JP2013506212A - 体積イメージデータ処理 - Google Patents

Abstract

方法、装置、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体が、体積イメージデータを処理するために開示される。この方法によれば、３次元データ点が収集される。複数の２次元イメージマップが３次元データ点から得られる。複数の２Ｄイメージマップのうちの少なくとも１つが抽出され、少なくとも１つのイメージフレームが形成される。フレームギャラリは少なくとも１つのイメージフレー

Description

本願は、参照により本明細書に組み込まれる２００９年９月２９日出願の「Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」という名称の米国出願第１２／５６９４８０号の優先権を主張する。

球面などの３Ｄ空間内に及ぶ測定点から３次元（「３Ｄ」）データセットを生成することができる。これらのデータセットを処理し、３次元空間に関する有用な情報をもたらす。例えば、認知神経科学での時間変動イベント関連ポテンシャル（Event-Related Potential）（「ＥＲＰ」）データが、人の頭皮の様々な場所に配置された電極から測定される。収集されるＥＲＰデータにより、科学者が特定の時間の特定の認知プロセスを反映する人間の脳活動を観測することが可能となる。時間変動ＥＲＰの複雑な時間−空間相関の包括的理解は、経時的に生成された３Ｄ空間からの多数のデータセットがあるときは特に、視覚化のためにどのようにデータセットを機能的に解釈し、処理するかに依拠する。

本開示の一実施形態は、体積イメージデータ（volumetric image data）を処理する方法を説明する。この方法は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得ること、複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成すること、および少なくとも１つのイメージフレームからフレームギャラリを作成することを含む。

さらに、コンピュータ可読媒体上に具体化されたコンピュータプログラムの指示の下で、前述の方法、またはそのいずれかの部分をコンピューティングデバイスによって実施することができる。

さらに、複合イメージデータを得るように前述の方法、またはそのいずれかの部分を実施することができる。

本開示の代替実施形態は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得る取得ユニットと、複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成する抽出ユニットと、少なくとも１つのイメージフレームからフレームギャラリを作成する作成ユニットとを備える、体積イメージデータを処理する装置を説明する。

本開示の別の代替実施形態は、体積イメージデータを処理する方法を説明する。この方法は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得るステップと、複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成するステップと、根本的に異なるフレーム（radically different frame）および代表的フレームのうちの少なくとも１つを求めるステップとを含む。

さらに、コンピュータ可読媒体上に具体化されたコンピュータプログラムの指示の下で、上述の方法、またはそのいずれかの部分をコンピューティングデバイスによって実施することができる。

本開示の別の代替実施形態は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得る取得ユニットと、複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成する抽出ユニットと、根本的に異なるフレームおよび代表的フレームのうちの少なくとも１つを求める決定ユニットとを備える、体積イメージデータを処理する装置を説明する。

本開示の別の代替実施形態は、体積イメージデータを処理する方法を説明する。この方法は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得るステップと、複数の２次元イメージマップおよび複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築するステップと、体積イメージデータに特異点グラフ（critical point graph）を適用するステップとを含む。

さらに、コンピュータ可読媒体上に具体化されたコンピュータプログラムの指示の下で、前述の方法、またはそのいずれかの部分をコンピューティングデバイスによって実施することができる。

さらに、複合イメージデータを得るように前述の方法、またはそのいずれかの部分を実施することができる。

本開示の別の代替実施形態は、３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得る取得ユニットと、複数の２次元イメージマップおよび複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築する構築ユニットと、体積イメージデータに特異点グラフを適用する適用ユニットとを備える、体積イメージデータを処理する装置を説明する。

上記は概要であり、したがって必然的に、単純化、一般化、および細部の省略を含み、したがって、この概要は例に過ぎず、いかなる形でも限定を意図するものではないことを当業者は理解されよう。本明細書に記載のデバイスおよび／またはプロセスおよび／または他の主題の他の態様、特徴、および利点が、本明細書に記載の教示で明らかとなるであろう。この概要は、以下の発明を実施するための形態でさらに説明する概念の抜粋を単純化した形で紹介するために与えるものである。この概要は、特許請求される主題の主要な特徴または不可欠な特徴を特定するためのものではなく、特許請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用するためのものである。

添付の図面と共に以下の説明および添付の特許請求の範囲から、本開示の上記および他の特徴がより完全に明らかとなるであろう。こうした図面は本開示によるいくつかの実施形態だけを示し、したがってその範囲の限定とみなされるべきではないことを理解して、添付の図面を使用することによってさらに具体的かつ詳細に本開示を説明する。

例示的例ネットワーク環境を示すブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態による、体積イメージデータを処理するように構成された例示的コンピューティングデバイスを示すブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態による、例示的体積イメージデータ処理方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、２Ｄイメージマップを抽出してイメージフレームを形成する例示的方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、２Ｄイメージマップを抽出してイメージフレームを形成する例示的方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、フレームギャラリのイメージデータの例示的な図である。 本開示のいくつかの実施形態による、フレームギャラリを伴う体積イメージデータの複合イメージデータの例示的な図である。 本開示のいくつかの実施形態による、体積イメージデータ処理方法を示す例示的流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、アイソサーフェスプロセスアプリケーションを用いた体積イメージデータの例示的な図である。 本開示のいくつかの実施形態による、特異点グラフアプリケーションを用いた体積イメージデータの例示的な図である。 本開示のいくつかの実施形態による、アイソサーフェスプロセスと特異点グラフアプリケーションを共に用いた体積イメージデータの例示的な図である。

