(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを処理するコンピュータ利用型の方法であって、
複数の分解能レベルの圧縮された画像データを含む圧縮後画像データにアクセスするステップ（１５２）であって、少なくとも一つの分解能レベルの圧縮後画像データは、無損失データ圧縮により圧縮され、関心のある第一の特定の組織の輪郭に沿った、アルゴリズムにより分割された画像データの第一の領域及び損失データ圧縮により圧縮され、関心のある第二の特定の組織の輪郭に沿った、アルゴリズムにより分割された画像データの第二の領域を含んでいる、圧縮後画像データにアクセスするステップ（１５２）と、
マスクにアクセスするステップ（１５０）であって、前記アルゴリズムにより分割された画像データの第一の領域に対応する当該マスクの第一の領域は第一の識別子によりラベルされ、前記アルゴリズムにより分割された画像データの第二の領域に対応する当該マスクの第二の領域は第二の識別子によりラベルされ、除去された画像データに対応する当該マスクの第三の領域は第三の識別子によりラベルされる、マスクにアクセスするステップ（１５０）と、
前記マスクにおける前記識別子に基づいて前記分割された画像データの前記第一の領域及び前記第二の領域を選択的に処理するステップ（１５４〜１５８）と
を備えた方法。
【請求項２】
前記アルゴリズムにより分割された画像データの前記第一の領域及び前記第二の領域を選択的に処理する前記ステップは、前記マスクにおける前記第一及び第二の識別子に基づいて処理アルゴリズムのパラメータを修正するステップ（１５４〜１５８）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】
前記マスクにおける前記第一及び第二の識別子に基づいて前記アルゴリズムにより分割された画像データの前記第一の領域及び前記第二の領域を選択的に処理する前記ステップは、前記分割された画像データの第二の領域を処理する前に前記分割された画像データの第一の領域を処理するステップ（１５６〜１５８）を含んでいる、請求項１または２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】
前記アルゴリズムにより分割された画像データの第一の領域は、前記アルゴリズムにより分割された画像データの第二の領域よりも高い分解能を有する、請求項３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】
圧縮後画像データにアクセスする前記ステップは、前記少なくとも一つの分解能レベルの圧縮後画像データを展開するステップ（１５２）を含んでいる、請求項１乃至４のいずれか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】
前記マスクは、複数の分解能レベルの圧縮後マスク・データを含んでおり、マスクにアクセスする前記ステップは、前記少なくとも一つの分解能レベルの圧縮後画像データに対応する分解能レベルを有する圧縮後マスク・データを展開するステップ（１５２）を含んでいる、請求項５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】
圧縮後画像データにアクセスする前記ステップ、及びマスクにアクセスする前記ステップは、長期データ記憶から前記圧縮後画像データ及び前記マスクにアクセスするステップ（１５０〜１５２）を含んでいる、請求項１乃至６のいずれか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】
前記圧縮後画像データと前記マスクは３次元の画像データを含んでいる、請求項１乃至７のいずれか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】
前記第二のデータ圧縮は損失データ圧縮（１２６）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】
画像データを収集する目的に基づいて前記マスクを生成するステップを含んでいる、請求項１乃至９のいずれか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、階層型データ圧縮によって圧縮された医用画像データを処理する手法に関する。
