JP2014511714A - 相関するイメージマッピングポインタ - Google Patents

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Abstract

本発明は、直感的な対話的なやり方で画像の位置合わせのマッピングを可視化するシステム106に関する。システム106は、ディスプレイ110及び1以上のプロセッサ116を含む。プロセッサ116は、第一の画像及び第二の画像を受け、第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングを取得するようにプログラムされる。さらに、プロセッサ116は、第二の画像に隣接する第一の画像をディスプレイ110に表示し、1以上の参照画像の位置を取得するようにプログラムされる。それぞれの参照画像の位置は、第一の画像及び第二の画像のうちの一方の座標フレームにおいて定義される。さらに、プロセッサ116は、第一の画像と第二の画像のうちの一方で参照画像の位置のそれぞれを強調し、第一の画像と第二の画像のうちの他方において参照画像の位置のそれぞれについて相関する画像の位置を強調する。相関する画像の位置は、画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される。

Description

本発明は、画像の位置合わせ(image registration)に関する。
本発明は、放射線治療と共に特定の応用を見い出すものであり、放射線治療に対する特定の引用と共に記載される。しかし、本発明は、他の使用のシナリオにおいても応用を見い出し、上述された応用に必ずしも限定されるものではないことを理解されたい。例えば、本発明は、画像の位置合わせのマッピングの視覚的な分析、所定の画像の研究、治療計画の進展又は病状の進展の監視、治療方針の計画において応用を見い出すものである。
放射線治療において、空間的にターゲットされた放射線量は、がん又は悪性組織を含む腫瘍又は他の領域に適用される。成長しているがん細胞及び迅速に増殖しているがん細胞は、正常な細胞に比べて放射線から損傷を受けやすい傾向がある。適切な計画により投与された放射線量は、がん又は悪性組織を殺すことが好ましい。それでもなお、放射線は、悪性の細胞及び健康な細胞の両者にとって危険であるので、健康な組織に対する巻き添え障害を制限する一方で、効果的な放射線治療を悪性腫瘍に適用するため、放射線の正確な空間的なターゲッティングが重要である。放射線を正確にターゲットにするため、放射線治療は、患者の取得された画像に基づいて患者について前もって計画される。典型的に、コンピュータ断層撮影(CT)画像形成は、放射線治療の計画について使用される。しかし、磁気共鳴(MR)又は陽電子放出型断層撮影(PET)のような他の画像形成モダリティは、付加的に又は代替的に使用される。
放射線治療を計画する一方、腫瘍又は他のターゲットは、その放射線量が制限される必要がある危険にされされた臓器(OAR)又は他の領域と共に、画像において識別又は描出される。典型的に、これは、腫瘍又は他のターゲットの周りの輪郭(又は軌道)及びOAR又は他の領域の周りの輪郭(又は軌道)を描くことで実行される。さらに、がん専門医又は他の臨床医は、放射線計画のパラメータを提供する。放射線計画のパラメータは、腫瘍又は他のターゲットに伝達されるべき最小又はターゲットの放射線投与量、OAR又は他の領域の最大の許容可能な投与量を典型的に含む。成形された腫瘍又は他のターゲット及び成形されたOAR又は他の領域は、放射線治療計画のパラメータ及び様々な組織の放射線減衰又は吸収特性に関する既知の情報と共に、放射線伝達を最適化するための入力としての役割を果たす。
放射線治療の計画を容易にするため、画像の位置合わせは、重要なツールである。画像の位置合わせは、現在の画像の関心のある領域(ROI)及び関心のあるポイント(POI)のような関心のあるオブジェクト(OOI)を前の画像に最良に位置合わせする変換及び/又は変形を発見しようとする。幾つかの応用は、輪郭(又は軌道)の伝搬、PET及び/又はCT画像の計画CTへのマッピング、放射線量の蓄積等を含む。治療の計画の間に1以上の適応計画イベントについて使用することができる。4D計画及び/又は最適化、インターフラクション及び/又はイントラフラクション計画及び/又は最適化、複合計画、マルチモダリティ治療計画の生成等。適応的な計画の場合、ワークフローは、ユーザが治療計画及びOOIを治療計画の間に取得された新たな画像に伝搬することで開始する。この構造は、画像の位置合わせアルゴリズムを使用して作成された、変形ベクトル場(DVF)のような画像の位置合わせのマッピングを使用して新たな画像に伝搬することができる。新たな画像に関する放射線量は、放射線量を所望の座標フレームにマッピングする画像の位置合わせを使用して計算及び蓄積される。これは、全ての放射線量は、蓄積のために同じ座標フレームにマッピングされる必要があるためである。このマッピングの精度及び精度は、蓄積された放射線量に導入される誤差を最小にするために非常に重要である。
画像の位置合わせのマッピングを分析するために使用される現在のツールは、位置合わせされた画像上に輪郭のような構造を表示する。しかし、構造は、特定の懸案の所定の領域について十分ではない。例えば観察する輪郭は、表面のみを表示し、リアルタイムのフィードバックを与えない。さらに、ある表面をせん断することは、検出することが非常に難しい。さらに、画像の位置合わせを分析するために使用される現在のツールは、前の画像に現在の画像を重ね合わせる。しかし、これは、画像間の変形の可視化を与えない。さらに、画像は、鮮鋭さを失うことがあり、原画像に視覚的にマッピングすることが難しい。さらに、画像の位置合わせを分析するために使用される現在のツールは、2つの画像を並んで表示する。例えば、幾つかのツールは、画像の位置合わせの間に生じる変形及び/又は変換を反映するために、矩形のグリッドを一方の画像に適用し、次いで、同じグリッドを他方の画像のワープされた形式で適用する。別の例として、2つの画像の対応するボクセルの間に矢印が描かれている。しかし、これらのアプローチは、直感的ではなく、画像の位置合わせのマッピングの直接的な視覚化を提供しない。
本発明は、上述された問題を克服する画像の位置合わせを視覚的に分析する新たな且つ改善されたシステム及び方法を提供することにある。
1態様によれば、画像の位置合わせのマッピングを評価するシステムが提供される。本システムは、ディスプレイ及び1以上のプロセッサを含む。プロセッサは、第一の画像と第二の画像とを受信し、第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングを得るためにプログラムされる。プロセッサは、第二の画像に隣接する第一の画像をディスプレイに表示し、1以上の参照画像の位置を得るように更にプログラムされる。それぞれは、第一の画像と第二の画像のうちの1つの座標フレームで定義される。さらに、プロセッサは、第一及び第二の画像の両者における対応する参照画像の位置を強調するためにプログラムされる。相関する画像の位置は、画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される。
