JP4744883B2 - 画像位置合わせ方法及び医用画像データ処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像位置合わせに関し、特に、制限されないが、医療診断システムにおける画像位置合わせに関する。

現在の臨床的診療において、複数の医用画像が比較又は結合されることは珍しくない。例えば、これは、１人の個人の画像が、それぞれ前記個人に関する異なる情報を生成する異なる技術により収集される場合に起こる。１つの技術は脳機能を非常によく表すことができ、他の技術は脳腫瘍を表すことができる。

２つの画像の結合は、腫瘍が致命的な脳領域を傷つけることなく切除されることができるかどうかを決定するのに重要である。第２の例は、所定期間にわたり収集された個人の画像の結合である。これは、とりわけ、解剖学的構造の発達を調査するのに使用されることができる。１人の個人の画像の比較のほかに、異なる個人の画像の比較も、例えばグループ間の違い及び類似性を調査するために実行される。

画像を比較することができるために、画像の内容（contents）は揃えられなければならない。これは、しばしば個人の移動又は視野の違い（画像に捕えられた解剖学的構造の一部）のような多くの理由のためにそうなっていない。前記画像の内容の間の対応を見つける処理は、画像位置合わせと称される。これは、対応する目印の位置又は対応する解剖学的特徴の輝度の類似度のような画像間の類似度の尺度を最適化することにより達成される。

ほとんどの場合、大域的な平行移動及び回転は、画像を整列するのに十分である。しかしながら、１つの画像が他の画像の内容と適合するように変形されなければならない場合、これは非剛体又は弾性（elastic）位置合わせと称される。これは、（異なる解剖学的構造を有する）異なる個人の画像、又は解剖学的変化が起こった１人の個人の画像の位置合わせに対して必要である。

様々な画像位置合わせ技術が、ＷＯ０１／０１３４６Ａ１、ＥＰ１１８４８０２Ａ２、ＵＳ２００２／０１４１６２６Ａ１、ＵＳ６２６６４５３Ｂ１のような従来技術から既知である。

Josef Hajnalによる書籍“Medical Image Registration”は、様々な従来技術の画像位置合わせ技術の概観を提供する。弾性画像位置合わせに関する限り、Paul Thompson及びArthur W. Togaによる記事“Elastic Image Registration and Pathology Detection”（http://www.loni.ucla.edu/~thompson/PDF/no_pics_ElasChpt.pdf）は、弾性画像位置合わせに対する既知のアプローチの概観を提供する。この記事は、“Handbook of Medical Image Processing”、Academic Press、2000において書籍の章としても発行されている。

従来技術の画像位置合わせ方法の共通の不利点は、客観的な質の基準の欠如である。これまで、画像位置合わせの結果を確認する唯一の信頼できる方法は、人間の観察者による視覚的評価である。これは、位置合わせ方法の適用を実質的に制限する実際的な問題である。例えば、多くの連続した画像が位置合わせされなければならない時間系列の場合に、他の状態では自動的な前処理方法を中断するのは非実際的である。これは、位置合わせが前処理チェインの一部であっても当てはまる。

したがって、本発明の目的は、従来技術の問題に対処する改良された位置合わせの方法を提供することである。本発明の他の目的は、画像位置合わせに対する改良されたコンピュータプログラム及び改良された医用画像データ処理装置を提供することである。

本発明は、大域的な位置合わせに加えて位置合わせされるべき画像の複数の部分体積（sub-volumes）に対して位置合わせが実行される画像位置合わせの改良された方法を提供する。例えば、画像データに含まれる複数の部分体積は、関心のある部分体積に印を付けることによりオペレータにより手動で選択される。

この目的に対して、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）が使用されることができる。代わりに又は加えて、自動画像分割が、このような部分体積の識別のために実行されることができる。例えば、前記部分体積のそれぞれは、器官又は腫瘍のような関心のある特定の医療領域を含む。

