(57)【要約】  機能的医療画像化で用いる方法は、機能的画像化データを、空間的に変化する誤差モデルの関数として、適応的に分割することを含む。機能的画像化データは、最適化戦略によって分割される。データを可視化し又は用いて治療過程を計画してもよい。１つの実装では、画像データは、その空間解像度を変化させるように分割される。別の実装では、誤差モデルに基づいてクラスターの数を変える。
2009537241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること、ここで前記機能的画像データは、空間的に変化する機能的パラメーター値及び空間的に変化する機能的誤差モデルを含む；
前記対象領域を、前記空間的に変化する機能的誤差モデルの関数として分割すること；及び
前記分割された対象領域を示す画像を生成すること；
を含む方法。
【請求項２】
前記分割することは、前記対象領域を異なる空間解像度を有する部分領域に分割することを含む、請求項１の方法。
【請求項３】
前記分割することは、前記対象領域を機能的誤差モデルの均一性の基準によって分割することを含む、請求項２の方法。
【請求項４】
前記分割することは、前記対象領域を機能的誤差モデルの最小化の基準によって分割することを含む、請求項２の方法。
【請求項５】
前記分割することは、前記対象領域を第１の複数のクラスターに分割することを含む、請求項１の方法、ここで、前記第１の複数のクラスターは、類似する機能的パラメーター値を有し、前記第１の複数のクラスターの数は、前記誤差モデル及び統計誤差の関数である。
【請求項６】
前記分割することは：
前記対象領域を、第１の数のクラスターに分割すること；
前記誤差モデルを用いることにより、前記クラスターの分割を評価すること；及び
前記対象領域を、第２の数のクラスターに分割すること；
を含む、請求項１の方法。
【請求項７】
前記誤差モデルを前記用いることは、前記誤差モデル及び統計誤差を用いることにより前記クラスターの分割を評価することを含む、請求項６の方法。
【請求項８】
前記対象領域を第２の数のクラスターに前記分割することは、クラスターを分割することと、第１のクラスター及び第２のクラスターを結合することとのうちの、少なくとも１つを含む、請求項７の方法。
【請求項９】
提案される分割を人間可読形式で表示すること；及び
利用者に前記提案される分割を拒否することを許すこと；
を含む、請求項６の方法。
【請求項１０】
ＧＵＩを用いて前記提案される分割を強調することを含む、請求項９の方法。
【請求項１１】
前記機能的パラメーターは低酸素状態を示す、請求項１の方法。
【請求項１２】
前記分割された対象領域を用いることによって放射線照射の分散を計算することを含む、請求項１の方法。
【請求項１３】
前記機能的パラメーターは灌流を示す、請求項１の方法。
【請求項１４】
前記画像は分子画像化エージェントを示す、請求項１の方法。
【請求項１５】
前記機能的パラメーターはグルコースの消費、細胞増殖、アポプトーシス、又は受容体密度を示す、請求項１の方法。
【請求項１６】
物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取るための手段、ここで前記機能的画像データは、空間的に変化する機能的パラメーター値及び空間的に変化する機能的誤差モデルを含む；
前記対象領域を、前記空間的に変化する機能的誤差モデルの関数として分割するための手段；及び
前記分割された対象領域を示す画像を生成するための手段；
を含む装置。
【請求項１７】
前記機能的画像データを生成するための手段を含む、請求項１６の装置。
【請求項１８】
分割するための前記手段は、前記対象領域を、前記空間的に変化する機能的誤差モデルと人間の入力との関数として対話的に分割するためのＧＵＩ手段を含む、請求項１６の装置。
【請求項１９】
命令を含む計算機可読格納媒体、ここで、前記命令を計算機が実行することにより：
物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること、ここで、前記機能的画像データは、機能的な値及び誤差モデルを含む；及び
前記機能的画像データを複数のクラスターにクラスター化すること、ここで、前記クラスターの数は、クラスターに含まれる機能的な値の機能的誤差モデルの関数である；
を含む方法を、前記計算機に実行させる。
【請求項２０】
前記クラスターの数は、統計誤差の関数である、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項２１】
