(57)【要約】本発明は、特に、患者の医用ＭＲ又はＣＴ画像である２つの画像（１０、１０’）を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する方法に係る。組織境界における動作パターンは、連続的な変換関数では記述することのできない局所的な変換パラメータの突然の変化を示す。この問題に対処するために、同様の又は実質的に同じ変換パラメータ（ｔ１−ｔ４）を全ての点が有する対応制御点（１−４）のクラスタリングが提案される。クラスタリングのための基準は、局所的な変換パラメータから導出される。１つ以上のクラスタ（Ｃ１、Ｃ２）に属する更なる制御点（５、６、７）に対する変換パラメータは、隣接制御点の変換パラメータの従来の補間を行うのではなく、制御点（５、６、７）はクラスタのうちの１つのみに属することが可能であることを考慮に入れて２つの段階で決定される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特に、患者の医用ＭＲ又はＣＴ画像である２つの画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する方法であって、
ａ）両方の画像における制御点のセットを初期化する段階と、
ｂ）前記制御点に対する変換パラメータを決定する段階と、
ｃ）１つ以上の制御点のクラスタを得るために、１つのクラスタの全ての制御点が実質的に同じ変換パラメータを有するよう対応制御点のクラスタリングを行う段階と、
ｄ）ｄ１）任意のクラスタに属さない更なる制御点に対する変換パラメータを、隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、ｄ２）１つのクラスタに属する更なる制御点に対する変換パラメータを、前記１つのクラスタの隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、又はｄ３）１つ以上のクラスタに属する更なる制御点に対する変換パラメータを、前記１つ以上のクラスタのそれぞれの隣接制御点の変換パラメータの補間に基づいて各クラスタに対する中間変換パラメータを別々に決定し、且つ、前記中間変換パラメータから該変換パラメータを決定することにより決定する段階と、
を有する方法。
【請求項２】
前記段階ｄ３）において、前記変換パラメータは、前記中間変換パラメータの組み合わせ及び重み付けにより決定される請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記中間変換パラメータの前記重み付けは、考慮される制御点と、前記中間変換パラメータが決定されたクラスタの境界線との間の距離から決定される重み付けファクタに基づく請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記段階ｄ３）において、前記変換パラメータは、考慮される制御点に属する画像情報の類似度尺度に基づいた前記中間変換パラメータのうちの１つの選択により決定される請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記段階ｄ２）及びｄ３）の後に、前記クラスタリング段階ｃ）が、前記クラスタの最適化のために繰り返される請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記方法は、テンプレートプロパゲーションの間に使用される請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、画像の弾性レジストレーションのために用いる多数の制御点を有する変形可能グリッドの適応性を増加するために使用される請求項１記載の方法。
【請求項８】
ユーザにより制御点をクラスタにインタラクティブに割り当てる段階を更に有する請求項１記載の方法。
【請求項９】
特に、患者の医用ＭＲ又はＣＴ画像である２つの画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する装置であって、
ａ）両方の画像における制御点のセットを初期化する手段と、
ｂ）前記制御点に対する変換パラメータを決定する手段と、
ｃ）１つ以上の制御点のクラスタを得るために、１つのクラスタの全ての制御点が実質的に同じ変換パラメータを有するよう対応制御点のクラスタリングを行う手段と、
