JP4705104B2 - 複数のマスクに基づく医療画像処理のためのイメージ登録方法および装置 - Google Patents
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Images
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Description
K. Weiによる「 Detection and Quantification of Coronary Stenosis Severity With Myocardial Contrast Echocardiography, Progress in Cardiovascular Diseases」(44(2), 2001, 81-100)、
Kevin Wei, Elizabeth Le, Jian-Ping Bin, Matthew Coggins, Jerrel Thorpe, Sanjiv Kaul、J. Am Col1 Cardiolによる「Quantification of Renal Blood Flow With Contrast-Enhanced Ultrasound 」(2001;37:1135-40)、
Kharchakdjian, R., Burns, P. N., および Henkelman, M.による「 Fractal Modeling of Microbubble Destruction-Reperfusion in Unresolved Vessels」(IEEE Ultrasonics Symposium, 2001)、
Rim, S.-J., Leong-Poi, H., Lindner, J.R, Couture, D., Ellegala, D., Masson, H. Durieux, M, Kasse, N.F. および Kaul S.による「 Quantification of Cerebral Perfusion with Real-Time Contrast-Enhanced Ultrasound, Circulation」(104巻, 2001, 2582-2587)
Schlosser その他による「 Feasibility of the Flash-Replenishment Concept in Renal Tissue: Which Parameters Affect the Assessment of the Contrast Replenishment?, Ultrasound in Med. & Biol」( 27巻, 937-944頁, 2001)、および
Murthy TH, Li P, Locvicchio E, Baisch C, Dairywala I, Armstrong WF, Vannan M による「 Real-Time Myocardial Blood Flow Imaging in Normal Human Beings with the use of Myocardial Contrast Echocardiography」( J Am Soc Echocardiogr, 2001, 14(7):698-705)。
MI(A,B)=H(A)+H(B)-H(A,B)
NMI(A,B)=[H(A)+H(B)]/H(A,B)
ΔNMI(x)=[NMI(x+dx)-NMI(x-dx)]/2・dx
当然、当該技術に熟達した者は、局所的で特定の要件を満たすために、解決策を上述の多くの変更と変形に適用してもよい。特に、この発明は、それの好ましい実施例に関連して、ある程度詳しく述べてきたが、他の実施例化と同様に、形態および詳細における様々な省略、代替、および変更が可能であることを理解すべきである。この発明の開示されたあらゆる実施例にも関連して述べた特定の要素、および/または、方法ステップが、設計選択の一般的な事項として、他のあらゆる実施例に組み込まれることも明白に意図している。
NMI(A,B) = 2MI(A,B) / [H(A)+H(B)]
NMI(A,B) = H(A,B)-MI(A,B) または
NMI(A,B) = [H(A)+H(B)] / H(A,B)
105:中央ユニット
110:アレープローブ
125:マザーボード
130:ドーター・ボード
135:ドライバ
145:モニター
205:格納器
210:登録モジュール
220:セレクタ
230:モニタデバイス
235:登録プロセッサ
310:移動見積り器
315:登録イメージシーケンサ
405:調整器
415:乗算オペレータ
425:空間周波数分析器
505:イメージセレクタ
510:最適化ループ
Claims (24)
- 医療画像処理における使用のためのイメージ登録方法(800)であり、
分析下の身体部分のディジタル描写を各々が含む複数のイメージのシーケンスを提供するステップ(804)と、
そのシーケンスの中で参照イメージを選択するステップ(806)と、
参照イメージに関連して、動画の少なくとも一部を再編するステップ(808-854)とを備え、
前記シーケンスの残りのイメージは動画を構成し、前記再編するステップは、
a) 動画の少なくとも1つの部分が再編成されなければならない参照イメージの領域を特定する区切りマスク、および、再編成が計算される参照イメージのさらなる領域を特定する特徴マスクを定義するステップ(808,810)と、
b) 以下の間における類似性測定を最適化することにより、参照イメージに関する動画の置換を補償するための最適化された変換を決定するステップ(820-851)と、
c) 最適化された変換に基づき、動画の少なくとも一部を変換するステップ(854)とを備え、
前述の「以下の間」とは、
b1)参照イメージ上で計算マスクにより特定された第1の計算領域と、提案された変換に基づき変換された動画上で計算マスクにより特定された第2の計算領域との間であり、前記計算マスクは、提案された変換に基づき変換された区切りマスクと、特徴マスクとの間の交差部により決定され、または、
b2) 提案された変換に基づき変換された参照イメージ上で計算マスクにより特定された第1の計算領域と、動画上で計算マスクにより特定された第2の計算領域との間であり、前記計算マスクは、提案された変換に基づき変換された特徴マスクと、区切りマスクとの間の交差部により決定され、または、
