(57)【要約】  本出願は、ノイズ低減スキームにおいてノイズ低減強さが徐々に増加され適用される最適化手順に関する。非線形定量的マップが計算され、その後、定量バイアスが推定される。最適化条件が確認され、バイアス差が所定の閾値よりも高ければ、ノイズ低減「強さ」が増加される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機能的医用撮像における定量的マップ生成の自動最適化方法であって、
ａ：定量的マップの最初のセットを生成するように、医用撮像データの最初のセットに、ノイズ低減スキームの最初のノイズ低減レベルを適用するステップと、
ｂ：前記ノイズ低減スキームの最後のノイズ低減レベルの値よりも高い値に、前記ノイズ低減スキームの新しいノイズ低減レベルを設定するステップと、
ｃ：定量的マップの新しいセットを生成するように、医用撮像データの前記最初のセットに、前記ノイズ低減スキームの前記新しいノイズ低減レベルを適用するステップと、
ｄ：定量的マップの最近の２つのセットに基づいて、平均定量バイアス差を推定するステップと、
ｅ：推定された前記平均定量バイアス差が、所与の閾値よりも高い場合、ステップｂ乃至ステップｅを繰り返すステップと、
ｆ：医用撮像データの前記最初のセットを含む関心の医用撮像データのセットに、前記ノイズ低減スキームの前記最後のノイズ低減レベルを適用するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記平均バイアス差は、最適化評価に使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
関心の医用撮像データの前記セットは、３Ｄ画像セット若しくは４Ｄ画像セット、又は、トモグラフィ再構成の以前のステップからのシノグラムのうちから選択される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ低減レベルは、ノイズ低減の強さレベルである、請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記ノイズ低減レベルは、ノイズ低減の強度レベルである、請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
ステップｃとステップｄとの間に少なくとも１つの画像処理ステップを更に含み、前記画像処理ステップは、好適には、画像再構成ステップである、請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記所与の閾値は、別のパラメータの関数であり、好適には、前記パラメータの百分率である、請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記所与の閾値は、所定の一定値である、請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記最初のノイズ低減レベルは、撮像条件及び／又は臨床的条件による所定リストから選択される、請求項１乃至８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
ステップｂにおいて設定される前記ノイズ低減レベルの値は、撮像条件及び／又は臨床的条件に依存する、請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ノイズ低減スキームの前記新しいノイズ低減レベルの値と前記最後のノイズ低減レベルの値との差は、ステップｂが行われる度に同じである、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ノイズ低減スキームの前記新しいノイズ低減レベルの値と前記最後のノイズ低減レベルの値との差は、ステップｂが行われる度に、所定のアルゴリズムに従って選択される、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
医用撮像データの前記最初のセットは、自動的に選択された関心領域に対応する、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３の何れか一項に記載の方法を実施する、デバイス。
【請求項１５】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、請求項１乃至１３の何れか一項に記載の方法を行わせるコンピュータ可読命令で符号化されている、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、方法及びデバイスに関し、医用撮像の分野に関する。本発明は、特にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に応用される。
