(57)【要約】  第１のタイプの第１の画像を第２のタイプの派生画像に変換する技術であって、複数の類似指標が第１の画像の複数のパッチと第１のタイプの第１のアトラス画像の複数のパッチとの間で計算される技術を開示する。重みファクターは計算された類似指標に基づいて計算される。派生画像の少なくとも複数のデータポイントのそれぞれが第２のアトラス画像の複数のデータポイントの関数となるように、これら重みファクターは第２のアトラス画像の複数のデータポイントに適用され、派生画像の複数のデータポイントを計算する。そのような技術はＭＲ画像から擬似ＣＴ生成に用いられる。
2016504167.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、派生画像を生成する方法であって、
前記第２の画像は前記第１のタイプであり、
前記第３の画像は前記第２のタイプであり、
前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、
前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、
前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、
前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、
前記派生画像を生成する方法は、
前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、
前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、
計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、
前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成し、
前記変換する方法のステップはプロセッサーより実行される
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項２】
請求項１記載の派生画像を生成する方法において、
前記第１のタイプは磁気共鳴（ＭＲ）であり、
前記第２のタイプはコンピューター断層撮影（ＣＴ）である
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項３】
請求項２記載の派生画像を生成する方法において、
前記第２の画像はアトラスＭＲ画像であり、
前記第３の画像はアトラスＣＴ画像である
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項４】
請求項３記載の派生画像を生成する方法において、
前記複数の重みファクターを計算するステップは、計算された前記重みファクターが、前記重みファクターが計算される前記類似指標に対する前記第２の画像の複数のデータポイントに登録された前記第３の画像の複数のデータポイントと関連するように、前記プロセッサーが前記類似指標から前記複数の重みファクターを計算する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項５】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記プロセッサーは、前記第１の画像のデータポイントと関連し、前記第１の画像の複数のデータポイントのサブセットを有する、前記第１の画像のパッチを選択し、
前記プロセッサーは、それぞれが前記第２の画像の複数のデータポイントの異なるサブセットを有する、前記第２の画像の複数のパッチを選択し、
前記複数の比較処理を実行するステップは、前記プロセッサーが、選択された前記第１の画像のパッチと、選択された前記第２の画像の複数のパッチとを比較し、前記類似指標を生成する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項６】
請求項５記載の派生画像を生成する方法において、
前記第１の画像を前記第２の画像と共に登録する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項７】
請求項６記載の派生画像を生成する方法において、
前記第２の画像の複数のパッチを選択するステップは、前記第２の画像の複数のパッチが、前記第２の画像の選択された複数のパッチが比較されるべき前記第１の画像のパッチを関連する前記第１の画像のデータポイントと共に登録された前記第２の画像のデータポイントの近くにあるように、前記プロセッサーが前記第２の画像の複数のパッチを選択する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項８】
請求項７記載の派生画像を生成する方法において、
前記第２の画像の選択されたパッチは、前記第１の画像の選択されたパッチに関連する前記第１の画像のデータポイントと、前記第１の画像の選択されたパッチが関連する前記第１の画像のデータポイントの近くにある前記第１の画像の複数の付加的なデータポイントとを有する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項９】
請求項８記載の派生画像を生成する方法において、
前記第１の画像の複数の付加的なデータポイントは、前記第１の画像の選択されたパッチに関連する前記第１の画像のデータポイントを中心としてその周囲にある
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１０】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記アトラスＣＴ画像は派生アトラスＣＴ画像である
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の派生画像を生成する方法において、
第４の画像を更に有し、
前記第４の画像は前記アトラスＭＲ画像と共に登録されるアトラスＣＴ画像であり、
前記第４の画像は複数のデータポイントを有し、前記第４の画像の各データポイントは前記第４の画像に対するＣＴデータを有し、
前記プロセッサーが前記派生アトラスＣＴ画像を生成する方法は、
前記アトラスＭＲ画像の複数のパッチと前記第４の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記アトラスＭＲ画像のひとつのデータポイントと前記第４の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す、アトラスＭＲ画像と第４の画像間の複数の類似指標を生成し、
前記複数の類似指標に基づいて、前記第４の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、
計算された前記重みファクターに関連する前記第４の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記アトラスＭＲ画像のデータポイントに対応する派生アトラスＣＴ画像のデータポイントを計算し、
前記アトラスＭＲ画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記アトラスＭＲ画像と前記第４の画像の複数の比較処理を実行するステップと、前記第４の画像のデータポイントの複数の重みファクターを計算するステップと、前記派生アトラスＣＴ画像のデータポイントを選択するステップとを繰り返し、それにより、計算された派生アトラスＣＴ画像の複数のデータポイントから前記派生アトラスＣＴ画像を生成する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１２】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記比較処理を実行するステップは、
前記プロセッサーが、前記第１の画像のパッチに対する特徴ベクトルを計算し、
前記プロセッサーが、前記第２の画像の複数のパッチのそれぞれに対する特徴ベクトルを計算し、
前記プロセッサーが、計算された前記第１の画像のパッチの特徴ベクトルを、計算された前記第２の画像のパッチの複数の特徴ベクトルと比較して、複数の類似指標を生成する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１３】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記複数の重みファクターを計算するステップは、
前記プロセッサーが、生成された前記複数の類似指標のサブセットを選択し、
前記プロセッサーが、選択された前記複数の類似指標のサブセットから複数の重みファクターを計算する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の派生画像を生成する方法において、
前記類似指標のサブセットを選択するステップは、
前記プロセッサーが、高い類似性を示す類似指標が低い類似性を示す類似指標よりも高く順位付けされるように、前記生成された複数の類似指標を順位付けし、
