(57)【要約】【課題】灌流検査などにおいて得られる画像間の位置合わせの作業性を向上することにある。【解決手段】医用画像処理装置は各画像データのセットが異なる時間のある領域を表す一連の画像データのセットを取得し、関心のサブ領域を自動的に決定するように構成された画像選択部と、一連の複数の画像データのセットごとに関心のサブ領域について位置合わせを実行して一連の基準データセットおよび画像データのセットのうちの一方をその基準データセットおよび画像データのセットのうちの他方に位置合わせするように構成された位置合わせ部とを備える。【選択図】図２
2014008414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画像データのセットが異なる時間のある領域を表す一連の画像データのセットを取得し、関心のサブ領域を自動的に決定するように構成された画像選択部と、
前記一連の複数の画像データのセットごとに、前記関心のサブ領域について位置合わせを実行して一連の基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの一方をその基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの他方に位置合わせするように構成された位置合わせ部と
を備える、医用画像処理装置。
【請求項２】
前記画像選択部によって前記関心のサブ領域を前記自動的に決定することは、前記画像データセットまたは前記基準データセットの画像データの強度レベルを閾値と比較し、前記比較に応じて前記サブ領域を選択することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記画像選択部によって前記関心のサブ領域を前記自動的に決定することは、レベル設定分割プロセスまたは他の分割プロセスを実行することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記画像選択部が、前記基準データセットとなる前記画像データのセットのうちの１つを選択するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
ａ）前記基準データセットが、前記領域を表すコントラスト前の画像データを含む、
ｂ）前記複数の画像データのセットが、コントラストを増強した画像データを含む
ことのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記基準データセットが、前記一連の前記画像データのセットごとに同じである、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記基準データセットが、前記領域を表すコントラストを増強したデータセットを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記位置合わせ部が、前記複数の画像データのセットごとに、前記位置合わせを前記画像データのセットに適用して、変換された画像データのセットを取得し、前記変換された画像データのセットおよび前記基準データセットを減じる、またはさらなる基準データセットに適用して、減じられ変換された画像データのセットを取得するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記基準データセットが、前記複数の画像データのセットごとに同じであり、減じられた画像のモーションを補正したシークエンスが取得されるようになっている、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記一連の画像データのセットが、複数のコントラストを増強したデータセットおよび非コントラスト増強データセットを含み、前記位置合わせ部が、位置合わせされたまたは位置合わせされていない前記非コントラスト増強データセットを、位置合わせされたまたは位置合わせされていないそれぞれの前記コントラストを増強したデータセットから減じる、請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記位置合わせ部が、逆変換を実行するように構成されている、請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
前記複数の画像データのセットごとに、
グローバル位置合わせを実行して前記基準データセットおよび前記画像データセットを位置合わせ、
前記グローバル位置合わせおよび前記位置合わせの結果を組み合わせて組み合された位置合わせを取得し、
前記組み合された位置合わせを前記画像データのセットに適用して変換された画像データのセットを取得する
ように構成された位置合わせ改良部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
前記位置合わせの前記実行が、前記グローバル位置合わせから前記位置合わせの開始点を決定することを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記位置合わせ改良部が、前記サブ領域について、前記グローバル位置合わせの剛体近似またはアフィン近似を決定し、この近似を改良して、前記関心のサブ領域の前記位置合わせを決定するように構成されている、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記位置合わせ部が、前記複数の画像データのセットごとに、前記変換された画像データのセットおよび前記基準データセットまたはさらなる基準データセットを減じて、減じられ変換された画像データのセットを取得するように構成されている、請求項１２に記載の装置。
【請求項１６】
前記関心のサブ領域が、バッファ領域を含む、またはバッファ領域によって少なくとも部分的に囲まれ、前記位置合わせ改良部による前記組み合わせが、前記バッファ領域について、少なくとも１つの加重を前記グローバル位置合わせおよび前記位置合わせの一方または両方に加えることを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１７】
前記加重、または複数の前記加重のうちの少なくとも１つが、前記関心のサブ領域の中心からの距離に伴って変化する、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記関心のサブ領域が骨を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１９】
前記関心のサブ領域が、少なくとも１つの腫瘍を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項２０】
前記画像選択部による前記関心のサブ領域を前記決定することが、前記サブ領域の境界を決定し、前記サブ領域の前記境界内の少なくとも１つの空隙を埋めて前記基準データセットまたは前記一連の画像データのセットからデータを選択するためのマスクを形成することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項２１】
