一貫性指標に基づく画像レジストレーション
方法は、第１の画像の第１の部分を、第２の画像の対応する第２の部分とレジストレーションするステップと、第２の画像の第２の部分を、第１の画像の対応する第３の部分とレジストレーションするステップとを含む。第１の部分は第１の関心物を包囲し、第３の部分は第３の関心物を包囲している。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似するとき、第１の部分のサイズを縮小するステップを含む。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似しなくなるまで、第１の部分をレジストレーションするステップと、第２の部分をレジストレーションするステップと、第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復するステップを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は概して、一貫性指標に基づいて医療撮像画像をレジストレーションすることに関し、特にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に適用される。しかしながら、以下は、その他の医療撮像及び非医療撮像にも適用され得る。
【背景技術】
【０００２】
例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）、及びｘ線などの医療撮像モダリティは、例えば癌などの疾患の診断において重要な役割を果たし得る。例えば、これらのモダリティは、体内の生体組織を表す情報を非侵襲的に取得するために使用されることが可能であり、そのような情報は、腫瘍が良性のものであるか悪性のものであるかを決定することを容易にするために使用されることができる。このような非侵襲技術は典型的に、例えば生検（バイオプシー）等の侵襲技術より低リスク且つ低コストである。また、例えば１０ｍｍ以下の腫瘍のような比較的小さい腫瘍の場合、生検針が腫瘍に命中するかを確かめることは比較的困難であり得る。
【０００３】
より具体的には、例えばＣＴ画像などの画像は、鑑別診断を行うために使用されることが可能である。例として、同一の腫瘍を表す情報を双方が含むが、例えば１ヶ月から６ヶ月隔たった異なる時点で収集されたデータからそれぞれが生成された２つのＣＴ画像を用い、第１の画像内での腫瘍の大きさを第２の画像内での同一腫瘍の大きさと比較することにより、経時的な腫瘍成長を利用可能にすることができる。一般的に、所定の閾値（例えば、２０％）を超える腫瘍サイズの増大は、その腫瘍が悪性であることを指し示し、成長していないこと又は閾値未満の成長は、その腫瘍が良性であることを指し示す。
【０００４】
残念ながら、このような画像を比較するとき、例えば肺など一部の器官は患者配置の違いによって、双方の画像内で同一の位置にないことがある。結果として、複数の画像間での空間的な整合（レジストレーション）は問題あるものとなり得る。例えば、第１のスキャンからの第１の画像と比較される腫瘍を示す画像を発見するために、第２のスキャンで収集されたデータを用いて生成された第２の画像セットに含まれる多数（例えば、２００以上）の画像を、臨床医が手作業で見直さなければならないことがある。また、空間レジストレーション後であっても、例えば腫瘍などの肺の内側の構造は、呼吸状態の違いによって同一位置にないことがある。
【０００５】
自動化された腫瘍成長評価では、第１の画像内での腫瘍の位置は、第２の画像内での位置に自動的にマッチングされる。第１の画像の第２の画像に対する完全なレジストレーションは、患者配置の違い、身体構造上の間隔の変化、及び呼吸状態の違いが存在する場合にも、画像のゆがみを許容する弾性的なレジストレーション技術を用いることによって可能となり得る。残念ながら、弾性的なレジストレーションは、画像内の腫瘍を歪ませ、故に腫瘍の大きさを変えてしまうことがある。これは、鑑別診断を行うときに問題となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の態様は、これらの問題及びその他の問題を解決するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、方法は、第１の画像の第１の部分を、第２の画像の対応する第２の部分とレジストレーションするステップと、第２の画像の第２の部分を、第１の画像の対応する第３の部分とレジストレーションするステップとを含む。第１の部分は第１の関心物を包囲し、第３の部分は第３の関心物を包囲している。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似するとき、第１の部分のサイズを縮小するステップを含む。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似しなくなるまで、第１の部分をレジストレーションするステップと、第２の部分をレジストレーションするステップと、第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復するステップを含む。
【０００８】
他の一態様によれば、画像レジストレーションシステムは、第１の画像の第１の関心ボリュームを第２の画像の対応する第２の関心ボリュームとレジストレーションし、且つ第２の画像の第２の関心ボリュームを第１の画像の対応する第３の関心ボリュームと逆方向にレジストレーションするレジストレーション部を含む。第１の関心ボリュームは第１の関心物を含み、第３の関心ボリュームは第３の関心物を含む。当該システムは更に、第１の関心物と第３の関心物との間の一貫性の値を決定する一貫性決定部を含む。一貫性の値は第１の関心物と第３の関心物との間の類似性を表す。当該システムは更に、第１の関心ボリュームの大きさが縮小されるべきかを一貫性の値に基づいて決定する決定部を含む。
【０００９】
一態様によれば、方法は、第１の画像内の関心ボリュームのサイズを、第１の画像と第２の画像との間での関心ボリュームの順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より大きくなるまで、反復的に縮小するステップを含む。当該方法は更に、第１の画像の第１の関心ボリュームと第２の画像の第２の関心ボリュームとを提示するステップを含み、これら第１及び第２の関心ボリュームは、順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より小さかったときの関心ボリュームのサイズに対応するサイズを有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及びその配置、並びに様々なステップ及びその編成の形態を取り得る。図面は、単に好適実施形態を例示するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】医療撮像装置を例示する図である。
【図２】画像レジストレーション部の一例を示す図である。
【図３】方法を例示する図である。
【図４】２つの画像におけるＶＯＩの初期レジストレーションを例示する図である。
【図５】レジストレーションされたＶＯＩ間での整合性検査を例示する図である。
【図６】２つの画像におけるＶＯＩの精密レジストレーションを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
先ず図１を参照するに、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１００は、スキャン中に概して静止しているという意味で静止している静止ガントリー１０２を含んでいる。しかしながら、静止ガントリー１０２は傾き、且つ／或いはその他の方法で動かされるように構成されていてもよい。
