JP5833637B2 - ダイナミック灌流ｃｔの画像データ位置合わせ - Google Patents

Description

本発明は、概して、画像データを位置合わせすることに関し、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）の特定の用途に関して記述される。しかしながら、他のイメージングアプリケーションもまた本明細書において企図される。

コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナは、概して、静止ガントリ及び回転ガントリを有する。回転ガントリは、静止ガントリによって回転可能に支持され、Ｘ線管を保持する。検出器は、Ｘ線管と反対側の、検査領域の向こう側にある。回転ガントリは、ｚ軸を中心に検査領域の周りを回転し、Ｘ線管によって放出される放射線は、検査領域及びその中の患者の解剖学的構造を横切り、検出器によって検出される。検出器は、照射された患者の解剖学的構造を示す投影データを生成する。再構成器は、投影データを再構成し、照射された患者の解剖学的構造を示す再構成された画像データを生成する。

ＣＴ及び他のイメージングモダリティが、灌流イメージングのために使用されることができる。概して、灌流イメージングは、解剖学的組織を通る流体（例えば、血液、リンパ、その他）の通路に対応する情報を捕捉し、その組織又は他の組織の健康状態を識別するのを容易にするために該情報を定量化するイメージングアプローチである。例えば、心筋灌流イメージングは、心臓の筋肉組織の酸素供給を測定するために使用されることができる。こうして、患者の心臓は、Ｘ線不透過の造影材料の注入前とその最中に３次元（３Ｄ）でイメージングされることができ、再構成される画像の違いは、組織内に流される造影材料に起因しうる。筋肉組織は、造影剤摂取の程度に従って分類されることができ、例えば心筋梗塞又は冠状動脈閉塞のよう病理が検出されることができる。

予測的にＥＣＧゲートされるＣＴが、心筋灌流イメージングのために使用されている。この技法によって、或る又は特定の心臓位相（例えば、心収縮期、拡張期、その他）が、予測ゲーティングのために選択されるが、心周期のそれぞれ異なる時間フレームにおける心臓の動き状態は異なりうる。これは、概して、ＥＣＧゲーティングが電気信号に依存し、実際の機械的な動きに依存せず、心周期の長さの変動が、予測ゲーティングを考慮しないことによる。結果として、動的な測定の時間フレームは、ボクセル単位で揃えられないことがあり、このような不良位置合せは、経時的な造影剤摂取曲線にアーチファクトを導入することがあり、よって、誤った解析結果に至ることがある。

本出願の見地は、上述した事項その他に対処する。

１つの見地によれば、方法は、４Ｄ造影剤増強画像データセットを位置合わせすることを含む。方法は、複数のそれぞれ異なる時間フレームに対応する画像データを、時間フレームの１つからの基準画像と位置合わせすることを含む。４Ｄ造影剤増強画像データセットは、造影剤増強の変化を伴ってそれぞれ異なる時間フレームに取得された同じ関心ボリュームの画像データを含み、関心ボリュームは、動く構造を含み、異なる時間フレームは、動く構造のそれぞれ異なる動き周期の中の関心のある予め決められた動き位相に対応する。

別の見地によれば、システムは、勾配降下アルゴリズムに基づいて、４Ｄ画像データセットからの基準画像データと画像データを位置合わせするために、４Ｄ画像データセットの画像データをゆがめるゆがめ（ワーピング）コンポーネントを有する。画像データ及び基準画像データは、同じ関心ボリューム及び異なる時間フレームに対応する。システムは更に、ゆがめられた画像データと基準画像データとの間の類似性を示す値を算出する類似性決定器を有する。

別の見地によれば、コンピュータのプロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、ゼロ平均正規化相互相関の類似性尺度と組み合わせて、適応ステップサイズ予測による確率的勾配降下最適化アルゴリズムに基づいて、４Ｄ ＥＣＧ予測ゲートされた造影増強画像データを弾力的に位置合わせするための命令によって符号化されたコンピュータ可読記憶媒体が提供される。