【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、画像データの中央保管庫として作用し、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又はピ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。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線システム、磁気共鳴イメージング・システム及び計算機式断層写真法イメージング・システム等でのような画像取得又は符号化の系列の間に作成される。次いで、これらの画像データは、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処理されて、記憶、伝達及び表示に供される。
【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、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場合がある。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しない。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割り当てられる場合がある。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、イメージング・システムがデータ処理リソースをさらに効率よく集中管理し得るよう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】
圧縮後の多重分解能医用画像データの処理すべき部分の優先順位を決める手法が提供される。関連性の高いすなわち重要性の高い画像データの部分が、関連性の低いすなわち重要性の低い画像データの部分の前に処理され得る。但し、この反対が生じてもよい。画像データの部分の関連性は、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、画像データの内容を、画像データを得るときの目的に対する関連性に基づいて幾つかの領域に分割する分割アルゴリズムを選択する。分割後のデータからマスクを作成する。マスクを用いて、データ圧縮品質係数を画像データの対応する画像ブロックに割り当てる。各々の領域の画像データは、割り当てられた品質係数に基づいて圧縮される。画像データを得るときの目的に対する関連性の最も高い領域の画像データは、無損失データ圧縮によって圧縮され得る。画像データを得るときの目的に対する関連性の低い領域の画像データは、損失データ圧縮によって圧縮され得る。関連性の最も高い領域の画像データ、関連性の低い領域の画像データ、及びマスクは、長期データ記憶に記憶される。画像データを得るときの目的に対して関連性を有しない領域の画像データは、廃棄される。
【００１１】
処理時には、圧縮後画像データにアクセスする。加えて、マスクにアクセスし、マスクを用いて圧縮後画像データの処理を指示する。応用に依存して、マスクを用いて、関連性の最も高い領域の画像データを関連性の低い領域の画像データの前に処理するように指示することができる。但し、マスクを用いて、関連性の低い領域の画像データを関連性の最も高い領域の画像データの前に処理するように指示してもよい。
【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、この領域の走査の取得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、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、並びに撮像を開始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線トモシンセシス・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、ＰＡＣＳの内部で画像データと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」したりするのを可能にすることができる。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得られる。後続の分解は、この低周波数サブ・バンドを、一つの低周波数バンドと三つの付加的な高周波数サブ・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】
