(57)【要約】      （修正有）【課題】脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像に効果的に画像登録技術を適用する。【解決手段】脊髄画像登録方法は、脊髄に対応するＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得し、ＣＴ画像を第１のモデルに入力して、ＣＴ画像内の脊髄の少なくとも１の第１の椎体を識別し、ＭＲＩ画像を第２のモデルに入力して、ＭＲＩ画像内の脊髄の少なくとも１の第２の椎体を識別し、第１の椎体を少なくとも１の第１のランドマークでマーキングし、第２の椎体を少なくとも１の第２のランドマークでマーキングし、第１のランドマークを第２のランドマークとマッチングさせて対応関係を取得し、対応関係に従って、ＣＴ画像とＭＲＩ画像との登録を実行し、同一の座標空間内に位置するＣＴ画像の内容とＭＲＩ画像の内容とに従って、登録画像を生成し、登録画像を出力する、ことを含む。【選択図】図１０
2019217243.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスのための脊髄画像登録方法であって、
第１の脊髄に対応する第１のＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像及び第１のＭＲＩ（磁気共鳴映像）画像を取得し、
前記第１のＣＴ画像を、少なくとも１の第１のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像内の前記第１の脊髄の少なくとも１の第１の椎体を識別し、
前記第１のＭＲＩ画像を、第２のモデルに入力して前記第１のＭＲＩ画像内の前記第１の脊髄の少なくとも１の第２の椎体を識別し、
前記少なくとも１の第１の椎体を少なくとも１の第１のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第２の椎体を少なくとも１の第２のランドマークでマーキングし、
前記少なくとも１の第１のランドマークを、前記少なくとも１の第２のランドマークとマッチングさせ、前記少なくとも１の第１のランドマークと前記少なくとも１の第２のランドマークとの間の対応関係を取得し、
前記対応関係に従って、前記第１のＣＴ画像と前記第１のＭＲＩ画像との登録を実行し、これによって前記第１のＣＴ画像の内容と前記第１のＭＲＩ画像の内容とが同一の座標空間内に配置されるようにし、前記同一の座標空間内における前記第１のＣＴ画像の内容と前記第１のＭＲＩ画像の内容とに従って、登録画像を生成し、
前記登録画像を出力する、
ことを含む脊髄画像登録方法。
【請求項２】
前記第１のＣＴ画像を、前記少なくとも１の第１のモデルに入力するステップの前に、
第２の脊髄に対応する少なくとも１の第２のＣＴ画像を取得し、前記少なくとも１の第２のＣＴ画像において前記第２の脊髄に対応する少なくとも１の第１のトレーニング用テンプレートを取得し、
前記第１のトレーニング用テンプレートに対して特徴取得を実行して少なくとも１の第１の特徴を取得し、
前記少なくとも１の第１の特徴をトレーニング用の機械学習モデルに入力して前記少なくとも１の第１のモデルを生成する、
ことをさらに含む請求項１に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項３】
前記第１のＭＲＩ画像を、第２のモデルに入力するステップの前に、
第３の脊髄に対応する少なくとも１の第２のＭＲＩ画像を取得し、前記少なくとも１の第２のＭＲＩ画像において前記第３の脊髄に対応する少なくとも１の第２のトレーニング用テンプレートを取得し、
前記少なくとも１の第２のトレーニング用テンプレートに対して特徴取得を実行して少なくとも１の第２の特徴を取得し、
前記少なくとも１の第２の特徴をトレーニング用の機械学習モデルに入力して前記少なくとも１の第２のモデルを生成する、
ことをさらに含む請求項１に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項４】
前記少なくとも１の第１のモデルは、第３のモデルと第４のモデルとを備え、前記第１のＣＴ画像を前記少なくとも１の第１のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像内の前記第１の脊髄の前記少なくとも１の第１の椎体を識別するステップは、
前記第１のＣＴ画像を前記第３のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像の第１の水平面における前記第１の脊髄の第１の脊髄中央点を識別し、
前記第１の脊髄中央点に従って、前記第１のＣＴ画像の第１の矢状平面における第１の参照線を取得し、
前記第１のＣＴ画像を前記第４のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像の前記第１の矢状平面における前記第１の脊髄の前記少なくとも１の第１の椎体を識別し、
前記第１の矢状平面における前記第１の参照線及び前記少なくとも１の第１の椎体に従って、前記少なくとも１の第１の椎体における第１の誤った椎体を識別し、
前記少なくとも１の第１の椎体における前記第１の誤った椎体を削除する、
ことを含む請求項１に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項５】
前記第１のＣＴ画像を前記第４のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像の前記第１の矢状平面における前記第１の脊髄の前記少なくとも１の第１の椎体を識別するステップは、少なくとも１のボックスで、前記少なくとも１の第１の椎体をそれぞれフレーミングすることを含み、
前記少なくとも１の第１の椎体における前記第１の誤った椎体を削除するステップの後、
第１の次元における前記少なくとも１のボックスのそれぞれの中央点の第１の座標値を取得し、前記第１の座標値に従って、ソーティングによって前記第１の次元における前記少なくとも１の第１の椎体のそれぞれの中央点の第２の座標値を識別し、前記第２の座標値に従って、３Ｄ空間における前記少なくとも１の第１の椎体のそれぞれの前記中央点の３次元（３Ｄ）座標を取得する、
ことをさらに含む請求項４に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項６】
前記第１のＭＲＩ画像を前記第２のモデルに入力して、前記第１のＭＲＩ画像内の前記第１の脊髄の前記少なくとも１の第２の椎体を識別するステップは、
前記第１のＭＲＩ画像を前記第２のモデルに入力して前記第１のＭＲＩ画像の第２の水平面における前記第１の脊髄の第２の脊髄中央点を識別し、
