JPH06223159A - ３次元画像化方法 - Google Patents

３次元画像化方法

Info

Publication number
JPH06223159A
JPH06223159A JP5315615A JP31561593A JPH06223159A JP H06223159 A JPH06223159 A JP H06223159A JP 5315615 A JP5315615 A JP 5315615A JP 31561593 A JP31561593 A JP 31561593A JP H06223159 A JPH06223159 A JP H06223159A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
dimensional
points
equation
vector
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP5315615A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3629282B2 (ja
Inventor
Mehran Moshfeghi
モシュフェギ メフラン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV, Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of JPH06223159A publication Critical patent/JPH06223159A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3629282B2 publication Critical patent/JP3629282B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G06T3/153—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G06T7/344—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/755—Deformable models or variational models, e.g. snakes or active contours
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/537—Motion estimation other than block-based
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/537—Motion estimation other than block-based
    • H04N19/54—Motion estimation other than block-based using feature points or meshes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/577—Motion compensation with bidirectional frame interpolation, i.e. using B-pictures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/20—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using video object coding

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、立体的な画像の弾性的な変形によ
り相互に変形された第１及び第２の立体的な画像を位置
合わせする方法の提供を目的とする。 【構成】 本発明の３次元画像化方法は、第１及び第２
の画像夫々から対応する表面を抽出し、同じ特徴の輪郭
を抽出する。第１の表面は、大局的な平行移動ベクトル
と残留表面歪みベクトルの組に応じて第２の表面とのア
ラインメント方向に反復的に歪められる。残留表面歪み
ベクトルに重み付き関数を適用して決められる立体歪み
ベクトルは、補間された輝度が格子点に動された体積要
素中心の第２の立体的な画像内の位置を示すために利用
される。重み付き関数は第２の立体の弾性的な剛性を表
わす定数を含む。第１の表面の抽出と、表面歪曲と、立
体歪みベクトル決定とのステップは、立体的な画像間の
位置合わせミスの測度が所定の値よりも小さくなるま
で、弾性的な剛性定数を毎回減少させながら、順次の反
復で繰り返される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、少なくとも一の画像は
画像化装置により人体を走査して得られる人体の２以上
の画像、或いはその領域のマッチング、位置合わせ、統
合、又は相関を行う方法に関する。本発明は、その特定
の面において、画像化された人体の領域が、弾性的な変
形と説明される局所的な幾何形状的変形を示す２以上の
立体的な画像のマッチングに関する。
【０００２】
【従来の技術】種々の画像化様式から得られ、又は種々
の時点に同じ様式から得られる立体的画像の統合利用、
或いは標準画像への画像のマッチングは、多様な工業用
及び医療用の応用を有する。医療画像分野において、３
次元画像の検討は、Ｘ線コンピュータトモグラフィ（Ｃ
Ｔ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、ポジトロンエミッショ
ントモグラフィ（ＰＥＴ）、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（ＳＰＥＣＴ）、及び超
音波様式により得られる。更に、多数の横断面の各々に
対する２次元画像データとして立体的な画像データの組
を収集することが共通の実施法である。しかし、収集さ
れた立体的な画像は、輝度の値、又は規則的な３次元グ
リッド内の格子点に中心を置く体積要素を有する。
【０００３】上記の様式は、相補的な情報を屡々提供す
るが、一般的には位置、方向、及びスケールの差と同時
に空間とコントラスト解像度の差により特徴付けられ
る。その上、標準的な画像は、例えば、コンピュータ化
された解剖学図表による比較の目的に利用し得る。２以
上のかかる画像の統合的利用は、機能的／解剖学的な相
関、放射線治療計画、手術計画及び回顧的検討に応用し
得る。かかる応用はすべて、画像が互いに位置合わせさ
れることを必要とする。
【０００４】平行移動、回転及び縮尺を補正する大局的
なアフィン変換が頭部画像の位置合わせに適用され、こ
こに、人体は固定され続けると仮定する。目標物のマッ
チング方法により、目標物を十分に位置合わせするよう
剛性的ではない変換を補正し得る大局的な多項式変換が
得られる。しかし、局所的な変形はこれによって説明で
きない。
【０００５】Ｂｕｒｒ（D.J.Burrによる“画像位置合わ
せの動的モデル(A Dynamic Model for Image Registrat
ion)”、コンピュータグラフィックス画像処理(Comput.
Graphics Image Process.) 、15、1981、pp.102-112）
は、変形された２次元画像の自動位置合わせの処理を提
案し、その中で、一方の画像の各点における最近傍ベク
トルが、ガウシアン協調平滑化をうける他方の画像の矩
形近傍内の最類似点にその点を接続して定められる。か
かる解決法は、輝度パターン中に強い局所的な相関がな
いので医療用濃淡階調画像には利用できない。Ｂｕｒｒ
（D.J.Burrによる“線画の弾性マッチング(Elastic Mat
ching of Line drawings) ”、IEEEパターン解析機械知
能論文誌(IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intellige
nce)、PAMI-3、第6 号、1981年、pp.708-713）は、点と
接続している線セグメントとの交互の連なりから成る線
画の一方の線画上の点から他方の線画上の最近傍の線セ
グメントに垂直に向けられる特徴変位ベクトルを利用す
る弾性マッチングも提案し、以下ではこれを「Burrのア
ルゴリズム」と呼ぶ。特徴変位ベクトル場の平滑化は線
画の弾性により行われる。Burrのアルゴリズムは２つの
順次の連続横断面における輪郭の間の弾性的な補間にも
利用される（W.C.Lin 等による“連続横断面からの３次
元医療用画像再生用動的弾性補間(Dynamic elastic int
erpolation for 3-D medical image reconstruction fr
om serial cross sections) ”、IEEE医療用画像論文
誌、7 巻、3 号、1988年9 月、pp.225-232）。
【０００６】Ｂｒｏｉｔ及びＢａｃｓｙ（R.Bacsy 等に
よる、“変形された画像のマッチング(Matching of def
ormed images) ”、第６回パターン認識国際会議予稿
集、ミュンヘン、1982年、pp.351-353）は、弾性的な変
形による２次元モデルベースド物体マッチング法を報告
し、ここで、マッチングは変形モデルと類似性測度を組
み合わせるコスト汎関数を有する最小化問題として定式
化される。変形モデルは、大局的に平滑化された弾性物
体の変形エネルギーを含む。この方法は、後にＢａｃｓ
ｙ及びＫｏｖａｃｉｃにより３次元に拡張された（R.Ba
csy 等による“多重解像弾性マッチング(Multiresoluti
on elastic matching)”、コンピュータビジョン(Compu
ter Vision) 、グラフィックスと画像処理(Graphics, a
nd Image Processing)、46号、1989年、pp.1-21 ）。
【０００７】本発明者は、以前（M.Moshfeghi による
“医療における多様式画像位置合わせ法(Multimodarity
Image Registration Techniques in Medicine) ”、医
学及び生物学におけるIEEEエンジニアリング学会第11回
定例国際会議予稿集、1989年、pp.2007-2008、及び、M.
Moshfeghi による“多様式医療用画像の弾性マッチング
(Elastic Matching of Multimodarity Medical Image
s)”、CVGIP:グラフィカルモデル及び画像処理(Graphic
al Models and Image Processing) 、第53巻、第 3号、
1991年5 月、pp.271-282）にBurrのアルゴリズムの拡張
を利用して基準画像からの目標輪郭に弾性的に変形され
た画像からの候補輪郭を反復的に歪曲させることによっ
て、対応する輪郭の抽出、及びマッチングを行う２次元
局所位置合わせ法を報告した。候補輪郭と目標輪郭との
間の点対の対応は、候補輪郭に沿った点に適用される局
所変位ベクトルを決めるために利用される。大局的な画
像シフトの減算後に残る局所変位ベクトルは、長い距離
の間に徐々に零に減衰する重み付き関数を利用して全画
像上に補間される。したがって、このアルゴリズムを３
次元に拡張して、対応する表面の弾性的な変形を利用す
る必要性が言及された。この従来技術の拡張が本出願の
課題である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、少なくとも
一方は一つの画像化様式から得られる相互に変形された
第１及び第２の立体的な画像の位置合わせを、夫々の立
体的な画像から対応する表面を抽出し、一方の抽出され
た表面を他方へ歪曲させ、次に、歪曲された表面上の点
の局所的な変位の関数として決められる局所的な変形を
利用して第２の立体的な画像全体を弾性的に変形するこ
とによってなし得る方法の提供を目的とする。局所的な
変形は３次元で決められることを更なる目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】簡単に言えば、本発明の
上記及び他の目的は、表面上にある間を隔てられた表面
サンプル点を特定して、表面を張る隣接する３角形パッ
チの頂点を形成するよう線セグメントによりこれらの点
を接続し、２つの表面を粗く位置合わせして重ね合わせ
ることによって、第１及び第２の画像夫々から対応する
目標及び開始表面を抽出することにより満たされる。し
たがって、表面のマッチングは、各表面の各頂点に対し
て、頂点と他方の表面の最近傍パッチとの間の変位ベク
トルを決めることによって行われ、２つの表面の頂点に
対する変位ベクトルの組を作成する。力の場が変位ベク
トルの組から計算され、目標表面は、目標表面の頂点に
適用し得る３次元変位ベクトルの組を決めるように、開
始表面との位置合わせ方向に反復的に歪曲される。次
に、この変位ベクトルの組は、目標表面の変形に対応す
る残りの３次元ベクトルの組を形成するように大局的な
あらゆる変位成分を除去して調節される。したがって、
第１の立体的な画像の各格子点における３次元変形ベク
トルは、その立体の弾性的な剛性の度合いに対応する減
衰定数を有する空間的に減衰する重み付き関数を利用し
て残りのベクトルの組から決められる。各３次元変形ベ
クトルと大局的な変位ベクトルの和の反対向きのベクト
ルは、第２の立体的な画像の格子点に適用される場合、
輝度が格子点に移動させられる体積要素中心のボリュー