以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成する添付の図面を参照する。図面では、別段の文脈の指示がない限り、同様の記号は一般に類似の構成要素を特定する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲で説明する例示的実施形態は、限定を意味するわけではない。ここで提示する主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用することができ、他の変更を行うことができる。本明細書で一般的に説明し、図に示す本開示の態様は、多種多様な異なる構成で配置し、組み合わせ、設計することができ、そのすべてが明示的に企図され、本開示の一部となる。

導入
本開示は、とりわけ、視覚化のために体積イメージデータを処理することに関する方法、装置、およびコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読媒体を対象とする。具体的には、本開示は、ＥＲＰデータなどの球面からのデータセットの視覚化のためのフレームワークを説明する。本開示は、３Ｄデータセットから得られる２Ｄイメージマップから体積イメージデータを構築できることを説明する。体積イメージデータから２Ｄイメージマップを抽出することによって特異イメージフレーム（critical image frames）が形成される。イメージフレームに基づいてフレームギャラリを作成することができる。イメージデータおよび複合イメージデータが、レンダリング用の体積イメージデータおよびフレームギャラリから生成される。

体積イメージデータの視覚化は、体積イメージデータの特異点グラフおよびアイソサーフェス（iso-surfaces）の解析をさらに含むように実装することができる。したがって、フレームギャラリ、特異点グラフ、アイソサーフェス、および体積イメージデータを対話式レンダリングおよび視覚化機能で検討することにより、時間変動データセットの複雑な時間−空間相関の包括的理解を実現することができる。さらに、特異イメージフレームだけが送信されるとき、ネットワーク内の体積イメージデータの視覚化のためのデータを通信するのに必要な帯域幅は、体積イメージデータ全体を送信する場合と比べたときに著しく少ない。

ネットワーク環境の概要
図１は、体積イメージデータを処理することに関する方法、コンピュータプログラム、および装置を実装することのできるネットワーク環境１００を示すブロック図である。ネットワーク環境１００はネットワーク１０２を含み、ネットワーク１０２は、様々なデバイス間の通信リンクを提供し、それによってネットワーク環境内のデバイスを互いに接続する。ネットワーク１００は、例えば広域ネットワーク、ローカルエリアネットワークなどとして実装することができ、ワイヤード接続またはワイヤレス接続である接続を含むことができる。図１はまた、ネットワーク１０２に接続されたコンピューティングデバイス１０４も示す。さらに、ストレージ１０６、出力デバイス１０８、および他のコンピューティングデバイス１１０もネットワーク１０２に接続することができる。ネットワーク環境１００は、ネットワーク１０２に接続された、図示していない追加のデバイスを含むことができる。コンピューティングデバイス１０４、１１０の一例を図２でコンピューティングデバイス２００として示す。あるいは、システム環境が、構成要素のすべてをコンピューティングデバイスに含み、ネットワークが不要であるコンピューティングデバイスを含むことができることを理解されたい。

装置実装の例
図２は、本開示による、体積イメージデータ処理のために構成することのできる例示的コンピューティングデバイス２００を示すブロック図である。非常に基本的な構成２０１では、コンピューティングデバイス２００は通常、１つまたは複数のプロセッサ２１０およびシステムメモリ２２０を含む。プロセッサ２１０、システムメモリ２２０、および処理装置２９０の間で通信するためにメモリバス２３０を使用することができる。

所望の構成に応じて、プロセッサ２１０は、限定はしないがマイクロプロセッサ（μＰ）マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはそれらの任意の組合せを含む任意のタイプでよい。プロセッサ２１０は、レベル１キャッシュ２１１、レベル２キャッシュ２１２などのもう１つのレベルのキャッシング、プロセッサコア２１３、およびレジスタ２１４を含むことができる。プロセッサコア２１３は、演算論理ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。メモリコントローラ２１５をプロセッサ２１０と共に使用することもでき、またはある実装では、メモリコントローラ２１５はプロセッサ２１０の内部部分でよい。

所望の構成に応じて、システムメモリ２２０は、限定はしないが揮発性メモリ（ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはそれらの任意の組合せを含む任意のタイプでよい。システムメモリ２２０は通常、オペレーティングシステム２２１、１つまたは複数のアプリケーション２２２、およびプログラムデータ２２４を含む。アプリケーション２２２は、３Ｄデータ点を処理して体積イメージデータを生成するように構成することのできるイメージ処理アルゴリズム２２３を含む。以下でさらに説明するように、プログラムデータ２２４は、体積イメージデータを処理するのに使用することのできるイメージ処理データ２２５を含む。ある実施形態では、アプリケーション２２２は、体積イメージデータを生成することができるようにオペレーティングシステム２２１上でプログラムデータ２２４と共に動作するように構成することができる。説明したこの基本的構成を、図２で破線２０１内の構成要素によって示す。

