(57)【要約】【課題】データを取り扱う方法及びシステムを提供する。【解決手段】整数ウェーブレット分解を使用してデータを複数の分解能レベル（１５０）に分解する。所定の順序で複数の分解能レベルを有するデータ・ストリーム（２６０）を編集する。ワークフロー・アプリケーションに関連した複数の分解能レベルの内の少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）にアクセスし、該少なくとも１つの分解能レベルでワークフロー・アプリケーションを実行する。【選択図】図３
2007021212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを取り扱う方法であって、
整数ウェーブレット分解を使用してデータを複数の分解能レベル（１５０）に分解する段階（２７８）と、
前記複数の分解能レベル（１５０）を所定の順序で含むデータ・ストリーム（２６０）を編集する段階（２８０）と、
ワークフロー・アプリケーションに関連した前記複数の分解能レベル（１５０）の内の少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）にアクセスする段階と、
前記少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）について前記ワークフロー・アプリケーションを実行する段階と、
を有している方法。
【請求項２】
更に、前記複数の分解能レベル（１５０）の内の少なくとも１つのレベルで前記データ内の関心のある項目を識別する段階と、
前記関心のある項目を表すデータ・ブロック（２６４）を識別する段階と、
前記データ・ブロック（２６４）にアクセスして、ワークフロー・アプリケーションを実行する段階と
を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ワークフロー・アプリケーションは、取得（２０２）、処理（２１２）、解析（２２４）、表示（２３４）、アーカイブ／検索（２４２）、接続性（２４８）及び４Ｄ以上（２５４）の内の１つの機能ドメインに関するものである、請求項１記載の方法。
【請求項４】
更に、前記複数の分解能レベル（１５０）内の下位分解能レベルにアクセスする段階と、
前記下位分解能レベルを表示（２３４）機能ドメインの少なくとも１つの前記ワークフロー・アプリケーションにより処理して、３次元画像を形成する段階と、
前記３次元画像を表示装置（１６）上に表示する段階と、
を含んでいる請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記ワークフロー・アプリケーションは下位分解能レベルにアクセスし、前記ワークフロー・アプリケーションは、より高い分解能レベルを用いて生成される画像を表す「クイック・レビュー」画像と、少なくとも１つの取得パラメータ及び前記データの内容を検証するための「品質制御」画像とのうちの一方を形成する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
更に、画像データを転送するためのスリップリングを持つコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム（５０）によって、前記データを取得する段階（２７２）と、
前記分解する段階（２７８）及び前記取得する段階（２７２）を実質的に同時に実行して、前記スリップリングによって転送する前記画像データの帯域幅を減少させる段階と、
を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項７】
更に、前記少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）の一部分を識別する段階と、
前記部分を、コンピュータ支援検出、コンピュータ支援診断、セグメント化及びパターン認識の内の１つである前記ワークフロー・アプリケーションにより解析する段階と、
を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記方法は更に、
前記データ内の関心のある領域（ＲＯＩ）を識別する段階であって、前記ＲＯＩは、時間につれての２次元画像データ、時間につれての３次元画像データ、及び複数のエネルギ・レベルを表す画像データの内の１つを有している、当該段階と、
前記少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）で前記ＲＯＩを含む前記データ・ストリーム（２６０）内の少なくとも１つのデータ・ブロック（２６４）を識別する段階と、を含み、
前記実行する段階は更に、前記少なくとも１つのデータ・ブロック（２６４）について動作する前記ワークフロー・アプリケーションを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項９】
整数ウェーブレット変換を使用して多次元データについて順及び逆変換を行う変換モジュール（１８）であって、前記順変換が複数の分解能レベル（１５０）を生成する、変換モジュール（１８）と、
前記複数の分解能レベル（１５０）を所定の順序で含むデータ・ストリーム（２６０）を編集する処理装置（１２）と、
前記データ・ストリーム（２６０）を保存するメモリ（１４）と、を有する、データを取り扱うシステムであって、
前記処理装置（１２）が、ワークフロー・アプリケーションに基づいて前記複数の分解能レベル（１５０）の少なくとも１つの分解能レベル（２６６〜２６８）にアクセスするように構成されている、データを取り扱うシステム。
【請求項１０】
更に、前記変換モジュール（１８）は前記多次元データについて前記順変換を行って、第１のレベルの分解を形成し、
前記処理装置（１２）は前記第１のレベルの分解内の第１のデータ・ブロック（２６４）を識別し、前記第１のデータ・ブロック（２６４）は前記多次元データのサブセットを含んでおり、
前記変換モジュール（１８）は前記第１のデータ・ブロック（２６４）について前記順変換を行って、第２のレベルの分解を形成する、請求項９記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に云えば、画像データ・ボリュームを受け取り、管理し且つ保存することに関し、より具体的には、アプリケーションによって容易に消費可能である無損失フォーマットで画像データ・ボリュームを保存することに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医用イメージング技術が改善されるにつれて、取得される患者データの量も増大している。現在、ボリューム(volume)を表す完全なデータセットが保存され且つ転送されている。この代わりに、完全なデータセットは保存場所を節約するために圧縮すなわちデシメートすることができるが、元の情報の幾分かが圧縮プロセスの際に失われる。また、画像データの量が増大するにつれて、データにアクセスし、データを処理し且つ表示するのに必要な時間も増大する。
【０００３】
例えば、第１のアプリケーションが完全なデータセットを読み出し、データを所望のレベルまでデシメートし、次いでデータを処理する。このプロセスは、そのデータセットにアクセスするその後の全ての各アプリケーションによって繰り返えされる。従って、新しいビュー(view)が希望されたとき、データをデシメートするプロセスが繰り返えされる。また、データは、表示装置が対応できないレベルで処理されることがあり、これは時間と処理能力の浪費である。
【０００４】
その上、取得システムから遠隔の観察及び処理ステーションへなどのようにデータを転送するとき、データセット全体が転送される。これは時間がかかり、且つ処理ステーションで大きな帯域幅及び保存装置を必要とする。
【０００５】
