複数のサイクルを含む信号を得るステップと、前記信号の振幅及び傾斜に基づき、前記信号に対して運動位相をマッピングするマップを生成するステップとを有する、方法。前記マップに基づき、所定の関心位相に対する前記複数のサイクルに関するタイムスタンプのセットを特定するステップであって、特定されたタイムスタンプのセットが、共通の信号振幅に対応する、ステップと、前記特定されたタイムスタンプのセットを示す信号を生成するステップとを更に有する、請求項1に記載の方法。反復的な周期的運動と前記反復的な周期的運動に対応する複数のサイクルとを持つ移動する対象物を撮像する間、前記信号が検出される、請求項1又は2に記載の方法。前記対象物が、被検者であり、前記信号は、前記被検者の複数の呼吸又は心周期を示す、請求項1乃至3のいずれかに記載の方法。サイクルが、下降振幅領域及び上昇振幅領域を持ち、前記マップを生成するステップが、前記下降振幅領域に対して1つのセットの位相をマッピングし、前記上昇振幅領域に対して別のセットの運動位相をマッピングするステップを含む、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。前記下降振幅領域が、前記対象物の収縮又は拡張のいずれかに対応し、前記上昇振幅領域は、前記対象物の拡張又は収縮の他方に対応する、請求項5に記載の方法。前記位相が、前記サイクルにわたり0から99まで広がり、前記位相の1つのセットは、0から49の範囲にわたり、前記位相の別のセットは、50から99の範囲にわたる、請求項5又は6に記載の方法。前記複数のサイクルに関する信号最大及び最小を特定するステップと、前記特定された信号最大及び最小に基づき、それぞれ平均信号最大及び平均信号最小を決定するステップと、前記平均信号最大及び前記サイクル最大の小さい方から、前記平均信号最小及び前記サイクル最小の大きい方へ広がる範囲において、各サイクルの振幅へと前記位相をマッピングするステップとを更に有する、請求項1乃至7のいずれかに記載の方法。サイクルに含まれる評価範囲に対して最大を特定するステップであって、前記最大が、所定の閾値を下回る振幅を持つ2つのポイントの間にあるポイントに対応する、ステップと、前記最大の前後の前記評価範囲におけるポイントと前記最大とを持つ比較するステップと、前記最大が前記ポイントより大きいとき、前記評価範囲に関する局所最大として前記最大を特定するステップと、前記最大が前記評価範囲における前記ポイントのうちの少なくとも1つより小さいとき、前記最大が、前記局所最大ではないと決定するステップとを更に有する、請求項1乃至8のいずれかに記載の方法。局所最大として特定された最大が、所定の除去最大閾値より近いとき、前記最大を除去するステップと、最大が、所定の追加最大閾値より遠いとき、前記最大を前記局所最大に加えるステップとを更に有する、請求項9に記載の方法。複数の運動サイクルを含む運動信号の少なくとも1つの運動サイクルの下降振幅領域に対して、運動位相の第1のセットをマッピングするステップと、前記少なくとも1つの運動サイクルの上昇振幅領域に対して、運動位相の第2のセットをマッピングするステップとを有する、方法。所定の関心運動位相及び位相対振幅/傾斜マッピングに基づき、移動する対象物の周期的運動を示す運動信号における複数の運動サイクルに関して、運動信号タイムスタンプのセットを特定するプロセッサを有し、前記運動信号タイムスタンプのセットが、共通の信号振幅に対応する、システム。前記運動信号の1つ又は複数のサイクルに関する信号最大及び最小を特定する信号特性特定部と、前記特定された最大及び最小に基づき、平均最大及び平均最小を決定する信号特性プロセッサとを更に有する、請求項12に記載のシステム。前記信号特性特定部が、最大決定閾値を下回る振幅を持つ2つのポイントの間にあるポイントとして、運動サイクルに含まれる評価範囲に関する最大を特定し、前記最大の前後の前記評価範囲における他のポイントと前記最大とを比較し、及び前記最大が前記ポイントより大きいとき、前記評価範囲に関する局所最大として前記最大を特定する、請求項13に記載のシステム。各サイクルに関して、下降振幅領域及び上昇振幅領域を特定する信号傾斜特定部と、前記平均最大及び最小並びに前記下降及び上昇振幅領域に基づき、前記運動信号に対して運動位相をマッピングする位相対振幅/傾斜マッパーとを更に有する、請求項13又は14に記載のシステム。所定の関心位相及び共通の信号振幅に対応する前記運動信号のタイムスタンプを特定するタイムスタンプ特定部を更に有する、請求項15に記載のシステム。