KR102227713B1 - 환자-간 두뇌 등록 - Google Patents

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Abstract

데이터 정규화를 위한 환자-간 두뇌 등록 방법은 심지어는 종양이 존재하는 서로 다른 환자들로부터 얻은 두 개의 두뇌 이미지를 변형가능하게 정렬시킨다.

Description

환자-간 두뇌 등록
본 발명은 이미징 분석(imaging analysis)에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 종양 이미징 분석(tumor imaging analysis)에 관한 것이다.
병렬 컴퓨팅 기술들을 통해 컴퓨터들은 개체군 분석(population analysis)에 의한 두뇌 이상들(brain abnormalities)을 발견할 수 있다. 동일한 좌표 공간에 환자 이미지들을 띄우는 데이터 정규화(data normalization)는 개체군 분석의 성공을 위한 핵심이 된다. 그러나, 두뇌 개체군 분석을 위해 현재 이용가능한 정규화 기술들은 여전히 매우 초보적이다. 두뇌 정규화는 현재 연조직(soft tissue) 변형 및 종양 존재의 불일치에 관계없이, 선형 변환들을 사용하여 소스 이미지를 타겟 이미지에 매핑하는 아핀 등록(affine registration)을 기반으로 하고 있다.
데이터 정규화를 위한 환자-간 두뇌 등록 방법은 심지어는 종양이 존재하는 서로 다른 환자들로부터 얻은 두 개의 두뇌 이미지를 변형가능하게 정렬시키는 것이다.
일 양태에서, 디바이스의 비 일시적 메모리에 프로그래밍되는 방법은 소스 이미지 및 타겟 이미지를 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치시키도록 아핀 등록을 수행하는 단계 - 상기 소스 이미지 및 타겟 이미지 각각은 두뇌 구조들을 포함함 -; 및, 상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제(refine)하기 위해 종양 적응성 메트릭들(tumor-adaptive metrics)을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록(diffeomorphic demons deformable registration)을 구현하는 단계를 포함한다. 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존(preserving)함으로써 이미지들을 정렬하는 단계를 포함한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들(vector fields and magnitudes)을 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력(optical flow-derived deformation force)과 제어가능한 균일화(controllable regularization)를 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드(deformation field)에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차(matching error)를 최소화하는 단계를 포함한다. 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분(error contribution)을 배제한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적(smooth deformation trajectory)을 사용하는 단계를 포함한다.
다른 양태에서, 장치는 애플리케이션을 저장하기 위한 비 일시적 메모리, 및 상기 메모리에 연결된 프로세싱 컴포넌트를 포함하고, 상기 애플리케이션은: 소스 이미지 및 타겟 이미지를 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치시키도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 타겟 이미지 각각은 두뇌 구조들을 포함함 -; 그리고, 상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하는 것이며, 상기 프로세싱 컴포넌트는 상기 애플리케이션을 처리하도록 구성된다. 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함한다. 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함한다.
또 다른 양태에서, 시스템은 자기 공명 이미징 디바이스; 컴퓨팅 디바이스; 및 상기 메모리에 연결된 프로세싱 컴포넌트를 포함하며; 상기 컴퓨팅 디바이스는: 소스 이미지 및 타겟 이미지를 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치시키도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 타겟 이미지 각각은 두뇌 구조들을 포함함 -; 그리고, 상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하도록 구성되며, 상기 프로세싱 컴포넌트는 상기 애플리케이션을 처리하도록 구성된다. 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함한다. 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제한다. 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함한다.
도 1은 일부 실시예들에 따른 환자-간 두뇌 등록 방법의 다이어그램을 도시한다.
도 2는 일부 실시예들에 따른 데몬스 변형가능 등록의 다이어그램을 도시한다.
도 3은 일부 실시예들에 따라 제1 이미지를 제2 이미지로 변형시키는 다이어그램을 도시한다.
도 4는 일부 실시예들에 따른 데몬스 변형 등록을 위한 종양 적응성 메트릭의 다이어그램을 도시한다.
도 5는 일부 실시예들에 따른 정상 SSD 메트릭과 적응성 SSD 메트릭 간의 차이의 다이어그램을 도시한다.
도 6은 일부 실시예들에 따른 디페오모픽 데몬스 등록의 다이어그램을 도시한다.
도 7 내지 도 9는 변형가능 등록 후 개선된 두뇌 표면 및 두뇌 구조 정렬의 예들을 도시한다.
