JP5337845B2 - デジタル画像上での測定の実施法 - Google Patents
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Description
以前のフィルムベース(film based)の方式では、2枚のフィルム画像の重ね合わせを、1枚のフィルムを他に重ね合わせ、同時に第二のフィルムを第一のフィルムに対して滑らせて、一連の平行移動をし、対応する解剖学的構造の対象がお互いに幾何学的に合致しているかどうかによって行なわれる。典型的に、この操作は両方の重ね合わせる画像がライトボックス(lightbox)上に表示されているとき、又は、代わりに、ライトインテンシブランプ(light intensive lamp)の前に配置して行なわれる。放射線技師が検査して得られた画像は、両方のフィルムが重なった領域で両方のフィルムに記録された濃度の組合わせであり、1枚だけのシート(sheet)が存在する他の全ての領域での最初のフィルム濃度と等しい。
視覚検査によって、相互に対応する構造を正しく合わせることは困難である。
画像を合わせなければならないとき、又は、対象となる一連の構造を合わせるべきときに、そのつど画像の重ね合わせを繰返さなければならない。それゆえ、手操作の手順は疲れやすく、かつ間違いを生じやすい。
重ね合わせたフィルムの組合わせに幾何学的測定(距離、角度)のような追加の操作を効果的に行なうことは困難である。
フィルムベースの重ね合わせは以後の参照を行なうための保存ができない。
1枚のフィルムに記録された種々の構造を互いに見当合わせできない。
(1)画像Aのデジタル信号表示を取得すること、
(2)基準画像Bのデジタル信号表示を取得すること、
(3)少なくとも前記デジタル信号表示の画像Aをコンピューターに接続したディスプレー(display)装置に入力し、画像Aを表示すること、
(4)画像Bの幾何学的構造を共通座標系内で画像Aの対応する幾何学的構造の上で写像(mapping)するために、画像Bの形状変換を行なうこと。
(5)変換された画像Bを表示すること、
(6)前記共通座標系内で、画像A及び変換された画像Bを用いて測定を行なうこと。
プに加えて、混合された画像を発生し、それにより、混合された画像のピクセル(pixel)値は、第一の画像の対応するピクセル値と請求項1に示した変換を適用して得られた変換された画像の対応するピクセル値の組合わせである。
代わりに、コンピューター用プログラム製品は電気信号の形をとり、電子通信を通じてユーザー(user)に通信できる。
例えば、角度の移動は、過度の屈曲状態での写真上に過度の伸長状態での横からの写真を重ねることにより、両方のX線フィルムで椎体を合わせることにより、各椎骨の高さで測定する。以前のフィルムベースの技術では、過度の屈曲状態のX線フィルムの上に、過度の伸長状態のX線フィルムの端部に平行して線を引く。この技術を各上部椎骨について繰返す。そこで、一連の線の間の角度を測定する。それらは頸椎の角度の移動を示し、予想される脊椎損傷を推定するのに使用される。
gistration)又は位置合わせ(alignment)ともいう)には、(1)重ね合わせをする画像のデジタル表示を入手する、(2)画像のひとつに幾何学的変換を行なう、(3)相似度を計算する、(4)相似度を最適にするためにサーチ(search)戦略に基づいて、幾何学的変換のパラメーターを調節し、ステップ2から繰返す。これらの見当合わせの主要な4項目のそれぞれを2枚の放射線写真の重ね合わせ(位置合わせ)に関する本発明の手順の中で論じている。このステップは画像の混合(融合ともいう)のステップより先行して行なわれる。
後編の中で示す見当合わせの方法は見当合わせに用いられる画像情報のタイプに基づいて主要な2分類に分割できる:強度ベースの方法と特徴ベースの方法である。見当合わせの結果は対象となる全ての位置で、画像がお互いに類似して見えることである。
画像A(基準画像)に空間的に写像されると想定している。そして、その相似度はオーバーラップ (overlap)領域R内で計算する。一般に、画像Bは抽出した対象領域に限定されるとき、画像Aへのその空間的写像は画像A内に完全に入る。そのオーバーラップ領域の面積は一定で、対象領域(ROI:region of interest)の面積に等しい。ROIは例えばこの例では画像Bと呼んでいる背骨の放射線写真内の特定椎骨になり、基準画像Aの対応する椎骨に見当合わせする必要がある。