不規則な周期性を持つノイズが多い周期的信号の運動サイクルにおける複数のピークにおける一ピークを特定するステップであって、前記ピークが、所定の閾値を下回る振幅を持つ2つのポイントの間にあるポイントに対応する、ステップと、前記ピークの前後のポイントと前記ピークとを比較するステップと、前記ピークが前記ポイントより大きいとき、局所最大として前記ピークを特定するステップとを有する、方法。複数の局所最大を特定した後、前記局所最大の間の間隔を修正するステップを更に有する、請求項17に記載の方法。各運動サイクルの前記ピーク及び傾斜に基づき、前記運動信号の振幅に対して運動位相をマッピングするマップを生成するステップを更に有する、請求項17又は18に記載の方法。前記運動サイクルの下降及び上昇振幅領域を特定するステップであって、前記位相の1つのセットが、前記下降振幅領域に対してマッピングされ、前記位相の別のセットは、前記上昇振幅領域に対してマッピングされる、ステップを更に有する、請求項17乃至19のいずれかに記載の方法。前記信号における複数の運動サイクルに関する運動信号タイムスタンプのセットを特定するステップを更に有し、前記タイムスタンプが、前記マップに基づき特定され、所定の関心位相及び共通の信号振幅に対応する、請求項20に記載の方法。残念なことに、この仮定を用いる場合、複数の問題が存在する。a呼気のレートは一般に、吸気のレートより低い。そこで、この位相が、サイクルにわたり線形に広がらない。b呼吸サイクル形状は、図1で分かるようにサイクル毎に異なる場合がある。c吸息の間の肺の機械的な状態振幅が、呼息の間の同じであると保証されるわけではない。例えば、図1において、ポイント112、116及び120に対応するタイムスタンプは、肺が収縮し、振幅が最小にある完全な呼気に近いか、又は完全な呼気にある。一方、タイムスタンプ114及び118は、肺が部分的に拡張され、より大きな振幅を持つ吸気の間の機械的な状態に対応する。結果として、再構成された画像データにおける生体構造が整列することができない。これは、再構成された画像データに運動アーチファクトをもたらす場合がある。本願の側面は、上述した事項その他に対処する。1つの側面によれば、ある方法が、複数のサイクルを含む信号を得るステップと、上記信号の振幅及び傾斜に基づき、上記信号に対して運動位相をマッピングするマップを生成するステップとを含む。別の側面によれば、あるシステムが、所定の関心運動位相及び位相対振幅/傾斜マッピングに基づき、移動する対象物の周期的運動を示す運動信号における複数の運動サイクルに関して、運動信号タイムスタンプのセットを特定するプロセッサを含み、上記運動信号タイムスタンプのセットが、共通の信号振幅に対応する。別の側面によれば、ある方法が、不規則な周期性を持つノイズが多い周期的信号の運動サイクルにおける複数のピークから一ピークを特定するステップであって、上記ピークが、所定の閾値を下回る振幅を持つ2つのポイントの間にあるポイントに対応する、ステップと、上記ピークの前後のポイントと上記ピークとを比較するステップと、上記ピークが上記周囲のポイントより大きいとき、局所最大として上記ピークを特定するステップとを含む。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。図2は、例えばコンピュータ断層撮影CTスキャナといった撮像システム200を示す。しかしながら、他の実施形態では、撮像システム200は、例えばX線、陽電子放出断層撮影PET、単光子放出断層撮影SPECT、磁気共鳴イメージングMRI、超音波US及び/又は他の撮像モダリティといった1つ又は複数の他の撮像モダリティを含むことができる。撮像システム200は、静止したガントリー202及び回転ガントリー204を含む。これは、静止したガントリー202により支持される。回転ガントリー204は、長手方向又はz軸の周りで検査領域206の周りを回転する。例えばX線管といった放射線源208が、回転ガントリー204により支持され、回転ガントリー204と共に回転し、放射線を放出する。ソース208の反対側に、検査領域206を横切るよう配置される放射線感知検出器アレイ210が、検査領域206を横断する放射線を検出し、検出された放射線に対応する投影データを生成する。例えば寝台といった支持部212が、検査領域206において対象物又は被検者を支持する。運動モニタ214は、スキャンの間、移動する対象物の運動状態をモニタし、運動を示す運動信号を生成する。移動する対象物の例は、以下に限定されるものではないが、患者の肺若しくは心臓、規則的な又は不規則な周期的運動を繰り返す他の対象物を含む。運動位相相関器216は、撮像又はスキャン取得タイムスタンプと運動位相とを相関させる。後述されるように、1つの例において、これは、運動信号におけるサイクルの振幅及び傾斜の両方に基づき、運動信号と運動位相とを相関させることにより実現される。