(57)【要約】  本発明の実施形態は、２Ｄ画像に示される特徴についてヒトの認識に頼ることなく、２Ｄから３Ｄ画像位置合わせのための初期位置を自動的に提供し得るシステムおよび方法を提供する。これは、３Ｄデータを前処理して、位置合わせ目的に使用される３Ｄデータボリュームの部分の合成により生成した２Ｄ画像を得ることにより達成される。３Ｄボリュームの、または３Ｄボリュームの各部分の多くの異なる合成により生成した２Ｄ画像は、異なる可能な視野方向の各々から生成する。次いで、これらの合成画像は特徴抽出処理に供され、画像に示される位置合わせ特徴の特徴的特徴データを抽出する。一旦特徴抽出が各画像について行われると、位置合わせが行われる際にリアルタイムの２Ｄ画像が、抽出された特徴のセットの各々をそれに適用することにより処理され、どのセットが２Ｄ画像における位置合わせ特徴に最も適合するかを試用かつ同定する。例えば、一般化ハフ変換が特徴抽出に用いられた場合、Ｒテーブルが２Ｄ画像に適用され、各蓄積画像を得る。次いで、蓄積画像はランク付けされ、どの位置合わせ特徴が２Ｄ画像中に示され、どの視野方向から示されるかを同定する。これにより、どの位置合わせ特徴が２Ｄ画像中に示されているか、そしてまた平面内配置および配向の必要な情報が与えられる。次いで、この情報は、２Ｄから３Ｄ位置合わせ手順のための初期位置として用いられる。
2015518383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２Ｄから３Ｄへの画像位置合わせのための初期位置を決定する方法であって、
ａ）複数の合成２Ｄ画像に画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを得る工程であって、該複数の合成２Ｄ画像が３Ｄ画像データセットから生成されており、該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化されている、工程；
ｂ）該３Ｄ画像データセットと位置合わせされる２Ｄ画像を得る工程；
ｃ）該特徴的特徴セットを、該得られた２Ｄ画像に適用して、その中に１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置する工程；および
ｄ）該１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれが該得られた２Ｄ画像に該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定する工程；
を包含し、
該決定された特徴的特徴セットに対応する該合成画像に関する少なくとも該表示パラメータが、該得られた２Ｄ画像の該３Ｄ画像データセットへのその後の位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する、方法。
【請求項２】
前記位置合わせ特徴が１つまたはそれ以上の脊椎である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記得られた２Ｄ画像が蛍光透視画像である、先の請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
前記３Ｄ画像データセットがコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを介して得られる、先の請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記特徴的特徴セットが一般化ハフ変換と共に使用するためのＲテーブルであり、ここで前記適用工程が、該一般化ハフ転換を用いて前記得られた２Ｄ画像に該Ｒテーブルを適用することにより蓄積画像を生成する工程を含む、先の請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記決定工程が、前記蓄積画像をランク付けして、どのＲテーブルが前記得られた２Ｄ画像に前記位置合わせ特徴を最も良く配置するかを決定する工程を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１のＮ個のランク付けされた蓄積画像がさらなる処理に供され、該さらなる処理が：
ａ）２Ｄ−３Ｄ位置合わせ類似度測定によって該Ｎ個のランク付けされた蓄積画像の各々について前記３Ｄ画像セットと前記得られた２Ｄ画像との間の類似度を算出する工程；および
ｂ）該最大計算類似度と関連付けられた該蓄積画像に基づきその後の２Ｄから３Ｄ位置合わせのための初期位置を決定する工程；
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴が前記得られた２Ｄ画像に配置されることをチェックする工程をさらに含む、先の請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴について、該位置合わせ特徴を配置した前記特徴的特徴セットに関する前記表示パラメータが、互いに所定の距離内にあることをチェックする工程をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
そして、前記決定された初期位置情報を用いて２Ｄから３Ｄ画像位置合わせを行う工程をさらに包含する、先の請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
そして、異なる位置合わせ特徴についてなされた位置合わせパラメータが所定の距離内にあることをチェックする工程をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
そして、位置合わせについての信頼度を算出する工程および該信頼度をユーザーに表示する工程をさらに含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
先の請求項のいずれかに記載の方法における使用のための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する方法であって、
ａ）複数の合成２Ｄ画像を、３Ｄ画像データセットから生成する工程であって、該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む、工程；
ｂ）該合成２Ｄ画像から該合成２Ｄ画像の中で画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する工程；および
ｃ）該生成された特徴的特徴セットをストアする工程；
を含む、方法。
【請求項１４】
