組織混合を用いるボリューム視覚化方法
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法は、前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる方法であり、パラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素について計算され、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記パラメータは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと比較されることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素と異なる組織の想定的寄与を計算するための方法であって、医療用対象データ集合はデータ要素を有し、データ要素は２つ以上の組織を有する多次元幾何学的空間におけるそれぞれの位置にデータ値を割り当てる、方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織混合は、例えば、文献“Ｐａｒｔｉａｌ Ｖｏｌｕｍｅ Ｔｉｓｓｕｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｇｒｅｙ−Ｌｅｖｅｌ Ｇｒａｄｉｅｎｔ”，Ｄ．Ｃ．Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ，Ｎ．Ａ．Ｔｈａｃｋｅｒ，Ｓ．Ｒ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ ａｎｄ Ｍ．Ｐｏｋｒｉｃ，ＭＩＵＡ ２００２がその計算についての方法を開示しており、当該技術分野において周知である。一部のボリュームの影響の問題を解決するために組織混合の計算を用いることができる。その一部のボリュームの影響の問題は、異なる組織の種類の間の境界に現れるボクセルにおけるＣＴ値の分類ミスであって、周囲の組織の不明な割合からのそのボクセルの寄与によるものである。その問題は、異なる組織又は物質が境界で接触するときはいつでも現れ、それ故、例えば、骨と柔らかい組織との間に現れるが、又、例えば、結腸において組織と空気の領域間、そして、空気、液体及び異なる種類の組織のような組み合わせにおいて現れるのである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、組織混合を計算するための改善された方法を提供することである。これは、パラメータが少なくとも１つのデータ要素に対して計算される本発明の目的に従って達成され、それらのパラメータは、少なくとも１つのデータ要素の隣接における周囲のデータ要素のデータ値及び少なくとも１つのデータ要素のデータ値に依存し、更に、それらのパラメータは、組織間の境界領域に現れる医療用対象のデータ集合におけるデータ要素についての前記パラメータの組み合わせと比較される。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
それ故、単一のボクセルにおける異なる組織の寄与の計算は、データ量に対して更なる測定を付加することにより効果が高められる。それらの測定は、ボクセル及びボクセルの周りの隣接ボクセルにおける階調値の勾配の値、ボクセルの周囲の隣接ボクセル数の平均階調値、異なるサイズの各々（マルチスケール方法）、及び、特定の組織遷移の種類についての予測挙動のモデルに対する、測定された階調値及び勾配の種々の値の適合化並びに手段としての最適化モデル及び適合度の使用を有する。
【０００５】
これについては、例えば、高強度から低強度への強度値の範囲を提供する３つの組織の種類の分割を用いて更に説明することができる。簡単明瞭化のために、選択された３つの組織の種類は、空気、柔らかい組織及びコントラストを強調する大便である。組織混合を計算する方法は、対象のデータ集合における情報に関するある種の仮定から開始する。本発明が基づく仮定は、２つの種類の組織間の縁又は境界が、例えば、一定の階調値を各々有する２つの物質間のガウス分布のスムージングされたステップエッジのようにみえることである。
【０００６】
組織遷移に対して、一モデルは、通常、勾配の大きさとして表される、階調値がどのように導き出されたかについて構成され、勾配の方向における縁といつ交わるかを変化させる。これは、最大勾配の方向に沿って勾配値及び階調値の両方をサンプリングし、階調値−勾配の大きさの関係についてのグラフを作成するためにそれらをプロットすることによりなされる。このモデルは、異なる遷移の近傍の測定の予測挙動を与え、１つの組織と他の組織との間のボクセルにおけるいずれの遷移をローバストに決定することにおいて大きな助けとなる。
【０００７】
３つの種類の組織分類においては、それら３つの異なる種類の組織の何れ２つの間で可能な３つの異なる遷移が存在する。それらは、組織の種類１及び２の間の境界、組織の種類２及び３の間の境界及び組織の種類１及び３の間の境界である。階調値は画像の境界に
