JP6117228B2 - マルチモダリティ画像分割を実行するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書において開示される主題は、撮像システムに関し、さらに詳細には、画像バックグラウンド選択を実行するための方法およびシステムに関する。

腫瘍検査において、患者は、たとえば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ：ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）システム、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ：ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）システム、超音波（ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）システム、Ｘ線システム、磁気共鳴（ＭＲ：ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）システム、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ：ｓｉｎｇｌｅ ｐｈｏｔｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）システム、および／またはその他の撮像システムを使用して、一連の検査を受けることができる。一連の検査は、治療に対する患者の反応を継続的に監視するように実行される。治療に対する患者の反応を評価するときには、以前の検査および追跡検査がしばしば共に分析される。追跡検査の分析から得られた結果は、以前の検査（複数可）の分析の結果と共に保存することができる。したがって、一連の検査の全体にわたる疾病の進行に関する情報は、臨床医がいつでも同じファイルおよび／または場所から利用できるようにすることができる。

しかし、ＰＥＴ画像を分析して疾病の進行状態を決定する場合、たとえば病変のような関心対象の境界を識別することは、同じ患者の病変を経時的に比較する際に困難なこともある。そうしたことを受けて、病変を分割してオペレータが経時的な病変の変化を決定できるようにするために分割ツールが使用される。

少なくとも１つの知られている分割ツールは、患者の正常なバックグラウンドアップテイクから病変を分離し、したがって検査における正常なアップテイクのサンプリングまたはバックグラウンドレベルに依拠する。加えて、経時的に病変を監視する場合、特に多くの要因がバックグラウンドアップテイクレベルに影響を及ぼし得ることを考慮して、病変の分割に対して整合性のある手法を確実にとることが重要である。

ＰＥＲＣＩＳＴ（ＰＥＴ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｉｎ ｓｏｌｉｄ ｔｕｍｏｒｓ）など、治療反応の監視における近年の進歩は、病変においてアップテイクを分類するプロセスのさらに標準化された手法に依拠している。標準化された手法は、たとえば、場所およびサンプリング方法の推奨を含むことができるバックグラウンドサンプリングのためのアップテイクしきい値および技法の詳述を含むことができる。しかし、標準化された手法は、労力のかかるものとなり、望ましい分析を局所的に限定してから、サンプリングツールを選択し、サイズを合わせることを必要とすることがあり得る。さらに、追加のステップが、サンプリング領域の微調整、および治療前と治療後の比較、ならびに結果の分析を含むこともある。

国際公開第２００８／１２１３６７号

１つの実施形態において、関心組織を自動的に表示するための方法が提供される。方法は、第１のイメージングモダリティから得られた一連の医療画像にアクセスするステップと、関心組織を示す入力を受信するステップと、一連の医療画像の少なくとも１つの画像内の関心組織を自動的に検出するステップと、関心領域にビジュアルインジケータを自動的に配置するステップと、第２または異なるイメージングモダリティを使用して得られる少なくとも１つの画像にビジュアルインジケータを自動的に伝搬するステップとを含む。

もう１つの実施形態において、医療画像診断システムが提供される。医療画像診断システムは、検出器アレイと、検出器アレイに結合されたコンピュータとを含む。コンピュータは、一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像にアクセスし、関心組織を示す入力を受信し、一連のＣＴ画像の少なくとも１つの画像内の関心組織を自動的に検出し、関心領域にビジュアルインジケータを自動的に配置し、第２または異なるイメージングモダリティを使用して得られる少なくとも１つの画像にビジュアルインジケータを自動的に伝搬するように構成される。

さらなる実施形態において、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。コンピュータ可読媒体は、一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像にアクセスし、関心組織を示す入力を受信し、一連のＣＴ画像の少なくとも１つの画像内の関心組織を自動的に検出し、関心領域にビジュアルインジケータを自動的に配置し、少なくとも１つの陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像にビジュアルンジケータを自動的に伝搬するようコンピュータに命令するようにプログラムされる。

さまざまな実施形態による画像のバックグラウンド領域を自動的に選択して表示するための例示的な方法を示す流れ図である。 さまざまな実施形態による図１に示される方法の一部を示すもう１つの流れ図である。 さまざまな実施形態による生成され得る例示的な画像を示す図である。 さまざまな実施形態による生成され得るもう１つの例示的な画像を示す図である。 さまざまな実施形態による形成される例示的なマルチモダリティ撮像システムを示す絵画図である。 図５に示されるシステムのブロック概略図である。

前述の要約およびさまざまな実施形態の後段に詳述される説明は、添付の図面と併せて読むことでよりよく理解されるであろう。図面がさまざまな実施形態の機能ブロックの図を表す範囲で、機能ブロックは必ずしもハードウェア回路間の区分を示すものではない。したがって、たとえば、機能ブロックの１つまたは複数（たとえば、プロセッサまたはメモリ）は、単一のハードウェア（たとえば、汎用信号プロセッサまたはランダムアクセスメモリのブロック、ハードディスクなど）、もしくは複数のハードウェアにおいて実施されてもよい。同様に、プログラムは、スタンドアロンのプログラムであってもよく、オペレーティングシステムにサブルーチンとして組み入れられてもよく、インストール済みのソフトウェアパッケージの機能であってもよい。さまざまな実施形態が、図面に示される構成および手段には限定されないことを理解されたい。

本明細書において説明されるのは、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）検査を読影して報告できる医師の能力を高めるために、１つまたは複数の研究に適切なバックグラウンド参照領域を自動的に選択し、サンプリングして、計算するためのさまざまな実施形態である。さまざまな実施形態において、方法は、研究の臨床性および研究に最も適切なバックグラウンド領域の事前情報を使用することを含む。１つの例示的な実施形態において、方法は、ＰＥＴ研究に関連して説明される。ＰＥＴ研究は、ＰＥＴ／コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムから得られる画像を使用して実施されてもよい。