結果として生じる相関は、異なるサイクルに対して、同じ運動位相に対応し、共通の又は同じ機械的な振幅又は状態を持つ投影データのタイムスタンプを特定するために用いられることができる。これは、異なるサイクルにわたる構造の不整列が原因による運動アーチファクトの緩和を容易にすることができる。再構成器218は、投影データを再構成し、検査領域206を示すボリュメトリック画像データを生成する。再構成器218は、関心位相に関する運動位相相関器216を介して特定されるタイムスタンプに基づき、投影データを選択的に再構成するよう構成される。再構成器218は、様々な再構成アルゴリズムを使用することができ、単一の又は複数の取得からの投影データが、単一の画像を生成するために再構成されることができる。汎用のコンピュータシステムが、オペレータ端末220として機能する。これは、例えばディスプレイ及び/又はプリンタといった人間が読み取れる出力デバイスと、例えばキーボード及び/又はマウスといった入力デバイスとを含む。端末220上のソフトウェアは、オペレータが、システム200の動作を制御することを可能にする。この制御は、例えば、オペレータが、スキャンプロトコルを選択し、スキャンを開始し、再構成アルゴリズム例えば、運動ゲート再構成を選択すること等を可能にすることにより、行われる。運動位相相関器216が、システム100の一部、例えば、端末220等の一部とすることができ、又はシステム100のリモートにある、例えば、ネットワークにわたり及び/又は他の態様で分散されるワークステーションの一部とすることが出来る点を理解されたい。更に、運動位相相関器216は、メモリといったコンピュータ可読媒体に埋め込まれる又はエンコードされるコンピュータ可読命令を処理する1つ又は複数のプロセッサにより実現されることができる。図3は、例示的な運動位相相関器216を示す。信号特性特定部302は、運動信号の1つ又は複数の特性を特定する。これは、運動信号のサイクルの1つ又は複数に関する1つ又は複数の特性を特定することを含むことができる。斯かる特性の例は、最大及び最小並びに/又は他のデータポイントを含むが、これらに限定されるものではない。信号特性プロセッサ304は、特定された信号特性を処理する。これは、特定された信号特性に関する1つ又は複数の統計量例えば、平均、メディアン、最大、最小等及び/又は他の情報を含むことができる。例えば、統計量は、1つ又は複数のサイクルに関する信号の振幅に関する。信号傾斜特定部306は、運動信号におけるサイクルにおいて下降する及び上昇する領域を特定する。位相対振幅/傾斜マッパー308は、処理済の特定された信号特性及び特定された傾斜に基づき、運動信号に対して運動位相をマッピングする。タイムスタンプ特定部310は、運動信号におけるタイムスタンプを特定する。この運動信号は、関心運動位相に対して対応し、マッピングに基づき類似する信号振幅を持つ。運動位相相関器216はここで、対象物の撮像と同時に得られる呼吸信号といった不規則な周期性を持つ周期的信号を処理することに関連して説明される。他の適切な信号は、不規則な周期性を持つノイズが多い周期的信号を含む他の周期的信号を含むが、これに限定されるものではない。図4を参照すると、信号400は、変化する振幅及び時間幅を持つ複数の呼吸吸気及び呼気サイクル4021-4026を含む。図4において、y軸は、信号振幅機械的な振幅を表し、x軸は、時間を表す。信号特性特定部302は、呼吸信号400の呼吸サイクル4021-4026の最大4041-4046及び最小4061-4066を特定する。この例において、特定のサイクルに関して、最大又は、最大振幅は、肺が拡張又は膨張される完全な吸気に対応し、最小又は、最小振幅は、肺が収縮又はつぶされる完全な呼気に対応する。信号特性プロセッサ304は、特定された最大4041-4046及び最小4061-4066に関してそれぞれ平均最大408及び平均最小410を決定する。傾斜特定部306は、最大4041-4046及び最小4061-4066に基づき、各サイクルに関して、下降する呼気又は吸気及び上昇する吸気又は呼気領域又は傾斜を特定する。明確さのため、サイクル4022に関する傾斜412及び414だけが、図4において参照符号を介して特定される。図4において、呼気のレート傾斜412は、吸気のレート傾斜414よりゆっくりしている点に留意されたい。位相対振幅/傾斜マッパー308は、平均最大408及び平均最小410の間で、呼気及び吸気傾斜412及び414に対してそれぞれ運動位相をマッピングする。例えば、サイクル4022は、最大4042から次の最大4043へと広がり、0の位相は、平均最大408へとマッピングされ、49の位相は、平均最小410へとマッピングされる。