非侵襲的画像分析装置であって、診断中の対象の少なくとも1つの解剖学的副構造と1つ以上の構造組織要素を有する組織領域から画像信号を発生することのできる画像スキャナと、前記画像スキャナからの画像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装置と、前記信号処理装置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、前記組織領域内の前記少なくとも1つの解剖学的副構造の空間的な情報を含む区分アトラスを蓄積するように構成され、前記信号処理装置は、前記入力画像に基づき前記組織領域の画像を再生し、前記画像中の少なくとも1つの解剖学的副構造を前記区分アトラスに基づき区分し、前記画像中の1つ以上の構造組織要素に要素化し、前記1つ以上の構造的組織要素の1つに対応する少なくとも1つの解剖学的副構造の部分を前記画像中で自動的に識別するために適用される非侵襲的画像分析装置。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、またはそれらの組み合わせである請求項1に記載の非侵襲的画像分析装置。前記画像信号が、前記組織領域中の1つ以上の構造組織要素の1つを好ましく描画する少なくとも1つの階調調整機能を提供できるものである請求項1に記載の非侵襲的画像分析装置。前記信号処理装置が、前記1つ以上の構造組織要素の1つに対応する少なくとも1つの解剖学的副構造の部分を解析することにより、前記対象の前記組織領域中に組織異常が存在するか否かを自動的に診断するためにさらに適用される請求項1に記載の非侵襲的画像分析装置。前記少なくとも1つの解剖学的副構造の一部を前記少なくとも1つの解剖学的副構造の上に当該部分と重ねて表示するように構成された表示ステーションあるいはコンソールステーションをさらに備える請求項1に記載の非侵襲的画像分析装置。対象の組織領域を示す入力画像を受信するための受信エンジンと、前記組織領域中の少なくとも1つの解剖学的副構造の空間的情報を含む区分アトラスと、入力画像に対して、変形により、区分アトラスを登録することにより区分化画像を提供するように構成された正規化エンジンと、前記少なくとも1つの解剖学的副構造の部分であって、前記組織領域の1つの構造組織要素に対応する部分を自動的に識別するように構成された計算エンジンと、を具備するワークステーション。前記部分に対応する画像ボクセルを結合することにより前記部分を分析するように構成された分析エンジンをさらに備える請求項6に記載のワークステーション。識別された前記部分と共に区分化画像を表示するために適用される視覚化エンジンをさらに備える請求項6に記載のワークステーション。画像分析方法であって、画像装置、ワークステーションまたはデータ蓄積装置の1つから、対象の組織領域を表わす入力画像を受信する段階であって、前記入力画像は複数のボクセルから成り、前記組織領域は、複数の解剖学的副構造と複数の構造組織要素を有し、前記複数の剖学的副構造の少なくとも1つは複数の構造的組織要素の中の少なくとも2つの構造的組織要素からなるものである段階と、前記解剖学的副構造の空間的情報からなる前記組織領域の区分アトラスを提供する段階であって、前記区分アトラスは第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置の1つから出力されるものである段階と、前記入力画像に対して、変形により、前記区分アトラスを登録することにより区分化画像を生成する段階であって、前記組織領域の前記解剖学的副構造は前記区分化画像中で区分されるものである段階と、前記複数の構造的組織要素の1つに対応する前記区分化画像中の前記解剖学的副構造の1つの画像ボクセルを識別することにより要素化された区分化画像を提供する段階と、を含む方法。信号雑音比あるいは前記入力画像の分析に関連する精度を改善するために前記区分化画像または前記要素化された区分化画像を使用する段階をさらに含む請求項9に記載の方法。前記複数の構造組織要素の1つに対応する前記区分化画像中の解剖学的副構造の1つの画像ボクセルをグループ化することによって前記要素化された区分化画像を分析する段階をさらに含む請求項9に記載の方法。前記複数の構造的組織要素の1つ、および前記解剖学的副構造に対応する画像ボクセルの数量を計数する段階をさらに含む請求項11に記載の方法。前記数量が、平均値、合計または中央値のいずれかである請求項12に記載の方法。前記数量に基づいて前記組織領域の組織異常を自動的に診断する段階をさらに含む請求項12に記載の方法。前記組織の異常が、組織萎縮、脳梗塞または腫瘍の1つである請求項14に記載の方法。前記組織の異常が、磁気共鳴画像MRI緩和時間の変化、拡散MRIパラメータの変化、陽電子放出断層撮影PETの濃度、コンピュータ断層撮影CTの濃度、または、磁気共鳴スペクトロスコピMRSの代謝集中の異常に対応する請求項14に記載の方法。