本発明によると、位置合わせは、画像データの大域的位置合わせに加えて前記部分体積のそれぞれ１つに対して実行される。これは、他の部分体積の変換（transformation）及び前記大域的位置合わせから実質的に外れる外れ値（outlier）部分体積を識別することを可能にする。このような外れ値部分体積は、全体的な位置合わせ結果を向上するために切り離されることができるか、又は向上された位置合わせのために後の弾性位置合わせを始動することができる。第１位置合わせステップにおいて得られた変換パラメータセットは、前記後の弾性位置合わせに対する入力パラメータセットとして使用されることができる。

本発明は、前記画像の部分体積を位置合わせし、位置合わせ結果を大域的変換に変換する点で特に有利である。特にこれは、
例えば変動を測定することによる、前記大域的変換の精度と、
不正確性の理由、例えば制約が強すぎる変換と、
前記画像内の問題のある位置、例えば局所的な画像アーチファクトと、
を示す結果として生じる変換の比較を可能にする。

幾つかの応用例において、前記部分体積の位置合わせにおける外れ値は、特に頭蓋骨のように構造が剛体と仮定されることができる場合に、画像アーチファクト又は病理学のような前記画像内の不均等な解剖学的構造から生じる可能性がある。一例は、部分体積が、他の画像に存在しない腫瘍上で選択される神経ＭＲ（neural-MR）である。他の例は、部分体積が、金属充填剤（metal filling）により生じた画像アーチファクト上で選択される神経ＣＴ（neural-CT）である。この検出された不正確性の発生に対する可能な応答は、ユーザ相互作用に対して信号を送ること、又はより正確な大域的位置合わせのためにこの区分を切り離すことであることができる。

例えば肝臓のような変形する器官を有する腹部において、前記画像が位置合わせされるべき場合に、対応する部分体積を切り離すのではなく、改良された位置合わせのために、追加の処理ステップが実行される。不正確に位置合わせされた部分体積は、例えば呼吸運動による器官の変形により引き起こされることができ、これは剛体の大域的変換により適切に処理されることができない。この場合、前記変換の改良（refinement）及び／又は局所化が、この部分体積の位置合わせを向上するために実行される。この向上された位置合わせのために、前記変換は、より多くの自由度で局所的に延在されることができ、特に非剛体又は弾性画像位置合わせが、この目的で使用されることができる。

本発明の他の有利な応用例は、ＭＲインターリーブ走査、即ち揃えられていない偶数スライス及び奇数スライスにおけるアーチファクトの検出である。前記スライスの間の画像補間は、二重の縁及び他のアーチファクトを生じ、これらは位置合わせを不正確にし、前記位置合わせの後である再フォーマットの後に低品質を生じる可能性がある。本発明は、アーチファクトがＭＲインターリーブ走査に存在することをユーザに警告するためにこのようなアーチファクトを検出することを可能にする。

基本的に、本発明は、完全な画像の大域的な位置合わせと一緒に実行されるべき部分領域の位置合わせを提供する。位置合わせされるべき画像の部分領域（sub-regions）又は部分体積は、選択され、画像の系列を通して位置合わせされる。好適な実施例によると、位置合わせ情報の表は、全ての部分領域及び大域的位置合わせに対して編集され、平行移動及び回転情報を含む。したがって、位置合わせ処理の定量化は、部分領域にわたり可能であり、全体的な位置合わせ処理内の不正確性の識別を可能にする。

特にこれは、位置合わせ処理が失敗し、手動の位置決めが必要とされる大域的画像の部分体積又は複数の部分体積にユーザの注意を引くことを可能にする。代わりに、本発明の位置合わせ方法の結果は、前記画像の系列の誤った（spurious）区分が除去されることを可能にする完全に自動化された画像処理シーケンスに組み込まれることができる。

