A method for modifying a three-dimensional (3D) volume visualization image of the anatomy to separate the desired portion of the anatomy in real time. The method to prepare a two-dimensional (2D) image slice of the 3D volume visualization image of the anatomical structure, to identify portions of interest of the anatomy, and prototypes desired part of the anatomy to prepare the image. The method then evolve the parameters of the algorithm using a transfer function to map the optical properties to the intensity value that matches the portion of the anatomy of interest to produce a well-matched images prototype image using the Evolva so. If the parameter is adapted to the prototype image, the method comprises applying a transfer function to the additional 2D image slice of the 3D volume visualization image to produce a modified 3D volume visualization image of the anatomy . The method to aid EVOLVA, so that the image to classify the normal or abnormal, and when detected or when includes using pattern recognition device to extract the characteristics of the abnormal portion.解剖学的構造の所望の部分を分離するように解剖学的構造の三次元(3D)ボリュームビジュアライゼーション画像をリアルタイムで修正する方法である。本方法は解剖学的構造の3Dボリュームビジュアライゼーション画像の二次元(2D)画像スライスを用意し、解剖学的構造の関心のある部分を特定し、そして解剖学的構造の所望の部部のプロトタイプ画像を用意する。本方法は次いで、プロトタイプ画像に十分に合致した画像を作り出すように関心のある解剖学的構造の部分と合致する強度値に光学的特性をマッピングするように伝達関数を用いるアルゴリズムのパラメータを進化するようにエボルバを使用する。パラメータがプロトタイプ画像に適合すると、本方法は、解剖学的構造の修正された3Dボリュームビジュアライゼーション画像を生成するように3Dボリュームビジュアライゼーション画像の追加の2D画像スライスに伝達関数を適用することを含む。本方法は、エボルバを補助するように、画像が正常か異常かを分類するように、そして検出された場合またはとき、異常部分の特性を抽出するようにパターン認識装置を用いることを含む。
