JP5944917B2 - 身体内腔分岐を検出及び表示するためのコンピュータ可読媒体及び同コンピュータ可読媒体を含むシステム - Google Patents
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Description
本出願は、2010年11月24日出願の米国特許仮出願出願番号第61/416,947号及び2011年7月20日出願の米国特許仮出願出願番号第61/510,014号の恩典を請求するものであり、その両方は、引用により本明細書に組み込まれている。
ここで、IはIVUS画像であり、x及びyは、直交座標系の水平及び垂直座標であり、r及びρは、極座標系の半径方向及び角度座標である。
あらゆる適切な方法を使用して、パラメータマップを準備することができる。例えば、このようなマップは、Gaborフィルタ(例えば、引用により本明細書に組み込まれているBovik他、「IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence」,12,55−73(1990)参照)、ローカルバイナリパターン(LBP)(例えば、引用により本明細書に組み込まれているOjala他、「IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence」,24,971−987(2002)参照)、及び相互相関変換(例えば、当該文献の両方が引用により本明細書に組み込まれているKudo他、「Proc. of the 20th Annual International Conf. of the IEEE」,2,830−831(1998)及びLi他、「Ultrasound in Medicine and Biology」,22,583−590(1996)参照)を極座標図に適用することによって計算することができる。グレーレベル画像は、同様にマップの1つと考えることができる。
ここで、NFは、抽出特徴の総数である。最終的に、各コラムのρは、全ての特徴fi=f1,...,fNFを連結させることによって取得される特徴ベクトルによって説明することができる。特徴ベクトル又はパラメータマップ又はそれらの組合せを使用して、IVUSデータの部分を分類し、分岐を検出することができる。
ここで、x及びyは、直交座標系の水平及び垂直座標であり、ρ及びθは、極座標系の半径方向及び角度座標であり、tは、引き戻しに沿った縦方向(時間的)座標である。
ここで、Mj(ρ,θ)は、j番目のテクスチャ記述子、j=1,2,...,NTによるパラメータ特徴マップである。引き続いて、血液領域の抽出及び偏心に関する情報を抽出するために、得られるパラメータマップの各コラムθに関連付けられた統計値を可能にする。各角度セクター(コラム)に対して、例えば、(i)標準偏差,(ii)平均値、(iii)中央値、(iv)最大値、(v)最大値の半径方向位置、及び(vi)ヒストグラムのうちの1つ又はそれよりも多くのような基本的な統計的特徴を計算する。この目的のために、第2のマッピング機能Dが適用される。
ここで、i=1,2,...,NSであり、NSは、統計的記述子の総数である。
−複素正弦波によって変調された「ガウス」関数のウェーブレットの特別な場合に、Gaborフィルタ(例えば、引用により本明細書に組み込まれているBovik他、「IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence」,12,55−73(1990)参照)。Gaborフィルタは、特定のフィルタの向きにより画像のテクスチャ特性を抽出することができる。
−4つの構成で適用された「ローカルバイナリパターン(LBP)」(例えば、引用により本明細書に組み込まれているOjala他、「IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence」,24(7),971−987(2002)参照)。LBPを使用して、角度空間及び空間解像度のいずれかの量子化によって円形近傍における均一なテクスチャパターンを検出し、それらは、輝度変化に対してロバストである。
−それぞれ同じIVUSフレーム内及び連続フレーム間で反復パターンを識別するように導入された自己相関及び相互相関。両測定は、3つの異なるサイズのスライド窓を使用することによって計算され、相互相関は、非ゲートシーケンスの所定のフレームと連続フレームとの間で計算される。IVUSデータでは、血液領域が、散乱を引き起こす血流の急速移動により組織よりもあまり相関性がないと予想されるので、自己相関及び相互相関は、有用な情報を提供することができる。逆に、血管境界の強度は、不変のままだと予想される。
ここで、ρMAXは、半径の最大値である。マップSekは、影の存在又は所定の半径方向深さρに対して外部に存在する血液の定量化に関連することができ、一方、マップSikは、半径方向位置ρに対して内部に蓄積した血液の量に関する情報を与える。
をP番目引き戻しに対応するP番目LOPO(Leave−One−Patient−Out)検証フォールドにおいてi番目に割り当てられた重みとする。AdaBoostによって各特徴に割り当てられた正規化重みwfは、以下のように表される。
NF特徴の初期セットF={f1,f2,...,fNF}は、最大の関連のものから最少の関連の記述子まで順序つけされ、対応する正規化重みはWSORT={w1,w2,...,wNF}を有する選別されたセットFSORT={f’1,f’2,...,f’NFS}を生成する。その後、対応する正規化重み:
を有する特徴部分集合:
が選択され、FSORT内の最も関連のNS特徴を含み、その部分累積重み:
は合計して95%に設定された総累積重みのパーセントになる。
一実施形態において、最も関連の記述子は、グレーレベル画像及びそのパラメータ表示の両方の最大値の半径方向位置、Gaborパラメータマップから計算した特徴、グレーレベル画像から計算した特徴、及び「相互」相関マップからの特徴を含む。
504 血管造影投影
506 分岐検出
516 分岐角度の推定
520 修正IVUS画像の生成
Claims (15)
- 超音波画像を生成するためのプロセッサ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体であって、
プロセッサ実行可能命令が、デバイス上にインストールされた時に、該デバイスが、
