JP4758351B2 - モデルベースの画像セグメンテーションのための手動ツール - Google Patents

Description

本発明は診断撮像のシステムおよび方法に関するものである。診断医療画像のモデルベースの画像セグメンテーションとの関連で格別の用途を見出し、特にその関連で記述されることになる。例としてCT断層撮影との関連で記述するが、本発明が3D画像表現を生成するその他の診断撮像技法にも等しく適用可能であることは理解されるであろう。

放射線療法は近年、原体法（conformal methods）から強度変調放射線療法（IMRP: Intensity Modulation Radiation Therapy）への推移を経つつある。IMRTにより患者の体内での線量分布の改善が可能になり、周辺の健全な組織を最大限に避けつつ高い放射線線量を腫瘍に直接、精確に当てることが可能となる。IMRTにおいては、目標と「危険にさらされる器官」との精確な線引きが重要である。現在のところ、その手続きは2Dスライスにおいて手動で実行されるが、これは面倒であり、放射線療法計画プロセスの最も時間のかかる部分となっている。堅牢かつ信頼できる自動セグメンテーション技法の使用により、この計画プロセスが著しく容易になり、患者の回転率が上がることも考えられる。

モデルベースの画像セグメンテーションは、セグメンテーション諸法の堅牢さを改善するのに使われる、医療診断画像のセグメント化（輪郭作成）のプロセスである。典型的には、診断画像中で、セグメント化すべき関心のある領域または器官の所定の3Dモデルが選択される。そのモデルは膀胱または大腿といった解剖学的器官を表現するが、放射線療法のための目標ボリュームのような構造をも表しうる。多くの場合、モデルは、自動化セグメンテーション工程のための初期出発点としての器官の形に関する知識を与えることによって自動化画像セグメンテーションを支援するのに使うことができる。しかし、事例によっては、画像の自動セグメンテーションが可能でないことがある。特に、CTデータにおける不十分な軟組織コントラスト、高い器官変動性およびたとえば歯科充填材もしくは金属インプラントによって引き起こされる画像人工効果のために画像データへの自動セグメンテーションの適用は困難になる。自動セグメンテーションが実際的でないときにモデルを用いてセグメンテーションを開始してさらに精密なセグメンテーションを完成させる、あるいは自動セグメンテーションが完了したのちに個別の状況について自動セグメンテーション結果を改善することができることが望ましいであろう。

特定の患者の解剖学的構造に合うよう容易に適合させられる、モデルベースの画像の画像セグメンテーションを提供するための方法および装置が必要とされている。本発明は上に述べた問題その他を克服する新しく、改良された撮像装置および方法を提供する。

本発明のある側面によれば、診断撮像システムが開示される。ある手段が器官の形状モデルを選択する。ある手段が前記の選択されたモデルのある画像データへの最良のあてはめを行う。手動手段が当該モデルの選択された領域を修正して前記画像データに精確に一致するようにする。

本発明の別の側面によれば、診断撮像システムの画像をセグメント化する方法が開示される。ある器官の形状モデルが選択される。選択されたモデルがある画像データ上にドラッグアンドドロップされる。選択されたモデルはグローバルにスケーリングされ、回転され、並進されて前記画像データに最もよくあてはまるようにされる。当該モデルの局所的領域が一組の手動ツールを用いて修正され、前記画像データに精確に一致するようにされる。

本発明の一つの効果は、対象者の解剖構造に一致するようにモデルを操作することを可能にすることにある。

本発明のもう一つの効果は、ユーザーがマウスを用いてモデルを修正できるようにする診断画像修正ツールのセットを提供することにある。

本発明のさらなる効果および恩恵は、通常の当業者には好ましい実施形態についての以下の詳細な記述を読み、理解することで明らかとなるであろう。

本発明はさまざまな構成要素および構成要素の配列において、またさまざまなステップおよびステップの配列において具現されることができる。図面は単に好ましい実施形態を示す目的のためのものであって、本発明を限定するものと解釈してはならない。

