JP2008505712A - マルチモダリティマンモグラフィ用診断システム - Google Patents

Abstract

方法が、関心領域の第一イメージング情報を採取し、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元に相関されているデータを与えるものであり、前記関心領域の第二投影イメージング情報を採取し、前記第二イメージング情報は前記基準枠に相関しているが少なくとも１つの空間的次元に関する情報を欠如しており、且つ前記第一イメージング情報が前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一及び第二イメージング情報を処理する、ことを包含している。装置（図１９）は、関心領域（図１９、供給源）のイメージング情報を採取する第一イメージングシステム、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元と相関されているデータを与えるものであり、前記関心領域（図１９、ターゲット）の第二イメージング情報を採取する第二イメージングシステム、前記第二イメージング情報は前記基準枠に相関しているが少なくとも１つの空間的次元に関する情報を欠如しており、且つ前記第一イメージング情報が前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一及び第二イメージング情報を処理するプロセッサ（図１９、融合したイメージ）を包含している。
【選択図】 図１９

Description

本発明の実施例は、大略、マルチモダリティマンモグラフィ用診断システムに関するものであって、更に詳細には、第一モダリティを使用しての三次元においてのイメージング及び第二モダリティを使用しての３より少ない数の次元においてのイメージングに関するものである。

医学的イメージングの分野においては、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）及びコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）等の種々のモダリティが使用可能である。複数のイメージングモダリティの融合（即ち、結合型使用）は過去１０年にわたり使用されており且つ未だにその幼時段階にある。ＭＲとＣＴとのモダリティがデジタル特性であるという理由の一部によりＭＲとＣＴとの融合が最初であった。ＭＲとＣＴとの融合に向けての従来のアプローチは、典型的に、処理のために全体的な乳房ボリュームを使用するので、関連する結合されたアルゴリズムは計算上集中的である。そうであるから、従来の融合アプローチは、しばしば、イメージ誘導型手術及び実時間乳房イメージング適用例においては実際的なものではない。

図１及び図２はゼネラルエレクトリックカンパニーにより開示されているような結合型医学的イメージングモダリティの従来のアプローチの１例を示している。このシステムは３Ｄトモシンセシス原理を使用して３ＤＸ線ボリュメトリックスライスを発生する（Ｗｕ ｅｔ ａｌ．）。第二ステージは、プラスチックシートの上部上をスキャンするために使用されるＵＳトランスデューサを使用しての３Ｄ超音波（ＵＳ）スキャニングが関与する。その出力は複数の３Ｄ超音波スライスを包含している。

医学的イメージングにおいて使用する方法は、関心領域の第一ボリュメトリックイメージング情報を採取し、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元に対して相関されているデータを供給し、前記関心領域の第二投影イメージング情報を採取し、前記第二イメージング情報は前記基準枠と相関しているが前記空間的次元のうちの少なくとも１つに関する情報を欠如しているデータを与え、且つ前記第一イメージング情報が前記基準枠の前記３つの空間的次元に関して前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一イメージング情報及び前記第二イメージング情報を処理する、
ことを包含している。

医学的イメージングに使用する装置が、関心領域のボリュメトリックイメージング情報を採取する第一イメージングシステム、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元に対して相関されているデータを与え、前記関心領域の第二投影イメージング情報を採取する第二投影イメージングシステム、前記第二イメージング情報は前記基準枠と相関されているが前記空間的次元のうちの少なくとも一つに関する情報を欠如しているデータを与え、且つ前記第一イメージング情報が前記基準枠の前記３つの空間的次元に関して前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一イメージング情報及び前記第二イメージング情報を処理するプロセッサ、
を包含している。

乳房ボリューム内の病変を正確に検知するためにシステムの実施例が提供される。種々の実施例によれば、超音波（ＵＳ）ボリュームはＸ線投影イメージと融合される。このような融合は、融合型又はマルチモーダルシステムを使用してＸ線スキャニングを最初に実施し、それに超音波スキャニングが続くシステムにおいて行うことが可能である。Ｘ線スキャニングは投影イメージを発生し、一方超音波スキャニングは３Ｄ超音波スライスを発生する。

