JP5114044B2 - 生物学的構造を有する画像を切り出す方法及びシステム - Google Patents

Description

本出願の実施形態は、全般的には生物学的構造の切り出し（セグメンテイション）に関する。具体的にある種の実施形態は、視覚器の自動切り出しに関する。

生物学的構造の切り出しは医学分野において益々重要な領域になりつつある。多種多様な臨床応用により生物学的構造の切り出しが利用されることがある。一例として、手術計画が切り出しの恩恵を受けることができる。また別の例では、腫瘍専門医その他の臨床医は、罹患組織に対してある量の放射線を当てることによって放射線治療（「ＲＴ」）によりがんを処置することがある。放射線投射を標的組織に集束させる際に、近傍の構造を回避することが目的の１つとなることもある。頭部及び頚部のＲＴの場合では、リスクが生じる器官には眼のレンズを含むことがある。さらに、神経組織（例えば脳、視神経、脊髄）も放射起源の影響を受けやすいことがある。

患者の指定領域のＲＴ投射を施す支援のためにコンピュータ断層（「ＣＴ」）や磁気共鳴イメージング（「ＭＲＩ」）のスキャンなどの放射線撮像が解剖学的モデルとして使用されることがある。切り出しは手作業で実施されることがある。例えば放射線医が画像編集／表示プログラムを用いて生物学的構造のアウトライン（複数のこともある）をトレースして切り出しを手作業で実施することがある。３次元切り出しを必要とする場合、手作業の切り出しでは多数の２次元スライス上で切り出し輪郭をトレースし、次いでこれらのトレースを結合して３次元切り出し輪郭に至ることが必要となる。こうした手作業の切り出しは時間がかかることがあり、また不正確になることがある。

眼の器官はかなり複雑である。こうした複雑さに加えて、眼の器官は患者ごとに多様であることがある。さらに、周囲の組織も患者ごとに多様であることがある。この複雑性と多様性のために、臨床医が指定の領域にＲＴ投射を付与しようとするだけの作業であっても込み入ったものになることがある。
米国特許第６３５６６５６号 日本特許出願公開特開平０８−２５５２５２ 日本特許出願公開特開平０８−００７１１４ 米国特許早期公開２００３／０１１３００３ D'Haese (Pierre-Francois D'Haese, Automatic Segmentation of Brain Structures for Radiation Therapy Planning, SPlE Medical Image Processing, 2003). Zhang (Yan Zhang, Super quadric Representation of Scenes From Multi-View Range Data, The University of Tennessee, 2003) Fritzsche (Kenneth Fritzsche, Computer Vision Algorithms For Retinal Vessel Width Change Detection and Quantification, Rensselaer Polytechnic Institute, October 2002).

したがって、様々な視覚器などの生物学的構造を自動で切り出す方法及びシステムに対する要求が存在する。さらに、確度及び速度を改善させた切り出し実行のための方法及びシステムに対する要求が存在する。ＲＴなどの多種多様な臨床応用で使用可能な単純でありながら効率的かつ費用対効果のよい切り出しを可能とする方法及びシステムに対する要求が存在する。

本発明のある種の実施形態は、少なくとも１つの視覚器を含む放射線写真画像と関連付けされた少なくとも１つのシード点を特定する工程であって該少なくとも１つのシード点は該少なくとも１つの視覚器の内部領域に対応するように位置決めされる特定工程と、少なくともその一部で該少なくとも１つのシード点に基づき該少なくとも１つの視覚器を自動で切り出す工程と、を含む生物学的構造を切り出すための方法を提供する。一実施形態では、視覚器のうちの少なくとも１つに対するその自動切り出しは、少なくとも１つの形状による幾何学モデル化を含む。一実施形態では、少なくとも１つのシード点のうちの第１のシード点は第１の眼球の内部領域に対応しており、かつ少なくとも１つのシード点のうちの第２のシード点は第２の眼球の内部領域に対応している。一実施形態では、少なくとも１つの視覚器に対する自動切り出しはさらに、眼球の中心点を特定する工程と、少なくとも１つの形状を該中心点に位置決めする工程と、少なくともその一部で眼球のグレイスケール値に基づき該少なくとも１つの形状を調整する工程と、を含む。一実施形態では、その少なくとも１つの形状は事前定義の半径を有する球体を含む。一実施形態では、少なくとも１つの視覚器に対する自動切り出しはさらに、眼球の前側部分に対応するデータ部分を処理して処理済み領域を形成する工程と、該処理済み領域の少なくとも一部分に対する重量点（ｗｅｉｇｈｔ−ｐｏｉｎｔ）を決定する工程と、該少なくとも１つの形状を重量点の中心に置いた状態で少なくとも１つのレンズを切り出す工程と、を含む。一実施形態では、その少なくとも１つの形状は、眼球サイズに対して事前定義の比を有する楕円体を含む。一実施形態では、該少なくとも１つのシード点のうちの１つは視交叉の一領域に対応する。一実施形態では、少なくとも１つの視覚器に対する自動切り出しはさらに、視交叉に対応する一領域に対して視交叉形状を当てはめる工程を含む。一実施形態では、少なくとも１つの視覚器に対する自動切り出しはさらに、視神経の予測領域に沿って第１の少なくとも１つの形状を当てはめる工程と、該第１の少なくとも１つの形状の一領域に対応するデータを処理して処理済みデータを形成する工程と、該処理済みデータの一区画に対応する少なくとも１つの重量点を決定する工程と、該少なくとも１つの重量点を中心に第２の少なくとも１つの形状を当てはめして切り出し済み視神経を形成する工程と、を含む。一実施形態では、その方法はさらに、該切り出し済み視神経のスケルトンを決定する工程と、該スケルトンを拡張させて調整済みの切り出し視神経を形成する工程と、を含む。一実施形態ではさらに、切り出し済み視神経の少なくとも２つの非隣接区画を接続して１つの隣接切り出し済み視神経を形成する工程を含む。一実施形態ではさらに、スケルトンの少なくとも２つの非隣接区画を接続して１つの隣接スケルトンを形成する工程を含む。一実施形態では、その第１の少なくとも１つの形状は１つの円錐部分及び１つのパイプ部分を含む。一実施形態では、その第２の少なくとも１つの形状は少なくとも１つの楕円を含む。一実施形態では、ユーザは少なくとも１つのシード点を選択することが可能である。一実施形態では、そのユーザは実質的にある作業フローに従って少なくとも１つのシード点を選択する。本発明のある種の実施形態は、１つまたは複数の視覚器を含む放射線写真画像を受け取るための受け取りルーチンと、１つまたは複数の視覚器のうちの少なくとも１つに対する内部領域に対応するように位置決めされて該放射線写真画像と関連付けされた少なくとも１つのシード点を特定するための特定ルーチンと、少なくともその一部で該少なくとも１つのシード点に基づき１つまたは複数の視覚器のうちの少なくとも１つを自動で切り出すための切り出しルーチンと、を含むコンピュータ向けの命令の組を含んだコンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。一実施形態では、その切り出しルーチンはさらに、眼球の中心点を特定するための特定ルーチンと、事前定義の半径を有する球体を該中心点に配置するための配置ルーチンと、眼球の予測表面に沿って該球体が処理済みデータに実質的に一致するように調整するための調整ルーチンと、を含む。一実施形態では、その切り出しルーチンはさらに、眼球の前側部分に対応するデータ部分を処理して処理済み領域を形成するための処理ルーチンと、該処理済み領域の少なくとも一部分に対する重量点を決定するための決定ルーチンと、楕円体を該重量点に置いた状態で少なくとも１つのレンズを切り出すための切り出しルーチンと、を含む。一実施形態では、その切り出しルーチンはさらに、視交叉に対応する領域にモデル化形状を当てはめるための当てはめルーチンを含む。一実施形態では、その切り出しルーチンはさらに、少なくとも１つの視神経の予測領域に沿って円錐部分及びパイプ部分を当てはめるための当てはめルーチンと、円錐部分及びパイプ部分の一領域に対応するデータを処理するための処理ルーチンと、該処理済みデータの一区画に対応する少なくとも１つの重量点を決定するための決定ルーチンと、該少なくとも１つの重量点を中心として少なくとも１つの楕円を当てはめて切り出し済み視神経を形成するための当てはめルーチンと、を含む。本発明のある種の実施形態は、少なくとも１つの視覚器を含んだ画像を受け取ることが可能であり、さらに該少なくとも１つの視覚器のうちの少なくとも１つに対応する少なくとも１つのシード点を特定することが可能であるプロセッサを含むような視覚器の自動切り出しを実行するためのシステムであって、該プロセッサはその画像及び少なくとも１つのシード点に少なくとも基づいて少なくとも１つの視覚器を自動で切り出すことが可能であるシステムを提供する。一実施形態では、そのシステムはさらに、ユーザによる少なくとも１つのシード点の選択を容易にするためのユーザインタフェースを含む。

