JP2016514535A - 画像レジストレーション - Google Patents

画像レジストレーション Download PDF

Info

Publication number
JP2016514535A
JP2016514535A JP2016504842A JP2016504842A JP2016514535A JP 2016514535 A JP2016514535 A JP 2016514535A JP 2016504842 A JP2016504842 A JP 2016504842A JP 2016504842 A JP2016504842 A JP 2016504842A JP 2016514535 A JP2016514535 A JP 2016514535A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
range
intensity values
pixel intensity
sub
images
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016504842A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016514535A5 (ja
JP6505078B2 (ja
Inventor
スヴェン カブス
スヴェン カブス
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips NV filed Critical Koninklijke Philips NV
Publication of JP2016514535A publication Critical patent/JP2016514535A/ja
Publication of JP2016514535A5 publication Critical patent/JP2016514535A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6505078B2 publication Critical patent/JP6505078B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20192Edge enhancement; Edge preservation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20208High dynamic range [HDR] image processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本方法は、強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジ(410、510)のダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成するステップと、少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定するステップと、前記変形ベクトル場に基づいて少なくとも二つの画像を登録するステップとを有する。画像処理システム(118)が、少なくとも一つの画像レジストレーション命令(124)でエンコードされるメモリ(122)及びプロセッサ(120)を含む。プロセッサは少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行し、命令によりプロセッサは、強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、変形ベクトル場に基づいて少なくとも二つの画像を登録する。

