JP6762305B2 - 解剖学的構造の有限要素モデリング - Google Patents

Description

本発明は、解剖学的構造の有限要素モデルを生成するためのシステム及び方法に関する。本発明は更に、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するためのシステム及び方法に関する。本発明は更に、有限要素モデルの生成における使用のための関連データに関する。本発明は更に、関連するシステムを有するワークステーション及び画像機器、及びプロセッサシステムに関連する方法を実行させるための命令を有するコンピュータプログラム製品に関する。

有限要素（ＦＥ）法は、構造のようなドメインを支配する数学的な差分方程式の解を近似するための数値的方法である。例えば、該差分方程式は、構造における物理的又は化学的な現象を記載するものであっても良い。ＦＥモデリングは、ＦＥ法に基づく構造のモデリングであり、例えば構造における物理的な状態における変化に対する、該構造の応答を解析するために用いられ得る。一例は、力学的な負荷の下で構造の変形及び力学的な応力を解析するための、該構造のＦＥモデリングである。ＦＥモデリングは、種々の分野において用途を持ち得る。例えば、医学分野においては、ＦＥモデリングは、患者の３Ｄ画像に示される解剖学的構造を解析するために、医師にとって関心のあるものであり得る。斯かるＦＥモデリングは、例えば診断又は手術計画において、医師を支援し得る。

ＦＥモデリングにおいて用いられるＦＥ法において、複雑な差分方程式の解は、多くの線形方程式を含む近似を用いることにより簡略化され得る。このことは、多くの小さな曲線による円の近似に似たものであり得る。線、面又は空間であり得る問題の構造は、サブドメイン又は有限要素の集合に分割され得（面又は空間については、該サブドメインの集合は「メッシュ」と呼ばれ得る）、構造に対するグローバルな解は、これらサブドメインのそれぞれについての解を算出することにより、算出され得る。

ＦＥ法の実用的な問題は、有限要素の数に応じて解の精度が増大し得るが、グローバルな解を解くために必要とされる計算能力及びそれ故時間又は費用が、それに応じて増大し得る点である。実用的な手法は、最も関心のある領域においては細かい粒度のサブドメインを持ち、あまり関心のない領域においては粗い粒度とすることであり得る。それ故、何らかの問題に対して重要な領域、又は数学的な解が急速に変化する領域は、細かい粒度で算出され、周囲の領域は粗い粒度で算出され得る。

解剖学的構造のＦＥモデリングに関しては、解剖学的構造のＦＥモデルを生成するための現在の手法はしばしば、解剖学的構造の複雑な特性に鑑み、ＦＥモデルにおける最適なメッシュを生成するための複数の反復及び修正を含む。それ故、複雑さは例えば、幾何的な特性又は境界条件に由来し得る。更に、ユーザはしばしば、ＦＥモデルにおける所望のメッシュを得るための要件を手動で評価することを要求され、誤り及び／又は正確さの欠如に導き易いものとなり得る。

所望のメッシュを持つ解剖学的構造のＦＥモデルを生成するための、改善されたシステム又は方法を得ることが、有利となり得る。

この問題に好適に対処するため、本発明の第１の態様は、解剖学的構造の有限要素モデルを、前記解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて生成するためのシステムであって、前記システムは、
ｉ）前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータと、
ii）所定の解剖学的な対象領域を表す前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データと、
を受信するよう構成された入力インタフェースと、
前記セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、前記セグメンテーションモデルを前記医療画像における前記解剖学的構造にフィッティングし、それにより前記解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、前記所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するよう構成された、セグメンテーションサブシステムと、
前記フィッティングされたモデル及び前記関連データに基づいて、有限要素モデルを生成するよう構成され、前記生成は、前記メッシュ特性に従って前記有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、前記有限要素モデル部分は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する、有限要素モデル生成サブシステムと、
を有するシステムを提供する。

本発明の更なる態様は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するためのシステムであって、前記システムは、
前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータを取得するよう構成された、入力インタフェースと、
前記セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するよう構成された識別サブシステムであって、前記所定の解剖学的な対象領域は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものである、識別サブシステムと、
前記所定の解剖学的な対象領域を表す、前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、前記メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するよう構成された、関連サブシステムと、
を有するシステムを提供する。

以上の手法は、解剖学的構造の基準形状を表すセグメンテーションモデルを用いて、解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータを受信することを含む。セグメンテーションモデルは、例えば統計的な形状解析方法を用いて、幾つかの個々における解剖学的構造の形状の平均に基づいて生成されたものであっても良い。しかしながら、セグメンテーションモデルは、他の方法を用いて、例えばMedical Atlasのデータのような他の情報源から、得られたものであっても良い。セグメンテーションモデルの一例は、メッシュモデルのような表面ベースのモデルである。他の例は、アトラス（atlas）ベースのセグメンテーションにおいて用いられるもののような、空間患者モデルである。

