JP6145178B2 - 医療画像の位置合わせ - Google Patents

Description

本発明は、例えば患者の身体のＣＴ及び／又はＭＲＩスキャンのような、対象の少なくとも２つの画像を位置合わせする方法及び画像処理装置に関する。

米国特許出願公開第2013/0182925A1号明細書は、画像データの第１の組及び画像データの第２の組を最初に位置合わせするための方法を開示している。画像の更なる位置合わせが、自動的に又は手動で選択される領域において実施される。初期位置合わせは、例えば自由形状変換でありえ、更なる位置合わせは、剛体位置合わせである。最終ステップにおいて、初期位置合わせ及び更なる位置合わせがマージされることができる。

米国特許出願公開第2005/065421A1号明細書は、第１の解剖学的及び機能画像並びに後半のステージで取得される第２の解剖学的及び機能画像が互いに位置合わせされる方法を開示している。大域的剛体位置合わせが、第１及び第２の解剖学的画像において実施される。更に、関心ボリューム（ＲＯＩ）が、第１の相互に位置合わせされた複合画像データセットにおいて識別され、局所的非剛体位置合わせが、このＲＯＩ及び大域的に位置合わせされた画像データセット内の対応するＲＯＩにおいて実施される。

国際公開第2007/066294A2号公報は、第１の画像及び第２の画像の幾つかの位置合わせが、医療インターベンション中にディスプレイに表示されるプロシージャを開示している。医師は、次の使用のために、位置合わせのうちの１つを視覚的に選択することができる。

国際公開第20121025855A1号公報は、解剖学的画像及び放出画像の位置合わせを開示している。一実施形態において、大域的剛性位置合わせのあとに、関心領域の局所的非剛体位置合わせが続く。

上述したことに関して、画像の改善された位置合わせを可能にする手段が望まれる。

この目的は、請求項１に記載の画像処理装置、請求項２に記載の方法、及び請求項３に記載の医療イメージング装置に従って対処される。好適な実施形態は、従属請求項に開示される。

第１の見地によれば、本発明の実施形態は、対象の少なくとも２つの画像を位置合わせする画像処理装置であって、以下のコンポーネントを有する画像処理装置に関する：
−以下で「大域的位置合わせモジュール」と呼ばれる第１のモジュールであって、第１のパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用して、少なくとも２つの画像の位置合わせ（「大域的位置合わせ」と呼ばれる）を実行するように働く第１のモジュール；
−以下で「選択モジュール」と呼ばれる第２のモジュールであって、画像内の所与の関心領域（「ＲＯＩ」と呼ばれる）を選択するように働く第２のモジュール；及び
−以下で「局所的位置合わせモジュール」と呼ばれる第３のモジュールであって、第１のパラメータベクトルとは異なるパラメータベクトルと共に上述の所与の位置合わせアルゴリズムを使用して、選択されたＲＯＩの中で画像の少なくとも１つの位置合わせ（「局所的位置合わせ」と呼ばれる）を実行するように働く第３のモジュール。

更に、局所的位置合わせの上述の「異なるパラメータベクトル」は、ＲＯＩの自動解析に基づいて、少なくとも１つの局所的位置合わせのために自動的に決定され、前記解析は、強度レンジの評価、画像エッジ、エントロピー測定、強度ヒストグラム、エッジヒストグラム、残余の強度レンジ及び／又は解剖学的位置の少なくとも１つを含む。

画像処理装置は、例えば専用の電子ハードウェア、関連するソフトウェアを有するデジタルデータ処理ハードウェア、又はそれら両方を混合したものによって実現されることができる。

装置によって処理される画像は、一般に、例えば医療ＣＴ（コンピュータトモグラフィ）又はＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）スキャニングプロシージャから取得される２次元又は３次元画像である。画像は、デジタルデータセットとして好適に符号化され、各エレメントが、関連する空間ポイント（例えば関連する座標系のｘ,ｙ,ｚ座標によって表される）における画像値（例えばグレー値）を表す。

通常通り、対象の２つの画像の「位置合わせ」は、画像のうち第１の画像の各画像ポイントを、イメージング対象の同じロケーション又は構造に属する第２の画像の画像ポイントにマップする２つの画像間のマッピングの決定をさす。対象の可能性のある移動のため、通常は、同じ装置により生成された画像の位置合わせが必要とされる（患者の動き；心拍；構造の成長；その他）。それぞれ異なる装置／モダリティによって生成された画像の位置合わせは、イメージングされた対象の同一の構造がこのような画像において異なって表現されるという理由のため、通常は必要とされる。位置合わせに先立って、画像は、例えばフィルタリングによって又は関心のある対象の除去によって、適切に前処理されることができる。

処理された画像に示される対象は、例えば医用検査における人又は動物の身体（の一部）、手荷物検査におけるスーツケース、材料科学における材料の一部、その他でありうる。

「大域的」及び「局所的」という属性について、「大域的位置合わせ」は、画像のより大きい部分に及び、「局所的位置合わせ」は、選択されたＲＯＩに制限される。しかしながら、例えば患者テーブルのような非関心構造を除ける場合のように、「大域的位置合わせ」が画像全体をカバーしないことも可能である。

「所与の位置合わせアルゴリズム」は、当該画像の所望の位置合わせのために適当な任意のアルゴリズムでありうる。さまざまなこのような位置合わせアルゴリズムが、当分野において知られており、例えば剛体位置合わせ、アフィン位置合わせ及び非剛体位置合わせがある（参考、米国特許出願公開第2013/0182925A1号；J. Modersitzki, "Numerical Methods for Image Registration". Oxford University Press, 2004; D. Rueckert, L. I. Sonoda, C. Hayes, D. L. G. Hill, M. O. Leach, and D. J. Hawkes, "Non-rigid registration using free-form deformations: Application to breast MR images", IEEE Transactions on Medical Imaging, 18(8):712 -721, 1999）。使用された位置合わせアルゴリズムについて前提とされるすべてのことは、それがＮ≧１パラメータに依存することであり、これらのパラメータは、Ｎ次元パラメータ空間の「パラメータベクトル」に置かれることができる。

２以上の局所的位置合わせが、局所的位置合わせモジュールによって実行される場合、それらの各々は、第１のパラメータベクトル及び他の局所的位置合わせのパラメータベクトルとは異なるパラメータベクトルを使用する。

