(57)【要約】  第１の画像及び第２の画像を整合させるポイントベース伸縮性整合方法。初期時に、単一の制御ポイントが元の画像領域とともにランダムに配置され（Ｓ２）、それについての最適パラメータ設定値は、類似性測度を最適化するように第１の画像に関する伸縮性変形を行う（Ｓ４）ために行われる（Ｓ５）。その後、付加的制御ポイントは、１つずつ加えられ（Ｓ６）、伸縮性変形処理は、所定の停止判断基準が満たされる（例えば類似性測度の結果として得られる改善がもはや或る所定の閾値を超えなくなる）まで、新しい制御ポイントセットについてその都度繰り返される（Ｓ８）。したがって、制御ポイントの数を初期時に特定する必要なく、高速、高品質の整合（レジストレーション）方法が提供される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像及び第２の画像を整合する方法であって、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントについて位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータ設定値を判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と第２の画像との類似性を改善するようにし、次のステップを反復することを有し、当該ステップは、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的な制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの付加的な制御ポイントについて第２のパラメータ設定値を判定し、所定の判断基準が満たされるまで前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに改善するよう位置及び変位パラメータを規定する、
方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記所定の判断基準は、前記第１の画像と前記第２の画像との類似性が少なくとも所定レベルに達したことを有する、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、当該方法の開始において、前記第１の画像とともに単一の制御ポイントがランダムに配置され、前記単一の制御ポイントについてのパラメータ設定値が判定される、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、１つ以上の付加的制御ポイントが加えられる度に、前記第１の画像における全ての制御ポイントに関する最適パラメータ設定値が判定される、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、制御ポイントは、１つずつ前記第１の画像に加えられ、それぞれの制御ポイントセットに関する伸縮性変形は、前記所定の判断基準が満たされるまで行われる、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、各制御ポイントのパラメータ設定値は、類似性測度を最適化するよう最適化される、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、各伸縮性変形動作の後に類似性測度が得られ、前記第１の画像と前記第２の画像との類似性の改善した量は、判定され停止判断基準と比較され、１つ以上の付加的制御ポイントは、前記停止判断基準が満たされない場合に限り加えられる、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記量は、閾値と比較され、１つ以上の付加的制御ポイントは、前記量が前記閾値を超過した場合に限り加えられる、方法。
【請求項９】
第１の画像及び第２の画像の整合を行うための画像処理装置であって、当該装置は、前記第２の画像を記憶するためのメモリと、前記第１の画像に関して画像データを受信するための手段と、処理手段とを有し、当該処理手段は、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントに関して位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータ値を判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性を改善するようにし、
・その後に、前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的制御ポイントを配置し、所定の判断基準が満たされるまで、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに改善するように位置及び変位パラメータを規定する前記少なくとも１つの付加的制御ポイントに関する第２のパラメータ設定値を判定する、
装置。
【請求項１０】
第１の画像及び第２の画像を整合するためのソフトウェアプログラムであって、前記ソフトウェアプログラムは、プロセッサに、
・初期時に、前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントに関する位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータを判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性を向上させるようにし、その後に次のステップを繰り返し、当該ステップは、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的制御ポイントを配置し、所定の判断基準が満たされるまで、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに向上させるように位置及び変位パラメータを規定する前記少なくとも１つの付加的制御ポイントに関する第２のパラメータ設定値を判定する、
