JP5596923B2 - 被調査脳の変化の局所解剖図的表示方法 - Google Patents
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Description
リュームデータセットを標的ボリュームデータセットへと弾性レジストレーション法を用いて変換することが有利である。
色して調製した。
マイクロスコーピ誌 157号367〜381頁)および光学濃度による、皮質の形態計測的および/または立体解析的パラメータにおける薄層状変化の検出に基づくアルゴリズム準拠方法を用いて具体化される。
D2=d'×C−1×d
ビス、1949年)。マハラノビス、P.C.、マジュンバ(Majumba)、D.N.、ラオ、C.R.(1949年) 結合プロヴィンスの人体計測測量 統計的研究 サーンキヤ 9号89〜324項
元的に再構成され、非線形弾性レジストレーションにより完了する多段レジストレーション法によって他の多くのヒトの脳の標的ボリュームデータセットに続く完全な脳切片の文脈において適用される。この文脈において、マルチグリッドアプローチおよび/またはマルチスケールアプローチは標的データセットの個々の要素のベクターを示す変換場の演算に用いられ、該ベクターは標的データセットの初期データセットへの変換を示す。
・解が存在する
・解が明白である
・解がデータ内において連続である
ある。いくつかの場合において、適当なグレースケール変換によって、例えばMRおよび組織学において、様々なモダリティからの画像のグレースケールを互いに適合させることができる。このような場合、上で述べた測定もまた用いることができる。マルチモーダルの場合、統計的測定がしばしば、グレースケールの分布の関係を確立する相互情報量(MI)として用いられる。
uk+1=uk+v,
vは境界値問題の解に対応する。
最大許容増加をここでvmaxにより定義する。αの選択はここでは決定せず、αは方程式を線形に入力するため該選択は下記数式13にのみ影響する。よって、パラメータはvmaxの選択によって暗黙に定義される。これはまた、小さい増加が明白な正規化に対応することを包含する。境界値問題2の場合において、αを優先して選択する必要があるためαの選択は重要となる。パラメータは信頼部位戦略によって制御される。Dの線形化は、サイズが線形化のエラーに依存する環境においてのみ確かである。αの適当な選択により、与えられた半径内の演算された解の線がLによって誘導されたノルムに比例することが保証される。大きいαは小さい信頼部位半径を導き、小さいαは大きい信頼部位半径を導く。パラメータの制御のために、実際の減少と線形モデルから予測される減少との比を確認する。これによって以下のアルミホ−ゴールドスタインの法則である数式14が導かれる。
勾配降下方法は包括的な収束法である。概して、これは非常に遅く収束し、つまり、線形化はしばしば狭い部位においてのみ小さいエラーを有するため、多くの反復が必要となる。パラメータvmaxは線形モデルが非線形汎関数に良好に接近する部位において大きい値でしか選択されないため、線探索はこれを全く変更せず、また大きい間隔のチェックが非常に要求される。vmax=2の場合、換言すれば最大値において2つのピクセルの置換が選択される場合、それは良好な妥協からなるパラメータとみなされる。
た位置で、ニュートン方向は必ずしも降下方向である必要は無い。この問題は信用部位戦略によって除去される。
マルチグリッド法は、漸次線形時間において所望の精度で近似解を演算することができる効果的な反復方程式システム解法である(U.トロッテンベルグ、C.W.オスタリーおよびA.シューラー(2001年):マルチグリッド、アカデミックプレス社)。マルチグリッド法はいくつかの内容からなる。本質的にはそれは緩和、制限、補間、粗グリッド収集サイクルである。内容の選択は基底方程式に基づく。
・線形補間による延長(補間)
・全加重による制限
・線形方程式における収集スキーム(CS)による粗グリッド収集
・均しとしての逐点ガウス−ザイデル法
Claims (7)
- ボリュームデータセットを用いる被調査脳の変化の局所解剖図的表示方法であって、
該ボリュームデータセットは、脳の三次元画像データセットであり、被調査脳の二次元組織切片系列をデジタル化した組織片のデータセットに対応した非変形参照構造として主に用いられる陽電子射出断層撮影法、核磁気共鳴画像法、および高解像度構造的MRの適切な画像化方法を用いて作られるものであり、
領域が断面の抽出によってマッピングされるものであり、
該断面において被調査脳の2つの領域の境界が検出されるものであり、
該2つの領域の境界は、多変量距離測定の演算によって検出されるものであり、
前記2つの領域の境界の部位における微細構造の変化が取得され、参照用脳の境界の部位の少なくとも1つの微細構造と比較され、
前記二次元組織切片に対応させるために獲得した前記参照用脳の前記ボリュームデータセットのデータセットを適切な変形によって整列させ、
前記ボリュームデータセットと前記組織片のデータセットとは、弾性レジストレーションを用いて、標的ボリュームデータセットに、変形されるものであり、
前記ボリュームデータセットと前記組織片のデータセットとから標的ボリュームデータセットへの計算された変形は、前記組織片のデータセットである初期画像と前記参照用脳の参照画像とに基づくものであり、
前記二つの画像における差異は、適切な距離Dにより、特徴づけられ、
前記二つの画像における差異を特徴付ける前記距離Dを最小化するために計算された解uの正規性を確認するために、正規化項Rが前記距離Dに加え考慮されるものであり、
前記正規化項Rは、該正規化項Rの大きさを示すα,前記解u,前記初期画像と前記参照画像との部位Ωの関数であり、
前記正規化項Rが小さいままであることで前記変形された部分全体を可とする、ことを特徴とする方法。 - マルチグリッド法によってグレースケールに基づくエネルギー汎関数を最小化することを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記エネルギー汎関数は弾性部分およびボリュームデータセットのグレースケール距離
からなることを特徴とする、請求項2に記載の方法。 - その領域間の境界が少なくとも1つ以上の構成的なパラメータの変化と、前記組織片のデータセットである初期データセットの基礎をなして生じるボクセルが獲得され、参照脳の少なくとも個々のボクセルに対応する変換方法により変換されることによって確認されることを特徴とする、前記請求項1乃至3項のいずれか1項に記載の方法。
- 前記変換方法は、個々の場合においてベクターが参照用脳のボクセルについて確認することを伴うものとし、該ベクターは被調査脳の関連空間座標への変換を可能とし、複数のベクターが保存され所望の他の研究に利用可能とされることを特徴とする、請求項4に記載の方法。
- 被調査脳のデータを標的データセットと重ね合わせ、標的データセットの複数のボクセルについて確認される機能領域がその参照用脳の対応する部位に存在する相対度数を示す確率マップを演算することを特徴とする、前記請求項1乃至5項のいずれか1項に記載の方法。
- 少なくとも1つの被調査脳のデータが互いに比較される過程において標的データセットにおいて重ね合わせられることを特徴とする、前記請求項1乃至5項のいずれか1項に記載の方法。
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