JP5852647B2 - 呼吸運動推定の自動点別検証 - Google Patents

Description

本発明は、広くは、運動が前記運動の第１の相における第１の画像を前記運動の第２の相における第２の画像に変換する変形ベクトル場により推定される、運動推定の自動点別検証（automatic point-wise validation）に関する。本発明は、具体的には、ＣＴ画像に基づく呼吸運動推定の自動点別検証に関する。

医用画像において身体運動を補正することは、必然であり、この分野において既に不可欠になっている。剛体又はアフィン変換による運動補正は、少数の臨床標的応用（例えば、脳に対する患者位置の応用）に対してのみ適しているので、非剛体又は弾性変換による運動補正が、最先端になっている。弾性変換の有用性に対する顕著な例は、呼吸運動である。

運動補正は、１つの画像を第２の画像によって位置調整する変形ベクトル場（ＤＶＦ）を計算する少なくとも２つの画像の位置合わせを必要とする。成功する位置合わせに対する必要な基準として、残余画像（すなわち、位置調整された第１の画像及び第２の画像の減算の画像）の小ささが、使用されることができる。ずれた画像構造は、前記残余画像において残っている影として見える。しかしながら、前記残余画像は、一様な画像領域の変形に対して不変であるので、前記残余画像における構造の不在は、成功する位置合わせを保証しない。

典型的には、画像位置合わせスキームは、２種類の力、すなわち、２つの画像の差分により決定される外的な力、及び物理モデルにより決定される内的な力をバランスすることを目的とする。結果的に、これら２つの力をバランスするのに重み係数が導入される。一般に、前記外的な力に対する大きな重みの印加が、小さな残余画像を生じやすい。不幸なことに、これは、しばしば、前記ＤＶＦに不正確な変形、折り返し（folding）までも導入する。したがって、検証に残余画像を使用して、ＤＶＦは、しばしば、前記ＤＶＦの誤った決定を引き起こしうる。

誤って推定されたＤＶＦの肯定検証の可能性を減少させる検証スキームを提供することは、有用である。

したがって、第１の態様において、本発明は、運動推定を検証するシステムであって、
‐運動の第１の相における第１の画像を前記運動の第２の相における第２の画像に変換することにより前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ユニットと、
‐複数の場所において局所的体積変化の計量（metric）を計算する計量ユニットと、
‐前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の局所的性質に基づいて適合性を計算する適合性ユニットと、
を有するシステムを提供する。

前記適合性の尺度の値に基づいて、前記運動を推定するＤＦＶが、検証される。実験は、複数の場所における局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の前記局所的性質に基づく前記適合度は、必ずしも、より正確な位置合わせを提供するために前記外的な力に対する大きな重みを支持するわけではない。この観察に対する１つの理由は、より正確な位置調整を提供する大きな変形が、しばしば、不合理に大きな体積変化を生じる変形を引き起こすことでありうる。このような変形を有するＤＶＦは、したがって、本発明のシステムにより放棄される可能性が高い。

前記システムの一実施例において、前記局所的体積変化の計量は、ヤコビアン計量（Jacobian metric）に基づく。

前記システムの一実施例において、前記計量ユニットは、前記第１及び第２の画像に基づいて、前記複数の場所における前記局所的体積変化の画像強度ベースの計量を計算し、前記複数の場所において規定される前記第１又は第２の画像の前記局所的性質は、前記計算された画像強度ベースの計量である。ＣＴ画像において、強度は、ハウンスフィールド単位（ＨＵ）で測定される。前記適合性ユニットは、局所的体積変化の２つの計量、すなわち、画像強度ベースの計量及び、例えば、ヤコビアン計量に基づいて前記適合度を計算する。

前記システムの一実施例において、前記適合度は、前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の前記局所的性質に基づいて、前記複数の場所において計算され、これにより適合性マップになる。例えば、前記局所的体積変化の前記計量は、ヤコビアン計量であることができ、前記局所的性質は、画像強度ベースの計量であることができ、前記複数の場所の各場所において、前記適合度は、前記場所における前記ヤコビアン計量及び前記強度計量の差の絶対値であることができる。前記適合性マップは、前記複数の場所において、前記運動推定を局所的に検証することを可能にする。

