(57)【要約】ここに記載されているのは、２つの画像セット間でオブジェクトの対応関係を識別する方法であり、この方法ステップには、２つの画像セットをおおまかに位置合わせするステップと、一方の画像セットにおいて選択された点を受け取るステップ（２００）と、他方の画像において大まかにマッチング点を位置決めするステップ（２１０）と、上記の選択された点の周りで第１の関心対象体積体を定めるステップ（２１０）と、上記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む探索窓を定めるステップ（２３０）と、この探索窓の点毎に第２の関心対象体積体を定めるステップ（２４０）と、各第２関心対象体積体と、第１関心対象体積体との間で類似性／非類似性を計算するステップ（２５０）と、第１関心対象体積体に最も類似している第２関心対象体積体を選択するステップ（２８０）とを有する。
2005517249.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像セット間でオブジェクト対応関係を識別する方法において、
該方法では、
一方の画像セットにて選択された点を受け取り、
他方の画像にて大まかにマッチングする点を位置決めし、
前記の選択された点の周りで第１の関心対象体積体を定め、
前記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む探索窓を定め、
該探索窓の点毎に第２の関心対象体積体を定め、
各第２関心対象体積体と、第１関心対象体積体との間で類似性／非類似性を計算し、
第１関心対象体積体に最も類似している第２関心対象体積体を選択することを特徴とする、
２つの画像セット間のオブジェクトの対応関係を識別する方法。
【請求項２】
前記の選択された点の受け取りは、グラフィカルユーザインタフェースを介して行われる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに前記の２つの画像セットを大まかに位置合わせするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記の大まかな位置合わせは、エリアおよび境界マッチングを介して行われる、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、式
【数１】
2005517249.tif 000009
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、式
Ｓ(ＶＡ，ＶＢ) ＝ Σ｜ＶＡ(ｘ，ｙ，ｚ)−ＶＢ(ｘ，ｙ，ｚ)｜
にしたがい、上記関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての差の絶対値の総和を計算するステップが含まれる、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、閾値との比較に続いて非排他的ＯＲの総和をとることが含まれ、すなわち、
【数２】
2005517249.tif 000010
であり、ここでＴは閾値であり、該総和は前記の２つの関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての総和である、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、サーフェスマッチングが含まれ、ここで各関心対象体積体内のすべてのオブジェクトのサーフェス点は、与えられた閾値Ｔ以上の強度を有する少なくとも１つの隣接点と、閾値Ｔを下回る強度を有する少なくとも１つの隣接点とを有する、上記関心対象体積体内の点として定められ、
また上記のステップでは、
前記第１関心対象体積体ＶＡに対して３次元距離マップＤＡ(ｘ，ｙ，ｚ)を形成するステップを実行し、ここでこの３次元距離マップの値は、与えられた点と、ＶＡ内の最も近いサーフェス点との距離であり、
また前記関心対象体積体間の非類似性を式
【数３】
2005517249.tif 000011
にしたがって計算し、ここでｓＢは、第２関心対象体積体ＶＢにおけるサーフェス点の完全な集合を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
さらに、前記のＶＡおよびＶＢの座標を正規化して、前記画像セット間の解像度の任意の差を補正するステップを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
マシンによって読み出し可能なプログラム記憶装置において、
該プログラム記憶装置は、前記マシンによって実行可能であり２つの画像セット間のオブジェクトの対応関係を識別する方法ステップを実行する命令からなるプログラムを具現化しており、
該方法ステップには、
一方の画像セットにて選択された点を受け取るステップと、
