観察中の対象の生体組織領域を表す画像を生成することができる画像スキャナであって、前記生体組織領域が少なくとも一つの副構造を有し、前記画像が複数の画像ボクセルを含む、画像スキャナと、前記画像スキャナから前記画像の信号を受信するために前記画像スキャナに接続される信号処理システムと、前記信号処理システムと交信するデータ蓄積装置と、を備え、前記データ蓄積装置は、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の空間的情報を含むアトラスと、前記生体組織領域を表す複数の事前に蓄積された医療画像を含むデータベースと、を蓄積するように構成され、前記信号処理システムは、前記アトラスに基づき、前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記画像の画像ボクセルの対応部分を識別し、前記画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記画像ボクセルの前記対応部分の、計算された定量化数値を提供し、前記複数の事前に蓄積された医療画像の中から、前記計算された定量化数値と実質的に類似する、対応定量化数値を有する、少なくとも一つの選択された、医療画像を提供するために前記データベースを検索する、ことを特徴とする非侵襲的画像処理システム。前記画像スキャナは、磁気共鳴画像MRIスキャナ、コンピュータ断層撮影CTスキャナ、陽電子放出断層撮影PET画像スキャナ、単一陽子放出コンピュータ断層撮影SPECT画像スキャナ、超音波スキャナおよび顕微鏡の一つを備えることを特徴とする請求項1に記載の非侵襲的画像処理システム。前記データベースは、DigitalImagingandCommunicationsinmedicineDICOM標準に準拠することを特徴とする請求項1に記載の非侵襲的画像処理システム。前記データベースは、PictureArchivingandCommunicationSystemPACSと統合されることを特徴とする請求項1に記載の非侵襲的画像処理システム。前記生体組織領域を表す前記画像および事前に前記データベースに蓄積された前記複数の医療画像から選択された前記少なくとも一つの医療画像を表示するように構成された可視化装置またはコンソールステーションをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の非侵襲的画像処理システム。対象の生体組織領域を表し、複数の画像ボクセルを含む入力医療画像を受信し、前記生体組織領域のアトラスであって前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含むアトラスを受信し、生体組織領域を表す複数の事前に蓄積された医療画像を含むデータベースを受信する受信エンジンと、前記アトラスの前記空間的情報を用いて、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記入力医療画像の画像ボクセルの対応部分を識別し、前記入力医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記画像ボクセルの前記対応部分の、計算された定量化数値を提供する計算エンジンと、前記複数の事前に蓄積された医療画像の少なくとも一つであって、前記計算された定量化数値と実質的に類似する対応定量化数値を有する医療画像を選択する目的で前記データベースを検索する検索エンジンと、を備えるワークステーション。前記データ蓄積装置は、ハードディスクドライブHDD、ネットワーク領域蓄積装置NAS、レイドRAID、フラッシュドライブ、光学ディスク、磁気テープ、磁気光学ディスクまたはこれらと同等の装置のいずれか一つであることを特徴とする請求項6に記載のワークステーション。前記選択された少なくとも一つの医療画像を表示する可視化エンジンをさらに備えることを特徴とする請求項6に記載のワークステーション。前記検索エンジンは、さらに、前記対象の統計レポートを提供し、前記統計レポートは、前記検索に基づくものであり、診断、予後および機能性状態の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項6に記載のワークステーション。ソフトウェア指令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記ソフトウェア指令は、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、第1のデータ蓄積装置から対象の生体組織領域を表す複数の画像ボクセルを含む入力医療画像を受信させ、前記第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置から前記生体組織領域のアトラスであって前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含むアトラスを受信させ、前記第1のデータ蓄積装置、前記第2のデータ蓄積装置または第3のデータ蓄積装置から複数の事前に蓄積された医療画像を含む医療画像データベースを受信させ、前記アトラスの前記空間的情報を用いて、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記入力医療画像の画像ボクセルの対応部分を識別させ、前記入力医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、画像ボクセルの前記対応部分の、計算された定量化数値を提供させ、および、前記複数の事前に蓄積された医療画像の少なくとも一つであって、前記計算された定量化数値と実質的に類似する対応定量化数値を有する医療画像を選択する目的で前記データベースを検索させる、コンピュータ可読媒体。