運動情報を用いて医用画像の質を改善するコンピュータ可読媒体、システム、および方法
１つまたは複数の事例の医用ボリューム・データを比較することによって生成される運動情報を、様々な適用例で使用することができる。本明細書で説明した適用例は、ボリューム・データをフィルタ処理するステップと、運動情報に基づいてボクセルの強度を調節するステップとを含む。運動情報を利用してボリューム・データを圧縮することもできる。これらの作用の組み合わせを実現することもできる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、医用画像視覚化技法に関し、より詳細には、画像を視覚化する際の運動解析の利用に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナおよび磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）スキャナを含む様々な医用装置を使用して、臨床画像を生成することができる。これらのスキャナにより、人体構造のボリューム・データを生成することができる。このようにして、解剖学的特徴部の複数事例のボリューム・データを生成することができ、ある期間にわたる特徴部の動きまたは他の変化を取り込むことができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
例えば、３Ｄ臨床画像は、スキャン間隔が１秒未満の心臓スキャンを含むことができる。他の例では、３Ｄスキャンは、１秒当たり複数の画像を生成する連続の超音波スキャンを含むことができる。このようにして、変形可能な臓器または他の特徴部の画像を獲得することができ、その臓器または他の特徴部は、患者の姿勢または呼吸パターンなどの様々な変数に応じて各スキャン間で形状が変化することがある。一部はこれらの変形のせいで、画質が各スキャン間で異なることがある。走査装置からのノイズを画質から取り除くこともできる。したがって、画質を改善するにはフィルタが必要な場合がある。
【０００４】
２つの画像の特徴部を関連付ける運動解析法が存在する。運動解析法により、画像間の空間変容を識別することができ、その画像の各画素について変位ベクトルを生成することができる。
【０００５】
一部のビデオ・システムでは、滑らかに再生できるように運動解析情報が活用される。ビデオ・シーケンスが、通常、固定した時間間隔でサンプリングした１組の画像を収めている。空間変容を利用して、規則的に間隔をあけた２つのビデオ・フレーム間に画像を挿入することができ、これにより再生の滑らかさを改善することができる。
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
規則的にサンプリングしたビデオ・フレーム間を補間するために運動解析法が利用されているが、運動解析法は臨床環境で幅広く活用されてはいない。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図２】運動情報を得るために処理されたボリューム・データを表す２つの心臓画像の概略図である。
【図３】本発明の一実施形態による、フィルタ処理するための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図４】図３の実施形態に従ってボリューム・データをフィルタ処理する方法に関するフローチャートである。
【図５】図３の実施形態に従ってフィルタ処理したボリューム・データの概略図である。
【図６】本発明の別の実施形態による、強度のばらつきを低減するための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図７】図６の実施形態に従って強度のばらつきを低減する方法のフローチャートである。
【図８】図６の実施形態に従って諸事例のボリューム・データ間の強度の変化を低減する運動情報の利用の概略図である。
【図９】本発明のさらなる実施形態による、ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図１０】図９の実施形態によるボリューム・データ圧縮に関する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本発明の一実施形態による医療シナリオ１００の概略図である。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１０５が示されており、このスキャナ１０５は、対象者１１０からデータを収集することができる。処理のためにそのデータを画像化システム１１５に伝送することができる。画像化システム１１５は、プロセッサ１２０、入力装置１２５、出力装置１３０、メモリ１３５、またはそれらの組み合わせを含むことができる。以下でさらに説明するように、メモリ１３５は、運動解析を行うための実行可能命令１４０を格納することができる。運動解析を用いてボリューム・データを処理した後に、運動情報１４５をメモリ１３５に格納することができる。以下でさらに説明するように、様々な手法で運動情報１４５を利用して、ボリューム・データを生成または変更することができる。そのボリューム・データを、１つもしくは複数の出力装置１３０に表示するか、またはクライアント・コンピューティング・システム１５０による表示のために伝送することができる。クライアント・コンピューティング・システム１５０は、有線または無線の任意の機構を通して画像化システム１１５と連絡することができる。
【０００９】
本発明の実施形態は、概して、ボリューム・データの処理を対象としている。本明細書で用いるボリューム・データは、概して、ＣＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、または超音波などの医用スキャナから獲得する３次元画像を指す。異なる時刻に生じてよい複数スキャンからのデータを、異なる事例のボリューム・データと称することができる。他のスキャナを使用してもよい。ボリューム・データを用いて、３次元画像または他の視覚化映像をレンダリング処理または別法で生成することができる。視覚化により、スキャンした領域の全てまたは一部分からの３次元情報を表すことができる。
【００１０】
任意の様々な入力装置１２５および出力装置１３０を使用することができる。それらの装置には、これらに限定されないが、ディスプレイ、キーボード、マウス、ネットワーク相互接続、有線または無線のインターフェース、プリンタ、ビデオ端末、および格納装置が含まれる。
【００１１】
同じメモリ１３５に符号化されているように示しているが、運動情報１４５および運動解析のための実行可能命令１４０は、別々のメモリ装置に設けることができ、それらの別々のメモリ装置は、同じ場所に配置されていてもよく、そうでなくてもよい。任意のタイプのメモリを使用してよい。
【００１２】
ＣＴスキャナ１０５が示されているが、ＭＲＩスキャナまたは超音波スキャナを含む、後から画像化できるデータを収集するのに適した任意のタイプの医用装置を用いて、本発明の実施形態によるデータを対象者から獲得することができる。
【００１３】
コンピューティング構成要素の構成およびこれらの構成要素の位置は非常に融通が利くことを理解されたい。一例では、画像化システム１１５は、画像化システム１１５に送信するデータを取得する医用スキャナと同じ設備に配置することができ、医師などのユーザは、臨床画像を処理および表示するために画像化システム１１５と直接対話することができる。別の例では、画像化システム１１５は医用スキャナから離れていてよく、スキャナで取得したデータを、処理のために画像化システム１１５に送信することができる。最初はローカルに、例えばクライアント・コンピューティング・システム１５０に、データを格納することができる。ユーザは、クライアント・コンピューティング・システム１５０を用いて画像化システム１１５とインターフェースでつながって、データを伝送し、運動解析のための入力パラメータを提供し、画像解析を要求するか、または処理済みのデータを受信するかもしくは見ることができる。このような例では、クライアント・コンピューティング・システム１５０は、以下で説明する運動解析動作を実施するのに十分な処理能力を有する必要がない。クライアント・コンピューティング・システムは、解析を完了するのに十分な処理能力を有する遠隔の画像化システム１１５にデータを送信することができる。次いで、クライアント・コンピューティング・システム１５０は、運動情報など、画像化システム１１５によって行われた解析結果を受信またはそれにアクセスすることができる。任意の構成の画像化システム１１５は、複数のスキャナからのデータを受信することができる。
【００１４】
人体構造のボリューム・データを含む任意の様々なボリューム・データを、本発明の実施形態に従って操作することができる。そのボリューム・データには、これらに限定されないが、臓器、血管、またはそれらの組み合わせのボリューム・データが含まれる。
【００１５】
本発明の実施形態によるシステムの基本的な構成を説明してきたが、次に運動解析法を説明する。１つまたは複数の運動解析法を利用して運動情報を生成することができ、結果として生じる運動情報を利用して医用ボリューム・データを様々な方式で生成または変更することができる。
【００１６】
