JP2007319676A - 幾何学方式レジストレーションのためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成のための方法を提供する。
【解決手段】この方法は、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信すること（５２、５４）を含む。さらにこの方法は、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前情報に基づき、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットの各々における対応する対象領域を適応的に選択すること（５８、６０、６２、６６、６８）を含む。さらに、この方法は選択された対象領域と、選択された対象領域に対応する事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択することを含む。この方法はまた、選択されたレジストレーション方法を用いて、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットからの、対応する選択された対象領域の各々を位置合わせすることも含む。
【選択図】図１

Description

本発明は一般に物体の画像形成に関し、より具体的には画像の中の物体の幾何学的情報と運動学的情報とに基づく２つ以上の画像のレジストレーションに関する。

画像レジストレーションは医療用画像形成、映像動作分析、遠隔探査、安全対策および監視上の用途において、幅広い用途を見出している。さらに、画像の内容間の一致を見出す処理は、一般に画像レジストレーションと呼ばれる。すなわち画像レジストレーションは、異なる画像の中の同じ物体またはその一部の位置と方向とを明確に結びつける幾何学的変換を見出すことを含む。より具体的には、画像レジストレーションは異なる画像データのセットを共通の座標空間に変換することを含む。画像は異なる画像形成デバイスによって得られてもよいし、または代替として、同じ画像形成デバイスによってだが異なる画像形成セッションまたは時間フレームで得られてもよい。理解されるように、医療用画像形成の分野では、患者が受ける画像形成セッションまたはスキャンの数は着実に増加してきた。身体部分の画像はまた、同じ画像形成モダリティまたはシステムから一時的に得られてもよい。代替として、マルチモーダルの画像形成において、同一の身体部分の画像はＸ線画像形成システム、磁気共鳴（ＭＲ）画像形成システム、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像形成システム、超音波画像形成システムまたは陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）画像形成システムなどの異なる画像形成モダリティの使用を通じて取り込まれてもよい。

医療用レジストレーションでは、画像のレジストレーションは患者の動きに関連する問題に直面している。例えば、同じ画像形成モダリティか、またはそうでないもののいずれかを通じて得られる２つのスキャンの間の患者の意識的動きか、または無意識的動きのいずれかのために、２つのスキャンの間には予測困難な変化が存在する。さらにスキャンの間には、患者の頭の位置に識別可能な変化があることが、一般に観察されている。残念なことに、この位置の変化は画像のずれにつながる。より具体的には、首の関節の上と下でずれの程度は異なるので、画像ボリューム全体におけるずれを回復させるために共通の変換を使用することができない。さらに患者の位置は、マルチモーダルスキャンニングのために使用される画像形成モダリティによって異なる場合がある。例えば患者は一般的に、磁気共鳴画像形成（ＭＲＩ）スキャニングセッションでは腹臥位（すなわちうつ伏せ）に配置され、大腸検査のスキャニングセッションの間は背臥位（すなわち仰向け）であるかもしれないので、それによって固有のレジストレーション問題が生じる。

以前に考え出された解決策は階層的方法、区分的レジストレーション方法、非剛体レジストレーション方法、および有限要素に基づく方法を含む。細別に基づくレジストレーション方法の使用が普及しているが、知られている自由度と、それに続く独立のレジストレーションおよび結合を可能にする点に基づいて画像を分割する方法は試みられていない。また現在利用可能なアルゴリズムは、ボリューム内の対象領域が構造または輝度に基づいて選択される区分的レジストレーションを実行している。しかしながら、これらの区分的アルゴリズムは非常に時間がかかる傾向があり、大きな歪みを回復することができない。さらに有限要素に基づくレジストレーション技法は、文献の中では推薦されてきたが、実施されていないか、または有効であることが証明されていない。有限要素に基づく画像レジストレーションのための技法には、無駄の多い計算や不正確さといった欠点がある。
米国特許第５，９７４，１６５号公報 米国特許第６，６７４，９１６号公報 米国特許出願公開第２００６／０００２６３１号公報 米国特許出願公開第２００６／００２９２９１号公報 米国特許出願公開第２００６／００５６７０１号公報 米国特許出願公開第２００６／００７２８０８号公報 米国特許出願公開第２００６／００９８８９７号公報 国際公開第０３／０８３７７９ Ａ２号公報 国際公開第２００５／０５７４９５ Ａ１号公報 国際公開第２００５／０５９８３１ Ａ１号公報 国際公開第２００６／００９７５１ Ａ２号公報 国際公開第２００６／０１１９３５ Ａ２号公報

したがって、単一のモダリティまたは複数の画像形成モダリティを通じて得られた画像を効率的に位置合わせすることができる方法およびシステムの設計に対する必要性が存在する。特に、考慮中の物体における選択された対象領域に基づき、画像を適応的に位置合わせするための方法およびシステムの設計に対する大きな必要性が存在する。また計算の効率を向上させる一方で、エラーを最小化する画像の位置合わせ方法を開発することが望ましい。

簡単に言うと、この技法の態様によれば、画像形成のための方法が提示される。この方法は第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信することを含む。さらにこの方法は、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前（ａｐｒｉｏｒｉ）情報に基づき、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像セットの各々における対応する対象領域を適応的に選択することを含む。さらに、この方法は選択された対象領域と、選択された対象領域に対応する事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択することを含む。この方法はまた、選択されたレジストレーション方法を用いて、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットからの、対応する選択された対象領域の各々を位置合わせすることも含む。また、この方法によって定義される種類の機能を与えるコンピュータ可読媒体およびシステムも、本技法と合わせて企図される。

