JP2017536191A - デバイスベースの動き補償式デジタルサブトラクション血管造影法 - Google Patents

Abstract

投影画像ＡＧ、ＭＩを、画像にわたる目標物の動きのみに対して位置合わせする画像処理方法及び関連するシステムである。目標物の動きは、関心領域ＲＯＩの動きに関する。次いで、そのように位置合わせされた画像ＡＧ、ＭＩを互いから減算して、減算アーティファクトを回避しながら、良好なコントラストでＲＯＩを表す局所的に動き補償された差分画像に到達する。

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理システム、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ可読媒体に関する。

複数の医療介入は、蛍光透視法又は血管造影法の下で行われる。言い換えれば、リアルタイム投影Ｘ線画像を獲得して、患者の内部を撮像するとともに、医療器具又はデバイスを患者内へ導入して、介入を実現する。

たとえば、癌組織又はＡＶＭ（動静脈奇形）の成長を止めるために、その栄養動脈に意図的に塞栓を形成して、血液供給（ＡＶＭ）の閉鎖及び／又は癌若しくは成長への栄養素供給の停止を行う（経カテーテル動脈化学塞栓形成（ＴＡＣＥ）など）。医療塞栓形成と呼ばれるこのタイプの介入は、カテーテル管を用いて人体内の所望の位置（関心領域（ＲＯＩ））に塞栓形成剤を投与することによって行われる。塞栓形成剤は、本質的に、キャリア液体中に懸濁した小さいビードを含む膠剤の液体ボリューム又は質量であり、それによって患部位置の閉塞が行われる。そのような塞栓形成介入中、対象とする栄養動脈だけが塞がれ、健全な血管は塞がれないことが確実になることが極めて優れている。現在、塞栓の位置は、１つ又は複数の蛍光透視投影画像を獲得することによって監視される。塞栓及び／又はキャリア流体の放射の不透明度のため、前記蛍光透視画像内では投影による「フットプリント」を認識することができ、それによって介入放射線医に対して塞栓の所在に関する手がかりが提供される。

画像ベースの支援に依拠する介入に対する別の例は、経カテーテル大動脈弁移植（ＴＡＶＩ）である。ＴＡＶＩ処置の結果を評価するために、弁膜逆流の視覚評価が、血管造影法を使用して日常的に実行される。造影剤の注射が実行される。次いで、介入者は、左心室内への造影剤の逆流があるかどうかに関して、血管造影フレームを視覚的に検査し、したがって逆流の重大度を判定する（心室内の造影の量、造影で充填された心室の割合などに基づく）。

上記２つの例示的な介入及び他の介入では、複雑で乱雑な背景（脊柱、肋骨、医療デバイスなど）を背にして見ると、１つ又は複数の運動層内のコントラストが不十分であることによって、画像品質が損なわれることが多い。この状況を改善しようとして、より良好な画像コントラストを実現するために、デジタルサブトラクション血管造影法（ＤＳＡ）が使用されることがある。従来のＤＳＡでは、造影画像（たとえば、塞栓を捕捉する血管造影又は蛍光透視フレームなど）から、マスク画像が減算される。しかし、介入中の動きパターンが複雑であるため、ＤＳＡによって減算アーティファクトが導入されることがあり、これもまた画像品質を害する。

したがって、上述した欠陥の少なくともいくつかに対処する代替の画像処理方法及び／又は関連する装置が、当技術分野で必要とされている。

本発明の目的は、独立請求項の主題によって解決され、さらなる実施形態は、従属請求項に組み込まれている。本発明の以下に記載する態様は、画像処理方法、画像処理システム、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ可読媒体にも等しく当てはまることに留意されたい。

本発明の第１の態様によれば、
物体を含む少なくとも一部の試験片の少なくとも１つのマスク画像及び少なくとも１つの造影画像を含む少なくとも２つの投影画像を受け取るように構成された入力ポートであって、マスク画像及び造影画像が異なる獲得時間に獲得され、それぞれ異なるコントラストで関心領域（ＲＯＩ）を表す、入力ポートと、
造影画像及び少なくとも１つのマスク画像内で前記物体の少なくとも１つの目標物を識別するように構成された目標物識別器と、
少なくとも造影画像及び少なくとも１つのマスク画像にわたって、識別された少なくとも１つの目標物の動きによって物体の動きを推定するように構成された動き推定器であって、前記動きがＲＯＩの動きに関する、動き推定器と、
推定された目標物の動きのみに基づいて、少なくとも１つのマスク画像を少なくとも１つの造影画像と位置合わせするように構成された動き補償器と、
少なくとも１つの造影画像から位置合わせされた少なくとも１つのマスク画像を減算して、ＲＯＩの差分画像を取得するように構成された減算器と、
差分画像を出力するように構成された出力ポートと
を備える画像処理システムが提供される。

一実施形態によれば、画像処理システムは、ＲＯＩに対応する差分画像の少なくとも一部を表示デバイス上に表示するように構成されたビジュアライザを備える。

言い換えれば、提案する方法は、ＲＯＩの動きに集中させたＲＯＩ動き補償式のＤＳＡを実施する。より詳細には、ＲＯＩの動きは、ＲＯＩを表す画像部分の内側又は外側に位置する目標物を追尾することによって取得され、この目標物の動きのみが、ＲＯＩの動きを補償するために考慮される。さらに言い換えれば、動き補償は、目標物の動きのみに基づいている。周辺の画像物体の他の動きは無視される。したがって、目標物の動きとは異なる動きを受ける物体は、場合によってはぼやけて見えることがあるが、こうしてぼやけることで、操作者は、（場合により）ぼやけた背景を背にしてより目立つＲＯＩ内の高いコントラストの画像情報に、より容易に精神的に集中することができるため、これは実際に利点であることが、出願人によって発見された。これは、提案する方法が、操作者が複雑な解剖学的構造及び動きパターンをうまく切り抜けなければならない要求の厳しい介入を支援するために、画像をリアルタイムで視覚化することを目的とする場合に、特に有利である。

一実施形態によれば、目標物の識別は、投影画像の少なくとも１つと位置合わせされた補助画像データに基づいている。

一実施形態によれば、目標物は第１の動きを受け、動き補償器の位置合わせ動作は、選択されたマスク画像による目標物の位置が、少なくとも１つの造影画像による目標物の位置に対応するように、マスク画像を選択することを含む。

一実施形態によれば、画像処理システムは、目標物指定入力ポートを備え、識別器は、前記入力ポートで１つ又は複数の目標物の指定を受け取ったことに応答して、目標物を識別するように動作し、この指定は、マスク画像又は造影画像からの選択である。