前記位置合わせ特徴が１つまたはそれ以上の脊椎である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記３Ｄ画像データセットがコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを介して得られる、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記特徴的特徴セットが一般化ハフ変換と共に使用するためのＲテーブルである、請求項１３から１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
画像誘導手術システムであって：
３Ｄ画像データセットと位置合わせされる２Ｄ画像を得るための使用に配置された２Ｄ画像化システム；および
以下：
ａ）複数の合成２Ｄ画像内で画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを得るためであって、該複数の合成２Ｄ画像が該３Ｄ画像データセットから生成されており、該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された、特徴的特徴セットを得るため；
ｂ）該得られた２Ｄ画像に該特徴的特徴セットを適用して１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴をその中に配置するため；そして
ｃ）該１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれがその中に該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定するため；
の使用に配置されたプロセッサ；
を備え、
該決定された特徴的特徴セットに対応する該合成画像に関する該表示パラメータが、該得られた２Ｄ画像から該３Ｄ画像データセットへの位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する、システム。
【請求項１８】
請求項２から１２のいずれかに記載の方法にしたがって操作するようにさらに配置された、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
請求項１７または１８のいずれかに記載のシステムと共に使用するための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成するためのシステムであって：
プロセッサ；ならびに
コンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータ可読記憶媒体が、該プロセッサにより実行された場合に該プロセッサが：
ａ）複数の合成２Ｄ画像を３Ｄ画像データセットから生成し、ここで、該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含み；
ｂ）該合成２Ｄ画像から、該合成２Ｄ画像の中に画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成し；そして
ｃ）該生成された特徴的特徴セットをストアする；
ように配置された１つまたはそれ以上のプログラムをストアする、記憶媒体；
を備える、システム。
【請求項２０】
前記１つまたはそれ以上のプログラムが、さらに前記プロセッサを請求項１４から１６のいずれかに記載の方法にしたがって操作させる、請求項１９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、同一領域の３Ｄ画像データを用いて２Ｄ画像データの位置合わせを支援するために用いられる技術に関する。本発明の実施形態は、画像誘導手術（ＩＧＳ）システム、および特に手術中に得られるリアルタイム２Ｄ画像データとの予め得られた３Ｄ画像データのアライメントを有するシステムの特定用途を有する。
【背景技術】
【０００２】
術前３Ｄデータの２Ｄ術中蛍光透視データへの位置合わせは、多くの臨床用途に広く提案されてきた。放射線外科および神経外科用のシステムは、広範な臨床用途に存在する。これらのシステムは、介入画像に術前データを重ね合わせることを可能にするか、または術前コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンからの追加情報（例えば、放射線療法計画）を患者に正確に配置することを可能にする。
【０００３】
より詳細には、施術の前に、患者は、代表的には、手術が行われる身体領域のＣＴスキャンに供される。これにより、スキャンした身体領域の３次元画像が生じる。しかし、手術の間、例えば、Ｃアーム型蛍光透視機を用いてリアルタイム２Ｄ蛍光透視画像が同領域から得られる。しかし、２Ｄ蛍光透視画像は、特にカテーテルに基づくＭＩＳ手順の間、外科医が手術用具または外科インプラントの身体内の正確な位置を決定するには不充分であり得る。例えば、大動脈瘤のステントグラフト修復の間、正確なステント配置が不可欠である。
【０００４】
２Ｄ画像の欠点に取り組むために、２Ｄのリアルタイム画像を３Ｄの予め得た画像（例えば、ＣＴスキャンから得られた画像）で補足することが知られている。次いで、２Ｄ画像との３Ｄ画像の正確な位置合わせを確実に行う（すなわち、２Ｄ画像が３Ｄ画像の正確な部分とアライメントされることを確実に行う）という問題が起こる。図１は、ＣＴの位置および向きが６つの剛体パラメータ（３つの並進要素Ｘ、ＹおよびＺならびに３つの回転要素θｘ、θｙおよびθｚ）により定義されることを図示する。これらは、蛍光透視画像の平面と平行な移動を定義するパラメータ（平面内パラメータのθｘ、ＹおよびＺ）と、蛍光透視平面に対して垂直である成分の移動を定義するパラメータ（平面外パラメータθｙおよびθｚ、ならびにＸ）とに分類され得る。次いで、位置合わせの問題は、これらのパラメータをいかにして操作して、３Ｄデータボリュームが２Ｄ画像とアライメントされるようになることにより、外科医が行われた位置合わせに信頼を寄せることができるようにすることである。
【０００５】
種々の位置合わせ技術が当該分野において公知である。特に、Penneyら、「An Image-Guided Surgery System to Aid Endovascular Treatment of Complex Aortic Aneurysms: Description and Initial Clinical Experience」, IPCAI 2011, LNCS 6689, pp.13-24において、本発明者らは、蛍光透視画像における脊椎の外観検査および同定に頼ることにより初期位置を選択する必要がある強度ベースの位置合わせ技術を掲載している。図３（ａ）〜（ｃ）が示す手順では、最初の位置（図３（ａ））から、目的の領域がＧＵＩを用いて描かれ（図３（ｂ））、そして選択された３ＤのＣＴ脊椎表面が、次いで、蛍光透視の脊椎の上に手作業で移される（図３（ｃ））。
【０００６】
