JP5231210B2

JP5231210B2 - 多次元データセットにおいて表面をセグメント化する方法、システム及びコンピュータプログラム

Info

Publication number: JP5231210B2
Application number: JP2008506040A
Authority: JP
Inventors: クリスチャンエイココスコ; ステュアートヤング; トマスネッシュ; ミカエルカオス
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Priority date: 2005-04-13
Filing date: 2006-04-13
Publication date: 2013-07-10
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Description

本発明は、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化する方法に関する。

本発明は、更に、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するシステムに関する。

本発明は、更に、ワークステーションに関する。

本発明は、更に、ビューイングステーションに関する。

本発明は、更に、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するためのコンピュータプログラムに関する。

本発明は、更に、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するためのユーザインタフェースに関する。

冒頭に記載した方法の実施例は、J.Weese他による刊行物「Shape Constrained Deformable Models for 3D Medical Image Segmentation」（Proc. IPMI 380-387, 2001）から知られている。既知の方法は、特に、セグメント化されることが企図されるオブジェクトの以前の形状情報を使用して、画像セグメンテーション方法のロバストネスを改善するように構成されている。既知の方法において、形状情報は、弾力的に変形可能な表面形状モデルに組み込まれており、画像への適応は、局所的な表面検出から得られる外部エネルギー及び内部エネルギーによって支配され、これは、変形可能な表面が、形状モデルによって規定されるサブスペースの近傍にとどまるように制約する。

既知の方法の不利益は、その信頼性が、動きうる身体の動きを記述するように構成される弾力性のある制約の精度に大きく依存することである。実際に、イメージングアーチファクト又は不完全な特徴抽出のため、画像から抽出される特徴のうちのいくつかは、事実、オブジェクトに属さず、又はオブジェクトの形状が、形状モデルによって与えられる変形レンジから局所的な逸脱を有することがある。従って、このような「アウトライア」の抽出される特徴が存在する場合、セグメンテーションの結果は不正確になることがある。

本発明の目的は、画像セグメンテーション方法の精度を改善することである。

このために、本発明による方法は、
−前記画像内の複数の特徴を入手するステップと、
−アプリオリに決定された選択ファクタを入手するステップと、
−多次元データセット内の前記複数の特徴をマッチングすることによって、表面を与えるように複数の画像をセグメント化するステップであって、各特徴について、個々のマッチングエラーが計算され、特徴のうち、マッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴が、選択ファクタによって与えられる限界まで無視される、ステップと、
を含む。

本発明の技術的な方策は、例えばマッチングエラーの大きさが上位である特徴の所定割合のような、選択ファクタを規定することによって、及び適切なセグメンテーションアルゴリズムにそれを組み込むことによって、セグメント化された表面の精度が改善されるという洞察に基づく。好適には、選択されることが企図される特徴は、セグメント化される表面の位置についての候補ロケーションに似ており、言い換えると、表面は、それが選択ファクタに従って除外された特徴を避け、すべての選択された特徴を通るように変形されるべきである。

予め設定された割合のアウトライアを無視することに基づく画像の位置合わせの概念は、それ自体、D.M. Mount他による「Efficient algorithms for robust feature matching」（Pattern Recogn. 32, p.17, 1999）から知られていることに留意されたい。知られている方法において、２つの時間的に不連続の画像が、計算技法を使用してマッチングされる。予め決められたマッチング精度が、画像内のいくつかの特徴を無視することによって保たれ、これは、画像内の他の特徴に関して顕著なマッチング精度を示す。

本発明による方法において、最適な割合のアウトライア特徴を識別する準備ステップにおいて、セグメント化された表面の可変割合の潜在的なロケーションを無視し、それによって正確なセグメンテーションの結果を与えることから利益が得られることを認識されたい。無視されるべき可変の割合の特徴に対応するあらゆる画像セグメンテーションは、好適にはスコアを割り当てられる。セグメンテーションは、個別のスコアに関して比較され、最善のものが選択される。選択ファクタの予め決められた値は、経験的に決定されることができる。

