(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元対象物中に含まれる関心要素を、その関心要素に対応して対象物の１組のデジタル化された定位画像中に現れる相同性の関心領域の位置に基づいて位置決定するための方法であって、第１定位画像（１０）における第１目標関心領域（５ｄ）を選択し、複数の関心領域に対応する前記１組の定位画像のそれぞれのウインドウ内のピクセルに相関処理を適用するとともにウインドウ間に相関処理を適用して、前記第１目標関心領域に相同であって、第２定位画像（１２）に現れる第２関心領域（５ｇ）と整合させることを含む方法であって、前記第１目標関心領域（５ｄ）における目標ピクセル（６０ｄ）が選択ステップにおいて選択され（４００）、また整合ステップにおいて、選ばれた寸法特性を有し前記第１目標関心領域を含む目標ウィンドウ（６１ｄ）が、選択された目標ピクセルの周りに生成され（４０１）、１組のピクセルが所定の選択判定基準にしたがって第２定位画像中に決定され（４０２）、前記目標ウィンドウと同じ寸法特性の第２ウィンドウ（６１ｇ）が選択された各ピクセルの周りに生成され（４０３）、前記各第２ウィンドウ（６１ｇ）におけるピクセルのグレイスケール・レベルと前記目標ウィンドウ（６１ｄ）におけるピクセルのグレイスケール・レベルとの間の相関処理（４０４）が実施され、その結果前記各第２ウィンドウ（６１ｇ）の相関値が得られ、第１目標関心領域に相同の関心領域が、この得られた相関値のセットの解析に基づいて、相同関心領域間の整合誤差の危険性を最小限に抑えるように識別されることを特徴とする位置決定方法。
【請求項２】
得られた相関値の解析が一定数の相関最大値または最小値の選択を含み、相同関心領域は、これらの相関最大または最小の１つである関連相関値を有する関心領域から選択される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
得られた相関値の解析がさらに、選択された最大または最小のダイナミック・レンジの決定と、得られたダイナミック・レンジの限界値との比較とを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
相関処理が正規化された相関処理を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
相関処理が正規化された差分処理を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１目標関心領域における目標ピクセルは選択ステップにおいて選択され（４００）、また整合ステップにおいて、選ばれた寸法特性を有し前記目標関心領域を含む目標ウィンドウ（６１ｄ）が、選択された目標ピクセルの周りに生成され（４０１）、関心領域を特徴付ける所定の特性をそれぞれ示す第１組の数値が、前記目標ウィンドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベル値に基づいて前記目標関心領域のために決定され（４０９）、この第１セットの数値は記憶され、第２画像に現れる候補関心領域にそれぞれ属する１組のピクセルが、所定の選択判定基準にしたがって第２定位画像中に決定され（４０２）、前記対応候補関心領域を含む第２ウィンドウがこれらの選択された各ピクセルの周りに生成され（４０３）、前記の所定の特性をそれぞれ示す第２組の数値が、関連する第２ウィンドウのピクセルのグレイスケール・レベル値に基づいて各候補関心領域のために決定され（４１０）、この第２組の数値は記憶され、目標関心領域に相同の関心領域が、前記第１組の数値と各第２組の数値との間の比較処理（４１１）に基づいて識別され、この結果、相同関心領域間の整合誤差の危険性を最小限に抑えることを特徴とする、先行する請求項のいずれか一項に記載の位置決定方法。
【請求項７】
前記所定の特性が形状、コントラスト、または階調度の特性を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
比較処理が２組の数値の間の距離最小化処理を含むことを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
