(57)【要約】多次元画像における形状を相関させる画像処理システムは、類似度を推定する画像データ処理手段を有し、当該画像データ処理手段は、２次元画像における各ウィンドウにおいて画定される形状を表す２つの画像信号を推定する手段と、合成されたものから変換されたスカラー値エルミート係数集合が生成される２つの第１スカラー値エルミート係数集合の評価を実行するため、前記２つの画像信号に適用されるエルミート変換を使用する手段と、ウィンドウ化された相関関数の計算を実現するため、前記変換されたスカラー値エルミート係数集合に逆エルミート変換を適用する手段と、前記形状を相関させるため。前記ウィンドウ化された相関関数の最大値を所望の類似度として推定する手段とを有し、該画像処理システムはさらに、前記相関された形状及び/または処理された画像を表示する手段を有する。本システムは、画像の代わりに相関関数及び画像信号のスカラー値エルミート係数に関する回転、変換及びスケール変更を適用する手段を有する。本システムは、大域的複雑形状から異なる変形を局所的に示す部分を有する複雑形状を相関させることが可能である。本発明はまた、当該画像処理システムに結合された検査装置に関する。
2006508449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
類似度を推定する画像データ処理手段を有する多次元画像における形状を相関させる画像処理システムであって、前記画像データ処理手段は、
２次元画像における各ウィンドウにおいて画定される形状を表す２つの画像信号を推定する手段と、
合成されたものから変換されたスカラー値エルミート係数集合が生成される２つの第１スカラー値エルミート係数集合の評価を実行するため、前記２つの画像信号に適用されるエルミート変換を使用する手段と、
ウィンドウ化された相関関数の計算を実現するため、前記変換されたスカラー値エルミート係数集合に逆エルミート変換を適用する手段と、
前記形状を相関させるため。前記ウィンドウ化された相関関数の最大値を所望の類似度として推定する手段と、
を有し、
該画像処理システムは、さらに、
前記相関された形状及び/または処理された画像を表示する手段を有する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理システムであって、さらに、
低次数係数がコース形状情報を符号化し、高次数係数がファイン詳細を符号化するように前記スカラー値エルミート係数を次数処理する手段を有することを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像処理システムであって、
任意のデータ次元ｍに対し処理される同時変換クラスは、変換とスケール変更を有することを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１乃至３何れか一項記載の画像処理システムであって、
１Ｄより大きなデータ次元に対し処理される同時変換クラスは、変換、スケール変更、回転及び異方性スケール変更を有することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４記載の画像処理システムであって、さらに、
１Ｄより大きなデータ次元に対応するものより優位ないくつかの変数に対し、
前記２つの第１スカラー値エルミート係数集合の少なくとも１つを前記形状の少なくとも１つを回転させたものに対応する新しいスカラー値エルミート係数集合に変換する少なくとも１つの回転行列を適用することにより前記２つの第１スカラー値エルミート係数集合を処理する手段と、
前記形状の回転させたものに対応する前記新しいスカラー値エルミート係数から変換されたスカラー値エルミート係数集合を推定する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１乃至５何れか一項記載の画像処理システムであって、さらに、
使用するスカラー値エルミート相関係数の個数と、前記相関関数が所望の精度を提供するため計算される変換パラメータ集合とを、計算されたすべての値において前記相関関数の最大値が相関度及び対応する最適変換パラメータを提供しながら、低次元インデックスのみのコース推定と変換パラメータの限定された個数のサンプリングポイントの利用に従って設定する手段を有することを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理システムであって、さらに、
与えられた座標成分により画定される方向への変換のみが関係するときに使用されるスカラー値エルミート相関係数の個数を設定する手段と、
ｍ次元変換パラメータの１次元座標に依存して１次元相関関数を計算する複数インデックスＩ＝（ｉ１，．．．，ｉｍ）（ただし、すべての座標成分ｋ（ｋ≠ｎ）に対してｉｋ＝０）に前記スカラー値エルミート相関係数の評価を限定する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項４記載の画像処理システムであって、さらに、