図１を参照すると、撮像システム１０の動作はオペレーターワークステーション１２から制御される。オペレーターワークステーション１２は、必要な画像処理機能および動作を実行するためのハードウェア手段１４およびソフトウェア手段１６を含んでいる。典型的には撮像システム１０は非回転ガントリー２０を含むCTスキャナ１８のような診断撮像装置を含んでいる。X線管２２が回転ガントリー２４に取り付けられている。開口２６がCTスキャナ１８の検査領域を定義する。放射線検出器２８のアレイがX線管２２からの放射線を該X線が検査領域２６を通過したのちに受信するために回転ガントリー２４上に配置されている。あるいはまた、非回転ガントリー２０上に検出器のアレイ２８が配置されていてもよい。

典型的には、撮像技師はワークステーション１２を使ってスキャンを実行する。スキャナ１８からの診断データは再構成プロセッサ３０によって3D電子画像表現に再構成され、診断画像メモリ３２に保存される。再構成プロセッサ３０はワークステーション１２、スキャナ１８に組み込まれていてもよいし、あるいは複数のスキャナおよびワークステーションの間での共有リソースであってもよい。診断画像メモリ３２は好ましくは対象者の検査領域の三次元的な画像表現を保存する。ビデオプロセッサ３４はその三次元的な画像表現をビデオモニタ３６上での標示のために適切なフォーマットに変換する。オペレーターは、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド、キーボードまたはその他の装置のようなオペレーター入力装置３８を使って、ワークステーション１２に入力を与える。

引き続き図１を参照し、さらに図２を参照すると、器官モデルデータベース５０が特定の器官の所定のモデル５２および関心のある放射線療法治療領域に対応しうる関心のある領域の概略的な形状、たとえば放射線で治療すべき腫瘍形状を近似する形状を保存する。典型的には、器官モデル５２は表面を記述する一組の多角形として定義される。好ましくは多角形は三角形であり、柔軟性のある三角形メッシュ５４によって表現される。基本的な構造は、(x,y,z)座標の形の頂点のリストと各多角形をなす頂点（たとえば各三角形は３つの頂点をもつ）を同定する多角形のリストである。基本的な構造およびそのような三角形構造を使っての画像の自動セグメンテーションの保存は、Weese et al.によるImage Segmentationと題する係属中の米国特許出願第10/091,049号、公開番号第2002/0182466A1においてより完全に記載されている。

図１の参照を続けると、ユーザーはある器官のモデルを器官モデルデータベース５０からモデル選択手段６０を通じて選択する。好ましくは、ソフトウェア１６は、ユーザーがモデル選択を、モニタ３６上で診断画像と器官モデルとの重ね合わせを見ながら器官モデルを当該画像データによって表されている対象者の解剖構造上にドラッグアンドドロップすることによってできるようにするユーザーインターフェース手段を含んでいる。さまざまな表示が考えられる。ある有利な表示フォーマットでは、ある共通点で交わる3D画像内の３つの直交スライスがモニタの各象限に同時に表示される。その交点をずらしたり、および／または器官モデルをドラッグしたりすることによって、三方向すべてにおける適合が容易にチェックされる。

ユーザーは、当該画像上でモデル全体に変換を適用する一組のグローバルツール６２を使ってモデルの器官への最良のあてはめを行う。グローバルツール６２は回転、並進およびスケーリングツールを含んでおり、ユーザーはそれによりモデルを回転、並進およびスケーリングさせることができる。グローバルツール６２はモデルの各(x,y,z)方向上でのマウス３８の使用によって適用される。たとえばマウスの移動が並進、スケーリングまたは回転に変換され、モデル中のすべての頂点がその定義された並進、スケーリングまたは回転によって変換されるようにされる。

