JPH02118887A - 連結性による３次元物体除去方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 この発明は全般的に断層写真データの３次元（３Ｄ）表
示、更に具体的に云えば、連結条件（ｃｏｎｎｅｃｔ　
Ｉｖｌｔｙ）を用いて、不所望の物体又は漏れを除去し
、その後範囲限定を利用することによって、多重の関心
のある物体を同定（識別）することに関する。

医療用の断層写真作像は、身体の断面を表わすデータの
集合を用いる。複数個の身体の照会値を数学的に処理し
て、隣接する断面像の表示を作ることが出来る。こう云
う断面像は、身体の内部構造の非侵入形検査をする時に
、診断医師にとって非常に価値がある。データを集める
のに用いられる方法は、例えばＸ！！１ｌｆｔ算機式断
層写真法（ＣＴ）、核磁気共鳴作像（ＭＲ）　、単一光
子放出形断層写真法、ポジトロン放出断層写真法又は超
音波断層写真法がある。

作像しようとする身体は３次元で存在している。

断層写真装置が、身体の中を通る選択可能な軸線に沿っ
た一連の隣接する断面スライスとして呈示する為に、デ
ータを処理する。各々の断面スライスは多数の行及び列
の容積要素（平行六面体の容積で、ある面は各々のスラ
イス内の画素の間隔に対応し、他の面はスライスの間隔
に対応する）で構成され、その各々が容積要素内の計算
された信号強度に関係する記憶されたディジタル数によ
って表わされる。実際には、例えば６４個のスライスか
らなる配列は、夫々５１２Ｘ５１２個の容積要素を持つ
ことがある。普通に使う時、診断医師が多数の個別のス
ライスの像を観察して、所望の情報を取出す。身体内部
の面に関する情報を希望する場合、診断医師は断面スラ
イスの照会から取出された物体が３次元の性質を持つと
云う推論に頼る。時には、隣接するスライスを観察する
ことによって所要の推論に達することが困難であるが又
は不可能である。こう云う場合、合成３Ｄ像が希望され
る。

断層写真データから３Ｄ像を合成することは、２つの工
程からなる方法である。１番目の工程では、断層写真デ
ータから所望の物体の３次元の記述を抽出する。２番目
の工程で、この数学的な記述から像を合成する。

最初に２番目の工程を取上げて、スライスの知識から面
の記述を合成することが出来ると仮定すると、要はこの
面から３Ｄ像に進むことである。

物体の数学的な記述は、多数の面要素（ＳＵＲＦＥＬ）
の連合で構成される。５ＵＲＦＥＬに普通のコンピュー
タ争グラフィックス・ソフトウェアを作用させる。この
ソフトウェアは、計算機支援設計及び計算機支援製造を
原点としている。こうして物体に面の陰影を適用し、合
成された２次元像を通じて像の解釈を助ける。コンピュ
ータ・グラフィックス・ソフトウェアが５ＵＲＦＥＬを
ラスタ化した像に投影し、ラスタ化像のどの画素がオン
になるか、そして強度又は色はどうなるかを決定する。

一般的に、オペレータが選択した視線に沿った面の法線
を持つ像の要素では陰影が一番明るく　（即ち最も強く
）、視線に対して傾斜した要素では、次第に暗くなる。

選ばれた視線から９０°より大きな角度だけ傾斜した面
の法線を持つ像の要素は、３Ｄの物体では隠れており、
表示されない。視線上で前景にある物体が背景にある物
体を隠す。陰影が３次元の現実感を持たせる。

次に、断層写真スライス・データから所望の面の数学的
な記述を抽出する１番目の工程に戻って説明すると、こ
の工程は２つの部分的な工程、即ち残りの断層写真デー
タからの物体の抽出（即ち、同定）と、抽出された物体
に対する面のあてはめ（！’Ｉｔｔｌｏｇ　）とに分解
される。物体の容積要素と物体以外のあらゆる容積要素
の間の境界に数学的な記述を与えることにより、物体に
面をはめ合せる。この記述は、例えばマーチング・キュ
ーブ、分割キューブ又はキュバリル（ｃｕｂｅｒｌｌｌ
ｅ　）方法を用いて得られる。分割キューブ方法が米国
特許節４，７１９．５８５号に記載されている。