前記第２の脊髄中央点に従って、前記第１のＭＲＩ画像の第２の矢状面における第２の参照線を取得し、
前記第２の参照線上の複数の参照点の信号強度に従って、前記第１のＭＲＩ画像の前記第２の矢状平面における前記第１の脊髄の少なくとも１の椎間板を識別し、
前記椎間板に従って、前記第１の次元における前記少なくとも１の第２の椎体のそれぞれの中央点の第３の座標値を取得し、前記第３の座標値に従って、前記３Ｄ空間における前記少なくとも１の第２の椎体のそれぞれの前記中央点の前記３Ｄ座標を取得する、
ことを含む請求項５に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項７】
前記少なくとも１の第１の椎体を前記少なくとも１の第１のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第２の椎体を前記少なくとも１の第２のランドマークでマーキングするステップは、
前記少なくとも１の第１の椎体における複数の第３の椎体を選択し、
前記少なくとも１の第２の椎体における複数の第４の椎体を選択し、前記第３の椎体は、それぞれ、前記第４の椎体に対応し、
前記３Ｄ空間における前記第３の椎体のそれぞれの中央点の前記３Ｄ座標に従って、前記第３の椎体を、それぞれ、前記少なくとも１の第１のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第１のランドマークは、互いに同一面上になく、
前記３Ｄ空間における前記第４の椎体のそれぞれの中央点の前記３Ｄ座標に従って、前記第４の椎体を、それぞれ、前記少なくとも１の第２のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第２のランドマークは、互いに同一面上になく、
前記少なくとも１の第１のランドマークを、前記少なくとも１の第２のランドマーキングとマッチングさせ、前記少なくとも１の第１のランドマークと前記少なくとも１の第２のランドマークとの対応関係を取得する、
ことを含む請求項６に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項８】
前記少なくとも１の第１の椎体における前記第３の椎体を選択するステップの前に、
前記少なくとも１の第１の椎体における第５の椎体を選択し、前記第５の椎体は、前記第１の参照線上に位置する第１の参照点を備え、第２の次元における前記第１の参照点の座標値は、前記第２の次元における前記第１の参照線上の他の参照点の座標値よりも大きく、
前記第５の椎体に基づき、前記第５の椎体を備える前記第３の椎体を選択し、
前記少なくとも１の第２の椎体における前記第４の椎体を選択するステップの前に、
前記少なくとも１の第２の椎体における第６の椎体を選択し、前記第６の椎体は、前記第２の参照線上に位置する第２の参照点を備え、前記第２の次元における前記第２の参照点の座標値は、前記第２の次元における前記第２の参照線上の他の参照点の座標値よりも大きく、
前記第６の椎体に基づき、前記第６の椎体を備える前記第４の椎体を選択する、
ことをさらに含む請求項７に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項９】
前記第１のＣＴ画像及び前記第１のＭＲＩ画像の登録を行うステップは、
前記第１のＣＴ画像及び前記第１のＭＲＩ画像のグローバル登録及びローカル登録を行う、ことを含む請求項１に記載の脊髄画像登録方法。
【請求項１０】
前記グローバル登録は、ＳＶＤ（特異値分解）アルゴリズムを含み、前記ローカル登録は、アフィン変換及びＢ−スプライン変換の少なくともいずれかを含む請求項９に記載の脊髄画像登録方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像登録方法に関し、より具体的には、脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像の画像登録方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医学の分野において、人体の硬組織（例えば、骨格）を観察するためＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像が用いられる。ＭＲＩ（磁気共鳴映像）画像は、人体の軟組織（神経または臓器）を観察するために用いられる。患者に対して手術を行う前に、医師は、通常、患者の軟組織と硬組織との対応関係を理解するために患者のＣＴ画像及びＭＲＩ画像を得る必要があり、これによって手術中に患者の軟組織へのダメージを回避している。
【０００３】
一般に、画像登録技術は、異なる座標空間におけるデータを統合して同一の座標空間に示すようにするものである。しかしながら、当該画像登録技術は、医学の分野ではしばしば脳の画像に適用される。現在、脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像に効果的に画像登録技術を適用する方法がない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、脊髄画像登録方法に関連し、これは、異なる時間及び／または異なる機械で取得された脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像を正確に登録するために用いられてもよいもので、ＣＴ画像のデータ及びＭＲＩ画像のデータが同一の座標空間で表示され、医療研究の発展及び医師の診断について効率的な一助となる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によって提供される脊髄画像登録方法は、電子デバイスに用いられる。この方法は、第１の脊髄に対応する第１のＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像及び第１のＭＲＩ（磁気共鳴映像）画像を取得し、前記第１のＣＴ画像を、少なくとも１の第１のモデルに入力して前記第１のＣＴ画像内の前記第１の脊髄の少なくとも１の第１の椎体を識別し、前記第１のＭＲＩ画像を、第２のモデルに入力して前記第１のＭＲＩ画像内の前記第１の脊髄の少なくとも１の第２の椎体を識別し、前記少なくとも１の第１の椎体を少なくとも１の第１のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第２の椎体を少なくとも１の第２のランドマークでマーキングし、前記少なくとも１の第１のランドマークを、前記少なくとも１の第２のランドマークとマッチングさせ、前記少なくとも１の第１のランドマークと前記少なくとも１の第２のランドマークとの間の対応関係を取得し、前記対応関係に従って、前記第１のＣＴ画像と前記第１のＭＲＩ画像との登録を実行し、これによって前記第１のＣＴ画像の内容と前記第１のＭＲＩ画像の内容とが同一の座標空間内に配置されるようにし、前記同一の座標空間内における前記第１のＣＴ画像の内容と前記第１のＭＲＩ画像の内容とに従って、登録画像を生成し、前記登録画像を出力する、ことを含む。