ボリューム・データのために利用される運動解析法は、概して、２つ以上の事例のボリューム・データに現れる特徴部間の空間関係を判定する。特徴部は、概して、これらに限定されないが、臓器、筋肉、もしくは骨が含まれる、任意の解剖学的特徴部もしくは構造、またはこうした任意の解剖学的特徴部もしくは構造の一部分でよく、あるいは、特徴部は、患者のボリューム・データ内に作られるかもしくは識別される点、グリッド、または他の任意の形状構造でよい。本発明の実施形態では、スキャナを用いて対象者から得た複数の３次元医用事例ボリューム・データに運動解析を行うことができる。その事例のボリューム・データは、特定の期間だけ差をあけてとったスキャンを表すことができる。その特定の期間は、例えば、心臓の左心室の運動を取り込むために使用されるようなＣＴスキャンの場合には数ミリ秒だけ差をあけた期間であり、または例えば病変もしくは手術部位の時間的変化を観察するためにスキャンする場合には数日もしくは数か月だけ差をあけた期間である。図１の画像処理システム１１５は、運動解析を行って、複数事例のボリューム・データ間の空間変容を判定することができる。具体的には、運動解析のための実行可能命令１４０が、プロセッサ１２０に命令して、異なる事例のボリューム・データの対応する特徴部を識別することができる。こうした特徴部の相関性を利用して、その事例のボリューム・データ内の任意の数の特徴部または全ての特徴部に関する変位ベクトルを導き出すことができる。変位ベクトルは、ある事例のボリューム・データから次の事例のボリューム・データへの特徴部の動きを表すことができる。結果として生じる運動解析情報は、２つの事例のボリューム・データの対応する特徴部間またはボクセル間の変位ベクトルまたは別の関連の表現を含むことができ、図１のメモリ１３５などのメモリまたは他の格納装置に格納することができる。
【００１７】
ある画像内の点を別の画像内の対応点にマップする、１つまたは複数の空間変容を識別する運動解析法が、当技術分野で知られている。空間変容は、概して、連続する３Ｄ変容を表すものとして見ることができる。典型的な技法を、３つのカテゴリに、つまり目標物ベース法、分割ベース法、および強度ベース法に分類することができる。目標物ベース法では、全てのボリューム・データ事例において１組の目標物の点を指定することができる。例えば、目標物を、全てのボリューム・データ事例において目に見える解剖学的に特定可能な位置の点に手作業で指定することができる。所与の目標物によって空間変容を推測することができる。分割ベース法では、目標対象物を分割し、その後で運動解析処理を行うことができる。典型的には、抽出した対象物の表面を、その表面同士を位置合わせする空間変容を推定するように変形させることができる。強度ベース法では、２つの画像間を非対称にする費用関数を利用することができる。その費用関数は、ボクセル強度に基づいていてよく、運動解析処理は、戻り値を最大限または最小限にするように、想定される空間変容の最良パラメータを見つけるための問題と考えることができる。費用関数およびオプティマイザの選択に応じて、多種多様の方法を用いることができる。これらの技法のうちのいずれかにより、最終的に、２つ以上の事例のボリューム・データ間の１つまたは複数の空間変容を識別し、例えばボクセルに関する変位ベクトルを計算することによって、空間変容から運動情報を導き出すことができる。いくつかの例では、システムは、複数の技法を用いて運動解析を行うことができ、ユーザは、使用する技法を指定することができる。いくつかの例では、システムは、複数の技法を用いて運動解析を行うことができ、ユーザは、所望の結果を生み出す技法を選択することができる。
【００１８】
運動情報を利用して、ＣＴスキャンにおける臓器の変形（距離）または超音波スキャンにおける速度変化などの定量的情報を提示することもできる。運動情報が点の空間マッピングを定義するので、局部領域の変形の程度を測定する歪み解析を定量的に行うことができる。
【００１９】
図２は、心臓の第１事例のボリューム・データを表す第１の画像２０５と、第２事例のボリューム・データを表す第２の画像２１０の概略図である。上記で説明した運動解析法を適用すると、図１のプロセッサ１２０は、第１事例のボリューム・データの点２１５と、第２事例のボリューム・データの点２２０との間の空間変容を判定することができる。すなわち、運動解析は、第１事例のボリューム・データ内の特定の特徴部に示す点がそれに向かって動いた、第２事例のボリューム・データにおける位置を識別する。したがって、例えば、特徴部が、最初に第１事例のボリューム・データの点Ａに、次いで第２事例のボリューム・データの点Ｂに示される場合は、運動情報は、特徴部ＡとＢとが互いに対応する特徴部であることを示し、特徴部ＡとＢとの間の空間変容を表す変位ベクトルを格納することができる。この相関性を利用して運動情報１４５を生成することができる。したがって、これらの点２１５と２２０との関連を格納することができるか、または点２２０の位置への点２１５の運動を表すベクトルを格納することができるか、またはその両方が可能である。いくつかの例では、運動情報をすぐに格納することはできないが、運動情報を別の処理装置、計算処理、またはクライアント・システムに連絡することができる。
【００２０】
１つまたは複数の医用事例のボリューム・データを比較することによって生成する運動情報を利用して、ボリューム・データを様々な手法で処理することができる。概して、本明細書で説明する適用例は、運動情報を用いた画質の改善に関する。
【００２１】
本発明のシステムおよび方法の実施形態は、運動情報に基づいてボリューム・データをフィルタ処理することができる。図３は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ３００の概略図であり、この画像化システム１１５は、少なくとも１つの事例のボリューム・データをフィルタ処理するための実行可能命令３０５を含む。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令３０５は、クライアント・コンピューティング・システム１５０を含む任意のコンピューティング・システムに常駐するかまたはそれによって実行されてよく、そのクライアント・コンピューティング・システム１５０は、フィルタ処理のための実行可能命令３１５を有するメモリ３１０を含むことができる。クライアント・コンピューティング・システム１５０は、運動情報１４５にアクセスするか、または画像化システム１１５から運動情報を受信し、ボリューム・データをローカルでフィルタ処理することができる。あるいはまたはさらに、ボリューム・データを画像化システム１１５自体でフィルタ処理することができる。概して、ボリューム・データをフィルタ処理するプロセスは、強度値、特に、アーティファクト、ノイズ、またはそれらの組み合わせによって強度値の信号対雑音比が低いかまたはダイナミック・レンジが低いボクセルにおける強度値を変更することができる。その運動情報を利用して、強度を都合よく調節できる領域を識別し、適切な強度調節を行う。
【００２２】
本発明のシステムおよび方法の一実施形態に従ってボリューム・データをフィルタ処理する方法に関する概略的なフローチャートが図４に示されている。ブロック４０５では、各時点での少なくとも２つの事例のボリューム・データに関して、ボリューム・データを受信することができる。例えば、そのボリューム・データは、互いにミリ秒以内の心臓スキャンからのボリューム・データ事例でもよく、数週、数か月、または数年の差をあけてとった臓器ボリューム・データ事例でもよい。受信したボリューム・データは、概して、同じ医用目標物を含むことができる。ブロック４１０では、図２の点２１５と２２０との相関性など、上記で説明したような、ある事例のボリューム・データ間の１つまたは複数の空間変容に基づいて、運動情報が生成される。ブロック４１５では、信頼性の低いボクセルが、少なくとも１つの事例のボリューム・データにおいて識別される。信頼性を、スキャン時間、位置、値、運動、速度、加速、またはそれらの値の組み合わせに応じて定義することができる。一例では、組織が急速に動くと、ある事例のボリューム・データにアーティファクトが取り入れられることがある。したがって、急速に動く特徴部に対応するボクセルは、信頼性が低いと考えられる。別の例では、強度が非常に高い領域の近くのボクセルは、アーティファクトを経験することがある。強度が非常に高い領域を、例えば、強度が平均強度よりも閾値分だけ高い領域と定義することができる。したがって、強度が高い領域の近くのボクセルの信頼性は低いことがある。ブロック４２０では、その運動情報を利用して、信頼性の低いボクセルを変更する。任意のタイプのフィルタを、信頼性の低いボクセルを変更するように設計することができる。その任意のタイプのフィルタには、平滑化、エッジ強調、最大値投影、最小値投影、差分、累積加算、ヒストグラム・マッチング、またはこれらの任意の組み合わせを行うフィルタが含まれる。フィルタ処理プロセスにより、信頼性の低いボクセルの強度を修正することができ、画質、信号対雑音比、ダイナミック・レンジ、またはそれらの組み合わせを等しくすることができる。
【００２３】
図５は、例えば図４の方法に従って、上記で説明した技法を用いてフィルタ処理したボリューム・データの例の概略図である。第１事例のボリューム・データ５０５、第２事例のボリューム・データ５１０、および第３事例のボリューム・データ５１５を受信することができる。第１事例のボリューム・データ５０５および第３事例のボリューム・データ５１５を、目標特徴部の変形中のある時点で取得することができ、第２事例のボリューム・データ５１０を、安定した時点で取得することができる。したがって、第１事例および第３事例のボリューム・データ５０５および５１０の一部のボクセルまたは特徴部を、信頼性が低いものとして識別することができる。第１事例、第２事例、および第３事例のボリューム・データ５０５、５１０、および５１５から運動情報を獲得して、それらの事例のボリューム・データ間の特徴部の相関性を識別することができる。次いで、それらの事例のボリューム・データのうちの１つまたは複数をフィルタ処理して、それらの事例のフィルタ処理済みボリューム・データ５２０、５２５、および５３０を生成することができる。それらの事例のボリューム・データ５０５および５１５のボクセルの強度値は、特徴部の相関性に基づいて改善することができる。例えば、その事例のボリューム・データ５０５および５１５のボクセルの強度値は、運動情報によって識別される他の２つの事例のボリューム・データの対応点における平均強度値に基づいて調節することができる。強度値を調節するには平均化以外の他の機能を用いてもよい。
【００２４】