前記エルミート係数に基づき２次差分を規定し、前記２次差分を最小化する組み合わせとしてスケール係数を選択することにより、前記エルミート係数の推定からスケーリング係数を推定する手段を有することを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項１乃至８何れか一項記載の画像処理システムであって、さらに、
前記回転行列と前記スケーリング係数を変更し、より高い精度が必要な場合にはインデックス数を増加させることにより、最適な可能な相関関数に到達するために必要な回数だけ前記相関関数を決定するステップを繰り返す手段を有することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項１乃至９何れか一項記載の画像処理システムであって、さらに、
第１複雑形状に対する複数のウィンドウの決定及び第２複雑形状に対する対応するウィンドウ候補の決定を有する多次元画像における前記第１及び第２複雑形状を相関させるワープ処理法則の評価を実行する手段と、
最適なウィンドウ候補を決定するのに利用されるウィンドウ化された相関関数の計算を実現するため、逆エルミート変換の評価を実行する手段から各ウィンドウにおいて画定される２つの画像信号のエルミート変換を利用するステップを有するウィンドウ化された相関関数の評価のため前記エルミート変換の予測を実行する手段と、
前記第１及び第２複雑形状をマッチングさせるため、前記ステップの繰り返しにより剤的なワープ処理法則の決定を実行する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１１】
ウィンドウ化された相関関数の評価のためエルミート変換の評価を有する画像処理方法であって、
前記ウィンドウ化された相関関数の計算を実現するため、逆エルミート変換を評価するステップが実行される多次元画像における各ウィンドウにおいて画定される形状を表す２つの画像信号のエルミート変換を利用するステップと、
相関された形状及び/または処理された画像を可視化するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１０何れか一項記載の画像処理システムと、医療用画像データを取得する取得手段とを有することを特徴とする医療検査装置。
【請求項１３】
汎用コンピュータ上で使用されるとき、請求項１１記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させる命令セットを有することを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用画像における特徴を相関させるデータ処理手段を有する画像処理システムと、そのような画像処理システムを有する医療検査装置に関する。本発明は、当該システム及び装置に用いられるデータ処理ステップを有する画像処理方法に関する。本発明はまた、上記方法ステップを実行するための命令を有するコンピュータプログラムプロダクツに関する。本発明は、医療用撮像処理の分野、より詳細には、超音波医療用撮像処理の分野にその用途を見出す。
【０００２】
ある形状と他の形状とのマッチングは、特に医療用画像を比較するのにしばしば必要とされる。２Ｄあるいは３Ｄ画像を扱うとき、あるいはそのような画像のタイムシーケンスが処理される必要があるとき、要求される計算量がしばしば問題となる。リアルタイムアプリケーションによる処理では、計算的に効率的かつ正確な手続きが最も強く要求される。
【背景技術】
【０００３】
Ｔ．Ｎｅｔｓｃｈ、Ｐ．Ｒｏｓｃｈ、Ａ．ｖａｎ  Ｍｕｉｓｗｉｎｋｅｌ及びＪ．Ｗｅｅｓｅらによる「Ｔｏｗａｒｄｓ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｍｕｌｔｉ−ｍｏｄａｌｉｔｙ  ３−Ｄ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ」（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，２００１．ＩＣＣＶ２００１，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｅｉｇｈｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｖｏｌ．１，ｐｐ．７１８−７２５（２００１））において、画像レジストレーション技術が開示されている。この引用文献では、「相互情報」と「ローカル相関」に基づき、医療用画像レジストレーションが比較されている。「ローカル相関」に基づく方法は、「相互情報」に基づくものより良好な結果を生成し、その上かなり少ない計算量しか要求しない。当該方法において用いられる「ローカル相関」は、マッチング対象の２つの画像において「ウィンドウ」により画定される小領域のペア内部のグレイレベルの類似度である。このとき、レジストレーションは、これら２つの画像の対応するウィンドウのペアにおけるこのような「ローカル相関」の可能な最大和を生じる１つの画像の変換を観察することから構成される。引用文献では、比較対象となる各画像のウィンドウを選び、どのウィンドウペアが比較される必要があるか選択するためのいくつかの方針が提案されている。方針の選択は、基本的には、剛体変換または非剛体変換と呼ばれる要求される変換特性に依存する。
