(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを利用し、走査により得られる画像データを処理する方法であって、
イメージング・システム（２０）により得られる少なくとも三次元の画像データを含む画像データ（１３２）にアクセスするステップ（１１４）と、
少なくとも三次元の画像データを含む分割後画像データを作成するために、前記画像データ（１３２）を分割するステップ（１１８）と、
前記画像データを得るときの走査の臨床的目的に基づいて前記分割後画像データの関心領域（１４０）を識別するために、分割リスト（１３６）を作成するステップ（１２２）と、
前記画像データ（１３２）及び前記分割リスト（１３６）を、少なくとも三次元の画像データを含む複数の分解能レベルの画像データへ変換するステップ（１２４）と
前記分割リストに基づいて前記複数の分解能レベルの画像データ（１４４、１４６、１４８）の内部で前記関心領域（１５８）を識別するステップ（１２６）と、
前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々の分解能レベルについて前記関心領域（１５８）を記憶するステップ（１３０）と
を備えた方法。
【請求項２】
前記分割リスト（１３６）は、ラン長符号化による二値ビットストリーム（１３８）を含んでいる、請求項１に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項３】
前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々の分解能レベルは、一つの低周波数成分及び複数の高周波数成分を含んでおり、さらに、画像データを記憶する前記ステップは、前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々について前記関心領域（１５８）に対応する前記高周波数成分（１４０）を長期記憶に記憶させることを含んでいる、請求項１に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項４】
前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々の分解能レベルは、一つの低周波数成分及び複数の高周波数成分を含んでおり、関心領域（１５８）を識別する前記ステップは、前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々について前記関心領域（１５８）に対応する前記高周波数成分（１４０）の領域を識別するために、複数の分解能レベル（１５０、１５２、１５４）を有する二値マスク（１３８）を用いることを含んでいる、請求項１に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項５】
前記関心領域（１５８）に対応しない画像データの領域（１４２）を記憶することを防ぐステップ（１２８）を含んでいる請求項４に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項６】
前記複数の分解能レベル（１４４、１４６、１４８）の各々の分解能レベルについて低周波数成分を長期記憶に記憶させるステップ（１３０）を含んでいる請求項１に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項７】
記憶に先立って前記複数の分解能レベルの各々について前記関心領域に対応する一つの低周波数成分及び複数の高周波数成分を圧縮するステップ（１３０）を含んでいる請求項６に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項８】
前記分割リスト（１３６）を作成する前記ステップ（１２２）において前記画像データを得るときの前記走査の臨床的目的に基づいて前記画像データから関心領域（１５８）を識別することは、前記画像データを得るときの前記走査の臨床的目的に基づいて複数の分割アルゴリズムから選択される分割アルゴリズムを用いて前記画像データの内部で前記関心領域（１５８）を分割すること（１１６）を含んでいる、請求項１に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項９】
二値マスク（１３８）を作成するために前記分割後画像データから前記関心領域（１５８）を抽出するステップ（１２０）を含んでおり、前記二値マスク（１３８）は、第一の二値数値を有する前記関心領域（１５８）に対応するピクセル又はボクセル、及び第二の二値数値を有する前記関心領域（１５８）の外部のピクセル又はボクセルである複数のピクセル又はボクセルを含んでいる、請求項８に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【請求項１０】
前記二値マスク（１３８）を、前記複数の分解能レベルの前記画像データ（１４４、１４６、１４８）に対応する複数の分解能レベル（１５０、１５２、１５４）へ変換するステップ（１２４）を含んでいる請求項９に記載の画像データを処理するコンピュータ利用型の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的には、医用画像データの記憶の分野に関する。さらに具体的には、本発明は、長期記憶に記憶される医用画像データセットの医用画像データの量を削減する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像保管通信システムすなわちＰＡＣＳは、ディジタル化された画像データの管理において、特に医用撮像の分野で極めて重要な構成要素となっている。かかるシステムはしばしば、医用イメージング・システムのような様々なデータ源からデータを受け取る画像データの中央保管庫として作用する。画像データは記憶されて、網リンクを介して放射線科医、診断医及び紹介医、並びに他の専門家に利用可能となる。ＰＡＣＳの改良によって、利用可能な画像データ量が著しく増進し、施設の内部で、また中央記憶位置と遠隔クライアントとの間での多量のデータ・ファイルのロード及び転送が容易になった。
【０００３】
医療診断分野では、撮像モダリティに依存して、単一の検査における相当数の画像についてのディジタル化されたデータを取得して処理することができ、各々の画像が、再構成画像における離散的な画素（ピクセル）又は三次元データセットにおける容積要素（ボクセル）を画定する大容量のデータセットを表わしている。例えば計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムは、極く短い検査時間枠内で関心のある解剖学的構造に沿って多くの別個の画像を形成することができる。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム、ディジタルＸ線システム、Ｘ線断層写真法システム、超音波システム、及び陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）システム等を含めた他の撮像モダリティも同様に、大容量の有用な画像データを生成することが可能である。理想的には、かかる全ての画像がＰＡＣＳに集中的に記憶され、再表示（review）及び診断のために放射線科医に利用可能となる。
【０００４】
医用画像データ・ファイルのような大容量データ・ファイルを解析して圧縮するための様々な手法が提案されており、現に用いられている。画像データ・ファイルは典型的には、画像特性、典型的には再構成画像における個々のピクセル又はボクセルの強度又は他の特性を記述するデータのストリームを含んでいる。医療診断分野では、これらの画像ファイルは典型的には、Ｘ線、ＭＲＩ、ＣＴ若しくは他のシステム等において、又はかかるシステムからの画像データを処理するように設計されている処理ステーションにおいて、画像取得、符号化又は処理（例えば再構成）の系列の間に作成される。これらの画像データは続いて処理され、又はダイナミック・レンジを調節したり画像に示されている幾つかの特徴を強調したりする等のために再処理されて、記憶、伝達及び表示に供することができる。
