JP2008500108A - 画像の時間順序における動き補償用の方法およびシステム - Google Patents
画像の時間順序における動き補償用の方法およびシステム Download PDFInfo
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Abstract
Description
優先権
本願の発明者であるGerardo Hermosillo Valadezの名前で2004年5月25日に出願された米国仮特許出願第60/574,037号、代理人整理番号第2004P08876US号、発明の名称「画像の時間順序における動き補償用の方法およびシステム(METHOD AND SYSTEM FOR MOTION COMPENSATION IN A TEMPORAL SEQUENCE OF IMAGES)」がここに特に参照され、その優先権の利益が主張され、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。
る路線設計」(Alignment by maximization of mutual information)、The International Journal of Computer Vision、24(2):137-154、1997年;並びにF.Maes、A.Collignon、D.Vandermeulen、G.MarchalおよびP.Suetens著、「相互情報の最大化によるマルチモダリティ画像記録」(Multimodality image registration by maximization of mutual information)、IEEE transactions on Medical Imaging、16(2):187-198、1997年4月;W.M.Wells IIIら、前出、その他に、R.P.Woods、J.C.MaziottaおよびS.R.Cherry著、「自動化アルゴリズムによるMRI−PET記録」(MRI−pet registration with automated algorithm)、Journal of computer assisted tomography、17(4):536−546、1993年;並びにD.Hill著、PhD論文「マルチモダリティからの3D医用画像の結合」(Combination of 3D medical images from multiple modalities)、PhD thesis、University of London、1993年12月;並びにG.Penney、J.Weese、J.A.Little、P.Desmedt、D.LG.HillおよびD.J.Hawkes著、「2D―3D医用画像記録における使用のための類似度測度の比較」(A comparison of similarity measures for use in 2d−3d medical image registration)、J.van Leeuwen G.Goos、J.Hartmanis、editor、First International Conference on Medical Image Computing AND Computer−Assisted Intervention、volume 1496 of Lecture Notes in Computer Science、Springer、1998年;および、M.E.Leventon及びW.E.L.Grimson著、「共同集中配信を利用したマルチモダルボリューム記録」(Multi−Modal Volume Registration Using Joint Intensity Distributions)、W.M.Wells、A.ColchesterおよびS.Delp、editors、Number 1496 in Lecture Notes in Computer Science、アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、ケンブリッジ、1998年10月、Springerである。
mi、S.NakajimaおよびR.Kikinis著、「相互情報の最大化によるマルチモダルボリューム記録」(Multi-modal volume registration by maximization of mutual information)、Medical Image Analysis、1(1):35−51、1996年;および、Paul Viola及びWilliam M.Wells III著、「相互情報の最
大化による整列」(Alignment by maximization of mutual information)、The International Journal of Computer Vision、24(2):137-154、1997年を参照のこと。
獲得の間の患者の動き、
注入された造影剤の血液取り入れによる強度修正、および、
ノイズ
のため、異なる。
Sは、類似性測度を示し、
∇Sは、φに対するSの勾配を示し、
I1:→Rは、参照画像を示し、
I2:→Rは、浮動画像を示し、
φ:Ω→R3は、類似性測度が最大化されるような変形を示し、οは、関数の合成を示し、
εkはステップサイズであり、これは、可逆性を確実にするために十分に小さく作られる。
(a)初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(c)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(h)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(i)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む。
(a)参照画像および初期浮動画像を時間順序で獲得するステップと、
(b)初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(c)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(d)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(e)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(f)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(g)現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(h)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(i)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(j)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(l)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(m)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(n)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(o)次の共役勾配を得るように、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配と共役させるステップと、