従って、データ・ボリュームを保存し管理するための一層効率の良い態様が要望されている。本発明の特定の実施形態は、このような要望を満たすと共に、以下に述べる説明及び図面から明らかになる他の目的を達成することを意図している。
【特許文献１】米国特許第６２０８７６３号
【特許文献２】米国特許第６１７３０８３号
【特許文献３】米国特許出願公開第２００２／００５７８５０号
【特許文献４】米国特許出願公開第２００２／００４４６９６号
【特許文献５】米国特許第６７８２１３７号
【特許文献６】米国特許第６９１２３１９号
【特許文献７】米国特許出願公開第２００２／００５７８４４号
【発明の開示】
【０００６】
一実施形態では、データを取り扱う方法を提供し、本方法は、整数ウェーブレット(integer wavelet) 分解を使用してデータを複数の分解能レベルに分解する段階を含む。次いで、所定の順序で複数の分解能レベルを有するデータ・ストリームを編集する。次いで、ワークフロー・アプリケーションに関連した複数の分解能レベルの内の少なくとも１つの分解能レベルにアクセスし、該少なくとも１つの分解能レベルでワークフロー・アプリケーションを実行する。
【０００７】
別の実施形態では、データを取り扱うシステムを提供し、本システムは、整数ウェーブレット変換を使用して、多次元データについて順及び逆変換を行う変換モジュールを有する。順変換は複数の分解能レベルを生成する。処理装置が、所定の順序で複数の分解能レベルを有するデータ・ストリームを編集し、メモリが該データ・ストリームを保存する。処理装置は、ワークフロー・アプリケーションに基づいて複数の分解能レベルの内の少なくとも１つの分解能レベルにアクセスする。
【０００８】
別の実施形態では、データの多分解能フレームワークを形成する方法を提供し、本方法は、整数ウェーブレット分解を使用してデータを複数の分解能レベルに分解する段階を含む。データは少なくとも３つの次元を有し、分解能レベルの各々は、一データ・ボリュームを表す複数のデータ・ブロックを有する。分解能レベルに基づいた順序に配列されたデータ・ブロックを有するデータ・ストリームが編集される。ワークフロー・アプリケーションに関連した所定の分解能レベルで、データ・ストリーム内の第１組のデータ・ブロックがアクセスされる。ワークフロー・アプリケーションが第１組のデータ・ブロックについて実行される。
【０００９】
本発明についての上記の説明及び以下の実施形態についての詳しい説明は、添付の図面を参照して読めばよりよく理解されよう。ここで、本発明が添付の図面に示した配置構成及び手段に制限されないことを理解されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態によるコンピュータ・システム１０を示す。ほんの一例として挙げれば、コンピュータ・システム１０はＰＡＣＳ又は他の処理ステーションであってよい。コンピュータ・システム１０は、メモリ１４及び表示装置１６と相互接続されたコンピュータ１２のような構成要素を有する。コンピュータ１２は入力／出力インターフェース２０を介して通信を行って、他のコンピュータ、処理ステーション、及び医学的診断用システムのようなデータ取得システムと情報及びデータを共有する。インターフェース２０は、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ又はインターネットと相互接続することができる。変換モジュール１８を コンピュータ１２と一体に形成するか又は相互接続することができる。変換モジュール１８は、データセットについて順及び／又は逆整数ウェーブレット変換を行って、多分解能データセットを形成する。多分解能データセットは以下に述べるように順序付けして、データ・ストリームに蓄積して、メモリ１４に保存することのできる整数ウェーブレット多分解能（ＩＷＭＲ）フレームワークを形成する。コンピュータ１２によって所望のレベルの多分解能データセットにアクセスして処理し、次いで、表示装置１６に出力することができる。
【００１１】
図２は、本発明の一実施形態によるＣＴイメージング・システム５０のブロック図を示す。ここで、ＣＴイメージング・システム５０はほんの一例として示したもので、ＭＲＩ、超音波及び核医学のような他のデータ取得システムも使用できることを理解されたい。ＣＴイメージング・システム５０の制御サブシステムが、ガントリに付設された制御モジュール５２を持つ。制御モジュール５２は、Ｘ線源５６に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置５４と、ガントリ６０の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置５８とを含む。  データ取得モジュール６２が検出器アレイ６４から投影データを受け取って、該データを後でコンピュータ処理するためのディジタル形式へ変換する。分解モジュール６６がデータ取得モジュール６２又はコンピュータ６８からデータを受け取って、以下に更に詳しく述べるようにデータを多分解能データセットに分解するために整数ウェーブレット変換を使用することができる。Ｘ線制御装置５４、ガントリ・モータ制御装置５８、データ取得モジュール６２及び分解モジュール６６は、コンピュータ６８に接続される。ここで、分解モジュール６６の機能は コンピュータ６８によって達成することができることを理解されたい。
【００１２】
コンピュータ６８はまた、ｚ軸７４に沿って患者テーブル７２を動かすモータを駆動するテーブル・モータ制御装置７０の動作を規定する。コンピュータ６８は、当該分野で既知の方法に従って高速画像再構成を行う画像再構成装置７６に接続することができる。
【００１３】
コンピュータ６８はオペレータ・コンソール７８を介して指令及び走査パラメータを受け取る。オペレータ・コンソール７８は一般に、オペレータがＣＴ走査のためのパラメータを入力し且つ再構成した画像を表示することを可能にするＣＲＴ表示装置及びキーボードである。大容量記憶装置８０が演算プログラムを記憶するための手段を提供する。
【００１４】
データ取得の際、ＣＴイメージング・システム５０は、データを収集する際に従来の円錐ビーム式システムとして機能することができる。歩進及び投射型の取得方法では、テーブル７２は、Ｘ線源５６及び検出器アレイ６４が患者８４内に位置するｚ軸７４を中心としてガントリ６０の周りを一回転するとき、静止した状態に留まる。複数の角度位置の各々における、検出器アレイ６４を構成する検出器８２からの減衰データが、データ取得モジュール６２で受け取られる。完全に一回転したとき、コンピュータ６８はテーブル・モータ制御装置７４に指令して、テーブル７２をｚ軸７４に沿った別の位置へ進めさせ、患者８４についての別の回転走査が実行される。このプロセスは、患者８４に所望の部分が完全に走査されるまで、繰り返えされる。この代わりに、ＣＴイメージング・システム５０は螺旋取得モードでデータを取得することができる。この場合、テーブル・モータ制御装置７０は、Ｘ線源５６及び検出器アレイ６４が回転して走査データを取得しているときにテーブル７２を進行させることができる。螺旋取得モードでは、走査データはスリップ・リング技術により転送される。分解モジュール６６は、整数ウェーブレット分解を使用して、３次元走査データを複数の分解能レベルに分解する。
【００１５】
図３は、本発明の一実施形態に従って形成されたデータ・ボリューム１００を示す。ボリューム１００は代表例に過ぎない。ここで、画像データのようなデータが、データ・ブロック内のボクセルを表す一連の値として保存することができることを理解されたい。ボリューム１００は論理的に文字ａ〜ｈで示した８つのデータ・サブセットに分けられている。例えば、ボリューム１００が画像データを有している場合、各データ・サブセットａ〜ｈは患者８４の一部分のような関心のある物体の一部分を表す。
【００１６】