ム２内での元の位置を示す。かかる体積要素は一般的に
は格子点に中心を置かれないので、その輝度は隣接する
格子点における輝度に関する補間により分かる。このよ
うに、補間された体積要素は第２の立体的な画像の格子
点に動かされ、弾性的な変換を構成する。
【００１０】減衰定数は比較的大きく、初期に、比較的
大きな弾性剛性に対応するように選ばれ、第１と第２の
立体的な画像の間の収束の測度（位置合わせ）が形成さ
れる。第１の立体的な画像からの表面の抽出と、表面マ
ッチングと、格子点変形ベクトル決定とからなるステッ
プは、反復の各段毎に減衰定数を減少させながら十分な
収束が得られるまで反復的に繰り返される。
【００１１】本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付
図面を参照して以下の詳細な説明により明らかになろ
う。
【００１２】
【実施例】図１を参照すると、例えば、必要とされる患
者の体内領域のような同一物体を順次に走査し、そこか
ら夫々の立体画像ボリューム１及ぶボリューム２を作成
する磁気共鳴（ＭＲ）画像化器１２と、Ｘ線コンピュー
タトモグラフィ（ＣＴ）画像化器１４から成る多様式画
像化装置１０が一般的に示される。各立体画像は、３次
元モード（例えば、螺旋状の走査を作るようＣＴ画像化
器の患者台を平行移動することにより）、又は一般的に
平行な複数の横断面から成る多数の２次元画像として得
られる。この画像化様式の組合せは例示的に示されてお
り、ＭＲとＣＴは特に相補的な情報を生成し、すなわ
ち、ＣＴは空間解像度が良好で特に良好な骨の影像を生
成し、ＭＲは柔らかい組織に関して良好な影像とコント
ラストを生成し、白と黒色素の識別及び通常の組織と腫
瘍の識別を可能にするが、２以上の様式から成る他の組
合せも利用し得る。更に、本発明の原理は、産業用検査
応用にも適用できる。上述の何れの応用においても、２
つの立体画像の位置合わせは必要である。説明の便宜
上、例示された様式の画像化装置１０の場合において説
明をすすめる。
【００１３】ＭＲ及びＣＴの走査処理を果たすには、人
体は、ＭＲ及びＣＴ画像化器１２、１４のボア内に順次
に置かれる必要がある。患者台又は画像化器の等中心に
関して患者は正確には置かれないので、作成される立体
画像の間のアラインメントは本来的に正確ではない。し
たがって、これら２つの画像化様式により作られる画像
間の縮尺、空間解像度及び輝度解像度における容易に補
正される通常の差異に加えて、画像中の人体の位置及び
方向に重大な差異がある。更に、走査機器自体も幾何形
状的な歪みを生じ得る。例えば、画像化される領域が頭
部である場合のように、剛体である仮定を維持できる場
合、位置と方向における差異は、大局的な平行移動と回
転夫々により補正され得る。しかし、多くの検討、特に
腫瘍領域の検討においては、剛体である仮定は、局所的
な変形のため維持されない。
【００１４】ＭＲ画像化器１２及びＣＴ画像化器１４夫
々により作成される立体画像ボリューム１及びボリュー
ム２は、画像位置合わせプロセッサ１６に伝達される。
そこで、縮尺、輝度解像度及び空間解像度の差異に対す
る通常の補正に加えて、例えば、例示される如く、ボリ
ューム２は、補正された立体画像、すなわち、補正化ボ
リューム２へ弾性的に歪曲される。第１の立体画像ボリ
ューム１と、第１の立体画像に位置合わせされたと想定
される補正された第２の立体画像補正化ボリューム２の
両方は、画像統合表示プロセッサ１８に伝達される。プ
ロセッサ１８は、ディスプレイ２０に伝達される２次元
画像上に写された１以上の選択図を作成する。後者は、
ＣＲＴ面のようなディスプレイ画面２２を含む。複数の
選択図が横並びの関係で現れる。選択図は、一の立体画
像を通り、斜め及び／又は非平面的な選択横断面に沿っ
た体積画素より成り得る。異なる様式による同一の選択
横断面の更なる図は、同じ視線に関して横並びの関係で
ディスプレイ画面２２に写される。更に、統合画像が、
２つの立体画像からの画像データを統合する横断面（又
は投影）から作られ得る。これは、例えば、１以上のユ
ーザ定義輪郭内の領域がＭＲデータであり、外側の領域
はＣＴデータであるセグメンテーションにより達成され
る。或いは、すべての表示画素が各様式により提供され
る横断面画素の輝度の関数として発生される。例えば、
これらのデータは、臨床上の大きな用途を提供し得る表
示画素の輝度及び色属性に統合され得る。
【００１５】図２のフローチャートに示すようにプロセ
ッサ１６により実行される位置合わせ処理の説明を目的
として、ボリューム１及び２は、一般的に間を隔てられ
た平行な多数の２次元横断面と見做される。３次元デー
タも同様に隣接する１体積要素厚さの多数の横断面と見
做される。２つの立体的なデータの集まり、すなわちボ
リューム１及び２は、立体により構成される横断面から
対応する閉じた輪郭を抽出する夫々の輪郭抽出処理ブロ
ック３０及び３２に供給される。これらの輪郭は、ボリ
ューム１及び２夫々の対応する表面：
【００１６】
【数１】
【００１７】及び
【００１８】
【数２】
【００１９】上に位置する。更なる進展によって走査さ
れる人体領域の体内の組み込み知識を利用して全輪郭抽
出処理を完全に自動化し得ることが認められるが、現在
の輪郭抽出処理の最良の実施態様はユーザ対話を含む。
したがって、ボリューム１及び２の各々における１以上
の横断面の画像はモニター上に表示され、ボリューム１
及び２の対応する表面に置かれるように鮮明な輝度変化
により良好に描かれる輪郭は、ユーザがマウス、トラッ
クボール、ライトペン又はディジタイジングタブレット
のような位置入力装置（図示されず）を使って輪郭を描
いて指定される。ユーザにより入力された多少粗い輪郭
線は、シード輪郭線として扱われる。ＭＲ立体画像及び
ＣＴ立体画像の位置合わせに利用され得る適切に良好に
描かれた対応する表面は、典型的には組織と骨の境目で
ある。
【００２０】シード輪郭は、シード輪郭の隣接する近傍
における輝度変化の位置に向けて引かれて、自動的に形
状を平滑化されることが望ましい。シード輪郭を抽出さ
れた輪郭へ調節する現在の最良の態様は、M.Kass等によ
り“スネーク：動作的輪郭モデル(Snakes:Active Conto
ur Models)”、国際コンピュータビジョン学会誌(198
8)、pp.321-331に最初に提案された“スネーク”と呼ば
れる動作的輪郭最小化機能をエッジ、画像内の輪郭のよ
うな局所的特徴にロックオンする手段として利用し、一
旦ロックオンされると、動作中にそれらを追跡し、又は
立体視中にそれらのマッチングを行うことである。反復
的に決められたスプライン状の閉じた輪郭に対する拡張
は、S.Ranganath の共有に係る欧州特許出願明細書第A-
0 521 559号、名称が“多相、多横断面心臓MRI 検討に
おける画像間のシード輪郭の投影による輪郭抽出(Conto
ur Extraction In Multi-Phase,Multi-Slice Cardiac M
RI Studies By Propagation of Seed Contour Between
Images) ”に記載されている。更に、Ranganath により
示されるように、横断面に対して抽出された輪郭を隣接
する横断面に対するシード輪郭に自動的に投影できるこ
とが望ましい。或いは、横断面に対して抽出された輪郭
が、表示された隣接する横断面に対するシード輪郭に到
達するようユーザが確認し又は調節するために、隣接す
る横断面の画像に表示され得る。したがって、体内の検
討に対して必要で適当な程度のユーザ対話によって、各
横断面に対してシード輪郭が創られる。
【００２１】反復法の最初の段において、横断面に対す
るスプライン状の閉じた輪郭は、その横断面に対するシ
ード輪郭の形状と位置とになると仮定すると、反復法の
あらゆる段において：
【００２２】
【数３】
【００２３】と定められ、ここで、ｘ（ｓ）及びｙ
（ｓ）は、スプライン状輪郭方向の弧の長さの関数とし
た輪郭の座標である。系のエネルギーはスプラインから
成り、隣接する環境との相互作用は、スプライン状輪郭
に沿った内部エネルギーの積分と外部エネルギーの積分
との和となるように定められ：
【００２４】
【数４】
【００２５】ここで、スプライン状輪郭の位置ｓにおけ
る点に作用する外力によるエネルギーは、画像から得ら
れるエネルギーと、ユーザの入力により与えられるあら
ゆる拘束から得られるエネルギーとから成り、各エネル
ギーは輪郭点の座標の関数として定められる。
【００２６】
【数５】
【００２７】スプライン状輪郭を輝度変化の強い画像点
に引き込むことが望ましいので、画像エネルギー関数Ｅ
image (V(S))は、かかる点において強い最小値を有する
べきである。この関数に対する適切な選択により：
【００２８】
【数６】
【００２９】ここで、Ｉ(V(s))は、スプライン状輪郭の
位置ｓにおける点での横断面画像の輝度であり、∇はグ
ラディエント演算子である。ユーザ定義拘束は、Rangan
ath により指摘される如く、ユーザにより入力された境
界輪郭のような構成をなし、抽出されることが望ましい
輪郭上に置かれない強い輝度グラディエントの近傍領域
からスプライン状輪郭を遠ざけるよう高いエネルギーが
割り当てられる。
【００３０】位置ｓにおける輪郭点の屈伸へのスプライ
ン状輪郭の抵抗を表わす内部エネルギーは、次のように
表わされる：
【００３１】
【数７】
【００３２】下付き文字は派生源を示し、関数α(s) 及
びμ(s) は、屈伸エネルギーに関係する。抽出される輪
郭は、全エネルギー汎関数Ｅを最小化することにより分
かる。連続の場合、オイラー・ラグランジェ方程式が最
小値に対する必要な条件を与える。数値的な実施例とし
て、標準的な微分の有限差分近似はオイラー・ラグラン
ジェ方程式の離散バージョンを次のように与え：
【００３３】
【数８】
【００３４】ここで、スプライン状輪郭は、座標ｘ、ｙ
を有するＢ個の離散サンプル点から成り、Ｆ x 、Ｆ y は
外部エネルギーの偏微分のＢ個の要素ベクトルであり、
Ａは、内部エネルギーパラメータα及びμだけに依存す
るＢ×Ｂの５次対角マトリクスである。Ａの構造は、オ
ーダーＯ（Ｂ）の演算においてその逆を許容する。この
非線形陰方程式の対は、Kass等と同様な仮定を利用する
ことにより簡単化され得て、１対の反復形方程式を与
え：
【００３５】
【数９】
【００３６】この解は、降下ステップサイズτを利用し
てエネルギー汎関数のローカルミニマムに収束する。各
反復はオーダーＯ（Ｂ）の演算であるため、数値的にか
なり効率が良い。図３に示すように、ボリューム１及び
２の各々に対して輪郭抽出は多数の輪郭Ωとなる。この
輪郭は、抽出された表面上に各立体毎に集積的にサンプ
ル点を構成する間を隔てられた点Ｐによりサンプリング
される。したがって、夫々のボリューム１及び２から抽
出された表面：
【００３７】
【数１０】
【００３８】及び、
【００３９】
【数１１】
【００４０】上のサンプル点Ｐの集合は、夫々の３次元
座標ｘi 、ｙi 、ｚi 及びｘj 、ｙj、ｚj の組を有す
る。ボリューム１及び２に対して、図２の処理ブロック
３４及び３６夫々が適用され、図５に示す方法により線
でこれらの点を相互接続し、夫々の抽出された表面：
【００４１】
【数１２】
【００４２】及び、
【００４３】
【数１３】
【００４４】を望ましくは３角形の、多角形パッチ表面
Δc 及びΔd 夫々を用いて張る。ここに、各パッチ表面
Δは一の輪郭Ω上の順次の２点Ｐの頂点と順次の輪郭上
の１点Ｐとを有する。H.N.Christiansen等による“複雑
な輪郭線定義の多角形要素モザイクへの変換(Conversio
n of complex contour line definitions into polygon
al element mosaics) ”、コンピュータグラフィックス
(Computer Graphics) 、第12号、1978年、pp.187-192に
記載のアルゴリズムが、順次の輪郭の点の間の相互接続
直線が最小の長さを有する方法で張るために利用される
ことが望ましい。ａ個及びｂ個の点を有する２つの輪郭
が与えられると、この方法は、３角形パッチを作成する
ためにオーダーＯ（ａ＋ｂ）の演算を必要とする。実際
上、輪郭は点数が少なくなるよう再度サンプリングさ
れ、計算コストを更に低減させる。
【００４５】次に、表面：
【００４６】
【数１４】
【００４７】及び、
【００４８】
【数１５】
【００４９】は夫々の順序付けされた頂点と３角形パッ
チリストにより、頂点１≦ｉ≦Ｎ１及び３角形パッチ１
≦ｃ≦Ｔ１に対して：
【００５０】
【数１６】
【００５１】と表わされ、頂点１≦ｊ≦Ｎ２及び３角形
パッチ１≦ｄ≦Ｔ２に対して：
【００５２】
【数１７】
【００５３】と表わされる。表面マッチングは、上述の
如く、Burrにより提案された２次元アルゴリズムの拡張
である３次元弾性方法を利用して図２の処理ブロック３
８において実行される。開始表面と目標表面とが与えら
れると、このアルゴリズムは、一方の表面を他方の表面
へ変形する力の場を決める。目標表面は、目標表面と開
始表面との間の局所パターンマッチより得られる力によ
って開始表面との位置合わせに向けて歪曲されると都合
良い。このアルゴリズムは、反復ガウシアン平滑化変形
モデルを利用する。このアルゴリズムのステップは次の
通りである： （ａ）２つの表面を粗く位置合わせして重ね合わせる。
各表面の各頂点に対して、表面パッチ間の類似度を利用
する距離測度に基づいて他方の表面から最近傍の３角形
表面パッチを見つける。