前記プロセッサーが、最も高く順次付けされた類似指標の規定量を選択する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１５】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記アトラスＭＲ画像は複数のアトラスＭＲ画像を有し、
前記アトラスＣＴ画像は複数のアトラスＣＴ画像を有し、
複数の前記アトラスＭＲ画像のそれぞれは、それとペアを組み登録された前記アトラスＣＴ画像を有し、
前記比較を実行するステップは、
前記第１の画像のパッチと、複数の前記アトラスＭＲ画像のそれぞれに対する前記アトラスＭＲ画像の複数のパッチとの複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のデータポイントと複数の前記アトラスＭＲ画像に対する複数のデータポイントとの間の類似性を示す複数の類似指標を生成し、
計算された複数の前記重みファクターは、複数の前記アトラスＣＴ画像に対する前記アトラスＣＴ画像の複数のデータポイントに関連付けられている
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１６】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記パッチ比較を実行するステップは、
局所相関係数（ＬＣＣ）比較技術を用いて、前記第１の画像のパッチを前記第２の画像のパッチと比較する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１７】
請求項４記載の派生画像を生成する方法において、
前記パッチ比較を実行するステップは、
ランダムプロジェクション技術を用いて、前記第１の画像のパッチを前記第２の画像のパッチと比較する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１８】
請求項１記載の派生画像を生成する方法において、
更に、生成された前記派生画像を表示する
ことを特徴とする派生画像を生成する方法。
【請求項１９】
第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、派生画像を生成する装置であって、
前記第２の画像は前記第１のタイプであり、
前記第３の画像は前記第２のタイプであり、
前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、
前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、
前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、
前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、
前記派生画像を生成する装置は、
（１）前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、
（２）前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、
（３）計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、
（４）前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成する
ように構成されたプロセッサーを有する
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２０】
請求項１９記載の派生画像を生成する装置において、
前記第１のタイプは磁気共鳴（ＭＲ）であり、
前記第２のタイプはコンピューター断層撮影（ＣＴ）である
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２１】
請求項２０記載の派生画像を生成する装置において、
前記第２の画像はアトラスＭＲ画像であり、
前記第３の画像はアトラスＣＴ画像である
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２２】
請求項２１記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、更に、計算された前記重みファクターが、前記重みファクターが計算される前記類似指標に対する前記第２の画像の複数のデータポイントに登録された前記第３の画像の複数のデータポイントと関連するように、前記プロセッサーが前記類似指標から前記複数の重みファクターを計算するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２３】
請求項２２記載の派生画像を生成する装置において、
選択された前記第１の画像のパッチは、前記第１の画像のデータポイントと関連し、前記第１の画像の複数のデータポイントのサブセットを有し、
前記プロセッサーは、更に、（１）それぞれが前記第２の画像の複数のデータポイントの異なるサブセットを有する、前記第２の画像の複数のパッチを選択し、（２）前記複数の比較処理を実行するステップは、前記プロセッサーが、選択された前記第１の画像のパッチと、選択された前記第２の画像の複数のパッチとを比較し、前記類似指標を生成するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２４】
請求項２３記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、前記第１の画像を前記第２の画像と共に登録するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２５】
請求項２４記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、更に、前記第２の画像の複数のパッチを選択するステップは、前記第２の画像の複数のパッチが、前記第２の画像の選択された複数のパッチが比較されるべき前記第１の画像のパッチを関連する前記第１の画像のデータポイントと共に登録された前記第２の画像のデータポイントの近くにあるように、前記プロセッサーが前記第２の画像の複数のパッチを選択するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２６】
請求項２５記載の派生画像を生成する装置において、
前記第２の画像の選択されたパッチは、前記第１の画像の選択されたパッチに関連する前記第１の画像のデータポイントと、前記第１の画像の選択されたパッチが関連する前記第１の画像のデータポイントの近くにある前記第１の画像の複数の付加的なデータポイントとを有する
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２７】
請求項２６記載の派生画像を生成する装置において、
前記第１の画像の複数の付加的なデータポイントは、前記第１の画像の選択されたパッチに関連する前記第１の画像のデータポイントを中心としてその周囲にある
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２８】
請求項２２記載の派生画像を生成する装置において、
前記アトラスＣＴ画像は派生アトラスＣＴ画像である
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項２９】
請求項２８記載の派生画像を生成する装置において、
第４の画像を更に有し、
前記第４の画像は前記アトラスＭＲ画像と共に登録されるアトラスＣＴ画像であり、
前記第４の画像は複数のデータポイントを有し、前記第４の画像の各データポイントは前記第４の画像に対するＣＴデータを有し、
前記プロセッサーは、更に、
前記アトラスＭＲ画像の複数のパッチと前記第４の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記アトラスＭＲ画像のひとつのデータポイントと前記第４の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す、アトラスＭＲ画像と第４の画像間の複数の類似指標を生成し、
前記複数の類似指標に基づいて、前記第４の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、
計算された前記重みファクターに関連する前記第４の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記アトラスＭＲ画像のデータポイントに対応する派生アトラスＣＴ画像のデータポイントを計算し、
前記アトラスＭＲ画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記アトラスＭＲ画像と前記第４の画像の複数の比較処理を実行するステップと、前記第４の画像のデータポイントの複数の重みファクターを計算するステップと、前記派生アトラスＣＴ画像のデータポイントを選択するステップとを繰り返し、それにより、計算された派生アトラスＣＴ画像の複数のデータポイントから前記派生アトラスＣＴ画像を生成することにより、
