JP5586953B2 - 解剖学的形状情報を用いた医学画像データベースへのアクセス - Google Patents

Description

本発明は、医学画像データベースを含むデータ・アクセスの分野に関し、より詳細には、解剖学的形状情報を用いた、医学画像データベースを有するデータへのアクセスに関する。

診断及び治療計画の何れの場合も、医師は、ストレージ・システムに格納された医学画像データ・セット、例えばコンピューター断層撮影による検査を有する情報にアクセスする必要がある。

ストレージ・システムに格納された医学画像の検索ツールは、非特許文献１に記載されている。ｍｅｄＧＩＦＴツールは、ＧＩＦＴ（GNU Image Finding Tool）に大きく依存する。ＧＩＦＴのように、ｍｅｄＧＩＦＴは、検索のための特徴の４つの主要なグループに依存する。つまり、色特性、局所的色特性、全体的テクスチャ特性、及び局所的ガボール・フィルター応答である。

非特許文献１は、画像のコンテンツに関する臨床情報を用いて肺組織の画像にインデックスを付ける別の方法も記載している。非特許文献１は、検索する必要のない画像背景を除去する方法を更に記載している。除去は、文字のような特定の構造を除去し、次に低域通過フィルターを通り、更に閾値化し、小さな連続していないオブジェクトを除去することにより行われる。

H.Mueller他、The medGIFT project on medical image retrieval、http://www.dim.hcuge.ch/medgift/publications/medGIFT.pdf

非特許文献１に記載のシステムに係る制限は、二次元（２Ｄ）画像背景の小部分、主としてロゴ、文字、及び縁のみを除去することである。屡々、特に三次元（３Ｄ）画像データ・セットの場合には、３Ｄ画像データ・セットは複数の解剖学的構造を有する。しかしながら、医師は、関心のある解剖学的構造を検索することを望み、３Ｄ画像データに含まれる他の解剖学的構造を検索することを望まないかも知れない。

体積画像データ・セットに含まれている、関心のある解剖学的構造を記述するデータを検索する、システムを提供することは有利である。当該システムは、データ・ストレージからメモリー・ユニット及び／又は当該システムのプロセッサーへ送信するデータ量を低減できる。

上述の課題を解決するために、本発明のある態様では、容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索するシステムが提供される。前記システムは：
−前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る第１のクエリ・ユニット；
−第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る第２のクエリ・ユニット；
−前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する第１の決定・ユニット；
−前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する第２の決定・ユニット；及び
−前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する検索ユニット；を有する。

第１の決定ユニットは、第１のクエリに基づき、例えば患者の名前、画像取得モダリティ、及び第１のクエリに含まれる画像取得日に基づき、容積画像データ・セットを決定する。容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造は、画像データのセグメント化を用いて識別される。セグメント化の結果は、データ・ストレージに格納される。任意的に、システムは、容積画像データ・セットをセグメント化し、セグメント化の結果及び第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報に基づき容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造を識別する。

第２の決定ユニットは、第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報に基づき、セグメント化の結果にアクセスし、識別した解剖学的構造に含まれるデータ成分を有するサブセットとして容積画像データ・サブセットを決定する。検索ユニットは、これらのデータ成分を検索し、それにより解剖学的構造を有する容積画像データ・セットのサブセットを検索する。システムは、解剖学的構造を記述するデータ、つまり容積画像データ・セットのサブセットの低減した量を検索することができる。

システムのある実施例では、システムは、新たな容積画像データ・セットをデータ・ストレージに追加する追加ユニットを有する。追加ユニットは、ユーザーが新たな容積画像データ・セット、例えば新たな患者の胸部ＣＴスキャンを有する容積画像データ・セットをデータ・ストレージに追加することを可能にする。新たな容積画像データ・セットのサブセットは、サブセットが医師により診断のため又は参考として必要とされる場合に、検索される。

システムのある実施例では、システムは、解剖学的構造情報に基づき、容積画像データ・セットをセグメント化するセグメント化ユニットを更に有する。例えば、セグメント化ユニットは、解剖学的構造情報で記述される形状モデルを、第１の決定ユニットにより決定された容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用する適用ユニットとして実施されてもよい。

適切な適用方法は、H.Schramm他による「Toward fully automatic object detection and segmentation」、Proc.SPIE、Vol.６１４４、６１４４０２；Medical Imaging ２００６：ImageProcessing；J.M.Reinhardt、J.P.Pluim；Eds.,ｐ．１１-２０（以下、参考文献とする）に記載されている。適用した形状モデルは、解剖学的構造の識別を可能にする。システム内にセグメント化ユニットを有することは、有利なことに、システムが画像データのセグメント化、例えば形状モデルの適用を用いて容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別することを可能にする。

システムのある実施例では、システムは、新たな容積画像データ・セットがデータ・ストレージに追加される場合、解剖学的構造情報に基づき、新たな容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する。古いクエリからの解剖学的構造情報は、新たな容積画像データ・セットと共に、システムにより格納されるか、又はユーザーにより提供される。ユーザーが新たな容積画像データ・セットを追加する場合、システムは、新たな容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別するために、前記解剖学的構造情報に基づき新たな容積画像データ・セットをセグメント化する。

この目的のため、システムは、セグメント化ユニットを有する。解剖学的構造の記述、例えば立方体の頂点座標又は解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標は、解剖学的構造のデータ成分の位置を有し、容積画像データ・セットと共にデータ・ストレージに格納される。解剖学的構造の当該記述は、後で、データ検索中に、第２の決定ユニットにより、解剖学的構造を有する容積画像データ・サブセットを決定するために用いられる。新たな容積画像データ・セットがデータ・ストレージに追加されるとき、新たな容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別することは、有利なことに、容積画像データ・サブセットを迅速に決定し検索させる。

