JP2008546441A

JP2008546441A - 第１及び第２画像を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録方法

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Publication number: JP2008546441A
Application number: JP2008516489A
Authority: JP
Inventors: ぺカール，ウラディミール; カルルセン，イングヴァー−クルト
Original assignee: Koninklijke Philips NV; Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2005-06-15
Filing date: 2006-06-14
Publication date: 2008-12-25
Also published as: WO2006134565A3; CN101198981A; US20080205719A1; WO2006134565A2; EP1894161A2

Abstract

本発明は、点に基づく弾性登録パラダイムを改善することを目的とする。点に基づく弾性登録は、典型的には、２つの画像において対応する点ランドマーク（２，４）を見つける、及び全体的変位フィールドを補間するための制約として点対応性を用いることにより実行される。この方法の制限は、点ランドマーク（２，４）が特定されることが可能である構造間の対応性のみを確実にすることである。代替の概念は、最適化のための大きい演算コストにより制限される。本発明の概念は、第１画像（３）及び第２画像（５）において対応する１つ又はそれ以上の制限構造を分割し（ＰＡＲＴ（Ｉ_Ｓ、Ｉ_Ｔ））、先験的知識から１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約ｆ^Ａｄｄ _ｐａｒｔを与えることにより、付加変形フィールドの制約が課せられる、方法及びシステムを与える。好適な実施例は、ｉ）インタラクティブに規定される点ランドマーク（２５）の対、ｉｉ）線（２３）、領域（２７）、形又は境界（２９、図３）の方式で対応する構造の自動特定からもたらされるランドマーク、ｉｉｉ）対応する構造の異なる物質特性（組織１及び組織２）、ｉｖ）より一般的な対応性を確立する生理学的制約である。

Description

本発明は、特に、医学的及び／又は生物医学的用途のために、第１及び第２画像を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録の方法に関する。

本発明はまた、特に、医学的及び／又は生物医学的用途のために、第１及び第２画像を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録のためのそれぞれのシステムに関する。

また、本発明は、画像取得装置、画像ワークステーション、コンピュータプログラム及び情報担体に関する。

画像登録は、同じ解剖学的構造の異なる表現からの相補的情報を目的として、医学的画像解析における重要な手法である。画像登録の目的は、ソース及びターゲット画像における解剖学的構造に最良の可能な空間的対応関係をもたらす変換を求めることである。非線形変換を用いるアルゴリズムよりかなり簡単である、厳密なアフィン変換を用いる多くのアルゴリズムが存在しているが、それらの用途の範囲は限定されている。長年に亘る活発な研究にも拘わらず、非線形変換を用いる有望な実現可能な解決方法は、ごく僅かしか存在していない。点に基づく（ランドマークに基づく）弾性登録は、両方の画像における対応する点のランドマークを自動的に見つけて、例えば、文献“ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ”，ｂｙＪ．Ｖ．Ｈａｊｎａｌ，Ｄ．Ｌ．Ｇ．ＨｏｌｌａｎｄＤ．Ｊ．Ｈａｗｋｅｓ（ｅｄｓ．）ＣＲＣＰｒｅｓｓ，２００１に記載されている大域変位を補間する又は近似する制約として点のランドマークの対応関係を用いることにより実行されることが可能である。この方法の制限は、ランドマークが自動的に識別されることが可能である構造間の対応関係のみを確実にすることである。画像間の類似性は、非常に密な点ランドマークの分布が用いられる場合のみに最大化されるが、そうでない場合には、登録の品質は悪い可能性がある。

変形可能な画像登録における挑戦しがいのある課題は、それ故、実際の使用のために演算のコストの抑制をしばしばもたらす、基本的な非線形変換の複雑性に対処することである。非パラメータ変換の使用は、例えば、僅かに少ない解が文献において既知の場合に、数百万の未知数を伴う最適化の課題に繋がる。それらの一つは、例えば、文献“Ｆａｓｔｆｌｕｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓ”，ｂｙＢｒｏ−Ｎｉｅｌｓｅｎ，Ｍ．Ｇｒａｍｋｏｗ，Ｃ．，Ｐｒｏｃ．ＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＶＢＣ‘９６），Ｈａｍｂｕｒｇ（１９９６）２６７−２７６又は“Ｆａｓｔｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ−ａｖａｒｉａｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈ”，Ｆｉｓｃｈｅｒ，Ｂ．，Ｍｏｄｅｓｉｔｔｚｋｉ，Ｊ，Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ（ＮＡＣｏＭ’０３），Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ（２００３）６９−７４に記載されている。