前記検索は、少なくとも一つの相関分析を含むことを特徴とする請求項10に記載のコンピュータ可読媒体。前記相関分析は、主成分分析、最尤分析、最小平均平方分析およびスチューデントt検定のいずれか一つを含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記入力医療画像は、3-D画像を含むことを特徴とする請求項12に記載のコンピュータ可読媒体。医療画像データベースを構築するためのコンピュータ実装方法であって、第1のデータ蓄積装置から対象の生体組織領域を表す複数の画像ボクセルを含む入力医療画像を受信すること、前記第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置から前記生体組織領域のアトラスであって前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含むアトラスを受信すること、前記医療画像において前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々に対応する画像ボクセルを識別すること、前記少なくとも一つの副構造の各々に対して識別された前記画像ボクセルに基づいて、当該画像ボクセルの計算された定量化数値を提供するために前記医療画像に空間的フィルタリングを行うこと、前記第1のデータ蓄積装置、前記第2のデータ蓄積装置または第3のデータ蓄積装置に設けられた前記データベースに、前記データベース中の前記医療画像において識別された少なくとも一つの副構造の各々について前記計算された定量化数値を符号化する情報を蓄積すること、を含む方法。前記医療画像は、三次元3-D画像であることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記医療画像は、コンピュータ断層撮影CT画像、磁気共鳴画像MRI画像、陽電子放出断層撮影PET画像、単一陽子放出コンピュータ断層撮影SPECT画像、超音波US画像、光干渉断層OCT画像および顕微鏡画像の一つであることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記生体組織領域は、脳、肝臓、心臓、腎臓、胸部、関節および血管の一つであることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記副構造は、解剖学的副構造および生理学的副構造のうちの一つであることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記識別は、少なくとも一つの塑性変換を用いることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記塑性変換は、微分同相変換を含むことを特徴とする請求項19に記載の方法。前記計算された定量化数値は、体積、面積、合計値、平均値、中央値、標準偏差、標準誤差のうちの一つであることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記蓄積は、前記計算された定量化数値を符号化数する情報を前記医療画像とともに同一のデータ蓄積装置に保存することを特徴とする請求項14に記載の方法。前記計算された定量化数値を符号化数する情報は、前記医療画像のタグとして蓄積されることを特徴とする請求項14に記載の方法。前記計算された定量化数値を符号化数する情報は、スカラー、ベクトルおよびマトリックスのうちの一つを含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。前記でデータベースは、DigitalImagingandCommunicationsinmedicineDICOM標準に準拠し、前記計算された定量化数値を符号化する情報を含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。前記データベースは、PictureArchivingandCommunicationSystemPACSと統合されることを特徴とする請求項25に記載の方法。