この技法のさらなる態様によれば、画像形成のための方法が提示される。この方法は第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信することを含む。さらにこの方法は、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前情報に基づき、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像セットの各々における対応する対象領域を適応的に選択することを含む。その上さらに、この方法は選択された対象領域と、選択された対象領域に対応する事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択することを含む。この方法はまた、選択された対象領域に関連する位置合わせされた副次的画像を生成するために、選択されたレジストレーション方法を用いて、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットからの、対応する選択された対象領域の各々を位置合わせすることも含む。さらに、この方法は位置合わせされた結合画像を生成するために、位置合わせされた副次的画像を結合することを含む。

技法のさらに別の態様によれば、システムが提示される。このシステムは第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを得るように構成された少なくとも１つの画像形成システムを含む。さらに、このシステムは少なくとも１つの画像形成システムに動作するように結合され、選択された対象領域と選択された対象領域に対応する事前情報とに基づき位置合わせされた画像を生成するために、第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットの各々を処理するように構成された処理サブシステムを含む。

本発明のこれらおよびその他の機能、態様ならびに利点は、図面の全体を通して同じ符号が同じ部分を示す添付の図面を参照して以下の詳細な説明が読まれる場合、よりよく理解されるであろう。

以下で詳細に説明されるように、幾何学に基づく画像レジストレーションが可能な画像形成システムと、画像形成方法とが提示される。幾何学に基づく画像レジストレーションのシステムおよび方法を用いることによって、計算効率が向上される一方で、エラーが最小化され得る。以下に示される例示的な実施形態は医療用画像形成システムの文脈の中で説明されるが、幾何学に基づく画像レジストレーションが可能な画像形成システムの産業的用途における使用もまた、本技法とともに企図されるということを理解されよう。産業的用途は荷物のスキャニングの用途、およびその他の安全対策ならびに監視上の用途などの用途を含んでもよいが、それらに限定されるわけではない。

図１は、本技法の態様による画像形成で使用するための例示的システム１０のブロック図である。当業者には理解されるように、図は例示を目的とするものであって、原寸に比例して描かれているわけではない。システム１０は複数の画像取得システムを通じて、患者（図示せず）からの画像データの取得を促進するように構成されてもよい。図１に示されている実施形態では、画像形成システム１０は第１画像取得システム１２、第２画像取得システム１４および第Ｎ画像取得システム１６を含むように示されている。第１画像取得システム１２は、観察中の患者を表す第１画像データセットを得るように構成されてもよいことに留意できよう。同様に、第２画像取得システム１４は同一の患者に関連する第２の画像データセットの取得を促進するように構成されてもよく、一方で第Ｎ画像取得システム１６は同一の患者からの第Ｎの画像データセットの取得を促進するように構成されてもよい。

本技法の１つの態様によれば、画像形成システム１０はマルチモダリティ画像形成システムを表す。すなわち同一の患者を表す画像データを得るために、様々な画像取得システムが用いられてもよい。より詳細にはあるいくつかの実施形態では、第１画像取得システム１２、第２画像取得システム１４および第Ｎ画像取得システム１６はＣＴ画像形成システム、ＰＥＴ画像形成システム、超音波画像形成システム、Ｘ線画像形成システム、ＭＲ画像形成システム、光学式画像形成システム、またはそれらの組合せを含んでもよい。例えば１つの実施形態では、第１画像取得システム１２はＣＴ画像形成システムを含んでもよい一方で、第２画像取得システム１４がＰＥＴ画像形成システムを含み、第Ｎ画像取得システム１６が超音波画像形成システムを含んでもよい。マルチモダリティシステム１０の中で、同様の次元の様々な画像取得システムを確保することが望ましいということに留意できよう。すなわち１つの実施形態では、マルチモダリティ画像形成システム１０の中で様々な画像取得システム１２、１４、１６の各々は２次元の画像取得システムを含むことが望ましい。代替として、あるいくつかの別の実施形態では、マルチモダリティ画像形成システム１０は３次元の画像取得システム１２、１４、１６の使用を伴う。したがって、マルチモダリティ画像形成システム１０の中で、同一の患者の複数の画像は様々な画像取得システム１２、１４、１６を通じて得られてもよい。

さらに、あるいくつかの別の実施形態では、画像形成システム１０は第１画像取得システム１２などの１つの画像取得システムを含んでもよい。すなわち、画像形成システム１０は単一のモダリティの画像形成システムを含んでよい。例えば、画像形成システム１０はＣＴ画像形成システムなどの１つの画像取得システム１２だけを含んでもよい。この実施形態では、ある期間にわたって撮られた同一の患者の複数のスキャンなどの複数の画像は、同一の画像取得システム１２によって得られてもよい。

単一のモダリティの画像形成システムか、または異なる画像取得モダリティのいずれかによって得られた患者を表す複数の画像データセットは、次いで結合された画像を得るためにマージされてもよい。当業者には理解されるように、生理的情報を提供する機能的な身体画像を得るために、ＰＥＴ画像形成システムおよび単光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像形成システムなどの画像形成モダリティが用いられてもよい一方で、身体の解剖図を提供する構造的な身体画像を取得するために、ＣＴ画像形成システムおよびＭＲ画像形成システムなどの画像形成モダリティが使用されてもよい。これらの異なる画像形成技法は身体に関して補足的な、時に矛盾する情報を伴う画像データセットを提供することが知られている。個々の画像データセットの各々の中では明らかではないかもしれない、さらなる臨床的情報を含んでもよい重複した合成画像の生成を促進するために、これらの画像データセットを確実に合体することが望ましいことがある。より具体的には、その合成画像により、形状、サイズ、および、解剖学的構造ともし存在するのであれば任意の病変との間の空間的関係に関する情報を臨床医が容易に得られるようになる。

