JP2016129796A - 高度な構造生成および編集のためのメカニズム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の実施形態は、放射線診断および治療用途で使用される放射線治療装置によって生成された画像を操作するための方法およびメカニズムを対象とする。【解決手段】一実施形態では、１つまたは複数の画像データセットのうちの１つまたは複数の画像を取得し、識別された構造に関して画像間の相関を判断し、ソース画像内の各ポイントに対してターゲット画像内のポイントとの対応を確立する変形マップを生成することにより、リンクされた（例えば、登録された）画像および画像データセットにわたる、手動または自動の輪郭線表示のインテリジェントな自動伝搬のための方法が提供される。続いて、インテリジェントな伝搬メカニズムは、この変形マップをソース画像の各構造に個別に適用し、その変形された構造をターゲット画像に伝搬する。【選択図】図６

Description

〔関連出願〕
本出願は、２０１０年６月２３日に出願された「Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｆｏｒ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｄｉｔｉｎｇ」という名称の米国実用出願（Ｕｔｉｌｉｔｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）第１２／８２１，９８５号および、同じく２０１０年６月２３日に出願された「Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｆｏｒ Ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｎｇ Ｒｅａｌｔｉｍｅ Ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅｓ」という名称の米国実用出願第１２／８２１，９７７号に対する優先権を主張する。

本発明は、一般に、放射線療法に関し、特に、放射線診断および治療用途で使用される放射線治療装置によって生成された画像を操作するためのメカニズムに関与する。

様々な内部の病気を診断して、治療計画を立てるための医用画像装置の使用は、よく知られている。しばしば、対象の領域の１つまたは複数の初期スキャンまたは画像を生成するために、Ｘ線装置、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、または磁気共鳴画像診断（ＭＲＩ）装置などの画像装置が使用される。これらの初期スキャンは、放射線ビームを標的体積に集中させ、横断するビームを撮像装置に収集することにより、取得される場合がある。撮像装置によって収集されたビームは、患っている領域（例えば、腫瘍または病変または周辺領域）を診断またはモニターするために使用されてもよい標的体積の表示（例えば、１つまたは複数の画像）を生成するために使用される。

通常、画像が取得されると、治療が最適に指示されてもよいように、標的領域に配置されたクリティカルな構造（例えば、領域または器官）が、具体的に識別される必要がある。従来の医用画像技術は、器官および大きな構造を自動的に識別する（分離する）ための技術を含む。これらの技術は、しばしば、導出された放射線濃度によって隣接する構造の輪郭を描くこと、およびそれらの相対位置および既知の値を有する導出された密度に従って構造を分類することを含む。しかし、解剖構造の自動分類を備えていても、これらの領域の識別は、しばしば、これらや他の構造の輪郭のトレース（「輪郭線表示（ｃｏｎｔｏｕｒｉｎｇ）」）も伴う。例えば、特定の器官または器官の一部を標的とする放射線は、治療を受けるため、その器官の部分の具体的な識別および／または区別を必要とする場合がある。同様に、腫瘍も具体的に輪郭を示されて、治療のために識別することができる。ある治療計画のため、その領域の周囲の輪郭を具体的に示すことによってこれらの識別された部分を指定することが好ましい場合がある。

従来、この輪郭線表示は手動で行われており、このプロセスは、診断計画ＣＴ上で少なくとも一度実行されて、生成された構造が後に治療計画の計算のために使用される。より新しい技術および高度な技法では、コーンビームコンピュータ断層撮影システム（ＣＢＣＴ）の使用を通して改善された画像収集を可能にする。従来のコンピュータ断層撮影システムでは、１つまたは複数の２Ｄスライスが、患者の１次元の投影から再構成され、これらのスライスが、患者の３次元（３Ｄ）画像を形成するために結合される場合がある。コーンビームコンピュータ断層撮影システムは、全体の体積画像（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｉｍａｇｅ）がソースおよび撮像装置の回転を通して取得されることを除いて、従来のコンピュータ断層撮影システムのそれと同様であり、完全な３Ｄ画像が複数の２Ｄ投影から再構成される。残念ながら、個々の輪郭を２Ｄスライスの連続するセット上に手動で描き、その後、それらをデータセット全体の各画像に対して結合することは、極めて時間がかかり大きな労働力を要する可能性がある。時間および労力は、画像スライスの数ならびに対象とする特定領域における解剖構造（例えば、器官、腫瘍など）の数およびそれぞれのサイズが増えるにつれて、さらに増加する。

さらに、特定の解剖学的構造は、（時には、急激に）経時的に、かつ／または治療計画の間に放射線治療を受けた結果として変わる場合がある。具体的には、標的体積のサイズが、病気および治療計画の有効性に応じて、拡大または縮小する場合がある。そのため、初期ＣＴスキャン中に生成された診断画像に関して策定された治療計画は、患者を治療するのに、効果がなく、効率的でなく、または危険ですらある場合がある。最適な対象設定および位置決めを確実にするため、治療部位の更新された画像が、時々、治療的放射線ビームの適切な位置決めを確実にするため、および治療計画の有効性を判断するために、治療プロセス中に追加の画像を生成することにより定期的に取得される。最近開発された治療装置は、しばしば、患者に対して治療を行う直前または直後のいずれかに、治療装置のサイトでコーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＤＴ）などの高度な画像取得技術を採用することにより、解剖学的変化の検出を可能にする。

更新された画像生成および治療のタイミングは、特定の患者および／または治療計画によって異なる場合があるが、いくつかの治療計画は、毎日、モニタリング画像を取得することによるモニタリングを含む。残念ながら、更新された画像への依存も、特に、手動で実行された任意の追加の輪郭線表示が通常は、追加の画像生成にわたって、かつ従来型の自動分類技術の適用を通じて維持されないので、そのデータが計画の適応のために使用される場合、輪郭線表示の作業負荷を増加する。その繊細な性質のため、治療目的のための解剖構造およびその内部の手動による輪郭線表示は、非常に時間がかかる可能性がある。そのため、多数の画像に対して、手動による輪郭線表示の複製は、極めて集中的かつ非効率的なプロセスとなる可能性がある。

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される概念の選択を、簡略化した形式で導入するために提供される。この概要は、請求された主題の重要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図するものでもなく、また、請求された主題の範囲を制限するために使用されることを意図するものでもない。

手動による輪郭線表示は、放射線治療計画においてもなお時間のかかるプロセスである。通常、このプロセスは、診断計画ＣＴ上で一度行われ、生成された構造は、その後、治療計画の計算のために使用される。しかし、治療プロセス中に画像診断法の利用の可能性が増大する（例えば、治療装置における毎日のコーンビームＣＴ）につれて、元の輪郭／構造を新しい解剖学的状況に適合させるために、効率的な輪郭線表示ツールまたは最新式の概念に対する要求が増加している。本発明の実施形態は、放射線診断および治療適用で使用される放射線治療装置によって生成された複数の画像データセットにわたって輪郭を示された特徴を自動的に伝搬するための方法およびメカニズムを対象とする。

本発明の実施形態によれば、１つの画像（例えば、計画段階で使用された３ＤのＣＴ）上で定義されている解剖構造は、２つのデータセットが互いに事前登録されているという条件の下で、自動的に別の３Ｄ画像データセット（例えば、治療装置で取得されたＣＢＣＴ）に伝搬されることが可能である。一実施形態では、リンクされた（例えば、登録された）画像および画像データセットにわたる、手動または自動の輪郭線表示のインテリジェントな自動伝搬のための方法が提供される。記述のとおり、本方法は、１つまたは複数の画像データセットのうちの１つまたは複数の画像を取得し、識別された構造に関して画像間の相関を判断し、ソース画像内の各ポイントに対してターゲット画像内のポイントとの対応を確立する変形マップを生成することを含む。続いて、インテリジェントな伝搬メカニズムが、この変形マップをソース画像の各構造に個別に適用し、その変形された構造をターゲット画像に伝搬する。これは、画像間に存在するかもしれない時間および／または治療の結果としての内容のずれを説明しながら、所与のデータセット内または完全に異なるデータセット間で、生成された輪郭および構造に対する局所の構造的変化の自動伝搬を可能にする。

