機能的画像データを強調する方法において、機能的画像データを得るステップと、前記機能的画像データに対応する生体構造画像データを得るステップと、前記機能的画像データ及び前記生体構造画像データに基づき、前記機能的画像データを拡散することにより、強調された機能的画像データを生成するステップとを有する、方法。前記強調された機能的画像データを生成するステップが、前記機能的画像データ及び前記生体構造画像データにおける構造間の相関に基づき、前記生体構造画像データにおける構造に対して前記機能的画像データにおける構造を適合させるステップを有する、請求項1に記載の方法。相関非線形拡散アルゴリズムを用いて、前記強調された機能的画像データを生成するステップを更に有する、請求項1又は2に記載の方法。前記アルゴリズムを反復的に適用するステップを更に有し、連続した反復に対して、前記アルゴリズムが、前の反復と比べて、低グラジエント領域においてより高い強度で適用される、請求項3に記載の方法。連続した反復に対して、前記低グラジエント領域及び高グラジエント領域の間を区別するグラジエント値が、前記前の反復に対して減らされる、請求項3又は4に記載の方法。前記機能的画像データを強調する前に前記機能的画像データを鮮鋭化するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。前記鮮鋭化が、前記機能的画像データに対して一様に適用される、請求項6に記載の方法。生体構造画像データ形態学に対して前記機能的画像データ形態学を適合させるステップを更に有する、請求項1、3、4、又は5のいずれかに記載の方法。前記適合させるステップが、a前記生体構造画像データに関するグラジエントを決定するステップと、b前記グラジエントに基づき、前記生体構造画像データにスムージングを適用するステップと、c前記グラジエント及び前記スムージングが適用された生体構造画像データに基づき、前記機能的画像データをスムージング及び/又はエッジ強調及び/又は変形させるステップとを含む、請求項8に記載の方法。前記滑らかにされた生体構造画像データ及び前記スムージングが適用された/エッジ強調された/変形された機能的画像データを用いて、所定回数、ステップa~cを反復するステップを更に有する、請求項9に記載の方法。a中間強調機能的画像データのグラジエントを決定するステップと、b前記機能的画像データグラジエントに基づき、前記中間強調機能的画像データにスムージングを適用するステップとを更に有する、請求項10に記載の方法。前記スムージングが適用された機能的画像データを用いて、所定回数、ステップa~bを反復するステップを更に有する、請求項11に記載の方法。前記機能的画像データを強調する前に、前記機能的画像データ又は前記生体構造画像データの少なくとも1つをアップサンプリングするステップを更に有する、請求項12に記載の方法。前記オリジナルの機能的画像データのサンプリングに基づき、前記強調された機能的画像データをダウンサンプリングするステップを更に有する、請求項13に記載の方法。機能的画像データエンハンサであって、機能的画像データに対して相関された非線形拡散アルゴリズムを適用することにより、強調された機能的画像データを生成するプロセッサを有する、エンハンサ。前記相関された非線形拡散アルゴリズムを適用する前に、前記機能的画像データを鮮鋭化するプレ相関強調処理要素を更に有する、請求項15に記載のエンハンサ。前記機能的画像データ及び前記生体構造画像データにおける構造間の相関に基づき、前記生体構造画像データにおける構造に対して前記機能的画像データにおける構造を適合させる適合処理ブロックを更に有する、請求項15又は16に記載のエンハンサ。前記適合処理ブロックが、前記アルゴリズムを反復的に適用し、連続した反復に対して、前記アルゴリズムが、前の反復と比べて、低グラジエント領域においてより高い強度で適用される、請求項17に記載のエンハンサ。連続した反復に対して、前記低グラジエント領域及び高グラジエント領域の間を区別するグラジエント値が、前記前の反復に対して減らされる、請求項18に記載のエンハンサ。前記強調された機能的画像データを生成するため、前記適合された機能的画像データにスムージングを適用するスムージング処理ブロックを更に有する、請求項17乃至19のいずれかに記載のエンハンサ。前記プロセッサが、1つ又は複数の処理パラメータに基づき、前記強調された機能的画像データを生成し、前記パラメータが、鋭さパラメータ、適合パラメータ、及びバックグラウンドパラメータからなるグループからの少なくとも1つのパラメータを含む、請求項15乃至20のいずれかに記載のエンハンサ。