【００１２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１００はまた、静止ガントリー１０２に回転可能に結合された回転ガントリー１０４を含んでいる。回転ガントリー１０４は、検査領域１０６の周りを、長手方向軸すなわちｚ軸１０８を中心にして回転する。
【００１３】
例えばｘ線管などの放射線源１１０が、回転ガントリー１０４によって支持されており、回転ガントリー１０４とともに検査領域１０６の周りを回転する。放射線源１１０は、検査領域１０６を横断する概して扇状、ウェッジ状又は円錐状の放射線を放射する。第４世代システムも意図される。
【００１４】
放射線感知検出器アレイ１１２が、放射線源１１０によって放射されて検査領域１０６を横断した光子を検出し、検出された放射線を表す投影データを生成する。図示した放射線感知検出器アレイ１１２は、ｚ軸方向に延在する複数行の放射線感知光センサと、横断方向に延在する複数列の放射線感知光センサとを含んでいる。単一の行の検出器アレイ構成も意図される。
【００１５】
検出器からの投影データは、患者の内部生体構造を表す容積（ボリューム）画像データを生成するように再構成手段１１４によって再構成される。再構成手段１１４によって生成されたボリューム画像データは、ヒトが読み取り可能な形態で表示するために、画像プロセッサ１１６によって処理される。
【００１６】
検査領域１０６内の患者は、例えばカウチなどの患者支持台１１８によって支持される。患者支持台１１８は、ヘリカル、アクシャル又はその他の所望のスキャン軌道を容易にするよう、回転ガントリー１０４の回転と協調してｚ軸１０８に沿って移動可能である。
【００１７】
汎用計算システム１２０がオペレータコンソールとして機能する。オペレータコンソール１２０は、例えばディスプレー及び／又はプリンタなどのヒト読み取り可能出力装置と、例えばキーボード及び／又はマウスなどの入力装置とを含んでいる。コンソール１２０に常駐するソフトウェアが、例えば、オペレータが、スキャンプロトコルの選択、スキャンの開始や終了、ボリューム画像データの閲覧や操作、及び／又はシステム１００とのその他の相互作用を行うことを可能にすることによって、オペレータがシステム１００の動作を制御することを可能にする。
【００１８】
再構成手段１１４によって生成されたボリューム画像データ、及び／又は画像プロセッサによって生成された１つ以上の画像を保存するために記憶部１２２が用いられ得る。
【００１９】
異なる時点で収集されたデータを、一貫性指標に基づいてレジストレーションするために、レジストレーションシステム１２４が用いられる。一貫性指標は一貫性決定部１２６によって決定される。更に詳細に後述するように、レジストレーションシステム１２４は、反復レジストレーションを実行する。この反復レジストレーションにおいては、レジストレーションされる画像群内の、関心物を包囲する例えば関心領域（ＲＯＩ）又は関心ボリューム（ＶＯＩ）などの、画像の小部分の大きさが、一貫性指標に基づいて最適化される。一例において、この最適化は、周囲の無関係な解剖学的構造を減らして、複数の画像間での関心物の一貫性ある明確な合致を確実にする。
【００２０】
図２は、レジストレーション部１２４を示している。以下の説明においては、第１の画像は、第１に時点に収集されたデータを用いて生成され、第２の画像は、第１の時点の何週間後、何ヶ月後などの第２の時点に収集されたデータを用いて生成されるとする。
【００２１】
関心物特定部２０２が、第１の画像内で第１の関心物を特定する。一例において、関心物特定部２０２は、ユーザ入力に基づいて第１の関心物を特定する。例えば、ユーザが、マウス、キーボード及び／又はその他の入力装置を用いて、第１の画像内で第１の関心物を選択してもよい。
【００２２】
関心ボリューム生成手段２０４が、第１の画像内で、特定された第１の関心物の周りの第１の関心ボリューム（ＶＯＩ）を生成する。一例において、第１のＶＯＩの初期的な形状及びサイズは予め設定されている。好適な形状は、関心物及び／又は体内での関心物の位置に依存し得る。初期サイズは、別画像に対するＶＯＩの明確なマッチングのために十分な背景情報を含むように十分に大きく設定される。ユーザが定めた形状及び／又はサイズも意図される。また、ＶＯＩは１つ以上の特定の器官に制限されてもよい。
【００２３】
順方向レジストレーション部２０６が、第１の画像内の第１の関心物及び第１のＶＯＩを、第２の画像内の対応する第２の関心物及び第２のＶＯＩとレジストレーションする。第２の関心物は、第１の画像内の第１の関心物に対応すると思われる第２の画像内の構造を表す。第１のＶＯＩは、第１の関心物と第２の関心物とをマッチングすることを容易にする背景情報を提供する。
【００２４】
図示した例においては、例えば剛体レジストレーションなどの体積保存型のレジストレーションが用いられる。剛体レジストレーションは、第１のＶＯＩにおける第１の画像値と第２のＶＯＩにおける第２の画像値との間の類似性の指標を最適化することによって計算される。これは、ボクセルごとに、第１の画像と第２の画像との間の差を計算することを含んでいてもよい。最適化のため、第２のＶＯＩは、第１の関心物と第２の関心物との間での最適な類似性に達するまで、位置、向き及び／又は縮尺を変更される。
【００２５】
図示した実施形態において、類似性指標は、第１のＶＯＩ領域と第２のＶＯＩ領域との間でのみ計算される。この類似性指標は、相関、標準偏差、相互情報などに基づき得る。平滑化のため、類似性指標は、ＶＯＩの中心から周辺に向かって減少する重み（例えば、ガウシアン）で寄与分を重み付けて足し合わされ得る。この最適化技術は、網羅的なもの、確率論的なもの、又はガウス−ニュートン法などとし得る。
【００２６】
逆方向レジストレーション部２０８が、第２の画像内の第２の関心物を、第１の画像内の対応する第３の関心物とレジストレーションする。このとき、第２のＶＯＩが、このマッチングを容易にする背景情報を提供する。第３の関心物は、第２の画像内の第２の関心物に対応すると思われる第１の画像内の構造、故に、第１の関心物であると思われる第１の画像内の構造を表す。曖昧でない明確なレジストレーションでは、得られる第３の関心物は第１の関心物と実質的に一致すべきである。第２のＶＯＩは、第２の関心物と第３の関心物とをマッチングすることを容易にする背景情報を提供する。この場合も、例えば剛体レジストレーションなどの体積保存レジストレーションが用いられる。
【００２７】
一貫性決定部１２６が、第１の画像内で第１の関心物と第３の関心物との間の一貫性を測定する。図示した実施形態において、一貫性指標は、第１の関心物と第３の関心物との間の距離、例えばユークリッド距離、を決定することによって計算される。第１の関心物と第３の関心物との間の、ボクセルの総数で正規化された、ユークリッド距離を計算するアルゴリズムの一例を、等式１：
【００２８】
【数１】
に示す。ただし、Ｄはユークリッド距離を表し、ｉはボクセルの総数を表し、ｘ、ｙ及びｚはボクセルの座標を表す。
【００２９】
なお、一貫性指標は、厳密な意味では、誤ったマッチングが識別されることを保証しない。理論的には、依然として後方／前方での一貫性がありながら誤った合致（マッチング）が起こり得る。しかしながら、一貫性指標は誤った合致を十分に指し示し得る。
【００３０】
決定部２１０が、第３の関心物が第１の関心物と明確にマッチングされることが可能な最小のサイズにＶＯＩが概してなっているという意味で、ＶＯＩのサイズが最適化されたかを一貫性指標に基づいて決定する。一例において、決定部２１０はこの決定を、一貫性指標が所定の一貫性閾値より大きいか小さいかに基づかせる。