分割キューブ方法では、関心のある面が、多数の方向を
持つ点の連合によって表わされる。方向を持つ点は、隣
接するスライスのデータベース中で、立方体として隣合
う夫々８個１組の容積要素を考えることによって求めら
れる。差分方程式を使って、立方体の頂点に対する勾配
の値を計算する。この様にして形成された各々の大きな
立方体を試験して、物体の境界がその中を通過するかど
うかを決定する。この試験の１つのやり方は、各々の頂
点における密度（即ち、強度の値）を物体を限定する閾
値（又は２つの閾値の間の範囲）と比較することである
。ある密度が閾値より大きく、ある密度がそれより小さ
ければ（又はあるものが範囲内にあり、あるものが範囲
内になければ）、面がこの大きな立方体を通過する。こ
の方法は、１個の閾値を使っても或いは範囲（即ち上側
及び下側の閾値）を使っても、閾値判別と呼ばれる。

面が大きな立方体を通過する場合、立方体を小分けして
、小立方体又は小容積要素と呼ぶ多数の一層小さい立方
体を形成する。隣合った点の密度及び勾配の値の補間に
より、小立方体の頂点に対する密度を計算し、小立方体
の中心に対する勾配を計算する。密度を試験する（例え
ば、閾値と比較する）。面が小立方体を通過すれば、小
立方体の位置をその正規化された勾配と共に、方向を持
つ点として出力する。面がその中を通る大きな立方体の
中にある全ての小立方体を試験することによって発生さ
れた全ての方向を持つ点の連合が、面の表示となる。そ
の後方向を持つ点を例えばＣＲＴに表示する為に提示（
即ち、ラスタ化）する。

一般的に、閾値判別方法は、関心のある物体に対応する
容積要素が、断層写真データの中で、実質的に特定の閾
値範囲に入る唯一のものである時（即ち、像のヒストグ
ラムに於て、特定の隣りを占有する唯一のものである時
）、巧く作用する。

これは例えばＣＴに於ける骨の場合、及びＭＲに於ける
血管の場合がそうである。然し、身体の中にある多くの
潜在的な関心のある物体は、ＣＴｉ１ｌｌ定に於ける種
々の器官の様に、ある密度範囲（又はその他の同定の為
の特性）を共有する。閾値判別だけによっては、同じ範
囲内にあるか或いは同じ特性を持つこの様な物体を識別
することが出来ない。

連結条件と呼ばれる方法を使って、ヒストグラム中の同
じ近隣を占める物体を分離することが出来る。連結条件
を使う時、関心のある物体内のユーザが同定したシード
（ｓｅｅｄ）容積要素に連結される容積要素だけが、面
を抽出する工程で考慮される。（１）容積要素がシード
の近隣である（即ち、予め限定された方向に於てそれに
隣接する）か或いは別の連結されている容積要素の隣り
であり、（２）容積要素がシード容積要素と特定された
特性を共有する（例えば、同じ閾値範囲内に入る）場合
、その場合にだけ、容積要素がシードに連結される。連
結条件は、膝の靭帯の様な軟らかい組織をＦ、１つ構造
の３Ｄ　　ＣＴ像を発生するのに用いて成功した。

連結条件方法で起る特定の問題は、漏れの可能性である
。例えば、互いに接近している２つの物体を分ける必要
のある様な１組の断層写真の２Ｄ像に連結条件を適用し
た場合を考える。帯域幅が有限であること、部分的な容
積、磁界の非均質性及び相加的な雑音と云う様な装置の
不完全さの為、２つの物体の間に小さな架橋部が存在し
て、連結条件アルゴリズムが一方の物体から他方の物体
に漏れ、２つの物体を１つと見なす可能性がある。

漏れを防止する為に幾つかの方法が提案されている。１
つの方法は連結条件アルゴリズムを適用する前に、ユー
ザが手作業で架橋部を同定することである。この方法は
スライスの間の架橋部に適用するのが面倒で困難である
。別の方法は、長方形の平行六面体の様なユーザが定め
た限界容積を用いて、関心のある物体に外接させること
である。

この方法は不規則な形の物体（例えば、大抵の内部器官
）に対しては巧く作用しない。別の方法は連結させる為
の判断基準を定義し直すことによって作用する。即ち、
隣りと見なす前に、ある数の容積要素が重なり合うこと
を規定することにより、ある種の漏れを防ぐことが出来
る。