前記鋭さパラメータが、機能的画像データの鮮鋭化のレベルを規定し、所定の範囲を満たす機能的表示レベルを持つ小さなパターンの関連付けられる強度修正を規定する、請求項21に記載のエンハンサ。前記適合パラメータが、生体構造画像データに対する機能的画像データの相関従属な形態学的適合のレベルを決定する、請求項21又は22に記載のエンハンサ。前記バックグラウンドパラメータが、強調されるべきでないバックグラウンド機能的表示レベルとみなされる、前記機能的画像データにおける強度の範囲を規定する、請求項21乃至23のいずれかに記載のエンハンサ。前記相関される非線形拡散アルゴリズムを適用する前に、機能的画像データをリサンプリング及び/又はリサイズするプレ相関強調処理要素と、前記相関される非線形拡散アルゴリズムを適用した後、機能的画像データをリサンプリング及び/又はリサイズするポスト相関強調処理要素とを更に有する、請求項15乃至24のいずれかに記載のエンハンサ。コンピュータのプロセッサにより実行されるとき、前記コンピュータに、機能的画像データを生成するステップを実行させる命令でエンコードされるコンピュータ可読ストレージ媒体であって、機能的画像データにおける構造と生体構造画像データにおける構造との相関に基づき、前記機能的画像データにおける構造が、前記生体構造画像データにおける構造に適合される、コンピュータ可読記憶媒体。前記命令が、前記適合された機能的画像データのグラジエントに基づき、前記適合された機能的画像データにスムージングを適用するステップを更に有する、請求項26に記載のコンピュータ可読記憶媒体。相乗的強調に関して、この文献は、PET空間分解能を改善し、画像コントラストを強調し、部分的なボリューム効果を修正し、画像ノイズを減らし、及び、機能的画像に微細構造を加えようとする技術を開示する。この微細構造は、生体構造画像に現れることができる。これらの技術は、ウェーブレット分解、隠れマルコフツリー及び正則化反復デコンボリューションという数学的技術に主に基づかれる。これらの手法のいくつか、例えば、隠れマルコフツリーは、複雑であり、最適化が困難な可能性がある。更に、公表された結果は、信頼性が高い臨床使用には多分不十分である、部分的な改善のみを示す。デュアルモダリティ撮像に関する他の関連する公表された技術は、ユニークなターゲットCT造影剤及びPETラジオトレーサの相関生理的分布を用いる。この技術を用いると、CT画像が、機能的情報をも提供する。他のいくつかの技術は、生体構造データを用いて、機能的核撮像データにおける運動アーチファクトを修正することを試みる。更に他の技術は、結節がCT画像上で正確に検出されることができる場合、肺結節のPET画像に修正を適用する。前述に鑑み、機能的及び生体構造撮像データを用いる新規で自明でないシステム及び/又は方法に対する未解決の必要性が存在する。本出願の側面は、上述した事項及びその他に対処する。1つの側面によれば、機能的画像データを強調する方法が、機能的画像データを得るステップと、上記機能的画像データに対応する生体構造画像データを得るステップと、上記機能的画像データ及び上記生体構造画像データに基づき、上記機能的画像データを拡散することにより、強調された機能的画像データを生成するステップとを含む。別の側面によれば、機能的画像データエンハンサが、機能的画像データに対して相関された非線形拡散アルゴリズムを適用することにより、強調された機能的画像データを生成するプロセッサを含む。別の側面によれば、コンピュータにより実行されるとき、上記コンピュータのプロセッサに、機能的画像データを生成するステップを実行させる命令でエンコードされるコンピュータ可読ストレージ媒体であって、機能的画像データにおける構造と生体構造画像データにおける構造との相関に基づき、上記機能的画像データにおける構造が、上記生体構造画像データにおける構造に適合される。本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。以下は、機能的画像データ及び生体構造画像データに基づき、機能的画像データを強調することに関する。例えば、これは、相関された非線形拡散手法を用いて、機能的画像データを強調することを含む。ここで、機能的画像データの構造が、生体構造画像データの構造へのフローに似た態様で変化される。一般に、機能的及び生体構造画像データにおいて対応する形態学が相関され、2つの画像データセットの間の適合のレベルが選択可能であれば、これはどこででも行われる。