さらに、単一の画像形成モダリティシステムを通じて得られた複数の画像データセットはまた、合成画像を生成するために結合されてもよい。この合成画像により、患者の中での追跡調査、または通常の摂取（ｕｐｔａｋｅ）特性を伴う画像と推測される異常を伴う画像との比較の中での追跡調査を臨床医が実施し易くなる可能性がある。

複数の取得された画像データセットは、異なる測定から得られた患者を表すデータを臨床医が比較または統合し易くするための合成画像を生成するために、「位置合わせ」されてもよい。本技法の態様によれば、処理モジュール１８を通じて画像形成システム１０により得られた複数の画像セットを合体するために、画像レジストレーション技法が利用されてもよい。図１に示されている例では、処理モジュール１８は画像取得システム１２、１４、１６に動作するように結合されている。先に述べられたように、画像レジストレーションは、異なる画像データセットを１つの共通座標系に変換する処理として定義されてもよい。より具体的には、画像レジストレーション処理は、調査中の画像データセットを共通座標系に変換するために用いられてもよい、１つまたは複数の適切な変換を見つけ出すことを伴う。本技法の態様によれば、その変換は剛体変換（ｒｉｇｉｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、非剛体変換、またはアフィン変換などの変換を含んでもよいが、それらに限定されるわけではない。剛体変換は、例えば並行移動、回転またはそれらの組合せを含んでもよい。また非剛体変換は、例えば有限要素モデリング（ＦＥＭ）、Ｂスプライン変換、（流体フローに基づく）デーモン方法、拡散に基づく方法、光フローに基づく方法、またはレベルセットに基づく方法を含んでもよい。

上で説明されたように、処理モジュール１８は、複数の取得された画像データセットのレジストレーションが位置合わせされた合成画像を生成することを促進するように構成されてもよい。典型的に、観察中の患者はスキャンされている間に意識的または無意識的な動きをするということが観察されてきた。その結果、同一の画像形成モダリティか、またはマルチモダリティの画像形成システムのいずれかを通じて取得される画像データセットの間には、外部か内部のいずれかで生じる場合がある、いくつかの予測困難な変化が存在する。内部の変化は肺または大腸などの器官の運動に起因している場合がある。また、患者によって経験される外部の変化は、患者の外部の身体部分の無意識の動きを示している。例えば、ＣＴ画像形成システムとＰＥＴ画像形成システムとを使用する頭部および胴体のスキャンの間、またはさらに患者のその後のＣＴスキャンの間、一般的に患者の頭部の位置は変化する傾向があるということが観察されている。この動きの結果として、それらの画像の間にはずれが存在する。さらに、例えばずれの程度は、典型的には首の関節の上と下で異なるということもまた観察されている。結果的に、画像レジストレーションの処理は、画像データセットの間のずれを効果的に回復するために、２つ以上の変換の使用を伴うことがある。したがって、画像データセット内の対象領域に従って調整されてもよい、カスタマイズされた画像レジストレーション処理が必要とされる。１つの実施形態では、処理モジュール１８は、そのようなカスタマイズされた画像レジストレーション処理の実施を促進するように構成されてもよい。

処理モジュール１８は、オペレータコンソール２０を通じてアクセスおよび／または操作されてもよい。オペレータコンソール２０はまた、ディスプレイ２２および／またはプリンタ２４などで、処理モジュール１８によって生成された位置合わせされた合成画像の表示を促進するために用いられてもよい。例えばオペレータは、合成画像がディスプレイ２２上で視覚化される方法を指定するために、オペレータコンソール２０を使用してもよい。

ここで図２を参照すると、図１の画像形成システム１０の動作を表す概略の流れ図２６が示されている。図２に示されている例では、参照番号２８、３０および３２は画像取得システム１２、１４、１６（図１参照）などの１つまたは複数の画像取得システムを通じて取得された複数の画像データセットを表す。先に述べられているように、画像データセット２８、３０および３２は、異なる画像形成モダリティを通じて取得された同一の患者を表す画像データにそれぞれ対応する。代替として、画像データを取得するために単一の画像形成モダリティが用いられる場合、画像データセット２８、３０および３２は、ある期間にわたり撮られた、同種の画像形成モダリティを通じて取得された同一の患者の画像データを表す。

さらに、第１画像取得システム１２を通じて取得された第１画像データセット２８は「基準」画像と呼ばれてもよく、ここでの基準画像とは、画像が変わることなく維持され、それによって基準として使用される画像のことである。基準画像、オリジナル画像、ソース画像および固定画像という用語は相互に交換されて使用されてもよいことに留意できよう。さらに、基準画像にマップされるその他の取得された画像は、「変動」画像と呼ばれてもよい。すなわち、変動画像は基準画像と空間的に位置を合わせるために幾何学的に変換される画像を表す。また変動画像、移動画像、感知画像および対象画像という用語は相互に交換されて使用されてもよいことにも留意できよう。したがって、第２画像取得システム１４を通じて取得された第２画像データセットは第１変動画像３０と呼ばれてもよい一方で、第Ｎ画像取得システム１６を通じて取得された第Ｎ画像データセットは第Ｎ変動画像３２と呼ばれてもよい。

