JP2013512037A - 一連のct射影画像においてx線マーカを追跡するための方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
、患者の動き又は計画外のシステム若しくは機器の動きのため、予想位置から著しく変動することがある。従って、ノイズ若しくは患者の運動が存在するとき又は複数のマーカが互いに近接して位置決めされたとき、マーカの3次元座標を識別する精度は低下する。マーカの3D位置を識別する既存の技法では、遠隔センサによって検出されて位置に変換される位置依存性の電磁界を使用することがある。この送信器及びセンサのシステムの複雑さに加えて、このシステムによって使用される技術は、マーカの3次元位置を求めるのに複数のセンサに依存する。他の位置特定技法は、複数の検出箇所間の固定の関係に関する知識に依存する光学的技術を伴い、この技術の複雑さを増大させる。
るマーカに割り当てるシステム及び方法を提供する。1つの方法は、射影画像から射影画像への観察されたマーカ点の位置変化を得るステップと、φ、Z及びRの円筒座標の異なる可能な値を使用することによって定められた理論上の射影軌道にこの位置変化をフィッティングするステップとを含む。このステップは、1つ又は複数の円筒座標次元に対する潜在的な値の組を定め、この組からこれらの値の1つを選択することを含む。次いでこの方法は、この組から選択された値によって定められた軌道からの距離の範囲内に入る各射影画像内のマーカ点を求める。次いで、軌道範囲の境界からの各マーカ点の平均2乗距離を見つけることによって、この範囲内に入る各マーカ点にメトリックが割り当てられる。このメトリックを、範囲内の全てのマーカ点に対して合計して、特定の試行座標値の組に関連するただ一つのメトリックを導出する。これらのステップは、潜在的な座標値の組内の各値に対して繰り返され、得られるこのメトリックの値を(座標値の関数として)評価して関数ピークを判定し、関数ピークはそれぞれ、1つ又は複数のマーカの集団を表すものとする。これらのピークに関連する1つ又は複数の円筒座標に対するこれらの座標値は、対応する導出された物理的マーカに割り当てられる。これらのステップは、3つ全ての座標にマーカが割り当てられるまで、残りの円筒座標に対して繰り返される。メトリックフィッティングの性質のため、ノイズ及び患者の動きの存在下で平均マーカ位置を見つけ、互いに近接して位置決めされた複数のマーカを抽出して分離することが可能である。1つの方法は、画像シーケンスを取得するステップを含み、各画像は、スキャナの回転角度を表し、第1の値及び第2の値を有する。この方法はまた、この画像シーケンスにわたってマーカ点位置の第1の値の挙動を分析して、マーカの径方向の距離及びマーカの角度位置を求めるステップを含む。この方法はまた、この画像シーケンスにわたってマーカ点位置の第2の値の挙動を分析して、マーカの軸方向の位置を求めるステップを含む。
くことがあり、得られる画像のぼけを引き起こす。典型的な画像解像度は、0.25ミリメートル程度である。従って、これと同程度に患者が動くと、画像がぼけることが多く、広範囲に患者が動くと、得られる画像は、意図された臨床上の目的では許容されない可能性がある。
[0060]マーカが患者に配置された後、患者の頭部等、患者の走査が行われ、一連の射影画像を表す得られた画像データは、コンピュータ14(図2参照)へ伝送される。図3は、8個のマーカ点102を含む例示的な射影画像100を示す。生成された射影画像を患者の動きに対して補正する最初のステップとして、コンピュータ14は、生成された射影画像を処理して、各画像内のマーカ点を識別する。図4は、本発明の一実施形態によるマーカ点識別方法60を示す。マーカ点識別方法60は、EPU42がマーカ識別モジュール50を実行するときに、コンピュータ14のEPU42によって実行される。
される。最後に、ローパス演算が実現され、後述する累積ピクセル手法で単純平均フィルタが実施される。
D累積平均フィルタ演算に対する)2Dカーネルと比較して、速度の改善は56:1である。
[0076]マーカ点識別方法60を使用して画像内でマーカ点が識別された後でも、これらのマーカ点を使用して運動補正を実行する前に、マーカ点を更に又はより正確に定める必要があることがある。具体的には、マーカ点識別方法60によって提供されるピクセル解像度(サブピクセル)より更に良好な解像度まで、マーカ点の有効な2次元位置を知る必要があることがある。ピクセル解像度の1/8程度まで小さい解像度が必要とされることがある。この場合も、これは、画像内でも画像間でも大いに変動する背景の存在下で行わなければならない。図11は、本発明の一実施形態によるマーカ点サブピクセル位置特定方法110を示す。マーカ点サブピクセル位置特定方法110は、EPU42がマーカ点サブピクセル位置特定モジュール52を実行するときに、コンピュータ14のEPU42によって実行される。幾つかの実施形態では、マーカ点サブピクセル位置特定方法110では、後述するように、マーカ点識別方法60によって識別されるマーカ点を開始点として使用して、正確なサブピクセルマーカ位置を求める。
の1つが曲線中心を表す任意の曲線とすることができる。曲線関数はまた、一定でない基線プロファイルに対処することもできる。幾つかの実施形態では、一定でない基線プロファイルに対処する曲線関数が選択された場合、マーカ点プロファイル導出ステップ112内のステップ128及び132を除くことができる。更に、曲線関数は、既知のマーカ寸法、ピクセルサイズ及び他の次元におけるマーカの近似のサブピクセル位置等、測定可能な画像特性に基づいて、各マーカ、画像又は画像の組に対して動的に修正することができる。
[0087]画像内でマーカ点及びマーカ点中心が識別された(例えば、マーカ点識別方法60及びマーカ点サブピクセル位置特定方法110を使用)後でも、各マーカ点がその点の生成を担う物理的マーカに適切に関連付けられるように、マーカ点の蓄積を分類する必要がある。これを行うため、第1のステップは、各物理的マーカ点を一意的に識別することである。物理的マーカ点はそれぞれ、3次元(3D)座標を通じて一意的に識別される。従って、マーカ点と物理的マーカを関連付ける第1のステップは、物理的マーカを識別し、それぞれを3D座標に割り当てることである。しかし、この処理は、患者の動き及び射影画像上のマーカ点位置を求めることにおける誤差によって複雑になる可能性がある。更に、複数のマーカが存在するため、幾つかの射影画像では、一部のマーカ点が他のマーカ点に重なることがある。
してステップ172〜186を繰り返し(ステップ188)、累積フィッティングメトリックを各値ペアに割り当てる。Rとφの値ペアの全てに累積フィッティングメトリックが割り当てられた後、方法166は、全てのRとφの値ペアに対する累積フィッティングメトリックを、R及びφの関数として評価する(図19Bのステップ190)。方法166は、ピーク検出を使用して、この関数内のR及びφのピークを求める(ステップ192)。関数のピークは、それぞれ1つ又は複数の物理的マーカを表すRとφのピーク値ペアである。方法166は、それぞれのRとφのピーク値ペアを、そのピークに関連する対応するマーカに割り当てる(ステップ194)。図21は、φの関数としてRとφの値ペアに対する累積フィッティングメトリックの1次元図(例えば、ヒストグラム)の一例を示す(Rの値は仮定され、一定に保持される)。図21に示すように、図示の関数のピークは、物理的マーカに対するφ値を表す。
