(57)【要約】細胞（１）の３次元（３Ｄ）再構成は、たとえば確率マスクおよび／または同じサンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づいて、演繹的知識（２４）に従って投影画像（８，９）の現行セットを調整して、調整済み投影画像（９）を生成することを含む。再構成アルゴリズムが、調整済み投影画像を処理して、３Ｄ画像を生成する（１０）。３Ｄ画像は、調整済み３Ｄ画像を生成する（１１）ように、演繹的知識（２４）に従ってさらに調整される。プロセス完了の基準が、調整済み３Ｄ画像が適切であるかを判定する（１２）ために適用される。適切ではない場合、１セットの擬似投影が、投影画像と同じ投影角度において計算により創出され（８，１３）、次いで、１セットの新しい投影を生成する（１４）ように、投影画像（８）の現行セットと比較される。この場合、新しい投影は、再構成アルゴリズムに再び入力され、方法の工程は、適切な基準が満たされる（１５）まで、繰り返される。
2005525644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる少なくとも１つの物体を含むサンプル（３０）を断層撮影３次元（３Ｄ）再構成する方法であって、
（ａ）投影システム（８，２８）から投影画像の現行セットを得る工程と、
（ｂ）演繹的知識（２４）に従って、前記サンプル（３０）の投影画像の前記現行セットを調整して、調整済み投影画像を生成する（９）工程と、
（ｃ）前記調整済み投影画像に対して再構成アルゴリズムを使用して、３Ｄ画像を生成する（１０）工程と、
（ｄ）前記演繹的知識（２４）に従って、前記３Ｄ画像をさらに調整して、調整済み３Ｄ画像を生成する（１１）工程と、
（ｅ）プロセス完了の基準を適用して、前記調整済み３Ｄ画像が適切であるかを判定する（１２）工程と、
（ｆ）前記調整済み３Ｄ画像が適切ではない場合、投影画像の前記現行セットと同じ投影角度で、１セットの擬似投影を計算により創出し（１３）、投影画像の前記現行セットを前記擬似投影画像と比較して、１セットの新しい投影を生成する（１４）工程とを含み、前記新しい投影が、投影画像の現行セットとして工程（ａ）において再び入力され、工程（ａ）から（ｅ）が、前記適切な基準が満たされる（１５）まで繰り返される方法。
【請求項２】
対象となる前記少なくとも１つの物体が、少なくとも１つの細胞（１）を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
投影画像（９）の現行セットを調整する前記工程が、確率マスクに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
投影画像（９）の現行セットを調整する前記工程が、前記サンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記演繹的知識（２４）が、細胞伝播化学作用（１９）、コントラストの既知の分布を有するコントラスト・エージェント、前記投影システム（８，２８）の測定変調伝達関数、および既知の方式で伝播および創出された３Ｄ画像再構成アルゴリズムから発生するエラー（２０）からなるグループから選択される演繹的知識（１７）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記既知の分布が、投影画像（８）の前記現行セットに乗法的に組み合わされて、回りの画素（２１）の文脈において特定の画素の信頼レベルを評価する手段を提供する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
投影画像が、複数の画素を含み、各画素（２１）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てる工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
調整済み投影画像が、複数の調整済み画素を含み、各調整済み画素（２１）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てる工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記３Ｄ画像が、複数のボクセルを含み、各ボクセル（２２）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てる工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記調整済み３Ｄ画像が、複数の調整済みボクセルを含み、各調整済みボクセル（２２）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てる工程をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
