JP7250954B2 - 整形外科に関する医用画像データのセグメンテーションのための閉曲面フィッティング - Google Patents

Description

関連出願

[0001]本願は、すべての内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１９年３月２９日に出願された米国特許出願第６２／８２６，１９０号の利益を主張する。

[0002]外科的関節修復処置は、損傷または罹患した関節の修復術および／または置換術を含む。一例として関節形成術のような外科的関節修復処置は、損傷した関節を、患者の骨の中に埋め込まれるプロテーゼに置換することを含み得る。最適な手術結果を確実にするためには、適切にサイズ決定および成形されたプロテーゼの適切な選択または設計ならびにそのプロテーゼの適切な位置決めが重要である。外科医は、プロテーゼの選択、設計、および／または位置決め、ならびにプロテーゼを受け入れるかまたはプロテーゼと相互作用するように骨または組織を準備するための外科的ステップを支援するために、損傷した骨を分析し得る。

[0003]本開示は、３Ｄ画像情報のセグメンテーションのための閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）を使用して、解剖学的オブジェクト間の分離を識別し、解剖学的オブジェクトの位置を決定するために画像データに適用されるマスクを生成するための例となる技法について説明する。例えば、例となる技法を用いて、コンピューティングデバイスは、１つまたは複数の解剖学的オブジェクト（例えば、上腕骨頭）のサイズおよび形状を決定し得る。分解能の制限により、（例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンからの）画像情報からは、解剖学的オブジェクト間の境界（例えば、上腕骨頭が終わる場所および関節窩が始まる場所）を決定することができない可能性がある。

[0004]コンピューティングデバイスは、解剖学的オブジェクト間で発生する画像データ内のボクセルの強度の変化に基づいて（例えば、ヘシアンに基づいて）解剖学的オブジェクト間の分離をある程度は決定することが可能であり得る。しかしながら、ボクセルベースの分離（例えば、ボクセルの強度の変化に基づく分離）は、解剖学的オブジェクト間に分離があるかどうかが不明確な間隙があるため、不完全であり得る。例えば、撮像モダリティの制限により、ボクセルの一部は、混ざり合うか、そうでなければ欠落している可能性があり、これにより、ボクセルベースの分離における間隙が発生し得る。

[0005]本開示は、解剖学的オブジェクトの可視表現（例えば、仮想現実、複合現実、または拡張現実）を提供するために、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）技法を使用してセグメンテーションを実行する（例えば、解剖学的オブジェクト間の分離を決定する）例となる技法を説明する。コンピューティングデバイスは、形状（例えば、標準形状またはモデリングから決定された形状）を利用し、画像データ内でその形状の初期位置を決定し得る。例えば、より詳細に説明される技法を利用して、コンピューティングデバイスは、特定の解剖学的オブジェクトがどこに位置するかについての初期推定値を決定し得る。

[0006]コンピューティングデバイスはまた、ボクセルベースの分離に基づいて初期輪郭を決定し得る。ここでも、ボクセルベースの分離は不正確である可能性があり、この初期輪郭には間隙が存在し得る。

[0007]コンピューティングデバイスは、輪郭および形状上の点の間の距離に基づいて形状を反復的に拡大または収縮、一部は拡大して他の部分は収縮、ならびに拡大および収縮し得る。以下でより詳細に説明される反復プロセスの結果、画像データ内のどのボクセルが解剖学的オブジェクトに対応するかを識別するために使用されるマスクが得られ得る。例えば、コンピューティングデバイスは、マスク内にあり、かつ、しきい値強度値以上の強度を有する画像データのすべてのボクセルが解剖学的オブジェクトのボクセルであると決定し得る。次いで、コンピューティングデバイスは、マスク内にあり、かつ、しきい値強度値以上の強度を有すると決定されたボクセルに基づいて、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状を決定し得る。

[0008]このように、例となる技法は、撮像モダリティの欠陥に対処する方法で解剖学的オブジェクトの正確な表現を生成し得る。外科医または他の医療専門家は、手術を行う前に後続のステップ（例えば、手術のタイプ、インプラントが必要かどうか、インプラントのタイプなど）を決定するために、解剖学的オブジェクトの表現（例えば、仮想現実、複合現実、または拡張現実表現）を見ることができる。

[0009]一例では、本開示は、画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するための方法を説明し、この方法は、形状上の複数の点を決定することと、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の画像情報から決定することと、形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、形状上の複数の点に対応する輪郭上の対応点を決定することと、形状上の点と輪郭上の対応点との間に複数の中間点を生成することと、複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、中間形状に基づいて解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクを生成することとを含む。

[0010]一例では、本開示は、画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するためのシステムを説明し、このシステムは、形状に関する情報を記憶するように構成されたメモリと、処理回路とを備える。処理回路は、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の画像情報から決定することと、形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、形状上の複数の点に対応する輪郭上の対応点を決定することと、形状上の点と輪郭上の対応点との間に複数の中間点を生成することと、複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、中間形状に基づいて解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクを生成することとを行うように構成される。

[0011]一例では、本開示は、命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体を説明し、これらの命令は、実行されると、形状上の複数の点を決定することと、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の画像情報から決定することと、形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、形状上の複数の点に対応する輪郭上の対応点を決定することと、形状上の点と輪郭上の対応点との間に複数の中間点を生成することと、複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、中間形状に基づいて解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクを生成することとを１つまたは複数のプロセッサに行わせる。

[0012]一例では、本開示は、画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するためのシステムを説明し、このシステムは、形状上の複数の点を決定するための手段と、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の画像情報から決定するための手段と、形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、形状上の複数の点に対応する輪郭上の対応点を決定するための手段と、形状上の点と輪郭上の対応点との間に複数の中間点を生成するための手段と、複数の中間点に基づいて中間形状を生成するための手段と、中間形状に基づいて解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクを生成するための手段とを備える。

[0013]本開示の様々な例の詳細は、添付の図面および以下の説明に記載される。様々な特徴、目的、および利点は、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかになるであろう。

[0014]図１は、本開示の技法を実装するために使用され得る例となるコンピューティングデバイスを例示するブロック図である。 [0015]図２は、患者の解剖学的構造の医用画像スキャンから生成された画像データにおける形状の例を示す概念図である。 [0016]図３は、ボクセルベースの分離から決定された解剖学的構造間の分離の例を示す概念図である。 [0017]図４は、図３で決定された解剖学的構造間の分離に基づく初期輪郭を例示する概念図である。 [0018]図５は、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）技法のために形状の初期位置を決定する例となる方法を例示する概念図である。 [0019]図６は、患者の解剖学的構造の医用画像から得られた画像データにおける形状と、形状上の点に対する輪郭上の対応点との例を例示する概念図である。 [0020]図７は、中間形状を形成するために変形された形状の例を例示する概念図である。 [0021]図８は、患者の解剖学的構造のサイズおよび形状を決定するために使用されるマスクを生成するために変形された中間形状の例を例示する概念図である。 [0022]図９Ａは、ある弾性値に対する曲率への影響の例を例示する概念図である。 図９Ｂは、別の弾性値に対する曲率への影響の例を例示する概念図である。 図９Ｃは、さらに別の弾性値に対する曲率への影響の例を例示する概念図である。 [0023]図１０は、本開示で説明される１つまたは複数の例となる技法による、例となる動作方法を例示するフローチャートである。

[0024]本開示は、骨の解剖学的オブジェクトまたは軟組織の解剖学的オブジェクト（例えば、筋組織）などの解剖学的オブジェクトの形状を決定するために閉曲面フィッティングを実行するための例となる技法について説明する。ヒト患者は、患者の解剖学的構造に損傷を与える疾患を患っている場合や、または、患者は、患者の解剖学的構造に損傷を与える負傷をしている場合がある。患者の解剖学的構造の例として、肩の場合、患者は、いくつかの例として、原発性関節窩上腕骨関節炎（ＰＧＨＯＡ）、回旋腱板断裂関節症（ＲＣＴＡ）、不安定性、回旋腱板広範囲断裂（ＭＲＣＴ）、リウマチ性関節炎（ＲＡ）、外傷後関節炎（ＰＴＡ）、骨関節症（ＯＡ）、または急性骨折を患っている場合がある。

[0025]疾患または負傷に対処するために、外科医は、外科手術を行う。肩の場合、例えば、外科医は、いくつかの例として、リバース型関節形成術（ＲＡ）、拡張リバース型関節形成術（ＲＡ）、標準肩関節全形成術（ＴＡ）、拡張肩関節全形成術（ＴＡ）、または半球手術を行い得る。外科医が、手術前に、患者の解剖学的構造の特徴（例えば、サイズ、形状、および／または位置）を決定することは有益であり得る。例えば、患者の解剖学的構造の特徴を決定することは、プロテーゼの選択、設計、および／または位置決め、ならびにプロテーゼを受け入れるかまたはプロテーゼと相互作用するように損傷した骨の表面を準備するための外科的ステップの計画に役立ち得る。事前計画により、外科医は、手術中ではなく手術前に、骨または組織を準備するステップ、必要となるツール、ツールのサイズおよび形状、埋め込まれることとなる１つまたは複数のプロテーゼの他の特徴のサイズおよび形状などを決定することができる。

[0026]手術計画の一部には、解剖学的オブジェクト（例えば、一例として上腕骨頭）のサイズおよび形状の決定が含まれ得る。例えば、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状を適切に決定することにより、外科医は、一例として、インプラントを埋め込むことができるようにするためにはどのようにして解剖学的オブジェクトを準備すべきかを決定することができる可能性がある。例えば、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状に関する情報を用いて、外科医は、インプラントを受け入れるための解剖学的オブジェクトを準備するために、解剖学的オブジェクトの一部を切断または削ることを計画し得る。別の例として、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状を適切に決定することで、外科医は、埋め込まれるべきインプラントのサイズおよび形状を決定することができる可能性がある。例えば、より大きいサイズの解剖学的オブジェクトに対しては、インプラントの第１のセットが適切であり得るが、より小さいサイズの解剖学的オブジェクトに対しては、インプラントの第２のセットが適切であり得る。

[0027]一般に、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状に関する情報を有することで、外科医は、患者の解剖学的構造を視覚化することができ、近くの組織および骨の結果から解剖学的オブジェクトをセグメント化することができる。術前の視覚化により、外科医は、外科手術プロセスを計画し、利用すべき適切なツールを選択することができる。

[0028]サイズおよび形状を決定するために、臨床医または外科医は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンなどの患者の複数のスキャン（例えば、画像）を撮影して、３Ｄ画像情報などの画像情報を生成し得る。ＣＴスキャンは、患者の解剖学的構造の比較的完全なビューを外科医に提供し得る。しかしながら、制限が存在し得る。例えば、外科医は、ＣＴスキャンの２次元（２Ｄ）画像を見ることができるが、３次元（３Ｄ）画像が好ましい場合がある。

[0029]一般に、ＣＴは、集束したＸ線を身体に通し、吸収されたＸ線エネルギーの量を測定することによって機能する。既知のスライス厚によって吸収されるＸ線エネルギーの量は、体組織の密度に比例する。多くの角度から多くのそのような測定を行うことによって、組織密度は、コンピューティングデバイスを使用して断面画像として構成され得る。コンピューティングデバイスは、組織密度がグレーの濃淡によって示されるグレースケール画像を生成する。

[0030]ハウンスフィールドスケールは、医用ＣＴにおいて放射線濃度を記述するための定量的スケールであり、組織のタイプに対して正確な濃度を提供する。ハウンスフィールドスケールでは、空気は－１０００の値（グレースケールでは黒）で表され、骨は＋７００（海綿骨）から＋３０００（緻密骨）（グレースケールでは白）で表される。骨は周囲の軟組織よりもはるかに密度が高いため、ＣＴ画像では非常に明瞭に写し出される。これにより、ＣＴは、骨格の解剖学的構造を調査する際に重要な撮像モダリティとなる。

[0031]同様に、軟組織と空気との間の密度差は大きく、これにより、例えば、鼻気道を明確に見ることができる。軟組織および臓器が表すハウンズフィールド値範囲は狭いため、ＣＴデータを見たりセグメント化したりする際、脂肪と筋肉などの隣接する構造を区別することはより困難である。Ｘ線エネルギーを吸収する人工造影剤が体内に導入され得、これにより、一部の構造がＣＴ画像においてより強く目立つようになる。

[0032]分解能の制限により、ＣＴスキャンを見るだけでは別個の解剖学的オブジェクトを区別することが困難な場合があり、外科医は、ヒト患者の解剖学的構造のよりロバストな３Ｄ可視モデルを好み得る。さらに、ＣＴスキャンは不完全であり得、患者の解剖学的構造の決定を複雑にする穴または突起が画像内に存在する場合がある。

[0033]加えて、２Ｄ画像または不完全な３Ｄモデルに基づいて３Ｄ解剖学的構造を評価することは困難であり得る。解剖学的構造評価および骨摩耗評価は、３Ｄで分析する方が信頼性が高い。解剖学的構造および摩耗の３Ｄ評価は、信頼できる解剖学的ランドマークを識別する必要がある。

[0034]したがって、ＣＴスキャンから外科医が利用可能な可視情報には技術的な制限が存在し得る。本開示は、解剖学的オブジェクトを分類するための３Ｄ画像のセグメンテーションのための閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）技法を説明する。ＣＳＦ技法は、より信頼性の高い３Ｄ視覚化およびより良好な３Ｄ表面を生成するために重要である。上で説明したように、より信頼性の高い３Ｄ視覚化およびより良好な３Ｄ表面を有することで、手術計画を容易にし、手術計画をより正確にすることができる。

[0035]本技法は、１つまたは複数の画像（例えば、ＣＴスキャン）からの画像情報によって表される患者の解剖学的オブジェクトに閉曲面オブジェクトをフィットして、患者の解剖学的オブジェクトの形状、サイズ、および／または位置を示す情報を決定するために使用されるマスク（例えば、３次元マスク）を生成することを含み得る。例えば、十分に高い強度を有し、マスク内にフィットするＣＴスキャンからのボクセルは、特定の解剖学的オブジェクトに属するボクセルであり、この解剖学的オブジェクトは分離され得る。すなわち、ＣＴスキャンからの画像データにおいてぼやけている可能性がある、ある解剖学的オブジェクトが終わり、別の解剖学的オブジェクトが始まる場所を決定することができる。

[0036]このように、例となる技法は、解剖学的オブジェクトの３Ｄ表現を生成するために画像データのセグメンテーションを実行するために使用され得る。例となる技法は、例となる技法が患者の解剖学的オブジェクトの形状、サイズ、および／または位置を示す情報を生成する実際的な用途を提供する。この情報を使用して、外科医は、患者の負傷または疾患に対処するために、修復または置換手術をより良好に計画することができる。

[0037]より詳細に説明されるように、１つまたは複数の例では、コンピューティングデバイスは、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および／または位置を決定するために使用される形状を決定し得る。一例として、形状は、コンピューティングデバイスが点群として定義するグラフィカル形状ボリュームによって表される３Ｄボリュームであり得る。一例として、点は、互いに相互接続され、形状を形成するためにラスタ化された複数のプリミティブ（例えば、三角形）の頂点であり得る。例えば、コンピューティングデバイスは、形状を形成するために、プリミティブの頂点を定義し、プリミティブの頂点と他のプリミティブの頂点との相互接続を定義し得る。点群がプリミティブの頂点であることは一例に過ぎず、限定するものと見なされるべきではない。

[0038]また、形状が３Ｄボリュームであることは単なる一例である。いくつかの例では、形状は、２Ｄ表面（例えば、２Ｄ輪郭または２Ｄワイヤフレーム）であり得、例となる技法は、２Ｄ画像スライスからの画像情報に適用され得る。２Ｄ画像スライスに対する本開示で説明される例となる技法の結果は、解剖学的オブジェクトを表す一連の２Ｄ形状であり得る。次いで、解剖学的オブジェクトの３Ｄ表現を形成するために一連の２Ｄ形状が組み合わせられ得る。簡単にするために、本開示は、３Ｄボリュームのための技法について説明するが、本技法は、そのように限定されない。

