JP6991357B2 - 断層撮影ｘ線画像再構成 - Google Patents

Description

本発明は、一般的に、断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置、断層撮影画像再構成のための方法、ＣアームＸ線撮像システム、コンピュータプログラム要素、およびコンピュータ可読媒体に関する。

断層撮影Ｘ線画像取得のための回転Ｃアームシステムは、通常はＣアームガントリによって分離されている、互いに向き合うように配置されたＸ線源およびＸ線検出器を備える。患者の関心領域は、Ｘ線源とＸ線検出器との間に配置され得る。２次元Ｘ線検出器は、「コーンビーム」断層撮影を可能にする。

コーンビーム断層撮影では、関心領域内の患者の撮像平面の周りをＣアームが回転する。Ｃアームの回転の複数の刻み幅において、Ｘ線源およびＸ線検出器は患者の２次元投影ビューを提供する。一連の２次元投影には、ＦＢＰ（ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｂａｃｋ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）等の画像再構成アルゴリズム、またはＩＲ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）アルゴリズムが適用される。これにより、一連の２次元投影ビューから関心領域内の患者の３次元画像を提供することができる。

Ｃアーム取得プロトコルは典型的には３０秒ほどかかり、この間に患者が動くことは排除できない。Ｃアーム取得プロトコル中の患者が動いた結果、３Ｄ画像再構成段階において一連のアーチファクトが導入される。

ＵＳ２０１７／００００４３０Ａ１は、患者の頭部を撮像するための装置を提案する。患者の頭蓋骨には複数の頭部マーカーが取り付けられる。少なくとも１台のカメラが患者の顎のモーションスタディを取得する。装置と通信する制御論理プロセッサは、顎骨構造を頭蓋骨構造から分けるために、カメラからの信号と組み合わせて一連の２Ｄ放射線投影画像を使用し、ボリューム画像コンテンツを再構成する。しかし、そのようなシステムはさらに改良することができる。

したがって、断層撮影Ｘ線撮像のための改良された技術を提供することは有益であろう。よって、第１の側面によれば、断層撮影画像再構成のための装置が提供される。装置は、入力ユニットと処理ユニットとを備える。

入力ユニットは、入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された物体の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得するように構成され、また、入力ユニットは、（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、または第１の剛体に近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、または第２の剛体に近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供するように構成される。

処理ユニットは、第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成し、第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成し、第１のレジストレーションおよび第２のレジストレーションに基づき、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定して、第１の剛体に対する第２の剛体の推定運動を定める相対運動ベクトル場を提供し、入力投影画像シーケンスの取得中の第１の剛体に対する第２の剛体の動きを補正するために、相対運動ベクトル場を使用して補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成し、補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するように構成される。

したがって、関心領域内の第１の３Ｄ剛体の初期再構成または３Ｄモデルを、第２の３Ｄ剛体の３Ｄモデルの初期再構成と合わせて使用することで、２Ｄ投影画像のシーケンスがより正確に断層撮影再構成され得る。第１の３Ｄ剛体に関連付けられたボクセル点は第１の剛性参照フレームに対して動き、第２の３Ｄ剛体に関連付けられたボクセル点は第２の剛性参照フレームに対して動くという知識を使用することで、主として、長い取得プロトコル中の第２の３Ｄ剛体に対する第１の３Ｄ剛体の動きを単純なやり方で補正することができる。

例えば、人間の頭蓋骨は２つの剛体構造を含むと見なすことができる。神経頭蓋の骨、並びに鋤骨、鼻骨、上顎骨、および涙骨は、第１の３Ｄ剛体の一部を形成していると考えることができる。下顎骨は第２の３Ｄ剛体の一部を形成していると見なすことができる。下顎骨は、神経頭蓋の両側の側頭筋領域にヒンジ接続された２つの下顎切痕を形成する２つの向かい合う咬筋部分で神経頭蓋に結合されている。

したがって、第１の側面に係る断層撮影Ｘ線再構成アルゴリズムは、例えば、予測可能な相互接続を有する２つの剛体が、Ｃアーム撮像システムによって取得された２Ｄ投影画像シーケンス内に存在することを認識する。第１の側面によれば、Ｃアーム撮像プロトコル中の患者の動きが２Ｄ投影画像シーケンスにおいてより効果的に補償され、外部マーカーを要することなく３Ｄ再構成画像の品質の改善することができる。２つの剛体間の関係を考慮してレジストレーション時の探索空間を削減することは、例えば、画像再構成時の計算負荷の低減、よってレイテンシの低減、および／または、プロセッサ速度仕様の低減を示唆する。

任意選択的に、第１および／または第２の３Ｄ剛体データは、入力ユニットによって、（ｉ）入力投影画像シーケンスの初期３Ｄ再構成から、または（ｉｉ）患者の関心領域の以前の３Ｄ撮像スキャンから取得される。

したがって、再構成アルゴリズムの開始データを提供するために様々なソースを使用することができる。動いていた患者からの２Ｄ投影を使用して再構成された初期３Ｄ画像がアーチファクトを含む場合でも、初期再構成として十分に役立つ程度に第１の剛体および第２の剛体が区別され得る。当然ながら、以前の３Ｄ撮像スキャンは、同じ取得デバイスまたは別のデバイスからのデータを提供し、入力データソースの柔軟性を提供する。

任意選択的に、第１および／または第２の３Ｄ剛体データは、入力ユニットによって、解剖学的モデルのデータベースから取得される。

したがって、第１の剛体および第２の剛体の形状の初期推定は、重大な信号処理を伴わずに簡単に提供され得る。例示的な頭蓋骨のケースに関しては、神経頭蓋および下顎骨は、多くの患者にわたっていくらか独特な形状特性を有するので、ターゲットの解剖学的構造の形状を有する（サイズがパラメータ化可能であり得る）汎用的な第１の剛体モデルおよび第２の剛体モデルを、信号処理を実行するよりも簡単な方法で提供することができる。そのようなアプローチは、入力投影画像シーケンスの取得中に患者の動きによって引き起こされる再構成アーチファクトが、それらから第１および第２の剛体データを最初に抽出することができないようなものである場合に有益であり得る。

任意選択的に、入力ユニットは、第１および／または第２の剛体の運動モデル事前分布を提供し、運動モデル事前分布は、第１および／または第２の剛体の可能な運動軌道の全体集合のうちの部分集合を定め、処理ユニットはさらに、第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定し、当該推定では、当該推定において考慮される第２の剛体の可能な運動軌跡の数を制限するために運動モデル事前分布が少なくとも部分的に使用される。