図３を全体的に参照すると、画像の内容に基づいて画像の内部の画像データを選択的に記憶させる手法が掲げられており、参照番号９２によって全体的に表わされている。図示の手法は、撮影された各々の医用画像について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。医用画像データを得たときの目的を知ることにより、関連性の高い医用画像の内容、及び関連性の低い又は関連性のない医用画像の内容を識別することが可能である。図示の実施形態では、関連性の高い医用画像の内容は、画像の完全分解能を保持する無損失データ圧縮によって圧縮される。関連性の低い医用画像の内容は、画像の該当領域について相対的に低い分解能を生ずる損失データ圧縮によって圧縮される。関連性のない医用画像の内容は、完全に廃棄される。データ圧縮の後に、関連性の高い画像の内容又は関連性の低い画像の内容をＰＡＣＳ６２の長期記憶に記憶させる。ある画像についての画像データの全てが完全分解能で記憶される訳ではないので、画像によって要求されるデータ記憶容量が削減される。
【００３１】
以降で改めて詳述するように、医用画像の異なる内容に対し、関連性を確定する品質係数が割り当てられ、従って、画像データの該当部分を圧縮するときのデータ圧縮の形式、又は関連性のない画像データの場合にはこの部分をそもそも圧縮するか否かを確定する。本実施形態では、関連性の高い画像データに対応する品質係数を割り当てられた医用画像データのあらゆる部分が無損失圧縮によって圧縮される。関連性の低い画像データに対応する品質係数を割り当てられた医用画像データのあらゆる部分は損失圧縮によって圧縮されて、完全分解能に満たない分解能で記憶される。最後に、関連性のない画像データに対応する品質係数を割り当てられた医用画像データのあらゆる部分は廃棄されて、一切圧縮されない。
【００３２】
特定の領域又は解剖学的特徴に割り当てられた圧縮品質係数は、医用画像データを得るときの臨床的目的に基づく。走査の臨床的目的に依存して、一つ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殆ど又は全くない場合がある。例えば、走査の目的が、放射線科医が脳の腫瘍を探すのを可能にすることにある場合には、脳以外の解剖学的特徴に対する関心は低い。従って、この例では、脳組織画像データは関連性が高く、関連性が高いことを反映するような品質係数を割り当てられる。一方、血管画像データは関連性が低く、関連性が低いことを反映するような品質係数を割り当てられる。同様に、脳脊髄液には関連性がなく、無関連性を反映するような品質係数を割り当てられる。
【００３３】
この手法は、ブロック９４によって全体的に表わされているように、医用画像データを得るときの臨床的目的を識別することを求める。アンジオグラム、マンモグラム、灌流、及び腫瘍、動脈瘤、閉塞血管の位置検出等のように、医用画像データを得るときの多数の臨床的目的の任意のものが存在し得る。加えて、走査は身体の任意の部分について行なわれ得る。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。
【００３４】
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し、このことがブロック９６によって全体的に表わされている。図示の実施形態では、得られる画像データは三次元画像データである。但し、時間、温度、圧力等のような他の様々な形式のデータに対応する付加的な次元の画像データも得ることができる。図示の実施形態では、患者を走査することにより得られる医用画像データは、ＣＴイメージング・システム２０から利用可能な最高の分解能である単一の分解能で得られる。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・システムでの利用にも適用可能である。他の物理的パラメータ、各々のピクセル又はボクセルの強度、色、輝度又は他のパラメータ若しくは特性に基づく撮像技術は、当該技術に固有の物理的性質（例えばＭＲＩシステムの場合には正味の磁気モーメント、及びＰＥＴイメージング・システムの場合には受光されるγ線等）に基づくものとなる。
【００３５】
次いで、長期記憶の前にさらに他の処理のために完全分解能医用画像データにアクセスし、このことがブロック９８によって全体的に表わされている。医用画像データは、ＣＴイメージング・システム２０及び／又はＰＡＣＳ６２によって処理され得る。但し、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。代わりに、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、ＰＡＣＳではなくイメージング・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。
【００３６】
