JP5584441B2 - ボリュームデータ間の対応付け方法 - Google Patents
ボリュームデータ間の対応付け方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5584441B2 JP5584441B2 JP2009191315A JP2009191315A JP5584441B2 JP 5584441 B2 JP5584441 B2 JP 5584441B2 JP 2009191315 A JP2009191315 A JP 2009191315A JP 2009191315 A JP2009191315 A JP 2009191315A JP 5584441 B2 JP5584441 B2 JP 5584441B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- volume data
- rigid body
- body deformation
- point
- data
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 144
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 48
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 43
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 24
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 23
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 13
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 13
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 25
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 22
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 11
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 10
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 9
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 8
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Description
先ず、図2に示すフローチャートを用いて、ボリュームデータ間位置合わせ装置100で行われる剛体変形処理について説明する。
参照ボリュームデータ取込部1は、CTによって撮影され再構成された3次元の立体画像のデータを参照ボリュームデータD1として取り込み、この取り込んだ参照ボリュームデータD1を撮像条件補正部3へ送る(ステップS101)。
撮像条件補正部3は、参照ボリュームデータ取込部1からの参照ボリュームデータD1と入力ボリュームデータ取込部2からの入力ボリュームデータD2との間の撮像条件に起因する相違を補正する(ステップS103)。この例では、撮像条件に起因する相違として、参照ボリュームデータD1と入力ボリュームデータD2との間の倍率や大まかな回転ずれや位置ずれを補正する。補正された参照ボリュームデータD1はボリュームデータ記憶部6に保存される。また、補正された参照ボリュームデータD1および入力ボリュームデータD2は、剛体変形処理部4へ送られる。
剛体変形処理部4において、オブジェクト領域抽出部4Aは、撮像条件補正部3で補正された参照ボリュームデータD1および入力ボリュームデータD2を取り込み、この参照ボリュームデータD1および入力ボリュームデータD2から所定の領域をオブジェクト領域としてそれぞれ抽出する(ステップS104)。
対応点探索部4Bは、オブジェクト領域抽出部4Aからの参照ボリュームデータOB1および入力ボリュームデータOB2を取り込み、この参照ボリュームデータOB1および入力ボリュームデータOB2間の対応点の探索を行う(ステップS105)。図3および図4にこの場合の対応点の探索処理のフローチャートを示す。
剛体変形パラメータ推定部4Cは、対応点探索部4Bによって探索された対応点と基準点との対応関係から参照ボリュームデータOB1と入力ボリュームデータOB2との間の回転ずれおよび位置ずれを表すパラメータを剛体変形パラメータとして推定する(ステップS106(図2))。
剛体変形実行部4Dは、剛体変形パラメータ推定部4Cによって推定された剛体変形パラメータに基づいて、撮影条件補正部3から送られてくる入力ボリュームデータD2の回転ずれおよび位置ずれを補正(剛体変形)する(ステップS107)。すなわち、入力ボリュームデータD2を剛体変形させることによって、ボリュームデータ記憶部6に記憶されている参照ボリュームデータD1との間の回転ずれおよび位置ずれを補正する。
反復処理命令部4Eは、剛体変形実行部4Dからの剛体変形された入力ボリュームデータD2’をオブジェクト領域抽出部4Aへ送り、オブジェクト領域抽出部4Aでのオブジェクト領域の抽出(ステップS104)、対応点探索部4Bでの対応点の探索(ステップS105)、剛体変形パラメータ推定部4Cでの剛体変形パラメータの推定(ステップS106)、剛体変形実行部4Dでの剛体変形の実行(ステップS107)を再度行わせる。
次に、図7に示すフローチャートを用いて、ボリュームデータ間位置合わせ装置100で行われる非剛体変形処理について説明する。