パラメータ方法の有利点は、中程度のパラメータ数を用いて非線形変換を表す能力である。それらの一つの例は、例えば、文献“Ｓｐｌｉｎｅ−ＢａｓｅｄＥｌａｓｔｉｃＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ”，ＢｙＫａｒｌＲｏｈｒ，ＰＡＭＭ，Ｖｏｌ．３，Ｉｓｓｕｅ１，ｐａｇｅｓ３６−３９，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｏｎｌｉｎｅ：Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２８，２０００に記載されているような通常のＢスプライングリッドに基づく可変登録である。しかしながら、その性能は、高次元探索空間に繋がる微細格子及び小さい構造の不正確な登録に繋がる粗格子を伴う格子分解能に大きく依存する。

更なる改善については、文献“ＤｅｆｏｒｍａｂｌｅＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｂｙＡｄａｐｔｉｖｅＧａｕｓｓｉａｎＦｏｒｃｅｓ”，Ｖ．Ｐｅｋａｒ，Ｅ．Ｇｌａｂｉｌｉｎ，Ｐｒｏｃ．ＥＣＣＶ２００４，ＷｏｒｋｓｈｏｐｓＣＶＡＭＩＡａｎｄＭＭＢＩＡ，ｐａｇｅ３１７−３２８，Ｐｒａｇｕｅ，Ｃｚｅｃｈｒｅｐｕｂｌｉｃ，Ｍａｙ２００４，ＬＮＣＮ３１１７Ｓｐｒｉｎｇｅｒに記載されていて、それにおいて、ガウス分布形状の力が、変形される画像における幾つかの独立した制御点に適用されることが仮定されている。これは、最適化スキームをもたらし、それにおいて、画像間の類似性を最大化する、制御点の位置並びに最適な力の強度及び方向が決定される。この方法はまた、最適化処理にガウス分布の標準偏差を明示的に有することにより個々の制御点の局所的影響を制御することを可能にする。後者の方法は、物理に基づく弾性変形モデルを用いて制限された影響領域を伴う制御点の適合可能な不規則な格子を導入する。このストラテジは有望な方法であるが、画像が無限弾性連続対であるとみなされ、最適化及び演算効率について大きい演算コストによって限定される画像が限定されたまま維持される均一な弾性材料に限定される。

高い演算効率及び不均一な材料についての良好な結果の概念が要望されている。
""Ｆａｓｔｆｌｕｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓ"，ｂｙＢｒｏ−Ｎｉｅｌｓｅｎ，Ｍ．Ｇｒａｍｋｏｗ，Ｃ．，Ｐｒｏｃ．ＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＶＢＣ‘９６），Ｈａｍｂｕｒｇ（１９９６）２６７−２７６又は"Ｆａｓｔｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ−ａｖａｒｉａｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈ"，Ｆｉｓｃｈｅｒ，Ｂ．，Ｍｏｄｅｓｉｔｔｚｋｉ，Ｊ，Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ（ＮＡＣｏＭ’０３），Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ（２００３）６９−７４ "Ｓｐｌｉｎｅ−ＢａｓｅｄＥｌａｓｔｉｃＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ"，ＢｙＫａｒｌＲｏｈｒ，ＰＡＭＭ，Ｖｏｌ．３，Ｉｓｓｕｅ１，ｐａｇｅｓ３６−３９，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｏｎｌｉｎｅ：Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２８，２０００ "ＤｅｆｏｒｍａｂｌｅＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｂｙＡｄａｐｔｉｖｅＧａｕｓｓｉａｎＦｏｒｃｅｓ"，Ｖ．Ｐｅｋａｒ，Ｅ．Ｇｌａｂｉｌｉｎ，Ｐｒｏｃ．ＥＣＣＶ２００４，ＷｏｒｋｓｈｏｐｓＣＶＡＭＩＡａｎｄＭＭＢＩＡ，ｐａｇｅ３１７−３２８，Ｐｒａｇｕｅ，Ｃｚｅｃｈｒｅｐｕｂｌｉｃ，Ｍａｙ２００４，ＬＮＣＮ３１１７Ｓｐｒｉｎｇｅｒ

上記のことが、本発明がもたらされた理由であり、本発明の目的は、特に、不均一な材料処理する上でさえ、演算効率及び結果の品質を向上させる、第１画像及び第２画像を比較するためにモデルに基づく弾性画像登録の、医学的及び／又は生物医学的方法、方法並びに装置を提供することである。

その方法にも拘わらず、その目的は、次の段階であって：
− 適合可能弾性登録に基づいて第１画像と第２画像との間の類似性測定を最適化することにより最適化弾性変形フィールドを決定する段階であって、変形フィールドは、
第１画像及び第２画像における対応する制御点ランドマークを自動的に与え、そして
その制御点ランドマークにおいて変換モジュールとして適合可能なガウシアン形状の力を適用する、
ことにより改善される、段階；
を有する、第１画像及び第２画像を比較するための、モデルに基づく弾性画像登録方法により達成される。