前記クラスターの数は、機能的誤差モデルの関数である、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項２２】
前記方法は：
前記機能的画像データを、第１の数のクラスターにクラスター化すること；
前記誤差モデルを用いることにより、前記クラスターを評価すること；
前記評価することの結果により、前記クラスターの数を調整すること；及び
前記機能的画像データを、第２の数のクラスターにクラスター化すること；
を含む、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項２３】
クラスターは統計誤差及び機能的誤差モデルを含み、前記方法は：
前記統計誤差の測定値と前記機能的誤差モデルの測定値を比較すること；
前記統計誤差の前記測定値が、前記機能的誤差モデルの前記測定値を超える場合は、クラスターの前記数を増やすこと；
を含む、請求項２２の計算機可読格納媒体。
【請求項２４】
前記方法は、前記クラスターを分割することを含む、請求項２３の計算機可読格納媒体。
【請求項２５】
前記統計誤差の前記測定値は、標準偏差である、請求項２３の計算機可読格納媒体。
【請求項２６】
第１のクラスターはパラメーター値を含み、第２のクラスターは誤差分布を含み、前記方法は：
前記パラメーター値が前記誤差分布の範囲に収まるか否かを判断し；
前記パラメーター値が前記誤差分布の範囲に収まる場合には、クラスターの前記数を減らす；
を含む、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項２７】
前記方法は前記第１のクラスターと前記第２のクラスターを結合することを含む、請求項２６の計算機可読格納媒体。
【請求項２８】
前記方法は：
前記データの提案されるクラスター化を、人間可読形式で表示すること；及び
利用者に、前記提案されるクラスター化を承認すること又は拒否することを許すこと；
を含む、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項２９】
前記方法は、前記クラスター化されたデータを用いることにより、放射線照射量を計算することを含む、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項３０】
前記対象領域は脳であり、前記クラスターは脳の機能を示す、請求項１９の計算機可読格納媒体。
【請求項３１】
命令を含む計算機可読格納媒体、ここで、前記命令を計算機が実行することにより：
物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること、ここで、前記機能的画像データは、空間的に変化する機能的パラメーター値及び空間的に変化する機能的誤差モデルを含む；
前記空間的に変化する機能的誤差モデルを用いることにより、前記機能的画像データの空間解像度を空間的に変化させること；及び
前記機能的画像データを示す画像を生成すること；
を含む方法を、前記計算機に実行させる。
【請求項３２】
前記方法は、機能的誤差モデルの均一性の基準及び機能的誤差モデルの最小化の基準のうちの１つにより、前記空間解像度を変化させることを含む、請求項３１の計算機可読格納媒体。
【請求項３３】
前記対象領域は心筋を含み、前記機能的パラメーターは虚血を示す、請求項３１の計算機可読格納媒体。
【請求項３４】
前記画像は、前記機能的誤差モデルに基づき異なる空間解像度を有する少なくとも２つの部分領域を含む、請求項３１の計算機可読格納媒体。
【請求項３５】
対象領域を示す機能的画像データを受け取ること、ここで前記機能的画像データは、機能的パラメーター値及び機能的誤差モデルを含む；
前記機能的画像データをＧＵＩに人間可読形式で表示すること；及び
前記機能的誤差モデルと、前記表示された機能的画像データの人間による評価とに基づいて、前記対象領域を対話的に分割すること；
を含む方法。
【請求項３６】
前記表示することの工程及び前記対象領域を対話的に前記分割することの工程を複数回繰り返すことを含む、請求項３５の方法。
【請求項３７】
前記対象領域の提案される分割を承認する人間の入力を受け取ることを含む、請求項３５の方法。
【請求項３８】
前記対象領域の分割を提案する人間の入力を受け取ることを含む、請求項３５の方法。
【請求項３９】
前記対象領域を対話的に分割することは、前記対象領域を対話的に複数の部分領域に分割することを含む、請求項３５の方法、ここで、前記複数の部分領域の数は、前記機能的誤差モデルと、人間による前記評価とに基づく。