以上の手法は更に、セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するよう構成された識別サブシステムを含み、該所定の解剖学的な対象領域は、該所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものである。該所定の解剖学的な対象領域の特定は例えば、該所定の対象領域の幾何学的な座標、解剖学的な特性、又はその他の独特な特性に基づいて実行されても良い。該識別サブシステムは例えば、該所定の対象領域の特性を識別する、予め生成されたリスト又はルックアップテーブルを用いても良い。メッシュ特性は、有限要素モデルの有限要素モデル部分のメッシュ要件に基づいて選択されても良い。例えば、以前のシミュレーションが、特定の部分における必要とされるメッシュ解像度についての情報を予め提供していても良い。

更に、関連サブシステムは、所定の解剖学的な対象領域を表す、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するよう構成される。例えば、モデルデータが、セグメンテーションモデルの異なるセグメンテーションモデル部分を識別するラベルを有する場合には、関連データは、該所定の解剖学的な対象領域を表すセグメンテーションモデル部分に対応するラベルを有するか又は斯かるラベルを参照して、これによりメッシュ特性を当該セグメンテーションモデル部分に関連付けても良い。

セグメンテーションサブシステムは、セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、セグメンテーションモデルを前記医療画像における解剖学的構造にフィッティングし、それにより解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するよう構成される。例えば、セグメンテーションモデルは、変形可能なモデルであっても良く、該フィッティングされたモデルは、変形可能なモデルを対象者の医療画像に適用することにより取得されても良い。他の例としては、セグメンテーションモデルが、空間患者モデルである場合に、該モデルが、非剛体登録を用いて医療画像へとモーフィング（morph）されても良い。

セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用する場合には、該セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分は、例えば同一の又は類似する解剖学的領域を表す、医療画像における対応する解剖学的な対象領域にフィッティングされても良いことに、留意されたい。従って、セグメンテーションモデルを医療画像に適用することにより、該医療画像における解剖学的な対象領域が識別され得る。更に、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分にメッシュ特性を関連付けることにより、関連データが、暗黙的に又は本質的に、フィッティングされたモデルにメッシュ特性を関連付け得る。例えば、関連データが、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を識別するラベルを参照する場合には、同じラベルがフィッティングされたモデルに存在しても良い。斯くして関連データは更に、セグメンテーションモデル及びフィッティングされたモデルの一方又は両方に、メッシュ特性を関連付け得る。

医療画像は、例えば空間画像であっても良いし、又は画像のスライスの積層から構成されても良く、コンピュータ断層撮影（Computed Tomography、ＣＴ）及び核磁気共鳴映像法（Magnetic Resonance Imaging、ＭＲＩ）のような種々の撮像様式により得られても良い。

更に、前記フィッティングされたモデルと、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データと、に基づいて、有限要素モデルを生成するよう構成され、該セグメンテーションモデル部分は、所定の解剖学的な対象領域を表す、有限要素モデル生成サブシステムが提供される。ここで、該生成は、所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有する。有限要素モデルの有限要素モデル部分は、同一の又は類似する解剖学的領域を表し得るという点において、所定の解剖学的な対象領域に対応することに、留意されたい。メッシュ特性は例えば、所望のメッシュ解像度を定義しても良い。所望のメッシュ解像度に基づいて、該所望のメッシュ解像度を得るよう、有限要素モデルの有限要素モデル部分がメッシュ化されても良い。有限要素モデル生成サブシステムは、Abaqus又はANSYSのような市販のソフトウェアにおいて利用されるもののような既知の手法に基づいても良い。メッシュ生成のためには、Fortuneのアルゴリズム又はRuppertのアルゴリズムに基づく方法のような、種々の既知の方法が用いられても良い。

ここで、「メッシュ」なる語は、ＥＦモデリングの分野においては良く知られており、面全体又は空間全体をカバーする線によって接続されたノードの集合を指す。表面メッシュについては、構成有限要素は表面でもあり得、空間メッシュについては、構成有限要素は空間でもあり得る。「有限要素」なる語は、メッシュを形成することにより生成される境界付けられた形状を指す。

解剖学的構造のＦＥモデリングに関して、現在の手法は、用いられるべきメッシュを手動で定義し、それ故正確さと計算要件との適切なバランスを得るためにユーザの技量を用いるか、又は自動手法を用いるか、を含む。ＦＥメッシュの手動の定義を含む手法は一般に、時間を消費するものであり、しばしば複数回の繰り返しを必要とし、適切な解に到達するためには、それぞれの繰り返しがメッシュをテストするために長い計算時間を必要とする。また、適切な解に到達するためには、必要とされるメッシュの粒度を手動で評価することは困難であり得るため、ユーザは「安全側となる」ように、過度に細かいメッシュを用いてしまう傾向があり得る。このことは適切な数学的な解を生成し得るが、より多くの処理能力を必要としてしまい、それ故必要以上に時間又は費用を費やしてしまう。現在利用可能な自動手法は単に、解決すべき問題に重要なものではないかもしれない、曲率のような幾何学的様相を考慮する。それ故、利用可能な自動手法に後続したユーザによるメッシュの手動の評価及び繰り返しが、しばしば不可避である。