特に心臓のような動きうる身体の画像について使用されることが意図される適用例の場合、選択ファクタを数パーセントに設定することが有用であり、例えば１０−１５％の設定値が、信頼できる結果を提供するために示されている。選択ファクタの値があまりに低い場合、いくつかのアウトライア特徴がモデルマッチングの際に考慮され、結果として得られるセグメント化された表面の局所解剖学的な精度を低減させることに留意されたい。選択ファクタの値があまりに高い場合、いくつかの正しい特徴が、誤って除外されることがあり、これは、実際のオブジェクトの一部が正しくセグメント化されないという結果をもたらす。

本発明による方法の実施例において、方法は更に、
−多次元データセットにおいて表面を再構成するステップと、
−表面を表示手段に表示するステップと、
を含み、又は、
−多次元データセットにおいて表面を再構成するステップと、
−表面を表示手段に表示するステップと、
−他の選択ファクタを与えるように、選択ファクタを変更するステップと、
−複数の画像をセグメント化しなおすステップであって、画像特徴のうち、個々のマッチングエラーの大きさが上位である或る割合の画像特徴が、他の選択ファクタに従って無視される、ステップと、
−多次元データセットにおいて他の表面を再構成するステップと、
−他の表面を表示手段に表示するステップと、
を含む。

各々の画像セグメンテーションステップについて、選択ファクタの適応的な最適化を可能にすることが特に有利であることが分かった。方法は、半自動的なアプローチを使用することができ、オペレータは、セグメント化された表面と画像内のオブジェクトとの間の局所解剖学的な適合の程度を評価することが可能である。特に選択ファクタの初期値が深遠な経験的知識に基づく最適な状況において、更なる繰り返しは必要でない。このように、オペレータは、好適には元のデータに重ねられる表示される表面を調べ、セグメンテーションの結果を受け入れる。セグメンテーションの結果は、例えばアーカイビングの目的で保存され、及び／又はリモート解析のためにエクスポートされることもできる。オペレータが、より良好な局所解剖学的な適合が便利であると思う場合、オペレータは、選択ファクタを適切に変更することができ（増加させ又は減少させる）、本発明による方法は、他の選択ファクタに基づいて他の表面をセグメント化しなおし、好適には元のデータに再構成された表面を重ねることによって再構成された他の表面を適切な表示手段上に視覚化することによって、進む。オペレータが満足する場合、オペレータは、セグメンテーションルーチンを出る。そうでない場合、オペレータは、選択ファクタを変更し、プロセスは、オペレータが満足するまで繰り返す。我々の経験から、セグメンテーションは、ほんの数回の繰り返しのうちに収束することが分かっている。本発明による方法の本実施例によれば、高速且つロバストな自動化されたセグメンテーションが、最小限のオペレータ対話によって可能にされ、それによって、画像セグメンテーション方法は、未知の割合の画像アーチファクト及びモデルからのオブジェクトの形状ずれにも適応できる。