【請求項４０】
前記機能的パラメーターは、低酸素状態又は灌流を示す、請求項３５の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は主に機能的医療画像化に関する。本願はとりわけ、機能的画像化情報における雑音及び他の誤差源から生ずる不確実性を特定し補償することが望ましい状況を適用分野とする。
【背景技術】
【０００２】
医療画像化技術は、病気の診断及び治療に不可欠な道具になっている。医療画像化の１つの観点は、とても注意を引く。それは機能的画像化である。これは診断及び／又は治療に適切な機能的パラメーターについての情報を提供する。
【０００３】
機能的画像化は、一般に、対象とするパラメーターのパラメトリックマップを生成することを含む。１つの例は、腫瘍学の研究におけるＦＭＩＳＯ−ＰＥＴ画像の使用である。ここでは、機能的な、低酸素状態に関するパラメーターを用いて、腫瘍の多かれ少なかれ攻撃的な部分を分別する。別の例はＰＥＴ又はＳＰＥＣＴを用いた心臓の研究である。ここでは、機能的な、灌流に関するパラメーターのパラメトリックマップを用いて、心筋の低灌流領域を識別する。また別の例は、機能的磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）である。これがとりわけ有用なのは、脳の機能に関する情報を提供することや、分子画像化（分子マーカーやエージェントについての情報を提供する）である。
【０００４】
しかし、１つの複雑な要因がある。それは雑音や他の不確実性の影響である。ボクセルについてのパラメーター推定は、比較的高い空間解像度をもたらすが、このような推定は、基礎となる画像データに含まれる雑音の影響を特に受けやすい。これを補償しなければ、このような雑音の影響は、不十分な診断又は治療を引き起こしうる。
【０００５】
統計的なパラメーターの揺らぎを下げるために、平滑化技法が用いられている。揺らぎは画像の雑音、モデリングの雑音、疎なデータといった要因から生ずる。１つのよくある平滑化技法がクラスター化である。これは、対象の領域又は体積を、連続又は不連続な部分領域（クラスター）に分割して、それらが似たパラメーター値を持つようにする技法である。クラスターの所望の数を指定すると、クラスター化の算法を用いて、領域を、指定した数のクラスターに分割する。このように分割されたクラスターを次に用いて、診断（例えば腫瘍の大きさを判断する又は心筋の虚血領域を判断する）及び／又は治療（例えば放射線治療計画において放射線の照射量を決定する）を行う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、この技法には１つの欠点がある。それは、クラスターの数及び／又は分布が、不適切かもしれないことである。これにより、クラスター化が不十分なものとなる。不十分なクラスター化は、今度は不十分な診断又は治療を引き起こしうる。
【０００７】
従って、機能的画像化において、雑音及び他の不確実性の影響を補償するための、改善した技法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願発明の諸観点は、これらの課題及び他の課題に対処する。
【０００９】
本願発明の第１の観点によれば、方法は次を含む：物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること、ここで前記機能的画像データは空間的に変化する機能的パラメーター値及び空間的に変化する機能的誤差モデルを含む；前記対象領域を前記空間的に変化する機能的誤差モデルの関数として分割すること；及び、前記分割された対象領域を示す画像を生成すること。
【００１０】
本願発明の別の観点によれば、装置は次を含む：物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取るための手段、ここで前記機能的画像データは空間的に変化する機能的パラメーター値及び空間的に変化する機能的誤差モデルを含む；前記対象領域を前記空間的に変化する機能的誤差モデルの関数として分割するための手段；及び、前記分割された対象領域を示す画像を生成するための手段。
【００１１】
本願発明の別の観点によれば、計算機可読格納媒体は命令を含む。前記命令を計算機が実行すると、前記計算機に次を含む方法を実行させる：物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること；及び、前記機能的画像データを複数のクラスターにクラスター化すること。前記機能的画像データは機能的な値及び機能的誤差モデルを含む。前記クラスターの数はクラスターに含まれる機能的な値の機能的誤差モデルの関数である。
