(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを処理するための方法であって、当該方法は、
３Ｄボリューム画像データの第１のセットを取得するステップであって、前記第１のセットがボクセルの第１のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有し、３Ｄボリューム画像データの前記第１のセットは、コンピュータ断層撮影、陽電子放射断層撮影、又は単一光子放射コンピュータ断層撮影のうちの１つによって生成されるステップと、
前記第１のボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得するステップと、
不透明度伝達関数に信頼値Ｃ＝ｅｘｐ（−０．５＊σ２／σ０２）を乗算することにより、各ボクセルに関して不透明度値を決定するステップであって、ここで、σ２が、前記局所ボクセルノイズ推定量であり、σ０２が、グローバルノイズ推定量であり、Ｃが、０〜１の区間内の値を有するステップと、
前記３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して、色値、前記不透明度値、及び勾配値を組み合わせて、各ボクセルに関するノイズ重み付けされたレンダリング寄与を生成することによって、前記ボクセルの前記強度と、前記ボクセルの前記局所ボクセルノイズ推定量とに少なくとも基づいて、ボクセルの前記第１のボリュームを処理するステップと
を含む方法。
【請求項２】
各ボクセルに関する対応する前記局所ボクセルノイズ推定量を使用して、３Ｄボリューム画像データの前記第１のセットの各ボクセルに関する少なくとも１つの光学的特性を決定するステップと、
前記少なくとも１つの光学特性に基づいて、３Ｄボリューム画像データの前記第１のセットを２Ｄ平面に投影するステップと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理するステップが、更に、
前記色値を決定するステップと、
近傍のボクセルの強度値と、前記近傍のボクセルの局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、前記勾配値を決定するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ボクセルの前記勾配値を決定するステップが、各近傍のボクセルの重み付け強度を線又は平面に当てはめるステップを含み、前記重みが、前記信頼値に基づく、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記信頼値が、前記局所ボクセルノイズ推定量から導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記処理するステップが、更に、
３Ｄボリューム画像データの前記第１のセットを通して、２Ｄ画素アレイの各画素から光線を投射するステップと、
画素毎に、前記対応する光線が横切る各ボクセルに関する前記ノイズ重み付けされたレンダリング寄与を組み合わせて、各画素に関する合成値を生成するステップと、
前記画素の前記合成値を表示するステップと
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
３Ｄボリューム画像データの第２のセットを取得するステップであって、前記第２のセットが、ボクセルの第２のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有するステップと、
前記第２のボリュームの各ボクセルに関して局所ボクセルノイズ推定量を取得するステップと
を更に含み、
前記処理するステップが、更に、
前記第１及び第２のボリュームのボクセルの前記強度と前記局所ボクセルノイズ推定量とを含む位置合わせアルゴリズムに少なくとも基づいて、３Ｄボリューム画像データの前記第１及び第２のセットを位置合わせするステップ
を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記位置合わせアルゴリズムが、局所ボクセルノイズ推定量の平方の合計に対する前記強度の平方差の比の合計を最小化することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記位置合わせアルゴリズムが、二変量ヒストグラムの負のエントロピーを最大化することを含み、前記二変量ヒストグラムが、信頼値だけ増分され、前記信頼値が、前記第１及び第２のボリュームの前記ボクセルの前記局所ボクセルノイズ推定量に反比例する、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
