オブジェクトの関心領域を解析する方法であって、微分位相差X線イメージングシステムによって、少なくとも2次元のピクセルセットを有する測定データを提供するステップであって、各ピクセルについて前記測定データは、画像データAを表す吸収、画像データDを表す微分位相差、及び画像データCを表すコヒーレンスを含む、互いに空間的に合わされた3つのタイプの画像データを有する、前記提供するステップと、各ピクセルについて、前記画像データAを表す吸収に含まれる情報、前記画像データDを表す微分位相差に含まれる情報、及び前記画像データCを表すコヒーレンスに含まれる情報の少なくとも2つの組み合わせに基づき、前記関心領域における前記オブジェクトの特性を解析するステップと、を有する方法。前記画像データCを表すコヒーレンスに含まれる情報に基づき、各ピクセルについて解析結果の信頼性に関する通知を提供するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。前記解析は、前記画像データAを表す吸収に含まれる情報と前記画像データDを表す微分位相差に含まれる情報とに基づき、前記関心領域内の異なるサブ領域をセグメント化することを含む、請求項1又は2記載の方法。前記セグメント化の技術は、サーファスレンダリング、ボリュームレンダリング、最大強度投影、ディスプレイのインタラクティブな精緻化、領域拡大、フロント伝搬、レベルセットセグメント化、及びモデルベースセグメント化の少なくとも1つを有する、請求項3記載の方法。当該方法はさらに、画像データAを表す情報に含まれる情報、画像データDを表す微分位相差に含まれる情報及び画像データCを表すコヒーレンスに含まれる情報の少なくとも2つの組み合わせに基づき、カラー、反射率、鏡面性及び透過性の少なくとも1つに関して再生されたサーファスの性質を調整するステップをさらに有する、請求項1乃至4何れか一項記載の方法。当該方法はさらに、画像データAを表す情報に含まれる情報、画像データDを表す微分位相差に含まれる情報及び画像データCを表すコヒーレンスに含まれる情報の少なくとも2つの組み合わせに基づき、ボリューム再生における不透明性機能を調整するステップをさらに有する、請求項1乃至5何れか一項記載の方法。当該方法はさらに、所定の品質要求が充足できないエリアを通知するステップをさらに有する、請求項1乃至6何れか一項記載の方法。当該方法はさらに、インタラクティブな精緻化のためのユーザインタラクションの感度と自由度との少なくとも1つを調整するステップをさらに有する、請求項1乃至7何れか一項記載の方法。当該方法はさらに、解析結果に基づき関心領域内のサブ領域を分類するステップをさらに有する、請求項1乃至8何れか一項記載の方法。当該方法はさらに、臨床適用の要求に基づき最小の信頼度を選択し、異なる信頼レベルについてセグメント化の結果と分類の結果との少なくとも1つを予め計算するステップをさらに有する、請求項1乃至9何れか一項記載の方法。オブジェクトの関心領域を解析する装置であって、当該装置は、微分位相差X線イメージングシステムから測定データを取得するよう構成され、前記測定データは、少なくとも2次元のピクセルセットを有し、各ピクセルについて、前記測定データは、画像データAを表す吸収、画像データDを表す微分位相差、及び画像データCを表すコヒーレンスを含む互いに空間的に合わされた3つのタイプの画像データを有し、当該装置は、前記画像データAを表す吸収に含まれる情報、前記画像データDを表す微分位相差に含まれる情報及び前記画像データCを表すコヒーレンスに含まれる情報の少なくとも2つの組み合わせに基づき、各ピクセルの関心領域のオブジェクトの特性を解析するよう構成される装置。コンピュータ上で実行されると、請求項1乃至11何れか一項記載の方法を実行するよう構成されるコンピュータプログラム。請求項12記載のコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読媒体。以下において、本発明による解析方法の複数の実施例が説明される。多くの病気の処置の計画及び監視と共に診断は、典型的には、組織や病変などの解剖学的エンティティを描写し、解剖学的な異常をそれらのテクスチャや境界の形状に関して分類するため、X線画像の解析に依拠する。