前記画像選択部による前記関心のサブ領域を前記決定することが、前記サブ領域の境界を決定し、前記サブ領域の前記境界を拡大して前記基準データセットまたは前記複数の画像データのセットからデータを選択するためのマスクを形成することを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項２２】
前記位置合わせが、
剛体位置合わせ、
アフィン位置合わせ、
非剛体位置合わせ
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項２３】
処理資源が、減じられ変換された前記一連の画像データのセットに対して灌流分析を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項２４】
前記強度レベルがＣＴ数である、請求項２に記載の装置。
【請求項２５】
各画像データのセットが異なる時間のある領域を表す一連の画像データのセットを取得するステップと、
関心のサブ領域を自動的に決定するステップと、
複数の前記一連の画像データのセットごとに、前記関心のサブ領域の位置合わせを実行して、一連の基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの一方をこの基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの他方に位置合わせするステップと
を含む、医用画像処理方法。
【請求項２６】
請求項２４に記載の方法を実施するように実行可能であるコンピュータ可読命令を含む、コンピュータプログラムを記憶するメモリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像データのモーション補正する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
造影剤を人体または他の被検体の中に注入し、関心領域を通じて灌流することを可能にする灌流検査が、特定の臓器または組織を通る血流を定量化するために幅広く使用されるようになった。人体または他の被検体の一連の画像は、様々な医用画像モダリティ、例えばＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴまたはＸ線撮影の１つを用いて得られ、造影剤の灌流は、時間の関数として検査される。
【０００３】
例えば、ダイナミックＣＴ灌流は、造影剤を患者の血液中に注入し、関心領域において所定の時間間隔でＣＴスキャナを用いて患者をスキャンすることによって行われ、その目的は、その領域の様々な組織、特に腫瘍の中をどのように血液が灌流するのか観察し、計側することである。動的な骨灌流検査において、主な目的は、異常な骨の内側および周囲の部位を診断的に評価することであり、腫瘍の可視化および定量化が含まれる。
【０００４】
腫瘍の場合、灌流の正確な可視化および精密な定量化が、より良い診断および治療の決断をもたらし得る。
【０００５】
しかし、一連の時間の離れた画像にわたっての灌流の精密な定量化は、例えば、患者または他の被検体の移動、あるいは場合によってはコントラストを増強した組織および患者または他の被検体に存在する他の物質の外観または強度の類似性により困難であり得る。ＣＴ灌流検査の場合、骨腫瘍に灌流する造影剤は、骨の画像強度に類似する画像強度を与える。骨腫瘍が、骨に隣接しているとき、または骨によって囲まれているとき、骨腫瘍の位置、境界もしくは灌流特性をＣＴ灌流検査におけるコントラスト後の画像から精密に決定することは、骨の存在により困難であり得る。例として、図１ａは、腫瘍を含む骨の部位を表す線画であり、造影剤を注入する前に収集されたＣＴデータ、および造影剤をこの部位に灌流させた後の同部位の線画から得られたものである。図１ｂは、元の走査像を示しており、これから図１の線画は得られた。骨の存在は、腫瘍の境界および特性を区別することをより困難にさせる。
【０００６】
造影剤が関心領域へ灌流してしまう前に得られたコントラスト前の画像データを、コントラストを増強した画像から減じることによって得られた差分画像は、病態をより良く可視化し、より信頼できる灌流計側値を得るのに役立つことになり得る。しかし、精密な差分は、あるデータセット中のボクセルが、それによって減じられることになる別のデータセット中の対応するボクセルと患者または他の被検体内の同じ位置を表すようにデータの精密な位置合わせを必要とする。
【０００７】
灌流の分析収集は、時間がかかる可能性があり、患者が移動するリスクを増大させ、したがって画像減算の不精密さを増大させる。収集時間中の患者の移動によって、患者の解剖学的構造の異なる部分が、一連の異なる画像データセットにおける対応するボクセルによって表されることになり、差分を困難にさせる。
【０００８】
灌流検査において得られる異なる画像データセットの手動による位置揃えは、これを解決する実現可能な方法であるが、時間がかかり、操作者にとって難しく、間違いを起こしやすい。
【０００９】
意義のある解剖学的構造志向の計側値を得るために、灌流検査の単一の画像データセットごとにほぼ同じ解剖学的位置で計側のための関心領域を操作者が手動で配置することも知られているが、やはり、これは時間がかかり、間違いを起こしやすい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許出願第１３／３４９，０１０号
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｒ．Ｃｒｕｍ，Ｄｅｒｅｋ  Ｌ．Ｇ．Ｈｉｌｌ，Ｄａｖｉｄ  Ｊ．Ｈａｗｋｅｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｓ  ｉｎ  Ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＰＭ  ２００３年、３７８−３８７頁
【非特許文献２】Ｐｉｐｅｒら（Ｊ．Ｐｉｐｅｒ，Ｙ．Ｉｋｅｄａ，Ｙ．Ｆｕｊｉｓａｗａ，Ｙ．Ｏｈｎｏ，Ｔ．Ｙｏｓｈｉｋａｗａ，Ａ．Ｏ’Ｎｅｉｌ，ａｎｄ  Ｉ．Ｐｏｏｌｅ，  Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｂｙ  ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｂｄｏｍｉｎａｌ  ｏｒｇａｎ  ｍｏｔｉｏｎ  ｉｎ  ｌｏｗ−ｄｏｓｅ  ４Ｄ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＣＴ、Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ、２０１２年２月）
【非特許文献３】Ｋ．Ｓｈｏｅｍａｋｅ  ａｎｄ  Ｔ．Ｄｕｆｆ，  Ｍａｔｒｉｘ  Ａｎｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｏｌａｒ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  １９９２、２５８〜２６４頁、１９９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