ｄ）ｄ１）任意のクラスタに属さない更なる制御点に対する変換パラメータを、隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、ｄ２）１つのクラスタに属する更なる制御点に対する変換パラメータを、前記１つのクラスタの隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、又はｄ３）１つ以上のクラスタに属する更なる制御点に対する変数パラメータを、前記１つ以上のクラスタのそれぞれの隣接制御点の変換パラメータの補間に基づいて各クラスタに対する中間変換パラメータを別々に決定し、且つ、前記中間変換パラメータから該変換パラメータを決定する決定する手段と、
を有する装置。
【請求項１０】
コンピュータ上で実行されるときに、請求項１に記載の方法の段階を前記コンピュータが行うようにさせるコンピュータプログラム手段を有するコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムが格納された、コンピュータプログラム用のデータ担体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、患者の医用ＭＲ又はＣＴ画像である２つの画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する方法に係る。更に、本発明は、この方法を実施する対応装置及びコンピュータプログラムに係る。
【背景技術】
【０００２】
撮像方法の多くの医用及び非医用適用において、同じ対象から形成される２つの画像が、画像中のどの素子が互いに対応するのか及びこれらの素子が１つの画像からもう１つの画像にどのように移動したのか及び／又はこれらの素子が１つの画像からもう１つの画像にどのように変形したかに関して、解析されなければならないという問題がある。このような２つの画像の比較は、特に、柔らかい対象及び形状の解析を目的とする。画像対の自動解析のコンテキストにおいて、２つの画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する数学的変換が計算される。このような変換は、動作及び変形フィールドとも称し、というのは、それは、第１の画像の各点がどのようにもう１つの画像において移動したか、又は、第１の画像の表面素子又は容積素子が第２の画像において変形したかを示すからである。医用適用の場合、画像における変形又は動作の局所的な分布は、例えば、腫瘍の成長といった診断を支援するよう直接視覚化されることが可能である。更に、変形は、心臓の適用、治療前と治療後に形成される画像の比較、及び、患者の動作の補正ための基準として使用可能である。変形フィールドから、局所的な弾性特性を推論することができる。これらの弾性特性は、例えば、軟環境における硬い腫瘍といったように病理を反映することができる。
【０００３】
同じ対象の２つの異なる画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する動作及び変形フィールドの自動計算に対し様々な方法が提案されてきている。多くのアルゴリズムは、両方の画像において抽出される分離するエッジ（J.  Declerck、G.  Subsol、J.−P.  Thirion、及びN.  Ayacheによる「Automatic  retrieval  of  anatomical  structures  in  3d  medical  images」、コンピュータサイエンス９５０（１９９５年）における講義ノート、１５３頁）又は境界（D.  Davatziko、J.  L.  Prince、及びR.  N.  Bryanによる「Image  Registration  Based  on  Boundary  Mapping」、IEEEトランザクション、医用撮像１５（１９９６年）、１１２頁）間の対応を確立しようと試みる。しかし、これらの方法では、画像に含まれる情報の一部のみが使用される。従って、これらの方法は、選択された特徴の線についてのみの変換パラメータをもたらし、この変換は、次に全容積を対象とするよう拡張されなければならない。
【０００４】
