JP2008511395A - 一連の画像における動き修正のための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
優先権
ここにおいて、本出願の発明者であるCHRISTOPHE CHEFD’HOTELの名前で2004年8月31に出願された、「A GAUSSIAN WEIGHTED LEAST MEAN SQUARE REGISTRATION ALGORITHM FOR BREAST MR MOTION CORRECTION」と題する米国仮特許出願第60/605,759号、代理人整理番号第2004P14822US号に対して特定の参照が行われ、その優先権の恩典が請求されており、その開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。
問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと;上記変位フィールドによって第2の画像をワープするステップと、を備える。
変位フィールドの平滑さを保証し、それによって特異性を避けて無条件的歪みモデルの規則性を与えるための簡単で計算的に効率的な方法を提供することと、
最小二乗平均問題が適当に公式化されることを保証することと、を提供することが認められる。
であることが仮定されており、ここでこれらの記号は通常の意味を有し、したがって本例ではI2は入力Ωと出力Rのマップレットを備える関数であり、ΩはR3の適当なサブセットであり、以下同様である。本発明者らはここで体積測定的画像の場合を扱っているが、引き続いて生じる展開は任意の次元に直ちに拡張することに留意すること。
、画像ラプラシアンを計算することは、実際上極めて有効となっている。
局所的最小値にトラップされる危険を減らすことによって捕捉範囲が改善されることと、
より低い解像度でより少ないデータを処理することによって計算コストが減らされることである。
平均化とサブサンプリングとによって基準画像と浮動画像とに関する二つの多解像度ピラミッドを構築する。このタイプのピラミッド構造は、画像処理の標準的技法であって、詳細については例えば2.R.GonzalesとR.Woodsによるテキストブック、Digital Image Processing、2nd Edition、Prentice−Hall,2002が参照される。
I1 lおよびI2 lを結果として得られる解像度lの画像とする。
J1 lおよびJ2 lとラベル付けされた対応する特徴画像を計算する。
pk,lを解像度lでk番目の反復の後に得られる変位フィールドとする。p0,0は最低解像度における初期変位フィールド(一般に空フィールド)を示す。以下更に説明されるように、解像度lで一定回数の反復のために見当合わせアルゴリズムを実行する。トライリニアー(tri−linear)内挿法と拡大縮小とによって次の解像度に変位フィールドを拡張する。この結果を初期変位フィールドp0,l+1として使用する。
元の解像度が到達されるまで上記の演算を実行する。
ピラミッドレベルのレベル数と、
各レベルにおける反復の回数と、
変位フィールドの平滑さを制御する正規化パラメータσ(このパラメータは以下に論じられる)と、に設定することだけが必要であることは留意される。
各ボクセルは、インデックスjによってラベル付けされている。その座標は、ベクトルxj∈R3によって与えられる。本発明者らは、pj k∈R3をアルゴリズムのk番目の反復の後に点xjで回収された変位ベクトルと呼ぶ。1セットの変位ベクトルpj kが与えられれば、反復kにおける浮動特徴マップの修正済みバージョンはJ2,kと表される。
Claims (44)
- 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
前記第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記変位フィールドを誘導するために前に誘導された変位フィールドを利用する、請求項1に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記変位フィールドの初期誘導のために所与の初期変位フィールドを利用する、請求項2に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドのためのデフォルト条件は、空集合である、請求項3に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドは、患者の動きについての事前の知識を考慮している、請求項3に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導するステップを繰り返すステップを備え、各繰り返しは前の繰り返しのときより高い解像度を有する前記第1および第2の画像に対応する第1および第2の特徴マップに対して実行される、請求項2に記載の動き補正のための方法。
- 各繰り返しは、直前のステップからの前に誘導された変位フィールドを利用する、請求項2に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記変位フィールドの初期誘導のために所与の変位フィールドを利用する、請求項7に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記前に誘導された変位フィールドを前記増加する解像度バージョンの解像度レベルに拡張するステップを備える、請求項7に記載の動き補正のための方法。
- 動き修正済みの画像を生成するように前記第2の画像をワープするために存在する最高の解像度で誘導された変位フィールドを利用するステップを含む、請求項7に記載の動き補正のための方法。
- それぞれ第1および第2の特徴マップを誘導する前記ステップは、前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項7に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、
それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像を与えるために縮小処理において前記第1および第2の画像を処理するステップと、
前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを含むそれぞれ第1および第2の特徴マップを前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像から誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像を与えるために縮小処理において前記第1および第2の画像を処理するステップと、
前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - それぞれ第1および第2の特徴マップを誘導する前記ステップは、前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項13に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、初期変位フィールドを利用する、請求項13に記載の動き補正のための方法。
- 前記初期変位フィールドのためのデフォルト条件は、空集合である、請求項15に記載の動き補正のための方法。
- 前記初期変位フィールドは、患者の動きについての事前の知識を考慮している、請求項15に記載の動き補正のための方法。
- 見当合わせアルゴリズムにしたがって前記第1および第2の特徴マップを処理する前記ステップは、前記第2の画像の変位フィールドに整合する解像度レベルに前記変位フィールドを拡張するステップを備える、請求項13に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における基準画像と浮動画像との間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
前記基準画像から漸進的に低減する解像度の第1のセットの修正された画像を誘導するステップと、
前記浮動画像から漸進的に低減する解像度の第2のセットの修正された画像を誘導するステップと、
前記第1のセットの修正された画像から第1のセットの特徴マップを誘導するステップと、
前記第2のセットの修正された画像から第2のセットの特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、それぞれ前記第1および第2のセットの特徴マップの各々の最低解像度メンバーと所与の初期変位フィールドから第1の変位フィールドを誘導するステップと、
前記見当合わせアルゴリズムにしたがって、それぞれ前記第1および第2のセットの特徴マップの各々の最低の次の解像度メンバーと前のステップで得られた前記第1の変位フィールドから第2の変位フィールドを誘導するステップと、
それぞれ前記第1および第2のセットの特徴マップの各々の、何か存在すれば、順次に高くなる解像度メンバーのために前のステップを繰り返し、各場合に前記浮動画像の解像度が到達されるまで現在のステップの前のステップで得られた変位フィールドを使用し、またより高い解像度のメンバーが存在しなければ直ぐ次のステップに進むステップと、
最後に得られた変位フィールドによって前記浮動画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 特徴マップを誘導する前記ステップは、それぞれの画像における画像データのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項19に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、拡張が必要とされれば、次に高い解像度レベルの変位フィールドに整合する解像度に前記変位フィールドを拡張するステップを備える、請求項19に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドのためのデフォルト条件は、空集合である、請求項19に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドは、患者の動きについての事前の知識を考慮している、請求項19に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における基準画像と浮動画像との間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
(a)本明細書では、最低の解像度レベルに関してレベル0と呼ばれ、次に高い解像度レベルに関してレベル1、第2の次に高い解像度レベルに関してレベル2、そして任意の既存のより高い解像度レベルに関して同様に呼ばれるそれぞれ複数の順次に低減された解像度の基準画像と浮動画像とを与えるためにそれぞれ第1および第2の複数の縦続する解像度低減処理において前記基準画像と浮動画像を処理するステップと、
(b)解像度レベルL0、L1、L2などの前記それぞれ複数の順次に低減された解像度の基準画像と浮動画像からそれぞれ複数の基準および浮動特徴マップを誘導するステップと、
(c)第1の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して所与の初期変位フィールドに基づいて、局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがってレベルL0に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって第1の変位フィールドを誘導するステップと、
(d)拡張された第1の変位フィールドを与えるために解像度L1の変位フィールドに整合する解像度レベルに前記第1の変位フィールドを拡張するステップと、
