(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像セットの複数のシーケンスを用いて３次元（３Ｄ）物体を追跡するための方法であって、各セット内の前記画像は、異なる視点からの前記物体から同時に取得され、該方法は、各現在の画像セットについて、
前記各現在のセット内の各画像から特徴を抽出するステップであって、該特徴は、各画像におけるウィンドウ内で抽出されるステップと、
運動制約を条件として回帰関数を前記特徴に適用するステップであって、３Ｄ運動パラメーターを取得するステップと、
前記３Ｄ運動パラメーターを前記物体に適用するステップであって、前記物体の３Ｄロケーションを取得するステップと、
前記３Ｄロケーションにおける前記３Ｄ物体の形状を各画像上に投影するステップであって、次の画像セット内の各画像の前記ウィンドウのロケーションを更新するステップと
を含み、前記ステップは、プロセッサにおいて実行される、画像セットの複数のシーケンスを用いて３次元物体を追跡するための方法。
【請求項２】
前記物体は、腫瘍であり、前記画像セットの複数のシーケンスは、画像誘導放射線治療における２つのＸ線ビデオである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記視点は、互いに傾斜している、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記回帰関数は、線形である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記回帰関数は、前記特徴を前記３Ｄ運動パラメーターに相関させる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴は、勾配方向ヒストグラムである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴は、前記物体の運動の影響を受けやすい、請求項１または２に記載の方法。
【請求項８】
初期画像セットを用いて前記回帰関数をトレーニングするステップ、
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項９】
前記トレーニングするステップは、前記特徴と前記３Ｄ運動パラメーターとの間の測地的距離を最小にする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
３Ｄセットアップパラメーターに従って前記３Ｄ物体の前記形状を各画像上に投影するステップであって、各画像の前記ウィンドウのロケーションを取得するステップと、
前記物体の自己相似性に基づいて前記ウィンドウのサイズを最適化するステップと
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項１１】
勾配方向ヒストグラムを用いて前記自己相似性を求めるステップ
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
異なる候補のウィンドウサイズ内にパッチを生成するステップと、
パッチ間の距離を計算するステップと、
最小距離の平均に従って識別能スコアを割り当てるステップと、
最大識別能スコアを有する前記候補のウィンドウサイズを前記ウィンドウの最適なサイズとして選択するステップと
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記回帰関数は、運動制約を条件としており、
生物力学運動モデルを運動制約として適用するステップ
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項１４】
前記初期画像セットの前記ロケーションを取得するステップと、
前記ロケーションを行列に配置するステップと、
前記行列内の最大値に対応する固有ベクトルを用いて原則線を求めるステップと、
前記原則線を該原則線の転置行列とベクトル乗算するステップであって、事前投影行列を取得するステップと、
物体運動事前確率を前記事前投影行列として割り当てるステップと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