別のアプローチは、グレイ値に基づき、全画像コンテンツを利用する弾性レジストレーション（elastic  registration）にある。動作及び変形フィールドの計算は、変換パラメータの各セットが、画像の各サブ容積（又は更には各ボクセル）に割り当てられなければならないことを意味する。従って、計算は、実際には、画像間の最大類似度を生成するフィールドの決定のための最適化方法である。従って、動作及び変形フィールドは、非常に大きい数の自由度を表す。弾性レジストレーションのための最適化スキーム全体は、計算の各段階における動作及び変形フィールド全体を変更し、従って、多数のパラメータも変更する。これらの方法の間に、多数の局所的最適条件が期待され、従って、多くの場合において、最適化方法は、所望の全体的な最適条件に到達するのではなく、局所的な最適条件の１つにおいて行き詰まってしまう。
【０００５】
別の方法、つまり、いわゆるブロックマッチングでは、画像は、別々に割り当てされる小さいセクションに分割される（P.  J.  Kostelec、J.  B.  Weaver、及びD.  M.  Healy,  Jr.による「Multiresolution  Elastic  Image  Registration」、Med.  Phys２５（１９９８年）、１５９３頁）。２Ｄ画像に基づいて説明され３Ｄ画像に対して提案されるこの方法は、画像全体の剛体レジストレーションで始まる。剛体変換の間には、移動（画像の並進及び回転）のみが起き、変形、つまり、位置に依存する長さの拡張又は縮小は起きない。剛体レジストレーション後、画像は、より小さいセクションに連続的に分割され、これらのセクションはまた固定して割り当てられる。各セクションは、「親ブロック」において見つけられたレジストレーションパラメータを、自身のレジストレーションのための初期推定値として使用する。この方法は、比較的小さい変形を有する２Ｄ画像に対し容認可能な結果を生成するが、３Ｄ画像では、大きい変形がある場合には、約１ｃｍより大きい画像セクションの略剛体レジストレーションでさえも可能ではない。従って、初期推定値の質は、ソース画像とターゲット画像における小さい対応ブロック間に所与の重なりが必要とされるアルゴリズムの最後の段階においてレジストレーションがうまくいくには不適当である可能性が非常に高い。
【０００６】
特に、大域的最適化スキームの場合、例えば、一般的な３Ｄ容積に対し１０４のスプライン制御点の位置である多数のパラメータを、変えなければならない。これは、類似度尺度の多数の局所的最適条件と、各最適化段階についての多数の関数評価をもたらす。許容可能な計算時間を達成し、ロバスト性を増加するために、多解像度アプローチが使用される。しかし、より粗い解像度において画像をリサンプリングすることは、組織境界を不明確にし、また、非現実的な変形フィールドをもたらし得る。
【０００７】
非剛体レジストレーションアルゴリズムの場合、基準画像の各画素又はボクセルに対する変形フィールド、例えば、５１２３画像に対して約１３４・１０６のボクセルの最適化は、容認不可能な時間量をとるので、変形フィールドの計算は通常、ブロックマッチングに提案されるようにサブ容積のセットか、例えば、スプラインである連続関数の制御点か、又は、大域的な多項変換のパラメータに基づいている。これらの関数の連続性は、局所的な変換パラメータの空間変動が滑らかである変形をうまく記述することが可能である。例えば、女性の胸の変形である。しかし、解剖学的実体が互いに対して動く場合、例えば、呼吸によって肝臓が肋骨に対して動く場合、実際の局所的な変換パラメータは、肝臓の境界においては連続的ではない。現在の方法は、制御点が異なる臓器内に位置付けられている場合でも画像位置の付近の全ての制御点からその画像位置における深い変形フィールド（dense  deformation  field）を補間する。
【０００８】
ＵＳ２００２／００５４６９９Ａ１は、対象の２つの異なる画像を１つの画像からもう１つの画像に変換し、同時に、対象の動作又は変形を記述する変換を計算する方法を開示する。この方法では、最初に、局所的な変換パラメータが、サブ領域に対して計算される。十分に小さいようにサブ領域を選択することにより、剛体変換をこの目的のために使用することができる。少なくとも１つの第１の所定のサブ領域から開始し、近隣サブ領域の局所的な変換パラメータが引き続き計算される。各計算が基づく開始値は、隣接サブ領域の既に決定された局所的な変換パラメータである。サブ領域に対してこのように決定された局所的変換パラメータを用いて、次に、全体の変換を計算することが可能である。このテンプレートプロパゲーション（template  propagation）処理は、局所的な変換パラメータの連続的な変動を暗に仮定する。