(57)【要約】【課題】  画像配置の最適化方法及びシステムを提供する。【解決手段】  第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像の配置を最適化することは、第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、第２の組の点の選択された点それぞれは、第１の組の点の少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、第２の組の点の少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を計算し、配置指数に基づいて最適化する、ことを含む。いくつかの実施形態は、さらに、第２の組の点の選択された点のうちの少なくとも１つに最適化を適用して、第２の画像の配置を第１の画像と最適化することを含む。【選択図】  図１
2006172457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の組の点を有する第１の画像と、第２の組の点を有する第２の画像との配置を最適化する方法であって、
前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、
前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の各選択された点は、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、
前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、
前記配置指数に基づいて最適化する、ことを備える方法。
【請求項２】
前記第２の組の点の前記選択された点の少なくとも１つに前記最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化する、ことをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの配置指数は、複数の配置指数である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の配置指数の最小全体平均に基づいて前記最適化を規定する、ことをさらに備える請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の配置指数から構成されるベクトルの原点からの最短の幾何学的距離に基づいて前記最適化を規定する、ことをさらに備える請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記配置指数は、ガンマ指数、標準化一致試験、線量差、及び対応距離測定の少なくとも１つに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択する前記ステップは、前記基準画像の高いまたは低い勾配領域に基づいて前記第１の組の点の前記少なくとも１つの点を自動的に選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
第１の組の点を有する第１の画像と、第２の組の点を有する第２の画像との配置を最適化する方法であって、
前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、
前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の各選択された点は、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、
前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、
前記少なくとも１つの配置指数を予め定められた閾値と比較して前記第１の画像と前記第２の画像の配置を最適化するかどうかを判定し、
前記第１の画像と前記第２の画像の配置を最適化するとの判定がなされた場合、前記少なくとも１つの配置指数に基づいて最適化する、ことを備える方法。
【請求項９】
前記第２の組の点の前記選択された点の少なくとも１つに前記最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化する、ことをさらに備える請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの配置指数は、複数の配置指数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の配置指数の最小全体平均に基づいて前記最適化を規定する、ことをさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の配置指数から構成されるベクトルの原点からの最短の幾何学的距離に基づいて前記最適化を規定する、ことをさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記配置指数は、ガンマ指数、標準化一致試験、線量差、及び対応距離測定の少なくとも１つに基づいている、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択する前記ステップは、前記基準画像の高いまたは低い勾配領域に基づいて前記第１の組の点の前記少なくとも１つの点を自動的に選択することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
第１の組の点を有する第１の画像と、第２の組の点を有する第２の画像との配置を最適化するための指令を有するコンピュータ読取可能な媒体であって、
前記指令は、
コンピュータに、
前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、
前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の各選択された点は、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、
前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、
前記配置指数に基づいて最適化する、ことを有するステップを実行するように指示するように構成されている、コンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１６】
前記指令は、
コンピュータに、