別の態様によれば、画像の位置合わせのマッピングを評価する方法が提供される。第一の画像及び第二の画像が受信される。第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングも得られる。第一の画像は、第二の画像に隣接して表示され、1以上の参照画像の位置が得られる。参照画像の位置のそれぞれは、第一の画像と第二の画像のうちの1つの座標フレームにおいて定義される。その後、参照画像の位置のそれぞれは、第一の画像及び第二の画像のうちの1つで強調され、相関する画像の位置は、第一の画像と第二の画像の他の1つにおいて参照画像の位置のそれぞれについて強調される。相関する画像の位置は、画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される。
1つの利点は、ある画像の何れかの特徴は構造の表面、関心のある内部ポイント等を含めて、リアルタイムでマッピングすることができることにある。
別の利点は、ある表面のせん断効果を示すためにカラーコーディングのような符号化を採用することができることにある。
別の利点は、画像のうちの一方を他方との位置合わせに変換することなしに、現在の画像と前の画像との間のマッピングがユーザに示されることにある。
別の利点は、低減された処理時間にある。
別の利点は、放射線治療の効果についてユーザの評価を容易にする点にある。
本発明の更なる利点は、当業者が以下の詳細な説明を読んで理解することで理解されるであろう。
本発明は、様々なコンポーネント及び複数のコンポーネントのアレンジメントの形式、及び様々なステップ及び複数のステップのアレンジメントの形式を取る。
本発明の態様に係る放射線治療システムのブロック図である。 本発明の態様に係る相関する画像の位置合わせのポインタ(CIMP)モジュールにより実行された方法のブロック図である。 本発明の態様に係るCIMPモジュールにより採用されるグラフィカルユーザインタフェースを例示する図である。
図1を参照して、患者を治療するための放射線治療システム100が提供される。放射線治療システム100は、患者における関心のある領域(ROI)及び関心のあるポイント(POI)のような関心のあるアブジェクト(OOI)を参照する画像を取得するのに適した1以上の画像形成モダリティ102を含む。画像形成モダリティ102は、コンピュータ断層撮影(CT)スキャナを含む。しかし、画像形成モダリティ102は、陽電子放出型断層撮影(PET)スキャナ、磁気共鳴(MR)スキャナ、単電子放出型コンピュータ断層撮影(SPECT)スキャナ等のうちの1つを付加的に又は代替的に含む。
画像形成モダリティ102から取得された画像は、三次元画像である。しかし、二次元画像が考えられる。三次元画像は、以下スライスと呼ばれる、複数の二次元画像を含む。さらに、画像形成モダリティ102から取得された画像は、イメージメモリ102に記憶される。典型的に、イメージメモリ104は、セントラルレコードストレージシステムである。しかし、イメージメモリ104は、放射線治療システム100の画像形成モダリティ102又は別のコンポーネントに対してローカルにあることが考えられる。イメージメモリ104がイメージモダリティ102から遠隔にある限り、画像形成モダリティ102は、ローカルエリアネットワーク(LAN)のような通信ネットワークを介して適切に接続される。
放射線治療システム100の計画システム106は、典型的に計画画像である画像を患者のそれぞれについて受信し、受信した画像を使用して、放射線治療計画(RTP)を生成及び/又は更新し、及び/又はRTPの治療後の分析を実行する。計画画像(planning image)は、RTPを生成及び/又は更新するために使用される画像である。RTPが効果的である場合、腫瘍又は他のターゲットは、サイズ的に小さくなるか及び/又は消失される。典型的に、画像は、イメージメモリ104及び/又は画像形成モダリティ102から取得される。しかし、画像は、他のソースから取得することができる。さらに、計画画像は、通信ネットワークを介し電子的に受信される。しかし、計画画像を受信する他の手段が考えられる。
ある患者についてRTPを生成するため、計画システム106は、放射線治療の前に1以上の計画画像を受信する。計画画像は、治療又は観察される患者の1以上の腫瘍又は他のターゲットに適切に焦点合わせされる。計画画像の受信に応じて、腫瘍又は他のターゲット及び1以上のOAR又は他の領域のそれぞれの周りで識別される。腫瘍又は他のターゲットとOAR又は他の領域との間で輪郭を描くため、輪郭削り(contouring)が使用される。がん専門医又は他の臨床医は、輪郭削りを適切に実行する。しかし、自動化及び半自動化されたアプローチが考えられる。臨床医が輪郭削りを実行する限り、臨床医は、1以上のユーザ入力装置108を使用して、ディスプレイ110を介して提示されるグラフィカルユーザインタフェースで輪郭を制御する。例えば、グラフィカルユーザインタフェースは、計画画像を表示し、臨床医がユーザ入力装置108を使用して計画画像上に輪郭を描画又はマークするのを可能にする。
輪郭を識別することに加えて、放射線計画パラメータは、輪郭削りがなされた領域について定義される。適切に、臨床医又はがん専門医は、グラフィカルユーザインタフェースを介して放射線計画パラメータを定義する。例えば臨床医又はがん専門医は、ユーザ入力装置108を使用して放射線計画パラメータを定義する。しかし、輪郭削りと同様に、自動化されたアプローチが考えられる。放射線計画パラメータは、腫瘍又は他のターゲットに伝達される最小又はターゲットの放射線量、OAR又は他の領域の最大の許容可能な放射線量等を典型的に含む。放射線治療計画パラメータは、様々な組織の放射線減衰又は吸収特性、輪郭削りがなされた腫瘍又は他のターゲット及び輪郭削りがなされたOAR又は他の領域は、RTPを生成するために使用される。
所定の実施の形態では、計画システム106は、放射線治療の前に複数の計画画像を受信し、RTPを生成するためにこれらの画像を採用する。しかし、1つの問題は、これらの画像が例えば異なる画像形成モダリティの使用、時間的な不一致等のため、異なる座標フレームを使用することである。例えば、計画システム106は、CT画像形成モダリティを使用して生成された計画画像を受信し、PET画像形成モダリティを使用して生成された計画画像を受信する。これを改善するため、がん専門医又は他の臨床医が画像を直感的に観察し、画像を相関付けするのを可能にするため、計画システム106の相関する亜像の位置合わせのマッピングポインタ(CIMP: Correlated Image Registration Mapping Pinter)モジュール112が使用される。
CIMPモジュール112は、ディスプレイ110及びユーザ入力装置108と共に、がん専門医又は臨床医が画像の位置合わせアルゴリズムを使用して生成された画像間の画像の位置合わせのマッピングを使用して、相関付けされたやり方で2つの異なる画像における画像の位置を同時に可視化するのを可能にする。異なる画像は、ディスプレイ110上で隣接して(例えば並んで)表示される。がん専門医又は他の臨床医は、ユーザ入力装置108を使用して画像における画像の位置を選択する。がん専門医又は他の臨床医が画像のうちの一方における画像の位置を選択したとき、CIMPモジュール112は、リアルタイムで、選択された画像の位置及び他方の画像における相関付けされた画像の位置の両者を強調し、がん専門医又は他の臨床医は、画像間の相関を可視化することができる。以下に説明されるように、強調は、矢印、ガンサイト等のような指標を使用して実行される。
