エッジ検出画像においてマーカーを選択し、前記マーカーにそれぞれの固定電気ポテンシャル値を割り当てる段階;
前記それぞれの固定電気ポテンシャル値において電極を規定する前記マーカーにより、前記エッジ検出画像に依存する抵抗を有する抵抗媒体における静電気流の問題への解として、電気ポテンシャルマップを生成する段階;及び
前記ポテンシャルマップからオブジェクトの等高線を推定する段階;
を有する方法。 - 画像処理装置の処理ユニットで実行するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータプログラムが前記処理ユニットで実行されるときに、請求項14に記載のセグメント化する方法を実行するための命令を有する、コンピュータプログラム。
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