本発明にしたがって、変形フィールド制限を課する段階は：
− 第１画像及び第２画像における対応する制限構造の１つ又はそれ以上を分割する段階；
− 先験的知識（ａｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）からそれらの１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約を与える段階；
を更に有する。

この方法に関しては、上記目的は、第１画像及び第２画像であって：
− 適合可能弾性登録に基づいて第１画像及び第２画像との間の類似性測定を最適化することにより最適断線変形フィールとを決定するための手段；並びに
− 変形フィールド制約を課するための手段であって、
第１画像及び第２画像において対応する制御点ランドマークを自動的に与える手段と、
制御点ランドマークにおいて変換モジュールとして適合可能なガウシアン形状の力を与えるための手段と、
を有する、手段；
を有する、第１画像及び第２画像を比較するためにモデルに基づく弾性画像登録のためのシステムにより達成される。

本発明にしたがって、変形フィールド制限を課すための方法は：
− 第１画像及び第２画像において対応する１つ又はそれ以上の制限構造を分割するための手段；及び
− 先験的知識からそれらの１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約を与えるための手段；
を更に有する。

基本概念において、本発明は、第１画像及び第２画像において対応するように、制限構造について適用される先験的知識と適合可能なガウシアン力のための自動化された最適化手法を組み合わせることにより弾性登録パラダイムを改善することを目的とし、それらの制限構造は、適切な分割処理により特定される。そのような処理は、ユーザにより、特に、医師により適切な状態の及びそれぞれのシステムの使用において、手動で、半自動で、例えば、インタラクティブに、又は自動で適用されることが可能である。

分割のための手段が、先験的知識から１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる後に課される付加制限及び画像における制限構造を特定するために有効に実行されることが可能であることが、本発明により実現されている。先験的知識は、本発明の概念の進展した構成について下で説明する種々の方式で利用可能である。更に、その概念は、有効な演算量の減少に繋がり、それ故、適合可能なガウシアン形状の力に基づいて、先験的知識を用いて実際の方法とモデルに基づく非線形弾性画像登録概念を組み合わせる。

特に、一般的な手段に比較して、種々の有利点が本発明の概念により達成される。

第１に、登録のロバスト性は、それが第１（ソース）画像及び第２（目的）画像の両方における特定の構造が対応することを保証することができ、それはまた、例えば、階調値に基づく類似性指標のみを適用するときには、達成するには困難であるために、改善される。冒頭で概要を説明しているように、階調値に基づく類似性指標は、ランドマークを明確に特定することができないとき、問題に繋がる。

第２に、最適化の自由度のパラメータ空間は制限され、演算的に有効な局所的最適化方法の使用が実現可能である。

第３に、本発明の概念は、インタラクティブ速度でオンライン局所的洗練概念とオフライン全体的最適化概念を結合させることを可能にする。このことは、外科手術におけるようなオンラインの状態については特に重要である。特に、全体的及び局所的登録において、正確な要求が医学的対象における焦点に適合されることが可能であり、登録は、大きく異なるモダリティを安全に操作するように改善されることが可能である。例えば、局所的類似性指標の最適化の有利点に対して全体的類似性指標の最適化を無視することは、特定の状況下で有利である。

このことはまた、医学的及び／又は生物医学的アプリケーションに対して制限されるばかりでなく、分子イメージングのようなアプリケーションに特に、拡張されることが可能である本発明の概念の多様なアプリケーションに繋がる。

本発明の高度な構成については、方法及びシステムのそれぞれの従属請求項に更に記載している。それにより、提案している概念の上記の有利点は、更に改善され、特に、高度な構成は、先験的知識をもたらす好適な概念を与える。

好適な実施形態においては、分割する段階は、第１画像及び第２画像のセグメント化を有する。そのようなセグメント化処理は、種々の技術、例えば、閾値化処理又はスピード成長技術により達成されることが可能である。

好適には、制限構造についての先験的知識の制約は幾何学的制約として適用される。好適な幾何学的制約は、点、線又は領域の方式で制限構造を規定することにより課せられる。また、境界、線又は点の領域の方式は、制限構造に適切な幾何学的制約を与える。その有利点は、特に、手動で、半自動で又は必要に応じて自動的に、幾何学的制約が容易に適用されることである。