サンプル（３０）において対象となる物体を断層撮影３次元（３Ｄ）再構成するシステムであって、
（ａ）前記サンプル（３０）から投影画像（８）の現行セットを生成するための投影システム（２８）と、
（ｂ）演繹的知識（２４）に従って前記サンプル（３０）の投影画像（８）の前記現行セットを調整して、調整済み投影画像（９）を生成するための、投影画像（８）の前記現行セットを受信するように結合された手段と、
（ｃ）前記調整済み投影画像に対して再構成アルゴリズムを使用して、３Ｄ画像（１０）を生成するための、前記調整済み投影画像を受信するように結合された手段と、
（ｄ）前記演繹的知識（２４）に従って、前記３Ｄ画像をさらに調整して、調整済み３Ｄ画像を生成する（１１）ための、前記３Ｄ画像を受信するように結合された手段と、
（ｅ）プロセス完了の基準を適用して、前記調整済み３Ｄ画像が適切であるかを判定する（１２）ための、前記調整済み３Ｄ画像を受信するように結合された手段と、
（ｆ）適切ではない場合に前記調整済み３Ｄ画像を受信するように結合され、そうではない場合、投影画像の前記現行セットと同じ投影角度で１セットの擬似投影を計算により創出して（８，１３）、投影画像の前記現行セットを前記擬似投影画像と比較し、１セットの新しい投影を生成するための手段とを備え、前記新しい投影が、投影画像（８）の現行セットとして、投影画像の現行セットを調整する（９）ための前記手段に再び入力される、システム。
【請求項１２】
対象となる前記物体が、細胞（１）である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
投影画像（９）の現行セットを調整するための前記手段が、確率マスクに基づく、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
投影画像（９）の現行セットを調整するための前記手段が、前記同じサンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づく、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記演繹的知識（２４）が、細胞伝播化学作用（１９）の知識、コントラストの既知の分布を有するコントラスト・エージェントの知識、前記投影システム（２８）の測定変調伝達関数（１８）、および既知の方式で伝播および創出された３Ｄ画像再構成アルゴリズムから発生するエラー（２０）の知識からなるグループから選択される前記演繹的知識（２４）を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
回りの画素（２１）の前記文脈において特定の画素の信頼レベルを評価する手段を提供するように、前記既知の分布が、投影画像（８）の前記現行セットに乗法的に組み合わされる、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
各投影画像が、複数の画素を含み、各画素（２１）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てるための手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
各調整済み投影画像が、複数の調整済み画素を含み、各調整済み画素（２１）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てるための手段をさらに備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記３Ｄ画素が、複数のボクセルを含み、各ボクセル（２２）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てるための手段をさらに備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記３Ｄ画像が、複数の調整済みボクセルを含み、投影画像の各調整済みボクセル（２２）のグレー値、位置、および文脈に基づいて、信頼レベルを割り当てるための手段をさらに備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