[0039]解剖学的オブジェクト（例えば上腕骨頭）を表す３Ｄボリュームを生成するためのセグメンテーションの場合、球体が上腕骨頭の大まかな近似であるので、形状は球体となるように選択され得る。別の例として、形状は、骨または軟組織の解剖学的オブジェクトの統計的平均形状（例えば、統計的形状モデル（ＳＳＭ））であり得る。例えば、データベースは、骨または軟組織の解剖学的オブジェクトの平均形状を表す統計的形状モデルデータ（例えば、画像またはパラメータとして）を記憶し得、形状は、統計的形状モデルデータから得られる形状であり得る。

[0040]一般に、任意の閉曲面（例えば、角錐、トーラス、立方体など）が利用され得る。例えば、１つの解剖学的オブジェクトを表すために、いくつかの形状およびモデルが使用されるであろう。特定の解剖学的オブジェクトの各解剖学的部分は、１つのモデリング要素（機能モデル、自由形状モデリング、アクティブ形状モデリング、形態学的モデリング、楕円体など）を使用して表されるであろう。例えば、球体が上腕骨頭に使用され得、円筒が骨幹に使用され得、自由な形状が骨棘などに使用され得る。

[0041]いくつかの例では、すべての患者に使用される１つの形状が存在し得る。例えば、１つの形状は、特定の解剖学的オブジェクトの平均形状を表し得、この１つの形状は、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および／または位置を決定するための開始形状としてすべての患者に使用され得る。いくつかの例では、性別、身長、年齢などの患者特性に基づいて、解剖学的オブジェクトの選択可能な平均形状が異なり得る。コンピューティングデバイスまたは外科医は、サイズ、形状、および／または位置を決定するための開始形状として、解剖学的オブジェクトの特定の平均形状を選択し得る。使用されることとなる形状を選択する他の方法が存在し得、例となる技法は、解剖学的オブジェクトのセグメンテーションのための開始形状として使用されることとなる形状を選択する特定の方法に限定されない。

[0042]球体は、上腕骨頭の適切な表現であり得、したがって、ＳＳＭは上腕骨頭のセグメンテーションに使用され得るが、上腕骨頭のＳＳＭは、上腕骨頭のセグメンテーションには必要とされない場合がある。他の骨の解剖学的オブジェクトの場合、球体または他の単純な閉曲面がそのような骨の解剖学的オブジェクトを適切に表さないことがあるので、ＳＳＭがセグメンテーションに使用され得る。また、いくつかの例では、球体または他の単純な閉曲面がセグメンテーションに使用され得るが、軟組織の場合、軟組織の異なるサイズ、形状、およびタイプにより、ＳＳＭはより適しているであろう。

[0043]１つまたは複数の例では、形状ボリュームは閉曲面を有し得る。閉曲面は、閉じており（すなわち、そのすべての限界点を含み）、有界である（すなわち、そのすべての点が互いからある一定の距離内にある）ユークリッド空間のサブセットの区切り（delimitation）である。例えば、閉曲面は、２つのレベルの導関数を任意の点に適用することができる表面である。一例として、閉曲面は、あらゆる方向から囲まれた空間のボリュームを含む。球体は、全方向から囲まれた空間のボリュームを含むため、閉曲面の一例である。

[0044]１つまたは複数の例では、コンピューティングデバイスは、患者を撮影したスキャンからの画像情報（例えば、複数の２Ｄ ＣＴスライス内の点からの３Ｄ点群）から特定の解剖学的オブジェクトの位置を推定し得る。例えば、上腕骨頭の場合、コンピューティングデバイスは、２Ｄ ＣＴスライスから１つまたは複数の実質的に球状の物体を検出し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、患者における解剖学的オブジェクトを決定するために、より詳細に説明される初期セグメンテーション動作を実行し得る。コンピューティングデバイスは、初期セグメンテーション動作から１つまたは複数の実質的に球状の物体を検出し得る。一例として、コンピューティングデバイスは、複数の２Ｄ ＣＴスライス内の点からの３Ｄ点群を利用して、２Ｄ ＣＴスライスから１つまたは複数の実質的に球状の物体を検出することができる。

[0045]特定の解剖学的オブジェクト（例えば、上腕骨頭）の位置の推定値を決定する別の方法は、球面輪郭を検出し、その勾配を計算することに基づく。コンピューティングデバイスは、３Ｄ画像情報の勾配を決定し得る。例えば、球状輪郭の場合、その計算された勾配において、すべての勾配線は球体の中心に収束する。このプロセスは、「ハフ球体計算（Hough sphere computation）」と呼ばれる。「ハフ変換」と呼ばれる技法が、２Ｄ画像内の線を検出するために使用される。１つまたは複数の例では、コンピューティングデバイスは、３Ｄ画像情報内の勾配を利用して、勾配がどこに収束するかを決定し（例えば、ハフ球体計算）、３Ｄ画像内の球体を検出し得る。

[0046]コンピューティングデバイスは、（例えば、検出された球状の物体のサイズが平均的な上腕骨頭のサイズとほぼ同じであるか、検出された球状の物体の位置が、上腕骨頭が患者において位置している場所とほぼ同じであるかなどに基づいて）検出された各球状の物体にスコアを割り当て得る。スコアと、検出された球状の物体の隣接する解剖学的構造への近接度とに基づいて、コンピューティングデバイスは、３Ｄ画像情報内の上腕骨頭に対応する領域を検出し得る。

[0047]（例えば、球状の物体の決定に基づく）解剖学的オブジェクトの領域の初期検出により、コンピューティングデバイスは、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および位置をより正確に決定するために使用されるマスクを決定するために、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）セグメンテーションアルゴリズムを実行するように構成され得る。ＣＳＦセグメンテーションアルゴリズムは、解剖学的オブジェクトの領域内で、解剖学的オブジェクトを表すために使用される形状を、拡大するか、収縮するか、または一部は拡大し、他の部分は収縮する（例えば、拡大と収縮を行う）反復プロセスであり得る。

[0048]例として、コンピューティングデバイスは、画像情報に基づいて、解剖学的オブジェクト間の分離がある場所を決定し得る。一例として、コンピューティングデバイスは、ボクセル強度の変化に基づいて分離（例えば、ボクセルベースの分離）がある場所を決定し得る。ボクセルベースの分離技法の一例は、ＣＴスキャンのヘシアン特徴画像を生成することに基づく（例えば、ヘシアン特徴画像は、解剖学的オブジェクト間の分離を示すボクセルベースの分離情報の一例である）。ヘシアン特徴画像は、２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有するＣＴ画像データの領域を示す。例えば、コンピューティングデバイスは、隣接するボクセル間の二次導関数を計算して、ボクセル間の勾配を決定し、二次導関数に基づいてヘシアン特徴画像を生成し得る。

[0049]ヘシアン特徴画像では、骨性オブジェクトのボクセルと軟組織のボクセルとの間、互いに隣接する骨性オブジェクトの２つのセット間、および互いに隣接する軟組織の２つのセット間で強度の変化があるため、２つの解剖学的オブジェクト間の分離が示され得る。コンピューティングデバイスは、ボクセルベースの分離情報に基づいて（例えば、ヘシアン特徴画像に基づいて）輪郭を決定し得る。

[0050]輪郭は解剖学的オブジェクト間の分離を示すが、輪郭は、解剖学的オブジェクトの完全な形状は提供しない場合がある。例えば、撮像の不完全性により、輪郭に穴または他の誤差が存在し得る。一例として、輪郭は完全でなくてもよく、解剖学的オブジェクトを表す閉曲面でなくてもよい。一般に、輪郭は、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および位置の初期推定を提供し得る。しかしながら、より詳細に説明されるように、輪郭が画像情報に基づいており、２Ｄスキャンが不完全であり得るため、輪郭は、実際の解剖学的オブジェクトの不正確なインジケータであり得る（例えば、穴または他の欠落部分、ならびに輪郭における突起により）。

[0051]コンピューティングデバイスは、形状（例えば、閉曲面）を輪郭（例えば、これは、解剖学的オブジェクト間の分離に基づく）にフィットし得る。形状は閉曲面であるため、形状を輪郭にフィットすることによって、コンピューティングデバイスは、画像データ内のボクセルが解剖学的オブジェクトに属するかどうかを決定するためのマスクとして形成されるフィッティングされた閉曲面（fitted-closed surface）を生成し得る。例えば、マスク内にありかつ十分に高い強度を有するボクセルについて、コンピューティングデバイスは、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および位置を示す情報を構築する方法として、そのようなボクセルが解剖学的オブジェクトに関するものであると決定し得る。マスクの外側のボクセルまたはマスクの内側ではあるが十分に高い強度を有さないボクセルは、解剖学的オブジェクトの一部であると見なされないであろう。

[0052]このように、コンピューティングデバイスは、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）を利用して解剖学的オブジェクト間の分離を決定し得る（例えば、解剖学的オブジェクトのセグメントテーション）。例となる技法は、上腕骨頭および肩甲骨のセグメンテーションならびに軟組織セグメンテーションに使用可能であり得る。

[0053]一例として、ＣＳＦセグメンテーションの場合、コンピューティングデバイスは、形状（例えば、上腕骨頭の球体または他の解剖学的オブジェクトのＳＳＭ）上の点を決定し、点の各々から突出すべき法線ベクトルを決定し得る。点から突出する法線ベクトルは、その点において形状に接線方向にある平面に直交し得、その点から患者の解剖学的構造の解剖学的オブジェクトの輪郭に向かって突出する。

[0054]コンピューティングデバイスは、点に対する法線ベクトルが解剖学的オブジェクトの輪郭と交差する場所を決定し得る。法線ベクトルが交差する輪郭上の点は、解剖学的オブジェクトの輪郭上の交点と呼ばれる。コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスが形状上の点から突出すべき法線ベクトルを決定した方法と同様に、交点から突出すべき法線ベクトルを決定し得る。

[0055]いくつかの例では、コンピューティングデバイスはまた、交点に近接する点のセット（例えば、Ｎ個の点）に対する法線ベクトルを決定し得る。点のセットは、輪郭上にあり得るが、本技法は、そのように限定されない。

[0056]コンピューティングデバイスは、形状上の点から突出する、輪郭上の交点を通って輪郭を越えて拡張する法線ベクトルの部分と、点のセットの各点から突出する法線ベクトルとの間の角度差を決定し得る。上で説明したように、形状上の点から突出する法線ベクトル（例えば、第１の法線ベクトル）は、その点において形状に接線方向である平面に直交し、点のセットの点から突出する法線ベクトル（例えば、第２の法線ベクトル）は、その点において輪郭に接線方向である接する平面に直交する。第２の法線ベクトルは、画像から局所的な変動方向を抽出するために、画像勾配計算に基づいてまたはヘシアン特徴画像を用いて計算され得る。例えば、画像勾配計算に基づいてまたはヘシアン特徴画像を用いて、コンピューティングデバイスは、その点において輪郭に接線方向である平面を決定し得る。したがって、第１の法線ベクトルと第２の法線ベクトルとは必ずしもアラインされている必要はなく、交点を通って拡張する第１の法線ベクトルの部分と交点を通って拡張する第２の法線ベクトルの部分との間には角度差があり得る。

[0057]コンピューティングデバイスは、点のセットのどの点がしきい値未満の角度差を有する法線ベクトルを有するかを決定し得、これには、形状上の点の法線ベクトルとの角度差が最小である法線ベクトルを有するのが点のセット上のどの点かを決定する例が含まれる。コンピューティングデバイスは、輪郭上の決定された点を、形状上の点に対する対応点であると識別し得る。

[0058]１つまたは複数の例では、コンピューティングデバイスは、形状上の点と輪郭上の対応点との間の距離を決定し得る。コンピューティングデバイスは、形状内の点が輪郭上の対応点に向かって拡張するように形状を変形させ得る。例えば、ＣＳＦセグメンテーションは反復プロセスであり、したがって、コンピューティングデバイスは、点と輪郭上の対応点との間の距離の何分の１か（fraction）だけ、輪郭上の対応点の方向に、形状上の点を移動させ得る。一例として、コンピューティングデバイスは、点が輪郭上の対応点までのほぼ中間になるように、形状上の点を移動させ得る。

[0059]上記の例となる技法は、形状上の１つの点に関して説明される。コンピューティングデバイスは、形状上の複数の他の点に対して同様の動作を実行し得る（例えば、法線ベクトル、法線ベクトルからの輪郭上の交点を決定し、近傍点を決定し、近傍点および交点に対する法線ベクトルを決定し、最小角度差などのしきい値未満の角度差を有する法線ベクトルである対応点を決定する）。一例として、コンピューティングデバイスがその動作を実行する閉曲面上には約１０，０００個の点が存在し得る。

[0060]コンピューティングデバイスは、形状上のそれぞれの点について輪郭上の対応点を決定し得る。次いで、コンピューティングデバイスは、最後の反復までの各反復を通して、形状上の点が距離の何分の１かだけ輪郭に向かうように、形状上の点を輪郭上のそれらのそれぞれの対応点に向かって（例えば、複数の反復を通して）外に拡張させ得る。いくつかの例では、外向きに拡張させることに加えて、対応点は形状内に位置し得、したがって、コンピューティングデバイスは、輪郭に向かって形状を収縮させ得る。

[0061]上記の例では、コンピューティングデバイスは、形状上の点をそれぞれの対応点に向かって拡張させた。しかしながら、形状上のいくつかの点については、対応点がない場合がある。例えば、輪郭に穴があることにより、形状上の点からのベクトルが輪郭と交差しない可能性がある。１つまたは複数の例では、対応がない（例えば、対応点がない）形状上の点であっても拡張される。対応のない形状上のこれらの点は、対応のある他の点の変位に従う。例えば、コンピューティングデバイスは、ｂ－スプライン位置合わせアルゴリズムを実行するように構成され得、ｂ－スプライン位置合わせアルゴリズムでは、対応点がない形状上の点は、対応点を有する形状上の他の点が変位される量に基づいて変位される（例えば、拡張される）。

[0062]コンピューティングデバイスは、上記の例となる動作を反復的に繰り返し得る。例えば、上で説明した方法で形状を変形させた後、結果として第１の中間形状が得られ得る。コンピューティングデバイスは、第１の中間形状に対して上記の動作を繰り返して第２の中間形状を生成し得、同様にＮ回反復し得る。Ｎ回の反復後に結果として得られる形状は、３Ｄマスク（例えば、フィッティングされた閉曲面）であり得る。コンピューティングデバイスは、３Ｄマスク（例えば、フィッティングされた閉曲面）を利用して、画像データ内のどのボクセルが解剖学的オブジェクトに関するものであるかを決定し、この決定に基づいて解剖学的オブジェクトを示す情報を出力し得る。

[0063]以下でより詳細に説明されるように、最初の数回の反復中にコンピューティングデバイスが形状上の点からベクトルを拡張する距離は、輪郭上の対応点を識別するための後の反復の場合よりも大きい。最初の数回の反復では、コンピューティングデバイスは、対応点が存在する形状上の各点について、対応点に向かって距離の何分の１か（例えば、半分）だけ点を拡張（例えば、変位）させ得る。点を拡張する際、最初の数回の反復では、コンピューティングデバイスは、形状上の点の弾性値を低く保ち得る。弾性値は、その点がどれだけ拡張しているかを示す要因である。

[0064]例えば、高い弾性値の場合、単に点がその対応点に向かって拡張するため、その点がその対応点に向かって拡張した場所に隆起（bulge）または狭いピークを生成する。低い弾性値の場合、点がその対応点に向かって拡張するだけでなく、形状の曲率が変化して、狭いピークよりも丸い形状を形成する。例えば、高い弾性値に基づいて拡張する点は、概念的には、速いロールオフを有する狭くて薄いガウス曲線を形成すると考えられ得る。低い弾性値に基づいて拡張する点は、概念的には、緩やかなロールオフを有するより広いガウス曲線を形成すると考えられ得る。