びφ値が割り当てられるが、同じR値及びφ値を有する2つ以上のマーカが存在する可能性がある。この状況に対処するために、V次元におけるマーカ点の挙動が分析される。図19C〜Dは、本発明の一実施形態によるV次元におけるマーカ点の挙動を分析する方法168を示す。図19Cに示すように、方法168は、方法166中にそのマーカ候補に割り当てられたRとφのピーク値ペアを利用することから開始する(図19Bのステップ194参照)。方法168では、これらの値を使用して候補点を識別し、Zに関して更に評価する(ステップ200)。次いで、全ての可能なZの値のサブサンプルが選択される(ステップ202)。このサブサンプル内の値の数は、実行速度と所望のZ値解像度の間の兼ね合いとして選択される。サブサンプルの範囲は、物理的に可能なZの値(ある時点で走査視野内に入りうる点)の範囲を覆うように選択される。
の1つ又は複数のマーカに対して事前に求められたRとφの値ペア、選択されたZ値及び上述のV式を使用して、各射影画像に対する「理論上のV」値が求められる(ステップ206)。各射影画像がCTガントリの特定の回転角度に関連するため、V式内で各射影画像に関連するθ値を使用して、それぞれの理論上のVを求める。次いで、それぞれの理論上のV値の周りにV範囲が定められる(ステップ206)。V範囲は、理論上のV値を中心とし、中心からの各方向の大きさは、患者の運動によって引き起こされるマーカの平均又は予想されたV位置からのマーカの最大の予想されたV変動に等しい。
するV範囲と比較される。ある点が射影画像のV範囲内に入るV値を有する場合(ステップ212)、マーカは、更に限られたマーカ点候補と識別される。明確には、点は、候補と見なされるには、そのR値及びφ値に関連するU値の範囲内並びにそのR値、φ値及びZ値に関連するV値の範囲内に入らなければならない。上述のように、特定の射影画像内で識別される2つ以上のマーカ点が、その射影画像に関連する現在のV範囲及びU範囲内のV値及びU値を有することがある。
図22では、Z値の3回の試行又は変動を示す。具体的には、第1の試行で70ミリメートルのZ値を使用し、第2の試行で30ミリメートルのZ値を使用し、第3の試行で−15ミリメートルのZ値を使用した。これらの試行のそれぞれに対するV範囲を、グラフに破線で示す。各射影画像(x軸参照)に対して、V範囲内のV位置を有する各マーカが、マーカ候補として示される。
トリックが求められる(ステップ214)。フィッティングメトリックは、マーカ候補のV値とV範囲のより近接した境界との間の距離の2乗である。例えば、マーカのV値が20であり、V範囲が0〜30である場合、フィッティングメトリックは、100(10、即ち20〜30(より近接したV範囲境界)の距離の2乗である)に設定されるはずである。次いで、全ての射影画像からのメトリックフィッティングを合計して累積フィッティングメトリックを作成し、この累積フィッティングメトリックが、現在選択されたZ値に割り当てられる(ステップ216)。
204〜218を繰り返し(ステップ215)、累積フィッティングメトリックを各値に割り当てる。サブサンプルの組内のZ値の全てに累積フィッティングメトリックが割り当てられた後、方法166は、Zと、得られる累積フィッティングメトリックとの関係を評価する(図19Dのステップ218)。次いで、方法166は、ピーク検出を使用して、この関係のピークを求める(ステップ220)。
マーカに関連する。ピークのZ値は、対応する物理的マーカのZ値である。割り当てられたR値及びφ値は、1つ又は複数のマーカに対して事前に見つけた値である。このとき、これらのマーカはそれぞれ、3つ全ての円筒座標(R、φ、Z)に対する既知の値を有する。図23は、Zの関数として累積フィッティングメトリックの1次元図(例えば、ヒストグラム)の一例を示す。図23では、3つのピークが、それぞれ同じR及びφの値である3つの別個の物理的マーカに対応する。
68(ステップ200〜222)を繰り返し(ステップ224)、全ての固有の物理的マーカを分離し、それぞれに対するZ値を求める。方法168は、全てのマーカ候補が固有の物理的マーカに分離され、各物理的マーカに3つ全ての円筒座標が割り当てられたときに終了する。割り当てられた円筒座標は、マーカの3D位置を表すマーカの平均のR値、φ値及びZ値である。
使用してマーカに3D円筒座標を割り当てる(即ち、第1の方法でR値及びφ値を割り当て、第2の方法でZ値を割り当てる)2ステップ処理である。マーカ3D位置特定方法160の第1の代替実装形態では、これらの方法を組み合わせて1回の動作にし、R、φ及びZの値のサブサンプルの組が選択され、値のそれぞれの組合せを使用し、組み合わせたUとVの誤差に基づいて、ただ一つのフィッティングメトリックを求める。この1回の処理の結果、それぞれの分離された物理的マーカと一致するピーク値を有する3次元アレイが得られる。しかし、この実装形態は、別個の方法の実装形態より時間かかることがある。具体的には、R、φ及びZがそれぞれm、n及びq個のサブサンプルを有する場合、第1の代替実装形態では、分離された実装形態のために、(m*n)+qに対してm*n*q回の反復を必要とする。
実装形態を速めることもできる。第2の代替実装形態では、最初に説明した2ステップ処理と同様に、R、φ及びZが見つけられるが、第1の方法166で処理されるR値の数(m)は、より粗い頻度でRのサブサンプルを抽出することによって低減されるはずである。これは、フィッティングがR値の影響をそれほど受けないため、妥当である。次いで、φ及びZを固定のまま保持し、より細かく抽出されたRのサブサンプルの組及び上述したフィッティングメトリック処理を使用してRを最適化する第3の方法を追加することができる。
タ、2つのパラメータ又は3つ全てのパラメータに対して、サブサンプリングをより粗くすることができる。この実装形態はまた、より狭い範囲を覆う各パラメータサブサンプルの組に対してより細かいサンプリングレートを使用する各マーカ候補に対する最終のフィッティング方法を含むことができる。この実装形態では、方法160の速度を増大させるとともに、マーカ位置座標の最終の精度を改善することができる。
に非常に近接して位置決めされるが、それでもなお各マーカに対して相当な範囲の運動を可能にする状況に対処することである。これらのマーカが、予期される最大の運動ほど分離されない場合、方法160は、2つのマーカが1つのマーカである場合のようにこれらのマーカにラベル付けし、2つのマーカの実際の位置間の位置にこの1つのマーカを割り当てることがある。この状況を防止するために、十分な物理的な離隔距離をもってマーカ
を患者に配置するべきである。しかし、方法160は、配置基準が守られない状況に対処する必要がある。方法160は、大きな割合の射影画像が候補点許容範囲内に2つ以上のマーカを有する状況を識別するように又は累積メトリックピークがただ一つのマーカの場合に予期されるより大きい状況を識別するように修正することができる。これらの状況の何れかが検出された場合、方法160は、2つのマーカをより適切に分離するための追加の処理を含むことができる。1つの手法は、マーカの重複が疑われるとき、より細かいサブサンプリング及び疑わしいマーカだけを覆うように絞られた範囲で、位置特定処理を繰り返すことであろう。