【００３１】
一貫性指標が閾値より小さい場合、決定部２１０は、関心領域生成手段２０４に第１のＶＯＩの大きさを縮小あるいは低減させる。一例において、ＶＯＩは例えば３０％といった所定の割合だけ体積的に縮小される。他の一例において、ＶＯＩは所定の体積だけ縮小される。その他の縮小も意図される。しかしながら、一貫性指標が閾値より大きくなったとき、決定部２１０は、一貫性指標が閾値より小さかった最後のＶＯＩを最適ＶＯＩとして特定する。
【００３２】
記憶部２１２はＶＯＩを記憶する。例えば、一貫性指標が閾値より小さいとき、そのＶＯＩが記憶部２１２に記憶される。従って、次のＶＯＩの一貫性指標が一貫性閾値より大きい場合に、現在のＶＯＩが利用可能にされる。
【００３３】
ここで、変形例を説明する。
【００３４】
図示した実施形態においては、ユーザが第１の関心物を特定している。代替的な一実施形態においては、関心物特定部２０２が、所望の組織（tissue）タイプが有する１つ以上の特徴に基づいて、第１の画像内の関心物候補を自動的に特定する。このような特定は、第１の画像内の階調値及び／又はその他の特徴に基づいてもよい。
【００３５】
図示した実施形態においては、関心物の周りでＶＯＩが生成されている。代替的な一実施形態においては、関心領域（ＲＯＩ）が用いられる。同様に、初期ＲＯＩサイズは十分に大きくされ、最終的なＲＯＩサイズは、無関係な解剖学的構造を減らして、一貫性のある明確なマッチングを提供する大きさにされる。
【００３６】
ＶＯＩは様々な形状にされ得る。例えば、好適な形状は、以下に限られないが、立方形状、円筒形状、球形状、楕円体形状、及び／又はその他の形状を含む。ＶＯＩに代えてＲＯＩが用いられるとき、対応する２次元形状が用いられ得る。
【００３７】
図示した実施形態においては、初期ＶＯＩは比較的大きく設定され、その後、一貫性指標が一貫性閾値より大きくなるまでサイズ的に縮小されている。他の一実施形態においては、初期ＶＯＩ（又はＲＯＩ）は比較的小さく設定され、その後、一貫性指標が一貫性閾値より小さくなるまでサイズ的に拡大されてもよい。
【００３８】
図示した実施形態においては、ＶＯＩ内の構造の大きさを保存するために剛体レジストレーションが用いられている。他の一実施形態においては、弾性レジストレーションが用いられる。一例において、関心物が歪まされないように、弾性レジストレーションとともに一組の制約が用いられる。
【００３９】
認識されるように、レジストレーションシステム１２４は、（図示のように）医療撮像システムの一部であってもよいし、医療撮像システムとは別個のワークステーションの一部であってもよい。
【００４０】
次に、図３−６に関連させて、動作を説明する。
【００４１】
ステップ３０２にて、第１の画像内で第１の関心物が特定される。上述のように、これは手動的あるいは自動的な手法によって達成され得る。
【００４２】
ステップ３０４にて、第１の関心物の周りで第１のＶＯＩ（又はＲＯＩ）が生成される。選択された関心物に関し、第１のＶＯＩの別画像内のＶＯＩとの明確なレジストレーションに十分な解剖学的な背景状況を捕捉するために、アルゴリズムは先読みして比較的大きい一定サイズのＶＯＩで開始する。
【００４３】
図４は、第１の関心物４０２及び第１のＶＯＩ４０４を有する第１の画像４００の一例を示している。この例において、第１のＶＯＩは立方形状である。
【００４４】
図３に戻って、ステップ３０６にて、対応する第２のＶＯＩ及び関心物が第２の画像内でマッチングされる。
【００４５】
図４に戻って、対応するＶＯＩ４０６は、類似性の測定に基づいて、第２の画像４０８内のＶＯＩ４０６が第１の画像４００内のＶＯＩ４０４に最も類似するまで平行移動され、回転され且つ／或いは拡大縮小される。マッチングアルゴリズムが、最も対応しそうな関心物４１０を第２の画像４０８内で特定する。上述のように、第２の画像内でのＶＯＩのレジストレーションは、腫瘍成長評価を害さないよう身体構造の立体形状を保存すべく、剛体的にされてもよい。
【００４６】
図３に戻って、ステップ３０８にて、逆方向のレジストレーションが実行される。逆方向レジストレーションでは、第２の画像内の第２のＶＯＩ及び関心物に基づいて、第１の画像内で第３のＶＯＩ及び関心物が特定される。上述のように、第３の関心物は第１の関心物と一致すべきである。
【００４７】
ステップ３１０にて、一貫性指標、又は第１の関心物と第３の関心物との間の誤差が決定される。図示した実施形態において、一貫性指標は第１の関心物と第３の関心物との間のユークリッド距離であり、これは第１の関心物と第３の関心物との間の一致の客観的な尺度を提供する。
【００４８】
図５は、第１の関心物４０２（“Ｐ１”）、第２の関心物４１０（“Ｐ２”）及び第３の関心物（“Ｐ３”）と、Ｐ１とＰ３との間の距離（“Ｄ”）とを示している。
【００４９】
図３に戻って、ステップ３１２にて、一貫性指標が所定の閾値と比較される。一貫性指標が閾値より小さい場合、ステップ３１４にて、第１のＶＯＩがサイズ的に縮小され、ステップ３０６乃至３１２が再び実行される。一貫性指標が閾値より大きくなると、ステップ３１６にて、一貫性指標が閾値より小さかった最後のＶＯＩのサイズが選択される。
【００５０】
このように、ＶＯＩのサイズは、多くの背景情報が失われてマッチングが相互に逆のものにならなくなるまで、故に、一貫性誤差が過大になるまで、徐々に、あるいは反復的に縮小される。換言すれば、ＶＯＩサイズがＶＯＩのマッチングが曖昧になり始めるほどに小さくなった場合、順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間のマッチングは一貫性のないものになる。
【００５１】
図６は、初期ＶＯＩサイズ６０２が、一貫性指標に基づいて最適サイズ６０８が得られるまでＶＯＩサイズ６０４及び６０６を経て反復的に縮小される一例を示している。なお、図４及び５においてはＶＯＩの形状は立方形であったが、図６においては円筒形のＶＯＩが用いられている。
【００５２】
図３に戻って、ステップ３１６にて、依然として許容可能な最後の一貫性誤差を生じさせたＶＯＩが、例えば放射線医又は自動成長評価アルゴリズムとし得るユーザに提示される。斯くして、このプロセスはマッチングの一貫性誤差が許容可能レベルを超えるまで増大したときに中止され、依然として一貫性あるマッチングを生じさせる最も小さいＶＯＩに対応するマッチング解が提示される。
【００５３】
一般的に、最終的なＶＯＩのサイズは、可能な限り小さいことが望まれる。何故なら、最も重要な作業は関心物のマッチングであり、これは、例えば肺壁、肋骨、血管、又は２つの画像ボリューム感で関心物に対して位置が変化してしまい得る器官など、その他の構造によって害されるべきでないからである。一方で、ＶＯＩサイズが過度に小さく選定されると、過大な背景情報が失われるため、２つのＶＯＩの明確なマッチングがもはや不可能になる。基本となる概念は、ＶＯＩサイズは、一貫性ある明確なマッチングを確立するのに十分な大きさであり、且つ、遠く離れた解剖学的構造による妨害なく、選択された構造の位置を別画像内の対応する位置に可能な限り正確に合致させるのに十分な小ささであるべき、ということである。
【００５４】
ここでは、コンピュータ断層撮影による医療撮像応用に関して実施形態を説明した。しかしながら、理解されるように、本発明は更に、あるいは代替的に、放射線のスペクトルの側面を捕捉することが望ましいその他の医療撮像応用及び／又は非医療撮像応用で用いられてもよい。
【００５５】
好適な実施形態を参照しながら本発明を説明した。以上の詳細な説明を読んで理解した者は改良及び改変に想到し得る。本発明は、添付の請求項の範囲又はその均等範囲に入る限りにおいて、そのような全ての改良及び改変を含むとして解釈されるものである。