前記第２の組の点の前記選択された点の少なくとも１つに前記最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化する、ステップを実行することを指示するようにさらに構成されている請求項１５に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの配置指数は、複数の配置指数である、請求項１５に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１８】
前記指令は、
コンピュータに、
前記配置指数の最小全体平均に基づいて前記最適化を判定するステップを実行することを指示するようにさらに構成されている、請求項１７に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１９】
前記指令は、
コンピュータに、
前記複数の配置指数から構成されるベクトルの原点からの最短の幾何学的距離に基づいて前記最適化を規定するステップを実行することを指示するようにさらに構成されている、請求項１７に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２０】
前記指令は、
コンピュータに、
ガンマ指数、標準化一致試験、線量差、及び対応距離測定の少なくとも１つに基づいて前記配置指数を算出する前記ステップを実行することを指示するように構成されている、請求項１５に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２１】
前記指令は、
コンピュータに、
前記基準画像の高いまたは低い勾配領域に基づいて前記第１の組の点の前記少なくとも１つの部分集合を自動的に選択するステップを実行することを指示するようにさらに構成されている、請求項１５に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２２】
前記指令は、
コンピュータに、
前記少なくとも１つの配置指数を予め定められた閾値と比較して前記第１の画像と前記第２の画像の配置を最適化するかどうかを判定するステップを実行することを指令するように構成されている、請求項１５に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２３】
第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像と、
前記第１の組の点の少なくとも１つの点と前記第２の組の点の少なくとも１つの点との間の対応に基づく、少なくとも１つの配置指数を算出する手段と、
前記配置指数に基づいて最適化を判定する手段と、
を備える画像配置の最適化システム。
【請求項２４】
前記第２の画像に前記最適化を適用して前記第２の画像を前記第１の画像との最適配置に変換する手段をさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの配置指数は、複数の配置指数である、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記配置指数の最小全体平均に基づいて前記最適化を判定する手段をさらに備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記複数の配置指数から構成されるベクトルの原点からの最短の幾何学的距離に基づいて前記最適化を規定する手段をさらに備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２８】
前記配置指数は、ガンマ指数、標準化一致試験、線量差、及び対応距離測定の少なくとも１つの少なくとも一部に基づいている、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２９】
前記少なくとも１つの配置指数を予め定められた閾値と比較して前記第１の画像と前記第２の画像の配置を最適化するかどうかを判定する手段をさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項３０】
第１の組の点を有する基準画像と第２の組の点を有する対象画像とを含む画像の配置システムであって、
始めに前記基準画像と前記対象画像とを配置し、
前記基準画像と前記対象画像の前記初期配置が予め定められた閾値内であるかどうかを判定し、
前記判定ステップで前記初期配置が前記予め定められた閾値内でないと判定した場合、前記初期配置を最適化する、
ステップを実行するように構成されたコンピュータを備え、
前記最適化ステップは、
前記基準点の少なくとも１つの部分集合のそれぞれについて線量差及び対応距離測定の少なくとも１つを判定し、
前記基準画像に対応する前記基準点の前記少なくとも１つの部分集合のそれぞれについてガンマ指数を算出し、前記ガンマ指数は、前記線量差及び対応距離測定の少なくとも１つに基づいており、
前記ガンマ指数の最小全体平均に基づき最適化を規定し、
前記最適化を前記対象画像の前記対象点の少なくとも１つの部分集合に適用して、前記対象画像を前記基準画像との最適配置に変換する、ことを含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通常の画像処理に関する。さらに詳細には、本発明は、画像配置の最適化に関する。
【０００２】
本発明は、２００３年７月３０日に受理された、画像を配置するシステム及び方法という名称の米国特許出願１０／６３０，０１５に基づき、その内容は、その全体が参照によりここに組み入れられる。
【背景技術】
【０００３】
画像処理は、同一の発生源からまたは異なる発生源からの２以上の画像が、同一の画像空間に存在するように登録される、すなわち配置されることを必要とする場合が多い。すなわち、画像登録は、マッピング、または第１の画像の点（例えばピクセルまたはボクセル）と第２の画像の点（例えばピクセルまたはボクセル）との対応を識別する処理を有する。一旦そのようなマッピングが達成されると、画像は同一の画像空間に存在するということができる。１、２及び３次元画像用の手法を含む、画像を登録するための当該分野で知られた多数の手法が存在する。
【０００４】
一旦同一の画像空間に配置されると、配置された画像は、多数の用途で有用であり得る。１つのそのような可能性のある用途は、医療画像である。例えば、陽子射出断層撮影（ＰＥＴ，positron emission tomography）画像により生成される画像、及びコンピュータ軸方向断層撮影（ＣＡＴまたはＣＴ，computerized axial tomography）により生成された画像は、人体の領域を正確に描くために、登録され、すなわち配置される。この手法は、フィルム、３次元ゲル、電子携帯画像装置（ＥＰＩＤ，electronic portal imaging device）、デジタル放射線撮影（ＤＲ，digital radiography）装置、コンピュータ放射線撮影（ＣＲ，computed radiography）、及び多数の他の画像発生源からの画像に適用可能である。さらに、単一の配置が、複数の対象画像に適用可能である。