少なくとも１つの細胞（１）を含む投影システム（２８）において処理されたサンプル（３０）からの１セットの投影画像（８）から断層撮影３次元（３Ｄ）再構成する方法であって、
（ａ）前記サンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づいて、演繹的知識（２４）の第１セットに従って、前記サンプル（３０）の投影画像の現行セットを調整して（９）、調整済み投影画像を生成する（９）工程と、
（ｂ）前記サンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づいて、前記調整済み投影画像に対して再構成アルゴリズムを使用して、３Ｄ画像（１０）を生成する工程と、
（ｃ）前記サンプル（３０）にある複数の同様の物体のベイズ分析（１６）に基づいて、演繹的知識（２４）の第２セットに従って、前記３Ｄ画像をさらに調整して、調整済み３Ｄ画像を生成する（１１）工程と、
（ｄ）プロセス完了の基準を適用して、前記調整済み３Ｄ画像が適切であるかを判定する（１２）工程と、
（ｅ）前記調整済み３Ｄ画像が適切ではない場合、投影画像の前記現行セットと同じ投影角度において１セットの擬似投影を計算により創出し（８，１３）、投影画像（８）の前記現行セットを前記擬似投影画像と比較して、１セットの新しい投影を生成する（１４）工程とを含み、前記新しい投影が、投影画像（８）の現行セットとして、工程（ａ）において前記再構成アルゴリズムに再び入力され、工程（ａ）から（ｅ）が、前記適切な基準が満たされる（１５）まで繰り返される、方法。
【請求項２２】
演繹的知識（２４）の前記第２セットが、細胞伝播化学作用（１９）、コントラストの既知の分布を有するコントラスト・エージェント、前記投影システム（２８）の測定変調伝達関数（１８）、および既知の方式で伝播および創出された３Ｄ画像再構成アルゴリズムから発生するエラー（２０）からなるグループから選択される演繹的知識（２４）を含む、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、３次元（３Ｄ）撮像システムに関し、より具体的には、コンピュータ断層撮影を使用する画像再構成を受けている対象物体に関する演繹的知識を使用する３次元（３Ｄ）撮像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日使用されている画像再構成アルゴリズムは、物体に関する追加情報を使用せずに、１次元投影または２次元投影から物体の通常３次元（３Ｄ）である構造を計算する。断層撮影分野、具体的には光学断層撮影分野の既知の再構成アルゴリズムは、物体再構成の改善について、演繹的知識の使用が不十分である。
【特許文献１】米国出願第０９／９２７，１５１号明細書、Ａｌａｎ  Ｃ．Ｎｅｌｓｏｎ、２００１年８月１０日出願、「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＩＭＡＧＩＮＧ  ＳＭＡＬＬ  ＯＢＪＥＴＣＳ  ＩＮ  Ａ  ＦＬＯＷ  ＳＴＲＥＡＭ  ＵＳＩＮＧ  ＯＰＴＩＣＡＬ  ＴＯＭＯＧＲＡＰＨＹ」
【特許文献２】米国出願第１０／１２６０２６号、Ａｌａｎ  Ｃ．Ｎｅｌｓｏｎ、２００２年４月１９日出願、「ＶＡＲＩＡＢＬＥ−ＭＯＴＩＯＮ  ＯＰＴＩＣＡＬ  ＴＯＭＯＧＲＡＰＨＹ  ＯＦ  ＳＭＡＬＬ  ＯＢＪＥＣＴＳ」
【非特許文献１】Ｋａｋ，ＡＣおよびＳｌａｎｅｙ，Ｍ、Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＩＥＥＥ  Ｐｒｅｓｓ、ニューヨーク、１９９８
【非特許文献２】Ｈｅｒｍａｎ，Ｇ、Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ：Ｔｈｅ  Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、Ａｃａｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、ニューヨーク、１９８０
【非特許文献３】Ｇｉｌｂｅｒｔ，Ｐ、「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  ｆｒｏｍ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ３６：１０５〜１７、１９７２年、
