JP2004534295A - 画像解像度と画像データ伝送とのためのピクセレーション再構築 - Google Patents

Abstract

多重取得または多重サンプリングからのオーバーレイされた画像のデータ処理と再構築とを含む新規な手法であるバック・ピクセレーションによって、ディジタル画像の空間的および／または時間的解像度を改善するための、また画像データ伝送を改善するための方法。特に本発明の方法は、二次元画像のピクセルサイズまたは三次元画像のヴォクセルサイズを縮小する際に、あるいは１増分だけ互いにオーバーレイできる、ある対象物から取得された多重の画像から二次元または三次元画像を生成する際に、あるいは取得マトリックスによる多重取得によって二次元または三次元画像を生成して伝送する際に、あるいは画像を複数の画像データパケットに縮小または分解してそれを伝送することによって二次元または三次元画像を伝送する際に使用することができる。

Description

【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にはディジタル画像処理に関する。特定的には本発明は、医療画像、映画とビデオゲーム、テレビ画像、その他ディジタル画像の取得と伝送とを含む他の任意の分野における画像解像度と画像データ伝送とを改善するための方法に関する。更に特定的には本発明は、画像解像度を−空間的および／または時間的に−増加させる方法と、多重取得または多重サンプリングからのオーバーレイされた画像のデータ処理と再構築とを含む手法であるバック・ピクセレーションを使用して画像データを伝送する方法とを提供する。
【背景技術】
【０００２】
現在のディジタル時代においてディジタル画像処理は、医療診断、電気通信、娯楽（例えば映画、ビデオゲーム）および科学的研究開発の分野で益々重要な役割を演じつつある。ディジタル画像の解像度は直接的に、画像の品質とアプリケーションに影響を及ぼす。画像解像度を−空間的および／または時間的に−改善することは、技術者、研究者、専門開業者にとって同様に絶えざる難題である。ハードウエアの画像取得機器の容量を増加させることなしに画像解像度を向上させることは、特に難しい問題である。例えば核磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）は、これらの難題が臨床医と医療技術者によって痛烈に感じられている分野である。
【０００３】
ＭＲＩは、磁気共鳴（ＭＲ）スキャナが発生させた無線周波に対する目標組織の無線周波数応答（「信号」）を測定する。このような応答あるいは信号はＭＲパルス列によって輪郭描写される。このパルス列は、画像コントラストと画像取得の速度と結果として得られるＭＲ画像の空間解像度とを決定する。最大の空間的および時間的解像度は、磁界の強度とスキャナの階調度（グラジエント）ハードウエアとによって制限される。
【０００４】
より良好な形態学的描写と病変の特徴描写のためには、高解像度走査が望ましい。一次元以上の次元での低い空間解像度（すなわち大きなピクセルサイズまたはヴォクセルサイズ）は、組織構造の不十分な差異弁別という結果を招く部分体積効果を引き起こす可能性がある。すなわち、もし病変が単一のピクセルまたはヴォクセルによって表される空間内の他の組織と混じり合うと、臨床的関連情報はマスクされる可能性がある。例えばＳｃｈｒｅｉｎｅｒ，ＳらによるＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（コンピュータ支援断層Ｘ線写真法雑誌）２０（１）：５６−６７を参照のこと。容認され確信できるレベルで病変を描写し、それによって診断の誤りを防止するためには、ピクセルサイズまたはヴォクセルサイズは、病変サイズの半分以下であることが必要である。Ｉｄを参照のこと。したがってこれらの状況では、画像取得のための高い空間解像度は必須である。
【０００５】
ＭＲＩといった臨床的映像法は、時間的解像度と空間的解像度との間のバランスを必要としており、後者はピクセルサイズまたはヴォクセルサイズによって表され、前者は走査時間によって表される。高速取得または高い時間解像度は、診察時間の長さと全体的診察コストとを削減するために重要であり、また更に重要なことに、これはリアルタイム撮像時、特に組織・臓器の灌流映像化のための造影剤の使用時の動的変化を評価するときと組織構造を監視するときに極めて重要である。しかしながら高速撮像は、空間解像度を犠牲にして行われることが多い。すなわち例えば１２８×１２８マトリックスを有する一定の視野（ＦＯＶ）の映像化は、２５６×２５６マトリックスの視野よりも迅速に実施できるが、１２８×１２８取得の結果的な低空間解像度情報は、組織構造の確信のある診断には不十分である可能性がある。２５６×２５６取得−またはそれによって得られた空間解像度−は、組織構造の識別と描写のために必要とされ得る。更に２５６×２５６画像は、より長時間の取得期間を必要とし、より低い時間解像度を与え、したがってその動的あるいはリアルタイム撮像のための診断的有用性は、例えば医学的診断のために造影剤増強が評価される場合には限定される可能性がある。
【０００６】
更なる一つの考慮事項は、信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比であって、これもまた、ある幾つかの組織構造的特徴の適当な差異弁別のために十分でなくてはならない。例えば２５６×２５６マトリックスの場合に、得られた空間解像度は、ある目標の組織構造の描写には十分であるかもしれないが、比較的小さなヴォクセルサイズまたはピクセルサイズのＳ／Ｎ比はこれらの組織構造の実際的視覚化には不十分である可能性がある。これに対して１２８×１２８マトリックス（より大きなピクセルサイズまたはヴォクセルサイズを有する）はより迅速に実行できるが、１ピクセルまたは１ヴォクセル当りで、より高いＳ／Ｎ比を与える。したがって一般に高い空間解像度と高い時間解像度と高いＳ／Ｎ比はすべてＭＲＩにとって好ましい。しかしながらこれらは適当なバランスを要する画像取得において競合する要因を表すことが多い。
【０００７】
ＭＲＩで小さな組織構造を視覚化するためには高いＳ／Ｎ比が必要である。Ｓ／Ｎ比は、励磁平均数を増やすこと、受信器帯域幅を減らすこと、あるいは取得反復時間を増やすことといった種々の方法によって改善できる。これらの方法は、Ｓ／Ｎ比を改善するが画像取得を遅らせ、それによって時間解像度を減らす結果を招く。他方では、Ｓ／Ｎ比は、空間解像度の改善を表すピクセルサイズまたはヴォクセルサイズの縮小によって妥協できる。
【０００８】
したがって空間解像度と時間解像度とＳ／Ｎ比との相互作用は、異なるアプリケーションにおける所望の映像化結果を達成するためにすべてのパラメータを最適化するというかなりの難題を提示する。空間解像度を増加させる一つの方法は、より高い磁界強度（例えば１．５、２、３、および３テスラ対０．０３５または０．３テスラ）と高い性能勾配セット（例えば４０〜６０ｍＴ／ｍ対５〜１０ｍＴ／ｍ）とを印加することである。これらのハードウエア・パラメータは、達成可能なマトリックスサイズ（ｘ、ｙの寸法）とスライスの厚さ（ｚの寸法）とを決定する。このようなハードウエア容量の増加は、高いコストに結びつくことが多い。
【０００９】
一部のアプリケーションで空間解像度関連の部分体積効果問題に取り組むために、ゼロ充填内挿法およびヴォクセル・シフト内挿法といった幾つかの後処理手法が提案されてきた。例えばＤｕ Ｙ．らのＪＭＲＩ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ／Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９４，ｐ．７３３−７４１（ＭＲＩ雑誌１９９４年９月／１０月号、７３３〜７４１ページ）を参照のこと。しかしながらこれらのフィルタリング方法は本来、空間解像度を改善するものではない。Ｄｕらの方法は例えば、中間的ヴォクセルを内挿するだけである。これらの方法、あるいは他の既存の画像処理あるいは画像復元の方法は、１ピクセルまたは１ヴォクセルより小さな組織の部分から返される信号を精確に決定することはできない。
【００１０】
更に医療画像といったアプリケーション分野におけるディジタル画像のサイズは一般には、このような画像の伝送が伝送容量にかなりの難題を提起するほど、かなり大きなものである。伝送後に満足な解像度を達成することは、技術者や研究者にとって同様に絶えざる戦いである。ある幾つかのデータ分割、データ圧縮、データ削減といった手法が使用されてきた（例えば画像の３個おきの点を保存する）。しかしこれらは伝送された画像内でボイドになるという結果を招く可能性があり、したがって高い画像完全性が要求される場合には望ましくない。
【００１１】
したがって取得時にディジタル画像の空間的時間的解像度を効率的に改善し、最適にバランスをとり、また種々のアプリケーション分野において十分な解像度でこれらの画像を効率的に伝送する方法、特に装置および／またはハードウエアの画像取得容量の増強を必要としない方法に対する必要性が存在している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
