(57)【要約】【課題】患者の変化パターンを推定する方法を提供する。【解決手段】方法が患者の変化パターン、特に呼吸パターンにおける変化を推定する。超音波ビデオをピクチャグループ（ＧＯＰ）に分割する。第１のＧＯＰからの画素を使用して変化モデルを初期化する。該変化モデルに基づいて、次のＧＯＰに関する変化パターンを推定し、変化モデルを、該変化パターンに適合するように変化させる。終了条件に達するまで推定及び更新を繰り返す。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波ビデオの患者の変化パターンを推定する方法であって、該方法はプロセッサによって実施され、
取得した前記患者のビデオをピクチャグループに分割するステップであって、該ビデオは超音波センサによって取得される、分割するステップと、
第１のピクチャグループからの画素グループを変化モデルとして選択するステップと、
前記変化モデルに基づいて、次のピクチャグループに関する変化パターンを推定するステップと、
前記変化モデルを、前記変化パターンに適合するように更新するステップと、
終了条件に達するまで前記推定及び前記更新を繰り返すステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記ピクチャグループは時間的に重複する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変化パターンは、前記患者の呼吸パターンを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
初期化は、前記第１のピクチャグループ内の画素セットであって、該画素セットの強度が、呼吸に対応する周波数において明確に周期的なパターンを含む、画素セットに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記呼吸の周波数範囲は呼吸帯域であり、該呼吸帯域におけるエネルギーは呼吸帯域エネルギーであり、前記方法は、
前記ピクチャグループ内の前記画素毎に前記呼吸帯域エネルギーを求めること、並びに
前記変化モデルの初期化に関して、閾値よりも大きい呼吸帯域エネルギー及び類似した位相を有する画素を選択すること、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記変化パターンは前記患者の呼吸パターンを示し、該呼吸パターンの周波数範囲は呼吸帯域であり、該呼吸帯域におけるエネルギーは呼吸帯域エネルギーであり、前記方法は、
前記ピクチャグループ内の前記画素毎に前記呼吸帯域エネルギーを求めること、及び
前記変化モデルの初期化に関して、最も大きい呼吸帯域エネルギーを有する画素数を選択すること、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記初期化された変化モデル内の前記選択された画素を類似した位相にグループ化することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記位相に関するビンの極性ヒストグラムを構築すること、及び
前記ビンが最大のカウントを有する位相を有力な位相として選択すること、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記パターンは前記選択された画素の平均強度として推定される、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記パターンに従って粒子線を制御することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ピクチャグループ毎に前記パターンを信号としてリアルタイムに視覚化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記視覚化は前記ビデオ及び前記信号を単一の表示ウィンドウ内に同時に表示する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ビデオ全体及び前記パターンを信号としてオフラインで視覚化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ビデオのフレームを前記信号に従って重み付けすることをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には変化パターンを推定することに関し、より詳細には、超音波検査を用いて取得されるビデオから変化パターンを推定して視覚化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の呼吸パターンを使用して粒子線治療を最適化することができる。