【背景技術】
【０００２】
高度医用撮像方法の目標は、病気の機能分析、特性評価及び分類、治療に対する生物学的過程及び反応の評価になりつつある。この分野では、ＣＴ、ＭＲＩ又はＰＥＴ画像といった医用撮像データの関連の数学的な解析の結果として得られる正確な定量的マップを提供することがしばしば重要である。
【０００３】
多くの場合、定量的マップを計算するアルゴリズムは、基本的に、「ｍｉｎ」、「ｍａｘ」、「ｍｅｄｉａｎ」、「ｌｏｇ」及び他の作用素を含む関数といった非線形数学関数に基づいてる。対立する例として、単純な「ｍｅａｎ」は、線形関数であり、また、ＣＴフィルタ逆投影といった標準的なトモグラフィ再構成方法である。非線形変換を使用している際に生じる１つの良く知られている現象は、「ノイズにより誘発されるバイアス効果」である。この場合、元のデータにおけるノイズが、ノイズを計算された非線形変換だけでなく、より大域的な意味で、結果に影響を及ぼす定量バイアスにも拡がる。
【０００４】
上記問題は、通常は、組織内の血液かん流を計算するために使用されるダイナミックコントラストエンハンストＣＴにおいて生じる。かん流解析は、基本的に、アルゴリズム全体において追加の計算を使用して、したがって、非線形関数を使用して、時間減衰曲線の「ｍａｘ」を測定することに基づいている。元のＣＴ画像セットにおける画像ノイズは、かん流評価において定量バイアスを引き起こす。このバイアスは、最終かん流マップから簡単には取り除くことができない。実際に、最終マップにおける関心領域の平滑化又は平均化によってバイアスを取り除くことができない。したがって、定量分析を適用する前に、元のＣＴ画像データに徹底的なノイズ低減を適用することが、一般的な解決策である。徹底的なノイズ低減は、通常、信頼性のある正確な診断のためには重要な特徴である空間分解能の犠牲を伴う。したがって、最終的な定量的マップからのバイアス及びノイズ低減と、これらの定量的マップにおける空間分解能及び画像コントラストとを正確且つ自動的に最適化する方法を見つけることが重要である。
【０００５】
調整されたプリセットといったアドホック解決策は、元のデータが患者、撮像プロトコル及び撮像モダリティに応じて大きく変化するので、非常に問題があり且つ信頼性がない。
【０００６】
国際特許公開ＷＯ２０１４／０９７１２４から、被験者又は物体のボリュメトリック画像データからの関心ボクセルに関するボクセル分布の局所重み付きヒストグラムに基づいて不規則マップを生成することが知られている。当該参考文献は更に、画像ノイズを相殺するために不規則マップをスケーリングできる画像ノイズスケーラも開示している。当該文献は、ノイズ除去アルゴリズムを使用して、ノイズレベルに対する構造／テクスチャ識別を最適化することを説明している。
【０００７】
多くの撮像臨床的応用及び分析が、上記態様に関連している。このような応用には、ダイナミックコントラストエンハンストＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ又はＳＰＥＣＴを使用したかん流及び透過性評価、スペクトルＣＴを使用したヨウ素定量化又は他のｋエッジ材料定量化、スペクトルＣＴにおける組織組成分析（例えば実効Ｚマップ）、組織のテクスチャ又は微細構造分析、解剖学的構造セグメンテーション、組織分類及び臓器機能評価（例えば心臓、肝臓、脳、腎臓等）が含まれるが、これらに限定されない。
【０００８】
問題は、機能的ＣＴの分野において特に関連がある。これは、通常、比較的高い画像ノイズを引き起こす低線量ＣＴプロトコルを使用して、信頼性のある機能評価を可能にすることが非常に重要だからである。
【０００９】
ＴＩＮＧ  ＸＩＡ他による論文「Ultra-low dose CT attenuation correction for PET/CT」（PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY, INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING、ブリストル、イギリス、第５７巻、第２号、２０１１年１２月９日、３０９〜３２８頁、ＸＰ０２０２１６２２４、ＩＳＳＮ：００３１−９１５５、ＤＯＩ：１０．１０８８／００３１−９１５５／５７／２／３０９）は、様々なマシンセットアップに応じて最適なバイアス結果を得るために様々な平滑化セットアップを使用することについて述べている。作業は専用の既知の構造上で行われる。
【００１０】