自動セグメンテーション手段または工程６４は、前記最良あてはめモデルを、関心のある解剖学的構造の境界に適応させる。前記交点をスライドさせることにより、ユーザーはさまざまな方向およびスライスにおいてあてはめをチェックすることができる。ユーザーが、自動セグメンテーション工程６４の結果が、たとえば所望のセグメンテーション精度が達成されていないなど満足いくものでないと判定した場合、ユーザーは画像修正手段６６を通じた画像修正を開始する。画像修正手段６６は、ユーザーがモデル５２の局所的領域を操作して画像データをより精度よく一致させる、あるいはユーザーの嗜好に一致させることができるようにする一組の手動ローカルツール６８を含んでいる。あるいはまた、ユーザーが自動セグメンテーションが可能でないと判断したときには、自動セグメンテーション工程６４はスキップされる。ローカルツール６８は３つの主要機能を有している：修正すべき局所的領域（頂点）の選択、頂点を変換する方法、およびマウスの動きを前記変換を定義するパラメータに翻訳することである。

頂点の選択は、マウス位置からの距離に基づいて、あるいはマウス位置に最も近い頂点からの近隣頂点層に基づいて行われる。前者の場合、マウスからある指定された距離範囲内のすべての頂点が選択される。後者の場合、マウスに最も近い頂点が選択される。最初の頂点と三角形を共有するすべての頂点は近隣とみなされ、第一の近隣層をなす。第二の近隣層は、第一層の頂点のいずれかと三角形を共有するすべての頂点である。この場合、変形されるべき頂点の選択は、使用される近隣層の数に基づく。

追加的に、ローカル操作ツールに関係した制御パラメータは器官モデルの一部として保存される。このようにして、最適なツール設定が器官モデルの一部として維持される。もちろん、手動ツール（６８）がマウスの単一の動きを用いて、同時に複数の器官の間の、あるいはある領域の範囲内の境界を操作するために使われうることも考えられる。

セグメンテーションを受ける画像とセグメント化された諸画像はデータメモリ７０に保存される。

引き続き図１を参照し、さらに図３〜４を参照すると、ガウス型の引っ張りツール７２が、諸局所的頂点を、マウス動きｄにガウス型重みをかけた距離だけ引っ張ることによって器官モデルを変形する。よって、マウスの初期位置７４にある頂点はマウスの動きｄと同じ距離ｄだけ動いて位置７６にくる。マウスの動きからさらに遠く離れた頂点は、マウスの動きのガウス関数による縮小に基づいてより短い距離しか動かない。典型的には、ガウス型ツール７２は、ガウス関数の広がりの幅を定義する単一のガウス半径によって制御される。あるいはまた、ガウス型ツール７２は別々のｘおよびｙガウス半径によって制御され、ｘ半径はマウスの移動平面内において使われ、ｙ半径は描画平面に直交する方向に使われるようにすることができる。別の実施形態では、ガウス型ツール７２は、選択された頂点の変換を達成するために、適切なパラメータの組をもち１から０になめらかに移行する三角関数、放物線などの関数によって制御される。

ある実施形態では、ガウス型引っ張りツール７２はガウス型の（または１から０になめらかに移行する他の関数型の）ゆがみを引っ張るが、該ゆがみが引っ張られる距離はマウス位置の器官モデルからの距離から導かれる。器官モデル５２はマウス位置まで直接引っ張られる。これにより、器官をつかんで引き延ばすためにマウスをクリックしたり放したりする必要なく、スムーズなドローイングが可能となる。

引き続き図１を参照しつつ、さらに図５〜６を参照すると、球形押しツール８０はマウス位置８４のまわりの指定された半径Rの球８２に含まれるすべての頂点を検索する。球８２の内部の各頂点は、マウス位置８４からもとの頂点位置を通るベクトル８６に沿って球の表面に移動する。マウスが位置８４を動かすことによって押しツール８０を動かすと、器官モデル５２は、マウス位置８４に対する頂点の位置に依存して内側または外側に押される。球形ツール８０を制御するのは単一の球半径パラメータで、これは好ましくは個々の器官モデルと一緒に保存される。このようにして、所定の半径の球形の器具を柔らかい粘土の表面に押し当てるのと同様の仕方で表面が変形される。しかし、コンピュータ上では、ツール８０はモデルの内部に置かれて外側に押すことも、モデルの外部に置かれて内側に押すこともできる。もちろん、楕円のような所定の形状をもつその他の表面形も考えられる。任意的に、モデル表面は表面修正ののち、変形した器官表面をなめらかにするために三角形分割をやり直すこともできる。