[0065]したがって、最初の数回の反復について、コンピューティングデバイスは、輪郭上の対応点を識別するために、それらの反復を通してベクトルのサイズがより小さくなる比較的長いベクトルを利用し得る。コンピューティングデバイスは、対応点に向かう点の移動にしたがって形状の曲率を拡張することによって（例えば、点を拡張するための動作を実行する際に低い弾性値を有することによって）、対応点に向かって点を拡張し得る。

[0066]後の反復中、コンピューティングデバイスは、輪郭上の対応点を識別するために比較的長いベクトルを利用しないであろう。むしろ、コンピューティングデバイスは、輪郭上の対応点を識別するために比較的短いベクトルを利用し得る。これは、形状が、初期の反復によって輪郭に近似的にフィットするように変形されており、この時点では、形状を輪郭により良好にフィットさせるためにより小さい調整が必要とされるためであり得る。これらの後期の反復では、輪郭への形状のより良好なフィットを確実にするために、コンピューティングデバイスは、より大きい弾性値を利用して、点を輪郭の曲率により良好にフィットさせ得る。

[0067]したがって、第１の反復では、コンピューティングデバイスは、形状を輪郭に大まかにフィットさせるために、低い弾性および高いリサーチ距離（例えば、輪郭上の対応点を識別するために使用されるベクトルの長さ）を使用する。さらなる反復にでは、コンピューティングデバイスは、形状（例えば、閉曲面）を輪郭に正確にフィットさせるために、弾性を増加させ、リサーチ距離を減少させる。

[0068]上で説明したように、これらの例となる動作の結果として、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクが得られ得る。例えば、マスク内にあり、かつ、十分に高い強度値を有するボクセルは、解剖学的オブジェクトに属する。したがって、マスクを用いて、コンピューティングデバイスは、画像データ内のどのボクセルが解剖学的オブジェクトに属し、どれが属さないかを決定し得る。次いで、コンピューティングデバイスは、十分に高いボクセル強度を有するマスク内の決定されたボクセルに基づいて解剖学的オブジェクトの形状を示す情報を生成し得る。解剖学的オブジェクトの形状を示す情報を用いて、外科医は、術前計画の例として、使用すべきツール、解剖学的オブジェクトの成形（例えば、埋め込むための解剖学的オブジェクトの準備）が必要かどうか、使用すべきインプラントのサイズおよび形状、インプラントをどこに挿入するかなどを決定することができる。位置を含む解剖学的オブジェクトの形状の情報は外科医にとって有用であり得るため、例となる技法は、撮像モダリティおよび他の技法の制限を克服する方法で解剖学的オブジェクトの形状を決定する方法を説明する。

[0069]図１は、本開示の技法を実装するために使用され得る例となるコンピューティングデバイスを例示するブロック図である。図１は、本開示で説明される１つまたは複数の例となる技法を実行するように構成されたコンピューティングデバイスの例であるデバイス１００を示す。

[0070]デバイス１００は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、および他のタイプのコンピューティングデバイスなど、様々なタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。デバイス１００は、処理回路１０２と、メモリ１０４と、ディスプレイ１１０とを含む。ディスプレイ１１０は、デバイス１００がサーバコンピュータである例にあるように、オプションである。

[0071]処理回路１０２の例は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ディスクリートロジック、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せを含む。一般に、処理回路１０２は、固定機能回路、プログラマブル回路、またはそれらの組合せとして実装され得る。固定機能回路とは、特定の機能性を提供し、実行可能な動作が予め設定されている回路を指す。プログラマブル回路とは、様々なタスクを実行し、実行可能な動作において柔軟な機能性を提供するようにプログラムされ得る回路を指す。例えば、プログラマブル回路は、ソフトウェアまたはファームウェアの命令によって定義された方法でプログラマブル回路を動作させるソフトウェアまたはファームウェアを実行し得る。固定機能回路は、（例えば、パラメータを受け取るか、またはパラメータを出力するために）ソフトウェア命令を実行し得るが、固定機能回路が実行する動作のタイプは一般に不変である。いくつかの例では、ユニットのうちの１つまたは複数は、別個の回路ブロック（固定機能またはプログラマブル）であり得、いくつかの例では、１つまたは複数のユニットは、集積回路であり得る。

[0072]処理回路１０２は、プログラマブル回路から形成された算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、初等関数ユニット（ＥＦＵ）、デジタル回路、アナログ回路、および／またはプログラマブルコアを含み得る。処理回路１０２の動作がプログラマブル回路によって実行されるソフトウェアを使用して実行される例では、メモリ１０４は、処理回路１０２が受け取って実行するソフトウェアのオブジェクトコードを記憶し得るか、または処理回路１０２内の別のメモリ（図示せず）がそのような命令を記憶し得る。ソフトウェアの例には、手術計画用に設計されたソフトウェアが含まれる。

[0073]処理回路１０２はデバイス１００内にあるものとして例示されているが、例となる技法は、そのように限定されない。いくつかの例では、処理回路１０２は、本開示で説明される例となる技法を実行するために一緒に使用される異なるデバイス中の回路を表す。したがって、処理回路１０２は、本開示で説明される例となる技法を実行するように構成されたシステムの処理回路として構成され得る。しかしながら、いくつかの例では、処理回路１０２は、デバイス１００にローカルな処理回路であり得る。

[0074]メモリ１０４は、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）を含むダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、磁気抵抗性ＲＡＭ（ＭＲＡＭ）、抵抗性ＲＡＭ（ＲＲＡＭ（登録商標））、または他のタイプのメモリデバイスなど、様々なメモリデバイスのいずれかによって形成され得る。ディスプレイ１１０の例には、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、または別のタイプのディスプレイデバイスが含まれる。

[0075]デバイス１００は、ネットワーク１１４を介して、デバイス１００が視覚化デバイス１１６にデータおよび命令を出力し、視覚化デバイス１１６からデータおよび命令を受信することを可能にする通信インターフェース１１２を含み得る。例えば、本開示で説明される閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）セグメンテーション技法を使用して解剖学的オブジェクトに関する情報を決定した後、通信インターフェース１１２は、ネットワーク１１４を介して解剖学的オブジェクトの情報を視覚化デバイス１１６に出力し得る。次いで、外科医は、視覚化デバイス１１６を用いて解剖学的オブジェクトのグラフィック表現を見ることができる。

[0076]通信インターフェース１１２は、デバイス１００が、視覚化デバイス１１６などの他のコンピューティングシステムおよびデバイスと（例えば、ワイヤレスでまたはワイヤを使用して）通信することを可能にするハードウェア回路であり得る。ネットワーク１１４は、インターネット、ローカルエリアネットワークなど、１つまたは複数のワイドエリアネットワークを含む様々なタイプの通信ネットワークを含み得る。いくつかの例では、ネットワーク１１４は、ワイヤードおよび／またはワイヤレス通信リンクを含み得る。

[0077]視覚化デバイス１１６は、様々な可視化技法を利用して、画像コンテンツを外科医に表示し得る。視覚化デバイス１１６は、複合現実（ＭＲ）視覚化デバイス、仮想現実（ＶＲ）視覚化デバイス、ホログラフィックプロジェクタ、または拡張現実（ＸＲ）可視化を提示するための他のデバイスであり得る。いくつかの例では、視覚化デバイス１１６は、米国のワシントン州レドモンドのマイクロソフト社から入手可能なＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＨＯＬＯＬＥＮＳ（登録商標）ヘッドセット、または、例えば、導波管を含む同様のＭＲ視覚化デバイスなどの同様のデバイスであり得る。ＨＯＬＯＬＥＮＳ（登録商標）デバイスは、ユーザが、ホログラフィックレンズを通して、現実世界のシーンにおいて、すなわち現実世界の環境において、実際のオブジェクトを見ることを可能にしながら、ホログラフィックレンズ、すなわち導波管を介して３Ｄ仮想オブジェクトを提示するために使用され得る。

[0078]視覚化デバイス１１６は、患者の画像データを利用して骨輪郭の３次元モデルを生成し、関節修復術および置換術のための術前計画を容易にするために利用可能な視覚化ツールを利用し得る。これらのツールは、外科医が、患者の解剖学的構造に厳密に一致するサージカルガイドおよびインプラント部品を設計および／または選択することを可能にする。これらのツールは、患者ごとに手術計画をカスタマイズすることによって手術結果を改善することができる。肩関節修復術のためのそのような視覚化ツールの例は、Wright Medical Technology, Inc.から入手可能なＢＬＵＥＰＲＩＮＴ（登録商標）システムである。ＢＬＵＥＰＲＩＮＴ（登録商標）システムは、骨修復領域の２次元平面ビューだけでなく該修復領域の３次元仮想モデルも外科医に提供する。外科医は、ＢＬＵＥＰＲＩＮＴ（登録商標）システムを使用して、適切なインプラント部品を選択、設計、または修正すること、インプラント部品を配置および方向付けする最良の方法とこの部品を受け入れるように骨の表面を成形する方法とを決定すること、および手術計画を実行するためのサージカルガイドツール（複数可）または器具を設計、選択、または修正することができる。ＢＬＵＥＰＲＩＮＴ（登録商標）システムによって生成された情報は、実際の手術の前および最中を含めて、外科医または他のケア提供者がアクセスすることができる適切な位置（例えば、ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、またはグローバルネットワーク内のサーバ上）のデータベースに記憶された患者のための術前の手術計画にコンパイルされる。

[0079]例示されるように、メモリ１０４は形状１０６を記憶する。形状１０６は、３Ｄボリュームを定義するグラフィカル表面画像であり得る。形状１０６は、３Ｄ点群として定義され得る。一例として、３Ｄ点群は、特定の形状を形成するために複数の相互接続されたプリミティブ（例えば、三角形）を定義し得る。形状１０６は、３次元（３Ｄ）形状であり得るが、本開示で説明される例となる技法は、形状１０６が２次元（２Ｄ）形状（例えば、２Ｄ輪郭または２Ｄワイヤフレーム）である例にも適用可能であり得る。

[0080]一例として、形状１０６は、３Ｄ点群として形成された球体であり得る（例えば、３Ｄ点群は、複数の相互接続されたプリミティブの頂点である）。別の例として、形状１０６は、平均的な解剖学的形状であり得る。例えば、形状１０６（例えば、３Ｄボリュームを表す形状）は、解剖学的オブジェクトのデータベースからの解剖学的オブジェクトの平均形状を表し得る。例えば、データベースは、特定の患者統計を所与として、複数の患者についての解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状に関する情報を記憶し得る。形状１０６は、同様の特徴（例えば、身長、年齢、性別など）を有する複数の患者にわたる解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状の平均であり得る。患者が同様の特徴を有さない場合であっても、平均形状が様々な患者にわたる平均である例など、解剖学的オブジェクトの平均形状を決定する他の方法が存在し得る。

[0081]１つの形状１０６が例示されているが、メモリ１０４は、複数の形状を記憶し得る。形状１０６または複数の形状を記憶することは、メモリ１０４が、形状を形成するために使用され得るパラメトリックまたは他の情報を記憶することを指し得る。例えば、メモリ１０４は、異なるサイズを有する複数の球体を形成するための情報を記憶し得る。別の例として、メモリ１０４は、異なる解剖学的オブジェクト（例えば、肩、腰、もしくは足首の骨のような異なる骨構造、または異なる筋肉のような異なる軟組織）に対する平均形状を形成するための情報を記憶し得る。説明を容易にするためだけに、例となる技法は、球体である形状１０６に関して説明されるが、例となる技法は、ＳＳＭまたは解剖学的オブジェクトの良好な近似である他の形状など、形状１０６の他の例に拡張され得る。例えば、解剖学的オブジェクトの近似として使用される形状は、いくつかの例として、機能モデル、自由形状モデリング、アクティブ形状モデリング、形態学的モデリング、楕円体、表面一致法（ＳＦＭ）、全曲率法（ＴＣＭ）、および曲線適合法（ＣＦＭ）から生成される形状を含み得る。

[0082]一般に、形状１０６は、閉曲面（例えば、球体、角錐、トーラス、立方体など）の例であり得る。例えば、１つの解剖学的オブジェクトを表すために、いくつかの形状およびモデルが使用されるであろう。特定の解剖学的オブジェクトの各解剖学的部分は、１つのモデリング要素（機能モデル、自由形状モデリング、アクティブ形状モデリング、形態学的モデリング、楕円体など）を使用して表されるであろう。例えば、球体が上腕骨頭に使用され得、円筒が骨幹に使用され得、自由な形状が骨棘などに使用され得る。

[0083]本開示で説明される例では、メモリ１０４またはコンピューティングデバイス１００が形状１０６を記憶するものとして説明されるとき、メモリ１０４またはコンピューティングデバイス１００は、処理回路１０２が（例えば、点情報を使用して直接的に、またはパラメトリック情報を使用して間接的に形状をレンダリングすることによって）形状１０６をグラフィカルに構築することができる情報を記憶するものと考えられ得る。一例として、形状１０６は、形状１０６を形成するプリミティブの頂点の座標と、プリミティブの相互接続とを含み得る。いくつかの例では、形状１０６に対する動作は、形状１０６を形成するプリミティブの頂点など、形状１０６を形成するために使用された点群に対する動作と見なされ得る。形状１０６はまた、陰的表現を使用して（例えば、形状を定義する方程式に基づいて）定義され得る。

[0084]形状１０６は、閉曲面を定義する。上で説明したように、閉曲面は、閉じており（すなわち、そのすべての限界点を含み）、有界である（すなわち、そのすべての点が互いからある一定の距離内にある）ユークリッド空間のサブセットの区切りである。例えば、閉曲面は、２つのレベルの導関数を任意の点に適用することができる表面である。一例として、閉曲面は、あらゆる方向から囲まれた空間のボリュームを含む。球体は、全方向から囲まれた空間のボリュームを含むため、閉曲面の一例である。閉曲面の他の例が存在し得る（例えば、立方体、角錐などが閉曲面の例である）。

[0085]１つまたは複数の例では、解剖学的スキャン１０８は、患者の解剖学的構造の画像スキャンであり得、２Ｄ画像情報または３Ｄボリューム画像情報として記憶され得る。患者は手術が必要なほど肩が負傷している可能性があり、手術のためにまたは場合によっては診断の一部として、外科医は、手術を計画するために解剖学的スキャン１０８を要求している場合がある。コンピューティングデバイス（デバイス１００または何らかの他のデバイスなど）は、外科医が、解剖学的オブジェクトのサイズ、形状、および手術を必要とする患者の解剖学的構造の他の解剖学的オブジェクトとの相互接続を見ることができるように、画像情報のセグメンテーションを生成し得る。

[0086]以下では、可視の解剖学的オブジェクトを生成するために画像情報の初期セグメンテーションを実行する例となる技法について説明する。初期セグメンテーションのための１つの例となる技法は、米国特許第８，９７１，６０６号明細書に記載されている。一例として、患者の骨は、処理回路１０２または別のシステムが（例えば、スキャン１０８からの）患者固有の画像データの強度値に基づいて骨を決定する自動セグメンテーションプロセスから決定され得る。これらの骨から、処理回路１０２は、肩関節の対象の１つまたは複数の軟組織構造の付着点、または付着部を識別し得る。例えば、棘上筋付着点（insertion supraspinatus）は、棘上筋が上腕骨頭に付着している場所を示し、棘下筋付着点（insertion infraspinatus）は、棘下筋が上腕骨頭に付着している場所を示し、肩甲下筋付着点（insertion subscapularis）は、肩甲下筋が上腕骨頭に付着している場所を示す。処理回路１０２は、解剖学的アトラスまたは一般的な人体解剖学的構造に基づく他の命令との比較に基づいて、これらの付着点の各々を識別し得る。いくつかの例では、処理回路１０２は、初期形状を患者の骨に位置合わせするための追加の点として、肩甲骨または他の骨上の追加の付着点を決定し得る。