ＡＬＥＳＳＩＯ  ＡＤＡＭ他による論文「Improved quantitation for PET/CT image reconstruction with system modeling and anatomical priors」（MEDICAL PHYSICS, AIP、メルビル、ニューヨーク州、アメリカ、第３３巻、第１１号、２００６年１０月１７日、４０９５〜４１０３頁、ＸＰ０１２０９１９１９、ＩＳＳＮ：００９４−２４０５、ＤＯＩ：１０．１１１８／１．２３５８１９）は、ＰＥＴ画像に適用される平滑化のシミュレーションについて述べている。研究において、以前に捕捉された画像に基づいた様々な平滑化セットアップについて触れられている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、上記技術的問題に対処することを目的とし、機能的医用撮像における定量的マップ生成の自動最適化方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記方法は、
ａ：定量的マップの最初のセットを生成するように、医用撮像データの最初のセットに、ノイズ低減スキームの最初のノイズ低減レベルを適用するステップと、
ｂ：ノイズ低減スキームの最後のノイズ低減レベルの値よりも高い値に、ノイズ低減スキームの新しいノイズ低減レベルを設定するステップと、
ｃ：定量的マップの新しいセットを生成するように、医用撮像データの最初のセットに、ノイズ低減スキームの新しいノイズ低減レベルを適用するステップと、
ｄ：定量的マップの最近の２つのセットに基づいて、平均定量バイアス差を推定するステップと、
ｅ：推定された平均定量バイアス差が、所与の閾値よりも高ければ、ステップｂ乃至ステップｅを繰り返すステップと、
ｆ：医用撮像データの最初のセットを含む関心の医用撮像データのセットに、ノイズ低減スキームの最後のノイズ低減レベルを適用するステップとを含む。
【００１３】
ステップｂにおいて、より高いノイズ低減レベルを適用すると、通常、使用された撮像データにおける画像ノイズがより低くなる。
【００１４】
ステップｅでは、平均定量バイアスが十分に低いと見なされるまで、ノイズ低減レベルが増加される。実際に、平均定量バイアスが所与の閾値よりも高い限り、ノイズ低減レベルは再び増加され（ステップｂ）、当該増加されたノイズ低減レベルに基づいて新しいマップが生成され（ステップｃ）、新しい平均定量バイアス差が、当該新しいマップ及び前のマップから推定され（ステップｄ）、所与の閾値と比較される（ステップｃ）。平均定量バイアス差が最終的に所与の閾値に到達すると、ステップｅの条件（推定された平均定量バイアス差は所与の閾値よりも高い）が満たされないことにより、ステップｂ乃至ステップｅは、それ以降は繰り返されず、方法は、ステップｆに進む。ステップｆでは、最後のノイズ低減レベルを適用する。最後のノイズ低減レベルは、構成によって、所与の閾値よりも低い平均定量バイアス差を得ることを可能にする試される最も低いノイズ低減レベルである。
【００１５】
なお、説明される方法において、バイアス差が閾値と比較されるのであって、単一の反復の絶対バイアスが比較されるのではない。これは、単一のマップ結果において、真の信号の割合がどれくらいであるか、また、アーチファクトバイアス成分の割合がどれくらいであるかを推定することは非常に問題があるからである。
【００１６】
しかし、ある状況下では、例えば既知の臓器モデルが利用可能である場合は、機能的マップバイアスは、２つの連続の反復の差からではなく、単一の反復から推定されてもよい。
【００１７】
平均バイアス差は、最適化評価に使用することができる。このような最適化は、例えばバイアスと、ノイズと、コントラスト分解能と、空間分解能との最適な妥協を決定することに相当する。
【００１８】
関心の医用撮像データのセットは、好適には、３Ｄ画像セット若しくは４Ｄ画像セット、又は、トモグラフィ再構成の以前のステップからのシノグラムのうちから選択される。
【００１９】
ノイズ低減レベルは、ノイズ低減の強さレベル又はノイズ低減の強度レベルである。
【００２０】
本発明による方法は、ステップｃとステップｄとの間に、少なくとももう１つの画像処理ステップを含んでよい。当該ステップは、ステップｃ’と番号付けされ、平均定量バイアス差のより良い推定を可能にする。ステップｃ’は、好適には、画像再構成ステップである。ステップｃ’は、ステップｅの条件が満たされる場合は、ステップｂ乃至ステップｅと共に繰り返される。
【００２１】
平均定量バイアスが比較される閾値は、別のパラメータの関数であってよく、好適には、当該パラメータの百分率である。又は、別のオプションとして、所定の一定値である。
【００２２】
興味深いことに、最初のノイズ低減レベルは、撮像条件及び／又は臨床的条件による所定リストから選択されてよい。実際に、患者、臓器及び医用撮像デバイスに依存して、ノイズ低減が決定される区間を推定することができる。したがって、本発明による方法において使用されるすべてのノイズ低減レベル値は、実際には、そのような区間から選択される。具体的には、ステップｂにおいてノイズ低減レベルが設定される方法が、本発明による方法の実行前にモニタリングされることが可能である。ステップｂにおいて設定されるノイズ低減レベルの値は、撮像条件及び／又は臨床的条件に依存してよい。