幾何学的変換のパラメーターを初期化するために、対応する解剖学的構造を選択しなければならない。
2画像を位置合わせすることは、基準画像Aの上に浮動画像Bを重ねる前に、その浮動画像Bを幾何学的に変換し及びサンプル再抽出をすることが必要になる。
えるため、画像は斜視法の投影を受けることができないが、幾何学的変換プロセスは剛体的な身体の動きになるように限定される。
幾何学的変換を適用することは、既存のサンプル・ポイント間の内挿を必要とする。なぜなら、幾何学的変換の多くのパラメーター集合についてサーチ戦略の間に相似度を評価しなければならないからである。バイリニア(bilinear)内挿のような高速で妥当な精度のアルゴリズムが用いられる。幾何学的変換の最適パラメーター集合が得られた時点で、シンク(sinc)近似に基づくより正確な内挿に切換えて、最終的画像品質を最高に維持する。
最初の幾何学的変換の計算は同様の解剖学的対象を代表する物体間の対応を用いて効果的に行なう。これらの物体は典型的に位置決めが容易で、個数が少ないものである。
浮動画像B内で、ROIが、ユーザーが定義した解剖学的目印の周囲で選ばれる。このROIは長方形又は円形としうる。円形の場合、ユーザーが定義したポイントから一定距離内で全てのポイントを選択しうるという利点がある。このROIは幾何学的変換の最初のパラメーターを用いて基準画像A内に写像される。そして、画像Aのピクセルとのピクセルとしての類似度が後で示す類似度測定に基づいて計算される。サーチ戦略に基づいて、幾何学的パラメーターを更新する。そして、それに基づいて変換された画像BのROIが再び画像Aと、最良の合致が発見されるまで比較される。後で、2画像の測光的内容を比較するのに適用できる種々の相似度測定を示し、かつ、バイアス及びゲインのような空間的誤配置に帰因しない画像間の差異を扱える能力について順序を付けている。
相似度の概念を反映する基本的見当合わせの公式はオーバーラップ領域 (x,y)∈R 内の画像Aと画像Bの間の差の平方の和である。その測定値を最小にしなければならない。
測定値D、D’、D”をその二次項に拡張できる。(一定のROIに対応した)浮動画像のエネルギーが一定である。変化するオーバーラップ領域内の基準画像のエネルギーが
ほぼ一定と見なされる。そこで、画像A及び画像Bに対応した二次項は、測定値D又はD’の最小化に影響しないので、相似度の測定値が得られ、それは、画像A及びBの積又は相互相関による。その測定値を最大にしなければならない。
る。白色雑音が存在し、それが全ての周波数で害になり、ピークを歪ませ、空間的相関係数の測定値Cを最大にすることが最適になる。誤配置が回転成分も含んでいるとき、回転角(rotation angle)は角度(angle)として計算しうる。それがcross−power spectrum phaseの逆フーリエ変換を衝撃(impulse)に近いものにする。そして、平行移動はその後にその衝撃の空間的移動として扱われる。
相互相関に関連していて、オフセット差(画像間バイアス)に対応し、−1・・・1の絶対目盛の範囲で相関係数を求めている測定値は正規化した共分散の測定値である。
相互相関に関連し、倍率の差に相当している測定値を比率均一性の測定値により計算する。それは、画像A及びBの対応するピクセル値による区分の画像に基づいている。画像A及びBが完全な位置合わせされているとき、得られた比率画像は一定画像になる。各グレーレベルを他の画像内の同じグレーレベルに正確に写像することを意味する。そこで、比率相似度が比率画像の標準偏差の尺度になる。そして、それを平均比率で除して、乗算のための定数を得る。
その測定値は比率画像の均一性と関連していて、以下の根拠に基づいている。ノイズ及び軟組織構造により、画像A内で一定の強度iを有する全てのピクセルが見当合わせされた画像B内の1セットのクラスター(cluster)にまとめた強度に写像されている。A及びBの強度の間に関数依存性があるとき、画像Aの等値セットiごとに1クラスターあるだけである。明らかに、画像が完全に位置合わせされているとき、各クラスターの分散又は標準偏差が最小になる。乗算のための定数はクラスターの平均により和の中の各項を除することにより得られる。この測定値は相互相関よりも一般的である。なぜなら、強度の依存性はある種の関数により表示できるという仮定をしているだけなのである。ROIの画像Bをいくつかの強度の等値セット即ち類似する強度の領域に区分することにより測定値内の空間的整合性が保持される。これらの領域の境界が画像Aの上に置かれる。そして、画像A内の各領域の差異及び平均を計算する。この最小にしなければならない相似度の表示は以下のようである。