前記分析に関連する数量的指標を増加する段階をさらに含む請求項11に記載の方法。前記数量的指標が、鋭敏度、特異度または再現度の1つである請求項17に記載の方法。前記識別段階が、前記組織領域の要素アトラスを提供する段階であって、前記要素アトラスは前記複数の構造組織要素の1つの空間的情報からなる段階と、前記入力画像の変形により前記組織領域の前記要素アトラスを登録することにより前記入力画像を要素化する段階をさらに含む請求項9に記載の方法。前記入力画像が、磁気共鳴撮影MRI画像、機能化磁気共鳴撮影fMRI画像、磁気共鳴スペクトロスコピMRS画像、陽電子放出断層撮影PET画像またはコンピュータ断層撮影CT画像の1つである請求項9に記載の方法。前記区分アトラスが、入力画像の空間的分解能より高い対応する空間的分解能を有する請求項9に記載の方法。前記区分化画像を生成するために前記区分アトラスを使用することにより前記入力画像中の局所的体積効果を補償する段階をさらに含む請求項21に記載の方法。前記区分アトラスの使用が、前記入力画像中のそれぞれの画像ボクセル中の前記複数の解剖学的副構造の1つの重みを推定し、前記区分化画像に対して前記重みを適用することである請求項22に記載の方法。機能化磁気共鳴撮影fMRI検査における時間依存性濃度変化を計測するために前記要素化された区分化画像を使用する段階をさらに含む請求項9に記載の方法。休止期fMRI検査の相関分析に対して前記要素化された区分化画像を使用する段階をさらに含む請求項9に記載の方法。前記変形が、大変形微分同相計量写像LargeDeformationDiffeomorphicMetricMappingである請求項9に記載の方法。この手法は診療目的として効果的であることは証明されておらず、現在使用されている放射線画像からの組織異常の検出および特徴付けを改善する組織境界の高品質描画の自動化に対する要求が存在する。本発明に係る実施形態は、診断中の対象の、少なくとも1つの解剖学的副構造と1つ以上の構成組織要素を有する組織領域から画像信号を生成するための画像スキャナと、前記画像スキャナからの画像信号を受信するために前記画像スキャナと接続される信号処理装置と、前記信号処理装置と交信し、前記組織領域中の少なくとも1つの副構造の空間的情報を含む区分アトラスを記憶するデータ蓄積装置とを備える非侵襲的画像分析装置であって、前記信号処理装置は、前記画像信号に基づいて組織領域の画像を再生し、前記区分アトラスに基づいて画像中の少なくとも1つの解剖学的副構造を区分し、前記画像中の1つ以上の構成組織要素を要素化し、画像中で1つ以上の構成組織要素の1つに対応する少なくとも1つの解剖学的副構造を自動的に識別するために使用される非侵襲的画像分析装置を提供する。本発明の実施形態は、対象の組織領域を表わす入力画像および組織領域の少なくとも1つの解剖学的副構造の空間的情報を受信するために使用される受信エンジンと、区分アトラスを記録することにより変形を介して入力画像に対し区分された画像を提供するための正規化エンジンと、組織領域中の1つの構成組織要素に対応する少なくとも1つの解剖学的副構造を自動的に識別するように構成された計算エンジンを含むワークステーションを備えている。本発明に係る実施形態は、画像装置、ワークステーションまたはデータ蓄積装置の1つから、対象の組織領域を表わす入力画像を受信する段階であって、この入力画像は複数の画像ボクセルからなり、この組織領域は複数の解剖学的副構造および複数の構成組織要素を有し、少なくとも1つの解剖学的副組織は複数の構成組織要素の少なくとも2つの構成組織要素からなる段階と、解剖学的副構造の空間的情報を含む組織領域の区分アトラスであって、第1のデータ蓄積装置または第2のデータ蓄積装置に蓄積される区分アトラスを提供する段階と、変形を介して入力画像に区分アトラスを登録することにより、組織領域の解剖学的副構造がその中に区分化画像を生成する段階と、複数の構造組織要素の1つに対応する区分化画像中の解剖学的副構造の1つの画像ボクセルを識別することにより要素化された区分化画像を提供する段階を含む入力画像の分析方法を提供する。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分析装置100の構成図である。非侵襲的画像装置100は、画像スキャナ101、データ蓄積装置102および信号処理装置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画像スキャナ、単一陽子放出コンピュータ断層撮影SPECTスキャナ、またはこれらの組み合わせであってよい。