【００１２】
本願発明の別の観点によれば、計算機可読格納媒体は命令を含む。前記命令を計算機が実行すると、前記計算機に次を含む方法を実行させる：物体の対象領域を示す機能的画像データを受け取ること；前記空間的に変化する機能的誤差モデルを用いることにより、前記機能的画像データの空間解像度を空間的に変化させること；及び、前記機能的画像データを示す画像を生成すること。
【００１３】
本願発明の別の観点によれば、方法は次を含む：対象領域を示す機能的画像データを受け取ること；前記機能的画像データをＧＵＩに人間可読形式で表示すること；及び、前記機能的誤差モデルと、前記表示された機能的画像データの人間による評価とに基づいて、前記対象領域を対話的に分割すること。
【００１４】
当業者は本願の図及び記載を読み理解することによって本願発明の更に別の観点を認識することになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本願発明を例を用いて説明する。添付の図面において図は本願発明を限定しない。添付の図面において類似の参照記号は類似の要素を示す。
【００１６】
パラメーターマップ及び機能的情報は診療の画像化手続から導出される。例えばＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、又はｆＭＲＩのような画像化手続である。パラメーターマップ及び機能的情報は大きな誤差又は不確実性を持つことがある。これは基礎となる画像データに含まれる雑音のせいである。機能的パラメーター値の雑音は、一般に、そのパラメーターが推定される領域の大きさに関連する。ボクセルについてのパラメーター推定は、最も高い水準の空間解像度を示すが、一般に、表示される値に、大きな不確実性又は信頼区間を有する。空間解像度を落とせば不確実性も落ちるようになり、従って信頼区間も狭くできるが、代わりに空間的な詳細が失われうる。
【００１７】
このような影響は、画像体積又は他の対象領域上におけるパラメーター推定の空間解像度を、誤差の関数として、適応的に変えることによって改善できる。空間解像度を、所望の誤差最適化基準によって変えてもよい。例えば、対象領域上の誤差又は誤差分布を所望の値にするといった基準である。こうすることによって、多くの場合、データの可視化を改善できる。又は、診断若しくは治療に有益な情報を別の方法で提供できる。
【００１８】
クラスター化技法も、基礎となる機能的データの誤差又は不確実性によって影響されうる。とりわけ、クラスターの数が前もって決まっている場合にそうなりやすい。例えば、クラスターの数を前もって決めてしまうと、次のようなクラスター化の結果になることがある。即ち、２つ以上のクラスターについての機能的パラメーターの平均値が、統計的に有意で無い偏差を持つことがある。従って、クラスターを２つ以上に分割しても、生理的に及び／又は統計的に意味が無いことがある。他方、データの特性は、追加の有意義なクラスターを作ることができるようなものであるかもしれない。
【００１９】
このような影響は、誤差の測定をクラスター化手続の一部として埋め込み、その測定値を用いて、クラスターの数を誤差の関数として適応的に調整することによって改善できる。例えば、誤差を用いてクラスター分割の有意性を評価してもよい。また、それによりクラスターの数を調節してもよい。こうすることによって、多くの場合、クラスターの分割を改善できる。従って、データの可視化を改善できる。又は、診断若しくは治療に有益な情報を別の方法で提供できる。
【実施例】
【００２０】
体積又は他の対象領域を誤差の関数として分割するための例示的な繰り返し手続を図１に示す。
【００２１】
機能的画像データ（例えばパラメーターマップ）を受け取るのは工程１０２である。機能的画像データが典型的に含むのは、空間的に変化する機能的パラメーター値ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）及び関連する空間的に変化する誤差モデルｅ（ｘ，ｙ，ｚ）である。これらは画像体積上を動く。
【００２２】
対象領域が画像体積の部分集合である場合には、任意で、対象領域の選択を行う。これが工程１０４である。対象領域は、操作者が選択してもよい。これは例えば、画像体積を人間可読形式で表示し、利用者が所望の領域を指定することを要求することによって行う。対象領域はまた、セグメント化又は他の画像処理技法を用いて決定してもよい。この場合単独で行ってもよく、又は操作者の入力と共に行ってもよい。