解剖学的実体が互いに対して動きそれにより移動フィールドに不連続性が現れる場合は正しいと判断されない仮定である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記を鑑みるに、本発明は、特に、同じ対象の２つの画像を１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する方法であって、上述した問題、特に、組織境界の付近に位置付けられる点に対する望ましくない補間アーチファクトを回避し、計算効率及び精度を増加し、画像のレジストレーションに必要な時間を短縮する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この目的は、請求項１に記載されるような本発明の方法により達成される。この方法は、
ａ）両方の画像における制御点のセットを初期化する段階と、
ｂ）制御点に対する変換パラメータを決定する段階と、
ｃ）１つ以上の制御点のクラスタを得るために、１つのクラスタの全ての制御点が実質的に同じ変換パラメータを有するよう対応制御点のクラスタリングを行う段階と、
ｄ）ｄ１）任意のクラスタに属さない更なる制御点に対する変換パラメータを、隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、ｄ２）１つのクラスタに属する更なる制御点に対する変換パラメータを、１つのクラスタの隣接制御点の変換パラメータの補間により決定するか、又はｄ３）１つ以上のクラスタに属する更なる制御点に対する変換パラメータを、１つ以上のクラスタのそれぞれの隣接制御点の変換パラメータの補間に基づいて各クラスタに対する中間変換パラメータを別々に決定し、且つ、中間変換パラメータから該変換パラメータを決定することにより決定する段階とを有する。
【００１１】
本発明の対応する装置は、請求項９に記載する。更に、本発明は、請求項１０に記載するように本発明を実施するコンピュータプログラムに関わる。本発明の好適な実施例は、従属請求項に記載する。
【００１２】
本発明の方法は、２つの異なる画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する数学的変換を計算することを意図する。画像は、特に、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置又は磁気共鳴（ＭＲ）断層撮影装置によって獲得された医用画像であり得る。このコンテキストにおいて、２つの画像間の変換は、点の近隣関係を変えることなく１つの画像の点をもう１つの画像の点に割り当てる関数を意味することを理解するものとする。従って、このような種類の変換は、動作及び変形フィールドとも称する連続関数である。というのは、動作及び変形フィールドは、画像の点の１つの画像からもう１つの画像への動作を、表面素子又は容積素子の変形に関連して記述するからである。この関数は、１つの画像の各点を、他の画像の点に、可逆的に、明白に、割り当てるよう客観的であることが好適である。
【００１３】
本発明は、基準画像に対する２Ｄ又は３Ｄターゲット画像の非剛体レジストレーションのコンテキストにおいて新しい処理段階を追加する考えに基づいている。この追加の処理段階は、制御点クラスタリングとして称し、また、以下に説明するように行われる。
【００１４】
基準画像及びターゲット画像のそれぞれにおいて、点の対のセットｐｉ，ｒｅｆ及びｐｉ，ｔｒａｎｓ（ｉ＝１，…，Ｎ）が与えられるに、基準画像における各点に対し、大域的最適化段階又はブロックマッチング方法により、変換パラメータｔｉのセットが最初に導き出される。各点をそれぞれ処理するのではなく、隣接する点は、１つのクラスタの全ての点は、同様の変換パラメータを有するようクラスタＣｊ（ｊ＝１，…，ｍ）にまとめられる。
【００１５】
【数１】
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ただし、Ｔｊは、クラスタＣｊに割り当てられる変換パラメータを示し、逸脱は、ノルムＮにより測定され、Ｃｊからの最大逸脱は、閾値ｓにより与えられる。例えば、Ｔｊは、全てのクラスタ点の平均変換パラメータに割り当てられることが可能であり、Ｎは、差ベクトルｔｉ−Ｔｊの長さであることが可能である。
【００１６】