複数の画像データセット２８、３０、３２を受信する段階に続き、段階３４で基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２の各々は、処理モジュール１８（図１参照）によって処理されてもよい。さらに、あるいくつかの実施形態では、任意の予備的処理段階（図示せず）が、基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２に、処理モジュール１８によって処理される前に適用されてもよい。例えば、画像の平滑化および／または画像のぼけ除去アルゴリズムが、基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２に、処理モジュール１８によって処理される前に適用されてもよい。

本技法の例示的態様によれば、処理段階３４は複数の副次的処理段階を伴ってもよい。現在企図されている構成では、基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２の各々は、分割モジュールを通じた選択段階（段階３６）、幾何学方式レジストレーションモジュールを通じたレジストレーション段階（段階３８）、および画像ステッチングモジュールを通じた結合段階（段階４０）の対象であってもよい。

したがって段階３６において、複数の対象領域は基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２の各々の中で、適応的に選択されてもよい。より具体的には、基準画像データセット２８、第１変動画像データセット３０および第Ｎ変動画像データセット３２の各々は、その後段階３６で対応する複数の対象領域に分割されてもよい。本技法の態様によれば、分割処理は解剖学的情報および／または運動学的情報などの事前情報に依存してもよく、分割処理については図３を参照してより詳細に述べられる。

続いて段階３８で、変動画像データセット３０、３２の各々に関連する適応的に分割された対象領域は、位置合わせされた対象領域を表す副次的画像ボリュームを生成するために、基準画像データセット２８の対応する対象領域と位置合わせされてもよい。本技法の例示的態様によれば、画像データセット内の対象領域を位置合わせする処理は選択された対象領域と、選択された対象領域に関連する事前情報とに基づきカスタマイズされてもよい。したがって、対応する対象領域を位置合わせする方法は選択された対象領域と、選択された対象領域に関連する事前情報とに基づきカスタマイズされてもよい。次いで対応する対象領域の各々は、複数の対象領域を表す位置合わせされた副次的ボリュームを生成するために、カスタマイズされたレジストレーション方法を用いて位置合わせされてもよい。

対応する対象領域が位置合わせされる段階３８に続いて、位置合わせされた副次的画像ボリュームは、位置合わせされた結合画像４２を生成するために段階４０で結合されてもよい。１つの実施形態では、位置合わせされた画像ボリュームは、ボリュームステッチング方法などの画像ステッチング技法を用いて結合されてもよい。上で説明された処理段階は、図２に示された方法の例示的実施形態を示す図３を参照して、詳細に説明される。

ここで図３を参照すると、本技法による、事前情報に基づき取得された画像データセットの各々における対象領域を適応的に選択することと、複数の画像データセット内の対応する対象領域を位置合わせすることとを含む画像形成のための段階を表す流れ図５０が示されている。図３によって示される例では、第１画像データセット５２は、先に述べられたように、少なくとも１つの画像形成システムを通じて取得される。さらに、少なくとも１つの他の画像データセット５４は、少なくとも１つの画像形成システムを通じて取得されてもよい。１つの実施形態では、第１画像データセット５２と少なくとも１つの他の画像データセット５４の各々は、先に説明されたように、複数の画像取得システムを通じて得られてもよいことに留意できよう。例えば、第１画像データセット５２はＭＲ画像形成システムを通じて取得されてもよい一方で、少なくとも１つの他の画像データセット５４を取得するために、ＰＥＴ画像形成システムが利用されてもよい。代替として、第１画像データセット５２と少なくとも１つの他の画像データセット５４の各々は、ＣＴ画像形成システムなどの単一の画像形成システムを通じて取得されてもよい。したがって、単一の画像形成システムを通じて取得された第１画像データセット５２と少なくとも１つの他の画像データセット５４は、異なる時点で撮られた、同一の患者のスキャンを表すものであってもよい。図３は２つの画像データセットを使用するシステムを示しているが、示されている方法は２つ以上の画像データセットを用いる画像形成システムに全般的に適用可能なものであってもよいことが当業者には理解されよう。

先に述べられたように、第１画像データセットは基準画像ボリューム５２と呼ばれてもよい。同様に、少なくとも１つの他の画像データセットは変動画像ボリューム５４と呼ばれてもよい。さらに、取得された画像データセットの品質を向上させるために、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々に対して、オプションの予備的処理段階（図示せず）が実行されてもよい。あるいくつかの実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、ノイズ除去アルゴリズム、画像の平滑化アルゴリズムおよび／または画像のぼけ除去アルゴリズムを通じて予備的処理が行われてもよい。

続いて、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、対応する複数の対象解剖学的領域に分割されてもよい。理解されるように、分割はより大きい画像ボリュームの部分集合である対象領域を選択する処理である。観察中の患者は、長期間にわたりスキャンされる間、または異なる画像形成モダリティによってスキャンされる間に、意識的および／または無意識的な動きをすることが知られている。したがって、内部と外部との両方で起こる予測困難な変化が存在する。例えば、ＣＴ画像形成システムとＰＥＴ画像形成システムとを使用して患者がスキャンされる場合、起こるうる患者の運動のために、患者の頭部の位置は２つの画像形成モダリティを通じて画像データを取得する間に変化する場合がある。さらに、患者の異なる部分は異なる種類の運動をする場合がある。例えば、首の上の領域は剛体運動をすることが知られている一方で、首の下の領域は非剛体運動をすることが知られている。そうした様々な運動の結果として、異なる画像形成モダリティを通じて得られた２つの画像の間には、ある程度のずれが存在する。したがって、選択された対象領域のレジストレーション要件に応じた適切なレジストレーションアルゴリズムの使用を促進するように構成された、カスタマイズされた位置合わせ処理が必要とされる。