目標ピクセルに関するエピポーラ・セグメントを少なくとも含むエピポーラ・ゾーンが、第２定位画像中で決定され、エピポーラ・ゾーンにおけるピクセルが選択されたピクセルを含むことを特徴とする前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記の選択されたピクセルが、所定の限界値より高いダイナミック・レンジを持つグレイスケール・レベル最大または最小を有する第２画像におけるピクセルから選ばれることを特徴とする前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
整合が、トップハット変換形式の定位画像の事前フィルタリングを含むことを特徴とする前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
三次元対象物中に含まれる関心要素を、前記関心要素に対応して前記対象物の１組のデジタル化された定位画像中に現れる相同性の関心領域の位置に基づいて位置決定するための方法であって、第１定位画像（１０）における第１目標関心領域（５ｄ）の選択と、第２定位画像（１２）における第１自動整合に基づいた、前記第１目標領域に相同であるかもしれない少なくとも１つの第２関心領域（５ｇ）の選択（４０５）と、これらの２つの関心領域に対応する候補関心要素の候補ピクセルの空間位置の決定と、第３定位画像における、候補ピクセルのこの第３定位画像への投影に対応する投影されたピクセルの位置の決定（４０６）と、第１目標関心領域と投影されたピクセルの付近との間の第２自動整合とを含み、相同関心領域間の整合誤差の危険性を最小限に抑えるように投影された関心領域を決める位置決定方法。
【請求項１３】
前記第１自動整合に基づいて、目標領域に相同である１組の第２領域が第２定位画像において選択され、目標領域と第２領域の１つとによって形成される各対の関心領域に対応する各候補ピクセルの空間位置が決定され、ならびにそれぞれの対応する投影されたピクセルの第３画像における位置が決定され、目標領域と投影された各ピクセルの付近との間の第２自動整合が実施されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
得られた第２領域のセットが、これらの目標領域に相同の領域であるという確率の降順に配列され、また得られた投影された領域のセットが、これらの目標領域に相同の領域であるという確率の降順に配列され、また目標領域に相同の領域が、２つの配列におけるそれぞれの階級の積が最小になる領域として選択されることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
第１自動整合が、請求項１ないし１１のいずれか一項に定義された整合であることを特徴とする請求項１２ないし１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
第２自動整合が、投影された各ピクセルの付近と目標関心領域を含む目標ウィンドウとの間の請求項１ないし５のいずれか一項に定義された相関処理、または目標関心領域と投影された各関心領域との間の請求項６ないし１１のいずれか一項に定義された比較処理を含むことを特徴とする請求項１２ないし１５のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
本発明は、三次元対象物中に含まれる関心要素を、関心要素に対応し対象物の１組の定位画像中に現れる相同性の領域の位置に基づいて、位置決定することに関する。
本発明は、任意の三次元対象物のいかなる定位画像セットにも適用可能であるが、医療の分野において、特に前胸部における微小石灰沈着部を位置決定するために乳房造影法によって定位検査する際に、特に有用である。
定位検査は一般に、三次元対象物の所定の点に、例えば受像装置の平面に対する垂線の各側における２つの対向する角入射で得られるこの対象物の２つの二次元投影図に基づいて、１ミリメートル程度の高精度でアクセスすることを可能にする。その受像装置は、一方では得られた各定位画像の平面への前記の点の投影位置の、他方では定位結像装置のジオメトリの情報に基づいて、前記の投影図を送出し、前記の定位結像装置は２つの画像の構成を終えているので、三角法による計算によって三次元対象物中の前記の点の正確な空間位置を計算することが可能である。