도 10은 일부 실시예들에 따른 환자-간 두뇌 등록 방법을 구현하도록 구성된 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 11은 일부 실시예들에 따른 자기 공명 이미징(Magnetic Resonance Imaging)(MRI) 시스템의 다이어그램을 도시한다.
환자-간 두뇌 등록 방법은 두 개의 이미지를 동일한 좌표 공간으로 대략적으로 가져 오는 아핀 등록으로 시작한다. 그런 다음, 이 방법은 두뇌 구조들의 경계들을 더욱 정제하는 새로운 종양 적응성 메트릭들과 함께 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 사용한다. 종양 적응성 메트릭들은 자동화된 3D 두뇌 종양 분할 및 분류라는 명칭의 미국 특허 대리인 관리 번호 Sony-68500에 기술된 방법을 사용하여 분할된 종양 위치들 상에 시행되며, 이는 다목적용으로 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.
도 1은 일부 실시예들에 따른 환자-간 두뇌 등록 방법의 다이어그램을 도시한다. 단계(100)에서, 아핀 등록이 구현된다. 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하려고 시도한다. 예를 들어, 타겟 이미지 및 소스 이미지(때로는 동영상(moving image) 또는 움직이는 소스 이미지(moving source image)라고 함)는 아핀 등록을 사용하여 정렬된다. 단계(102)에서, 변형가능 등록(deformable registration)이 구현된다. 변형가능 등록은 등록 과정에서 벡터 필드들 및 크기들을 이용한다. 변형가능 등록은 또한 데몬스 등록, 종양 적응성 메트릭들 및 디페오모피즘(diffeomorphism)을 사용하여 이미지들의 핏(the fit of the images)을 개선시킨다. 변형가능 등록은 구조적 경계들 상에서 변형 정제(deformation refinement)를 가능하게 한다. 예를 들어, 타겟 이미지와 소스 이미지가 아핀 등록을 사용하여 정렬된 후에, 변형가능 등록은, 가령, 소스 이미지를 타겟 이미지로 또는 그 반대로 변형함으로써 그 정렬을 개선할 수 있다. 일부 실시예들에서, 더 적거나 또는 추가의 단계가 구현된다. 예를 들어, MRI 정보를 획득하는 단계 및/또는 등록된 이미지들을 표시하는 단계가 포함될 수 있다. 일부 실시예들에서, 단계들의 순서가 수정된다.
도 2는 일부 실시예들에 따른 데몬스 변형가능 등록의 다이어그램을 도시한다. 세트(200) 내의 이미지들은 아핀 등록 이후의 것들이고, 세트(202) 내의 이미지들은 변형가능 등록 이후의 것들이다. 세트(202) 내의 이미지들은 변형가능 등록을 사용하여 보다 양호하게 정렬된다.
도 3은 일부 실시예들에 따라 제1 이미지를 제2 이미지로 변형시키는 다이어그램을 도시한다. Imoving 이미지(300)(소스 이미지로 지칭되기도 함)는 본원에 기술되는 Itarget 이미지(302)로 변형된다.
데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용한다. 광학 흐름 유도 변형력이 계산된다:
Figure 112019046937430-pct00001
속도(velocity)는 공간 구배(spatial gradient)를 따르는 미스매칭(mismatch)의 강도에 비례한다.
제어가능한 균일화는 다음과 같다:
Figure 112019046937430-pct00002
여기서, α는 균일화 우선 순위, 평활도 또는 데이터 매칭을 제어한다.
Figure 112019046937430-pct00003
는 (탄성) 변형에 대한 가우시안 평활도(Gaussian smoothing)이다.
변형을 수행하기 위해, 매칭 오차(이미지 강도의 제곱차의 합(Sum of Squared Difference)(SSD))는 다음과 같이 변형 필드에 걸쳐 최소화된다:
Figure 112019046937430-pct00004
.
도 4는 일부 실시예들에 따른 데몬스 변형 등록을 위한 종양 적응성 메트릭의 다이어그램을 도시한다. 종양의 존재는 등록 최적화의 오차들에 기여하지만, 종양 영역에서의 오차 기여분을 배제하는 종양 적응성 오차 메트릭이 이 문제를 해결한다. 결과는 다음과 같다:
Figure 112019046937430-pct00005
. 즉, 종양으로 결정되는 영역을 제외한 이미지들에 대해 최소화가 수행된다. 종양은 임의의 방식으로, 가령, 이미지 비교(예를 들어, 종양이 없는 두뇌 이미지를 타겟 또는 소스 이미지와 비교하고, 임의의 중대한 차이들이 있는 경우, 해당 영역을 종양으로 표시함), 로컬 최소치 검출, 및/또는 이미지 내의 종양을 결정하기 위한 임의의 다른 이미지 처리 기술들에 의해 결정될 수 있다. Imoving 이미지(400)는 본원에 기술된 바와 같은 Itarget 이미지(402)로 변형된다.
