JP4542415B2 - デジタル減算アンギオグラフィに適用される画像の位置合わせ方法 - Google Patents

Description

本発明の１つの実施形態は、デジタル減算アンギオグラフィに適用される画像の位置合わせ又は再設定の方法に関する。本発明の適用可能分野は、医療用イメージングの分野である。

アンギオグラフィは、被検体又は身体、通常は患者の身体内の血管の画像収集に用いられる技法に適用される用語である。収集中に血液が造影剤によって不透明化され、印加される放射線、通常はＸ線の方向に脈管系を可視化する。放射線撮影は、アンギオグラフィシーケンスの収集のために用いられる。Ｘ線が所定の割合で放出されて、画像がデジタル化され、その後記憶ディスクに格納される。

Ｘ線アンギオグラフィは、現在、脈管神経放射線治療における基準検査となっている。診断の実施を可能にするためには、医師は、患者の写真から患者の脈管系に関する情報を抽出できなければならない。しかしながら、血管及び血液は、周囲組織と実質的に同一の吸収係数を有する。

デジタル減算アンギオグラフィ（ＤＳＡ）は、この制限を実質的に克服する技法である。ＤＳＡの実施方法は、次の通りである。造影剤、一般にヨウ化物ベースの造影剤が、患者の血管内に注射される。この薬剤は、高度に放射線不透過性であり、脈管組織内のコントラストの読影を可能にする。アンギオグラフィ検査は、２つのシーケンスの収集に基づいている。第１のシーケンスは、造影剤を一切使用せずに行われ、これは、マスク画像シーケンスとして知られている。第１のシーケンスに続く第２のシーケンスは、造影剤の注射後に行われ、これは、不透明化画像又はコントラスト画像のシーケンスとして知られている。従って、この２つのシーケンスは、理想的には、不透明化された血管の存在だけが異なる。従って、これらの画像間の減算処理によって、ペイロード情報が明らかにされる。

しかしながら、外部（患者の非不動性、呼吸、嚥下（ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ）運動等）及び内部（心臓の運動、心臓の脈動、腸内ガス等）両方の患者の運動の影響により、減算処理したアンギオグラフィ画像は、医学的診断の品質に悪影響を及ぼすアーチファクトを有する。これらのアーチファクトを完全に除去するためには、患者の運動を補正する自動的で堅牢且つ精密な技法を考案することが必要である。本方法では、減算処理の前にマスク画像に対して局所的な幾何学的変形を加えることにより、該マスク画像を不透明化画像に対して位置合わせする。１つの局所的な実施例では、これらの変形は、類似性基準の最大化によって決定される。

剛体の位置合わせモジュールに関しては、ユーザが位置合わせすることを望む各画像に対し、ユーザは、ＲＯＩ（関心領域）として機能することになる長方形区域を選択する。次いで、選択された区域を基準としてマスク画像と対応するコントラスト画像との間でシフトベクトルを計算する。この計算方法を以下に更に説明する。この１つのベクトルが、画像全体を位置合わせするのに用いられる。

位置合わせは固定のものであるので、従って、一般には、選択された領域においてのみ効率的な位置合わせが可能である。実際には、患者の運動が均一であることはまれであり、すなわち、心臓及び肺近傍の２つの構造体が同一の画像内に位置する可能性があり、それぞれ心拍及び呼吸によってより高度に影響を受けることになる。更に、収集は３Ｄ構造の２Ｄ投影であるので、近位の構造体の運動と遠位の構造体の運藤とは異なる可能性がある。身体の回転運動も考慮することができない。これにより、関心領域外に厄介なアーチファクトが生成される結果となる場合が多い。従って、医療従事者は、一度に１つの小さな区域にしか集束させることができない。更に、関心領域のサイズが大きすぎる場合には、類似性の測定を有意とするには表面が大きすぎるために、まさにこの領域内においてアーチファクトが生成される可能性がある。画像におけるこれらの劣化は容認することはできない。

