JP2005510281A - 灌流測定のための動き補正 - Google Patents

Abstract

被験者の医療診断画像を取得するためのＣＴスキャナ１０は、静止ガントリー１２、及び被験者に関する回転のために静止ガントリー１２上に回転可能に支持される回転ガントリー１４を含んでいる。複数の時間的に変位された体積画像が集められ、スライスに分割され、スライスメモリ５４₁，５４₂，…，５４_nに記憶される。スライスコンパレータ５８は、それぞれのスライスを選択された参照スライスと比較する。このスライスは、スライスを配列するためにスライス変換器６０により変換され、これにより、走査期間にわたる被験者の動きが補正される。

Description

本発明は、医療診断用の画像形成の分野に関する。本発明は、ＣＴ（Computed Tomography）スキャナを使用して組織の灌流を計算することと共に特定の応用を見出すものであり、ＣＴスキャナへの特定の参照をもって記載される。しかし、本発明は、ＭＲＩのような他の様式にも受け入れられるものであって、先に説明された応用に限定されるものではないことを理解されたい。

一般に、ＣＴスキャナは、画定された検査領域、すなわちスキャンサークルを有しており、このスキャンサークルでは、患者、すなわち画像形成される被験者は、患者用の長椅子に配置される。Ｘ線管のような放射線源から、検査領域を通して、反対側に配置される放射線検出器のアレイに、放射線のファンビームが送信される。放射線検出器でデータが収集される間、Ｘ線管及び関連される電源並びに冷却要素は、検査領域の周りに回転される。放射線源の回転は、静止ガントリー上で回転される回転ガントリーに該放射線源を搭載することで達成されることがある。体積画像形成（volume imaging）では、患者用の長椅子が長手方向に移動される。連続的な移動により、螺旋状の走査が達成され、離散的な処理により、一連のスライスが並列的に達成される。

サンプリングされたデータは、一般に、適切な再構成プロセッサを介して処理され、人間の目で見ることができる形式で表示される被験者の画像表現が生成される。この処理では、様々なハードウェア・ジオメトリーが利用されている。第三世代のスキャナでは、放射線源及び検出器の両者が被験者の周りを回転する。第四世代のスキャナでは、Ｘ線源は回転し、検出器は静止したままである。検出器のアレイは、一般に、Ｘ線管の軌道の外側にあるリングにおいて、被験者の周りに３６０°延びている。

灌流の検査では、関心のある組織及び血管における血流が主な関心である。一般に、被験者には造影剤が注入され、関心のある領域の多数の「スナップショット」が時間につれて撮影される。現在のＣＴスキャナは、該領域に関して毎秒１〜２のスナップショットを撮影可能であり、ほぼ実時間で造影剤を追跡する一連の画像を提供する。

ＣＴ灌流に関する１つの特定の応用は、急性の発作に苦しむ患者における脳虚血を診断することに役立っている。このタイプの検査では、ある期間を通しての正確な測定値が要求される。灌流の計算において使用される１つの技術は、最大傾斜法（maximum slope method）であり、この方法では、時間濃度曲線の最大の傾斜、及び最大の動脈のエンハンスメント（arterial enhancement）が計算される。灌流は、該最大の傾斜を該最大の動脈のエンハンスメントで割った値である。定量的なデータに関する精度は、データにおける雑音により影響され、この雑音は、幾つかの可能性のある発生源を有している場合がある。これらは、患者の動き、血液の再循環、部分的な体積作用、及び他の要素を含んでいる。

頭部ＣＴスキャンにおける患者の動きを低減し、灌流検査の品質を向上する１つの方法は、外部レストに被験者の頭部を固定することである。一般に、かかる装置は、患者用の長椅子に接続されたストラップを含んでおり、この患者用の長椅子は、被験者の前頭を長手送りし、（被験者が水平方向に横たわっていると仮定して）垂直方向における頭部の動きを効果的に除く。しかし、被験者は、僅かな頭部の回転だけでなく、なお、横方向に動くことができる。これらの動きは、灌流の検査の品質を著しく低下する可能性があり、一連の画像のミスアライメントを引き起こし、結果的に得られる画像をぼやけさせ、血液の灌流の計算に関して悪影響を与えるものである。最大濃度のエンハンスメントは、ＨＵ（ハンスフィールド値）で測定され、頭部の固定にも拘らず生じる可能性のある動きにより、４０％以上が低減される。ぼやけた画像、及び灌流測定への影響は、診断で使用される定量的な測定値の精度に著しい影響を与える。