整数ウェーブレット分解は、階層的な一組（セット）のサブバンド(sub-band)を生成するダイアディック(dyadic)フィルタリング及びサブサンプリング(sub-sampling)処理を含む。単一レベル分解により、１つの低周波サブバンドと３つの高周波サブバンドが生じる。典型的には、ウェーブレット変換は実数（浮動小数点）フィルタであり、その結果もまた実数値である。最近まで、Ｓ−変換（修正ハール(Haar)ウェーブレット）だけが整数をベースとした変換及び再構成を提供した。変換の性質から明らかなように、浮動小数点演算により精度を保持することは非常に困難である。最近、Calderbank等によって提案された「リフティング(lifting) 」と称される技術を、任意のウェーブレット変換に用いて、それを完全可逆性である整数ベースの変換にすることができた。
【００１７】
１次元における１ステップ順ウェーブレット変換は次の式に基づいたものである。
【００１８】
【数１】
2007021212.tif 000003
ここで、ｉ∈［０，ｎ−１］の場合のＣ（ｉ）は入力データを表し、Ｌ及びＨは分解された低周波及び高周波成分であり、Ｃは入力データである。
【００１９】
【数２】
2007021212.tif 000004
の演算は、入力データのサイズである［Ｎ］を持つオペランドよりも小さい最大整数を生じる。１ステップ順ウェーブレット変換の反対は、１ステップ逆ウェーブレット変換であり、これは次の式で記述される。
【００２０】
【数３】
2007021212.tif 000005
上記の式における暗黙の仮定は、データ・サイズ「ｎ」が偶数であることである。理論的解析及び記述のために有効であるが、この仮定は、実際に遭遇する無数のデータ・セットを満足させない。従って、奇数及び偶数サイズの入力データを処理することを、１次元変換を２次元（２Ｄ）変換に拡張することと共に取り扱う。
【００２１】
上述の順及び逆ウェーブレット変換についての式は、１次元単一ステップ変換についてのものである。単一ステップ・ウェーブレット変換の反復は、全ての各レベルにおいて「ＬＬ」成分について実行される。変換のためのレベルの数は、最小分解能の行及び／又は列のサイズを固定することによって決定される。このレベル値は、元の画像の行又は列サイズの最大値を所望の最小分解能サイズに分解するのに必要なステップによって決定される。［ｎ］がこのレベルの変数である場合、次の式が使用される。
【００２２】
ｎ＝log２（max（行，列））−log２（ｄｓｉｚｅ）
ここで、［ｎ］は分解のレベルの数であり、行及び列は元の画像の次元であり、ｌｏｇ２    は基数２の対数であり、ｄｓｉｚｅは最小分解能画像の設定可能なサイズである。
【００２３】
全ての各レベルにおける奇数の行又は列についての特別な操作が行われる。奇数行又は奇数列は、それを強制的に偶数にして、ウェーブレット変換のためのアルゴリズムが継ぎ目のないユニットとなるようにすることを目的として、反復される。この付加により画像記憶装置のサイズが増加するが、このような付加は、高周波サブバンドがそれらの行又は列において全てゼロをもつので、圧縮を行うとき無視できる。
【００２４】
２Ｄ順変換は次の式によって規定される。
【００２５】
【数４】
2007021212.tif 000006
逆変換処理は、最小分解能［ＬＬ］バンドを取り、それをその関連した「ＨＬ」、「ＬＨ」及び「ＨＨ］バンドと組み合わせて、次に高い分解能を生じさせることによって行われる。この処理は、画像の最大分解能が達成されるまで、又は指定したレベルの分解能が達成されるまで繰り返えされる。
【００２６】
２Ｄ逆変換は次の一組の式によって規定される。
【００２７】
【数５】
2007021212.tif 000007
逆変換は単一レベル再構成に関してモジュール式であり、これによりユーザは再構成のために最小分解能から最大分解能まで所望のレベルを指定することが可能になる。
【００２８】
図４は、本発明の一実施形態に従って整数ウェーブレット分解を使用する３次元（３Ｄ）順変換プロセスを示す。この変換は、順及び逆変換が互いに対して逆の順序で行われる限り、任意の順序で行うことができる。例えば、変換モジュール１８又は分解モジュール６６が整数ウェーブレット変換プロセスを使用して図３のボリューム１００についてＺ、Ｘ、及びＹ方向の次元の順に順変換処理を行うと、その結果、第１のレベルの変換１０２（図３）が生じる。入力データ１０４はボリューム１００の内の８つのデータ・サブセットａ〜ｈを表す。入力データ１０４について演算して中間結果１０６を生じる、Ｚ方向の次元における３次元変換は、次の式によって達成することができる。
【００２９】
【数６】
2007021212.tif 000008
中間結果１０６について演算して中間結果１０８を生じるＸ方向の次元における３Ｄ変換は、次の式によって達成することができる。
【００３０】
【数７】
2007021212.tif 000009
中間結果１０８について演算して中間結果１１０を生じるＹ方向の次元における３Ｄ変換は、次の式によって達成することができる。
【００３１】
【数８】
2007021212.tif 000010
中間結果１１０は第１のレベルの分解（１，１，１）を表し、第１のレベルの変換１０２（図３）として絵画的に示されている。図４の順変換は追加のレベルの分解のために繰り返すことができ、整数ウェーブレット多分解能（ＩＷＭＲ）フレームワークを容易にする。例えば、ＬＬＬブロックは、図３のボリューム１００におけるように論理的にａ〜ｈに分割することができる。分解モジュール６６は、整数ウェーブレット順変換プロセスを使用して、ボリュームＬＬＬについてＺ、Ｘ及びＹ方向の次元において順変換を実行し、その結果、第２のレベルの分解（２，２，２）を生じる。
【００３２】
図５は、本発明の一実施形態に従った３Ｄ逆変換プロセスを例示する。この変換は、順変換とは逆の順序である。分解モジュール６６は、順変換とは逆の順序で逆変換を実行し、Ｙ方向の次元における図４の中間結果１１０から開始し、次いでＸ方向及びＺ方向の次元へと続く。中間結果１１０について演算して中間結果１１２を生じる、Ｙ方向の次元における３Ｄ変換は、次の式によって達成することができる。
【００３３】
【数９】
2007021212.tif 000011
中間結果１１２について演算して中間結果１１４を生じるＸ方向の次元における３Ｄ変換は、次の式によって達成することができる。
【００３４】
【数１０】
2007021212.tif 000012
中間結果１１４について演算して、図４の入力データ１０４に相当する中間結果１１６を生じる、Ｚ方向の次元における３Ｄ変換は、次の式によって達成することができる。
【００３５】
【数１１】
2007021212.tif 000013
図６は、本発明の一実施形態に従ってＩＷＭＲを使用する３Ｄボリューム型データセットの多レベル分解のためのデータ再編成を例示する。複数の分解能レベル１５０が例示されている。ほんの一例を挙げると、ボリューム１００は、最小低周波成分のサイズが（ｘ／２ｎ  ，ｙ／２ｍ  ，ｚ／２ｋ  ）である３つのレベルの分解を持つ多機能フレームワークに編成することができ、ここで、ｘ，ｙ及びｚはデータの元のサイズであり、またｎ，ｍ及びｋは各次元におけるダイアディック分解のレベルである。この例では、ｎ＝ｍ＝ｋ＝３であり、これはボリューム型のデータセットが全ての次元において同じ数のレベルに分解されていることを意味する。
【００３６】
この例では、ボリューム１００が図４の式を使用して分解されて、第１のレベルの分解（１，１，１）を形成した。同様に、サブセットＬＬＬ（１，１，１）が分解されて第２のレベルの分解（２，２，２）を形成し、次いでサブセットＬＬＬ（２，２，２）が分解されて第３のレベルの分解（３，３，３）を生じる。図６には、分かり易くするために全てのサブセットを示してはいない。
【００３７】