本発明による方法の他の実施例において、選択ファクタを変更するステップは、予め決められたアルゴリズムに従って自動的に実施される。

選択ファクタの反復的な適応化のプロセスを自動化することが好ましいことが分かる。好適には、適切なルックアップテーブルが、選択ファクタを変更するために前もって準備される。代替例として、予め選択された関数に従って選択ファクタを変更することも可能である。更なる代替例として、表面ベースの方策の代わりに又はそれに加えて、セグメンテーション品質の領域ベースの方策を使用することも可能である。セグメンテーション品質の適切な領域ベースの方策の例は、例えばセグメンテーションを表す表面によって描かれる領域（例えば、表面の内側及び外側）のような、予め規定された領域内の画像のテクスチャの均一性の計算である。更なる代替例として、ユーザは、ユーザの満足の程度を示すことによって、変更プロセスを速めるためのオプションを与えられることができる。満足の程度が低い場合、アルゴリズムは、ルックアップテーブルの他のエントリに又は関数従属性の他のファクタにジャンプすることができる。変更アルゴリズムのさまざまな変形が可能である。例えばモデルベースの特に医用画像セグメンテーションの適用例の場合、モデルは、一般に、例えば専門家によって実行される注意深い手動のトレーシングプロシージャを使用して得られる基準セグメンテーションの組から構築される。初期の選択ファクタＰ＿ｓｔａｒｔ及び選択ファクタを変更するためのインクリメントＰ＿ｓｔｅｐの２つのパラメータが、モデル構築プロセスの副産物として評価されることができる。基準セグメンテーションが利用できるので、自動化された最適化プロシージャが、各々の画像データセットについてアウトライアの最適な割合を与える最適な最終の選択ファクタＰ＝Ｐ＿ｆｉｎａｌを見つけるために使用されることができる。セグメンテーションプロセスの最適化のために、適切な複数の候補セグメンテーションが、さまざまな選択ファクタに対応して予め計算される。ユーザは、対応するセグメント化された表面間をスクロールして、最適の表面を選択することができる。更に、ユーザは、すでに計算されたセグメンテーションから好適なセグメンテーションを選択することができるとともに、選択ファクタを適切に対話的に更に調整するための始点として、それを使用することができる。ある経験的実践に基づいて、Ｐ＿ｆｉｎａｌについてのヒストグラムが、選択ファクタＰ＿ｆｉｎａｌの或る値ごとに最終選択の数を示して構築されることができる。このヒストグラムに基づいて、選択ファクタの予め記憶された値であるＰ＿ｓｔａｒｔが、新しい検査されていないデータセットについて予め設定される。インクリメントＰ＿ｓｔｅｐは、或る画像カテゴリに関するヒストグラムの幅に依存して選択されることができる。このように、ロバストな自動化された画像セグメンテーション方法が構築され、その結果、画像セグメンテーションステップの局所解剖学的な精度が改善される。好適には、適切な画像セグメンテーションルーチンのために、変形可能なモデルに基づく画像セグメンテーションアルゴリズムが選択される。

本発明によるシステムは、
−前記画像内の複数の特徴を入手し、アプリオリに決定された選択ファクタを入手する入力部と、
−多次元データセット内の前記複数の特徴をマッチングすることによって、表面を与えるように前記複数の画像をセグメント化する計算手段であって、各特徴について、個々のマッチングエラーが計算され、特徴のうち、個々のマッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴が、選択ファクタによって与えられる限界まで無視される、計算手段と、
を有する。

本発明によるシステムは、オフラインのデータ解析を可能にするワークステーションとして実現されることが有利である。好適には、本発明によるシステムは、多次元データセットにおいて表面を再構成する再構成ユニットと、表面を表示する表示手段と、を更に有する。更に好適には、本発明によるシステムが、オフラインの対話的なデータ解析を可能にするビューイングステーションとして実現されることが有利である。更に好適には、本発明によるシステムは、多次元データセットを取得するデータ取得ユニットを有する。

本発明によるコンピュータプログラムは、
−前記画像内の複数の特徴を入手するステップと、
−アプリオリに決定された選択ファクタを入手するステップと、
−多次元データセット内の前記複数の特徴をマッチングすることによって、表面を与えるように前記複数の画像をセグメント化するステップであって、各々の特徴について、個々のマッチングエラーが計算され、特徴のうち、個々のマッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴が、選択ファクタによって与えられる限界まで無視される、ステップと、
をプロセッサに実行させるための命令を含む。

本発明によるユーザインタフェースは、
−再構成された表面を表示手段に表示する処理であって、前記再構成された表面が、複数の特徴を含む多次元データセット内の個々の画像部分のセグメンテーションに基づいて計算され、特徴のうち、マッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴が、予め決められた選択ファクタによって設定される限界まで無視される、処理と、
−他の選択ファクタを与えるように、選択ファクタを変更する処理と、
−表面を与える複数の画像をセグメント化しなおす処理であって、特徴のうち、個々のマッチングエラーの大きさが上位である或る割合の特徴が、他の選択ファクタに従って無視される、処理と、
−多次元データセットにおいて他の表面を再構成する処理と、
−他の表面を表示手段に表示する処理と、
を行うように構成される。