システムのある実施例では、第２の決定ユニットは、容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用される形状モデルに基づき、容積画像データ・サブセットを決定する。例えば、形状モデルは、解剖学的構造のサブセットの表面をモデル化する三角形メッシュを有する。

システムのセグメント化ユニットは、第１の決定ユニットにより決定された容積画像データ・セット内の解剖学的構造に三角形のメッシュを適用する。或いは、形状モデルは、第１の決定ユニットにより決定された容積画像データ・セット内の解剖学的構造に既に適用されている。適用した三角形メッシュは、解剖学的構造の表面をモデル化する適用した三角形メッシュにより区切られた容積に含まれる位置を識別することを可能にする。これらの位置を有するデータ成分は、容積画像データ・サブセットに含まれるデータ成分として第２の決定ユニットにより決定される。適用したモデル・メッシュに基づき、容積画像データ・セットを決定することは、容積画像データ・サブセットのサイズを最小限に抑えることを可能にする。

システムのある実施例では、解剖学的構造情報は、解剖学的構造の特性に関する情報を更に有する。特性は、解剖学的構造、例えば肺結節のような解剖学的構造の大きさ及び形状を更に記述する。これは、ユーザーが例えば準拠楕円体より大きい結節を検索することを可能にする。

システムのある実施例では、検索ユニットは、決定した容積画像データ・サブセットの特性を検索する。第２のクエリの解剖学的構造情報は、決定した容積画像データ・サブセットの特性を検索するリクエストを有する。特性は、例えば、決定した容積画像データ・サブセットに含まれる解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標、又は決定した容積画像データ・サブセットに含まれる解剖学的構造のデータ成分を記述するバイナリ・マスクである。

検索した特性、例えば、決定した容積画像データ・サブセットに含まれる解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標は、解剖学的構造の更なる分析のために用いられる。解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標を検索することは、決定した容積画像データ・サブセットに含まれる解剖学的構造に三角形メッシュを適用する必要性を取り除く。

システムのある実施例では、システムは、第１のクエリ・ユニット及び第２のクエリ・ユニットを有するクライアント・ユニット、並びにデータ・ストレージ、第１の決定ユニット、及び第２の決定ユニットを有するサーバー・ユニット、を更に有する。サーバー・ユニットは、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、ワールド・エリア・ネットワーク等のようなコンピューター・ネットワークを介して複数のクライアント・ユニットと接続される。これは、複数のユーザーが、複数の位置から同時にデータ・ストレージにアクセスすることを可能にする。

本発明の別の態様では、本発明によるシステムは、画像取得装置に含まれる。

本発明の別の態様では、本発明によるシステムは、ワークステーションに含まれる。

本発明の別の態様では、容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索する方法が提供される。前記方法は：
−前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る第１のクエリ段階；
−第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る第２のクエリ段階；
−前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する第１の決定段階；
−前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する第２の決定段階；及び
−前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する検索段階；を有する。

本発明の別の態様では、コンピューター・プログラムが提供される。当該コンピューター・プログラムは、コンピューター装置により読み込まれ、容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索する命令を有し、前記コンピューター装置は処理ユニット及びメモリーを有し、前記コンピューター・プログラムは読み込まれた後に：
−前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る段階；
−第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る段階；
−前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する段階；
−前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する段階；及び
−前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する段階；
を実行する機能を前記処理ユニットに提供する。

当業者は、これらの、画像取得装置、ワークステーション、方法、及び／又はコンピューター・プログラムの変形及び変更、対応するシステムの変形及び変更を、本願明細書に記載されるように、本発明に基づき為し得る。

当業者は、方法が容積、つまり限定でなくコンピューター断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴撮影（ＭＲＩ）、超音波（ＵＳ）、陽電子放出断層撮像（ＰＥＴ）、単光子放出コンピューター断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、及び核医学（ＮＭ）のような種々の取得モダリティにより取得された三次元（３Ｄ）及び四次元（４Ｄ）の画像データに適用され得ることを理解するだろう。

システムの実施例のブロック図である。 クライアント−サーバー・アーキテクチャに基づくシステムの別の実施例のブロック図である。 方法の実施例のフローチャートを示す。 画像取得装置の実施例を図示する。 ワークステーションの実施例を図示する。

本発明の上述の及び他の態様は、以下に記載される実施例から、及び添付の図面を参照した以下の説明により明らかになる。

同一の参照符号は、類似の部分を示すために複数の図を通して用いられる。

図１は、容積画像データ・セットのデータ・ストレージ１０５に含まれる容積画像データ・サブセットを検索するシステム１００の実施例のブロック図を示す。前記システムは：
前記データ・ストレージ１０５から前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る第１のクエリ・ユニット１１１；
第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る第２のクエリ・ユニット１１２；
前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する第１の決定ユニット１２１；
前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する第２の決定ユニット１２２；及び
前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する検索ユニット１２５；を有する。

システム１００の実施例は、任意的に次のユニットを更に有する。つまり、
−新たな容積画像データ・セットをデータ・ストレージ１０５に追加する追加ユニット１１０；
−解剖学的構造情報に基づき、容積画像データ・セットをセグメント化するセグメント化ユニット１３０；
−システム１００のワークフローを制御する制御ユニット１６０；
−システム１００のユーザーと通信するユーザー・インターフェース１６５；
−データを格納するメモリー・ユニット１７０、である。

システム１００の実施例では、入来データのための３つの入力コネクタ１８１、１８２、１８３がある。第１の入力コネクタ１８１は、限定ではないハード・ディスク、磁気テープ、フラッシュ・メモリー、又は光ディスクのようなデータ・ストレージからの入来データを受信する。第２の入力コネクタ１８２は、限定ではないマウス又はタッチ・スクリーンのようなユーザー入力装置からの入来データを受信する。第３の入力コネクタ１８３は、キーボードのようなユーザー入力装置からの入来データを受信する。入力コネクタ１８１、１８２、１８３は、入力制御ユニット１８０と接続される。