【００２３】
対象領域の最初の分割Ｐ０を工程１０６で選択する。より詳しく言うと、対象領域を１つ以上の部分領域に分割する。１つの実装では、部分領域は例えばデータ集合をダイアディクに分割することによって空間的に定められる。別の実装では、部分領域を定めるのにクラスター化又は領域成長技法を用いる。
【００２４】
工程１０８では、その時点で最新の分割Ｐｎを、誤差に基づく分割戦略によって変更し、新たな分割Ｐｎ＋１を生成する。
【００２５】
誤差に基づく承認基準によって、新たな分割を評価する。これが工程１１０である。１つの実装では、分割は、様々な部分領域の誤差推定が最小になる、そうでなければ所望の閾値より小さくなるように行われる。別の変形例では、分割は、様々な部分領域が、誤差の所望の均一性を持つように行われる。例えば、様々な部分領域における誤差の値の間の差が最小になる、そうでなければ所望の閾値より小さくなるように行われる。言い換えれば、誤差の均一性が最大になるように行われる。
【００２６】
最適化戦略及び承認基準はまた、機能的パラメーターを考慮してもよく、それに従って分割を行ってもよい。１例として、承認基準はまた、ボクセルの値の変化と機能的パラメーターの誤差推定との双方を考慮してもよい。これは特定の部分領域で行ってもよく、又は複数の部分領域を跨って行ってもよい。
【００２７】
工程１１２で、承認基準が満たされなければ、処理は工程１０８に戻る。ここで体積又は対象領域を再分割する。承認基準が満たされれば、その分割を承認する。
【００２８】
任意で、提案される分割を操作者に提示して、承認を求めても良い。実装によっては、操作者は提案される分割を拒否してもよい。この場合は、以前の分割を承認する。別の実装では、操作者は、たとえ承認基準が満たされていなくとも、新しい分割を承認する選択を行ってもよい。操作者はまた、分割を手で変更することができてもよい。
【００２９】
提案される分割を、操作者に様々な方法で提示してもよい。例えば、操作の対象となる部分領域を強調するために、色をつける、点滅させる、交互に視覚化する、又はＧＵＩを用いる他の画像技法を用いるなどしてもよい。代わりに又は追加で、ヒストグラム、パラメーター及び／又は誤差の値の数値の表示、並びに文章のような情報も、提示してもよい。
【００３０】
承認した分割を視覚化するのが工程１１４である。例えば、パラメーターマップを人間可読形式で計算機表示装置又は監視装置に表示する。代わりに又は追加で、このデータを用いて、計算機で補助する診断プログラム又は治療計画手続への入力を行ってもよい。これにより、診断又は治療過程の計画を支援する。
【００３１】
例示的な分割では、対象領域の空間解像度が、誤差の関数として変化する。これを次に記述する。Ｐは、体積又は対象領域の完全な分割を示す。これはボクセルの集合Ｓのｐ個の集合である：
【００３２】
【数１】
2009537241.tif 000003
【００３３】
【数２】
2009537241.tif 000004
ボクセルの集合Ｓｉの各々は、Ｎｉ個のボクセルから成る領域を定義する。この領域上で機能的パラメーターｆ（Ｓｉ）及びその誤差ｅ（Ｓｉ）を計算することができる：
【００３４】
【数３】
2009537241.tif 000005
ここでＦは、機能的画像化モデルによって生成された、推定された機能的パラメーター値ｆ及び関連する機能的誤差モデルｅによる、パラメーター推定手続を示す。
【００３５】
パラメーター値における誤差は、大きな領域に渡って平均を取ることによって縮小できる。可能な限り最も小さな領域は１個のボクセルである。可能な限り最も大きな領域は体積の全体である。体積を分割し、これによりパラメーター値の誤差が所望の承認基準を満たすようにする。
【００３６】
前述の通り、様々な最適化戦略及び承認基準が考えられる。例えば、体積の分割は、機能的誤差の最小化戦略によって行ってもよい。これにより、各部分領域の機能的誤差が、最大誤差閾値より小さくなる：
【００３７】
【数４】
2009537241.tif 000006
誤差が十分に小さければ、空間解像度が更に下がることは無い。
【００３８】
別の手法は、最小の誤差である：
【００３９】
【数５】
2009537241.tif 000007
誤差を最小化するために、空間解像度が常に引き換えになる。
【００４０】