別の制限は、ユーザが関心領域を選択する負担、及びこの演算にかかる時間である。実際には、多くの患者、多数の画像、及び１画像当たりの幾つかの区域の選択に対して、このＲＯＩを選択する影響はかなりのものとなる。

最終的には、類似性の測定が不安定である場合、位置合わせは実行されない。この状況は、計算が不可能である同質区域をユーザが選択した場合に生じる可能性がある。この安全障壁は、画像全体に対する誤ったシフトの適用を防止するのでこれ自体は良いものであるが、所望の全ての区域を位置合わせすることは可能ではない。この場合、更に時間の損失がある。

これらの制限を考慮して、位置合わせの問題に対して別の解決策が見出された。この解決策は、より高い品質の減算処理画像を得る必要があった。その後、非固定又は柔軟な位置合わせアルゴリズムが提案された。これらの非固定アルゴリズムの基本原理は、例えば各画素に対して類似性基準を最大化することによる、画像の各画素に対する関連するシフトベクトルの検索である。しかしながら、類似性基準による各画素に関するシフトの計算は、計算時間において極めてコストの高いものである。Ｍｅｉｊｅｒｉｎｇ他は、「ＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｘ−Ｒａｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ」 Ｉｍａｇｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｕｔｒｅｃｈｔ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ， ｃｈａｐ． ２， ２０００において、オプティカルフロー技法として知られる別の技法がデジタル減算アンギオグラフィの場合には適用できないことを更に示した。

次に、計算時間を短縮するために、削減された制御点又はランドマークのセットを選択し、次いでこれらの制御点に関してシフトベクトルを評価する。次に、これらのシフトが、補間によって画像の全ての画素に反映される。その結果計算時間が短縮される。

この場合、ランドマークの選択は、これらのうちの１つが脈管系に属さない状況を防ぐためにマスク画像上で行われるのが好ましく、その結果コントラスト画像においてのみ適切に示され、従ってマスク画像内には現われない。ランドマークは、規則的な空間分布（グリッド）によるか、又はこれらの特性に基づいた画定（不均等分布）による２つの方法で選択することができる。

第１の方法は、画像の具体的な特徴を考慮に入れていない。内部にランドマークを有する画像の同質区域は、これらに対してシフトベクトルを評価することは不可能であり、一方、高度に非同質な区域は、シフトベクトルの精密な評価を行うのに十分なランドマークをその中には含まない。

第２の方法により、ランドマークの適切且つ堅牢な分布によってこの問題を解決することが可能になる。堅牢性の基準として、勾配基準を選択することが可能である。実際に、構造が密な区域において、デジタル減算アンギオグラフィのサブトラクションアーチファクトの出現が見られる。

シフトベクトルの計算に関しては、各ランドマークは関連する関心領域を有しており、該関心領域に関して類似性の計算が行われることになる。計算時間並びに表示品質を考慮した最良の結果は４８×４８画素サイズの関心領域に対して得られることが示されている。
Ｍｅｉｊｅｒｉｎｇ他、「ＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｘ−Ｒａｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ」 Ｉｍａｇｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｕｔｒｅｃｈｔ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ， ｃｈａｐ． ２， ２０００

しかしながら、特定の位置合わせの問題が残っている。Ｘ線イメージングは、２Ｄ画像上への３Ｄ画像の投影を含む。これは、２つの収集の間で、前には隠れていた構造体の出現を促す可能性がある。別の問題は、骨の縁部に対応するような等照線、即ち等光度線の問題である。この線の画素のシフトは、この運動が等照線に平行である場合には非決定性である。実際に、問題は、いかにして同一の輝度を有する近傍点の中から１つの点の新しい位置を決定するかである。

ランドマークの選択をこれらの特徴の関数として行う方法に関する別の主要な問題が解消されていない。この問題は、画素のシフトの補間の計算に関係のあるランドマークを決定する問題である。実際には、シフトを計算しなければならない１つの画素に対して、この画素の周りに可能な最小の三角形を形成する３つのランドマークの全てを決定する必要がある。原理的には多くの候補ランドマークを想定することができるために、この決定プロセスは非常に時間のかかるものである。例えば、偶然に１つの正方形の４つの角に４つの候補ランドマークが分布する場合には、４つの三角形があり、従って、この正方形内において画素シフトベクトルを決定する４つの可能な方法が存在する。