この画像のずれの問題に取り組むために、画像ボリュームは改良されたレジストレーションを促進するために、事前情報に基づいて分割されてもよい。したがって、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、事前情報に基づいて複数の対象領域に分割されてもよい。あるいくつかの実施形態では、事前情報は基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々から得られた解剖学的情報を含んでもよい。例えば解剖学的情報は、異なった解剖学的領域を示す解剖学的眺望を含んでもよい。代替として、あるいくつかの別の実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々に関連する医療用デジタル画像形成および通信（ＤＩＣＯＭ）ヘッダは、患者の対象領域に関連するポインタを得て、分割処理を補助するために用いられてもよい。基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、対応する医療用デジタル画像形成および通信（ＤＩＣＯＭ）ヘッダからの情報に基づき、各々の対応する対象領域に分割されてもよい。理解されるように、ＤＩＣＯＭは、病院などの治療提供施設の中でスキャンを受信するために利用される最も一般的な規格の１つである。ＤＩＣＯＭ規格はＣＴスキャン、ＭＲＩおよび超音波スキャンなど、医療用画像の分配と視覚化を促進するために作成された。典型的に、単一のＤＩＣＯＭファイルは、それらに限定されるわけではないが、患者名、スキャンの種類および画像の次元などの患者に関する情報を記憶するヘッダを含む。

さらに、本技法のさらなる態様によれば、事前情報は対象領域に関連する運動学的情報を含んでもよい。理解されるように、運動学とは、そのような運動を生じさせる力を考慮していない物体の運動に関係している。あるいくつかの実施形態では、運動学的情報は、解剖学的眺望における解剖学的領域の各々に関連する自由度に関する情報を含んでもよい。例えば、骨の関節の周りの運動が結果として生じる動きに関する情報が得られてもよい。より具体的には、例えば膝、肘、首などの各関節にそった運動の範囲などの運動学的情報が、取得かつ／または計算されてもよい。運動学的情報は、外部のトラッキングデバイスから得られてもよいことに留意できよう。

続いて、それらに限定されるわけではないが、解剖学的情報および運動学的情報などの適切な事前情報に基づき、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、複数の対象領域に関連する複数の副次的画像ボリュームに適応的に分割されてもよい。すなわち適切な分割アルゴリズムは、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々を、レジストレーション要件の異なる複数の対象領域に分割するように適用されてもよい。

基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、先に説明されたように、事前情報に基づいて複数の対象領域に自動的に分割されてもよい。本技法の１つの実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々の中に示されている解剖図は首、腕、膝、骨盤およびその他の関節などの複数の領域に自動的に分割されてもよい。代替として、あるいくつかの別の実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々を分割する処理は、ユーザの入力によって決まるものであってもよい。より具体的には、ユーザは分割のために、手動で対象領域を選択することができてもよい。

上で説明されたように、あるいくつかの実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々はそれぞれのＤＩＣＯＭヘッダからの解剖学的情報および／または関節に関連する運動学的情報、およびレジストレーションアルゴリズムに関する任意の知識などの事前情報に基づいて、複数の対象領域に分割されてもよい。さらに、先に述べられているように、複数の対象領域は、観察中の患者の異なる解剖学的領域を表すものであってもよい。またあるいくつかの実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４は、対応する対象領域に同時に分割されてもよい。したがって段階５６で、基準画像ボリュームは複数の対象領域に分割されてもよい。図３に示されている例では、段階５６での分割の結果として、基準画像ボリューム５２は、基準頭部ボリューム５８と基準胴体部ボリューム６０と基準脚部ボリューム６２の３つの対象領域に分割される。同様に段階６４で、変動画像ボリューム５４は同時に複数の対象領域に分割されてもよい。変動画像ボリューム５４は、基準画像ボリューム５２における対応する対象領域を適合させるために、複数の領域に分割されるということに留意できよう。すなわち変動画像ボリューム５４は、変動画像ボリューム５４における対象領域の各々が、基準画像ボリューム５２における対応する対象領域との１対１の対応を有するように分割される。その結果、段階６４で、変動画像ボリューム５４は変動頭部ボリューム６６と変動胴体部ボリューム６８と変動脚部ボリューム７０とに分割されてもよい。

先に説明されたように、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の中の運動の存在は、複数の対象領域に関連する画像データの副次的ボリュームの効率的なレジストレーションを妨げる場合がある。段階５６と６４での適応的な分割の結果として、変動画像ボリューム５４における分割された対象領域の各々は、基準画像ボリューム５２における対応する対象領域に位置を合わせられてもよい。したがって図３に示されている例では、変動頭部ボリューム６６は、段階７２で基準頭部ボリューム５８に位置を合わせられてもよい一方で、変動胴体部ボリューム６８は、段階７４で基準胴体部ボリューム６０に位置を合わせられてもよい。同様に段階７６で、変動脚部ボリューム７０は基準脚部ボリューム６２に位置を合わせられてもよい。

