JP2001212126A - ３次元画像の自動レジストレーション方法 - Google Patents

３次元画像の自動レジストレーション方法

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JP2001212126A
JP2001212126A JP2000368107A JP2000368107A JP2001212126A JP 2001212126 A JP2001212126 A JP 2001212126A JP 2000368107 A JP2000368107 A JP 2000368107A JP 2000368107 A JP2000368107 A JP 2000368107A JP 2001212126 A JP2001212126 A JP 2001212126A
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dimensional image
image
displacement
images
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JP2000368107A
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Eric Maurincomme
エリック・モーリンコム
Erwan Kerrian
エルワン・ケリアン
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GE Medical Systems SCS
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    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S128/00—Surgery
    • Y10S128/92—Computer assisted medical diagnostics
    • Y10S128/922—Computer assisted medical diagnostics including image analysis

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  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ３ＤＸＡ画像と３ＤＭＲ画像を一致させる新
規なレジスタレーション方法を提供する。 【解決手段】 放射線装置によって得られた３次元ディ
ジタル血管造影画像と、核磁気共鳴装置によって得られ
た３次元ディジタル血管造影画像を比較することによ
り、血管のビジュアル化を可能にする３次元画像の自動
レジストレーション方法において、前記２つの３次元画
像の間の対応点から、投影された２次元画像を処理する
ことによって、前記２つの３次元画像のレジストレーシ
ョンが可能な回転の推定を行い、続いて前記投影された
２次元画像を処理することによって、前記２つの３次元
画像のレジストレーションが可能な平行移動の推定を行
い、その後、前記２つの３次元画像のうちの１つを他方
に関してレジストする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】本発明は、画像処理の分野に関し、特に、
３次元放射線画像に関する。
【０００２】
【従来の技術】周知のように、放射線装置は、Ｘ線管等
のＸ線ビームを放射する手段および、ソリッド・ステー
ト検出器さらにはシンチレータおよびビデオ・カメラ、
たとえばＣＣＤタイプのカメラ等の当該ビームを受光す
る手段を備えている。
【０００３】Ｘ線を放射する手段およびそれを受光する
手段は、１ないしは複数の軸に沿って移動可能な可動シ
ステムによって支持されており、各種の入射角度で写真
を撮ることができる。Ｘ線を受光する手段は画像処理手
段に接続されている。そＮ画像処理手段は、受光する手
段によってピックアップされた一連の２次元画像、すな
わちＸ線が通過した構造のグループを表している２次元
画像から、３ＤＸＡと呼ばれている３次元画像を生成す
る。３ＤＸＡ、すなわち３次元画像においては、ボクセ
ルが等方性であり、３００μｍ台の寸法を有する。血管
造影法での応用においては、３ＤＸＡ画像によって、造
影剤が注入された血管の観察は可能になるが、それ以外
の組織はほとんど見分けることができない。
【０００４】核磁気共鳴装置は、断面撮像手段を含み、
その画像は、観察下にある構造内に存在する水分の比率
を表す。平行移動および／または回転による各種の切断
面に沿って撮影した一連の、いわゆるＭＲ画像から、３
ＤＭＲと呼ばれる３次元画像を再構成する方法が知られ
ている。この３ＤＭＲ、３次元画像においてはボクセル
が非等方性であり、したがって、３次元マークの軸に沿
って各種の寸法を有することができる。分解能は１ミリ
メートル台である。血管造影法の応用においては、３Ｄ
ＭＲ画像によって、血管およびそのほかの組織の観察が
可能になる。
【０００５】観察下にある構造に関して正確な知識を得
るため、特に血管について、それらが置かれている環境
とともに正確な知識を得るためには、３ＤＸＡ画像と３
ＤＭＲ画像の間に良好な一致を得ることが重要である。
【０００６】この種の一致は、外部マーカによって得る
ことができるが、その使用は制約が多く、エラーのリス
クをもたらす。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、改良された
レジストレーション方法を提供する。
【０００８】また本発明は、計算時間が短いミリメート
ルまたはサブミリメートルの精度を持ったレジストレー
ション方法を提供する。
【０００９】
【課題を解決した手段】本発明の実施態様に含まれる自
動レジストレーション方法は、３次元画像用に意図され
ており、血管を良好にビジュアル化する。
【００１０】放射線装置によって得られた３次元ディジ
タル画像と、核磁気共鳴装置によって得られた３次元デ
ィジタル画像を比較する。２つの３次元画像の間の対応
点から、投影された２次元画像を処理することによっ
て、２つの３次元画像のレジストレーションが可能な回
転の推定（estimate）を行い、続いて２つの３次元画像
のうちの１つを他方に対してレジストレーションをし、
さらに投影された２次元画像を処理することによって、
２つの３次元画像のレジストレーションが可能な平行移
動の推定を行い、その後２つの３次元画像のうちの１つ
を他方に対してレジストレーションする。
【００１１】これらの２次元画像は、３次元画像の投影
によって得られる。
【００１２】一実施態様においては、再度、投影された
２次元画像を処理することによって、前述のレジストが
行われたレジスト済み３次元画像を、他方の３次元画像
に対してレジストレーションすることが可能な回転の推
定を行い、続いてそのレジスト済み３次元画像を他方に
対してレジストレーションするか、あるいはその逆を行
い、投影された２次元画像を処理することによって、レ
ジスト済み３次元画像を、他方の３次元画像に対してレ
ジストレーションすることが可能な平行移動の推定を行
い、続いてそのレジスト済み３次元画像を他方に対して
レジストレーションするか、あるいはその逆を行う。好
ましくは、弱い分解能の画像を強い分解能の画像にレジ
ストレーションする。
【００１３】また好ましくは、前述の３次元画像の間の
対応点は、マニュアルもしくは自動的に血管上に選択さ
れるものとする。
【００１４】前述した回転の推定を行う処理は、次に示
すステップを含むと好都合である： ‐それぞれの３次元画像の、いずれもが前述の対応点を
包含する外側表面と内側表面の間に含まれるボクセルを
選択するステップ； ‐それぞれの３次元画像に対して選択したボクセルの中
から最大の強度のボクセルを球面上に投影するステッ
プ； ‐前述の対応点に中心を有する３次元マークにおける平
面上に投影することによって、それぞれの３次元画像ご
とに２次元画像を生成し、球を平面化するステップ； ‐ゼロの角度変位を用いて投影された２次元画像の間の
相関を計算し、それに続いて前述の３次元マークの各軸
に沿って正の角度変位を用いて相関を計算し、その後、
負の角度変位を用いて相関を計算するステップ； ‐２つの２次元画像の間に最大の相関をもたらす、３次
元空間のマークの軸まわりの角度変位を決定するステッ
プ。