(p)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(q)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(r)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(s)ステップ(k)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(t)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む。
画像のサイズに比較して小さい変位の合成と、共役勾配最適化との組み合わせを使用し、それによって、変形が非特異のままであるように可逆性を確実にしながら速い収束が達成されることによって、類似性測度が最大である変形関数を引き出すように、局所相互相関に基づいて類似性測度の共役勾配最大化を実行するステップと、
動き補正された画像を得るために次の変形関数にしたがって浮動画像をワープするステップと、
を含む。
画像の所与の時間順序、I1、…Ii、…Inを入力するステップと、
参照画像としてインデックスkを備えた時間順序の画像を選択するステップと、
i=1で開始するステップであって、iがkに等しくない場合には、時間順序における第1のおよび第2の画像の間の類似性測度の共役勾配最大化を実行することによってIkとIとの間の多重分解能動き補正を実行するステップと、
変形関数の非特異性を確実にするように、合成基準とともに勾配最大化を使用することによって変形関数を引き出すステップと、
変形関数によって第1および第2の画像の一方をワープするステップと、
そのような補正に続いて、多重分解能動き補正を実行する前述のステップの出力としてJ1を定義するステップと、
iがkに等しい場合に、JiをIkとして定義し、iを1増分するステップと、
増分された結果をnと比較するステップと、
増分結果がnより少ないか等しい場合に、増分結果がnより大きくなるまで前述のステップを繰り返すステップと、
増分結果がnより大きくなったときに、ステップを終端し、それによって、結果として、一連のそれぞれの動き補正された画像、J1、J2…Jnになるステップと、
を含む。
多重分解能ピラミッドに必要なレベルの数を決定するステップと、
多重分解能ピラミッドを最も低い分解能の頂部レベルで構造し、増加する分解能のレベルに進行するステップと、
ピラミッドの頂部レベルで変形関数をゼロへ初期化するステップと、
変形関数を決定するステップであって、レベルごとにピラミッドを下り、現在の変形関数は前述の変形関数を使用して初期化に基づいて現在のレベル内に決定され、下記の、
現在のレベルが最低レベルでない場合には、現在の変形関数を次に低いレベルへ外挿するステップと、
次に低いレベルで変形関数を決定するステップと、
ピラミッドの最低レベルに達したときには、次に低いレベルで浮動画像を変形関数でワープするステップと、
に従うステップと、
を含む。
(a)参照画像および初期浮動画像を獲得するステップと、
(b)初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(c)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(d)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(e)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(f)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(g)(A)このステップの第1の実行において、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配と共役させるステップと、
(h)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(i)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(j)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(k)ステップ(c)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(l)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む。
プログラムおよび他のデータを格納するための記憶装置と、
記憶装置に連通するプロセッサであって、
(a)初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(c)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(h)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(i)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を実行するプログラムに作用的であるプロセッサと、
を含む。
(a)初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、初期浮動画像を現在の変形関数でワープするステップと、
(c)参照画像と現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)現在の変形関数に対して現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、現在の正規化された勾配を現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、次の共役勾配を現在の変形関数と合成するステップと、
(h)現在の変形関数を次の変形関数として設定するステップと、
(i)現在の共役勾配を次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
によって、画像動き補償を実行するためのプログラムコード用に記録されたコンピュータプログラムロジックを有するコンピュータ使用可能媒体を含む。
I(x)≡[I1(x)、I2(x)]
として示される。
(I2οφ)(x)≡I2(φ(x))
である。
適用されるアルゴリズムは、
Gerardo Hermosillo、Variational Methods for Multimodal Image Matching、PhD thesis、INRIA;
文献はまた、
ftp://ftp-sop.inria.fr/robotvis/html/Papers/hermosillo:02.ps.gz,2002.