技術的効果は、図６の多分解能フレームワークが非常に大量のデータを管理する問題に対する解決策を提供し且つ基本構成要素として整数ウェーブレットの完全な可逆性を利用することである。整数ウェーブレット変換の次元分離可能性及びモジュール的性質により、任意の数の次元にフレームワークを拡張することが可能である。また、このフレームワークにより、任意の多次元データを多分解能フレームワークへ並べ替えることが可能になる。
【００３８】
次の具体例は、ＣＴ検査の典型的な一組（１セット）の寸法を使用し、ここで、ｘ＝５１２、ｙ＝５１２及びｚ＝２０４８（ダイアディック計算を簡単にするために２０４８を用いる）である。ボリューム全体についてのボリューム・レンダリングがアプリケーションのタスクの１つである場合、２つの１６ビット値では、必要なＲＡＭは５１２×５１２×２０４８×２＝１ＧＢである。典型的には、効率及び速度のため（並びに表示装置上の利用可能な視覚空間のため）ボリューム全体を表示することはできない。従って、デシメーションのようなタスクを使用して、データを減縮して、ボリューム全体の減縮画像を表示する。この代わりに、データが既に２レベル分解のような減縮された形である場合、視覚化のために必要なデータは、（５１２／４）×（５１２／４）×（２０４８／４）×２＝１６ＭＢに過ぎない。これは実効的に元の１ＧＢデータよりも２桁減縮している。ここで、該データは単に並び替えられたものであり、且つ整数ウェーブレット変換の完全な可逆性により完全な５１２×５１２×２０４８のＣＴ検査データが常に利用可能であることを理解されたい。
【００３９】
その上、データの異方性ボリュームは上述のように変換又は分解することができる。一般的に、相対的に高いサンプリングされた寸法は、相対的に低いサンプリングされた寸法の異方性の比が１．５以下に達するまで分解される。例えば、或るボリュームは１：１：１．５のボクセル寸法を持つことができ、Ｘ及びＹ方向の次元では等方性であり、Ｚ方向の次元では異方性である。第１の分解がＸ及びＹ方向の次元で実行され、その結果、ボクセル比が２：２：５になる。第２の分解がＸ及びＹ方向の次元で実行されて、ボクセル比４：４：５を形成する。第３の分解、及びその後の分解が、１：１：１．２５の比を維持しながら、等方性ボリュームと同じ態様で実行される。
【００４０】
図７は、本発明の一実施形態に従った３つの多分解能レベルを有するデータ・ストリーム２６０を例示する。最小分解能ｎである第３の分解能レベル２６８、この例では（３，３，３）が、データ・ストリーム２６０内の最初にあり、次いでｎ−２の第２の分解能レベル２６７、すなわち、（２，２，２）が続き、次いでｎ−３の第１の分解能レベル２６６、すなわち、（１，１，１）が続く。図示のように、第１のデータ・ブロック２６４がＬＬＬ（３，３，３）ブロックで開始する。従って、データはデータのボリューム・ブロックとして保存され、これらのブロックは互いに連結されて多分解能データ・ストリームを形成し、次第に最大分解能に近づく。
【００４１】
一例として、データ・ストリーム２６０はＤＩＣＯＭマルチフレーム・フォーマットの方法又は書式を維持するように順序を定めることができ、その場合、１つのグローバル・ファイル・ヘッダを使用し、その後、生データフォーマットの複数の画像からのデータが続く。例えば、ファイル・ヘッダの後、ファイルの第１のデータ要素を第１のスライスの第１のボクセルとし、そして第１のスライスの最後のボクセルまで一列に順序付けすることができる。次いで、第２のスライスの第１のボクセルを第１のスライスの最後のボクセルに連結し、第２のスライスを該第２のスライスの最後のボクセルまで一列に順序付けするというように続ける。
【００４２】
また図６を参照して説明すると、データ・ストリーム２６０はＤＩＣＯＭマルチフレーム・フォーマットとＩＷＭＲとの組合せによって形成することができる。ヘッダ２６２はデータの各ボリューム・ブロックについての情報を含む。ヘッダ２６２は、多分解能方式のバージョン、順変換のタイプ、ウェーブレット分解のレベルの数、全ての各サブバンド・レベル（分解能）の行及び列の値、及び最小から最大までの全てのサブバンドの圧縮後のサイズのような情報を含むことができる。
【００４３】
従って、図６のＬＬＬ（３，３，３）ような実空間におけるボリュームは、図３のボリューム１００のようなボリュームの多分解能フレームワークからのデータ・ブロックのサブセットで構成される。関心のある特定のボリュームを再構成するためには、全てのデータ・ブロックよりはむしろ一部分のデータ・ブロックにのみアクセスすることが必要である。その部分は、処理アルゴリズムによって規定された所望の分解能レベル、表示装置の分解能、又は規定されたＲＯＩのような、意図した目的に依存する。従って、データは、ＤＩＣＯＭマルチフレーム・フォーマットでのみ保存されたデータよりも高速に「圧縮(pack)」及び「解凍(unpack)」することができる。また、最大分解能のデータにアクセスした後にデータをデシメートするか又は望ましくないとき又は必要でないときに全てのデータを処理する（これは大量の時間及び処理能力を必要とする）ことよりはむしろ、所望の分解能のデータにのみアクセスすることが必要なだけである。ＩＷＭＦフレームワークにより、ユーザが欲している画像データの拡縮したバージョンを表示し及び／又はそれにアクセスすることが容易である。従って、ユーザが表示すべき画像を選択したとき、システムは表示装置の能力に基づいて拡縮したバージョンを表示する。データの取得中でさえ、拡縮したバージョンは表示することができる。また、従来の圧縮方法の場合に生じていたようにデータが失われることはない。
【００４４】
図８は、本発明の一実施形態に従って整数ウェーブレット分解を使用する方法の流れ図を示す。段階２７０で、取得プロトコルを開始する。ここで、身体内の特定の解剖学的構造又は機能に関するデータを取得すること等のために、多くの異なるプロトコルを使用することができることを理解されたい。図８では、ＣＴイメージング・システム５０のようなＣＴスキャナを一例として使用するが、異なるデータ取得システムを使用することができること、及びデータが画像データに限らないことを理解されたい。
【００４５】
段階２７２で、データ取得モジュール６２によってデータを取得する。ほんの一例として挙げると、Ｘ、Ｙ及びＺのような３つの次元を持つ、螺旋状又は渦巻き状ＣＴ走査によってスライスを形成するボクセルとして、画像データを取得することができる。その上、コントラストの変化率のような、時間についての第４の次元及び強度及び／又は機能についての第５の次元を取得することができる。随意選択により、データは、ＥＣＧやその他の患者監視データのような非画像データであるか又はそれを含むものであってよい。
【００４６】
段階２７４で、データは、サイノグラフ(sinograph) のような１次元（１Ｄ）データ・ストリームで、コンピュータ６８へ転送する。随意選択により、データは分解モジュール６６へ送ることができる。
【００４７】
段階２７６で、データ信号は、逆投影を使用してマトリクスに変換して、データ・ボリュームを生成する。段階２７８で、データ・ボリュームは、分解モジュール６６によって、必要に応じて３Ｄ、４Ｄ又は一般的にはｎ次元（ｎＤ）での順整数ウェーブレット変換を使用して分解する。随意選択により、段階２７６及び２７８は、その全部又は一部を段階２７４の前に行って、信号の帯域幅を減じ、もって、後で「取得速度増大」として説明するように、より多量のデータが或る期間内にＣＴスリップリングを通って流れることができるようにすることができる。
【００４８】
段階２８０で、コンピュータ６８により、ヘッダ２６２を含むデータ・ストリーム２６０を形成する。段階２８２で、データ・ストリーム２６０を大容量記憶装置８０等に保存し及び／又はコンピュータ・システム１０のような別のコンピュータ又は処理ステーションへ転送する。従って、特定の下位分解能レベルでのＲＯＩに対応するデータのようなデータ・ストリーム２６０の所望のサブセットに直接アクセスすることができる。
【００４９】