本発明の洞察に基づけば、ＦＥモデリングは、例えば医療画像における解剖学的構造の位置及び基礎形状を示すため、セグメンテーションモデルに基づくものとなり得る。ＦＥモデリングはこのとき、以前に存在したＥＦメッシュ等を適切に形状付けるため、開始点として、例えば基礎ＦＥメッシュとして、セグメンテーションモデルを用い得る。メッシュ特性が例えば解剖学的領域の特定の物質タイプを反映するよう選択され得るという点において、所望のメッシュ特性はしばしば特定の解剖学的領域に関連する。メッシュ特性をセグメンテーションモデルの対応するセグメンテーションモデル部分に関連付けることにより、ＦＥモデリングは、該セグメンテーションモデル及びそれに関連するメッシュ特性から直接に、特定のメッシュ特性を持つ所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデル部分を持つＦＥモデルを生成し得る。それ故、セグメンテーションモデルにおいては所望のメッシュ特性がセグメンテーションモデルに既に関連付けられているため、ＦＥモデリングの間にユーザが所望のメッシュ特性を規定する必要はない。単なるＦＥモデルの幾何学的な特性に基づく自動メッシュ生成に比べて、該システムは、解剖学的に特定の知識がＦＥモデリングにおいて用いられることを可能とする。本発明の態様は有利にも、ＦＥモデルの最適なメッシュ化を生成するため、ＦＥモデルにおいて又はメッシュにおいて、より少ない回数の繰り返し及び修正しか伴わない、ＦＥモデルの効率の良い生成に帰着し得る。更に、メッシュ／モデルを修正／訂正する際におけるユーザによる誤りが、最小化され得る。加えて、「安全側となる」ように過度に細かいメッシュを用いてしまうユーザの傾向が、回避され得る。

任意に、メッシュ特性は、（ｉ）所定の解剖学的な対象領域の物質タイプ、（ii）所定の解剖学的な対象領域における医学的及び／又は生物学的状態、（iii）所定の解剖学的な対象領域における力学的な境界条件、及び（iv）所定の解剖学的な対象領域の解剖学的形状、のうち少なくとも１つに基づいて選択される。例えば、空洞をモデリングする場合には、計算流体力学（ＣＦＤ）シミュレーションのための壁部において、より高いメッシュ解像度が用いられても良い。他の例においては、例えば空洞における血流シミュレーションのための流体−固体相互作用（ＦＳＩ）シミュレーションにおいて、固体−流体境界において固体部分と流体部分とが頂点及びメッシュトポロジを共有しても良い。種々のシミュレーション条件に基づくメッシュ特性の斯かる選択は有利にも、有限要素モデルを生成する際に、種々の先行する知識／情報を考慮に入れることを可能とし得る。

任意に、メッシュ特性は、（ｉ）メッシュ解像度及び（ii）要素タイプのうちの一方である。メッシュ解像度は、ＦＥモデリングにおいて特に重要なものであるが、要素タイプも重要である。要素タイプの例は、四面体一次要素及び四面体二次要素、六面体又は膜要素を含む。このことは有利にも、頑強さとシミュレーションの計算費用との間の最適なバランスを得ることを可能とし得る。例えば、四面体二次要素は非常に堅固であり得るが、計算的な費用が高く、それ故これらのタイプの要素は、解剖学的な特定の知識に基づいてＦＥモデルにおける特定の領域において選択されても良い。

任意に、セグメンテーションモデルは、メッシュモデルであり、これにより、フィッティングされたモデルとしてメッシュモデルを取得し、有限要素モデル生成サブシステムは、前記フィッティングされたメッシュモデルを前記関連データに基づいて更にメッシュ化することにより、有限要素モデルを生成するよう構成される。斯くして、フィッティングされたモデルは、後続するＦＥモデルリングのための基本モデルとして用いられることができる。有限要素モデルの有限要素モデル部分において所望のメッシュ特性を得るため、メッシュピローイング（pillowing）ノードセットの再配置又はメッシュ変形のようなメッシュ修正方法が用いられても良い。

任意に、セグメンテーションモデルは形状モデルである。形状モデルは斯くして、後続するＦＥモデルリングのための基本幾何モデルとして用いられることができる。形状モデルは、解剖学的構造のセグメント化のための堅固なツールとして、統計形状モデリング法を用いて得られても良い。

任意に、関連データは、モデルデータのためのメタデータとして生成されるか、又はモデルデータに符号化される。関連データをモデルデータに符号化することにより、関連データが該モデルデータと明示的に結合される。斯くして、モデルデータのいずれの送信、保存等もが、関連データが送信、保存等されることにも帰着する。

任意に、（ｉ）モデルデータは、セグメンテーションモデルの異なる解剖学的領域を識別するラベルを有し、（ii）関連データは、所定の解剖学的な対象領域に対応するラベルを有するか又は該ラベルを参照するよう生成される。解剖学的領域は、モデルデータ内で頻繁にラベリングされる。斯かるラベリングは、対応するラベルに基づく解剖学的な対象領域の識別及びメッシュ化において用いられされる。