도 5는 일부 실시예들에 따른 정상 SSD 메트릭과 적응성 SSD 메트릭 간의 차이의 다이어그램을 도시한다. 정상 SSD 메트릭(500)은 제한된 변형을 제공한다. 적응성 SSD 메트릭(502)은 종양 영역에서의 오차 기여분을 배제함으로써 보다 큰 변형을 허용한다.
도 6은 일부 실시예들에 따른 디페오모픽 데몬스 등록의 다이어그램을 도시한다. Imoving 이미지(600)는 본원에 기술된 바와 같이 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하여 Itarget 이미지(602)로 변형된다. 큰 환자-간 해부학적 변형은 큰 변형을 허용하는 등록을 사용하기 때문에, "디페오모픽"(역-일관성있고 부드러운) 변형을 계산함으로써 최종 변형 필드(탄성) 대신에 시간에 따라 변하는 속도 필드(유체 형태)를 평활화하여 변형 궤도를 매끄럽게 하는 것이 중요하다.
도 7 내지 도 9는 변형가능 등록 후 개선된 두뇌 표면 및 두뇌 구조 정렬의 예들을 도시한다.
도 10은 일부 실시예들에 따른 환자-간 두뇌 등록 방법을 구현하도록 구성된 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 블록도를 도시한다. 컴퓨팅 디바이스(1000)는 이미지들 및 비디오들과 같은 정보를 획득, 저장, 계산, 처리, 전달 및/또는 표시하는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 컴퓨팅 디바이스(1000)를 구현하는 데 적합한 하드웨어 구조는 네트워크 인터페이스(1002), 메모리(1004), 프로세서(1006), I/O 디바이스(들)(1008), 버스(1010) 및 저장 디바이스(1012)를 포함한다. 충분한 속도를 가진 적합한 프로세서가 선택되는 한 프로세서의 선택은 중요하지 않다. 메모리(1004)는 본 기술 분야에서 공지된 임의의 종래의 컴퓨터 메모리일 수 있다. 저장 디바이스(1012)는 하드 드라이브, CDROM, CDRW, DVD, DVDRW, 고선명 디스크/드라이브, 울트라-HD 드라이브, 플래시 메모리 카드 또는 임의의 다른 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1000)는 하나 이상의 네트워크 인터페이스들(1002)을 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스의 예는 이더넷 또는 다른 유형의 LAN에 접속된 네트워크 카드를 포함한다. I/O 디바이스(들)(1008)는 키보드, 마우스, 모니터, 스크린, 프린터, 모뎀, 터치스크린, 버튼 인터페이스 및 다른 디바이스들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 환자-간 두뇌 등록 방법을 수행하는 데 사용되는 환자-간 두뇌 등록 애플리케이션(들)(1030)은 저장 디바이스(1012) 및 메모리(1004)에 저장되고, 애플리케이션들이 일반적으로 처리될 때 처리될 가능성이 있다. 도 10에 도시된 더 많거나 적은 컴포넌트들이 컴퓨팅 디바이스(1000)에 포함될 수 있다. 일부 실시예들에서, 환자-간 두뇌 등록 방법 하드웨어(1020)가 포함된다. 도 10의 컴퓨팅 디바이스(1000)는 환자-간 두뇌 등록 방법을 위한 애플리케이션들(1030) 및 하드웨어(1020)를 포함하지만, 환자-간 두뇌 등록 방법은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 컴퓨팅 디바이스 상에 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 환자-간 두뇌 등록 방법 애플리케이션들(1030)은 메모리에 프로그래밍되고 프로세서를 사용하여 실행된다. 다른 예로서, 일부 실시예들에서, 환자-간 두뇌 등록 방법 하드웨어(1020)는 환자-간 두뇌 등록 방법을 구현하도록 특별히 설계된 게이트들을 포함하는 프로그래밍된 하드웨어 로직이다.