σ２＝σ１２＋σ２２であり、σ１２が、前記第１のボリュームの前記ボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量であり、σ２２が、前記第２のボリュームの前記ボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記位置合わせアルゴリズムが、局所相関ｃｏｖ（Ｉ１，Ｉ２）／ｓｑｒｔ（ｖａｒ（Ｉ１）＊ｖａｒ（Ｉ２））を最大化することを含み、共分散及び分散が、空間的に変化する重みを使用して重み付けされ、Ｉ１が、前記第１のボリュームに関する強度であり、Ｉ２が、前記第２のボリュームに関する強度である、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
空間的に変化する重みを、ｅｘｐ（−０．５＊ｒ２／σｒ２）とｅｘｐ（−０．５＊（σ１２＋σ２２）／σ０２）との積として計算するステップであって、ｒが、径方向ユークリッド距離であるステップ
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータプロセッサと、
画像データ処理命令を記憶するメモリとを備える画像データ処理装置であって、前記コンピュータプロセッサが、前記画像データ処理命令を実行し、前記画像データ処理命令が、前記コンピュータプロセッサに、
第１の３Ｄボリューム画像データを取得することであって、前記第１の３Ｄボリューム画像データがボクセルの第１のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有し、前記第１の３Ｄボリューム画像データは、コンピュータ断層撮影、陽電子放射断層撮影、又は単一光子放射コンピュータ断層撮影のうちの１つによって生成されることと、
前記第１のボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得することと、
第２の３Ｄボリューム画像データを取得することであって、前記第２の３Ｄボリューム画像データがボクセルの第２のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有し、前記第２の３Ｄボリューム画像データは、前記コンピュータ断層撮影、前記陽電子放射断層撮影、又は前記単一光子放射コンピュータ断層撮影のうちの１つによって生成されることと、
前記第２のボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得することと、
局所ボクセルノイズ推定量の平方の合計に対する前記強度の平方差の比の合計を最小化することを含む位置合わせアルゴリズムを用いて、前記第１の３Ｄボリューム画像データ及び前記第２の３Ｄボリューム画像データを位置合わせすることと
を実行させ、
前記コンピュータプロセッサが、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して色値を決定し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して、前記ボクセルの強度値と、前記ボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、不透明度値を決定し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して、近傍のボクセルの強度値と、前記近傍のボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、勾配値を決定し、
各ボクセルに関する前記色値、前記不透明度値、及び前記勾配値を組み合わせて、各ボクセルに関するノイズ重み付けされたレンダリング寄与を生成し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データを通して、２Ｄ画素アレイの各画素から光線を投射し、
前記対応する光線が横切る各ボクセルに関する前記ノイズ重み付けされたレンダリング寄与を組み合わせて、各画素に関する合成値を生成し、
前記画素の前記合成値を表示する、
画像データ処理装置。
【請求項１４】
コンピュータプロセッサと、
画像データ処理命令を記憶するメモリとを備える画像データ処理装置であって、前記コンピュータプロセッサが、前記画像データ処理命令を実行し、前記画像データ処理命令が、前記コンピュータプロセッサに、
第１の３Ｄボリューム画像データを取得することであって、前記第１の３Ｄボリューム画像データがボクセルの第１のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有し、前記第１の３Ｄボリューム画像データは、コンピュータ断層撮影、陽電子放射断層撮影、又は単一光子放射コンピュータ断層撮影のうちの１つによって生成されることと、
前記第１のボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得することと、