[0087]上記の例では、処理回路１０２は、初期セグメンテーションを生成するものとして説明されている。いくつかの例では、処理回路１０２は、初期セグメンテーションを受信し得、初期セグメンテーションの動作は、いくつかの他のコンピューティングデバイスによって行われる。本開示では、処理回路１０２は、処理回路１０２が初期セグメンテーションを生成する例および処理回路１０２が初期セグメンテーションを受信する例を含む初期セグメンテーションを決定し得る。

[0088]より詳細に説明されるように、初期セグメンテーションは、すべての例で必要とは限らない可能性がある。例えば、初期セグメンテーションは、本開示で説明される閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）技法のために使用される輪郭を決定する１つの方法であり得る。しかしながら、初期セグメンテーションに加えてまたは初期セグメンテーションの代わりに、例えば、より詳細に説明される（例えば、ボクセル強度勾配を決定するために二次導関数に依存する）ヘシアン特徴画像を使用するものまたは直接ボクセル強度に基づくものなど、輪郭を決定する他の方法が存在し得る。

[0089]解剖学的スキャン１０８は、患者の解剖学的構造（例えば、ヒト患者）の異なる２Ｄ画像を外科医に提供し得る。２Ｄ画像から、解剖学的オブジェクトの３Ｄボリュームを生成することが可能であり得る。しかしながら、解剖学的スキャン１０８を生成するために使用される撮像モダリティが不完全であり得るか、または初期セグメンテーションを生成するために使用される動作が不完全であり得る場合がある。したがって、解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションは、解剖学的オブジェクトの適切な表現を外科医に提供しない可能性がある。

[0090]いくつかの例では、スキャン１０８の画像情報から生成された３Ｄ表現のボクセルのボクセル強度を比較して、解剖学的オブジェクトの位置の近似を決定することが可能であり得る。例えば、解剖学的オブジェクトの境界付近のボクセル強度に変化があり得る（例えば、解剖学的オブジェクト内のボクセルのボクセル強度が、解剖学的オブジェクト外のボクセルのボクセル強度とは異なる）。しかしながら、撮像モダリティにおける不完全性により、解剖学的オブジェクトの一部が欠落している可能性がある。また、解剖学的オブジェクトの形状を決定するためにボクセル強度をチェックすることは、３Ｄボリューム内に存在するボクセルの数が比較的多いことを考慮すると、膨大な数の計算を必要とし得る。

[0091]別の例として、処理回路１０２は、スキャン１０８の１つまたは複数の画像の画像情報からヘシアン特徴画像を決定するように構成され得る。例えば、処理回路１０２は、ヘシアン特徴画像を生成し得るか、またはヘシアン特徴画像を受信し得る。ヘシアン特徴画像は、２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する画像情報の領域を示す。例えば、処理回路１０２は、隣接するボクセル間の二次導関数を計算して、ボクセル間の勾配を決定し、二次導関数に基づいてヘシアン特徴画像を生成し得る。より高い強度勾配を有する画像情報の領域は、解剖学的オブジェクト間の分離（例えば、２つ以上の骨の解剖学的構造間の分離、骨の解剖学的構造と軟組織との間の分離、および／または２つ以上の軟組織間の分離）がある場所を示し得る。しかしながら、撮像モダリティにおける不完全性により、ヘシアン特徴画像には間隙が存在する可能性があるため、ヘシアン特徴画像は、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状を正確に識別するためのすべての情報を提供するには不十分である。

[0092]したがって、初期セグメンテーション、ボクセル強度、および／またはヘシアン特徴画像に依拠して、手術前に患者の解剖学的構造のサイズおよび形状を完全に理解する外科医の能力には限界があり得る。本開示は、解剖学的オブジェクト（例えば、患者の骨）を示す情報を生成するために処理回路１０２が実行し得る例となる技法を説明する。例えば、例となる技法の結果は、解剖学的オブジェクトのグラフィカルモデル（例えば、解剖学的オブジェクトの正確な表現をレンダリングすることができるパラメータ）であり得る。外科医は、解剖学的オブジェクトを示す情報（例えば、サイズおよび形状など）を使用して、実施する手術のタイプをより良好に計画することができる。さらに、解剖学的オブジェクトを示す情報がグラフィカルモデルである例では、外科医は、視覚化デバイス１１６を装着して、患者の解剖学的構造を視覚化することができる可能性がある。例えば、視覚化デバイス１１６を装着している外科医は、３Ｄ空間内で患者の解剖学的構造の全体を視覚化するために、グラフィカルモデルと相互作用し得る（例えば、異なる方向にそれを回転させ得る）。また、本技法は、外科医が検討するための解剖学的オブジェクトの正確なセグメンテーションを提供する。

[0093]１つまたは複数の例では、解剖学的オブジェクトを示す情報を生成するために、処理回路１０２は、変形後に形状１０６が輪郭にほぼフィットするように、形状１０６を変形させ得る。一例として、輪郭は、解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションの輪郭であり得る。一例として、輪郭は、ボクセル強度の変化から決定される輪郭であり得る。一例として、輪郭は、２つの解剖学的オブジェクトの分離内（例えば、２つの解剖学的オブジェクト間）にあり得る。例えば、輪郭は、ヘシアン特徴画像によって示される領域の中央にあり得る。

[0094]上で説明したように、ボクセル強度比較の時間集約的な性質により、輪郭に欠落部分が存在するかまたは輪郭が不完全である場合がある。したがって、形状１０６は、フィッティングされた閉曲面を生成するために輪郭にフィットされる必要があり得る。このフィッティングされた閉曲面は、スキャン１０８の１つまたは複数の画像の画像情報内のどのボクセルが解剖学的オブジェクトの部分を表すかを決定するために使用されるマスクであり得る。このように、フィッティングされた閉曲面（例えば、マスク）に基づいて、処理回路１０２は、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状を決定する方法として、どのボクセルが解剖学的オブジェクトを表すかを決定するように構成され得る。

[0095]以下でより詳細に説明されるように、変形は、処理回路１０２が形状１０６上の点と、形状１０６上のこれらの点に対する法線ベクトルとを決定して、フィッティングされた閉曲面を決定する反復な動作であり得る。処理回路１０２は、法線ベクトルがスキャン１０８からの画像内で輪郭と交差する場所を決定し得る。法線ベクトルが患者の解剖学的構造の輪郭と交差する点は、交点と呼ばれる。処理回路１０２は、形状１０６上の点に対する法線ベクトルと、解剖学的オブジェクトの輪郭上の交点および交点に近接する点に対する法線ベクトルとの間の角度差を比較し得る。

[0096]角度差に基づいて、処理回路１０２は、輪郭上の対応点を決定し、輪郭上の対応点および形状上の点に基づいて中間形状を生成し得る。処理回路１０２は、処理回路１０２が、輪郭にフィットする（例えば、正確なフィットの例を含むしきい値内にフィットする）中間形状のインスタンスを決定するまで、中間形状で開始してこれらの動作を反復的に繰り返し得る。結果として得られる形状（例えば、フィッティングされた閉曲面）は、１つまたは複数の画像の画像情報内のどのボクセルが解剖学的オブジェクトに関するものであるかを決定するために使用されるマスクであり得る。

[0097]いくつかの例では、例となる技法は、上腕骨頭などの特定の解剖学的オブジェクトまたは特定の軟組織に適用され得る。しかしながら、例となる技法は、そのように限定されない。例となる技法は、様々なタイプの解剖学的オブジェクトを用いて実行され得る。解剖学的オブジェクトの例には、烏口突起、肩峰、骨幹、顆、小頭、滑車、鎖骨、大腿骨、脛骨、膝蓋骨、腓骨、踵骨、距骨、および舟状骨が含まれる。

[0098]図２は、患者の解剖学的構造の医用画像スキャンから生成された画像データにおける形状の例を例示する概念図である。例えば、図２は、スキャン１０８からの画像の例を例示する。この例では、図２は、上腕骨頭１１８および関節窩１２０を例示する。図２の例では上腕骨頭１１８および関節窩１２０の一般的な形状および位置が決定され得るが、撮像モダリティの制限により、上腕骨頭１１８と関節窩１２０との間の分離が明確でない部分が存在し得る。上腕骨頭１１８と関節窩１２０との間の分離が明確ではないため、上腕骨頭１１８の実際のサイズおよび形状を決定することは困難であり得る。

[0099]例えば、部分１２２、部分１２４、および部分１２６において、関節窩１２０が終了し、上腕骨頭１１８が開始するかどうかは不明確であり得る。一例として、撮像モダリティの制限により、画像内のボクセルが関節窩１２０に属しているか上腕骨頭１１８に属しているかは不明確であり得る。分解能は、関節窩１２０と上腕骨頭１１８との間の分離を決定するために、例えば、上腕骨頭１１８と関節窩１２０とを分離する部分において、より低いボクセル強度を有するボクセルを捕捉するのには不十分であり得る。

[0100]図３は、ボクセルベースの分離から決定された解剖学的構造間の分離の例を例示する概念図である。例えば、ボクセルベースの分離の一例は、ヘシアン特徴画像に基づく。一例として、処理回路１０２は、ボクセルにおけるボクセル強度の変化の勾配を決定するために二次導関数を決定し得る。図３は、図２の例のヘシアン特徴画像を例示する。図２の部分１２４および１２６などにおいてボクセル強度に変化がある場合、処理回路１０２は、領域１２８および１３０を決定し得る。また、ボクセル強度の勾配変化を示す追加の領域が存在し得ることを例示するために、ヘシアン特徴画像からの領域１３２が図３に例示されている。いくつかの例では、いくつかの他の処理回路は、画像解析を実行してヘシアン特徴画像を生成し、ヘシアン特徴画像の情報を処理回路１０２に出力し得る。両方の例（例えば、処理回路１０２がヘシアン特徴画像を生成する場合、または処理回路１０２がヘシアン特徴画像を受信する場合）において、処理回路１０２は、ヘシアン特徴画像を決定すると見なされ得る。

[0101]ヘシアン特徴画像を利用することが、すべての例において必要ではないことに留意されたい。例えば、フィッティングされた閉曲面を生成するために形状１０６がフィットされる輪郭が解剖学的オブジェクトの分離に基づく例では、ヘシアン特徴画像が利用され得る。輪郭が初期セグメンテーションまたは単に絶対ボクセル強度に基づく例では、ヘシアン特徴画像は、必要とされないことがある。いくつかの例では、ヘシアン特徴画像と初期セグメンテーションまたは絶対ボクセル強度との組合せを利用して、処理回路１０２によって形状１０６がフィットされる輪郭が決定され得る。単に説明を容易にするために、（例えば、解剖学的オブジェクトの分離を決定するための１つの例となる方法としてヘシアン特徴画像に基づいて）輪郭が解剖学的オブジェクトの分離内にあることに関して例が説明される。しかしながら、例となる技法は、そのように限定されない。

[0102]図４は、図３で決定された解剖学的構造間の分離に基づく初期輪郭を例示する概念図である。図４は、輪郭部分１３４Ａ、輪郭部分１３４Ｂ、および輪郭部分１３４Ｃを含む輪郭１３４を例示する。例示されるように、輪郭１３４には、輪郭部分１３４Ａと１３４Ｂとの間、輪郭部分１３４Ｂと１３４Ｃとの間、および輪郭部分１３４Ａと１３４Ｃとの間などの間隙が存在する。図４は、理解を容易にするための概念図であり、輪郭１３４内の間隙は、必ずしも例示されるほど大きくなくてもよいが、そのような大きい間隙を有することは可能である。

[0103]処理回路１０２は、様々な技法を利用して輪郭１３４を決定し得る。一例として、処理回路１０２は、領域１２８、１３０、および１３２の中央を通る線を決定し、領域１２８、１３０、および１３２の中央を通る線に基づいて、輪郭１３４（例えば、輪郭部分１３４Ａ、１３４Ｂ、および１３４Ｃのそれぞれ）を形成し得る。別の例として、処理回路１０２は、領域１２８、１３０、および１３２を通る骨格線を決定し得る。骨格線とは、領域１２８、１３０、および１３２のそれぞれの領域の縁部からすべて同じ距離だけ離れた点を有する領域１２８、１３０、および１３２を通る線を指す。処理回路１０２は、領域１２８、１３０、および１３２を通る骨格線に基づいて、輪郭１３４（例えば、輪郭部分１３４Ａ、１３４Ｂ、および１３４Ｃのそれぞれ）を形成し得る。処理回路１０２が、例えば中間線または骨格線に基づいて、領域１２８、１３０、および１３２（例えば、関節窩１２０と上腕骨頭１１８との間の分離）を通る線を決定し得る様々な方法が存在し得、本技法は、これらの例に限定されない。様々な方法を使用して形成された領域１２８、１３０、および１３２を通る線は、輪郭１３４の例である。

[0104]解剖学的オブジェクト間の分離が使用されない例では、輪郭１３４は、絶対ボクセル強度に基づくか、または初期セグメンテーションに基づき得る。そのような例では、輪郭１３４は、図４に例示されるように、分離内に位置しないことがある。むしろ、輪郭１３４は、上腕骨頭１１８の境界により近い可能性がある。しかしながら、そのような例であっても、輪郭１３４は、間隙を含み、解剖学的オブジェクト（例えば、上腕骨頭）の正確な表現を提供するのに十分に正確でない可能性がある。

[0105]上記は、輪郭１３４を決定する１つの例となる方法を説明する。輪郭１３４を決定する他の例となる方法が存在し得る。例えば、処理回路１０２は、スキャン１０８の画像情報内のピクセルまたはボクセル間の強度の変化に基づいて輪郭１３４を決定し得、ここで、そのような強度の変化は、縁部または境界を示す。例えば、処理回路１０２は、スキャン１０８からの画像情報のうちの１つの一端から開始して他端までのピクセルまたはボクセル強度値のラインを評価し、その強度値を１つまたは複数のしきい値と比較し得る。処理回路１０２が、強度に大幅な変化（例えば、強度の増加または減少）があると決定した場合、処理回路１０２は、強度の変化が生じた解剖学的オブジェクトの縁部または境界があると決定し得る。いくつかの例では、処理回路１０２は、縁部を識別するために、マルチボクセル３Ｄフィルタマスクを使用し得る。しかしながら、そのような技法は、個々のボクセル強度をしきい値と比較するよりも複雑であり得る。

[0106]処理回路１０２が強度値を評価するにつれて、処理回路１０２は、強度の別の大幅な変化を（例えば、以前の増加があった場合に強度の減少を、または以前の減少があった場合に強度の増加を）決定し得る。この場合、処理回路１０２は、処理回路１０２が解剖学的オブジェクトの反対側の縁部または境界に到達したと決定し得る。いくつかの例では、骨に対応する画像情報の領域は、典型的には、非骨領域よりも高い強度値を有する。

[0107]上で説明したように、ＣＳＦ技法の場合、処理回路１０２は、形状１０６の初期位置を決定し得る。形状１０６の初期位置に基づいて、処理回路１０２は、輪郭（例えば、輪郭１３４）にフィットするように形状１０６を反復的に変形させ得る。

[0108]図５は、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）技法のために形状の初期位置を決定する例となる方法を例示する概念図である。１つまたは複数の例では、処理回路１０２は、スキャン１０８の画像情報において１つまたは複数の形状、例えば上腕骨頭の場合はほぼ球状の形状を識別するように構成され得、識別された球状の形状ごとに、処理回路１０２は、ほぼ球状の形状に、実質的に球状の形状が上腕骨頭１１８である可能性を示すスコアを割り当て得る。