ことを行わせるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディジタル画像形成の分野に関する。特に、本発明は、第１の画像を第２の画像に位置合わせする方法、画像処理装置及び第１の画像を第２の画像に位置合わせするためのソフトウェアプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば医療用の画像形成用途における画像レジストレーションの目的は、例えば患者の動き、異なるスキャナモダリティ、解剖学的変化などによる画像における違いを補償することである。厳格又はアフィン変換のような汎用的なレジストレーション方法は、しばしば局部的な違いに対処することができない。これに対する方策は、伸縮性レジストレーション（elastic registration）として知られている。医療画像の堅牢な伸縮性レジストレーションは、現在徹底的研究の対象となっている難しい課題である。
【０００３】
ポイントベースの伸縮性レジストレーションは、第１の画像に対する制御ポイントのセットを規定し、その後にこれら制御ポイントにおける第１の画像の伸縮性デフォーメーション（変形）を行い、第１の画像を、第２の画像との最適な空間対応に持ち込むようにして位置合わせが類似性測度により定量化されるようにしている。パラメータの幾何学的な変換の場合、最適なパラメータ設定値を計算することにより最適な位置合わせが得られ、かかる設定値は、概して、伸縮性レジストレーションに関しては、制御ポイントの最適な数及び位置、これら制御ポイントにおける変位パラメータ（第１の画像の伸縮性変形の程度を規定する）を意味する。
【０００４】
伸縮性画像レジストレーションのための最も広く用いられている変換の部類は、制御ポイントの規則的な格子上に規定されるＢスプラインである。一般に、第１の画像の伸縮性変形が要求されるとき、制御ポイントの高い密度が規定されることが必要とされる。制御ポイントの規則的格子の場合、この高い密度は、このような高い伸縮性の変形がその小さな領域についてのみ必要とされた場合にも、第１の画像全体に対して与えられることが必要となる。少なくとも各制御ポイントに関する変位パラメータが判定される必要があり、この場合、長い計算時間を必要とする膨大な数のパラメータが最適化される必要がある。
【０００５】
上述した短所は、制御ポイントの不規則な格子に基づいた変換を用いることにより克服することができる。固定数の制御ポイントの第１の画像における位置は、（最適化すべき）自由パラメータとみなされ、かかるパラメータは、最適化処理の間、制御ポイント変位パラメータとともに変更可能である。これにより、制御ポイントが要求に応じて移動されることが許容され、伸縮性の高い変形が要求される第１の画像の領域に関して高い密度の制御ポイントを提供することができる一方、他の画像領域においては、制御ポイント密度を非常に低くすることができる。例えば、国際特許出願第ＷＯ２００５／０５７４９５号は、幾つかの制御ポイントにおいて第１の画像に力場が印加され、当該力のかかる制御ポイントの最適位置が自動的に判別され、第１の画像と第２の画像との差を最小化するようにした伸縮性変形の方法を記述している。
【０００６】
しかしながら、制御ポイントの数は、画像レジストレーション処理の開始においては固定されており、当該処理の間中は固定されたままである。制御ポイントの最適な数及び初期相対位置は、レジストレーション処理の前に知ることはできないので、他の場合に必要となるものよりも多い数の制御ポイントが、許容可能な画像レジストレーション結果を得るために必要とされ、この場合にこれは、最適化処理を行うために必要な計算能力及び時間も、必要以上に高いものとなることを意味している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、用いられる制御ポイントの数を最適化することができレジストレーション結果の品質を損ねることなく画像レジストレーションを行うために必要な計算能力及び時間を最小化するようにした画像レジストレーション方法を提供することである。また、本発明の目的は、これに対応する画像処理装置及びソフトウェアプログラムを提供することでもある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、第１の画像及び第２の画像を整合する方法であって、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントについて位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータ設定値を判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と第２の画像との類似性を改善するようにし、次のステップを反復することを有し、当該ステップは、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的な制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの付加的な制御ポイントについて第２のパラメータ設定値を判定し、所定の判断基準が満たされるまで前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに改善するよう位置及び変位パラメータを規定する、
方法が提供される。
【０００９】
したがって、本発明の目的は、１つ以上の制御ポイント（好ましくは単一の制御ポイント）で開始し、所定の判断基準が満たされるまで各伸縮性変形動作の後に新しい制御ポイントを繰り返し加えることにより達成される。このようにして、制御ポイントの数は、予め特定される必要がなく、当該変形場の複雑性に自動的に適応可能となる。好適な実施例において、新しい制御ポイントは、第１の画像と第２の画像との類似性が少なくとも所定のレベルに達するまで各伸縮性変形動作の後に繰り返し加えられる。
【００１０】
好ましくは、１つ以上の追加の制御ポイントが加えられる度に、当該第１の画像における全ての制御ポイントについての最適なパラメータ設定値が判定される。したがって、一般的には、Ｎ個の制御ポイントのセットが最適化され、結果として得られる設定は、Ｎ＋Ｍ個の制御ポイントのセットのその次の最適化に対する開始ポイントを担う。ここでのＮ及びＭは、整数である。本発明の一模範的実施例では、Ｍ＝１で、単一の追加の制御ポイントが、当該次の最適化動作の前に第１の画像の中でランダムに配置されるのが好ましい。したがって、模範的な好適実施例では、丁度１つ（Ｎ＝１）のランダム配置された制御ポイントの初期設定から始まり、第１の画像と第２の画像との類似性の他の（大幅な）改善を達成することができなくなるまで、１つずつ制御ポイントが加えられる。
