JP5537026B2 - マルチサーフェスモデリング - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

本発明はサーフェスモデリング（surface modeling）の分野に関する。具体的には、本発明は、関心対象の多次元データセットからのマルチサーフェスモデルの構成方法と、画像処理装置と、検査装置と、コンピュータ読み取り可能媒体と、プログラム要素とに関する。

臓器表面のモデリングは、コンピュータ支援教育で使用される方法であるが、画像ベースの医療診断や臨床的介入でも使用される方法である。この場合、モデルは、患者を診察する前に、またはそれに加えて、解剖学的情報を提供し得るものである。変形可能なモデルを提供してそれを画像に適合させることにより、臓器の検出、セグメンテーション、及びラベリングにおいて、モデルを使用する。最初のモデルはサンプル画像から事前に構成される。モデル条件（例えば所定トポロジ（topology）を有する所定数の表面三角形）を決定し、モデルジオメトリを各トレーニング画像に適応させる。このように、モデル条件（すなわち、頂点または三角形の位置）により異なる画像中の解剖学的エンティティ間の対応を技術的に確立する。

かかるモデリングには、２次元の（ほとんど閉じた）多様体を使用してもよい。また、複数のかかるモデルを使用してもよい。この場合モデル間の距離もモデル化してもよい。

しかし、心臓領域では、キャビティ（cavities）（心房、心室、及びその入出流）または筋肉の一方だけをモデル化しても十分ではない。両方とも重要であり、両方の形状が相互に依存しているからである。

サーフェスモデリング（surface modeling）を改良することが望ましい。

本発明によると、関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する方法が提供される。該方法は、前記関心対象の第１の部分に対応する適応的第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記関心対象の第２の部分に対応する適応的第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求める段階とを有する。

このように、本発明によると、前記マルチサーフェスモデルの構成を自動化することが
できる。単連結（single）の臓器部分のベーシック（basic）サーフェスメッシュを構成
してもよい。これらのメッシュを結合して、それにより関心対象のマルチサーフェスモデ
ルを形成することができる。このマルチサーフェスモデルは２次元でない多様体メッシュであってもよい。

本発明の実施形態は従属項に開示されている。

本発明の他の一実施形態によると、前記第１のサーフェスメッシュは第１の２次元多様体であり、前記第２のサーフェスメッシュは第２の２次元多様体であり、前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階は、前記第１のサーフェスメッシュを前記関心対象の前記第１の部分に適合させる段階を有し、前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階は、前記第２のサーフェスメッシュを前記関心対象の前記第１の部分に適合させる段階を有する。

こうすることにより、心室、心房、付属血管等の異なる解剖学的構成要素（anatomical entities）のモデリングを自動化できる。

本発明の他の一実施形態によると、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを結合する段階は、第１の演算、第２の演算、及び第３の演算を含み、前記第１、第２、及び第３の演算は２項演算（binary）である。さらに、前記第１の演算は和集合演算であり、前記第２の演算は共通部分演算であり、前記第３の演算は差集合演算である。

第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュの結合の際に３つの演算を適用することにより、マルチサーフェスモデルを効率的かつ正確に構成することができる。

本発明の他の一実施形態によると、前記第１のサーフェスメッシュは第１のメッシュプリミティブを有し、前記第２のサーフェスメッシュは第２のメッシュプリミティブを有する。さらに、前記第１のメッシュプリミティブは前記第２のメッシュプリミティブに対応する。前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを結合する段階は第４の演算を含み、その第４の演算は前記第１のメッシュプリミティブと前記第２のメッシュプリミティブのマージである。

マージ又はジョイン（merging or join）演算を行うことにより、両方のメッシュにある対応する面（faces）が一体化できる。

本発明の他の一実施形態によると、該方法は、前記第１のサーフェスメッシュの第３のメッシュプリミティブに対応するラベルを生成する段階をさらに有し、前記ラベルは前記第３のメッシュプリミティブに関する情報を含む。