以下に、本発明の好適な実施例が、添付図面を参照することによりより詳細に説明される。

図１は、本発明の位置合わせ方法の実施例のフロー図を示す。ステップ１００において、画像データは撮像モダリティにより提供される。応用例によっては、全ての画像データは、同じ画像モダリティにより提供される。代替的には、異なる画像モダリティの画像データが組み合わされる。例えば、Ｘ線撮像法、磁気共鳴撮像法（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、機能的ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）、単一光子放射型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）又は陽子放射型断層撮影法（ＰＥＴ）が、画像モダリティとして使用される。

ステップ１０２において、前記画像データ内の部分体積Ｓ_iの選択が実行される。これは、手動でディスプレイ上で部分体積Ｓ_iに印を付けることにより、又は画像分割ステップ又は前記画像データ内の部分領域若しくは部分体積を識別する他の適切な画像処理ステップを実行することにより行われることができる。

ステップ１０４において、画像位置合わせは、局所的に選択された部分体積Ｓ_iに対して実行される。例えば、これらの位置合わせは、剛体画像位置合わせ方法を用いて実行される。ステップ１０６において、パラメータセットＴ_iは、前記部分体積のそれぞれＳ_iに対して出力され、これらに対して位置合わせが実行される。変換パラメータセットのそれぞれＴ_iは、位置合わせされるべき２つの画像内の対応する部分体積Ｓ_iの変位を記述する。

ステップ１０８において、大域的な位置合わせが、位置合わせされるべき前記画像に対して実行される。再び、剛体画像位置合わせ方法が、この目的で採用される。ステップ１１０において、大域的な変換パラメータセットＴ_Gが出力される。大域的変換パラメータセットＴ_Gは、互いに対して位置合わせされるべき前記画像の変位を記述する。

ステップ１１２において、添え字ｉが１に等しく初期化される。

ステップ１１４において、変換パラメータセットＴ_iに対して平均距離測度が計算される。これは、変換パラメータセットＴ_iと他の変換パラメータセットのそれぞれＴ_jとの間で、及び大域的変換パラメータセットＴ_Gに対して距離測度を計算することにより、並びにこれらの個々の距離測度に基づいて平均値を計算することにより行われることができる。この目的のために、ユークリッド距離のような、２つのパラメータセット又はベクトルの間の距離を決定する如何なる距離測度でも使用されることができる。例えば、ユークリッド距離は、パラメータセットの全ての対Ｔ_i及びＴ_jに対して計算され、ここでｉ≠ｊであり、結果として生じるユークリッド距離が加算される。これは、平均距離測度を与える。

ステップ１１６において、ステップ１１４の前記平均距離測度が閾値レベルより上であるかどうかが決定される。そうではない場合には、対応する部分体積Ｓ_iの位置合わせは、十分に正確であると考えられ、制御はステップ１２０に進み、添え字ｉをインクリメントする。

前記平均距離測度が前記閾値より上である場合に、前記制御は、ステップ１１６からステップ１１８に進む。ステップ１１８において、出力信号は、部分体積Ｓ_iの識別のために生成される。この出力信号は、部分体積Ｓ_iの位置合わせが不正確であるとオペレータに警告するために、グラフィカル・ユーザ・インターフェースを用いて警告信号として出力されることができる。代わりに又は加えて、ステップ１１８において生成された前記出力信号は、部分体積Ｓ_iの改良された位置合わせに対する及び／又は改良された大域的位置合わせに対する追加の非剛体弾性画像位置合わせ手順の実行を開始する。

ステップ１１４及び１１６の代わりとして、他の統計的方法が、外れ値パラメータセット及び対応する部分体積を識別するのに使用されることができる。

図２は概略的な例を示す。この例は、説明の利便性のために２次元での応用例を説明する。この例が、より高い次元に拡張されることができることに注意すべきである。

画像１００は、医用画像データ収集により収集された画像データのスライス又は“スラブ（slab）”である。画像１００は、ＸＹ平面１０４内に配置される。画像１０２も平面１０４内にあり、画像１００と位置合わせされる必要がある。