本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の取り合わせ並びにさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形をとりうる。図面は、好適な実施形態を示すことのみを目的とし、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。

画像データ位置合わせコンポーネントに関連するイメージングシステムを示す図。 位置合わせコンポーネントの例を示す図。 ４Ｄ画像データの空間フィルタリングの例を示す図。 ４Ｄ画像データの時間的フィルタリングの例を示す図。 位置合わせの例を示す図。 位置合わせの例を示す図。 例示の方法を示す図。

図１は、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナのようなイメージングシステム１００を示す。イメージングシステム１００は、静止ガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を有する。回転ガントリ１０４は、静止ガントリ１０２によって回転可能に支持される。回転ガントリ１０４は、長手方向又はｚ軸を中心に検査領域１０６の周りを回転する。図示の実施形態において、回転ガントリ１０４は、人間の拍動する心臓をスキャンするのに十分高速に、例えば１心周期の間に心臓全体をスキャンするのに十分高速に回転するように構成される、一例において、図示される回転ガントリ１０４は、少なくとも２７０ミリ秒（２７０ｍｓ）で回転するように構成される。回転ガントリ１０４は、より低い及びより高い回転時間で回転することもできる。

Ｘ線管のような放射線源１０８は、回転ガントリ１０４によって支持され、回転ガントリ１０４と共に回転され、放射線を放出する。線源コリメータは、検査領域１０６を横切る錐体、扇形、くさび形又は他の形状の放射線ビームを形成するように、放射線をコリメートする。線源１０８の反対側に位置する放射線感受性検出器アレイ１１０は、検査領域１０６を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。図示の実施形態において、放射線感受性検出器アレイ１１０は、患者の心臓全体を一度に横切る放射線を検出するに十分大きい。これを行うために、一実施形態において、検出器アレイ１１０は、検出器の少なくとも２５６スライス又は行を有する。他の実施形態において、検出器アレイ１１０は、より多い又はより少ないスライス又は行を有することができる。

動きモニタ又はセンサ１１４は、検査領域１０６の動く対象又は被検体の少なくとも予め決められた関心ボリュームの動き状態を検知し、それを示す信号を生成するように構成される。動きセンサ１１４は、心臓及び／又は呼吸及び／又は他の動きセンサを含みうる。汎用コンピューティングシステムは、ディスプレイ及び／又はプリンタのような人間可読出力装置、及びキーボード及び／又はマウスのような入力装置を含むオペレータコンソール１１６の機能を果たす。コンソール１１６に常駐するソフトウェアは、例えばオペレータがスキャニングプロトコル（例えば、動きモニタ１１４からの信号に基づいてスキャニングをゲートするＥＣＧゲートされる又は他のやり方でゲートされる造影剤増強プロトコル）を選択すること、スキャニングを起動すること等を可能にすることによって、オペレータが、システム１００の動作を制御することを可能にする。注射器１１２は、例えば造影剤増強イメージングプロシージャのために、造影剤材料を注入するように構成される。図示の注射器１１２は、コンソール１１６によって制御される。別の例において、造影剤は手動で投与される。

再構成器１１８は、投影データを再構成し、検査領域１０６を示すボリュメトリック画像データを生成する。再構成器１１８は、例えば１８０°プラス扇角度から３６０°プラス扇角度及び／又は他のレンジまでの、さまざまな角度レンジをカバーする再構成アルゴリズムを用いることができる。４次元（４Ｄ）データセットは、それぞれ異なる時間フレームに取得されたデータに基づいて再構成されることができる。一例において、各時間フレームは、別の動き（例えば心臓、呼吸等）周期又は別の動き周期のサブ部分に対応しうる。サブ部分は、各周期の中の、関心のある予め決められた及び／又は選択された（例えば心臓、呼吸等の）位相に対応しうる。心臓イメージングの場合、位相は、心収縮期、心拡張期又は他の位相でありうる。造影剤増強画像データの場合、それぞれ異なる動き周期／時間フレームに対応する画像データは、スキャニング中の組織内の造影剤摂取及びウォッシュアウトを表すそれぞれ異なる造影剤増強を有しうる。