【技術分野】
【０００１】
以下は概して、一貫性指標に基づいて医療撮像画像をレジストレーションすることに関し、特にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に適用される。しかしながら、以下は、その他の医療撮像及び非医療撮像にも適用され得る。
【背景技術】
【０００２】
例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、陽電子放出型断層撮影（ＰＥＴ）、及びｘ線などの医療撮像モダリティは、例えば癌などの疾患の診断において重要な役割を果たし得る。例えば、これらのモダリティは、体内の生体組織を表す情報を非侵襲的に取得するために使用されることが可能であり、そのような情報は、腫瘍が良性のものであるか悪性のものであるかを決定することを容易にするために使用されることができる。このような非侵襲技術は典型的に、例えば生検（バイオプシー）等の侵襲技術より低リスク且つ低コストである。また、例えば１０ｍｍ以下の腫瘍のような比較的小さい腫瘍の場合、生検針が腫瘍に命中するかを確かめることは比較的困難であり得る。
【０００３】
より具体的には、例えばＣＴ画像などの画像は、鑑別診断を行うために使用されることが可能である。例として、同一の腫瘍を表す情報を双方が含むが、例えば１ヶ月から６ヶ月隔たった異なる時点で収集されたデータからそれぞれが生成された２つのＣＴ画像を用い、第１の画像内での腫瘍の大きさを第２の画像内での同一腫瘍の大きさと比較することにより、経時的な腫瘍成長を利用可能にすることができる。一般的に、所定の閾値（例えば、２０％）を超える腫瘍サイズの増大は、その腫瘍が悪性であることを指し示し、成長していないこと又は閾値未満の成長は、その腫瘍が良性であることを指し示す。
【０００４】
残念ながら、このような画像を比較するとき、例えば肺など一部の器官は患者配置の違いによって、双方の画像内で同一の位置にないことがある。結果として、複数の画像間での空間的な整合（レジストレーション）は問題あるものとなり得る。例えば、第１のスキャンからの第１の画像と比較される腫瘍を示す画像を発見するために、第２のスキャンで収集されたデータを用いて生成された第２の画像セットに含まれる多数（例えば、２００以上）の画像を、臨床医が手作業で見直さなければならないことがある。また、空間レジストレーション後であっても、例えば腫瘍などの肺の内側の構造は、呼吸状態の違いによって同一位置にないことがある。
【０００５】
自動化された腫瘍成長評価では、第１の画像内での腫瘍の位置は、第２の画像内での位置に自動的にマッチングされる。第１の画像の第２の画像に対する完全なレジストレーションは、患者配置の違い、身体構造上の間隔の変化、及び呼吸状態の違いが存在する場合にも、画像のゆがみを許容する弾性的なレジストレーション技術を用いることによって可能となり得る。残念ながら、弾性的なレジストレーションは、画像内の腫瘍を歪ませ、故に腫瘍の大きさを変えてしまうことがある。これは、鑑別診断を行うときに問題となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の態様は、これらの問題及びその他の問題を解決するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、方法は、第１の画像の第１の部分を、第２の画像の対応する第２の部分とレジストレーションするステップと、第２の画像の第２の部分を、第１の画像の対応する第３の部分とレジストレーションするステップとを含む。第１の部分は第１の関心物を包囲し、第３の部分は第３の関心物を包囲している。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似するとき、第１の部分のサイズを縮小するステップを含む。当該方法は更に、第１の関心物と第３の関心物とが実質的に類似しなくなるまで、第１の部分をレジストレーションするステップと、第２の部分をレジストレーションするステップと、第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復するステップを含む。
【０００８】
他の一態様によれば、画像レジストレーションシステムは、第１の画像の第１の関心ボリュームを第２の画像の対応する第２の関心ボリュームとレジストレーションし、且つ第２の画像の第２の関心ボリュームを第１の画像の対応する第３の関心ボリュームと逆方向にレジストレーションするレジストレーション部を含む。第１の関心ボリュームは第１の関心物を含み、第３の関心ボリュームは第３の関心物を含む。当該システムは更に、第１の関心物と第３の関心物との間の一貫性の値を決定する一貫性決定部を含む。一貫性の値は第１の関心物と第３の関心物との間の類似性を表す。当該システムは更に、第１の関心ボリュームの大きさが縮小されるべきかを一貫性の値に基づいて決定する決定部を含む。
【０００９】
一態様によれば、方法は、第１の画像内の関心ボリュームのサイズを、第１の画像と第２の画像との間での関心ボリュームの順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より大きくなるまで、反復的に縮小するステップを含む。当該方法は更に、第１の画像の第１の関心ボリュームと第２の画像の第２の関心ボリュームとを提示するステップを含み、これら第１及び第２の関心ボリュームは、順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より小さかったときの関心ボリュームのサイズに対応するサイズを有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明は、様々な構成要素及びその配置、並びに様々なステップ及びその編成の形態を取り得る。図面は、単に好適実施形態を例示するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】医療撮像装置を例示する図である。
【図２】画像レジストレーション部の一例を示す図である。
【図３】方法を例示する図である。
【図４】２つの画像におけるＶＯＩの初期レジストレーションを例示する図である。
【図５】レジストレーションされたＶＯＩ間での整合性検査を例示する図である。
【図６】２つの画像におけるＶＯＩの精密レジストレーションを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
先ず図１を参照するに、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１００は、スキャン中に概して静止しているという意味で静止している静止ガントリー１０２を含んでいる。しかしながら、静止ガントリー１０２は傾き、且つ／或いはその他の方法で動かされるように構成されていてもよい。
【００１２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム１００はまた、静止ガントリー１０２に回転可能に結合された回転ガントリー１０４を含んでいる。回転ガントリー１０４は、検査領域１０６の周りを、長手方向軸すなわちｚ軸１０８を中心にして回転する。
【００１３】
例えばｘ線管などの放射線源１１０が、回転ガントリー１０４によって支持されており、回転ガントリー１０４とともに検査領域１０６の周りを回転する。放射線源１１０は、検査領域１０６を横断する概して扇状、ウェッジ状又は円錐状の放射線を放射する。第４世代システムも意図される。
【００１４】