【０００５】
画像ファイルは処理前の（raw）フォーマット及び処理済みのフォーマットで記憶させることができるが、多くの画像ファイルは極めて大容量であり、かなりのディスク空間又は記憶空間を占有する。既に生じ、また将来も継続すると考えられるイメージング・システムの分解能の指数関数的な増大から、イメージング・システムの有効ダイナミック・レンジ、画像ピクセル及びボクセルのマトリクス・サイズ、並びに検査当たり取得される画像の枚数の結果として、より多くのデータを典型的に含む大容量化し続ける画像ファイルが作成されるようになった。加えて、新たな臨床的応用及び手法のために現行のＰＡＣＳシステムに求められる処理及びメモリの要件が現行システムの能力に負担を加え始めており、容積データを経時的にサンプリングすることや、解剖学的特徴及び機能的特徴のさらに見易い視覚化のために多数のエネルギ容積を用いること等に対する臨床現場からの要求が増大し続けている。
【０００６】
大容量画像ファイルは、利用可能なメモリの大部分を占有することに加え、一つの位置から他の位置へ伝送することが困難であったり時間浪費的であったりする。例えば典型的な医用撮像応用では、スキャナ又は他の撮像装置が典型的には処理前のデータを生成し、スキャナにおいてこのデータを少なくとも部分的に処理することができる。次いで、このデータは、典型的にはプログラム型コンピュータを含めた他の画像処理サーキットリへ伝送されて、ここで画像データがさらに処理されて強調される。最終的には、画像データは、システムにローカルに記憶されるか又はＰＡＣＳに記憶されて、後の検索及び解析に備える。これらのデータ伝送ステップの全てにおいて、大容量画像データ・ファイルにアクセスして、このファイルを一つの装置から他の装置へ伝送しなければならない。
【特許文献１】米国特許第６９１２３１９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
現在の画像処理手法は、記憶容量の要件を小さくして伝送時間を短くするためにＰＡＣＳ環境の内部での画像データの圧縮を含んでいる。しかしながら、かかる圧縮手法は一般的には、再表示のために画像にアクセスして画像同士を相関付けするときに有用であり得るような記述型ヘッダ情報を含めてファイル全体を圧縮する。さらに、現行の手法は、システムのスループット速度及びアクセス時間に対する増大し続ける要求を満たすのに十分に高速な画像ファイルの圧縮及び展開を提供することができない。最後に、代替的な圧縮及び展開手法は、クライアント／サーバ環境において高速な圧縮及び展開と組み合わせたときに所望の圧縮比を提供しない。
【０００８】
既存の圧縮手法のもう一つの欠点は、利用者が全ての利用可能な細部にわたって再構成画像を観察することができない又は観察することを求めない場合でも大容量データ・ファイルの記憶、アクセス及び伝送を行なうことである。例えば、医用撮像では、極めて詳細な画像を取得して記憶することができるが、画像を観察することを求めている放射線科医又は内科医が、画像を記憶したときの分解能で画像を表示することが可能な画面を有しない場合がある。このように、遠隔の観察用ステーションへの画像全体の伝送は、相対的に時間浪費的な動作であって、何ら実質的な利益を齎さずに、画像の読影又は他の利用を遅延させる場合がある。さらに、医用画像の何らかの部分のみが診断又は治療に関わる場合もある。このように、ＰＡＣＳのかなりの記憶空間が患者の診断及び治療に関わらない医用画像データの記憶に占有される場合がある。この問題は、イメージング・システムが高い分解能を達成するほど、多くのデータ記憶空間の必要性に対応するため、深刻化する。
【０００９】
従って、画像ファイルの高速の圧縮及び展開を提供し、改善された圧縮比及び伝送時間を得る改良型の画像データ圧縮及び展開手法が必要とされている。加えて、圧縮された画像データ・ファイルを、帯域幅及びクライアント側での所望の分解能又は利用可能な分解能に応じて、様々な分解能又は寸法で作成して伝送することを可能にする手法が必要とされている。さらに、画像データ記憶システムがイメージング・システムの増大し続ける分解能によって得られる医用画像を記憶するのに必要とされるデータの増大に対処することを可能にする手法が特に必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
各々の画像データセットについて記憶される画像データの全体量を削減するために、記憶させたい医用画像データセットの部分、及び廃棄したい又は異なるように処理したい医用画像データセットの部分を選択する手法を提供する。この選択は、医用画像データを得るときの臨床的目的に基づく。医用画像を得るときの臨床的目的を用いて、医用画像の関心領域を画定する。関心領域は完全分解能で記憶され得るが、医用画像の残部は相対的に低い分解能で記憶される。
【００１１】
医用画像は典型的には、イメージング・システムを用いて患者を走査することにより得られる。医用画像の関心領域が、医用画像を得るときの臨床的目的に基づいて画像の他領域から分割される。次いで、関心領域を医用画像データから抽出して、この関心領域を用いて分割リストすなわち「ｓｅｇｌｉｓｔ」を作成する。三次元画像データの場合には、分割リストは分割結果の成果物の三次元ビット・マスクである。次いで、ｓｅｇｌｉｓｔ及び元の医用画像を多数の分解能レベルに分解する。各々の分解能レベルが、一つの低周波数成分及び幾つかの高周波数成分を有する。各々の分解能レベルにおける低周波数部分は、全体として記憶される。しかしながら、各々の分解能レベルにおける高周波数成分は、全てが記憶される訳ではない。各々の分解能レベルにおける高周波数成分の幾つかは、廃棄されてもよいし、記憶要件を軽減するフォーマットで記憶されてもよい。ｓｅｇｌｉｓｔを用いて、記憶させたい多重分解能画像データの高周波数部分の領域を選択する。ビット・マスクによって確定されるものとしての関心領域に対応する多重分解能画像データの高周波数部分の領域は、記憶される。ビット・マスクによって確定されるものとしての関心領域に対応しない多重分解能画像データの高周波数部分の領域は、廃棄され、又は相対的に少ないデータ記憶を必要とする代替的な態様で記憶され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以上に述べた本発明の特徴、観点及び利点、並びに他の特徴、観点及び利点は、以下の詳細な説明を添付図面に関して精読するとさらに十分に理解されよう。図面では、類似の参照符号は図面全体を通じて類似の部分を表わす。
【００１３】
図１を参照して、例示的なイメージング・システム、この場合には計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムと共に適用され得るものとして本発明を説明する。但し、一般的には、本発明の手法を任意の適当な撮像モダリティによって生成される画像データと共に用い得ることに留意されたい。典型的な応用では、イメージング・システムは、原画像データを取得すること、並びに表示及び解析のために画像データを処理することの両方を行なうように設計され得るものとして掲げられている。但し、以下で述べるように、幾つかの応用では、画像データ取得及び後続の処理（例えば後述する変換及び圧縮のための処理）を物理的に別個のシステム又はワークステーションにおいて行なってもよい。ＣＴイメージング・システム２０の図示の実施形態は、フレーム２２、ガントリ２４、及び中孔（撮像容積又はＣＴボア容積）２６を有する。患者テーブル２８がフレーム２２及びガントリ２４の中孔２６に配置される。患者テーブル２８は、患者３０が検査工程の間に楽に横臥し得るように構成される。
【００１４】