所望の構成に応じて、処理装置２９０は、３Ｄデータ点を収集する収集ユニット２９１と、３Ｄデータ点から複数の２Ｄイメージマップを得る取得ユニット２９２と、複数の２次元イメージマップおよび複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築する構築ユニット２９３と、複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成する抽出ユニット２９４と、根本的に異なるフレームおよび代表的フレームのうちの少なくとも１つを求める決定ユニット２９５と、少なくとも１つのイメージフレームからフレームギャラリを作成する作成ユニット２９６と、イメージデータまたは複合イメージデータを生成する生成ユニット２９７と、体積データに特異点グラフを適用する適用ユニット２９８とを含むことができる。

コンピューティングデバイス２００は、基本的構成２０１と必要な任意のデバイスおよびインターフェースとの間の通信を容易にするために、追加の特徴または機能、および追加のインターフェースを有することができる。例えば、バス／インターフェースコントローラ２４０を使用して、ストレージインターフェースバス２４１を介する基本的構成２０１と１つまたは複数のデータ記憶デバイス２５０との間の通信を容易にすることができる。データ記憶デバイス２５０は、取外し式記憶デバイス２５１、非取外し式記憶デバイス２５２、またはそれらの組合せでよい。取外し式ストレージおよび非取外し式記憶デバイスの例は、ほんの数例を挙げれば、フレキシブルディスクドライブやハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスクデバイス、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブやデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、固体ドライブ（ＳＳＤ）、およびテープドライブを含む。例示的コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法または技術で実装された揮発性および不揮発性の取外し式および非取外し式媒体を含むことができる。

システムメモリ２２０、取外し式ストレージ２５１、および非取外し式ストレージ２５２は、すべてコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、または他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を格納するのに使用することができ、コンピューティングデバイス２００によってアクセスすることのできる任意の他の媒体を含む。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体は、デバイス２００の一部でよい。

コンピューティングデバイス２００はまた、バス／インターフェースコントローラ２４０を介する様々なインターフェースデバイス（例えば、出力インターフェース、周辺インターフェース、および通信インターフェース）から基本的構成２０１への通信を容易にするインターフェースバス２４２をも含むことができる。例示的出力デバイス２６０はグラフィックス処理ユニット２６１およびオーディオ処理ユニット２６２を含み、グラフィックス処理ユニット２６１およびオーディオ処理ユニット２６２は、１つまたは複数のＡ／Ｖポート２６３を介してディスプレイやスピーカなどの様々な外部デバイスに通信するように構成することができる。例示的周辺インターフェース２７０はシリアルインターフェースコントローラ２７１またはパラレルインターフェースコントローラ２７２を含み、シリアルインターフェースコントローラ２７１またはパラレルインターフェースコントローラ２７２は、１つまたは複数のＩ／Ｏポート２７３を介して入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなど）や他の周辺デバイス（例えば、プリンタ、スキャナなど）などの外部デバイスと通信するように構成することができる。例示的通信デバイス２８０はネットワークコントローラ２８１を含み、ネットワークコントローラ２８１は、１つまたは複数の通信ポート２８２を介する図１のネットワーク１０２との通信を容易にするように構成することができる。通信接続は通信媒体の一例である。通信媒体は通常、搬送波や他の移送機構などの被変調データ信号中のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータによって実施することができ、任意の情報配信媒体を含む。「被変調データ信号」は、信号中に情報を符号化するようにその特性の１つまたは複数が設定または変更された信号でよい。限定ではなく例として、通信媒体は、ワイヤードネットワークやダイレクトワイヤード接続などのワイヤード媒体と、音響媒体、無線周波数（ＲＦ）媒体、赤外線（ＩＲ）媒体、他のワイヤレス媒体などのワイヤレス媒体とを含むことができる。本明細書で使用するコンピュータ可読媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体のどちらも含むことができる。

コンピューティングデバイス２００は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレーヤデバイス、ワイヤレスウェブ視聴デバイス、パーソナルヘッドセットデバイス、アプリケーション特有のデバイス、上記の機能のいずれかを含むハイブリッドデバイスなどの小型形状因子ポータブル（モバイル）電子デバイスの一部として実装することができる。コンピューティングデバイス２００はまた、ラップトップコンピュータ構成と非ラップトップコンピュータ構成のどちらも含むパーソナルコンピュータとして実装することもできる。

フロープロセス実装の例−フレームギャラリ
図３は、一実施形態による体積イメージデータプロセスを示す流れ図である。プロセスフロー３００を参照すると、ステップ３０２で、３Ｄデータ点のデータセットを収集し、ステップ３０４で２次元（「２Ｄ」）イメージマップを得る。ステップ３０２では、３Ｄ空間内に及ぶ測定点で実施した測定から３Ｄデータ点３０２を収集することができる。３Ｄデータセットは、イベント関連ポテンシャル（ＥＲＰ）データ、グラウンド測定データ、大気温度データなどの球面から生成される。議論のために、経時的に生成されたＥＲＰデータセットを特定の例として使用する。しかし、本明細書に記載の方法、コンピュータプログラム、および装置を球面からの他のデータセットに適用できることを理解されたい。ＥＲＰデータは、３つの空間次元および時間からなる４次元データセットとみなすことができる。ＥＲＰデータは、人の頭皮にわたって異なるセンサで測定されたポテンシャルのグループである。