【発明の効果】
【０００６】
以上より、本発明の脊髄画像登録方法は、異なる時間及び／または異なる機械で取得された脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像が正確に登録され、医療研究の発展及び医師の診断について効果的な一助となる。
【０００７】
本開示の上記の特徴及び利点についての理解をより容易にするため、添付の図面と共にいくつかの実施の形態について以下に詳細に説明する。
【０００８】
添付の図面は本発明に対する更なる理解のために供され、本明細書に取り込まれ、本明細書の一部を構成する。図面は本発明の実施の形態を示し、詳細な説明と共に、本発明の原理を説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係る電子デバイスを示す概略図である。
【００１０】
【図２】本発明の実施の形態に係る脊髄検出モデル生成方法及び脊髄画像登録方法を示す概略図である。
【００１１】
【図３】本発明の実施の形態に係る、ＨＯＧを用いて行なわれた特徴取得を示す概略図である。
【００１２】
【図４】本発明の実施の形態に係る、モデルを用いてＣＴ画像内の椎体を識別した後に生成された識別結果を示す概略図である。
【００１３】
【図５】本発明の実施の形態に係る、脊髄に基づいて誤った椎体をどのように削除するかを示す概略図である。
【００１４】
【図６】本発明の実施の形態に係る、３Ｄ空間におけるＣＴ画像内の椎体の３Ｄ座標がどのようにして判別されるかを示す概略図である。
【００１５】
【図７】本発明の実施の形態に係る、モデルを用いてＭＲＩ画像内の椎体を識別した後に生成された識別結果を示す概略図である。
【００１６】
【図８】本発明の実施の形態に係る、参照点の信号強度を用いてどのように椎間板を識別するかを示す概略図である。
【００１７】
【図９】図９Ａ−９Ｃは、本発明の実施の形態に係る、３Ｄ空間内のＭＲＩ画像における椎体の３Ｄ座標をどのように判別するかを示す概略図である。
【００１８】
【図１０】本発明の実施の形態に係る、第３の椎体が第４の椎体とどのようにマッチングさせられるかを示す概略図である。
【００１９】
【図１１】本発明の実施の形態に係る、ＣＴ画像内のマッチングのための第１のランドマークがどのように選択されるかを示す概略図である。
【００２０】
【図１２】図１２Ａ−１２Ｄは、本発明の実施の形態に係る、ＭＲＩ画像内でマッチングのための第２のランドマークがどのように選択されるかを示す概略図である。
【００２１】
【図１３】本発明の実施の形態に係る脊髄画像登録方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について詳細に参照する。その例を、添付の図面に示す。可能な限り、同一あるいは類似の部分については図面及び詳細な説明において同一の参照番号を付す。
【００２３】
本発明の詳細については、添付の図面とともに例示的な実施の形態を参照して説明する。同一あるいは類似の部分については、同一の参照数字を付す。また、可能な限り、同一あるいは類似の参照番号は、図面及び実施の形態において同一あるいは類似の構成要素を示す。
【００２４】
図１は、発明の実施の形態に係る電子デバイスを示す概略図である。図１を参照し、電子デバイス１００は、入力装置１０と、記憶装置１２と、プロセッサ１４とを備える。入力装置１０及び記憶装置１２は、それぞれ、プロセッサ１４に接続される。電子デバイス１００は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ等を含む、インターネットにアクセス可能な電子デバイスであってよいが、これに限定されない。
【００２５】
入力装置１０は、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得するための装置であってよい。入力装置１０は、例えば、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得するため、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）及びＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）技術を用いて患者をスキャン可能な装置であってよい。しかしながら、別の実施の形態においては、入力装置１０は、電子デバイス１００の記憶装置１２あるいは他の外部記憶装置からＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得するために用いられてもよい。さらに別の実施の形態においては、入力装置１０は、他の方法によってＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得してもよい。入力装置１０によって用いられるＣＴ画像及びＭＲＩ画像を取得する方法は、本発明によっては特に限定されない。この例示的な実施の形態においては、入力装置１０は、三次元（３Ｄ）のＣＴ画像及び３ＤのＭＲＩ画像を取得するために用いられる。３Ｄ画像（例えば、上記の３ＤのＣＴ画像及び３ＤのＭＲＩ画像）は、Ｘ、Ｙ及びＺの三次元を有するデータであることに留意されたい。換言すると、３Ｄ画像は、３Ｄ座標空間のデータであり、ＸＹ平面画像、ＹＺ平面画像及びＸＺ平面画像に分割され得る。この例においてＸＹ平面画像は、人体の水平面を表す画像である。ここで、人体の水平面は、水平方向において人体または器官をカットすることで得られる人体または器官の上側半分及び下側半分によって形成される平断面をいう。この例においてＹＺ平面画像は、人体の矢状平面を表わす画像である。ここで、人体の矢状平面は、上下軸方向（つまり、頭からつま先方向）において人体または器官をカットすることで得られる人体または器官の左半分及び右半分によって形成された平断面をいう。この例において、ＸＺ平面画像は、人体の前頭面を表す画像である。ここで、人体の前頭面は、左右軸方向において人体または器官をカットすることで得られる人体または器官の前半分及び後半分によって形成された平断面をいう。人体の水平面、矢状平面及び前頭面は、既存の解剖学の定義によるもので、繰り返しの説明を省略する。特に、以下で説明するように、「水平面」は３Ｄ画像内のＸＹ平面画像を表し、「矢状平面」は３Ｄ画像内のＹＺ平面画像を表し、また、「前頭面」は３Ｄ画像内のＸＺ平面画像を表す。
【００２６】