でもアクセス可能である。
∇Jcc(x)=fcc(I(x)、x)∇I2(x)、
によって与えられた勾配を定義し、
fcc(i、x)=Gγ*Lcc(i、x)であり、
Lcc(i、x)=(Gγ*f1)(x)i1+(G*f2)(x)i2+(Gγ*f3)(x)
として予測され、
f3(x)=f1(x)μ1(x)+f2(x)μ2(x)
である。μ1(x)のような必要な空間依存量の全ては、ガウス核との畳み込みによって計算される(下記参照)。
y(n)=(Sα*x)(n)=y1(n)+y2(n)
として効率的に計算され、
Claims (67)
- 変形関数を計算することによって時間順序における第1および第2の画像の動き補償のための方法であって、
前記第1および第2の画像の間の類似性測度の共役勾配最大化を実行するステップと、
前記変形関数の非特異性を確実にするように、合成基準にとともに前記勾配最大化を使用して前記変形関数を引き出すステップと、
を含む方法。 - 前記共役勾配最大化は、前記画像の各点のまわりの対応する領域の局所相互相関に基づく請求項1に記載の方法。
- 前記合成基準は、前記変形が基本的に何の特異性も呈さないように、前記類似性測度の複数の正規化された勾配の合成によって前記変形関数を引き出すステップを含む請求項1に記載の方法。
- 前記共役勾配最大化を実行する前記ステップは、
前記変形関数を得るために前記類似性測度の複数の正規化された勾配の合成によってそれぞれの変形を引き出すステップ
を含む請求項1に記載の方法。 - 変形を引き出す前記ステップは、前記画像のサイズに比較して小さい変位の合成によって変形を引き出すステップを含む請求項5に記載の方法。
- 変形を引き出す前記ステップは、前記類似性測度のそれぞれの正規化された勾配の合成によって変形を引き出すステップを含む請求項5に記載の方法。
- ワープする前記ステップは、前記浮動画像と合成された前記変形を計算するステップを含む請求項5に記載の方法。
- ワープする前記ステップは、(I2οφ)(x)を計算するステップを含み、I2:→Rは、前記浮動画像を示し、φ:Ω→R3は、前記類似性測度が最大化されるような前記変形を示し、οは、関数の合成を示す請求項5に記載の方法。
- 計算する前記ステップは、ワープされている前記浮動画像の各ボクセルでトリリニア補間を使用するステップを含む請求項9に記載の方法。
- 参照画像および浮動画像を獲得する前記ステップは、
磁気共鳴映像法(MRI)、X線画像形成およびCTスキャン画像形成のいずれかを含む医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項1に記載の方法。 - 参照画像および浮動画像を得る前記ステップは、
乳癌の腫瘍および潜在的な腫瘍の少なくとも一方を検出するための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項1に記載の方法。 - 参照画像および浮動画像を得る前記ステップは、
隣接する非腫瘍組織よりも、(a)造影剤のより急速な取り入れまたはウォッシュインおよび(b)より急速なウォッシュアウトの少なくとも一方を呈する疑わしい組織を示す画像を得るための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項1に記載の方法。 - そのようなウォッシュインおよびウォッシュアウトの少なくとも一方の前後に作られた患者の画像を比較することによって、疑わしい組織を検出するために前記動き補正された画像を使用するステップを含む請求項1に記載の方法。
- 前記共役勾配最大化は、前記画像の各点のまわりの対応する領域の局所相互相関に基づく請求項1に記載の方法。
- 前記合成基準は、前記変形が基本的に何の特異性も呈さないように、前記類似性測度の複数の正規化された勾配の合成によって前記変形関数を引き出すステップを含む請求項1に記載の方法。
- 共役勾配最大化を実行する前記ステップは、
前記変形関数を得るために前記類似性測度の複数の正規化された勾配の合成によってそれぞれの変形を引き出すステップ
を含む請求項1に記載の方法。 - 初期変形関数から変形関数を計算することによって参照画像と初期浮動画像との間の画像動き補償を実行するための方法であって、
(a)前記初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(c)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)前記現在の変形関数に対して前記現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、前記現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、前記現在の正規化された勾配を前記現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(h)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(i)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む方法。 - 前記反復は、低い分解能レベルで開始し、徐々により高い分解能を通って進行する請求項18に記載の方法。
- 前記停止基準は、
ステップの列挙された順序の繰り返しまたは反復の所定の最大数、
前記勾配の所定のより低い限界、
前記勾配のゼロ、および、
所定の処理時間限界