この配置が有する問題は、正確な脊椎の同定が、特に胸郭も骨盤もいずれも視認できない場合に困難であり得ることである。この点において、多くの脊椎で同様のことが起こり得、そしてその位置合わせを行う医療従事者が、どの脊椎が蛍光透視画像上に示されているかを正確に同定し得ない限り、正確な位置合わせは不可能である。この問題の全体的な影響は、医療従事者は、どの脊椎が蛍光透視画像に見られ得るかを同定することを試みる間に、位置合わせを行うためにかかる時間が通常増大することである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の実施形態は、２Ｄ画像に示される特徴について人の認識に頼ることなく、２Ｄから３Ｄへの位置合わせのための初期位置を自動的に提供することが可能なシステムおよび方法を提供することにより、上記問題を解決することが意図される。これは、３Ｄデータを前処理し、位置合わせ目的のために使用される３Ｄデータボリュームのいくつかの部分の合成により生成した２Ｄ画像を得ることにより達成される。３Ｄボリュームの、または３Ｄボリュームの各部分についての多くの異なる合成により生成した２Ｄ画像が、異なる可能な視野方向の各々から作成される。次いで、これらの合成画像の各々は、特徴抽出処理に供され、画像に示される位置合わせ特徴の特徴的な特徴データを抽出する。例えば、一般化ハフ変換が用いられる場合、特徴抽出は、位置合わせ特徴のためのＲテーブルを作成する工程を含む。多くの手術の実施形態では、位置合わせ特徴は脊椎であるが、ほとんどの解剖学的特徴、特に蛍光透視画像で視覚可能であるものが用いられ得ると認められる。
【０００８】
一旦特徴抽出が各画像について行われると、位置合わせが手術の前または間に行われる際、例えば、蛍光透視によって得られるリアルタイム２Ｄ画像がそれに抽出された特徴の各セットを適用することにより処理され、どのセットが２Ｄ画像中の位置合わせ特徴に最も良くマッチングするかが試行されかつ同定される。例えば、一般化ハフ変換が特徴抽出に用いられた場合、Ｒテーブルが２Ｄ画像に適用され、各々の蓄積画像が得られる。次いで、蓄積画像は、どの位置合わせ特徴が２Ｄ画像に、およびどの視野方向から示されるかを同定するためにランク付けされ得る。これにより、どの位置合わせ特徴が蛍光透視画像に示されているか、そしてまた平面内配置および配向の必要な情報が与えられる。次いで、この情報は、２Ｄから３Ｄ位置合わせ手順のための初期位置として用いられ得る。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記観点において、本発明の１つの局面から、２Ｄから３Ｄ画像位置合わせのための初期位置を決定する方法が提供される。該方法は、ａ）複数の合成２Ｄ画像から、それらに画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを得る工程であって、該複数の合成２Ｄ画像が３Ｄ画像データセットから予め生成されており、該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって予め画像化されている、工程；ｂ）該３Ｄ画像データセットと位置合わせされる２Ｄ画像を得る工程；ｃ）該特徴的特徴セットを、該得られた２Ｄ画像に適用して、その中に１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置する工程；およびｄ）該１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれが該得られた２Ｄ画像に該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定する工程；を包含し、該決定された特徴的特徴セットに対応する該合成画像に関する少なくとも該表示パラメータが、該得られた２Ｄ画像の該３Ｄ画像データセットへのその後の位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する。
【００１０】
１つの実施形態では、得られる初期位置に関する情報は、位置合わせ特徴の同定自体（例えば、脊椎が位置合わせ特徴として用いられる場合、いずれの脊椎が実際に表示されているか）、そして２Ｄ画像での特徴についての平面内配置、および特徴の回転配向（表示パラメータ（視野角を含む）から決定される）である。次いで、これにより、３Ｄ画像データセットにおける対応する特徴が、別の位置合わせ処理のための初期位置として、その情報に従った２Ｄ画像特徴とアライメントすることが可能となる。
【００１１】
１つの実施形態では、位置合わせ特徴は１つまたはそれ以上の脊椎である。しかし、他の実施形態では、異なる位置合わせ特徴が用いられ得る。特にいくつかの実施形態では、得られる２Ｄ画像は蛍光透視画像であり、それゆえ、このような実施形態において、位置合わせ特徴は、蛍光透視画像上で見分けられ得る任意の特徴であり得る。例えば、蛍光透視画像で見出されかつ識別され得る任意の骨格または硬組織の特徴が適切であり得る。
【００１２】
１つの実施形態では、３Ｄ画像データセットは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを介して得られるが、核磁気共鳴画像診断（ＭＲＩ）または超音波スキャンのような他の３Ｄスキャン技術が３Ｄデータセットを得るために用いられ得る。
【００１３】
好ましい実施形態では、特徴的な特徴的特徴セットは一般化ハフ変換と共に用いるためのＲテーブルである。ここで、適用工程には、一般化ハフ変換を用いてＲテーブルを得られた２Ｄ画像に適用することにより蓄積画像を生成する工程が含まれる。Ｒテーブルおよび一般化ハフ変換の使用は、Ｒテーブルが予め生成され得る形状の公知の位置合わせ特徴を同定するために特に適切である。
【００１４】
１つの実施形態では、決定工程には、蓄積画像をランク付けして、いずれのＲテーブルが得られた２Ｄ画像に位置合わせ特徴を最も配置しているかを決定する工程が含まれる。より詳細には、１つの実施形態では、そのランク付けの工程は、各蓄積画像において正規化最大画素値を見出し、かつ次いで、正規化最大画素値に基づいて蓄積画像を分類して最も高い正規化された強度値を有する画像を決定する工程が含まれる。次いで、最も高い正規化強度値を有する画像が選択され、そしてその画像を作成したＲテーブルが同定される。次いで、同定されたＲテーブルが作成されたＤＲＲが、さらに同定され、次いで、ＤＲＲを生成した表示パラメータが、その後の２Ｄから３Ｄ位置合わせのための初期位置に関する情報として用いられる。
【００１５】