上述した要約、並びに本出願のある種の実施形態に関する以下の詳細な説明は、添付の図面と共に読むことによってさらに十分な理解が得られよう。本発明の例証を目的として、図面ではある特定の実施形態を示している。しかし、本発明は添付の図面に示した配置や手段に限定するものではないことを理解すべきである。幾つかの図は開示した方法及びシステムによって作成し得るタイプの画像及び表示を表すことがある。

図１は、本発明の一実施形態による視覚器１００を表している。視覚器１００は例えば、眼球１０２、レンズ１０４、視神経１０６及び視交叉１０８を含むことがある。視覚器１００の像（あるいは、その一部分）は、例えばＸ線、コンピュータ断層（「ＣＴ」）、磁気共鳴イメージング（「ＭＲＩ」）及び／または陽電子放出断層（「ＰＥＴ」）などの放射線学モダリティを用いて作成されることがある。視覚器１００は、２次元スライスとして撮像されることや、３次元ボリュームとして撮像されることがある。所与の任意の放射線学モダリティにおいて、得られた画像内の各ピクセル及び／またはボクセルはグレイスケール値と関連付けさせることがある。グレイスケール値は、ハウンスフィールド値その他の適当な計測システムによって定量化されることがある。ある視覚器１００は、周囲の組織及び／または別の視覚器１００と識別できるグレイスケール値を示すことがある。特にＣＴイメージングでは、以下で検討するような切り出しによく適合し得る視覚器１００の放射線画像が作成される。しかし、本出願で検討する切り出しは、利用可能な様々なモダリティ（例えば、ＭＲＩやＰＥＴ）のいずれからの放射線画像に対しても実行が可能であり、ＣＴイメージングによって作成された画像に特有のものではない。

本発明の実施形態に従った切り出しは、後でさらに検討することにするような幾何学モデル化を利用することがある。幾何学モデル化では、例えば視覚器の様々な構成要素に対して幾何学形状を当てはめることを必要とすることがある。例えば幾何学モデル化では、球体（複数のこともある）、楕円体（複数のこともある）、パイプ（複数のこともある）、円錐（複数のこともある）及び／またはその他の当てはめを必要とすることがある。ここに開示したものを同様の別の幾何学形状によって置き換えることもできる。幾何学モデル化形状は、１次元、２次元、３次元及び／または４次元（例えば、時間経過と共に変化する非剛性の器官の場合）とすることができる。３次元形状は例えば、これより低次元の形状からモデル化することができる（例えば、パイプは一連の円及び／または楕円とすることができる）。

眼球１０２は例えば、人間の眼球とすることができる。人間の視覚器１００は、２つの眼球１０２を含むことがある。所与の種について、例えば平均的な形状及びサイズの眼球１０２を見積もる及び／または推定することができる。平均的サイズの眼球１０２は以下で検討するような切り出しを実行するのに有用となり得る。平均的サイズの眼球１０２は、所与の半径を有する実質的な球状をしていることがある。例えば、人間の平均的な眼球１０２は半径が１２ｍｍの実質的な球状をしていることがある。さらに、眼球１０２の放射線画像はある特定のレンジ内のグレイスケール値を有するピクセル及び／またはボクセルをもたらすことがある。

図１に戻ると、眼球１０２の前側部分の内部に一般的にレンズ１０４が配置されている。各眼球１０２の内部に１つのレンズ１０４が包含されていることがある。所与の種に関して、平均的なレンズ１０４の形状及びサイズを推定することができる。平均的サイズのレンズ１０４は以下で検討するような切り出しを実行するのに有用となり得る。例えば人間の平均的なレンズ１０４の形状は楕円体であることがある。例えばこうした楕円体は、寸法が５ｍｍ、２．３ｍｍ及び５ｍｍの各軸を有することがある。さらに、所与の種のレンズ１０４の平均サイズは、眼球１０２とレンズ１０４の比から見積もることができる。例えば人間では、平均的な眼球１０２のサイズと平均的なレンズ１０４のサイズの比は、ｘ、ｙ及びｚの各次元方向で２．４、５．２、２．４と与えることができる。したがって、眼球１０２のサイズが既知であれば、この比を単純に適用することによって対応して予測される平均的なレンズ１０４のサイズが得られることになる。平均的なレンズ１０４のサイズ及び形状を知ることは、以下で検討するような切り出しに役立つことがある。さらに、レンズ１０４の放射線画像は、ある特定のレンジ内のグレイスケール値を有するピクセル及び／またはボクセルをもたらすことがある。

各眼球１０２に対して１つの視神経１０６が対応することがある。視神経１０６によって一般的に、眼球１０２を視交叉１０８に繋げることができる。所与の種に関して、視神経１０６の形状及びサイズを見積もることができる。平均的な視神経１０６のサイズ及び形状は以下で検討するような切り出しを実行するのに有用となり得る。例えば人間の平均的な視神経１０６は、円錐部分及びパイプ部分によって概略見積もることができ、この際円錐部分の底部は眼球１０２の中央に固定させ、また円錐部分の頂点はパイプ部分に接続させる。パイプ部分のもう一方の端部は視交叉１０８の位置に固定させることがある。平均的な視神経１０６のサイズ及び形状を知ることは、以下で検討するような切り出しに役立つことがある。さらに、視神経１０６の放射線画像は、ある特定のレンジ内のグレイスケール値を有するピクセル及び／またはボクセルをもたらすことがある。

図１に戻ると、視交叉１０８を視覚器１００に含めることもある。視交叉１０８は一般的に、文字「Ｘ」に似ることがある。視交叉１０８は、脳内のトルコ鞍の上側の位置に見出されることがある。視交叉１０８は一般的に周囲の脳と同じ種類の神経組織から形成されるため、グレイスケールのみに基づいて視交叉１０８を近傍の領域から識別することは困難であることがある。しかし視交叉１０８は、所与の種に関する平均的な形状及びサイズを有することがある。視交叉１０８の平均的な形状及びサイズは例えば、ある種（例えば、人間）内の多数のサンプルから経験的に導出することができる。視交叉１０８の平均的な形状及びサイズは、以下で検討するような切り出しに有用となり得る。