【０００４】
「ローカル相関」に基づく技術により取得される結果は有望であるが、特にリアルタイムや３Ｄでの画像処理の場合などの大きな画像データを扱うときには、依然として計算回数が問題となる。さらに、特に非剛体レジストレーションを扱うときには、ロウバストネスを向上させる必要がある。単に一部が類似したローカル形状の一致を回避するため、互いに比較されるウィンドウは大きなものである必要がある。この場合、複雑な数値計算アルゴリズムを要する画像ワープ処理を伴うため、各「ローカル相関」の評価は大きな計算量を必要とする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、画像ウィンドウ内で画定されているある形状を同様に画像ウィンドウ内で画定されている他の形状に対して迅速かつ正確にレジストレーション（ｒｅｇｉｓｔｅｒａｔｉｏｎ）する画像処理システムを提案することである。このシステムは、１Ｄ信号、２Ｄ、３Ｄ、２Ｄ＋時間、３Ｄ＋時間画像などの任意の次元を有する画像信号または画像データにおいて観察可能な形状のマッチングに適用可能である。本システムはさらに、各々がウィンドウ内で画定されている２つの形状の間のベストマッチを提供する画像変換の決定を可能にする。本発明のさらなる課題は、複雑な形状を有する２つのオブジェクトのマッチングに特に適したシステムを提供することである。このシステムは、第１画像の複雑な形状の一部と第２画像の複雑な形状の一部とを、これら２つの部分のローカルな相関を実行するため対応させて設定するのに適用することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本システムの主要な手段が請求項１に記載される。本発明の特定の実施例は従属する請求項に記載される。本システムで動作させるための画像処理方法が提案される。
【０００７】
医療用画像処理システムは、具体的にプログラムされた汎用コンピュータとして実現することができる。医療用画像処理システムは、ワークステーションとすることができる。本発明はさらに、コンピュータに本方法の各ステップを実行させるための汎用コンピュータ上で用いられる命令セットを有するコンピュータプログラムプロダクツを提供する。本発明はさらに、撮像装置により取得された医療用画像データを処理するための方法を実現する医療用画像処理システムと、当該方法により生成される画像データを可視化する手段とを有する医療用検査装置を提供する。この可視化手段は、典型的には、データ処理装置に接続されたモニタから構成される。効果的には、本発明の医療用撮像システムとワークステーションは、評価対象の診断データ及び/または評価データの可視化方法のユーザによる操作を可能にするためインタラクティブなものである。
【０００８】
本発明及び本発明を効果的に実現するのに任意的に用いられるさらなる特徴が、概略図を参照することにより以降において説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
まず、画像処理方法が説明される。本方法は、医療用画像における以降において形状と呼ばれる特徴を相関させるステップを有する。本発明はさらに、本方法を実行し、画像を可視化するための可視化手段とを有する医療用画像処理システムに関する。本発明はまた、このような画像処理システムを有する医療用検査装置に関する。
【００１０】
本発明は、各々がガウスウィンドウ内に画定される２つの形状間の類似度を求める画像処理方法を規定する。本発明は、医療用画像における複雑な形状を有する２つのオブジェクトの迅速かつ正確なマッチングを行うための主要な構成要素を提供する。この処理方法は、各ウィンドウ内でマッチングさせるこれらの形状の「エルミート変換」の計算を予め必要とする。この処理は、「スカラー値エルミート変換係数」の集合によってマッチングされる各形状を表現することを可能にする。これらのスカラー値エルミート係数は、低い次数の係数がコース（ｃｏａｒｓｅ）形状情報を符号化しているのに対して、高い次数の係数はファイン（ｆｉｎｅ）な詳細を符号化するように次数化することが可能である。この新たに提案された処理方法は、２つの形状に関するスカラー値エルミート変換係数を合成することにより、マッチング対象の形状間の相関をシンプルに計算する方法を提供する。これにより、最善のマッチング変換を計算効率的に決定することが可能となる。この計算負荷は、コース変換推定が必要な場合には、特に小さくなる。それは、コース・ツー・ファイン（ｃｏａｒｓｅ  ｔｏ  ｆｉｎｅ）レジストレーションアプローチには特に適している。
【００１１】
この新しい処理方法では、同時に処理可能な変換クラスは、任意のデータ次元に対する変換及びスケール変更と、さらに１Ｄより高次なデータ次元に対する回転及び異方性スケール変更である。
【００１２】
本方法は、特に複雑な形状を有する２つのオブジェクトのマッチングに適している。本方法は、第１画像の複雑な形状の一部と第２画像の複雑な形状の一部とを、これら２つの部分のローカルな相関を実行するため対応させて設定するのに適用することができる。