非剛体変形処理部5において、オブジェクト領域抽出部5Aは、ボリュームデータ記憶部6に記憶されている参照ボリュームデータD1を読み出し(ステップS401)、またボリュームデータ記憶部6に記憶されている剛体変形処理後の入力ボリュームデータD2’を読み出し(ステップS402)、この参照ボリュームデータD1および入力ボリュームデータD2’からオブジェクト領域を抽出し、参照ボリュームデータOB1および入力ボリュームデータOB2とする(ステップS403)。
対応点探索部5Bは、オブジェクト領域抽出部5Aからの参照ボリュームデータOB1および入力ボリュームデータOB2を取り込み、この参照ボリュームデータOB1および入力ボリュームデータOB2間の対応点の探索を行う(ステップS404)。この対応点探索部5Bでの対応点の探索処理は、剛体変形処理部4における対応点探索部4Bでの対応点の探索処理(図3)と同じであるので、その説明は省略する。
ここでは3次元POCの基本的な定義と、3次元POCを用いたボリュームマッチングの高精度化について述べる。
N1×N2×N3ボクセルの2つのボリュームデータf(n1,n2,n3)およびg(n1,n2,n3)が与えられたとする。ここで、ボリュームデータの離散空間インデックス(整数)を、便宜上、n1=−M1、・・・、M1、n2=−M2、・・・、M2、n3=−M3、・・・、M3とする。ただし、M1、M2、M3は正の整数であり、N1=2M1+1、N2=2M2+1、N3=2M3+1である。
以下(A)〜(C)では、3次元POCに基づくボリュームマッチングの高精度化について述べる。
(A)窓関数の適用
DFTでは、信号が周期的に循環することを仮定するため、画像端での信号の不連続性が問題となる。この不連続性の影響を軽減するため、ボリュームに対して窓関数を適用することが重要である。本手法では下記のハニング窓を用いる。
一般に、自然画像のエネルギーは低周波領域に集中し、高周波成分のエネルギーは相対的に小さいことが知られている。このため、エイリアシング、ぼけ、雑音、歪みなどの外乱が加わると、高周波成分のS/Nが大幅に劣化する。そこで、信頼性の低い高周波成分の影響を抑制するために、正規化相互パワースペクトルR(k1,k2,k3)の計算の際に、低域通過型のスペクトル重み付け関数H(k1,k2,k3)を適用することにより、大幅な精度向上が可能である。本手法ではH(k1,k2,k3)として、次式で与えられるガウス関数を用いる。
一般に、移動量(δ1,δ2,δ3)は実数値であり、3次元POC関数のピーク座標がサンプリング格子点の間に存在するため、正確に移動量を推定することが困難である。そこで、相関ピークのモデルが式(5)、(9)で与えられることを考慮し、実際に計算されたPOC関数の数値データに対して本モデルをフィッティングすることで、ボクセル間に存在するピークの位置を推定する。
本手法で提案するボリュームレジストレーション手法の詳細について述べる。提案アルゴリズムは2つのステップで構成され、まず、(i)3次元POCに基づいてサブボクセルレベルの対応点探索を行い、次に(ii)ボクセルの対応関係からボリュームデータの変形パラメータを推定する。
本手法では、まず2つのボリュームデータから小領域(部分領域(3次元ブロック))を切り出し、3次元POCを用いてブロック間の移動量をサブボクセル精度で求めることで対応付けを行う。このとき、粗密戦略に基づく階層探索を行うことで効率的な対応付けを実現している。以下では、ボリュームI上に設定した基準点p=(p1,p2,p3)に対応するJ上の対応点q=(q1,q2,q3)を求めるものとし、対応付け手法の詳細について述べる。
前述のブロックマッチングで得られた対応関係から剛体変形パラメータを推定する。剛体変形を記述するパラメータは、前述の対応点が3点以上あれば推定が可能である。本手法では、行列の特異値分解に基づいて回転行列Rおよび並進ベクトルtの最小二乗解を求めるアルゴリズム[非特許文献11参照]を用いる。以下にその手順を示す。
ボリューム間に大きな回転などが含まれる場合、一度の対応点探索及び剛体変形パラメータの推定だけでは高精度な位置合わせが難しいことが多い。そこで、まず前述の方法で推定された剛体変形パラメータを利用し、ボリュームデータ間の変形が小さくなるように剛体変形を施す。
医用ボリュームデータにおいて、心臓や肺といった臓器に加え関節や筋肉などの組織は、それ自体が変形するなど、剛体変形では表現が不可能な変形を伴う場合があるため、剛体レジストレーションだけでは不十分であるといえる。したがって、剛体レジストレーションに加え、局所的な変形を補正するために非剛体レジストレーションを行う必要がある。
ボリューム間の対応関係から剛体変形パラメータを推定する場合、対応関係に誤り(誤対応)が含まれていると位置合わせ精度が低下してしまう。そこで、ここでは、3次元POCに基づく対応付けにおける誤対応を削減し、剛体変形パラメータの推定精度を向上させるための手法について述べる。
例えば医用ボリュームデータなどを扱う場合、断層画像に造影する部位は撮影に利用した装置のモダリティ(CTやMRIなど)によって異なる。レジストレーションにより両者に不足する情報を補完し合うことは、診断能の向上やより詳細な人体構造の把握につながるため、モダリティの異なるボリュームをレジストレーションする意義は大きい。しかし、モダリティが異なるボリュームデータに対して3次元POCに基づく対応点探索を適用する場合、両者で位相情報が全く異なるような箇所に基準点を設定すると正しく対応点を求めることができず、誤対応となる。
前述の基準点選別に加え、POC関数のピーク値に対して閾値を設けることでさらに誤対応を減らすことが可能である。3次元ブロック間で計算されるPOC関数は、両ブロックが類似しているほど高いピーク値を示す(1に近付く)ため、ピーク値が低い対応点は信頼性が低いと考えることができる。そこで、本手法では、このピーク値に対して閾値を設定し、閾値を下回る対応点は誤対応として除外する。なお、経験上、閾値は0.1程度が妥当である。