寝台のような支持体１２４は、検査領域１０６の対象又は被検体を支持する。支持体１２４は、スキャニングの前、その最中、及び／又はその後、ｘ、ｙ及び／又はｚ軸に関して検査領域１０６の対象又は被検体をさまざまに位置付けるために使用されることができる。一例において、支持体１２４は、検査領域１０６の心臓又は他の組織のような関心ボリュームを位置付けるために使用され、関心ボリューム全体（又はその大部分）が、支持体１２４が同じ位置にある状態でスキャンされる。このようなスキャンの例は、予測的にＥＣＧゲートされる造影剤増強心臓スキャンのような心臓スキャンである。このようなスキャンの場合、線源コリメータは、関心ボリュームをカバーするように、適切なビーム角（ｘ／ｙ及び／又はｚ方向）を有する放射線ビームを生成するために放出された放射線をコリメートし、検出器アレイは、関心ボリュームを横切る放射線を検出するために、ｚ軸に沿って適切な数のスライス又は検出器行を有し、心臓が、各々の心周期の選択された位相の最中に、又は心周期の選択されたサブセットについて、例えば心周期の各々よりも短い期間、スキャンされる。

位置合わせコンポーネント１２０は、４Ｄ画像データ又はその予め決められたサブ部分を位置合わせする。上述したように、４Ｄ画像データは、それぞれ異なる動き周期及びゆえに時間フレームに対応する画像データを含みうる。造影剤増強スタディに関して、それぞれ異なる動き周期及び時間フレーム内の同じ動き位相に対応する画像データは、イメージングプロシージャ及び時間の進行を通じて造影剤摂取及びウォッシュアウトを反映するそれぞれ異なる造影剤増強を有しうる。詳しく後述されるように、一例において、位置合わせアルゴリズムは、画像データが適切に位置合わせされるときを判定することを容易にする類似性メトリックに関する勾配に基づいて、反復的な弾力的位置合わせを有する。造影剤増強データを用いる場合、このようなアルゴリズムは、それぞれの異なる時間フレーム及び／又は一貫しない動き状態にわたる造影剤濃度の変化を考慮することができる。このようなアルゴリズムは、幾何学的な不良位置合せによるアーチファクトを軽減することができ、それによって、心筋灌流ＣＴイメージングのようなさまざまなイメージングプロシージャについてより高い定量的正確さを提供する。

アナライザ１２２は、位置合わせされた画像データを解析するために使用されることができる。灌流スキャンの場合、アナライザ１２２は、灌流マップ及び／又は灌流パラメータを生成するために使用されることができ、かかるパラメータは、例えばピークに達するまでの時間、曲線の下の領域（すなわち組織を通過する血液容積）、局所ピーク強度又は増強、平均上昇スロープ、最大アップスロープ、最大アップスロープまでの時間等である。このような情報は、例えば時間軸に沿って、ボクセル単位、関心領域単位又は他の単位で生成されることができる。生成された灌流マップ及び／又は灌流パラメータは、さまざまに提示されることができ、例えばカラー符号化された灌流マップ、グラフ、その他として、メモリに記憶され、フィルム化され、処理のために伝送される等が可能である。

位置合わせコンポーネント１２０及び／又はアナライザ１２２は、（図示されるように）システム１００の一部でありえ、又はそこから遠隔していてもよく、例えばワークステーション等のコンピューティングシステム内にありうることが理解される。いずれの例においても、１又は複数のプロセッサは、位置合わせコンポーネント１２０及び／又はアナライザ１２２を実現するために、メモリのようなローカル又は遠隔コンピュータ可読記憶媒体上に符号化され及び／又は実現されるコンピュータ可読命令を実行することができる。