図９は、本発明の一実施形態に従ってＩＷＭＲフレームワークを使用して処理されセーブされたデータを使用することにより利益を得るワークフロー・アプリケーションのマトリクス２００を例示する。マトリクス２００は、「取得」２０２、「処理」２１２、「解析」２２４、「表示」２３４、「アーカイブ／検索」２４２、「接続性」２４８及び「４Ｄ以上」２５４のような異なる機能ドメインに分割される。機能ドメイン「４Ｄ以上」２５４は、時間的及び多エネルギ状態のようなＸ、Ｙ及びＺに加わる１つ以上の次元を持つワークフロー・アプリケーションを有する。ここで、マトリクス２００は多分解能レベル・データの使用を図示の機能ドメイン及びワークフロー・アプリケーションに制限するのではなく、むしろ使用することのできる模範的なワークフロー・アプリケーションを例示しているに過ぎないことを理解されたい。
【００５０】
データを多分解能レベルに分解することは、異なるスケール（又は分解能レベル）のデータが異なる情報を提供すると云うスケール空間の概念を支える。意図した目的に依存して、技術者はズームイン又はズームアウトするために異なるスケールで動作させたいことがある。以前には処理がデシメーションにより行われたが、これは拡縮空間の概念を与えず、単にデータを減縮させるものである。ＩＷＭＲはデータを減縮させるものではなく、むしろ正しい所望のスケールでデータをユーザに提供する。従って、データは、演算するデータではなく、表示するものに関連してのみ減縮される。
【００５１】
「取得」２０２の機能ドメイン内の、「クイック・プレビュー」、「品質制御」、「コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）」、「アーティファクト低減」及び「取得速度増大」は全て、ワークフロー・アプリケーションの例である。典型的には、取得システムは、観察可能な画像を得る前に様々な処理アルゴリズムを用いる。例えば、コンピュータ利用放射線撮影法（ＣＲ）及びディジタル放射線撮影法（ＤＲ）では、取得した生のデータは画像フィルタリング及び向上アルゴリズムを使用して処理される。ＣＴでは、ビュー（投影空間）データが再構成されて、断層撮影画像のセットを形成する。この処理は品質保証／品質制御技術者にとって時間のかかるタスクである。その理由は、ＣＲ及びＤＲでは典型的には多量のデータ・セット（２０００×２５００ピクセル）について、またＣＴでは（仮想コンピュータ断層撮影（ＶＣＴ）のように走査分解能の改善に伴うスライス数の膨大な増加に起因して）３０００以上のスライス（各々５１２×５１２ピクセルを持つ）についてのアルゴリズムの処理時間によって、待ち時間(latency)が導入されるからである。
【００５２】
「クイック・レビュー」能力の一例は、ＣＲ／ＤＲ画像を向上させる超ダイナミックレンジ・フィルタリング（ＵＤＲ）である。典型的なフルサイズのＣＲ画像については、処理時間（メモリ間）はPentium（商標）3750MHz 又はSun Blade UltraSparc IIIプロセッサをベースとしたシステムで約１．７秒である。しかしながら、前に述べた整数ウェーブレットをベースとした圧縮処理から生成されたデータを使用し、ＩＷＭＲフレームワークを用い、且つ２１インチのモニタ（ほぼ６２５×５１２のピクセルを持つ）で妥当な観察可能なレベルの下位分解能画像にＵＤＲを適用すると、ＵＤＲ処理は、ほぼ５０ミリ秒かかるが、この時間の長さは外部のタイムキーパーによって測定できない長さであり、すなわち、実時間処理である。このようにして、処理後の様子を持つ画像が表示され、これは最終的なフルスケールの処理後の画像を適切に表す。例えば、レベル３（３１３×２５６ピクセル）の再構成画像を、ＵＤＲ処理を適用してもしなくても生成することができる。代替例では、同じ解剖学的データを、同じパラメータを使用したＵＤＲ処理によりレベル４（６２５×５１２ピクセル）の画像で表示することができる。
【００５３】
下位分解能ＩＷＭＲをＵＤＲにより使用して、ＣＲ／ＤＲ画像を増強し、もって最終的な（フルスケールの）処理後の画像がどのようなものであるかについてのクイック・レビューを技術者に提供することができる。ＵＤＲ処理は、処理後の様子が同じパラメータ設定の場合に大きいスケール空間にわたって同様であると知覚させる特性を持つ。他の処理技術は、ＩＷＭＲ変換のダイアディック・スケール空間内にそれらのパラメータのマッピングを必要とすることがある。再構成アルゴリズム又は他のフィルタリング方法を下位分解能ＩＷＭＲドメインで適切にプレビューすることができるように、３Ｄボリューム型データセットへの同様な拡張を行うことができる。
【００５４】
「品質制御」は下位分解能レベルにアクセスして、取得パラメータ、患者についての取得した又は取得しているビューなどを素早く検証するための画像を技術者に提供する。従って、最大分解能の画像を処理するため又は完全なデータセットを所望の分解能レベルまでデシメートするために必要であったような長い処理時間を待つことなく、データを取得しているとき又はデータの取得直後にデータの品質について検査することができる。
【００５５】
「コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）」は多くの異なる機能ドメインでＩＷＭＦから利益を受け、図１０〜１３と共に以下に説明する。次に「アーティファクト低減」について説明すると、画像取得プロセスにおいて垂直又は水平構造のようなアーティファクトは、画像処理アルゴリズムにとって重大な課題を課すことななる。アーティファクトを低減するために、ＩＷＭＲデータは異なるスケールでアクセスすることができ、これによりアーティファクトを容易に識別し是正することが可能になる。
【００５６】
更に、取得システムは、前に述べたようにＣＴスリップリングのようなデータ・スループットについてのボトルネックを持ち、これは患者カバー範囲についてデータ取得速度及び時間を制限する。「取得速度増大」について説明すると、ＩＷＭＦデータを無損失圧縮アルゴリズム（例えば、ＴｒｕＲｅｚ）と共に使用して、信号の帯域幅を大幅に低減するか、又は逆に同じ時間内にスリップリングを通るデータの量を増大させて、データ取得をスピードアップすることができる。
【００５７】
「処理」２１２の機能ドメインでは、多くのタイプのワークフロー・アプリケーションがＩＷＭＦから利益を得る。「ノイズ低減」は、多分解能ベースの技術の冗長性利用を、セグメント化ベースの技術の空間連結性と組み合わせて、演算効率の良い手段を使用して強力なノイズ低減を得る。例えば、ランダム・ノイズを軽減するために、多分解能分解（例えば、ウェーブレットをベースとした技術）を使用して、画像を様々な周波数バンドに分解するようにした多数のノイズ低減フィルタが提案されている。各バンドは別々にに処理され、次いで全ての周波数バンドが一緒に再編成されて画像を再構成する。このクラスの技術は、画像の特定の空間周波数バンドを修正するという利点を持つ。画像圧縮におけるこれらの技術の周知の結果は、これらの画像における圧縮品質を犠牲にすることなく高圧縮比を達成するために所与のスケールでの実質的に全ての冗長性が利用されることである。別のクラスのフィルタはセグメント化をベースとしたものである。このクラスの技術は、構造体及び非構造体に基づいて画像を分解し、構造体及び非構造体を別々に処理し、次いで処理後の構造体及び非構造体を再び組み合わせて、最終的なフィルタリング済み画像を形成する。前の場合と異なり、このクラスの方法は、構造の空間連結性を利用して、実質的に構造体及び非構造体について異なる演算を実行する。
【００５８】
ＩＷＭＦはまた、処理中に「アーティファクト低減」、「画像向上」及び「画像再構成」のようなワークフロー・アプリケーションを向上させる。その上、未処理のデータがＩＷＭＦフォーマットで保存されているとき、多分解能レベルは将来の処理の際に容易にアクセスされる。
【００５９】