【００５４】（ｂ）夫々の２つの表面の頂点から他方の
表面の最近傍３角形パッチへの２組の変位ベクトルを決
める。 （ｃ）２つの表面の２組の変位ベクトルから力の場を計
算する。 （ｄ）一方の表面を他方に反復的に変形する。 （ｅ）目標変位ベクトルと１組の表面歪みベクトルを決
める。
【００５５】逆も可能ではあるが、計算の容易さのため
目標表面を開始表面に変形することが望ましい。したが
って、これに基づいて説明を続ける。これらのステップ
を以下に詳細に説明する。（ａ）一方の表面から他方の頂点への最近傍パッチ ベクトル表記、
【００５６】
【数１８】
【００５７】及び、
【００５８】
【数１９】
【００５９】は、粗い調節に関して位置合わせされた表
面、
【００６０】
【数２０】
【００６１】及び、
【００６２】
【数２１】
【００６３】夫々の関連する頂点を参照するために利用
される。類似度は、
【００６４】
【数２２】
【００６５】の各頂点に対して、
【００６６】
【数２３】
【００６７】のある３角形パッチΔd に置かれる対応す
る点を見つけるために採用されるべきである。頂点と３
角形パッチとの間の非類似距離は、方向特性及び空間ユ
ークリッド距離とを含む。非類似距離は、方向性の不一
致度と位置的な差の和となるように定められる。図５の
（ａ）及び（ｂ）は、表面：
【００６８】
【数２４】
【００６９】の頂点：
【００７０】
【数２５】
【００７１】から、表面：
【００７２】
【数２６】
【００７３】の３角形パッチΔd への、強度ρ(i,d) を
有する位置的な差を決めるための幾何的関係を例示す
る。
【００７４】
【数２７】
【００７５】を、
【００７６】
【数２８】
【００７７】からΔd への垂線の交差点とする。図５の
（ａ）は、
【００７８】
【数２９】
【００７９】がΔd 上又はΔd の内側に置かれる場合を
示す。この場合：
【００８０】
【数３０】
【００８１】しかし、図５の（ｂ）に示すように、
【００８２】
【数３１】
【００８３】がΔd の外側に置かれる場合、
【００８４】
【数３２】
【００８５】は、
【００８６】
【数３３】
【００８７】に最近傍の３角形頂点であり、したがっ
て：
【００８８】
【数３４】
【００８９】になる。頂点：
【００９０】
【数３５】
【００９１】と、３角形パッチΔd との間の方向性の不
一致度ω(i,d) は、Δd の平面と頂点として、
【００９２】
【数３６】
【００９３】を共有するパッチとの方向の関数である。
特に、平面間の角度の正弦の平均である。平面が平行な
場合、方向性の不一致度は０になる。それらが直交する
場合、それは１になる。それ以外の場合、その値は０と
１の間にある。したがって、頂点：
【００９４】
【数３７】
【００９５】と、３角形パッチΔd との間の非類似距離
の合計δ(i,d) は：
【００９６】
【数３８】
【００９７】のように定められる。位置的な差が支配的
な項である。方向性の不一致度は、２つの位置的な差の
値が極めて近い場合、曖昧さを取り除くために利用され
る。頂点：
【００９８】
【数３９】
【００９９】に対して、
【０１００】
【数４０】
【０１０１】内の最短距離の３角形パッチは、添字ｄi
を利用して：
【０１０２】
【数４１】
【０１０３】のように表わされる。（ｂ）変位ベクトル 頂点への最近傍３角形パッチの検出後の次のステップ
は、その変位ベクトルを決めることである。図５の
（ａ）及び（ｂ）は、頂点：
【０１０４】
【数４２】
【０１０５】及び、３角形パッチΔd に関連する変位ベ
クトル：
【０１０６】
【数４３】
【０１０７】の幾何的関係を示す。垂線の足の点：
【０１０８】
【数４４】
【０１０９】が３角形（図５の（ａ））の上、又は内側
にある場合、変位ベクトルは：
【０１１０】
【数４５】
【０１１１】になる。しかし、
【０１１２】
【数４６】
【０１１３】が３角形（図５の（ｂ））の外側に下りる
場合、変位ベクトルは、３角形Δd の最近傍点：
【０１１４】
【数４７】
【０１１５】に接続し、：
【０１１６】
【数４８】
【０１１７】である。開始表面と目標表面の役割を逆転
すると、変位ベクトル：
【０１１８】
【数４９】
【０１１９】が、
【０１２０】
【数５０】
【０１２１】の各頂点：
【０１２２】
【数５１】
【０１２３】に定められ得る。図６の（ａ）及び（ｂ）
は１対の表面の部分の変位ベクトルを示す。これらのベ
クトル場は、一方の表面に作用し、他方の表面と同じに
なるようにそれを変形させる力を表わす。一の表面を弾
性特性によりモデル化することにより、それは力の場に
応じ得るが、平滑化効果にも寄与し、局所的なマッチ誤
差を縮小する。（ｃ）力の場の決定 表面：
【０１２４】
【数５２】
【０１２５】に作用する平滑化された変位ベクトルから
成る力の場：
【０１２６】
【数５３】
【０１２７】は、隣接する変位ベクトルの重み付けされ
た平均として定められる。ガウシアン重み関数は、隣接
する位置にはより大きな影響を与え、離れた位置にはよ
り小さな影響を与える。平滑化された変位場：
【０１２８】
【数５４】
【０１２９】は、押す力と引く力の関数になり：
【０１３０】
【数５５】
【０１３１】ここで、Ｇ１i 及びＧ２j はガウシアン重
み係数であり：
【０１３２】
【数５６】
【０１３３】により定められ、γはダンピング係数であ
る。１より小さな値はオーバーシュートになり、１より
大きな値はアンダーシュートになる。σk は：
【０１３４】
【数５７】
【０１３５】のように定められ、ここで、ｆは定数であ
り、１≦ｆ≦２である。σk はｋ番目の反復における平
滑化近傍であり、各反復の後に徐々に減少させられる。（ｄ）一方の表面の他方の表面への反復的変形 再び、開始表面を、
【０１３６】
【数５８】
【０１３７】とし、目標表面を：
【０１３８】
【数５９】
【０１３９】とする。最初に、
【０１４０】
【数６０】
【０１４１】が計算され、ここで、上付き文字は０番目
の反復を示す。
【０１４２】
【数６１】
【０１４３】から、表面：
【０１４４】
【数６２】
【０１４５】を次のように定める：
【０１４６】
【数６３】
【０１４７】一般に：
【０１４８】
【数６４】
【０１４９】となる。反復法は：
【０１５０】
【数６５】
【０１５１】の場合停止し、ここで、εは所定の小さな
数である。したがって、
【０１５２】
【数６６】
【０１５３】の頂点を表面：
【０１５４】
【数６７】
【０１５５】に位置合わせするために必要とされる変位
ベクトルは：
【０１５６】
【数６８】
【０１５７】により、１≦ｉ≦Ｎ１に対して与えられ
る。実際には、表面の多数の対があり得る。各対は別々
にマッチングをされ、個別の変位ベクトルの組：
【０１５８】
【数６９】
【０１５９】が得られ、ここで、下付き文字は対ｍを示
す。全部でＭ個の表面の対がある場合、最終的な変位ベ
クトルの組：
【０１６０】
【数７０】
【０１６１】は、１≦ｌ≦Ｑに対して：
【０１６２】
【数７１】
【０１６３】により与えられ、ここで、Ｑは結合された
すべての対のベクトルの全数を表わす。したがって：
【０１６４】
【数７２】
【０１６５】である。大局的な平行移動ベクトル及び局所的な残留ベクトル 変位ベクトル：
【０１６６】
【数７３】
【０１６７】は、図７に示されるように大局的な平行移
動ベクトルと局所的な残留ベクトルの組の和として表わ
される。（ｘcg、ｙcg、ｚcg）が変位ベクトルの組の合
計：
【０１６８】
【数７４】
【０１６９】の中心を表わすことにする。
【０１７０】
【数７５】
【０１７１】の大局的な平行移動は、２つの立体におけ
る表面の粗い位置合わせを表わす。したがって、残留ベ
クトルは：
【０１７２】
【数７６】
【０１７３】により、１≦ｌ≦Ｑに対して与えられる。
これらの残留ベクトルは、表面の局所的な歪みを表わ
す。更なるマッチング情報のない場合、変形された立体
の格子点の歪みは、図８に示されるように格子点に作用
する立体歪みベクトルを決めるようボリューム２全体
に、
【０１７４】
【数７７】
【０１７５】を補間して、図２の処理ブロック４０にお
いて、近似される。表面はランダムな方向を有すると想
定されるので、重み付き平均補間法が採用される。格子
点（ｘ、ｙ、ｚ）における立体歪みベクトルは：
【０１７６】
【数７８】
【０１７７】により与えられ、ここで、Ｆl (x,y,z)
は、残留ベクトルｌの（ｘ、ｙ、ｚ）における歪みへの
寄与に関する重み付き係数である。距離ベクトルは接近
したベクトルに比べて格子点における歪み計算に及ぼす
影響が小さいので、重み付き係数は距離に伴って減少す
る。重みは、遠い距離に対し漸次に零に収束し、正にな
るべきである。重み付き関数の正確な形式は、多少任意
性がある。指数関数的な減衰関数が重み付き係数として
選ばれているが、ガウシアンのような他の関数も利用さ
れ得る。したがって、１≦ｌ≦Ｑに対して：
【０１７８】
【数７９】
【０１７９】であり、βはベクトルの有効な相互作用近
傍を決める減衰定数である。大きなβの値は、隣接した
ベクトルに非零の重みを本質的に与える小さなβの値に
比べ、遠い残留ベクトルに対してより有意な重みを与え
る。βの初期値は手動的に選ばれ、２つの立体の間の変
形の総和に依存する。一方の立体が他方に比べて極めて
歪められる場合、大きなβの値が最初に選ばれる。これ
により、略剛性的な変形が得られ、立体の亀裂を避け
る。
【０１８０】目標表面は、開始表面とボリューム１に関
して決められる歪みベクトルに歪曲されるので、大局的
な平行移動ベクトル：
【０１８１】
【数８０】
【０１８２】とボリューム２の格子点に作用させられる
歪みベクトルの和の負数は、一般的には格子点に中心が
一致せず、周囲の格子点に関する補間により決められる
輝度がボリューム２内の格子点に置かれる、体積要素の
ボリューム２内での位置を示す。開始表面は目標表面へ
歪曲され、平行移動ベクトル：
【０１８３】
【数８１】
【０１８４】と、歪みベクトル：
【０１８５】
【数８２】
【０１８６】がボリューム２の格子点を再配置するよう
適用されたならば、ボリューム２の再サンプリングの補
間が必要になる。何れの場合であっても、補間は３つの
線で囲まれるのが望ましく、歪みベクトルの適用の結果
ボリューム２の格子点における補間輝度の図２の処理ブ
ロック４４において得られる決定は、位置合わせ法の１
回の反復を終了させる。
【０１８７】図２のブロック４４において、変位ベクト
ルの大きさの正規化された和によって位置合わせミスが
測定される。立体の位置が合わされたと見做され、反復
法が停止するのは：
【０１８８】
【数８３】
【０１８９】の場合であり、ここで、Ｔは所定の小さな
閾値である。位置合わせに関する上記の評価式が満たさ
れない限り、ブロック４６を介して、輪郭抽出、表面形
成、表面マッチング及び変形計算のステップがボックス
４２により最後に変形されたボリューム２を始めとして
繰り返される。ボックス４６において、ベクトルの相互
作用近傍を縮小し、細かい細部のマッチングを可能にさ
せるよう各反復でβが減少させられる。これにより、反
復毎に立体の弾性的な剛さは効果的に低減され、立体が
より厳密に位置合わせされるにつれて、より局所化され
たマッチングへの要求が満たされる。
【０１９０】
【数８４】
【０１９１】はν番目の反復時のβの値を表わし、β0
は最初の開始値であるとする。経験的に、
【０１９２】
【数８５】
【０１９３】となり、ここで、ｈは１と２の間になるよ
う選ばれる定数である。上記により、本発明の目的は立
体的な画像の位置合わせにおいて満たされることが明ら
かになろう。本発明が特定の詳細に関して説明されてい
るが、本発明の意図した精神と目的の範囲内において多
数の変更が可能になることも認められよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理による第１及び第２の立体的な画
像を位置合わせする位置合わせプロセッサを含む画像化
装置の概略図である。
【図２】図１の位置合わせプロセッサの動作フローチャ
ートである。
【図３】各立体的な画像に関して図２に示すフローチャ
ートの輪郭抽出ステップにより抽出された輪郭を３次元
的に示す図である。
【図４】各立体的な画像に関して図２に示すフローチャ
ートの３角形パッチ表面形成ステップによる表面張りを
３次元的に示す図である。
【図５】図２に示すフローチャートの表面対弾性マッチ
ングを行うステップにおける一方の立体的な画像のパッ
チ表面頂点からの変位ベクトルの決定に関する２つの異
なる場合の幾何的構造を３次元的に示す図である。
【図６】図２に示すフローチャートの表面対弾性マッチ
ングステップにより決められる、第１及び第２の立体的
な画像の夫々のパッチ表面頂点に関連する第１及び第２
の変位ベクトルの組夫々を３次元的に示す図である。
【図７】図２に示すフローチャートの表面対弾性マッチ
ングステップより決められる大局的な変位と表面歪みベ
クトルとを３次元的に示す図である。
【図８】図２に示すフローチャートの３次元立体歪みベ
クトル計算ステップの結果を３次元的に示す図である。
【符号の説明】
１０ 多様式画像化装置 １２ 磁気共鳴（ＭＲ）画像化器 １４ Ｘ線コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）画像化
器 １６ 画像位置合わせプロセッサ １８ 画像統合表示プロセッサ ２０ ディスプレイ ２２ ディスプレイ画面 ３０，３２ 輪郭抽出処理 ３４，３６ 多角形パッチ処理 ３８ 表面マッチング処理 ４０ 立体歪みベクトル算出処理 ４２ 立体変形処理 ４４ 位置合わせ結果判定処理 ４６ ベクトル相互作用近傍縮小処理