第２の３Ｄボリューム画像データを取得することであって、前記第２の３Ｄボリューム画像データがボクセルの第２のボリュームを含み、各ボクセルが強度を有し、前記第２の３Ｄボリューム画像データは、前記コンピュータ断層撮影、前記陽電子放射断層撮影、又は前記単一光子放射コンピュータ断層撮影のうちの１つによって生成されることと、
前記第２のボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得することと、
を実行させ、
前記コンピュータプロセッサが、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して色値を決定し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して、前記ボクセルの強度値と、前記ボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、不透明度値を決定し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データの各ボクセルに関して、近傍のボクセルの強度値と、前記近傍のボクセルの個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、勾配値を決定し、
各ボクセルに関する前記色値、前記不透明度値、及び前記勾配値を組み合わせて、各ボクセルに関するノイズ重み付けされたレンダリング寄与を生成し、
前記第１の３Ｄボリューム画像データを通して、２Ｄ画素アレイの各画素から光線を投射し、
前記対応する光線が横切る各ボクセルに関する前記ノイズ重み付けされたレンダリング寄与を組み合わせて、各画素に関する合成値を生成し、
前記画素の前記合成値を表示する、
画像データ処理装置。
【請求項１５】
前記コンピュータプロセッサがボクセルに関する前記不透明度値を決定することが、不透明度伝達関数に信頼値を乗算することを含み、前記コンピュータプロセッサがボクセルの前記勾配値を決定することが、各近傍のボクセルの前記強度を信頼値で重み付けすることを含み、前記信頼値が、前記個別局所ボクセルノイズ推定量から導出される、請求項１３又は１４に記載の画像データ処理装置。
【請求項１６】
前記コンピュータプロセッサが、前記信頼値Ｃ＝ｅｘｐ（−０．５＊σ２／σ０２）を計算し、ここで、σ２が、前記局所ボクセルノイズ推定量であり、σ０２が、グローバルノイズ推定量であり、Ｃが、０〜１の区間内の値を有する、請求項１５に記載の画像データ処理装置。
【請求項１７】
前記コンピュータプロセッサが、不透明度伝達関数に信頼値Ｃ＝ｅｘｐ（−０．５＊σ２／σ０２）を乗算することにより、各ボクセルに関して前記不透明度値を決定し、ここで、σ２が、前記局所ボクセルノイズ推定量であり、σ０２が、グローバルノイズ推定量であり、Ｃが、０〜１の区間内の値を有する、請求項１３又は１４に記載の画像データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して画像データの処理に関し、より詳細には、個別局所ボクセルノイズ推定量を使用した画像データの処理に関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ：computed tomography）への特定の適用に関して述べられる。しかし、本発明はまた、他の撮像モダリティにも適しており、そのような撮像モダリティは、例えば、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ：positron emission tomography）、単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ：single photon emission computed tomography）、磁気共鳴（ＭＲ：magnetic resonance）、超音波（ＵＳ：ultrasound）、及び／又は他の撮像モダリティである。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴスキャナは、一般に、検査領域にわたって位置された検出器アレイの向かい側で、回転可能なガントリに取り付けられたＸ線管を含む。回転ガントリ、従ってＸ線管は、検査領域の周りを回転し、Ｘ線管は、検査領域及び検査領域内の被験者の一部を横切る放射線を放出する。検出器アレイは、放射線を検出し、その放射線を示す投影データを生成する。再構成装置は、投影データを再構成し、被験者の走査された部分を表現する３Ｄボリューム画像データを生成する。
【０００３】