連結条件は、関心のある物体内のシード容積要素、或い
は多重の関心のある物体内の多数のシード容積要素から
開始する。シードに連結された各々の容積要素に印しを
付は又はフラグを付ける。

而を抽出する際、印しを付は且つ閾値の判断基準を充た
した容積要素だけを考慮する。

観察しようとする関心のある物体の数が多い場合、多数
のシードが必要になる。例えば、課がギプス包帯によっ
て取囲まれている場合に距骨の３Ｄ像を発生したいこと
がある。ＣＴ検査ではギプス包帯は骨と大体同じ密度で
あるから、連結条件を用いて、ギプス包帯から課の骨を
分離することが必要になる。然し、課には別々の骨が多
数あるから、全ての別々の骨に対するシード容積要素を
手作業で特定するには、望ましくない程大規模なユーザ
の相互作用が要求される。

別の例として、大腿骨を除いて、臀部の３Ｄ図を求める
為には、寛骨の多重の部分で非常に多数のシード容積要
素を特定する必要がある。同様に、周囲の脂肪及び靭帯
を含めないで、脳の３Ｄ面を抽出する為には、数多くの
シード容積要素が必要である。この各々の場合、ユーザ
は、必要な全てのシード容積要素を特定するのに、かな
りの時間と労力を費し、こうしてユーザ及び作像装置の
効率を低下させる。

一旦多重の関心のある物体の３Ｄ像が表示された時、ユ
ーザは表示された物体の部分集合を表示することに関心
を持つことがある。従来の装置は、表示すべき物体中の
シード容積要素を同定する為に、もう−度指定をやり直
すことを必要としたが、これも時間がか＼ることかある
。

従来のどの方法も、何れもある場合には巧く行かないか
、実施するのが困難であるか或いは不便である為に、医
療用の像に広い範囲にわたって応用するには不満足であ
る。従来の方法を経験的に組合せて、−層広い範囲の場
合に於ける漏れを防ぐことが出来る。然し、依然として
、その方法が個別に又は全体的に失敗する様な場合が存
在する。

発明の要約 この発明は、複数個の容積要素のデータ点を含む１組の
３次元断層写真データの中にある関心のある１つ又は多
重の物体の３次元の面の定義を発生する方法として実施
される。各々の容積要素は夫々密度値を持っており、多
重の物体は、予定の特性を充たす密度値を持つ容積要素
を含んでいる。

「密度値」と云う言葉はこの明細書では、例えばＸ線減
衰、核スピンの緩和又は超音波の後方散乱係数の様な物
体の測定される任意の特性を広義に指す。この方法は、
（１）関心のある１つ又は多重の物体の中にないが、そ
の物体の特性を充たす密度値を持つ少なくとも１つの非
対象物シード容積要素を同定し、（２）非対象物シード
容積要素の各々に連結条件を適用し、（３）連結条件を
充たす各々の容積要素の密度値を、前記特性を満たさな
い値に修正し、（４）関心のある１つ又は多重の物体の
面の定義を抽出する工程を含む。１実施例では、工程（
４）は連結条件を伴わない閾値を用いて実施される。別
の実施例では、工程（２）が第１の判断基準Ｃ１に従っ
て実施され、工程（３）がＣ１に従って実施され、工程
（４）が関心のある物体のシード容積要素を同定し、Ｃ
１と同一でない第２の判断基準Ｃ２に従って、該物体の
シード容積要素に連結条件を適用することにより、連結
条件を用いて面を抽出する際、該物体からの漏れを防止
する。

この発明の別の一面として、非対象物シード容積要素、
又は対象物体及び非対象物シード容積要素を特定するシ
ード手段を持つ装置を提供する。

連結条件手段をシード手段に結合して、非対象物シード
容積要素に対して連結条件を適用するか或いは第１の判
断基準Ｃ１を適用し、その後第２の判断基準Ｃ２に従っ
て、物体のシード容積要素に連結条件を適用する。修正
手段を連結条件手段に結合して、関心のある１つ又は多
重の物体を抽出する前に、又は判断基準Ｃ２を適用する
前に、連結条件を充たすか或いは判断基４＠Ｃ１による
各々の容積要素の値を、予定の特性を充たさない値に修
正する。「修正」と云う言葉は、−容積要素の値が実際
に変更されること、又はフラグ或いは印しを変えるか或
いはその値に付属させることを示す。