おける勾配方向に沿ってサンプリングされ、この勾配方向は分離面に対して垂直である。更に高度な仮定は更に複雑なモデルに導くが、この組織混合を計算する方法についての一般的概念を変えることはない。その方法は、３つの組織間の接合又は４つ以上の組織間の遷移に対して更に一般化されることができる。
【０００８】
上記のモデルを用いて、何れのボクセルは、ここで、３つの遷移の１つに属すように分類されることができる。画像におけるすべてのボクセルに対して、勾配の方向が決定され、その方向に沿って、階調値及び勾配の大きさがサンプリングされる。ボクセル近傍のサンプルに最もよく対応し、そうであることで、異なる組織の種類の境界に対する本発明者の階調値−勾配の大きさの関係のプロットの適切な部分に何れのボクセルであって、その周囲にボクセルを位置付けることができる、モデルのパラメータを決定することができる。
【０００９】
又、これは、そのボクセル内の特定な組織混合によりボクセルを分離し、それにより、部分ボリュームの影響の問題を解決することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の方法については、結腸における３つの組織への適用を採用して説明する。部分ボリュームの影響は、下のように理解することができる。結腸表面の周りの領域における３つの種類の物質であって、気体、組織及びコントラスト強調物質（タグ付き）を仮定する。ボクセルにおけるＣＴ値φを、次式のように、物質寄与の線形結合としてモデル化することができる。
【００１１】
φ＝ａ．μｇ＋ｂ．μｔ＋ｃ．μｃ
ここで、部分ａは気体に、ｂは組織にそしてｃはタグ付き物質に対応している。それらの混合部分は、図１の三角形の重心として表されることができる。これらの材料部分は、取得される間に、単一のＣＴ値として測定される。本発明は、逆の操作を実行すること、即ち、図１ｂに示すような取得されたＣＴ値から開始して物質混合を決定することを可能にする。２つの物質間の遷移は、分散σ２（累積ガウス分布）を有するガウス分布のスムージングされたステップエッジのようにモデル化される。φがＣＴ値を、｜∇φ｜が勾配の大きさを表すと仮定する。φの関数として｜∇φ｜をプロットすることによりアーチ形状の曲線が得られる。以下、その曲線をＡ曲線と呼び、図２ｂに示している。値φは物質の割合に線形に依存する。
【００１２】
ガウス関数及びエラー関数の一般的定義は、次式のように与えられる。
【００１３】
【数１】
Ａ曲線の閉論理式は、次式のように与えられ、
Ａ（φ；（Ｌ，Ｈ，σ））＝（（Ｈ−Ｌ）ｇ／σ）｛（√２）ｅｒｆ−１（２（ψ−Ｌ）／（Ｈ−Ｌ）−１）｝
限定された数のパラメータ、即ち、ステップエッジにおける２つの一定のＣＴ値により定義され、それらの値は、図２ａに示すＨ及びガウス分布のσである。
【００１４】
図３に示す３つの２種類の組織間の遷移を横断する例としてのプロファイルに焦点を当てるに、上方から下方への線に沿って進むことにより、Ａ曲線における位置を追跡する。３つのＡ曲線であって、各々は２種類の組織間の遷移における曲線が現れている。この例においては３種類の遷移が存在するため、３種類のそのようなＡ曲線が存在する。この場合、３つのＡ曲線は、組織−気体間遷移、気体−タグ付き物質間遷移及びタグ付き物質−組織間遷移における境界の近接ボクセルに対する、階調φ及び勾配｜∇φ｜の組み合わせを示している。
【００１５】
３つのモデルは、３種類の遷移を最もよく適合させるＬ及びＨの値を選択することにより規定される。それらの値は、次の方法により決定される。
１． 全てのボクセルに対して、階調値φのＣＴ値及び勾配｜∇φ｜が勾配の方向においてサンプリングされる。
本発明においては、遷移の最近接においてのみサンプリングする必要があることに留意されたい。
２． 図４に示すように、それらのＣＴ測定に対して最もよく適合するＡ曲線のパラメータを決定し、２次元のヒストグラムにおいてＬ及びＨパラメータを収集する。Ｌパラメータは水平軸上にプロットされ、Ｈパラメータは垂直軸上にプロットされる。部分ボリューム値は、Ａ曲線のφ軸近傍には現れないため、プロットされない。
３． 気体、組織及びコントラスト強調流体の平均値は図４ｂの２次元ヒストグラムから決定される。Ｌ方向において、第１プロット領域１ａ及び１ｂが空気に対応することは、図４ａとの比較により理解できる。この値に対してＨ方向における値の範囲を限定することにより、５と参照番号を付した領域は組織に対応し、３と参照番号を付した領域はタグ付き物質に対応することが理解できる。σの値は全てのＡ曲線のσを平均することにより評価される。点像分布関数は等方的であると仮定する。
【００１６】
３つの遷移の各々に対するＣＴ値特性についてのモデルは、ここで、利用可能であり、次のように、ボクセル当たりの物質の寄与を判定することが可能である。先ず、ＣＴ測定値φ、｜∇φ｜は、ボクセルの最近接における勾配の方向においてサンプリングされる。Ａ曲線及びそれらの局所的測定に最もよく適合する位置は、図５に示すように、選択され、読み取られる。これは、ボクセルにより表される正確な遷移が識別されることを可能にする。