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ａ）格子点の３次元グリッドに体積要素
    を含む相互に幾何形状的に変形させられた第１及び第２
    の３次元画像の一方を得るよう画像化様式で走査された
    対象の少なくとも一の領域から走査情報を得、該第１及
    び第２の画像の他方は利用可能であり； ｂ）間を隔てられた表面サンプル点を識別することによ
    って該第１の画像から第１の表面を抽出し、該第１の表
    面は該第１の画像内の該対象の特徴を表わし； ｃ）間を隔てられた表面サンプル点を識別することによ
    って該第２の画像から第２の表面を抽出し、該第２の表
    面は該第１の画像内の該第１の表面により表わされる如
    く該対象の同一特徴を該第２の画像内に表わし； ｄ）該第１及び第２の一方の表面の夫々のサンプル点に
    適用でき、該第１及び第２の表面の他方へ該一方の表面
    を変形させる３次元表面点の変形ベクトルの組を決め； ｅ）該３次元表面点の変形ベクトルの組の重み関数とし
    て該格子点のグリッドに適用し得る３次元格子点の変形
    ベクトルの組を決め； ｆ）該第２の画像を補正された画像に弾性的に変形する
    よう該３次元格子点の変形ベクトルの組を適用すること
    から成る、３次元画像化方法。
  2. 【請求項２】 前記決められた３次元表面点の変形ベク
    トルの組は、前記第２の表面へ前記第１の表面を歪曲さ
    せるよう該第１の表面の前記夫々のサンプル点に適用し
    得る請求項１記載の３次元画像化方法。
  3. 【請求項３】 前記第１の表面にある前記間を隔てられ
    た表面サンプル点は該第１の表面を張る多角形パッチの
    頂点であり、 前記第２の表面にある前記間を隔てられた表面サンプル
    点は該第２の表面を張る多角形パッチの頂点であり、 前記３次元表面点の変形ベクトルの決定は３次元力の場
    に応じ： ｇ）該第１及び第２の表面の各頂点に対して他方の表面
    の最近傍パッチの方向へ３次元変位ベクトルを決め、該
    第１及び第２の表面の該頂点に適用し得る第１及び第２
    の変位ベクトルの組を夫々に発生し、 ｈ）該第１及び第２の変位ベクトルの組の関数として該
    ３次元力の場を決めるステップから成る請求項１又は２
    記載の３次元画像化方法。
  4. 【請求項４】 ｇ）前記補正された画像と前記第１の画
    像との間の位置合わせミスの程度の測度を形成し； ｈ）該測度が所定の最大値を上回らないまで、前記第２
    の画像に代わり最後の補正された画像を用いて、前記ス
    テップｄ）乃至ｆ）を繰り返すステップから更に成る請
    求項１又は２記載の３次元画像化方法。
  5. 【請求項５】 少なくとも前記第１の画像及び前記補正
    された画像からの画像部分を同時に表示するステップか
    ら更に成る請求項１乃至４のうちいずれか１項記載の３
    次元画像化方法。
  6. 【請求項６】 前記第１の画像及び前記補正された画像
    の対応する体積要素の輝度の関数として体積要素が決め
    られる画像を表示するステップから更に成る請求項１乃
    至４のうちいずれか１項記載の３次元画像化方法。
JP31561593A 1992-12-18 1993-12-15 ３次元画像化方法 Expired - Fee Related JP3629282B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US99298292A 1992-12-18 1992-12-18
US992982 1992-12-18