任意に、セグメンテーションモデルは心臓モデルである。このことは、複雑な解剖学的構造の一例である、心臓のモデリングを可能とし得る。この場合には、対象領域は例えば、左心室、右心室、左心房又は右心房であっても良い。提案される方法及びシステムを用いた心臓の解析は、例えば心臓疾患の診断戦略又は心臓修復のための手術戦略において、医師を支援し得る。

本発明の更なる態様は、以上に説明されたシステムの一方又は両方を有する、ワークステーション又は画像機器を提供する。

本発明の更なる態様は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成に用いられるための関連データであって、前記関連データは、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付け、前記セグメンテーションモデルは、所定の解剖学的な対象領域を表し、前記セグメンテーションモデルは、前記解剖学的構造の基準形状を表し、前記メッシュ特性は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分のメッシュ化において望ましいものである関連データを提供する。

任意に、モデルデータは、解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義し、該セグメンテーションモデルは、解剖学的構造の基準形状を表し、該モデルデータは、関連データを有する。斯くして関連データは、例えばヘッダにおいて、又は所定の対象領域に割り当てられた１つ以上の特性として、該モデルデータに符号化され得る。

本発明の更なる態様は、解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて前記解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための方法であって、前記方法は、
ｉ）前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義する、モデルデータと、
ii）所定の解剖学的な対象領域を表す前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データと、
を受信するステップと、
前記セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、前記セグメンテーションモデルを前記医療画像における前記解剖学的構造にフィッティングし、それにより前記解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、前記所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するステップと、
前記フィッティングされたモデル及び前記関連データに基づいて、有限要素モデルを生成するステップであって、前記生成は、前記メッシュ特性に従って前記有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、前記有限要素モデル部分は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応するステップと、
を有する方法を提供する。

本発明の更なる態様は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための方法であって、前記方法は、
前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータを取得するステップと、
前記セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するステップであって、前記所定の解剖学的な対象領域は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものであるステップと、
前記所定の解剖学的な対象領域を表す、前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、前記メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するステップと、
を有する方法を提供する。

本発明の更なる態様においては、プロセッサシステムに以上に説明された方法の一方又は両方を実行させるための命令を有するコンピュータプログラム製品が提供される。

上述の実施例、実装及び／又は態様の２つ以上が、有用と考えられるいずれかの態様で組み合わせられ得ることは、当業者には理解されるであろう。

説明された該システムの変更及び変形に対応する、画像機器、ワークステーション、方法及び／又はコンピュータプログラム製品の変更及び変形は、本明細に基づいて当業者によって実行されることができる。

本発明は、独立請求項において定義される。有利な実施例が、従属請求項において定義される。

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施例を参照しながら説明され明らかとなるであろう。

解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための第１のシステムと、解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための第２のシステムと、を示す。 解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための第１の方法と、解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための第２の方法と、を示す。 解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づく、解剖学的構造の有限要素モデルの生成を模式的に示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 ２次元の解剖学的構造における解剖学的な対象領域のメッシュ化の一例を示す。 解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のためのモデルデータ及び符号化された関連データの模式的な表現を示す。 解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための方法、及び／又は解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための方法を、プロセッサシステムに実行させるための命令を有する、コンピュータプログラム製品の模式的な表現を示す。

図１は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための第１のシステム１００を示す。図１は更に、解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための第２のシステム１５０を示す。

第１のシステム１００は、解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータ０１２を取得するよう構成された、入力インタフェース１１０を有しても良く、ここで該セグメンテーションモデルは、解剖学的構造の基準形状を表す。該モデルデータは、例えばデータベース０１０から取得されても良い。

第１のシステム１００は更に、セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するよう構成された識別サブシステム１２０を有しても良く、ここで該所定の解剖学的な対象領域は、該所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものである。この目的のため、識別サブシステム１２０は、入力インタフェースからモデルデータ０１２を取得しても良く、セグメンテーションモデルにおける所定の解剖学的な領域を識別する識別データ０１４を出力しても良い。

第１のシステム１００は更に、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するよう構成された、関連サブシステム１３０を有しても良く、該セグメンテーションモデル部分は、所定の解剖学的な対象領域を表すものである。この目的のため、関連サブシステム１３０は、識別データ０１４を利用しても良い。

第２のシステム１５０は、解剖学的構造の基準形状を表す、該解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義する、モデルデータと、所定の解剖学的な対象領域を表す前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける、関連データと、を受信するよう構成された、入力インタフェース１６０を有しても良い。モデルデータ０１２及び関連データ０１６は、同一のデータベースから受信されても良いし、又は、図１に示されるように異なるデータベース０１０、０１５から受信されても良い。データベース０１０、０１５の形態に依存して、入力インタフェース１６０は、外部メモリ又は記憶インタフェース、ローカル又はワイドエリアネットワークへのネットワークインタフェース、等のような、いずれの適切な形をとっても良い。とりわけ、データベース０１０、０１５は病院情報システム（ＨＩＳ）の一部であっても良く、入力インタフェース１６０はＨＩＳへのインタフェースであっても良い。データベース０１０、０１５は、内部データベースであっても良いことに留意されたい。従って、モデルデータ０１２及び／又は関連データ０１６は、内部的にアクセスされても良い。