一実施形態によれば、ビジュアライザは、マスク画像及び／又は造影画像とともに差分画像の少なくとも一部の表示を表示デバイス上で行うように構成される。一実施形態では、差分画像の一区間のみが表示され、すなわちこの区間が「ＲＯＩ集中」されている。

一実施形態によれば、ビジュアライザは、位置合わせされた補助画像データの少なくとも一部を表示するように構成される。

一実施形態によれば、システムは、第２の目標物及び／又は第２のＲＯＩに関して少なくとも２つの投影画像を処理して、第２の差分画像を取得するように構成され、ビジュアライザは、差分画像の代わりに、又は差分画像とともに、前記第２の差分画像の少なくとも一部を表示するように構成される。

一実施形態によれば、ビジュアライザは、ＲＯＩ及び／又は第２のＲＯＩの位置を示すグラフィカルオーバーレイをマスク画像内に表示するように構成される。

一実施形態によれば、目標物は第２の動きを受け、動き補償器は、
ｉ）２つの追加のマスク投影画像による第１の動きのための目標物の位置は、実質上同じになり、ｉｉ）マスク画像及び少なくとも１つの造影画像による第２の動きに関する位置差分は、目標物に関して実質上同じになるように、２つの追加のマスク画像を選択するように構成される。

一実施形態によれば、減算器は、
前記２つの追加のマスク画像を減算してマスク差分画像を取得し、第１又は第２の動きに関する動き補償後、差分画像からマスク差分画像を減算して、カスケード差分画像を取得するように構成される。

一実施形態によれば、ビジュアライザは、前記カスケード差分画像の少なくとも一部を画面上に表示するように構成された。

一実施形態によれば、目標物は、自然のままの物体又は外的な物体、特に人工心臓弁又は塞栓などの移植された物体に対する投影フットプリントであり、又はそのような投影フットプリントに関する。物体は、マスク投影画像及び投影画像のそれぞれの獲得時間に、試験片内に存在する。

本発明の例示的な実施形態について、以下の図面を参照して次に説明する。

撮像配置を示す図である。 第１の実施形態による画像処理方法の流れ図である。 第２の実施形態による画像処理方法の流れ図である。 一実施形態によるグラフィックスディスプレイを示す図である。 本明細書に提案する画像処理方法によって作成される例示的な画像を示す図である。

図１を参照すると、介入処置を支援するために使用することができる蛍光透視又は血管造影の撮像配置の基本的な構成要素が示されている。

患者ＳＰの心臓弁は、正常に機能していない。ＴＡＶＩ介入処置中、医療従事者が、患者ＳＰの大腿動脈内へガイドワイヤを導入し、次いで修復又は交換すべき患部の大動脈弁ＲＯＩへ送達カテーテルＯＢを案内する。ガイドワイヤが患者の心臓血管構造Ｐを通って前進するにつれて、一連の連続する蛍光透視画像Ｆが、Ｘ線撮像器１００によって獲得される。別の例は、塞栓形成剤投与のためのカテーテルＯＢがＡＶＭ又は癌（ＴＡＣＥと同様）の部位へ案内される塞栓形成処置である。

介入中、患者ＳＰは、Ｘ線撮像器１００のＸ線管ＸＴと検出器Ｄとの間でベッドＢ上に配置される。Ｘ線管ＸＴ及び検出器Ｄは、ベアリングＢ上に回転可能に取り付けられた剛性フレームＣに取り付けられる。蛍光透視画像動作は、コンピュータコンソールＣＣから制御される。介入放射線医は、前記コンソールＣＣを介して画像獲得を制御することができ、ジョイスティック又はペダルを作動させることによって、一連の個々の蛍光透視フレーム（「フルオロ」）Ｆを「撮影」することができる。一実施形態によれば、撮像器１００はＣアーム型であるが、他のシステムも想定される。

画像獲得中、Ｘ線放射がＸ線管ＸＴから出て、ＲＯＩを通過し、体内の物質との相互作用による減衰を受け、次いで、そのように減衰されたビームｐは、検出器Ｄを構成する複数の検出器セルの１つにおいて、検出器Ｄの表面に当たる。ビームが当たった各セルは、対応する電気信号を発行することによって反応する。次いで、この一群の前記信号は、前記減衰を表すそれぞれのデジタル値に変換される。ＲＯＩを構成する材料の密度は、減衰のレベルを決定し、高い密度の材料は、より低い密度の材料より大きい減衰を引き起こす。次いで、各Ｘ線ｐに対するそのように登録されたデジタル値は、所与の獲得時間及び投影方向に対してフルオロフレームを形成するデジタル値のアレイ内へ集約される。言い換えれば、各フルオロは、投影方向に沿った投影図のデジタル画像であり、前記方向は、所与の獲得時間又は瞬間におけるＣアームの回転によって決定される。次いで、一連のフルオロＦは、データ獲得ユニットＤＡＳによってデジタル処理され、次いで、画像プロセッサＩＰＳへ送られる。その目的及び動作について、さらに詳細に以下で説明する。

一実施形態では、検出器Ｄは、リアルタイム観察のために画像を画面Ｍ上に直接投影する画像増強管の構成要素である。

蛍光透視画像Ｆでは、概して、大きく減衰する物体のみのフットプリントを認識することができる。より具体的には、高い不透明度の材料から作られたガイドワイヤ又はカテーテルＯＢのみが、各フルオロＦ内で投影図フットプリント又は「影」として見える。蛍光透視画像Ｆの流れは、患者ＳＰの体内を通るカテーテルＯＢによるガイドワイヤの進行を監視することができるのに十分なフレーム率（ＴＡＶＩの場合は１秒当たり約１５画像、又はＴＡＣＥの場合は１秒当たり２画像）で獲得される。

