(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像シーケンスをレジストレーションするためのシステムであって、
前記画像シーケンスを取得するための入力であり、前期画像シーケンスは、画像範囲の中で経時的に配列された複数の画像を含んでいる、入力と、
前記画像シーケンスにおける連続した画像のペア間の変換を確立するための変換プロセッサであり、複数の変換を取得する、変換プロセッサと、
前記複数の変換に基づいて、前記画像シーケンスを参照画像に揃えるための整列プロセッサであり、レジストレーション画像シーケンスを取得する、整列プロセッサと、
を含み、
前記整列プロセッサは、変換メトリックに基づいて、前記複数の画像から前記参照画像を確立するように構成されており、
前記変換メトリックは、前記画像シーケンスを前記参照画像に揃えるために必要な変換の程度を示しており、さらに、
前記整列プロセッサは、前記参照画像として、補間された画像を確立するように構成されており、
前記補間された画像は、前記画像シーケンスにおける連続した画像ペア間の前記画像範囲におけるポジションを有している、
システム。
【請求項２】
前記整列プロセッサは、前記変換メトリックの最小化に基づいて、前記複数の画像から前記参照画像を選択することによって、前記参照画像を確立するように構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記整列プロセッサは、
ｉ）前記複数の画像のうち少なくとも一つの画像に対して、前記変換メトリックに基づいて変換値を計算すること、および、
ｉｉ）前記参照画像として、前記複数の画像のうち最小の変換値を有する一つの画像を選択すること、によって、
前記参照画像を確立するように構成されている、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記整列プロセッサは、前記画像シーケンスにおいて興味領域を確立するように構成されており、
前記変換メトリックは、前記画像シーケンスにおける前記興味領域を前記参照画像に揃えるために必要な変換の程度を定量化するものである、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記システムは、さらに、
前記画像シーケンスにおける前記興味領域を検出するための興味領域検出器と、
を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記変換プロセッサは、変換マトリクスとして、前記連続した画像のペア間の前記変換を確立するように構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記整列プロセッサは、隣接する連続した画像のペアの前記変換マトリクスの積に基づいて、変換の程度を定量化するように構成されている、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記整列プロセッサは、
ｉ）前記複数の画像のそれぞれに対して、前記複数の画像のうちそれぞれ一つの画像から前記参照画像への変換を示している、変換マトリクスの積を確立すること、および、
ｉｉ）前記変換マトリクスの積の合計に基づいて、変換値を確立すること、によって、
前記変換の程度を定量化するように構成されている、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記変換マトリクスは、４×４変換マトリクスである、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記整列プロセッサは、
前記変換メトリックに基づいて、信頼値を生成するように構成されており、
前記信頼値は、前記画像シーケンスを前記参照画像に揃えることの品質を示している、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記整列プロセッサは、
さらに、画像類似メトリックに基づいて、前記複数の画像から前記参照画像を確立するように構成されており、
前記画像類似メトリックは、前記画像シーケンスを前記参照画像に揃えるときに取得される一致の程度を定量化している、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記整列プロセッサは、
さらに、前記画像範囲の中の前記参照画像のポジションに基づいて、前記複数の画像から前記参照画像を確立するように構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
請求項１に記載のシステムを含む、ワークステーションまたは画像装置。
【請求項１４】
画像シーケンスをレジストレーションするための方法であって、
取得した画像シーケンスにおける連続した画像のペア間の変換を確立するステップであり、複数の変換を取得し、前期画像シーケンスは、画像範囲の中で経時的に配列された複数の画像を含んでいる、ステップと、
前記複数の変換に基づいて、前記画像シーケンスを参照画像に揃えるステップであり、レジストレーション画像シーケンスを取得する、ステップと、
を含み、
前記方法は、さらに、変換メトリックに基づいて、前記複数の画像から前記参照画像を確立するステップと、を含み、
前記変換メトリックは、前記画像シーケンスを前記参照画像に揃えるために必要な変換の程度を示しており、さらに、
前記方法は、前記参照画像として、補間された画像を確立するステップ、を含み、
前記補間された画像は、前記画像シーケンスにおける連続した画像ペア間の前記画像範囲におけるポジションを有している、
方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法をプロセッサシステムに実行させるインストラクションを含んでいる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像シーケンスをレジストレーションするためのシステムおよび方法に関する。本発明は、さらに、本発明を含んでいるワークステーションおよび画像システムに関し、本方法を実行することができるコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
画像観察および画像表示の分野においては、同一または類似の対象物を含んでいる２つの画像を幾何学的に揃えることが望ましい。そうした幾何学的な整列は、画像レジストレーション（ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）として一般に知られており、数多くの画像処理アプリケーションにおいて基本的なタスクであると考えられている。画像レジストレーションは、例えば、患者に係る基準となる検査からの医療画像が、フォローアップ検査からのさらなる医療画像と比較される場合に、使用され得るものである。両方の医療画像においては、患者が異なるように置かれているので、患者の位置の変化による、両方の医療画像における差異を補償するために画像レジストレーションが使用され得る。
