PROBLEM TO BE SOLVED: To provide systems and methods for automated segmentation of individual skeletal bones in 3D anatomical images.SOLUTION: Presented herein, in certain embodiments, are approaches for robust bone splitting and segmentation in the context of small animal imaging, for example, microCT imaging. In certain embodiments, a method for calculating and applying single and hybrid second-derivative splitting filters to gray-scale images and binary bone masks is described. These filters can accurately identify the split lines/planes of the bones even for low-resolution data, and hence accurately morphologically disconnect the individual bones. The split bones can then be used as seeds in region growing techniques such as marker-controlled watershed segmentation. With this approach, the bones can be segmented with much higher robustness and accuracy compared with prior art methods.SELECTED DRAWING: Figure 8COPYRIGHT: (C)2020,JPO&INPIT【課題】３Ｄ解剖画像における個々の骨格の骨の自動化されたセグメンテーションのためのシステムおよび方法の提供。【解決手段】ある実施形態では、小動物撮像、例えば、マイクロＣＴ撮像との関連でロバストな骨分割およびセグメンテーションのためのアプローチが本明細書で提示される。ある実施形態では、単一およびハイブリッド二次導関数分割フィルタを計算し、グレースケール画像および２値骨マスクに適用するための方法が説明される。これらのフィルタは、低解像度データについてさえも骨の分割線／面を正確に識別し、故に、個々の骨を正確に形態学的に断絶することができる。分割された骨は、次いで、マーカ制御ウォーターシェッドセグメンテーション等の領域増大技法でシードとして使用されることができる。本アプローチを用いて、骨は、従来技術方法と比較して、さらに高いロバスト性および正確度でセグメント化されることができる。【選択図】図８
