JP6857654B2 - ガイドワイヤ検出システム、方法、及び装置 - Google Patents

Description

（関連出願の参照）
この出願は、２０１５年７月２５日に出願された米国仮出願第６２／１９６，９９７号及び２０１６年４月１４日に出願された米国仮出願第６２／３２２，６９３号からの３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１９（ｅ）の下の優先権の利益を請求し、それらの前文を本明細書中に参照として援用する。

本開示は、一般的には、脈管系撮像及びデータ収集システム及び方法の分野に関する。具体的には、本開示は、血管内のガイドワイヤを検出する方法に関する。

冠状動脈疾患は、世界中の主要な死因の１つである。冠動脈疾患を一層適切に診断し、モニタリングし、且つ治療する能力は、人命を救う重要性を有し得る。血管内光干渉断層撮影法（ＯＣＴ）は、光を用いて冠状動脈壁を透視して、研究のためにその画像を生成する、カテーテルベースの撮像モダリティである。コヒーレント光、干渉計、及びマイクロオプティクスを利用して、ＯＣＴは、マイクロメータレベルの分解能で疾患のある血管内のビデオレートの生体内（インビボ）断層撮影法を提供することができる。

光ファイバプローブを使用して高分解能で表面下構造を見ることは、ＯＣＴを内部組織及び器官の最小侵襲性撮像に特に有用にする。ＯＣＴを用いて可能とされるこのレベルの詳細は、臨床医が冠動脈疾患の進行を診断し且つモニタリングするのを可能にする。ＯＣＴ画像は冠状動脈形態学の高分解能視覚化をもたらし、ＯＣＴ画像を単独で又は血管造影データ及び他の被験者データ源のような他の情報との組み合わせにおいて使用して、ステント給送計画のような診断及び計画を支援することができる。ＯＣＴに加えて、様々な光学的、音響的、及び他の血管内データ収集プローブを使用することができる。

患者の動脈の撮像部分は、医師及び他者にとって有用な診断ツールを提供する。ＯＣＴ、超音波及び他のデータ収集モダリティは、ガイドカテーテルを使用して、データを収集する前に血管内にプローブを位置付ける。１以上（１つ又はそれよりも多く）のガイドワイヤを使用して動脈を通じる曲がりくねった経路を進んで、データ収集のための関心の場所に到達することができる。残念なことに、ガイドワイヤは、プローブベースのデータ収集のプロセス中に陰影を生成し得る。これらの陰影は、ステント及び他の動脈要素の撮像に悪影響を与え得る。従って、ガイドワイヤの場所を検出し、それを表示し且つそれを使用して、他の血管内要素の検出を知らせる方法を開発する必要が存在する。本開示は、この必要及び他の必要に取り組む。

部分的に、本開示は、撮像プローブ、ステント、及び他の血管内特徴の存在下でガイドワイヤを検出することに関連する複雑さに対処する方法に関する。本明細書に記載する方法及び実施を様々な血管内撮像システム及びプローブと共に使用することができる。

部分的に、本開示は、診断システムを用いて生成される血管内データのような診断データに対して実行される操作及び方法に関する。そのようなシステムの例は、光コヒーレンス断層撮影法、血管内超音波イメージング、及び他の血管内データ収集システムを含み得る。本明細書に記載する方法及びシステムは、血管内のガイドワイヤを検出するために様々なステップ及び処理段階を使用することができる。様々な実施形態において、システム及び方法は、血管の内腔の表現に対してガイドワイヤの表現を表示する。このディスプレイは、１以上のユーザインターフェースパネル内にあることができ、二次元又は三次元表現を含むことができる。

本開示の１つの実施形態は、ガイドワイヤ検出の方法に関する。本方法は、本明細書に記載するような様々なステップ段階を含み得る。１つの実施形態において、本方法は、ガイドワイヤに対応する血管の表現に関する１以上の印(indicia)を生成することを含む。１つの実施形態では、カーペットビューが生成され、比較的高いコントラストの領域が候補ガイドワイヤ領域として検出される。本方法は、所与のガイドワイヤを構成するガイドワイヤセグメントを特定することも含むことができる。１つの実施形態において、本方法は、ユーザインターフェースを介して血管の表現のディスプレイからガイドワイヤセグメント及びガイドワイヤを除去することを含む。