ＣＴイメージング・システム２０の図示の実施形態は、Ｘ線源３２を有し、Ｘ線源３２は、Ｘ線源３２から発するＸ線ビーム３６の寸法及び形状を画定するコリメータ３４に隣接して配置される。典型的な動作では、Ｘ線源３２は、ガントリ２４の反対側に装着されている検出器アレイ３８に向かって放射線流（Ｘ線ビーム）３６を投射する。Ｘ線ビーム３６の全て又は一部が、患者３０のような被検体を透過した後に、検出器アレイ３８に入射する。尚、Ｘ線ビーム３６の全て又は一部は、肝臓、膵臓及び心臓等のような患者３０の特定の領域を横断して、取得したい領域の走査を可能にし得ることを特記しておく。検出器アレイ３８はシングル・スライス検出器であってもよいしマルチ・スライス検出器であってもよく、一般的には、複数の検出器素子によって形成される。各々の検出器素子が、Ｘ線ビーム３６が検出器アレイ３８に入射したときの検出器素子での入射Ｘ線ビーム３６の強度を表わす電気信号を発生する。これらの信号は取得されて、患者３０の体内の特徴の画像を再構成するように処理される。
【００１５】
ガントリ２４は、Ｘ線源３２の患者３０に対する相対移動によって描かれる撮像軌跡に沿って複数の放射線像が収集され得るように、患者３０の周りを回転することができる。具体的には、Ｘ線源３２及び検出器アレイ３８がガントリ２４と共に回転するのに伴って、検出器アレイ３８は患者３０に対する様々な視角においてＸ線ビーム減弱から得られるフォトンを収集して、入射フォトンを表わす信号又はデータを発生する。次いで、検出器アレイ３８から収集されたデータに前処理及びフィルタ処理を施して、被走査患者３０の減弱係数の線積分を表わすようにデータを調整する。次いで、投影と一般に呼ばれる処理済みのデータをフィルタ補正及び逆投影して、被走査面積の画像を構成する。このように、幾つかの態様で３６０°以下又は以上分の投影データを反映し得る画像又はスライスを取得して、画像を構成する。
【００１６】
ガントリ２４の回転及びＸ線源３２の動作は、ＣＴ検査系列のための電力信号及び制御信号の両方を供給するシステム制御器４０によって制御される。さらに、検出器アレイ３８もシステム制御器４０に結合されており、システム制御器４０は検出器アレイ３８において発生された信号の取得を指令する。システム制御器４０はまた、ダイナミック・レンジの初期調節、及びディジタル画像データのインタリーブ処理等のような様々な信号処理作用及びフィルタ処理作用を実行することができる。一般的には、システム制御器４０は、検査プロトコルを実行して取得されたデータを処理するようにイメージング・システム２０の動作を指令する。本書の状況では、システム制御器４０はまた、汎用又は特定応用向けのディジタル・コンピュータを典型的に基本要素とする信号処理サーキットリ、コンピュータによって実行されるプログラム及びルーチンや構成パラメータ及び画像データを記憶する付設のメモリ・サーキットリ、並びにインタフェイス回路等を含んでいる。システム制御器４０は、ガントリ２４の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御器４２と、中孔２６の内部での患者テーブル２８の線形変位を制御するテーブル・モータ制御器４４とを含んでいる。この態様で、ガントリ・モータ制御器４２はガントリ２４を回転させ、これによりＸ線源３２、コリメータ３４及び検出器アレイ３８を１回又は多数回にわたって患者３０の周りで回転させる。同様に、テーブル・モータ制御器４４は、患者テーブル２８、従って患者３０を、中孔２６の内部で線形変位させる。加えて、Ｘ線源３２は、システム制御器４０の内部に配設されたＸ線制御器４６によって制御され得る。具体的には、Ｘ線制御器４６は、Ｘ線源３２に電力信号及びタイミング信号を供給するように構成され得る。
【００１７】
図示の実施形態では、システム制御器４０はまた、データ取得システム４８を含んでいる。この実施形態の例では、検出器アレイ３８はシステム制御器４０に結合され、さらに具体的にはデータ取得システム４８に結合されている。データ取得システム４８は典型的には、検出器アレイ３８からサンプリングされたアナログ信号を受け取って、これらのデータをディジタル信号へ変換して後続の処理に供する。コンピュータ５２に結合された画像再構成器５０が、サンプリングされてディジタル化されたデータをデータ取得システム４８から受け取ることができ、高速画像再構成を実行する。代替的には、画像の再構成は、コンピュータ５２によって行なわれてもよい。一旦、再構成されたら、イメージング・システム１０によって形成された画像は患者３０の体内の特徴を明らかにする。
【００１８】
データ取得システム４８によって収集されたデータすなわち再構成画像は、コンピュータ５２及びメモリ５４へ伝送され得る。多量のデータを記憶する任意の形式のメモリがかかる例示的なイメージング・システム１０によって利用され得るものと理解されたい。また、コンピュータ５２は、は、キーボード及び他の入力装置を典型的に備えた操作者ワークステーション５６を介して操作者から命令及び走査パラメータを受け取るように構成され得る。操作者は、操作者ワークステーション５６を介してＣＴイメージング・システム２０を制御することができる。このように、操作者は、再構成画像、及びシステムに関連するコンピュータ５２からのその他データを観察する、並びに撮像を初期化する等を行なうことができる。
【００１９】
ＣＴイメージング・システム２０はまた、操作者ワークステーション５６及びコンピュータ５２に結合されている表示器５８を有し、この表示器５８を利用者によって用いて、再構成画像を観察したり、ＣＴイメージング・システム２０の動作の制御のためのインタフェイスを設けたりすることができる。本実施形態では、医用画像のハード・コピーの印刷を可能にするプリンタ６０が存在している。図示の実施形態では、ＣＴイメージング・システム２０は、操作者ワークステーション５６を介して、画像データの長期記憶のために画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）６２に結合されている。尚、ＰＡＣＳ６２は、放射線科情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）のような遠隔システム６４、又は内部網若しくは外部網に結合されていてよく、異なる位置の第三者が画像及び画像データへのアクセスを得ることができるようにしていることを特記しておく。但し、画像データへのアクセスは、ＰＡＣＳ６２を介して遠隔において得られてもよい。
【００２０】
さらに、コンピュータ５２及び操作者ワークステーション５６は、標準型又は特殊目的向けのコンピュータ・モニタ及び付設の処理サーキットリのような他の出力装置に結合されていてよいことを特記しておく。システム・パラメータを出力したり、検査を依頼したり、画像を観察したりする等のために、１又は複数の操作者ワークステーション５６がＣＴイメージング・システム２０にさらにリンクされていてよい。一般的には、ＣＴイメージング・システム２０内に供給されている表示器、プリンタ、ワークステーション及び類似の装置は、データ取得構成要素に対してローカルに位置していてもよいし、施設若しくは病院の内部の他の箇所、又は全く異なる位置のようにこれらの構成要素から遠隔に位置していて、インターネット及び仮想私設網等のような１又は複数の構成自在型網を介してイメージング・システムＣＴにリンクされていてもよい。
【００２１】
前に述べたように、本書で参照されるＣＴシステムは、本発明の手法に従って扱うことのできる画像データの発生源の一例にすぎないことに留意されたい。殆どのかかるシステムは、撮像モダリティの特定の物理的性質に従って画像データを取得してデータを少なくとも部分的に処理するように特に構成された操作者インタフェイス及びソフトウェアを含んでいる。実際に、ＣＴシステムのその他の構成、及び他の再構成手法等が、本書に記載されるように管理され得る画像データを生じ得る。
【００２２】