システム１００の実施例では、出データのための２つの出力コネクタ１９１、１９２がある。第１の出力コネクタ１９１は、ハード・ディスク、磁気テープ、フラッシュ・メモリー、又は光ディスクのようなデータ・ストレージへデータを出力する。第２の出力コネクタ１９２は、データをディスプレイ装置へ出力する。出力コネクタ１９１、１９２は、出力制御ユニット１９０を介し対応するデータを受信する。

当業者は、システム１００の入力装置を入力コネクタ１８１、１８２、１８３と、出力装置を出力コネクタ１９１、１９２と接続する多くの方法があることを理解するだろう。これらの方法は、限定ではなく有線及び無線接続、限定ではなくローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）のようなデジタル・ネットワーク、インターネット、デジタル電話ネットワーク、及びアナログ電話ネットワークを含む。

システム１００のある実施例では、システム１００はメモリー・ユニット１７０を有する。システム１００は、入力データを外部装置から、入力コネクタ１８１、１８２、１８３の何れかを介して受信し、受信した入力データをメモリー・ユニット１７０に格納する。

入力データをメモリー・ユニット１７０に読み込むことにより、システム１００のユニットによる関連データ部分への迅速なアクセスが可能になる。入力データは、例えば、第１のクエリ及び第２のクエリを有するユーザー入力を有する。任意的に、入力データは、データ・ストレージ１０５に追加するための新たな容積画像データ・セットを有する。メモリー・ユニット１７０は、限定ではなくランダム・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）チップ、読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）チップ、及び／又はハード・ディスク・ドライブ、及びハード・ディスクのような装置により実施される。

更に、メモリー・ユニット１７０は、出力データを格納する。出力データは、例えば、検索可能な容積画像データ・サブセットを有する。メモリー・ユニット１７０は、システム１００のユニットからデータを受信し、及び当該ユニットへデータを分配する。

システム１００は、メモリー・バス１７５を介して、データ・ストレージ１０５、追加ユニット１１０、第１のクエリ・ユニット１１１、第２のクエリ・ユニット１１２、第１の決定ユニット１２１、第２の決定ユニット１２２、検索ユニット１２５、セグメント化ユニット１３０、制御ユニット１６０、及びユーザー・インターフェース１６５、を有する。

メモリー・ユニット１７０は、出力コネクタ１９１、１９２の何れかを介して、出力データを外部装置に利用可能にする。システム１００のユニットからメモリー・ユニット１７０にデータを格納することは、有利なことにシステム１００のユニットの性能を向上させ、システム１００のユニットから外部装置への出力データの転送レートをも向上させる。

或いは、システム１００は、メモリー・ユニット１７０及びメモリー・バス１７５を有さない。システム１００により用いられる入力データは、システム１００のユニットと接続された、外部メモリー又はプロセッサーのような少なくとも１つの外部装置により供給される。システム１００により用いられる入力データは、システム１００のユニットと接続された、外部メモリー又はプロセッサーのような少なくとも１つの外部装置により供給される。システム１００のユニットは、内部接続を介して又はデータ・バスを介して、互いからデータを受信する。

システム１００のある実施例では、システム１００はシステム１００内のワークフローを制御する制御ユニット１６０を有する。制御ユニットは、制御データをシステム１００のユニットから受信し、及び当該ユニットへ提供する。例えば、容積画像データ・セットを決定した後に、第１の決定ユニット１２１は、制御データ「容積画像データ・セットが決定された」を、制御ユニット１６０へ送信する。

制御ユニット１６０は、制御データ「容積画像データ・セット内の解剖学的構造をセグメント化する」をセグメント化ユニット１３０へ提供し、セグメント化ユニット１３０に、第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報に基づき、容積画像データ・セットをセグメント化し、容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別することを要求する。或いは、制御機能は、システム１００の別のユニットで実施されてよい。

システム１００のある実施例では、システム１００はシステム１００のユーザーと通信するためのユーザー・インターフェース１６５を有する。ユーザー・インターフェース１６５は、ユーザーに、第１のクエリ入力と第２のクエリ入力を入力する手段を提供する。任意的に、ユーザー・インターフェースは、システム１００の動作モードを選択するユーザー入力を受信する。動作モードは、例えば容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別するために、セグメント化ユニット１３０により容積画像データ・セットをセグメント化する方法を選択するためのものである。当業者は、より多くの機能がシステム１００のユーザー・インターフェース１６５で有利に実施されうることを理解するだろう。

容積、つまり三次元（３Ｄ）画像データ・セットは、成分を有する。容積画像データ・セットの各データ成分（ｘ，ｙ，ｚ，Ｉ）は、標準的に画像データ・セット座標システムの３つのデカルト座標ｘ，ｙ，ｚにより表現される位置（ｘ，ｙ，ｚ）、及び当該位置における強度Ｉを有する。医学画像データの量は、画像データ成分（ｘ，ｙ，ｚ，Ｉ）に含まれる全ての位置（ｘ，ｙ，ｚ）を有する量として定められる。容積画像データ・セットは、画像量の実質的に平面の部分、例えば座標系のｚ軸に実質的に垂直な部分の集合として構成される。４Ｄ画像データ・セットは、異なる時刻、又は動きの異なる段階に取得された容積画像データ・セットの集合を有する。

容積画像データ・セットは、システム１００のデータ・ストレージ１０５に格納される。データ・ストレージ１０５は、永久的、つまり不揮発性の記憶装置であり、デジタル化データを格納、読み出し、及び書き込みすることができる。このような記憶装置は、例えば磁気ディスク、光ディスク、及び／又は磁気テープを用いる。当業者は、データ・ストレージ１０５を実施する有用な方法を知っているだろう。