放射線感知検出器アレイ１１２が、放射線源１１０によって放射されて検査領域１０６を横断した光子を検出し、検出された放射線を表す投影データを生成する。図示した放射線感知検出器アレイ１１２は、ｚ軸方向に延在する複数行の放射線感知光センサと、横断方向に延在する複数列の放射線感知光センサとを含んでいる。単一の行の検出器アレイ構成も意図される。
【００１５】
検出器からの投影データは、患者の内部生体構造を表す容積（ボリューム）画像データを生成するように再構成手段１１４によって再構成される。再構成手段１１４によって生成されたボリューム画像データは、ヒトが読み取り可能な形態で表示するために、画像プロセッサ１１６によって処理される。
【００１６】
検査領域１０６内の患者は、例えばカウチなどの患者支持台１１８によって支持される。患者支持台１１８は、ヘリカル、アクシャル又はその他の所望のスキャン軌道を容易にするよう、回転ガントリー１０４の回転と協調してｚ軸１０８に沿って移動可能である。
【００１７】
汎用計算システム１２０がオペレータコンソールとして機能する。オペレータコンソール１２０は、例えばディスプレー及び／又はプリンタなどのヒト読み取り可能出力装置と、例えばキーボード及び／又はマウスなどの入力装置とを含んでいる。コンソール１２０に常駐するソフトウェアが、例えば、オペレータが、スキャンプロトコルの選択、スキャンの開始や終了、ボリューム画像データの閲覧や操作、及び／又はシステム１００とのその他の相互作用を行うことを可能にすることによって、オペレータがシステム１００の動作を制御することを可能にする。
【００１８】
再構成手段１１４によって生成されたボリューム画像データ、及び／又は画像プロセッサによって生成された１つ以上の画像を保存するために記憶部１２２が用いられ得る。
【００１９】
異なる時点で収集されたデータを、一貫性指標に基づいてレジストレーションするために、レジストレーションシステム１２４が用いられる。一貫性指標は一貫性決定部１２６によって決定される。更に詳細に後述するように、レジストレーションシステム１２４は、反復レジストレーションを実行する。この反復レジストレーションにおいては、レジストレーションされる画像群内の、関心物を包囲する例えば関心領域（ＲＯＩ）又は関心ボリューム（ＶＯＩ）などの、画像の小部分の大きさが、一貫性指標に基づいて最適化される。一例において、この最適化は、周囲の無関係な解剖学的構造を減らして、複数の画像間での関心物の一貫性ある明確な合致を確実にする。
【００２０】
図２は、レジストレーション部１２４を示している。以下の説明においては、第１の画像は、第１に時点に収集されたデータを用いて生成され、第２の画像は、第１の時点の何週間後、何ヶ月後などの第２の時点に収集されたデータを用いて生成されるとする。
【００２１】
関心物特定部２０２が、第１の画像内で第１の関心物を特定する。一例において、関心物特定部２０２は、ユーザ入力に基づいて第１の関心物を特定する。例えば、ユーザが、マウス、キーボード及び／又はその他の入力装置を用いて、第１の画像内で第１の関心物を選択してもよい。
【００２２】
関心ボリューム生成手段２０４が、第１の画像内で、特定された第１の関心物の周りの第１の関心ボリューム（ＶＯＩ）を生成する。一例において、第１のＶＯＩの初期的な形状及びサイズは予め設定されている。好適な形状は、関心物及び／又は体内での関心物の位置に依存し得る。初期サイズは、別画像に対するＶＯＩの明確なマッチングのために十分な背景情報を含むように十分に大きく設定される。ユーザが定めた形状及び／又はサイズも意図される。また、ＶＯＩは１つ以上の特定の器官に制限されてもよい。
【００２３】
順方向レジストレーション部２０６が、第１の画像内の第１の関心物及び第１のＶＯＩを、第２の画像内の対応する第２の関心物及び第２のＶＯＩとレジストレーションする。第２の関心物は、第１の画像内の第１の関心物に対応すると思われる第２の画像内の構造を表す。第１のＶＯＩは、第１の関心物と第２の関心物とをマッチングすることを容易にする背景情報を提供する。
【００２４】
図示した例においては、例えば剛体レジストレーションなどの体積保存型のレジストレーションが用いられる。剛体レジストレーションは、第１のＶＯＩにおける第１の画像値と第２のＶＯＩにおける第２の画像値との間の類似性の指標を最適化することによって計算される。これは、ボクセルごとに、第１の画像と第２の画像との間の差を計算することを含んでいてもよい。最適化のため、第２のＶＯＩは、第１の関心物と第２の関心物との間での最適な類似性に達するまで、位置、向き及び／又は縮尺を変更される。
【００２５】
図示した実施形態において、類似性指標は、第１のＶＯＩ領域と第２のＶＯＩ領域との間でのみ計算される。この類似性指標は、相関、標準偏差、相互情報などに基づき得る。平滑化のため、類似性指標は、ＶＯＩの中心から周辺に向かって減少する重み（例えば、ガウシアン）で寄与分を重み付けて足し合わされ得る。この最適化技術は、網羅的なもの、確率論的なもの、又はガウス−ニュートン法などとし得る。
【００２６】
逆方向レジストレーション部２０８が、第２の画像内の第２の関心物を、第１の画像内の対応する第３の関心物とレジストレーションする。このとき、第２のＶＯＩが、このマッチングを容易にする背景情報を提供する。第３の関心物は、第２の画像内の第２の関心物に対応すると思われる第１の画像内の構造、故に、第１の関心物であると思われる第１の画像内の構造を表す。曖昧でない明確なレジストレーションでは、得られる第３の関心物は第１の関心物と実質的に一致すべきである。第２のＶＯＩは、第２の関心物と第３の関心物とをマッチングすることを容易にする背景情報を提供する。この場合も、例えば剛体レジストレーションなどの体積保存レジストレーションが用いられる。
【００２７】
一貫性決定部１２６が、第１の画像内で第１の関心物と第３の関心物との間の一貫性を測定する。図示した実施形態において、一貫性指標は、第１の関心物と第３の関心物との間の距離、例えばユークリッド距離、を決定することによって計算される。第１の関心物と第３の関心物との間の、ボクセルの総数で正規化された、ユークリッド距離を計算するアルゴリズムの一例を、等式１：
【００２８】
【数１】
に示す。ただし、Ｄはユークリッド距離を表し、ｉはボクセルの総数を表し、ｘ、ｙ及びｚはボクセルの座標を表す。
【００２９】
なお、一貫性指標は、厳密な意味では、誤ったマッチングが識別されることを保証しない。理論的には、依然として後方／前方での一貫性がありながら誤った合致（マッチング）が起こり得る。しかしながら、一貫性指標は誤った合致を十分に指し示し得る。
【００３０】
決定部２１０が、第３の関心物が第１の関心物と明確にマッチングされることが可能な最小のサイズにＶＯＩが概してなっているという意味で、ＶＯＩのサイズが最適化されたかを一貫性指標に基づいて決定する。一例において、決定部２１０はこの決定を、一貫性指標が所定の一貫性閾値より大きいか小さいかに基づかせる。
【００３１】
一貫性指標が閾値より小さい場合、決定部２１０は、関心領域生成手段２０４に第１のＶＯＩの大きさを縮小あるいは低減させる。一例において、ＶＯＩは例えば３０％といった所定の割合だけ体積的に縮小される。他の一例において、ＶＯＩは所定の体積だけ縮小される。その他の縮小も意図される。しかしながら、一貫性指標が閾値より大きくなったとき、決定部２１０は、一貫性指標が閾値より小さかった最後のＶＯＩを最適ＶＯＩとして特定する。
【００３２】
記憶部２１２はＶＯＩを記憶する。例えば、一貫性指標が閾値より小さいとき、そのＶＯＩが記憶部２１２に記憶される。従って、次のＶＯＩの一貫性指標が一貫性閾値より大きい場合に、現在のＶＯＩが利用可能にされる。
【００３３】
ここで、変形例を説明する。
【００３４】