図２を全体的に参照すると、画像データを受け取り、圧縮し、展開するＰＡＣＳ６２の実施形態の一例が掲げられている。図示の実施形態では、ＣＴイメージング・システム２０は画像データの短期記憶のみのために用いられている。ＣＴイメージング・システム２０のメモリ５４は制限されており、特にこのシステムを用いて診療所、病院又は他の施設において多数の患者の検査を行なうときに、如何なる程度の永続性であれ永続的に画像データを記憶するのに用いることができない。例えば、古い画像データによって占有されているデータ空間は、新たな画像データによって上書きされ得る。医用画像データの長期記憶のためにはＰＡＣＳ６２を用いる。図示の実施形態では、ＰＡＣＳ６２は、ＣＴイメージング・システム２０から、及び参照番号６６によって示す幾つかの他の別個のイメージング・システムから、画像データを受け取る。当業者には認められるように、イメージング・システムは、ＭＲＩシステム、ＰＥＴシステム、放射線フルオロスコピィ（ＲＦ）、計算機式ラジオグラフィ（ＣＲ）、超音波システム、ディジタルＸ線システム、Ｘ線断層写真法システム、及び超音波システム等のように、様々な形式及びモダリティのものであってよい。さらに、システムは、処理ステーション、又は既存のフィルム若しくはハード・コピー画像に基づいてディジタル化画像データを提供するように設計された設備のようなディジタル化ステーションを含み得る。また、画像データをＰＡＣＳへ供給するシステムは、同じ施設又は拠点のようにＰＡＣＳに関してローカルに位置していてもよいし、離れた診療所又は提携施設のようにＰＡＣＳから完全に遠隔に位置していてもよいことを特記しておく。後者の場合には、画像データは、公開網、専用網及び仮想的私設網等を含めた任意の適当な網リンクを介して伝送され得る。
【００２３】
ＰＡＣＳ６２は、画像データを受信して処理し、展開及び再表示のために画像データを利用可能にするように設計された１又は複数のファイル・サーバ６８を含んでいる。ファイル・サーバ６８は、入出力インタフェイス７０を介して画像データを受け取る。画像データは、圧縮／展開インタフェイス７２を介してアクセスされるルーチンにおいて圧縮され得る。後に改めて詳述するように、圧縮／展開インタフェイス７２は、記述的な画像データをファイル・サーバ６８及びＰＡＣＳの他構成要素による参照のために利用可能なままに保ちつつ、到来する画像データを高速に及び最適に圧縮するものである。所望に応じて、圧縮／展開インタフェイス７２はまた、ファイル・サーバ６８を介してアクセスされる画像データを圧縮するものであってよい。ファイル・サーバ６８はまた、参照番号７４に示すような内部クライアントにも結合され、各々のクライアントが典型的にはワークステーションを含み、このワークステーションにおいて、放射線科医、内科医又は臨床医が所望に応じてサーバからの画像データにアクセスし、画像データを圧縮し、画像データを観察し又は出力することができる。クライアント７４はまた、検査系列の再表示に続く放射線科医の口述のような情報を入力することができる。同様に、ファイル・サーバ６８は、画像データにアクセスして画像データを展開し、プリンタ７８又は他の周辺装置を介してハード・コピー画像を出力するように設計されているプリンタ・インタフェイス７６のような１又は複数のインタフェイスに結合されていてもよい。
【００２４】
データベース・サーバ８０が、１又は複数のファイル・サーバ６８を参照することにより、画像データとＰＡＣＳの内部の他のワークフロー情報とを関連付けるために用いられる。現状で思量される実施形態では、データベース・サーバ８０は、紹介医又は診断医情報、患者情報、背景情報、及びワークリスト相互参照等のような特定の画像系列についての相互参照型情報を含み得る。データベース・サーバ８０の内部の情報は、画像データ・ファイルの記憶及び互いに対する関連付けを容易にすると共に、依頼側クライアントがシステム内に記憶されている画像データ・ファイルに高速に且つ正確にアクセスすることを可能にするのに役立つ。同様に、ファイル・サーバ６８は、バックアップ及び保管の目的での多量の画像データの保管庫となる光学式記憶システムのような１又は複数のアーカイブ８２に結合される。ファイル・サーバ６８と、ファイル・サーバ６８に付設されており短期記憶システムを形成する任意のメモリと、アーカイブ８２との間で画像データを伝達する手法は、放射線科医による再表示及び口述に続いて画像データを保管する、又は画像ファイルの受領若しくは再表示から十分な時間が経過した後に画像データを保管する等のように、任意の適当なデータ管理方式に従うものであってよい。
【００２５】
図示の実施形態では、システム機能をさらに増強するために、ＰＡＣＳシステム又は施設の他の構成要素が上に述べた構成要素に統合されていてもよい。例えば、圧縮／展開ライブラリ８４が圧縮／展開インタフェイス７２に結合されて、圧縮及び展開ルーチンの実行時の入出力インタフェイス７０（又は他のシステム構成要素）によるアクセスのために圧縮ルーチン、アルゴリズム、及びルックアップ・テーブル等を記憶する（すなわち様々なルーチン、ソフトウェアの各バージョン、及び符号テーブル等を記憶する）役割を果たす。実用では、圧縮／展開インタフェイス７２が圧縮／展開ライブラリ８４の一部であってもよい。ライブラリ８４はまた、内部クライアント７４又はプリンタ・インタフェイス７６のようなシステムの他の構成要素に結合されて、同様に圧縮及び展開ルーチン及びアルゴリズムのためのライブラリ又は貯蔵部となってもよい。尚、圧縮／展開ライブラリ８４は別個の構成要素として図示されているが、ファイル・サーバ６８の内部を含めて任意の適当なサーバ又はメモリ装置に含まれていてもよいものと理解されたい。さらに、後述する圧縮及び展開工程を定義するコードは、圧縮／展開インタフェイス７２及び／又は圧縮／展開ライブラリ８４に直接ロードされてもよいし、広域網及び公開網等を含めた網リンクを介してロードされ又は更新されてもよい。
【００２６】
さらに他のシステムが、サーバ８０に直接的に、又は入出力インタフェイス７０のようなインタフェイスを介して、ＰＡＣＳにリンクされていてもよい。図２に示す実施形態では、放射線科情報システム又はＲＩＳ８６がファイル・サーバ６８にリンクされて、データの交換、典型的には、データベース・サーバ８０及び中央又は診療科別の情報システム又はデータベースの内部での相互参照用データの交換を容易にする。同様に、病院情報システム又はＨＩＳ８８もデータベース・サーバ８０に結合されていてよく、同様にデータベース情報及びワークフロー情報等を交換することができる。所望に応じて、かかるシステムはＰＡＣＳシステムに対し、データ交換ソフトウェアを通じてインタフェイス接続されていてもよいし、部分的に又は完全に統合されていてもよく、ＰＡＣＳデータベースと、放射線科データベース又は病院データベースとの間でのデータのアクセスを提供したり、単一の相互参照用データベースを提供したりすることができる。同様に、参照番号９０に示すような外部クライアント（ＥＣ）がＰＡＣＳにインタフェイス接続されて、遠隔位置において画像を観察するのを可能にすることができる。かかる外部クライアントは、展開ソフトウェアを用いていてもよいし、圧縮／展開インタフェイス７２によって既に展開された画像ファイルを受け取ってもよい。この場合にも、かかる外部クライアントに対するリンクは、広域網及び仮想的私設網等のような任意の適当な接続を介して形成され得る。
【００２７】
図示の実施形態では、ＰＡＣＳ６２は、多重分解能（又は多重寸法）画像データ圧縮を提供する。利用者が完全画像を最大分解能で観察することを望まない場合、又は利用者画面が限定されている場合に、かかる多重分解能画像圧縮は、優れた画質で観察するために寸法を縮小した画像を利用者へ伝達することを容易にする。さらに、多重分解能画像圧縮は、まだ転送されていない寸法の大きい画像の成分に対応する圧縮されたデータの部分のみを転送することにより、利用者が寸法を縮小した又は分解能を低下させた画像を相対的に高速に観察したり後に画像を「ズーム」したりすることを可能にする。次いで、付加的なデータを処理して寸法を縮小した画像データと結合し、寸法の大きい画像を得る。加えて、以下に述べる手法は、目的主導型の画像データ記憶を用いて、ＰＡＣＳ６２に記憶された画像に関連する記憶済み画像データの量を削減する。
【００２８】
尚、以下に述べる画像データの処理及び記憶は、ＰＡＣＳ６２において実行されてもよいし、その他任意の適当なシステム構成要素（１又は複数）において実行されてもよいことを特記しておく。処理は典型的には、システムが関連計算を実行し得る限りにおいて、取得コンピュータ、ＰＡＣＳ、操作者ワークステーション及びサーバ等の任意の１又は複数のものにおいて記憶されて実行され得るコンピュータ・コードとして具現化される。