いくつかの介入では、柔組織に対するコントラストを高めるために、又は弁膜逆流の評価の場合と同様に、流体の動的挙動を撮像するために、高い不透明度の造影剤（「染料」）が患者ＳＰへ送達される。次いで、ある量の造影剤（「ボーラス」）が、血流とともに血管構造を通って進み、最終的にＲＯＩまで進む。言い換えれば、染料又は造影剤は、普通なら見えない血管構造ＲＯＩに時間的な不透明度を与え、それぞれの血管ＡＧ内に蜘蛛状のフットプリントとして、血管樹が現れる。ボーラスがＲＯＩへ進む途中で、ＲＯＩの蛍光透視フレームを獲得し、ボーラスがＲＯＩを通過する点で、より高いコントラストのフルオロフレームを取得する。これらの特別にタイミングを合わせたフルオロが、血管造影図である。言い換えれば、蛍光透視フレームＦの流れは、２つのタイプのフレームを含み、１つは、ＲＯＩに造影剤が存在することなく獲得され（これは、デフォルトであるが、この文脈では、本発明者らはこれらの「染料なし」フレームを「マスク画像」ＭＩと呼ぶ）、またＲＯＩに造影剤が存在する間に獲得されるフレームもある。これらは、血管造影フレーム又は「造影画像」ＡＧである。造影剤の代わりに塞栓形成剤でもよく、したがって、マスク画像及び造影画像のタイミングに関する上記の記載が当てはまる。造影剤若しくは塞栓形成剤が使用されているか、又は任意の他の材料が使用されているかにかかわらず、「造影画像」という同じ用語が使用されている。

撮像システムは、ＲＯＩへのそれぞれの医療器具ＯＢ（カテーテル、移植すべき弁など）の案内だけでなく、塞栓形成、心臓弁の修復、又は任意の他の診断若しくは評価処置などのＲＯＩにおける実際の介入タスクも支援することが可能である。たとえば、塞栓形成介入では、このタスクは、カテーテルシステムを通ってＲＯＩに塞栓形成剤のボリューム（以下、「膠剤の小塊」、「塞栓」、又は単に「小塊」と呼ぶ）を放出することである。前記ＲＯＩは、たとえば、患者がＡＶＭ、動静脈瘻（ＡＶＦ）、又は血管腫の治療を受ける必要があるために閉塞する必要のある血管のシャントである。液体の塞栓形成材料の例には、Ｏｎｙｘ（登録商標）（膠剤状の物質）、アルコール、又はｎ−ブチルシアノアクリレート（ＮＢＣＡ）が挙げられる。塞栓の投与は、前記カテーテルの開端部を介してＲＯＩ付近で塞栓形成剤のボリュームを解放することによって、瞬間ｔ_０に始まる。次いで、塞栓は、血流中を循環した後、対象位置（通常は、動脈系と静脈系を連結するシャント）でつかえ、それによって血管を閉塞する。

他の介入処置には、心臓血管への修復のための介入、たとえば天然又は人工心臓弁における逆流の評価が含まれる。この場合、ＲＯＩは、移植された人工弁の箇所であると見なされる。

血管造影図ＡＧ内の画像コントラストをさらに増大させ、背景又は前景の物体及びその他の散らかったものからの減衰の寄与を除去するために、ＤＳＡが使用され、ＤＳＡでは従来、現在の血管造影図（本明細書では、造影画像とも呼ぶ）から、マスク画像ＭＩ（ゼロ又は無視できるほどの造影剤しかＲＯＩに存在しないフルオロ）を減算して、（ピクセル単位の）差分画像ＤＦ１を作成する。しかし残念ながら、たとえば生理学的な活動（呼吸及び／又は心臓）などの患者の動きによって、フルオロ／血管造影図の獲得中に動きが引き起こされることが多い。これには、画像物体（たとえば、ＲＯＩ並びにカテーテル若しくは他の器具ＯＢ及び／又は臓器、たとえば肋骨などのそれぞれの投影フットプリントを表す）が、フレームにわたって明らかな動きを受けるという影響がある。動きが生じたときにフレームを互いから単に減算すると、アーティファクトの導入を招くことがある。

特に動き中の上記又は類似の介入の画像をより良好に支援するために、システムは、Ｘ線撮像器によって与えられる蛍光透視画像の流れに作用するように構成された画像プロセッサをさらに備える。挿入する図１Ａは、本明細書に提案する画像処理システムＩＰＳの詳細を示す。

ＩＰＳは、入力ポートＩＮ及び出力ポートＯＵＴを含む。目標物識別器モジュールＬＩＤ、動き推定器ＭＥ、及び動き補償器ＭＣがある。これらのモジュールは、図２及び図３を参照して以下でより詳細に説明するように、蛍光透視画像の流れの異なるフレームを処理し、そのように処理されたフレーム上を通って減算器モジュールＤＩＦへ進み、差分画像ＤＩＦ１を作成し、したがってＤＳＡを行う。次いで、差分画像ＤＩＦ１は、出力ポートＯＵＴで出力され、次いで、さらなる処理のために記憶され、又はビジュアライザＶＩＳへ進み、ビジュアライザＶＩＳは、撮像システム１００のビデオ機器と相互作用して、表示ユニットＭ（モニタ又は画面など）上にグラフィックスディスプレイＧＤを作成し、次いで、表示ユニットＭには差分画像ＤＩＦ又はその一部が表示される。

簡単に言うと、提案する画像プロセッサシステムは、画像のうちＲＯＩを表す部分のみで画像コントラストを増大させるためにコントラスト増強部として作用する。本明細書に提案する画像プロセッサＩＰＳは、本質的に、局所的に動き補償するＤＳＡモジュールとして作用する。本発明は、画像内の特異な目標物の周りのＲＯＩのみに集中する最適化された減算を提案する。目標物はまた、目標物の動きとＲＯＩとの間に知られた決定的関係が存在する限り、ＲＯＩの外側に位置してもよい。目標物は、カテーテルＯＢの先端部、又は任意の他の事前に導入／移植された心臓弁などのデバイスなどの外的な物体であっても、部分的に塞栓が形成された組織若しくは塞栓自体であってもよい。専用のアルゴリズムが画像を処理し、後の画像内で目標物を追跡することが可能である。目標物が与える特徴がより構造的であればあるほど、フレームにわたってその検出がより容易かつより堅固になる。次いで、ＩＰＳは、局所的な関心領域（概して、常に目標物の周りの領域とは限らない）のみを正確に動き補償する減算を実行する。したがって、画像の残りは、著しい減算アーティファクトを有することがある。しかし、いくつかの介入では、ＲＯＩを表さない画像部分内のアーティファクトは、それらの画像部分内の情報はほとんど重要でないため、問題ないと考えられる。より具体的には、画像プロセッサＩＰＳは、考慮される目標物が受ける１つ又は複数の運動層内の動きを補償するように動作する。「運動層」とは、いくつかの画像物体が異なるフレームにわたって動いているように見えるが、たとえば背景の画像物体などの他の画像物体は動いていない、又は異なる形で動いているように見える、投影画像内の現象を指す。したがって、これらの物体は、異なる運動層内に位置すると言うことができる。本発明の方法は、関心領域内で複数の目標物を取り扱うことが可能であるが、これらは、それぞれ専用の動き補償された差分画像ＤＦＩを作成するために、別個に処理される。