ＲＯＩの選択は、元の画像のうち任意の１つの画像において、（選択の後半におけるマージと共に）両方の画像において同時に、及び／又は画像の大域的に位置合わせされたバージョンにおいて、実行されることができる。大域的に位置合わせされた画像は、大域的位置合わせがなお十分ではない領域を明らかにし、これらの領域がＲＯＩとして選択されることができるようにするので、後者のオプションが一般に好まれる。更に、ＲＯＩの選択及び少なくとも１つの局所的位置合わせの対応する決定は、任意には、個々の異なるＲＯＩについて数回繰り返されることができ、及び／又は個々の異なるＲＯＩについて並行に実行される。

少なくとも１つの局所的位置合わせは、元の画像を用いて、又は好適には大域的に位置合わせされた画像を開始点として使用することによって、実施されることができる。

第２の見地によれば、本発明の実施形態は、対象の少なくとも２つの画像の位置合わせの方法に関し、前記方法は、適当な場合、列挙された順序で、任意の他の順序で、又は並列に実行されることができる以下のステップを含む：
ａ）第１のパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用する画像の「大域的位置合わせ」；
ｂ）画像内での関心領域（ＲＯＩと呼ばれる）の選択；
ｃ）異なるパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用する、選択されたＲＯＩの中での画像の少なくとも１つの「局所的位置合わせ」。

更に、局所的位置合わせの上述した「異なるパラメータベクトル」は、ＲＯＩの自動解析に基づいて、少なくとも１つの局所的位置合わせのために自動的に決定され、前記解析は、強度レンジの評価、画像エッジ、エントロピー測定、強度ヒストグラム、エッジヒストグラム、残余の強度レンジ及び／又は解剖学的位置の少なくとも１つを含む。

第３の見地によれば、本発明の実施形態は、対象の画像を生成する少なくとも１つの画像生成装置と、画像生成装置によって提供された画像を位置合わせする上述した種類の画像処理装置と、を有する医療イメージング装置に関する。画像処理装置は、第１のパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用して、画像の大域的位置合わせを実行する大域的位置合わせモジュールと、画像内におけるＲＯＩを選択する選択モジュールと、異なるパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用して、選択されたＲＯＩの中で画像の少なくとも１つの局所的位置合わせを実行する局所的位置合わせモジュールと、を有する。

画像処理装置、方法及び医療イメージング装置は、２つの画像の大域的位置合わせのあとに、選択された関心領域において異なるパラメータベクトルを用いる少なくとも１つの局所的位置合わせが続くという同じ概念に基づく。従って、これらの実施形態のうちの１つに関して提供される説明は、他の実施形態についても有効である。

画像処理装置、方法及び医療イメージング装置は、それらが、容易に実現されることが可能な２つの画像の位置合わせの効果的改善を可能にするという利点を有する。これは、通常は最終結果として得られる第１の位置合わせが、少なくとも１つの選択された関心領域において、局所的位置合わせによって局所的に洗練されるという理由による。前記局所的位置合わせが、第１の位置合わせと同じ位置合わせアルゴリズムを適用するので、洗練が、全く異なる位置合わせアルゴリズムを実現する必要なしに達成されることができる。

以下において、上述の画像処理装置、方法及び医療イメージング装置に関連して実現されることができるさまざまな本発明の好適な実施形態が記述される。

第１の好適な基本の実施形態において、少なくとも２つの局所的位置合わせが、それぞれ異なるパラメータベクトルを用いて実行される（画像処理装置に関して、これは、局所的位置合わせモジュールが個々の異なるパラメータベクトルを用いて少なくとも２つの位置合わせを実行するように設計されていることを意味する）。個々の異なるパラメータベクトルは、前もって与えられ、例えば局所的位置合わせモジュールのメモリから提供される。付加的に又は代替として、それらは、（ｉ）ランダムに、（ｉｉ）ユーザ入力に基づいて、及び／又は（ｉｉｉ）選択されたＲＯＩ及び／又は位置合わせされるべき画像のタイプに依存して、選択されることができる。２又はそれ以上の局所的位置合わせの計算は、例えば結果の数値スコアを提供する目的関数の助けを借りて、結果の比較を可能にする。局所的位置合わせの最良のものが、更なる使用のために選択されることができる。

上述したアプローチの更なる発展において、個々の異なるパラメータベクトルを用いる局所的位置合わせの結果が、（例えば画像処理装置又は医療イメージング装置のモニタに）表示され、ユーザは、更なる使用のために、表示された結果の少なくとも１つを選択することができる。選択は、例えばマウス、トラックボール、キーボード、その他である入力装置の助けを借りて行われることができる（再び、これは、画像処理装置及び／又は医療イメージング装置の一部でありうる）。一般に、ユーザは、最良であるようにみえる局所的位置合わせを選択するが、他の選択基準も可能である。位置合わせの結果を表示することは、任意の適当なやり方で行われることができ、例えば位置合わせされた画像のオーバレイを表示することによって行われることができる。局所的位置合わせの結果の選択は、当然ながら、特定の局所的位置合わせ及び選択された結果を達成するために使用されたそのパラメータベクトルの選択に等しい。局所的位置合わせの結果は、結果の間でユーザがジャンプするための付加のオプションをおそらく伴って、逐次的に表示されることができる。最も好適には、局所的位置合わせの結果は、ユーザが一見してそれらを見ることができ、それらを平行に並んだ状態で比較することができるように、同時に表示される。付加的に又は代替として、大域的位置合わせの結果が並列に表示されることもできる。

局所的位置合わせの上述の選択は、それが、位置合わせを（直観的に）評価するユーザの能力を利用することによって、画像位置合わせの洗練を可能にするという点で、有利である。画像処理装置は、それが最善をつくすことができるために、すなわち（いくつかの局所的位置合わせについて）高い速度で数値計算を実行するために、使用される。ユーザが行わなければならないすべてのことは、例えば簡単なパソコンのマウスクリックを通じて、ユーザにとって最良であるようにみえる局所的位置合わせの１つを選択することであり、この選択は、多くの場合、厳密に作成されることができない基準に基づくことができ、又はアルゴリズムにおいて実現される。