フラグを使う場合、この後の工程の近隣判断基準にフラ
グ試験を取入れる。予定の特性は、１組のデータの中に
ある容積要素の集合を限定する任意の特性であってよい
。

この発明の新規な特徴は特許請求の範囲に具体的に記載
しであるが、この発明の構成、作用並びにその他の目的
及び利点は、以下図面について説明する所から、最もよ
く理解されよう。

発明の詳細な説明 第１図には、辺１６で節１４を接続して構成される立方
体の配列を含む１組の断層写真データの内の２５個の部
分を全体的に１０で示しである。

各々の節１４は断層写真データのある容積要素の信号振
幅を表わし、各辺１６が１つの容積要素とその隣りとの
距離を表わす。こ＼で説明する容積を立方体と呼ぶが、
辺１６は必ずしも全てが同じ長さではなく、スライスの
厚さがスライス内の画素の分解能と等しくないのが普通
であるから、長さが等しくない場合が多い。画素の間隔
Ｐ及びＱ及びスライスの間隔Ｓが立方体１２に対して示
されている。

典型的には、断層写真作像装置は２次元スライスの形で
データを収集する。このスライスの１例が第２図に示さ
れており、この図は患者の課に適用されたギブス包帯２
７によって取囲まれた脛骨２０、距骨２１、踵骨２２、
立方骨２３、船状骨２４及び楔状骨２５．２６を含む課
のサジッタル弔面のＣＴ像を示す。関心のある容積（例
えば、患者の足全体）にわたる複数個の相隔たるスライ
スが１組の断層写真データを構成し、第２図はその内の
１つのスライスを示す。第２図に示すスライスは、課の
作像に普通用いられない角度でとったものであるが、こ
の発明をはっきりと示す為に、その角度にした。

例えば、課の骨の３Ｄ像を発生する問題を考える。この
為には、１組の断層写真データから関心のある多重の物
体の面の定義を抽出することが必要である。この例では
、従来の閾値判別では、ギブス包帯２７と関心のある骨
の識別が出来ないので、連結条件が必要である。第３図
には、１組の断層写真データの像のヒストグラムが、開
度に対して密度値を複数個のビンに分けて示している（
即ち各々の特定の密度値を持つ容積要素の数を示してい
る）。ヒストグラムの高い方の端で、骨とギブス包帯が
同じビンに入っているがら、閾値判別を使って、ギブス
包帯のない骨の面の定義を抽出することは巧く行かない
。

従来の連結条件方法は、課の全ての骨が含まれる様に、
特定する必要のあるシード容積要素が非常に多数である
為（課の他の骨は他のスライスだけに現れ、シード容積
要素を決める時、多数のスライスを検査することが必要
になる）、この例では、不便で管理出来ないことが証明
される。従って、シード容積要素を手作業で特定するに
は、この例では、許容し難い程のユーザの相互作用が必
要になる。

簡単に云うと、この発明では、所望の多重の物体に対応
する容積要素に印しを付ける代りに、閾値範囲（即ち、
ヒストグラムのビン）内にある不所望の物体に所属する
容積要素は、所望の物体の閾値判別の判断基準に合わな
い様な値に修正される。あらゆる不所望の物体を除去す
ると、閾値判別を１回適用するだけで、関心のある多重
の物体が抽出される。

第４図乃至第６図は頭のＸ線計算機式断層写真法（ＣＴ
）によって得られたスライス像を示す。

これらの像は、頭蓋室１２０、骨１２１及び空気１２２
だけを示して簡単にしである。スライスの厚さ及びスラ
イスの間隔を誇張することにより、連結条件を適用する
時の漏れの問題を一層はっきりと示す為に、像は隣接の
スライスと見なす。

この例では、頭蓋室１２０の３Ｄ像を構成することが希
望である。第４図乃至第６図は、夫々大体類、目及び上
昇の高さに於ける横断面である。

第７図について説明すると、スライスの像のヒストグラ
ムが、複数個のビンにわけて頻度に対して密度値を示し
ている（即ち、各々の特定の密度値を持つ容積要素の数
を示している）。閾値判別を使って、データから骨を抽
出することは、骨１２１がヒストグラムの高い方の端に
於けるビンの略唯−の構成要素である為に、巧く行く。

然し、室１２０及び空気１２２はヒストグラムの低い方
の端で共通であるから、頭蓋室に対してこの閾値判別は
巧く行かない。従って、連結条件を使って、室を空気か
ら分離しなければならない。