第２のシステム１５０は更に、セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、セグメンテーションモデルを医療画像における解剖学的構造にフィッティングし、それにより解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得する、セグメンテーションサブシステム１７０を有しても良い。該セグメンテーションモデルは、何人かの個人を通じた解剖学的構造の形状の平均に基づいて生成されたものであっても良い。該セグメンテーションモデルは、他の方法を用いて医療アトラスデータのような他の供給源から得られたものであっても良い。図１に示されるように、セグメンテーションサブシステム１７０は、例えばフィッティングされたモデルデータ０２４の形で、フィッティングされたデータを出力しても良い。

第２のシステム１５０は更に、フィッティングされたモデル及び関連データ０１６に基づいて、有限要素モデルを生成するよう構成された、有限要素モデル生成サブシステム１８０を有しても良い。この目的のため、有限要素モデル生成サブシステム１８０は、セグメンテーションサブシステム１７０から、フィッティングされたモデルデータ０２４を受信しても良い。有限要素モデルの生成において、有限要素モデル生成サブシステム１８０はこのとき、メッシュ特性に従って有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化しても良く、ここで該有限要素モデル部分は、所定の解剖学的な対象領域に対応する。

メッシュ特性の例は、メッシュ解像度又は要素タイプを含んでも良いことに、留意されたい。要素タイプの例は、四面体一次要素及び四面体二次要素、六面体又は膜要素を含む。

セグメンテーションモデルは、例えば統計形状解析法を用いて、何人かの個人の解剖学的構造の形状の平均に基づいて生成されたものであっても良い。しかしながら、セグメンテーションモデルは、他の方法を用いて例えば医療アトラスデータのような他の供給源から得られたものであっても良い。

所定の対象領域の識別は、セグメンテーションモデルにおける該所定の対象領域の幾何学的な座標、解剖学的な特性、又はその他の独特な特性に基づいて実行されても良い。識別サブシステムは例えば、セグメンテーションモデルにおける該所定の対象領域の特性を識別する、予め生成されたリスト又はルックアップテーブルを用いても良い。メッシュ特性は、所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ要件に基づいて選択されても良い。例えば、以前のシミュレーションが、特定の領域における必要とされるメッシュ解像度についての情報を予め提供していても良い。

図２は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データ０１６を生成するための第１の方法２００を示す。図２は更に、解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データ０１６に基づいて解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための第２の方法２５０を示す。

第１の方法２００は、解剖学的構造の基準形状を表す、該解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータ−１２を取得するステップ２１０を有しても良い。

第１の方法２００は更に、セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するステップ２２０を有しても良く、ここで該所定の解剖学的な対象領域は、該所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定される。

第１の方法２００は更に、該所定の解剖学的な対象領域を表す、セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、該メッシュ特性に関連付ける関連データ０１６を生成するステップ２３０を有しても良い。

第２の方法２５０は、解剖学的構造の基準形状を表す、該解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータ０１２を受信するステップ２６０Ａを有しても良い。第２の方法２５０は更に、該所定の解剖学的な対象領域を表す該セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データ０１６を受信するステップ２６０Ｂを有しても良い。

第２の方法２５０は更に、セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、該セグメンテーションモデルを該医療画像における解剖学的構造にフィッティングし、それにより解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するステップ２７０を有しても良い。

第２の方法２５０は更に、フィッティングされたモデル及び関連データ０１６に基づいて、有限要素モデルを生成するステップ２８０であって、該生成は、前記メッシュ特性に従って該有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、該有限要素モデル部分は、該所定の解剖学的な対象領域に対応するステップ２８０を有しても良い。

図３は、関連データを生成するための図２の第１の方法の例、及び解剖学的構造３３０の有限要素モデル３５０を生成するための図２の第２の方法の例を、模式的に示す。本例においては、解剖学的構造３３０をセグメント化するためのセグメンテーションモデル３１０を定義する第１のモデルデータが取得されても良い。図３の例においては、セグメンテーションモデル３１０が、立方体として模式的に示され、所定の解剖学的な対象領域を表すセグメンテーションモデル３１０のセグメンテーションモデル部分３１５が、弧状の領域として模式的に示される。実際には、所定の解剖学的な対象領域は、例えば材料タイプ、医学的及び／又は生物学的状態、力学的な境界又は解剖学的な形状といった、対象となる特性を持ついずれの解剖学的な領域であっても良いことは、理解されるであろう。同様に、セグメンテーションモデル３１０は、例えば心臓モデル又は大腿部のような整形外科的特徴を表すモデルといった、種々のレベルの解剖学的な複雑度を持つ、いずれの解剖学的構造のモデルであっても良い。所定の解剖学的な対象領域は、この後に識別されても良い。セグメンテーションモデル３１０のセグメンテーションモデル部分３１５をメッシュ特性に関連付ける関連データが生成されても良く、ここで該セグメンテーションモデル部分３１５は、所定の解剖学的な対象領域を表す。例えば、該セグメンテーションモデルがラベル付けされたモデルであり、即ちモデルデータが種々の解剖学的領域についてラベルを有している場合には、該関連データは、例えばラベル「Ａ」のような、セグメンテーションモデル部分３１５のラベルを有するか又は斯かるラベルを参照するよう生成されても良い。