Step2:Step1で求めたパラメータに基づいて、全ての基準点に剛体変形を施す。
Step3:剛体変形された基準点とその対応点の距離が閾値以内ならば、これをinlier(外れ点でない点)に含める。
Step4:inlierの個数を数える。
Step5:Step1〜4をNr回繰り返す。
Step6:Nr個のinlier集合のうち最も要素数が多いものを用いて、変形パラメータを再推定する。
医用ボリュームデータを例として、本手法(ボリュームレジストレーション手法)の性能評価を行う。まず、剛体レジストレーションについて従来手法と性能比較を行い、本手法では従来手法に比べて高精度かつ高速なレジストレーションが可能であることを示す。続いて、FFDを用いた非剛体レジストレーションを適用し、本手法により非剛体変形に対しても高精度な位置合わせが可能であることを示す。最後に、X線CTとMRIから得られたボリュームに対してレジストレーションを行い、本手法がモダリティの違いにロバストであることを示す。
ここでは、歯科用CTで撮影した顎部ボリュームデータを用いる。一人の被験者から異なるタイミングで取得した4つのデータを利用し、これらをそれぞれボリューム1〜4とする。そして、全ての組み合わせ(4C2=6組)に対して位置合わせを行った。再構成したボリュームは512×512×512のボクセル数で構成され、0.2×0.2×0.2mmの分解能をもつ。4つのボリュームのうち1つは意図的に首を傾けて撮影されているため、比較的大きな位置ずれや歪みが加わっている。図10(a)、(b)に実験にて使用したボリュームの一部を示す。
X線CTとMRIのそれぞれで同一の被験者の頭部データを取得し、本手法を用いて剛体レジストレーションを行った。ボリュームを再構成する際、ボクセル数を512×512×512,ボクセル分解能を0.469×0.469×0.469mmとしている。
本手法では、位相限定相関法を3次元に拡張し、これを用いたボリュームデータの対応付け手法を提案した。本手法では、POCを利用した3次元ブロックマッチングと階層探索を組み合わせることでサブボクセル精度でボリュームデータ間の対応付けを行う。ボクセル同士の対応関係はボリュームデータのレジストレーションなどの際にきわめて有用であり、従来技術に比べて精度を低下させることなく大幅に高速なレジストレーションを実現することができる。
Claims (7)
- 同一対象物を撮像した2つの3次元の立体画像のデータを第1および第2のボリュームデータとして取り込むデータ取込ステップと、
前記第1のボリュームデータにおける所定の特徴のある領域として骨のある領域を検索し、この検索された骨のある領域を抽出領域とし、この抽出領域の前記第1のボリュームデータから複数の部分領域を抽出し、この抽出した複数の部分領域にそれぞれ設定された基準点に対応する前記第2のボリュームデータの対応点を、前記基準点を含む前記第1のボリュームデータの部分領域と前記基準点に対応する前記対応点を含む前記第2のボリュームデータの部分領域との相関から探索する対応点探索ステップと、
前記探索された対応点と基準点との対応関係から前記第1のボリュームデータと前記第2のボリュームデータとの間の回転ずれおよび位置ずれを表すパラメータを剛体変形パラメータとして推定する剛体変形パラメータ推定ステップと
を備えることを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項1に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
前記第1のボリュームデータと前記第2のボリュームデータとの間の撮像条件に起因する相違を補正する補正ステップ
を備えることを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項1又は2に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
前記対応点探索ステップは、
前記第1および第2のボリュームデータを段階的に縮小し、それぞれ当該第1および第2のボリュームデータを最下位階層とし最も縮小された第1および第2のボリュームデータを最上位階層とする第1群および第2群のボリュームデータを生成する第1ステップと、
前記第1群の最上位階層のボリュームデータに初期基準点を設定する第2ステップと、
前記第2群の最上位階層のボリュームデータの前記初期基準点に対応する点に初期対応点を設定する第3ステップと、
前記第1群のボリュームデータのうち前記初期基準点が設定された階層より1階層下の階層のボリュームデータに前記初期基準点に対応する基準点を定め、この基準点を中心とする部分領域を設定する第4ステップと、
前記第2群のボリュームデータのうち前記初期対応点が設定された階層より1階層下の階層のボリュームデータに前記初期対応点に対応する対応候補点を定め、この対応候補点を中心とする部分領域を設定する第5ステップと、
前記第4ステップで設定した基準点を中心とする部分領域と前記第5ステップで設定した対応候補点を中心とする部分領域との相関から、前記基準点に対応する前記第2群の前記対応候補点が定められたボリュームデータにおける対応点を決定する第6ステップと、
前記第4ステップにおいて設定された基準点を初期基準点に設定し、前記第6ステップにおいて決定された対応点を初期対応点に設定し、前記第1群の階層および前記第2群の階層を順次下げて、前記第4ステップ〜第6ステップを実行することを繰り返すことにより、最終的に前記第1のボリュームデータに定められる基準点に対応する前記第2のボリュームデータにおける正規の対応点を決定する第7ステップと、
