臓器の区分けのための相互作用的なＩＣＰアルゴリズム
臓器の画像を区分けするシステム及び方法は、前記臓器の表面モデルを選択する段階と、前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と、前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階とを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臓器の区分けのためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
区分け（Segmentation）は、画像から解剖学的構造を抽出する過程である。医学の分野における多くのアプリケーションは、ＣＴ、ＭＲＩ及び他の医用画像の形態を通して取得される体積の（volumetric）画像において、標準的な生体構造の区分けを必要とする。臨床医又は他の専門家は、治療計画のために区分けをよく用いる。
【０００３】
区分けは、手動で実行され得る。ここで臨床医は、個々の画像の断片（slice）を調査し、それぞれの断片において関係のある臓器の二次元の輪郭を描く。次に、手描きの輪郭は、その関係する臓器の三次元表現を生成するために組み合わされる。あるいは、臨床医は、臨床医の関与なしに、画像の断片を調査して関係のある臓器の二次元の輪郭を決定する自動区分けアルゴリズムを用いることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像の断片の手描きによる輪郭を用いる区分けは、しかしながら、多大な時間を必要とし、一般的な正確さはおよそ２から３ミリメートル以下ほどである。輪郭を手描きするとき、臨床医は、しばしば多くの画像を調査する必要がある。また、手描きによる輪郭は、臨床医によって異なり得る。さらに、自動化アルゴリズムは、全ての標準的な区分けの課題を解くためには、しばしば十分に信頼できない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明における方法は、臓器を区分けする方法であって：前記臓器の表面モデルを選択する段階と；前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；を有する。
【０００６】
本発明におけるシステムは、臓器を区分けするシステムであって、選択されるべき表面モデルの編集物を保管するメモリと；ユーザが、前記メモリから表面モデルを選択し、前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択できるよう構成されるユーザインターフェースと；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサと；を有する。
【０００７】
本発明におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プロセッサにより実行可能な命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに：前記臓器の表面モデルを選択する段階と；前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；を実行させるための前記命令のセットを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一つの例示的な実施形態に従うシステムの概略図である。
【図２】一つの例示的な実施形態に従う臓器の区分けの方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ここで説明される例示的な実施形態は、以下の説明及び添付される図面への参照とともに、さらに理解されることができる。ここで、同様の要素は、同一の参照要素と共に参照される。例示的な実施形態は、臓器の区分けのためのシステム及び方法に関する。特に、例示的な実施形態は、医用画像技術（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ）を通して取得される体積の医用画像の中に見られるように、臓器の表面に関して複数の点の有限の組を選択することにより、臓器の区分けを行う。
【００１０】
図１における一つの例示的な実施形態に示されるように、システム１００は、プロセッサ１０２とメモリ１０４を有する。メモリ１０４は、区分けされることのできる様々な臓器の表面モデルの編集物（compilation）を保管することのできる、あらゆるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。一つの例において、メモリ１０４は、様々な臓器の表面モデルの編集物を含むデータベースを保管する。表面モデルは、区分けされている臓器の代表的なプロトタイプ又はその臓器の多数の代表的なサンプルのうちの平均であり得る。ユーザは、ユーザインターフェース１０６を通じてメモリ１０４から代表モデルの一つを選択する。ユーザによりユーザインターフェース１０６を通じて入力されたあらゆるデータに一致する、選択されたモデルは、プロセッサ１０２を用いて処理され、ディスプレイ１０８上に表示される。当業者は、システム１００はパーソナルコンピュータ、サーバー又はあらゆる他の処理装置であることを理解するだろう。
【００１１】
図２は、ＣＴ、ＭＲＩ又は他の医用画像スキャンから取得される画像からの臓器の画像に基づいて臓器を区分けするための方法２００を示す。方法２００のステップ２１０は、メモリ１０４から、区分けされるべき臓器の表面モデルを選択する。表面モデルは、臓器の代表的なプロトタイプ又は複数の代表的なサンプルの平均であり得る。一度表面モデルが選択されると、表面モデルはディスプレイ１０８上に表示される。表面モデルが画像の中で適切に位置づけられ、ディスプレイ１０８上に表示される。
【００１２】