灌流検査などにおいて得られる画像間の位置合わせの作業性を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本実施形態に係る医用画像処理装置は各画像データのセットが異なる時間のある領域を表す一連の画像データのセットを取得し、関心のサブ領域を自動的に決定するように構成された画像選択部と、前記一連の複数の画像データのセットごとに、前記関心のサブ領域について位置合わせを実行して一連の基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの一方をその基準データセットおよび前記画像データのセットのうちの他方に位置合わせするように構成された位置合わせ部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１ａ】造影剤を灌流させる前後の、腫瘍が存在する骨の部位の線描画イメージ、および対応する元の走査像を表す図である。
【図１ｂ】造影剤を灌流させる前後の、腫瘍が存在する骨の部位の線描画イメージ、および対応する元の走査像を表す図である。
【図２】一実施形態による画像データ処理システムの概略図である。
【図３】図２の実施形態の動作モードの概要を示すフロー図である。
【図４ａ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図４ｂ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図４ｃ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図４ｄ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図４ｅ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図４ｆ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ａ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ｂ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ｃ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ｄ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ｅ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図５ｆ】選択された関心のサブ領域を含む画像である。
【図６ａ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図６ｂ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図６ｃ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図６ｄ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図７ａ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図７ｂ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図７ｃ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図７ｄ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図８ａ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図８ｂ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図８ｃ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図８ｄ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図９ａ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図９ｂ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図９ｃ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【図９ｄ】骨の部位の位置合わせ後に減算した結果の画像（上の行）、およびコントラストを増強した元のデータセット（下の行）を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
一実施形態によれば、各画像データのセットが異なる時間のある領域を表す一連の画像データのセットを得ることを含むモーションを補正した時系列の画像データセットを用意する方法が提供される。この方法は、関心のサブ領域を自動的に決定することと、一連の複数の画像データのセットごとに、関心のサブ領域について位置合わせを実行して基準データセットおよび画像データのセットのうちの一方をその基準データセットおよび画像データのセットのうちの他方に位置合わせすることをさらに含む。
【００１６】
一実施形態による医用画像処理装置は、図２に概略的に示されており、前段落で説明した方法を実施するように構成される。この装置は、この場合には表示装置４に接続されるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）またはワークステーションである処理装置２と、ＣＴスキャナ６と、この場合にはコンピュータのキーボードおよびマウスである（１つまたは複数の）ユーザ入力部８とを備える。この装置は、データ記憶装置９も備える。
【００１７】
患者または他の被検体に対する３次元ＣＴ計側を実行できる任意の適当なタイプのＣＴスキャナが使用されてもよく、例えば、東芝メディカルシステムズ株式会社（Ｔｏｓｈｉｂａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）により生産されるスキャナのうちのＡｑｕｉｌｉｏｎ（ＲＴＭ）シリーズの１つであり得る。図２の実施形態は、ＣＴスキャンデータとの関連で説明するが、任意の適当なタイプの画像データ、例えば、適当な形態のＭＲデータ、および適当な前処理を受けるのであれば、デジタル差分Ｘ線血管撮影データ、ＰＥＴデータ、ＳＰＥＣＴデータ、または超音波データを生成する任意の他の適当なタイプのスキャナが、代替実施形態において使用されてもよい。
【００１８】
処理装置２は、画像データを自動的または半自動的に処理するために処理資源を提供し、図３を参照して以下に詳細に説明するような方法を実行するように構成された様々なソフトウェアモジュールまたは他のソフトウェア構成要素をロードし、実行するように動作可能である中央処理装置（ＣＰＵ）１０を備える。
【００１９】
処理装置は、剛体位置合わせ手順および非剛体位置合わせ手順を実行する位置合わせ部１２と、画像をレンダリングおよび表示する画像レンダリング部１４と、位置合わせを改良する位置合わせ改良部１６と、関心のサブ領域を選択する画像選択部１８とを含む。
【００２０】
処理装置２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、様々なデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、およびグラフィックカードを含むハードウェアデバイスなどのハードドライブ、およびＰＣの他の構成要素も含む。そのような構成要素は、明確化のために図２に示されていない。