【０００３】
画像レジストレーションは、一般的に、ｉ）２つの画像間の類似の程度を最大化することによって、２つの画像間の変換を確立すること、ｉｉ）変換に基づいて、２つの画像を揃えることと、を含んでいる。最大化は、数学的な最適化方法を使用して実行されてよい。例えば、勾配降下であり、変換のパラメータをコントロールするものである。変換は、例えば、固定、アフィン（ａｆｆｉｎｅ）、または、フレキシブルであってよい。
【背景技術】
【０００４】
画像レジストレーションは、また、画像シーケンスに適用されてもよい。つまり、２つ以上の画像に対するものである。そうした画像レジストレーションは、画像シーケンスの中で生じている動きを補償するために頻繁に使用される。例えば、かん流（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）心臓ＭＲＩシーケンスにおいて、患者の呼吸動作は、臨床医が画像シーケンスを検討することの邪魔になることがある。画像レジストレーションは、呼吸動作を補償するために使用され得る。つまり、画像シーケンスを安定化するためである。
【０００５】
例えば、Ｖｒａｔｉｓｌａｖ  Ｈａｒａｂｉｓらによる”Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”というタイトルの刊行物、ＥＵＳＩＰＣＯ、Ａｕｇ．２０１１、ｐｐ．１０１５−１０１９、には、血流の中に造影剤が投与された場合の超音波シーケンスにおける画像レジストレーションのための方法について説明されている。コントラストシーケンスレジストレーションの中で参照画像を選択することが、主要な問題の一つであるといわれている。選択に対する最初の可能性は、フローティング参照画像に基づくものであるといわれている。ここでは、第２の画像が第１の画像に対してレジストレーションされ、第３の画像が第２の画像に対してレジストレーションされる、等である。第２の可能性は、一つだけ参照画像を設定することであり、シーケンスの中の他の画像をこの固定された画像に対してレジストレーションする。刊行物は、サブシーケンスレジストレーションに基づいた別の方法を提案している。オリジナルのシーケンスが、コントラスト値に基づいて、自動的にサブシーケンスに分割されるものである。それぞれのサブシーケンスにおいて、ＣＲＯＩメトリックの最大値を有する一つの画像が、サブシーケンスレジストレーションに対する参照として設定される。ＣＲＯＩメトリックは、興味領域（ＲＯＩ、ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｒｅｓｔ）におけるピクセル輝度の差異に基づくものである。最後に、それぞれのレジストレーションサブシーケンスから平均画像が計算され、サブシーケンスを一緒にレジストレーションするために使用される。
【０００６】
上述の方法の問題は、画像シーケンスをレジストレーションすることが、レジストレーション画像シーケンス（ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ）において歪み（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を発生させ得ることである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
レジストレーション画像シーケンスにおいて発生する歪みを低減させる、画像シーケンスをレジストレーションするためのシステムまたは方法を有することが、有益であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この問題をより良く取り扱うために、本発明に係る第１の態様は、画像シーケンスレジストレーションのためのシステムを提供する。本システムは、画像シーケンスを取得するための入力であり、画像シーケンスは、画像範囲の中で経時的に配列された複数の画像を含んでいる入力と、画像シーケンスにおける連続した画像のペア間の変換を確立するための変換プロセッサであり、複数の変換を取得する変換プロセッサと、複数の変換に基づいて、画像シーケンスを参照画像に揃えるための整列プロセッサであり、レジストレーション画像シーケンスを取得する整列プロセッサと、を含んでいる。ここで、整列プロセッサは、変換メトリック（ｔｒａｎｓｆｏｍａｔｉｏｎ  ｍｅｔｒｉｃ）に基づいて、複数の画像から参照画像を確立するように構成されており、変換メトリックは、画像シーケンスを参照画像に揃えるために必要な変換の程度を示している。
【０００９】
本発明のさらなる態様においては、本システムを構成しているワークステーションと画像装置が提供され、明らかにされる。
【００１０】
本発明に係るさらなる態様においては、画像シーケンスレジストレーションのための方法が提供される。本方法は、画像シーケンスを取得するステップであり、画像シーケンスは、画像範囲の中で経時的に配列された複数の画像を含んでいるステップと、画像シーケンスにおける連続した画像のペア間の変換を確立するステップであり、複数の変換を取得するステップと、複数の変換に基づいて、画像シーケンスを参照画像に揃えるステップであり、レジストレーション画像シーケンスを取得するステップと、を含んでいる。整列は、変換メトリックに基づいて、複数の画像から参照画像を確立するステップと、を含み、変換メトリックは、画像シーケンスを参照画像に揃えるために必要な変換の程度を示している。
本発明のさらなる態様においては、明らかにされた方法をプロセッサシステムに実行させるインストラクションを含んでいるコンピュータプログラムが提供される。
【００１１】
本発明は、画像シーケンスをレジストレーションすることを含んでいる。画像シーケンスは、順序付けされた一連の画像によって形成されている。つまり、それぞれの画像は、一連の画像に係る他の画像に関して所定のポジションを有している。順序は、例えば、時間ベースの順番であってよい。画像シーケンスは、画像範囲を有している。一連の画像の最初と最後の画像によって定義される画像範囲の境界を用いたものである。画像シーケンスは、内部または外部ソース、例えばストレージ媒体、から受け取られて、取得される。
【００１２】
一連の画像における連続した画像のペア間において変換が確立される。それぞれの変換は、連続した画像のペア間の変換を示している。ここで、連続した、という用語は、画像の順序においてお互いに続いている画像ペアに係る画像を参照している。つまり、画像シーケンスにおいて隣り合っている画像である。変換は、関数またはパラメータであって、画像のペアの一つの画像が、少なくとも部分的に他の画像に一致するようにどのくらい変換され得るかを示している。