【００１３】
本処理方法は、超音波、Ｘ線、ＭＲＩあるいは核等方性撮像などの１以上の撮像モダリティから取得される医療用画像の形状のマッチング、または異なるモダリティによる画像において観察可能な形状のマッチングに適している。
【００１４】
本発明は、好ましくは、エルミート変換などの多項式関数に基づく数学ツールを利用する。このエルミート変換は、１次元（１Ｄ）画像信号またはｍ次元（ｍ−Ｄ）画像信号（ただし、ｍは、サイズパラメータσにより特徴付けされる等方性ガウスウィンドウ内においてｍ＞１である）の解析を可能にする。これにより、低次数係数によりガウスウィンドウ内のコース形状情報、すなわち低周波数形状情報が表され、高次数係数によりファイン詳細、すなわち高周波数が表されるように次数化可能な「スカラー値エルミート係数」の集合によりデータを表すことが可能となる。特に、エルミート変換は、例えば、ウィンドウ中央から２σ未満の距離以内などの、ガウスウィンドウの中心近くの極めて小さなエラーを有するガウスウィンドウ内のもとの信号または画像データを再構成することを可能にする。
【００１５】
本発明の方法の各ステップは、図１のブロック図により示される。図１は、画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）に対するウィンドウ相関関数Ｋ（ｖ）の計算のブロック図である。これら２つの画像信号の各々は、中心点ｘｃとｙｃのまわりのそれぞれに与えられたガウスウィンドウＷ１とＷ２内で画定されている。２つのウィンドウＷ１とＷ２のサイズは、それぞれスケールパラメータσ１とσ２により規定される。ＨＴは、スカラー値信号ｆ（ｘ）あるいはｇ（ｙ）をスカラー値エルミート係数の集合に変換するためのエルミート変換を表す。この画像処理方法は、１次元（１Ｄ）画像に対応する１つの独立変数に依存した画像信号に適用可能であるか、あるいはｍ次元（ｍ−Ｄ）画像に対応するｍ個の独立変数を有する画像信号に適用可能である。このスカラー値エルミート係数は、１Ｄまたは複数インデックス（ｍ整数インデックスのベクトル）での非負整数値であるインデックスＩに依存する。Ｒ１またはＲ２とマーク付けされたボックスは、ｍ＞１に対してのみ適用可能である。これらは、スカラー値エルミート係数の集合を対応する画像の回転させたものに対応する新たな集合に変換する。ＨＴ−１によりマーク付けされたボックスは、スカラー値エルミート相関係数ＫＩをとり、所望の精度まで計算された相関関数Ｋ（ｖ）を生成する。変換パラメータｖと共に相対スケーリング係数｛ｚｋ｝を規定するものと、画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）の回転Ｒ１とＲ２がＫ（ｖ）の最大値を生じるときにベストマッチが発生する。本方法の各ステップが以降において詳細に説明される。
【００１６】
画像において、各画像ピクセルまたは画像ボクセルの位置の関数での画像強度が規定されている。このため、スカラー値画像強度ｆは、実位置座標の関数として与えられる。本発明の方法では、２つの画像または１つの画像の２つの部分において検出される２つの形状を相関させるため、２つのｍ次元信号（ｍ≧１）または画像強度ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）が、ステップ１１と２１においてそれぞれ規定される。
【００１７】
さらに、画像内のファジー観察ウィンドウＷを画定するのに、正値関数が導入される。各信号または画像強度は、第１ウィンドウＷ１と第２ウィンドウＷ２と呼ばれる各ウィンドウ内で規定される。ウィンドウＷ１とＷ２はそれぞれ、各点ｘｘとｙｃを中心とする。各ウィンドウは、各自のサイズパラメータσ１とσ２により画定される。ファジーガウスウィンドウ関数は各ウィンドウに関連付けされ、ウィンドウセンタ近傍で最大となり、このウィンドウセンタから離れるとｅｘｐ（−（ｄｑ/σｑ）２）に比例して減少する（ただし、ｄｑは、各ウィンドウセンタからの距離であり、添え字ｑは、第１ウィンドウに対しては１、第２ウィンドウに対しては２となる）。
【００１８】
本方法は、以下のような相関アルゴリズムを構成するさらなるステップを有する。ＨＴにより表されるエルミート変換の評価のためのステップ１１と２２が、各ウィンドウＷ１とＷ２のｆ（ｘ）とｇ（ｙ）に適用される。この処理は、それぞれ１３と２３により参照される２つのスカラー値エルミート変換係数の集合｛ｆＩ｝と｛ｇＩ｝を生成する。ここで、各係数は、ｍ＝１である１Ｄ信号に対しては単に非負整数値（ｉ）であるか、あるいはｍ＞１である複数次元画像データに対してはマルチインデックスＩ＝（ｉ１，．．．，ｉｍ）であるインデックスＩによりラベル付けされる。
【００１９】
ステップ１４と２４は、回転処理に関するものである。データ次元ｍ（ｍ＞１）に対して、画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）は、各自の（ｍ×ｍ）の回転行列Ｒ１とＲ２を用いて、ウィンドウセンタｘｃとｙｃを中心に回転されてもよい。本発明によると、これらの回転は、もとの画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）に対しては行われない。代わりに、それらは、テンソルと同様に回転の下で変換されるという事実を利用して、スカラー値エルミート変換係数｛ｆＩ｝と｛ｇＩ｝に対して行われる。