さらに、研究は、イメージング剤を使用して実施されてもよい。本明細書において使用される「イメージング剤（ｉｍａｇｉｎｇ ａｇｅｎｔ）」という用語は、イメージングモダリティおよび／または治療手段に関連して使用される任意およびすべての放射性医薬品（ＲＰ：ｒａｄｉｏｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ）および造影剤を含む。イメージング剤は、潅流剤を表すことができる。イメージング剤は、特に、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）または機能的ＭＲＩに使用するように適合されたイメージング剤、静脈ＣＴ造影剤、放射性医薬品ＰＥＴまたは単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）トレーサー、超音波造影剤、光学造影剤、心筋潅流トレーサー、脳潅流トレーサーなどであってもよい。ほんの一例として、イメージング剤は、特に、Ｍｙｏｖｉｅｗ（商標）、フルオロデオキシグルコース（ＦＤＧ）、¹⁸Ｆ−フルオロベンジルトリフェニルホスホニウム（¹⁸Ｆ−ＦＢｎＴＰ）、¹⁸Ｆ−フルオロアセテート、¹⁸Ｆ−標識心筋潅流トレーサー（¹⁸Ｆ−ｌａｂｌｅｄ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ ｔｒａｃｅｒｓ）、Ｔｃ−ＥＣＤ、Ｔｃ−ＨＭＰＡＯ、Ｎ−１３アンモニア、Ｅｎｖｉｓｉｏｎ Ｎ−１３Ｈ３、ヨウ１２３リガンド、９９ｍ−テクネチウムリガンド、キセノン１３３、神経受容体リガンド（Ｎｅｕｒｏｒｅｃｅｐｔｏｒ ｌｉｇａｎｄｓ）など、１８Ｆ−フルオロミソニダゾール、２０１タリウム、９９ｍテクネチウムセスタミビ（^99mＴｅｃｈｎｅｔｉｕｍ ｓｅｓｔａｍｉｂｉ）、および８２ルビジウムなどであってもよい。

さまざまな実施形態において、イメージング剤は、望ましい特定のタイプの研究に基づいて選択される。たとえば、ＦＤＧ剤は、肝臓の研究中に使用されてもよい。さまざまな実施形態は、たとえばＣＴ撮像システムおよびＰＥＴ撮像システムを含むさまざまなイメージングモダリティによって使用されてもよく、また大きさ、形状、および／または体内の場所に関して異なる場合もある研究固有の参照領域を提供するためにＰＥＴ撮像のその他の組み合わせにまで拡張されてもよい。

さまざまな実施形態において、望ましいＰＥＴ参照領域の位置特定のために最も適切な画像データが選択される。たとえば、ハイブリッドＰＥＴ／ＣＴの場合、ＣＴ画像が使用されてもよい。次いで、ＣＴ画像のさまざまな特徴について計算が行なわれる。次いで、計算は、望ましい参照領域を位置特定、微調整、および／または確認するアルゴリズムに入力される。計算が確認されると、参照領域はＰＥＴ画像に投影され、たとえば領域の平均アップテイク、標準偏差などの統計が自動的に計算されて、医師に表示される。

図１は、画像のバックグラウンド領域を自動的に選択して表示するための例示的な方法１００を示す流れ図である。例示的な実施形態において、方法１００は、アルゴリズムとして実施される。方法１００および／またはアルゴリズムは、コンピュータ上に格納され、たとえば図６に示されるモジュール３３０、ソフトウェア、ハードウェア、それらの組み合わせ、または有形の非一時的コンピュータ可読媒体を使用して実施される命令のセットとして実施されてもよい。

再び図１を参照すると、方法１００は、１０２において、患者の第１の画像データセットを取得するステップを含む。ほんの一例として、第１の画像データセットは、将来の画像データセットの参照を提供するベースライン画像データセットであってもよい。第１の画像データセットは、データベースから画像データセットを取り出すことによって、または撮像システムから第１の画像データセットを受信することによって取得されてもよい。第１の画像データセットは、たとえば、検査軸に沿って撮影された一連の医療画像を含むことができる。例示的な実施形態において、一連の医療画像は、患者の関心体積（ＶＯＩ：ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の一連の断面画像（またはスライス）を含む。断面画像は、各画像が患者の１つまたは複数の解剖学的構造の断面を含む所定の厚さ（たとえば、１．２５ｍｍ、５ｍｍ）を有することができる。特定の例として、第１の画像データセットは、患者の肝臓の一連のＣＴ画像を含むことができる。第１の画像データセットはまた、３次元（３Ｄ）医療画像を含むこともできる。第１の画像データセットはまた、一連のＰＥＴ画像を含むこともできる。第１の画像データセットは、本明細書において説明される任意の２つのイメージングモダリティから得られる一連の画像を含むことができる。

１０４において、患者の第２の異なる画像データセットが取得されてもよい。第２の画像データセットは、たとえば、第２の一連の医療画像を含むことができる。第２の画像データセットは、後のイメージングセッションから得られる医療画像であってもよい。第２の画像データセットは、データベースから画像データセットを取り出すことによって、または撮像システムから第２の画像データセットを受信することによって取得されてもよい。第２の画像データセットはまた、一連のＰＥＴ画像を含むこともできる。任意選択で、第２の画像データセットは、本明細書において説明される任意のイメージングモダリティから得られる一連の画像を含むことができる。第１および第２の画像データセットはまた、一連の融合画像とすることもできることを理解されたい。たとえば、第１の画像データセットは、複数のＰＥＴ画像と融合されるかまたは登録される複数のＣＴ画像を含むことができる。同様に、第２の画像データセットは、複数のＰＥＴ画像と融合されるかまたは登録される複数のＣＴ画像を含むことができる。

１０６において、オペレータは、一連の画像を選択する。さまざまな実施形態において、オペレータは、任意の時点において取得された一連のＰＥＴ画像を選択することができる。任意選択で、オペレータは、ＣＴ／ＰＥＴ画像などの融合されたセットなどを選択することができる。例示的な実施形態において、オペレータは、第１の一連のＣＴ画像を選択する。１０８において、選択された一連の画像は、アルゴリズムによって自動的にアクセスされるかまたは取得される。