従来のX線イメージングは、投影、トモシンセシスtomosynthesis又は断層技術を利用して2又は3次元のインコヒーレントX線の減衰の空間分布を測定することに基づく。位相の変化を測定するイメージング目的のコヒーレントX線の利用が、最近Pfeifferetal.により提案された。この技術は、3つの画像を同時に取得することを可能にする。1.ここでは、画像データを表す吸収と呼ばれる従来の減衰画像この画像は、侵入した媒体の線形減衰係数、すなわち、数学用語では、屈折率の虚部の空間分布を示す。2Dでは、これらのデータは、線形減衰μの線積分を有し、3Dでは、線積分は、通常はデータが線形減衰μ自体のマップを有するように再構成可能である。2.2DではX線屈折率デクリメント∇δX線波面の位相勾配に関するの線積分の勾配の形式で存在し、3DではX線屈折率デクリメントδのマップの形式で存在し、画像データDを表す微分位相差と呼ばれる勾配画像この画像は、コヒーレンスの方向の位相勾配、すなわち、数学用語では、侵入媒体のX線屈折率を空間的に変化させることによって生じる、2Dのコヒーレンスの方向干渉計の格子構造に垂直への屈折率の実部の線積分の勾配の投影を示す追加的な新たな画像を表す。3.オブジェクトによりX線の透過による可視性の損失の定量的指標εを提供し、画像データCを表すコヒーレンスと呼ばれるデコヒーレンス画像この画像は、媒体に侵入中にオリジナルのX線が受けたコヒーレンスの損失を示す追加的な新たな画像を表す。本開示により対処される問題は、異なるタイプの軟組織と吸収画像における対応する困難な区別との間の弱いコントラストである。これは、少なくとも部分的には、δ及びεからの情報、すなわち、画像データセットD及びCを、構造間の境界又は低コントラストエッジのエンハンスメントに含めることによって解決できる。X線画像のコンピュータ化された画像セグメント化及び分類に基づく解剖学的構造の画像セグメント化、可視化及び精緻化などのX線画像解析では、セグメント化アルゴリズムのロウバスト性は、2つの画像領域の間の境界を交差する際の信号値の変化に強く依存する。この差分が目立たなくなるに従って、2つの領域の間のセグメント化ラインを描写することが困難になる、これは、例えば、従来の減衰ベースの画像上の健全な組織により包囲される腫瘍領域などに当てはまるかもしれない。本開示において与えられる主要なアイデアは、境界検出の基準が吸収画像における勾配だけでなく、X線の屈折率のデクリメントδの直接測定された勾配にもまた基づくことができるということである。以下において、境界検出、画像セグメント化及び他のX線画像解析手順の異なる実施例が、詳細に与えられる。セグメント化アルゴリズムが減衰画像の画像勾配の絶対値|∇μ|が所定の閾値Tより大きい、すなわち、であるという条件に基づき境界を検出するが、画像ノイズσが2つの領域における平均信号レベルの差分から十分離れていない、すなわち、という条件が十分良好に満たされていない場合、当該アルゴリズムは、セグメント化対象の領域の間の境界を特定することほとんどできず、ノイズがセグメント化結果に有意な影響を与えることになる。DPCIイメージングでは、X線屈折率デクリメント∇δの勾配が直接測定され、従って、2つの領域の間の境界を検出するためのより良好な指標を提供する。さらに、減衰画像のために要求される勾配演算は、μ画像にあるノイズを増幅し、位相勾配に必要とされない。2つの異なる領域の間の境界の検出のための他の基準は、例えば、以下の式における微分位相差設定の3つの測定量μ、∇δ、εのすべての組み合わせに基づくものであってもよい。ただし、位相勾配のサブスクリプトMは、勾配演算子が測定量μに明示的に適用される減衰ケースに対して、それが直接測定された量であることを示すのに用いられる。上記の式では、すべての測定量の2D空間依存性を明示的にされる。εの増加により反映されるように、X線の位相のコヒーレンスの損失は位相勾配情報の信頼性の指標であるため、関数fは、境界を検出するための位相勾配の重要性に適切な加重関数として利用するため、それの引数の単調減少関数である必要がある。αの値は、2つの項の間の適切な絶対的なバランスを調整することを可能にし、オリジナルの測定値μ、∇δにおけるノイズ及びコントラストレベルにより主として決定される。