ブロック１００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内容を分割する分割アルゴリズムが選択される。例えば、走査の目的が、放射線科医が腫瘍について脳を検査するのを可能にすることにある場合には、脳組織、骨及び皮膚等のような頭部の様々な組織を分割するように適応構成されている分割アルゴリズムが選択され得る。もう一つの例としては、走査の目的が膝の軟骨の状態を検査することにあった場合には、軟骨を骨、筋肉及び靭帯のような他の組織から分割するように適応構成されている分割アルゴリズムが選択され得る。分割目的で原画像データの複製を用いることができる。一旦、選択されたら、この分割アルゴリズムを用いて画像データを分割し、このことがブロック１０２によって全体的に表わされている。図示の実施形態では、分割後画像データは三次元画像データである。
【００３７】
図示の実施形態では、分割後画像データを用いて、画像データを得るときの臨床的目的に対する関連性に基づいて少なくとも三つの群を有するマスクを作成し、このことがブロック１０４によって全体的に表わされている。本実施形態では、分割アルゴリズムは、画像データの分割後の部分を、医用画像データを得るときの臨床的目的に対する関連性に基づいて三つの群に分類するように動作可能である。三つの群は、関連性の高い内容を有する画像データ、関連性の低い内容を有する画像データ、及び関連性のある内容を有しない画像データである。例えば、一つの分割アルゴリズムは、脳画像の内部で脳組織、骨、及び脳脊髄液に満たされた脳室を分割することができる。本実施形態では、画像データの部分を分割することに加えて、分割プログラムは、脳組織、骨、及び脳脊髄液で満たされた脳室についての関連性の程度を、医用画像データを得るときの臨床的目的に基づいて確定することができる。画像データを得るときの目的が脳腫瘍を識別することにある場合には、脳組織は関連性が高いと識別され、骨は関連性が低い又は場合によっては関連性がないと識別される。同様に、脳脊髄液で満たされた脳室は関連性がないと識別される。画像データを得るときの他の目的が存在していた場合には、様々な組織についての関連性の程度は変化し得る。マスクは、この実施形態では三次元画像データを含んでいる。加えて、もう一つの実施形態では、分割アルゴリズムの代わりに別個のアルゴリズムを用いてマスクを作成してもよい。
【００３８】
マスクは、画像データの三つの群に対応する品質係数を割り当てられた画像ブロックで構成される。各々の画像データ群に対し、これらの群を区別する異なる品質係数が割り当てられる。例えば、関連性の高い画像データに対応するマスクの画像ブロックには、品質係数「２」が割り当てられ得る。同様に、関連性の低い画像データに対応するマスクの各々の部分には、品質係数「１」が割り当てられ、関連性のない画像データに対応するマスクの画像ブロックには品質係数「０」が割り当てられ得る。但し、これらの数は任意であり、この手法を利用しているシステムに依存して変化してよい。マスクは、ブロック１０６によって全体的に表わされているように、圧縮の画像ブロック・サイズに適当な分解能で記憶される。
【００３９】
次いで、マスクに割り当てられた品質係数に基づいて画像データの各々の画像ブロックに品質係数を割り当て、このことがブロック１０８によって全体的に表わされている。マスクの画像ブロックの品質係数は、画像データの対応する画像ブロックへ伝達される。上で述べた例では、関連性の高い画像データの全ての画像ブロックには品質係数「２」が割り当てられ、関連性の低い画像ブロックの画像ブロックには品質係数「１」が割り当てられ、関連性のない画像データの画像ブロックには品質係数「０」が割り当てられる。
【００４０】
次いで、割り当てられた品質係数を用いて医用画像データが圧縮され、このことがブロック１１０によって全体的に表わされている。品質係数を用いて、関連性の高い画像データに対応する画像ブロックは無損失で圧縮される。関連性の低い画像データに対応する画像ブロックは損失圧縮によって圧縮される。最後に、関連性のない画像データに対応する画像ブロックは廃棄されて、圧縮されない。図示の実施形態では、ＰＡＣＳ６２が画像データを圧縮する。ＰＡＣＳはデータ圧縮の前に各々の画像ブロックについて品質係数を識別し、次いで、適当なアルゴリズム又はツールを用いて画像データのブロックを圧縮する。また、画像データは、ウェーブレット変換を用いて複数の分解能レベルへ分解され得る。
【００４１】
データ圧縮の後に、圧縮後画像及び圧縮後マスクを長期記憶に記憶させ、このことがブロック１１２によって全体的に表わされている。ここから、画像データを長期記憶から検索して何時でも観察に供することができる。画像データの全てが無損失圧縮で記憶されている訳ではないので、各々の画像を記憶するのに必要とされるデータ記憶容量が削減される。しかしながら、関連性の高い画像データの全ては無損失データ圧縮で保存されるので、画像の関連性の高い領域では画像データ又は分解能の損失が存在しない。加えて、説明を明瞭にするために関連性の低い画像データが与えられているが、このデータは関連性の高い画像データよりも低い分解能で形成される。関連性の低い画像データの分解能は、所望の値に設定され得る。