特定の実施例によれば、本システムは、最初に、３Ｄ超音波ボリュームが与えられると、ＵＳ投影イメージを計算する。この投影技術は、２Ｄ超音波イメージ投影を計算するための近傍アプローチ（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ ａｐｐｒｏａｃｈ）を使用することが可能である。次いで、表面フィッティングアプローチに基づいてＵＳ投影イメージをセグメント化する。グレイスケール数学的形態及びシステムの信号処理特性の組合わせを使用してＸ線イメージが向上される。次いで、このＸ線イメージをセグメント化して病変を得る。セグメント化システムは対応する区画内の曖昧ピクセルの区画化によって実現される。次いで、２セグメント化イメージが診断目的のために登録される。前述した機能はマルチ分解能枠組において実現することが可能である。

本発明の実施例は診断情報抽出を与える。システムの実施例はマンモグラフィスクリーニング及び診断システムを包含している。これらの実施例によれば、超音波システムをＸ線システムと融合させることにより患者の乳房をスクリーニングすることが可能である。そうであるから、これらの実施例は診断情報抽出のためにイメージングモダリティを融合させる。

幾つかの実施例はマルチモダリティイメージ採取を与える。これらの実施例によれば、診断システムはマルチモダリティシステムを結合させ、その場合に１つのモダリティは三次元においてイメージデータを抽出し且つ２番目のモダリティは二次元においてイメージデータを抽出する。

幾つかの実施例は３Ｄボリュームの抽出を与える。これらの実施例によれば、診断システムは３Ｄにおける乳房組織特性及び２Ｄにおける組織減衰特性を回収することが可能である。有益的なことであるが、３Ｄ超音波は存在する乳房病変の完全な空間的関係を与えるために使用することが可能である。本システムは３Ｄ超音波ボリュームから２Ｄイメージを投影することにより空間的関係を利用することが可能である。

幾つかの実施例は２ステージプロセスを実施する診断システムを包含している。第一ステージは超音波投影イメージング技術を使用しての病変の抽出が関与する。Ｘ線イメージにおける病変抽出ステージは、又、Ｘ線減衰の特性を使用して実施される。第二ステージは第一ステージから発生されたボリュームを登録することが関与する。

種々の実施例によれば、ボリューム登録は、１つのイメージが３Ｄボリューム投影を使用して計算され、一方他方のイメージが平面状の投影である場合の類似度尺度に基づいている。そうであるから、登録ステージは異なる枠組からのイメージを使用し、登録ステージを堅牢なものとさせる。本方法は相互情報に基づいたストラテジィを使用することが可能である。幾つかの実施例においては、登録はマルチ分解能枠組において行われる。そうであるから、収束は高速且つ正確な態様で実施することが可能である。

幾つかの実施例においては、病変抽出は、マルチモダリティ枠組内において、超音波等の第一モダリティにおいて実施される。これらの実施例によれば、本プロセスは病変をセグメント化するための組織反射特性を使用し且つ該イメージからのノイズ特性を使用して表面特性のトポロジィを計算する。

幾つかの実施例によれば、観察された表面とフィッティング即ち当て嵌めた表面との間の誤差を見つけることによりノイズが計算される。このフィッティング即ち当て嵌めは近傍ウインドウにおいて実施される。二次曲面が二次の表面でもって仮定され、そのことはノイズ特性を改善することが可能である。フィッティング即ち当て嵌めは反復的方法において係数を計算することにより行われる。次いで、推定された表面が当て嵌めた係数を使用して計算される。次いで、与えられたウインドウ内において当て嵌めた表面と観察された表面との間の誤差を計算することによりノイズが計算される。

幾つかの実施例は第二モダリティを使用する病変抽出プロセスを包含している。これらの実施例においては、Ｘ線投影が発生され且つシステム減衰特性が使用されて病変を抽出する。Ｘ線システムにおけるノイズはシステムにおけるノイズ特性の３Ｄトポロジィを使用して除去される。この病変抽出プロセスは、グレイスケール数学的形態枠組において実現することが可能である。

種々の実施例がモダリティの向上を提供する。例えば、Ｘ線の向上はグレイスケール数学的形態のミス／ヒット変換に基づいて行うことが可能である。

幾つかの実施例はモダリティを使用して得られたデータの区画化（ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔａｌｉｚａｔｉｏｎ）を可能とする。第二モダリティ（例えば、Ｘ線投影）における病変抽出プロセスは、病変と関連するピクセルを病変区画（ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ）内に入れ且つ非病変と関連するピクセルを非病変区画内に入れることにより実施することが可能である。本システムはピクセルを正しい区画における境界近く又はその上に正確に配置させる能力を有している。