Description

以下の記載は、概して画像レジストレーションに関するものであり、更には特に画像レジストレーションの精度(正確さ)を改善することに関するものであり、コンピュータ断層撮影(CT)への特定の適用で記載される。しかしながら以下の記載は、磁気共鳴映像法(magnetic resonance imaging(MRI))、陽電子放射断層撮影(Positron Emission Tomography(PET))、単一光子排出コンピュータ断層撮影(Single Photon Emission Computed Tomography(SPECT))、デジタルX線撮影(digital radiography)、及び/又は他の画像診断法のような、他のイメージングモダリティ(画像診断法)にも修正可能である。
CTスキャナは概して、回転フレームで支持されるX線管(チューブ)を含む。回転フレームとX線管とは検査領域のまわりを回転し、X線管は検査領域を横断する放射線を発する(放射する)。放射線感受性(感度)検出器(radiation sensitive detector)は、検査領域の間で、X線管の反対側に位置されており、検査領域を横断する放射線を検出する。放射線感受性検出器は、検出された放射線を示す信号を生成する。再構成器は信号を再構成し、ボリュメトリック(体積測定)画像データ(volumetric image data)を生成する。画像プロセッサは、画像データを処理して、一つ又は複数の画像を生成するために使用され得る。
画像レジストレーションは、異なる画像データセットから画像における関心組織の間の相関を決定するのに使用されている。画像レジストレーションのアプリケーションは、幅広く、ダイナミックコントラスト(造影)イメージング、動き補償、追跡調査の変化定量化等がある。非剛体画像レジストレーション(Non-rigid image registration)は概して、画像類似度項(similarity term)(例えば、相互情報、自乗差の和)が最大化される反復プロセスとして実行される一方、追加の正規化項(regularization term)がある意味で解決を現実的にする(通常結果としてもたらされる変形(デフォーメーション)フィールド(deformation field)の特定のなめらかさが求められる)。
高コントラスト画像エッジ(端)(例えば横隔膜)は、低コントラスト画像(例えば、肝臓の下部境界部)よりも容易に検出される。結果として、レジストレーションの仕組みは低コントラスト画像エッジよりもうまく高コントラスト画像エッジをアライン(調整)する傾向にある。一つの軽減されたアプローチは、正規化項を犠牲にして類似度項を強調することを含む。残念なことに、正規化項は生理学的に妥当な結果を達成するために必要とされ、弱められた正規化は骨構造の変形をもたらし得る。
他のアプローチは、低コントラスト画像エッジのための正規化項を緩和するため空間的に可変な正規化を使うことを含む。しかしながらこれにより、詳細なセグメンテーションのような事前の知識が必要とされ、そのことにより時間が増やされ、複雑さが加えられ、ユーザ対話(例えば、手動セグメンテーション)が必要とされ得る。他のアプローチは低コントラスト画像エッジでランドマーク(目印)を使うことを含む。同様にこのことは、ランドマークを生成すると共に位置させるため手動のユーザの努力を要求してもよい。他のアプローチはすべての画像において組織をセグメント化(分割)して、セグメント化された画像を登録することを含む。このアプローチは、例えばコントラストが低い場合、エラーを起こりやすい。
ここに記載される局面は、上記の問題及び他の問題を説明する。
以下の記載は、レジストレーションに先行して、強度マップを導入することによって少なくとも低コントラスト組織インターフェースが存在するときの画像レジストレーションの精度を改善し、それを低コントラスト組織エッジに適用することに関する。レジストレーションアルゴリズムは修正される必要はないが、修正されることができる。
ある局面において本方法は、強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジ(部分範囲)のダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、変形ベクトル場に基づいて少なくとも二つの画像を登録するステップを含む。
他の局面においてイメージングシステムが、少なくとも一つの画像レジストレーション命令でエンコード(符号化)されるメモリとプロセッサとを含む。プロセッサは少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行する。当該命令によりプロセッサは、強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、変形ベクトル場に基づいて少なくとも二つの画像を登録する。
他の局面においてコンピュータ読取り可能な記憶媒体が、コンピュータ読取り可能な命令でエンコードされる。プロセッサによって実行される場合、コンピュータ読取り可能な命令によりプロセッサは、登録されるべき少なくとも二つの画像を取得し、低コントラスト境界部を備える関心組織を特定し、関心組織に対して強度マップを取得し、強度マップを少なくとも二つの画像に適用する。この場合、強度マップは少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、変形ベクトル場に基づいて少なくとも二つの画像を登録する。
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成で構成されてもよく、様々なステップ及びステップの構成で構成されてもよい。図面は好ましい実施例を例示することのみを目的としており、本発明を制限するものではない。
画像レジストレーション命令を備えるメモリ及びプロセッサを含む画像処理システムに関するイメージングシステムを図示する。 予め保存された強度マップのバンクを含む画像レジストレーション命令を実行するための画像レジストレーションモジュールの例を図示する。 肝臓の高コントラスト境界部と肝臓の低コントラスト境界部の例を図示する。 強度値の第一のサブレンジはそのままであり、強度値の第二のサブレンジはダイナミックレンジを増加させるようにスケーリングされ、それ故に強度値の第三のサブレンジはスケーリングに基づいて一定値でシフトされる、強度マップを図示する。 強度値の第一のサブレンジはそのままであり、強度値の第二のサブレンジはダイナミックレンジを増加させるようにスケーリングされ、それ故に強度値の第三のサブレンジの第一のサブセットはスケーリングに基づいて、増加する値でシフトされ、強度値の第三のサブレンジの第二のサブセットはシフト又はスケーリングされない、強度マップを図示する。 低コントラスト境界部を備える関心組織に関してレジストレーションの精度を改善するための方法例を図示する。 要求に応じて強度マップを生成する画像レジストレーション命令を実行するための画像レジストレーションモジュールの他の例を図示する。
以下の記載は少なくとも、画像における低コントラスト組織インターフェースまたは境界部に関して画像のレジストレーションの精度を改善するためのアプローチに関する。後で更に詳しく論じられるように本アプローチは、レジストレーションのための変形フィールドを決定することに先行して、関心組織のための強度インタバルのダイナミックレンジを増加させる、強度マップを使用することを含む。