システム１００のある実施例では、システムは、新たな容積画像データ・セットをデータ・ストレージ１０５に追加する追加ユニット１１０を有する。新たな容積画像データ・セットが取得装置により取得された場合、システム１００は当該新たな容積画像データ・セットを格納するために取得する。例えば、新たな容積画像データ・セットは、システム・メモリー・ユニット１７０を介してコンピューター・ネットワークへ送信される。

追加ユニット１１０は、メモリー・ユニット１７０からの新たな容積画像データ・セットを、データ・ストレージ１０５に加える。追加ユニットは、新たな容積画像データ・セットに関する参考情報をデータ・ストレージに加える。

参考情報は、容積画像データ・セットの説明、及び容積画像データ・セットデータ・ストレージ内のアドレスを有してよい。容積画像データ・セットの説明は、患者の名前、任意的に患者に関する更なる情報、画像データ取得方法（モダリティ）、データ取得日、及び容積画像データ・セットの内容の説明、例えば容積画像データ・セット内で識別された解剖学的構造のリストを有してよい。

システム１００は、参考情報をユーザー入力から、及び／又は新たな容積画像データ・セットと関連付けられたメタデータから得る。任意的に、システム１００は、参考情報の一部を新たな容積画像データ・セットから、例えば容積画像データをセグメント化することにより抽出する。

容積画像データ・セットのアドレスは、デジタル化された容積画像データ・セットが磁気ディスクに書き込まれるメモリー・アドレスであってよい。或いは、容積画像データ・セットのアドレスは、データ・ストレージ内のデジタル化された容積画像データ・セットのアドレスを有するレコードのメモリー・アドレスであってよい。

参考情報は、例えば関係型データベースに格納される。容積画像データ・セットは、参考情報に基づき決定される。

システム１００の第１のクエリ・ユニット１１１は、データ・ストレージ１０５から、容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索するための第１のクエリを有する。ユーザーは、第１のクエリを作るために必要な入力を、ユーザー・インターフェース１６５を用いて提供する。

ユーザー入力は、例えば患者の名前、例えばジョン・スミス、画像データ取得モダリティ、例えばＸ線ＣＴ、及びデータ取得日、例えば２００６年１０月７日を有する。このクエリは、主に１つの容積画像データ・セットを記述する。

或いは、クエリは、患者の性別、例えば男性、画像取得モダリティ、例えばＭＲＩ、及び容積画像データ・セットに含まれるべき解剖学的構造の名称、例えば右側冠状動脈を有する。このクエリは、主に複数の容積画像データ・セットを記述する。

ユーザー・インターフェースは、ユーザーが第１のクエリを作るためのユーザー入力を入力するのを支援する。例えば、ユーザー・インターフェースは、限定ではなく、第１のクエリを作るためのユーザー入力を入力するようユーザーを案内するための、患者の名前のテキスト・ボックス及びボタンを有する。第１のユニットにより作られた第１のクエリは、データ・セットの参考情報に基づき、容積画像データ・セットを検索するために用いられる。

システム１００の第２のクエリ・ユニット１１２は、容積画像データ・サブセットの容積画像データ・セットを検索するための第２のクエリを作る。第２のクエリは、容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別するために解剖学的構造情報を有する。解剖学的構造は、例えば、心内構造物、肺構造物、大腸構造物、骨、動脈、又は脳内構造物である。

ユーザーは、クエリを作るために必要な入力を、ユーザー・インターフェース１６５を用いて提供する。ユーザー入力は、例えば、容積画像データ・セット内に含まれる解剖学的構造の名称を有する。ユーザー入力は、解剖学的構造を識別する方法に関する情報、例えば容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造への形状モデルの適用、又は容積画像データ・セット内で識別された解剖学的構造のリストへのアクセス、を更に有する。

第２のクエリ・ユニット１１２は、ユーザー入力に基づき第２のクエリを作る。第２のクエリは、ユーザー入力に含まれる解剖学的構造の名称を有する。第２のクエリは、容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造に適用する形状モデルに関する情報を更に有する。形状モデル情報は、形状モデルを得るためのリンクを有する。或いは、形状モデル情報は、決定ユニットにより用いられる形状モデルの記述を有する。

当業者は、第１のクエリ・ユニット１１１及び第２のクエリ・ユニット１１２が、第１のクエリ及び第２のクエリを有する１つのクエリを作る１つのクエリ・ユニット１１３として実施されうることを理解するだろう。ユーザー・インターフェース１６５は、ユーザーが正しいシンタックスのクエリを作成するのを支援する手段を有してよい。

システム１００の第１の決定ユニット１２１は、第１のクエリに基づき、容積画像データ・セットを決定する。第１の決定ユニット１２１により容積画像データ・セットを決定することは、第２の決定ユニット１２２による容積画像データ・セットへのアクセスを決定すること、つまり第２の決定ユニット１２２に利用可能な容積画像データ・セットに含まれるデータを作成することとして解釈される。

例えば、第１の決定ユニット１２１により容積画像データ・セットを決定することは、データ・ストレージ内の容積画像データのアドレスを検索し発見することを含む。第１の決定ユニット１２１により容積画像データ・セットを決定することは、システム１００のメモリー・ユニット１７０に容積画像データ・セットのコピーを作成することを含む。容積画像データ・セットの決定は、第１のクエリが利用可能になった後、第２のクエリが作られる前に開始する。

第１の決定ユニット１２１は、容積画像データ・セットの参考情報を有するデータベースを検索する。システム１００の実施例では、第１の決定ユニット１２１は、容積画像データ・セットのメモリー・アドレスを有する、容積画像データ・セットの参考情報を見付ける。第１の決定ユニットは、当該アドレスをシステム１００の第２の決定ユニット１２２へ渡す。