前記システムの一実施例において、前記局所的性質は、前記第１の画像の強度であり、前記適合性ユニットは、前記複数の場所の各場所において近傍を決定し、前記適合度は、前記決定された近傍における各位置における前記第１の画像強度及び前記局所的体積変化の計量の対応する値の結合分布に双曲線関数をフィッティングすることにより計算される相関係数に基づいて、前記複数の場所の各場所において計算される。この実施例の動作は、例えばＣＴ画像におけるＨＵ単位で測定される低／高画像強度が、低／高組織密度にそれぞれ対応するという事実により説明されることができる。低い組織密度は、高い組織圧縮率に帰着し、高い組織密度は、低い組織圧縮率に帰着する。

一実施例において、前記システムは、前記適合性マップにおけるピークを検出するピークユニットを有する。前記適合性マップにおける前記検出されたピークの場所は、前記ＤＶＦにおける誤りの可能性、すなわち前記第１及び第２の画像の誤った位置合わせの場所を示すように、ユーザに通信されうる。前記適合性マップにおける前記検出されたピークは、前記第１又は第２の画像の上に重ねられ、前記第１又は第２の画像とともに表示されうる。

前記システムの一実施例において、前記場ユニットは、前記第２の画像に対する前記第１の画像の弾性位置合わせを使用して、前記変形ベクトル場を計算する。

一実施例において、前記システムは、前記計算された適合度に基づいて、前記変形ベクトル場を更新する更新ユニットを有する。前記適合度は、前記変形ベクトル場を更新する唯一の入力として、又は前記変形ベクトル場を更新する他の入力に加えて使用されることができる。例えば、前記弾性画像位置合わせを決定する前記内的及び外的な力の重みは、場所依存であることができ、前記適合性マップにおける前記検出されたピークの場所を考慮に入れることができる。

一実施例において、前記システムは、呼吸運動推定を検証するのに使用される。他の可能な使用は、心臓収縮及び拡張並びに腫瘍成長又は回復を含むが、これらに限定されない。

本発明の第２の態様において、本発明による前記システムを有するワークステーションが提供される。
本発明の第３の態様において、本発明による前記システムを有する画像取得装置が提供される。

本発明の第４の態様において、運動推定を検証する方法が提供され、前記方法は、
‐運動の第１の相における第１の画像を前記運動の第２の相における第２の画像に変換することにより前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ステップと、
‐複数の場所において局所的体積変化の計量を計算する計量ステップと、
‐前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の局所的性質に基づいて、適合度を計算する適合性ステップと、
を有する。

本発明の第５の態様において、本発明による方法をプロセッサに実行させるコンピュータプログラムが提供される。

本発明は、従属請求項に規定される実施例を参照して説明される独立請求項により規定される。

本発明の２以上の上述の実施例、実施形態、及び／又は態様が、有用であると思われる如何なる形でも組み合わせられることができることは、当業者により理解される。

前記システム又は前記方法の説明された修正例及び変形例に対応する前記システム、前記方法、前記画像取得装置、前記ワークステーション、及び／又は前記コンピュータプログラムの修正例及び変形例が、この説明に基づいて当業者により実行されることができる。

当業者は、請求された発明における画像データセットが、これらに限定されないが、Ｘ線撮像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、超音波（ＵＳ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、及び核医学（ＮＭ）のような様々な取得モダリティにより取得された２次元（２Ｄ）、３次元（３Ｄ）又は４次元（４Ｄ）画像データセットでありうると理解する。

本発明のこれら及び他の態様は、図面を参照して説明及び記載される。

前記システムの典型的な実施例のブロック図を示す。 ＣＴ肺実質ファントムの典型的なスライスを示す。 肺実質ファントムの圧縮の後のヤコビアン計量を示す。 典型的な適合性マップを示す。 ＣＴスライス上に重ねられた適合性マップを示す。 図２Ａに示されるボクセルの近傍において計算された、局所的体積変化及び対応する画像強度の典型的な散布図を示す。 本発明による方法のフロー図を示す。 画像取得装置の典型的な実施例を概略的に示す。 ワークステーションの典型的な実施例を概略的に示す。