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
一実施形態では、本発明は、細胞などの対象物体を３次元（３Ｄ）再構成する方法を提供し、たとえば同じサンプルにある複数の同様な物体の簡単な確率マスクまたはベイズ分析に基づいて、演繹的知識に従って投影画像の現行セットを調節し、調整済み投影画像を生成することを含む。再構成アルゴリズムが、３Ｄ画像を生成するために、調整済み投影画像に対して使用される。３Ｄ画像は、調整済み３Ｄ画像を生成するために、演繹的知識に従ってさらに調整される。調整済み３Ｄ画像が適切であるかを判定するために、プロセス完了の基準が適用される。そうではない場合、１セットの擬似投影が、投影画像の現行セットと同じ投影角度で計算により創出され、次いで、新しい投影のより現実的なセットを生成するために、投影画像の現行セットと比較される。この場合、新しい投影は、再構成アルゴリズムに再び入力され、方法の工程は、適切な基準が満たされるまで繰り返される。
【０００４】
本発明は、コンピュータ断層撮影を使用して画像再構築を受けている対象物体に関する演繹的知識の有利な使用について述べる。ほとんどの場合、より正確またはより現実的な３Ｄ再構成を計算するために、画像再構成において使用することができる観測物体に関するある情報が存在する。そのような演繹的知識は、許容可能な特徴（すなわち「あり得る」）および許容不可能な特徴（すなわち「あり得ない」）の境界内に再構成を制約するように作用する。雑音画像では、１セットの許容不可能な特徴（すなわち「あり得ない」）を認識することは、計算画像再構成の精度、および付加的な結果として速度および効率を大きく改善することができる。演繹的知識を使用する画像再構成の原理を示すために使用される例は、生物の細胞であるが、当業者なら、これらの原理は、物体の形状および構造に関してある情報が既知である場合、画像再構成を受けているあらゆる物体に一般的に適用することが可能であることを理解するであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
ここで図１を参照すると、理想的な生物学的細胞の図が示されている。本発明の方法の一例によって考慮される再構成プロセスにおいて有用である細胞１に関する知識として、ある情報が存在する。たとえば、生物学者は、通常の細胞１は、外部境界膜２（たとえば、細胞質膜）、内部境界膜３（たとえば、核膜）からなり、これらの２つの膜の表面は、通常、滑らかに連続的で、かつ大まかに同心状である可能性があることをすでに認識している。２つの境界膜は、核膜の内側の核区画５、核膜の外側であるが、細胞質膜の内側である細胞質区画４、および細胞質膜の外側の外部空間６の３つの区画を画定する。外部空間６は、他の細胞と隣接していない限り、生物学的構造を有さない。
【０００６】
さらに、本発明の方法の一例を適用する際に、２つの別々の膜表面が、実際に連続的であり、撮像システムの性質に応じて、外部空間におけるコントラスト値をコントラスト範囲のどちらかの極値に設定することが可能である場合、外部空間について有用な情報がないと想定することが有利である可能性がある。光学断層撮影システムでは、外部空間６は、コントラスト分布のどちらかの端部におけるグレー値を割り当てることが可能である。実際、外部空間６は、画像形成システムではほぼ透明である。この演繹的知識は、不完全な投影データ・セットにおいて再構成データ・セットを改善するのに有用である。演繹的知識は、通常、各投影画像および同様に各その後の擬似投影画像に適用される確率マスクの形態とすることが可能である。たとえば、確率マスクは、細胞質膜の外部の背景雑音の排除では、第１単純近似として２進数とすることが可能であり、投影画像に最適に適合するように、ゆがませることが可能である。
【０００７】
動作時、２次元（２Ｄ）投影から細胞の３Ｄピクチャを再構成するように設計された断層撮影撮像システムは、その細胞の計算画像再構成において、細胞に関する演繹的知識を使用することが可能である。そのような断層撮影システムの一例が、米国出願第０９／９２７，１５１号明細書、Ａｌａｎ  Ｃ．Ｎｅｌｓｏｎ、２００１年８月１０日出願、「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＩＭＡＧＩＮＧ  ＳＭＡＬＬ  ＯＢＪＥＴＣＳ  ＩＮ  Ａ  ＦＬＯＷ  ＳＴＲＥＡＭ  ＵＳＩＮＧ  ＯＰＴＩＣＡＬ  ＴＯＭＯＧＲＡＰＨＹ」（これ以後、ＦＯＴ設計と呼ぶ）に記述されており、この参照によって本明細書に組み込まれている。上述したＦＯＴ設計では、細胞の運動は、流れストリームにおいて達成され、この場合、懸濁液内の細胞は、毛細管の単一流れ軸に沿って一定の速度で移動する。