別の実施形態では、第１のＮ個（例えばＮ＝１００）のランク付けされた蓄積画像が、蓄積画像の各々において正規化された最大強度画素値に基づいて見出される。次いで、これらのＮ個のランク付けされた蓄積画像はさらに、以下のように処理される：２Ｄから３Ｄの位置合わせの類似度測定（例えば、勾配差、Penney, G. P., Weese, J., Little, J. A., Desmedt, P., Hill, D. L. G.およびHawkes, D. J. “A comparison of similarity measures for use in 2D-3D medical image registration”, IEEE Trans., Med. Imag., 1998, 17(4), 586-595）が用いられ、見出された第１のＮ個の蓄積画像の各々について３Ｄ画像データセット（例えば、ＣＴスキャン）と得られた２Ｄ画像（例えば、蛍光透視画像）との間の類似度が算出される。類似度測定により算出される最大値と関連する蓄積画像により、その後の２Ｄから３Ｄ位置合わせのための初期位置が決定される。これは、蓄積画像の各々における正規化された最大強度画素値を適当な候補位置合わせ位置のセットを見出すのに有効とする。その一方で、よりロバストかつ正確な（しかし、より計算コストが大きい）類似度測定が、位置合わせ特徴を最も良く配置する蓄積画像を最終的に選択するために用いられる。
【００１６】
１つの実施形態では、得られた２Ｄ画像に２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴が配置されることをチェックする工程がさらに提供される。この点において、２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴が存在する場合、各特徴を別々に認識しかつ各々について関連する表示パラメータを決定するように試行することが可能である。次いで、これにより、２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴について、位置合わせ特徴を配置した特徴的特徴セットに関する表示パラメータが互いに所定の距離内にある（すなわち、互いに類似する）ことをチェックすることが可能となる。正確な表示パラメータが各位置合わせ特徴について得られた場合、それらは互いに（小さな閾値距離内で）同一または非常に類似する。
【００１７】
一旦初期位置が得られると（またはそれに関する情報が少なくとも得られると）、いくつかの実施形態では、所定の初期位置情報を用いて実際の２Ｄから３Ｄ画像位置合わせが行われ得る。この位置合わせは、先行技術文献において本発明者によって記載されるように強度ベースの操作であり得る。
【００１８】
一旦位置合わせが行われると、異なる位置合わせ特徴についてなされた位置合わせパラメータが、所定の距離内にあることをチェックするためのチェックが行われ得る。再度、異なる位置合わせ特徴が、２Ｄ画像と３Ｄ画像との間に実質的に同じ位置合わせパラメータを提供し、それ故、広範に異なるパラメータが異なる特徴について行われた位置合わせから得られた場合、エラーが少なくとも１つの位置合わせにおいて生じたという充分な可能性が存在する。逆に言えば、位置合わせパラメータが実質的に同一である場合、正確な位置合わせがなされたことが確信され得る。
【００１９】
１つの実施形態では、位置合わせのための信頼度が算出され得、そしてユーザーに表示され得る。このことは、臨床医にとって、正確な位置合わせがなされたことを確信し得るので、特に有用である。
【００２０】
別の局面からは、先の請求項のいずれかに記載の方法に用いるための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する方法を提供し、該方法は：ａ）複数の合成２Ｄ画像を３Ｄ画像データセットから生成する工程であって、該合成２Ｄ画像は複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む、工程；ｂ）該合成２Ｄ画像から、該合成２Ｄ画像の中に画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する工程；およびｃ）該生成された特徴的特徴セットをストアする工程；を含む。
【００２１】
本発明のさらなる局面は、画像誘導手術システムを提供し、該システムは：３Ｄ画像データセットを用いて位置合わせされる２Ｄ画像を得るための使用に配置された２Ｄ画像化システム；および以下：ａ）複数の合成２Ｄ画像から、複数の合成２Ｄ画像の中に画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを受信するためであって、複数の合成２Ｄ画像が３Ｄ画像データセットから生成されており、１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された、特徴的特徴セットを受信するため；ｂ）得られた２Ｄ画像に特徴的特徴セットを適用して１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴をその中に配置するため；そしてｃ）１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれが得られた２Ｄ画像の中に１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定するため；の使用に配置されたプロセッサ；を備え、ここで、決定された特徴的特徴セットに対応する合成画像に関する表示パラメータが、得られた２Ｄ画像から該３Ｄ画像データセットへの位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する。
【００２２】
またさらなる局面は、請求項１６または１７のいずれかに記載のシステムと共に用いるための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成するためのシステムを提供し、該システムは：プロセッサ；ならびにコンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータ可読記憶媒体が、プロセッサにより実行された場合にプロセッサが：ａ）複数の合成２Ｄ画像を３Ｄ画像データセットから生成し、ここで、合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含み；ｂ）合成２Ｄ画像から、合成２Ｄ画像の中に画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成し；そしてｃ）生成された特徴的特徴セットをストアする；ように配置された１つまたはそれ以上のプログラムをストアする、記憶媒体；を備える。
【００２３】
本発明のさらなる局面および特徴は添付の特許請求の範囲から明らかである。
【００２４】
本発明のさらなる特徴および利点は、以下のその実施形態の記載から明らかであり、それらは例示のみの方法によって、かつ図面を参照して表される。ここで類似の参照番号は類似の部分を示し、そして以下の通りである。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は３Ｄデータの配向を示す図である。