前記派生アトラスＣＴ画像を生成するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項３０】
請求項２２記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、更に、
前記第１の画像のパッチに対する特徴ベクトルを計算し、
前記第２の画像の複数のパッチのそれぞれに対する特徴ベクトルを計算し、
計算された前記第１の画像のパッチの特徴ベクトルを、計算された前記第２の画像のパッチの複数の特徴ベクトルと比較して、複数の類似指標を生成することにより、
前記比較処理を実行するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項３１】
請求項２２記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、更に、
前記プロセッサーが、生成された前記複数の類似指標のサブセットを選択し、
前記プロセッサーが、選択された前記複数の類似指標のサブセットから複数の重みファクターを計算することにより
前記複数の重みファクターを計算するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項３２】
請求項３１記載の派生画像を生成する装置において、
前記プロセッサーは、更に、
前記プロセッサーが、高い類似性を示す類似指標が低い類似性を示す類似指標よりも高く順位付けされるように、前記生成された複数の類似指標を順位付けし、
前記プロセッサーが、最も高く順次付けされた類似指標の規定量を選択することにより、
前記類似指標のサブセットを選択するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項３３】
請求項２２記載の派生画像を生成する装置において、
前記アトラスＭＲ画像は複数のアトラスＭＲ画像を有し、
前記アトラスＣＴ画像は複数のアトラスＣＴ画像を有し、
複数の前記アトラスＭＲ画像のそれぞれは、それとペアを組み登録された前記アトラスＣＴ画像を有し、
前記プロセッサーは、更に、
前記第１の画像のパッチと、複数の前記アトラスＭＲ画像のそれぞれに対する前記アトラスＭＲ画像の複数のパッチとの複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のデータポイントと複数の前記アトラスＭＲ画像に対する複数のデータポイントとの間の類似性を示す複数の類似指標を生成し、
計算された複数の前記重みファクターは、複数の前記アトラスＣＴ画像に対する前記アトラスＣＴ画像の複数のデータポイントに関連付けられていることにより、
前記比較を実行するように構成されている
ことを特徴とする派生画像を生成する装置。
【請求項３４】
第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、コンピュータプログラム製品であって、
前記第２の画像は前記第１のタイプであり、
前記第３の画像は前記第２のタイプであり、
前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、
前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、
前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、
前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、
（１）前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、
（２）前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、
（３）計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、
（４）前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成する
ことをプロセッサーに実行させる、非一時的なコンピューター可読媒体上にある複数の命令を有する
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３５】
プロセッサーが第１のタイプの第１の画像を第２のタイプの派生画像に変換する方法であって、
（１）前記第１の画像の複数のパッチと前記第１のタイプの第１のアトラス画像の複数のパッチとの間の複数の類似指標を計算し、
（２）計算された前記複数の類似指標に基づいて複数の重みファクターを計算し、
（３）前記派生画像に対する複数の少なくともそれぞれが前記第２のアトラス画像の複数のデータポイントの関数となるように、計算された前記複数の重みファクターを、第２のアトラス画像の複数のデータポイントに適用する
ことを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３５記載の方法において、
前記第１のタイプは磁気共鳴（ＭＲ）であり、
前記第２のタイプはコンピューター断層撮影（ＣＴ）である
ことを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３６記載の方法において、
前記第１のアトラス画像は、複数の第１のアトラス画像を有し、
前記第２のアトラス画像は、複数の第２のアトラス画像を有する
ことを特徴とする方法。
【請求項３８】
プロセッサーが第１のタイプの第１のアトラス画像を第２のタイプの派生画像に変換する方法であって、
（１）前記第１のタイプの前記第１のアトラス画像の複数のパッチと、前記第２のタイプの第２のアトラス画像の複数のパッチとの間の複数の類似指標を計算し、
（２）計算された前記複数の類似指標に基づいて複数の重みファクターを計算し、
（３）前記派生アトラス画像に対する複数の少なくともそれぞれが前記第２のアトラス画像の複数のデータポイントの関数となるように、計算された前記複数の重みファクターを、第２のアトラス画像の複数のデータポイントに適用して、前記派生アトラス画像に対する複数のデータポイントを計算する
ことを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３８記載の方法において、
前記第１のタイプは磁気共鳴（ＭＲ）であり、
前記第２のタイプはコンピューター断層撮影（ＣＴ）である
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は異なるタイプの画像を用いて派生画像を生成する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
［０００１］
第１のタイプの第２の画像を処理して、第１の画像から自動的に第２のタイプの画像を導出する効果的な技術が当技術分野で必要とされている。例えば、画像のタイプ／様式が磁気共鳴（ＭＲ）である新しい患者の画像を、画像のタイプ／様式がコンピューター断層撮影（ＣＴ）である対応する派生画像に変換することが非常に望まれている。そのような変換は「擬似ＣＴ生成」として特徴付けられる。ＣＴ画像のデータポイントに含まれるＣＴデータは、ＭＲ画像のデータポイントに含まれるＭＲデータとは異なる患者の特徴を示しているので、医療従事者が、患者の注目画像領域の磁気共鳴（ＭＲ）の特徴とコンピューター断層撮影（ＣＴ）の特徴の両方を評価して病気診断の最適な治療を決定することは非常に有用である。派生ＣＴ画像はまた放射線治療計画における患者線量計算に有用に用いることができる。ＭＲ画像から正確な擬似ＣＴ画像を生成することより、患者は、コンピューター断層撮影（ＣＴ）による追加の放射線被曝から免れ、追加のコンピューター断層撮影（ＣＴ）を実行することによる時間と費用をかけずにすむことができる。
【０００３】
［０００２］
そのような画像導出を容易にするために、アトラス画像が採用される。アトラス画像は、新しい画像を変換して派生画像をどのように生成するかを容易にするための基準として用いられる既存の画像である。例えば、擬似ＣＴ生成の状況において、アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像とは、患者の新たなＭＲ画像から派生ＣＴ画像を生成するさめの基準として用いることができる。アトラス画像が既に解析され注目領域の構造が特定されている場合、アトラス画像が、新たなＭＲ画像の対象である同じ患者に対する同じ注目画像領域の従前に生成された画像となることがよく知られている。例えば、多くの処置又は診断において、患者は、処置・診断の過程において様々な相違する場面において撮像される必要がある。しかし、この必要はない場合がある。例えば、アトラス画像が同じ人の画像である必要はない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
［０００３］
アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像は、登録技術（アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像が「registered」又は「registration」と称されるような登録技術）により互いに整列させることが望ましい。そのような登録では、対象者の特定の位置に対するアトラスＭＲ画像の所定の点が、同じ特定の位置に対するアトラスＣＴ画像の所定の点にマッピングされ、その逆も同様である。しかしながら、この登録ではある程度の誤りが存在することがわかっている。そのように、アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像間の登録は完璧ではない。
【０００５】
［０００４］
例えば、アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像間登録に誤りがなく、新たな患者のＭＲ画像がアトラスＭＲ画像に完璧に登録されるという理想化された仮定の状況では、患者のＭＲ画像の各点を登録されたアトラスＭＲ画像の対応する点にマッピングし、アトラスＭＲ画像のその点を登録されたアトラスＣＴ画像の対応する点にパッピングすることにより、患者のＭＲ画像から患者のＣＴ画像に簡単に導出できることが導かれる。アトラスＣＴ画像のマッピングされたデータポイントに対するＣＴ情報と、アトラスＭＲ画像のマッピングされたデータポイントに対するＭＲ画像との間の関係は、患者のＭＲ画像のデータポイントに対するＭＲ情報との結合に用いられ、派生されるＣＴ画像に対するデータポイントを計算することができる。しかしながら、そのような単純化された変換技術は、患者からアトラスへの登録とアトラスからアトラスへの登録との両方の画像登録に伴うエラーに対する耐性を計算していないので、本願発明者はこの技術に改良の余地があると考えた。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［０００５］
この目的のために、本願発明者は、第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、派生画像を生成する方法であって、前記第２の画像は前記第１のタイプであり、前記第３の画像は前記第２のタイプであり、前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、前記派生画像を生成する方法は、前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成し、前記変換する方法のステップはプロセッサーより実行されることを特徴とする派生画像を生成する方法を開示する。
【０００７】
［０００６］
本願明細書において用いられる、画像に関する用語「パッチ」とは画像における複数のデータポイントのサブセットのことである。したがって、第１の画像のパッチを第２の画像のパッチと比較することにより、より多くのデータポイントを用いることが、第１の画像のマップの所定のデータポイントが第２の画像の所定のポイントにいかに良く合致するかを評価することと考えられる。そのようなパッチ比較に基にした重み付けとの組み合わせは、画像登録におけるエラーの存在をより良く調整する効果がある。すなわち、パッチ比較に基にした重み付けとの組み合わせは、画像のより広い部分から情報を集めることになるので、画像登録エラーに対して強いことが期待される。
【０００８】
［０００７］
また、本願発明者は、第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、派生画像を生成する装置であって、前記第２の画像は前記第１のタイプであり、前記第３の画像は前記第２のタイプであり、前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、前記派生画像を生成する装置は、（１）前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、（２）前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、（３）計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、（４）前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成するように構成されたプロセッサーを有することを特徴とする派生画像を生成する装置を開示する。
【０００９】
［０００８］
更に、本願発明者は、第１のタイプの第１の画像を、第２の画像及び第３の画像に基づいて第２のタイプの派生画像に変換する、コンピュータプログラム製品であって、前記第２の画像は前記第１のタイプであり、前記第３の画像は前記第２のタイプであり、前記第２の画像と前記第３の画像とは互いに登録されており、前記第１の画像は複数のデータポイントを有し、前記第１の画像の各データポイントは前記第１の画像に対する前記第１のタイプのデータで有し、前記第２の画像は複数のデータポイントを有し、前記第２の画像の各データポイントは前記第２の画像に対する前記第１のタイプのデータを有し、前記第３の画像は複数のデータポイントを有し、前記第３の画像の各データポイントは前記第３の画像に対する前記第２のタイプのデータを有し、（１）前記第１の画像のひとつのパッチと前記第２の画像の複数のパッチとの間の複数の比較処理を実行して、前記第１の画像のひとつのデータポイントと前記第２の画像の複数のデータポイントとの間の類似を示す複数の類似指標を生成し、（２）前記複数の類似指標に基づいて、前記第３の画像の複数のデータポイントに関連した複数の重みファクターを計算し、（３）計算された前記重みファクターに関連する前記第３の画像の複数のデータポイントの重み付けされた組み合わせであって、計算された前記重みファクターに従う重み付けされた組み合わせとして、前記第１の画像のデータポイントに対応する派生画像のデータポイントを計算し、（４）前記第１の画像の複数の異なるデータポイントに対して、前記複数の比較処理を実行するステップと前記複数の重みファクターを計算するステップと前記派生画像のデータポイントを計算するステップとを繰り返し、それにより、計算された前記派生画像の複数のデータポイントから前記派生画像を生成することをプロセッサーに実行させる、非一時的なコンピューター可読媒体上にある複数の命令を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品を開示する。
【００１０】
［０００９］
他の実施形態において、本願発明者は、第１のタイプの第１の画像を第２のタイプの派生画像に変換する技術であって、複数の類似指標が第１の画像の複数のパッチと第１のタイプの第１のアトラス画像の複数のパッチとの間で計算される技術を開示する。重みファクターは計算された類似指標に基づいて計算される。派生画像の少なくとも複数のデータポイントのそれぞれが第２のアトラス画像の複数のデータポイントの関数となるように、これら重みファクターは第２のアトラス画像の複数のデータポイントに適用され、派生画像の複数のデータポイントを計算する。そのような技術はＭＲ画像から擬似ＣＴ生成に用いられる。
【００１１】
［００１０］
更に他の実施形態において、本願発明者は、第１のタイプの第１のアトラス画像を第２のタイプの派生画像に変換する方法であって、複数の類似指標が第１のタイプの第１のアトラス画像の複数のパッチと第２のタイプの第２のアトラス画像の複数のパッチとの間で計算される。重みファクターは計算された類似指標に基づいて計算される技術を開示する。派生画像の少なくとも複数のデータポイントのそれぞれが第２のアトラス画像の複数のデータポイントの関数となるように、これら重みファクターは第２のアトラス画像の複数のデータポイントに適用され、派生画像の複数のデータポイントを計算する。
【００１２】
［００１１］
本願発明の上記及び他の特徴や利点は、後述する明細書及び図面を参照して当業者にとって明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の典型的な実施形態を示す図である。
【図２】図２は、本発明の典型的な実施形態において処理装置により実行される典型的な処理フローを示す図である。
【図３】図３は、本発明の典型的な擬似ＣＴ生成の実施形態を示す図である。
【図４】図４は、図２の処理フローの典型的な実施形態を示す図である。
【図５】図５は、患者ＭＲ画像に対する典型的なパッチを示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｅ】図６Ｅは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｆ】図６Ｆは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｇ】図６Ｇは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｈ】図６Ｈは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図６Ｉ】図６Ｉは、典型的な患者ＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の様々な典型的なパッチと比較する例を示す図である。
