JPH09511430A - 三次元データ組の登録システムおよび登録方法 - Google Patents

三次元データ組の登録システムおよび登録方法

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JPH09511430A JP8508980A JP50898095A JPH09511430A JP H09511430 A JPH09511430 A JP H09511430A JP 8508980 A JP8508980 A JP 8508980A JP 50898095 A JP50898095 A JP 50898095A JP H09511430 A JPH09511430 A JP H09511430A
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Abstract

(57)【要約】 第1座標枠に関し、対象物の任意の部位に関連する三次元イメージデータの第1データ組を登録する行程と;第2座標枠に関し、前記部位の表面に関連する三次元イメージデータの第2データ組を獲得して登録する行程と;第3座標枠に関し、前記部位近辺に存在するプローブに関連する三次元イメージデータの第3データ組を獲得して登録する行程と;前記第1、第2および第3データ組を登録し、前記第1、第2および第3座標枠を相互に整合させる整合イメージデータ組を生成する行程と;を実行するイメージデータ登録方法およびイメージデータ登録方法。

Description

【発明の詳細な説明】 三次元データ組の登録システムおよび登録方法発明の背景 本発明は、広くイメージデータの登録システムおよび登録方法に関し、特に、 画像誘導による手術や枠なし定位装置に利用される手術用イメージデータ登録シ ステムおよびイメージデータ登録方法に関する。 バイオプシーや腫瘍摘出といった神経外科上の処置では、外科医側に高い精度 の位置測定が必要とされる。所望の対象物を摘出するにあたって隣接する組織に 付随的な損傷を与えないためである。三次元の位置測定が必要とされたり、場合 によって頭蓋骨から深く埋もれた組織を位置測定する必要があったりすることか ら、問題が引き起こされる。例えばMRI(磁気共鳴像)やCT(コンピュータ 断層撮影)のように、皮質の三次元構造を画像処理して表示させる手段は存在す るものの、外科医が見ている三次元画像表示と実際の患者の解剖学的組織とを関 連づけなければならないといった問題は未だ解決されていない。 これまでの解決方法では、手術前に患者の頭に定位装置の枠が取り付けられ、 その枠と患者の頭とが1つのユニットとして画像処理される。このような方法に よれば、三次元画像に基づき、定位装置の枠に定義づけられた座標(すなわち患 者の頭)に対し腫瘍その他の目標物の位置を特定することができる。その上、そ ういった枠には移動自在な骨組みが設けられ、かかる骨組みによって、患者に対 してあらゆる方向からプローブを位置決めすることが可能になっている。かかる 構成では、腫瘍に到達するための進入角を外科医が予め特定することができる。 こうして、予定される対象物の摘出が位置測定されるのである。 しかしながら、定位装置の枠の取り付けは、外科医にとって邪魔であるだけで なく、患者にとっても多大な不快感を伴わせる。そういった装置を患者は手術前 数日間にわたって装着し続けなければならないからだ。加えて、例えば運動性の 帯(motor strip)といった危険な領域を進入路が横切ることが判明した場合の ように、手術中に手術計画の変更を余儀なくされた場合、柔軟性に欠ける。 従来の手術技法に関する前述の欠点に加え、処置によっては、外科医が身体内 の空洞に硬いプローブや器具を挿入する必要が生じる。こういった手法は、一般 に、広い範囲にわたって患者の健康な組織を手術によって侵す必要なしに患者の 身体内の目的物を取り出す際に必要とされる。しかしながら、器具が挿入される 空洞内の内部部位に対してプローブを見分けることは難しい。 本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、対象物の三次元イメージデータ の組み合わせを登録することができる画像処理方法および画像処理システムを提 供することを目的とする。 また、本発明は、患者の身体に部分的に関連する表面データとともに、解剖学 的に組織分けされたMRI再生やCT再生(segmented MRI/CT reconstruction )といった臨床上のデータを登録することができる手術上の画像処理方法および 画像処理システムを提供することを目的とする。 さらに、本発明は、手術室において、リアルタイムで、順応性があり、上質な 画質の患者の視覚化像を生成し、その結果、画像誘導による手術計画の立案や、 例えば健康な組織を侵さない治療上の処置およびバイオプシーといった画像誘導 による処置が絶えず変化してもその変化に対処することができる手術上の画像処 理方法および画像処理システムを提供することを目的とする。 さらにまた、本発明は、外科医に視覚的なフィードバックを提供することによ って患者体内の器具の位置を見分けさせ、その結果、硬い器具による一層の挿入 や処置を誘導する性能を向上させた手術上の画像処理方法および画像処理システ ムを提供することを目的とする。発明の要約 本発明によれば、第1座標枠に関し、対象物の任意の部位に関連する三次元イ メージデータの第1データ組をモデルイメージデータとして登録する行程と;第 2座標枠に関し、前記部位の表面に関連する三次元表面イメージデータの第2デ ータ組を獲得して登録する行程と;第3座標枠に関し、前記部位近辺に存在する プローブに関連する三次元プローブイメージデータの第3データ組を獲得して登 録する行程と;前記第1、第2および第3データ組を登録し、前記第1、第2お よび第3座標枠を相互に整合させる整合イメージデータ組を生成する行程と;を 実行するイメージデータ登録システムおよびイメージデータ登録方法が提供され る。 特に、本発明によれば、手術時に、手術台上の患者の位置ごとに臨床上の知覚 データを登録する手術方法および手術システムが提供される。この手術方法およ び手術システムでは、画像処理上の対象物認識に基づく手法が用いられることか ら、定位装置の枠を前もって装着しておくといったことを必要としない。高画質 視覚化技法に結合された結果、本方法によれば、患者の身体とともに、三次元の 解剖学的組織とプローブとの合成イメージが表示される。こうしたデータの登録 は、手術前の区分済み三次元データを解析することによって得られる事前の手術 計画を手術室に持ち込むことを可能とする。この場合、患者のビデオ画像上にそ ういった計画が描画される。こういった計画を持ち込むことによって、外科医は 、注意深く考察された手術計画を現在の状況に適用することができ、手術の進行 を案内する標認点を見極めることができる。さらに、本発明に係る方法およびシ ステムの延長線上には、患者やビデオ源が移動するに伴い、三次元解剖学的デー タに対して患者のビデオイメージを順応的に再登録することが含まれる。図面の簡単な説明 図1は、本発明に係るイメージデータ登録システムのブロック図である。 図2は、本発明に利用されるデータ登録システムの流れを概略的に示す図であ る。 