図１を参照しつつ、さらに図７〜９を参照すると、ペンシルドローツール９０が器官モデルのもとの境界９２を描画パスすなわちマウスの描画移動の実際の境界９４に揃うように変形するために使われる。ユーザーがセグメント化されるべき構造の実際の境界９４に沿って線を描くと、マウスの移動面内では、モデルのもとの境界９２は描画パス９４に一致するよう変形する。マウスの移動面外では、器官モデルはモデル内でなめらかな遷移を実行するよう変形する。完全なパス９４を描くのではなく、描画パス９４は一連の点を用いて近似してもよい。

ペンシルドローツール９０は各マウスステップの始点９６および終点９８を認識して、マウス移動面内に法線ベクトルがあり、かつ法線ベクトルがマウスの動きの方向に垂直な、捕捉面１００をベクトルを通じて定義する。始点および終点９６、９８において定義される２つの端平面１０２、１０４が、マウス動きベクトルのまわりの捕捉範囲１０６を同定する。この捕捉範囲１０６の中に位置する頂点が捕捉面１００に向かって引っ張られる。面１００上にある頂点は引っ張られて面１００上にくる。マウス移動面からより離れたところにある頂点は、マウス移動面からの距離に基づいて捕捉面１００への距離にガウス型重みをかけた距離をもって引っ張られる。

ある実施形態では、ペンシルツール９０は、ある特定の器官についての輪郭の所定のセットに器官モデルをシュリンクフィットさせるために使われる。そこでは、マウス移動はあらかじめ決められた輪郭の一連の頂点で置き換えられる。

好ましくは、ペンシルドローツール９０を制御するものとして、ペンシルツール９０によって捕捉されるべき頂点について器官モデルの頂点とマウスとの間の最大距離を定義するIn-Draw Plane距離、ならびに、モデル５２が描画面に直交する方向に変形される仕方を規定し、頂点が移動する距離に重みをかけるのに使われるガウス関数の幅を表すFrom-Draw Planeパラメータがある。ある実施形態では、ペンシルドローツール９０は、描画面上にない頂点について頂点移動の距離への重み付けを実行するために、１から０までなめらかに移行する関数によって制御される。

任意的に、自動セグメンテーション工程６４は手動セグメンテーションののちに実行され、好ましくは手動で調整されたモデル表面を、さらなる修正がされないよう、あるいはあらかじめ選択された基準を超えた修正がされないよう凍結する。

本発明について、好ましい実施形態を参照しつつ記載してきた。以上の詳細な記述を読み、理解することで他の者にも修正および変更が思いつくこともあろう。本発明は、付属の特許請求の範囲またはその等価物の範囲内にはいる限りそのようなすべての修正および変更を含むものとして解釈されることが意図されている。

診断撮像システムの図式的な図である。 本発明の諸側面とともに使用するための三角形面を使った器官モデルのグラフィック表現である。 本発明に基づくガウス型引っ張りツールのグラフィック表現である。 本発明に基づくガウス型引っ張りツールのグラフィック表現である。 本発明に基づく球形押しツールのグラフィック表現である。 本発明に基づく球形押しツールのグラフィック表現である。 本発明に基づくペンシルツールのグラフィック表現である。 本発明に基づくペンシルツールのグラフィック表現である。 本発明に基づくペンシルツールのグラフィック表現である。

Claims (19)