ユーザは、更なる使用のために、局所的位置合わせの２又はそれ以上の結果を任意に選択することもできる。好適には、ユーザは同時に、選択された位置合わせのランキング（「最良」、「２番目に良いもの」、その他）を提供することができる。選択された位置合わせのパラメータベクトルは、通常、パラメータ空間全体のサブ領域を示し、かかるサブ領域は、局所的位置合わせの他の最適化の間、嗜好に関して検索されることができる。例えば、選択されたパラメータベクトル（任意にはそれらのランキングによって重み付される）の平均は、新しい局所的位置合わせを規定するために、使用されることができる。

局所的位置合わせの表示された結果から１つの局所的位置合わせがユーザにより選択されたのち、この選択された位置合わせは、更なる処理ステップにおいて任意に洗練されることができる（いくつかの局所的位置合わせが選択された場合、それらの各々が洗練されることができ、及び／又は、それらから導出される新しい局所的位置合わせが、洗練されることもできる）。それゆえ、この選択された局所的位置合わせの最適条件が、更なる使用のための基礎として取得されることができる。局所的位置合わせの洗練は、例えば、位置合わせの正確さを改善するために知られている１又は複数のパラメータの変更（関連するパラメータベクトルの成分でありえ、又はそうでなくてもよい）を伴う前記局所的位置合わせの新しい計算を含むことができる。このようなパラメータは、処理された画像の解像度及び／又は反復的な位置合わせアルゴリズムによって実施される反復の回数に関連しうる。通常、いくつかの局所的位置合わせが計算される必要がある場合、アルゴリズムの必要とされるランタイムを合理的な値に制限するために、準最適値が、このようなパラメータについて選択される。準最適な簡略化された局所的位置合わせの使用は、通常、局所的位置合わせのうちのどれが他のものよりも良好な結果を生じさせるかを見つける意図された目的のために十分である。

上述の実施形態において、いくつかの局所的位置合わせからの１又は複数の表示された結果のユーザによる選択は、（異なる身体領域及び／又は患者からの）入力される個々の異なる画像について多数回、何度も行われる。このような状況において、ユーザの選択は、可能性のある嗜好に関して、すなわち等しい蓋然性をもつ位置合わせの（盲目的な又はランダムな）選択からの逸脱に関して、任意に評価されることができる。例えば、ユーザが、他の領域からよりも、パラメータ空間のあるサブ領域からパラメータベクトルを頻繁に選択する場合、これは、定性的に又は定量的に検出されることができる嗜好を示す。この情報は、将来の画像位置合わせの間、好適に利用されることができる。ユーザによって好まれるパラメータベクトルを用いる局所的位置合わせは、例えばデフォルト選択として提示されることができる。付加的に又は代替として、より多くの局所的位置合わせが、好適なパラメータベクトルを含むパラメータ空間の領域において計算されることができる。同様に、局所的位置合わせがほとんど又は決して選択されないパラメータ空間の領域は、より少ない頻度でサンプリングされ、又は全く省かれることができる。こうして、位置合わせプロシージャは、ある時間にわたって連続的な改善を提供するある種の学習ケイパビリティを具備することができる。嗜好が決定される「ユーザ」が、当然ながら数人のユーザのグループに対応することもできることに注意すべきである。

画像処理装置、方法及び／又は医療イメージング装置において、局所的位置合わせの「異なるパラメータベクトル」は、ＲＯＩの自動解析に基づいて、少なくとも１つの局所的位置合わせのために自動的に決定される。一実施形態において、ユーザの入力は、ＲＯＩの選択（これが自動的に行われない場合）に制限されることができ、自動的なアルゴリズムが、このＲＯＩを解析し、（例えば、アルゴリズムにおいて実現されるある所与の基準に従って）局所的位置合わせのためのパラメータベクトルを決定する。ＲＯＩ上にフォーカスするために、自動的に決定されたパラメータベクトルは、通常、画像全体からみて選択された第１のパラメータベクトルを使用する必要があった大域的位置合わせよりも良好な（ＲＯＩに関する）位置合わせ結果を得る。

ＲＯＩの上述した自動解析は、強度レンジの評価、画像エッジ、エントロピー測定、強度ヒストグラム、エッジヒストグラム、残余の強度レンジ及び／又は解剖学的位置の少なくとも１つを含む。

例として、基礎をなす画像についての強度レンジの評価は、（例えば非常に低いＨＵ値を有する肺の中の空気又は腸ガス、液体、中程度のＨＵ値を有する非高密度の又は高密度の組織、より高いＨＵ値を有する骨構造のようなＣＴ画像について）どの種類の解剖学的コンテントが、ＲＯＩに存在し、それゆえ特定のパラメータセッティングを妥当なものとすることができるか、を示すことができる。骨構造の位置合わせは、例えばより厳格な変形を必要とする一方で、組織構造の位置合わせは、適度な適応性を必要とする。空気又はガスの存在は、比較される画像間でより大きいボリューム変化を可能にするセッティングを示すことができる。

他の例として、強度ヒストグラムの評価は、強度レンジの評価を拡張する。ヒストグラム解析は、（例えば骨及び液体の）特定の強度レンジの部分を定量化するために使用されることができる。ＲＯＩに存在する最も広い部分のために設計されるパラメータセッティングが、選択されることができ、又は例えばＲＯＩが２以上の材料で構成される場合、パラメータセッティングは、サブＲＯＩに依存して又はボクセルに依存して選択されることができる。更に、ヒストグラム解析は、各々の画像について別個に行われることができ、これは、例えば画像の１つにおいて造影剤を検出することを可能にする。このシナリオのための適切なパラメータセッティングは、弾性であるが、ボリュームを維持する変形である。

別の例として、画像エッジの評価は、例えば勾配画像を計算することを通じて、エッジがＲＯＩに存在するかどうかを示す。画像エッジは、（例えば隔膜においては）目立つものでありえ、又は（例えば肝臓と腎臓との間の腸インタフェースにおいては）小さいものでありうる。目立った画像エッジは、マッチングするのが容易であるが、より小さい強度のエッジは、規則化器（regularizer）の低減される重みを有し又は類似性タームの増大される重みを有するパラメータセッティングを必要とすることができ、又は、エッジの強度を上げるために画像の前処理を必要としうる。