【００１５】一実施態様においては、回転の推定を行う
処理が、値の小さいピクセル数の変位ごとに行う、前述
の相関を計算するステップおよび前述の角度変位を計算
するステップの繰り返しからなるものとする。
【００１６】一実施態様においては、前述の外側表面お
よび内側表面が同心球部分を包含する。この球の中心
は、前述の対応点とすることができる。
【００１７】前述の外側表面および内側表面のそれぞれ
は、望ましくは前述の対応点に円錐の頂点が置かれる切
端円錐部分を包含する。この円錐と球の交差によって、
球面に小さい円が決められ、その底面を決めることによ
って、球の部分および切端円錐が限定される。
【００１８】一実施態様においては、円錐の準線は円の
中心および対応点を通る直線に垂直な平面内に置かれる
円である。
【００１９】前述の平行移動を推定するステップは、次
に示すステップを含むと好都合である： ‐前述の対応点に中心が置かれる、所定寸法の平行六面
体に包含される、３次元画像のそれぞれのボクセルを選
択するステップ； ‐前述の対応点に中心を有する同一の３次元マークの３
軸に沿って、それぞれの３次元画像について選択したボ
クセルの中から最大の強度のボクセルを投影し、それぞ
れの３次元画像ごとに３つの２次元画像を生成するステ
ップであって、好ましくは平行線に沿って投影を行うス
テップ； ‐同一の軸に沿って、ゼロの変位を用いて投影されたそ
れぞれの２次元画像対の間の相関を計算し、それに続
き、それぞれの２次元画像の平面の、それぞれの軸に沿
った変位量を所定ピクセル数として、正の変位を用いて
相関を計算し、その後、負の変位を用いて相関を計算す
るステップ； ‐それぞれの変位ごとに平均の相関を計算するステッ
プ；および、 ‐２次元画像の間に最大の平均相関をもたらす変位に対
応する３次元画像の間の平行移動変位を計算するステッ
プ。この平行六面体は、たとえば１辺が１６ｍｍの立方
体とすることができる。ボクセルの辺は３ＤＸＡとＭＲ
Ｉとで異なり、それぞれに同一サイズの立方体を用いる
ことを望ましいとするのであれば、３ＤＸＡにおける立
方体が有するボクセルの数をたとえば６４としても、Ｍ
ＲＩ内に含まれるボクセル数はそれより少なくなる。
【００２０】一実施態様においては、前述の平行移動の
推定を行う処理は、相関の計算と平行移動変位の計算
を、より小さいピッチで、より小さい変位量で繰り返
す。
【００２１】言い換えると、２次元画像のレジストレー
ションは、３次元画像の投影の結果として得られた２次
元画像の処理によってなされる。これにより、時間を要
し、かつ負荷の高い３次元画像の直接処理が回避され
る。また、外部マーカの使用を回避することができる。
必要な２次元画像のレジストレーションが得られた後
は、それから対応する３次元画像のレジストレーション
を導き出すことが可能になる。
【００２２】本発明は、以下の例ならびに添付図面によ
って示される実施形態の詳細な説明からより良い理解が
得られるであろうが、これらは発明の限定を意図したも
のではない。
【００２３】
【発明の実施の形態】「３ＤＸＡ」と呼ばれる血管の３
次元再構成は、最近になって、半回転以上にわたってＸ
線管とカメラを高速回転し、約５０枚のＤＳＡ画像の撮
影によってなされる回転血管造影のシーケンスから使用
されるようになった。その画像は、３ＤＸＡ画像を生成
する断層撮影法アルゴリズムの入力へ投影である。この
テクニックに関するより詳細な情報を得るため１９９６
年にフランスのナンシーにあるＮａｔｉｏｎａｌ Ｐｏ
ｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｌｏ
ｒｒａｉｎｅ（ロレーヌ・ナショナル・ポリテクニック
協会）発行のＬａｕｎａｙ（ローネイ）による「Ｌｏｃ
ａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒ
ｕｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｓｔｅｒｅｏｔａｘｉｃ ａ
ｎｇｉｏｇｒａｍｓ（定位血管造影のローカライズおよ
び３次元再構成）」を参照する。
【００２４】ここでは「ＤＳＡ画像」が、取り込み済み
シーケンスにおける行Ｎまでの最大不透明化を行った画
像を意味し、結果として得られる画像のそれぞれのピク
セルは、シーケンス内の最初のＮ個の画像上、または取
り込み済みシーケンスにおける行Ｎの画像に出現する最
小値をとる。画像の行Ｎは、ユーザによって選択される
か、あるいは取り込みレートとの関連から固定される。
【００２５】これらの再構成は、血管構造を非常に良好
に再現することができる。さらにこれらの３次元画像
を、最大強度投影、等位面、ボリューム・メルティン
グ、仮想内視鏡検査法、さらには再フォーマット済み断
面等の複数タイプのビジュアル化に応じてリアルタイム
で使用することが可能であり、医師の診断をより一層補
佐することができる。
【００２６】本発明は、３ＤＸＡ画像と３ＤＭＲの画像
の一致させる。
【００２７】放射線マシンは、較正の後、３次元空間に
おける厳密な変換（回転＋平行移動）による完全なレジ
ストレーションとは異なる初期レジストレーションを供
給する。
【００２８】図１を参照するとわかるように、３次元画
像のレジストレーションは、ステップ１の、Ｘ線装置に
よって獲得されたボクセルのマトリクスからなる３次元
ディジタル画像と、核磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）マシンに
よって獲得されたボクセルのマトリクスからなる３次元
ディジタル画像の間における対応点を選択することから
始まる。これまで対応点の選択は、オペレータによって
なされてきた。しかしながら、このタスクの自動化を考
慮に入れることができる。
【００２９】オペレータは、２つの画像のそれぞれの精
度において観察可能であると見られる点を選択する。血
管造影法においては、第１の画像、つまり３ＤＸＡタイ
プの画像によって血管が顕著になる。第２の画像、つま
り３ＤＭＲタイプの画像は、血管および隣接する組織を
ともに際立たせる。したがってオペレータは、対応点と
して、両方の画像上に同時に正確に観察される血管に対
応点を選択する。対応点の選択の精度は、１ないしは２
ｍｍ台であると見積もることができる。オペレータは、
スクリーン上に表示された３次元画像上において、マウ
ス、ボール、キーボード、またはカーソルをコントロー
ルするためのその他の適切な手段を使用してカーソルを
動かすことによって、それぞれについてこれらの選択を
行えばよい。
【００３０】ステップ１が完了すると、自動レジストレ
ーションの完全な起動が可能になり、それによりステッ
プ２の、ステップ１において選択した対応点を原点とす
る３次元マークの３軸上における３つの回転角によって
定義される回転の推定（estimate）が開始される。この
ステップ２を終了すると、３つの角度θ、ρおよびφが
明らかになり、２つの３次元画像の間の角度レジストレ
ーションが可能になる。
【００３１】その後、ステップ３に進み、３つの角度
θ、ρおよびφによって決まるレジストレーションを、
２つの３次元画像の一方に適用する。このレジストレー
ションは、３ＤＸＡ画像上において実行することも可能
であり、同様に３ＤＭＲ画像上において実行することも
可能である。
【００３２】ステップ４においては、互いに関して回転
によるレジストレーションが済んでいる３次元画像のレ
ジストレーションを可能にする平行移動の推定が行われ
る。この平行移動は、対応点を原点とする３次元マーク
の３つの軸を用いたＸ、ＹおよびＺ座標によって定義さ
れる。このマークは、ステップ２において回転に使用し
たものと同一とすると都合がよい。
【００３３】ステップ５においては、２つの３次元画像
の一方に座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）によって定義された平行移
動を適用してレジストレーションを行う。このようにし
て相互にレジストレーションが行われた２つの画像が得
られ、それによってそれらのボクセル間の一致が改善さ
れ、患者の体内のより良好な推定が得られ、血管造影法
の場合であれば、隣接する組織との関連からの血管の位
置の良好な推定を得ることができる。
【００３４】図２に示した実施形態においては、前述の
ステップ１〜５にステップ６〜９の処理が追加される。
実際、ここでの回転ならびに平行移動における変位の推