好適には、ユーザインタフェースは、更に、各々の繰り返しごとに各々の個々の他の選択ファクタを記憶するように構成される。この場合、選択ファクタがその最適値を越えて変更され、それゆえ局所解剖学的な適合が、以前の繰り返しよりも低下する状況において、適切なバックトラッキングが可能である。この場合、ユーザは、選択ファクタの以前の値へ戻ることが可能にされ、その値から始まって、ユーザは、選択ファクタのインクリメントＰ−ｓｔｅｐの値を変更することができる。このようにして、選択ファクタの微調整された最適化が可能にされる。好適には、ユーザインタフェースは、更に、選択ファクタのさまざまな異なる値についてのセグメンテーションの事前の、特にバックグランド又はオフラインの複数の計算に応じて、複数の表面セグメンテーションを表示するように構成される。こうして、ユーザは、最も良好なものを選択するためにセグメント化しなおすことを待つ必要がない。この技術的な方策は、ワークフローを改善する。

本発明のこれら及び他の見地は、図面を参照してより詳細に議論される。

図１は、本発明による方法の実施例の概略図を示している。本発明による方法１は、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するように構成されている。好適には、画像は、準備ステップ２において、適切なデータ取得ユニットを使用して取得される。データ処理ステップ及びデータ取得ステップは、時間的に又は地理的に離されることが可能であり、それによりステップ４において、適切なデータセグメンテーションステップ６の結果が入手されることが可能であり、前記結果は、本発明の方法を使用して表面をセグメント化するためにのちに使用される画像の部分を含む。画像セグメンテーションのステップは、リアルタイムに実施されることができ、又は前もって実行されてもよいことに留意されたい。後者の場合、初期データセグメンテーション６の結果は、適切なコンピュータ手段によって入手される。次に、ステップ８において、セグメント化されようとする表面の予想される空間的形状と類似する適切な複数の画像特徴が選択され、入手される。このような選択は、事前の知識に基づいて、又は識別可能な特徴の全体量のパーセンテージのような或る基準に従って、実施されることができる。前記パーセンテージが１００％にセットされてもよいことに留意されたい。適切な量の特徴を選択する際、それらの特徴は、ステップ１０において、すべての画像部分についてマッチングされる。特徴マッチングのプロシージャは、それ自体、データ処理の分野において知られており、ここでは詳しく説明されない。しかしながら、ステップ１０のマッチングプロシージャの間、前記複数の特徴の各特徴について、マッチングエラーが割り当てられることが極めて重要である。ステップ１４において、予め規定された選択ファクタが入手される。複数の選択ファクタ１４ａが予め記憶されることが可能であり、それによって、実際の選択ファクタが、前記予め記憶された複数の選択ファクタから選択されることが可能である。ステップ１４において入手される選択ファクタに従って、特徴のうち、マッチングエラーの大きさが上位である或る割合の特徴が除外され、求められる表面のセグメンテーションが、ステップ１６において実施され、それによって、除外された特徴は、表面の候補変形の適合の品質を評価するための考慮に入れられない。結果として得られる表面は、ステップ１８において適切な表示手段に表示され、好適には、ユーザによる解析のために、表面は、元の、特に診断データに重ね合わせられる。ユーザがセグメンテーションの結果に満足する場合、セグメント化された表面は、ステップ１９において記憶される。ユーザがセグメンテーションの結果に満足しない場合、プロセスは、ステップ１４に戻され、他の選択ファクタが入手される。他の選択ファクタは、ユーザによる入力によってステップ１１において変更されることができ、又は代替として、或る変更アルゴリズム１３によって供給されることもできる。簡単な変更アルゴリズムの例は、ルックアップテーブルの複数の予め記憶された値の間のループである。代替例として、関数従属性が使用されることができ、又は画像均一性ファクタに基づく洗練されたアルゴリズムが使用されることができる。前記画像均一性ファクタは、予め決められた領域内の画像のテクスチャの均一性に基づく。他の選択ファクタは、リアルタイムに計算され、画像均一性ファクタに基づいて（自動的に）最適化される。言い換えると、最も正確なセグメンテーションのための最適な選択ファクタが、ユーザによって指示される代わりに自動的に計算される。