したがって本発明の目的は、核磁気共鳴映像化装置といった画像取得機器のパワーを強化することなくディジタル画像の空間的時間的解像度を改善するための方法を提供することである。本発明の他の目的は、画像データ伝送を改善するための方法を提供することである。特に本発明の方法は、多重取得または多重サンプリングからのオーバーレイされた画像のデータ処理と再構築とを含む新規な手法−バック・ピクセレーション−を使用して画像解像度と画像伝送とを改善する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によれば一実施形態において、第１のピクセルサイズで対象物から取得できる二次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記第１のピクセルサイズより大きくない第２のピクセルサイズで前記画像を生成するためのサンプリング領域を定義するステップと、前記第１のピクセルサイズより大きくないオーバーラップ増分によって前記サンプリング領域をサンプリングし、それによって多重のサンプル層を生成し、それによって前記第２のピクセルサイズを決定するステップと、前記多重のサンプル層の各々における前記第２のピクセルサイズのピクセルの値を取得するステップと、前記多重のサンプル層内の対応するピクセルの値から前記第２のピクセルサイズの各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、多重サンプリングからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のピクセルサイズで前記画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００１４】
本発明によれば他の実施形態において、第１のヴォクセルサイズで対象物から取得できる三次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記第１のヴォクセルサイズより大きくない第２のヴォクセルサイズで前記画像を生成するためのサンプリング空間を定義するステップと、前記第１のヴォクセルサイズより大きくないオーバーラップ増分によって前記サンプリング空間をサンプリングし、それによって多重のサンプル領域を生成し、それによって前記第２のヴォクセルサイズを決定するステップと、前記多重のサンプル領域の各々における前記第２のヴォクセルサイズのヴォクセルの値を取得するステップと、前記多重のサンプル領域内の対応するヴォクセルの値から前記第２のヴォクセルサイズの各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、多重サンプリングからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のヴォクセルサイズで前記画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００１５】
本発明の一実施形態によれば、前期第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズは、それぞれ前記第１のピクセルサイズまたは第１のヴォクセルサイズより大きくなく、それによって第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズを決定する。他の実施形態によれば、第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズは、それぞれ前記オーバーラップ増分に等しい。さらに他の実施形態によれば、前記第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズは、それぞれ前記多重度で除算された前記第１のピクセルサイズまたは第１のヴォクセルサイズに等しい。
【００１６】
本発明の他の実施形態によれば、前記フィルタリング関数は点応答関数である。特定の実施形態によれば、前記点応答関数は前記多重度に等しい多重サンプリング係数によって定義される。
【００１７】
本発明の更に他の実施形態によれば、前記サンプリングは一定のサイズまたは変化するサイズを有するオーバーラップ増分を用いて実行される。
【００１８】
本発明のなお更に他の実施形態によれば、前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元に沿って取られる。ある幾つかの実施形態では、前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元で均一に取られる。他の実施形態では、前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元で不均一に取られる。他の実施形態では、前記オーバーラップ増分は、一つ以上の次元で均一、不均一にかかわらず、角度的に取られる。種々の実施形態では、前記オーバーラップ増分はデカルト座標または極座標といった任意の種類の基準座標によって定義される。
【００１９】
本発明によれば更に他の実施形態で、第１のピクセルサイズで対象物から取得された複数の画像から前記対象物の二次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記複数の画像のうちの各画像はある増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイでき、前記増分は前記第１のピクセルサイズより大きくなく、前記方法は、前記増分によって決定される第２のピクセルサイズで前記二次元画像を生成するための領域を定義するステップと、前記複数の画像のうちの各々の画像内の前記第２のピクセルサイズのピクセルの値を取得するステップと、前記複数画像内の対応するピクセルの値から前記第２のピクセルサイズの各々のピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、前記多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のピクセルサイズで前記二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００２０】
本発明によればなお更に他の実施形態で、第１のヴォクセルサイズで対象物から取得された複数の画像から前記対象物の三次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記複数の画像のうちの各画像はある増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイでき、前記増分は前記第１のヴォクセルサイズより大きくなく、前記方法は、前記増分によって決定される第２のヴォクセルサイズで前記三次元画像を生成するための領域を定義するステップと、前記複数の画像のうちの各画像内の前記第２のヴォクセルサイズのヴォクセルの値を取得するステップと、前記複数画像内の対応するヴォクセルの値から前記第２のヴォクセルサイズの各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、前記多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のヴォクセルサイズで前記三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００２１】
本発明の一実施形態によれば、前記複数画像のうちの各画像は変化するサイズを有する増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイし、また前記第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズはそれぞれ前記増分の最小値に等しい。他の実施形態によれば、前記増分は一定のサイズを有し、前記第２のピクセルサイズまたは第２のヴォクセルサイズはそれぞれの増分に等しい。種々の実施形態では、前記増分はデカルト座標または極座標といった任意の種類の基準座標によって定義される。
【００２２】
本発明の他の実施形態によれば、前記フィルタ関数は点応答関数である。特定の実施形態によれば、前記点応答関数は前記複数に等しい多重オーバーレイ係数によって定義される。
【００２３】
本発明の更に他の実施形態によれば、前記オーバーレイは一つ以上の次元に沿って実行される。なお更に他の実施形態によれば、前記オーバーレイは一つ以上の次元で均一に実行される。更なる実施形態によれば、前記オーバーレイは一つ以上の次元で不均一に実行される。他の実施形態では、前記オーバーレイは、一つ以上の次元で均一、不均一にかかわらず、角度的に実行される。
【００２４】
本発明によれば更なる実施形態で、二次元画像の結果的ピクセルサイズを定義する二次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の二次元画像を生成するための方法であって、前記方法は、前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、前記多重画像のうちの各画像内のピクセルの値を取得するステップと、前記多重画像内の対応するピクセルの値から各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００２５】
本発明によればなお更なる実施形態で、二次元画像の結果的ピクセルサイズを定義する二次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の二次元画像を生成して伝送するための方法が提供される。前記方法は、前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、前記多重画像を一度に一つずつ伝送するステップと、前記多重画像のうちの各伝送された画像内のピクセルの値を取得するステップと、前記多重画像内の対応するピクセルの値から各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記二次元画像を生成するステップと、からなる。