【００１７】
この２種類の物質の遷移モデルは、この場合、気体、組織及びタグ付き物質である、３種類の物質全てが接触する場所において組織混合の分類問題の解決を更に可能にするように拡張されることができる。３種類の物質の繊維モデルの内容は、２種類の物質の遷移モデルの内容に類似している。
この場合、気体−タグ付き物質間の遷移は、角度αで組織の遷移を横断するようにモデル化されている。拡張されたモデルは、ＰＳＦをモデル化して、局所座標ｘ、ｙ、角度α及びσの関数として、一次微分φ´、二次微分φ´´及び三次微分φ´´´の挙動について示していて、ここで、φ´＝｜∇φ｜、φ´´＝｜∇φ´｜及びφ´´´＝｜∇φ´´｜である。先ず、接合部のステップエッジは、図６に示すように、ガウス分布σで畳み込まれている。接合部の周りの各々の位置は、図１に示す重心により捕らえられる物質の割合に対応する。ガウシアン微分フィルタを用いて接合部におけるステップエッジを畳み込むことにより、図６ｂに示すように、勾配の大きさが与えられる。重心の座標に対してＣＴの勾配の大きさ｜∇φ｜をプロットすることにより、図６ｃに示すように、Ｐ面と呼ばれるパラシュート型の面が得られる。殆んど同じ方法で、φ´´及びφ´´´の両方が重心毎に決定される。
【００１８】
上記の方法と類似する方法を用いて、そのモデルがつくられる。図６ａに示すように、空気、組織及びタグ付き物質に対応するＣＴ値Ｌ、Ｍ及びＨが、上記のようにＡ曲線を用いて決定される。そのデータにおいてはエッジより接合部の方が少ないことを特記しておく。角度は、接合部の付着力と略適合する１３５°に設定されている。ボクセルにおける組織混合は、従来通りに決定される。原理的には、ＣＴ測定φ、φ´、φ´´及びφ´´´のＣＴ測定は、ボクセルの最近接における勾配の方向でサンプリングされる。次いで、それらの局所測定（最小二乗法）に最もよく適合するＰ面の位置は重心を決定する。
【００１９】
繊維モデルを用いることにより、攪乱の影響、例えば、ノイズに高ローバスト性を与えることができる。更に、ボクセルの最近接におけるサンプルのみを必要とする。ボクセル位置におけるＣＴ測定は、ガウシアンカーネルを用いて畳み込むことにより取得され、キュービックスプライン補間を用いて補間される。十分に大きいサイズの値σ及び勾配方向におけるサンプリング軌道は、その方法をノイズに対してローバストにする。重要な組織表面の細部の分解能（直径≧５ｍｍに設定された）はそのカーネルの最大サイズを決定する。σの代表的な値は１乃至２ｍｍの範囲内にあり、勾配の方向における距離は０．３ｍｍである。
【００２０】
それ故、同質の組織領域に達するまで、サンプリングすることは必要ない。これは、例外的有利点を提供する。当該技術分野において既知の組織混合を計算する他の方法は、実際には、非常に広くネットを渡し、組織の境界の最近接ではない画像における領域からボクセルを引き込む、異なるサンプリング技術を基にする。これは、調べられるオリジナルのボクセルに寄与しない種類の組織からの強い階調値をそれらの範囲外のボクセルが有するという不利点を有する。
【００２１】
上記の方法は、均一の組織内に位置付けられた場合、どのタイプの遷移において、オリジナルのボクセルが位置付けられたかについての情報を与えることを理解することができる。階調値及び勾配の大きさのモデル曲線におけるボクセル点の正確な位置は、どの組織がそのボクセルに寄与しているかばかりでなく、それらの相対的寄与が何であるかを特定することを可能にする。
【００２２】
ここで、３種類の組織について説明した、本発明の方法は、アプリケーションがどのように複雑であるかに依存して、何れの数の種類の組織に適用することができる。
【００２３】
この組織混合を計算する方法を、高い正確度が要求される視覚化、定量化及びセグメント化に適用することができる。その使用例は視覚化を含む。例えば、二重コントラストの結腸（空気と結腸に存在するコントラスト物質）の研究において、空気−組織境界及びコントラスト物質−組織境界を視覚化することを望む。これは、階調値が３種類の組織遷移間で区別することができないため、階調値の情報（例えば、アイソサーフェス（ｉｓｏ−ｓｕｒｆａｃｅ）レンダリング）のみを用いては可能ではない。所望の遷移のみを視覚化することができるように、組織混合を知る必要がある。又、肺の小結節及び腫瘍の定量化において、閾値に基づく方法が、病変ボクセルと非病変ボクセルとを区別するように、しばしば、用いられ、それらの病変ボクセルは、ボリュームを決定するために計数化される。病変部分周囲の界面近傍のボクセルは又、特に病変に属すため、組織混合情報を用いることにより、正確度を改善することができる。これは、小さい病変において著しい差異をもたらすことができる。更に、セグメント化においては、混合密度を用いることにより、セグメント化におけるサブボクセルの正確さを得るように、閾値化のような単純な技術を用いることを可能にする。セグメント化の結果として、もはや、（階調値に関して簡単な閾値化を用いる場合のように）バイナリボリュームではなく、全てのボクセルがその組織の密度を表す０と１の間の値を有するよりファジーなボリュームを得る。純粋なバイナリボリューム（０及び１の値のみが存在する）はこのファジーボリュームの特別な場合である。