【００４２】
図４を全体的に参照すると、画像の内容に基づいて画像データを選択的に記憶させる手法の線図表現が掲げられており、参照番号１１４によって全体的に参照されている。原画像１１６を用いて分割後画像１１８を作成する。上でも述べたように、分割アルゴリズムを用いて、検査の臨床的目的に基づいて原画像を分割する。次いで、分割後画像１１８を用いてマスク１２０を作成する。次いで、マスク１２０を用いて、ブロック１２２によって表わされているように、原画像１２２の様々な領域に対して異なる品質係数を割り当てる。次いで、画像データの様々な部分を、各部分の割り当てられた品質係数に基づいて処理し、このことをブロック１２４によって表わしている。関連性の値の大きい画像データの部分及び関連性の値の小さい画像データの部分は、各部分の割り当てられた品質係数に従って圧縮され、このことをブロック１２６によって表わしている。上で述べたように、関連性の高い状態を有する画像データの部分は無損失分解能によって圧縮され、関連性の低い状態を有する部分は完全分解能に満たない分解能で損失圧縮によって圧縮される。次いで、ブロック１２６によって表わされているように、圧縮後データを長期記憶に記憶させる。関連性のない画像データに対応する品質係数を有する画像データの部分は廃棄されて長期記憶には記憶されず、このことをブロック１３０によって表わしている。このように、長期記憶に記憶される画像は、廃棄される領域についての画像データを一切有しない。結果として、長期記憶に記憶された画像データから形成される画像は、異なる分解能を有する部分又は領域で構成される。画像の関連性の最も高い部分は完全分解能を有するが、関連性の低い画像は相対的に低い分解能を有する。加えて、画像は、ウェーブレット分解を用いて分解されて、様々なレベルの画像分解能を生ずることができる。かかる多重分解能画像セットでの各々の分解能レベルは、完全分解能（当該分解能レベルについて）の部分及び相対的に低い分解能（当該分解能レベルについて）の部分を有するものとなる。
【００４３】
図５を全体的に参照すると、患者の膝の再構成画像スライスが掲げられており、参照番号１３２によって全体的に参照されている。この画像では、画像データを得るときの臨床的目的は、膝１３２の内部の大腿軟骨１３４の状態を検査することにある。大腿軟骨１３４に加えて、大腿骨及び脛骨の一部を含めて膝１３４の様々な骨１３６が示されている。加えて、筋肉及び靭帯のような他の軟組織１３８も示されている。
【００４４】
図６を全体的に参照すると、大腿軟骨１３４の分割後画像が掲げられている。加えて、膝の他組織が分割されて、マスクを形成するのに用いられている。
【００４５】
図７を全体的に参照すると、図５の膝のマスクが参照番号１４０によって全体的に表わされて掲げられている。本実施形態では、マスク１４０は、組織の三つの群を表わす三つの領域を有しており、各々の領域が固有の品質係数を有している。大腿軟骨に対応する画像ブロック１４２には、これらの画像ブロックが関連性が最も高いことを意味する品質係数が割り当てられている。この特定の実施形態では、大腿軟骨に対応する画像ブロック１４２は関連性が最も高く、品質係数「２」が割り当てられる。膝の骨に対応する画像ブロック１４４は関連性がなく、これらの画像ブロックが関連性がないことを意味する品質係数「０」が割り当てられる。最後に、膝の軟組織に対応する画像ブロック１４６には、これらの画像ブロックが関連性を有するが大腿軟骨よりも関連性が低いことを意味する品質係数「１」が割り当てられる。
【００４６】
前述のように、マスク１４０を用いて、画像データの圧縮を指示する品質係数を図５の膝１３２に割り当てる。本実施形態では、値「２」を有する品質係数を割り当てられた膝１３２の画像の部分は、無損失圧縮によって圧縮される。この例では、この部分は大腿軟骨及び大腿軟骨の隣接組織の幾つかに対応する。値「１」を有する品質係数を割り当てられた膝１３２の他部分は、損失圧縮によって圧縮される。この例では、この部分は膝１３８の軟組織１３８に対応する。結果として、データが圧縮された後に観察すると、軟組織は大腿軟骨１３４よりも低い分解能を有する。最後に、品質係数「０」を割り当てられた膝１３２の部分は単純に廃棄されて、長期記憶には記憶されない。この例では、この部分は骨に対応する。結果として、画像の領域の全てが完全分解能で記憶されていた場合よりも画像を記憶するのに必要とされるデータ記憶空間が少なくなる。しかしながら、意図されたものは完全分解能で提示される。この例では、この部分は大腿軟骨及び幾つかの隣接組織である。
【００４７】