所定の実施の形態では、CIMPモジュール112は、輪郭削りのために使用され、及び/又は輪郭削りのために使用されたグラフィカルユーザインタフェースと統合される。例えばCIMPモジュール112は、グラフィカルユーザインタフェースのメニューアイテムを介して作動される。CIMPモジュール112が輪郭削りのために使用されるとき、2つの異なる計画画像がグラフィカルユーザインタフェースに表示される。例えば、CT画像形成モダリティから取得された計画画像は、MR画像形成モダリティから取得された計画画像と平行して表示される。その後、がん専門医又は他の臨床医は、画像のうちの一方で輪郭を描画し、CIMPモジュール112は、リアルタイムで、画像間のイメージレジストレーションマッピングを使用して両方の画像上の輪郭により定義される画像の位置を強調する。所定の実施の形態では、がん専門医又は他の臨床医は、両画像を使用して輪郭を描画することが考えられる。例えば、がん専門医又は他の臨床医は画像のうちの一方における輪郭を描画し始め、他の画像上で輪郭を描画するのを終了することが考えられる。
それぞれの放射線治療のセッションの間、腫瘍又は他のターゲット及びOAR又は他の領域に伝達される累積の放射線量が決定される。治療のセッションが進展するとき、腫瘍又は他のターゲットは、典型的に収縮し、OAR又は他の領域がシフトするのを可能にし、累積された放射線量の計算における誤差及び放射線治療のビームの軌道における誤差を潜在的に生じさせる。精度を維持するため、RTPは、周期的に更新される。
ある患者のRTPを更新するため、計画システム106は、1以上の新たな計画画像を受信する。例えば計画システム106は、それぞれの放射線治療のセッション又は予め決定された数の放射線治療のセッションの後、計画画像を受信する。先のように、計画画像は、患者の腫瘍又は他のターゲットに適切に焦点が当てられる。新たな計画画像の受信に応じて、又は予め決定された数の新たな計画画像の受信に応じて、RTPの輪郭(又は軌跡)及び/又は放射線量は、典型的に更新される。RTPの更新による1つの課題は、RTPは、RTPを定義するために最初に使用された計画画像の座標フレームの観点で定義されることである。これを改善するため、CIMPモジュール112が再び使用される。
RTPの輪郭の更新において、RTPを生成するために使用されたオリジナルの計画画像と一緒に新たな計画画像が表示される。さらに、CIMPモジュール112は、RTPの輪郭がオリジナルの計画画像に関連する画像の位置を強調し、オリジナルの計画画像と新たな計画画像との間のイメージレジストレーションマッピングを使用して、新たな計画画像における相関する画像の位置を強調する。有利なことに、これは、がん専門医又は他の臨床医が対応する画像の位置を可視化するのを可能にする。適切に、画像の位置は、対応する画像の位置を追跡する指標を使用して強調される。所定の実施の形態では、がん専門医又は他の臨床医は、ユーザ入力装置108を使用して輪郭を修正する。例えば、がん専門医又は臨床医は、輪郭を現している指標のサイズ及び/又は形状を修正し、リアルタイムで、他の表示された画像上の作用を見る。
RTPの放射線量の更新において、新たな計画画像は、イメージレジストレーションマッピングを使用してRTPの生成の間に採用される座標フレームにマッピングされる。その後、新たな計画画像からの放射線量データ及び/又はRTPは、累積され、累積された放射線量データとしてグラグで表現される。この画像は、CIMPモジュール112を使用してRTPを生成するために使用されるオリジナルの計画画像と共に表示される。CMPモジュール112は、RTPの輪郭がオリジナルの計画画像において関連する画像の位置を強調し、累積された放射線量の画像における相関する画像の位置を強調し、従ってがん専門医又は他の臨床医は、累積された放射線量を可視化し、累積された放射線量に基づいて将来の放射線治療のセッションにおける最適な放射線量を最適化する。
RTPの治療後の分析を行うため、計画システム106は、RTPが終了した後に1以上の画像を受ける。先のように、画像は、患者の腫瘍又は他のターゲットに適切に焦点合わせされる。新たな画像の受信に応じて、CIMPモジュール112は、RTPに関連する計画画像と新たな画像とを比較するために適切に採用される。その点に関して、CIMPモジュール112は、RTPを生成するために使用される計画画像と共に新たな画像を表示するために採用される。さらに、CIMPモジュール112は、RTPの輪郭が計画画像において関連する画像の位置を強調し、新たな画像における相関する画像の位置を強調し、従ってがん専門医又は臨床医は、画像の位置を可視化する。RTPが有効である場合、腫瘍又は他のターゲットの相関する画像の位置は、サイズ的に縮小又は消失する。
計画システム106は、1以上のメモリ114及び1以上のプロセスに基づくコントローラ116を適切に含む。メモリ114は、計画システム106の上述された機能の1以上を実行するため、プロセッサに基づくコントローラ116のプロセッサを制御する実行可能な命令を記憶する。さらに、所定の実施の形態では、CIMPモジュール112は、例えばメモリ114に記憶された実行可能な命令により実施される。プロセスに基づくコントローラ116は、計画システム106に関連する機能を実行するため、メモリ114に記憶されている実行可能な命令を実行する。計画システム106が通信ネットワークから画像を受信するか、及び/又は通信ネットワークを通してRTPを記憶するとき、計画システム106は、プロセッサに基づくコントローラ116と通信ネットワークとの間の通信を容易にする1以上の通信ユニット118を更に含む。
計画システム106により生成及び/又は更新されたRTPは、放射線治療計画メモリ120に記憶される。典型的に、放射線治療計画メモリ120は、セントラルレコードストレージシステムである。放射線治療計画メモリ120は、計画システム106又は放射線治療システム100の別のコンポーネントにとって遠隔にあることが考えられる。放射線治療計画メモリ120が計画システム106から遠隔にある限り、放射線治療計画メモリ120は、ローカルエリアネットワーク(LAN)のような通信ネットワークを介して計画システム106と適切に接続される。
RTPの放射線治療セッションのスケジュールされた日時で、放射線治療装置122は、患者の治療の放射線を伝達するために採用される。放射線は、X線、光子、高密度焦点式超音波(HIFU)、患者が外部ビームの放射線、陽子又は他のイオンビーム、及び高密度焦点式超音波、及び他のアブレーション又は治療技術で治療されるものを含む。適切に、放射線治療装置122は、放射線治療計画メモリ120に記憶されているRTPに従って放射線治療制御システム124により制御される。例えば、例示された実施の形態では、放射線治療伝達装置122は、リニアアクセラレータ(LINAC)であり、放射線治療制御システム124は、マルチリーフコリメータ(MLC)又はLINACの他の放射線ビームプロファイル形成装置を動作させて、RTPに従って感度の高い重要な特徴の放射線の露出を適切に制限又は抑制しつつ、ターゲットの特徴に所望の統合された放射線量を提供する放射線量の分布を被検体に伝達するように、リニアアクセラレータが被検体の周りを動くときにビーム強度及びプロファイルを変調する。
図2を参照して、CIMPモジュール112の動作を説明するブロック図200が例示される。CIMPモジュール112は、ステップ202で、計画画像のような第一の画像、及び現在の画像のような第二の画像を受信する。第一の画像及び/又は第二の画像は、画像形成モダリティ102を使用して適切に生成される。しかし、他の手段により生成された画像が考えられる。さらに、第一の画像及び/又は第二の画像は、3次元であるが、2次元画像も考えられる。所定の実施の形態では、第一の画像及び第二の画像のうちの1つは、累積された放射線量の情報の画像である。