図５を参照しながら説明した例は臓器の変形に基づく強度のばらつきを説明したが、他の例では、臓器または他の特徴部の形態または形状によって生じたものではない強度のばらつきを調節することができる。いくつかの例では、強度の高い領域と低い領域との間の勾配または干渉によって生じたアーティファクトを調節することができる。目標領域のスキャン時間、位置、強度値、運動、速度、加速、またはそれらの組み合わせに応じて、強度歪みを表すことができる。２つの事例のボリューム・データ間の空間変容から、強度歪みの相関関係を推定することができ、その歪みをなくすかまたは低減するために修正を行うことができる。様々な理由から、ボクセルは信頼性の低い強度値を有することもあり、強度歪みを有することもある。ＣＴスキャンでは、局部的な拡大または収縮による臓器の回転または変形によって、信頼性が低くなるかまたは歪みが生じることがある。ＭＲＩスキャンでは、変位、スキャン時間、および高強度領域により歪みが生じることがある。超音波スキャンでは、速度変化により画質が劣化することがある。上記で説明したフィルタ処理法により、これらの歪みを低減するかまたはなくすことができる。
【００２５】
運動情報に基づいてボリューム・データをフィルタ処理するいくつかの例を上記で説明してきた。上記の方法の全てまたは一部分を行う命令で符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・ソフトウェアを、概して説明してきたようにその方法を行うように構成されたコンピューティング・システムになるように設けることもできると理解されたい。それらのシステムを、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせに実装することができる。
【００２６】
運動情報を利用して、一連のボリューム・データ事例内の動いている特徴部の可視性を改善するように、強度値を調節することもできる。動いている特徴部の視覚化が望まれる場合、強度のばらつきが運動を不明瞭にすることがあるので、ボリューム・データ・シーケンスの強度が異なることにより視覚化が阻害される場合がある。それにもかかわらず、造影剤の投与量の変化または動きそのものを含む任意の様々な理由で、ボリューム・データ・シーケンス内のある事例のボリューム・データと別の事例のボリューム・データとでは強度が異なることがある。図６は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ６００の概略図であり、その画像化システム１１５は、強度のばらつきを低減するための実行可能命令６０５を含む。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令６０５は、プロセッサ１２０にアクセス可能な任意のコンピュータ可読媒体に常駐することもでき、あるいは、クライアント・コンピューティング・システム１５０によって格納または実行するかまたはその両方を行うことができる。
【００２７】
図７は、図６のシステムに従って強度のばらつきを低減する方法の概要を提示するフローチャートである。ブロック７０５では、諸事例のボリューム・データ・シーケンスが受信される。そのシーケンス内に任意の数のボリューム・データ事例が含まれてよく、そのシーケンスを、数秒、数日、数ヶ月、または数年にわたる時間を含む任意の範囲の時間にわたってとることができる。上記で概略的に説明したように、そのシーケンスのボリューム・データ事例間の特徴部の相関性を含む運動情報を生成および格納することができる。ブロック７１０では、その運動情報を利用して、ボリューム・データ事例間の強度の変化を低減することができる。例えば、各ボリューム・データ事例において、ボクセルの強度を一連の各ボリューム・データ事例の対応点における平均強度に等しくなるように調節することができる。すなわち、運動情報は、一連の各ボリューム・データ事例における対応点を識別する。したがって、同じ対応点に関する各ボリューム・データ事例の強度値を識別することができる。強度値の平均をとることができ、その平均値を利用して、各ボリューム・データ事例の対応点を表すことができる。このようにして、そのシーケンス全体にわたって対応点の強度が変化しないかまたは変化が低減されるように、各ボリューム・データ事例の１つまたは複数のボクセルの強度値を更新することができる。強度のばらつきを低減することによって、特徴部の運動をより簡単に観察することができる。対応点は複数のボリューム・データ事例内の同じ点を基準としないが、そうではなく、対応点は、概してボリューム・データ事例の特徴部内の同じ特徴部または配置を基準にする、運動情報によって識別される点の相関性を基準とすることを理解されたい。したがって、対応点は、各事例のボリューム・データにおいて異なる位置にあってよい。ブロック７１５では、強度を改変したボリューム・データ事例を格納するか、表示するか、またはその両方を行うことができる。
【００２８】
図８は、図６のシナリオおよび図７の方法によるボリューム・データ事例間の強度の変化を低減するための運動情報の利用例の概略図である。３事例のボリューム・データ・シーケンス８０５、８１０、および８１５が示されている。これらの事例のボリューム・データを対象者のＣＴスキャンから獲得することができ、受信したボリューム・データの質と放射線量を関連付けることができる。図８に示す例では、その事例のボリューム・データ８０５および８１５は、通常のレベルの放射線量を用いて獲得したが、その事例のボリューム・データ８１０は、低い放射線量を用いて獲得しており、したがって、質が低い。ボリューム・データ８０５〜８１０の間および８１０〜８１５の間の特徴部の相関性をそれぞれ識別する運動情報８２０および８２５が生成される。次いで、その運動情報を利用して、質の高いボリューム・データ８３０を生成するように、その事例のボリューム・データ８１０のボクセルの強度または他のパラメータを調節することができる。質の高いボリューム・データ８３０の強度レベルは、各事例のボリューム・データ８０５および８１５の強度レベルとほぼ同じでよい。このようにして、スキャンによってはより低い放射線量を利用することができ、対象者に必要な全放射線量を低減することができる。同様にして、あるシーケンスの異なる事例のボリューム・データに関して異なるスキャン法またはパラメータを利用するときは、ボリューム・データの質を調節することができる。
【００２９】
運動情報を利用して、画質をあまり低下させることなく、ある期間にわたって取得した複数事例のボリューム・データを圧縮することもできる。図９は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ９００の概略図であり、その画像化システム１１５は、ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令９０５を含み、圧縮されたボリューム・データ９１０をメモリ１３５に格納することもできる。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令９０５および圧縮したボリューム・データ９１０は、プロセッサ１２０にアクセス可能な任意のコンピュータ可読媒体に常駐することができるか、あるいは、クライアント・コンピューティング・システム１５０によって、格納するか、実行するか、またはその両方を行うことができる。
【００３０】
ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令９０５は、運動情報１４５を用いて１つまたは複数のボクセルに関する強度データを変容させるための命令を含むことができる。図９のシステムによる例示的方法のフローチャートが図１０に示されている。ブロック１００５では、複数事例のボリューム・データを受信することができる。ボクセル当たり数ビットの強度情報を有するボリューム・データによって、ボリューム・データを表すことができる。複数事例のボリューム・データの点の相関性を含む運動情報が、ブロック１０１０で生成される。その事例のボリューム・データの点同士の相関性が識別されているので、一部の事例のボリューム・データは、各ボクセルにつき全ての強度情報を格納する必要がない場合がある。その代わりに、強度変化に関連する情報のみを、前のまたは後の事例のボリューム・データなどの別の事例のボリューム・データの対応点からブロック１０１５に格納することができる。このようにして、強度情報を格納するのにより少ないビット数しか必要とないようにすることができ、そのため、ボリューム・データの質を維持しながらより小さい格納サイズが可能になる。
【００３１】
本発明の実施形態を十分に理解させるために特定の詳細を上記に記載している。しかし、これらの特定の詳細のうちの１つまたは複数がなくても本発明の実施形態を実施できることが当業者には明らかである。場合によっては、説明した本発明の実施形態を無用に隠すのを避けるために、周知の回路、制御信号、時間プロトコル、およびソフトウェアの動作を、詳細には示していない。
【００３２】
上記の内容から、本発明の特定の実施形態を例示の目的で本明細書で説明してきたが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく様々な改変を行うことができることが理解されよう。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、医用画像視覚化技法に関し、より詳細には、画像を視覚化する際の運動解析の利用に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナおよび磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）スキャナを含む様々な医用装置を使用して、臨床画像を生成することができる。これらのスキャナにより、人体構造のボリューム・データを生成することができる。このようにして、解剖学的特徴部の複数事例のボリューム・データを生成することができ、ある期間にわたる特徴部の動きまたは他の変化を取り込むことができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