簡単化した好適な構成においては、付加制約が、第１画像及び第２画像において対応する点ランドマークをインタラクティブに規定するときに課せられる。他の好適な構成を付加して又はそれらを組み合わせて、付加制約が、第１画像及び第２画像における対応する領域又は境界の自動的な、半自動的な又はインタラクティブな特定をもたらすランドマークとして課せられることが可能である。点、線又は領域の方式にあるランドマークは、例えば、点ランドマークを手動で選択することにより、又は、登録されるべき画像において自動化変形メッシュの適合を適用することにより、容易に適用可能であり、メッシュの頂点は好ましいマッピングを与える。上記の種類のメッシュは、好適には、上記のセグメント化処理により好適に与えられる。この概念は、構造が、例えば、階調値に基づいて、自動的に、明確に特定されることができない場合でさえ、有利に適用可能である。

更なる有利な高度な構成においては、制限構造についての先験的知識の制約が生理学的制約として適用される。

例示としての好適な構成として、対応する構造の異なる物質の特性が、画像における特定の幾何学的構造に対して適用されることが可能である。後者は、点、線、領域、形又は境界等により概略化されることが可能である。それにより、有利であることに、物質の不均一な特定について説明される。例えば、異なる弾性物質の性質は、画像の更なる構造に比較して画像の最初の構造に対して与えられることが可能である。

他の実施例として、生理学的な関係は、単に幾何学的な推論を明確に超える、有用な確立された制約であることが可能である。特に、後者の種類の制約は、幾何学的ランドマークを明確に特定することができないときに、好適に適用される。例えば、空間的な近傍の関係を確立することができる。他の実施例として、例えば、トレーサの動力学に基づく時間の制約が、先験的知識の制約を課すように与えられることが可能である。数学的には、そのようなスキームは、明確に規定された構造についての厳密な補間のような概念に代えて、より近似的な概念に繋がる。

上記の方法、システム及び高度な構成は、何れかの好適な種類のディジタル回路により実行されることが可能であり、それにより、ディジタル回路に関連する有利点が得られることが可能である。単独のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載されている幾つかの手段の機能を実行する。上記の種類のディジタル回路プロセッサは、１つ又はそれ以上のマルチプロセッサシステムにおいて実施されることが可能である。

特に、本発明の概念はまた、上記のシステムを各々有する、画像取得装置及び画像ワークステーションに繋がる。

また、本発明は、演算、撮像及び／又はシステムにおいてコンピュータプログラムプロダクトが実行されるときに、上記の方法を実行するように、演算、撮像及び／又はプリンタシステムを有するソフトウェアコード部を有する、演算、撮像及び／又はプリンタシステムにより読み取り可能な媒体において記憶可能であるコンピュータプログラムプロダクトに繋がる。

本発明はまた、上記のコンピュータプログラムプロダクトを有する情報担体に繋がる。

本発明の上記の及び他の特徴は、以下で詳述する実施形態を参照して明らかになり、理解することができる。

勿論、本発明を説明するために構成要素又は方法論の考えられる全ての構成について説明することは可能ではないが、当業者は、本発明の多くの更なる組み合せ及び入れ換えが可能であることが理解できるであろう。

特に、その方法に関しては、上記の実施形態は必須ではない。当業者は、本発明により意図されている概念から逸脱することなく、ネジ切りモデル、マルチプロセッサシステム又は多処理を同時に用いる段階を実行する又は段階の順序を変えることが可能である。本発明は、複数の別個の要素を有するハードウェアにより、及び適切にプログラムされたコンピュータにより実行されることが可能である。特に、複数の手段を列挙している請求項においては、それらの手段の幾つかは、コンピュータ読み出し可能ソフトウェア又はハードウェアの同一のアイテムにより実施されることが可能である。

本発明は、ＣＴ取得装置についての特定のユーティリティを有し、ＣＴ取得装置に関連付けて、以下、説明し、本発明はまた、ボリューム画像データを再生することができる撮像装置の他の方式を有して動作可能であることを理解する必要がある。そのような撮像装置は、特に、３Ｄ−ＲＡ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等のようなデータの医学的な取得のための装置を含む。

本発明のより十分な理解のために、添付図面を参照する。

図１に概略を示すように、本発明の好適な実施形態は、画像の物理に基づく登録、即ち、参照番号３で示されているソース画像Ｉ_Ｓ（ｘ）及び参照番号５で示されている目的画像Ｉ_Ｔ（ｘ）に示されている。第１画像３及び第２画像５を比較するための題意線画像登録において、それらの画像は、外部の力ｆの適用の下で変形する物理的連続体（弾性固体、流体等）としてモデル化される。物理に基づく登録の問題は、境界∂Ω（Ω＝Ωυ∂Ω）を有する空間ドメインΩにおいて弾性変形

を求めるように式で表されることが可能である。弾性変形又は移動フィールドは参照番号７で示されている。参照番号９で示される種類の（一般に、非線形）偏微分方程式を解くことを基礎として、適切な境界条件を有するＬ（ｕ）＝ｆが用いられる。ここで、