【００２４】
本発明は又、上記の方法を実行するためのコンピュータプログラム及びワークステーションに関連する。
【００２５】
本発明は、ボリュームの視覚化に対するアプリケーションについて独立して用いることができる、組織混合を計算する新規な方法である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】（ａ）ＣＴ値に関する物質混合の投射と（ｂ）ＣＴ値の背面投射とを示す図である。
【図２】２つの物質遷移の（ａ）ＣＴ値と（ｂ）勾配の大きさのモデル又はＡ曲線とを示す図である。
【図３】（ａ）組織遷移におけるプロファイルと（ｂ）対応するＡ曲線とを示す図である。
【図４】（ａ）代表的なＣＴスライスと（ｂ）ＣＴ値の対応する構成されたＬ、Ｈヒストグラムとを示す図である。
【図５】（ａ）２種類の物質間の境界に位置付けられたボクセルと（ｂ）階調及び勾配の適切な値を有する対応Ａ曲線とを有する、本発明に従った組織混合の計算を示す図である。
【図６】（ａ）勾配の大きさと（ｂ）重心の座標に対する勾配の大きさのモデルのパラシュート型面Ｐとを示す、３つの物質遷移に本発明を適用した様子を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素と異なる組織の想定的寄与を計算するための方法であって、医療用対象データ集合はデータ要素を有し、データ要素は２つ以上の組織を有する多次元幾何学的空間におけるそれぞれの位置にデータ値を割り当てる、方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織混合は、例えば、文献“Ｐａｒｔｉａｌ Ｖｏｌｕｍｅ Ｔｉｓｓｕｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｇｒｅｙ−Ｌｅｖｅｌ Ｇｒａｄｉｅｎｔ”，Ｄ．Ｃ．Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ，Ｎ．Ａ．Ｔｈａｃｋｅｒ，Ｓ．Ｒ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ ａｎｄ Ｍ．Ｐｏｋｒｉｃ，ＭＩＵＡ ２００２がその計算についての方法を開示しており、当該技術分野において周知である。一部のボリュームの影響の問題を解決するために組織混合の計算を用いることができる。その一部のボリュームの影響の問題は、異なる組織の種類の間の境界に現れるボクセルにおけるＣＴ値の分類ミスであって、周囲の組織の不明な割合からのそのボクセルの寄与によるものである。その問題は、異なる組織又は物質が境界で接触するときはいつでも現れ、それ故、例えば、骨と柔らかい組織との間に現れるが、又、例えば、結腸において組織と空気の領域間、そして、空気、液体及び異なる種類の組織のような組み合わせにおいて現れるのである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、組織混合を計算するための改善された方法を提供することである。これは、パラメータが少なくとも１つのデータ要素に対して計算される本発明の目的に従って達成され、それらのパラメータは、少なくとも１つのデータ要素の隣接における周囲のデータ要素のデータ値及び少なくとも１つのデータ要素のデータ値に依存し、更に、それらのパラメータは、組織間の境界領域に現れる医療用対象のデータ集合におけるデータ要素についての前記パラメータの組み合わせと比較される。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
それ故、単一のボクセルにおける異なる組織の寄与の計算は、データ量に対して更なる測定を付加することにより効果が高められる。それらの測定は、ボクセル及びボクセルの周りの隣接ボクセルにおける階調値の勾配の値、ボクセルの周囲の隣接ボクセル数の平均階調値、異なるサイズの各々（マルチスケール方法）、及び、特定の組織遷移の種類についての予測挙動のモデルに対する、測定された階調値及び勾配の種々の値の適合化並びに手段としての最適化モデル及び適合度の使用を有する。
【０００５】
これについては、例えば、高強度から低強度への強度値の範囲を提供する３つの組織の種類の分割を用いて更に説明することができる。簡単明瞭化のために、選択された３つの組織の種類は、空気、柔らかい組織及びコントラストを強調する大便である。組織混合を計算する方法は、対象のデータ集合における情報に関するある種の仮定から開始する。本発明が基づく仮定は、２つの種類の組織間の縁又は境界が、例えば、一定の階調値を各々有する２つの物質間のガウス分布のスムージングされたステップエッジのようにみえることである。