[0109]一例として、処理回路１０２は、３Ｄ画像における球状の形状を検出するためにハフ変換の変形を実行するように構成され得る。例えば、処理回路１０２は、３Ｄ画像内の点に対する勾配ベクトルを決定し得る。勾配ベクトルは、水平面に直交（例えば、垂直）するベクトルである。勾配ベクトルは、法線ベクトルとも考えられ得る。

[0110]図５に例示されるように、処理回路１０２は、勾配ベクトル１３６Ａ～１３６Ｎを決定し得る。容易にするために、勾配ベクトル１３６Ａ～１３６Ｎは、上腕骨頭１１８が存在する部分において示されているが、処理回路１０２は、画像の他の部分においても勾配ベクトルを決定し得る。複数の勾配ベクトルが互いに交差する位置は、球状の形状が存在することを示し得、位置は、球状の形状の中心を示し得る。例えば、図５は、複数の勾配ベクトル１３６Ａ～１３６Ｎが互いに交差する位置１３８を例示しており、位置１３８は、球状の形状の中心であり得る。処理回路１０２は、そのような動作を繰り返して、複数の球状の形状を識別し得る。

[0111]処理回路１０２は、ほぼ球状の形状のサイズおよび球状の形状に近接するオブジェクトの形状などの要因に基づいて、各々の識別されたほぼ球状の形状のスコアを決定し得る。一例として、処理回路１０２は、球状の形状に位置するすべてのボクセルについて、球状の形状の中心（例えば、位置１３８）からボクセルへのベクトルと、ボクセルにおける勾配ベクトル（例えば、勾配ベクトル１３６Ａ～１３６Ｎのうちの１つ）とのドット積を決定し得る。各球状の形状のスコアは、すべてのドット積の合計である。

[0112]いくつかのさらなる例として、処理回路１０２が、上腕骨頭１１８の典型的なサイズよりもはるかに大きいもしくははるかに小さいサイズを有するほぼ球状の形状を識別するか、またはほぼ球状の形状が近傍にあると想定されるオブジェクト（上腕骨頭を識別する場合の関節窩１２０など）に近くない場合、処理回路１０２は、球状の形状に低いスコアを割り当て得る。また、球状の形状が、上腕骨頭１１８を識別する場合の関節窩１２０など、近傍にあると想定されるオブジェクトと同様の形状を有するオブジェクトに近接しており、かつ、球状の形状のサイズが想定範囲内であると処理回路１０２が決定した場合、処理回路１０２は、ほぼ球状の形状に高いスコアを割り当て得る。

[0113]ほぼ球状の形状についての上記の例は、上腕骨頭１１８に対して使用されることに留意されるべきである。しかしながら、例となる技法は、そのように限定されない。いくつかの例では、本技法は、関節窩１２０などの様々な解剖学的オブジェクト、異なる視点から見た回旋腱板筋などの軟組織、ならびに他の骨および軟組織の解剖学的オブジェクトに対して実行され得る。上腕骨頭１１８を識別するためにほぼ球状の形状を識別する上の例となる技法が利用可能でない場合、初期セグメンテーション技法が利用され得る。

[0114]スコアに基づいて、処理回路１０２は、球状の形状のうちのどれが上腕骨頭１１８の位置を表すかを決定し得る。次いで、処理回路１０２は、上腕骨頭１１８の位置を表す球状の形状の中心位置に形状１０６の中心がくるようにし得る。例えば、図５に例示されるように、処理回路１０２は、位置１３８に中心がくるように形状１０６の位置を設定し得る。このように、処理回路１０２は、（例えば、図５に例示されるように）形状１０６の初期位置を決定し、（例えば、上で説明したように）輪郭１３４を決定し得る。次いで、処理回路１０２は、形状１０６を輪郭１３４にフィットさせるように形状１０６を変形させ得る。

[0115]図６は、患者の解剖学的構造の医用画像から得られた画像データにおける形状と、形状上の点に対する輪郭上の対応点との例を例示する概念図である。図６は、関節窩１２０および上腕骨頭１１８などの患者の解剖学的構造の例を例示する。上腕骨頭１１８は、上腕骨（図６には図示せず）に連結されている。例示を容易にするために、例となる技法は、上腕骨頭１１８に関して説明されているが、例となる技法は、限定されると見なされるべきではない。例となる技法は、他の骨構造および患者の軟組織などの非骨構造、ならびに足首、腰、膝、肘、手首などの他の解剖学的構造に関連する解剖学的オブジェクトに適用可能であり得る。

[0116]例示を容易にするために、例となる技法は、２Ｄの観点で説明される。しかしながら、本技法は３Ｄ空間内で実行されてもよい。例えば、図６および他の図は２Ｄの観点を示すが、そのような技法は、３Ｄボリュームに適用可能であると考えられ得る。

[0117]いくつかの例では、例となる技法は、個々の２Ｄスキャンに適用され得、それらは次いで、一緒に組み合わされて、解剖学的オブジェクト（例えば、上腕骨頭１１８）の３Ｄモデルを形成する。図６の例では、例となる技法は、患者の解剖学的構造のＣＴスキャンなどの複数の２Ｄスキャン（例えば、スキャン１０８）から得られた３Ｄ画像に適用される。

[0118]上で説明したように、本開示で説明される例となる技法では、処理回路１０２は、解剖学的オブジェクト（例えば、図６の例における上腕骨頭１１８）のサイズおよび形状の正確な表現を決定するために、どのボクセルが解剖学的オブジェクトに関するものであるのかを決定するためのマスクとして形成されるフィッティングされた閉曲面を生成するために、反復プロセスを通して形状１０６を変形させることができる。処理回路１０２は、初めに形状１０６を方向付けるように構成され得る。例えば、図６は、図５に関して上で説明した例にしたがって上腕骨頭１１８内で方向付けられた形状１０６を例示する。

[0119]図５では、形状１０６は、形状１０６が輪郭１３４と交差しないように初めに方向付けられているものとして示されている。しかしながら、いくつかの例では、形状１０６は、形状１０６の一部が上腕骨頭１１８の外側にあり、形状１０６の一部が上腕骨頭１１８の内側にあるように、輪郭１３４を越え得る。本開示で説明される例となる技法は、形状１０６の一部が実際の輪郭１３４の外側にあり、形状１０６の一部が実際の輪郭１３４の内側にある場合でも適用可能であり得る。

[0120]処理回路１０２は、形状１０６上の複数の点を決定するように構成され得る。複数の点は、３Ｄ点群に基づき得る。一例として、複数の点は、形状１０６の形状を定義するプリミティブの頂点であり得る。図６は、点１４０Ａ、点１４０Ｂ、点１４０Ｃ、および点１４０Ｄという、形状１０６上の４つの点を例示する。形状１０６上の点の数および形状１０６の位置は、処理回路１０２が解剖学的オブジェクトの寸法、体積、および特徴的目印などの様々な要因に基づいて決定する設計上の選択であり得る。いくつかの例では、２つの点の間の距離が形状１０６上の最小局部変形よりも小さくなるような点の数にすべきである。形状１０６全体または周囲の様々な位置に複数の点が分散している可能性があるが、例示および説明を容易にするために４つの点が使用される。

[0121]図６に例示されるように、処理回路１０２は、点のそれぞれに対する法線ベクトル（例えば、点から突出する法線ベクトル）を決定し得る。例えば、処理回路１０２は、点１４０Ａに対する法線ベクトル１４２Ａ、点１４０Ｂに対する法線ベクトル１４２Ｂ、点１４０Ｃに対する法線ベクトル１４２Ｃ、および点１４０Ｄに対する法線ベクトル１４２Ｄを決定し得る。法線ベクトル１４２Ａ～１４２Ｄを決定するために、処理回路１０２は、それぞれの点１４０Ａ～１４０Ｄにおいて形状１０６に接線方向であるそれぞれの平面を決定し得る。次いで、処理回路１０２は、それぞれの接平面に直交するそれぞれの点１４０Ａ～１４０Ｄから開始するベクトルを決定し得る。その結果は、図６の例に示されるベクトル１４２Ａ～１４２Ｄなどの法線ベクトルであり得る。

[0122]処理回路１０２は、特定の最大距離に基づいて、輪郭１３４に向かって法線ベクトル１４２Ａ～１４２Ｄを拡張し得る。より詳細に説明されるように、この最大距離は、形状１０６を変形させる初期の反復ではより大きく、形状１０６を変形させる後期の反復ではより短くなり得る。いくつかの例では、輪郭１３４は形状１０６上の点に対する法線ベクトルの最大距離よりも遠くなる可能性があり得る。いくつかの例では、輪郭１３４にある間隙により、形状１０６上の点に対する法線ベクトルは輪郭１３４と交差しない可能性があり得る。

[0123]例えば、図６に例示されるように、法線ベクトル１４０Ａおよび法線ベクトル１４０Ｂは、それぞれ交点１４４Ａおよび１４４Ｂにおいて輪郭１３４と交差する。法線ベクトルが輪郭１３４と交差する点は、交点と呼ばれる。しかしながら、法線ベクトル１４２Ｃは、輪郭１３４に間隙があるため、輪郭１３４と交差しない。また、法線ベクトル１４２Ｄがその最大サイズであっても、輪郭１３４は依然として法線ベクトル１４２Ｄの終点よりも遠い。

[0124]１つまたは複数の例によれば、処理回路１０２は、輪郭１３４上の交点から法線ベクトル（例えば、交点から突出する法線ベクトル）を決定し得る。例えば、上記と同様に、処理回路１０２は、交点において輪郭１３４に対する接平面を決定し、輪郭１３４に接線方向である平面に直交し、かつ交点から開始するベクトルを決定し得る。図６に例示されるように、処理回路１０２は、交点１４４Ａに対する法線ベクトル１５０Ａを決定し、交点１４４Ｂに対する法線ベクトル１５０Ｂを決定し得る。

[0125]処理回路１０２は、法線ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂの各々と法線ベクトル１５０Ａおよび１５０Ｂのそれぞれとの間の角度差を決定するように構成され得る。角度差を決定するために、処理回路１０２は、輪郭１３４を越えて拡張している法線ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂである拡張法線ベクトルを決定し得る。例えば、拡張法線ベクトル１４８Ａは、輪郭１３４を超えて拡張している法線ベクトル１４２Ａである。拡張法線ベクトル１４８Ｂは、輪郭１３４を超えて拡張している法線ベクトル１４２Ｂである。

[0126]それぞれの拡張法線ベクトル１４８Ａおよび１４８Ｂの各々は、法線ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂと同じ角度方向を有し得る。したがって、法線ベクトル１４８Ａ、１４８Ｂと１５０Ａ、１５０Ｂとの間の角度差は、法線ベクトル１４２Ａ、１４２Ｂと１５０Ａ、１５０Ｂとの間の角度差と同じである。角度差は、３Ｄ角度であり得、したがって、ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸に対して相対的であり得る。

[0127]例えば、処理回路１０２は、法線ベクトル１５０Ａと拡張法線ベクトル１４８Ａとの間の角度である、角度差１４６Ａを決定し得る。しかしながら、拡張法線ベクトル１４８Ａは、法線ベクトル１４２Ａと同じ向きであるため、角度差１４６Ａは、法線ベクトル１５０Ａと法線ベクトル１４２Ａとの間の角度差である。また、処理回路１０２は、法線ベクトル１５０Ｂと拡張法線ベクトル１４８Ｂとの間の角度差として角度差１４６Ｂを決定し得、これは、法線ベクトル１５０Ｂと法線ベクトル１４２Ｂとの間の角度差と同じである。

[0128]１つまたは複数の例では、それぞれの交点１４４Ａおよび１４４Ｂの法線ベクトルとの角度差を決定することに加えて、処理回路１０２は、交点１４４Ａおよび１４４Ｂのそれぞれに近接する点のセット（例えば、輪郭１３４上の点のセットであるが、そのように限定されない）に対する法線ベクトルを決定し得る。一例として、処理回路１０２は、交点１４４Ａに近接する点のセットを決定し得る。点のセット内の各点について、処理回路１０２は、上で説明した例となる技法と同様に法線ベクトルを決定し得る。

[0129]また、各法線ベクトルについて、処理回路１０２は、法線ベクトルと法線ベクトル１４２Ａとの間の角度差を決定し得る。例えば、処理回路１０２は、拡張法線ベクトル１４８Ａが、交点１４４Ａに近接する点に対する法線ベクトルと同一の開始点から開始するように、拡張法線ベクトル１４８Ａをシフトさせ得る。処理回路１０２は、シフトされた拡張法線ベクトルと、交点１４４Ａに近接する点に対する法線ベクトルとの間の角度差を決定し得る。

[0130]処理回路１０２は、法線ベクトルのうちのどれが法線ベクトル１４２Ａに対してしきい値未満の角度差（例えば、最小角度差）を有するかを決定し得る。処理回路１０２は、法線ベクトルの角度差がしきい値未満である輪郭１３４上の点を決定し得る。輪郭１３４上のこの点は、点１４０Ａに対する対応点であり得る。

[0131]例えば、輪郭１３４と交差する法線ベクトルを有する形状１０６上の点の各々について、処理回路１０２は、対応点を決定し得る。対応点は、輪郭１３４上の交点であり得るか、または交点に近接する（例えば、交点から１０ｍｍ以内の）点であり得る。対応点は、対応点の法線ベクトルと形状１０６上の点との間の角度差がしきい値（例えば、形状１０６上の点について決定された角度差のうちの最小値）未満であるという特徴を有し得る。例えば、点１４０Ａに対する対応点は、交点１４４Ａまたは交点１４４Ａに近接する点であり得る。点１４０Ｂに対する対応点は、交点１４４Ｂまたは交点１４４Ｂに近接する点であり得る。

[0132]図７は、中間形状を形成するために変形された形状の例を例示する概念図である。図７に例示される例では、処理回路１０２は、中間形状１５２を形成するために形状１０６を変形させ得る。より詳細に説明されるように、中間形状１５２は、輪郭１３４にフィットするように形状１０６を変形させるために使用される反復プロセスの反復の結果であり得る。したがって、中間形状１５２は、反復プロセスの反復の結果から形状１０６のインスタンスと見なされ得る。

[0133]例えば、形状１０６のインスタンス（例えば、形状１０６の変形バージョン）を輪郭１３４にフィットさせるための反復プロセスの一部として、処理回路１０２は、形状１０６を輪郭１３４の方向に拡張し得る。一例として、処理回路１０２は、図６の点１４０Ａおよび１４０Ｂを、輪郭１３４上の対応点（例えば、しきい値未満の角度差を有する点）の方向に拡張し得る。

[0134]点１４０Ａおよび１４０Ｂをそれらの対応点に向かって拡張するために、処理回路は、第１の反復中に、処理回路１０２は、非剛体位置合わせを使用して、点１４０Ａおよび１０４Ｂを輪郭１３４上のそれらの対応点に向かって移動させ得る。非剛体位置合わせの例は、ｂ－スプライン位置合わせである。処理回路１０２がｂ－スプライン位置合わせを実行する１つの例となる方法は、Ｌｅｅらによる「Scattered Data Interpolation with Multilevel B-Splines”」 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，Vol. 3，No. 3，１９９７年７月～９月、に記載されている。ｂ－スプライン位置合わせを実行する追加の例となる方法は、https://itk.org/Doxygen411/html/classitk_1_1BSplineScatteredDataPointSetToImageFilter.htmlおよびhttp://www.insight-journal.org/browse/publication/57で見つけることができる。

[0135]ｂ－スプライン位置合わせでは、処理回路１０２は、形状１０６上の点（例えば、点１０４Ａおよび１０４Ｄ）を輪郭１３４に到達させようとする方法として、輪郭１３４上の対応点を利用し得る。いくつかの例では、ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂの実際の距離は、点１４０Ａおよび１４０Ｂをどれだけ移動させるかを決定するために使用されない場合がある。例えば、処理回路１０２は、輪郭１３４上の対応点を決定するために、ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂの最大距離を利用し得る。その後、ｂ－スプライン位置合わせは、点１４０Ａおよび１４０Ｂをそれらの対応点に向かって移動させ得る。