１１０において、自動組織検出は、自動的にアクセスされた一連の画像を使用して実行される。より具体的には、方法１００は、たとえば肝臓のような、選択された組織の完全な自動検出を可能にする。さらに、方法は、肝臓を含む関心領域（ＲＯＩ）および／またはＶＯＩを示す画像の参照領域に視覚的指示（ｖｉｓｕａｌ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を自動的に配置する。さまざまな実施形態が肝臓を自動的に検出することに関して説明されるが、その他の関心対象および／または関心組織が検出されてもよいことを理解されたい。たとえば、そのような対象物は、骨または脳内の転移病変を含むことができる。肝臓に異常がある場合、下降大動脈からの血液プール内の参照領域が検出され得る。検出される組織は、検査中に固有のトレーサーが使用されることに基づいてもよい。例示的な実施形態において、トレーサーはＦＤＧであり、肝臓は自動的に検出される。一連のＣＴ画像は、一連のＰＥＴ画像に登録されてもよい。したがって、表示デバイスは、オペレータが、１つまたは複数のＣＴ画像、１つまたは複数のＰＥＴ画像、および／または１つまたは複数の登録済みのＣＴ／ＰＥＴ画像を表示できるようにすることができる。

図２は、図１に示されるステップ１１０を実施する例示的な方法を示す流れ図である。１５２において、１０６で選択された一連のＣＴ画像は、アルゴリズムに入力されるかまたはアルゴリズムによって取得される。一連のＣＴ画像は、たとえば肝臓の、参照領域内の一部のトレーサーアップテイクを示すことを理解されたい。例示的な実施形態において、ＣＴ画像は参照領域の高度な解剖学的表示をオペレータにもたらすので、最初に一連のＣＴ画像が使用される。

１５４において、固有の関心領域が識別される。固有の関心領域は、たとえば、肝臓のような、標的となる組織の領域であってもよい。例示的な実施形態において、標的となる組織は、ステップ１５４を実施する前にオペレータによって指定される。さまざまな実施形態において、標的となる組織、または標的となる組織の固有の領域は、標的となる組織の事前情報に基づいて自動的に識別される。たとえば、標的となる組織が肝臓であると想定して、アルゴリズムは、肝臓の事前情報を使用して、一連のＣＴ画像の少なくとも１つのＣＴ画像内の関心領域を識別する。

そのような事前情報は、たとえば、予想される肝臓の輝度を含むことができる。より具体的には、事前情報は、以前実行されたさまざまな肝臓の研究の情報を含むことができる。以前の研究に基づいて、事前情報は、既知の肝臓を表すピクセル強度値を含むことができる。したがって、アルゴリズムが、おそらくは肝臓のピクセルを表すピクセル強度値の情報を有すると想定して、アルゴリズムは、この情報を使用して、一連のＣＴ画像の少なくとも１つのＣＴ画像の肝臓の位置を特定することができる。例示的な実施形態において、一連のＣＴ画像の各ＣＴ画像は、肝臓の事前のピクセル強度値を使用して、その特定のスライスが肝臓の部分を含むかどうかを識別するためのしきい値である。より具体的には、アルゴリズムは、肝臓に関係付けられているピクセル濃度の所定の範囲にアクセスすることができる。次いで、アルゴリズムは、スライスごとに、一連のＣＴ画像を検索して、所定の範囲内にある強度を有するすべてのピクセルを識別する。その他の実施形態において、事前情報は、肝臓を取り囲むことが知られている領域の軟組織強度値を含むことができる。例示的な実施形態において、一連のＣＴ画像の各スライスまたは画像は、１５４において、肝臓の一部を潜在的に含むスライスのリストを生成するために、肝臓の一部を有するか、または肝臓の一部を有していないかで分類される。

１５６において、アルゴリズムは、１５４で生成された肝臓の部分を潜在的に含むスライスのリストにアクセスする。次いで、アルゴリズムは、スライスのリストから、肝臓を最も適切に表す単一のスライスを自動的に選択する。たとえば、図３は、１５４で生成されたＣＴスライスのリストから自動的に選択され得る例示的なＣＴ画像スライス２００を示す。さまざまな実施形態において、本明細書において使用される「最も適切に表す（ｂｅｓｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ）」という用語は、基準のリストからほとんどの基準を満たす肝臓の表現を含むスライスを意味する。たとえば、基準のリストは、たとえば肝臓の最大面積または最良表示を示すスライスを含むことができる。事前情報はまた、実行される検査の種類を含むことができる。その結果、システムは、オペレータが固有の種類の診断を実行する必要がある画像の種類を識別する入力を受信する。したがって、アルゴリズムは、オペレータが要求している肝臓の種類、表示などに関する事前情報を有する。したがって、アルゴリズムは、この事前情報を使用して、たとえばオペレータが最良に診断を行えるようにする表示から肝臓を示すスライス２００のような単一のスライスを識別することができる。

アルゴリズムは、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）サブアルゴリズムを使用して、肝臓を含むスライスを識別することができる。より具体的には、アルゴリズムは、肝臓トレーニングデータセットを生成するように、既知の肝臓の大きなセットを使用してトレーニングされてもよい。例示的な実施形態は肝臓を識別することに関して説明されているが、トレーニングデータセットは、さまざまなその他の組織または構造を識別するようアルゴリズムをトレーニングするために使用されてもよいことを理解されたい。操作中、トレーニングデータセットは、複数の既知の肝臓の形状に基づく例示的な肝臓の形状の情報を含むことができる。したがって、ＣＴ画像内の疑わしい肝臓の領域の輪郭または形状が計算されてもよく、次いで肝臓を定義すると疑われる領域が実際に肝臓を定義するかどうかを決定するために、既知の肝臓と比較されてもよい。もう１つの実施形態において、疑われる肝臓の領域の大きさが、既知の大きさを有する既知の肝臓と比較されてもよい。さらに、大きさは、患者の年齢に基づいてもよい。したがって、トレーニングデータセットは、患者の年齢だけではなく、特定の年齢の患者を表す正常な肝臓の大きさも含む事前患者情報を含むことができる。