「吸息」及び「呼息」に対応するパターンを推定することが意図される。推定は、粒子線のエネルギーを制御するために動的且つリアルタイムであるべきであり、それによって、最大線量が任意の異常組織に送達され、一方で正常組織に対する線量は最小限にされる。
【０００３】
呼吸情報の代わりに、描写される目標組織の変化パターンを利用して、そのような治療システムの適応ゲーティング（gating：ゲート開閉）を達成することもできる。たとえば、現在の状態、たとえば腫瘍の超音波画像が、安全放射状態、すなわち腫瘍が望ましい位置にある超音波画像と比較される。これらの状態が一致する場合、放射線が当てられる。しかしながら、これらの状態における変化は、腫瘍が望ましい位置にない可能性があることを示し、したがって放射線を当てるべきでない。
【０００４】
推定の精度の評価も、容易ではないが重要である。理論上、正確な信号が入手可能である場合、該正確な信号と、推定されるパターンとの間のユークリッド距離、相互相関、又は位相相関のような統計的量を求めることができる。しかしながら、正確な信号は処置中に入手可能でない。
【０００５】
結果として、変化パターンを評価する唯一の方法は、視覚化によるものである。超音波ビデオから変化パターンが推定されると、信号パターンは、相関を測定するために、ビデオと視覚的に比較されなくてはならない。呼吸の場合、この視覚化は、ビデオ内の「吸息・呼息」の予期されるパターンが推定されるパターンと一致するか否か、又はパターンが逸脱しているか否かを明らかにしなくてはならない。
【０００６】
すなわち、放射線治療技師は、処置中の呼吸パターンにおけるいかなる逸脱した変化も検出すると共に、治療を継続するべきか又は終了するべきかの決定を行うための効果的な視覚化を必要としている。
【０００７】
推定される変化パターンの位相及び周波数が、ビデオ内に見られる臓器の運動と一致しているか否かを判断するための効果的な視覚化を提供することも望まれている。２Ｄビデオ及び変化パターン信号を所与とすると、目的は、ビデオ内の基本的な運動の周期性を強調すると共に、２Ｄビデオ内の運動と１Ｄ信号との間の相関を効果的に比較することである。しかしながら、長いビデオは見るのに時間がかかる。
【０００８】
ビデオ監視アプリケーションは、ビデオを静的時空間ボリュームとして表すことによって、事象を視覚化することができる。従来のボリュームレンダリング技法は、勾配又は運動フローのような低レベルの画像特徴がボリュームから抽出された後、これらの特徴を強化して、基本的な事象を視覚化したものだった。たとえば、静的領域に高い透明度を割り当てる伝達関数を用いた直接ボリュームレンダリングによって、シーン内の背景を隠すことができ、グリフ又は流線の積分のようなフロー視覚化技法を適用して、抽出された運動フローを視覚化することができる。これらの技法における共通目標は、環境内の運動を視覚化することである。
【０００９】
超音波ビデオを従来の動画として見る場合、ユーザは、周期性、特に、医療用画像において共通の、パターンにおけるサイクルの継続時間及び位相シフトを正確に明らかにすることはできない。これは、呼吸の位相及び周波数が動的であるためである。動きのある２Ｄパターンと１Ｄ信号との間の相関を長い時間間隔にわたって調査することも困難である。たとえば、ビデオ及び信号は、ビデオの或る部分では正相関するが、別の部分では負相関する場合がある。ユーザは、相関の位相が継続的に遅れている場合に、そのような差異を即座に再生（recall）及び検出することができない。
【００１０】
従来のビデオ表現は、２Ｄ表示スクリーンを、Ｘ，Ｙ座標空間として利用し、画像（フレーム）を経時的に変化させ、一方で１Ｄ信号ｙ＝ｆ（ｔ）のプロットは、多くの場合、２Ｄ表示スクリーンを、Ｔ，Ｙ座標空間として利用する。この差異によって、特にビデオフレームが変化しているとき、２Ｄ空間ビデオと１Ｄ時間信号パターンとの比較が直観的でなくなる。数千個のフレームを有するビデオが長いボリュームとして表現される場合、Ｙ，Ｔ座標空間において任意の時点にスクリーン上に表示することができるのは、ビデオの一部分のみである。