適切な再構成アルゴリズムは、例えば、最大尤度反復再構成（ＭＬＩＲ：maximum likelihood iterative reconstruction）アルゴリズム等の反復再構成アルゴリズムと、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ：filtered back projection）等の非反復再構成アルゴリズムとを含む。３Ｄボリューム画像データは、ＣＴに関する相対放射線濃度（及び、それぞれＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ＵＳに関する他の材料品質）に対応するグレースケール強度値に関して表現されるボクセルを含む。グレースケール値（強度）は、走査された被験者及び／又は物体の減衰特性を反映し、一般に、走査された患者又は物体内部の解剖学的構造等の構造を示す。
【０００４】
３Ｄボリューム画像データは、３Ｄボリューム画像データの２Ｄ投影を生成するように処理され得る。１つのそのような手法は、ダイレクトボリュームレンダリング（ＤＶＲ：direct volume rendering）である。ＤＶＲを用いて、３Ｄボリューム画像データの各ボクセル値が、色値、不透明度値、及び勾配値にマッピングされる。マッピングされた後、これらの特性をビュー光線に沿って組み合わせてレンダリング画素にすることによって、これらの特性は、３Ｄボリューム空間から、ディスプレイモニタの画素等の２Ｄ画像空間に投影される。別の用途では、２つの異なる画像データセットからの３Ｄボリューム画像データが、データセットを位置合わせ（又は空間的に整列）するために処理され得る。ボリュームレンダリングと位置合わせとのどちらの用途も、画像ボリュームに関するノイズ推定量に依存する。残念ながら、グローバルノイズパラメータは局所ボクセルレベルを正確には反映しないことがあり、これは、ボリュームレンダリングに関しては、得られる画像品質を劣化させ、位置合わせに関しては、得られる空間的精度を劣化させることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本明細書で述べられる態様は、上で言及した問題等に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、３Ｄボリューム画像データセットのボクセルグレースケール強度値と個別局所ボクセルノイズ推定量との両方を考慮に入れる画像データ処理手法を述べる。そのような処理は、ＤＶＲと画像データ位置合わせとの少なくとも一方を含む。個別局所ボクセルノイズ推定量を考慮に入れることによって、本明細書で述べられる手法は、グローバルノイズ推定量が代わりに使用される構成に比べてＤＶＲ及び／又は位置合わせ品質を改良することができる。
【０００７】
一態様では、画像データを処理するための方法が、３Ｄボリューム画像データの第１のセットを取得するステップを含む。３Ｄボリューム画像データは、ボクセルのボリュームを含む。各ボクセルが強度を有する。この方法は、更に、ボリュームの各ボクセルに関する局所ボクセルノイズ推定量を取得するステップを含む。この方法は、更に、ボクセルの強度と、ボクセルの局所ボクセルノイズ推定量とに少なくとも基づいてボクセルのボリュームを処理するステップを含む。
【０００８】
別の態様では、画像システムが、コンピュータプロセッサと、画像データ処理命令を記憶するメモリとを備える。このコンピュータプロセッサは、画像データ処理命令を実行し、この命令が、コンピュータプロセッサに、第１の３Ｄボリューム画像データのボクセル強度と個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて第１の３Ｄボリューム画像データから２Ｄダイレクトボリュームレンダリングを生成すること、又は少なくとも第２及び第１の３Ｄボリューム画像データセットの個別局所ボクセルノイズ推定量に基づいて第２の３Ｄボリューム画像データ及び第１の３Ｄボリューム画像データを位置合わせすることの少なくとも一方を実施させる。
【０００９】
別の態様では、コンピュータ可読記憶媒体が、コンピュータ可読命令で符号化され、このコンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、第１の３Ｄボリューム画像データのボクセル強度と個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて第１の３Ｄボリューム画像データから２Ｄダイレクトボリュームレンダリングを生成すること、又は少なくとも第２及び第１の３Ｄボリューム画像データセットの個別局所ボクセルノイズ推定量に基づいて第２の３Ｄボリューム画像データ及び第１の３Ｄボリューム画像データを位置合わせすることを実施させる。