まず最初に図1を参照して、CTスキャナのようなイメージングシステム100が図示される。他の実施例において、イメージングシステム100はMRIスキャナ、PETスキャナ、SPECTスキャナ、X線スキャナ、及び/又は他のイメージングモダリティスキャナを追加的に、又は代わりに含んでいてもよい。
概して静止ガントリ102及び静止ガントリ102によって回転可能に支持され、z軸に関して検査領域106のまわりを回転する回転ガントリ104である。
寝台のような被検体支持部108は、検査領域106において対象物または被検体を支持する。
X線管のような放射線源110は、回転ガントリ104によって回転可能に支持され、回転ガントリ104で回転し、検査領域106を横断する放射線を発する。
放射線感受性検出器アレイ112は、検査領域106を横切って放射線源110の反対側にある角の弧(angular arc)に対向する。放射線感受性検出器アレイ112は、検査領域106を横断している放射線を検出し、各々の検出光子に対してそれを示す信号を生成する。
再構成器114はプロジェクションを再構成し、イメージング領域106において位置させられる被検体または対象物のスキャンされた部分を示すボリュメトリック画像データを生成する。
コンピュータシステムまたはコンピュータは、オペレーターコンソール116として機能する。コンソール116は、モニターのような人間読取り可能な出力装置、及びキーボード、マウス等のような入力デバイスを含む。コンソール116上のソフトウェアレジデントは、オペレーターがグラフィカルユーザインタフェース(GUI)を介してスキャナ100と対話することを可能にし、及び/又はその逆にスキャナ100を操作することを可能にする。
画像処理システム118は、物理メモリ122及び他の非一時的な記憶媒体のようなコンピュータ読取り可能な記憶媒体に保存される少なくとも一つのコンピュータ読取り可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサ120(例えば、マイクロプロセッサ)を含む。少なくとも一つのプロセッサ120は、搬送波、信号、及び他の一時的な媒体によって運ばれる一つ又は複数のコンピュータ読取り可能な命令を実行してもよい。図示の実施例において、一つ又は複数のコンピュータ読取り可能な命令が、一つ又は複数の画像レジストレーション命令124を含む。
以下に詳細に記載されるように、少なくとも一つのコンピュータプロセッサ120による一つ又は複数の画像レジストレーション命令124の実行は、強度マップの生成及び/又は選択が画像レジストレーションに適用されることを可能にする。レジストレーションに先行して強度マップを導入することによって、低コントラスト画像エッジが強調され、それ故に高コントラスト画像エッジに少なくともより類似するか又はより等しくなるようにアラインされることは評価されるべきである。
強度マップは、解剖学、イメージングプロトコーラ、イメージングモダリティ(画像診断法)、イメージングアプリケーション、及び/又は他の情報に基づいて決定されることができる。このことは、一つ又はそれより多くの強度マップを生成し、後続する使用のために一つ又はそれより多くの強度マップを記憶し、及び/又は要求に応じて強度マップを生成することを含む。選択的に強度マップは、関心組織のセグメンテーションに基づいて生成されることができる。セグメンテーションは自動式、半自動式、又は手動式になり得るが、ユーザインタラクションを必要とする。
図2は、予め生成された強度マップを含む一つ又は複数の画像レジストレーション命令124(図1)を実行するための画像レジストレーションモジュール202の例を図示する。
図示の画像レジストレーションモジュール202は、登録された画像又は(動きベクトル場及び変形マップとも称される)変形ベクトル場の少なくとも1つを出力し、登録するために少なくとも二つの画像を入力として受信する。入力画像は、イメージングシステム100及び/又は他のイメージングシステムによって生成されてもよく、画像保存通信システム(PACS)、放射線学情報システム(RIS)、病院情報システム(HIS)、及び/又は他のデータリポジトリのようなデータリポジトリ、及び/又はイメージングシステムから得られることができる。
強度チェンジャ204は、強度マップに基づいて画像におけるピクセルの少なくとも一つのサブ(副)部分の強度を変更する。このことは、低コントラスト組織境界部を備える関心組織のエッジにおいてピクセルの強度をスケーリングすることを含む。そのようなインターフェースは、たとえば肝臓の下部境界部を含む。このことは、より高いコントラストの肝臓/横隔膜境界部302及びより低いコントラストの肝臓境界部304を示す図3において見られ得る。肝臓組織以外の組織もここで観察される。
図2に戻って、強度マップバンク206は、ピクセル強度を変更するために強度チェンジャ204により使用される、一つ又はそれより多くの強度マップ(一つ又は複数の強度マップ)208を含む。通常、強度マップ208は、特定の関心組織に対応する特定のレンジ(範囲)のピクセルのためのダイナミックレンジ(すなわち、強度レベルの数)を増加させる。肝臓組織のための強度マップ208の例は、図4及び5において図示される。
図4において、x軸402は登録されるべき画像のピクセル強度値を表しており、y軸404は変更されたピクセル強度値を表しており、曲線406は変更されたピクセル強度値に登録されるべき画像のピクセル強度値をマッピングする強度マップを表す。CTの場合、ピクセル強度値はハウンスフィールド単位(HU)または他の単位で表されることができる。
この例では、第一の領域408のすべての強度は1:1でマッピングされる。つまり、変更されたピクセル強度値と、登録されるべき画像のピクセル強度値とは同じになる。関心組織のピクセル強度値を表す第二の領域410の場合、-x乃至+yのレンジは、-x-C及び+y+Dにマッピングされる。ここでx、y、C、及びDは実数及び整数であり、CはDに等しくてもよく、又は等しくなくてもよい。C及びDの値は、関心組織のためのダイナミックレンジのスケーリングを表す。
例としてx=50、y=50、C=0、及びD=200の場合、100値(50+50=100)よりも関心組織の強度を表すために300値(50+250=300)がもたらされるように、x軸402上の-50及び+50の-x及び+y値はy軸404上の-x-C=50及び+y+D=250にマッピングされる。このようにより低いコントラストの組織のより高い識別が可能になる。示されるように、スケーリングは例えば指数関数のような非線形(ノンリニア)又は線形(リニア)であることが可能である。
この例では、第三の領域412のすべての強度は、領域410に適用されるスケーリングに基づいて等しくシフトされる。一例として上記の例を継続すると、50より上の強度は全て200だけシフトされる。たとえば、100のx軸値は300のy軸値にマッピングされ、250のx軸値は450のy軸値にマッピングされ、750のx軸値は950のy軸値にマッピングされる。
上記の例において、関心組織の強度値レンジはゼロ(-50及び+50)に関して対称形である。他の例において、レンジがゼロ(-25及び+50)に関して非対称であるか、完全にポジティブ(例えば、50乃至100)であるか、又は完全にネガティブ(例えば、-50乃至-25)である。上記の例において、関心組織の対称な強度値レンジ(-50及び+50)はy軸404上の非対称のレンジ(-50及び+250)にマッピングされる。他の例において、x軸402の対称な強度値レンジはy軸404上でゼロに関して対称なレンジにマッピングされる。