１つの実施形態において、本開示は、血管内データを変換し、その上で陰影及び内腔検出のような特徴検出を実行する、ソフトウェアモジュール、演算子(operators)及び段階(stages)のパイプラインにおける中間ステップとしてガイドワイヤ検出を実行することに関する。例えば、ＯＣＴ又はＩＶＵＳプルバックの後にガイドワイヤ検出を実行することができ、内腔検出ソフトウェアモジュールを使用して結果として得られる血管内データを処理して、内腔境界に関する情報のような内腔データを抽出することができる。様々な陰影をデータセット内で検出することができる。加えて、識別された陰影を更に評価して、それらをガイドワイヤセグメントに関連する陰影として検証することができる。次に、ガイドワイヤが血管内データ内でひとたび識別され且つ検証されると、この情報を他の血管内データ処理モジュールに提供することができる。一例として、有効なガイドワイヤ検出は、側枝検出モジュールへの入力であることができる。

１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出の方法は、血管内データの１以上のフレームの１以上のバイナリマスクを生成することを含み得る。例えば、バイナリ形態学(binary morphology)を使用してノイズ除去又はフィルタリングすることによって、バイナリマスクをクリーニングすることができる。マスク又は他の血管内画像に対してオフセットを検出するプロセスを実行することができる。１つの実施形態では、１以上のカーペットビューベースのアプローチを使用することによって、部分的に、ガイドワイヤ検出を容易にすることができる。カーペットビューがひとたび得られると、例えば、カーペットビューのバイナリマスクを生成することによって、更なる処理操作をそれに対して実行することができる。

１つの実施形態では、血管内データのバイナリカーペットビューマスクを使用して候補ガイドワイヤ検出を検証することができる。１つの実施形態では、カーペットビューマスク、即ち、バイナリマスクは、ガイドワイヤセグメントの無効な検出を排除する後続の血管内画像処理段階のための入力として使用される。１つの実施形態において、陰影を生成するガイドワイヤの厚さは、約２０ミクロン〜約６０ミクロンの範囲の厚さを有する。１つの実施形態において、本方法は、カーペットビューマスクを生成するためにカーペットビュー画像を処理するステップと、ガイドワイヤセグメントのセットを生成するステップと、スプリアスセグメント（偽セグメント）を除去するステップと、セグメントを形成するために検出をリンクさせるステップと、セグメント間の親子関係を確立するステップと、ワイヤを創り出すためにセグメントをリンクさせるステップと、重複したワイヤを除去するステップと、後処理するステップとを含む。

本発明は、部分的に、血管内のガイドワイヤを検出する方法に関する。本方法は、血管内撮像システムを用いて、血管の１以上（１つ又はそれよりも多く）の血管内画像データセットを格納するステップであって、各血管内画像データセットは、複数の走査線を含む、ステップと、複数の走査線のうちの１以上の走査線上のガイドワイヤ陰影を検出するステップと、各ガイドワイヤ陰影についてのガイドワイヤオフセットを決定するステップと、複数の候補ガイドワイヤ検出が生成されるよう、１以上のガイドワイヤオフセットを用いて、フレーム毎ベースで候補ガイドワイヤ検出を決定するステップと、複数の候補ガイドワイヤ検出から複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成するステップと、検出されたガイドワイヤセグメントのセットを生成するために複数の候補ガイドワイヤセグメントからスプリアスガイドワイヤセグメントを除去するステップと、１以上の連続的なガイドワイヤ表現を生成するために検出されたガイドワイヤセグメントのセットからのセグメントをリンク付けするステップとを含む。

本方法は、血管内撮像システムのユーザインターフェースに１つ又はそれよりも多くの連続的なガイドワイヤ表現を含むガイドワイヤ表現を表示するステップを更に含むことができる。

本方法は、複数の走査線からカーペットビューを生成するステップと、カーペットビューを二値化してバイナリカーペットビューマスクを生成するステップとを更に含み、スプリアスガイドワイヤセグメントを除去するステップは、バイナリカーペットビューマスク内の「オン」領域との候補セグメントの交差に基づいて候補ガイドワイヤセグメントを評点するステップを含むことができる。更に、オン／「オン」又はオフ／「オフ」の代わりに、あらゆる他のバイナリ状態を使用することができ、オフがオンについて用いられるように、値を交換することができ、所与のバイナリ状態表示について逆もまた同様である。

本方法は、複数の候補ガイドワイヤ検出からの全ての可能な検出リンク付けのマッピングを生成するステップと、セグメントマッピングを使用して検出を連続的なガイドワイヤ表現内にリンクさせるステップとを更に含むことができる。

本方法は、複数の走査線のうちの１以上の走査線上でガイドワイヤ陰影を検出するステップ、各ガイドワイヤ陰影についてのガイドワイヤオフセットを決定するステップ、及び候補ガイドワイヤ検出をフレーム毎ベースに決定するステップのうちの１以上が、単一フレーム処理実装を用いて遂行されることを含むことができる。

本方法は、複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成するステップ、スプリアスガイドワイヤセグメントを除去するステップ、及び検出されるガイドワイヤセグメントのセットからガイドワイヤ表現を形成するステップのうちの１以上が、マルチフレーム処理実装を用いて遂行されることを含むことができる。