トレーニングデータセットはまた、自動情報収集技法を使用して取得されてもよい。たとえば、トレーニングデータセットは、複数の患者の年齢、特定の年齢の患者の肝臓の大きさなどの統計を集計することによって形成されてもよい。したがって、トレーニングデータセットは、既知の健常な肝臓から、患者の年齢、肝臓の大きさなどに基づいてさまざまな肝臓パラメータを記述する情報を含む。その他の実施形態において、肝臓は、ＣＴ画像内の対象物を、ＣＴ画像内のその他の対象物と比較することによって識別されてもよい。たとえば、肝臓は、胸腔で最大の組織であることが知られている。したがって、アルゴリズムは、胸腔内のさまざまな組織または対象物の形状および／または大きさを決定して、最大の対象物を肝臓として識別することができる。したがって、１５６において、アルゴリズムは、実行される検査手順に基づいて肝臓を視覚的に最良に表す単一のＣＴスライスまたは画像をＣＴ画像のリストから選択する。加えて、アルゴリズムは、肝臓の画像内に頭文字ＲＯＩまたはＶＯＩを表すビジュアルインジケータ２０２を配置する。さまざまな実施形態において、ビジュアルインジケータ２０２は、任意のユーザ定義の大きさまたは形状を有する立方体の球状を有することができる。

再び図２を参照すると、１５８において、１５６の単一ＣＴスライスに定義された頭文字ＲＯＩは、一連のＣＴ画像の残りのＣＴ画像に自動的に転送される。再び図３を参照すると、画像２００は、肝臓２０４内に配置された頭文字ＲＯＩ２０２を含むことが示される。例示的な実施形態において、単一のＣＴ画像の肝臓２０４のＲＯＩの座標は、最初に計算される。次いで、ＲＯＩを表す視覚的指示は、残りのＣＴ画像スライスに自動的に転送され、単一のＣＴスライス内に示される肝臓２０４の同じ座標に配置される。したがって、一連のＣＴスライスにおける、各スライスの肝臓２０４は、たとえば肝臓２０４の、頭文字ＲＯＩを表すビジュアルインジケータ２０２を含む。その結果、１５８において、頭文字ＶＯＩまたはＲＯＩ２０４の輪郭を描くビジュアルインジケータ２０２は、ＣＴ画像スライス２００に自動的に配置される。

１６０において、１５８で肝臓２０４内の所定の位置に自動的に配置される視覚的指示２０２は、アルゴリズムによって自動的に調整されてもよい。操作中、ビジュアルインジケータ２０２の位置は、ビジュアルインジケータ２０２内で定義された頭文字ＲＯＩのピクセル強度に基づいて調整されてもよい。より具体的には、より強い強度値を有する肝臓２０４内の領域をフィルタリングするため、腫瘍の領域をフィルタリングするため、肝臓２０４の端部付近の領域をフィルタリングするため、骨付近の領域をフィルタリングするため、および／または肝臓２０４内の頭文字ＲＯＩの位置をフィルタリングの結果に基づいて最終位置まで移動するために、フィルタが使用されてもよい。

例示的な実施形態において、ビジュアルインジケータ２０２は、図３に示されるように、肝臓２０４の下葉に配置される。操作中、アルゴリズムは、さまざまな技法を使用して、肝臓２０４の下葉の位置を特定する。アルゴリズムは、肝臓２０４の領域を選択して、肝臓２０４内の強度値に基づいて視覚的指示２０２を配置することができる。たとえば、所定のピクセル値は、ユーザによってアルゴリズムに入力されてもよい。所定のピクセル値は、単一の値、またはピクセル強度値の範囲であってもよい。ピクセル強度値は、既知の健常な肝臓のピクセル強度値の事前情報に基づく。次いで、操作中、視覚的指示２０２は、肝臓２０４の領域のすべてのピクセル強度値を分析することによって決定されてもよい。次いで、画像２０２上の視覚的指示２０２の最終位置は、たとえば、画像２０２の肝臓２０４を形成するすべてのピクセルの加重平均を決定するためにピクセル強度値に重み付けすることによって自動的に決定されてもよい。次いで、視覚的指示２０２は、視覚的指示２０２によって囲まれたピクセルが加重平均内である、および／またはピクセル値の所定の範囲内である箇所に自動的に配置されてもよい。操作中、肝臓２０４のピクセル強度値により、アルゴリズムは、肝臓２０４の軟組織領域を自動的に識別し、その後肝臓２０４内のビジュアルインジケータ２０２の頭文字配置の位置を詳細化することができる。したがって、１５８において、視覚的指示２０２は、肝臓２０４の座標に基づいて、肝臓２０４の領域内の頭文字の位置で画像２００に自動的に配置される。視覚的指示２０２が画像２００上におおまかに配置されると、視覚的指示２０２の場所は、肝臓２０４のピクセル強度値に基づいて詳細化されてもよい。その結果、１６０において、画像２００は、肝臓２０４上の最終位置に配置された視覚的指示２０２を含む。

再び図２を参照すると、１６２において、視覚的指示２０２は、ＣＴ画像２００から少なくとも１つのＰＥＴ画像に伝搬される。たとえば、視覚的指示２０２は、図４に示されるように、例示的なＰＥＴ画像２５０に伝搬されてもよい。例示的な実施形態において、ＣＴ画像２００は、一連のＣＴ画像の一部を形成する。さらに、上記で説明されるように、一連のＣＴ画像は、任意の適切な画像登録技法を使用して、一連のＰＥＴ画像に登録される。したがって、１６２において、視覚的指示２０２は、ＣＴ画像２００から、一連のＣＴ画像内のＣＴ画像の各々に伝搬される。さらに、一連のＣＴ画像は一連のＰＥＴ画像に登録されるので、視覚的指示２０２は、一連のＰＥＴ画像内の各ＰＥＴ画像に伝搬される。