再構成段階において、マルチサーフェスメッシュの各メッシュプリミティブには、それがどのボリュームを分けるか、またはどのサーフェスに属するかを決定する対応ラベルが設けられる。

本発明の他の実施形態によると、本方法は、前記関心対象の結果として得られるマルチサーフェスモデルの精度が所定値より低いとき、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュの少なくとも１つを細かくする段階と、前記関心対象について得られるマルチサーフェスモデルの精度が所定値より高いとき、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュの少なくとも１つを粗くする段階とのうち少なくとも一方をさらに有する。

それゆえ、共通部分領域であってエッジ三角形またはメッシュプリミティブが何回か分割されているところでは、局所的にオーバーサンプリングとなっているので、これを補正することができる。

本発明の他の一実施形態によると、前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを結合する段階はインターラクティブにユーザに誘導されて行われる。

こうすることにより、例えば非常にフレキシブルになる。例えば、ユーザは関心のある部分をインターラクティブに選択したり、ズームしたりできる。様々なユーザによるインターラクション（interactions）の間に、サーフェス表示やトレーニング画像（training image）へのサーフェスメッシュの適応が行われてもよい。

本発明の他の一実施形態によると、前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを一体化する段階はバッチモードで行われ、前記第１の演算と第２の演算と第３の演算と第４の演算よりなる群から選択された少なくとも１つの演算のシーケンスを行う。

このように、全体的な構成はバッチモードで実行してもよい。この場合、必要な演算のシーケンスはプログラミング言語等によりコード化される。こうすることにより自動化のレベルを高くすることができる。

本発明の他の一実施形態によると、関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する方法を提供する画像処理装置が提供される。画像処理装置は、多次元データセットを記憶するメモリと、計算ユニットとを有する。計算ユニットは、本発明の一実施形態による方法を実行するように構成されている。

本発明の他の一実施形態によると、関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する検査装置が提供される。該装置は、上記の方法ステップを実行するように構成された計算ユニットを有する。

本発明の他の一実施形態によると、検査装置は、超音波画像化システム、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像化システム、ＣＳＣＴ（コヒーレントスキャタコンピュータトモグラフィ）画像化システム、ＰＥＴ（陽電子放出トモグラフィ）画像化システム、ＳＰＥＣＴ（単一電子放出コンピュータトモグラフィ）画像化システム、超音波、及びＭＲ（磁気共鳴）画像化システムよりなる群から選択することができる。それゆえ、複数の異なる検査（例えば、悪性と良性の病変）をできる検査ツールを提供することができる。

本発明の他の一実施形態によると、本検査装置は、さらに、前記関心対象に電磁放射を発するように構成された電磁放射源と、前記電磁放射源と検出器との間に配置されたコリメータとを有し、前記コリメータは前記電磁放射源により発せられた電磁ビームを平行化してファンビームまたはコーンビームを形成するように構成される。

さらに、本発明の他の一実施形態によると、前記検査装置は、手荷物検査装置、医療アプリケーション装置、材料テスト装置、または材料科学分析装置に適用され得る。本発明の応用分野は手荷物検査である。本発明の機能性により、手荷物の内容の安全かつ信頼性の高い分析が可能となり、不審物の検出やかかる手荷物の中の材料の種類の決定も可能となる。

本発明の他の一実施形態によると、コンピュータ読み取り可能媒体が提供される。前記媒体には検査装置により関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成するコンピュータプログラムが格納され、プロセッサにより実行されたとき、上記の方法ステップを実行するように構成される。

また、本発明は、関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成するプログラム要素にも関する。このプログラム要素は、コンピュータ読み取り可能媒体に格納することもできる。プログラム要素は、次のステップを実行するように構成され得る。前記関心対象の第１の部分に対応する適応的第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記関心対象の第２の部分に対応する適応的第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求める段階。