は、基本的な物理媒体において作用する適用された力のベクトルを表す。その点で、

は変位フィールドであり、Ｌは材料の応答を規定する演算子である。弾性変形と変位フィールドとの間の関係は、参照番号７によりφ（ｘ）＝ｘ＋ｕ（ｘ）として与えられている。最適な弾性変形は、ソース画像Ｉ_Ｓ（ｘ）と目的画像Ｉ_Ｔ（ｘ）との間の類似性指標Ｍを最適化することにより、特に最大化することにより決定され、その目的画像Ｉ_Ｔ（ｘ）は参照番号１１で示されている。

好適な実施形態においては、第１画像３及び第２画像５を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録についてのそれぞれのシステム１は、医学的及び／又は生物医学的アプリケーションについて適合可能である。前記システム１は、適合可能な弾性登録に基づいて第１画像Ｉ_Ｓ（ｘ）と第２画像Ｉ_Ｔ（ｘ）との間の類似性指標１１を最大化することにより最適な弾性変形フィールド７を決定するための手段１１を有する。変形制約は、第１画像３における制御点ランドマーク２と、第２画像５における対応する制御点ランドマーク４を自動的に与えるための手段１３により課せられる。更に、そのシステム１は、制御点ランドマーク２、４における変換モジュールとして適合可能なガウシアン形状の力ｆ^Ｇを適用するための手段１５を備えている。

ランドマーク２、４の位置、適用される力ｆ^Ｇの方向及び大きさ並びにそれらの影響の領域は、画像３と５、即ちＩ_Ｓ（ｘ）とＩ_Ｔ（ｘ）との間の類似性指標の最大に達するように最大化される。

本発明の概念にしたがって、システム１の好適な実施形態は、付加変形フィールド制限を課すための手段１７を備えている。その手段１７は、第１画像３及び第２画像５において対応する制限構造の１つ又はそれ以上を分割するための手段１９と、例えば、先験的知識からランドマーク２、４により示される構造のような１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約ｆ^Ａｄｄ _ｐａｒｔを与えるための手段２１とを更に有する。

図１に概略を示している例示としての本発明の好適な実施形態は、解法処理の複雑性を低減し、それにより最適化の演算コストを抑制し、解法処理の効率を高めることができる。更に、本発明の実施形態は、不均一な材料についてもまた、登録処理を実行するように実行することができる。

これは、医学的業界及び医学用ワークステーションにおけるロバストな画像登録手段の開発において本質的に関心がもたれるものである。全体弾性登録は、種々の臨床的アプリケーションのために必要であり、この場合、異なるモダリティ又は異なる患者により、異なる時間において取得される画像がアライメントされる必要がある。重要な実施例は、腫瘍の診断及び手術に関連し、この場合、異なる画像のモダリティの画像は、腫瘍の異なる特徴、先行する及び後続する介入画像の比較、時間的に一連の医学的画像の解析、個々の画像の解剖学的画像とのマッチング等を示す。

ＰＥＴ／ＣＴ肺調査の登録における先験的知識を与える実施形態について図２に示している。図２は、左側において、ＣＴ画像の形で第１画像３を、右側において、セグメント化された肺の輪郭２３及び付加点ランドマーク２５を各々有するＰＥＴ透過マップの形で第２画像５を示し、それらの両方は付加変形フィールド制約としての役割を果たす。ＣＴ画像及びＰＥＴ透過マップにおいて、肺及び体の輪郭は、例えば、メッシュの頂点間のマッピングにより特定される対応する構造及び変形メッシュ適合化により、自動的にセグメント化されることが可能である。同様なことが、好適に、インタラクティブに規定されることが可能である点ランドマークの対２５について適用することができる。更にまた、点ランドマークは自動的に規定されることが可能である。しかしながら、本発明は、点ランドマークが、画像３、５における低コントラスト値又は不十分な階調値パラメータのために規定されることが可能でない場合に、好適に用いられる。インタラクティブに、手動で又は半自動でランドマーク２３、２５を規定することは、図１に関連付けて概観しているように解を得るように問題の複雑性を低減するための有効な支援となる。

図２の実施形態においては、更なる付加変形フィールド制約が、肺の輪郭２３により規定される領域２７に課される。肺の輪郭２３の内側、領域２７においては、弾性特性は、肺の輪郭２３の外側の組織２に与えられる弾性特定と異なる組織に与えられる。したがって、その画像における異なる物質は、画像３、５の登録において対応する構造の異なる物質特性を備えている。