前記物体運動事前確率は、多様体上で求められる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記生物力学運動モデルは、複数の人から学習される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記現在の画像セットを用いて前記ロケーションにおける前記回帰関数を更新するステップ
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項１８】
前記特徴は、各画像における複数のウィンドウ内で抽出され、複数の回帰関数が前記特徴に適用されて、複数の３Ｄ運動パラメーターが取得され、前記方法は、
前記複数の３Ｄ運動パラメーターを組み合わせて単一の３Ｄ運動パラメーターにするステップ
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、画像誘導放射線治療に関し、より詳細には、処置中に腫瘍を追跡することに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ）システムは、腫瘍追跡を用いる。正確な追跡を用いると、呼吸に起因して計画標的体積に追加される大きなマージンを、健康な組織に対する放射線の悪影響を最小にするように除去することができる。加えて、連続的な放射線は、呼吸同期および能動的呼吸制御（ＡＢＣ）を無くすことによって、処置セッションの継続時間を短縮することができる。
【０００３】
従来の腫瘍追跡は、内部代用物（internal surrogate）および外部代用物（external surrogate）から腫瘍ロケーションを求めている。例えば、複数の受動（金属）位置合わせマーカーまたは能動（電磁）位置合わせマーカーを腫瘍の周囲に移植し、Ｘ線ビデオを用いて腫瘍の運動を継続的に監視することができる。外部マーカー、例えば、光学撮像システムを用いて見ることができる胸部ポインターおよび腹部ポインターの対応モデルを用いることも可能である。これについては、特許文献１を参照されたい。腫瘍ロケーションを間接的に推定する内部位置合わせマーカーも可能である。
【０００４】
しかしながら、移植された位置合わせマーカーは、複数の不利な点を有する。マーカーは、侵襲手術を必要とし、健康な組織を損傷し、虚脱肺を引き起こす可能性があるとともに、ロケーションをシフトさせて、ロケーションの不確実性をもたらす可能性がある。実際には、外部マーカーまたは内部マーカーと腫瘍ロケーションとの間の相関は、人間の呼吸の複雑さに起因して乱される可能性がある。
【０００５】
マーカーレス腫瘍追跡方法は、複数の代用物領域の運動パターンのパラメトリック表現を取得して、腫瘍ロケーションを推定する。しかしながら、その方法は、モデルトレーニングのために、長期間の間に渡り、代用物領域およびグラウンドトルース腫瘍ロケーションのラベル付けを必要とする。
【０００６】
別の方法は、直交したＸ線画像の複数テンプレート照合を記載している。これについては、非特許文献１を参照されたい。その方法は、粒子フィルター、スパーステンプレート、およびベイズ状態干渉フレームワークを用いる。画像品質が低い低コントラストの腫瘍領域の場合、テンプレート照合は、失敗する可能性がある。
【０００７】
特許文献１は、レーザースキャナーまたは３Ｄコンピュータートモグラフィー等の単一の運動センサーによって、患者の皮膚から取得された３Ｄ運動信号から選択された特徴に回帰を適用することによって、放射線治療中に腫瘍等の動く標的物体を突き止めるための方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願第１３／０３９，９０６号
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Mei他「Robust visual tracking using L1 minimization」（2th Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE, 1436-1443, 2009）
【発明の概要】
【００１０】
本発明の実施の形態は、放射線治療中に、物体、例えば患者の腫瘍、を追跡するための方法を提供する。本方法は、位置合わせマーカーも、患者の能動的呼吸制御も必要としない。本方法は、複数のランダムな運動仮説を生成し、直交軸画像領域において、対応する特徴ベクトルを求める。これらの仮説は、単一の３Ｄ回帰モデルをトレーニングするために、３Ｄにおいてともに生成することもできるし、２つの２Ｄモデルを別々にトレーニングするために、逆投影を通じて２Ｄにおいてともに生成することもできる。これらの仮説は、運動制約の制限内にある。