第一の画像及び第二の画像の受信に応じて、CIMP112は、ステップ204で、第一の画像を第二の画像にマッピングする画像の位置合わせマッピングを取得する。画像の位置合わせのマッピング112は、第二の画像の座標フレームに第一の画像を変換又は変形する変換及び/変形を記載する。適切に、画像の位置合わせのマッピングは、画像の位置合わせのアルゴリズムを使用する画像の位置合わせのマッピングを生成することで取得される。しかし、CIMPモジュール112が外部ソースから画像の位置合わせのマッピングを取得することも考えられる。
画像の位置合わせアルゴリズムは、柔軟性に欠ける又は柔軟性のある画像の位置合わせアルゴリズムとすることができる。さらに、画像の位置合わせアルゴリズムは、インバースコンシステント(inverse consistent)とすることができる。画像の位置合わせアルゴリズムがインバースコンシステントである場合、第一の画像を第二の画像にマッピングする画像の位置合わせのマッピングは、第二の画像を第一の画像にマッピングする画像の位置合わせのマッピングと同じである。所定の実施の形態では、画像の位置合わせのアルゴリズムは、第一の画像及び第二の画像における対応するポイント及び/又は特徴を識別することで画像の位置合わせマップを生成する。ひとたびこれらのポイント及び/又は特徴が画像間で識別されるか及びペアをなすと、これらのポイント及び/又は特徴は、画像のうちの1つにおける画像の位置を他の画像における対応する位置にマッピングする座標変換及び/又は変形を計算し、これらの画像を1つの座標フレームに揃えるために使用される。
さらに、第一の画像と第二の画像の受信に応じて、第一の画像と第二の画像は、ステップ206で、ディスプレイ110を介してがん専門医又は他の臨床医に提示されるグラフィカルユーザインタフェースに表示される。典型的に、第一の画像及び第二の画像は、並んで配置されで表示されるが、他の配置も考えられる。さらに、第一の画像及び第二の画像は、二次元で典型的に表示されるが、第一の画像と第二の画像とが三次元で表示されることも考えられる。第一の画像と第二の画像は三次元画像であって且つ二次元で表示される所定の実施の形態では、がん専門医又は他の臨床医は、ユーザ入力装置108を使用して第一の画像と第二の画像のスライスを進める。例えば、がん専門医又は臨床医は、ユーザ入力装置108を使用して、画像のスライスにリンクされるスクロールバーを操作する。
CIMPモジュール112は、ステップ208で、第一の画像及び/又は座標フレームにおける1以上の参照画像の位置を更に取得する。参照画像の位置は、ある画像におけるあるポイント、複数のポイント、複数の接続されたポイント、輪郭(又は軌跡)、少なくとも3次元の関心のある領域等のうちの1つにより定義される。参照画像の位置は、ユーザ入力装置108から適切に得られる。例えば、がん専門医又は他の臨床医は、ユーザインタフェース装置108を使用して第一の画像又は第二の画像上の、あるポイント又は三次元の関心のある領域のような参照画像の位置を選択することができる。しかし、参照画像の位置は他のソースから得られることが考えられる。例えば、参照画像の位置は、輪郭削りプロセスの間に定義される輪郭(又は軌跡)から得られる。
ひとたび参照画像の位置が取得されるか、又はこれと同時に起こる所定の実施の形態では、CIMPモジュール112は、ステップ210で、参照画像の位置が関連する表示された画像上の参照画像の位置のそれぞれを強調する。参照画像の位置のそれぞれについて、CIMPモジュール112は、ステップ212で、他の表示された画像における対応する画像の位置を強調する。例えば参照画像の位置が第一の画像の座標フレームで定義される場合、参照画像の位置は、第一の画像で強調され、相関する画像の位置は、第二の画像において強調される。ステップ212で、対応する画像の位置は、以下に記載されるように、先に取得された画像の位置合わせマッピングを使用して、リアルタイムで、相関する画像の位置を計算することを含む。
画像の位置合わせマッピングが第一の画像の座標フレームにあり且つ画像の位置合わせのアルゴリズムがインバースコンシステントではない場合、第一の画像(P1)におけるある位置に対応する第二の画像(P2)におけるある位置は、画像の位置合わせマッピング(IRM)を第一の画像(P1)の位置に加えて、以下に示されるように、合計を第二の画像の座標フレームに変換することで決定される。
Figure 2014511714
XImage1は第一の画像の座標フレームであり、TImage2は第一の画像の座標フレームから第二の画像の座標フレームへの変換である。
画像の位置合わせのマッピングが第二の画像の座標フレームにあり且つ画像の位置合わせアルゴリズムがインバースコンシステントではない場合、第一の画像(P1)におけるある位置に対応する第二の画像(P2)におけるある画像は、第一の画像における位置を第二の画像の座標フレームに変換し、以下に示されるように、画像の位置合わせマッピング(IRM)を第一の画像の変換された位置を加えることで決定される。
Figure 2014511714
画像の位置合わせマッピングを生成するために使用される画像の位置合わせアルゴリズムがインバースコンシステントである場合、数式(1)及び(2)の何れか1つは、第一の画像(P1)におけるある位置に対応する第二の画像(P2)におけるある位置を決定するために使用される。先に述べたように、画像の位置合わせのアルゴリズムがインバースコンシステントであるとき、第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングは、第二の画像から第一の画像への画像の位置合わせのマッピングと同じである。
画像の位置を強調するため、第一の画像及び第二の画像に盛り込まれる指標が適切に採用される。画像が三次元である場合、指標は複数のスライスに及ぶ。指標は、典型的に画像の位置の着色された軌跡であり、この場合、色は、指標と指標が組み込まれる画像との間に高いコントラストがあるような色である。所定の実施の形態では、指標はあるポイントにより定義される画像の位置を強調するために使用され、指標は、例えば矢印、ガンサイト等とすることができる。さらに、所定の実施の形態では、指標は(輪郭により定義される画像の位置のような)多次元画像の位置を強調するために使用され、指標は、(例えば赤から緑といった)色の勾配又は色の影、ラインの厚さ、又は他の変動の指標を使用することができる。指標は、せん断を識別するのを容易にするために有効である。
参照画像の位置と関連する指標(すなわち参照指標)は、参照画像の位置の相関する画像の位置に関連する指標(すなわち相関する指標)と視覚的に同じである。有利なことに、これは、参照画像の位置と相関する画像の位置との間に視覚的な相関を可能にする。例えば、参照指標が参照画像の位置を赤で追跡する場合、相関された指標は、相関された画像の位置を赤で追跡する。
所定の実施の形態では、単一の参照画像の位置のみが取得された場合、参照画像の位置及び相関する画像の位置は、ステップ214で、表示された画像において焦点が当てられる。例えば、参照画像の位置が第一の画像におけるあるポイントであり且つ第一の画像及び第二の画像の両者が三次元である場合、第二の画像における相関する画像の位置は、画像の位置を実施する第二の画像のスライスに切り替えることで焦点が当てられる。付加的に又は代替的に、所定の実施の形態では、単一の参照画像の位置のみが取得される場合、ステップ216で、参照画像の位置及び対応する相関する画像の位置について、グレイ値の差、座標及び位置の相関の少なくとも1つを典型的に含む標準的なメトリクスがディスプレイ112で表示される。