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の構成、並びに様々なステップ及びステップの構成の形態を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を例示する目的のものにすぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像データ処理装置と関連付けた例示的な撮像システムの概略図である。
【図２】ＤＶＲ処理装置と、位置合わせ構成要素と、局所ボクセルノイズ推定器とを含む画像データ処理装置の一例の概略図である。
【図３】ＤＶＲ処理装置と、位置合わせ構成要素とを含むが、局所ボクセルノイズ推定器を含まない画像データ処理装置の一例の概略図である。
【図４】ＤＶＲ処理装置の一例の概略図である。
【図５】位置合わせ構成要素の一例の概略図である。
【図６】３Ｄボリューム画像データと、３Ｄボリューム画像データの個々のボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、ＤＶＲ画像を生成するための例示的な方法を示す図である。
【図７】２つの３Ｄボリューム画像データセットと、それら２つの３Ｄボリューム画像データセットそれぞれの個々のボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、２つの異なる画像データセットを位置合わせするための例示的な方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ等の撮像システム１００を示す。別の実施形態では、撮像システム１００は、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャナ、単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）スキャナ、及び／又は他のスキャナを含む。図示される撮像システム１００は、固定ガントリ１０２と、回転ガントリ１０４とを含み、回転ガントリ１０４は、固定ガントリ１０２によって回転可能に支持されている。回転ガントリ１０４は、長手方向軸又はｚ軸を中心として検査領域１０６の周りを回転する。
【００１３】
Ｘ線管等の放射線源１０８が、回転ガントリ１０４によって支持され、回転ガントリ１０４と共に検査領域１０６の周りを回転し、検査領域１０６を横切る放射線を放出する。検査領域１０６を挟んで放射線源１０８の反対側に位置された１次元又は２次元の放射線感受性検出器アレイ１１０が、ｚ軸に沿って配置された１列又は複数列の検出器画素を含む。これらの検出器画素は、検査領域１０６を横切る放射線を検出し、その放射線を示す信号又は投影データを生成する。
【００１４】
再構成装置１１４が、投影データを再構成し、検査領域１０６を示す３Ｄボリューム画像データを生成する。図示される例では、再構成装置１１４は、限定はしないが反復再構成アルゴリズム１１８及び非反復再構成アルゴリズム１２０を含めた、１つ又は複数の再構成アルゴリズム１１６を採用することができる。反復再構成アルゴリズム１１８は、代数学的、統計学的、及び／又は他の反復再構成アルゴリズムを含む。更に、反復再構成アルゴリズム１１８は、再構成のために、投影領域及び／又は画像領域の個別局所ボクセルノイズ推定量を決定及び／又は利用し得る。
【００１５】
例として、反復再構成アルゴリズムは、データ比較項及び画像ノイズペナルティ項を有する目的関数に基づいている。そのような目的関数の一般式は、Ψ（ｘ）＝−Ｌ（Ａｘ｜ｙ）＋β・Ｒ（ｘ）であり、ここで、Ψ（ｘ）は、目的関数を表し、Ｌ（Ａｘ｜ｙ）は、順投影画像Ａｘ（ここで、Ａは順投影演算子であり、ｘは画像である）を測定データｙと比較する尤度項を表し、Ｒ（ｘ）は、再構成された画像ｘ内のノイズ（又は「粗さ」）にペナルティを課す粗さペナルティ項を表し、βは、正則化の強さを制御する正則化項を表す。
【００１６】
上記の反復画像再構成手法を用いて、個別局所ボクセルノイズ推定量が決定される。そのようなアルゴリズムの一例は、２０１０年１０月２９日に出願されたGoshen他の「Enhanced image data/dose reduction」という名称の米国特許出願第１３／５０８，７５１号に記載されており、その特許出願の全体を参照により本明細書に援用する。本明細書では、他の反復画像再構成アルゴリズムも企図される。
【００１７】
診療台等の支持体１２２が、被験者を検査領域１０６内で支持し、この支持体１２２は、走査前、走査中、及び／又は走査後に、ｘ、ｙ、及び／又はｚ軸に対して被験者を位置決めするために使用され得る。計算システムが、オペレータコンソール１２３として働き、ディスプレイ等の出力デバイスと、キーボード及び／又はマウス等の入力デバイスとを含む。オペレータコンソール１２３に常駐するソフトウェアにより、システム１００の動作をオペレータが制御することが可能になる。そのような制御は、獲得プロトコルの選択、走査の開始、再構成アルゴリズムの識別等を含む。