画像１００は、部分体積Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤを含む。これらの部分体積は、分割ステップ若しくはこのような関心領域を識別する他の適切なデータ処理ステップにより、及び／又はオペレータによりグラフィカル・ユーザ・インターフェースを用いて画像１００内の対応する領域に印を付けることにより選択される。画像１０２は、対応する部分体積Ａ’、Ｂ’、Ｃ’及びＤ’を有する。

画像位置合わせは、個々の部分体積に対して並びに大域的に画像１００及び画像１０２に対しての両方で実行される。これは、部分体積Ａ及びＡ’が位置合わせされ、部分体積Ｂ及びＢ’、Ｃ及びＣ’並びにＤ及びＤ’が位置合わせされることを意味する。

図２の表１０６は、結果として生じる変換パラメータセットを示す。ここで考慮される例において、各個々の画像位置合わせに対する変換パラメータセットは、平面１０４内のＸ方向及びＹ方向における変位の量、並びに回転の角度における角度変換（angular transformation）の量を含む。

表１０６から、部分体積Ｂ−Ｂ’の位置合わせに対する変換パラメータセットが、実質的に他の変換パラメータから外れることは明白である。したがって部分体積Ｂ−Ｂ’は、外れ値として識別される。これに応答して、対応する警告信号が出力され、及び／又は弾性位置合わせ手順が、部分体積Ｂ−Ｂ’の改良された位置合わせのために始動される。部分体積Ｂ−Ｂ’の変換パラメータセットが外れ値であるという事実は、適切な統計的方法を用いて表１０６を処理することにより、及び／又は距離測度を計算することにより決定されることができる。

図３は、医用画像データ収集装置２０２に結合されたコンピュータ２００のブロック図を示す。コンピュータ２００は、画像データを記憶するメモリ２０４を有し、グラフィカル・ユーザ・インターフェース２０６を有する。更にコンピュータ２００は、分割プログラムモジュール２０８と、画像位置合わせプログラムモジュールと、弾性画像位置合わせプログラムモジュールと、変換パラメータ（図２の表１０６を参照）を記憶するメモリ２１４とを有する。加えて、コンピュータ２００は、これら様々な構成要素の動作を制御するプログラム２１６を有する。コンピュータ２００は、画像データをレンダリングするディスプレイ２１８に結合される。代わりに又は加えて、コンピュータ２００は、プリンタに接続される。

動作中、前記画像データは画像データ収集装置２０２からメモリ２０４にロードされる。前記画像データは、ディスプレイ２１８上にレンダリングされる。グラフィカル・ユーザ・インターフェース２０６を用いて、オペレータは、前記画像データ内の複数の部分体積を選択することができる。代わりに又は加えて、部分体積は、分割プログラムモジュール２０８を用いて自動的に選択される。

画像位置合わせは、前記部分体積を位置合わせし、大域的画像位置合わせを実行するプログラムモジュール２１０を用いて実行される。対応する変換パラメータは、プログラム２１６による解析のためにメモリ２１４に記憶される。プログラム２１６が外れ値部分体積を識別する場合に、警告メッセージが生成され、ディスプレイ２１８上に出力される。代わりに又は加えて、プログラム２１６は、前記外れ値部分体積に対して弾性画像位置合わせを実行するプログラムモジュール２１２を始動する。

本発明の方法の実施例のフロー図を説明する。 部分体積の位置合わせの概略的な例である。 医用画像データ収集及び処理システムのブロック図である。

符号の説明

１００：画像
１０２：画像
１０４：平面
１０６：表
２００：コンピュータ
２０２：画像データ収集装置
２０４：メモリ
２０６：ＧＵＩ
２０８：分割プログラムモジュール
２１０：プログラムモジュール
２１２：プログラムモジュール
２１４：メモリ
２１６：プログラム
２１８：ディスプレイ

Claims (11)