【００２９】
多重分解能の具現化形態は、無損失整数ウェーブレット分解に部分的に基づいたものであってよい。明確に述べると、当業者には認められるように、ウェーブレット分解は、二項型（dyadic）フィルタ処理及びサブ・サンプリング工程を含む。この分解から、サブ・バンドの階層型集合が作成される。後に改めて詳述するように、ウェーブレット変換後の画像データセットは、低周波数成分と、低周波数成分の雑音又はばらつきとも看做され得る高周波数成分とを共に含んでいる。単一レベルのウェーブレット分解から、一つの低周波数サブ・バンドＬＬと、三つの高周波数サブ・バンドＬＨ、ＨＬ及びＨＨとを共に含む分解後のデータセットが生ずる。後続の分解は、低周波数サブ・バンドを、一つの低周波数バンドと三つの付加的高周波数サブ・バンドとを共に含むサブ・バンドの集合にさらに分解したもう一つのデータセットを生成するものと考えてよい。
【００３０】
ウェーブレット変換手法は、二次元又は三次元（又はさらに高次元）のデータセットに対して実行され得る。図３は全体的に、画像データの容積９２の表現である。画像データは、データ・ブロックを成すボクセルを表わす一連の値として記憶され得る。容積９２は、文字ａ〜ｈによって示される８個のデータ・サブセットに論理的に分割される。各々のデータ・サブセット（ａ〜ｈ）は、患者３０の一つの部分のような関心対象の一つの部分を表わす。
【００３１】
上で述べたように、容積９２のデータは、無損失整数ウェーブレット分解を用いた多重分解能フォーマットとして表わされ得る。一次元での一段ウェーブレット順変換は、例えば次式に基づくものであってよい。
【００３２】
ｎI［０，Ｎ／２−１］について、
【００３３】
【数１】
0005456266.tif 000002
式中、Ｃ（ｉ）はｉI［０，Ｎ−１］について入力データを表わし、Ｌ及びＨは分解後の低周波数成分及び高周波数成分であり、Ｃは入力データである。また、
【００３４】
【数２】
0005456266.tif 000003
の演算は被演算数よりも小さい最大の整数を生じ、「Ｎ」は入力データのサイズである。一段ウェーブレット順変換の逆変換は一段ウェーブレット逆変換であり、この例では次式によって記述される。
【００３５】
【数３】
0005456266.tif 000004
上述のウェーブレット順変換及びウェーブレット逆変換の式は一次元の単一段の変換を行なうものである。単一段ウェーブレット変換の再帰計算を、あらゆるレベルにおいて「ＬＬ」成分に対して行なう。変換のレベルの数は、最小分解能の横列寸法及び／又は縦列寸法を固定することにより決定される。このレベル値は、元の画像の横列寸法又は縦列寸法の最大値を所望の最小分解能の寸法に分解するのに必要な段によって決定される。「ｎ」がこのレベル変数であるとすると次式が用いられ、すると、
ｎ＝ｌｏｇ２（ｍａｘ（ｒｏｗｓ，ｃｏｌｓ））−ｌｏｇ２（ｄｓｉｚｅ）
となる。式中、「ｎ」は分解のレベル数であり、ｒｏｗｓ及びｃｏｌｓは元の画像の寸法であり、ｌｏｇ２は２を底とする対数であり、ｄｓｉｚｅは最小分解能画像の構成自在の寸法である。
【００３６】
二次元の場合には、例えば２Ｄ順変換は次式によって定められ得る。
【００３７】
【数４】
0005456266.tif 000005
逆変換工程は、最小分解能「ＬＬ」バンドを取り、このバンドに関連する「ＨＬ」、「ＬＨ」及び「ＨＨ」の各バンドと結合して次に高い分解能を生成することにより動作する。この工程は、画像の完全分解能が達成されるか又は所定のレベルの分解能が達成されるかのいずれかまで繰り返される。逆変換は、単一レベルの再構成についてモジュール式となっており、利用者が、最小分解能から完全分解能まで再構成時の所望のレベルを指定することを可能にしている。２Ｄ逆変換は、上に掲げた例では、以下の式の組によって定められる。
【００３８】
【数５】
0005456266.tif 000006
但し、これらの式は例示的な変換に過ぎないものとし、本発明は如何なる特定の変換又は圧縮のアルゴリズムの利用にも限定されないことを特記しておく。
【００３９】
図３及び図４を全体的に参照すると、整数ウェーブレット分解を用いた三次元（３Ｄ）順変換工程が掲げられている。変換は、順変換及び逆変換が互いに対して反転した順序で実行される限りにおいて、任意の順序で実行されてよい。本実施形態では、ＰＡＣＳ６２は図３の画像データの容積９２に対して、整数ウェーブレット変換工程を用いてＺ次元、Ｘ次元、次いでＹ次元に順変換工程を実行し、第一のレベルの変換９４を結果として得る。但し、ＣＴイメージング・システム２０が画像データ圧縮手法のこの観点及び以降の観点を実行するように構成されていてもよい。入力データ９６は、容積９２の８個のデータ・サブセットａ〜ｈの図である。Ｚ次元での三次元変換は、入力データ９６に作用して中間結果９８を生ずるものであり、次式によって達成され得る。
【００４０】
【数６】
0005456266.tif 000007
Ｘ次元での３Ｄ変換は、中間結果９８に作用して中間結果１００を生ずるものであり、次式によって達成され得る。
【００４１】
【数７】
0005456266.tif 000008
Ｙ次元での３Ｄ変換は、中間結果１００に作用して中間結果１０２を生ずるものであり、次式によって達成され得る。
【００４２】
【数８】
0005456266.tif 000009
中間結果１０２は、図３の第一のレベルの変換９４として図示する第一のレベルの分解に相当する。図４の順変換は、さらなるレベルの分解について繰り返すことができ、整数ウェーブレット多重分解能（ＩＷＭＲ）の枠組みを容易にする。例えば、ＬＬＬブロックは、図３の容積９２のようにａ〜ｈに論理的に分割され得る。本実施形態では、ＰＡＣＳ６２は容積ＬＬＬに対して、整数ウェーブレット順変換工程を用いてＺ次元、Ｘ次元及びＹ次元において順変換を実行して、第二のレベルの分解及び第三のレベルの分解を結果として得る。
【００４３】
図５を全体的に参照すると、第二のレベルの分解の後の３Ｄ容積データセットの多重レベル分解についてのデータの再編成が掲げられており、参照番号１０４によって全体的に表わされている。同図では、二つの分解能レベルが示されている。この例では、図３の容積９２が図４の式を用いて分解されて、第一のレベルの分解を形成している。同様に、ＬＬＬ（１，１，１）と表わされ得る図３のサブセットＬＬＬが分解されて、第二のレベルの分解を形成しており、この分解は、一つの低周波数サブ・バンドＬＬ（２，２，２）と、三つの高周波数サブ・バンドＬＨ（２，２，２）、ＨＬ（２，２，２）及びＨＨ（２，２，２）とを共に含んでいる。
【００４４】
図６を全体的に参照すると、第三のレベルの分解の後の３Ｄ容積データセットの多重レベル分解についてのデータの再編成が掲げられており、全体的に参照番号１０６によって参照される。サブセットＬＬＬ（２，２，２）が分解されて第三のレベルの分解を形成しており、この分解は、一つの低周波数サブ・バンドＬＬ（３，３，３）と、三つの高周波数サブ・バンドＬＨ（３，３，３）、ＨＬ（３，３，３）及びＨＨ（３，３，３）とを共に含んでいる。図５及び図６の多重分解能の枠組みは、極めて多量のデータを管理することを可能にする。従来のシステムでは、ＰＡＣＳ６２への記憶の前にデータが圧縮されていた。しかしながら、この手法は、多量のデータが医用イメージング・システムの増大し続ける分解能によって生成される場合に問題を呈する。従って、本発明の手法を用いて、ＰＡＣＳ６２に記憶される各々の画像データセットに関連するデータの量を削減する。
【００４５】
図７を全体的に参照すると、画像の臨床的目的に基づいて多重分解能画像データを選択的に記憶する手法が掲げられており、全体的に参照番号１０８によって表わされている。この手法は、各々のデータセットについてＰＡＣＳ６２に記憶される医用画像データの量を削減することを可能にする。走査の臨床的目的によって定義されるものとして最も重要な医用画像の高周波数部分の領域は、ＰＡＣＳ６２に記憶される。しかしながら、走査の臨床的目的によって定義されるものとして重要でない医用画像の高周波数部分の領域は廃棄され、従ってＰＡＣＳ６２に記憶されず、又は損失圧縮を介する等のように代替的な態様で処理され若しくは記憶され得る。