図3は、レーザで頭を走査することによって得られるレーザデータを登録した 結果の一例を示す図である。レーザデータは、MRIデータ組に基づき区分化さ れた皮膚表面に対して登録されている。 図4は、本発明に係るイメージデータ登録システムから得られる最終結果の一 例を示す図である。最終結果としてのビデオ/MRI合成視覚化によって、患者 の頭内に関する高画質な視覚化画像が外科医に提供される。 図5は、本発明に係る追跡型手術プローブが用いられる本発明のデータ登録方 法のフローチャートを示す図である。 図6は、追跡型プローブが用いられるイメージデータ登録システムの一具体例 を示すブロック図である。 図7は、本発明に係るイメージデータ登録システムから得られる最終結果の一 例を示す図である。最終結果としての視覚化によって、患者の頭内に関する高画 質な画像と、追跡型プローブ先端の位置とが外科医に提供される。詳細な実施例の説明 以下、添付図面を参照しつつ、開頭処置に適用される本発明の一実施例を説明 する。ただし、本発明に係るイメージデータ登録方法およびシステムは、頭蓋構 造に対して用いられるだけでなく、その他の対象物の組み合わせに関する三次元 イメージデータを登録する際に用いられてもよい。そういった対象物には、例え ば人体の他の部位が含まれる。 図1は本発明に係るイメージデータ登録システム100を示す。頭蓋手術に用 いられる本システム100の動作を以下に概観する。外科的な治療が必要とされ る患者は、はじめに、MRIやCTといった三次元高解像度体内解剖スキャナに よって走査される。こういった走査には、PET(陽子射出断層撮影)やSPE CT(単光子射出コンピュータ断層撮影)といった容積測定型の画像処理技術を 用いてもよい。脳の図解や、患者の以前の組織区分化断層画像を利用することが 可能な場合には、これらの旧断層画像に対して最新断層画像が登録される。両者 を照合させ、自動的に、素早く、しかも正確に最新断層画像の解剖学的組織区分 化を実行させることができる。参照される旧断層画像が撮影されてからの変化を 特定することで、こういった照合によって病状を特定することもできる。こうい った情報を事前に準備していない場合には、従来の自動化アルゴリズムを用いて 最新断層画像の組織区分化を実施し、器官および臓器の表面データや、室(内腔 )および腫瘍といった他の解剖学的構造を生成する。一般的なアルゴリズムでは 、選択された組織サンプルに対する強度(intensity)に基づき強度分類機能が 訓練される。このとき、オペレータは解剖学的知識を駆使して組織のタイプを特 定する。最初の訓練が完了すれば、訓練時の断層画像の強度に基づいて、残りの 断層画像は自動的に分類される。その結果、組織タイプごとに区分化されていく 。従来の自動化方法を用いて、センサーデータから人為的なゲイン因子を取り除 けば、組織区分化の精度を向上させることができる。ここで、こうした三次元の 解剖学的再生をモデルと呼ぶこととする。このモデルは、モデル用座標枠に対し て表される。簡素化のため、座標系の中心には点群の図心が選ばれる。 続いて、患者は手術室に置かれる。手術室には、手術が実行される患者の皮膚 表面の凹凸データ(depth data)を取得する距離測定レーザスキャナや、高画質 視覚化機器が配置される。高画質視覚化機器には、例えば、ビデオカメラやデジ タルカメラ、ミキサ、ディスプレイモニタ、追跡標認点が付されたヘッドマウン トディスプレイ、ビデオフィードを持った追跡標認点付き手術室用顕微鏡、追跡 標認点が付された透明な投影画像スクリーン、追跡標認点を含んだ手術器具用ホ ルダといったものが含まれる。手術台には、手術中同一の位置で視認される固定 の標認点を突出させてもよく、標認点追跡機器を取り付けてもよい。 患者は、布で覆われる前に距離測定レーザスキャナによって走査される。手術 台上の全ての標認点に関する三次元位置が計算され、患者とそれら標認点との位 置関係が特定される。MRIやCTによる最新断層画像は、距離測定レーザスキ ャナから得られる患者皮膚表面の凹凸データに対して登録される。こうしてMR IやCTから患者への変換がなされる。患者に対するビデオカメラの位置や方向 を決定するにあたっては、実際の三次元レーザデータに対し、対象物上のレーザ 照射点のビデオ画像が照合される。かかる照合によって患者からビデオカメラへ の変換が行われる。登録された解剖学的データは高画質視覚化によって表示され 、患者の体内が視認される。特に、2つの事前のコンピュータ変換処理を用いる ことによって、三次元モデルが患者のビデオ画像と同等なものに変換され、その 結果、ビデオのミキシング処理によって外科医は2つの画像を同時に見ることが 可能となる。その他、それらの画像を手術用顕微鏡や透明な画像処理パネルに結 合させ、MRIデータを伴う外科医の視線上の像を増加させることもできる。そ の後、患者に布が被せられ、手術が実行される。 高画質視覚化は外科医の邪魔になることはなく、外科医が通常行う処置とは異 なる処置が必要とされることもない。むしろ、外科医には、本発明に係るイメー ジデータ登録システムによって、付加的な視覚化情報が与えられ、視認範囲が大 いに拡大される。手術台上の標認点は常に追跡され続け、視覚化カメラに対する 患者の頭の位置や姿勢の変化が特定される。視覚化画像の更新は、こうした追跡 に基づく再レンダリング処理によって実行される。観察者の位置は追跡され続け 、観察者の位置の変化が特定される。ビデオカメラが固定されている場合にはこ うした追跡は不用であるが、ヘッドマウントディスプレイの場合にはこうした追 跡が必要となる。視覚化画像の更新は再登録によって実行される。追跡に標認点 を用いている場合には再登録は不用である。更新は、追跡位置情報に基づくレン ダリング処理によって単純になされるからである。手術器具を追跡することによ っ て、高画質視覚化画像に表示される特定位置にその手術器具を整合させておいて もよい。外科的処置を行うにあたって、患者の関連部位全体に関する高画質視覚 化画像が正確に登録されるので、副作用は軽減される。 再び図1を参照し、手術台104上には患者体102が位置決めされる。イメ ージデータ登録システム100は、三次元レーザスキャンユニット106を用い て患者の皮膚表面から三次元イメージデータを獲得する。三次元レーザスキャン ユニット106は、レーザストライプ化装置(laser striping device)108 およびレーザカメラ110を備える。レーザでストライプを描く装置の具体例は 、例えば、米国特許第4498778号や第4628469号に詳述される。基 本的に、本イメージデータ登録システム100では、レーザ光平面とビデオカメ ラとを用いて、患者の皮膚表面の三次元測定が行われ、「構造光」法を利用して 所望の測定が行われる。この方法は、三角測量の原理に基づいている。 三次元レーザスキャンユニット106は、レーザストライプ化装置108を制 御して光学的に末広がりなレーザビームを生じさせる。このレーザビームがレー ザ光平面112を形作る。レーザ光平面112は、レーザカメラ110の光軸と 任意の角度で交わるようにレーザカメラ110の前に投影される。レーザ光平面 112を形作るには、例えば、周知のように、揺動ミラー(oscillating mirror )や受動レンズ(passive lens)によってレーザビームが反射される。 