例えば、３Ｄ臨床画像は、スキャン間隔が１秒未満の心臓スキャンを含むことができる。他の例では、３Ｄスキャンは、１秒当たり複数の画像を生成する連続の超音波スキャンを含むことができる。このようにして、変形可能な臓器または他の特徴部の画像を獲得することができ、その臓器または他の特徴部は、患者の姿勢または呼吸パターンなどの様々な変数に応じて各スキャン間で形状が変化することがある。一部はこれらの変形のせいで、画質が各スキャン間で異なることがある。走査装置からのノイズを画質から取り除くこともできる。したがって、画質を改善するにはフィルタが必要な場合がある。
【０００４】
２つの画像の特徴部を関連付ける運動解析法が存在する。運動解析法により、画像間の空間変容を識別することができ、その画像の各画素について変位ベクトルを生成することができる。
【０００５】
一部のビデオ・システムでは、滑らかに再生できるように運動解析情報が活用される。ビデオ・シーケンスが、通常、固定した時間間隔でサンプリングした１組の画像を収めている。空間変容を利用して、規則的に間隔をあけた２つのビデオ・フレーム間に画像を挿入することができ、これにより再生の滑らかさを改善することができる。
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
規則的にサンプリングしたビデオ・フレーム間を補間するために運動解析法が利用されているが、運動解析法は臨床環境で幅広く活用されてはいない。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図２】運動情報を得るために処理されたボリューム・データを表す２つの心臓画像の概略図である。
【図３】本発明の一実施形態による、フィルタ処理するための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図４】図３の実施形態に従ってボリューム・データをフィルタ処理する方法に関するフローチャートである。
【図５】図３の実施形態に従ってフィルタ処理したボリューム・データの概略図である。
【図６】本発明の別の実施形態による、強度のばらつきを低減するための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図７】図６の実施形態に従って強度のばらつきを低減する方法のフローチャートである。
【図８】図６の実施形態に従って諸事例のボリューム・データ間の強度の変化を低減する運動情報の利用の概略図である。
【図９】本発明のさらなる実施形態による、ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令を含むシステムの概略図である。
【図１０】図９の実施形態によるボリューム・データ圧縮に関する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本発明の一実施形態による医療シナリオ１００の概略図である。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１０５が示されており、このスキャナ１０５は、対象者１１０からデータを収集することができる。処理のためにそのデータを画像化システム１１５に伝送することができる。画像化システム１１５は、プロセッサ１２０、入力装置１２５、出力装置１３０、メモリ１３５、またはそれらの組み合わせを含むことができる。以下でさらに説明するように、メモリ１３５は、運動解析を行うための実行可能命令１４０を格納することができる。運動解析を用いてボリューム・データを処理した後に、運動情報１４５をメモリ１３５に格納することができる。以下でさらに説明するように、様々な手法で運動情報１４５を利用して、ボリューム・データを生成または変更することができる。そのボリューム・データを、１つもしくは複数の出力装置１３０に表示するか、またはクライアント・コンピューティング・システム１５０による表示のために伝送することができる。クライアント・コンピューティング・システム１５０は、有線または無線の任意の機構を通して画像化システム１１５と連絡することができる。
【０００９】
本発明の実施形態は、概して、ボリューム・データの処理を対象としている。本明細書で用いるボリューム・データは、概して、ＣＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、または超音波などの医用スキャナから獲得する３次元画像を指す。異なる時刻に生じてよい複数スキャンからのデータを、異なる事例のボリューム・データと称することができる。他のスキャナを使用してもよい。ボリューム・データを用いて、３次元画像または他の視覚化映像をレンダリング処理または別法で生成することができる。視覚化により、スキャンした領域の全てまたは一部分からの３次元情報を表すことができる。
【００１０】
任意の様々な入力装置１２５および出力装置１３０を使用することができる。それらの装置には、これらに限定されないが、ディスプレイ、キーボード、マウス、ネットワーク相互接続、有線または無線のインターフェース、プリンタ、ビデオ端末、および格納装置が含まれる。
【００１１】
同じメモリ１３５に符号化されているように示しているが、運動情報１４５および運動解析のための実行可能命令１４０は、別々のメモリ装置に設けることができ、それらの別々のメモリ装置は、同じ場所に配置されていてもよく、そうでなくてもよい。任意のタイプのメモリを使用してよい。
【００１２】
ＣＴスキャナ１０５が示されているが、ＭＲＩスキャナまたは超音波スキャナを含む、後から画像化できるデータを収集するのに適した任意のタイプの医用装置を用いて、本発明の実施形態によるデータを対象者から獲得することができる。
【００１３】
コンピューティング構成要素の構成およびこれらの構成要素の位置は非常に融通が利くことを理解されたい。一例では、画像化システム１１５は、画像化システム１１５に送信するデータを取得する医用スキャナと同じ設備に配置することができ、医師などのユーザは、臨床画像を処理および表示するために画像化システム１１５と直接対話することができる。別の例では、画像化システム１１５は医用スキャナから離れていてよく、スキャナで取得したデータを、処理のために画像化システム１１５に送信することができる。最初はローカルに、例えばクライアント・コンピューティング・システム１５０に、データを格納することができる。ユーザは、クライアント・コンピューティング・システム１５０を用いて画像化システム１１５とインターフェースでつながって、データを伝送し、運動解析のための入力パラメータを提供し、画像解析を要求するか、または処理済みのデータを受信するかもしくは見ることができる。このような例では、クライアント・コンピューティング・システム１５０は、以下で説明する運動解析動作を実施するのに十分な処理能力を有する必要がない。クライアント・コンピューティング・システムは、解析を完了するのに十分な処理能力を有する遠隔の画像化システム１１５にデータを送信することができる。次いで、クライアント・コンピューティング・システム１５０は、運動情報など、画像化システム１１５によって行われた解析結果を受信またはそれにアクセスすることができる。任意の構成の画像化システム１１５は、複数のスキャナからのデータを受信することができる。
【００１４】
人体構造のボリューム・データを含む任意の様々なボリューム・データを、本発明の実施形態に従って操作することができる。そのボリューム・データには、これらに限定されないが、臓器、血管、またはそれらの組み合わせのボリューム・データが含まれる。
【００１５】
本発明の実施形態によるシステムの基本的な構成を説明してきたが、次に運動解析法を説明する。１つまたは複数の運動解析法を利用して運動情報を生成することができ、結果として生じる運動情報を利用して医用ボリューム・データを様々な方式で生成または変更することができる。
【００１６】
ボリューム・データのために利用される運動解析法は、概して、２つ以上の事例のボリューム・データに現れる特徴部間の空間関係を判定する。特徴部は、概して、これらに限定されないが、臓器、筋肉、もしくは骨が含まれる、任意の解剖学的特徴部もしくは構造、またはこうした任意の解剖学的特徴部もしくは構造の一部分でよく、あるいは、特徴部は、患者のボリューム・データ内に作られるかもしくは識別される点、グリッド、または他の任意の形状構造でよい。本発明の実施形態では、スキャナを用いて対象者から得た複数の３次元医用事例ボリューム・データに運動解析を行うことができる。その事例のボリューム・データは、特定の期間だけ差をあけてとったスキャンを表すことができる。その特定の期間は、例えば、心臓の左心室の運動を取り込むために使用されるようなＣＴスキャンの場合には数ミリ秒だけ差をあけた期間であり、または例えば病変もしくは手術部位の時間的変化を観察するためにスキャンする場合には数日もしくは数か月だけ差をあけた期間である。図１の画像処理システム１１５は、運動解析を行って、複数事例のボリューム・データ間の空間変容を判定することができる。具体的には、運動解析のための実行可能命令１４０が、プロセッサ１２０に命令して、異なる事例のボリューム・データの対応する特徴部を識別することができる。こうした特徴部の相関性を利用して、その事例のボリューム・データ内の任意の数の特徴部または全ての特徴部に関する変位ベクトルを導き出すことができる。変位ベクトルは、ある事例のボリューム・データから次の事例のボリューム・データへの特徴部の動きを表すことができる。結果として生じる運動解析情報は、２つの事例のボリューム・データの対応する特徴部間またはボクセル間の変位ベクトルまたは別の関連の表現を含むことができ、図１のメモリ１３５などのメモリまたは他の格納装置に格納することができる。
【００１７】
