JP2006515770A - 内部構造の撮像 - Google Patents

Abstract

円錐ビームＣＴスキャナなどのスキャナの出力からフェイズ／相関画像を選択するための装置、方法およびソフトウェアモジュールは、一連の画像から得られた画像を、２次元から１次元に、１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたみ、さらなる画像を、一連の画像から得られた１次元画像の合成から生成し、さらなる画像を、周期的なパターンについて分析し、一連の画像から、この周期的なパターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択することにより、動作する。望まれる場合、複数の再構成を、異なるフェイズにおいて得ることができる。さらなる画像の周期的なパターンについての分析は、１次元画像を比較し、この次元における特徴部分の動きを識別することを含むことができる。これは、フェイズが相関する画像を用いることにより、（特に）患者の呼吸サイクルの正確な測定、およびＣＴスキャンの質の付随的な向上を可能にする。

Description

本発明は、容積（volume）の内部構造の撮像に関する。特に（しかし排他的でなく）、患者の呼吸サイクルによって生じる人為的影響や不正確さを除去するためのＣＴ画像の分析に関する。

既存のコンピュータ断層撮影（ＣＴ：Computed Tomography）スキャナは、放射線ソースおよび検出器を基としており、これらは、患者の周りを回転し、ビームがさまざまな方向から患者を通過する際に、その減衰を観察する。このデータから、患者の内部構造の３次元描写が計算される。

これらは、２つの別個のグループに分かれる。第１に、単純ＣＴスキャナは、狭い“ペンシル”ビームを、患者に向けて通す。それぞれの完全な回転が、患者を通した“スライス”または断面の形の２次元画像をもたらす。スキャナ（または患者）は、次いで、回転軸に沿って指標付けされ、さらなるスライスがスキャンされる。これらのスライスは、次に、３次元画像に組み立てることができる。

第２に、円錐ビームＣＴスキャナは、開散するビームを患者に向けて、対象の領域全体の２次元投影を（任意の選択された時間に）生成する。ビームが回転するにつれ、投影を異なる方向から得て、３次元画像を構築することができる。

円錐ビームＣＴは、解像度がすべての方向に対して同じであるため、単純ＣＴに比べて一般的に有利である。単純ＣＴは、各スライスの面において高い解像度を有するが、これに直角をなす解像度は、指標距離により限定される。

両方の技術は、患者が静止していることを想定している。これは、心臓、肺および横隔膜など、いくつかの部分が意図せずに動いているため、生きている患者にとっては正しくない想定である。患者が呼吸すると、肺および横隔膜の周りの構造が動き、良質のスキャンを得ることを困難にする。単純ＣＴにおいては、画像に人為的影響が生じる。スライスが患者に沿って標識付けされるにつれ、呼吸サイクルは、構造を、この時スキャンされているスライスの内部または外部へ動かす可能性がある。このようにして、周期的な人為的影響が、再構成された容積に現れる。円錐ビームＣＴにおいて、いくつかの人為的影響が、再構成処理から生じるが、主な問題は、平均化処理の形態における画像のぼけである。

肺腫瘍（例として）の治療においては、腫瘍の位置と、呼吸サイクルの進行に伴うその動きを知ることが重要である。円錐ビームＣＴから得られる時間平均化された情報は、不十分であり、それは、円錐ビームＣＴが、１つの領域に存在する小さな腫瘍と、１つの領域をいくらか越えている大きな腫瘍との区別ができないためである。

従来、胸部のＣＴスキャンを実施する場合、患者は、外部の刺激に合わせて呼吸をコントロールすることが求められ、あるいは、呼吸サイクルのフェイズの代用となるものが検出されていた。用いられていた代用の例として、鼻腔の周りの局部温度、および胸部の寸法が挙げられる。これらは、補助となることが証明されているが、一般的には不十分である。

患者の呼吸サイクルの正確な測定は、広範囲の目的において、このように、重要な診断および治療計画ツールである。

本発明は、したがって、内部変化を示す容積（volume）の内部構造を撮像するための装置であって、容積の一連の投影画像を生成するように配置された、貫通する放射線のソースと、この放射線のための２次元検出器と、一連の画像の選択された画像より、容積の３次元構造に関する情報を得るための再構成手段と、再構成手段で使用するために、一連の画像から、類似したフェイズを有する画像を選択するための選択手段と、を備え、選択手段は、一連の画像から得られた画像を、２次元から１次元に、１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたみ、さらなる画像を、一連の画像から得られた１次元画像の合成から生成し、さらなる画像を、パターンについて分析し、一連の画像から、パターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するように構成されている装置、を提供する。