他方の画像にて大まかにマッチングする点を位置決めするステップと、
前記の選択された点の周りで第１の関心対象体積体を定めるステップと、
前記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む前記の探索窓を定めるステップと、
該探索窓の点毎に第２の関心対象体積体を定めるステップと、
各第２関心対象体積体と、第１関心対象体積体との間で類似性／非類似性を計算するステップと、
第１関心対象体積体に最も類似している第２関心対象体積体を選択するステップとを有することを特徴とする、
マシンによって読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項１１】
前記の選択された点の受け取りは、グラフィカルユーザインタフェースを介して行われる、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記の２つの画像セットを大まかに位置合わせするステップを含む、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記の大まかな位置合わせは、エリアおよび境界マッチングを介して行われる、
請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、式
【数４】
2005517249.tif 000012
請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、式
Ｓ(ＶＡ，ＶＢ) ＝ Σ｜ＶＡ(ｘ，ｙ，ｚ)−ＶＢ(ｘ，ｙ，ｚ)｜
にしたがい、上記関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての差の絶対値の総和を計算するステップが含まれる、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、閾値との比較に続いて非排他的ＯＲの総和をとることが含まれ、すなわち、
【数５】
2005517249.tif 000013
であり、ここでＴは閾値であり、該総和を前記の２つの関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての総和である、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、サーフェスマッチングが含まれ、ここで各関心対象体積体内のすべてのオブジェクトのサーフェス点は、与えられた閾値Ｔを上回る強度を有する少なくとも１つの隣接点と、閾値Ｔを下回る強度を有する少なくとも１つの隣接点とを有する、上記関心対象体積体内の点として定められ、
また上記のステップでは、
前記第１関心対象体積体ＶＡに対して３次元距離マップＤＡ(ｘ，ｙ，ｚ)を形成するステップを実行し、ここで当該３次元距離マップの値は、与えられた点と、ＶＡ内の最も近いサーフェス点との距離であり、
また前記関心対象体積体間を非類似性を式
【数６】
2005517249.tif 000014
にしたがって計算し、ここでｓＢは、第２関心対象体積体ＶＢにおけるサーフェス点の完全な集合を表す、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１８】
さらに前記のＶＡおよびＶＢの座標を正規化して、前記画像セット間の解像度の任意の差を補正する、
請求項１７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には２つの画像セット間でオブジェクトの対応関係を識別することに関し、また殊に医用画像セット間で肺結節の対応関係を識別することに関する。
【０００２】
発明の背景
肺ＣＴテクノロジは、肺ガンのスクリーニングおよびに診断おいて医師により、広く使用されている。肺ＣＴ画像から、医師は結節を探し出すことができ、また形状、サイズなどを含む結節の統計に基づいてその悪性度を判定することができる。情報の極めて重要な部分は、形状、サイズおよび密度の変化などの結節の状態変化である。最も重要な量的測定量の１つは、所定期間中の肺結節の成長速度である。したがって異なるタイムフレームで捕捉した２つ以上の肺ＣＴ画像において同じ結節の対応関係を識別することは極めて重要である。
【０００３】
これまでこの作業は手動で行われており、データの量が莫大であるために時間がかかり、遅く、またエラーを生じやすいものである。ＣＴデータは３Ｄ画像であるため、この作業は、達成できるとしても、医師にとって極めて困難になる。現在の臨床ではふつう、医師は、３Ｄ画像データの２Ｄスライスを１つ１つを調べて、２つの画像セットにおける結節の対応関係を見つけなけばならない。１データセットに対するスライスの数は、数百にも及び、１スライスは２５０，０００ピクセルを含む。さらにＣＴ調査において患者に対するイメージング条件は変化し得るものであり、またこれらの２つの調査の間で組織および身体は変化し得る。多くの場合、所定期間後に結節が消滅したのか、またはまだ存在するのかを決定することは困難である。それは医師が対応関係を識別できないためである。