別の手法は、部分領域の間で誤差を均一にすることに焦点を当てる。これにより、機能的誤差の変化が２つ以上の部分領域の間で最小になる。例えば、体積を分割して、誤差の変化が閾値より小さくなるようにしてもよい：
【００４１】
【数６】
2009537241.tif 000008
ここでｅｔｈｒｅｓｈは変化の最大値である。機能的誤差の変化を最小にしてもよい：
【００４２】
【数７】
2009537241.tif 000009
後者の技法では、誤差を均一にするために空間解像度が引き換えになる。
【００４３】
前述の議論は体積の全体に渡って最適化を行うことに焦点を当てたことに注意。最適化は、ある領域又は対象の部分体積に限定してもよい。異なる承認基準を、体積又は領域の、異なる部分について、定めてもよい。閾値も、機能的パラメーター値ｆの関数として定めてもよい。
【００４４】
例示的なダイアディクな分割戦略を次に図２を参照して記述する。第１の体積２０２を図２Ａに示す。体積２０２は、複数のボクセル２０４を含む。ボクセル２０４の各々は、機能的パラメーター値ｆ及び機能的誤差モデルｅを持つ。図２Ｂ及び図２Ｃは、体積の比較的粗な空間解像度の領域を、部分領域へとダイアディクに分解する、第３の水準及び第２の水準を示す。解像度を誤差分布の関数として変えるのが目的であるところでは、機能的パラメーター値ｆを、有利には各解像度の水準で計算する。３つの水準の分解を示しているのは、図解を容易にするためである。より大きな（例えば４以上）又はより小さな水準を実装してもよい。
【００４５】
最も粗な解像度（即ち本願の例では図２Ｃのもの）を選択する。ここで分割を承認基準に対して試験してもよい。これにより基準を満たしているかどうかを判断する。分割は、まだ最も高い解像度水準（即ち本願の例では図２Ａのもの）に至っていない各部分領域を、より高い解像度に分解することによって変更される。提案される変更を、試験して、承認基準に向かって進歩しているかどうかを判断する。承認基準が、全ての部分領域について満たされると（又は更なる分割が提案されなくなると）、現在の分割を承認して、処理は終了する。
【００４６】
例示的な最終の分解を図２Ｄに示す。図示する通り、体積の下の部分２０６はは比較的低い解像度である。体積の中央の部分２０８は比較的高い解像度である。残りの上の部分２１０は中間的な解像度である。ここからわかる通り、この体積は空間的に変化する空間解像度を示す。
【００４７】
前述の通り、分割は対話的にＧＵＩ又は他の手段を通じて行ってもよい。そうすることによって利用者が機会を得て、提案された分割を承認、拒否、又は何らかの方法で修正できる。分割処理過程の履歴又は部分的な履歴を保持しておくのも有用でありうる。履歴はすると対話の過程で簡便な分割の変更に役立ちうる。履歴を用いて、過去の決定に基づく分割を提供してもよい。例えば、適応的放射線治療処置で画像化を繰り返す場合に、そのようにする。前述の例ではダイアディクな分割戦略を論じたが、クラスター化、領域成長、又はダイアディクで無い戦略を用いてもよい。
【００４８】
例に示す分割戦略では、クラスター化を用いて、クラスターの数を誤差モデルｅ及び統計誤差ｓの双方の関数として変える。次にこれを図３を用いて説明する。以下、ボクセルｉの機能的パラメーターxの誤差をｅｉと書く。ボクセルｉの機能的パラメーターxの値は従って（ｘｉ±ｅｉ）となる。
【００４９】
分割を行うのに、Ｋ平均法又は他の既知のクラスター化算法を用いてよい。Ｋ平均法の算法は次のように示すことができる：
ｎ、ＮＣ、μ１、μ２、．．．、μＮＣを初期化する
繰り返し開始
ｎ個の標本を最も近いμｉによって分類する
μｉを再計算する
μｉが変わらなくなるまで繰り返す
μ１、μ２、．．．、μＮＣを返す
ここでｎは標本の数、ＮＣは既定のクラスターの数、ｉは１からＮＣまでを動き、μｉはそのクラスターの中心の値である。他のクラスター化の技法、例えば既知のＫ調和平均算法（これは比較的初期状態の影響を受けにくい）又は既知の遺伝的クラスター化算法（これはパラメーター値ｆに基づきクラスターの数ＮＣを定める）を用いてもよい。
【００５０】
標本ｘｉを最も近いクラスターの中心ｃｊによって分類するのに、適切な距離の尺度ｄを用いる。次の式でｌはデータのベクター成分を示す：
【００５１】
【数８】
2009537241.tif 000010
ここでρは重み付けの指数であり、距離の尺度を調整する。例えばρ＝１では都市区画距離（Ｌ１）であり、ρ＝２ではユークリッド距離（Ｌ２）である。重みｗｋは尺度を更に細かく調整する。重みは動的なデータの場合はフレームの持続を反映してもよい。
【００５２】