図８を全体的に参照すると、以上に述べた手法を用いて圧縮された画像データを処理する手法が掲げられており、参照番号１４８によって全体的に参照されている。マスクは、画像データの関連性の高い領域を、関連性の低い又は関連性のない領域から区別する画像データのマップを提供する。マスクはまた、圧縮後画像データの処理を、領域の関連性に基づいて画像データの各領域の間で差別化することを可能にする。図示の実施形態では、少なくとも一つのレベルの多重分解能画像データが、マスクに記憶された関連性情報に基づいて適応型で処理される。この適応型処理は幾つかの形態を取り得る。例えば、画像データの関連性／重要性の高い領域を画像データの関連性の低い領域の前に処理することができる。
【００４８】
本実施形態では、マスクに長期記憶からアクセスし、このことがブロック１５０によって全体的に表わされている。加えて、圧縮後画像データに長期データ記憶からアクセスし、このことがブロック１５２によって全体的に表わされている。マスクを用いて、圧縮後画像データのアクセスする部分を確定することができる。図示の実施形態では、マスクを用いて、圧縮後画像データの様々な関心領域の相対的な重要性についてのデータを与えており、このことをブロック１５４によって表わしている。
【００４９】
図示の手法では、画像処理リソースが、マスクによって与えられる関連性データに基づいて優先順位を決められ、このことがブロック１５６によって全体的に表わされている。例えば、マスクを用いて、画像データの分割又は位置揃えを指示することができる。関連性による画像データの分割は、マスクにおける関連性データを用いて容易に達成されることができ、例えばマスクを、関連性の高い画像データのみを記憶から検索して展開して処理する指針として用いることができる。マスクはまた、他形式の分割のためのガイドとしての役割も果たし得る。位置揃え及び分割手法はしばしば、画像勾配の確率的サンプリングを用いて、時間及び処理リソースを節約する。マスクを用いることにより、画像領域からの無作為のサンプルを、関連性又は重要性の最も高い領域に指向させることができる。但し、他の応用では、関連性の低い領域を、関連性の高い領域の前に処理してもよい。関連性データを用いて画像処理を誘導する他の例については後述する。
【００５０】
画像処理リソースの優先順位を決めることの代替として又はこのことに加えて、画像表示リソースが、マスクによって与えられるデータに基づいて優先順位を決められ、このことがブロック１５８によって全体的に表わされている。例えば、画像データの関連性／重要性の高い領域を、画像データの関連性の低い領域の前に表示用に処理することができる。次いで、処理済みの画像データを表示してモニタ又は他の視覚化装置での観察に供し、このことがブロック１６０によって全体的に表わされている。
【００５１】
図９を全体的に参照すると、パターン・マッチングを用いた計算機支援式診断（ＣＡＤ）手法の一例が掲げられており、参照番号１６２によって全体的に表わされている。このＣＡＤ手法は、関連性データを用いて画像処理を誘導するもう一つの例である。ＣＡＤ手法の図示の実施形態は、多重分解能撮像の利用、及び画像データの関連性の高い領域に対するパターン・マッチング工程を優先させるようなマスクの利用から利益を得る。記憶済み画像１６４の各領域を一組のテンプレート１６６の内部のテンプレートと比較する。図示の実施形態では、一組のテンプレート１６６は、第一のテンプレート１６８、第二のテンプレート１７０、及び第三のテンプレート１７２で構成されている。但し、一組のテンプレート１６６がさらに多くのテンプレートで構成されていてもよい。一組のテンプレート１６６は、病変のような関連性のある領域を表わすものである。
【００５２】
比較器アルゴリズム１７４を用いて、パターン・マッチングのための比較を行なう。多重分解能画像データの相対的に低い分解能の形態を初期的に用いて、同様の分解能のテンプレートと比較する。初期比較からの最良一致を、多重分解能画像データの相対的に高い分解能の形態を用いてさらに解析する。マスクを用いて、画像データの関連性の高い領域を比較に用いるようにマッチング工程に指示する。また、マスクを用いて、画像データの関連性の高い領域においてさらに細かい処理を用いるようにパターン・マッチング工程に指示することもできる。
【００５３】
本発明の手法のもう一つの実施形態では、関連性データを用いて、内容に基づく画像検索（ＣＢＩＲ）のための画像処理を誘導する。ＣＢＩＲ手法もまたパターン・マッチングを用いており、検索のために与えられたサンプル画像に最もよく一致する記憶済み画像を求めて画像データベースを検索する。上と同じく、多重分解能画像データの相対的に低い分解能の形態を初期的に用いて、サンプル画像と比較する。初期比較からの最良一致を、多重分解能画像データの相対的に高い分解能の形態を用いてさらに解析する。マスクを用いて、画像データの関連性の高い領域を比較に用いるようにマッチング工程に指示する。また、上と同じく、マスクを用いて、画像データベースの画像の関連性／重要性の高い領域においてさらに細かい処理を用いるようにパターン・マッチング工程に指示することもできる。