付加的に又は代替的に、所定の実施の形態では、指標は、例えばユーザ入力装置108を使用してスケーラブルである。指標及び対応する画像の位置を移動するために選択が使用される。例えば臨床医が参照インジケータを選択し、参照インジケータを参照インジケータが関連する画像上でドラッグする場合、CIMPモジュール112は、動きデータを受信する。この動きデータは、参照画像の位置を移動させるために使用される。参照インジケータは相関するインジケータと関連するので、相関するインジケータも移動する。ステップ214で、選択は、上述のように、付加的又は代替的に、選択されたインジケータの画像の位置に焦点を当てるために使用される。選択は、選択されたインジケータと関連する画像の位置をサイズ変更し及び/又は再形成するために使用される。例えば臨床医が参照指標の一部を選択し、選択した一部を参照インジケータが関連する画像上でドラッグする場合、CIMPモジュール112は、データをサイズ変更及び/又は再形成する。このデータのサイズ変更及び再形成は、選択された指標に関連する画像の位置をサイズ変更及び/又は再形成するために使用される。選択は、ステップ216で、付加的に又は代替的に、先のように標準的なメトリクスを表示するために使用される。例えば標準的なメトリクスは、選択された指標について表示される。
付加的に又は代替的に、所定の実施の形態では、指標は、画像の位置合わせのマッピングを補正するために使用することができる。1以上の参照画像の位置及び/又は相関する画像の位置が固定されて保持される。その後、他の画像における対応する参照画像の位置及び/又は相関する画像の位置は、正しいマッピングを識別するために操作される。更なる情報について、2010年11月23日に提出されたBzdusek等による“Interactive Deformation Map Corrections”と題された米国特許出願第61/416,318号に対して注意が向けられ、引用によりその完全な形で本明細書に盛り込まれる。
図3を参照して、CIMPモジュール112により適切に採用されるグラフィカルユーザインタフェースの1実施の形態が提供される。そのときに、第一の画像302は、第二の画像304と並んで示される。さらに、複数の参照指標306は、第一の画像302において示され、複数の相関する指標308は、第二の画像304において示される。参照指標306及び相関指標308は、ガンサイト及び輪郭(又は軌跡)として示される。ガンサイトは、あるポイントにより定義される画像の一を識別し、輪郭(又は軌跡)は、関心のある領域の境界を定義する。参照指標のうちの1つ又は相関指標のうちの1つの選択は、対応する画像の位置が選択された指標を移動することで変化するのを可能にする。これは、次に、相関する画像の位置及び相関する画像の位置に関連する指標の動きに変換する。例えば、第一の画像302におけるガンサイトの選択は、臨床医又はガン専門医が第一の画像302上でガンサイトをドラッグし、第二の画像304におけるガンサイトを介して第二の画像304における相関する画像の位置を見るのを可能にする。
CIMPモジュール112が放射線治療システムの環境で記載されたが、CIMPモジュール112が広い適用性を有することが理解される。この点において、CIMPモジュール112は、画像の位置合わせを含む使用のシナリオで使用される。例えば、CIMPモジュール112は、画像間の画像の位置合わせのマッピングの品質を評価するために利用される。これは、しばしば臨床医がPET/CTスキャンで腫瘍の輪郭(軌道)を描画し、輪郭を計画CTにマッピングするのを望むために重要である。変形マップの精度は、描写を計画CTにマッピングすることにとって不可欠である。
本明細書で使用されたとき、メモリは、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体、磁気ディスク又は他の磁気記憶媒体、光ディスク又は他の光記憶媒体、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、又は他の電子的なメモリ装置或いはチップ又は動作的に相互接続されたチップのセット、記憶された命令がインターネット又はローカルエリアネットワーク等を介して取得されるインターネットサーバのうちの1つを含む。
さらに、本明細書で使用されたときに、プロセッサに基づくコントローラは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット(GPU)、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)等を含み、ユーザ入力装置は、1以上のマウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、1以上のボタン、1以上のスイッチ、1以上のトグル等を含み、ディスプレイは、LCDディスプレイ、LEDディスプレイ、プラズマディスプレイ、投影ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ等のうちの1つを含む。
本発明は、好適な実施の形態を参照して記載された。先の詳細な説明を読んで理解することに応じて変更及び変形が行われる場合がある。特許請求の範囲又はその等価な概念に含まれる限り、本発明は全ての係る変更及び変形を含むものとして解釈される。好適な実施の形態が上記のように記載され、本発明は、以下に特許請求される。
画像の位置合わせのマッピングを分析するために使用される現在のツールは、位置合わせされた画像上に輪郭のような構造を表示する。しかし、構造は、特定の懸案の所定の領域について十分ではない。例えば観察する輪郭は、表面のみを表示し、リアルタイムのフィードバックを与えない。さらに、ある表面をせん断することは、検出することが非常に難しい。さらに、画像の位置合わせを分析するために使用される現在のツールは、前の画像に現在の画像を重ね合わせる。しかし、これは、画像間の変形の可視化を与えない。さらに、画像は、鮮鋭さを失うことがあり、原画像に視覚的にマッピングすることが難しい。さらに、画像の位置合わせを分析するために使用される現在のツールは、2つの画像を並んで表示する。例えば、幾つかのツールは、画像の位置合わせの間に生じる変形及び/又は変換を反映するために、矩形のグリッドを一方の画像に適用し、次いで、同じグリッドを他方の画像のワープされた形式で適用する。別の例として、2つの画像の対応するボクセルの間に矢印が描かれている。しかし、これらのアプローチは、直感的ではなく、画像の位置合わせのマッピングの直接的な視覚化を提供しない。
Fox等による“Int. J. Radiation Oncology Biol. Phys., Vol. 62, No. l, pp. 70-75, 2005”は、PETの位置合わせ及び計画CT画像が、非小細胞の肺がんについて腫瘍のボリュームを表現することにおいて観察者間変動及び観察者内変動を減少させるかを調査している。透過画像は、計画CT画像と位置合わせされ、放射線がん専門医は、CTシミュレーション画像で肉眼的腫瘍体積を形成する。輪郭削りのために位置合わせされたCT及びPET画像を使用するとき、位置合わせされたPET放出画像は、対応するCT画像に沿って表示される。PET画像又はCT画像の何れかで描かれた輪郭は、両方の画像で同時に表示され、両方のデータセットからの情報が使用されるのを可能にする。