ＶＯＩを表す視覚的指示２０２がＣＴ画像からＰＥＴ画像に伝搬された後、視覚的指示２０２は再び調整されてもよい。一部の実施形態において、視覚的指示２０２は、ＰＥＴ画像に表示されると、ＰＥＴ画像に示されるその他の特徴によってブロックされるかまたは部分的に覆われてもよい。たとえば、ＰＥＴ画像の少なくとも一部は、視覚的指示２０２の一部をブロックまたは覆う異常部分を有する肝臓を含むことができる。この場合、アルゴリズムは、オペレータに、視覚的指示２０２を肝臓２０４の別の場所、つまり、たとえば異常のない場所に再配置することを要求するようにプログラムされてもよい。したがって、さまざまな実施形態において、ＰＥＴ画像２５０上の視覚的指示２０２は、ＰＥＴ画像内のピクセル強度値に基づいて第２の場所に手動または自動で再配置されてもよい。ＰＥＴ画像内のピクセル強度値を決定するため、ＰＥＴ画像の少なくとも１つは、肝臓２０４または任意の他の選択されたＲＯＩのみを示すように分割されてもよい。次いで、ＲＯＩ内のピクセル強度値の全平均は、視覚的指示２０２の最終位置を決定するために計算されてもよい。任意選択で、ＣＴ画像２００が分割されてもよい。ＣＴ画像はＰＥＴ画像に登録されているので、分割されたＣＴ画像は、ＰＥＴ画像を分割するために使用されてもよい。

再び図２を参照すると、１１２において、視覚的指示２０２によって囲まれたＲＯＩのさまざまな統計は、自動的に計算されてもよい。統計は、たとえば、視覚的指示２０２内の平均ピクセル強度値、視覚的指示２０２によって囲まれた体積、視覚的指示２０２内の最大ピクセル強度値、および／または視覚的指示２０２内のピクセル値の標準偏差を含むことができる。さまざまな実施形態において、上記で説明される統計はまた、肝臓の領域全体に対して自動的に生成されてもよい。１つの実施形態において、視覚的指示２０２内の統計が、視覚的指示２０２の外部の関連する統計と異なる場合、オペレータは、視覚的指示２０２を手動で移動することができる。任意選択で、アルゴリズムは、計算された統計に基づいて視覚的指示２０２を自動的に再配置することができる。

操作中、さまざま統計の少なくとも一部は、オペレータに視覚的に表示されてもよい。たとえば、再び図４を参照すると、「Ｒｅｆ」という用語は、上記で説明される正方形または球形の形状を有する視覚的指示２０２を示す。「ｍ」の文字は、最低強度値を有するピクセルの値を示す。例示的な実施形態において、ｍ＝１．８である。したがって、例示的な実施形態において、最低ピクセル強度値は１．８である。さらに、「Ａｖ」という用語は、平均ピクセル強度値を示す。したがって、例示的な実施形態において、すべてのピクセルの平均強度値は２．３である。加えて、視覚的指示によって囲まれる領域の体積は、１つの実施形態において、１０．６６立方センチメートルである。さまざまな実施形態において、ＰＥＴ画像２５０は、アップテイクのミリリットルあたりグラム（ｇ／ｍｌ）を単位にして拡大縮小され、オペレータが視覚的指示２０２によって囲まれた領域のｇ／ｍｌを視覚的指示２０２の外部の領域と比較できるようにすることができる。

本明細書において説明されるさまざまな実施形態は、ＰＥＴ検査を読影および／または報告できる医師の能力を高めるために、１つまたは複数の研究に適切なバックグラウンド参照領域を自動的に選択し、サンプリングして、計算するための方法および／またはアルゴリズムを提供する。方法は、研究の臨床性、および研究に最も適切なバックグラウンド領域を含む事前情報を使用する。さまざまな実施形態において、方法は、放射性核種ＦＤＧを使用して実行されるＰＥＴ／ＣＴ検査に関連して説明される。しかし、本明細書において説明される方法はまた、さまざまなその他の研究を使用して実行されてもよいことを理解されたい。たとえば、ＰＥＴ画像２５０などに視覚的指示２０２を配置するために、ＭＲＩ画像が使用されてもよい。したがって、さまざまな実施形態において、本明細書において説明される方法は、大きさ、形状、または体内の位置に関して異なる研究固有の参照領域を提供するため、ＰＥＴ画像処理のその他の組み合わせにより使用されてもよい。

さまざまな実施形態において、所望のＰＥＴ参照領域の位置特定のために最も適切な画像データを選択するステップを含む。ハイブリッドＰＥＴ／ＣＴの場合、ＣＴ画像が使用される。次いで、計算は、ＣＴ画像に従ってさまざまな特徴について実行され、たとえば視覚的指示２０２の位置など所望の参照領域を位置特定、微調整、および確認するアルゴリズムに入力される。確認されると、参照領域はＰＥＴ画像に投影され、（たとえば領域の平均アップテイク、標準偏差など）統計が自動的に計算されて、医師に表示される。

図５は、さまざまな実施形態による形成される例示的な撮像システム３００を示す絵画図である。図６は、図５に示されるマルチモダリティ撮像システム３００の一部を示すブロック概略図である。さまざまな実施形態が、ＣＴ撮像システムおよびＰＥＴ撮像システムを含む例示的なデュアルモダリティ撮像システムのコンテキストにおいて説明されるが、本明細書において説明される機能を実行できるその他の撮像システムの使用が考慮されることを理解されたい。

マルチモダリティ撮像システム３００が示され、これはＣＴ撮像システム３０２およびＰＥＴ撮像システム３０４を含む。撮像システム３００は、異なるモダリティの複数スキャンが、単一モダリティシステムよりも診断能力を高められるようにする。１つの実施形態において、例示的なマルチモダリティ撮像システム３００は、ＣＴ／ＰＥＴ撮像システム３００である。任意選択で、ＣＴおよびＰＥＴ以外のモダリティは、撮像システム３００と共に採用される。たとえば、撮像システム３００は、特に、スタンドアロンのＣＴ撮像システム、スタンドアロンのＰＥＴ撮像システム、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）システム、超音波撮像システム、Ｘ線撮像システム、および／または単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）撮像システム、インターベンショナルＣ−Ａｒｍトモグラフィ、四肢または胸部スキャニングのような専用のＣＴシステム、およびその組み合わせであってもよい。