図７は、本発明の一実施形態による視覚器７００のシード点７２０を伴った図表示を表している。視覚器７００の図表示は、例えば放射線撮像システムによって作成されることがある。視覚器７００の図表示はまた、モデルによって作成することや、別の描出によって作成することもある。視覚器７００の図表示は例えば、図１に示すように視覚器１００に対応することがある。図示視覚器７００は、図示眼球（複数のこともある）７０２、図示レンズ（複数のこともある）７０４、図示視神経（複数のこともある）７０６及び図示視交叉７０８を含むことがある。図表示７００は患者、モデル、その他に対応することがある。図表示７００は２次元、３次元及び／または４次元データを包含することがある。

図１２は、本発明の一実施形態による生物学的構造を自動で切り出すためのシステムを表している。システム１２００は、１つまたは複数の通信リンク１２０４を介して画像処理サブシステム１２１６及び／または記憶装置１２１４と通信可能にリンクさせた画像作成サブシステム１２０２を含むことがある。システム１２００の構成要素は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア及び／またはその他の形で実現させることがある。システム１２００の構成要素は例えば、単独で実現させること、かつ／または様々な形態に一体化させることがある。

画像作成サブシステム１２０２は例えば、患者の関心対象ボリュームに対応する２次元、３次元及び／または４次元データを作成することが可能な任意の放射線学システムとすることができる。画像処理サブシステム１２０２の種類の幾つかには、コンピュータ断層（ＣＴ）、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、Ｘ線、陽電子放出断層（ＰＥＴ）、トモシンセシス（ｔｏｍｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）及び／またはその他が含まれる。画像作成サブシステム１２０２は、通信リンク１２０４を介して記憶装置１２１４及び／または画像処理サブシステム１２１６に伝達することができる画像に対応する１つまたは複数のデータ組を作成することがある。

記憶装置１２１４は、画像作成サブシステム１２０２によって作成されたデータ組（複数のこともある）を保存することが可能である。記憶装置１２１４は例えば、ＰＡＣＳ記憶装置、光学媒体記憶装置、磁気媒体記憶装置、半導体記憶装置、長期記憶装置、短期記憶装置及び／またはその他などのディジタル式記憶装置とすることがある。記憶装置１２１４は例えば、画像作成サブシステム１２０２や画像処理サブシステム１２１６と一体化させることがある。記憶装置１２１４は例えば、ローカルに配置させることや、リモートに配置させることがある。記憶装置１２１４は例えば、永続的とすることや、一時的とすることがある。

画像処理サブシステム１２１６はさらに、メモリ１２０６、プロセッサ１２０８、ユーザインタフェース１２１０及び／またはディスプレイ１２１２を含むことがある。画像処理サブシステム１２１６の様々な構成要素は通信可能にリンクさせることがある。例えばプロセッサ１２０８とメモリ１２０６など構成要素のうちの幾つかを一体化させることがある。画像処理サブシステム１２１６は患者の関心対象ボリュームに対応するデータを受け取ることがある。データは例えばメモリ１２０６内に保存されることがある。

メモリ１２０６は、例えばハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、コンパクト記憶装置、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、読み取り専用メモリ、電気的消去可能でプログラム可能な読み取り専用メモリ及び／またはその他のメモリなどのコンピュータ読み取り可能なメモリとすることがある。メモリ１２０６は、例えば複数のメモリを含むことがある。メモリ１２０６は例えば、データを一時的に保存できることや、永続的に保存できることがある。メモリ１２０６は、例えばプロセッサ１２０８による読み取りが可能な命令の組の保存を可能とさせることがある。メモリ１２０６はさらに、例えば画像作成サブシステム１２０２によって作成されたデータの保存を可能とさせることがある。メモリ１２０６はまた、例えばプロセッサ１２０８によって作成されたデータの保存を可能とさせることがある。

プロセッサ１２０８は中央処理ユニット、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ及び／またはその他とすることがある。プロセッサ１２０８は例えば、複数のプロセッサを含むことがある。プロセッサ１２０８は一体化させた１つの構成要素とすることや、例えば様々な箇所に分散させることがある。プロセッサ１２０８は例えば、あるアプリケーションの実行を可能とさせることがある。プロセッサ１２０８は例えば、本発明による任意の方法（複数のこともある）及び／または命令組（複数のこともある）の実行を可能とさせることがある。プロセッサ１２０８は例えば、ユーザインタフェース１２１０からの入力情報を受け取ること、並びにディスプレイ１２１２による表示が可能な出力を作成することを可能とさせることがある。

ユーザインタフェース１２１０は、例えばユーザから画像処理サブシステム１２１６への情報の伝達が可能な任意のデバイス（複数のこともある）を含むことがある。ユーザインタフェース１２１０は、マウス操作デバイス、キーボード及び／またはユーザの指令を受け取ることが可能な別の任意のデバイスを含むことがある。例えばユーザインタフェース１２１０は、例えば音声認識、運動トラッキング及び／またはアイ（ｅｙｅ）トラッキング機能を含むことがある。ユーザインタフェース１２１０は、例えばディスプレイ１２１２などの別の構成要素に組み入れられることがある。一例として、ユーザインタフェース１２１０は、例えば接触応答性のディスプレイ１２１２を含むことがある。

ディスプレイ１２１２は、ユーザへの視覚的情報の伝達が可能な任意のデバイスとすることがある。例えば、ディスプレイ１２１２は、陰極線管、液晶ダイオード・ディスプレイ、発光ダイオード・ディスプレイ、プロジェクター及び／またはその他を含むことがある。ディスプレイ１２１２は、例えば画像処理サブシステム１２１６によって作成された放射線画像及びデータの表示を可能とさせることがある。ディスプレイは２次元的とすることがあるが、シェーディング、色付け及び／またはその他を通じて３次元情報の指示を可能とさせることもある。

図２は、本発明の一実施形態に従った生物学的構造（例えば、視覚器１００や描出７００など）を切り出すための方法２００の流れ図を表している。方法２００の工程の少なくとも一部分は例えば、別の順序で実行されること、かつ／または実質的に／部分的に同時に実行されることがある。例えば工程２０４が工程２０２と同時に実行されることがあり、あるいは工程２０４が工程２０２の前に実行されることがある。方法２００の幾つかの工程は、例えば省略されることもある。方法２００は、その全部または一部が、例えば図１２に表したプロセッサ１２０８などのプロセッサによって実行されることがある。

工程２０２では、方法２００は、視覚器１００の少なくとも一部分の放射線写真画像を受け取ることを含むことがある。例えば、放射線写真画像がＣＴイメージングによって作成されることがある。この画像は視覚器１００の少なくとも一部分を含むことがある。この画像は、例えば図７に示すような視覚器７００の描出とすることがある。例えばこの画像は図１または図７に表したのと同様に、眼球、レンズ、視神経及び視交叉を含むことがある。別法として、その画像は図１または図７に表したのと同様に、２つの眼球、２つのレンズ、２つの視神経及び１つの視交叉を含むことがある。この画像はさらに、視覚器１００以外の生物学的構造を含むことがある。例えば、この画像はさらに、脳、筋組織、腱、血管組織、骨及び／またはその他の別の部分を含むことがある。この画像は例えば、人間に対応することがある。工程２０２は例えば、図１２に表したプロセッサ１２０８などのプロセッサによって実行可能とさせることがある。さらに、放射線写真画像（または、そのコピー）は、受け取られて、例えばランダム・アクセス・メモリなどのメモリ内の保存されることがある。