したがって、関心領域内で撮像された第１の剛体と第２の剛体との間の運動軌道関係の事前解剖学的知識を使用することで、２Ｄから３Ｄへのレジストレーション時の探索空間を制限し、より迅速な画像再構成を可能にすることができる。人間の頭蓋骨の例を使用すると、神経頭蓋と下顎骨の間の運動関係は、主に、下顎骨の神経頭蓋へのヒンジ式取り付けに起因する運動制限によって定められる。これにより、下顎骨の相対運動が、顎を閉じてから開くまでの約５０度の偏角に制限される。より小さな影響として、下顎骨は神経頭蓋に対して横方向（ヨー）に約１０度、両側に回転し得る。下顎骨の動きに対するこれらの制限は、入力シーケンス取得において生じ得る患者の顎の動きを考慮する際に、探索空間を先験的に制限するために使用され得る。当然ながら、前述の角度制限は、顎に適した運動モデルの制限の一例である。当業者は、股関節運動や膝運動等に関して同様のモデルが提供され得ることを理解するであろう。

任意選択的に、処理ユニットはさらに、第１の３Ｄ剛体データの順投影データを提供し、順投影データと第１のＸ線投影データの類似性を表す類似性メトリックを生成し、類似性メトリックを使用して、第１の３Ｄ解剖学的データ内の第１の剛体を第１のＸ線投影データに重ねることによって第１のレジストレーションを生成する。

したがって、複数の異なる角度からの３Ｄ剛体データの複数の２Ｄ投影が生成され、入力画像シーケンスの単一のフレーム内でキャプチャされた２Ｄ投影と比較され得る。複数の２Ｄ投影はそれぞれ、わずかに異なる形状を有するであろう。入力画像シーケンス内の特定のキャプチャされた２Ｄ投影と最も良く合致する２Ｄ投影の形状が特定され得る（例えば、形状比較や面積比較等に従って）。入力画像シーケンス内の当該キャプチャされた２Ｄ投影との最良の合致を生成する複数の２Ｄ投影内の特定の投影の角度は、当該キャプチャされた２Ｄ投影の取得時点での第１の３Ｄ剛体の向きを示す。このプロセスは第２の３Ｄ剛体データ等にも適用され得る。

任意選択的に、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定することは、さらに、第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第２の剛体の後続位置を、第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第２の剛体の初期位置と比較することにより、第２の剛体の第１の剛性運動曲線を特定することを含む。

したがって、第２の剛体の開始位置と終了位置との間の関係は、第１の剛体と第２の剛体との間の運動軌道の推定を単純化し得る。

任意選択的に、処理ユニットはさらに、第１の剛体と第２の剛体との間の、第１および／または第２の２Ｄ Ｘ線投影データの空間的中間部分を定め、第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第１の剛体の後続位置を、第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第１の剛体の初期位置と比較することにより、空間的中間部分における第１の剛体の第２の剛性運動曲線を特定し、第１の剛性運動曲線および第２の剛性運動曲線の組み合わせとして剛性複合運動曲線を生成することによって、第２の剛体に対する第１の剛体の動きを推定する。

その結果、２つの剛体の間の中間領域において、第１および第２の剛体の運動曲線を、２つの剛体の運動の組み合わせとして計算することができる。

任意選択的に、処理ユニットはさらに、第２の剛体データの運動ベクトル場に基づいて２Ｄ Ｘ線投影データを補正する。

したがって、第１の剛体は実質的に静止しているが、第２の剛体は動いているという単純化された仮定が行われ得る。そのような仮定は、神経頭蓋および下顎骨の例では、例えば、患者が下顎の筋肉に影響を与える激しい震えを起こしている場合に当てはまり得る。

任意選択的に、処理ユニットはさらに、撮像ジオメトリに対する第１の剛体および第２の剛体の絶対運動を推定し、撮像ジオメトリに対する第１の剛体および第２の剛体の推定運動を定める絶対運動ベクトル場を提供し、相対運動ベクトル場と合わせて絶対運動ベクトル場をさらに使用して、補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成する。

したがって、撮像ジオメトリの同じ座標系に対する第１および第２の剛体の動きが計算され得る。

言い換えれば、２つの３Ｄボリュームの再構成に使用される少なくとも２つの補正された取得軌道が提供される。１つの軌道は第１の剛体を表し、第２の軌道は第２の剛体を表す。最終的な３Ｄ再構成は、例えば、空間的中間位置のために内挿法を使用することによって、または、内挿された中間軌道を利用した第３の再構成を使用することによって２つの３Ｄボリュームの組み合わせとして生成される。

「２Ｄ Ｘ線投影データ」という用語は、補正された軌道を有する２Ｄ投影データを指し得る。

任意選択的に、装置は、動き補償された３Ｄ再構成データをユーザに表示する出力ユニットをさらに備える。

したがって、撮像システムのユーザは改善された画像再構成を見ることができる。

任意選択的に、第１の剛体データは頭蓋骨の初期３Ｄ再構成または解剖学的モデルを含み、前記第２の剛体データは顎（下顎骨）の初期３Ｄ再構成または解剖学的モデルを含む。

第２の側面によれば、断層撮影Ｘ線画像再構成のための方法が提供される。方法は、
ａ）入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された、患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得するステップと、
ｂ）（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、または第１の剛体に近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、または第２の剛体に近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供するステップと、
ｃ）第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成するステップと、
ｄ）第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成するステップと、
ｅ）第１のレジストレーションおよび第２のレジストレーションに基づき、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定し、第１の剛体に対する第２の剛体の推定運動を定める相対運動ベクトル場を提供するステップと、
ｆ）入力投影画像シーケンスの取得中の第１の剛体に対する第２の剛体の動きを補正するために相対運動ベクトル場を使用して、補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成するステップと、
ｇ）補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するステップとを含む。

第３の側面によれば、
Ｘ線源と、
Ｘ線検出器と、
第１の側面およびその全ての実施形態に係る断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置とを備えるＸ線撮像システムが提供される。

Ｘ線源は、第１の複数の取得角度から、Ｘ線放射によって関心領域を順次照射する。

Ｘ線検出器は、それぞれ第１の取得時間および第２の取得時間において取得された患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを含む入力投影画像シーケンスを形成するために、第２の複数の取得角度から関心領域を介して伝播したＸ線放射を受け取るように構成される。

断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置は、Ｘ線検出器から第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを受け取り、補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成する。

任意選択的に、Ｘ線撮像システムはＣアーム撮像システムである。

任意選択的に、２Ｄ Ｘ線投影データは、軌道補正が事前適用された２Ｄ Ｘ線投影データを含む。

第４の側面によれば、第１および／または第３の側面の処理ユニットおよび／またはシステムを制御するためのコンピュータプログラム要素が提供され、前記コンピュータプログラム要素は、プロセッサおよび／またはシステムによって実行されると、第２の側面の方法を実行する。

第５の側面によれば、第４の側面のコンピュータプログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。

以下において、「断層撮影Ｘ線画像再構成」という用語は、例えばＣアームから取得された患者の関心領域の一連の２Ｄ Ｘ線投影画像を入力として受け取る画像処理アルゴリズムを指す。ＦＢＰまたはＩＲ等のアルゴリズムを入力された一連の２Ｄ Ｘ線投影画像に適用することによって、患者の関心領域の３Ｄ画像が再構成される。したがって、「２Ｄ Ｘ線投影データ」は、発散する２次元Ｘ線ビームが患者の関心領域を通って２次元Ｘ線検出器に向かう、「コーンビームＣＴ」等の取得アプローチを使用して取得される。