画像の取り扱いは、適切なプログラムを備えた汎用の計算手段、または、特にこの作業のために設計された専用の計算手段のいずれかの形態の計算手段によって行われることが考えられる。この場合、参照される画像は、通常は、１つまたは複数のファイルに保存された数値が、画像の特定の位置における輝度または他の画像特性に対応する、デジタイズされた形態である。

したがって、画像操作ステップについて述べる場合、我々は、画像がこのやり方で物理的に操作されるべきだと意味することを意図しておらず、数値またはその配列が算術演算等により操作される処理を含むことを意図している。同様に、計算手段は、算術または他の処理を行って対応する数値データを得るという条件で、上述のさらなる画像のような仮の画像を、物理的に表示、描写、または生成する必要はない。

画像が、選択手段の動作の前に前処理されている場合、向上した精度を得ることができる。この前処理は、好ましくは、画像における輝度の範囲を狭めるためのフィルタや、画像におけるエッジをハイライトするための導出フィルタなどの、いくつかのステップを含む。容積が、患者を含んでいる場合、好ましくは、導出は、患者の頭尾軸の方向に行われる。それは、横隔膜は、この方向に直角をなすエッジを有しているためである。

前処理は、画像に適用されるマスクを含むことができ、このマスクは、エッジを含む領域の選択、対象の領域の外にある領域の除外などを行う。有用なマスクは、容積内の物体（例えば患者）の外にある画像の領域を除外するものである。エッジマスクは、導出フィルタを介してフィルタをかける際に画像に適用されるしきい値から得ることができる。

望まれる場合、複数の再構成を、複数のサブセットから得ることができ、複数のサブセットは、それぞれ、一連の画像のうちの、フェイズが相関する画像を含んでおり、各サブセットのフェイズの相関は、他のサブセットのフェイズの相関とは異なる。

好ましくは、さらなる画像の周期的なパターンについての分析は、１次元画像を比較し、この次元における特徴部分の動きを識別するステップを含む。隣り合う画像が比較されることが好ましく、それは、それらの画像が、概ねもっとも類似しており、したがってそれらの間の違いは、重要である可能性が高いためである。１次元画像は、画像の異なる相対的なシフトにおける、画像間の輝度の差を計算することにより比較することができる。通常は、ｒｍｓの差が、最良の違いの尺度である。

さらなる画像は、有利なことに、周期的なパターンについての分析の前に、処理にかけることもできる。適切な前処理は、好ましくは１次元を横断する方向に行われる、さらなる画像におけるエッジをハイライトするための導出フィルタ、および／または、対象の領域の選択、を含む。導出フィルタがかけられた画像を使用して、鋭利な変化を有する領域をハイライトし、これにより、元のさらなる画像の一部を選択することが、特に好ましい。

ソースおよび検出器は、一連の投影画像が、容積を異なる向きで示すように、容積に対して回転可能とすることができる。

本発明は、周期的な変化に特に適しているが、実際には、容積内のどのような変化にも適用することができる。

一般的に、本発明は、周期的変化が、生体組織により示される呼吸サイクルなどの自然な変化である場合に、もっとも有用な適用を見出す。しかしながら、本発明は、普遍的に適用できるものであり、この方法に限定される必要はない。

本発明は、また、スキャナの出力から、フェイズが相関する画像を選択する方法であって、スキャナにより生成された一連の複数の画像のそれぞれに対し、画像を、２次元から１次元に、１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたむステップと、さらなる画像を、一連の画像から得られた１次元画像の合成から生成するステップと、さらなる画像を、周期的なパターンについて分析するステップと、一連の画像から、周期的なパターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するステップと、を備える方法を提供する。

本発明は、さらに、スキャナの出力から、フェイズが相関する画像を選択するためのソフトウェアモジュールであって、スキャナにより生成された一連の複数の画像のそれぞれに対し、画像を、２次元から１次元に、１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたむステップと、さらなる画像を、一連の画像から得られた１次元画像の合成から生成するステップと、さらなる画像を、周期的なパターンについて分析するステップと、一連の画像から、周期的なパターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するステップと、を実行するように構成されているソフトウェアモジュールを提供する。