일부 실시예들에서, 환자-간 두뇌 등록 방법 애플리케이션(들)(1030)은 몇몇 애플리케이션들 및/또는 모듈들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 모듈들은 또한 하나 이상의 서브 모듈들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 더 적거나 또는 추가의 모듈들이 포함될 수 있다.
적합한 컴퓨팅 디바이스의 예는 퍼스널 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 컴퓨터 워크스테이션, 서버, 메인프레임 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기, 셀룰러/모바일 전화기, 스마트 기기, 게임 콘솔, 디지털 카메라, 디지털 캠코더, 카메라폰, 스마트폰, 휴대용 뮤직 플레이어, 태블릿 컴퓨터, 모바일 디바이스, 비디오 플레이어, 비디오 디스크 라이터/플레이어(예를 들어, DVD 라이터/플레이어, 고선명 디스크 라이터/플레이어, 울트라 고선명 디스크 라이터/플레이어), 텔레비전, 홈 엔터테인먼트 시스템, 증강 현실 디바이스, 가상 현실 디바이스, 스마트 쥬얼리(예를 들어, 스마트 시계) 또는 임의의 다른 적합한 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.
도 11은 일부 실시예들에 따른 자기 공명 이미징(MRI) 시스템의 다이어그램을 도시한다. MRI 디바이스(1100)는 두뇌 스캔들과 같은 MRI 이미지들을 획득하는 데 사용된다. 컴퓨팅 디바이스(1000)는 MRI 디바이스(1200)로부터 (예를 들어, 클라우드에서 다운로드하거나 액세스함으로써) MRI 정보를 수신하고, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 환자-간 두뇌 등록 방법을 수행한다.
본원에 기술된 환자-간 두뇌 등록 방법을 이용하기 위해, MRI 정보는 환자-간 두뇌 등록 방법을 사용하여 분석된다. 이러한 분석에 기반하여, 두뇌 이상들이 식별될 수 있다. 식별된 이상들에 기반하여, 외과 의사들은 적절한 조치들을 취할 수 있다.
작동 중, 환자-간 두뇌 등록 방법은 종양 적응성 메트릭들과 함께 아핀 등록 및 변형가능 등록에 기초한 두뇌 정규화를 사용하는 개체군 분석에 의한 두뇌 이상들을 발견하기 위해 병렬 컴퓨팅을 이용할 수 있다. 이러한 개선은, 단순히 아핀 등록을 사용하는 것보다 더 우수한 두뇌 구조 정렬을 가능하게 한다.
환자-간 두뇌 등록 방법은 본원에서 뇌종양들과 관련하여 기재되었지만, 환자-간 두뇌 등록 방법은 임의의 다른 종양들 또는 질환들에 적용될 수 있다.
환자-간 두뇌 등록의 일부 실시예들
실시예 1: 디바이스의 비 일시적 메모리에 프로그래밍되는 방법으로서,
소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록(affine registration)을 수행하는 단계 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -; 및
상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들(tumor-adaptive metrics)을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록(diffeomorphic demons deformable registration)을 구현하는 단계를 포함하는 방법.
실시예 2: 실시예 1에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 단계를 포함하는 방법.
실시예 3: 실시예 1에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 방법.
실시예 4: 실시예 1에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용하는 방법.
실시예 5: 실시예 1에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 단계를 포함하는 방법.
실시예 6: 실시예 1항에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 방법.
실시예 7: 실시예 1항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 단계를 포함하는 방법.
실시예 8: 장치로서,
애플리케이션을 저장하는 비 일시적 메모리 - 상기 애플리케이션은:
소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -; 그리고
상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하는 것임 -; 및
상기 메모리에 연결되고, 상기 애플리케이션을 처리하도록 구성된 프로세싱 컴포넌트
를 포함하는 장치.
실시예 9: 실시예 8에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함하는 장치.
실시예 10: 실시예 8에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 장치.
실시예 11: 실시예 8에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용하는 장치.
실시예 12: 실시예 8에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함하는 장치.
실시예 13: 실시예 8에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 장치.
실시예 14: 실시예 8에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함하는 장치.
실시예 15: 시스템으로서,
자기 공명 이미징 디바이스;
컴퓨팅 디바이스 - 상기 컴퓨팅 디바이스는
소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -; 그리고
상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하도록 구성됨 -; 및
상기 메모리에 연결되고, 상기 애플리케이션을 처리하도록 구성된 프로세싱 컴포넌트
를 포함하는 시스템.