ステップ２２０において、ユーザは、ユーザインターフェース１０６を通じて、区分けされている画像の表面上の複数の点を選択する。ユーザインターフェース１０６は、例えば、表面上の複数の点を指し示し、クリックするためのマウスを含む。複数の点は、画像化された臓器の表面から選択される。これは、ステップ２３０において、表面を予測するための、選択された複数の点の間に整列する点を決定するために、複数の点を内挿するためである。例えば、単純な２Ｄの輪郭を描画している場合に、点は内挿されることができる。これは、マウスのクリックを通じて、あるいは規則的な時間間隔において、ある特定の順番でセットされるためである。点は、あらゆる順番で、あらゆる再配列された表示である２Ｄの表示において、セットされることができる。当業者は、ステップ２２０においてあらゆる数の点が選択されるが、より多くの数の点が選択されると、区分けがより正確になることを理解するだろう。したがって、ユーザは、彼／彼女が満足する結果を得るまで点を選択し続けることができる。当業者は、複数の点を選択するために様々な方法が用いられることができることも理解するだろう。例えば、ディスプレイ１０８がタッチセンサ方式である場合、ユーザはディスプレイ１０８のスクリーンをタッチすることにより、多数の点を選択することができる。一度、画像化された臓器の表面上の複数の点が選択されると、表面モデルは、表面モデルを画像化された画像に本質的に配列する変換が発生するように、モデル空間から画像空間へとマッピングされる。変換の複雑度は、選択された点の数とともに増加する。
【００１３】
変換のためのパラメータが、ＩＣＰ（iterative-closest-point）アルゴリズムを用いて決定される。パラメータは、曲げエネルギー（bending energy）が、選択された複数の点が内挿されると同時に曲げエネルギーが最小化されるよう、最適化によって決定される。例えば、ステップ２４０は、表面モデル上の点を選択する段階を含む。表面モデル上の点は、ステップ２２０において選択される、画像表面上の複数の点に対応する。表面モデル上の対応する点は、画像化された臓器上の選択された複数の点のそれぞれからの、表面モデル上の最接近点（closest point）であり得る。当業者は、画像表面上の複数の点が内挿されることができることを理解するだろう。これは、内挿された点に対応する、モデルの表面上の対応する点も決定されることができるためである。ステップ２５０において、画像表面上の複数の点のそれぞれと、表面モデルへの対応する点のそれぞれとの距離が決定される。当業者は、画像表面上の複数の点のそれぞれと、モデルの表面上の対応する点のそれぞれとの間のユークリッド距離により定義されることを理解するだろう。ユークリッド距離とは、表面モデル上の対応する点を画像表面上の複数の点に配列するために必要とされる変換の基準である。具体的には、距離は、画像表面上の複数の点のそれぞれと、表面モデル上のそれらに対応する点との間で必要とされる移動の量によって決定される。
【００１４】
ステップ２６０において、画像化された臓器の複数の点と、表面モデル上のそれらに対応する点との間の収束（convergence）が測定される。変換のパラメータは、反復が必要とされるかどうかを決定するために分析される。例えば、あらゆる移動が無視できるような、変換の勾配（gradient）が十分小さい（例えば、閾値より小さい）とみなされるとき、さらなる反復は不要であると決定される。当業者は、そのような無視できる勾配が、表面モデルが画像化された臓器と実質的に同様であることを示すことを理解するだろう。したがって、さらなる反復は必要でなく、区分けは完了する。しかしながら、変換のパラメータが、勾配が相当大きい（例えば、閾値より大きい）とき、ステップ２７０は、距離（例えば、曲げエネルギー）からエネルギー関数と、画像化された臓器上の複数の点と表面モデル上の対応する点との間の距離のための追加の変数とを生成する段階を含む。当業者は、閾値が、所定であり得るか、システム１００のユーザにより選択され入力され得ることを理解するだろう。
【００１５】
ステップ２７０において作成されたエネルギー関数の勾配は、ステップ２８０において計算される。例えば、エネルギー関数は、式Ｅ＝ＥＤ＋ＥＢにより表現されることができる。ここで、ＥＤは画像表面の複数の点のそれぞれと、表面モデルの対応する点のそれぞれの変換との間のユークリッド距離の合計である。また、ＥＢは曲げエネルギーであり、変換のパラメータ表現に依存する。一度この勾配が計算されると、ステップ２９０において、表面モデル上の対応する点のそれぞれは、表面モデルが画像化された臓器に近づくように、計算された勾配により負方向に移動される。エネルギーの勾配は、変換のパラメータに関して計算される。当業者は、複数の点が内挿されており、それに応じて対応する点がステップ２４０において決定されているため、表面モデルの全表面が負方向に移動し、表面モデルを画像化された臓器とより良い配列に置くことを理解するだろう。一度表面モデルが移動すると、方法２００はステップ２３０へと戻ることができる。ここで、選択された複数の点に最も近い表面モデル上の対応する点が決定される。したがって、当業者は、反復処理が、選択された複数の点のそれぞれと、表面モデル上の対応する点との間の距離が閾値より小さくなるまで繰り返されることができることを理解するだろう。一旦複数の点からの対応する点の距離が閾値より常に小さくなると、区分けが完了するために、表面モデルは画像化された臓器と揃っているとみなされる。
【００１６】
一旦区分けが完了すると、当業者は区分けされた臓器がシステム１００のメモリに保存されることができることを理解するだろう。特に、区分けされた臓器は、代表的なプロトタイプとしてメモリ１０４内に保存されることができる。メモリ１０４の表面モデルが多数の代表的なプロトタイプの平均である場合、区分けされた臓器は、平均を決定するために他の代表的なプロトタイプと共に含まれて平均化されることができる。
【００１７】
例示的な実施形態又はその部分は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に保管される、プロセッサにより実行可能な命令のセットとして実装されることができる。
【００１８】