【００２０】
図２は、図１において概略された一般的な処理方法の一部として各ウィンドウセンタに関する画像ｆ（ｘ）及びｇ（ｙ）に適用するため、回転行列Ｒ１とＲ２を求める原理を示す。図示されているケースは、２Ｄ画像（ｍ＝２）に対するものであり、異方性スケール変更が２つの形状のマッチングに必要とされるときのものである。回転Ｒ１とＲ２は、所定の座標軸により各画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）の形状主方向に揃えるものである。
【００２１】
回転行列Ｒ１とＲ２の最適値は、以下のように用途に応じて決定することができる。
【００２２】
画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）に対応する２つの形状をマッチングさせるために異方性スケーリングが導入される場合、ウィンドウ内の各形状の主方向が決定され、この主方向が図２に概略的に示される所定の座標軸と一致するよう画像が回転される。
【００２３】
異方性スケーリング実行される必要がない場合、２つの回転の一方が同一（回転なし）に設定され、他方が以下のステップ３１に関して説明される一般的な最適化処理方法の一部として決定される。
【００２４】
処理１４及び２４は、それぞれ以前の係数｛ｆＩ｝と｛ｇＩ｝の線形結合である新たに変換されたスカラー値エルミート係数｛ＦＩ｝と｛ＧＩ｝の推定を可能にする。スカラー値エルミート係数の集合｛ｆＩ｝から集合｛ＦＩ｝への線形変換は、第１回転行列Ｒ１を用いて標準的手法により計算される。同様に、スカラー値エルミート係数の｛ｇＩ｝から｛ＧＩ｝への変換は、第２回転行列Ｒ２を利用する。
【００２５】
ステップ３１において、異方性または等方性スケーリングが必要とされる状況に対して、合成関数を利用して、スカラー値エルミート係数｛ＦＩ｝と｛ＧＩ｝の合成計算が行われる。この計算は、所望の相関関数Ｋ（ｖ）を計算するのに用いられるエルミート変換係数ＫＩの新たな集合を提供する。エルミート変換係数ＫＩを計算するための合成式は、好ましくは、以下のようにすることができる。
【００２６】
【数１】
2006508449.tif 000003
ただし、この和は、
【００２７】
【数２】
2006508449.tif 000004
により定義されるすべての複数インデックス上で展開される。
ここで、Ｊと（Ｉ−Ｊ）は、すべての要素が非負整数である有効インデックスまたは複数インデックスであり、
【００２８】
【数３】
2006508449.tif 000005
は２項係数を表し、ｚｋは（ｘ−ｘｃ）の座標ｋに適用されるスケーリング係数であり、
【００２９】
【数４】
2006508449.tif 000006
である。
【００３０】
従って、異方性スケーリングが必要な場合、係数αｋとβｋは、すべての座標軸に沿ったスケールの変更を可能にする。
【００３１】
等方性スケーリングが必要な場合、これはすべてのｚｋの値が等しい特殊ケースである。
【００３２】
スケーリングが不要である場合、これは、すべてのｚｋの値が１に等しい、
【００３３】
【数５】
2006508449.tif 000007
を生じさせる他の特殊ケースである。
【００３４】
ステップ３２において、エルミート変換係数｛ＫＩ｝を用いて、逆エルミート変換（ＨＴ−１）により相関関数Ｋ（ｖ）と呼ばれる関数のさらなるスカラー係数集合の推定が可能となる。
【００３５】
ステップ３３において、相関関数Ｋ（ｖ）が計算される（ただし、ｖは変換パラメータ集合である）。
【００３６】
最終的に所望される類似度と対応する最適変換パラメータｖが、すべての計算された値に対し推定される相関関数Ｋ（ｖ）の最大値により与えられる。
【００３７】
使用されるエルミート係数ＫＩの個数と、Ｋ（ｖ）が計算される変換パラメータｖの集合が、所望の精度に従って決定することができる。コース推定では、低次数インデックス（Ｉ）のみが使用されるべきであり、ｖの少数のサンプリング点のみが必要とされる。
【００３８】
特定のアドオン技術
ある場合には、相対スケール係数ｚｋとｚｋ’のより正確な決定が所望される。相関度Ｋ（ｖ）は、正確なスケール係数ｚｋとｚｋ’の推定を行うため、スケール変更に十分な感度を有するものでなくてもよい。上記方法及び関連する処理システムに適用されるアドオン技術が提案される。
【００３９】
異方性スケール変更変換及び回転の組み合わせにより規定される「ワープ法則（ｗａｒｐｉｎｇ  ｌａｗ）」が与えられると、アドオン技術は、ワープ処理前のパターンのエルミート変換からワープ処理されたパターンのエルミート変換を導くことから構成される。パターン比較のため、提案されたアドオン技術は、それらのエルミート変換係数の差からパターンの「差分」を導くことから構成される。このようにして、比較されたパターンの間のベストマッチを生じさせるワープパラメータは、以下のように決定される。このアドオン技術では、回転及び変換を含むすべての「ワープパラメータ」が、係数ＦＩとＧＩを決定するための前述の手順を用いて決定される。係数ＦＩとＧＩから、２次差分がエルミート係数ＦＩとＧＩに基づき画定される。スケール係数ｚｋとｚｋ’の選択は、この２次差分を最小化させるものであり、