ある画像内の点を別の画像内の対応点にマップする、１つまたは複数の空間変容を識別する運動解析法が、当技術分野で知られている。空間変容は、概して、連続する３Ｄ変容を表すものとして見ることができる。典型的な技法を、３つのカテゴリに、つまり目標物ベース法、分割ベース法、および強度ベース法に分類することができる。目標物ベース法では、全てのボリューム・データ事例において１組の目標物の点を指定することができる。例えば、目標物を、全てのボリューム・データ事例において目に見える解剖学的に特定可能な位置の点に手作業で指定することができる。所与の目標物によって空間変容を推測することができる。分割ベース法では、目標対象物を分割し、その後で運動解析処理を行うことができる。典型的には、抽出した対象物の表面を、その表面同士を位置合わせする空間変容を推定するように変形させることができる。強度ベース法では、２つの画像間を非対称にする費用関数を利用することができる。その費用関数は、ボクセル強度に基づいていてよく、運動解析処理は、戻り値を最大限または最小限にするように、想定される空間変容の最良パラメータを見つけるための問題と考えることができる。費用関数およびオプティマイザの選択に応じて、多種多様の方法を用いることができる。これらの技法のうちのいずれかにより、最終的に、２つ以上の事例のボリューム・データ間の１つまたは複数の空間変容を識別し、例えばボクセルに関する変位ベクトルを計算することによって、空間変容から運動情報を導き出すことができる。いくつかの例では、システムは、複数の技法を用いて運動解析を行うことができ、ユーザは、使用する技法を指定することができる。いくつかの例では、システムは、複数の技法を用いて運動解析を行うことができ、ユーザは、所望の結果を生み出す技法を選択することができる。
【００１８】
運動情報を利用して、ＣＴスキャンにおける臓器の変形（距離）または超音波スキャンにおける速度変化などの定量的情報を提示することもできる。運動情報が点の空間マッピングを定義するので、局部領域の変形の程度を測定する歪み解析を定量的に行うことができる。
【００１９】
図２は、心臓の第１事例のボリューム・データを表す第１の画像２０５と、第２事例のボリューム・データを表す第２の画像２１０の概略図である。上記で説明した運動解析法を適用すると、図１のプロセッサ１２０は、第１事例のボリューム・データの点２１５と、第２事例のボリューム・データの点２２０との間の空間変容を判定することができる。すなわち、運動解析は、第１事例のボリューム・データ内の特定の特徴部に示す点がそれに向かって動いた、第２事例のボリューム・データにおける位置を識別する。したがって、例えば、特徴部が、最初に第１事例のボリューム・データの点Ａに、次いで第２事例のボリューム・データの点Ｂに示される場合は、運動情報は、特徴部ＡとＢとが互いに対応する特徴部であることを示し、特徴部ＡとＢとの間の空間変容を表す変位ベクトルを格納することができる。この相関性を利用して運動情報１４５を生成することができる。したがって、これらの点２１５と２２０との関連を格納することができるか、または点２２０の位置への点２１５の運動を表すベクトルを格納することができるか、またはその両方が可能である。いくつかの例では、運動情報をすぐに格納することはできないが、運動情報を別の処理装置、計算処理、またはクライアント・システムに連絡することができる。
【００２０】
１つまたは複数の医用事例のボリューム・データを比較することによって生成する運動情報を利用して、ボリューム・データを様々な手法で処理することができる。概して、本明細書で説明する適用例は、運動情報を用いた画質の改善に関する。
【００２１】
本発明のシステムおよび方法の実施形態は、運動情報に基づいてボリューム・データをフィルタ処理することができる。図３は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ３００の概略図であり、この画像化システム１１５は、少なくとも１つの事例のボリューム・データをフィルタ処理するための実行可能命令３０５を含む。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令３０５は、クライアント・コンピューティング・システム１５０を含む任意のコンピューティング・システムに常駐するかまたはそれによって実行されてよく、そのクライアント・コンピューティング・システム１５０は、フィルタ処理のための実行可能命令３１５を有するメモリ３１０を含むことができる。クライアント・コンピューティング・システム１５０は、運動情報１４５にアクセスするか、または画像化システム１１５から運動情報を受信し、ボリューム・データをローカルでフィルタ処理することができる。あるいはまたはさらに、ボリューム・データを画像化システム１１５自体でフィルタ処理することができる。概して、ボリューム・データをフィルタ処理するプロセスは、強度値、特に、アーティファクト、ノイズ、またはそれらの組み合わせによって強度値の信号対雑音比が低いかまたはダイナミック・レンジが低いボクセルにおける強度値を変更することができる。その運動情報を利用して、強度を都合よく調節できる領域を識別し、適切な強度調節を行う。
【００２２】
本発明のシステムおよび方法の一実施形態に従ってボリューム・データをフィルタ処理する方法に関する概略的なフローチャートが図４に示されている。ブロック４０５では、各時点での少なくとも２つの事例のボリューム・データに関して、ボリューム・データを受信することができる。例えば、そのボリューム・データは、互いにミリ秒以内の心臓スキャンからのボリューム・データ事例でもよく、数週、数か月、または数年の差をあけてとった臓器ボリューム・データ事例でもよい。受信したボリューム・データは、概して、同じ医用目標物を含むことができる。ブロック４１０では、図２の点２１５と２２０との相関性など、上記で説明したような、ある事例のボリューム・データ間の１つまたは複数の空間変容に基づいて、運動情報が生成される。ブロック４１５では、信頼性の低いボクセルが、少なくとも１つの事例のボリューム・データにおいて識別される。信頼性を、スキャン時間、位置、値、運動、速度、加速、またはそれらの値の組み合わせに応じて定義することができる。一例では、組織が急速に動くと、ある事例のボリューム・データにアーティファクトが取り入れられることがある。したがって、急速に動く特徴部に対応するボクセルは、信頼性が低いと考えられる。別の例では、強度が非常に高い領域の近くのボクセルは、アーティファクトを経験することがある。強度が非常に高い領域を、例えば、強度が平均強度よりも閾値分だけ高い領域と定義することができる。したがって、強度が高い領域の近くのボクセルの信頼性は低いことがある。ブロック４２０では、その運動情報を利用して、信頼性の低いボクセルを変更する。任意のタイプのフィルタを、信頼性の低いボクセルを変更するように設計することができる。その任意のタイプのフィルタには、平滑化、エッジ強調、最大値投影、最小値投影、差分、累積加算、ヒストグラム・マッチング、またはこれらの任意の組み合わせを行うフィルタが含まれる。フィルタ処理プロセスにより、信頼性の低いボクセルの強度を修正することができ、画質、信号対雑音比、ダイナミック・レンジ、またはそれらの組み合わせを等しくすることができる。
【００２３】
図５は、例えば図４の方法に従って、上記で説明した技法を用いてフィルタ処理したボリューム・データの例の概略図である。第１事例のボリューム・データ５０５、第２事例のボリューム・データ５１０、および第３事例のボリューム・データ５１５を受信することができる。第１事例のボリューム・データ５０５および第３事例のボリューム・データ５１５を、目標特徴部の変形中のある時点で取得することができ、第２事例のボリューム・データ５１０を、安定した時点で取得することができる。したがって、第１事例および第３事例のボリューム・データ５０５および５１０の一部のボクセルまたは特徴部を、信頼性が低いものとして識別することができる。第１事例、第２事例、および第３事例のボリューム・データ５０５、５１０、および５１５から運動情報を獲得して、それらの事例のボリューム・データ間の特徴部の相関性を識別することができる。次いで、それらの事例のボリューム・データのうちの１つまたは複数をフィルタ処理して、それらの事例のフィルタ処理済みボリューム・データ５２０、５２５、および５３０を生成することができる。それらの事例のボリューム・データ５０５および５１５のボクセルの強度値は、特徴部の相関性に基づいて改善することができる。例えば、その事例のボリューム・データ５０５および５１５のボクセルの強度値は、運動情報によって識別される他の２つの事例のボリューム・データの対応点における平均強度値に基づいて調節することができる。強度値を調節するには平均化以外の他の機能を用いてもよい。
【００２４】
図５を参照しながら説明した例は臓器の変形に基づく強度のばらつきを説明したが、他の例では、臓器または他の特徴部の形態または形状によって生じたものではない強度のばらつきを調節することができる。いくつかの例では、強度の高い領域と低い領域との間の勾配または干渉によって生じたアーティファクトを調節することができる。目標領域のスキャン時間、位置、強度値、運動、速度、加速、またはそれらの組み合わせに応じて、強度歪みを表すことができる。２つの事例のボリューム・データ間の空間変容から、強度歪みの相関関係を推定することができ、その歪みをなくすかまたは低減するために修正を行うことができる。様々な理由から、ボクセルは信頼性の低い強度値を有することもあり、強度歪みを有することもある。ＣＴスキャンでは、局部的な拡大または収縮による臓器の回転または変形によって、信頼性が低くなるかまたは歪みが生じることがある。ＭＲＩスキャンでは、変位、スキャン時間、および高強度領域により歪みが生じることがある。超音波スキャンでは、速度変化により画質が劣化することがある。上記で説明したフィルタ処理法により、これらの歪みを低減するかまたはなくすことができる。