様々な変更及びバリエーションが、本開示書の精神又は範囲から逸脱せずになされ得ることは、当業者にとって明らかであろう。したがって、本開示書は、添付されるクレーム及びその均等物の範囲内のあらゆる変更及びバリエーションをカバーするよう意図される。
【００１９】
クレームは、ＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号／参照番号が含まれ得ることにも注意する。しかしながら、本クレームは、参照符号／参照番号に対応する例示的な実施形態に限定されるものとみなされるべきではない。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臓器の区分けのためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
区分け（Segmentation）は、画像から解剖学的構造を抽出する過程である。医学の分野における多くのアプリケーションは、ＣＴ、ＭＲＩ及び他の医用画像の形態を通して取得される体積の（volumetric）画像において、標準的な生体構造の区分けを必要とする。臨床医又は他の専門家は、治療計画のために区分けをよく用いる。
【０００３】
区分けは、手動で実行され得る。ここで臨床医は、個々の画像の断片（slice）を調査し、それぞれの断片において関係のある臓器の二次元の輪郭を描く。次に、手描きの輪郭は、その関係する臓器の三次元表現を生成するために組み合わされる。あるいは、臨床医は、臨床医の関与なしに、画像の断片を調査して関係のある臓器の二次元の輪郭を決定する自動区分けアルゴリズムを用いることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像の断片の手描きによる輪郭を用いる区分けは、しかしながら、多大な時間を必要とし、一般的な正確さはおよそ２から３ミリメートル以下ほどである。輪郭を手描きするとき、臨床医は、しばしば多くの画像を調査する必要がある。また、手描きによる輪郭は、臨床医によって異なり得る。さらに、自動化アルゴリズムは、全ての標準的な区分けの課題を解くためには、しばしば十分に信頼できない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明における方法は、臓器を区分けする方法であって：前記臓器の表面モデルを選択する段階と；前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；を有する。
【０００６】
本発明におけるシステムは、臓器を区分けするシステムであって、選択されるべき表面モデルの編集物を保管するメモリと；ユーザが、前記メモリから表面モデルを選択し、前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択できるよう構成されるユーザインターフェースと；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサと；を有する。
【０００７】
本発明におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プロセッサにより実行可能な命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに：前記臓器の表面モデルを選択する段階と；前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；を実行させるための前記命令のセットを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一つの例示的な実施形態に従うシステムの概略図である。
【図２】一つの例示的な実施形態に従う臓器の区分けの方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ここで説明される例示的な実施形態は、以下の説明及び添付される図面への参照とともに、さらに理解されることができる。ここで、同様の要素は、同一の参照要素と共に参照される。例示的な実施形態は、臓器の区分けのためのシステム及び方法に関する。特に、例示的な実施形態は、医用画像技術（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ）を通して取得される体積の医用画像の中に見られるように、臓器の表面に関して複数の点の有限の組を選択することにより、臓器の区分けを行う。
【００１０】
図１における一つの例示的な実施形態に示されるように、システム１００は、プロセッサ１０２とメモリ１０４を有する。メモリ１０４は、区分けされることのできる様々な臓器の表面モデルの編集物（compilation）を保管することのできる、あらゆるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。一つの例において、メモリ１０４は、様々な臓器の表面モデルの編集物を含むデータベースを保管する。表面モデルは、区分けされている臓器の代表的なプロトタイプ又はその臓器の多数の代表的なサンプルのうちの平均であり得る。ユーザは、ユーザインターフェース１０６を通じてメモリ１０４から代表モデルの一つを選択する。ユーザによりユーザインターフェース１０６を通じて入力されたあらゆるデータに一致する、選択されたモデルは、プロセッサ１０２を用いて処理され、ディスプレイ１０８上に表示される。当業者は、システム１００はパーソナルコンピュータ、サーバー又はあらゆる他の処理装置であることを理解するだろう。
【００１１】
図２は、ＣＴ、ＭＲＩ又は他の医用画像スキャンから取得される画像からの臓器の画像に基づいて臓器を区分けするための方法２００を示す。方法２００のステップ２１０は、メモリ１０４から、区分けされるべき臓器の表面モデルを選択する。表面モデルは、臓器の代表的なプロトタイプ又は複数の代表的なサンプルの平均であり得る。一度表面モデルが選択されると、表面モデルはディスプレイ１０８上に表示される。表面モデルが画像の中で適切に位置づけられ、ディスプレイ１０８上に表示される。
【００１２】