を引き起こしたときである。この場合、ただ一つのマーカが2つに見える。この可能性に対処するために、方法160は、θ範囲を部分範囲に分割し、各部分範囲内で別個にフィッティングを実行し、次いで結果をマージすることができる。更に、方法160では、3つの座標パラメータ、R、φ及びZに対する候補点許容範囲を適応可能に変化させることもできる。例えば、方法160は、運動がほとんどないものとすると、密接するマーカを十分に分離するように、小さい許容範囲で開始することができる。恐らく運動のため、これらの範囲内に十分な数の点が含まれない場合、十分な候補マーカ点が見つかるまで、この範囲を増大させることができる。
者の運動の存在下で、1ミリメートルを上回る座標解像度まで、マーカの位置を特定する。方法160はまた、24個以上のマーカの存在下で実質上動作し、測定ノイズに耐える。最後に、方法160は、約5秒未満で300個の射影画像にわたって24個のマーカを処理することができる。
[00115]画像マーカ点が識別されて位置が特定され、対応する物理的マーカが識別され
て3D座標が割り当てられた後でも、各マーカ点を、患者に配置された特有の物理的マーカに割り当てなければならない。600個の画像及び9個のマーカを用いる典型的なCB−CT走査では、射影画像内で5,000個を超える識別点をそれぞれ、9個の物理的マーカの1つに割り当てなければならない。
定のマーカ点を患者上に位置決めされた特定の物理的マーカに割り当てるのに十分な情報がない(少なくとも、通常は十分でない)。理想では、マーカが物理的に動かず、マーカの物理的な位置が正確に分かっている場合、射影画像内で識別された任意のマーカ点に対して、1つの射影画像から次の画像へのマーカ点位置の変化の固有のU追跡及びV追跡を定めることができる。特定のマーカが1つの射影画像から次の射影画像へ行う点位置追跡には、1つの物理的マーカだけが一致している。従って、理論的には、これらの2つのマーカ点を対応する物理的マーカに割り当てるには、2つの射影画像で十分である。
査中に著しい量の患者の運動(若しくは不測のガントリ運動)が生じた場合、追加の難題が生じる可能性がある。これらの場合、あるレベルの軌道の不確実性が追加され、射影画像内で識別されたマーカ点を患者に配置された物理的マーカに適切に割り当てるのを複雑にする。
点を患者に配置された特有の物理的マーカに割り当てる物理的マーカマッピング方法250を示す。通常、方法250は、患者の運動の存在下で連続する射影画像内のマーカ点位
置を追跡し、射影画像ごとに各マーカ点を評価して、特定の物理的マーカに関連する可能性が最も高いマーカ点を識別する。方法250は、マーカ点に対して測定されたU及びVと物理的マーカに関連する理論上のU及びVの距離並びにこれらの距離の時間導関数を含めて、複数の異なる基準を使用する。
の物理的マーカを識別して、それぞれに対する近似の3D位置を取得することを含む(ステップ252)。このステップは、物理的な測定、再生された画像データセットからの測定又は射影画像の直接分析を使用して行うことができる。幾つかの実施形態では、方法250は、上述した物理的マーカ位置特定方法160を使用して、各物理的マーカに対する近似の3D位置を取得する。
されたU位置(Uimage)及び予想されたV位置(Vimage)を計算する(ステップ254)。方法250は、CTガントリの特定の幾何形状に基づいて、空間内の物理的な点が画像間でどのように動くことが予期されるかを記述する以下の等式を使用する。
、回転面内のこの中心からの点の距離であり、φは、マーカの角度位置であり、Zは、中心回転面(即ち、X線源の位置を定める点を含む面)からのマーカの距離である。DSDは、X線源から検出器面までの距離であり、DSOは、X線源からCTガントリの回転中心までの距離である。各射影画像は、ガントリ回転角度θで獲得される。これらの等式を使用して、方法250は、各射影画像角度θにおけるR、φ及びZの3D位置を用いて、物理的マーカの予想されたU及びVの射影画像位置を定める。
理的マーカに対する軌道の予想されたU範囲及び予想されたV範囲を定める(ステップ256)。これらの範囲は、患者の運動の存在下でも、物理的マーカに関連する全ての点を含むのに十分な大きさである。例えば、画像の獲得中に患者が20ミリメートル程度動くことが予期される場合、特定の物理的マーカに対する予想されたU範囲及びV範囲は、
[00123]次いで、方法250は、物理的マーカに対する候補点リストを作成し(ステッ
プ258)、予想されたU範囲と予想されたV範囲の両方の範囲内に入る各射影画像内で識別された各マーカ点を追加する(ステップ260)。図25は、特定の物理的マーカに対する例示的な予想されたU範囲(点線間)及び一連の射影画像を通じて識別されるマーカ点の例示的なU位置を示すグラフである。図26は、図25に示すマーカのうち、図25に示す予想されたU範囲内にU位置を有するものを示す。これらのマーカのうち、同じく予想されたV範囲内にV位置を有するものは何れも、物理的マーカの候補点リストに追加される。例えば、図27は、候補点リストの一部分を示す。図27に示すように、候補点リストは、予想されたU範囲及びV範囲内に入るU位置及びV位置を有する各射影画像からの各マーカを含む。物理的マーカに関連するマーカ点の最終のリストは、この候補点リストから選択される。図27に示すように、候補点リストは、特定の射影画像内に1つより多くのマーカを含む可能性がある(この例では、射影1と射影6の両方で2つの候補点が生じる。これは、一連の射影画像を通じて2つのマーカが互いの経路を交差するときに生じる可能性がある。また、2つの物理的マーカが患者上で互いに近接して位置決めされた場合も、特定の射影画像に対する候補点リスト内に2つ以上のマーカ点が位置する可能性がある。
ップ258及び260)、方法250は、U次元とV次元の両方に対して、候補点リスト内に含まれる各点に対する実際のマーカ点の位置から物理的マーカの「予想された」マーカ位置を引くことによって、候補点リストを処理する(ステップ262)。この処理は、マーカの位置を平坦化して、「予期からの誤差」候補点リストを作成する。従って、「予期からの誤差」候補点リストは、射影画像内に反映される物理的マーカの予想位置と実際のマーカ点位置の間の不一致又は誤差(例えば、患者の動き又は測定の誤差によって引き起こされる)の量を表す。図28は、例示的な候補点リストに適用されるこの平坦化処理を示す。
跡処理が行われる。この処理の目的は、1つの射影から次の射影へ進み、次の射影内で正しい点である「可能性」が最も高い1点、即ち関連する物理的マーカによって本当にもたらされた可能性が最も高い点を選択することである。これを実現するために、複数の発見的方法が適用される。全体的な処理は通常、同期及び追跡という2つの構成要素を有する。同期の構成要素では、特定の点が物理的マーカに関連する可能性が高いことが分かるまで、点リストが、一度に1射影ずつ処理される。追跡の構成要素は、この時点から開始し、引き続き射影ごとに、このマーカによって形成されることが予期されるはずの追跡に最も一致している1つ(又はゼロ)の点を(その射影におけるゼロから複数の点のリストから)選択する。設定された数の画像に対して一致する点が見つからない場合、同期は失われ、再取得しなければならない。追跡処理は、射影番号を増大させる方向にも、射影番号を低減させる方向にも進むことができる。
場合及び2つ以上の点が存在する場合という3つの可能な場合がある。運動及び測定のノイズは、「正しい点」が予期される場所にない可能性があるという点で、この処理を複雑