レーザカメラ110は、レーザ光平面112に対して任意の角度で設置され、 カメラ視界(FOV)にその平面の一部が進入する。このレーザ光平面112が 患者の皮膚といった対象物に衝突すると、拡散反射がビデオカメラ画像に光の線 114として現れる。言い換えれば、こうした視界範囲に対象物が設置されてレ ーザ光平面を横切ると、カメラの画像平面内でレーザが照射する点は、固定の三 次元場面の点に確実に対応することとなるのである。このことを容易に理解する ために、平らな支持面に対象物を置き、レーザ光平面を支持面に対して斜めに衝 突させた場面を想像しよう。支持面のみが画像化されると、画像中でレーザ光平 面は直線を描く。いま、例えば、この直線が垂直線を描くようにカメラの向きを 決めることができる。1つの対象物が支持面上に置かれると、その対象物とレー ザ光平面との交差(レーザが描く線)が歪む。その歪み量は支持面からの対象物 の高さに比例する。この歪みを測定することによって、観察点までの距離が計算 される。 画像処理装置の焦点平面に対して照射光平面内のストライプを投影させること は特徴的である。画像平面内の各サンプル点はレーザ照射光平面内の1つの点に 対応する。この対応関係は、1つの変換法則を通じて定義される。その変換法則 は、既知の三次元形状を走査することによって決定される。三次元レーザスキャ ンユニット106は、この独特なマッピング処理を用いて、画像平面上の点と三 次元空間の点とを対応付け、レーザによって照射される患者の皮膚平面の三次元 座標点を決定する。レーザが移動すると、スキャナによって異なる皮膚断面が測 定される。多数回の走査と、各走査における多数点の取得とによってサンプルグ リッドは三次元測定に変換される。サンプルの密度は、走査数や、各走査内での サンプル点の数によって規定される。手術の場合、例えば、20回程度の走査が 行われ、各走査において100〜200個の三次元の点が選定される。 三次元レーザスキャンユニット106は、他のいかなる表面三次元スキャナに よって置き換えられてもよい。例えばレーザレーダーやモアレ縞解析といった従 来方法がこのイメージデータ登録システム100に用いられてもよい。超音波や レーダーといった他の非接触センサや、ワイドアレイの接触(プローブ)型測定 装置を用いてもよい。最小限必要とされる条件は、適度な数の皮膚表面の正確な 三次元座標点である。 イメージデータ登録システム100は、患者のリアルタイム画像を提供するリ アルタイムビデオカメラ116を備える。そのリアルタイム画像に、三次元解剖 データが登録されることとなる。1つの形態として、レーザカメラ110をこの リアルタイムビデオカメラとして利用してもよい。イメージデータ処理装置11 8は、イメージデータ記憶ユニット120に予め記憶されている三次元解剖デー タに対して三次元平面データを登録する。イメージデータ処理装置118の接点 出力はスキャンコンバータ122に送られ、スキャンコンバータ122は受け取 った出力をビデオ信号に変換する。イメージデータ処理装置が直接にビデオ信号 を出力することができる場合には、スキャンコンバータは必要とされない。1つ の例として、イメージデータ処理装置に、Sun社のSparc10とともにI BM社RS5600やIBM社PVSが用いられる。ビデオミキサ124は、イ メージデータ処理装置、スキャンユニットおよびリアルタイムビデオカメラから のビデオ画像を混合し、ビデオモニタ126に供給する。既知のコンピュータグ ラフィック処理で強調された実映像の視覚化が得られる。 前述したハードウェアでは、手術機材として用いる以前に、システム較正が実 施されることが望ましい。レーザストライプ化装置108やカメラ110、11 6を含む三次元レーザスキャンユニット106を較正するにあたっては、正確な 寸法に加工された形状体から得られるスキャンデータが用いられる。この形状体 はゲージとして参照されることとなる。この形状体およびこの形状体からのレー ザスキャン画像を用いれば、レーザ機器を正確に較正することができ、その結果 、その後の測定では、スキャンユニットの作動領域であればどこでも、固定の参 照枠に関して三次元測定を実施することができる。こういった参照枠は任意に設 定されればよく、したがって、レーザシステム用の較正ゲージの頂点を用いて枠 を定義してもよい。 リアルタイムビデオカメラを較正するにあたっても同様のゲージが用いられる 。このカメラ較正を用いれば、登録された三次元画像をビデオ画像と結合させる 以前に、その三次元画像をレンダリング処理するにあたって適切なカメラ視点を 決定することができる。かかるカメラ較正によって、カメラレンズの焦点距離や 焦点の位置、三次元レーザ参照枠に対する画像平面の向きが決定される。前述の レーザ較正によって、画像平面上の各二次元点と、レーザ光平面上でそれらに対 応する各三次元点とがマッピング処理(対応付け)されることから、スキャンユ ニット前方の対象物からの各測定によって、画像平面とレーザ平面との間で点の 対応付けが行われ、その結果、カメラモデルが見出される。 リアルタイムビデオカメラとしてレーザカメラを用いる場合、レーザカメラと スキャナとの相対位置が固定されていることから、カメラ位置に関する初期評価 はセットアップ(機器配置)の幾何学的配置に基づいて行われる。較正には以下 の手順が含まれる。第1行程で、カメラモデルの最新の評価を用いて画像平面上 に三次元点を投影する。第2行程で、レーザ測定を用いて、第1行程で得られた 各二次元投影と既知の二次元画像点との距離の二乗を足し合わせる。第3行程で 、既知のパウエル法(Powell's method)を用いてカメラモデルを修正し、第2 行程で得られたエラーを最小値に導く。ここで、このパウエル法は、Press 外著 「Numerical Recipes in C,The Art of Scientific Computing(第2版)」 (1992年ケンブリッジ大学プレス発行)に詳述される。カメラモデルが調整 されて再投影後のエラーが最小化され、集計エラーが規定の閾値を下回れば、カ メラ較正は完了する。 次に、図2に示すフローチャートを参照しつつ、本発明に利用されるデータ登 録手法を説明する。一般的な形態では、三次元対三次元の厳密な登録手法は以下 の入力および出力から構成される。入力は2組の三次元表面データ組を備える。 各三次元表面データ組は三次元点の集合として表される。各表面データ組は個別 の座標枠を有する。図示例では、一方のデータ組はレーザスキャナから取り込ま れ、他方のデータ組はCTやMRIといった医療用断層画像の皮膚表面から取り 込まれる。ただし、後述するように、レーザスキャナに依存しないことも可能で ある。三次元点は全て同一表面に存在すると仮定される。三次元点の広がりは正 確に重なり合っている必要はなく、アウトライアーが存在してもよい。出力に含 まれる6自由度の剛性体変換によって、一方のデータ組が他方のデータ組に対応 づけられる。すなわち、一方のデータ組の座標枠を他方のデータ組のものに変換 させるのである。こうした6自由度の変換手法によれば、3つの平行移動パラメ ータと3つの回転パラメータを解くことによって2つのデータ組を互いに対応づ けることができる。