【００１３】
変換は、画像シーケンスを参照画像に揃えるために使用される。従って、画像シーケンスからの他の画像が、少なくとも部分的に参照画像と一致するように変換される。一連の画像の中で、安定した、変換されない画像として働いている参照画像を用いるものである。本質的に、参照画像は、それに対して画像シーケンスが揃えられる、いわゆるアンカー（ａｎｃｈｏｒ）画像である。
【００１４】
画像レジストレーションは、このように、ｉ）変換を確立すること、および、ｉｉ）変換に基づいて、画像シーケンスを揃えること、によって実行されることに留意すべきである。
【００１５】
参照画像は、複数の画像から確立される。従って、複数の画像が、直接的または間接的のいずれかで、参照画像を提供するために使用される。参照画像としてどの画像が確立されるかを確立するために、変換メトリックが使用される。変換メトリックは、関数、例えば数学的な関数であり、画像シーケンスを参照画像に揃えるために、どれだけ多くの変換が必要であるか、つまり一連の画像がどの程度変換されるか、を示している。取得される変換値は、従って、どの画像が参照画像として確立されるかに依っている。
【００１６】
発明者らは、参照画像の選定が、ユーザによって視認される際の画像レジストレーションの品質に大きく影響することを認識していた。これに対する理由は、参照画像が、画像レジストレーションに対する基礎として働いていることによって、少なくとも部分的に参照画像に類似するように一連の画像が変換されるからである。参照画像が、ユーザにとって興味が少ない又は無い画像である場合、例えば、画像が興味領域を全く又は明確には示していないために、一連の画像は、ユーザにとって興味が少ない又は無い画像に少なくとも部分的に類似するように変換されてしまう。発明者らは、さらに、そうした画像は、しばしば、画像シーケンスの中に外れ値を含んでいることを認識していた。画像シーケンスの中で他の画像とは外観が異なるものである。
【００１７】
画像シーケンスを参照画像に揃えるために必要な変換の程度を定量化する変換メトリックを提供することによって、画像シーケンスを所定の参照画像に揃えるためにどれだけ多くの変換が必要とされるかを判断することができる。変換の程度は、参照画像が、画像シーケンスからの他の画像にどれだけ類似しているかを示している。画像シーケンスからの大部分の画像に類似している画像に対しては、必要とされる変換の程度が少ないからである。つまり、似ていない画像だけに対するものである。しかしながら、画像シーケンスからの大部分の画像とは外観において異なる画像に対しては、必要とされる変換の程度が多い。つまり、参照画像に似せるためには、画像シーケンスからの大部分の画像が変換される必要がある。このように、変換メトリックが提供され、参照画像として確立された画像が、画像シーケンスの中の外れ値を含んでいるか否かを示している。
【００１８】
変換メトリックに基づいて画像シーケンスから参照画像を確立することによって、画像シーケンスの中の外れ値を画像がどの程度含んでいるかに基づいて、参照画像が確立される。そのように、参照画像を確立するときに、画像シーケンスの中の外れ値を回避することができる。有利なことに、画像シーケンスの中で他の画像に類似している参照画像を確立することができる。有利なことに、画像がユーザにとって興味が少ない又は無い可能性は、参照画像が削減されるように確立される。有利なことに、歪みを回避することができる。そうでなければ、歪まされ、従って、画像シーケンスの中の外れ値を含む画像を参照画像として確立することによって、歪みがもたらされ得る。他の画像が、少なくとも部分的に歪んだ画像に似るように変換されることが回避されるからである。
【００１９】
任意的に、整列プロセッサは、変換メトリックの最小化に基づいて、複数の画像から参照画像を選択することによって、参照画像を確立するように構成されている。参照画像は、特定的には、変換メトリックを最小化するように選択される。従って、参照画像として確立された画像は、画像シーケンスを参照画像に揃えるときに必要とされる変換および程度が最も少ないものである。有利なことに、一つまたはそれ以上の変換が間違って確立された場合、例えば画像の中のコントラストの欠如によるものであるが、歪みは、そうでなければその変換に基づいている画像レジストレーションのせいで生じ得るものであるが、参照画像は、画像レジストレーションにおいて変換の程度が最少であることを必要とするので、歪みが低減される。
【００２０】
任意的に、整列プロセッサは、ｉ）複数の画像のうち少なくとも一つのサブセットに対して、変換メトリックに基づいて変換値を計算すること、および、ｉｉ）画像のうち最小の変換値を有する一つの画像を参照画像として選択すること、によって参照画像を確立するように構成されている。参照画像は、数多くの画像、つまり候補画像に対する変換値を計算すること、および、最小の変換値を有する一つの画像を選択することによって確立される。参照画像は、このように、複数の画像、つまり既存の画像のうちの一つであり、かつ、選択は変換値の比較に基づくものである。このことは、効果的な選択メカニズムを構成している。
【００２１】
任意的に、整列プロセッサは、補間された画像を参照画像として確立するように構成されている。補間された画像は、画像シーケンスにおける連続した画像のペア間での画像範囲においてポジションを有している。参照画像は、補間された画像に対応しており、複数の画像の中の既存の画像には対応していない。補間された画像は、参照画像として働くことに最も適したものである。例えば、画像シーケンスが呼吸動作を示している場合、画像シーケンスにおける連続したペア間に落とし込まれる呼吸動作におけるポイントに対して、最小の変換値が取得され得る。画像シーケンスをそのポイントに関して揃えることによって、より良い品質の画像レジストレーションを得ることができる。
【００２２】
補間された画像は、画像シーケンスを補間された画像に揃えるために、明確に計算されること、または、システムに対して利用可能であることを要しない。むしろ、補間された画像は、連続した画像のペア間のポジションによって表わされてよく、そして、連続した画像のペアとそのポジションとの間の変換に基づいて、画像シーケンスが仮想補間画像に揃えられてよい。
【００２３】
任意的に、整列プロセッサは、画像シーケンスにおいて興味領域を確立するように構成されている。変換メトリックは、画像シーケンスにおける興味領域を参照画像における興味領域に揃えるために必要な変換の程度を定量化している。画像シーケンス、つまり複数の画像の少なくとも一部において示された興味領域は、ユーザにとって所定の興味があるものでよい。画像シーケンスにおける興味領域に関して特定的に変換の程度を定量化することによって、画像シーケンスを参照画像に揃えるときの興味領域の変換の程度に基づいて、参照画像が確立される。
【００２４】