別の例として、エッジヒストグラムの評価は、画像エッジの評価を拡張する。ヒストグラム解析は、特定の強度をもつエッジの量を定量化するために使用されることができる。強度ヒストグラムが評価されるシナリオと同様に、サブＲＯＩ専用のパラメータセッティングが選択されることができる。

他の例として、残余画像の評価が使用されることができる。アラインされない画像エッジは、ライン様の構造の対として残余画像に現れ、この場合、ライン様構造の一方は、積極的な強度を有し、他方は、消極的な強度を有する。このような対の出現は検出されることができ、例えば増大された弾性重み又は規則化器の低減される重みを示し、又は類似性タームの増大される重み、又は画像の前処理を示す。同じ画像領域内での他の方策、例えば強度ヒストグラムとの組み合わせにおいて、例えば検討中のエッジの強度を上げるために、強度のマッピングによる、専用の前処理が可能である。残余画像における構造の存在は、より多数の反復レベル、又は洗練された解像度レベルにおける位置合わせを更に示すことができる。

別の例として、セグメント化結果に基づいて、ＲＯＩの解剖学的位置が、パラメータセッティングのために使用されることができる。セグメント化結果に基づいて、臓器特有の又は骨特有のパラメータセッティングが使用されることができる。

上述の例の１又は複数が、多重解像度レベル（又は多重スケール）における解析と組み合わせられることができる。評価の後、特定のフィーチャが、特定の画像解像度レベルには存在しないが、より微細な画像解像度レベルに存在する場合、より微細な解像度レベルを位置合わせに加えるパラメータセッティングを選択することが合理的である。

ＲＯＩの選択は、例えばマウス又は何らかの他のポインタの助けを借りて、ユーザによって手動で行われることができ、マウスやポインタによって、ユーザは、画像のディスプレイ上で所望のＲＯＩの境界を示すことができる。別の実施形態において、ＲＯＩの選択は、例えば所与の画像内の特定のフィーチャを有する領域をセグメント化するアルゴリズムに基づいて、自動的に行われることができる。

異なるパラメータベクトルと共に所与の位置合わせアルゴリズムを使用する、選択されたＲＯＩの中での画像の少なくとも１つの局所的位置合わせは、任意には少なくとも１回繰り返されることができる。局所的位置合わせの１つのサイクルは、例えば、最良の結果のユーザによる選択を可能にすることができ、局所的位置合わせの後続のサイクルは、この選択に基づくことができ、例えば直前のサイクルに選択されたものに近いパラメータベクトルを使用することができる。当然ながら、このプロセスは、数回、反復されることができる。

方法及び画像処理装置の実施形態において、ＲＯＩについての１つの局所的位置合わせは、最終の局所的位置合わせ（例えば、ユーザにより最良のものとして選択された局所的位置合わせ、又は自動的に決定されたパラメータベクトルに基づく局所的位置合わせ）と考えられることができる。入力画像の最適な全体的位置合わせを達成するために、この最終の局所的位置合わせが大域的位置合わせとマージされることが好ましい。最終の局所的位置合わせがＲＯＩ内を支配し（又は排他的に適用される）、大域的位置合わせが、ＲＯＩの外側を支配する（又は排他的に適用される）限り、このようなマージは、さまざまなやり方で達成されることができる。ＲＯＩの境界の近傍において、大域的位置合わせから局所的位置合わせへの連続的な混合が行われる遷移領域が規定される（米国特許出願公開第2013/0182925A1号参照）。

大域的位置合わせ及び／又は局所的位置合わせは、好適には非剛体位置合わせ（又は「自由形状変形」）でありうる。特に２つの画像が例えば身体組織のような柔軟で変形可能な物質を表す場合、非剛体位置合わせは、通常、それら２つの画像を互いによりよくマップすることができる。

所与の位置合わせアルゴリズムに依存して、関連するパラメータベクトルは、さまざまな異なるタイプのパラメータを含むことができる。好適な実施形態において、パラメータベクトルは、材料特性、重み係数、反復回数及び画像解像度を含むグループから選択される少なくとも１つのパラメータを有する。典型的なパラメータベクトルは、いくつかの材料特性（例えば骨及び筋肉の弾性）、重み係数（例えば画像類似性対規則化）、反復の最大数、局所的位置合わせのために使用される画像の（準最適）解像度を含むことができる。

位置合わせされる画像は、例えばＸ線投影装置又はＣＴスキャナのようなＸ線装置によって生成された画像でありうる。付加的に又は代替として、画像は、ＰＥＴ（ポジトロンエミッショントモグラフィ）又はＳＰＥＣＴ（シングルフォトンエミッションコンピュータトモグラフィ）装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置、又は超音波（ＵＳ）装置によって生成されることができる。

記述される方法は、一般に、例えば画像処理装置内のマイクロプロセッサ又はＦＰＧＡのようなコンピューティング装置の助けを借りて、実現される。従って、本発明は更に、コンピューティング装置において実行されるとき、本発明による方法のいずれかの機能を提供するコンピュータプログラム製品を含む。

更に、本発明は、例えばフロッピディスク、ハードディスク、ＥＰＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又はＵＳＢスティックのようなデータ担体を含み、かかるデータ担体は、機械可読の形式のコンピュータ製品を記憶し、データ担体に記憶されるプログラムがコンピューティング装置において実行されるときに、本発明の方法の少なくとも１つを実行する。データ担体は、特に前の段落に記載のコンピューティング装置のプログラムを記憶するのに適していることがある。

今日、このようなソフトウェアは、しばしば、ダウンロードのためにインターネット又は企業イントラネット上に提供され、それゆえ、本発明は更に、ローカル又はワイドエリアネットワークを通じて本発明によるコンピュータ製品を送信することを含む。

本発明のこれらの及び他の見地は、以下に記述される実施形態から明らかになり、それらを参照して説明される。図において、同様の参照数字は、同一の又は同様のコンポーネントをさす。

本発明の実施形態による医療イメージング装置を概略的に示す図。 入力画像の例を示す図。 ２つの大域的に位置合わせされた入力画像におけるＲＯＩの選択を示す図。 異なるパラメータベクトルによる大域的位置合わせ及び複数の局所的位置合わせの表示を示す図。