【０００８】
そのような断層撮影システムの他の例が、米国出願第１０／１２６０２６号、Ａｌａｎ  Ｃ．Ｎｅｌｓｏｎ、２００２年４月１９日出願、「ＶＡＲＩＡＢＬＥ−ＭＯＴＩＯＮ  ＯＰＴＩＣＡＬ  ＴＯＭＯＧＲＡＰＨＹ  ＯＦ  ＳＭＡＬＬ  ＯＢＪＥＣＴＳ」（これ以後、ＶＯＴ設計と呼ぶ）に記述されており、この参照によって本明細書に組み込まれている。上述したＶＯＴ設計では、細胞の運動は、可変運動システムにおいて達成される。
【０００９】
細胞の各径方向２Ｄ投影は、細胞を通る独立した射影を備え、雑音を含むことになる。この場合の雑音に関する演繹的情報は、通常、雑音は、コントラスト要素の位置およびコントラスト要素の実際の密度値との両方について不確実性を導入するということを含む。演繹的知識は、雑音のために、ある許容不可能な特徴が投影に存在するということを表すデータをも含む可能性がある。たとえば、いくつかの場合では、膜の縁などの連続的であるべきである縁が、断片的および不連続的に出現する可能性がある。構造が存在するはずのない外部空間において、光の散乱および回折のために、構造が出現する可能性がある。細胞自体の内部では、コントラスト範囲のどちらかの末端においてコントラスト値が出現する可能性があり、それ自体は非常に可能性が低い、などである。許容不可能な特徴は、マスキング、閾値化、ヒストグラム化、数学的モルフォロジ、テンプレート整合、適応的処理、統計的方法、および当業者に利用可能な他の方法を含めて、多くの１次元（１Ｄ）および２Ｄの画像処理技法を使用して識別することが可能である。したがって、画像が再構成アルゴリズムに送られる前に、投影画像を調整して、許容可能な特徴をより良好に表し、かつ許容不可能な特徴を除去することが可能である。許容不可能な特徴が、演繹的知識を使用して識別された後、標準的な画像処理技法を使用して、許容不可能な特徴を画像から除去することが可能である。
【００１０】
ここで図２を参照すると、本発明の実施形態によって考慮される、３Ｄ画像を生成するための演繹的知識および反復処理の使用を示す流れ図が示されている。未処理の投影画像８が、工程９において、演繹的知識に従って調整され、次いで、工程１０において、第１の３Ｄ画像を生成するために再構成アルゴリズムに入力される。これは、次いで、工程１１において、演繹的知識に従って許容不可能な特徴を除去し、画像を許容可能な特徴に適合させることによって、さらに調整される。工程１２において、現行再構成が適切であるかを判定するために、プロセス完了の基準が適用される。プロセス完了の基準は、以下で論ずるように、たとえばボクセルまたは画素に割り当てられる信頼値の選択レベルとして、任意の有用な撮像に関係する基準とすることが可能である。そうではない場合、１セットの擬似投影が、投影画像の現行セットと同じ投影角度における３Ｄデータ・ボリュームにより人工的な投影を生成することによって、計算により創出され、投影画像の現行セットは、工程１４において、新しい投影のより最適なセットを生成するために、計算された擬似投影画像と比較される。これらの新しい投影は、演繹的知識に適合するように再び調整され、次いで、その後の３Ｄ画像を生成するために、工程９において再構成アルゴリズムに再び入力される。プロセスは、適切な基準が満たされて、工程１５において最終３Ｄ画像結果が生成されるまで続行される。
【００１１】
入力された２Ｄ投影画像８は、工程１０において３Ｄ再構成を計算する前に、演繹的知識に従って工程９において調整されるので、３Ｄ再構成画像は、他の再構成方法と比較して、より現実的で、細胞の真の構造を表す可能性がより高くなる。しかし、再構成が完了した後、３Ｄ画像は、コントラスト値およびその位置の不確実性の形態で再び雑音を含むことになる。２Ｄ投影画像の場合のように、雑音は、連続的であり得る表面において不連続の出現を創出して、確率の範囲外にある割り当てられたコントラスト値をもたらす。したがって、再構成された３Ｄ画像は、演繹的知識に適合するように、工程１１においてさらに調整されることが有利である可能性がある。これらの調整は、通常、表面、ボリューム、およびテキスチャなどの特徴を評価するために、３Ｄにおいて適用される画像処理技法である。３Ｄ画像を調整した後で、擬似２Ｄ投影が、元の実際の投影と同じ投影角度で工程１３において生成され、擬似投影画像対実際投影画像の対は、この段階で比較および調整され、次いで、工程１４において、３Ｄ再構成アルゴリズムに再入力される。明らかに、工程９〜１４は、いくつかのサイクルを経て繰り返すことが可能である反復プロセスを備えるが、実際には、大きな改善は、第１の３Ｄ再構成を使用して、元の実際の投影と比較され、かつ調整されたとき、第２の３Ｄ再構成に入力される擬似投影の第１セットを生成する第２の３Ｄ再構成の後に達成される。