以下において、「２Ｄ Ｘ線投影データ」とは少なくとも、Ｘ線検出器から受け取られるピクセル値（Ｘ線強度および／またはエネルギーをトラッキングする）を指し、これらのピクセル値は、取得システムのジオメトリ、線源、検出器および／またはアイソセンターの位置と向き、患者および／またはテーブルの位置と向き、画像取得の時間、または画像取得の任意の関連パラメータの影響を受ける。

以下において、「３Ｄ剛体データ」という用語は、変形がゼロまたは非常に小さい剛体を画定する３Ｄ画像の一部を指す。本願の目的のために、この用語は主に、患者の骨構造、および／または、例えば金属製である剛性のインプラントを指す。したがって、剛体の位置が別の剛体に対して３Ｄ画像内で動く場合でも（例えば、神経頭蓋領域に対して下顎骨が動く）、剛体の寸法および形状は実質的に変化しない。

以下において、「３Ｄ剛体データ」は以前に撮像されたまたは現在撮像されている物体のデータであり得る。しかし、「３Ｄ剛体データ」は、以前に撮像されたまたは現在撮像されている物体に「近似」してもよい。例えば、人間の下顎骨は、患者の母集団全体で多くの共通の側面を共有する。したがって、任意選択的に、下顎骨等の剛体のコンピュータモデルがターゲットの物体に「近似」するために使用され得る。

以下において、「レジストレーション」という用語は少なくとも、患者の関心領域の２Ｄ Ｘ線投影画像を、患者の関心領域の３Ｄ画像の投影、または患者の関心領域に近似するモデルと位置合わせするプロセスを指す。当業者は、多くの異なるレジストレーションアルゴリズムが適用可能であることを理解するであろうが、効果は、３Ｄ画像内の構造を通して２Ｄ Ｘ線投影画像の平面に投影することである。投影された２Ｄ画像内の投影された構造と、２Ｄ Ｘ線投影画像内の同じ構造の間の最初のマッチングが行われ得る。投影角度を微調整することで、３Ｄ画像内および２Ｄ Ｘ線投影画像内の構造の位置の誤差を特定し、位置合わせを改善させることができる。

以下において、「補正された２Ｄ Ｘ線投影データ」という用語は、撮像システムおよびその各要素の位置および向きを補正するために、画像取得時点での撮像対象物体に対して取得ジオメトリが変更された１つまたは一連の２Ｄ Ｘ線投影画像を指す。

「補正された２Ｄ Ｘ線投影データ」という用語はまた、シーケンスの取得時間中の３Ｄ剛体の動きに対して補正をするために、ピクセルのサブセットが位置、強度、またはテクスチャ等において調整された１つまたは一連の２Ｄ Ｘ線投影画像を指し得る。

一般的に、「補正された２Ｄ Ｘ線投影データ」という用語は、２Ｄデータと、対応する再構成された３Ｄデータの間の一貫性を改善するために調整された２Ｄ Ｘ線投影データを指し得る。

以下において、「動き補償された３Ｄ再構成データ」という用語は、改善された関心領域の２Ｄ Ｘ線投影画像シーケンスに基づいて３Ｄ再構成が実行された結果として、より少ないアーチファクトを有する患者の関心領域の改善された３Ｄ画像を指す。２Ｄ Ｘ線投影画像に適用される改善の一例は、物体の動きに起因して、物体と撮像システムとの間の相対的な空間関係を誤って表し得る、２Ｄ Ｘ線投影画像の画像取得ジオメトリを調整することである。別の例は、一連の２Ｄ Ｘ線投影画像の取得中の患者の動き（例えば、顎の動き）の結果として誤った場所に位置する２Ｄ Ｘ線投影画像内の構造物を動かすことである。

したがって、本技術の基本的なアイデアは、２Ｄ Ｘ線投影シーケンスの取得中にＲＯＩ内の剛体が別の剛体に対して動いたことを特定することである。剛体の動きは、補正された２Ｄ Ｘ線投影シーケンスを提供することによって補償される。補正された２Ｄ Ｘ線投影シーケンスの再構成により、患者の関心領域の３Ｄ画像の品質を高めることができる。

例示的な実施形態を以下の図面を参照しながら説明する。
図１はＣアームＸ線画像取得システムを示す。 図２は人間の頭蓋骨の側面図を示す。 図３は、完全な２Ｄ投影シーケンス画像取得の例、および不完全な２Ｄ投影シーケンス画像取得の例を示す。 図４は第２の側面に係る方法を示す。 図５はレジストレーション関係の例を示す。 図６は運動ベクトル場特定の例を示す。 図７は第１の側面に係る装置を示す。

回転Ｃアーム取得からの３Ｄ画像の再構成は、しばしば、Ｃアーム画像取得の取得時間が比較的長いことに起因して、患者の動きによる影響を受ける。Ｃアームにおいて取得された投影画像における患者の動きは、取得される３Ｄ画像におけるアーチファクトに変換される。例えば、通常の顎のＣアーム取得は、最大３０秒の持続時間を要し得る。その間、例えば、顎の振戦を有する患者は顎を上下に動かし、結果として、再構成された３Ｄ画像のかなりの部分に浸透するぼやけやアーチファクトが生じ得る。この問題に対処するために、様々な動き補償手法が開発されてきた。変形可能（ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ）動き補償は、通常、いくつかの主要なフィーチャの動き推定、および対応する、連続動きベクトル場（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｍｏｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ ｆｉｅｌｄ）の補間に依拠する。しかし、頭蓋骨などの骨構造の画像には、剛性（ｒｉｇｉｄ）動き補償が適用されることが多い。

しかし、従来の頭蓋骨への剛性動き補償の適用は、顎の動きを補償することができない。剛性動き補償では、再構成されるボリューム内の単一の完全に剛性な物体が想定される。この想定は、人間の顎の動きの場合は破られる。本願では、神経頭蓋と下顎（顎）の間の関係に関連して上記課題に対するソリューションを議論するが、同じ課題が生じる他の多くの撮像シナリオが存在することは明らかである。例えば、関心領域内に少なくとも２つの剛体が存在し、関心領域内に１つの剛体のみが含まれているという仮定に違反するために従来の方法では剛性動き補償を行うことができない可能性がある他の画像の例として、股関節領域、膝関節、肘関節、または足首関節の３Ｄ画像取得が挙げられ、本明細書に記載の技術は少なくともこれらのケースに適用可能である。

したがって、関心領域内の２つの分かれている別個の剛性画像領域に対して別々に剛性動き補償を適用することにより、この問題を解決することが一般的に提案される。例えば、神経頭蓋および下顎は、それぞれ、関心領域内の第１の剛体および第２の剛体であると考えることができる。

図１は、Ｃアーム取得スイート１０（Ｘ線撮像システム）を示す。「コーンビームコンピュータ断層撮影」技術（ＣＢＣＴ）を適用するＣアーム取得システムは一般的な３Ｄ画像取得技術であるが、画像取得技術はこの取得技術に限定されないことに留意されたい。