【００２６】
本発明によれば他の実施形態において、三次元画像の結果的ヴォクセルサイズを定義する三次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の三次元画像を生成するための方法であって、前記方法は、前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、前記多重画像のうちの各画像内のヴォクセルの値を取得するステップと、前記多重画像内の対応するヴォクセルの値から各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法が提供される。
【００２７】
本発明によればなお別の実施形態において、三次元画像の結果的ヴォクセルサイズを定義する三次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の三次元画像を生成して伝送するための方法が提供される。前記方法は、前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、前記多重画像を一度に一つずつ伝送するステップと、前記多重画像のうちの各伝送された画像内のヴォクセルの値を取得するステップと、前記多重画像内の対応するヴォクセルの値から各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記三次元画像を生成するステップと、からなる。
【００２８】
本発明の一実施形態によれば、前記二次元画像の結果的ピクセルサイズまたは前記三次元画像の結果的ヴォクセルサイズはそれぞれの取得マトリックスの１単位以上の単位のサイズに等しい。
【００２９】
本発明の他の実施形態によれば、前記取得マトリックスは均一に区切られた単位を含む。なお別の実施形態によれば、前記取得マトリックスは不均一に区切られた単位を含む。種々の実施形態では、前記取得マトリックスはデカルト座標または極座標といった任意の種類の基準座標によって定義される。
【００３０】
更に他の実施形態によれば、前記多重の画像は、ある期間に亘って定義された時点で取得される。なお更なる実施形態によれば、前記時点のスケジューリングを決定するための一つ以上の予備的なテスト取得が実施される。他の実施形態によれば、前記多重の画像は前記取得マトリックス内で十進数の単位をシフトすることによって一度に一つずつ取得される。
【００３１】
更なる実施形態によれば、前記フィルタ関数は点応答関数である。特定の実施形態では、前記点応答関数は前記多重度に等しい多重取得係数によって定義される。
【００３２】
なお更なる実施形態によれば、前記取得マトリックスは少なくとも二つの先行する取得に関する一つ以上のコンパレータ（比較すべき因子またはパラメータ）の差異の評価に基づいて後続の取得に関する単位サイズまたはスキームを調整することによって適応的に決定される。他の実施形態では、前記一つ以上のコンパレータはピクセルデータまたはヴォクセルデータとｋ空間データと位相データと信号対雑音比データとからなるグループから選択される。
【００３３】
他の実施形態によれば、前記多重取得は前記取得マトリックスの単位サイズまたはスキームを決定するための一つ以上の予備的なテスト取得を更に含む。
【００３４】
本発明によれば更に他の実施形態において、ある対象物の、第１のピクセルサイズを有する二次元画像を伝送する方法が提供される。本方法は、複数画像のうちの各画像が前記複数画像のうちの他の一つの画像をある増分でオーバーレイできる前記画像を前記対象物から取られた前記複数の画像に分解するステップと、前記複数画像のうちの少なくとも二つの画像を一度に一つずつ伝送するステップと、前記複数画像のうちの前記伝送された画像内の対応するピクセルの値から中間画像の各ピクセルの値を計算するステップと、フーリエ領域において、多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって結果として得られる第２のピクセルサイズを有する二次元画像を生成するステップと、からなる。
【００３５】
本発明によれば更なる実施形態において、ある対象物の、第１のヴォクセルサイズを有する三次元画像を伝送する方法が提供される。本方法は、複数画像のうちの各画像が前記複数画像のうちの他の一つの画像をある増分でオーバーレイできる前記画像を前記対象物から取られた前記複数の画像に分解するステップと、前記複数画像のうちの少なくとも二つの画像を一度に一つずつ伝送するステップと、前記複数画像のうちの前記伝送された画像内の対応するヴォクセルの値から中間画像の各ヴォクセルの値を計算するステップと、フーリエ領域において、多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって結果として得られる第２のヴォクセルサイズを有する二次元画像を生成するステップと、からなる。
【００３６】
本発明のある幾つかの実施形態において、前記第２のピクセルサイズは前記第１のピクセルサイズに等しく、また前記第２のヴォクセルサイズは前記第１のヴォクセルサイズに等しい。本発明の他の実施形態によれば、前記複数画像のうちのすべての画像は伝送される。
【００３７】
本発明によれば、あるいくつかの実施形態では前記計算は算術平均を取ることによって実行される。他の実施形態では、前記計算は、適当な数学と人工知能手順とにしたがって、ヒューリスティック（自己発見的）関数または算術関数によって実施される。
【００３８】
ある幾つかの実施形態では、本発明の二次元画像または三次元画像は、核磁気共鳴画像とディジタルスキャナによって生成された画像とディジタルカメラまたはディジタルビデオによって生成された画像と病理学的画像と組織学的画像と放射線医学的画像とからなるグループから選択される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
（関連用語の簡単な論議）
下記の用語は、関連技術において、すなわち物理学、医学、生理学、放射線医学、病理学、コンピュータ・サイエンス、数学およびこれらに関連する任意の分野の技術において確立された代表的な意味と矛盾なく理解されるべきである。
ここで使用されるディジタル画像は、二次元画像または三次元画像であり、これはディジタルカメラまたはディジタルビデオ、ディジタルスキャナ、ＭＲＩスキャナによって捕捉または取得でき、あるいはディジタル化処理によって通常画像から変換され得るものである。ここで使用されるように、「ピクセル」および「ヴォクセル」という用語は、相互交換可能であって、両者は画像データを担持するディジタル画像の個別単位または要素を指しており、前者は二次元画像が関連する際に適用可能であり、後者は三次元画像が関連する際に適用可能である。
【００４０】
ここで使用されるように、「ピクセレーション」という用語は、予め決められた領域または空間内におけるある対象物からのすべてのデータ点の合計を指しており、このような合計はこのようなデータの二次元または三次元表現の基礎を形成する。用語「バック・ピクセレーション」はここでは、それによって、ある増分だけ互いにオーバーレイできる多重の画像という結果をもたらす多層サンプリングによって画像取得が行われ、またそれによって、前記多重画像内の対応するピクセルまたはヴォクセルの関数として最終ピクセル／ヴォクセルを導出する数学的計算と人工知能手順とを使用して前記多重画像を統合整理する（例えば算術平均を取る）ことによって最終画像が導出される処理あるいは手法を表すと定義される。したがって多重画像のインクリメントされる多重サンプリングとオーバーレイとは、結果として得られる最終画像の品質を決定付けるものである。すなわち多重サンプリングと多重オーバーレイとのスケジューリングおよび構成と、オーバーレイ増分のサイズと、変化量とは、最終画像の結果として得られるピクセルまたはヴォクセルを決定し、最終的にそこに捕捉された空間時間情報の量と信頼性とを決定する。多重度はまた、相互交換可能に多重サンプリング係数、多重オーバーレイ係数、多重取得係数またはオーバーサンプリング係数とも呼ばれ、この数はサンプリング（またはオーバーレイ、画像取得）が行われる回数およびサンプリング中に生成される画像の数に等しい。増分（オーバーラップ増分）は、処理される画像の次元度によって二次元空間または三次元空間内の位置のシフト量を指す。増分は一つ以上の次元または軸（ｘ軸、ｙ軸、またはｚ軸）上で採ることができ、増分のサイズは多重サンプリングおよび多重オーバーレイの間、一定であることも、変化することもあり得る。ある幾つかの実施形態では増分は、一つ以上の次元で均一、不均一にかかわらず、角度的に取られることもある。本発明の代替の実施形態では、オーバーラップ増分はデカルト座標または極座標によって定義され得る。角度増分および／または極座標の使用は、例えばある幾つかの目標組織構造のスパイラルＭＲＩまたはエッジ検出といった幾つかの映像化アプリケーションのために有利であることもある。
【００４１】
バック・ピクセレーション処理は、予測的あるいは遡及的に適用可能である。例えばその関連位置が１増分だけ互いにオーバーレイできるようになっている、ある対象物の予め取得された１セットの画像が与えられたとすると、その対象物の新しい画像は、その１セットの予め取得された画像をオーバーレイしてその算術平均を取る（あるいは本発明による他の何か適当な数学的計算または人工知能手順を実行する）ことにより、つまり遡及的バック・ピクセレーションの適用により構築できる。他方では、取得マトリックスは関心の対象物を映像化するために設計されており、多重取得は多重サンプリングと同じ仕方で取得マトリックスにしたがって行われ、それによって多重画像を生成することができる。それから最終画像は、その多重画像をオーバーレイしてその算術平均を取る（あるいは本発明による他の何か適当な数学的計算または人工知能手順を実行する）ことにより、つまり予測的バック・ピクセレーションの適用により構築できる。バック・ピクセレーション処理のコンセプトとアプリケーションの詳細論議は下記のセクションで説明する。