幾つかの実施例においては、診断システムはデータの準備を提供する。これらの実施例においては、ステージＩＩの診断システムは、最初に、ステージＩにおける上のセグメント化システムからの二進イメージを計算することを包含している。これらの二進イメージは、次いで、病変領域に対してサーチされる。次いで、サーチされた領域が類似度の最も近い尺度に基づいて診断目的のために結合される。

本明細書に記載するシステム及び方法は、多数のモダリティに対して一般化させることが可能である。幾つかの実施例によれば、ソフトウエアに基づいた融合診断システムが１つのモダリティを使用して３Ｄにおいてのデータを採取し且つ別のモダリティは２Ｄ投影を採取する。この融合システムは、これらに制限するものではないが、例えばＭＲＩ又はＣＴ等の任意の３Ｄ方法へ容易に拡張することが可能である。

幾つかの実施例はモダリティの診断融合を与える。登録は、１つのイメージが３Ｄボリューム投影を使用して計算され一方他のイメージが平面状投影を使用して計算される場合の類似度尺度に基づくことが可能である。登録プロセスは異なる枠組から来るイメージを使用することが可能であるので、登録は非常にロバスト即ち堅牢である。種々の実施例によれば、本方法は相互情報に基づいたストラテジィを使用する。

幾つかの実施例は融合型マンモグラフィを使用するマルチ分解能を提供する診断システムを包含している。ボリューム登録は高速且つ正確な収束を容易化させるためにマルチ分解能枠組において行うことが可能である。

幾つかの実施例によれば、３Ｄボリュームの２Ｄ投影イメージとの融合は、乳房イメージングにおいて使用することが可能である。幾つかの技術はＸ線投影イメージと３Ｄ超音波（ＵＳ）イメージとを結合させる。これらの技術はハンドヘルド型超音波及びＸ線装置を使用することが可能である。このような乳房イメージング技術の診断能力を容易化させるために、カスタム化したＵＳトランスデューサを使用して採取した３Ｄ超音波から、超音波投影イメージが最初に計算される。ＵＳ投影イメージは、３Ｄコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）イメージングにおいて使用されるような扇形ビーム投影アルゴリズムを使用して計算することが可能である。Ｘ線投影イメージは、フィッシャー（Ｆｉｓｃｈｅｒ）イメージングコーポレイションからのＳｅｎｏＳｃａｎ（登録商標）装置のようなスキャニング装置を使用して採取される。

図３は結合型ＵＳ及びＸ線イメージングでの乳房イメージングに対する１つの例示的なプロセスを例示している。このプロセスは２つのステージを包含している。第一ステージはＸ線スキャニングシステムを使用し、それは２ＤＸ線投影イメージを使用する（図３における楕円で示したように）。第二ステージは３Ｄ超音波スキャニングが関与し、その場合に、マイラー（Ｍｙｌａｒ）シートの下側にトランスデューサを移動させることにより超音波トランスデューサを使用して超音波スキャニングが行われる。その出力は３つの直交方向、即ちサジタル（Ｓａｇｉｔｔａｌ）、コロナル（Ｃｏｒｏｎａｌ）、トランスバース（Ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ）におけるスライスを包含している。ＵＳトランスデューサステージから出力される例示的なイメージを図４に示してある。

図５は、１実施例に従ってイメージデータ採取を実施することが可能な例示的なシステムを示している。この特定の実施例は融合型医学的モダリティシステムの間の例示的な関係を包含している。スキャンすべき乳房は平坦な乳房支持体と乳房パドルとの間に位置決めされる。Ｘ線ビームが患者の乳房を突き抜け且つ減衰特性がデジタル検知器において捕獲される。イメージはデジタル検知器原理を使用して再生することが可能である。同じシステムにおいて、３Ｄ超音波乳房スライスが再生される。

図６は、乳房ボリュームの３Ｄ超音波スライスが与えられた場合の例示的な２Ｄ投影イメージ発生を例示している。超音波トランスデューサはスキャニング方向に移動して乳房ボリュームの超音波スライスを発生する。３Ｄ超音波スライスの下側にＸ線検知器面も示されている。

図７は乳房病変に対するスキャニングシステムの例示的実施例を示している。このシステムは２つのステージ、即ちマルチモダリティデータ採取システム及び診断システムから構成されている。データ採取システムは、３Ｄスキャニング手順を使用して、乳房の２Ｄ投影Ｘ線イメージと３Ｄスライスとを採取する場合の助けとなる。第二ステージは診断システムであり、そこではスキャニング手順期間中に採取されたイメージに基づいて２つのモダリティが融合されている。