「解析」２２４におけるワークフロー・アプリケーションは、データを解析する技術者の能力を向上させる。このアプリケーションは、「ＣＡＤ」、「セグメント化」、「ＣＡＤｘ」、「パターン認識」及び「整合性」のような領域を含む。「ＣＡＤ（コンピュータ支援検出）」は、後で図１０について説明するように特徴を検出する技術である。「ＣＡＤｘ」は、特徴を、例えば、悪性又は良性のような、多数の可能性のある異なる範疇のうちの１つに分類することによって、特徴について必要な決定を行うようにしたコンピュータ支援診断である。「セグメント化」、「パターン認識」及び「整合性」についてはＣＡＤと共に後で更に詳しく説明する。
【００６０】
「表示」２３４におけるワークフロー・アプリケーションは、「ボリューム・レンダリング」、「関心のあるボリューム（ＶＯＩ）のレンダリング」及び「ＣＡＤ結果参照」を有する。用語「ボリューム・レンダリング」は、３次元データの視覚化を可能にする技術を記述するために使用される。「ボリューム・レンダリング」は、半透明のボリュームの２Ｄ投影を演算することによって３つの空間的次元のサンプリングされた機能を視覚化するための技術である。「ＣＡＤ結果参照」では、ＩＷＭＦは、追加の処理を行う必要もなくＣＡＤアルゴリズムの結果を表示するために使用することのできる下位分解能データセットのアクセスを可能にする。
【００６１】
大量のデータセットはボリューム・レンダリング・エンジンに処理及びメモリについての制約を課して、レンダリングされたデータセットとユーザが対話式にやりとりするのをより困難にする。使用可能な対話性を達成する従来の１つの方法は、一貫してデータ要素を除き且つ完全にレンダリングされたビューを表示するために最大分解能を時間遅延して使用するボリューム・デシメーションを含むものである。この方法は、利用可能なデータの全てが使用されるとは限らないので望ましいものではなく、またデータはアプリケーションを実行する度毎にデシメートしなければならない。これと対照的に、ＩＷＭＦフォーマットでは、低域通過フィルタリングを使用してデータの最良の表現をより低いスケールで得ることによって、デシメーションなしでボリューム・レンダリングのために多分解能データセットにアクセスすることができる。これは、処理時間を短縮すると共に、実時間画像操作中でも画像品質を改善する。また、ＩＷＭＦのデータ・フォーマットを使用して処理及びメモリ効率の良い態様で、セグメント化駆動型ＶＯＩ視覚化並びにロケーション駆動型ＶＯＩ視覚化を実行することができる。従って、ＩＷＭＦを使用することによって、ボリューム・レンダリングは対話型で実用的であり、表示目的のために単独で処理を可能にする。データが圧縮されたやり方のため、所望の分解能レベル（１つ又は複数）から直接にデータを検索することによって、より低い分解能の処理が可能である。
【００６２】
ボリューム・レンダリングは現在、ＣＴイメージング・システム５０からのボリューム・データを処理するために使用されている。ＣＴイメージング・システムは、各々がＸ線吸収係数の配列で構成された平行な平面画像の３次元積重ねを生成する。典型的には、ＣＴ画像は５１２×５１２×１２ビットの分解能を持ち、積重ねの中のスライスの数は最大５００である。２Ｄドメインでは、これらのスライスは一度に１つ観察することができる。従来のＸ線画像と比べたＣＴ画像の利点は、単一の平面からの情報を含んでいることである。他方、従来のＸ線画像は全ての平面からの情報を含み、その結果、（組織、骨及び器官のような）Ｘ線を吸収する物の密度の関数である影の累積を生じる。
【００６３】
ボリューム視覚化のために用いられる多数の異なる方法、例えば、二進区分空間におけるボクセルのレンダリング法、マーチング・キューブ法、及びレイ・キャスティング法がある。二進区分空間におけるボクセルのレンダリング法では、ボクセル全体について選択がなされる。残念なことに、これは「濃淡むらのある」画像を生じることがある。また、算出された表面法線にダイナミックレンジがなく、このため、比較的貧弱な陰影を持つ画像が生成される。
【００６４】
マーチング・キューブ法は、上記の問題を解決するが、他の問題を生じる。最大の欠点は、マーチング・キューブ法では抽出されてレンダリングされる中間表面の位置について二分決定を行うことが必要とされることである。また、中間構造を抽出することにより、偽陽性（存在しないアーティファクト）及び偽陰性（小さい又は境界のはっきりしていない特徴を廃棄すること）が引き起こされることがある。
【００６５】
レイ・キャスティング法は３Ｄデータの最良の使用を可能にし、また３Ｄデータに何らかの幾何学的構造を強制しようとしない。レイ・キャスティング法は、表面抽出技術の最も重要な制約の１つ、すなわち、取得空間内の薄い殻の投影を表示するやり方を解決する。表面抽出技術は、特に医用イメージングにおいて、流体などのような、部分的に透明であることがあり且つその通りにモデル化すべきである材料から発生されるデータがあることを、考慮することができない。レイ・キャスティング法はこの制約を生じない。
【００６６】
ワークフロー・アプリケーションの別の機能ドメインは、「アーカイブ／検索」２４２である。これは、所望の分解能レベルで、技術者が丁度操作したいと思っているデータ部分にアクセスするように技術者の能力を改善する。３つ以上の次元のための「ファイル・フォーマット」及び「圧縮」は図７に関して前に説明したとおりである。「関心のある領域のアクセス」は、２Ｄ（大きい画像の一部分）、２Ｄと時間（一平面において静脈を通る血流のような、２Ｄ領域に関する機能的属性）、３Ｄ（データの全ボリュームの内のサブセット）、３Ｄと時間（腫瘍の一ボリューム内の造影剤／代謝取込みのような、ボリューム型領域の機能的属性）、又は多スペクトル、多相及び多トレーサ・データセットにおいて起こることができる。
【００６７】
マトリクス２００内の次の機能ドメインは、「接続性」２４８である。過去において、ＤＩＣＯＭは各画像の各スライスについてヘッダ情報を保存していた。ＤＩＣＯＭマルチフレーム標準フォーマットでは、１つのグローバル・ファイル・ヘッダが必要なヘッダ情報の全てを含み、複数の画像が生のデータ・フォーマットで保存される。ＩＷＭＦをＤＩＣＯＭマルチフレーム・フォーマットと組み合わせることによって、ＩＷＭＦフレームワークのファイル・フォーマットが既存のＤＩＣＯＭマルチフレーム標準を利用することができ、且つ前に述べたファイル・フォーマットを使用して他のイメージング・システムのような他の装置に対して通信することができる。その上、ＩＷＭＦフォーマットでの多次元データは、最小分解能データが常に最初にアクセスされるように配列される。これにより、ユーザ無しで又は全データが利用できるまで待っていなければないアルゴリズム要素無しで、より高い（より大きい）分解能へデータを知覚的に徐々にデコードすることが可能になる。
【００６８】