従来の連結条件方法は、眼窩の近くでスライス間の架橋
部の形をした室１２０から空気１２２への漏れがある為
、室１２０及び空気１２２を分離することが出来ない。

この為、各々の２次元スライスで、室及び空気は連結さ
れていないが、有限の数のスライスを必要とする為、１
２５に示した室と１２６に示した空気の間に第３次元の
架橋部が存在する。この架橋部が空気に対する室の漏れ
の連結原因となる。−旦空気に漏れると、室の３次元の
連結性が成長して、全てのスライスに空気を含む様にな
る。その時、最終的な３Ｄ像で室は空気の為にぼやける
。

この発明の全体的な方法が第８図にまとめて示されてお
り、工程３０で１つ又は更に多くの非対象物シード容積
要素が（例えばユーザによって）特定される。第２図の
例では、これは、ギブス包帯２７内のどこかにシード容
積要素２８を特定することによって行なわれる。第２図
に示すギブス包帯２７の１つの部分だけにシードを特定
することが必要である。これは、残りの部分は他のスラ
イスを通じて連結されるからである。

第８図に戻って説明すると、工程３１でシード容積要素
（１つ又は複数）に連結条件が適用される。連結条件の
判断基準は、（例えば密度値或いはその他の特性の）範
囲と、この範囲を充たすかどうか検査すべきと考えられ
る隣り（例えば、面、辺又は頂点を共有する容積要素）
の定義の形にするのが好ましい。工程３２で、シード容
積要素（１つ又は段数）に対する連結条件を充たす全て
の容積要素がリセットされ或いは新しい値に修正され、
この為、関心のある物体とヒストグラムの同じ近隣にも
はやとＶまらない様にする。

この代りに、容積要素にフラグを付けることが出来る。

第２図の例で説明を続けると、ギブス包帯の容積要素の
値は、新しい値が骨に対する範囲の外側にあれば、ヒス
トグラムの低い方の端の値（例えば空気の値）に修正す
ることが出来る。最後に、工程３３で、多重の物体の面
の定義を抽出する。好ましくは、工程３３は、不所望の
全ての物体がこの時には所望の物体に対する閾値範囲の
外側にあるから、閾値判別の判断基準を用いて実施する
。ギブス包帯の容積要素を変更する代りにフラグを付け
る場合、閾値判別の判断基準はフラグを付けた容積要素
を無視すべきである。

３Ｄ像から対話形で選ばれた物体を除去するこの発明の
別の好ましい実施例では、別の利点を達成することが出
来る。例えば、第２図の課の３Ｄ像を観察した後、ユー
ザが、踵骨を更によく見る為に、立方骨及び船状骨を削
除したいと思うことがある。この発明は、適当なシード
容積要素を特定し、連結条件を適用し、連結された容積
要素を修正することにより、不所望の物体を削り取る為
の電子式のメスとして使うことが出来る。その後、面の
定義を再び抽出すれば、所望の像が得られる。

漏れを防止するこの発明の全体的な方法が第９図にまと
めて示されている。この方法は、望ましくない架橋部が
そこに対して起り得る各々の物体の容積要素の値を修正
する。「修正」と云う言葉は、容積要素の値が実際に変
更されること、又はフラグ或いは印しを変更するか或い
はその値に付属させることを意味する。フラグを使う場
合、この後の工程で、近隣の判断にフラグ試験を取入れ
る。

容積要素の修正は、不所望の物体に連結条件を適用する
ことによって行なわれる。この連結条件の工程で同定さ
れた容積要素があれば、その容積要素には、関心のある
物体に連結条件が適用された時に連結条件の判断基準を
充たさない様な修正された値を与える。この方法の別の
一面は、不所望の（非対象物の）容積要素及び関心のあ
る物体の容積要素の連結条件の判断基準が異なることで
ある。

第９図について説明すると、工程１３５で１つ又は更に
多くの非対象物シード容積要素が（例えばユーザによっ
て）特定される。工程１３６で、ユーザが特定すること
が出来る第１の連結条件の判断基４Ｃ１に従って、非対
象物（１つ又は複数）に連結条件が適用される。工程１
３７で、工程１３６の間に連結されたと印しか付けられ
た全ての容積要素は新しい値にリセットし、もはや関心
のある物体とヒストグラムの近隣にと望まらない様にす
る。工程１３８で１つ又は更に多くの関心のある物体の
シード容積要素を特定する。工程１３９で、第１の判断
基準Ｃ＋　とは異なる第２の連結条件の判断基準Ｃ２に
従って、関心のある物体（１つ又は複数）に連結条件を
適用する。