【００２１】
図２の実施形態では、処理装置２は、９つのスレッドを使用するマルチスレッド環境をもたらす、２．０ＧＨｚチップセットおよび２×４コアプロセッサを備え、６．０ＧバイトのＲＡＭが設けられている。しかし、任意の適当なＣＰＵおよび他の構成要素が使用されてもよい。
【００２２】
図２の実施形態では、一連の画像データセット７は、スキャナ６によるスキャン性能に従ってＣＴスキャナ６から処理装置２によって受け取られ、データ記憶装置９に記憶され、処理装置２によって処理される。図２の実施形態に示すスキャナ６はＣＴスキャナであるが、代替実施形態において、任意の他の適当なタイプのスキャナを使用して画像データセットを取得してもよい。
【００２３】
図２の実施形態の変形例では、処理装置２は、画像データセットをスキャナ６からではなく遠隔のデータ記憶装置（図示せず）から受け取る。遠隔のデータ記憶装置は、ある期間にわたって多くの異なるスキャナから取得した多数の様々なデータセットを関連の患者データと共に記憶する。データ記憶装置は、大量の患者データを記憶するサーバであってもよく、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ：画像保存通信システム）、例えば、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ｒａｐｉｄｅｙｅ（ＲＴＭ）システムの一部を形成してもよい。
【００２４】
図２のシステムは、図３のフロー図に概要で示されるような一連の段階を有するプロセスを実行するように構成される。
【００２５】
第１の段階２０において、処理装置２は、コントラスト前の画像データセットおよびコントラストを増強した画像データセットをスキャナ６から収集する。この例では、コントラスト前の画像データセットおよびコントラストを増強した画像データセットは、患者の椎骨内の骨腫瘍または椎骨に隣接した骨腫瘍を含む患者の部位を示す。他の例では、画像データは、患者または他の被検体の他の任意の部位を表すことができる。
【００２６】
説明した例では、一連のコントラストを増強した画像データセットは、２０個の画像データセットを含み、それぞれは、それぞれの収集時間で収集され、連続的な収集時間同士の間の期間は、スキャンプロトコルに応じて５から２０秒以上の間で変化し得る。したがって、一連のコントラストを増強した画像データセットは、数分の期間にわたり得る。これは、造影剤、例えば、ヨウ素、バリウム、ガドリニウム、または硫酸バリウムにとって、注入後に腫瘍に到達して腫瘍の中で最大濃度に到達し（最大灌流とも呼ばれる）、減少し始めるのに十分な時間である。
【００２７】
一連の画像データセットの収集期間中に少なくとも何回かの患者の移動があることになると思われる。そのような移動を補償するように共通の基準に対して画像データセットを自動的に位置合わせできることが図２の実施形態の特徴である。
【００２８】
プロセス２２の次の段階においては、関心のサブ領域が、画像選択部１８によって自動的に選択される。説明した例では、関心のサブ領域は、腫瘍が存在する骨を含み、選択プロセス２２は、自動的な骨マスク分割プロセスを含む。代替実施形態では、任意の他のタイプの 自動的な分割プロセス、例えばレベル設定分割プロセスまたは他の分割プロセスが、画像選択部１８によって実行されてもよい。代替として、関心のサブ領域が、ユーザによって手動で選択されてもよい。
【００２９】
自動的な骨マスク分割プロセスは、１つまたは複数のサブ領域を決定するためにコントラスト前の画像データセットに適用され、これは基準データセットとも呼ばれる。
【００３０】
まず、閾値化手順は、画像選択部によって実行されて、所定の閾値、例えば２００ハンスフィールド単位（ＨＵ）より大きい強度を有するサブ領域を識別および選択する。閾値化手順は、画像データセットまたは基準データセットの画像データの強度レベルを閾値と比較することによって１つまたは複数の関心のサブ領域を自動的に決定し、比較に応じてサブ領域を選択することを含む。
【００３１】
次に、形態学的なクリーニングプロセスが実行され、この形態学的なクリーニングプロセスは、閾値より大きい強度を有するが、所定の閾値のサイズ未満のサイズ（例えば、１０００ｍｍ3未満の体積）を有するこれらのサブ領域を廃棄する。形態学的なクリーニングプロセスを使用して、あまりに小さすぎて臨床的な関心とならない骨の裂片または石灰化が位置合わせされないことを確実にする。
【００３２】
図４ａから図４ｃおよび図５ａから図５は、形態学的なクリーニングプロセスに従って選択されたサブ領域の線画であるが、続く拡大および充填プロセス前のものである。サブ領域は、画像の中で斜線を用いて示されている。図４ｄから図４ｆおよび図５ｄから図５ｆは、元の走査像であり、そこから図４ａから図４ｃおよび図５ａから図５ｃの線画が得られた。
【００３３】
次に、画像選択部１８によって関心のサブ領域を決定する一部として、形態学的な充填プロセスが、残りの選択されたサブ領域上で実行される。画像選択部１８は、各サブ領域の境界を決定し、サブ領域の境界内の任意の空隙が充填され、この任意の空隙がサブ領域と共に含まれるようになっており、このようにして基準データセットまたは一連の画像データのセットからデータを選択するためのマスクを形成する。
【００３４】
形態学的な充填プロセスは、関心のサブ領域の３次元体積に関して、またはサブ領域を通じての２次元スライスに関して実行することができる。形態学的な充填プロセスは、例えば、骨髄腔を関心のサブ領域に加えることができると共に、骨内の組織が関心のサブ領域内に含まれることを確実にすることができる。形態学的な充填プロセスは、骨髄および小柱構造が見落とされないことを確実にすることができる。関心のサブ領域が、内部を造影剤が灌流する少なくとも１つの血管または構造を含むことを確実にすることができる。
【００３５】
次いで、結果として得られるサブ領域または関心のサブ領域の境界を表すマスクが形成される。
【００３６】
形態学的なクリーニングおよび充填プロセスの後、形態学的な拡大プロセスが実行され、残りの選択されたサブ領域の境界が、選択された量、例えば各方向に１０ｍｍだけ拡張される。図３のプロセスの後の段階では、各サブ領域の拡張部分の全部または一部は、以下により詳細に述べるように、バッファ領域として取り扱われてもよい。バッファ領域は、実際の骨領域の周囲にハロー（ｈａｌｏ）を形成することができる。
【００３７】
拡大プロセスは、十分な量の軟部組織が、続いて位置合わせされるサブ領域内に含まれることを確実にするのを助けることができる。このことは、位置合わせ類似の計量（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃ）（例えば、相互情報）の結果、したがって位置合わせ結果自体を改善することができる。拡大プロセスによって形成されるバッファ領域の使用は、プロセスの後の段階において得られる変換されたデータセットにおいて関心領域からのデータと周囲データを継ぎ目なくマージするのを助けることができる（以下により詳細に説明する）。
【００３８】