本発明の１つの実施形態は、身体に放射線を照射する段階と、身体内に造影剤を注射せずに第１のデジタルマスク画像を収集する段階と、身体内に造影剤を注射する段階と、第２のデジタル化コントラスト画像を収集する段階と、マスク画像を規則的な幾何学的パターンで分割する段階と、該幾何学的パターンの角に定められるランドマークを使用することによってコントラスト画像に対してマスク画像を位置合わせする段階と、位置合わせ後にこれら２つの画像を減算処理する段階と、減算処理した画像を表示する段階と、ランドマークの堅牢性を試験する段階と、堅牢性が不十分である場合に規則的な幾何学的パターンの細区画を行う段階とを含む、デジタル減算アンギオグラフィにおける画像の位置合わせ方法である。

本発明の１つの実施形態は、以下の説明及び添付図面からより明確に理解されるであろう。これらの図は単に例示のために与えられたものであり、本発明の範囲を全く限定するものではない。

図１は、本発明の方法の１つの実施形態に関する主要な前段階の概略図である。詳細には、サブトラクション放射線実験中、造影剤を一切注射せずに、図示しない患者の身体が放射線によって照射されて、第１のマスク画像１を収集した。次いで、コントラスト画像２が収集された。この収集においては、患者の身体に造影剤を注射した。画像１及び２は同時には収集されていないので、患者が移動することにより、画像１の特定画素３と理論上対応する画像２の画素４との間に正確な対応関係が存在しない状況となる。

図１はまた、画像２の対応する画素４に対して画素３が受けたシフトの計算の特定の特徴を示している。これらの特定の特徴を以下に更に詳細に説明する。

先行技術においては、２つの画像のうちの１つ、特にマスク画像１は、規則的な幾何学的パターンで分割される。ここでは、図面の便宜上、細区画がコントラスト画像上に示されているが、これはむしろマスク画像の細区画に対応する。画像２に示す幾何学的パターンは、５のような正方形によって形成される従来型のパターンであり、これらの正方形の交点６が適切なランドマークの母集団を与えるのに十分な数であるように分布している。

本発明の１つの実施形態に対する補足として、図１は、ランドマークを異なるように作成できることを示している。実際に、マスク画像１、コントラスト画像２、又はこれら２つの画像のいずれかから減算処理した画像から勾配画像を得ることにより、７などの各画素において、この画素の一方の側９上で発生するものと他方の側１０上で発生するものとの間での画素７のグレイレベルの変動の勾配８に関する情報の一部を明らかにすることができる。概略的に示されるように、コントラスト画像は、グレイレベルが低い（例えばレベル９に等しい）区域１２とグレイレベルがより高い（例えばレベル１０に等しい）輪郭１１の外側の区域１３とを区別する輪郭１１の画定を可能にする。

輪郭１１を決定する利点は、その位置をより精密に測定して画像をより正確に位置合わせすることができるようにする７のようなランドマークの決定につながることである。更に、７のようなランドマークは、血管を示すはずの区域に対応するという利点を有しており、これが好都合な点である。この方法の欠点は、ランドマークではない減算処理した画像の全ての点の補間による後続の補正に対して、補間によるシフトの計算に寄与する可能性が高い近傍ランドマークがいずれであるかを認識することが問題となることである。

図２を参照すると、本発明の１つの実施形態では、規則的なパターンが同様に選択されている。本実施例では、規則的なパターンは、画像全体にわたって分布する１４のような正三角形によって形成されるパターンである。これらの正角形の数は更に、ランドマーク１５のような規則的な数の候補ランドマーク位置をもたらす。１５のようなこれらのランドマークは、幾何学的パターン１４の角に効果的に配置される。本発明の１つの実施形態では、ランドマークの各々、例えばランドマーク１６、１７、１８の堅牢性について試験が更に実施されることになり、この堅牢性が不十分である場合には、これらのランドマーク１６〜１８に対応する三角形１９が、４つの下位パターンである４つの下位三角形２０〜２３に細区画されることになる。この細区画により、中間ランドマーク２４〜２６が求められることになる。これらの中間ランドマークは、三角形１９の位置におけるより良好な画像位置合わせに寄与することになる。ランドマーク１６、１７及び１８の堅牢性が十分であるか又はむしろ中間ランドマーク２４〜２６の堅牢性がより低いと判断される場合、細区画は行われない（図３ａ）。