本発明のこれらの追加的な態様は、現在、円錐ビームＣＴスキャナ、特に、画像が呼吸する患者のものである円錐ビームＣＴスキャナにもっとも適している。

本発明は、変化する構造の内部配置の分析に対して、広い適用の可能性を有しており、かつ、呼吸フェイズの検出に限定されないことが、強調される。生体および非生体構造における他の変化も、検出することができ、また、本発明は、円錐ビームＣＴスキャナ以外のスキャナに適用することもできる。これは、呼吸に関係する構造（横隔膜など）自体の特定の識別を意図せず、代わりに、新規な処理ルートを介して、単に、変化を探すものであるという、本発明の性質によるものである。

その結果、本発明は、呼吸フェイズの識別の問題に適用された場合、事実、横隔膜を識別することができるが、これを、当該形状の物体を直接探すことによっては、行わない。実際に、本発明者らは、このように行うことは、スキャナが患者の周りを回転するにつれて、横隔膜の投射画像が形状を変化させるという点において、逆効果であるということを見出した。

図１は、患者の胸部領域の従来のＣＴスキャンを示している。周期的な人為的影響を、（例えば）１００、１０２および１０４に見ることができ、これらは、呼吸プロセスとＣＴスキャン処理との相互作用により生じる誤りに対応している。同様に、図２は、患者による胸部の典型的な円錐ビームＣＴ画像を示しており、領域１０６、１０８は、患者の肺および横隔膜の内部の動きにより生じる顕著なぼけを示している。

本発明に係る処理を、ここで説明する。一般的な処理ルートは、図２２に定められており、ここで使用される参照番号は、本出願の関連する先の図に対応するものを用いており、先の図は、その時点で得られた画像またはマスクを示している。このため、円錐ビームＣＴまたは他の類似のスキャナからの画像を得た後または得る間に、処理ルートＡが、各個別画像３に対して適用される。まず、生画像３から、患者マスク４が得られ、患者マスク４は、患者の外にある画像の部分を隠すことができる。このために、単純なしきい値を設定することができ、このしきい値を超える輝度（intensity）を有する生画像３の画素または画素のグループを、マスクにより除外された部分に分配することができる。一般的に、使用される特定のスキャナのパラメータによる適切な患者マスクの決定には、トライアルアンドエラー処理が適しているが、本発明者らにより使用される画像の場合は、２０，０００の表面しきい値が適切であることが見出された。

再度、ＣＴスキャナから得られた生画像３から作業し、次いで、画像を均一化して、コントラストの範囲を減少させる。多くの適切な均一化フィルタが利用可能であるが、この例では、本発明者らは、個別の輝度値が元の輝度値の対数の１０００倍に変換されたスケール化対数の手法（scaled logarithmic approach）を採用した。

均一化画像から、導出画像（derivative image）が用意され、これは、輝度値が、事前にフィルタされた画像における輝度の変化率を表す画像である。導出フィルタは、変化率が測定される関連付けられた方向を持たなければならず、患者の胸部領域の画像の場合は、頭尾方向（ＣＣ：craniocordal direction）を使用することが好ましい。導出フィルタは、次に、この方向における変化をハイライトする。一般的なケースでは、この導出の方向は、通常、以下のステップ１６の方向と揃えるべきである。導出画像から、導出マスク１０を提供することができ、このマスクは、導出値が高い画素をハイライトするマスクである。このマスクは、したがって、急速な輝度の変化率がある元の均一化画像の領域、すなわち、エッジがある均一化画像６の領域をハイライトする。

最後に、均一化された画像から、グラジェント標準画像（gradient norm image）１２が用意される。これは、均一化された導出画像の一形態であり、この形態では、水平および垂直グラジェントが、ベクトル合計される。すなわち、水平グラジェントの２乗が、垂直グラジェントの２乗に加えられ、その結果の平方根が取られる。