【０００６】
組織遷移に対して、一モデルは、通常、勾配の大きさとして表される、階調値がどのように導き出されたかについて構成され、勾配の方向における縁といつ交わるかを変化させる。これは、最大勾配の方向に沿って勾配値及び階調値の両方をサンプリングし、階調値−勾配の大きさの関係についてのグラフを作成するためにそれらをプロットすることによりなされる。このモデルは、異なる遷移の近傍の測定の予測挙動を与え、１つの組織と他の組織との間のボクセルにおけるいずれの遷移をローバストに決定することにおいて大きな助けとなる。
【０００７】
３つの種類の組織分類においては、それら３つの異なる種類の組織の何れ２つの間で可能な３つの異なる遷移が存在する。それらは、組織の種類１及び２の間の境界、組織の種類２及び３の間の境界及び組織の種類１及び３の間の境界である。階調値は画像の境界に
おける勾配方向に沿ってサンプリングされ、この勾配方向は分離面に対して垂直である。更に高度な仮定は更に複雑なモデルに導くが、この組織混合を計算する方法についての一般的概念を変えることはない。その方法は、３つの組織間の接合又は４つ以上の組織間の遷移に対して更に一般化されることができる。
【０００８】
上記のモデルを用いて、何れのボクセルは、ここで、３つの遷移の１つに属すように分類されることができる。画像におけるすべてのボクセルに対して、勾配の方向が決定され、その方向に沿って、階調値及び勾配の大きさがサンプリングされる。ボクセル近傍のサンプルに最もよく対応し、そうであることで、異なる組織の種類の境界に対する本発明者の階調値−勾配の大きさの関係のプロットの適切な部分に何れのボクセルであって、その周囲にボクセルを位置付けることができる、モデルのパラメータを決定することができる。
【０００９】
又、これは、そのボクセル内の特定な組織混合によりボクセルを分離し、それにより、部分ボリュームの影響の問題を解決することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の方法については、結腸における３つの組織への適用を採用して説明する。部分ボリュームの影響は、下のように理解することができる。結腸表面の周りの領域における３つの種類の物質であって、気体、組織及びコントラスト強調物質（タグ付き）を仮定する。ボクセルにおけるＣＴ値φを、次式のように、物質寄与の線形結合としてモデル化することができる。
【００１１】
φ＝ａ．μｇ＋ｂ．μｔ＋ｃ．μｃ
ここで、部分ａは気体に、ｂは組織にそしてｃはタグ付き物質に対応している。それらの混合部分は、図１の三角形の重心として表されることができる。これらの材料部分は、取得される間に、単一のＣＴ値として測定される。本発明は、逆の操作を実行すること、即ち、図１ｂに示すような取得されたＣＴ値から開始して物質混合を決定することを可能にする。２つの物質間の遷移は、分散σ２（累積ガウス分布）を有するガウス分布のスムージングされたステップエッジのようにモデル化される。φがＣＴ値を、｜∇φ｜が勾配の大きさを表すと仮定する。φの関数として｜∇φ｜をプロットすることによりアーチ形状の曲線が得られる。以下、その曲線をＡ曲線と呼び、図２ｂに示している。値φは物質の割合に線形に依存する。
【００１２】
ガウス関数及びエラー関数の一般的定義は、次式のように与えられる。
【００１３】
【数１】
Ａ曲線の閉論理式は、次式のように与えられ、
Ａ（φ；（Ｌ，Ｈ，σ））＝（（Ｈ−Ｌ）ｇ／σ）｛（√２）ｅｒｆ−１（２（ψ−Ｌ）／（Ｈ−Ｌ）−１）｝
限定された数のパラメータ、即ち、ステップエッジにおける２つの一定のＣＴ値により定義され、それらの値は、図２ａに示すＨ及びガウス分布のσである。
【００１４】
図３に示す３つの２種類の組織間の遷移を横断する例としてのプロファイルに焦点を当てるに、上方から下方への線に沿って進むことにより、Ａ曲線における位置を追跡する。３つのＡ曲線であって、各々は２種類の組織間の遷移における曲線が現れている。この例においては３種類の遷移が存在するため、３種類のそのようなＡ曲線が存在する。この場合、３つのＡ曲線は、組織−気体間遷移、気体−タグ付き物質間遷移及びタグ付き物質−組織間遷移における境界の近接ボクセルに対する、階調φ及び勾配｜∇φ｜の組み合わせを示している。
【００１５】
３つのモデルは、３種類の遷移を最もよく適合させるＬ及びＨの値を選択することにより規定される。それらの値は、次の方法により決定される。
１． 全てのボクセルに対して、階調値φのＣＴ値及び勾配｜∇φ｜が勾配の方向においてサンプリングされる。
本発明においては、遷移の最近接においてのみサンプリングする必要があることに留意されたい。
２． 図４に示すように、それらのＣＴ測定に対して最もよく適合するＡ曲線のパラメータを決定し、２次元のヒストグラムにおいてＬ及びＨパラメータを収集する。Ｌパラメータは水平軸上にプロットされ、Ｈパラメータは垂直軸上にプロットされる。部分ボリューム値は、Ａ曲線のφ軸近傍には現れないため、プロットされない。