各ランドマーク１６、１７又は１８は、その堅牢性を調査するために以下に更に説明する同質性の手法に従って試験される。三角形１９に対しては、幾つかの解決策を考えることができる。第１の可能性は、１つのランドマーク（図３ｂ参照）、即ちランドマーク１６だけが堅牢性が不十分であると考えられる場合である。この場合、下位パターン２０に対応する２つの中間ランドマーク２４及び２６の決定をもたらす。それぞれ図３ｃ及び図３ｄの２つのランドマーク１７及び１８、又は３つのランドマーク１６、１７、１８が不十分である場合、これらは、他の中間ランドマーク２４、２５及び２６の決定をもたらす。図３ｂにおいて選択された細区画と図３ｃ又は図３ｄにおいて選択された細区画との間の相違点を以下に更に説明することにする。

選択されたランドマーク、主要なランドマーク１６〜１８、又は中間ランドマーク２４〜２６の位置におけるシフトベクトルの計算に関しては、異なる手順が可能である。具体的には、本発明の１つの実施形態では、図１に概略的に示す類似の手法を用いる。画像の各々、即ちマスク画像１及びコントラスト画像２に関しては、ヒストグラム２７及び２８がそれぞれ計算される。ｘ軸上では、これらのヒストグラム２７及び２８は、グレイレベルＮＧを示し、一方ｙ軸上では、これらは、該グレイレベルが遭遇する画素数ＮＰを示す。この画素数は、対応するランドマーク４を中心とする周囲３０に位置する画素のヒストグラムとの類似性を得ようとするランドマーク３の周囲２９における画素数に対応する。これら２つのヒストグラム２７及び２８は、演算３１において互いに減算され、特性Δ００を有する減算ヒストグラム３２が導出される。この特性は、第１の仮定に対応しており、２つの画像は、該第1の仮定に基づいて患者が移動中でないときに収集されたものである。

異なる三角形におけるヒストグラムの計算を可能にするためには、該三角形内に位置する画素を認識する必要がある。このために、ブレセンハムアルゴリズムが用いられる。これにより、セグメントの連続性を確保する線の軌跡における画素の選択、最大可能直線性及び短い計算時間が可能になる。三角形の３つの全ての辺にこのアルゴリズムを適用することにより、各線に対して、三角形に属する最初と最後の画素を認識することができる。

実際には、画素３、及び従ってその周囲２９は、周囲２９の全ての可能な位置の探索を実行するために、連続的周囲３３、３４だけシフトされる。これらの位置の各々に対し、ヒストグラムが、周囲３０の位置に対応するヒストグラムから減算処理される。マスク画像及びコントラスト画像並びに減算処理された画像の各ヒストグラムが示される。

従って、Δｉｊは、これらの他の位置３３、３４、等の各々に対して設定され、ｉ及びｊは、画像１のデカルト座標ｕ及びｖに沿った周囲３３及び３４のシフトに関する係数である。これらのシフトの各々に関して、このヒストグラムΔｉｊ上の各時点において、グレイレベル０に対応する画素の数並びにこのヒストグラムの平均標準偏差σの測定が行われる。

両方の画像が完全に位置合わせされ、且つ造影剤の存在を無視したときに、位置合わせされた周囲３０と２９、又は３０と３３、もしくは３０と３４の全ての画素の値は、減算処理された画像の各画素の位置において測定可能な差異信号がゼロとなるような点に対応する。理論上は、適切な位置合わせに対しては、グレイレベル０の位置においてディラック信号を取得すべきである。実際には、正しいヒストグラム結果は、グレイレベル０における画素の数が最大であるか、又は平均標準偏差σが最小であるように取得される。