Ｃアーム取得スイート１０は、Ｃアーム取得スイートのシーリング１４に取り付けられたＣアーム１２を含む。Ｃアーム１２は、回転可能な方位角接続部１２ａによってシーリング１４に取り付けられ、回転可能なベアリング１２ｂが傾斜方向における自由度を提供する。Ｘ線源１２ｃは、Ｘ線検出器１２ｄ（任意選択的にＤＦＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｆｌａｔ ｐａｎｅｌ）検出器である）に面するＣアーム１２の第１の端部に配置される。検査領域１６はＸ線源１２ｃとＸ線フラットパネル検出器１２ｄの間に設けられる。検査領域１６内の物体（例えば、患者の頭部）に対するＸ線源１２ｃおよびＸ線検出器１２ｄの角度に応じて、Ｃアーム１２が検査領域１６の周りの軌道内で動かされるに連れて２Ｄ Ｘ線投影画像のシーケンスが取得され得る。２Ｄ Ｘ線投影画像のシーケンスは、２Ｄ Ｘ線投影画像シーケンスに対して断層撮影再構成アルゴリズムを適用するように構成された、したがって、検査領域１６内の患者の関心領域の３Ｄ画像を提供するように、かつ任意選択的に表示するように構成された装置１８に提供される。典型的には、装置１８は、ＦＢＰアルゴリズムまたはＩＲアルゴリズムを適用して、患者の関心領域の３Ｄ画像を取得する（ただし、他の多くのそのような断層撮影再構成アルゴリズムも適用され得る）。

図２は人間の頭部の側面図を示す。人間の頭部は多くの連結された骨構造で構成されているが、本願のためには、神経頭蓋２０を形成する連結された骨のネットワークが第１の剛性構造を形成し、下顎２２が第２の剛性構造を形成することを考慮するだけで十分である。下顎２２は顎関節２４を介して神経頭蓋２０に接続される。第１の剛体（神経頭蓋２０）は第１の基準フレームを有し、第２の剛体（下顎２２）は第２の基準フレームを有すると考えることができる。これらは互いに整列されているか、または、第２の剛体２２が第１の剛体２０に対して動くにつれて互いに角度が離れ得る。

図３ａ）は、例えばＣアームを使用して取得され得る２Ｄ Ｘ線投影画像のシーケンスから取られた２つのフレームの概略図を示す。時間ｔ_１においてＣアーム幾何学的角度θ_１，φ_１で取得された第１のフレーム２６は、（明瞭さのために、全体を通して解剖学的に正確ではなく模式的に描かれている）神経頭蓋２８および下顎３０の側面図の投影を提供する。時間ｔ_１において、下顎３０は上げられている。次に、Ｃアームシステムは時間ｔ_Ｎ－１で自身の軌道を前進させるが、神経頭蓋２８に対する下顎３０の動きは生じない。したがって、時間ｔ_Ｎ－１においてＣアーム幾何学的角度θ_２，φ_２で取得された第２のフレーム３２は、神経頭蓋２８および下顎３０の正面図の投影を提供する。患者の動きは生じていないため、下顎３０は神経頭蓋２８に対して第１のフレーム２６と同じ位置にある。第１のフレーム２６および第２のフレーム３２を断層撮影再構成アルゴリズムに提供しても、フレームの下顎領域にアーチファクトは発生しない。

図３ｂ）は、同様の神経頭蓋３６および下顎３８を含む第３の２Ｄ Ｘ線投影フレーム３４が時間ｔ_１においてＣアーム幾何学的角度θ_１，φ_１で撮影された場合を示す。時間ｔ_２における第４の２Ｄ Ｘ線投影フレーム４０を取得するまでの期間において、下顎３８は距離δｄだけ降下した。第３のＸ線投影フレームおよび第４のＸ線投影フレームを使用して３Ｄ断層撮影画像を再構成すると、ぼやけやアーチファクトが発生する。

したがって、発明者らは、（患者の、または理想的な３Ｄモデルの）初期３Ｄモデルを使用することで、患者が動いたときに取得された２Ｄ投影画像と比較するための２Ｄ投影画像を提供し、２Ｄ画像内の剛体の位置を補正できることを発見した。これにより、より正確な３Ｄ画像を再構成することができる。

第２の側面によれば、以下のステップを含む断層撮影画像再構成方法が提供される。
ａ）入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された、患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得するステップと、
ｂ）（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、またはこれを近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、またはこれを近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供するステップと、
ｃ）第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成するステップと、
ｄ）第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成するステップと、
ｅ）第１のレジストレーションおよび第２のレジストレーションに基づき、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定し、第１の剛体に対する第２の剛体の推定された運動を定める相対運動ベクトル場を提供するステップと、
ｆ）入力投影画像シーケンスの取得中の第１の剛体に対する第２の剛体の動きを補正するために相対運動ベクトル場を使用して、補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成するステップと、
ｇ）補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するステップ。

図４は、第２の側面に係る方法を示す。

ステップａ）において、任意選択的に、第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データがコーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）プロトコルを使用してＣアームによって取得される。生の２Ｄ Ｘ線投影シーケンスが、例えばアーカイブファシリティまたはＰＡＣＳシステム等の画像取得から保持されている場合、アルゴリズムは、例えば以前に取得されたＣＢＣＴデータに適用され得る。任意選択的に、入力投影画像シーケンスは、関心領域の周りの軌道（任意選択的に回転軌道）を完成させるＣアームから取得される。なお、第１の取得時間および第２の取得時間における第１の投影画像および第２の投影画像の取得とは、第１の投影画像および第２の投影画像が、関心領域に対して異なる向きで取得されることを示唆することに留意されたい。

ステップｂ）において、入力投影画像シーケンスに対して初期再構成が実行された結果として、任意選択的に、関心領域内の第１の剛体および第２の剛体の第１の３Ｄ剛体データおよび第２の３Ｄ剛体データが提供される。場合によっては、入力投影画像シーケンスの取得中の第１の剛体および／または第２の剛体の動きにより、画像アーチファクトおよび／またはぼやけが生じ得るものの、再構成された３Ｄ画像内で第１の３Ｄ剛体および第２の３Ｄ剛体を区別することが可能であり得る。第１の３Ｄ剛体データおよび第２の３Ｄ剛体データは、例えば、再構成された３Ｄ画像をセグメント化することによって取得され得る。

任意選択的に、第１および第２の３Ｄ剛体データは、関心領域のジェネリックモデルデータから提供され得る。例えば、神経頭蓋および下顎骨は人口の大部分にわたって比較的予測可能な形状を有する。これらの形状は患者のこれらの骨に近似するが、必ずしも正確に合致しない。しかし、第１および第２の３Ｄ剛体データは、解剖学的モデルデータデータベースから先験的初期情報として提供されてもよい。