本発明に係るイメージデータ登録方法では、階層的な解法ア プローチが採用され、大まかな精度のデータを用いて初期整合が大まかに行われ た後、一連の最適化行程を通じて初期整合の精度が向上される。その間、解法は 、最良な対応付けに向かって誘導されていく。 本発明に係るイメージデータ登録システム100では、モデル座標およびレー ザ座標中に身体軸と鼻軸とを特定した方が便利である。ただし、そういった情報 がなくても本システムは作動する。身体軸は、例えば、頭の中心から頭蓋の頂点 を突き抜ける軸によって定義され、鼻軸は、例えば、頭の中心から鼻に抜ける軸 によって定義される。いずれの軸も大まかであってよい。モデル座標に対しては モデル軸が定義され、レーザ座標に対してはデータ軸が定義されるのがよい。こ うすれば、オペレータは、データの大まかな初期整合を実施することができる。 この初期整合はそれほど正確である必要はない。10〜20度程度の回転角エラ ーや、センチメーター単位の平行移動エラーは許容される。 本発明に係るイメージデータ登録方法の初期のデータ整合手法(ステップ20 1)では、イメージデータ処理装置118の動作によって2つの三次元データ組 の整合が大まかに行われる。この大まかな整合は、後続する精度向上の出発点と なる。このデータ整合手法では、いくつかの段階を踏んで初期整合が達成される 。そういった段階には、状況評価行程(ステップ202)と、中心軌跡および軸 間整合行程(ステップ203)と、サンプル制約調査行程(ステップ204)と が含まれる。 状況評価行程では、スキャナや手術室に対する患者の大まかな姿勢に関するオ ペレータの知識が頼りにされる。こういった知識によって整合が評価される。仮 に、身体軸や鼻軸が大まかに見積もられていれば、レーザカメラ110の観察方 向に関する知識と併せてそれらの見積もりを用いることができる。そうすること によって観察されるモデルすなわち対象物の観察方向が推定される。1つの方法 として、ユーザが大まかな場面(例えば右側を上にしたり左側を上にしたりとい ったこと)を特定し、続いて、その場面での身体軸や鼻軸の大まかな方向を特定 するといった手法が考えられる。こうした手法を用いれば、MRIデータやCT データに対して身体の初期整合を計算することができる。 例えば、前述の大まかな場面が与えられると、Zバッファを用いてレーザ光の 線114から1組のサンプル視認点が抽出される。特に、Zバッファの画素サイ ズとZバッファの方向が決まれば、このZバッファアレイに対して全てのモデル 点が投影される。各画素に対しては、観察者に最も近いモデル点のみが維持され る。この作業を通じて、整合に用いられる仮モデルが提供される。ただし、たと え身体軸や鼻軸が推定されていたとしても、通常これらの推定は、最終結果を導 くことができるほど正確のものではない。 オペレータが身体軸や鼻軸の見積もりを有していない場合、モデルに対して複 数の観察面を備える1組のサンプルが用いられる。このサンプルでは、1つの球 面上で等間隔に方向付けされた観察点から各サンプルが取得される。各観察点で は、前述したZバッファを用いて、モデルのサンプル視認点が抽出される。 その後、イメージデータ処理装置118に対するグラフィックインターフェー スによってオペレータは誘導され、2つのデータ組の大まかな初期整合が実施さ れる。この実施例では、インターフェースによってオペレータに2段階の整合行 程が提供される。第1行程では、レーザカメラ110から観察される患者像が示 される。その患者像には、同じ視線から得られるレーザデータ点が重ね合わされ る。オペレータは、例えば既知のコンピュータマウスを用いて、データ組として 扱いたいレーザデータ点を辿る。例えば、扱いたいレーザデータ点の組み合わせ を輪郭箱によって囲い込めばよい。 レーザデータ点が選択されると、グラフィックインターフェースの第2行程で 、選択されたレーザデータ点とともに、三次元解剖データ組(例えば三次元MR Iデータ)の3直交軸画像がビデオモニタ126に示される。オペレータは、デ ータ組から除去したいレーザデータ点を輪郭箱で囲うことによってレーザデータ 点を再編集することができる。こうしてレーザデータ点が選択されると、コンピ ュータマウスの働きにより、レーザデータは三次元解剖データに対して処理され る。特に、こうしたインターフェースを用いることによって、MRIデータに対 して三次元空間内でレーザデータを平行移動させたり、3直交軸の各軸回りにレ ーザデータを回転させたりすることができる。こういった操作を通じて、レーザ データが平行移動させられたり回転させられたりし、2つのデータ組間に大まか な整合性がもたらされる。この行程完了後、出力からは、一方のデータから他方 のデータへの大まかな6自由度変換が得られる。 2つのデータ組同士がほぼ完全に互いに重なり合っている場合には、中心軌跡 および軸間整合行程で、まず、第2データ組を平行移動させることによって第2 データ組の中心軌跡と第1データ組の中心軌跡とを互いに整合させる。続いて、 第2データ組を回転させて、第2データ組の主方向(慣性惰率)と第1データ組 の主方向とを整合させる。これら主方向を計算するにあたって、各データ組の慣 性マトリクスの固有ベクトルが用いられる。 2つのデータ組の広がりがあまり重なり合っていない場合(例えば、解剖学的 組織の比較的完璧に近いモデルが存在しない場合)には、サンプル制約調査行程 で、一方のデータ組から少数(例えば3個)のサンプル点が取られる。これらの サンプル点は、互いに大きく離れたデータ点である。続いて、解釈木調査(inte rpretation tree search)を用いて、サンプル点に対して他方のデータ組のデー タ点との対応付けが行われる。ここで、この解釈木調査は、Grimson著「Object Recognition by Computer; The Role of Geometric Constraints」(1990年 マサチューセッツ工科大学プレス発行)に詳述される。この解釈木調査の手法 によれば、少数のデータの組み合わせに基づいて2つのデータ組を整合させる全 ての条件が探り出される。各データ組から得られるデータによって構成されるデ ータ対に対して、データ間の距離がほぼ等しいか否かがテストされる。テストが 全て有効であれば、整合性は維持され、第1データ組のデータ点を第2データ組 の対応データ点に対応付けする座標枠変換が計算される。 前述した変換には1つの仮説が存在する。データはサンプル化されており、正 しく対応するデータ点同士が存在しない可能性がある。この暫定変換は単に厳密 な変換に近似しているだけかもしれない。厳密な変換を選び出すにあたって用い られるのが、Huttenlocher外著「Recognizing Solid Objects by Alignment Wit h an Image」(International Journal Computer Vision,5(2),1992年,1 95〜212頁)に詳述される整合手法である。この整合手法では、各暫定変換 に対して、所定の距離内に対応モデル点を有しない変換後のレーザ点の比率が所 定の限界値より小さいことが確認される。この確認条件をクリアしない暫定変換 は取り除かれる。効率化にあたっては、レーザ点に対して2段階のサンプル化が 用いられる。