【図７】図７は、アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像のポイントに関連して、患者ＭＲ画像の所定のポイントＸiに対するパッチ比較からの類似スコアを示す典型的なデータ構造を示す図である。
【図８】図８は、様々なアトラス画像のポイントに対して計算された重みファクターで拡張された図７の典型的なデータ構造を示す図である。
【図９】図９は、患者ＭＲ画像の所定のポイントＸiに対する派生ＣＴ値が図８のデータ構造からどのように計算されるかを示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、マルチアトラスＭＲ−ＣＴ画像ペアが患者ＭＲ画像からＣＴ画像を導出するのに用いられる典型的な実施形態を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、図１０Ａのマルチアトラスのポイントに関連して、患者ＭＲ画像の所定のポイントＸiに対するパッチ比較からの類似スコアを示す図である。
【図１１】図１１は、類似スコアのサブセットが重みファクターを計算する典型的な実施形態を示す図である。
【図１２】図１２は、パッチ比較重み付け組合せ技術がアトラスＭＲ画像の登録において派生ＣＴ画像を生成するのに用いられ、派生ＣＴ画像が患者ＣＴ画像を導出するのに用いられる典型的な実施形態を示す図である。
【図１３】図１３は、図１２の実施形態を実行する典型的な処理フローを示す図である。
【図１４】図１４は、派生アトラスＣＴ画像の生成に関連させて図１３の処理フローの典型的な実施形態を示す図である。
【図１５】図１５は、アトラスＭＲ画像に対する典型的なパッチを示す図である。
【図１６】図１６は、図１５のアトラス画像パッチが図１４の処理フローの一部としてアトラスＣＴ画層のパッチと比較される実施例を示す図である。
【図１７】図１７は、比較されるパッチの特徴ベクトルに基づく典型的なパッチ比較技術を示す図である。
【図１８】図１８は、パッチに関する特徴ベクトルを計算する典型的な配列を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［００３１］
図１に本発明の典型的な実施形態を示す。図１に示すように、プロセッサー１００は、処理論理回路１０４を実装するように構成されている。処理論理回路１０４により、アトラス画像（Type 1）１０６とアトラス画像（Type 2）１０８を用いて、第１のタイプの第１の画像（Type 1）１１０が第２のタイプの派生画像（Type 2）１１２に変換される。これら画像は２次元（２Ｄ）画像でも３次元（３Ｄ）画像でもよい。２次元画像（２Ｄ）では、画像データの各ポイントはピクセル（pixel）として参照される。３次元画像（３Ｄ）では、画像データの各ポイントはボクセル（voxel）として参照される。
【００１５】
［００３２］
プロセッサー１００は、後述する機能を実行する十分な処理能力が有するいかなるプロセッサーでもよい。プロセッサー１００はマルチプロセッサーでもよく、任意にネットワークを介して配信されるプロセッサーでもよい。処理論理回路１０４に実行させるプログラム命令は、プロセッサー１００によりアクセスされ実行される非一時的なコンピューター読取可能な記憶媒体（例えば、メモリ１０２）に格納される。メモリ１０２は、マルチメモリ装置でもよく、任意にマルチの配信されるメモリ装置及び／又は異なるタイプのメモリ装置でもよい。
【００１６】
［００３３］
図２に処理論理回路１０４における典型的な処理フローを示す。ステップ２００では、プロセッサーが、新たな画像１１０のパッチ（patch）と第１のタイプのアトラス画像１０６のパッチ（patch）とを比較する。ステップ２０２では、プロセッサーが、これらパッチ比較（patch comparison）に基づいて複数の類似指標（similarity indicator）を計算する。各類似指標は、新たな画像１１０の所定のパッチが第１のタイプのアトラス画像１０６の所定のパッチに対してどのように類似しているかを示す。これら類似指標から、プロセッサーが重みファクター（weight factor）を計算する（ステップ２０４）。これら重みファクターは、第２のタイプのアトラス画像の所定のデータポイント（data point）が、第２のタイプの派生画像１１２の新たなデータポイント（data point）の計算上、どの程度影響するかを支配する。ステップ２０６では、プロセッサーが、第２のタイプのアトラス画像１０８からのデータと組み合わせて重みファクターに基づいて第２のタイプの派生画像１１２を計算する。
【００１７】
［００３４］
図３に擬似ＣＴ生成を実行するように構成された処理論理回路１０４の典型的な実施形態を示す。図１の典型的の実施形態を参照するに、第１のタイプの画像診断技術は磁気共鳴（ＭＲ）であり、第２のタイプの画像診断方法はコンピューター断層撮影（ＣＴ）である。図３の実施形態では、変換されるべき画像は患者のＭＲ画像３０４である。アトラス画像は、アトラスＭＲ画像３００とアトラスＣＴ画像３０２となる。これらアトラス画像３００、３０２は互いに登録されることが望ましい。図３では、処理論理回路１０４は、これら画像３００、３０２、３０４を処理し、派生患者ＣＴ画像３０６を生成する。この実施形態はＭＲ画像から擬似ＣＴ生成するのに用いられるが、他の画像タイプ／画像診断も用いることができる。例えば、実施者はここで述べる技術を使用してＭＲ画像又はＣＴ画像から超音波画像を導出してもよい。
【００１８】
［００３５］
図４に図３の処理論理回路１０４の典型的な処理フローを示す。ステップ４００では、患者ＭＲ画像３０４がアトラスＭＲ画像３００と共に登録される。多数の登録技術のいずれも使用することができる。例えば、変形登録（deformable registration, OIR）を使用することができる。画像登録技術の他の例は、次の論文「Andersson et al., "Evaluation of 14 nonlinear deformation algorithms applied to human brain MRI registration", Neuroimage 46: 786-802, 2009」に記載されている。この論文の記載全体はこの引用により本明細書に含まれる。画像登録技術の更に他の例は、次の論文「Avants, et al., "Symmetric diffeomorphic image registration with cross-correlation: evaluating automated labeling of elderly and neurogenerative brain", Med. Image Anal 12, 26-41, 2008」や「Liao et al, "Feature based nonrigid brain MR image registration with symmetric alpha stable filters", IEEE Trans. Med. Imag,, 29(1); 106-119, 2010」に記載されている。これら論文の全体の記載はこの引用により本明細書に含まれる。この登録プロセスの結果、患者ＭＲ画像３００の各データポイントＸiは、アトラスＭＲ画像の対応する各データポイントＸ'iを有する。
【００１９】
［００３６］
ステップ４０２では、プロセッサーは変数ｉとｊを初期化する。変数ｉは、患者ＭＲ画像３０４のデータポイントを特定する。変数ｊは、いかに多くのパッチの比較が患者ＭＲ画像３０４の所定ポイントＸiについてなされるかを管理するのに用いられる。
【００２０】
［００３７］
ステップ４０４では、プロセッサーが、患者ＭＲ画像３０４のデータポイントＸiについての患者ＭＲ画像３０４内のパッチを選択する。選択されたＭＲ画像パッチは、データポイントＸi近くの患者ＭＲ画像３０４からの近傍のデータポイントである。例えば、図５の実施例では、複数のデータポイント５００からなる患者ＭＲ画像３０４に対して、選択された患者ＭＲ画像パッチ５０２は、データポイントＸiを囲む複数のデータポイントＮ1、Ｎ2、・・・である。図５に示されたパッチ５０２の形状や大きさは一例に過ぎない。実施者は、パッチ５０２として所望の大きさ及び／又は形状の定義することができる。例えば、パッチの大きさが小さくなるにしたがい類似比較の信頼性は減少する。小さなパッチの大きさは画像ノイズに敏感になるので。一方、パッチの大きさが大きくなるにしたがい信頼性は悪化する。類似比較がボクセル又はピクセルの相違に敏感でなくなるので。大きなパッチは、比較の計算に長い時間を必要として待ち時間によくない影響を与える。したがって、実施者は、そのようなことを考慮して、状況にあった適正なパッチの大きさを選択すべきである。典型的には、パッチの形状を対象であるボクセル（又はピクセル）が中央に位置する領域として定義する。形状は、効率的な選択として、箱形状は球形状が望ましい（例えば、箱形状はその大きさと長さによって単純に記述できるし、球形状はその半径により単純に記述できる）。
【００２１】
［００３８］