さらにあるいくつかの実施形態では、レジストレーション段階７２、７４、７６の前に、分割された対象領域の各々に関連する追加情報が取得されてもよく、ここで追加情報はまた、適切なレジストレーション方法を適応的に選択するために利用されてもよいことに留意できよう。追加情報は、例えば画像の取得のために使用される画像形成モダリティの種類、画像化された領域の弾性、または観察中の物体の性質を含んでもよい。基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４における対応する対象領域を位置合わせする処理（段階７２〜７６）については、図４を参照してさらに詳細に説明される。

ここで図４を参照すると、複数の対象領域に関連した対応する画像データの副次的ボリュームを位置合わせするために用いられる、幾何学に基づくレジストレーションアルゴリズムの動作を表す流れ図９０が示されている。参照番号９２は基準画像の副次的ボリュームを表し、一方で変動画像の副次的ボリュームは参照番号９４によって示されることができる。レジストレーション段階７２（図３参照）に関して、基準画像の副次的ボリューム９２は基準頭部ボリューム５８（図３参照）を示してもよく、変動画像の副次的ボリューム９４は変動頭部ボリューム６６（図３参照）を表してもよい。

本技法の例示的な態様によれば、カスタマイズされたレジストレーション方法は考察中の対象領域に応じて選択されてもよい。より詳細には先に説明されたように、あるいくつかの実施形態では、取得された画像形成ボリュームは解剖学的情報とさらに運動学的情報とに基づいて分割される。本技法の態様によれば、段階７２、７４および７６（図３参照）において、分割された対象領域に最も適したレジストレーション方法が選択される。例えば頭の領域は剛体運動を行うことが知られており、ここでの剛体運動は、一例をあげれば回転を含んでもよい。したがって、例えば神経学的画像などの頭の領域に関連する画像を位置合わせするために、剛体変換が用いられてもよい。しかしながら、理解されるように、胴体部は弾性運動を行うことが知られている。それゆえ、胴体領域に関連する画像を位置合わせするために、非剛体変換が使用されてもよい。非剛体変換は、例えばＢスプラインに基づく非剛体レジストレーションまたは有限要素モデリングを含んでもよい。

理解されるように、変動頭部画像ボリューム５８などの変動部分画像ボリューム９４を基準頭部ボリューム６６などの基準画像部分ボリューム９２に位置合わせする処理は、空間的に基準頭部画像ボリューム９２に位置を合わせるために、変動頭部ボリューム９４を幾何学的に変換することを含む。適切なレジストレーション方法が選択された後、画像を位置合わせする処理は、段階９６によって示されるように類似性尺度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）の選択を含んでもよい。類似性尺度は、例えばコントラスト測定、平均二乗誤差の最小化、相関率、比画像均一性（ｒａｔｉｏ ｉｍａｇｅ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）（ＲＩＵ）、部分的輝度均一性（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）（ＰＩＵ）、相互情報量（ＭＩ）、正規化された相互情報量（ＮＭＩ）、結合ヒストグラムまたは結合エントロピーを含んでもよい。レジストレーションの処理に従って、段階９８によって示されるように、類似性尺度に関連する測定を最適化することが望ましいことがある。類似性尺度に関連する測定の最適化は、類似性尺度に関連する測定の最大化または最小化のいずれかを伴ってもよい。したがって、段階１００によって示されるように、類似性尺度に関連する測定が最適化されるように、適切な変換を選択することが望ましいことがある。この変換はその場合、変動頭部ボリューム９４を基準頭部ボリューム９２に変換するために用いられてもよい。

すなわち１つの実施形態では、基準頭部ボリューム９２と変動頭部ボリューム９４の各々における一組の対応する点の座標は、
｛（ｘｉ，ｙｉ）（Ｘｉ，Ｙｉ）：ｉ＝１，２，．．．，Ｎ｝ 式（１）
と表されてもよい。

式（１）で示されるような座標が与えられた場合、
Ｘｉ＝ｆ_ｘ（ｘｉ，ｙｉ）
および
Ｙｉ＝ｆ_ｙ（ｘｉ，ｙｉ）、
ここで、ｉ＝１，２，．．．，Ｎ 式（２）
のような成分ｆ_ｘ（ｘ，ｙ）とｆ_ｙ（ｘ，ｙ）を備えた関数ｆ（ｘ，ｙ）を求めることが望ましくてもよい。

その場合、対応する点の座標は、
｛（ｘｉ，ｙｉ，Ｘｉ）：ｉ＝１，２，．．．，Ｎ｝
および
｛（ｘｉ，ｙｉ，Ｙｉ）：ｉ＝１，２，．．．，Ｎ｝ 式（３）
として再構成されてもよい。

式（３）では、関数ｆ_ｘとｆ_ｙは、二組の３次元の点に適合する２つの一価の面（ｓｉｎｇｌｅ−ｖａｌｕｅｄ ｓｕｒｆａｃｅ）を表すものであってもよい。したがって段階１０２では、
｛（ｘｉ，ｙｉ，ｆｉ）：ｉ＝１，２，．．．，Ｎ｝ 式（４）
に近似する関数ｆ（ｘ，ｙ）を見つけることが望ましくてもよい。