３． 気体、組織及びコントラスト強調流体の平均値は図４ｂの２次元ヒストグラムから決定される。Ｌ方向において、第１プロット領域１ａ及び１ｂが空気に対応することは、図４ａとの比較により理解できる。この値に対してＨ方向における値の範囲を限定することにより、５と参照番号を付した領域は組織に対応し、３と参照番号を付した領域はタグ付き物質に対応することが理解できる。σの値は全てのＡ曲線のσを平均することにより評価される。点像分布関数は等方的であると仮定する。
【００１６】
３つの遷移の各々に対するＣＴ値特性についてのモデルは、ここで、利用可能であり、次のように、ボクセル当たりの物質の寄与を判定することが可能である。先ず、ＣＴ測定値φ、｜∇φ｜は、ボクセルの最近接における勾配の方向においてサンプリングされる。Ａ曲線及びそれらの局所的測定に最もよく適合する位置は、図５に示すように、選択され、読み取られる。これは、ボクセルにより表される正確な遷移が識別されることを可能にする。
【００１７】
この２種類の物質の遷移モデルは、この場合、気体、組織及びタグ付き物質である、３種類の物質全てが接触する場所において組織混合の分類問題の解決を更に可能にするように拡張されることができる。３種類の物質の繊維モデルの内容は、２種類の物質の遷移モデルの内容に類似している。
この場合、気体−タグ付き物質間の遷移は、角度αで組織の遷移を横断するようにモデル化されている。拡張されたモデルは、ＰＳＦをモデル化して、局所座標ｘ、ｙ、角度α及びσの関数として、一次微分φ´、二次微分φ´´及び三次微分φ´´´の挙動について示していて、ここで、φ´＝｜∇φ｜、φ´´＝｜∇φ´｜及びφ´´´＝｜∇φ´´｜である。先ず、接合部のステップエッジは、図６に示すように、ガウス分布σで畳み込まれている。接合部の周りの各々の位置は、図１に示す重心により捕らえられる物質の割合に対応する。ガウシアン微分フィルタを用いて接合部におけるステップエッジを畳み込むことにより、図６ｂに示すように、勾配の大きさが与えられる。重心の座標に対してＣＴの勾配の大きさ｜∇φ｜をプロットすることにより、図６ｃに示すように、Ｐ面と呼ばれるパラシュート型の面が得られる。殆んど同じ方法で、φ´´及びφ´´´の両方が重心毎に決定される。
【００１８】
上記の方法と類似する方法を用いて、そのモデルがつくられる。図６ａに示すように、空気、組織及びタグ付き物質に対応するＣＴ値Ｌ、Ｍ及びＨが、上記のようにＡ曲線を用いて決定される。そのデータにおいてはエッジより接合部の方が少ないことを特記しておく。角度は、接合部の付着力と略適合する１３５°に設定されている。ボクセルにおける組織混合は、従来通りに決定される。原理的には、ＣＴ測定φ、φ´、φ´´及びφ´´´のＣＴ測定は、ボクセルの最近接における勾配の方向でサンプリングされる。次いで、それらの局所測定（最小二乗法）に最もよく適合するＰ面の位置は重心を決定する。
【００１９】
繊維モデルを用いることにより、攪乱の影響、例えば、ノイズに高ローバスト性を与えることができる。更に、ボクセルの最近接におけるサンプルのみを必要とする。ボクセル位置におけるＣＴ測定は、ガウシアンカーネルを用いて畳み込むことにより取得され、キュービックスプライン補間を用いて補間される。十分に大きいサイズの値σ及び勾配方向におけるサンプリング軌道は、その方法をノイズに対してローバストにする。重要な組織表面の細部の分解能（直径≧５ｍｍに設定された）はそのカーネルの最大サイズを決定する。σの代表的な値は１乃至２ｍｍの範囲内にあり、勾配の方向における距離は０．３ｍｍである。
【００２０】
それ故、同質の組織領域に達するまで、サンプリングすることは必要ない。これは、例外的有利点を提供する。当該技術分野において既知の組織混合を計算する他の方法は、実際には、非常に広くネットを渡し、組織の境界の最近接ではない画像における領域からボクセルを引き込む、異なるサンプリング技術を基にする。これは、調べられるオリジナルのボクセルに寄与しない種類の組織からの強い階調値をそれらの範囲外のボクセルが有するという不利点を有する。
【００２１】
上記の方法は、均一の組織内に位置付けられた場合、どのタイプの遷移において、オリジナルのボクセルが位置付けられたかについての情報を与えることを理解することができる。階調値及び勾配の大きさのモデル曲線におけるボクセル点の正確な位置は、どの組織がそのボクセルに寄与しているかばかりでなく、それらの相対的寄与が何であるかを特定することを可能にする。
【００２２】
ここで、３種類の組織について説明した、本発明の方法は、アプリケーションがどのように複雑であるかに依存して、何れの数の種類の組織に適用することができる。
【００２３】