さらに、背後の雑音は、該雑音に関連する画像だけでなく、灌流の計算に影響を与える要素である。低レベルの信号（low signal）を示す領域は、雑音により隠蔽される可能性がある。血液の流れが遅い領域では、最大濃度のエンハンスメント及び雑音は、共に２〜４ＨＵの範囲になる。適法な灌流の信号が隠される可能性があり、検査効率が全体として低下する。また、雑音を除去することが意図されるフィルタは、低い強度の灌流信号をも除去し、使い物にならない情報と共に良好な情報を除いてしまう場合がある。

本発明は、先に説明された問題及び他の問題を克服する新たな、かつ改善された方法及び装置を提供することを目的としている。

本発明の１態様によれば、被験者の動きを補償する方法が提供される。複数の体積画像が集められ、小区域の画像が選択される。参照される小区域の画像を基準としてそれぞれの小区域の画像について、二次元での動きが決定される。この決定された動きに従って画像が補正される。

本発明の別の態様によれば、診断用画像形成装置が提供される。再構成手段は、画像形成領域に配置される被験者の一部に関する複数の体積画像を再構成する。比較手段は、画像を比較し、補正手段は、この比較に従って画像を補正する。

本発明の１つの効果は、患者の動きに関する悪影響を低減することにある。
別の効果は、部分的な体積の影響を低減することにある。
別の効果は、血液の再循環に関する悪影響を低減することにある。

別の効果は、低振幅信号に関する影響を低減することにある。
別の効果は、カーブフィッティングに関する精度を増加することにある。
別の効果は、雑音により生じるエラーを低減することにある。

本発明の更なる効果及び利点は、好適な実施の形態に関する以下の詳細な説明を読むこと及び理解することで、当業者にとって明らかとなるであろう。
本発明は、様々な構成要素及び該構成要素の配置、並びに様々なステップ及び該ステップの配置による形態で実現される場合がある。図面は、好適な実施の形態を例示することのみを目的としており、本発明を制限するものとして解釈されるべきではない。

図１を参照して、ＣＴスキャナ１０は、画像形成領域１６を画定する静止ガントリー１２及び回転ガントリー１４を含んでいる。回転ガントリー１４は、検査領域１６に関する回転のため、静止ガントリー１２から懸架されている。Ｘ線管のような放射線源２０は、回転ガントリー１４との回転のため、回転ガントリーに配置されている。検査領域１６の長手方向の軸に関して外部モータ（図示せず）により回転ガントリー１４が回転されるとき、放射線源２０は、検査領域１６を通過する透過放射線からなるビームを生成する。コリメータ及びシャッタアセンブリ２２は、透過放射線からなるビームを円錐の形状に成形し、このビームを選択的にゲート制御してオン及びオフにする。代替的に、放射線ビームは、放射線源２０で電気的にゲート制御されてオン及びオフにされる。放射線透過性の長椅子等のような被検体の支持台３０は、円錐状に成形された放射線ビームが被験者の関心のある領域を通してある体積を画定するように、検査領域１６内で少なくとも部分的に検査すなわち画像形成されている被験者をぶら下げるか、さもなければ保持する。放射線透過性のヘッドレスト３２は、被験者の頭部の動きを制限する。

画像形成される体積は、ある期間にわたって繰り返し画像形成される。灌流の検査では、造影剤が被験者に注入され、関心のある領域における血流の振る舞いを追跡するため、ある期間にわたり、被験者の血流に関連する要素がモニタされる。この体積は、３次元のボクセルからなるアレイにセグメント化され、このボクセルのアレイは、一連のスライスとして概念化されることがあり、それぞれのスライスは、有限の厚さを有している。

第三世代のＣＴスキャナでは、放射線検出器４０のアレイは、回転ガントリー１４上の放射線源の向う側に周辺的に取り付けられている。第四世代のＣＴスキャナでは、静止ガントリー１２の周りには、放射線検出器の固定リング４２が取り付けられている。このコンフィグレーションにも拘らず、放射線検出器は、画像形成領域１６を通過した後にも、放射線源２０から放出される放射線を受けるように配置されている。

放射線検出器４０，４２は、検出された放射線を電気的な投影データに変換する。すなわち、それぞれの放射線検出器は、受けた放射線の強度に比例する出力信号を生成する。それぞれの放射線検出器は、その視野での対応する放射線に沿った投影に対応するデータエレメントを生成する。投影又はデータラインにおけるそれぞれのデータのエレメントは、再構成される被験者を通過するその対応する放射線に沿って測定される減衰係数の線積分に関連する。