図示した実施形態においては、ユーザが第１の関心物を特定している。代替的な一実施形態においては、関心物特定部２０２が、所望の組織（tissue）タイプが有する１つ以上の特徴に基づいて、第１の画像内の関心物候補を自動的に特定する。このような特定は、第１の画像内の階調値及び／又はその他の特徴に基づいてもよい。
【００３５】
図示した実施形態においては、関心物の周りでＶＯＩが生成されている。代替的な一実施形態においては、関心領域（ＲＯＩ）が用いられる。同様に、初期ＲＯＩサイズは十分に大きくされ、最終的なＲＯＩサイズは、無関係な解剖学的構造を減らして、一貫性のある明確なマッチングを提供する大きさにされる。
【００３６】
ＶＯＩは様々な形状にされ得る。例えば、好適な形状は、以下に限られないが、立方形状、円筒形状、球形状、楕円体形状、及び／又はその他の形状を含む。ＶＯＩに代えてＲＯＩが用いられるとき、対応する２次元形状が用いられ得る。
【００３７】
図示した実施形態においては、初期ＶＯＩは比較的大きく設定され、その後、一貫性指標が一貫性閾値より大きくなるまでサイズ的に縮小されている。他の一実施形態においては、初期ＶＯＩ（又はＲＯＩ）は比較的小さく設定され、その後、一貫性指標が一貫性閾値より小さくなるまでサイズ的に拡大されてもよい。
【００３８】
図示した実施形態においては、ＶＯＩ内の構造の大きさを保存するために剛体レジストレーションが用いられている。他の一実施形態においては、弾性レジストレーションが用いられる。一例において、関心物が歪まされないように、弾性レジストレーションとともに一組の制約が用いられる。
【００３９】
認識されるように、レジストレーションシステム１２４は、（図示のように）医療撮像システムの一部であってもよいし、医療撮像システムとは別個のワークステーションの一部であってもよい。
【００４０】
次に、図３−６に関連させて、動作を説明する。
【００４１】
ステップ３０２にて、第１の画像内で第１の関心物が特定される。上述のように、これは手動的あるいは自動的な手法によって達成され得る。
【００４２】
ステップ３０４にて、第１の関心物の周りで第１のＶＯＩ（又はＲＯＩ）が生成される。選択された関心物に関し、第１のＶＯＩの別画像内のＶＯＩとの明確なレジストレーションに十分な解剖学的な背景状況を捕捉するために、アルゴリズムは先読みして比較的大きい一定サイズのＶＯＩで開始する。
【００４３】
図４は、第１の関心物４０２及び第１のＶＯＩ４０４を有する第１の画像４００の一例を示している。この例において、第１のＶＯＩは立方形状である。
【００４４】
図３に戻って、ステップ３０６にて、対応する第２のＶＯＩ及び関心物が第２の画像内でマッチングされる。
【００４５】
図４に戻って、対応するＶＯＩ４０６は、類似性の測定に基づいて、第２の画像４０８内のＶＯＩ４０６が第１の画像４００内のＶＯＩ４０４に最も類似するまで平行移動され、回転され且つ／或いは拡大縮小される。マッチングアルゴリズムが、最も対応しそうな関心物４１０を第２の画像４０８内で特定する。上述のように、第２の画像内でのＶＯＩのレジストレーションは、腫瘍成長評価を害さないよう身体構造の立体形状を保存すべく、剛体的にされてもよい。
【００４６】
図３に戻って、ステップ３０８にて、逆方向のレジストレーションが実行される。逆方向レジストレーションでは、第２の画像内の第２のＶＯＩ及び関心物に基づいて、第１の画像内で第３のＶＯＩ及び関心物が特定される。上述のように、第３の関心物は第１の関心物と一致すべきである。
【００４７】
ステップ３１０にて、一貫性指標、又は第１の関心物と第３の関心物との間の誤差が決定される。図示した実施形態において、一貫性指標は第１の関心物と第３の関心物との間のユークリッド距離であり、これは第１の関心物と第３の関心物との間の一致の客観的な尺度を提供する。
【００４８】
図５は、第１の関心物４０２（“Ｐ１”）、第２の関心物４１０（“Ｐ２”）及び第３の関心物（“Ｐ３”）と、Ｐ１とＰ３との間の距離（“Ｄ”）とを示している。
【００４９】
図３に戻って、ステップ３１２にて、一貫性指標が所定の閾値と比較される。一貫性指標が閾値より小さい場合、ステップ３１４にて、第１のＶＯＩがサイズ的に縮小され、ステップ３０６乃至３１２が再び実行される。一貫性指標が閾値より大きくなると、ステップ３１６にて、一貫性指標が閾値より小さかった最後のＶＯＩのサイズが選択される。
【００５０】
このように、ＶＯＩのサイズは、多くの背景情報が失われてマッチングが相互に逆のものにならなくなるまで、故に、一貫性誤差が過大になるまで、徐々に、あるいは反復的に縮小される。換言すれば、ＶＯＩサイズがＶＯＩのマッチングが曖昧になり始めるほどに小さくなった場合、順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間のマッチングは一貫性のないものになる。
【００５１】
図６は、初期ＶＯＩサイズ６０２が、一貫性指標に基づいて最適サイズ６０８が得られるまでＶＯＩサイズ６０４及び６０６を経て反復的に縮小される一例を示している。なお、図４及び５においてはＶＯＩの形状は立方形であったが、図６においては円筒形のＶＯＩが用いられている。
【００５２】
図３に戻って、ステップ３１６にて、依然として許容可能な最後の一貫性誤差を生じさせたＶＯＩが、例えば放射線医又は自動成長評価アルゴリズムとし得るユーザに提示される。斯くして、このプロセスはマッチングの一貫性誤差が許容可能レベルを超えるまで増大したときに中止され、依然として一貫性あるマッチングを生じさせる最も小さいＶＯＩに対応するマッチング解が提示される。
【００５３】
一般的に、最終的なＶＯＩのサイズは、可能な限り小さいことが望まれる。何故なら、最も重要な作業は関心物のマッチングであり、これは、例えば肺壁、肋骨、血管、又は２つの画像ボリューム感で関心物に対して位置が変化してしまい得る器官など、その他の構造によって害されるべきでないからである。一方で、ＶＯＩサイズが過度に小さく選定されると、過大な背景情報が失われるため、２つのＶＯＩの明確なマッチングがもはや不可能になる。基本となる概念は、ＶＯＩサイズは、一貫性ある明確なマッチングを確立するのに十分な大きさであり、且つ、遠く離れた解剖学的構造による妨害なく、選択された構造の位置を別画像内の対応する位置に可能な限り正確に合致させるのに十分な小ささであるべき、ということである。
【００５４】
ここでは、コンピュータ断層撮影による医療撮像応用に関して実施形態を説明した。しかしながら、理解されるように、本発明は更に、あるいは代替的に、放射線のスペクトルの側面を捕捉することが望ましいその他の医療撮像応用及び／又は非医療撮像応用で用いられてもよい。
【００５５】
好適な実施形態を参照しながら本発明を説明した。以上の詳細な説明を読んで理解した者は改良及び改変に想到し得る。本発明は、添付の請求項の範囲又はその均等範囲に入る限りにおいて、そのような全ての改良及び改変を含むとして解釈されるものである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像の第１の部分を、第２の画像の対応する第２の部分とレジストレーションするステップであり、該第１の部分は第１の関心物を包囲している、ステップ；
前記第２の画像の前記第２の部分を、前記第１の画像の対応する第３の部分とレジストレーションするステップであり、該第３の部分は第３の関心物を包囲している、ステップ；
前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するとき、前記第１の部分のサイズを縮小するステップ；及び