要約すれば、定位検査には、
異なる角度での対象物の少なくとも２つの画像と、
定位システムの取得ジオメトリの完全な情報と、得られた様々な定位画像における選択された関心要素の投影個所を位置決定する能力と
が必要である。
最初の２点は大きな問題を提起するものではない。現在、乳房造影法における定位検査は、定位結像装置を備えた乳房Ｘ線写真装置を使用して行われている。乳房Ｘ線写真装置は、第１アームの端部に位置するＸ線管を包含し、Ｘ線管は軸の周りに可動で、別のアームの端部に位置するレシーバにＸ線を放射している。Ｘ線管とレシーバの間には、一方には胸部支持板すなわち患者支持板が、他方には乳房撮影中に胸部を適所に保持する圧縮板が配置されている。受像装置は例えば、ディジタル化された画像を送出するＣＣＤカメラなどのディジタル受像装置でよい。定位結像のためには、Ｘ線管が、受像装置の平面に垂直な初期位置の各側の２つの連続する対向する配列方向に、胸部支持板と圧縮板との周りを回転することが必要である。
得られたディジタル化された定位画像に基づいて、様々な画像における関心要素の位置決定は、２つの異なる定位画像における対応する相同性の関心領域が胸部に存在する単一の関心要素と対応するか整合することが必要であるから、特に乳房Ｘ線写真撮影法においては困難な作業である。
こうして、乳房Ｘ線写真撮影法においては、得られる様々な定位画像において同じ微小石灰沈着部に対応する関心領域を整合させる試みを行った。
しかしながら、投影された微小石灰沈着部の整合は、微小石灰沈着部はある画像ごとに同じには見えないので、困難な問題である。空間におけるこれらの配置が変わると、これらの形状とコントラストが変化する可能性がある。これらに繊維質のゾーンまたは他の微小石灰沈着部が重なることもある。
現在まで、整合は放射線医師によって完全に手作業で行われてきた。放射線医師は、２つの角度から撮った定位画像の上で一致する関心領域を選択し、それからこれらの領域の二次元座標をコンピュータに入力し、コンピュータは微小石灰沈着部の空間位置、すなわち微小石灰沈着部の三次元座標を得る。これらの座標に基づいて、放射線医師は例えば持針器の位置を、針を刺す目的で微小石灰沈着部に針を整列するように調節することができた。
しかしながら、この完全手動の整合は時間のかかる、ときには不正確なステップであることがわかった。
発明の簡単な概要
本発明の目的は、定位検査の持続時間を実質的に短縮すること、およびさらにすぐれた整合精度を得ることである。
本発明の一実施態様では、類似性の測定が定義され、角度をつけて撮った定位画像の１つにおける（例えば放射線医師に手作業によって、または自動選択法によって自動的に）選択された関心領域（例えば微小石灰沈着部）と第２定位画像の関心領域との間の、類似度を評価することを可能にする。
この類似性の測定に基づいて、関心の相同性の領域を得るために、捜索ゾーンに属し最初の微小石灰沈着部に対する高度の類似度を有する多くの「候補」を選択する。
次に、定位手術の原理を使用して、これらの候補の三次元座標を計算し、次いでこれらをセンタリング画像に再投影する。これらの再投影された点と微小石灰沈着部との間の類似性を再度計算する。実際は、候補が実際に最初の微小石灰沈着部に対応する場合には、この計算された投影は実際に、センタリング画像の上のこの微小石灰沈着部の画像に対応することになる。
最後に、各候補について計算されたこれら２つの類似性の値を使用して、最良の候補を提案する。
理論上では、目標画像の上で選択された領域と相同性の関心領域を選択するために、センタリング画像を使用する再投影ステップを省いて、上述の整合を処理することは可能である。しかしながら、微小石灰沈着部がある画像から他の画像へ形状とコントラストを変える可能性のある乳房Ｘ線写真撮影法においては特に、行った最初の選択を確証するために、センタリング画像の上に候補の再投影を使用することがはるかに好ましい。
換言すれば、本発明は、三次元対象物中に含まれる関心要素を、その関心要素に対応して対象物の１組の定位画像中に現れる相同性の関心領域の位置に基づいて、位置決定するための方法を提案する。この方法は、第１定位画像すなわち目標画像において、目標関心領域と呼ばれる第１関心領域、特に微小石灰沈着部を選択するステップを含む。この方法はまた、前記の第１領域を、第１領域に相同で第２定位画像に現れる第２関心領域と整合させることも含む。