全ての点ｐｉ，ｒｅｆが、１つのクラスタに属する必要はない。１つの点は、１つ以上のクラスタに属することが可能である。このことは、例えば、ＭＲ心臓画像のルーメンといったように変則的な動作パターンに対処し、ノイズと変換パラメータの値における不正確性によりひどく影響を受ける２値クラスタ境界を回避するために必要である。
【００１７】
周知の補間方法において、位置ｒｒｅｆにおけるボクセルの変換パラメータは、各制御点の寄与が距離‖ｒ−ｐｉ‖にのみ依存するｒの周りの特定の領域における全ての制御点ｐｉ，ｒｅｆの特性により影響を受ける。これは、しばしば、臓器の中心における位置に対しもっともな値を与える。しかし、組織境界に閉じこめられる点の処理は、これらの位置に対する補間は、異なる解剖学的構造に属する制御点に基づくのでより問題である。この問題は、肝臓の領域における不正確さが現れる呼吸動作補正の場合に現れる。というのは、肋骨に位置付けられる制御点は、肝臓内の変形フィールドを計算するよう使用されるから出ある。これは、不正確さをもたらす。何故なら、吸気の間には、肋骨は胸部の膨張に従い、一方、肝臓の動作は、横隔膜の動作に支配されるからである。提案する方法は、段階ｄ１乃至ｄ３に記載するように補間の間に追加のクラスタに基づく分類段階を課すことによりこの問題に対処する。
【００１８】
制御点が、任意のクラスタＣｊに属さない場合、従来の補間処理が適用される（段階ｄ１）。
【００１９】
制御点が、厳密に１つのクラスタに属する場合、補間方法は、好適には重み付けファクタにより同じクラスタの制御点を考慮に入れることが好適である（段階ｄ２）。
【００２０】
１つ以上のクラスタに属する制御点ｒについては、変換パラメータは、２つの段階で得られる。第１に、制御点を含む各クラスタに対して、位置ｒにおける変換パラメータが推論される。これは、ｋ個の中間変換パラメータのセットをもたらす。第２の段階において、これらの中間変換パラメータは、実際の変換パラメータを決定するために組み合わされる（段階ｄ３）。
【００２１】
大域的最適化の間にこの方法を適用することは、同様の又は実質的に同一の変換特性により特徴付けられる領域への画像の動的に更新された分割をもたらす。最適化の後に適用されると、クラスタリング段階は、組織境界の付近に位置付けられる制御点に対する望まない補間アーチファクトを回避する。
【００２２】
１つの好適な実施例では、段階ｄ３において、変換パラメータは、中間変換パラメータの組み合わせ及び重み付けにより決定される。更に、制御点を１つ以上のクラスタに割り当てるためには、更なる好適な実施例により提案するように、制御点が、考慮されるクラスタの凸閉包内にあるか否かを確認することが可能である。もう１つの可能性は、制御点と、クラスタの閉じた点との間の距離を、基準として使用することである。
【００２３】
別の実施例では、変換パラメータは、考慮される制御点に属する画像情報の類似度尺度に基づいた中間変換パラメータのうちの１つの選択により決定される。この類似度尺度は、好適には、画像情報に基づいて特定の制御点が属すべき画像対象又はクラスタを示す。
【００２４】
本発明の別の面では、クラスタリング段階は、制御点が、前の段階ｄにおいて特定のクラスタに割り当てられている場合は、クラスタの最適化のために繰り返される。従って、クラスタリングは最適化されることが可能である。
【００２５】
提案するクラスタリングは、例えば、
（外１）
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Ｔ．Ｎｅｔｓｃｈ、Ｍ．Ｑｕｉｓｔ、Ｇ．Ｐ．Ｐｅｎｎｙ、Ｄ．Ｌ．Ｇ．Ｈｉｌｌ、及びＪ．Ｗｅｅｓｅによる「Robust  3D  Deformation  Field  Estimation  by  Template  Propagation」（第１９３５刊、５２１−５３０頁、ＭＩＣＣＡＩ、スプリンガー、２０００）に記載されるテンプレートプロパゲーション方法に組み込まれることが可能である。この場合、クラスタリングは、プロパゲーション処理の間に動的に行われる。開始推定を隣接テンプレートに伝搬するのではなく、テンプレートのセットがクラスタを形成するという仮定が、局所的な変換パラメータに基づいてテストされ、クラスタリング情報は、１つの解剖学的実体に属するテンプレートから導出される開始値が別の解剖学的構造に使用されることを回避するようプロパゲーションの間に考慮に入れられる。この方法の利点は、対応のセットに加えて、画像のクラスタへのセグメンテーションが行われることである。このセグメンテーション情報は、後で洗練させることが可能である。