画像位置合わせは、ますます、画像間の対応付けを確立する基礎技術として受け入れられている。アプリケーション範囲は広く、例えば動的なコントラストイメージング及びフォローアップスタディにおける変化の定量化のような、よくあるアプリケーションをカバーする。剛体／アフィン位置合わせは、わずかなアプリケーションにしか適さず、大部分のアプリケーションは非剛体位置合わせを必要とする。

特に低コントラストの構造又は強く移動する構造が位置合わせされなければならない場合、位置合わせの正確さを改善することが常に望まれる。ここに提案されるアプローチによれば、変更される位置合わせパラメータが、このような改善を達成するために使用される。しかしながら、それらの選択は、骨の折れることがありえ、専門知識を必要とすることがありうるので、ＷＹＳＩＷＹＧの態様で位置合わせパラメータを変更するためのユーザフレンドリーなやり方が提供される。

図１は、上述のアプローチの一実施形態による医療イメージング装置１００を概略的に示す。イメージング装置の中心要素は、例えば関連するソフトウェアと共にマイクロコンピュータによって実現されることができる画像処理装置５０である。画像処理装置５０内に示されるボックスは、個々の異なるハードウェアコンポーネントではなく、個々の異なる処理ステップを示すことを意図する。一般に、これらのボックスは、関連するソフトウェア（サブ）ルーチンによって主に実現されるモジュールに対応する。

入力画像Ｉ_１，Ｉ_２が、画像処理装置５０に供給され、かかる入力画像は、以前に生成された画像がもっと後の処理のために記憶されるストレージを含む任意の適当な画像ソースから概して生じうる。図示される例において、第１の画像Ｉ_１（又は画像ストリーム）は、患者テーブル上の患者Ｐの周りを回転することが可能なＸ線源１及び検出器１２を有するＸ線スキャナ１０によって提供される。第２の画像Ｉ_２（又は画像ストリーム）は、スキャナのボアに位置する患者Ｐの身体の断面画像又は３Ｄ画像を生成することが可能なＭＲＩスキャナ２０によって提供される。

第１及び第２の画像Ｉ_１，Ｉ_２は、この例では、それぞれ異なるイメージングモダリティによって提供される。画像の次元（２Ｄ、３Ｄ）は、同じであってもよく又は異なっていてもよい。更に、例えば患者Ｐの身体の同じ部分である同じ対象が、供給される画像Ｉ_１，Ｉ_２において示されなければならず、それにより、合理的な位置合わせを可能にする。

画像処理装置５０では、外部手段によって提供される２（又はそれ以上の）画像Ｉ_１，Ｉ_２が、最初に「大域的位置合わせモジュール」５１において処理される（関心のない画像部分のフィルタリング又は除去のような任意の前処理ステップは、ここに詳しくは示されない）。大域的位置合わせモジュール５１は、（所与の）第１のパラメータベクトルｐ _０を使用する所与の位置合わせアルゴリズムを使用して、画像Ｉ_１，Ｉ_２の大域的位置合わせＧＲを実行する。このモジュールのボックスに示されるように、大域的位置合わせは、通常、第１の画像Ｉ１の座標ｘ，ｙ，ｚの第２の画像Ｉ_２の座標ｘ'，ｙ'，ｚ'へのマッピングｆを提供する。このマッピングは、例えば、第１の画像Ｉ_１内の特定のロケーション又は構造（例えば血管の分岐点）に対応するポイントｘ，ｙ，ｚが、第２の画像Ｉ_２内の同じロケーション又は構造に対応するポイントｘ'，ｙ'，ｚ'上へマップされるというものである。図面において、このマッピングは、（第１の画像及び変形された第２の画像が重ね合わせられる場合、２つの画像内の同一の対象ロケーション／構造が一致するような）第２の画像Ｉ_２のｘ'，ｙ'，ｚ'座標系の変形によって示される。

次に、大域的位置合わせの結果が、ユーザによる関心領域（「ＲＯＩ」）の選択を可能にする「選択モジュール」５２に渡される。このステップは、外部ユーザインタフェース６０を使用して、ディスプレイ又はモニタ６３上に大域的に位置合わせされた画像を表示し、キーボード６１及びマウス６２の助けを借りてユーザによるＲＯＩの指示を可能にする。

ＲＯＩを選択するための他のやり方も可能でありうる。従って、選択は、例えば元の画像のうちの１つ（又は両方）に基づくことができ、又は選択は、処理装置５０によって自動的に行われることができる。

ＲＯＩの選択後、いくつかの局所的位置合わせＬＲ１，...ＬＲｓ，...ＬＲｎが、局所的位置合わせモジュール５３によって、ＲＯＩ内で実行される。これらの局所的位置合わせの各々は、大域的位置合わせモジュールによって使用されたのと同じ位置合わせアルゴリズムを適用するが、それぞれ異なるパラメータベクトルｐ _１≠ｐ _２≠...ｐ _ｓ≠...ｐｎを使用する。

上述した局所的位置合わせＬＲ１，...ＬＲｓ，...ＬＲｎの結果が、モニタ６３上でユーザに提示される。好適には、すべての結果は、平行に表示され、任意には大域的位置合わせＧＲの結果が中心に表示される。ユーザは、これらの局所的位置合わせの１又は複数を選択することができ、例えばユーザが最良であると考える局所的位置合わせＬＲを選択する。この選択された局所的位置合わせＬＲは、それが更に処理される前に、例えばより高い解像度を用いた計算のような洗練によって、任意に改善されることができる。

ユーザによって選択された局所的位置合わせＬＲ（又は事実、対応するパラメータベクトルｐ_ｓ）は、「マージングモジュール」５４に送られ、そこで、最終的な全体の位置合わせをもたらすように、適当なやり方で大域的位置合わせＧＲとマージされる。大域的位置合わせＧＲは、例えばＲＯＩの外側で最終的な全体の位置合わせを支配することができ、他方、選択された局所的位置合わせＬＲは、内部からＲＯＩの外側へ連続する柔軟な遷移を有するＲＯＩ内部を支配する。最終的な全体の位置合わせは、他の処理、ストレージ及び／又は評価に利用可能にされる。