任意選択的に、第１の３Ｄ剛体データは入力投影画像シーケンスの再構成から提供され、第２の３Ｄ剛体オブジェクトデータは解剖学的モデルデータベースから提供され得る。初期情報を提供するためのこの複合的アプローチは、再構成された初期３Ｄ画像の下顎骨領域をアーチファクトが著しく不明瞭にする一方、再構成された初期３Ｄ画像の神経頭蓋領域にはアーチファクトが存在しない状況において魅力的である可能性がある。この場合、初期３Ｄモデルを生成するために、神経頭蓋領域（第１の３Ｄ剛体データ）を特定するためのセグメンテーションが、下顎骨のモデル（第２の３Ｄ剛体データ）のカッティングおよびスティッチングと組み合わせて実行され得る。

上記の方法で関心領域の初期３Ｄモデルを提供したのち、初期３Ｄモデルを「黄金基準（ｇｏｌｄｅｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）」として使用し、これを通した様々な角度での投影を入力投影画像シーケンスの画像と比較することができる。第１の３Ｄ剛体データおよび第２の３Ｄ剛体データの一時的に離間された投影間の差を特定することで、第１の３Ｄ剛体に対する第２の３Ｄ剛体の相対運動を推定することができる。

したがって、ステップｃ）およびｄ）では、そのようなレジストレーションが実行される。任意選択的に、ステップｃ）において、第１の３Ｄ剛体データの第１および／または第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションが提供される。任意選択的に、ステップｄ）では、第２の３Ｄ剛体データの第１および／または第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションが提供される。

図５は、ステップｃ）およびｄ）で現れる各レジストレーションを示す。第１の３Ｄ剛体データ４２および第２の３Ｄ剛体データ４４を含む初期３Ｄ物体データ４０の一部が提供される。さらに、（任意選択的にＣアームによって取得された）入力投影画像シーケンスから第１の画像４６および第２の画像４８が提供される。時間ｔ_１において取得された第１の２Ｄ Ｘ線投影データは、関心領域内の第１の剛体の第１の２Ｄ投影４２’および第２の剛体の第１の２Ｄ投影４４’を含む。時間ｔ_Ｎ－ｎにおいて取得された第２の２Ｄ Ｘ線投影データ４８は、第１の剛体の第２の２Ｄ投影４２”および第２の剛体の第２の２Ｄ投影４４”を含む。図５において、記号Ｒは、直交座標系や極座標系等の一般的な座標系での２つの物体間のレジストレーションを指す。

複雑なケースでは、第１の剛体および第２の剛体は、入力投影画像シーケンスの取得中に相対運動を経験する。さらに、第１の剛体および第２の剛体は、入力投影画像シーケンスの取得中にコモンモード運動を経験する可能性がある。神経頭蓋および下顎骨の例では、脊椎の動きや、患者の足が揺れることによって引き起こされる頭部全体の変位により、第１の剛体および第２の剛体の両方にそのようなコモンモード運動が導入される。コモンモード成分が存在する場合、少なくとも４つのレジストレーションを使用してこれを特定し、第１の剛体と第２の剛体との間のコモンモード運動を相殺して、第１の剛体と第２の剛体との間の相対運動を明らかにする必要がある。したがって、４つのレジストレーションとともにこの複雑なケースが図５に示されている。しかし、４つのレジストレーションの取得および実行は本発明の定義に不可欠ではないことを強調する。なぜなら、第１の剛体および第２の剛体がコモンモード運動を経験しないか、または無視できる程度のコモンモード運動である場合（実際には、例えば、画像取得中に患者が比較的じっと立っていたり横になっていたりできる場合、または患者が検査台の上に横たわっている場合）、２つのレジストレーションを実行するだけで、第１の剛体に対する第２の剛体の動きを経時的に決定することができるからである。

第１のレジストレーションＲ_１において、第１の３Ｄ剛体データ４２が第１の剛体の第１の２Ｄ投影４２’に重ねられ得る。

第２のレジストレーションＲ_２において、第２の３Ｄ剛体データ４４が第２の剛体の第１の２Ｄ投影４４’に重ねられ得る。

第３のレジストレーションＲ_３において、第２の３Ｄ剛体データ４４が第１の剛体の第２の２Ｄ投影４４”に重ねられ得る。

第４のレジストレーションＲ_４において、第１の３Ｄ剛体データ４２が第１の剛体の第２の２Ｄ投影４２”に重ねられ得る。

取得時間ｔ_１とｔ_２の間での第１の剛体４２のコモンモード運動は、Ｒ_４－Ｒ_１とＲ_３－Ｒ_２の共通成分を特定することにより（適切な座標系で）与えられ得る。

最も単純なケースでは、コモンモード運動は存在せず（つまり、第１の２Ｄ投影４２’および第２の２Ｄ投影４２”は両方のフレームにおいて同じ位置にあると仮定される）、時間ｔ_１と時間ｔ_Ｎ－ｎの間の第１の３Ｄ剛体に対する第２の３Ｄ剛体の動きのみ特定すればよい。あるいは、コモンモード運動の成分が特定されると、コモンモード運動が減算により取り除かれ得る。

したがって、ステップｅ）において、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動は、Ｒ_３－Ｒ_２を計算することで求められる（第１の２Ｄ Ｘ線投影データと第２の２Ｄ Ｘ線投影データの間で座標系が同じであると仮定して）。

典型的には、第１および第２の剛体の動きは、Ｃアームシステムの第１および第２の変更された軌道に変換され得る。２つの変更された軌道から、第１および第２の動き補償された３Ｄ再構成が生成される。ここで、第１の再構成は第１の物体のアーチファクトが低減された再構成を提供し、第２の再構成は第２の物体のアーチファクトが低減された再構成を提供する。

任意選択的に、単純なケースでは、ステップｃ）およびｄ）は以下を含む。
ｃ）第１の３Ｄ剛体データの第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成するステップと、
ｄ）第２の３Ｄ剛体データの第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成するステップ。

図６ａ）は第１の２Ｄ Ｘ線投影データ４６を示し、第２の剛体（例えば、下顎骨）の第１の２Ｄ投影４４’が、矢印５０によって示される推定相対運動場に関連付けられている。

図６ｂ）は、補正された第１の２Ｄ Ｘ線投影データ４６’のフレームを示しており、第１の取得時間と第２の取得時間との間の第２の剛体の動きを補正して、第２の剛体の補正された２Ｄ投影４４””を生成するために、ステップｅ）で計算された相対運動ベクトル場５０が適用されている。

ステップｇ）において、順逆投影（ｆｏｒｗａｒｄ ｂａｃｋ－ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）、ＩＲアルゴリズム、または他の３Ｄ画像再構成アルゴリズムが補正された２Ｄ Ｘ線投影データに適用される。本例では、入力投影画像シーケンスの２つのフレームに関連してアルゴリズムを説明したが、アルゴリズムは、任意の多数の入力投影画像（２Ｄ Ｘ線投影データ）に適用され得ることが理解されよう。