図３に例を示す、対象領域３０２のクラスター化は、この場合、第１のクラスター３０４、第２のクラスター３０６、第３のクラスター３０８を生じる。クラスターの中心の機能的パラメーター値（クラスターのボクセルの中間値、平均値、又は他の関数で計算される）を、それぞれ３０４ｃ、３０６ｃ、３０８ｃで示し、それらの機能的な値の誤差をｅ３０４ｃ、ｅ３０６ｃ、ｅ３０８ｃで示す。もし例えば第２のクラスター３０６のパラメーター値が、第３のクラスター３０８の誤差限界の範囲に収まるのであれば：
【００５３】
【数９】
2009537241.tif 000011
こうなると、一般的に、第２のクラスター３０６と第３のクラスター３０８を区別するのは、診断又は治療の目的のために望ましいものではない。この場合はクラスターの数を減らすのが望ましい。即ち、複数のクラスターを１つに結合するのが望ましい。もし、他方、データの統計的及び生理的な特性が、１つ以上のクラスターを更に分割することによって診断又は治療に適切な追加の情報が得られるようなものであれば、より多くのクラスターを割り当てるのが望ましい。
【００５４】
クラスターｋのパラメーター値ｘの統計誤差ｓを、クラスターｋに属するボクセルの値ｘの標準偏差として表現してもよい。
【００５５】
【数１０】
2009537241.tif 000012
ここでｓｋは標準偏差であり、ｃｋはクラスターの中心であり、Ｎｋはクラスターｋのボクセル又は要素の数である。パラメーターｘの分布は、平均、中央、又は他の関数で表現してもよいことに注意。
【００５６】
本願の例では、機能的誤差モデルｅ及び統計誤差ｓの双方を用いてクラスターの分割を評価し、クラスターの数を調整する。結合／分割戦略を用いて、クラスターの数を変える。疑似命令による例示的な最上位の結合／分割戦略を次のように表すことができる：
ＦＯＲ  ｊ＝１  ＴＯ  ＮＣ
ＦＯＲ  ｉ＝１  ＴＯ  ＮＣ
ＩＦ  ｉ！＝ｊ  ＡＮＤ  機能的な値（μｉ―ｅｉ）＜μｊ＜（μｉ＋ｅｉ）  ＴＨＥＮ
クラスターｉとクラスターｊを結合する
ＩＦ  ｓｊ＞α・ｅｊ  ＴＨＥＮ  クラスターｊを分割する
ＵＮＴＩＬ  クラスターの割当がもう変わらない
ここでαは経験的に決める定数である。前述の通り、結合と分割の操作は自動で行ってもよいし、利用者との対話によって確認してもよい。
【００５７】
例示的なクラスターの結合を次に詳細に説明する。もし例えばクラスターｊの機能的な値μｊがクラスターｉの誤差範囲（μｉ―ｅｉ）に収まるのであれば、算法はクラスターｉとクラスターｊを結合することを提案する。１つの実装を次に示す：
ｎ、ＮＣ、μ１、μ２、．．．、μＮＣを初期化する
繰り返し開始
Ｋ平均法又は他のクラスター化手法を用いて、クラスターの中心μ１’、μ２’、．．．、μＮＣ’を求める
任意の２つのクラスターｉ及びｊについてμｉ’―ｅｉ’＜μｊ’＜μｉ’＋ｅｉ’なら
クラスターｉ及びクラスターｊを結合することを提案する
利用者が承認したなら
ＮＣを１つ減らす
クラスターｉとクラスターｊの平均を計算する
クラスター化をやりなおす
誤差モデルｅの観点でクラスターの中心が他と区別できるようになるまで繰り返す
推定したクラスターの中心を返す
別の基準（統計分布ｓを含む）も考えられる。
【００５８】
図３の例では、クラスター化の手続の結果、３つのクラスター３０４、３０６、３０８が得られた。第１のクラスター３０４の中の機能的な値と第２のクラスター３０６の中の機能的な値が機能的誤差モデルｅの観点で区別できない場合には、この２つのクラスターを結合する。次にクラスター化の手続を、元のクラスターの数から１を引いて、再度走らせる。
【００５９】
例示的なクラスターの分割を次に詳細に説明する。クラスターｋの統計誤差ｓｋが機能的誤差ｅｋよりも大きい場合には、算法はクラスターｋを分割することを提案してもよい：
ｎ、ＮＣ、μ１、μ２、．．．、μＮＣを初期化する
繰り返し開始
Ｋ平均法又は他のクラスター化手法を用いて、クラスターの中心μ１’、μ２’、．．．、μＮＣ’を求める
任意のクラスターｋについてｅｋ＜ｃ・ｓｋかつｋの要素の数＞Θなら
クラスターｋを分割することを提案する
利用者が承認したなら
ＮＣを１つ増やす
μｋ＋１：＝μｋ＋ε、μｋ：＝μｋ―ε
クラスター化をやりなおす
更なる分割がなくなるまで繰り返す
推定したクラスターの中心を返す
ここでｃとΘは経験的に決める定数である。εは小さな摂動ベクターである。クラスターの結合と分割は組み合わせることができる（そうすることが適切であれば）ことに注意。
【００６０】