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH06223159A true JPH06223159A (ja) 1994-08-12
JP3629282B2 JP3629282B2 (ja) 2005-03-16

Family

ID=25538969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP31561593A Expired - Fee Related JP3629282B2 (ja) 1992-12-18 1993-12-15 ３次元画像化方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5633951A (ja)
EP (1) EP0602730B1 (ja)
JP (1) JP3629282B2 (ja)
DE (1) DE69332042T2 (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000308628A (ja) * 1999-03-22 2000-11-07 General Electric Co <Ge> 曲率を用いた表面のレジスタリング方法
JP2007167100A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Dgs Computer:Kk 医療装置
CN100411587C (zh) * 2006-07-06 2008-08-20 上海交通大学 基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法
JP2011047863A (ja) * 2009-08-28 2011-03-10 Konica Minolta Sensing Inc 三次元形状データ処理装置、三次元形状データ処理システムおよび三次元形状測定システム
JP2011509398A (ja) * 2007-12-19 2011-03-24 ソシエテ ド テクノロジー ミシュラン タイヤ表面を検査するために使用できるようにするようタイヤ表面の３次元画像を処理する方法
JP2012531649A (ja) * 2009-06-24 2012-12-10 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像情報に基づいた構造の輪郭の決定
JP2014500102A (ja) * 2010-12-15 2014-01-09 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 輪郭によりガイドされる変形画像レジストレーション
JP2014503250A (ja) * 2010-12-02 2014-02-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ イメージレジストレーション装置
JP2014512210A (ja) * 2011-03-18 2014-05-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 神経外科における脳変形の追跡
JP2016031766A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド Ｃａｄデータとｓｅｍ画像との位置合わせ
JP2016508406A (ja) * 2013-02-28 2016-03-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 複数の三次元ビューからの大きな対象のセグメンテーション