図5においてx軸502は、登録されるべき画像のピクセル強度値を表しており、y軸504は、変更されたピクセル強度値を表しており、曲線506は、変更されたピクセル値に登録されるべき画像のピクセル値をマッピングする強度マップを表す。この例において、第一の領域508におけるすべての強度は1:1にマッピングされ、第二の領域510における強度値は、図4の第二の領域410のマッピングと同様にマッピングされる。
図4の第三の領域412とは異なり、第三の領域512は第一のサブ(副)領域514と第二のサブ領域516とに分割される。スケーリングによって完全にシフトされる代わりに第一のサブ領域514は、再び1:1マッピングに減少するか、又は収束(コンバージ)する。示されるように、コンバージェンスは例えば指数関数のような非線形又は線形であることが可能である。第二のサブ領域516は、1:1又は図4の第三の領域412のマッピングと同様にマッピングされる。このように第二のサブ領域516におけるピクセル値を備える組織は、それのオリジナルのピクセル値を保持する。
強度マップ208はあらかじめ決定されることができるか、必要に応じて生成されることができ、マッピングバンク206は、複数の異なる組織及び/又は組織の組合せに対して強度マップ208を保存することができる。オンデマンド生成のため、特定の関心組織のためのピクセル値レンジは入力から得られることが可能であり、及び/又はマッピングバンク206及び/又は他のストレージに予め保存されることが可能である。図4及び5の組織マッピングは、スケーリングされる単一のレンジを含む。他の例において、組織マップは一つよりも多くのレンジをスケーリングしてもよい。
図2に戻って、強度マップセレクタ210は、強度シフター204のために強度マップバンク206から適切な強度マップ208を選択する。図示の通り、強度マップセレクタ210は入力に基づいてこれを行う。入力は、解剖学、イメージングプロトコル、イメージングモダリティ、特定のアプリケーション、及び/又は他の情報のような、関心組織が決定されることができる情報又は関心組織を示すデータであることが可能である。
変形ベクトル場(DVF(deformation vector field generator))生成器212は、強度シフト画像のために変形ベクトル場を生成する。一つの非限定的な例において、DVF生成器212は、非剛性(または弾性(エラスティック))画像レジストレーションアルゴリズムを使用する。適切なアルゴリズムは、二つ又はそれより多くの画像ドメイン(領域)の間のマッピングのパラメーター化及び表示、画像類似度項及び正規化項を結合する目的関数(オブジェクティブファンクション)、並びに例えば勾配降下法及び共役傾斜法等の最適化スキームを含む。
パラメーター化及び表示は、これに限定されるものではないが、B-スプライン制御点のグリッド、又は画像ボクセルワイズトランスレーション(変換)ベクトル(image voxel wise translation vectors)を含むことができる。類似度項の例は、これに限定されるものではないが、相互情報、自乗差の和、強度相関等を含む。正規化項は、例えばマッピングフィールドの第1及び/又は第二のデリバティブをペナライズすることによって特定の滑らか度を確実にする。画像類似度項及び正規化項は、例えば画像モダリティ、及びアプリケーション等に基づいて重み付けされることが可能である。
レジストレーションコンポーネント214は、生成された変形ベクトル場に基づいて入力画像を登録する。ここでも画像レジストレーションモジュール202は、変形ベクトル場または登録画像の少なくとも1つを出力する。出力は、視覚的に表示されることが可能であり、保存されることが可能であり、及び/又は他で利用されることが可能である。
上記の例は、図1に図示されるCTスキャナーに関連して記載される。ここで議論されるように、ここに記載されるアプローチは他のイメージングモダリティにも適用できる。以下の記載は、MRI画像でのアプローチについて示す。
このため、関心器官の粗セグメンテーションが生成される。セグメンテーションが正確である必要はない。距離変換が、セグメンテーションの表面に適用される。所定の閾値(例えば20mm)よりも短い距離を備えるすべてのボクセルMが集められる。
Mによってカバーされる画像強度のヒストグラムが評価される。ヒストグラムの一つのピークは、器官(仮定される器官の縁の上の均一な強度)からのボクセルに属し、他のピークは関心器官に隣接する組織からのボクセルに属するであろう。
最も突出したピークが選ばれる。選択的に追加のネガティブオフセットを用いてインタバルの一つの境界部が最小のピーク値によって与えられ、選択的に追加のポジティブオフセットを用いてインタバルの他の境界部が最大のピーク値によって与えられるように強度インタバルは規定される。強度インタバルは、強度マップを構成するために使用される。
強度マップは、図2及び/又は他に関連して上で議論されたように適用されることができる。前者の場合、このことは、強度マップを画像に適用し、弾性レジストレーションを実行し、結果として生じる変形ベクトル場をオリジナルの入力画像に適用することを含む。
同様に画像レジストレーションモジュール202の出力は、視覚的に表示されることが可能であり、保存されることが可能であり、及び/又は他で利用されることが可能である。
図6は、低コントラスト境界部を備える関心組織に関してレジストレーションの精度を改善するための方法例を図示する。動作のオーダリングが制限的でないことは評価されるべきである。このように他のオーダリングはここで考えられる。更に一つ又はそれより多くの行為が省略されてもよく、及び/又は一つ又はそれより多くのさらなる行為が含まれてもよい。
602において、登録されるべき少なくとも二つの画像が得られる。
604において、低コントラスト境界部を備える関心組織が特定される。
606において、ここで及び/又は他で記載されるように、強度マップが関心組織の対して得られる。
608において、(関心組織に対応する)ピクセルの少なくとも一つのサブ部分のピクセル強度値が強度マップに基づいてスケーリングされる。
610において、変形ベクトル場が強度スケーリングされた画像に対して決定される。
612において、オリジナルの少なくとも二つの画像が変形ベクトル場に基づいて登録される。
上記はコンピュータ読取り可能な命令によって実行されてもよく、コンピュータ読取り可能な記憶媒体においてエンコードされてもよく、又は埋め込まれてもよい。これにより、一つ又は複数のコンピュータプロセッサによって実行されるとき、一つ又は複数のプロセッサは、記載された行為を実行することが可能になる。追加的に又は代わりに、コンピュータ読取り可能な命令の少なくとも1つは、信号、搬送波、または他の一時的な媒体によって運ばれる。
図7は、図2の画像レジストレーションモジュール202のバリエーションを例示する。このバリエーションにおいて、画像レジストレーションモジュール202は、強度マップ生成器702を含む。この実施例において、画像レジストレーションモジュール202は、予め決定された強度マップを選択するより要求に応じて強度マップを生成する。
同様に入力は、イメージングプロトコル、イメージングモダリティ、特定のアプリケーション、及び/又は他の情報のような、関心組織が決定されることができる情報又は関心組織を示すデータを含むことが可能である。入力は、予め保存されたレンジ704からレンジを得るか、及び/又はスケーリングするため、ピクセル強度値のレンジを含んでいてもよい。
本発明は、好ましい実施例を参照して説明されている。上記詳細な説明を読み、理解すると他の者に修正案及び代替案が明白に思い付くことがある。本発明は、修正案及び代替案が付随の特許請求の範囲又はそれに対応するものの範囲内にある限り、これら修正案及び代替案を全て含んでいると考えられることを意図している。