この組織混合を計算する方法を、高い正確度が要求される視覚化、定量化及びセグメント化に適用することができる。その使用例は視覚化を含む。例えば、二重コントラストの結腸（空気と結腸に存在するコントラスト物質）の研究において、空気−組織境界及びコントラスト物質−組織境界を視覚化することを望む。これは、階調値が３種類の組織遷移間で区別することができないため、階調値の情報（例えば、アイソサーフェス（ｉｓｏ−ｓｕｒｆａｃｅ）レンダリング）のみを用いては可能ではない。所望の遷移のみを視覚化することができるように、組織混合を知る必要がある。又、肺の小結節及び腫瘍の定量化において、閾値に基づく方法が、病変ボクセルと非病変ボクセルとを区別するように、しばしば、用いられ、それらの病変ボクセルは、ボリュームを決定するために計数化される。病変部分周囲の界面近傍のボクセルは又、特に病変に属すため、組織混合情報を用いることにより、正確度を改善することができる。これは、小さい病変において著しい差異をもたらすことができる。更に、セグメント化においては、混合密度を用いることにより、セグメント化におけるサブボクセルの正確さを得るように、閾値化のような単純な技術を用いることを可能にする。セグメント化の結果として、もはや、（階調値に関して簡単な閾値化を用いる場合のように）バイナリボリュームではなく、全てのボクセルがその組織の密度を表す０と１の間の値を有するよりファジーなボリュームを得る。純粋なバイナリボリューム（０及び１の値のみが存在する）はこのファジーボリュームの特別な場合である。
【００２４】
本発明は又、上記の方法を実行するためのコンピュータプログラム及びワークステーションに関連する。
【００２５】
本発明は、ボリュームの視覚化に対するアプリケーションについて独立して用いることができる、組織混合を計算する新規な方法である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】（ａ）ＣＴ値に関する物質混合の投射と（ｂ）ＣＴ値の背面投射とを示す図である。
【図２】２つの物質遷移の（ａ）ＣＴ値と（ｂ）勾配の大きさのモデル又はＡ曲線とを示す図である。
【図３】（ａ）組織遷移におけるプロファイルと（ｂ）対応するＡ曲線とを示す図である。
【図４】（ａ）代表的なＣＴスライスと（ｂ）ＣＴ値の対応する構成されたＬ、Ｈヒストグラムとを示す図である。
【図５】（ａ）２種類の物質間の境界に位置付けられたボクセルと（ｂ）階調及び勾配の適切な値を有する対応Ａ曲線とを有する、本発明に従った組織混合の計算を示す図である。
【図６】（ａ）勾配の大きさと（ｂ）重心の座標に対する勾配の大きさのモデルのパラシュート型面Ｐとを示す、３つの物質遷移に本発明を適用した様子を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
方法であり、
パラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素について計算され、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記パラメータは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと比較される；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、組織間の境界を表すデータ要素全てに対する前記パラメータの有効な組み合わせは、前記パラメータ間の関係を表すモデルに結合される、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、前記パラメータは数字で表される２種類であり、各々のデータ要素に対して、そのデータ要素の階調値とそのデータ要素に対する最大勾配の方向に沿った勾配値とである、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素は、一の組織と他の組織との間の境界遷移を表すデータ値を有するデータ要素である、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するためのコンピュータプログラムであって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
コンピュータプログラムであり、
該コンピュータプログラムは前記の少なくとも１つのデータ要素についてパラメータを更に計算し、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記コンピュータプログラムは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと前記パラメータを比較する；
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項６】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するためのワークステーションであって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
ワークステーションであり、
該ワークステーションは前記の少なくとも１つのデータ要素についてパラメータを更に計算し、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記コンピュータプログラムは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと前記パラメータを比較する；