サイクル4022の0及び49の位相の間で発生する呼気は、呼気傾斜412へとマッピングされ、サイクル4022の49及び99の位相の間で発生する吸気は、吸気傾斜414へとマッピングされる。そのようなものとして、呼気及び吸気に関する位相は別々に決定される。これは、呼気の平均レートが吸気の平均レートより一般に低いことを考慮する。そのようなものとして、各サイクルは、0から99の間の位相に対応するデータポイントを持つことが保証される。いくつかのサイクルは、特定の位相に対応する1つ以上のポイントを持つことができる。これらの場合、第1の又は他の候補ポイントが選択される。サイクル例えば、サイクル4021が平均最大例えば、最大4041未満の最大を含む場合、サイクル最大は0とみなされる。従って、図4において、位相マッピングは、最大4041から最小4061までの広がりに対して適切にスケール化される。タイムスタンプ特定部310は、運動位相に関する撮像又はスキャン取得タイムスタンプを特定する。例えば、図4において、タイムスタンプ特定部310は、運動サイクル4021-4026の25の位相に対応するタイムスタンプ4161-4166を特定するために用いられる。もちろん、25以外の位相に対応するタイムスタンプが特定されることもできる。タイムスタンプ特定部310は、タイムスタンプを示す信号を生成し、再構成器218図2に対して信号を搬送する。再構成器は、この信号に基づき、再構成のための投影データを選択することができる。これらのタイムスタンプが、移動する対象物の実質的に類似する機械的な振幅に相関するので、再構成された画像データにおける移動する対象物の構造は、うまく整列配置される可能性が高い。これは、図5及び6において見られることができる。図5は、斯かるタイムスタンプが、再構成のための投影データを選択するのに用いられない場合に再構成される画像500を示す。投影データにおける生体構造は、整列配置されないか、又は誤って整列配置されており、これは、画像において矢印により示されるように、画像500にアーチファクト502をもたらす。図5におけるアーチファクトは、説明的な目的のために提供され、他の又は異なるアーチファクトが、画像に存在する場合がある。図6は、特定の運動位相に関して運動位相相関器216により特定されるタイムスタンプに対応する投影データに基づき再構成される画像600を示す。本書において、投影データにおける生体構造は整列配置され、画像において矢印により示されるように、画像500におけるアーチファクトは存在しない。上述されたように、信号特性特定部302は、運動信号の1つ又は複数の特性、例えば運動信号におけるサイクルに関する最大及び最小を特定する。運動信号がノイズを含むことができる点を理解されたい。これは、信号における偽の最大及び/又は最小、及び/又は不明瞭な真の最大及び/又は最小を提供する場合がある。図7~9は、ノイズがある場合における最大及び最小を決定する手法を示す。斯かる信号の例は、呼吸、心臓及び/又は他の信号を含む。最初に、図7を参照して、ノイズが多い信号702のサブ部分が示される。ピーク又は最大は、所定の評価範囲に対して、信号702において特定される。図示された例において、ピーク704は2つのポイント706及び708の間の単一の最高ポイントとして特定される。これは、所定の検出閾値710より小さい。この例において、閾値710は、信号のグローバルダイナミックレンジの1/10、又はグローバル最大及びグローバル最小の間の差であるよう規定される。他の実施形態では、閾値710は、他の態様で規定されることができる。その後、評価範囲における信号702の各データポイントが評価される。データポイントが第2の閾値712の下に落ちるまで、データポイント704の前の評価範囲における信号702のデータポイントが検索される。これは、閾値710未満の最小から最大への振幅に対応する。同様に、データポイントが第2の閾値712の下に落ちるまで、データポイント704の後の評価範囲における信号702のデータポイントが、検索される。評価範囲における全てのデータポイントが、データポイント704に対して比較される。ピーク704が、評価範囲にわたり、最大である場合、それは局所最大として特定される。そうでない場合、検索は、次のポイントへと続く。これは、図8及び9において更に図示される。図8において、閾値806に基づき評価範囲804において特定されるピーク802が、局所最大として特定される。なぜなら、これが、範囲804において最も高いポイントだからである。図9において、評価範囲904において特定されるピーク902は、閾値906に基づき、局所最大としては特定されない。なぜなら、これは、範囲904において最も高いポイントでないからである。図10は、信号を増やす非限定的な技術を示す。