の少なくとも1つに到達するステップを含む請求項18に記載の方法。 - 初期変形関数から変形関数を計算することによって参照画像と初期浮動画像との間の画像動き補償を実行するための方法であって、
(a)時間順序における参照画像および初期浮動画像を獲得するステップと、
(b)前記初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(c)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(d)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(e)前記現在の変形関数に対して前記現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(f)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(g)前記現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(h)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(i)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(j)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(l)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(m)前記現在の変形関数に対して前記現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(n)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(o)次の共役勾配を得るように、前記現在の正規化された勾配を前記現在の共役勾配と共役させるステップと、
(p)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(q)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(r)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(s)ステップ(k)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(t)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む方法。 - 前記反復は、低い分解能レベルで開始し、徐々により高い分解能を通って進行する請求項21に記載の方法。
- 前記所定の停止基準は、
ステップの列挙された順序の繰り返しまたは反復の所定の最大数、
前記勾配の所定のより低い限界、
前記勾配のゼロ、および、
所定の処理時間限界
の少なくとも1つに到達するステップを含む請求項21に記載の方法。 - 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
磁気共鳴映像法(MRI)、X線画像形成およびCTスキャン画像形成のいずれかを含む医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項21に記載の方法。 - 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
乳癌の腫瘍および潜在的な腫瘍の少なくとも一方を検出するための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項21に記載の方法。 - 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
隣接する非腫瘍組織よりも、造影剤のより急速な取り入れまたはウォッシュイン、および、より急速なウォッシュアウトを呈する疑わしい組織を示す画像を得るための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項21に記載の方法。 - ウォッシュインおよび/またはウォッシュアウトの前後に作られた患者の画像を比較することによって、疑わしい組織を検出するために前記動き補正された最終のワープされた浮動画像を使用するステップを含む請求項26に記載の方法。
- 記憶媒体、コンピュータ、ラジオリンク、インターネット、赤外線リンク、音響リンク、走査装置、および、ライブ画像形成装置のいずれかから少なくとも1枚の画像を取り出す前記ステップを使用するステップを含む請求項26に記載の方法。
- 画像動き補償を実行するための方法であって、
参照画像および初期浮動画像を獲得するステップと、
現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を所与の初期変形関数でワープするステップと、
前記参照画像および前記ワープされた浮動画像のそれぞれの対応する領域の間の局所相互相関を計算するステップと、
前記画像のサイズに比較して小さい変位の合成と、共役勾配最適化との組み合わせを使用し、それによって、前記変形が非特異のままであるように可逆性を確実にしながら速い収束が達成されることによって、類似性測度が最大である変形関数を引き出すように、前記局所相互相関に基づいて類似性測度の共役勾配最大化を実行するステップと、
動き補正された画像を得るために前記次の変形関数にしたがって前記浮動画像をワープするステップと、