前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似しなくなるまで、前記第１の部分をレジストレーションするステップと、前記第２の部分をレジストレーションするステップと、前記第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復するステップ；
を有する方法。
【請求項２】
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の類似性を表す一貫性指標を決定するステップを更に含み、該一貫性指標に基づいて、前記第１の部分をレジストレーションするステップと、前記第２の部分をレジストレーションするステップと、前記第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間のユークリッド距離を計算することによって前記一貫性指標を計算するステップ、を更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記一貫性指標を所定の一貫性閾値と比較して、前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するかを決定するステップ、を更に含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の部分は第２の関心物を包囲しており、当該方法は更に、前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するときの前記第１の部分及び前記第２の部分に対応する第１及び第２の部分を提示するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記提示される第１及び第２の部分は、前記第１の部分を前記第２の部分と明確にレジストレーションするのに十分な解剖学上のコンテンツを含むサイズを有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の部分及び前記第３の部分は関心ボリュームである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の部分のサイズは一定の割合だけ縮小される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記部分同士をレジストレーションするために平行移動、回転及び拡大縮小のうちの１つ以上のみが用いられる体積保存型のレジストレーションを用いることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の部分は第２の関心物を包囲しており、当該方法は更に、前記第１及び第２の部分内の画像値と前記第２及び第３の部分内の画像値との間の類似性指標を最適化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記関心物は腫瘍である、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
第１の画像の第１の関心ボリュームを第２の画像の対応する第２の関心ボリュームとレジストレーションし、且つ前記第２の画像の前記第２の関心ボリュームを前記第１の画像の対応する第３の関心ボリュームと逆方向にレジストレーションするレジストレーション部であり、該第１の関心ボリュームは第１の関心物を含み、該第３の関心ボリュームは第３の関心物を含む、レジストレーション部；
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の一貫性の値を決定する一貫性決定部であり、該一貫性の値は前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の類似性を表す、一貫性決定部；及び
前記第１の関心ボリュームのサイズが縮小されるべきかを前記一貫性の値に基づいて決定する決定部；
を有する画像レジストレーションシステム。
【請求項１３】
前記決定部は、前記一貫性の値を一貫性閾値と比較して、前記第１の関心ボリュームのサイズが縮小されるべきかを決定する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記一貫性の値は前記第１の関心物と前記第３の関心物との間のユークリッド距離であり、該ユークリッド距離は、前記一貫性の値を決定するために用いられる全てのボクセルで正規化される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記第１の関心ボリュームのサイズは一定の体積だけ縮小される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記一貫性の値は、相関、標準偏差、又は前記関心ボリューム同士をレジストレーションするための相互情報のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記関心ボリュームからの寄与分を、前記関心ボリュームの中心から前記関心ボリュームの周辺部に向かって減少する重みで重み付けるステップ、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記レジストレーション部は、網羅的レジストレーション、確率論的レジストレーション、又はガウス−ニュートン型レジストレーションのうちの１つを用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
第１の画像内の関心ボリュームのサイズを、第１の画像と第２の画像との間での関心ボリュームの順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より大きくなるまで、反復的に縮小するステップ；及び
前記第１の画像の第１の関心ボリュームと前記第２の画像の第２の関心ボリュームとを提示するステップであり、該第１及び第２の関心ボリュームは、前記順方向レジストレーションと前記逆方向レジストレーションとの間の前記一貫性誤差が前記一貫性誤差閾値より小さかったときの関心ボリュームのサイズに対応するサイズを有する、提示するステップ；
を有する方法。
【請求項２０】
前記第１及び第２の関心ボリュームは、第１及び第２の関心物が同一の解剖学的構造に相当するとして、前記第１の関心ボリューム内の第１の関心物が前記第２の関心ボリューム内の第２の関心物に実質的にマッピングされるよう、前記第１及び第２の関心ボリュームを明確にレジストレーションするのに十分な解剖学上のコンテンツを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項１】
第１の画像の第１の部分を、第２の画像の対応する第２の部分とレジストレーションするステップであり、該第１の部分は第１の関心物を包囲している、ステップ；
前記第２の画像の前記第２の部分を、前記第１の画像の対応する第３の部分とレジストレーションするステップであり、該第３の部分は第３の関心物を包囲している、ステップ；
前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するとき、前記第１の部分のサイズを縮小するステップ；及び
前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似しなくなるまで、前記第１の部分をレジストレーションするステップと、前記第２の部分をレジストレーションするステップと、前記第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復するステップ；
を有する方法。
【請求項２】