工程２０４は、放射線写真画像と関連付けされた１つまたは複数のシード点を特定することを含むことがある。このシード点（複数のこともある）は画像データに一体化させることや、対応するデータ組の一部とさせることがある。シード点は例えばユーザによって提供されることがある。一実施形態では、ユーザは、例えばユーザインタフェース（図１２に表したユーザインタフェース１２１０など）を用いて切り出しアプリケーションと対話することによってシード点を選択することがある。切り出しソフトウェアは放射線写真画像（工程２０２で特定した画像など）をユーザに対して表示させることがある。次いでユーザは、ユーザインタフェースを用いることによって、放射線写真画像の様々な領域に対応するようにシード点を選択することがある。一実施形態では、ユーザは、マウスを用いたポイント及びクリックによってシード点を形成することがある。シード点を選択する別の方法も可能である。例えばユーザは、ステンシルなどを使用して放射線写真画像上にオーバーレイさせ、これによりソフトウェアにシード点を作成させることも可能である。

ユーザは、例えば以下で検討する自動切り出し２０６を容易にさせるようなシード点の選択を推奨されることがある。一実施形態では、シード点（複数のこともある）の選択は、視覚器（複数のこともある）１００の内部領域に対応するシード点（複数のこともある）の選択とすることがある。一旦図７に戻ると、ユーザは図表示７００と対話することがある。例えばユーザは、図表示７００の様々な領域に対応するようにシード点（複数のこともある）７２０を選択することがある。シード点７２０は必ずしも図表示７００の一部を形成する必要はないが、図表示７００と関連させて配置させることがあることに留意されたい。例えばシード点７２０は、図示眼球７０２の内部に配置させることがある。ユーザはさらに、別の図示眼球７２０の内部領域に対応するように別のシード点７２０を選択することがある。さらにユーザは、例えば図示視交叉７０８の内部領域に対応するようにシード点７２０を選択することがある。シード点（複数のこともある）７２０は、以下で検討する自動切り出し工程２０６を開始するために使用可能である。選択したシード点（複数のこともある）７２０は放射線写真画像内に一体化させることや、放射線写真画像に対応する別のデータ組内に包含させることがある。図２に戻ると、シード点（複数のこともある）７２０を（例えば、上述のようにユーザによって）選択し終えた後、本方法２００は工程２０４において選択シード点（複数のこともある）７２０を特定することがある。例えば、シード点（複数のこともある）７２０は、例えば切り出しソフトウェアによって容易に特定可能なデータ構造によって表現されることがある。地点的な情報に加えて、シード点（複数のこともある）７２０は、各シード点７２０が視覚器７００の図表示（複数のこともある）のどれに対応するを表した情報を包含することがある。例えば、あるシード点７２０は図示眼球７０２、図示視交叉７０８、またはその箇所との対応関係を表した情報を包含することがある。

自動切り出しアプリケーションに関して、ユーザのシードについて多種多様な作業フローを可能とさせることがある。作業フローの第１の可能性では、例えばユーザが開始点（ｏｕｔｓｅｔ）の位置またはその近傍に３つのシード点を提供する。この３つのシード点は、例えば図示眼球（複数のこともある）７０２及び／または図示視交叉７０８の内部に対応させることがある。３つのシード点を選択した後、アプリケーションは例えば７つ全部の視覚器を自動で切り出すことがある。こうした相互対話では、例えば３つのシード点の選択後に何らの作業も必要としないことがある。この７つの視覚器構造（２つの眼球、２つのレンズ、２つの視神経及び１つの視交叉）は例えば、構造群「視覚」内に自動的に編成させることができる。アプリケーションにおけるこうした群構造化は、ユーザが例えば解剖学関連の構造を管理するのに役立つ。

可能な別の作業フローでは、ユーザはシード点（複数のこともある）を１つずつ提供すると共に、後続して結果が、例えばシード点の提供後ある短い時間内に（例えば、実質的にリアルタイムで）提供される。眼球シード点を提供すると、例えば眼球及びその含まれるレンズの切り出しが得られることがある。視交叉シード点を提供すると、例えば２つの視神経と１つの視交叉の切り出しが得られることがある。この場合にも、得られた構造は、構造群「視覚」内に自動的に編成させることができる。例えば第１及び第２の点が眼球内にありかつ第３の点が視交叉内にあるようであれば好ましい。こうした選好の下で、アルゴリズムは例えば、あるシード点を以前に切り出した器官に対して提供し得るか否かをチェックすることがある。諾であれば、この以前に切り出した器官が上で検討したようにして再び切り出されることがある。

工程２０６では、方法２００は、工程２０４で特定したシード点に基づいて１つまたは複数の視覚器１００（あるいは、その描出７００）を自動で切り出す。視覚器１００（または、描出７００）は例えば器官単位で切り出されることがある。別法として、視覚器１００（または、描出７００）は順次式で（例えば、眼球、レンズ、視交叉、視神経のように）切り出されることがある。視覚器１００（または、描出７００）は様々な順序で切り出されること、かつ／または視覚器１００（または、描出７００）のもう一方と同時に切り出されることがある。工程２０６は、例えば図３〜６に示した方法３００、４００、５００、６００など本明細書に開示した様々な方法のうちの１つまたは幾つかを含むことがある。

図３は、本発明の一実施形態に従って眼球１０２を自動で切り出すための方法３００の流れ図を表している。方法３００の工程の少なくとも一部分は例えば、別の順序で実行されること、かつ／または実質的に／部分的に同時に実行されることがある。例えば工程３０４が工程３０２と同時に実行されること、あるいは工程３０４が工程３０２の前に実行されることがある。さらに、方法３００の幾つかの工程は例えば省略されることがある。方法３００は、その全部または一部で例えば図１２に表したプロセッサ１２０８などのプロセッサによって実行されることがある。方法３００は例えば、２次元、３次元、または４次元データに対して実行可能とすることがある。

一実施形態では、シード点（例えば、図７に表したシード点７２０）は放射線写真画像上で眼球１０２または眼球描出７０２に対応するようにして特定されることがある。このシード点は、例えば方法３００で使用したアルゴリズムを具体的なある眼球に振り向けるために有用となり得る。方法３００をある具体的な眼球に振り向けるためには、例えば視覚器を含んだ放射線画像をある具体的な眼球の予測領域に対してマッピングするためのテンプレートなどの別の技法が使用されることもある。

工程３０２では、眼球（例えば、眼球１０２または７０２）の中心点が特定されることがある。眼球の中心点は、例えばＣＴなどの所与の放射線学モダリティに関する眼球の既知の強度特性を利用することによって特定されることがある。例えば、眼球の中心領域内のピクセル及び／またはボクセルは、例えばある特定のハウンスフィールド値のレンジ域内の強度特性を有することが知られている。中心点は、例えばシード点の領域内で探索されることや、例えば眼球の予想される中心を決定するための何か別の指示またはアルゴリズムで探索されることがある。

工程３０４では、眼球の中心点を中心とする推定球体が当てはめられることがある。推定球体は例えば人間など具体的なある種に関する平均値に対応した半径を有する球体とすることがある。この半径は例えば中心点から拡げることができる。楕円体様の形状など球体の変形形態とすることも可能である。推定球体は普遍型とすることや、１人または複数人の患者に対応する指定の情報（例えば性別、年齢、体重、身長、病状、など）に合わせて調整されることがある。

工程３０６では、眼球に対する球体の当てはめがさらに調整されることがある。例えば、眼球の中心に対応する領域がユーザ付与によるシード点の領域内で探索されることがある。例えば当てはめられた球体の中心点及び半径を特定するために２つの円を利用することがある。例えば小さい方の円を眼球の内部に配置させることがあり、大きい方の円を眼球の外部に配置させることがある。例えば、これらの円の位置に基づいて球体配置の確度を指示する適合度基準（ｗｅｌｌｎｅｓｓ ｍｅａｓｕｒｅ）を計算することがある。適合度基準は、例えば円の位置を調整することによって実質的に最小にすることがある。適合度基準が実質的に最小であると、この結果として例えば、当てはめた球体の中心点及び半径の正確な特定を得ることができる。例えば眼球の内部及び外部にあたるピクセル及び／またはボクセルの事前定義のグレイスケール値によって、適合度値の計算を容易にさせることがある。この球体によって、例えば調整済みの特性（例えば、中心点及び／または半径）を組み込むことや、眼球の切り出しを提供することができる。