次の機能ドメインは、「４Ｄ以上」２５４であり、これは、「動的３Ｄ運動」、「多スペクトル」、「多トレーサ」及び「多相」のようなワークフロー・アプリケーションを有する。ＩＷＭＦフォーマットは動的３Ｄ運動、又は時間につれて取られたボリューム型データを多相フォーマットで表すように、例えば、呼吸ゲート式ＣＴ画像、脳灌流画像、心臓画像などを表すように拡張可能である。時間につれての又は複数の解剖学的サイクルにわたるボリューム型データの視覚化は、コンピュータの能力を超えるような膨大な量のデータを処理し表示することを必要とする。より小さいデータ・セットにするためのデータのデシメーションは、複数のボリュームを処理する必要があり、実時間視覚化には役立たない。しかしながら、ＩＷＭＦは、実時間処理を必要とせずに下位分解能データにアクセスするためのフォーマットを提供し、これによりこのようなデータセットを対話型に視覚化することが可能になる。従って、ＩＷＭＦを使用する３Ｄデータ処理は、３Ｄを超える次元に容易に拡張可能である。追加の例として、実時間３Ｄ取得システム（例えば、４Ｄ超音波）では、ＩＷＭＦフォーマットを使用して動的解剖学的構造運動を表して、スループットを改善し且つデータ・ボトルネックを除去することができる。同様に、ＩＷＭＦフォーマットは多スペクトル・データ、例えば、二重エネルギＸ線又はＣＴイメージング・データに拡張可能である。多スペクトル・イメージングは多エネルギ・データセットを有し、該データセットは、例えば、異なる取得パラメータ、エネルギ・レベル及び波長を使用して取得される。多スペクトル・イメージングでは、複数のエネルギで空間的に相関したデータを取得し再構成して、軟らかい組織及び骨の画像のような分解された画像を得る。従って、技術者は特定のアプリケーションにより関心のあるスペクトル情報のみを観察するように選択することができる。別の例として、ＩＷＭＦフレームワークは、１つ又は複数のイメージング・モダリティにより取得した１つ又は複数のトレーサ・データセットに拡張することができる。例えば、或るアプリケーションでは、第１，第２及び第３のトレーサのデータセットを取得することができるが、単に特定のＲＯＩに関心を持ち且つ該ＲＯＩ内でトレーサがどの様に作用するかに関心を持つことができる。ＩＷＭＦフレームワークはまた、「多相」研究のために有用である。例えば、造影剤を使用する３層肝臓研究では、３セットの３Ｄ画像を取得し、これらのセットは動脈相、遅延動脈及び門脈／細動脈相で取得することができる。
【００６９】
ＩＷＭＦフレームワークはマルチスケール並びに単一及び複数のモダリティの画像整合性問題（又は「解析」２２４内の「整合性」に適用すること）に特によく適している。最初に階層を構築することを必要とする代わりに、フレームワーク・データ・フォーマットにより直接階層整合アプローチが可能になり、このアプローチはユーザの目的に依存して粗から微細な整合を可能にすることができる。整合は、マルチスケール、多領域、ピラミッド型アプローチを使用して、具現することができる。このアプローチでは、変化を強調表示する異なるコスト関数を各スケールで最適化することができる。このようなコスト関数は、数学的相関及び符号変化測定のような相関方法、又はエントロピー測定値及び相互情報量のような統計的方法であってよい。画像は所与のスケールでサンプリングし直され、次いで複数の領域に分割される。異なる領域について別々のシフト・ベクトルが計算される。これらのシフト・ベクトルは補間されて、滑らかなシフト変換を生じ、これは画像の１つをワープ(warp)するために適用される。画像はサンプリングし直され、そしてワープされた整合プロセスが、所定の最終スケールに達するまで次に高いスケールで繰り返えされる。
【００７０】
次に、ＣＡＤワークフロー・アプリケーションについて付加的な情報を提供する。図１０は本発明の一実施形態に従ったＣＡＤプロセス３００の流れ図を示す。ＣＡＤは以前は固有のスケール空間次元の複雑さを持っていた、例えば、肺の中の球状瘤塊を発見するには、２ｍｍ〜４ｍｍのスケールの範囲で特徴を検出するための検出アルゴリズムを必要とすることがある。典型的には、従来のアルゴリズムは、特徴検出要素を変更することによって、又は或る範囲のスケールにわたって特徴の検出を行うためにデータをサブサンプリングすることによって、様々なスケールでうまく動作していた。ＩＷＭＦでは、データは、ＣＡＤアルゴリズムの検出要素のために異なるスケールへの直接的なアクセスを可能にするフォーマットで、既に変換されて保存されおり、これはＣＡＤアルゴリズム全体をスピードアップする。
【００７１】
段階３０２で、ＣＡＤは、下記のソース、すなわち、断層撮影データ源からの画像取得システム情報、診断用断層撮影データ（例えば、投影又はラドン・ドメインにおける生のデータ、３Ｄ再構成ボリューム型画像データセットの単一又は複数の再構成２Ｄ画像（患者の「スライス」）、及び非画像情報データベース（患者の病歴）の内の１つ以上の組合せから取得データを使用することができる。ここで、他のデータ源を使用できることも当然である。
【００７２】
セグメント化（段階３０４）について図１１を参照して詳しく説明する。図１１は、本発明の一実施形態によるデータについてのセグメント化プロセス３２０の流れ図を示す。セグメント化は、操作すべきデータの一部又は全部を規定する処理として定義することができる。段階３２２で、断層撮影データを受け取り又は該データにアクセスする。これは、ＣＴイメージング・システム５０のコンピュータ６８によって、又はコンピュータ１２のような処理システムによって行うことができる。段階３２４で、データの前処理を行う。
【００７３】
例えば、セグメント化では、断層撮影データ内の特徴を算出するために関心のある領域（ＲＯＩ）を規定することができる。ＲＯＩは幾つかのやり方で、例えば、データセット全体を使用して、又は特定の領域内の候補領域のようなデータの一部を使用して、規定することができる。幾つかの技術又はそれらの組合せをこの目的のために使用することができ、それらには、限定ではなく例として挙げると、反復的弁別、ｋ手段セグメント化、エッジ検出、エッジ連結、曲線当てはめ、曲線平滑化、２Ｄ／３Ｄ形態的フィルタリング、領域成長、ファジイ・クラスタ形成、画像／ボリューム測定、経験則、知識ベースの規則、決定ツリー及び神経回路網が含まれる。
【００７４】
ＲＯＩのセグメント化は手動で（段階３２８）及び／又は自動的に（段階３２６）行うことができる。手動セグメント化では、技術者は、１つ以上の予め規定された分解能レベルでデータを表示するように設計されたプロトコルを選択する。次いで、ユーザはマウス又は任意の他の適当なインターフェース（例えば、タッチスクリーン、アイ・トラッキング、音声指令）を使用してＲＯＩの輪郭を描く。自動セグメント化では、アルゴリズムに従って、物の形状及び大きさのような事前の知識を使用して、ＲＯＩの輪郭を自動的に描くことができる。事前の知識は以前の走査に基づいて技術者によって入力することができ、また異なる識別データに保存させることができる。更に、段階３２６及び３２８の組合せである半自動方法を使用することもできる。一旦セグメント化が完了すると、段階３３０で、コンピュータ６８が要望どおりに後処理を行う。
【００７５】
図１０に戻って説明すると、段階３１４及び３１６で、取得パラメータ及び患者ベースの情報を、段階３０４のセグメント化処理の中に取り入れることができる。取得パラメータの例はｋＶｐ及び照射線量であり、また患者ベースの情報の例は年齢、性別、喫煙歴、病気の傾向についての家族の病歴などである。
【００７６】
段階３０６での特徴抽出及び段階３０８での分類より前に、トレーニングからの事前の知識が段階３１２で組み入れられる。トレーニング段階は、異常でない及び異常な病変の既知のサンプルについて幾つかの候補の特徴を演算することを含む。特徴選択アルゴリズムを用いることにより、候補の特徴を調べて、有用なもののみを選択し、また情報のないもの又は情報が冗長なものを除去する。この判定は、候補の特徴の異なる組合せによる分類結果に基づいてなされる。特徴選択アルゴリズムはまた、演算すべき特徴の数が多くなると演算時間が非常に長くなるので、実用的な観点から次元の数を減らすために使用される。従って、異常のない病変を異常な病変から最適に弁別することのできる特徴セットが導き出される。この最適な特徴セットはＣＡＤシステムで関心のある領域について抽出される。最適な特徴の選択は、発散測度、バッタチャリア(Bhattacharya)距離、マハラノビス(Mahalanobis) 距離などを含む周知の距離測度を使用して実行することができる。
【００７７】
段階３０６に戻って説明すると、図１２は本発明の一実施形態による特徴抽出プロセス３４０の流れ図を示す。図１２において、データ源について演算が実行される。
【００７８】