【０００５】
画像登録の他の用途は、品質保証手段のためである。例えば、放射線腫瘍学の実行には、処理計画が正確に実行されているかどうかを判定するために、取得された品質保証画像と比較されるべき画像処理計画を必要とする。線量分布処理が計画され、画像（「計画画像」または「基準画像」）に表される。次いで、計画された分布に対応する実際の線量分布が実行され、第２の画像（「測定画像」または「対象画像」）に捕捉される。次に、従来の画像登録手法を用いて、計画画像が、測定画像と登録（すなわち配置）される。一旦計画画像と測定画像とが同一の画像空間に登録されると、既知の手法が、２つの配置された画像の適合度を測定するために使用可能である。適合度測定は、計画線量分布と測定線量分布の差を示すために有効である。
【０００６】
適合度測定から、実際に求められた線量分布の正確度は、対応する計画線量分布に対して判定可能である。計画線量分布の正確性を定量的に評価するための登録画像の比較手法の例は、ここで参照により完全に組み入れられる、非特許文献１（以降「Ｌｏｗら」）、及び、ここで参照により完全に組み入れられる、非特許文献２に提供されている。Ｌｏｗらにより説明されるように、線量差及び対応距離（ＤＴＡ，distance to agreement）測定は、登録された線量分布画像から得られ、登録された画像に表された測定線量分布の計画線量分布との適合度の数値定量値を計算するために使用される。対応距離は、測定画像内の基準点（例えばピクセル）と、特定の精度で同一の線量値を示す計画画像内の最近点との距離である。線量差は、計画画像と測定画像の点の間の線量値（しばしばピクセル強度により表される）の差である。
【０００７】
Ｌｏｗらにより論じられているように、共通の画像空間に配置された異なる点の間の線量差及びＤＴＡは、グラフで表すことが可能である。図１Ａ及び１Ｂは、測定画像の基準点１２と、共通の画像空間に配置された計画画像の特定の対象点１４とについての線量差及びＤＴＡの幾何学的表現を示す。
【０００８】
図１Ａは、線量差及びＤＴＡ試験のそれぞれを使用して、画像が条件を満たすように配置されているかどうかを判定することを図解する。基準点１２は、画像空間を表すグラフ１０の原点に配置されている。グラフ１０のｘ及びｙ軸１６，１８は、対象点１４の空間位置を表す。グラフ１０の第３の、またはδ軸２０は、点１２で示される測定線量分布と点２４で示される計画線量分布との間の線量差２２を表す。
【０００９】
グラフ１０上の基準点１２及び対象点１４の位置の比較は、点１２，１４のＤＴＡ２６が予め定められたＤＴＡ基準３０を超えるかどうかを判定するためになし得る。ＤＴＡ基準３０は、その半径がＤＴＡ基準３０に等しい円３２により表されている。対象点１４が円３２内に存在する場合には、ＤＴＡ２６がＤＴＡ基準３０に合致する。同様に、その長さが線量差基準３４より小さく、線量差２２を示す直線が描画可能である場合には、対象点１４は、線量分布試験を通過する。
【００１０】
線量差２２とＤＴＡ２６とは、ともに、測定線量分布に関して計画線量分布を評価するために使用可能である。図１Ｂは、同時に線量差基準３４とＤＴＡ基準３０とを考慮して、測定画像と計画画像との適合度が許容可能な正確度であるかどうかを判定する、楕円形状の複合判定基準４０を図解する。計画線量分布２４のいずれかの部分が、楕円と交差する場合、計画線量分布２４は、複合判定基準４０を通過する、すなわち計画線量分布２４は、測定線量分布に関して許容可能な正確度を有する、と判定される。
【００１１】
以下の式１乃至７は、複合判定基準４０のための基本原理を提供する。式１乃至７で、ｒｍは基準点１２の位置を示し、ｒｃは対象点１４の位置を示し、Ｄｍは基準点１２における線量分布を示し、Ｄｃは対象点１４における線量分布を示し、ΔｄｍはＤＴＡ基準３０を示し、ΔＤｍは線量差基準３４を示す。
【００１２】
式１乃至３は、複合判定基準４０を定義する。式１は、図１Ｂに示す複合判定基準４０の表面を定義する。さらに、当業者に理解されるであろうように、式２及び３は、式１により定義される楕円が、ＤＴＡ及び線量差計算それぞれに依存することを明確にする。
【数１】
2006172457.tif 000003
【００１３】
複合判定基準４０は、計画線量分布と計算線量分布との適合度の数値定量値を算出するために使用可能である。より詳細には、ガンマ指数（γ）は、基準点１２について、円３２により規定される平面内の各点において、式４乃至７を用いて算出される。
【数２】
2006172457.tif 000004
【００１４】
したがって、計画線量分布は、ガンマ指数（γ）が１より小さいまたは等しい（γ（ｒｍ）≦１）ときには、許容可能であり、式４及び５で計算されたガンマ指数（γ）１より大きい（γ（ｒｍ）＞１）ときには、許容不能である。当業者は、上記の式を用いて、登録すなわち配置されている計画画像及び測定画像に表されるような計画線量分布と測定線量分布との適合度を比較することにより、計画（すなわち計算）線量分布が評価可能であることを理解する。
【００１５】
Ｌｏｗらにより論じられた手法を含む評価可能な比較手法が信頼性のある有効な評価データを返すため、測定線量分布画像と計算線量分布画像とは、可能な限り正確に配置されるべきである。正確な画像登録がないと、誤差が画像比較に導入されることになる。そのような誤差は、放射線治療中、患者が適切な放射線量を受けることを確実にするために、計画画像を測定画像と正確に比較することに依存する放射線腫瘍学の分野では、特に望ましくない。
【非特許文献１】Ｄ．Ａ．Ｌｏｗ、Ｗ．Ｂ．Ｈａｒｍｓ、Ｓ．Ｍｕｔｉｃ、及びＪ．Ａ．Ｐｕｒｄｙの「線量分布の定量的評価のための手法」、Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．２５，６５６−６６１（１９９８年５月）
