JPWO2007023723A1 - 画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Babak A. Ardekani et al., "A Fully Automatic Multimodality Image Registration Algorithm.", Journal of Computer Assisted Tomography, (USA), 1995, 19, 4, p615-623 「Dr.View/LINUXユーザーズマニュアル(第3版)」、旭化成情報システム株式会社、p.466-470 F. Maes et al., "Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information.", IEEE Transactions on Medical Imaging, (USA), 1997, 16, 2, p.187-198
頭部FDG PET画像(図9、マトリックス:128×128、スライス数:14スライス、ボクセルサイズ:2.00mm×2.00mm×6.50mm)を第1の三次元原画像とし、頭部MRI画像(図10、マトリックス:256×256、スライス数:99スライス、ボクセルサイズ:0.879mm×0.879mm×1.500mm)を第2の三次元原画像として用い、NEUROSTAT(ワシントン大学メディカルスクール、蓑島 聡教授より供給)に搭載されたCorege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法(Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。即ち、ボクセル形状変換、及びボクセル正規化を行わずに、相互情報量最大化法のみによってフュージョン画像を生成した。Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、以下の値を用いた。
Cost Function := 5
Cortical Threshold(%):= 0.100000
Offset in Iteration (Phase 1):= 20.000000
MI Bins:= 16
Create Realigned image (0=no, 1=yes):= 1
Create Subtraction image (0=no, 1=yes):= 0
Normalization Mode (0-2):= 0
Pixel Scaling Factor for binary output (0.0=normalized to max; 1.0=fixed; or exact):= 1.000000
Pixel Value to Indicate Out of Field-of-View := 0.000000
比較例1に用いた第1の三次元原画像及び第2の三次元原画像を用い、以下の要領でフュージョン画像を作成した。
まず、第2の三次元原画像(MRI画像)につき、スライス方向(すなわちz軸方向)に補間処理を行い、マトリックス:256×256、スライス数:167スライス、ボクセルサイズ:0.879mm×0.879mm×0.879mmの画像への変換を行って、第2の三次元画像を得た。また、第1の三次元原画像をそのまま第1の三次元画像とした。
次に、第1の三次元画像(PET画像)の横断面につき補間処理を行って、マトリックス:256×256、ピクセルサイズ:0.879mm×0.879mmへの変換を行った。次いで、z軸方向に補間処理を行うことにより、マトリックス:256×256、スライス数:167スライス、ボクセルサイズ:0.879mm×0.879mm×0.879mmの画像への変換を行って、第1の正規化三次元画像を得た。また、第2の三次元画像を、そのまま第2の正規化三次元画像とした。
第1の正規化三次元画像及び第2の正規化三次元画像を用い、NEUROSTAT(ワシントン大学メディカルスクール、蓑島 聡教授より供給)に搭載されたCorege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法(Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例1と同様の値を用いた。
作成したフュージョン画像を図12に示す。図12においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウインドウを用いて表示している。図12に示すように、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、本発明に係る処理によって、良好なフュージョン画像を自動的に作成し得ることが確認された。
胸部FDG PET画像(図13、マトリックス:128×128、スライス数:136スライス、ボクセルサイズ:4.29mm×4.29mm×4.29mm)を第1の三次元原画像とし、胸部CT画像(図14、マトリックス:256×256、スライス数:81スライス、ボクセルサイズ:1.875mm×1.875mm×5.000mm)を第2の三次元原画像として用い、NEUROSTAT(ワシントン大学メディカルスクール、蓑島 聡教授より供給)に搭載されたCorege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法(Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。即ち、ボクセル形状変換、及びボクセル正規化を行わずに、相互情報量最大化法のみによってフュージョン画像を生成した。Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例1と同様の値を用いた。
作成したフュージョン画像を図15に示す。図15においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウインドウを用いて表示している。図15に示すように、作成されたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好とはいえず、各断面において一対の画像が互いにずれて重ねあわされた画像となっていた。
比較例2に用いた第1の三次元原画像及び第2の三次元原画像を用い、以下の要領でフュージョン画像を作成した。
まず、第2の三次元原画像(CT画像)につき、スライス方向(すなわちz軸方向)に補間処理を行い、マトリックス:256×256、スライス数:312スライス、ボクセルサイズ:1.875mm×1.875mm×1.875mmの画像への変換を行って、第2の三次元画像を得た。また、第1の三次元原画像をそのまま第1の三次元画像とした。
