(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の医用画像と第２の医用画像とに非剛体位置合わせを実行し、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との間における対応点の変位に関する第１のベクトルを位置毎に示す変形場を決定する位置合わせ部と、
前記変形場に含まれ第１のベクトルが互いに類似する局所的な領域である略均質な領域を同定し、前記略均質な領域に含まれる複数の位置の複数の第１のベクトルを近似する第２のベクトルを決定し、前記複数の位置各々の第１のベクトルを第２のベクトルに置き換えることにより、前記変形場のうちの前記略均質な領域の第１の部分的な変形場が前記略均質な領域に比して均質度が高い第２の部分的な変形場に置き換えられた修正後の変形場を生成する領域同定部と、
前記修正後の変形場に基づいて前記第１の医用画像を変換し、前記変換後の第１の医用画像と前記第２の医用画像との差分画像を生成する差分部と、
を具備する医用画像処理装置。
【請求項２】
前記差分部は、前記第１の医用画像に含まれる前記略均質な領域に対応する画素領域に対して前記修正後の変形場のうちの前記第２の部分的な変形場を適用して、前記変換後の第１の医用画像を生成する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記差分部は、前記第１の医用画像に含まれる前記略均質な領域以外に対応する画素領域に対して前記修正後の変形場のうちの前記第１の部分的な変形場を適用して、前記変換後の第１の医用画像を生成する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の部分的な変形場は、剛体変換又はアフィン変換を含む、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記領域同定部は、前記変形場に対してクラスタ分析を実行することにより前記略均質な領域を同定する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記領域同定部は、前記変形場のうちの変位の少なくとも１つの成分が閾値よりも小さい領域を前記略均質な領域として同定する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記領域同定部は、前記少なくとも１つの成分が実質的に一定である領域を前記略均質な領域として同定する、請求項６記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記領域同定部は、前記第１の医用画像をセグメンテーションすることにより前記略均質な領域を同定する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記領域同定部は、前記第１の医用画像をセグメンテーションすることにより前記略均質な領域の少なくとも１つの候補領域を決定する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記領域同定部は、前記第１の部分的な変形場と前記第２の部分的な変形場との間の移行を円滑にするために前記第１の部分的な変形場と前記第２の部分的な変形場とのうちの一方又は両方に平滑化関数を適用する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記差分部は、前記差分画像をレンダリングする、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記差分部は、前記差分画像のうちの前記略均質な領域に対応する画素領域が視覚的効果により強調されるように前記差分画像をレンダリングする、請求項１１記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記第２の部分的な変形場は、剛体近似、アフィン近似、前記第１の部分的な変形場の少なくとも１つのパラメータが一定に保持される近似のうち少なくとも１つを含む、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とのうちの一方が非造影強調画像であり、他方が造影強調画像である、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との各々は、ＣＴデータ、ボリューム画像データのうち少なくとも１つを有する、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とは、骨髄画像である、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項１７】
第１の医用画像と第２の医用画像とに非線形位置合わせを実行することにより、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との間における対応点の変位に関する第１のベクトルを位置毎に示す変形場を決定し、
前記変形場に含まれ第１のベクトルが互いに類似する局所的な領域である略均質な領域を同定し、
前記略均質な領域に含まれる複数の位置の複数の第１のベクトルを近似する第２のベクトルを決定し、
前記複数の位置各々の第１のベクトルを第２のベクトルに置き換えることにより、前記変形場のうちの前記略均質な領域の第１の部分的な変形場が前記略均質な領域に比して均質度が高い第２の部分的な変形場に置き換えられた修正後の変形場を生成し、
前記修正後の変形場に基づいて前記第１の医用画像を変換し、前記変換後の第１の医用画像と前記第２の医用画像との差分画像を生成する、
ことを具備する医用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨髄浮腫（骨挫傷と呼ばれることもある）は、骨髄内に過剰な流体が存在する状態である。骨髄浮腫パターン（ＢＭＥＰ：bone marrow edema pattern）は、骨髄浮腫の存在を指し得る医用画像において視認可能な特徴である。ＢＭＥＰは、溶解性骨病変と関連することがある。溶解性骨病変は、とりわけ特定の骨腫瘍によって引き起こされることがある。比較的少数の骨腫瘍がＢＭＥＰと関連することが判明しているので、ＢＭＥＰを視覚化することは、溶解性骨病変を診断する助けとすることができる。
【０００３】
磁気共鳴（ＭＲ）イメージングにおいてＢＭＥＰを同定することが知られている。研究では、ＢＭＥＰを同定するためのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）骨サブトラクションの使用も調べ、ＣＴ骨サブトラクションを使用して得られた結果を、ＭＲを使用して得られた結果と比較されている。
【０００４】
ＣＴ骨サブトラクションは、ディジタルサブトラクション血管造影の一種である。ディジタルサブトラクション血管造影では、造影剤が患者の血管系に導入される。造影剤は、ＣＴ画像で見られる血液の強度を増加させる。画像データは、造影剤が存在する状態と存在しない状態とで収集され、非造影強調画像は、２つの画像に共通する特徴（例えば、骨）を除去し、造影強調領域を際立たせるために、造影強調画像から減算される。灌流検査では、血管系を通る造影強調血液の流れを特徴づけるために、所定の間隔で複数の画像が撮影されることがある。