セグメンテーションモデル３１０が、対象者の医療画像３２０に適用されても良く、それによりセグメンテーションモデル３１０を医療画像３２０における解剖学的構造３３０にフィッティングし、それにより解剖学的構造３３０のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル３４０であって、前記所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分３４５を有する、フィッティングされたモデル３４０を取得しても良い。図３に示されるように、該フィッティングされたモデルは、解剖学的な構造を好適にフィッティングする。

一般的に、セグメンテーションモデル３１０を対象者の医療画像３２０に適用し、セグメンテーションモデル３１０を医療画像３２０における解剖学的構造３３０にフィッティングする際に、セグメンテーションモデル３１０のセグメンテーションモデル部分３１５が、医療画像３２０における所定の解剖学的な対象領域３３５フィッティングされ、これにより、該所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分３４５を有するフィッティングされたモデル３４０を取得しても良いことに、留意されたい。

また、一般的に、セグメンテーションモデル３１０を対象者の医療画像３２０に適用し、セグメンテーションモデル３１０を医療画像３２０における解剖学的構造３３０にフィッティングする際に、関連データが、フィッティングされたモデル部分３４５をメッシュ特性に関連付けても良いことに、留意されたい。そのため、該関連データは、セグメンテーションモデル３１０のセグメンテーションモデル部分３１５、及びフィッティングされたモデル３４０のフィッティングされたモデル部分３４５の両方を、メッシュ特性に関連付けても良い。

有限要素モデル３５０は、フィッティングされたモデル３４０及び関連データに基づいて生成されても良い。有限要素モデル３５０の生成は、メッシュ特性に従って該有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、該有限要素モデル部分は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する。

或る領域に関連する所望のメッシュ解像度を実現するためには、例えば、所望のメッシュが実現されるまで、該領域内において間引き（decimation）法が適用されても良い。四面体メッシュの場合には、例えばこのことは、Chopra, P.、Meyer, J.による「TetFusion: an algorithm for rapid tetrahedral mesh simplification」（Visualization、2002. VIS 2002. IEEE、vol.、no.、133,140頁、1-1、2002年11月、doi: 10.1109/VISUAL.2002.1183767）に記載されるように、四面体の４つの頂点全てをとり、例えば該四面体の幾何学的中心のような重心に、これら頂点を結合することにより、実行されても良い。

例えばメッシュ解像度のような、メッシュモデルにおけるメッシュ特性を表す情報を符号化するため、情報伝達法が用いられても良く、例えばセグメンテーションメッシュのメッシュ三角形に情報が符号化されても良く、例えば空間メッシュ解像度マップに帰着する距離重み付けされた平均を定義することにより、囲まれた空間に情報が伝達されても良い。間引きは、局所的に所望のメッシュ解像度が実現されるまで実行されても良い。このようにして、別個に接続された領域の間引きに起因するものであり得る空間メッシュ解像度差の急減な変化が、回避され得る。幾つかの場合においては、セグメント化に起因する面を空間層に変換することが有用であり得る。該層の所望の厚さについての情報は、それぞれの面へと符号化されても良い。セグメント化の後、ラベル画像における所望の厚さの層を構築するため、拡張（dilatation）又は前方伝播（front propagation）手法が用いられても良い。

図４ａ乃至ｆは、解剖学的構造４１０における有限要素モデル部分４３０について高解像度を示す特定のメッシュ特性に基づく、解剖学的構造４１０における所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分４３０のメッシュ化の例を示す。説明の容易化のため、解剖学的構造４１０を表すため２次元構造が示されている。図４ａに示されるように、グリッド点の規則的な配列４０５が生成されても良く、解剖学的構造４１０が該規則的な配列上に重ねられても良い。規則的な配列４０５の粒度は、予めの設定又はユーザ入力から確定されても良い。図４ｂに示されるように、解剖学的構造４１０の外側の境界４１５は、規則的な配列４０５における合致点に修正されても良い。次いで、図４ｃに示されるように、規則的な配列４０５における点の間に水平及び垂直な線が生成されても良く、これにより解剖学的構造４１０内に、内側のグリッド４２０が形成されても良い。図４ｄに示されるように、解剖学的構造４１０内の有限要素モデル部分４３０が識別されても良い。図４ｅに示されるように、境界点とも呼ばれる、規則的な配列４０５における座標４３５のセットが、該座標４３５のセットが有限要素モデル部分４３０を完全に境界付け境界領域４４０を形成するように、識別されても良い。解剖学的構造４１０と境界点との間の空間は、予めの設定により、ユーザにより、又はデータベースからの情報により、設定されても良い。本例においては、サブグリッドを形成するよう、境界領域４４０内でグリッド点のセットが生成されても良く、このとき（ｉ）サブグリッド点が、内側のグリッド４２０の等しい分割となるように、（ii）サブグリッドの粒度が、規定されたメッシュと整合するようにされる。図４ｆに示されるように、接続された垂直及び水平なサブグリッド点により、サブ配列が形成されても良い。そのため、サブグリッドを用いて、解剖学的構造４１０における有限要素モデル部分４３０において所望の解像度を持つメッシュが生成され得る。