次に、第1の三次元画像(PET画像)の横断面につき補間処理を行って、マトリックス:256×256、ピクセルサイズ:1.875mm×1.875mmへの変換を行った。次いで、z軸方向に補間処理を行うことにより、マトリックス:256×256、スライス数:312スライス、ボクセルサイズ:1.875mm×1.875mm×1.875mmの画像への変換を行って、第1の正規化三次元画像を得た。また、第2の三次元画像を、そのまま第2の正規化三次元画像とした。
第1の正規化三次元画像及び第2の正規化三次元画像を用い、NEUROSTAT(ワシントン大学メディカルスクール、蓑島 聡教授より供給)に搭載されたCorege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法(Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例1と同様の値を用いた。
作成したフュージョン画像を図16に示す。図16においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウインドウを用いて表示している。図16に示すように、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、本発明に係る処理によって、良好なフュージョン画像を自動的に作成し得ることが確認された。
Claims (15)
- 被験者の任意の部位から得られる複数の第1の断層像に基づく第1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第2の断層像に基づく第2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボクセルサイズ及びボクセル数を等しくすることによって、前記第1の三次元画像に対応の第1の正規化三次元画像及び前記第2の三次元画像に対応の第2の正規化三次元画像を生成するボクセル正規化ステップと、
前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステップと、
を含む、画像処理方法。 - 前記ボクセル正規化ステップにおいて、線形補間法によって、前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を生成する、請求項1記載の画像処理方法。
- 前記複数の第1の断層像からなる第1の三次元原画像及び前記複数の第2の断層像からなる第2の三次元原画像それぞれのボクセルを、立方体形状のボクセルに変換することによって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成するボクセル形状変換ステップを、更に含む、請求項1又は2に記載の画像処理方法。
- 前記ボクセル形状変換ステップにおいて、線形補間法によって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成する、請求項3記載の画像処理方法。
- 前記フュージョン画像生成ステップにおいて、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成する、請求項1〜4のいずれか一項記載の画像処理方法。
- コンピュータに、
被験者の任意の部位から得られる複数の第1の断層像に基づく第1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第2の断層像に基づく第2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボクセルサイズ及びボクセル数を等しくすることによって、前記第1の三次元画像に対応の第1の正規化三次元画像及び前記第2の三次元画像に対応の第2の正規化三次元画像を生成するボクセル正規化ステップと、
前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステップと、
を実行させる画像処理プログラム。 - 前記ボクセル正規化ステップにおいて、コンピュータに、線形補間法によって、前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を生成させる、請求項6記載の画像処理プログラム。
- コンピュータに、
前記複数の第1の断層像からなる第1の三次元原画像及び前記複数の第2の断層像からなる第2の三次元原画像それぞれのボクセルを、立方体形状のボクセルに変換することによって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成するボクセル形状変換ステップを、
更に実行させる、請求項6又は7に記載の画像処理プログラム。 - 前記ボクセル形状変換ステップにおいて、コンピュータに、線形補間法によって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成させる、請求項8記載の画像処理プログラム。
- 前記フュージョン画像生成ステップにおいて、コンピュータに、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成させる、請求項6〜9のいずれか一項記載の画像処理プログラム。
- 被験者の任意の部位から得られる複数の第1の断層像に基づく第1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第2の断層像に基づく第2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボクセルサイズ及びボクセル数を等しくすることによって、前記第1の三次元画像に対応の第1の正規化三次元画像及び前記第2の三次元画像に対応の第2の正規化三次元画像を生成するボクセル正規化手段と、
前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成手段と、
を備える画像処理装置。 - 前記ボクセル正規化手段は、線形補間法によって、前記第1の正規化三次元画像及び前記第2の正規化三次元画像を生成する、請求項11記載の画像処理装置。
- 前記複数の第1の断層像からなる第1の三次元原画像及び前記複数の第2の断層像からなる第2の三次元原画像それぞれのボクセルを、立方体形状のボクセルに変換することによって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成するボクセル形状変換手段を、更に備える、請求項11又は12に記載の画像処理装置。
- 前記ボクセル形状変換手段は、線形補間法によって、前記第1の三次元画像及び前記第2の三次元画像を生成する、請求項13記載の画像処理装置。
- 前記フュージョン画像生成手段は、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成する、請求項11〜14のいずれか一項記載の画像処理装置。
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