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の類似性を表す一貫性指標を決定するステップを更に含み、該一貫性指標に基づいて、前記第１の部分をレジストレーションするステップと、前記第２の部分をレジストレーションするステップと、前記第１の部分のサイズを縮小するステップとを反復する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間のユークリッド距離を計算することによって前記一貫性指標を計算するステップ、を更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記一貫性指標を所定の一貫性閾値と比較して、前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するかを決定するステップ、を更に含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の部分は第２の関心物を包囲しており、当該方法は更に、前記第１の関心物と前記第３の関心物とが実質的に類似するときの前記第１の部分及び前記第２の部分に対応する第１及び第２の部分を提示するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記提示される第１及び第２の部分は、前記第１の部分を前記第２の部分と明確にレジストレーションするのに十分な解剖学上のコンテンツを含むサイズを有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の部分及び前記第３の部分は関心ボリュームである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の部分のサイズは一定の割合だけ縮小される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記部分同士をレジストレーションするために平行移動、回転及び拡大縮小のうちの１つ以上のみが用いられる体積保存型のレジストレーションを用いることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の部分は第２の関心物を包囲しており、当該方法は更に、前記第１及び第２の部分内の画像値と前記第２及び第３の部分内の画像値との間の類似性指標を最適化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記関心物は腫瘍である、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
第１の画像の第１の関心ボリュームを第２の画像の対応する第２の関心ボリュームとレジストレーションし、且つ前記第２の画像の前記第２の関心ボリュームを前記第１の画像の対応する第３の関心ボリュームと逆方向にレジストレーションするレジストレーション部であり、該第１の関心ボリュームは第１の関心物を含み、該第３の関心ボリュームは第３の関心物を含む、レジストレーション部；
前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の一貫性の値を決定する一貫性決定部であり、該一貫性の値は前記第１の関心物と前記第３の関心物との間の類似性を表す、一貫性決定部；及び
前記第１の関心ボリュームのサイズが縮小されるべきかを前記一貫性の値に基づいて決定する決定部；
を有する画像レジストレーションシステム。
【請求項１３】
前記決定部は、前記一貫性の値を一貫性閾値と比較して、前記第１の関心ボリュームのサイズが縮小されるべきかを決定する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記一貫性の値は前記第１の関心物と前記第３の関心物との間のユークリッド距離であり、該ユークリッド距離は、前記一貫性の値を決定するために用いられる全てのボクセルで正規化される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記第１の関心ボリュームのサイズは一定の体積だけ縮小される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記一貫性の値は、相関、標準偏差、又は前記関心ボリューム同士をレジストレーションするための相互情報のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記関心ボリュームからの寄与分を、前記関心ボリュームの中心から前記関心ボリュームの周辺部に向かって減少する重みで重み付けるステップ、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記レジストレーション部は、網羅的レジストレーション、確率論的レジストレーション、又はガウス−ニュートン型レジストレーションのうちの１つを用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
第１の画像内の関心ボリュームのサイズを、第１の画像と第２の画像との間での関心ボリュームの順方向レジストレーションと逆方向レジストレーションとの間の一貫性誤差が一貫性誤差閾値より大きくなるまで、反復的に縮小するステップ；及び
前記第１の画像の第１の関心ボリュームと前記第２の画像の第２の関心ボリュームとを提示するステップであり、該第１及び第２の関心ボリュームは、前記順方向レジストレーションと前記逆方向レジストレーションとの間の前記一貫性誤差が前記一貫性誤差閾値より小さかったときの関心ボリュームのサイズに対応するサイズを有する、提示するステップ；
を有する方法。
【請求項２０】
前記第１及び第２の関心ボリュームは、第１及び第２の関心物が同一の解剖学的構造に相当するとして、前記第１の関心ボリューム内の第１の関心物が前記第２の関心ボリューム内の第２の関心物に実質的にマッピングされるよう、前記第１及び第２の関心ボリュームを明確にレジストレーションするのに十分な解剖学上のコンテンツを含む、請求項１９に記載の方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公表番号】特表２０１１−５０６０３２（Ｐ２０１１−５０６０３２Ａ）
【公表日】平成２３年３月３日（２０１１．３．３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５３８９８７（Ｐ２０１０−５３８９８７）
【出願日】平成２０年１２月１２日（２００８．１２．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００８／０５５２５４
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０７７９５５
【国際公開日】平成２１年６月２５日（２００９．６．２５）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２３年３月３日（２０１１．３．３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月１２日（２００８．１２．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００８／０５５２５４
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０７７９５５
【国際公開日】平成２１年６月２５日（２００９．６．２５）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
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