【００４６】
この手法は、ブロック１１０によって全体的に表わされているように、走査の臨床的目的を識別することを求める。走査の臨床的目的は、身体の特定の部分におけるアンジオグラム解析、マンモグラム解析、灌流定量化、腫瘍検出及び／又は追跡管理、動脈瘤検出、閉塞血管の検出及び定量化等のように、多数の臨床的目的の任意のものであってよい。システム操作者は、目的のメニュー又はリストから目的を選択することができ、これにより手法の各ステップを自動的に実行するようにシステムに指令する。一般的には、目的は、検査系列を（例えば特定の医学的状態及び病状等の検出のために）発注した内科医によって与えられる命令又は処方から判明し又は利用可能となる。
【００４７】
次いで、ブロック１１２によって全体的に表わされているように、患者はイメージング・システム（例えば前述のＣＴシステム２０又はその他任意のモダリティのシステム）を介して走査されて、医用画像データを得る。患者を走査することにより得られた医用画像データは典型的には、単一の分解能で得られており、この分解能は理想的には、イメージング・システムから入手可能な最高すなわち最大の分解能である。上で述べたように、この手法は、ＣＴイメージング・システム２０以外のイメージング・システムでも適用可能である。
【００４８】
完全分解能の医用画像データは、ブロック１１４によって全体的に表わされているように、ＰＡＣＳ６２によってアクセスされる。実用では、画像データに対して何らかのフィルタ処理等を実行した後に画像データをＰＡＣＳへ送ることができる。さらに、上で述べたように、後述する処理は、ＰＡＣＳ自体によって実行されてもよいし、ＰＡＣＳへの画像データの記憶の前に上流の構成要素によって実行されてもよい。同様に、ＰＡＣＳに記憶されるデータは、後述するように処理されて、メモリ要件を小さくした後にＰＡＣＳに再び記憶されてよい。完全分解能医用画像データは典型的には、ＣＴイメージング・システム２０のようなイメージング・システムからＰＡＣＳ６２へ送られる。本実施形態では、ＣＴイメージング・システム２０は医用画像データの長期記憶には用いられない。医用画像データの長期記憶はＰＡＣＳ６２において生ずる。但し、本発明の手法の他の実施形態では、イメージング・システムが医用画像データの長期記憶に用いられてもよい。
【００４９】
ＰＡＣＳ６２（又はより一般的には、分割工程を実行する構成要素）は、ブロック１１６によって表わされているように、走査の臨床的目的に基づいて医用画像データの関心領域を関心の低い領域から分割するように動作可能な分割アルゴリズムにアクセスする。走査の臨床的目的に依存して、１又は複数の解剖学的特徴について、ある医用画像においては関心が高く、他の医用画像では関心がない場合がある。例えば、走査の目的が放射線科医が肺の腫瘍を発見することを可能にすることにある場合には、肺以外の解剖学的特徴（例えば周囲組織）に対する関心は低い。従って、この例では、肺組織を他の組織から分割するように動作可能な分割アルゴリズムが選択される。
【００５０】
次いで、ブロック１１８によって全体的に表わされているように、この分割アルゴリズムを用いて関心領域を医用画像の他領域から分割する。ＰＡＣＳ６２は、分割目的で元の画像データの複製を用いることができる。
【００５１】
次いで、ブロック１２０によって全体的に表わされているように、関心領域を医用画像データセットから抽出する。ＰＡＣＳ６２は元の画像データの複製を用いて、医用画像データセットから関心領域を抽出することができる。当業者には認められるように、様々な解剖学的構造及び状態等について多数のかかる分割アルゴリズムが利用可能である。分割アルゴリズムは典型的には、解剖学的構造又は組織種別に合わせて適応構成され、特定のアルゴリズムは、画像データの発生元であるモダリティに依存して異なっていてよい。実用では、選択されて適用される特定の分割アルゴリズムは、操作者の介入（例えばＰＡＣＳに結合されたワークステーションにおける操作者の対話）の結果であってよい。代替的には、分割アルゴリズム選択及び実行工程は、部分的に又は完全に自動化されていてよい。さらに、幾つかのアルゴリズムは、画像を取得した目的（例えば放射線科医又は他の医師によって評価されることが望まれる解剖学的特徴又は状態）を特に考慮して操作者によって為され得る選択、設定及び選択肢を要求し、又はこれら選択、設定及び選択肢から利益を得ることができる。
【００５２】
次いで、ブロック１２２によって全体的に表わされているように、抽出された関心領域を用いて分割リストすなわちｓｅｇｌｉｓｔを作成する。三次元画像の場合には、分割リストは、分割の結果の成果物の三次元ラン長符号化ビット・マスクである。二次元画像も同様に、二次元ｓｅｇｌｉｓｔを生ずる。ビット・マスクは標準的な手法を用いて１及び０のストリームとして符号化される。すなわち、マスクは典型的には、画像の二値マップであり、いずれのピクセル又はボクセルが関心のある特徴に含まれると指定され、いずれのピクセル又はボクセルが含まれないと指定されるかを示す。現状で思量される具現化形態では、関心領域に対応するｓｅｇｌｉｓｔの部分は、「１」とラベルされ、他の領域は「０」とラベルされる。
【００５３】
次いで、ブロック１２４によって全体的に表わされているように、ｓｅｇｌｉｓｔ及び元の医用画像を多数の分解能レベルに分解する。ｓｅｇｌｉｓｔ分解は元の医用画像の分解と並行して行なわれる。
【００５４】
ｓｅｇｌｉｓｔを用いて、ブロック１２６によって全体的に表わされているように、長期記憶に記憶させたい多重分解能画像データの高周波数部分の領域を選択する。すなわち、現状で思量される具現化形態では、ｓｅｇｌｉｓｔのビット・マスクの「１」を有する領域に対応する多重分解能画像データの高周波数部分の領域は、ＰＡＣＳ６２によって記憶される。画像のこの領域の低周波数部分も記憶される。
【００５５】
長期記憶用に選択されない多重分解能画像データの高周波数部分のピクセル又はボクセルは、ブロック１２８によって全体的に表わされているように、廃棄されるか、又は異なる態様で処理され若しくは記憶される。現状で思量される一実施形態では、ｓｅｇｌｉｓｔのビット・マスクの「０」を有する領域に対応する多重分解能画像データの高周波数部分の領域は、ＰＡＣＳ６２によって記憶されることはない。代わりに、これらの領域のデータは廃棄され、これによりデータの記憶量を削減する。但し、画像のこの領域の低周波数形態は記憶される。
【００５６】
多重分解能画像データの低周波数部分及び高周波数画像データの選択された部分は、ブロック１３０によって全体的に表わされているように、圧縮されて長期記憶に記憶される。このように、多重分解能画像データの各々の分解能レベルでの完全な低周波数成分が記憶される。加えて、画像の臨床的目的によって定義されるものとしての関心領域に対応する高周波数成分の領域も記憶される。従って、上述した三つの分解能レベルの一つで医用画像データを観察するときに、関心領域は当該分解能レベルで利用可能な最高分解能にあるものとなる。画像の他領域は相対的に低い分解能にあるものとなる。
【００５７】
図８及び図９を全体的に参照すると、図７の手法の部分の線図表現が掲げられている。先ず、完全分解能にある元の医用画像データ１３２にアクセスする。分かり易くするために、元の医用画像データ１３２の表現は二次元で図示されている。但し、元の医用画像データ１３２は三次元の医用画像データを含んでいてよい。この例では、元の画像１３２は、心臓、血管及び肺の部分を含めた患者の心臓領域の画像である。この例では、画像を得る臨床的目的は心臓を検査することにある。元の画像１３２の目的主導型の分割及び抽出が、上でこの手法について述べたようにして実行される。
【００５８】