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Boを与える主磁石105を支える土台104、診断中の対象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Bo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、診断中の対象108の組織領域に対応するアトラスデータを蓄積する。組織領域は、例えば、脳、心臓、肝臓、筋肉および対象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、組織領域の解剖学的構造の空間的情報を含む組織領域の区分アトラスを蓄積するものであってよい。例えば、区分アトラスは、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。区分アトラスは、例えば、対象108と同等の対象の複数の小集団の複数の画像から導出されるものであってもよい。例えば、ある応用においては、画像は対象108と同年齢のグループから取得可能である。これは、各年齢層は異なる形状および諧調を有するかもしれないからである。区分アトラスは、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。データ蓄積装置102は、さらに、例えば組織領域の構造的組織要素の空間的情報を含む要素化されたアトラスを蓄積する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の構造的組織形式を含んでいてもよい。区分アトラスおよび要素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画像濤であってよい。区分アトラスおよび要素アトラスは、診断中の対象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。区分アトラスおよび要素アトラスは、診断中の対象108の以前の診断の画像の情報を取り込んでもよい。区分アトラスおよび要素アトラスは、それぞれの輪郭が望ましくは組織領域の副構造を含む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、外側の脳の深い灰白質に適したT1強調核磁気共鳴画像が使用されてもよい。例えば、脳の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。区分アトラスは、例えば、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。区分アトラスおよび要素アトラスは、さらに、対象の小集団の画像中の柔らかい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。対象の画像中の柔らかい組織領域に対するアトラスの空間的情報の登録は、画像中の柔らかい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すなわち、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。要素アトラスは、組織領域に対する要素化されたアトラスを登録するときに、例えば形状情報、位置情報、変換情報のような三次元情報を含んでいてもよい。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。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。信号処理装置103は、対象108の画像を形成するための画像信号を受信するために画像スキャナ101と交信する。信号処理装置103は、画像スキャナ101を格納する構造体に中に部分的に、あるいは全体的に組み込まれていてもよい。信号処理装置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。信号処理装置103に受信された画像信号は、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、拡散テンソルに関連する性質等のような磁気共鳴パラメータに関連付けられていてもよい。信号処理装置103は、データ蓄積装置102と交信する。信号処理装置103は、画像スキャナ101が出力する画像信号に基づく組織領域の画像の再生、診断中の対象108の組織領域を示す再生画像中の解剖学的副構造の区分アトラスに基づく区分、再生画像中の組織領域の構造的組織要素の要素化、再生画像中の構造的組織要素の1つに対応する解剖学的副構造の一部の自動的識別に適用される。信号処理装置103は、さらに、構造的組織要素の1つに対応する解剖学的副構造の一部を分析することによって、対象108の組織領域中に組織異常が存在するか否かを自動的に診断するために適用されてもよい。