図２は、本発明によるシステムの実施例の概略図を示している。本発明によるシステムは、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するように構成される。システム３０は、前記画像内の複数の特徴を入手するための入力部３２を有する。特徴は、適切な準備の画像セグメンテーションステップの結果であってもよいことに留意されたい。特徴は、局所的に又は遠隔的に位置しうる適切な記憶ユニット（図示せず）から入手されてもよい。代替として及び／又は付加的に、入力部３２は、適切な内部データセグメンテーションアルゴリズム３５ｄから前記特徴を受け取るように構成されることができる。この場合、多次元データセットが、入力部３２によって入手され、セグメンテーションアルゴリズム３５ｄを使用して準備の画像セグメンテーションを実施するために、システム３０の計算ユニット３５に対して利用可能にされることに留意されたい。

システム３０のコア部は、入力部３２、計算ユニット３５、作業メモリ３６及びバックグラウンド記憶ユニット３８であるシステム３０の構成要素を動作させるように構成されるプロセッサ３４によって形成される。適切なプロセッサ３４の例は、通常のマイクロプロセッサ又は信号プロセッサ、バックグラウンド記憶装置３８（一般にはハードディスクに基づく）及び作業メモリ３６（一般にはＲＡＭに基づく）である。バックグラウンド記憶装置３８は、処理されていないときには適切なデータセット（又はその一部）を記憶するために使用されることができ、画像セグメンテーションステップ、適切な特徴及び選択ファクタを選択するステップ及び任意の他の適切な中間又は最終の計算ステップ、の結果を記憶するために使用されることができる。作業メモリ３６は、一般に、処理されているデータセット及び表面の一部のセグメンテーションの結果を保有する。計算ユニット３５は、好適には、適切な数の実行可能なサブルーチン３５ａ、３５ｂ、３５ｃ及び３５ｄを含む。サブルーチン３５ａは、画像の一部分の中の適切な複数の特徴の選択を実施するように構成される。サブルーチン３５ｂは、多次元データセット内の選択された複数の特徴をマッチングするように構成され、それによって、各々の特徴について、マッチングエラーが割り当てられる。サブルーチン３５ｃは、選択ファクタＰの実際の値を入手するように及び／又はそれを計算するように構成される。サブルーチン３５ｄは、特徴のうち、マッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴を除外することによって表面をセグメント化するように構成され、この場合、このような特徴の最大量は、実際の選択ファクタＰによって支配される。結果として得られるサブセグメンテーションは、スコアを割り当てられ、それによってサブセグメンテーションは、個別のスコアに関して相互に比較される。最適なサブセグメンテーションが、求められる表面を示す結果として得られたセグメンテーションであるように選択される。

本発明によるシステム３０は、セグメント化された表面と元のデータ、特に診断画像との適切な重ね合わせのレンダリングを生成するように構成される重ね合わせコーダ３７を更に有する。好適には、計算された重ね合わせは、ファイル３７ａに記憶される。好適には、重ね合わせコーダ３７、計算ユニット３５及びプロセッサ３４は、好適にはメモリ３８に記憶されるコンピュータプログラム３３によって動作可能である。出力部３９は、セグメント化された表面の適切なレンダリングを重ね合わせた心臓の解剖学的構造を表す重ね合わせられた画像データのような、処理の結果を出力するように使用される。

図３は、本発明による装置の他の実施例の概略図を示している。システム４０は、例えば時間的に間隔のあいた複数の心臓画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するように構成される。好適には、システム４０は、特に多次元データセットを取得するための磁気共鳴撮影装置、トモグラフィユニット、超音波装置又はＸ線ユニットのようなデータ取得装置４１を有する。通常、データは、適切にコード化された信号Ｓによって、データ取得装置４１からプロセッサ４２に転送されることが企図される。図２を参照して説明したように、プロセッサは、適切なデータセグメンテーションを実施し、その出力部において、さまざまな可能なデータが生成されうる。例えば、データ４２ａは、第１の選択ファクタに基づく第１の潜在的な表面のセグメンテーションを含み、データ４２ｂは、第２の選択ファクタに基づく第２の潜在的な表面のセグメンテーションを提供する、等が可能である。好適には、プロセッサ４２は、ワークステーション４４ａに組み込まれる。