第１の決定ユニットは、参考情報から抽出したクルーを、第２のクエリ・ユニット１１２へ、及び意味論的に正しい第２のクエリを作成するようユーザーを更に支援するためにユーザー・インターフェース１６５へ渡す。例えば、参考情報から抽出したクルーは、容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造のリスト、又は第１のクエリを満たす容積画像データ・セットのリストを有する。ユーザーは、容積画像データ・セットを決定するために第１のクエリを絞り込む。

システム１００の第２の決定ユニット１２２は、第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報を用い、容積画像データ・セット内で識別された解剖学的構造に基づき、容積画像データ・セットの容積画像データ・サブセットを決定する。第２の決定ユニット１２２により容積画像データ・セットを決定することは、検索ユニット１２５による容積画像データ・サブセットへのアクセスを決定すること、つまり検索ユニット１２５に利用可能な容積画像データ・サブセットに含まれるデータを作成することとして解釈される。

例えば、第２の決定ユニット１２２により容積画像データ・サブセットを決定することは、データ成分を検索し発見することを含む。当該データ成分の位置は、当該解剖学的構造に適用されたメッシュで、又は当該メッシュを有する立法体に含まれる。第２の決定ユニット１２２により容積画像データ・セットを決定することは、システム１００のメモリー・ユニット１７０に容積画像データ・サブセットのコピーを作成することを含む。

システム１００のある実施例では、第２の決定ユニット１２２は、容積画像データ・セットの参考情報から、第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報を用い、容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造に関するクルーを検索する。例えば、参考情報は、容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造のリストを有する。参考情報にリストされた解剖学的構造毎に、リストは、当該解剖学的構造の容積を有する個々の立方体を有する。第２の決定ユニットは、リスト内の解剖学的構造の名称を発見し、次に解剖学的構造を有する立方体を決定する。立方体に含まれるデータ成分は、決定された容積画像データ・サブセットのデータ成分である。

第１の決定ユニット１２１が第１のクエリに基づく容積画像データ・セットの決定に失敗した場合、又は第２の決定ユニット１２２が第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報を用いた容積画像データ・セットのサブセットの決定に失敗した場合、制御ユニット１６０は、「失敗した」入力を個々の決定ユニットから取得し、規定の「失敗した」動作を実行する。例えば、制御ユニットは、ユーザー・インターフェース１６５に、「あなたの第１のクエリに一致する容積画像データ・セットがありません」又は「あなたの第２のクエリに一致する容積画像データ・セットがありません」というメッセージを表示するよう、ユーザー・インターフェース１６５に要求する。

当業者は、第１の決定ユニット１２１及び第２の決定ユニット１２２が、第１のクエリ及び第２のクエリに基づき、容積画像データ・セットの容積画像データ・サブセットを決定する１つの決定ユニット１２３として実施されうることを理解するだろう。

システム１００のある実施例では、第２の決定ユニット１２２は、容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用される形状モデルに基づき、容積画像データ・サブセットを決定する。容積画像データ・セットは、解剖学的構造に適用されるモデル・メッシュ内に位置するデータ成分を有する。モデル・メッシュは、容積画像データ・セットがデータ・ストレージに追加されたときに、容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用される。

容積画像データ・セット座標系の適用されたモデル・メッシュの頂点座標は、容積画像データ・セットの参考情報に格納される。第２のクエリは、解剖学的構造の名称を有する解剖学的構造情報を有する。

解剖学的構造の名称は、解剖学的構造に適用されたモデル・メッシュの頂点座標を得るために第２の決定ユニット１２２により用いられる。適用されたモデル・メッシュの頂点座標は、容積画像データ・セットのデータ成分を決定するために第２の決定ユニット１２２により用いられる。容積画像データ・サブセットは、モデル・メッシュにより区切られた容積内に位置するデータ成分を有する。

任意的に、解剖学的構造情報は、解剖学的構造に適用する形状モデル及びシステム１００のユニットに関する情報を有する。例えば、セグメント化ユニット１３０は、解剖学的構造に適用されるべき形状モデルの記述を有する。第２の決定ユニット１２２は、セグメント化ユニット１３０に、容積画像データ・セット内の解剖学的構造を適用させる。

システム１００の検索ユニット１２５は、容積画像データ・サブセットを検索する。容積画像データ・サブセットは、システム１００のメモリー・ユニット１７０に読み込まれる。ユーザーは、他の閲覧及び／又は分析アプリケーションを用い、容積画像データ・サブセットから更に情報を閲覧及び／又は抽出する。任意的に、閲覧及び／又は分析アプリケーションは、システム１００の更なるユニットに実施される。

システム１００のある実施例では、システム１００は、解剖学的構造情報に基づき、容積画像データ・セット内の解剖学的構造をセグメント化するセグメント化ユニット１３０を更に有する。容積画像データ・セットのセグメント化は、限定でなく、輪郭一致による検出線照射を用いたセグメント化、形状モデルを用いたセグメント化、波面伝搬を用いたセグメント化、及びボクセル分類を用いたセグメント化、のような多くの方法で達成される。

任意的に、解剖学的構造情報に基づく容積画像データ・セットのセグメント化は、ユーザーの参加を伴い対話式に実行される。容積画像データ・セットのセグメント化は、容積画像データ・サブセットを検索する直前に、又は容積画像データ・サブセットを検索する前の如何なる別のときに実行されてよい。

セグメント化の結果、特にセグメント化中に識別された解剖学的構造は、更なる使用のために容積画像データ・セットと共に格納される。ある実施例では、セグメント化ユニット１３０は、システム１００の独立型のユニットであるか、又は別のシステムのユニットであってもよい。