定は、２次元画像の間の変位から、３ＤＸＡと３ＤＭＲ
の３次元画像の間の回転における変位ならびに平行移動
における変位の計算が可能であるという知識の下に、３
ＤＸＡおよび３ＤＭＲの３次元画像をオリジナルとする
２次元画像から計算された相関を比較するが、これらは
同一であるが、ステップ２における回転またはステップ
４における平行移動において、たとえば４ピクセルの平
行移動というようなわずかな変位により、また最大相関
をもたらす変位の選択によってシフトされている。
【００３５】したがって、レジストレーションの精度を
増すためにも図１に示したステップ２〜５を繰り返すこ
とは極めて重要であり、ここでは、より小さい変位を用
いることが推奨される。このため図２に示したステップ
６〜９は、ステップ２〜５と同一となるが、ステップ６
における回転ならびにステップ８における平行移動がよ
り高い精度で推定され、たとえばそれは前者の２倍とな
る。
【００３６】希望するレジストレーションの精度に応じ
て、３ＤＸＡおよび３ＤＭＲの３次元画像をオリジナル
とする２次元画像のサブピクセルでのレジストレーショ
ンを得るまで、４ステップからなるブロックをより高い
精度でさらに繰り返すことができる。
【００３７】図３に、ステップ２において実行されるサ
ブステップを示す。ステップ２は、サブステップ１０に
おいて、３ＤＸＡ画像および３ＤＭＲ画像に関する定義
とまったく同一のボリューム内に含まれる３ＤＸＡ画像
および３ＤＭＲ画像の特定のボクセルを選択するところ
から始まる。このボリュームは、図５において１９とし
て示した外側表面によって限界が定められ、また２０と
して示した内側表面によって限界が定められる。外側表
面１９は、内側表面２０を包含し、外側表面１９と内側
表面２０はともに共通の部分を持つことができる。対応
点２１は、ボリューム内に存在し、表面１９および２０
内に存在することもあり得る。したがって、ボリューム
が、それを定義する表面１９および２０上の点を包含す
ることを理解されよう。
【００３８】ここで、両方のモダリティに含まれる一対
の相同の点：すなわち、３ＤＸＡモダリティ内のＰrお
よび３ＤＭＲモダリティ内のＰfが明らかであると仮定
する。これらの点が極めて高精度で既知であれば、平行
移動については、完全に決められ（Ｔ＝Ｐr−Ｐf）、回
転Ｒのみが未知として残される。
【００３９】一方、固定点に中心を有するあらゆる球は
回転不変系である。固定点に中心を有する２つの球の間
に位置する任意の点のセットも同様に回転不変系であ
る。他方において、回転の中心近傍にある点の位置は、
回転の大きさに対してそれほど大きく影響されない。こ
のことから、固定点からの最小距離Ｒminと最大距離Ｒm
axの間にある点のみを考察すればよいことに気づく。内
側表面２０を定義する最小距離は、考察する点が回転の
特徴決定に関して有意な情報をもたらすことを保証す
る。外側表面１９を定義する最大距離は、頭蓋の内側に
点のセットを限定する。表面１９と２０の間のボクセル
のセットはクラウンと呼ばれる。
【００４０】たとえば図５を参照すると、表面１９およ
び２０が半径の異なる半球を構成し、対応点２１を中心
とする円形の平面によってこれらの半球が閉じられてい
ることが示されている。
【００４１】図７を参照して後述する好ましい変形にお
いては、表面１９および２０が半球より大きい球の部分
と端部を切り取った切端円錐形状の部分を有し、その円
錐の頂点は、球の中心に等しい対応点２１にあり、円錐
と球の交わる部分が球面の小さい円を定義し、かつそれ
が切端円錐の底面となっている。この円錐は、表面１９
および２０に共通である。
【００４２】実際、鼻の裏側にある洞は、ガドリニウム
注入ＭＲＩ検査においてコントラストに係る利得を有す
る。つまり、ＭＲＩボリューム内に大きなハイパーシグ
ナル（hypersignal）・ゾーンが存在する。このゾーン
は、同様にハイパーシグナルの動脈が引き寄せられるこ
とがある極を構成する。このゾーンは、クラウンから円
錐を削除することによって自動的に除去することができ
る。このことを指して、クラウンを切り詰めると言う
が、それによってＭＩＰ投影の原理が変化を受けること
はまったくない。
【００４３】切端円錐は、各モダリティで抽出され、続
いて外側表面に投影される。その後、ＭＲＩから抽出し
た表面をそのまわりに回転させ、３ＤＸＡの抽出済み表
面を用いてスーパー位置（superposition）を推定する
ことが可能になる。このプロセスは、２つの表面の比
較、すなわち２つの寸法を伴う２つのセットの比較を行
う。したがって、これを達成するために、平面における
表現を利用することができる。
【００４４】たとえば、円錐は６０°のアパーチャ角度
で存在することができる。別の変形例においては、表面
１９および２０が、対応点２１を原点とする３次元マー
クの軸に相対的な与えられた点を形成する角度の非固定
関数によって定義されるように構成することができる。
【００４５】サブステップ１１においては、最大強度投
影が外側表面１９上に選択されたボクセルから行われ
る。換言すれば、原点として対応点２１を有し、外側表
面１９と交わる光線を考えたとき、当該光線と外側表面
１９の交点に置かれる、そのボクセルに対して設定した
強度値は、切端クラウンのボクセルの中において当該光
線上に位置する強度のもっとも高いボクセルの強度とな
る。
【００４６】このようにしてボクセルの数は、回転にお
ける重要な情報を失うことなく自動的に削減される。動
脈は、ハイパーシグナルとして両方のモダリティに現れ
る。残りのボクセルは、ノイズと見なすことができる：
つまり、動脈外のボクセルの強度に関して利用できる対
応は存在しない。データを簡略化する場合には、追加の
ステップを行って、外側表面に向かう半径方向の最大強
度投影（ＭＩＰ）を行う。
【００４７】ここで、最大距離が重要な役割を持つこと
になる。この値を限定することにより、皮膚のエリアが
クラウンと交差することを防止できる。ハイパーシグナ
ルを呈する皮膚は、ＭＩＰ投影後に外側の球表面上に白
いスポットを形成するが、３ＤＸＡにおいては、このス
ポットに対応するものが存在しない。動脈の一部は、こ
のスポット内に埋め込まれ、その結果、レジストレーシ
ョンのための患者情報が部分的に失われてしまう。
【００４８】同様に、最小距離に小さすぎる値を選択す
ると、点２１に近い血管について過度の空間がもたらさ
れる。極端なケースとして、中心点が動脈内に位置する
とした場合に、Ｒminを１ボクセルに固定したクラウン
のＭＩＰ投影によって何が得られるかを考えてみる：そ
の場合、すべての方向においてハイパーシグナル値が得
られる。つまり、外側表面上に投影された画像は一様に
白くなり、利用価値のないものとなる。
【００４９】サブステップ１２においては、ステップ１
１において計算したボクセルを、対応点２１を原点とす
る３次元マーク内の平面上に投影する（図８を合わせて
参照されたい）。
【００５０】つまり、この表面は、２つの角度によって
記述される：すなわち、軸［０ｙ］上において−πから
＋πまで変化するθ；０（負の方向において軸［０ｙ］
に整列）からφmaxまで変化するφであり、π−φmaxが
表面から切り取られた円錐の頂点における角度となる。
【００５１】平面表現は、これらの２つの変数を画像平
面における極座標として使用することによって得ること
ができる：θは天頂角となり、φはモジュラスとなる。
全クラウン（φmax＝１８０°）について考えると、洞
が白い帯として周縁に現れる。この帯は、利用価値がな
く、血管と同じ強度範囲に存在し、混乱をもたらす可能
性がある。最後に付記すれば、切端によって有用なボク
セルを保存しつつクラウンのサイズが縮小され、その結
果、処理時間が短縮される。
【００５２】外側表面に位置する点Ｐ＝（ｘ，ｙ，ｚ）
において、Ｐを標準化することによって概略で単位球の
場合を考えることができる。円柱角θおよびφは、次に
式を用いると直角座標系に変換される。
【００５３】
【数１】
【００５４】角度φは、区間［０，π］内にあり、前述
の式は次のように容易に書き換えることができる。
【００５５】
【数２】
【００５６】この式においては、φを正の値とする必要
がある。
【００５７】これにより、画像平面への写像は容易にな
る。座標（ｕ，ｖ）を用いてＰに対応する点のピクセル
内の座標を表すことにする（画像の左上コーナにおいて
ｕ−ｖ＝０）。ここで、画像のサイズがＮ×Ｎピクセル
であると考える；画像に対する球の写像の式は次のよう
