JP6355766B2 - 医用イメージングのための骨セグメンテーションにおけるユーザ誘導される形状モーフィング - Google Patents
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Description
本願特許文献は、米国法律第35号第119条(e)の規定により、2014年7月3日に出願された米国特許仮出願第62/020,636号の出願日の利益を主張するものであり、その記載内容は、参照により本願の開示内容に含まれるものとする。
本発明は一般的には、医用イメージング分野に属し、より具体的には、医用イメージングにおける骨セグメンテーションに関する。
人口の高齢化および医療技術の進歩の双方により、整形外科手術の数が急速に増加している。2回目以降の再手術のうち、腰および膝から拡大した関節置換術が比較的若い志願者になされる割合が増加している。
初めに、以下記載している有利な実施形態は、医用イメージングにおけるユーザ誘導される骨セグメンテーションのための方法、システム、命令およびコンピュータ可読媒体を含む。半自動的なアプローチを使用する。ユーザは、骨の画像上において複数のランドマークを標識する。プロセッサが、画像上のユーザ入力されたランドマークに、骨のモデル上の同一のランドマークをモーフィングすることにより、変換が得られる。この変換はその後、骨を大まかにセグメンテーションするためにモデルに適用される。ユーザはこの得られた当てはめを編集することができ、その後にプロセッサは、たとえば骨モデルをスキャンデータに当てはめたり、他の骨とのいかなるオーバーラップも回避するため、この編集された当てはめを高精度化する。このようなユーザ誘導されるセグメンテーションにより、完全自動のアプローチのための分類子を訓練するために多くのサンプルを使用する必要性を回避し、かつ、手動のアプローチにおける単調な輪郭描出を回避することもできる。
各構成要素および図面は、必ずしも実寸の比率通りではなく、本発明の基本的構成の説明に主眼を置いている。さらに、図面中において同様の符号は、複数の異なる観察面全てにおいて、対応する部分を示している。
ユーザ誘導される形状モーフィングと、自動的な最適化とが、骨を効率的にセグメンテーションする。自動セグメンテーションにより達成される高い精度と高い速度とを維持しながら、最低量のユーザ入力を用いて訓練データと機械学習とから得られる従来の知識と、効率的な骨セグメンテーションを置き換えることができる。
E(L)=ΣNDp(Lp)+ΣVp,q(Lp,Lq) (2)
同式中、Dp(Lp) の総和はボリュームPの構成要素の総和であり、ΣVp,q(Lp,Lq) の総和は、隣り合ったボクセルNの対の集合の構成要素p,qの総和であり、L = {Lp | p ∈ P} はボリュームPの2値ラベル(Lp ∈ {0, 1})であり、Dp(Lp) は単一要素のデータ項であり、これは、
Dp (Lp)= Lp (1 - g(M(p))) + (1 - Lp)g(M(p)) (3)
として定義される。M(p) は、ボクセルpから境界変形後のセグメンテーションの境界までの正負符号付きの最短距離である。pがセグメンテーション内(前景)に位置する場合、M(p) > 0 となり、pがセグメンテーション外(背景)に位置する場合、M(p) < 0 となり、pがセグメンテーション境界上に位置する場合、M(p)=0 となる。Mは、先行のセグメンテーションの信頼性マップとして見ることができる。M(p) が大きいほど(または小さいほど)、pを前景に(または背景に)分類すべきとする尤度が高くなる。ボクセルpがセグメンテーション境界に接近する場合(M(p)≒0)、ラベル Lp の不確かさは高くなり、セグメンテーション高精度化により更新すべきとする尤度が高くなる。g(.) は、距離を信頼性にマッピングする任意の関数であり、たとえば、
g(x)=1/(1 + e-x/τ) (4)
として定義されるシグモイド関数等である。ここでτは、先行のセグメンテーション結果の不確かさの範囲を制御するパラメータ(たとえば3〜5mm)である。数式2では、Nは隣り合ったボクセルの全ての対の集合であり、Vp, q は、対ごとの相互作用項であり、以下の通りである:
Vp,q =λe-((Ip-Iq)squared/2σsquared)δ(Lp ≠ Lq) (5)
ここで、δ(.) はクロネッカーのデルタ関数であり、以下の通りである:
Ip ≠ Iq である場合、δ(Lp ≠ Lq) = 1 であり、Ip = Iq である場合には0である。
さらに、λは正則化パラメータであり、σはコントラスト係数である。任意の値を使用することができ、たとえばλについては1〜2を、σについては30〜175を使用することができる。Ip および Iq は、ボクセルpおよびqの各強度を示す。対ごとの項により、同様の強度を有する隣り合ったボクセルに同一のラベルを割り当てることが容易になる。
E(LA,LB)= E(LA)+ E(LB) =ΣDA(p)(LA(p))+ΣVA(p,q)(LA(p), LA(q)) + ΣDB(p)(LB(p))+ ΣVB(p,q)(LB(p), LB(q)) (6)
ここで、Dの総和はボリュームPに含まれるボクセルの総和であり、Vの総和は集合Nに含まれるボクセルの総和であり、全ての記号は、数式2と同一の意味を有する。数式6は、セグメンテーションにおいて数式2を使用した上でさらに、別個に適用される。数式6は共同的再セグメンテーションのために使用されるので、Mは、高精度化後のセグメンテーション結果に基づくこととなる。数式6において示されているように、E(LA,LB) の最小化は E(LA) の最小化と E(LB) とに別々に分解することができる。というのも、数式6のエネルギー関数においては、LA と LB との間に相互作用項が存在しないからである。骨AおよびBは本質的には、別個にセグメンテーションされる。
E~(LA, LB) = E(LA, LB)+ ΣW(LA(p),LB(p)) (7)
を追加することにより、数式6のエネルギー関数に組み込まれる。ここで、LA(p) = LB(p)=1 である場合、W(LA(p),LB(p))= +∞ となり、そうでない場合には0となる。
Claims (14)
- 医用イメージングにおけるユーザ誘導される骨セグメンテーション方法であって、
骨を含む患者のボリュームを表現する医用スキャンデータを受け取るステップ(120)と、