他の実現では、これら3つの測定量はまた、数値μ及び∇δに含まれる情報を、∇δからの勾配情報がμにおいてエッジをエンハンスするのに利用される程度を調整する制御パラメータとしてのεと合成することによって、エッジをエンハンスするのに利用可能である。さらなる他の実現では、同様の方法が、エネルギー密度画像δと再構成された減衰μとのノイズパワースペクトルが測定された生データの異なる性質のためとても異なっている再構成された断層画像においてエッジをエンハンスするのに利用可能である。μ、∇δ、εから合成された勾配は、勾配閾値ベースセグメント化アルゴリズムだけでなく、各ピクセルのエッジ適合度関数勾配の大きさに従って増加する又は各ピクセルのパスコスト関数勾配の大きさに従って減少するを利用するすべてのタイプのセグメント化アルゴリズムにおいても利用可能である。これらすべてのセグメント化アルゴリズム最短パスアルゴリズム、グラフカットアルゴリズム、領域拡大アルゴリズムなどでは、通常の勾配は、そのときμ、∇δ、εから合成された勾配に置換される。アルゴリズムの内部の作業を制御する強度ベース基準に依拠する処理を有する何れかのセグメント化又はパターン認識方法は、上記の3つの入力画像データセットA、D及びCの少なくとも2つの合成された解析を含むことを享受するための候補である。以下は、頻繁に利用されるセグメント化方法のための位相差X線画像のコンピュータ化解析の4つの実施例を説明する。-領域拡大:領域拡大技術は、画像を同様の強度特性を示す領域にセグメント化する。1以上のシード点から始めて、強度特性が当該領域のものと十分に類似するピクチャ要素とマージすることによって、領域が拡大される。このようにして、十分類似したピクチャ要素が検出されなくなるまで、又は形状リミットに到達するまで、領域は拡張される。マージ処理は、リミット基準と共に、勾配画像の情報を用いて、すなわち、近傍のピクチャ要素が極めて類似し、良好に保持されたX線コヒーレンスのエリアにあるときにより高いグレイ値の解像度を利用することによって、強度解像度に関して精緻化できる。この情報は、信頼性の高いセグメント化の実現が、臨床的に関連のある解剖学的構造が近傍にあるが、腹部のCT画像などわずかな強度値しか異なっていないるエリアにおいて必要であるときに重要である。デコヒーレンス情報を利用して、導出されたセグメント結果の信頼性が注目でき、ターゲットアプリケーションにより要求される品質要求を満たさないエリアが、グラフィカルなシンボルのカラーのオーバレイを用いて、医師の観点からさらなる精査を必要とするエリアとして当該エリアに医師の関心を集めさせるなどによって、通知可能である。-フロント伝搬:フロント伝搬技術は、波面の伝搬をシミュレートすることによって画像をセグメント化する。波面は、固定的な時間インターバルで繰り返し進捗し、伝搬速度は、波が通過する画像エリアの強度特性によって決定される。十分な強度勾配に沿って速度が減少すると、波動はセグメント化手順の最終結果を示す停止にもたらされる。速度関数は、良好なX線コヒーレンスのアリアを介し波面を正確にナビゲートするための高解像度強度勾配画像情報、すなわち、高品質強度情報に従って詳細に調整可能である。低品質勾配情報のエリアは、ターゲットアプリケーションの品質要求に従って回避されるか、又は急いで進捗されてもよい。このように、セグメント化精度が限定されるエリアが注目可能であり、医師ユーザに通知可能である。-レベルセットセグメント化:レベルセット方法は、波動に密接に関連する。同じ波動方程式が利用されるが、波動は時間に関して後方に行われることが可能とされる。このように、セグメント化結果は、形状やサイズのリミットを破ること、近傍セグメントに侵入することなく、エラーが発生したときに繰り返し精緻化可能である。このようなセグメント化エラーの検出は、逆の伝搬の制御と共に、勾配画像とデコヒーレント画像を利用し、強く劣化したコヒーレントのエリアの包含又は排除などを制御し、繰り返しを進捗するなどにより高解像度減衰勾配に波動を反応させることによって詳細に調整可能である。-モデルベースセグメント化:ここでは、解剖学的エンティティの位置、サイズ、形状、コントラストなどを記述する解剖学的モデルが例示され、対象患者の生体構造に調整される。