データ４２ａ、４２ｂのいずれか又はそれらの適切な組み合わせが、適切なビューワ４３の他の入力部４５に利用可能にされる。好適には、他の入力部４５は、ユーザインタフェース４８を制御するように適応されるプログラム４６を使用して、適切なインタフェースを動作させるように構成される適切な他のプロセッサを有し、それにより解剖学的データの画像が、セグメンテーションステップの結果、特にデータ４２ａ、４２ｂと適切に重ね合わせられ、結果的に画像部分４８ａ、４８ｂを与える。好適には、ユーザの便宜のために、ビューワ４３は、高解像度表示手段４７を備えており、ユーザインタフェースは、例えばマウス、キーボード又は他の任意の適切なユーザの入力装置のような、適切なインタラクティブ手段４９によって動作可能である。好適には、ユーザインタフェースは、実際の選択ファクタＰを変更するために、ユーザが画像と対話することを可能にし、実際の選択ファクタＰは、表面の他のセグメンテーションを計算するためにシステム４０によって使用される。適切なグラフィックユーザ入力が、コンピュータプログラム４６によって変数に変えられる。このオプションは、予め記憶された又は計算された選択ファクタのレンジが満足のいくセグメンテーション結果を供給しないとき、表面の正確なセグメンテーションを可能にする。好適には、プロセッサ４２及びビューワ４３は、ビューイングステーション４４ｂを形成するように構成される。

図４は、本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を図式的に示している。本発明によるコンピュータプログラム５０は、複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するように構成される。好適には、画像は、準備ステップ５２において、適切なデータ取得ユニットを使用して取得される。データ処理ステップ及びデータ取得ステップは、時間的に又は地理的に離されており、ステップ５４において、適切なデータセグメンテーションステップ５６の結果が、適切なデータアクセスサブルーチンを使用して入手され、それによって個々の画像特徴を与えることが可能である。これらの特徴は、本発明の方法を使用して、表面をセグメント化するためにのちに使用される画像の部分を含むことが企図される。画像セグメンテーション５６のステップは、リアルタイムに実施されることができ、又は前もって実行されることができることに留意されたい。前者の場合、適切なそれ自体知られているデータセグメンテーションアルゴリズムが使用されうる。後者の場合、初期のデータセグメンテーション５６の結果が、適切なコンピュータ入力／出力データアクセスプロトコルによって入手される。次に、ステップ５８において、セグメント化されようとする表面の予想される空間的形状と類似する適切な複数の画像特徴が、選択される。このステップは、或る特徴を画像から抽出するように構成される適切な画像解析アルゴリズムによって実現されることができる。特徴抽出の方法は、それ自体、当分野において知られており、ここでは説明されない。更に、特徴選択は、事前の知識に基づいて又は識別可能な特徴の全体量のパーセンテージのような或る基準に従って、実施されることもできる。前記パーセンテージは、１００％に設定されてもよいことに留意されたい。

適切な量の特徴を選択する際、それらの特徴は、適切なデータマッチングサブルーチンを使用して、ステップ６０において、すべての画像部分についてマッチングされる。特徴マッチングのプロシージャは、それ自体、データ処理の分野において知られており、ここで詳しく説明されない。しかしながら、ステップ６０のマッチングプロシージャの間に、前記複数の特徴の各特徴について、マッチングエラーが割り当てられることが極めて重要である。ステップ６４において、予め規定された選択ファクタは、適切なデータアクセスサブルーチンによって入手される。複数の選択ファクタ６４ａが、予め記憶され、それによって、実際の選択ファクタが、前記予め記憶された複数の選択ファクタから選択されることが可能である。ステップ６４において入手される選択ファクタに従って、特徴のうち、マッチングエラーの大きさが上位である可変の割合の特徴が、選択ファクタによって与えられる最大限まで除外され、それによって複数の個々のサブセグメンテーションを与える。各々のサブセグメンテーションは、スコアを割り当てられ、前記スコアに関して最善のものが選択され、ステップ６６において求められる表面が与えられる。除外された特徴は、スコアを計算するための考慮に入れられない。結果として得られた表面は、ステップ６８において適切な表示手段に表示される。好適には、前記表面は、ユーザによる解析のために、元の特に診断データに重ね合わせられる。ステップ６８の実現のために、本発明によるコンピュータプログラムは、適切なグラフィックユーザインタフェースを制御するように構成されることが好ましい。ユーザがセグメンテーションの結果に満足する場合、ユーザは、適当なコンピュータコマンドによってこのイベントを知らせ、そののち、セグメント化された表面がステップ６９において記憶される。ユーザがセグメンテーションの結果に満足しない場合、プロセスは、ステップ６４に戻され、他の選択ファクタが入手される。他の選択ファクタは、ステップ６１においてユーザ入力によって変更されることが可能であり、又は代替として或る変更アルゴリズム６３によって提供されることができる。簡単な変更アルゴリズムの例は、ルックアップテーブルの複数の予め記憶された値の間のループである。代替例として、関数従属性が使用されることができ、又は画像均一性ファクタに基づく洗練されたアルゴリズムが使用されてもよい。前記画像均一性ファクタは、予め決められた領域内の画像のテクスチャの均一性に基づく。他の選択ファクタは、リアルタイムに計算され、画像均一性ファクタに基づいて最適化される。