【図２】図２は、蛍光透視機を用いる代表的な手術セットアップのブロック図である。
【図３】図３は、従来技術の初期位置手順を示す一連の図である。
【図４】図４は、本発明の特徴抽出手順を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態の位置合わせ手順を示すフロー図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態において使用される特徴抽出を示す一連の図である。
【図７】図７は、画像への特徴のセットの適用を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態における一般化ハフ変換の適用から得られた蓄積画像の例である。
【図９】図９は、本発明の実施形態における特徴抽出を行うために配置されたコンピュータシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
記載の本発明の実施形態は、２つのステージを有する。第１のステージは、手術の前に得られる術前３Ｄ画像について行われる画像処理である。第１ステージの目的は、いくつかの異なる視野角から、２Ｄ手術画像に見出され得る可能な位置合わせ特徴の特徴的特徴セットを得ることである。一旦これらが得られると、それらは第２の手術ステージの間、蛍光透視画像に見出される位置合わせ特徴を同定し、位置合わせのための初期位置を提供するために使用され得る。
【００２７】
図９は、出力ディスプレイ９２およびその制御を可能とするキーボード９４のようなユーザーの入力特徴を有する汎用コンピュータシステム９０を示す。コンピュータは、ＣＰＵ９０１、ディスプレイ９２を制御するためのビデオインタフェース９０２、およびキーボード（または外部入力デバイス）９４からのユーザー入力情報を受信するための入力インターフェース９０３を備える。さらに、制御プログラムおよび他のデータがストアされていてもよいデータ記憶媒体９０４（例えば、ハードディスク、固体記憶媒体など）を備える。
【００２８】
データ記憶媒体９０４は制御プログラム９０４８をストアし、このプログラムは、後述の以下の手順の間、コンピュータ９０の全体制御を保持する。さらに、画像の特徴になる特徴を抽出するように制御プログラムの制御下で作用する特徴抽出プログラム９０５０がそれにストアされている。合成画像生成プログラム９０５２がさらにストアされており、そして後述のように合成画像を生成するために使用される。合成画像生成プログラムへの入力は、例えばＣＴスキャンなどから得られる３Ｄデータ９０４２である。生成される合成画像は、画像９０４６としてストアされ、そしてその画像から抽出される特徴がデータ９０４４としてストアされる。１つの実施形態では、一般化ハフ変換が用いられる場合、抽出される特徴はＲテーブル９０４４である。Ｒテーブル９０４４は、各々の合成画像９０４６毎に得られる。
【００２９】
下記実施形態では、２Ｄ画像に見出される位置合わせ特徴は脊椎であり、それゆえ、生成される合成画像は、その３ＤのＣＴ画像から生成される個体の脊椎の画像である。
【００３０】
本実施形態の第一の段階の操作を図４に示す。ここで、入力は１．術前３Ｄ画像９０４２（例えば、コンピュータ断層撮影スキャン）および２．画像内のＮ個の脊椎の位置であり、これらは手作業またはセグメンテーションアルゴリズムを用いてのいずれかで決定され得る。腹部手術の場合、Ｎは８（例えば、５個の腰椎と３個の下部胸椎）であり得る。
【００３１】
まず、工程１Ａは、脊椎の位置を用いて、各脊椎の中央にあるＮ個のより小さい３Ｄ画像を作成する。すなわち、可能な位置合わせ特徴として用いられる脊椎の３Ｄ画像が得られる。
【００３２】
次いで、工程１Ｂは、各々のより小さい３Ｄ画像を取得し、そして合成画像生成プログラム９０５２を用いて複数のデジタル再構成放射線写真（ＤＲＲ）を作成する。ＤＲＲは合成Ｘ線画像である。ＤＲＲは、広範な視野について作成され、種々の画像化パラメータ（例えば、視野角、変換(translations)、倍率の設定、焦点距離）にわたってその後の操作に使用される蛍光透視セットおよびテーブルの動作および設定をシミュレートする。例えば、左前斜位(LAO)／右前斜位(RAO)角＋−４８°、頭蓋尾(Cranial caudial)角＋−２０°および前額面(coronal plane)角＋−２０°がすべて４°ずつサンプリングされる場合、これは脊椎あたり２９０４のＤＲＲの作成を生じる。各ＤＲＲは、合成画像９０４６としてストアされる。
【００３３】
どのようにＤＲＲが得られるかに関して、デジタル再構成放射線写真（ＤＲＲ）は、ＣＴボリュームを通じて放射線を注ぐ(casting)ことにより作成され得る。これらの放射線の各々は、多くのボクセルを通過する。これらのボクセルのハウンスフィールド数が放射線に沿って積分され、そして画像化平面上に投影される場合、得られる画像は放射線写真に類似する。ＤＲＲを作成するための別の技術は、「ウォブルド・スプラッティング(wobbled splatting)」として公知であり、Birkfellner Wら、「Wobbled splatting-a fast perspective volume rendering method for simulation of x-ray images from CT」、Phys Med Biol.、2005年５月７日；50(9)；N73-84．Epub2005年４月13日に記載されている。ＤＲＲを作成するための任意の公知方法が、本発明の実施形態において使用され得る。
【００３４】
次いで、工程１Ｃは、これらのＤＲＲの各々を最終的に取得し、そして画像処理技術のために必要とされる準備処理を適用して、ＤＲＲ内に示される特徴の高速かつロバストな特徴抽出を可能にする。これは、特徴抽出プログラム９０５０によって行われる。例えば、一般化ハフ変換が用いられた場合、工程１Ｃは各ＤＲＲについてＲテーブルを生成する。図６は、各合成画像からのＲテーブルの生成を示す。図６（ａ）において、エッジ検出アルゴリズムなどが用いられ、合成画像における脊椎のエッジを検出し得る。次いで、点（Ｒ）が画像内に選択され、そして多くのベクトルが典型的にはこの点から特徴付けられるべきエッジラインにまでひかれる（図６（ｂ））。次いで、これらのベクトルの表示(representation)がＲテーブルを提供する（図６（ｃ））。次いで、Ｒテーブルファイルは特徴データセット９０４４としてストアされる。
【００３５】
蛍光透視視野角の高速特徴抽出および決定を可能にする工程１Ｃから得られた特徴データセットファイル９０４４は、術前画像処理ワークフローからの出力であり、次いで、次に記載のように、手術手順の前または間に位置合わせに使用するために画像誘導手術システムにその後移送される。
【００３６】