異なるパラメータベクトル（ｐ _１，...ｐ _ｓ，...ｐ _ｎ）を用いるいくつかの局所的位置合わせ（ＬＲ_１，...ＬＲ_ｓ，...ＬＲ_ｎ）の計算及びユーザによる最良の局所的位置合わせ（ＬＲ）の選択に代わって、ＲＯＩは、次の局所的位置合わせのためのパラメータベクトルｐｓを見つけるために、自動的に解析されることができる。

大域的及び局所的位置合わせモジュール５１、５３において適用される所与の位置合わせアルゴリズムは、好適には非剛体位置合わせでありうる。非剛体画像位置合わせは、画像類似性タームが最適化される反復プロセスとして実現されることができ、他方、付加の規則化タームが、現実的な意味にソリューションを保つ（通常、結果として得られる変形フィールドの特定の滑らかさが求められる）。典型的な非剛体位置合わせスキームは、以下の要素を含む：
−２又はそれ以上の画像ドメイン間におけるマッピングの表現及びパラメータ化。よくある選択は、例えばＢスプライン制御ポイントのグリッドであり、又は画像ボクセルごとの並進ベクトルである。
−画像類似性ターム及び規則化タームを組み合わせる目的関数。類似タームについてのよくある選択は、相互情報量、二乗差の合計、又は強度相関である。規則化タームは、通常、例えばマッピングフィールドの一次及び／又は二次導関数にペナルティーを課すことによって、ある滑らかさの程度を示す。
−画像類似性及び規則化タームは、方法論的な選択、画像モダリティ及びアプリケーションに依存して重み付される。重みは、通常、画像全体について固定である。
−位置合わせスキーム（例えば、弾性／材料特性、重み係数、反復の最大数、使用される解像度レベル、その他）を操作するために使用されるパラメータのセット（又はベクトル）。
−下降勾配、共役勾配などの最適化スキーム。

位置合わせ出力の正確さは、（ｉ）費やされる反復の回数、すなわちランタイム、（ｉｉ）位置合わせのために使用されるパラメータセッティング、及び（ｉｉｉ）関心のある解剖学的構造、に依存する。非剛体画像位置合わせについて、自動検証スキームは存在しないので、位置合わせ出力がユーザスペック（例えば「２ｍｍ以下の位置合わせ誤差」）を満たすかどうかは、自動的に決定されることができない。反復の回数が多い場合でも、ユーザスペックが、関心のある任意の解剖学的構造について満たされることを保証することはできない。

図２は、例示のＣＴ画像を図示しており、このＣＴ画像においては、高コントラストの画像エッジ（例えば隔膜）が低コントラストの画像エッジ（例えば肝臓の下側の境界）よりも検出するのが容易である。これによって、任意の位置合わせスキームは、低コントラストの画像エッジよりも良好に、高コントラストの画像エッジを位置合わせする傾向がある。

更に、骨構造は、組織特有のパラメータセッティングを使用する場合には非現実的に変形されることがあり、モデル化された材料特性の骨特有のセッティングを必要とする。更に、（ポイント追跡、フォローアップスタディにおける変化の定量化、灌流スタディ、（ダイナミック）コントラストイメージング、その他）の異なるアプリケーションシナリオは、異なる要求を課し、１つがすべてを解決するというような位置合わせソリューションは存在しない。

しかしながら、後処理ステップとして上記に提案されるＲＯＩの洗練を導入することによって、位置合わせ出力の正確さが、最小のユーザ入力によって改善されることができる。

上記で説明したように、前記洗練は、入力画像のうちの１つの関心領域ＲＯＩの選択を必要とする。図３は、大域的位置合わせの結果の表示を、残余（すなわち第１の画像と変形された第２の画像との減算）として示しており、直方体が、位置合わせ出力が改善される必要がある領域（下側の肝臓境界が位置合わせされない）を示すために、ＲＯＩとして選択されている。ＲＯＩの他の可能性のある形は、例えば球体、楕円体又は不規則な形状を含む。

次に、複数の高速局所的位置合わせの洗練ＬＲ１，...ＬＲｎ（異なるパラメータセッティングによる）が、ＲＯＩについて計算され、ユーザに提示される。図４に示されるように、これは、例えば、大域的位置合わせＧＲの表現を中心としてその周りに表示されるプレビューの形で行われることができる。ＷＹＳＩＷＹＧアプローチに続いて、ユーザは、自分のニーズを最も良く満たしているプレビューを選択する（及びこれによって、パラメータセッティングを選択する）。この後に、新しいパラメータセッティングによる正確な位置合わせ洗練が続くことができる。従って、唯一必要とされるユーザ入力は、（ｉ）関心領域の選択、及び（ｉｉ）（非常に高速に）計算されたプレビューの１つの選択、である。

記述されたアプローチの主な必要準備及びステップは、以下の通りである：
１．任意の次元の２又はそれ以上の医療画像Ｉ_１，Ｉ_２の供給。
２．入力画像をアラインするために例えば画像類似性及び規則化タームを使用する、標準パラメータセッティングｐ _０を用いる（好適には非剛体）画像位置合わせアルゴリズムの実行。
３．第１の大域的位置合わせ出力がユーザに表示され、位置合わせ出力が改善される必要がある画像領域を示すためにユーザがＲＯＩを選択することができる第１のグラフィカルユーザーインタフェース（ＧＵＩ）の供給。出力の表現は例えば、第１の画像を、アラインされた（変形された）第２の画像にオーバレイすることによって（「融合」）、又は第１の画像及び変形された第２の画像の減算を計算することによって（「残余」）、又は変形された第２の画像から抽出された画像エッジを第１の画像にオーバレイすることによって（「輪郭オーバレイ」）、行われることができる。

４．ＲＯＩの非常に高速な洗練された局所的画像位置合わせのために使用されるさまざまな変更されたパラメータセッティングｐ _１，...，ｐｓ，...ｐｎの決定。このステップにおいて、大域的位置合わせアルゴリズムで使用されるパラメータが、合理的な態様で変更され、例えば、モデル化された弾性パラメータが増加され又は低減され、組織インタフェースが、強度マッピングアルゴリズム又はヒストグラムイコライゼーションによって強調表示され、又は異なる類似性手段又は規則化器が選択される。パラメータ変更は、新しいパラメータセッティングの組をもたらす。