ステップ４０６では、プロセッサーは、アトラスＭＲ画像３００のデータポイントＸ'iについてのアトラスＭＲ画像３００のパッチを選択する。データポイントＸ'iは、ステップ４００での登録の結果として患者ＭＲ画像のデータポイントＸiに対応するアトラスＭＲ画像のデータポイントである。選択されたアトラスＭＲ画像のパッチは、データポイントＸ'i近くのアトラスＭＲ画像３００からの近傍のデータポイントである。例えば、図６Ａの実施例では、複数のデータポイント６００を有するアトラスＭＲ画像３００に対して、選択されたアトラスＭＲ画像のパッチ６０２は、データポイントＸ'iを取り囲む複数のデータポイントＮ'1、Ｎ'2、・・・である。図５のように、図６に示されたパッチ６０２の形状や大きさは一例に過ぎない。実施者は、パッチ６０２として所望の大きさ及び／又は形状の定義することができる。望ましくは、パッチ６０２の大きさ及び形状はパッチ５０２の大きさ及び形状と合致している。
【００２２】
［００３９］
ステップ４０８では、選択されたＭＲ画像のパッチ（パッチ５０２）は、選択されたアトラスＭＲ画像のパッチ（パッチ６０２）と比較される。この比較は、類似スコア（ステップ４１０、図６Ａ参照）のような類似指標を計算することとなる。パッチ５０２とパッチ６０２を比較して類似を評価し定量化するには、多くの技術のいずれも使用する事ができる。
【００２３】
［００４０］
例えば、パッチ５０とパッチ６０２を様々な技術を用いて直接比較することができる。一例として、画素値の差分の自乗和である誤差自乗和（sum-of-squared-intensity difference：ＳＳＤ）技術を、パッチ間の類似を定量化する、パッチ５０２とパッチ６０２のデータポイントに存在する明度データに適用することができる。しかし、本願発明者は、より有用な直接比較技術は、局所相関係数（local correlation coefficient (ＬＣＣ)）比較技術であることを見出した。局所相関係数（ＬＣＣ）比較技術は、次式により類似スコア（ＬＣＣ）を計算する。
【００２４】
【数１】
2016504167.tif 000003
【００２５】
この式において：
Ｓは、患者ＭＲ画像を示す。
【００２６】
Ａiは、アトラスＭＲ画像を示す。
【００２７】
ｘは、検討中のポイントＸiを示す。
【００２８】
Ｂ（ｘ）は、ポイントＸiが中心であるパッチを示す。同じパッチの大きさと形状が患者ＭＲ画像とアトラスＭＲ画像に対して用いられる。
【００２９】
【数２】
2016504167.tif 000004
【００３０】
Ｓは、Ｂ（ｘ）内のＳの局所的平均を示す。Ｓは次式で計算される。
【００３１】
【数３】
2016504167.tif 000005
【００３２】
Ａiは、Ｂ（ｘ）内のＡiの局所的平均を示す。Ａiは次式で計算される。
【００３３】
この実施例のＬＣＣスコアは［−１、１］の範囲で価値を証明する。＃Ｂ（ｘ）は、Ｂにおけるポイントの数を示している。
【００３４】
［００４７］
他の実施例として、パッチ５０２とパッチ６０２とを、パッチ５０２とパッチ６０２から導出された特徴的ベクターデータを用いて間接的に比較してもよい。ベクターデータの例については、図１７、１８を参照して後述する。
【００３５】
［００４８］
更に、パッチ比較はランダムプロジェクション（random projection）技術を用いて行うことができる。ランダムプロジェクションは次元を削減する方法である。パッチ比較を実行するためにランダムプロジェクションを用いる動機は計算速度の改善である。パッチは信号であり、それらの類似度の計算（すなわち、それらの間の距離を計算することと同等であり、長い距離は低い類似度を意味する）は、信号の次元や長さが大きい場合（すなわち、パッチの大きさが大きい場合）には、遅くなる。次の論文「Bingham, et al., "Random projection in dimensionality reduction: applications to image and text data", Knowledge Discovery and Data Mining, pages 245-250, 2001（この論文の記載全体はこの引用により本明細書に含まれる）」に記載されているように、ランダムプロジェクションは次元削減の強力な方法として現れている。ランダムプロジェクション（ＲＰ）において、元の高次元データは、その列が単位長さであるランダムマトリックスを用いて低次元の部分空間上に投影される。ランダムプロジェクション（ＲＰ）は、高次元のデータセットの次元を削減するのに、計算効率がよく十分正確な方法とされている。したがって、ランダムプロジェクション（ＲＰ）をパッチ比較に適用する時、パッチは低次元部分空間に投影され、類似性評価はその部分空間において実行される。
【００３６】
［００４９］
したがって、ステップ４１０の結果は、パッチ５０２とパッチ６０２間の類似性を示す類似スコアを生成する。
【００３７】
［００５０］
ステップ４１２では、プロセッサーが、変数ｊ＝Ｍであるかチェックする。Ｍは、実施者により選ばれたパラメーターであり、パッチ５０２について、どのくらい多くのパッチ比較がなされるかを定める。アトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像間のような登録エラーを繰り越され易くなるけれど、極端なケース、Ｍは１である。それはそれとして、より大きい値のＭを用い、より多くのデータポイントを考慮することが望ましい。Ｍの値は、サーチ領域の大きさにより決定される。パッチと同様に、サーチ領域は、注目ポイントを中心とした箱形状又は球形状として定義される。典型的には、これは、患者ＭＲ画像における考慮下のポイントと共に登録されるアトラスＭＲ画像のポイントである。そして、Ｍが１より大きい場合、このサーチ領域の大きさはパッチの大きさより大きい。どのような大きさのサーチ領域を選択するかは、実施者が画像登録をどの程度信頼性あるものと信じているかの関数である。例えば、患者ＭＲ画像とアトラスＭＲ画像間の登録において、かなりの登録エラーがあると考えるなら、これは、より大きなサーチ領域が使用されるべきであることを示す。他方向の極端な場合には、Ｍは、パッチ５０２がアトラスＭＲ画像全体を包囲するパッチと効率よく比較されるのに十分な大きさとなりうる。しかしながら、そのような大きなＭは、両極端の間の値より望ましくない。何故なら、もしＭが大きすぎると、処理計算時間が遅くなるだけでなく、誤った類似性を見つける可能性が増大すると思われるからである。もし変数ｊがＭでないなら、処理フローはステップ４１４に進む。
【００３８】
［００５１］
ステップ４１４では、プロセッサーは、パラメーターｊをインクリメントし、アトラスＥＭ画像において次のパッチにシフトさせる。この次のパッチは、異なるアトラスＭＲ画像データポイントの周囲における、アトラスＭＲ画像３００のパッチである。例えば、図６Ｂは、アトラスＭＲ画像の次のパッチが、ポイントＮ'1を中心として取り囲むパッチ６０４である具体例を示す。ポイントＮ'1は、パッチ６０４に対応するアトラスＭＲ画像のデータポイントとして特徴付けられる。図に示すように、パッチ６０４は、データポイントＸ'iの近くであるアトラスＭＲ画像のデータポイント６００の異なるセットを取り囲む。アトラスパッチからアトラスパッチにシフトするためには、処理フローでは、アトラスパッチの中心であるポイントとして、サーチ領域内の様々なポイントを選択することができる。これは必要ではないが、サーチ領域の全てのポイントはアトラスパッチの中心点として用いられることが望ましい。
【００３９】
［００５２］
プロセッサーは、ステップ４１４からステップ４０８とステップ４１０に戻り、ここで  パッチ５０２がパッチ６０４と比較される。この２回目の繰り返しでのステップ４１０の動作は、パッチ５０２とパッチ６０２間の類似を示す類似スコアを生成する。プロセッサーは、変数ｊ＝Ｍとなるまで繰り返す。単純な例ではＭ＝９である。
【００４０】
［００５３］
３回目の繰り返しは、図６Ｃに示すように、パッチ５０２とパッチ６０６との間のパッチ比較となる。
【００４１】
［００５４］
４回目の繰り返しは、図６Ｄに示すように、パッチ５０２とパッチ６０８との間のパッチ比較となる。
【００４２】
［００５５］
５回目の繰り返しは、図６Ｅに示すように、パッチ５０２とパッチ６１０との間のパッチ比較となる。
【００４３】
［００５６］
６回目の繰り返しは、図６Ｆに示すように、パッチ５０２とパッチ６１２との間のパッチ比較となる。
【００４４】
［００５７］
７回目の繰り返しは、図６Ｇに示すように、パッチ５０２とパッチ６１４との間のパッチ比較となる。
【００４５】
［００５８］
８回目の繰り返しは、図６Ｈに示すように、パッチ５０２とパッチ６１６との間のパッチ比較となる。
【００４６】
［００５９］
９回目の繰り返しは、図６Ｉに示すように、パッチ５０２とパッチ６１８との間のパッチ比較となる。
【００４７】
［００６０］