本発明の一実施形態によるプログラム要素は、好ましくはデータプロセッサの作業記憶領域にロードされる。このように、データプロセッサは本発明の方法の実施形態例を実行するように構成され得る。コンピュータプログラムは、Ｃ＋＋等のどの好適なプログラミング言語で記述してもよく、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能媒体に格納してもよい。また、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブ等のネットワークから入手することもできる。本コンピュータプログラムをネットワークから画像処理ユニットまたはプロセッサ、またはその他の好適なコンピュータにダウンロードしてもよい。

本発明の一実施形態の要点は、単連結かつベーシック（basic）な２次元多様体のサーフェスメッシュを結合して、マルチサーフェスモデルを形成することである。このマルチサーフェスモデルは２次元でない多様体メッシュでなくなることもある。結合（combination）には、両方の曲面集合を一体化して両方のメッシュにある対応する曲面を一体化するマージ又はジョイン（merging or join）演算も含む。

本発明の上記その他の態様を、以下に説明する実施形態を参照して明らかにし、詳しく説明する。

添付図面を参照して、本発明の実施形態を以下に説明する。

図面中の図は概略である。別の図面においても、同様または同一の要素には同じ参照数字を付した。

図１は、本発明の一実施形態によるＣＴスキャナシステムの一実施形態例を示す図である。この実施形態例を参照して、本発明を医療画像化に応用する場合について説明する。しかし、留意すべきことは、本発明はこのアプリケーションに限定はされず、手荷物検査やその他の産業用途（例えば、材料検査等）にも適用できることである。

図１に示したコンピュータトモグラフィ装置１００はコーンビームＣＴスキャナである。しかし、本発明はファンビームジオメトリ（geometry）でも実行できる。図１に示したＣＴスキャナはガントリ１０１を有する。このガントリは回転軸１０２の回りに回転可能である。ガントリ１０１はモータ１０３により駆動される。参照数字１０４は、Ｘ線光源等の放射源を示し、本発明の一態様では、多色放射光（polychromatic radiation）を放射する。

参照数字１０５はアパチャー系（aperture system）を示す。このアパチャー系は、放射光源から放射された放射光ビームをコーン形状の放射光ビーム１０６に形成する。コーンビーム１０６の方向は、ガントリ１０１の中心すなわちＣＴスキャナの検査領域に配置された関心対象１０７を透過して、ディテクタ１０８に当たるようになっている。図１から分かるように、ディテクタ１０８は、ガントリ１０１上に放射光源１０４に対向して配置され、ディテクタ１０８の表面はコーンビーム１０６で覆われる。ディテクタ１０８は、図１に示したように、複数のディテクタ要素１２３を有する。各ディテクタ要素は、関心対象１０７を透過したＸ線または個々の光子をエネルギー分解して検出できる。

関心対象１０７をスキャンする際、放射光源１０４、アパチャー系１０５、及びディテクタ１０８は、矢印１１６で示される方向にガントリ１０１と共に回転する。放射光源１０４、アパチャー系１０５、及びディテクタ１０８を有するガントリ１０１を回転させるため、モータ１０３がモータ制御部１１７に接続されている。このモータ制御部は計算・決定ユニット１１８に接続されている。

図１では、関心対象１０７はコンベヤベルト１１９上に配置されている患者または手荷物である。関心対象１０７のスキャンの際、ガントリ１０１は手荷物１０７の回りを回転するが、コンベヤベルト１１９は関心対象１０７をガントリ１０１の回転軸１０２と平行な方向に並進移動する。これにより、関心対象１０７はヘリカルスキャンパスに沿ってスキャンされる。コンベヤベルト１１９は、スキャン中に停止して、単一スライスを測定することもある。コンベヤベルト１１９を設ける替わりに、例えば、医療への応用では、関心対象１０７が患者であり、可動テーブルを使用する。しかし、留意すべきことは、説明する全ての場合において、円状スキャンを実行することが可能である。この場合、回転軸１０２に平行な方向での並進移動はなく、回転軸１０２の回りをガントリ１０１が回転するだけである。