第1に、レーザ点の大まかなサンプル組ごとに一致が確認され、続 いて、このテストを通過した全てのサンプル組に対し、全てのレーザ点の一致が 確認される。 イメージデータ処理装置118は、続いて、中間精度向上手法(ステップ20 5)を実行する。この中間精度向上手法には、ガウス重み付け変換評価行程(ス テップ206)と、パウエル法による最適化行程(ステップ207)と、増加ガ ウス解法行程(ステップ208)とが含まれる。 確認された暫定変換ごとに、イメージデータ処理装置118は、初期精度向上 を実施し、全体の誤差が最小になるように登録を誘導する。この精度向上を実施 するにあたって現在の姿勢が評価される。この評価にあたって、第2データ組か らの全ての変換後データ点に対して、その変換後データ点からその周囲の全ての 第1データ組のデータ点までの距離を小計したものが合計される。その際に、距 離は正規分布によって重み付けされる。この重み付け正規分布によれば、サンプ ル化された参照データ点同士が大まかに補間され、変換後データ点下に横たわる 表面上に最近点が推定される。詳述すると、データ点を表示するベクトルをli とし、参照データ点を表示するベクトルをmj、座標枠変換をTとすれば、任意 の姿勢(すなわち変換)に対する評価関数は以下の方程式で表される。 この評価関係を視覚化すれば、あたかも分散σを持つ正規分布が各参照表面点 に設置されたようになる。各正規分布は、空間中の各点での分布からの貢献値と ともに総計される。評価関数に対する各変換後データ点の貢献値は単にその点に おける総計値に等しい。公式化に起因して一般に目標関数は滑らかであり、パラ メータ空間の適度に離れた位置から解を簡単に引き出すことができる。この評価 関数は、前述したパウエル法によって反復的に最小化されていく。結果的に、第 1データ組の座標枠中に第2データ組の姿勢が推定される。 上述した精度向上および評価手法を実行するには1組の正規分布多解法が用い られる。最初に、広域にわたる正規分布を用いて、大きな領域にわたって影響を 及ぼす。整合の精度は粗くなるが、広い範囲の出発点からその整合にたどり着く ことができる。続いて、さらに狭めた正規分布を用いれば、近接し合うデータ点 に焦点を絞ることによって、姿勢の精度を向上させることができる。 イメージデータ処理装置118は、続いて、最終精度向上手法(ステップ20 9)を実行する。この最終精度向上手法には、最小二乗法による変換評価行程( ステップ210)と、パウエル法による最適化行程(ステップ211)と、ラン ダムな変換揺さぶり行程(ステップ212)とが含まれる。 中間精度向上手法によって得られた姿勢に基づき、改良距離最小二乗法を用い て姿勢の評価手法が繰り返される。各姿勢を評価するにあたって、各変換後デー タ点から最近の参照表面点までの距離が測定される。アウトライアーやデータの 紛失に対処するために所定の最大距離で姿勢は切り落とされる。姿勢評価は、各 データ点での二乗距離の合計である。再度、パウエル法を用いることによって、 最小二乗の姿勢の解が見つけ出される。評価関数は次の方程式となる。 ここで、dmaxは予め決められた最大距離である。この第2の目標関数によれば 、局所的な正確さが期待される。この目標関数が飽和二次形式によって構成され るからである。ただし、局所的な極小値に固まってしまうといった傾向をも有す る。 そうした局所的な極小値を回避するには、ランダムに解を揺さぶり、最小二乗 法を繰り返し適用する。観察によれば、かかる方法によって常に最良解に近づく 一方で、E2の最小化に伴って局所的な極小値に固まってしまう。したがって、 この揺さぶりおよび精度向上の行程は、E2の値が現在の最良解よりもよくなる 限り、新たな姿勢を用いて継続される。この行程の継続を終了させる条件には、 E2の値が最後に向上されて以降実施される試行の回数が所定の閾値を越えるこ とが挙げられる。最終的に1つの姿勢が得られ、参照表面に対する適合からの残 留乖離の測定値が得られる。 なお、本実施例では、レーザスキャンを用いて第1データ組が導かれ、MRI やCTから組織区分化された皮膚表面によって第2データ組が導かれたが、本発 明に係る方法はこういったデータ入力に限られるものではない。例えば、同一患 者に対して異なる時期に撮影されたMRIスキャンやCTスキャン間の違いを測 定することによって変化を検知することができる。この場合、本発明に係る登録 手法では、2つのMRIデータ組が入力され、同一の解剖学的表面(例えば脳内 の内腔)からサンプル点を登録する。その結果を用いれば、最初のスキャンに対 して1つのMRIスキャンが整合される。整合されたスキャンは、元のスキャン の断層面に対応する断層面において再区分化される。元のスキャンと、再区分化 された整合スキャンとの間で像の違いが検出される。そういった像の違いを用い れば、例えば病巣や腫瘍といった組織の変化を評価することができる。治療後の 組織の大きさの変化等を測定すれば、薬物療法や放射線療法の効果を測定するこ とができる。 登録段階の出力が与えられ、組織区分化されたMRIやCTデータが与えられ ると、変換段階(ステップ213)では、厳密な座標枠変換が全てのデータに対 して施されるだけとなる。すなわち、それらのデータはレーザデータの座標枠に 移行される。変換されたデータ組はビデオミキシング段階に送り込まれる。例え ば図3に示される登録結果の一例では、頭部のレーザスキャンから得られたレー ザデータが、1つのMRIデータ組から得られた組織区分化された皮膚に対して 登録されている。登録行程が完了すると、レーザスキャン線(赤い曲線30)は 白いMRI皮膚表面32に対して重ね合わされる。MRIスキャンから区分化さ れた細胞学的組織には、緑色の腫瘍34や青色の内腔36が示されている。 本発明に係る方法の最終段階では、患者の解剖学的組織(MRIやCT)の変 換後モデルが入力され、そのモデルは、そういった変換によって、レーザ座標枠 内の実際の患者の位置と、レーザスキャンシステムのレーザカメラ110からの 患者像とに対して整合される。変換後モデルは、カメラに対して相対的に測定さ れるレーザシステムの座標枠に存在することから、イメージデータ処理装置は、 ビデオの画像平面に直接にモデルを投影させることができる。モデルの仮想像が 形成される。この像は、リアルタイムビデオカメラ116から撮影される患者の 実写像に重ね合わされ、高画質な視覚化が得られる。 例えば図4には、本発明に係るイメージデータ登録システム100の最終結果 として、ビデオ/MRI結合視覚化が示される。この視覚化では、外科医には、 患者の頭内部の高画質視覚化画像が提供される。レーザ座標枠およびMRI座標 枠間で計算される登録変換(図3参照)は、較正後のカメラの視点から直接に視 覚化を支援する。腫瘍40は緑色で描かれ、内腔42は青色で描かれている。 ビデオのミキシングを実行するにあたって、解剖学的モデルを部分的に選択し てもよい。例えば、ビデオ画像上に腫瘍のみを重ね合わせるのである。この場合 、外科医は、ビデオスクリーン上に観察される整合を用いることによって、患者 の頭蓋に手術計画を記録することができる。例えば、その視点からの腫瘍の位置 を記録したり、折り返された皮膚を切断する位置を記録したり、開頭を実施する 位置を記録したり、といった具合である。