任意的に、システムは、さらに、画像シーケンスにおける興味領域を検出するための興味領域検出器を含んでいる。システムは、このように、自動的に興味領域を検出し、かつ、興味領域に基づいて、参照画像を確立する。
【００２５】
任意的に、変換プロセッサは、連続した画像のペア間の変換を変換マトリクス（ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｍａｔｒｉｃｅｓ）として確立するように構成されている。変換マトリクスは、連続した画像のペア間の変換を記述すること、および、変換メトリックに対する基礎として働くことに、好適である。
【００２６】
任意的に、整列プロセッサは、隣接する連続した画像のペアに係る変換マトリクスの積に基づいて、変換の程度を定量化するように構成されている。隣接する連続した画像のペアに係る変換マトリクスを掛け算することによって、変換マトリクスの積が得られ、個々の変換による変換の全体的な程度を提供する。これらに基づいて、画像シーケンスを揃えるために必要な変換の程度が効率的に計算され得る。
【００２７】
任意的に、整列プロセッサは、ｉ）複数の画像のそれぞれに対して、複数の画像のうちそれぞれ一つの画像から参照画像への変換を示している、変換マトリクスの積を確立すること、および、ｉｉ）変換マトリクスの積の合計に基づいて、変換値を確立すること、によって、変換の程度を定量化するように構成されている。従って、複数の画像のそれぞれに対して、画像を参照画像に変換するために必要な変換の程度が計算される。量を合計することによって、画像シーケンス、つまり複数の画像のそれぞれを、揃えるために必要な変換の全体の程度の全体が、効率よく計算され得る。
【００２８】
任意的に、変換マトリクスは、４×４変換マトリクスである。４×４変換マトリクスは、固定、アフィン、またはフレキシブル変換を記述するために好適である。
【００２９】
任意的に、整列プロセッサは、変換メトリックに基づいて、信頼値を生成するように構成されている。信頼値は、画像シーケンスを参照画像に揃えることの品質を示している。本発明に係るこの任意的な態様は、画像シーケンスを参照画像に揃えるために必要な変換の程度は、画像シーケンスを参照画像に揃えることの品質を示しているという認識に基づいている。その品質を反映している信頼値を生成することによって、ユーザには、レジストレーション画像シーケンスの品質についてフィードバックが提供される。
【００３０】
任意的に、整列プロセッサは、さらに、画像類似メトリックに基づいて、複数の画像から参照画像を確立するように構成されている。画像類似メトリックは、画像シーケンスを参照画像に揃えるときに取得される一致の程度を定量化している。
【００３１】
任意的に、整列プロセッサは、さらに、画像範囲の中の参照画像のポジションに基づいて、複数の画像から参照画像を確立するように構成されている。本発明に係るこの任意的な態様は、画像範囲の中の画像のポジションが、参照画像としての適性を示しているという認識に基づいている。例えば、画像取得において、初期化問題が生じることがあり、画像シーケンスの第１の画像または画像に影響し得る。従って、第１の画像または画像は、参照画像として適していない。別の実施例として、かん流画像化（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  ｉｍａｇｉｎｇ）においては、興味領域における造影剤の取り込みが、画像シーケンスの中央に最も近くてよい。結果として、興味領域が中央近くで最も見え易くなっている。
【００３２】
当業者であれば、上述の本発明に係る２つ以上の実施例、実行、及び/又は、態様が、有効であると考えられるあらゆる方法で組み合わされ得ることが正しく理解されよう。
【００３３】
ワークステーション、画像装置、方法、及び/又は、コンピュータープログラムの変形及びバリエーションは、説明されたシステムの変形及び変更に対応するものであり、本説明に基づいて当業者によって実施され得るものである。
【００３４】
当業者であれば、本方法が、種々の取得モダリティによって得られた、マルチ次元画像データに対して適用されてよいことが正しく理解されよう。これらに限定されるわけではないが、標準Ｘ線画像、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）、超音波（ＵＳ）、ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、および、核医学（ＮＭ）といったものである。マルチ次元画像データの次元は、時間に関するものであり得る。例えば、３次元画像は、時間領域での一連の２次元画像である。
【００３５】
本発明は、独立請求項において定義される。有利な実施例が従属請求項において定義される。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
本発明に係るこれら及び他の態様は、以降に説明される実施例から明らかであり、実施例を参照して解明される。
【図１】図１は、本発明に従ったシステムを示している。
【図２】図２は、本発明に従った方法を示している。
【図３】図３は、本発明に従ったコンピュータプログラムプロダクトを示している。
【図４ａ】図４ａは、複数の画像を含んでいる画像シーケンスを示しており、模式的に示されている連続した画像のペア間での変換を伴うものである。
【図４ｂ】図４ｂは、画像シーケンスの整列した結果を示しており、画像レジストレーションの中の参照画像として確立されている複数の画像のうち最初の一つを伴うものである。
【図４ｃ】図４Ｃは、画像シーケンスを整列した結果を示しており、変換メトリックに基づいて確立されている参照画像を伴うものである。
【図５ａ】図５ａは、別の画像シーケンスと対応する変換を示しており、間違って確立されている変換の一つを伴うものである。
【図５ｂ】図５ｂは、画像シーケンスを整列した結果を示しており、参照画像として確立されている複数の画像のうち最初の一つを伴うものである。
【図５ｃ】図５ｃは、画像シーケンスを整列した結果を示しており、変換メトリックに基づいて確立されている参照画像を伴うものである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