を含む方法。 - 所与の数の徐々に減少する画像分解能レベルを有する多重分解能ピラミッドの頂部レベルで前記初期変形関数を初期化するステップであって、最も低い分解能レベルは頂部にあるステップと、
前記初期変形関数を次に低いレベルへ外挿するステップと、
次に低い変形関数を前記次に低いレベルで決定するステップと、
前記次に低いレベルが最も低いレベルである場合には、前記最も低いレベルで決定された変形関数を使用して前記浮動画像をワープするステップと、
前記次に低いレベルが最も低いレベルででない場合には、前記次に低い変形関数を次にさらに低いレベルへ外挿するステップと、
前記さらに低いレベルでさらに低い変形関数を決定するステップであって、必要に応じて最も低いレベルに到達するまでこれを繰り返すステップと、
前記最も低いレベルで決定された変形関数を使用して前記浮動画像をワープするステップと、を含むステップのサイクルを実行するステップ
を含む請求項29に記載の方法。 - 前記レベルを形成する際に使用される画像平面のサイズを徐々に減少することによって前記徐々に減少する画像分解能レベルを形成するステップを含む請求項29に記載の方法。
- 前記画像平面用にサンプリング周波数を半分に減少するためにローパスフィルタを使用することによって前記画像平面のサイズを徐々に減少するステップを含む請求項31に記載の方法。
- 前記類似性測度の共役勾配最大化を実行する前記ステップは、前記画像のサイズに比較して小さい変位の合成と、共役勾配最適化との組み合わせを使用し、それによって、前記変形が非特異のままであることを確実にしながら速い収束が達成されるステップを含む請求項31に記載の方法。
- 前記類似性測度の共役勾配最大化を実行する前記ステップは、前記画像のサイズに比較して小さい変位の合成と、共役勾配最適化との組み合わせを使用し、それによって、前記変形が非特異のままであることを確実にしながら速い収束が達成されるステップを含む請求項31に記載の方法。
- 前記類似性測度の共役勾配最大化を実行する前記ステップは、前記類似性測度のそれぞれの正規化された勾配の合成と、共役勾配最適化との組み合わせを使用し、それによって、前記変形が非特異のままであることを確実にしながら速い収束が達成されるステップを含む請求項31に記載の方法。
- 変形を引き出す前記ステップは、何の特異性も呈さない変形を引き出すステップを含む請求項29に記載の方法。
- 変形を引き出す前記ステップは、前記画像のサイズに比較して小さい変位の合成によって変形を引き出すステップを含む請求項37に記載の方法。
- 変形関数を引き出す前記ステップは、前記類似性測度のそれぞれの正規化された勾配の合成によって変形関数を引き出すステップを含む請求項37に記載の方法。
- ワープする前記ステップは、前記浮動画像と合成された前記変形を計算するステップを含む請求項37に記載の方法。
- ワープする前記ステップは、(I2οφ)(x)を計算するステップを含み、I2:→Rは、前記浮動画像を示し、φ:Ω→R3は、前記類似性測度が最大化されるような前記変形を示し、οは、関数の合成を示す請求項37に記載の方法。
- 計算する前記ステップは、ワープされている前記浮動画像の各ボクセルでトリリニア補間を使用するステップを含む請求項41に記載の方法。
- 参照画像および浮動画像を獲得する前記ステップは、
磁気共鳴映像法(MRI)、X線画像形成およびCTスキャン画像形成のいずれかを含む医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項29に記載の方法。 - 参照画像および浮動画像を得る前記ステップは、
乳癌の腫瘍および潜在的な腫瘍の少なくとも一方を検出するための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項29に記載の方法。 - 参照画像および浮動画像を得る前記ステップは、
隣接する非腫瘍組織よりも、(a)造影剤のより急速な取り入れ(ウォッシュイン)および(b)より急速なウォッシュアウトの少なくとも一方を呈する疑わしい組織を示す画像を得るための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項29に記載の方法。 - そのようなウォッシュインおよびウォッシュアウトの少なくとも一方の前後に作られた患者の画像を比較することによって、疑わしい組織を検出するために前記動き補正された画像を使用するステップを含む請求項27に記載の方法。
- 画像の動き補償を実行するための方法であって、
画像の所与の時間順序、I1、…Ii、…Inを入力するステップと、
参照画像としてインデックスkを備えた前記時間順序の画像を選択するステップと、
i=1で開始するステップであって、iがkに等しくない場合には、前記時間順序における第1のおよび第2の画像の間の類似性測度の共役勾配最大化を実行することによってIkとIとの間の多重分解能動き補正を実行するステップと、
前記変形関数の非特異性を確実にするように、合成基準とともに前記勾配最大化を使用することによって変形関数を引き出すステップと、
前記変形関数によって前記第1および第2の画像の一方をワープするステップと、
そのような補正に続いて、多重分解能動き補正を実行する前述のステップの出力としてJ1を定義するステップと、
iがkに等しい場合には、JiをIkとして定義し、iを1増分するステップと、
増分された結果をnと比較するステップと、
増分結果がnより少ないか等しい場合に、増分結果がnより大きくなるまで前述のステップを繰り返すステップと、