図５は、解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための、モデルデータ５１０及び関連データ５２０の模式的な表現を示す。図５の例においては、関連データ５２０は、モデルデータ５１０の一部として示されている。例えば、関連データは、例えばヘッダにおいて、又は所定の解剖学的な対象領域に割り当てられた１つ以上の特性として、モデルデータにおいて符号化されても良い。関連データ５２０は、例えばモデルデータ５１０に関連付けられ得るメタデータとして、モデルデータ５１０の分離において生成されても良い。

図２の方法１５０及び２００は、コンピュータ実装された方法として、専用のハードウェアとして、又はこれらの組み合わせとして、コンピュータ上で実装されても良い。図６に示されるように、例えば実行可能なコードのような、コンピュータ用の命令が、例えば一連の機械読み取り可能な物理的なマーク６２０の形をとり、及び／又は種々の電気的な（例えば磁気的、光学的）特性又は値を持つ一連の要素として、コンピュータプログラム製品６１０に保存されても良い。該実行可能なコードは、非持続性又は持続性の態様で保存されても良い。コンピュータプログラム製品の例は、メモリ装置、光学記憶装置６１０、集積回路、サーバ、オンラインソフトウェア等を含む。図６は、光学ディスクを示している。

解剖学的構造における対象領域を識別するため、該解剖学的構造の医療画像におけるアーティファクト（artifact）が用いられ得ることに、留意されたい。ここで「アーティファクト」なる語は、例えば病理のような医療アーティファクトを示し得る。この目的のため、例えば解剖学的構造内における対象の解剖学的構造、アーティファクト又は特徴の表面を識別するため、１つ以上の画像解析手法を利用し得るアルゴリズムが用いられても良い。例えば異常な領域物質特性及びそれにより病理を示す、特定の画像強度を持つ領域の識別に基づき、医療可能における解剖学的な対象領域を識別するため、該提供される装置の識別サブシステムにおいて、解剖学的知的アルゴリズムが用いられても良い。

本発明は、コンピュータプログラム、特に本発明を実行するように構成された、担体上又は担体中のコンピュータプログラムにも拡張されることは、理解されるであろう。該プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形態のようなコード中間ソース及びオブジェクトコード、又は本発明による方法の実装における使用に適した他のいずれかの形態であっても良い。斯かるプログラムは、多くの異なる構造的な設計を持ち得ることも理解されるであろう。例えば、本発明による方法又はシステムの機能を実装するプログラムコードは、１つ以上のサブルーチンに分割されても良い。これらサブルーチンに機能を分散させる多くの方法が、当業者には明らかであろう。これらサブルーチンは、１つの実行可能ファイルに合わせて保存され、内蔵型プログラムを形成しても良い。斯かる実行可能ファイルは、例えばプロセッサ命令及び／又はインタプリタ命令（例えばＪａｖａ（登録商標）インタプリタ命令）のような、コンピュータ実行可能な命令を有しても良い。代替として、これらサブルーチンの１つ以上又は全てが、少なくとも１つの外部のライブラリファイルに保存され、例えば実行時に、静的又は動的にメインプログラムとリンクされても良い。メインプログラムは、これらサブルーチンの少なくとも１つに対する少なくとも１つの呼び出しを含む。また、これらサブルーチンは、互いに対する関数呼び出しを有しても良い。コンピュータプログラムに関連する実施例は、開示された方法の少なくとも１つの処理ステップの各々に対応するコンピュータ実行可能な命令を有する。これら命令はサブルーチンに分割されても良く、及び／又は静的又は動的にリンクされ得る１つ以上のファイルに保存されても良い。コンピュータプログラムに関連する他の実施例は、開示されたシステム及び／又はコンピュータプログラムの少なくとも１つの手段の各々に対応するコンピュータ実行可能な命令を有する。これら命令はサブルーチンに分割されても良く、及び／又は静的又は動的にリンクされ得る１つ以上のファイルに保存されても良い。

コンピュータプログラムの担体は、該プログラムを担持することが可能ないずれのエンティティ又は装置であっても良い。該担体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ若しくは半導体ＲＯＭといったＲＯＭのような記憶媒体、又は例えばハードディスクのような磁気記録媒体を含んでも良い。更に、該担体は、電気若しくは光ケーブル、無線、又はその他の手段を介して搬送され得る、電気又は光信号のような、送信可能な媒体であっても良い。該プログラムが斯かる信号において実施化される場合には、該担体は斯かるケーブル又はその他の装置若しくは手段により構成されても良い。代替として、該担体は、関連する方法を実行するように又は関連する方法の実行における使用のために構成された、該プログラムが組み込まれた集積回路であっても良い。