【００１１】
したがって、２Ｄビデオ及び１Ｄ変化信号を同時に視覚化することが望まれている。
【発明の概要】
【００１２】
患者の変化パターンを利用して、粒子線を使用した放射線治療を最適化することができる。本発明の実施の形態は、超音波ビデオから患者の変化パターンを推定する方法を提供する。グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を使用することによって、変化パターンをリアルタイムに推定及び視覚化することができる。
【００１３】
実施の形態は、推定される変化パターンと超音波ビデオとの間の相関を明らかにするための視覚化方式を提供する。変化パターンは信号、すなわち１Ｄの離散時間信号又は時系列信号を形成する。視覚化は、異常を検出するためのオンラインインタフェースを備える。オフライン方法は長いビデオの静的概観を提供し、それによって、変化パターン及びビデオの双方の相関、周波数、及び位相シフトを検出することができる。
【００１４】
しかしながら、患者の正確な変化パターンは処置中に入手可能でない。したがって、超音波検査を使用して患者のビデオを取得する。そして、粒子線を制御して、異常組織に送達される線量を最大にすることができ、一方で正常組織に対する線量が最小限にされる。
【００１５】
具体的には、方法が患者の変化パターン、特に呼吸パターンにおける変化を推定する。
超音波ビデオをピクチャグループ（ＧＯＰ）に分割する。第１のＧＯＰからの画素を使用して変化モデルを初期化する。該変化モデルに基づいて、次のＧＯＰに関する変化パターンを推定し、変化モデルを、該変化パターンに適合するように変化させる。終了条件に達するまで推定及び更新を繰り返す。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態による、変化パターンを推定するためのシステム及び方法のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による、Ｙ及びＴ座標空間における３Ｄ超音波ビデオボリュームのスライスの画像である。
【図３】本発明の実施形態による、変化帯域エネルギー（change band energies）の逆位相画像である。
【図４】本発明の実施形態による、変化パターンを推定する方法のブロック図である。
【図５】本発明の実施形態によるオンライン視覚化インタフェースの画像である。
【図６Ａ】本発明の実施形態によるオフライン視覚化インタフェースの画像である。
【図６Ｂ】本発明の実施形態によるオフライン視覚化インタフェースの画像である。
【図６Ｃ】本発明の実施形態によるオフライン視覚化インタフェースの画像である。
【図７】本発明の実施形態による視覚化方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、患者の変化パターンを推定するための方法及びシステムを提供する。変化パターンを、放射線治療中の粒子線の制御、及び変化と治療との間の相互作用が重要な要素である他の用途に使用することができる。実施形態は、パターンを視覚化すると共に、該パターンを超音波ビデオに相関付ける方法も提供する。「患者」という用語は、吸息・呼息する任意の生体を包括的に指すことができることを理解されたい。心臓のような他の臓器の周期パターンも視覚化することができることにも留意されたい。
【００１８】
システム
図１は、本発明の実施形態を使用する放射線治療構成を示している。患者１０１の異常組織１００は、患者が吸息・呼息している（１０４）間に、遠隔治療装置１０３によって生成される粒子線１０２を用いて処置される。超音波センサ１１０は超音波ビデオ１１１の形式の時系列データを作成する。プロセッサ１２０は、変化パターンを推定する方法４００のステップを実施する。ユーザ、たとえば放射線治療技師に対して、結果を表示装置上にレンダリングすることができる。この結果を使用して、粒子線を制御することもできる。
【００１９】
分析
ビデオにおいて、時間間隔ｔにわたって画素強度のスペクトルを分析することによって、変化パターンを検出する。本方法は、経時的にパターンを更新することによって、変化の動特性を追跡することができる。グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）１２１を備えるプロセッサを使用して、スペクトルをリアルタイムに分析する。