本発明の一般的特徴によれば、ディジタル化される定位画像すなわち前記の目標関心領域における目標ピクセルは、選択ステップにおいて選択される。整合ステップでは、選択された寸法特性を有し、目標関心領域を含む目標ウインドウが、選択された目標ピクセルの周りに作られる。それから１組のピクセルが、所定の選択基準にしたがって第２画像中に決定され、また目標ウインドウと同じ寸法特性の第２ウインドウが、選択された各ピクセルの周りに形成される。各第２ウインドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベルと目標ウインドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベルとの間で、相関処理が実施され、その結果、各第２ウインドウのための相関値が得られる。それから目標関心領域に相同の関心領域は、こうして得られた相関値のセットの解析に基づいて識別される。こうして、相同性の関心領域間の整合誤差の危険性は最小限に抑えられる。
一実施態様によれば、得られた相関値の解析は、ある一定数の相関最大値または最少値の選択を含み、相同性の領域は、これらの相関最大値または最少値の１つである関連相関値を有するものから選択される。
実際に、画像が「正常」であるか反転しているかに応じて（「正常」画像は通常フィルム・ネガで見えるものと類似のグレイスケール・レベルとコントラストを有するとして定義される）、最大値または最少値をそれぞれ使用する。
また、選択された最大値または最少値のダイナミック・レンジの決定と、得られたダイナミック・レンジの限界値との比較も準備することが可能である。
使用される相関処理には、センタリングされた、またはされない正規化された相関処理、または正規化された差分処理を含むことができる。
上述の整合の変形形態として本発明はまた、あらゆる関心領域の所定の特性、特に広がり、コントラスト、階調度などの物理特性の取り扱い、それから様々な関心領域に関連するこれらの特性表の間の比較に基づく整合も提案する。
さらに正確には、本発明の一般的特性によれば、関心目標領域における目標ピクセルは選択ステップにおいて選択され、整合ステップにおいては、選ばれた寸法特性を有し関心目標領域を含む目標ウィンドウが、選択された目標ピクセルの周りに作られる。目標ウィンドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベル値に基づいて、あらゆる関心領域を特徴付ける所定の特性（例えば形状、コントラスト、または階調度の特性など）をそれぞれ表す第１組の数値が、目標関心領域のために決定され、この第１組の数値が記憶される。第２画像では、所定の選択基準にしたがって、第２画像中に現れるいわゆる候補関心領域にそれぞれ属する一組のピクセルが決定され、対応する候補関心領域を含む第２ウィンドウが、これらの選択されたピクセルの各々の周りに作られる。各候補関心領域のために、第２組の数値はそれぞれ、所定の特性を示しており、関連する第２ウィンドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベル値に基づいて決定され、この第２組の数値は記憶される。それから、目標関心領域に相同の関心領域は、第１組の数値と各第２組の数値との間の比較処理に基づいて識別される。こうして相同性の領域間の整合誤差の危険性は最小限に抑えられる。
比較処理は、２組の数値の間の距離最小化処理を含むこともできる。
上に説明した２つの整合変形において、計算時間をさらに最小限に抑えるために、目標ピクセルに関係するエピポーラ・セグメントを少なくとも含むエピポーラ・ゾーンが、第２定位画像中に決定される。したがってエピポーラ・ゾーンにおけるピクセルは選択されたピクセルを含む。計算時間をさらに短縮するために、確定されたエピポーラ・ゾーンにおけるすべてのピクセルに対して整合を実施する代りに、第２画像におけるピクセルを、所定の限界値より大きなダイナミック・レンジを持つグレイスケール・レベル値の最大と最小を有するピクセルから選択することが有利である。
さらにまた、画像背景の問題を克服するため、および２つの相同性の関心領域の間の整合誤差の危険性を最小限にするために、例えば、いわゆる「トップハット変換」形式の定位画像の事前フィルタリングを含むことは、本発明による整合のためには特に有利である。