실시예 16: 실시예 15항에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함하는 시스템.
실시예 17: 실시예 15항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 시스템.
실시예 18: 실시예 15에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력과 제어가능한 균일화를 이용하는 시스템.
실시예 19: 실시예 15에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함하는 시스템.
실시예 20: 실시예 15에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 시스템.
실시예 21: 실시예 15에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함하는 시스템.
본 발명은 본 발명의 구성 및 동작의 원리들을 이해하는 것을 가능하게 하는 상세한 설명들을 포함하는 특정 실시예들의 관점에서 설명되었다. 본원의 특정 실시예들 및 세부 사항들에 대한 이러한 본원의 언급은 본원에 첨부된 특허청구범위를 제한하려는 것이 아니다. 청구범위에 의해 정의된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 설명을 위해 선택된 실시예에서 다른 다양한 수정이 이루어질 수 있음은 분 기술 분야의 기술자에게는 자명할 것이다.

Claims (21)

  1. 디바이스의 비 일시적 메모리에 프로그래밍되는 방법으로서,
    소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록(affine registration)을 수행하는 단계 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -; 및
    상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들(tumor-adaptive metrics)을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록(diffeomorphic demons deformable registration)을 구현하는 단계 - 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력 및 제어가능한 균일화를 이용하고, 상기 제어 가능한 균일화는 평활도 또는 데이터 매칭 중 하나를 선택함으로써 평활도 또는 데이터 매칭에 기초하여 우선 순위 결정되고, 상기 광학 흐름 유도 변형력은 공간 구배(spatial gradient)를 따르는 미스매칭(mismatch)의 강도에 비례하는 속도(velocity)를 사용하여 계산됨 -;
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 장치로서,
    애플리케이션을 저장하는 비 일시적 메모리 - 상기 애플리케이션은:
    소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -;
    상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하는 것임 -; 및
    상기 메모리에 연결되고, 상기 애플리케이션을 처리하도록 구성된 프로세싱 컴포넌트
    를 포함하고,
    상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력 및 제어가능한 균일화를 이용하고, 상기 제어 가능한 균일화는 평활도 또는 데이터 매칭 중 하나를 선택함으로써 평활도 또는 데이터 매칭에 기초하여 우선 순위 결정되고, 상기 광학 흐름 유도 변형력은 공간 구배를 따르는 미스매칭의 강도에 비례하는 속도를 사용하여 계산되는, 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함하는 장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 장치.
  11. 삭제
  12. 제8항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함하는 장치.
  13. 제8항에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 장치.
  14. 제8항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함하는 장치.
  15. 시스템으로서,
    자기 공명 이미징 디바이스;
    컴퓨팅 디바이스 - 상기 컴퓨팅 디바이스는
    소스 이미지 및 타겟 이미지가 동일한 좌표 공간에 대략적으로 위치하도록 아핀 등록을 수행하고 - 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지는 각각 두뇌 구조들을 포함함 -;
    상기 두뇌 구조들의 경계들을 정제하기 위해 종양 적응성 메트릭들을 사용하여 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록을 구현하도록 구성됨 -; 및
    메모리에 연결되고, 애플리케이션을 처리하도록 구성된 프로세싱 컴포넌트
    를 포함하고,
    상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 광학 흐름 유도 변형력 및 제어가능한 균일화를 이용하고, 상기 제어 가능한 균일화는 평활도 또는 데이터 매칭 중 하나를 선택함으로써 평활도 또는 데이터 매칭에 기초하여 우선 순위 결정되고, 상기 광학 흐름 유도 변형력은 공간 구배를 따르는 미스매칭의 강도에 비례하는 속도를 사용하여 계산되는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 아핀 등록은 포인트들, 직선들 및 평면들을 보존함으로써 이미지들을 정렬하는 것을 포함하는 시스템.
  17. 제15항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 벡터 필드들 및 크기들을 이용하는 시스템.
  18. 삭제
  19. 제15항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 변형 필드에 걸쳐 이미지 강도의 매칭 오차를 최소화하는 것을 포함하는 시스템.
  20. 제15항에 있어서, 상기 종양 적응성 메트릭들은 종양 영역의 오차 기여분을 배제하는 시스템.
  21. 제15항에 있어서, 상기 디페오모픽 데몬스 변형가능 등록은 등록 시간에 걸쳐 스무스 변형 궤적을 사용하는 것을 포함하는 시스템.
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