対象の生体組織領域を表す複数の画像ボクセルを含む医療画像を受信し、前記生体組織領域のアトラスであって前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造を符号化する空間的情報を含むアトラスを受信する受信エンジンと、前記アトラスに含まれる前記空間的情報に基づいて、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々に対応する前記入力医療画像の画像ボクセルを識別し、前記少なくとも一つの副構造の各々に対して識別された前記画像ボクセルに基づいて、当該画像ボクセルの計算された定量化数値を提供するために前記医療画像に空間的フィルタリングを行い、データ蓄積装置に、前記データベース中の前記医療画像において識別された前記少なくとも一つの副構造の各々の前記計算された定量化数値を符号化する情報であって、前記データ蓄積装置に設けられた医療画像のデータベースへの追加を提供する情報を蓄積する計算エンジンと、からなるワークステーション。前記データ蓄積装置は、ハードディスクドライブHDD、ネットワーク領域蓄積装置NAS、レイドRAID、フラッシュドライブ、光学ディスク、磁気テープ、磁気光学ディスクまたはこれらと同等の装置のいずれか一つであることを特徴とする請求項27に記載のワークステーション。前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の一つに対応すると識別された前記医療画像の画像ボクセルまたは前記計算された定量化数値を符号化する情報のいずれか一つを表示する可視化エンジンをさらに備えることを特徴とする請求項27に記載のワークステーション。本発明のいくつかの実施形態が以下に詳細に説明される。実施形態の記述において特定の専門用語が簡略化のために使用される。しかし、本発明は選択された特定の専門用語に限定されない。関連分野の当業者は、他の同等の部材が適用され得ること、および本発明の広い概念から逸脱することなく他の方法が展開され得ることを認めるであろう。本明細書で引用したすべての参照文献はそれぞれが独立に組み込まれるように組み込まれる。図1は、本発明のいくつかの実施形態に係る非侵襲的画像処理システム100の構成図である。非侵襲的画像処理システム100は、画像スキャナ101、データ蓄積装置102および信号処理システム103を含む。画像スキャナ101は、これに限定されるものではないが、磁気共鳴画像MRIスキャナ、コンピュータ断層撮影CTスキャナ、陽電子放出断層撮影PETスキャナ、単光子放射コンピュータ断層撮影SPECTスキャナ、超音波スキャナ、光干渉断層OCTスキャナまたは顕微鏡であってよい。例えば、MRIスキャナは、スキャナベッド109上の診断対象108に対して本質的に均一な主磁場B0を与える主磁石105を支える土台104、観察中の対象108の含有水分子量の空間的な情報を符号化するために主磁場B0の摂動を提供する傾斜装置106、および電磁波を伝達し、対象108から磁気共鳴信号を受信する高周波RFコイル装置107を有している。データ蓄積装置102は、観察中の対象108の生体組織領域に対応するアトラスデータを蓄積する。生体組織領域は、例えば、脳、心臓、肝臓、筋肉、腎臓、胸部、関節、血管および対象108の他の特定の臓器である。本明細書中の術語アトラスは必ずしも三次元の有形物体のように、実在の有形物体であることは必要ではない。この術語は、空間的および幾何学的構造を表わすデータまたは情報を参照するためにも通常使用される。例えば、データ蓄積装置102は、生体組織領域の解剖学的副構造の空間的情報を含む生体組織領域のアトラスを蓄積するものであってよい。例えば、アトラスは、人間の脳を表わし、種々の皮層副構造等の位置および形状を符号化した情報を含んでいるものであってよい。アトラスは、性別、人種あるいは可能性のある応用に基づく他の小集団の間のばらつきを考慮して構成され得る。生体組織領域のアトラスは、さらに、例えば生体組織領域の生理学的副構造の空間的情報を含むものであってもよい。例えば、脳組織は灰白質、白質、および脳脊髄液CSFの生理学的副構造を含んでいてもよい。アトラスを構成するために使用される複数の画像は、例えば、MRI画像、CT画像、PET画像、SPECT画像、超音波画像、OCT画像または顕微鏡画像等であってよい。アトラスは、観察中の対象108と異なる少なくとも1つの対象の画像の情報を取り込んでもよい。アトラスは、観察中の対象108の以前のスキャンの画像の情報を取り込んでもよい。アトラスは、それぞれが望ましくは生体組織領域の所定の副構造を表す諧調の異なる種々の画像から得られたものであってもよい。例えば、大脳皮質および濃い灰白質に適したT1強調核磁気共鳴画像が使用されてもよい。例えば、脳室に対して大きいコントラストを有するT2強調核磁気共鳴画像が使用されてもよい。例えば、脳の内部白質が最も良く描画される拡散テンソル画像が使用されてもよい。アトラスは、例えば、生体組織領域の形状情報、位置情報のような空間的な情報を含んでいてもよい。アトラスは、さらに、対象の小集団の画像中の軟組織領域に対する空間的な情報の登録に関連する可変性の情報を組み込むものであってもよい。対象の画像中の軟組織領域に対するアトラスの空間的情報の登録は、画像中の軟組織領域と協調するためのアトラスの幾何学的情報の変形または変換例えば、変換、拡大縮小、変形等を含んでいてもよい。