にする。これは、「疑わしい点」の概念を実施することによって対処される。最良の候補点が何らかの基準の範囲内に入らない場合、この点は疑わしいとラベル付けされる。このラベルは、今後の射影における点の位置に関してその位置を見ることによって除去され、この点は包含又は排除される。以下は、この処理に対する詳細を提供する。
2は、射影番号を増大させる方向と射影番号を低減させる方向のどちらにでも実行することができる。後者の場合、「次の射影」及び「前の射影」への言及並びに順序に関する他の用語は、処理方向に対するものであることを理解されたい。
は、物理的マーカに対して空の良好点リストを作成する(ステップ264)。より詳細に後述するように、良好点リストには、物理的マーカに関連する可能性が高い射影画像内で識別されたマーカ点が取り込まれる。第1のステップは、同期である(ステップ266〜270)。方法250は、各画像が候補点リスト内にただ一つの候補点を有する場合、3等の定められた数の連続する射影画像が見つかるまで、候補リストを一度に1射影ずつ試験する(例えば、第1の射影画像から開始する)(ステップ266)。検出された一連の射影画像内の第1の射影画像に関連する点は、「基準良好点」又は基準点とラベル付けされる(ステップ268)。更に、方法250は、この点を良好点リストに追加する(ステップ270)。図29は、例示的な候補点リスト上での同期処理を示す。図29に示すように、候補点リストは、3つの連続する射影画像のシーケンス271を含み、シーケンス271内の各画像は、候補点リスト内に1つの点だけを有する。同期処理では、検出されたシーケンス(271aとラベル付け)内の第1の射影画像は、基準良好点とラベル付けされたただ一つの候補点271bを含み(ステップ268)、良好点リストに追加される(ステップ270)。
(ステップ272)。幾つかの実施形態では、方法250は、同期処理内で見つかった射影画像を使用し、まずこの点から後方へ進み、次いで前方へ進む。後方処理は、良好点リスト内に点を有する射影に到達するまで又はこれが第1の同期である場合、第1の射影まで続けられる。前方処理は、最後の射影に到達するまで又は同期が失われるまで続けられる。この場合も、連続する射影を処理するとき、「次」の定義は、処理が前方へ進むか、それとも後方へ進むかに依存する。
るかを判定する(ステップ274)。幾つかの実施形態では、ステップ274に対する結果には2つのカテゴリがある。次の射影画像は、1つ若しくは複数の候補点を含む可能性があり又は候補点を含まない可能性がある。図30は、次の射影画像275が2つの候補点を有する状況を示す。図31は、次の射影画像275が1つの候補点だけを有する状況を示し、図32は、次の射影画像275が候補点をもたない状況を示す。
場合、方法250は、次の射影画像内の各候補点と、良好点リスト内の最近追加された「良好点」との間で、θ(射影角度)に対するU及びV位置誤差の導関数を求める(ステップ276)。この導関数は、事実上、図27のように、2つの点を接続する線の平坦さを表す。ゼロの導関数は、実際と理論の間の誤差の量が2つの画像間で変化しなかったことを意味する。
ップ278)、この点を良好点リストに追加する(ステップ280)。ただ一つの候補点
だけが存在する場合、この点が選択される。候補点リストを平坦化して、誤差(例えば、患者の動き又は測定ノイズによって引き起こされる)を除く全ての影響を除去したため、2つの隣接する射影内のマーカ点間で位置誤差導関数の分散が大きいことは、(1)画像内の構造若しくは物体が誤ってマーカと定められたこと又は(2)そのマーカ点が実際には異なる物理的マーカに関連することを示すことができる。
内の2つのマーカは、同じ物理的マーカに関連する隣接するマーカである可能性が高い。例えば、図30に示すように、次の射影画像275は、2つの候補点292a、292bを含む。基準「良好点」293と候補点292aの間の導関数は、基準良好点293と候補点292bの間の導関数よりゼロに近い。従って、ステップ278では候補点292aが選択される。別の例として、図31に示すように、次の射影画像275は、1つの候補点292aを含む。基準良好点293と候補点292aの間の誤差導関数が計算され、ステップ280で、候補点292aが良好点として良好点リストに追加される。
の導関数が導関数試験に通るかどうかを判定する(ステップ282)。導関数試験は、微分値が0.02mm等、所定の量を超える分だけゼロとは異なるかどうかを判定することを含むことができる。異ならない場合、候補点は導関数試験に通り、方法250は、この点に基準良好点とラベル付けする(ステップ284)。この点が導関数試験に通らなかった場合、方法250は、この点に「疑わしい点」とラベル付けする(ステップ286)。この新たに追加された点を使用して、後の射影画像内の候補点を処理する。
変更することができる。例えば、所定の量をより大きい値に設定して、良好点リストに追加される疑わしい点をより少なくすることができ、それによって、特定の物理的マーカへ最終的にマッピングされるマーカ点の量を増大させることができる。幾つかの実施形態では、導関数試験は、次の射影画像内の候補点の数、良好点リストが疑わしい点を含むかどうか等に基づいて、変動する可能性がある。幾つかの実施形態では、疑わしいとラベル付けされた点は、今後の処理で考察されずに、常に不良と見なされ、良好点リストに追加されないことがある。これらの場合、関連する射影は点をもたないはずである。
まない場合、方法250は、次の射影画像を飛ばし、引き続き、最近追加された基準良好点(及び適宜最近追加された疑わしい点)を使用して、後の射影画像内の候補点を処理する(ステップ292)。例えば、図32に示すように、次の射影画像275は、いかなる候補点も含まない。従って、方法250は、次の射影画像275を飛ばし、引き続き、最近追加された基準良好点293(即ち、現在の射影画像295から)を使用して、後の射影画像297内の候補点(複数可)(例えば、候補点296a)を処理する。
しくは計画外のガントリの運動で物理的マーカ内の実際の動きを引き起こしたために存在する可能性がある。適切な運動補正のためには、前者に関係する点を排除し、後者に関係する点を含むことが望ましい。疑わしい点の取扱いは、これらの運動補正の目標に対処する。基本的に、疑わしい点を取り扱う方式の実装形態は、運動のために疑わしい点の挙動は、複数の隣接する射影内に反映される可能性が高いという概念に基づく。従って、疑わしい点が警告された後、最終の分類は、今後の射影挙動及び更なる可能な過去の射影挙動を試験することに依存する。
い点とも呼ばれる)が存在し、次の射影画像が1つ又は複数の候補点を有すると判定した場合、特別な処理が必要とされる(図24D内のステップ300及び302参照)。その場合、誤差導関数は、良好点リスト内の疑わしい点と最近追加された点との間に形成される(ステップ300及び302)。疑わしい点に関連する導関数を形成した後、方法250は、この導関数が導関数試験に通るかどうかを判定する(ステップ304及び306)。導関数試験は、微分値が0.02mm等、所定の量を超える分だけゼロとは異なるかどうかを判定することを含むことができる。導関数が所定の値より小さい分だけ異なる場合、疑わしい点は導関数試験に通ったと考えられる。導関数が所定の値以上に異なる場合、疑わしい点は導関数試験に落ちたと考えられる。この疑わしい点が導関数試験に通った場合、疑わしいというラベルはこの点から除去される(ステップ308及び310)。疑わしい点が導関数試験に落ちた場合、前の点による導関数試験及び後続の点による導関数試験という2つの導関数試験に落ちたため、この点は良好点リストから除去される(ステップ312及び314)。