Claims (20)

  1. 強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成するステップと、
    前記少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定するステップと、
    前記変形ベクトル場に基づいて前記少なくとも二つの画像を登録するステップと
    を有する方法。
  2. 前記ピクセル強度値の第一のサブレンジは、低コントラスト境界部を備える関心組織に対するものである、請求項1に記載の方法。
  3. 前記ダイナミックレンジを増加させるステップは、
    前記ピクセル強度値の第一のサブレンジを前記ピクセル強度値のより広いサブレンジにマッピングするために前記強度マップを使用するステップ
    を有する、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 前記ピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジにおける増加に対応する一定の値によって、前記ピクセル強度値の第一のサブレンジより高い、前記ピクセル強度値の第二のサブレンジをシフトするステップ
    を更に有する、請求項3に記載の方法。
  5. 第一のサブセットの第一の値が前記ピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジにおける増加に対応し、前記第一のサブセットの最後の値がゼロでシフトされるように増加する値によって、前記ピクセル強度値の第一のサブレンジより高い、前記ピクセル強度値の第二のサブレンジの第一のサブセットをシフトするステップ
    を更に有する、請求項3に記載の方法。
  6. 前記ピクセル強度値の第一のサブセットより高い、前記ピクセル強度値の第二のサブレンジの第二のサブセットはシフトされない、請求項5に記載の方法。
  7. 前記ピクセル強度値の第一のサブレンジより低い、前記ピクセル強度値の第三のサブセットはシフトされない、請求項4乃至6の何れか一項に記載の方法。
  8. 前記ダイナミックレンジは線形に増加させられる、請求項1乃至7の何れか一項に記載の方法。
  9. 前記ダイナミックレンジは非線形に増加させられる、請求項1乃至8の何れか一項に記載の方法。
  10. 少なくとも二つの画像のピクセル強度値の少なくとも一つの他のサブレンジのダイナミックレンジを増加させるステップ
    を更に有する、請求項1乃至9の何れか一項に記載の方法。
  11. 前記関心組織を特定する入力を受信するステップと、
    前記入力に基づいて異なる組織に各々対応する強度マップのセットから前記強度マップを選択するステップ
    を更に有する、請求項1乃至10の何れか一項に記載の方法。
  12. 前記ピクセル強度値の少なくとも第一のサブレンジを特定する入力を受信するステップと、
    前記入力に基づいて前記強度マップを生成するステップと
    を更に有する、請求項1乃至10の何れか一項に記載の方法。
  13. 前記入力は、関心解剖部、イメージングプロトコル、イメージングアプリケーション、又はイメージングモダリティのうちの少なくとも一つを含む、請求項11乃至12の何れか一項に記載の方法。
  14. プロセッサと、
    少なくとも一つの画像レジストレーション命令でエンコードされるメモリと
    を有する画像処理システムであって、前記プロセッサは前記少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行する画像処理システムにおいて、前記命令により前記プロセッサは、強度マップに基づいて少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、前記少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、前記変形ベクトル場に基づいて前記少なくとも二つの画像を登録する、画像処理システム。
  15. 前記ピクセル強度値の第一のサブレンジは、低コントラスト境界部を備える関心組織に対するものである、請求項14に記載のシステム。
  16. 前記少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行するステップにより更に前記プロセッサは、前記ピクセル強度値の第一のサブレンジより低い、前記ピクセル強度値の第二のサブセットをスケーリング又はシフトせず、前記ピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジにおける増加に対応する値によって、前記ピクセル強度値の第一のサブレンジより高い、前記ピクセル強度値の第三のサブレンジの少なくとも一つのサブ部分をシフトする、請求項14又は15に記載のシステム。
  17. 前記少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行するステップにより更に前記プロセッサは、前記ダイナミックレンジを増加させるステップに先行して、入力に基づいて異なる組織に各々対応する強度マップのセットから前記強度マップを選択する、請求項14乃至16の何れか一項に記載のシステム。
  18. 前記少なくとも一つの画像レジストレーション命令を実行するステップにより更に前記プロセッサは、入力に基づいて前記強度マップを生成し、前記入力は前記ピクセル強度値の第一のサブレンジを少なくとも特定する、請求項14乃至16の何れか一項に記載のシステム。
  19. 前記入力は、関心解剖部、イメージングプロトコル、イメージングアプリケーション、又はイメージングモダリティのうちの少なくとも一つを含む、請求項17乃至18の何れか一項に記載のシステム。
  20. コンピュータ読取り可能な命令でエンコードされるコンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記コンピュータ読取り可能な命令により前記プロセッサは、
    登録されるべき少なくとも二つの画像を取得し、
    低コントラスト境界部を備える関心組織を特定し、
    前記関心組織に対して強度マップを取得し、
    前記強度マップを前記少なくとも二つの画像に適用し、この場合、前記強度マップは少なくとも二つの画像のピクセル強度値の第一のサブレンジのダイナミックレンジを増加させ、それによって少なくとも二つの修正画像を生成し、
    前記少なくとも二つの修正画像の間で変形ベクトル場を決定し、
    前記変形ベクトル場に基づいて前記少なくとも二つの画像を登録する、
    コンピュータ読取り可能な記憶媒体。
JP2016504842A 2013-03-29 2014-03-28 画像レジストレーション Active JP6505078B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361806461P 2013-03-29 2013-03-29
US61/806,461 2013-03-29
PCT/IB2014/060245 WO2014155346A2 (en) 2013-03-29 2014-03-28 Image registration