周囲２９、並びに周囲３０及びその他は、４８画素×４８画素の幅を有するのが好ましい。

周囲２９〜３３又は３４の仮定シフトの探索は、ｘ軸上のプラス又はマイナス８画素、及びｙ軸上のプラス又はマイナス８画素に等しい。この場合、２５６の可能な位置を試みるのではなく、本発明の１つの実施形態は二分法によって進められる。具体的には、１つの方向又は別の方向へのプラス又はマイナス８のシフトがヒストグラムΔ００よりも良い結果を生み出すかどうかを調べるために検索が行われる。良好である場合には、これを選択する。次いで、この最良のヒストグラムの位置に対して、ｘ軸上及び／又はｙ軸上の反対方向にプラス又はマイナス４のシフトが行われる。再度比較が行われ、取得された点から開始して２つの軸ｕ及びｖの各々に沿ってプラス又はマイナス２に等しいシフトがなされる。最終的に、最良のヒストグラムの周りでプラス又はマイナス１のシフトがなされる。実際には、２５６のヒストグラムを計算する代わりに、最も適切なヒストグラムΔｉｊを見つけるためには、計算を３３のヒストグラムに限定することが容易であることが示されている。

変形形態として、最良のヒストグラムの計算に関しては、計算を３×３画素の周囲に限定することが可能である。シフトの計算に関しては、より大きい周囲、特に関係のあるパターン又は下位パターンの大きさに関連するものが好ましいとすることができる。値ｉ及びｊｂにより、ベクトル方程式ｄ＝ｉｘｕ＋ｊｘｖに従ったランドマーク３のシフトのシフトベクトルｄの値が得られる。

中間ランドマーク２３〜２６に関して検索の実施が必要であるか否かを調べるために、同質性検索が行われる。具体的には、大まかなサブトラクション画像（位置合わせなし）から勾配画像が作成される。これが表示された場合には、このサブトラクション画像は、３６及び３７のような輪郭（図２）を現すことになろう。これらの輪郭３６及び３７、或いはより精密にはこれらの構造上の変形により、下位パターン２０〜２２の各々において２種類の画素を毎回決定することが可能となる。画素３８のような第１の種類の画素は、輪郭３６上ではなく下位パターン２０内に位置する。第２の種類の画素３９は、下位パターン２０内の輪郭３６上に位置する。次いで、下位パターン２０の画素の全体集合に関して、（大まかな）減算処理された画像の勾配画像のグレイレベルの平均が計算される。極めて大まかに言えば、サブトラクションの観点における差異の値が０に等しい画素３８は平均に対して寄与することにはならないとすることによって、説明を簡略化することができる。画素３９のみが平均に寄与することになる。

この平均は、最初は下位パターン２０に関して計算し、次に初期のパターン１９に関して計算される。初期のパターンに関しては、全ての画素に関して平均が取られ、且つ比較と一致して４で除算される点に留意されたい。実際、パターン１９内には４つの下位パターンがある。次いで、２つの平均値が比較される。２つの状況が可能である。第１の可能性は、輪郭３６が存在し、且つ全体として下位パターン２０の方がパターン１９より同質性が少ない場合である。この場合、構造はパターン２０内に存在し、従ってランドマーク１６が有効であること、即ち、これが中間ランドマーク２４及び中間ランドマーク２６（図３ｂ）を生じることができる良好なランドマークであることが示されることになると考えられる。全てのランドマーク２４、２５、及び２６を有効であると考えるべきかどうかを判断するために、下位パターン２１及び下位パターン２２に関して同様の手順が実行される。

図３ｂ及び図３ｃに示す実施例では、図３ｄ（全体的細区画が行われる）において有する微分とは異なる微分が細区画に対して行われることになる。実際、図３ｂでは、ランドマーク１７及び１８に関する試験は、ランドマーク２５を有用な中間ランドマークとして選択する結果にはならなかった。従って、ランドマーク２５に関しては、シフトの計算には着手されず、下位パターン２３内に位置する点は、選択されていないこのランドマーク２５の位置を用いては位置合わせされないことになる。実際、堅牢性がこのようにして測定される場合には、ランドマーク１７及び１８の方がより良好であると判断される。