【００２０】
視覚化は、オンライン（リアルタイム）視覚化インタフェースと、オフライン視覚化インタフェースとを備える。オンラインインタフェースによって、ユーザは、変化信号とビデオフレームとを比較することによって放射線治療をモニタリングすることが可能になる。ユーザは１Ｄ信号をビデオフレームと位置合わせして、ビデオ内の基本的な運動と変化信号との間の相関を最大にする。ユーザは同じ２Ｄ座標系内の相関を迅速に比較することができ、相関がなくなったときを検出することができる。オフライン視覚化によって、変化信号及び超音波ビデオの概観が提供される。
【００２１】
ビデオは２Ｄ空間に投影され、変化において同一段階に相当するパターンの小さな複合データ群（small multiples：スモールマルチプル）が生成される。ユーザは相違するパターンを迅速に識別すると共に、変化信号の周期性及び位相を求めることができる。
【００２２】
変化推定
図２において、本発明の方法を裏付ける直観が示されている。図２は、超音波ビデオ最初の５１２個のビデオフレームの中央においてカスケード表示された行を示している。水平寸法をフレームインデックスとして表すことによって、水平時間方向に沿って準正弦波パターンを見ることができ、これは、その強度が経時的に変化信号に相関しているはずである画素が存在することを示唆している。
【００２３】
この直観に基づいて本方法を設計する。本方法は、その強度が有限数の時間間隔にわたって変化信号の強度に類似する画素セットを選択する。
【００２４】
専門用語
連続するビデオフレームのセットは、自動的にピクチャグループ（ＧＯＰ）に分割される。ＧＯＰ内のビデオフレームの数は、任意の定数又は適応的に変化する数にセットすることができる。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）に基づく技法を利用するために、その数は、２の累乗、すなわち２ｎにセットすることが好ましい。
【００２５】
ＧＯＰは、最大全てのフレーム（最も古いフレーム、すなわちＧＯＰ内の最初のフレームは除く）と時間的に重複することができる。代替的に、ＧＯＰは重複しない。重複量によって、計算複雑度及び推定信号の平滑度が決まる。ＧＯＰ間の重複が大きくなると、結果として推定値が平滑になるが、しかしながら、このような重複によって、重複が全くない場合よりも多くの計算資源も必要となる。
【００２６】
ＧＯＰのフレームは、入力フレーム全体、又は入力フレームにおける特定の関心領域（ＲＯＩ）とすることができる。ＲＯＩはフレーム間で追跡されるか、又は各入力フレーム内の同じ位置に対応することができる。
【００２７】
経時的な画素強度は、部分的に、変化パターン信号に対応する。したがって、信号の周波数及びスペクトルは経時的な画素強度に対応する。
【００２８】
下記の説明において考察する変化パターンは呼吸運動に起因する。呼吸の周波数範囲は呼吸帯域（respiration band）であり、１０サイクル／分〜１８サイクル／分である（この範囲は、人物の年齢、健康状態等に依拠して、最低５サイクル、最大３０サイクルとすることができる）。信号では、呼吸帯域におけるエネルギーは呼吸帯域エネルギー（ＲＢＥ）である。図３に示すように、信号は逆位相を有する２つのセットに分類されるため、平均信号の振幅は小さい。
【００２９】
同じ長さの信号から成るセットの平均スペクトルを所与とすると、呼吸帯域における最大振幅を有する周波数は、信号のセットの主要呼吸周波数として定義される。平均スペクトルにおける主要呼吸周波数の位相は、信号のセットの主要呼吸位相として定義される。経時的なパターンの種類は、ビデオ内で観察されるような、組織の調和運動及び変形を含むことができる。以下のセクションにおいて、「パターン」を使用してビデオ内の全ての活動を参照することにする。
【００３０】
方法
図４に示すように、方法４００は、ビデオ１１１の最初のＧＯＰ１１２からの（吸息・呼息運動、呼吸に関する）変更モデル４１１を初期化する（４１０）。モデルは、基本的な（吸息・呼息のような）周期運動パターンを表すと想定される、ＧＯＰ内の画素の集合である。換言すれば、本発明のモデルは画素のサブセットであり、画像領域内の各ＧＯＰにおいて変化する可能性がある。