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018240126A Division JP2019072517A (ja) 2013-03-29 2018-12-21 画像レジストレーション

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016514535A true JP2016514535A (ja) 2016-05-23
JP2016514535A5 JP2016514535A5 (ja) 2017-04-27
JP6505078B2 JP6505078B2 (ja) 2019-04-24

Family

ID=50588768

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016504842A Active JP6505078B2 (ja) 2013-03-29 2014-03-28 画像レジストレーション
JP2018240126A Pending JP2019072517A (ja) 2013-03-29 2018-12-21 画像レジストレーション

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018240126A Pending JP2019072517A (ja) 2013-03-29 2018-12-21 画像レジストレーション

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20160019680A1 (ja)
EP (1) EP2979245B1 (ja)
JP (2) JP6505078B2 (ja)
CN (1) CN105122298B (ja)
WO (1) WO2014155346A2 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201416416D0 (en) * 2014-09-17 2014-10-29 Biomediq As Bias correction in images
RU2019109028A (ru) * 2016-08-31 2020-10-01 Конинклейке Филипс Н.В. Устройство для обнаружения канальцев при биопсии ткани
US10380968B2 (en) * 2016-12-19 2019-08-13 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Method for adjusting the adaptive screen-refresh rate and device thereof
US10918885B2 (en) 2018-09-27 2021-02-16 Varian Medical Systems International Ag Systems, methods and devices for automated target volume generation
CN111260546B (zh) * 2020-03-11 2022-09-23 联想(北京)有限公司 一种图像处理方法、装置及电子设备
CN112150419A (zh) * 2020-09-10 2020-12-29 东软医疗系统股份有限公司 图像处理方法、装置及电子设备
CN112634250B (zh) * 2020-12-29 2023-05-16 上海联影医疗科技股份有限公司 多能ct系统图像配准方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06178115A (ja) * 1992-11-30 1994-06-24 Shimadzu Corp 画像処理装置
JPH06292009A (ja) * 1993-04-02 1994-10-18 Konica Corp 放射線画像処理方法
JP2000342558A (ja) * 1999-06-04 2000-12-12 Konica Corp 画像の位置合わせ処理装置及び画像間演算処理装置
JP2007325641A (ja) * 2006-06-06 2007-12-20 Hitachi Medical Corp 医用画像表示装置
JP2008259663A (ja) * 2007-04-12 2008-10-30 Hitachi Medical Corp 画像処理装置及びこれを用いた医用画像診断装置並びに医用画像表示装置

Family Cites Families (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69214229T2 (de) * 1991-08-14 1997-04-30 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Kontrastverbesserung von Bildern
DE69227008T2 (de) * 1991-11-14 1999-05-20 Agfa-Gevaert N.V., Mortsel Verfahren und Vorrichtung zum Herstellen eines Histogramms in der digitalen Bildverarbeitung mittels statistischer Pixelabtastung
US5416856A (en) * 1992-03-30 1995-05-16 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method of encoding a digital image using iterated image transformations to form an eventually contractive map
US5289548A (en) * 1992-06-30 1994-02-22 Loral Aerospace Corp. Compression and reconstruction of radiological images
DE69324211T2 (de) * 1992-11-24 1999-11-04 Eastman Kodak Co., Rochester Tonkonsistenz in einem Netzwerk für Strahlungsbilder
EP0712092A1 (en) * 1994-11-10 1996-05-15 Agfa-Gevaert N.V. Image contrast enhancing method
US5546091A (en) * 1994-11-23 1996-08-13 Hughes Aircraft Company Psuedo-color display for enhanced visual target detection
US5633511A (en) * 1995-12-22 1997-05-27 Eastman Kodak Company Automatic tone scale adjustment using image activity measures
US5835618A (en) * 1996-09-27 1998-11-10 Siemens Corporate Research, Inc. Uniform and non-uniform dynamic range remapping for optimum image display
US5995644A (en) * 1997-06-30 1999-11-30 Siemens Corporate Research, Inc. Robust and automatic adjustment of display window width and center for MR images
US6195474B1 (en) * 1997-10-28 2001-02-27 Eastman Kodak Company Pathology dependent viewing of processed dental radiographic film having authentication data
US6834238B1 (en) * 1998-06-08 2004-12-21 Cytoscan Sciences Llc Method for identifying optical contrast enhancing agents
US6633657B1 (en) * 1999-07-15 2003-10-14 General Electric Company Method and apparatus for controlling a dynamic range of a digital diagnostic image
US20040013299A1 (en) * 2002-07-12 2004-01-22 The United States Of America Represented By The Secretary Of The Navy System and method for contrast enhanced registration with complex polynomial interpolation
US7218763B2 (en) * 2003-02-27 2007-05-15 Eastman Kodak Company Method for automated window-level settings for magnetic resonance images
US7612803B2 (en) * 2003-06-10 2009-11-03 Zoran Corporation Digital camera with reduced image buffer memory and minimal processing for recycling through a service center
US20060056701A1 (en) * 2004-03-02 2006-03-16 Gozde Unal Joint segmentation and registration of images for object detection
US8139828B2 (en) * 2005-10-21 2012-03-20 Carestream Health, Inc. Method for enhanced visualization of medical images
US8098911B2 (en) * 2006-12-05 2012-01-17 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for registration of contrast-enhanced images with volume-preserving constraint
US9367904B2 (en) * 2007-04-23 2016-06-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Spatial-temporal warping of different pre-captured medical images
EP2174266A2 (en) * 2007-08-03 2010-04-14 STI Medical Systems, LLC Computerized image analysis for a acetic acid induced cervical intraepithelial neoplasia
US8285071B2 (en) * 2007-09-10 2012-10-09 Himax Technologies Limited Content-adaptive contrast improving method and apparatus for digital image
US8880351B2 (en) * 2008-03-25 2014-11-04 General Electric Company Method and apparatus for analysis of tissue microarrays
US20090263037A1 (en) * 2008-04-18 2009-10-22 Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited Method and Apparatus for Enhancing the Dynamic Range of an Image
DE102008032006B4 (de) * 2008-07-07 2017-01-05 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Steurung der Bildaufnahme bei einer Bildaufnahmeeinrichtung, sowie eine Bildaufnahmeeinrichtung
DE102008045278A1 (de) * 2008-09-01 2010-03-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Kombinieren von Bildern und Magnetresonanzgerät
EP2391271B1 (en) * 2009-01-30 2015-11-04 Koninklijke Philips N.V. System for providing lung ventilation information
CN101556650B (zh) * 2009-04-01 2011-07-06 东北大学 一种分布式自适应肺结节计算机检测方法及系统
EP2591459B1 (en) * 2010-07-09 2016-09-07 Koninklijke Philips N.V. Automatic point-wise validation of respiratory motion estimation
US9208556B2 (en) * 2010-11-26 2015-12-08 Quantitative Insights, Inc. Method, system, software and medium for advanced intelligent image analysis and display of medical images and information
CN103370729B (zh) * 2010-12-15 2020-02-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于图像处理的系统和方法
CN102542534B (zh) * 2010-12-31 2015-01-14 北京海思威科技有限公司 基于图像轮廓的图像畸变校正方法和装置
US8861886B2 (en) * 2011-04-14 2014-10-14 Carestream Health, Inc. Enhanced visualization for medical images
US9218643B2 (en) * 2011-05-12 2015-12-22 The Johns Hopkins University Method and system for registering images
EP2535001A1 (en) * 2011-06-14 2012-12-19 Radiology Morphological Solutions B.V. Method, a system and a computer program product for registration and identification of diagnostic images
CN103635936B (zh) * 2011-06-29 2018-02-13 皇家飞利浦有限公司 显示多个配准图像
US8526692B2 (en) * 2011-06-30 2013-09-03 Wisconsin Alumni Research Foundation Reduction of transitivity errors in radiotherapy image registration
US9336591B2 (en) * 2011-08-30 2016-05-10 Koninklijke Philips N.V. Integration of user inputs and correction of deformation vector field in deformable image registration workflow
WO2013126659A1 (en) * 2012-02-22 2013-08-29 Veran Medical Technologies, Inc. Systems, methods, and devices for four dimensional soft tissue navigation
JP2015527108A (ja) * 2012-06-27 2015-09-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 画質駆動型非剛体画像レジストレーション
EP2867861B1 (en) * 2012-06-27 2017-02-22 Koninklijke Philips N.V. Motion parameter estimation
EP2685275A1 (en) * 2012-07-09 2014-01-15 Koninklijke Philips N.V. Improved correction of geometric distortions in echo-planar MRI
US9449384B2 (en) * 2014-04-30 2016-09-20 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for registering deformable images using random Markov fields