【００４０】
【数６】
2006508449.tif 000008
により与えられるパターンディスパリティ度Ｄにより表される。ここで、Ｆ１’とＧＩ’は、図３に示される手法に従って、エルミート係数ＦＩとＧＩから導出される。
【００４１】
図３は、ベストマッチ相対スケール｛ｚｋ｝と｛ｚｋ’｝の信頼できる推定値が評価される必要があるときに必要とされるアドオン手順を示すブロック図である。このアドオン手順は、ステップ１５と２５において決定されたエルミート係数ＦＩとＧＩのみを必要とする。
【００４２】
相対スケーリング係数｛ｚｋ｝と｛ｚｋ’｝と、必要な場合には変換変位｛Δｘｋ｝と｛Δｘｋ’｝の効果は、ＦＩ’とＧＩ’を生成するための線形処理を通じて、エルミート係数を変更することである。この線形処理は、行列処理とすることが可能である。
【００４３】
未知のパラメータ値が、Ｄが（｛ｚｋ｝，｛ｚｋ’｝，｛Δｘｋ｝，｛Δｘｋ’｝）の関数であることから（６）により与えられるパターンディスパリティ度Ｄを最小化する｛ｚｋ｝，｛ｚｋ’｝，｛Δｘｋ｝及び｛Δｘｋ’｝の可能な組み合わせにおける値の組み合わせとして計算される。
【００４４】
上記ステップ１２及び２２〜３３の組み合わせは、回転行列Ｒ１及びＲ２とスケーリング係数｛ｚｋ｝を変更することにより、さらなる精度が必要な場合にはインデックスＩ及びＪの個数を増やすことにより最も可能性のある類似度に到達する必要がある場合、複数回繰り返すことが可能である。標準的な方策がこの最適化に利用されてもよい。
【００４５】
この最適化が行われると、行列方程式
【００４６】
【数７】
2006508449.tif 000009
の下で一方の画像と他方の画像のベストマッチを与える最適変換を導出できる。ただし、Ｚ１とＺ２は（ｍ×ｍ）の対角行列であり、Ｚ１は（ｋ，ｋ）成分がσ２ｚｋ/σ１に等しい対角要素を有し、Ｚ２は（ｋ，ｋ）成分がσ１/（σ２ｚｋ）に等しい対角要素を有し、ＡとＢは（ｍ×ｍ）の対角行列であり、Ａは（ｋ，ｋ）成分がσ２/αｋに等しい対角要素を有し、Ｂは（ｋ，ｋ）成分がσ１/βｋに等しい対角要素を有する（ただし、σ１、σ２、ｚｋ、αｋ、βｋ及びｖは上記定義されている）。
【００４７】
画像変換のより限定されたクラスの研究に興味があるとき、計算負荷のさらなる経済性を達成することができる。
【００４８】
特に、座標成分ｎにより規定される方向への変換ものみに関する場合、｛ＫＩ｝の上記評価は、すべての座標成分ｋ（ｋ≠ｎ）に対しｉｋ＝０である複数インデックスＩ＝（ｉ１，．．．，ｉｍ）にのみ限定することができる。これにより、ｍ次元変換パラメータｖの１次元座標ｖｎに依存した１次元相関関数Ｋ（ｖｎ）の計算が可能となる。このとき、ｍ次元独立変数を有するＫ（ｖ）の最適値を求めるのに必要とされる計算と比較して、Ｋ（ｖｎ）の最適値を求めるには、かなり少ない計算量で済ませることができる。
【００４９】
本発明はさらに、本発明の画像処理方法及び技術の各ステップを実行する処理手段と、処理された画像を可視化する表示手段を有する可視化システムに関する。
【００５０】
ここで、本発明の画像処理システムは、各信号が各自の等方性ガウスウィンドウ内で画定される２つの画像信号の相関、すなわち類似度を計算する手段を有する。より詳細には、本システムは、ボックス１１及び２１において、２つの多次元画像画像（ｍ−Ｄ）における各ウィンドウＷ１とＷ２において画定される形状を表す２つの画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）を推定する手段と、合成３１がスケーリング係数｛ｚｋ｝による変換されたスカラー値エルミート係数集合｛ＫＩ｝を生成するボックス１３、１５、２３及び２５のスカラー値エルミート係数ｆＩ、ｇＩ、ＦＩ及びＧＩの２つの第１集合の評価を実行するため、画像信号ｆ（ｘ）とｇ（ｙ）の両方に適用されるボックス１２及び２２におけるエルミート変換ＨＴを利用する手段と、ボックス３３のウィンドウ相関係数Ｋ（ｖ）の計算を実現するため、変換されたスカラー値エルミート係数集合｛ＫＩ｝にボックス３２における逆エルミート変換ＨＴ−１を適用する手段と、相関関数Ｋ（ｖ）の最大値として所望の類似度を推定する手段と、相関形状及び/または処理画像を表示する手段からなる各処理手段に関する。
【００５１】
従来技術と比較して、本方法及びシステムは、以下の問題点を処理する。
【００５２】
スカラー値相関係数｛ＫＩ｝を計算する手段３１により処理される変換、及び/またはボックス１４及び２４の回転行列Ｒ１とＲ２により処理される回転に加えて、本発明のシステムは、スケール変更を扱う相関関数Ｋ（ｖ）を計算する手段３３を有する。当該手段３３は、一方の画像信号の他方の画像信号に対するスケール変更（等方性または異方性）の効果を推定しながら、同時に変換及び回転の効果を考慮することを可能にする。これは、局所的相関を計算する従来のアプローチにはないユニークな特徴である。