さらに、強調しておくが、図１に示したコーンビーム（cone-beam）構成に替えて、本発明はファンビーム（fan-beam）構成により実施することもできる。主ファンビームを発生するために、アパチャー系１０５をスリットコリメータとして構成し得る。

ディテクタ１０８は計算ユニット部１１８に接続されている。計算ユニット１１８は、検出結果、すなわちディテクタ１０８のディテクタ要素１２３からのリードアウト（read-outs）を受け取り、そのリードアウトに基づいてスキャン結果を決定する。さらに、計算ユニット１１８は、モータ制御部１１７と通信する。これは、モータ１０３、１２０によるガントリ１０１の動きをコンベヤベルト１１９と調和させるためである。

本発明の一実施形態では、計算ユニット１１８は、ディテクタ１０８のリードアウトから統計的方法を用いて画像を構成するように構成され得る。計算ユニット１１８により生成された再構成画像は、インターフェイス１２２を介してディスプレイ（図１には示さず）に出力される。

計算ユニット１１８は、データプロセッサにより実施され、ディテクタ１０８のディテクタ要素１２３からのリードアウト（read-outs）を処理する。

さらに、図１から分かるように、計算ユニット１１８はスピーカ１２１に接続され、例えば、手荷物１０７中に不審物を検出した場合、自動的に警報を発する。

コンピュータトモグラフィ装置１００は、関心対象１０７の検査をするものであり、ディテクタ１０８を含んでいる。このディテクタはマトリックス状に配置された複数の検出要素１２３を有し、各検出要素１２３はＸ線を閾値ベースで検出し、よってエネルギー分解して検出するように構成されている。さらに、コンピュータトモグラフィ装置１００は決定ユニットすなわち再構成ユニット１１８を有する。この決定ユニットすなわち再構成ユニットは、関心対象１０７の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成することができる。

コンピュータトモグラフィ装置１００は、関心対象１０７にＸ線を放射するように構成されたＸ線源１０４を有する。コリメータ１０５が電磁放射源１０４と検出要素１２３との間に設けられ、電磁放射源１０４から放射された電磁放射ビームを平行にして（collimate）、コーンビームを形成する。あるいは、図１には図示していないが、コリメータ１０５の代わりにスリットコリメータを使用してファンビームを作ることもできる。検出要素１２３は、マルチスライスのディテクタ配列１０８を形成する、コンピュータトモグラフィ装置１００は医療用画像化装置として構成することもできる。

図２は心臓ＣＴ画像であり、心臓の画像スライスを示す図である。図２から分かるように、動脈２０１、右心房２０２、左心室（left blood pool）２０３、大動脈２０４の断面と、心筋２０５の断面とがはっきりと見える。それゆえ、モデルのトポロジ（topology）は多様な種類の近傍（manifold kinds of neighbourhoods）となる。留意すべきことは、画像はマルチサーフェスモデルをまだ見ぬ画像（unseen image）に適応し、その人体構造上のコンポーネントをセグメント化し、ラベル付けしたものであることである。

図３は、本発明による方法の一実施形態によるモデル構成プロセスの、異なる６つの段階を示す図である。段階（ａ）はベーシックメッシュ３０１を示し、このベーシックメッシュ（basic mesh）を関心対象（すなわち、心臓の左心房）の所定部分に適用可能であり、適応されたものであってもよい。段階（ｂ）乃至（ｄ）は中間メッシュを示す。この中間メッシュは本発明の一実施形態により適応または結合されたものである。段階（ｂ）は左血管内貯留（left blood pool）３０２を示し、段階（ｃ）は左筋３０３を示し、段階（ｄ）は右血管内貯留（right blood pool）３０４を示している。段階（ｅ）は心臓の最終的なマルチサーフェスモデルを示す。このモデルは、左血管内貯留３０２、左筋３０３、及び右血管内貯留３０４を有する。段階（ｆ）は左心室３０５の内部のみを示す。この左心室は、本発明の他の実施形態では、段階（ｅ）のマルチサーフェスモデルからサブモデルとして構成することもできる。