(e)第2の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように前記拡張された第1の変位フィールドに基づいて、前記見当合わせアルゴリズムにしたがって解像度レベルL1に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって第2の変位フィールドを誘導するステップと、
(f)拡張された第2の変位フィールドを与えるために解像度L1の変位フィールドに整合する解像度レベルに前記第2の変位フィールドを拡張するステップと、
(g)前記第2の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように前記拡張された第2の変位フィールドに基づいて、前記見当合わせアルゴリズムにしたがって解像度レベルL2に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって第3の変位フィールドを誘導するステップと、
(h)L2が前記基準および浮動画像の解像度レベルであれば、前記第3の変位フィールドを利用することによって前記浮動画像をワープして、終了するステップと、を備える、またそうでなければ、
(i)拡張された第3の変位フィールドを与えるために次に高い解像度レベルに整合する解像度レベルに前記第3の変位フィールドを拡張するステップと、
(j)前記基準および浮動画像の解像度レベルが到達されるまで、最後の、前に得られて拡張された変位フィールドに基づいて段々高くなるレベルに対応する変位フィールドを取得するために解像度レベルの適当な修正をしながらステップ(g)から始まる一連のステップを繰り返し、前記基準および浮動画像の解像度レベルが到達されたとき、得られた最後の変位フィールドによって前記浮動画像をワープして、終了するステップと、を備える動き補正のための方法。 - それぞれ複数の順次に低減された解像度の基準および浮動画像を与える前記ステップは、前記それぞれ複数の順次に低減された解像度の基準および浮動画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項24に記載の動き補正のための方法。
- 第1の変位フィールドを誘導する前記ステップは、所与の初期変位フィールドを入力するステップを備える、請求項24に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって第1の変位フィールドを誘導するステップと、
前記第1および第2の画像の解像度に対応する前記第1の変位フィールドを拡張するステップと、
前記第1の変位フィールドに基づいて、前記見当合わせアルゴリズムにしたがって前記第1および第2の画像を処理することによって第2の変位フィールドを誘導するステップと、
動き修正済み画像を得るように前記第2の変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 第1の変位フィールドを誘導する前記ステップは、所与の初期変位フィールドを入力するステップを備える、請求項27に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドのためのデフォルト条件は、空集合である、請求項28に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドは、患者の動きについての事前の知識を考慮している、請求項28に記載の動き補正のための方法。
- それぞれ第1および第2の特徴マップを誘導する前記ステップは、前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項27に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
漸進的に低減された解像度を有する第1の系列の画像を前記第1の画像から誘導するステップと、
漸進的に低減された解像度を有する第2の系列の画像を前記第2の画像から誘導するステップと、
前記第1の系列の画像から第1の系列の特徴マップを誘導するステップと、
前記第2の系列の画像から第2の系列の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える、それぞれの変位フィールドを与えるための見当合わせアルゴリズムにしたがって、同じ解像度に関する、前記第2の系列の特徴マップの対応する特徴マップによって前記第1の系列の特徴マップの特徴マップを処理することによって1系列の変位フィールドを誘導し、最低の解像度レベルにおける第1の変位フィールドを誘導するために使用される所与の変位フィールドから始め、その後に前記系列における次に高い解像度に対応する次の変位フィールドを誘導するために直前の変位フィールドを利用するステップと、
前記第1および第2の画像の解像度レベルにおいて誘導された最後の変位フィールドを利用して前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 前記所与のフィールドと次に高い解像度に対応する前記最後のフィールドとを除いて前記各解像度のフィールドを拡張するステップを備える、請求項32に記載の動き補正のための方法。
- 時系列における基準画像と浮動画像との間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
(a)本明細書では、最低の解像度レベルに関してレベル0と呼ばれ、次に高い解像度レベルに関してレベル1、第2の次に高い解像度レベルに関してレベル2、そして任意の既存のより高い解像度レベルに関して同様に呼ばれるそれぞれ複数の順次に低減された解像度の基準画像と浮動画像を与えるためにそれぞれ第1および第2の複数の縦続する解像度低減処理において前記基準画像と浮動画像とを処理するステップと、
(b)前記基準および浮動画像の解像度レベルであるL2によって増加する解像度の順に、解像度レベルL0、L1、L2における前記それぞれ複数の順次に低減された解像度の基準画像と浮動画像からそれぞれ複数の基準および浮動特徴マップを誘導するステップと、