ステップ３０４では、表面パラメータ化方法（surface parameterization method）を使用することによって３Ｄ空間内の元の地点を２Ｄ平面に投影することにより特定の時刻のＥＲＰデータの測定点の位置を２Ｄ平面にマッピングすることができる。有利には、ひずみを最小限に抑えことができ、または計算効果を最小限に抑えることのできる表面パラメータ化方法を選ぶことができる。２Ｄ平面上の矩形を、すべての投影点をちょうど覆うことのできるものとして定義することができる。すべての投影点を覆うことのできる他の形状も使用することができる。矩形は一定の解像度を有し、解像度は、例えばユーザからの入力を取得して２Ｄイメージマップを形成することによって定義することができる。イメージマップは白黒でよい。典型的な解像度はＮ×ＮまたはＭ×Ｎでよく、例えばいくつかの例として５１２×５１２、５１２×２５６、および２５６×２５６でよい。各投影点は、２Ｄイメージマップ上の位置、すなわち座標を有する。２Ｄイメージマップ内にプロットされないピクセルのデータ値を、割り当てられた値を有する隣接ピクセルに基づいて補間することができる。１つのオプションは、まずデローネイ三角測量を使用することによってすべてのプロットされる点を三角測量し、次いで重心補間（Barycentric interpolation）を使用することによって２Ｄイメージマップで補間を実施することのできるプロセスでよい。処理時間を節約するようにチップレベルで提供されるＯｐｅｎＧＬ ＡＰＩを使用することによってプロセス全体を実施することができる。ＥＲＰポテンシャルを２Ｄイメージマップ上の異なる点の輝度／グレースケールとしてプロットすることができ、すべてのポテンシャル値は、０％から１００％までのグレースケール範囲に入るようにスケーリングプロセスを受ける。

異なる時刻に取られたＥＲＰデータに対してステップ３０２および３０４を実施する。ステップ３０６では、ステップ３０４で生成した２Ｄイメージマップから体積イメージデータを構築する。各ＥＲＰボリュームスライス、すなわち生成した各イメージを用いて、すべてのデータスライスを時間次元に沿って共にスタックすることによってＥＲＰボリュームを構築することができる。ＥＲＰボリュームデータは、全時間範囲のＥＲＰデータの情報を含む。ＥＲＰ技法の高い時間解像度のために、ＥＲＰデータセットは通常、数千のサンプリング時点を含む。データセットに関する切捨て、および時間座標でデータを一様にサンプリングすることを実施して、データセットのサイズを削減することができる。データボリュームに対して３Ｄガウスフィルタリングを実施してノイズを削減することもできる。

ＥＲＰパラダイムは、少なくとも２つの実験条件をさらに含むことができ、各実験条件についてＥＲＰボリュームを生成することができる。異なる実験条件のＥＲＰボリューム間の差分を計算することによって差分ボリュームを生成することができる。さらに、体積イメージデータを構築する際に、アイソサーフェス抽出プロセスを適用して、一定の値でアイソサーフェスを生成することができる。単一のＥＲＰデータセットおよび差分ボリュームから生成した両方のボリュームに対してアイソサーフェス抽出を実施することができる。古典的マーチングキューブアルゴリズム（marching cubes algorithm）を実装することができる。

さらに、特異点グラフ（ＣＰＧ）を体積イメージデータに適用することもできる。元のデータボリュームの勾配フィールドを計算することができる。ヤコビアン行列の固有値および固有ベクトルに基づいて特異点を計算する。計算した特異点およびその間の流線（streamlines）で特異点グラフ（ＣＰＧ）を生成することができる。流線は、所与の各点で定義したベクトル場方向に接する。ＥＲＰの場合、計算したＣＰＧの構造は、下にある脳活動の徴候であることがある。

一実施形態では、プロセスフローはステップ３１４に進むことができ、ステップ３０６で得た体積イメージデータに基づいてイメージデータを生成する。ボリュームレイキャスティング、スプラッティング（splatting）、シェアラップ（shear wrap）、テクスチャマッピングなどの適用可能なレンダリング方法によってイメージデータをレンダリングすることができる。処理速度および計算の複雑さを考慮してボリュームレンダリング方法を選択することができる。ボリュームレンダリングを実施するとき、伝達関数を使用することができる。例えば、伝達関数は、ピクセルの値をカラーまたは透明度にマッピングするルックアップテーブルでよい。伝達関数では、例えばほとんどの人の知覚で「中性の」カラーであろう緑により、ゼロに近い値を表現することができる。黄や赤などの「暖かい」カラーで正の値を表現することができ、青やシアンなどの「冷たい」カラーで負の値が表現される。ゼロに近い大量のデータがより透明にされ、２つの極値に近いデータにより高い不透明度が割り当てられるように伝達関数を設計することもできる。伝達関数をユーザによって定義および入力することができる。体積イメージデータのレンダリングをリアルタイムで実施することができ、ユーザは、レンダリングした体積イメージデータを対話式に検査および解析することができる。

フロープロセス３００において、ステップ３０８では、体積イメージデータから２Ｄイメージマップを抽出することによってイメージフレームを形成する。具体的には、２つの種類のフレーム（すなわち特異フレーム）を形成する。第１の種類の特異フレームは、その前および後のフレームとは根本的に異なることのある根本的に異なるフレームでよい。違いは、ノイズ、重要な特徴などに基づくことができる。別の種類の特異フレームは代表的フレームでよい。２つの種類の特異フレームのそれぞれを抽出するプロセスを図４および５に示す。