【００４２】
（多重サンプリング、再構築、およびフィルタリング）
本発明の方法は一実施形態において、画像の空間解像度を改善する。すなわちこの方法は、ピクセルサイズまたはヴォクセルサイズを縮小する。これは画像取得機器のハードウエア容量を調整あるいは増強することによってではなく、バック・ピクセレーション手法を応用することによって、これを行う。
【００４３】
ピクセルまたはヴォクセルのサイズを縮小するために、あるいは本質的に、ピクセルまたはヴォクセルより小さなサイズを有するある組織構造的特徴を高い信頼度で描写するために、バック・ピクセレーションの最初のステップは、上述のように多重サンプリングである。この多重サンプリングは、１増分、好ましくは１ピクセルまたは１ヴォクセルより小さな１増分を用いて行われ、それによって多重の画像を生成する。これらの画像は共に、ピクセルまたはヴォクセルより小さい増分のサイズを有する１単位内に含まれる特徴情報を捕捉する。この後、このように取得された多重画像をオーバーレイし、またその多重画像内の対応するピクセル／ヴォクセルの値の算術平均を取る（あるいは本発明による他の何か適当な数学的計算または人工知能手順を実行する）ことにより特徴情報を統合整理すると、その結果得られた画像は、小さな単位の特徴情報を明示し、したがってより小さなピクセルサイズまたはヴォクセルサイズを達成する。しかしながらこの画像は通常、オーバーレイ再構築から−ガウスぼけに似た−アーチファクトによって不鮮明になっており、この画像は本発明による更なる処理を受ける必要がある中間画像である。これらのアーチファクトを除去するために最終的再構築またはフィルタリング・ステップが実施される。これらのアーチファクトは、フィルタリング・マスクとして使用される点応答関数として定義され得る。最終画像は、フーリエ領域でフィルタリング・マスクによってこの中間画像を分割することによって導出される。
【００４４】
前述の多重サンプリング・ステップとオーバーレイ・ステップと再構築／フィルタリング・ステップは、二次元ＭＲ画像を参照する下記のような数学モデルを使用する例によって更に詳細に説明される。
（サンプリング領域とサンプリング処理）
【００４５】
二次元平面内の画像を表す領域Ｒを考えてみる。完全な画像に関しては、解像度は無限大で、各ピクセルは空間内の１点であろう。領域Ｒの左上隅が原点（０，０）であると仮定する。
【００４６】
実像を生成する処理において、領域Ｒは画像が実のサイズのピクセルに分割されるような仕方でサンプリングされる。各ピクセルの値は、そのピクセルによって画定される領域内に含まれるすべての点の平均値である。これらのピクセルを定義するためにはそれらのサイズと開始原点とを知ることが必要である。この場合、サイズ１の正方形のピクセルが使用される。第１のピクセルの左上隅は原点に在り、他のすべてのピクセルはオーバーラップなしに領域Ｒ全体をサンプリングするように列と行とになって続いている。このピクセレートされたサンプル領域をＳ（０，０）と名付けよう。Ｓ（０，０）はピクセル値の二次元アレイとして表され、典型的なＭＲ画像の標準出力になるであろう。このサンプル領域は原点に関する左上隅の位置によって定義されるが、この場合、左上隅は正確に原点に位置付けられる。
（増加すべき解像度）
【００４７】
個々のピクセルより小さいＲ内の関心の１点の位置を正確に描写するためには、サンプリング領域の解像度を増加させなくてはならない。しかしながらＭＲＩではピクセルサイズ１には下限があり、したがって解像度には上限がある。この関心の点をＩと呼ぶことにしよう。Ｉのサイズは、Ｉの一辺の長さが２^＊１／ｎであるように１より小さいサイズを有するある正方形である。ここでｎは、Ｉを精確に表示するために十分な解像度で領域Ｒを生成する１系列のピクセル・アレイを生成するために使用されるオーバーサンプリング係数である。この係数ｎは、適度な精度レベルでＩを表示するために必要とされる最小解像度によって決定されるが、今度はｎは各次元に沿って収集され−オーバーサンプリングされ−なくてはならないピクセル・アレイの数を決定する。
【００４８】
（多重サンプリング）
ピクセレーションの処理は、結果として得られる画像内のピクセルの値を計算するために使用できる１系列のピクセルを構築するために反復される。この処理は、多重サンプリングまたはオーバーサンプリングとも呼ばれる。この結果的画像は、Ｒと同じサイズの領域Ｆと表されるものとしよう。Ｆの解像度は、関心の点Ｉを精確に描写するために十分に高くなくてはならない。ナイキスト・サンプリング基準によれば、Ｆ内の個別ピクセルはＩのサイズの半分未満である。例えば１９９７年のニュージャージー州のＰｒｅｎｔｉｃｅ ＨａｌｌでのＫａｍｅｎ ＥＷとＨｅｃｋ ＢＳを参照のこと。したがってＦ内の個別ピクセルのサイズは（１／２^＊２（１／ｎ））または（１／ｎ）である。すなわちＳ（０，０）内の最初のピクセルによって定義される領域内に含まれるＦ内のすべてのピクセルが前記１系列のピクセル・アレイ内のサンプリング・アレイの一つのための原点になるように、ピクセレーション処理は、Ｆ内のピクセルのサイズ−（１／ｎ）−に等しい増分だけシフトされる原点を用いて領域Ｒ上で反復される。こうして０＜ｊ＜ｎ、０＜ｋ＜ｎであるようなｊのすべての値とｋのすべての値とに関して、ピクセレーションが反復されてサンプリング・アレイＳ（ｊ，ｋ）を得る。この１系列のピクセル・アレイはサンプリング領域またはサンプリング空間Ｓと呼ばれ、また個々のサンプリング・アレイは層と呼ばれる。
【００４９】
本発明による多重サンプリングは、この開示の種々のセクションで論じられているように代替の仕方で行うこともできる。例えばサンプリングまたは取得は、（ｉ）所定の原点から、予め決められた解像度で、直交する次元に沿ってランダムな増分によって、（ｉｉ）同じ原点から、しかし変化する解像度で、（ｉｉｉ）同じ解像度で、しかし回転するフレームまたはマトリックスで、あるいは（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の任意の組合せで実施することができる。したがってつまり、本発明の方法には、各層がそれ以外の層と比較してより冗長な画像情報からなる対象物を映像化することから多重サンプリング層が生成され得る如何なる処理も適している。すなわち、それ以外の層からは一つの画像層も導出できない。
【００５０】
（多重サンプリングされた層の統合整理による初期再構築）
この処理ではＦ内の如何なるピクセルの値も、Ｓのすべての層内の対応するピクセルの平均値（算術平均）として決定される。実際にはこれは、領域Ｆに投影されたＳのすべての層の合計として計算され、層の数によって除算される。算術平均を取ることは、本発明の幾つかの実施形態におけるＳの多重サンプリングされた層を統合整理する手法である。他の実施形態では、例えば調和平均、幾何平均または単純合計を取ることを含む、あるいは単一値がＳの各層内の対応するピクセル値の関数（例えば算術関数またはヒューリスティック（自己発見的）関数）として導出される他の任意の数学的計算あるいは人工知能手順を適用することを含む他の種々の手法が使用可能である。この処理は、Ｓ内の情報のすべてを含む最終領域Ｆを生成する。
【００５１】
（フィルタリング・マスクを使用する最終再構築）
再構築アーチファクトは、元の領域Ｒ内の単一の点に対する前述のサンプリング処理、オーバーレイ処理および統合整理処理の応答として定義できる。例えばディジタル信号処理（ＤＳＰ）の点から見て、フィルタリング・マスクとしても動作できるのはインパルス応答関数である。したがってこの例では点応答関数は、中心に最高の強度を持ち、各コーナーに最低の強度を持つ正方形領域である。この領域のサイズは、Ｓ内の２ピクセルまたはＦ内の（２ｎ−１）ピクセルより小さいＦ内の１ピクセルである。アーチファクトは同様に、Ｆ内の１ピクセル内の単一の点に対するこのサンプリング処理、オーバーレイ処理および統合整理処理の応答によって定義されるので、種々の実施形態において本発明にしたがって多重サンプリングされた層が生成される仕方によって、点応答の相対強度は変化し得る。もしこの関数を生成するために使用されたインパルス点が１という強度を有する単位インパルスであるとすると、３というオーバーサンプリング係数ｍ（３）に関するインパルス応答関数は下記のようになるであろう。
【００５２】
ｍ_（３）＝ 表
【００５３】
前述の再構築によるこのアーチファクトの生成は、オーバーサンプリング係数ｍ（ｎ）によって定義されるインパルス応答関数および予め決められた取得方式または取得マトリックスとのＲ（Ｆの解像度でサンプリングされた）のコンボリューション（畳込み）を実行することと数学的に同等である。空間領域におけるコンボリューションはフーリエ領域における乗算と同等であるので、前述の再構築後のフーリエ領域における除算は、このようなアーチファクトを除去できる。
【００５４】
Ｉ（ｗ，ｚ）＝Ｒ（ｗ，ｚ）Ｍ（ｗ，ｚ）とすれば、
Ｒ（ｗ，ｚ）＝Ｉ（ｗ、ｚ）／Ｍ（ｗ，ｚ）を得る。
ここでＩはアーチファクトによって不鮮明にされた再構築画像空間であり、（ｗ、ｚ）はこの関数がフーリエ空間で表されることを示す。インパルス応答関数によるフーリエ空間でのこの除算は、バック・ピクセレーション処理を完結し、Ｆ内に所望のより高い解像度を有する最終画像を生成する。