本方法を実行することにより提供される利点は、ターゲット画像内の実際の解剖学的構造に対してより正確な一致を提供するために、変形マップからの情報を組み込む構造コピー機能を可能にすることを含む。変形フィールドを画像登録から訂正するために設計された同じツールが、複数の登録されたデータセットについて同時に輪郭線表示を可能にするため、２つ以上の登録された画像に関して同時に特徴を訂正するためにも使用することができる。さらに、複数の構造の同時編集の効率が実現されてもよい。

本明細書に組み込まれてその一部を形成する添付の図は、本発明の実施形態を示し、説明と共に、本発明の理論を説明するのに役立つ。

本発明の実施形態に従って、定義された構造を複数の関連するデータセットにわたって自動的に伝搬するための方法の流れ図を示す。 本発明の実施形態に従って、単一のデータセット内で更新された画像間で更新された輪郭データを伝搬するための方法の流れ図を示す。 本発明の実施形態に従って、データセット内で関連する画像間での例示的な伝搬の図である。 本発明の実施形態に従って、複数の関連する画像の構造を自動的に編集するための方法の流れ図を示す。 本発明の実施形態に従って、単一の画像における例示的な構造編集の図である。 本発明の実施形態に従って、複数の関連する画像における例示的な構造編集および伝搬の図である。 本発明の実施形態に従って、例示的なコンピューティング環境を示す。

ここで、いくつかの実施形態に対する詳細な参照を行う。主題は、代替実施形態とともに説明されるが、それらは請求された主題を制限することを意図しないことが理解されるであろう。それどころか、特許請求される主題は、代替、修正、および同等物を包含することが意図され、それらは、添付の特許請求の範囲によって定義されるように、特許請求された主題の精神および範囲内に含まれてもよい。

さらに、以下の詳細な説明では、特許請求された主題の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細が説明される。しかし、実施形態は、これら特定の詳細がなくても、またはそれらの同等物によっても、実施されてもよいことが当業者によって認識されるであろう。他の状況では、周知の方法、処理手順、および構成要素は、主題の態様および特徴を不必要に不明瞭にしないように、詳細には説明されていない。

以下に続く発明を実施するための形態の一部は、方法に関して提示および説明されている。そのステップおよび順序付けが、本方法の操作を説明する本明細書の図（例えば、図１、２）で開示されているが、かかるステップおよび順序付けは例示的なものである。実施形態は、様々な他のステップまたは本明細書の図の流れ図に示したステップの変形例、および本明細書に示しかつ説明した以外の順序での実施によく適している。

本明細書で説明する実施形態は、１つもしくは複数のコンピュータまたは他のコンピューティング装置によって実行される、プログラムモジュールなどの、何らかの形態のコンピュータが使用可能な媒体上に常駐するコンピュータ実行可能命令の一般コンテキストで説明されてもよい。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。プログラムモジュールの機能性は、必要に応じて、様々な実施形態内に結合されるか、または分散されてもよい。

制限ではなく、例として、コンピュータが使用可能な媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含んでもよい。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または他のデータなどの情報を格納する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、取り外し可能および固定型の媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリもしく他のメモリ技術、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学式記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望の情報を格納するために使用できる任意の他の媒体を含むが、それらに限定されない。

通信媒体は、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もしくは搬送波などの変調されたデータ信号内の他のデータまたは他の移送メカニズムを具体化することができ、任意の情報送達媒体を含む。「変調されたデータ信号」という用語は、その特性セットのうちの１つまたは複数を有するか、またはその信号内の情報をコード化するような方法で変更されている信号を意味する。制限ではなく、例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、ならびに音響、無線周波（ＲＦ）、赤外線などの無線媒体、および他の無線媒体を含む。前述の任意の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

以下の実施形態では、手動による輪郭を示す効果（ｃｏｎｔｏｕｒｅｄ ｅｆｆｅｃｔ）を、画像システム内の複数のデータセット間で自動的に伝搬する技術が説明される。実施形態は、参照される画像間の相違を調整しながら、手動による輪郭を示す効果をソース画像から関連するターゲット画像に自動的に伝搬するための方法を含む。

〔輪郭が示された構造の関連するデータセットへの自動伝搬〕
図１は、一実施形態に従って、手動または自動で輪郭が示された構造を複数の画像にわたって自動的に伝搬するための方法の流れ図１００である。ステップ１０１〜１０７は、本明細書で説明する様々な実施形態に従った流れ図１００で示されたプロセスを含む例示的なステップを説明する。一実施形態では、流れ図１００は、コンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令として実装され、手動による輪郭を示す効果をデータセット間で自動的に伝搬するためのプロセスを実行するコンピューティング装置によって実行される。

ステップ１０１で、第１の複数の構造および１つまたは複数の手動もしくは自動の輪郭を示す効果を含む第１の画像がアクセスされる。第１の画像は、例えば、医用画像装置によって生成されたＣＴデータセットの第１のデータスキャンを含んでもよい。第１の画像は、初期の診断ＣＴスキャン中に取得されたデータの表示から成っていてもよい。いくつかの実施形態によると、データセット全体に対するデータは、事前に画像化されて、ステップ１０１でアクセスされるデータ記憶リポジトリ（メモリなど）に格納されてもよい。いくつかの状況では、第１の画像自体は、複数の解剖学的特徴または構造を含んでもよい。これらの特徴は、器官、腫瘍、病変および同様のものを含んでもよいが、それらに限定されない。これらの特徴の一部または全部は、ソフトウェアプログラムとして実装された様々な識別および分類技法に従って、自動的に分類されてもよい。さらなる実施形態では、画像は、輪郭を描かれた領域または構造の一部などの、複数の輪郭を示す効果を含んでもよい特徴を表示する場合がある。

ステップ１０３で、第２の複数の構造を含む第２の画像がアクセスされる。例えば、第２の画像は、同一の解剖学的領域の、および同一の患者（または異なる患者さえ）に対する表示を含んでもよい。第２の画像は、例えば、医用画像装置によって生成されたデータセットの第２のデータスキャンを含んでもよい。医用画像装置は、第１のデータセットに対するデータを生成した画像装置と同じ画像装置を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２の画像は、第１の画像と同じデータセットであってもよい。あるいは、第２のデータセットを生成するために他の画像装置も使用されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、放射線治療装置は、ＣＢＣＴまたは他の画像装置を備えてもよい。放射線治療装置から治療を受ける患者も、画像装置によって撮像されてもよい。磁気共鳴画像診断装置または他の同様の医用画像装置などの他の装置も、画像データを取得するために使用されてもよい。

一実施形態では、ステップ１０３を実行するコンピューティング装置は、治療および／または画像装置に通信可能に結合されてもよく、それによって、第２の画像を含むデータが、一旦取得されると、実行中のコンピューティング装置によって直ちにアクセスすることができるようになる。あるいは、１つの画像に対するデータまたはデータセット全体が、同様に、事前に画像化されて、ステップ１０１でアクセスされたデータ記憶リポジトリ内に格納されてもよい。

第２の画像は、第１の画像と同様に、複数の解剖学的特徴を含んでもよい。これらの特徴は、第１の画像に表示された構造の全部または一部を含んでもよいが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、第２の画像は、同等または実質的に同様な配向、軸、寸法、範囲で、第１の画像に表示された同等または実質的に同等な大まかな解剖学的領域の表示から成ってもよい。あるいは、第２の画像は、異なる複数の解剖学的特徴の表示を含んでもよく、そこでは、第１の画像に表示された解剖学的構造の一部のみを視認することができ、それは、第１の画像の特徴の表示と、配向、または他の視覚的構成および条件が異なってもよい。いくつかの実施形態によれば、第２の画像は、第１の画像と事前に関連付けられてもよい。事前の関連付けは、システム内での登録を含んでもよい。