[0136]いくつかの例では、点１４０Ｃおよび１４０Ｄについて対応点が見つからなかったとしても、ｂ－スプライン位置合わせにより、点１４０Ｃおよび１４０Ｄもまた輪郭１３４に向かって移動することとなり得る。例えば、点１４０Ｃおよび１４０Ｄが輪郭１３４に向かって移動する量は、隣接または近傍点が輪郭１３４に向かってどれだけ遠くに拡張するかに基づき得る。例えば、点１４０Ａが輪郭１３４に向かって１０ｍｍ拡張した場合、点１４０Ｃは、輪郭１３４に向かって８ｍｍ拡張することができる。同様に、処理回路１０２は、処理回路１０２が形状１０６上の近傍点を拡張した量に基づいて、点１４０Ｄを輪郭１３４に向かって拡張し得る。このように、ｂ－スプライン位置合わせでは、輪郭１３４上に対応点を有する形状１０６上の点は、輪郭１３４の方向に移動し、輪郭１３４上に対応点を有さない形状１０６上の他の点も、輪郭１３４の方向に移動することとなる。

[0137]ｂ－スプライン位置合わせを使用することは、点１４０Ａ～１４０Ｄを拡張する１つの方法である。点１４０Ａ～１４０Ｄを拡張する他の方法が存在し得る。例えば、点１４０Ａ～１４０Ｄをそれらの対応点に向かって拡張するために、第１の反復中に、処理回路１０２は、点１４０Ａ～１４０Ｄを、輪郭１３４に向かって距離の何分の１かだけ拡張させ得る。例えば、処理回路１０２は、法線ベクトル１４０Ａおよび１４０Ｂの長さを決定し得、ここで、長さは、形状１０６から輪郭１３４までの距離を示す。一例では、処理回路１０２は、法線ベクトル１４０Ａおよび１４０Ｂの長さから最小の長さを決定し得る。一例として、法線ベクトル１４２Ａの長さが最小の長さであると仮定する。

[0138]この例では、処理回路１０２は、法線ベクトル１４２Ａの長さのある割合（fraction）（例えば、長さの半分であるが、他の割合も可能である）を決定し得る。次いで、処理回路１０２は、点１４０Ａが輪郭１３４までの距離の何分の１か（例えば、輪郭１３４までの半分）になるように、点１４０Ａを輪郭１３４上のその対応点に向かって拡張し得る。同様に、処理回路１０２は、点１４０Ｂを移動させ得る。点１４０Ｃおよび１４０Ｄの場合、処理回路１０２は、処理回路１０２が近傍点を移動させる量に基づいて、点１４０Ｃおよび１４０Ｄを移動させ得る。

[0139]中間形状１５２は、上腕骨頭１１８のボクセルを識別するために使用されるマスクを決定するために形状を輪郭１３４にフィットさせる反復プロセスの１回の反復の完了で得られ得る。処理回路１０２は、中間形状１５２から開始する点以外は上で説明したものと同様の動作を繰り返して、形状１０６のさらなる拡大を提供し得る。

[0140]例えば、図７は、中間形状１５２上の点１５６Ａ～１５６Ｄを例示している。図６と同様に、処理回路１０２は、それぞれの点１５６Ａ、１５６Ｄに対する法線ベクトル１５８Ａ～１５８Ｄを決定し得る。いくつかの例では、輪郭１３４上の交点を決定するために法線ベクトル１５８Ａ～１５８Ｄが拡張することができる最大距離は、法線ベクトル１４２Ａ～１４２Ｄが拡張することができる最大距離よりも小さいであろう。いくつかの例では、形状１０６を変形させるための反復の第１のセットで、法線ベクトルが拡張することができる最大距離は、後の反復で法線ベクトルが拡張することができる最大距離よりも大きいであろう。

[0141]図７に例示されるように、処理回路１０２は、ベクトル１５８Ａについての交点１６０Ａおよびベクトル１５６Ｂについての交点１６０Ｂを決定し得る。また、点１５６Ｄに対するベクトル１４２Ｄは、点１４０Ｄが点１５６Ｄに向かって移動した後も輪郭１３４と交差しなかったが、点１４０Ｄは、ベクトル１５８Ｄが交点１６０Ｄにおいて輪郭１３４と交差するほど十分に近くあり得る。点１４０Ｃと同様に、点１５６のベクトル１５８Ｃは、輪郭１３４に間隙があるため、輪郭１３４と交差しない。

[0142]処理回路１０２は、処理回路１０２が図６の点１４０Ａに対する輪郭１３４上の対応点を決定した方法と同様に、点１５６Ａに対する輪郭１３４上の対応点を決定し得る。処理回路１０２は、拡張ベクトル１６４Ａ、交点１６０Ａに対する法線ベクトル１６６Ａ、および交点１６０Ａに近接する点の法線ベクトルを決定し得る。処理回路１０２は、拡張ベクトル１６４Ａと法線ベクトルとの間の角度差を決定し得る。例えば、角度差１６２Ａは、ベクトル１６６Ａとベクトル１６４Ａとの間の角度差を例示する。しきい値未満である角度差（例えば、最小差）に基づいて、処理回路１０２は、点１５６Ａに対する対応点を決定し得る。

[0143]処理回路１０２は、同様に、点１５６Ｂおよび１５６Ｄに対する輪郭１３４上の対応点を決定し得る。例えば、点１５６Ｂについて、処理回路１０２は、法線ベクトル１５８Ｂ、拡張ベクトル１６４Ｂ、交点１６０Ｂに対する法線ベクトル１６６Ｂ（角度差１６２Ｂを伴う）、および交点１６０Ｂに近接する点に対する法線ベクトルを利用して、対応点（例えば、ベクトル１５８Ｂとの角度差が最小の法線ベクトルを有する点）を決定し得る。点１５６Ｄについて、処理回路１０２は、法線ベクトル１５８Ｄ、拡張ベクトル１６４Ｄ、交点１６０Ｄに対する法線ベクトル１６６Ｄ（角度差１６２Ｄを伴う）、および交点１６０Ｄに近接する点に対する法線ベクトルを利用して、対応点（例えば、ベクトル１５８Ｄとの角度差が最小の法線ベクトルを有する点）を決定し得る。

[0144]いくつかの例では、処理回路１０２は、形状１０６を変形させる別の反復を完了するために、ｂ－スプライン位置合わせを利用して、点１５６Ａ～１５６Ｄを輪郭１３４に向かって拡張し得る。いくつかの例では、処理回路１０２は、形状１０６を変形させる別の反復を完了するために、点１５６Ａ～１５６Ｄを輪郭１３４に向かって拡張させる方法として、ベクトル１５８Ａ、１５８Ｂ、および１５８Ｄの長さを利用し得る。これらの例の両方において、形状１０６から中間形状１５２が生成され、この中間形状１５２がさらに変形されて新たな中間形状が生成され、この新たな中間形状がさらに変形されて、中間形状のインスタンスがフィッティングされた閉曲面（すなわち、例えば、輪郭１３４への近似的フィット）になるまで新たな中間形状が反復的に生成され得る。

[0145]図８は、患者の解剖学的構造のサイズおよび形状を決定するために使用されるマスクを生成するために変形された中間形状の例を例示する概念図である。例えば、図８は、図７の中間形状１５２を輪郭１３４にフィットするように変形させることで生成される形状１７０を例示する。図８に示されるように、形状１７０は、輪郭１３４の相対的近似である。図８の例では、処理回路１０２は、形状１７０が輪郭１３４にほぼフィットするように中間形状１５２を拡張している。

[0146]形状１７０は、解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクであり得る、フィッティングされた閉曲面と見なされ得る。このように、処理回路１０２は、中間形状１５２に基づいて解剖学的オブジェクト（例えば上腕骨頭１１）の形状を決定するために使用されるマスク（例えば形状１７０）を生成するものと考えられ得る。

[0147]１つまたは複数の例では、処理回路１０２は、マスク（例えば、フィッティングされた閉曲面１７０）を示す情報を出力し得る。例えば、処理回路１０２は、マスクを示す情報に基づいて、マスク内にあるのが１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定し、マスク内の決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定し、１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するマスク内の決定されたボクセルに基づいて、解剖学的オブジェクトの形状を示す情報を生成し得る。

[0148]このように、処理回路１０２は、閉曲面フィッティング（ＣＳＦ）セグメンテーションアルゴリズムを実行し得る。セグメンテーションアルゴリズムの結果は、初期セグメンテーションまたはボクセル強度比較から生成される輪郭よりも解剖学的オブジェクトのより正確な表現であり得る。外科医は、一例として、手術計画のために解剖学的オブジェクトの表現を使用し得る。例えば、解剖学的オブジェクトの表現（例えば、形状）は、解剖学的オブジェクトのサイズおよび位置を外科医に示し得、次いで、外科医は、どの手術道具を使用すべきか、解剖学的オブジェクトの成形が必要かどうか、どのインプラントを使用すべきか、インプラントをどこに埋め込むべきかなどを決定することができる。

[0149]上記の例では、処理回路１０２は、２回の反復を実行するものとして説明されている。第１の反復で、処理回路１０２は、中間形状１５２を生成し、第２の反復で、処理回路１０２は、中間形状１５２に基づいて形状１７０を生成しており、ここで、形状１７０は、輪郭１３４に対する近似的フィットであるフィッティングされた閉曲面である。しかしながら、本開示で説明される例となる技法は、そのように限定されない。

[0150]いくつかの例では、処理回路１０２は、複数回の反復（例えば、３回、４回、５回、またはそれより多くの回数の反復）を実行するように構成され得る。各反復で、処理回路１０２は、新たな中間形状を生成するように構成され得る。そのような例では、中間形状に基づいて輪郭１３４のフィッティングされた閉曲面を生成することは、処理回路１０２が最新の中間形状に基づいて輪郭１３４のフィッティングされた閉曲面を生成するシナリオを含む。

[0151]また、上で説明したように、１回以上の反復では、例えば第１の反復で、処理回路１０２は、最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、対応点を決定し得、後続の第２の反復では、処理回路１０２は、最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、対応点を決定し得、ここで、第２の距離は、第１の距離未満である。例えば、上で説明したように、ベクトル１４２Ａ～１４２Ｄが拡張することができる最大距離は、ベクトル１５８Ａ～１５８Ｄが拡張することができる最大距離よりも大きい。

[0152]いくつかの例では、処理回路１０２はまた、形状１０６または中間形状１５２を変形させる方法を決定するために弾性値を利用し得る。弾性値は、輪郭１３４に向かって拡張されている形状１０６または形状１５２上の１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し得る。例えば、高い弾性値の場合、単にその点がその対応点に向かって拡張するため、その点がその対応点に向かって拡張した場所に隆起または狭いピークを生成する。低い弾性値の場合、点がその対応点に向かって拡張するだけでなく、形状の曲率が変化して、狭いピークよりも丸い形状を形成する。例えば、高い弾性値に基づいて拡張する点は、概念的には、速いロールオフを有する狭くて薄いガウス曲線を形成すると考えられ得る。低い弾性値に基づいて拡張する点は、概念的には、緩やかなロールオフを有するより広いガウス曲線を形成すると考えられ得る。

[0153]図９Ａ～図９Ｃは、異なる弾性値に対する曲率への影響の例を例示する概念図である。図９Ａ、図９Ｂ、および図９Ｃは、それぞれ、拡張されている点１７２Ａ、１７４Ａ、および１７６Ａを例示している。点１７２Ａ、１７４Ａ、および１７６Ａは、図６の点１４０または図７の点１５６の例であり得る。

[0154]図９Ａでは、点１７２Ａに関連する弾性値が比較的高いと仮定する。この例では、点１７２Ａは点１７２Ｂまで拡張するが、周囲表面の曲率は、図９Ｂおよび図９Ｃの例ほど変化しない。図９Ａでは、点１７２Ａから点１７２Ｂへの移動は、周囲エリアの曲率のより均一で均質な変化ではなく、隆起をもたらす。

[0155]図９Ｂでは、点１７４Ａに関連する弾性値が比較的中程度であると仮定する。この例では、点１７４Ａは点１７４Ｂまで拡張し、周囲表面の曲率はわずかに（例えば、図９Ａの例よりは大きく、図９Ｃの例よりは小さく）変化する。

[0156]図９Ｃでは、点１７６Ａに関連する弾性値が比較的低いと仮定する。この例では、点１７６Ａは点１７６Ｂまで拡張し、周囲表面の曲率はより変化して、周囲エリアの曲率のより均一で均質な変化を生成する。例えば、図９Ａの例のような隆起を生成するのではなく、点１７６Ａが点１７６Ｂまで拡張することで、曲率に対してより丸い変化が生成される。

[0157]以下に、ベクトルの最大距離がいくつになり得、形状１０６または中間形状の１つ上の点の弾性値がいくつになり得るかの例を提供する。以下は、単に例示的な例として提供されるものであり、限定するものと見なされるべきではない。

[0158]第１の反復では、ベクトルの最大距離は２５ｍｍであり得、弾性値は３であり得る。第２の反復では、ベクトルの最大距離は１５ｍｍであり得、弾性値は３であり得る。第３の反復では、ベクトルの最大距離は１０ｍｍであり得、弾性値は３であり得る。第４の反復では、ベクトルの最大距離は５ｍｍであり得、弾性値は４であり得る。第５の反復では、ベクトルの最大距離は５ｍｍであり得、弾性値は４であり得る。第６の反復では、ベクトルの最大距離は２ｍｍであり得、弾性値は５であり得る。第７の反復では、ベクトルの最大距離は２ｍｍであり得、弾性値は５であり得る。

[0159]図１０は、本開示で説明される１つまたは複数の例となる技法による、例となる動作方法を例示するフローチャートである。例えば、図１０は、解剖学的オブジェクトに関する情報を決定するためにＣＳＦセグメンテーションを実行する例となる技法を例示する。

[0160]例示されるように、処理回路１０２は、形状１０６上の複数の点を決定し得る（１８０）。例えば、処理回路１０２は、図６に例示されるように、形状１０６（例えば、閉曲面形状）上の点１４０Ａ～１４０Ｄを決定し得る。一例として、形状１０６は球体である。一例として、形状１０６は、解剖学的オブジェクトの平均形状である。

[0161]処理回路１０２は、１つまたは複数の画像（例えば、スキャン１０８）の画像情報から輪郭（例えば、輪郭１３４）を決定し得る（１８２）。一例として、処理回路１０２は、１つまたは複数のスキャン１０８における画像コンテンツ間の絶対強度の変化を（例えば、ピクセルまたはボクセル強度の評価に基づいて）決定し得、強度の変化に基づいて輪郭１３４を決定し得る。別の例として、処理回路１０２は、解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを実行することによって輪郭１３４を決定し得る。別の例として、処理回路１０２は、２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する領域を示すヘシアン特徴画像を決定（例えば、生成または受信）し得る。処理回路１０２は、ヘシアン特徴画像内の示された領域間の輪郭１３４を（例えば、解剖学的オブジェクト間の分離に基づいて）決定し得る。

[0162]いくつかの例では、処理回路１０２は、解剖学的オブジェクトの位置を決定するように構成され得る。例えば、上で説明したように、処理回路１０２は、スキャン１０８内の球状の形状を識別し、スコアベースのスキームを利用して、解剖学的オブジェクトである可能性が最も高い形状（例えば、球状の形状）を決定し得る。例えば、上で説明したように、処理回路１０２は、球状の形状の中心である位置として勾配ベクトルが交差する位置を識別するために勾配ベクトルを決定し、勾配ベクトルに基づいて球状の形状のスコアを決定し得る。いくつかの例では、スコアベースのスキームはまた、球状の形状のサイズと、関節窩１２０のような他の骨構造へのその近接性とに基づき得る。さらに、処理回路１０２は、球状の形状の中心位置を（例えば、勾配ベクトルの交点に基づいて）決定し、決定された中心に基づいて形状１０６の初期位置を決定し得る。形状１０６上の複数の点を決定するために、処理回路１０２は、形状１０２の初期位置に基づいて、複数の点を決定し得る。