データメモリ又はバッファ５０は、サンプリングされたデータを放射線検出器から受ける。データメモリ５０は、このデータを再構成プロセッサ５２に送出する前に、フィルタリング又は他の動作を選択的に実行する。再構成プロセッサは、被験者に関する体積画像の表現を再構成する。

好適な実施の形態では、ガントリー１４は、被験者の周りで約４０回の回転を行い、関心のある領域に関する４０の体積画像を生成する。この４０の体積画像は、第一の一連のイメージメモリに記憶される。勿論、画像の数は、多くても少なくてもよく、４０は、走査時間、被験者への放射線量、心臓周期、及び有効な灌流の情報を収集することができる期間のような、要素間でのバランスである。一般的な今日のＣＴスキャナは、約２０〜４０秒で４０の画像を生成することができ、この２０〜４０秒は、完全に動きのない状態でいることが被験者に要求される比較的長い時間である。避けられない患者の動きを補正するため、登録プロセッサは、体積画像を分析し、画像の推移にわたり関心のある領域が静止したままであるように、該体積画像を位置合わせする。

登録プロセッサは、４０の体積画像のそれぞれにおいて、対応する参照スライスを選択し、参照スライスメモリ５４₁に記憶し、動き関数を能動的に計算する。この参照スライスは、好ましくは中央のスライス（central slice）である。好適な実施の形態では、診断医には、（ユーザ入力端末５６で）参照スライスに関する画像が提供される。参照スライスに関する第一の画像は、それぞれ後続する時間ステップでの画像、又は先行する時間ステップでの画像が比較され、一致するように調節される基準として使用される。それぞれの他の画像は、対応するメモリ５４₂，．．．，５４_nに記憶される。

好ましくは、登録プロセッサは、コンパレータ５８を含んでおり、このコンパレータは、ランドマークを識別する。このランドマークは、識別することが容易であり、形状的に明確であって、スライスの様々な部分に現れる。脳の灌流に関するスキャニングでは、典型的なランドマークは頭骨の一部であり、全体の走査期間にわたり画像から画像への一定の形状及び強度を有している。選択的に、診断医は、処理時間を低減するため、関心のある小区域にスライスをつくることができる。図２を参照して、例示的な小区域Ａ及びＢが示されている。小区域は、被験者の頭骨５９の上部及び側部の少なくとも１部を含んでいる。頭骨のこれらの部分を選択することで、被験者の微小な動きをより検出可能になる。小区域Ａ及びＢのうちの一方は、参照スライスの小区域として使用される。

参照スライスのそれぞれ後続する画像は、選択された領域について、このやり方でサーチされ、それぞれ後続する画像は、スライス変換器６０によりランドマークと参照画像とのアライメントをもたらすため、シフト又は回転される。登録プロセッサがこれらの画像を配列したとき、４０の体積画像のそれぞれについて動き関数を記録する。この動き関数は、参照スライスに関するその動きを示す。特に、頭部スキャンでは、関心のある領域は、剛体であると考えられ、参照スライスが受ける任意の動きであって全体の画像形成される体積が受ける任意の動きであると考えられる。記録された動き関数は、画像形成される体積の残りを位置合わせするため、対応する体積画像のそれぞれのスライスに適用される。代替的に、及び更に時間集中的に、それぞれの体積のそれぞれのスライスについて、アラインメント処理を個別に実行することができる。他のアラインメント処理及びアルゴリズムを考慮することもできる。

関心のある領域でのボクセルのなかには、微弱な時間濃度曲線を有するものがある。より詳細には、ボクセルのなかには、雑音に匹敵する振幅を有するものがある。好適な実施の形態では、類似の微弱な信号がグループ化され、それらの信号が結合されて特徴的なより高い強度の信号が生成される。