【０００５】
差分処理対象の画像同士の位置が整合しない場合（例えば、患者が第１の画像の撮影時と第２の画像の撮影時との間に動かされた可能性がある場合）、差分処理前の医用画像に位置合わせ処理を施すと良い。位置合わせは、第１の画像内の各解剖学的場所が第２の画像内の同じ解剖学的場所にマッピングされるように、第１の画像の座標系と第２の画像の座標系との関係を決定するために行われる。位置合わせは、既知の解析技法を使用して手動でまたは自動的に実行されてよい。例えば、剛体位置合わせ、アフィン位置合わせ又は非剛体位置合わせ等の様々な位置合わせ処理が用いられる。
【０００６】
剛体位置合わせは、１つの画像を別の画像に重ね合わせるために当該画像内のデータ点の座標に対し、回転及び平行移動の少なくとも１つを実行する。アフィン位置合わせは、１つの画像を別の画像に重ね合わせるために当該画像内のデータ点の座標に対し、回転、平行移動、スケーリング及び剪断の少なくとも１つを実行する。従って剛体位置合わせは、アフィン位置合わせの一形態である。
【０００７】
非剛体位置合わせは、１つの画像を別の画像に重ね合わせるために当該画像内のデータ点の座標に対し、柔軟な変形に供される非線形変換を実行する。非線形変換は、３次元画像内の各ボクセルに対する個々の変位を定義する密なベクトル場を使用して定義され得る。非線形変換は、また、他の場または関数を使用して、例えば、Ｂスプライン関数または薄板スプライン関数を使用して、定義され得る。
【０００８】
研究においてＣＴ画像は、溶解性骨病変を有する患者のグループに対して得られており、大型検出器ＣＴスキャナにおいて実行されるＣＴ灌流検査から得られる。造影剤が導入されている間、組織の弱いフラッシングが見られることがある。強度に対する造影剤の影響は、３０ＨＵ（ハンスフィールド単位）程度であることがわかっており、そのため、区別が困難なことがある。
【０００９】
非剛体位置合わせ又は剛体位置合わせのいずれかを使用する造影強調前のＣＴ画像と造影強調後のＣＴ画像との位置合わせ及び差分処理（サブトラクション）に基づいて、場合によっては、溶解性骨病変に罹患している患者に対するＣＴ灌流検査という状況で、非剛体位置合わせによって、最初は幾つかの点で剛体位置合わせの結果よりも良好なように見える結果が得られ、剛体位置合わせと比較して良好な画像品質および少ないサブトラクションアーチファクトを有することがわかっている。しかし、非剛体位置合わせは、位置合わせ後に（例えば、腫瘍に関連する）ＢＭＥＰのエリアの不正確な収縮または膨張という結果をもたらすことがある。剛体位置合わせと比較して、強調も減少され得る。ＢＭＥＰ領域と正常に見える骨髄の領域とのコントラストを評価するとき、剛体位置合わせは、非剛体位置合わせを使用して達成されるよりも高いコントラストが得られる結果をもたらすことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
実施形態の目的は、位置合わせ精度の向上を可能とする医用画像処理装置及び医用画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、第１の医用画像と第２の医用画像とに非剛体位置合わせを実行し、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との間における対応点の変位を位置毎に示す変形場を決定する位置合わせ部と、前記変形場のうちの略均質な領域を同定し、前記変形場のうちの前記略均質な領域の第１の部分的な変形場を、前記略均質な領域に比して均質度が高い第２の部分的な変形場に置き換える領域同定部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、図１の医用画像処理装置により実行される本実施形態に係る画像処理の流れを示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、剛体位置合わせすることにより生成ＣＴ差分画像を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、非剛体位置合わせすることにより生成ＣＴ差分画像を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、冠状ＣＴ血管造影画像を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、図４Ａに対応する差分画像を示す図である。
【図５】図５は、図１の医用画像処理装置により実行されるマルコフ確率場におけるノードを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる医用画像処理装置及び医用画像処理方法を説明する。
【００１４】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、様々な形態を取ることができる。例えば、医用画像処理装置は、医用画像を生成する医用画像診断装置に組み込まれても良いし、例えば、医用画像診断装置にネットワークを介して接続された他の処理装置であっても良い。さらに、本実施形態に係る医用画像処理装置は、超音波、ＭＲＩ、Ｘ線撮影、コンピュータ断層撮影法（ＣＴスキャナ）、陽電子放射断層撮影法（ＰＥＴスキャナ）および同様のものを含む一連のモダリティを用いて生成された医用画像と共に動作することができる。従って本実施形態は、特定の構成または撮像技法に限定されることはなく、一連の医用画像処理システム構成およびモダリティに対して、広く適用することができる。以下、本実施形態に係る医用画像診断装置は、医用画像診断装置（スキャナ）に接続された処理装置であるとする。
【００１５】
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置２０の構成を示す図である。図１に示すように、医用画像処理装置２０は、ＣＴスキャナ２４に接続されている。ＣＴスキャナ２４としては、例えば、患者または他の被検体に対して３次元ＣＴ測定を行うことのできる任意の適切なタイプのＣＴスキャナを使用することができる。ＣＴスキャナ２４は、患者または他の被検体に関する３次元画像又は２次元画像等の医用画像を生成する。なお、図１において医用画像処理装置２０は、ＣＴスキャナ２４に接続されているとしたが、本実施形態はこれに限定されず、任意の他の適切なタイプのスキャナ、例えば、Ｘ線撮影、ＭＲＩ、ＰＥＴ、または超音波スキャナに接続されても良い。
【００１６】
