対象のセグメンテーション方法及び装置

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (4件)：津軽進 , 宮崎昭彦 , 笛田秀仙 , 笛田秀仙
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2003-525798
公開番号（公開出願番号）：特表2005-502139
出願日： 2002年08月29日
公開日（公表日）： 2005年01月20日
要約：

本発明は、対象に沿った経路を抽出することによる2次元又は3次元データセットにおける前記対象のセグメンテーション方法及び装置に関する。より高い精度及び信頼性を得るために、本発明による前記方法は、a)第1アクティブポイントとして前記経路(2)の開始点(5)を選択するステップと、b)前記開始点(5)のまわりの第1アクティブセクションにおいて前記対象(1)に適合可能モデル(40)を適合させるステップと、c)選択された領域の次の点(58)を発見するステップであって、c1)前記アクティブポイントの前記適合されたモデル(40)の幾何学モデルパラメータを前記アクティブポイント(5)の複数の隣接点(51-58)にコピーするステップと、c2)前記コピーされたモデルパラメータを使用して前記複数の隣接点(51-58)の各々の周りにモデル(32)を傾け、前記モデルに基づいて前記隣接点(51-58)の各々のまわりの最も近い対象点(21-26)を探索するステップと、c3)各隣接点(51-58)に関して発見された前記対象点(21-26)に対して前記モデルを適合するステップと、c4)前記適合されたモデル(48)が、前記対象(1)に最も良く合うような前記隣接点(58)を、前記選択された領域の次の点として及び次のアクティブポイントとして選択するステップとにより発見する当該ステップと、d)前記経路の終点又は所定数の反復が達成されるまでステップc)を繰り返すステップとを有する。本発明は、好ましくは、血管セグメンテーションに適用され、重なっている/隠している血管を取り除いた最大値投影像を作成することができる。

請求項（抜粋）：

選択された領域における対象に沿った経路を抽出することによる2次元又は3次元画像データセットにおける前記対象のセグメンテーション方法であって、 a)第1アクティブポイントとして前記経路の開始点を選択するステップと、 b)前記開始点のまわりの第1アクティブセクションにおいて前記対象に適合可能モデルを適合させるステップと、 c)前記選択された領域の次の点を発見するステップであって、 c1)前記アクティブポイントの前記適合されたモデルの幾何学モデルパラメータを前記アクティブポイントの複数の隣接点にコピーするステップと、 c2)前記コピーされたモデルパラメータを使用して前記複数の隣接点の各々の周りでモデルを傾け、前記モデルに基づいて前記隣接点の各々のまわりの最も近い対象点を探索するステップと、 c3)各隣接点に関して発見された前記対象点に対して前記モデルを適合するステップと、 c4)前記適合されたモデルが、前記対象に最も良く合うような前記隣接点を、前記選択された領域の次の点として及び次のアクティブポイントとして選択するステップと、により発見する当該ステップと、 d)前記経路の終点又は所定数の反復が達成されるまで前記ステップc)を繰り返すステップと、を有する方法。

IPC (7件)：

G06T1/00 , A61B5/055 , A61B6/00 , A61B6/03 , A61B8/00 , G01R33/54 , G06T7/00

FI (7件)：

G06T1/00 290B , A61B6/03 360J , A61B8/00 , G06T7/00 200Z , A61B5/05 380 , G01N24/02 530Y , A61B6/00 350D

Fターム (46件)：

4C093CA21 , 4C093DA02 , 4C093FF16 , 4C093FF42 , 4C096AA20 , 4C096AB50 , 4C096AC10 , 4C096AD14 , 4C096AD25 , 4C096BA36 , 4C096DB09 , 4C096DC09 , 4C096DC11 , 4C096DC19 , 4C096DC21 , 4C096DC28 , 4C096DC33 , 4C096DC35 , 4C601BB02 , 4C601BB03 , 4C601DD14 , 4C601EE09 , 4C601EE10 , 4C601EE11 , 4C601JB45 , 4C601JB53 , 4C601JC08 , 4C601JC09 , 4C601JC25 , 4C601JC37 , 4C601LL38 , 5B057AA09 , 5B057CA08 , 5B057CA12 , 5B057CA13 , 5B057CA16 , 5B057DA12 , 5B057DC22 , 5L096AA09 , 5L096BA06 , 5L096BA13 , 5L096FA02 , 5L096FA06 , 5L096FA64 , 5L096FA66 , 5L096FA67

引用文献：

審査官引用 (1件)

A Segmentation and Abstraction of Blood Vessels from Volume Data for Surgical Simulation

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