【００５５】
前述のステップは、三次元画像にも同様に適用可能であって、その例は実施例４で後述される。
（バック・ピクセレーション手法の予測的および遡及的適用）
【００５６】
前述のようにバック・ピクセレーションは、ピクセルサイズまたはヴォクセルサイズを縮小するために適用される。オーバーサンプリングされた層から画像データを再構築することは、元のピクセルまたはヴォクセルよりサイズが小さい領域に含まれる画像情報の再捕捉を可能にする。このプロセスは、同じ視野（ＦＯＶ）ではあるが異なるマトリックス・サイズを使用して、あるいは異なるＦＯＶであるが同じマトリックス・サイズを使用して、あるいは異なるＦＯＶと異なるマトリックス・サイズを使用して実施できる。多重サンプリングによって冗長な画像データが収集されるようにピクセルまたはヴォクセルが全く同じには重ね合わされないことが重要である。すなわち異なる空間データが各サンプリングまたは各取得によって捕捉されるのを可能にするために、多重サンプリングと多重オーバーレイは１シフトおよび／または１増分を用いて行われる。ある幾つかの実施形態では増分は一定であり、他の実施形態では増分はサンプリング処理を通じて変化する。好適な実施形態では、増分は元のピクセルまたはヴォクセルのサイズより小さいサイズを持っている。種々の実施形態において増分は一つ以上の次元で、すなわちｘ軸、ｙ軸および／またはｚ軸に沿って取ることができる。
【００５７】
オーバーサンプリングされた画像層の相対位置、すなわち増分の構成および／またはスケジューリングは、結果として得られる画像とマトリックス位置との間に関連性を与える。このような情報を与えればピクセレーション処理は、遡及的と予測的の両様に適用できる。遡及的には、バック・ピクセレーション再構築は、互いに１増分だけオーバーレイできる複数の予め取得された画像から開始して、そこから算術平均を取り（あるいは何か他の適当な数学的計算と本発明による人工知能手順を実施し）、そしてフィルタリング・マスクを使用してアーチファクトを除去することによって、前述のようにこれらの画像に対して実施できる。したがって生成された最終画像は、増分のサイズとマトリックスの位置シフトとのお蔭で、より高い解像度あるいはより低いピクセル／ヴォクセルサイズを持つことになるであろう。
【００５８】
予測的には、所望の解像度または所望のピクセル／ヴォクセルサイズを有する画像を生成するために、取得マトリックスを設計してそこから開始し、この取得マトリックスの構成およびスケジューリングにしたがって多重取得を実行することができる。バック・ピクセレーションを使用すると、最終画像は、そこから算術平均を取り（または何か他の数学的計算と本発明による人工知能手順とを実行し）、そしてフィルタリング・マスクを使用してアーチファクトを除去することによって各取得で取得された多重オーバーレイされた画像−その取得解像度は最終画像の所望の解像度より低い可能性がある−から構築されるであろう。取得マトリックスは予め設計されているので、多重オーバーレイまたは重畳のパターンは予め決定される。その結果、最終画像の結果として得られる解像度は、取得マトリックスの詳細設計によって制御できる。ある幾つかの実施形態ではこのマトリックスは、均一なサイズの単位または均一に区切られた単位からなり、他の実施形態ではこのマトリックスは一つ以上の不均一なサイズの単位または不均一に区切られた単位からなる。好適な実施形態では取得マトリックスの単位サイズは多重取得時に使用されるピクセルまたはヴォクセルのサイズより小さい。種々の実施形態で最終画像のピクセルサイズまたはヴォクセルサイズは、単位サイズと取得マトリックスのパターンとに基づいて計算できる。ある幾つかの実施形態では最終画像のピクセルサイズまたはヴォクセルサイズは取得マトリックスの単位サイズ、または単位サイズの整数倍、または取得マトリックスの十進数倍に等しい。
【００５９】
取得マトリックスの予測的決定−オーバーラップ増分のサイズ（マトリックスの単位サイズ）とオーバーラップ構成（マトリックスの構成）−は、本発明の代替の実施形態においては適応性がある。すなわちこのマトリックスは、画像データセット間の程度変化に基づく人工知能選択を使用してリアルタイムに決定できる。例えば第２の取得の初期オーバーラップ増分が、ある次元上でのピクセルサイズの１０％であると仮定すると、第２の取得からの結果的に得られるディジタル画像データセットは、未処理のピクセルデータまたはヴォクセルデータ、位相シフト情報（位相データ）、ｋ空間データ、１ピクセル当りのＳ／Ｎ比、またはヴォクセル位置といった任意数のコンパレータ（比較すべき因子またはパラメータ）に基づいた初期ディジタル画像データセットからの差異に関して評価され得る。もし第１、第２の画像データセットが類似していて（予め決められた統計的基準によって）大きな差異がなければ、後続の（例えば第３の）取得は、より大きなオーバーラップ増分または、より大きなシフト（すなわち、＞１０％）を適用することによって、あるいは大きな差異によって評価されるように、新しい（初期の取得とは異なる）画像データの効果的な獲得を可能にする代替のマトリックスまたはオーバーラップ構成に調整することによって、増強できる。したがってこの適応性のある取得処理は、取得時に時間を効率的に有利に利用することによって最適の空間解像度の達成を可能にしている。
【００６０】
バック・ピクセレーション手法の予測的適用と遡及的適用は、本発明の種々の実施形態においてデカルト座標系または極座標系といった任意の基準座標系で実施可能である。すなわち増分またはオーバーラップ増分と取得マトリックスは、デカルト座標または極座標といった任意の基準座標によって定義できる。本発明によればこれらの予測的および遡及的バック・ピクセレーション方法は、中でもディジタルスキャナによって生成された画像と、ディジタルカメラまたはディジタルビデオによって生成された画像と、ＭＲ画像、病理学的画像、組織学的画像、放射線医学的画像といった医療画像とを含む如何なるディジタル画像に対しても使用できる。したがってこれらの方法は、医療画像、映画とビデオゲーム、テレビ映像、その他ディジタル画像の使用を含む任意の分野で特に有用である。
【００６１】
（時間解像度の改善）
空間解像度の増加に加えて、バック・ピクセレーション手法は、本発明にしたがって時間解像度の改善も可能にする。予め決められた取得マトリックスを使用するバック・ピクセレーション手法の予測的適用は例えば、時間に亘る多重取得に関する空間的画像取得パターンのスケジューリングを可能にする。結果として得られる画像の時間解像度は、これらの画像の実際の取得速度の時間解像度になるであろう。代替の実施例では多重取得は、前述のサブセクションで説明したように適応性がある。このような方法は、時間的考慮が重要である場合に特に有用である。
【００６２】
取得マトリックスまたはスキームの適応的決定と取得の時間的スケジューリングとに対する更なる改善は、所望のマトリックス・パラメータを決定するための小規模な初期取得（すなわち、予備的なテスト取得）を使用することである。例えばコントラストが改善されたＭＲＩ検診の前に、診断用のより大きなコントラスト・ボーラス（造影剤投与）試験に先立ってより少ない造影剤量（「テスト・ボーラス」）が投与され得る。例えばＥａｒｌｓ ＪＰらのＲａｄｉｏｌｏｇｙ（放射線医学）、１９９６年、２０１：７０５−７１０を参照のこと。試験用マトリックス（あるいは種々のマトリックスの一揃い）を使用するテスト・ボーラス時の走査は、所望の動的変化を監視するために、すなわちこの例では後続の完全な診断用造影剤量投与時の造影剤改善の変化を監視するためにバック・ピクセレーション取得用の最適な空間的時間的解像度を決定するといったこととして使用可能である。予備的なテスト取得は、造影剤のテスト・ボーラスの血管内投与、呼吸運動、心臓収縮、組織構造の動きなどといった臨床的診断および／または治療状況におけるオペレータ制御の介入または被験者依存の介入あるいは時間的変化に関連して行われるときに特に有用である。
【００６３】
したがって、より小さな時間「パケット」への画像データの分割は、通常の画像を取得するための比較可能な期間中に、より高い時間解像度画像を生成することを可能にする。これは高い空間解像度走査の取得時における高い時間解像度情報の取得を可能にする。小さな時間「パケット」への画像データの分割はまた、生理学的運動が主要関心事である領域を映像化するためのデータ取得を同期させる能力、あるいはゲート制御する能力の改善を容易にする。例えば心臓の映像化は、心臓と呼吸の両者のゲート制御を必要とする。バック・ピクセレーション方法は、画像のボケを最小にするための１心臓サイクルまたは１呼吸サイクル当りの取得ウィンドウの短縮化を可能にし、それによって組織構造の描写を改善し、そのサイクルの特定の期間中の画像データ取得の時間的同期化の改善を可能にするであろう。
【００６４】
このようにして本発明のバック・ピクセレーション方法が空間的時間的両方の画像解像度を改善し、それによってこれら二つの解像度間のより良好なバランスを可能にすることは明らかである。これらの方法は、適度な空間解像度の要件以外に、高い時間解像度の要件が重要である場合に特に有用になる。このような状況の例は、映像化コントラストの増強と、流入時間、ピークまでの時間、平衡、流出時間といったボーラス動態の決定とを含む。造影剤は一般に、血管と組織または腫瘍の灌流の評価および管の評価に使用される。
【００６５】
本発明は、下記の例によって更に説明されるが、これらは本発明を例示するものであって、如何なる仕方においても本発明を限定するものではない。
【００６６】
（画像データ伝送）