上述の実施例は本発明を限定するものではなく説明するものであって、当業者は添付する請求項の範囲から逸脱することなく多くの代替実施例を設計することが可能であろうことは留意されるべきである。請求項において、括弧に挟まれたいずれの参照記号も、請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。動詞「有する（comprise）」及びその語形変化の使用は、請求項に記載されたもの以外の要素又はステップの存在を除外するものではない。要素に先行する冠詞「１つの（a又はan）」は、複数の斯かる要素の存在を除外するものではない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアによって、及び適切にプログラムされたコンピュータによって実装されても良い。幾つかの手段を列記した装置請求項において、これら手段の幾つかは同一のハードウェアのアイテムによって実施化されても良い。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせが有利に利用されることができないことを示すものではない。

Claims (13)

1. 解剖学的構造の有限要素モデルを、前記解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて生成するためのシステムであって、前記システムは、
   前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータと、
   所定の解剖学的な対象領域を表す前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データと、
   を受信するよう構成された入力インタフェースと、
   前記セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、前記セグメンテーションモデルを前記医療画像における前記解剖学的構造にフィッティングし、それにより前記解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、前記所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するよう構成された、セグメンテーションサブシステムと、
   前記フィッティングされたモデル及び前記関連データに基づいて、有限要素モデルを生成するよう構成され、前記生成は、前記メッシュ特性に従って前記有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、前記有限要素モデル部分は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する、有限要素モデル生成サブシステムと、
   を有するシステム。
2. 解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するためのシステムであって、前記システムは、
   前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータを取得するよう構成された、入力インタフェースと、
   前記セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するよう構成された識別サブシステムであって、前記所定の解剖学的な対象領域は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものである、識別サブシステムと、
   前記所定の解剖学的な対象領域を表す、前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、前記メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するよう構成された、関連サブシステムと、
   を有するシステム。
3. 前記メッシュ特性は、
   前記所定の解剖学的な対象領域の物質タイプ、
   前記所定の解剖学的な対象領域における医学的及び／又は生物学的状態、
   前記所定の解剖学的な対象領域における力学的な境界条件、及び
   前記所定の解剖学的な対象領域の解剖学的形状、
   のうち少なくとも１つに基づいて選択される、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記メッシュ特性は、
   メッシュ解像度、及び
   要素タイプ
   のうちの一方である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記セグメンテーションモデルは、メッシュモデルであり、これにより、フィッティングされたモデルとしてメッシュモデルを取得し、
   前記有限要素モデル生成サブシステムは、前記フィッティングされたメッシュモデルを前記関連データに基づいて更にメッシュ化することにより、前記有限要素モデルを生成するよう構成された、
   請求項１、又は請求項１を直接的若しくは間接的に引用する請求項３若しくは４に記載のシステム。
6. 前記セグメンテーションモデルは形状モデルである、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記関連データは、前記モデルデータのためのメタデータとして生成されるか、又は前記モデルデータに符号化される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記モデルデータは、前記セグメンテーションモデルの異なる解剖学的領域を識別するラベルを有し、
   前記関連データは、前記所定の解剖学的な対象領域に対応するラベルを有するか又は該ラベルを参照するよう生成される、
   請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記セグメンテーションモデルは、心臓モデルである、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載のシステムを有する、ワークステーション又は画像機器。
11. 解剖学的構造のフィッティングされたモデル及び関連データに基づいて前記解剖学的構造の有限要素モデルを生成するための方法であって、
    前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義する、モデルデータと、
    所定の解剖学的な対象領域を表す前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分をメッシュ特性に関連付ける関連データと、
    を受信するステップと、
    前記セグメンテーションモデルを対象者の医療画像に適用し、前記セグメンテーションモデルを前記医療画像における前記解剖学的構造にフィッティングし、それにより前記解剖学的構造のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデルであって、前記所定の解剖学的な対象領域のセグメンテーションを提供するフィッティングされたモデル部分を有する、フィッティングされたモデルを取得するステップと、
    前記フィッティングされたモデル及び前記関連データに基づいて、有限要素モデルを生成するステップであって、前記生成は、前記メッシュ特性に従って前記有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化することを有し、前記有限要素モデル部分は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応するステップと、
    を有する方法の各ステップをコンピュータ又はプロセッサに実行させるためのプログラム。
12. 解剖学的構造の有限要素モデルの生成における使用のための関連データを生成するための方法であって、
    前記解剖学的構造の基準形状を表す、前記解剖学的構造をセグメント化するためのセグメンテーションモデルを定義するモデルデータを取得するステップと、
    前記セグメンテーションモデルにおいて所定の解剖学的な対象領域を識別するステップであって、前記所定の解剖学的な対象領域は、前記所定の解剖学的な対象領域に対応する有限要素モデルの有限要素モデル部分をメッシュ化する際に望ましいメッシュ特性に基づいて予め決定されたものであるステップと、
    前記所定の解剖学的な対象領域を表す、前記セグメンテーションモデルのセグメンテーションモデル部分を、前記メッシュ特性に関連付ける関連データを生成するステップと、
    を有する方法の各ステップをコンピュータ又はプロセッサに実行させるためのプログラム。
13. 請求項１１又は１２に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な媒体。

Images