図１に示すように、医用画像処理装置２０は、表示回路２６、入力回路２８、記憶回路３０及び処理装置２２を有する。処理装置２２は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション等のコンピュータである。表示回路２６は、医用画像等の種々のデータを表示する。具体的には、表示回路２６は、表示インタフェース回路と表示機器とを有する。表示インタフェース回路は、表示対象を表すデータをビデオ信号に変換する。表示信号は、表示機器に供給される。表示機器は、表示対象を表すビデオ信号を表示する。表示機器としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。入力回路２８は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。具体的には、入力回路２８は、入力機器と入力インタフェース回路とを有する。入力機器は、ユーザからの各種指令を受け付ける。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。入力インタフェース回路は、入力機器からの出力信号を処理装置２２に供給する。記憶回路３０は、種々の情報を記憶するＨＤＤやＳＳＤ、集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、記憶回路３０は、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であっても良い。例えば、記憶回路３０は、本実施形態に係る画像処理プログラム等を記憶する。また、記憶回路３０は、ＣＴスキャナ２４により生成された医用画像を記憶する。
【００１７】
なお、本実施形態において記憶回路３０は、ＣＴスキャナ２４等のスキャナから伝送された医用画像を記憶することのみに限定されない。例えば、記憶回路３０は、遠隔のデータストア（図示せず）から医用画像を受け取ってもよい。遠隔のデータストアは、関連する患者データとともに長時間の期間にわたって多数の異なるスキャナから得られる多数の異なる医用画像を記憶している。例えば、データストアは、ＰＡＣＳ（picture archiving and communication system）に含まれても良い。
【００１８】
処理装置２２は、画像データを自動的または半自動的に処理するための処理リソースを提供する。処理装置２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の処理回路（プロセッサ）３２を有する。処理回路３２は、本実施形態に係る画像処理を実行するように構成された様々な機能実行するように動作可能である。
【００１９】
具体的には、本実施形態において処理回路３２は、位置合わせ機能３４、領域同定機能３６及び差分機能３８を実行する。位置合わせ機能３４により処理回路３２は、第１の医用画像と第２の医用画像とに非剛体位置合わせを実行し、第１の医用画像と第２の医用画像との間における対応点の変位を位置毎に示す変形場を決定する。領域同定機能３６により処理回路３２は、変形場に含まれる略均質な領域を同定する。そして、領域同定機能３６により処理回路３２は、変形場のうちの略均質な領域の第１の部分的な変形場を、略均質な領域に比して均質度が高い第２の部分的な変形場に置き換える。差分機能３８により処理回路３２は、第１の医用画像と第２の医用画像との差分画像を生成する。
【００２０】
位置合わせ機能３４、領域同定機能３６及び差分機能３８は、本実施形態に係る画像処理プログラムを構成するソフトウェアモジュールにより実現されても良い。また、処理回路３２は、位置合わせ機能３４、領域同定機能３６及び差分機能３８の各々を実行する専用のハードウェア回路を含んでも良い。当該ハードウェア回路は、例えば、１つ又は複数のＡＳＩＣ（application specific integrated circuits）又はＦＰＧＡ（field programmable gate arrays）に実装される。
【００２１】
処理装置２２は、ハードドライブとＰＣの他の構成要素も含み、ＰＣの他の構成要素としては、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、種々のデバイスドライバを含むオペレーティングシステム及びグラフィックスカードを含む他のハードウェアデバイスを有しても良い。当該ハードウェアデバイスは、簡単のため、図１に図示していない。
【００２２】
図２は、医用画像処理装置２０により実行される本実施形態に係る画像処理の流れを示す図である。
【００２３】
ステップ５０において処理回路３２は、第１の医用画像を受け取り、ステップ５２において処理回路３２は、第２の医用画像を受け取る。ステップ５０とステップ５２とは同時に行われてもよいし、異なるタイミングで行われてもよい。本実施形態において第１の医用画像は非造影強調画像であり、第２の医用画像は造影強調画像であるものとする。
【００２４】
ステップ５４において処理回路３２は、位置合わせ機能３４を実行する。位置合わせ機能３４において処理回路３２は、非剛体位置合わせを使用し、非造影強調画像を造影強調画像に対して位置合わせする。任意の適切な非剛体位置合わせが用いられれば良い。本実施形態に係る非剛体位置合わせは、Ｐｉｐｅｒ，Ｊら、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｂｙ  ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｂｄｏｍｉｎａｌ  ｏｒｇａｎ  ｍｏｔｉｏｎ  ｉｎ  ｌｏｗ−ｄｏｓｅ  ４Ｄ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＣＴ、Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ５７（６）、１７０１〜１７１５ページ（２０１２年）において報告された手順を用いることができる。包括的な非剛体位置合わせが、相互情報量を類似性測度として使用して実行され、Ｃｒｕｍ−Ｈｉｌｌ−Ｈａｗｋｅｓスキーム（Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｒ．Ｃｒｕｍ、Ｄｅｒｅｋ  Ｌ．Ｇ．Ｈｉｌｌ、Ｄａｖｉｄ  Ｊ．Ｈａｗｋｅｓ、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｓ  ｉｎ  Ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＰＭＩ’２００３、３７８〜３８７ページ）を使用して、変形場が計算される。変形場は、非造影強調画像と造影強調画像との間における対応点の変位を座標毎に示す。対応点は、例えば、解剖学的に同一な点が採用される。変位は、具体的には、非造影強調画像のデータ点と当該データ点に対応する造影強調画像のデータ点との間のベクトル（変位ベクトル）である。すなわち、本実施形態に係る変形場は、個々の変位ベクトルが各ボクセルに対して定義される密なベクトル場である。ステップ５４においては、任意の他の適切な非剛体位置合わせが使用されてもよい。
【００２５】
ステップ５６において処理回路３２は、領域同定機能３６を実行する。領域同定機能３６において処理回路３２は、ステップ５４で決定された変形場が略均質である少なくとも１つの領域を同定する。以下、変形場が略均質である領域を、単に略均質な領域と呼ぶことにする。略均質な領域は、変形場がアフィン変換によって十分に近似可能な領域であってよい。
【００２６】
略均質な領域は、非造影強調画像の座標空間内または造影強調画像の座標空間内で定義される。非造影強調画像の座標空間と造影強調画像の座標空間とは、処理回路３２により、非剛体位置合わせにより関連づけられる。
【００２７】
個々の変位ベクトルが各画素（ボクセル）と関連づけられる本実施形態では、略均質な領域は、当該領域を構成する複数の画素の複数の変位ベクトルが所与の類似基準を満たしている。
【００２８】
例えば、処理回路３２は、各略均質な領域の変形場の変位の偏差を決定することによって、その領域を同定する。変形場の変位の偏差は、ボクセルごとに決定される。処理回路３２は、個々のボクセルの変位を、略均質な領域内部の他のボクセルの変位と比較する。また、処理回路３２は、個々のボクセルの変位を、特定のエリア内の変形場に関する推定される近似、例えば、略均質な領域内の変形場に関する推定される近似と比較される。
【００２９】
処理回路３２は、複数の画素の変位に基づく任意の適切な値又は統計量を算出し、当該任意の適切な値又は統計量に基づいて分散又は標準偏差を決定する。処理回路３２は、決定された分散又は標準偏差により変形場の変位の変化を決定する。
【００３０】
あるいは、処理回路３２は、変形場の変位の偏差が閾値未満だけ変化する領域を略均質な領域に決定する。例えば、略均質な領域は、個々の画素の変位の偏差が閾値未満だけ変化する領域であってよい。
【００３１】
他の例において処理回路３２は、変形場の変位の変化の少なくとも１つの成分が閾値未満である少なくとも１つの領域を同定することによって、各略均質な領域を同定する。処理回路３２は、変形場の変位の偏差（すなわち変化）の少なくとも１つの成分が実質的に一定である少なくとも１つの領域を、略均質な領域として同定する。
【００３２】
略均質である少なくとも１つの領域を決定するために処理回路３２は、任意の適切な方法を使用可能である。本実施形態において処理回路３２は、変分クラスタリング法又はベクトル場解析法、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法に類似した技法を使用して、非剛体変形場の略均質な領域を同定する。ベクトル場解析および変分クラスタリングを実行するために使用可能な技法の例は、たとえば、ＭｃＫｅｎｚｉｅ，Ａ．、Ｌｏｍｂｅｙｄａ，Ｓ．、Ｄｅｓｂｒｕｎ，Ｍ．、「Ｖｅｃｔｏｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  ＶＧＴＣ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｆ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ２００５、１−３、２００５年６月、Ｌｅｅｄｓ、ＵＫ、Ｅｕｒｏｇｒａｐｈｉｃｓ  ２００５に記載されている。本実施形態においてクラスタリング法は、相対的回転の領域を決定するためのベクトル場の回転（curl）を含むものとする。
【００３３】
本実施形態において処理回路３２は、変形場の略均質な領域を、代替方法を使用して決定しても良い。例えば、処理回路３２は、略均質な領域を推定するために、マルコフ確率場を使用しても良い。以下、マルコフ確率場を使用する実施例については、以下で図５を参照しながら説明する。
【００３４】
本実施形態では、略均質な領域の数は、変分クラスタリングアルゴリズムによって決定される。領域の数は、変分クラスタリングアルゴリズムが均質性からの偏差に対してどれほど許容性があるかによって決定される。非常に許容性のある変分クラスタリングアルゴリズムでは、単一の略均質な領域が得られることとなる。許容性が非常に狭い限界では、画素あたり１つの略均質な領域が存在することとなる。
【００３５】
略均質な領域の数および各略均質な領域の範囲は、医用画像によって異なる。略均質な領域は、医用画像全体において狭い範囲を占めても良いし、大半または全体を占めても良い。
【００３６】
本実施形態において略均質な領域の最小領域サイズは予め決定されており、処理回路３２等に記憶される。処理回路３２は、最小領域サイズを満たすために変分クラスタリング法によって同定される略均質な領域を必要とする。略均質であるように決定されるが最小領域サイズを満たさない任意の領域は、後続のステップにおいて、略均質な領域として使用されない。
【００３７】
本実施形態では、最小領域サイズは予め決定されているが、他の実施形態では、最小領域サイズは任意の適切な方法で決定されてよい。例えば、最小領域サイズは、処理回路３２によって計算されてもよいし、使用者によって選択されてもよい。最小領域サイズは、画素数により定義されても良いし、任意の適切なパラメータ又は寸法により定義されても良い。具体的には、ｘ、ｙ、又はｚ軸に関する最小距離により寸法が決定される。なお、最小領域サイズは決定されなくても良い。
【００３８】
ステップ５８において処理回路３２は、領域同定機能３６を実行し、略均質な領域の各々に対して、当該略均質な領域に限定した変形場（以下、初期の部分変形場と呼ぶ）に対する実施的に均質な近似により規定される変形場（以下、近似的な部分変形場と呼ぶ）を決定し、初期の部分変形場を近似的な部分変形場に置き換える。近似的な部分変形場は、初期の部分変形場よりも均質度が向上するように決定される。
【００３９】
本実施形態においてステップ５６における略均質な領域の同定とステップ５８における近似的な部分変形場の決定は別々の段階として行われるが、他の実施形態では、各略均質な領域の同定は、近似的な部分変形場の決定ステップに組み込まれても良い。
【００４０】
本実施形態では、領域同定機能３６により決定される近似的な部分変形場として剛体近似が用いられる。各領域に対して、処理回路３２は、変分クラスタリングから（例えば、少なくとも１つの回転パラメータの値から）回転の値（例えば、剛体位置合わせ又はアフィン位置合わせの回転パラメータの値）を決定し、当該領域における変形場（例えば、変形場パラメータの値から）から平行移動（例えば、剛体位置合わせ又はアフィン位置合わせの平行移動パラメータの値）を決定する。あるいは、処理回路３２は、変形場の推定される発散から、スケールにおける変化も決定される。次に、処理回路３２は、回転および平行移動（使用される場合、スケールも）の決定された値が組み合わされて、領域に対する剛体近似を生成する。
【００４１】
本実施形態において１つの領域内の変形場は、当該領域内の変形場のベクトルが低レベルの変化（例えば、定義されたしきい値を下回る変化）を有すると判断するために変分クラスタリングアルゴリズムを使用することによって、ステップ５６で略均質であるように決定される。ステップ５８において処理回路３２は、同定された略均質な領域内の初期の部分変形場を平行移動によって近似され得ると判断し、適切な平行移動ベクトルを決定する。次に、処理回路３２は、同定された略均質な領域内の初期の部分変形場に含まれる各ベクトルを、決定された平行移動ベクトルに置き換える。これにより、近似的な部分変形場が生成される。
【００４２】
類似のプロセスが、変形場への近似がより複雑な実施形態に適用されてよい。本実施形態において処理回路３２は、近似的な部分変形場として剛体近似を決定するとした。剛体近似は、回転や平行移動、スケーリングを含む。しかしながら、処理回路３２は、近似的な部分変形場として、剛体近似の代わりにアフィン近似を決定しても良い。アフィン近似は、回転や平行移動、スケーリングの他に剪断をさらに含み得る。
【００４３】
本実施形態において処理回路３２は、米国特許出願第１３／３４９，０１０号に記載される局所歪み場（local warp field）を近似する方法、たとえば極分解を使用して局所歪み場を近似する方法を使用して剛体近似を決定される。
【００４４】
あるいは、近似的な部分変形場として、任意の実質的に均質な近似が使用されてよい。例えば、実質的に均質な近似は、変形場の１つまたは複数のパラメータを一定に設定することによって制限される変形場により規定されても良い。例えば、Ｂスプラインにおける制御点の変形への制約は、実質的に均質な近似として用いられる。
【００４５】
近似的な部分変形場の他の生成方法として、処理回路３２は、略均質な領域内の実質的に均質な近似を適用するため、当該領域内の初期の部分変形場のパラメータのうち１つまたは複数を実質的に一定であると設定することにより、近似的な部分変形場を生成しても良い。近似的な部分変形場として、幾つかのパラメータが固定されるＢスプラインが用いられても良い。近似的な部分変形場は、非剛体変換よりも制約が強ければ、如何なる変換であってよい。
【００４６】
領域同定機能３６により処理回路３２は、例えば、各略均質な領域についての非剛体変形場を、当該領域に対して決定されている剛体近似変形場に置き換える。結果として得られる全体的な変形場は、略均質な領域以外の画素領域についての初期の部分変形場（例えば、非剛体変換による変形場）と、略均質な領域についての近似的な部分変形場（例えば、剛体変換による変形場）とを有する。
【００４７】
本実施形態において処理回路３２は、略均質な領域（近似的な部分変形場が適用されている領域）と不均質な領域（初期の部分変形場が適用されている領域）との間の円滑な移行を適用するために平滑化関数を使用し、全体的な変形場を生成しても良い。以下、全体的な変形場のうち平滑化関数を使用して生成された変形場を、修正変形場と呼ぶことにする。平滑化関数としては、近似的な部分変形場と初期の部分変形場との境界を滑らかにすることが可能な関数であれば、如何なる関数でも良い。例えば、平滑化関数としては、距離に依存する重みを規定する距離関数が用いられると良い。距離関数は、不均質な領域から略均質な領域を分離する各境界では、初期の部分変形場と近似的な部分変形場とを混ぜ合わせる。
【００４８】
近似的な部分変形場として剛体近似の平行移動ベクトルである例に戻ると、剛体近似（平行移動）が適用されている第１の領域と、初期の部分変形場が残っている第２の隣接する領域を考慮するとする。第１の領域と第２の領域の境界上にあるボクセルに対して、距離関数は、そのボクセルにおけるベクトルは平行移動ベクトルと非剛体変形ベクトルの結合であり、平行移動ベクトルが５０％寄与し、非剛体変形ベクトルが５０％寄与すると判断する。第１の領域（剛体近似が決定されている）内部のボクセルに対して、非剛体変形ベクトルの寄与は境界からの距離とともに減少し、従って、境界からの所定の距離における非剛体変形ベクトルの寄与がゼロである。第２の（非剛体）領域内部のボクセルに対して、平行移動ベクトルの寄与は境界からの距離とともに減少し、従って、境界からの所定の距離における平行移動ベクトルの寄与はゼロである。
【００４９】
境界の周りの領域にわたって適切な均質な近似と非剛体変形を組み合わせることによって、任意の均質な領域と任意の不均質な領域の境界を平滑化するために、類似の方法が使用されてよい。任意の適切な距離関数または他の平滑法が使用されてよい。
【００５０】
１つの均質な領域は、別の均質な領域の境界をなしてよく、それぞれは異なる均質な近似を有する。このような状況では、類似の混合手法が使用されてもよく、例えば、境界におけるボクセルは各ベクトルからの５０％の寄与を有し、境界近くのボクセルは距離に依存した割合の寄与を有する。
【００５１】
均質領域と不均質領域とを有し、領域間の移行が平滑化されることがある、修正された変形場が得られる。非剛体変形場全体は、１つまたは複数の均質な領域によって置き換えられてもよい。この場合、修正された変形場は、１つまたは複数の均質変換から構成される。
【００５２】
本実施形態では、各実質的に均質な近似は剛体変換であるが、他の実施形態では、各実質的に均質な近似はアフィン近似または他の任意の適切な近似であってよい。
【００５３】
ステップ６０において処理回路３２は、差分機能３８を実行する。差分機能３８において処理回路３２は、非造影強調画像と造影強調画像との差分画像を生成する。この際、処理回路３２は、位置合わせ機能３４を実行し、ステップＳ５８において生成された全体的な変形場を、非造影強調画像と造影強調画像との差分画像の生成を実行する際に使用してもよい。この際、処理回路３２は、全体的な変形場として修正変形場を使用しても良い。この場合、処理回路３２は、修正変形場に従って造影強調画像を座標変換し、座標変換された造影強調画像を非造影強調画像に対して位置合わせする。当該座標変換により、造影強調画像を構成するボクセルのうち幾つか又は全ての座標が修正される。
【００５４】
修正変形場に応じて医用画像を座標変換することによって、略均質な領域に対する医用画像は、それらの領域に対して決定された実質的に均質な近似を用いて少なくとも部分的に変換可能である。実質的に均質な近似は、適用される任意の平滑化関数によって領域の端で修正され得る。
【００５５】
なお、非造影強調画像は、変換された非造影強調画像が造影強調画像と位置合わせされるように、造影強調画像の座標空間に変換されてもよい。
【００５６】
位置合わせが完全でないことがある。位置合わせの精度は、非剛体位置合わせや各領域において実質的に均質な近似を得る方法の品質に依存してよい。
【００５７】
差分機能３８において処理回路３２は、変換された造影強調画像から非造影強調画像を減算することによって、差分画像を生成する。非造影強調画像と造影強調画像とが３次元画像（ボリュームデータ）の場合、差分画像も３次元画像である。非造影強調画像と造影強調画像とが２次元画像（スライスデータ）の場合、差分画像も２次元画像である。なお、処理回路３２は、非造影強調画像から造影強調画像を減算することにより差分画像を生成しても良い。
【００５８】
本実施形態において、減算対象の非造影強調画像と造影強調画像とは、それぞれのＣＴスキャンからのデータのすべてを備える。非造影強調画像と造影強調画像とは、ＣＴスキャンから得られた医用画像のサブセットを備えてもよい。
【００５９】
差分機能３８において処理回路３２は、差分画像が３次元画像の場合、差分画像にレンダリング処理を施して、２次元の差分画像を生成し、生成された２次元の差分画像を表示回路２６に表示する。レンダリング処理は、表示用の差分画像を生成する任意の方法を備えてよい。いくつかの実施形態では、差分画像は、画像の少なくとも１つの領域におけるＢＭＥＰの範囲および密度を推定するために使用される。ＢＭＥＰの推定は、手動で、自動的に、または半自動的に実行されてよい。
【００６０】
本実施形態では、臨床医または差分画像の他の使用者は、任意選択で、非剛体変形場の代わりに均質近似が適用された領域を示す差分画像の表示を見てよい。当該差分画像は、表示回路２６により表示される。使用者は、非剛体変形または均質近似が特定の領域内で適用されたかどうか知ること、たとえば特徴が位置合わせ中に変形されたか否かを判断することを望むことがある。
【００６１】
本実施形態において処理回路３２は、差分画像のうちの略均質な領域に対応する画素領域が視覚的に強調されるように当該差分画像をレンダリングすると良い。表示回路２６は、赤等の色で略均質の領域に対応する差分画像の画素領域表示するボタンを表示しても良い。使用者は、当該ボタンを押下することにより、差分画像の赤で表示されていない部分は、非剛体位置合わせを使用して位置合わせされ、赤で表示された部分は、剛体近似等を使用して位置合わせされたことを知ることが出来る。
【００６２】
また、差分画像が３次元の場合、使用者は、入力回路２８を介して、剛体近似等により位置合わせされた画素領域が示されるビューを選択しても良い。具体的には、使用者は、マウスでクリックすることによって、キーボードショートカットによって、トグルコマンドによって、複数のビューのうち１つを選択することによって、または他の任意の適切な選択方法によって当該ビューを選択する。あるいは、使用者は、例えば、クリックしてマウスをドラッグすることによって差分画像の一部を選択しても良い。これにより表示回路２６は、差分画像を、剛体近似の画素領域が示されるビューで表示する。
【００６３】
本実施形態では、剛体近似が使用された領域は赤い陰影を使用して示されるが、他の実施形態では、そのような領域を示すために任意の適切な表示方法が使用されてよい。たとえば、表示回路２６は、視覚的効果を剛体領域又は非剛体領域の何れかに適用することによって、又は第１の視覚的効果を剛体領域に、第２の対照的な視覚的効果を非剛体領域に適用することによって、剛体領域を非剛体領域から区別しても良い。視覚的効果は、輝度、色、テクスチャ、陰影、または輪郭のうち少なくとも１つを備えてよい。また、表示回路２６は、各剛体領域の輪郭を色等で強調しても良い。複数の剛体領域が差分画像に含まれる場合、表示回路２６は、複数の剛体領域の輪郭を異なる色で表示すると良い。
【００６４】
本実施形態では、領域の任意選択のビューが使用可能であるが、他の実施形態では、そのようなビューは使用可能でなく、従来の差分画像のみが表示される。代替実施形態では、領域のビューがデフォルトで表示され、使用者の入力を必要としない。あるいは、差分画像は表示回路２６により表示されなくても良い。例えば、差分画像は、表示回路２６により表示されることなく、記憶回路３０に記憶されても良いし、処理回路３２による図示しない解析機能により解析されても良い。差分画像は、さらなる処理への入力として使用されても良い。
【００６５】
上記で図２を参照して説明した実施形態では、略均質な領域についての初期の部分変形場は、近似的な部分変形場によって置き換えられる。変形場を近似することによって、単一の位置合わせステップのみが実行される。なお、略均質な領域を同定すること及びその領域について近似的な部分変形場を決定することも単一のステップとして実行される。
【００６６】
しかし、代替実施形態では、略均質な領域について剛体位置合わせが実行され、当該略均質な領域に対して、非剛体変形場の代わりに、剛体位置合わせの結果が領域に適用される。この場合、剛体位置合わせにより、非剛体変形場への近似が生成される。アフィン位置合わせ等の非剛体位置合わせに比して制約された任意の位置合わせが近似的な部分変形場を提供するために用いられても良い。
【００６７】
図２の実施形態において処理回路３２は、略均質な領域を同定し、同定された略均質な領域内の初期の部分変形場を均質度がより近似的な高い部分変形場に置き換えることによって、修正変形場を生成し。差分処理の前段において。修変形場に応じて造影強調画像を変換する。それゆえ、図２の実施形態では、医用画像を位置合わせするために変形場が適用される前に、当該変形場に変更が加えられる。
【００６８】
代替実施形態において処理回路３２は、造影強調画像に元の変形場（非剛体位置合わせから得られる変形場）に応じて変換する。この場合、処理回路３２は、次に、少なくとも１つのさらなる変形場を、同定された略均質な領域に適用する。例えば、当該さらなる変形場は、元の変形場と修正変形場との差分に規定される。代替実施形態では、略均質な領域の各々に対して当該さらなる変形場が決定され、当該さらなる変形場の各々が、造影強調画像を変換するために使用される。他の実施形態では、任意の変更または一連の変更が、変形場に、または変形場を使用して造影強調画像を変換する効果を有する医用画像に加えられてよく、同定された領域についての変形場は、実質的に均質な近似に置き換えられる。造影強調画像の変換について上記で説明したが、代替実施形態では、非造影強調画像が変換されてもよいし、造影強調画像と非造影強調画像との両方の医用画像が変換されてもよい。
【００６９】
上記の実施形態において略均質な領域は、変分クラスタリングのみを使用して同定された。他の実施形態では、略均質な領域を同定する他の方法が使用されてよい。例えば、略均質な領域を同定するために、クラスタリングの他の方法が使用されてよい。また、略均質な領域を同定するために、２つ以上の異なる方法の組み合わせが使用されてよい。
【００７０】
例えば、処理回路３２は、略均質な領域を同定するために、マルコフ確率場法を使用しても良い。
【００７１】
この場合、イジング模型の基本的記述（Ｌｅｎｚ，Ｗ．、「Ｂｅｉｔｒａｇｅ  ｚｕｍ  Ｖｅｒｓｔａｎｄｎｉｓ  ｄｅｒ  ｍａｇｎｅｔｉｓｃｈｅｎ  Ｅｉｇｅｎｓｃｈａｆｔｅｎ  ｉｎ  ｆｅｓｔｅｎ  Ｋｏｒｐｅｒｎ」、Ｐｈｙｓｉｋａｌｉｓｃｈｅ  Ｚｅｉｔｓｃｈｒｉｆｔ  ２１、１９２０年）が、ボクセル位置におけるノードと隣接するノード間のエッジとを有するグラフに対して使用される。これは、２つの部分を備えるエネルギー関数を有する。第１の部分は、ノードの均質度を個別に判断する、ノード毎のエネルギーである。第２の部分は、隣接するノードが異なる可能性を決定する、エッジ毎のエネルギーである。なお、隣接するリード異なる可能性は、均質領域内のノードが不均質領域内のノードの境界をなすときに生じる。
【００７２】
各ノードに割り当てを与えるために、ＭＲＦ最適化が実行される。各ノードは、略均質または不均質のいずれかに同定される。本実施形態では、ＭＲＦのエッジ毎の成分は、局所的に均質なノードが一緒に凝集する傾向がある制約を強制する。他の実施形態では、ノード毎の成分が使用され、エッジ毎の成分は使用されない。
【００７３】
本実施形態において処理回路３２は、各ノードとその近傍とにおける歪み場変位に基づいて、ノード毎のエネルギーを算出する。図５は、５つのボクセル位置（ｘ、ｙ）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）及び（ｘ，ｙ−１）を表現したものである。各ボクセル位置に１つのノードがある。ベクトル（矢印）Ａ〜Ｅは、５つのノードにおける歪み場変位を表す。矢印Ａ〜Ｅはそれぞれ、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）及び（ｘ，ｙ−１）における歪み場変位を表す。
【００７４】
歪み場で許可される歪みの種類を制限する歪み場変位に関する式が定義される。
【００７５】
本実施形態では、各方向におけるスケーリングを制限する第１のセットの式が定義される。第１のセットの式は、次のとおりである。
【００７６】
【数１】
0006747785.tif 000002
【００７７】
第１のセットの式が当てはまる場合、歪みは、中心ノードの周りの画像を実質的に引き延ばしたり圧縮したりしない。
【００７８】
捻れ及び非アフィン歪みを制限する第２のセットの式が定義される。第２のセットの式は、次のとおりである。
【００７９】
【数２】
0006747785.tif 000003
【００８０】
第２のセットの式が当てはまる場合、直線が略直線に歪まされる。従って、歪みは、局所的にアフィン変換である。
【００８１】
剪断を制限する第３のセットの式が定義される。第３のセットの式は、次のとおりである。
【００８２】
【数３】
0006747785.tif 000004
【００８３】
第３のセットの式が当てはまる場合、歪みは、実質的な剪断を持たない。
【００８４】
上記の３つのセットの式の全てが当てはまる場合、歪みは局所的に剛体である。
【００８５】
上記の第１のセットの式、第２のセットの式、および第３のセットの式（または類似の式）を仮定すると、ノードごとのエネルギー関数は、第１のセット、第２のセット、および第３のセット内の式の全てが厳密に当てはまるときノード毎のエネルギー関数が最小にされるように構築可能である。
【００８６】
式は、ノードごとのエネルギー関数において異なる重み付けがなされてもよい。例えば、スケーリングよりも剪断の方が、許容性が高い可能性がある場合、第１のセットの式は、第３のセットの式と異なる重み付けがなされても良い。
【００８７】
ノードごとのエネルギー関数が構築されると、ノードごとのエネルギー関数は、各位置において歪み場に適用されてよく、結果として得られる値が記憶されてよい。
【００８８】
最終エネルギー関数では、ノードが均質と割り当てられる場合、各ノードは、当該ノードについて記憶された値を最終エネルギーに与える。ノードが不均質と割り当てられる場合、ノードは、異なる値（例えば、ノード毎のエネルギーがどのように定義されるかに応じて、各ノードについて記憶された値の逆数、記憶された値の否定、または定数）を最終エネルギー関数に与える。
【００８９】
エッジごとのエネルギー関数は、全てのエッジに対して同じであってよい。エッジごとのエネルギー関数は、同じ割り当てを有するノード間のエッジに対してよりも逆の割り当てを持つノード間の（すなわち均質ノードと不均質ノードの間の）エッジに対して高くてよい。例えば、異なる割り当てを有するノード間の各エッジは１を与え、異なる割り当てを有するノード間の各エッジは０を与える。
【００９０】
ノードごとのエネルギー関数とエッジごとのエネルギー関数とを定義したので、総エネルギーを最小にする均質ノードおよび不均質ノードの割り当てを決定することが可能である。任意の適切なＭＲＦ最小化手段（minimizer）が使用されてよい。例えば、ＣＥＩＣＭ（Confidence Enhanced Iterated Conditional Modes：信頼度強化反復条件付きモード）が使用されると良い（Ｈｕ，Ｙ．およびＤｅｎｎｉｓ，Ｔ．Ｊ．、「Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ａｎｎｅａｌｉｎｇ  ａｎｄ  ｉｔｅｒａｔｅｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ｍｏｄｅｓ  ｗｉｔｈ  ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ａｎｄ  ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｅｎｈａｎｃｅｄ  ｕｐｄａｔｅ  ｓｃｈｅｍｅｓ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  １９９２年）。
【００９１】
ＭＲＦ最小化の結果、それぞれ高度の局所的均質性を有する幾つかの領域を含むドメイン（domain）が得られることがある。それぞれ高度の局所的均質性を有する領域は、接続された構成要素ラベリングによって互いから同定され得る。
【００９２】
領域同定機能３６において処理回路３２は、略均質な領域の同定のために、非造影強調画像と造影強調画像との少なくとも一方にセグメンテーションをしても良い。セグメンテーションは、医用画像内の所与の構造を表すボクセルを同定するプロセスである。例えば、処理回路３２は、医用画像に強度の閾値による閾値処理を適用することによって、医用画像に含まれる骨領域を残りの画素領域からセグメントすることができる。
【００９３】
骨が実質的に剛体であると予想される場合がある。それゆえ、骨および骨内部の組織は、変形すると予想されないことがある。略均質な領域の同定において、この物理的予想を使用することが可能である。セグメンテーションによって骨が検出され得る場合、骨は、変形場がほぼ均質であると予想される領域に対応すると考えられてよい。
【００９４】
本実施形態において処理回路３２は、一方または両方の医用画像にセグメンテーションを実行し、次に、このセグメンテーションに応じてクラスタ分析を実行する。例えば、一方または両方の医用画像の初期骨セグメンテーションが実行され、この初期骨セグメンテーションの結果は、変分クラスタリング法への入力を提供するために、例えば、変分クラスタリング法を初期化するために使用されると良い。例えば、処理回路３２は、変形場がほぼ均質であると予想され得る候補領域を得るために骨セグメンテーションを使用し、この候補領域を改良するために変分クラスタリング法を使用する。
【００９５】
他の実施形態では、セグメンテーション及びクラスタ分析は互いとは無関係に実行され、セグメンテーションの結果は、略均質な領域を同定する際にクラスタ分析の結果と組み合わされても良い。骨セグメンテーション及び変分クラスタリングはそれぞれ無関係に実行され、骨セグメンテーションの結果は、略均質な領域を同定するために変分クラスタリングの結果と組み合わされても良い。均質領域の局在化は、セグメンテーション方法を変分クラスタリングと組み合わせて使用することによって改善され得る。
【００９６】
また、例えば、閾値、分類器、あるいは、任意の適切なセグメンテーション方法が使用されてよい。医用画像の全体がセグメント化されても良いし、医用画像の一部のみがセグメント化されても良いる。また、特定の解剖学的特徴のみがセグメント化されても良い。
【００９７】
セグメンテーションの結果は、任意の適切な方法を使用して、変分クラスタリングの結果と組み合わされてよい。骨セグメンテーションについて上記で説明したが、任意の解剖学的特徴のセグメンテーションが使用されてよい。
【００９８】
セグメンテーションは、均質領域内の変形場の置き換えにおいて使用される。処理回路３２は、クラスタ分析を使用することによって略均質な領域が同定された場合、解剖学的構造を参照して当該略均質な領域をより高精度に決定するために、セグメンテーションを使用すると良い。
【００９９】
また、セグメンテーションは、関心エリアの外側限界を決定するために使用されてもよい。例えば、心臓画像について検討している場合、処理回路３２は、心臓の最大範囲を決定するためにセグメンテーションを実行する。次に、処理回路３２は、医用画像のうちの心臓領域内部に変分クラスタリング方を適用して当該心臓領域に含まれる略均質な領域を同定する。この場合、処理回路３２は、医用画像のうちの心臓領域以外の画素領域に変分クラスタリング法を適用しなくても良い。
【０１００】
さらなる実施形態では、解剖学的構造に関する他の任意の情報源たとえば図譜（atlas）または仮想解剖学的構造は、変分クラスタリングの結果と組み合わされてよく、変分クラスタリングへの入力として使用されてもよいし、略均質な領域に対する変形場の置き換えに使用されてもよい。
【０１０１】
差分処理のために第１の医用画像と第２の医用画像とを位置合わせするために剛体位置合わせが使用される場合、第１の医用画像と第２の医用画像との間の２つ以上の骨領域の相対運動（たとえば、膝または肘で発生することがある）によって、サブトラクションアーチファクトが発生することがある。なぜなら、ある骨領域に対して適切な剛体位置合わせが別の骨領域に対しては必ずしも適切ではないからである。この問題は、上記で概略を記した方法を使用することによって対処され得る。具体的には、処理回路３２は、第１の医用画像と第２の医用画像とに初期の非剛体位置合わせを実行し、第１の骨領域に対応する第１の略均質な領域を同定され、第２の骨領域に対応する第２の略均質な領域を同定する。処理回路３２は、各領域について、非剛体変換を剛体変換に置き換える。
【０１０２】
画像の他の部分に非剛体位置合わせを使用することによってサブトラクションアーチファクトを減少させながら、剛体位置合わせに関連するＢＭＥＰなどの画像特徴量のより正確な評価が達成され得る場合がある可能性がある。
【０１０３】
ステップ５８において上記で説明した最小領域サイズを適用することは、コントラストを改善しながらアーチファクトを減少させるための骨の十分大きい区画を含む領域を得る助けとなることがある。他の実施形態では、最小領域サイズが必須でないことがある。
【０１０４】
上記の通り、本実施形態に係る医用画像処理装置２０は、処理回路３２を有する。処理回路３２は、位置合わせ機能３４と領域同定機能３６とを有する。位置合わせ機能３４において処理回路３２は、第１の医用画像と第２の医用画像とに非剛体位置合わせを実行し、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との間における対応点の変位を位置毎に示す変形場を決定する。領域同定機能３６において処理回路３２は、変形場に含まれる略均質な領域を同定し、変形場のうちの略均質な領域の初期の部分変形場を、略均質な領域に比して均質度が高い近似的な部分変形場に置き換える。
【０１０５】
このように、初期の部分変形場を均質度が高い近似的な部分変形場に置き換えることにより、非剛体位置合わせと、剛体位置合わせ等のより均質度が高い位置合わせとを組み合わせた変形場を生成することができる。このように、非剛体位置合わせと近似的な剛体（または他の均質）近似とを組み合わせることによって、非剛体位置合わせで観察されるロバストなモーション補正、良好な画質及びアーチファクトと、剛体位置合わせで観測される精度及び改善とを組み合わせることができる。重ね合わされた画像および差分画像は、剛体位置合わせによって得られる画像または非剛体位置合わせのみによって得られる画像よりも視覚的に良好である。場合によっては、非剛体位置合わせのみが使用されるときよりも良いＢＭＥＰ密度の推定値が得られることがある。
【０１０６】
図３Ａと図３Ｂとは、骨髄領域を含む骨灌流差分画像であり、非剛体位置合わせ（図３Ｂ）を使用して差分処理から得られる結果と、剛体位置合わせを使用して差分処理から得られる結果（図３Ａ）とを示す。図３Ａおよび図３Ｂの各々は、改善されたエリア１０を示す。しかし、図３Ｂの改善エリア１０は図３Ａの改善エリア１０よりも狭い。図２に示した本実施形態に係る画像処理方法は、非剛体位置合わせを使用しながら図３Ａの方法に類似した改善を提供し得ることがわかる。
【０１０７】
図４Ａと図４Ｂとは、冠状サブトラクションにおける包括的非剛体変換と局所的剛体位置合わせとの混合の一例を示す。図４ＡはＣＴ血管造影強調画像を示す。図４Ｂは、包括的非剛体位置合わせと局所的な剛体位置合わせとの組み合わせを使用することにより生成された差分画像を示す。図２の方法は、類似の結果をもたらす。
【０１０８】
図４Ａと図４Ｂとは、撮像された血管に石灰化が存在する。石灰化は、剛体と予想される。石灰化が適切に位置合わせされていない又は、非剛体位置合わせによって変形される場合、石灰化の周りの明るいまたは暗い斑点などのアーチファクトが画像に存在することがある。そのようなアーチファクトは、血管の狭窄の程度に関する臨床的判断を誤らせることがある。
【０１０９】
かくして、本実施形態によれば、位置合わせ精度の向上が可能となる。
【０１１０】
なお、本実施形態に係る処理回路３２は、任意の２つ以上の医用画像に位置合わせを行っても良い。この場合、処理回路３２は、当該位置合わせ後において当該２以上の医用画像に対して差分処理を実行しても良いし実行しなくても良い。図２に示す本実施形態に係る画像処理方法は、任意の患者または被検体の解剖学的構造の任意の部分を表す任意の適切な２次元または３次元の医用画像とともに使用されてよい。医学は獣医学を含む。
【０１１１】
本明細書では特定のユニットについて説明してきたが、代替実施形態では、これらのユニットのうち１つまたは複数の機能は単一のユニット、処理リソース、または他の構成要素によって提供可能であり、または単一のユニットによって提供される機能は、２つ以上のユニットもしくは他の構成要素を組み合わせることによって提供可能である。単一のユニットへの言及は、そのような構成要素が互いから遠隔した場所にあるにせよないにせよ、そのユニットの機能を提供する複数の構成要素を包含し、複数のユニットへの言及は、そのユニットの機能を提供する単一の構成要素を包含する。
【０１１２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１３】
２０…医用画像処理装置、２２…処理装置、２４…ＣＴスキャナ、２６…表示回路、２８…入力回路、３０…記憶回路、３２…処理回路、３４…位置合わせ機能、３６…領域同定機能、３８…差分機能
【図１】
0006747785.tif 000005
【図２】
0006747785.tif 000006
【図３Ａ】
0006747785.tif 000007
【図３Ｂ】
0006747785.tif 000008
【図４Ａ】
0006747785.tif 000009
【図４Ｂ】
0006747785.tif 000010
【図５】
0006747785.tif 000011