【非特許文献２】Ｎａｔｈａｎ  Ｌ，Ｃｈｉｌｄｒｅｓｓ及びＩｓａａｃ  Ｉ．Ｒｏｓｅｎの「線量比較のための新規な臨床パラメータの設計及び試験」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｏｎｃｏｌｏｇｙ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，Ｖｏｌ．５６，Ｎｏ．５，ｐｐ．１４６４−１４７９（２０００年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかし、放射線治療のためのメガ電位線の共通した使用により、画像登録は、放射線腫瘍学の分野では特に問題がある。メガ電位線から生成された画像は、種々の理由で従来の画像登録手法を画像の正確な配置を達成するのに不適当にする低解像度を有する傾向がある。高勾配領域の差は、小さい配置誤差により増幅される可能性があり、補償すべき大きい直進変動を発生するので、例えば、相互相関配置手法は、信頼性高く、全体の画像差を最小化しない。他の存在する手法は、構造の識別または配置のために使用する目標点に依存する。しかし、画像の低解像度は、最適合致点の選択を問題のあるものとするので、これらの手法も、また、メガ電位画像を配置するには不適当である。要するに、境界及び目標は、ほとんどフォーカスされない画像で良好に規定されないので、存在する画像配置手法は、低解像度画像の最適には及ばない配置を返す。正確な画像登録なしに、メガ電位放射線処理は、信頼性高く評価不可能である。このため、低解像度を有するメガ電位画像の配置を含む、画像配置を正確かつ精度よく最適化できることが望ましいであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
１つの実施形態によれば、第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像の配置を最適化することは、前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の選択された点それぞれは、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、前記配置指数に基づいて最適化する、ことを含む。いくつかの実施形態は、さらに、前記第２の組の点の選択された点のうちの少なくとも１つに最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化することを含む。
【００１８】
さらなる実施形態によれば、第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像の配置を最適化することは、前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の選択された点それぞれは、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、前記少なくとも１つの配置指数を予め定められた閾値と比較して、前記第１の画像及び前記第２の画像の配置が最適化するかどうかを判定し、前記第１の画像及び前記第２の画像の配置を最適化すると判定した場合には、前記少なくとも１つの配置指数に基づいて最適化する、ことを含む。いくつかの実施形態は、さらに、前記第２の組の点の選択された点のうちの少なくとも１つに最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化することを含む。
【００１９】
さらなる実施形態によれば、コンピュータ読取可能な媒体は、第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像の配置を最適化する指令を有し、前記指令は、前記第１の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の少なくとも１つの点を選択し、前記第２の組の点の選択された点それぞれは、前記第１の組の点の前記少なくとも１つの選択された点のうちの少なくとも１つに対応し、前記第２の組の点の前記少なくとも１つの選択された点に関する少なくとも１つの配置指数を算出し、前記配置指数に基づいて最適化を判定する、ことからなるステップを実行するようにコンピュータに指令するように構成されている。いくつかの実施形態は、前記第２の組の点の選択された点のうちの少なくとも１つに最適化を適用して、前記第２の画像の配置を前記第１の画像と最適化するようにコンピュータに指令するようにさらに構成された前記指令をさらに含む。
【００２０】
さらなる実施形態によれば、画像の配置を最適化するシステムは、第１の組の点を有する第１の画像及び第２の組の点を有する第２の画像、前記第１の組の点の少なくとも１つの点と前記第２の組の点の少なくとも１つの点との対応に基づく少なくとも１つの配置指数を算出する手段、及び、前記配置指数の基づいて最適化を判定する手段を備える。いくつかの実施形態は、さらに、前記第２の画像に最適化を適用して、前記第２の画像を前記第１の画像との最適配置に変換する手段を含む。
【００２１】
さらなる実施形態によれば、基準点を有する基準画像及び対象点を有する対象画像を含む画像を配置するシステムは、始めに基準画像と対象画像とを配置し、前記基準画像と前記対象画像の前記初期配置が予め定められた閾値内であるかどうかを判定し、前記判定ステップで前記初期配置が前記予め定められた閾値内でないと判定した場合、前記初期配置を最適化する、ステップを実行するように構成されたコンピュータを有し、前記最適化ステップは、前記基準点の少なくとも１つの部分集合のそれぞれについて線量差及び対応距離測定の少なくとも１つを判定し、前記基準画像に対応する前記基準点の前記少なくとも１つの部分集合のそれぞれについてガンマ指数を算出し、前記ガンマ指数は、前記線量差及び対応距離測定の少なくとも１つに基づいており、前記ガンマ指数の最小全体平均に基づき最適化を定義し、前記最適化を前記対象画像の前記対象点の少なくとも１つの部分集合に適用して、前記対象画像を前記基準画像との最適配置に変換する、ことを含む。
【００２２】
添付の図面は、本発明のシステム及び方法の種々の実施形態を図解し、明細書の一部である。以下の説明とともに、図面は、本発明のシステム及び方法の原理を示し、説明する。図解された実施形態は、本発明のシステム及び方法の例であり、その範囲を限定するものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
I．序論
既知の画像登録手法を用いて形成された画像登録の正確性は、そのような画像登録についての定量的適合度測定を判定し、そのような適合度測定に基づいて画像登録を調整して、画像登録、すなわち配置を最適化することにより改良可能である。適合度測定を用いて画像登録を最適化することは、現存する配置手法が使用されるとき、低解像度を有し、正確さの低い配置を発生するメガ電位線の画像の登録を最適化するのに、特に有利である。したがって、メガ電位画像を含む、放射線治療のために使用される画像は、より正確に配置可能であり、多数の異なる用途について、配置画像をより有効に、正確にする。
【００２４】
II．システム概観
