JP7292893B2 - 医用画像処理装置及び医用画像診断装置 - Google Patents

Description

本実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像診断装置に関する。

いくつかのデータ処理方法において、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）は、例えば医用撮像スキャナから取得されたボリューメトリック撮像データ等、ボリューメトリックデータのボリュームレンダリングを実行するために使用される。

ＧＰＵボリュームレンダリングは、例えばマルチプラナリフォーマット（ＭＰＲ）、影付きボリュームレンダリング（ＳＶＲ）、輝度投影（ＩＰ）或いはスラブレンダリング等、標準的なボリュームレンダリング技法を促進するために、ＧＰＵの利用を伴うことがある。

典型的なＧＰＵは、異なる入力に何度も、同時に同じ計算が走ることを許可する並列アーキテクチャを有する。例えば、ＧＰＵは、各ピクセル位置で同じアルゴリズムを適用することにより、一度に画像の全てのピクセルを計算することが出来る。

また典型的なＧＰＵは、グラフィックカードに位置することがある、専用のグラフィックメモリを有する。典型的なＧＰＵによって操作されるべきデータにとって、係るデータは、専用グラフィックメモリにアクセス可能でなければならない。入力データは、入力データが操作されるべくグラフィックカードへとアップロードされる。

ＧＰＵは、例えば一次元（１Ｄ）、二次元（２Ｄ）、或いは三次元（３Ｄ）テクスチャ等の場合がある、テクスチャを格納する。各エレメント（１Ｄテクスチャの場合に）、ピクセル（２Ｄテクスチャの場合に）、或いはボクセル（３Ｄテクスチャの場合に）は、ある程度予め定めたビット深さの多数のチャンネルを有することがある。例えば、ＧＰＵは、各エレメントに対して、ピクセル又はボクセルが四つの８ビットチャンネルを有する、テクスチャを格納することが出来る。この８ビットチャンネルは、赤、緑、青、α（Ｒ９Ｇ８Ｂ８Ａ８）として呼ばれることがある。

「画像」との用語は、既知の次元（例えば、１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ）を有するピクセル或いはボクセルのアレイを意味する場合がある。一般的に、画像は、既知のサイズ及びフォーマットを有する。

テクスチャは、一つ又はそれ以上の画像のためのコンテナであると考えることが出来る。テクスチャは、特定のデータフォーマット或いはレイアウトを有することがある。例えば、テクスチャは明確な次元（１Ｄ、２Ｄ、或いは３Ｄ）を有する場合がある。テクスチャは、例えばチャンネルの固定数やタイプ等、明確なチャンネルレイアウトを有することがある。テクスチャは、明確なサイズを有することもある。

テクスチャの特徴は、テクスチャを含むことが出来るような、画像を制限（規定）する場合がある。例えば、テクスチャの特徴は、画像がテクスチャにおいてどの様に配置されるのか、テクスチャにおいて含まれることが出来るような画像のサイズ、テクスチャにおいて含まれることが出来るような画像のフォーマット、を決定することがある。

テクスチャの定義は、例えば、次のようなところで見つけることが出来る。ＯｐｅｎＧＬ ｗｉｋｉ （ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｋｈｒｏｎｏｓ．ｏｒｇ／ｏｐｅｎｇｌ／ｗｉｋｉ／Ｔｅｘｔｕｒｅ）、Ｃｕｂａ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｇｕｉｄｅ （ｈｔｔｐ：／／ｄｏｃｓ．ｎｖｉｄｉａ．ｃｏｍ／ｃｕｄａ／ｃｕｄａ－ｃ－ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ－ｇｕｉｄｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＃ｄｅｖｉｃｅ－ｍｅｍｏｒｙ－ａｃｃｅｓｓｅｓ）、そしてＴｅｘｔｕｒｅ Ｍａｐｐｉｎｇ ｃｈａｐｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ＯｐｅｎＧＬ ｒｅｄ ｂｏｏｋ （ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｌｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．ｃｏｍ／ｒｅｄ／ｃｈａｐｔｅｒ０９．ｈｔｍｌ）。

ＧＰＵは、キャッシング（ｃａｃｈｉｎｇ）と専用の補間ハードウェアを使用することにより、テクスチャのサンプリングを素早く作ることが出来る。典型的には、テクスチャからサンプリングする際に、ＧＰＵは線形補間を非常に素早く実行する能力がある。個別のテクスチャサンプルはキャッシュされるので、結果後続のフェッチ（ｆｅｔｃｈ）が非常に速い。

従来的なボリュームレンダリングは、ボリュームテクスチャとしてＧＰＵの専用メモリへと、全体的なボリュームをアップロードすることを含む場合がある。

大きなボリュームを使用することは、益々一般的になりつつある。例えば、医用撮像の場合において、解像度の増した医用スキャナでは、非常に大きな撮像ボリュームになることがある。いくつかのボリュームは、あまりにも大き過ぎて、ＧＰＵの専用グラフィックメモリへとそのボリューム全体を適合させることが出来ないことがある。

また、マルチユーザエンタープライズシステムを操作することも、一般的になりつつある。係るマルチユーザエンタープライズシステムにおいて、計算リソースは、多数のユーザ間で共有することが出来る。状況次第で、マルチユーザエンタープライズシステムは、単一のユーザシステムに比べて、より制限されたメモリバジェットを有することがある。

ＧＰＵレンダリングは、環境の変化にも適用する必要がある場合がある。

データをＧＰＵへとアップロードする際に、バーチャルテクスチャリング（ｖｉｒｔｕａｌ ｔｅｘｔｕｒｉｎｇ）を行うことが知られている。バーチャルテクスチャリングは、単一のフレームをレンダリングするために、ＧＰＵに関して留めることが出来るデータの量を減らすことがある。

図１は、ソーステクスチャ１０からのデータが、ＧＰＵのアトラステクスチャ２０において格納される、バーチャルテクスチャリング法を表すダイヤグラムの概要である。なお、本実施形態におけるアトラスとは、例えば、複数の画像の情報を一つの画像にまとめたものであり、複数のデータを保存するために２つのチャンネルに８ビットの異なる形式のデータを保存できる形式のデータを意味する。なお、アトラスに保存される（変換前の）元のデータは、必ずしも同一部位のデータである必要はない。

ソーステクスチャ１０及びアトラステクスチャ２０は、図１において個別のボックスによってそれぞれ表されている。

図１の例において、ソーステクスチャ１０は、大きなテクスチャである。例えば、ソーステクスチャ１０は、アトラステクスチャ２０が格納される、ＧＰＵのグラフィックメモリにおいて適合するには、あまりにも大きすぎるテクスチャの場合がある。

ソーステクスチャ１０は、ブロックス或いはブリックスとも呼ぶことが出来る複数の領域１２へと分割される。図１の例において、領域は全て、例えば立方体等、同じサイズ及び形状である。領域は、図１に正方形として示されている。

アトラステクスチャ２０は、ソーステクスチャ２０に比べて小さい。アトラステクスチャ２０は、ソーステクスチャ１０と同じデータタイプを格納するよう構成されている。

アトラステクスチャ２０は、例えば立方体領域等、領域２２へと分割される。図１の例において、領域２２は、ソーステクスチャ１０の領域と同じようなサイズ及び形である。

前計算は、フレームと呼ぶことも出来る、所定の画像をレンダリングするために、必要であるソーステクスチャ１０の領域１２を、処理回路が前計算する時に実行される。

多くの場合、ソーステクスチャ１０の一部分のみが、所定のフレームをレンダリングするために必要とされることがある。一つの例で、ソーステクスチャ１０において表された一つの特徴のみが関心領域であり、そしてその他の特徴はレンダリングから除去することが出来る。別の他の例において、ソーステクスチャ１０に表されたいくつかの特徴は、フレームがレンダリングされる予定である観察点から見ることは出来ない。それは、いくつかの特徴はその他の特徴によって塞がれてしまっているからである。係る塞がれた特徴を表す領域は、レンダリングから省略することが出来る。

図１の例において、関心領域１４は、ソーステクスチャ１０において決定される。係る関心領域１４は、ソーステクスチャ１０に重複する、輪郭の描かれたボックスにより、図１において示される。

関心領域１４の範囲内に少なくとも部分的に省略される（又は除外される）領域１２は、レンダリングのために選択される。このような領域１２は、図１において影が付けられており、且つ参照数字１６が与えられている。選択された領域１６は、有用な領域として呼ぶことも出来る。

選択された領域１６のみが、ＧＰＵへとアップロードされる。係る選択された領域１６は、選択された領域１６をアトラステクスチャ２０へとマッピングすることにより、ＧＰＵへとアップロードされる。ソーステクスチャ１０の各選択された領域１６は、アトラステクスチャ２０の対応する領域２４へとマッピングされる。アトラステクスチャ２０の領域２４は、ソーステクスチャ１０の選択された領域がマッピングされた領域であり、影によって示されている。矢印２６，２６は、ソーステクスチャ１０の選択された領域１６のうちの二つが、アトラステクスチャ２０の対応する領域へとマッピングされていることを示す。

ソーステクスチャ１０からアトラステクスチャ２０へのマッピングにおいて、領域は例えば再び順序付けられる等、再配置されることがある。図１の例において、ソーステクスチャ１０の選択された領域１６の対角線上に配置されたセットは、アトラステクスチャ２０の領域２４の連続的な完全な（full）線上へとマッピングされる。

アップロードする処理回路は、ＧＰＵに対し、ソーステクスチャ１０の選択された領域１６のアトラステクスチャ２０の領域２４へのマッピングを格納するインデックスをアップロードする。各選択された領域１６に対して、アトラステクスチャ２０の個別の対応する領域２４の位置を、インデックスは格納する。係るインデックスは、ソーステクスチャ１０の選択された領域１６の任意のボクセルをアトラステクスチャへとマッピングする能力がある。

選択された領域１６のみをアトラステクスチャ２０へとマッピングすることにより、ＧＰＵ操作（例えば、補間）は、選択された領域１６からのデータに関してのみ、ＧＰＵによって実行することが出来る。アトラステクスチャ２０の使用は、フレームが完全なソースボリュームデータのサブセットのみを必要とするレンダリングの場合において、フレームをレンダリングする際に使用されるメモリの容量を大いに減らすことが出来る。

図１を参照に上記で説明された例において、ソーステクスチャ１０は、アトラステクスチャ２０と同じデータフォーマットを有することが求められる。例えば、ソーステクスチャ１０及びアトラステクスチャ２０は、それぞれ８ビットデータを有することが出来る。

図２は、マルチマップとも呼ばれることがある、チャンネルパッキングの概略図である。図２に示された例において、二つのグレースケール３０及び３２（ソーステクスチャ或いはソースデータセットとも呼ばれることがある）は、ＧＰＵ上の更なる画像３４の二つのチャンネルへと詰め込まれる。

ソース画像３０、３２のそれぞれは、データのうちの一つのチャンネルのみを有するグレースケール画像である。各ソース画像３０、３２は、８ビットデータを具備する。

図２の二種類のグレースケール（ハッチング）をそれぞれ赤、緑のチャンネルに対応付けているので、第一のソース画像３０からのグレースケールデータは、更なる画像３４の第１のチャンネル（本実施形態では「赤のチャンネル」と呼ぶ）に格納される。第二のソース画像３２からのグレースケールデータは、更なる画像３４の第２のチャンネル（本実施形態では「緑のチャンネル」と呼ぶ）に格納される。

図２において、第一のタイプの陰影付けは、第一のソース画像３０からのデータを、そして第二のタイプの陰影付けは、第二のソース画像３２からのデータを、それぞれ表す。陰影付けの両タイプは、ソース画像３０及び３２両方からのデータが、更なる画像３４に格納されていることを示すために、更なる画像３４について示されている。

サンプリングは、所望されるデータに対する正しいチャンネルを選択することにより、実行することが出来る（例えば、第一のソース画像３０からのデータに対する赤のチャンネル及び第二のソース画像３２からのデータに対する緑のチャンネル）。

チャンネルパッキングは、単一のＧＰＵスレッドが同じ点での多数のテクスチャにアクセスしなければならない場合に、ＧＰＵテクスチャキャッシング作用を巧みに利用する。多数の要素を使用するテクスチャ（例えば、ＲＧＢＡ及び／又は更なる要素、例えば関連性の無い無名の要素）は、交互的な順序で格納することが出来る。交互的な順序で要素を格納することは、プログラム或いはＧＰＵハードウェアが一度に多数の要素を読むことを、簡単にすることがある。チャンネル詰め込みは、交互的なチャンネル（例えば、四つの交互的なチャンネルを読み上げること）は、一つのチャンネルを読むようにほぼ同じ時間を要することがある、という事実を巧みに利用することが出来る。異なる四つの画像のそれぞれから一つのチャンネルを読むことは、一つの画像から一つのチャンネルを読んでいる限り四倍の情報を要する場合がある。

図２の例において、更なる画像３４のデータレイアウト及びタイプは、ソース画像３０、３２のそれらと同じである。ソース画像３０、３２、及び更なる画像３４は、それぞれ８ビットデータを具備する。データレイアウト及びタイピングは、固定である。

特表２００９－５０４２２０号公報

しかしながら、医用データは、それを提供するモダリティやベンダーによって８ビット形式や１６ビット形式であったり、符号あり／なし形式であったりなど、様々な形式となっている。これらを従来の手法で統括的に扱おうとすれば、ＧＰＵの負荷が高くなり実用的ではない。
本実施形態は、上記課題に鑑みてなされたものであり、従来に比して、様々な形式の医用データ（例えばマルチチャンネルのデータ）を、処理時間のロスを防止しつつ小さいメモリ資源で扱うことができる医用画像処理装置及び医用画像診断装置を提供することを目的とする。

実施形態に係る医用画像処理装置は、少なくとも一つのデータセットを記憶する第一の記憶部と、マルチチャンネルアトラステクスチャを記憶する第二の記憶部と、少なくとも一つのチャンネル重み及び少なくとも一つの数的オフセット値の少なくとも一方に対応する変換ベクトルに従って、前記少なくとも一つのデータセットの少なくとも一つの領域のデータ値を変更し、前記マルチチャンネルアトラステクスチャの少なくとも一つの領域における前記少なくとも一つのデータセットの前記少なくとも一つの領域を格納し、前記変換ベクトルを使用して前記変更されたデータ値を変換することにより、前記変更されたデータ値からデータ値を再構成する処理部と、を具備する。

ソーステクスチャ及びアトラステクスチャを示している概略的なダイヤグラム。 チャンネル詰め込みを表す概略的なダイヤグラム。 実施形態に係る装置の概略的なダイヤグラム。 実施形態の方法の概観を描くフローチャート。 実施形態の方法の概観を描くフローチャート。 交互的な処理の概略的なダイヤグラム。 分解処理の概略的なダイヤグラム。

実施形態に係る装置４０は、図３に概略的に描かれている。

図３の実施形態において、装置４０は、複数の医用撮像スキャナ（図示せず）のうちの一つ又は複数の任意によって収集された撮像データのボリュームレンダリングを実行するよう構成されている。医用撮像スキャナは、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）スキャナ、ＭＲＩ（磁気共鳴撮像）スキャナ、Ｘ線スキャナ、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）スキャナ、ＳＰＥＣＴ（単一陽電子放出コンピュータ断層撮影）スキャナ、或いは超音波スキャナ、或いは任意の適切なスキャナのうちの少なくとも一つを具備することが出来る。

医用撮像スキャナは、いくつかの異なるデータタイプのデータを出力することが出来る。例えば、ＣＴボリュームは、符号付き１６ビットデータと符号無し１６ビットデータとを両方とも具備することがある。超音波データは、符号無し８ビットデータを具備することがある。またＸ線データは、よく符号無し８ビットデータを具備することがある。更に、ＰＥＴ及びＳＰＥＣＴデータは、よく符号無し１６ビットデータのことがある。

本実施形態において、装置４０は、８ビットデータ、符号付き１６ビットデータ、そして符号無し１６ビットデータのボリュームレンダリングを実行するよう構成されている。この中で、係る８ビットデータ、符号付き１６ビットデータ、そして符号無し１６ビットデータは、一般的なテクスチャに格納され且つ実質的に同時に処理される。

装置４０によって受け取られた撮像データは、８ビットデータ、符号付き１６ビットデータ、そして符号無し１６ビットデータを具備する。その他の実施形態において、装置４０によって受け取られたデータは、任意の一つ又はそれ以上のデータタイプのデータを具備することが出来る。受け取られたデータは、多数のデータセットを具備することが出来、各データセットは、任意の適当なビット及び／又はチャンネルの数を有している。装置４０によって受け取られたデータは、少なくとも８ビットデータ、１６ビットデータ、符号付きデータ、符号無しデータ、符号付き或いは符号無し整数タイプのデータ、固定小数点リアルタイプのデータ、浮動小数点データ、カラータイプデータ、或いは任意のその他の適切なデータ、を具備することが出来る。

装置４０は、この場合にはパーソナルコンピュータ（ＰＣ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はワークステーションなどの計算装置４２を備える。その他の実施形態において、係る計算装置４２は、例えばサーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、或いはモバイルデバイス等の任意の適切な計算装置とすることが出来る。更なる実施形態において、計算装置４２の機能性は、二つ又はそれ以上の計算装置によって提供することが出来る。

計算装置４２は、表示スクリーン４６或いはその他のディスプレイデバイスと、コンピュータキーボードやマウス等の１つ又はそれ以上の入力デバイス４８とに接続される。代わりの実施形態において、表示スクリーン４６は、入力デバイス４８としての役割も果たす、タッチスクリーンである。

本実施形態において、計算装置４２は、データストア５０から処理される予定の医用撮像データを受け取るよう構成されている。データストア５０は、複数の医用撮像スキャナによって収集されたデータを格納する。

代わりの実施形態において、計算装置４２は、データストア５０の代わりに或いは追加で、一つ又はそれ以上の更なるデータストア（図示せず）からデータを受け取る。例えば、計算装置４２は、医用画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、又はその他の情報システムの一部を形成することが出来る遠隔データストア（図示せず）から受け取る。係るその他の情報システムとは、例えば、ラボラトリデータアーカイブ、電子医用記録（ＥＭＲ）システム、又はアドミッション放電転送システム（ＡＤＴ）である。

計算装置４２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）及びグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を具備する。ＣＰＵ５２は、メモリ５４、領域選択回路５６を具備する処理回路、重み回路５７、サンプリング回路５８、そしてレンダリング回路５９を具備する。領域選択回路５６を具備する処理回路は、処理する予定のデータの領域を選択するよう構成され、重み回路５７は、係る選択された領域に対する変換重みを生成するよう構成され、サンプリング回路５８は、係る選択された領域のサンプルを取得するよう構成され、レンダリング回路５９は、係るサンプルを使用して画像をレンダリングするよう構成され、ている。ＧＰＵ６０は、例えば高速補間等、グラフィックメモリ６２に格納されたデータの高速並列処理を実行するよう構成されている。

ＣＰＵ及びＧＰＵは、医用撮像データを自動的に或いは半自動的に処理するための処理リソースを共に提供する。例えば、ＣＰＵは、撮像データとしての少なくとも一つのデータセット（ボリュームデータ等）を記憶し、ＧＰＵは後述するアトラステクスチャをマルチチャンネルで記憶することができる。なお、ＧＰＵは、典型的にはグラフィックスカード等を含むハードウェアデバイス等によって実現される。

本実施形態において、回路５６、５７、５８、５９は、実施形態の方法を実行することが可能なコンピュータ読み取り可能命令を有するコンピュータプログラムの方法で、計算装置４２でそれぞれ実行される。しかし、その他の実施形態において、様々な回路は一つ又は複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）又はＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）として実施することが出来る。

計算装置４２は、ハードドライブと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、様々なデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、そしてグラフィックスカード等を含むハードウェアデバイス等、その他のＰＣの構成要素と、を含む。このような構成要素は、図を見やすくする為、図３には示されていない。

図３のシステムは、図４を参考に下記で説明されるような、重み付けられ分解された補間を使用することにより、単一のアトラステクスチャにおける複数のデータタイプのデータを格納するよう構成されている。

図４は、アトラステクスチャ８６へとデータをアップロードする方法の概要を描いているフローチャートである。簡潔にする為、アトラステクスチャ８６は、８ビットの赤及び緑のチャンネルの、二つの８ビットチャンネルを有するものとして説明する。実際には、アトラステクスチャは、四つのチャンネル（本実施形態では、第１～第４のチャンネルをそれぞれ赤、緑、青、そしてαの各チャンネルと呼ぶ。）を有する可能性が高いだろう。その他の実施形態において、アトラステクスチャは、任意の適切なチャンネル数を有することが出来る。

図４は、データの任意の一つにタイプ或いは複数のタイプを、アトラステクスチャ８６へのアップロードに言及することがある、一般的なフローチャートである。まず、データセットの領域のアップロードを、一般的な用語で説明する。その次に、８ビットデータセット、符号無しの１６ビットデータセット、符号付き１６ビットデータセットの領域が一般的なアトラステクスチャ８６に格納される、本実施形態の詳細へと移る。

図４に戻って、ステージ７０で、データボリューム８２は、データストア５０からＣＰＵ５２によって受け取られる。係るデータボリューム８２は、データセット或いはデータテクスチャとして呼ぶことも出来る。係るデータボリューム８２は、例えば関連した輝度値等、関連したデータ値をそれぞれが有する、複数のボクセルを具備する。

データボリューム８２の全体が、ＣＰＵのメモリ５４において格納される。

ステージ７２で、領域選択回路５６は、所望のフレームをレンダリングする必要がある領域を決定する。領域選択回路５６は、関心領域８４を特定し、且つ関心領域８４において少なくとも部分的に省略される（又は除外される）データボリューム８２の領域を選択することにより、領域を決定する。

ステージ７６で、重み回路５７は、係る選択した領域をアトラステクスチャ８６へとアップロードする。所望されれば、重み回路５７は、下記に更に説明される通り、インターリービングを実行することが出来る。

選択された領域のうちの一つについて検討する。重み回路５７は、アトラステクスチャ８６の対応する領域における選択された領域からデータを格納する。アトラステクスチャ８６の対応する領域は、アトラステクスチャ８６の任意の領域とすることが出来る。例えば、選択された領域は、メモリ５４に格納されたのと同じ順番で、アトラステクスチャ８６に格納される必要はない。重み回路５７は、選択された領域が格納された対応する領域の位置を決定する。

重み回路５７は、アトラステクスチャ８６の対応する領域におけるそれらのデータ値を格納する場合に、選択された領域のデータ値を変更することが出来る。例えば、重み回路５７は、重み付け要素により、データ値のそれぞれを増やす、或いは割ることが出来る。重み回路５７は、データ値のそれぞれから数値オフセットを加える、或いは減らすことが出来る。

本実施形態において、重み回路５７は、データ値が変更された方法を表す、選択された領域に対する変換ベクトルＴを決定する。変換ベクトルＴは、対応する領域の赤のチャンネルへと関連付ける第一のチャンネル重みＴ^ｉと、対応する領域の緑のチャンネルへと関連付ける第二のチャンネル重みＴ^ｊ及び数値オフセット重みＴ^ｋを具備する。変換ベクトルＴは、変換マスクと呼ぶことも出来る。またチャンネル重み及び／又は数値オフセットは、再構成重みと呼ぶことも出来る。

変換ベクトルＴは、アトラステクスチャにおける任意のアトラスサンプルを、データボリューム８２における対応するソースサンプルへと変換し戻すために構成されている、変換を表す。

重みＴ^ｉ、Ｔ^ｊ、Ｔ^ｋの決定は、異なるデータタイプの複数の例示的なデータボリュームを参考に、下記で説明される。

ステージ７８で、重み回路５７は、対応する領域及び変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）の位置を格納する。対応する領域の位置（ｘ、ｙ、ｚ）は、領域に対する位置的なオフセットとして、又は選択された領域からアトラステクスチャ８６の対応する領域へとマッピングとして、説明することが出来る。

一つの領域のみの格納が、ステージ７４から７８に関連して上記で説明されたが、実際に重み回路５７は、アトラステクスチャ８６におけるデータボリューム８２の多数の選択された領域を格納する。多数の選択された領域のそれぞれの格納は、実質的に同時に実行することが出来る。

各選択された領域に対して、重み回路５７は、個別の対応する領域と個別の変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を格納する。本実施形態において、重み回路５７は、図４に描かれている変換表８８に、位置（ｘ、ｙ、ｚ）及び変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）を格納する。係る変換表８８の第一列には、格納された領域のそれぞれの領域番号が格納される。実際に、図４に示された第一列は、実際の値として格納されるものでないことがあるが、代わりにアレイ構造（例えば、第三のブリックは、アレイにおける第三の入力である）についての情報を意味している。第二列は、各領域が格納される、アトラステクスチャの対応する領域の位置を格納する。第三列は、各領域に対する、変換ベクトルを格納する。

図５は、アトラステクスチャの対応する領域において格納されたデータ値（対応する領域において格納されている場合に、重み回路５７によって変更されることがある）及び変換表に格納された情報を使用して、選択した領域のうちの一つにおけるソースサンプルに対する値を取得する方法の概要を描いているフローチャートである。図５の方法は、アトラステクスチャにおいて格納されたデータの変更されたバージョンから撮像データを再構成するために使用することが出来る。データは、変換表に格納された変換ベクトルを使用して再構成することも出来る。なお、本実施形態において「再構成」とは、変換によってデータを復元する処理も含む場合があるとする。

図５のステージ９０で、サンプリング回路５８は、データボリュームにおける所望のソースサンプルの位置を決定する。係るソースサンプルは、データボリュームの選択された領域のうちの一つに位置する。

サンプリング回路５８は、係る選択された領域に関連する変換表から入力を取ってくる。係る入力は、選択された領域からデータが格納されている領域に対応する位置（ｘ、ｙ、ｚ）を具備し、変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）は、選択された領域が対応する領域に格納された場合に、選択された領域のデータ値がどの様に変更されたかについての情報を具備する。サンプリング回路５８は、アトラステクスチャ８６におけるアトラスサンプル点の位置を決定するために、選択された領域におけるソースサンプルの位置と、アトラステクスチャ８６における対応する領域の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を使用する。アトラステクスチャ８６は、選択された領域におけるソースサンプルの位置に対応する領域における位置を占める。

ステージ９２で、ＧＰＵ６０は、アトラスサンプルに対する値を取得するために、アトラスサンプル点の決定された位置で、アトラステクスチャ８６をサンプルする。ＧＰＵ６０は、アトラスサンプル点でアトラステクスチャ８６の赤のチャンネル及び緑のチャンネルの両方をサンプルする。各チャンネルに対し、そのチャンネルにおけるアトラスサンプルに対する値は、対応する領域のそのチャンネルにおける近傍データを補間することにより、取得される。

テクスチャからサンプリングする際に、ＧＰＵ６０は、補間を非常に素早く実行するよう構成されている。アトラステクスチャ８６におけるアトラスサンプルのサンプリングは、ソースサンプルがメモリ５４に格納された場合にサンプルされる予定である場合に比べて、より素早く実行することが出来る。ＧＰＵ６０は、並行して多数のサンプルを実行するよう構成もされている。

アトラステクスチャ８６の対応する領域において格納されたデータは、選択された領域において格納されたデータの変更されたバージョンとすることが出来る。サンプリング回路５８は、選択された領域に対する変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）を使用して、アトラスサンプルを変換することにより、所望のソースサンプルを取得する。

本実施形態において、サンプリング回路５８は、次の式（１）を使用してアトラスサンプルを変換する。

Ｓ_{ｓｏｕｒｃｅ}は、データボリューム８２の選択された領域における所望のサンプル点に対する値である。Ｓ^ｒ _{ａｔｌａｓ}は、アトラスサンプル点でのアトラステクスチャ８６の赤のチャンネルの値である。Ｓ^ｇ _{ａｔｌａｓ}は、アトラスサンプル点でのアトラステクスチャ８６の緑のチャンネルの値である。（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）は、選択された領域に対する変換表８８において格納された変換重みである。

Ｓ_{ｓｏｕｒｃｅ}は、アトラスサンプル点での赤のチャンネルの値にＴ^ｉを掛け、アトラスサンプル点での緑のチャンネルの値にＴ^ｊを掛け、結果として生じる値を合計し、そして更に数的オフセット重みＴ^ｋを合計する。結果、対応する領域の赤及び緑のチャンネルの両方において格納されたデータを使用して、単一のソースサンプルＳ_{ｓｏｕｒｃｅ}を取得することが可能となる。

実施形態（例えば、圧縮が使用されるような実施形態）の中には、スケーリングファクタが格納されるものもある。また実施形態の中には、Ｔ^ｋが合計される、或いは引かれる前に、スケーリングファクタによってスケールされることもある。

ステージ９４で、サンプルされた点に対する値Ｓ_{ｓｏｕｒｃｅ}は、サンプリング回路５８により戻される。

図５を参照して上記で説明されたようなサンプリングは、ＧＰＵ６０の並列機能を使用することにより、同時に多くのサンプル点について実行することが出来る。本実施形態において、多くのサンプル点は、様々な領域に対して取得される。

レンダリング回路５９は、選択された領域のサンプルされた点に対して取得された値を使用して、ディスプレイ用の画像をレンダリングする。係るディスプレイ用の画像は、所望のフレームとも呼ばれることがある。画像は、図４の処理のステージ７４で選択された領域に対するフレームである。

レンダリングは、例えばＭＰＲ（マルチプラナ再構成）再フォーマット、ＭＰＲスラブ再フォーマット、ＣＰＲ（湾曲ＭＰＲ）、ＩＰ（輝度投影）ボリュームレンダリング、影付きボリュームレンダリング、或いはボリュームレンダリングに基づいたグローバルイルミネーション等、任意の適切な形式のレンダリングを具備することが出来る。レンダリングは、例えばマルチモダリティフュージョンなどマルチモダリティレンダリングを具備することがある。

レンダリング回路５９によってレンダリングされた画像は、表示スクリーン４６に表示される。

図４及び５に関する上記の説明において、アトラステクスチャにおいて選択された領域からデータを格納し且つアトラステクスチャをサンプリングすることによりソースサンプルを取得する処理は、一般的な用語で説明されている。本実施形態において、８ビットデータ、符号無し１６ビットデータ、符号付き１６ビットデータは、各データタイプを格納するために、異なる変換ベクトルを使用することにより、単一のアトラステクスチャにおいて全て格納される。データ値はその場合に、適当な変換ベクトルを使用することにより、８ビットデータ、符号無し１６ビットデータ、符号付き１６ビットデータのうちの任意から再構成することが出来る。

次に８ビットデータ、符号無し１６ビットデータ、符号付き１６ビットデータの格納の詳細を述べる。

本実施形態において、アトラステクスチャは、赤と緑の二つのチャンネルを有し、それぞれが８ビットデータを格納するよう構成されている。８ビットデータボリュームの選択された領域は、アトラステクスチャの対応する領域における各選択された領域からデータを格納することにより、アトラステクスチャに格納される。８ビットデータがデータの一つのチャンネルのみを具備する場合において、８ビットデータボリュームの選択された領域は、アトラステクスチャの対応する領域の単一のチャンネルに格納することが出来る。例えば、８ビットデータボリュームの選択された領域が赤のチャンネルに格納される場合に、Ｔ^ｉは１に、Ｔ^ｊは０に、そしてＴ^ｋは０に、それぞれ設定することが出来る。

８ビットデータの選択された領域のソースサンプルはその後、選択された領域におけるソースサンプルの位置に対応する対応領域の位置で、アトラステクスチャの赤のチャンネルをサンプリングすることにより、取得することが出来る。

本実施形態において、最初の８ビットデータボリュームの選択された領域は、上記で説明された通り（Ｔ^ｉ＝１、Ｔ^ｊ＝０、Ｔ^ｋ＝０で）、アトラステクスチャ８６の対応する領域の赤のチャンネルに格納される。第二の８ビットデータボリュームの選択された領域はその後、同じ対応する領域の緑のチャンネルに格納される。例えば、第二の８ビットデータボリュームの選択された領域の変換ベクトルは、Ｔ^ｉ＝０、Ｔ^ｊ＝１、Ｔ^ｋ＝０を有することがある。

対応する領域において格納された第二の８ビットデータボリュームは、対応する領域において格納された第一の８ビットデータボリュームと無関係のことがある。各データボリュームのチャンネル数は、アトラステクスチャ８６のチャンネル数に比べて少ないので、第一の８ビットデータボリュームの領域は、例えばチャンネル詰め込みを使用することにより、第二の８ビットデータボリュームの領域と交互配置することが出来る。チャンネル詰め込みは、いくつかの独立した要素を一つの画像へと交互配置することを具備することが出来る。

第一及び第二の８ビットデータボリューム両方の選択された領域は、対応する領域の異なるチャンネルからデータを取ってくるために、異なる変換ベクトルを使用することにより、同じ対応する領域において格納される。

更なる実施形態において、同じデータボリュームの二つ（或いはそれ以上）の選択された領域は、交互配置することにより、同じ対応する領域に格納することが出来る。その他の実施形態において、二つ以上の選択された領域は、アトラステクスチャの所定の対応する領域において格納することが出来る。例えば、アトラステクスチャは、二つ以上のチャンネルを具備することが出来、且つ異なる選択された領域からのデータは、チャンネルのそれぞれに格納することが出来る。

図６は、二つの１チャンネルソースボリューム１００、１０２を表し、それぞれは単一のチャンネルにおいて８ビットの深さを有している。必要とされるボクセルは、ブリックスにおけるアトラステクスチャへとアップデートされる。アトラステクスチャの一つのブリック１０４が図６に描かれている。ブリック１０４は、二つのチャンネルを有し、その二つのチャンネルのうちの一つは、第一のソースチャンネルボリューム１００からのボクセルを格納し、且つ二つのチャンネルのうちの他方が、第二のソースボリューム１０２からのボクセルを格納する。８ビットソースボリューム１００、１０２の各ボクセルは、アトラスボクセルの二つの８ビットチャンネルにわたり、交互配置されて格納される。

次に、本実施形態のアトラステクスチャ８６における、符号無し１６ビットデータの選択された領域の格納についてである。符号無し１６ビットデータの選択された領域を格納する際に実行されるステップを説明するために、図４のフローチャートを参照する。

ステージ７０で、符号無し１６ビットデータボリュームは、ＣＰＵ５２によって受け取られる。ステージ７２で、領域選択回路５６は、符号無し１６ビットデータボリュームを領域へと分割する。ステージ７４で、領域選択回路５６は、所望のフレームのレンダリングが必要とされている符号無し１６ビットデータの領域を選択する。

ステージ７６で、重み回路５７は、各選択された領域を、アトラステクスチャの個別の対応する領域へとアップロードする。１６ビットデータボリュームの選択された領域が、どの様にして二つの８ビットチャンネルを有するアトラステクスチャの対応する領域に格納されるかについて、検討する。１６ビットデータボリュームの選択された領域は、線形補間の分解を活用することにより、アトラステクスチャの対応する領域において格納される。

線形補間は、次の様な式（２）に従う。

Ｓ（ｖ）は、サンプル点でのサンプル値である。係るサンプル点は、近傍する点ｘ_１及びｘ_２間に存在する。ｘ_１及びｘ_２は、サンプル点のそれぞれの側上の最も近い近傍である。

サンプル点は、ｘ_１及びｘ_２間の距離の比（fraction）として表されている、位置ｖに存在する。ｘ_１及びサンプル点間の距離は、ｘ_１及びｘ_２間の距離のｖ倍である。サンプル点及びｘ_１間の距離は、ｘ_１及びｘ_２間の距離の（１－ｖ）倍である。

サンプル点Ｓ（ｖ）でのサンプル値は、ｘ_１でのサンプル値を（１－ｖ）に掛け、ｘ_２でのサンプル値をｖに掛け、更に結果として生じる値を合計することにより、取得することが出来る。

線形補間の特性は、１６ビットデータボリュームの選択された領域からのデータが、アトラステクスチャの対応する領域の二つの８ビットチャンネルにわたって割かれることを可能にするために使用される。

ソース点ｘ_ｉが、ｘ_ｉ＝ｘ_ｉ ^ｒ＋ｘ_ｉ ^ｇの様にして、二つのテクスチャチャンネルｘ_ｉ ^ｒ及びｘ_ｉ ^ｇにわたって割かれる場合に、補間関数は次の式（３）になる。

各チャンネル特定の補間の結果が合計される場合である。

式（２）は、次の式（４）の様に簡略化することが出来る。

置換により、式（２）と等しい。

１６ビットデータボリュームの選択された領域におけるデータが、適当なやり方で二つのチャンネルにわたって割けられた場合に、選択された領域におけるサンプル値は、アトラステクスチャの対応する領域の各チャンネルをサンプリングし、且つ結果を合計することにより、取得することが出来る。

上記の補間の例は、一次元における補間について定められているが、例えば二、三次元における補間等、より高い次元の補間にも同様の検討事項が適用される。データ値を二つ又はそれ以上のチャンネルへと分解し、それらを別々に補間し、更に結果として生じるサンプリング値を組み合わせることが可能である。

ステージ７６で、重み回路５７は、各１６ビットデータ値を、８高ビットと８低ビットとに分割する。８高ビットは、対応する領域の１チャンネル（例えば、赤のチャンネル）に格納される。８低ビットは、対応する領域のもう１つのチャンネル（例えば、緑のチャンネル）に格納される。

ステージ７８で、重み回路５７は、対応する領域、変換ベクトルＴ^ｉＴ^ｊＴ^ｋに対する位置を格納する。１６ビットが赤のチャンネルの８高ビット及び８低ビットに分割される例において、Ｔ^ｉ＝２５６、Ｔ^ｊ＝０、Ｔ^ｋ＝０である。

図５へと戻って、ステージ９０で、１６ビットデータボリュームの選択された領域における所望のサンプルの位置が、サンプリング回路５８によって決定される。サンプリング回路５８は、選択された領域において所望のサンプルの位置と対応する領域に対して格納された位置を使用して、アトラステクスチャ８６におけるアトラスサンプル点を決定する。

ステージ９２で、サンプリング回路５８は、アトラスサンプル点でアトラステクスチャの赤のチャンネル及び緑のチャンネルをサンプルする。

サンプリング回路５８は、式（１）を使用して所望のサンプルに対する値を取得する。

赤のチャンネルのサンプルＳ^ｒ _{ａｔｌａｓ}は、２５６倍される。これにより、赤のチャンネルのは、１６ビット数の８高ビットへと動く。緑のチャンネルのサンプルＳ^ｇ _{ａｔｌａｓ}は、１倍される。これにより、緑のチャンネルは、８低ビットを提供する。結果として生じるサンプル値を合計することにより、１６ビット領域のサンプルが取得される。

１６ビットデータボリュームのサンプルは、それにより二つの８ビットチャンネルに格納された分解されたデータをサンプリングすることで、取得される。１６ビットデータボリュームを二つの８ビットデータチャンネルで格納し、各チャンネルを独立して補間し、さらに１６ビットサンプルを取得するためにチャンネルを再組み合わせすることが可能である。１６ビット数は、高バイト及び低バイトを独立して補間し、その後これらを再組み合わせすることにより、精確に補間することが出来る。更なる実施形態において、高バイト及び低バイトは、異なる対応する領域に格納することもある。またその他の例において、任意のデータは、二つ或いはそれ以上のチャンネルへと分解され、線形補間の特性を使用してサンプルすることが出来る。

図７は、単一のチャンネル（its）において１６ビット深さを有する一つの１チャンネルソースボリューム１１０の格納を表すものである。ソースボリューム１１０の必要なボクセルは、ブリックスにおいてアトラステクスチャにアップロードされる。アトラステクスチャの一ブリック１１２が、図７に示されている。各ソースボリュームボクセルの高バイト及び低バイトは、アトラスボクセルの二つの８ビットチャンネルに格納される。

次に、アトラステクスチャ８６における符号付き１６ビットデータの格納についてである。符号付き１６ビットデータは、符号無し１６ビットデータが０から６５５３５の範囲を有する一方、－３２７６８から＋３２７６７までの範囲を有する。

符号付き１６ビットデータボリュームは、複数の領域を選択する領域選択回路５６によって受け取られる。符号付き１６ビットデータボリュームの各選択された領域は、格納用に符号無し１６ビットデータへと変換される。符号付き１６ビットデータは、符号無し１６ビットデータを取得するために、＋３２６７８によってオフセットされていることにより、変更される。結果として生じる符号無し１６ビットデータは、上記で説明された通り、分解され且つ二つのチャンネルに格納される。

符号付き１６ビットデータボリュームの選択された領域のサンプルは、上記に説明された通り、二つのチャンネルのサンプルを取得し、その後符号無しデータから符号付きデータを回復するために、Ｔ^ｋ＝－３２７６８のオフセット値を適用する。変換ベクトルの使用は、アトラスにおける格納用の符号無し範囲へとオフセットされ、且つサンプリング上に符号付きへと補正され直す予定の、符号付きデータを許す。

本実施形態において、１６ビットデータセットの少なくとも一つの選択された領域は、格納用のアトラステクスチャ８６の単一の８ビットチャンネルへと圧縮される。

状況次第で、１６ビットデータボリュームの選択された領域は、情報の８（或いはもっと少ない）ビットのみを含む。例えば、１６ビットの８は、０を常に格納することが出来る。選択された領域は、８重要なビットのみを有するということも出来る。

選択された領域は、情報の８ビットのみを含むという場合について検討する。重み回路５７は、例えば最小輝度値等、選択された領域に対する最小データ値を取得する。重み回路５７は、変換ベクトルのＴ^ｋにおいて選択された領域に対する最小値を格納する。重み回路５７は、各データ値から最小値を減じることにより選択された領域におけるデータ値を変更し、アトラステクスチャ８６の対応する領域における変更された値を格納する。対応する領域において格納されたデータ値は、それぞれが選択された領域におけるデータ値と選択された領域の最小データ値との間の差を具備する（その差は、「オフセット」とも呼ぶことが出来る）。

対応する領域におけるデータ値は、８ビットデータ値である。それにより１６ビットデータから８ビットアトラステクスチャへと可逆圧縮が提供される。

実施形態の中に、１６ビットデータボリュームの選択された領域が、不可逆圧縮を実行することにより、対応する領域の８ビットチャンネルにおいて格納されるものがある。本実施形態において、格納される予定のデータが医用撮像データであるので、従来的に圧縮無しで格納される不可逆圧縮は、回避される。その他の実施形態において、圧縮の任意の種類は、データの任意の種類について使用することが出来る。

１６ビットデータボリュームの選択された領域の不可逆圧縮の例について説明する。不可逆圧縮において、１６ビットデータは、情報の８ビットに比べてより多くを含み、従って１８ビットから８ビットへと圧縮により情報が失われる。

重み回路５７は、例えば最小及び最大輝度値など、選択された領域に対する最小データ値及び最大データ値を取得する。重み回路５７は、最小値を変換ベクトルのＴ^ｋ要素として格納する。重み回路５７は、最小値と最大値間の差を取得する。重み回路５７は、最小値及び最大値間の差が８ビットで表されるようにして、スケーリングファクタを選択する。係るスケーリングファクタは、Ｔ^ｉ或いはＴ^ｊにおいて、適当であるとして格納される。例えば、データが赤のチャンネルに格納される予定である倍に、スケーリングファクタはＴ^ｉに格納される。

対応する領域に格納されたデータ値は、最小値を減じ、且つスケーリングファクタを使用してデータ値をスケーリングすることで、変更される。選択された領域の例は、赤のチャンネルをサンプリングし、スケーリングファクタＴ^ｉで掛け、最小値である数的オフセット値Ｔ^ｋを加えることで、取得される。情報の８ビットに比べてより大きいものは８ビットチャンネルへと圧縮されたので、サンプリングによって回復されたデータは、情報を失っている。データ圧縮は不可逆圧縮である。データの解像度が減らされる。しかし、情報の損失は、情報の制御可能な損失であると考えることが出来る。

実施形態の中に、１６ビットデータボリュームのうちの、いくつかの選択された領域は、二つのチャンネルにわたる分解によって格納され、その他の選択された領域は、単一のチャンネルに格納されるものがある。また実施形態の中に、一つの１６ビットデータボリュームのうちの領域は、異なる１６ビットデータボリュームのうちの領域が単一のチャンネルにおける圧縮により格納される一方で、二つのチャンネルにわたり分解されるものがある。また更に実施形態の中に、可逆圧縮により格納されるいくつかの選択された領域があれば、不可逆圧縮により格納される領域がある、というものもある。例えば、一つの１６ビットデータボリュームから選択された領域は、可逆圧縮により格納することが出来、且つ別の１６ビットデータボリュームから選択された領域は、不可逆圧縮により格納することが出来る。圧縮が使用されるかどうかは、例えば、格納されているデータのタイプに依存することがある。

実施形態に、所定のデータボリュームのいくつかの選択された領域は、可逆圧縮によって格納され、且つその他は不可逆圧縮によるものがある。可逆及び不可逆領域は、突出した概念に基づいて、選択することが出来る。例えば、より重要であると考えられる領域は、より重要でないと考えられる領域が不可逆圧縮を使用して格納することが出来る一方、可逆圧縮を使用して格納することが出来る。不可逆圧縮の領域は、例えば、エントロピー、組織分類或いはゲイズに基づいて、選択することも出来る。

実施形態の中に、いくつかの組織タイプの領域は可逆圧縮を使用して格納され、その他の組織タイプの領域は不可逆圧縮を使用して格納されるものがある。アプリケーションによって、いくつかの組織タイプは、その他の組織タイプに比べて関心の低いものの場合がある。ある状況で、臓器の部分ではない柔組織（例えば筋肉や脂肪）は、臓器の部分である柔組織に比べて関心の低い場合がある。実施形態の中に、筋肉及び／又は脂肪を表すデータは、不可逆圧縮を使用して格納され、臓器組織を表すデータは、可逆圧縮を使用して格納されるものがある。更なる実施形態において、血管を表すデータは、可逆圧縮を使用して格納され、少なくともいくつかの血管でない組織を表すデータは、不可逆圧縮を使用して格納される。いくつかの実施形態において、骨を表すデータは、可逆圧縮を使用して格納され、少なくとも骨ではない組織を表すデータは、不可逆圧縮を使用して格納される。

実施形態には、より高いエントロピーを有する領域は、可逆圧縮を使用して格納され、より低いエントロピーを有する領域は、不可逆圧縮を使用して格納されるものがある。より高いエントロピーは、関心をひくと考えられるような領域と相関関係にある場合がある。関心をひく領域を、最も詳細に保存することが所望される場合もある。

実施形態には、ユーザがみている画像の一部をより精度高く（より抑えた圧縮）で格納されるものがある。更なる実施形態において、システムは、ユーザが見るであろう画像の部分を予測し、そしてより多くの領域を保存する。

本実施形態において、定数データの領域のいくつかは、変換ベクトルの使用によるメモリ容量を取ることなく、格納されるものがある。例えば、全体的な選択された領域が、１００の定数データ値を有する場合を検討する。重み回路５７は、選択された領域を図４のステージ７６でアトラステクスチャへとアップロードすることはない。ステージ７８で、重み回路５７は、任意の対応する領域の位置とすることが出来る、任意の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を格納する。このような任意に位置（ｘ、ｙ、ｚ）には、あらゆるデータが格納され得る。

重み回路５７は、Ｔ^ｉ＝０、Ｔ^ｊ＝０、Ｔ^ｋ＝１００の変換ベクトル（Ｔ^ｉＴ^ｊＴ^ｋ）を格納する。どの位置が格納されても、変換ベクトルは、図５の方法を使用して選択された領域がサンプルされる場合に、選択された領域における各データ値に対し、１００の値を返すことであろう。

定数値は、任意の適切な数的値とすることが出来る。例えば、状況次第で定数は、０の場合がある。定数データ、例えばパディングは、Ｔ^ｋ変換要素における定数値として格納することにより、メモリ容量を有することなく、減らすことが出来る。

スキャナから収集された臨床的医用撮像データに加えて、付加的な撮像データがスキャナデータを処理することにより、取得することが出来る。例えば、セグメンテーションデータを取得することが出来る。セグメンテーションデータは、典型的に８ビットである。実施形態の中に、撮像データとして同じアトラステクスチャにおいて格納することが出来るものがある。セグメンテーションデータは、アトラスチャンネルのうちの一つの任意のものに格納することが出来る。その他のチャンネルは、ゼロへとマスキングすることにより、無視することが出来る。

一般的に、セグメンテーションデータは、その他のボリュームデータとして同じやり方で扱うことが出来る。状況次第で、セグメンテーションデータは、ピクセル或いはボクセルに割り当てられたラベルを表すことがある。また実施形態の中に、ピクセル或いはボクセルは、例えば１＝骨、２＝腎臓、３＝頭部という様な、数的ラベルを割り当てることが出来る。その様な実施形態において、テクスチャは、補間されることはない場合がある。数的なラベル値を補間することは、誤ったラベルや誤解を招くラベルへと繋がりかねない。例えば、骨のボクセル（ラベル１）と頭部のボクセル（ラベル２）間の中間に位置した点には、２のラベル値（誤って腎臓のボクセルを示す可能性がある）を与えられてはならないのである。

上記実施形態は、二つのデータチャンネル（チャンネル重さＴ^ｉ、Ｔ^ｊを有する赤と緑のチャンネル）の観点から説明されているものの、その他の実施形態においては任意の適切な数のチャンネルを使用することが出来る。例えば、第一乃至第四の四つのチャンネル（本実施形態では、それぞれ赤のチャンネル、緑のチャンネル、青のチャンネル、αチャンネルと呼ぶ）を使用することもある。各チャンネルは、割り当てられたチャンネル重みを有することが出来る。チャンネル重みのいくつかは、注目されていないチャンネルを消し去るために、ゼロに設定することが出来る。

上記の説明は、データの多数のタイプを単一のアトラステクスチャに格納することが出来るという方法についてであった。アトラステクスチャは、異種のアトラスとして説明することが出来る。８ビット、１６ビット符号付き及び１６ビット符号無しデータは、同じＧＰＵテクスチャ割り当てに格納される。変換ベクトルは、如何にアトラスサンプルがブランチング無しでＧＰＵによって解釈されるかを直接的に変更するために、使用される。その方法とは、マルチモダリティデータ及びセグメンテーションを支持する。またその方法は、例えば２Ｄ或いは３Ｄデータ等、任意の適当な次元のデータへと適用することが出来る。

ＧＰＵ６０は、ＲＧＢＡデータに関する特定の限定数の操作を、非常に素早く実行するよう構成されている。上記の説明を使用することにより、ＧＰＵ６０は、一つ或いは複数のデータタイプ範囲のデータ処理を実行するよう使用することが出来る。テクスチャは、キャッシング及び専用の補間ハードウェアを使用することにより、サンプルすることが出来る。

一般的に、補間は、ＧＰＵにより制御されたフォーマットにおけるＧＰＵによって実行することが出来、修正することが出来ない。異なる変換ベクトルを使用することにより、データの多重タイプは、ＧＰＵのグラフィックメモリに格納された、単一の固定されたフォーマットアトラステクスチャにおいて格納することが出来る。

図４及び５を参照に上記で説明された方法を使用することにより、異なるデータタイプを同じアトラステクスチャに格納することが出来る。異なるデータタイプを格納する能力は、臨床データと特に関連するものである場合がある。臨床データは、多数多様な形式の事がある。例えば、データは８ビット或いは１６ビットの場合がある。データは、符号付き或いは符号無しの場合もある。異なるベンダー及び／又はモダリティが異なるデータタイプを使用することがある。マルチモダリティ観察者は、異なるモダリティにおいて、或いは異なるベンダーから、一般に利用可能なデータのすべてのタイプとの同時互換性を必要とすることがある。

撮像におけるメモリの使用は、改善されたリアルタイム処理が実行されることを許可する場合がある。例えば、大きな撮像ボリュームを、リアルタイムで処理する場合がある。マルチモダリティは、リアルタイムで処理する場合がある。リアルタイム撮像のフレームレートは、各フレームをレンダリングするために費やす時間を短くすることにより、改善することが出来る。

データは、処理される予定のデータセットの或いは複数のデータセットの全体を保持するのには十分な大きさではない、ＧＰＵを使用して処理される場合がある。ＧＰＵは、データセットを格納するために使用されたＣＰＵメモリに比べて、より小さいことがある。アトラステクスチャの使用は、一つ或いは複数のデータセットの関連する領域の効果的な処理を可能にすることがある。すなわち、ＧＰＵは、一つ或いは複数のデータセットの関連する領域をサンプリングして、医用画像がＧＰＵにおいて少なくとも一つのデータセットの全体を格納することなくレンダリングする。

重み付けられ分解された補間をテクスチャアトラスに基づいたマルチマップへと付け足すことにより、ボリュームレンダリングに対するダイナミックデータマネジメントは、ＧＰＵレンダリングに適した固定された関数解へと変えることが出来る。多数データタイプは、同じアトラスに格納することが出来る。ブロック特定変換は、所望の結果をえるために、アトラスサンプルへと適用することが出来る。マルチモダリティデータは、再配分或いは論理的なブランチング無しで、同じ構造において格納することが出来る。

システムは、極度に低いメモリチャーン（allocation churn）を有する場合がある。システムは、非常に独特なテクスチャ特徴を有する場合がある。システムは、特に極端な場合に、いくつかの公知の回に比べてより低いテクスチャバジェットでレンダリングすることが出来る場合もある。

ある一般的な操作は、ウィンドウイングと呼ばれている。ウィンドウイングは、プリセットが適用する値の範囲を動かすことを具備する。ウィンドウイングは、キャリブレートされた装置でも有するのはわずかに違う出力なので、非常に一般的である。ウィンドウイングがプリセットの場合に、物質はビューの中そして外に、シフトすることが出来る。

従来的なシステムにおいて、データの多くは、大きな配分へと繋がる場合がある。データがビューの外へとウィンドウされるにつれて、データの割り当ては解除することが出来る。上記に説明されたシステムにおいて、その様な分配や割り当て解除は起こらないばあいがある。

極端な場合の例は、全てのボクセルが同じ値を有する同質のデータセットとすることが出来る。この場合に極端に大きなデータセットであっても、ＧＰＵで簡単にレンダリングすることが出来る。別の例は、セグメントされる被検体が小さいが、実際のデータセットは大きいという、セグメントされたデータセットとなる場合がある。この場合に非常に小さいＧＰＵメモリは、どれが実際に大きなデータボリュームであるかをレンダリングするために、必要となる場合がある。

上記に説明された方法は、増加したマトリックスサイズで大きなボリュームに対して所望とすることが出来る。上記に説明された方法は、マルチモダリティアプリケーションにおいて望ましいことがある。

ＣＴボリュームは、符号付き／符号無し１６ビットが混在することがある。超音波データＡは、符号無し８ビットの場合がある。Ｘ線も、符号無し８ビットの場合がある。ＰＥＴ或いはＳＰＥＣＴは、符号無し１６ビットの場合がある。処理されたデータ（例えば、セグメンテーションデータ）は、浮動点のことがある。単一のアトラステクスチャにデータの多数タイプを格納することで、データのより速く／より効果的な処理を実行することが出来る。データがサンプルされる速さを増すことにより、例えばリアルタイムで画像のレンダリング等、画像のより速いレンダリングを許可することがある。

例えば、マルチモダリティフュージョン撮像において、画像は、二つ或いはそれ以上の異なる撮像モダリティのデータからレンダリングされる。マルチモダリティフュージョンは、データタイプの混じり合った多量のデータを必要とすることがある。単一のアトラステクスチャにおいて異なるモダリティからデータを格納することは、マルチモダリティレンダリングを実行することが可能なスピードを増すことが出来る。

撮像データの格納用の既存の解決策の中には、静的なタイプとすることが出来る。異なるデータのタイプは、例えば８ビットデータには第一のアトラス、符号無し１６ビットデータには第二のアトラス、符号付き１６ビットデータには第三のアトラス等、区別できるアトラスを使用して格納することが出来る。区別できるアトラスプラス動的ＧＰＵブランチングは、三つの必要とされたデータタイプを支持するために使用することが出来る。ＧＰＵブランチングとは、ＧＰＵランタイムの間にＧＰＵが決定する状況とすることが出来る。ＧＰＵブランチングは、ＧＰＵの並列構造が原因で、コストが掛かる場合がある。

ブランチングは、実行の多くのスレッドが命令の同じシーケンスを実行する必要がある可能性があるため、ＧＰＵにおいて高いことがある。例えば、これらのスレッドのセットのうちの一つにおいて、シーケンスは、条件が合う場合に、操作Ａを実行する必要があり、また条件が合わない場合に、操作Ｂを実行する必要があることを特定することが出来る。任意のスレッドが、残りと比較して条件に対し異なる値を有する場合に、全スレッドは、ＡもＢも両方やらなければならないことがある。相違が起こる可能性がある様な場合には、プログラムは、ＡもＢも両方の計算を適応するために、十分なリソースを配分しなければならないこともある。

一般的に、ＧＰＵは、異なる入力について同時に同じアルゴリズムを実行することで、動く。ハードウェアにおいて、ＧＰＵは、多数のＳＭ（Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｍｕｌｔｉ ｐｒｃｅｓｓｏｒｓ）を具備することが出来、そのそれぞれは、その他と並行して簡素な数値命令を実行する。ＧＰＵは、ＳＭが完全に独立していないというような方法で、そのＳＭを組織化することが出来る。ＳＭは、一緒にグループ化され、グループにおける各ＳＭは、グループにおける他の全てのＳＭとして、同じ数的或いは論理的操作を厳密に実行する。

論理的なテスト結果が一つのブランチを取るＳＭのうちのいくつかという結果になった場合に、またその他のいくつかは別の≪ブランチ≫を取る場合に、ＳＭは、これがＳＭに互いに同期を止めさせるかもしれないから、異なる操作を実行することが出来ないことがある。この様な論理的なテストの場合に、ＧＰＵは、全てのＳＭについてブランチの両側を典型的に実行する。ＧＰＵは、その場合に現在の命令を含むブランチを取らなかったＳＭという結果をマスクで隠す。この様なブランチングは、極めて非効率なことがある。ブランチは、全てが可能な場合に、回避することが出来る。特に、ブランチが非同期ＳＭグループ（「ワープ相違」として呼ぶことも出来る）へと繋がるかもしれない場合に、回避することが出来る。

ＳＭが互いに分岐する必要がない、というブランチが十分に予測可能な場合に、ランタイムブランチの存在が、コンパイラ最適化により遅いコードを生み出すよう、頻繁に生じさせることがある。ブランチが起こるであろうという可能性を明らかにしなければならないためである。

図４及び５と共に上記で説明された方法は、異なるデータタイプの相対的割合における変化へと、適応することが出来る。異なるデータタイプは、異なる変換ベクトルを使用することにより、同じアトラステクスチャにおいて格納することが出来る。アトラステクスチャの任意の所定の領域に格納されるデータのタイプは、変更することが可能である。

各データタイプ（例えば、８ビット、１６ビット符号付き、１６ビット符号無し）の相対的割合は、時間と共に変化することがある。各データタイプに対する異なるアトラステクスチャを使用する既存解は、異なるデータタイプの割合における変化を明らかにするための、一つ又は複数のアトラスを再び割り当てる必要があることがある。ランタイムで規則的にアトラスを再び割り当てることは、非常にコストのかかるものである場合がある。

状況次第で、マイクロアトラスを使用する場合がある。例えば、データタイプ毎の多数のアトラスを使用することがある。しかし、マイクロアトラスの使用は、ＧＰＵブランチングコストを悪くしかねない。

実施形態の中に、図４及び５に関連して上記で説明された方法は、サーバごとに多数ユーザである状況において使用されるものがある。例えば、多数ユーザは、一つのＧＰＵの使用を共有することがある。一つのユーザがアクセル可能なＧＰＵ上の空き容量は、制限されていることがある。上記で説明された方法の圧縮及び予測可能な割り当て動作は、ＧＰＵ毎に可能な限り多くのユーザに適合するよう試す際に、有用な場合がある。増分アップロードは、一つのカードから別のカードへとユーザを移動するのを、より容易にする場合がある。

既存のシステムの中に、一つのＧＰＵから別のものへとユーザが移動するプロセスは、各バイトがコピーされ且つ目的ＧＰＵへと再アップロードされるよう要求することがあるものがある。ユーザが異なるカードへと移動される必要がある場合には、非アトラス（non-atlas）実行は、任意の現在使用されたボリュームが自由になること、且つ新たな目的カードへと完全に再アップロードされることを要求することがある。これは、第一の画像が目的ＧＰＵに生み出されるまで、長時間の遅延という結果になる場合がある。

上記に説明されたシステムは、ＧＰＵに存在する予定の画像をレンダリングするために必要とされる最低限の状態を必須とのみすることがあり、これはつまり一サブセットのみがコピーされ且つ再アップロードされる必要があることを意味する。アトラスシステムを用いて、レンダリングが開始出来る前に完全なアップロードを実行する必要はない場合がある。代わりに、レンダリング用に必要とされるボリュームの領域のみがアップロードされる。

実施形態の中に、単一のアトラステクスチャが多数ユーザ及び／又は多数アプリケーションに対して使用することが出来るものがある。

実施形態の中で、多数のアトラスは、多数のＧＰＵ及び機械について使用される。状況次第で、データセットは、多数のＧＰＵがデータセットを効果的にレンダリングするために十分なデータを保持するのに使用される、データセットが非常に大きいことがある。一般的に、機械は、四つのＧＰＵまで保持することが出来る。四つ以上のＧＰＵが使用される場合に、多数の機械は、非常に大きな常駐するメモリ容量でシステムを提供するために使用されることがある。

いくつかの実施形態の中に、データが、個別のＧＰＵ或いは機械にそれぞれがレンダリングされ格納された独立した領域へと分けられるものがある。各ＧＰＵ或いは機械からの部分的な結果は、マスターＧＰＵ或いは機械へと送られる。係るマスターＧＰＵ或いは機械は、部分的な結果を一つの結果として生じる画像へと組み合わせる。

多数のＧＰＵ及び／又は機械の使用は、システムがより良いパフォーマンスでより多くのデータを処理することを許可することが出来る。

データは、先の使用統計に基づいて、アトラスへと前もってダウンロードすることが出来る。例えば、システムは、所定のブロック（所定のデータ範囲及び位置を有する）が使用された回数を追跡することが出来る。ブロックが頻繁に使用された場合には、ブロックの使用されている可能性は高い、ということを決定することが出来る。システムは、ブロックが予備の容量及び／又はバンド幅を有する場合に、ブロックを先制してアップロードすることを選択することが出来る。ブロックが使用されている場合に、アップロード時間を節約することが出来る。ブロックが使用されていない場合に、使用されていないリソースのみが無駄にされるという場合がある。

実施形態の中に、特定のセグメンテーションに対していつも使用されるボリュームは、あのセグメンテーションに対するデータで前もってアップロードされるものもある。また実施形態の中に、全てエアーでないソースデータが前もってロードされるものもある。

第一の画像に対する時間は、可能な限りフロンドローディングを小さくすることにより、減らすことが出来る。アトラスの使用は、フルデータのサブセットからレンダリングを承認するように、第一の画像への時間を減らすことを助けることが出来る。

実施形態は、多数データタイプが単一のアトラステクスチャに格納されるものとして説明されている。その他の実施形態において、単一のデータタイプは、所定のアトラステクスチャにおいて格納することが出来る。所定のアトラステクスチャに格納されるデータタイプ数は、時間とともに変化することがある。所定のアトラステクスチャにおけるデータの異なるタイプの相対的割合は、時間と共に変化することがある。

実施形態の中に、いくつかのデータセットが一つのシーンにおいてロードされていることに直面することがある。一データタイプのデータセットは、異なるデータタイプを使用するデータセットと動的に取り替えることが出来る。

完全にソースデータを変更すること（異なるボリュームを選択すること）は、必要な領域のみがアップロードされる際に増分（インクリメント）アップロードから恩恵を受けることがあるので、アトラスシステムにおけるパフォーマンスを改善することが出来る。

特定の重み及びその重みに対する値は、上記で説明された。更なる実施形態において、重みの任意の組み合わせを使用することが出来る。その重みに対する任意の値を使用することが出来る。任意の適切な方程式は、格納された重みを使用するサンプルされたデータを変換するために、使用することが出来る。

上記に説明された方法は、ＧＰＵで動くものとして説明された。実際に、係る方法は、補間が拘束された任意のデバイスへと適用することが出来る。係る方法は、明確なハードウェアリソースが、データソース及び／又はでデータレイアウトの柔軟性を高速することで、素早い補間を提供するよう構成された、任意のデバイスへと適用可能なことがある。例えば、デバイスは、コンピュータ上に直接置かれたメモリがあるＦＰＧＡを具備することが出来る。方法は、データが、データの全体を格納するには十分な大きさではないメモリを使用して処理される予定である、というような任意の状況へと適用することが出来る。方法は、データの多数のタイプが格納され且つ処理される予定である、というような任意の状況へと適用することも出来る。

撮像データセットの領域の格納に対する言及は、上記でなされた。撮像データセットの領域は、物理的なスキャンボリュームの個別の部分をそれぞれが表す、撮像データセットの部分とすることが出来る。撮像データセットの領域は、従って、物理的な空間における領域を表すことが出来る。撮像データセットの領域は、領域間の空間的関係が公知であるように、任意の適切な方法でＣＰＵメモリに格納することが出来る。撮像データセットの領域からのデータがＧＰＵメモリに格納される場合に、任意の適切な方法で格納することが出来る。状況次第で、撮像データセットの近傍の領域からのデータは、ＧＰＵの近傍でない領域に格納することが出来るし、またその逆も然りである。領域間の空間的関係は、変換表を使用して推測することが可能で、係る変換表は、ＣＰＵメモリに格納された撮像データセットの領域を、ＣＰＵメモリに格納された多数チャンネルアトラステクスチャの対応する領域へとマップする。

上記の実施形態は、医用撮像データに関して述べられたが、その他の実施形態において任意のデータが上記に説明された方法を使用して、格納する及び／又はレンダリングすることが出来る。例えば、データは、オイル及びガスデータを具備することがある。係るデータは、三次元顕微鏡使用データを具備することがある。データは、例えば、気候データ、地質調査、人口統計データ、或いはゲームデータを具備することが出来る。係る方法は、例えば、異なるデータタイプの高速パラレルサンプリング等、高速パラレルサンプリングが使用される任意のアプリケーションで使用することが出来る。係る方法は、異なるデータタイプを伴う大量のデータを視覚化する（或いは操作する）ことを含む、任意のアプリケーションに対して使用することも出来る。

特定の実施形態は、第一のデータと前記第一のデータとは異なるデータタイプである第二の画像データとを収集し；前記第一のデータ及び前記第二のデータに基づいたデータを含む多数チャンネルアトラステクスチャを生成し、係るデータは、前記第一の画像データ或いは前記第二の画像データとのうちの少なくとも一方とは異なるデータタイプであり；前記第一の画像データ及び前記第二の画像データを前記多数チャンネルアトラステクスチャへと変換する重み付けられた因子を含む変換表を生成し；前記重み付けられた因子に基づいた前記第一の画像データ或いは前記第二の画像データに対する、前記多数チャンネルアトラステクスチャに含まれる前記データを格納する、よう構成された回路を具備する画像処理装置を提供する。

特定の実施形態は、異なる値タイプ、次元、アップデート頻度の一つ或いは複数のデータソース；多数チャンネルアトラステクスチャ；チャンネル再構成重みのセット；異質のアトラスから任意の所定のデータソースを再構成するために、補間が分解され且つ重み付けられた、ＧＰＵ補間ハードウェア、を具備するボリューム撮像方法を提供する。

チャンネル再構成重みは、データを損失することなく、データを圧縮し且つ再構成するために使用することが出来る。チャンネル再構成重みは、情報の制御可能な損失を伴うデータを圧縮し且つ再構成するために、使用することが出来る。

再構成された値は、ＭＰＲ再フォーマッティング、ＭＰＲスラブ再フォーマッティング、ＣＰＲ、ＩＰ、ＩＰ影付きボリュームレンダリング、或いはボリュームレンダリングに基づいたグローバルイルミネーション、のどれかにおいて使用することが出来る。

値タイプは、符号付き或いは符号無し整数タイプ、固定点リアルタイプ或いはカラータイプとすることが出来る。

不可逆領域は、エントロピー、組織分類、或いはゲイズのうちのコンセプトに基づいて、選択することが出来る。

多数アトラスからのデータは、多数ＧＰＵ及び／又は機械について使用することが出来る。データは、前の使用統計に基づいて、アトラスへと前もってロードすることが出来る。

本明細書では、特定の回路について説明してきた。代わりの実施形態では、これらの回路のうち一つ又は複数の機能は単一の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能であり、或いは、単一の回路によって提供される機能は、組み合わされた二つ以上の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能である。単一の回路への言及は、その回路の機能を提供する複数の構成要素が互いに遠隔であるかどうかに関わらず、そのような構成要素を包含し、複数の回路への言及は、それらの回路の機能を提供する単一の構成要素を包含する。

以上の述べたように、本実施形態においては、一つのアトラスの中に複数種類（複数のデータ形式）のデータを８ビットに変換して保存する。８ビットに変換したデータをマッピングした状態でＧＰＵ上ではハンドリングを行う。すなわち、８ビットのデータを元データ（例えば符号付１６ビット、符号なし１６ビット、８ビット等のレンダリングデータ）に再変換するためのスケール（重み、変換係数）を含んだマスクを用いて、データ形式が異なるデータを８ビットに変換し、データを復元する（元に戻す）。

より具体的には、複数のデータを保存するために２つのチャンネルに８ビットの異なる形式のデータを保存できるアトラスを格納し、アトラスに保存された８ビットのデータを１６ビットのデータや８ビットのレンダリングデータに変換するための上記マスクにおいて、スケール（ｉ，ｊ，ｋ）を導入している。これにより、従来のチャンネルパッキングにおいては、マスクにスケールが存在しないため、パッキングするデータは同じ形式のデータ（例えば８ビット同士）に限定されていたが、本実施形態の構成によれば、スケールが導入されたマスクを用いるため、異なるデータ形式のデータを一つのアトラスにパッキングすることができる。

特定の実施形態について説明してきたが、これらの実施形態は、例として提示したにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際、本明細書で説明する新規な方法及びシステムは様々なその他の形態で実施することが出来る。その上、本明細書で説明する方法及びシステムの形態における様々な省略、置き換え、及び変更は、本発明の趣旨から逸脱することなく行うことが出来る。添付の特許請求の範囲及びその等価物は、本発明の範囲に含まれるこのような形態又は変形形態を包含することを意図するものである。

１０…ソーステクスチャ、１４…関心領域、２０…アトラステクスチャ、３０…ソース画像、３２…ソース画像、４２…計算装置、４６…表示スクリーン、４８…入力デバイス、５０…データ格納部、５２…ＣＰＵ、５４…メモリ、５６…領域選択回路、５７…重み回路、５８…サンプリング回路、５９…レンダリング回路、６２…グラフィックメモリ、７４…選択回路

Claims (20)

1. 少なくとも一つのデータセットを記憶する第一の記憶部と、
   複数のチャンネルを有するアトラステクスチャを記憶する第二の記憶部と、
   チャンネル重み及び／又は数的オフセット値に対応する変換ベクトルに従って前記少なくとも一つのデータセットに含まれる第一の領域の第一のデータ値を第二のデータ値に変更し、前記第一の領域を、前記アトラステクスチャに含まれる、前記第一の領域に対応する第二の領域に対してアップロードし、前記アトラステクスチャの前記第二の領域に対してアップロードされた前記第一の領域の前記第二のデータ値を格納し、前記変換ベクトルを使用して前記第二のデータ値を前記第一のデータ値に再構成する処理部と、
   を具備する医用画像処理装置。
2. 前記第一の記憶部は、医用画像処理装置が具備する中央処理装置のメモリの一部分であり、
   前記第二の記憶部は、医用画像処理装置が具備するグラフィックス処理回路（ＧＰＵ）のグラフィックメモリの一部分である、
   請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記少なくとも一つのデータセットは、医用撮像装置を用いて収集された医用画像であり、
   前記第一の領域は、前記医用画像のレンダリングにおいて用いられるデータに対応し、
   前記処理部は、前記第一の領域に関連する前記第二の領域をサンプリングして、前記医用画像の全体が前記第二の記憶部において格納されることなく、前記第二の領域に対応するディスプレイ用の画像をレンダリングする、
   請求項１又は２記載の医用画像処理装置。
4. 前記少なくとも一つのデータセットは、第一のデータタイプに対応する第一のデータセットと、前記第一のデータタイプとは異なる第二のデータタイプに対応する第二のデータセットと、を具備し、
   前記処理部は、前記第一のデータタイプのための前記変換ベクトルに従って、前記第一のデータセットの前記第一のデータ値を変更し、前記アトラステクスチャの前記第二の領域において前記第一のデータセットを格納し、前記第二のデータタイプのための前記変換ベクトルに従って、前記アトラステクスチャの前記第二の領域において前記第二のデータセットを格納するものであって、異なるデータタイプを、同じアトラステクスチャにおいて格納する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
5. 前記第一のデータタイプ及び前記第二のデータタイプは、８ビットデータのデータ、符号無し１６ビットデータ、符号付き１６ビットデータのいずれかである請求項４記載の医用画像処理装置。
6. 前記アトラステクスチャは、単一のデータタイプのデータであり、
   前記少なくとも一つのデータセットの前記第一の領域は、異なるデータタイプに対応し、
   前記処理部は、前記第一の領域の前記変更において、前記第一の領域の前記データタイプを前記アトラステクスチャへと変換する、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
7. 前記処理部は、前記変換ベクトルを用いる前記変換において、前記第二の領域の少なくとも一つのチャンネルに対して、前記変換ベクトルの個別のチャンネル重みによって前記チャンネル或いは各チャンネルにおいて前記変更されたデータを増加させること、及び前記変換ベクトルの個別の数的オフセット値によって前記チャンネル或いは各チャンネルにおいて前記変更されたデータをオフセットすること、のうちの少なくとも一方を実行する請求項１乃至６のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
8. 前記処理部は、
   ａ）前記第二の領域をサンプリングし且つ前記変換ベクトルを使用して前記アトラステクスチャにおける少なくとも一つのサンプル点を変換し、前記サンプリングにおいて線形補間を実行して、少なくとも一つのサンプル点を取得すること、
   ｂ）前記変換ベクトルとして、チャンネル重みＴ^ｉ及びＴ^ｊ及び数的オフセットＴ^ｋを有するベクトルを用いること、
   のａ）及びｂ）のうちの少なくとも一方を実行し、
   前記少なくとも一つのサンプル点は、前記アトラステクスチャの第一のチャンネルの第一のサンプルＳ^１ _{ａｔｌａｓ}及び前記アトラステクスチャの第二のチャンネルの第二のサンプルＳ^２ _{ａｔｌａｓ}を具備し、
   前記第一の領域の一つのサンプルＳ_{ｓｏｕｒｃｅ}は、以下の式を用いて取得されたものである、
   

   

   請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
9. 前記処理部は、
   ａ）前記第二の記憶部における前記変換ベクトルを格納すること、
   ｂ）変換表における前記変換ベクトルを格納すること、
   ａ）及びｂ）のうちの少なくとも一方を実行する請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
10. 前記処理部は、
    前記第一の領域の前記第一のデータ値の前記変更において、各第一のデータ値を、前記第二の領域の第一のチャンネルにおけるデータ値及び前記第二の領域の第二のチャンネルにおけるデータ値へと分解し、
    前記アトラステクスチャは、第一のビット数を有するデータであり、
    前記第一の領域の前記第一のデータ値は、前記第一のビット数に比して大きい第二のビット数を有し、
    前記第一のチャンネルにおけるデータ値及び前記第二のチャンネルにおけるデータ値はそれぞれ前記第一のビット数を有する、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
11. 前記アトラステクスチャは、第一のビット数を有し、
    前記第一の領域の前記第一のデータ値は、前記第一のビット数より大きな第二のビット数を有し、
    前記処理部は、前記変換ベクトルの数的オフセット値に従って前記第一のデータ値をオフセットし、前記第一のデータ値の可逆圧縮を実行することにより、前記第一のデータ値を前記第二のデータ値に変換する、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
12. ａ）前記アトラステクスチャは、第一のビット数を有するデータ及び、前記第一のビット数に比して大きい第二のビット数を有する前記第一の領域の前記第一のデータ値を含むこと、
    ｂ）前記処理部は、数的オフセット要素によって前記第一のデータ値をオフセットし、且つスケーリング要素によって前記第一のデータ値を増加させ、前記第一のデータ値の不可逆圧縮を実行することにより、前記第一のデータ値を前記第二のデータ値に変換すること、
    ｃ）前記処理部は、エントロピー、組織分類、ゲイズのうちの少なくとも一つに基づいて、前記第一の領域の不可逆圧縮を選択すること、
    のうち、ａ）、ｂ）及びｃ）のうちの少なくとも一つを有する、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
13. ａ）前記第一の領域は符号付きデータ値を具備し、前記処理部は、前記第一の領域の前記符号付きデータ値の前記変更において、前記符号付きデータ値を符号無しデータ値へと転換し、前記データ値をオフセットすること、
    ｂ）前記処理部は、更なる変換ベクトルを格納することにより、前記アトラステクスチャの前記第二の領域における定数データの領域を格納し、前記更なる変換ベクトルは、ゼロに等しい少なくとも一つのチャンネル重みを具備し、前記処理部は、前記変換ベクトルを、前記ゼロのチャンネル重み又は複数の重みによって前記第一のデータ値を増やすことにより定数データ値を取得するために、前記第二の領域において格納された前記第一のデータ値へと適用すること、
    のうち、ａ）及びｂ）のうちの少なくとも一方を有する、
    請求項１乃至１１のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
14. 前記第二の記憶部は、
    ａ）その少なくとも一部は、グラフィックカードに対応すること、
    ｂ）パラレル補間操作を実行すること、
    ｃ）前記第一の記憶部に比べて容量が小さいこと、
    ａ）、ｂ）、ｃ）のうちの少なくとも一つを有する、
    請求項１乃至１３のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
15. 前記少なくとも一つのデータセットは、第一のデータタイプに対応する第一のデータセットと、前記第一のデータタイプとは異なる第二のデータタイプに対応する第二のデータセットと、を具備し、
    ａ）前記第一のデータタイプは、前記第二のデータタイプとは異なるビット数を有すること、
    ｂ）前記第一のデータタイプは、８ビットデータ、前記第二のデータタイプは１６ビットデータ、であること、
    ｃ）前記第一のデータタイプは符号付き、前記第二のデータタイプは符号無し、であること、
    ｄ）前記第一のデータタイプ及び前記第二のデータタイプのうちの少なくとも一方は、浮動小数点であること、
    ｅ）前記第一のデータタイプ及び前記第二のデータタイプのうちの少なくとも一方は、符号付き或いは符号無しの整数タイプであること、
    ｆ）前記第一のデータタイプ及び前記第二のデータタイプのうちの少なくとも一方は、固定点リアルタイプであること、
    ｇ）前記第一のデータタイプ及び前記第二のデータタイプのうちの少なくとも一方は、カラータイプであること、
    ｈ）前記第一のデータセットは、第一の撮像モダリティを用いて取得された第一の撮像データに対応し、前記第二のデータセットは、前記第一の撮像モダリティとは異なる第二の撮像モダリティを用いて取得された第二の撮像データに対応すること、
    のうち、ａ）からｈ）までの少なくとも一つを含む、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
16. 前記少なくとも一つのデータセットは、画像データ、ＭＲＩデータ、ＣＴデータ、ＰＥＴデータ、ＳＰＥＣＴデータ、Ｘ線データ、超音波データ、セグメンテーションデータ、のうちの少なくとも一つを有する請求項１乃至１５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
17. 前記処理部は、前記少なくとも一つのデータセットから画像をレンダリングするレンダリング処理において、
    前記第二の領域における前記第二のデータ値をサンプリングし、
    前記変換ベクトルを使用して前記第二のデータ値を前記第一のデータ値に変換し、
    ＭＰＲ処理、ＣＰＲ、輝度投影ボリュームレンダリング、影付きボリュームレンダリング、ボリュームレンダリングに基づいたグローバルイルミネーション、マルチモダリティフュージョンレンダリング、のうちの少なくとも一つを実行する、
    請求項１乃至１６のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
18. 前記処理部は、
    ａ）前記アトラステクスチャにおいて、第一のデータタイプを有する第一の複数の領域及び第二のデータタイプを有する第二の複数の領域を格納し、前記アトラステクスチャにおいて格納された、前記第一の複数の領域及び前記第二の複数の領域の相対的サイズを、時間とともに変化させること、
    ｂ）異なるチャンネルに前記第一の領域及び少なくとも一つの更なる領域を格納し、前記アトラステクスチャの前記第二の領域における前記少なくとも一つのデータセットの前記少なくとも一つの更なる領域を格納すること、
    ｃ）更なるアトラステクスチャにおける前記少なくとも一つのデータセットの更なる領域を格納すること、
    ａ）からｃ）までのうちの少なくとも一つを実行する、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
19. ａ）単一の前記アトラステクスチャは、第一のユーザに対する第一の複数の領域を格納し、且つ異なるユーザに対する第二の複数の領域を格納する、よう構成されている、
    ｂ）単一の前記アトラステクスチャは、第一のアプリケーションにおける使用のために第一の複数の領域を格納し、且つ異なるアプリケーションにおける使用のために第二の複数の領域を格納する、よう構成されている、
    ｃ）データは、先の使用統計に基づいて、前記アトラステクスチャへと前もって搭載される、
    ａ）からｃ）までのうちの少なくとも一つを有する、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
20. 少なくとも一つのデータセットを記憶する第一の記憶部と、
    複数のチャンネルを有するアトラステクスチャを記憶する第二の記憶部と、
    チャンネル重み及び／又は数的オフセット値に対応する変換ベクトルに従って前記少なくとも一つのデータセットに含まれる第一の領域の第一のデータ値を第二のデータ値に変更し、前記第一の領域を、前記アトラステクスチャに含まれる、前記第一の領域に対応する第二の領域に対してアップロードし、前記アトラステクスチャの前記第二の領域に対してアップロードされた前記第一の領域の前記第二のデータ値を格納し、前記変換ベクトルを使用して前記第二のデータ値を前記第一のデータ値に再構成する処理部と、
    を具備する医用画像診断装置。

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