(57)【要約】  画像の記録方法は、２つだけの画像、常に有効ではないという仮定があることを想定する。２つの選択された画像の経路を得るために残りの画像を用いることによって、２つの間の変換は、それらの経路を平均化することによってより良い精度で決定される。経路を平均化する場合には、より大きな重要度は、予め分かっているか、又は最も大きいと合理的に信じられる精度を有する経路に与えられる。利用可能な計算能力が利用できる場合には、プロセスの反復があっても良い。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも３つの関連する画像のグループのうち２つの選択された画像の間の記録ベクトルを決定する方法であって、
ａ．前記グループの画像のそれぞれのペアの間にそれぞれある一組の記録ベクトルを決定し、
ｂ：前記一組の記録ベクトルから、１つの選択された画像からその他の選択された画像へ前記選択された画像以外の少なくとも１つの画像を介して少なくとも１つの合成記録ベクトルを決定し、
ｃ：（１）前記選択された画像の間の記録ベクトル、（２）前記少なくとも１つの合成記録ベクトルから選択された複数の記録ベクトルの平均である最適化された記録ベクトルを決定することを含む方法。
【請求項２】
複数の記録ベクトルの偏差エラーを見積もるステップを含み、
前記平均は、前記複数の各記録ベクトルに関連付けられた偏差エラーに従って重み付けされる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つの選択された画像は前記最適化された記録ベクトルに従って連続的に変換される請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
連続的な変換は、前記選択された画像が前記その他の選択された画像に統合される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
少なくとも３つの関連する画像のグループのうち２つの選択された画像の間の記録ベクトルを決定するソフトウェアモジュールであって、
ａ．前記グループの画像のそれぞれのペアの間にそれぞれある一組の記録ベクトルを決定する命令と、
ｂ：前記一組の記録ベクトルから、１つの選択された画像からその他の選択された画像へ前記選択された画像以外の少なくとも１つの画像を介して少なくとも１つの合成記録ベクトルを決定する命令と、
ｃ：（１）前記選択された画像の間の記録ベクトル、（２）前記少なくとも１つの合成記録ベクトルから選択された複数の記録ベクトルの平均である最適化された記録ベクトルを決定する命令と、を含むソフトウェアモジュール。
【請求項６】
記録ベクトルの大部分の偏差エラーを見積もり、前記大部分の各記録ベクトルに関連付けられた偏差エラーに従って前記平均を重み付ける命令を含む請求項５に記載のモジュール。
【請求項７】
前記最適化された記録ベクトルに従って１つの選択された画像を変換する命令を含む請求項５又は６に記載のモジュール。
【請求項８】
前記選択された画像をその他の選択された画像に統合し、連続的に変換する命令を含む請求項７に記載のモジュール。
【請求項９】
一連のステップによって、少なくとも３つの関連する画像のグループのうち２つの選択された画像の間の記録ベクトルを決定するように構成された画像分析装置であって、
前記一連のステップは、
ａ．前記グループの画像のそれぞれのペアの間にそれぞれある一組の記録ベクトルを決定するステップと、
ｂ：前記一組の記録ベクトルから、１つの選択された画像からその他の選択された画像へ前記選択された画像以外の少なくとも１つの画像を介して少なくとも１つの合成記録ベクトルを決定するステップと、
ｃ：（１）前記選択された画像の間の記録ベクトル、（２）前記少なくとも１つの合成記録ベクトルから選択された複数の記録ベクトルの平均である最適化された記録ベクトルを決定するステップと、を含む画像分析装置。
【請求項１０】
さらに、記録ベクトルの大部分の偏差エラーを見積もり、前記大部分の各記録ベクトルに関連付けられた偏差エラーに従って前記平均を重み付けるように構成される請求項９に記載の画像分析装置。
【請求項１１】
１つの選択された画像を前記最適化された記録ベクトルに変換するように構成される請求項９又は１０に記載の画像分析装置。
【請求項１２】
前記選択された画像をその他の選択された画像に統合し、連続的に変換するように構成される請求項１１に記載の画像分析装置。
【請求項１３】
前記画像は、医療調査装置から得られた患者の画像である請求項９乃至１２の何れか１項に記載の画像分析装置。
【請求項１４】
本質的には、添付の図面に図示されるように及び／又はを参照して後述される請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法に関する。本発明によって提供される方法は、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、門脈画像などのような医療調査機器から得られる画像の処理における特定の用途を見出す。
【背景技術】
【０００２】
最も一般に用いられている画像処理方法の１つは、直接的に比較し又は融合さえできるように、お互いの写真を記録する、すなわち、１つの画像を別の画像の参照システムに変換することである。一般的な例は、別の機会に撮影されたＭＲＩ画像と比較されるある機会に撮影されたＣＴ画像である。その他の画像を伴う１つの画像の記録のプロセスは、ユーザが直接的に画像を正確に比較するのを可能にするか、又は両方の画像が単一の画像に組み合わされるように画像の融合を可能にする。
【０００３】
現在、それを行う自動的及び手動的な方法の両方が存在する。
【発明の概要】
【０００４】
これまでは、画像の記録方法は、２つの画像のみが存在することを想定していた。２以上の画像が記録される場合には、同じ技術を用いて、適切なペアで共に記録されていた。
【０００５】
本発明は、この想定がしばしば不正確であるという認識に基づく。医療分野（例えば）では、異なる調査装置を介して異なるときに得られた多くの患者の画像がしばしば存在する。これらの多数の画像の記録は、その多数の中から選択された画像の対の記録の精度を改善する機会を提供する。
【０００６】
一般的には、記録プロセスは（概括的には）、ｘとｙの両方向の変換、回転、拡大縮小及びその他の自由度のような「ｎ」変換ステップの識別情報を含み、それらの全ては、同時に適用されるときには、適切な順番で１つの画像をその他のものへ変換する。明らかに、「ｎ」は、所望の変換の精度とともに変化することになり、実行されるステップの数及び種類の観点からは、それぞれの画像の次元の数とともに変化することになる。２方向へ変換され、回転され、そして２方向へ拡大縮小される一対の２次元画像は、このように５次元ベクトルを生じさせることになる。一般的には、要因は、必要とされる全体的な変換を代表するために、単一のｎ次元のベクトル量を形成するとみなされる。このベクトルは、以下「記録ベクトル」という。
【０００７】
このベクトルアプローチは、本発明の理解が得られることから、記録プロセスがベクトル関連の通常の言葉で概念化されることを許容する。これらの画像（Ａ、Ｂ及びＣ）の単純な場面を想定すると、これらの画像は、関連性のあるｎ次元空間に３点を画定することになり、記録ベクトルは、１つの点からその他の点に動く移動が必要であることを表すことになる。従って、ＡからＢに向かうためには、２点を関連付ける単一の変換を用いるか、又はＣからＢへの変換が後続するＡからＣへの変換を介して最初に動くことができる。
【０００８】
一般的には、３つの画像、単一の経路ベクトルＡ−Ｂ及び合成ベクトルＡ−Ｃ−Ｂを関連付ける３つの経路毎の記録ベクトルを得たときには、これらの２つのベクトルは、理論の要求と正確に等しくならないことになる。このＡからＢへの２つの可能性のある経路の間の差は、両方にエラーが存在することを示し、それぞれは、理論的には完璧であるが実際（理想）の変換を表す未知のベクトルに対する不完全な近似値であることになる。しかしながら、ベクトルのランダムエラーが系統的なエラーを上回ることが期待されるならば、２つの経路ベクトルの平均が実際の変換に対してより近く近似することになることは明らかであろう。
【０００９】
従って、本発明は、２つの選択された画像の間の経路の選択を得るための残った画像を用いることによって２つの間の真の変換がそれらの経路を平均化することによってより正確に画定されるという認識に基づく。このことは、直ちに直感で分かるものではない。間接的な経路の貢献は、それらが複数の不完全な近似値の合計に依存するのであれば、全体的な精度の低減という結果をもたらすであろう。しかしながら、このことは、３番目の画像（及び後続する画像）が、全体的な方法の精度を改善するために用いられる情報であって２つの選択された画像に存在しない新しい情報を提示するので、実際の場面ではない。
【００１０】
経路を平均化するときには、精度が知られているか、又は最大であると合理的に信じられているより大きな重要度が経路に対して与えられることが好ましい。それらがより大きな忠実度又は例えば画像に含まれる記録マークを有する画像の記録を含む可能性があるので、ある経路上の精度の従来の期待値を置き換えることができても良い。画像の詳細の分析に基づいて記録精度を見積もることができても良い。
【００１１】
その方法が、可能性のある経路の数が増えるほど取られる平均値を広げることができるように、３つ以上の画像にすぐに適用できることが好ましいであろう。
【００１２】
利用可能な計算能力が利用できる場合には、プロセスの反復があっても良い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の実施例は、ここでは、添付の図面を参照して例示的に述べられる。
【００１４】
課題は、最大限正確な記録を得ることにある。多くの文脈は、医療的に役立つような得られる出力のために１ｍｍ未満のエラーを必要とする。非理想的な状況では、画像が乏しい解像度や乏しいコントラストを有する場合、不自然な結果を含む場合又はＣＴに対するＰＥＴのような困難な組み合わせが存在する場合には、従来の方法は、必要な精度レベルを得ることの困難に直面し得る。
【００１５】
自動的な記録方法が存在することによるさらなる問題は、予測される精度レベルの見積もられた品質尺度がないことである。手動記録では、ユーザは、両方の画像上に多数の目印を配置する場合には、記録エラーの見積もりを算出することができる。自動方法には非対応の候補が存在する。ユーザは、それ故に、複数の結果の視覚的検査に依存しなければならない。
【００１６】
自動及び手段の両方のような全ての記録技術は、目標画像と参照画像を用いる。記録プロセスの狙いは、ターゲット画像を参照画像に変換することである。しかしながら、頻繁に、ユーザは２つより多くの画像にアクセスしてきた。一例は、フレーム及びインジケータボックスを有し、ちょうど治療に先立って撮影されたＣＴ画像及びＭＲＩ画像とともに記録された治療に先立って撮影されたフレームなしのＰＥＴ画像であっても良い。ＣＴ及びＭＲ画像の記録は、インジケータボックスの基準を特定することによって直接的に得られる。目標画像（ＰＥＴ画像）は、その後に、参照画像として機能するＣＴ画像又はＭＲＩ画像のどちらかに典型的に記録される。
【００１７】
このことは、従来技術と比較して、第３画像が含む情報を用いることによってプロセスを改善する機会を提示する。
【００１８】
図１は、概略的な表現方法によって３つのサンプル画像を示す。「Ａ」と指定された第１画像１０は、記録情報は含まないが、患者の解剖学的詳細１２のみを含む。これは、例えばＰＥＴ画像の典型例である。「Ｂ」と指定された第２画像１４は、異なる参照フレームを除いて同じ解剖学的詳細１６を含む。簡単にいえば、このことは、患者の同じ通常領域であることを本質的に示すが、（例えば）２つが直接的には比較されないような翻訳、回転及び拡大縮小が発生する可能性があることを意味する。画像Ｂは、例えば、ＣＴ画像を表現しても良く、参照符号１８とともに示される。
【００１９】
最後に、「Ｃ」と指定された第３画像２０は、再び同じ解剖学的詳細２２を含むが、第３参照フレームが取り付けられる。これは、例えば、ＭＲＩ画像であっても良い。同じ参照符号１８の画像は、第２と第３参照フレームの間の差を反映する異なる画像位置において可視的である。
【００２０】
このように、ＡとＢの間の記録は、直接的に算出され、又はＡ−ＣとＣ−Ｂの統合によって得られる。（以下に示す方法によって）記録Ａ−Ｂと統合された記録Ａ−Ｃ−Ｂの間の重み付けされた平均値を算出することによって、期待されるエラーは、ｋacがＡ−Ｂ記録のエラーで割られたＡ−Ｃ記録のエラーの標準偏差であり、ｋcbがＡ−Ｂ記録のエラーで割られたＣ−Ｂ記録のエラーの標準偏差である場合に、次に示されるような係数によって低減される。
【数１】
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【００２１】
全ての記録が同じ程度に良いものである、すなわち、ｋac＝ｋcb＝１であると仮定すると、期待されるエラーは１８％程度低減される。もちろん、この例では、インジケータボックスを用いて算出される、その結果、より良い結果（特に、画像が乏しい品質である場合）を与えるので、記録Ｃ−Ｂは、Ａ−Ｂ及びＡ−Ｃ記録の半分のエラーを有することが期待される。この場合には、期待されるエラーは２５％程度低減される。
【００２２】
たとえＡ−Ｃ及びＢ−Ｃの記録がＡ−Ｂの記録より大きな期待されるエラーを有していたとしても、特筆すべきは期待されるエラーが常により低いことである。その方法は、３画像よりも多くをともなっても効果があり、より高い利得すら与える。
【００２３】
その方法は、以下のようにまとめられる。
【００２４】
各画像は、グラフの記号とする。算出された２つの画像の間の記録は、対応する記号の間の端部を形成する。各画像は、このように、互いの画像上に記録される。２つの選択された画像の間の記録は、重み付けが各記録の分散の見積もりから算出される場合には、重み付けされた画像／記号の間の全ての経路の平均値として得られ、結果として分散を最小化するように選択される。異なる経路の間の偏差は、記録の品質の尺度として用いられる。目印に基づく記録が用いられる場合には、いかなる一般的なエラーの見積もりも各記録の分散を見積もるために用いられても良い。そうでなければ、画像の三次元画素サイズを用いる見積もりが用いられても良い。結果として生じる記録の期待されるエラーは、常に、直接的な記録よりも低い。
【００２５】
図２は、前述のグラフを示す。画像Ａは、１００に示され、画像Ｂは１０２に示され、画像Ｃは１０４に示される。ＡからＢへの直接的な記録ベクトルは、端部１０６に示される。しかしながら、画像Ｃを介してＢに至る、すなわち、端部１０８を介して１００から１０４の画像Ｃに至り、それから多分１１０を介して１０２の画像Ｂに至ることができても良いことがわかる。
【００２６】
拡大された図２の一部である図３に示されるように、画像Ｂは、１０２′に示される領域のどこかに位置する。記録ベクトルの端点１０６及び１１０は、正確には結合しておらず（do not co-incide exactly）、それらの間には隔たり１１２がある。記録ベクトル１０６及び１１０の端点を接続する線に沿った平均点１１４は、「真の」記録ベクトル１１６の端点のより良い指示を与えるであろう。示されたように、平均点１１４は、２つの端点の間の中途にあるが、適用された重み付けがこれに影響を及ぼしても良い。さらに、真の記録ベクトル１１６は、系統的なエラーがランダムエラーより重要であるという仮定の上で測定されたベクトル１０６、１１０の間に示されている。
【００２７】
図４は、４つの画像Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤを含む例を示す。この場合には、ＡからＢに多数の経路がある。
画像                経路
Ａ−Ｂ              ２００：２０８：２０２
Ａ−Ｃ−Ｂ          ２００：２１０：２０４：２１８：２０２
Ａ−Ｄ−Ｂ          ２００：２１６：２０６：２１４：２０２
Ａ−Ｃ−Ｄ−Ｂ      ２００：２１０：２０４：２１２：２０６：２１４：２０２
Ａ−Ｄ−Ｃ−Ｂ      ２００：２１６：２０６：−２１２：２０４：２１８：２０２
【００２８】
好ましくは、いくつか又は全てのこれらの追加の経路を用いても良い。より多くの経路は、頻繁に、より多くの合成記録ベクトルを提示するが、計算負荷も増加する。バランスは、利用可能な計算努力、必要とされる精度及び利用可能な時間を考慮して取り決められなければならないかもしれない。
【００２９】
（重み付けされた平均値の計算）
ｂ及びｃは３つの画像であり、ｂに対して記録されると仮定する。Ｔabは、ａとｂの間の記録であり、それに応じてＴabとＴcbを画定する。Ｔacbは、ＴabとＴcbを含むことによって得られるａとｂの間の記録である。ａとｂの間の記録Ｔは、重み付けされた平均によって次式のように与えられる。
【数２】
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【００３０】
Ｘab、Ｘac及びＸcbは、Ｔab、Ｔac及びＴcbにおける確率変数エラーである。Ｔの確率変数エラーＸは、（エラーは付加的であるので）次式のようになる。
【数３】
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【００３１】
Ｘab、Ｘac及びＸcbは、非依存であり、期待値０を有すると想定される。エラーＸは、このように、σab2＝Ｖ［Ｘab］、σac2＝Ｖ［Ｘac］及びσcb2＝Ｖ［Ｘcb］である場合に分散Ｖ［Ｘ］が次式によって最小化されるときに最小となる。
【数４】
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これらは、画像のボクセルサイズ又は存在する手動記録のためのエラーの見積もりの１つを用いることによって見積もられる。σac＝ｋacσab及びσcb＝ｋcbσabとすると、
【数５】
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となり、その最小値は次式のように想定される。
【数６】
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【００３２】
このことは、次式を与える。
【数７】
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【００３３】
標準偏差
【数８】
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は、このように、次の係数からＤ［Ｘａｂ］より小さい。
【数９】
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【００３４】
ｋac＝ｋcb＝１であることを考慮して、この係数が０より大きいとすると、代替的な経路を提供するための追加の画像の利用は、選択された画像のペアの記録精度を改善するのに役立つ手段である。
【００３５】
もちろん、本発明の範囲を逸脱することなく、多くの変形例が上記の実施例に対して作られても良いことは明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】３つの画像の組み合わせ及びそれらの間に必要とされる変換の概略を示す。
【図２】３つの画像から構成される仮想経路セットの２次元の描写を示す。
【図３】平均化プロセス及びエラーの連続的な低減を示す。
【図４】４つの画像から構成される仮想経路セットの２次元の描写を示す。
【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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