血管内超音波(IVUS)撮像器が身体内腔を通って移動する時に取得されるIVUSデータのシーケンスを受信する段階と、
前記IVUSデータのシーケンスから前記身体内腔の少なくとも1つの分岐を識別する段階と、
前記身体内腔の2つの枝の間の分岐角度を推定する段階と、
前記IVUSデータを使用して前記身体内腔の縦方向図を表示し、かつ前記分岐角度を組み込んで該身体内腔の前記2つの枝に対応する該縦方向図の各部分を角度的に整列させる段階と、
を含むアクションを行うことを可能にする、
ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 分岐角度を推定する段階は、
前記身体内腔の血管造影投影を取得する段階と、
前記血管造影投影から前記分岐角度を求める段階と、
を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記アクションは、
前記少なくとも1つの分岐を通る前記IVUSデータのための中心線を求める段階と、
前記少なくとも1つの分岐を通る前記血管造影投影のための中心線を求める段階と、
前記IVUSデータのための前記中心線を前記血管造影投影のための前記中心線に整列させる段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項2に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記IVUSデータのシーケンスは、IVUSデータの複数のフレームを含み、
少なくとも1つの分岐を識別する段階は、フレームが身体内腔の分岐を含有するか否かを識別するように訓練された分類器に前記IVUSデータのフレームのうちの少なくとも1つを適用する段階を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記IVUSデータのシーケンスは、IVUSデータの複数のフレームを含み、
少なくとも1つの分岐を識別する段階は、前記IVUSデータの1つ又はそれよりも多くのフレームにおける内腔の偏心度を観察する段階を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記IVUSデータのシーケンスはIVUSデータの複数のフレームを含み、かつ前記アクションは、前記血管内超音波データのフレームを修正して1つ又はそれよりも多くの運動アーチファクトを補償する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記アクションは、
前記IVUSデータのシーケンスを処理して運動アーチファクトを補償する段階と、
前記IVUSデータのシーケンスの各領域を複数の特徴に基づいて分類する段階と、
前記IVUSデータのシーケンスの前記領域の前記分類を積み重ね逐次学習を使用して精緻化する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記IVUSデータのシーケンスを処理して運動アーチファクトを補償する段階は、心臓周期の同じ相に属する該IVUSデータのシーケンスからフレームを選択する段階を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記IVUSデータのシーケンスを処理して運動アーチファクトを補償する段階は、前記IVUS撮像器の運動から生じる空間ミスアラインメントに対処するために該IVUSデータのフレームを平行移動する段階を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記複数の特徴は、Gaborフィルタ又はローカルバイナリパターンのうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記複数の特徴は、特定のフレームに対する自己相関特徴又は連続フレーム間の相互相関特徴のうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記IVUSデータのシーケンスの領域を複数の特徴に基づいて分類する段階は、該IVUSデータのシーケンスの少なくとも一部分を分類のためのAdaBoostアルゴリズムに従わせる段階を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記IVUSデータのシーケンスの領域を複数の特徴に基づいて分類する段階は、該IVUSデータのシーケンスの少なくとも一部分を分類のためのランダムフォレストアルゴリズムに従わせる段階を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記IVUSデータのシーケンスの領域を複数の特徴に基づいて分類する段階は、該IVUSデータのシーケンスの少なくとも一部分を分類のためのサポートベクトルマシンアルゴリズムに従わせる段階を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ可読媒体。
- 超音波画像を生成するためのシステムであって、前記システムは、
カテーテルと、
前記カテーテルの中に挿入可能な超音波撮像コアであって、該超音波撮像コアが、少なくとも1つの変換器を含み、かつ複数の半径方向走査線を提供するために該超音波撮像コアの少なくとも一部分の回転を得るように構成かつ配置された前記超音波撮像コアと、
前記超音波撮像コアに結合可能なプロセッサであってプロセッサ可読命令を実行するためのプロセッサと、
超音波画像を生成するためのプロセッサ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体であって、
前記超音波撮像コアが身体内腔を通って移動する時に取得される該超音波撮像コアからの血管内超音波(IVUS)データのシーケンスを受信する段階、
前記IVUSデータのシーケンスから前記身体内腔の少なくとも1つの分岐を識別する段階、
前記身体内腔の2つの枝の間の分岐角度を推定する段階、及び
前記IVUSデータを使用して前記身体内腔の縦方向図を表示し、かつ前記分岐角度を組み込んで該身体内腔の前記2つの枝に対応する該縦方向図の各部分を角度的に整列させる段階、
を含むアクションを前記プロセッサが実行することを可能にする前記プロセッサ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体と、
を含むことを特徴とするシステム。
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