前記医用スキャンデータから、前記ボリュームの1つまたは複数の画像をディスプレイ上に生成するステップ(122)と、
前記1つまたは複数の画像上の、骨のモデルにおける予め決められたランドマーク点に対応する、前記ボリュームにおいて3次元で分布する位置に対応する複数の各ランドマーク点の複数の各ユーザ選択を受け取るステップ(126)と、
プロセッサによって、前記各ユーザ選択を介して特定された複数のランドマーク点を、前記骨のモデルにおける対応する前記予め決められたランドマーク点への当てはめにより、前記ボリュームにおける当該骨の姿勢を推定するステップ(128)と、
前記当てはめに依存する前記骨の前記モデルを、前記プロセッサによって変換するステップ(130)と、
前記プロセッサによって、変換された前記モデルを用いて、前記ボリュームから前記骨をセグメンテーションするステップ(132)と
を有することを特徴とするユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記医用スキャンデータを受け取るステップ(120)は、前記骨と他の組織とを含む前記ボリュームを表現する当該医用スキャンデータを受け取ること(120)を含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記1つまたは複数の画像を生成するステップ(122)は、多断面再構成を生成すること(122)を含み、
前記ユーザ選択を受け取るステップ(126)は、前記多断面再構成の画像上の点の選択を受け取ること(126)を含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記生成するステップ(122)は、前記ボリュームのレンダリングと、前記モデルのレンダリングとを生成すること(122)を含み、
前記ユーザ選択を受け取るステップ(126)は、前記モデルのレンダリング上の強調された対応する点を、前記ボリュームのレンダリング上に示された前記骨と連結することを含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記推定するステップ(128)は、前記各ユーザ選択を介して特定された複数のランドマーク点と、前記予め決められたランドマーク点との間の差を最小化することを含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記推定するステップ(128)は、前記予め決まった対応するランドマーク点から前記複数の点への変換を算出することを含み、
前記変換するステップ(130)は、前記変換を前記モデルに適用することを含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記変換するステップ(130)は、前記予め決まった対応するランドマーク点以外の位置を含めて前記モデルを非剛性で並進、回転および/またはスケーリングすることを含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記セグメンテーションするステップ(132)は、変換された前記モデル上または当該変換されたモデル内における、前記ボリュームの前記骨の位置を識別することを含む、
請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記ユーザ誘導される骨セグメンテーション方法はさらに、
前記ボリュームからセグメンテーションされ、前記ボリュームの他の部分を含まない前記骨を示す画像を出力するステップ(140)
を有する、請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記ユーザ誘導される骨セグメンテーション方法はさらに、
ユーザ入力から、前記セグメンテーション(132)を編集するステップ(134)
を有する、請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記ユーザ誘導される骨セグメンテーション方法はさらに、
グラフベースのエネルギー関数を用いて前記セグメンテーション(132)を高精度化するステップ(136)
を有する、請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 前記ユーザ誘導される骨セグメンテーション方法はさらに、
前記骨の前記セグメンテーション(132)と他の骨のセグメンテーション(132)とのオーバーラップを識別するステップ(138)と、
前記オーバーラップを補正するステップと
を有する、請求項1記載のユーザ誘導される骨セグメンテーション方法。 - 実行された場合、医用イメージングにおけるユーザ誘導される骨セグメンテーション方法の実施を少なくとも1つのプロセッサにさせる実行可能な命令を含むように符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記ユーザ誘導される骨セグメンテーション方法は、
患者のボリュームの画像内におけるユーザが特定する複数の点の選択を受け取るステップ(126)であって、前記ユーザが特定する点とは、骨形状のモデル内における予め決められたランドマークに対する、ユーザ入力による骨のランドマークである、ステップ(126)と、
プロセッサにより、前記骨形状の予め決まったランドマークを、患者のボリュームの画像上にある骨のユーザ入力されたランドマークにモーフィング(128)することにより、非剛性の空間的変換を提供するステップと、
前記プロセッサにより、前記非剛性の空間的変換を用いて、前記骨形状を変換するステップ(130)と、
前記プロセッサによって、変換された前記骨形状を用いて、前記ボリュームから前記骨をセグメンテーションするステップ(132)と、
前記セグメンテーションするステップ(132)により得られたセグメンテーションを用いて、前記骨の画像を生成するステップ(140)と
を有することを特徴とする、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - モーフィング(128)は、前記非剛性の変換が3次元の空間的変換となるように3次元のモーフィングを含む、
請求項13記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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