一旦図８を見ると、本発明の一実施形態により切り出された眼球の一例を表している。この眼球は、球体８０２（２次元像で円で示す）による切り出しで表している。

図４は、本発明の一実施形態に従ってレンズ１０４または描出７０４を自動で切り出すための方法４００の流れ図を表している。方法４００の工程の少なくとも一部分は例えば、別の順序で実行されること、かつ／または実質的に／部分的に同時に実行されることがある。例えば工程４０４が工程４０２と同時に実行されること、あるいは工程４０４が工程４０２の前に実行されることがある。さらに、方法４００の幾つかの工程は例えば省略されることがある。方法４００は、その全部または一部で例えば図１２に表したプロセッサ１２０８などのプロセッサによって実行されることがある。方法４００は例えば、２次元、３次元、または４次元データに対して実行可能とすることがある。

工程４０２では、レンズを包含する眼球の前側部分（例えば、眼球１０２または描出７０２）に対応するデータが処理されることがある。眼球の前側部分は外側に向いた部分（例えば、網膜と反対側）とすることがある。眼球の前側部分は、例えばピクセル及び／またはボクセルに関する向き、位置または強度値などの情報に基づいて特定されることがある。眼球の前側部分に対応するピクセルやボクセルなどのデータは、例えば当技術分野で周知の多種多様な技法によって処理されることがある。例えば眼球の前方（例えば、前側）部分はしきい値処理されることがある。

しきい値処理の技法では、例えばボクセル及び／またはピクセルのあるしきい値及び／または間隔に対する対応関係に基づいて、そのボクセル及び／またはピクセルにある具体的な値を割り当てることが必要となることがある。例えばしきい値処理では、例えばボクセル及び／またはピクセルが所与のしきい値未満またはある特定の間隔域内の値に対応する場合に、これに対して別の値を割り当てることが必要となることがある。例えばしきい値処理は、すべてのボクセル及び／またはピクセルが所与のしきい値グレイスケール値を超えるグレイ値を有する場合はこれに対して黒（ｂｌａｃｋ）を割り当て、またこれらが所与のしきい値グレイスケール値未満の値を有する場合はこれに白（ｗｈｉｔｅ）を割り当てることがある。別法として、しきい値処理は例えば、あるボクセル及び／またはピクセルが所与のグレイスケール間隔内にある場合にはこれが第１のグレイ階調を有するように、別のボクセル及び／またはピクセルが所与のグレイスケール間隔内にない場合にはこれが第２のグレイ階調を有するように割り当てすることがある。

しきい値処理後に、例えばしきい値処理から得られる連続領域（例えば、黒などある特定のグレイスケール領域）をさらに処理することがある。しきい値処理から得られるデータは例えば、レンズに対応する領域に対して均一の強度値を有することがある。

工程４０４では、所与の処理済みの領域に関する重心または「重量点」を決定することがある。重量点決定は例えば、しきい値処理から得られたデータなどのフィルタ処理済みデータに対して実行されることがある。例えば、領域が白であれば、白領域に関する重量点を決定することがある。重心及び／または重量点の座標は以下のようにして計算することがある。各ピクセル及び／またはボクセルのｘ、ｙ、ｚ座標の和が別々に計算され、この和をその領域内のボクセル及び／またはピクセルの総数で割り算するという座標幾何学技法が実施時に使用されることがある。重量点は所与の領域の中心に対応することがある。重量点は例えば、２次元、３次元または４次元とすることがある。フィルタ処理した（例えば、しきい値処理した）領域の重量点は例えば、レンズの中心点に対応することがある。

工程４０６では、楕円体その他の形状をこの重量点の中心に置いてレンズ１０４または描出７０４などのレンズが切り出されることがある。当てはめられる楕円体は例えば、２次元、３次元または４次元とすることがある。例えばレンズは、切り出された眼球に関して決定した楕円体を用いて切り出されることがある。レンズを切り出すための楕円体は、所与の比、及び対応する眼球の既知のサイズから決定されることがある。レンズと眼球のサイズの間の比（複数のこともある）は例えば、統計量を用いて決定されることがある。例えばその楕円体は、以下のようにして向きを設定することがある：すなわち、眼球の中心からレンズの中心へ向かうベクトルを決定し、このベクトルが楕円体の回転軸の方向に向くように当てはめる楕円体を回転させる。楕円体を当てはめた後、この楕円体は例えば、必要に応じてフィルタ処理済みデータ（例えば、しきい値処理から得られたデータ）に対する対応がより大きくなるようにさらに調整されることがある。当てはめられる楕円体またはその変形形態は例えば、レンズの切り出しを提供することがある。

図５は、本発明の一実施形態に従って視神経（例えば、図１、７に示した視神経１０６またはまたは描出７０６）を自動で切り出すための方法５００の流れ図を表している。方法５００の工程の少なくとも一部分は例えば、別の順序で実行されること、かつ／または実質的に／部分的に同時に実行されることがある。例えば工程５０４が工程５０２と同時に実行されること、あるいは工程５０４が工程５０２の前に実行されることがある。さらに、方法５００の幾つかの工程は例えば省略されることがある。方法５００は、その全部または一部で例えば図１２に表したプロセッサ１２０８などのプロセッサによって実行されることがある。方法５００は例えば、２次元、３次元、または４次元データに対して実行可能とすることがある。

工程５０２では、円錐部分及びパイプ部分が視神経の予測領域に当てはめられることがある。円錐部分は例えば、実質的に円錐様とすることや、さもなければ円錐に類似させることがある。例えば円錐部分は真っ直ぐな軸や曲がった軸を有することがあり、またその頂点は例えば先端とすることや丸くすることがある。パイプ部分は実質的にパイプ様とすることや、さもなければパイプに類似させることがある。例えばパイプ部分は均一の半径を有することや、変動する半径を有することがある。パイプ部分は例えば、真っ直ぐな軸を有することや、曲がった軸を有することがある。

円錐部分の頂点は例えば、複数の技法によって決定されることや、その平均の技法によって決定されることがある。ある技法では例えば、眼球の後側エッジから１つの三角形を段階的に延長させることがある。この三角形は例えば、ｘ座標などの座標次元の方向に延長させることがある。三角形を延長させるに連れて、例えば三角形が骨及び／または空気のピクセル及び／またはボクセルを含むようになるまで、すべての工程でこれがチェックを受ける。この三角形が骨を包含するような点では、円錐の頂点が例えば、三角形の延長させた点に対応することがある。

別の技法では、例えば眼球の中心から視交叉のシード点の方向までの軸に沿って１つの三角形を段階的に延長させることがある。三角形に骨及び／または空気を包含させた後に、例えば円錐部分の頂点を三角形の延長させた点に対応させることがある。

円錐の底部は例えば、眼球の半径より若干小さい半径をもつ円とすることがある。若干小さい円の中心点は例えば、眼球の中心点とすることがある。若干小さい円の向きは例えば、眼球の中心点と計算した頂点の間に及ぶ円錐の軸と直交させることがある。円錐部分の頂点はパイプの一方の端部に繋がることがある。パイプのもう一方の端部は視交叉（例えば、視交叉１０８または７０８）に繋がることがある。

