特に薬理学的画像における一連の三次元画像の区分方法

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：野河信太郎
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2008-514140
公開番号（公開出願番号）：特表2008-542891
出願日： 2006年05月18日
公開日（公表日）： 2008年11月27日
要約：

本発明は、関心領域に分ける仕切りを有する三次元区分画像を得るために、開始画像または一連三次元画像を区分する方法に関し、前記画像または一連の画像は、各ボクセルについてn個の時間区間(n≧1)の間に、前記画像または一連の画像の少なくとも一つの変量を現す信号の実際の発現の測定値を含み、前記方法は、 a)信号の時空間的発現のパラメトリックモデルの定義を有する信号を設定するモデル化ステップ(10)であって、前記モデルが均一なパラメータセットを含み、前記セットはそれぞれ前記関心領域に対応する構造に特有であるステップ: b)サンプルがそれぞれ前記構造に含まれるようにボクセルのサンプルを抽出するステップ(30)、そして c)発現モデルが同一の構造に特有の前記サンプルをグループ化して当該サンプルを併合するステップであって、1つのグループのサンプルを寄せ集めることによって、前記併合が、前記画像もしくは一連の画像、または後者の関心領域の全ボクセルの分類に続いてまたは先行してあるいは含むステップ、で基本的に構成される。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

関心領域に分ける仕切りを有する三次元区分画像を獲得するために、開始画像または一連の三次元画像をボクセルに基いて区分する方法であって、前記画像または一連の画像は、各ボクセルについてn個の時間間隔(n ≧ 1)の間に、前記画像または一連の画像の物理的、化学的、または生物学的な種類の少なくとも一つの変量を現す信号の実際の発現(evolution)の測定値を含み、前記方法は、 a)信号の時空間的発現のパラメトリックモデルの定義を有する信号を設定するモデル化ステップ(10)であって、前記モデルが均一なパラメータセットを含み、前記セットはそれぞれ前記関心領域に対応する構造に特有であって、各パラメータセットは対応する構造内の空間座標に依存しないステップと: b)ボクセルのサンプルがそれぞれ前記構造に含まれるようにボクセルのサンプルを選定するステップ(30)であって、 (i)前記開始画像または一連の画像、あるいは後者の関心領域のボクセルの各々について、このボクセルの近隣領域内における前記変量の発現の前記モデルが前記構造の中の一つのみに特有であることの仮説の正当性の基準を算出すること、 (ii)前記基準の局所的最大値を実現するとされるモデルボクセルを選定すること、 (iii)モデルボクセルの各々について、前記対応する構造に含まれるボクセルの前記サンプルの一つを、前記モデルボクセルが属する構造のモデルの発現に適合する前記変量の発現を示すように定義すること、 (iv)その後、このように定義された各々のサンプルについて、前記サンプルが含まれる構造の発現の前記モデルのパラメータを推定すること、を含むサンプル選定ステップと、 c)発現モデルが同一の構造に特有である前記サンプルをグループに併合させるステップであって、1つのグループのサンプルを寄せ集めることによって、前記併合が、前記画像もしくは一連の画像、または後者の関心領域の全ボクセルの分類に続いてまたは先行してあるいは当該分類を含むことにより、これらボクセルの前記変量の発現と前記グループのサンプルを特徴づける前記モデルの発現との間の類似度が最大となるようにするステップ、を含む、区分方法。

IPC (5件)：

G06T 15/00 , A61B 6/03 , A61B 5/055 , G01T 1/161 , G06T 1/00

FI (6件)：

G06T15/00 200 , A61B6/03 360J , A61B6/03 360G , A61B5/05 380 , G01T1/161 D , G06T1/00 290B

Fターム (46件)：

2G088EE01 , 2G088KK31 , 2G088LL13 , 4C093AA24 , 4C093AA26 , 4C093CA23 , 4C093FF24 , 4C093FF42 , 4C096AA18 , 4C096AA20 , 4C096AB41 , 4C096AD14 , 4C096DC11 , 4C096DC14 , 4C096DC18 , 4C096DC22 , 4C096DC28 , 4C096DC33 , 4C096DC40 , 5B057AA08 , 5B057AA09 , 5B057BA03 , 5B057BA06 , 5B057BA07 , 5B057CA08 , 5B057CA11 , 5B057CA16 , 5B057CB08 , 5B057CB13 , 5B057CB16 , 5B057CD14 , 5B057CE17 , 5B057CF04 , 5B057CF05 , 5B057DA08 , 5B057DB03 , 5B057DC09 , 5B057DC23 , 5B057DC36 , 5B080AA17 , 5B080AA20 , 5B080BA02 , 5B080BA03 , 5B080BA04 , 5B080DA07 , 5B080DA08

引用特許：

出願人引用 (5件)

PET腫瘍画像に関する半自動セグメント分割アルゴリズム
公報種別：公開公報出願番号：特願2003-109863 出願人：ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ
医療画像データ・ボリュームからの関係のある画像データの抽出
公報種別：公開公報出願番号：特願2001-041540 出願人：ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー
サンプルを分類する方法及びその装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2000-211250 出願人：ミツビシ・エレクトリック・インフォメイション・テクノロジー・センター・アメリカ・インコーポレイテッド

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審査官引用 (4件)

PET腫瘍画像に関する半自動セグメント分割アルゴリズム
公報種別：公開公報出願番号：特願2003-109863 出願人：ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ
医療画像データ・ボリュームからの関係のある画像データの抽出
公報種別：公開公報出願番号：特願2001-041540 出願人：ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー
サンプルを分類する方法及びその装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2000-211250 出願人：ミツビシ・エレクトリック・インフォメイション・テクノロジー・センター・アメリカ・インコーポレイテッド

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引用文献：

出願人引用 (1件)

"Clustering huge data sets for parametric PET imaging"

審査官引用 (1件)

"Clustering huge data sets for parametric PET imaging"

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