【００２５】
運動情報に基づいてボリューム・データをフィルタ処理するいくつかの例を上記で説明してきた。上記の方法の全てまたは一部分を行う命令で符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・ソフトウェアを、概して説明してきたようにその方法を行うように構成されたコンピューティング・システムになるように設けることもできると理解されたい。それらのシステムを、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせに実装することができる。
【００２６】
運動情報を利用して、一連のボリューム・データ事例内の動いている特徴部の可視性を改善するように、強度値を調節することもできる。動いている特徴部の視覚化が望まれる場合、強度のばらつきが運動を不明瞭にすることがあるので、ボリューム・データ・シーケンスの強度が異なることにより視覚化が阻害される場合がある。それにもかかわらず、造影剤の投与量の変化または動きそのものを含む任意の様々な理由で、ボリューム・データ・シーケンス内のある事例のボリューム・データと別の事例のボリューム・データとでは強度が異なることがある。図６は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ６００の概略図であり、その画像化システム１１５は、強度のばらつきを低減するための実行可能命令６０５を含む。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令６０５は、プロセッサ１２０にアクセス可能な任意のコンピュータ可読媒体に常駐することもでき、あるいは、クライアント・コンピューティング・システム１５０によって格納または実行するかまたはその両方を行うことができる。
【００２７】
図７は、図６のシステムに従って強度のばらつきを低減する方法の概要を提示するフローチャートである。ブロック７０５では、諸事例のボリューム・データ・シーケンスが受信される。そのシーケンス内に任意の数のボリューム・データ事例が含まれてよく、そのシーケンスを、数秒、数日、数ヶ月、または数年にわたる時間を含む任意の範囲の時間にわたってとることができる。上記で概略的に説明したように、そのシーケンスのボリューム・データ事例間の特徴部の相関性を含む運動情報を生成および格納することができる。ブロック７１０では、その運動情報を利用して、ボリューム・データ事例間の強度の変化を低減することができる。例えば、各ボリューム・データ事例において、ボクセルの強度を一連の各ボリューム・データ事例の対応点における平均強度に等しくなるように調節することができる。すなわち、運動情報は、一連の各ボリューム・データ事例における対応点を識別する。したがって、同じ対応点に関する各ボリューム・データ事例の強度値を識別することができる。強度値の平均をとることができ、その平均値を利用して、各ボリューム・データ事例の対応点を表すことができる。このようにして、そのシーケンス全体にわたって対応点の強度が変化しないかまたは変化が低減されるように、各ボリューム・データ事例の１つまたは複数のボクセルの強度値を更新することができる。強度のばらつきを低減することによって、特徴部の運動をより簡単に観察することができる。対応点は複数のボリューム・データ事例内の同じ点を基準としないが、そうではなく、対応点は、概してボリューム・データ事例の特徴部内の同じ特徴部または配置を基準にする、運動情報によって識別される点の相関性を基準とすることを理解されたい。したがって、対応点は、各事例のボリューム・データにおいて異なる位置にあってよい。ブロック７１５では、強度を改変したボリューム・データ事例を格納するか、表示するか、またはその両方を行うことができる。
【００２８】
図８は、図６のシナリオおよび図７の方法によるボリューム・データ事例間の強度の変化を低減するための運動情報の利用例の概略図である。３事例のボリューム・データ・シーケンス８０５、８１０、および８１５が示されている。これらの事例のボリューム・データを対象者のＣＴスキャンから獲得することができ、受信したボリューム・データの質と放射線量を関連付けることができる。図８に示す例では、その事例のボリューム・データ８０５および８１５は、通常のレベルの放射線量を用いて獲得したが、その事例のボリューム・データ８１０は、低い放射線量を用いて獲得しており、したがって、質が低い。ボリューム・データ８０５〜８１０の間および８１０〜８１５の間の特徴部の相関性をそれぞれ識別する運動情報８２０および８２５が生成される。次いで、その運動情報を利用して、質の高いボリューム・データ８３０を生成するように、その事例のボリューム・データ８１０のボクセルの強度または他のパラメータを調節することができる。質の高いボリューム・データ８３０の強度レベルは、各事例のボリューム・データ８０５および８１５の強度レベルとほぼ同じでよい。このようにして、スキャンによってはより低い放射線量を利用することができ、対象者に必要な全放射線量を低減することができる。同様にして、あるシーケンスの異なる事例のボリューム・データに関して異なるスキャン法またはパラメータを利用するときは、ボリューム・データの質を調節することができる。
【００２９】
運動情報を利用して、画質をあまり低下させることなく、ある期間にわたって取得した複数事例のボリューム・データを圧縮することもできる。図９は、画像化システム１１５を含む医療シナリオ９００の概略図であり、その画像化システム１１５は、ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令９０５を含み、圧縮されたボリューム・データ９１０をメモリ１３５に格納することもできる。メモリ１３５に符号化されているように示しているが、実行可能命令９０５および圧縮したボリューム・データ９１０は、プロセッサ１２０にアクセス可能な任意のコンピュータ可読媒体に常駐することができるか、あるいは、クライアント・コンピューティング・システム１５０によって、格納するか、実行するか、またはその両方を行うことができる。
【００３０】
ボリューム・データ圧縮のための実行可能命令９０５は、運動情報１４５を用いて１つまたは複数のボクセルに関する強度データを変容させるための命令を含むことができる。図９のシステムによる例示的方法のフローチャートが図１０に示されている。ブロック１００５では、複数事例のボリューム・データを受信することができる。ボクセル当たり数ビットの強度情報を有するボリューム・データによって、ボリューム・データを表すことができる。複数事例のボリューム・データの点の相関性を含む運動情報が、ブロック１０１０で生成される。その事例のボリューム・データの点同士の相関性が識別されているので、一部の事例のボリューム・データは、各ボクセルにつき全ての強度情報を格納する必要がない場合がある。その代わりに、強度変化に関連する情報のみを、前のまたは後の事例のボリューム・データなどの別の事例のボリューム・データの対応点からブロック１０１５に格納することができる。このようにして、強度情報を格納するのにより少ないビット数しか必要とないようにすることができ、そのため、ボリューム・データの質を維持しながらより小さい格納サイズが可能になる。
【００３１】
本発明の実施形態を十分に理解させるために特定の詳細を上記に記載している。しかし、これらの特定の詳細のうちの１つまたは複数がなくても本発明の実施形態を実施できることが当業者には明らかである。場合によっては、説明した本発明の実施形態を無用に隠すのを避けるために、周知の回路、制御信号、時間プロトコル、およびソフトウェアの動作を、詳細には示していない。
【００３２】
上記の内容から、本発明の特定の実施形態を例示の目的で本明細書で説明してきたが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく様々な改変を行うことができることが理解されよう。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データから部分的に導き出され前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データに含まれる特徴部の空間変容の表現を含む、運動情報を利用するコンピュータ可読媒体であって、実行時に、プロセッサが、少なくとも部分的に前記運動情報に基づいて前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の少なくとも１組の対応する特徴部を指定し、前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内の指定された対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を調節する命令で符号化された、コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが前記運動情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３】
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データが、磁気共鳴映像法およびコンピュータ断層撮影法からなる群から選択された手順によって生成されている、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４】
前記運動情報が前記特徴部の変位ベクトルを含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項５】
前記調節命令が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データの前記指定の特徴部の信頼性に部分的に基づいて、前記第１事例のボリューム・データの前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの前記強度を調節する命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６】