システム１００のある実施例では、セグメント化ユニット１３０は、第１の決定ユニットにより決定された容積画像データ・セット内の解剖学的構造に三角形のメッシュを有する形状モデルを適用する。三角形のメッシュは、解剖学的構造情報に基づき、セグメント化ユニット１３０により決定される。例えば、三角形のメッシュは、解剖学的構造情報で記述される。三角形のメッシュは、当該三角形のメッシュが適用された解剖学的構造の表面を記述する。三角形のメッシュを適用する適切な適用方法は、参考文献に記載されている。

システム１００のある実施例では、セグメント化ユニット１３０は、単純なメッシュの形状モデルを、容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用する。単純なメッシュは、当該単純なメッシュが適用された解剖学的構造の表面を記述する。単純なメッシュは、解剖学的構造情報に基づき、セグメント化ユニット１３０により決定される。

例えば、単純なメッシュの記述は、セグメント化ユニット１３０に含まれる。単純なメッシュの医学画像データ内の解剖学的構造への適用に基づく画像のセグメント化は、H.Delingetteによる「General Object Reconstruction based on Simplex Meshes」、International Journal of Computer Vision、vol.３２、ｐ．１１〜１４２、１９９９年に記載されている。

システム１００のある実施例では、セグメント化ユニット１３０は、波面伝搬法を、容積画像データ・セットのセグメント化に適用する。波面伝搬に必要な初期パラメーターの値は、解剖学的構造情報に含まれている。例えば、波面伝搬を用いた冠状動脈の識別は、Deschamps、L.D.Cohen、「Fast Surface and Tree Structure Extraction of Vascular Objects in ３D medical objects」、Curve and Surface Design、サンマロ、２００２年、及びT.Lyche、M.-L.Mazure、L.L.Schumaker、Eds.Nashboro Press、ブレントウッド、２００３年に記載されている。

システム１００のある実施例では、セグメント化ユニット１３０は、解剖学的構造に含まれる成分として、又は解剖学的構造に含まれない成分として、容積画像データ・セットの成分を分類するデータ分類子を用いる。データ分類子は、解剖学的構造情報に基づき、セグメント化ユニット１３０により決定される。

例えば、データ分類子の定義、又はデータ分類子の定義へのリンクは、解剖学的構造情報に含まれ、セグメント化ユニット１３０が当該データ分類子を用いることを可能にする。磁気共鳴脳画像データ・セット内のデータ成分の分類は、C.A.Cocosco他による「A Fully Automatic and Robust Brain MRI Tissue Classification Method」、Medical Image Analysis、vol.７、ｐ．５１３-５２７、２００３年に記載されている。

システム１００のある実施例では、システム１００は、新たな容積画像データ・セットがデータ・ストレージ１０５に追加される場合、解剖学的構造情報に基づき、新たな容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する。新たな容積画像データがデータ・ストレージ１０５に追加される場合、共通の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有する標準クエリのセットは、新たな容積画像データ・セット内の共通の解剖学的構造を識別するために、容積画像データ・セットをセグメント化するために用いられる。

標準クエリのセットは、システム１００に格納される。新たな容積画像データ・セット内で識別された共通の解剖学的構造に関する情報、例えば共通の解剖学的構造に適用されたモデル・メッシュの頂点座標は、新たな容積画像データ・セットの参考情報に格納される。

システム１００のある実施例では、解剖学的構造情報は、解剖学的構造の特性に関する情報を更に有する。解剖学的構造の特性に関する情報は、解剖学的構造に伴う問題に関する情報、例えば骨ミネラル濃度、所謂Ｔスコアに関する情報であり、骨粗鬆症の重症度、又は解剖学的構造の大きさを決定するために用いられる。第２の決定ユニットは、決定した容積画像データ・サブセットに含まれる解剖学的構造の特性を計算する手段を有する。任意的に、決定した容積画像データ・セットの参考情報は、容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造の特性に関する情報を有する。

システム１００の実施例では、第１のクエリは、複数の容積画像データ・セット、例えば時間的に取得した心臓の容積画像データ・セットのシーケンスの集合を決定するために設計される。第２のクエリは、心臓の容積画像データ・セットのシーケンス、例えば心臓の駆出分の特性を決定するために設計される。システム１００は、異常な、例えば５５％より低い駆出分のシーケンスに含まれる、心臓を映像化する拡張末期の容積画像データ・サブセット、及び心臓を映像化する収束末期の容積画像データ・サブセットを検索する。

システムのある実施例では、検索ユニット１２５は、決定した容積画像データ・サブセットの特性を検索する。第２のクエリの解剖学的構造情報は、決定した容積画像データ・サブセットの特性を検索するリクエストを有する。特性は、例えば、決定した容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標、又は決定した容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造のデータ成分を記述するバイナリ・マスクである。検索した特性、例えば、決定した容積画像データ・セットに含まれる解剖学的構造に適用した三角形メッシュの頂点座標は、解剖学的構造の更なる分析のために用いられる。

当業者は、システム１００の幾つかの実施例を結合することが可能であることを理解するだろう。例えば、第２の決定ユニット１２２は、識別した解剖学的構造に関するクルーに対する容積画像データ・セットの参考情報を調べることが可能である。

参考情報が容積画像データ・セット内の解剖学的構造に適用される多角形メッシュの記述を有する場合、多角形メッシュの記述は、適用した多角形メッシュに基づき、容積画像データ・サブセットを決定するために用いられる。

参考情報が識別した解剖学的構造に関するクルーを有しない場合、第２の決定ユニット１２２は、解剖学的構造を識別するために、例えば容積画像データ・セット内の解剖学的構造に多角形メッシュを適用するために、セグメント化ユニット１３０に容積画像データをセグメント化させる。