図３ｂに示すように、この場合、３つの下位パターン２１、２２、及び２３は、２つの特定の三角形の下位パターンに分解される。第１の特定の下位パターンは、その頂点が２つのランドマーク１７及び１８並びに中間ランドマーク２４である三角形４０である。他の特定の下位パターンは、その頂点がランドマーク１８及び下位ランドマーク２４並びに２６である三角形４１である。このようにして行うことにより、これらの三角形４０及び４１内に位置する点が、そのシフトがランドマーク２５の場合よりもより精密に測定されることになるランドマークと確実に位置合わせされることになる。

図３ｂに関しては、ランドマーク１８からランドマーク２４へ任意に対角線の経路を作成して三角形４０及び４１について選択が行われた。しかしながら、ランドマーク１７からランドマーク２６へ対角線の経路を作成することにより同様の分布を得ることができたであろう。

図３ｃでは、２つの下位パターン２０及び２３は、それぞれランドマーク１６、２４及び２５、並びに１６、２６及び２５である頂点を有する２つの他の三角形４２及び４３によって置き換えられる。この手法は、図３ｂの場合と同様である。

このように下位パターンの形状を修正することにより、三角分割不適合とならないことが保証される。ここで、適合性は、最終的なネットワークの全ての三角形に関して、２つの三角形間の交差部は頂点、又は全体的に共通する辺、もしくは空集合であるということとして定義される。辺は、２つのランドマーク、主要なランドマーク、及び／又は中間ランドマークを結合する部分として定義される。頂点は、ランドマーク又は中間ランドマークとして定義される。

必然的に、ここでは細区画が１回で示されている。しかしながら、特に３つの中間ランドマークが選択されている図3ｄの場合には、数回の細区画を行うことを想定することができる。従って、三角形２０〜２３の各々を更に細区画することを想定することができる。

図４に、本方法の１つの実施形態の主要な段階を示す。段階４５において、上述のことの作用としてランドマークが選択される。次の段階４６において、特に図１を参照して示した類似性の手法により、シフトが測定される。次の段階４７により、減算処理した画像の全ての画素に関するシフトが補間され、最後の演算４８の間に、段階４７で測定されたシフトを計算に入れて補正された減算処理画像が生成される。段階４６〜４８は、既知の種類のものである。

段階４５は、この場合三角形の規則的なメッシュであるのが好ましい規則的なメッシュを作成する第１の段階４９を含む。次いで、段階５０の間に、各頂点、各候補ランドマーク１６〜１８が選択される。次の段階５１の間に、この頂点の有効性が計算される。次の段階５２により、下位パターン２０に対応するこの頂点の有効性が、該下位パターンを含む親パターンの有効性と比較される。下位パターンが同質性が低いためにパターンが有効であると判断される場合、段階５４により、ランドマーク１６の周りで下位パターンの生成が行われる。

図４に示すように、この下位パターンの生成は、永続的なものとすることができる。これは、何らかの方法で、例えばある下位パターンの大きさが所与の大きさよりも小さくなったときに停止する。次いで、全ての下位パターンの生成に続いて段階５５により、適合性の反映が行われる。実際には、パターンは、ランドマーク及びこれを形成する下位ランドマークの数に応じて図３ａ、図３ｂ、図３ｃ又は図３ｄに従って作成される。

段階４７は、各三角形の選択５６を含む。段階４７はまた、この三角形内の各画素の選択５７を含む。各画素に対し、補間演算５８を用いて画素に適用可能なシフトベクトルが比較される。この計算は、画素が属する三角形の３つの頂点のシフトベクトルから行われる。１つの三角形に関してこの三角形が関係する画素の選択を行う際に困難性が全く無いという意味で、以前の解決策と比較すると大きな利点がある点に留意されたい。実際、所与のｙ軸値ｖ、及び三角形の辺の当初のｘ軸値並びに最後のｘ軸値の境界線ｕに応じて、画像メモリの規則的な読み出しにより、必然的に関係する画素が決定される。その結果、図１の輪郭の作製から導出される決定方法により提案される、関係する三角形を決定する段階は排除され、本発明の方法の１つの実施形態の速度が必然的に高くなる。