本実施形態の第２のステージを、図２および５に示す。図２は、代表的な蛍光透視セットおよび台をスキーム図で示す。手術台２０には、Ｃアーム２４がＸ線供給源および検出器が存在する反対側に設けられている。Ｃアームから２４からのＸ線画像は、Ｘ線ディスプレイ２８に表示される。患者は、供給源と検出器との間の台に横たわる。コンピュータベースの画像誘導手術システム２６は、蛍光透視セットからディスプレイ２８にＸ線画像を受信し、そしてディスプレイ３０に示されるように、アライメントされた３Ｄ画像データ（例えば、ＣＴスキャン）で増強された２Ｄ蛍光透視データを生成する。ＩＧＳＳ２６は、ユーザー入力デバイス３２（例えば、キーボードなど）を介して制御される。
【００３７】
本実施形態の第２のステージの間のＩＧＳＳの操作を図５に示す。入力は、術中２Ｄ蛍光透視またはＸ線画像、および特徴セット９０４４（この場合、合成ＤＲＲ画像から生成したＲテーブル）である。
【００３８】
まず、工程２Ａは、情報を全く（またはほとんど）含まない画像のエッジでの領域を自動的にマスクして除く。これらは、一般にＸ線束の「コーニング」により生じる。コーニングは、さらなるフィルタを挿入するための処理であり、患者およびスタッフへの放射線曝露を低減する。自動的なマスクキング操作は、閾値化、画像のエッジのシード点からの領域拡張および形態学的な拡張演算子の組合せを用いて行われてもよい。
【００３９】
次いで、工程２Ｂは、予め工程１Ｃからの出力、すなわち、Ｒテーブルを、マスクした２Ｄ画像に対する高速かつロバストな特徴抽出処理を適用するために使用する。例えば、一般化ハフ変換が工程１Ｃに使用される場合、ここでの入力は異なる脊椎および異なる画像化パラメータを表すＲテーブルのセットである。すなわち、各Ｒテーブルは、画像化パラメータによって規定される異なる画像化角度から見ることができるかのように、特定の脊椎を表す。これらのＲテーブルの各々は画像に適用され、Ｒテーブルの数にサイズが等しい蓄積画像のセットを生成する。蓄積画像の例を図８に示す。
【００４０】
工程２Ｃは、工程２Ｂからの出力を取得し、そしてそのうちのどれが各脊椎を最も抽出し得るかに関して視野方向をランク付けする。例えば、一般化ハフ変換が工程１Ｃで使用される場合、工程２Ｃは、どの蓄積画像が各脊椎を最も抽出するかを評価する。これは、各脊椎の蓄積画像中で正規化された最大値を見出すことにより行われ得る。
【００４１】
蓄積画像の正規化された最大値を見出すための１つの方法は以下の通りである。各蓄積画像は、順番に取得される。蓄積画像の最大強度値Ｖ１が見出される。次いで、この最大値を含む画素、および予め決定された数（例えば５）の画素内の領域がゼロにセットされる。次いで、次の最も高い値が画像内に見出され（Ｖ２）、そしてＶ２の５画素の領域内の画素がゼロにセットされる。この処理が繰り返され、５つの最も高い値Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４およびＶ５を計算する。このとき正規化された最大値は、Ｖ１を（Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４＋Ｖ５）／４で除したものに等しい。
【００４２】
あるいは、使用され得る別の技術は、最大値を有する画素を見出し、次いで蓄積画像内のすべての画素の平均強度値を見出すことである。次いで、この平均値は、最大値を正規化するための使用される（すなわち、正規化された最大値は、最大値を平均値で除したものに等しい）。
【００４３】
２つの技術のいずれかの効果は、各蓄積画像について、蓄積画像における代表的なバックグラウンド強度画素レベルよりも著しく高い最大点が存在するかどうかを見出すことである。この観点において、Ｒテーブルが２Ｄ画像内で特徴を完全に一致させる場合、一般化ハフ変換により生成された蓄積画像は、画像内で１つの高値の点を取る傾向にある。したがって、正規化された最大値を見出すことは、どの程度蓄積画像が完全一致に理論的にふさわしい傾向にあるかの尺度となり、それ故どの蓄積画像が位置合わせ特徴を最も配置するかを同定するために使用され得る。例えば、図８の蓄積画像の例では、明らかに１つの高値の点８２があり、特徴の位置を示す。特に、高値の点は、特徴を見出すために使用されるＲテーブルの点Ｒの位置を示す。
【００４４】
一般に、位置合わせ特徴は、最も高い正規化された最大値を有する蓄積画像によって最も配置される。しかし、ノイズがあり低コントラストの２Ｄ蛍光透視画像では、位置合わせ特徴の位置の評価が不正確となり得る。したがって、蓄積画像をランク付けする別の処理が工程２Ｃの正確性を向上させるために適用されることが所望される。
【００４５】
これをするための１つの方法は、各蓄積画像における正規化された最大強度画素値に基づいて第１のＮ個のランク付けされた蓄積画像を見出すことにより開始することである。次いで、これらのＮ個（例えば、Ｎ＝１００）のランク付けされた蓄積画像は、さらに以下のように処理され得る。２Ｄ−３Ｄ位置合わせの類似度測定（例えば、勾配差、Penney, G. P.,Weese, J., Little, J. A. , Desmedt, P., Hill, D. L. G.およびHawkes, D. J. “A comparison of similarity measures for use in 2D-3D medical image registration”, IEEE Trans. Med. Imag., 1998、17(4), 586-595）が用いられ、見出された第１のＮ個の蓄積画像の各々について、３Ｄ画像データ（例えば、ＣＴスキャン）と２Ｄ画像（例えば、蛍光透視画像）との間の類似度が算出される。類似度測定により算出された最大値と関連する蓄積画像が、その後の２Ｄから３Ｄ位置合わせについての初期位置を決定する。
【００４６】
この処理の全体的な効果は、まず正規化された最大強度が用いられ、２Ｄ−３Ｄ位置合わせについての初期位置を提供し得る小さい数の蓄積画像を見出し、そして次いで、より正確かつロバストな（しかし、より計算コストが高い）類似度測定が用いられ、最終的な選択を行い、よってどの蓄積画像が各脊椎を最も抽出するかを正確に決定することである。
【００４７】
工程２Ｄは、各脊椎について、それが工程２Ｃによって有効に抽出されたかどうかをチェックする。これは、工程２Ｃにより決定された各脊椎についての視野方向を比較することにより行われる。２つまたはそれ以上の脊椎が有効に抽出された場合、「類似の」視野が得られる。「類似の」視野についての適切な閾値は、例えば、それらが各回転パラメータについて５°以内かどうかであり得る。使用される大きな調査空間により、各脊椎における特徴抽出が独立している場合、類似の位置は、偶発的に起こりそうにもない。留意すべきは、すべての脊椎が蛍光透視画像中に現れるわけではなく、そしてこのステージが、どの脊椎が蛍光透視画像内にあるかということ、およびどの脊椎が正確に抽出されたかということを決定することである。１つまたは少数のみの脊椎が抽出される場合、アルゴリズムが停止する。