【００１１】
回帰モデルは、測地的距離を最小にすることによって、特徴を３Ｄ腫瘍運動に写像する。運動事前確率の場合、線形軌道制約が運動制約として組み込まれ、推定結果が正則化される。特徴計算のための最適なウィンドウサイズ選択技法も説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態による３Ｄ腫瘍運動を追跡する投影および複数の撮像センサーの概略図である。
【図２】本発明の実施の形態による腫瘍運動を追跡するための方法の流れ図である。
【図３】本発明の実施の形態によって用いられる変換の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施の形態は、物体を追跡するための方法を提供する。１つの実施の形態では、物体は、腫瘍であり、追跡は、放射線治療中に実行される。本方法は、位置合わせマーカーを必要とせず、かつ非侵襲的である。腫瘍追跡は、２Ｄ画像特徴と腫瘍運動との間の回帰モデルフィッティングを用いる。
【００１４】
図１は、複数の画像１０１および１０２を示している。例えば、これらの画像は、矢状センサー（sagittal sensor）および冠状センサー（coronal sensor）から取得される。これらのセンサーは、例えば、Ｘ線透視検査または超音波検査を用いることができる。換言すれば、本発明の実施の形態による追跡は、非侵襲的である。各センサーは、画像（ビデオ）シーケンス１０１および１０２を取得する。これらのシーケンスは、各撮像時点（フレームレート）において、センサーが画像のセットを取得するように同期している。このセットには、センサーごとに１つの画像がある。センサーは、互いに傾斜または直交することができる。しかしながら、これは、必須ではない。唯一の要件は、これらのセンサーの視点が異なるということである。例えば、画像は、直交した撮像を用いて腫瘍運動１０５を求めるために、矢状面ビュー１０３および冠状面ビュー１０４を提供する。呼吸に起因して、それらの複数のビューの投影された腫瘍領域は、かなり動く。
【００１５】
本発明者らの直感は、運動の影響を受けやすい画像特徴の変動が、腫瘍運動と線形に相関することができるということである。したがって、第１の画像セットから開始して、特徴が各画像において抽出されるウィンドウのサイズを最適化しながら、ランダムに生成される運動仮説を用いて線形回帰関数がトレーニングされる。ビューごとにウィンドウがある。加えて、回帰関数は、非線形のものとすることができる。次に、物体を次のロケーションに追跡するために、ウィンドウ内における各現在の画像セットについて求められた特徴に回帰モデルが適用される。
【００１６】
追跡方法
図２に示すように、追跡は、トレーニングモジュール２２０を用いて回帰関数を求め、追跡モジュール２３０を用いて３Ｄロケーション２０９を求める。この回帰関数は、新たな画像が取得された際に、再トレーニングされる。本方法は、当該技術分野において知られているように、メモリおよび入力／出力インターフェースに接続されたプロセッサにおいて実行することができる。
【００１７】
トレーニングは、画像シーケンス１０１および１０２から取り出された初期画像セット２０１から開始する。これらの画像は、初期の物体の３Ｄロケーションおよび形状２０２を求めるために位置合わせされる（２１０）。初期の物体の形状は、手動で求めることもできるし、物体認識モジュールまたは他のコンピュータービジョン技法を用いて自動的に求めることもできる。
【００１８】
１つの実施の形態では、位置合わせ２１０は、初期シーケンスセット（例えば、Ｘ線ビデオ）を基準画像セット（コンピュータートモグラフィー（ＣＴ）データからデジタルで復元されたＸ線像等）と照合することによって達成される。ここで、物体の形状およびロケーションは知られている。位置合わせプロセスは、物体の形状および位置が判明している初期シーケンスセットにおいて画像のサブセットを決定し、したがって、追跡は、これらの画像のサブセットから開始し、上記所与のシーケンスにおける画像の残りにおいて、物体のロケーションを見つけることができる。
【００１９】