連結条件の判断基準は、何れも（例えば密度値或いはそ
の他の特性の）範囲並びにこの範囲を充たすかどうか検
査すべきと考えられる近隣の定義の形にすることが好ま
しい。この発明は、特定の１つの次元に沿って漏れが起
る第４図乃至第６図の例の場合、特に有利である。この
時、Ｃ１は、非対象物を漏れを伴わずに除去することが
出来る様に、この特定の次元と関係しない判断基準と特
定することが出来る。次に、Ｃ２は、３次元の判断基準
として特定することが出来る。これによって、室１２０
はユーザによって容易に特定される１個の物体のシード
容積要素１３０（第４図）から成長することが出来る。

Ｃ１は２次元であって、非対象物シード容積要素１３１
，１３２，１３３（第４図乃至第６図）を各スライスの
空気中に必要とするが、各々のスライスに空気１２２を
含む１個の対応する位置がある為、これは１回の動作で
ユーザによって容易に達成出来る。

この発明の別の例を第１０図について説明する。

この図は寛骨臼１５２にはまる大腿骨１５０及び設題１
５１を示している。頭１５１及び寛骨臼１５２が、像の
ヒストグラムの同じ近隣を占めるから、寛骨Ｂ　１５２
の面の定義を抽出する為には、連結条件が必要である。

然し、従来の連結条件方法は、頭１５１及び寛骨臼１５
２の間の、スライス間の架橋部の為に巧く行かない。

この発明では、頭１５１内の一番上の点に非対象物シー
ド容積要素１５３を特定する。寛骨臼１５２にあるどの
容積要素も頭１５１又は大腿骨１５０内にある容積要素
より下方にないから、上向きの近隣の容積要素を排除す
ることにより（即ち、考えられる連結された隣りは特定
の容積要素と同じスライス内又はそれより下方のスライ
ス内にある）、３次元の判断基ｉｆｉ　Ｃ＋を異方性で
特定することが出来る。従って、連結条件が上に進むこ
とはないから、連結性はシード１５３から頭１５１を含
む様に成長するが、寛骨臼１５２に架橋し又は漏れるこ
とがない。Ｃ１によって同定された大腿骨及び設題の容
積要素は、骨に対する範囲の外側の値に設定される。全
ての設題の容積要素を除外する為、次に寛骨臼１５２内
のどこかにシードを特定し、３次元の連結条件をそのシ
ードに適用する。第１０図の実施例では、対象物体及び
非対象物を都合よく位置ぎめする為に、１組の断層写真
データを回転するのが望ましいことがある。

この発明の好ましい装置が第１１図に示されているが、
これは１９８７年１１月２５日に出願された係属中の米
国特許出願通し番号箱１２５，４２６号に記載されてい
る装置の改良である。ホスト・コンピュータ４１がデー
タ収集装置（図に示してない）から像データを受取る。

２次元断層写真像がコンピュータ４１から面発生器４２
に供給される。キーボード、トラックボール又はマウス
の様な入力装置４０が、シード容積要素の位置及び判断
基準の定義を含むユーザの人力をコンピュータ４１に供
給する。シード容積要素及び判断基準の仕様、分割キュ
ーブ方法を実施する為の補間係数、及びその他の３Ｄ像
の仕様の様なパラメータが、コンピュータ４１から面発
生器４２に供給される。面発生器４２で連結条件及び面
の抽出の両方を実施することが好ましい。連結条件の際
にリセットすべきであると決定された容積要素の位置が
発生器４２からコンピュータ４１に供給される。面を抽
出した後、発生器４２から像提示装置（図に示してない
）へ複数個の方向を持つ点が供給される。

この発明の好ましい実施例を図面に示して説明したが、
この実施例は例に過ぎないことを承知されたい。この発
明の範囲内で、当業者には、種々の変更が考えられよう
。従りて、特許請求の範囲は、この発明の範囲内に含ま
れるこの様な全ての変更を包括するものであることを承
知されたい。