【００３１】
本方法は、モデルに基づいて、次のＧＯＰに関する変化（呼吸）パターン４２１を推定する（４２０）。
【００３２】
モデルを、このＧＯＰに関する患者の動態の変化（呼吸）（change (respiration) dynamics）に適合するように更新する（４３０）。
【００３３】
そして、本方法は、終了条件、たとえばビデオの終了に達するまで、次のＧＯＰに関する推定及び更新を繰り返す。
【００３４】
初期化
下記の説明において呼吸モデルを考察する。一方で、本方法は全ての周期的な変化をカバーし、したがってこれを変化モデルと呼ぶ。
【００３５】
ＲＯＩはフレーム全体として選択される。ＲＯＩは、ユーザによって、望ましい周期的な変化、たとえば呼吸パターンを描画する画像内の領域として選択されることもできる。
【００３６】
変化モデルは、最初のＧＯＰにおけるその強度が、呼吸に対応する周波数における明確な周期パターンを含む画素セットに基づいて初期化される。ＧＯＰ内の各画素のＲＢＥが求められる。閾値よりも大きいＲＢＥを有する画素が、呼吸をモデリングする候補として選択され、ここで候補画像の数及び閾値をユーザが特定することができる。閾値処理の代わりに、最も高いＲＢＥを有する一定数の画素を選択することもできる。
【００３７】
候補画素の強度は、呼吸に対応する周波数におけるパターンを含む。したがって、平均信号は患者の呼吸を表すことができる。
【００３８】
全ての候補画素の平均信号の振幅は、図３に示すように、候補画素の位相を互いに逆にすることができるため、小さくすることができる。図３は、最初のＧＯＰからの最も高いＲＢＥを有する信号を示している。信号の２つのグループの位相は互いに逆であるため、それらの振幅は平均化の間に相殺され、不安定な信号が生じる。これは、超音波ビデオが多くの場合に雑音が多いためである。したがって、類似した位相を有する候補画素のみが選択されて呼吸をモデリングする。
【００３９】
１つの単純な（naive）オプションは、Ｋ平均法によるクラスタリング（ここではＫ＝２）のような従来のクラスタリングプロセスを使用して画素をグループ化する。しかしながら、Ｋ平均法によるプロセスは反復性であり、時間がかかる。したがって、より単純なプロセスを使用して画素をクラスタリングする。まず、候補画素の平均スペクトルが求められた後、全ての候補画素の主要呼吸周波数として、この平均スペクトルにおける呼吸帯域の中で最大の振幅を有する周波数が求められる。
【００４０】
次に、全ての候補の主要呼吸周波数における位相の中から、有力な位相が求められる。本発明のプロセスは、位相に関する極性ヒストグラムの構築を使用する。最も多くのカウントを有するビンの位相が有力な位相として選択される。そして、このビン内の位相を有する画素が呼吸をモデリングするために選択される。
【００４１】
推定
下記のＧＯＰのそれぞれについて、対応する呼吸信号が、フレーム内の選択された候補画素の平均強度として推定される。選択された画素は、次のＧＯＰ内の最後のフレームが処理されるまで使用される。
【００４２】
更新
次のＧＯＰの最後のフレームに達すると、このＧＯＰから、変化モデルを更新するための新たな画素セットが選択される。新たに選択された画素の平均信号は、呼吸に対応する明確な周期パターンを含むと共に、前回のＧＯＰ内の推定信号から次のＧＯＰ内の推定信号への連続的な遷移を形成する。
【００４３】
呼吸信号の連続的な位相遷移を生成するために、この次のＧＯＰにおいて、前回選択された画素の主要呼吸周波数及び主要呼吸位相が求められる。次に、このＧＯＰにおけるそれらのＲＢＥに従って画素がソートされる。そして、画素はＲＢＥの高いものから低いものへの順番で処理される。
【００４４】
各画素について、主要呼吸周波数の位相と主要呼吸位相との間の差異が閾値未満である場合、該画素が選択される。選択は、特定の数の画素が選択された後、終了する。
【００４５】
実施態様
本方法の主要な性能のボトルネックは、画素毎のスペクトルの計算である。本方法を加速するために、ＧＰＵにおいて、リアルタイムでステップを実施する。
【００４６】
視覚化
本発明の視覚化の目的は、超音波ビデオ内の組織の運動及び変形と、推定呼吸信号との間の相関を明らかにすることである。オンライン視覚化によって、ビデオ内の観察可能なパターンと推定呼吸信号とを効果的に比較することができる。オフライン視覚化は、単一画像内のビデオと呼吸信号との間の相関、並びに呼吸信号の周波数及び位相シフトの双方を明らかにするための概観を生成する。