３Ｄセットアップパラメーター２０７を用いると、物体の３Ｄロケーション２０２は、撮像面座標系に対して取得することができるとともに、実世界座標系に対しても取得することができる。物体の形状は、物体を画定する３Ｄ体積である。物体のロケーションは、物体の形状の質量中心として割り当てることができる。
【００２０】
トレーニングは、運動制約２０３、３Ｄ運動パラメーター（ＭＰ）２０４、および３Ｄセットアップパラメーター２０７を用いて、トレーニング画像セット、例えば、最初の２００個の画像についての腫瘍の初期３Ｄロケーションを求める。
【００２１】
トレーニング
物体の初期ロケーションおよび初期形状、運動制約、並びに３Ｄ運動を用いて、３Ｄ運動パラメーターが生成される（２２１）。３Ｄ  ＭＰが物体に適用され（２２２）、その後、物体は、３Ｄセットアップパラメーターを用いて画像に投影される（２３５）。次に、各トレーニング画像セットについてウィンドウ内の画像特徴が抽出される（２２３）。これらの特徴は、連結されて、運動行列および特徴行列が作成される（２２４）。これらの行列は、組み合わせ特徴を構成する。３Ｄ回帰関数がこれらの行列にフィッティングされ（２２５）、トレーニングが完了する。この回帰関数は、追跡モジュール２２０によって用いられる。
【００２２】
追跡
各現在の画像セット２０５について、追跡ウィンドウを用いて、特徴が抽出される（２３１）。例えば、２つのビューが用いられるとき、現在のセットは、矢状面ビュー１０３および冠状面ビュー１０４等の画像対を含む。３Ｄ回帰関数が特徴に適用されて（２３２）、運動パラメーターが取得され、次いで、運動制約２０３が運動パラメーターに適用される（２３７）。ウィンドウのロケーションは、更新することができ（２４０）、回帰関数は、ステップ２２１から開始して再トレーニングすることができる。
【００２３】
運動制約が適用された後、運動パラメーター（ＭＰ）が物体に適用され（２３４）、３Ｄセットアップパラメーターを用いて、３Ｄ運動が画像面に投影される（２３５）。これによって、腫瘍の現在の３Ｄロケーション３０９および処理される次の画像セットのウィンドウのロケーションが生成される。
【００２４】
３Ｄ回帰追跡（３ＤＲ）
本発明者らの追跡方法は、回帰係数のｍ×ｄ行列Ωによって指定される回帰関数をトレーニングする。ここで、ｄは、複数のアフィン変換パラメーターである。回帰関数は、行列Ｘ（特徴行列）内の画像特徴を、行列Ｙ（運動行列）内の物体運動と相関させる。これは、３Ｄユークリッド空間において、関数をトレーニングすることによって行うことができる（３ＤＲ）。代替的に、これは、２Ｄ平面空間において２つの回帰関数をトレーニングし、これらの２つの関数を３Ｄ空間において交差させることによって行うことができる（２ＤＲ）。
【００２５】
トレーニングは、下式のように、特徴と運動パラメーターとの間の測地的距離を最小にすることによって回帰関数の係数を求める最小化問題として定式化される。
【００２６】
【数１】
0005797352.tif 000002
【００２７】
ここで、重みλは、正則化のためのものである。すなわち、重みは、より小さなノルムを有する解を優先する。ティホノフ（Tikhonov）正則化も、リッジ回帰として知られている。
【００２８】
１つの画像シーケンスについて、２つの連続した画像間の物体運動は、３×３変換行列Ｍとしてモデル化することができる。Ｍを用いて、物体空間内の単位正方形から、画像空間内の物体を取り囲むアフィンウィンドウ領域への変換が表される。すなわち、下式となる。
【００２９】
【数２】
0005797352.tif 000003
【００３０】
時刻ｔにおける物体のロケーションＭｔ２０９は、下式によってＭｔ−１から求めることができる。
【００３１】
【数３】
0005797352.tif 000004
【００３２】
ここで、ΔＭｔは、時刻ｔ−１およびｔにおける連続した画像間の運動である。
【００３３】
アフィン運動行列は、微分可能多様体上に存在するので、下式のように、リー群指数写像を適用して、ΔＭｔが求められる。
【００３４】
【数４】
0005797352.tif 000005
【００３５】
ここで、ｈｔ∈Ｒｍは、Ｉｔから全体がワープされた物体空間内の単位正方形に対応するｍ×１特徴ベクトルである。
【００３６】
図３に示すように、ｎ個のトレーニング仮説
【数５】
0005797352.tif 000006
３１０が物体座標３０１において生成され、画像座標３０２における対応する特徴が求められる。ｎ個のランダムアフィン変換ΔＭｉのトレーニングセットが、それらの対応する特徴ベクトルｈ０，ｉとともに、画像Ｉ０から抽出され、式（１）の最適解が求められる。アフィン変換Ｍ０は、単位正方形を物体から画像座標に写像する。
【００３７】
図３に示す様々な変換が以下で説明される。行列ＸおよびＹは、以下のように作成される（２２３）。
【００３８】
【数６】
0005797352.tif 000007
【００３９】
３Ｄ腫瘍運動、例えば、並進運動を画像セットのシーケンスと直接相関させる結合回帰関数をトレーニングするために、画像セット、例えば、２つの直交したビューから抽出された特徴ベクトルが連結され、それらの特徴に対応する３Ｄアフィン運動が直接推定される。
【００４０】
最初にｎ個の３Ｄアフィン行列
【数７】
0005797352.tif 000008
をランダムに生成し（２２１）、次いで、３Ｄユークリッド空間において
【数８】
0005797352.tif 000009
に従って物体を移動させる（２２２）ことによって、時刻ｔ＝０における２つの画像
【数９】
0005797352.tif 000010
および
【数１０】
0005797352.tif 000011
から組み合わせ特徴ベクトル
【数１１】
0005797352.tif 000012
が作成される。次に、
【数１２】
0005797352.tif 000013
が、３Ｄ運動パラメーターを用いて画像上に投影される（２３５）。対応するウィンドウ領域内では、２つの画像からなるセット内の画像の特徴
【数１３】
0005797352.tif 000014
および
【数１４】
0005797352.tif 000015
が抽出される。
【００４１】
この場合、Ω＊が、組み合わせ特徴ベクトル
【数１５】
0005797352.tif 000016
を対応する３Ｄアフィン運動行列
【数１６】
0005797352.tif 000017
に写像する。ここで、
【数１７】
0005797352.tif 000018
は、４×４アフィン行列である。したがって、
【数１８】
0005797352.tif 000019
および
【数１９】
0005797352.tif 000020
となる。
【００４２】
抽出された特徴ｈｔは、例えば、勾配方向ヒストグラム（ＨＯＧ）である。追跡ウィンドウ内の各５×５ブロックに８ビンヒストグラムが用いられ、特徴が連結されてベクトルにされる。式（１）は、リッジ回帰によって解かれる。他の特徴、例えば、物体運動の影響を受けやすい特徴を用いることができることに留意すべきである。
【００４３】
腫瘍運動事前確率
腫瘍運動の軌道は、放射線治療中に大きくは変化しない。多くの同期処置（gated treatment）について、呼気相中の腫瘍ロケーションは、吸気相中よりも安定しており、再現性がある。これは、呼気相中の時間の方が多いので、腫瘍運動を周期的非対称関数としてモデル化することができることを示している。呼吸器系にヒステリシスがないとき、１つの呼吸サイクルの吸気の経路および呼気の経路は、ほぼ同じである。ヒステリシスが存在する場合であっても、これらの２つの経路間の最大のずれは、通例、腫瘍運動の主方向に沿った距離よりもはるかに小さい。
【００４４】
したがって、線形運動制約２０３を用いて、追跡結果が正則化される。このアイデアは、腫瘍の軌道を最もよく近似する画像上に運動推定を投影し（２３５）、次いで、この投影を用いて腫瘍ロケーションを表すことである。これらの運動制約は、追跡精度を改善し、高周波数ジッターを除去することによって腫瘍軌道を安定させる。実際には、これは、回転ガントリーまたは診療用台の動きを削減し、一貫した処置を提供することができる。
【００４５】
運動制約を実施するために、シーケンスの最初の部分（例えば、２００個の画像セット）の追跡結果が収集され、次いで、それらの結果が連結されて、２００×３行列Ａにされる。次に、Ａの最大固有値λｍａｘに対応する固有ベクトルｖｍａｘから原則線が求められる。線投影行列は、ｖｍａｘ・ｖｍａｘ’として求めることができる。換言すれば、原則線をその転置行列とベクトル乗算して、線投影行列が取得され、物体運動事前確率が事前投影行列として割り当てられる。
【００４６】
運動事前確率は、多様体上で学習することができる。この場合、非線形運動を運動事前確率で捕捉することもできる。そのような多様体は、シーケンスの最初の部分に対する物体追跡結果を用いて学習される。多様体学習方法の中でも、局所線形埋め込み（locally linear embedding）、同等写像（isomaps）等が適用される。
【００４７】
１つの実施の形態では、運動事前確率は、生物力学運動モデルによって与えられる。生物力学モデルは、ＣＴデータにおける各点が呼吸中にどのように動くのかを規定する。これについては、例えば、上記特許文献１を参照されたい。そのような生物力学モデルは、４次元ＣＴデータおよびハイパーリアリスティック呼吸シミュレーターを用いて学習される。複数の人から生物力学運動モデルを学習して、一般的でより正則化された運動事前確率を取得することもできる。この場合、異なる人々の生物力学モデルは、現在の患者の身体モデル（ＣＴデータ）に正規化される。
【００４８】
最適な追跡ウィンドウ
物体が腫瘍である場合、追跡ウィンドウのサイズは、軟組織、特に肺エリアおよび腹部エリアにおける腫瘍を追跡するのに重要な役割を有する。これは、腫瘍の異なる部分は、異なって変形する傾向があり、その変形は、組織境界に対する相対的なロケーションおよび外力に依存するからである。テンプレートに基づく方法のための有効な追跡結果を取得するには、追跡ウィンドウのサイズは、運動を過小評価すべきでもないし、腫瘍を見失うべきでもない。
【００４９】
腫瘍領域において自己相似性を用いて、追跡ウィンドウの最適なサイズが決定される。自己相似の物体は、それ自体の一部分と正確にまたはほぼ相似である。すなわち、全体は、それらの部分のうちの１つまたは複数と同じ形状を有する。腫瘍等の物体は、統計的に自己相似である。
【００５０】
候補のウィンドウサイズがｗｘ×ｗｙである場合、探索ウィンドウサイズは、同じ中心を有する２ｗｘ×２ｗｙであり、
【数２０】
0005797352.tif 000021
である。ここで、
【数２１】
0005797352.tif 000022
は、物体の境界サイズである。
【００５１】
Ｌ２ノルムを用いて、ウィンドウ領域内の任意の画像パッチ対のＨＯＧ距離が求められ、候補のウィンドウサイズの識別能を示す指標として平均誤差が用いられる。直感的には、平均誤差が大きいほど、そのウィンドウサイズは、より大きな識別能を有する。しかしながら、異なる距離分布が、同じ平均誤差を有することがある。これらの場合を考慮に入れるために、小さな（２０％の）ＨＯＧ距離が選ばれ、それらの平均が指標として用いられる。
【００５２】
より具体的には、最初に、物体のロケーションの周辺に種々のサイズで候補のウィンドウのセットが生成される。これらの候補のウィンドウのうちの１つが、最適な追跡ウィンドウとして選ばれる。各候補のウィンドウ内において、複数のより小さなパッチが生成される。これらのパッチは、互いに重なり合うかまたは格子構造上に配置された８×８画像ピクセルブロック等とすることができる。次に、各パッチについて特徴が定義される。これらの特徴は、ＨＯＧ特徴とすることができる。全ての可能なパッチの対間の距離が、それらの特徴を用いて計算される。異なるサイズのパッチが候補のウィンドウ内または候補のウィンドウ間で用いられる場合、距離が、対応するパッチサイズに対して正規化される。
【００５３】
距離が計算された後、距離の分布関数が作成される。本発明者らの直感は、最適なウィンドウ上およびその周辺における特徴計算がウィンドウの運動の影響を受けやすく、したがって、ウィンドウは、自己相似ではないであろうということである。換言すれば、パッチ距離は、分布関数の下端に集中しない。その結果、分布関数の下端、例えば最小距離の２０％を考慮して、この下端について、より高い平均（または中央）値を有する候補のウィンドウが最適なウィンドウとして選ばれる。下端の平均（または中央）値が計算され、この平均が識別能スコアとして割り当てられる。最適なウィンドウは、最大の識別能スコアを有するべきである。
【００５４】
各画像において複数のウィンドウを用いることもでき、次いで、複数の回帰関数を特徴に適用して、複数の３Ｄ運動パラメーターを取得することができる。複数の３Ｄ運動パラメーターは、次いで、更なる処理に備えて組み合わされ、単一の３Ｄ運動パラメーターにされる。
【００５５】
２Ｄ回帰追跡（２ＤＲ）
単一の３Ｄ回帰関数をトレーニングするのでなく、２つのビューの２つの回帰行列Ω１およびΩ２をトレーニングし、式（２）および式（３）を反復的に適用して、セット内の各画像において腫瘍を追跡することができる。時刻ｔにおける２つの直交した画像の２つの個々の追跡結果
【数２２】
0005797352.tif 000023
および
【数２３】
0005797352.tif 000024
が得られた後、逆投影を通じて３Ｄにおいて腫瘍ロケーションｐｔを求めることができる。
【数２４】
0005797352.tif 000025
およびｃ１が接続されて、線
【数２５】
0005797352.tif 000026
が形成され、
【数２６】
0005797352.tif 000027
およびｃ２が接続されて、線
【数２７】
0005797352.tif 000028
が形成され、次いで、線
【数２８】
0005797352.tif 000029
および
【数２９】
0005797352.tif 000030
の交点としてｐｔが求められる。ここで、ｃ１およびｃ２は、２つのセンサーの視点である。実際には、
【数３０】
0005797352.tif 000031
および
【数３１】
0005797352.tif 000032
は、必ずしも互いに交差しない場合があり、したがって、これらの線を接続する最短パスの中点が選択される。
【００５６】
発明の効果
本発明者らの追跡は、従来技術の方法よりも正確な追跡結果を一貫して達成する。２ピクセル未満の平均誤差および１ピクセル未満の標準偏差を達成することができる。１つのピクセルは、約０．２ｍｍの追跡精度に対応することができる。この追跡は、グラウンドトルース軌道にも整合する。
【００５７】
これとは対照的に、従来技術のオプティカルフロー（ＯＦ）に基づく追跡器は、腫瘍運動が大きいときにかなりの誤差を引き起こす当該腫瘍運動を過小評価する傾向がある。ＯＦは、単一の画像を処理するのに約２．８分を要し、これは、放射線治療中のリアルタイム追跡には実用的でない。本発明者らの回帰に基づく方法は、１０分の１秒未満で腫瘍を追跡することができ、これは、リアルタイム追跡および撮像プロセスのフレームレートに十分である。
【００５８】
Ｐｌ１粒子フィルターに基づく追跡器は、腫瘍運動を両極端に誇張し、ジッターのある結果を生成する。これは、勾配方向ヒストグラムピラミッド（ＰＨＯＧ：Pyramid of Histograms of Orientation Gradients）粒子フィルターにも当てはまる。この粒子フィルターに基づく追跡器に関する１つの問題は、画像内のテクスチャの欠如が、時に、重点サンプリング後の近似された確率密度関数のモードとして、誤った運動仮説の選択をもたらすということである。
【００５９】
従来の２ＤＲは、１つの画像において腫瘍を追跡することができないとき、回復することができず、大きな誤差を引き起こす。これとは対照的に、本発明者らの３ＤＲは、複数のビューからの結合した同時の特徴抽出に起因したそのような発散を回避し、従来技術におけるような２Ｄ平面とは対照的に、３Ｄ空間において腫瘍ロケーションを保持する。
【００６０】
本発明の実施の形態は、マーカーも他の侵襲的な技法も必要としない腫瘍追跡方法を提供する。本方法は、３Ｄ腫瘍運動仮説と、対応する直交した画像内の腫瘍領域の連結された外見特徴とを関係付ける回帰関数をトレーニングする。
【００６１】
この追跡器は、精度（２ピクセル未満であり、標準偏差は、１ピクセル未満である）および画像対当たりの速度（０．０３秒）の双方において最先端の追跡方法よりも性能が優れている。
【要約】
腫瘍が、異なる視点から同時に取得された複数の画像シーケンスにおいて追跡される。特徴が、ウィンドウを用いて各現在の画像セットにおいて抽出される。回帰関数が、運動制約を条件として特徴に適用され、３Ｄ運動パラメーターが取得される。これらの３Ｄ運動パラメーターは、画像において観察された腫瘍に適用され、物体の３Ｄロケーションが取得される。次に、この３Ｄロケーションにおける３Ｄ物体の形状が、各画像上に投影され、処理される次の画像セットのウィンドウのロケーションが更新される。【図１】
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【図２】
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【図３】
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