この例では、参照番号１３４によって全体的に表わされているように、患者の心臓が、患者の心臓領域の完全分解能画像において他の解剖学的特徴から分割されて抽出される。続いて、参照番号１３６によって全体的に表わされているように、抽出された心臓に基づいてｓｅｇｌｉｓｔを作成する動作を行なう。ｓｅｇｌｉｓｔ１３８に記録されているピクセル又はボクセルに対応する領域の代表例が示されている。元の医用画像データ１３２の場合と同様に、ｓｅｇｌｉｓｔ１３８は三次元を占めている。ｓｅｇｌｉｓｔは、患者毎に異なる、というのは心臓の容積は患者毎に異なるからである（又は単一の患者でも異なる時間点では異なっている）。ｓｅｇｌｉｓｔ１３８は、窓部分１４０及び遮断部分１４２を実効的に形成する１及び０からなるビット・マスクを含んでいる。窓部分１４０は元の医用画像データ１３２の関心領域に対応する。具体的には、窓部分１４０はＰＡＣＳ６２の長期記憶に記憶させたい高周波数の分解後画像データの領域に対応する。この例では、窓部分１４０は、抽出された心臓の容積に対応する。遮断部分１４２は、重要性の低い区域に対応する。具体的には、遮断部分１４２は、廃棄したい高周波数の分解後データの部分に対応する。窓部分１４０及び遮断部分１４２は、１及び０の値をそれぞれ有するボクセルを含む。ここでの具現化形態では、「１」及び「０」は、ＰＡＣＳ６２にとっては、元の画像の対応するボクセルを保存すべきか廃棄すべきかを意味する。
【００５９】
この例では、元の完全分解能画像は、整数ウェーブレット変換を用いて３回分解されて、画像の三つの異なる分解能の形態を形成する。第一の変換の後に、医用画像データの第一の分解後画像データセット１４４が生成される。第一の分解後画像データセット１４４は、一つの低周波数部分ＬＬ１と、三つの高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１とを有する。低周波数部分ＬＬ１は分解されて、医用画像データの第二の分解後画像データセット１４６を生成する。第二の分解後画像データセット１４６は、一つの低周波数部分ＬＬ２と、三つの高周波数部分ＬＨ２、ＨＨ２及びＨＬ２とを有する。第二の分解形態１４６の低周波数部分ＬＬ２は分解されて、医用画像データの第三の分解後画像データセット１４８を生成する。第三の分解後画像データセット１４８もまた、一つの低周波数部分ＬＬ３と、三つの高周波数部分ＬＨ３、ＨＨ３及びＨＬ３とを有する。医用画像データの各々の分解後形態が、より高い分解能を有する。このように、第一の分解後画像データセット１４４は最低分解能を有し、第三の分解後画像データセット１４８は最大分解能を有する。
【００６０】
この例では、ｓｅｇｌｉｓｔもまた、整数ウェーブレット変換を用いて３回分解されて、ｓｅｇｌｉｓｔの三つの異なる分解能の形態すなわち第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０、第二の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５２及び第三の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５４を形成する。このように、分解後画像データセット１４４、１４６、１４８の各々の分解能が、同じ分解能を有する対応する分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０、１５２、１５４を有する。
【００６１】
本実施形態では、ＰＡＣＳ６２は、第一の分解後画像データセット１４４及び第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０を受け取って、ＰＡＣＳ６２の長期記憶に記憶される第一の目的主導型の画像データセット１５６を生成する。分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０、１５２、１５４は、分解後画像データセット１４４、１４６、１４８の高周波数部分のＰＡＣＳ６２に記憶させたい部分を確定するのに用いられる。分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０、１５２、１５４の高周波数成分のみが用いられる。このように、第一の目的主導型の画像データセット１５６の低周波数部分ＬＬ１は、第一の分解後画像データセット１４４の低周波数部分ＬＬ１と同じになる。第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０の窓部分１４０の領域に対応する第一の分解後画像データセット１４４の高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１の領域は、第一の目的主導型の画像データセット１５６に含まれており、参照番号１５８によって表わされている。第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０の遮断部分１４２に対応する第一の分解後画像データセット１４４の高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１の各領域は廃棄されて、第一の目的主導型の画像データセット１５６には含まれない。第一の目的主導型の画像データセット１５６高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１のこれらの空白領域は、参照番号１６０によって表わされている。同様に、ＰＡＣＳ６２は、他の二つの分解能の分解後画像データセット及び分解後ｓｅｇｌｉｓｔに対応する第二の目的主導型の画像データセット１６２及び第三の目的主導型の画像データセット１６４を形成する。
【００６２】
目的主導型の画像データセット１５６、１６２、１６４は、修正された圧縮ルーチン１６６によって圧縮される。各々のより高いレベルの低周波数データはさらに分解されるので、これらのデータセットを記述する情報は、最も低い低周波数データセット（すなわち第三の分解後画像データセット１４８のＬＬ３）を例外として、より低いレベルに保存される。本実施形態では、第三の分解後画像データセット１４８のＬＬ３に対応する第三の目的主導型の画像データセット１６４の低周波数データセットＬＬ３は、予測誤差圧縮手法１６８を用いて圧縮される。
【００６３】
高周波数データセット及び低周波数データセットの圧縮に続いて、得られたデータは、参照番号１７０によって示されるように、データ・ストリーム又はファイルとして編集される。図示の実施形態では、データ・ストリーム１７０は記述型ヘッダ１７２を含んでおり、続いて第三の目的主導型の画像データセット１６４についての第一のセット１７４、第二の目的主導型の画像データセット１６２についての第二のセット１７６、及び第一の目的主導型の画像データセット１５６についての第三のセット１７８を含む一連のデータセットを含んでいる。データ・ストリーム１７０は、記憶させたい長期記憶へ送られる。
【００６４】
図１０を全体的に参照すると、圧縮されて長期記憶に記憶された目的主導型の画像データセットから医用画像を形成する手法のブロック図が掲げられており、参照番号１８０によって全体的に表わされている。画像は、この態様で目的主導型の画像データセット１５６、１６２、１６４の分解能レベルの任意のものから形成され得る。目的主導型の画像データセットは、ブロック１８２によって全体的に表わされているように、長期記憶からアクセスされる。目的主導型の画像データセットの低周波数部分は、参照番号１８４によって全体的に表わされているように、医用画像を形成するように再構成される。目的主導型の画像データセットの高周波数部分も、参照番号１８６によって全体的に表わされているように、医用画像を形成するように再構成される。次いで、ブロック１８８によって全体的に表わされているように、目的主導型の画像データセットの低周波数部分及び高周波数部分を合成して、医用画像を形成する。
【００６５】