おそらく、患者は、入力投影画像シーケンスの総取得時間よりも短い時間の間、関心領域内で動く可能性がある。

したがって、入力投影画像シーケンスの連続するフレームに対してスライディングウィンドウが適用され得る。スライディングウィンドウ内のフレームについて、第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動の評価が提供され、スライディングウィンドウ内のフレームについて補正された２Ｄ Ｘ線投影データが計算され得る。このようにして、アルゴリズムを入力投影画像シーケンスの全てのフレームに適用する必要なく、計算労力を節約して、第１の剛体と第２の剛体との間の相対運動を補償することができる。

任意選択的に、第１および／または第２の３Ｄ剛体データは、（ｉ）入力投影画像シーケンスの初期３Ｄ再構成、または（ｉｉ）患者の関心領域の以前の３Ｄ撮像スキャンから取得される。

任意選択的に、第１および／または第２の３Ｄ剛体データは解剖学的モデルのデータベースから取得される。

任意選択的に、解剖学的モデルまたは匿名化された例示的な患者モデルのデータベース（例えば、神経頭蓋の形状や下顎骨の形状等）が、安全な外部サーバ上に提供され得る。第１および／または第２の３Ｄリ剛体データはそのようなデータベースから提供され得る。これは、アルゴリズムで使用される初期３Ｄ再構成がより正確であることを意味する。

３Ｄ剛体データと、第１および第２の２Ｄ Ｘ線投影データとの間のレジストレーションの探索空間が低減される場合、レジストレーションプロセスの計算の複雑さを低減できることが理解されよう。探索空間を減らす効果的な方法は、第１の３Ｄ剛体および第２の３Ｄ剛体の動きに対する解剖学的制限を活用することである。一例として、顎関節は、神経頭蓋に対する下顎骨の動きを、例えば、垂直５０°および水平２０°を包囲する弧によって定められる３Ｄ剛体データのセクターに制限する。したがって、このセクターは、第１の剛体に対する第２の剛体の運動モデル事前分布（ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｐｒｉｏｒ）の一例である。

したがって、任意選択的に以下のステップが提供される。
ｂ１）第１および／または第２の剛体の運動モデル事前分布を提供するステップであって、運動モデル事前分布は、第１および／または第２の剛体の可能な運動軌道の全体集合のうちの部分集合を定める、ステップと、
ｅ１）第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定するステップであって、この推定では、推定において考慮される第２の剛体の可能な運動軌跡の数を制限するために運動モデル事前分布が少なくとも部分的に使用される、ステップ。

任意選択的に、運動モデル事前分布は、第１および第２の剛体の間の柔軟な関節のシミュレーションである。

任意選択的に、運動モデル事前分布は顎関節のシミュレーションである。

任意選択的に、第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第１のレジストレーションおよび／または第２のレジストレーションは、第１ の３Ｄ剛体データおよび第２の３Ｄ剛体データの動き補償された３Ｄ再構成データにおける３Ｄ空間内の重なりは許可されないという条件によって制約される。

ある任意選択的なレジストレーション手法では、第１のレジストレーションを生成するステップはさらに以下のステップを含む。
ｃ１）第１の３Ｄ剛体データの順投影データを提供するステップと、
ｃ２）順投影データと第１のＸ線投影データの類似性を表す類似性メトリックを生成するステップと、
ｃ３）類似性メトリックを使用して、第１の３Ｄ解剖学的データ内の第１の剛体を第１のＸ線投影データに重ねるステップ。

類似性メトリックの例は、順投影データおよび第１または第２のＸ線投影データ内の同じ物体の間の正規化された２Ｄ相互相関である。他の多くの類似性メトリックが生成および適用され得る。

任意選択的に、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定するステップは以下のステップをさらに含む。
ｅ２）第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第２の剛体の後続位置を、第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第２の剛体の初期位置と比較することにより、第２の剛体の第１の剛体運動曲線を特定するステップ。

任意選択的に、第２の剛体に対する第１の剛体の動きを推定するステップは、以下のステップをさらに含む。
ｅ３）第１の剛体および第２の剛体の間の、第１および／または第２の２Ｄ Ｘ線投影データの空間的中間部分を定めるステップと、
ｅ４）第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第１の剛体の後続位置を、第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の第１の剛体の初期位置と比較することにより、空間的中間部分における第１の剛体の第２の剛体運動曲線を特定するステップと、
ｅ５）第１の剛体運動曲線および第２の剛体運動曲線の組み合わせとして剛体複合運動曲線を生成するステップ。

任意選択的に、補正された２Ｄ Ｘ線投影データは、第２の剛体解剖学的データの運動ベクトル場にのみ基づいて生成される。

任意選択的に、撮像ジオメトリに対する第１の剛体および第２の剛体の絶対運動を推定し、撮像ジオメトリに対する第１の剛体および第２の剛体の推定運動を定める絶対運動ベクトル場を提供するステップと、
ｆ１）相対運動ベクトル場と合わせて絶対運動ベクトル場をさらに使用して、補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成するステップ。

任意選択的に、以下のステップが存在する。
ｈ）動き補償された３Ｄ再構成データをユーザに表示するステップ。

任意選択的に、第１の剛体解剖学的データは頭蓋骨の初期３Ｄ再構成（または解剖学的モデル）を含み、第２の剛体解剖学的データは顎の初期３Ｄ再構成（または解剖学的モデル）を含む。

上記の各ステップの基本的な説明は以下の通りである。

１）第１の剛体（下顎）の３Ｄモデルの初期再構成、および第２の剛体（神経頭蓋）の対応するモデルが回転投影シーケンスから作成されるか、またはモデルデータベースから読み取られる。第２の剛体の初期再構成が第１の剛体の３Ｄモデルと組み合わせられてもよい。患者が引き起こす第１の剛体と第２の剛体との間の相対運動に起因して、下顎領域の初期構成は十分に正確ではないおそれがあるので、多くの場合、下顎の３Ｄモデルの使用が必要になり得る。

２）第１の剛体および第２の剛体は、適切な類似性メトリック（例えば、モデルの順投影や、正規化された２Ｄ相互相関）を使用して、回転シーケンスの各２Ｄ投影に重ねられる。

３）第１の剛体および第２の剛体の推定運動に基づき、運動ベクトル場が計算される。これにより、物体までの３Ｄ距離に依存して、２つの剛性運動曲線うちの１つから局所的運動ベクトルが計算される。

任意選択的に、２つの物体からの運動情報が別々に使用される２つの専用３Ｄ領域が定められてもよい。第１の物体と第２の物体の間の中間領域では、２つの剛性運動曲線の組み合わせに基づいて運動ベクトルが計算され得る。

任意選択的に、第１の剛体の主要部分の動きはＣアームシステムの変更された軌道に変換され、一方、第２の剛体の動きは、任意の軌道からの動き補償された再構成のための唯一の相対運動ベクトル場であり続ける。この場合、運動ベクトル場の補間は必要ない。

この場合、第１の物体に対応する空間領域を第１の動き補償された３Ｄ再構成から使用し、第２の物体に対応する空間領域を第２の動き補償された３Ｄ再構成から使用することにより、２つの再構成を、統合された動き補償された３Ｄ再構成に組み合わせることができる。任意選択的に、中間空間位置は補間されてもよく、あるいは、Ｃアームシステムの中間の変更された軌道に基づき、または中間運動ベクトル場もしくは補間された運動ベクトル場に基づき、任意の数のさらなる動き補償された再構成から抽出され得る。