当てはめられたパイプ部分は例えば、視神経管を包含することがある。しかし、当てはめられるパイプ部分は例えば視神経管と比べてあまり大ききしないことが好ましい。パイプ部分が大きすぎると、例えば骨トンネル（ｂｏｎｙ ｔｕｎｎｅｌ）の外部の通路（ｐａｓｓａｇｅｗａｙ）を含むことになり、これにより後続のモデル化アルゴリズムを混乱させることになり兼ねない。

パイプ部分の端点の一方は例えば、円錐の頂点の位置またはその近傍とすることがある。パイプ部分の端点のもう一方は以下のようにして決定されることがある。例えば３０ｍｍ×１５ｍｍの領域が、視交叉に対応するシード点の周りで選択されることがある。シード点は例えば、この３０ｍｍ×１５ｍｍの領域の後側に来ることがあり、またシード点がこの領域を２分することがある。この領域内で、ピクセル及び／またはボクセルがしきい値処理を受けることがある。例えばピクセル及び／またはボクセルが例えば−３０ＨＵと１５０ＨＵの間などあるグレイスケール間隔及び／または減衰値の域内にある場合に、そのピクセル及び／またはボクセルをしきい値処理することがある。しきい値処理から、例えばシード点を包含する隣接領域が得られることがある。例えば角度レンジに基づいて隣接領域の最遠点を決定できることがある。この角度の頂点は例えば視交叉シード点とすることがあり、またその角度レンジは例えば３０〜７０度とすることがある。この角度（複数のこともある）に沿った隣接領域内部の最遠点は例えば、パイプ部分（複数のこともある）に関するもう一方の端点として使用可能とすることがある。

一旦図９を見ると、工程５０２に従った視覚器の元になる放射線画像のコンテキストにおいて、眼球９０２、円錐部分９０４及びパイプ部分９０６を表している。眼球９０２とパイプ部分９０６を繋いでいる円錐部分９０４を表している。パイプ部分９０６のもう一方の端部は視交叉１０８（図示せず）に繋がっている。円錐部分９０４及びパイプ部分９０６は、視神経の予測領域に当てはめ済みである。

図５に戻ると、工程５０４では、円錐及びパイプに対応する領域内のピクセル及び／またはボクセルが処理されることがある。例えば、そのピクセル及び／またはボクセルは方法４００に関連して記載したようなしきい値処理を受けることがある。ピクセル及び／またはボクセルは例えば、そのグレイスケール強度値（例えば、ハウンスフィールド値）に基づいた値が割り当てられることがある。所与のしきい値を超える／所与のしきい値未満のすべてのピクセル及び／またはボクセルにはある共通の値が割り当てられることがある。処理が終わると、共通であると特定されたピクセル及び／またはボクセルによって１つの領域が形成されることがある。

しかし視神経領域では処理に困難を来すことがある。例えば、筋組織やその他の組織などの近傍組織が、例えばＣＴなどの特定の放射線学モダリティにおいて視神経と同様の減衰値を有することがある。したがって、処理中に神経組織を非神経組織から識別することはかなり困難であることがある。このため、しきい値処理などの技法によって神経と近傍組織が識別可能でない場合、追加的な処理が有用となり得る。しきい値処理は例えば、潜在的な視神経組織を示すことがある。重量点決定は実際の神経領域に対するより適当な近似を提供することがある（これについては後で検討することにする）。

図１０を見ると、工程５０４に従った円錐及びパイプ領域内のデータ処理の一例を表している。円錐部分１００４及びパイプ部分は、神経組織を含んだ３次元データ（単一のスライスに関する２次元データだけを表している）を含んでいる。視神経管を決定するためにしきい値処理アルゴリズムが適用される。しきい値処理後に、幾つかの部分１００８が潜在的な視神経組織として特定される。図１０の図示から分かるように、しきい値部分１００８が連続しているかどうかは、別の部分１００８が別の２次元スライス（図示せず）内に存在する可能性があるため明瞭でないことがあることに留意されたい。したがって、神経組織と非神経組織が円錐及びパイプ領域の内部にあるために、データの処理は例えば一部の組織を分離させることがある。

工程５０６では、処理済みデータに関する重量点（複数のこともある）が決定されることがある。例えば共通領域を形成するデータを処理して重量点が決定されることがある。ある領域に関する単一の重量点を決定することや、複数の重量点を例えばコロナル次元方向などの様々な次元方向で決定することが可能である。例えば処理済みデータは３次元とすることがあり、また一連の２次元コロナル・スライスに分解させることがある。処理済みデータに関する重量点は例えば、各コロナル・スライスごとに決定可能とすることがある。

工程５０８では、視神経管の区画に対して楕円（複数のこともある）が当てはめられることがある。当てはめられる楕円は例えば、実質的に楕円形とすることや、さもなければ全体として楕円に類似させることがある。例えば、フットボール型の形状（例えば、アメリカン・フットボール型の形状）を当てはめることや、球形状を当てはめることがある。当てはめられる楕円は、視神経管のコロナル面上で当てはめしたコロナル楕円とすることがある。別法として、例えばサジタル、アキシャル及び／または斜方向などの別の面に沿って楕円及び／または別の形状が当てはめられることがある。第１の楕円は例えば、コロナル面上の重量点を中心とすることがある。楕円は例えば、視神経組織及び／または別の組織を含むことがある。楕円は例えば、ある特定の領域に関する視神経の予測サイズに基づいた形状を有することがある。視神経の予測サイズは、所与の種（例えば、人間）について普遍型とすることや、患者のファクター（例えば、サイズ、性別、体重、身長、病状、など）に基づいて変更することがある。楕円は例えば、その処理済みデータに応じて動的なサイズを有することもある。例えば、当てはめアルゴリズムはその処理済みデータに基づいた楕円サイズの動的な推定（例えば、ある特定のスライスに関するしきい値処理データに基づいた長軸／短軸の推定）を可能にすることがある。楕円は、工程５０４からの処理済みデータの領域に沿って当てはめられることがある。例えば楕円は、当てはめられた円錐及びパイプのしきい値処理部分に対応する領域に沿って当てはめられることがある。例えばこの領域は、全体として眼球から視交叉まで延びることがある。

工程５１２では、当てはめられた楕円について、その楕円が眼球と視交叉を繋ぐ連続する視神経管を形成するか否かを判定するチェックがなされることがある。当てはめられた楕円は眼球と視交叉の間に連続する導管（ｃａｎａｌ）が形成されることがある。連続と判定されれば、方法５００は例えば工程５１６に進むことがある。連続でないと判定されれば、方法５００は例えば工程５１４に進むことがある。例えば、横断次元方向（例えば、全体として眼球と視交叉を繋ぐ次元方向）などの次元方向で、当てはめられた楕円に１つまたは複数の不連続性が存在することがある。不連続性は例えば、楕円同士の間の大きな整列不良などのギャップ及び／または別の種類の不連続性であることがある。こうした不連続性が存在すると、例えば工程５１４でギャップを埋めることが有用となり得る。不連続性の有無は、例えば楕円当てはめルーチンがパイプの端点に到達できない場合などに、多種多様な技法によって決定されることがある。この端点には、例えば視神経管が任意の横断面上に見いだせない場合に到達しないことがある。この場合には例えば、コロナル面上でパイプの端点からの楕円の描画を、パイプの一方の側及び／または両側からトンネルが完成するまで実行させることがある。

例えば、ある特定のコロナル・スライスを工程５０８で楕円によって当てはめできなければ、方法５００が補正処置を取れるようにこうした情報が工程５１２に伝達されることがある。別の例では、臨床的な選好が補正を要求しない場合、不連続性が存在する場合であっても方法５００は工程５１６に進む。