[0163]処理回路１０２は、点１４０Ａおよび１４０Ｂから突出するそれぞれの法線ベクトル１４２Ａおよび１４２Ｂと、輪郭１３４上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、形状１０６上の複数の点１４０Ａおよび１４０Ｂに対応する輪郭１２４上の対応点を決定し得る（１８４）。上の例では、点１４０Ａ（例えば、形状１０６上の第１の点）について、処理回路１０２は、法線ベクトル１４２Ａ（例えば、形状１０６上の第１の点から突出する第１の法線ベクトル）に基づいて、交点１４４Ａを決定し得る。上で説明したように、輪郭１３４上の交点１４４Ａは、点１４０Ａから突出する法線ベクトル１４２Ａと交差する。

[0164]処理回路１０２は、輪郭１３４上の交点１４４Ａに近接する輪郭１３４上の点のセットを決定し得る。処理回路１０２は、交点１４４Ａから突出する法線ベクトルと、交点１４４Ａに近接する点のセット（例えば、輪郭１３４上にある点のセットであるが、輪郭１３４上にあることに限定されない）とを決定し得る。

[0165]１つまたは複数の例では、処理回路１０２は、形状１０６上の第１の点に対する第１の法線ベクトル（例えば、点１４０Ａに対する法線ベクトル１４２Ａ）と、交点１４４Ａに対する法線ベクトルとの間の角度差（例えば、角度差１４６Ａ）および交点１４４Ａに近接する輪郭１３４上の点のセットとの間の角度差を決定し得る。処理回路１０２は、輪郭１３４上の交点１４４Ａおよび輪郭１３４上の点のセットから、第１の法線ベクトル（例えば、法線ベクトル１４２Ａ）との角度差がしきい値（例えば、最小角度差）未満である法線ベクトルを有する輪郭１３４上の点に基づいて、形状上の第１の点（例えば、点１４０Ａ）に対応する輪郭１３４上の対応点を決定し得る。

[0166]上記の例は、点１４０Ａ（例えば、形状１０６上の第１の点）に関するものである。処理回路１０２は、形状１０６上の他の点について同様の動作を実行して、輪郭１３４上のそれぞれの対応点（例えば、点１４０Ｂ）を決定し得る。１つまたは複数の例では、処理回路１０２は、形状１０６の初期位置から開始して、輪郭１３４上の対応点を決定し得る。しかしながら、いくつかの点は（例えば、点１４０Ｃは輪郭１３４に間隙があるため、点１４０Ｄはベクトル１４２Ｄが拡張した最大距離が輪郭１３４と交差しなかったため）、輪郭１３４上に対応点を有さない可能性がある。

[0167]処理回路１０２は、形状１０６上の点と輪郭１３４上の対応点との間の複数の中間点を生成するように構成され得る（１８６）。例えば、処理回路１０２は、ｂ－スプライン位置合わせなどの非剛体位置合わせを利用して、形状１０６上の点を輪郭１３４上の点に向かってどれだけ拡張するかを決定し得る。ｂ－スプライン位置合わせはまた、輪郭１３４上に対応点がなかった点１４０Ｃおよび１４０Ｄを拡張し得る。別の例として、処理回路１０２は、法線ベクトルの長さを決定し、輪郭１３４までの長さの何分かの１か（例えば、半分）である中間点を選択し得る。

[0168]処理回路１０２は、複数の中間点に基づいて中間形状１５２を生成し得る（１８８）。後期の反復では、処理回路１０２は、中間形状１５２から開始する中間点を生成し得るが、図８に例示されるように、形状１７０を生成するための輪郭１２４とのより良好なフィットとしてこれらの中間点を生成し得る。例えば、処理回路１０２は、周囲表面の曲率が変化する量を制御する方法として、弾性値を制御し得る。

[0169]このように、処理回路１０２は、中間形状１５２に基づいて解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用されるマスクを生成し得る（１９０）。フィッティングされた閉曲面（例えば、マスク）を生成するために形状１０６を変形させる反復をいつ完了させるかを処理回路１０２が決定し得る様々な方法が存在し得る。一例として、処理回路１０２は、固定回数の反復を実行するように構成され得る。別の例として、処理回路１０２は、輪郭１３４と中間形状の各々との間の距離を決定し、距離がしきい値未満になった（例えば、最小化された）ときに反復を停止するように構成され得る。

[0170]また、２回より多くの反復がある場合、マスクを生成するために輪郭１３４にフィットさせるのに使用される形状は、依然として、中間形状１５２に基づいて、例えば各反復についての新たな中間形状に基づいて生成されることとなることは理解されるべきである。例えば、処理回路１０２は、各反復について、中間形状１５２の現在のインスタンス上の点のそれぞれの法線ベクトルおよび輪郭１３４上の点の法線ベクトルに基づいて、中間形状１５２の現在のインスタンス上の複数の点に対応する輪郭１３４上の対応点を反復的に決定し得る。例えば、各反復について、中間形状１５２の新たなインスタンスが存在する。２回の反復がある場合、形状１７０は中間形状１５２の次の新しいインスタンスである。しかしながら、２回以上の反復があってもよい。処理回路１０２は、反復ごとに、輪郭１３４上の対応点に基づいて、中間形状１５２の現在のインスタンス上の点と輪郭１３４上の点との間の中間点のセットを生成し得る。処理回路１０２は、反復ごとに、中間点のセットに基づいて新たな中間形状を反復的に生成し得る。

[0171]このように、処理回路１０２は、どのボクセルが解剖学的オブジェクトに属するかを決定するためのマスクとして形成されるフィッティングされた閉曲面を処理回路１０２が生成するまで、形状１０６を反復的に変形させ得る。例えば、処理回路１０２は、マスク内にあるのが１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定し得る。処理回路１０２は、マスク内の決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定し得る。マスク内にあり、かつ１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するボクセルは、解剖学的オブジェクトに属するボクセルである。どのボクセルが解剖学的オブジェクトに属するかを決定することによって、処理回路１０２は、解剖学的オブジェクトの形状を示す情報を生成し得る。

[0172]処理回路１０２は、ディスプレイ１１０に、上腕骨頭１１８の形状である解剖学的オブジェクトのモデルを表示させ得る。いくつかの例では、処理回路１０２は、外科医が見て手術を計画するために、視覚化デバイス１１６に解剖学的オブジェクトのモデルを表示させ得る。例えば、視覚化デバイス１１６の１つまたは複数の例となる使用は、図１に関して上で説明されている。視覚化デバイス１１６を使用して、外科医は、術前計画の例として、使用すべきツール、解剖学的オブジェクトの成形（例えば、埋め込むための解剖学的オブジェクトの準備）が必要かどうか、使用すべきインプラントのサイズおよび形状、インプラントをどこに挿入するかなどを決定することができる。位置を含む解剖学的オブジェクトの形状の情報は外科医にとって有用であり得るため、例となる技法は、撮像モダリティおよび他の技法の制限を克服する方法で解剖学的オブジェクトの形状を決定する方法を説明する。一般に、解剖学的オブジェクトのサイズおよび形状に関する情報を有することで、外科医は、ヒト患者の解剖学的構造を視覚化することができ、近くの組織および骨の結果から解剖学的オブジェクトをセグメント化することができる。術前の視覚化により、外科医は、外科手術プロセスを計画し、利用すべき適切なツールを選択することができる。

[0173]本技法は限られた数の例に関して開示されているが、当業者であれば、本開示の利益を得て、それらから多数の修正例および変形例を理解するであろう。例えば、説明された例の任意の合理的な組合せが実行され得ることが企図される。添付の特許請求の範囲が、本発明の真の主旨および範囲内に入るような修正例および変形例をカバーすることは意図される。

[0174]例に応じて、本明細書で説明される技法のいずれかの特定の行為またはイベントが異なる順序で実行され得、追加、マージ、または完全に省略され得る（例えば、説明される行為またはイベントのすべてが技法の実施に必要であるとは限らない）ことが認識されるべきである。さらに、特定の例では、行為またはイベントは、連続的にではなく、例えば、マルチスレッド処理、割込み処理、または複数のプロセッサを通して、同時に実行され得る。

[0175]１つまたは複数の例では、説明される機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せにより実装され得る。ソフトウェアにより実装される場合、これらの機能は、コンピュータ可読媒体上の１つまたは複数の命令またはコードとして記憶または送信され、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行され得る。コンピュータ可読媒体は、データ記憶媒体のような有形媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体、または、例えば通信プロトコルにしたがって、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移動を容易にする任意の媒体を含む通信媒体を含み得る。このように、コンピュータ可読媒体は、一般に、（１）非一時的である有形コンピュータ可読記憶媒体、または（２）信号もしくは搬送波のような通信媒体に対応し得る。データ記憶媒体は、本開示で説明される技法の実装のための命令、コード、および／またはデータ構造を取り出すために、１つもしくは複数のコンピュータまたは１つもしくは複数のプロセッサによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含み得る。

[0176]限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ－ＲＯＭもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用可能であり、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を含むことができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に称される。例えば、命令が、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、電波、およびマイクロ波のようなワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他の遠隔ソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、電波、およびマイクロ波のようなワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。しかしながら、コンピュータ可読記憶媒体およびデータ記憶媒体が、接続、搬送波、信号、または他の一時的媒体を含まず、代わりに、非一時的有形記憶媒体を対象とすることは理解されるべきである。ディスク（disk）およびディスク（disc）は、本明細書で使用される場合、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびブルーレイディスクを含み、ディスク（disk）は通常磁気的にデータを再生し、ディスク（disc）はレーザで光学的にデータを再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。

[0177]本開示で説明される動作は、１つまたは複数のデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他の同等の集積回路もしくは個別論理回路のような、固定機能処理回路、プログラマブル回路、またはそれらの組合せとして実装され得る１つまたは複数のプロセッサによって実行され得る。固定機能回路とは、特定の機能性を提供し、実行可能な動作が予め設定されている回路を指す。プログラマブル回路とは、様々なタスクを実行し、実行可能な動作において柔軟な機能性を提供するようにプログラムされ得る回路を指す。例えば、プログラマブル回路は、ソフトウェアまたはファームウェアの命令によって定義された方法でプログラマブル回路を動作させるソフトウェアまたはファームウェアによって指定された命令を実行し得る。固定機能回路は、（例えば、パラメータを受け取るか、またはパラメータを出力するために）ソフトウェア命令を実行し得るが、固定機能回路が実行する動作のタイプは一般に不変である。したがって、本明細書で使用される場合、「プロセッサ」および「処理回路」という用語は、前述の構造のいずれか、または本明細書で説明される技法の実装に適切な任意の他の構造を指し得る。