バック・ピクセレーション手法は、本発明による画像データの伝送にも使用できる。データ量の有利な削減は、画像データセットを伝送用のより小さな低解像度データパケットに縮小または分解することによって達成できる。すなわち例えば、ある対象物の二次元画像は、複数画像のうちの各画像がその複数画像のうちの他の一つの画像をある増分でオーバーレイできる、その対象から取られたその複数の画像にバック・ピクセレーション処理を介して分解できる。その複数の画像のうちの画像は一度に一つずつ別々に伝送され得る。伝送容量と結果的に得られる画像解像度に対する要件とによって、これら複数の画像の一部だけを伝送する（したがって、より低い画像解像度を得る）、または複数画像全部を伝送する（したがってもとの画像の解像度より良好な、あるいは同じまたは類似の解像度を得る）ことを選択できる。それからそのピクセル値がその複数画像のうちの伝送された画像内の対応するピクセルの値から計算されるので、中間画像が導出され得る。引き続いて第２のピクセルサイズを有する結果的に得られる二次元画像は、フーリエ領域においてフィルタリング関数によって前記中間画像を分割することによって生成できる。このフィルタリング関数は多重オーバーレイからのアーチファクトを表すことができる。
【００６７】
このフィルタ関数は、本発明の一実施形態による点応答関数である。この計算は、ある幾つかの実施形態において算術平均を取ることによって実行できる。他の実施形態ではこの計算は、適当な数学および人工知能手順にしたがってヒューリスティック関数または算術関数によって実行される。
【００６８】
画像データ伝送と画像データ取得は、本発明によればリアルタイムに結合できる。例えば、ある対象物の二次元画像は、二次元取得マトリックスを使用する多重取得から生成して伝送できる。取得マトリックスと伝送処理は、二次元画像の結果的ピクセルサイズを定義する。第一に取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって一度に一つずつその対象からの多重画像が取得される。第二にこれらの多重画像は、一度に一つずつ伝送される。第三に中間画像のピクセル値が多重画像のうちの各伝送された画像のピクセル値から計算されるので、中間画像が導出される。最後に伝送後に結果として得られる画像は、フーリエ領域において、フィルタリング関数によってこの中間画像を分割することによって得られる。このフィルタ関数は多重取得からのアーチファクトを表すことができる。
【００６９】
この関連において伝送後の結果的画像解像度は、必要に基づいて調整できる。解像度データを含む画像パケットは、これらがリアルタイムに再構築されるクライアントに遠隔通信を介して送信できる。一旦、伝送されたパケットからの再構築画像が満足できるようになったとクライアントが判断すると、伝送は停止あるいは中断できる。このようにしてこの手順は、時間的に効率的なデータ伝送を可能にする。これは本質的に、受信端で徐々に改善される画像を生成し、それによって例えば医療的監視と治療状況において極めて重要である、データ伝送完了前の後続の処理の早期開始を可能にできる。
【００７０】
本発明による空間解像度に基づく画像データの分解は、保存されるデータパケットが画像データセット全体のオーバーレイを表すので、データ分割またはデータ削減の他の形式に対して有利である（例えば画像データの三つおきの点または四分の一を保存する）。もし１データパケットが伝送時に失われると、結果は僅かに低い空間解像度を有する画像になる。これに対して他のデータ分割またはデータ削減方式では、結果として得られる画像は、画像のランダムな領域でボイド（空所）を持つことになる。更にこのような状況では伝送された画像の品質は、失われた画像データパケットだけの再送信を可能にすることによって本発明にしたがって直ちに回復できる。
（実施例１：バック・ピクセレーション手法を使用する画像再構築のコンピュータ・シミュレーション）
【００７１】
ＭＲＩ画像を再構築するためにバック・ピクセレーション手法を適用してコンピュータ・シミュレーションが実施された。元の画像は図４に示す。画像データ処理は、Ｃ＋＋プログラミング言語を用いて実行される。Ｃ＋＋ソースコード・セグメントの例は、下記の実施例２、３に含まれる。
【００７２】
多重サンプリングは、８という多重サンプリング係数を用いて元の画像に対して実施された。このシミュレートされたデータ取得は、下記の実施例２でＣ＋＋を使用して実行された。図１を参照すると、多重サンプリングによって取得された画像は、互いにオーバーレイされている。この解像度の画像内のピクセルは組織構造の詳細な特徴を精確に示すには大きすぎるということが注目できる。この場合の部分体積効果は、この画像に含まれる重要な情報のほとんどすべてを不鮮明にしている。このシミュレーションにおけるサンプル空間は、サンプリング領域内の１ピクセルの８分の１に等しいオーバーラップ増分による６４層を含んでいた。
【００７３】
図２を参照すると、画像データ再構築の第１段階から中間画像が導出された。この手順は、下記の実施例３においてＣ＋＋を使用して符号化された。本質的には多重サンプリングからのすべての画像に関する対応するピクセル値の算術平均が各ピクセルの値として取られて割り当てられる。結果として得られた中間画像は、そこに含まれる情報の品質の改善を示している。しかしながら多重サンプリングとオーバーレイとからの再構築アーチファクトは、組織構造の詳細な特徴の大部分を不鮮明にしている。
【００７４】
最終ステップとしてこの中間画像は、再構築アーチファクトを除去するために更に処理される。最終的に再構築される画像のピクセルサイズに等しい、シミュレーション空間で使用されるピクセルのサイズに基づいてフィルタ・マスクが生成された。それからフーリエ領域においてこのフィルタ・マスクによって中間画像を分割することによって画像復元が実施された。この手順は、下記の実施例３に示すようにＣ＋＋を使用して符号化された。すべてのフーリエ変換は、ＭＩＴのＭａｔｔｅｏ ＦｒｉｇｏとＳｔｅｖｅｎ Ｇ．ＪｏｈｎｓｏｎによるＦＦＴＷルーチンを使用して実施された。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｆｔｗ．ｏｒｇ／を参照のこと。最終的な再構築画像は、図３に示す。
【００７５】
図３の画像を図１の画像と比較すると、画像品質の劇的な改善は注目に値する。解像度の増加は、この状況で６４倍である。図３の画像が極めて僅かのアーチファクトしか示していないことと、これが図４の元の画像に良く似ていることは明らかである。
（実施例２：シミュレートされた取得またはサンプリングを実施するＣ＋＋ソースコード・セグメント）

【００７６】
（実施例３：シミュレートされた画像再構築とフィルタリングとを実施するＣ＋＋ソースコード・セグメント）

【００７７】
（実施例４：三次元画像に適用されたバック・ピクセレーション手法の簡単な数学的説明）
【００７８】
点（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と点（ｘ２，ｙ２，ｚ２）とによって定義される領域Ｖ内の未知の位置における空間内の１点Ｐを考える。点Ｐの強度は、ある値Ｉｐであって、他のすべての点の強度は０であると仮定する。
【００７９】
領域Ｖは、サイズ１の立方体形のサンプル領域Ｓが点（ｘ１，ｙ１，ｚ１）である値ｄｌだけＶとちょうどオーバーラップするような仕方で領域Ｓを用いてサンプリングされる。これはサンプル位置（１，１，１）である。各次元でサイズＶ＋２ｌであるＶの再構築を計算するために使用される空間の新しい領域Ｃが生成される。サンプル位置（０，０，０）におけるこの空間の領域では、サンプル領域は、Ｃの極近左下隅に存在するであろう。最終のサンプル位置（ｘ２＋ｌ，ｙ２＋ｌ，ｚ２＋ｌ）においてサンプル領域は、Ｃの極遠右上隅に在るであろう。Ｃ内のすべての点は、０という値が割り当てられている。
【００８０】
サンプル領域Ｓの平均濃度が測定され、サンプル領域Ｓに対応するＣ内のすべての点に加算される。もしＰがＳ内にあれば、濃度はＩｓ＝Ｉｐ／ｌ＾３になるであろう。もしＰがＳ内に存在しなければ濃度は０になるであろう。ここでサンプリングと再構築の計算処理は、ｄｌというステップサイズを使用して各サンプル位置を通ってサンプル領域Ｓをステップすることによって実施される。擬似コードとして下記のルーチンは、この処理を例示している。
【００８１】
ここでｚｎはｚ軸上でこの領域に交差するステップの数であり、ｙｎはｙ軸上で、ｘｎはｘ軸上でこの領域に交差するステップの数である。
【００８２】
（ｚ＝０；ｚ＜＝ｚｎ；ｚ＋＋）に関して、
（ｙ＝０；ｙ＜＝ｙｎ；ｙ＋＋）に関して、
（ｘ＝０；ｘ＜＝ｘｎ；ｘ＋＋）に関して、
｛Ｓの平均濃度をサンプリングして、その値をＣ内の対応する点に加算せよ。｝
【００８３】
この結果、最終的な再構築領域Ｃは、非ゼロ強度のほぼ球形の領域を持ち、この球形領域の半径はｌであり、この球形領域のエッジ上の強度値はＩｓ＝Ｉｐ／ｌ＾３である。更にこの領域の中心における強度はＩｃｅｎｔｅｒ＝Ｉｓ８（ｌ／ｄｌ）＾３であるように、Ｉｓ^＊（Ｐ上のサンプル数）になるであろう。またこの球形領域の中心は点Ｐの位置に対応し、その強度はＩｐ＝Ｉｃｅｎｔｅｒ^＊ｄｌ＾３と計算できる。
【００８４】
したがって前述の二次元空間における処理と同様に三次元空間におけるこの処理は、磁界強度を増加させることなく画像解像度を増加させることができる。空間内の１点の周りの結果的にできるアーチファクトは、三次元ガウスぼけであるであろうが、これは三次元データセットに外挿される二次元画像に適用される前述のフィルタリング処理を介して除去できる。
【００８５】