プロセスの次の部分で、それぞれのコントラストを増強した画像データセットに関して次々に一連のプロセスステップが実行される。
【００３９】
段階２３において選択されたコントラストを増強した画像データセットの第１のものを始まりとして、位置合わせ手順が、段階２４において実行され、基準データセット（この場合、非コントラストのデータセット）がコントラストを増強したデータセットに対して位置合わせされる。適当な位置合わせ手順は、米国特許出願第１３／３４９，０１０号に記載されており、その内容全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００４０】
この場合、非剛体位置合わせ手順は、位置合わせ部１２によって位置合わせする非コントラストのデータセットをコントラストを増強したデータセットに位置合わせするように適用される。非剛体位置合わせ手順は、データセット中または選択された大きな領域のデータセット中のほぼ全てのデータに対して位置合わせを実行するグローバル手順である。
【００４１】
グローバル非剛体位置合わせ手順を実行する前に、前処理段階を使用して第１および第２の画像データセットから無関係のデータをなくすことができる。なくされる無関係のデータには、例えば、空気またはガスを表すデータが含まれ、場合によっては、詰め物（ｐａｄｄｉｎｇ）または患者の台もしくは他のアーチファクトを表すデータが含まれ得る。この前処理段階は、必要であれば、省略されてもよい。
【００４２】
段階２４において、任意の適当な非剛体位置合わせ手順が使用されてもよい。図２の実施形態では、グローバル非剛体位置合わせ手順は、相互情報を類似性測度として使用し、非剛体ワープフィールドが、Ｃｒｕｍ−Ｈｉｌｌｓ−Ｈａｗｋｓ方式（Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｒ．Ｃｒｕｍ，Ｄｅｒｅｋ  Ｌ．Ｇ．Ｈｉｌｌ，Ｄａｖｉｄ  Ｊ．Ｈａｗｋｅｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｓ  ｉｎ  Ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＰＭ  ２００３年、３７８−３８７頁）に基づいて計算される。ある特定の実施が、Ｐｉｐｅｒら（Ｊ．Ｐｉｐｅｒ，Ｙ．Ｉｋｅｄａ，Ｙ．Ｆｕｊｉｓａｗａ，Ｙ．Ｏｈｎｏ，Ｔ．Ｙｏｓｈｉｋａｗａ，Ａ．Ｏ’Ｎｅｉｌ，ａｎｄ  Ｉ．Ｐｏｏｌｅ，  Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｂｙ  ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｂｄｏｍｉｎａｌ  ｏｒｇａｎ  ｍｏｔｉｏｎ  ｉｎ  ｌｏｗ−ｄｏｓｅ  ４Ｄ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＣＴ、Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ、２０１２年２月）に記載されている。
【００４３】
サブサンプリング因子４および２を有するマルチスケール手法が、例えば、使用されてもよい。このことは、フルスケールでのグローバル非剛体位置合わせは、ランタイムおよびメモリの観点から要求していることが分かっているが、この動作モードでは実行されないことを意味する。
【００４４】
各データセットは、ボクセルのセットを含み、各ボクセルは強度値を含み、各ボクセルは、ある選ばれた座標系（例えば、直交座標系）においてそのボクセルについてスキャナ６によって強度値が測定された空間位置を表す座標のセット（例えば、ｘ，ｙ，ｚ座標）を有する。非剛体位置合わせは、ワープフィールドを生成し、このワープフィールドは、ボクセルごとにこのボクセルに関する空間座標のオフセットを含む。
【００４５】
非剛体位置合わせ手順から得られるワープフィールドが、変換された非コントラストのデータセットを取得するために非コントラストのデータセットに適用される場合、元の非コントラストのデータセットの各ボクセルの空間座標は、ワープフィールドに従ってシフトされ、変換後の非コントラストの データセット中のボクセルは、同じ空間座標を有するコントラストを増強したデータセット中のボクセルと被検体の身体中ほぼ同じ位置（ほぼ同じ解剖学的位置）を表すようになっている。
【００４６】
ほとんどの実際の状況では、時間的制約および処理的制約により、マルチスケールの位置合わせ手順を使用し、減少されたバージョンのデータセットが、互いに位置合わせされることを必要とする。そのようなマルチスケール位置合わせ手順は、データセット全体のデータ点の補間、およびデータセット全体のデータ点からの選択を必要とし、そのような補間および選択プロセスは、必然的に位置合わせにおいていくらかの誤差をもたらす。この誤差は、比較的小さいものであり得るが、異常な骨の部位の小さな細部の評価において重要な影響をやはり有し得る。
【００４７】
グローバル位置合わせは、体積全体、すなわち体積の大部分に対して働き、組織を良く似た位置揃えにもたらし得る。（以下により詳細に述べるように）この適用の減じる性質からして、（例えば、骨内または骨の近くの）関心のサブ領域における位置揃えは、精密であることが望まれる。このため、さらなる改良が、骨領域または他の関心のサブ領域においてのみ実行される。
【００４８】
プロセスの次の段階２６において、段階２２において決定され、関心のサブ領域（ＲＯＩ）を定めるマスクの境界内の位置にある画像データが選択される。コントラストを増強したデータセットに対する選択されたＲＯＩのコントラスト前のデータのさらなる位置合わせが、続いて、以下により詳細に説明するように段階２８において実行される。ＲＯＩ内のデータのさらなる位置合わせを実行することによって、このデータの位置合わせを改善することができ、それによって最終的に改善された灌流分析を実現できるということがもたらされ得る。
【００４９】
図２の実施形態では、ＲＯＩは、位置合わせ改良部１６によって次の段階２８において決定されるさらなる改良した位置合わせが十分に適用される領域である。ＲＯＩを囲むバッファ領域（例えば、ＲＯＩの境界で始まり、所定の距離だけ半径方向に延びるシェル）が、上述のようにやはり定められてもよい。さらなる改良した位置合わせは、ＲＯＩの改良した位置合わせをグローバル非剛体位置合わせにマージするマージ手順の一部としてバッファ領域上に部分的にだけ適用される。このマージングは、手順の段階３０に関連して以下により詳細に説明する。
【００５０】
さらなる位置合わせ手順が、ＲＯＩに対応するデータを用いて段階２８において実行され、それによってＲＯＩについて取得される位置合わせを改良し、位置合わせの質を改善するものである。
【００５１】
段階２４においてグローバルフリーフォーム位置合わせについて使用したように、異なる最高分解能および異なる内部アルゴリズムパラメータを有することを除き同じである位置合わせアルゴリズムを使用してさらなる非剛体位置合わせを実行してもよい。
【００５２】
代替として、ＲＯＩのさらなる位置合わせは、フリーフォーム非剛体位置合わせであってもよく、いくつかの実施形態では、グローバル位置合わせのワープフィールドが、変更なく、開始点として使用される場合、より詳細な、例えば１などのより小さいサブサンプリング因子が用いられる。
【００５３】