測定値Wに関連する相関係数の比の測定値はオーバーラップ領域の全体的差異を正規化することにより得られる。この全体的正規化が空間的変換に対してその測定値の安定性を高める。それで、相関係数の比が滑らかになり、最適化が容易にある。又、部分サンプルはさらに滑らかにできる。この最小化すべき相似度の表示は
相似度基準は、比率基準と比較して依然として一般的である。なぜなら、画像の強度間の関数依存性が共通情報基準により実施されないと仮定している。共通情報はオフセットとゲインとは無関係で、写像のための移動は画像A及び画像Bのグレー・レベル(の集合)の間に設定される。それゆえ、2画像のピクセル強度値の間で直線関係を想定している相関性とは対照的に、共通情報はそうしないで、両画像間の強度値の最も可能性がある同時発生をサーチする。この測定では、画像の強度間に存在する関係の性質について仮定を行なわない。即ち、直線的又は関数的の相関も仮定せず、予測可能な又は統計的な関係のみを仮定している。それで、例えば最終の見当合わせでは、高い値の強度と低い値の強度が組み合わされる。画像が投影により形成されるので、この機能はX線マッチング(matching)に有用である。それにより、検出部へのX線源の観測方向又は患者の姿勢が画像Aと画像Bの撮影の間に違ったとき、両画像の幾何学的に同等の位置で非線形強度の関係を生じる。再投影は、同じ画像状態及び画像A及びBの間の線形関係を復旧するためには実施できないので、共通情報が投影によるアーチファクト(artifact)を
扱うのに適当な相似性モデルである。
対応の問題は、相似性の費用関数を最大にするための(又は測定値によっては最小にするための)幾何学的変換(回転、平行移動及び空間的倍率)、強度変換(アルファ、ベータ)のパラメーターpの集合を発見することだと言える。
局部的極小値(又は相似度の意味によっては極大値)に落ち込むことを避けるために特別な手順が用いられる。階調度の低下又はPowellの方向セット法のような標準の計算による最適化では局部的極小値に当たることがある。全体的極小値は、幾何学的変換の最初のパラメーターに基づいて写像されたROIの周囲に依然としてとどまっている写像されたROIに通常は対応している。この最初の写像は基準画像A内の移動ROIの対応点に中心を置いている。それゆえ、幾何学的パラメーターに予想される全ての組合わせを試みる徹底したサーチが行なわれる。そして、全体的最小値と関連する組合わせが回答を決定する。さらに、ずっと少ない計算費用で全体的最小値を発見する代替策はアニーリング(annealing)の模擬である。
幾何学的変換のパラメーターが対象とするサーチ空間は費用関数の好ましくない漸近的挙動を防ぐために制限しうる。例えば、大きな平行移動を用いるとき、画像間のオーバーラップが非常に小さくなるが、放射線写真A内で放射線写真BのROIを見当合わせする場合、その可能性は少ない。非常に大きな回転角、大きな倍率、又は、大きなゆがみ及び斜視によるひずみ係数の可能性も少ない。これらの場合、これらの状態に大きな費用を結びつけることにより正しい挙動が得られる。
最適化の体系は階層化又は多段階解像度体系により有意に加速できる。画像A及びBのそれぞれについて粗の解像度版の計算が、例えば(特許文献3に示すように)画像をガウスのピラミッド形分解(Gaussian pyramidal decomposition)で計算し、部分サンプルの抽出によりピクセルの数を低減する粗のレベルを選択することにより行なわれる。パラメーターの最初の推定値は両方の画像間の最初の位置的対応を確定することにより、例えば、2個の対応する構造をユーザーに選択させることにより固定される。画像A及び画像B内の少なくとも一対の対応する点をクリックすることで選択を行なえる。