いくつかの機能的撮像モダリティにおいて、生理的機能が、撮像システムにより検出されることができる適切なトレーサ、標識、造影剤等の摂取レベルにより表される。しかしながら、他の機能的撮像モダリティにおいて、機能的情報は、体の電磁信号を測定するMEG及びEEGにおいてといった生体信号を直接測定することにより表される。摂取という用語が、任意の関連する機能的画像情報を表すために本書において一般に用いられる点を理解されたい。機能的及び生体構造画像データが、光学撮像と共に例えばPET-CT、SPECT-CT、PET-MRI及び臨床前CTといったマルチモダリティ撮像システムから、及び/又は個別の撮像システムから得られることができる点を理解されたい。他の適切な撮像モダリティは、超音波、X線撮影、機能的MRI、磁気粒子撮像MPI、赤外線撮像、磁気脳造影法MEG、電気脳造影法EEG及び/又は他の撮像システムを含む。図1は、例示的なシステム100を示す。このシステムは、少なくとも1つの撮像システム102を含む。図示された撮像システム102は、少なくとも2つのサブ撮像システムを含む。1つは、少なくとも機能的画像データを生成する第1の撮像システム104であり、もう1つは、少なくとも生体構造画像データを生成する第2の撮像システム106である。別の実施形態では、第1の撮像システム104は、代替的又は追加的に、生体構造画像データを生成し、及び/又は第2の撮像システム106は、代替的又は追加的に、機能的画像データを生成する。更に別の実施形態において、第1及び第2の撮像システム104及び106は、分離した個別のシステムである。システム100は、例えばワークステーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、ハンドヘルドコンピュータ等のコンピューティング要素108を含む。コンピューティング要素は、1つ又は複数のプロセッサ110と、プロセッサ110により実行されるとき、コンピューティング要素108に様々な行為を実行させるデータ114及び/又は命令116でエンコードされるコンピュータ可読媒体といったストレージ112とを含む。図示されるストレージ112は、少なくとも機能的画像データ強調命令118を伴いエンコードされる。入出力部120は、アルゴリズムパラメータといった入力を受信するためのインタフェース、及び/又は例えば1つ又は複数の遠隔デバイス122に対して、強調された機能的画像データといった情報を運ぶためのインタフェースを提供する。適切な遠隔デバイス122の例は、以下に限定されるものではないが、ディスプレイ、コンピュータ、データベース、画像アーカイブ通信システムPACS及び/又は他のデバイスを含む。強調された機能的画像データは、視覚化されることができ、及び/又は、オリジナルの機能的画像データ、生体構造画像データ及び/又は他の画像データに関連して更に処理されることができる。追加的又は代替的に、機能的画像データ強調命令118は、第1の又は第2の撮像システム104又は106、別の撮像システム、PACSシステム、他のコンピューティング要素及び/又は他のシステムのうちの少なくとも1つを介して、格納及び/又は実現されることができる。後で詳しく述べるように、1つの例において、機能的画像データ強調命令118は、例えば、対応する形態学が少なくとも相関される生体構造画像データにおける構造へと、機能的画像データにおける構造を適合させる。結果として、機能的画像データ強調命令が省略される構成と比較して、生体構造情報と機能的情報との間のより良好な適合が得られる。更に、これは、例えば、背景摂取が変わらない場合、より高い信号対ノイズ比SNRで、機能的画像データの画像鮮鋭化を行うことを可能にする。従って、機能的画像データにおける形態学的な構造のより良好な描写が、実現されることができる。その一方で、より正確な機能的画像値を得る。機能的モダリティに対する代表的な例として核医学に関して、これは、改良された臨床用途を生じさせる。例えば、小さな転移の検出及び機能的評価、放射線療法計画及びフォローアップに関する腫瘍等高線、及びラジオトレーサ摂取の定量的評価といった臨床用途である。それは、スキャン時間及び/又はラジオトレーサ線量の低減も容易にすることができる。図2は、生体構造画像データに基づき機能的画像データを強調する機能的画像データエンハンサ202を示す。機能的画像データエンハンサ202は、機能的画像データ強調命令118図1及び/又はその他を実行するプロセッサ110図1介して実現されることができる。