【００１８】
画像データを処理するために、画像データ処理装置１２４が構成される。一例では、この処理は、少なくとも、画像データを再フォーマットして、３Ｄボリューム画像データ（ボクセル）をディスプレイモニタの画素等の２Ｄ空間に投影すること、及び／又は画像データセット（例えば３Ｄ及び／又は２Ｄ）を位置合わせすることを含む。以下に更に詳細に述べるように、画像データ処理装置１２４は、そのような処理と共に個別局所ボクセルノイズ推定量を採用する。個別局所ボクセルノイズ推定量は、（例えばノイズ推定量を使用した反復再構成中に）再構成装置、画像データ処理装置１２４、及び／又は他のデバイスによって決定され得る。
【００１９】
画像データ処理装置１２４は、物理メモリ等のコンピュータ可読記憶媒体（一時的な媒体は除く）に埋め込まれた又は符号化された１つ又は複数のコンピュータ実行可能命令を実行する１つ又は複数のコンピュータプロセッサ（例えば中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ等）によって実装され得ることを理解されたい。しかし、代替として、コンピュータ実行可能命令の少なくとも１つは、搬送波、信号、及び他の一時的な媒体によって搬送され、１つ又は複数のコンピュータプロセッサによって実施されてもよい。
【００２０】
図２は、画像データ処理装置１２４の非限定的な例を概略的に示す。この例では、画像データ処理装置１２４は、画像データを受信するが、個別局所ボクセルノイズ推定量は受信せず、個別局所ボクセルノイズ推定量を推定する。図示される画像データ処理装置１２４は、ＤＶＲ処理装置２０２と、位置合わせ構成要素２０４と、局所ボクセルノイズ推定器２０６とを含む。
【００２１】
図３は、図２の一変形形態を示し、ここでは、画像データ処理装置１２４は、個別局所ボクセルノイズ推定量も受信する。この例では、局所ボクセルノイズ推定器２０６は、画像データ処理装置１２４から省かれ、画像データ処理装置から離れた異なるデバイスに位置される。局所ボクセルノイズ推定器２０６は、再構成装置１１４（図１）及び／又は他の装置の一部でよい。
【００２２】
図２及び図３を参照すると、ＤＶＲ処理装置２０２は、２Ｄ投影画像での各画素毎に、３Ｄボリューム画像データを通るビュー光線を投射する。ビュー光線に沿った各ステップで、局所色（例えばベクトル）、局所不透明度（例えばスカラ）、及び局所勾配（例えばベクトル）が計算される。次いで、これら３つの大きさがビュー光線に沿って組み合わされて、２Ｄレンダリング画像のレンダリング画素となる。適切な組合せ手法の非限定的な例は、Charles D. Hansen et al., “The Visualization Handbook” (2005)で論じられている。本明細書では、他の手法も企図される。
【００２３】
図４を簡単に見ると、ＤＶＲ処理装置２０２の非限定的な例が示されている。ＤＶＲ処理装置２０２は、少なくとも、色決定器４０２と、不透明度決定器４０４と、勾配決定器４０６とを含む。任意選択的に、ＤＶＲ処理装置２０２は、別の光学特性決定器４０８を含む。従来の手法と比較すると、ＤＶＲ処理装置２０２は、標準的なＤＶＲと同様に局所ボクセル色を計算するが、対照的に、局所ボクセル不透明度及び局所ボクセル勾配が、各ボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量を考慮に入れる。次にこれをより詳細に述べる。
【００２４】
不透明度決定器４０４は、あるボクセルに関する不透明度値を、そのボクセルに関する強度と、そのボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて決定する。非限定的な例を次に論じる。まず、標準的なＤＶＲと同様に、ボクセルに関する局所不透明度Ｏ（ｘ）が（例えば不透明度伝達関数から）計算される。次いで、局所不透明度Ｏ（ｘ）の値が、区間［０，１］内で、信頼値Ｃ（ｘ）を乗算される。Ｃ（ｘ）は、単調減少関数を使用して、個別局所ボクセルノイズ推定量σ（ｘ）から導出される。そのような関数の一例は、ガウス関数Ｃ＝ｅｘｐ（−０．５＊σ２／σ０２）であり、ここで、σ２は、局所ボクセルノイズ推定量であり、σ０２は、グローバルノイズ推定量である。
【００２５】
勾配決定器４０６は、あるボクセルに関する勾配値を、近傍のボクセルの強度と、近傍のボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて決定する。非限定的な例を次に論じる。局所勾配（従来は、ｘ、ｙ、ｚでの中心差から計算される）が、重み付け線形当てはめとして計算され、重みは、局所信頼値Ｃ（ｘ）によって与えられる。このノイズ重み付けされた当てはめは、任意選択的に、個別にｘ、ｙ、ｚ方向での重み付け線形当てはめ（軸平行の１Ｄ近傍）、３Ｄ近傍での重み付け平面当てはめ、及び／又は他の当てはめでよい。そのようにして決定された勾配ベクトルは、次いで、レンダリングのシェーディングを制御するために使用される。色決定器４０２は、ボクセルに関する局所色を、局所ボクセルノイズ推定量を考慮せずに決定する。