候補関心要素をセンタリング画像に再投影するステップの使用は、前に使用された整合形式とは独立している。
したがって、本発明の一般的特徴によれば、上述の形式の位置決定方法は、第１デジタル化定位画像における第１のいわゆる目標関心領域の選択と、第２デジタル化定位画像における、第１自動整合に基づく、目標領域に相同である少なくとも１つの第２関心領域の選択と、これらの２つの関心領域に対応する候補関心要素の候補ピクセルの空間位置決定と、第３定位画像における、候補ピクセルの第３定位画像への投影に対応する投影されたピクセルの位置決定と、投影された関心領域を決める、目標関心領域と投影されたピクセルの付近との間の第２自動整合とを含む。
実際上は、目標領域に相同である１組の第２領域を、第１自動整合に基づいて、第２定位画像において選択することが有利であり、そして目標領域と第２領域の１つとによって形成される各対の関心領域に対応する各候補ピクセルの空間位置が決定される。それぞれの対応する投影されたピクセルの第３画像における位置も決定され、目標領域と投影された各ピクセルの付近との間の第２自動整合が実施される。
得られた第２領域のセットを、これらの目標領域に相同の領域であるという確率の降順に配列することが可能である。また、得られた投影された領域のセットを、これらの目標領域に相同の領域であるという確率の降順に配列することも可能である。したがって、目標領域に相同の領域を、２つの配列におけるそれぞれの階級の積が最小になる領域として選択することは有利である。
第１自動整合は、いわゆる相関処理または比較処理に基づいて、上に説明した２つの整合の１つにすることができる。
同様に、第２自動整合は、上述のように投影された各ピクセルの付近と目標関心領域を含む目標ウィンドウとの間の相関処理を含むことができる。第２自動整合を、上記で定義したように目標関心領域と投影された各関心領域との間の比較処理にすることもできる。
ハードウェアの観点から、本発明を、前記の関心要素に対応して前記の対象物の１組の定位画像中に現れる相同性の関心領域の位置に基づいて、三次元対象物中に含まれる関心要素を位置決定するための装置と見ることができる。この装置は、対象物と、デジタル化された定位画像を得ることのできるＣＣＤカメラなどの受像装置とのための支持物を備えた、定位結像装置を含む。これらの画像を表示するために手段、例えばマイクロコンピュータが有するようなビデオ画面も備えられる。マイクロコンピュータの「マウス」などの選択手段は、画面上でカーソルを移動させること、およびこのマーカーを関心領域の目標ピクセルの上で「クリック」することを可能にして、目標ピクセルの選択が可能になる。最後に、上述の方法のすべてのステップを機能的に実施できるようにする手段をソフトウェアの形で組み込むために、マイクロプロセッサと付属記憶機構が設けられている。
【図面の簡単な説明】
本発明のその他の利点と特徴は、限定されない実施例と添付の図面を完全に吟味することによって明らかになろう。添付の図面は下記の通りである。
第１図は、定位結像装置から得られた三次元対象物の３つの定位画像の概略図である。
第２図は、エピポーラ・セグメントの概念を示す概略図である。
第３図は、整合を実施するために本発明によって選択されるエピポーラ・ゾーンを示す図である。
第４図は、本発明による方法の全体的フロー・チャートである。
第５図は、相関処理を使用する方法の変形形態の一ステップをさらに詳細に示す図である。
第６図は、センタリング画像への再投影を使用する本発明による方法をさらに特定して示す概略図である。
発明の詳細な説明
特に乳房造影法における定位検査は、支持物３の上に保持されて圧縮板２によって圧縮される胸部などの三次元対象物１（第１図）の、３つの異なった位置６、７、８をそれぞれ占めるＸ線管を使用した一連の３つの照射からなる。実際上は、１つの照射は０°の角度で行われ、２つの照射は２つの同じ反対角度、実際には±１５°の角度をとって行われる。
こうしてＣＣＤレシーバ４によって、３つのデジタル化された定位画像１０、１１、１２を得ることができる。通常使用される慣行にしたがって、画像１０は右画像とし、画像１２は左画像、画像１１はセンタリング画像とする。