したがって、変数ｊ＝Ｍとなった時点で、図７に示すような結果データ構造が、パッチ５０２と様々なパッチ６０２−６１８について計算された様々な類似スコアを確認する。各スコアは、アトラスＭＲ画像のパッチに対応するアトラスＭＲ画像データポイントに関連している。アトラムＭＲ画像のパッチに対する類似スコアは計算されている（７００欄参照）。更に注目されるのは、アトラスＭＲ画像３００とアトラスＣＴ画像３０２との間の登録により、各スコアに対応するアトラスＭＲ画像のデータポイントは、対応するアトラスＣＴ画像データポイントにマップされる（７０２欄参照）。したがって、アトラスＣＴ画像データポイントＹ'（Ｘ'i）は、アトラスＭＲ画像データポイントＸ'iと共に登録されたアトラスＣＴ画像データポイントである。図７に示すように、各類似スコアはアトラスＣＴ画像３０２のデータポイントに関連付けられる。
【００４８】
［００６１］
ステップ４１６では、プロセッサーは、図７のデータ構造に示された類似スコアに基づいて複数の重みファクターを計算する。重みは類似スコアに比例して選択される。すなわち、大きな類似スコアには大きな重みが割り当てられる。Ｓjをアトラス画像のポイントｊに対する類似スコアとすれば、重みファクターは次式により計算される。
【００４９】
【数４】
2016504167.tif 000006
【００５０】
ここで、ｈは実施者によって選択される大きさパラメーターである。もしｈが（類似スコアに対して）大きいならば、全てのスコアは概ね同じ重みに変換される。もし類似スコアが上述したＬＣＣ技術を用いて計算するならば、ｈの適合値が次式のように計算される。
【００５１】
【数５】
2016504167.tif 000007
【００５２】
類似スコアを重みファクターとして直接に使用すること、すなわち、Ｗj＝Ｓj−ｍｉｎjＳj、なる式のようにすることも可能である。ここでは、最小値を引き算しても全ての重みが負とはならないことを確実にする。
【００５３】
［００６２］
ステップ４１６では、所定の類似スコアに対する重みファクターを計算する（図８の８００欄参照）。各類似スコアは対応するアトラスＣＴ画像データポイントと関連付けられているので（７０２欄参照）、８００欄における各重みファクターも、７０２欄における対応するアトラスＣＴ画像のデータポイントに関連付けられることを意味する。ステップ４１６での計算により、ポイントＸiに対して生成された全ての類似スコアを考慮することになる。しかしながら、図１１において説明するように、これは必要ではない。もし望むならば、実施者は、重みファクターを類似スコアのサブセットのみから計算するようにステップ４１６を構成してもよい。
【００５４】
［００６３］
ステップ４１８では、プロセッサーは、計算された重みファクターと、計算された重みファクターに関連する、対応するアトラスＣＴ画像データポイントとに基づいて、ポイントＸiに対する、派生ＣＴ値を生成する（図９参照）。ステップ４１８において、派生ＣＴデータポイントを計算する、重み結合関数の例を次式で示す。
【００５５】
【数６】
2016504167.tif 000008
【００５６】
ここでは、Ｚ(Ｘi)はポイントＸiでの派生ＣＴ値であり、Ｙ'(Ｘ'j)は図７及び図８に例示された対応するアトラスＣＴ値であり、Ｗjは各アトラスポイントに対する重みである。したがって、ステップ４１８は、Ｚ(Ｘi)と記載される、Ｘiに対する派生ＣＴ値を計算するように動作する。
【００５７】
［００６４］
ステップ４２０では、プロセッサーは、変数ｉがＮと同じになるかをチェックする。Ｎは、実施者により選択されるパラメーターであり、患者ＭＲ画像のどのくらい多くのポイントが、派生ＣＴ画層データポイントに変換されるかを定義する。Ｎは、患者ＭＲ画像の全てのデータポイントを含むように選択される。しかし、これは必要ではない。例えば、実施者の要望により、（特別な臓器の周囲の領域のような）患者画像のより小さな領域のみを変換するようにしてもよい。そのような場合、Ｎは、この選択された注目領域内のポイント数となる。もし、変数ｉがまだＮに等しくないならば、処理フローはステップ４２２に進む。
【００５８】
［００６５］
ステップ４１２では、変数ｉはインクレメントされて、患者ＭＲ画像の次のデータポイント（Ｘi+1）に進み、処理フローはステップ４０４に戻る。ステップ４０４から、パッチ比較プロセスが新しい患者ＭＲ画像パッチ（今度はＸi+1の周囲）に対して繰り返され、処理フローは進行し、Ｘi+1に対する派生ＣＴ値を計算する。この派生ＣＴ値はＺ(Ｘi+1)と表記される。変数ｉがＮとなった後は、処理フローは、患者ＭＲ画像から派生ＣＴ画像を生成するように操作される。派生ＣＴ画像は、データポイントＸiからＸNに対する、計算された派生ＣＴ値（Ｚ(Ｘi)からＺ(ＸN)）を有する。
【００５９】
［００６６］
医療従事者は、この派生ＣＴ画像を用いて患者ＭＲ画像を検討することができる。例えば、派生ＣＴ画像がスクリーン上に映しだされ、患者ＭＲ画像によって明らかにされない患者に対する注目領域の様相を示すことができる。
【００６０】
［００６７］
図４のステップ４００は、実施者が希望するなら省略することができる。もし患者ＭＲ画像がアトラスと共に登録されないなら、これは、ポイントＸiと共に登録されるアトラスＭＲ画像３００のデータポイントＸ'iを識別するためのステップ４０６に対する事前の知識がないことを意味する。したがって、もし患者ＭＲ画像がアトラスと共に登録されないなら、パッチ比較は、ポイントＸiに対する選択されたＭＲ画像パッチをアトラスＭＲ画像の全ての可能性あるパッチと比較するようになされる。すなわち、アトラスＭＲ画像パッチは、アトラスＭＲ画像内の全ての可能性あるパッチを包含する。そのようにすることは、処理により生成されるデータ総量を拡大し、より多くの計算資源を消費する。それは、患者ＭＲ画像から派生ＣＴ画像を計算するため多くの時間を必要とし、遅延することとなる。しかし、これは実施者に対する交換条件として受け入れることができる。
【００６１】
［００６８］
更に、ここで述べるようなパッチ比較ベースの重み付け組み合わせ方法は、画像登録エラーを軽減するので、ステップ４００が実行される場合には、実施者は画像登録技術を自由に選択することができる。その画像登録技術では正確さは重要な要素ではない。例えば、速度を得るために、低速登録技術よりも多くの登録エラーが発生するとしても、高速画像登録技術をステップ４００で用いることができる。線形登録は典型的には非線形登録よりも速い。線形登録は、世界的な位置、方向、２つの画像間の大きさの相違のみに対応する。一方、非線形登録は、一般的により正確であり、局所の身体構造上の形状の相違をも補う。例えば、細身の患者の画像を太り気味の患者の画像に登録する。オンライン又はインターベンショナルな適用において、患者画像が取得された直後に派生画像が計算される必要がある状況では、より速い登録が通常必要とされる。そのような状況では、より正確性の少ない登録技術との組み合わせ使用が強化されるので、登録エラーを包含する典型的な実施形態の能力は非常に効果的である。
【００６２】
［００６９］
また、図３及び図４の実施例は、単一のアトラスＭＲ画像とアトラスＣＴ画像とのペアが、患者ＭＲ画像に対するＣＴデータ抽出を促進するに用いられるシンプルなケースを示している。
【００６３】
［００７０］
他の典型的な実施形態において、多重のアトラスＭＲ−ＣＴペアが、患者ＭＲ画像からＣＴデータを抽出するのに使用される。そのような実施形態の一例が、図１０Ａに示されている。図１０Ａにおいて、共通に登録されたアトラスＭＲ画像３００ｉとアトラスＣＴ画像３０２ｉの多重のペアが用いられている。この実施形態において、処理論理回路１０４は、ステップ４０６−４１４を実行し、各患者ＭＲ画像のパッチと各アトラスＭＲ画像３００ｉに対する所望のパッチのセットとを比較する。これは、各アトラスＭＲ画像について類似スコアＭがある図１０Ｂに示されているように、結果の類似スコアが多重アトラスパッチに反映することを意味する。多数のアトラス画像を考慮することにより、結果のＣＴデータ導出の正確性が更に強化される。
【００６４】
［００７１］
図１１に類似スコアのサブセットのみが重みファクターを計算するのに用いられる実施例を示す。この限定は、所定のポイントＸiに対して多数の類似スコアが存在する場合（例えば、図１０Ｂの実施例参照）に望ましい。例えば、プロセッサーは、類似スコアを順位付けするように構成されている。例えば、高い類似性を示す類似スコアが低い類似性を示す類似スコアより高く順位付けされるように構成されている。プロセッサーは、トップｋ番目の類似スコアを選択する。そこでは、重みファクターがトップｋ番目の類似スコアから計算される（図１１参照）。
【００６５】
［００７２］
パッチ比較ベースの重み付け組み合わせ方法は、図１２に示すように、アトラス画像に適用され、アトラスＭＲ画像３００とアトラスＣＴ画像との間の登録エラーの効果を緩和する。図１２の実施例では、プロセッサーは、プロセス論理回路１２００を動作させて、アトラスＭＲ画像３００とアトラスＣＴ画像３０２とから導出されたアトラスＣＴ画像３０２′を生成する。そのとき、派生患者ＣＴ画像が、アトラスＭＲ画像３００と派生アトラスＣＴ画像３０６′を用いて患者ＭＲ画像から計算される。これは、図１０Ａの多重アトラスの実施形態に拡張され得る。
【００６６】
［００７３］