【００２６】
根底にある基本概念は、レンダリングにおいて、高いノイズレベルを有するボクセルが比較的透明になり（即ち、より低い不透明度値を割り当てられ）、低いノイズレベルを有するボクセルが比較的不透明になる（即ち、より高い不透明度値を割り当てられる）というものである。更に、局所勾配は、近傍のボクセルの相対的な信頼性を考慮に入れて推定され、得られるレンダリングでのシェーディングを改良する。更に、レンダリングの色は、局所ノイズ推定量によって変更されない。
【００２７】
このレンダリング技法は、２つの入力ボリューム（画像データと、個別局所ボクセルノイズ推定量と）を有する。このレンダリング技法は、単に強度ボリュームに信頼値ボリュームを乗算し、その結果を標準的なレンダリングエンジンに入力として提供することによっては実現され得ない。
【００２８】
図２及び図３に戻ると、位置合わせ構成要素２０４は、（３Ｄ及び／又は２Ｄ空間で）少なくとも２セットの画像データを位置合わせする。図５を簡単に見ると、例示される位置合わせ構成要素２０４は、強度差最小化アルゴリズム５０２、相互情報最大化アルゴリズム５０４、局所相関最大化アルゴリズム５０６、及び／又は他の類似性尺度５０８の少なくとも１つを含む。
【００２９】
強度差最小化アルゴリズム５０２を用いて、位置合わせ構成要素２０４は、例えば平方差の合計を使用して、強度偏差の最小化に基づいて画像を位置合わせする。しかし、全ての空間位置ｘに関する強度Ｉ１とＩ２の差の単純な和Σ（Ｉ１−Ｉ２）２を最小化するのではなく、位置合わせ構成要素２０４は、誤差重み付けされた差の合計Σ［（Ｉ１−Ｉ２）２／（σ１２＋σ２２）］を最小化し、ここで、σ１及びσ２は、２つの画像データセットからの２つのボクセルの局所ボクセルノイズ推定量である。
【００３０】
相互情報最大化アルゴリズム５０４を用いて、位置合わせ構成要素２０４は、相互情報の最大化に基づいて画像を位置合わせする。相互情報は、二変量ヒストグラムＨ（Ｉ１，Ｉ２）の負のエントロピーΣ  Ｈ  ｌｏｇ  Ｈとして計算され得る。標準的なアルゴリズムの場合、このヒストグラムＨは、２つの画像内の対応する位置で強度Ｉ１及びＩ２の出現がある度に、＋１だけ増分される。対照的に、位置合わせ構成要素２０４は、二変量ヒストグラムを局所依存信頼値ｃ（ｘ）だけ増分する。１つの非限定的な例では、ｃ（ｘ）＝ｅｘｐ（−０．５＊（σ１２＋σ２２）／σ０２）であり、これは、２つの画像データセットのボクセルの局所誤差推定量σ１（ｘ）とσ２（ｘ）に反比例するように重みを有し、ここで、σ０２は、グローバルノイズ推定量である。
【００３１】
局所相関最大化アルゴリズム５０６を用いて、位置合わせ構成要素２０４は、局所相関の最大化に基づいて画像を位置合わせする。重み付けなしの線形相関（ＬＣ）は、式１で示されるように計算され得る。
【数１】
0006363197.tif 000002
ここで、
【数２】
0006363197.tif 000003
及びｌ∈Ｓｉは、局所近傍である。位置合わせ構成要素２０４は、空間的に変化する重みｗ（ｘ）を使用して、
【数３】
0006363197.tif 000004
となるように共分散及び分散を計算する。重みは、中心点ｘ０からの径方向ユークリッド距離ｒ＝｜ｘ−ｘ０｜にのみ依存して、ｅｘｐ（−０．５＊ｒ２／σｒ２）によって計算され、次いで、空間的な重みｗ（ｘ）に信頼値ｃ（ｘ）を乗算する。１つの非限定的な例では、ｃ（ｘ）＝ｅｘｐ（−０．５＊（σ１２＋σ２２）／σ０２）であり、これは、局所誤差推定量σ１（ｘ）及びσ２（ｘ）に反比例する。
【００３２】
アルゴリズム５０２、５０４、５０６、及び５０８は、特定の類似性尺度が最大化又は最小化されるまで空間変位場を変えるように作用する。根底にある基本概念は、類似性尺度に対して、従って位置合わせの結果に対して、より高い局所ノイズレベルを有するボクセルが比較的小さい影響を有し、より低い局所ノイズレベルを有するボクセルが比較的に大きい影響を有するというものである。一般に、アルゴリズム５０２、５０４、５０６、及び５０８は、標準的な画像強度Ｉ（ｘ）に加えて、ボクセル毎のノイズレベル推定量σ（ｘ）に有意義に対処する。
【００３３】
引き続き図２を参照すると、局所ボクセルノイズ推定器２０６は、既知の及び／又は他のボクセルノイズ推定手法を採用することができる。画像データからの適切なノイズ推定の一例は、２０１０年１０月２９日に出願されたGoshen他の「Enhanced image data/dose reduction」という名称の米国特許出願第１３／５０８，７５１号に記載されている。本明細書では、他のボクセルノイズ推定も企図される。このノイズ推定は、投影領域手法も含む。