ステップ１０５で、ステップ１０１でアクセスされた第１の画像およびステップ１０３でアクセスされた第２の画像の両方に共通している、具体的に識別された内容の何らかの視差が識別され、視差のポイント間の関係がマッピングされる。共通する特徴の視差のマッピングは、２つの画像の「変形マップ」を生成することによって実行されてもよい。一実施形態では、変形マップは、第１の、すなわち「ソース」画像内の共通する構造または解剖学的領域の各画素に対する、第２の、すなわち「ターゲット」画像内の同等な画素との対応を確立することによって生成されてもよい。画素間の関連性を導出するために、画素の位置が比較されて、対応する画素のペア間の相対変位が次いで判断される。一実施形態では、対応する画素は、それぞれの画素強度を画像の残りに対して比較することにより、識別される。この対応は、例えば、３次元ベクトル場として実装されてもよい。あるいは、対応は、２つの対応するポイント間の関連性を表現する複数の数学関数によっても実装されてもよい。

ステップ１０７で、ステップ１０１でアクセスされた第１の画像で識別された手動または自動の輪郭を示す効果が、ステップ１０５で生成された変形マップに従って、１０３でアクセスされた第２の画像に自動的に伝搬される。いくつかの実施形態では、輪郭を示す効果は、第１の画像に対して登録されたあらゆる画像（または、第１の画像のデータセットに対して登録されたあらゆるデータセット）に自動的に伝搬されてもよい。

輪郭を示す効果の伝搬は、例えば、変形マップを輪郭を示す効果に適用し、その結果として生じる出力を第２の画像上にコピーすることにより実行されてもよい。つまり、完全に同じ輪郭を示す効果の明確な１：１伝搬よりむしろ、第１の画像からの任意の手動または自動の輪郭を示す効果が、２つの画像間でマッピングされた視差に対して調整されながら、第２の画像に伝搬されるであろう。例えば、治療後に、腫瘍のサイズ、位置、および／または形状が変わっている場合、特定の標的化のために輪郭が示されている腫瘍を囲む領域も、理想的に、治療の最適な標的化のためにそれに応じて変更されることになる。１対１伝搬がもたらされている場合には、標的の任意の輪郭線表示は、不適切なサイズ（例えば、不十分なサイズまたは特異性のいずれか）で、対応しない位置に、または不適合で非理想の形状であってもよい。変形マップを輪郭を示す効果の伝搬に適用することにより、さらに具体的で正確な伝搬を実行することができる。

〔輪郭が示された構造のデータセットの更新された画像への伝搬〕
図２は、本発明の実施形態に従って、更新された構造輪郭データを複数のデータセット間で伝搬するための方法の流れ図を示す。ステップ２０１〜２１３は、本明細書で説明する様々な実施形態に従った流れ図２００に示されたプロセスを含む例示的なステップを説明する。一実施形態では、流れ図２００は、コンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令として実装され、構造輪郭データを複数のデータセット間で自動的に更新するためのプロセスを実行するコンピューティング装置によって実行される。

ステップ２０１で、対象被験者の初期の画像データが画像装置によって取得される。一実施形態では、画像データは、対象被験者の解剖学的構造の一部の表示を含む。初期画像データの取得は、複数の画像の画像データをＸ線、ＭＲＩ、または他の医用画像装置などの画像装置内のデータセット内に生成することによって実行されてもよい。様々な実施形態によれば、初期画像データは、診断手順中、または診断手順を推進する間に、取得されてもよい。初期画像データは、一旦取得されると、将来の参照のために格納されてもよい。一実施形態では、初期画像データは、専用のソフトウェアアプリケーションによって格納され、アクセスされ、かつ操作されてもよい。そのソフトウェアアプリケーションのグラフィカルユーザーインタフェースを介して受信されたユーザー入力は、画像データを含むファイルの格納、アクセス、および操作を指示してもよい。

ステップ２０１で画像装置によって取得された初期画像データは、複数の解剖構造（例えば、器官、腫瘍、病変など）を含んでもよい。これらの構造の一部または全部は、ソフトウェアプログラムとして実装された様々な識別および分類技法に従って、自動的に分類されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザー入力に対応する追加の輪郭は、例えば、治療計画の目的で、ステップ２０３で受信されてもよい。

輪郭は、例えば、コンピュータシステム上で実行しているグラフィカルユーザーインタフェースで受信されたユーザー入力を通じて、手動で追加されてもよい。あるいは、輪郭は、輪郭アルゴリズムから自動的に導出されてもよい。輪郭線表示の例には、構造の１つまた複数の部分のうちの一部または全部の領域の明確な輪郭を描くことなどの効果を含んでもよい。一実施形態では、ユーザー入力は、画像データに対応する画像を表示し、カーソルおよび他のユーザー入力装置を通じてユーザー入力を受信することによって取得されてもよく、その入力は所望の手動による輪郭をその表示上に示す。

ステップ２０５で、対象被験者の更新された（例えば、時間的に後続の）画像データが取得される。更新された画像データは、初期画像データが取得された同一の被験者の標的領域の後続の時点での表示から成ってもよい。更新された画像データは、例えば、診断プロセス後および治療過程中に取得されてもよい。例えば、画像データは、ＣＴまたはＣＢＣＴ画像装置を備えた治療装置によって取得されてもよい。更新された画像データは、初期画像データが取得された同じ診断プロセスの後続のセッションでも取得されてもよく、初期画像データを生成した画像装置と同じ画像装置によって生成されてもよい。

一実施形態では、初期画像データに従って、画像内に示された同一または実質的大部分の構造も更新された画像データに示されてもよい。例えば、更新された画像データは、対象被験者（例えば、患者または患者の解剖学的構造の一部）に対して同一または実質的に同等な解剖学的領域の表示を提示してもよい。代替実施形態は、少なくとも１つの構造が、更新された画像データと初期画像データとの間で共通するように、様々な配向度、位置、および軸位置で、より少ないかもしくはより多くの構造、または同様の数の構造を含んでもよい。

ステップ２０７で、更新された画像データと初期画像データとの間の関係が確立される。一実施形態では、更新された画像データと初期画像データとの間に関係を確立することは、それぞれのデータを画像ソフトウェアアプリケーションに登録することによって実行されてもよい。登録は、画像編集または画像視認アプリケーション内で、更新された画像データを含むファイルを、初期画像データを含むファイルと関連付ける手動入力をユーザーから（例えば、ユーザーインタフェースを通じて）受信することによって実行されてもよい。代替実施形態では、関係は、更新された画像データの取得前に事前に定義されてもよい。例えば、特定の被験者または患者に対して識別された画像は、一旦画像データが取得されると、アプリケーション内で自動的に関連付けられ（例えば、登録され）てもよい。いくつかの実施形態によれば、複数の画像が一緒に同時に登録されてもよい。例えば、複数の画像を含むデータセットが自動的に登録されてもよい。あるいは、各データセットの各画像がアプリケーション内のあらゆるデータセットの他のすべての画像と相互に関連付けられるように、データセット全体が互いに関連付けられてもよい。

初期画像データは、ステップ２０３で受信した輪郭を含めるために、ステップ２０９で編集されてもよい。初期画像データの編集は、例えば、輪郭に対応するデータを初期画像データに追加することによって実行されてもよい。さらなる実施形態では、編集された初期画像データは、将来の参照のために格納されてもよい。ステップ２１１で、初期画像データと更新された画像データとの間で判断された任意の内容のずれをカタログに載せるために、マッピングメカニズムが生成される。一実施形態では、マッピングメカニズムは、更新された画像データを初期画像データと比較し、かつ、両方の画像に共通した、対象となる特徴と識別された特徴との間で共通する画像の特徴のずれの存在を判断することにより、導出された変形マップとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、変形マップは、対合内の各画像に対して生成されてもよく、そこで、共通する特徴のずれがマッピングされてもよく、他方、非共通の特徴は、マッピング手順中に無視されてもよい。あるいは、画像データ対合内の各共通する特徴に対して別個の変形マップが生成されてもよい。