【００２６】
別の好適な実施例では、制御点は、ユーザによって、クラスタにインタラクティブに割り当てられることが可能である。特に、不正確な自動クラスタリングの場合、これは、有利であり、また、この方法の精度を向上する。制御点がどちらに属することが明確でない場合、方法は、ユーザに判断することを求めるか、特定の制御点を無視するよう適応されることが可能である。
【００２７】
概念的な考えから、提案する発明及び非剛体レジストレーションの間にクラスタリングを行うことにより得られる利点は、弾性レジストレーションの結果による画像セグメンテーションを支援する試みであると見ることが可能である。
【００２８】
本発明は更に、コンピュータ断層撮影又は磁気共鳴断層撮影により獲得された２つの医用画像であることが好適である対象の２つのデジタル画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算するためのコンピュータプログラムにも係る。このコンピュータプログラムは、上述した方法のうちの１つに従って、計算を行うことを特徴とする。
【００２９】
本発明は更に、上述したようなコンピュータプログラムが格納されるコンピュータプログラム用の担体にも係る。データ担体は、特に、磁気データ担体（ディスク、磁気テープ、ハードディスク）、光データ担体（ＣＤ）、半導体メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ、…）等である。データ担体は、特に、コンピュータの一部を形成し得、そのコンピュータの中では、データ担体に格納されたコンピュータプログラムが実行される。
【００３０】
最後に、本発明は、好適には、コンピュータ断層撮影又は磁気共鳴断層撮影により獲得された２つのデジタル画像を、１つの画像からもう１つの画像に変換する変換を計算する装置に係る。この装置は、中央演算処理ユニットと、少なくとも１つのメモリユニットを有し、その少なくとも１つのメモリには中央処理演算ユニットが接続され、中央処理演算ユニットはその少なくとも１つのメモリに対し、データ及びコマンドの読み出し及び書き込みのためにアクセスを有する。メモリユニットは、特に、変換されるべき画像、並びに、中央処理演算ユニットにより実行されるべきコンピュータプログラムも格納し得る。メモリユニットは、特に、磁気データ担体（ディスク、磁気テープ、ハードディスク）、光データ担体（ＣＤ）、半導体メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ、…）等であり得る。メモリ内に格納され中央処理演算ユニットを制御するプログラムは、上述したような方法によって中央処理演算ユニット上で変換を計算するよう適応される。即ち、中央処理演算ユニットが、上述したように、段階ａ）乃至ｄ）を実行する。更に、上述した本発明の方法の改善点は、コンピュータプログラムにおいて実施され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明を、図面を参照しながらより詳細に説明する。
【００３２】
図１は、本発明の方法の段階を図示する。この方法は、画像の対応点を互いに割り当てる２つの画像１０、１０’間の変換の計算に関する。これらの画像は、同じ対象から得られたものであるが、例えば、呼吸により２つの画像の捕捉の間に動く又は変形している場合もある。
【００３３】
図１ａに示すように、第１の段階において、開始点として使用される制御点１−４、１’−４’のセットが初期化される。開始点１、２は第１の臓器Ａの一部であり、一方、制御点３、４は第２の臓器Ｂの一部である。様々な変形及び／又は動作によって、臓器とその中に位置付けられる対応制御点の位置は、基準画像１０と比べてターゲット画像１０’において異なる。制御点１−４は、暗い又は明るいスポットといった特徴点であるので、規則的なグリッド（図示せず）上に置くことが可能である分岐又は異形を使用することができる。
【００３４】
図１ｂに示す次の段階では、変換パラメータｔが、制御点１−４に対して決定され、例えば、基準画像１０における制御点１のターゲット画像１０’におけるその変換位置１’に変換するための変換パラメータｔ１が決定される。これは、全ての制御点１−４に対して行われ、変換パラメータｔ１−ｔ４のセットをもたらす。
【００３５】
その後、図１ｃに示すようにクラスタリングが行われる。同様の又は本質的に同一の変換パラメータｔを有する全ての制御点は、１つのクラスタとしてまとめられる。この実施例では、制御点１、２又は１’、２’は、それぞれ、クラスタＣ１又はＣ１’にクラスタリングされる。制御点３、４又は３’、４’は、それぞれ、クラスタＣ２又はＣ２’にクラスタされる。任意選択的に、各クラスタについて、同じクラスタの全ての制御点に対し平均変換パラメータを計算し、クラスタの個々の制御点に割り当てされることが可能である。
【００３６】
次に、図１ｄに示すように、更なる制御点５、６の変換パラメータが決定される。制御点５を考慮するに、制御点５は、既存するクラスタＣ１、Ｃ２のいずれにも属さないことが分かる。この場合、従来の周知の補間方法が適用可能である。即ち、例えば、変換パラメータｔ５は、隣接制御点の変換パラメータの補間に基づいて決定される。即ち、制御点５については、制御点１と４の変換パラメータｔ１及びｔ４の補間に基づいて決定される。
【００３７】
クラスタＣ２の一部である制御点６の場合、同じクラスタＣ２の一部である隣接制御点の変換パラメータが補間に用いられる。即ち、制御点３、４の変換パラメータｔ３、ｔ４が、基準画像１０における制御点６のターゲット画像１０’における制御点６’への動作を記述する変換パラメータｔ６の補間のために用いられる。
【００３８】
１つ以上のクラスタに属する制御点については、追加の基準が考慮されなければならない。この状況は、基準画像１０に示すようにクラスタＣ１及びＣ２が互いに近くに位置付けられる場合の制御点７に対して図２に示す。ターゲット画像１０’から分かるように、異なる臓器の境界線として理解可能なクラスタＣ１、Ｃ２は、互いに対して動き、ターゲット画像１０’における位置Ｃ１’、Ｃ２’となる。制御点７が基準画像１０においてクラスタＣ１、Ｃ２の接触点に位置付けられる場合、様々な変換パラメータｔ、従って、ターゲット画像１０’における様々な位置が、変換パラメータが計算された方法に依存して得られる。隣接制御点２、３を用いて補間を適用すると、位置７ａ’がもたらされる一方で、制御点７は、クラスタＣ１又はクラスタＣ２のどちらかに属すると仮定し、従って、補間のために制御点１、２又は３、４のみをそれぞれ使用すると、位置７ｂ’又は７ｃ’がそれぞれもたらされる。従って、本発明では、この状況では、中間変換パラメータｔ７ａ、ｔ７ｂ及びｔ７ｃが、第１の段階において、上述の可能な位置のそれぞれに対して決定される。続いて、これらの中間変換パラメータのうちどのパラメータが、ターゲット画像１０’における制御点７の正しい位置をもたらすか、例えば、制御点７がクラスタＣ１及びＣ２を構成するどの画像部に属するのかを示す類似度尺度といった追加情報を用いてか、又は、クラスタ点７と周りの領域又は周囲、例えば、クラスタＣ１及びＣ２の凸閉包との間の距離を、決定される中間変換パラメータｔ７ａ、ｔ７ｂ、ｔ７ｃの重み付けファクタとして使用して決定される。
【００３９】
制御点７は、クラスタＣ１に属するという仮定の下では、位置７ｂ’が見つかり、変換パラメータｔ７ｂが、変換パラメータとして選択されるか又は決定され、一方、従来の補間方法は、位置７ａ’と対応変換パラメータｔ７ａをもたらし得る。従って、上述した組織境界における問題は、解決することが可能である。
【００４０】
提案する方法の特定の適用は、大域的最適化スキームが用いられる場合に変形フィールド推定の最適化処理を支援することである。その最適化処理において、第１の段階において、上述したように制御点のセットが初期化される。次に、例えば、相互情報又は局所的相関といった適用された類似度尺度の大きい数値を与える変更された制御点分布をもたらす最適化段階が行われる。次に、対応点のクラスタリングが行われる。ここで、「クラスタメンバーシップ」に基づいた制約が、それ以降の最適化段階に課される。例えば、単純なグラディエント最適化スキームのコンテキストにおけるパラメータ変動は、収束を加速し、最適化の安定性を改善するためにクラスタと同期されることが可能である。ニュートンのような方法については、クラスタメンバーに対し共通の（又は平均の）ヘシアン（Hessian）近似を、特にノイズの多い画像に対するヘシアンの統計学的意義を向上するよう計算することが可能である。
【００４１】
得られた制約を組み込んで次の最適化段階が行われ、それにより、反復がもたらされる。例えば、類似度尺度の所定値である最適化の終了基準に到達すると、結果として得られるパラメータが保存され、そうでなければ、最適化は続けられる。
【００４２】