ＲＯＩ内に含まれるコントラスト前のデータセットからのデータは、コントラストを増強したデータセットからのデータに対して位置合わせされる。
【００５４】
いくつかの動作モードでは、ローカル位置合わせ手順の実行前に、選択されたデータのいくらかの前処理があってもよい。例えば、詰め物、患者の台もしくは他の機材、および／または空気に対応するデータなどの無関係のデータは、ローカル位置合わせ手順の実行前に知られた技法を用いて取り除かれてもよい。
【００５５】
段階２８の終わりには、ＲＯＩにおいてコントラストを増強したデータセットに対するコントラスト前のデータセットの位置合わせを表すローカル位置合わせが得られる。コントラストを増強したデータセット全体に対する非コントラストのデータセット全体の位置合わせを表すグローバル非剛体位置合わせは、段階２４においてすでに得られている。次の段階３０において、ローカル位置合わせをグローバル非剛体位置合わせとマージして、マージした位置合わせを取得する。
【００５６】
マージングは、選択部１８によって定められるＲＯＩを囲むバッファ領域（例えば、ＲＯＩの境界で始まり、所定の距離だけ半径方向に延びる中空のシェル）を用いて、位置合わせ改良部１６によって実行される。バッファ領域は、フェザリングバッファもしくはブレンディングバッファと呼ばれることもあり、一定サイズであり得る。
【００５７】
マージングは、２つの連続したプロセスを用いて実行することができる。まず、ローカル変換およびグローバル非剛体位置合わせから取得されるグローバルワープフィールドが、 バッファ内の各位置（各ボクセル）で２つの加重平均をとることによって、または任意の他の適当な組み合わせプロセスの使用によってブレンドされる。
【００５８】
加重平均計算に使用される加重は、ＲＯＩからの距離が変化するにつれて線形的に変化し、ローカル位置合わせだけが、ＲＯＩ内側で使用され、グローバル非剛体位置合わせだけが、ブレンディングバッファの外側で使用されることになる。
【００５９】
ブレンディングバッファ内に位置を有するが、ＲＯＩとの境界に近いボクセルについては、マージした位置合わせにより取得される元の画像データセット中のこのボクセルの座標に対するボクセル座標の変位は、加重グローバル非剛体位置合わせによる小さな調整を伴ってローカル位置合わせによって主に決定されることになる。同様に、ブレンディングバッファ内に位置を有するが、ＲＯＩから最も遠い境界に近いボクセルについては、マージした位置合わせにより取得される元の画像データセット中のこのボクセルの座標に対するボクセル座標の変位は、ローカル位置合わせによる小さな調整を伴ってグローバル非剛体位置合わせによって主に決定されることになる。
【００６０】
任意の他の適当なマージプロセスが、代替実施形態において使用されてもよい。例えば、加重は、任意の適当なやり方で変更することができ、ＲＯＩからの距離に伴って線形的に変化する必要なない。例えば、加重は、任意の適当な距離の関数として、例えば二次関数もしくは他の多項式関数、シグモイド関数、または双曲線の距離の関数として変化してもよい。加重が加えられる領域と加重が加えられない領域の間の境界は、これらの位置についてグローバル位置合わせとローカル位置合わせの間の差に応じて選択されてもよく、例えばバッファ領域の境界のサイズおよび位置は、そのような差に応じて自動的に決定されてもよい。
【００６１】
次の段階３２において、マージした位置合わせを、非コントラストの画像データセットに適用して、コントラストを増強した画像データセットに対して位置合わされる位置合わせされた非コントラストの画像データセットを取得する。
【００６２】
次いで、位置合わせされた非コントラストのデータセットを、コントラストを増強した画像データセットから減じて、時間と共に変化しない強度を有する特徴の顕著さを除排しまたは減少させることができると共に、時間と共に変化する強度を有するコントラストを増強した組織などの特徴をより明確に表示することができる減算したデータセットを取得する。
【００６３】
いくつかの動作モードでは、強度が所定の閾値未満である空気またはガスなどの材料を表すデータは、減じられないが、減算したデータセットにおいて、均一の低い値の強度を有するデータによって置き換えられる。これにより表示時にユーザにより自然に見え、またはあまり気をそらさないことができる差分の結果を生成することができる。
【００６４】
次に、やはり段階３２において、マージした位置合わせの逆に基づく逆変換を、減算したデータセットに対して実行することができる。
【００６５】
次いで、段階２４から段階３２のプロセスが、コントラストを増強した画像データセットごとに繰り返される。いずれの場合にも、コントラストを増強したデータセットに対する非コントラストのデータセットのグローバル位置合わせが実行される。次いで、コントラストを増強したデータセットに対する非コントラストのデータセットのさらなる強化された位置合わせが、関心のサブ領域について実行され、２つの位置合わせをマージして、組み合わされた位置合わせを形成する。次いで、非コントラストのデータセットは、組み合された位置合わせに従って変換され、コントラストを増強したデータセットから減じられる。次いで、必要ならば、逆変換が、結果として得られる減算したデータセットに対して実行される。
【００６６】
図６ｂおよび図７ｂは、灌流した造影剤の存在下で収集された画像データから取得される骨の部位の画像を表す線画である。図６ａおよび図７ａは、説明するように位置合わせプロセスおよび差分プロセスの実行に従う同じ領域の画像を表す線画である。図６ａおよび図６ｂは、この領域の横断図を表しており、図７ａおよび図７ｂは、この領域の矢状図を表す。図６ｃ、図６ｄ、図７ａおよび図７ｄは、元の走査像であり、そこから図６ａ、図６ｂ、図７ａおよび図７ｂの線画は得られた。
【００６７】
図８ｂおよび図９ｂは、灌流した造影剤の存在下で収集された画像データから取得されたさらなる骨の部位の画像を表す線画である。図８ａおよび図９ａは、説明するように位置合わせプロセスおよび差分プロセスの実行に従う同じ領域の画像を表す線画である。図８ａおよび図８ｂは、この領域の横断図を表しており、図９ａおよび図９ｂは、この領域の矢状図を表す。図８ｃ、図８ｄ、図９ａおよび図９ｄは、元の走査像であり、そこから図８ａ、図８ｂ、図９ａおよび９ｂの線画が得られた。
【００６８】
位置合わせプロセスおよび差分プロセスは、時間と共に変化しない強度を有する骨および他の特徴の強度を除去または減少させる。
【００６９】
コントラストを増強した画像データセットごとに段階２４から段階３２のプロセスを繰り返すことによって、一連の変換された減算したデータセットが取得される。変換された減算したデータセットそれぞれは、共通の基準、この場合、非コントラストのデータセットに対して位置合わせされ、解剖学的構造の同じ領域は、各データセットにおいてほぼ同じ位置に現れるようになっている。さらに、一連の変換された減算したデータセットにおいて、時間と共に変化しない強度を有する特徴は除外され、またはその強度は減少させられる。したがって、動的拡散シーケンスのコントラストを増強した相の全てを自動的に位置揃えして、安定した、モーションの補償された、強化された画像シーケンスが与えることができ、組織中への造影剤の灌流を、モーションの補償されていない減算されていない画像よりはっきりと見ることができる。
【００７０】
