JP2020535924A5

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Info

Publication number: JP2020535924A5
Application number: JP2020519416A
Authority: JP
Filing date: 2018-10-02
Publication date: 2021-11-04
Anticipated expiration: 2038-10-02

Claims

ボクセルに編成されたボリューメトリック画像データを受け取るためのデータ入力であって、前記ボリューメトリック画像データは、撮像された物体の複数の位置合わせされたボリューメトリック画像を含む、データ入力と、
前記複数の位置合わせされたボリューメトリック画像の各々におけるノイズの空間分布を示すノイズモデルを生成するためのノイズモデラーと、
前記ボリューメトリック画像データを考慮に入れて複数の画像特徴を検出するための特徴検出器と、
複数の検出された前記画像特徴のサブセットの特徴位置を示す複数の参照を生成するためのマーカ生成器であって、前記サブセットは、分類及び／又は視認性基準に基づいて、前記複数の位置合わせされたボリューメトリック画像の中の参照ボリューメトリック画像上で判別するのが難しいと分類される検出された前記画像特徴に対応し、前記分類及び／又は前記視認性基準は前記ノイズモデルを考慮に入れる、マーカ生成器と、
を備える、画像処理装置。
前記データ入力は、単一のスペクトルコンピュータ断層撮影獲得シーケンスから取得及び／又は導出された前記複数の位置合わせされたボリューメトリック画像の形態で、前記ボリューメトリック画像データを受け取る、請求項１に記載の画像処理装置。
前記参照ボリューメトリック画像は、前記スペクトルコンピュータ断層撮影獲得シーケンスによって取得された、又はそれから導出された、従来のコンピュータ断層撮影画像を表す、請求項２に記載の画像処理装置。
前記特徴検出器は、各検出された画像特徴のロケーション及びスケールを特定し、前記マーカ生成器は、各検出された画像特徴の特定された前記ロケーション及び特定された前記スケールを考慮に入れて、各検出された特徴のための複数の視認性基準を決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
前記マーカ生成器は、前記視認性基準のうち予め決められた数が満たされる場合に、検出された画像特徴を、前記参照ボリューメトリック画像上で判別するのが難しいと分類する、請求項４に記載の画像処理装置。
前記マーカ生成器は、各画像特徴のコントラスト対ノイズ比を、少なくとも前記画像特徴が検出された画像内で推定し、及び／又は、前記参照ボリューメトリック画像内で各画像特徴のコントラスト対ノイズ比を推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
前記マーカ生成器は、各画像特徴について、前記画像特徴が検出された画像における前記画像特徴のロケーションの周囲の領域内のボクセル値の標準偏差を計算する、請求項１に記載の画像処理装置。
前記マーカ生成器は、各画像特徴について、前記参照ボリューメトリック画像と、少なくとも前記画像特徴が検出された画像とのそれぞれにおける前記画像特徴のロケーションの周囲の領域間で、正規化された相互相関及び／又は相互情報量を計算する、請求項１に記載の画像処理装置。
少なくとも特徴が検出された画像内で、検出された前記特徴に対応する構造のセグメント化を行うためのセグメント化ユニットを備える、請求項１に記載の画像処理装置。
前記特徴検出器は、複数の前記ボリューメトリック画像の各々、又はそのサブセットの各々について、スケール正規化されたガウスのラプラシアンを計算する、請求項１に記載の画像処理装置。
前記ノイズモデラーは、モンテカルロ推定方法、分析方法、及び／又は直接抽出技術を使用して前記ノイズモデルを推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
参照ボリューメトリック画像上で判別するのが難しいと分類される画像特徴を示す複数の参照を生成する方法であって、前記方法が、
ボクセルに編成されたボリューメトリック画像データを受け取るステップであって、前記ボリューメトリック画像データは、撮像された物体の複数の位置合わせされたボリューメトリック画像を含む、受け取るステップと、
前記複数の位置合わせされたボリューメトリック画像の各々におけるノイズの空間分布を示すノイズモデルを生成するステップと、
前記ボリューメトリック画像データを考慮に入れて複数の画像特徴を検出するステップと、
複数の検出された前記画像特徴のサブセットの特徴位置を示す前記複数の参照を生成するステップであって、前記サブセットは、数値分類及び／又は視認性基準に基づいて、前記複数の位置合わせされたボリューメトリック画像の中の参照ボリューメトリック画像上で判別するのが難しいと分類される検出された前記画像特徴に対応し、前記分類及び／又は前記視認性基準は前記ノイズモデルを考慮に入れる、生成するステップと、
を有する、方法。
コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに請求項１２に記載の方法を行わせる１つ又は複数のコンピュータ実行可能命令が符号化された、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。