【００４８】
次いで、工程２Ｅは、有効に抽出された脊椎を取得し、そして特徴が、（工程２Ｃによって決定されるように）どこに配置されたかについての視野方向および平面内位置の知識を使用し、上記で参照したPenneyら、IPCAI 2011に記載のように強度ベースの２Ｄ−３Ｄ位置合わせについての初期推定を自動的に提供する。したがって、このステージで、実際の位置合わせが、上記文献に記載される従来技術の強度ベースの方法を用いて行われる。
【００４９】
工程２Ｆは、位置合わせの有効性のチェックである。例えば、工程２Ｅに用いられる各脊椎についての最終的な位置合わせの位置が比較される。異なる脊椎に対する有効な位置合わせは、非常に類似した最終位置を生じるべきである。これらは適切な閾値、例えば、回転パラメータが２°以内にあり、かつ平面内並進が２ｍｍ以内にあるか否かを用いて比較される。有効な位置合わせが見出せない場合、アルゴリズムは操作を中止する。
【００５０】
工程２Ｇは、位置合わせについての信頼度を算出する。例えば、この値は、工程２Ｆで算出された関連する脊椎の位置情報を用いて、および／または位置合わせの類似度の最終的な値を用いて算出され得る。
【００５１】
より詳細には、信頼度は、以下のような予め手作業でチェックした位置合わせからの統計値を用いて算出され得る：
【００５２】
ｉ）V_iを位置合わせからの数値とする。例えば、これは、類似度測定の最終値、または関連する脊椎の位置における平均変化、または別の計算値であり得る。多数の以前の位置合わせが利用可能である（例えばｉ＝１、・・・、１０００）。
【００５３】
ｉｉ）T_iは、位置合わせｉが不合格であった（Ｆ）または有効であった（Ｓ）かどうか（これは外観検査を用いて決定される）の対応するフラグである。
【００５４】
ｉｉｉ）ｉ個の位置合わせがV_iの値に依存して一組のビンに配置される。ここで、t_jは、V_iがｊ番目のビンの下界（Ｌ）および上界（Ｕ）の間に収まる場合（すなわち、L_j＞V_i＞U_j）のｊ番目のビンの指標値（ｉ）のセットを表す。ｊ番目のビンにおける位置合わせの不合格の確率は、T_t_jがＦをすべてのセットのt_jの基数で割った数（すなわち、ビン中の不合格の数を、ビン内の位置合わせの総数で割った数）に等しくなるように、セットのt_jの基数の比として算出され得る。
【００５５】
ｉｖ）新たな位置合わせのために、次いで、V_iの値は、V_iがどのビンに属しているかを算出し、そして算出した確率を出力することにより、不合格の位置合わせの確率に変換され得る。このような信頼度は、多くの数値から算出され得、そして確率が個々に算出および表示されるか、あるいは２Ｄまたは３Ｄビニング(binning)処理が行われ、そして組合せの信頼度が算出されるかのいずれかが行われる。
【００５６】
最終的に工程２Ｈは、要求された情報を信頼度に沿って臨床医に表示する。例えば、これは、介入２Ｄ蛍光透視画像に３Ｄ術前画像からの血管構造を重ねたものであり得る。
【００５７】
したがって、上記とともに、強度ベースの２Ｄから３Ｄ画像の位置合わせのための初期位置が、生の２Ｄ画像と大量の可能な視野角から生成した合成画像からの特徴セットを比較し、そしてどの特徴セットが２Ｄ画像に示される視野に最も適合するかを見出すことにより見出される。次いで、２Ｄデータに最も適合する特徴セットである合成画像を生成するために用いられた表示パラメータ、およびその適合処理から得られる変換ポジショニングデータが、強度ベース画像位置合わせ処理のための自動化初期位置を提供するために用いられる。したがって、上記実施形態は、手動の脊椎の同定およびアライメントが問題でありかつ自動化技術の提供に時間がかかり得るという従来技術の上記問題に取り組む。さらに、自動化技術の使用はまた、位置合わせにおける信頼度の算出を可能にし、適切な位置合わせがなされたことを信頼性をもって外科医に表示することができ、それ故、外科医または臨床医に提供することができる。さらに、従来技術の手動技術を本発明の実施形態で置き換えることは、画像誘導手術手順におけるエラーの根源の１つを取り除く。
【００５８】
追加、削除または置換の方法を問わず、種々の改変が上記実施形態に対して行われ、さらなる実施形態を提供し得る。その任意かつすべてが添付の特許請求の範囲により包含されることが意図される。
【図１】
2015518383.tif 000003
【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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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年11月5日(2014.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２Ｄから３Ｄへの画像位置合わせのための初期位置を決定する方法であって、
ａ）複数の合成２Ｄ画像に画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを得る工程であって、該複数の合成２Ｄ画像が３Ｄ画像データセットから生成されており、該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化されている、工程；
ｂ）該３Ｄ画像データセットと位置合わせされる２Ｄ画像を得る工程；
ｃ）該特徴的特徴セットを、該得られた２Ｄ画像に適用して、その中に１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置する工程；および
ｄ）該１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれが該得られた２Ｄ画像に該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定する工程；
を包含し、
該決定された特徴的特徴セットに対応する該合成画像に関する少なくとも該表示パラメータが、該得られた２Ｄ画像の該３Ｄ画像データセットへのその後の位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する、方法。
【請求項２】