に表される。
【００５８】
【数３】
【００５９】φがヌル（ｘ＝ｚ＝０かつｙ＝−１）の場
合、θの余弦および正弦が不定になるが、上記の式にお
けるφ＝０との積により（ｕ，ｖ）が画像の中心に置か
れる。
【００６０】次に、画像の点（ｕ，ｖ）について考え
る。これは、次式で示される軌跡を形成する円板内にあ
るときに限り、球上の点に対応する。
【００６１】
【数４】 これにおいてρは正である。
【００６２】この条件が満たされれば、球を記述する角
度を抽出することができる。
【００６３】
【数５】
【００６４】ピクセル（ｕ，ｖ）に対応する外側の球の
点Ｐの座標は容易に見つかる。ここで、ρがヌルであれ
ば、φをはじめその正弦も同様になることに注意された
い。θの余弦および正弦は、未定義となるが、式（１）
からｘ＝ｚ＝０が与えられることからまったく問題はな
い。
【００６５】３×３Ｒのマトリクスによって与えられる
回転を切端円錐に適用する。条件（４）を満たす任意の
点（ｕ，ｖ）に関して、式（５）の逆形式を適用し、続
いて式（１）を適用することによって、球上の対応する
点Ｐを容易に見つけることができる。この点Ｐは、回転
ＲによってＰ’に変換される（Ｐ’＝Ｒ（Ｐ−Ｐf）＋
Ｐf）。点Ｐ’もまた球に属し、それは完全に回転不変
系である。直接式（２）の適用およびそれに続く（３）
の適用によって点Ｐ’に対応するピクセル（ｕ’，
ｖ’）の位置が求まる。このようにして（ｕ，ｖ）と
（ｕ’，ｖ’）の関係が決定される。使用したすべての
式は全単射である。したがって回転の効果は、画像の平
面内において全単射である。つまり、３次元ではなく２
次元の空間において作業が進められる。円錐ゾーンに入
る点（Ｐ’）およびそこから出る点（ｐ）に起因するエ
ッジ効果は、条件（４）に従って検出し、概略の処理を
行うことが可能である。
【００６６】投影は、所定の平面に対して、互いに平行
であり、かつ、その平面に対して垂直な直線に平行であ
る各種のボクセルが投影されることを考えることによっ
ても可能である。しかしながら、この投影テクニック
は、表面１９および２０の選択を半球あるいは、概して
対応点２１を含み、それが投影される平面に平行な平面
によって区切られる表面に制限することになる。
【００６７】表面１９をそれが投影される平面上に展開
することにいくぶん類似した別の投影テクニックを使用
することもできる。この種の方法の単純な例は、球面座
標（ρ，θ，φ）のボクセルに、それが投影される平面
内における直角座標（θ，φ）を持たせることである。
言い換えると、投影された直角座標は、サブステップ１
２の最後に得られる線形関数であり、したがってオリジ
ナルの３ＤＸＡおよび３ＤＭＲ‐３次元画像のそれぞれ
について、３次元マーク内における投影によって固定さ
れた２次元画像が求まる。
【００６８】この表現は、問題、すなわちθおよびφを
極座標としてではなく、直角座標（画像のラインに従っ
て増加するθｓの軸および列に従って増加するφｓの
軸）として表すという問題と良好な適合を見せる。画像
平面への変換式は単純である（軸［０ｙ］上の回転があ
る場合を除いた平行移動。回転がある場合にはいくぶん
複雑になる）。しかしながら、このタイプの表現は、特
定の連続性に欠ける：すなわち、画像の垂直エッジ上に
位置するピクセルは、θに従った回転の効果の下に、一
方のサイドから他方に移動してしまうことがある。しか
し、もっとも深刻な問題は、この表現が脈管構造をその
方向に応じてひずませることである。この表現は、アル
ゴリズムの計算時間を加速するための解決策となること
が立証されているが、比較において、「極座標」として
記述できる表現の方が構造をひずませることがほとんど
なく、解釈が容易な画像をもたらすことから、ここで
「直角座標」と呼んでいる表現より好ましい：つまり前
者においては、観察者が球の中心に位置し、２φmax度
にわたる視野を有しているかのようにすべてが生じる。
【００６９】サブステップ１３においては、ゼロの角度
変位を伴って投影された両方の２次元画像の間の相関が
計算される；換言すると、ここでは、３ＤＸＡ画像から
得られた２次元画像と３ＤＭＲ画像から得られた２次元
画像の間の相関が計算される。両方の２次元画像のピク
セルの強度値を掛けることによって得られる相互相関を
この目的に使用することができる。
【００７０】続いて同一の方法を用いて同一の２次元画
像に関する相関値を計算するが、３次元マークの軸の１
つに沿って特定の角度だけ互いに変位させる。これと同
じ計算を、同じ軸に沿って同一の角度だけ負に変位させ
て繰り返す。その後同じ計算を、残り２つの軸に沿った
変位について行う。２次元画像に関して得られたこれら
７つの相関値は、比較され、両方の２次元画像、つまり
一方は３ＤＸＡ画像から、他方は３ＤＭＲ画像から得ら
れた２つの２次元画像の間に最大の相関をもたらす変位
を求める。
【００７１】画像の比較に関して観察される、３つの潜
在的な混乱を招く問題は次のとおりである： ‐３ＤＭＲ画像のボトムが均一でなく、特に、大血管お
よび洞（画像の下の部分）に起因する広いハイパーシグ
ナル・ゾーンおよび、画像の随所に現れる明るいスポッ
トを伴う； ‐動脈の直径が正確に同一でない；ＭＲＩボリュームに
おける分解能の問題が顕在化する； ‐３ＤＸＡにおいて観察可能なすべての動脈が必ずしも
３ＤＭＲ画像において観察されず、特に、３ＤＭＲ画像
において太い動脈に脈管（特に静脈）が追加される。脈
管を強調するために、「トップ・ハット」と呼ばれる単
純な形態学的演算子を使用する。備忘として述べるが、
これは単なる展開の問題であり、それにオリジナルの画
像上で展開される画像の減算が続く。構造エレメント
は、注目ピクセルを中心とするディスクであり、その半
径は、残すことを希望する動脈のサイズに依存すること
になる。積極的に、直径がｄミリメートルを超えないす
べての動脈を残すことを希望するのであれば、構造エレ
メントの直径Ｄは、次式によって決定される：
【００７２】
【数６】
【００７３】ここで、ｄ／Ｒminは、残すべき動脈の幅
に等しい長さを見込む最大角度であり、φmax／Ｎは、
平面表現における画像のピクセルを角度で表したサイズ
である。この演算子は、両方の画像（３ＤＸＡおよび３
ＤＭＲ）に適用される。
【００７４】２番目の問題に加えて、上記の形態学的演
算子は、ＭＲＩに存在する強度の変動：つまり、動脈に
沿った強度の不安定性および、より直径の小さい動脈に
対応するより微弱な強度をより強く表す。ここでは、標
準化し、かつ中心を一致させた相互相関の基準を使用す
るが、それが画像の局部平均に係るものとする（実際に
おいては、１辺が１５ピクセルの隣接する正方形を使用
する）。
【００７５】最後の問題は、局所極大の回避を可能にす
る最大低解像度基準の網羅的なサーチ段階により、回転
パラメータを初期化することによって解決される。
【００７６】このほかの標準の類似性基準を相関に代え
ることは明らかに予測可能である：一例を挙げれば、相
互情報または相関比がある。
【００７７】サブステップ１４においては、サブステッ
プ１３において獲得された２次元画像間にもっとも強い
相関をもたらす各種の変位値から、サブステップ１３の
最後に獲得された変位に対応する３ＤＸＡと３ＤＭＲの
３次元画像の間の角度変位を計算する。
【００７８】ここで、回転は完全に明らかになっている
が、相同の点の対（Ｐr，Ｐf）がまだ概略でしか明らか
になっていない場合を考える。平行移動（Ｔ＝Ｐr−
Ｐf）の推定は得られているが、いまだ近似的であり、
さらに精度を高める必要がある。
【００７９】完全なボリュームがわからなくても平行移
動を決定することは可能である。適正に選択したサブボ
リュームで充分であり、平行移動の効果はそのボリュー
ムのすべての点において等しくなる（回転とは対照的
に、変換の大きさは観察しているゾーンに依存しな
い）。そこで、対となるこれらの点を、平行移動による
不変性が示されていない動脈構造、言い換えれば、３次
元において表さなければならない構造の近傍に求める：
そういった構造の典型的な例としては、３本の動脈が互
いに極めて離れた方向に向かっている分岐が挙げられ
る。この平行移動は、その後、その近傍の反対側にこれ
らの点を移すことによって推定することができる。
【００８０】図４は、ステップ４のサブステップ１５〜
１８を示している。
【００８１】サブステップ１５においては、対応点２１
に中心を置く平行六面体、たとえば所定寸法の立方体に
含まれる３ＤＸＡ、３ＤＭＲ‐３次元画像のそれぞれの