【００３４】
図６は、３Ｄボリューム画像データと、個々のボクセルに関するノイズ推定量とに基づいてＤＶＲ画像を生成するための例示的な方法を示す。
【００３５】
これらの方法の操作の順序は限定的なものではないことを理解されたい。従って、本明細書では、他の順序も企図される。更に、１つ又は複数の操作が省かれてもよく、及び／又は１つ又は複数の追加の操作が含まれてもよい。
【００３６】
ステップ６０２で、３Ｄボリューム画像データが取得される。
【００３７】
ステップ６０４で、任意選択的に、３Ｄボリューム画像データのボクセルの少なくともサブセット内の各ボクセルに関して、個別局所ボクセルノイズ推定量が取得される。
【００３８】
ステップ６０６で、操作６０４が省かれる場合には、ここで及び／又は他の箇所で論じられるように、個別局所ボクセルノイズ推定量が推定される。
【００３９】
ステップ６０８で、画像データの各ボクセルに関する色値が決定される。本明細書で論じられるように、一例では、局所ボクセルノイズ推定量を考慮することなく、各ボクセルに関する局所色が決定される。
【００４０】
ステップ６１０で、ここで又は他の箇所で述べられるように、ボクセルに関する強度と、ボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、各ボクセルに関する不透明度が決定される。
【００４１】
ステップ６１２で、近傍のボクセルの強度と、ボクセルに関する個別局所ボクセルノイズ推定量とに基づいて、各ボクセルに関する勾配値が決定される。
【００４２】
ステップ６１４で、各ボクセルに関する色値、不透明度値、及び勾配値が組み合わされて、３Ｄボリュームを通る投影ビュー光線に対するそのボクセルの寄与を生成する。
【００４３】
ステップ６１６で、ビュー光線に沿ったボクセル毎の寄与が組み合わされて、ビュー光線に関するレンダリング画素を生成する。
【００４４】
ステップ６１８で、合成値がレンダリングされ、３Ｄボリューム画像データの２Ｄ投影を生成する。
【００４５】
上記のことは、コンピュータ可読記憶媒体に符号化された又は埋め込まれたコンピュータ可読命令によって実施されてよく、それらのコンピュータ可読命令は、コンピュータプロセッサによって実行されるときに、プロセッサに上述した操作を実施させる。追加又は代替として、コンピュータ可読命令の少なくとも１つが、信号、搬送波、又は他の一時的な媒体によって搬送される。
【００４６】
図７は、２つの３Ｄボリューム画像データセットと、それら２つの３Ｄボリューム画像データセットそれぞれの個々のボクセルに関するノイズ推定量とに基づいて、２つの異なる画像データセットを位置合わせするための例示的な方法を示す。
【００４７】
これらの方法の操作の順序は限定的なものではないことを理解されたい。従って、本明細書では、他の順序も企図される。更に、１つ又は複数の操作が省かれてもよく、及び／又は１つ又は複数の追加の操作が含まれてもよい。
【００４８】
ステップ７０２で、２つの３Ｄボリューム画像データセットが取得される。本明細書で論じられるように、２つのデータセットは、同じモダリティから、しかし異なる時点に獲得されたものでよく、又は異なるモダリティからのものでよい。
【００４９】
ステップ７０４で、任意選択的に、両方の３Ｄボリューム画像データのボクセルの少なくともサブセット内の各ボクセルに関して、個別局所ボクセルノイズ推定量が取得される。
【００５０】
ステップ７０６で、操作７０４が省かれる場合には、ここで及び／又は他の箇所で論じられるように、個別局所ボクセルノイズ推定量が推定される。
【００５１】
ステップ７０８で、ここで及び／又は他の箇所で述べられるように、取得された２つの３Ｄボリューム画像データセットが、個別局所ボクセルノイズ推定量に基づいて空間的に位置合わせされる。
【００５２】
上記のことは、コンピュータ可読記憶媒体に符号化された又は埋め込まれたコンピュータ可読命令によって実施されてよく、それらのコンピュータ可読命令は、コンピュータプロセッサによって実行されるときに、プロセッサに上述した操作を実施させる。追加又は代替として、コンピュータ可読命令の少なくとも１つが、信号、搬送波、又は他の一時的な媒体によって搬送される。
【００５３】
好ましい実施形態を参照して本発明を述べてきた。上記の詳細な説明を読んで理解すれば、修正形態及び変形形態が想到されよう。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、全てのそのような修正形態及び変形形態を含むものと解釈されることが意図される。
【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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