ことを特徴とするワークステーション。
【請求項１】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
方法であり、
パラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素について計算され、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記パラメータは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと比較される；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、組織間の境界を表すデータ要素全てに対する前記パラメータの有効な組み合わせは、前記パラメータ間の関係を表すモデルに結合される、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、前記パラメータは数字で表される２種類であり、各々のデータ要素に対して、そのデータ要素の階調値とそのデータ要素に対する最大勾配の方向に沿った勾配値とである、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するための方法であって、前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素は、一の組織と他の組織との間の境界遷移を表すデータ値を有するデータ要素である、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するためのコンピュータプログラムであって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
コンピュータプログラムであり、
該コンピュータプログラムは前記の少なくとも１つのデータ要素についてパラメータを更に計算し、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記コンピュータプログラムは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと前記パラメータを比較する；
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項６】
医療用対象のデータ集合における少なくとも１つのデータ要素に対する異なる組織の相対的寄与を計算するためのワークステーションであって：
前記の医療用対象のデータ集合はデータ要素を有し、前記データ要素は２つ以上の組織を有する多次元の幾何学的空間における相対的位置にデータ値を割り当てる；
ワークステーションであり、
該ワークステーションは前記の少なくとも１つのデータ要素についてパラメータを更に計算し、それらのパラメータは前記の少なくとも１つのデータ要素の近接における周りのデータ要素のデータ値と前記の少なくとも１つのデータ要素のデータ値とに依存し、前記コンピュータプログラムは組織間の境界領域に存在する前記の医療用対象のデータ集合におけるデータ要素のための前記パラメータの組み合わせと前記パラメータを比較する；
ことを特徴とするワークステーション。
【図１】
【公表番号】特表２００７−５２２８２６（Ｐ２００７−５２２８２６Ａ）
【公表日】平成１９年８月１６日（２００７．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−５０２６０２（Ｐ２００６−５０２６０２）
【出願日】平成１６年２月１８日（２００４．２．１８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００４／０５０１２９
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０７５１１７
【国際公開日】平成１６年９月２日（２００４．９．２）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１９年８月１６日（２００７．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年２月１８日（２００４．２．１８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００４／０５０１２９
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０７５１１７
【国際公開日】平成１６年９月２日（２００４．９．２）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
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