再構成プロセッサ５２が関心のある領域の体積画像を再構成した後、体積画像は、スライスに分割され、高解像度のスライスイメージメモリに記憶される。スライスイメージメモリは、ｎ個のサブメモリを含んでおり、ここで、ｎは、画像形成される体積におけるスライスの数である。すなわち、順に、走査開始から走査終了までの４０の時間的に変位された体積画像のうちの最初のスライスは、第一のスライスサブメモリに記憶され、第二のスライスの画像は、第二のスライスサブメモリに記憶され、ｎ番目のスライスの画像は、第ｎのスライスサブメモリに記憶される等である。好適な実施の形態では、スライスは、それぞれ１つのボクセルの厚さである。好適な実施の形態では、５１２×５１２のイメージマトリクスが使用され、それぞれのスライスは、１ボクセルの厚さである。すなわち、４０のスライスにおけるそれぞれ対応するボクセルからの４０の濃度値は、時間濃度曲線を定義する。したがって、それぞれのスライスが５１２×５１２である好適な実施の形態では、スライス当たり５１２×５１２の時間濃度曲線が存在する。

４０の体積画像の対応するボクセルの強度値は、時間濃度曲線を定義する。それぞれの時間濃度曲線は、時間的に変位された体積画像のそれぞれにおける同じボクセルに対応する小区域での造影剤の量の測定値である。典型的な時間濃度曲線は、その間に造影剤がボクセル領域に急速に入り込むリーディングエッジ、その時間で造影剤が最大の濃度である最大値、及びその間に造影剤が該ボクセルを離れるトレイリングエッジを含んでいる。典型的に、曲線は、ガンマ変量の曲線であり、この曲線は、その急峻なリーディングエッジ及び緩やかなトレイリングエッジにより特徴づけられる。

最大エンハンスメントプロセッサは、参照スライスに関して診断医により示された動脈の領域でのボクセルの時間濃度曲線に関する最大のエンハンスメント値をサーチする。より詳細には、最大強度プロセッサは、診断医により示された動脈領域における全てのボクセルのなかで最大のエンハンスメントをサーチする。最大の動脈のエンハンスメントは、灌流の計算において後に使用される。

高解像度のスライスは、フィルタを通過され、続いて、解像度低減器により解像度が低減される。この解像度低減器は、時間的にそれぞれのスライスの高解像度のイメージマトリクスを処理し、ボクセルをグループ化し、たとえば、平均強度、最大強度等といった、それぞれのボクセルのグループを結合する。好適な実施の形態では、高解像度のマトリクスは、５１２×５１２であり、低解像度のマトリクスは、１２８×１２８である。解像度低減器は、位置によりボクセルを１６のグループに箱入れする。すなわち、高解像度のボクセルの４×４のグループは、１つの低解像度のボクセルに結合される。全体の走査時間にわたり体積画像が解像度に関して低減された後、低解像度メモリに記憶される。

低解像度の画像は、灌流の計算で後に使用される多数の要素を計算するために使用される。より詳細には、低レベル信号フィルタは、低レベルの信号を除去する。低信号フィルタは、余りに微弱であるか又は余りに不十分に定義されているために使用することができない時間濃度曲線を有するボクセルを識別する。どの信号が微弱過ぎるかを判定するため、多数の基準のうちの少なくとも１つが使用される。１つの方法は、時間濃度曲線を曲線モデルに比較することである。このモデルへのフィットに関する予め選択された範囲外にある曲線を有するボクセルは、低レベル信号を有するとして使用されない。別の方法は、それぞれのボクセルについて、時間濃度曲線のピークのエンハンスメントの値を見つけることである。予め選択された閾値となるエンハンスメント値よりも低いピークのエンハンスメントを有するボクセルは、低信号を有するとして使用されない。低信号のボクセルを識別する別の方法は、たとえば、骨といった、歴史的に低レベル信号からなるボクセルを選択することである。

一般に、患者の循環系は、関心のある領域を通して造影剤を再び循環し、強度の二次ピークを生じる。二次ピークがガンマ変量の曲線によるフィッティングにおいて含まれる場合、ピークは時間的に後にシフトされ、リーディングエッジの傾斜を変更する。クリップ回路は、最大値からの強度降下のパーセンテージ、該最大値の後の時間、或いはこの両者の組み合わせに基づいて二次ピークをクリップする。プロセッサは、クリップされた領域をガンマ変量の曲線のセグメントで置き換えるか、他の残りの曲線部分の外挿で置き換える。カーブフィッティングプロセッサは、時間濃度曲線をモデル曲線と比較する。理想曲線の予め選択された許容範囲にないデータは、不良データとしてフィルタにより除かれる。