登録は、また、正規化と言い換えてもよい。術語アトラスは上記の例を含むが、これに限定されるものではない。さらに、データ蓄積装置102は、観察中の対象108の生体組織領域を表わす複数の医療画像を含むデータベースを蓄積するものであってよい。当該データベースは、DigitalImagingandCommunicationsinmedicineDICOM標準に準拠するものであってよい。当該データベースは、さらに、PictureArchivingandCommunicationSystemPACSと統合されてよい。かかる事前に蓄積された医療画像は三次元3-D画像であってよい。データ蓄積装置102は、例えば、ハードディスクドライブ、ネットワーク領域蓄積装置NAS、レイドRAID、フラッシュドライブ、光学ディスク、磁気テープ、磁気光学ディスク等であってよい。しかし、データ蓄積装置102は、これらの特定の例に限定されるものではない。データ蓄積装置102は、本発明の範囲を逸脱することなく、他の既存の、あるいは将来開発されるデータ蓄積装置を含む。信号処理システム103は、画像スキャナ101により生成され観察中の対象108の生体組織領域を表す画像を受信するために画像スキャナ101と交信する。信号処理システム103は、画像スキャナ101を格納する構造体の中に部分的に、あるいは全体的に組み込まれていてもよい。信号処理システム103は、画像スキャナ101とは構造的に分離し、画像スキャナ101と交信するワークステーション中に少なくとも部分的に組み込まれていてもよい。信号処理システム103は、画像スキャナ101とは構造的に分離し、画像スキャナ101と交信するワークステーション中に全体的に組み込まれていてもよい。画像は、例えば、緩和時間T1、緩和時間T2、見かけの拡散係数、ボールドBOLD効果に関連する特性、拡散テンソルに関連する特性のような磁気共鳴コントラストパラメータに関連付けられた核磁気共鳴画像MRI画像であってよい。信号処理システム103は、データ蓄積装置102と交信する。信号処理システム103は、アトラスに基づく画像中の少なくとも一つの副構造ごとの画像中の画像ボクセルの対応部分の識別、画像に対する空間フィルタリングに基づく生体組織領域中の少なくとも一つの副構造に対する画像ボクセルの対応部分の計算された定量化数値の提供、データベースにあらかじめ蓄積された複数の医療画像の中から少なくとも一つの選択された医療画像を提供するためのデータベースの検索に適用され、かかる選択された少なくとも一つの医療画像は計算された定量化数値と実質的に類似する対応定量化数値を有する。信号処理システム103は、さらに、観察中の対象108の生体組織領域を表す画像の少なくとも一つまたは事前に蓄積された複数の医療画像から選択された少なくとも一つの医療画像の可視化装置110またはコンソールステーション111への表示に適用されてもよい。可視化装置110またはコンソールステーション111は、例えば、表示装置およびプリンタである。表示装置の例としては、例えば、陰極線管CRT、発光ダイオードLED表示装置、液晶表示装置LCD、デジタル光放射DLPモニタ、蛍光表示管VFD、表面伝導型電子放出表示装置SED、電界放出表示装置FED、反射型液晶LCOS表示装置等を含んでいてもよい。プリンタの例としては、例えば、トナープリンタ、液体インクジェットプリンタ、固体インクジェットプリンタ、染料昇華型プリンタ、サーマルプリンタおよび紫外線プリンタ等のようなインクなしプリンタ等を含んでいてもよい。しかし、表示装置およびプリンタは、上記の通り例示されたものに限定されず、本発明から逸脱することなく、現存の又は将来開発される表示装置およびプリンタを含む。図2は、本発明の実施形態に係るワークステーション201のブロック図である。ワークステーション201は、受信エンジン202、計算エンジン203および検索エンジン204を備えてよい。受信エンジン202は、対象からの生体組織領域を表す入力医療画像を受信してよく、当該入力医療画像はデジタル画像であり、また複数の画像ボクセルを含む。対象は、人間の患者、動物またはサンプルである。受信エンジン202は、前記生体組織領域のアトラスも受信してよい。アトラスは、生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含んでよい。入力医療画像およびアトラスは、入力データ207として表されてよい。受信エンジン202は、さらに、生体組織領域を表す複数の医療画像から構成されるデータベース205を受信してよい。データベース205は、データ蓄積装置102に事前に蓄積されてもよい。データベース205は、DICOM標準に準拠するものであってよい。データベース205は、さらに、PACSに統合されてもよい。計算エンジン203は、前記アトラスの前記空間的情報に基づき、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、前記入力医療画像の画像ボクセルの対応部分を識別し、前記入力医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記生体組織領域の前記少なくとも一つの副構造の各々について、画像ボクセルの前記対応部分の、計算された定量化数値を提供してよい。