Bol等による“Computer Methods and Programs in Biomedicine 96 (2009) 133-140”は、輪郭削りの段階の間に異なるモダリティからの複数のデータセットを使用するためにフレームワークを説明している。システムは、2つの基本原理に基づく。第一に、全ての利用可能なモダリティの全てのイメージデータセットは、(それら自身の座標系において、それら自身の空間解像度及びボクセルのアスペクト比により)それらのオリジナルの形式で表示され、第二に、それらのデータセットの全ての直交するビューに関して描写が行われ、ある描写に対して行われた変更は、全てのイメージデータセットにおいて視覚化され、ダイレクトフィードバックをデリニエータに与える。記載されたアプローチと他の既存の描写ツールとの間の主要な違いは、イメージセットを再サンプリングする代わりに、あるデータセットから別のデータセットに描写が変換されることである。描写を変換するために使用される変換は、柔軟性に欠ける正規化された相互の情報の位置合わせにより得られる。
1態様によれば、画像の位置合わせのマッピングを評価するシステムが提供される。本システムは、ディスプレイ及び1以上のプロセッサを含む。プロセッサは、第一の座標フレームを使用する第一の画像を受信し、第一の座標フレームとは異なる第二の座標フレームを使用する第二の画像受信し、第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングを得るためにプログラムされる。プロセッサは、第二の画像に隣接する第一の画像をディスプレイに表示し、1以上の参照画像の位置を得るように更にプログラムされる。それぞれは、第一の画像と第二の画像のうちの1つの座標フレームで定義される。さらに、プロセッサは、第一及び第二の画像の両者における対応する参照画像の位置を強調するためにプログラムされる。相関する画像の位置は、画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される。画像の位置合わせのマッピングは、(i)画像の位置合わせのマッピングが第一の画像と第二の画像のうちの一方の座標フレームにある場合、画像の位置合わせのマッピングを第一の画像と第二の画像のうちの一方の参照画像の位置に加え、合計を第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームに変換することを含むか、又は(ii)画像の位置合わせのマッピングが第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームにある場合、参照画像の位置を第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームに変換し、画像の位置合わせのマッピングを加えることを含む。
好適な態様によれば、参照画像の位置及び相関する画像の位置のそれぞれは、あるポイント、複数のポイント、複数の接続されたポイント、輪郭、及び少なくとも3次元の関心のある領域のうちの1つにより定義される。別の好適な態様によれば、参照画像の位置の指標は、対応する相関する画像の位置についての指標と同じである。
別の態様によれば、画像の位置合わせのマッピングを評価する方法が提供される。第一の座標フレームを使用する第一の画像及び第一の画像フレームとは異なる第二の画像フレームを使用する第二の画像が受信される。第一の画像から第二の画像への画像の位置合わせのマッピングも得られる。第一の画像は、第二の画像に隣接して表示され、1以上の参照画像の位置が得られる。参照画像の位置のそれぞれは、第一の画像と第二の画像のうちの1つの座標フレームにおいて定義される。その後、参照画像の位置のそれぞれは、第一の画像及び第二の画像のうちの1つで強調され、相関する画像の位置は、第一の画像と第二の画像の他の1つにおいて参照画像の位置のそれぞれについて強調される。相関する画像の位置は、画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される。画像の位置合わせのマッピングは、(i)画像の位置合わせのマッピングが第一の画像と第二の画像のうちの一方の座標フレームにある場合、画像の位置合わせのマッピングを第一の画像と第二の画像のうちの一方の参照画像の位置に加え、合計を第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームに変換することを含むか、又は(ii)画像の位置合わせのマッピングが第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームにある場合、参照画像の位置を第一の画像と第二の画像のうちの他方の座標フレームに変換し、画像の位置合わせのマッピングを加えることを含む。
好適な態様によれば、1以上の参照画像の位置は、ユーザ入力装置を介して取得される。別の好適な態様によれば、参照画像の位置の指標は、対応する相関する画像の位置についての指標と同じである。別の好適な態様によれば、指標は、画像の位置に対応する少なくとも1つの軌跡であり、色分けされ、陰影が付され、変化するラインの太さを有し、又は他の変動の指標である。

Claims (20)

  1. 画像の位置合わせのマッピングを可視化するシステムであって、
    当該システムは、
    ディスプレイと、
    第一の画像と第二の画像とを受信し、前記第一の画像から前記第二の画像への画像の位置合わせのマッピングを取得し、前記第二の画像に隣接する前記第一の画像を前記ディスプレイに表示し、それぞれの参照画像の位置が前記第一の画像と前記第二の画像のうちの1つの座標フレームにおいて定義される1以上の参照画像の位置を取得し、前記第一の画像と前記第二の画像のうちの一方でそれぞれの参照画像の位置を強調し、前記第一の画像と前記第二の画像のうちの他方でそれぞれの参照画像の位置について相関する画像の位置を強調するようにプログラムされる1以上のプロセッサとを備え、
    前記相関する画像の位置は、前記画像の位置合わせのマッピングを使用して決定される、
    システム。
  2. 1以上のユーザ入力装置を更に含み、
    前記1以上の参照画像の位置は、前記ユーザ入力装置から取得される、
    請求項1記載のシステム。
  3. 前記参照画像の位置と前記相関する画像の位置のそれぞれは、あるポイント、複数のポイント、複数の接続されたポイント、輪郭及び少なくとも3次元の関心のある領域のうちの1つにより定義される、
    請求項1又は2記載のシステム。
  4. 前記プロセッサは、前記第一の画像及び/又は前記第二の画像に組み込まれる指標を使用して、前記参照画像の位置及び前記相関する画像の位置のそれぞれを強調するように更にプログラムされる、
    請求項1乃至3の何れか記載のシステム。
  5. 参照画像の位置の前記指標は、対応する相関する画像の位置の指標と同じである、
    請求項4記載のシステム。
  6. 1以上のユーザ入力装置を更に備え、