【００２３】
ノイズ低減スキームの新しいノイズ低減レベルの値と最後のノイズ低減レベルの値との差は、ステップｂが行われる度に同じであってよい。つまり、（ステップｅの条件が検証されることによって）ステップｂが反復される度に、ノイズ低減レベルは、同じ一定値だけ増加される。別のオプションは、この値を、前の値に依存させること、又は、最後に推定された平均定量バイアスと所与の閾値とのギャップ内にすることである。より一般的には、ノイズ低減スキームの新しいノイズ低減レベルの値と最後のノイズ低減レベルの値との差は、ステップｂが行われる度に、所定のアルゴリズムに従って選択されてよい。
【００２４】
医用データの最初のセットは、自動的に選択された関心領域に対応してよい。別のオプションは、関心領域を手動で選択することである。
【００２５】
本発明は更に、本発明による方法を実施する医用撮像デバイスに関する。
【００２６】
本発明は更に、プロセッサによって実行されると、当該プロセッサに、本発明による方法を行わせるコンピュータ可読命令で符号化されているコンピュータ可読記憶媒体に関する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
本発明は、本発明の実施形態の以下の詳細な説明を読むことによって、また、添付図面を検討することによって、より理解できるであろう。
【００２８】
【図１】図１は、典型的なコンピュータ断層撮影デバイスである。
【図２】図２は、本発明による方法の様々なステップを説明するフローチャートである。
【図３】図３は、様々なノイズ低減レベルについての様々な定量的マップを示す。
【図４】図４は、様々なノイズ低減レベル間のバイアス差の自動評価処理技術の一例を示す。
【図５】図５は、本発明による定量的マップ生成最適化方法のハイレベルフローチャートである。
【図６】図６は、平均定量バイアス差を推定する方法のフローチャートである。
【図７】図７は、定量的マップ生成を最適化する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
図１は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナといった例示的な撮像システム１００を概略的に示す。撮像システム１００は、回転ガントリ１０２と固定ガントリ１０４とを含む。回転ガントリ１０２は、固定ガントリ１０４によって回転可能に支持される。回転ガントリ１０２は、長手軸、即ち、Ｚ軸について検査領域１０６の周りを回転する。撮像システム１００は更に、スキャン前、スキャン中及び／又はスキャン後に検査領域１０６内に被験者又は物体を支える被験者支持体１０７を含む。被験者支持体１０７は、被験者又は物体を、検査領域１０６内へとロードする及び／又は検査領域１０６からアンロードするためにも使用される。撮像システム１００は更に、回転ガントリ１０２によって回転可能に支持されるＸ線管といった放射線源１１２を含む。放射線源１１２は、回転ガントリ１０２と共に検査領域１０６の周りを回転し、検査領域１０６を横断する放射線を生成して放出する。撮像システム１００は更に、放射線源コントローラ１１４を含む。放射線源コントローラ１１４は、生成された放射線の束を変調する。例えば放射線コントローラ１１４は、放射線源１１２のカソード加熱電流を選択的に変更し、放射線源１１２の電子フローを抑制するように電荷を適用し、放出された放射線等をフィルタリングして、束を変調することができる。
【００３０】
撮像システム１００は更に、放射線感応検出ピクセル１１６の１次元又は２次元アレイ１１５を含む。ピクセル１１６は、放射線源１１２の反対側で、検査領域１０６の向こう側に配置され、検査領域１０６を横断する放射線を検出し、放射線を示す電気信号（投影データ）を生成する。図示される例では、ピクセル１１６は、直接変換光子計数検出器ピクセルを含む。このようなピクセルを用いると、生成された信号は、検出された光子のエネルギーを示すピーク振幅、即ち、ピーク高さを有する電流又は電圧を含む。
【００３１】
図２は、本発明による方法の主なステップを示す。本発明による方法の主な入力は、医用撮像データ又は画像１０と、関心の応用に関連する定量分析アルゴリズムと、関連のノイズ低減スキームのセット又はパラメータ空間とである。第１のステップ１１において、例えば所与の設定における最低ノイズ低減強さを使用して、最初のノイズ低減スキームが撮像データ又はサブセットに適用される。最初のノイズ低減スキームの適用後、定量的マップの最初のセット１２が生成される。
【００３２】
