A semi-automated approach is used for user-guided bone segmentation methods in medical imaging. The user marks a plurality of landmarks on the bone image (126). A transformation is obtained by the processor morphing the same landmark on the bone model to the user input landmark on the image (128). The transform is then applied to the model to roughly segment the bone (130). The processor then edits the resulting fit (134), for example to fit a bone model to the scan data, or avoid any overlap with other bones, and refines the edited fit (136). ). Such user-guided segmentation also avoids the need to use many samples to train a classifier for a fully automated approach, and can also avoid monotonous delineation in a manual approach .医用イメージングにおけるユーザ誘導される骨セグメンテーション方法のために、半自動のアプローチを使用する。ユーザは、骨の画像上において複数のランドマークを標識する（１２６）。プロセッサが、画像上のユーザ入力されたランドマークに、骨のモデル上の同一のランドマークをモーフィングすることにより、変換が得られる（１２８）。変換はその後、骨を大まかにセグメンテーションするためにモデルに適用される（１３０）。その後にプロセッサは、たとえば骨モデルをスキャンデータに当てはめたり、他の骨とのいかなるオーバーラップも回避するため、得られた当てはめを編集し（１３４）、編集された当てはめを高精度化する（１３６）。かかるユーザ誘導されるセグメンテーションにより、完全自動のアプローチのための分類子を訓練するために多くのサンプルを使用する必要性を回避し、かつ、手動のアプローチにおける単調な輪郭描出を回避することもできる。