前記位置合わせ特徴が１つまたはそれ以上の脊椎である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記得られた２Ｄ画像が蛍光透視画像である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記３Ｄ画像データセットがコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを介して得られる、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記特徴的特徴セットが一般化ハフ変換と共に使用するためのＲテーブルであり、ここで前記適用工程が、該一般化ハフ転換を用いて前記得られた２Ｄ画像に該Ｒテーブルを適用することにより蓄積画像を生成する工程を含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記決定工程が、前記蓄積画像をランク付けして、どのＲテーブルが前記得られた２Ｄ画像に前記位置合わせ特徴を最も良く配置するかを決定する工程を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１のＮ個のランク付けされた蓄積画像がさらなる処理に供され、該さらなる処理が：
ａ）２Ｄ−３Ｄ位置合わせ類似度測定によって該Ｎ個のランク付けされた蓄積画像の各々について前記３Ｄ画像セットと前記得られた２Ｄ画像との間の類似度を算出する工程；および
ｂ）該最大計算類似度と関連付けられた該蓄積画像に基づきその後の２Ｄから３Ｄ位置合わせのための初期位置を決定する工程；
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴が前記得られた２Ｄ画像に配置されることをチェックする工程をさらに含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記２つまたはそれ以上の位置合わせ特徴について、該位置合わせ特徴を配置した前記特徴的特徴セットに関する前記表示パラメータが、互いに所定の距離内にあることをチェックする工程をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
そして、前記決定された初期位置情報を用いて２Ｄから３Ｄ画像位置合わせを行う工程をさらに包含する、請求項１から９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
そして、異なる位置合わせ特徴についてなされた位置合わせパラメータが所定の距離内にあることをチェックする工程をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
そして、位置合わせについての信頼度を算出する工程および該信頼度をユーザーに表示する工程をさらに含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれかに記載の方法における使用のための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する方法であって、
ａ）複数の合成２Ｄ画像を、３Ｄ画像データセットから生成する工程であって、該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む、工程；
ｂ）該合成２Ｄ画像から該合成２Ｄ画像の中で画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成する工程；および
ｃ）該生成された特徴的特徴セットをストアする工程；
を含む、方法。
【請求項１４】
前記位置合わせ特徴が１つまたはそれ以上の脊椎である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記３Ｄ画像データセットがコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを介して得られる、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記特徴的特徴セットが一般化ハフ変換と共に使用するためのＲテーブルである、請求項１３から１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
画像誘導手術システムであって：
３Ｄ画像データセットと位置合わせされる２Ｄ画像を得るための使用に配置された２Ｄ画像化システム；および
以下：
ａ）複数の合成２Ｄ画像内で画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを得るためであって、該複数の合成２Ｄ画像が該３Ｄ画像データセットから生成されており、該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含む該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された、特徴的特徴セットを得るため；
ｂ）該得られた２Ｄ画像に該特徴的特徴セットを適用して１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴をその中に配置するため；そして
ｃ）該１つまたはそれ以上の特徴的特徴セットのどれがその中に該１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を配置するかを決定するため；
の使用に配置されたプロセッサ；
を備え、
該決定された特徴的特徴セットに対応する該合成画像に関する該表示パラメータが、該得られた２Ｄ画像から該３Ｄ画像データセットへの位置合わせのための初期位置に関する情報を提供する、システム。
【請求項１８】
請求項２から１２のいずれかに記載の方法にしたがって操作するようにさらに配置された、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
請求項１７または１８のいずれかに記載のシステムと共に使用するための位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成するためのシステムであって：
プロセッサ；ならびに
コンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータ可読記憶媒体が、該プロセッサにより実行された場合に該プロセッサが：
ａ）複数の合成２Ｄ画像を３Ｄ画像データセットから生成し、ここで、該合成２Ｄ画像が複数の各表示パラメータにしたがって画像化された１つまたはそれ以上の位置合わせ特徴を含み；
ｂ）該合成２Ｄ画像から、該合成２Ｄ画像の中に画像化された位置合わせ特徴を特徴付ける特徴的特徴セットを生成し；そして
ｃ）該生成された特徴的特徴セットをストアする；
ように配置された１つまたはそれ以上のプログラムをストアする、記憶媒体；
を備える、システム。
【請求項２０】
前記１つまたはそれ以上のプログラムが、さらに前記プロセッサを請求項１４から１６のいずれかに記載の方法にしたがって操作させる、請求項１９に記載のシステム。
【国際調査報告】
2015518383.tif 000012
2015518383.tif 000013
2015518383.tif 000014