【図面の簡単な説明】

第１図はそれから面を抽出しようとする断層写真データ
の配列の一部分の線図、第２図はギブス包帯内にある陳
のサジッタル平面の２次元断層写真スライスの簡略断面
図、第３図は第２図のスライスを含む１組の断層写真デ
ータに対応するヒストグラム、第４図、第５図及び第６
図は２次元の断層写真スライスを示しており、漏れの問
題並びにこの発明によるその解決策を示す為に頭蓋室を
誇張して示しである簡略断面図、第７図は第４図乃至第
６図の１組の断層写真データに対応するヒストグラム、
第８図はこの発明による１実施例の方法のフローチャー
ト、第９図はこの発明の好ましい方法のフローチャート
、第１０図はこの発明の別の例を示す解剖学的な略図、
第１１図はこの発明の装置のブロック図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、各々の容積要素が夫々の密度値を持っている様な複
   数個の容積要素のデータ点を含む１組の３次元断層写真
   データの中にあって、予定の特性を充たす密度値を持つ
   容積要素を持っている様な関心のある物体の３次元の面
   の定義を発生する方法に於て、前記関心のある物体の中
   にはないが、前記特性を充たす密度値を有する少なくと
   も１つの非対象物シード容積要素を同定し、各々の非対
   象物シード容積要素に連結条件を適用し、該連結条件を
   充たす各々の容積要素に対する前記密度値を新しい値に
   修正し、前記関心のある物体の面の定義を抽出する工程
   を含む方法。 ２、前記関心のある物体が多重の物体であって、前記抽
   出する工程が、密度値のある範囲内にある多重の物体を
   限定する閾値を定めることを含み、こうして前記多重の
   物体の中にあるシード容積要素を特定せずに、前記多重
   の物体の３次元の面の定義が発生される請求項１記載の
   方法。 ３、前記同定する工程の前に、前記１組の断層写真デー
   タに対応する３次元像を観察し、除去すべき非対象物を
   選択する工程を含む請求項１記載の方法。 ４、前記非対象物シード容積要素に対し、第１の判断基
   準Ｃ＿１に従って連結条件を適用し、Ｃ＿１による連結
   条件を充たす各々の容積要素の密度値を修正し、関心の
   ある物体のシード容積要素を同定し、該関心のある物体
   のシード容積要素に、Ｃ＿１とは等しくない第２の判断
   基準Ｃ＿２による連結条件を適用する工程を含む請求項
   １記載の方法。 ５、Ｃ＿１がＣ＿２とは異なる形で容積要素の隣りを限
   定する請求項４記載の方法。 ６、Ｃ＿１が異方性であり、Ｃ＿２が３次元の連結条件
   を定める請求項５記載の方法。 ７、Ｃ＿１が２次元の連結条件を定め、Ｃ＿２が３次元
   の連結条件を定める請求項５記載の方法。 ８、予定の特性が所定の密度値の範囲である請求項１又
   は４記載の方法。 ９、各々の容積要素が夫々の密度値を持つ様な複数個の
   容積要素のデータ点を持っている１組の３次元断層写真
   データの中にあって、予定の特性を充たす密度値を有す
   る容積要素を含む様な関心のある物体の３次元の面の定
   義を発生する装置に於て、前記関心のある物体の外側に
   あって、前記予定の特性を持つ少なくとも１つの非対象
   物シード容積要素を特定するシード手段と、該シード手
   段に結合されていて、各々の非対象物シード容積要素に
   連結条件を適用する連結条件手段と、該連結条件手段に
   結合されていて、前記関心のある物体を抽出する前に、
   連結条件を充たす各々の容積要素の値を、前記関心のあ
   る物体内の容積要素の値とは異なる値に修正する修正手
   段とを有する装置。 １０、関心のある物体が多重の物体である請求項９記載
   の装置。 １１、シード手段が関心のある物体内にある対象物シー
   ド容積要素を特定し、連結条件手段が第１の判断基準Ｃ
   ＿１に従って連結条件を適用すると共に、その後第２の
   判断基準Ｃ＿２に従って対象物シード容積要素に連結条
   件を適用し、前記連結条件手段に結合された修正手段が
   、判断基準Ｃ＿２を適用する前に、Ｃ＿１の連結条件を
   充たす各々の容積要素の値を、前記予定の特性を充たさ
   ない値に修正する請求項９記載の装置。 １２、前記予定の特性が所定の密度値の範囲であり、更
   に前記範囲を特定する範囲限定手段を有する請求項９記
   載の装置。