図２は、実施形態にかかる、画像配置を最適にする画像配置システム１００を図解する。図２に示すように、基準画像１１０と対象画像１２０とは、コンピュータ１０５により配置されて、初期画像配置１４０（すなわち画像１１０，１２０の第１の登録）を形成可能である。コンピュータ１０５は、初期画像配置１４０について適合度測定を得ることができ、適合度測定に基づいて１以上の配置指数１４５を生成することができる。さらに、コンピュータ１０５は、配置指数１４５に基づいて１以上の最適化１５０を生成し、初期画像配置１４０に最適化１５０を適用して最適化画像配置１６０を取得するように構成される。
【００２５】
システム１００の前述の要素それぞれは、以下により詳細に説明する。さらに、画像登録、すなわち配置に対して最適化を実行することは、以下に詳細に説明する。
【００２６】
Ａ．画像
基準画像１１０と対象画像１２０とは、相互に配置可能な任意の画像または視覚表示、または１以上の他の視覚表示である。基準画像１１０と対象画像１２０とは、任意の次元（例えば、１、２、３または高次元）の視覚表示であり得、既知の手法及びデータタイプを用いて描写または表示可能である。基準画像１１０及び／又は対象画像１２０は、デジタル画像であることが多い。詳細には、基準画像１１０と対象画像１２０とは、読み、記憶、変換可能で、さもなければコンピュータ１０５が作用可能な、図形のデータ表示を含む任意の表示であり得る。典型的には、基準画像１１０と対象画像１２０とは、コンピュータ１０５によりアクセス、記憶、解釈、表示出力、変換等の可能な多数のデータ点（例えばピクセル）を含む。
【００２７】
いくつかの実施形態では、画像１１０，１２０は、始めに、デジタル形式で捕捉されて、画像１１０，１２０を登録するための任意の手法を適用する前に、変形されない形式、すなわち捕捉されたままでコンピュータ１０５により記憶される。他の実施形態では、当業者により理解されるであろうように、デジタル画像は、アナログ画像から生成可能である。さらに、種々の画像の画質向上手法が、当業者に知られるであろうし、システム１００により画像が配置される前にその画像に適用可能であるが、システム１００は、そのような事前配置画質向上処理の実行を必要としない。
【００２８】
１つの実施形態では、基準画像１１０は、測定された放射線パターン（すなわち線量分布）を表し、対象画像１２０は、計画された、または計算された放射線パターンを表す。すなわち、基準画像１１０は、測定画像であり、対象画像１２０は、計画画像である。放射線パターンは、多くのタイプの放射線処理に典型的に使用されるメガ電位線により生成可能である。基準画像１１０を用いて対象画像１２０を登録するために、変換１３０の適用により、対象画像１２０は、以下に論じるように変換可能である。
【００２９】
Ｂ．コンピュータ
当業者は、コンピュータ１０５が、情報を受信、出力、処理、変換、組み込み、及び／又は記憶することを含む、システム１００に関してここで説明するように機能することができる任意の装置または装置の組み合わせであり得ることを認識するであろう。例えば、コンピュータ１０５は、幅広い種々の異なるソフトウェアアプリケーションを実行することができる汎用コンピュータであり得る。さらに、コンピュータ１０５は、特定の機能に限定された専用の装置であり得る。通常、システム１００は、幅広い種々の異なる情報技術構成を組み込むことができる。コンピュータ１０５は、プロセッサ、メモリ、コンピュータ読取可能な媒体、周辺装置、計算装置、及び／又はオペレーティングシステムのタイプ、数、形式または構成には限定されない。
【００３０】
システム１００の要素のいくつかは、コンピュータ１０５内の表示として存在可能である。例えば、システム１００により配置され、最適化されるべき画像（例えば基準画像１１０及び対象画像１２０）は、コンピュータ１０５内の表示として存在可能である。
【００３１】
コンピュータ１０５は、インターフェース、またはユーザ（例えば放射線技術者）にシステム１００へのアクセスを提供するアクセス装置を含み、または接続可能である。このため、ユーザは、任意のアクセス装置または当業者に知られたインターフェースを用いてシステム１００の処理及び要素にアクセスすることができる。このことは、ユーザに、基準画像１１０と対象画像１２０とを始めに配置するために使用可能な人による登録手法を用いることを許容する。米国出願番号第１０／６３０，０１５に開示されるように、初期配置アルゴリズムまたは手順に使用するため、例えば、ユーザは、画像１１０，１２０内の幾何学的に重要な点、特徴、または目標を手動で選択可能である。したがって、コンピュータ１０５は、システム１００のユーザにより提供されるコマンドまたは指令の実行を含む種々の方法で、多数の画像に作用可能である。
【００３２】
Ｃ．初期画像配置
以下に説明するように、コンピュータ１０５は、初期画像配置１４０を形成するように構成可能である。初期画像配置１４０は、以下に説明する最適化処理を受けることが可能な任意の画像登録（すなわち画像配置）であり得る。典型的には、初期画像配置１４０は、画像空間に配置された、１以上の基準画像１１０と、１以上の対象画像とを含む。初期画像配置１４０は、既知の画像登録手法を用いて形成可能である。このため、コンピュータ１０５は、既知の画像登録手法を用いて初期画像配置１４０を形成するように構成可能である。しかし、初期画像配置１４０は、外部ソースからコンピュータ１０５により受信可能であることも考えられる。
【００３３】
初期画像配置１４０は、低解像度のような要因、あるいは基準画像１１０または対象画像１２０の基準点の不正確な選択により、所望の正確さや精度でないことがあるので、以下に説明するように、コンピュータ１０５は、初期配置画像１４０を解析してその配置特性を判定するように構成される。以下に説明するように、コンピュータ１０５は、判定した配置特性に基づいて初期画像配置１４０を最適化可能である。
【００３４】
Ｄ．配置指数及び配置特性指数ベクトル
特定の初期画像配置１４０の解析から、コンピュータ１０５は、１以上の配置指数１４５を生成するように構成される。配置指数１４５は、基準画像１１０と対象画像１２０の点の間の配置精度の定量化された尺度を含む。精度の尺度は、線量、及び／又は、予め定められた許容基準の率に応じて定められた空間距離について、基準点１２と対象点１４との間の多次元距離により定義される。例えば、上述したように、配置指数は、ガンマ（γ）、対応距離、または線量差指数の形態であり得る。他の配置指数１４５、例えば最小二乗平均誤差、またはここで参照により組み入れられるＣｈｉｌｄｒｅｓｓ及びＲｏｓｅｎにより論じられた標準化一致試験（ＮＡＴ，normalized agreement test）指数は、当業者に知られ、使用されていてもよい。１つの実施形態では、式１乃至７は、基準画像１１０及び対象画像１２０の点の間の配置指数１４５を形成するために、コンピュータ１０５に組み込まれる。さらに以下に述べるように、配置指数１４５は、配置特性指数ベクトル１４７に配置されて、登録された画像１１０，１２０の間の配置精度の評価を容易にする。