幾何学的構造の制約の形において変形フィールド制約を課すための更なる実施例は多数存在する。本発明のアプリケーションは、この技術の有効な実行を示すよい例である。介入の間、手術前に取得された画像、例えば、ＣＴ、ＭＲ又は核画像は、介入手法を計画する又はモニタするように、オンラインで取得される顕微鏡による、内視鏡による又は超音波による画像と共に登録される必要がある。そのような異なるモダリティ、及び異なる環境及び患者の位置付け等の下で取得された画像謎の登録は、補償されるべき大きい非線形変形のために、及びそれぞれの画像データにおいて自動的に且つ曖昧なところがなく特定されることが可能である十分なランドマークの不足のために困難である。ここでは、基準マーカのようなインタラクティブに特定されるランドマーク、手術前に取得された画像を伴うＤＩＣＯＭヘッダに関連する及び患者の位置に関する情報を与える解剖学的構造、取得プロトコルの詳細、画像化される解剖学的ドメイン等は、付加的な曖昧なところがないランドマーク及び力場制約を与えることにより許容可能な結果の方に適合可能なガウシアン登録処理を案内するために重要である。

登録されるべき画像における期間の境界間における点間の更なる実施例について、図３に示している。一次画像３と後続する画像５とにおける対応する解剖学的構造は、異なる階調値の外観の領域間に示されている。一部の境界２９は、例えば、骨と組織との間の境界として、又は器官間の境界として示されている。

境界２９は、自動的に変改可能なモデル、例えば、三角形メッシュを対象の解剖学的構造に自動的に適合されるように登録されることが可能であり、この場合、特定のメッシュの頂点はまた、ランドマークとして用いられることが可能である。後者の場合にはまた、図３における参照番号を有しないランドマークが自動的に登録されることが可能である。

特に、放射線療法の適用においては、全体的最適化に代えて、局所的最適化を強調することはまた、好ましい。更に改善された実施例においては、例えば、第１段階において、本発明が提案している概念が、最適な全体的登録を達成するように、そしてその後、第２段階において、対象の特定の体の器官又は他の体の特徴の最適化された局所的登録を達成するように用いられることが可能である。

物質特性に関する生理学的制約として適用される変形フィールド制約の更なる実施例について、図４及び５に示している。

図４に関しては、膝が、図５に関しては、肺が、ソースとしての第１画像３、及びそれぞれの変形フィールド６の次の目的として第２画像５において、示されている。

ここでは、基本的な変形は、物質の特性を与えるための手掛かりを与えることが可能である。例えば、間接の動きの運動学的な調査においては、実質的な局所的収縮又は拡張は生じず、それ故、図４のＭＲＩ登録における膝の骨についてのそれらの膝のような非圧縮性の弾性物質は、そのような変形フィールドのモデル化のために十分に適応される。それとは対照的に、高い圧縮性の弾性物質は、図５に示すようなＰＥＴ／ＣＴ肺画像の登録については有利であり、この場合、呼吸運動は、画像におけるかなりの局所的拡張及び／又は収縮をもたらす。より圧縮性の低い物質の弾性は、変形フィールドが、例えば、肺の内側のように滑らかである場合に好ましい。変形フィールドが不均一であるより圧縮性の高い物質は、肺の外側の領域に適用されることが可能である。圧縮性などの物理特性に基づいて、この種の個々の解剖学的構造に異なる物質の特性を与えることは、更に高度な実施形態であり、画像について弾性変形を全体的に与えることにおいて有利点を有する。ここで、弾性物質についての先験的知識は、最適化手法にポアソン比νを明示的に含むことによりもたらされることが可能である。滑らかな変形フィールド（より圧縮性の低い物質の）は、ν→０．４９により達成されることが可能である。不均一な変形フィールド（より圧縮性の高い物質の）は、ν→０．０により達成されることが可能である。特定の登録アプリケーションのためのその最適値は、調査の実行により得られ、次いで、最適化の課題の寸法を減少するように固定される。

図６は、ＰＥＴ画像における矢印により示されているホットスポットの位置が、ＰＥＴ画像と共にＣＴ画像を登録するように点ランドマークとして用いられる構造を示している。この図は、点間ランドマークの直接的対応性に比べてより一般的な対応性を確立するための幾何学的及び生理学的関係の実施例である。これは、明らかに純粋に幾何学的な推論を超越しているために、ガウシアン力フィールドに基づく登録アプリケーションに関連する先験的知識の最も高度なアプリケーションである。それは、分子イメージング（ＭＩ）に伴う特定の問題に対処する。それらの一例は、図６におけるホットスポットのような腫瘍又は器官の特定領域におけるトレーサの蓄積であり、その特定領域は、ＰＥＴ画像においては可視的であるが、ＣＴにおいては全く不可視的である。この場合、特定の隣接するものとの近似関係のみが確立されることが可能である。数学的には、このことは、厳密な補間に代えて、近似スキームに繋がる。