図１は、画像シーケンス２００をレジストレーションするためのシステム１００を示している。システム１００は、画像シーケンス２００を取得するための入力１２０を含んでいる。システム１００は、さらに、画像シーケンス２００の中の連続した画像のペア間の変換を確立するための変換プロセッサ１４０を含んでおり、複数の変換２１０を取得する。変換プロセッサ１４０は、入力１２０から画像シーケンス２００を受け取るように示されている。システム１００は、さらに、複数の変換２１０に基づいて、参照画像に関して画像シーケンス２００を揃えるための整列プロセッサ１６０を含んでおり、レジストレーション画像シーケンス２３０を取得する。整列プロセッサ１６０は、入力１２０から画像シーケンス２００を受け取り、かつ、変換プロセッサ１４０から複数の変換２１０を受け取るように示されている。図１の実施例において、整列プロセッサ１６０は、ユーザに対して表示するために、ディスプレイ１９０に対してレジストレーション画像シーケンス２３０を提供するように示されている。代替的または追加的に、整列プロセッサ１６０は、例えば、ストレージ媒体上またはサーバーに、レジストレーション画像シーケンス２３０を保管または送信してよい。図１に示される整列プロセッサ１６０は、また、変換メトリックに基づいて、信頼値２５０を生成するために任意的に構成されている。以降にさらに説明されるようにである。
【００３８】
システム１００のオペレーションは、以下に簡潔に説明されるものであり得る。画像シーケンスをレジストレーションする以前に、または、一部として、整列プロセッサ１６０は、変換メトリックに基づいて、複数の画像から参照画像を確立する。変換メトリックは、画像シーケンス２００を参照画像に揃えるために必要な変換の程度を定量化する。整列プロセッサ１６０は、従って、変換メトリックに基づいて確立された参照画像を使用して画像整列を実行する。
【００３９】
図２は、画像シーケンスをレジストレーションするための方法３００を示している。方法３００は、「画像シーケンスの取得」というタイトルのステップにおいて、画像シーケンスを取得するステップ３１０を含んでいる。画像シーケンスは、画像範囲の中で連続的に配置された複数の画像を含んでいる。方法３００は、さらに、「変換の確立」というタイトルのステップにおいて、画像シーケンスの中の連続したペア間の変換を確立するステップ３２０を含んでおり、複数の変換を確立する。方法３００は、さらに、「画像シーケンスの整列」というタイトルのステップにおいて、複数の変換に基づいて、画像シーケンスを参照画像に揃えるステップ３４０を含んでおり、レジストレーション画像シーケンスを取得する。方法３００は、さらに、「参照画像の確立」というタイトルのステップにおいて、変換メトリックに基づいて、複数の画像から参照画像を確立するステップ３３０を含んでいる。変換メトリックは、画像シーケンスを参照画像に揃えるために必要な変換の程度を定量化しているものである。
【００４０】
方法３００は、システム１００のオペレーションに対応してよい。しかしながら、方法３００は、システム１００と分離して実行されてもよいことに留意すべきである。図３は、プロセッサシステムに、上述の方法３００を実行させるためのインストラクションを含んでいるコンピュータプログラムプロダクト３６０を示している。コンピュータプログラムプロダクト３６０は、コンピュータで読取り可能な媒体３５０上に含まれてよい。例えば、一連のマシンで読取り可能な物理的マーク、及び/又は、異なる電気的、例えば磁気的、または光学的な特性または値を有する一連のエレメントとしての形式におけるものである。
【００４１】
システム１００のオペレーションは、以降により詳細に説明される。図４ａは、複数の画像２０１−２０５を含んでいる画像シーケンス２００を示している。この所定の実施例においては、画像シーケンス２００が、一時的な画像シーケンスとして選択されている。異なる時点における興味領域２４０を示している複数の画像２０１−２０５それぞれを伴うものである。しかしながら、画像シーケンス２００は、また、異なるタイプのシーケンスを構成してもよい。例えば、異なる空間的な視点からの興味領域を示しているものである。読み易さの理由で、図４ａから図４ｃにおいて、興味領域２４０は、一回だけ参照番号を伴って表示されていることに留意すべきである。図４ａからは、興味領域２４０が画像シーケンス２００の全体を通じて変化していることがわかる。特に、画像シーケンス２００の第１の画像２０１においては、興味領域２４０が、画像シーケンス２００の第２、第３、および、第４の画像２０２−２０４に関して、反時計回りに回転している。さらに、画像シーケンス２００の第５の画像２０５においては、興味領域２４０が上記の画像に関して、時計回りに回転している。
【００４２】
方向における変化は、種々の理由によるものであり得る。例えば、興味領域２４０は、患者の臓器であって、方向の変化は、呼吸動作によるものであり、画像シーケンスのタイムスパンにわたり興味領域の変化を生じている。代替的または追加的に、呼吸動作は、興味領域２４０の位置の変化を生じ、または、時間にわたり見え方の変化を生じ得る。説明目的のために、しかしながら、図４は、方向の変化だけを示している。
【００４３】
図４ａは、さらに、画像シーケンス２００の中の連続した画像のペア間の変換を確立している変換プロセッサ１４０の結果を示している。結果として、複数の変換２１１−２１４が取得される。変換は、図４ａにおいて、破線の正方形として模式的に示されている。ここで、破線の正方形の向きは、連続した画像のペア間での興味領域２４０に係る向きの変化を示している。例えば、示された興味領域２４０が位置および向きにおいて一致するように、第１の画像２０１を第２の画像に変換することは、第１の画像を時計回りに回転させることを含んでいる。従って、第１の変換２１１は、右方向に向かっている破線の正方形を用いて模式的に示されている。図４ａは、さらに、第２の画像２０２から第３の画像２０３への変換を示している第２の変換２１２、第３の画像２０３から第４の画像２０４への変換を示している第３の変換２１３、および、第３の画像２０３から第４の画像２０４への変換を示している第４の変換２１４を示している。興味領域２４０は、第２、第３、および、第４の画像２０２−２０４において同一の向きを有しているので、第２および第３の変換２１２−２１３はニュートラルなものである。つまり、向きの変化がないことを示している。さらに、第５の画像２０５は、再び時計回りに回転された興味領域２４０を示している。右方向に向かっている回転を反映している第４の変換２１４を用いたものである。
【００４４】
変換プロセッサ１４０は、あらゆる好適な変換技術を使用して複数の変換を確立してよい。画像レジストレーションおよび動作予測の技術分野から本質的に知られた技術といったものである。特に、変換プロセッサ１４０は、連続した画像のペア間の変換２１１−２１４を変換マトリクスとして確立してよい。変換マトリクスは、４×４行列であってよい。変換は、固定、アフィン、または、フレキシブルであってよい。変換プロセッサ１４０は、実質的な全体画像に対してそれぞれの変換を確立するために構成されている。代替的に、変換プロセッサ１４０は、画像の一部に対する返還を確立するために構成されてよい。例えば、特定的に興味領域２４０に対するものである。後者の目的のために、図１にも示されているように、システムは、興味領域検出器１８０を含んでよい。複数の画像２０１−２０５において興味領域２４０を検出するためのものである。
【００４５】