４）運動ベクトル場に基づいておよび／または撮像システムの変更された軌道に基づいて、動き補償された３Ｄ再構成が計算される。

任意選択的に、２Ｄ／３Ｄレジストレーション中に、２つの剛体構造は、顎関節と同様の自由度を持つ柔軟な関節で接続され得る。これにより、２Ｄ／３Ｄレジストレーションの自由度が低減され、よって、アルゴリズムの一般的な適用可能性を制限することなく、アルゴリズムのロバストネス、速度、および精度が向上させることができる。

任意選択的に、２つの剛体構造の相対運動に対して追加の制約が実装され得る。構造体同士の３Ｄ空間での重なりが制限され得る。

任意選択的に、投影ベースのレジストレーションの代わりに、２つの剛体構造を使用して、画像アーチファクトフィーチャに基づく動き補償が実行され得る。この場合、画像ボリューム内の画像アーチファクトフィーチャ（例えば、エントロピー）は、第１の剛体および第２の剛体の剛性運動パラメータを最適化することによって最小化される。

本発明の第１の側面によれば、断層撮影画像再構成のための装置５０が提供される。装置は、
入力ユニット５２と、
処理ユニット５４とを備える。

入力ユニットは、入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された物体の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得するように構成され、また、入力ユニットは、（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、または第１の剛体に近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、または第２の剛体に近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供するように構成される。

処理ユニットは、第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成し、第１および／または第２の３Ｄ剛体データの第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成し、第１の取得時間と第２の取得時間との間に生じる第１の剛体に対する第２の剛体の相対運動を推定し、第１のレジストレーションおよび第２のレジストレーションに基づき、第１の剛体に対する第２の剛体の推定運動を定める相対運動ベクトル場を提供し、入力投影画像シーケンスの取得中の第１の剛体に対する第２の剛体の動きを補正するために、相対運動ベクトル場を使用して補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成し、補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するように構成される。

任意選択的に、装置は、動き補償された３Ｄ再構成をユーザに表示するための出力ユニット５６を備える。例えば、出力ユニット５６はコンピュータディスプレイであってもよい。当然ながら、出力ユニットは、動き補償された３Ｄ再構成を別のコンピュータまたは表示ユニットに送信するように構成されたデータ通信手段であり得る。任意選択的に、動き補償された３Ｄ再構成は、ハンドヘルドディスプレイに安全に送信されてもよく、あるいはＰＡＣＳサーバ等の安全なデータストレージ手段に提供されてもよい。

図７は、第１の側面およびその任意選択的な実施形態に係る装置５０を示す。

任意選択的に、装置は、コンピュータ（任意選択的に、グラフィックス処理ユニットとともに構成される）として、または例えばＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）もしくはＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）において修正された特定機能ハードウェアとして提供される。あるいは、装置は、例えば、ＰＡＣＳシステム内の集中サーバ上に提供され得る。入力ユニット５２は、入力投影画像シーケンス、ならびに第１の３Ｄ剛体データおよび第２の３Ｄ剛体データを受け取るように構成される。しかし、当業者は、そのようなデータを受け取るように機能可能な広範囲のデバイスを理解するであろう。例えば、入力ユニットは、Ｘ線断層撮影またはＣアーム取得システムへの接続を含み得る。任意選択的に、入力ユニットは、モデム、ＬＡＮもしくはＷＡＮ接続、または別のデータ通信手段を含み得る。任意選択的に、装置５０は出力ユニット５６を備え得る。出力ユニットは、例えば、コンピュータモニタ上に動き補償された３Ｄ再構成データを表示することを可能にするグラフィックディスプレイカードであり得る。任意選択的に、出力ユニットは、例えば、動き補償された３Ｄ再構成データを安全なＬＡＮ、ＷＡＮを介して通信したり、またはＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢドライブ、ポータブルハードドライブ、もしくはポータブルテープドライブ等に書き込むことを可能にするデータ通信手段を含む。

任意選択的に、装置は、「発明の概要」の項で説明された第１の側面の実施形態を少なくとも含み得る。

第３の側面によれば、Ｘ線撮像システム１０が提供される。システムは、
Ｘ線源１２ｃと、
Ｘ線検出器１２ｄと、
第１の側面およびその全ての実施形態に係る断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置１８とを備える。

Ｘ線源１２ｃは、第１の複数の取得角度から、Ｘ線放射によって関心領域１６を順次照射するように構成される。

Ｘ線検出器１２ｄは、それぞれ第１の取得時間および第２の取得時間において取得された患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを含む入力投影画像シーケンスを形成するために、第２の複数の取得角度から関心領域１６を介して伝播したＸ線放射を受け取るように構成される。

断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置１８は、Ｘ線検出器１２ｄから第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを受け取り、補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するように構成される。

第４の側面によれば、第１および／または第３の側面の処理ユニットおよび／またはシステムを制御するためのコンピュータプログラム要素が提供され、前記コンピュータプログラム要素は、プロセッサおよび／またはシステムによって実行されると、第２の側面の方法を実行する。

第５の側面によれば、第４の側面のコンピュータプログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。

したがって、コンピュータプログラム要素は、本発明の実施形態であり得るコンピュータユニットに保存されてもよい。このコンピューティングユニットは、上記方法のステップを実行するよう、またはその実行を誘導するよう構成され得る。

さらに、上記装置の構成要素を操作するよう構成されてもよい。

コンピューティングユニットは、自動的に動作するようにかつ／またはユーザの指示を実行するように構成され得る。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードされてもよい。したがって、データプロセッサは、本発明の方法を実行するよう構成されてもよい。

本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を備えるコンピュータプログラム、および、更新によって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変更するコンピュータプログラムの両方をカバーする。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共にまたは他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体またはソリッドステート媒体等の適切な媒体上で記憶および／または分配されてもよいし、インターネット又は他の有線もしくは無線テレコミュニケーションシステムを介して等の他の形態で分配されてもよい。

しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提供され、かかるネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードされてもよい。本発明の他の例示的な実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロード可能にするための媒体が提供され、コンピュータプログラム要素は、本発明の上記実施形態の１つによる方法を実行するように構成される。

本発明の実施形態は、異なる主題を参照して説明されていることに留意されたい。特に、一部の実施形態は方法タイプのクレームを参照して記載される一方、他の実施形態は装置タイプのクレームを参照して記載される。しかし、当業者は上記および下記の説明から、特に明記されない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の組み合わせに加えて、異なる主題に関連する特徴の他の組み合わせが本願に開示されていると解されることを理解するであろう。

特徴の単純な相加以上の相乗効果を提供するよう全ての特徴が組み合わせ可能である。

本発明は、図面及び上記において詳細に図示及び記載されているが、かかる図示および記載は説明的または例示的であり、非限定的であると考えられるべきである。本発明は、開示の実施形態に限定されない。