【００３５】
予め定義された許容基準は、登録された画像１１０，１２０の間の配置精度の所望の水準を表示するために設定可能である。例えば、許容基準は、基準画像１１０及び対象画像１２０の点の間の線量差及び／又はＤＴＡに基づいて精度水準を規定可能である。１つの実施形態では、予め定義された許容基準は、図１を参照して上で説明した複合許容基準４０である。複合許容基準４０を用いることにより、線量差基準３４とＤＴＡ基準３０の両方は、配置精度の判定で考慮される。線量差基準３４とＤＴＡ基準３０とは、所望の精度水準を規定する値に予め定めることができる。例えば、線量差基準３４は、点間の３パーセント（３％）差に設定可能であり、ＤＴＡ基準３０は、３ミリメートル（３ｍｍ）値に設定可能である。
【００３６】
当業者は、線量差基準３４とＤＴＡ基準３０との値がどのように選択可能かを理解するであろう。例えば、当業者は、そのような値は、処置されるべき人体組織の一部、及び／又は、特定の装置及び処置の提供に採用されるべきその構成に基づいて、選択されることが多いことを理解するであろう。線量差基準３４及びＤＴＡ基準３０の値を選択する際に考慮可能な要因は、その両方がここで参照により組み入れられる、Ｊ．ＶａｎＤｙｋらの「処置計画コンピュータの認定及び品質保証」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｏｎｃｏｌｏｇｙ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，ｖｏｌ２６，ｎｏ．２  ｐｐ．２６１−２７１（１９９３年）、及びＣｈｅｓｔｅｒ  Ｒ．Ｒａｍｓｅｙ，Ｄａｎｉｅｌ  Ｃｈａｓｅの共同体設定におけるＩＭＲＴの臨床実施（２００２年、テネシー州、ＫｎｏｘｖｉｌｌｅのＲａｄｉａｔｉｏｎ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔｓにより出版された）で、さらに論じられている。
【００３７】
予め定められた許容基準は、システム１００のユーザにより規定可能であり、及び／又は、用途に依存し得る。例えば、所定の用途では、ユーザは、画像配置の最適化が、線量差基準及びＤＴＡ基準の両方に基づくことを優先することができる。他の用途について、以下に説明する最適化１５０が、線量差基準３０またはＤＴＡ基準のいずれかに基づくことが有効であり得る。例えば、ＤＴＡ基準３０は、初期画像配置１４０から発生する画像空間の高勾配領域を最適化するために使用可能であり、一方、線量差基準３４は、同一の画像空間の低勾配領域の最適化に使用される。
【００３８】
Ｅ．最適化
コンピュータ１０５は、配置指数１４５から１以上の最適化１５０を生成するように構成される。最適化１５０は、変換、あるいは、対象画像１２０または初期画像配置１４０に適用するために用意され、画像１１０，１２０の初期配置を最適化して最適化画像１６０を生成するための値を含む。最適化１５０は、放射線治療（ＲＴ）計量の形式であり得る。種々のＲＴ計量が、当業者に知られ、決して限定されないが、適用された線量の総腫瘍容積（ＧＴＶ，gross tumor volume）に対する比を計算すること、適用された線量の臨界腫瘍容積（ＣＴＶ，critical tumor volume）に対する比を計算すること、及び適用された線量の計画腫瘍容積（ＰＴＶ，plan tumor volume）に対する比を計算することを含む。通常、当業者は、計画線量分布２４が、どのように良好に、腫瘍場所と隣接組織とに伝達されるべき放射線のための医師の処方箋の要求に合致するかを判定するためにＲＴ計量が、使用されることを理解するであろう。それによってシステム１００が画像配置を最適化して最適化画像１６０を形成する処理が、図３を参照して詳細にこれから説明される。
【００３９】
III ．処理フロー
図３は、実施形態にかかる、画像配置を最適化するための例示的な処理フローを図解する。ステップ２１０で、初期画像配置１４０が、設定される。基準画像１１０と対象画像１２０とは、ステップ２１０で、初期画像配置１４０を形成するように配置可能である。初期画像配置１４０を設定するステップは、当業者に知られた、登録画像のために使用可能な任意の登録手法を用いることを含み得る。初期画像配置１４０を形成するために使用可能な既知の変換１３０の例は、限定されないが、アフィン変換、点基準変換、特徴基準変換、目標基準変換、形状基準変換、勾配基準変換、強度基準変換、型一致変換、相互相関変換、及び／又は、非線形最小二乗変換を含む。
【００４０】
１つの実施形態では、基準画像１１０を対象画像１２０と並べて配置するために、ステップ２１０で、点基準の画像登録処理が使用される。すなわち、多数の点が基準画像１１０で選択される。これらの点を得るための選択処理は、限定されないが、局所のまたは全体の高い及び／又は低い勾配点を選択すること、局所のまたは全体の最大値及び／又は最小値、既知のエッジ検出アルゴリズムまたはフィルタにより検出されたエッジ、ユーザにより選択された幾何学的な重要点、または対応距離により自動的に選択された点、線量差、及び／又は、図１Ａ及び１Ｂを参照して上で説明したガンマ式のような既知の手法を含む。アフィン変換または他の既知の変換１３０は、次に、変動差、回転差、及び／又は倍率差、または基準画像１１０と対象画像１２０の間の画像変形を減少することにより、初期画像配置１４０を形成するために、選択された点に適用可能である。
【００４１】
１つの実施形態では、初期画像配置１４０は、米国特許出願第１０／６３０，０１５に開示された手法を用いて取得される。この手法を用いて、選択された点は、画像において特定され、対応する幾何学形状を規定するために使用される。幾何学形状は、次いで、２以上の画像を配置するために使用される。
【００４２】
ステップ２１０で、一旦初期画像配置１４０が形成されると、ステップ２２０で、初期画像配置１４０が、予め定められた閾値内である配置精度を示すかどうかが判定される。予め定められた閾値は、システム１００のユーザにより決定可能であり、及び／又は、用途に依存し得る。例えば、上で説明した予め定められた許容基準（例えば複合許容基準４０、ＤＴＡ基準３０、または線量差基準３４）は、ステップ２２０で、試験のための予め定められた閾値として使用可能である。１つの実施形態では、対象画像１２０の対象点１４が、複合許容基準４０（図１Ｂの楕円参照）により規定される精度水準内にあると判定される場合には、試験は、ステップ２２０で、その対象点１４について適合している。当業者は、予め定められた閾値を選択するのに関連する要因を理解するであろうし、さらに、そのような要因は、ここで参照により組み入れられ、上で示されたＶａｎＤｙｋ及びＲａｍｓｅｙで説明されている。