【００５３】
正確なレジストレーションは、特に大きな相関ブロックが利用される必要があるとき、従来の方法より少ない計算で可能となる。
【００５４】
相関関数を取得するのに必要な計算量は、求められるマッチングの精度に応じて適応可能である。使用されるエルミート係数ＫＩの個数と、Ｋ（ｖ）が計算される変換パラメータｖの集合は、所望の精度に従って決定される。本方法及びシステムは、相関が計算される可能な変換パラメータｖの集合のサブサンプリングにおいて、相関関数Ｋ（ｖ）を所望の精度まで計算することを可能にする。コース推定では、低次数インデックス（Ｉ）とｖに対する少数のサンプリング点のみが使用される。これにより、コースマッチングが必要な場合、計算量を少なくすることができ、「コース・ツー・ファインアプローチ」の計算を最小化することができる。
【００５５】
相関関数Ｋ（ｖ）が多次元画像において評価されるとき、計算量を大きく節約しながら、１つの座標軸に平行な方向に可変な変換パラメータｖに対し計算することが可能となる。
【００５６】
本方法及びシステムは、例えば、両方の画像のエルミート変換においてすべてがゼロの要素を有する複数インデックスをスキップすることにより、相関から局所的平均強度の効果を取り除く可能性を与える。
【００５７】
本方法及びシステムにより扱われる重要な問題は、逆コントラストを有する画像のマッチングの可能性である。この問題は、Ｘ線やＭＲＩなどの異なるソースからの画像を考慮するとき生じるものである。この問題は、Ｋ（ｖ）の正の最大値と負の最小値の両方を検出し、Ｋ（ｖ）の代わりに絶対値｜Ｋ（ｖ）｜を利用することにより解決される。この特徴は、一方の画像の解剖学的特徴のコントラストが他方のものに関して反転されるケースにおける異なるモダリティから取得される画像のマッチングのときに重要である。
【００５８】
上記方法及びシステムは、Ｋ（ｖ）または｜Ｋ（ｖ）｜を局所的ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）画像振幅の積により除することにより、２つの画像における異なる振幅を有する特徴のマッチングの可能性を与える。
【００５９】
従来技術と比較して、ノイズに対するより良好なロウバスト性が獲得可能である。従来技術では、局所的相関に対してでさえ、他方に対する一方の画像のワーク処理が必要とされる。これは、アーチファクトを生成し、計算量を増大させるかもしれない。これは、局所的相関に対して、本発明の方法及びシステムではトータルでは回避されている。このようなワープ処理は、相関関数及び画像のエルミート係数のより簡単な操作により置き換えられる。
【００６０】
ウィンドウ相関技術に基づく上述の画像可視化方法は、自由な形態の主要コンポーネントまたは弾力的なマッチング技術として利用可能である。このような技術の１つの可能なものが、以降において一例として説明される。図２Ｂにより示されるように、それぞれ第１画像及び第２画像において表されるＳＨＡＰＥ１と呼ばれる複雑な形状が、ＳＨＡＰＥ２と呼ばれる複雑な形状とマッチングされる必要がある。ＳＨＡＰＥ１とＳＨＡＰＥ２のマッチングでは、これらの形状の一方を線形または非線形ワープ処理する必要があるかもしれない。これらの形状の２つの画像に示される円形は、グレイレベル強度が感知できるほど変化する各画像のローカルウィンドウを示す。マッチングされる各画像は、このようないくつか（好ましくは、多数の）ウィンドウにより覆われる。ワープ処理法則を求めるため、以下のような連続する繰り返しに進むことができる。
【００６１】
ａ）ワープ処理法則の初期推定が与えられる（例えば、従来技術から既知である大域的配置手順を利用して）
ｂ）点ｘｃを中心とするウィンドウを有する第１画像と呼ばれる一方の画像におけるＷ１１、Ｗ１２及びＷ１３などのウィンドウＷ１のそれぞれに対して、ワープ処理法則の現在の推定が、従来技術を用いたワープ処理法則により導かれるウィンドウＷ１内の近似異方性スケール変更及び回転と共に、第２画像と呼ばれる他方の画像における対応位置ｔを検出するのに利用される。アルゴリズムのユーザにより決定される距離を有する点ｔから最大距離内の中心ｙｃ（ｋ）を有するすべてのウィンドウＷ２ｋの位置が、第２画像において検出される。そのようなウィンドウが第２画像に存在しない場合、ウィンドウＷ１は破棄される。
【００６２】
ｃ）ウィンドウＷ１が破棄されない場合、第２画像の各ウィンドウＷ２ｋに対して、本発明により提案される方法が、第２画像のウィンドウＷ２ｋと第１画像のウィンドウＷ１との間の相関を取得するため、上記ステップｂ）で取得される情報と共に利用される。点ｔの近傍にマッピングされたワープ処理ウィンドウＷ１を取得するため、Ｗ２ｋにマッチングさせるのに必要な対応する変換Δｔｋと共に最大相関Ｃｋが決定される。
【００６３】
ｄ）最大相関ＣｋはＣとして、対応する変換ΔｔｋはΔｔとして共に格納される。
【００６４】
ｅ）上記２つのステップｃ）とｄ）は、第１画像の破棄されていないすべてのウィンドウに対して繰り返される。すべての変換Δｔから、従来技術を用いて２つの画像のマッチングをより良く記述するワープ処理法則が変更される。適合度Ｇは、破棄されていないウィンドウＷ１の個数により除されたすべてのウィンドウＷ１上の局所的相関の和から計算される。