図２は、位置合わせコンポーネント１２０の例を示す。図示の位置合わせコンポーネント１２０は、それぞれ異なる時点に取得された画像データ又はそれぞれ異なる時間フレームに対応する画像データを含む４Ｄ画像データをフィルタするために用いられるフィルタ２０２を有する。図示のフィルタ２０２は、画像データを空間的にフィルタし、画像データを時間的にフィルタするように構成される。図３は、空間座標（ｘ、ｙ及びｚ）に沿って予測的にＥＣＧゲートされる造影剤増強心臓灌流スキャンに対応する４Ｄ画像データを空間的にフィルタする例を示し、図４は、４Ｄ画像データ時間座標（時間）を時間的にフィルタリングする例を示す。図２に戻って、このような多次元画像フィルタリングは、画像データの空間的及び時間的な鮮鋭さを維持しながら、画像データの信号対雑音比（ＳＮＲ）を増大することができる。ＳＮＲを増大する（すなわち画像ノイズを低下させる）ことは、心筋灌流のより正確な定量解析をもたらすことができる。別の実施形態において、フィルタ２０２は省かれ、又は別のフィルタが利用される。適切なフィルタの例は、H. Bruder他による「Spatio-temporal filtration of dynamic CT data using diffusion filter」(Proc. of SPIE Med. Imag. Conf., vol. 7258. 2009)に記述されている。

基準画像識別器２０４は、４Ｄデータセット内の基準画像データを識別する。４Ｄ造影剤増強画像データに関して、基準画像識別器２０４は、最大造影剤（ピーク）増強を有する時間フレーム又は画像データを識別することによって、これを行うことができる。これは、例えばピーク増強曲線から又は他のやり方で自動的に行われることができる。概して、異なるスキャン心周期に対応する画像データは、造影剤が摂取されウォッシュアウトされるにつれて、造影剤増強の異なる量を呈し、最大造影剤摂取を呈する画像データは、両方の心腔が造影剤で完全に満たされる時間に対応し、他の画像データよりも多くの境界詳細を示す見込みがある。この時間フレームは、例えば最大の画像エネルギーを有する時間フレームを見つけることによって、位置合わせコンポーネント１２０によって自動的に識別されることができる。別の例において、基準画像識別器２０４は、ユーザ選択された画像データを示す信号に基づいて及び／又は他のやり方で、基準画像データを識別する。

ゆがめコンポーネント２０６は、基準画像データに基づいて、４Ｄ画像データをゆがめ又は変形する。図示の実施形態において、ゆがめコンポーネント２０６は、弾力的な又は非固定的なアルゴリズムを用いる。他の実施形態において、固定的なアルゴリズムが、付加的に又は代替として用いられる。ゆがめコンポーネント２０６は、画像データを１回又は複数回ゆがめることができ、例えば以前にゆがめられた画像データをゆがめることによって複数回ゆがめられることができる、例えば、ゆがめられた画像データ及び基準画像データが、構造的に十分に類似していないと判定される場合、ゆがめコンポーネント２０６は、ゆがめられた画像データをゆがめることができる。類似性決定器２０８は、ゆがめられた画像データと基準画像データとの間の類似性を示す値を決定する。オプティマイザ２１０は、類似性基準を最小にすることを容易にする。

判定コンポーネント２１２は、適切な位置合わせに達したときを判定する。適切な位置合わせに達していない場合、位置合わせコンポーネント１２０は、ゆがめられた画像データをゆがめ、類似性決定器２０８は、別の値を決定し、判定コンポーネント１２０は、新しい値に基づいて適切な位置合わせに達したかどうか判定する。位置合わせが許容できるものであると判定されるまで、これらのステップは反復されることができる。一例において、判定コンポーネント２１２は、上述の値と、画像データの以前のゆがめのために決定された値との間の差分値を算出し、差分値を予め決められた閾値と比較する。別の例において、判定コンポーネント２１２は、上述の値を、予め決められた（相対的又は絶対的な）閾値と比較する。更に別の例において、判定コンポーネント２１２は、予め決められた数の反復が画像データについて実施されたときを判定する。他の基準は、適切な位置合わせに達したときを判定するために、付加的に又は代替として使用されることができる。