【００１１】
有益なものとして、各制御ポイントのパラメータ設定値は、類似性測度（一例として、これは、第１の画像と第２の画像との二乗差とすることができるが、相互情報又は相互相関を含む数多くの他のタイプの類似性測度を用いることもでき、本発明は、この点につき必ずしも限定されることを意図していない）を最適化するように最適化される。好適実施例において、類似性測度は、各伸縮性変形動作の後に得られ、第１の画像と第２の画像との類似性を改善した量（すなわち、最後の繰り返しにより生じた類似性測度における改善分）は、判定されて所定の判断基準と比較されることができ、追加の１つ以上の制御ポイントは、当該所定の判断基準が満たされない場合にのみ加えられる。
【００１２】
また、本発明によれば、第１の画像及び第２の画像の整合を行うための画像処理装置であって、当該装置は、前記第２の画像を記憶するためのメモリと、前記第１の画像に関して画像データを受信するための手段と、処理手段とを有し、当該処理手段は、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントに関して位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータ値を判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性を改善するようにし、
・その後に、前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的制御ポイントを配置し、所定の判断基準が満たされるまで、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに改善するように位置及び変位パラメータを規定する前記少なくとも１つの付加的制御ポイントに関する第２のパラメータ設定値を判定する、
装置が提供される。
【００１３】
本発明によればさらに、第１の画像及び第２の画像を整合するためのソフトウェアプログラムであって、前記ソフトウェアプログラムは、プロセッサに、
・初期時に、前記第１の画像内に少なくとも１つの制御ポイントを配置し、前記少なくとも１つの制御ポイントに関する位置及び変位パラメータを規定する第１のパラメータを判定して、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性を向上させるようにし、その後に次のステップを繰り返し、当該ステップは、
・前記第１の画像内に少なくとも１つの付加的制御ポイントを配置し、所定の判断基準が満たされるまで、前記第１の画像を伸縮性をもって変形しこれにより前記第１の画像と前記第２の画像との類似性をさらに向上させるように位置及び変位パラメータを規定する前記少なくとも１つの付加的制御ポイントに関する第２のパラメータ設定値を判定する、
ことを行わせるプログラムが提供される。
【００１４】
以下、本発明のこれらの態様及びその他の態様は、ここに記述される実施例に基づいて明らかとなる。
【００１５】
本発明の実施例を、以下では添付図面を参照して例を挙げて説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、本発明による方法の模範的実施例を実行するための、本発明による画像処理装置の模範的実施例を示している。図１に示される画像処理装置は、少なくとも、第１及び第２の画像と、制御ポイントのパラメータ設定値と、第１及び第２の類似性測度とを記憶するためものメモリ２に接続された中央処理器（ＣＰＵ）又は画像プロセッサ１を有する。画像プロセッサ１は、ＭＲ装置若しくはＣＴ装置又は超音波スキャナのような複数の入力／出力ネットワーク又は診断装置に接続可能である。画像プロセッサ１はさらに、画像プロセッサ１において計算又は適合化された情報又は画像を表示するための表示装置４（例えばコンピュータモニタ）に接続される。オペレータは、キーボード５及び／又は図１には示されていない他の入力／出力装置を介して画像プロセッサ１と対話動作することができる。
【００１７】
なお、本方法を医療の用途について以下では説明するものの、本発明は、整合させられる必要のあるいずれの多次元データセット又は画像にも適用可能である。例えば、本発明は、製品の品質検査に適用可能であり、そこでは、実際の製品の画像が基準製品の画同と比較される。また、本方法は、例えば、所定の時間期間にわたり関心対象の変異を監視するための材料検査にも適用可能である。
【００１８】
図２は、本発明による第１及び第２の画像を整合させるための方法の模範的実施例のフローチャートを示している。ステップＳ１での開始の後は、ステップＳ２において第１の画像領域内部に単一の制御ポイントがランダムに配される。次に、ステップＳ３において当該単一の制御ポイントの最適パラメータ設定値が計算され、かかるパラメータ設定値が、当該制御ポイントの第１の画像領域内の少なくとも１つの最適位置と、そのようにして位置づけられる制御ポイントにおいて適用させるべき伸縮性変形の程度を規定する変位パラメータとを含むようにしている。したがって、これらパラメータ設定値は、単一の制御ポイントを用いて第１及び第２の画像の最良の位置合わせを達成するよう最適化される。ステップＳ４において必要な伸縮性変形が当該単一の制御ポイントにおいて第１の画像に適用されると、ステップＳ５において類似性測度が計算され、これが、単一の制御ポイントを用いて得られる、第１の画像と第２の画像との位置合わせの程度を表すものとしている。適切な類似性測度は、第１の画像と第２の画像との二乗差であり、本発明のこの模範的実施例の方法の狙いは、当該２つの画像の間の最良の位置合わせを達成するとともに、画像レジストレーションを行うのに必要な計算能力及び時間を最小化すように当該類似性測度を最適化することである。
【００１９】
次に、ステップＳ６では、第１の画像領域の中に追加の制御ポイントがランダムに配置され、第１の画像領域内の制御ポイントの両方に関する最適パラメータ設定値は、第１及び第２の画像の最良の位置合わせを得るためにステップＳ７において算出される。