これは、トレーサ物質の特異性の改善を伴い、特に重要である。例えば、ＭＲ又はＣＴによりもたらされる解剖学的コントラストを示す画像を伴う分子画像の登録は、ＭＩデータにおける解剖学的コントラストの損失のために困難又はむしろ不可能になる。トレーサがより特異であればある程、そのトレーサが示す組織の取り込みは少なく、即ち、解剖学的構造と曖昧なところがなくマッチングするＭＩ画像に現れる解剖学的コントラストは、ＣＴ又はＭＲ画像において現れるために、より低い。ここでは、トレーサ蓄積中心（ＣＴＡ）と解剖学的実体との関係についての付加情報が必要である。それらの関係は、単純な点間の対応性に比べて、より一般的である必要がある。それらは、器官の境界、特定の細胞の領域又は組織の種類等のような特定の解剖学的ドメインにＴＴＡを限定する幾何学的関係に基づいている。それらは、代替として又は付加的に、トレーサの原動力及び取得プロトコルのタイミングに対してマッチングするようにコントラスト範囲を制限する時間制約に基づいている。それらの関係は、すぐ使えるように、トレーサ物質の動的挙動及びターゲティング挙動についての医薬の説明から推測される必要がある。

課せられている変形フィールド制約及び上記の実施例の全ては、ここで詳しく説明していない更なる高度な実施形態において、単独で又は組み合わされて適用されることが可能である。

要約すると、本発明は、点に基づく弾性登録パラダイムを改善することを目的とする。点に基づく弾性登録は、典型的には、両方の画像において対応する点ランドマーク２、４を見つけ、全体的変位フィールドを補間するための制約として点対応性を用いることにより実行される。この方法の制限は、ランドマーク２、４が特定されることが可能である構造間の対応性のみを確実にすることである。代替の概念は、最適化のための高い演算コストにより制限される。本発明の概念は、第１及び第２画像において対応する１つ又はそれ以上の制限構造を分割し（ＰＡＲＴ（Ｉ_Ｓ、Ｉ_Ｔ））、先験的知識から１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約ｆ^Ａｄｄ _ｐａｒｔを与えることにより、付加変形フィールドの制約が課せられる、方法及びシステム１を与える。好適な実施例は、ｉ）インタラクティブに規定される点ランドマーク２５の対、ｉｉ）線２３、領域２７、形又は境界（図３における参照番号２９）の方式で対応する構造の自動特定からもたらされるランドマーク、ｉｉｉ）対応する構造の異なる物質特性、例えば、組織１及び組織２、ｉｖ）より一般的な対応性を確立する生理学的制約である。

本発明について詳述している一方、上記の説明は、全ての特徴においいて例示的であり、制限的なものではない。本発明の範囲から逸脱することなく、多くの他の修正及び変形がもたらされることが可能であることが理解できる。

上記説明、同時提出の特許請求の範囲及び／又は添付図面において開示している特徴は、単独で及びそれらの何れの組合せにおいて、多様な様式で本発明の更に高度な構成を実現するための要素であることが可能である。

したがって、本発明は、特許請求の範囲における範囲及び主旨の範囲内に含まれるそのような代替、修正及び変形の全てを包含するように意図されている。用語“を有する”は、他の要素又は段階を排除するものではない。単数表現は複数表現を排除するものではない。

本発明の好適な実施形態にしたがった、医学的及び／又は生物医学的アプリケーションにおいて第１画像及び第２画像を比較するためにモデルに基づく弾性画像登録のためのシステムの模式図である。肺のＰＥＴ／ＣＴ登録のソース画像及び目的画像であって、肺の分割された制限構造は、物質特性に関する付加制約に対して課され、点ランドマークはインタラクティブに規定され、両方の種類の制約は、本発明の好適な実施形態にしたがって先験的知識からもたらされる、ソース画像及び目的画像を示す図である。本発明の更なる好適な実施形態にしたがって先験的知識の付加制約として境界マッピングを用いて、更なる解剖学的実施例として腹骨盤の放射線療法への適用によるＣＴ登録のソース画像及び目的画像を示す図である。膝の例におけるＭＲＩ登録のソース画像、目的画像及びそれぞれの変形メッシュ画像を示す図であって、本発明の更なる好適な実施形態にしたがって先験的知識の付加制約として圧縮性の小さい物質について滑らかな変形フィールドが用いられる、図である。肺のＰＥＴ／ＣＴ登録についての図４の画像のような画像であって、不均一な変形フィールドが、本発明の更なる好適な実施形態にしたがって先験的知識の付加制約としてより圧縮性の物質について用いられる、画像を示す図である。更なる解剖学的実施例のＰＥＴ／ＣＴ登録についてのソース画像及び目的画像であって、付加点ランドマークが、本発明の好適な実施形態にしたがって先験的知識として用いられる、ソース画像及び目的画像を示す図である。