この調整は、2つの機能、すなわち、画像において遭遇した有意な強度の変化に可能な限り正確に生体構造を合わせようとする強制項forcetermと、モデルが構造的ノイズに関して動きが強くなりすぎることを防ぐ調整項regularizingtermとにより制御される。勾配画像と品質画像とは、モデルが構造的ノイズにより捉えられた可能性がある信頼性の低い強度情報のエリアを介しモデルをスムースに継続するためにコヒーレンスの程度によりモデルの厳格性を調整するなど、これら重要な項を詳細に調整するのに役立つ。同様に、対象となる医師の質問に依存して、強制項は、近傍の重要な組織から腫瘍の境界を分離するため、わずかではあるが臨床的に関連性のある強度の変化に対してモデルの感度を増大させるため微調整可能であるが、そうすることは、わずかな変化が確実に検出可能なエリアにおいてのみである。これら4つの実施例は、医療画像の強度ベースセグメント化に対して位相差イメージングが有する効果を示すのに十分であろう。以下は、位相差調整されたサーファス又はボリュームレンダンリング技術のいくつかの実施例を簡単に説明する。-サーファスレンダリング:サーファスレンダリングsurfacerendering技術は、等しい強度値の等面などの最もシンプルな形式では、セグメント化されたオブジェクトのサーファスのコンピュータ表現に基づく。これらのサーファスの表示が、サーファスのローカルなカラー、反射率、鏡面性及び透過性を記述するシェーディングモデルshadingmodelと、周囲の媒体の光の分布、周辺光及び散乱性質を記述するライティングモデルとに従って生成される。シェーディング及びライティングモデルは、位相差X線イメージング中に取得される情報に従って調整可能である。勾配データから導出される小さなスケールのサーファス構造は、詳細なスケールの構造をより目立つようにするため、各サーファスエリアにおける反射率及び鏡面性を増加させることによって、良好に保持されるX線コヒーレンスのエリアにおいてエンハンスすることが可能である。同様に、サーファス表示に、セグメント化されたサーファス要素が、劣化したX線コヒーレンスなどにより示されるような信頼性が低下したエリアにおいて、より拡散した又はあいまいな様相を与えることができる。同様に、サーファスカラーは、臨床的に要求される精度要求が勾配及びコヒーレンス情報から決定されるように充足可能でないエリアを通知するため調整可能である。これらのエリアが重要な解剖学的エンティティの近傍のエリアに一致する場合、例えば、リスクのある近傍の血管や組織からの腫瘍を通知するためなど、各サーファスの透過性が、近傍エンティティへの同時ビューを提供するため調整可能である。-ボリュームレンダリング:ボリュームレンダリングvolumerendering技術は、明確なサーファスの定義を否定するオブジェクトの視覚的表現を生成する。オリジナルの強度値又はしばしばあいまいなメンバーシップ値の3次元分布は、セグメント化手順を受けず、不透明性関数を用いてディスプレイに直接レンダリングされる。これらの不透明性関数は、視聴方向に沿って3次元データセットを介し投射される光線に沿って遭遇する強度値が2次元視聴平面に統合される方法を規定する。勾配及びデコヒーレンス情報を不透明性関数に統合することは、結果として得られる表示を拡大することを可能にする。良好に保持された位相コヒーレンスのボリュームエリアを介し、すなわち、信頼できる位相勾配情報を介し、不透明性関数は、最終的な表示におけるわずかな詳細をより目立つようにするため、減衰データの小さなスケール変化に感度を高めることが可能である。同様に、透過性α-チャネルは、例えば、近傍の血管からの腫瘍を通知するため、又は腫瘍エンティティによりリスクのある組織の浸潤を表示するためなど、解剖学的詳細が複雑な近傍関係を明確にするため確実に決定可能なエリアにおいて近傍構造に対する同時ビューを与えるよう調整可能である。RGBチャネルは、カラー化又はあいまいさを利用してさらなる精査と精緻化された相互制御された解析を要求するエリアに関する医師により利用される即時的なフィードバックを提供することによって、十分にレンダリングされない生体構造のエリアを通知するため、デコヒーレンス情報に従って調整可能である。