b3) 提案された変換の逆変換に基づき変換された計算マスクにより、参照イメージ上で特定された第1の計算領域と、動画イメージ上で計算マスクにより特定された第2の計算領域との間であり、前記計算マスクは、提案された変換に基づき変換された特徴マスクと、区切りマスクとの間の交差部により決定される、方法。 - 転送するステップ(c)は、
c1) 最適化された変換がステップ(b1)に基づき決定された時、最適化された変換を動画の少なくとも1部に適用するステップまたは、
c2) 最適化された変換がステップ(b2またはb3)に基づき決定された時、最適化された変換の逆数を動画の少なくとも1部に適用するステップを含む請求項1記載の方法(800)。 - 最適化された変換を決定するステップ(820-851)は、類似性測定またはそれの変化がしきい値に達する(830)まで、閾値に達するまで(824-828) 提案された変換に対応する類似性測定を繰り返して計算することを含む請求項1または2に記載の方法(800)。
- シーケンスのさらなる各動画に対する再編成するステップ(808-854)の繰り返しを含む請求項1から3のいずれかに記載の方法(800)。
- 特徴マスクは、区切りマスク内で決定される請求項1から4のいずれかに記載の方法(800)。
- 特徴マスクは、区切りマスクのサイズの50%以上のサイズを持つ請求項1から5のいずれかに記載の方法(800)。
- 類似性測定は相互情報の測定である請求項1から6のいずれかに記載の方法(800)。
- 参照イメージの各寸法に沿って 空間分解能を見積もるステップ(812-814)と、
空間分解能に従って、 各寸法に対するサブサンプリング要素を計算するステップ(816)と、および
サブサンプリングに基づき、少なくともそれぞれのイメージの一部をサブサンプリングするステップ(818)とを更に含む請求項1から7のいずれかに記載の方法(800)。 - 空間分解能を見積もるステップ(812-814)は、長方形の形を持ち、かつ、特徴マスクを囲む最も小さい長方形に含まれている参照イメージ上で見積り領域を決定するステップ(812)を含み、その空間解像度は、見積もり領域内で見積もられる請求項8に記載の方法(800)。
- シーケンスは、各々が参照イメージから対応するシーケンスの境界イメージまで順序付けられた少なくとも1つのサブシーケンスを含み、最適化された変換を決定するステップ(820-851)は、基準イメージに接近していない各々次の動画のために、対応するサブシーケンス内の少なくとも1つの以前の動画に対する最適化された変換に基づき、次の動画に対する提案された変換を初期化するステップ(842-844)を更に含む請求項4から9のいずれかに記載の方法(800)。
- 少なくとも1つの以前の動画が、以前の多くの動画から成り、次の動画に対する提案された変換を初期化するステップ(842-844) は、以前の動画に対する適正化された変換に基づく予測アルゴリズムを通じ、次の動画に対する提案された変換を見積もるステップ(842)を含む請求項10記載の方法(800)。
- 次の動画を定義するための対応するサブシーケンス内の現在の動画に従って、 多くの個数の動画をスキップするステップ(838-840)と、
現在の動画のための最適化された変換と次の動画のための最適化された変換のと間の各々スキップされた動画に対する最適化された変換を補間するステップ(834)とを備え、
前記個数は、現在の動画のための最適化された変換の勾配に従って決定される請求項10または11に記載の方法(800)。 - 基準イメージはシーケンスの境界イメージと異なり、少なくとも1つのサブシーケンスは、参照イメージからシーケンスの第1のイメージへ順次付けられたサブシーケンスおよび、参照イメージからシーケンスの最後のイメージへ順序づけられた別のサブシーケンスからなる請求項10から12のいずれかに記載の方法(800)。
- 各変換は、正確な変換である請求項1から13のいずれかに記載の方法(800)。
- 各イメージは、各々が身体部分の対応する基本的な領域を表す、多数の視覚化の要素を含み、各動画に対し、この方法は、区切りマスクの外にある最適化された変換に基づいて変換された動画の各々の視覚化する要素を廃棄するステップ(852,856)を更に含む請求項1から14のいずれかに記載の方法(800)。
- 要素が少なくとも動画の1つにおいて廃棄される各々の視覚化要素を廃棄することにより、各イメージを低減するステップ(860-862)および、低減されたイメージに基づき、分析の結果を決定するステップ(870)を更に備える請求項15に記載の方法(800)。
- シーケンス内の最も激しいイメージと最も激しくないイメージを特定するステップ(866)と、
各基本的な領域に対し、最も激しいイメージ内の対応する視覚化像要素と、最も激しくないイメージ内の対応する視覚化像要素との差を計算するステップ(867)と、および
対応する差がしきい値より低いなら、すべてのイメージ内の基本的な領域に対する視覚化要素を廃棄するステップ(868)とを更に含む請求項16に記載の方法(800)。 - 各イメージ(905)は、各々が身体部分の対応する部分を示す複数のフレーム(905a-905c)、区切りマスクおよび、参照イメージの少なくとも2つのフレーム上に定義される特徴マスクを含む請求項1から17のいずれかに記載の方法(800)。
- それぞれのイメージは身体部分の超音波応答を表す請求項1から18のいずれかに記載の方法(800)。
- 分析は身体部分での造影剤の潅流の査定から成る請求項1から19のいずれかに記載の方法(800)。
- コンピュータプログラムがデータ処理システム(105)で実行されたとき、請求項1から20のいずれかに記載の方法(800)を実行するコンピュータプログラム。
- コンピュータプログラムを具体化したコンピュータ利用が可能な媒体を含むコンピュータプログラム製品であり、データ処理システム上で実行された時、そのコンピュータプログラムは、請求項1から20のいずれかに基づく方法をシステムに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
- 請求項1から20のいずれかに基づく方法のステップを実行するための手段(200)を含むイメージ登録装置(105)。
- 請求項23に基づく登録装置(105)およびイメージのシーケンスを取得するための手段(110)を含む画像診断システム(100)。
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