一連の変換された減算したデータセット中の関心のサブ領域内のデータは、続いて選択されてもよく、灌流分析が、定量化のための任意の適当な灌流分析技法を用いて選択されたデータに対して実行されてもよい。変換されるとき、減算したデータセットは、時間によって変化しない特徴（周囲の骨など）の強度を除排しまたは減少させ、灌流分析は、精密に実行することができる。本実施形態は、骨腫瘍に関しての灌流分析のデータを取得するのに特に役立つ。
【００７１】
図３を参照して説明する図２の実施形態の動作モードでは、グローバル位置合わせが、フリーフォーム、非剛体位置合わせであり、関心のサブ領域のローカル位置合わせも、非剛体位置合わせであり、さらなるフリーフォーム位置合わせが、ＲＯＩに対応する選択されたデータに適用され、結果として得られるフリーフォーム位置合わせが、グローバルフリーフォーム位置合わせにマージされる。代替の動作モードでは、任意の適当な位置合わせの組み合わせを使用することができる。
【００７２】
例えば、代替の動作モードでは、ローカル位置合わせ手順は、アフィン位置合わせ手順である。いっそうさらなる実施形態では、ローカル位置合わせ手順は、剛体位置合わせ手順であってもよく、剛体位置合わせは、ＲＯＩに対応する選択されたデータに適用され、結果として得られる剛体位置合わせは、グローバルフリーフォーム位置合わせにマージされる。代替として、グローバル位置合わせは、剛体位置合わせまたはアフィン位置合わせであってもよく、ローカル位置合わせは、剛体位置合わせ、アフィン位置合わせ、またはフリーフォーム位置合わせのいずれか１つであってもよい。
【００７３】
他の代替の動作モードでは、それぞれのコントラストを増強した画像データセットに関してのみ単一の位置合わせが存在する（例えば、剛体位置合わせ、アフィン位置合わせ、またはフリーフォーム位置合わせ）。例えば、位置合わせは、関心のサブ領域のみに基づいてもうよい。
【００７４】
いくつかの実施形態では、ユーザは、使用される特定の１つまたは複数のタイプの位置合わせを選択することができる。
【００７５】
図３を参照して説明する図２の実施形態の動作モードでは、非コントラストのデータセットは、コントラストを増強したデータセットに対して位置合わせされ、非コントラストのデータセットは、位置合わせに従って変換され、次いで、差分プロセスが実行される。
【００７６】
代替の動作モードでは、コントラストを増強したデータセットが、非コントラストのデータセットに対して位置合わせされ、コントラストを増強したデータセットは、位置合わせに従って変換される。この動作モードでは、コントラストを増強したデータセットのそれぞれが、同じ基準データセット（非コントラストのデータセット）に適合するように変換されるので、プロセスの終わりに逆変換を実行する必要はない。
【００７７】
さらなる代替の動作モードでは、一連のコントラストを増強したデータセットのうちの１つが選択され、基準データセットとして使用される。次いで、手順は、コントラストを増強したデータセットごとに、位置合わせが、非コントラストのデータセットではなく共通の選択されたコントラストを増強したデータセットに対して実行されることを除いて図３を参照して説明するものに類似する。（共通の選択されたコントラストを増強した データセットではない）非コントラストのデータセットは、結果として得られる変換されたデータセットのそれぞれから減じられる。この場合、共通の選択されたコントラストを増強したデータセットは、基準データセットと呼ばれる場合もあり、差分に使用される非コントラストのデータセットは、さらなる基準データセットと呼ばれる場合もある。
【００７８】
以下の表１は、一実施形態の以下ＡからＦと名付けられるある動作モードで実行され得る位置合わせプロセスおよび続く差分のプロセスの概要を要約するものであり、一連の画像データのセットは、造影剤の存在下で得られるＮ個の画像データのセット（表中、Ｐｏｓｔ１・・・ＰｏｓｔＮと呼ばれる）、および造影剤が存在する前に得られた画像データのセット（表中、Ｐｒｅと呼ばれる）を含む。差分の列には、述べたデータセットが、この方法の必要に応じて、それらが位置合わせされ変換された状態にあるとみなされるべきである。表１に要約された動作モードは、非限定のものであり、単に例示的なものとして意図されている。
【表１】
2014008414.tif 000003
【００７９】
図３との関連で説明した動作モードでは、位置合わせは、非コントラストのデータおよびコントラストを増強したデータセットの強度データに関して実行される。代替の動作モードでは、データセットは、強度勾配データを得るように処理され、（１つまたは複数の）位置合わせが、元の強度データではなく結果として得られる強度勾配データに対して取得される。次いで、強度データは、図３との関連で説明されるのと同じやり方で結果として得られる位置合わせに従って変換される。
【００８０】
位置の関数としての勾配の大きさは、コントラスト前のデータおよびコントラスト後のデータ（この場合、第１および第２のデータセット）の両方についてＲＯＩ内の体積について算出することができる。次いで、段階２８における剛体位置合わせプロセスは、第１のデータセットから取得した勾配データに対して第２のデータセットから取得した勾配データを位置合わせするように実行される。
【００８１】
ある動作モードでは、心の構造だけに注目するために、勾配の大きさを計算する前にイメージクランプ（ｉｍａｇｅ  ｃｌａｍｐ）が適用される。このクランピングが実行されると、勾配の大きさが計算され、段階２８の位置合わせ手順が実施される。クランピングおよび大きさ計算後の結果として得られる画像データは、ずっと低い強度およびずっと高い強度の詳細が失われているので情報が乏しいが、全ての情報はこの領域に集中しており、そのことは、正確に位置揃えするために最も重要である。通常、クランプされた勾配データは、正確な位置合わせを取得するためにだけに使用されることに留意することが大切である。次いで、このデータセットを変換し、したがってデータセットを位置揃えするために、位置合わせが、非コントラストのデータセットの強度データ（またはいくつかの動作モードではコントラストを増強したデータセット）に適用される。
【００８２】
上述のように、グローバル位置合わせおよびローカル位置合わせの様々な組み合わせが、様々な実施形態において使用されてもよい。いくつかの実施形態では、グローバル位置合わせ、またはグローバル位置合わせの近似が、ローカル位置合わせ手順の開始点として使用され得る。
【００８３】
グローバル位置合わせおよびローカル位置合わせが共に非剛体位置合わせである実施形態では、グローバル位置合わせから取得されるワープフィールドは、ローカル位置合わせ手順の開始点として使用することができる。いくつかの代替実施形態では、ワープフィールドの近似が取得され、次いで、この近似が、ローカル位置合わせの開始点として使用される。
【００８４】
例えば、非限定の例によって、いくつかの実施形態では、グローバル位置合わせは非剛体位置合わせであり、ローカル位置合わせは剛体位置合わせであり、ローカル剛体位置合わせを適切に初期設定するために、ＲＯＩ内のワープフィールドは、以下の方法を用いて剛体変換によって近似される。
【００８５】
１．ＲＯＩの内側のボクセルの点座標（例えば、２００００個の点）をサンプリングする。
【００８６】