図４に、根本的に異なるフレームを抽出するフロープロセス４００を示す。ステップ４０２では、２つのフレームの対応する２つごとのピクセル間の差分の平方の和によって２つのフレーム間の差分和を計算することができる。ステップ４０４では、時刻ｔでのフレームの重要度の値を、検査下のフレームの前のフレームとのフレーム差分と、検査下のフレームの後のフレームとのフレーム差分の両方のガウス重みつき和として計算することができる。ステップ４０６では、ステップ４０４で計算したフレームに関する重要度の値に基づいて、重要度値曲線を生成する。ステップ４０８では、所定のしきい値よりも高い重要度の値を有するフレームを、根本的に異なるフレームとして抽出する。所定のしきい値をユーザによって設定することができる。

図５に、代表的フレームを抽出するフロープロセス５００を示す。ステップ５０２では、２つのフレームの対応する２つごとのピクセル間の差分の平方の和によって２つのフレーム間の差分和を計算することができる。ステップ５０４では、時刻ｔでのフレームの重要度の値を、検査下のフレームの前のフレームとのフレーム差分と、検査下のフレームの後のフレームとのフレーム差分の両方のガウス重みつき和として計算することができる。ステップ５０６では、ステップ５０４で計算したフレームに関する重要度の値に基づいて、重要度値曲線を生成する。ステップ５０８では、経時的な全データシーケンスを重要度値曲線の積分の等しい値で割ることにより、体積イメージデータをビンに分割することができる。分割すべきビンの数をユーザによって入力することができる。ステップ５１０では、各ビンから代表的フレームを第２の種類の特異フレームとして抽出する。各ビンについて抽出する代表的フレームの数をユーザによって入力することができる。複数の代表的フレームが抽出される場合、各ビンを細分し、次いでそれぞれの細分したビンから代表的フレームを抽出する。したがって、代表的フレームが、ビンの重要度値の積分に基づいて抽出され、各代表的フレームは一定量の重要度を表す。

フロープロセス３００のステップ３１０では、求めた２つの種類の特異フレームからフレームギャラリを作成することができる。別の実施形態では、プロセスフローはステップ３１２に進むことができ、ステップ３１０で得たフレームギャラリに基づいてイメージデータを生成する。図６（ａ）に、ＥＲＰ体積イメージデータの代表的フレームを示すフレームギャラリの一例を示す。図６（ｂ）に、両方の種類の特異フレームの組合せを示すフレームギャラリの一例を示す。

別の実施形態では、プロセスフローはステップ３１６に進むことができ、体積イメージデータおよびフレームギャラリから複合イメージを生成する。具体的には、複合イメージをレンダリングすることができるとき、図７（ａ）で一例として示すように体積イメージデータ内でフレームギャラリをレンダリングすることができるように、複合イメージを生成することができる。図７（ｂ）に、図７（ａ）のフレームギャラリに適用されているズームインプロセスを示す。さらに、図７（ｃ）に一例として示すように、体積イメージデータを取り囲んでフレームギャラリをレンダリングすることができる。さらに、フレームギャラリの底部に沿って重要度曲線の値をレンダリングすることができる。したがって、ユーザは、抽出したフレームを比較することによって全ＥＲＰ時間シーケンスデータを調査することができる。この方法はまた、入力デバイスによってレンダリングされる複合イメージのフォーカスまたはコンテキスト領域のサンプリングレートをユーザが動的に変更することも可能にする。デフォルトでは、すべてのフレームは同一サイズである。ユーザは、入力デバイスを介してレンダリングされるフレームまたは複合イメージの一部に対してズームインまたはズームアウトプロセスを実施することができる。さらに、図７（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に示されるように、全ＥＲＰボリュームを３Ｄで変形し、フレーム間のオクルージョンに対して馬蹄形状を形成することができる。

フロープロセス実装の例−特異点グラフ
図８は、別の実施形態による体積イメージデータプロセスを示す流れ図である。プロセスフロー８００を参照すると、ステップ８０２では、３Ｄデータ点のデータセットを収集して、ステップ８０４で２Ｄイメージマップを得る。ステップ８０２では、３Ｄ空間内に及ぶ測定点で実施した測定から３Ｄデータ点を収集することができる。３Ｄデータセットは、イベント関連ポテンシャル（ＥＲＰ）データ、グラウンド測定データ、大気温度データなどの球面から生成される。議論のために、経時的に生成されたＥＲＰデータセットを特定の例として使用する。しかし、本明細書に記載の方法、コンピュータプログラム、および装置を球面からの他のデータセットに適用できることを理解されたい。ＥＲＰデータは、３つの空間次元および時間からなる４次元データセットとみなすことができる。ＥＲＰデータは、人の頭皮にわたって異なるセンサで測定されたポテンシャルのグループである。