【００４７】
オンライン視覚化インタフェース
単純な解決策は、ビデオ及び呼吸信号を異なる複数のウィンドウに同時に表示する。しかしながら、ウィンドウ間でユーザの焦点を切り換えることは非効率的である。これは、ビデオフレーム及び呼吸信号が多くの場合に異なる２Ｄ座標空間を使用し、したがって包括的な視覚を確立することが困難であるためである。
【００４８】
本発明のオンライン視覚化インタフェースは、超音波ビデオから抽出した様々な情報を提示するための複数の表示ウィンドウを有する。１つのウィンドウにおいて、ビデオ及び呼吸信号の双方を同時に表示する。ここで、呼吸信号及びビデオフレームは、ビデオ内の呼吸信号と周期運動との間の相関を最大にするように重ね合わせられる。
【００４９】
図５に示すように、ティスプレイのうちの１つにおいて、ユーザは、たとえばビデオフレーム内の主要な明確な周期運動の方向に沿って、軸を特定することができる。この軸を信号軸５０１と呼ぶ。続いて、呼吸信号の振幅を、前回の信号がより小さな縮尺且つ異なる色で示されるように信号軸に沿ってプロットし、運動の方向を示す。信号軸の両端は、信号の値範囲に線形にマッピングすることができる。信号の各時間間隔ｔはその値に従って線形にプロットされた軸とすることができる。
【００５０】
各時間間隔はブロッチ５０３としてプロットされる。ブロッチの半径は時刻と現在の時間ステップとの間の距離に反比例する。この表示ウィンドウによって、複数の信号軸、たとえば５０１及び５０２を定義して知覚を改善することが可能になる。図３に示すように、２つの信号軸（５０１及び５０２）がフレームの上に表示される。インタフェースは画素毎のＲＢＥも表示する。換言すれば、元の超音波フレーム内のＲＢＥ及び画素強度は、たとえば乗算によって、表示ウィンドウ内で混合される。これは、吸息・呼息運動を推定するのに使用される最も有益な画素の視覚的理解を増強する。
【００５１】
インタフェースをより効果的なものにするために、単一の表示画像内の複数のビデオフレームにわたって呼吸パターンを示す。ビデオフレーム毎に、画像強度を信号軸に沿って単一のカラムにサンプリングし、このカラムを画像の終端に付ける。画像を対応する信号と共に表示することによって、ユーザは単一のビュー内で幾つかのフレームにわたって周期運動及び信号を視覚化することができ、これは逸脱した呼吸を検出するのに有用であり得る。
【００５２】
図６Ａ〜図６Ｃは、この拡張された視覚化の３つの異なる結果を示している。３つの図に関するビデオ及び信号軸は同じであるが、時間間隔は異なる。
【００５３】
図６Ａは、ユーザが信号軸を運動と位置合わせした後の画像を提示する。これは、推定信号の周期性が、運動と高度に正相関していることを示している。呼吸の推定は、ビデオフレーム内のパターンの空間分布に依拠しないため、これは予期しないことである。
【００５４】
図６Ｂは、パターンが画像内で非周期的であり、推定信号が不安定であるケースを示している。
【００５５】
図６Ｃは、図６Ａの状態と対照的に、信号とパターンとの間の相関が負相関又は逆位相関であることを示している。図６Ｂ及び図６Ｃ双方におけるケースは逸脱しており、処置中にユーザ対話を必要とする。
【００５６】
図７は、本発明の視覚化方法の概観を示している。入力ビデオフレームがフレームウィンドウ７０１内に表示される。ユーザが特定した関心領域（ＲＯＩ）７０２が抽出される。複数のフレームのＲＯＩがビデオボリューム７０３として時空間データに組み合わされ、表示ウィンドウ７０６内に表示される。
【００５７】
呼吸推定子法（respiration estimator method）４００は、ＲＯＩから呼吸信号ｆ（ｔ）７０４を推定する。推定信号及び選択される画素は、信号ウィンドウ７０５内に表示される。
【００５８】
そして、ＲＯＩ及び推定信号は、オンライン視覚化インタフェース７０６において相関して視覚化される。拡張視覚化インタフェース７０７において、オンライン視覚化インタフェースにおける時間−信号に沿った信号及び画素強度が表示され、ビデオ内の周期パターンと信号とが相関して視覚化される。
【００５９】
オフライン視覚化