ＣＴ撮像システム３０２は、ＣＴガントリ３１０およびＰＥＴガントリ３１１を含む。ガントリ３１０は、ガントリ３１０の対向側の検出器アレイ３１４に向けてＸ線のビームを投射するＸ線源３１２を有する。検出器アレイ３１４は、列に配置される複数の検出器要素３１６および被験者３０６のような対象物を通過する投射されたＸ線を共に検知するチャネルとを含む。撮像システム３００はまた、検出器アレイ３１４から投射データを受信し、投射データを処理して被験者３０６の画像を再構築するコンピュータ３２０を含む。操作中、電動式台３２２を位置変更するように制御信号および情報を提供するため、オペレータにより供給されたコマンドおよびパラメータがコンピュータ３２０によって使用される。より具体的には、電動式台３２２は、被験者３０６をガントリ３１０の中および外に移動するために使用される。特に、台３２２は、ガントリ３１０内に通じるガントリ開口部３２４を経由して被験者３０６の少なくとも一部を移動させる。

撮像システム３００はまた、本明細書において説明されるさまざまな方法およびアルゴリズムを実施するように構成されるモジュール３３０を含む。モジュール３３０は、コンピュータ３２０に取り付けられるハードウェアの部分として実施されてもよい。任意選択で、モジュール３３０は、コンピュータ３２０にインストールされる命令のセットとして実施されてもよい。命令のセットは、スタンドアロンプログラムであってもよく、コンピュータ３２０にインストールされたオペレーティングシステムにサブルーチンとして組み入れられてもよく、コンピュータ３２０のインストール済みソフトウェアパッケージの機能であってもよい。さまざまな実施形態が、図面に示される構成および手段に限定されないことを理解されたい。したがって、例示的な実施形態において、モジュール３３０は、コンピュータ３３０が本明細書において説明されるさまざまな方法を実行できるようにする、たとえばアルゴリズムのような、命令のセットを含む。

上記で説明されるように、検出器３１４は、複数の検出器要素３１６を含む。各検出器要素３１６は、当たっているＸ線ビームの強度を表し、ひいては被験者３０６を通過する際のビームの減衰を推定できるようにする電気信号または出力を生成する。Ｘ線投射データを取得するためのスキャン中に、ガントリ３１０および搭載されたコンポーネントは、回旋点３４０を中心に回転する。図６は、検出器要素３１６の単一の列（つまり、検出器列）のみを示す。しかし、マルチスライス検出器アレイ３１４は、複数のスライスに対応する投射データがスキャン中に同時に取得できるように、検出器要素３１６の複数の並列する検出器列を含む。

ガントリ３１０の回転およびＸ線源３１２は、制御機構３４２によって管理される。制御機構３４２は、電力およびタイミング信号をＸ線源３１２に供給するＸ線コントローラ３４４、および回転速度およびガントリ３１０の位置を制御するガントリモータコントローラ３４６を含む。制御機構３４２のデータ取得システム（ＤＡＳ）３４８は、検出器要素３１６からアナログデータをサンプリングして、データをその後の処理のためにデジタル信号に変換する。たとえば、その後の処理は、本明細書において説明されるさまざまな方法を実施するためにモジュール３３０を使用することを含むことができる。画像リコンストラクタ３５０は、サンプリングされてデジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３４８から受信し、高速画像再構築を実行する。再構築された画像は、ストレージデバイス３５２に画像を格納するコンピュータ３２０に入力される。例示的な実施形態において、再構築された画像は、一連のＣＴ画像３８０および一連のＰＥＴ画像３８２を含むことができる。任意選択で、コンピュータ３２０は、サンプリングされてデジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３４８から受信し、モジュール３３０を使用して本明細書において説明されるさまざまな方法を実行することができる。コンピュータ３２０はまた、キーボードを有するコンソールを介してオペレータからコマンドおよびスキャニングパラメータを受信する。関連付けられている視覚表示ユニット３６２により、オペレータは、コンピュータからの再構築された画像およびその他のデータを監視することができる。

オペレータにより供給されたコマンドおよびパラメータは、制御信号および情報を、ＤＡＳ３４８、Ｘ線コントローラ３４４、およびガントリモータコントローラ３４６に供給するため、コンピュータ３２０によって使用される。加えて、コンピュータ３２０は、ガントリ３１０の被験者３０６を位置付けるように電動式台３２２を制御する台モータコントローラ３６４を操作する。特に、台３２２は、図５に示されるように、ガントリ開口部３２４を経由して被験者３０６の少なくとも一部を移動させる。

再び図６を参照すると、１つの実施形態において、たとえば、コンピュータ３２０は、たとえばフロッピー(登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブのような、非一時的コンピュータ可読媒体、光磁気ディスク（ＭＯＤ）デバイス、もしくは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または、ネットワークまたはインターネット、および今後開発されるデジタル手段のような他のデジタルソースのようなコンピュータ可読媒体３７２から命令および／またはデータを読み込むためのイーサネット（登録商標）デバイスのようなネットワーク接続デバイスを含むその他のデジタルデバイスなどのデバイス３７０を含む。もう１つの実施形態において、コンピュータ３２０は、ファームウェア（図示せず）に格納された命令を実行する。コンピュータ３２０は、本明細書において説明される機能を実行するようにプログラムされ、本明細書において使用されるコンピュータという用語は、当技術分野においてコンピュータと称されるような集積回路のみに限定されることはなく、広範にコンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定用途向け集積回路、およびその他のプログラマブル回路を示し、本明細書においてそれらの用語は同義的に使用される。

例示的な実施形態において、Ｘ線源３１２および検出器アレイ３１４は、Ｘ線ビーム３７４が被験者３０６を横断する角度が絶えず変化するように、撮像面内のガントリ３１０と共に撮像される被験者３０６の周囲を回転される。１つのガントリ角度における検出器アレイ３１４からのＸ線減衰測定値のグループ、つまり投射データは、「ビュー（ｖｉｅｗ）」と称される。被験者３０６の「スキャン（ｓｃａｎ）」は、Ｘ線源３１２および検出器３１４の１回転中に、さまざまなガントリ角度、つまりビュー角度において作成されたビューのセットを備える。ＣＴスキャンにおいて、投射データは、被験者３０６を通じて取られた２次元スライスに対応する画像を再構築するように処理される。