ステップ８０４では、表面パラメータ化方法を使用することによって３Ｄ空間内の元の地点を２Ｄ平面に投影することにより特定の時刻のＥＲＰデータの測定点の位置を２Ｄ平面にマッピングすることができる。有利には、ひずみを最小限に抑えことができ、または計算効果を最小限に抑えることのできる表面パラメータ化方法を選ぶことができる。２Ｄ平面上の矩形を、すべての投影点をちょうど覆うことのできるものとして定義することができる。すべての投影点を覆うことのできる他の形状も使用することができる。矩形は一定の解像度を有し、解像度は、例えばユーザからの入力を取得して２Ｄイメージマップを形成することによって定義することができる。イメージマップは白黒でよい。典型的な解像度はＮ×ＮまたはＭ×Ｎでよく、例えばいくつかの例として５１２×５１２、５１２×２５６、および２５６×２５６でよい。各投影点は、２Ｄイメージマップ上の位置、すなわち座標を有する。２Ｄイメージマップ内にプロットされないピクセルのデータ値を、割り当てられた値を有する隣接ピクセルに基づいて補間することができる。１つのオプションは、まずデローネイ三角測量を使用することによってすべてのプロットされる点を三角測量し、次いで重心補間を使用することによって２Ｄイメージマップで補間を実施することのできるプロセスでよい。処理時間を節約するようにチップレベルで提供されるＯｐｅｎＧＬ ＡＰＩを使用することによってプロセス全体を実施することができる。ＥＲＰポテンシャルを２Ｄイメージマップ上の異なる点の輝度／グレースケールとしてプロットすることができ、すべてのポテンシャル値は、０％から１００％までのグレースケール範囲に入るようにスケーリングプロセスを受ける。

異なる時刻に取られたＥＲＰデータに対してステップ８０２および８０４を実施する。ステップ８０６では、ステップ８０４で生成した２Ｄイメージマップから体積イメージデータを構築する。各ＥＲＰボリュームスライス、すなわち生成した各イメージを用いて、すべてのデータスライスを時間次元に沿って共にスタックすることによってＥＲＰボリュームを構築することができる。ＥＲＰボリュームデータは、全時間範囲のＥＲＰデータの情報を含む。ＥＲＰ技法の高い時間解像度のために、ＥＲＰデータセットは通常、数千のサンプリング時点を含む。データセットに関する切捨て、および時間座標でデータを一様にサンプリングすることを実施して、データセットのサイズを削減することができる。データボリュームに対して３Ｄガウスフィルタリングを実施してノイズを削減することもできる。

ステップ８０８では、体積イメージデータに特異点グラフ（ＣＰＧ）を適用する。ステップ８１０では、元のデータボリュームの勾配フィールドを計算し、ヤコビアン行列の固有値および固有ベクトルに基づいて特異点を計算する。ステップ８１２では、計算した特異点およびその間の流線に基づいて特異点グラフ（ＣＰＧ）を生成する。

流線は、所与の各点で定義したベクトル場方向に接する。ＥＲＰの場合、計算したＣＰＧの構造は、下にある脳活動の徴候であることがある。

ＥＲＰパラダイムは、少なくとも２つの実験条件をさらに含むことができ、各実験条件についてＥＲＰボリュームを生成することができる。異なる実験条件のＥＲＰボリューム間の差分を計算することによって差分ボリュームを生成することができる。さらに、体積イメージデータを構築する際に、アイソサーフェス抽出プロセスを適用して、一定の値でアイソサーフェスを生成することができる。図９に、アイソサーフェスプロセスアプリケーションを用いた体積イメージデータの一例を示す。単一のＥＲＰデータセットおよび差分ボリュームから生成した両方のボリュームに対してアイソサーフェス抽出を実施することができる。古典的マーチングキューブアルゴリズムを実装することができる。

図１０に、ＣＰＧを用いた体積イメージデータの一例を示す。さらに、図１１に、アイソサーフェスプロセスとＣＰＧアプリケーションを共に用いた体積イメージデータの一例を示す。

追加の実装
システムの側面でのハードウェアの実装形態とソフトウェアの実装形態との間には、ほとんど相違が残されていない。ハードウェアまたはソフトウェアの使用は、一般に（いつもそうではないが、ある状況ではハードウェアとソフトウェアの間の選択が重要になり得るという点で）コスト対効果のトレードオフを表す設計上の選択である。本明細書に記載された、プロセスおよび／またはシステムおよび／または他の技術をもたらすことができる様々な達成手段があり（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェア）、好ましい達成手段は、プロセスおよび／またはシステムおよび／または他の技術が導入される状況によって異なる。例えば、実装者が速度と正確性が最も重要であると決定すると、実装者は主にハードウェアおよび／またはファームウェアの達成手段を選択することができる。フレキシビリティが最も重要なら、実装者は主にソフトウェアの実装形態を選択することができる。または、さらに別の代替案として、実装者は、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアのなんらかの組合せを選択することができる。