そこで、最初の変換は特許文献4に示されているように計算される。相似度は、粗の解像度版でパラメーターに初めの推定値を用いて、また、空間的又は放射線測定的変換モデルの各パラメーターに1増分を用いて評価する。1増分のパラメーター修正をした全ての組合わせを試みる。最良の組合わせが選択され、そのアルゴリズムがその相似度を改善できるステップを発見できなくなるまで、繰返される。一定の解像度でアルゴリズムが終了するとき、画像ピラミッドの次ぎに高いレベルの解像度を選択する。以前のレベルで計算された変換パラメーターの集合から出発して、そのサーチ・プロセス(search process)を再開する。解像度を高めると共に、ステップのサイズ(size)を小さくして、部分ピクセルの見当合わせに解答を出す。
そのサーチ戦略は最適集合が発見されるまで、幾何学的変換のパラメーターを適合させることを目指している。2路線が変換の回転成分θを得るために考えられる:(a)基本的な幾何学的操作のパラメーター、S、θi、Tiを個別に適合させる、加えられる回転(及び他のパラメーター)の値を直ちに制御することを必要とする。(b)全体的変換のパラメーター、a・・・fを直接適合する、回転成分(及び他の成分)を抽出するために分解を必要とする、
以後、その分解はユークリッド形事例に基づいている。なぜなら、それは剛体的な身体の変換を物理的に示しているからである。
ユークリッド形写像は等方性倍率の場合に自由度4になり、有限の線分を(異なる長さと方向を有する)有限の線分に写像できる。これらの写像は剛体的な身体の変換とも言われる。剛体的な身体の変換は、最初のものを、平行移動(Tx,Ty)に続いて、反時計方向でX軸周りに行なった角度θの回転、その後、元の及び座標x及びyに加えられた倍
率係数Sx,Sy・・・の合成から成っている:
最終的な幾何学的変換を決定した時点で、それを浮動画像Bに適用して、画像Aとのオ
ーバーラップ領域R内の新しい位置でサンプルを計算する。その結果は各ピクセル位置で次の2個の強度を入手できると言うことである:(1)基準画像Aの修正しない強度、(2)画像Bの変換後の強度BT、である。このデータ表示は画像Aへの画像Bのデジタル重ね合わせと呼ばれる。なぜなら、両方の画像データが共通座標系の中で表示されるからである。オーバーラップ領域Rの外で、画像Aの元の画像サンプルか、又は、画像BTの変換された画像サンプルが入手できる。元の画像A及びBが同じ寸法になったとき、重ね合わせデータの表示には、画像Aの座標系に変換済み画像BTの全記憶量を収容するために大規模な行と列を配置することが通常必要になる。変換後の画像の鮮明度を最高に維持するためにシンク(sinc)内挿法のような高画質の内挿及びサンプル再抽出のアルゴリズムを用いて、BTを計算できる。
ここで、mは混合比率(0≦m≦1)である。mは混合結果内での各入力画像の影響を制御する。m=1のとき、画像Aのみが表示される。m=0のとき、BTのみが示される。画像A及びBを等しい範囲と高さにするとき、好ましくは、mは0.5前後に選択される。画像の位置合わせに用いられるROIの強度が、画像A及び画像Bが加算(オフセット、レベル)及び乗算(倍率、ウインドウ)の差が無いときに、一般的に等しくなるので、この選択が行なわれる。ウインドウ/レベルに差が存在する、(そして、これらが上記のように見当合わせの手段に影響しない)とき、画像の混合前に各ヒストグラムの範囲(Amin, Amax)及び(Bmin, Bmax)を用いて最小及び最大の強度の間で目盛を付け直す。
ユーザーインターフェースは上記の見当合わせ手順の対話と表示を行なうように作られる。それには以下の要素が含まれる。
対応する構造の選択は幾何学的変換パラメーターを初期化するのに役立つ。例えば、対応する構造を選択する手段はマウス及び関連するマウス・カーソルである。その選択は、同一の解剖学的に目立つ目印をマウス・カーソルで指定することにより行なえる。
ればならないとき、現在の頸椎の見当合わせの最終的幾何学的変換用パラメーターは、椎骨間の形状(例えば、椎骨間の距離と相対的回転)に対する通常値のモデルに基づいて次の椎骨のペアを見当合わせするための幾何学的変換用パラメーターの最初の推定値を決定するのに役立つだろう。
(混合用制御スライダー(slider))