画像プロセッサＩＰＳの動作について、それぞれ異なる実施形態を示す図２及び図３の流れ図を参照して、以下でより詳細に次に説明する。

図２の流れ図をまず参照すると、図２では、考慮される目標物ＯＢの単一の動きに対する動き補償式ＤＳＡのための画像処理システムＩＰＳの動作について説明する。たとえば、これは一切限定的ではなく、例示のみを目的とするが、第１の動きは、心臓活動によって誘起されたものであり、第２の動きは、呼吸活動によって誘起又は駆動されたものであり、本明細書に仮定する呼吸停止プロトコルを使用することによって抑制される。下の図３では、組み合わせた動きを取り扱うことが可能な異なる実施形態について説明する。この場合も、心臓又は呼吸以外の動き、特に周期的でない動きが、展開によって本明細書内で考慮され、本明細書に具体的に想定される。

ステップＳ２１０で、マスク画像フレームＭＩ及び造影画像フレーム（血管造影フレーム）ＡＧが、蛍光透視画像の流れＦから取り出される。これは、たとえば蛍光透視の流れの各フレーム内の個々のピクセルにおけるグレーレベル強度を監視する閾値処理方式を使用することによって実現することができる。次いで、たとえば、現在受け取った蛍光透視フレームが血管造影図ＡＧであるかどうかを判断することができる。

ステップＳ２２０及びＳ２３０で、これらの２つ以上の画像フレームＡＧ、ＭＩ上で、動き分析が実行される。より具体的には、ステップＳ２２０で、２つの画像ＭＩ及びＡＧ内で、導入された物体ＯＢの目標物（たとえば、フットプリント又は画像の影）が検出又は識別される。適した目標物の例には、カテーテルの先端部（たとえば、そこを通って塞栓が投与される）、現在関心領域に堆積している塞栓自体の形状及び吸収署名、又は移植されたデバイス、たとえば心臓外科の適用分野に対する心臓弁の形状署名が挙げられる。しかし、肋骨、石灰沈着物、又は他の特定可能な臓器などの自然のままの物体も、適した目標物と見なされる。また、目標物は必ずしも関心領域内に位置しているとは限らないが、場合によってこれが当てはまることに留意されたい。必要とされることは、関心領域の動きと観察される目標物の動きとの間に、先験的に知られた決定的関係が存在することだけである。言い換えれば、いくつかの実施形態では、目標物の動きは、ＲＯＩの動きに対する代理と見なされる。目標物の動きが検出された後、それによって、この知られた動的関係によって、関心領域の関連する動きを計算することができる。目標物識別ステップ２２０は、本質的に、２つの画像ＭＩ及びＡＧにわたる追尾動作である。１つの画像につき複数の目標物が識別された場合、各目標物が別個に追尾又は「追跡」される。２つの画像にわたって目標物が識別された後、流れ制御はステップＳ２３０へ進み、２つの画像にわたって識別された目標物から、それぞれの物体ＯＢの動きが推定される。

次いで、流れ制御はステップＳ２４０へ進み、本質的に、推定された動きに関する位置合わせが実行される。より具体的には、提案する位置合わせは、考慮される関心領域及び／又は目標物の動きのみに関する。一実施形態によれば、画像の他の動き又は他の部分は考慮されない。これにより、提案する画像プロセッサＩＰＳに特徴的なＲＯＩに集中する動き補償が可能になる。ステップＳ２４０のＲＯＩ集中動き補償方式は、２つの画像ＭＩ、ＡＧにわたって２つの目標物を互いに位置合わせすることを可能にする反りなどの剛性又は非剛性の位置合わせ方式を含む。次いで、本質的に２つの画像の位置合わせを行い、それによって目標物の動きによる考慮される運動層内の動きを補償するために、考慮される画像ＭＩ、ＡＧの１つが修正、たとえばシフト又は他の方法で変形される。一実施形態では、１つのＲＯＩに対する複数の目標物は、非剛性の位置合わせを取得すると見なされる。非剛性の場合、所与のマスク画像及び造影画像ペアの互いに対するモーフィングを実際上試行するように、変形（局所的な動き記述子）を構築することができる。しかし、いくつかの剛性の位置合わせの実施形態では、動き記述子は、単一のシフト／変換ベクトル又は簡単な回転と同程度に簡単である。

代替実施形態では、Ｓ２４０の位置合わせステップは、記録された目標物の動き位相（又は動きが周期的でない場合、目標物の位置）が、現在の造影画像ＡＧによる目標物の動き位相に対応するように、複数の以前に受け取ったマスク画像から対象を定めてマスク画像を選択する選択ステップを含む。たとえば、考慮される関心領域におけるコントラストボーラスの到達前に、１組のマスク画像フレームを獲得することができる。それによって、マスク画像の「備蓄」が獲得され、各マスク画像は、異なる心臓位相で目標物を捕捉する。これらのマスク画像は、心臓周期全体にわたって記録される。次いで、位置合わせステップで、後に獲得した造影画像における目標物の位置／構成を、以前に記録したマスク画像の備蓄内のそれぞれの目標物の位置と比較して、造影画像ＡＧによる現在の目標物の位置に最もよく対応する１つを取り出す。たとえば、この選択は、現在の造影画像をバッファリングされたマスクＭＩのそれぞれに重ね合わせて、目標物間の最大の重複が生じる場所を確立することによって実現される。たとえば、移植された心臓弁のフットプリントのそれぞれの位置が、この心臓のコンテキストにおいて使用される。しかしこれはまた、ボーラスが硬化する際にかなりゆっくりと形状を変化させることが知られているため、塞栓形成の例でも役立ち、したがって、補償したいと考える関心のある心臓若しくは呼吸又は何らかの他の動きの追尾が、十分に高いフレーム率によって可能になる。