【０００４】
肺ＣＴ画像分析システムなどの医用画像分析システムにおいて、膨大な３Ｄ画像データから局所的な関心対象体積体（ＶＯＩ＝Volume Of Interest）を高速にレジストレーションしなければならないことは極めて多い。例えば、肺ガンのスクリーニングおよび診断において、情報の極めて重要な部分は、新たな結節があること、以前には存在した結節が消滅したこと、および肺結節の成長速度である。したがって異なるタイムフレームにおいて捕捉した２つ以上の肺ＣＴ画像において同じ結節の対応関係を識別することは重要である。多くの場合、結節およびその周囲構造の特性は、局所的に異なり、したがって局所的なＶＯＩのレジストレーションは、結節の対応関係を識別するのに十分である。
【０００５】
対応関係を識別するための慣用のアルゴリズムでは、全体積のレジストレーション／ワーピング（full volume registration/warping）がしばしば使用されるが多いが、これには重大な欠点がある。第１にデータセットのサイズが極めて大きいのである。通例のデータセットは５１２×５１２×２８０であり、これにより、適度の速度が要求される場合には全体積レジストレーション／ワーピングは不可能になる。第２に２つの画像走査間の患者のポーズおよび肺体積体制御はつねに多少違っており、これにより、２つの結果データセット間に非線形な歪みが生じる。したがって精確な全体積ワーピングを行うためには非線形なテクニックが必要になる。これは複雑であり、困難を極め、遅くまた信頼性の低いテクニックである。
【０００６】
要求されるのは、全体積レジストレーションを回避し、２つの局所的なＶＯＩを高速かつ精確にレジストレーションするシステムなのである。
【０００７】
発明の要約
ここに記載されているのは、２つの画像セット間でオブジェクトの対応関係を識別する方法であり、この方法ステップでは、一方の画像セットにおいて選択された点を受け取り、他方の画像セットにおいて大まかにマッチングする点を位置決めし、上記の選択された点の周りで第１関心対象体積体を定め、上記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む探索窓を定め、この探索窓の点毎に第２関心対象体積体を定め、各第２関心対象体積体と、第１関心対象体積体との間の類似性／非類似性を計算し、第１関心対象体積体に最も類似する第２関心対象体積体を選択する。
【０００８】
本発明の別の実施形態では、上記の選択された点の受け取りは、グラフィカルユーザインタフェースを介して行われる。
【０００９】
本発明の別の実施形態では、さらに上記の２つの画像セットを大まかに位置合わせするステップが含まれる。
【００１０】
本発明の別の実施形態では、上記の大まかな位置合わせは、エリアおよび境界マッチングを介して行われる。
【００１１】
【数１】
2005517249.tif 000003
【００１２】
本発明の別の実施形態では、上記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、式
Ｓ(ＶＡ，ＶＢ) ＝ Σ｜ＶＡ(ｘ，ｙ，ｚ)−ＶＢ(ｘ，ｙ，ｚ)｜
にしたがい、上記関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての差の絶対値の総和を計算するステップが含まれる。
【００１３】
本発明の別の実施形態では、上記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、閾値との比較に続いて非排他的ＯＲの総和をとることが含まれる。すなわち、
【００１４】
【数２】
2005517249.tif 000004
であり、ここでＴは閾値であり、上記の総和は上記の２つの関心対象体積体におけるすべてのボクセルについての総和である。
【００１５】
本発明の別の実施形態では、上記の第１および第２関心対象体積体間の類似性を計算するステップには、サーフェスマッチングが含まれ、ここで各関心対象体積体内のすべてのオブジェクトのサーフェス点（surface point）は、与えられた閾値Ｔ以上の強度を有する少なくとも１つの隣接点と、閾値Ｔを下回る強度を有する少なくとも１つの隣接点とを有する、上記関心対象体積体内の点として定められ、また上記のステップでは上記の関心対象体積体ＶＡに対して３次元距離マップＤＡ(ｘ，ｙ，ｚ)を形成し、その値は、与えられた点（ｘ，ｙ，ｚ）と、ＶＡ内の最も近いサーフェス点との距離であり、また関心対象体積体間の非類似性を式、
【００１６】
【数３】
2005517249.tif 000005