マルチモダリティ撮像システムの例示的な実施形態は、上記で詳細に説明されている。示されるマルチモダリティ撮像システムのコンポーネントは、本明細書において説明される固有の実施形態に限定されることはなく、各マルチモダリティ撮像システムのコンポーネントは、本明細書において説明されるその他のコンポーネントとは無関係に別々に使用されてもよい。たとえば、上記で説明されるマルチモダリティ撮像システムのコンポーネントはまた、その他の撮像システムと組み合わせて使用されてもよい。

本明細書において使用される、「コンピュータ」という用語は、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、論理回路、および本明細書において説明される機能を実行することができるその他の回路またはプロセッサを使用する任意のプロセッサベースまたはマイクロプロセッサベースのシステムを含むことができる。上記の例は、例示的なものに過ぎず、したがって「コンピュータ」という用語の定義および／または意味を限定することは全く意図されていない。コンピュータまたはプロセッサは、入力データを処理するために、１つまたは複数のストレージ要素に格納されている命令のセットを実行する。ストレージ要素はまた、要求または必要に応じてデータまたはその他の情報を格納することができる。ストレージ要素は、処理マシン内の情報源または物理メモリ要素の形態であってもよい。

命令のセットは、本発明のさまざまな実施形態の方法およびプロセスのような固有の操作を処理マシンとして実行するようにコンピュータまたはプロセッサに命令するさまざまなコマンドを含むことができる。命令のセットは、ソフトウェアプログラムの形態であってもよい。ソフトウェアは、非一時的コンピュータ可読媒体であってもよいシステムソフトウェアまたはアプリケーションソフトウェアのような形態であってもよい。さらに、ソフトウェアは、別個のプログラムの集合、大規模なプログラム内のプログラムモジュール、またはプログラムモジュールの一部の形態であってもよい。ソフトウェアはまた、オブジェクト指向プログラミングの形態をとるモジュラープログラミングを含むことができる。処理マシンによる入力データの処理は、ユーザコマンドに応答して、または以前の処理の結果に応答して、または別の処理マシンにより行なわれた要求に応答して行なわれてもよい。

本明細書において使用される、単数形で列挙され、「ａ」または「ａｎ」が先行する要素またはステップは、除外することが明示的に述べられていない限り、複数の前記要素またはステップを除外するものと理解されるべきではない。さらに、本発明の「１つの実施形態」の参照は、列挙される特徴を同様に組み入れる追加の実施形態の存在を除外するものと解釈されることを意図していない。さらに、反対の趣旨が明示的に述べられていない限り、特定の属性を有する１つの要素または複数の要素を「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」または「ｈａｖｉｎｇ（有する）」実施形態は、その属性を有していない追加の要素を含むことができる。

また、本明細書において使用される、「画像を再構築すること（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ａｎ ｉｍａｇｅ）」という句は、画像を表すデータが生成されるが表示可能な画像は生成されない本発明の実施形態を除外することを意図していない。したがって、本明細書において使用される「画像」という用語は、広範に、表示可能な画像および表示可能な画像を表すデータの両方を示す。しかし、多くの実施形態は、少なくとも１つの表示可能な画像を生成するか、または生成するように構成される。

本明細書において使用される、「ソフトウェア」および「ファームウェア」という用語は、同義であり、ＲＡＭメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、および不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）メモリを含む、コンピュータにより実行されるメモリ内に格納された任意のコンピュータプログラムを含む。上記のメモリのタイプは一例に過ぎず、したがってコンピュータプログラムの格納に使用可能なメモリのタイプに関して限定するものではない。

上記の説明が、限定的ではなく、例示的であることを意図されていることを理解されたい。たとえば、上記で説明される実施形態（および／またはその態様）は、相互の組み合わせにおいて使用されてもよい。加えて、特定の状況または材料を、本発明の範囲を逸脱することなく、本発明の教示に適合させるために、多くの変更が行なわれてもよい。本明細書において説明される材料の大きさおよび種類は、本発明のパラメータを定義することが意図されているが、決して限定的なものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を検討すれば、当業者には、多くのその他の実施形態が明らかとなろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲、ならびにそのような特許請求の範囲が権利を有する等価物の全範囲に関して決定されるべきである。添付の特許請求の範囲において、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「であるところの（ｉｎ ｗｈｉｃｈ）」という用語は、それぞれ「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「その中で（ｗｈｅｒｅｉｎ）」という用語の平易な英語の等価物として使用される。さらに、後段の特許請求の範囲において、「第１の」、「第２の」、および「第３の」などの用語は、単にラベルとして使用されており、対象物に数値的な要件を課すことを意図していない。さらに、後段の特許請求の範囲の限定は、そのような特許請求の範囲の限定が、さらなる構成のない機能の記述が後に続く「の手段（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」という句を明示的に使用しない限り、ミーンズプラスファンクション（ｍｅａｎｓ−ｐｌｕｓ−ｆｕｎｃｔｉｏｎ）形式で記述されておらず、米国特許法第１１２条第６項に基づいて解釈されることは意図されない。

この書面による説明では、最良の形態を含む本発明のさまざまな実施形態を開示するため、また当業者が、任意のデバイスまたはシステムを作成および使用すること、ならびに任意の一体化された方法を実行することを含む本発明のさまざまな実施形態を実施できるようにするために、実施例を使用する。本発明のさまざまな実施形態の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が考案するその他の例を含むことができる。そのような他の例は、例が特許請求の範囲の字義とは相違のない構造要素を有する場合、または例が特許請求の範囲の字義と微細な相違のある等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内に含まれることが意図される。