かかる識別された構造は、1つのボクセルまたは複数のボクセルのグループであってよい。検索エンジン204は、前記複数の事前に蓄積された医療画像の少なくとも一つであって、前記計算エンジン203により提供される前記計算された定量化数値と実質的に類似する対応定量化数値を有する医療画像を選択する目的で前記データベースを検索してよい。検索エンジン204は、さらに、対象の統計レポートを提供してよい。かかる統計レポートは、前記検索に基づくものであり、少なくとも診断、予後または機能的状況のいずれかを含む。ワークステーション201は、さらに、検索エンジン204により選択された医療画像の少なくとも一つを表示する可視化エンジン206を備えてよい。可視化エンジン206は、例えば、表示装置または印刷装置であればよい。表示装置の例としては、陰極線管CRT、発光ダイオードLED、液晶表示装置LCD、デジタル投射DLPモニタ、蛍光表示管VFD、表面伝導型電子放出表示装置SED、電界放出表示装置FED、反射型液晶LCOS表示装置等を含んでいてもよい。印刷装置の例としては、トナー型プリンタ、液体インクジェットプリンタ、固体インクプリンタ、染料昇華型プリンタ、サーマルプリンタおよび紫外線プリンタ等のようなインクなしプリンタ等を含んでいてもよい。しかし、表示装置およびプリンタは、上記の通り例示されたものに限定されず、本発明から逸脱することなく、現存の又は将来開発される表示装置およびプリンタが含まれる。図3は、本発明の実施形態に係るフローチャートである。特に当実施例は、ソフトウェア指令を含むコンピュータ可読メディアから構成され、当該ソフトウェア指令は、コンピュータにより実行されたときに当該コンピュータに図3に示すフローチャートを実行させる。例えば、CompactDisc-Read-OnlyMemoryCD-ROM、DigitalVersatileDiskDVD、ブルーレイディスク、フラッシュドライブ、フロッピーディスク、磁気テープ等を含んでいてもよい。コンピュータ可読メディアには、上記の通り例示されたものに限定されず、本発明から逸脱することなく、現存の又は将来開発される一時的でない媒体が含まれる。ブロック301においては、対象の生体組織領域を表す入力医療画像302は、第1のデータ蓄積装置から受信されてよい。当該入力医療画像は、複数の画像ボクセルを含んでよい。入力医療画像302は、3-D画像を含んでよい。図4は、本発明の実施形態に係る組織抽出の例を示す。生体組織領域の入力医療画像302に対しては、事前に、診察中の器官を表すデータを周囲の構造を符号化するデータから抽出する処理が施されてもよい。例えば、図4は、後続の処理に係る医療画像に含まれる頭蓋骨から抽出された脳の例を示す。当該抽出された構造は脳全体、脳の一部または他の器官であってよい。図3のブロック301においては、前記生体組織領域のアトラス303が、第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置から受信されてよい。当該アトラスは、当該生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含んでよい。当該副構造は、複数のボクセルのグループまたは一つのボクセルであってよい。図3のブロック304においては、前記生体組織領域の少なくとも一つ副構造の各々に対応する画像ボクセルの一部分が、入力医療画像302の上で識別されてよい。当該識別は、アトラス303中の当該生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を利用して行ってよい。図5は、本発明の実施形態に係る生体組織領域内の副構造の識別の例を示す。図5は、灰白質領域および白質領域における解剖学的副構造を識別するための変換を介して対象の脳の画像がアトラスに登録されることを示している。当該識別は、当分野において要素化としても知られている。当該変換は、入力医療画像302に示される副構造のトポロジを保存する塑性変換であってよい。当該塑性変換には、LDDMM大変形微分同相計量写像と呼ばれる変換アルゴリズムおよびその他の微分同相変換方法が含まれうる。微分同相変換DTには、いくつかの重要な技術的に魅力的な特徴がある。第一に、DTは、高度に非線形性であり、2つの脳の形に適合し得る。DTは、深刻な縮退を伴う脳を変換することさえできる。第二に、DTは、トポロジ的な保存が可能である。トポロジ的な保存は、生物学的な物にモーフィングアルゴリズムを適用する際には、非常に重要な特徴となる。例えば、1つの顔を他の顔にモーフィングしたときに、トポロジが保存されなければ、非生物学的な結果例えば2つの眼が3つになる等が発生するかもしれない。第3に、変換は可逆的である。画像変形可能で生体組織のトポロジを保存可能な他の変換アルゴリズムをDTに代えて使用することもできる。いくつかの場合、例えば、柔らかい生体組織領域において僅かな変更だけが予想される場合には、トポロジ的な要求は放棄され得る。