前記第2ステップで前記最上位階層のボリュームデータに設定する初期基準点を変更し、前記第2ステップ〜第7ステップを実行することを繰り返すことによって、前記第1のボリュームデータに定められる複数の基準点に対応する前記第2のボリュームデータにおける正規の対応点を決定し、この決定された対応点を探索された対応点として記憶する第8ステップと
を備えることを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項1乃至3の何れか1項に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
前記対応点探索ステップで用いられる相関は位相限定相関である
ことを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項1乃至4の何れか1項に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
前記推定した剛体変形パラメータに基づいて前記第1のボリュームデータと前記第2のボリュームデータとの間の回転ずれおよび位置ずれを補正する剛体変形ステップ
を備えることを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項5に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
所定の条件を満たすまで、前記対応点探索ステップ、前記剛体変形パラメータ推定ステップおよび剛体変形ステップを繰り返す
ことを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。 - 請求項5又は6に記載されたボリュームデータ間の対応付け方法において、
前記剛体変形ステップによって回転ずれおよび位置ずれが補正された前記第1および第2のボリュームデータを剛体変形処理後の第1および第2のボリュームデータとし、前記剛体変形処理後の第1のボリュームデータから複数の部分領域を抽出し、この抽出した複数の部分領域にそれぞれ設定された基準点に対応する前記剛体変形処理後の第2のボリュームデータの対応点を、前記基準点を含む前記剛体変形処理後の第1のボリュームデータの部分領域と前記基準点に対応する前記対応点を含む前記剛体変形処理後の第2のボリュームデータの部分領域との相関から探索する剛体変形処理後対応点探索ステップと、
この剛体変形処理後対応点探索ステップによって探索された対応点の情報を用いて前記剛体変形処理後の第1および第2のボリュームデータの何れか一方の非剛体部分を変形させて重ね合わせる非剛体変形ステップと
をさらに備えることを特徴とするボリュームデータ間の対応付け方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009191315A JP5584441B2 (ja) | 2009-08-20 | 2009-08-20 | ボリュームデータ間の対応付け方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009191315A JP5584441B2 (ja) | 2009-08-20 | 2009-08-20 | ボリュームデータ間の対応付け方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011041656A JP2011041656A (ja) | 2011-03-03 |
JP5584441B2 true JP5584441B2 (ja) | 2014-09-03 |
Family
ID=43829545
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009191315A Expired - Fee Related JP5584441B2 (ja) | 2009-08-20 | 2009-08-20 | ボリュームデータ間の対応付け方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5584441B2 (ja) |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2518690A1 (en) * | 2011-04-28 | 2012-10-31 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Medical image processing system and method |
JP2013017781A (ja) * | 2011-07-14 | 2013-01-31 | Aze Ltd | 医用画像抽出装置および医用画像抽出プログラム |
JP5848539B2 (ja) * | 2011-07-26 | 2016-01-27 | 日立アロカメディカル株式会社 | 超音波データ処理装置 |
JP5778522B2 (ja) * | 2011-08-23 | 2015-09-16 | 国立大学法人名古屋大学 | 画像処理装置、および画像処理プログラム |
US8675944B2 (en) * | 2012-01-12 | 2014-03-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of registering image data |
ES2627108T3 (es) * | 2012-04-03 | 2017-07-26 | Intrasense | Método de remapeo de una ROI conservando la topología entre imágenes médicas |
JP2013236750A (ja) * | 2012-05-15 | 2013-11-28 | Denso Corp | 画像処理装置、撮像システム、およびプログラム |