図４ｂは、整列プロセッサ１６０の結果を示している。複数の変換２１１−２１４に基づくものであり、画像シーケンス２００を参照画像２０１に揃えて、レジストレーション画像シーケンス２２０を取得する。図４ｂは、しかしながら、従来技術の実施例を示しており、そこでは、デフォルトとして、第１の画像２０１が参照画像として確立される。このことは、図４ａと図４ｂにおいて、幅広の境界を用いて表わされている参照画像によって示されている。結果として、レジストレーション画像シーケンス２２０が取得され、そこでは、興味領域２４０の向きが、第１の画像２０１における興味領域の向きと一致するように調整される。
【００４６】
図４ｃは、整列プロセッサ１６０の結果を示しており、変換メトリックに基づいて、複数の画像２０１−２０５から参照画像を確立している。変換メトリックは、画像シーケンス２００を参照画像２０３に対して揃えるために必要な変換の程度を定量化している。結果として、第１の画像２０１の代わりに、第３の画像２０３が参照画像２０３として確立される。このことは、図４ａと図４ｃにおいて、二重線の境界を用いて表わされている参照画像２０３によって示されている。結果として、レジストレーション画像シーケンス２３０が取得され、そこでは、興味領域２４０の向きが、第３の画像２０３における興味領域と一致するように調整される。
【００４７】
変換メトリックに基づいた参照画像の上記の確立が、以降により詳細に説明される。変換メトリックは、画像シーケンス２００を参照画像２０３に対して揃えるために必要な変換の程度を定量化している。整列プロセッサ１６０は、変換メトリックの最小化に基づいて、複数の画像２０１−２０５から参照画像を選択することによって、参照画像２０３を確立するために構成されてよい。例えば、整列プロセッサ１６０は、複数の画像２０１−２０５のそれぞれに対して、変換メトリックに基づいて変換値を計算すること、および、最小の変換値を有している画像の一つを参照画像２０３として選択することによって、参照画像２０３を確立するように構成されてよい。
【００４８】
例えば、変換メトリックとして変換２１１−２１４が確立された場合、第１の画像２０１に対する変換値は、以下のように計算され得る。第２の画像２０２を第１の画像２０１に変換することに含まれている変換は、第１の変換マトリクス２１１の逆行列に対応し得る。変換の程度は、第１の変換マトリクス２１１のＬ２ノルム（ｎｏｒｍ）を計算することに対応し得る。同様に、第３の画像２０３を第１の画像２０１に変換することに含まれている変換は、第１の変換マトリクス２１１と第２の変換マトリクス２１２の積に係る逆行列に対応し得る。変換の程度は、上記の積に係る逆行列ののＬ２ノルムを計算することに対応し得る。上記の計算を、また、第４の画像２０４および第５の画像２０５について適用することによって、複数の変換の程度が取得され得る。これは一緒に合計され、画像シーケンス２００を第１の画像２０１に揃えるために必要な変換の程度を表している変換値が取得される。つまり、第２、第３、第４、および、第５の画像２０２−２０５を第１の画像２０１に揃えるために必要な変換の程度である。
【００４９】
上記のことを複数の画像２０１−２０５の他の画像に対しても繰り返すことによって、複数の変換値が取得され得る。複数の変換値のそれぞれは、画像シーケンス２００を複数の画像２０１−２０５のうち対応する一つに揃えるために必要な変換の程度を表している。
【００５０】
変換値は、順序付けされて、最小の変換値を持った対応する画像が参照画像２０３として選択されてよい。図４ａの実施例において、このことは、第３の画像２０３に対応している。この理由は、画像シーケンス２００を第１の画像２０１に揃えることが、第２、第３、第４、および、第５の画像２０２−２０５における興味領域を回転することを含んでいるからである。同じことが、画像シーケンス２００を第５の画像２０５に揃えることに対してもあてはまる。しかしながら、第２、第３、および、第４の画像２０２−２０４にとっては、画像シーケンス２００をそれぞれの画像に揃えることは、第１の画像２０１および第５の画像２０５において興味領域を回転させることだけを含んでいる。従って、全体的に最小の変換の程度を含んでいるので、第３の画像２０３が参照画像として確立され得る。この場合には、最小の回転の程度である。代替的に、第２の画像２０２または第４の画像２０４が、参照画像として確立されてもよい。
【００５１】
図４ｃは、整列プロセッサ１６０の結果を示しており、レジストレーション画像シーケンス２３０を取得するために画像シーケンス２００を第３の画像２０３に揃えている。図４ｂに示されるレジストレーション画像シーケンス２２０と比較すると、図４ｃにおける興味領域２４０の向きは、図４ｂにおけるよりも、画像シーケンス２００の大多数に類似している。参照画像として複数の画像２０１−２０５のうち最小の変換値を有する一つの画像を選択することは、典型的には、結果として、複数の画像２０１−２０５のうち他の画像について最も類似したやり方で興味領域２４０が示されている一つの画像を選択することになる。つまり、大多数に基づく選択である。
【００５２】
図５ａは、画像シーケンス２００の別の実施例を示しており、複数の画像２０１−２０５を含んでいる。この所定の実施例において、画像シーケンス２００は、造影剤が患者の静脈内に与えられた一連の心臓血管磁気共鳴（ＣＭＲ、Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）画像を表わすように選定されている。ここで、造影剤はゆっくりと時間につれて取込みが増加していくので、画像シーケンス２００の第１の画像２０１においては、あまりよく見えないことがある。例えば、初期的に造影剤の取り込みが少ないためである。結果として、興味領域２４０と周辺組織との間のコントラストが、第１の画像２０１において乏しいことがある。少ない取り込みは、第１の画像における破線の興味領域２４０によって模式的に示されている。時間につれて造影剤の取り込みが増加してくると、画像シーケンス２００の第２の画像から第５の画像２０２−２０５において、興味領域２４０がよく見える。つまり、周囲組織との十分なコントラストを有している。
【００５３】
図５ａは、さらに、変換プロセッサ１４０の結果を示しており、画像シーケンス２００における連続した画像のペア間の変換を確立している。第１の画像２０１においては興味領域２４０があまりよく見えないために、第１の変換２１１、つまり第１の画像２０１と第２の画像２０２との間の変換が、間違って確立されることがある。結果として、興味領域２４０の位置、向き、等の変化を正確には反映しない第２の変換２１１が取得される得る。この所定の実施例において、興味領域２４０は、画像シーケンス２００において比較的に静的に留まっている。つまり、位置、向き、または、外観が変化していない。第１の変換２１１は、このように、間違って向きの変化を示しているが、一方で、第２、第３、および、第４の変換２１２−２１４は、興味領域２４０が静的に留まっていることを正しく示している。