定量的マップ生成の最適作用点を見つける処理を開始するために、ノイズ低減強さレベルが増加され、ノイズ低減が撮像データ１０に再び適用される。最近に更新された強さレベルを用いたノイズ低減の適用後、定量的マップの追加のセット１３が生成される。定量分析マップの前のセット１２と定量分析マップの最近のセット１３とに基づいて、専用のアルゴリズム的手順１４によって、平均定量バイアス差が推定される。推定されたバイアス差、また、任意選択的に、追加の条件は、所定の基準に照らして確認される。基準を満たさない場合、ノイズ低減スキームの更に強められた強さを試すために反復が繰り返される。
【００３３】
例えば幾つかの反復後、基準を最終的に満たした後、ノイズ低減スキームは、最近に試された強さレベルで、撮像データボリューム全体に適用され、当該撮像ボリューム全体について最終的な非線形定量分析マップ１５が計算され、最適化された定量分析が与えられる。
【００３４】
図３は、高品質血液かん流マップを提供するように、定量分析の前にダイナミックコントラストエンハンストＣＴデータセットに適用されるノイズ低減レベルが最適化される提案方法の一例を示す。ここでは、ノイズによって誘発されたバイアスが肝実質上に現れる。グラフは、ノイズ低減レベルによってどのように選択された関心領域（ＲＯＩ）における平均値が減少するのかを示す。定量的マップ３１、３２、３３及び３４は、ノイズ低減レベルの４つの異なる値に対応する。この例では、４％よりも小さい値バイアス変化が、最適作用点を選択するための閾値Ｔとして使用される。これは、定量的マップ上のハイライトされたゾーンから反映しているので、小さ過ぎるノイズ低減レベルでは、非線形分析関数によって定量的マップに平均値の高いバイアスがある。当該バイアスは、最終マップをフィルタリングしても低減することができない。
【００３５】
図４は、様々なノイズ低減レベル間のバイアス差の自動評価処理技術の一例を示す。図４は、ＲＯＩを選択する必要のない一例である。図の上部にある定量的マップ４１、４２及び４３は、撮像データの同じセット、即ち、図の下部に示され、３つの異なるレベルのノイズフィルタリングがそれぞれ適用されているＣＴかん流スキャン４４に対応する。画像４５は、マップ４１とマップ４２との差を表す。画像４５は、主に肝臓及び脾臓領域において、高い平均バイアスを示す。画像４６は、マップ４１とマップ４３との差を表す。画像４６は、肝臓及び脾臓領域において、中程度の平均バイアスを示す。画像４６の強いノイズ低減設定が、どのようにマップの空間分解能を低下させ始めるかを指摘することが興味深い。撮像ボリューム全体又は関連のサブボリュームに対して自動的に計算される平均バイアス差は、必要な最適化評価に使用することができる。
【００３６】
図５は、本発明による方法のフローチャートである。ステップ５１は、方法の主な入力を詳述する。主な入力は、ａ）通常は、３Ｄ又は４Ｄ画像セットである医用撮像データ（しかし、トモグラフィ再構成の前のステップからのサイノグラムといった他のタイプのより予備的なデータも使用することができる）、ｂ）関心の応用に関連する定量分析アルゴリズム、ｃ）特定のタイプの撮像データに関連するノイズ低減スキームのセットである。スキームは、ノイズ低減レベルの強さ又は強度に応じて順序付けられる。別のオプションでは、様々なレベルのステップ又は順序は、アルゴリズム反復中に適応的に決定されてもよい。最初のステップ５２の間に、所与の設定における最低強さを使用して、ノイズ低減スキームが撮像データに適用される。これは、事前に指定されたボリューム又は撮像ボリューム全体に対して自動的に又は手動で行われる。１つのオプションとして、再構成ステップ、位置合わせステップ又は任意の他の画像処理アルゴリズムが、ノイズ低減を適用した後、次のステップにおいて定量分析を適用する前に、適用されてもよい。ステップ５３において、最低強さのノイズ低減を適用した後、定量的マップの第１のセットが生成される。次に、ステップ５４において、入力されたスキームに応じて、ノイズ低減強さレベルが増加され、最適作用点を見つける処理を開始するために、ノイズ低減が撮像データに再び適用される。ステップ５５において、ステップ５４の強さレベルのノイズ低減を適用した後、定量的マップの追加セットが生成される。ステップ５６において、定量分析マップの前のセットと定量分析マップの最近のセットとに基づいて、平均定量バイアス差が推定される。このアルゴリズム的処理は、図６に更に詳述される。次に、推定されたバイアス差は、所定条件を満たすかどうか確認される。所定条件は、例えば最小百分率閾値、絶対閾値又は別の基準に基づいていてよい。基準を満たさない場合、ノイズ低減の更に強められた強さについて試すためにステップ５４が繰り返される。基準を満たすと、アルゴリズムは、ステップ５８に進む。ステップ５８では、最近に試された強さレベルでノイズ低減スキームを撮像データボリューム全体に適用する。最終的な非線形定量分析マップが、最終的に、撮像ボリューム全体に対して計算され、最適化された定量分析が与えられる。
【００３７】