その他、ヘッドマウントディスプレイ や、ビデオフィードを持った手術室用顕微鏡、透明な投影画像スクリーンにビデ オ出力を供給してもよい。 本発明に係る登録方法を利用して、手術器具やプローブの追跡を簡素化するこ ともできる。例えば、患者の内腔に硬い器具を挿入させる場合を考える。こうい った挿入の最終目標は、健康な組織に傷をつけずに患者体内の組織から対象物を 摘出することにある。 患者の一部や外科医自身の手によって外科医の視界はしばしば妨げられる。し たがって、患者内の器具の位置を外科医に対して視覚化する視覚フィードバック が必要とされる。こういったフィードバックによって器具の一層の挿入やその他 の処置を誘導する性能が向上される。本発明に係る方法では、三次元皮膚表面デ ータ(患者の位置に相当)に対してMRIやCTといった三次元解剖データが登 録され;その三次元皮膚表面データに対して、追跡式プローブに関するデータが 登録され;その後、プローブおよび皮膚表面間のデータ登録を利用して、外科医 に視覚化情報が供給される。 図5および図6を参照し、本発明に係る他の実施例では、追跡式プローブに関 する登録および視覚化が提供される。図5は、本発明に係る追跡式プローブを用 いた本発明のデータ登録方法に関するフローチャートを示す。図6は、追跡式プ ローブを備えるイメージデータ登録システムの一例を示すブロック図である。 最初に、ステップ501で、MRIやCTといった患者の医療スキャンを取得 する。前述したように、取得された医療スキャンは解剖学的組織ごとに区分化さ れる。三次元の解剖イメージデータが記憶ユニット120に記憶される。その後 、ステップ502で、図1および図2を参照しつつ説明したように、レーザスキ ャンユニット106が取得した皮膚表面イメージデータに対して、記憶された解 剖イメージデータが登録される。 この時点で、プローブ600が追跡され、患者に対するプローブ600の位置 および方向が決定される(ステップ503)。追跡されるプローブ600には、 1組のマーカ(目印)602が装着される。マーカ602は、人体の内腔には進 入しないプローブ端部に位置決めされることが好ましい。例えば、こういったマ ーカとして、視覚パターンや赤外線発光ダイオード(IR−LEDs)が挙げら れる。マーカは、1組の追跡カメラ604、606によって追跡される。カメラ 604、606は、測定結果としてのマーカの位置情報をプローブ追跡ユニット 608に供給する。プローブ追跡ユニット608の作動を通じて、カメラおよび 追跡ユニットに関する座標枠に対するプローブの位置および方向が決定される。 こうした視覚マーカを追跡するシステムとして、例えば、Image Guided Therapy Inc.社製Pixsys Tracking Systemや、Optotrack Inc.社製Optotrack Tracking Systemが市販されている。 追跡ユニットが利用する座標枠は、続いて、イメージデータ処理装置118に よってレーザスキャンユニット106の座標枠に対して較正される(ステップ5 04)。イメージデータ処理装置118は、前述したように、まず、各データ組 から少数組の点を測定し、整合させる。一般に、こういった較正を実施するには 、1つの較正用対象物に対してレーザおよび追跡式プローブで1組の点が測定さ れ る。 外科医は、プローブ600や器具を体内の内腔に進入させる。プローブ追跡ユ ニット608および追跡カメラ604、606はプローブ600上のマーカ60 2を観察する。この観察に基づいて、プローブ600先端の位置や方向が計算さ れる。プローブの先端位置は、イメージデータ処理装置によってレーザスキャン ユニットやリアルタイムビデオカメラ116の座標枠に変換される。本発明に係 るデータ登録方法によれば、プローブ先端の変換後の位置データを用いて、解剖 イメージデータの座標枠に対するプローブ先端の位置が決定される(ステップ5 05)。その結果、登録されたイメージデータは、例えばビデオミキサ124や ビデオモニタ126といった視覚化出力装置に供給される。外科医には、内腔内 で見えないプローブ先端の視点が与えられる(ステップ506)。この視点は、 患者の完全な解剖学的再生に対して位置している。図7には、本発明に係る出力 の一例が示される。頭蓋の完全な解剖イメージデータ組を通じて3つの断面断層 70、72、74が描かれている。頭蓋の三次元モデル76には、プローブの位 置がPで示される。 なお、本発明は、図示例とともに説明された実施例に限定されるものではなく 、本発明を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。本発明の範囲は、請求の 範囲の記載およびその均等物に及ぶべきである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI G01B 11/00 9289−5L G06F 15/42 X G06F 19/00 8625−5H 15/62 380 G06T 1/00 0277−2J A61B 5/10 300B (81)指定国 EP(AT,BE,CH,DE, DK,ES,FR,GB,GR,IE,IT,LU,M C,NL,PT,SE),CA,JP (71)出願人 ティーエーエスシー インコーポレーテッ ド アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 レ ディング ウォーカーズ ブルック ドラ イブ 55 (72)発明者 グリムソン ダブリュー エリック エル アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 レ キシントン ロングフェロー ロード 15 (72)発明者 ホワイト スティーブン ジェイ アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 ボ ストン メルローズ ストリート 48−50 #4 (72)発明者 エッチンガー ギル ジェイ アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 レ キシントン バーチ ヒル レーン 15 (72)発明者 ウェルズ ウィリアム エム ザ サード アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 ケ ンブリッジ ロッキングハム プレイス 2 (72)発明者 ロザノ ペレツ トーマス アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 ウ エスト ニュートン オーティス ストリ ート 359 (72)発明者 キキニス ロン アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 ブ ルックリン チャペル ストリート 20 アパートメント 804 エー