にしたがって計算し、ここでｓＢは、第２関心対象体積体ＶＢにおけるサーフェス点の完全な集合を表す。２つのデータセットの解像度が異なる場合、上記の式を適用する前に、ＶＡおよびＶＢの座標を正規化する必要がある。
【００１７】
本発明にはマシン読み出し可能なプログラム記憶装置も記載されており、ここでこのプログラム記憶装置は、上記のマシンによって実行可能であり上記の方法ステップを実行する命令からなるプログラムを具現化するものである。
【００１８】
図面の簡単な説明
図１は、本発明を概略的に示しており、
図２は、本発明による較正方法のフローチャートを示しており、
図３は、本発明による方法の実施形態のフローチャートを示している。
【００１９】
有利な実施形態の詳細な説明
図１を参照すると、ここには異なる時間に採取された同じ肺の第１データセット１０ａおよび第２データセット１０ｂが示されている。これらの画像データは３次元的データであり、各々は複数のボクセルを含み、各ボクセルは座標（ｘ，ｙ，ｚ）に位置している。これらの２つのデータセットにおけるボクセルの座標間の変換を大まかに推定するための最初の較正プロシージャ２０（すなわち実際的にはこれらの画像の数学的な「位置合わせ」）の後、本発明のシステムにより、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ＝Graphical User Interface）が提供され、このグラフィカルユーザインタフェースにより、ユーザは体積体データに目を通すことができ、また結節６０のような関心対象オブジェクトを含む１関心対象体積体を一方のデータセットから選択することができる。結節６０に関する情報は、例えば２００１年４月２３日に提出された米国特許第０９／８４０２６７号の主題である、Caral Novak，Li FanおよびJianZhong Qianらによる"Interactive Computer-Aided Diagnosis Method and System for Assisting Diagnosis of Lung Nodules in Digital Volumetric Medical Images"に記載されているオンラインＩＣＡＤ（Interactive Computer Aided Diagnosis and Detection）モジュールを介してユーザに提供されるか、またはテーブル７０ａに一覧表示したように、前に形成したオブジェクトのデータベースからユーザに提供される。ここで上記の米国特許の開示内容全体をここに文献として援用する。リアルタイムマッチングプロシージャ３０はＧＵＩと統合されており、これによって、他方のデータセットの対応する関心対象体積体（ＶＯＩ）が識別される。対応するＶＯＩに結節オブジェクトが見つかる場合、このシステムにより、オブジェクトの対応関係が検出されている。この場合、対応する結節の情報は、オンラインＩＣＡＤモジュールを介して得られるか、または７０ｂに一覧表示したようなデータベースから読み出される。つぎにマッチした結節の情報は、分析され４０、結節の変化および成長が推定される。オブジェクト対応関係のマッチングは、２つのデータセット間で双方向に行うことができる。すなわち、前に走査したデータセットから目下のデータセットに対して行うか、またはこの逆方向に行われる。
【００２０】
図２を参照すると、較正プロシージャ２０中に２つのデータセットを位置合わせするためのフローチャートが示されている。ここでは局所的なＶＯＩは、画像データセットの全体積よりもはるかに小さく、また２つのデータセット間の変換は区分的に線形であると仮定する。したがってこの局所的なＶＯＩでは、精確なレジストレーションに対して線形変換モジュールで十分である。
【００２１】
データセットをロードする際に大まかな位置合わせが行われる１００。２つのデータセットの解像度が異なる場合であっても取り扱うことができる。これを行うための考え得る１つのやり方は、解像度によって座標を重み付けすることであるが、これには限定されない。位置合わせパラメタは、３方向に沿った線形変換を表す。これらのパラメタは、画像のスライスまたは画像の領域が異なれば、異なり得る。
【００２２】
この位置合わせは、２つの肺のエリアおよび境界に基づく。位置合わせパラメタは、２つの肺エリア、すなわち左肺および右肺に対して異なり得ると仮定する。エリアおよび境界情報を得るため、２つの肺は、画像セットからスライス毎にセグメンティングされる１１０。ここでこれは主に閾値に関連するテクニックによって行われる。その後、境界トレーシング１２０によって境界が得られる。
【００２３】
ｚ方向位置合わせ１３０はつぎのように行われる。各スライスにおける２つの肺のエリアは、計算されて、エリア値のアレイを形成するために使用される。ここでインデックスは、ｚ方向の解像度によって重み付けされたｚ座標値である。２つのデータセットから得られた２つのアレイに相互相関が実行される。ピーク相関点により、シフトおよびｚ方向のスケーリングが得られる。この位置合わせはロバストである。それは肺エリアが安定しているらである。ｚ方向におけるシフトおよびスケーリングパラメタを計算することによって、スライス（２Ｄ画像）対応関係が決定される。