図３の例では、第１のクラスター３０４の統計誤差が機能的誤差モデルｅと比べて大きければ、クラスターの数を１つ増やして、第１のクラスター３０４を２つのクラスターに分割し、クラスター化の手続を再度走らせる。
【００６１】
前述の通り、クラスターの結合又は分割の提案を、操作者に提示して承認を求めてもよい。従って、クラスターを強調するために、色をつける、交互にクラスターを視覚化する、点滅させる、文章を表示する等をしてもよい。ヒストグラムのような統計データ、機能的な値μｉ及び／又は機能的誤差ｅｉを、１つ以上のクラスターについて提示してもよい。利用者はすると提案された新しい分割を承認又は拒否することを決めてもよく、調整後のクラスターの数でクラスター化算法を走らせてもよく、又は結果を承認して処理を終了してもよい。
【００６２】
前述の技法は、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ｆＭＲＩ、機能的ＣＴ、又は機能的情報を提供できる他の走査器が生成するデータで用いるためにうまく適合する。この技法はまた、分子画像法を用いて生成するデータで用いるためにもうまく適合する。分子画像法は別の機能的特性についての情報を提供してくれる。例えばグルコースの消費（例えばＦＤＧ  ＰＥＴ）、細胞増殖（例えばＦＬＴ  ＰＥＴ）、アポプトーシス（例えばＡｎｎｅｘｉｎ−Ｖ）、及び受容体密度（脳又は他のどこでも）である。
【００６３】
放射線治療又は他の応用で、解剖学的局在性が重要な場合は、患者をＭＲＩ、計算機断層撮影（ＣＴ）、超音波（ＵＳ）、Ｘ線、又は他の走査器で走査してもよい。これにより機能的な及び解剖学的なデータを共に登録できる。ある場合（例えばＭＲ及びｆＭＲＩの場合）では、機能的情報と解剖学的情報を１回の走査手続で得ることができる。複合型走査器（例えば複合型ＰＥＴ／ＭＲ、ＰＥＴ／ＣＴ、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ）又は他の複合型のモダリティを用いることも考えられる。
【００６４】
機能的画像化のモダリティからのデータは、適切な物理的モデルを用いてモデル化されている。これにより１つ以上のパラメトリックマップを生成し、前述の通りデータが操作される。結果のデータを、医師又は利用者が、診断又は治療過程の計画に関連して用いてもよい。結果のデータを用いて、治療計画システムへの入力としてもよい。放射線治療計画（ＲＴＰ）パッケージの例示的な場合では、このデータを用いて放射線照射量を計画する。例えば、比較的強い放射線を、腫瘍の比較してより放射線耐性が高い部分に照射する。
【００６５】
本発明の前述の実施例を、適切な計算機可読格納媒体に格納される計算機プログラムによって有体物として実施してもよい。計算機プログラムは命令を含み、処理装置がその命令を読み込んで実行すると、その処理装置は、本願発明の工程又は要素を実行するために必要な工程を実行する。例示的な機械可読記憶格納媒体は次を含むがこれらに限定されない：固定ハードディスク駆動装置；光学ディスク；磁気テープ；及び半導体記憶装置、例えば読み出し専用記憶装置（ＲＯＭ）、任意読書可能記憶装置（ＲＡＭ）及びプログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）。計算機可読命令を含む記憶装置を次のように利用する：命令を直接その記憶装置から実行する；命令を１つの記憶格納装置から別の記憶可能装置に複写する；又は命令を網に送信し遠隔で実行する。
【００６６】
勿論、ひとは前述の記載を読み理解すれば、変更及び変化を想到することになる。かかる変更及び変化が添付の請求項又はその均等物の範囲に含まれる限り、本発明はかかる変更及び変化の全てを含むと解釈されることを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】画像体積を分割する工程を示す。
【図２Ａ】画像体積をダイアディクに分割する様々な段階の１つを示す。
【図２Ｂ】画像体積をダイアディクに分割する様々な段階の１つを示す。
【図２Ｃ】画像体積をダイアディクに分割する様々な段階の１つを示す。
【図２Ｄ】画像体積をダイアディクに分割する様々な段階の１つを示す。
【図３】複数のクラスターを示す。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３】
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【国際調査報告】
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