オフライン視覚化は、超音波ビデオ及び推定呼吸信号の双方の概観として、静的画像をレンダリングする。ビデオと信号との間の相関を明らかにすることに加えて、概観は、呼吸信号の周波数及び位相も明らかにする。
【００６０】
ビデオ全体は、まず３Ｄボリュームとして扱われ、そしてビデオ内と同じ周期パターンを含む２Ｄ画像に投影される。次に、呼吸信号に従って２Ｄ画像が重み付けされる。これは、信号のピークに対応する画像パターンをフィルタリングすることに等しい。最後に、重み付けされた画像は表示境界の周囲でラップされ、フィルタリングされたパターンがあまり圧縮及び歪曲されていない状態でビデオ全体が効果的に表示される。
【００６１】
この投影は、画像のｘ軸をビデオの時間次元と位置合わせする。換言すれば、この投影画像のカラム数はビデオフレームの数に比例し、ビデオにおける時間的傾向は、左から右へ垂直に表示される。
【００６２】
ｙ軸の投影は、各カラムのコンテンツを決める異なる複数のオプションを有することができる。カラムを所与とすると、該カラムのコンテンツは、ビデオボリュームを通る時間軸に平行なスライスを切り出すか、又は信号軸に沿って経時的にサンプリングされた画素強度を使用することによって得ることができる。カラムのコンテンツは、最大強度投影（ＭＩＰ）又は直接ボリュームレンダリング（ＤＶＲ）のような従来のボリュームレンダリング技法を介して、センサ１１０の座標のｚ軸を時間軸に垂直にし、センサのｘ軸を時間軸に平行にすることによって得ることもできる。
【００６３】
長いビデオシーケンスの場合、このレンダリングは単一のパスでは完了することができない。したがって、ビデオボリュームは一連の画像としてレンダリングされ、長い画像を形成するように登録される。レンダリング中に直交投影を使用して、透視投影に起因する歪曲を回避する。
【００６４】
投影画像は、呼吸信号に従って重み付けされる。まず、信号の値は、範囲［０，１］に線形に正規化される。画像内の各行は、正規化された信号内の対応する時間ステップの重み付けされた値によって乗算される。この重み付けによって、対応する信号がピーク付近にあり、他の画像カラムを上回っている画像カラムを強調することができる。連続的に強調される画像カラムは、ビデオ内のパターンの投影を含む。
【００６５】
これらのパターン間の類似度を視覚的に比較することによって、ユーザは、信号とビデオ内の運動との間の相関が一貫しているか否かを容易に観察することができる。各パターンの長さ、及び連続したパターン間の距離は、推定信号の周波数も反映する。
【００６６】
カラム数は時間間隔数に比例するため、画像が長くなりすぎて、視覚化効率を低減させる場合がある。これは、各パターンがディスプレイ上の限られた空間しかカバーすることができないためである。各パターンが表示スクリーン上の十分な空間をカバーすることができることを保証するために、長い画像は表示境界の周囲でラップされる。このラップは、２Ｄスクリーン空間を効果的に利用すると共に、信号の位相を直観的に明らかにすることができる。
【００６７】
様々な時間ステップ間でラップされた画像内に明確な対角線が現れる場合、周波数はその期間中一定である。
【００６８】
本発明を、好ましい実施形態の例として説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で他のさまざまな適合及び変更を行えることが理解されるべきである。したがって、本発明の真の精神及び範囲内に入るようなこのようなすべての変形及び変更を包含することが、添付の特許請求の範囲の目的である。
【図１】
2010240400.tif 000003
【図２】
2010240400.tif 000004
【図３】
2010240400.tif 000005
【図４】
2010240400.tif 000006
【図５】
2010240400.tif 000007
【図６Ａ】
2010240400.tif 000008
【図６Ｂ】
2010240400.tif 000009
【図６Ｃ】
2010240400.tif 000010
【図７】
2010240400.tif 000011
【外国語明細書】
2010240400.tif 000012
2010240400.tif 000013
2010240400.tif 000014
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