ボクセルを選択する。１辺１６ｍｍの立方体を選択すれ
ば、３ＤＸＡにおいては概略で６４ボクセルに一致す
る。
【００８２】サブステップ１６においては、それぞれ同
一の３次元マークの軸に沿って３つの投影を行う。それ
ぞれの立方体の面が、この３次元マークの軸に垂直であ
るとすると都合がよい。それぞれの投影は、ボクセル対
応の所定ラインに関して最大強度を表すボクセルの強度
値を残すことによってなされる。つまり、直角座標
ｘ 1、ｙ1、ｚ1のボクセルが、ステップ１５において選
択した平行六面体全体の中でもっとも強い強度を表すと
すれば、その強度が、次に示す座標を用いて投影される
２次元画像内に現れる：Ｚ軸に垂直であり、そのボクセ
ルが軸Ｚに沿って投影されている画像については
（ｘ1，ｙ1）、Ｙ軸に沿った投影によって得られた２次
元画像においては（ｘ 1，ｚ1）、Ｘ軸に沿った投影によ
って得られた２次元画像においては（ｙ1，ｚ1）。
【００８３】サブステップ１６を完了すると、３ＤＸＡ
および３ＤＭＲ‐３次元画像のそれぞれについて、３つ
の２ＤＸＡＰおよび２ＤＭＲＰ投影による２次元画像が
得られる。
【００８４】サブステップ１７においては、変位をゼロ
として、Ｘ軸に沿って投影された両方の２ＤＸＡＰおよ
び２ＤＭＲＰ画像の間の相関が計算される。続いてこれ
と同じ計算を、所定数の変位、たとえば＋４の変位を用
いて同じ画像について行い、さらに、同じ大きさで符号
を変えた所定数の変位、たとえば−４の変位を用いて同
じ画像について同じ計算を行う。以上とまったく同じ計
算をＹ軸に沿って投影された２ＤＸＡＰおよび２ＤＭＲ
Ｐ画像を用いて行い、さらにＺ軸に沿って投影されたそ
れらの画像を用いて行う。
【００８５】対となる相同の画像のそれぞれ（軸方向、
矢状方向および頭頂方向）の画像を、標準化し、かつ中
心を一致させた相関の基準によって比較する。サブキュ
ーブのサイズは縮小され、これらの画像はすべて、ほと
んど均一なバックグラウンドを呈することになり、ＭＲ
Ｉにおいてもそれは例外でない。このため、両方の画像
に共通のゾーン内に位置する平均ピクセルとの関連から
中心の一致がなされ、標準化は、サイズを小さくした共
通ゾーンについての強度を強めることができる。
【００８６】３つのスコアの平均の結果として得られる
低相関基準が使用される：少なくとも２つの画像に高い
スコアがあれば、高い基準がもたらされる。
【００８７】３ＤＸＡとの関連においてＭＲＩの低い分
解能、つまりＭＲＩから抽出したサブキューブのＭＩＰ
画像において行われる高いレベルの補間をはじめ、ＭＲ
Ｉ内におけるアーティファクト（たとえば磁束に起因す
る）の可能性を考慮すると、このような低基準を用いれ
ば、これらの不正確性によって不利益を受けないように
することが可能になる。
【００８８】サブステップ１８においては、サブステッ
プ１７において獲得された平均相関を、それぞれの変
位、すなわちゼロ変位、Ｘ軸上の正の変位、Ｘ軸上の負
の変位、Ｙ軸上の正の変位、Ｙ軸上の負の変位、Ｚ軸上
の正の変位、およびＺ軸上の負の変位について計算す
る。続いて、２ＤＸＡＰと２ＤＭＲＰの画像の間に最大
の平均相関が得られた変位を採用する。
【００８９】次にステップ５に進み、サブステップ１８
において計算した直角座標系の変位を用いてレジストレ
ーションを行う。ボクセルを所定寸法の平行六面体に包
含されるものに制限することによって、必要な計算時間
を飛躍的に短縮することができる。
【００９０】好ましくは、まったく同一の３次元マーク
を、すべてのステップおよびサブステップに使用する。
【００９１】図５は、造影剤の注入によって明確に観察
し得る動脈網２５を伴う３ＤＸＡタイプの３次元画像を
一例として示した斜視図である。その画像から表面１９
と２０の間に含まれるボクセルが得られる。外側表面１
９の球状部分の半径は４ｃｍ、内側表面２０の球状部分
の半径は２ｃｍである。当然のことながら、これらの半
径の値は一例に過ぎない。これらは、人間の脳の３次元
画像に対して適合されており、大きい方の半径４ｃｍ
は、脳の外側となる構造、特に皮膚の画像が含まれるこ
とを防止し、小さい方の半径２ｃｍは、球の中心に非常
に近接した脈管が投影において顕著になり過ぎるので、
その取り込みを防止する。選択した最適化アルゴリズム
においては、回転およびそれに続く平行移動が完全に既
知であることを前提とする。したがって、回転を推定す
るときは、平行移動の誤差が回転誤差に関してわずかで
あることが前提となる。２つの誤差の間の平衡に関する
この問題は、特に初期化時に重要であると判断され、そ
れに続く疑似的に網羅した最終的なデータは、この問題
を無視し得る程度にわずかなものであると判断すること
ができる。そこで、存在し得る平行移動の最悪誤差は、
点ＰrおよびＰfのマニュアルによる初期化時に生ずると
する。ここでは、それをＭＲＩの分解能、つまり１ｍｍ
に等しいと判断した。距離Ｒminからこの種の誤差を見
込む角度は、１／Ｒminラジアンとなる。回転の初期化
は、Ｎ＝６４を用いてなされる。一方、切端クラウンの
画像における１ピクセルの角度サイズは、２φmax／Ｎ
で表される。ここでＲminとＮ／２φmax＝１２．２２ｍ
ｍを比較する必要があるが、これにおいてＲmin＝２ｃ
ｍである。
【００９２】２つの球は、このレジストレーション方法
を導入する前に決定された対応点２１に中心を置く。
【００９３】図６は、３ＤＭＲタイプの３次元画像を表
しており、これを参照すると、対応点２１、外側表面１
９および内側表面２０が示されていることがわかる。つ
まり、エッジ効果のみのために、同一のボクセルが３Ｄ
ＸＡ画像および３ＤＭＲ画像におけるレジストレーショ
ン処理用に残される。
【００９４】図７を参照すると、回転推定ステップにお
いて使用可能な投影が略図として示されている。外側表
面１９と内側表面２０の間に包含されるボクセルは、ま
ず外側表面１９上に投影される。一例として、投影軸２
３に関して角度φ1を用いて光線２２が表されている。
座標φ1のボクセルすべては、最大強度の投影によって
外側表面１９上に投影される。つまり、座標φ1のボク
セルの強度値のうち、もっとも強い値が残される。
【００９５】投影された座標φ1のボクセルは、光線２
２と外側表面１９の交点に置かれ、２次元画像が形成さ
れる平面２４上に、順に投影される。この投影は、外側
表面１９の球面部分の展開を可能にする。言い換える
と、球座標φ1のボクセルに対応する、投影されたボク
セルの直角座標ｘ1について考えると、ｘ1がφ1の正弦
関数に比例する標準的な投影とは異なり、ｘ1がφ1に比
例する。
【００９６】平行移動に関しては、ここでは第１の変位
として４ピクセルを提案し、それに続いて回転の推定お
よび２ピクセルの変位、さらに１ビクセルの変位を繰り
返すことを提案するが、これらは、１〜２ｍｍの間と推
定される３ＤＸＡならびに３ＤＭＲ画像における対応点
の選択精度および、０．３ｍｍ台と推定される３ＤＸＡ
画像の分解能に依存する。つまり、投影後の２次元画像
のもっとも細かいピクセルは、０．３ｍｍ台のサイズを
有する。４ピクセル、つまり±１．２ｍｍの変位からレ
ジストレーションを開始し、次に２ピクセル、つまり±
０．６ｍｍの変位、さらに１ピクセル、つまり±０．３
ｍｍの変位と進むことによって、平行移動の誤差が最大
でも２．１ｍｍに抑えられ、対応点の選択においてオペ
レータによってもたらされる可能性のある妥当な誤差値
に比較すると、極めて充分であるといえる。
【００９７】図８を参照すると、「極平面」と呼ばれる
好ましいタイプの投影が図示されている。球座標におけ
る角度φは、−φmaxと＋φmaxの間の角度であり、極座
標におけるモジュラスを決定する。
【００９８】本発明が提供する２つの３次元画像のレジ
トレーション方法は、２次元画像のみを処理することか
ら迅速かつ負担が軽く、特に相関の計算においてはそれ
が顕著である。これにより、３次元放射線画像および磁
気共鳴画像を、より容易に手術関連に使用できるように
なり、その種のオペレーションの安全性ならびに有効性
が高められる。
【００９９】なお当業者であれば、本発明の範囲から逸
脱することなく、構造および／またはステップおよび／
または機能における修正が可能となろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に従ったプロセスのステッ
プを示したフローチャートである。
【図２】本発明の別の実施形態に従ったプロセスのステ