ステップ２２０において、ユーザは、ユーザインターフェース１０６を通じて、区分けされている画像の表面上の複数の点を選択する。ユーザインターフェース１０６は、例えば、表面上の複数の点を指し示し、クリックするためのマウスを含む。複数の点は、画像化された臓器の表面から選択される。これは、ステップ２３０において、表面を予測するための、選択された複数の点の間に整列する点を決定するために、複数の点を内挿するためである。例えば、単純な２Ｄの輪郭を描画している場合に、点は内挿されることができる。これは、マウスのクリックを通じて、あるいは規則的な時間間隔において、ある特定の順番でセットされるためである。点は、あらゆる順番で、あらゆる再配列された表示である２Ｄの表示において、セットされることができる。当業者は、ステップ２２０においてあらゆる数の点が選択されるが、より多くの数の点が選択されると、区分けがより正確になることを理解するだろう。したがって、ユーザは、彼／彼女が満足する結果を得るまで点を選択し続けることができる。当業者は、複数の点を選択するために様々な方法が用いられることができることも理解するだろう。例えば、ディスプレイ１０８がタッチセンサ方式である場合、ユーザはディスプレイ１０８のスクリーンをタッチすることにより、多数の点を選択することができる。一度、画像化された臓器の表面上の複数の点が選択されると、表面モデルは、表面モデルを画像化された画像に本質的に配列する変換が発生するように、モデル空間から画像空間へとマッピングされる。変換の複雑度は、選択された点の数とともに増加する。
【００１３】
変換のためのパラメータが、ＩＣＰ（iterative-closest-point）アルゴリズムを用いて決定される。パラメータは、曲げエネルギー（bending energy）が、選択された複数の点が内挿されると同時に曲げエネルギーが最小化されるよう、最適化によって決定される。例えば、ステップ２４０は、表面モデル上の点を選択する段階を含む。表面モデル上の点は、ステップ２２０において選択される、画像表面上の複数の点に対応する。表面モデル上の対応する点は、画像化された臓器上の選択された複数の点のそれぞれからの、表面モデル上の最接近点（closest point）であり得る。当業者は、画像表面上の複数の点が内挿されることができることを理解するだろう。これは、内挿された点に対応する、モデルの表面上の対応する点も決定されることができるためである。ステップ２５０において、画像表面上の複数の点のそれぞれと、表面モデルへの対応する点のそれぞれとの距離が決定される。当業者は、画像表面上の複数の点のそれぞれと、モデルの表面上の対応する点のそれぞれとの間のユークリッド距離により定義されることを理解するだろう。ユークリッド距離とは、表面モデル上の対応する点を画像表面上の複数の点に配列するために必要とされる変換の基準である。具体的には、距離は、画像表面上の複数の点のそれぞれと、表面モデル上のそれらに対応する点との間で必要とされる移動の量によって決定される。
【００１４】
ステップ２６０において、画像化された臓器の複数の点と、表面モデル上のそれらに対応する点との間の収束（convergence）が測定される。変換のパラメータは、反復が必要とされるかどうかを決定するために分析される。例えば、あらゆる移動が無視できるような、変換の勾配（gradient）が十分小さい（例えば、閾値より小さい）とみなされるとき、さらなる反復は不要であると決定される。当業者は、そのような無視できる勾配が、表面モデルが画像化された臓器と実質的に同様であることを示すことを理解するだろう。したがって、さらなる反復は必要でなく、区分けは完了する。しかしながら、変換のパラメータが、勾配が相当大きい（例えば、閾値より大きい）とき、ステップ２７０は、距離（例えば、曲げエネルギー）からエネルギー関数と、画像化された臓器上の複数の点と表面モデル上の対応する点との間の距離のための追加の変数とを生成する段階を含む。当業者は、閾値が、所定であり得るか、システム１００のユーザにより選択され入力され得ることを理解するだろう。
【００１５】
ステップ２７０において作成されたエネルギー関数の勾配は、ステップ２８０において計算される。例えば、エネルギー関数は、式Ｅ＝ＥＤ＋ＥＢにより表現されることができる。ここで、ＥＤは画像表面の複数の点のそれぞれと、表面モデルの対応する点のそれぞれの変換との間のユークリッド距離の合計である。また、ＥＢは曲げエネルギーであり、変換のパラメータ表現に依存する。一度この勾配が計算されると、ステップ２９０において、表面モデル上の対応する点のそれぞれは、表面モデルが画像化された臓器に近づくように、計算された勾配により負方向に移動される。エネルギーの勾配は、変換のパラメータに関して計算される。当業者は、複数の点が内挿されており、それに応じて対応する点がステップ２４０において決定されているため、表面モデルの全表面が負方向に移動し、表面モデルを画像化された臓器とより良い配列に置くことを理解するだろう。一度表面モデルが移動すると、方法２００はステップ２３０へと戻ることができる。ここで、選択された複数の点に最も近い表面モデル上の対応する点が決定される。したがって、当業者は、反復処理が、選択された複数の点のそれぞれと、表面モデル上の対応する点との間の距離が閾値より小さくなるまで繰り返されることができることを理解するだろう。一旦複数の点からの対応する点の距離が閾値より常に小さくなると、区分けが完了するために、表面モデルは画像化された臓器と揃っているとみなされる。
【００１６】
一旦区分けが完了すると、当業者は区分けされた臓器がシステム１００のメモリに保存されることができることを理解するだろう。特に、区分けされた臓器は、代表的なプロトタイプとしてメモリ１０４内に保存されることができる。メモリ１０４の表面モデルが多数の代表的なプロトタイプの平均である場合、区分けされた臓器は、平均を決定するために他の代表的なプロトタイプと共に含まれて平均化されることができる。
【００１７】
例示的な実施形態又はその部分は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に保管される、プロセッサにより実行可能な命令のセットとして実装されることができる。
【００１８】