-最大強度投影:医療用途における特に重要なボリュームレンダンリングは、視聴方向に沿って3次元データセットを介し投射される光線に沿って遭遇する最大強度値を表示することによって生成される最大強度投影である。この技術は、血管の奇形と共に、組織又は腫瘍の内外の血管を調べるため、血管構造を表示するのにしばしば利用される。小さなスケールの血管構造は、小さなスケールの勾配情報を最大強度値の近傍の強度分布の詳細な解析に統合することによって、良好に保持された位相コヒーレンスのエリアにおいて決定可能である。コヒーレンスの方向に直交した軸に関する回転に関して、表示は、複雑な血管構造の向上した視覚的解析のサポートにより更新可能である。-表示のインタラクティブな精緻化:3次元生体構造の臨床的に許容可能な視覚的表現の生成は、基礎となるサーファス又はボリュームレンダリング技術を制御するかなり多数のパラメータの同時操作を要求する。関係する自由度の個数は、しばしば特にこれらの操作の結果を予測することが困難であるとき、当該作業を時間がかかり、ユーザを不満にさせるものにする。位相勾配とデコヒーレンス情報を利用して、これらのパラメータのスマートなプリセットが、例えば、良好に保持されたX線コヒーレンスと関連する勾配情報のエリアにおいて表示を拡大などするため、規定可能である。同様に、インタラクションの感度は、ユーザが簡単に又は誤って明確な表示からシステムをオフにしすぎることを防ぐため、利用可能な勾配及びコヒーレンスデータに従って調整可能である。これら4つの実施例は、X線データに基づき向上した視覚的表現の解剖学的エンティティに対して位相差イメージングが有しうる効果を示すのに十分であろう。説明された方法はコンピュータにより実行されてもよいことに留意されたい。従って、本発明の実施例は、コンピュータ上で実行されると、本発明の実施例に従って説明された方法の各方法ステップを実行又は制御するよう構成されることによって特徴付けされるコンピュータプログラムプロダクト又はコンピュータプログラム要素に関する。コンピュータプログラムプロダクトは、方法ステップを実行するよう、又は当該実行を引き起こすよう構成されるコンピュータユニットに格納されてもよい。さらに、それは、上述した装置のコンポーネントを実行するよう構成されてもよい。計算装置は、ユーザの指示を自動的に処理及び/又は実行するよう構成されてもよい。コンピュータプログラムプロダクトは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされる。データプロセッサは、本発明の実施例による方法を実行するよう搭載されてもよい。本発明の実施例は、始めから本発明を利用するコンピュータプログラムプロダクトと共に、アップデート手段により本発明を利用するプログラムに既存のプログラムを変えるコンピュータプログラムプロダクトとの双方をカバーする。このようなコンピュータプログラムプロダクトを格納したコンピュータ可読媒体は、例えば、CD-ROMなどとして提供されてもよい。あるいは、コンピュータプログラムはまた、WorldWideWebなどのネットワークを介し提供されてもよく、データプロセッサのワーキングメモリにダウンロード可能である。従って、実施例によるコンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラムプロダクトをダウンロード用に利用可能にする媒体であってもよい。本発明の実施例は異なる主題を参照して説明されることに留意される必要がある。特に、いくつかの実施例は方法タイプの請求項を参照して説明され、他の実施例は、装置タイプの請求項を参照して説明される。しかしながら、当業者は、特段の断りがない場合、1つのタイプの主題に属する特徴の何れかの組み合わせに加えて、異なる主題に関する特徴の間の何れかの組み合わせが本出願により開示されるとみなされることを上記及び以下の説明から収集するであろう。しかしながら、特徴のシンプルな和より多くの合成的効果を提供するすべての特徴が合成可能である。請求項及び明細書において、有するという単語は他の要素又はステップを排除するものでなく、不定冠詞あるは複数を排除するものでない。また、請求項の参照符号は請求項の範囲を限定するものとして解釈されるべきでないことに留意すべきである。