ップを示したフローチャートである。
【図３】図１および図２におけるステップ２の詳細を示
したフローチャートである。
【図４】図１および図２におけるステップ３の詳細を示
したフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態による、第１の画像の投影
に使用される球を示した斜視図である。
【図６】本発明の一実施形態による、第２の画像の投影
に使用される球を示した斜視図である。
【図７】使用される投影のタイプを示した略図である。
【図８】切端クラウンの平面表現である。

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 放射線装置によって得られた３次元ディ
    ジタル血管造影画像と、核磁気共鳴装置によって得られ
    た３次元ディジタル血管造影画像を比較することによ
    り、血管をビジュアル化するための３次元画像の自動レ
    ジストレーション方法において：前記２つの３次元画像
    の間の対応点から、投影された２次元画像を処理するこ
    とによって、前記２つの３次元画像のレジストレーショ
    ンが可能な回転の推定を行うステップ（２）；前記２つ
    の３次元画像のうちの１つを他方に対してレジストレー
    ションするステップ（３）；前記投影された２次元画像
    を処理することによって、前記２つの３次元画像のレジ
    ストレーションが可能な平行移動の推定を行うステップ
    （４）；前記２つの３次元画像のうちの１つを他方に対
    してレジストレーションするステップ（５）；を包含す
    ることを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 さらに再度、前記投影された２次元画像
    を処理することによって、前記レジストレーションされ
    た３次元画像を、他方の３次元画像に対してレジストレ
    ーションすることが可能な回転の推定を行い（６）、続
    いて前記レジストレーションされた３次元画像を他方に
    対してレジストレーションする（７）か、あるいはその
    逆を行い、前記投影された２次元画像を処理することに
    よって、前記レジストレーションされた３次元画像を、
    他方の３次元画像に関してレジストレーションすること
    が可能な平行移動の推定を行い（８）、続いて前記レジ
    ストレーションされた３次元画像を他方に関してレジス
    トレーションするか、あるいはその逆を行うことを特徴
    とする前記請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記２つの３次元画像の間の前記対応点
    は、マニュアルもしくは自動的に血管上に選択（１）さ
    れることを特徴とする前記請求項１または２記載の方
    法。
  4. 【請求項４】 前記３次元画像のそれぞれは、複数のボ
    クセルからなり、前記回転の推定を行う処理は：それぞ
    れの３次元画像の、いずれもが前記対応点を包含する外
    側表面と内側表面の間に含まれるボクセルを選択するス
    テップ（１０）；それぞれの３次元画像について選択し
    たボクセルの中から最大の強度のボクセルを球面上に投
    影するステップ（１１）；前記対応点に中心を有する３
    次元マークにおける平面上に投影することによって、そ
    れぞれの３次元画像ごとに２次元画像を生成し、前記球
    を平面化するステップ（１２）；ゼロの角度変位を用い
    て投影された２次元画像の間の相関を計算し、それに続
    いて前記３次元マークの各軸に沿って正の角度変位を用
    いて前記相関を計算し、その後、負の角度変位を用いて
    前記相関を計算するステップ（１３）；および前記２次
    元画像の間に最大の相関をもたらす変位に対応する３次
    元画像の間の角度変位を計算するステップ（１４）；を
    含むことを特徴とする前記請求項のいずれかに記載した
    方法。
  5. 【請求項５】 前記回転の推定を行う処理は、前記相関
    を計算するステップおよび前記角度変位を計算するステ
    ップを、変位量を小さくして繰り返すことを特徴とする
    前記請求項４記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記表面は、同心球部分を包含すること
    を特徴とする前記請求項４または５記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記表面のそれぞれは、前記対応点に円
    錐の頂点が置かれる切端円錐部分を包含することを特徴
    とする前記請求項６記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記平行移動を推定するステップは：前
    記対応点に中心が置かれる、所定寸法の平行六面体に包
    含される、前記３次元画像のそれぞれのボクセルを選択
    するステップ（１５）；前記対応点に中心を有する同一
    の３次元マークの３軸に沿って、それぞれの３次元画像
    について選択したボクセルの中から最大の強度のボクセ
    ルを投影し（１６）、それぞれの３次元画像ごとに３つ
    の２次元画像を生成するステップ；同一の軸に沿って、
    ゼロの変位を用いて投影されたそれぞれの２次元画像対
    の間の相関を計算し、それに続き、それぞれの２次元画
    像の平面の、それぞれの軸に沿った変位量を所定ピクセ
    ル数として、正の変位を用いて前記相関を計算し、その
    後、負の変位を用いて前記相関を計算するステップ（１
    ７）；それぞれの変位ごとに平均の相関を計算するステ
    ップ；および、前記２次元画像の間に最大の平均相関を
    もたらす変位に対応する３次元画像の間の平行移動変位
    を計算するステップ（１８）；を含むことを特徴とする
    前記請求項のいずれかに記載した方法。
  9. 【請求項９】 前記平行移動の推定を行う処理は、前記
    相関を計算するステップおよび前記平行移動変位を計算
    するステップを、より低いピッチで、変位量を順次小さ
    くして繰り返すことを特徴とする前記請求項８記載の方
    法。
  10. 【請求項１０】 前記投影は、それぞれの軸ごとに、該
    軸に平行な直線に沿って実行されることを特徴とする前
    記請求項８または９のいずれかに記載した方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008532612A (ja) * 2005-03-10 2008-08-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 診療処理中の３次元ボリュームデータとの２次元情報の位置合わせのための画像処理システム及び方法
WO2012090503A1 (ja) * 2010-12-28 2012-07-05 富士フイルム株式会社 立体表示装置および立体表示方法
JP2015150243A (ja) * 2014-02-14 2015-08-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法

Families Citing this family (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4104054B2 (ja) * 2001-08-27 2008-06-18 富士フイルム株式会社 画像の位置合わせ装置および画像処理装置
US7397937B2 (en) * 2001-11-23 2008-07-08 R2 Technology, Inc. Region growing in anatomical images
EP1527422B1 (en) * 2002-06-28 2019-05-22 Koninklijke Philips N.V. Image processing method for displaying information relating to wall motions of a deformable 3-d object