増分結果がnより大きくなったときに、前記ステップを終端し、それによって、結果として、一連のそれぞれの動き補正された画像、J1、J2…Jnになるステップと、
を含む方法。 - 前記多重分解能動き補正は、
多重分解能ピラミッドに必要なレベルの数を決定するステップと、
前記多重分解能ピラミッドを最も低い分解能の頂部レベルで構成し、増加する分解能のレベルに下降するステップと、
前記ピラミッドの頂部レベルで前記変形関数をゼロへ初期化するステップと、
前記変形関数を決定するステップであって、レベルごとに前記ピラミッドを下り、現在の変形関数は前述の変形関数を使用して初期化に基づいて現在のレベル内に決定され、下記のステップ、即ち、
前記現在のレベルが最低レベルでない場合には、前記現在の変形関数を次に低いレベルへ外挿するステップと、
前記次に低いレベルで変形関数を決定するステップと、
ピラミッドの前記最低レベルに達したときには、前記次に低いレベルで前記浮動画像を前記変形関数でワープするステップと、
に従うステップと、
を含む請求項47に記載の方法。 - 前記変形関数を決定する前記ステップは、
前記参照画像の領域と前記浮動画像の対応するそれぞれの領域との間の局所相互相関を計算するステップと、
前記参照画像と前記浮動画像との間の類似性測度を決定するステップと、
前記類似性測度が最大である変形関数を引き出すように、前記局所相互相関に基づいて前記類似性測度の共役勾配最大化を実行するステップと、
を含む請求項48に記載の方法。 - 下記、
∇Jcc(x)=fcc(I(x)、x)∇I2(x)、
によって与えられた勾配を定義し、
fcc(i、x)=Gγ*Lcc(i、x)であり、
Lcc(i、x)=(Gγ*f1)(x)i1+(G*f2)(x)i2+(Gγ*f3)(x)
として予測され、
f3(x)=f1(x)μ1(x)+f2(x)μ2(x)
であり、
μ1(x)を含む全ての必要な空間依存量は、ガウス核との畳み込みによって計算されるステップを含む請求項49に記載の方法。 - 前記変形関数を決定する前記ステップは、
kの初期値をゼロとして割り当てるステップと、
Fを得るためにUでFをワープするステップと、
UとFとの間の類似性測度を計算するステップと、
Ukに対する類似性測度の勾配としてGを定義するステップと、
Guがゼロではなく、Kが1に等しいかまたはそれよりも大きい場合には、GUkをGUk-1と共役させるステップと、
GUkのGUk-1との共役を使用して、最適なステップが見出されたか否かを決定するステップと、
最適ステップが見出された場合には、UkをGUkで更新するステップと、
k≧kmaxか否かを決定するステップであって、k≧kmaxである場合には、プロセスは終了され、そうでない場合には、kは1増分されるステップと、
kの増分された値を使用して、Fuを得るためにFをUkでワープするステップと、
再度、類似性測度を計算するために前述のステップに従うステップと、
Guがゼロに等しい場合には、プロセスは終了するステップであって、それによって、出力は、変形関数の改良されたバージョンUkであるステップと、
を含む請求項48に記載の方法。 - 前記多重分解能ピラミッドを構造する前記ステップは、
前記ピラミッドを構成する際に前記画像のサイズのみを減少するステップ
を含む請求項48に記載の方法。 - 前記ピラミッドを構成する際に前記画像のサイズのみを減少する前記ステップは、
情報の最小損失でサンプリング周波数を半分に減少するために設計されたローパスフィルタを使用するステップ
を含む請求項52に記載の方法。 - 初期変形関数から変形関数を計算することによって時間順序における画像の間の画像動き補償を実行するための方法であって、
(a)参照画像および初期浮動画像を獲得するステップと、
(b)前記初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(c)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(d)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(e)前記現在の変形関数に対して現前記在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(f)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(g)(A)このステップの第1の実行において、前記現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、前記現在の正規化された勾配を前記現在の共役勾配と共役させるステップと、
(h)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(i)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(j)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(k)ステップ(c)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(l)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を含む方法。 - 前記所定の停止基準は、
ステップの列挙された順序の繰り返しまたは反復の所定の最大数、
前記勾配の所定のより低い限界、
前記勾配のゼロ、および、