Families Citing this family (187)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2736454B1 (fr) * 1995-07-03 1997-08-08 Commissariat Energie Atomique Procede de reconstruction d'images tridimensionnelles sur un objet mobile ou deformable
EP0774730B1 (en) * 1995-11-01 2005-08-24 Canon Kabushiki Kaisha Object extraction method, and image sensing apparatus using the method
EP0815535B1 (en) * 1995-12-21 2002-10-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Directional adaptive noise reduction
US7225404B1 (en) * 1996-04-04 2007-05-29 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for determining forces to be applied to a user through a haptic interface
WO1997041532A1 (en) * 1996-04-29 1997-11-06 The Government Of The United States Of America, Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Iterative image registration process using closest corresponding voxels
US5946425A (en) * 1996-06-03 1999-08-31 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for automatic alingment of volumetric images containing common subject matter
US6009212A (en) * 1996-07-10 1999-12-28 Washington University Method and apparatus for image registration
US6226418B1 (en) * 1997-11-07 2001-05-01 Washington University Rapid convolution based large deformation image matching via landmark and volume imagery
US6408107B1 (en) 1996-07-10 2002-06-18 Michael I. Miller Rapid convolution based large deformation image matching via landmark and volume imagery
US6084587A (en) * 1996-08-02 2000-07-04 Sensable Technologies, Inc. Method and apparatus for generating and interfacing with a haptic virtual reality environment
IL119714A0 (en) * 1996-11-28 1997-02-18 Elscint Ltd CT system with oblique image planes
US5956418A (en) * 1996-12-10 1999-09-21 Medsim Ltd. Method of mosaicing ultrasonic volumes for visual simulation
US5970499A (en) * 1997-04-11 1999-10-19 Smith; Kurt R. Method and apparatus for producing and accessing composite data
US6708184B2 (en) 1997-04-11 2004-03-16 Medtronic/Surgical Navigation Technologies Method and apparatus for producing and accessing composite data using a device having a distributed communication controller interface
US6975764B1 (en) * 1997-11-26 2005-12-13 Cognex Technology And Investment Corporation Fast high-accuracy multi-dimensional pattern inspection
US6278457B1 (en) * 1998-01-15 2001-08-21 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for performing sampling based synthesis of three-dimensional geometric models
US6363163B1 (en) * 1998-02-23 2002-03-26 Arch Development Corporation Method and system for the automated temporal subtraction of medical images
US7016539B1 (en) 1998-07-13 2006-03-21 Cognex Corporation Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition
US6421048B1 (en) * 1998-07-17 2002-07-16 Sensable Technologies, Inc. Systems and methods for interacting with virtual objects in a haptic virtual reality environment
US6552722B1 (en) * 1998-07-17 2003-04-22 Sensable Technologies, Inc. Systems and methods for sculpting virtual objects in a haptic virtual reality environment
US6240201B1 (en) * 1998-07-24 2001-05-29 Arch Development Corporation Computerized detection of lung nodules using energy-subtracted soft-tissue and standard chest images
FR2781906B1 (fr) * 1998-07-28 2000-09-29 Inst Nat Rech Inf Automat Dispositif electronique de recalage automatique d'images
US6169817B1 (en) * 1998-11-04 2001-01-02 University Of Rochester System and method for 4D reconstruction and visualization
US6633686B1 (en) 1998-11-05 2003-10-14 Washington University Method and apparatus for image registration using large deformation diffeomorphisms on a sphere
US6373970B1 (en) * 1998-12-29 2002-04-16 General Electric Company Image registration using fourier phase matching
US6362821B1 (en) * 1999-01-06 2002-03-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Surface model generation for visualizing three-dimensional objects using multiple elastic surface nets
JP4473358B2 (ja) * 1999-01-21 2010-06-02 株式会社東芝 診断装置
AU3002500A (en) * 1999-02-19 2000-09-04 Barnes-Jewish Hospital Methods of processing tagged mri data indicative of tissue motion including 4-d lv tissue tracking
GB9904692D0 (en) 1999-03-01 1999-04-21 Isis Innovation X-ray image processing
US6904163B1 (en) * 1999-03-19 2005-06-07 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Tomographic image reading method, automatic alignment method, apparatus and computer readable medium
US6928490B1 (en) 1999-05-20 2005-08-09 St. Louis University Networking infrastructure for an operating room
US6611615B1 (en) 1999-06-25 2003-08-26 University Of Iowa Research Foundation Method and apparatus for generating consistent image registration
DE60023540T2 (de) * 1999-11-01 2006-06-08 Arthrovision, Inc., Montreal Untersuchung von krankheitsentwicklung durch die benutzung von kernspinresonanztomographie
US6563941B1 (en) * 1999-12-14 2003-05-13 Siemens Corporate Research, Inc. Model-based registration of cardiac CTA and MR acquisitions
JP4955172B2 (ja) * 1999-12-15 2012-06-20 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 超音波プローブを有する診断撮像システム
US6690840B1 (en) 2000-02-08 2004-02-10 Tektronix, Inc. Image alignment with global translation and linear stretch
DE10013360B4 (de) * 2000-03-09 2004-07-22 Forschungsverbund Berlin E.V. Verfahren zur Ermittlung von Verschiebungen der Hirnareale durch Tumorbildung und deren Darstellung auf einem Bildschirm
GB0006598D0 (en) * 2000-03-17 2000-05-10 Isis Innovation Three-dimensional reconstructions from images
US6998841B1 (en) 2000-03-31 2006-02-14 Virtualscopics, Llc Method and system which forms an isotropic, high-resolution, three-dimensional diagnostic image of a subject from two-dimensional image data scans
JP5361103B2 (ja) * 2000-10-24 2013-12-04 株式会社東芝 画像処理装置
DE10054814A1 (de) * 2000-11-04 2002-05-08 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren und Vorrichtung zur Registrierung von Bildern
US6909794B2 (en) * 2000-11-22 2005-06-21 R2 Technology, Inc. Automated registration of 3-D medical scans of similar anatomical structures
GB0028491D0 (en) * 2000-11-22 2001-01-10 Isis Innovation Detection of features in images
WO2002061444A2 (en) * 2001-02-02 2002-08-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Registration reliability measure
DE10108947B4 (de) * 2001-02-23 2005-05-19 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zum Abgleichen von wenigstens einem visualisierten medizinischen Messergebnis mit wenigstens einem weiteren, eine räumliche Information enthaltenden Datensatz
US7477770B2 (en) * 2001-12-05 2009-01-13 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Virtual bone biopsy
US20040156556A1 (en) * 2001-04-25 2004-08-12 Lopez Javier Olivan Image processing method
US7526112B2 (en) 2001-04-30 2009-04-28 Chase Medical, L.P. System and method for facilitating cardiac intervention
US7327862B2 (en) * 2001-04-30 2008-02-05 Chase Medical, L.P. System and method for facilitating cardiac intervention
US6816607B2 (en) * 2001-05-16 2004-11-09 Siemens Corporate Research, Inc. System for modeling static and dynamic three dimensional anatomical structures by 3-D models
US6795521B2 (en) * 2001-08-17 2004-09-21 Deus Technologies Llc Computer-aided diagnosis system for thoracic computer tomography images
FR2830962B1 (fr) * 2001-10-12 2004-01-30 Inst Nat Rech Inf Automat Dispositif et methode de traitement d'image pour detection de lesions evolutives
US7106891B2 (en) * 2001-10-15 2006-09-12 Insightful Corporation System and method for determining convergence of image set registration
US7200269B2 (en) * 2002-02-01 2007-04-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Non-rigid image registration using distance functions
WO2003083779A2 (en) * 2002-04-03 2003-10-09 Segami S.A.R.L. Image registration process
US20030210820A1 (en) * 2002-05-07 2003-11-13 Rainer Lachner Method and device for localizing a structure in a measured data set
US20050043609A1 (en) * 2003-01-30 2005-02-24 Gregory Murphy System and method for facilitating cardiac intervention
EP1593087A4 (en) * 2003-01-30 2006-10-04 Chase Medical Lp METHOD AND SYSTEM FOR IMAGE PROCESSING AND CONTOUR EVALUATION
CN100419793C (zh) * 2003-03-18 2008-09-17 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于最佳匹配数据集的方法和装置
DE10328765B4 (de) * 2003-06-25 2005-11-24 aviCOM Gesellschaft für angewandte visuelle Systeme mbH Vorrichtung und Verfahren zur Verbindung der Darstellung des elektrischen Herzfeldes mit der Darstellung des zugehörigen Herzens
US7190834B2 (en) * 2003-07-22 2007-03-13 Cognex Technology And Investment Corporation Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image
US8081820B2 (en) 2003-07-22 2011-12-20 Cognex Technology And Investment Corporation Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns
US8276091B2 (en) * 2003-09-16 2012-09-25 Ram Consulting Haptic response system and method of use
US20050096515A1 (en) * 2003-10-23 2005-05-05 Geng Z. J. Three-dimensional surface image guided adaptive therapy system
JP4118786B2 (ja) * 2003-11-14 2008-07-16 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像撮影診断支援システム
FR2862786B1 (fr) * 2003-11-21 2006-01-06 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Procede de recalage elastique d'une image applique a l'angiographie soustraite numerisee
US20050110793A1 (en) * 2003-11-21 2005-05-26 Steen Erik N. Methods and systems for graphics processing in a medical imaging system
US20050111757A1 (en) * 2003-11-26 2005-05-26 Brackett Charles C. Auto-image alignment system and method based on identified anomalies
US20070014452A1 (en) * 2003-12-01 2007-01-18 Mitta Suresh Method and system for image processing and assessment of a state of a heart
DE10357205A1 (de) 2003-12-08 2005-07-14 Siemens Ag Verfahren zur Erzeugung von Ergebnis-Bildern eines Untersuchungsobjekts
JP2007515714A (ja) * 2003-12-08 2007-06-14 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 適応型である点ベースの弾性的画像照合
ATE499665T1 (de) * 2003-12-11 2011-03-15 Koninkl Philips Electronics Nv Elastische bildregistration
US7961920B2 (en) * 2003-12-19 2011-06-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for the computer-assisted visualization of diagnostic image data
US7693318B1 (en) 2004-01-12 2010-04-06 Pme Ip Australia Pty Ltd Method and apparatus for reconstruction of 3D image volumes from projection images
US7120283B2 (en) * 2004-01-12 2006-10-10 Mercury Computer Systems, Inc. Methods and apparatus for back-projection and forward-projection
US7333643B2 (en) * 2004-01-30 2008-02-19 Chase Medical, L.P. System and method for facilitating cardiac intervention
JP5244319B2 (ja) * 2004-02-20 2013-07-24 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像のマルチモーダルレジストレーションのための装置及び方法
US20050207674A1 (en) * 2004-03-16 2005-09-22 Applied Research Associates New Zealand Limited Method, system and software for the registration of data sets
US7596283B2 (en) * 2004-04-12 2009-09-29 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Fast parametric non-rigid image registration based on feature correspondences
CN1312633C (zh) * 2004-04-13 2007-04-25 清华大学 大规模三维场景多视点激光扫描数据自动配准方法
US20050251029A1 (en) * 2004-04-21 2005-11-10 Ali Khamene Radiation therapy treatment plan
US7706633B2 (en) * 2004-04-21 2010-04-27 Siemens Corporation GPU-based image manipulation method for registration applications
US20050270298A1 (en) * 2004-05-14 2005-12-08 Mercury Computer Systems, Inc. Daughter card approach to employing multiple graphics cards within a system
US8355775B2 (en) * 2004-06-03 2013-01-15 Hitachi Medical Corporation Image diagnosing support method and image diagnosing support apparatus
WO2006004894A2 (en) 2004-06-29 2006-01-12 Sensable Technologies, Inc. Apparatus and methods for haptic rendering using data in a graphics pipeline
US7639896B2 (en) * 2004-08-09 2009-12-29 Carestream Health, Inc. Multimodal image registration using compound mutual information
CN101005874B (zh) * 2004-08-13 2015-05-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 放射疗法治疗计划调整
US8265354B2 (en) * 2004-08-24 2012-09-11 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Feature-based composing for 3D MR angiography images
US7440628B2 (en) * 2004-08-31 2008-10-21 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and system for motion correction in a sequence of images
US8437502B1 (en) 2004-09-25 2013-05-07 Cognex Technology And Investment Corporation General pose refinement and tracking tool
JP4271115B2 (ja) * 2004-09-29 2009-06-03 株式会社東芝 画像マッチング装置、画像マッチング方法および画像マッチングプログラム
US7127095B2 (en) 2004-10-15 2006-10-24 The Brigham And Women's Hospital, Inc. Factor analysis in medical imaging