本発明の１つの実施形態に関して開示したように、本発明の１つの実施形態は、一度に２つの方法を用いる。第1に、規則的な、好ましくは三角形のメッシュを用いる。従って、候補ランドマークの位置が既知となり、所与の画素に関して、この画素に関係するランドマークを完璧に認識することができる。従って、ここで上述の決定プロセスに関する最後の問題が解消する。第２に、これらの候補ランドマークの中から、適切な候補であるランドマーク（各点に対して信頼できるシフトベクトルを認識することができるランドマーク）の試験が行われる。必要があれば、更により堅牢なランドマークを選択するために下位メッシュが作成される。この手順により、まず位置合わせの計算がより速くなり、次に、より精密であることが示されるようになる。実際には、先行技術の補正には約１０秒を要するが、本発明の１つの実施形態では、補正は１秒に制限され、且つより良い品質のものである。

従って、本発明の１つの実施形態は、規則的な幾何学的パターンより具体的には三角分割を用いるメッシを選択する。しかしながら、最終的な選択は、半規則的グリッドのものである。三角分割を得るために用いられるデローニ三角分割法と呼ばれる別の既知の方法がある。本発明の１つの実施形態では、最初の規則的な三角分割が作成され、次いで、三角形がこれらの同質性に基づく基準に従って分割される。この点において、デローニ三角分割は、幾つかの理由のために断念される。該分割は、シフトの補間には適切ではない細長い三角形を形成する場合がある。更に、この種類のアルゴリズムの複雑さにより、特に補正すべき画素に最も近い３つのランドマークの識別に関して、その実行に比較的時間がかかる。

以下は、選択された三角分割法の異なる段階である。第１の段階は、画像を含む親パターン（好ましくは正三角形）を画定する段階を含む。これは、画像を包含するように選択され、他の診断装置、例えばマンモグラフィは同じ種類の画像を作成せずまた円板状ではないため、コリメータの単なる円板ではない。

次いで、この親三角形が、各辺の中間点を用いて４つの下位パターン、この場合は４つの子正三角形に細区画される。この細区画は、三角形の大きさに関して所望の分解能が達成されない限り任意に反復される。１つの実施例では、この演算は、三角形の数が１５０の範囲内にあり、約１５０の候補ランドマークが得られたときに終了する。候補ランドマークは、親三角形及び子三角形の頂点である。パターンとしての三角形の選択は、後続の補間計算の簡略化により要求される。しかしながら、他の規則的なパターン、正多角形（正方形）又は半正多角形（長方形）を想定することができる。

次いで、候補ランドマークの中から十分に堅牢なものが選択され、効率的な位置合わせが実行される。このために、マスク画像の勾配画像における各親三角形の画素のグレイレベルについて平均値が計算される。実際には、この演算は、各三角形が最大限に同質な区域の境界を画定しなければならないといった原理に基づいている。この考え方は、異なるグレイレベルが各三角形を特徴付けるべきであるというものである。従って、シフトが三角形の頂点（従って同質領域の境界）に関して計算されると仮定すると、位置合わせには、可能な最善の範囲まで画像のダイナミックレンジが考慮される。実際には、可能な最小の三角形を用いることにより、この理想的なケースに最大限近接する範囲まで近づけるようにされる。勾配画像は、関心のある特徴が構造の輪郭である、この場合は減算処理した画像の輪郭の画像である。勾配画像は、各画素がこの場所で検出された信号の値ではなく、この値の勾配である微分に割り当てられる画像である。同じ演算が、親三角形内の３つの外側の子三角形全てに関して実行される。外側の子三角形は、親三角形と共通の角度を有するものである。内側の子三角形は、親三角形と共通の角度は無い。明確に述べれば、親三角形内の中央の子三角形に対しては、全く注意が払われない。