図４は、本発明の一実施形態による関心対象（すなわち心臓）の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する方法の一実施形態を示すフローチャートである。モデリングフレームワークは、マルチサーフェスモデルの構成を自動化することもできる。単連結の臓器部分のベーシック（basic）な２次元多様体であるベーシックサーフェスメッシュを構成してもよい。（図３の段階（ａ）に示したように）、球や管などの簡単な幾何学形状から初めて、サーフェスメッシュをトレーニング画像（training image）の目標となる臓器の対応部分に適応させることができる。

フレームワークの中心部分は、これらのベーシックメッシュを結合して、ベーシックメッシュからマルチサーフェスモデルを構成する。このマルチサーフェスモデルは２次元でない多様体であってもよい。関心対象のマルチサーフェスモデルは異なるボリューム（volumnes）を含んでいてもよく、これらのボリュームは結合的（共通面を共有する）であっても、非結合的であっても、重なっていてもよい。

再構成段階において、マルチサーフェスメッシュの各メッシュプリミティブ（mesh primitive）にはラベルが付される。メッシュプリミティブは例えば三角形である。ラベル付けは、各メッシュプリミティブがどのボリュームに分かれるか、または各メッシュプリミティブがどのサーフェスに属するかを決めるものである。これは、モデルの可視化のみでなく、画像への適応にとっても重要な特徴（feature）である。画像特徴が異なれば異なる臓器部分であると見なされる。

本発明の一実施形態では、本フレームワークは、血液で満たされているすべてのキャビティと心筋を含むマルチサーフェス三角形モデルを構成し、このモデルを未だ見ぬ画像（unseen images）に適応させる。

マルチサーフェスメッシュ構成段階では、４つの基本演算子を使用する。これらは２項（binary）演算子であり、すなわち２つのメッシュを１つに結合するものである。それらの演算子のうち３つ（和集合（union）演算子、積集合（intersection）演算子、差集合（difference）演算子）は、２つのメッシュに含まれるボリュームを考慮し、それに集合演算を適用し、その集合演算のサーフェスを与える。本発明の一態様によると、これらの演算子は、変形可能サーフェスモデルの体積画像（volumetric images）の場合に使用できる。

オペランドも演算結果もともに２次元多様体である。４番目の演算子（ジョイン又はマージ（join or merge））の結果は２次元でない多様体である。４番目の演算子は、三角形の集合や（三角形ではなく、例えば多角形の）メッシュプリミティブを一体化するが、両方のメッシュに含まれる対応する三角形を一体化してもよい。これらの演算子は、ベーシックサーフェスメッシュ（basic surface meshes）に正しく適用されると、最終的なマルチサーフェスモデルを構成するために十分である。また、結果のモデルの精度が所定の空間的精度より高いか低いとき、メッシュを細かくしたり粗くしたりしてもよい。このことは共通部分領域において特に重要である。この場合、エッジ（edge）の三角形やメッシュプリミティブは通常何回か分割されており、そのために局所的にオーバーサンプリングになっており、補正が必要である。

留意すべきこととして、本発明の一態様では、第１のサーフェスメッシュまたは第２のサーフェスメッシュは、（少なくとも１つの基本演算がすでに適用された）複数のベーシックサーフェスメッシュを含んでもよい。それゆえ、関心対象１０７のマルチサーフェスモデルを反復的または段階的に構成することができる。

本発明の一実施形態では、ユーザがインターラクティブに誘導してすぐにサーフェス表示とトレーニング画像への適応をさせて構成することができる。構成プロセスはバッチモードで実行してもよい。この場合、必要な演算のシーケンスはプログラミング言語のようにコード化される。

本発明の一態様では、モデルは心臓の左側と右側の血液プール（blood pool）をカバーする。心室の血液プールは心房の血液プールと区別してもよい。付属している血管（すなわち、大動脈、肺動脈、大静脈、主要肺静脈）もすべてモデル化してもよい。さらに、左心筋もモデルに表すことができる。