段階３４２で、形状、大きさ、テクスチャ、強度、勾配、エッジ強さ、位置、近接性、ヒストグラム、対称性、偏心性、配向、境界、モーメント、フラクタル寸法、エントロピーなどを含むＲＯＩ統計データを用いて、断層撮影画像からののような画像ベースのデータから複数の特徴測度(feature measures)を抽出することができる。投影空間データの場合、ビューにおける特徴の投影の位置、形状又は大きさ、或いはビュー間の位置の一貫性のような特徴を、データセットから抽出することができる。取得ベースの及び患者ベースのデータでは、患者経歴（例えば、年齢、性別、喫煙歴）及び取得データ（例えば、ｋＶｐ、照射線量）のようなデータ自身が特徴として作用する。
【００７９】
段階３４４で、前の段階３４２で抽出された特徴が、発散、バッタチャリア距離及びマハラノビス距離のような既知の距離判断基準を使用して、異なる分類グループを分離する能力に関して評価される。段階３４６で、距離判断基準に基づいて特徴をランク付けする。段階３４８で、相関関係のある特徴を除くことによって次元の数を低減する。段階３５０で、最高ランクの特徴を選択し、次いでその特徴に、性能がもはや改善されなくなるまで（下降順のランクに基づいた）特徴を付け加える。段階３５２で、最適な１セット（一組）の特徴が出力される。
【００８０】
図１０に戻って説明すると、プロセスは特徴の分類のために段階３０８へ進む。前に述べたように、段階３１４及び３１６で、１つ以上の取得パラメータ及び患者ベースの情報を特徴分類に取り入れることができる。図１３は、本発明の一実施形態に従った特徴分類プロセスの際に使用することのできる事前トレーニング済み分類アルゴリズム３６０を例示する流れ図である。図１３のプロセスは、１つ以上の特徴を異常のない病変と異常な病変とに分類する。
【００８１】
段階３６２で、断層撮影画像からの複数の関連性のある特徴測度を適切な分解能レベルのデータに適用することによって、特徴を選択する。測度は、形状、大きさ、テクスチャ、強度、勾配、エッジ強さ、位置、近接性、ヒストグラム、対称性、偏心性、配向、境界、モーメント、フラクタル寸法、エントロピーなどであってよい。
【００８２】
段階３６４で、特徴測度は、トレーニング（図１０の段階３１２）からの既知の知識を取り入れること等によって既知の関心のある異常のない及び異常な事例のデータベースから導き出した特徴測度に対して、正規化される。段階３６６で、既知の従来技術の方法を使用して、特徴を分類する。分類のために、決定ツリー解析、弁別機能解析、ベイズ(Bayes) の分類器、ベイズの最小危険法、クラスタ形成技術、類似性測定法、神経回路網、規則をベースとした方法、ファジイ論理などを用いることができる。
【００８３】
段階３６８で、特徴及び／又は特徴クラスタにラベルを付ける。疑わしい候補の病変の識別及び分類に続いて、その位置及び特性をデータの検査者に表示しなければならない。そのために、或る特定のＣＡＤアプリケーションでは、疑わしい病変の近く又はその周りにマーカ（例えば、矢印又は円）を重ね合わせる。別の場合には、ＣＡＤが、複数のデータのいずれかにコンピュータ検出済み（及び多分、診断済み）のマーカを表示する能力を与える。このようにして、検査者は、（独自のセグメント化（ＲＯＩ）、特徴抽出及び分類手順によって規定された）一連のＣＡＤ動作からの結果を重ねて独自のマーカ・スタイル（例えば、異なるカラー）を生じさせることのできる単一のデータのみを観察することができる。段階３７０で、ラベルを付けた出力を供給する。
【００８４】
プロセスは図１０に戻り、段階３１０でデータを視覚化する。例えば、断層撮影画像データは観察者又は観察機械によって検査することができる。ＣＡＤ技術は、１つ又は全てのデータについて演算を行って、各種のデータについての結果を表示し、又は表示のために結果を合成して単一のデータを形成することができると考えられる。そうすれば、検査すべきデータの量又は種類を増大させずに、セグメント化処理を簡単化することによって、ＣＡＤ性能を改善する利益が得られよう。
【００８５】
ここで、ＣＡＤは全てのデータからの特徴を取り入れることによって一度実行することができ、或いは並列に実行することができることを理解されたい。並列動作は、ＣＡＤ動作を各データについて個々に実行し、全てのＣＡＤ動作の結果を組み合わせること（ＡＮＤ演算、ＯＲ演算、又は両方の組合せ）を含む。更に、複数の病気を検出するためのＣＡＤ動作は直列に又は並列に実行ことができる。
【００８６】
本発明を様々な特定の実施形態について説明したが、当業者には本発明が特許請求の範囲に記載の精神及び範囲内で変更して実施できることが認められよう。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の一実施形態によるコンピュータ・システムを例示するブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるＣＴイメージング・システムを例示するブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に従って形成されたデータ・ボリュームを例示する略図である。
【図４】本発明の一実施形態に従って整数ウェーブレット分解を使用する順変換プロセスを例示する略図である。
【図５】本発明の一実施形態に従った逆変換プロセスを例示する略図である。
【図６】本発明の一実施形態に従ってＩＷＭＲを使用する３次元ボリューム型データセットの多レベル分解のためのデータ再編成を例示する略図である。
【図７】本発明の一実施形態に従った３つの多分解能レベルを有するデータ・ストリームを例示する略図である。
【図８】本発明の一実施形態に従って整数ウェーブレット分解を使用する方法を例示する流れ図である。
【図９】本発明の一実施形態に従ってＩＷＭＲフレームワークを使用して処理されセーブされたデータを使用することにより利益を得るワークフロー・アプリケーションのマトリクスを例示する図表である。
【図１０】本発明の一実施形態に従ったＣＡＤプロセスを例示する流れ図である。
【図１１】本発明の一実施形態に従ったデータについてのセグメント化プロセスを例示する流れ図である。
【図１２】本発明の一実施形態に従った特徴抽出プロセスを例示する流れ図である。
【図１３】本発明の一実施形態に従った特徴分類プロセスの際に使用することのできる事前トレーニング済み分類アルゴリズムを例示する流れ図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０  コンピュータ・システム
１６  Ｘ線源
５０  ＣＴイメージング・システム
５２  制御モジュール
５６  Ｘ線源
６０  ガントリ
６４  検出器アレイ
７４  ｚ軸
８２  検出器
８４  患者
１００  データ・ボリューム
１０２  第１のレベルの変換
１０４  入力データ
１０６、１０８、１１０  中間結果
１５０  複数の分解能レベル
２００  ワークフロー・アプリケーションのマトリクス
２６０  データ・ストリーム
２６４  第１のデータ・ブロック
２６６  第１の分解能レベル
２６７  第２の分解能レベル
２６８  第３の分解能レベル
３００  ＣＡＤプロセス
３２０  セグメント化プロセス
３４０  特徴抽出プロセス
３６０  事前トレーニング済み分類アルゴリズム
【図１】
2007021212.tif 000014
【図２】
2007021212.tif 000015
【図３】
2007021212.tif 000016
【図４】
2007021212.tif 000017
【図５】
2007021212.tif 000018
【図６】
2007021212.tif 000019
【図７】
2007021212.tif 000020
【図８】
2007021212.tif 000021
【図９】
2007021212.tif 000022
【図１０】
2007021212.tif 000023
【図１１】
2007021212.tif 000024
【図１２】
2007021212.tif 000025
【図１３】
2007021212.tif 000026
【外国語明細書】
2007021212000001.pdf