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1.第1座標枠に関し、対象物の任意の部位に関連する三次元イメージデータの 第1データ組を記憶するイメージデータ記憶ユニットと、第2座標枠に関し、前 記部位の表面に関連する三次元イメージデータの第2データ組を獲得するととも に記憶する第1イメージデータ獲得/記憶装置と、第3座標枠に関し、前記部位 近辺に存在するプローブに関連する三次元イメージデータの第3データ組を獲得 するとともに記憶する第2イメージデータ獲得/記憶装置と、前記第1、第2お よび第3データ組を登録し、前記第1、第2および第3座標枠を相互に整合させ る整合イメージデータ組を生成するイメージデータ処理装置とを備えるイメージ データ登録システム。 2.請求の範囲1に記載のシステムにおいて、前記対象物は人体であることを特 徴とするシステム。 3.請求の範囲2に記載のシステムにおいて、前記第1データ組は三次元解剖学 的イメージデータを含むことを特徴とするシステム。 4.請求の範囲3に記載のシステムにおいて、前記第1イメージデータ獲得/記 憶装置は、前記部位の皮膚表面を走査し、前記第2データ組を獲得する表面スキ ャンユニットを備えることを特徴とするシステム。 5.請求の範囲1に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置は、 前記第3データ組からデータ点の任意の補助組を選択可能なことを特徴とするシ ステム。 6.請求の範囲5に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置は、 前記第2データ組に関する全てのデータ点の補助組に対して前記補助組を整合さ せ、その結果、1群の暫定変換データ組を得ることを特徴とするシステム。 7.請求の範囲6に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置は、 前記暫定変換データ組の各々に対して前記第2データ組を継続的に対応づけるこ とによって解データ組を生成し、その解データ組によって、第3データ組に関す る第3座標枠への第2データ組の正確な変換が示されることを特徴とするシステ ム。 8.請求の範囲1に記載のシステムにおいて、前記第2イメージデータ獲得/記 憶装置は、プローブに関する視覚マーカを追跡し、前記第3データ組を獲得する プローブ追跡ユニットを備えることを特徴とするシステム。 9.請求の範囲8に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置は、 前記第1および第2座標枠に対するプローブの位置および方向を決定することを 特徴とするシステム。 10.請求の範囲9に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置は 、前記第1および第2座標枠に対して前記プローブ先端の位置および方向を決定 するとともに変換することを特徴とするシステム。 11.請求の範囲10に記載のシステムにおいて、さらに、前記整合イメージデ ータ組に対して前記プローブ先端に対応する像出力を生成するイメージ出力装置 が設けられることを特徴とするシステム。 12.第1座標枠に関し、患者の任意の部位に関連する三次元解剖イメージデー タを記憶する第1記憶装置と;前記部位の皮膚表面を走査して三次元表面イメー ジデータを獲得する表面スキャンユニットと;第2座標枠に関し、前記三次元表 面イメージデータを記憶する第2記憶装置と;前記部位近辺に存在するプローブ に関連する視覚マーカを追跡して三次元プローブイメージデータを獲得するプロ ーブ追跡ユニットと;第3座標枠に関し、前記三次元プローブイメージデータを 記憶する第3記憶装置と;前記解剖イメージデータ、表面イメージデータおよび プローブイメージデータを登録して、前記第1、第2および第3座標枠を相互に 整合させる整合イメージデータ組を生成するイメージデータ処理装置と;を備え る手術用イメージ登録システム。 13.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、さらに、整合イメージデータ 組の組み合わせに対応する像出力を生成するイメージ出力装置が設けられること を特徴とするシステム。 14.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記三次元解剖イメージデー タは、予め記録された磁気共鳴画像(MRI)データを備えることを特徴とする システム。 15.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記三次元解剖イメージデー タは、予め記録されたコンピュータ断層撮像(CT)データを備えることを特徴 とするシステム。 16.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記三次元解剖イメージデー タは、組織タイプごとに区分化されることを特徴とするシステム。 17.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記表面スキャンユニットは 、前記部位の皮膚表面を横切る一連のレーザ線を照射するとともに読み取る装置 を備えることを特徴とするシステム。 18.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置 は、前記プローブイメージデータから任意の補助組を選択することを特徴とする システム。 19.請求の範囲18に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置 は、前記表面イメージデータに関する全てのデータ点の補助組に対して前記補助 組を整合させ、その結果、1群の暫定変換データ組を得ることを特徴とするシス テム。 20.請求の範囲19に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置 は、前記暫定変換データ組の各々に対して前記表面イメージデータを継続的に対 応づけることによって解データ組を生成し、その解データ組によって、プローブ イメージデータに関する第3座標枠への前記モデルデータの正確な変換が示され ることを特徴とするシステム。 21.請求の範囲12に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置 は、第1および第2座標枠に対して前記プローブの位置および方向を決定するこ とを特徴とするシステム。 22.請求の範囲21に記載のシステムにおいて、前記イメージデータ処理装置 は、前記第1および第2座標枠に対して前記プローブ先端の位置および方向を決 定することを特徴とするシステム。 23.請求の範囲22に記載のシステムにおいて、さらに、前記整合イメージデ ータ組に対して前記プローブ先端に対応する像出力を生成するイメージ出力装置 が設けられることを特徴とするシステム。 24.請求の範囲13に記載のシステムにおいて、前記イメージ出力装置はビデ オディスプレイモニタを備えることを特徴とするシステム。 25.請求の範囲13に記載のシステムにおいて、前記イメージ出力装置はヘッ ドマウントディスプレイ装置を備えることを特徴とするシステム。 26.請求の範囲13に記載のシステムにおいて、前記イメージ出力装置は手術 用顕微鏡を備えることを特徴とするシステム。 27.請求の範囲13に記載のシステムにおいて、前記イメージ出力装置は透明 な投影画像スクリーンを備えることを特徴とするシステム。 28.