DE10340546B4 (de) * 2003-09-01 2006-04-20 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur visuellen Unterstützung einer elektrophysiologischen Katheteranwendung im Herzen
DE10340544B4 (de) * 2003-09-01 2006-08-03 Siemens Ag Vorrichtung zur visuellen Unterstützung einer elektrophysiologischen Katheteranwendung im Herzen
EP1680767A2 (en) * 2003-11-03 2006-07-19 Bracco Imaging, S.P.A. DYNAMIC CROP BOX DETERMINATION FOR OPTIMIZED DISPLAY OF A TUBE-LIKE STRUCTURE IN ENDOSCOPIC VIEW ( CROP BOX”)
US7574247B2 (en) * 2003-11-17 2009-08-11 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automatic coronary isolation using a n-MIP ray casting technique
DE102004011155A1 (de) * 2004-03-08 2005-08-18 Siemens Ag Verfahren zur Visualisierung von mit einem bildgebenden, endoluminalen Instrument aufgezeichneten 2D-Bilddaten eines Hohlkanals
US20050237336A1 (en) * 2004-04-23 2005-10-27 Jens Guhring Method and system for multi-object volumetric data visualization
JP2006068373A (ja) * 2004-09-03 2006-03-16 Fuji Photo Film Co Ltd 乳頭検出装置およびそのプログラム
DE102004043695B4 (de) * 2004-09-09 2006-09-28 Siemens Ag Verfahren zur einfachen geometrischen Visualisierung tubulärer anatomischer Strukturen
DE102004043694B4 (de) * 2004-09-09 2006-09-28 Siemens Ag Verfahren zur Segmentierung anatomischer Strukturen aus 3D-Bilddaten unter Nutzung topologischer Information
ATE404951T1 (de) * 2004-10-01 2008-08-15 Medcom Ges Fuer Medizinische B Registrierung eines ultraschallbildes mit einem bild aus einem 3d-scan, beispielsweise von einer computertomographie (ct) oder magnetspintomographie (mr)
US7397890B2 (en) * 2005-04-25 2008-07-08 Xoran Technologies, Inc. CT system with synthetic view generation
JP2009503544A (ja) * 2005-08-01 2009-01-29 バイオプティジェン，インコーポレイテッド 試料から取得された３次元データセットを解析する方法、システム及びコンピュータ・プログラムプロダクト
DE102005044652B4 (de) * 2005-09-19 2009-12-10 Siemens Ag Verfahren zur Erzeugung von 2D-Rekonstruktionsbildern aus einem insbesondere mittels einer Magnetresonanzeinrichtung aufgenommenen 3D-Bilddatensatz eines Untersuchungsobjekts im Rahmen der Bildnachverarbeitung
WO2007132381A2 (en) * 2006-05-11 2007-11-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for generating intraoperative 3-dimensional images using non-contrast image data
DE102006032990A1 (de) * 2006-07-17 2008-01-31 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des räumlichen Verlaufs einer Gefäßachse in Volumendatensätzen der medizinischen Bildgebung
US8135185B2 (en) * 2006-10-20 2012-03-13 Stereotaxis, Inc. Location and display of occluded portions of vessels on 3-D angiographic images
WO2008059417A1 (en) 2006-11-13 2008-05-22 Koninklijke Philips Electronics N. V. Fused perfusion and functional 3d rotational angiography rendering
FR2919096A1 (fr) 2007-07-19 2009-01-23 Gen Electric Procede de correction de recalage d'images radiographiques
US8351667B2 (en) * 2008-08-15 2013-01-08 Sti Medical Systems, Llc Methods of contrast enhancement for images having blood vessel structures
DE102008049467B4 (de) * 2008-09-29 2016-12-29 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Registrierung von tomographischen Volumendatensätzen des Darms
JP5523791B2 (ja) 2008-10-27 2014-06-18 株式会社東芝 Ｘ線診断装置および画像処理装置
JP5355074B2 (ja) * 2008-12-26 2013-11-27 キヤノン株式会社 ３次元形状データ処理装置、３次元形状データ処理方法及びプログラム
US8411966B2 (en) * 2009-03-10 2013-04-02 Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Minister Of Industry, Through The Communications Research Centre Canada Estimation of image relations from point correspondences between images
US8744159B2 (en) * 2010-03-05 2014-06-03 Bioptigen, Inc. Methods, systems and computer program products for collapsing volume data to lower dimensional representations thereof using histogram projection