２００ スライス
２０２ ビジュアルインジケータ／視覚的指示
２０４ 肝臓
３００ 撮像システム
３０２ ＣＴ撮像システム
３０４ ＰＥＴ撮像システム
３０６ 被験者
３１０ ＣＴガントリ
３１１ ＰＥＴガントリ
３１２ Ｘ線源
３１４ 検出器アレイ
３１６ 検出器要素
３２０ コンピュータ
３２２ 電動式台
３２４ ガントリ開口部
３３０ モジュール
３４０ 回旋点
３４２ 制御機構
３４４ Ｘ線コントローラ
３４６ ガントリモータコントローラ
３４８ データ取得システム（ＤＡＳ）
３５０ 画像リコンストラクタ
３５２ ストレージデバイス
３６２ 視覚表示ユニット
３６４ 台モータコントローラ
３８０ ＣＴ画像
３８２ ＰＥＴ画像

Claims (12)

1. 検出器アレイと、
   検出器アレイに結合されたコンピュータとを備え、
   前記コンピュータは、
   コンピュータ断層（ＣＴ）撮影モダリティを使用して収集された第１の一連の画像にアクセスし、
   関心組織を示す所定のピクセル強度値を受信し、
   前記第１の一連の画像に含まれる各画像スライスに対し前記所定のピクセル強度値を閾値として使用して前記関心組織を示すピクセルを各スライス内で識別し、
   前記第１の一連の画像から前記関心組織を最も良く表す単一の画像スライスを自動的に選択し、
   前記関心組織を最も良く表す前記単一の画像スライスに関心領域を指し示す第１のビジュアルインジケータを自動的に配置し、
   前記関心領域を示す前記第１のビジュアルインジケータを前記第１の一連の画像の残りの画像スライスに自動的に伝搬し、
   第１の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第１の一連の画像内で前記第１のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析し、
   前記第１の一連の画像での前記関心領域の最終位置に基づいて第２のイメージングモダリティを使用して得られる第２の一連の画像の少なくとも１つの第２の画像に前記関心領域を指し示す第２のビジュアルインジケータを自動的に伝搬し、
   第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第２の画像内で前記第２のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析し、
   少なくとも前記第１及び第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第２のビジュアルインジケータを自動的に再配置するように構成される、医療画像診断システム。
2. 前記コンピュータは、複数の所定の基準を使用して、前記ＣＴ画像の前記関心領域を自動的に識別するようにさらに構成される、請求項１記載の医療画像診断システム。
3. 前記関心組織は肝臓である、請求項１または２に記載の医療画像診断システム。
4. 前記コンピュータは、
   前記ＣＴ画像を前記第２の一連の画像であるＰＥＴ画像に登録するように構成される、請求項１乃至３のいずれかに記載の医療画像診断システム。
5. 前記コンピュータは、
   前記第１のビジュアルインジケータ内の領域および前記第１のビジュアルインジケータ外の別の領域の統計を自動的に計算するように構成される、請求項１乃至４のいずれかに記載の医療画像診断システム。
6. 前記コンピュータは、複数の決定された統計に基づいて前記第１のビジュアルインジケータを再配置するようオペレータに求めるように構成される、請求項１乃至５のいずれかに記載の医療画像診断システム。
7. 一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像にアクセスし、
   関心組織を示す所定のピクセル強度値を受信し、
   前記一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像に含まれる各画像スライスに対し前記所定のピクセル強度値を閾値として使用して前記関心組織を示すピクセルを各スライス内で識別し、
   前記一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像から前記関心組織を最も良く表す単一の画像スライスを自動的に選択し、
   前記関心組織を最も良く表す前記単一の画像スライスに関心領域を指し示す第１のビジュアルインジケータを自動的に配置し、
   前記関心領域を示す前記第１のビジュアルインジケータを前記一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像の残りの画像スライスに自動的に伝搬し、
   第１の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像内で前記第１のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析し、
   前記一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像での前記関心領域の最終位置に基づいて第２のイメージングモダリティを使用して得られる一連の陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像に前記関心領域を指し示す第２のビジュアルインジケータを自動的に伝搬し、
   第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像内で前記第２のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析し、
   少なくとも前記第１及び第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第２のビジュアルインジケータを自動的に再配置するようコンピュータに命令するようにプログラムされる、非一時的コンピュータ可読媒体。
8. 前記コンピュータは、複数の所定の基準を使用して、前記ＣＴ画像の前記関心領域を自動的に識別する、請求項７記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
9. 前記関心組織は肝臓である、請求項７または８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
10. 関心組織を自動的に表示するための方法であって、
    第１のイメージングモダリティを使用して得られた第１の一連の医療画像と第２のイメージングモダリティを使用して得られた第２の一連の医療画像にアクセスするステップと、
    関心組織を示す所定のピクセル強度値を受信するステップと、
    前記第１の一連の画像に含まれる各画像スライスに対し前記所定のピクセル強度値を閾値として使用して前記関心組織を示すピクセルを各スライス内で識別するステップと、
    前記第１の一連の画像から前記関心組織を最も良く表す単一の画像スライスを自動的に選択するステップと、
    前記関心組織を最も良く表す前記単一の画像スライスに関心領域を指し示す第１のビジュアルインジケータを自動的に配置するステップと、
    前記関心領域を示す前記第１のビジュアルインジケータを前記第１の一連の画像の残りの画像スライスに自動的に伝搬するステップと、
    第１の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第１の一連の画像内で前記第１のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析するステップと、
    前記第１の一連の画像での前記関心領域の最終位置に基づいて第２のイメージングモダリティを使用して得られる第２の一連の画像の少なくとも１つの第２の画像に前記関心領域を指し示す第２のビジュアルインジケータを自動的に伝搬するステップと、
    第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第２の画像内で前記第２のビジュアルインジケータにより示された前記関心領域を自動的に解析し、
    少なくとも前記第１及び第２の関心領域ピクセル強度値に基づいて、前記第２のビジュアルインジケータを自動的に再配置するステップとを備える方法。
11. 前記第１のイメージングモダリティは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムまたは、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）システムを備え、前記第２のモダリティは、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）システムを備える、請求項１０記載の方法。
12. 前記関心組織は肝臓である、請求項１０または１１に記載の方法。