図3のブロック304において識別された画像ボクセルの一部分に基づき、前記医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の各々に対応する画像ボクセルの一部分の計算された定量化数値305が提供されてよい。計算された定量化数値305には、例えば、体積、面積、合計値、平均値、中央値、標準偏差、標準誤差等が含まれ得る。図3のブロック306においては、前記複数の事前に蓄積された医療画像の少なくとも一つであって計算された定量化数値305と実質的に類似する対応定量化数値を有するものを選択するためにデータベ-ス205が検索されてよい。当該検索は、少なくとも一つの相関分析を含んでよい。当該相関分析は、さらに、主成分分析PCA、最尤分析、最小平均平方分析およびスチューデントt検定のいずれか一つを含んでよい。図6は、本発明の実施形態に係る2つの対象グループに対する相関分析の結果の一例を示す。図6においては、従来の行動試験により識別された患者および健常対照群の両方からの画像を含む画像プールが用いられている。当該画像は合計で200以上の副構造を識別する頭脳アトラスに登録されている。画像が縮小されてベクトルが抽出されるように、各画像ごとのこれらの副構造の容積が算出されている。次に、前記画像プールからのベクトルがPCA分析にかけられ、当該PCA分析においては一定の座標軸空間における最も近接した2つのデータポイントが互いに類似する解剖学的特徴を有するとみなされる。図6は、提案される検索エンジンの実現可能性を証明するものとして、2つのグループ、すなわち、患者および健常対照群が十分区別されることを実証している。一般に、ブロック304における当該識別は、任意の2つの画像を用いた変換アルゴリズムによって実行可能である。例えば、入力された1枚の頭脳画像とデータベースに蓄積されたN枚の画像がある場合には、当該入力された頭脳画像と当該データベースに蓄積された各画像との間でN回のマッチングが行われ、その結果N個の変換マトリックスが得られてよい。当該N個の変換マトリックス分析は、例えば、データベースの中から最小の変換量で1つの画像を見出すために行われてよい。この分析アプローチでは、各々の画像ボクセルが測定可能な構造物であると考えられよく、これは有効なアプローチである。しかし、このアプローチには、より正確かつ高次元の変換のためには必要とされる情報量や計算時間が過大になるという問題点がある。このアプローチにより膨大なデータベースの中から同じ形状を検索することは法外に困難となる。もう一つの例では、入力された1枚の頭脳画像とデータベースに蓄積されたN枚の画像は頭脳アトラスに基づいて変換されてよい。このアプローチによれば、N1枚の画像と当該アトラスとの間でN1個の変換マトリックスが得られ、1つの追加の後続のステップが検索の効率を高め得る。すなわち、アトラスの画像への適用により副構造が区分された後、当該区分された副構造の特性を記録することができる。例えば、データベース中のN枚の画像が、200個の副構造の空間的情報を有する頭脳アトラスに従って、200個の副構造に区分されてよく、さらに、各画像ごとに各副構造の体積がデータベース205に記録されてよい。従い、データベース中の各々の頭脳画像は200個の要素を有する一つのベクトルに転換されてよい。係る画像の抽出ベクトルは、N枚の画像の各々とともにデータベースに蓄積することができる。画像が一旦ベクトルやマトリックスに転換されると、同様の特徴を共有する別のベクトルやマトリックスを見出すための簡単な相関分析を大量に行うことが可能となる。このように、新たな画像が一つ追加されたときは、当該新たな画像は、200個の要素を有する一つのベクトルに転換される。しかして、N枚の画像の中から最も相関が高い200個の要素を有する別のベクトルを見出すことにより、類似する解剖学的特徴を有する画像を検索することができる。データベース205を構築するにあたり、追加の画像が組み入れられることがある。図7は、一つまたは複数のデータ蓄積装置に記憶されたソフトウェアを実行する一つまたは複数の処理装置によって実行される、本発明のいくつかの実施例における処理を図示したフローチャートである。処理装置は、信号処理装置、計算処理装置、またはそれらの組み合わせであってよい。信号処理装置の例としては、プログラムされたFPGA素子、プログラムされたDSP素子、ASIC素子等が含まれてよい。計算処理装置の例としては、単一コアまたはマルチコアの中央演算ユニットCPU、単一コアまたはマルチコアの画像処理GPU素子等を含んでいてよい。本発明のいくつかの実施例において、図2Aに図示された処理は、データ蓄積装置102および信号処理装置103によって遂行され得る。ブロック701においては、対象の生体組織領域を表す入力医療画像302は、第1のデータ蓄積装置から受信されてよい。当該入力医療画像は、複数の画像ボクセルを含んでよい。入力医療画像302は、3-D画像を含んでよい。一方、前記生体組織領域のアトラス303は、第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置から受信されてよい。