1. 画像位置合わせの方法において、
   少なくとも第１画像データ及び第２画像データを提供するステップと、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データの部分体積を選択するステップと、
   前記部分体積のそれぞれに対して位置合わせを実行し、各位置合わせが変換パラメータセットを提供するステップと、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データに対して大域的位置合わせを実行し、前記大域的位置合わせが大域的変換パラメータセットを提供するステップと、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットと前記他の部分体積に対する変換パラメータセット及び前記大域的変換パラメータセットのそれぞれとの間の距離測度を計算し、それぞれの前記距離測度に基づいて前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの平均距離測度を計算するステップと、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの前記平均距離測度が、閾値距離値より大きい場合に、前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットを、外れ値変換パラメータセットとして識別するステップと、
   前記外れ値変換パラメータセットとして識別された変換パラメータセットに対応する外れ値部分体積を示す信号を出力するステップと、
   を有する方法。
2. 前記第１画像データ及び／又は前記第２画像データが、Ｘ線撮像法、磁気共鳴撮像法、コンピュータ断層撮影法、機能的ＭＲＩ、単一光子放射型コンピュータ断層撮影法又は陽子放射型断層撮影法により提供される、請求項１に記載の方法。
3. 前記部分体積の選択が、グラフィカル・ユーザ・インターフェースを用いて手動で実行される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記部分体積の選択が、画像分割ステップを用いて実行される、請求項１、２又は３に記載の方法。
5. 前記外れ値部分体積を切り離すステップを有する、請求項１ないし４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記信号に応答して、前記外れ値部分体積に対して、変形を伴う画像位置合わせを実行するステップを有する、請求項１ないし４の何れか一項に記載の方法。
7. 少なくとも第１画像データ及び第２画像データを位置合わせするプログラム手段を有する特定のデジタル記憶媒体内のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラム手段が、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データの部分体積の選択を記憶するステップと、
   前記部分体積のそれぞれに対して位置合わせを実行し、各位置合わせが変換パラメータセットを提供するステップと、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データに対して大域的位置合わせを実行し、前記大域的位置合わせが大域的変換パラメータセットを提供するステップと、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットと前記他の部分体積に対する変換パラメータセット及び前記大域的変換パラメータセットのそれぞれとの間の距離測度を計算し、それぞれの前記距離測度に基づいて前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの平均距離測度を計算するステップと、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの前記平均距離測度が、閾値距離値より大きい場合に、前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットを、外れ値変換パラメータセットとして識別するステップと、
   前記外れ値変換パラメータセットの部分体積を示す信号を出力するステップと、
   を実行するように適合されたコンピュータプログラム。
8. 医用画像データ処理装置において、
   少なくとも第１画像データ及び第２画像データを記憶するメモリと、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データの部分体積を選択する手段と、
   前記部分体積のそれぞれに対して及び前記第１画像データ及び前記第２画像データに対して位置合わせを実行し、各位置合わせが変換パラメータセットを提供する手段と、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットと前記他の部分体積に対する変換パラメータセット及び前記大域的変換パラメータセットのそれぞれとの間の距離測度を計算し、それぞれの前記距離測度に基づいて前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの平均距離測度を計算する手段と、
   前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットの前記平均距離測度が、閾値距離値より大きい場合に、前記１つの部分体積に対する変換パラメータセットを、外れ値変換パラメータセットとして識別する手段と、
   前記外れ値変換パラメータセットとして識別された変換パラメータセットに対応する部分体積を示す信号を出力する手段と、
   を有する医用画像データ処理装置。
9. 前記部分体積を選択するグラフィカル・ユーザ・インターフェースを有する、請求項８に記載の医用画像データ処理装置。
10. 前記部分体積を選択する画像分割手段を有する、請求項８又は９に記載の医用画像データ処理装置。
11. 外れ値変換パラメータセットが識別される場合に、変形を伴う画像位置合わせを実行する画像位置合わせ手段を有する、請求項８、９又は１０に記載の医用画像データ処理装置。

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