その後、段階９６〜１０２は、変動頭部ボリューム９４が基準頭部ボリューム９２に効率的に位置を合わせられるまで繰り返されてもよい。図３に戻って参照すると、段階９２〜１０２（図４参照）によって実行された処理の結果、頭部ボリュームを表す位置合わせされた副次的ボリューム７８が生成される。対応する副次的ボリュームを位置合わせするこの処理（段階９６〜１０２）はまた、位置合わせされた胴体部の副次的ボリューム８０を生成するために、変動胴体部ボリューム６８を基準胴体部ボリューム６０に位置を合わせるために適用されてもよい。同様に変動脚部ボリューム７０は、位置合わせされた脚部の副次的ボリューム８２を得るために、基準脚部ボリューム６２に位置を合わせられてもよい。変動部分ボリュームの各々は、現在考察中の部分ボリュームに最適に位置を合わせるように構成された適切な変換を用いて、対応する参照部分ボリュームに位置を合わせられてもよいことに留意できよう。より具体的には、変動部分ボリュームを参照部分ボリュームに位置を合わせるように構成された変換は、現時点で位置合わせされている対象領域に関連した解剖学的情報および／または運動学的情報に基づき選択されてもよい。

図３に示されているように、段階７２、７４、７６の結果、複数の位置合わせされた部分の副次的ボリュームが生成される。すなわち示されている図３の例では、位置合わせされた頭部の副次的ボリューム７８、位置合わせされた胴体部の副次的ボリューム８０および位置合わせされた脚部の副次的ボリューム８２が得られる。段階７２、７４、７６に続いて、複数の位置合わせされた部分ボリューム７８、８０、８２は位置合わせされた画像ボリューム８６を生成するために段階８４で組み立てられてよく、ここでの位置合わせされた画像ボリューム８６は、変動画像ボリューム５４の基準画像ボリューム５２へのレジストレーションを表す。

本技法の態様によれば、複数の対象領域に関連する位置合わせされた副次的ボリュームを組み立てるために、ボリュームステッチング技法などの画像ステッチング技法が用いられてもよい。画像ステッチングアルゴリズムは、そのようなレジストレーションアルゴリズムによって作り出されたアラインメント推定値を取り入れ、シームレスな方法で画像をブレンドする一方で、変動する画像の露光ばかりでなく、動きによって生じたぼけまたはゴースティング（ｇｈｏｓｔｉｎｇ）などの潜在的な問題が対処されることを確実にする。１つの実施形態では、位置合わせされた頭部ボリューム７８と位置合わせされた脚部ボリューム８２は剛体変換の適用を通じて得られてもよい一方で、位置合わせされた胴体部ボリューム８０は非剛体変換の使用を通じて生成されてもよい。異なる変換の使用の結果、位置合わせされた頭部ボリューム７８と位置合わせされた胴体部ボリューム８０との間にはずれが存在するかもしれない。さらに、異なる変換の使用の結果、位置合わせされた胴体部ボリューム８０と位置合わせされた脚部ボリューム８２との間にずれが生じるかもしれない。画像ステッチング技法は、ステッチングを行う領域である、隣り合う領域におけるぼけ、不連続、断絶および／またはアーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）の回避を確実にするように構成されてもよい。この問題に対処するために、１つの実施形態では、基準画像ボリューム５２と変動画像ボリューム５４の各々は、隣接する対象領域の各々の間で画像データの重複が存在するように分割されてもよい。段階８４に続いて、位置合わせされた画像結合ボリューム８６はディスプレイ２２（図１参照）またはプリンタ２４（図１参照）などのディスプレイモジュール上での視覚化を促進するために、さらに処理されてもよい。

当業者によって理解されるように、前述の例、デモンストレーションおよび処理段階は、汎用または専用コンピュータなどのプロセッサベースのシステム上の適切なコードによって実施されてもよい。また本技法の異なる実施態様は、本明細書で説明される段階のうちの一部またはすべてを異なる順序で実行するか、または実質的に同時に、すなわち並行して実行してもよいことにも留意できよう。さらに、Ｃ＋＋またはＪａｖａ（商標）などの様々なプログラミング言語で機能が実施されてもよい。当業者によって理解されるように、そのようなコードは、記憶されたコードを実行するためにプロセッサベースのシステムによってアクセスされてもよいメモリチップ、ローカルもしくはリモートハードディスク、光学ディスク（すなわちＣＤまたはＤＶＤ）またはその他の媒体などの１つまたは複数の有形のマシン可読媒体上に記憶されるか、またはそれらのストレージのために適合されてもよい。有形媒体は、命令が上に印刷される紙または別の適切な媒体を含んでもよいことに留意されたい。例えば、命令は紙またはその他の媒体の光学スキャニングを通じて電子的に取り込まれ、その後編集されるか、解釈されるか、または必要であればその他の適切な方法で処理され、その後コンピュータメモリに記憶されることが可能である。

上で説明されたカスタマイズされた画像レジストレーションを含む画像形成のための様々なシステムおよび方法は、画像形成処理の計算効率を目ざましく向上させ、その一方でエラーを最小化する。その結果として、レジストレーション処理のスピードは大幅に改善され得る。上で説明されたように、適応的分割、カスタムレジストレーションおよびボリュームステッチングの段階は、複数の対象領域に関連する解剖学的情報および運動学的情報によって行われる。上で説明された画像形成方法を用いることで、実体により近い位置合わせされた画像が得られ得る。

本発明は、限られた数の実施形態にのみ関連して詳細に述べられてきたが、本発明はそのような開示された実施形態に限定されるわけではないことが直ちに理解されるべきである。むしろ本発明は、これまでに説明されてはいないが、本発明の精神および範囲に相応したものである任意の数の変形形態、修正形態、代替形態または同等の構成を組み込むように変更されることが可能である。さらに、本発明の様々な実施形態が説明されてきたが、本発明の態様は説明された実施形態の一部のみを含んでもよいことを理解されたい。したがって、本発明は上述の説明によって限定されるものとしてみなされるべきではなく、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。