図１３にプロセス論理回路１２００に対する典型的な一般的処理フローを示す。ステップ１３００では、プロセッサーは、第１のタイプのアトラス画像のパッチを第２のタイプのアトラス画像のパッチと比較する。ステップ１３０２では、プロセッサーは、第１のタイプのアトラスパッチと第２のタイプのアトラスパッチとの間の類似性指標を計算する。異なる画像タイプ／様式からパッチ又は画像を比較するひとつの技術は、相互情報量（Mutual Information：ＭI）測定基準を用いることである（論文「Pluim, "Mutual-information-based registration of medical images: a survey", IEEE Trans, Med, Imag., 22(8): 986- 1004, 2003」を参照）。この論文の記載全体はこの引用により本明細書に含まれる。ふたつの画像Ａと画像Ｂのふたつのパッチに対して、ＭＩは次式のように定義される。
【００６７】
ＭＩ(Ａ，Ｂ)＝Ｈ(Ｂ)−Ｈ(Ｂ｜Ａ)
ここで、Ｈ(Ｂ)は、その強度値の確率分布に基づき計算されるパッチ／画像Ｂのシャノンエントロピー（Shannon entropy）であり、Ｈ(Ｂ｜Ａ)は、条件付きエントロピーを示す。条件付きエントロピーは、条件付き確率ｐ(b｜a)、すなわち、Ａにおける対応するボクセルが強度値ａを有する条件でのパッチＢにおける強度値ｂの確率に基づいている。そして、ステップ１３０４では、プロセッサーは、ステップ４１６に関連して記載されているように類似性指標から重みファクターを計算する。そして、ステップ１３０６では、プロセッサーは、重みファクターとオリジナルの第２のタイプのアトラス画像データから、派生第２のタイプのアトラス画像を計算する（ステップ４１８参照）。この派生第２のタイプのアトラス画像は、プロセス論理回路１０４により、オリジナルの第２のタイプのアトラス画像の代わりに用いられる（ステップ１３０８）。
【００６８】
［００７４］
図１４は、この処理フローの実施例を示す。ここでは、派生アトラスＣＴ画像がアトラスＭＲ画像−アトラスＣＴ画像のペアから生成される。ステップ１４００では、アトラスＭＲ画像がオリジナルのアトラスＣＴ画像と共に登録される。もう一度繰り返すと、実施者は、所望の態様で速度と正確性が釣り合う登録技術を自由に選択できる。ステップ１４０２では、ステップ４０２に関連して上述したように進行する。ステップ１４０４は、パッチがポイントＸiの周囲のアトラスＭＲ画像に対して選択されることを除いて、ステップ４０４と類似している。この実施形態では、ＸiはアトラスＭＲ画像３００におけるポイントを参照するために用いられる。図１５に、ステップ１４０４で選択された典型的なアトラスＭＲ画像パッチ１５０２を示す。ステップ１４０６は、パッチがポイントＹiの周囲のオリジナルのアトラスＣＴ画像に対して選択されることを除いて、ステップ４０６と類似している。図１６に、ステップ１４０６でオリジナルのアトラスＣＴ画像データポイント１６００から選択された典型的なアトラスＣＴ画像パッチ１６０２を示す。
【００６９】
［００７５］
ステップ１４０８ではパッチ比較が実行され、類似スコアが計算される（ステップ１４１０）。これはＭＲデータとＣＴデータとの間の比較であるので、ステップ４０８とステップ４１０で使用されたものとは異なる比較技術が用いられる。上述したように、相互情報量（Mutual Information：ＭI）に基づく比較技術がステップ１４１０で用いられる。使用される付加的なクロスモダリティ比較測定基準（additional cross-modality comparison metric）は相関比（correlation ratio）を含んでいる。相関比については論文「Roche et al, "The correlation ratio as a new similarity measure for multimodal image registration", Proc. Of MICCAI '98, vol. 1496 of LNCS, pp. 1115-1124, 1998」に記載されている。この論文の全体の記載はこの引用により本明細書に含まれる。
【００７０】
［００７６］
ステップ１４１２−１４２２は、ステップ４１２−４２２での記載と同様に進行する。図１４の処理フローの最終結果は、派生アトラスＣＴ画像３０２'（Ｙ″）に対する派生アトラスＣＴ画像データポイントのセットである。
【００７１】
［００７７］
図１７にパッチ比較の技術を示す。このパッチ比較では、パッチが、各パッチから導出された特徴ベクトルを介して間接的に比較される。パッチ１７００と１７０２は、処理論理回路１７０４によって前処理され、パッチ１７００と１７０２に対する特徴ベクトル１７０６と１７０８をそれぞれ生成する。パッチに対して計算される特徴の実施例は、平均（mean）、分散（variance）、モーメント（moments）、ランダムプロジェクション（random projection）を含む。例えば、ランダムプロジェクションを用いたＭディメンジョン（M-dimension）にＮ×Ｎ行列パッチ（N-by-N patch）を投影することである。そして、ステップ１７１０では、類似スコアがこれら特徴ベクトルに基づいて計算される。図１７のパッチ比較実施形態は、パッチに対する特徴ベクトルのディメンジョンがオリジナルのパッチよりも小さくなり演算上及び容量上の改善に寄与するので、有用である。
【００７２】
［００７８］
図１８に、２５ポイントパッチ１７００又は１７０２が、処理論理回路１７０４によってどのように特徴抽出され、特徴ベクトル１７０６又は１７０８を生成するかを示す。例えば、次の通りである。
【００７３】
［００７９］
平均（mean）の特徴は次式により計算される。
【００７４】
【数７】
2016504167.tif 000009
【００７５】
［００８０］
分散（variance）の特徴は次式により計算される。
【００７６】
【数８】
2016504167.tif 000010
【００７７】
［００８１］
モーメント（moments）の特徴は次式により計算される。
【００７８】
【数９】
2016504167.tif 000011
【００７９】
［００８２］
ランダムプロジェクション（random projection）の特徴は次のように計算される。
【００８０】
［００８３］
ランダムプロジェクション（Random Projection）：Ｙ＝ＰＸ
ＰはランダムＭ×Ｍ行列（M-by-M matrix）であり、ＸはディメンションＮのオリジナルパッチであり、Ｙはより少ないディメンジョンＭ（Ｍ＜＜Ｎ）のベクトルである。Ｍ＜＜Ｎなので、Ｙの比較は直接的な比較Ｘよりも高速である。
【００８１】
特徴ベクトル１７０６又は１７０８は、これら又は他の特徴Ｙiとのいかなる組み合わせを用いることができる。例えば、Ｙ1が平均（mean）であれば、Ｙ2は分散（variance）である。
【００８２】
［００８４］
本願発明は好ましい実施形態に関連して上述されたが、本願発明の範囲内でこれら実施形態に様々な改良を行ってもよい。本願発明へのそのよう改良は、ここに記載した技術を参照することにより認識されるであろう。したがって、本願発明の全範囲は、ここに記載するクレームとその法律的に等価な内容によってのみ画定される。
【図１】
2016504167.tif 000012
【図２】
2016504167.tif 000013
【図３】
2016504167.tif 000014
【図４】
2016504167.tif 000015
【図５】
2016504167.tif 000016
【図６Ａ】
2016504167.tif 000017
【図６Ｂ】
2016504167.tif 000018
【図６Ｃ】
2016504167.tif 000019
【図６Ｄ】
2016504167.tif 000020
【図６Ｅ】
2016504167.tif 000021
【図６Ｆ】
2016504167.tif 000022
【図６Ｇ】
2016504167.tif 000023
【図６Ｈ】
2016504167.tif 000024
【図６Ｉ】
2016504167.tif 000025
【図７】
2016504167.tif 000026
【図８】
2016504167.tif 000027
【図９】
2016504167.tif 000028
【図１０Ａ】
2016504167.tif 000029
【図１０Ｂ】
2016504167.tif 000030
【図１１】
2016504167.tif 000031
【図１２】
2016504167.tif 000032
【図１３】
2016504167.tif 000033
【図１４】
2016504167.tif 000034
【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2016504167.tif 000037
【図１８】
2016504167.tif 000038
【国際調査報告】
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2016504167.tif 000040
2016504167.tif 000041
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