同一の参照番号は、図面を通して同様の部分を示すのに使用される。

図１は、運動推定を検証するシステム１００の典型的な実施例のブロック図を示し、前記システムは、
‐運動の第１の相における第１の画像を前記運動の第２の相における第２の画像に変換することにより前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ユニット１１０と、
‐複数の場所において局所的体積変化の計量を計算する計量ユニット１２０と、
‐前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の局所的性質に基づいて、適合度を計算する適合性ユニット１３０と、
を有する。

システム１００の典型的な実施例は、
‐前記適合性マップにおけるピークを検出するピークユニット１４０と、
‐前記計算された適合度に基づいて、前記変形ベクトル場を更新する更新ユニット１５０と、
‐システム１００の動作を制御する制御ユニット１６０と、
‐システム１００とユーザとの間の情報伝達に対するユーザインタフェース１６５と、
‐データを記憶するメモリユニット１７０と、
を有する。

システム１００の一実施例において、受信データに対して３つの入力コネクタ１８１、１８２及び１８３が存在する。第１の入力コネクタ１８１は、これらに限定されないが、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、又は光ディスクのようなデータ記憶手段から入って来るデータを受信する。第２の入力コネクタ１８２は、これらに限定されないが、マウス又はタッチスクリーンのようなユーザ入力デバイスから入って来るデータを受信する。第３の入力コネクタ１８３は、キーボードのようなユーザ入力デバイスから入って来るデータを受信する。入力コネクタ１８１、１８２及び１８３は、入力制御ユニット１８０に接続される。

システム１００の一実施例において、発信データに対して２つの出力コネクタ１９１及び１９２が存在する。第１の出力コネクタ１９１は、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、又は光ディスクのようなデータ記憶手段にデータを出力する。第２の出力コネクタ１９２は、表示装置にデータを出力する。出力コネクタ１９１及び１９２は、出力制御ユニット１９０を介してそれぞれのデータを受信する。

当業者は、入力デバイスを入力コネクタ１８１、１８２及び１８３に接続し、出力デバイスをシステム１００の出力コネクタ１９１及び１９２に接続する多くの方法が存在することを理解する。これらの方法は、これらに限定されないが、有線及び無線接続、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、デジタル電話ネットワーク及びアナログ電話ネットワークのようなデジタルネットワークを有する。

システム１００の一実施例において、システム１００は、メモリユニット１７０を有する。システム１００は、入力コネクタ１８１、１８２、及び１８３のいずれかを介して外部装置から入力データを受信し、前記受信された入力データをメモリユニット１７０に記憶する。前記入力データをメモリユニット１７０にロードすることは、システム１００の前記ユニットによる関連するデータ部分に対する迅速なアクセスを可能にする。前記入力データは、例えば、前記第１及び第２の画像を有する。メモリユニット１７０は、ＣＰＵのレジスタファイル、キャッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）チップ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）チップ、及び／又はハードディスクドライブ及びハードディスクのような装置により実施されうる。メモリユニット１７０は、前記出力データを記憶することができる。前記出力データは、例えば、前記適合性マップ、オプションとして前記第１の画像の上に重ねられたものを有する。メモリユニット１７０は、メモリバス１７５を介して、場ユニット１１０、計量ユニット１２０、適合性ユニット１３０、ピークユニット１４０、更新ユニット１５０、制御ユニット１６０、及びユーザインタフェース１６５を有するシステム１００のユニットからデータを受信する及び／又はデータを送ることもできる。メモリユニット１７０は、出力コネクタ１９１及び１９２のいずれかを介して外部装置に対して前記出力データを利用可能にする。メモリユニット１７０においてシステム１００の前記ユニットからのデータを記憶することは、システム１００の前記ユニットの性能及びシステム１００の前記ユニットから外部装置への前記出力データの転送レートを有利に改良することができる。