前述の詳細な説明では、ブロック図、フローチャート、および／または例の使用によって、装置および／またはプロセスの様々な実施形態を説明してきた。そのようなブロック図、フローチャート、および／または例が１つまたは複数の機能および／または動作を含む限りにおいて、そのようなブロック図、フローチャート、または例の中のそれぞれの機能および／または動作は、広範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または実質上それらのすべての組合せにより、個別におよび／または集合的に実装可能であることが、当業者には理解されるであろう。ある実施形態では、本明細書に記載された主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、または他の集積化方式によって実装することができる。しかし、本明細書で開示された実施形態のいくつかの態様が、全体においてまたは一部において、１つまたは複数のコンピュータ上で動作する１つまたは複数のコンピュータプログラムとして（例えば、１つまたは複数のコンピュータシステム上で動作する１つまたは複数のプログラムとして）、１つまたは複数のプロセッサ上で動作する１つまたは複数のプログラムとして（例えば、１つまたは複数のマイクロプロセッサ上で動作する１つまたは複数のプログラムとして）、ファームウェアとして、あるいは実質上それらの任意の組合せとして、等価に集積回路に実装することができることを、当業者は認識するであろうし、電気回路の設計ならびに／またはソフトウェアおよび／もしくはファームウェアのコーディングが、本開示に照らして十分当業者の技能の範囲内であることを、当業者は認識するであろう。さらに、本明細書に記載された主題のメカニズムを様々な形式のプログラム製品として配布することができることを、当業者は理解するであろうし、本明細書に記載された主題の例示的な実施形態が、実際に配布を実行するために使用される信号伝達媒体の特定のタイプにかかわらず適用されることを、当業者は理解するであろう。信号伝達媒体の例には、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、コンピュータメモリ、などの記録可能なタイプの媒体、ならびに、デジタル通信媒体および／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなど）の通信タイプの媒体が含まれるが、それらには限定されない。

本明細書で説明したやり方で装置および／またはプロセスを記載し、その後そのように記載された装置および／またはプロセスを、データ処理システムに統合するためにエンジニアリング方式を使用することは、当技術分野で一般的であることを当業者は認識するであろう。すなわち、本明細書に記載された装置および／またはプロセスの少なくとも一部を、妥当な数の実験によってデータ処理システムに統合することができる。通常のデータ処理システムは、一般に、システムユニットハウジング、ビデオディスプレイ装置、揮発性メモリおよび不揮発性メモリなどのメモリ、マイクロプロセッサおよびデジタル信号プロセッサなどのプロセッサ、オペレーティングシステムなどの計算実体、ドライバ、グラフィカルユーザインターフェース、およびアプリケーションプログラムのうちの１つもしくは複数、タッチパッドもしくはスクリーンなどの１つもしくは複数の相互作用装置、ならびに／またはフィードバックループおよびコントロールモータを含むコントロールシステム（例えば、位置検知用および／もしくは速度検知用フィードバック、コンポーネントの移動用および／もしくは数量の調整用コントロールモータ）を含むことを、当業者は理解するであろう。通常のデータ処理システムは、データコンピューティング／通信システムおよび／またはネットワークコンピューティング／通信システムの中に通常見られるコンポーネントなどの、市販の適切なコンポーネントを利用して実装することができる。

本明細書に記載された主題は、様々なコンポーネントをしばしば例示しており、これらのコンポーネントは、他の様々なコンポーネントに包含されるか、または他の様々なコンポーネントに接続される。そのように図示されたアーキテクチャは、単に例示に過ぎず、実際には、同じ機能を実現する多くの他のアーキテクチャが実装可能であることが理解されよう。概念的な意味で、同じ機能を実現するコンポーネントの任意の構成は、所望の機能が実現されるように効果的に「関連付け」される。したがって、特定の機能を実現するために組み合わされた、本明細書における任意の２つのコンポーネントは、アーキテクチャまたは中間のコンポーネントにかかわらず、所望の機能が実現されるように、お互いに「関連付け」されていると見ることができる。同様に、そのように関連付けされた任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに「動作可能に接続」または「動作可能に結合」されているとみなすこともでき、そのように関連付け可能な任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに「動作可能に結合できる」とみなすこともできる。動作可能に結合できる場合の具体例には、物理的にかみ合わせ可能な、および／もしくは物理的に相互作用するコンポーネント、ならびに／またはワイヤレスに相互作用可能な、および／もしくはワイヤレスに相互作用するコンポーネント、ならびに／または論理的に相互作用する、および／もしくは論理的に相互作用可能なコンポーネントが含まれるが、それらに限定されない。

本明細書における実質的にすべての複数形および／または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および／または用途に適切なように、複数形から単数形に、および／または単数形から複数形に変換することができる。様々な単数形／複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。

通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本体部）において使用される用語は、全体を通じて「オープンな（ｏｐｅｎ）」用語として意図されていることが、当業者には理解されよう（例えば、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｕｔ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」と解釈されるべきであり、用語「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、「少なくとも有する（ｈａｖｉｎｇ ａｔ ｌｅａｓｔ）」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、「含むがそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｂｕｔ ｉｓ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」と解釈されるべきである、など）。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。例えば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」および「１つまたは複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」を使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句「１つまたは複数の」または「少なくとも１つの」および「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に１つのそのような記載を含む開示に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではない（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は、通常、「少なくとも１つの」または「１つまたは複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、通常、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されよう（例えば、他の修飾語なしでの「２つの記載（ｔｗｏ ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎｓ）」の単なる記載は、通常、少なくとも２つの記載、または２つ以上の記載を意味する）。「Ａ、Ｂ、またはＣ、などの少なくとも１つ」に類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている（例えば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、Ｂ、およびＣを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない）。２つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および／または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方（ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｒｍｓ）、当該用語のいずれか（ｅｉｔｈｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｒｍｓ）、または両方の用語（ｂｏｔｈ ｔｅｒｍｓ）を含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。例えば、句「ＡまたはＢ」は、「Ａ」または「Ｂ」あるいは「ＡおよびＢ」の可能性を含むことが理解されよう。