工程５１４では、当てはめられた楕円の間に不連続性が存在する場合、視神経管の当てはめられた連続領域を効率よく作成することによって不連続領域を連続的にすることがある。

工程５１６では、当てはめられた楕円が調整されて切り出された視神経管を形成させることがある。例えば、圧縮（ｓｈｒｉｎｋｉｎｇ）または平滑化アルゴリズムを利用して、楕円同士の間の任意の分散を平滑化させることがある。別の例では、当てはめられた楕円の表面が例えば、処理したデータ（例えば、しきい値処理したデータ）と比較されると共に、適正に調整されることがある。当てはめられた楕円は、切り出された視神経管を得るような調整で利用される技法に従って調整されることがある。別の例では、最終的な調整を実行する臨床選好を存在させないこと、またこの工程を省略することがある。

楕円当てはめルーチンの結果は例えば視神経の近似となることがある。切り出された形状は例えば、追加の処理によって改善させることがある。圧縮アルゴリズムを用いて、例えば視神経のスケルトンが決定されることがある。最初に当てはめられる領域が例えば連続でないことも可能である。こうしたケースでは、そのスケルトンが例えば２つ以上の部分を有することがある。例えば非隣接部分間の実質的に効率のよい接続経路を計算するアルゴリズムを含む多種多様なアルゴリズムを用いて分離された部分を接続させることがある。スケルトンを完成させた後、連続したスケルトンを例えば、視神経の最終的に切り出された形状に至るように適当な量だけ拡大させることがある。

図６は、本発明の一実施形態による視交叉１０８または描出７０８を自動で切り出すための方法６００の流れ図を表している。工程６０２では、シード点７２０などのシード点が特定される。具体的には、工程６０２では視交叉１０８または７０８の予測領域内のシード点が特定されることがある。

工程６０４では、モデル化した視交叉フォームが取り出されることがある。モデル化視交叉フォームは２次元とすることや３次元とすることがある。モデル化視交叉は、視交叉の形状に関する経験的データから導出されることがある。モデル化視交叉フォームは、サーベイした視交叉フォームの平均値として導出されることがある。モデル化視交叉フォームは、視交叉の編成及び向きに関する既知の原理を示すことがある。モデル化視交叉フォームは患者情報に基づいて修正されることや、与えられた患者のすべてについて一定とすることがある。例えば、性別、年齢、サイズ、人種、病状及び／またはその他など、ある種のファクターが患者の視交叉サイズに影響を及ぼすことがある。

工程６０６では、特定したシード点の領域内でモデル化視交叉フォームが当てはめられることがある。モデル化視交叉の前側端点は、例えばパイプの端点の近傍に配置させることがある。モデル化形状の後側の端点は例えば、前側端点に対する事前定義のサイズを用いて決定されることがある。さらに例えば、その視交叉の形状がトルコ鞍の骨を包含しないことが考慮されることがある。

図１１を見ると、本発明の一実施形態による視交叉切り出しの一例を表している。患者の脳画像内で対応する視交叉構造について当てはめられるようなモデル化視交叉１１０２を表している。

図示した例では、視覚器の切り出しは以下のような方式で実行されることがある。図１２を見ると、プロセッサ１２０８は方法２００、３００、４００、５００及び６００を実行することが可能である。プロセッサ１２０８は、コンピュータ読み取り可能な媒体内の命令の組に基づいて少なくとも１つの切り出しアプリケーションを実行する。図２を見ると、方法２００で開始されると、プロセッサは工程２０２でＣＴスキャンから得た３次元データを含んだ患者の視覚器の画像を受け取る。このデータ内の各ボクセルは１つの強度値を含んでいる。視覚器は、２つの眼球、２つのレンズ、２つの視神経管及び１つの視交叉（図７参照）を含む。プロセッサ１２０８はディスプレイ１２１２を介してユーザに対して画像を表示する。図２に戻り工程２０４では、プロセッサがユーザにより提供された３つのシード点を特定する。この例ではユーザは、ディスプレイ１２１２においてユーザに示された複数次元の像（例えば、コロナル像、サジタル像及びアキシャル像）に基づいて３次元で配置させたシード点を選択する。ユーザは、３つのシード点（各眼球内の１つ及び視交叉内の１つ）を選択するようにユーザインタフェース１２１０を介して対話する。これに応じて、プロセッサ１２０８上で動作しているアプリケーションがこの３つのシード点を特定する。工程２０６では、自動切り出しが方法３００、４００、５００及び６００を組み合わせて実行される（これについては後で検討することにする）。

図３を見ると、自動切り出しの実行のため、各眼球について方法３００が実行される。工程３０２では、各眼球の予測中心領域内のユーザ提示によるシード点の箇所に対応するピクセルの強度特性に基づいて各眼球の中心領域が特定される。特定された中心領域に対してしきい値処理フィルタ及び重量点アルゴリズムが適用され、中心点が決定される。次に工程３０４では、人間の平均半径値を有する球体が各眼球に対して当てはめられる。次に工程３０６では、当てはめられた各球体の確度を調整し、実際の眼球に一致させる。各眼球の予測表面領域の周囲のピクセルをしきい値処理し、各眼球の実際の外側表面が決定される。次いで各球体は、各眼球について計算された形状に合わせて実質的に調整される。

図４及び８を見ると、眼球切り出しの後、方法４００に従ってプロセッサ１２０８によって各レンズについてレンズ切り出しが実行される。工程４０２では、各眼球の前側部分（図８では８０４で示す）内のボクセルが眼球及びレンズに対する予測ＣＴ強度特性を用いてしきい値処理される。しきい値処理によって、レンズに対応する共通領域８０６（各眼球ごとに一領域）が得られる。工程４０４では、共通領域８０６に関して重量点が決定される。工程４０６では、計算された重量点に基づいて各レンズについて楕円体が当てはめられる。当てはめられた楕円体は患者の眼球サイズとの比に基づいた既知のサイズを有する。当てはめられた楕円体は、共通領域８０６に対応する最適当てはめ決定に基づいて配置される。

図６及び１１を見ると、次に方法６００に従って視交叉切り出しが実行される。工程６０２では、視交叉の領域内でユーザ規定によるシード点が特定される。工程６０４では、視交叉のモデルが取り出される。この例では、そのモデルは人間に関する普遍型モデルである。工程６０６では、ユーザ規定によるシード点の領域に対してその形状が当てはめられる。これにより視交叉の切り出しが完了する。

図５を見ると、方法５００に従って次に、視神経切り出しが実行される。工程５０２では、眼球と視交叉の間にある視神経予測領域のそれぞれに対して円錐及びパイプ部分が当てはめられる。次に工程５０４では、円錐及びパイプ領域内部のボクセルがしきい値処理されて、神経組織と非神経組織とが分離される。次に工程５０６では、工程５０４からの処理済みデータに沿った各コロナル・スライスについて神経組織に関する重量点が決定される。次に、各コロナル・スライスに沿ったしきい値処理済みデータに対してコロナル楕円が当てはめられる。これらの楕円は工程５０６で計算した重量点を中心としている。次に工程５１２では、ギャップに基づいて導管に沿って不連続性が存在するかどうかが検出される。存在する場合は工程５１４で、ギャップ間を最短距離で繋ぐと共に、ギャップの端点楕円に基づいて中間の楕円を補間するようなアルゴリズムによってそのギャップが埋められる。最後に工程５１６で、一連のコロナル楕円に対して平滑化アルゴリズムが適用され、最終的な視神経管切り出し（各視神経ごとに１つ）に至る。

２つの眼球、２つのレンズ、視交叉及び２つの視神経を切り出し終わると、患者の視覚器が実質的に切り出されたことになる。臨床医は、自動で作成された切り出しを別の臨床目的に使用することもある。