【００４３】
ステップ２２０での試験について、判定された線量差は、点毎の基準の予め定められた閾値と比較可能であり、または全体の線量差（例えば平均線量差、または各線量差に基づくその他の計算）が予め定められた閾値と比較可能である。同様に、判定されたＤＴＡ値は、点毎の基準の予め定められた閾値と比較可能であり、または全体のＤＴＡ値（例えば平均ＤＴＡまたは各ＤＴＡ判定に基づく他の計算）が、図３のステップ２２０での判定の実行を助けるために、予め定められた閾値と比較可能である。他の実施形態では、判定された線量差及びＤＴＡ値は、予め定められた閾値が適合しているかどうか判定するために組み合わせて使用される。これらの実施形態では、予め定められた閾値は、線量差基準３４とＤＴＡ基準３０の両方を満たすことを必要とするように予め設定可能である。いくつかの実施形態では、複合許容基準４０が、ステップ２２０での予め定められた閾値として使用可能である。
【００４４】
ステップ２２０は、コンピュータ１０５により自動的に、またはシステム１００のユーザにより手動で、実行可能である。いくつかの実施形態では、ユーザは、ステップ２２０で実行される任意の自動試験に優先することができる。このことは、所望される場合にのみ初期画像配置１４０を最適化するための、またはステップ２２０で実行された試験の結果にかかわらず最適化するための選択のフレキシビリティを提供する。例えば、ユーザが、初期登録で使用される基準点を手動で選択し、この基準点の正確さについて確実と考えない場合、ユーザは、２２０の試験が適合しないことをシステム１００に示すことができる。そのような表示は、任意のユーザ装置及び／又は上述したインターフェースを介して、コンピュータ１０５により受信可能である。その代わりに、ステップ２１０，２２０は、省略可能であり、図３を参照して説明する処理は、以下に説明するステップ２３０から開始することができる。
【００４５】
ステップ２２０で、初期画像配置１４０が予め定められた閾値内にあると判定された場合、処理は、ユーザが上述したような最適化のために手動で選択しない限り終了する。他方、ステップ２２０で、初期画像配置１４０が予め定められた閾値内にないと判定された場合、処理はステップ２３０に移動する。
【００４６】
ステップ２３０で、初期画像配置１４０の最適化が、画像１１０及び画像１２０の点の間の線量差及びＤＴＡを測定することを含む既知の測定手法を用いて、始めに配置された基準画像１１０と対象画像１２０との間の差を判定することにより開始される。上述したように、線量差は、配置された画像１１０及び画像１２０の点の線量値の間の測定された差である。ＤＴＡ測定は、基準画像１１０の点と同一の線量値を示す対象画像１２０の最近点との間の距離を示す。ガンマ測定は、線量及びＤＴＡ測定の特定の組み合わせである。
【００４７】
ステップ２３０で判定される上述した差は、１以上の既知の探索手法（例えば線形、円形、正方形等）を用いて、初期画像配置１４０の変換空間を探索することにより判定される。初期画像配置１４０の変換空間は、種々の程度まで探索可能である。例えば、ステップ２３０の探索処理は、基準画像１１０の選択された基準点１２について繰り返し可能である。探索の程度（例えば探索の半径）は、ユーザにより、探索のコンピュータ使用要求を減少するように特定可能である。全体の変換空間または変換空間の１以上の領域は、探索のために特定可能である。例えば、探索は、選択された基準点１２からの特定の距離内に限定可能であり、あるいは、探索は、腫瘍または隣接する器官のような臨界構造の周囲の領域に限定可能である。このことは、分析を対象の特定領域に限定すること、及び／又は所望の場合にはシステム１００のコンピュータ使用要求を限定することを許容する。探索は、変換空間の各点または選択された点についての線量差及び／又はＤＴＡ値を判定するように構成される。線量差及び／又はＤＴＡについての値が判定されると、これらの値は、より詳細にはステップ２４０を参照して説明する１以上の配置指数１４５を計算するために、単独でまたは組み合わせて使用可能である。
【００４８】
ステップ２３０の探索処理の結果は、対象画像１２０に適用可能な変換１３０［ｔ１，ｔ２，．．．ｔｉ］の組Ｔである。
【００４９】
ステップ２３５では、基準点１２の組Ｐが識別される。基準点の１つの組は、１以上の対象画像に適用可能であることが理解されるべきである。当業者は、Ｐの点の識別方法が、高勾配点、起点、ユーザの選択した点、低エントロピー点等の選択を含むことが可能であり、特定の変換１３０の種類に依存するであろうとことを理解する。Ｔの所与の変換についての基準点１２の組Ｐは、ベクトルとして記載可能であり、すなわち
【数３】
2006172457.tif 000005
ステップ２３０の探索が１以上のＴの変換を生成すると仮定すると、Ｐは、以下のように行列で表される。
【数４】
2006172457.tif 000006
【００５０】
ステップ２４０で、ガンマ指数のような配置特性指数１４５は、Ｐの各基準点について算出される。各基準点１２の線量値２２は、既知の手法によって、判定される。次に、既知の手法は、初期画像配置１４０から発生し、基準点１２に対応する線量値２２の所定の範囲内または線量値２２に等しい線量値２４を有する、画像空間の基準点１２に対する最近の対象点１４（例えば対象画像１２０のピクセル）を見出すことにより、基準点１２についてＤＴＡ値２６を算出するために使用される。このことは、線形、矩形、円形、球形、及び／又は任意の外側に拡大する探索手法を含む、当業者に知られた手法を用いて実行可能である。線量値の所定の範囲は、ユーザの定義が可能であり、及び／又は、用途に依存し得る。一旦、選択された基準点１２に最近の対象点１４が識別されると、その対象点１４は、上の式６に示すように、ＤＴＡ値２６（ｒｍ，ｒｃ）を算出するために用いられるパラメータｒｃを決定するために使用される。
【００５１】
次いで、対象画像１２０の対象点１４について線量値２４が、上記式７に従って、すなわち対象線量値２４から基準線量値２２を差し引くことにより、基準点１２と対象点１４の間の線量差２８を算出するために使用される。１つの実施形態では、ガンマ指数が、上記式４及び５に従って、点１２，１４について計算される。
【００５２】
次に、ステップ２４５で、配置特性指数ベクトル１４７が、Ｔの各変換１３０について構成され、各配置特性指数ベクトルは、所与の変換１３０についてステップ２３５で選択された基準点１２の１つに対応する配置指数１４５を含む。配置特性指数ベクトル１４７は、以下のように表すことができる。
【数５】
2006172457.tif 000007