前記信頼性が部分的に前記運動情報に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７】
前記第１のボリューム・データが、非常に強度の高い領域を有し、前記信頼性が、前記第１事例のボリューム・データの前記強度の高い領域までの距離に部分的に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記信頼性が前記第１事例のボリューム・データの取得状況に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記信頼性が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の変形量に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記強度を調節する命令が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を平均化し前記第１事例のボリューム・データ内の前記関連のボクセルのうちの少なくとも１つの強度に前記平均値を割り当てる命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記強度を調節する命令が、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度として前記第２事例のボリューム・データ内のボクセルの強度値を割り当てる命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つと、前記第２事例のボリューム・データ内の対応特徴部との間の強度差を測定し、第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を前記強度差として表す、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが、前記強度の調節後に前記第１事例のボリューム・データを表示装置上に視覚化する、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
人体構造の画像の質を改善するシステムであって、
前記人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データを受信するように構成された入力端末と、
プロセッサと、
実行時に、前記プロセッサが、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを解析し、運動情報を生成し、前記運動情報によって指定された前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の対応点の強度を測定し、前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内のボクセルのうちの少なくとも１つの強度を調節するコンピュータ実行可能命令で符号化され、前記プロセッサに接続された、コンピュータ可読媒体
を備える、システム。
【請求項１５】
前記コンピュータ可読媒体がさらに、前記運動情報を格納する、請求項１４に記載のシステム
【請求項１６】
強度を調節したボクセルを含む前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを表示するように構成された表示装置をさらに含む、請求項１４に記載のシステム
【請求項１７】
人体構造の画像の質を改善する方法であって、
人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データを受信するステップと、
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データに含まれる特徴部の空間変容の少なくとも１つの表現を含む運動情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の少なくとも１組の対応点を指定するステップと、
前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内の指定された対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を調節するステップと
を含む、方法。
【請求項１８】
運動解析を用いて、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の空間変容を識別し前記運動情報を生成するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記受信するステップが、磁気共鳴映像法およびコンピュータ断層撮影法からなる群から選択された手順によって生成される前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを受信するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記運動情報が前記特徴部の変位ベクトルを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記強度を調節する前記ステップが、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点の信頼性に部分的に基づいて、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応点のうちの少なくとも１つの強度を調節するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記信頼性が部分的に前記運動情報に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１事例のボリューム・データが、非常に強度の高い領域を有し、前記信頼性が、前記第１事例のボリューム・データの前記強度の高い領域までの距離に部分的に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
前記信頼性が前記第１事例のボリューム・データの取得状況に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
前記信頼性が、前記第１事例および第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の変形に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点のうちの少なくとも１つの強度を平均化するステップと、前記第１事例のボリューム・データ内の関連ボクセルのうちの少なくとも１つの強度に前記平均値を割り当てるステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２７】
前記強度を調節する前記ステップが、前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つの強度を、前記第２事例のボリューム・データ内の対応点の強度に等しくなるように調節するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２８】
前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つと、前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点との間の強度差を測定し、前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つの強度を前記強度差として表すステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２９】
前記強度の調節後に表示装置上に前記第１事例のボリューム・データを視覚化するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１】
人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データから部分的に導き出され前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データに含まれる特徴部の空間変容の表現を含む、運動情報を利用するコンピュータ可読媒体であって、実行時に、プロセッサが、少なくとも部分的に前記運動情報に基づいて前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の少なくとも１組の対応する特徴部を指定し、前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内の指定された対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を調節する命令で符号化された、コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが前記運動情報を生成する、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３】
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データが、磁気共鳴映像法およびコンピュータ断層撮影法からなる群から選択された手順によって生成されている、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４】