当該アトラスは、当該生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含んでよい。その後、前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の各々に対応する画像ボクセルの一部分が、入力医療画像302の上で識別されてよい。当該識別は、アトラス303中の当該生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を利用して行ってよい。ブロック702においては、対応する副構造の画像ボクセルの一部分に基づき前記入力医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の各々に対応する画像ボクセルの一部分の計算された定量化数値305が提供されてよい。計算された定量化数値305には、例えば、体積、面積、合計値、平均値、中央値、標準偏差、標準誤差等が含まれ得る。ブロック703においては、計算された定量化数値305を符号化するための情報がデータベース205に蓄積されてよい。かかる情報の蓄積は、計算された定量化数値305を符号化するための情報を対応する画像のタグとして蓄積する付加処理であってよい。当該情報は、スカラー、ベクトル、マトリックスなどの形で表されてよい。図8は、本発明の実施形態に係るもう一つのワークステーション801のブロック図である。当該ワークステーションは、受信エンジン802および計算エンジン803を含んでよい。受信エンジン802は、対象からの生体組織領域を表す医療画像を受信してよく、当該医療画像は3-Dデジタル画像であってよく、また複数の画像ボクセルを含んでよい。対象は、人間の患者、動物またはサンプルである。受信エンジン802は、前記生体組織領域のアトラスも受信してよい。アトラスは、生体組織領域の少なくとも一つの副構造の空間的情報を含んでよい。計算エンジン803は、前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の各々について、前記アトラスの少なくとも一つの副構造の空間的情報に基づいて前記医療画像の画像ボクセルの対応部分を識別し、前記生体組織領域の少なくとも一つの副構造の各々について、前記医療画像に空間的フィルタリングを行うことにより、前記少なくとも一つの副構造の各々について前記対応部分の計算された定量化数値を提供するよう構成されてよい。計算エンジン803は、さらに、前記計算された定量化数値を符号化する前記情報をテータベース205に蓄積するよう構成されてよい。前記計算された定量化数値を符号化する情報は、データベース205に蓄積された前記対応する医療画像と並べて蓄積されてよい。データベース205は、前述したとおり、データ蓄積装置102に設けられてもよい。ワークステーション801は、医療画像または計算エンジン803から提供される定量化のいずれかを表示するための可視化エンジン804を備えていてもよい。可視化エンジン804は、例えば、表示装置または印刷装置であればよい。表示装置の例としては、陰極線管CRT、発光ダイオードLED、液晶表示装置LCD、デジタル投射DLPモニタ、蛍光表示管VFD、表面伝導型電子放出表示装置SED、電界放出表示装置FED、反射型液晶LCOS表示装置等を含んでいてもよい。印刷装置の例としては、トナー型プリンタ、液体インクジェットプリンタ、固体インクプリンタ、染料昇華型プリンタ、サーマルプリンタおよび紫外線プリンタ等のようなインクなしプリンタ等を含んでいてもよい。しかし、表示装置およびプリンタは、上記の通り例示されたものに限定されず、本発明から逸脱することなく、現存の又は将来開発される表示装置およびプリンタが含まれる。ワークステーション201および801は、少なくとも1つの中央演算処理装置CPUおよび複数のメモリを備えるコンピュータであってよい。ワークステーション201および801は、例えばフィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、デジタル信号処理器DSP、画像処理ユニットGPU、ASIC等を備える専用処理装置であってよい。ワークステーション201および801は、画像装置100の中に組みこまれてもよい。エンジンは、少なくとも1つの処理装置と複数のメモリを有するコンピュータにより実装されてもよい。処理装置は、例えば、1つ以上のシングルコアまたはマルチコアのCPU、および1つ以上のシングルコアまたはマルチコアのGPUであってもよい。コンピュータは、演算を分轄するためにネットワークを介して接続された1以上のコンピュータで構成される分散型コンピュータであってよい。ネットワークの例としては、限定的ではないが、イントラネット、エクストラネット、インターネットまたはそれらの組み合わせであってよい。受信エンジン202および802、計算エンジン203および803は、例えば、例えばFPGA、DSP、GPU、ASIC等により実装されてもよい。PictureArchivingandCommunicationSystemPACSは、日常的な放射線診断において広く用いられる画像データベースである。