この説明と特定の実施例とデータは例示的実施形態を示しながら例示のために与えられているものであって、本発明の限定を意図していないことは理解されるべきである。何らかの理由でここに引用されたすべての参照事項は限定的に、また全体的に引例によって組み入れられている。本発明の範囲内での種々の変更と修正は、ここに含まれる論議と開示とデータとからスキルのある熟練者にとって明らかになるであろうし、したがって本発明の一部と考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】バック・ピクセレーション手法を使用する画像再構築のコンピュータ・シミュレーションにおける多重サンプリングからの画像の初期解像度レベルを描写する図である。多重サンプリング係数は８に等しい。
【図２】図１と同じコンピュータ・シミュレーションにおいて画像データ再構築後の結果として得られた中間画像を描写する図である。
【図３】図１、２と同じコンピュータ・シミュレーションにおいて多重サンプリングアーチファクトを除去した後の最終再構築画像を描写する図である。
【図４】図１、２、３に描かれたコンピュータ・シミュレーションを受けた２５６×２５６のサイズを有する元の画像を描写する図である。

Claims (55)

1. 第１のピクセルサイズで対象物から取得できる二次元画像の解像度を改善するための方法であって、
   前記第１のピクセルサイズより大きくない第２のピクセルサイズで前記画像を生成するためのサンプリング領域を定義するステップと、
   前記第１のピクセルサイズより大きくないオーバーラップ増分によって前記サンプリング領域をサンプリングし、それによって多重のサンプル層を生成し、それによって前記第２のピクセルサイズを決定するステップと、
   前記多重のサンプル層の各々における前記第２のピクセルサイズのピクセルの値を取得するステップと、
   前記多重のサンプル層内の対応するピクセルの値から前記第２のピクセルサイズの各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
   フーリエ領域において、多重サンプリングからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のピクセルサイズで前記画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
2. 前記第２のピクセルサイズは前記オーバーラップ増分に等しいことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２のピクセルサイズは前記多重度で除算された前記第１のピクセルサイズに等しいことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 第１のヴォクセルサイズで対象物から取得できる三次元画像の解像度を改善するための方法であって、
   前記第１のヴォクセルサイズより大きくない第２のヴォクセルサイズで前記画像を生成するためのサンプリング空間を定義するステップと、
   前記第１のヴォクセルサイズより大きくないオーバーラップ増分によって前記サンプリング空間をサンプリングし、それによって多重のサンプル領域を生成し、それによって前記第２のヴォクセルサイズを決定するステップと、
   前記多重のサンプル領域の各々における前記第２のヴォクセルサイズのヴォクセルの値を取得するステップと、
   前記多重のサンプル領域内の対応するヴォクセルの値から前記第２のヴォクセルサイズの各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
   フーリエ領域において、多重サンプリングからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のヴォクセルサイズで前記画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
5. 前記第２のヴォクセルサイズは前記オーバーラップ増分に等しいことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
6. 前記第２のヴォクセルサイズは前記多重度で除算された前記第１のヴォクセルサイズに等しいことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
7. 前記フィルタリング関数は点応答関数であることを特徴とする、請求項１または４に記載の方法。
8. 前記点応答関数は前記多重度に等しい多重サンプリング係数によって定義されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
9. 前記サンプリングは変化するサイズを有するオーバーラップ増分を用いて実行されることを特徴とする、請求項１または４に記載の方法。
10. 前記サンプリングは一定のサイズを有するオーバーラップ増分を用いて実行されることを特徴とする、請求項１または４に記載の方法。
11. 前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元に沿って取られることを特徴とする、請求項１、４、９または１０に記載の方法。
12. 前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元で均一に取られることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
13. 前記オーバーラップ増分は一つ以上の次元で不均一に取られることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
14. 前記オーバーラップ増分は角度的に取られることを特徴とする、請求項１２または１３に記載の方法。
15. 前記オーバーラップ増分はデカルト座標または極座標によって定義されることを特徴とする、請求項１または４に記載の方法。
16. 第１のピクセルサイズで対象物から取得された複数の画像から前記対象物の二次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記複数の画像のうちの各画像はある増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイでき、前記増分は前記第１のピクセルサイズより大きくなく、前記方法は、
    前記増分によって決定される第２のピクセルサイズで前記二次元画像を生成するための領域を定義するステップと、
    前記複数の画像のうちの各々の画像内の前記第２のピクセルサイズのピクセルの値を取得するステップと、
    前記複数画像内の対応するピクセルの値から前記第２のピクセルサイズの各々のピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、前記多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のピクセルサイズで前記二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
17. 前記複数画像のうちの各画像は一定のサイズを有する増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイし、また前記第２のピクセルサイズは前記増分に等しいことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
18. 前記複数画像のうちの各画像は変化するサイズを有する増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイし、また前記第２のピクセルサイズは前記増分の最小値に等しいことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
19. 第１のヴォクセルサイズで対象物から取得された複数の画像から前記対象物の三次元画像の解像度を改善するための方法であって、前記複数の画像のうちの各画像はある増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイでき、前記増分は前記第１のヴォクセルサイズより大きくなく、前記方法は、
    前記増分によって決定される第２のヴォクセルサイズで前記三次元画像を生成するための領域を定義するステップと、
    前記複数の画像のうちの各画像内の前記第２のヴォクセルサイズのヴォクセルの値を取得するステップと、
    前記複数画像内の対応するヴォクセルの値から前記第２のヴォクセルサイズの各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、前記多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記第２のヴォクセルサイズで前記三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
20. 前記複数画像のうちの各画像は一定のサイズを有する増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイし、また前記第２のヴォクセルサイズは前記増分に等しいことを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
21. 前記複数画像のうちの各画像は変化するサイズを有する増分で前記複数の画像のうちの他の一つの画像をオーバーレイし、また前記第２のヴォクセルサイズは前記増分の最小値に等しいことを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