手術用画像処理システムで三次元イメージデータ組を登録する方法であっ て、 第1座標枠に関し、患者の任意の部位に関連する三次元解剖イメージデータを 記憶する行程と;前記部位の皮膚表面を走査して三次元表面イメージデータを獲 得する行程と;第2座標枠に関し、前記三次元表面イメージデータを記憶する行 程と;前記部位近辺に存在するプローブに関連する視覚マーカを追跡して三次元 プローブイメージデータを獲得する行程と;第3座標枠に関し、前記三次元プロ ーブイメージデータを記憶する行程と;前記解剖イメージデータ、表面イメージ データおよびプローブイメージデータを登録して、前記第1、第2および第3座 標枠を相互に整合させる整合イメージデータ組を生成する行程と;前記整合イメ ージデータ組の組み合わせに対応する像出力を生成する行程と;を備えるイメー ジデータ登録方法。 29.請求の範囲28に記載の方法において、前記スキャンにあたって、前記部 位の皮膚表面を横切る一連のレーザ線を照射するとともに読み取ることを特徴と する方法。 30.請求の範囲28に記載の方法において、前記登録にあたって、前記表面イ メージデータから任意の補助組を選択することを特徴とする方法。 31.請求の範囲30に記載の方法において、前記登録にあたって、前記表面イ メージデータに関する全てのデータ点の補助組に対して前記補助組を整合させ、 その結果、1群の暫定変換データ組を得ることを特徴とする方法。 32.請求の範囲31に記載の方法において、前記登録にあたって、前記暫定変 換データ組の各々に対して前記解剖イメージデータを継続的に対応づけることに よって解データ組を生成し、その解データ組によって、表面イメージデータに関 する第2座標枠への前記解剖イメージデータの正確な変換が示されることを特徴 とする方法。 33.請求の範囲32に記載の方法において、前記対応付けにあたって、前記解 剖イメージデータおよび表面イメージデータ間で最小二乗法による最小化が実施 されることを特徴とする方法。 34.請求の範囲33に記載の方法において、前記対応付けにあたって、ランダ ムに前記解データ組を揺さぶり、前記最小二乗法を繰り返すことによって、局所 的な極小値を回避して全体的な最小値を得ることを特徴とする方法。 35.請求の範囲28に記載の方法において、前記登録にあたって、前記プロー ブイメージデータから任意の補助組を選択することを特徴とする方法。 36.請求の範囲35に記載の方法において、前記登録にあたって、前記表面イ メージデータに関する全てのデータ点の補助組に対して前記補助組を整合させ、 その結果、1群の暫定変換データ組を得ることを特徴とする方法。 37.請求の範囲36に記載の方法において、前記登録にあたって、前記暫定変 換データ組の各々に対して前記表面イメージデータを継続的に対応づけることに よって解データ組を生成し、その解データ組によって、プローブイメージデータ に関する第2座標枠への前記表面イメージデータの正確な変換が示されることを 特徴とする方法。 38.請求の範囲37に記載の方法において、前記対応付けにあたって、前記表 面イメージデータおよびプローブイメージデータ間で最小二乗法による最小化が 実施されることを特徴とする方法。 39.請求の範囲38に記載の方法において、前記対応付けにあたって、ランダ ムに前記解データ組を揺さぶり、前記最小二乗法を繰り返すことによって、局所 的な極小値を回避して全体的な最小値を得ることを特徴とする方法。 40.第1座標枠に関し、対象物の任意の部位に関連する三次元イメージデータ の第1データ組を記憶する行程と;第2座標枠に関し、前記部位の表面に関連す る三次元イメージデータの第2データ組を獲得するとともに記憶する行程と;前 記第1および第2データ組を登録し、前記第1座標枠を前記第2座標枠に整合さ せる整合イメージデータ組を生成する行程と;を備える三次元データ組登録方法 。 41.第1座標枠に関し、イメージデータの第1データ組を生成する行程と;第 2座標枠に関し、イメージデータの第2データ組を生成する行程と;前記第1デ ータ組からデータ点の任意の補助組を選択する行程と;前記第2データ組に関す る全てのデータ点の補助組に対して前記補助組を整合させ、その結果、1群の暫 定変換データ組を得る行程と;前記暫定変換データ組の各々に対して前記第2デ ータ組を継続的に対応づけることによって解データ組を生成し、その解データ組 によって、前記第1データ組に関する第1座標枠への第2データ組の正確な変換 が示される行程と;を備える三次元データ組登録方法。 42.請求の範囲41に記載の方法において、前記対応付けにあたって、第1お よび第2データ組間で最小二乗法による最小化を実施することを特徴とする方法 。 43.請求の範囲41に記載の方法において、前記対応付けにあたって、ランダ ムに前記解データ組を揺さぶり、前記最小二乗法を繰り返すことによって、局所 的な極小値を回避して全体的な最小値を得ることを特徴とする方法。 44.第1座標枠に関し、対象物の任意の部位に関連する三次元イメージデータ の第1データ組を記憶する行程と;第2座標枠に関し、前記部位の表面に関連す る三次元イメージデータの第2データ組を獲得するとともに記憶する行程と;第 3座標枠に関し、前記部位近辺に存在するプローブに関連する三次元イメージデ ータの第3データ組を獲得するとともに記憶する行程と;前記第1、第2および 第3データ組を登録し、前記第1、第2および第3座標枠を相互に整合させる整 合イメージデータ組を生成する行程と;を備えるイメージデータ登録方法。 45.第1座標枠に関し、イメージデータの第1データ組を生成する行程と;第 2座標枠に関し、イメージデータの第2データ組を生成する行程と;第3座標枠 に関し、イメージデータの第3データ組を生成する行程と;前記第1データ組か らデータ点の第1補助組を選択する行程と;前記第2データ組からデータ点の第 2補助組を選択する行程と;前記第2データ組に関する全てのデータ点の補助組 に対して前記第1補助組を整合させ、その結果、1群の第1暫定変換データ組を 得る行程と;前記第3データ組に関する全てのデータ点の補助組に対して前記第 2補助組を整合させ、その結果、1群の第2暫定変換データ組を得る行程と;前 記第1暫定変換データ組の各々に対して前記第2データ組を継続的に対応づける ことによって第1解データ組を生成し、その第1解データ組によって、前記第1 データ組に関する第1座標枠への第2データ組の正確な変換が示される行程と; 前記第2変換データ組の各々に対して前記第3データ組を継続的に対応づけるこ とによって第2解データ組を生成し、その第2解データ組によって、前記第2デ ータ組に関する第2座標枠への第3データ組の正確な変換が示される行程と;を 備える三次元データ組登録方法。 46.請求の範囲45に記載の方法において、前記対応付けにあたって、第1お よび第2データ組間、並びに、第2および第3データ組間で、最小二乗法による 最小化を実施することを特徴とする方法。 47.請求の範囲45に記載の方法において、前記対応付けにあたって、前記第 1および第2解データ組を揺さぶり、前記最小二乗法を繰り返すことによって、 局所的な極小値を回避して全体的な最小値を得ることを特徴とする方法。
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