言い換えれば、一実施形態では、蛍光透視の流れＦから、最新の（すなわち、最近の）マスク画像を取り出すことができ、次いで、このマスク画像は、検出された目標物の動きに基づく変形によって、現在の造影画像上へ位置合わせされる。位置合わせが選択によって行われる他の実施形態では、マスク画像は、捕捉された目標物の位置が現在の造影画像の目標物の位置と本質的に同じになるように選択されるため、選択されるマスク画像は、必ずしも最新のマスク画像でなくてもよく、流れＦからのより古いフレームであってもよい。したがって、最もよく合うマスクを見つけるために、数フレーム戻らなくてはならない。しかし、そのように選択されたときでも、２つの画像による目標物の何らかの動きの残留不整合が残っていることがあり、これは、任意選択のステップＳ２４５で、適したピクセルシフトアルゴリズムによって補正することができる。しかし、一実施形態では、そのような任意選択のステップが存在しておらず、位置合わせは、以前に記録されたマスク画像から、「適切な画像」、すなわち目標物の位置に関して現在の造影画像による目標物の位置に最もよく対応する画像を選択することによって実現される位置合わせのみに依拠する。任意選択のステップＳ２４５は、ピクセルシフトの代わりに、又はピクセルシフトに加えて、目標物の部分をフィルタリングするフィルタ動作を含む。たとえば、差分画像ＤＦＩ内のアーティファクトをさらに未然に防ぐために、少なくともマスク画像内の目標物のフットプリントを完全に平滑化又は除去することができる。本明細書では、２つの画像内に記録された目標物の動き位相の対応関係を確保するための選択ステップが、完全に画像情報に関して行われることが理解されよう。言い換えれば、本明細書では、ＥＣＧなどの外部の機器を用いる必要のあるゲーティング技術を完全になくすことができる。しかし、だからといって、提案する方法をゲーティング信号とともに使用することができないというわけではなく、そのような組合せもまた、本明細書に代替実施形態で想定される。

次いで、ステップＳ２４０でそのように位置合わせされた２つの画像は、ステップＳ２５０へ送られ、マスク画像ＭＩから現在の造影画像を減算して、差分画像ＤＦ１を取得する。

次いで、ステップＳ２６０で、差分画像は出力され、ステップＳ２７０で行われる表示などのさらなる処理に利用可能になる。様々な表示モードについては、図４を参照して以下でより詳細に説明する。

図３の流れ図を次に参照すると、図３は、図２のものに類似のＤＳＡアルゴリズムを示すが、図３の実施形態は、関心領域／目標物に作用する様々な動き又は周期の組合せから生じる動きを取り扱うように適合されている。これらの組み合わせた動きパターンの補償は、二重減算方式によって実現される。

簡単に言うと、図３の実施形態では、ステップＳ３５０ｂで第１の減算を実行して、たとえば呼吸の動きを補償し、また第２の流れにおいて第２の減算ステップＳ３５０ａを実行して、残留する心臓の動きを除去することを提案する。

より具体的には、図２の方法と同様に、ステップＳ２１０で、マスク画像ＭＩ及び造影画像ＡＧが受け取られる。上記と同様に、ステップＳ２２０及びＳ２３０で、動き分析が実行され、ステップＳ３２０及びステップＳ３３０は、上記のステップＳ２２０、Ｓ２３０に対応する。

分析された動きに基づいて、ステップＳ３４０Ｂで、上記のステップＳ２４０と同様に、選択又は検索動作として、２つの画像が互いに位置合わせされ、受け取られるマスク画像は、複数の以前に記憶（たとえば、バッファリング）されたマスク画像からそのように選択された画像である。しかし、上記の図２の位置合わせステップＳ２４０とは異なり、ステップＳ３４０ｂで、選択はここでは、呼吸の動きのみに集中する。これは、動き分析ステップＳ３２０、Ｓ３３０で、肋骨などの呼吸の動きによってより顕著に影響される目標物を追跡することによって行うことができる。これらの目標物の場合、心臓の動き成分は無視できるほどである。別法として、時間的分析を実施して、一意の周波数署名を介して２つの動きの周期をそのように識別することもできる。

位置合わせが選択によって試行された場合に残留する動きを除去するための任意選択のフィルタリングステップＳ３４５Ｂ後、ステップＳ３５０Ｂで、第１の差分画像ＤＦ１が形成される。

これらのステップと並行して、又はこれらのステップに続いて、ステップＳ３４０Ａで、類似の呼吸位相で目標物をそれぞれ記録する２つの他のマスク画像ＭＩ２、ＭＩ３が、そのように選択されるが、この動きに加えて、第２の動き周期（特に、心臓の活動）から生じる動きも同様に考慮される。より具体的には、２つのマスク画像基準ＭＩ２及びＭＩ３は、ステップＳ３４０ｂで、それらの心臓位相差が、他の２つの画像間の心臓位相差、すなわち現在の造影画像ＡＧ及びマスク画像ＭＩ１内の位相差（もしあれば）に類似するように選択される。

段階Ｓ３４５Ｂと同様にやはり任意選択のステップＳ３４５Ａで、図２で前述したように、フィルタ及び／又は残留動き補正が適用される。

次いで、ステップＳ３５０Ａで、２つのマスク基準フレームＭＩ３及びＭＩ２間の第２の差分画像ＤＦ２を形成して、第２の差分ＤＦ２に到達する。

ステップＳ３６０で、２つの差分画像は、たとえば２つの差分画像内の目標物の位置、たとえば移植されたデバイス、たとえば心臓弁の位置を使用することによって、互いに位置合わせされる。次いで、ステップＳ３７０で、２つの動き補償／位置合わせされた差分画像ＤＦ１、ＤＦ２を互いから減算して、「差分の差」又はカスケード差分画像ＤＤＦを形成し、ステップＳ３８０で、カスケード差分画像ＤＤＦは出力され、ステップＳ３９０のさらなる画像処理又は表示に利用可能になる。これについては、図４でさらに後述する。

図２、図３のステップについて、場合によっては周期的な動きを参照して説明したが、これは一実施形態のみによるものであり、提案する方法を周期的でない動きに適用することも、本明細書に同様に想定されることを理解されたい。

図３の実施形態について、２つの動きから形成される（すなわち、それぞれのドライバによって引き起こされる）動きパターンに関して説明したが、これは、図３の実施形態を繰り返し適用することによって、３つ以上の動きに展開することもできる。すなわち、２つの動きから開始し、記載の通り続行する。次いで、たとえば第３の動き成分に注意するために、ステップＳ３４０Ａで第４及び第５のマスク画像を選択し、それに応じて続行する。

図３、図４の方法について、１つの目標物及び１つのＲＯＩを参照して説明したが、これは、この場合も、複数の目標物を取り扱うように展開することができ、画像は、それぞれの目標物の動きに関して別個に単独で処理される。