図示される機能的画像データエンハンサ202は、機能的画像データ、生体構造画像データ、及び、オプションで、1つ又は複数のパラメータを受信する。機能的画像データ及び/又は生体構造画像データは、再構成された画像データを含むことができる。ある例において、例えば減衰修正、空間レジストレーション等の様々な処理が、再構成された画像データに適用される。機能的画像データエンハンサ202は、機能的及び/又は生体構造画像データを前処理するプレ相関強調処理要素204を含む。例えば、1つの非限定的な例において、プレ相関強調処理要素204は、機能的及び/又は生体構造画像データをリサンプリングする。例えば、1つの例において、これは、生体構造画像データ又は、機能的画像データと同じボクセルサイズ及び位置例えば、x、y及び/又はz方向においてにフィットするよう、機能的画像データ又は、生体構造画像データをリサンプリングすることを含むことができる。例えば、相対的により粗いサンプリンググリッドを持つ画像データは前処理される。その結果、その画像データは、相対的により精細なサンプリンググリッドを持つ画像のサンプリンググリッドにフィットする。別の例において、画像データの両方のセットがリサンプリングされる。更に別の例では、いずれの画像データセットもリサンプリングされない。別の非限定的な実施形態において、プレ相関強調処理要素204は、例えば機能的画像データセットといった画像データセットの少なくとも1つに対して、鮮鋭化アルゴリズムを適用する。適切な鮮鋭化アルゴリズムは、例えばルーシーリチャードソンデコンボリューション又は他のMLEMベースのデコンボリューションといった画像デコンボリューション技術を含む。鮮鋭化は、2D長軸断鮮鋭化及び/又は1D軸方向鮮鋭化、又は完全な3D鮮鋭化を介して適用されることができる。他のアルゴリズムも想定される。例えば、この鮮鋭化は、軽いノイズを加えるだけで、機能的画像データを明らかに鮮鋭化する。鮮鋭化アルゴリズムは、全体の機能的画像データボリューム又はその所定の部分に対して等しく適用されることができる。別の実施形態では、プレ相関強調処理要素204が省略される。機能的画像データエンハンサ202は、相関強調処理要素206も含む。図示される実施形態において、相関強調処理要素206は、生体構造画像データに基づき、予め処理された機能的画像データに対して、相関された非線形拡散アルゴリズムを適用する。例えば、これは、予め処理された機能的画像データを非線形態様でスムージング、エッジ強調又は変形することの1つ又は複数を含むことができる。ここで、機能的画像データのグラジエント及び生体構造画像データのグラジエントが、スムージング/エッジ強調/変形を制御する。生体構造画像データは、例えば強調アルゴリズムの内部反復のため、異なる態様又は類似する態様で、滑らかにされることができる。相関される非線形拡散アルゴリズムは、シングル又はマルチ反復アルゴリズムとすることができる。マルチ反復アルゴリズムは、例えば所定数の反復を伴う。斯かるアルゴリズムの非限定的な例が、式1に示される。ここで、Iは、画像データの値に対応し、tは、アルゴリズム反復進行を表し、gは、非線形関数であり、delオペレータは、画像グラジエントを決め、deldotオペレータは、発散性を決める。式1を用いると、画像データ処理の間、生理的機能情報は、生体構造情報の空間グラジエント及び機能的情報の空間グラジエントの関数として、反復的に変化する。反復的な変動は、機能的情報の形態学的な構造が、生体構造情報の相関された形態学的な構造に適合する傾向があるという態様で行われる。構造相関が増加するにつれて、適合傾向は増加する。図示される実施形態において、様々な入力パラメータが、画像データ強調のために使用される。例えば、1つの適切なパラメータは、鮮鋭化パラメータを含む。斯かるパラメータは、機能的画像データ鮮鋭化のレベル、及び所定の摂取範囲を満たす摂取を伴う小さなパターンの関連付けられる強度修正を定めることができる。別の適切なパラメータは、適合パラメータを含む。このパラメータは、生体構造画像データの機能的画像データへの相関従属形態学的適合のレベルを決定することができる。従って、このパラメータは、生体構造形態学に与えられる相対的な重要性又は、重みを制御する。別の適切なパラメータは、バックグラウンドパラメータを含む。このパラメータは、強調されるべきでないバックグラウンド摂取とみなされる機能的画像データにおける強度の範囲を定めるために用いられることができる。追加的及び/又は代替的なパラメータも本書において想定される。