    前記プロセッサは、選択された指標が前記第一の画像と前記第二の画像のうちの一方と関連する、前記ユーザ入力装置から前記指標のうちの1つの選択を受け、前記ユーザ入力装置からサイズ変更データ及び/又は動きデータを受け、前記関連する画像の位置を変更するため、前記サイズ変更データ及び/又は動きデータに基づいて前記選択された指標をサイズ変更及び/又は移動させ、前記画像の位置合わせのマッピングを使用して前記選択された指標を整合させるため、前記第一の画像と前記第二の画像のうちの他方において前記選択された指標に関連する指標をサイズ変更及び/又は移動させる、ように更にプログラムされる、
    請求項4又は5記載のシステム。
  7. 1以上の画像形成モダリティと、
    放射線治療計画を生成及び更新し、放射線治療計画に関して治療後の処置の分析を行う、請求項1乃至6の何れか記載の計画システムと、
    前記計画システムにより生成及び/又は更新されたRTPに従って放射線を伝達する放射線治療装置と、
    を備える放射線治療システム。
  8. 画像を位置合わせするマッピングを可視化する方法であって、
    第一の画像及び第二の画像を受信する段階と、
    前記第一の画像から前記第二の画像への画像の位置合わせのマッピングを取得する段階と、
    前記第二の画像に隣接する前記第一の画像を表示する段階と、
    それぞれの参照画像の位置が前記第一の画像と前記第二の画像のうちの一方の座標フレームで定義される1以上の参照画像の位置を取得する段階と、
    前記第一の画像と前記第二の画像のうちの前記一方でそれぞれの参照画像の位置を強調する段階と、
    前記第一の画像と前記第二の画像のうちの他方でそれぞれの参照画像の位置について相関する画像の位置を強調する段階と、を含み、
    前記相関する画像の位置は、前記画像を位置合わせするマッピングを使用して決定される、
    方法。
  9. 前記画像の位置合わせのマッピングを取得する段階は、画像の位置合わせアルゴリズムを使用して前記画像の位置合わせのマッピングを計算する段階を含む、
    請求項8記載の方法。
  10. 前記1以上の参照画像の位置は、ユーザ入力装置を介して取得される、
    請求項8又は9記載の方法。
  11. 前記1以上の参照画像の位置を取得する段階は、輪郭を受信し、前記輪郭に対応する画像の位置を参照画像の位置として使用する段階を含む、
    請求項8乃至10の何れか記載の方法。
  12. 前記参照画像の位置と前記相関する画像の位置のそれぞれは、あるポイント、複数のポイント、複数の接続されたポイント、輪郭及び少なくとも3次元の関心のある領域のうちの1つにより定義される、
    請求項8乃至11の何れか記載の方法。
  13. 前記参照画像の位置及び前記相関する画像の位置のそれぞれは、前記第一の画像又は前記第二の画像に組み込まれる指標を使用して強調される、
    請求項8乃至12の何れか記載の方法。
  14. 参照画像の位置の前記指標は、対応する相関する画像の位置の指標と同じである、
    請求項13記載の方法。
  15. 前記指標は、画像の位置に対応する少なくとも1つの軌跡であり、色分けされ、陰影が付され、ラインの太さが変化され、又は他の変動の指標である、
    請求項13又は14記載の方法。
  16. 1以上のユーザ入力装置から前記指標のうちの1つの選択を受ける段階であって、選択された指標が前記第一の画像と前記第二の画像のうちの一方と関連する、段階と、
    前記ユーザ入力装置からサイズ変更データ及び/又は動きデータを受ける段階と、
    前記関連する画像の位置を変更するため、前記サイズ変更データ及び/又は動きデータに基づいて前記選択された指標をサイズ変更及び/又は移動させる段階と、
    前記画像の位置合わせのマッピングを使用して前記選択された指標を整合させるため、前記第一の画像と前記第二の画像のうちの他方において前記選択された指標に関連する指標をサイズ変更及び/又は移動させる段階と、
    を更に含む請求項13乃至15の何れか記載の方法。
  17. 前記参照画像の位置及び対応する相関する参照画像の位置のうちの1つに焦点を当てる段階を更に含む、
    請求項8乃至16の何れか記載の方法。
  18. 前記参照画像の位置及び対応する相関する画像の位置のうちの1つについて、グレイ値の差、座標、及び位置の相関の少なくとも1つを含むメトリクスを表示する段階を更に含む、
    請求項8乃至17の何れか記載の方法。
  19. 1以上のプロセッサを制御して請求項8乃至18の何れか記載の方法を実行するソフトウェアを記憶するコンピュータ記録媒体。
  20. 画像の位置合わせのマッピングを可視化するシステムであって、
    ある時間で生成された第一の画像と別の時間で生成された第二の画像を受信し、前記第一の画像と前記第二の画像との間で画像の位置合わせのマッピングを決定し、前記第一の画像と前記第二の画像とをディスプレイ装置に表示し、表示された第一及び第二の画像のうちの一方の画像上でポイントが表示されたのに応答して、表示された第一及び第二の画像のうちの他方の画像上で対応するポイントを表示するようにプログラムされる1以上のプロセッサを備えるシステム。


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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160012644A (ko) * 2014-07-25 2016-02-03 주식회사 인피니트헬스케어 의료 영상의 위치 매칭 제어 방법 및 그 장치
JP2018538010A (ja) * 2015-06-24 2018-12-27 レイサーチ ラボラトリーズ,エービー 画像データをハンドリングするためのシステム及び方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8107010B2 (en) * 2005-01-05 2012-01-31 Rovi Solutions Corporation Windows management in a television environment
US9585626B2 (en) * 2014-12-11 2017-03-07 General Electric Company Methods and systems for spectral CT imaging
AU2016214922B2 (en) 2015-02-02 2019-07-25 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject
EP3352697A4 (en) * 2015-09-23 2019-06-19 Novadaq Technologies ULC METHOD AND SYSTEMS FOR ADMINISTERING DATA FROM MEDICAL IMAGING
KR102519424B1 (ko) * 2015-09-25 2023-04-10 삼성메디슨 주식회사 초음파 이미지 디스플레이 방법 및 이를 위한 장치
RU2752690C2 (ru) * 2016-06-29 2021-07-29 Конинклейке Филипс Н.В. Обнаружение изменений на медицинских изображениях
US11096602B2 (en) 2016-07-29 2021-08-24 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject utilizing a machine learning