【００１２】
計算の速度および／または容易さについて、工程９において調整された２Ｄ投影画像８に適用される演繹的知識は、すべての利用可能な演繹的知識の第１サブセットを備えることが可能である。同様に、３Ｄ画像に適用される演繹的知識は、すべての利用可能な演繹的知識の第２サブセットを備えることが可能である。第１サブセットおよび第２サブセットは、応用分野に応じて、同じ演繹的知識のいくつかまたはすべてを備えることが可能である。
【００１３】
ここで図３を参照すると、本発明の実施形態によって考慮される、所与の投影画像２１の各画素および３Ｄ再構成画像２２の各ボクセルについて信頼性の尺度を提供するために、画像再構成プロセスにおいて使用されることが有利である可能性がある統計情報の複数の形態の例が示されている。同様のタイプの細胞の母集団は、通常、光学断層撮影システムにおいて分析されるので、ベイズ分析１６を使用して、多くの同様の細胞からなるサンプルの累積情報に基づいて、演繹的知識を改善することが可能である。演繹的知識１７の他に、統計的ばらつきの他の原因は、撮像システム自体の変調伝達関数（ＭＴＦ）１８、細胞を準備および着色する化学作用１９、および画像再構成アルゴリズムによるエラーの伝播２０に由来する。
【００１４】
ここで図４を参照すると、小物体の断層撮影再構成システムの例のブロック図が概略的に示されている。システムは、第１通信リンク２５によってコンピュータ２６に結合された演繹的知識２４のバンクを含む。コンピュータ２６は、第２通信リンク２７によって投影システム２８に結合される。投影システム２８は、従来の導管２９を経てサンプル物体３０を受信する。一例では、投影システム２９は、ネルソンのＦＯＴ設計またはＶＯＴ設計を備えることが可能である。演繹的知識２４のバンクは、あらゆる従来のメモリ・フォーマットで記憶することが可能であり、図３を参照して上記で論じた演繹的知識を含むことが可能である。コンピュータ２６は、たとえば、ベイズ分析１６、各画素の信頼レベル分析、各ボクセルの信頼レベル分析、および画像調整を実施するソフトウエア・プログラムを備えることが有利である可能性がある。演繹的知識１７を使用する断層撮影再構成プロセスは、統計的分析に容易に役立つ。演繹的知識は、ベイズ・プロセス１６によりさらに調整されることが有利である可能性があり、それにより、演繹的知識が真実に近付く確率は、３Ｄ断層撮影プロセスを受けた同じサンプルからの複数の同様な細胞の分析により改善される。さらに、従来の技法を使用して直接測定することが可能である撮像システムの変調伝達関数１８の知識は、細胞とは独立であるコントラスト値および空間位置特定についてある予測分布を設定する。
【００１５】
本発明の一例の実施形態において使用されるように、演繹的知識は、たとえば、細胞を準備し、コントラスト・エージェント１９を使用する化学作用を備え、これにより、コントラストについてある既知の分布がさらに得られる。最終的に、３Ｄ画像再構成アルゴリズムは、既知の方式および／または試験的な方式で、エラーを伝播し、創出する２０。一般に、これらの確率分布は、画像再構成アルゴリズムによって課されるものを除いて、投影画像に乗法的に組み合わされ、回りの画素の文脈において特定の画素の信頼レベルを評価する手段を提供する。最終的には、投影画像の各画素、およびそれに対する調整は、グレー値、位置、および文脈に関して信頼レベルを割り当てられる２１。同様に、最終３Ｄ再構成画像では、各ボクセルは、グレー値、位置、および文脈に関して信頼レベルを割り当てられる２２。
【００１６】
画像再構成