図５及び図６は、位置合わせコンポーネント１２０による例示の位置合わせを示す。この例において、位置合わせコンポーネント１２０は、式１を満たす変形場を決定する：

式１：
ｆｗ（ｘ）＝ｆｔ（ｇ（ｘ））＝ｆｒ
上式で、ｆｗは、ゆがめられた画像データを表し、ｆｔは、基準画像データと位置合わせされる画像データを表し、ｇは、変形場を表し、ｆｒは、基準画像データを表す。位置合わせコンポーネント１２０は、位置合わせされる画像のボクセル強度値の全て又はサブセットを利用することができる。

図５において、画像データ５０２が、基準画像データ５０４と位置合わせされる。この例において、ゆがめコンポーネント２０６は、画像データ５０２をゆがめ、ゆがめられた又は変形された画像データ５０８を生成する補間回路を有する。適切な補間アルゴリズムは、３次元Ｂスプライン又は他のアルゴリズムを含む。類似性コンポーネント２０８は、ゆがめられた画像データ５０８と基準画像データ５０４との間の類似性の値を決定する。図示の実施形態において、類似性基準は、画像ｆｒとｆｔの間のゼロ平均正規化相互相関関数を含む。オプティマイザ２１０は、類似性基準を最小にする最良の変形ｇを見つけることを試みる。適切なオプティマイザは、適応的な確率的勾配降下最適化を含む。この基準は、４Ｄ画像データにおけるさまざまな造影剤濃度を扱うのに適している。画像及び変形場ｇ５１０の離散的及び連続的バージョンの間の対応は、３次元Ｂスプラインを使用して確立されることができる。ここに述べるように、位置合わせは、１回又は複数回の反復５１２を含みうる。図６に示されるように、時間フレーム６００の１又は複数からの画像データが、基準画像データ５０４に基づいて及び／又はそれと位置合わせされる。

図示の実施形態において、適応的な確率的勾配降下最適化アルゴリズムが、適応ステップサイズ予測と共に適用される。ステップサイズ予測を伴う適切な最適化アルゴリズムは、S. Klein、J. P. W. Pluim、M. Staring及びM. A. Viergeverによる「Adaptive stochastic gradient descent optimisation for image registration」（International Journal of Computer Vision, 81(3) , pp. 227-239, 2009)に記述されている。このようなアルゴリズムは、収束レート、最終精度又はロバストネスに影響を及ぼさずに、反復ごとの計算時間を減少させることができる。このアルゴリズムは、類似性基準の勾配が近似と置き換えられるという識別による決定論的な勾配降下法と同様である。類似性基準の導関数の確率論的近似は、最適化プロセスのあらゆる反復においてボクセルの新しいランダムに選択されたサブセットを使用することによって、決定されることができる、このようにして、近似誤差の偏りが回避される。

位置合わせのスピード及び正確さは、ランダムサンプリングを通じて得られる勾配近似の品質に依存しうる。ランダムボクセル位置のサブセットは、一様サンプリング又は非一様サンプリングを使用して決定されることができ、これは、勾配近似を改善することができる。画像エッジは、強度ベースの位置合わせ推定に強く影響を与えることができる。従って、画像エッジを強調するサンプリング分布が、勾配近似を改善するために使用されることができる。一例において、バイナリマスクが、最大の画像勾配大きさを有するボクセルのみをサンプリングするために使用される。ランダムサンプリングの別の適切なアプローチは、Bhagalia R、Fessler JA、Kim Bによる「Accelerated nonrigid intensity-based image registration using importance sampling」(IEEE Trans Med Imaging, 2009 Aug;28(8):1208-16)に記述されている。