いくつかの態様によれば、初期画像データ内の１つまたは複数の共通する特徴を含む画素の画素データを、更新された画像データ内の共通する特徴の画素データと比較することにより、内容のずれが検出されてもよい。例えば、初期画像データの共通する特徴を含む画素の相対的な画素強度が、更新された画像データ上の同じ特徴を含む画素の画素強度と比較されてもよい。かかる方法で、異なる画像上の同じ特徴に対する画素間の対応が導出されてもよく、変形マップ（または他のかかるメカニズム）が生成されてもよい。この対応は、３次元ベクトル場として表されてもよく、かつ／または２つの対応するポイント間の関連性を定義する複数の数学関数によって表現されてもよい。

ステップ２１３で、ステップ２０３で受信した初期画像データ内で識別された手動による（または自動的に）輪郭が示される効果が、ステップ２１１で生成されたマッピングメカニズム（例えば、変形マップ）に従って、ステップ２０５で取得された更新された画像データに自動的に伝搬される。いくつかの実施形態では、輪郭を示す効果が、初期画像に対して登録されたあらゆる画像（またはその初期画像のデータセットに対して登録されたあらゆるデータセット）に自動的に伝搬されてもよい。ある実施形態によれば、生成された変形マップは可逆であり、その結果、一旦変形マップが生成されると、更新された画像データに対して受信された輪郭を示す効果が、同じプロセスに従って初期画像データに伝搬されてもよい。

輪郭を示す効果の伝搬は、図１に関して前述したステップ１０７に従って実行されてもよい。従って、例えば、任意の輪郭を示す効果が、変形マップ（またはステップ２１１で取得した他のマッピングメカニズム）を初期画像データ内の輪郭を示す効果に適用し、その結果として生じた出力を更新された画像のデータに追加すること（またはその逆）により、伝搬されてもよい。その結果、完全に同じ輪郭を示す効果の明確な１：１伝搬よりむしろ、初期画像からの任意の輪郭を示す効果が、２つの画像間のマッピングされた視差に対して自動的に調整されながら、更新された画像に伝搬され、それ故、より最近の画像データに対して固有であって、それに合わせてカスタマイズされた輪郭を示す効果が伝搬される結果となる。同様に、更新された画像から初期画像への輪郭を示す効果の伝搬により、対応する輪郭を示す効果が初期画像に対してカスタマイズされている初期画像上に作成される。

〔輪郭が示された構造の例示的な自動伝搬〕
図３は、データセット内の関連する画像間での例示的な伝搬の図である。いくつかの実施形態によれば、第１の画像３０１および関連する第２の画像３１７は、例えば、ＣＴ画像またはＣＢＣＴ画像などの、医用画像システムから生成された被験者の解剖学的構造の一部の画像を表してもよい。これらの画像は、器官、または血管または他の解剖学的単位などの構造を含んでもよい。いくつかの実施形態では、これらの構造が、手動で（例えば、ユーザーインタフェースを通じて）または自動的に（例えば、ソフトウェア手順を通じて）輪郭を描かれ、識別されてもよい。

一態様によれば、第１の画像は、被験者の解剖学的構造の一部から生成された（かつグラフィックで表された）より以前の「ソース」画像を含んでもよく、第２の画像は、被験者の解剖学的構造の同一または同様な一部の時間的により後の「ターゲット」画像を含んでもよい。例えば、ソース画像は、より以前の診断期間中に被験者から生成されてもよく、他方、ターゲット画像は、治療またはルーチンが適用された後、後日、同一の被験者から生成されてもよい。あるいは、ターゲット画像は、異なる被験者（例えば、患者）からも生成されてもよいが、解剖学的構造の同一または実質的に同様な部分の表示を含んでもよい。

一般的な診断および治療プロセス中、医用画像装置によって生成された画像データは、手動または自動的な輪郭線表示によって向上されてもよい。輪郭は、例えば、画像の特定の部分を描き、強調し、または対象とするために使用されてもよい。図３に示すように、第１の、つまり「ソース」画像３０１内の手動または自動的な輪郭を示す効果が、第２の、つまり「ターゲット」画像３１７に、図１および図２に関して前述した方法の実行を通じて、自動的に伝搬されてもよい。

ある条件下で、第１の画像と第２の画像と（それぞれ、画像３０１と画像３１７と）の間の関連付けが、画像操作および／または画像表示アプリケーションなどのアプリケーション内で事前定義されてもよい。他の構成によれば、関連付けは、受信した手動入力（例えば、画面上のユーザーインタフェースを通じてユーザーから）を通じて決定的にかつ明示的に確立されてもよい。さらなる構成では、ある前提条件（例えば、同一の識別された被験者、同一の識別された格納位置など）が満足されると、関連付けが自動的に確立されてもよい。

図３に示すように、データセット内の画像は、１つまたは複数の層をさらに含んでもよい。例えば、第１の画像３０１が、複数の層（例えば、層３０３、３０５）とともに提示される。いくつかの実施形態によれば、識別された特徴は分類されてもよく、かつ／または１つもしくは複数の層の中に配置されてもよい。例えば、画像が被験者の解剖学的構造を表す実施形態に関して、器官が１つの層上に提示されてもよく、循環系が第２の層上に提示されてもよく、そして、骨格系が第３の層上に提示されてもよく、等々となる。さらに別の実施形態では、輪郭を示す効果が他の特徴から分離されてもよく、排他的な層内に配置されてもよい。

第１の画像３０１を含む層は、第２の画像３１７の層に対応してもよい。従って、例えば、第２の画像３１７の輪郭層３１９は、第１の画像３０１の輪郭層３０３に対応し、第２の画像３１７の特徴層３２１は、第１の画像３０１の特徴層３０５に対応する。これらの実施形態によれば、関連する画像間で同様に識別された層は、アプリケーションまたはプラットフォーム内で自動的に関連付けられてもよい。あるいは、ユーザー定義の関連付けも作成されてもよい。

図３に示すように、画像３０３は、特徴（例えば、特徴３０７）を含む特徴層３０５を含む。特徴は、例えば、解剖学的器官または対象の解剖学的構造内の他の領域を表してもよい。同様に、同一の解剖学的器官または領域は、第２の画像３１７の特徴層３２１内で特徴３２５としても表されてもよい。図３に示すように、特徴３２５は、特徴３０７よりも小さく見える。いくつかの実施形態によれば、一対（またはそれ以上）の画像内の２つの特徴または単位間の具体的な画素視差が、変形メカニズム（例えば、変形マップ３１１）によってマッピングされてもよい。図３に示すように、マッピングは、１つまたは複数の特徴（例えば、特徴３０９および特徴３２５）を含む画素内で対応を判断することにより、実行されてもよい。

図３に示すように、対応が、各画像に対する画素のマップを生成することによりマッピングされてもよい。各画素マップ（例えば、変形マップ）が、各画像に対して具体的に生成されてもよく、その画像を（画素を介して）含む特徴間の空間関連性を変形マップ内に描く。第１の画像３０１の変形マップと第２の画像３１７の変形マップとの間の対応が、例えば、各画像上の特徴を含む画素の相対的な画素強度を判断し、その画素強度に基づいて、第１の画像３０１内の画素と第２の画像３１７内の画素との間の対応（例えば、同等）を判断し、かつ、画像のそれぞれの変形マップ内の関連する画素間の相対変位を判断することにより、マッピングされてもよい。

従って、例えば、隣接する画素と相対的な構造３０９内の任意の画素に対する画素強度が決定されてもよく、構造３２５内の同一または実質的に同等な相対画素強度の画素と関連付けられてもよい。１対１マッピングが画像３０１、３１７を含む構造の各画素に対して生成されてもよい。各特徴を含む画素が関連する画像内の同等な画素と関連付けられると、ソース画像３０１の各画素とターゲット画像３１７内のその同等画素との間の相対変位が判断され、マッピングされてもよい。

この相対変位は、各それぞれの画像（３０１、３１７）を表す複数の変形マップ間の関連性をマッピングする登録マップ（例えば、３１１）として実装されてもよい。従って、例えば、変形マップ３１３（画像３０１に対応）および変形マップ３１５（画像３１７に対応）内の各画素間の特定の変形が、ベクトルとして決定されてもよく、統合された関連性がベクトル場を含む。画像３０１内のデータ（例えば、画素）の他のポイントが、それ故、同等または実質的に同等なベクトルを適用することにより、画像３１７に対して同様に変更されてもよい。代替実施形態では、ベクトル場を生成する代わりに、変形（変位）を判断するために、ベクトル場を含むベクトルを表す基本的な代数方程式が使用されてもよい。

一旦、変形メカニズム３１１が生成されると、１つの画像内の輪郭を示す効果が別の関連する画像に伝搬されてもよい。示したように、輪郭層３０３内の輪郭が示された構造３０７が、画像３１７の輪郭層３１９内に伝搬されてもよい。しかし、明示的な重複のみが可能な従来型の方法とは異なって、複製される効果が、変形メカニズム３１１に従って、被験者の解剖学的構造をもっと正確に反映するように変更されてもよい。それ故、例えば、特徴３０９と特徴３２５との間の関連性が変更（例えば、寸法、形状、軸、方向などにおける変更）を含む場合、一旦伝搬されると、同等の変更が輪郭を示す効果によって経験されてもよい。図３に示すように、例示的な特徴３２５は、特徴３０９よりも小さい総面積を含む。同様に、輪郭を示す効果３０７も、変形メカニズム３１１によって一旦適合されると、第２の画像内のより小さい総面積に輪郭を示す効果３２３として反映されてもよく、それにより、任意の変更に応じて適応出力を経時的に提供する自動伝搬を提供する。

〔例示的な局所構造の編集〕
図４は、本発明の実施形態に従って、１つまたは複数のデータセット内の局所構造を編集するための方法の流れ図を示す。ステップ４０１〜４０９は、本明細書に記載する様々な実施形態による流れ図４００に示されたプロセスを含む例示的なステップを説明する。一実施形態では、流れ図４００は、コンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令として実装され、１つまたは複数のデータセット間で構造データを自動的に編集するためのプロセスを実行するコンピューティング装置によって実行される。

ステップ４０１で、第１の画像が、例えば、画像操作ソフトウェアアプリケーションを実行しているコンピューティング装置によってアクセスされる。一実施形態では、画像データは、診断手順（例えば、Ｘ線、ＭＲＩなど）に従って取得されたデータなど、対象被験者の解剖学的構造の一部のグラフィック表示を表す。特に、解剖構造（例えば、器官、血管、系単位）がグラフィック表示内に示されてもよい。さらに別の実施形態では、画像が、その画像と他の登録された画像との間の関連性を保持する、対応する変形メカニズムを有してもよい。一実施形態では、変形メカニズムが識別マップおよび登録マップを含むように実装されてもよい。かかる実施形態によると、識別マップは、同一画像内で解剖構造の相対位置をマッピングするために使用されてもよい。

識別マップは、例えば、２次元または３次元空間を表す座標格子として実装されてもよく、複数の構造が格子内の空間を占有する。かかる空間内の任意のポイントの特定の位置が値のセットまたは座標として表されてもよく、各構造は、複数のポイントの集合である。従って、識別マップは、各構造を含む特定のポイントの相対位置を、隣接する構造のポイントにマッピングすることにより実装されてもよい。一実施形態では、画像データが、同一の画像操作ソフトウェアアプリケーションによって格納され、アクセスされてもよい。そのソフトウェアアプリケーションのグラフィカルユーザーインタフェースを通して受信されたユーザー入力は、そのアプリケーションを実行しているコンピューティング装置、または他の通信可能に結合されたコンピューティング装置内の画像データを含むファイルの格納、アクセス、および操作を指示してもよい。

登録マップは、事前に関連付けられた画像に対応する、リンクされた一連の識別マップとして実装されてもよい。画像の識別マップと別の関連する画像に対応する識別マップとの間で共有される共通構造が、登録マップ内に一緒にマッピングされてもよい。

いくつかの実施形態によれば、第１の画像の１つまたは複数の構造（局所構造）の手動の調整または編集に対応する入力がステップ４０３で受信されてもよい。視認または編集されている画像に対して「局所的な」（例えば、その上に配置された）構造が、例えば、アーチファクトを修正することにより、または１つもしくは複数の生成された構造を明確にするため、正確さのために調整されてもよい。さらなる実施形態では、ユーザー入力に従って実行された以前の手動による輪郭線表示が、修正または調整されてもよい。構造編集が、ソフトウェアアプリケーションによって生成されたグラフィカルユーザーインタフェースを通して受信されてもよい。一実施形態では、ユーザー入力は、画像データに対応する画像を表示し、１つまたは複数のカーソルおよび他のユーザー入力装置を介してユーザー入力を受信することによって取得されてもよく、その入力は所望の構造をその表示上に示す。例えば、構造の輪郭または形状がこのように編集されてもよい。

ステップ４０５で、第１の画像に対応する変形メカニズムが参照される。変形メカニズムの参照は、例えば、コンピューティングシステムのメモリ内に格納されているデータに関してソフトウェアアプリケーションを実行することにより達成されてもよい。ステップ４０７で、ステップ４０３で受信されたユーザー入力に対応する構造が、そのユーザー入力に従って、変形メカニズム内で第１の画像の識別マップを編集することにより編集される。従って、例えば、編集される構造を含む複数の画素が、ステップ４０３で受信されたユーザー入力を考慮に入れるように編集された構造に適合し、それを表すために、識別マップ内で調整されてもよい。ある実施形態では、追加の識別マップが編集された構造に対して作成されてもよく、第１の画像に対応する元の識別マップにマッピングされてもよい。未編集の構造が、新しい識別マップ内で複製されてもよく、元の識別マップ内の編集前の構造と、新しく作成された識別マップ内の編集された構造との間でマッピングされた同じ関連性に適合するように変更されてもよい。構造の変更は、例えば、識別マップ内の変更された構造内に含まれる１つまたは複数のポイントに対応する値を変更することによって、実行されてもよい。

ステップ４０７で、ステップ４０３でユーザー入力として受信された第１の画像に対する手動による構造編集が、第１の画像に対応する識別マップに従って、第１の画像の他の構造に自動的に伝搬される。さらなる実施形態では、構造編集の効果が、図６に関して以下で説明するように、第１の画像に対して登録されている他のすべての画像（または第１の画像のデータセットに登録されているあらゆるデータセット）に自動的に伝搬されてもよい。

構造編集の伝搬が、変形メカニズム（例えば、識別マップおよび／または登録マップ）を第１の画像に適用し、識別マップに従って、編集された構造の効果を説明するように、残りの構造を調整することによって実行されてもよい。その結果、同じように編集された効果の明確な１：１伝搬よりむしろ、第１の画像内の構造が、それらの相対サイズおよび位置（例えば、配向、比例）を保持するであろう。従って、元の画像データに対して固有であって、それに合わせてカスタマイズされている他の局所構造に対する初期構造編集の効果が伝搬される結果となる。

図５は、画像５０１内の複数の構造の同時編集の図である。いくつかの実施形態によれば、複数の層（例えば、輪郭層５０３および構造層５０５）を含む画像５０１は、各々が１つまたは複数の効果（例えば、それぞれ、輪郭を示す効果５０７および構造５０９）を有する。一実施形態によれば、画像５０１は、図３に関して前述した画像３０１であってもよい。一般的な実施形態では、画像５０１に対するデータは、例えば、より前の時点で取得され、コンピュータ可読媒体として格納された、事前生成された画像であってもよい。図５に示すように、画像５０１を含む１つまたは複数の局所的に配置された構造が編集される場合、画像５０１を含む他の残りの構造が、特定の同時編集が自動的に達成されてもよいように、編集された構造を説明するために同様に変更されてもよい。

一実施形態では、画像５０１が（例えば、画像操作または画像視認アプリケーションを介して）アクセスされてもよく、ユーザーに対して（例えば、グラフィカルユーザーインタフェースを通じて）表示されてもよい。画像５０１の１つまたは複数の構造（輪郭を示す効果を含む）が、その画像が参照された後に、編集されてもよい。構造は、例えば、輪郭または他の構造を追加、変更、精密化（ｒｅｆｉｎｅ）、または削除するために編集されてもよい。編集は、そのアプリケーションを視認するために使用した同じ画像操作または画像視認アプリケーションのユーザーインタフェースを通じて実行されてもよい。一実施形態によれば、画像５０１内の構造に対する変更が、編集中に行われる場合、新しい識別マップ５１３が作成され、登録マップ５２７が更新された画像の識別マップ５１３を元の画像の識別マップ５１１にマッピングする。

登録マップ５２７が元の画像および更新された画像それぞれの識別マップをマッピングすると、元の画像（例えば、画像５０１）内の未編集の構造が、編集された構造を反映し、かつ／またはそれを説明するように変更されてもよい。変更は、例えば、構造の関連性を考慮するために、登録マップ５２７内の識別マップ（例えば、識別マップ１ ５１１と識別マップ２ ５１３との）間でマッピングされた関係に従って変更された編集済みの構造に対して行われた調整を各未編集の構造に適用し、従って、各構造に対して固有かつ適応可能な出力を生成する画像を含む各構造の自動的かつ同時編集を可能にすることにより、達成されてもよい。変更された構造（例えば、５２３、５２５）を持つ結果として生じた画像（例えば、画像５１７）は、第１の画像（例えば、画像５０１）として、対応する数の層（例えば、輪郭層５１９、構造層５２１）を含んでもよい。さらに、結果として生じた画像５１７は、元の画像（例えば、画像５０１）とともに格納されてもよく、あるいは、後に参照されたときに、元の画像（例えば、画像５０１）を置き換えてもよい。ある実施形態によれば、変形メカニズムがベクトル場として実装されてもよい。

〔編集された構造の例示的な自動伝搬〕
特許請求された主題のさらなる実施形態によれば、図３に関連して前述した自動伝搬特性は、図４に関連して前述した手動で編集された構造などの、手動で編集された構造を含むように拡張することができる。図６は、画像６０１内の編集済みの複数の構造の自動伝搬の図である。それに応じて、図６は、局所構造の編集プロセス（例えば、図４および図５に関して前述したプロセス）からの特徴の、変更を関連する画像に自動的に伝搬するためのプロセス（例えば、図１〜図３に関して前述したプロセス）との組合せとして示されている。

図６に示されるように、複数の層（例えば、輪郭層６０３および構造層６０５）を含む画像６０１が提供され、各層は１つまたは複数の構造（例えば、それぞれ、輪郭を示す効果６０７、構造６０９）を有する。一実施形態によれば、画像６０１は、図３および／または図５に関して前述した画像３０１であってもよい。典型的な実施形態では、画像６０１に対するデータは、例えば、より前の時点で取得され、コンピュータ可読媒体として格納された、事前生成された画像であってもよい。図６に示すように、画像６０１を含む１つまたは複数の構造が編集される場合、画像６０１を含む他の残りの局所構造が、固有の同時編集が自動的に達成されてもよいように、編集された構造を説明するために同様に変更されてもよい。さらに、関連する画像（例えば、画像６３５）の構造も、前から存在する相違点を説明しながら、編集された構造に適合するように編集されてもよい。例えば、進展（退行）を示す、ある期間にわたって取得された同じ構造（例えば、解剖的構造）の画像が、それらの構造を大幅に異なるサイズ、形状、および配向で示してもよい。これは、特に、放射線治療を対象とした領域に当てはまる場合がある。その結果、１つの画像（例えば、治療計画または診断段階中に取得された画像）内での構造の編集は、より後の画像内に直接同等な編集を適用するために、完全に適切かつ／または正確な結果を生じない可能性がある。

図６に示すように、第１の画像（例えば、画像６０１）の局所構造の編集は、図５で前述したように実行されてもよい。ある実施形態によれば、異なるデータセットまたは異なる画像標準に対応さえする画像が、同様に影響されてもよい。例えば、画像６０１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像装置から生成されてもよい。同様に、画像６０１に表示されている対象とする解剖学的構造の同一または実質的に同様な部分の画像が、同様に、別個の規格または方法の画像装置によって生成されてもよい。例えば、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像装置が、対象とする解剖学的構造の同一または実質的に同様な部分のＣＢＣＴ画像を生成するために使用されてもよい。

ある実施形態によれば、手動による構造編集が、完全に異なる規格間での画像に伝搬されてもよい。従って、ＣＴ画像（例えば、画像６０１）に関連し、共通の構造（例えば、構造６２５および６２７）を表示しているＣＢＣＴ画像（例えば、画像６２３）も、第１の画像６０１の識別マップ１ ６１３と第２の画像６２３の識別マップ２ ６１５との構造間でマッピングされた同じ関連性（例えば、登録マップ６１１で捕捉された）に従って、自動的に変更されてもよく、結果として、編集された構造（例えば、構造６３１および６３３）を有する変更されたＣＢＣＴ画像（例えば、画像６２９）が生じる。

従って、第１の画像６０１の構造をマッピングする識別マップ６１３が（例えば、第１の画像６０１の１つまたは複数の構造を編集することにより）変更されると、識別マップ６１３は、第１の画像６０１の１つまたは複数の構造に対する変更から生成された識別マップ６１９と比較されてもよい。編集された構造は、その後、（例えば、登録マップ６１７内の）第１の画像６１３の対応する構造にマッピングされてもよい。第１の識別マップ６１３からの未編集の構造は、第１の識別マップ６１３の構造と、新しい識別マップ６１９内の手動で編集された対応する構造との間でマッピングされた同じ関連性に従って調整されながら、生成された識別マップ６１９内で複製されてもよい。

従って、例えば、縮小したサイズに編集されている腫瘍または腫瘤などの構造は、手動で輪郭を示した標的体積などの関連する構造を、比例的に縮小したサイズにしてもよい。識別マップ６１３に対するこれらの変更は、（例えば、編集しているユーザーに対する表示装置内で）表示されている画像を変更してもよい。提示したように、識別マップ６１３に対する変更は、対応する編集された構造（例えば、構造６３７は構造６０７に対応し、構造６３９は構造６０９に対応する）を有する、結果として生じる画像６３５として表示されてもよい。その結果、輪郭を示す効果および手動で編集された構造の特定の伝搬が、関連のある画像のみならず、他の局所構造にも自動的に伝搬されてもよい。

〔例示的なコンピューティング装置〕
図７に提示するように、本発明の実施形態が実施されてもよい例示的なシステムは、コンピューティングシステム７００などの、汎用コンピューティングシステム環境を含む。その最も基本的な構成では、コンピューティングシステム７００は、通常、少なくとも１つの処理装置７０１およびメモリ、ならびに情報通信のためのアドレス／データバス７０９（または他のインタフェース）を含む。正確な構成およびコンピューティングシステム環境のタイプに応じて、メモリは揮発性（ＲＡＭ ７０２など）、不揮発性（ＲＯＭ ７０３、フラッシュメモリ、など）またはその２つの何らかの組合せであってもよい。

コンピュータシステム７００は、例えば、ビデオケーブル７１１で接続された、付属の表示装置７１０上に情報を表示することにより、情報をコンピュータユーザーに提示するための任意選択のグラフィックスサブシステム７０５も含んでもよい。本請求された発明の実施形態によれば、グラフィックスサブシステム７０５は、ビデオケーブル７１１を通して表示装置７１０に直接結合されてもよい。コンピュータシステム７００内で実行している画像視認ソフトウェアアプリケーションのグラフィカルユーザーインタフェースがグラフィックスサブシステム７０５内で生成されてもよく、例えば、ユーザーに対して表示装置７１０内に表示されてもよい。代替実施形態では、表示装置７１０は、コンピューティングシステム（例えば、ラップトップまたはネットブック表示パネル）に組み込まれてもよく、ビデオケーブル７１１を必要としないであろう。一実施形態では、プロセス１００、２００、および３００は、プロセッサ７０１およびメモリ７０２とともに、グラフィックスサブシステム７０５によって、全体または一部が実行されてもよく、任意の結果として生じる出力が付属の表示装置７１０に表示される。

さらに、コンピューティングシステム７００は、追加の特徴／機能性も有してもよい。例えば、コンピューティングシステム７００は、磁気または光ディスクもしくはテープを含むが、それらに限定されない、追加のストレージ（取り外し可能および／または固定型）も含んでもよい。かかる追加のストレージは、図７にデータ記憶装置７０７で示されている。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または他のデータなどの情報を格納する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、取り外し可能および固定型の媒体を含む。ＲＡＭ ７０２、ＲＯＭ ７０３、およびデータ記憶装置７０７はすべて、コンピュータ記憶媒体の例である。

コンピュータシステム７００は、任意選択の英数字入力装置７０６、任意選択のカーソル制御または指示装置７０７、および１つまたは複数の信号通信インタフェース（入力／出力装置、例えば、ネットワークインタフェースカード）７０８も含む。任意選択の英数字入力装置７０６は、情報およびコマンド選択を中央処理装置７０１に伝達することができる。任意選択のカーソル制御または指示装置７０７は、ユーザー入力情報およびコマンド選択を中央処理装置７０１に伝達するためのバス７０９に結合される。バス７０９にも結合された、信号通信インタフェース（入力／出力装置）７０８は、シリアルポートとすることができる。信号通信インタフェース７０９は、無線通信メカニズムも含んでもよい。信号通信インタフェース７０９を使用すると、コンピュータシステム７００は、インターネットもしくはイントラネット（例えば、局所エリアネットワーク）などの通信ネットワークを介して他のコンピュータシステムと通信可能に結合することができ、またはデータ（例えば、デジタルテレビジョン信号）を受信することができる。

主題が構造的特徴および／または方法論的行為に特有の言語で説明されてきたが、添付の特許請求の範囲で定義される主題が必ずしも前述した特定の特徴または行為に制限されないことが理解される。むしろ、前述した特定の特徴または行為は、特許請求の範囲を実施する形式例として開示される。

Claims (40)

1. 定義された構造をデータセットにわたって自動的に伝搬するための方法であって、
   第１の複数の構造および複数の輪郭を示す効果を含む、第１の画像にアクセスすることと、
   前記第１の複数の構造に対応する第２の複数の構造を含む、第２の画像にアクセスすることと、
   前記第１の画像上および前記第２の画像上にそれぞれ配置された前記第１の複数の構造と前記第２の複数の構造との間の関連性を定義する、変形マップを生成することと、
   前記変形マップに基づいて、前記第１の画像に含まれている前記複数の輪郭を示す効果を前記第２の画像に自動的に伝搬することと
   を含む方法。
2. 前記第１の複数の構造が第１の複数の解剖構造を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２の複数の構造が第２の複数の解剖構造を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の画像が、複数の画像を含む画像データセットに含まれている、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２の画像が、前記第１の画像を含む同一の画像データセットに含まれている、請求項４に記載の方法。
6. 前記第２の画像が、前記第１の画像を含む異なる画像データセットに含まれている、請求項４に記載の方法。
7. 前記複数の手動による輪郭を示す効果を伝搬することが、
   前記変形マップを前記複数の輪郭を示す効果に適用することと、
   前記変形を前記複数の輪郭を示す効果に前記適用することの出力を前記第２の画像上にコピーすることと
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１の画像および前記第２の画像のうちの少なくとも１つがコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン画像を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１の画像および前記第２の画像のうちの少なくとも１つがコーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）スキャン画像を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記変形マップがベクトル場を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記変形マップを生成することが、
    前記第１の画像を含む第１の複数の画素を、前記第２の画像を含む第２の複数の画素にマッピングすることと、
    前記第１の複数の画素内に含まれる前記画素の、前記第２の複数の画素内に含まれる対応する画素に対する関連性を判断することと
    を含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記マッピングすることが、
    前記第１の複数の画素を前記第２の複数の画素と比較することと、
    前記第２の画像の任意の画素の、前記第１の画像の対応する画素の位置に相対的な変位を判断することと
    を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記関連性を判断することが、
    前記第１の複数の画素に対する第１の複数の画素強度を判断することと、
    前記第２の複数の画素に対する第２の複数の画素強度を判断することと、
    前記第１の複数の画素強度と前記第２の複数の画素強度との関連性を判断することと
    を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 更新された構造輪郭データを複数のデータセット間で伝搬するための方法であって、
    複数の解剖構造の初期画像データを取得することと、
    前記初期画像データ内の前記複数の解剖構造の輪郭データに対応するユーザー入力を受信することと、
    更新された画像データセット内の前記複数の解剖構造の更新された画像データを取得することと、
    前記更新された画像データと前記初期画像データとの間の関係を確立することと、
    輪郭データに従って、前記初期画像データ内の前記複数の解剖構造を編集することと、
    前記初期画像データと前記更新された画像データとの間のずれの存在を判断するために、前記初期画像データを前記更新された画像データと比較することにより、前記初期画像データと前記更新された画像データとの間のずれを定義する変形マップを生成することと、
    前記変形マップに基づいて、前記初期画像データに含まれている前記輪郭データを前記更新された画像データに伝搬することと
    を含む方法。
15. 前記複数の解剖構造を編集することが、
    前記初期画像データ内の前記複数の解剖構造のうちの解剖構造の少なくとも一部に対して治療計画を作成することをさらに含む、
    請求項１４に記載の方法。
16. 前記初期画像データ内に含まれている前記輪郭データを前記更新された画像データに伝搬することに続いて、前記更新された画像データに基づき、更新された治療計画を含むように前記治療計画を適合することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記更新された治療計画に従って、前記標的体積を治療することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
18. 複数の放射線源と、
    前記複数の放射線源から放射線を受信するための撮像装置であって、複数の解剖構造を含むターゲット画像を表すデータを生成するように構成された、複数の撮像装置と、
    輪郭を含むソース画像を表すデータおよび前記ソース画像の前記データ画像に対する関連性をマッピングする変形マップにアクセスするように構成されたコンピューティング装置であって、前記変形マップを考慮に入れながら、前記輪郭が自動的に伝搬される、コンピューティング装置と
    を備える放射線治療装置。
19. 前記コンピューティング装置が、前記ソース画像と前記ターゲット画像との間の前記対応をマッピングする変形マップを生成するようにさらに構成された、請求項１８に記載の装置。
20. 前記変形マップを前記ソース画像に適用すること、および、前記変形マップに対して調整しながら、前記輪郭を前記ターゲット画像上に複製することにより、前記手動による輪郭が前記ターゲット画像に自動的に伝搬される、請求項１９に記載の装置。
21. 事前に生成された画像を編集するための方法であって、
    第１の複数の構造を含む第１の画像にアクセスすることと、
    前記第１の複数の構造のうちの第１の構造の調整に対応する入力を受信することと、
    変形メカニズムを参照することであって、前記変形メカニズムが、
    前記第１の複数の構造を互いにマッピングする第１の識別マップと、
    前記第１の識別マップを複数の登録された識別マップとマッピングする登録マップとを含む、変形メカニズムを参照することと、
    前記変形メカニズム内の前記第１の構造を、前記入力に従って、前記第１の変形マップを変更することにより編集することと、
    前記第１の変形メカニズムに従い、前記第１の構造に対する前記調整に応じて、前記第１の変形マップを自動的に更新することとを含み、
    前記画像が医用画像装置によって生成された画像を含む、
    方法。
22. 入力の受信が、ユーザー入力をグラフィカルユーザーインタフェースから受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記画像が、被験者の解剖学的構造の画像を含む、請求項２１に記載の方法。
24. 前記第１の複数の構造が複数の解剖構造を含む、請求項２１に記載の方法。
25. 前記第１の構造の前記調整が、前記第１の構造のサイズ、形状、または配向における変更を含む、請求項２１に記載の方法。
26. 前記第１の変形メカニズムが変形マップを含む、請求項２１に記載の方法。
27. 前記第１の変形メカニズムがベクトル場を含む、請求項２１に記載の方法。
28. 前記第１の複数の構造の自動調整に応じて、第２の画像を自動的にアクセスすることであって、前記第２の画像が、前記第１の複数の構造に対応する第２の複数の構造を含み、かつ、前記第２の複数の構造の前記相対位置をマッピングする対応する第２の識別マップを有する、第２の画像を自動的にアクセスすることと、
    前記第１の識別マップと前記第２の識別マップとの間で前記関連性をマッピングする第２の変形メカニズムを生成することと、
    前記第１の複数の構造と前記第２の複数の構造との対応する構造間で前記関連性をマッピングする、前記第２の変形メカニズムに従って、前記第２の複数の構造を自動的に調整することとを
    さらに含む、請求項２１に記載の方法。
29. 前記第２の画像が、前記第１の画像と事前に関連付けられた画像を含む、請求項２８に記載の方法。
30. 前記第２の画像が、前記第１の画像を含む同一のデータセット内に含まれている、請求項２８に記載の方法。
31. 前記第２の画像が、前記第１の画像を含む前記データセットではないデータセット内に含まれている、請求項２８に記載の方法。
32. 前記変形メカニズムを生成することが、
    前記第１の識別マップを含む第１の複数の画素と、前記更新された第１の識別マップまたは前記第２の識別マップのうちの１つを含む第２の複数の画素との間で関連性を判断することを含む、請求項２８に記載の方法。
33. 前記関連性を判断することが、
    前記第１の複数の画素に対する複数の画素強度を判断することと、
    前記第２の複数の画素に対する複数の画素強度を判断することと、
    前記第１の複数の画素強度と前記第２の複数の画素強度との間の関連性を判断することと
    を含む、請求項３２に記載の方法。
34. 更新された構造画像データを複数のデータセット間で同時に伝搬するための方法であって、
    第１の画像を含む複数の解剖構造のうちの１つである、第１の解剖構造のグラフィカル表現の変更に対応する入力を受信することと、
    前記入力に従って前記第１の画像に対応する識別マップを変更することであって、前記識別マップが前記第１の解剖構造の前記相対位置を、前記第１の画像を含む前記複数の解剖構造のうちの他の解剖構造にマッピングする、識別マップを変更することと、
    更新された変形マップを前記第１の画像を含む前記複数の解剖構造に適用することと、
    前記第１の解剖構造の前記マッピングの前記変更を説明するために、前記変形マップ内の前記複数の構造の前記マッピングを編集することと、
    前記画像のグラフィカル表現を、更新された変形マップを前記第１の画像を含む前記複数の解剖構造に適用することにより更新することであって、前記更新された変形マップが、前記複数の構造の前記マッピングの前記変更に応じて変更された変形マップを含む、前記画像のグラフィカル表現を更新することと、
    前記第１の解剖構造に対応する複数のグラフィカル表現の前記マッピングを変更することであって、前記複数のグラフィカル表現が複数の画像内に含まれている、複数のグラフィカル表現の前記マッピングを変更することと、
    変形マップ内の前記第１の解剖構造に対応する前記複数のグラフィカル表現のマッピングを変更することと、
    前記複数の画像のグラフィカル表現を、更新された変形マップを前記複数の画像を含む前記解剖構造の前記複数のグラフィカル表現に適用することにより、更新することであって、前記更新された変形マップが前記複数の構造の前記マッピングの前記変更に応じて変更された変形マップを含む、前記複数の画像のグラフィカル表現を更新することと
    を含む方法。
35. 医用画像システム内で編集済みの構造を編集するためのシステムであって、前記システムが、
    医用画像システムであって、
    複数の放射線源と、
    前記複数の放射線源から放射線を受信するための撮像装置であって、かつ複数の解剖構造を含む複数の画像を表すデータを生成するように構成された、複数の撮像装置と、
    前記複数の画像を表す前記データにアクセスするように構成されたコンピューティング装置とを備える医用画像システム
    を備え、
    前記複数の画像のうちの第１の画像内に含まれている前記複数の解剖構造のうちの第１の構造に対する調整の受信に応じて、複数の解剖構造のうちの他の解剖構造が、前記第１の画像の前記解剖構造の相対位置をマッピングする変形メカニズムを適用することにより、自動的に調整される、
    システム。
36. コンピュータシステムが編集された構造の自動伝搬を実装できるようにするために、具体化されたプログラム命令をその中に含むコンピュータ可読媒体であって、前記プログラム命令が、
    第１の複数の構造を含む第１の画像にアクセスするための命令であって、前記第１の画像が前記第１の複数の構造の前記相対位置をマッピングする対応する第１の識別マップを有する、命令と、
    受信した入力に従って、前記第１の構造を変更するための命令であって、前記入力が前記第１の複数の構造のうちの第１の構造の調整に対応する、命令と、
    前記第１の複数の構造の前記更新された位置をマッピングする更新された第１の識別マップを作成するために命令と、
    前記第１の識別マップと前記更新された第１の識別マップとの間で前記関連性をマッピングする第１の変形メカニズムを生成するための命令と、
    前記第１の変形メカニズムに従い、前記第１の構造に対する前記調整に応じて、前記第１の複数の構造を自動的に調整するための命令と
    を含む、コンピュータ可読媒体。
37. 前記プログラム命令が、
    前記第１の複数の構造の調整に応じて第２の画像を自動的にアクセスするための命令であって、前記第２の画像が、前記第１の複数の構造に対応する第２の複数の構造を含み、かつ前記第２の複数の構造の前記相対位置をマッピングする対応する第２の識別マップを有する、命令と、
    前記第１の識別マップと前記第２の識別マップとの間で前記関連性をマッピングする第２の変形メカニズムを生成するための命令と、
    第２の変形メカニズムに従い、前記第２の複数の構造を自動的に調整するための命令であって、前記第２の変形メカニズムが前記第１の複数の構造と前記第２の複数の構造との対応する構造間で前記関連性をマッピングする、命令と
    をさらに含む、請求項３６に記載のコンピュータ可読媒体。
38. 前記変形メカニズムを生成するための命令が、
    前記第１の識別マップを含む第１の複数の画素と、前記第２の識別マップを含む第２の複数の画素の間で関連性を判断するための命令
    をさらに含む、請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
39. 前記変形メカニズムを生成するための命令が、
    前記第１の識別マップを含む第１の複数の画素と、前記更新された第１の識別マップを含む第２の複数の画素との間で関連性を判断するための命令
    をさらに含む、請求項３６に記載のコンピュータ可読媒体。
40. 前記関連性を判断するための命令が、
    前記第１の複数の画素に対する複数の画素強度を判断するための命令と、
    前記第２の複数の画素に対する複数の画素強度を判断するための命令と、
    前記第１の複数の画素強度と前記第２の複数の画素強度との間の関連性を判断するための命令と
    を含む、請求項４８または請求項４９に記載のコンピュータ可読媒体。

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