本技法の態様による例示的な画像形成システムのブロック図である。 本技法の態様による、図１に示された画像形成システムの動作を示す流れ図である。 本技法の態様による、図１に示された処理モジュールの動作を示す流れ図である。 本技法の態様による、幾何学に基づくレジストレーションアルゴリズムの動作を示す流れ図である。

符号の説明

１０ 画像形成システム
１２ 第１画像取得システム
１４ 第２画像取得システム
１６ 第Ｎ画像取得システム
１８ 処理モジュール
２０ オペレータコンソール
２２ ディスプレイモジュール
２４ プリンタ
２６ 画像形成システムの動作を示す流れ図
２８ 基準画像データセット
３０ 第１変動画像データセット
３２ 第Ｎ変動画像データセット
３４ 画像データセットの処理段階
３６ 分割モジュールを通じた選択段階
３８ 幾何学に基づくレジストレーションモジュールを通じたレジストレーション段階
４０ 画像ステッチングモジュールを通じた結合段階
４２ 位置合わせされた画像
５０ 処理モジュールの動作を示す流れ図
５２ 基準画像ボリューム
５４ 変動画像ボリューム
５６ 基準画像ボリュームの分割段階
５８ 基準頭部ボリューム
６０ 基準胴体部ボリューム
６２ 基準脚部ボリューム
６４ 変動画像ボリュームの分割段階
６６ 変動頭部ボリューム
６８ 変動胴体部ボリューム
７０ 変動脚部ボリューム
７２ 基準頭部ボリュームと変動頭部ボリュームとの位置合わせ段階
７４ 基準胴体部ボリュームと変動胴体部ボリュームとの位置合わせ段階
７６ 基準脚部ボリュームと変動脚部ボリュームとの位置合わせ段階
７８ 位置合わせされた頭部の副次的ボリューム
８０ 位置合わせされた胴体部の副次的ボリューム
８２ 位置合わせされた脚部の副次的ボリューム
８４ 部分ボリュームのボリュームステッチング段階
８６ 位置合わせされた結合画像ボリューム
９０ 解剖学によるレジストレーションモジュールの動作を示す流れ図
９２ 基準画像の副次的ボリューム
９４ 変動画像の副次的ボリューム
９６ 類似性尺度の選択段階
９８ 類似性尺度に関連する測定の最適化段階
１００ 変換の選択段階
１０２ 補間段階

Claims (10)

1. 第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信すること（５２、５４）と、
   前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前情報に基づき、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々における対応する対象領域を適応的に選択すること（５８、６０、６２、６６、６８）と、
   前記選択された対象領域と、前記選択された対象領域に対応する前記事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択すること（９６）と、
   前記選択されたレジストレーション方法を用いて、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットからの、前記対応する選択された対象領域の各々を位置合わせすること（７２、７４、７６）とを含む画像形成のための方法。
2. 前記第１画像データセットは第１画像形成モダリティを通じて取得され、前記少なくとも１つの他の画像データセットは第２画像形成モダリティを通じて取得され、前記第２画像形成モダリティは前記第１画像形成モダリティと異なる請求項１記載の方法。
3. 前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットは、異なる時点で同じ画像形成モダリティを通じて取得される請求項１記載の方法。
4. 前記事前情報は、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々から得られる情報を含む請求項１記載の方法。
5. 前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々から得られる前記情報は、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットとの各々に関連する幾何学的情報を含む請求項４記載の方法。
6. 前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々から得られる前記情報は、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々の中の対象領域に関連する運動学的情報を含む請求項４記載の方法。
7. 対応する対象領域を選択する前記ステップは、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々を、前記事前情報に基づいて複数の対象領域に分割することを含む請求項４記載の方法。
8. 第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信すること（５２、５４）と、
   前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前情報に基づき、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々における対応する対象領域を適応的に選択すること（５８、６０、６２、６６、６８）と、
   前記選択された対象領域と、前記選択された対象領域に対応する前記事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択すること（９６）と、
   前記選択された対象領域に関連する位置合わせされた副次的画像を生成するために、前記選択されたレジストレーション方法を用いて、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットからの、前記対応する選択された対象領域の各々を位置合わせすること（７２、７４、７６）と、
   位置合わせされた結合画像を生成するために、前記位置合わせされた副次的画像を結合すること（８４、８６）とを含む方法。
9. １つまたは複数の有形媒体を含むコンピュータ可読媒体であって、前記１つまたは複数の有形媒体が、
   第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを受信するように適合されたコードと、
   前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々に関連する事前情報に基づき、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々における対応する対象領域を適応的に選択するように適合されたコードと、
   前記選択された対象領域と、前記選択された対象領域に対応する前記事前情報とに基づきカスタマイズされたレジストレーション方法を選択するように適合されたコードと、
   前記選択されたレジストレーション方法を用いて、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットからの、前記対応する選択された対象領域の各々を位置合わせするように適合されたコードとを含むコンピュータ可読媒体。
10. 第１画像データセットと少なくとも１つの他の画像データセットとを得るように構成された少なくとも１つの画像形成システム（１２）と、
    前記少なくとも１つの画像形成システム（１２）に動作するように結合され、選択された対象領域と、前記選択された対象領域に対応する事前情報とに基づき位置合わせされた画像を生成するために、前記第１画像データセットと前記少なくとも１つの他の画像データセットの各々を処理するように構成された処理サブシステム（１８）とを備えたシステム（１０）。

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