【００５４】
図１０を全体的に参照すると、マスクを用いて多重分解能画像データの関連性の高い領域からの画像データを優先させる画像表示手法の一例が掲げられており、参照番号１７６によって全体的に表わされている。図示の実施形態では、多重分解能画像データ及び多重分解能マスクがＰＡＣＳに記憶されている。但し、画像データは他の形態のデータ記憶に記憶されていてもよい。参照番号１７８によって全体的に表わされている多重分解能画像データは、ＰＡＣＳによって処理されて、表示器１８２を有するハンド・ヘルド型画像表示装置１８０へ伝送される。
【００５５】
画像データの多重分解能の具現化形態は、サブ・バンドの階層型集合を作成する。多重分解能画像データ１７８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得られる。後続の分解は、この低周波数サブ・バンドを、一つの低周波数バンドと三つの付加的な高周波数サブ・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。図示の実施形態では、三つのレベルの画像分解能が存在しており、各々が下付き文字１、２又は３によって表わされている。第一の分解能レベルの低周波数サブ・バンドは分解されて、第二の分解能レベルを生成する。第二の分解能レベルの低周波数サブ・バンドは分解されて、第三の分解能レベルを生成する。
【００５６】
前述のように、画像データの異なる領域は、画像を得るときの目的によって画定されるものとしての画像の内容に基づいて異なるデータ圧縮によって圧縮される。関連性の高い画像データの領域は無損失圧縮によって圧縮され、関連性の低い画像データの領域は損失圧縮によって圧縮され、関連性のない画像データの領域は廃棄される。このように、各々の分解能レベル及び各々のサブ・バンドが、異なる分解能を有する領域を有し得る。図示の実施形態では、第三の分解能レベルの低周波数サブ・バンドＬＬ３を用いて、画像全体の低分解能の概略像を形成する。図示の実施形態では、各々の分解能レベルでの高周波サブ・バンドが、無損失圧縮によって圧縮された参照番号１８４によって全体的に表わされている関連性の高い領域と、損失圧縮によって圧縮された参照番号１８６によって全体的に表わされている関連性の低い領域とを有している。図を見易くするために、高周波サブ・バンドにおける関連性の高い領域は、各々の分解能レベルのＨＨサブ・バンドにのみ図示されている。しかしながら、これらの領域は、ＬＨ及びＨＬのサブ・バンドにも存在している。また、データ圧縮の前に廃棄された画像データを有する領域は、図示の実施形態には示されていない。しかしながら、他の実施形態では、これらのサブ・バンドは、画像データがデータ圧縮の前に廃棄された領域を有し得る。
【００５７】
図示の実施形態では、多重分解能画像データ１７８は、無線網１８８を介してハンド・ヘルド型画像表示装置１８０へ伝送されている。しかしながら、本手法は、他の形式の装置及び他の形式の網でも適用可能である。図示の実施形態では、マスクを用いて、高周波サブ・バンドにおける関連性の高い領域１８４を関連性の低い領域１８６の前に伝送するようにＰＡＣＳに指示する。第三の分解能レベルにおける低周波数サブ・バンドＬＬ３は、高周波サブ・バンドにおける関連性の高い領域１８４が伝送される前、伝送されている最中、又は伝送された後のいずれにでも伝送され得る。また、マスクを用いて画像の異なる領域の関連性に基づいてハンド・ヘルド型撮像装置１８０を初期化することもできる。ハンド・ヘルド型撮像装置１８０の初期化は、ズーム、パン及びウィンドウ・レベルを設定することを含んでいる。
【００５８】
図示の実施形態では、完全な画像１９０がハンド・ヘルド型画像表示装置１８０の表示器１８２に表示されている。画像１９０は、画像データの関連性の最も高い領域に対応する高分解能部分１９２と、関連性の低い領域に対応する低分解能部分１９４とを有する。
【００５９】
代替的には、重要性を有する領域の小領域を後続の処理時に差別化することを可能にする多数のマスクを作成することもできる。これらの多数のマスクは、後に画像データ処理に利用可能とし得るように長期記憶に保存されてよい。
【００６０】
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。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の手法の実施形態の一例による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画像の内容に基づいて医用画像データを選択的に記憶させる例示的な手法のブロック図である。