マルチ解像度アプローチが、位置合わせアルゴリズムのロバストネス及び効率を改善するために適用されることができる。このようなアルゴリズムによって、位置合わせが、まず、粗くサブサンプリングされた画像を使用して実施されることができ、低減された数の自由度を有する変形場を決定することができる。その後、結果は、次のより微細なレベルに伝えられることができる。この反復プロシージャは、最も微細なレベルに達するまで、画像及び変形場のＢスプライン制御点のグリッドを交互に拡張することができる。適切なマルチ解像度アプローチは、M. Unser、A. Aldroubi及びM. Edenによる「The L2-polynomial spline pyramid」(IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 15, 364-379 1993)に記述されている。このアプローチは、ピラミッド又は元の画像及び変形場の徐々に低減されたバージョンの組を構築するために、最適である２の係数の３Ｄ Ｂスプライン縮小／拡大演算子を使用する。

位置合わせにおいて高い自由度がある例では、本質的に不良設定問題がありえ、これは、適切な制約がない状況で変形場の非現実的な畳み込みにつながりうる。従って、変形場ｇを推定する場合、さまざまな制約が用いられうる。例えば、一例において、１つの制約は、人間の器官及び組織の動きが可逆であるので、変形場ｇが可逆であることである。３Ｄ位置合わせのために適切な１つの適切なアプローチは、S. Y. Chun及びJ. A. Fesslerによる「A simple regularizer for b-spline nonrigid image registration that encourages local invertibility」(IEEE J. Sel. Top. Signal Process. 3, 159-169 2009)に見ることができる。Fessler他の文献に開示されるペナルティ関数は、ｘ、ｙ、ｚ方向において、２つの隣接する変形係数の差を制限することによって、正のヤコビアン行列式を助ける。係数の代わりに差のみを抑制することによって、制限内の勾配を有する大きい変形ｇも、検索ソリューション空間に含められる。

図７は、１つの方法を示す。この例の場合、位置合わせコンポーネント１２０は、造影剤増強の予測ＥＣＧゲート心臓灌流スキャンを通じて取得された４Ｄ画像データを位置合わせする。このようなスキャンは、例えば各々の心周期又は心拍における（すなわち各々のＲ−Ｒ間隔の中の）収縮期、拡張期及び／又は他の心臓位相のような、予め決められた心臓位相に基づいてゲートされる。（複数の）位相が、スキャナのオペレータによって選択され、選択されたイメージングプロトコルを通じて識別され、及び／又は他のやり方で決定されることができる。更に、心臓の（複数の）位相が、心周期ごとに、１心周期おきに、又は心周期ごとの場合より少ない数心周期おきに、スキャンされるように、スキャンがゲートされる。スキャニングは、造影剤の投与前に、投与時に、又は投与直後に起動されることができる。

ステップ７０２において、４Ｄ灌流画像データが取得される。ステップ７０４において、ダイナミック拡散フィルタリングが、図２に関連して記述されるように又は他のやり方で、４Ｄデータセットに適用される。ステップ７０６において、フィルタされた画像が、上述されたように位置合わせされる。例えば、一例において、これは、ゼロ平均正規化相互相関の類似性尺度と組み合わせて適応ステップサイズ予測による確率的勾配降下最適化法を使用することにより、基準画像データを使用して画像データを弾力的に位置合わせすることを含む。ステップ７０８において、結果的に得られる位置合わせされた画像データが処理される。これは、さまざまな灌流マップ及び／又はパラメータを決定することを含む。この方法を使用することにより、動く対象又は解剖学的構造の造影剤増強画像データを位置合わせする際の幾何学的な不良位置合せによるアーチファクトが、除去され又は低減されることができる。こうして、心筋灌流ＣＴイメージングのような灌流アプリケーションは、相対的に高い定量的正確さのために適したデータを提供することができる。

上述した処理は、コンピュータプロセッサによって実行される際、ここに記述された処理をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読命令によって実現されることができる。そのような場合、命令は、当該コンピュータに関連する及び／又は他のやり方で当該コンピュータにとってアクセス可能であるメモリのようなコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。

本発明は、好適な実施形態に関して記述された。当業者であれば、前述の詳細な説明を読み理解することにより、変形例及び変更例が思いつくであろう。そのような変形例及び変更例は添付の特許請求の範囲及びそれと同等のものの範囲内にある限り、本発明は、それらのすべてを含むものとして構成されることが意図される。