【００２４】
対応する２つのスライスが与えられる場合、ｘ方向およびｙ方向における位置合わせ１４０が、肺の境界のマッチングによって得られる。このマッチングはバイナリの相関か、またはユークリッド距離マップのテクニックを使用する。つぎのこれらの位置合わせパラメタを記憶することができ１５０、ＧＵＩおよびリアルタイムマッチングプロシージャ３０によって使用される。
【００２５】
上記の位置合わせパラメタは２つの画像セット１０ａ，１０ｂ間の変換のおおまかな推定であり、またこれらは２つの肺エリア毎に、またスライス毎に異なり得る。
【００２６】
図１および３を参照すると、そこには本発明のリアルタイムマッチングプロシージャのフローチャートが示されている。処理は、ユーザがＧＵＩ３０を介し、第１画像セット１０ａにおいてこのユーザが見ている結節６０を「クリック」２００することによって開始されるが、マウスクリック以外の例えば、スタイラスまたはタッチセンサディスプレイなどの結節を識別する別のＧＵＩ手法を使用可能である。つぎにＶＯＩが、このクリック点の周りに定められる２１０。ｘ，ｙ，ｚ座標系に対して、これはふつう、クリック点（ｘ，ｙ，ｚ）を中心とする立方体の体積体ＶＡ(ｘ，ｙ，ｚ)である。別のＶＯＩの形状も使用可能である。関心対象内にあるこのクリック点の周りでサブ体積体を形成することによって、一方の画像セットにおけるＶＯＩが定められると、このクリック点は、上記の前処理プロシージャで得られた大まかな位置合わせパラメタを使用して他方の画像セットに変換される２２０。この後、変換されたこのクリック点を中心とする３Ｄ探索窓内に中心点があるＶＯＩの集合（ＶＢ）を形成する。これらのＶＯＩを探索して２３０、最もＶＡに類似するものを探し２６０と、これを微調整した対応するＶＯＩ ＶＢとして採用し２８０、このＶＯＩ(ｘＢ，ｙＢ，ｚＢ)の中心に位置するオブジェクトを、対応する関心対象オブジェクトとして採用するのである２６０。
【００２７】
対応関係マッチングの性能は、探索範囲に極めて大きく依存し、この探索範囲は上記の大まかな位置合わせの精度によって決定される。大まかな位置合わせが良好であれば、オンライン対応関係マッチングにより、リアルタイムの性能が達成される。
【００２８】
２つのＶＯＩの類似性を計算する２５０のには様々な仕方があるが、それらのうちの４つは以下のようになる。すなわち、
【００２９】
【数４】
2005517249.tif 000006
【００３０】
２．  差の絶対値の総和：
Ｓ(ＶＡ，ＶＢ) ＝ Σ｜ＶＡ(ｘ，ｙ，ｚ)−ＶＢ(ｘ，ｙ，ｚ)｜
ここでこの総和は、２つのＶＯＩにおけるすべてのボクセルについての総和である。
【００３１】
３．  閾値との比較に続いて非排他的ＯＲの総和をとる：
【００３２】
【数５】
2005517249.tif 000007
ここでＴは閾値であり、この総和は２つのＶＯＩにおけるすべてのボクセルについての総和である。
【００３３】
４．  サーフェスマッチング：
このやり方によって、最小の非類似性を有するＶＯＩが探索される。ＶＯＩ内のすべてのオブジェクトのサーフェス点は、与えられた閾値Ｔ以上の強度を有する少なくとも１つの隣接点と、閾値Ｔを下回る強度を有する少なくとも１つの隣接点とを有する、上記関心対象体積体内の点として定められる。
【００３４】
つぎに関心対象体積体ＶＡに対して、３次元距離マップＤＡ(ｘ，ｙ，ｚ)を形成し、その値が、与えられた点と、ＶＡ内の最も近いサーフェス点との距離であるようにする。ｓＢは、ＶＢにおけるサーフェス点の完全な集合を表すものとし、この場合、ＶＡとＶＢとの間の非類似性は、
【００３５】
【数６】
2005517249.tif 000008
と定められる。
【００３６】
ＶＯＩが結節に対してマッチングされた後、これらの結節における変化が分析される４０。ここからわかるように、ユーザが一方の画像において関心対象の点をクリックしたときに画像間で対応する関心対象体積体（ＶＯＩ）をリアルタイムで抽出することによって、２つの画像の全体積を計算してレジストレーションすることなく局所的にこれらの体積体のそれぞれに注目することができる。前述のように全体積レジストレーションには非線形なマッチングテクニックが必要になり得るのに対して、本発明は線形のマッチングテクニックを利用することができる。それは本発明では、ある時点でのユーザの１クリックに応じて、比較的小さな局所的なレベルでそのマッチングが行われるからである。
【００３７】
本発明が教示するものは結節または肺にも限定されず、さらに３次元画像にも限定されず、２つの画像セット間でオブジェクトの対応関係を識別することが望まれる任意の画像処理状況に利用可能であり、一般化可能である。