図１２を見ると、一実施形態では、システム１２００は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、コンパクト記憶装置、フラッシュ・メモリ及び／またはその他のメモリなどのコンピュータ読み取り可能な媒体を含む。この媒体は、画像処理サブシステム１２１６内（例えば、プロセッサ１２０８及び／またはメモリ１２０６）内、及び／または単独のシステム内に置くことがある。この媒体は、コンピュータその他のプロセッサによる実行が可能な命令の組を含むことがある。上で記載した方法２００、３００、４００、５００及び／または６００は例えば、コンピュータ読み取り可能な媒体上の命令として実現されることがある。例えばこの命令組は、視覚器を含んだ放射線写真画像を受け取る受け取りルーチンを含むことがある。さらにこの命令組は１つまたは複数のシード点を特定する特定ルーチンを含むことがある。さらにこの命令組は、少なくともその一部でこの少なくとも１つのシード点に基づき視覚器のうちの少なくとも１つを自動で切り出すための切り出しルーチンを含むことがある。

したがって、本出願の実施形態は、様々な視覚器などの生物学的構造を自動で切り出す方法及びシステムを提供する。さらに、本出願の実施形態は、確度及び速度を改善させた切り出し実行のための方法及びシステムを提供する。さらに、本出願の実施形態は、ＲＴなどの多種多様な臨床応用で使用可能な単純でありながら効率的かつ費用対効果のよい切り出しを可能とする方法及びシステムを提供する。

本発明に関してある種の実施形態を参照しながら記載してきたが、本発明の趣旨を逸脱することなく様々な変更が可能であると共に、等価物による置換が可能であることは当業者であれば理解するであろう。さらに、多くの修正形態により、本発明の趣旨を逸脱することなく具体的な状況や材料を本発明の教示に適応させることができる。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、あるいはこれらを混合したものによって機能を実現することができる。したがって、開示した特定の実施形態に本発明を限定しようという意図ではなく、本発明は添付の特許請求の範囲の域内に入るすべての実施形態を包含するように意図している。

本発明の一実施形態に従った視覚器を表した図である。 本発明の一実施形態による生物学的構造の切り出し方法を表した流れ図である。 本発明の一実施形態による眼球の切り出し方法を表した流れ図である。 本発明の一実施形態によるレンズの切り出し方法を表した流れ図である。 本発明の一実施形態による視神経の切り出し方法を表した流れ図である。 本発明の一実施形態による視交叉の切り出し方法を表した流れ図である。 本発明の一実施形態によるシード点を伴う視覚器の図表示である。 本発明の一実施形態によるレンズの切り出しの一例を表した図である。 本発明の一実施形態による視神経の切り出しの一例を表した図である。 本発明の一実施形態による視神経の切り出しの一例を表した図である。 本発明の一実施形態による視交叉の切り出しの一例を表した図である。 本発明の一実施形態による自動切り出しを実行するためのシステムを表した図である。

符号の説明

１００ 視覚器
１０２ 眼球
１０４ レンズ
１０６ 視神経
１０８ 視交叉
２００ 生物学構造の切り出し方法
３００ 生物学構造の切り出し方法
４００ 生物学構造の切り出し方法
５００ 生物学構造の切り出し方法
６００ 生物学構造の切り出し方法
７００ 視覚器
７０２ 眼球
７０４ レンズ
７０６ 視神経
７０８ 視交叉
７２０ シード点
８０２ 球体
８０４ 眼球の前側部分
８０６ レンズに対応する共通領域
９０２ 眼球
９０４ 円錐部分
９０６ パイプ部分
１００４ 円錐部分
１００８ パイプ部分
１１０２ モデル化視交叉
１２００ 自動切り出しシステム
１２０２ 画像作成サブシステム
１２０４ 通信リンク
１２０６ メモリ
１２０８ プロセッサ
１２１０ ユーザインタフェース
１２１２ ディスプレイ
１２１４ 記憶装置
１２１６ 画像処理サブシステム

Claims (9)

1. 少なくとも１つの視覚器（１００、７００）を含む画像（図８〜１１）を受け取ることが可能であり、さらに該少なくとも１つの視覚器（１００、７００）のうちの少なくとも１つに対応する少なくとも１つのシード点（７０２）を特定することが可能なプロセッサ（１２０８）を備える視覚器（１００、７００）の自動切り出しを実行するためのシステム（１２００）であって、
   該プロセッサは、
   前記眼球（１０２、７０２）の中心点を特定し、
   推定された半径を有する球を前記中心点に位置決めし、
   前記眼球の内部に第１の円を配置し、
   前記眼球の外部に第２の円を配置し、
   前記第１及び第２の円の位置に基づいて適合度基準を計算し、
   前記適合度基準が最小になるように前記第１及び第２の円の位置を移動し、
   前記球の中心点又は半径を調整して、調整された球を形成し、
   該調整された球に基づいて、前記少なくとも１つの視覚器（１００、７００）を切り出すように構成されている、システム（１２００）。
2. ユーザによる前記中心点の選択を可能にするユーザインタフェース（１２１０）を備える、請求項１に記載のシステム（１２００）。
3. 生物学的構造を切り出すための方法（２００、３００、４００、５００、６００）であって、
   前記眼球（１０２、７０２）の中心点を特定する工程と、
   推定された半径を有する球を前記中心点に位置決めする工程と、
   前記眼球の内部に第１の円を配置する工程と、
   前記眼球の外部に第２の円を配置する工程と、
   前記第１及び第２の円の位置に基づいて適合度基準を計算する工程と、
   前記適合度基準が最小になるように前記第１及び第２の円の位置を移動する工程と、
   前記球の中心点又は半径を調整して、調整された球を形成する工程と、
   該調整された球に基づいて、前記少なくとも１つの視覚器（１００、７００）を自動で切り出す工程と、
   を含む方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
4. 患者の性別、年齢、体重、身長、病状のいずれかに基づいて、前記推定された半径を推定する段階を含む、請求項３に記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
5. 少なくとも１つの視覚器を自動で切り出す前記工程はさらに、
   眼球（１０２、７０２）の前側部分（８０４）に対応するデータ部分を処理して処理済みの領域（８０６）を形成する工程と、
   前記処理済み領域（８０６）の少なくとも一部分に対する重量点を決定する工程と、
   前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）を前記重量点の中心に置いた状態で少なくとも１つのレンズ（１０４、７０４）を切り出す工程と、
   を含む、請求項３または４に記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
6. 前記少なくとも１つのシード点（７０２）のうちの１つは視交叉（１０８、７０８）の一領域に対応する、請求項３乃至５のいずれかに記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
7. 少なくとも１つの前記視覚器（１００、７００）を自動で切り出す前記工程はさらに、
   第１の前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）を視神経（１０６、７０６）の予測領域に沿って当てはめる工程と、
   前記第１の前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）の一領域に対応するデータを処理し処理済みデータを形成する工程と、
   前記処理済みデータの一区画に対応する少なくとも１つの重量点を決定する工程と、
   前記少なくとも１つの重量点を中心とする第２の前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）を当てはめし、切り出し視神経（１０６、７０６）を形成する工程と、
   を含む、請求項３乃至６のいずれかに記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
8. 前記第１の前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）は１つの円錐部分（９０４、１００４）及び１つのパイプ部分（９０６、１００８）を含む、請求項７に記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
9. 前記第２の前記少なくとも１つの形状（８０２、９０２、９０４、９０６、１００２、１１０２）は少なくとも１つの楕円を含む、請求項７に記載の方法（２００、３００、４００、５００、６００）。
   

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