【００５４】
図５ｂは、整列プロセッサ１６０の結果を示しており、レジストレーション画像シーケンス２２０を取得するために、画像シーケンス２００を第１の画像２０１に揃えている。デフォルトとして、第１の画像２０１が参照画像として確立されるときに、取得され得るようにである。間違った第１の変換２１１のせいで、第２、第３、第４、および、第５の画像２０２−２０５において興味領域２４０の向きが変わっている。
【００５５】
図５ｃは、整列プロセッサ１６０の結果を示しており、変換メトリックに基づいて、複数の画像２０１−２０５から参照画像を確立している。結果として、第３の画像２０３が参照画像２０３として確立されている。従って、興味領域２４０の向きが第１の画像においてだけ変わっている、レジストレーション画像シーケンス２３０が取得される。図５ｂと図５ｃを比較すると、変換メトリックに基づいて参照画像を確立することによって、複数の画像２０１−２０５における外れ値が、画像シーケンス２００のレジストレーションに厳格に影響することを回避することができることがわかる。ここで、参照画像２０３は、大多数の選択に基づいて効果的に確立されている。
【００５６】
一般的に、整列プロセッサ１６０は、補間された画像を参照画像として確立するように構成されてよい。補間された画像は、画像シーケンス２００における連続した画像のペア間の画像範囲におけるポジションを有している。従って、参照画像２０３として複数の画像２０１−２０５のうち一つの画像を選択する代わりに、補間された画像が確立されてよい。例えば、補間された画像を明示的に計算すること、または、連続した画像のペア間に、補間された画像に対応するポジションを確立することによるものである。連続した画像のペア間の変換を確立したので、連続した画像のペア間のポジションに対する変換を引き出すことができることが正しく理解されよう。例えば、変換が動きベクトルに基づく変換である場合、連続したペア間のポジションに対する変換は、動きベクトルのサイズを二等分することによって確立され得る。従って、複数の変換２１１−２１４に基づいて、画像シーケンス２００を連続した画像のペア間のポジションに揃えるために必要な変換の程度を定量化することができる。整列プロセッサ１６０は、変換メトリックを最小化する補間された画像を確立するように構成されてよい。画像シーケンス２００は、そして、補間された画像に揃えられて、レジストレーション画像シーケンスが取得される。補間された画像は、レジストレーション画像シーケンスの一部である必要はないことに留意すべきである。つまり、補間された画像は、画像シーケンス２００のレジストレーションにおいて参照画像として役立つだけである。
【００５７】
一般的に、整列プロセッサ１６０は、変換メトリックに基づいて信頼値２５０を生成するように構成されてよい。信頼値は、画像シーケンス２００を参照画像２０３に揃えることの品質を示している。例えば、参照画像２０３に対応する変換値が閾値を超えている場合、このことは、画像シーケンス２００を揃えるために必要な変換の程度が高いことを示している。そうした高い程度の変換は、例えば、変換プロセッサ１４０が間違って変換を確立していることに関連し得るものであり、画像シーケンス２００が異常で画像レジストレーションができない、等がある。信頼値２５０は、画像レジストレーションについてフィードバックを提供するように、ユーザに対して表示されてよい。
【００５８】
一般的に、整列プロセッサ１６０は、さらに画像類似メトリック（ｍｅｔｒｉｃ）に基づいて、複数の画像２０１−２０５から参照画像２０３を確立するように構成されてよい。画像類似メトリックは、画像シーケンス２００を参照画像２０３に揃えるときに取得される一致の程度を定量化している。画像類似メトリックは、画像処理に係る技術分野から知られたあらゆる好適な計量基準であってよい。二乗平均誤差（ＭＳＥ、Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｅｒｒｏｒ）といったものである。例えば、整列プロセッサ１６０は、第１の画像２０１に対する変換値を確立することに加えて、第１の画像２０１に対する画像類似値を計算してよい。第１の画像２０１に揃えられた後で第１の画像２０１と第２の画像２０２との間のＭＳＥを計算すること、第１の画像２０１に揃えられた後で第１の画像２０１と第３の画像２０３との間のＭＳＥを計算すること、等によるものである。ＭＳＥの合計は、そして、第１の画像２０１に対する画像類似値として役に立つ。第２、第３、第４、および、第５の画像２０２−２０５の対する画像類似値が、同様に計算され得る。参照画像２０３の選定は、続いて、変換メトリックと画像類似メトリックの両方の最小化、等に基づいてよい。例えば、参照画像２０３として、複数の画像２０１−２０５のうち、変換値と画像類似値の最小合計に関連付けされた一つの画像を確立することによるものである。
【００５９】
一般的に、変換メトリックは、画像シーケンス２００を参照画像２０３に揃えるために必要な変換の程度を定量化し得る。レジストレーション画像シーケンス２３０から引き出された統合画像（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｉｍａｇｅ）の品質を定量化することによるものである。統合画像は、レジストレーション画像シーケンス２３０から引き出された差分マップであってよい。差分マップは、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ２＊、または、かん流マップといった、定量マップであってよい。
【００６０】
一般的に、整列プロセッサ１６０は、さらに画像範囲の中の参照画像のポジションに基づいて、複数の画像２０１−２０５から参照画像２０３を確立するように構成されてよい。例えば、複数の画像２０１−２０５のうち数個が小さな変換値を等しく有している場合、画像のうち画像範囲の中で最も中心に位置している一つの画像が、参照画像２０３として確立され得る。
【００６１】
本発明は、医療分野において有利に適用され得ることが正しく理解されるであろう。以降では、本発明を、かん流ＣＭＲ画像シーケンスにける呼吸動作及び/又は患者動作を補償するために適用している実施例が提供される。しかしながら、本発明は、また、他の分析およびモダリティからの画像シーケンスに対しても適用可能であることに留意する。ＣＣＴ、超音波心臓検査、等といったものである。そして、あらゆる医療画像化モダリティのための動作補償された画像再構成、医療画像シーケンスのためのポスト処理アプリケーション、といったアプリケーションにおいて、または、医療画像シーケンスのためのジオメトリドリブン拡散フィルタ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｄｒｉｖｅｎ  ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｆｉｌｔｅｒ）において適用可能である。しかしながら、本発明は、医療分野に限定されるものではない。つまり、非医療分野についても同様に適用し得る。エンドユーザによって操作される携帯式カメラからの画像シーケンスレジストレーションをするため、といったものである。