子三角形の勾配画像内のグレイレベルの平均値が、親三角形より小さい場合には、この子三角形は親よりもより同質である。これは、この子三角形が比例的にグレイレベルの変動がより少ない場所であることを意味する。これは、子三角形の角度が、親三角形の角度よりもより効率的に構造の境界を画定することを意味する。その結果、これら２つの親三角形及び子三角形間の共通の頂点は有効な頂点であるとみなされる。

同時に補間の高速計算に適切な規則的構造を維持しながら、このようにしてランドマークの局所化が最適化される。次いで、堅牢性を求めるための他の解決方法も想定することができる。

この場合、４つの構造が可能である。この最初の試験の最後に、親三角形の０、１、２又は３つの頂点が有効であるとみなされる。３つの全ての頂点が有効であるとみなされる場合には、親三角形は、本明細書で上述したように４つの子正三角形に細区画され、更に親三角形の各辺の中間点が、この場所においてより高密度に分布する候補ランドマークとして選択される。

当業者であれば、本発明の範囲及び外延を逸脱することなく、開示された実施形態並びにその均等物の構造／方法、及び／又は機能、及び／又は結果、及び／又は段階に種々の修正を行い、或いは提案することができる。

本方法の１つの実施形態の実施に関する概略図。 本方法の１つの実施形態の主要段階の概略図。 本発明の１つの実施形態の幾何学的パターンの具体的特徴を示す図。 本発明の１つの実施形態の幾何学的パターンの具体的特徴を示す図。 本発明の１つの実施形態の幾何学的パターンの具体的特徴を示す図。 本発明の１つの実施形態の幾何学的パターンの具体的特徴を示す図。 本方法の１つの実施形態の各段階を統合する図。

符号の説明

１４ 正三角形
１５ ランドマーク
１６ ランドマーク
１７ ランドマーク
１８ ランドマーク
１９ 三角形
２０ 下位三角形
２１ 下位三角形
２２ 下位三角形
２３ 下位三角形
２４ 中間ランドマーク
２５ 中間ランドマーク
２６ 中間ランドマーク
３６ 輪郭
３７ 輪郭
３８ 第１の種類の画素
３９ 第２の種類の画素

Claims (7)

1. デジタル減算アンギオグラフィにおける画像の位置合わせ方法であって、
   身体内に造影剤を注射することなく収集された第１のデジタルマスク画像を規則的な幾何学的パターンで分割する段階と、
   前記幾何学的パターンの角に定められるランドマークを用いることにより前記身体内に造影剤を注射したときに収集された第２のデジタルコントラスト画像に対して前記マスク画像を位置合わせする段階と、
   位置合わせ後にこれら２つの画像を減算処理する段階と、
   前記減算処理した画像を表示する段階と、
   前記ランドマークの堅牢性を試験する段階と、
   前記堅牢性が不十分である場合に前記規則的な幾何学的パターンの細区画を行う段階と、
   を含む方法。
2. 前記マスク画像の分割中に用いられる前記規則的な幾何学的パターンが三角形である請求項１に記載の方法。
3. 前記堅牢性が前記規則的な幾何学的パターン内の画素の同質性を評価することにより試験される請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記マスク画像の位置合わせが、各ランドマークに関するシフトベクトルを計算し、これらのシフトベクトルを補間によって前記マスク画像の画素の残りの部分に反映させる非固定位置合わせである請求項１から請求項３のうちの１項に記載の方法。
5. 位置合わせすべき前記マスク画像の各ランドマークに関して関心領域を選択する段階と、
   前記マスク画像と前記コントラスト画像との間の類似性の処理によって前記ランドマークのシフトを計算する段階とを含む請求項４に記載の方法。
6. コンピュータシステムに請求項１から請求項５のうちの１項に記載の方法の各段階を実行させるためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。
7. 機械によって実行可能な請求項１から請求項５のうちの１項に記載の方法の前記各段階を実行するための命令プログラムを有形的に具現する機械によって読み出し可能なプログラム記憶デバイス。
   
   

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