US8189002B1 (en) 2004-10-29 2012-05-29 PME IP Australia Pty, Ltd. Method and apparatus for visualizing three-dimensional and higher-dimensional image data sets
US7778392B1 (en) 2004-11-02 2010-08-17 Pme Ip Australia Pty Ltd Method of reconstructing computed tomography (CT) volumes suitable for execution on commodity central processing units (CPUs) and graphics processors, and apparatus operating in accord with those methods (rotational X-ray on GPUs)
JP4512471B2 (ja) * 2004-11-10 2010-07-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ 走査型電子顕微鏡及び半導体検査システム
US7792343B2 (en) * 2004-11-17 2010-09-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Elastic image registration functionality
US7609884B1 (en) 2004-12-23 2009-10-27 Pme Ip Australia Pty Ltd Mutual information based registration of 3D-image volumes on GPU using novel accelerated methods of histogram computation
GB2421652A (en) * 2004-12-23 2006-06-28 Elekta Ab Optimising registration vectors
US7974461B2 (en) * 2005-02-11 2011-07-05 Deltasphere, Inc. Method and apparatus for displaying a calculated geometric entity within one or more 3D rangefinder data sets
US7777761B2 (en) * 2005-02-11 2010-08-17 Deltasphere, Inc. Method and apparatus for specifying and displaying measurements within a 3D rangefinder data set
US7653264B2 (en) 2005-03-04 2010-01-26 The Regents Of The University Of Michigan Method of determining alignment of images in high dimensional feature space
CN101138010B (zh) * 2005-03-10 2011-05-18 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于将二维和三维图像数据对准的图像处理系统和方法
US20080205724A1 (en) * 2005-04-12 2008-08-28 Koninklijke Philips Electronics N. V. Method, an Apparatus and a Computer Program For Segmenting an Anatomic Structure in a Multi-Dimensional Dataset
DE102005017337B4 (de) * 2005-04-14 2008-06-19 Siemens Ag Verfahren, Vorrichtung und Datenträger mit einem Computerprogrammprodukt zur Analyse von dreidimensionalen digitalen Bilddaten
US7623732B1 (en) 2005-04-26 2009-11-24 Mercury Computer Systems, Inc. Method and apparatus for digital image filtering with discrete filter kernels using graphics hardware
US8687917B2 (en) * 2005-05-02 2014-04-01 Agency For Science, Technology And Research Method and apparatus for registration of an atlas to an image
CA2507174C (en) * 2005-05-13 2013-07-16 Semiconductor Insights Inc. Method of registering and aligning multiple images
US7352370B2 (en) * 2005-06-02 2008-04-01 Accuray Incorporated Four-dimensional volume of interest
WO2007015199A2 (en) * 2005-08-04 2007-02-08 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Motion compensation in functional imaging
US8406851B2 (en) * 2005-08-11 2013-03-26 Accuray Inc. Patient tracking using a virtual image
JP4398919B2 (ja) * 2005-08-22 2010-01-13 株式会社東芝 画像マッチング装置、画像マッチング方法および画像マッチングプログラム
WO2007027684A2 (en) * 2005-08-30 2007-03-08 University Of Maryland Baltimore Techniques for 3-d elastic spatial registration of multiple modes of measuring a body
CN101268492B (zh) * 2005-09-23 2011-08-10 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于使用多个局部变换调整几何模型的方法及系统
US7680314B2 (en) * 2005-10-17 2010-03-16 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Devices, systems, and methods for improving image consistency
EP1952341A1 (en) * 2005-11-14 2008-08-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method, a system and a computer program for volumetric registration
US20070167784A1 (en) * 2005-12-13 2007-07-19 Raj Shekhar Real-time Elastic Registration to Determine Temporal Evolution of Internal Tissues for Image-Guided Interventions
AU2006339503A1 (en) * 2005-12-20 2007-09-13 University Of Maryland, Baltimore Method and apparatus for accelerated elastic registration of multiple scans of internal properties of a body
US8626953B2 (en) * 2006-03-03 2014-01-07 St. Louis University System and method of communicating data for a hospital
US8009910B2 (en) * 2006-05-05 2011-08-30 Valtion Teknillinen Tutkimuskeskus Method, a system, a computer program product and a user interface for segmenting image sets
US7831090B1 (en) 2006-06-30 2010-11-09 AT&T Intellecutal Property II, L.P. Global registration of multiple 3D point sets via optimization on a manifold
US8195269B2 (en) * 2006-07-07 2012-06-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for automatic detection and measurement of malacia in the airways
WO2008085193A2 (en) * 2006-08-14 2008-07-17 University Of Maryland Quantitative real-time 4d strees test analysis
US7945117B2 (en) * 2006-08-22 2011-05-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Methods and systems for registration of images
US20080063301A1 (en) * 2006-09-12 2008-03-13 Luca Bogoni Joint Segmentation and Registration
US8009932B2 (en) * 2006-09-13 2011-08-30 Providence Engineering and Environmental Group LLC Automatic alignment of video frames for image processing
EP1914681B1 (en) * 2006-10-19 2010-09-15 BrainLAB AG Smooth gray-level based surface interpolation for anisotropic data sets
WO2008064471A1 (en) * 2006-11-28 2008-06-05 Calgary Scientific Inc. Texture-based multi-dimensional medical image registration
US20080186378A1 (en) * 2007-02-06 2008-08-07 Feimo Shen Method and apparatus for guiding towards targets during motion
JP4636338B2 (ja) * 2007-03-28 2011-02-23 ソニー株式会社 表面抽出方法、表面抽出装置及びプログラム
FR2914466B1 (fr) * 2007-04-02 2009-06-12 Inst Nat Rech Inf Automat Dispositif de traitement d'images pour la mise en correspondance d'images d'une meme portion d'un corps obtenues par resonance magnetique et par ultrasons.
WO2008135882A2 (en) * 2007-05-04 2008-11-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Cardiac contour propagation
US8989842B2 (en) 2007-05-16 2015-03-24 General Electric Company System and method to register a tracking system with intracardiac echocardiography (ICE) imaging system
US8428690B2 (en) 2007-05-16 2013-04-23 General Electric Company Intracardiac echocardiography image reconstruction in combination with position tracking system
US8527032B2 (en) 2007-05-16 2013-09-03 General Electric Company Imaging system and method of delivery of an instrument to an imaged subject
US8364242B2 (en) 2007-05-17 2013-01-29 General Electric Company System and method of combining ultrasound image acquisition with fluoroscopic image acquisition
US8019151B2 (en) * 2007-06-11 2011-09-13 Visualization Sciences Group, Inc. Methods and apparatus for image compression and decompression using graphics processing unit (GPU)
US8184886B2 (en) * 2007-08-21 2012-05-22 Siemens Aktiengesellschaft Deformable 2D-3D registration
US8392529B2 (en) 2007-08-27 2013-03-05 Pme Ip Australia Pty Ltd Fast file server methods and systems
US8103085B1 (en) 2007-09-25 2012-01-24 Cognex Corporation System and method for detecting flaws in objects using machine vision
US8265361B2 (en) 2007-10-26 2012-09-11 Brainlab Ag Automatic transfer of outlined objects from one data set into another data set
US8548215B2 (en) 2007-11-23 2013-10-01 Pme Ip Australia Pty Ltd Automatic image segmentation of a volume by comparing and correlating slice histograms with an anatomic atlas of average histograms
US9019287B2 (en) 2007-11-23 2015-04-28 Pme Ip Australia Pty Ltd Client-server visualization system with hybrid data processing
US10311541B2 (en) 2007-11-23 2019-06-04 PME IP Pty Ltd Multi-user multi-GPU render server apparatus and methods
US9904969B1 (en) 2007-11-23 2018-02-27 PME IP Pty Ltd Multi-user multi-GPU render server apparatus and methods
WO2011065929A1 (en) 2007-11-23 2011-06-03 Mercury Computer Systems, Inc. Multi-user multi-gpu render server apparatus and methods
US8207992B2 (en) * 2007-12-07 2012-06-26 University Of Maryland, Baltimore Composite images for medical procedures
RU2503061C2 (ru) * 2008-01-31 2013-12-27 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Автоматическая трехмерная сегментация изображения сердца по короткой оси, полученного методом магнитно-резонансной томографии с отложенным контрастированием
SG188181A1 (en) * 2008-02-29 2013-03-28 Agency Science Tech & Res A method and system for anatomy structure segmentation and modeling in an image
US20090326363A1 (en) * 2008-05-02 2009-12-31 Eigen, Llc Fused image modalities guidance
JP5147656B2 (ja) * 2008-11-20 2013-02-20 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記憶媒体
JP5355074B2 (ja) * 2008-12-26 2013-11-27 キヤノン株式会社 ３次元形状データ処理装置、３次元形状データ処理方法及びプログラム
JP2010230578A (ja) * 2009-03-27 2010-10-14 Fujifilm Corp 偏芯量測定方法
GB0913930D0 (en) * 2009-08-07 2009-09-16 Ucl Business Plc Apparatus and method for registering two medical images
US8787521B2 (en) * 2009-12-23 2014-07-22 General Electric Company System and method of iterative image reconstruction for computed tomography
EP2369551B1 (en) * 2010-03-25 2019-10-30 Emory University Imaging system and method
US8805035B2 (en) * 2010-05-03 2014-08-12 Mim Software, Inc. Systems and methods for contouring a set of medical images
US9082159B2 (en) 2010-10-07 2015-07-14 Siemens Aktiengesellschaft Non-rigid composition of multiple overlapping medical imaging volumes
KR20130015146A (ko) * 2011-08-02 2013-02-13 삼성전자주식회사 의료 영상 처리 방법 및 장치, 영상 유도를 이용한 로봇 수술 시스템
JP5819428B2 (ja) * 2011-08-03 2015-11-24 株式会社日立メディコ 画像診断装置及び画像補正方法
WO2013030707A1 (en) * 2011-08-30 2013-03-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Integration of user inputs and correction of deformation vector field in deformable image registration workflow
JP5955199B2 (ja) * 2011-12-20 2016-07-20 富士フイルム株式会社 画像処理装置および画像処理方法、並びに、画像処理プログラム
US9269140B2 (en) * 2012-12-10 2016-02-23 The Cleveland Clinic Foundation Image fusion with automated compensation for brain deformation
US11244495B2 (en) 2013-03-15 2022-02-08 PME IP Pty Ltd Method and system for rule based display of sets of images using image content derived parameters
US8976190B1 (en) 2013-03-15 2015-03-10 Pme Ip Australia Pty Ltd Method and system for rule based display of sets of images
US9509802B1 (en) 2013-03-15 2016-11-29 PME IP Pty Ltd Method and system FPOR transferring data to improve responsiveness when sending large data sets
US10540803B2 (en) 2013-03-15 2020-01-21 PME IP Pty Ltd Method and system for rule-based display of sets of images
US11183292B2 (en) 2013-03-15 2021-11-23 PME IP Pty Ltd Method and system for rule-based anonymized display and data export
US10070839B2 (en) 2013-03-15 2018-09-11 PME IP Pty Ltd Apparatus and system for rule based visualization of digital breast tomosynthesis and other volumetric images
US9679224B2 (en) 2013-06-28 2017-06-13 Cognex Corporation Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models
US20160143576A1 (en) * 2013-07-15 2016-05-26 Tel Hashomer Medical Research Infrastructure And Services Ltd. Mri image fusion methods and uses thereof
US10448861B2 (en) 2013-09-06 2019-10-22 Covidien Lp System and method for light based lung visualization
US10098565B2 (en) 2013-09-06 2018-10-16 Covidien Lp System and method for lung visualization using ultrasound
CN106030655B (zh) 2014-01-06 2019-07-23 皇家飞利浦有限公司 脑的磁共振图像中的铰接结构配准
JP6376873B2 (ja) * 2014-07-16 2018-08-22 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
KR20160024552A (ko) * 2014-08-26 2016-03-07 삼성전자주식회사 입자로 구성된 변형체를 모델링하는 방법 및 장치
US11599672B2 (en) 2015-07-31 2023-03-07 PME IP Pty Ltd Method and apparatus for anonymized display and data export
US9984478B2 (en) 2015-07-28 2018-05-29 PME IP Pty Ltd Apparatus and method for visualizing digital breast tomosynthesis and other volumetric images
EP3181049B1 (en) 2015-12-18 2018-02-14 RaySearch Laboratories AB Radiotherapy method, computer program and computer system
JP6883222B2 (ja) * 2016-07-12 2021-06-09 ソニーグループ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び手術用ナビゲーションシステム
US9922267B1 (en) * 2016-09-01 2018-03-20 Adobe Systems Incorporated Locating features in warped images
US10186067B2 (en) * 2016-10-25 2019-01-22 Aspeed Technology Inc. Method and apparatus for generating panoramic image with rotation, translation and warping process
US10235752B2 (en) * 2016-11-21 2019-03-19 International Business Machines Corporation Slice selection for interpolation-based 3D manual segmentation
US10909679B2 (en) 2017-09-24 2021-02-02 PME IP Pty Ltd Method and system for rule based display of sets of images using image content derived parameters
US10726555B2 (en) 2018-06-06 2020-07-28 International Business Machines Corporation Joint registration and segmentation of images using deep learning
US11800056B2 (en) 2021-02-11 2023-10-24 Logitech Europe S.A. Smart webcam system
US11800048B2 (en) 2021-02-24 2023-10-24 Logitech Europe S.A. Image generating system with background replacement or modification capabilities
US20230154013A1 (en) * 2021-11-18 2023-05-18 Volkswagen Aktiengesellschaft Computer vision system for object tracking and time-to-collision