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06178115A (ja) * 1992-11-30 1994-06-24 Shimadzu Corp 画像処理装置
JPH06292009A (ja) * 1993-04-02 1994-10-18 Konica Corp 放射線画像処理方法
JP2000342558A (ja) * 1999-06-04 2000-12-12 Konica Corp 画像の位置合わせ処理装置及び画像間演算処理装置
JP2007325641A (ja) * 2006-06-06 2007-12-20 Hitachi Medical Corp 医用画像表示装置
JP2008259663A (ja) * 2007-04-12 2008-10-30 Hitachi Medical Corp 画像処理装置及びこれを用いた医用画像診断装置並びに医用画像表示装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014155346A2 (en) 2014-10-02
US20160019680A1 (en) 2016-01-21
EP2979245B1 (en) 2021-06-30
JP2019072517A (ja) 2019-05-16
WO2014155346A3 (en) 2014-12-04
CN105122298A (zh) 2015-12-02
JP6505078B2 (ja) 2019-04-24
CN105122298B (zh) 2019-11-01
EP2979245A2 (en) 2016-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6145178B2 (ja) 医療画像の位置合わせ
JP6505078B2 (ja) 画像レジストレーション
CN107886508B (zh) 差分减影方法和医学图像处理方法及系统
JP6598452B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
CN111540025B (zh) 预测用于图像处理的图像
US8682051B2 (en) Smoothing of dynamic data sets
US20180064409A1 (en) Simultaneously displaying medical images
CN110546685B (zh) 图像分割和分割预测
US11423554B2 (en) Registering a two-dimensional image with a three-dimensional image
WO2014001946A1 (en) Motion parameter estimation
EP2867853B1 (en) Image quality driven non-rigid image registration
CN109716388B (zh) 图像数据中的降噪
CN109844815A (zh) 使用从不同迭代提取的特征图像进行基于特征的图像处理
JP6747785B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
Chen et al. Virtual blood vessels in complex background using stereo x-ray images
US11455711B2 (en) Providing an optimum subtraction data set
US20190378241A1 (en) A method and apparatus for positioning markers in images of an anatomical structure
US9251576B2 (en) Digital image subtraction
CN113538426A (zh) 医学图像处理方法及装置、病灶定位方法及装置
WO2023046142A1 (en) Methods and systems for image processing
WO2024200349A1 (en) Device, system and method for generating a medical image of a region of interest of a subject indicating contrast-enhanced regions

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20170214

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170324

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170324

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171219

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20171222

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20180314

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180619

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20180906

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20181221

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20190107

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190319

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190326

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6505078

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250