最も一般的で容易に実施される再構成アルゴリズムは、ろ過済み逆投影方法として知られ、円錐ビームおよび扇形ビームの幾何学的形状を使用して、コンピュータｘ線断層撮影（ＣＴ）における同様のパラダイムから導出される（たとえば、以下のＫａｋ，ＡＣおよびＳｌａｎｅｙ，Ｍ、Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＩＥＥＥ  Ｐｒｅｓｓ、ニューヨーク、１９９８、ならびにＨｅｒｍａｎ，Ｇ、Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ：Ｔｈｅ  Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、Ａｃａｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、ニューヨーク、１９８０を参照されたい）。これらの方法は、源／検出器構成の特定の幾何学的形状および放射ビームの線経路を反映する修正されたラドン変換の定理に基づく。しかし、臨床ｘ線ＣＴの場合、スライスごとの獲得では、被験者は、一般に静止して保持され、一方、ｘ線源および検出器アレイは、所与のスライス内において複数の投影角度からデータを収集するために、患者に沿って弓状に動くことが可能である。次いで、被験者は、ｚ軸に沿って再位置決めされ、データの他のスライスが収集される、などである。別法として、より最新式の臨床らせんＣＴでは、患者は、ｚ方向に連続的に並進することが可能であり、一方、源−検出器アセンブリは、連続的に回転して、らせん投影データを提供し、このデータは、次いで、患者のｚ軸に直行する投影を提供するように補間される。流れ運動または可変運動の光学断層撮影では、対象（細胞）は、静止源および検出器アレイに対して移動され、この場合、複数の源／検出器システムは、所与のスライスまたはボリューム内において複数の投影角度データを生成する方式で、細胞速度ベクトルに沿った特定のゲート時間点と同期してデータを得る。扇形ビームの幾何学的形状を使用するスライスごとの走査では、再構成アルゴリズムは、運動の軸に垂直な面の２Ｄ画像を計算し、複数スライスの直列的積重ねは、対象の３Ｄピクチャを生成し、この場合、コントラストは、ＣＴまたは光学断層撮影について、それぞれ、対象内のｘ線減衰係数または光吸収係数のばらつきの関数である。ボリューム円錐ビーム走査では、再構成アルゴリズムは、平面透過または放出光学投影から直接、細胞または他の物体内におけるボリュームの３Ｄ画像を計算し、この場合、コントラストは、撮像物体内における、光密度および／またはタグ付き探子密度の分布の関数である。
【００１７】
透過データが細胞密度再構成を生成する、または放出データがラベル付き探子分布を再構成する、もしくは両方がろ過済み逆投影以外の画像再構成アルゴリズムを使用することが望ましい可能性がある。反復再構成アルゴリズムとして既知の一般的なクラスは、具体的には放出断層撮影について、または物体の軸対称性および３区画の性質が既知である本発明の場合のように、再構成の質を改善するために、演繹的情報を再構成アルゴリズムに組み込むことが可能であるときである、いくつかの場合においてより有効である（たとえば、Ｇｉｌｂｅｒｔ，Ｐ、「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  ｆｒｏｍ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ３６：１０５〜１７、１９７２年、および上記で引用した他の参考文献を参照されたい）。
【００１８】
特許法に適合し、本発明の新規な原理を適用するために必要な情報を当業者に提供し、必要に応じてそのような例示的で特化された構成要素を構築および使用するために、本発明について本明細書においてかなり詳細に記述した。しかし、本発明は、明確に異なる機器、装置、および再構成アルゴリズムによって実施することが可能であり、また、本発明の精神および範囲から逸脱せずに、機器の詳細および動作手続きの両方に関して、様々な修正を達成することが可能であることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の教示による、確率マスクとして作用することが可能であり、かつサンプルにある同様の細胞のベイズ分析により改善することが可能である理想的な生物学的細胞の図である。
【図２】本発明の実施形態によって考慮される演繹的知識および反復処理の使用を示す流れ図である。
【図３】本発明の実施形態によって考慮される、３Ｄ画像のボクセルについて信頼度の尺度を提供するために画像再構成プロセスにおいて使用することが可能である統計情報の様々な形態の例を概略的に示す図である。
【図４】本発明の実施形態によって考慮される、小物体の断層撮影再構成システムの例を概略的に示すブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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