提案した方法は更に、現在の多解像度アプローチの代案を実施するよう用いられることも可能である。画像解像度又は制御点間の間隔をレベル毎に低減するのではなく、この方法は、大きいクラスタをもたらす大きい閾値から開始する。次に、閾値は、連続的により小さい値に設定され、従って、空間領域ではなくパラメータ空間において粗から微細への手順を実施する。
【００４３】
大域的な弾性レジストレーションアルゴリズムに対して、提案する方法は、検索空間の次元性を低減することにより計算効率の改善をもたらす。このことは、各制御点のパラメータを個々に最適化するのではなく、制御点のクラスタの変換パラメータを変更することにより達成される。ＣＴにおける最近の成果から結果としてもたらされる特に大きい、高解像度のデータセットは、この速度改善からの恩恵を受けるであろう。最適化処理のロバスト性は、レジストレーション誤差による局所的なずれの影響が減少するので、向上する。現在の生体機械的なモデルとは対照的に、時間のかかる画像のセグメンテーション化は必要としない。更なる利点として、現在のスキームが組織境界において生成するアーチファクトを最小限にしつつより現実的な変形フィールドが得られる。病理を示唆する変形パターンにおける異形が検出可能であり、ユーザの注目を、これらの逸脱が発生する画像領域に、例えば、好適なカラー符号化により向けることが可能である。テンプレートプロパゲーションの間に、動的なクラスタリング手順は、１つの異形領域からの開始推定が、違う動作を示す別の領域に伝搬されることを阻止する。このことは、例えば、臓器表面におけるこの方法のロバスト性を増加する。
【００４４】
尚、画像１０、１０’は、同じ対象の画像であるだけでなく、例えば、患者間レジストレーションの分野におけるように、異なる対象の画像であることも可能である。更に、１つの画像は対象の画像で、一方、もう１つの画像は、例えば、モデルの分野におけるように、対象の対応モデルの画像であることが可能である。この分野では、テンプレートレジストレーションは、画像における対象の認識のためにしばしば使用される。
【００４５】
２つの画像の上述したようなレジストレーションを説明したが、本発明は、正確に２つの画像のレジストレーションに限定されるものではない。今日では、動作パターンを研究するために一連の画像を獲得し解析する傾向がますます盛んである。その場合、クラスタリングは、２つの画像間の変換パラメータに必ずしも行われるわけではなく、概念的に、例えば、心臓サイクルに伴う反復動作パターンがある壁動作解析のための心臓シリーズ（心臓は、異なる動作特性を有する周囲組織内に組み込まれている）、又は、呼吸サイクルに伴う反復動作パターンがある呼吸解析／肺機構のための肺シリーズといった長時間に亘っての変形パターンに適用される。
【００４６】
更に、本発明は、上に図面を参照しながら説明した方法である、テンプレートレジストレーション及び補間スキームにより得られた対応点セットによる弾性レジストレーションに制限されない。他の弾性レジストレーションスキームは、例えば、対応制御点ではなく、変形可能なグリッドを使用する。これらも本発明から恩恵を受けることが可能である。即ち、変形可能なグリッドは、クラスタ間の領域においてより柔軟になるべきであり、そうでなければ、レジストレーションは収束せず、最終的には、非現実的な変形をもたらす。その知識は本発明により獲得可能である重要領域が既知であるならば、これらのグリッドは、大域的ではなく重要領域のみにおいてグリッド上の制御点の数を増加するか、又は、重要領域においてより高い曲げエネルギーを可能にする、即ち、より適応性のある変形を可能にすることにより、より適応性があるようにすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１ａ】提案する方法の１つの段階を示す図である。
【図１ｂ】提案する方法の１つの段階を示す図である。
【図１ｃ】提案する方法の１つの段階を示す図である。
【図１ｄ】提案する方法の１つの段階を示す図である。
【図２】制御点が１つ以上のクラスタに属する場合のクラスタリング段階を示す図である。
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【図２】
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【国際調査報告】
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