The present invention is a method (100) for modeling the configuration of an object of interest, comprising the steps of: a) segmenting the object of interest image data provided by computer tomography image data to yield a plurality of image segments. (101), b) extracting the determined Hounsfield density values from the object of interest image data for each image segment, (102), and c) defining a component ratio of at least two component classes for the object of interest. Step (104), wherein at least two component classes have different component Hounsfield density values, and d) corresponding to yield a simulated image segment containing the component Hounsfield density values. Assigning at least one component class to each image segment based on the determined Hounsfield density value to determine the simulated image data of the object of interest. The ratio of the component classes corresponds to the component ratio, the step of assigning, e) determining the deviation between the simulated image data and the object image data of interest (107), and f) the deviation yielding a final component ratio. (108) with varying component ratios and repeating steps c) to e) until corresponding to the minimum deviation of.本発明は、関心オブジェクトの構成をモデル化するための方法（１００）であって、ａ）複数の画像セグメントをもたらすようにコンピュータ断層撮影画像データによって提供される関心オブジェクト画像データをセグメント化するステップ（１０１）と、ｂ）それぞれの画像セグメントに対する関心オブジェクト画像データからの決定済みハウンスフィールド密度値を抽出するステップ（１０２）と、ｃ）関心オブジェクトに対する少なくとも２つの成分クラスの成分比を定義するステップ（１０４）であって、少なくとも２つの成分クラスは異なる成分のハウンスフィールド密度値を有する、定義するステップと、ｄ）成分のハウンスフィールド密度値を含むシミュレート画像セグメントをもたらすように対応する決定済みハウンスフィールド密度値に基づいてそれぞれの画像セグメントに少なくとも１つの成分クラスを割り当てるステップ（１０５）であって、シミュレート画像セグメントは関心オブジェクトのシミュレート画像データを定義し、割り当てられた成分クラスの比率は成分比に相当する、割り当てるステップと、ｅ）シミュレート画像データと関心オブジェクト画像データとの間の偏差を決定するステップ（１０７）と、ｆ）偏差が最終成分比をもたらす所定の最小偏差に相当するまで、成分比を変動させてステップｃ）～ｅ）を繰り返すステップ（１０８）と、を有する方法に関する。