(c)第1の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して所与の初期変位フィールドに基づいて、局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがってレベルL0に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって第1の変位フィールドを誘導するステップと、
(d)拡張された第1の変位フィールドを与えるために解像度L1の変位フィールドに整合する解像度レベルに前記第1の変位フィールドを拡張するステップと、
(e)第2の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように前記拡張された第1の変位フィールドに基づいて、前記見当合わせアルゴリズムにしたがって解像度レベルL1に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって第2の変位フィールドを誘導するステップと、
(f)拡張された第2の変位フィールドを与えるために解像度L2の変位フィールドに整合する解像度レベルに前記第2の変位フィールドを拡張するステップと、
(g)最後の変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように前記拡張された第2の変位フィールドに基づいて、前記見当合わせアルゴリズムにしたがって解像度レベルL2に対応する基準特徴マップと浮動特徴マップとを処理することによって最後の変位フィールドを誘導するステップと、
(h)前記最後の変位フィールドを利用することによって前記浮動画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 前記所与の初期変位フィールドのためのデフォルト条件は、空集合である、請求項34に記載の動き補正のための方法。
- 前記所与の初期変位フィールドは、患者の動きについての事前の知識を考慮している、請求項34に記載の動き補正のための方法。
- 特徴マップを誘導する前記ステップは、前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像における画像データのそれぞれのラプラシアンを誘導するステップを備える、請求項34に記載の動き補正のための方法。
- 第1の変位フィールドを誘導するステップ(c)は、
その座標がベクトルxj∈R3によって与えられるインデックスjによって各ボクセルにラベル付けするステップと、
前記アルゴリズムのk番目の繰り返しの後に点xjにおいて回収される変位ベクトルとしてpj k∈R3を定義するステップと、
1セットの変位ベクトルpj kが与えられたとして、J2,k:
各ボクセルjにおいてsj kによる更新ルールpj k+1=pj k+sj kを非線形最小二乗平均問題の解:
下記の基準:
平均問題の線形化バージョンを解くステップと、
最適性の必要条件:
- プログラムと他のデータとを記憶するためのメモリ装置と、
前記メモリ装置と通信し、また時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法を実行するために前記プログラムによって動作するプロセッサと、を備えた、画像の動き補正を実行するためのシステムであって、前記方法は、
それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像を与えるために縮小処理において前記第1および第2の画像を処理するステップと、
前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える、画像の動き補正を実行するためのシステム。 - 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法によって画像の動き補正を実行するためのプログラムコードのためにコンピュータプログラム論理を媒体上に記録したコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記方法は、
それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像を与えるために縮小処理において前記第1および第2の画像を処理するステップと、
前記それぞれ低減された解像度の第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導するステップと、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムにしたがって、前記第1および第2の特徴マップを処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える、コンピュータプログラム製品。 - 時系列における第1および第2の画像間の動き補正のための方法であって、前記方法は、
変位フィールドを形成するそれぞれのベクトルを誘導するように各画素またはボクセルに関して局所的ガウス重み付け最小二乗平均問題を解くステップを備える見当合わせアルゴリズムを含む処理にしたがって前記第1および第2の画像を処理することによって変位フィールドを誘導するステップと、
前記変位フィールドによって前記第2の画像をワープするステップと、を備える動き補正のための方法。 - 処理にしたがって前記第1および第2の画像を処理する前記ステップは、前記第1および第2の画像からそれぞれ第1および第2の特徴マップを誘導して、前記特徴マップにそれぞれ前記見当合わせアルゴリズムを適用するステップを含む、請求項41に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記変位フィールドを誘導するために前に誘導された変位フィールドを利用する、請求項41に記載の動き補正のための方法。
- 変位フィールドを誘導する前記ステップは、前記変位フィールドの初期誘導のために所与の初期変位フィールドを利用する、請求項41に記載の動き補正のための方法。
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