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4791581A (en) * 1985-07-27 1988-12-13 Sony Corporation Method and apparatus of forming curved surfaces
US5359513A (en) * 1992-11-25 1994-10-25 Arch Development Corporation Method and system for detection of interval change in temporally sequential chest images

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000308628A (ja) * 1999-03-22 2000-11-07 General Electric Co <Ge> 曲率を用いた表面のレジスタリング方法
JP2007167100A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Dgs Computer:Kk 医療装置
CN100411587C (zh) * 2006-07-06 2008-08-20 上海交通大学 基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法
JP2011509398A (ja) * 2007-12-19 2011-03-24 ソシエテ ド テクノロジー ミシュラン タイヤ表面を検査するために使用できるようにするようタイヤ表面の３次元画像を処理する方法
JP2012531649A (ja) * 2009-06-24 2012-12-10 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像情報に基づいた構造の輪郭の決定
JP2011047863A (ja) * 2009-08-28 2011-03-10 Konica Minolta Sensing Inc 三次元形状データ処理装置、三次元形状データ処理システムおよび三次元形状測定システム
JP2014503250A (ja) * 2010-12-02 2014-02-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ イメージレジストレーション装置
JP2014500102A (ja) * 2010-12-15 2014-01-09 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 輪郭によりガイドされる変形画像レジストレーション
JP2014512210A (ja) * 2011-03-18 2014-05-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 神経外科における脳変形の追跡
JP2016508406A (ja) * 2013-02-28 2016-03-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 複数の三次元ビューからの大きな対象のセグメンテーション
JP2016031766A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド Ｃａｄデータとｓｅｍ画像との位置合わせ

Also Published As

Publication number Publication date
EP0602730A3 (ja) 1994-08-31
EP0602730B1 (en) 2002-06-19
US5633951A (en) 1997-05-27
JP3629282B2 (ja) 2005-03-16
DE69332042T2 (de) 2003-01-02
DE69332042D1 (de) 2002-07-25
EP0602730A2 (en) 1994-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3629282B2 (ja) ３次元画像化方法
Moshfeghi et al. Three-dimensional elastic matching of volumes
Moshfeghi Elastic matching of multimodality medical images
Tsai et al. A shape-based approach to the segmentation of medical imagery using level sets
EP2048617B1 (en) Method, system and software product for providing efficient registration of volumetric images
US8345927B2 (en) Registration processing apparatus, registration method, and storage medium
Pluim et al. Mutual-information-based registration of medical images: a survey
Rohlfing et al. Volume-preserving nonrigid registration of MR breast images using free-form deformation with an incompressibility constraint
US8055046B2 (en) Shape reconstruction using X-ray images
US8326086B2 (en) Elastic image registration
JP4885138B2 (ja) 一連の画像における動き修正のための方法およびシステム
EP2186058B1 (en) Anatomically constrained image registration
CN108682025B (zh) 一种图像配准方法及装置
Otte Elastic registration of fMRI data using Bezier-spline transformations
JP2003529406A (ja) 画像の自動融合／整合システム及び方法
Lau et al. Non-rigid image registration using a median-filtered coarse-to-fine displacement field and a symmetric correlation ratio
Archip et al. Anatomical structure modeling from medical images
US6718054B1 (en) MRA segmentation using active contour models
Pereañez et al. A framework for the merging of pre-existing and correspondenceless 3D statistical shape models
US7030874B2 (en) Method of following the three-dimensional deformation of a deformable organ
Marsland et al. Constructing data-driven optimal representations for iterative pairwise non-rigid registration
Linguraru et al. Multi-organ automatic segmentation in 4D contrast-enhanced abdominal CT
Kovalev et al. Non-rigid volume registration of medical images
Collignon et al. New high-performance 3D registration algorithms for 3D medical images
Heinrich et al. Robust super-resolution reconstruction with multi-modal registration and guidance

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20041025

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20041213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees