(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記決定するステップが、セット［１２，１４，１６，１８，２０，２２，２４］の中で選択された数の画像を有する前記画像の第１のサブセットを決定する、方法。
【請求項２】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記決定するステップが、前記変位モデルの一周期時間サイクル内で第１の領域及び第２の領域を選択するステップを含み、前記第１の領域内で選択される画像の数は、前記第２の領域内で選択される画像の数より多く、前記第１の領域内での前記変位モデルの傾きは、前記第２の領域内での前記変位モデルの傾きよりも大きい、方法。
【請求項３】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記決定するステップの後に、前記画像の第１のサブセットに標識を付加するステップをさらに含み、前記標識は、前記対象物体の呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる、方法。
【請求項４】
前記特定する第１のステップ及び前記特定する第２のステップにおける前記最類似画像は、ボリューム間相互相関基準及び二乗差和最小基準の中から選択される基準を使用することに基づいて特定される、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記選択する第１のステップが、前記新規取得画像の中央の時間枠内で前記第１の参照画像を選択するステップを含む、方法。
【請求項６】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記選択する第２のステップが、前記新規取得画像の中央の時間枠内で前記第２の参照画像を選択するステップを含む、方法。
【請求項７】
前記特定する第１のステップが、
新規取得画像に、連続する画像との比較に基づいて標識を付加する下位ステップであって、前記標識は、呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる、下位ステップと、
前記画像の第１のサブセットから画像の第４のサブセットを特定する下位ステップであって、前記第４のサブセットの画像は同じ標識を有する、下位ステップと、
新規取得画像から前記画像の第２のサブセットを特定する下位ステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、前記画像の第４のサブセット中で同じ最類似画像を有する、下位ステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記特定する第２のステップが、
新規取得画像に、隣接する画像との比較に基づいて標識を付加する下位ステップであって、前記標識は、呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる、下位ステップと、
前記画像の第１のサブセットから画像の第４のサブセットを特定する下位ステップであって、前記第４のサブセットの画像は同じ標識を有する、下位ステップと、
新規取得画像から前記画像の第３のサブセットを特定する下位ステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、前記画像の第４のサブセット中で同じ最類似画像を有する、下位ステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
コンピュータ実施される、対象物体の変位を計算する方法であって、前記方法は、前記対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、方法において、前記方法は、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、特定する第２のステップと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算するステップと、をさらに含むことを特徴とし、
前記変位に基づいて、前記対象物体に向けられることが意図される放射線ビームの位置を補償する下位ステップをさらに含む、方法。
【請求項１０】
変位を計算するシステムであって、前記システムは、対象物体の事前取得画像のセットのうち隣接する画像から前記対象物体の変位モデルを計算する第１のユニットを含む処理ユニットを備え、前記変位モデルは、時間に沿った前記対象物体の位置を反映する、システムにおいて、前記処理ユニットが、
前記変位モデルに基づいて、前記事前取得画像のセットの周期時間サイクルの中で、前記事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定する第２のユニットと、
新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第３のユニットであって、前記画像の第２のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、第３のユニットと、
前記画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第４のユニットと、
前記新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第５のユニットであって、前記画像の第３のサブセット中の画像は、連続しており、前記画像の第１のサブセット中で同じ最類似画像を有し、前記新規取得画像のうちの所与の画像を前記画像の第１のサブセットの各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、前記最類似画像は前記類似度のセットの中で最も高い類似度を有し、前記画像の第３のサブセットの同じ最類似画像は、前記画像の第２のサブセットの同じ最類似画像とは異なる、第５のユニットと、
前記画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第６のユニットと、
前記第２の参照画像と前記第１の参照画像との間の前記変位を計算する第７のユニットと、をさらに備えることを特徴とし、
前記第２のユニットが、セット［１２，１４，１６，１８，２０，２２，２４］の中で選択された数の画像を有する前記画像の第１のサブセットを決定する、システム。
【請求項１１】
画像取得モジュールに接続する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
制御モジュールに接続する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記画像取得モジュールが超音波撮像取得モジュールである、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体移動測定の分野に関し、特に対象物体の変位を計算する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線治療は、癌の治療又は療法で広く使用される。放射線療法の目的は、患者身体の対象物体の中で発生している病変、例えば腫瘍細胞を、対象物体の周辺組織を傷つけることなく殺すことである。これは、患者身体の対象物体に高い放射線量を送達し、対象物体周辺の健康な臓器組織には、可能性としては低い放射線量を送達することによって行われる。しかし、全治療過程の間に、患者身体の呼吸運動のために、放射線が照射される位置に不正確さが生じることがある。実際、患者身体の対象物体の位置は、呼吸運動と共に変化することがあり、時には体内筋力による変形に伴って患者身体の対象物体の大きさと形状までもが変化する。
【０００３】
物体の追跡は、対象物体が患者の身体内にあるときには、呼吸によって生じる身体の動きなどの身体の動きのために難題となる。呼吸によって生じる患者身体内のそのような対象物体の移動を追跡する際の困難は、放射線療法が行われる際の不正確さの重大な原因になり得る。
【０００４】
治療中に、超音波撮像を使用して画像を得る。運動追跡の知られている手法の一つは、患者の皮膚にマーカーを置くものである。そして、超音波などの撮像装置を使用してそのマーカーを追跡する。しかし、画像の大きなセットを扱うことは、物体追跡において難題となる。現在は、高い計算量が必要となることから、患者の身体内の物体の位置を追跡するために利用できる解決法はまだ存在しない。対応する表面の移動の測定も、身体内の物体移動を反映するのに十分な精度ではない。
【０００５】
文献「ｓｐｅｅｄｉｎｇ−ｕｐ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ  ｍｏｔｉｏｎ  ｓｃｅｎａｒｉｏｓ，  ＩＳＢＩ（１３５５−１３５８）」は、呼吸の影響を受ける臓器の画像シーケンスをリアルタイムで画像位置合わせする方法を開示している。訓練段階中に画像を位置合わせし、次いで、画像に合わせた次元の削減、及び対応する変位の記憶を用いて、画像の見た目と空間的変形との間の関係を学習する。適用段階の画像ごとに、訓練セットの中で最も類似する画像が計算され、変位の予測が行われる。文献「ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｆｉｄｕｃｉａｌ  ｍｏｔｉｏｎ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｉｎ  ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  ｕｓｉｎｇ  ａｎ  ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ＳＦＡ  ａｐｐｒｏａｃｈ，  Ｐｒｏｃ．  Ｏｆ  ＳＰＩＥ  Ｖｏｌ．  ９４１９」は、訓練段階で超音波画像のシーケンスから抽出された事前に推定された対象運動を、作業中のデータにリアルタイムで移す方法を開示している。この方法は、対象物体の特徴点を抽出し、低速の特徴分析を通じて特徴運動の低次元の記述を利用し、現在の物体位置又は作業中の物体位置を推定するために訓練データから最も類似する画像フレームを見つけることに基づく。取得された画像ごとに、最も類似する画像が計算され、次いで、取得された画像ごとに最も類似する画像に基づいてマッピングが行われる。したがって、計算量が高くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、対象物体の変位を計算する方法を提案することである。
【０００７】
本発明は、独立請求項によって定義される。従属請求項は、有利な実施形態を定義する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による方法は、対象物体の変位を計算することを目的とする。この方法は、対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から対象物体の変位モデルを計算するステップを含み、変位モデルは、時間に沿った対象物体の位置を反映する。
【０００９】
方法は、
−  変位モデルに基づいて、事前取得画像のセットの１周期時間サイクルの中で事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットを決定するステップと、
−  新規取得画像から画像の第２のサブセットを特定する第１のステップであって、画像の第２のサブセット（Ｓ２）内の画像は、連続しており、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は、類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第１のステップと、
−  画像の第２のサブセット中の所与の画像を第１の参照画像として選択する第１のステップと、
−  新規取得画像から画像の第３のサブセットを特定する第２のステップであって、画像の第３のサブセット（Ｓ３）内の画像は、連続しており、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は、類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、特定する第２のステップと、
−  画像の第３のサブセット中の所与の画像を第２の参照画像として選択する第２のステップと、
−  第２の参照画像と第１の参照画像との間の変位を計算するステップと、をさらに含む。
【００１０】
この方法を用いると、対象物体の移動によって生じる変位を、限られた計算リソースで計算することができる。実際、この方法は計算量を低減し、それにより、画像の取得が行われている間に対象物体の位置を追跡するための実用的な解決法をもたらす。また、身体内の物体の位置の変化を検出する精度も向上させる。
【００１１】
この方法を使用することにより、変位の計算は、新規取得画像の２つの連続したサブセットから選択された画像に基づく。この方法は、２つの連続した新規取得画像間で変位を計算する場合と比べて計算量を低減する。
【００１２】
本発明はまた、変位を計算するシステムにも関する。
【００１３】
このシステムは、上述の本発明による方法の様々なステップを実行する処理ユニットを備える。
【００１４】
本発明の詳細な説明及び他の態様を以下に与える。
【００１５】
次いで、本発明の特定の態様について、以下に記載され添付図面との関連で考察される実施形態を参照して説明する。添付図面では、同一の部分又は下位ステップは同じように符号を付している。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による方法のフローチャートである。
【図２】本発明による対象物体の変位モデルの一例の図である。
【図３】本発明による画像の第１のサブセットと事前取得画像との関係を説明する図である。
【図４】本発明による、新規取得画像に対する類似性の特定を説明する図である。
【図５】本発明による第１の参照画像及び第２の参照画像の選択を説明する図である。
【図６】本発明によるシステムの概略図である。
【図７】本発明によるシステムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
放射線療法は、癌治療、又はより一般的には、例えば医学療法で広く使用される治療法である。放射線療法は、腫瘍に高い放射線量を送達し、健康な臓器組織には、可能性としては低い放射線量を送達することにより、周辺の組織を傷つけることなく患者の身体内の腫瘍細胞を殺すことを目的とする。以下では、放射線を受ける患者身体の部位を「対象物体」と表現する。例えば、腹部にある腫瘍の治療の間、対象物体は、患者の呼吸によって生じる特定の移動を有する可能性がある。その移動によって生じる変位を計算することにより、治療に使用される放射線療法機器の制御モジュールに変位情報が送られる。制御モジュールは、対象物体が特定の移動を有する場合であっても放射線ビームが対象物体を追従するように、その変位情報を使用して患者身体の対象物体の変位を補償する。
【００１８】
治療を開始する前に、患者身体の対象物体を医療撮像システムでスキャンして、画像、例えば超音波撮像、Ｘ線、ＣＴ、及びＭＲＩ等を取得する。例えば、このスキャンは、治療の数時間前又は数分前に行われる。
【００１９】
スキャンの間、患者は、例えばベッドに水平に横たわる。画像スキャンの継続時間は、患者の数呼吸サイクルの継続時間に相当する。医療撮像システムによって生成されるこの画像を、本発明では「事前取得画像」と呼ぶ。画像スキャンの間に得られた画像により、時間に沿った対象物体の変位モデルを導出することができる。
【００２０】
第１の手法によれば、２つの連続した事前取得画像間の対象物体の変位を連続して計算することによって変位モデルを得る。これを時間の経過と共に行うことにより、患者身体の対象物体の患者変位モデル全体を測定することができる。
【００２１】
第２の手法によれば、スキャン中に、患者の皮膚に取り付けられたマーカーを使用して変位モデルを得る。いくつかのセンサに提供されるマーカーの位置情報に基づいて、対象物体の変位情報を計算することができる。したがって、これを時間に沿って行うことにより、患者身体の対象物体の患者変位モデル全体を測定することができる。
【００２２】
治療中に、放射線ビームが患者身体の対象物体に向けられる。患者は、画像を取得するための医療撮像システム、例えば超音波撮像でスキャンされる。このスキャンは、治療の全継続時間にわたって続く。医療撮像システムによって生成されるこれらの画像を、本発明では「新規取得画像」と呼ぶ。
【００２３】
本発明によると、下記で詳細に説明するように、患者身体の対象物体の変位情報は、治療中に患者が医療撮像システムでスキャンされている間に、新規取得画像に基づいて計算される。
【００２４】
図１は、対象物体の変位を計算する、本発明による方法のフローチャートを示す。
【００２５】
この方法は、対象物体の事前取得画像のセットの隣接する画像から対象物体の変位モデルを計算するステップ１０１を含み、変位モデルは、時間に沿った対象物体の位置を反映する。変位モデルは、例えば、上述の第１又は第２の手法によって決定することができる。
【００２６】
対象物体は、位置情報を決定する必要がある様々な種類の物体からなる。例えば、放射線療法の分野では、対象物体は、患者の身体内の組織又は臓器に相当する。対象物体は、産業の分野で監視することに関心が持たれるファントムである場合もある。
【００２７】
図２は、本発明による対象物体の変位モデルの一例を示す。
【００２８】
横軸は時間に対応し、縦軸は対象物体の変位に対応している。変位モデルは、例えば患者身体の、時間に沿って変動する対象物体の位置を反映している。患者の身体内にある対象物体の場合、移動は呼吸による動きによって生じるため、変位モデルは通例、周期曲線になる。１周期時間サイクルはＴである。例えば、区間Ａは、変位モデルの１周期にあたる。Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、及びＰ６は、変位の変化がより遅い領域Ｐ２及びＰ５と比べて変位の変化が速い領域を表す。
【００２９】
この方法は、変位モデルに基づいて、事前取得画像のセットの１周期時間サイクルの中で、事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットＳ１を決定するステップ１０２も含む。
【００３０】
変位モデルの１周期の中で時間点が選択される。図２に示すように、区間Ａの中でいくつかの時間点が選択される。いくつかの領域、例えばＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、及びＰ６がある。
【００３１】
図２では、ｔ１Ｐ１、ｔ２Ｐ１、ｔ３Ｐ１は領域Ｐ１内の選択された時間点であり、一方、ｔ２Ｐ２は領域Ｐ２内の選択された時間点である。他の領域、例えばＰ３、Ｐ４、Ｐ５、及びＰ６内で選択されたいくつかの他の時間点があるはずである。
【００３２】
これらの選択された時間点に取得された画像が、以下で「画像の第１のサブセット」と呼ぶ画像のセットを形成する。
【００３３】
図３は、画像の第１のサブセットＳ１と事前取得画像Ｓとの間の関係を示す。画像の第１のサブセットＳ１は、事前取得画像Ｓのサブセットである。
【００３４】
図示するように、事前取得画像Ｓのうち時間点が選択されていない画像は、画像の第１のサブセットＳ１に含まれていない。
【００３５】
この方法は、新規取得画像から画像の第２のサブセットＳ２を特定する第１のステップ１０３も含み、画像の第２のサブセット（Ｓ２）内の画像は、連続しており、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は類似度のセットの中で最も高い類似度を有する。
【００３６】
新規取得画像は、患者の治療中に取得される画像である。最類似画像は、新規取得画像に対する、画像の第１のサブセットＳ１中の代表画像である。
【００３７】
新規取得画像に対して、画像の第１のサブセットＳ１内の画像と比較することによって類似度が導出される。画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像と比較することにより、類似度のセットが導出される。それぞれの類似度は、新規取得画像と、画像の第１のサブセットＳ１中の対応する画像との類似性を表す。最類似画像は、画像の第１のサブセットＳ１から選択される。最類似画像と新規取得画像との類似度は、類似度のセットの中で最も高い。
【００３８】
例えば、図４で、画像Ｉｎ１は新規取得画像である。この新規取得画像Ｉｎ１を、画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像と比較する。新規取得画像Ｉｎ１と、画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像とを比較することにより、類似度のセットを導出する。画像Ｉｍｔが、画像の第１のサブセットＳ１の中で最も高い類似度を有する。よって、画像Ｉｍｔは、新規取得画像Ｉｎ１のＳ１の中での最類似画像であると特定される。
【００３９】
新規取得画像それぞれに、同じようにして最類似画像が特定される。
【００４０】
偶然に、いくつかの新規取得画像が、画像の第１のサブセットＳ１内で最類似画像が同じになることがある。
【００４１】
画像の第１のサブセットＳ１の時間に沿った取得フレームレートは、事前取得画像よりも低い。患者身体の同じ対象物体に対して、事前取得画像の取得フレームレートは、新規取得画像の取得フレームレートと同じである。したがって、画像の第１のサブセットＳ１の取得フレームレートは、新規取得画像よりも低い。例えば、３次元のボリューム測定超音波撮像では、画像取得フレームレートは、機械的掃引リニアアレイを備えた超音波プローブを使用する場合は［４Ｈｚ〜１５Ｈｚ］の範囲であり、電動操舵マトリクスアレイトランスデューサを備えた超音波プローブを使用する場合は［２０Ｈｚ〜５０Ｈｚ］である。
【００４２】
以下では、「３Ｄ」を使用して３次元を表し、「２Ｄ」を使用して２次元を表す。
【００４３】
例えば、図５に示すように、画像［Ｉ１１．．．Ｉ１ｎ］の新規取得画像は、画像の第１のサブセットＳ１の中で同じ最類似画像Ｉｍｔ１を有する。したがって、画像のセット［Ｉ１１．．．Ｉ１ｎ］は画像の第２のサブセットを定義し、これを図５ではＳ２と称する。
【００４４】
画像の第２のサブセットＳ２は、新規取得画像の、画像の第１のサブセットＳ１における最類似画像が画像Ｉｍｔ１と異なるときに完全に特定される。例えば、Ｉｍｔ２が、新規取得画像Ｉ２１の、画像の第１のサブセットＳ１における最類似画像であると特定されると、画像の第２のサブセットＳ２は完全なものになる。
【００４５】
この方法は、画像の第２のサブセットＳ２中の所与の画像Ｉ１を第１の参照画像Ｉ１として選択する第１のステップ１０４も含む。
【００４６】
図５に示すように、画像Ｉ１は、画像の第２のサブセットＳ２から選択されて第１の参照画像とされる。
【００４７】
有利には、第１の参照画像Ｉ１は、画像の第２のサブセットＳ２の中央の時間枠内で選択される画像である。例えば、第２のサブセットＳ２の画像の数がｎであり、ｎが奇数である場合、第１の参照画像Ｉ１の順番は、画像の第２のサブセットＳ２内で（ｎ＋１）／２となるように選択され、ｎが偶数である場合、第１の参照画像Ｉ１の順番は、画像の第２のサブセットＳ２内でｎ／２−１又はｎ／２＋１となるように選択される。
【００４８】
有利には、第１の参照画像Ｉ１は、画像の第２のサブセットＳ２の中で無作為又は任意に選択される画像である。
【００４９】
有利には、第１の参照画像Ｉ１は、画像の第２のサブセットＳ２の中で１番目の画像である。
【００５０】
この方法は、新規取得画像から画像の第３のサブセットＳ３を特定する第２のステップ１０５も含み、画像の第３のサブセット（Ｓ３）内の画像は、連続しており、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は類似度のセットの中で最も高い類似度を有する。
【００５１】
新規取得画像は、患者の治療中に取得される画像である。
【００５２】
最類似画像は、新規取得画像に対する、画像の第１のサブセットＳ１中の代表画像である。
【００５３】
新規取得画像に対して、画像の第１のサブセットＳ１内の画像と比較することによって類似度が導出される。画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像と比較することにより、類似度のセットが導出される。それぞれの類似度は、新規取得画像と、画像の第１のサブセットＳ１中の対応する画像との類似性を表す。最類似画像は、画像の第１のサブセットＳ１から選択される。最類似画像と新規取得画像との類似度は、類似度のセットの中で最も高い。
【００５４】
例えば、図５では、画像Ｉ２１は新規取得画像である。この新規取得画像Ｉ２１を、画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像と比較する。新規取得画像Ｉ２１と、画像の第１のサブセットＳ１にあるすべての画像とを比較することにより、類似度のセットを導出する。画像Ｉｍｔ２が、画像の第１のサブセットＳ１の中で最も高い類似度を有する。よって、画像Ｉｍｔ２は、新規取得画像Ｉ２１のＳ１の中での最類似画像であると特定される。
【００５５】
新規取得画像それぞれに、同じようにして最類似画像が特定される。
【００５６】
偶然に、いくつかの新規取得画像は、画像の第１のサブセットＳ１内で最類似画像が同じになることがある。
【００５７】
画像の第１のサブセットＳ１の時間に沿った取得フレームレートは、事前取得画像よりも低い。患者身体の同じ対象物体に対して、事前取得画像の取得フレームレートは、新規取得画像の取得フレームレートと同じである。したがって、画像の第１のサブセットＳ１の取得フレームレートは、新規取得画像よりも低い。例えば、３Ｄボリューム測定超音波撮像では、画像取得フレームレートは、機械的掃引リニアアレイを備えた超音波プローブを使用する場合は［４Ｈｚ〜１５Ｈｚ］の範囲であり、電動操舵マトリクスアレイトランスデューサを備えた超音波プローブを使用する場合は［２０Ｈｚ〜５０Ｈｚ］である。
【００５８】
例えば、図５に示すように、画像［Ｉ２１．．．Ｉ２ｍ］の新規取得画像は、画像の第１のサブセットＳ１の中で同じ最類似画像Ｉｍｔ２を有する。したがって、画像のセット［Ｉ２１．．．Ｉ２ｍ］は画像の第３のサブセットを定義し、これを図５ではＳ３と称する。
【００５９】
画像の第３のサブセットＳ３は、新規取得画像の、画像の第１のサブセットＳ１における最類似画像が画像Ｉｍｔ２と異なるときに完全に特定される。例えば、Ｉｍｔ３が、新規取得画像Ｉ３１の、画像の第１のサブセットＳ１における最類似画像であると特定されると、画像の第３のサブセットＳ３は完全なものになる。
【００６０】
この方法は、画像の第３のサブセットＳ３中の所与の画像Ｉ２を第２の参照画像Ｉ２として選択する第２のステップ１０６も含む。
【００６１】
図５に示すように、画像Ｉ２は、画像の第３のサブセットＳ３から選択されて第２の参照画像とされる。
【００６２】
有利には、第２の参照画像Ｉ２は、画像の第３のサブセットＳ３の中央の時間枠内にあるように選択される画像である。例えば、第３のサブセットＳ３の画像の数がｎであり、ｎが奇数である場合、第２の参照画像Ｉ２の順番は、画像の第３のサブセットＳ３内で（ｎ＋１）／２となるように選択され、ｎが偶数である場合、第２の参照画像Ｉ２の順番は、画像の第３のサブセットＳ３内でｎ／２−１又はｎ／２＋１となるように選択される。
【００６３】
有利には、第２の参照画像Ｉ２は、画像の第３のサブセットＳ３の中で無作為又は任意に選択される画像である。
【００６４】
有利には、第２の参照画像Ｉ２は、画像の第３のサブセットＳ３の中で１番目の画像である。
【００６５】
この方法は、第２の参照画像Ｉ２と第１の参照画像Ｉ１との間の対象物体の変位を計算するステップ１０７も含む。
【００６６】
この変位は、第２の参照画像Ｉ２内での物体の位置と、第１の参照画像Ｉ１内での物体の位置との間の位置の変化を表す。
【００６７】
この変位は、画像Ｉ２における患者身体の対象物体の位置情報と、画像Ｉ１における患者身体の対象物体の位置情報との間の距離を計算することによって測定される。
【００６８】
例えば、超音波撮像では、２つの画像間の変位は、本発明における方法を使用して計算される。２Ｄ超音波撮像では、変位は、座標軸（ｘ，ｙ）の２つの方向それぞれで計算される。３Ｄ超音波撮像では、変位は、座標軸（ｘ，ｙ，ｚ）の３つの方向それぞれで計算される。
【００６９】
上記で計算された変位は、ずれたピクセルを反映している。座標軸の各方向における既知の空間解像度と組み合わせることにより、実際の移動距離が求められる。
【００７０】
有利には、決定するステップ１０２は、セット［１２，１４，１６，１８，２０，２２，２４］の中で選択された数の画像を有する画像の第１のサブセットＳ１を決定するようになされる。
【００７１】
例えば、患者の呼吸頻度は２０回／分前後であり、患者の呼吸サイクルの継続時間は３秒前後である。３Ｄのボリューム測定超音波撮像では、画像取得フレームレートは、機械的掃引リニアアレイを備えた超音波プローブを使用する場合［４Ｈｚ〜１５Ｈｚ］の範囲であり、電動操舵マトリクスアレイトランスデューサを備えた超音波プローブを使用する場合［２０Ｈｚ〜５０Ｈｚ］である。したがって、１回の呼吸周期時間サイクル内に取得できる超音波画像の数は、機械的掃引リニアアレイを備えた超音波プローブを使用する場合は［１２；４５］の範囲であり、電動操舵マトリクスアレイトランスデューサを備えた超音波プローブを使用する場合は［６０；１５０］の範囲である。
【００７２】
一例として、実験は、セット［１２，１４，１６，１８，２０，２２，２４］から選択される画像の数が現実的なものであることを示す。
【００７３】
有利には、決定するステップ１０２は、変位モデルの一周期時間サイクル内で第１の領域及び第２の領域を選択することを含み、第１の領域内で選択される画像の数は、第２の領域内で選択される画像の数より多く、第１の領域内での変位モデルの傾きは、第２の領域内での変位モデルの傾きよりも大きい。
【００７４】
図２に示すように、いくつかの領域、例えばＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、及びＰ６が選択される。変位モデルの傾きは変位の変化を示す。領域Ｐ１の傾き及び領域Ｐ３の傾きは、領域Ｐ２の傾きより大きい。領域Ｐ４の傾き及び領域Ｐ６の傾きは、領域Ｐ５の傾きより大きい。
【００７５】
例えば、ｔ１Ｐ１、ｔ２Ｐ１、ｔ３Ｐ１は領域Ｐ１内の選択された時間点であり、一方、ｔ２Ｐ２は領域Ｐ２内の選択された時間点である。領域Ｐ１内で選択される時間点の数は、領域Ｐ２内で選択される時間点の数より多い。一方、領域Ｐ１の傾きは、領域Ｐ２の傾きより大きい。
【００７６】
他の領域、例えばＰ３、Ｐ４、Ｐ５、及びＰ６内で選択されたいくつかの他の時間点があるはずである。領域Ｐ３内で選択される時間点の数は、領域Ｐ２内で選択される時間点の数より多い。一方、領域Ｐ３の傾きは、領域Ｐ２の傾きより大きい。領域Ｐ４、Ｐ６内で選択される時間点の数は、領域Ｐ５内で選択される時間点の数より多い。一方、領域Ｐ４、Ｐ６の傾きは、領域Ｐ５の傾きより大きい。
【００７７】
有利には、上記の決定するステップ１０２の後に、方法は、画像の第１のサブセットＳ１に標識を付加するステップをさらに含み、標識は、対象物体の呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる。
【００７８】
例えば、患者の呼吸時間サイクルは呼息段階と吸息段階からなる。画像の第１のサブセットＳ１の各画像に、異なるステータスを反映する標識が付与される。
【００７９】
有利には、特定する第１のステップ１０３及び特定する第２のステップ１０５における最類似画像は、ボリューム間相互相関基準及び二乗差和最小基準の中から選択される基準を使用することに基づいて特定される。
【００８０】
ボリューム間相互相関は、知られている画像処理方法である（Ｈｅｒｍｏｓｉｌｌｏ，Ｇ．，Ｃｈｅｆｄ’Ｈｏｔｅｌ，Ｄ．，  Ｆａｕｇｅｒａｓ，Ｏ．：  Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ  ｉｍａｇｅ  ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｖｉｓｉｏｎ  ５０，３２９−３４３（２００２））。ボリューム間相互相関を適用することは、所与の画像と、画像の第１のサブセットＳ１の画像との間で最大の相関係数を見つけることである。
【００８１】
二乗差和最小基準も知られている画像処理方法である（Ｙｉｎ，Ｙ．，Ｈｏｆｆｍａｎ，Ｅ．，Ｌｉｎ，Ｃ．：  Ｍａｓｓ  ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  ｎｏｎｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＣＴ  ｌｕｎｇ  ｉｍａｇｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｃｕｂｉｃ  Ｂ−ｓｐｌｉｎｅ．Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．３６（９），４２１３−４２２２（２００９））。
【００８２】
有利には、特定する第１のステップ１０３は、以下の下位ステップを含む。
−  新規取得画像に、連続する画像との比較に基づいて標識を付加する下位ステップであって、標識は、呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる、下位ステップ、
−  画像の第１のサブセットＳ１から画像の第４のサブセットＳ４を特定する下位ステップであって、第４のサブセットＳ４の画像は同じ標識を有する、下位ステップ、
−  新規取得画像から画像の第２のサブセットＳ２を特定する下位ステップであって、画像の第２のサブセットＳ２内の画像は、画像の第４のサブセットＳ４内で同じ最類似画像を有する、下位ステップ。
【００８３】
標識は、上述したように、対象物体の呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる。
【００８４】
有利には、特定する第２のステップ１０５は以下の下位ステップを含む。
−  新規取得画像に、隣接する画像との比較に基づいて標識を付加する下位ステップであって、標識は、呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる、下位ステップ、
−  画像の第１のサブセットＳ１から画像の第４のサブセットＳ４を特定する下位ステップであって、第４のサブセットＳ４の画像は同じ標識を有する、下位ステップ、
−  新規取得画像から画像の第３のサブセットＳ３を特定する下位ステップであって、画像の第３のサブセットＳ３内の画像は、画像の第４のサブセットＳ４内で同じ最類似画像を有する、下位ステップ。
【００８５】
標識は、上述したように、対象物体の呼吸呼息情報及び呼吸吸息情報を含んでいる。
【００８６】
有利には、方法は、
−  変位に基づいて、対象物体に向けられることが意図される放射線ビームの位置を補償する下位ステップ１０８をさらに含む。
【００８７】
それに応じて、放射線ビームの方向が、対象物体の移動に追従するように調整される。したがって、患者身体の呼吸による動きが補償される。
【００８８】
図６は、変位を計算するための本発明の一実施形態によるシステム２００の概略図を示す。システム２００は、以下のための処理ユニット２３０を備える。
−  対象物体の事前取得画像のセットのうち隣接する画像から対象物体の変位モデルを計算する第１のユニット（２３１）であって、変位モデルは時間に沿った対象物体の位置を反映する、第１のユニット（２３１）、
−  事前取得画像のセットの１周期時間サイクルの中で、事前取得画像のセットから画像の第１のサブセットＳ１を決定する第２のユニット（２３２）、
−  新規取得画像から画像の第２のサブセットＳ２を特定する第３のユニット（２３３）であって、画像の第２のサブセット（Ｓ２）内の画像は、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は、類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、第３のユニット（２３３）、
−  画像の第２のサブセットＳ２中の所与の画像を第１の参照画像Ｉ１として選択する第４のユニット（２３４）、
−  新規取得画像から画像の第３のサブセットＳ３を特定する第５のユニット（２３５）であって、画像の第３のサブセット（Ｓ３）内の画像は、画像の第１のサブセット（Ｓ１）内で同じ最類似画像を有し、新規取得画像のうちの所与の画像を画像の第１のサブセット（Ｓ１）の各画像と比較することによって類似度のセットが決定され、最類似画像は類似度のセットの中で最も高い類似度を有する、第５のユニット（２３５）、
−  画像の第３のサブセットＳ３中の所与の画像を第２の参照画像Ｉ２として選択する第６のユニット（２３６）、
−  第２の参照画像Ｉ２と第１の参照画像Ｉ１との間の変位を計算する第７のユニット（２３７）。
【００８９】
本発明によるシステムの様々なユニットは、先に説明した様々なステップを実行するようになされる。例えば、１つ又は複数のユニットが１つ又は複数のプロセッサ内に実施される。
【００９０】
図７は、本発明の一実施形態によるシステムを示す。
【００９１】
有利には、システム２００は、画像取得モジュール２１０に接続するようになされる。
【００９２】
この画像取得モジュール２１０は、事前取得画像及び新規取得画像を取得することを目的とする。
【００９３】
有利には、システム２００は制御モジュール２２０に接続するようになされる。
【００９４】
処理ユニット２３０によって計算された変位は、処理ユニット２３０によって送出され、制御モジュール２２０に送られる。制御モジュール２２０は、対象物体の移動に追従するように放射線ビームを送達するために起動される。
【００９５】
有利には、画像取得モジュール２１０は超音波撮像取得モジュールである。
【００９６】
本発明について、図面及び上述の説明にて図示し、詳細に説明したが、そのような図示及び説明は、説明のため又は例示的なものであり、制限的なものではないと解釈すべきである。本発明は、開示される実施形態に制限されない。図面、本開示、及び従属請求項の検討から、特許請求される発明を実施する際に、開示される実施形態の他の変形が当業者によって理解され、実施されることができる。
【００９７】
特許請求の範囲では、「を含む」という単語は、他の要素又はステップを排除せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に述べられるいくつかの項目の機能を実現する。特定の手段が相互に異なる従属請求項に述べられているという単なる事実は、それらの手段の組み合わせを有利に使用できないことを意味しない。特許請求の範囲中の参照符号はいずれも、範囲を限定するものと解釈すべきでない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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