三次元対象物１中に含まれる関心要素５、例えば微小石灰沈着部は、画像１０、１１、１２の各々ではそれぞれ参照記号５ｄ、５ｃ、５ｇを付けた関心領域を形成する。センタリング画像は特に、続いて行われる医療手術のときに微小石灰沈着部にアクセス可能であるかどうかをチェックするために使用される。
微小石灰沈着部５の三次元座標を、例えば２つの投影図５ｄ、５ｇの二次元座標の情報に基づく簡単な三角法による計算によって、当業者には慣習的で周知の方法によって得ることができる。これらの座標は、胸部を支持する板の上にエッチングされた十字９の中心によって明示される原点を元にして表現され、基準十字の中心は、幾何学的にシステムを初期化するために各画像上で識別される。
当業者には、定義により、角度θ１の画像９の点５ｄのエピポーラ・セグメント（epipolar segment）５０（第２図）は、角度θ２の画像１２では、先行の点５ｄを有する第２画像１２における点のセットに対応することは周知である。換言すればこれは、前記の点を角度θ１のソースと結ぶ直線セグメント５２の、角度θ２のソースによる円錐投影である。
Ｘ線管の位置が画像の線に平行な平面中にあるように定位画像が角度によって得られた場合には、このエピポーラ・セグメント５０は直線セグメントであり、これは画像の線に平行であることがわかる。しかしながら、三次元対象物の厚さが未知である場合には、このエピポーラ・セグメントの両端の位置を決定することは不可能である。するとこのエピポーラ・セグメントはエピポーラ直線となり、これは、ここで説明する特定の取得ジェオメトリでは、同じ画像線１２の上に画像９上の関心点５ｄとして存在する。
さらに、幾何学的ひずみを有する検出器を使用すると、エピポーラ直線はエピポーラ曲線５３に変換される（第３図）。ＣＣＤカメラの幾何学的較正によって、画像１２におけるエピポーラ曲線上の点のセットの座標を決定することが可能である。こうして、この点のセットの上のみで本発明による整合を実施することが可能である。
しかし幾何学的較正の精度の理由で、エピポーラ曲線上の点の座標を近似的にのみ決定可能である場合には、エピポーラ曲線を含むエピポーラ条片５１に本発明による整合を実施するという選択がなされる。実施上は、所定の限界によってエピポーラ５３の最上点と最下点のいずれの側にも、拡大する２点をそれぞれ通過する平行な２本の線によって境界づけられたエピポーラ・ゾーンまたは探索ゾーンが決められる。一般に３〜５ピクセルの限界が選ばれる。
本発明による整合の２形式について、第４図と第５図を詳しく参照してさらに詳細に説明する。
第１ステップは、目標画像と呼ばれる例えば右の画像１０に存在する目標関心領域５ｄの内部の目標ピクセル６０ｄを選択すること（ステップ４００）にある。実際上は、この選択を、マイクロコンピュータ画面上に表れる問題の画像中の関心領域の１点の上でクリックして手動で行うことができる。この場合には、自動ピクセル選択法を用いることもできる。このピクセル６０ｄを目標領域にセンタリングしてもしなくてもよい。
次に（ステップ４０１）、目標関心領域を含む目標ウィンドウ６１ｄを作る。この目標ウィンドウを、従来の領域増加ソフトウェア・ツールを目標ピクセル６０ｄに適用した後に、自動的に作ることができる。変形形態として、本発明の適用領域に応じて、所定のサイズのウィンドウを選択するよう準備することもできる。いずれの場合にも、一般に矩形または正方形の目標ウィンドウが得られ、この両側は１０〜数１０ピクセル程度の寸法を有する。
次に、目標ウィンドウにおける各ピクセルのグレイスケール・レベルを、マイクロコンピュータに付属する記憶機構に記憶させる。マイクロコンピュータは、説明した方法を実施するための機能ツールのすべてをソフトウェアとして組み込んでいる。
これに基づいて、第２定位画像、例えば左画像における１組のピクセルをステップ４０２で選択する。この選択されたピクセルのセットは探索ゾーン５１を構成し、この中で、目標関心領域に相同である１つまたは複数の候補関心領域が選択される。
上述のように、また整合時間を短縮するために、この探索ゾーン５１を例えば上記のエピポーラ・ゾーン５１にすることもできる。さらに正確には、目標ウィンドウと同じ寸法特性の第２ウィンドウ６１ｇを、探索ゾーンにおいて選択されたピクセルの各々の周りに作る（ステップ４０３）。各第２ウィンドウにおけるピクセルのグレイスケール・レベルを記憶させ、各第２ウィンドウ６１ｇにおけるピクセルのグレイスケール・レベルと目標ウィンドウ６１ｄにおける各ピクセルのグレイスケール・レベルの間で相関処理を実施する（ステップ４０４）。