任意選択で、図２又は図３による上記の方法はまた、考慮される関心領域の下位部分における視認性／コントラストをさらに増強させるために、関心領域の３Ｄセグメント化に基づく追加のマスキングステップを含むこともできる。たとえば、左心室における逆流の評価に関する例示的な実施形態では、左心室の外側に位置するすべてのものがマスキングされるように、３Ｄセグメント化に基づいて弁の位置を位置合わせすることによって、このさらなるマスキングを実現することができる。明らかに、この二重マスキングはまた、心臓外科以外の適用分野にも適用することができる。

図４を次に参照すると、図４は、１つ又は複数の差分画像に対する様々な表示モードを示す。いくつかの実施形態によれば、差分画像全体がモニタＭ上に表示される。図４に示す１つの特定の有利な実施形態では、差分画像のうち、真の下位部分又は「クリッピング」のみが、画面上の専用の表示域４１０ＡＢ内に表示されるとともに、現在の蛍光透視フレームが、４０５内に表示される。言い換えれば、ＲＯＩ専用の表示域内に、差分画像のＲＯＩ部分のみが表示されている。

関心領域自体は、現在のフレーム４０５に重ねられた４１５ａ、ｂに対するそれぞれのグラフィカルオーバーレイが、各ＲＯＩに対するそれぞれの画像部分の輪郭を描くことによって示されている。現在のフレーム４０５は、マスク画像若しくは現在の造影画像ＡＧであり、又はこれは、動き補償のない従来のＤＳＡである。後者の場合、大きい表示域４０５で広域のＤＳＡ表示を与え、１つ又は複数のより小さい表示域４１０ａ、ｂで、それぞれの局所的なＲＯＩ集中動き補償式ＤＳＡ表示を与えることを考えることができる。言い換えれば、各表示域内で、それぞれの差分画像ＤＦの一区間が表示され、その区間は、グラフィカルオーバーレイ４１５ａ又は４１５ｂを表すそれぞれのＲＯＩの位置及びサイズによって画定される。

図４Ａに示すように、異なる局所的ＲＯＩに対するオーバーレイ４１５ａ、ｂによって輪郭が描かれた２つの画像部分は重複する。グラフィカルオーバーレイ４１５ａ、ｂによって表されるそれぞれの個別ＲＯＩに対する差分画像は、それぞれの目標物によるそれ自体のそれぞれの動きのみを考慮して、各ＲＯＩに対して、別個に、動きに関する限り単独で計算される。理解されるように、オーバーレイ４１５ａ、ｂによって表される各ＲＯＩに対して、それぞれのＲＯＩの動きを捕捉するために、異なる目標物が使用されている。たとえば、ＲＯＩオーバーレイ４１５ａの場合、目標物は、ステントのフットプリントであり、ＲＯＩオーバーレイ４１５ｂの場合、該当する目標物は、カテーテルの先端部のフットプリントである。

一実施形態では、局所的に動き補償されたＲＯＩ画像が、それぞれの表示域４１０ＡＢ内に拡大された形で表示される。

他の実施形態では、関心領域のみを示し、したがって現在下にあるフレーム４０５を示さないことが有利である。

一実施形態では、ＣＴ、ＭＲＩ、又は他の３Ｄ画像などの追加の補助画像源を使用して、３Ｄの目標物の選択を支援することができる。次いで、画像源は、投影画像ＭＩ、ＡＧ上へ位置合わせされ、次いで、３Ｄ目標物が投影画像上へ投影され、したがって３Ｄ目標物のフットプリントを画定し、それによって前述した動き補償動作を可能にする。しかし、補助画像は必ずしも３Ｄでなくてもよく、すべての実施形態において、たとえば目標物の選択を支援するための２Ｄ補助画像も想定される。このようにして補助画像が使用されるそのような例では、補助画像からの該当する画像情報が、それぞれの専用のＤＳＡ表示域４１０ａ、ｂ内に表示された差分画像の下位区間上へ、グラフィックオーバーレイとして重ねられる。加えて、又は代わりに、補助画像は、現在の概要フレーム４０５内のそれぞれのＲＯＩ位置にオーバーレイとして表示してもよい。

図４に関して前述した表示モードを、上述した図３及び図２による方法のいずれにも使用することができる。言い換えれば、表示域４１０ａ、ｂは、図２による差分画像又は図３による二重差分画像の一区間を示す。図４は２つの局所的な表示域を示すが、上述した表示モードは、単一の局所的な表示域を含む任意の数の表示域に使用することができることが理解されるであろう。

ユーザ対話の支援の点から、提案するシステムはまた、適した目標物を自動的に検出する機能を含み、次いで、ユーザは、これらの目標物から選ぶことができる。このようにして、すべての画像にわたって目標物を見ることができ、したがって外部の画像を用いる必要のないことが確実になる。加えて、又は代替として、ユーザは、３ＤのＣＴ画像ボリューム内などの補助画像内で、所望の目標物を選択すること及び／又はＲＯＩオーバーレイの輪郭を描くことが可能であり、次いで、これらは、投影撮像器１００によって使用される投影方向に基づいて、投影画像ＭＩ、ＡＧ上へマッピングされる。

一実施形態では、図２又は図３の方法が複数の目標物に適用された場合、ユーザがそこから選ぶために表示される目標物は、最も小さい全体的な位置合わせ誤差を与えるように、システムによって選択される。言い換えれば、目標物が自動的に提案されるこの実施形態では、システムは、所与の造影画像及びマスク画像ペアに対するそれぞれの位置合わせ誤差をバックグラウンドで事前に計算する。より具体的には、独立した動き補償に対する目標物の数（特定の範囲内であり、この数が増大すると特定のペナルティを伴う）、位置、及びサイズの選択は、総位置合わせ誤差が最小になるように自動的に実現される。この総位置合わせ誤差は、ステップ２２０及び２４０でそれぞれのＲＯＩ推定において確立されるそれぞれの個々のベクトル場を使用することによって定量化することができる。一実施形態では、この誤差の量子化は、最適を発見する前に高密度の局所的な動き推定技法（オプティカルフロー又はブロックマッチングアルゴリズムなど）の誤差マップをクラスタ化することによって実現される。しかし、共通の位置合わせが考慮されるこの実施形態でも、それぞれのＲＯＩに対する実際の動き補償はなお、そのＲＯＩに関連する目標物に対するそれぞれの動きのみを考慮するように制限されることを理解されたい。言い換えれば、各ＤＳＡ動作に対する動き補償は、互いに別個に単独で実行され、したがって各差分画像は、１つの特有のＲＯＩ／目標物の動きのみに対して最適化される。