図５は、本発明によるユーザインタフェースの実施例を図式的に示している。本発明によるユーザインタフェース７０の実施例は、英数字情報及び画像情報が投影されることが可能なグラフィックインタフェース７４を含む。このために、グラフィックインタフェース７４は、７８ａ、７８ｂのような作動可能なボタンを有するインタラクティブウィンドウ７８を含む。オペレータが、「表示」ボタン７８ａを始動すると、適切な複数の画像７４ａ、７４ｂが、グラフィックスクリーン７４の画像スクリーン内に投影されることができる。この例において、２つの画像が表示されており、これらの画像は、セグメント化された表面７７ｂ、７９ｂが重ねられた診断情報７７ａ、７９ａを含んでいる。本実施例において、セグメント化された表面は、異なる選択ファクタに関して除外された異なる割合の特徴に対応する。代替例として、各々の画像７４ａ又は７４ｂは、予め計算されたセグメンテーションを通じたムービールーピングを含むことができ、それによって、ユーザは、予め計算されたセグメンテーションのうちの１つを承認することができ、又は手動で選択ファクタを変更することができる。後者の場合、新しいセグメンテーションの結果が、それに応じてスクリーン７２に投影される。

本発明による方法の実施例の概略図。本発明によるシステムの実施例を図式的に示す図。本発明によるシステムの他の実施例を図式的に示す図。本発明によるコンピュータプログラムのフローチャートの実施例を図式的に示す図。本発明によるユーザインタフェースの実施例を図式的に示す図。