導関数試験に落ちた場合、この前の疑わしい点が、後続の射影の処理における基準良好点になる(ステップ316)。この場合、運動が生じており、前の疑わしい点が、ここで新しいマーカ位置の最良の表示であると見なされる。
導関数はゼロに最も近く、導関数試験に通る。更に、良好点320と候補点323の間の対応する第1の導関数は、導関数試験に落ちる。従って、ステップ310で、疑わしい点321の疑わしいというラベルが除去される。前にラベル付けされた疑わしい点321は、次の射影画像を処理する際に、基準点として使用される(ステップ316)。
方法を伴う。一実施形態では、方法250は、候補点を有する誤差導関数が、2以上の所定の数の連続する射影画像に対して基準良好点を有する対応する導関数よりゼロに近い場合、疑わしい点を良好点として許容し又はラベルを付け直すように構成される。例えば、方法250は、1行内の3つの射影画像に対して、疑わしい点と候補点の間の導関数が基準良好点と候補点の間の対応する導関数よりゼロに近いかどうかを判定することができる。近い場合、方法250は、この疑わしい点を良好点としてラベルを付け直す。疑わしいものを許容するのに必要な射影画像の数は、方法250の感度を変化させるように設定及び修正することができる(即ち、最終的に良好点として受け入れられる疑わしい点の数)。別の代替実施形態では、あらゆる更なる考察から、あらゆる疑わしい点をすぐに除去することもできる。そのような場合、再同期への依拠がより大きくなることがある。別の実施形態では、疑わしい点フラグは、疑わしいとの個々の点のラベル付けを置き換える。この場合、疑わしい点フラグが設定された状態で実行される処理は、候補点リストがただ一つの点を有するか、それとも2つ以上の点を有するかに応じて異なることがある。
宣言される(ステップ299)。これらの場合、上述した同期処理を繰り返して、再び同期を獲得する。
した後、方法250は、次の射影画像を新しい現在の射影画像と定め(ステップ350)、新しい現在の射影画像に対してステップ272〜350(即ち、当該ステップ)を繰り返す。この処理は、最初の現在の射影画像から一方向に全ての射影画像が「次の射影画像」として処理されるまで繰り返される(例えば、第1の射影画像に到達し、次の射影画像として処理される)(ステップ352)。
も低い射影番号から最も高い射影番号まで進んだ後及び最も高い射影番号から最も低い射影番号まで進んだ後、2回完全に実行することができ、各方向で別個の良好点リストを生成する。これらの点リストが生成された後、これらの点リストを射影ごとに組み合わせて新しいリストにし、どちらの元のリストにもないあらゆる点は除かれる。このステップにより、最終の良好点リスト内に含まれるあらゆる点が正しい可能性がより高くなる(ステップ354)。図30〜32は、後方即ち逆方向に射影画像を処理することを示す。図33は、前方方向に射影画像を処理することを示す。
してステップ254〜354を繰り返す(ステップ356)。例えば、走査前に9個の物理的マーカが患者に配置された場合、方法250は、9個の物理的マーカのそれぞれに対してステップ254〜354を繰り返す。各物理的マーカに対してステップ254〜354が実行された後、方法250では各物理的メーカに対する良好点リストが作成されており、各良好点リストは、特定の物理的マーカに関連する可能性が最も高い射影画像内で識別されたマーカ点である「良好点」を含む(ステップ260)。各良好点リストは、特定の物理的マーカに関連する各射影画像から、ゼロ又は1つのマーカ点だけを含むことができる。良好点リスト内の「良好点」を使用して、患者運動情報を抽出することができる。例えば、連続する射影画像を通じてマーカ点として反映される物理的マーカの予想位置を、連続する射影画像を通じて物理的マーカに関連するマーカの実際の位置と比較して、患者の動きの量を求めることができる。
に対して可能な範囲より互いに近接して)位置決めされた場合、マーカを特定の物理的マーカに適切に割り当てるのが困難になることがある。これは、物理的マーカを患者に配置するときに適切な距離だけ分離することによって回避することができる。それにもかかわらず、方法250は、少なくとも部分的に、配置基準が守られない状況に対処するように設計される。この状況が生じた場合、追跡処理でマーカ点を誤って割り当てる可能性があり、この処理は「トラックジャンピング(track jumping)」と呼ばれる。1つのマーカ点が誤ったトラックへ「ジャンプ」した後、新しい(且つ誤った)トラック内の一連の点が欠落していない限り、正しいトラックへジャンプして戻るのに良い根拠がないことがある。方法250は、マーカのトラック上の欠落点に対処できるが、余分な欠落点は、トラックジャンピングを招く可能性がある。この可能性は、物理的マーカの候補点リストに対して小さい範囲の候補点を選択することによって最小にすることができる(例えば、患者の動きの量がより低いと予期されるため)。
クジャンピングを識別して除くことができる。例えば、射影画像を前方方向に処理する結果と射影画像を後方方向に処理する結果を比較することによって、方法250は、追跡上の問題を示す、延びた長さの差を識別することができる。追跡上の問題を識別する別の方法は、異なる物理的マーカに対する良好点リストを比較することである。2つの良好点リストが少数(例えば、1又は2)を超える同じマーカを含む場合、方法250は、誤った追跡上の問題を検出して補正することができる。しかし、マーカ点検出が妥当であり、物理的マーカが約1センチメートル以上分離された状態では、方法250には通常、トラックジャンピングは存在しない。
ーカ3D位置特定方法160及びマーカ点マッピング方法250について、CB−CT撮像に関連して説明したが、これらの方法は、CT、MRI、超音波、他の形式の医療用の
撮像及び写真等の非医療用の撮像の形式にも有用である。例えば、マーカ点識別方法60は、明確な形状の物体(例えば、小さい物体)を複雑な背景から迅速に分離する必要がある状況で使用することができる。更に、マーカ点識別方法60について、円形又は球形のマーカとともに使用する場合を説明したが、方法60は、他の明確な形状のマーカ点に対して使用することもできる。例えば、ステップ80(方法60の一部)のステップ86及び88は、他の形状を認識するように修正することができる。方法60はまた、患者の体内の明確な解剖上の物体をマーカとして使用することもできる。更に、方法60は、特定の目印の全体的な形状を探すことによって解剖上の目印を抽出する開始点として使用することができる。
おり、特定の画像内のマーカの全体的な向きを確認できる限り、あらゆる任意の形状のマーカに適用することができる。様々な手法を使用して、マーカの全体的な向きを確認することができる。例えば、1つ(又は2つ)の次元における範囲を使用して他の次元におけるマーカ点プロファイルの位置を定めることを助けることで、マーカ点を全体的に評価することができる。次いで、マーカ点プロファイルは、簡単な第1のモーメントの計算又はより細密なカーブフィッティングで処理することができる。更に、画像の形状を、異なる向きで予期される形状の図と比較することができ、適当な形状を選択することができる。更に、CT画像データの再生を使用してマーカの3D画像を作り出し、その向きを求めてから、適切な曲線関数を定めてフィッティングすることができる。