開示の実施形態の他の変形例が、図面、開示、および従属請求項から、クレームされる発明に係る当業者によって理解および実施され得る。

特許請求の範囲において、「含む」という用語は他の要素またはステップを排除するものではなく、単数形は複数を除外しない。単一のプロセッサまたは他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たし得る。複数の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているからといって、これらの手段の組み合わせが好適に使用することができないとは限らない。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、その範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置であって、前記装置は、
   入力ユニットと、
   処理ユニットとを備え、
   前記入力ユニットは、入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された物体の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得し、
   前記入力ユニットは、（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、または第１の剛体に近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、または第２の剛体に近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供し、
   前記処理ユニットは、前記第１および第２の３Ｄ剛体データの前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成し、前記第１および第２の３Ｄ剛体データの前記第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成し、前記第１のレジストレーションおよび前記第２のレジストレーションに基づき、前記第１の取得時間と前記第２の取得時間との間に生じる前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の相対運動を推定して、前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の推定される相対運動を定める相対運動ベクトル場を提供し、前記入力投影画像シーケンスの取得中の前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の動きを補正するために、前記相対運動ベクトル場を使用して補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成し、前記補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、前記入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成する、装置。
2. 前記第１および／または第２の３Ｄ剛体データは、前記入力ユニットによって、（ｉ）前記入力投影画像シーケンスの初期３Ｄ再構成から、または（ｉｉ）前記患者の前記関心領域の以前の３Ｄ撮像スキャンから取得される、請求項１に記載の装置。
3. 前記第１および／または第２の３Ｄ剛体データは、前記入力ユニットによって、解剖学的モデルのデータベースから取得される、請求項１に記載の装置。
4. 前記入力ユニットは、前記第１および／または第２の剛体の運動モデル事前分布を提供し、前記運動モデル事前分布は、前記第１および／または第２の剛体の可能な運動軌道の全体集合のうちの部分集合を定め、
   前記処理ユニットはさらに、前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の前記相対運動を推定し、当該推定では、当該推定において考慮される前記第２の剛体の前記可能な運動軌跡の数を制限するために前記運動モデル事前分布が少なくとも部分的に使用される、請求項１から３のいずれか一項に記載の装置。
5. 前記処理ユニットは、前記第１の３Ｄ剛体データの順投影データを提供し、前記順投影データと前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データの類似性を表す類似性メトリックを生成し、前記類似性メトリックを使用して、第１の３Ｄ剛体データ内の前記第１の剛体を前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データに重ねることによって前記第１のレジストレーションを生成する、請求項３に記載の装置。
6. 前記第１の取得時間と前記第２の取得時間との間に生じる前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の前記相対運動を推定することはさらに、
   前記第１の取得時間より後の前記第２の取得時間で取得された前記第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の前記第２の剛体の位置を、前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の前記第２の剛体の位置と比較することにより、前記第２の剛体の第１の剛性運動曲線を特定することを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の装置。
7. 前記処理ユニットは、前記第１の剛体と前記第２の剛体との間の、前記第１および／または第２の２Ｄ Ｘ線投影データの空間的中間部分を定め、前記第２の２Ｄ Ｘ線投影データ内の前記第１の剛体の位置を、前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データ内の前記第１の剛体の位置と比較することにより、前記空間的中間部分における前記第１の剛体の第２の剛性運動曲線を特定し、前記第１の剛性運動曲線および前記第２の剛性運動曲線の組み合わせとして剛性複合運動曲線を生成することによって、前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の動きを推定する、請求項６に記載の装置。
8. 前記処理ユニットはさらに、前記相対運動ベクトル場に基づいて２Ｄ Ｘ線投影データを補正する、請求項１から７のいずれか一項に記載の装置。
9. 前記処理ユニットはさらに、撮像ジオメトリに対する前記第１の剛体および前記第２の剛体の絶対運動を推定し、前記撮像ジオメトリに対する前記第１の剛体および前記第２の剛体の推定される絶対運動を定める絶対運動ベクトル場を提供し、前記相対運動ベクトル場と合わせて前記絶対運動ベクトル場をさらに使用して、前記補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成する、請求項１から８のいずれか一項に記載の装置。
10. 前記動き補償された３Ｄ再構成データをユーザに表示する出力ユニットをさらに備える、請求項１から９のいずれか一項に記載の装置。
11. 前記第１の３Ｄ剛体データは頭蓋骨の初期３Ｄ再構成または解剖学的モデルを含み、前記第２の３Ｄ剛体データは顎の初期３Ｄ再構成または解剖学的モデルを含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の装置。
12. 断層撮影Ｘ線画像再構成のための方法であって、前記方法は、
    ａ）入力投影画像シーケンスから、第１の取得時間および第２の取得時間においてそれぞれ取得された、患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを取得するステップと、
    ｂ）（ｉ）患者の関心領域内の第１の剛体の、または第１の剛体に近似する、第１の３Ｄ剛体データ、および（ｉｉ）患者の関心領域内の第２の剛体の、または第２の剛体に近似する、第２の３Ｄ剛体データを提供するステップと、
    ｃ）前記第１および第２の３Ｄ剛体データの前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データへの第１のレジストレーションを生成するステップと、
    ｄ）前記第１および第２の３Ｄ剛体データの前記第２の２Ｄ Ｘ線投影データへの第２のレジストレーションを生成するステップと、
    ｅ）前記第１のレジストレーションおよび前記第２のレジストレーションに基づき、前記第１の取得時間と前記第２の取得時間との間に生じる前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の相対運動を推定し、前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の推定される相対運動を定める相対運動ベクトル場を提供するステップと、
    ｆ）前記入力投影画像シーケンスの取得中の前記第１の剛体に対する前記第２の剛体の動きを補正するために前記相対運動ベクトル場を使用して、補正された２Ｄ Ｘ線投影データを生成するステップと、
    ｇ）前記補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、前記入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成するステップとを含む、方法。
13. Ｘ線源と、
    Ｘ線検出器と、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置とを備えるＸ線撮像システムであって、
    前記Ｘ線源は、第１の複数の取得角度から、Ｘ線放射によって関心領域を順次照射し、
    前記Ｘ線検出器は、それぞれ第１の取得時間および第２の取得時間において取得された患者の関心領域の第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび第２の２Ｄ Ｘ線投影データを含む入力投影画像シーケンスを形成するために、第２の複数の取得角度から前記関心領域を介して伝播した前記Ｘ線放射を受け取り、
    前記断層撮影Ｘ線画像再構成のための装置は、前記Ｘ線検出器から前記第１の２Ｄ Ｘ線投影データおよび前記第２の２Ｄ Ｘ線投影データを受け取り、前記補正された２Ｄ Ｘ線投影データに基づき、前記入力投影画像シーケンスの動き補償された３Ｄ再構成データを生成する、Ｘ線撮像システム。
14. 請求項１から１１のいずれか一項に記載の装置および／または請求項１３に記載のＸ線撮像システムを制御するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記装置および／または前記Ｘ線撮像システムによって実行されると、請求項１２に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読媒体。

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