より詳細には、ガンマ変量の曲線の平滑化回路は、それぞれのボクセルに関する時間濃度曲線を平滑化して雑音を低減する。平滑化された曲線は、ガンマ変量の曲線に数学的にフィットされる。より詳細には、ガンマ変量の曲線を数学的に定義する値Ｋ、値α、及び値βが計算される。ガンマ変量モデルへの良好なフィットを有するボクセルは、一般に、より高い強度の信号を有しており、灌流の計算で使用するためによりロバスト性が高い。最大傾斜計算部は、値Ｋ、α及びβから時間濃度曲線の領域に関する最大傾斜を計算する。

これより、それぞれのボクセルについて、血液の灌流の値が計算される。好適な実施の形態では、灌流の計算部は、それぞれのボクセルについて灌流の値を得るため、最大エンハンスメントプロセッサにより見つけられた最大の動脈のエンハンスメントで、それぞれのボクセルについての最大傾斜値を割る。インターポレータは、切り捨てられた時間濃度曲線を補間して、代表的な曲線を形成する。代替的に、Ｋ、α、β及び最大エンハンスメント値は、灌流の値を検索するため、プリロードされたルックアップテーブルのアドレスが割り当てられる。これらの値は、灌流のイメージメモリ７０に記憶される。ビデオプロセッサ７２は、灌流のイメージメモリ７０からのデータをビデオモニタ７４用の適切なフォーマットにする。低振幅の時間濃度曲線を有するとして識別されたボクセルは、プロセッサにより識別されてソートされる。選択的に、低振幅のデータは、一時的にフィルタリングされ、隣接したボクセルの曲線と一般に同時ではない曲線が除される。ソータは、時間濃度曲線をグループにソートする。それぞれのグループは、曲線平均化プロセッサにより、平均化されるか、合計されるか、又はさもなければ結合され、結合された時間濃度曲線は、そのグループにおける全ての曲線の時間濃度曲線に取って代わる。好適な実施の形態では、ソータは、k-meansのクラスタリング、c-meansのクラスタリング、及びファジーロジックのうちの１つを使用して、ボクセルをグループ化する。なお、ボクセルをグループ化する他の方法が利用される場合もあることを理解されたい。曲線平均化プロセッサは、類似の特性を互いに有するボクセルをグループ化する。ボクセルは、そのｘ座標の位置、そのｙ座標の位置、そのピークエンハンスメントの値、時間濃度曲線がピークエンハンスメント値に到達するために要する時間（ピークまでの時間）、ハンスフィールド値等のうちの少なくとも１つに同様に基づくとして決定される。時間濃度曲線が一旦グループ化されて結合されると、グループは、カーブフィッティングプロセッサに通過される。これにより、信号が平均化されたときに雑音が相殺される傾向にあるため、信号における固有の雑音が大幅に低減される。したがって、平均化された信号は、そのグループを構成するボクセルのいずれかの個々の曲線よりも高い信号対雑音比を有している。カーブフィッティングプロセッサは、結合された時間濃度曲線を適合し、これをモデル曲線にフィットする。そのグループを構成する全てのボクセルについて、共通の灌流の値が決定される。

たとえば、ボクセルは、ｘ座標及びｙ座標の位置によりグループ化される。このスキームにより、物理的に互いに接近している構成ボクセルを含むボクセルのグループが得られる。別の例では、空間的な位置に関らず、ボクセルは、最大のハンスフィールド値によってのみグループ化され、２〜４ＨＵの最大のハンスフィールド値を有するボクセルが互いにグループ化され、４〜８ＨＵの値を有するボクセルが互いにグループ化される。好ましくは、それぞれ個別の灌流の検査に最も役立つ基準の組み合わせが選択される。このようにして、１つの灌流の画像が通常の信号のボクセル、及び複数の低信号のボクセルからなるグループから作成される。

図３を参照して、好適な実施の形態に関する主要な処理がフローチャートの形式で提供されている。読み取りステップ１００では、マルチスライスの画像が装置に読み込まれる。選択ステップ１０２では、使用するスライスが選択される。参照選択ステップ１０４では、ユーザ入力１０６が使用され、参照画像が選択され、該参照画像における関心のある領域が選択される。変換ステップ１０８では、画像が変換される。検査ステップ１１０では、画像が参照画像と類似性について比較され、ステップ１１２で、満足されるか否かが判定される。満足するとして判定されたスライスは、ステップ１１４，１１６で転送される。処理は、ステップ１１８で、全てのスライスが配列されるまで繰り返される。

本発明に係るＣＴスキャナの概念を例示する図である。 典型的にユーザにより選択された小区域を含む被験者の頭骨の軸方向のスライスを例示する図である。 本発明の統合された処理を含むフローチャートである。