CN104395933B (zh) * | 2012-06-27 | 2017-05-17 | 皇家飞利浦有限公司 | 运动参数估计 |
US9542529B2 (en) | 2013-10-31 | 2017-01-10 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image data processing apparatus and method |
CN106415658B (zh) * | 2013-12-03 | 2019-07-12 | 优瑞技术公司 | 使用相位相关对存在非刚性变形的医学图像的单模态和多模态对准 |
JP6352212B2 (ja) * | 2015-03-30 | 2018-07-04 | 富士フイルムRiファーマ株式会社 | 画像診断支援装置、方法、及びコンピュータプログラム |
US9852526B2 (en) * | 2015-04-10 | 2017-12-26 | Toshiba Medical Systems Corporation | Method and apparatus of resampling and averaging to obtain tilted thick-slice computed tomography images |
JP6768389B2 (ja) * | 2015-08-07 | 2020-10-14 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
US11284811B2 (en) | 2016-06-22 | 2022-03-29 | Viewray Technologies, Inc. | Magnetic resonance volumetric imaging |
CN115407252A (zh) | 2016-06-22 | 2022-11-29 | 优瑞技术公司 | 低场强磁共振成像 |
JP6843706B2 (ja) * | 2017-05-24 | 2021-03-17 | 株式会社日立製作所 | 磁気共鳴イメージング装置及び拡散強調画像の補正方法 |
WO2020205247A1 (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | Tornier, Inc. | Pre-morbid characterization of anatomical object using statistical shape modeling (ssm) |
JP7255329B2 (ja) * | 2019-04-09 | 2023-04-11 | コニカミノルタ株式会社 | 動態画像解析装置、動態画像解析システム及びプログラム |
WO2021205991A1 (ja) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | 富士フイルム株式会社 | 画像位置合わせ装置、方法およびプログラム |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5676840B2 (ja) * | 2004-11-17 | 2015-02-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 改良された弾性画像レジストレーション機能 |
US7583857B2 (en) * | 2005-08-24 | 2009-09-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for salient region feature based 3D multi modality registration of medical images |
JP4382797B2 (ja) * | 2006-11-09 | 2009-12-16 | 株式会社山武 | 対応点探索方法および3次元位置計測方法 |
-
2009
- 2009-08-20 JP JP2009191315A patent/JP5584441B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011041656A (ja) | 2011-03-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5584441B2 (ja) | ボリュームデータ間の対応付け方法 | |
JP5335280B2 (ja) | 位置合わせ処理装置、位置合わせ方法、プログラム、及び記憶媒体 | |
Khalifa et al. | State-of-the-art medical image registration methodologies: A survey | |
JP4885138B2 (ja) | 一連の画像における動き修正のための方法およびシステム | |
Banerjee et al. | Fast and robust 3D ultrasound registration–block and game theoretic matching | |
JP2005521502A (ja) | 胸部および腹部の画像モダリティの重ね合わせ | |
EP1681999A1 (en) | A method for processing slice images | |
CN114119549A (zh) | 一种多模态医学图像三维点云配准优化方法 | |
Walimbe et al. | Automatic elastic image registration by interpolation of 3D rotations and translations from discrete rigid-body transformations | |