図８は１実施例に基づくイメージ採取手順の例示的な機能的詳細を示している。該手順は２つの主要なステージ、即ちＸ線スキャニング及びＵＳスキャニングを包含している。Ｘ線スキャニングシステムは入力Ｘ線パラメータとして、Ｘ線分解能パラメータやＸ線速度パラメータ等を受付ける。該第二ステージは超音波スキャニングを包含しており、その場合に、乳房の３Ｄ超音波スライスが採取される。注意すべきことであるが、採取システムの実施例において、両方のスキャニングステージを同時的に実施させることが可能であるが、このことは必須のことではない。そうであるから、Ｘ線スキャニング及びＵＳスキャニングは並列的に又は直列的に実施させることが可能である。然しながら、幾つかの実施例においては、Ｘ線スキャニングシステム及びＵＳスキャニングシステムの電気的及び機械的部品が統合されている乳房スキャニングシステム内に結合されており、マンモグラフィシステムとして分類されている場合がある。

図９は融合型診断システムの例示的実施例を示している。その入力はイメージ採取システム（図８）からのＸ線イメージ及び超音波ボリュームを包含している。Ｘ線イメージ及びＵＳボリュームはイメージ融合システムにおいて融合されており、且つその融合されたイメージは高速２Ｄディスプレイ及び測定システムへ送られ、そこにおいて融合されたＸ線及び超音波イメージ及び測定値が発生される。

図１０はイメージ融合システムの例示的実施例を示している。ＵＳボリュームは、最初に、ＵＳ投影システムを通過し、そこでそれは２ＤＵＳイメージへ投影される。次いで、その２ＤＵＳ投影イメージは２Ｄ融合システムによりＸ線イメージと融合され、且つ２Ｄ融合イメージが発生される。

図１１は超音波（ＵＳ）投影システムの例示的実施例を示している。この実施例においては、３ＤＵＳボリュームが３Ｄ−２Ｄ投影システムを介して２ＤＵＳ投影イメージ内に投影される。

図１２は３Ｄ−２Ｄ投影システムの例示的な機能的詳細を示している。３ＤＵＳボリュームを切断するＸ線幾何学的形状が与えられると、２Ｄ投影システムは２ＤＵＳイメージ面上に２ＤＵＳ投影イメージを作成する。２ＤＵＳ投影イメージは２Ｄイメージ補間の後に作成される。

図１３は２Ｄ投影システムの例示的実施例を示している。該Ｘ線幾何学的形状はＸ線供給源位置、供給源高さ、ボリュームスキャンレンジ、及び扇形ビーム間の角度を包含している。これらのパラメータ及び３ＤＵＳボリュームでもって、一連の扇形ビーム面が計算される。計算された面は乳房ボリュームを切断する。該面及び該ボリューム内の全ての扇形ビーム線の交差点が計算される。次いで、各線に対する投影点を計算することが可能であり、且つ投影イメージからの全ての投影を計算することが可能である。イメージ補間の後に、２ＤＵＳ投影イメージが出力される。

図１４は１実施例に基づく３ＤＵＳ補間の例示的な図である。ＵＳボリュームボクセル（ｖｏｘｅｌ）は必ずしも立方体ではない。各立方体と関連するボクセル値を決定するために補間を使用することが可能である。

図１５は１実施例に基づく例示的な２Ｄ融合システムを示している。Ｘ線イメージ及び２ＤＵＳ投影イメージ（図１３に示したような）がＸ線セグメント化システム及びＵＳセグメント化システムを夫々通過し、且つその結果得られるセグメント化イメージが高速２Ｄカラー登録システムの入力である。登録システムからの２Ｄカラー登録済イメージは、次いで、計算診断システムを介して診断融合イメージへ変換される。

図１６はＵＳセグメント化システムの実施例を例示している。ＲＯＩ（関心領域）が最初に２ＤＵＳ投影イメージから抽出される。次いで、異なる領域は、各々、その領域における各ピクセルに対して異なる計算、ノイズ又は信号計算を通過する。信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を各ピクセル位置において計算することが可能である。ＳＮＲイメージをスレッシュホールド処理した後に、セグメント化した二進イメージが作成される。

図１７は特定の実施例に基づくＸ線セグメント化システムを示している。ＲＯＩがＸ線イメージにおいて抽出される。統計的セグメント化方法が病変を有する抽出されたＲＯＩに対して適用され、且つセグメント化された二進イメージが発生される。