隣接する体積エンティティを含めるには、２次元多様体を越えるサーフェスモデリングスキームが必要である。本発明の一態様では、メッシュプリミティブは三角形の面である。４つ以上の近傍（neighbours）を有し、どの面でも複数のサーフェス（surfaces）がエッジ（edge）を共有する面（faces）がある。マルチスケールまたはマルチ解像度のアプローチを実現するため、または正確性と複雑性の理想的なトレードオフを見つけるため、サーフェス離散化をマルチ解像度で表示してもよい。

最初のステップＳ１において、単連結のベーシックな形状が構成される。このベーシックな形状は、例えば、心房となる球面、付属血管となる管、心室となる開いた楕円等である。それぞれの適応されるベーシック形状はサーフェスメッシュであり、このサーフェスメッシュは複数のメッシュプリミティブ（三角形等）を有し、２次元多様体である。それぞれのベーシック形状は人体構造上の構成要素（anatomical entity）をモデル化するものであってもよい。

第２のステップＳ２において、ベーシック形状（basic shapes）がトレーニング画像（training image）に配置され、対応する構成要素（entities）に適応される。さらに、所定レベルの精度を得るため、再サンプリング（re-sampling）をしてもよい。この再サンプリングには、サーフェスメッシュが所定の精度値より低い場合にサーフェスメッシュを細かくすることが含まれる。さらに、再サンプリングには、サーフェスメッシュの精度が所定の値より高い場合にサーフェスメッシュを粗くすることも含まれる。

第３のステップＳ３において、単連結ベーシック２次元多様体（single basic two-dimensional manifolds）が結合されて、マルチサーフェスモデルが形成される。結合ステップＳ３は、サーフェスメッシュに４つの基本演算を連続的に適用して行われる。最初はベーシックメッシュからスタートする。２つのメッシュの体積を考慮する体積集合演算（volumetric set operations）において、共通部分（∪）演算または差（＼）演算を施し、その結果、サーフェスメッシュを作る。これらの演算はＢ×Ｂ→Ｂと定義される。ここで、Ｂは２次元多様体メッシュである。これらの演算におけるさらに別の制約として、両方のメッシュ間の共通部分を閉じた多角形としてもよい。これには、近傍（例えば、心房を有する心室）と完全に重なる開いたベーシックメッシュが必要である。

ジョイン又はマージ（join or merge）演算（◇）は、Ｂ×Ｂ→Ｍと定義してもよい。ここで、Ｍは２次元でない多様体メッシュである。ジョイン演算子は、両方の面の集合を一体化するだけでもよいし、両方のメッシュにある対応する面を一体化してもよい。

さらに、単項演算子ｃ１（Ｍ→Ｍ）は、パラメータ１により与えられるより小さなすべてのエッジ（edges）を削除し、三角形のラベルを保存する。単項演算子は、体積集合演算により発生する補助三角形を置換するために使用される。左血液プールｐｌＢは次式で構成される。

完全なマルチサーフェスモデルを構成するために、第１の中間メッシュａ１とａ２を次式で構成することができる。

ここで、ａ１はちょうど左心筋を取り囲んでいる。完全な左心臓モデルは次式により構成される。

右血液プールは次式で構成される。

左右の部分を融合して次式としてもよい。

図３を参照して、ベーシックメッシュ（ａ）、中間メッシュ（ｂ−ｄ）、最終メッシュ（ｅ）について、

外１

を同一の視点から表示してもよい。エッジのサイズは２．５ｍｍから５ｍｍの間に設定される。また、最終メッシュを構成するのに必要なもの以外のサブメッシュを構成してもよい。例えば、左心房を除いた左心室の血液プールは、次式で構成される。

結果として得られる関心対象のマルチサーフェスモデルにおいて、各面には、それが属する解剖学的構造を示すラベルが割り当てられる。この情報は、面（face）が最初のどのベーシック形状であったかを記憶することにより求めることができる。ベーシックな形状は、左心房ａｌ、左心室心内膜（内部ｖｉ）、左心室心外膜（外部ｖｏ）、大動脈ａ、上大静脈ｖｓ、下大静脈ｖｌ、右心房ａｒ、右心室ｖｒ、肺動脈ａｐ（右ブランチのみ）、左心房に排出される肺静脈（ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４）である。

図５は、本発明による方法の一実施形態例を実行する、本発明による画像処理装置の一実施形態例を示す図である。図５に示した画像処理装置４００は、中央処理装置（ＣＰＵ）または画像プロセッサ４０１を含む。この中央処理装置または画像プロセッサは、患者や手荷物等の関心対象を示す画像を格納するメモリ４０２に接続されている。データプロセッサ４０１は、診断装置（ＣＴ装置等）の複数の入出力ネットワークに接続されている。データプロセッサ４０１は、さらに、データプロセッサ４０１で計算、または適応された情報または画像を表示する表示装置４０３（コンピュータモニタ等）に接続されている。オペレータまたはユーザは、キーボード４０４及び／またはその他の出力装置（図５には図示せず）を介してデータプロセッサ４０１とインターラクト（interact）する。さらに、バスシステム４０５を介して、画像処理及び制御プロセッサ４０１を例えば動きモニターに接続することも可能である。この動きモニターは関心対象の動きを監視する。例えば、患者の肺を画像化する場合、動きセンサーは例えば呼気センサーである。心臓を画像化する場合、動きセンサーは、例えば心臓ゲート法（method of cardiac gating）により心臓の動きを補償する基礎として、心電図を形成する心電計であってもよい。

本発明による関心対象の検査により、マルチサーフェスモデル、関心対象の多次元データセットを構成でき、複数メッシュにある対応するメッシュプリミティブ面をマージすることができる。関心対象の画像は、ＣＴその他のスキャナシステムにより取得することができる。例えば、ＭＲＩ（磁気共鳴画像化）スキャナシステム、ＰＥＴ（陽電子放射トモグラフィ）スキャナシステム、ＳＰＥＣＴ（単光子放出コンピュータ断層撮影）スキャナシステム、または超音波画像化システム等である。

本発明の実施形態は、ＣＴスキャナコンソール、画像化ワークステーション、診断医療ワークステーション、またはＰＡＣＳ（画像アーカイブ・通信システム）ワークステーションに対するソフトウェアオプションとして販売することができる。アプリケーションは、例えば、心臓・血管スクリーニングや心臓電気生理学等である。

留意すべきことは、「有する」という用語は他の要素やステップを排除するものではなく、「１つの」という用語は複数の場合を排除するものではないことである。また、請求項に記載されたいくつかの手段またはユニットの機能を単一のプロセッサまたはシステムが満たすことができることである。また、異なる実施形態に関して説明した要素を組み合わせてもよい。

請求項中の参照符号は、その請求項の範囲を限定するものと解釈してはならないことにも留意すべきである。

本発明によるＣＴスキャナの一実施形態を簡略化して示す概略図である。 患者の心臓の心臓ＣＴ画像のスライスを示す図である。 本発明による方法の一実施形態によるモデル構成プロセスの異なる６つの段階を示す図である。 本発明による関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する方法の一実施形態を示すフローチャートである。 本発明による方法の一実施形態例を実行する、本発明による画像処理装置の一実施形態を示す図である。

Claims (15)