次に、導出マスク１０および患者マスク４を、グラジェント標準画像１２に加えて、処理済み画像１４を生成することができる。したがって、この画像は、均一化された画像の画素を含み、これらは両方とも、患者内の、輝度の変化率が顕著な領域にある。基本的に、この処理は、均一化された画像から、ＣＣ配列されたエッジに対するわずかなプリファレンスによって、患者内のエッジを選び出す。ＣＣエッジはマスクの一部であるが、他のエッジはグラジェント標準の形態で部分的に再導入されるため、プリファレンスは完全ではない。なお、横隔膜を識別しようとする意図は、通常は失敗するため、アルゴリズムは、エッジがどのように抽出されるかについて、意図的に無感覚になっていることに留意されたい。対象の特徴部分（横隔膜など）が、エッジの間にある限り、アルゴリズムは、他のすべてのエッジよりも顕著に動くものを検出する。

スキャナにより生成された一連の画像のうちのこの画像を処理する最後のステップは、画像を１次元に折りたたむことであり、患者のケースでは、画像が患者のＣＣ軸に沿って揃えられるべきである。これは、画素の水平列の１つに沿って全輝度を合計し、この輝度、またはこれから得られた輝度を、水平軸に沿った当該の点における単一画素の輝度として採用することで、容易に行うことができる。したがって、この処理により、スキャナからの各個別画像を、幅が１画素で高さが“ｎ”画素の、単純な直線画像に減らすことができる。

次いで、この処理を、スキャナから得られた一連の画像のすべて、または実質的にすべてに対して繰り返す。これは、一連の画像をすべて取得した後に、後処理ステップとして行うことができ、または、後の画像を取得している間に、先のエッジに対して開始することができる。いったん、一連の１次元画像が利用可能になると、これらを、次いで、並列に組み合わせて、合成画像１７を生成することができ、この合成画像１７では、基本的に、１つの軸が患者のＣＣ軸（または１次元圧縮のために採用された軸）に対応し、一方で、他の軸は、時間の尺度（画像番号で表現される）に対応する。結果の画像が、図１７に示されている。この画像は、患者の全構造に関する有用な情報を含んでいないが、経時的な画像の変化に関する有用な情報を示す。この情報は、合成画像に適用される一連の処理ステップＢによって、抽出することができる。

まず、画素番号または時間軸に対応する導出方向で、導出フィルタをかける。これは、図１８に示されている画像を生成し、この図では、経時的に急速に変化する領域が、実際にハイライトされている。

先の画像（図１８）の絶対値が、再度、ＣＣ軸にマップされ、輝度ヒストグラムを形成する。この１次元信号は、最大変化率がある患者のＣＣ軸に沿った位置を、画像番号または時間でハイライトする。輝度ヒストグラムから、しきい値を適用して、対象の特定領域２０を選択することができる。さまざまなしきい値化の方法が、知られており、この作業に適している。この方法には、単純な固定しきい値、または、輝度ヒストグラムの最大および最小を探してその間の点におけるしきい値を採用する可変的なしきい値、の設定が含まれる。対象の領域は、ヒストグラムから選択される正確な領域に限定することができ、あるいは、いずれかの側に、マージンを置くことができる。

対象の領域が選択されると、次いで、この画像１７の領域が選択され、周期的なパターンについて分析される。抽出された対象の領域である、図２０において、明らかな周期的なパターンがあることが見られるが、これは、スキャンの終わりに再集合する前に、一対の周期的なパターンに分岐している。これはおそらく、対象の患者の横隔膜の左側と右側の画像に対応したものであろう。

この難点および他の難点に対処するために、非常に簡素な比較処理が提案され、この比較処理では、画像の各単一画素“スライス”が、可変シフトを受けた後に、次に隣接するスライスと比較される。システムは、次いで、どのシフトで１次元スライスの間の差が最小化されているかを決定しなければならない。これを行う１つの方法は、図２１に示されるように、２つの単一画素スライスの間の輝度差の２乗を合計し、どの画素シフトで、この合計が最小であるかを識別することである。これを、それぞれの隣接する一対の１画素スライスに対して繰り返した後、Ｘ線画像番号と共に変化するシフトが示された図２１に示されるグラフが得られる。これは、簡潔な周期グラフであり、既知の技術を使用して分析して、その周波数およびしたがって各画像のフェイズ位置を、決定することができる。

システムは、次いで、元の画像のそれぞれに戻り、画像にフェイズ情報を割り当てることができる。集められた画像は、フェイズが相関するグループに編成することができ、単一のグループ内の画像は、垂直円錐ビームＣＴ再構成処理に用いることができる。その結果は、図２３に示されており、より優れた正確さおよび焦点の度合いを示している。呼吸による人為的影響は、大きく除去されている。