当該画像は、オフラインのワークステーションで検索表示可能な患者情報に基づいて検索することができる。臨床記録および診断情報のPACSシステムへの統合または連係は、活発な発展を遂げている研究分野の一つであり、臨床医が患者の臨床状況に基づいて過去の事例を検索できることが期待されている。電子医療記録システムが不断の進歩を遂げる一方で、PACSシステムのコンテンツを十分活用するという重要な技術、すなわち、蓄積された画像から解剖学的副構造などの画像の特徴により検索する技術が欠落している。かかる技術なくしては、PACSに蓄積された過去の症例の画像やメタデータが、現在の診断の取り組みの充実のためにほとんど活用できない。画像をその特徴により検索および抽出する技術は、Content-basedImageRetrievalCBIRと呼ばれており、例えば顔認識などといったコンピュータによる視覚画像処理のための非常に活発な研究分野であるMullerMichouxetal2004。これは、CTRobinsonTagareetal1996GreenspanandPinhas2007RahmanBhattacharyaetal2007およびMRIOrphanoudakisChronakietal1996ElKwaeXuetal2000SinhaTonetal2001MullerRossetetal2005UnayEkinetal2010のための医療画像分野において大きな期待が寄せられている技術である。蓄積された画像を直接検索して利用することが可能であれば、現在診察中の患者と類似する解剖学的特徴を有する過去の症例を探すことができる。その意味するところは遠大である。例えば、ある痴呆症患者の脳縮退パターンに類似する100枚の過去の画像を検索することができれば、診断や予後の見込み例えば、年齢が一致する過去の患者の5年後の機能的帰結などといった関連するメタデータの要約を生成することが可能である。このような機能は、新たな症例の診断における意思決定の信頼度を大きく高めることができ、また、膨大な臨床データベースを検索可能にすることを通じて解剖機能間の相関関係の研究に新たな環境を提供し、これにより例えば医療の教示教育に大きな恩恵をもたらすことができる。CBIRは、間違いなく非常に需要が高い技術であるが、今日に至るまで、視覚的画像検索システムは教材としても普段の臨床診療においてもほとんど使用されていないMullerMichouxetal2004。CBIRを実現するための技術には、解剖学的特徴を自動的に抽出し、スカラー、ベクトル、マトリックスなどのような容易に検索可能な実体に転換する機能が含まれていてもよい。一般的には特徴抽出のために、グレースケール、カラー、テクスチャまたは形状が用いられているKassnerandThornhill2010。かかる確立された技術となっているCBIRをヒトの頭脳に対して適用することが困難であるのは、構造の複雑さと位置情報の重要性がその原因の一つとなっている。例えば、尾状核の縮退と海馬の縮退では、予後の内容が全く異なる。従って、全患者に共通する頭脳の部位を定義した一貫性のある座標系を確立することが不可欠となる。かかる目的で最も広く用いられているアプローチとしては、例えばMNI/ICBM座標軸などのように、各患者の脳の座標軸上の位置がX軸、Y軸、Z軸の値で参照される標準の座標軸で示されるボクセルベース分析が知られているAshburnerandFriston2000。しかし、このアプローチでは膨大な量の位置情報の計算へのチャレンジが避けられない例えば、1mmの解像度で100万画素を要する。各画素からの情報のノイズが非常に高い可能性があるため、かかる計算へのチャレンジはさらに困難である。したがって、入力画像を自動的に少数の構造の単位に要素化するアプローチが有利である。脳の構造の自動的要素化のために、輝度による組織分類およびラベル伝播法が提唱されているIosifescuShentonetal1997FischlSalatetal2002HammersAllometal2003FischlvanderKouweetal2004RohlfingRussakoffetal2004SmithJenkinsonetal2004SvarerMadsenetal2005HeckemannHajnaletal2006YushkevichPivenetal2006。解剖学的特徴抽出、画像検索および臨床診断支援にコンピュータによる脳の構造の自動的要素化を応用するためには、要素化手順が完全に自動化され、脳全体の特徴が把握される必要がある。現在に至るまで、脳全体の解剖学的ラべリング、特徴抽出の効率性および過去の類似病状の検索に関する報告はなされていない。当出願においては、画像検索ツールが提案される。上記の本発明の実施形態において、特定の技術は明瞭化のために使用されたものである。しかし、本発明は、この特定の技術に限定することを意図するものではない。上記の本発明の実施形態は、上記技術を考慮することにより当業者によって認識されるように、本発明から逸脱することなく変形変更されてもよい。したがって、特許請求の範囲およびその同等範囲内において、本発明は特に説明された以外の方法でも実施されてもよい。