図１Ｂは、クライアント−サーバー・アーキテクチャに基づくシステム１００の別の実施例のブロック図である。システム１００の本実施例では、第１のクエリ・ユニット１１１及び第２のクエリ・ユニット１１２を有するクライアント・ユニット１４０、並びにデータ・ストレージ１０５、第１の決定ユニット１２１、及び第２の決定ユニット１２２を有するサーバー・ユニット１５０、を更に有する。

第１のクエリ・ユニット１１２及び第２のクエリ・ユニットは、１つのクエリ・ユニット１１３として実施されてもよい。第１の第１の決定ユニット１２１及び第２の決定ユニット１２２は、１つの決定ユニット１２３として実施されてもよい。

クライアント・ユニット１４０及びサーバー・ユニット１５０の両方は、限定ではなくそれぞれＩ／Ｏコネクタ１４１及び１５１を介しＬＡＮ１４５のようなネットワークと接続される。クライアント・ユニット１４０は、クライアント部分の追加ユニット１１０−Ｃ、クライアント部分の検索ユニット１２５−Ｃ、クライアント部分の制御ユニット１６０−Ｃ、ユーザー・インターフェース１６５、クライアント・メモリー・ユニット１７０−Ｃ、及びクライアント・データ・バス１７５−Ｃ、を更に有する。

サーバー・ユニット１５０は、サーバー部分の追加ユニット１１０−Ｓ、サーバー部分の検索ユニット１２５−Ｓ、セグメント化ユニット１３０、サーバー部分の制御ユニット１６０−Ｓ、サーバー・メモリー・ユニット１７０−Ｓ、及びサーバー・データ・バス１７５−Ｓ、を更に有する。

当業者は、システム１００の他の実施例が可能であることを理解するだろう。特に、システムのユニットの見直し、及びそれらの機能の再分配が可能である。例えば、システム１００のある実施例では、セグメント化ユニット１３０の機能は、第２の決定ユニット１２２の機能と結合される。

システム１００の更なる実施例では、セグメント化ユニット１３０の代わりに複数のセグメント化ユニットが存在してよい。複数のセグメント化ユニットのうちの各セグメント化ユニットは、解剖学的構造を識別する異なるセグメント化方法を用いてよい。用いられるセグメント化方法は、第２のクエリに含まれるユーザー選択に基づいてよい。

システム１００のユニットは、プロセッサーを用いて実施されてよい。通常、これらの機能は、ソフトウェア・プログラムの制御下で実行される。実行中、通常、ソフトウェア・プログラムはＲＡＭのようなメモリーに読み込まれ、そしてそこから実行される。プログラムは、ＲＯＭ、ハード・ディスク、又は磁気及び／又は光記憶装置のようなバックグランドメモリーから読み込まれるか、又はインターネットのようなネットワークを介し読み込まれてよい。任意的に、特定用途集積回路は、記述された機能を提供する。

図２は、容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索する方法２００の実施例のフローチャートを示す。

方法２００は、ＵＩ段階２６５で開始し、ユーザー入力を受信する。

新たな容積画像データ・セットをデータ・ストレージに追加するユーザー入力を受信した後、方法２００は、追加段階２１０に進み、新たな容積画像データ・セットをデータ・ストレージに追加する。

追加段階２１０の後、方法はＵＩ段階２６５へ戻る。

容積画像データ・セットを検索するユーザー入力を受信した後、方法２１１は、第１のクエリ段階２１０に進み、容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットをデータ・ストレージから検索する第１のクエリを作る。

同時に、方法２００は、第２のクエリ段階２１２に進み、容積画像データ・サブセットの容積画像データ・セットを検索するための第２のクエリを作る。第２のクエリは、容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別するための解剖学的構造情報を有する。

第１のクエリ段階２１１の後、方法は、第１の決定段階２２１へ進み、第１のクエリに基づき容積画像データ・セットを決定する。

第１の決定段階２２１の後、方法は、制御段階２６０へ進み、方法２００のフローを制御する。

容積画像データ・セット内の解剖学的構造が識別される必要がある場合、方法は、セグメント化段階２３０へ進み、容積画像データ・セットをセグメント化し、解剖学的構造情報に基づき容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する。

セグメント化段階２３０の後、方法は、第２の決定段階２２２へ進み、第２のクエリに含まれる解剖学的構造情報を用い、容積画像データ・セット内で識別された解剖学的構造に基づき、容積画像データ・セットの容積画像データ・サブセットを決定する。

容積画像データ・セットがセグメント化される必要がない場合、方法は、制御段階２６０から第２の決定段階２２２へジャンプする。

第２の決定段階２２２の後、方法は、検索段階２２５へ進み、決定した容積画像データ・サブセットを検索する。

検索段階の後、方法はＵＩ段階２６５へ戻る。方法２００を終了するユーザー入力を受信した後、方法２００は終了する。

方法２００の段階の順序は、強制的ではない。当業者は、本発明の意図する概念から逸脱することなく、幾つかの段階の順序を変更し、又はスレッド・モデル、マルチ・プロセッサー・システム若しくは多重処理を用いて幾つかの段階を同時に実行してよい。任意的に、本発明の方法２００の２以上の段階は、１つの段階に統合されてよい。任意的に、本発明の方法２００の２以上の１つの段階は、複数の段階に分割されてよい。

図３は、システム１００を用いる画像取得装置３００の実施例を示す。画像取得装置３００は、システム１００と内部接続を介して接続された画像取得ユニット３１０、入力コネクタ３０１、及び出力コネクタ３０２を有する。

この構成は、有利なことに画像取得装置３００の機能を強化し、画像取得装置３００に、容積画像データ・サブセットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索するシステム１００の有利な機能を提供する。例えば、画像取得装置は、限定でなく、ＣＴシステム、Ｘ線システム、ＭＲＩシステム、ＵＳシステム、ＰＥＴシステム、ＳＰＥＣＴシステム、及びＮＭシステムを有する。