【００６５】
ｆ）ユーザにより規定された最大繰り返し数まで、あるいは適合度Ｇが満足できるものとみなされると（すなわち、アルゴリズムのユーザにより決定されたレベルを上回る）、ステップｂ）〜ｅ）は繰り返される。
【００６６】
取得された最善のワープ処理が、局所的相関の和を最大化するものとしてみなされる。
【００６７】
図２Ｂは、与えられた変形法則を用いたレジストレーションに対するスキームを示す。円形は、第１画像のウィンドウＷ１と第２画像の対応するウィンドウＷ２を表す。矢印は、局所的相関を最大化するウィンドウの間の対応を表す。例えば、第２画像のウィンドウＷ２１、Ｗ２２及びＷ２３はそれぞれ、第１画像のウィンドウＷ１１、Ｗ１２及びＷ１３に対応する。
【００６８】
上記ステップは、本発明の可視化システムにより実行可能である。図４は、上記方法のすべてのステップを実行する本発明による医療用可視化システム１５０の図を示す。本システムは、画像シーケンスのデジタル画像データを取得する手段１５１を有し、上記処理に従ってこれらのデータを処理するコンピュータ手段１５３に接続される。この医療用可視化システムは、リアルタイム画像の処理のためインタベンションルーム（ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ  ｒｏｏｍ）において、あるいはその近傍において利用可能である。本方法の各ステップは、医療用パラメータの推定のためなど、格納されている医療用データに適用可能である。医療可視化システムは、システム１５３との接続１５７により画像データを提供する。当該システムは、処理された画像データを表示手段及び/または格納手段に与える。表示手段１５４は画面であってもよい。格納手段は、システム１５３のメモリであってもよい。あるいは、格納手段は、外部格納手段であってもよい。
【００６９】
データ処理手段１５３は、典型的には、モニタ１５４などの視覚装置や、ユーザによるシステムとのやりとりを可能にするユーザにより操作可能なマウス、キーボード及びポインティング装置などの入力装置１５５と関連付けされている。マウスクリックにより起動される画面上にアイコンが与えられ、ユーザによるシステムの処理手段を制御するための制御手段１５８を構成する特別なプッシュボタンが画面上に与えられる。データ処理装置１５３は、本発明による医療用画像データの処理方法を実現するようプログラムされる。特に、データ処理装置１５３は、本方法の各ステップを実行するための計算手段と記憶手段を有する。本方法を実行するための予めプログラムされた命令を有するコンピュータプログラムプロダクツがまた実現されてもよい。この画像視覚化システム１５３は、適切にプログラムされたコンピュータ、あるいは本発明の方法の機能を実行するよう構成されたＬＵＴ、メモリ、フィルタ、論理処理などの回路手段を有する特定用途向けプロセッサから構成されてもよい。
【００７０】
本発明による画像可視化システムの基本的構成要素は、医療検査装置に内蔵することができる。図４に概略的に示されるように、医療検査装置は、典型的には、患者が横たわるベッド１１０と、撮像装置に対し患者を位置決めする他の要素を備える。医療撮像装置は、ＣＴスキャナ１５１であってもよい。ＣＴスキャナ１５１により生成される画像データは、本方法の各ステップを実行する汎用コンピュータなどのデータ処理手段１５３に供給される。あるいは、医療撮像装置は、画像処理システムを用いた画像の処理が可能な超音波装置であってもよい。
【００７１】
本発明は、初期データの生成に用いられる医療撮像技術に関係なく適用可能である。例えば、心臓を可視化するとき、磁気共鳴（ＭＲ）冠動脈造影を利用して、非侵入的に３Ｄ医療用画像データを生成するようにしてもよい。上記具体的な実施例において、処理ステップの実行順序は変更可能である。図面及び説明は、本発明を限定するものではなく、例示するためのものである。添付された請求項の範囲に属する様々な変形が存在することは明らかであろう。さらに、本発明は表示用画像データの生成に関して説明されてきたが、本発明は、以下に限定するものではないが、表示装置上への表示や印刷などを含む任意の画像データの可視化形態を実質的にカバーするものである。請求項における任意の参照番号は、当該請求項を限定するものと解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】図１は、本発明の撮像システムの相関手段の機能ブロック図である。
【図２】図２は、相関手段を利用した２つの形状のマッチングを示す。
【図３】図３は、本発明の撮像システムの相関手段の一実施例の機能ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の撮像システムを利用した医療検査装置の機能ブロック図である。
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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