この技術を用いると、運動信号1000の2つのピーク1004及び1006の間の時間距離1002が、追加のピークの閾値を越える場合、1つ又は複数のピーク1008及び1010が信号1000に加えられる。ピーク1014及び前のピーク1016の間の時間距離1012並びに最大1014及び後続のピーク1020の間の時間距離1018が共に追加の閾値未満である場合、ピーク1014は信号1000から除去される。閾値は、平均ピークの間隔又はその他に基づかれることができる。図11は、再構成のため関心運動位相に関する投影データを特定する方法を示す。ステップ1102において、反復的な周期的運動を持つ移動する対象物をスキャンする間、運動信号が同時に得られる。運動は、呼吸、心拍又は他の周期的運動に関連付けられることができる。ステップ1104において、最大及び最小振幅が、運動信号において特定される。ステップ1106において、グローバル平均最大振幅及びグローバル平均最小振幅が、特定された最大及び最小に基づき決定される。ステップ1108において、グローバル平均最大振幅は、サイクル最大からサイクル最小へと延在する各サイクルの第1の領域に関する開始又は0のポイントを規定するために用いられる。グローバル最大が、サイクル最大サイクルより大きい場合、開始又は0のポイントは、サイクル最大で規定される。グローバル最大が、サイクル最大より小さい場合、開始又は0のポイントは、サイクル最大に続くポイントで規定される。この振幅は、グローバル最大に最も整合する。ステップ1110において、グローバル平均最小振幅は、サイクル最小から次のサイクルの最大へと延在する各サイクルの第2の領域に関する50のポイントを規定するために用いられる。グローバル平均最小が、サイクル最小未満の場合、50のポイントはサイクル最小で規定される。グローバル最小が、サイクル最小より大きい場合、50のポイントは、サイクル最小に続くポイントで規定される。この振幅は、グローバル最小に最も整合する。ステップ1112において、0から49までの運動位相が、第1の領域に対してマッピングされる。ステップ1114において、50から99までの運動位相が、第2の領域に対してマッピングされる。ステップ1116において、関心位相が特定される。ステップ1118において、特定された位相及び振幅/傾斜の間のマッピングが、マッピングされた振幅に対応するサイクル毎のスキャン取得タイムスタンプを決定するために用いられる。ステップ1120において、特定されたタイムスタンプで取得される投影データが、画像ボリュームへと再構成される。図12は、信号最大を決定する方法を示す。ステップ1202において、過去のサイクル最大までの任意の過去のポイントの振幅より振幅が所定の閾値分大きい第1のポイントとして、ピークが決定される。ステップ1204において、ピークに続くポイントがピークを上回るかどうかが決定される。上回る場合、ステップ1202は、次のポイントを用いて繰り返される。上回らない場合、ステップ1206において、ピークに続くポイントが、所定の閾値分ピークより少ないかどうかが決定される。少ない場合、ステップ1208において、このピークは、サイクル最大として特定される。そうでない場合、ステップ1204が、次のポイントを用いて繰り返される。ステップ1210において、最大が、所定の閾値より近いかどうかが決定される。近い場合、ステップ1212において、これらの最大の1つ又は複数が、最大としての特定を外される除去される。1つの非限定的な実施形態を用いると、最大間の間隔の平均及び標準偏差が計算され、平均-x標準偏差ここで、xは入力パラメータであるより近い最大の1つ又は複数が、最大としての特定を外される。ステップ1214において、最大が、所定の閾値よりはるかに離れているかどうかが決定される。離れている場合、ステップ1216において、これらの最大の1つ又は複数が加えられる。1つの非限定的な実施形態を用いると、最大間の間隔の平均及び標準偏差が計算され、1つ又は複数の最大が、平均x標準偏差ここで、xは入力パラメータであるよりよりはるか離れている場合、ステップ1202から1208を用いて、1つ又は複数の最大が、境界ピークの間に加えられる。ここで、適切な最大が特定されるまで、分類閾値が反復的に減弱される。上記ステップは、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。上記説明は、CT及び呼吸信号の文脈において述べられたが、本書において開示される手法は、不規則な周期性を持つ別のノイズが多い周期的信号における実質的に同等のデータポイントを特定するために使用されることができる点を理解されたい。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。