Lau et al. | Non-rigid image registration using a median-filtered coarse-to-fine displacement field and a symmetric correlation ratio | |
Forsberg et al. | Model-based registration for assessment of spinal deformities in idiopathic scoliosis | |
Maekawa et al. | Model-based registration for pneumothorax deformation analysis using intraoperative cone-beam CT images | |
WO2015166413A1 (en) | High resolution intraoperative mri images | |
Lapeer et al. | An optimised radial basis function algorithm for fast non-rigid registration of medical images | |
Cao et al. | Registration of medical images using an interpolated closest point transform: method and validation | |
Erdt et al. | Computer aided segmentation of kidneys using locally shape constrained deformable models on CT images | |
Urschler et al. | Assessing breathing motion by shape matching of lung and diaphragm surfaces | |
Krüger et al. | Breast compression simulation using ICP-based B-spline deformation for correspondence analysis in mammography and MRI datasets | |
Wodzinski et al. | Application of demons image registration algorithms in resected breast cancer lodge localization | |
Wang et al. | Automatic hybrid registration for 2-dimensional CT abdominal images | |
Bhattacharjee et al. | Non-rigid registration (computed tomography-ultrasound) of liver using B-splines and free form deformation | |
Little et al. | The registration of multiple medical images acquired from a single subject: why, how, what next? | |
Menon et al. | Applicability of non-rigid medical image registration using moving least squares | |
Pandi et al. | A Novel Approach for Pathology Detection using CNN based Image Registration Techniques | |
Carvalho et al. | Registration of free-hand ultrasound and MRI of carotid arteries through combination of point-based and intensity-based algorithms |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120611 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130628 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130702 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130830 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140218 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140304 |
|
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: 20140715 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140718 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5584441 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 |
|
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 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |