(57)【要約】【課題】複数の医用画像の位置合わせにおいて、位置合わせの度合いを判定可能な医用画像処理装置の提供【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間における位置合わせに関する第１の位置合わせと、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間の第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせとを実施する位置合わせユニット１４と、第１の位置合わせと第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間の整合性度合いを判定する整合性判定ユニット１６と、を具備する。【選択図】図１
2014171867.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間における位置合わせに関する第１の位置合わせと、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の前記第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせとを実施する位置合わせユニットと、
前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の整合性度合いを判定する整合性判定ユニットと、
を具備する医用画像処理装置。
【請求項２】
前記整合性判定ユニットは、前記整合性度合いに基づいて、前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとのうち少なくとも一方を容認または否認する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記否認は、代替的な位置合わせ方法への自動転換を備える請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記位置合わせユニットは、
前記第１の位置合わせから第１の変換を導出し、
前記第２の位置合わせから第２の変換を導出し、
前記整合性判定ユニットは、
前記第１の変換および前記第２の変換を用いて前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとの間の前記差を計算する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記整合性判定ユニットは、
前記第１の変換と前記第２の変換とを組み合わせた往復変換を用いて、前記差を計算する請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記整合性判定ユニットは、
前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとの間の前記差を表す距離を計算し、前記距離から前記整合性度合いを判定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記整合性判定ユニットは、
前記距離として、前記第１の位置合わせおよび前記第２の位置合わせから導出された少なくとも１つの変換を適用した変換プロセスにより、少なくとも１つの点の変換の前および後における前記点の位置間の距離を計算する請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記整合性判定ユニットは、
前記第１の位置合わせおよび前記第２の位置合わせから導出された少なくとも１つの変換を適用した変換プロセスにより、複数の点の変換の前および後の前記点の位置間の距離の平均を、前記距離として計算する請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記整合性判定ユニットは、閾値に対する前記距離の比較に基づいて前記整合性度合いを判定する請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１の位置合わせは、前記第１の画像データセットから前記第２の画像データセットへの位置合わせを備え、
前記第２の位置合わせは、前記第２の画像データセットから前記第１の画像データセットへの位置合わせを備える、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記位置合わせユニットは、第１の位置合わせ手順を使用して前記第１の位置合わせを実施し、前記第１の位置合わせ手順の一変形である第２の位置合わせ手順を使用して前記第２の位置合わせを実施する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２の位置合わせ手順において使用される位置合わせアルゴリズムと、前記第１の位置合わせ手順において使用される位置合わせアルゴリズムとは、
少なくとも１つの位置合わせアルゴリズムパラメータの値と、
位置合わせアルゴリズムパラメータの個数と、
のうちの少なくとも１つが異なる請求項１１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記第１の位置合わせ手順と第２の位置合わせ手順とは、
前記第１の位置合わせと第２の位置合わせの一方と、前記第１の位置合わせと第２の位置合わせの他方との比較における初期条件の差と、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとのうち１つまたは複数における変更と、
異なる乱数と、
少なくとも１つの画像データセットに対して加えられるノイズ成分と、
位置合わせの開始点の異なる値と、
のうちの少なくとも１つが異なる請求項１１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記位置合わせユニットは、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間において少なくとも３つの位置合わせを実施し、
前記整合性判定ユニットは、
前記３つの位置合わせ間における差から前記整合性度合いを判定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記整合性判定ユニットは、選択された複数の点のそれぞれに対して前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとを適用することで、前記差を計算する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
前記選択された複数の点は、３次元分布することと、
３つの直交方向において実質的に均一に分布することと、
のうち少なくとも一方である請求項１５に記載の医用画像処理装置。
【請求項１７】
前記選択された複数の点は、
前記第１の画像データセットにより表される領域と、前記第２の画像データセットにより表される領域と、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットの両方により表される領域とのうちの１つの中心の周囲に実質的に対称的に分布する請求項１５に記載の医用画像処理装置。
【請求項１８】
前記選択された複数の点各々は、
前記選択された点から、前記第１の画像データセットにより表される領域と、前記第２の画像データセットにより表される領域と、および前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットの両方により表される領域とのうちの１つの中心までの距離が、前記中心と前記領域の縁部との間の最短距離の５０％未満である請求項１５に記載の医用画像処理装置。
【請求項１９】
前記位置合わせユニットは、
複数の第１の画像データセットおよび複数の第２の画像データセットに関して、前記複数の第１の画像データセットそれぞれと前記複数の第２の画像データセットそれぞれとの間において、第１の位置合わせと第２の位置合わせとを実施し、
前記整合性判定ユニットは、
前記複数の第１の画像データセットそれぞれと前記複数の第２の画像データセットそれぞれとの間において、前記整合性度合いを判定し、
前記判定された整合性度合いに基づいて、前記複数の第１の画像データセットから第１の画像データセットを、および前記複数の第２の画像データセットから第２の画像データセットを選択する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項２０】
前記位置合わせユニットは、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間における前記第１の位置合わせから変換を導出し、
前記導出された変換は、第３の画像データセットと第４の画像データセットとを位置合わせするために使用される請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項２１】
前記第１の位置合わせおよび前記第２の位置合わせは、
剛体変換と、
回転、平行移動、および均等スケーリング成分を備える変換と、
アフィン変換と、
非剛体変換と
のうちの少なくとも１つを備える請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項２２】
前記第１の画像データセットおよび第２の画像データセット各々は、医用画像データセットと、ＣＴデータと、ＭＲデータと、ＰＥＴデータと、ＳＰＥＣＴデータとのうちの少なくとも１つを備える請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項２３】
第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間において整合性度合いを判定するための方法であって、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の位置合わせに関する第１の位置合わせを実施し、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の前記第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせを実施し、
前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間において前記整合性度合いを判定する医用画像整合性判定方法。
【請求項２４】
コンピュータに、
第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間の位置合わせに関する第１の位置合わせを実施させ、
前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の前記第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせを実施させ、
前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間において整合性度合いを判定させること、
を具備する医用画像整合性判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載する実施形態は、一般的には、データセットの整合性を判定する方法とデータセットの整合性を判定するための装置とに関し、例えば、異なる時間にてまたは異なる形態にて取得した１対の医用画像データセットの整合性を判定するための方法と装置とプログラムとに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用撮影の分野においては、比較を行うために、医用画像同士を位置合わせすることがしばしば必要となる。例えば、患者の現在の画像を同一患者の以前の画像と位置合わせすることにより、例えば腫瘍のサイズの比較を行うなど、疾病の進行または治療の成果の評価を行う場合がある。
【０００３】
例えばＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）および磁気共鳴撮影（ＭＲ）などの別々の撮影形態により取得された画像同士を比較するまたは組み合わせることによって、それぞれの形態で走査により得られた種々の情報を活用することが知られている。
【０００４】
しかし、一般的には、解剖学的特徴部の位置は、例えば患者の姿勢が異なること、患者の移動、撮影形態が異なること、または撮影パラメータが異なることなどが原因となり、種々の画像同士の間に違いが生じる。２つの画像の正確な位置合わせを実現するためには、各解剖学的特徴部の座標が、結果的に得られた各画像において同一になるように、一方の画像を変換することが必要となる。これは、画像位置合わせおよび画像変換の処理により達成される。
【０００５】
剛体位置合わせは、剛体変換（回転パラメータおよび平行移動パラメータのみを伴う変換）により２つ以上の画像または体積を位置合わせするための技術類に関する。剛体位置合わせの有用な用途は、追跡研究において現在の体積および以前の体積の位置合わせを目的とするものである。アフィン位置合わせは、アフィン変換（回転、平行移動、拡大縮小（ｓｃａｌｉｎｇ）、または剪断）を使用した位置合わせである。
【０００６】
画像位置合わせを行うためには、時として、回転、平行移動、および均等スケーリング成分を使用することが有用である。これにより、剛体変換よりは一般的であるが、アフィン変換ほどは一般的ではない変換に関する空間が得られる。
【０００７】
非剛体位置合わせ（非剛体変換）は、局所変形を含む変形を可能にするより一般的な変形を使用する技術類を指す。これらは、特に、臓器または軟組織の画像を位置合わせする場合に適し得る。
【０００８】
画像を位置合わせするための技術は、良く知られている。一般的には、位置合わせは、２つの画像間における最適な変換を見出すことにより、一方の画像の座標系における点を他方の画像の座標系における対応する点にマッピングすることによって、これらの画像中の対応する特徴部同士を関係付けることを目的とした、最適化の問題である。
【０００９】
類似性測度は、２つの画像間の類似性の度合いである。例えば、相互情報量（ｍｕｔｕａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：ＭＩ）アプローチにおいては、各画像中の点は、２つの画像間の統計的類似性（相互情報量）により識別され、相関付けられる。
【００１０】
２つの画像を位置合わせするためには、一方の画像は、一定に維持されてもよく、他方は、位置合わせタイプにより規定されるパラメータのセット（例えば剛体位置合わせにおいては、適切な次元数における回転パラメータおよび平行移動パラメータ）にしたがって変換される。次いで、結果的に得られたこれら２つの画像間における類似性測度が、判定される。これにより、これらのパラメータから類似性測度への目的関数が規定される。次いで、目的関数は、例えば勾配降下、ヒルクライミング、またはパウエル最適化などの最適化関数を使用して最適化されて、２つの画像を関係付ける最適な変換が達成される。
【００１１】
この最適な変換は、第１の画像と位置合わせされ、共通の座標系を有する、変換画像を取得するために、第２の画像に適用される。
【００１２】
位置合わせは、手動的に（例えば各画像上の対応し合う点を手動選択することにより）、半自動的に、または自動的に実施することが可能である。今日では、多数の医用撮影システムにおいて、以前に比べて位置合わせがより大きく自動化されている。
【００１３】
位置合わせは、常に成功して行われるとは限らず、またはさらには常に可能であるとも限らない。以下において、２つの画像データセットの位置合わせの試みにおける位置合わせ失敗の２つの例を説明する。
【００１４】
第１の失敗例においては、画像データの２つのセットの良好な位置合わせが現れても、位置合わせアルゴリズムがその良好な位置合わせを見出すことができない。この例においては、位置合わせアルゴリズムを改良することにより、成功して行われる可能性を高めることが望ましい。
【００１５】
第２の失敗例においては、入力されるデータセット同士の間に重畳が存在しないため、２つの画像データセットの良好な位置合わせが不可能となる。例えば、位置合わせアルゴリズムが位置合わせしようと試みている２つのデータセットが、頭部および足などの身体の完全に異なる部位の画像を表す。この例では、いかなるアルゴリズムによっても、良好な位置合わせを実現することは不可能である。あるアルゴリズムが、位置合わせ不能な画像対についての位置合わせを見出そうと要求する場合には、これは、失策（blunder）と呼ばれる場合がある。
【００１６】
画像対の位置合わせが失敗した際に、ユーザが、代替的な位置合わせ方法を使用することを求める場合があり、または、位置合わせ対象の画像対が誤って選択されたことを特定しようと欲する場合がある。したがって、位置合わせアルゴリズムを実行するシステムにより、失敗を検出することが可能となることが必要となる。現行では、殆どの位置合わせアルゴリズムは、位置合わせが可能であることを前提としており、位置合わせ結果を常に容認する。つまり、失策を含む位置合わせ失敗は、自動的には検出されない。
【００１７】
位置合わせアルゴリズムは、例えば臨床専門家により提供された情報などの正確な情報との比較によってなど、正解データ（ｇｒｏｕｎｄ  ｔｒｕｔｈ）との比較によって評価されてもよい。また、正解データを用いずに、複数の異なるアルゴリズムを使用して体積のセット間のあらゆる位置合わせの組合せを考慮し、その結果を統計的に組み合わせることにより、位置合わせアルゴリズムを評価することが知られている。このプロセスが最も有効となるためには、多数のデータセットおよび多数の位置合わせアルゴリズムが、相当量の統計処理と共に使用される。このプロセスは、位置合わせアルゴリズムのオフライン評価のために使用される。
【００１８】
以下、実施形態を、非限定的な例として説明し、以下の図面において図示する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
目的は、複数の医用画像の位置合わせにおいて、位置合わせの度合いを判定可能な医用画像処理装置、医用画像整合性判定方法、および医用画像整合性判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本実施形態に係る医用画像処理装置によれば、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間における位置合わせに関する第１の位置合わせと、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の前記第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせとを実施する位置合わせユニットと、前記第１の位置合わせと前記第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、前記第１の画像データセットと前記第２の画像データセットとの間の整合性度合いを判定する整合性判定ユニットと、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】一実施形態による画像処理システムの概略図。
【図２】図１の実施形態の動作を概観的に図示する流れ図。
【図３】位置合わせ可能な２つの画像と、それらの位置合わせの結果として得られた位置合わせされた画像とを示す図。
【図４】位置合わせ不能な２つの画像を示す図。
【図５ａ】プロトタイプ実現下における正常な位置合わせの整合性度合いのヒストグラム。
【図５ｂ】プロトタイプ実現下における異常な位置合わせの整合性度合いのヒストグラム。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
いくつかの実施形態は、第１の画像データセットと第２のデータセットとの間における第１の位置合わせおよび第１の画像データセットと第２のデータセットとの間における第２の位置合わせを実施するように構成された位置合わせユニットと、第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差を判定し、第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差に基づき第１の画像データセットと第２のデータセットとの間の整合性測度（度合い）を判定するように構成された、整合性判定ユニットとを備える、医用画像処理装置を提供する。
【００２３】
図１には、２つのデータセット間の整合性度合いを判定するように構成された第１の実施形態による医用画像処理装置が、概略的に図示される。この第１の実施形態においては、各データセットが、ＣＴデータを備える。代替的な実施形態においては、これらのデータセットの一方または両方が、任意の適切な医用画像データを備え、この場合の医用は、獣医用を含む。他の一実施形態においては、第１のデータセットは、医用画像データを備え、第２のデータセットは、例えば標準位置合わせ画像または位置合わせパラメータセットに関するデータなどの、合成データ、平均データ、またはコンピュータ生成データを備える。例えば、整合性度合いは、医用画像データセットとヒトの解剖アトラスからのデータセットとの間で判定されてもよい。
【００２４】
本医用画像処理装置は、この例においては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を備え、この処理装置２は、ＣＴスキャナ４と、ディスプレイ画面６と、コンピュータキーボードおよびマウスなどの入力デバイスまたは複数の入力デバイス８とに接続される。この実施形態においては、ＣＴスキャナは、例えば、Ｔｏｓｈｉｂａ  Ａｑｕｉｌｉｏｎ（登録商標）シリーズのＣＴスキャナの中の１つである。代替的に、ＣＴスキャナは、３次元画像データを取得するように構成された任意のＣＴスキャナであってもよい。代替的な実施形態においては、ＣＴスキャナは、例えばＭＲＩスキャナなどの、別の撮影形態を支援するスキャナによって置換または補完される。
【００２５】
この実施形態においては、ＣＴスキャナにより得られた画像データセットは、メモリユニット１０に記憶され、その後、処理ユニット２に供給される。代替的な一実施形態においては、画像データセットは、画像保管通信システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＰＡＣＳ）の一部を形成し得る遠隔データ蓄積部（図示せず）から供給される。メモリユニット１０および遠隔データ蓄積部は、任意の適切な形態の記憶装置を備えてもよい。
【００２６】
処理装置２は、画像データセットを自動的にまたは半自動的に処理するための処理手段を提供する。処理装置２は、図２を参照として以下において説明する方法を実施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および実行するように作動可能な、中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）１２を備える。
【００２７】
この処理装置２は、データセットの位置合わせを実施するための位置合わせユニット１４と、データセット間の整合性度合いを判定するための整合性判定ユニット１６とを備える。この実施形態においては、位置合わせユニット１４および整合性判定ユニット１６はそれぞれ、本実施形態の方法を実施するように実行可能な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（医用画像整合性判定プログラム）によって、処理ユニット２内に実装される。しかし、他の実施形態においては、各ユニットは、ソフトウェア、ハードウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの任意の適切な組合せにおいて実装されてもよい。いくつかの実施形態においては、様々なユニットが、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）として実装されてもよい。
【００２８】
また、処理装置２は、ハードドライブと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、様々なデバイスドライバを含む作動システム、およびグラフィクスカードを含むハードウェアデバイスを含む、ＰＣの他の構成要素とを備える。かかる構成要素は、明瞭化のために図１には図示しない。
【００２９】
図１のシステムは、図２の流れ図において概観的に図示されるような一連の段階を有するプロセスを実施するように構成される。
【００３０】
第１の段階３０において、処理装置２は、メモリユニット１０から第１の画像データセットＡと、第２の画像データセットＢとを受領する。本実施形態においては、Ａは、最近に撮影された患者のＣＴスキャンから得られた画像データセットを備え、Ｂは、以前に撮影された同一患者のＣＴスキャンから得られた画像データセットを備える。各画像データセットは、それぞれ固有の座標系を有し、距離は、患者空間（ミリメートルで測定される）内において規定される。
【００３１】
第２の段階３２にて、位置合わせユニット１４は、位置合わせアルゴリズムを使用してＡとＢとの間において２つの位置合わせを実施する。この実施形態においては、位置合わせアルゴリズムは、パウエル最適化と、相互情報量類似性度合いとを備える。
【００３２】
位置合わせユニット１４は、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間における位置合わせに関する第１の位置合わせと、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間の第１の位置合わせとは異なる位置合わせに関する第２の位置合わせとを実施する。
【００３３】
具体的には、位置合わせユニット１４は、第１の画像データセットＡが第２の画像データセットＢに位置合わせされる第１の位置合わせを実施する。位置合わせユニット１４は、この第１の位置合わせから、Ａの座標系における点をＢの座標系における対応する点に関係付ける第１の変換ＴBAを導出する。ここで、対応し合う点は、相互情報量度合いにより判定されるものと同一の特徴部を表す。この流れ図においては、変換ＴBAが、回転として図示されるが、ＴBAは、平行移動もしくは拡大縮小（均等スケーリング）、または平行移動、回転、および拡大縮小の任意の組合せを備えてもよい。
【００３４】
また、位置合わせユニット１４は、第２の画像データセットＢが第１の画像データセットＡに位置合わせされる、第２の位置合わせを実施する。位置合わせユニット１４は、第２の位置合わせから、平行移動、回転、および拡大縮小の任意の組合せを備える第２の変換ＴABを導出する。代替的な一実施形態においては、ＴBAおよびＴABはそれぞれ、剛体変換を備える。他の一実施形態においては、ＴBAおよびＴABはそれぞれ、アフィン変換を備える。
【００３５】
この実施形態においては、使用される位置合わせアルゴリズムは、対称アルゴリズムではない。第２の変換ＴAB（ＢからＡへの位置合わせ）は、第１の変換ＴBA（ＡからＢへの位置合わせ）の逆ではない。したがって、第１の位置合わせおよび第２の位置合わせは、多くの例において、２つの画像データセット間において幾分か異なる点の位置合わせをもたらすことが予想される。
【００３６】
追加的な一実施形態においては、ＴABおよびＴBAは、組み合わされることによって、元の位置合わせアルゴリズムよりも高い可能性のある精度を有する、位置合わせ失敗の検出を組み込んだ対称位置合わせアルゴリズムをもたらしてもよい。
【００３７】
次の段階３４においては、整合性判定ユニット１６が、行列乗算により第１の変換ＴBAおよび第２の変換ＴABを組み合わせることによって、往復行列ＴABAを生成する。ＴABが、ＴBAの逆となるようには制約されないため、ＴABAは、当然ながら、単位行列ではない。ＴABAは、以下において詳述するように、第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差の度合いを導出するために使用される。この差が小さい場合には、ＴABAは単位変換に近い。
【００３８】
段階３６においては、整合性判定ユニット１６が、Ａの座標系内において点セットを選択する。この実施形態においては、選択される点は、Ａの座標系内の立方体の８つの角である。この立方体は、２０ｍｍの稜長さ（立方体の一辺の長さ＝２０ｍｍ）を有し、立方体の中心は、Ａの座標系にしたがって第１の画像データセットＡにより表される、この例においては体積である領域の中心となる。この例においては、立方体は、第１の画像データセットＡ中に既に存在する構造体または特徴部に関係付けられるものではなく、整合性度合いを判定するために構築される。
【００３９】
立方体の各点ｖに関して、整合性判定ユニットは、往復行列ｖ’＝ＴABAｖを適用することにより、変換された点ｖ’の算出を備える変換プロセスを実施する。次いで、整合性判定ユニット１６は、８つの選択された各点に関してｖとｖ’との間のユークリッド距離をミリメートルで算出する。
【００４０】
段階３８においては、整合性判定ユニット１６は、８つのユークリッド距離の平均を計算する。つまり、距離が、第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差の度合いとなる。これらの位置合わせが非常に類似したものである場合には、平均距離は小さくなる。これらの位置合わせ間に著しい差が存在する場合には、平均距離はより大きくなる。
【００４１】
段階４０においては、整合性判定ユニット１６は、閾値に対して平均距離を比較することにより、第１の画像データセットＡと第２の画像データセットＢとの間の整合性度合いを判定する。平均距離が２５ｍｍ以下である場合には、位置合わせは正常であるとみなされる（整合性度合いが１に等しい）。平均距離が２５ｍｍを超える場合には、位置合わせは異常であるとみなされる（整合性度合いが０に等しい）。
【００４２】
すなわち、整合性判定ユニット１６は、第１の位置合わせと第２の位置合わせとによる位置合わせの差に基づいて、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間の整合性度合いを判定する。
【００４３】
代替的な実施形態においては、上記のような平均距離の代わりに、代替的な距離が計算される。いくつかの実施形態においては、この距離は、単一点の移動距離、点間の加重平均距離、８つ（もしくは他の個数）の距離間の標準偏差、８つ（もしくは他の個数）の距離の分散、または任意の他の適切な度合いである。他の実施形態においては、２つの位置合わせ間の差の度合いは、距離ではない。これらの距離または度合いはいずれも、整合性度合いを判定するために適用される閾値を有してもよい。
【００４４】
任意の適切な個数の選択点が、種々の実施形態において使用し得る。例えば、いくつかの実施形態においては、３〜１０個、または３〜５０個、または３〜１００個の選択点が、使用される。
【００４５】
他の実施形態においては、整合性度合いは、２進値以外の確率水準または信頼水準である。一実施形態においては、上記のように計算された平均距離は、ゼロの平均距離が１００％の位置合わせ確率に相当する確率値である整合性度合いを判定するために使用される。
【００４６】
段階４０は、流れ図内の判定段階である。整合性度合いが１である（正常な位置合わせ）場合には、次の段階は段階４２となる。段階４２では、この位置合わせが容認（採用）される。第２の画像データセットＢが、第２の変換ＴABを使用して変換される。第１の画像データセットからの画像および変換された第２の画像データセットからの画像が、位置合わせされた形態でディスプレイ画面６上に共に表示される。
【００４７】
整合性度合いが０である（異常な位置合わせ）場合には、段階４０の後の次の段階は段階４４となる。段階４４では、位置合わせが否認される（不採用となる）。ユーザは、ディスプレイ画面６上のメッセージにより失敗を通知される。第１の画像データセットＡからの画像および第２の画像データセットＢからの画像が、位置合わせが試みられない元の形態においてユーザに対して表示される。次いで、ユーザは、例えばシステムがデータ内に重畳が存在しない２つの画像データセットＡおよびＢを位置合わせしようとしたか否かを判断する。この例においては、ユーザは、異なる対の初期画像データセットを使用して再び図２のプロセスを開始することができる。代替的には、表示された画像が、位置合わせ可能なものであるようにユーザには見える場合には、ユーザは、ＡおよびＢの手動位置合わせを試みることができる。いくつかの実施形態においては、位置合わせユニット１４は、整合性判定ユニットにより位置合わせが否認された場合には、代替的な位置合わせ方法へと自動的に戻る。
【００４８】
したがって、一実施形態においては、２つの位置合わせ間の差は、平均距離を計算することにより測定される。この平均距離は、整合性度合いを判定するために使用される。整合性度合いは、同一研究の現在の被検体と以前の被検体との比較を目的とした自動位置合わせを容認（採用）または否認（不採用）するために使用される。
【００４９】
図３および図４は、位置合わせ可能な画像および位置合わせ不能な画像を図示する。図３および図４の画像は、ＭＲ画像であるが、同様の考察が、ＣＴ画像に対しても、および任意の他の適切な形態による画像に対しても該当する。
【００５０】
図３は、位置合わせ可能な２つの画像５０および５２と、画像５０および画像５２が比較のために位置合わせされ、位置合わせされているビュー５４とを図示する。画像５０に関する画像データセットおよび画像５２に関する画像データセットの第１の位置合わせおよび第２の位置合わせは、これらの位置合わせ間における小さな差と、２５ｍｍをはるかに下回る平均距離と、１の整合性度合いとを結果としてもたらすことが予想される。
【００５１】
図４は、画像データ中に重畳が全く存在しないために位置合わせ不能である２つの画像６０および６２を図示する。画像６０は、足の画像であり、画像６２は、頭部の画像である。２つの画像データセットが、身体の非重畳部位に関するものである場合には、通常は、第２の画像データセットに対する第１の画像データセットの位置合わせにより、第１の画像データセットに対する第２の画像データセットの位置合わせとは大幅に異なる結果が生じるが、その理由は、これらの両結果がスプリアス（誤り）であるからである。したがって、このシナリオにおいては、２つの位置合わせ間に大きな差が存在することとなり、平均距離は２５ｍｍ超となり、整合性度合いは０となることが予想される。
【００５２】
本実施形態のプロセスは、導入されたシステム位置合わせ結果の評価のために使用されてもよい。本プロセスは、対応する位置合わせアルゴリズムが存在する任意の２次元医用画像データまたは３次元医用画像データとの関連において使用することが可能である。一実施形態においては、位置合わせが表示された体積同士の間において直接的に実施される、比較プロトコルが存在する。失敗事例が発生した場合には、システムは、手動位置合わせへと自動的に戻る。
【００５３】
一般的には、位置合わせは、ある類似性度合いを使用する最適化問題である。おそらく、この類似性度合いの最終値は、整合性度合いを評価するために使用することが可能である。しかし、類似性度合いの最終値は、ノイズ、形態、シーケンス（例えばＭＲ）、および多数の他の因子に応じて、大幅に変動し得る。手動的に生成された正解データとの比較により判断される場合には、最終類似性値と最終位置合わせ品質との間には、良好な相関性はない場合があるが、上記で導出された距離または整合性度合いは、位置合わせ品質との間において実に高い相関性を有する。
【００５４】
プロトタイプ実現においては、図２に概要が示される方法は、医用画像データセットを位置合わせするために位置合わせシステムにおいて実施した。次いで、別の方法により整合性が既に判定されている試験データに関して試験を行った。この以前の整合性判定において、臨床専門家は、各対の画像データセット上に複数の対応する点（正解データ点）を定めた。位置合わせ後のこれらの対応し合う点同士の間の平均距離を測定した。これらの正解データ点に対する剛体変換の最小二乗適合を実施して、剛体位置合わせが達成し得る可能性のある最小距離を見出した。この測定された距離が最小の５ｍｍの範囲内である場合には、位置合わせは正常であるとみなした。これ以外の場合には、位置合わせは失敗であるとみなした。図５のヒストグラムに関する表題において、この測定された距離は、誤差と呼ばれ、５ｍｍ未満の誤差は、正常な位置合わせを表す。図５ａは、以前の整合性判定において正常である（＜５ｍｍ）と判定された画像データセットの対に関する結果を示す。図５ｂは、以前の整合性判定において失敗である（＞５ｍｍまたは位置合わせなし）と判定された画像データセットの対に関する結果を示す。
【００５５】
試験データは、  
・  両画像データセットがＭＲデータを備える５３個の正常例と、および第１の画像データセットがＣＴデータであり、第２の画像データセットがＭＲデータである２つの正常例とから構成される５５個の正常例と、  
・  第１の画像データセットがＣＴデータであり、第２の画像データセットがＭＲデータである１７個の失敗例と、両画像データセットがＭＲデータを備える１つの失敗例と、および両画像データセットがＭＲデータを備えるが、これらの２つのデータセット間に重畳が存在しない１９個の失敗例とから構成される３７個の失敗例と  
を備えるものであった。
【００５６】
このプロトタイプ実行においては、図２のプロセスにより、２５ｍｍの閾値を使用して、３７個の失敗例中の３６個と、５５個の正常例中の５４個とが、正確に識別された。
【００５７】
図５ａは、正常例に関する結果のヒストグラムである。ヒストグラムのビン（領域）は、往復変換下における選択点の平均距離である。各棒の高さは、対応するビン内に含まれる例の個数であり、例の総数は、１に正規化される。このプロトタイプ実行においては、５５個の例の中の５４個が、往復変換下における平均距離が２５ｍｍ未満である第１のヒストグラムビンに含まれ、正常な位置合わせを示す。１つの例が、誤りによる失敗を示した。この例では、データがノイズを含み、位置合わせアルゴリズムが不正確な局所最適を見出した。
【００５８】
図５ｂは、失敗例に関する結果のヒストグラムである。やはり、ビンは、平均距離であり、各棒の高さは、そのビン内における例の個数を表す。失敗例の総数は、１に正規化される。往復変換下における平均距離の値は、各位置合わせの結果が実質的にスプリアスである場合に予想される、かなりのばらつきを示している。３７個の試験例中の３６個が、往復変換下における２５ｍｍ超の平均距離を表すビン内に含まれる。１つの例が、誤りによる正常を示すが、この例では、２つの位置合わせ間の差が小さかった。これは、偶発的なものであった。
【００５９】
上述のおよびこのプロトタイプにおいて実行された第１の実施形態においては、２つの位置合わせが、２つの画像データセット間において実施され、第１の位置合わせは、第１の画像データセットから第２の画像データセットへの位置合わせであり、第２の位置合わせは、第２の画像データセットから第１の画像データセットへの位置合わせであった。同一の位置合わせアルゴリズムを使用したが、それぞれ異なる方向において使用した。画像データセットが位置合わせ可能である位置合わせにおいては、小さな差が存在し、画像データセットが位置合わせ不能である位置合わせにおいては、大きな差が存在した。
【００６０】
２つの画像データセットが位置合わせ可能である場合には第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差が小さく、２つの画像データセットが位置合わせ不能である場合には第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差が大きな、同様の特性を有する多数の他の位置合わせ対を構築することが可能である。これらの対のそれぞれに関して、第２の位置合わせのために使用される位置合わせ手順は、第１の位置合わせのために使用される位置合わせ手順の一変形または一摂動とみなしてもよい。上記の例において、この変形は、逆方向における位置合わせの実施を備えるものであった。代替的な小変形は、位置合わせ手順の中の１つにおいて使用される位置合わせアルゴリズムに対する変更を、位置合わせ手順の中の他のものにおいて使用される位置合わせアルゴリズムに対する変更に比べて小さなものにすることと、位置合わせアルゴリズムの初期条件を変更することと、画像データセットの一方もしくは両方に対して小さな変更を行うことまたは所望の特性を有する任意の他の変更を行うこととを備えてもよい。各例において、使用される基本位置合わせアルゴリズムは、第１の位置合わせのためのものと第２の位置合わせのためのものが同一であってもよく、変更は、その実施に対してなされる。位置合わせアルゴリズムは、複数の固定パラメータを含むことが可能である。いくつかの実施形態においては、アルゴリズムの変形が、固定パラメータの個数または値の変更を備える。
【００６１】
位置合わせアルゴリズムは、最適化のために複数のパラメータを備える。例えば、第１の実施形態の位置合わせアルゴリズムについては、これらのパラメータは、３つの直交軸のそれぞれに関する回転パラメータ、平行移動パラメータ、および拡大縮小（均等スケーリング）パラメータを備える。さらに、位置合わせアルゴリズムは、物理的意味は有さないが、代わりにアルゴリズムの性能を支配する、変数を備える。これらは、調整パラメータ、定数、初期設定、および他の変数を備えてもよい。これらの変数は、このアルゴリズムの展開において、安定的なアルゴリズム性能を達成するように調整される。これらの変数は、２つの位置合わせ可能な画像データセットなどの良好な入力データについては、少量だけの調整パラメータの変更により、実質的に同様の位置合わせが達成され、類似性度合いの最終の最適化値においては多くの変化をもたらすことがないように、調整される。
【００６２】
所与の画像対に関して良好な位置合わせがなされる場合には、第２の位置合わせの方法が第１の位置合わせの方法の小変形である位置合わせ対により、類似性度合いに関して大域的最適値を有する、ほぼ同一の位置合わせが得られることが予想される。それとは対照的に、良好な位置合わせがない場合には、小変形は、スプリアス局所最適を有する実質的に異なる位置合わせをもたらす可能性がある。
【００６３】
一実施形態においては、第１の位置合わせ方法と第２の位置合わせ方法との間の違いは、位置合わせアルゴリズムにおける調整パラメータが、第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間において５％だけ変更される点である。
【００６４】
別の実施形態においては、位置合わせアルゴリズムは、位置合わせを設定するための初期開始点を必要とする。第１の位置合わせ方法と第２の位置合わせ方法との間の違いは、第２の位置合わせのための開始点が、第１の位置合わせのための開始点に対して５ｍｍだけ移動される点である。
【００６５】
他の一実施形態においては、位置合わせアルゴリズムは、無作為抽出により算出される。この例においては、乱数が、アルゴリズムを開始させるために必要となる。２つの位置合わせが実施されるが、第２の位置合わせを開始するために使用される乱数は、第１の位置合わせを開始するために使用される乱数とは異なる。
【００６６】
さらなる一実施形態においては、第２の位置合わせのための位置合わせアルゴリズムと同一のアルゴリズムが、第１の位置合わせのために使用される。しかし、第２の位置合わせが実施される際に、ノイズ成分が、第２の画像データセットに加えられる。
【００６７】
これらの実施形態のそれぞれにおいて、第２の位置合わせは、第１の位置合わせと同一方向に実施され、第１の位置合わせおよび第２の位置合わせのそれぞれについて、第１の画像データセットが、第２の画像データセットに位置合わせされる。再度、これらの位置合わせ間の差が、第１の位置合わせから第１の変換をおよび第２の位置合わせから第２の変換を導出し、これらの変換を組み合わせて往復変換を形成することによって、測定される。しかし、この例においては、これは、第１の実施形態のように２つの変換を乗算することによってではなく、第２の変換の逆数で第１の変換を乗算することによって達成される。
【００６８】
結果的に得られる往復変換は、上記の図１および図２の実施形態において説明した往復変換と同様の特徴を有する。第１の位置合わせと第２の位置合わせとの間の差が小さい場合には、往復変換は、単位変換に近いものとなる。
【００６９】
往復変換が達成された後に、図２の先の段階３６が、第１の実施形態において詳述するものと同一の様式で適用される。８つの点が、選択され、往復変換が、位置合わせ間の差の度合いである平均距離を得るために、８つの点のそれぞれに対して適用される。次いで、閾値が、整合性度合いを判定するために使用される。
【００７０】
他の実施形態においては、３つ以上の位置合わせが、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間において実施される。任意の適切な小変形が使用されてもよい。一実施形態においては、位置合わせユニット１４は、第１の画像データセットと第２の画像データセットとの間において、同一の位置合わせアルゴリズムを使用して、しかし５つの位置合わせのそれぞれについて異なる乱数を用いて、５つの位置合わせを実施する。位置合わせユニット１４は、５つの位置合わせのそれぞれについて個々の変換を導出する。選択された点セットが、導出された変換のそれぞれを使用して変換される。整合性判定ユニット１６は、結果的に得られた点同士の間の標準偏差を計算する。整合性判定ユニット１６は、計算された標準偏差から整合性度合いを判定する。
【００７１】
上述のおよび図２に図示する方法の段階３６においては、整合性判定ユニット１６は、往復変換を受ける点セットを選択する。第１の実施形態においては、選択される点は、第１の画像データセットＡの座標系の中心の周囲に構築された立方体の角であった。しかし、原則的には、座標系内の任意の点セットが選択されてもよい。好ましくは、点は、位置合わせ中心付近に位置するべきである。この場合に、位置合わせ中心は、第１の画像と第２の画像の両方において特徴となる領域の中心である。また、望ましくは、これらの点は、臨床的に最も重要な画像の部分の付近に位置するべきである。なぜならば、この部分が、最善の位置合わせを必要とする位置であるからである。これらの特徴はいずれも、画像データセットから先見的には知り得ない。しかし、第１の画像データセットの中心は、位置合わせ中心と臨床的に最も重要な部位の両方に近い可能性がある。なぜならば、通常は、各画像は、臨床的に最も重要な特徴部が中心に来るようにフレーム設定されるからである。したがって、Ａの座標系の中心の周囲に位置する点を段階３６において選択することが、好ましい。
【００７２】
例えば、点は、全ての選択点が、座標系の縁部よりも、画像の座標系の中心により近くに位置するように、選択されてもよい。各選択点について、および座標系の縁部上の各点について、座標系の中心から選択点までの距離は、座標系の中心から座標系の縁部上の点までの距離の５０％未満である。
【００７３】
画像の中心付近の点を選択することの別の利点は、それらの点が、回転による影響をほとんど受けない点である。画像が、その中心を中心として回転された場合に、画像の縁部に位置する点は、画像の中心に位置する点よりも大きなミリメートル変位量を受ける。画像の中心付近に位置する点を選択することにより、計算された変換下における点の移動が最小限に抑えられる可能性がある。
【００７４】
点は、幾何学構成で選択されてもよく、または、無作為点選択を使用してもよい。この第１の実施形態においては、立方体の角が選択される。なぜならば、立方体の面は、同一の長さからなり、直交関係にあるため、これにより、３つの軸のそれぞれにおける変化に対して均等な感度が得られるからである。代替的には、点グリッドが選択されてもよく、好ましくは、これらの点は、３つの直交方向のそれぞれに沿って実質的に均等に離間される。同様の考察により、正方形もしくは他の幾何学形の図形またはグリッド上の点が選択され得る、２Ｄ画像にも該当する。点は、座標系の中心の周囲に実質的に対称に分布することが好ましく、これにより、種々の方向において均等な感度が得られる。
【００７５】
上記の第１の実施形態は、１対の画像データセットの位置合わせについて説明した。以下の実施形態は、複数対の画像データセットの位置合わせについて説明する。
【００７６】
一実施形態においては、スキャナは、ＭＲＩスキャナである。第１の複数の画像データセット（Ａ１、Ａ２、Ａ３等々で表される）および第２の複数の画像データセット（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３等々で表される）は、メモリユニット１０から呼び出される。第１の複数の中の画像データセットおよび対応する第２の複数の中の画像データセットの中のいくつかまたは全ての間において、対応関係が存在することが知られているが、いずれのデータセット同士が関係するかは知られていない。図２のプロセスの一変形が、いずれの対または複数対の画像データセットを位置合わせするかを選択するために使用される。
【００７７】
段階３０においては、処理装置２は、第１の複数の画像データセットから例えばＡ１などの第１の画像データセットと、第２の複数の画像データセットから例えばＢ３などの第２の画像データセットとを受け取る。段階３２においては、位置合わせユニット１４は、第１の位置合わせと第２の位置合わせとを実施する。第２の位置合わせの方法は、上述のような小変形の分だけ、第１の位置合わせの方法とは異なる。位置合わせユニット１４は、第１の変換（例えばＴB3A1）と第２の変換（例えばＴA1B3）とを生成する。
【００７８】
段階３４においては、整合性判定ユニット１６は、これらの変換を往復変換（ＴA1B3A1）へと組み合わせる。この往復変換は、この例においては第１の画像データセットの座標系の中心に位置する立方形の角である、選択された点セットに対して適用される（段階３６）。次いで、段階３８においては、整合性判定ユニット１６は、往復変換下において選択点が移動する平均距離を計算する。この平均距離は、メモリに記憶される。
【００７９】
次いで、処理装置２は、第１の複数の画像データセットから選択された第３の画像データセットおよび第２の複数の画像データセットから選択された第４の画像データセットの対を用いて、段階３０から段階３８までこのプロセスを繰り返す。これは、平均距離が可能な各対について計算されるまで、全ての可能な対に対して繰り返される。
【００８０】
次いで、整合性判定ユニット１６は、いずれの画像セット対が最も位置合わせ可能なものであるかを判定するために、整合性度合いとして平均距離を使用する。対に関する整合性度合いの数値は、その対に関する平均距離に等しい。この整合性度合いについては、整合性度合いの値がより低いほど、より良好な位置合わせを示す（往復変換から結果的に得られるより低い平均距離）。
【００８１】
対は、以下のように整合性度合いに応じてソート（区分）される。各可能な対が、上記で判定されたような関連付けられた整合性度合いと共にリスト化される。最も低い整合性度合いを有する対は、最も位置合わせ可能な対とみなされる。例えば、これは、Ａ２およびＢ１であってもよい。この例においては、Ａ２およびＢ１の整合は、容認（採用）される。Ｂ１は、変換ＴB1A2を使用して変換されることにより、変換されたＢ１が、Ａ２に位置合わせされる。Ｂ１またはＡ２を伴う全ての他の対が、リストから除去される。
【００８２】
次いで、各残りの対が、関連付けられた整合性度合いと共にリスト化され、次に最も位置合わせ可能な対が、判定される。一実施形態においては、このプロセスは、全ての画像データセットが対になされるまで継続される。別の実施形態においては、対選択は、残りの最も位置合わせ可能な対が、この実施形態においては２５ｍｍ超の平均距離である、閾値を上回る整合性度合いを有するまで、継続される。この時点において、対選択プロセスは、停止され、任意の残りの画像は、対にされないまま残される。
【００８３】
上記の対選択方法は、画像データセット間の対応関係が不明であり、複数の画像データセットのそれぞれが共通の座標系または基準枠を有さない場合に、複数の画像データセットが、各可能な対間における位置合わせ品質によって関連付けられた対となることが必要とされる任意の状況において、使用され得る。
【００８４】
他の一実施形態においては、第１の複数の画像データセット（Ａ１、Ａ２、Ａ３等々）および第２の複数の画像データセット（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３等々）は、メモリユニット１０から呼び出される。第１の複数の画像データセットは、第１のＭＲＩスキャンの一部として取得され、第１のグローバル座標系を共有する、種々の画像データセットを備える。これらの種々の画像データセットは、身体の種々の部位を表すものであってもよい。
【００８５】
第２の複数の画像データセットは、第２のＭＲＩスキャンの一部として取得され、第２のグローバル座標系を共有する、種々の画像データセットを備える。２つの複数の画像データセットにおいて身体領域同士の間に１対１の対応関係が必ずしも存在するとは限らない。
【００８６】
代替的な実施形態においては、画像データセットが、ＣＴスキャンまたは任意の他の適切な３次元スキャンからのものであるか、または、ある複数のデータセットが、アトラスから取得される。
【００８７】
この実施形態は、基準枠とも呼ばれるこれらの２つの座標系間において位置合わせを行うために、事前処理環境において使用される。各座標系は、複数のデータセットにより表される複数の画像体積を有する。
【００８８】
Ａ１、Ａ２、Ａ３等々の間の空間関係は、それらが共通のグローバル座標系を共有するため、既知である。同様に、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３等々の間の空間関係もまた既知である。この例においては、全てのスキャンを位置合わせするためには、第１の複数の画像データセットから選択された第１の画像データセットと第２の複数の画像データセットから選択された第２の画像データセットとの間において１つの良好な位置合わせを有することが、必要であるに過ぎない。画像間における全ての位置合わせを実施することは必ずしも必要ではない。したがって、以下の手順を辿ることになる。
【００８９】
ｍ個の画像データセットを備える第１のサブセットが、第１の複数の画像データセットから選択され、やはりｍ個の画像データセットを備える第２のサブセットが、第２の複数の画像データセットから選択される。一例においては、ｍ＝３であり、３つの画像データセットが、各複数から選択される。この選択は、ランダムなものであってもよく、またはある適切な発見的方法に基づくものであってもよい。例えば、選択される画像データセットが、最大体積を有するものであってもよい。
【００９０】
段階３０においては、処理装置２は、第１のサブセットから例えばＡ１である第１の画像データセットと、第２のサブセットから例えばＢ３である第２の画像データセットとを受け取る。段階３２においては、位置合わせユニット１４は、第１の位置合わせと第２の位置合わせとを実施し、第１の変換（ＴB3A1）と第２の変換（ＴA1B3）とを生成する。段階３４においては、整合性判定ユニット１６は、これらの変換を往復変換（ＴA1B3A1）へと組み合わせる。この往復変換は、選択された点セットに対して適用される（段階３６）。この例においては、選択される点セットは、グローバル座標系の中心のではなく、第１の画像データセットの座標系の中心の立方体の角を備える点に留意されたい。段階３８においては、整合性判定ユニット１６は、往復変換下において選択点が移動する平均距離を計算する。変換および平均距離は、メモリに記憶される。
【００９１】
次いで、処理装置２は、第１のサブセットから選択された画像データセットおよび第２のサブセットから選択された画像データセットの別の対を用いて、段階３０から段階３８までこのプロセスを繰り返す。これは、変換および平均距離が可能な各対について計算されるまで、サブセット内に全ての可能な対に対して繰り返される。
【００９２】
例えば、各サブセットに関してｍ＝３である場合には、合計で１８個の変換（９個の可能な各対に対して第１の変換および第２の変換）と、９個の平均距離（各可能な対に対して１つ）とが存在する。
【００９３】
次いで、整合性判定ユニット１６は、サブセット中の変換の各対が良好な整合性を有するように、最小サイズｋ（例えばｋ＝３、３つの変換からなるサブセット）を有する変換セットのサブセットを探す。このサブセットまたはサブセット平均は、全てのスキャンの良好な位置合わせをもたらすべきである。
【００９４】
同一の２つのスキャン同士の間における変換にこれらの対を限定することは、必ずしも必要ではない。例えば、Ａ１とＡ２との間で共有されるグローバル座標系およびＢ２とＢ３との間で共有されるグローバル座標系により、ＴA1B3およびＴB2A2を使用して有効な往復変換を依然として得ることが可能である。
【００９５】
サブセット内の全ての変換対が良好な整合性を有するサイズｋの変換セットのサブセットが存在しない場合には、このプロセスは、全ての変換対が良好な整合性を有するサイズｋの変換セットのサブセットが存在するまで、より大きな値のｍ（より多数の選択されるスキャンセット）と共に繰り返される。ｍ（画像データセットの個数）を増加させることにより、全ての変換対が良好な整合性を有するサイズｋの変換セットのサブセットが存在する可能性が、より高くなる。しかし、ｍを増加させることにより、所要時間もまた増加する。
【００９６】
ロバスト（頑強）性は、サイズｋと、良好な整合性のための閾値とを調節することにより、速度と引き換えに獲得することが可能である。例えば、時折の不正確な結果が、ｋ＝３で得られる場合には、次いで、ｋは、４に増加されてもよい。正常な結果を見出すために、より長い時間を要することになるが、不正確な結果が発生する可能性は、より低くなる。
【００９７】
この実施形態の一例においては、画像データセットは、ＣＴ胴部スキャンを表す。ＣＴ研究が、全身スキャン（首から下腹部まで）を含み、専用再構築カーネルを用いて肺スキャンと腹部スキャンとを分けることは、珍しくはない。３つのスキャンの全てが、同時に取得され、したがって同一のグローバル座標系を有する。同一患者の追跡研究は、腹部の２つ以上のスキャンを含んでもよいが、肺のスキャンは全く含まない。多数の位置合わせを実施することができるが、必要とされるのは、第１のスキャンにおける全画像を第２のスキャンの全画像に関係付けるために使用し得る単一の変換が全てである。
【００９８】
他の一実施形態においては、処理装置２は、メモリユニット１０から、第１のＭＲＩスキャンにおいて撮影された第１の複数の画像データセットと、第２のＭＲＩスキャンにおいて撮影された第２の複数の画像データセットとを再び受け取る。再び、複数の画像データセット各々は、身体の異なる部位に関する画像データセットを備え、複数の画像データセット各々は、グローバル座標系を有する。
【００９９】
第１のスキャンからの全ての画像データセットが第１のグローバル座標系を共有し、第２のスキャンからの全ての画像データセットが、第２のグローバル座標系を共有するため、第１の複数の画像データセットに含まれる画像データセットと第２の複数の画像データセットに含まれる画像データセットとの間の正常な位置合わせにより同様の変換がもたらされ得ることが、予想され得る。例えば、第１のヘッドスキャンと第２のヘッドスキャンとを関係付ける変換は、第１の胴部スキャンと第２の胴部スキャンとを関係付ける変換と同様となる。
【０１００】
この実施形態においては、第１のＭＲＩスキャンから取得された画像データセットおよび第２のＭＲＩスキャンから取得された画像データセットは、上述のマッチング方法か、または例えば画像対の手動選択などの任意の他の方法かのいずれかにより、対として関連付けられ、位置合わせされる。各対に関して、整合性判定ユニット１６は、整合性度合いを判定する。この整合性度合いは、上記と同一の平均距離か、または任意の適切な整合性度合いであってもよい。
【０１０１】
実際には、いくつかの位置合わせが他の位置合わせよりも良好であることが、判明している。例えば、良好な位置合わせは、頭部に関する画像データセット間で達成されるが、胴部画像に関する画像データセット間の位置合わせは、より低質なものとなる。このことは、例えば胴部画像の一方または両方にノイズが含まれる場合などに該当し得る。また、より多数の画像データセットは、良好な位置合わせをもたらすより高い可能性をもたらすことが、経験的証拠から知られている。
【０１０２】
位置合わせ品質は、整合性度合いを比較もしくは閾値化することにより、または任意の他の方法により、評価することができる。より低質の位置合わせが、異常な位置合わせになるわけでは必ずしもない。例えば、頭部位置合わせは、１ｍｍ未満の平均距離を有し、胴部位置合わせは、１５ｍｍの平均距離を有する。これらは共に、２５ｍｍの閾値未満であるが、胴部位置合わせは、頭部位置合わせよりは明らかに低質である。
【０１０３】
この例においては、良好な位置合わせから得られる変換は、より低質の位置合わせを有する対の画像の中の１つを変換して、それらの画像間の元の位置合わせにおいて達成されたものよりも良好に、それらの画像の位置合わせを行うために使用され得る。
【０１０４】
これは、例えばＭＲ画像においてなど、画像がノイズを含む可能性がある場合には特に有益である。ノイズを含む画像は、ノイズが少ない画像からまたはより容易に識別可能な特徴部を含む画像から導出した位置合わせを使用して変換されてもよい。しかし、この方法は、位置合わせが異なる画像対の間で同様となり得ることが予期される２つの複数の画像データセットを用いた任意の状況に対して使用されてもよい。
【０１０５】
任意の適切な画像データは、代替的な実施形態により位置合わせされてもよく、このデータは、ＣＴデータまたはＭＲＩデータに限定されない。例えば、陽電子放射断層撮影（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＰＥＴ）または単光子放出コンピュータ断層撮影（Ｓｉｎｇｌｅ−Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＳＰＥＣＴ）による走査が、位置合わせされてもよい。ＣＴまたはＭＲに対してＰＥＴまたはＳＰＥＣＴを位置合わせすることは、一般的である。しかし、ＰＥＴ−ＰＥＴ間またはＳＰＥＣＴ−ＳＰＥＣＴ間の位置合わせは、やはり可能であるが、さほど一般的ではない。
【０１０６】
実施形態が、その実施形態の方法を実施するために実行可能な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（医用画像整合性判定プログラム）により、ある機能性を実装することが、当業者にはよく理解されよう。コンピュータプログラム機能性は、ハードウェアにおいて（例えばＣＰＵにより）実装されてもよい。しかし、これらの実施形態は、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）により、またはハードウェアおよびソフトウェアの混合により実装されてもよい。
【０１０７】
本明細書において、特定のユニットを説明したが、代替的な実施形態においては、これらのユニットの中の１つまたは複数の機能性が、単一のユニット、処理リソースまたは他の構成要素により実現され得るか、または、単一のユニットにより実現される機能性が、２つ以上のユニットまたは他の構成要素の組合せにより実現され得る。単一のユニットへの言及は、そのユニットの機能性を実現する複数の構成要素が相互に離れたものであるか否かにかかわらず、かかる構成要素を包含し、複数のユニットへの言及は、それらのユニットの機能性を実現する単一の構成要素を包含する。
【０１０８】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
２…処理装置、４…ＣＴスキャナ、６…ディスプレイ画面、８…入力デバイス、１０…メモリユニット、１２…ＣＰＵ（中央演算処理ユニット）、１４…位置合わせユニット、１６…整合性判定ユニット。
【図１】
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【図２】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図３】
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【図４】
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