様々な変更及びバリエーションが、本開示書の精神又は範囲から逸脱せずになされ得ることは、当業者にとって明らかであろう。したがって、本開示書は、添付されるクレーム及びその均等物の範囲内のあらゆる変更及びバリエーションをカバーするよう意図される。
【００１９】
クレームは、ＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号／参照番号が含まれ得ることにも注意する。しかしながら、本クレームは、参照符号／参照番号に対応する例示的な実施形態に限定されるものとみなされるべきではない。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
臓器を区分けする方法であって：
前記臓器の表面モデルを選択する段階と；
前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；
を有する、方法。
【請求項２】
前記変換する段階は、
前記選択された複数の点の間の点を決定し、さらに前記臓器の前記画像の表面を予測するため、前記複数の点を挿入する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変換する段階は、
前記複数の点のそれぞれのために、前記表面モデル上の対応する点を決定する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記対応する点は、前記複数の点のそれぞれに一番近い前記表面モデル上の点である、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記変換する段階は、
前記複数の点のそれぞれと前記対応する点との間の距離を決定する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記距離のそれぞれが閾値より小さい場合に前記臓器の区分けが完了する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記距離の少なくとも一つが前記閾値以上である場合に前記距離の関数としてエネルギー関数を生成する、
請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記エネルギー関数の勾配を計算する段階
をさらに有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記エネルギー関数の前記勾配の負方向に前記対応する点を移動させる段階
をさらに有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記表面モデルの全表面は、前記エネルギー関数の前記勾配の前記負方向に移動する、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
臓器を区分けするシステムであって、
選択されるべき表面モデルの編集物を保管するメモリと；
ユーザが、前記メモリから表面モデルを選択し、前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択できるよう構成されるユーザインターフェースと；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサと；
を有するシステム。
【請求項１２】
前記メモリからの表面モデルの編集物と、前記選択された表面モデルと、前記臓器の前記画像とのうち少なくとも一つを表示するディスプレイ
をさらに有する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ユーザインターフェースは前記ディスプレイ上のタッチスクリーンである
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ユーザインターフェースは、前記複数の点を選択するためのマウスを含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記メモリに保管される表面モデルの前記編集物は、区分けされるべき前記臓器の代表的なプロトタイプを含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記メモリに保管される表面モデルの前記編集物は、区分けされるべき前記臓器の代表的なプロトタイプの平均を含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記選択された複数の点の間の点を決定し、さらに前記臓器の前記画像の表面を予測するため、前記複数の点を内挿する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記複数の点のそれぞれのために、前記表面モデル上の対応する点を決定する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記複数の点のそれぞれと前記対応する点との間の距離を決定する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
プロセッサにより実行可能な命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに：
前記臓器の表面モデルを選択する段階と；
前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；
を実行させるための前記命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
臓器を区分けする方法であって：
前記臓器の表面モデルを選択する段階と；
前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；
を有する、方法。
【請求項２】
前記変換する段階は、
前記選択された複数の点の間の点を決定し、さらに前記臓器の前記画像の表面を予測するため、前記複数の点を挿入する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変換する段階は、