Claims (19)

1. ４Ｄ造影剤増強画像データセットを位置合わせする方法であって、
   前記４Ｄ造影剤増強画像データセットは、造影剤増強の変化を伴ってそれぞれ異なる時間フレームに取得された同じ関心ボリュームの画像データを含み、
   前記関心ボリュームは動く構造を含み、
   前記異なる時間フレームは、前記動く構造のそれぞれの動き周期の中の関心のある予め決められた動き位相に対応し、
   前記方法が、複数の前記時間フレームに対応する画像データを、前記時間フレームの１つからの基準画像データと位置合わせするステップを含む、方法。
2. 前記画像データは、反復勾配法に基づくアルゴリズム及び類似性尺度を使用して位置合わせされる、請求項１に記載の方法。
3. 前記位置合わせアルゴリズムは、確率的勾配降下最適化アルゴリズムに基づく、請求項２に記載の方法。
4. 前記類似性尺度は、ゼロ平均正規化相互相関の類似性尺度を含む、請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記画像データを位置合わせする前記ステップは、
   前記基準画像データに合うように、特定の時間フレームの画像データをゆがめるステップと、
   前記ゆがめられた画像データと前記基準画像データとの間の類似性を示す値を決定するステップと、
   前記値が予め決められた基準を満たす場合、前記画像データを前記基準画像データに位置合わせし、前記値が前記予め決められた基準を満たさない場合、前記ゆがめられた画像データをゆがめるステップと、
   を含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記予め決められた基準が閾値を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記予め決められた基準が反復の最大数を含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記画像データを位置合わせする前に、前記画像データをフィルタリングするステップを更に含み、
   前記フィルタリングは、前記画像データを空間的にフィルタリングし、前記画像データを時間的にフィルタリングすることを含む、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記位置合わせされた画像データに基づいてパラメータマップ又は灌流パラメータのうち少なくとも１つを生成するステップを更に含む、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記画像データは、予測ＥＣＧゲートによる造影剤増強灌流スキャンに対応する、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記基準画像データは、関心のある予め決められた造影剤増強を呈する画像データに対応する、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記４Ｄ造影剤増強画像データセットは、心臓画像データを含み、関心のある特定の予め決められた心臓位相に対応する、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 勾配降下アルゴリズムに基づいて、４Ｄ造影剤増強画像データセットの画像データを前記４Ｄ造影剤増強画像データセットからの基準画像データと位置合わせするために、前記４Ｄ造影剤増強画像データセットの前記画像データをゆがめるゆがめコンポーネントであって、前記画像データ及び前記基準画像データは、同じ関心ボリューム及びそれぞれ異なる時間フレームに対応する、ゆがめコンポーネントと、
    前記ゆがめられた画像データと前記基準画像データとの間の類似性を示す値を決定する類似性決定器と、
    を有するシステム。
14. 前記値が予め決められた類似性基準を満たすまで、前記画像データが反復的にゆがめられる、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記画像データを空間的にフィルタするフィルタを更に有する、請求項１３又は１４に記載のシステム。
16. 前記フィルタが、前記画像データを時間的にフィルタする、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記４Ｄ造影剤増強画像データセットの中の最大の造影剤増強を示す時間フレームに基づいて、前記４Ｄ造影剤増強画像データセットの中の前記基準画像データを識別する基準画像識別器を更に有する、請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載のシステム。
18. 前記位置合わせされた画像データに基づいて、灌流マップ又は灌流パラメータの少なくとも１つを生成するアナライザを更に有する、請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載のシステム。
19. コンピュータのプロセッサによって実行される際、プロセッサに、ゼロ平均正規化相互相関の類似性尺度と組み合わせて、適応ステップサイズ予測による確率的勾配降下最適化アルゴリズムに基づいて、ＥＣＧ予測ゲートによる４Ｄ造影剤増強画像データを弾力的に位置合わせさせるためのコンピュータ実行可能命令によって符号化されたコンピュータ可読記憶媒体。

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