1つの非限定的な実施形態において、少なくとも1つのパラメータに関して、ユーザ又はデフォルトファイルが、パラメータをオン又はオフ、低、中、又は高、又はその他にセットするのに用いられることができる。機能的画像データエンハンサ202は、ポスト相関強調処理要素208も含む。プレ相関強調処理要素204が、画像データをアップサンプル及び/又はリサイズする場合、例えばオリジナルの画像データのボクセルサイズ及び/又は位置に基づき、ポスト相関強調処理要素208は、画像データをダウンサンプル及び/又はリサイズするのに使用されることができる。例えば、アンチエイリアスアルゴリズムが、画像データをリサンプル及び/又はリサイズするのに使用される。機能的画像データエンハンサ202の出力は、少なくとも、強調された機能的画像データを含む。本書において述べられるように、強調された機能的画像データは、視覚化されることができ、及び/又はオリジナルの機能的画像データ、生体構造画像データ及び/又は他の画像データと共に更に処理されることができる。局所機能的画像データ形態学が、対応する生体構造画像データ形態学に類似するか又は相関される場合、機能的画像データを強調する確率が高い点を理解されたい。しかしながら、斯かる局所相関が存在しない場合でも、局所機能的画像データは悪化しない。機能を示す生理的特徴が対応する顕著な生体構造形態学を持たない場合といった相関の不足が存在する場合、この特徴は有利である。この特徴は、機能的モダリティから生体構造モダリティへの間の患者の運動又は不正確な空間レジストレーションが原因によるアーチファクトを緩和することもできる。更に、この強調は、任意のセグメント化又は複雑な形態素解析を必要としない。なぜなら、形態学への依存が、画像グラジエントを通り反映されるからである。従って、この強調は、特有の構造を特定する必要なしに、全体のボリュームに対するのと同じ態様で適用されることができる。更に、内部及び/又はユーザパラメータは、鮮鋭境界又は閾値を課さない。これは、柔軟で直観的な調整を可能にする。図3は、図2の相関強調処理要素206の例示的な実施形態を示す。メイン処理ブロック302は、適合処理ブロック304、スムージングブロック306及び処理ブロックパラメータ設定部308を含む。処理ブロックパラメータ設定部308は、メインブロック302、適合処理ブロック304及び/又はスムージング処理ブロック306に関する反復数を示すパラメータを含む。図示される実施形態において、処理ブロックパラメータ設定部308は、メインブロック302の各反復において、適合処理ブロック304及び/又はスムージング処理ブロック306に関するパラメータの1つ又は複数を更新する。例えば、処理ブロックパラメータ設定部308は、メインブロック302の各反復において、ブロック302の前の反復に比べて、ブロック304の反復数を増加させることができる。処理ブロックパラメータ設定部308は、ブロック302の各反復において、拡散流量がポジティブ傾斜を持つグラジエント範囲をブロック302の前の反復に対して減少させるため、ブロック304の非線形拡散オペレータにおける非線形項を更新することもできる。グラジエントの大きさが減少するにつれて、この正則化されたパラメータ更新は、相対的により強い拡散を実行することを生じさせることができる。これは、鮮鋭化に対する適合効果及びスムージングに対する適合効果のバランスをとることを容易にする。これは、強調処理の間、疑似セグメント化効果を防止することもできる。適合処理ブロック304は、生体構造画像データAIDグラジエント決定部310、機能的画像データFID拡散器312、及び生体構造画像データAID拡散器314を含む。適合処理ブロック304は、生体構造画像データ形態学へと機能的画像データ形態学を適合させる。適合処理ブロック304は、例えば、処理ブロックパラメータ設定部308により決定される所定回数に対して、反復的に動作される。反復数は、メインブロック302の各反復と共に増加する。AIDグラジエント決定部310は、生体構造画像データのグラジエントを決定する。このグラジエントは、機能的及び生体構造画像データの拡散を制御するために用いられる。機能的画像データ拡散器312は、このグラジエントに基づき機能的画像データを拡散する。1つの非限定的な例において、機能的画像データは、生体構造画像データの拡散に対する相関を用いて、拡散される。生体構造画像データ拡散器314は、このグラジエントに基づき生体構造画像データを拡散する。1つの非限定的な例において、生体構造画像は、非線形的な態様で滑らかにされる。