1. 診断画像撮影システムであって：
   器官の形状モデルを選択する手段と、
   選択されたモデルの画像データへの最良のあてはめを、ユーザーがスケーリング、回転および並進のうち少なくとも一つを当該モデル全体に適用することによって行うことができるようにする最良あてはめ手段と、
   前記モデルの選択された領域を修正して前記画像データに精確に一致するようにする手動手段、
   とを有することを特徴とするシステム。
2. 前記形状モデルが：
   頂点および個々の頂点を結ぶリンクを含む適応的メッシュによって表現されており、前記手動手段が前記メッシュを個々の頂点がマウスの移動に従って動かされるように変形することを特徴とする、請求項１記載のシステム。
3. 前記形状モデルが諸頂点を含む適応的メッシュによって表され、前記手動手段が：
   前記メッシュが前記画像データに一致するようユーザーが前記メッシュを操作するために使う手動ツールを含むことを特徴とする、請求項１記載のシステム。
4. 前記手動ツールが：
   所定のなめらかな曲線に従って選択された頂点を引っ張ることにより当該モデルの表面を変形するガウス型引っ張りツール、
   を含むことを特徴とする、請求項３記載のシステム。
5. 前記所定のなめらかな曲線がガウス曲線であることを特徴とする、請求項４記載のシステム。
6. 前記ガウス曲線がガウス広がりの幅を定義する半径によって制御されることを特徴とする、請求項５記載のシステム。
7. 前記ガウス曲線がｘ半径およびｙ半径によって制御され、ｘ半径がマウスの移動方向におけるガウス広がりの幅を定義し、ｙ半径がマウス移動と直交する方向におけるガウス広がりを定義することを特徴とする、請求項５記載のシステム。
8. 前記ガウス曲線が１から０になめらかに推移する関数によって制御されることを特徴とする、請求項５記載のシステム。
9. 前記諸頂点がマウスによって定義される初期位置から前記マウスによって定義される終了位置までの距離引っ張られることを特徴とする、請求項５記載のシステム。
10. 前記手動ツールが：
    球の所定の半径内に位置する頂点を前記球の表面上に動かす球形ツール、
    を含むことを特徴とする、請求項３記載のシステム。
11. 前記球形変形を調整するためにマウスが用いられることを特徴とする、請求項１０記載のシステム。
12. 前記手動ツールが：
    当該モデルのもとの境界がマウスによって定義される描画パスと揃うよう前記もとの境界を変形するペンシルツール、
    を含むことを特徴とする、請求項３記載のシステム。
13. 端平面によって定義される捕捉範囲内に位置する頂点が、マウス移動面内に法線ベクトルがあり、かつ法線ベクトルが前記描画パスに沿うマウスの移動に垂直な捕捉面に向けて引っ張られることを特徴とする、請求項１２記載のシステム。
14. スケーリング、回転および並進のうち少なくとも一つを適用することによって得られた最良あてはめモデルを、前記画像データの関心対象の構造の境界に適応させる自動セグメンテーション手段をさらに有し、
    前記手動手段は前記自動セグメンテーション手段によって適応されたモデルに対して適用される、
    請求項１ないし１３のうちいずれか一項記載のシステム。
15. 当該モデルが器官モデルデータベースから選択され、さらに：
    当該モデルを画像データ上にドラッグアンドドロップする手段、
    を含んでいることを特徴とする、請求項１記載のシステム。
16. 少なくとも被験体の前記器官を表す画像データを取得するための手段、
    をさらに含むことを特徴とする、請求項１記載のシステム。
17. 請求項１記載の診断画像撮影システムの画像をセグメント化する方法であって：
    選択されたモデルを画像データ上にドラッグアンドドロップし、
    前記モデルをグローバルにスケーリング、回転および並進して前記画像データにあてはまるようにし、
    当該モデルの局所的領域を一組の手動ツールを用いて変形して前記画像データに一致するようにする、
    ことを有することを特徴とする方法。
18. 請求項１７記載の方法であって、前記モデルが頂点および個々の頂点を結ぶリンクを含む適応的メッシュによって表されており、前記変形ステップが：
    変形されるべき頂点を選択し、
    前記頂点を変換するための変換アルゴリズムを選択し、
    マウス移動を局所的変形パラメータに換算し、
    前記モデル中の前記選択された頂点を前記局所的変形パラメータによって変換する、
    ことを含むことを特徴とする方法。
19. 前記手動ツールのセットが：
    ガウス型引っ張りツール、
    球形押しツール、および
    ペンシルツール、
    のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１７記載の方法。

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