本明細書で様々な態様および実施形態を開示したが、他の態様および実施形態が当業者には明らかとなるであろう。本明細書で開示した様々な態様および実施形態は例示のためのものであり、限定のためのものではなく、真の範囲および趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。

Claims (20)

1. 体積イメージデータを処理する方法であって、
   ３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得ること、
   前記複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成すること、および
   前記少なくとも１つのイメージフレームからフレームギャラリを作成すること
   を含む方法。
2. 前記複数の２次元イメージマップおよび前記複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築することをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 体積イメージデータと共にフレームギャラリをレンダリングするために複合イメージデータを生成することをさらに含む請求項２に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つのイメージフレームが、根本的に異なるフレームまたは代表的フレームのうちの１つである請求項１に記載の方法。
5. 前記根本的に異なるフレームが、
   ２つのイメージフレームのすべての対応するピクセル間の差分の平方の和によって前記２つのイメージフレーム間の差分和を計算すること、および
   計算した差分和に基づいて各イメージフレームについて重要度の値を計算することであって、前記根本的に異なるフレームが、各イメージフレームについての重要度の計算値に基づいて求められること
   によって求められる請求項４に記載の方法。
6. 前記代表的フレームが、
   ２つのイメージフレームのすべての対応するピクセル間の差分の平方の和によって前記２つのイメージフレーム間の差分和を計算すること、
   計算した差分和に基づいて各イメージフレームについて重要度の値を計算すること、
   各イメージフレームについての重要度の計算値に基づいて、前記体積イメージデータをビンに分割することであって、前記ビンのそれぞれからの１つのフレームが、前記代表的フレームとして抽出されること
   によって求められる請求項４に記載の方法。
7. 前記体積イメージデータを構築することが、前記体積イメージデータにアイソサーフェス視覚化プロセスを適用することを含む請求項２に記載の方法。
8. 前記フレームギャラリが前記体積イメージデータ内でレンダリングされる請求項３に記載の方法。
9. 前記フレームギャラリが前記体積イメージデータを取り囲んでレンダリングされる請求項３に記載の方法。
10. 体積イメージデータを処理する装置であって、
    ３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得る取得ユニットと、
    前記複数の２次元イメージマップのうちの少なくとも１つを抽出し、少なくとも１つのイメージフレームを形成する抽出ユニットと、
    前記少なくとも１つのイメージフレームからフレームギャラリを作成する作成ユニットと
    を備える装置。
11. 複数の２次元イメージマップおよび前記複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築する構築ユニットをさらに備える請求項１０に記載の装置。
12. 前記体積イメージデータと共に前記フレームギャラリをレンダリングするために複合イメージデータを生成する生成ユニットをさらに備える請求項１１に記載の装置。
13. 前記少なくとも１つのイメージフレームが、根本的に異なるフレームまたは代表的フレームのうちの１つである請求項１０に記載の装置。
14. 前記抽出ユニットが決定ユニットをさらに備え、前記決定ユニットが、
    ２つのイメージフレームのすべての対応するピクセル間の差分の平方の和によって前記２つのイメージフレーム間の差分和を計算すること、および
    計算した差分和に基づいて各イメージフレームについて重要度の値を計算することであって、前記根本的に異なるフレームが、各イメージフレームについての重要度の計算値に基づいて求められること
    によって前記根本的に異なるフレームを求める請求項１３に記載の装置。
15. 前記決定ユニットが、
    ２つのイメージフレームのすべての対応するピクセル間の差分の平方の和によって前記２つのイメージフレーム間の差分和を計算すること、
    計算した差分和に基づいて各イメージフレームについて重要度の値を計算すること、および
    各イメージフレームについての重要度の計算値に基づいて、前記体積イメージデータをビンに分割することであって、前記ビンのそれぞれからの１つのフレームが、前記代表的フレームとして抽出されること
    によって前記代表的フレームを求める請求項１３に記載の装置。
16. 前記構築ユニットが、前記体積イメージデータにアイソサーフェス視覚化プロセスを適用する請求項１１に記載の装置。
17. 前記フレームギャラリが前記体積イメージデータ内でレンダリングされる請求項１２に記載の装置。
18. 前記フレームギャラリが前記体積イメージデータを取り囲んでレンダリングされる請求項１２に記載の装置。
19. 体積イメージデータを処理する方法であって、
    ３次元データ点から複数の２次元イメージマップを得ること、
    前記複数の２次元イメージマップおよび前記複数の２次元イメージマップのそれぞれに関連する時間データに基づいて体積イメージデータを構築すること、および
    前記体積イメージデータに特異点グラフを適用すること
    を含む方法。
20. 特異点グラフを適用するステップが、
    ヤコビアン行列の固有値および固有ベクトルに基づいて体積イメージデータの勾配フィールドおよび特異点を計算すること、および
    計算した特異点およびその間の流線に基づいて前記特異点グラフを生成すること
    をさらに含む請求項１９に記載の方法。

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