解剖学的副構造の自動的に識別された一部は、区分化画像上に識別された一部を重畳することによって可視化装置110またはコンソールステーション111上に可視表示される。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、表示装置あるいはプリンタである。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LCD表示装置、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。図2Aは、1または複数のデータ蓄積装置に記憶されたソフトウエアを実行する1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に図示された処理装置は、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201は、1以上の画像ボクセルを有する入力画像に対応する。入力画像201は、少なくとも1つの解剖学的副構造を有する組織領域に対応している。入力画像201は、診断中の対象の組織領域を示す1以上の画像を含んでいてもよい。例えば、入力画像201は、対象108から診断中に取得される機能MRIfMRI画像に対応していてもよい。入力画像201は、画像スキャナ101またはデータ蓄積装置102から出力されてもよい。入力画像201は、核磁気共鳴画像MRI、機能核磁気共鳴画像fMRI、磁気共鳴スペクトロスコピMRS画像、コピュータ断層撮影CT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画像等であってよい。MRI画像は、拡散テンソル画像DTIである。MRI画像は、拡散画像、潅流画像、T1強調画像、T2強調画像等であってよい。ブロック102は、上記したような組織領域の空間的情報を含む一塊化された地図に対応する。区分アトラス202は、入力画像201より鮮明な空間的分解能に対応していてもよい。ブロック203において、区分アトラス202は、入力画像に対して正規化される。登録は、入力画像201中の同じ柔らかい組織領域の形とともに、区分アトラス202中での変形または変換すなわち、移動、拡大縮小、変形等を含んでいてもよい。LDDMM大変形微分同相計量写像と呼ばれる変形アルゴリズムが、登録中に使用され得る。LDDMM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、LDDMMは、高度に非線形性であり、2つの脳の形に適合し得る。LDDMMは、厳密な縮退をもって脳を変形することさえできる。第二に、LDDMM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、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。LDDMMに代えて、画像変形可能で組織のトポロジを保存可能な他の変換アルゴリズムを使用することもできる。いくつかの場合、すなわち、柔らかい組織領域において僅かな変更だけが必要な場合には、トポロジ的な要求は放棄され得る。区分化画像204は、画像変換ブロック203によって生成されてもよい。区分化画像204は、区分アトラスからの柔らかい組織領域の変換された形状情報を入力画像201上に重畳することによって可視化されてもよい。ブロック205において、柔らかい組織領域の構造的組織要素が識別される。例えば、脳組織に対しては、構造的組織形式は灰白質GM、白質WMおよび脳脊髄液CSFを含んでいてもよい。要素化された区分化画像206は、ブロック205で生成される。図2Bは、3つの要素化された要素化画像206、すなわち、GM、WMおよびCSFの例示である。特に、3つの例示的な要素化された区分化画像は、GM、WMおよびCSFという構造的組織要素に従って、区分化画像204の画像ボクセルを識別することによって提供される。3つの例示的な区分化画像204は、例示的な入力画像201中の脳組織に対する例示的な区分アトラス202を変換することによって生成される。代案として、図2Cに示では、要素化されたアトラスが、灰白質上段、白質中段および脳脊髄液下段を示す例示的要素化画像209を生成するために、経路207を介して例示的入力画像201の脳組織に変換される。一方、区分アトラスは、例示的な区分化画像204を生成するために、経路208を経由して例示的入力画像201の脳組織に変換されてもよい。その後、例示的区分化画像204および3つの例示的セグメント化された画像は、経路209Aおよび209Bを介して灰白質上段、白質中段および脳脊髄液下段に対応する3つの要素化された区分化画像206を生成するために、一纏めにされてもよい。経路209Aおよび209Bは、要素化画像206と区分化画像204のボクセルごとの混合操作に対応するものであってよい。