JP4356831B2 - 複数画像間の非剛体レジストレーション方法 - Google Patents
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Description
画像間で濃度値の分布が互いに異なるように所定の標的組織を撮像した複数の画像間において、前記標的組織の非剛体としての変形を考慮して該標的組織の位置合せを行なう複数画像間の非剛体レジストレーション方法において、
前記複数の画像の各々において前記標的組織に対応する各画像点が持つ濃度値を各標本値とする確率変数を前記画像別に設定するとともに、これら画像別の各確率変数を組としてなる多次元確率ベクトルの同時分布を推定し、
所定の局所領域内において前記各画像点を前記画像間で対応づける変換を設定し、
該変換によって前記各画像点が前記画像間で適正に対応づけられたとすれば、前記各画像点が前記各画像において持つ各濃度値を組としてなる多次元ベクトルは、前記同時分布に従うと仮定して、
前記多次元ベクトルが観測される尤度を示す、前記変換のパラメータを母数とする尤度関数を求め、
求められた前記尤度関数を前記各画像間の類似性の尺度として用いることを特徴とするものである。
画像間で濃度値の分布が互いに異なるように所定の標的組織を他の組織と共に撮像した複数の画像間において、前記標的組織の非剛体としての変形を考慮して該標的組織の位置合せを行なう複数画像間の非剛体レジストレーション方法において、
前記複数の画像の各々において各画像点が持つ濃度値を各標本値とする確率変数を前記画像別に設定するとともに、これら画像別の各確率変数を組としてなる多次元確率ベクトルの同時分布を求め、
この同時分布に基づき、前記標的組織に略対応する対象分布範囲と他の非対象分布範囲とを選別し、
前記非対象分布範囲に対応する前記同時分布を均一化するとともに、
前記対象分布範囲に対応する前記同時分布を推定し、
所定の局所領域内において前記各画像点を前記画像間で対応づける変換を設定し、
該変換によって前記各画像点が前記画像間で適正に対応づけられたとすれば、前記各画像点が前記各画像において持つ各濃度値を組としてなる多次元ベクトルは、前記対象分布範囲における前記同時分布に従うと仮定して、
前記多次元ベクトルが観測される尤度を示す、前記変換のパラメータを母数とする尤度関数を求め、
求められた前記尤度関数を前記各画像間の類似性の尺度として用いることを特徴とするものである。
P(i,j|L),P(i,j|O),P(L)およびP(O)を定義する前に、本実施形態方法において導入する排他的条件について説明する。図2は排他的条件を示す図で、同図(a)は組織γ3が排他的条件を満たさない場合を、同図(b)は組織γ3が排他的条件を満たさす場合をそれぞれ例示している。
まず、標的組織(肝臓)の同時分布P(i,j|L)は、患者個々のCT画像データ間で大きな変動が見られるが、下式(5)で表される多変量正規分布関数(本実施形態方法では2変量正規分布関数)でよく近似されるものと仮定する。
周辺組織の同時分布P(i,j|O)は、肝臓の同時分布P(i,j|L)が排他的条件を満たすという前提にたって、基本的に均一な分布としてモデル化する。P(i,j|O)は図2の斜線領域を除いて均一にモデル化すべきである。本実施形態方法では、P(i,j|L)のi軸およびj軸それぞれへの投影P(i|L)およびP(j|L)に基づいて、図2の斜線領域の分布をモデル化する。これは、P(i|L)およびP(j|L)の正規化後、均一分布からP(i|L)およびP(j|L)の逆投影を引き算することによって実現される。
組織LおよびOの事前確率は基本的にそれらの体積に依存する。非剛体レジストレーションにおいて事前確率は尤度が計算される局所領域におけるそれらの比に依存すべきである。この比を正確に推定するのは容易ではないため、以下の経験的な方法を用いて事前確率を決定する。P(L)およびP(O)をそれぞれα(αは0以上1以下の数)および1−αとする。P(L)・P(i,j|L)の最大確率がP(O)・P(i,j|O)の最大確率に等しいとすると、αへの制限が下式(10)によって得られる。
上述した手順により定義された上式(3)の尤度関数を類似性の尺度として、下式(12)のように定義されるレジストレーション評価関数(目的関数)中に組み込む。
〈1〉制御点Φm(m=0)を初期化する。
〈2〉上式(12)の勾配ベクトルを下式(16)に基づいて計算する。
〈5〉上記手順〈2〉〜〈4〉を最高階層度に達するまで繰り返す。
ただし、Φmはm番目の階層レベルのB−スプライン制御点グリッドを示す。
Claims (5)
- 画像間で濃度値の分布が互いに異なるように所定の標的組織を撮像した複数の画像間において、前記標的組織の非剛体としての変形を考慮して該標的組織の位置合せを行なう複数画像間の非剛体レジストレーション方法において、
前記複数の画像の各々において前記標的組織に対応する各画像点が持つ濃度値を各標本値とする確率変数を前記画像別に設定するとともに、これら画像別の各確率変数を組としてなる多次元確率ベクトルの同時分布を推定し、
所定の局所領域内において前記各画像点を前記画像間で対応づける変換を設定し、
該変換によって前記各画像点が前記画像間で適正に対応づけられたとすれば、前記各画像点が前記各画像において持つ各濃度値を組としてなる多次元ベクトルは、前記同時分布に従うと仮定して、
前記多次元ベクトルが観測される尤度を示す、前記変換のパラメータを母数とする尤度関数を求め、
求められた前記尤度関数を前記各画像間の類似性の尺度として用いることを特徴とする複数画像間の非剛体レジストレーション方法。 - 画像間で濃度値の分布が互いに異なるように所定の標的組織を他の組織と共に撮像した複数の画像間において、前記標的組織の非剛体としての変形を考慮して該標的組織の位置合せを行なう複数画像間の非剛体レジストレーション方法において、
前記複数の画像の各々において各画像点が持つ濃度値を各標本値とする確率変数を前記画像別に設定するとともに、これら画像別の各確率変数を組としてなる多次元確率ベクトルの同時分布を求め、
この同時分布に基づき、前記標的組織に略対応する対象分布範囲と他の非対象分布範囲とを選別し、
前記非対象分布範囲に対応する前記同時分布を均一化するとともに、
前記対象分布範囲に対応する前記同時分布を推定し、
所定の局所領域内において前記各画像点を前記画像間で対応づける変換を設定し、
該変換によって前記各画像点が前記画像間で適正に対応づけられたとすれば、前記各画像点が前記各画像において持つ各濃度値を組としてなる多次元ベクトルは、前記対象分布範囲における前記同時分布に従うと仮定して、
前記多次元ベクトルが観測される尤度を示す、前記変換のパラメータを母数とする尤度関数を求め、
求められた前記尤度関数を前記各画像間の類似性の尺度として用いることを特徴とする複数画像間の非剛体レジストレーション方法。 - 前記複数の画像間で前記標的組織の位置合せを行なうことにより、該標的組織に対応する空間領域の変形ベクトル場を推定することを特徴とする請求項1または2記載の複数画像間の非剛体レジストレーション方法。
- 前記変換の前記パラメータは、B−スプラインの制御点の位置を示すものであることを特徴とする請求項1〜3までのいずれか1項記載の複数画像間の非剛体レジストレーション方法。
- 前記複数の画像は、X線CT撮影により得られたものであることを特徴とする請求項1〜4までのいずれか1項複数画像間の非剛体レジストレーション方法。
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