本発明の実験的な利用において、３人の患者から得られた呼吸サイクルの４組の一連のＸ線が、抽出された。最初の一連のＸ線において再構成を最適化するために採用されたパラメータ値が、すべてに対して適切であることが見出された。特に、３人の患者のうちの１人は、片方の肺しか持っていなかったが、呼吸がＸ線画像において可視である限りにおいて、サイクルは成功裏に抽出された。したがって、本発明は、連続するＸ線画像から呼吸サイクルを抽出するための独立アルゴリズムを提供し、このアルゴリズムは、ユーザの介入を必要とせず、十分に早い処理エンジンを使用して、使用可能な時間の間に良質の再構成を生成することができる。アルゴリズムに必要とされる、少数のパラメータの大まかな初期値が、テストされる一連のＸ線の全体に対して適切であることが証明されたので、この方法は頑強である。さらに、アルゴリズムの比較的な簡素さ、および、処理のほとんどが画像ごとを基とする（image-by-image basis）という事実は、処理のほとんどを、Ｘ線画像を得る時間の間に行うことができる、ということを意味する。適度に高速なプロセッサにおいては、呼吸サイクルの周波数を明らかにするための合成画像の処理に、約１秒よりも長くはかからないであろう。

呼吸サイクルが、鼻腔温度または胸部サイズなどの何らかの二次的な指標からでなく、当該のＸ線画像から直接得られるため、呼吸サイクルフェイズとＸ線画像の相関が直接的なので、不正確さが少なくなる。

当然ながら、上述の実施形態は、本発明の範囲から逸脱することなく、さまざまに変更できるものと理解される。

本発明の実施形態は、添付の図面を参照して、例として説明される。
図１は、呼吸の相関なしに単純ＣＴスキャナにより得られた人間の胸部の典型的な画像を示している。 図２は、呼吸の相関なしに円錐ビームＣＴスキャナにより得られた人間の胸部の典型的な画像を示している。 図３は、円錐ビームＣＴスキャナから得られた人間の胸部の一連の画像のうちの１つの画像を示している。 図４は、図３の画像から得られた患者マスクを示している。 図５は、均一化の前の図３の画像を示している。 図６は、均一化の後の図３の画像を示している。 図７は、エッジをハイライトするフィルタリングの前の図３の画像を示している。 図８は、エッジをハイライトするフィルタリングの後の図３の画像を示している。 図９は、エッジマスクの準備を示している。 図１０は、エッジマスクの準備を示している。 図１１は、グラジェント標準フィルタの適用を示している。 図１２は、グラジェント標準フィルタの適用を示している。 図１３は、患者マスクおよびエッジマスクを適用した結果を示している。 図１４は、患者マスクおよびエッジマスクを適用した結果を示している。 図１５および図１６は、画像の１次元への縮小を示している。 図１５および図１６は、画像の１次元への縮小を示している。 図１７は、さらなる画像を示している。 図１８は、１次元に直角をなす方向の変化をハイライトするようにフィルタがかけられたさらなる画像を示している。 図１９は、さらなる画像において対象の領域を選択する方法を示している。 図２０は、対象の領域を示している。 図２１は、隣接する１次元画像を比べた結果を示している。 図２２は、画像に適用された処理ルートの概略を示している。 図２３は、得られた再構成を示している。

Claims (29)