WO2012037151A2 (en) * 2010-09-13 2012-03-22 University Of Southern California Efficient mapping of tissue properties from unregistered data with low signal-to-noise ratio
EP2468207A1 (en) 2010-12-21 2012-06-27 Renishaw (Ireland) Limited Method and apparatus for analysing images
US8417005B1 (en) * 2011-09-15 2013-04-09 Sunnybrook Health Sciences Centre Method for automatic three-dimensional segmentation of magnetic resonance images
US9377291B2 (en) 2013-12-05 2016-06-28 Bioptigen, Inc. Image registration, averaging, and compounding for high speed extended depth optical coherence tomography
DE102014201559A1 (de) * 2014-01-29 2015-07-30 Siemens Aktiengesellschaft Angiographisches Untersuchungsverfahren eines Gefäßsystems in einer interessierenden Körperregion eines Patienten
EP3161785B1 (en) 2014-09-22 2019-08-28 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for image composition
US10999602B2 (en) 2016-12-23 2021-05-04 Apple Inc. Sphere projected motion estimation/compensation and mode decision
US11259046B2 (en) 2017-02-15 2022-02-22 Apple Inc. Processing of equirectangular object data to compensate for distortion by spherical projections
US10924747B2 (en) 2017-02-27 2021-02-16 Apple Inc. Video coding techniques for multi-view video
US11093752B2 (en) 2017-06-02 2021-08-17 Apple Inc. Object tracking in multi-view video
US20190005709A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-03 Apple Inc. Techniques for Correction of Visual Artifacts in Multi-View Images
US10754242B2 (en) 2017-06-30 2020-08-25 Apple Inc. Adaptive resolution and projection format in multi-direction video

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2950340B2 (ja) * 1994-09-01 1999-09-20 マサチューセッツ インスティチュート オブ テクノロジー 三次元データ組の登録システムおよび登録方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4770182A (en) * 1986-11-26 1988-09-13 Fonar Corporation NMR screening method
CA2131705C (en) * 1992-03-09 2008-10-21 Aaron G. Filler Image neurography and diffusion anisotropy imaging
US5531520A (en) * 1994-09-01 1996-07-02 Massachusetts Institute Of Technology System and method of registration of three-dimensional data sets including anatomical body data
US6272370B1 (en) * 1998-08-07 2001-08-07 The Regents Of University Of Minnesota MR-visible medical device for neurological interventions using nonlinear magnetic stereotaxis and a method imaging

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2950340B2 (ja) * 1994-09-01 1999-09-20 マサチューセッツ インスティチュート オブ テクノロジー 三次元データ組の登録システムおよび登録方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6010073216, Ｙｕｎｇ−Ｎｉｅｎ Ｓｕｎ， Ｓｈｕ−Ｃｈｉｅｎ Ｈｕａｎｇ， Ｔｉ−Ｃｈｉｕｎ Ｃｈａｎｇ， Ｆｗｎ−Ｊｅｎｇ Ｃｈｅｎ， ａｎｄ Ｎａｎ−Ｔｓｉｎｇ Ｃｈｉｕ, ""Ｆａｓｔ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｏｆ ＭＲ ａｎｄ ＳＰＥＣＴ ｂｒａｉｎ ｉｍａｇｅｓ"", ＰＥＯＣＥＥＤＩＮＧＳ ＯＦ ＳＰＩＥ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ, 1998, 第３３３８巻、Ｐａｒｔ２, ｐ．１４４２−１４４９, US, Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ *
JPN6010073218, ＭＥＨＲＡＮ ＭＯＳＨＦＥＧＨＩ ａｎｄ ＨＥＮＲＹ ＲＵＳＩＮＥＫ, ""ＴＨＲＥＥ−ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ ＲＥＧＩＳＴＲＡＴＩＯＮ ＯＦ ＭＵＬＴＩＭＯＤＡＬＩＴＹ ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＭＡＧＥＳ ＵＳＩＮＧ ＴＨＥ ＰＲＩＮＣＩＰＡＬ ＡＸＥＳ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ"", Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｓｅａｒｃｈ, 1992, 第４７巻、第２号, ｐ．８１−９７, ＥＬＳＥＶＩＥＲ *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008532612A (ja) * 2005-03-10 2008-08-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 診療処理中の３次元ボリュームデータとの２次元情報の位置合わせのための画像処理システム及び方法
WO2012090503A1 (ja) * 2010-12-28 2012-07-05 富士フイルム株式会社 立体表示装置および立体表示方法
JP2015150243A (ja) * 2014-02-14 2015-08-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法

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Publication number Publication date
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