図１８は高速２Ｄカラー登録システムの例示的な実施例を例示している。セグメント化したＸ線二進イメージ及びＵＳ二進イメージが相互情報に基づいた登録システムによって登録され、且つ２Ｄカラー登録済イメージが発生される。

図１９は１実施例に基づく登録システムを例示している。２つの入力イメージが与えると、１つは基準イメージとして取られ、他方はフローティングイメージとして取られる。その目標は、変換されたフローティングイメージと基準イメージとの間の類似度尺度を最大とする最適な変換を見つけ出すことである。繰返しの後に、変換パラメータが得られる。これらのパラメータはフローティングイメージに対して適用され、且つ異なるカラーを使用して基準イメージ上にオーバーレイされる。カラー登録済イメージが発生される。

図２０は例示的な計算診断システムを示している。Ｘ線イメージ及びＵＳイメージから計算された病変がグラウンドトルース（ｇｒｏｕｎｄ ｔｒｕｔｈ）病変イメージと比較され、次いでそれらの間の誤差が夫々計算される。誤差比較結果が融合されたイメージに対して適用され、且つ融合された診断イメージが得られる。

本発明の範囲を逸脱することなしに説明した例示的実施例に対して種々の修正及び付加を行うことが可能である。例えば、上述した実施例は特定の特徴に言及するものであるが、本発明の範囲は、又、説明した特徴の全てを包含するものではない実施例及び特徴の異なる結合を有する実施例を包含するものである。従って、本発明の範囲は特許請求の範囲内に該当する全てのこのような変形、修正及び変化、及び全てのそれらの均等物を包含することが意図されている。

イメージングモダリティを結合する従来のイメージングシステムを例示した概略図。 イメージングモダリティを結合する従来のイメージングシステムを例示した概略図。 本発明の１実施例に基づく結合型ＵＳ及びＸ線イメージングでの乳房イメージングに対する１つの例示的なプロセスを示した概略図。 １実施例に基づくＵＳトランスデューサステージから出力された例示的なイメージを示した概略図。 １実施例に基づいてイメージデータ採取を実施することが可能な例示的なシステムを示した概略図。 乳房ボリュームの３Ｄ超音波スライスが与えられた場合の例示的な２Ｄ投影イメージ発生を示した概略図。 乳房病変に対するスキャニングシステムの例示的実施例を示した概略図。 １実施例に基づくイメージ採取手順の例示的な機能的詳細を示した概略図。 乳房型診断システムの例示的実施例を示した概略図。 イメージ融合システムの例示的実施例を示した概略図。 超音波（ＵＳ）投影システムの例示的実施例を示した概略図。 ３Ｄ−２Ｄ投影システムの例示的機能的詳細を示した概略図。 ２Ｄ投影システムの例示的実施例を示した概略図。 １実施例に基づく３ＤＵＳ補間の概略図。 １実施例に基づく例示的な２Ｄ融合システムを示した概略図。 ＵＳセグメント化システムの実施例を示した概略図。 特定の実施例に基づくＸ線セグメント化システムを示した概略図。 高速２Ｄカラー登録システムの例示的実施例を示した概略図。 １実施例に基づく登録システムを示した概略図。 例示的な計算診断システムを示した概略図。

Claims (21)

1. 医学的イメージングにおいて使用する方法において、
   関心領域の第一ボリュメトリックイメージング情報を採取し、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元に相関されているデータを与え、
   前記関心領域の第二投影イメージング情報を採取し、前記第二イメージング情報は前記基準枠に相関しているが前記空間的次元のうちの少なくとも１つに関する情報を欠如しているデータを与え、
   前記第一イメージング情報が前記基準枠の前記３つの空間的次元に関して前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一イメージング情報及び前記第二イメージング情報を処理する、
   上記各ステップを有している方法。
2. 請求項１において、前記第一イメージング情報が第一イメージングモダリティを使用して発生され、且つ前記第二イメージング情報が前記第一イメージングモダリティとは異なる第二イメージングモダリティを使用して発生される方法。
3. 請求項２において、前記第一イメージングモダリティが超音波（ＵＳ）、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）又はコンピュータトモグラフィ（ＣＴ）のうちの１つである方法。
4. 請求項２において、前記第二イメージングモダリティが関心領域と相対的な信号の送信が関与し且つ前記投影イメージング情報を得るために検知表面において該信号を検知する投影技術である方法。
5. 請求項４において、前記第一イメージングモダリティが超音波（ＵＳ）であり、且つ前記第二イメージング情報が前記信号の送信軸と相対的に前記関心位置の特徴の位置に関する情報を欠如している方法。
6. 請求項２において、前記第二イメージングモダリティがＸ線である方法。
7. 請求項６において、前記関心領域が患者の乳房内である方法。
8. 請求項１において、前記第一イメージング情報及び前記第二イメージング情報がマルチモーダルシステムにより得られ、該第一イメージング情報及び該第二イメージング情報が前記３つの次元のうちの少なくとも一つに関して既知である位置関係を有している方法。
9. 請求項１において、前記処理ステップが、前記第一イメージング情報から二次元投影イメージ情報を派生させることを包含している方法。
10. 請求項９において、前記ボリュメトリックイメージング情報が一連のカラムのイメージから寄せ集めた複合情報を有しており、且つ前記派生させることが、前記第二投影イメージ情報に関連する多数の投影軸を確立し、
    各前記投影軸に対して、前記軸と前記ボリュームの周囲との交差点を識別し、
    前記交差点を使用して前記派生される二次元投影イメージ情報を画定する、
    ことを包含している方法。
11. 請求項９において、前記処理ステップが、更に、潜在的な診断価値を有する前記二次元イメージ情報の第一部分を反射ノイズとして特性付けられる第二部分から区別するためにスレッシュホールド値を使用することにより前記派生される二次元イメージ情報をセグメント化させることを包含している方法。
12. 請求項１において、前記処理ステップが、ノイズを除去するために該第二投影情報と関連するノイズ特性の三次元トポロジィを使用することにより前記第二イメージング情報を向上させることを包含している方法。
13. 請求項１において、前記処理ステップが、前記関心領域内の位置をイメージさせるために前記第二イメージング情報をセグメント化することを包含している方法。
14. 請求項１３において、前記セグメント化ステップが、多数のピクセルに関連して前記第二イメージング情報を獲得し、前記ピクセルと相関された空間的区画を確立し、且つ前記空間的区画と相対的に前記第二イメージング情報を区画化させることを包含している方法。
15. 請求項１４において、前記空間的区画が第一寸法の第一区画と第二寸法の第二区画とを包含しており、前記第一区画及び前記第二区画が同一の空間領域に対応しており、それにより異なるイメージング分解能を可能とさせる方法。
16. 請求項２において、前記第一モダリティに対応する第一処理済情報及び前記第二モダリティに対応する第二処理済情報を示す複合イメージを発生する方法。
17. 請求項１６において、前記第一処理済情報及び前記第二処理済情報が両者間での視覚的区別を可能とするために前記複合イメージ内にレンダリングされる方法。
18. 請求項１において、前記第二イメージ情報が関心特徴を識別するためにセグメント化され、且つ前記処理が、更に、前記第一セグメント化したイメージング情報及び前記第二セグメント化したイメージング情報を空間的に登録することが関与する方法。
19. 医学的イメージングにおいて使用する方法において、
    関心領域のボリュメトリックイメージング情報をコンパイルし、前記ボリュメトリックイメージング情報は一連のボリュームのイメージから寄せ集めた複合情報を包含しており、
    投影イメージ情報に対する多数の投影軸を確立することにより前記ボリュメトリックイメージング情報から二次元投影イメージ情報を派生し、
    各前記投影軸に対し、前記ボリュームの周囲との前記軸の交差点を識別し、
    前記交差点を使用して前記派生した投影イメージ情報を画定する、
    上記各ステップを有している方法。
20. 医学的イメージングにおいて使用する方法において、
    関心領域の投影イメージング情報を採取し、
    潜在的な診断価値を有するセグメントを反射ノイズとして特性付けられるセグメントから区別するために該関心領域を統計的にセグメント化することにより前記関心領域内の１つの位置をイメージするために前記投影イメージング情報をセグメント化する、
    上記各ステップを有している方法。
21. 医学的イメージングにおいて使用する装置において、
    関心領域の第一ボリュメトリックイメージング情報を採取する第一イメージングシステム、前記第一イメージング情報は前記関心領域を含む基準枠の３つの空間的次元と相関されているデータを与え、
    前記関心領域の第二投影イメージング情報を採取する第二投影イメージングシステム、前記第二イメージング情報は前記基準枠と相関されているが、前記空間的次元のうちの少なくとも１つに関する情報を欠如しているデータを与え、
    前記第一イメージング情報が前記基準枠の前記３つの空間的次元に関して前記第二イメージング情報と共に登録されるように前記第一イメージング情報及び前記第二イメージング情報を処理するプロセッサ、
    を有している装置。