22. 前記フィルタ関数は点応答関数であることを特徴とする、請求項１６または１９に記載の方法。
23. 前記点応答関数は前記複数に等しい多重オーバーレイ係数によって定義されることを特徴とする、請求項２２に記載の方法。
24. 前記オーバーレイは一つ以上の次元に沿って実行されることを特徴とする、請求項１６〜２１のいずれかに記載の方法。
25. 前記オーバーレイは一つ以上の次元で均一に実行されることを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
26. 前記オーバーレイは一つ以上の次元で不均一に実行されることを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
27. 前記オーバーレイは角度的に実行されることを特徴とする、請求項２５または２６に記載の方法。
28. 前記増分はデカルト座標または極座標によって定義されることを特徴とする、請求項１６または１９に記載の方法。
29. 二次元画像の結果的ピクセルサイズを定義する二次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の二次元画像を生成するための方法であって、前記方法は、
    前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、
    前記多重画像のうちの各画像内のピクセルの値を取得するステップと、
    前記多重画像内の対応するピクセルの値から各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
30. 二次元画像の結果的ピクセルサイズを定義する二次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の二次元画像を生成して伝送するための方法であって、前記方法は、
    前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、
    前記多重画像を一度に一つずつ伝送するステップと、
    前記多重画像のうちの各伝送された画像内のピクセルの値を取得するステップと、
    多重画像内の対応するピクセルの値から各ピクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
31. 前記二次元画像の前記結果的ピクセルサイズは前記取得マトリックスの１単位以上の単位のサイズに等しいことを特徴とする、請求項２９または３０に記載の方法。
32. 三次元画像の結果的ヴォクセルサイズを定義する三次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の三次元画像を生成するための方法であって、前記方法は、
    前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、
    前記多重画像のうちの各画像内のヴォクセルの値を取得するステップと、
    前記多重画像内の対応するヴォクセルの値から各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
33. 三次元画像の結果的ヴォクセルサイズを定義する三次元取得マトリックスを使用して多重取得からある対象物の三次元画像を生成して伝送するための方法であって、前記方法は、
    前記取得マトリックス内で１単位以上の単位をシフトすることによって前記対象物から多重の画像を一度に一つずつ取得するステップと、
    前記多重画像を一度に一つずつ伝送するステップと、
    前記多重画像のうちの各伝送された画像内のヴォクセルの値を取得するステップと、
    前記多重画像内の対応するヴォクセルの値から各ヴォクセルの値を計算し、それによって中間画像を生成するステップと、
    フーリエ領域において、多重取得からアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって前記三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
34. 前記三次元画像の前記結果的ヴォクセルサイズは前記取得マトリックスの１単位以上の単位のサイズに等しいことを特徴とする、請求項３２または３３に記載の方法。
35. 前記取得マトリックスは均一に区切られた単位を含むことを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
36. 前記取得マトリックスは不均一に区切られた単位を含むことを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
37. 前記取得マトリックスは基準座標によって定義されることを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
38. 前記基準座標はデカルト座標または極座標であることを特徴とする、請求項３７に記載の方法。
39. 前記多重の画像はある期間に亘って定義された時点で取得されることを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
40. 前記の時点のスケジューリングを決定するための一つ以上の予備的なテスト取得を更に含むことを特徴とする、請求項３９に記載の方法。
41. 前記多重の画像は前記取得マトリックス内で十進数の単位をシフトすることによって一度に一つずつ取得されることを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
42. 前記フィルタ関数は点応答関数であることを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
43. 前記点応答関数は前記多重度に等しい多重取得係数によって定義されることを特徴とする、請求項４２に記載の方法。
44. 前記取得マトリックスは少なくとも二つの先行する取得に関する一つ以上のコンパレータの差異の評価に基づいて後続の取得に関する単位サイズまたはスキームを調整することによって適応的に決定されることを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
45. 前記一つ以上のコンパレータはピクセルまたはヴォクセルデータとｋ空間データと位相データと信号対雑音比データとからなるグループから選択されることを特徴とする、請求項４４に記載の方法。
46. 前記取得マトリックスの単位サイズとスキームを決定するための一つ以上の予備的なテスト取得を更に含むことを特徴とする、請求項２９、３０、３２または３３に記載の方法。
47. ある対象物の、第１のピクセルサイズを有する二次元画像を伝送する方法であって、
    複数画像のうちの各画像が前記複数画像のうちの他の一つの画像をある増分でオーバーレイできる前記画像を前記対象物から取られた前記複数の画像に分解するステップと、
    前記複数画像のうちの少なくとも二つの画像を一度に一つずつ伝送するステップと、
    前記複数画像のうちの前記伝送された画像内の対応するピクセルの値から中間画像の各ピクセルの値を計算するステップと、
    フーリエ領域において、多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって結果として得られる二次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
48. 前記第２のピクセルサイズは前記第１のピクセルサイズに等しいことを特徴とする、請求項４７に記載の方法。
49. ある対象物の、第１のヴォクセルサイズを有する三次元画像を伝送する方法であって、
    複数画像のうちの各画像が前記複数画像のうちの他の一つの画像をある増分でオーバーレイできる前記画像を前記対象物から取られた前記複数の画像に分解するステップと、
    前記複数画像のうちの少なくとも二つの画像を一度に一つずつ伝送するステップと、
    前記複数画像のうちの前記伝送された画像内の対応するヴォクセルの値から中間画像の各ヴォクセルの値を計算するステップと、
    フーリエ領域において、多重オーバーレイからアーチファクトを表現できるフィルタリング関数によって前記中間画像を分割し、それによって結果として得られる三次元画像を生成するステップと、からなることを特徴とする方法。
50. 前記第２のヴォクセルサイズは前記第１のヴォクセルサイズに等しいことを特徴とする、請求項４９に記載の方法。
51. 前記フィルタ関数は点応答関数であることを特徴とする、請求項４７または４９に記載の方法。
52. 前記複数画像のうちのすべての画像は伝送されることを特徴とする、請求項４７または４９に記載の方法。
53. 前記二次元画像は核磁気共鳴画像とディジタルスキャナによって生成された画像と病理学的画像と組織学的画像と放射線医学的画像とからなるグループから選択されることを特徴とする、請求項１、１６、２９、３０または４７に記載の方法。
54. 前記三次元画像は核磁気共鳴画像とディジタルスキャナによって生成された画像とディジタルカメラまたはディジタルビデオによって生成された画像と病理学的画像と組織学的画像と放射線医学的画像とからなるグループから選択されることを特徴とする、請求項４、１９、３２、３３または４９に記載の方法。
55. 前記計算は算術平均を取ることによって実行されることを特徴とする、請求項１、４、１６、１９、２９、３０、３２、３３、４７または４９に記載の方法。