システム１００の一実施例において、システム１００は、システム１００を制御する制御ユニット１６０を有する。制御ユニット１６０は、システム１００の前記ユニットから制御データを受信し、制御データを提供することができる。例えば、複数の場所において局所的体積変化の計量を計算した後に、計量ユニット１２０は、制御データ"局所的体積変化が計算された"を制御ユニット１６０に提供することができ、制御ユニット１６０は、制御データ"適合性マップを計算"を適合性ユニット１３０に提供することができる。代替的には、制御機能は、システム１００の他のユニットに実装されてもよい。

システム１００の一実施例において、システム１００は、ユーザとシステム１００との間の情報伝達に対するユーザインタフェース１６５を有する。ユーザインタフェース１６５は、前記複数の場所において前記適合度を計算する適合性ユニット１３０による使用に対して前記第１又は第２の画像の前記局所的性質を選択するユーザ入力を受信することができる。次に、前記ユーザインタフェースは、前記適合性マップ、オプションとして前記第１又は第２の画像の上に重ねられたものを表示することができる。当業者は、より多くの機能が、システム１００のユーザインタフェース１６５において有利に実施されることができると理解する。

本発明の前記システムは、ここで、肺変形ベクトル場に基づく、ＣＴ肺位置合わせの検証に関して説明される。当業者は、本発明が、他の運動を検証するのにも有用でありうる及び／又は取得方法がＣＴに限定されないと理解する。以下の実施例は、本発明を説明するが、請求項の範囲を限定すると解釈されるべきではない。

一実施例において、本発明のシステム１００の場ユニット１１０は、呼吸運動の２つの相において取得された２つのＣＴスキャン、第１及び第２の画像に基づいて肺の呼吸運動を推定する変形ベクトル場を計算する。前記ＤＶＦは、前記２つのＣＴスキャンの弾性位置合わせを使用して計算される。前記弾性位置合わせは、前記第１の画像を前記第２の画像の上に変換する。適切な弾性画像位置合わせスキームは、例えば、Modersitzki, J.: Numerical Methods for Image Registration. Oxford University Press, 2004に記載されている。

次に、計量ユニット１２０は、以下の仕方で、ヤコビアン計量を使用して、複数の場所において局所的体積変化の計量を計算する。肺における前記局所的体積変化は、局所的な肺換気としても知られている。uが前記第２の画像に対する前記第１の画像のＤＶＦマッピングを示すとする。各ボクセル位置xに対して、局所的体積変化M₁(x)は、
M₁(x)=det(J(x+u(x))-1
により与えられ、ここでJはヤコビアン行列を示し、detは行列式を示す。

ヤコビアン計量計算と同時に、前に、又は後に、適合性ユニット１３０は、前記第１又は第２の画像の局所的性質を計算する。この局所的性質は、画像強度ベースの計量であり、より具体的には、以下の仕方で、Guerrero, T., Sanders, K., Castillo, E., Zhang, Y., Bidaut, L., Pan, T., Komaki, R.: Dynamic ventilation imaging from four-dimensional computed tomography. Phys Med Biol 51(4) (2006) 777-91によって計算される局所的体積変化のいわゆるＨＵ計量である。再び、uが前記第２の画像に対する前記第１の画像のＤＶＦマッピングを示し、I₁(x), I₂(x)が、それぞれ、ボクセル位置xにおける前記第１及び第２の画像のハウンスフィールド単位の強度値を示すとする。ＨＵ計量M₂(x)は、
M₂(x)=1000*(I₂(x+u(x))-I₁(x))/(I₁(x)*I₂(x+u(x))+1000)
として定義される。M₂(x)は、２つの画像の対応する解剖学的位置の密度の相対的な変化として解釈されることができる。これの分子は、残余画像と同一である。

選択されたスキャナプロトコル又は他の環境に依存して、水及び空気に対する較正値は、異なりうる。例えば、−１０００ＨＵの典型的な値の代わりに、−１０２４ＨＵの較正値が、空気に対して使用されうる。前記較正値が変更される場合、M₂(x)に対する式は、それに応じて更新されなければならない。