Claims

特に、医学的及び／又は生物医学的アプリケーションについて、第１画像及び第２画像を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録の方法であって：
適合可能弾性登録に基づいて前記第１画像と前記第２画像との間の類似性指標を最適化することにより最適弾性変形フィールドを決定する段階であって、
前記第１画像及び前記第２画像において対応する制御点ランドマークを自動的に与える段階と、
前記制御点ランドマークにおいて変換モードとして適合可能なガウシアン形状力を適用する段階と、
により変形フィールド制約が課せられる、段階；
を有する方法であり、
変形フィールド制約が課せられる段階は、
前記第１画像及び前記第２画像において対応する１つ又はそれ以上の制限構造を分割する段階と、
先験的知識から前記１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約を与える段階と、
を有する；
ことを特徴とする方法。
請求項１に記載の方法であって、前記分割する段階は、前記第１画像及び前記第２画像のセグメント化を有する、ことを特徴とする方法。
請求項１又は２に記載の方法であって、前記先験的知識は、特に、点、線、領域、形又は境界の方式で制限構造に関して、幾何学的制約として適用される、ことを特徴とする方法。
請求項３に記載の方法であって、前記付加制約は：
前記第１画像及び前記第２画像におけるインタラクティブに規定された対応する点ランドマーク；
として課せられる、ことを特徴とする方法。
請求項３に記載の方法であって、前記付加制約は：
前記第１画像及び前記第２画像において対応する線、領域又は境界の手動の、半自動の又はインタラクティブの特定からもたらされるランドマーク；
として課せられる、ことを特徴とする方法。
請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法であって、前記制限構造についての前記先験的知識の制約が、特に、物質特性、制限構造の時間制約又は空間的近傍関係に関する生理学的制約として適用される、ことを特徴とする方法。
請求項６に記載の方法であって、前記付加制約は、前記制限構造の組織の種類又は弾性特性として課せられる、ことを特徴とする方法。
請求項６又は７に記載の方法であって、前記付加制約は：
自動的な、半自動的な又はインタラクティブな特定；
として選択される、ことを特徴とする方法。
請求項１乃至８の何れか一項に記載の方法であって：
境界条件は、前記制限構造間の境界の少なくとも一部の点について与えられる；
ことを特徴とする方法。
特に、医学的及び／又は生物医学的アプリケーションについて、第１画像及び第２画像を比較するためのモデルに基づく弾性画像登録のためのシステムであって：
適合可能弾性登録に基づいて前記第１画像と前記第２画像との間の類似性指標を最適化することにより最適弾性変形フィールドを決定するための手段；
変形フィールド制約を課するための手段であって、
前記第１画像及び前記第２画像において対応する制御点ランドマークを自動的に与えるための手段と、
前記制御点ランドマークにおいて変換モードとして適合可能なガウシアン形状力を適用するための手段と、
を有する、手段；
を有するシステムであり、
変形フィールド制約を課すための手段は、
前記第１画像及び前記第２画像において対応する１つ又はそれ以上の制限構造を分割するための手段と、
先験的知識から前記１つ又はそれ以上の制限構造にもたらされる付加制約を与えるための手段と
を有する；
ことを特徴とするシステム。
請求項１０に記載のシステムであって、前記分割するための段階は、前記第１画像及び前記第２画像のセグメント化のための手段を有する、ことを特徴とするシステム。
請求項１０又は１１に記載のシステムであって、特に、点、線、領域、形又は境界の方式で制限構造に関して、幾何学的制約の形で前記制限構造についての先験的知識により特徴付けられる、システム。
請求項１０乃至１２の何れか一項に記載のシステムであって、特に、前記制限構造の時間制約又は物質特性に関して、生理学的制約の形で前記制限構造についての先験的知識により特徴付けられる、システム。
請求項１０乃至１３の何れか一項に記載のシステムであって、前記付加制約の自動的な、半自動的な又はインタラクティブな特定のための手段により特徴付けられる、システム。
請求項１０乃至１４の何れか一項に記載のシステムを有する画像取得装置。
請求項１０乃至１４の何れか一項に記載のシステムを有する画像ワークステーション。
演算システム、撮像システム及び／又はプリンタシステムにより読み出し可能な媒体に記憶可能なコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、演算システム、撮像システム及び／又はプリンタシステムにおいて実行されるときに、請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法を実行するように、演算システム、撮像システム及び／又はプリンタシステムを有するソフトウェアコードセクションを有する、コンピュータプログラム。
請求項１７に記載のコンピュータプログラムを有する情報担体。