【図４】本発明の実施形態の一例による図３の手法の線図である。
【図５】本発明の実施形態の一例による膝のサジタル平面に沿って見た例示的な医用画像の図である。
【図６】本発明の実施形態の一例による図５からの例示的な分割後画像データの図である。
【図７】本発明の実施形態の一例による図５の分割後画像から作成される画像マスクの図である。
【図８】本発明の実施形態の一例による画像の内容に基づいて画像データの各領域を異なる程度のデータ圧縮によって圧縮した医用画像データを選択的に処理する例示的な手法のブロック図である。
【図９】本発明の実施形態の一例による画像の内容に基づいて画像データの各領域を異なる程度のデータ圧縮によって圧縮した圧縮後医用画像データを選択的に処理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画像の内容に基づいて画像データの各領域を異なる程度のデータ圧縮によって圧縮した圧縮後医用画像データを選択的に処理する手法の線図である。
【符号の説明】
【００６２】
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  画像の内容に基づいて画像データを選択的に記憶させる手法
９４  医用画像データを得るときの臨床的目的を識別する
９６  医用画像データを得るためにＣＴイメージング・システムを用いて患者を走査する
９８  次いで、さらに他の処理のために完全分解能医用画像データにアクセスする
１００  走査の臨床的目的に基づいて医用画像データの内容を分割する分割アルゴリズムを選択する
１０２  次いで、選択された分割アルゴリズムを用いて画像データを分割する
１０４  分割後画像データを用いて、画像データを得るときの臨床的目的に対する関連性に基づいて少なくとも三つの群を有するマスクを作成する
１０６  圧縮の画像ブロック・サイズに適当な分解能でマスクを記憶する
１０８  次いで、マスクに割り当てられた品質係数に基づいて画像データの各々の画像ブロックに品質係数を割り当てる
１１０  次いで、割り当てられた品質係数を用いて医用画像データを圧縮する
１１２  データ圧縮の後に、圧縮後画像及び圧縮後マスクを長期記憶に記憶させる
１１４  画像の内容に基づいて画像データを選択的に記憶させる手法の線図表現
１１６  原画像
１１８  分割後画像
１２０  マスク
１２２  マスクを用いて原画像に品質係数を割り当てる
１２４  品質係数に基づいて無損失データ圧縮によって画像データを圧縮する
１２６  品質係数に基づいて損失圧縮によって画像データを圧縮する
１２８  データを長期記憶に記憶させる
１３０  品質係数に基づいて画像データを廃棄する
１３２  膝の医用画像
１３４  大腿軟骨
１３６  骨
１３８  軟組織
１４０  マスク
１４２  関連性の最も高い画像データに対応する画像ブロック
１４４  関連性の低い画像データに対応する画像ブロック
１４６  関連性のない画像データに対応する画像ブロック
１４８  画像データを処理する手法
１５０  長期記憶からマスクにアクセスする
１５２  長期データ記憶から圧縮後画像データにアクセスする
１５４  マスクを用いて、圧縮後画像データの異なる関心領域の相対的な重要性についてのデータを与える
１５６  マスクによって与えられる関連性データに基づいて画像処理リソースの優先順位を決める
１５８  マスクによって与えられるデータに基づいて画像表示リソースの優先順位を決める
１６０  次いで、モニタ又は他の視覚化装置での観察のために処理済み画像データを表示する
１６２  パターン・マッチングを用いた計算機支援式診断（ＣＡＤ）手法の一例
１６４  サンプル画像
１６６  一組のテンプレート
１６８  第一のテンプレート
１７０  第二のテンプレート
１７２  第三のテンプレート
１７４  比較器アルゴリズム
１７６  多重分解能画像データの関連性の高い領域からの画像データを優先させる画像表示手法の一例
１７８  多重分解能画像データ
１８０  ハンド・ヘルド型画像表示装置
１８２  表示器
１８４  無損失圧縮で圧縮された関連性の高い領域
１８６  損失圧縮で圧縮された関連性の低い領域
１８８  無線網
１９０  完全な画像
１９２  高分解能部分
１９４  低分解能部分
【図１】
0005568219.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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