前記運動情報が前記特徴部の変位ベクトルを含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項５】
前記調節命令が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データの前記指定の特徴部の信頼性に部分的に基づいて、前記第１事例のボリューム・データの前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの前記強度を調節する命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項６】
前記信頼性が部分的に前記運動情報に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項７】
前記第１のボリューム・データが、非常に強度の高い領域を有し、前記信頼性が、前記第１事例のボリューム・データの前記強度の高い領域までの距離に部分的に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記信頼性が前記第１事例のボリューム・データの取得状況に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記信頼性が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の変形量に基づいている、請求項５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記強度を調節する命令が、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を平均化し前記第１事例のボリューム・データ内の前記関連のボクセルのうちの少なくとも１つの強度に前記平均値を割り当てる命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記強度を調節する命令が、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度として前記第２事例のボリューム・データ内のボクセルの強度値を割り当てる命令を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つと、前記第２事例のボリューム・データ内の対応特徴部との間の強度差を測定し、第１事例のボリューム・データ内の前記対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を前記強度差として表す、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記命令によりさらに、前記プロセッサが、前記強度の調節後に前記第１事例のボリューム・データを表示装置上に視覚化する、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
人体構造の画像の質を改善するシステムであって、
前記人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データを受信するように構成された入力端末と、
プロセッサと、
実行時に、前記プロセッサが、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを解析し、運動情報を生成し、前記運動情報によって指定された前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の対応点の強度を測定し、前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内のボクセルのうちの少なくとも１つの強度を調節するコンピュータ実行可能命令で符号化され、前記プロセッサに接続された、コンピュータ可読媒体
を備える、システム。
【請求項１５】
前記コンピュータ可読媒体がさらに、前記運動情報を格納する、請求項１４に記載のシステム
【請求項１６】
強度を調節したボクセルを含む前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを表示するように構成された表示装置をさらに含む、請求項１４に記載のシステム
【請求項１７】
人体構造の画像の質を改善する方法であって、
人体構造の第１事例および第２事例のボリューム・データを受信するステップと、
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データに含まれる特徴部の空間変容の少なくとも１つの表現を含む運動情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の少なくとも１組の対応点を指定するステップと、
前記第１事例のボリューム・データから導き出される画像の質を高めるように前記第１事例のボリューム・データ内の指定された対応特徴部のうちの少なくとも１つの強度を調節するステップと
を含む、方法。
【請求項１８】
運動解析を用いて、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の空間変容を識別し前記運動情報を生成するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記受信するステップが、磁気共鳴映像法およびコンピュータ断層撮影法からなる群から選択された手順によって生成される前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データを受信するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記運動情報が前記特徴部の変位ベクトルを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記強度を調節する前記ステップが、前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点の信頼性に部分的に基づいて、前記第１事例のボリューム・データ内の前記対応点のうちの少なくとも１つの強度を調節するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記信頼性が部分的に前記運動情報に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１事例のボリューム・データが、非常に強度の高い領域を有し、前記信頼性が、前記第１事例のボリューム・データの前記強度の高い領域までの距離に部分的に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
前記信頼性が前記第１事例のボリューム・データの取得状況に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
前記信頼性が、前記第１事例および第２事例のボリューム・データ内の前記特徴部の変形に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１事例および前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点のうちの少なくとも１つの強度を平均化するステップと、前記第１事例のボリューム・データ内の関連ボクセルのうちの少なくとも１つの強度に前記平均値を割り当てるステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２７】
前記強度を調節する前記ステップが、前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つの強度を、前記第２事例のボリューム・データ内の対応点の強度に等しくなるように調節するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２８】
前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つと、前記第２事例のボリューム・データ内の前記対応点との間の強度差を測定し、前記第１事例のボリューム・データ内の前記ボクセルのうちの少なくとも１つの強度を前記強度差として表すステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２９】
前記強度の調節後に表示装置上に前記第１事例のボリューム・データを視覚化するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公表番号】特表２０１３−５０５７７９（Ｐ２０１３−５０５７７９Ａ）
【公表日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−５３０９５６（Ｐ２０１２−５３０９５６）
【出願日】平成２２年９月２０日（２０１０．９．２０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０４９４６７
【国際公開番号】ＷＯ２０１１／０３７８６０
【国際公開日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（５１２０７４３９７）ジオソフト，インコーポレーテッド (2)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月２０日（２０１０．９．２０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０４９４６７
【国際公開番号】ＷＯ２０１１／０３７８６０
【国際公開日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（５１２０７４３９７）ジオソフト，インコーポレーテッド (2)
【Ｆターム（参考）】
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