の撮像で、他の潜在的な適用分野を有する。例えば、歯科用の撮像では、歯列矯正治療でブラケットを配置するために方法110を使用することができ、ブラケットの位置は、約100マイクロメートル以上の精度まで評価することができる。また、方法110を使用して、異なる時点で獲得されたが同じ外部又は内部マーカを有する画像を正確に位置合わせすることもできる。同様に、マーカ3D位置特定方法160の基本的な手法は、天文学等、マーカを使用しないCT走査及び他のCT以外の走査の適用分野でも使用することができる。
外の潜在的な適用分野を有する。例えば、方法250を使用して、理想的でない回転を受けたガントリに対して動的な較正を行うことができる。この場合、方法250は、埋込みマーカを含む固定の模型に適用されるはずである。この適用分野は、X線画像増倍管(C−Arm走査設備と呼ばれることもある)を有するCTシステムにとって特に有用なはずである。更に、方法250は通常、物体が「理想的な」進行を有するが、実際には理想的でないこともあるシステムとともに使用することもできる。
えば、マーカ点マッピング方法250では、候補点、良好点及び疑わしい点を追跡するための様々なリスト及びリストの組合せ又は表を使用することができる。例えば、方法250は、別個の良好点リストを作成するのではなく、候補点リストを作成し、良好でない点を除去することができる。更に、方法250は、点の1つ又は複数のリストを作成し、フラグ又はビットを使用して、候補点、良好点、不良点及び疑わしい点を区別することができる。
憶するROMモジュール46を示すが、幾つかの実施形態では、これらのモジュールを組み合わせて、ROMモジュール46、他のメモリモジュール又はこれらの組合せ内に記憶された1つ又は複数のモジュールに分散させる。例えば、幾つかの実施形態では、同じモ
ジュールが、マーカ識別方法及びマーカサブピクセル位置特定方法を実行する。更に、ROMモジュール46は、上述した関数以外の関数を実行する他のモジュールを含むことができる。幾つかの実施形態では、これらのモジュールを、ハードディスク、フラッシュ又は他の半永久的な媒体上に記憶して、実行の際にはRAMへ伝達することができる。
たマーカ点のサブピクセル中心点を求め、画像内で識別されたマーカに対する3D座標を求め、患者に配置された特定の物理的マーカにマーカ点をマッピングする方法及びシステムを提供する。本発明の様々な特徴及び利点を、以下の特許請求の範囲に記載する。
[0060]マーカが患者に配置された後、患者の頭部等、患者の走査が行われ、一連の射影画像を表す得られた画像データは、コンピュータ14(図2参照)へ伝送される。図3は、8個のマーカ点102を含む例示的な射影画像100を示す。生成された射影画像を患者の動きに対して補正する最初のステップとして、コンピュータ14は、生成された射影画像を処理して、各画像内のマーカ点を識別する。図4は、本発明の一実施形態によるマーカ点識別方法60を示す。マーカ点識別方法60は、EPU42がマーカ識別モジュール50を実行するときに、コンピュータ14のEPU42によって実行される。
[0076]マーカ点識別方法60を使用して画像内でマーカ点が識別された後でも、これらのマーカ点を使用して運動補正を実行する前に、マーカ点を更に又はより正確に定める必要があることがある。具体的には、マーカ点識別方法60によって提供されるピクセル解像度(サブピクセル)より更に良好な解像度まで、マーカ点の有効な2次元位置を知る必要があることがある。ピクセル解像度の1/8程度まで小さい解像度が必要とされることがある。この場合も、これは、画像内でも画像間でも大いに変動する背景の存在下で行わなければならない。図11は、本発明の一実施形態によるマーカ点サブピクセル位置特定方法110を示す。マーカ点サブピクセル位置特定方法110は、EPU42がマーカ点サブピクセル位置特定モジュール52を実行するときに、コンピュータ14のEPU42によって実行される。幾つかの実施形態では、マーカ点サブピクセル位置特定方法110では、後述するように、マーカ点識別方法60によって識別されるマーカ点を開始点として使用して、正確なサブピクセルマーカ位置を求める。
[0087]画像内でマーカ点及びマーカ点中心が識別された(例えば、マーカ点識別方法60及びマーカ点サブピクセル位置特定方法110を使用)後でも、各マーカ点がその点の生成を担う物理的マーカに適切に関連付けられるように、マーカ点の蓄積を分類する必要がある。これを行うため、第1のステップは、各物理的マーカ点を一意的に識別することである。物理的マーカ点はそれぞれ、3次元(3D)座標を通じて一意的に識別される。従って、マーカ点と物理的マーカを関連付ける第1のステップは、物理的マーカを識別し、それぞれを3D座標に割り当てることである。しかし、この処理は、患者の動き及び射影画像上のマーカ点位置を求めることにおける誤差によって複雑になる可能性がある。更に、複数のマーカが存在するため、幾つかの射影画像では、一部のマーカ点が他のマーカ点に重なることがある。
[00115]画像マーカ点が識別されて位置が特定され、対応する物理的マーカが識別されて3D座標が割り当てられた後でも、各マーカ点を、患者に配置された特有の物理的マーカに割り当てなければならない。600個の画像及び9個のマーカを用いる典型的なCB−CT走査では、射影画像内で5,000個を超える識別点をそれぞれ、9個の物理的マーカの1つに割り当てなければならない。
[00123]次いで、方法250は、物理的マーカに対する候補点リストを作成し(ステップ258)、予想U範囲と予想V範囲の両方の範囲内に入る各射影画像内で識別された各マーカ点を追加する(ステップ260)。図25は、特定の物理的マーカに対する例示的な予想U範囲(点線間)及び一連の射影画像を通じて識別されるマーカ点の例示的なU位置を示すグラフである。図26は、図25に示すマーカのうち、図25に示す予想U範囲内にU位置を有するものを示す。これらのマーカのうち、同じく予想V範囲内にV位置を有するものは何れも、物理的マーカの候補点リストに追加される。例えば、図27は、候補点リストの一部分を示す。図27に示すように、候補点リストは、予想のU範囲及びV範囲内に入るU位置及びV位置を有する各射影画像からの各マーカを含む。物理的マーカに関連するマーカ点の最終のリストは、この候補点リストから選択される。図27に示すように、候補点リストは、特定の射影画像内に1つより多くのマーカを含む可能性がある(この例では、射影1と射影6の両方で2つの候補点が生じる。これは、一連の射影画像を通じて2つのマーカが互いの経路を交差するときに生じる可能性がある。また、2つの物理的マーカが患者上で互いに近接して位置決めされた場合も、特定の射影画像に対する候補点リスト内に2つ以上のマーカ点が位置する可能性がある。
Claims (23)
- 射影画像シーケンスにおいて識別された複数のマーカ点を、患者又は他の走査される物体に置かれた物理的マーカにマッピングする方法であって、該方法は撮像システムによって実行され、該撮像システムは、スキャナと、電子処理ユニットを有するコンピュータと、マーカ物理的マッピングモジュールを記憶したメモリモジュールとを含み、該記マーカ物理的マッピングモジュールは、前記電子処理ユニットによって実行可能であり、前記方法は、