[0178]様々な例を説明してきた。これらの例および他の例は、以下の特許請求の範囲内である。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するための方法であって、
形状上の複数の点を決定することと、
前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定することと、
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成することと、
複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、
前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成することと
を含む方法。
［Ｃ２］
前記マスク内にあるのが前記１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定することと、
前記マスク内の前記決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定することと、
前記１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有する前記マスク内の前記決定されたボクセルに基づいて、前記解剖学的オブジェクトの前記形状を示す情報を生成することと
をさらに含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する前記１つまたは複数の画像内の領域を示すヘシアン特徴画像を決定することをさらに含み、
ここにおいて、前記輪郭を決定することは、前記ヘシアン特徴画像内の前記示された領域間の前記輪郭を決定することを含む、
Ｃ１または２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記画像情報に基づいて前記解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを決定することをさらに含み、
ここにおいて、前記輪郭を決定することは、前記初期セグメンテーションに基づいて前記輪郭を決定することを含む、
Ｃ１から３のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ５］
複数の反復の各々について、前記中間形状の現在のインスタンス上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルと、前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することと、
前記反復の各々について、前記中間点のセットに基づいて新たな中間形状を生成することと
をさらに含み、
ここにおいて、前記中間オブジェクトに基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用される前記マスクを生成することは、前記新たな中間形状に基づいて前記マスクを生成することを含み、前記新たな中間形状は、前記中間形状に基づいて生成される、
Ｃ１から４のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ６］
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することは、
第１の反復で、前記形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記形状から最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第１のセットを生成することと、ここで、前記形状上の前記１つまたは複数の点は、第１の弾性値に関連付けられており、前記第１の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し、
後続の第２の反復で、前記中間形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記中間形状から最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第２のセットを生成することと、ここで、前記中間形状上の前記１つまたは複数の点は、第２の弾性値に関連付けられており、前記第２の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記中間形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示す、
を含み、
ここにおいて、前記第１の距離は、前記第２の距離よりも大きく、前記第１の弾性値は、前記第２の弾性値よりも小さい、
Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ７］
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルに基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することは、前記形状上の第１の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することを含み、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することは、
前記形状上の前記第１の点について、前記形状上の前記第１の点から突出する第１の法線ベクトルに基づいて前記輪郭上の交点を決定することと、ここにおいて、前記輪郭上の前記交点は、前記第１の点の前記第１の法線ベクトルと交差し、
前記輪郭上の前記交点に近接する点のセットを決定することと、
前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する法線ベクトルを決定することと、
前記形状上の前記第１の点から突出する前記第１の法線ベクトルと、前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する前記法線ベクトルとの間の角度差を決定することと、
前記輪郭上の前記交点と前記点のセットのうち、前記第１の法線ベクトルとの角度差が最も小さい法線ベクトルを有する前記輪郭上の点に基づいて、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することと
を含む、Ｃ１から６のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ８］
前記輪郭上の前記交点に近接する前記点のセットを決定することは、前記輪郭上の前記交点に近接する前記輪郭上の点のセットを決定することを含む、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ９］
前記解剖学的オブジェクトの中心位置を決定することと、
前記決定された中心位置に基づいて前記形状の初期位置を決定することと
をさらに含み、
ここにおいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することは、前記形状の前記初期位置から開始して前記輪郭上の対応点を決定することを含む、
Ｃ１から８のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記形状は球体を含む、Ｃ１から９のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記形状は、前記解剖学的オブジェクトの平均形状を含む、Ｃ１から９のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記解剖学的オブジェクトは、上腕骨頭を含む、Ｃ１から１１のいずれか一項に記載の方法。
［Ｃ１３］
画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するためのシステムであって、
形状に関する情報を記憶するように構成されたメモリと、
処理回路と
を備え、前記処理回路は、
前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定することと、
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成することと、
複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、
前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成することと
を行うように構成される、システム。
［Ｃ１４］
前記処理回路は、
前記マスク内にあるのが前記１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定することと、
前記マスク内の前記決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定することと、
前記１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有する前記マスク内の前記決定されたボクセルに基づいて、前記解剖学的オブジェクトの前記形状を示す情報を生成することと
を行うように構成される、Ｃ１３に記載のシステム。
［Ｃ１５］
前記処理回路は、
２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する前記１つまたは複数の画像内の領域を示すヘシアン特徴画像を決定するように構成され、
ここにおいて、前記輪郭を決定するために、前記処理回路は、前記ヘシアン特徴画像内の前記示された領域間の前記輪郭を決定するように構成される、
Ｃ１３または１４に記載のシステム。
［Ｃ１６］
前記処理回路は、
前記画像情報に基づいて前記解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを決定するように構成され、
ここにおいて、前記輪郭を決定するために、前記処理回路は、前記初期セグメンテーションに基づいて前記輪郭を決定するように構成される、
Ｃ１３から１５のいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ１７］
前記処理回路は、
複数の反復の各々について、前記中間形状の現在のインスタンス上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルと、前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することと、
前記反復の各々について、前記中間点のセットに基づいて新たな中間形状を生成することと
を行うように構成され、
ここにおいて、前記中間オブジェクトに基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用される前記マスクを生成するために、前記処理回路は、前記新たな中間形状に基づいて前記マスクを生成するように構成され、前記新たな中間形状は、前記中間形状に基づいて生成される、
Ｃ１３から１６のうちのいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ１８］
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成するために、前記処理回路は、
第１の反復で、前記形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記形状から最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第１のセットを生成することと、ここで、前記形状上の前記１つまたは複数の点は、第１の弾性値に関連付けられており、前記第１の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し、
後続の第２の反復で、前記中間形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記中間形状から最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第２のセットを生成することと、ここで、前記中間形状上の前記１つまたは複数の点は、第２の弾性値に関連付けられており、前記第２の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記中間形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示す、
を行うように構成され、
ここにおいて、前記第１の距離は、前記第２の距離よりも大きく、前記第１の弾性値は、前記第２の弾性値よりも小さい、
Ｃ１７に記載のシステム。
［Ｃ１９］
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルに基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するために、前記処理回路は、前記形状上の第１の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するように構成され、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定するために、前記処理回路は、
前記形状上の前記第１の点について、前記形状上の前記第１の点から突出する第１の法線ベクトルに基づいて前記輪郭上の交点を決定することと、ここにおいて、前記輪郭上の前記交点は、前記第１の点の前記第１の法線ベクトルと交差し、
前記輪郭上の前記交点に近接する点のセットを決定することと、
前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する法線ベクトルを決定することと、
前記形状上の前記第１の点から突出する前記第１の法線ベクトルと、前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する前記法線ベクトルとの間の角度差を決定することと、
前記輪郭上の前記交点と前記点のセットのうち、前記第１の法線ベクトルとの角度差が最も小さい法線ベクトルを有する前記輪郭上の点に基づいて、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することと
を行うように構成される、Ｃ１３から１８のうちのいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ２０］
前記輪郭上の前記交点に近接する前記点のセットを決定するために、前記処理回路は、前記輪郭上の前記交点に近接する前記輪郭上の点のセットを決定するように構成される、Ｃ１９に記載のシステム。
［Ｃ２１］
前記処理回路は、
前記解剖学的オブジェクトの中心位置を決定することと、
前記決定された中心位置に基づいて前記形状の初期位置を決定することと
を行うように構成され、
ここにおいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するために、前記処理回路は、前記形状の前記初期位置から開始して前記輪郭上の対応点を決定するように構成される、
Ｃ１３から２０のいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ２２］
前記形状は球体を含む、Ｃ１３から２１のいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ２３］
前記形状は、前記解剖学的オブジェクトの平均形状を含む、Ｃ１３から２１のいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ２４］
前記解剖学的オブジェクトは、上腕骨頭を含む、Ｃ１３から２３のいずれか一項に記載のシステム。
［Ｃ２５］
命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、
形状上の複数の点を決定することと、
前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定することと、
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成することと、
複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、
前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成することと
を１つまたは複数のプロセッサに行わせる、コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２６］
前記マスク内にあるのが前記１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定することと、
前記マスク内の前記決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定することと、
前記１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有する前記マスク内の前記決定されたボクセルに基づいて、前記解剖学的オブジェクトの前記形状を示す情報を生成することと
を前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令をさらに備える、Ｃ２５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２７］
２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する前記１つまたは複数の画像内の領域を示すヘシアン特徴画像を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令をさらに備え、
ここにおいて、前記輪郭を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記ヘシアン特徴画像内の前記示された領域間の前記輪郭を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備える、
Ｃ２５または２６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２８］
前記画像情報に基づいて前記解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令をさらに備え、
ここにおいて、前記輪郭を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記初期セグメンテーションに基づいて前記輪郭を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備える、
Ｃ２５から２７のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２９］
複数の反復の各々について、前記中間形状の現在のインスタンス上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルと、前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することと、
前記反復の各々について、前記中間点のセットに基づいて新たな中間形状を生成することと
を前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令をさらに備え、
ここにおいて、前記中間オブジェクトに基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用される前記マスクを生成することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記新たな中間形状に基づいて前記マスクを生成することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備え、前記新たな中間形状は、前記中間形状に基づいて生成される、
Ｃ２５から２８のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３０］
前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、
第１の反復で、前記形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記形状から最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第１のセットを生成することと、ここで、前記形状上の前記１つまたは複数の点は、第１の弾性値に関連付けられており、前記第１の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し、
後続の第２の反復で、前記中間形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記中間形状から最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第２のセットを生成することと、ここで、前記中間形状上の前記１つまたは複数の点は、第２の弾性値に関連付けられており、前記第２の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記中間形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示す、
を前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備え、
ここにおいて、前記第１の距離は、前記第２の距離よりも大きく、前記第１の弾性値は、前記第２の弾性値よりも小さい、
Ｃ２９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３１］
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルに基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記形状上の第１の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備え、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、
前記形状上の前記第１の点について、前記形状上の前記第１の点から突出する第１の法線ベクトルに基づいて前記輪郭上の交点を決定することと、ここにおいて、前記輪郭上の前記交点は、前記第１の点の前記第１の法線ベクトルと交差し、
前記輪郭上の前記交点に近接する点のセットを決定することと、
前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する法線ベクトルを決定することと、
前記形状上の前記第１の点から突出する前記第１の法線ベクトルと、前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する前記法線ベクトルとの間の角度差を決定することと、
前記輪郭上の前記交点と前記点のセットのうち、前記第１の法線ベクトルとの角度差が最も小さい法線ベクトルを有する前記輪郭上の点に基づいて、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することと
を前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備える、Ｃ２５から３０のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３２］
前記輪郭上の前記交点に近接する前記点のセットを決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記輪郭上の前記交点に近接する前記輪郭上の点のセットを決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備える、Ｃ３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３３］
前記解剖学的オブジェクトの中心位置を決定することと、
前記決定された中心位置に基づいて前記形状の初期位置を決定することと
を前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令をさらに備え、
ここにおいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる前記命令は、前記形状の前記初期位置から開始して前記輪郭上の対応点を決定することを前記１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を備える、
Ｃ２５から３２のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３４］
前記形状は球体を含む、Ｃ２５から３３のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３５］
前記形状は、前記解剖学的オブジェクトの平均形状を含む、Ｃ２５から３３のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３６］
前記解剖学的オブジェクトは、上腕骨頭を含む、Ｃ２５から３５のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ３７］
画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するためのシステムであって、
形状上の複数の点を決定するための手段と、
前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために使用される輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定するための手段と、
前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するための手段と、
前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成するための手段と、
複数の中間点に基づいて中間形状を生成するための手段と、
前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成するための手段と
を備えるシステム。
［Ｃ３８］
Ｃ２から１２のいずれか一項に記載の方法を実行するための手段をさらに備える、Ｃ３７に記載のシステム。

Claims (21)

1. 画像情報からの解剖学的オブジェクト形状決定のための方法であって、
   形状上の複数の点を決定することと、ここにおいて、前記形状は前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために変形されるためのものである、
   輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定することと、前記輪郭は前記解剖学的オブジェクトの前記形状の不完全または不正確な表現である、
   前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
   前記形状を変形させることにより、前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成することと、
   複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、
   前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成することと
   を含む方法。
2. 前記マスク内にあるのが前記１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定することと、
   前記マスク内の前記決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定することと、
   前記１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有する前記マスク内の前記決定されたボクセルに基づいて、前記解剖学的オブジェクトの前記形状を示す情報を生成することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. ２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する前記１つまたは複数の画像内の領域を示すヘシアン特徴画像を決定することをさらに含み、
   ここにおいて、前記輪郭を決定することは、前記ヘシアン特徴画像内の前記示された領域間の前記輪郭を決定することを含む、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 前記画像情報に基づいて前記解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを決定することをさらに含み、
   ここにおいて、前記輪郭を決定することは、前記初期セグメンテーションに基づいて前記輪郭を決定することを含む、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 複数の反復の各々について、前記中間形状の現在のインスタンス上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルと、前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
   前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することと、
   前記反復の各々について、前記中間点のセットに基づいて新たな中間形状を生成することと
   をさらに含み、
   ここにおいて、前記中間オブジェクトに基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用される前記マスクを生成することは、前記新たな中間形状に基づいて前記マスクを生成することを含み、前記新たな中間形状は、前記中間形状に基づいて生成される、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することは、
   第１の反復で、前記形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記形状から最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第１のセットを生成することと、ここで、前記形状上の前記１つまたは複数の点は、第１の弾性値に関連付けられており、前記第１の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し、
   後続の第２の反復で、前記中間形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記中間形状から最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第２のセットを生成することと、ここで、前記中間形状上の前記１つまたは複数の点は、第２の弾性値に関連付けられており、前記第２の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記中間形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示す、
   を含み、
   ここにおいて、前記第１の距離は、前記第２の距離よりも大きく、前記第１の弾性値は、前記第２の弾性値よりも小さい、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルに基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することは、前記形状上の第１の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することを含み、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することは、
   前記形状上の前記第１の点について、前記形状上の前記第１の点から突出する第１の法線ベクトルに基づいて前記輪郭上の交点を決定することと、ここにおいて、前記輪郭上の前記交点は、前記第１の点の前記第１の法線ベクトルと交差し、
   前記輪郭上の前記交点に近接する点のセットを決定することと、
   前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する法線ベクトルを決定することと、
   前記形状上の前記第１の点から突出する前記第１の法線ベクトルと、前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する前記法線ベクトルとの間の角度差を決定することと、
   前記輪郭上の前記交点と前記点のセットのうち、前記第１の法線ベクトルとの角度差が最も小さい法線ベクトルを有する前記輪郭上の点に基づいて、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することと
   を含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記輪郭上の前記交点に近接する前記点のセットを決定することは、前記輪郭上の前記交点に近接する前記輪郭上の点のセットを決定することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記解剖学的オブジェクトの中心位置を決定することと、
   前記決定された中心位置に基づいて前記形状の初期位置を決定することと
   をさらに含み、
   ここにおいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することは、前記形状の前記初期位置から開始して前記輪郭上の対応点を決定することを含む、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記形状は球体を含む、
    前記形状は、前記解剖学的オブジェクトの平均形状を含む、または、
    解剖学的オブジェクトは、上腕骨頭を含む、
    のうちの少なくとも１つである、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 画像情報からの解剖学的オブジェクト形状決定のためのシステムであって、
    形状に関する情報を記憶するように構成されたメモリと、ここにおいて、前記形状は前記解剖学的オブジェクトの形状を決定するために変形されるためのものである、
    処理回路と
    を備え、前記処理回路は、
    輪郭を、患者の１つまたは複数の画像の前記画像情報から決定することと、前記輪郭は前記解剖学的オブジェクトの前記形状の不完全または不正確な表現である、
    前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルの少なくとも一方に基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
    前記形状を変形させることにより、前記形状上の前記点と前記輪郭上の前記対応点との間に複数の中間点を生成することと、
    複数の中間点に基づいて中間形状を生成することと、
    前記中間形状に基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用されるマスクを生成することと
    を行うように構成される、システム。
12. 前記処理回路は、
    前記マスク内にあるのが前記１つまたは複数の画像のどのボクセルかを決定することと、
    前記マスク内の前記決定されたボクセルのうちのどれが１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有するかを決定することと、
    前記１つまたは複数のしきい値強度値以上のボクセル強度を有する前記マスク内の前記決定されたボクセルに基づいて、前記解剖学的オブジェクトの前記形状を示す情報を生成することと
    を行うように構成される、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記処理回路は、
    ２つ以上のボクセル間でより高い強度勾配を有する前記１つまたは複数の画像内の領域を示すヘシアン特徴画像を決定するように構成され、
    ここにおいて、前記輪郭を決定するために、前記処理回路は、前記ヘシアン特徴画像内の前記示された領域間の前記輪郭を決定するように構成される、
    請求項１１または１２に記載のシステム。
14. 前記処理回路は、
    前記画像情報に基づいて前記解剖学的オブジェクトの初期セグメンテーションを決定するように構成され、
    ここにおいて、前記輪郭を決定するために、前記処理回路は、前記初期セグメンテーションに基づいて前記輪郭を決定するように構成される、
    請求項１１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記処理回路は、
    複数の反復の各々について、前記中間形状の現在のインスタンス上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルと、前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルとに基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定することと、
    前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成することと、
    前記反復の各々について、前記中間点のセットに基づいて新たな中間形状を生成することと
    を行うように構成され、
    ここにおいて、前記中間オブジェクトに基づいて前記解剖学的オブジェクトの前記形状を決定するために使用される前記マスクを生成するために、前記処理回路は、前記新たな中間形状に基づいて前記マスクを生成するように構成され、前記新たな中間形状は、前記中間形状に基づいて生成される、
    請求項１１から１４のうちのいずれか一項に記載のシステム。
16. 前記反復の各々について、前記輪郭上の前記対応点に基づいて、前記中間形状の前記現在のインスタンス上の前記点と前記輪郭上の前記点との間の中間点のセットを生成するために、前記処理回路は、
    第１の反復で、前記形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記形状から最大で第１の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第１のセットを生成することと、ここで、前記形状上の前記１つまたは複数の点は、第１の弾性値に関連付けられており、前記第１の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示し、
    後続の第２の反復で、前記中間形状上の１つまたは複数の点について、前記輪郭上の対応点を識別するために前記中間形状から最大で第２の距離だけ拡張する１つまたは複数の法線ベクトルに基づいて、中間点の第２のセットを生成することと、ここで、前記中間形状上の前記１つまたは複数の点は、第２の弾性値に関連付けられており、前記第２の弾性値は、前記輪郭に向かって拡張している前記中間形状上の前記１つまたは複数の点を囲むエリアの曲率に適用される変化量を示す、
    を行うように構成され、
    ここにおいて、前記第１の距離は、前記第２の距離よりも大きく、前記第１の弾性値は、前記第２の弾性値よりも小さい、
    請求項１５に記載のシステム。
17. 前記形状上の点から突出するそれぞれの法線ベクトルおよび前記輪郭上の点から突出する法線ベクトルに基づいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するために、前記処理回路は、前記形状上の第１の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するように構成され、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定するために、前記処理回路は、
    前記形状上の前記第１の点について、前記形状上の前記第１の点から突出する第１の法線ベクトルに基づいて前記輪郭上の交点を決定することと、ここにおいて、前記輪郭上の前記交点は、前記第１の点の前記第１の法線ベクトルと交差し、
    前記輪郭上の前記交点に近接する点のセットを決定することと、
    前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する法線ベクトルを決定することと、
    前記形状上の前記第１の点から突出する前記第１の法線ベクトルと、前記輪郭上の前記交点および前記交点に近接する前記点のセットから突出する前記法線ベクトルとの間の角度差を決定することと、
    前記輪郭上の前記交点と前記点のセットのうち、前記第１の法線ベクトルとの角度差が最も小さい法線ベクトルを有する前記輪郭上の点に基づいて、前記形状上の前記第１の点に対応する前記輪郭上の前記対応点を決定することと
    を行うように構成される、請求項１１から１６のうちのいずれか一項に記載のシステム。
18. 前記輪郭上の前記交点に近接する前記点のセットを決定するために、前記処理回路は、前記輪郭上の前記交点に近接する前記輪郭上の点のセットを決定するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記処理回路は、
    前記解剖学的オブジェクトの中心位置を決定することと、
    前記決定された中心位置に基づいて前記形状の初期位置を決定することと
    を行うように構成され、
    ここにおいて、前記形状上の前記複数の点に対応する前記輪郭上の対応点を決定するために、前記処理回路は、前記形状の前記初期位置から開始して前記輪郭上の対応点を決定するように構成される、
    請求項１１から１８のいずれか一項に記載のシステム。
20. 命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、１つまたは複数のプロセッサに、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。
21. 画像情報から解剖学的オブジェクトをセグメント化するためのシステムであって、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するための手段を備える、システム。

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