相関処理は、目標ウィンドウと第２画像の第２ウィンドウの各々との間の類似性の測定を実施することを可能にし、その結果、類似性の値（これら２つのウィンドウ間の相関値）が得られる。
目標関心領域が相同関心領域に整合するのは、これらの相関値の解析に基づくものである。
相関処理（ステップ４０４）については、正規化された相関が使用される。さらに正確には、第２ウィンドウの各相関値は下記の式で与えられる。
0003993240.tif 000002
ただし、Ｎはウィンドウにおけるピクセルの数、ｋはピクセルのランニング・インデックス、ｌ（ｋ）は目標ウィンドウにおけるピクセルｋのグレイスケール・レベル、Ｊ（ｋ）は第２ウィンドウにおけるピクセルｋのグレイスケール・レベルである。
正規化差分を使用して、下記の式によって相関値が得られるようにすることも可能である。
0003993240.tif 000003
理論上は、相同性の関心領域は、最大相関値を有する第２ウィンドウ中に含まれる領域になる。この場合、いくつかの相関値を実際上は高い暗明度で見つけることができる。それから、相関最大値の限定されたセットを、最大の暗明度など、または暗明度の降順に並べられた相関値表における最大値の数などの所定の判断基準にしたがって、相関値のセットから選択する（ステップ４０５）。
追加の選択判断基準として、選択された最大値のダイナミック・レンジの決定と、得られた動的値と所定の限界値との比較とを使用することも可能である。最大値のダイナミック・レンジの決定は当業者には完全に周知である。しかしながら当業者は、このようなダイナミック・レンジの決定に関してさらに詳しい内容については、フランス特許第９１１５３０８号を自由に選択参照することができる。ここで、本発明による方法は、例えば目標領域の相同の領域として考えられる関心領域をフラッシュさせることによって、マイクロコンピュータの画面で決定、表示し、誤差の危険性を最小にしてこの実施を可能にすることに留意されたい。
この場合、本発明による方法は、実際上は、目標領域の相同である限られた数の候補関心領域を選択できることになる。こうして放射線医師は、実際に相同の領域であると考えられるものを手動で選択する可能性を有することになる。
上述のように、整合処理において特定の比較処理を相関処理の代りに使用することができる。
こうして、第４図にさらに詳しく示すように、関心領域の一般的特徴表示を可能にする特性表が、目標ウィンドウ６１ｄの内部に含まれる目標領域のために、この目標ウィンドウに含まれるピクセルのグレイスケール・レベルに基づいて決定される（ステップ４０９）。これらの特性には、例えば関心領域の広がりを示す値、その平均幅を示す値、その平均グレイスケール・レベルを示す値、または平均暗明階調度が含まれる。
この作業（ステップ４１０）は、探索ゾーンにおいて選択されたピクセルに基づいて定義された第２ウィンドウ６１ｇに含まれる候補関心領域のために実施される。これに関して、処理時間を制限するために、候補領域を包含する第２ウィンドウの決定のために選択されたピクセルを、所定の限界値よりも大きなダイナミック・レンジを有するグレイスケール最大値を持つ探索ゾーンのピクセルから選択する。
こうして得られたこれらの様々な特性表に基づいて、目標領域に割り当てられた特性表と候補領域の各々に割り当てられた特性表の各々との間で、比較処理４１１を行う。
実際上は他の形式の比較処理も考えられるが、ベクトルとして考えられる目標領域の特性表とやはりベクトルとして考えられる候補領域の特性表との間の、ユークリッド距離などの距離の最小化をもたらす、比較処理を使用することが好ましい。
例示として、２つの特性表の相同値の間における差の絶対値の平均値を決定し、平均値の最低値を探して、これから相同性の関心領域を導き出すことを準備することもできる。
こうして、ステップ４０５で準備される相同性の領域の選択は、この変形形態によって、正規化相関または正規化差分を最大化することではなく、特性表の間の距離を最小化することによって得られる。
本発明はさらにいくつかの改善を提供する。