最初のノイズ低減設定は、撮像条件及び臨床的応用による所定リストから選択されてよい。例えばＣＴかん流では、５ｍｍのスライス厚さを用いる肝臓分析の場合の設定は、３ｍｍのスライス厚さを用いる脾臓撮像の場合の設定とは異なる。反復間のノイズ低減パラメータインクリメントも、特定のスキャン又は応用に依存する。
【００３８】
上記フローチャートにおける反復は、ノイズ低減強さレベルの単調変化を有するものとして説明された。しかし、本発明の別の実施形態では、ノイズ低減強さレベルは、最適化の効率を向上させるために、違うスキーム又はシーケンスで変更可能である。これは、例えばノイズ低減スキームのパラメータ空間に大域最小化アルゴリズムの既知の技術を適用することによって、また、適切な最小化関数を使用する間に行われる。
【００３９】
図６は、図５のステップ５６における平均定量バイアス差を推定するために使用されるアルゴリズムを詳述する。この処理は、図４における例と同様である。この処理は、実際に、ＲＯＩを手動で選択する必要なく全自動的に行われることが可能である。しかし、関連のＲＯＩを選択することも、最適化の更なる精度を提供するために、依然として１つのオプションである。アルゴリズムは、定量的マップの２つのセットを減算して、図４に示されるような差マップセット（４５及び４６）を得る。差マップセットは、次に、任意の種類の適切なフィルタを使用して平滑化される。平滑化された差マップセットを平均化することによって、平均定量バイアスを推定することができる。
【００４０】
図７は、本発明の幾つかの実施形態では興味深い定量的マップの空間分解能に関する更なる最適化条件を含む上記最適化処理を示す。第１のステップ７１として、上記されたように、関連の臨床的データ及び入力を使用して、定量的マップ生成最適化の自動処理が行われる。図５の処理に基づき、最適化された定量的マップが利用可能である場合、ユーザは、手動で又は半若しくは全自動ツールを用いて、機能的及び／又は解剖学的画像の例えば腫瘍病巣である関連の１つ以上の領域をセグメント化する（ステップ７２）。ステップ７３において、セグメント化された領域の寸法及び形状に基づいて、自動計算によって、セグメント化された領域の正しい定量値を得るために必要な最小空間分解能が決定される。
【００４１】
１つのオプションとして、必要な分解能のこのような決定は、画像の全自動分析によって、又は、事前情報若しくはユーザパラメータ選択を使用することによって行われる。
【００４２】
元のデータに適用される最適ノイズ低減強さレベルの選択は、マップにおける必要最小空間分解能を維持しつつ、マップにおける定量バイアスを可能な限り低減するために、更に最適化される（ステップ７４）。
【００４３】
必要空間分解能の基準の確認は、第２の改良処理として行われてよいこと、つまり、図５のフローチャートを最初に行い、図６のフローチャートを次に行うことは注目に値する。又は、図５のフローチャート及び図６のフローチャートは、単一のアルゴリズム的処理内で組み合わされてもよい。
【００４４】
空間分解能条件に加えて、低コントラスト分解能又は画像視覚化状況に基づく他の条件も実施されてもよい。
【００４５】
本発明は、図面及び上記説明において詳細に例示及び説明されたが、当該例示及び説明は、例示であって、限定と解釈されるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。
【００４６】
開示された実施形態の変形態様は、図面、開示内容及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解され、実施される。請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを除外するものではなく、また、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞も、複数形を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載される幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されることだけで、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【図１】
2018538032.tif 000003
【図２】
2018538032.tif 000004
【図３】
2018538032.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2018538032.tif 000008
【図７】
2018538032.tif 000009
【国際調査報告】
2018538032.tif 000010
2018538032.tif 000011
2018538032.tif 000012