記憶装置１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）あるいは固定あるいは移動可能なその他の同様の装置、もしくはこれらの組み合わせであってよい。
【００２７】
プロセッサ１４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、あるいは、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブルコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等の汎用あるいは専用の他のプログラミング可能な装置、もしくはこれらの組み合わせであってよい。
【００２８】
この例示的な実施の形態においては、電子デバイス１００の記憶装置１２は、複数のコードセグメントを記憶する。インストールされた後、コードセグメントは電子デバイス１００のプロセッサ１４によって実行されてもよい。例えば、電子デバイス１００の記憶装置１２は、複数のモジュールを備え、これらのモジュールがそれぞれ脊髄画像登録方法の動作を実行する。ここで、各モジュールは、１以上のプログラムコードセグメントを備える。しかしながら、本発明はこの点に関して限定されない。各動作は他のハードウェアによって実行してもよい。
【００２９】
図２は、本発明の実施の形態に係る脊髄検出モデル生成方法及び脊髄画像登録方法を示す概略図である。
【００３０】
図２を参照し、脊髄画像登録方法Ｍ２を実行できるようになる前に、脊髄画像登録方法Ｍ２で求められるモデルを生成するため、脊髄検出モデル生成方法Ｍ１を実行する必要がある。ここで、まず脊髄検出モデル生成方法Ｍ１のステップについて説明する。
【００３１】
最初に、ステップＳ２０において、入力装置１０が脊髄（以下、第２の脊髄と総称する）の少なくとも１のＣＴ画像２０ａ及びＣＴ画像２０ｃ（以下、第２のＣＴ画像ともいう）を取得する。この例示的な実施の形態においては、ＣＴ画像２０ａ及びＣＴ画像２０ｃは、３ＤのＣＴ画像である。３ＤのＣＴ画像の１の特定の座標面における脊髄が検知される場合、対応するモデルは、ＣＴ画像の特定の座標面における脊髄が検知可能となる前に、トレーニングのために特定の座標面のＣＴ画像を用いて生成される必要がある。例えば、図２の例は、モデル２４ａ（別名は第３のモデル）及びモデル２４ｃ（別名は第４のモデル）がどのようにトレーニングされて生成されるかを示す。モデル２４ａは、３ＤのＣＴ画像のＸＹ平面（つまり、水平面）の脊髄を検出するために用いられ、モデル２４ｃは、３ＤのＣＴ画像のＹＺ平面（つまり、矢状面）の脊髄を検出するために用いられる。モデル２４ａ及びモデル２４ｃは、「第１のモデル」として総称されてもよい。
【００３２】
さらに、ステップＳ２０において、入力装置１０は、さらに、脊髄（以下、第３の脊髄ともいう）のＭＲＩ画像２０ｂ（別名は第２のＭＲＩ画像）を取得する。ここで、第３の脊髄は、上記の第２の脊髄と同一の場合もあり、あるいは異なる場合もある。この例示的な実施の形態においては、ＭＲＩ画像２０ｂは、３ＤのＭＲＩ画像である。３ＤのＭＲＩ画像の１の特定の座標面内の脊髄が検知される場合、対応するモデルは、ＭＲＩ画像の特定の座標面の脊髄が検知できるようになる前に、トレーニングのために特定の座標面のＭＲＩ画像を用いて生成する必要がある。例えば、図２の例は、モデル２４ｂ（別名は第２のモデル）がどのようにトレーニングされて生成されるのかを示す。モデル２４ｂは、３ＤのＭＲＩ画像のＸＹ平面（つまり、水平面）の脊髄を検出するために用いられる。
【００３３】
次に、脊髄の椎体２１ａ乃至２１ｃが、それぞれ、ＣＴ画像２０ａのＸＹ平面、ＭＲＩ画像２０ｂのＸＹ平面及びＣＴ画像２０ｃのＹＺ平面に、手動あるいは自動でフレーミング（定義）される。その後、ステップＳ２２において、椎体２１ａ乃至２１ｃの画像が、ＣＴ画像２０ａのＸＹ平面、ＭＲＩ画像２０ｂのＸＹ平面、及びＣＴ画像２０ｃのＹＺ平面から取得され、トレーニング用テンプレート２２ａ乃至２２ｃが生成される。換言すると、トレーニング用テンプレート２２ａは、ＣＴ画像２０ａのＸＹ平面における椎体２１ａの画像であり、トレーニング用テンプレート２２ｃは、ＣＴ画像２０ｃのＹＺ平面における椎体２１ｃの画像であり、トレーニング用テンプレート２２ｂは、ＭＲＩ画像２０ｂのＸＹ平面における椎体２１ｂの画像である。次に、プロセッサ１４はステップＳ２４を実行する。
【００３４】
ステップは、さらに、ステップＳ２４１乃至Ｓ２４３に分割されてもよい。ステップＳ２４１において、プロセッサ１４は、トレーニング用テンプレート２２ａ及びトレーニング用テンプレート２２ｃ（別名は第１のトレーニング用テンプレート）に対して前処理を実行する。前処理の内容は、特に発明によって限定されるものではない。ステップＳ２４２では、プロセッサ１４は、これらの前処理が行われたトレーニング用テンプレートに対して特徴取得を実行し、少なくとも１の特徴（別名は第１の特徴）を取得する。次に、ステップＳ２４３において、プロセッサ１４は、第１の特徴をトレーニング用の機械学習モデルに入力し、モデル２４ａ及びモデル２４ｃ（以下、第１のモデルと総称する）を生成する。ここで、モデル２４ａは、３ＤのＣＴ画像のＸＹ平面における脊髄を検出するために用いられ、モデル２４ｃは、３ＤのＣＴ画像のＹＺ平面における脊髄を検出するために用いられる。
【００３５】
同様に、ステップＳ２４１において、プロセッサ１４は、また、トレーニング用テンプレート２２ｂ（別名は第２のトレーニング用テンプレート）に対して前処理を実行する。ステップＳ２４２において、プロセッサ１４は、前処理が行われたトレーニング用テンプレートに対して特徴取得を実行し、少なくとも１の特徴（別名は第２の特徴）を取得する。次に、ステップＳ２４３において、プロセッサ１４は、トレーニング用の機械学習モデルに第２の特徴を入力してモデル２４ｂを生成する。ここで、モデル２４ｂは、３ＤのＭＲＩ画像のＸＹ平面における脊髄を検出するために用いられる。
【００３６】
この例示的な実施の形態においては、特徴の取得は、ステップＳ２４２におけるＦｅｌｚｅｎｓｗａｌｂの配向勾配ヒストグラム（ＦＨＯＧ）を用いて、前処理が行われた第１のトレーニング用テンプレート及び第２のトレーニング用テンプレートに対して行われ、配向特性を有する第１の特徴及び第２の特徴が取得される。例えば、図３は、本発明の実施の形態に係る、ＨＯＧを用いて行なわれた特徴取得を示す概略図である。図３を参照すると、この例示的な実施の形態においては、ＦＨＯＧを用いて特徴取得が行われる場合、入力画像（例えば、ＣＴ画像２３ａ、ＭＲＩ画像２３ｂ及びＣＴ画像２３ｃ）は、まず、セルに分割される必要があり、セル間の特徴の密度及び配向が微分されて正及び負の値を有する１８の配向ビン４０が生成され、正及び負の値を有さない９の配向ビン４２、及び４つの追加の配向ビン４４が生成される。従って、３１の次元特徴ベクトルを有する出力画像（例えば、ＣＴ画像２３ａに対応する出力画像２３＿１ａ、ＭＲＩ画像２３ｂに対応する出力画像２３＿１ｂ及びＣＴ画像２３ｃに対応する出力画像２３＿１ｃ）が、次に、入力されたＣＴ画像及びＭＲＩ画像から生成され得る。ＦＨＯＧを用いた計算は、従来の技術から得られるので、説明を省略する。
【００３７】
また、図２に戻り、ステップＳ２４３で用いる機械学習モデルは、線形支持ベクトルマシン（Ｌ−ＳＶＭ）である。しかしながら、他の実施の形態では、他の特徴取得アルゴリズムがステップＳ２４２において適用され、また、他のモデルがステップＳ２４３で機械学習モデルとして用いられる。
【００３８】
モデルが完全にトレーニングされると、プロセッサ１４は、脊髄画像登録方法Ｍ２を実行する。脊髄画像登録方法Ｍ２の詳細なステップについて以下に説明する。
【００３９】
最初に、図２のステップＳ２６において、入力装置１０は、登録対象の、３ＤのＣＴ画像２６ａ（別名は第１のＣＴ画像）及び３ＤのＭＲＩ画像２６ｂ（別名は第１のＭＲＩ画像）を取得する。ここで、ＣＴ画像２６ａ及びＭＲＩ画像２６ｂは、同一人物の脊髄（別名は第１の脊髄）に対応する画像である。
【００４０】
登録すべきＣＴ画像２６ａ及びＭＲＩ画像２６ｂを取得した後、プロセッサ１４は、ＣＴ画像２６ａの複数のＸＹ平面画像（つまり、Ｚ座標において異なる値を有する複数のＸＹ平面画像）を、上記のモデル２４ａに入力することができ、ＣＴ画像２６ａのＸＹ平面（以下、第１の水平面と称する）における脊髄位置２７ａを識別（あるいはフレーミング）し、脊髄位置２７ａに応じてＣＴ画像２６ａにおける各ＸＹ平面画像の第１の脊髄の脊髄中央点（別名は第１の脊髄中央点）を識別する。また、プロセッサ１４は、ＭＲＩ画像２６ｂの複数のＸＹ平面画像（つまり、Ｚ座標において異なる値を有する複数のＸＹ平面画像）を、上記のモデル２４ｂに入力することができ、ＭＲＩ画像２６ｂのＸＹ平面（以下、第２の水平面と称する）における脊髄位置２７ｂを識別（あるいはフレーミング）し、脊髄位置２７ｂに応じてＭＲＩ画像２６ｂにおける各ＸＹ平面画像の第１の脊髄中央点（別名は第２の脊髄中央点）を識別する。
【００４１】
次に、ステップＳ２７において、プロセッサ１４は、椎体の識別結果を最適化するため、ＣＴ画像に適用可能な椎骨ローカライゼーション信号分析（ＶＬＳＡ）を実行する。例えば、図４は、本発明の実施の形態に係る、モデルを用いてＣＴ画像内の椎体を識別した後に生成された識別結果を示す概略図である。図４を参照すると、この例示的な実施の形態では、ＣＴ画像２６ａの１の特定のＸＹ平面画像がモデル２４ａに入力された後に３つの判別決定結果Ｒ１乃至Ｒ３が存在し得る。図４に示すように、判別用のモデル２４ａに３ＤのＣＴ画像のｚ番目の層のＸＹ平面画像が入力された後、判別結果Ｒ１が得られた場合、ＣＴ画像内の椎体（あるいは脊髄）が正確に識別されたことを意味する。しかしながら、判別結果Ｒ２が得られた場合、ＣＴ画像内で椎体が識別されないことを意味する。この場合、プロセッサ１４は、ｚ番目の層に隣接する（ｚ−１）番目（または（ｚ＋１）番目）の層の画像を用いて、ｚ番目の層のＣＴ画像を修正し、それによってｚ番目の層のＣＴ画像における椎体を識別する。さらに、判別結果Ｒ３が得られた場合、非椎体部分をＣＴ画像において誤って椎体として判別したことを意味する。この場合、プロセッサ１４は、ｚ番目の層に隣接する（ｚ−１）番目（あるいは（ｚ＋１）番目）の層の画像を用いて、ｚ番目のＣＴ画像を修正し、ｚ番目の層でＣＴ画像における椎体を識別する。椎体が識別された後、椎体をフレーミングするためにボックスが用いられ、参照点がボックスの中央点をマーキングするために用いられ、脊髄中央点が参照点を表す。複数の参照点が、それぞれ、ＣＴ画像２６ａのＸＹ平面における脊髄中央点をマーキングするように用いられた後、各参照点のＸ及びＹ座標が得られる。ＸＹ平面における各参照点のＹ座標及び各参照点のＺ座標に従って、ＹＺ平面における各参照点の座標が得られてもよい。特に、ＹＺ平面における参照点をマーキングする座標は互いに連続しているので、ＣＴ画像２６ａのＹＺ平面（以下、第１の矢状平面と称する）における参照点から形成される１の連続的な参照線４００が得られる。
【００４２】
次に、図５は、本発明の実施の形態に係る、脊髄に基づいて誤った椎体をどのように削除するかを示す概略図である。図５を参照すると、プロセッサ１４は、さらに、参照点のＸ座標に従って、これらＸ座標の範囲を判別し、ＣＴ画像２６ａの複数のＹＺ平面画像（つまり、異なるＸ座標値を有する複数のＹＺ平面画像）を取得する。図５に示すように、プロセッサ１４は、Ｘ座標の範囲に従って画像５０乃至５５を取得し、ＣＴ画像２６ａのＹＺ平面画像（つまり、画像５０乃至５５）における第１の脊髄の椎体（別名は第１の椎体）を識別するため、モデル２４ｃに画像５０乃至５５を入力する場合を想定して説明する。
【００４３】
Ｚ座標範囲Ｚ１内のＣＴ画像２６ａのＹＺ平面における画像５０を例にし、モデル２４に画像５０が入力された後、プロセッサ１４は、ボックスを用いて画像５０内の脊髄の椎体をフレーミングし、ボックスに数字を付す（例えば、１から８までの番号)。次に、プロセッサ５０は、ボックスの中央点を特定する。画像５０ａが示すように、プロセッサ１４は、例えば各ボックスの対角線に従って、中央点を特定する。プロセッサ１４は、画像５０ｂで示すように、各ボックスの中心点をマーキングすることができる。次に、画像５０ｃが示すように、プロセッサ１４は、参照点を介して特定される第１の参照線４００及び各ボックスのマーキングされた中央点に従って、誤った椎体（以下、第１の誤った椎体とも称する）を識別する。例えば、１の特定のボックスの中央点が第１の参照線４００より下にある場合、中央点に対応する特定のボックスによってフレーミングされた対象を、誤った椎体であると識別してもよい。最後に、画像５０ｄが示すように、誤った椎体を削除した後、残りのボックスの中央点は、誤った椎体が除かれた状態で、第１の脊髄の椎体を表わす。
【００４４】
次に、図６は、本発明の実施の形態に係る、３Ｄ空間におけるＣＴ画像内の椎体の３Ｄ座標がどのようにして判別されるかを示す概略図である。
【００４５】
図６を参照すると、ボックスによって椎体をフレーミングし、各画像５０乃至５５に対して誤った椎体を削除するステップが実行された後、プロセッサ１４は、画像５０乃至５５におけるＺ座標（別名は第１の次元）における各ボックスの中央点の値（別名は第１の座標値）を取得し、Ｚ座標における各ボックスの中央点の値及びボックスの数に従って、統計グラフ６００を生成し得る。次に、プロセッサ１４は、Ｚ座標における各ボックスの中央点の値に従って、ボックスの数をソートし、これにより、統計グラフ６０１が示すように、Ｚ座標において同じ値を有するボックスの数がソートされる。特に、異なる画像内のボックスがＺ座標における類似（あるいは同一）の値を有する場合、これは、それらのボックスが同じ椎体に対応することを意味する。従って、Ｚ座標における複数の値（別名は第２の座標値）が、統計グラフ６０１に従って取得され、これら第２の座標値は、それぞれ、３Ｄ空間のＺ座標における椎体の中央点の値である。画像６０２が示すように、第２の座標値は、椎体に対応する中央点である。第２の座標値のうちの各座標値について、プロセッサ１４は、その座標値が属するＸＹ平面を特定し、当該座標値が属するＸＹ平面におけるモデル２４ａによって識別された脊髄中央点のＸ座標及びＹ座標の値を、３Ｄ座標におけるＸ座標及びＹ座標の値として用い、これによって３Ｄ空間内のＣＴ画像２６ａの各椎体の中央点の３Ｄ座標を取得する。
【００４６】
例えば、第２の座標値のうち１の特定の座標値が５（つまり、Ｚ座標における値が５）である場合を想定して説明する。プロセッサ１４は、ＣＴ画像２６ａから、Ｚ座標値が５であるＸＹ平面を特定し、当該ＸＹ平面におけるモデル２４によって識別された脊髄中央点のＸ座標及びＹ座標の値を、３Ｄ座標におけるＸ座標及びＹ座標の値として用いる。換言すると、この方法により、Ｚ座標における値が５の椎体のＸ座標及びＹ座標の値が特定され、これによって３Ｄ空間における椎体の３Ｄ座標が取得される。画像６０３は、主に、３Ｄ空間における各椎体の３Ｄ座標と各椎体の対応関係を示す。
【００４７】
図２に戻り、ステップＳ２８において、プロセッサ１４は、椎体の識別結果を最適化するため、ＭＲＩ画像に適用可能な椎骨ローカライゼーション信号分析を実行する。
【００４８】
例えば、図７は、本発明の実施の形態に係る、モデルを用いてＭＲＩ画像内の椎体を識別した後に生成された識別結果を示す概略図である。図７を参照すると、この例示的な実施の形態においては、ＭＲＩ画像２６ｂにおけるＸＹ平面画像を例にし、ＭＲＩ画像２６ｂがモデル２４ｂに入力された後、３つの判別結果Ｒ４乃至Ｒ６が取得され得る。図６に示すように、例えば、３ＤのＭＲＩ画像のｚ番目の層のＸＹ平面画像が判別用のモデル２４ｂに入力された後、判別結果Ｒ４が得られた場合、ＭＲＩ画像内の椎体が正確に識別されたことを意味する。しかしながら、判別結果Ｒ５が得られた場合、ＭＲＩ画像内で椎体が識別されなかったことを意味する。この場合、プロセッサ１４は、ｚ番目の層に隣接する（ｚ−１）番目の層（あるいは（ｚ＋１）番目の層）の画像を用いて、ｚ番目の層におけるＭＲＩ画像内の椎体を識別するため、ＭＲＩ画像内の椎体を修正する。さらに、判別結果Ｒ６が得られた場合、ＭＲＩ画像内の非椎体部分が誤って椎体として判別されたことを意味する。この場合、プロセッサ１４は、ｚ番目の層に隣接する（ｚ−１）番目の層（あるいは（ｚ＋１番目の層））の画像を用いて、ｚ番目の層におけるＭＲＩ画像内の椎体を識別するため、ｚ番目の層におけるＭＲＩ画像を修正する。椎体を識別した後、椎体をフレーミングするためにボックスが用いられ、参照点がボックスの中央点をマーキングするために用いられ、それよって脊髄中央点が参照点を示す。複数の参照点が、それぞれ、ＭＲＩ画像２６ｂのＸＹ平面における脊髄中央点をマーキングするために用いられた後、各参照点のＸ及びＹ座標が取得され得る。ＸＹ平面における各参照点のＹ座標と各参照点のＺ座標とに従って、ＹＺ平面における各参照点の座標が取得される。特に、ＹＺ平面における参照点の座標は互いに連続しているので、ＭＲＩ画像２６ｂのＹＺ平面における参照点（以下、第２の参照点と称する）から形成される１の連続的な参照線（別名は第２の参照線）が取得され得る。
【００４９】
さらに、図２のステップＳ２８において、プロセッサ１４は、さらに、第２の参照線上の参照点の信号強度に従って、ＭＲＩ画像２６ｂ内の第１の脊髄の椎間板を識別する。プロセッサ１４は、識別された椎間板に従って、３Ｄ空間内の第２の椎体の３Ｄ座標を識別する。
【００５０】
特に、図８は、本発明の実施の形態に係る、参照点の信号強度を用いてどのように椎間板を識別するかを示す概略図である。
【００５１】
図８を参照すると、プロセッサ１４は、さらに、第２の参照線上のすべての参照点の信号強度と、Ｚ座標における参照点の値によって統計グラフ８００を生成する。次に、プロセッサ１４は、例えば、２値化のため、統計グラフ８００における区間８０内の信号強度を有する信号を選択し、統計グラフ８０２が示す結果を生成し得る。
【００５２】
さらに、図９Ａ乃至９Ｃは、本発明の実施の形態に係る、３Ｄ空間内のＭＲＩ画像における椎体の３Ｄ座標をどのように判別するかを示す概略図である。
【００５３】
図９Ａ乃至９Ｃを参照すると、プロセッサ１４は、統計グラフ８０２内の信号強度ゼロに属する部分を、ＭＲＩ画像内の脊髄の椎間板であると識別する。例えば、図９Ａの点線７００は、統計グラフ８０２内の信号強度ゼロに属する部分を示し、これは、ＭＲＩ画像２６ｂのＹＺ平面画像における椎間板に対応する。椎体は２つの隣接する椎間板の間の部分である。図９Ｂに示すように、プロセッサ１４は、２つの隣接する椎間板の間の距離の中央点を、当該２つの椎間板の間の椎体の中央点のＺ座標（別名は第１の次元）における値（別名は第３の座標値）として扱う。図９Ｂに示すように、第３の座標値は、各椎体（別名は第２の椎体）の中央点に対応する。第３の座標値のうちの各座標値について、プロセッサ１４は、当該座標値が属するＸＹ平面を特定し、当該座標値が属するＸＹ平面におけるモデル２４ｂによって識別された脊髄中央点のＸ座標及びＹ座標の値を、３Ｄ座標におけるＸ座標及びＹ座標の値として用い、３Ｄ空間内のＭＲＩ画像２６ｂにおける各椎体の中央点の３Ｄ座標を取得する。図９Ｃは、３Ｄ空間におけるＭＲＩ画像２６ｂにおける各椎体の中央点の３Ｄ座標を３Ｄで示す。
【００５４】
図２に戻り、ステップＳ３０において、プロセッサ１４は、３Ｄ空間内のＣＴ画像２６ａにおける各椎体の中央点の３Ｄ座標に従って、ランドマークでＭＲＩ画像２６ｂ内の各椎体をマーキングする。また、プロセッサ１４は、３Ｄ空間内のＭＲＩ画像２６ｂにおける各椎体の中央点の３Ｄ座標に従って、ランドマークでＭＲＩ画像２６ｂ内の各椎体をマーキングする。
【００５５】
次に、ステップＳ３２において、プロセッサ１４は、マッチングのための複数の椎体（別名は第３の椎体）をＣＴ画像２６ａから選択し、マッチングのための複数の椎体（別名は第４の椎体）を、ＭＲＩ画像２６ｂから選択する。ここで、第３の椎体は、それぞれ第４の椎体に対応する。
【００５６】
特に、図１０は、本発明の実施の形態に係る、第３の椎体が第４の椎体とどのようにマッチングさせられるかを示す概略図である。
【００５７】
図１０を参照すると、画像１０ａ及び画像１０ｂが示すように、プロセッサ１４は、例えば、番号２が与えられた椎体７７（別名は第５の椎体）を、ＣＴ画像２６ａのＸＹ平面画像から選択する。ここで、椎体７７は、参照線４００上の参照点ＲＰ１（別名は第１の参照点）を含み、Ｙ座標におけるこの参照点ＲＰ１の値は、Ｙ座標における参照線４００上の他の参照点の値よりも大きい。選択した椎体７７に基づいて、プロセッサ１４は、ＣＴ画像２６ａ内の、椎体７７を含む複数の連続した椎体（別名は第３の椎体）を選択する。例えば、プロセッサ１４は、２から５の番号が与えられた、ＣＴ画像２６ａ内の椎体を選択する。
【００５８】
また、画像１１ａ及び画像１１ｂが示すように、プロセッサ１４は、さらに、ＭＲＩ画像２６ｂから番号２が与えられた椎体７８（別名は第６の椎体）を選択する。ここで、椎体７８は、第２の参照線上の１の参照点（別名は第２の参照点、図示せず）を含み、Ｙ座標におけるこの第２の参照点の値は、Ｙ座標における第２の参照線上の他の参照点の値よりも大きい。選択した椎体７８に基づいて、プロセッサ１４は、ＭＲＩ画像２６ｂにおける、椎体７８を含む複数の連続した椎体（別名は第４の椎体）を選択する。例えば、プロセッサ１４は、２から５の番号が与えられた、ＭＲＩ画像２６ｂ内の椎体を選択する。
【００５９】
ＣＴ画像２６ａ内のマッチングのための第３の椎体及びＭＲＩ画像２６ｂ内のマッチングのための第４の椎体を選択した後、プロセッサ１４は、第３の椎体を複数の第１のランドマークでマーキングし、第４の椎体を複数の第２のランドマークでマーキングする。次に、プロセッサ１４は、画像の登録のため、第１のランドマークを第２のランドマークとマッチングさせ、第１のランドマークと第２のランドマークとの対応関係を取得する。
【００６０】
より具体的には、画像１０ｃは、画像１０ｂのＸＹ平面における、番号２が与えられた椎体の脊髄中央点１０１の画像であり、画像１０ｄは、画像１０ｂのＸＹ平面における番号３が与えられた椎体の脊髄中央点１０２の画像であり、画像１０ｅは、画像１０ｂのＸＹ平面における番号４が与えられた椎体の脊髄中央点１０３の画像であり、画像１０ｆは、画像１０ｂのＸＹ平面における番号５が与えられた椎体の脊髄中央点１０４の画像である場合を想定して説明する。プロセッサ１４は、２から５の番号が与えられた椎体をランドマークでそれぞれマーキングするため、脊髄中央点１０１から１０４の３Ｄ座標に従って、ランドマーク１０１ａ、ランドマーク１０２ａ、ランドマーク１０３ａ及びランドマーク１０４ａで画像１０ｃから１０ｆをそれぞれマーキングする。ここで、ランドマーク１０１ａ、ランドマーク１０２ａ、ランドマーク１０３ａ及びランドマーク１０４ａは、互いに同一面上にない。
【００６１】
特に、図１１は、本発明の実施の形態に係る、ＣＴ画像内のマッチングのための第１のランドマークがどのように選択されるかを示す概略図である。図１１を参照すると、プロセッサ１４は、ステップＳ８０１において、例えば、複数のＣＴ画像（例えば、３ＤのＣＴ画像における（ＺＤｖ−１）から（ＺＤｖ＋１）番目の層におけるＸＹ平面画像）を取得する。次に、ステップＳ８０３において、ノイズ及び誤った構造を削除するため、最大エントロピー閾値及び２次元媒体フィルタを使用する。次に、ステップＳ８０５において、ステップＳ８０３で処理された画像の結合を算出する。例えば、プロセッサ１４は、ステップＳ８０３で処理された３ＤのＣＴ画像内の（ＺＤｖ−１）から（ＺＤｖ＋１）番目の層におけるＸＹ平面画像の結合を算出し、ステップＳ８０５において１の結合画像を生成する。ステップＳ８０５において生成された結合画像によれば、ステップＳ８０７において、異なる椎体におけるマッチング用のランドマークが選択され得る。ここで、マッチング用のランドマークは、同一脊髄の異なる椎体における互いに同一面上にないランドマークであってよい。例えば、ステップＳ８０５における結合画像に従って、プロセッサ１４は、３ＤのＣＴ画像の（ＺＤ５）番目の層におけるＸＹ平面画像内の椎体の最も左のランドマークＰ１を選択し、３ＤのＣＴ画像の（ＺＤ４）番目の層におけるＸＹ平面画像内の椎体の最も右のランドマークＰ２を選択し、３ＤのＣＴ画像の（ＺＤ３）番目の層におけるＸＹ平面画像内の椎体の最も上のランドマークＰ３を選択し、３ＤのＣＴ画像の（ＺＤ２）番目の層におけるＸＹ平面画像内の椎体の最も下のランドマークＰ４を選択し、ランドマークＰ１乃至Ｐ４に従って、連続的なマッチングを行う。図１１に示すランドマークＰ１乃至Ｐ４を生成する方法は、上記のランドマーク１０１ａ、ランドマーク１０２ａ、ランドマーク１０３ａ及びランドマーク１０４ａの生成にも適用可能である。
【００６２】
図１０に戻り、画像１１ｃは、画像１１ｂのＸＹ平面において番号２が与えられた椎体の脊髄中央点１０５の画像であり、画像１１ｄは、画像１１ｂのＸＹ平面において番号３が与えられた椎体の脊髄中央点１０６の画像であり、画像１１ｅは、画像１１ｂのＸＹ平面において番号４が与えられた椎体の脊髄中央点１０７の画像であり、画像１１ｆは、画像１１ｂのＸＹ平面において番号５が与えられた椎体の脊髄中央点１０８の画像である場合を想定して説明する。プロセッサ１４は、番号２から５が与えられた椎体をランドマークでマーキングするため、脊髄中央点１０５から１０８の３Ｄ座標に従って、ランドマーク１０５ａ、ランドマーク１０６ａ、ランドマーク１０７ａ及びランドマーク１０８ａで、画像１１ｃから１１ｆをそれぞれマーキングする。ここで、ランドマーク１０５ａ、ランドマーク１０６ａ、ランドマーク１０７ａ及びランドマーク１０８ａは、互いに同一面上にない。
【００６３】
2019217243.tif 000003
【００６４】
図１０に戻り、ランドマーク１０１ａ、ランドマーク１０２ａ、ランドマーク１０３ａ及びランドマーク１０４ａは、それぞれ、ランドマーク１０５ａ、ランドマーク１０６ａ、ランドマーク１０７ａ及びランドマーク１０８ａに対応する。換言すると、ランドマーク１０１ａ、ランドマーク１０２ａ、ランドマーク１０３ａ、ランドマーク１０４ａと、ランドマーク１０５ａ、ランドマーク１０６ａ、ランドマーク１０７ａ、ランドマーク１０８ａとには対応関係がある。
【００６５】
換言すると、図２のステップＳ３２は、主に、マッチング用に第１のランドマーク及び第２のランドマークを特定するために適用される。ここで、第１のランドマーク及び第２のランドマークは、第１の脊髄における同一の椎体に対応している。次に、プロセッサ１４は、対応関係を得るため、第１のランドマークを第２のランドマークとマッチングさせる。
【００６６】
次に、ステップＳ３４において、プロセッサ１４は、ＣＴ画像２６ａの内容とＭＲＩ画像２６ｂの内容とが同一の座標空間に位置するように、第１のランドマークと第２のランドマークとの対応関係に従って、ＣＴ画像２６ａ及びＭＲＩ画像２６ｂに対して４次元（４Ｄ）登録を実行する。この例示的な実施の形態では、プロセッサ１４は、ステップＳ３２で取得した対応関係に従って、ＣＴ画像２６ａの座標空間内にＭＲＩ画像２６ｂのデータを登録する。次に、プロセッサ１４は、同一の座標空間に位置するＣＴ画像２６ａの内容及びＭＲＩ画像２６ｂの内容に従って、登録画像３４ａ、登録画像３４ｂあるいは登録画像３４ｃを生成する。プロセッサ１４は、出力装置（例えば、スクリーン、図示せず）に、登録画像３４ａ、登録画像３４ｂあるいは登録画像３４ｃを出力することができる。
【００６７】
この例示的な実施の形態においては、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像の登録を実行するステップは、グローバル登録及びローカル登録を実行することを含む。グローバル登録は、主に、上記の対応関係に従って２つの画像から選択されたランドマークを大まかにマッチングさせ、ランドマークを同一の座標空間に登録するために用いられる。グローバル登録は、変換、回転及びスケーリング等の操作を含んでよい。ローカル登録は、主に、より正確な登録結果を生成するため、グローバル登録の結果に対してより詳細な統合を行うために用いられる。グローバル登録は、ＳＶＤ（特異値分解）アルゴリズムを含み、ローカル登録は、アフィン変換及びＢ−スプライン変換の少なくともいずれかを含む。この例示的な実施の形態においては、より好ましいグローバル登録方法は、同時にアフィン変換及びＢ−スプライン変換の両方を用いる。ここで、登録画像３４ａは、アフィン変換を用いた登録によって生成された結果であり、登録画像３４ｂは、Ｂ−スプライン変換を用いた登録によって生成された結果であり、登録画像３４ｃは、同時にアフィン変換及びＢ−スプライン変換を用いた登録によって生成された結果である。
【００６８】
図１３は、本発明の実施の形態に係る脊髄画像登録方法を示すフローチャートである。図１３を参照すると、ステップＳ１００１において、プロセッサ１４は、第１の脊髄に対応する第１のＣＴ画像及び第１のＭＲＩ画像を取得する。ステップＳ１００３において、プロセッサ１４は、第１のＣＴ画像における第１の脊髄の少なくとも１の第１の椎体を識別するため、第１のモデルに第１のＣＴ画像を入力する。ステップＳ１００５において、プロセッサ１４は、第１のＭＲＩ画像における第１の脊髄の少なくとも１の第２の椎体を識別するため、第２のモデルに第１のＭＲＩ画像を入力する。ステップＳ１００６において、プロセッサ１４は、第１のランドマークで第１の椎体をマーキングし、第２のランドマークで第２の椎体をマーキングする。ステップＳ１００７において、プロセッサ１４は、第１のランドマークと第２のランドマークの対応関係を取得するため、第１のランドマークを第２のランドマークとをマッチングさせる。ステップＳ１００９において、プロセッサ１４は、対応関係に従って、第１のＣＴ画像の内容及び第１のＭＲＩ画像の内容が同じ座標空間に位置するように、第１のＣＴ画像及び第１のＭＲＩ画像の登録を実行し、同一の座標空間に位置する第１のＣＴ画像の内容及び第１のＭＲＩ画像の内容に従って、登録画像を生成する。最後に、ステップＳ１０１１において、プロセッサ１４は、登録画像を出力する。
【００６９】
要約すると、本発明の脊髄画像登録方法は、異なる時間及び／または異なる機器で取得した脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像を正確に登録することに用いることができ、ＣＴ画像のデータ及びＭＲＩ画像のデータが同一の座標空間に表示されるので、医療研究の発展及び医師による診断について効果的な一助となる。
【００７０】
様々な変更及び応用が、本発明の技術的範囲又は主旨から逸脱しない限りにおいて本発明の構成に行われることが可能な点、当業者にとって明らかである。以上より、本発明は、本発明の添付の特許請求の範囲内及びその均等の範囲における変形及び応用も包含するものである。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、脊髄画像登録方法に関し、異なる時間及び／または異なる機器で取得した脊髄のＣＴ画像及びＭＲＩ画像を正確に登録することに用いることができ、ＣＴ画像のデータ及びＭＲＩ画像のデータが同一の座標空間に表示されるので、医療研究の発展及び医師による診断について効果的な一助となる。
【符号の説明】
【００７２】
１００    電子デバイス
１０      入力装置
１２      記憶装置
１４      プロセッサ
Ｍ１      脊髄検出モデル生成方法
Ｍ２      脊髄画像登録方法
Ｓ２０、Ｓ２２、Ｓ２４  脊髄検出モデル生成方法におけるステップ
Ｓ２６、Ｓ２７、Ｓ２８、Ｓ３０、Ｓ３２、Ｓ３４  脊髄画像登録方法のステップ
２０ａ、２０ｃ、２６ａ、２３ａ、２３ｃ  ＣＴ画像
２０ｂ、２６ｂ、２３ｂ  ＭＲＩ画像
２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２７ａ、２７ｂ  椎体
２２ａ、２２ｂ、２２ｃ  トレーニング用テンプレート
Ｓ２４１  前処理のステップ
Ｓ２４２  ＦＨＯＧのステップ
Ｓ２４３  Ｌ−ＳＶＭのステップ
２４ａ、２４ｂ、２４ｃ  モデル
３４ａ、３４ｂ、３４ｃ  登録画像
４０、４２、４４  配向ビン
２３＿１ａ、２３＿１ｂ、２３＿１ｃ  出力画像
Ｒ１−Ｒ６  判別結果
５０−５５、５０ａ−５０ｄ、６０２、６０３、１０ａ−１０ｆ、１１ａ−１１ｆ  画像
７７、７８  椎体
ＲＰ１    参照点
１０１−１０８  中央点
１０１ａ、１０２ａ、１０３ａ、１０４ａ、１０５ａ、１０６ａ、１０７ａ、１０８ａ、Ｐ１−Ｐ８  ランドマーク
４００    参照線
６００、６０１、８００−８０２  統計グラフ
７００    点線
Ｓ８０１−Ｓ８０７  ＣＴ画像においてマッチング用のランドマークを選択するステップ
９０      中央点
ＲＷｉｄｔｈ  幅
ＲＨｅｉｇｈｔ  高さ
Ｓ１００１、Ｓ１００３、Ｓ１００５、Ｓ１００６、Ｓ１００７、Ｓ１００９、Ｓ１０１１  脊髄画像登録方法におけるステップ
【図１】
2019217243.tif 000004
【図２】
2019217243.tif 000005
【図３】
2019217243.tif 000006
【図４】
2019217243.tif 000007
【図５】
2019217243.tif 000008
【図６】
2019217243.tif 000009
【図７】
2019217243.tif 000010
【図８】
2019217243.tif 000011
【図９】
2019217243.tif 000012
【図１０】
2019217243.tif 000013
【図１１】
2019217243.tif 000014
【図１２】
2019217243.tif 000015
【図１３】
2019217243.tif 000016
【外国語明細書】
2019217243000001.pdf