【００３８】
本発明の上記の方法は、コンピュータのようなマシンによって読み出しおよび実行可能であり、かつコンピュータ記憶装置などのマシン読み出し可能媒体に具現化され記憶される命令からなるプログラムとして実施可能である。
【００３９】
ここに示したすべての物理量は、別に明に示したのでないかぎり、示した量と精確に等しいと解釈すべきでなく、示した量とほぼ等しいと解釈すべきであることを理解されたい。さらに「約」または類似の修飾語句が単に付されていないことは、該当する任意の物理量が精確な量であることを明に示していると解釈すべきでない。このことは、ここに示した別の任意の物理量に関してこのような修飾語句が使用されているか否かとはにかかわらずにあてはまるものである。
【００４０】
上では有利な実施形態を示して説明してきたが、本発明の精神および範囲を離れることなく、様々な変更および置き換えを行うことが可能である。したがってここでは、本発明を例示だけを目的として説明したのであり、ここに示したこのような例示および実施例は、請求項に対する限定をなすと解釈すべきではないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の概略図である。
【図２】本発明による較正方法のフローチャートである。
【図３】本発明による方法の実施形態のフローチャートである。
【図１】
2005517249.tif 000015
【図２】
2005517249.tif 000016
【図３】
2005517249.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成16年4月7日(2004.4.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像セット間でオブジェクト対応関係を識別する方法において、
該方法では、
一方の画像セットにて選択された点を受け取り、
他方の画像にて大まかにマッチングする点を位置決めし、
前記の選択された点の周りで第１の関心対象体積体を定め、
前記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む探索窓を定め、
該探索窓の点毎に第２の関心対象体積体を定め、
【数１】
2005517249.tif 000018
第１関心対象体積体に最も類似している第２関心対象体積体を選択することを特徴とする、
２つの画像セット間のオブジェクトの対応関係を識別する方法。
【請求項２】
前記の選択された点の受け取りは、グラフィカルユーザインタフェースを介して行われる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに前記の２つの画像セットを大まかに位置合わせするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記の大まかな位置合わせは、エリアおよび境界マッチングを介して行われる、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
マシンによって読み出し可能なプログラム記憶装置において、
該プログラム記憶装置は、前記マシンによって実行可能であり２つの画像セット間のオブジェクトの対応関係を識別する方法ステップを実行する命令からなるプログラムを具現化しており、
該方法ステップには、
一方の画像セットにて選択された点を受け取るステップと、
他方の画像にて大まかにマッチングする点を位置決めするステップと、
前記の選択された点の周りで第１の関心対象体積体を定めるステップと、
前記のマッチング点の周りで複数の隣接点を含む前記の探索窓を定めるステップと、
該探索窓の点毎に第２の関心対象体積体を定めるステップと、
各第２関心対象体積体と、第１関心対象体積体との間で類似性／非類似性を計算するステップと、
【数２】
2005517249.tif 000019
さらに前記方法ステップは、第１関心対象体積体に最も類似している第２関心対象体積体を選択するステップとを有することを特徴とする、
マシンによって読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項６】
前記の選択された点の受け取りは、グラフィカルユーザインタフェースを介して行われる、
請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記の２つの画像セットを大まかに位置合わせするステップを含む、
請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記の大まかな位置合わせは、エリアおよび境界マッチングを介して行われる、
請求項７に記載の装置。
【国際調査報告】
2005517249.tif 000020
2005517249.tif 000021
2005517249.tif 000022