US11010630B2 (en) * 2017-04-27 2021-05-18 Washington University Systems and methods for detecting landmark pairs in images
US10918885B2 (en) 2018-09-27 2021-02-16 Varian Medical Systems International Ag Systems, methods and devices for automated target volume generation
JP6891866B2 (ja) * 2018-10-25 2021-06-18 セイコーエプソン株式会社 表示装置、表示装置の制御方法および表示システム
CN111124233B (zh) * 2019-12-27 2021-01-19 杭州依图医疗技术有限公司 医学影像的显示方法、交互方法及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008514352A (ja) * 2004-09-30 2008-05-08 アキュレイ インコーポレイテッド 運動中の標的の動的追跡
WO2010113050A2 (en) * 2009-04-02 2010-10-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated anatomy delineation for image guided therapy planning

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69331982T2 (de) * 1992-11-27 2003-01-23 Fuji Photo Film Co Ltd Verfahren zur Lageanpassung von Röntgenbildern
US5926568A (en) 1997-06-30 1999-07-20 The University Of North Carolina At Chapel Hill Image object matching using core analysis and deformable shape loci
US6111983A (en) 1997-12-30 2000-08-29 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Determination of image shapes using training and sectoring
WO2001043070A2 (en) * 1999-12-10 2001-06-14 Miller Michael I Method and apparatus for cross modality image registration
EP1460938A4 (en) * 2001-11-05 2006-07-26 Computerized Med Syst Inc DEVICE AND METHOD FOR DISPLAYING, LEADING AND OBJECTING AN EXTERNAL RADIOTHERAPY
JP2004240931A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Sony Corp 画像照合装置、画像照合方法、およびプログラム
JP5030588B2 (ja) * 2003-08-21 2012-09-19 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 2つの画像を組み合わせるための装置及び方法
US7460733B2 (en) 2004-09-02 2008-12-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for registration and modeling of deformable shapes by direct factorization
US8094895B2 (en) 2005-06-08 2012-01-10 Koninklijke Philips Electronics N.V. Point subselection for fast deformable point-based imaging
JP4732925B2 (ja) 2006-03-09 2011-07-27 イマグノーシス株式会社 医用画像の表示方法およびそのプログラム
US7848592B2 (en) 2006-07-31 2010-12-07 Carestream Health, Inc. Image fusion for radiation therapy
US10279196B2 (en) 2006-09-28 2019-05-07 Accuray Incorporated Radiation treatment planning using four-dimensional imaging data
US8229194B2 (en) * 2006-11-16 2012-07-24 Visiopharm A/S Feature-based registration of sectional images
CN101754716B (zh) * 2007-04-20 2013-05-15 基文影像(洛杉矶)有限公司 用于显示多重特性的高分辨率生理学数据的诊断系统
US8837791B2 (en) * 2010-12-22 2014-09-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Feature location method and system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008514352A (ja) * 2004-09-30 2008-05-08 アキュレイ インコーポレイテッド 運動中の標的の動的追跡
WO2010113050A2 (en) * 2009-04-02 2010-10-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated anatomy delineation for image guided therapy planning
JP2012522557A (ja) * 2009-04-02 2012-09-27 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ イメージによりガイドされた治療計画のための自動化された生体組織の輪郭抽出

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160012644A (ko) * 2014-07-25 2016-02-03 주식회사 인피니트헬스케어 의료 영상의 위치 매칭 제어 방법 및 그 장치
KR101654824B1 (ko) 2014-07-25 2016-09-06 주식회사 인피니트헬스케어 의료 영상의 위치 매칭 제어 방법 및 그 장치
JP2018538010A (ja) * 2015-06-24 2018-12-27 レイサーチ ラボラトリーズ,エービー 画像データをハンドリングするためのシステム及び方法

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