図１１を全体的に参照して述べると、圧縮されて長期記憶に記憶された目的主導型の画像データセットから図１０の手法に従って形成される医用画像の表現が掲げられており、参照番号１９０によって全体的に表わされている。画像１９０の第一の部分１９２は、低周波数データ及び高周波数データから形成される。この第一の部分１９２は、走査の目的によって定義されるものとしての関心領域である。加えて、この部分はｓｅｇｌｉｓｔの窓部分に対応している。第二の領域１９４は、低周波数データのみから形成される。画像のこの部分はｓｅｇｌｉｓｔのマスク部分に対応している。
【００６６】
発明の幾つかの特徴のみを本書に図示して説明したが、当業者には多くの改変及び変形が想到されよう。従って、特許請求の範囲は本発明の真意に含まれるような全ての改変及び変形を網羅するものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の手法の実施形態の一例に従って強化された画像データ記憶方式を具現化するように設計されている例示的なイメージング・システム、この場合には計算機式断層写真法（「ＣＴ」）イメージング・システムの模式図である。
【図２】本発明の実施形態の一例に従って図１のイメージング・システムから画像データを受け取って記憶する画像保管通信システムすなわちＰＡＣＳの線図である。
【図３】本発明の実施形態の一例による整数ウェーブレット分解を用いた第一のレベルの分解へ変換されるデータの容積の図である。
【図４】本発明の実施形態の一例による整数ウェーブレット分解を用いた順変換工程の図である。
【図５】本発明の実施形態の一例による整数ウェーブレット分解を用いた第二のレベルの分解の後の多重分解能データセットの図である。
【図６】本発明の実施形態の一例による整数ウェーブレット分解を用いた第三のレベルの分解の後の多重分解能データセットの図である。
【図７】本発明の実施形態の一例による画像の臨床的目的に基づいて医用画像データを選択的に記憶する手法のブロック図である。
【図８】本発明の実施形態の一例による画像の臨床的目的に基づいて医用画像データを選択的に記憶する手法の線図である。
【図９】本発明の実施形態の一例による画像の臨床的目的に基づいて医用画像データを選択的に記憶する手法の線図である。
【図１０】本発明の実施形態の一例による選択的に記憶された医用画像データから形成される医用画像を形成する手法のブロック図である。
【図１１】本書に記載する手法に従って選択的に記憶された医用画像データから形成される医用画像の図である。
【符号の説明】
【００６８】
２０  ＣＴイメージング・システム
２２  フレーム
２４  ガントリ
２６  中孔
２８  患者テーブル
３０  患者
３２  Ｘ線源
３４  コリメータ
３６  Ｘ線ビーム
３８  検出器アレイ
４０  システム制御器
４２  ガントリ・モータ制御器
４４  テーブル・モータ制御器
４６  Ｘ線制御器
４８  データ取得システム
５０  画像再構成器
５２  コンピュータ
５４  メモリ
５６  操作者ワークステーション
５８  表示器
６０  プリンタ
６２  画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）
６４  遠隔システム
６６  他の別個のイメージング・システム
６８  ファイル・サーバ
７０  入出力インタフェイス
７２  圧縮／展開インタフェイス
７４  内部クライアント
７６  プリンタ・インタフェイス
７８  プリンタ
８０  データベース・サーバ
８２  アーカイブ
８４  圧縮／展開ライブラリ
８６  放射線科情報システム
８８  病院情報システム
９０  外部クライアント
９２  画像データの容積
９４  第一のレベルの変換
９６  入力データ
９８  中間結果
１００  中間結果
１０２  中間結果
１０４  第二のレベルの分解後の３Ｄ容積データセットの多重レベル分解のデータについての再編成
１０６  第三のレベルの分解後の３Ｄ容積データセットの多重レベル分解のデータについての再編成
１０８  画像の臨床的目的に基づいて多重分解能画像データを選択的に記憶させる手法
１１０  走査の臨床的目的を識別する
１１２  医用画像データを得るためにＣＴイメージング・システム２０を用いて患者を走査する
１１４  ＰＡＣＳ６２によって完全分解能医用画像データにアクセスする
１１６  ＰＡＣＳ６２が、走査の臨床的目的に基づいて関心の低い領域から医用画像データの関心領域を分割するように動作可能な分割アルゴリズムにアクセスする
１１８  次いで、分割アルゴリズムを用いて医用画像の他の領域から関心領域を分割する
１２０  次いで、関心領域を医用画像データセットから抽出する
１２２  次いで、抽出された関心領域を用いて分割リストすなわちｓｅｇｌｉｓｔを作成する
１２４  次いで、ｓｅｇｌｉｓｔ及び元の医用画像を多数の分解能レベルに分解する
１２６  ｓｅｇｌｉｓｔを用いて、長期記憶に記憶させたい多重分解能画像データの高周波数部分の領域を選択する
１２８  多重分解能画像データの高周波数部分の長期記憶用に選択されない部分を廃棄する
１３０  多重分解能画像データの低周波数部分、及び高周波数画像データの選択された部分を圧縮して長期記憶に記憶させる
１３２  元の医用画像データ
１３４  患者の心臓領域の完全分解能画像において、患者の心臓を分割して他の解剖学的特徴から抽出する
１３６  抽出された心臓に基づいてｓｅｇｌｉｓｔを作成する
１３８  ｓｅｇｌｉｓｔ
１４０  窓部分
１４２  遮断部分
１４４  第一の分解後画像データセット
１４６  第二の分解後画像データセット
１４８  第三の分解後画像データセット
１５０  第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ
１５２  第二の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ
１５４  第三の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ
１５６  第一の目的主導型の画像データセット
１５８  、第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０の窓部分１４０の領域に対応する第一の分解後画像データセット１４４の高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１の領域
１６０  第一の分解後ｓｅｇｌｉｓｔ１５０の遮断部分１４２に対応する第一の分解後画像データセット１４４の高周波数部分ＬＨ１、ＨＨ１及びＨＬ１の領域
１６２  第二の目的主導型の画像データセット
１６４  第三の目的主導型の画像データセット
１６６  修正後の圧縮ルーチン
１６８  予測誤差圧縮手法
１７０  データ・ストリーム
１７２  記述型ヘッダ
１７４  第一のデータセット
１７６  第二のデータセット
１７８  第三のデータセット
１８０  圧縮されて長期記憶に記憶された目的主導型の画像データセットから医用画像を形成する手法
１８２  目的主導型の画像データセットに長期記憶からアクセスする
１８４  目的主導型の画像データセットの低周波数部分を、医用画像を形成するように再構成する
１８６  目的主導型の画像データセットの高周波数部分も、医用画像を形成するように再構成する
１８８  目的主導型の画像データセットの低周波数部分及び高周波数部分を合成して医用画像を形成する
１９０  圧縮されて長期記憶に記憶された目的主導型の画像データセットから形成される医用画像の表現
１９２  画像の第一の部分
１９４  画像の第二の部分
【図１】
0005456266.tif 000010
【図２】
0005456266.tif 000011
【図３】
0005456266.tif 000012
【図４】
0005456266.tif 000013
【図５】
0005456266.tif 000014
【図６】
0005456266.tif 000015
【図７】
0005456266.tif 000016
【図８】
0005456266.tif 000017
【図９】
0005456266.tif 000018
【図１０】
0005456266.tif 000019
【図１１】
0005456266.tif 000020