所定の処理時間限界
の少なくとも1つに到達するステップを含む請求項54に記載の方法。 - 反復を低い分解能レベルで開始し、徐々により高い分解能を通って進行するステップを含む請求項54に記載の方法。
- 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
磁気共鳴映像法(MRI)、X線画像形成およびCTスキャン画像形成のいずれかを含む医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項54に記載の方法。 - 参照画像および初期浮動を獲得する前記ステップは、
乳癌の腫瘍および潜在的な腫瘍の少なくとも一方を検出するための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項57に記載の方法。 - 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
隣接する非腫瘍組織よりも、造影剤のより急速な取り入れ(ウォッシュイン)、および、より急速なウォッシュアウトを呈する疑わしい組織を示す画像を得るための医用画像形成技術を使用するステップ
を含む請求項57に記載の方法。 - ウォッシュインおよび/またはウォッシュアウトの前後に作られた患者の画像を比較することによって、疑わしい組織を検出するために前記動き補正された画像を使用するステップを含む請求項57に記載の方法。
- 参照画像および初期浮動画像を獲得する前記ステップは、
記憶媒体、コンピュータ、ラジオリンク、インターネット、赤外線リンク、音響リンク、走査装置、および、ライブ画像形成装置のいずれかから前記画像の少なくとも1つを取り出すステップを含む請求項54に記載の方法。 - 画像動き補償を実行するためのシステムであって、
プログラムおよび他のデータを格納するための記憶装置と、
前記記憶装置に連通するプロセッサであって、
(a)前記初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(c)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)前記現在の変形関数に対して前記現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、前記現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、前記現在の正規化された勾配を前記現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(h)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(i)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
を実行する前記プログラムに作用的であるプロセッサと、
を含むシステム。 - 低い分解能レベルで開始し徐々により高い分解能を通って進行する前記反復を実行するステップを含む請求項62に記載のシステム。
- 前記停止基準は、
ステップの列挙された順序の繰り返しまたは反復の所定の最大数、
前記勾配の所定のより低い限界、
前記勾配のゼロ、および、
所定の処理時間限界
に到達するステップの少なくとも1つを含む請求項62に記載のシステム。 - コンピュータプログラム製品であって、
(a)前記初期変形関数を現在の変形関数として設定するステップと、
(b)現在のワープされた浮動画像を得るように、前記初期浮動画像を前記現在の変形関数でワープするステップと、
(c)前記参照画像と前記現在のワープされた浮動画像との間の現在の類似性測度を計算するステップと、
(d)前記現在の変形関数に対して前記現在の類似性測度の現在の勾配を計算するステップと、
(e)現在の正規化された勾配を得るためにその可逆性を確実にするように、前記現在の勾配を正規化するステップと、
(f)(A)このステップの第1の実行において、前記現在の正規化された勾配を現在の共役勾配として設定するステップと、
(B)このステップの次の反復において、次の共役勾配を得るように、前記現在の正規化された勾配を前記現在の共役勾配と共役させるステップと、
(g)次の変形関数を得るように、前記次の共役勾配を前記現在の変形関数と合成するステップと、
(h)前記現在の変形関数を前記次の変形関数として設定するステップと、
(i)前記現在の共役勾配を前記次の共役勾配として設定するステップと、
(j)ステップ(b)へ行き、所定の停止基準に到達するまで繰り返すステップと、
(k)現在のワープされた浮動画像を最終のワープされた浮動画像として定義するステップと、
によって画像動き補償を実行するためのプログラムコード用に記録されたコンピュータプログラムロジックを有するコンピュータ使用可能媒体を含むコンピュータプログラム製品。 - 低い分解能レベルで開始し徐々により高い分解能を通って進行する前記反復を実行するステップを含む請求項65に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記停止基準は、
ステップの列挙された順序の繰り返しまたは反復の所定の最大数、
前記勾配の所定のより低い限界、
前記勾配のゼロ、および、
所定の処理時間限界
に到達するステップの少なくとも1つを含む請求項65に記載のコンピュータプログラム製品。
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