２．サンプル集団内の点ごと、ワープフィールドを適用し、ワープ座標を記録する。
【００８７】
３．結果として得られる対応する座標ペア（元のボクセル座標および対応するワープ座標）を用いて、多重線形最小二乗回帰手順を適用して、元のボクセル座標を対応するワープ座標にマップするアフィン変換を決定する。このプロセスは、アフィン変換行列を返し、このアフィン変換行列は、スケーリング成分および剪断歪み成分を依然として含み得る。
【００８８】
スケーリング成分および剪断歪み成分を除去するために、この手順は、以下の通り続く。
【００８９】
４．極分解を用いて、知られた技法によってアフィン変換行列の回転部分を抽出する。適当な極分解技法の一例は、Ｋ．Ｓｈｏｅｍａｋｅ  ａｎｄ  Ｔ．Ｄｕｆｆ，  Ｍａｔｒｉｘ  Ａｎｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｏｌａｒ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  １９９２、２５８〜２６４頁、１９９２に記載されている。
【００９０】
５．ステップ３に見出されるアフィン変換をＲＯＩの中心点（ＲＯＩの重心とも呼ばれる）に適用する。
【００９１】
６．ワープ重心と元の重心の間の変位を決定し、この変位を剛体変換の平行移動部分を表すものとしてとる。
【００９２】
７．ステップ４、５および６の結果をまとめて、ＲＯＩのワープフィールドの剛体近似を得る。剛体近似は、ステップ４および６で決定される回転成分および平行移動成分を含む。この特定の適用では、スケーリングは設計によって１に固定され、したがってスケーリング抽出の必要はない。しかし、必要であれば、スケーリング成分を抽出することも可能である。
【００９３】
プロセス−７の終わりに、非剛体ワープフィールドのローカル剛体近似が、ＲＯＩについて取得される。ローカル剛体近似は、単に、元の非剛体位置合わせと同じように良いものであり得るものであり、乏しいグローバルワープフィールドが、乏しいローカル剛体近似を潜在的に生成することになることを意味する。そのような場合には、ローカル剛体位置合わせは失敗すると思われる。しかし、実際には、そのような状況は起こらず、ローバルワープフィールドは一般に、満足なローカル剛体位置合わせ近似をもたらすために使用することができることが分かっている。
【００９４】
次いで、ローカル剛体位置合わせ手順は、開始点としてローカル剛体位置合わせ近似をとり、次いで相互情報類似性測度のパウエル法最適化（Ｐｏｗｅｌｌ−ｓｔｙｌｅ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、または他の任意の適当な最適化手順を用いて、最適化したローカル剛体位置合わせが得られるまで、位置合わせを変更する。
【００９５】
例えば強度レベル（例えば、ＣＴ数）に基づいて骨を表す画像データが自動的に識別され、位置合わせプロセスおよび変換プロセスに従って時系列のデータセットから減じられる実施形態を説明してきた。次いで、骨内または骨の近くに存在し得る関心の特徴は、時系列のデータセットにおいてよりはっきりと見ることができる。しかし、本発明は、骨を含むサブ領域を自動的に識別することに限定されない。ある種の実施形態では、空気、金属、軟部組織または他の物質を含むサブ領域、ならびに骨／あるいは骨の代わりのものが、例えば強度レベルに基づいて自動的に識別される。そのようなサブ領域を表す画像データは、位置合わせプロセスおよび変換プロセスに従って時系列のデータセットから減じることができる。実施形態は、人体または他の被検体の任意の部分において関心の特徴を調べるために使用することができる。
【００９６】
一方、実施形態は、本実施形態の方法を実行するように実行可能であるコンピュータ可読命令を有するコンピュータプログラムによってある特定の機能を実施することが当業者にはよく理解されよう。コンピュータプログラムの機能は、ハードウェアにおいて（例えばＣＰＵによって）実施することができる。しかし、各本実施形態は、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、またはハードウェアとソフトウェアの混合によって実施されてもよい。
【００９７】
特定の機能部（ｕｎｉｔ）を本明細書で説明してきたが、代替実施形態では、これらの機能部の１つまたは複数についての機能は、単一の機能部、処理資源、または他の構成要素によって与えられてもよく、または単一の機能部によって与えられる機能は、２つ以上の機能部または他の構成要素の併用によって与えられてもよい。
【００９８】
ある種の実施形態を説明してきたが、これらの実施形態は、例によって示されているものにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。実際には、本明細書に記載した新規な方法およびシステムが、他の様々な形態で具現化されてもよく、さらに、本明細書に記載した方法およびシステムの形態における様々な省略、置換および変更が、本発明の要旨から逸脱することなくなされてもよい。添付の特許請求の範囲およびその均等物は、そのような形態および修正を本発明の範囲内に含まれるものとして包含するものとする。
【符号の説明】
【００９９】
７…画像データセット、６…スキャナ、２…処理装置、９…データ記憶装置。
【図１ａ】
2014008414.tif 000004
【図１ｂ】
2014008414.tif 000005
【図２】
2014008414.tif 000006
【図３】
2014008414.tif 000007
【図４ａ】
2014008414.tif 000008
【図４ｂ】
2014008414.tif 000009
【図４ｃ】
2014008414.tif 000010
【図４ｄ】
2014008414.tif 000011
【図４ｅ】
2014008414.tif 000012
【図４ｆ】
2014008414.tif 000013
【図５ａ】
2014008414.tif 000014
【図５ｂ】
2014008414.tif 000015
【図５ｃ】
2014008414.tif 000016
【図５ｄ】
2014008414.tif 000017
【図５ｅ】
2014008414.tif 000018
【図５ｆ】
2014008414.tif 000019
【図６ａ】
2014008414.tif 000020
【図６ｂ】
2014008414.tif 000021
【図６ｃ】
2014008414.tif 000022
【図６ｄ】
2014008414.tif 000023
【図７ａ】
2014008414.tif 000024
【図７ｂ】
2014008414.tif 000025
【図７ｃ】
2014008414.tif 000026
【図７ｄ】
2014008414.tif 000027
【図８ａ】
2014008414.tif 000028
【図８ｂ】
2014008414.tif 000029
【図８ｃ】
2014008414.tif 000030
【図８ｄ】
2014008414.tif 000031
【図９ａ】
2014008414.tif 000032
【図９ｂ】
2014008414.tif 000033
【図９ｃ】
2014008414.tif 000034
【図９ｄ】
2014008414.tif 000035