【００５３】
ステップ２５０で、各配置特性指数ベクトル１４７が評価される。理想の特性指数ベクトルに最良に近付く配置特性指数ベクトル１４７に対応する変換１３０が選択されて対象画像１２０を変換する。理想の特性指数ベクトルは、変換１３０が、対象画像１２０を基準画像１１０と完全に並んで配置させる場合に得られるであろう配置指数１４５の組を表す。このため、配置特性指数ベクトル１４７を評価することは、通常、理想の特性指数ベクトルからの配置特性指数ベクトル１４７の距離を表す距離ベクトルを評価することを含む。そして、ベクトルの最小平均、ベクトルノルム、二乗平均、またはベクトルの原点からの幾何学距離等のようないくつかの尺度により距離ベクトルを評価するための当業者に知られた方法は、特性指数ベクトル１４７が理想の特性指数ベクトルから偏差する程度を判定するために使用される。
【００５４】
ステップ２６０で、対象画像１２０を変換して基準画像１１０との最適登録、すなわち配置をするために用いられる最適化が定義される。通常、ステップ２５０で決定され、理想のベクトルからの配置特性指数ベクトル１４７の距離の最低の全体平均のように、ステップ２５０で使用可能な尺度の１つが、１以上の最適化１５０を規定するために使用される。最適化１５０は、画像に適用されて該画像を１以上の他の画像との最適配置に変換可能な点属性または点の値を含む。例えば、最適化１５０は、対象画像１２０の対象点１４に適用されて、基準画像１１０との、変換された画像１４０の初期精度より良好な精度に対象画像１２０を変換可能な形式でガンマ指数の最小全体平均を表す点の値及び／又は点属性を含むことができる。１つの実施形態では、最適化１５０は、対象画像１２０に適用されて、ガンマ指数の最小全体平均の因子により画像１１０，１２０の初期配置１４０を最適化可能である。
【００５５】
ステップ２５０で最小幾何学距離を生成するために決定された変換１３０を選択することにより、画像１１０，１２０の初期配置から決定された配置特性指数を減少させる因子により、対象画像を変換することができる。ガンマ指数のような配置特性指数１４５の最小全体平均を用いることは、任意の対象点１４を低い精度の基準画像１１０との配置に変換することを回避する。このため、システム１００は、同一の対象画像１２０の他の対象点１４を最適化するために、対象点１４の配置精度を低下させることのないように構成される。
【００５６】
ステップ２７０で、最適化１５０は、対象画像１２０に適用されて、初期画像配置１４０を最適化する。最適化１５０は、定量化適合度値に基づき算出された因子（例えばガンマ指数の最低の全体平均）により、対象画像１２０を、基準画像１１０について改良された配置位置に有効に変換する。より詳細には、システム１００は、配置指数１４５に基づき画像登録を微調整して、画像登録の正確性と精度とを改良するように構成される。１つの実施形態では、システム１００は、ユーザの介入なしに、上述した最適化ステップを自動的に実行するように構成される。
【００５７】
図３に示し、及び上述したように、決定された配置特性指数１４５は、システム１００により使用されて画像配置を最適化可能である。例えば、ガンマ指数が使用可能である。ガンマ指数は、線量差及びＤＴＡ基準の組み合わせに基づいているので、有利なことに、システム１００は、画像の局所勾配に基づく適切な配置基準を使用するために、自動的に調整可能である。線量差は、典型的には、画像の低線量勾配領域について適合度を判定するのに有利であり、一方、ＤＴＡ測定は、画像の高勾配領域についての適合度を判定するのに特に有利である。したがって、システム１００は、画像または画像の領域の勾配に基づいて特定の配置基準を適用するように構成可能である。例えば、システム１００は、高線量勾配領域についてＤＴＡ基準３０に自動的にさらに加重することが可能であり、低線量勾配領域について、ＤＴＡ基準３０にほとんどまたは全く加重しないこともできる。
【００５８】
上記の記載は、ガンマ指数を利用して最適化された画像変換を決定する実施形態に集中する一方で、他の実施形態では、ＮＡＴ指数、ＤＴＡ指数、または線量差指数が、各選択された点１２について計算可能であり、独立に使用されて、特に画像１１０，１２０が高いまたは低い線量勾配領域と非常に重み付けられているときに、変換された画像１４０を最適化するために適用可能な最適化１５０を決定することが考えられる。例えば、ＤＴＡ指数または線量差指数の最小全体平均は、画像１１０，１２０をより正確な配置に向けて移動させる最適化１５０を定義するために使用可能である。
【００５９】
図３は、画像配置の最適化方法の１つの実施形態を示す。より少ないステップまたは追加のステップを利用するような、図３に示す実施形態への変形が採用可能であると考えられる。例えば、いくつかの実施形態は、判定ステップ２２０を含まず、従って各初期配置１４０に上述した最適化処理を受けさせる。
【００６０】
ここで説明したように、初期配置画像の間の差を最小化することにより、画像配置の正確性と精度とを改良することができる。ガンマ、ＤＴＡ、及び／又は、配置画像の間の線量値は、測定された差に基づき最適化１５０を定義し、最適化１５０を初期配置画像に適用してこれらの差を減少することにより、有効に最小化される。
【００６１】
上記の記載は、本発明の方法及びシステムを図解し説明するためにのみ表されたものである。網羅的であることや、本発明の方法及びシステムを開示されたそのままの任意の実施形態に限定することを意図したものではない。多数の改良や変形が上記の教示に照らして可能である。
【００６２】
本発明の方法及びシステムの原理といくつかの実用的用途を図解するために、上記の実施形態が選択されて説明された。上記の説明は、当業者に、種々の実施形態の本発明の方法及びシステムを利用することを可能にし、特定の用途に好適な種々の改良が考えられる。本発明の方法及びシステムの範囲は、以下のクレームにより定められると解釈される。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】１Ａ及び１Ｂは、線量差、対応距離、及びガンマパラメータの間の幾何学的関係を図解する。
【図２】実施形態にかかる、画像配置を最適化する画像配置システムの実施を図解する。
【図３】実施形態にかかる、画像配置を最適化するための処理フローを図解する。
【符号の説明】
【００６４】
１２    基準点
１４    対象点
１００  システム
１０５  コンピュータ
１１０  基準画像
１２０  対象画像
１４５  配置（特性）指数
１４７  配置特性指数ベクトル
１５０  最適化
【図１】
2006172457.tif 000008
【図２】
2006172457.tif 000009
【図３】
2006172457.tif 000010