前記複数の点のそれぞれのために、前記表面モデル上の対応する点を決定する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記対応する点は、前記複数の点のそれぞれに一番近い前記表面モデル上の点である、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記変換する段階は、
前記複数の点のそれぞれと前記対応する点との間の距離を決定する段階
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記距離のそれぞれが閾値より小さい場合に前記臓器の区分けが完了する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記距離の少なくとも一つが前記閾値以上である場合に前記距離の関数としてエネルギー関数を生成する、
請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記エネルギー関数の勾配を計算する段階
をさらに有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記エネルギー関数の前記勾配の負方向に前記対応する点を移動させる段階
をさらに有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記表面モデルの全表面は、前記エネルギー関数の前記勾配の前記負方向に移動する、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
臓器を区分けするシステムであって、
選択されるべき表面モデルの編集物を保管するメモリと；
ユーザが、前記メモリから表面モデルを選択し、前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択できるよう構成されるユーザインターフェースと；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサと；
を有するシステム。
【請求項１２】
前記メモリからの表面モデルの編集物と、前記選択された表面モデルと、前記臓器の前記画像とのうち少なくとも一つを表示するディスプレイ
をさらに有する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ユーザインターフェースは前記ディスプレイ上のタッチスクリーンである
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ユーザインターフェースは、前記複数の点を選択するためのマウスを含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記メモリに保管される表面モデルの前記編集物は、区分けされるべき前記臓器の代表的なプロトタイプを含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記メモリに保管される表面モデルの前記編集物は、区分けされるべき前記臓器の代表的なプロトタイプの平均を含む
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記選択された複数の点の間の点を決定し、さらに前記臓器の前記画像の表面を予測するため、前記複数の点を内挿する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記複数の点のそれぞれのために、前記表面モデル上の対応する点を決定する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換するプロセッサは、
前記複数の点のそれぞれと前記対応する点との間の距離を決定する
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
プロセッサにより実行可能な命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに：
前記臓器の表面モデルを選択する段階と；
前記臓器の画像の表面上の複数の点を選択する段階と；
前記表面モデルを前記画像上の前記複数の点に変換する段階と；
を実行させるための前記命令のセットを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図２】
【公表番号】特表２０１２−５２３０３３（Ｐ２０１２−５２３０３３Ａ）
【公表日】平成２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−５０２８３６（Ｐ２０１２−５０２８３６）
【出願日】平成２２年３月２日（２０１０．３．２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／０５０８９８
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１１３０５２
【国際公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【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２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２日（２０１０．３．２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２０１０／０５０８９８
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１１３０５２
【国際公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【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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