Claims

複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化する方法であって、
前記画像内の、セグメント化しようとする表面の予想される空間的形状と類似する複数の特徴を入手するステップと、
アプリオリに決定された選択ファクタを入手するステップであって、前記選択ファクタは、前記複数の特徴のうち、前記セグメント化の実施において無視されるべき特徴の割合を規定するものである、ステップと、
前記多次元データセット内の前記複数の特徴を形状モデルとマッチングして、各特徴について個々のマッチングエラーを計算し、前記マッチングエラーを考慮して当該形状モデルを変形させることにより、前記表面をセグメント化するステップであって、前記セグメント化は、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記選択ファクタによって規定される割合無視して、当該形状モデルを変形させることにより実施され、前記選択ファクタの値は、前記セグメント化の異なる結果を与えるように変更可能である、ステップと、
を含む方法。
前記多次元データセットにおいて前記表面を再構成するステップと、
前記表面を表示手段に表示するステップと、
を更に含み、又は
前記多次元データセットにおいて前記表面を再構成するステップと、
前記表面を表示手段に表示するステップと、
他の選択ファクタを与えるように、前記選択ファクタを変更するステップと、
前記表面をセグメント化しなおすステップであって、前記セグメント化が、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記他の選択ファクタによって規定される割合無視して、当該形状モデルを変形させることにより実施される、ステップと、
前記多次元データセットにおいて他の表面を再構成するステップと、
前記他の表面を前記表示手段に表示するステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
前記選択ファクタを変更する前記ステップが、予め決められたアルゴリズムに従って自動的に実施される、請求項２に記載の方法。
前記アルゴリズムが、予め決められた領域内の前記画像のテクスチャの均一性に基づいて前記選択ファクタを最適化する、請求項３に記載の方法。
前記アルゴリズムは、前記他の選択ファクタの最適化を可能にするように構成される、請求項３又は請求項４に記載の方法。
複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するシステムであって、
前記画像内の、セグメント化しようとする表面の予想される空間的形状と類似する複数の特徴を入手するとともに、アプリオリに決定された選択ファクタを入手する入力部であって、前記選択ファクタは、前記複数の特徴のうち、前記セグメント化の実施において無視されるべき特徴の割合を規定するものである、入力部と、
前記多次元データセット内の前記複数の特徴を形状モデルとマッチングして、各特徴について個々のマッチングエラーを計算し、前記マッチングエラーを考慮して当該形状モデルを変形させることにより、前記表面をセグメント化する計算手段であって、前記セグメント化は、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記選択ファクタによって規定される割合無視して、当該形状モデルを変形させることにより実施され、前記選択ファクタの値は、前記セグメント化の異なる結果を与えるように変更可能である、計算手段と、
を有するシステム。
前記多次元データセットにおいて前記表面を再構成する再構成ユニットと、
前記表面を表示する表示手段と、
を更に有する、請求項６に記載のシステム。
前記多次元データセットを取得するデータ取得ユニットを更に有する、請求項６又は請求項７に記載のシステム。
請求項７に記載のシステムを有するワークステーション。
請求項８に記載のシステムを有するビューイングステーション。
複数の画像を含む多次元データセットにおいて表面をセグメント化するためのコンピュータプログラムであって、
前記画像内の、セグメント化しようとする表面の予想される空間的形状と類似する複数の特徴を入手するステップと、
アプリオリに決定された選択ファクタを入手するステップであって、前記選択ファクタは、前記複数の特徴のうち、前記セグメント化の実施において無視されるべき前記特徴の割合を規定するものである、ステップと、
前記多次元データセット内の前記複数の特徴を形状モデルとマッチングして、各特徴について個々のマッチングエラーを計算し、前記マッチングエラーを考慮して当該形状モデルを変形させることにより、前記表面をセグメント化するステップであって、前記セグメント化は、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記選択ファクタによって規定される割合無視して、当該形状モデルを変形させることにより実施され、前記選択ファクタの値は、前記セグメント化の異なる結果を与えるように変更可能である、ステップと、
をプロセッサに実行させるための命令を含む、コンピュータプログラム。
複数の画像を含む多次元データセットにおいてセグメント化された表面を表示手段に表示するためのユーザインタフェースを提供するコンピュータプログラムであって、
再構成された表面を前記表示手段に表示する処理であって、前記画像内の、セグメント化しようとする表面の予想される空間的形状と類似する複数の特徴を入手し、アプリオリに決定された選択ファクタを入手し、前記複数の特徴を形状モデルとマッチングして各特徴について個々のマッチングエラーを計算し、前記マッチングエラーを考慮して当該形状モデルを変形させることにより、前記表面をセグメント化することに基づいて、前記再構成された表面を計算することを含み、前記選択ファクタは、前記複数の特徴のうち、前記セグメント化の実施において無視されるべき特徴の割合を規定し、前記セグメント化は、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記選択ファクタによって規定される割合無視して当該形状モデルを変形させることにより実施される、処理と、
他の選択ファクタを与えるように、前記選択ファクタを変更する処理と、
前記表面をセグメント化しなおす処理であって、前記複数の特徴のうち、マッチングエラーの大きい上位のものを前記他の選択ファクタによって規定される割合無視して当該形状モデルを変形させることにより実施される、処理と、
前記多次元データセットにおいて前記他の表面を再構成する処理と、
前記他の表面を前記表示手段に表示する処理と、
をプロセッサに実施させるためのコンピュータプログラム。
前記コンピュータプログラムは更に、各々の繰り返しについて各々の個々の他の選択ファクタを記憶するように構成される、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。