更に、ステップ２からの大域的位置合わせアルゴリズムは、ユーザー定義のＲＯＩによって切り取られる入力画像Ｉ_１，Ｉ_２及び新しいパラメータセッティングｐ _１，...ｐ _ｓ，..._ｐｎの各々によって、再実行される。位置合わせアルゴリズムは、ステップ２において得られる大域的変形によって初期化されることができる。

対話的な処理に関して、局所的位置合わせアルゴリズムの実行は、高速である必要がある。これは、（ｉ）位置合わせドメインをＲＯＩに制限し、及び（ｉｉ）位置合わせを入力画像の粗い解像度（すなわちダウンサンプリングされる）に制限すること（結果は、正確な位置合わせ出力のプレビューとして解釈される）、によって、達成されることができる。各パラメータセッティングについて、ＲＯＩの変形が計算される。

５．第１の大域的位置合わせの出力及び洗練された局所的位置合わせの出力（プレビュー）の集まりが、ユーザに提示され、ユーザが自分のニーズを最も良く満たすプレビューを選択することができる、第２のＧＵＩの供給。プレビュー状態（すなわち非常に高速なモードで実施される位置合わせ）のため、アライメントがなお非完全であるということが起こりうる。しかしながら、期待されるやり方／方向で（ステップ２からの）大域的位置合わせの結果を改善するプレビュー（対応するパラメータセッティングを伴う）を選択することが重要なだけである。

６．選択されたパラメータセッティングｐ _ｓは、洗練された位置合わせを実施するために使用され、すなわち、ステップ２において得られる大域的変形によって初期化される。新しいパラメータセッティングによる高度に正確な位置合わせが、当該ＲＯＩについて実行される。ＲＯＩ境界にわたる滑らかな変形を維持するために、適当な境界条件が、洗練された位置合わせのために選択されなければならない。システムの出力は、入力画像の一部又は全部の間のアラインされた画像又は変形フィールドである。

上述の手段により、後処理ステップとしての付加の洗練のための２クリックユーザインタラクションを有するＧＵＩが実現されることができる。記述されたプロシージャの任意の変形及び拡張は、例えば以下の通りである：
−ユーザが位置合わせの正確さに満足するまで、ステップ３（ＲＯＩ選択）乃至ステップ６（洗練された位置合わせ）の「ループ」を繰り返す。
−ユーザ選択を記憶する。（ｉ）洗練ステップの数を減らすために、及び／又は（ｉｉ）変更されたパラメータセッティングの組を制限するために、好みの選択が、後から提案されてもよい。
−ユーザは、２番目に良いもの（３番目に良いもの、その他）のプレビューを選択することもできる。サーチ範囲が、（ユーザランキングに従って重み付された）ｎ個の最良プレビューから、パラメータセッティングによってスパンされることができる。これは、ステップ６における洗練された位置合わせのために使用されるパラメータセッティングを更に改善することができる。

要するに、変更された位置合わせパラメータが特に局所的に位置合わせの正確さを改善することができる画像位置合わせの実施形態が記述されている。アプローチは、ＷＹＳＩＷＹＧ態様で位置合わせパラメータの適応を可能にする。これは、専門知識を必要とせず、最小のユーザ入力（２クリック）を必要とするだけである。

上述のプロシージャは、位置合わせパラメータが、通常、全体の画像ドメインについて一度選択されるが、特定の関心領域（ＲＯＩ）内では、変更されるパラメータセッティングが、より適切でありえ、位置合わせ出力を局所的に改善することができるという観察に基づく。この観察を使用する代替のアプローチにおいて、（例えばユーザクリックされた位置の周辺の）ＲＯＩ内の画像コンテントの自動解析が提案され、これは、自動的に決定された変更されたパラメータセッティングによる後続の第２パスの位置合わせをトリガする。

この代替アプローチの主な必要準備及びステップは、以下の通りである：
１．任意の次元の２又はそれ以上の医療画像。
２．例えば（上述した）画像類似性及び規則化タームを使用する、標準パラメータセッティングによる例えば非剛体大域的画像位置合わせアルゴリズム。
３．第１の大域的位置合わせ出力が（例えば、融合画像、残余、輪郭オーバレイに関して）ユーザに表示され、（上述したように）ユーザが位置又はＲＯＩを選択することができるＧＵＩ。
４．ＲＯＩ内の画像コンテントの自動解析が、記憶されたセットアップのレンジから、より適切なパラメータセッティングを決定する。自動解析は、例えば強度レンジ、画像エッジ、エントロピー測定、強度ヒストグラム、エッジヒストグラム、残余の強度レンジ、解剖学的位置を（従来のセグメント化と組み合わせて）用いることができる。例えば、低強度レンジは、低コントラスト画像構造のアライメントを容易にするために、ヒストグラムイコライゼーションを動作させる。ＲＯＩにおける微細な構造の存在は、例えば、通常使用されているものよりも、高い画像解像度の使用を必要とする。

５．変更されたパラメータセッティングは、第２パスの（局所的）位置合わせを実施するために使用され、すなわちステップ２において得られた大域的変形によって初期化され、新しいパラメータセッティングによる高度に正確な位置合わせが、当該ＲＯＩについて実行される。ＲＯＩ境界にわたって滑らかな変形を維持するために、適当な境界条件が、洗練された位置合わせのために選択されなければならない。システムの出力は、入力画像の一部もしくは全部の間のアラインされた画像又は変形フィールドである。

それゆえ、ユーザガイダンス（位置合わせの正確さが改善される必要がある画像領域上でワンクリック）によって駆動される完全自動解析が達成される。解析は、（ｉ）両方の入力画像の画像コンテント、及び（ｉｉ）第１パスの大域的位置合わせ結果、に基づく。それは、ユーザ指定された位置周辺の領域内で実施される。完全自動解析は、変更されたパラメータセッティングを生じさせ、変更されたパラメータセッティングは、第２パスの位置合わせのために使用される。