M₁(x)及びM₂(x)を計算した後に、適合性ユニット１３０は、第１の画像空間における各位置xにおける適合性マップC(x)=f(M₁(x), M₂(x))の値を計算し、ここでfは２つの実数変数の適切な関数である。一実施例において、前記適合性マップは、M₁(x)及びM₂(x)の絶対差、すなわち、C(x)=|M₁(x)-M₂(x)|である。

前記適合性マップを計算した後に、ピークユニット１４０は、適合性マップCにおける局所的なピークx_Pを検出する。オプションとして、検出されたピーク位置x_P又はx_P+u(x_P)は、それぞれ、前記第１の画像又は前記第２の画像の上に重ねられ、医師に対して表示される。

図２Ａは、ＣＴ肺実質ファントムのスライスを示す典型的な第１の画像を示す。前記肺実質ファントムは、５ないし２３％だけ圧縮された。図２Ｂは、前記肺実質ファントムの圧縮後のヤコビアン計量を示す。図２Ｂにおいて、明るい領域は、体積保存を示し、暗い領域は、局所的な収縮又は拡張を示す。局所的な収縮又は拡張は、色分けを使用して差別化されることができる。図２Ｃは、前記肺実質ファントムを示す前記第１の画像（図２Ａ）及び前記圧縮された肺実質ファントムを有する前記第２の画像（図示されない）に基づいて計算された適合性マップを示す。前記適合性マップは、"ホットスポット"２０、すなわち前記ＤＶＦの局所的な障害（disturbance）を示す。図２Ｄにおいて、ホットスポット２０を含む前記適合性マップは、前記第１の画像の上に重ねられる。

前記システムの一実施例において、前記適合性マップは、局所的体積変化のヤコビアン計量M₁(x)及び前記第１の画像の強度I₁(x)に基づいて計算される。このために、各ボクセルxに対して、近傍N(x)が選択される。各ボクセルy∈N(x)に対して、M₁(y)及びI₁(y)が得られる。(M₁(y), I₁(y))の散布図により図で表される、M₁(y)及びI₁(y)の結合分布は、双曲線関数M₁(y)=1/(a+b*I₁(y))によりモデル化され、ここでa及びbは前記双曲線関数のパラメータである。相関係数（すなわちいわゆるr²値）は、xにおける前記適合性マップの値である。

(M₁(y), I₁(y))の散布図により図で表される、M₁(y)及びI₁(y)の結合分布が、双曲線関数M₁(y)=1/(a+b*I₁(y))によりモデル化されることができる理由は、M₁(y)及びI₁(y)の値が、反比例するように見える、すなわち、主に肺胞を有する肺領域から生じる低組織密度が、より高い体積変化を受け、すなわち、より高い変形性、特に圧縮性を示し、気管支樹の主要部及び／又は軟骨からなる構造を有する肺領域から生じる高組織密度が、限定的な体積変化を受け、すなわち限定的な変形性、特に圧縮性を示すからである。

図３は、前記ＣＴ肺実質ファントムのスライスを示す典型的な第１の画像（図２Ａ）及び５ないし２３％だけ圧縮された前記肺実質ファントムの第２の画像に基づいて、ボクセルxの近傍N(x)において計算された典型的な散布図(M₁(y), I₁(y))を示す。低いハウンスフィールド値を持つボクセルが、高いハウンスフィールド値を持つボクセルより変形しやすいことがわかる。０の体積変化が、体積保存に対応し、例えば−０．５の体積変化が、２の倍数による体積収縮に対応することに注意する。

一実施例において、システム１００は、前記計算された適合度に基づいて、前記変形ベクトル場を更新する更新ユニット１５０を有する。前記適合度が、条件を満たさない場合、例えば、差C(x)=|M₁(x)-M₂(x)|が、いくつかのボクセルxにおいて閾値より大きい場合に、更新ユニット１５０は、この事実を検出し、目的関数を最小化するために前記ＤＶＦを修正する。前記目的関数は、例えば、適合度C(x)の最大値及び残余画像R(x)=I₂(x+u(x))-I₁(x)の最大値の重みづけされた和であることができる。当業者は、これらに限定されないが、勾配降下法、共役勾配法、シンプレックス法及び焼きなまし法を含む多くの適切な最小化技術を知っている。