【００２０】
適切に位置づけられた制御ポイントによる第１の画像の伸縮性変形がステップＳ８において行われると、ステップＳ９において新しい類似性測度が計算される。この新しい類似性測度は、ステップＳ１０において或る所定の停止判断基準（例えば当該差は閾値と比較される）に応じて前に計算された類似性測度と比較される。ステップＳ１１において、所定の停止判断基準が充足しない場合（例えば、今回の類似性測度と前回の類似性測度との差が、第１の画像と第２の画像との類似性が少なくとも所定量改善されたことを示す閾値に少なくとも等しい場合）、本方法は、さらなる制御ポイントが付加されるステップＳ６に戻り、上記処理が繰り返される。停止判断基準を満たす場合（例えば、今回の類似性測度と前回の類似性測度との差が上述した閾値を下回る場合）、本方法は、ステップＳ１２において終了し、画像レジストレーション処理が完了する。
【００２１】
一般に、２つの画像Ｉ１，Ｉ２のレジストレーションは、変換ｔを見つけ出すことからなり、ｔ（Ｉ１）とＩ２との差が、予め規定された類似性測度シミュレーションに応じて最小なものとしている。画像レジストレーションにおいて、これは、理想的変換ｔｃを表すパラメータベクトルｃが目的関数ｆ（ｃ）＝ｃｏｒｒ  ｔｃ（Ｉ１），Ｉ２）を最大化することになるような最適化の問題として一般に形成される。したがって、本発明の模範的実施例によれば、この最適化の問題は、第１の画像における制御ポイントの所与のセットの最適位置及びそれらの最適な変位パラメータにつき、各繰り返しに対して、検索動作として明確に述べることができる。当業者には明らかとなるように、多くの異なるタイプの変換を用いることができ、例えばD. Rueckert氏らのComparison and evaluation of rigid, affine and non-rigid registration of breast MR images. Journal of Computer Assisted Tomography 23(5), pp. 800-805, 1999及び近刊のV. Pekar氏、E. Gladilin氏、K. Rohr氏のAn adaptive irregular grid approach for 3-D deformable image registration. Physics in Medicine and Biology 2005に幾つかの例を見出すことができる。
【００２２】
この示された最適化の問題は、例えば、J. A. Nelder氏及びR. Mead氏のA simplex method for function minimisation, Computer Journal, (7): 308-313, 1965に記述されているようなダウンヒルシンプレックス方法のような標準の数値最適化技術を用いて解決することができる。
【００２３】
したがって、第１の画像領域内のランダム配置された単一の制御ポイントから開始して、局部的収束性の最適化法は、制御ポイントセットのための最適化設定を見つけるために用いられ、全ての制御ポイントの位置及び変位パラメータ（前のステップにおいて最適化されたものを含む）が、自由パラメータとみなされる。最初の数回の繰り返しにおいては、唯一又は数個の制御ポイントについての最適化ステップを、最適化すべきパラメータが少数であるために非常に迅速に行うことができる。画像レジストレーションが個定数の制御ポイントに基づく局部最適化法を用いる従来技術の方法と比較して、本提案の方法は、非常に少ない数の制御ポイントによりそれに匹敵する又はそれよりも良好な結果をもたらす。よって、本提案の方法は、画像レジストレーション処理を大幅に高速化することができ、用途に特有の品質要件を満たすことができる。これは、最適なレジストレーション精度を用途に特有の関心領域（臨床目標）にわたり達成しなければならない生体内外科レジストレーションのようなスピードが重視される用途において最も重要である。さらに、制御ポイントの数の繰り返しの増加は、レジストレーションアルゴリズムの堅牢性を高める。多数の制御ポイントを用いてのみ達成可能な高い精度を要求する用途に対して、終結判断基準を適切な方法で規定することができる。
【００２４】
なお、本発明は、ＣＴ画像、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、ポジトロン放射断層撮影法画像（ＰＥＴ）、単光子放射型コンピュータ断層撮影法画像（ＳＰＥＣＴ）又は超音波（ＵＳ）モダリティに適用可能である。また、他のデータセットを用いることができる。
【００２５】
なお、上述した実施例は、本発明を限定するのではなく例示するものであり、当業者であれば、添付の請求項に規定されるような本発明の範囲を逸脱することなく数多くの代替実施例を構成することが可能となる。請求項において括弧内に付された参照符号は、それら請求項を限定するものと解釈してはならない。「有し」、「有する」などの文言は、いずれの請求項又は明細書全体において挙げたもの以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の単数の引用は、そのような要素の複数の引用を排除しないし、逆に要素の複数の引用は、そのような要素の単数の引用を排除しない。本発明は、幾つかの個別の要素を有するハードウェアにより、また、適切にプログラムされたコンピュータにより実現することができる。複数の手段を列挙する装置の請求項において、これら手段のうちの幾つかは同一アイテムのハードウェアによって具現化可能である。或る特定の方策が相互に異なる従属請求項において挙げられているという点は、これら方策の組合せが利用できないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の模範的実施例による方法を実行するように適合させられた、本発明の模範的実施例による画像処理装置の概略図。
【図２】本発明による方法の模範的実施例の簡単化されたフローチャート。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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