さらに、ユーザ対話の点から、提案する方法は、ドラッグアンドドロップ方式を含み、ユーザは、マウスクリック又はタッチスクリーン操作によって、それぞれのＲＯＩ及び／又は目標物を選択し、次いで、それをスワイプタッチスクリーン操作又はマウスクリックアンドドラッグ動作で画面を横切ってそれぞれの表示域上へドラッグする。次いで、そのように指定された目標物は、目標物送出入力ポートＬＤ−ＩＮを通ってＩＰＳ内へ送られる。次いで、このユーザ対話は、上記の図２及び図３による計算をトリガする。別の実施形態では、ＩＰＳは完全に自動であり、すなわち、目標物は、いかなるユーザ入力もなしで、図２、図３によって自動的に識別及び選択及び処理される。代替として、手動の実施形態も想定され、自動的に選択されるＲＯＩ／目標物はユーザに提案されず、ユーザはなんでも自由に入力することができる。

一実施形態では、ユーザは、図４に示す円若しくは正方形の点からたとえば適した近傍を描くことによって、又は任意の他の適した幾何形状を描くことによって、関心領域自体を別個に選択することができる。これにより、ＲＯＩのサイズ又は「到達距離」が、画像近傍として画定される。場合によっては、輪郭が描かれたＲＯＩの内側に目標物が位置する場合、目標物もともに自動的に画定される。目標物がＲＯＩの外側に位置する場合、この目標物は、それぞれのＲＯＩに対する動き補償式ＤＳＡ動作を実現するためにその動きを使用すべきそれぞれの目標物を、各ＲＯＩと関連付けるために、別個の動作を可能にすることによって、ＲＯＩと論理的にリンクさせることができる。たとえば、ＲＯＩ及び目標物を別個に画定するが、ユーザ対話ステップにおいて事前定義された同期性によって対で画定するために、ダブルクリック方式が使用される。たとえば、ユーザはまず、たとえばＲＯＩを画定する正方形を描くことによって、ＲＯＩを画定する。次いで、ユーザは、ＲＯＩの外側の位置上でクリックし、システムは、代理の動き推定の目的で、この第２の位置を、ちょうど輪郭が描かれたＲＯＩと関連付けるべき目標物として解釈する。このＲＯＩと目標物との関連付け特徴は、適したカウンタ及びイベントハンドラ方式によって実施することができる。

図２及び図３の上述した動作並びに図４の表示動作は、リアルタイムで実行することができ、すなわち蛍光透視の流れの中の画像フレームがそれぞれのポートＩＮで受け取られる間に実行することができることが理解されよう。しかし、オフラインモードも想定され、図２又は図３によるそれぞれの補償動作は、以前に獲得した画像で実行することができ、又はレビューモードで行うことができる。上記の方法について、大動脈弁逆流の評価又は塞栓形成処置などの心臓への介入の点から特有の例で説明したが、本出願は、デジタルサブトラクション動作が求められる任意の介入処置でうまく使用することができることを理解されたい。また、本出願は、介入的な外科処置を支援することだけに制限されない。本明細書では、地質学又はレーダ画像の調査など、他の分野の他の画像に依拠する適用分野も想定される。

図５を参照すると、これは、上述した方法による例示的な画像出力を、従来の手法と比較して示す。これらの画像は、導入後の人工心臓弁のそれぞれのフットプリント／放射の影を示す。ペインＡは、従来の血管造影図を示し、ペインＢは、最新の利用可能なマスクフレームを使用する血管造影図の従来の減算を示し、ペインＣは、人工心臓弁を目標物として使用する図２の方法による結果を示す。特に大動脈弁付近では、アーティファクトがより少ない。このとき、心室（移植された弁の下に見える）内の逆流を、より容易に評価することができる。

画像処理モジュールＩＰＳは、フルオロ流Ｆ内で読み取るために適したインターフェースを有するソフトウェアモジュール又はルーチンとして配置され、汎用の計算ユニット又は専用の計算ユニット上で実行される。たとえば、プロセッサＩＰＳは、撮像システム１００のワークステーション又はコンソールＣＣ上で実行される。画像処理モジュールＩＰＳは、その構成要素の一部又は全部とともに、エグゼクティブエージェンシ（汎用コンピュータ、ワークステーション、若しくはコンソールなど）上に存在し、又は分散アーキテクチャ内の適した通信ネットワークを介してエグゼクティブエージェンシによって遠隔／中央でアクセスされる。

別法として、画像処理モジュールＩＰＳの構成要素は、専用のＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又は類似の独立型チップとして配置される。これらの構成要素は、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）又はＳｉｍｕｌｉｎｋ（登録商標）などの適した科学的計算プラットホーム内でプログラムされ、次いで、ライブラリ内に維持されたＣ＋＋又はＣルーチンに変換され、汎用コンピュータ、ワークステーション、又はコンソールなどのエグゼクティブエージェンシによって求められるとリンクされる。

本発明の別の例示的な実施形態では、前述の実施形態の１つによる方法の方法ステップを適当なシステム上で実行するように適合されたことを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。

したがって、コンピュータプログラム要素は、コンピュータユニット上に記憶され、このコンピュータユニットもまた、本発明の一実施形態の一部である。この計算ユニットは、上述した方法のステップを実行し又はその実行を誘起するように適合される。さらに、この計算ユニットは、前述した装置の構成要素を動作するように適合される。計算ユニットは、自動的に動作し且つ／又はユーザの命令を実行するように適合させることができる。コンピュータプログラムが、データプロセッサの作業メモリ内へロードされる。したがって、データプロセッサは、本発明の方法を実施するように装備される。

本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、更新によって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムにするコンピュータプログラムとの両方を包含する。

さらに、コンピュータプログラム要素は、上述した方法の例示的な実施形態の手続きを満たすために必要なすべてのステップを提供することが可能である。

本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体が提示され、コンピュータ可読媒体上にコンピュータプログラム要素が記憶され、このコンピュータプログラム要素は、上記で説明したものである。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又は固体状態媒体などの適した媒体上に記憶及び／又は分散されるが、インターネット又は他の有線若しくは無線の電気通信システムなどを介して、他の形態で分散されてもよい。

しかし、コンピュータプログラムはまた、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示され、そのようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリ内へダウンロードすることができる。本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロードに利用可能にする媒体が提供され、このコンピュータプログラム要素は、本発明の前述した実施形態の１つによる方法を実行するように配置される。

本発明の実施形態について、様々な主題を参照して説明したことに留意されたい。特に、いくつかの実施形態については、方法タイプの請求項を参照して説明し、他の実施形態については、デバイスタイプの請求項を参照して説明した。しかし、上記及び以下の説明から、別段の指示がなければ、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組合せに加えて、異なる主題に関する特徴間の任意の組合せも、本出願により開示されると見なされることが、当業者には理解されよう。しかし、すべての特徴を組み合わせて、特徴の簡単な合計以上の相乗効果を提供することができる。

本発明について、図面及び上記の説明で詳細に図示及び説明したが、そのような図示及び説明は、説明的又は例示的であり、制限的でないと見なされるべきである。本発明は、開示する実施形態に限定されるものではない。開示する実施形態に対する他の変形形態は、請求する本発明を実施する際、図面、本開示、及び従属請求項を読めば、当業者には理解及び実行されよう。

特許請求の範囲では、「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という単語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載のいくつかの項目の機能を満たしてもよい。相互に異なる従属請求項に特定の方策が記載されていることだけで、これらの方策の組合せを有利に使用することができないことを示すものではない。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、範囲を限定すると解釈されるべきでない。

Claims (16)

1. 物体を含む少なくとも一部の試験片の少なくとも１つのマスク画像及び少なくとも１つの造影画像を含む少なくとも２つの投影画像を受け取る入力ポートであって、前記マスク画像及び前記造影画像が異なる獲得時間に獲得され、それぞれ異なるコントラストで関心領域（ＲＯＩ）を表す、入力ポートと、
   前記造影画像及び前記少なくとも１つのマスク画像内で前記物体の少なくとも１つの目標物を識別する目標物識別器と、
   前記少なくとも造影画像及び前記少なくとも１つのマスク画像にわたって、識別された前記少なくとも１つの前記目標物の動きによって前記物体の動きを推定する動き推定器であって、前記動きが前記ＲＯＩの動きに関する、動き推定器と、
   推定された前記目標物の動きのみに基づいて、前記少なくとも１つのマスク画像を前記少なくとも１つの造影画像と位置合わせする動き補償器と、
   前記少なくとも１つの造影画像から位置合わせされた前記少なくとも１つのマスク画像を減算して、前記ＲＯＩの差分画像を取得する減算器と、
   前記差分画像を出力する出力ポートと
   を備える、画像処理システム。
2. 前記ＲＯＩに対応する前記差分画像の少なくとも一部を表示デバイス上に表示するビジュアライザを備える、請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記目標物の識別は、前記投影画像の少なくとも１つと位置合わせされた補助画像データに基づいている、請求項１又は２に記載の画像処理システム。
4. 前記目標物は第１の動きを受け、前記動き補償器の位置合わせ動作は、選択されたマスク画像による前記目標物の位置が、前記少なくとも１つの造影画像による前記目標物の位置に対応するように、前記マスク画像を選択することを含む、請求項１又は２に記載の画像処理システム。
5. 前記画像処理システムは、目標物指定入力ポートを備え、前記目標物識別器は、前記目標物指定入力ポートで１つ又は複数の前記目標物の指定を受け取ったことに応答して、前記目標物を識別するように動作し、前記指定は、前記マスク画像又は前記造影画像からの選択である、請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像処理システム。
6. 前記ビジュアライザは、前記マスク画像及び／又は前記造影画像とともに前記差分画像の少なくとも一部の表示を前記表示デバイス上で行う、請求項２に記載の画像処理システム。
7. 前記ビジュアライザは、前記位置合わせされた補助画像データの少なくとも一部を表示する、請求項４乃至７の何れか一項に記載の画像処理システム。
8. 前記画像処理システムは、第２の目標物及び／又は第２のＲＯＩに関して少なくとも２つの前記投影画像を処理して、第２の差分画像を取得し、前記ビジュアライザは、前記差分画像の代わりに、又は前記差分画像とともに、前記第２の差分画像の少なくとも一部を表示する、請求項１乃至７の何れか一項に記載の画像処理システム。
9. 前記ビジュアライザは、前記ＲＯＩ及び／又は前記第２のＲＯＩの位置を示すグラフィカルオーバーレイを前記マスク画像内に表示する、請求項１乃至８の何れか一項に記載の画像処理システム。
10. 前記目標物は２つの動きの組み合わせを受け、前記動き補償器は、
    ｉ）２つの追加のマスク投影画像による第１の動きによる目標物の位置は、実質上同じになり、ｉｉ）第２の動きに関する位置差分は、前記マスク画像による及び前記少なくとも１つの造影画像による前記目標物に対するものと実質上同じになるように、２つの追加のマスク画像を選択する、請求項４乃至１１の何れか一項に記載の画像処理システム。
11. 前記減算器は、
    前記２つの追加のマスク画像を減算してマスク差分画像を取得し、
    前記第１の動きに関する動き補償後、前記差分画像から前記マスク差分画像を減算して、カスケード差分画像を取得する、請求項１０に記載の画像処理システム。
12. 前記ビジュアライザは、前記カスケード差分画像の少なくとも一部を画面上に表示する、請求項１１に記載の画像処理システム。
13. 前記目標物は、前記マスク投影画像及び前記投影画像のそれぞれの獲得時間に、前記試験片内に存在する、自然のままの物体又は外的な物体、特に移植された物体に対する投影フットプリントであり、又はそのような投影フットプリントに関する、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の画像処理システム。
14. 物体を含む少なくとも一部の試験片の少なくとも１つのマスク投影画像及び少なくとも１つの造影画像を含む少なくとも２つの投影画像を受け取るステップであって、前記マスク投影画像及び前記造影画像が異なる獲得時間に獲得され、それぞれ異なるコントラストで関心領域（ＲＯＩ）を表す、ステップと、
    前記造影画像及び少なくとも１つのマスク画像で前記物体の少なくとも１つの目標物を識別するステップと、
    少なくとも前記造影画像及び前記少なくとも１つのマスク画像にわたって、識別された前記少なくとも１つの目標物の動きによる物体の動きを推定するステップであって、前記動きが前記ＲＯＩの動きに関する、ステップと、
    推定された前記目標物の動きのみに基づいて、前記少なくとも１つのマスク投影画像を前記少なくとも１つの造影画像と位置合わせするステップと、
    前記ＲＯＩの差分画像を取得するために、前記少なくとも１つの造影画像から位置合わせされた前記少なくとも１つのマスク画像を減算するステップと、
    前記差分画像を出力するステップと
    を備える、画像処理方法。
15. 処理ユニットによって実行されるとき、請求項１４に記載の方法のステップを実行する、請求項１乃至１３の何れか一項に記載の画像処理システムを制御するためのコンピュータプログラム。
16. 請求項１５に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読媒体。

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