【００６２】
かん流ＣＭＲ画像シーケンスにおける呼吸動作は、いわゆるカスケードスキーム（ｃａｓｃａｄｉｎｇ  ｓｃｈｅｍｅ）におけるアフィン画像レジストレーションを実行することによって補償され得る。画像レジストレーションは、長方形の興味領域（ＲＯＩ）において実行されてよい。変換メトリックは、変換の程度の計量基準、つまり変換の大きさとして、画像シーケンスの全体を通じてＲＯＩコーナーの変位を定量化し得るものである。整列プロセッサは、平均変位を定量化する変換最小化アルゴリズムを使用してよい。例えば、参照画像が変化している間にも画像シーケンスの全体を通じてミリ（ｍｍ）での変位である。整列プロセッサは、そして、参照画像として、ＲＯＩコーナーの最小平均変位を結果として生じる一つの画像を選択する。
【００６３】
変換最小化は、純粋にジオメトリ操作（ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）であり得る。例えば、４×４行列の代数と距離計算を含んでいるだけである。そうしたジオメトリ操作は、計算的に効率が良く、プロセッサシステムによって変換最小化が素早く実行され得る。加えて、画像類似メトリックを含むことができる。しかしながら、このことは、計算コストを増加させ得ること、つまり、計算効率を低減させることに留意すべきである。変換最小化は、アフィン変換を最小化してもよい。しかしながら、変換は、また、より少ない又はより多くの自由度を示し得る。変換が反転可能である場合に、計算の効率を保持している変換最小化を用いるものである。
【００６４】
本発明は、また、本発明を実施させるように適合されたコンピュータープログラム、特にキャリア（ｃａｒｒｉｅｒ）上または中のコンピュータープログラム、にも適用されることが正しく理解されるべきである。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形式におけるといったソースとオブジェクトコードの中間のコード、または、本発明に従った方法の実施における使用に好適なあらゆる他の形式であってよい。こうしたプログラムは、また、多くの異なるアーキテクチャーデザインを有し得ることも正しく理解されるべきである。例えば、本発明に従った方法またはシステムの機能性を実施するプログラムコードは、一つまたはそれ以上のサブルーチンに細分化され得る。これらのサブルーチンの中で機能性を配分する多くの異なる方法が、当業者にとっては明らかである。サブルーチンは、自己完結型のプログラムを形成するように一つの実行可能ファイルのなかに一緒に保管されてよい。そうした実行可能ファイルは、コンピューターで実行可能なインストラクションを含んでよい。例えば、プロセッサインストラクション、及び/又はインタープリターインストラクション（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）インタープリターインストラクション）である。代替的に、一つまたはそれ以上、又は、全てのサブルーチンは、少なくとも一つの外部ライブラリーファイルの中に保管され、メインプログラムと静的または動的、例えば実行時、のいずれかでリンクされ得る。メインプログラムは、少なくとも一つのサブルーチンに対する少なくとも一つのコールを含んでいる。サブルーチンは、また、お互いに対するファンクションコールを含み得る。コンピュータープログラム製品に関連する実施例は、ここにおいて明らかにされた少なくとも一つ方法に係るそれぞれの処理ステップに対応するコンピューターで実行可能なインストラクションを含んでいる。これらのインストラクションは、サブルーチンに細分化され、及び/又は、静的または動的にリンクされた一つまたはそれ以上のファイルの中に保管されてよい。コンピュータープログラム製品の別の実施例は、ここにおいて明らかにされた少なくとも一つのシステム及び/又は製品に係るそれぞれの手段に対応するコンピューターで実行可能なインストラクションを含んでいる。これらのインストラクションは、サブルーチンに細分化され、及び/又は、静的または動的にリンクされた一つまたはそれ以上のファイルの中に保管されてよい。
【００６５】
コンピュータープログラムのキャリアは、プログラムを運搬することができるあらゆるエンティティまたはデバイスであってよい。例として、キャリアは、例えば、ＣＤ  ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭ、といったＲＯＭ、または、磁気記録媒体、例えばハードディスク、といった記録媒体を含んでいる。さらに、キャリアは、電気又は光信号といった伝送可能なキャリアであってよく、電気又は光ケーブルを介して、または、ラジオ又は他の手段によって、運搬される。プログラムがそうした信号の中に具現化されている場合、キャリアは、そうしたケーブルまたは他のデバイス又は手段によって構成され得る。代替的に、キャリアは、プログラムが具現化された集積回路であってよく、集積回路は、関連の方法を実行するように適合され、または、関連の方法の実行において使用される。
【００６６】
上述の実施例は、本発明を限定するより、むしろ、説明するものであること、そして、当業者であれば、添付の特許請求の範囲から逸脱することなく多くの代替的な実施例をデザインすることができることが留意されるべきである。特許請求の範囲において、括弧の間に置かれたあらゆる参照番号も、特許請求の範囲を限定するものとして理解されるべきではない。動詞「含む（“ｃｏｍｐｒｉｓｅ“）」及びその語形変化は、請求項において挙げられたもの以外のエレメントまたはステップの存在を排除するものではない。エレメントに先立つ冠詞「一つの（”ａ“または”ａｎ“）」は、複数のそうしたエレメントの存在を排除するものではない。本発明は、いくつかの別個のエレメントを含むハードウェア手段によって、および、好適にプログラムされたコンピューターによって実行され得る。いくつかの手段を列挙しているあらゆるデバイスの請求項において、これらの手段のいくつかは、一つの、そして同一のハードウェアのアイテムによって実施され得る。異なる独立請求項がお互いに特定のエレメントを引用しているという事実だけでは、これらのエレメントが組合せにおいて使用され得ないことを示すものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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