図４は、ワークステーション４００の実施例を図示する。ワークステーションは、システム・バス４０１を有する。プロセッサー４１０、メモリー４２０、ディスク入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ４３０、及びユーザー・インターフェース（ＵＩ）４４０は、システム・バス４０１と接続される。

ディスク・ストレージ４３１は、ディスク入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ４３０と結合される。キーボード４４１、マウス４４２、及びディスプレイ４４３は、ＵＩ４４０と結合される。本発明のシステム１００は、コンピューター・プログラムとして実施され、ディスク・ストレージ装置４３１に格納される。

ワークステーション４００は、プログラム及び入力データをメモリー４２０に読み込み、当該プログラムをプロセッサー４１０で実行する。ユーザーは、キーボード４４１及び／又はマウス４４２を用いてワークステーション４００に情報を入力できる。ワークステーションは、情報をディスプレイ装置４４３及び／又はディスク４３１に出力する。当業者は、従来知られているワークステーション４００の多くの他の実施例があること、及び本発明の実施例が本発明を説明する目的で説明されたものであり、本発明が特定の実施例に限定されると解釈されないことを理解するだろう。

留意すべき点は、以上に説明された実施例は、本発明を制限するものではないことである。当業者は、請求の範囲から逸脱することなく、多くの代替の実施例を考案できるだろう。請求項では、括弧内の如何なる参照符号も、請求項を制限すると見なされるべきではない。「有する」の表現は、請求項又は明細書に記載されていない構成要素又は段階の存在を排除するものではない。要素に付される単数表記の語は、当該要素の複数の存在を排除するものではない。

本発明は、複数の個別の要素を有するハードウェアにより、及び設定されたコンピューターにより実施され得る。複数の手段を列挙したシステムの請求項では、これら複数の装置は、ソフトウェア又はハードウェアの１つ及び同一の要素により実施され得る。第１、第２及び第３等の語の利用は、如何なる順序も示さない。これらの語は、名称として解釈されるべきである。

Claims (12)

1. 容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索するシステムであって、前記システムは：
   −前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る第１のクエリ・ユニット；
   −第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る第２のクエリ・ユニット；
   −前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する第１の決定ユニット；
   −前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する第２の決定ユニット；
   −形状モデルのメッシュを適用して前記容積画像データ・セット内の前記解剖学的構造を識別し、及び前記の識別した解剖学的構造を前記容積画像データ・セットからセグメント化するセグメント化ユニット；及び
   −前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する検索ユニット；を有するシステム。
2. 新たな容積画像データ・セットを前記データ・ストレージに追加する追加ユニット、を更に有する請求項１に記載のシステム。
3. 前記セグメント化ユニットは、前記解剖学的構造情報に基づき、前記容積画像データ・セットをセグメント化する、請求項１に記載のシステム。
4. 前記新たな容積画像データ・セットが前記データ・ストレージに追加される場合、前記解剖学的構造情報に基づき、前記新たな容積画像データ・セット内の前記解剖学的構造を識別する、請求項２に記載のシステム。
5. 前記第２の決定ユニットは、前記容積画像データ・セット内の前記解剖学的構造に適用される形状モデルに基づき、前記容積画像データ・サブセットを決定する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記解剖学的構造情報は、前記解剖学的構造の特性に関する情報を更に有する、請求項１に記載のシステム。
7. 前記検索ユニットは、前記決定した容積画像データ・サブセットの特性を検索する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記第１のクエリ・ユニット及び前記第２のクエリ・ユニットを有するクライアント・ユニット、並びに前記データ・ストレージ、前記第１の決定ユニット、及び前記第２の決定ユニットを有するサーバー・ユニット、を更に有する請求項１に記載のシステム。
9. 画像取得装置であって、請求項１に記載のシステムを有する画像取得装置。
10. ワークステーションであって、請求項１に記載のシステムを有するワークステーション。
11. 容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索する方法であって、前記方法は：
    −前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る第１のクエリ段階；
    −第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る第２のクエリ段階；
    −前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する第１の決定段階；
    −前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する第２の決定段階；
    −形状モデルのメッシュを適用して前記容積画像データ・セット内の前記解剖学的構造を識別し、及び前記の識別した解剖学的構造を前記容積画像データ・セットからセグメント化するセグメント化段階；及び
    −前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する検索段階；を有する方法。
12. コンピューター・プログラムであって、コンピューター装置により読み込まれ、容積画像データ・セットのデータ・ストレージに含まれる容積画像データ・サブセットを検索する命令を有し、前記コンピューター装置は処理ユニット及びメモリーを有し、前記コンピューター・プログラムは読み込まれた後に：
    −前記データ・ストレージから前記容積画像データ・サブセットを有する容積画像データ・セットを検索する第１のクエリを作る段階；
    −第２のクエリは前記容積画像データ・セット内の解剖学的構造を識別する解剖学的構造情報を有し、前記容積画像データ・セットから前記容積画像データ・サブセットを検索する前記第２のクエリを作る段階；
    −前記容積画像データ・セットを、前記第１のクエリに基づき決定する段階；
    −前記第２のクエリに含まれる前記解剖学的構造情報を用いて、前記容積画像データ・セット内で識別された前記解剖学的構造に基づき、前記容積画像データ・セットの前記容積画像データ・サブセットを決定する段階；
    −形状モデルのメッシュを適用して前記容積画像データ・セット内の前記解剖学的構造を識別し、及び前記の識別した解剖学的構造を前記容積画像データ・セットからセグメント化するセグメント化段階；及び
    −前記決定した容積画像データ・サブセットを検索する段階；
    を実行する機能を前記処理ユニットに提供する、コンピューター・プログラム。
    

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