上記で説明されたプロシージャは、ＣＴ又は任意の他のイメージングモダリティからの画像データを処理するために適用されることができる。

本発明は、図面及び上述の説明において詳しく図示され記述されているが、このような図示及び記述は、制限的なものではなく、説明的又は例示的なものであると考えられることができる。本発明は、開示された実施形態に制限されない。開示された実施形態に対する他の変更は、図面、開示及び添付の請求項の検討から、請求項に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され達成されることができる。請求項において、「有する、含む（comprising）」という語は、他の構成要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は、複数性を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に列挙されるいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。コンピュータプログラムは、例えば他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体に記憶され／配布されることができるが、他の形式で、例えばインターネット又は他のワイヤード若しくはワイヤレスの通信システムを通じて、配布されることもできる。請求項における任意の参照符号は、本発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきでない。

Claims (22)

1. 対象の少なくとも２つの画像を位置合わせすることができる画像処理装置であって、
   所与の位置合わせアルゴリズム及び前記所与の位置合わせアルゴリズムの第１のパラメータベクトルを使用して、前記画像の大域的位置合わせを実行する大域的位置合わせモジュールと、
   前記画像においてＲＯＩと呼ばれる関心領域を選択する選択モジュールと、
   前記所与の位置合わせアルゴリズム及び前記所与の位置合わせアルゴリズムの、前記第１のパラメータベクトルと異なる別のパラメータベクトルを使用して、前記選択されたＲＯＩの中で前記画像の少なくとも１つの局所的位置合わせを実行する局所的位置合わせモジュールと、
   を有し、前記少なくとも１つの局所的位置合わせのためのパラメータベクトルが、強度レンジ、強度ヒストグラム、画像エッジ、エッジヒストグラム、エントロピー測定、残余の強度レンジ、及び／又は解剖学的位置の評価を含む前記ＲＯＩの自動解析に基づいて、決定され、
   少なくとも２つの前記局所的位置合わせが、それぞれ異なるパラメータベクトルによって実行される、画像処理装置。
2. 対象の少なくとも２つの画像を位置合わせする方法であって、
   ａ）所与の位置合わせアルゴリズム及び前記所与の位置合わせアルゴリズムの第１のパラメータベクトルを使用して、前記画像の大域的位置合わせを実施するステップと、
   ｂ）前記画像においてＲＯＩと呼ばれる関心領域を選択するステップと、
   ｃ）前記所与の位置合わせアルゴリズム及び前記所与の位置合わせアルゴリズムの、前記第１のパラメータベクトルと異なる別のパラメータベクトルを使用して、前記選択されたＲＯＩの中で前記画像の少なくとも１つの局所的位置合わせを実施するステップと、
   を含み、前記少なくとも１つの局所的位置合わせのためのパラメータベクトルが、強度レンジ、強度ヒストグラム、画像エッジ、エッジヒストグラム、エントロピー測定、残余の強度レンジ、及び／又は解剖学的位置の評価を含む前記ＲＯＩの自動解析に基づいて、決定され、
   少なくとも２つの前記局所的位置合わせが、それぞれ異なるパラメータベクトルによって実行される、方法。
3. 対象の画像を生成する少なくとも１つの画像生成装置と、
   前記画像生成装置によって提供される画像の位置合わせのための、請求項１に記載の画像処理装置と、
   有する医療イメージング装置。
4. 前記局所的位置合わせの結果が表示され、ユーザが、表示された局所的位置合わせのうち少なくとも１つを選択することができる、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
5. 前記選択された局所的位置合わせが洗練される、請求項４に記載の画像処理装置又は医療イメージング装置。
6. ユーザ選択が、ユーザの嗜好に関して評価される、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
7. 前記ＲＯＩの自動解析が、
   好適なパラメータベクトルを示す解剖学的コンテントに関する強度レンジ、
   パラメータベクトルがエッジの強度を上げることを必要とする、相対的に小さい強度のエッジに関する画像エッジ、
   積極的な強度及び消極的な強度の対の出現に関する残余の強度レンジ、及び／又は
   臓器特有の又は骨特有のパラメータベクトルを示すＲＯＩの解剖学的位置に関する解剖学的位置、
   の評価を含む、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
8. 前記ＲＯＩが自動的に選択される、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
9. ステップｃ）が少なくとも１回繰り返される、請求項２に記載の方法。
10. 前記大域的位置合わせと前記局所的位置合わせの少なくとも１つとがマージされる、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
11. 前記大域的位置合わせ及び前記局所的位置合わせが非剛体位置合わせである、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
12. 前記パラメータベクトルが、材料特性、重み係数、反復回数及び画像解像度を含むグループから選択される少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
13. 前記画像が、Ｘ線装置、ＣＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、ＰＥＴスキャナ、ＳＰＥＣＴスキャナ又は超音波装置によって生成される、請求項１に記載の画像処理装置又は請求項３に記載の医療イメージング装置。
14. 前記局所的位置合わせの結果が表示され、ユーザが、表示された局所的位置合わせのうち少なくとも１つを選択することができる、請求項２に記載の方法。
15. 前記選択された局所的位置合わせが洗練される、請求項１４に記載の方法。
16. ユーザ選択が、ユーザの嗜好に関して評価される、請求項２に記載の方法。
17. 前記ＲＯＩの自動解析が、
    好適なパラメータベクトルを示す解剖学的コンテントに関する強度レンジ、
    パラメータベクトルがエッジの強度を上げることを必要とする、相対的に小さい強度のエッジに関する画像エッジ、
    積極的な強度及び消極的な強度の対の出現に関する残余の強度レンジ、及び／又は
    臓器特有の又は骨特有のパラメータベクトルを示すＲＯＩの解剖学的位置に関する解剖学的位置、
    の評価を含む、請求項２に記載の方法。
18. 前記ＲＯＩが自動的に選択される、請求項２に記載の方法。
19. 前記大域的位置合わせと前記局所的位置合わせの少なくとも１つとがマージされる、請求項２に記載の方法。
20. 前記大域的位置合わせ及び前記局所的位置合わせが非剛体位置合わせである、請求項２に記載の方法。
21. 前記パラメータベクトルが、材料特性、重み係数、反復回数及び画像解像度を含むグループから選択される少なくとも１つのパラメータを含む、請求項２に記載の方法。
22. 前記画像が、Ｘ線装置、ＣＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、ＰＥＴスキャナ、ＳＰＥＣＴスキャナ又は超音波装置によって生成される、請求項２に記載の方法。

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