画像A及びBTの間のオーバーラップ領域に適用される混合度mをスライダーにより制御して、ユーザーが画像A又はBTの可視情報量を連続的に調節できる。この機能は、選択的に画像A又はBTに完全に焦点を絞るという利点がある。そのような徐々に混合を行なうことは従来のフィルムベースの技術では不可能なことは明らかである。
見当合わせの結果が診断の要件を完全に満たさない場合に、自動計算の解答から出発して、ユーザーインターフェースにより幾何学的変換の結果をユーザーが手動で調節しうる。
ユーザーは対応する椎骨の屈曲状態及び伸長状態の画像の見当合わせを、見当合わせした画像を減算して、そして、別の画像に残っている細部をチェック(check)することによりチェックを行なえる。2個の椎骨が正確に合致したとき、そのオーバーラップ領域内のその合致した画像部分が消える。細部が無くなったことは、上記のように測定値Dにより表示された差の平方の和によって認証できる。代わりに、オーバーラップ領域の分散を計算する。良い位置合わせが達成されたとき、これらの測定値の両方が低くなるはずである。
放射線撮影の照射により横から見た伸長状態の頸椎の位置を、横から見た屈曲状態の位置と組合わせて、過度の移動又は不安定性について、頸椎の部分的移動を評価する。外傷後の頸部の痛み、関節炎、脊椎固定術を経験している患者について、これらの機能的観測を用いて普通に検査を行なう。
頸椎の屈曲状態−伸長状態の最大範囲は見当合わせされた椎体C7を用いて合体した画像について決定する。椎体C1・・C3の後縁に接する直線間で角度を測定する。そして、その通常の範囲と比較する。
頸椎の屈曲状態と伸長状態の範囲は移動ダイアグラム内の角度として決定される。移動ダイアグラムはいくつかの方法で作成される。
前から及び横からの観測中に背骨全体の放射線撮影の照射が頻繁に行なわれて、脊柱の曲がりが定量化される。
垂線を交叉させる。これらの垂線により形成される角度がその曲がりのCobbの角度と同じである。
ステップ1:背骨全体の画像の取得、画像Aと呼ぶ、
ステップ2:画像Aの椎骨Viを例えばその中点により、又は、四隅を指定することにより選択、後者の四隅により形成された四辺形が椎骨を近似的に分割する。これらの幾何学的対象は、その後の位置合わせ及び見当合わせで用いる解剖学的存在即ち椎骨周辺の長方形又は円形の対象領域を初期化するのに使用できる。
特定すれば、頂上の椎骨は曲がった部分の屈曲点を接続する直線から最も逸脱している椎骨として計算しうる。
幾何学的変換の回転成分から頸椎の部分的移動を決定すること、又は、2個の椎骨の間の角度の差を測定することの原理は三次元画像に拡張しうる。両方の用途で、対象間の角度の差は3種の回転成分を有する。即ち、それぞれ、x、y、z軸を回るものである。現在、見当合わせの測定はピクセル値の代わりにボクセル(voxel)値で行なわれる。剛体的な身体の動きの幾何学的変換には座標系のx、y、z方向の3種の平行移動成分とx、y、z軸周りの3種の回転成分が含まれる。サーチ戦略は位置合わせパラメーターの少なくとも6次元パラメーター空間内で機能する。X線投影による放射線写真とは対照的に、三次元画像処理のモーダリティ(modalities)は器官と骨の構造を重ね合わせない。それで、見当合わせプロセスはユークリッド相似変換により効果的にモデル化できる。
B 浮動画像、画像の強度
C 相関係数の測定値
D 最小自乗法の測定値
d 移動量
m 平均
N ピクセル数
R オーバーラップ領域
ROI 対象領域
i、j グレーバリュー
u、v 周波数領域
Vi i番の椎骨
α 角度
θ 回転成分
σ 標準偏差
Claims (3)
- 背骨の画像の曲がった部分で、前記部分内の一連の椎骨の向きの数列内の屈曲する点で最も傾いた椎骨が決定され、
前記曲がった部分で、前記最も傾いた椎骨の間の曲がった部分のピークにある頂上の椎骨が決定され、
ファガソン(Ferguson)の角度が、頂上の椎骨の中心と第一の前記最も傾いた椎骨の中心を通る第一の直線と、頂上の椎骨の中心と第二の前記最も傾いた椎骨の中心を通る第二の直線との間の角度として決定される、背骨の画像内でファガソンの角度を計算する方法において、
前記最も傾いた椎骨が、前記曲がった部分内の椎骨の回転角を評価することにより決定され、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法、又は、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法であって、