1. 関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する方法であって、
   前記関心対象の第１の部分に対応する適応的な第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、
   前記関心対象の第２の部分に対応する適応的な第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、
   前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求める段階とを有する方法。
2. 前記第１のサーフェスメッシュは第１の２次元多様体であり、前記第２のサーフェスメッシュは第２の２次元多様体であり、
   前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階は、前記第１のサーフェスメッシュを前記関心対象の前記第１の部分に適合させる段階を有し、
   前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階は、前記第２のサーフェスメッシュを前記関心対象の前記第２の部分に適合させる段階を有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを結合する段階は、第１の演算、第２の演算、及び第３の演算を含み、
   前記第１、第２、及び第３の演算は２項演算であり、
   前記第１の演算は和集合演算であり、
   前記第２の演算は共通部分演算であり、
   前記第３の演算は差集合演算である、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１のサーフェスメッシュは第１のメッシュプリミティブを有し、
   前記第２のサーフェスメッシュは第２のメッシュプリミティブを有し、
   前記第１のメッシュプリミティブは前記第２のメッシュプリミティブに対応し、
   前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合する段階は、第４の演算を含み、
   前記第４の演算は前記第１のメッシュプリミティブと前記第２のメッシュプリミティブのマージである請求項１に記載の方法。
5. 前記第１のサーフェスメッシュの第３のメッシュプリミティブに対応するラベルを生成する段階をさらに有し、
   前記ラベルは前記第３のメッシュプリミティブに関する情報を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記関心対象について得られるマルチサーフェスモデルの精度が所定値より低いとき、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュの少なくとも１つを細かくする段階と、
   前記関心対象について得られるマルチサーフェスモデルの精度が所定値より高いとき、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュの少なくとも１つを粗くする段階とのうち少なくとも一方をさらに有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを結合する段階はインターラクティブにユーザに誘導されて行われる、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュを一体化する段階はバッチモードで行われる、
   前記第１の演算と第２の演算と第３の演算と第４の演算よりなる群から選択された少なくとも１つの演算のシーケンスを行う、請求項３に記載の方法。
9. 関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する画像処理装置であって、
   多次元データセットを記憶するメモリと、
   前記関心対象の第１の部分に対応する適応的な第１のサーフェスメッシュを構成し、
   前記関心対象の第２の部分に対応する適応的な第２のサーフェスメッシュを構成し、
   前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求めるように構成された計算ユニットとを有する装置。
10. 関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成する検査装置であって、
    前記関心対象の第１の部分に対応する適応的な第１のサーフェスメッシュを構成し、
    前記関心対象の第２の部分に対応する適応的な第２のサーフェスメッシュを構成し、
    前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求めるように構成された計算ユニットとを有する装置。
11. 前記検査装置は、超音波画像化システム、ＣＴ画像化システム、ＣＳＣＴ画像化システム、ＰＥＴ画像化システム、ＳＰＥＣＴ画像化システム、及びＭＲ画像化システムよりなる群から選択される、請求項１０に記載の検査装置。
12. 前記関心対象に電磁放射を発するように構成された電磁放射源と、
    前記電磁放射源と検出器との間に配置されたコリメータとを有し、
    前記コリメータは前記電磁放射源により発せられた電磁ビームを平行化してファンビームまたはコーンビームを形成するように構成された、請求項１０に記載の検査装置。
13. 手荷物検査装置、医療アプリケーション装置、材料テスト装置、及び材料科学分析装置よりなる群のうちの１つとして構成されている、請求項１０に記載の検査装置。
14. コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記媒体には検査装置により関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成するコンピュータプログラムが格納され、プロセッサにより実行されたとき、
    前記関心対象の第１の部分に対応する適応的な第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、
    前記関心対象の第２の部分に対応する適応的な第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、
    前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求める段階とを実行するように構成されたコンピュータ読み取り可能媒体。
15. 関心対象の多次元データセットからマルチサーフェスモデルを構成するプログラム要素であって、プロセッサにより実行されたとき、
    前記関心対象の第１の部分に対応する適応的な第１のサーフェスメッシュを構成する段階と、
    前記関心対象の第２の部分に対応する適応的な第２のサーフェスメッシュを構成する段階と、
    前記第１のサーフェスメッシュと前記第２のサーフェスメッシュとを、対応する面を一体化することにより結合して、前記関心対象のマルチサーフェスモデルを求める段階とを実行するように構成されたプログラム要素。

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