前記コンピュータで、前記スキャナによって生成された画像データに基づき画像シーケンスを取得するステップであって、該画像シーケンスのうちの各画像は、前記スキャナによる回転角度を表し、各々がU位置及びV位置を有する複数のマーカ点を含む、ステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記物理的マーカに対する予想されるU位置及び予想されるV位置であって、該物理的マーカは前記画像シーケンスのうちの各画像に対する、予想されるU位置及び予想されるV位置と、各画像に対する該予想されるU位置及び該予想されるV位置に基づく前記画像シーケンスのうちの各画像に対する予想されるU範囲及び予想されるV範囲とを計算するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、各画像のうちの各マーカ点を含む候補点リストを作成するステップであって、各マーカ点は、該画像の前記予想されるU範囲内のU位置と、該画像の前記予想されるV範囲内のV位置とを有する、ステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記候補点リストのうちの各マーカ点に対し、前記U位置から前記予想されるU位置を、前記V位置から前記予想されるV位置を引いて、前記候補点リストのうちの各点に割り当てられた追跡誤差値を作成するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記画像シーケンスのうちの前記物理的マーカにマッピングされたマーカ点を追跡するために、空の良好点リストを作成するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、最初の画像からのマーカ点を前記良好点リストに良好点として加え、該マーカ点を基準良好点として指定するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記画像シーケンスのうちの次の画像を前記良好点リストに基づき処理するステップであって、処理する該ステップは、
前記基準良好点と、前記次の画像に関連した前記候補点リストのうちの各マーカ点との間の微分値を求めるステップと、
最小の微分値に関連した前記マーカ点を前記良好点リストに加えるステップと
を含む、ステップと
を含む、方法。 - 前記画像シーケンスのうちの各画像に対する前記予想されるU範囲及び前記予想されるV範囲を計算するステップは、患者の動きの予想される最大量に基づき前記予想されるU範囲及び前記予想されるV範囲を計算するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ただ1つのマーカ点を前記良好点リストに加えるステップは、前記最初の画像を前記画像シーケンス内の画像サブシーケンスから選択するステップを含み、前記画像サブシーケンスのうちの各画像は、前記候補点リストのうちのただ1つのマーカを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記次の画像を処理するステップは、
前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を、該最小の微分値が所定量より大きい場合に疑わしいとラベル付けするステップと、
前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を、該最小の微分値が前記所定量より小さい場合に前記基準良好点として指定するステップと
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記電子処理ユニットを用いて、前記次の画像の後の画像を処理するステップを更に含み、前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を疑わしいとラベル付けした場合に、前記次の画像の後の前記画像を処理するステップは、
前記基準良好点と、前記次の画像の後の前記画像に関連した前記候補点リストのうちの各マーカ点との間の微分値を求めるステップと、
前記次の画像の後の前記画像のうちの新たな最小の微分値に関連した前記マーカ点を選択するステップと、
疑わしいとラベル付けした前記マーカ点と、前記次の画像の後の前記画像における選択した前記マーカ点との間の新たな微分値を求めるステップと、
前記疑わしいとのラベルを前記最小の微分値に関連した前記マーカ点から前記新たな微分値が所定量より小さい場合に除去するステップと、
疑わしいとラベル付けした前記マーカ点を前記良好点リストから前記新たな微分値が所定量より大きい場合に除去するステップと
を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記次の画像の後の前記画像を処理するステップは、前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を前記基準良好点として前記疑わしいとのラベルを除去したときに指定するステップを含む、請求項5に記載の方法。
- 前記電子処理ユニットを用いて、前記次の画像の後の画像を処理するステップを更に含み、前記次の画像の後の前記画像を処理するステップは、前記次の画像の後の前記画像が前記候補点リストのうちにマーカ点を含まない場合に、如何なるマーカ点も前記良好点リストに加えることなく、前記次の画像の後の前記画像を飛ばすステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すステップを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すステップは2回実行され、1回は最低の画像から最高の画像へと実行され、1回は最高の画像から最低の画像へと実行され、それにより2つの別個の良好点リストを作成する、請求項8に記載の方法。
- 前記2つの別個の良好点リストを射影画像に関して射影画像ごとに比較するステップと、
前記2つの別個の良好点リストの双方にない全てのマーカ点を除去して1つの組み合わされた出力リストを形成するステップと
を更に含む、請求項9に記載の方法。 - 各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すステップは、
前記最初の画像から前記画像シーケンスにわたり所定数より多くの画像が候補点を有さないようになるまで前方に進めるステップと、
前記所定数の画像が候補点を有さないようになったときに新たな最初の画像を見つけるステップと
を含む、請求項8に記載の方法。 - 前記電子処理ユニットを用いて、画像サブシーケンスから前記新たな最初の画像を選択することであって、前記新たな最初の画像は前記候補点リストに含まれる新たなただ一つのマーカ点を有し、前記画像サブシーケンスのうちの各画像は前記候補点リストのうちのただ一つのマーカを含む、画像サブシーケンスから前記新たな最初の画像を選択することと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記新たなただ一つのマーカ点を前記良好点リストに新たな良好点として加え、該新たなただ一つのマーカ点を前記基準良好点として指定することと
により、前記新たな最初の画像を見つける、請求項11に記載の方法。 - 前記画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すステップは、前記最初の画像から前記画像シーケンスにわたり全ての未処理射影が処理されるまで後方に進める、請求項8に記載の方法。