こうして、相関処理をもたらす整合の変形形態では、探索ゾーンを、所定の限界値より大きなダイナミック・レンジを持つグレイスケール・レベルの最大値を有するエピポーラ・ゾーンのピクセルに限定することが可能である。
特に画像背景の問題を克服するには、定位画像をあらかじめ「トップハット変換」形式のフィルタリングによってフィルタリングすることがさらに好ましい。この形式のフィルタリングは当業者には周知であり、さらに詳しくは、Ｊ．ＳＥＲＲＡによる論文「Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ」（Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ  １９８８年第２巻）を参照することができる。
この形式のフィルタリングによって、デジタル画像の明るい狭い領域を抽出できるようになり、背景の問題を克服できる。
こうして、これから説明する本発明による、特にセンタリング画像への再投影を提供する方法のステップは、目標画像と第２画像との間の先行整合結果の確認に特に等しく、こうして整合誤差の危険性をさらに最小限に抑えることを可能にする。
この場合に、第４図と第６図とをさらに詳しく参照して説明する本方法の残りは、すでに説明した形式の相関処理または比較処理を使用する可能性を提供するが、センタリング画像への再投影を使用する本発明の方法は、目標画像と第２画像との間で使用された先の整合とは独立したものである。
ここで、本発明による方法が、左の画像１２において、目標画像１０に現れる目標領域５ｄに相同の領域であるかもしれない２つの候補関心領域５ｇ、２０ｇの選択を可能にしたと想定する（第６図）。
目標関心領域における目標ピクセルと、候補関心領域５ｇの選択のもととなった候補ピクセルとに基づいて、立体三角法計算と立体装置のジェオメトリの情報を使用して、これら２つの領域５ｄ、５ｇに対応する候補関心対象物の対応点の三次元座標を決定する（ステップ４０６）。次に、反転定位三角法計算によって、候補要素のピクセルのこのセンタリング画像への投影に対応する投影されたピクセルのセンタリング画像における座標が決定される。
したがって、この場合には、候補領域５ｇが有効に領域５ｄに相同な領域であるから、センタリング画像１１に投影されたピクセルの位置は実際には、現にこのセンタリング画像への関心要素５の投影である投影された関心領域５ｐに対応する。
対照的に、同じ計算を使用して、候補関心領域２０ｇは結果的に、得られるセンタリング画像における投影された位置２０ｐとなり、この場合、この位置はこのセンタリング画像に物理的に存在するどの関心領域とも重ねられない。
こうして、目標領域５ｄを含む目標ウィンドウと投影された関心領域５ｐを含む投影されたピクセルの付近との間の相関処理は、目標ウィンドウ５ｄと投影されたピクセル２０ｐの付近との間で得られた相関値より大きな相関値をもたらす。投影された点２０ｐの付近が、微小石灰沈着部５に実際に対応するもの以外の投影された微小石灰沈着部に対応している場合でも、同じことが言えよう。
したがってこの方法は、２つの候補５ｇ、２０ｇから、現に領域５ｄに相同の領域である領域５ｇを選択することを可能にする。
もちろん、相関処理４０７の代りに比較処理４１２を使用するときにも、結論は同じであろう。
投影されたピクセル、典型的には投影された点の周りのいくつかのピクセルの付近を使用することで、０°での照射±１５°での照射との間の対象物内の偏移による可能な誤差を説明することが可能になる。
さらに一般的には、第２画像で得られた候補領域のセットを、これらの目標領域に相同の領域であるという確率の降順に配列することが可能である。こうして、例えば最高ダイナミック・レンジを持った相関最大値をもたらす領域を階級１に割り当て、以下降順に割り当てることになる。同じ配列を、センタリング画像で得られた投影された領域のセットについて実施することができる。こうして、目標領域に相同の領域が、２つの配列におけるそれぞれの階級の積が最小になる領域として選択されることになる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図４】
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【図６】
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