ブロック210において、要素化された区分化画像は、組織の異常を評価するために分析される。組織異常は、例えば、例えば、1次進行性失語症のような組織萎縮を含む脳疾患、肝臓疾患、腎臓疾患、例えば、筋肉萎縮、筋肉水腫、筋肉脆化等の筋肉異常、例えば、リウマチ様関節炎、変形性関節炎等の関節異常を含んでいてもよい。組織異常は萎縮であってもよい。例えば、同じ解剖学的副構造の構造的組織要素の画像ボクセルは、例えば、平均、合計、中央値を含む定量的な分析と結合されてもよい。この結合は、以下に説明するように、例えば、感度、特定性、再現性等のような分析に関する定量的な指標を改善するであろう。この手法は、組織の解剖学的、および/または機能的性質の分析に対しても使用され得る。例えば、陽電子放出断層撮影PETスキャンに対してセグメント化された一塊化画像を適用することにより、PET画像はそれぞれの解剖学的副構造に対して定量化され得る。各解剖学的副構造の内部におけるボクセルの経時的な明るさの変化を計測することにより、機能MRIfMRIは、より高い信号対雑音比を有する構造特定態様で実行され得る。fMRI休止中に、解剖学的副構造間の相関が、膨大なボクセルごとの相関分析に代えて、検査され得る。磁気共鳴スペクトロスコピMRSデータに対して各要素化された区分化解剖学的副構造を適用することにより、信号対雑音比を向上したスペクトラムが各解剖学的副構造に対して取得され得る。この手法は、時間領域だけでなく、周波数領域にも適用され得る。この手法は、部分的な体積補正も許容する。図3Aおよび3Bは、それぞれ、ボクセルに基づく分析VBAおよびアトラスに基づく分析ABAの例示的大きさを示す。特に、画像ボクセル当たり1×1×1ミリメートルmmの空間的分解能で脳容積1.2リットルのMRI画像に対して、脳組織に対応する120万個のボクセルが存在する。VBAは、120万個のボクセルのそれぞれに対して定量化および統計的分析を実行する。VBA法は、各微小な画像ボクセルに関して信号雑音比SNRが低い傾向がある。膨大な画像ボクセル例えば100万個に対する多重比較試験の後で、統計的な優位性は達成することは、依然として困難である。この制限を改善するために最も一般的に使用されている手法の1つでは、図3Aに示すように、平滑フィルタを使用するために画像解像度は著しく低減する。例えば、実効的な解像度が8×8×8ミリメートルに低減されると、SNRを本質的に改善するために約500個のボクセルがグループ化される。しかしながら、これは空間的な解剖学的情報の深刻な喪失をもたらし、図3Aに示すように、脳組織の灰白質、白質、脳脊髄液CSFのような種々の構造的組織要素を混合してしまう傾向がある。しかし、アトラスに基づく分析は、構造特定的にボクセルをグループ化することができる。例えば、脳組織が区分アトラス中で定義されたような種々の解剖学的構造に区分けされた後に、解剖学的構造中の画像ボクセルは平均化される。平均化は解剖学的構造中の、および1つの構造的組織要素に対応する画像ボクセルに対して実行されてもよい。例えば、脳組織は、例えば皮層副構造である解剖学的な副構造中の例えば、灰白質、白質、脳脊髄液である構造組織形式にそれぞれが対応する領域に区分され、要素化されてもよい。100万の画像ボクセルに代わって、数百のそのような領域が存在してもよい。各領域に対応する画像ボクセルは、領域の信号対雑音比を強調するために結合されてもよい。結合は、平均化あるいは加算であってよい。このように、脳画像は、領域の数に対応する大きさのベクトルとして取り扱われてもよい。診断はこのベクトルに基づいて実行される。他のアトラスに基づく分析の潜在的な利点は、異なる構造組織要素と結合されたならば、皮層のように解剖学的に複雑な領域は、感度、特定性、再現性のような品質が改善されて分析されるということである。対象全体の変形性が大きいため、皮層の正確な記録は現実的ではない。図3Cは、皮層領域内の潜在的な誤記録を示している。左側に3つの場合について示したように、同じ空間的位置のボクセルが、灰白質、白質、または脳脊髄液のどれかに対応している。fMRI、MRスペクトロスコピ、PETまたは形態学的調査に対して、皮層の誤記録は脳脊髄液と白質との混合を招き、引き続く医療的な診断において感度および識別性の顕著な損失を招来する。例えば、皮層萎縮の研究においては、肥大が脳脊髄液にあるにも拘わらず、皮層が萎縮しているようになりがちである。誤記録に起因する2つの構造的組織形式の混合は、以後の医療的診断に弊害をもたらす。アトラスに基づく分析において、各構造的組織要素の要素化は正確に実行され得るものであり、要素化の結果は区分された解剖学的構造と結合されるので、構造的組織要素の混合は本質的に排除される。さらに、MRスペクトロスコピおよびPET画像に対して、入力画像の空間的分解能は低く例えば、5~10ミリメートルなりがちである。