適合処理ブロック304の出力は、中間強調機能的画像データである。スムージング処理ブロック306は、機能的画像データFIDグラジエント決定部316及び機能的画像データFID拡散器318を含む。図示された実施形態において、スムージング処理ブロック306は、非線形手法に基づき、中間的な機能的画像データをスムージング又はぼやけさせる。図示される例において、スムージング処理ブロック306は、例えば、処理ブロックパラメータ設定部308によって決定される所定回数に対して、反復的に動作される。反復数は、メインブロック302の各反復と共に増加する。処理ブロックパラメータ設定部308は、ブロック302の各反復において、拡散流量がポジティブ傾斜を持つグラジエント範囲をブロック302の前の反復に対して減少させるため、ブロック306の非線形拡散オペレータにおける非線形項を更新することもできる。グラジエントの大きさが減少するにつれて、例えば、適合ブロック304の拡散処理に基づき、この正則化されたパラメータ更新は、相対的により強い拡散を実行することを生じさせることができる。例えば、このスムージングは、生体構造画像データに対する余分なノイズ及び/又はあまりに人工的な適合なしに、機能的画像データのより現実的な外観を作成することを容易にする。FIDグラジエント決定部316は、適合ブロック304により出力される機能的画像データ中間的な強調された機能的画像データのグラジエントを決定する。このグラジエントは、適合された機能的生体構造画像データの拡散を制御するために用いられる。機能的画像データ拡散器318は、このグラジエントに基づき、強調された機能的画像データを拡散する。一般に、メインブロック302は、複数回繰り返される。メインブロック302の各反復に関して、適合処理ブロック304及び/又はスムージング処理ブロック306が、複数回繰り返される。メインブロック302の出力は、すべての反復後、強調された機能的画像データである。上述されたように、コンピューティング要素108図1は、機能的画像データを強調するため、相関された非線形拡散アルゴリズムを適用する。以下は、適切な相関非線形拡散アルゴリズムの非限定的な例を提供する。非線形拡散手法の一般的な微分方程式は、式2に示される。ここで、Iは、画像ピクセル値のアレイであり、tは、反復に関連付けられ、gは、式3に示されるように規定されることができる。ここで、λは、変数であり、Cmは、式4から得られる。ここで、mは、定数のパラメータとすることができる。gのこのフォームを用いると、の場合、F=0となり、の場合、F=最大となり、の場合、F→0となる。流量は、である。1つの手法を用いると、相関される非線形拡散は、1つの画像における変化が第2の画像のグラジエントに関連付けられるようなものである。これは、式5の関数として、第2の画像に対する第1の画像の適合を可能にする。生体構造画像データのパターンに対して機能的画像データを適合させるため、機能的画像データは、I1に関して用いられ、生体構造画像データは、I2に関して用いられる。表1は、拡散に関する例示的な疑似コードを示す。行1における式は、入力された機能的画像データ及び生体構造画像データを規定する。行2は、メインブロック302図3の反復を始める。行3は、適合処理ブロック304の内部相関拡散反復を始める。行4は、それ自身のグラジエントの関数として、生体構造画像データの拡散に関する。行5は、生体構造画像データグラジエントの関数として、機能的画像データの拡散に関する。行7は、スムージング処理ブロック306に対する入力として、中間強調機能的画像を規定する。行8は、スムージング処理ブロック306の内部拡散反復を始める。行9は、機能的画像データグラジエントの関数として、機能的画像データの拡散に関する。行11は、ブロック302の次の外部反復に関する2つの画像値を示す。行12は、内部反復及び非線形パラメータλの数を更新する傾向を説明する。行14は、新しい機能的画像データの最終的な結果を示す。係数s行4、5及び9は、増加計数例えば定数s=0.2である。図4は、機能的画像データ強調に関する例示的なワークフローを示す。ステップ402において、例えば医師、放射線科医、技師等の許可されたユーザが、機能的画像データ及び生体構造画像データ、例えば、PET画像データ及び対応するCT画像データを選択する。他の態様で、入力データが自動的に選択されることもできる。ステップ404において、1つ又は複数の処理パラメータが得られる。