1. 内部変化を示す容積（volume）の内部構造を撮像するための装置であって、
   前記容積の一連の投影画像を生成するように配置された、貫通する放射線のソースと、この放射線のための２次元検出器と、
   前記一連の画像の選択された画像より、前記容積の３次元構造に関する情報を得るための再構成手段と、
   前記再構成手段で使用するために、前記一連の画像から、類似したフェイズを有する画像を選択するための選択手段と、
   を備え、
   前記選択手段は、
   前記一連の画像から得られた画像を、２次元から１次元に、前記１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたみ、
   さらなる画像を、前記一連の画像から得られた前記１次元画像の合成から生成し、
   前記さらなる画像を、パターンについて分析し、
   前記一連の画像から、前記パターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するように構成されている、ことを特徴とする装置。
2. 前記ソースおよび検出器は、前記一連の投影画像が、前記容積を異なる向きで示すように、前記容積に対して回転可能である、ことを特徴とする請求項１に係る装置。
3. 前記変化は、周期的である、ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の装置。
4. 前記画像は、前記選択手段の動作の前に前処理される、ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. 前記前処理は、前記画像における輝度の範囲を狭めるためのフィルタを含む、ことを特徴とする請求項４に記載の装置。
6. 前記前処理は、前記画像におけるエッジをハイライトするための導出フィルタを含む、ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の装置。
7. 前記容積は、患者を含み、前記導出は、患者の頭尾軸の方向に行われる、ことを特徴とする請求項６に記載の装置。
8. 前記前処理は、エッジを含む領域を選択するために前記画像に適用されるマスクを含む、ことを特徴とする請求項４乃至請求項７のいずれかに記載の装置。
9. 前記エッジマスクは、導出フィルタを介してフィルタをかける際に前記画像に適用されるしきい値から得られる、ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
10. 前記前処理は、前記容積内の物体の外にある前記画像の領域を除外するためのマスクを適用することを含む、ことを特徴とする請求項４乃至請求項９のいずれかに記載の装置。
11. 複数の再構成が、複数のサブセットから得られ、前記複数のサブセットは、それぞれ、一連の画像のうちの、フェイズが相関する画像を含んでおり、各サブセットのフェイズの相関は、他のサブセットのフェイズの相関とは異なる、ことを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載の装置。
12. 前記さらなる画像における周期的なパターンについての前記分析は、前記１次元画像を比較し、この次元における特徴部分の動きを識別するステップを含む、ことを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の装置。
13. 隣り合う画像が比較される、ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
14. 前記１次元画像は、前記画像の異なる相対的なシフトにおける、前記画像間の輝度の差を計算することにより比較される、ことを特徴とする請求項１２または請求項１３に記載の装置。
15. ｒｍｓの差が比較される、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
16. 前記さらなる画像は、周期的なパターンについての分析の前に、処理にかけられる、ことを特徴とする請求項１乃至請求項１５のいずれかに記載の装置。
17. 前記前処理は、前記さらなる画像におけるエッジをハイライトするための導出フィルタを含む、ことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
18. 前記導出は、前記１次元を横断する方向に行われる、ことを特徴とする請求項１７に記載の装置。
19. 前記前処理は、前記さらなる画像における対象の領域の選択と、さらなる処理からの他の領域の除外と、を含む、ことを特徴とする請求項１６乃至請求項１８のいずれかに記載の装置。
20. 前記対象の領域は、もっとも高い導出を含む領域の分析によって選択される、ことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
21. 前記変化は、生体組織により示される自然な変化である、ことを特徴とする請求項１乃至請求項２０のいずれかに記載の装置。
22. 前記変化は、呼吸により引き起こされる、ことを特徴とする請求項２１に記載の装置。
23. スキャナの出力から、フェイズが相関する画像を選択する方法であって、前記スキャナにより生成された一連の複数の画像のそれぞれに対し、
    前記画像を、２次元から１次元に、前記１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたむステップと、
    さらなる画像を、前記一連の画像から得られた前記１次元画像の合成から生成するステップと、
    前記さらなる画像を、周期的なパターンについて分析するステップと、
    前記一連の画像から、前記周期的なパターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するステップと、を備えることを特徴とする方法。
24. 前記スキャナは、円錐ビームＣＴスキャナである、ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記画像は、呼吸する患者のものである、ことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
26. スキャナの出力から、フェイズが相関する画像を選択するためのソフトウェアモジュールであって、前記スキャナにより生成された一連の複数の画像のそれぞれに対し、
    前記画像を、２次元から１次元に、前記１次元を横断する次元に沿って画素の輝度を合計することによって、折りたたむステップと、
    さらなる画像を、前記一連の画像から得られた前記１次元画像の合成から生成するステップと、
    前記さらなる画像を、周期的なパターンについて分析するステップと、
    前記一連の画像から、前記周期的なパターンにおいて類似するフェイズを有する画像を選択するステップと、を実行するように構成されている、ことを特徴とするソフトウェアモジュール。
27. 前記スキャナは、円錐ビームＣＴスキャナである、ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
28. 前記画像は、呼吸する患者のものである、ことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
29. 添付の図面を参照して本明細書に述べられているような容積の内部構造を、実質的に撮像するための装置。

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