(1’)前記幾何学的変換の最初のパラメーターを計算し、
(2’)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を前記画像Bに用いることにより前記画像を位置合わせし、
(3’)一致度を示す費用価値を発生するために費用関数を評価し、
(4’)前記費用価値を考慮して、前記幾何学的変換のパラメーターを更新し、
(5’)最終変換の最終パラメーターを得るために最適費用価値を発見するまで過程(1’)乃至過程(4’)を繰返す、ことによって、前記パラメーターが決定されることを特徴とする該方法、
に基づいて決定されることを特徴とする方法。 - 背骨の画像の曲がった部分で、前記部分内の一連の椎骨の向きの数列内の屈曲する点で最も傾いた椎骨が決定され、
コブ(Cobb)の角度が、前記決定された椎骨の端面に接する第一及び第二の直線の間の角度として決定されることを特徴とする、背骨の画像内でコブ(Cobb)の角度を計算する方法において、
前記最も傾いた椎骨が、前記部分内の椎骨の回転角を評価することにより決定され、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法、又は、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法であって、
(1’)前記幾何学的変換の最初のパラメーターを計算し、
(2’)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を前記画像Bに用いることにより前記画像を位置合わせし、
(3’)一致度を示す費用価値を発生するために費用関数を評価し、
(4’)前記費用価値を考慮して、前記幾何学的変換のパラメーターを更新し、
(5’)最終変換の最終パラメーターを得るために最適費用価値を発見するまで過程(1’)乃至過程(4’)を繰返す、ことによって、前記パラメーターが決定されることを特徴とする該方法、
に基づいて決定されることを特徴とする方法。 - 背骨の画像の曲がった部分で、前記部分内の一連の椎骨の向きの数列内の屈曲する点で最も傾いた椎骨が決定され、
コブ(Cobb)の角度が、前記最も傾いた椎骨の回転角を減算することにより得られる角度として決定される、背骨の画像内でコブ(Cobb)の角度を計算する方法において、
前記最も傾いた椎骨は、前記背骨の画像で椎骨の回転角を評価することにより決定され、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法、又は、
前記回転角が、画像Aの構造の位置を、基準画像内の基準位置に対して回転する程度を決定する方法であって、
(1)画像Aのデジタル信号表示を入手する過程、
(2)デジタル基準画像Bを入手する過程、
(3)コンピューターに接続したディスプレー装置に画像Aの前記のデジタル信号表示を加えて、画像Aを表示する過程、
(4)表示された画像Aの中で前記構造を選択する過程、
(5)少なくとも回転成分を含む幾何学的変換のパラメーターを計算し、前記幾何学的変換が共通座標系内の画像Aの対応する構造の上に前記基準画像Bからの前記構造を写像する過程、
(6)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を画像Bに適用することにより前記複数の画像の位置合わせをして、これにより、前記変換の回転成分が前記構造の位置を回転する程度を決定する過程、を具備することを特徴とする方法であって、
(1’)前記幾何学的変換の最初のパラメーターを計算し、
(2’)計算されたパラメーターを用いた前記幾何学的変換を前記画像Bに用いることにより前記画像を位置合わせし、
(3’)一致度を示す費用価値を発生するために費用関数を評価し、
(4’)前記費用価値を考慮して、前記幾何学的変換のパラメーターを更新し、
(5’)最終変換の最終パラメーターを得るために最適費用価値を発見するまで過程(1’)乃至過程(4’)を繰返す、ことによって、前記パラメーターが決定されることを特徴とする該方法、
に基づいて決定されることを特徴とする方法。
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