- スキャナと、電子処理ユニットを有するコンピュータと、マーカ3次元位置特定モジュールを記憶したメモリモジュールとを含む撮像システムであって、該マーカ3次元位置特定モジュールは、射影画像シーケンスにおいて識別された複数のマーカ点を、患者又は他の走査される物体に置かれた物理的マーカにマッピングするためのモジュールであり、該マーカ3次元位置特定モジュールは、前記電子処理ユニットによって実行されると、
前記コンピュータで、前記スキャナによって生成された画像データに基づき画像シーケンスを取得するステップであって、該画像シーケンスのうちの各画像は、前記スキャナによる回転角度を表し、各々がU位置及びV位置を有する複数のマーカ点を含む、ステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記物理的マーカに対する予想されるU位置及び予想されるV位置であって、該物理的マーカは前記画像シーケンスのうちの各画像に対する、予想されるU位置及び予想されるV位置と、各画像に対する該予想されるU位置及び該予想されるV位置に基づく前記画像シーケンスのうちの各画像に対する予想されるU範囲及び予想されるV範囲とを計算するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、各画像のうちの各マーカ点を含む候補点リストを作成するステップであって、各マーカ点は、該画像の前記予想されるU範囲内のU位置と、該画像の前記予想されるV範囲内のV位置とを有する、ステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記候補点リストのうちの各マーカ点に対し、前記U位置から前記予想されるU位置を、前記V位置から前記予想されるV位置を引いて、前記候補点リストのうちの各点に割り当てられた追跡誤差値を作成するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記画像シーケンスのうちの前記物理的マーカにマッピングされたマーカ点を追跡するために、空の良好点リストを作成するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、最初の画像からのマーカ点を前記良好点リストに良好点として加え、該マーカ点を基準良好点として指定するステップと、
前記電子処理ユニットを用いて、前記画像シーケンスのうちの次の画像を前記良好点リストに基づき処理するステップであって、処理する該ステップは、
前記基準良好点と、前記次の画像に関連した前記候補点リストのうちの各マーカ点との間の微分値を求めるステップと、
最小の微分値に関連した前記マーカ点を前記良好点リストに加えるステップと
を含む、ステップと
を行うように構成された、撮像システム。 - 前記画像シーケンスのうちの各画像に対する前記予想されるU範囲及び前記予想されるV範囲を計算するために、前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、患者の動きの予想される最大量に基づき前記予想されるU範囲及び前記予想されるV範囲を計算するように更に構成された、請求項14に記載の撮像システム。
- 前記ただ1つのマーカ点を前記良好点リストに加えるために、前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、前記最初の画像を前記画像シーケンス内の画像サブシーケンスから選択するように更に構成され、前記画像サブシーケンスのうちの各画像は、前記候補点リストのうちのただ1つのマーカを含む、請求項14に記載の撮像システム。
- 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、
前記最初の画像から前記画像シーケンスにわたり所定数より多くの画像が候補点を有さないようになるまで前方に進み、
前記所定数の画像が候補点を有さないようになったときに新たな最初の画像を見つける
ことにより、画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すように更に構成された、請求項14に記載の撮像システム。 - 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、前記画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを、前記最初の画像から前記画像シーケンスにわたり全ての未処理射影が処理されるまで後方に進めることによって繰り返すように更に構成された、請求項17に記載の撮像システム。
- 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、
前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を、該最小の微分値が所定量より大きい場合に疑わしいとラベル付けし、
前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を、該最小の微分値が前記所定量より小さい場合に前記基準良好点として指定する
ことにより、前記次の画像を処理するように定に構成された、請求項14に記載の撮像システム。 - 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、前記電子処理ユニットを用いて、前記次の画像の後の画像を処理するように更に構成され、前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を疑わしいとラベル付けした場合に、前記次の画像の後の前記画像を処理することは、
前記基準良好点と、前記次の画像の後の前記画像に関連した前記候補点リストのうちの各マーカ点との間の微分値を求めることと、
前記次の画像の後の前記画像のうちの新たな最小の微分値に関連した前記マーカ点を選択することと、
疑わしいとラベル付けした前記マーカ点と、前記次の画像の後の前記画像における選択した前記マーカ点との間の新たな微分値を求めることと、
前記疑わしいとのラベルを前記最小の微分値に関連した前記マーカ点から前記新たな微分値が所定量より小さい場合に除去することと、
疑わしいとラベル付けした前記マーカ点を前記良好点リストから前記新たな微分値が所定量より大きい場合に除去することと
を含む、請求項20に記載の撮像システム。 - 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されたときに、前記最小の微分値に関連した前記マーカ点を前記基準良好点として前記疑わしいとのラベルを除去したときに指定することにより、前記次の画像を処理するように更に構成された、請求項21に記載の撮像システム。
- 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、前記電子処理ユニットを用いて、前記次の画像の後の画像を処理するように更に構成され、前記次の画像の後の前記画像を処理することは、前記次の画像の後の前記画像が前記候補点リストのうちにマーカ点を含まない場合に、如何なるマーカ点も前記良好点リストに加えることなく、前記次の画像の後の前記画像を飛ばすことを含む、請求項14に記載の撮像システム。
- 前記マーカ3次元位置特定モジュールは、実行されると、前記画像シーケンスのうちの各画像に対して処理する前記ステップを繰り返すように更に構成された、請求項14に記載の撮像システム。
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