当業者は、システム１００が、医師の仕事の多くの態様において前記医師を支援する有益なツールでありうると理解する。さらに、前記システムの実施例が、前記システムの医療的応用を使用して説明されているが、前記システムの非医療的応用も考えられる。

当業者は、システム１００の他の実施例も可能であると理解する。特に、前記システムの前記ユニットを再定義し、これらの機能を再分配することが可能である。説明された実施例が、医用画像に適用されるが、医療的応用に関連しない前記システムの他の応用も可能である。

システム１００の前記ユニットは、プロセッサを使用して実施されてもよい。通常、これらの機能は、ソフトウェアプログラムの制御下で実行される。実行中に、前記ソフトウェアプログラムは、通常、ＲＡＭのようなメモリにロードされ、そこから実行される。前記プログラムは、ＲＯＭ、ハードディスク又は磁気及び／又は光学記憶装置のような背景メモリからロードされてもよく、又はインターネットのようなネットワークを介してロードされてもよい。オプションとして、アプリケーション特有の集積回路が、説明された機能を提供してもよい。

運動推定を検証する方法Ｍの典型的なフローチャートが、図４に概略的に示される。方法Ｍは、運動の第１の相における第１の画像を前記運動の第２の相における第２の画像に変換することにより前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ステップＳ１０で開始する。場ステップＳ１０の後に、方法Ｍは、複数の場所において局所的体積変化の計量を計算する計量ステップＳ２０に続く。計量ステップＳ２０の後に、方法Ｍは、前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量及び前記複数の場所において規定された前記第１又は第２の画像の局所的性質に基づいて、適合度を計算する適合性ステップＳ３０に続く。オプションとして、適合性ステップＳ３０の後に、方法Ｍは、前記適合性マップにおいてピークを検出するピークステップＳ４０に続く。前記検出されたピークは、表示ステップＳ４５において表示される。適合性ステップＳ３０の後に、又はオプションとして、適合性ステップＳ４０及び表示ステップＳ４５の後に、方法Ｍは、終了する。

当業者は、本発明により意図される概念から逸脱することなしに、いくつかのステップの順序を変更する又はスレッドモデル、マルチプロセッサシステム又は複数のプロセスを使用していくつかのステップを同時に実行することができる。オプションとして、方法Ｍの２以上のステップは、１つのステップに結合されてもよい。

図５は、本発明のシステム１００を採用する画像取得装置５００の典型的な実施例を概略的に示し、前記画像取得装置５００は、システム１００との内部接続を介して接続された画像取得ユニット５１０と、入力コネクタ５０１と、出力コネクタ５０２とを有する。この構成は、画像取得装置５００の性能を有利に増大し、前記画像取得装置５００にシステム１００の有利な性能を提供する。

図６は、ワークステーション６００の典型的な実施例を概略的に示す。前記ワークステーションは、システムバス６０１を有する。プロセッサ６１０、メモリ６２０、ディスク入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ６３０及びユーザインタフェース（ＵＩ）６４０は、システムバス６１０に動作可能に接続される。ディスク記憶装置６３１は、ディスクＩ／Ｏアダプタ６３０に動作可能に結合される。キーボード６４１、マウス６４２及びディスプレイ６４３は、ＵＩ６４０に動作可能に結合される。コンピュータプログラムとして実施される本発明のシステム１００は、ディスク記憶装置６３１に記憶される。ワークステーション６００は、前記プログラム及び入力データをメモリ６２０にロードし、プロセッサ６１０において前記プログラムを実行する。前記ユーザは、キーボード６４１及び／又はマウス６４２を使用してワークステーションに情報を入力することができる。前記ワークステーションは、表示装置６４３及び／又はディスク６３１に情報を出力する。当業者は、当技術分野において既知であるワークステーション６００の多くの他の実施例が存在し、この実施例が、本発明を説明する目的を果たすが、本発明をこの特定の実施例に限定すると解釈されるべきでないと理解する。