この結果、部分的体積効果のレベルが増加し、各ボクセルが隣接する解剖学的副構造の影響を受け信号の明白な混合を生じることになる。平滑フィルタの使用はさらに画像分解能を低下させるだけである。このような状況において、アトラス準拠分析はボクセルをグループ化するための進歩した方法を提供するだけでなく、組織混合の量を推定し、それを補正することを可能とする。例えば、一緒に記録された高分解能解剖学的MRI画像例えば、画像ボクセルの大きさが1×1×1ミリメートルの空間分解能に基づけば、人間の脳の高分解能の区分アトラスが生成される。区分アトラスは、例えば相互に近接している脳室、尾状核、内部被膜等を含む重複した解剖学的副構造を含むかもしれない。この区分アトラスは、低分解能のMRスペクトロスコピまたはPET画像例えば1画像ボクセルの大きさが10×10×10ミリメートルにも適用され得る。各10×10×10ミリメートルのボクセルに対する、脳室、尾状核および内部被膜の比は、高分解能の区分アトラス中の画像ボクセルの対応セットに基づいて算出され得る。例えば、脳室のMRスペクトロスコピが所望されるときには、脳室に対応する入力画像中のすべてのボクセルのスペクトルを平均化することによって得られる。ただし、各ボクセルは高分解能区分アトラス中の対応する画像ボクセルから算出される脳室比によって重み付けされている。例えば、1つのMRSボクセルは2つの要素、すなわち分容積fAおよびfBの構造AおよびBに分轄され得るとする。もし構造Aが5つのボクセルを含み、各ボクセルが分容量fAiただしiはボクセル1~5を示すであれば、構造Aの分容積補正スペクトラムは[数1]で表わされる。このように、従来のボクセル準拠の手法と比較してアトラスに基づく分析手法が開示された。対象の柔らかい組織領域を示す入力画像は、区分アトラスを入力画像中の柔らかい組織の形状に変形することにより、柔らかい組織領域の解剖学的副構造に区分される。区分された柔らかい組織領域は要素化された区分画像を提供するために、要素化された構造組織要素と結合される。図4は、本発明のいくつかの実施例で使用するワークステーション401を示す。ワークステーションは、受信エンジン402、正規化エンジン403および計算エンジン404を含む。受信エンジン402は、対象の柔らかい組織領域を示す画像データおよび少なくとも1つの柔らかい組織領域の解剖学的副構造の空間的情報を符号化したデータを受信するために使用される。受信される画像データは、組織領域の副構造の少なくともいくつかを好ましく描画する少なくとも1つの対比形式を有する。正規化エンジン403は、変換を介して、入力画像データに対する区分アトラスを記憶することにより区分された画像データを提供するように構成される。計算エンジン404は、構造組織要素の1つに対応する少なくとも1つの解剖学的副構造の部分を自動的に識別するように構成される。ワークステーション401は、さらに識別された部分に対応する画像ボクセルを結合することによって、少なくとも1つの解剖学的副構造の識別された部分を分析するように構成された分析エンジン405を有する。ワークステーション401は、要素化され区分された入力画像を表示するための可視化エンジン406をそなえていてもよい。可視化エンジン406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、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。ワークステーション401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401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等であってよい。ワークステーション401は、画像装置100の中に組み込まれてもよい。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の中に組み込まれてもよい。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402、正規化エンジン403、演算エンジン404、分析エンジン405は、例えば、例えばFPGA、DSP、GPU、ASIC等の中に組み込まれてもよい。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適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、上記技術の当業者によって評価されるように、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、請求の範囲およびその同等範囲を逸脱することなく、本発明は特に説明された以外でも使用されてもよい。