本書で述べられるように、適切なパラメータは、鋭さ、適合及びバックグラウンドを含む。鋭さパラメータは、機能的画像データの鮮鋭化レベルを決定し、適合パラメータは、生体構造画像データに対する機能的画像データの相関従属形態学的適合のレベルを規定し、バックグラウンドパラメータは、バックグラウンド摂取とみなされる機能的画像データにおける強度の粗い範囲を規定する。本書において説明されるように、これらのパラメータは、デフォルト及び/又はユーザが規定したパラメータを含むことができる。ステップ406において、機能的画像データが、生体構造画像データ及びパラメータに基づき強調される。強調された機能的画像データは、強調された機能的画像データとして画像データを特定する印indiciaを含むことができる。例えば、これは、オリジナルの画像データと強調された画像データとを区別することを容易にする。ステップ408において、強調された機能的画像データが、表示され、及び/又は他の態様で処理される。強調された機能的画像データは、オリジナルの機能的画像データ、生体構造画像データ及び/又は他の画像データに関連して、表示されることができ、及び/又は他の態様で処理されることができる。図5は、例えば図4のステップ406に関連する、機能的画像データ強調に関する例示的な方法を示す。ステップ502において、機能的画像データ及び/又は生体構造画像データは、同じボクセルサイズ及び位置にフィットするようリサンプリング及び/又はリサイズされる。ステップ504において、鮮鋭化アルゴリズムが、処理された機能的画像データの全体の又は所定のサブセットに例えば、等しく適用される。ステップ506において、相関非線形拡散が、強調された機能的画像データを生成するため、鮮鋭化された機能的画像データに適用される。例えば、これは、例えば、以下の図6に関連して説明されるように又は他の態様で、機能的画像データを適合及び滑らかにすることを含む。ステップ508において、処理された機能的画像データは、オリジナルの機能的画像データのボクセルサイズ及び/又は位置へとダウンサンプリング及び/又はリサイズされる。ステップ510において、強調された機能的画像データは、例えば、単独で又はオリジナルの機能的画像データ、生体構造画像データ及び/又は他のデータに関連して、表示され、及び/又は他の態様で利用される。図6は、例えば図5のステップ506に関連する、機能的画像データを適合及び滑らかにする例示的な方法を示す。ステップ602において、生体構造画像データのグラジエントが決定される。ステップ604において、グラジエントは、機能的画像データを拡散する滑らかにする、及び/又はエッジ強調する、及び/又は変形するために使用される。ステップ606において、拡散された機能的画像データに対して、ステップ602及び604が繰り返されるかどうかが決定される。繰り返される場合、ステップ608において、生体構造画像データを拡散するためにグラジエントが使用され、拡散された機能的及び拡散された生体構造画像データを用いて、ステップ602~606が繰り返される。そうでない場合、ステップ610において、拡散された機能的画像データのグラジエントが決定される。ステップ612において、拡散された機能的画像データを拡散するため、グラジエントが使用される。ステップ614において、拡散された機能的画像データに対して、ステップ610及び612が繰り返されるかどうかが決定される。同様に、反復数は、プリセットされることができる。プリセットされる場合、ステップ614からの出力機能的画像データを用いて、ステップ610~614が繰り返される。そうでない場合、ステップ616において、ステップ612の最終工程からの処理された機能的画像データ、ステップ608の最終工程からの処理された生体構造画像データ及び更新された処理パラメータを用いて、ステップ602~614が繰り返されることになるかどうかが決定される。ステップ618において、強調された機能的画像データが出力される。上記は、コンピュータ可読命令を用いて実現されることができる。これは、コンピュータプロセッサにより実行されるとき、プロセッサに本書に記載されるステップを実行させる。斯かる場合、この命令は、関連コンピュータに関連付けられる及び/又は他の態様でアクセス可能である例えばメモリのようなコンピュータ可読ストレージ媒体に格納される。本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すると、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。