上述の実施例が、本発明を限定するのではなく説明し、当業者が、添付の請求項の範囲から逸脱することなしに代替実施例を設計することができることに注意すべきである。請求項において、括弧間に配置された参照符号は、前記請求項を限定すると解釈されるべきでない。単語"有する"は、請求項又は説明に列挙されていない要素またはステップの存在を除外しない。要素に先行する単語"１つの"は、複数のこのような要素の存在を除外しない。本発明は、複数の別個の要素を有するハードウェアを用いて、及びプログラムされたコンピュータを用いて実施されることができる。複数のユニットを列挙するシステム請求項において、これらのユニットのいくつかは、同一のハードウェア又はソフトウェアにより実施されることができる。第１の、第２の、第３の等の単語の使用は、順序を示さない。これらの単語は、名称として解釈されるべきである。

Claims (13)

1. 運動推定を検証するシステムにおいて、前記システムが、
   第１の画像を第２の画像に変換することにより前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ユニットと、
   前記変形ベクトル場に基づいて、複数の場所において前記第１の画像と前記第２の画像との間の局所的体積変化のベクトル場ベースの計量を計算する計量ユニットと、
   前記計算されたベクトル場ベースの計量に基づいて、適合度を計算する適合性ユニットと、
   を有し、
   前記適合性ユニットが、
   ｉ）前記複数の場所における前記局所的体積変化の画像強度ベースの計量に基づいて前記適合度を計算し、前記画像強度ベースの計量が、前記計量ユニットにより前記第１及び第２の画像に基づいて計算され、
   ｉｉ）前記複数の場所の各場所において近傍を決定し、各位置における前記決定された近傍内の前記第１の画像の強度及び前記ベクトル場ベースの計量の対応する値の結合分布に双曲線関数をフィッティングすることにより計算される相関係数に基づいて、前記複数の場所の各場所における前記適合度を計算する、
   システム。
2. 前記ベクトル場ベースの計量が、ヤコビアン行列に基づく、請求項１に記載のシステム。
3. 前記適合度が、前記ベクトル場ベースの計量と前記画像強度ベースの計量との間の差の絶対値に基づく、請求項２に記載のシステム。
4. 前記適合度が、前記複数の場所における前記局所的体積変化の前記計算された計量に基づいて、前記複数の場所において計算され、これにより適合性マップになる、請求項１に記載のシステム。
5. 前記適合性マップにおけるピークを検出するピークユニットを有する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記第１又は第２の画像の上に重ねられた前記適合性マップにおける前記検出されたピークを表示するディスプレイを有する、請求項５に記載のシステム。
7. 前記場ユニットが、前記第２の画像に対する前記第１の画像の弾性位置合わせを使用して、前記変形ベクトル場を計算する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記計算された適合度に基づいて、前記変形ベクトル場を更新する更新ユニットを有する、請求項１に記載のシステム。
9. 呼吸運動推定を検証するための請求項１ないし８のいずれか一項に記載のシステムの使用方法。
10. 請求項１ないし８のいずれか一項に記載のシステムを有するワークステーション。
11. 請求項１ないし８のいずれか一項に記載のシステムを有する画像取得装置。
12. 運動推定を検証する方法において、前記方法が、
    第１の画像を第２の画像に変換することにより前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記運動を推定する変形ベクトル場を得る場ステップと、
    前記変形ベクトル場に基づいて、複数の場所において前記第１の画像と前記第２の画像との間の局所的体積変化のベクトル場ベースの計量を計算する計量ステップと、
    前記計算されたベクトル場ベースの計量に基づいて、適合度を計算する適合性ステップと、
    を有し、前記適合性ステップが、
    ｉ）前記複数の場所における前記局所的体積変化の画像強度ベースの計量に基づいて前記適合度を計算し、前記画像強度ベースの計量が、前記計量ステップにおいて前記第１及び第２の画像に基づいて計算され、
    ｉｉ）前記複数の場所の各場所において近傍を決定し、各位置における前記決定された近傍内の前記第１の画像の強度及び前記ベクトル場ベースの計量の対応する値の結合分布に双曲線関数をフィッティングすることにより計算される相関係数に基づいて、前記複数の場所の各場所における前記適合度を計算する、
    方法。
13. 請求項１２に記載の方法をプロセッサに実行させるコンピュータプログラム。

Images