Claims (19)

1. 組織の灌流の分析を受ける被験体の動きを補償する方法であって、
   ある期間にわたり関心のある領域に関する複数の体積画像を集めるステップと、
   それぞれの体積画像において対応する小区域の画像を選択するステップと、
   参照される小区域の画像を基準として、それぞれの小区域の画像について二次元での動きを決定するステップと、
   決定された動きに従って体積画像を補正するステップと、
   を含む方法。
2. 動きを決定する前記ステップは、
   該複数の体積画像にわたる小区域の画像の動きを示す動き関数を生成するステップをさらに含み、
   補正する前記ステップは、
   体積画像の対応する小区域の画像に関する動き関数を適用することで、それぞれの体積画像における動きを補正するステップを含む、
   請求項１記載の方法。
3. 体積画像の小区域の画像は位置合わせされており、該体積画像の他の小区域の画像は、アラインメントのマップとして該動き関数を利用して位置合わせされる、
   請求項２記載の方法。
4. 小区域の画像を選択する前記ステップの後に、選択された小区域の画像に関する第二の小区域を選択するステップをさらに含み、
   動きを決定する前記ステップは、対応する小区域の画像の小区域に実行される、
   請求項１乃至３のいずれか記載の方法。
5. 第二の小区域を選択する前記ステップは、
   該被験体の頭骨の頂部の少なくとも一部を選択するステップと、
   該被験体の頭骨の側部の少なくとも一部を選択するステップとを含む、
   請求項４記載の方法。
6. 第二の小区域を選択する前記ステップは、該選択された小区域の画像の表示で該第二の小区域をユーザが指定するステップを含む、
   請求項１乃至５のいずれか記載の方法。
7. 該他の小区域を該選択された小区域と位置合わせするため、それぞれの体積画像における他の小区域の画像を二次元の線形補間で変換するステップを含む、
   請求項１乃至６のいずれか記載の方法。
8. 第二の小区域を選択する前記ステップは、
   変換された他の画像を同じ体積画像に関する小区域の画像と比較し、比較された小区域の画像に位置における差に関する定量的な測度を与える近似測度を計算するステップを含む、
   請求項７記載の方法。
9. 該近似測度が予め選択された許容値の範囲外にある場合、該変換された他の画像をシフトするステップをさらに含む、
   請求項８記載の方法。
10. 該近似測度は、該小区域の画像の視野と該他の画像の視野の間の類似性に関する測度を与える、
    請求項８又は請求項９記載の方法。
11. 該被験体の関心のある領域の動きを、被験体を固定する外部装置で、二次元での動きを制限するステップをさらに含む、
    請求項１乃至１０記載の方法。
12. 該小区域は、該体積画像の中央のスライスである、
    請求項１乃至１１のいずれか記載の方法。
13. 被験体の動きを補償する組織の灌流の検査を実行する診断用画像形成装置であって、
    画像形成領域から集められたデータを再構成する手段と、該被験体の関心のある領域は、該関心のある領域に関する一連の体積画像の表現で得られ、
    該体積画像の表現に関して対応する参照される小区域を選択する小区域選択手段と、
    該参照される小区域の相対的な動きを決定するため、それぞれの体積画像のうちの少なくとも該参照される小区域を比較する比較手段と、
    決定された動きに従って該体積画像を補正するための補正手段と、
    を含む装置。
14. 補正する前記手段は、第一の小区域の座標が対応する第二の小区域の座標に一致するように、第一の小区域を調節する、
    請求項１３記載の診断用画像形成装置。
15. 補正する前記手段は、その後の小区域の座標が該第一の小区域の座標に一致するように、その後の小区域の座標を調節する、
    請求項１４記載の診断用画像形成装置。
16. 該参照される小区域の相対的な動きを示す時間に関する動き関数を生成する関数生成手段をさらに含む、
    請求項１３乃至１５のいずれか記載の診断用画像形成装置。
17. 該動き関数は、該体積画像を互いに位置合わせするため、体積画像に適用される、
    請求項１６記載の診断用画像形成装置。
18. 関心のある領域の可能性のある動きを二次元に制限するため、画像形成領域での動きに対して該被験体の関心のある領域を固定する外部固定手段をさらに含む、
    請求項１３乃至１７のいずれか記載の診断用画像形成装置。
19. 該選択された参照される小区域は、画像のスライスである、
    請求項１３乃至１８のいずれか記載の診断用画像形成装置。
    

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