セグメントリンク付けは、セグメントの尾部と新しい検出との間の距離メトリックが閾値未満でるならば、遠位フレームからの既存のセグメントに検出をリンクさせるステップと、フレーム内のそのセグメントの外挿場所が検出の狭い距離内に位置するならば、新しい最遠位フレームから既存のセグメントに検出をリンクさせるステップとを更に含むことができる。

本方法は、セグメントが、検出のない１以上のフレームを越えてフレームの上に位置する検出にリンクされるときに、補間検出を提供するステップを更に含むことができる。セグメントは、実際のガイドワイヤに対応する確率の約０．５未満の確率を有するセグメントを除去する排除ルールのセットを用いてフィルタリングされることができる。（分割のために）親セグメントが２つの子セグメントにリンクされ或いは（併合のために）２つの親が単一の子セグメントに接続する、分割及び併合のうちの１つ又はそれよりも多くによって、別個のセグメントを境界付けることができる。

各々の特異なセグメントがそれと関連付けられる少なくとも１つの対応するワイヤを有すること、セグメントが２つに分かれるときに、新しいワイヤが創り出されること、セグメントが併合するときに、結果として得られるセグメントが親セグメントと関連付けられる多数のワイヤと関連付けられること、重複するワイヤがリンク付け後に排除されること、及びレンダリングされるガイドワイヤが３Ｄ空間内で重なり合わないよう、共通のセグメント上の検出を互いから離れる方向に平行移動させることによって、共通のセグメントに沿って進むワイヤが、視覚化目的のために不明瞭にされること、から成る群から選択される１つ又はそれよりも多くの条件の発生に基づいて、セグメントをリンクさせることができる。

本発明は、部分的に、血管内の１以上のガイドワイヤを検出するための血管内撮像システムのプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスも提供する。プログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスは、血管内データを受信する１以上のデータアクセスチャネル(channels)と、１以上のデータアクセスチャネルと電気的に通信するプロセッサ及び関連メモリとを含むことができる。プロセッサは、血管内撮像システムを用いて、各血管内画像データセットが複数の走査線を含む、血管の１以上の血管内画像データセットを格納し、複数の走査線のうちの１以上の走査線上のガイドワイヤ陰影を検出し、各ガイドワイヤ陰影についてのガイドワイヤオフセットを決定し、複数の候補ガイドワイヤ検出が生成されるよう、１以上のガイドワイヤオフセットを用いて候補ガイドワイヤ検出をフレーム毎ベースに決定し、複数の候補ガイドワイヤ検出から複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成し、検出されるガイドワイヤセグメントのセットを生成するために複数の候補ガイドワイヤセグメントからスプリアスガイドワイヤセグメントを除去し、且つ１以上の連続的なガイドワイヤ表現を生成するために検出されるガイドワイヤセグメントのセットからのセグメントをリンクさせる、ようにプログラムされることができる。

プログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスは、以下の特徴のうちの１以上を含むことができる。プロセッサは、血管内撮像システムのユーザインターフェースに１以上の連続的なガイドワイヤ表現を含むガイドワイヤ表現を表示するようにプログラムされることができる。

プロセッサは、複数の走査線からカーペットビューを生成し、且つバイナリカーペットビューマスクを生成するためにカーペットビューを二値化するように、プログラムされることができ、スプリアスガイドワイヤセグメントを除去することは、バイナリカーペットビューマスク内の「オン」領域との候補セグメントの交差に基づいて候補ガイドワイヤセグメントを評点することを含む。

プロセッサが、複数の候補ガイドワイヤ検出から全ての可能な検出リンク付けのマッピングを生成し、セグメントマッピングを用いて検出を連続的なガイドワイヤ表現にマッピングするように、更にプログラムされる、プログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスプロセッサ。

プロセッサは、複数の走査線のうちの１つ又はそれよりも多くの走査線上でガイドワイヤ陰影を検出し、各ガイドワイヤ陰影についてのガイドワイヤオフセットを決定し、且つ候補ガイドワイヤ検出をフレーム毎ベースに決定することが、単一フレーム処理指令を用いて遂行されるようにプログラムされる。

プログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスにおいて、複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成すること、スプリアスガイドワイヤセグメントを除去すること、及び検出されるガイドワイヤセグメントのセットからガイドワイヤ表現を形成することのうちの１つ又はそれよりも多くは、マルチフレーム処理指令を用いて遂行される。

セグメントリンク付けは、セグメントの尾部と新しい検出との間の距離メトリックが閾値未満でるならば、遠位フレームから既存のセグメントに検出をリンクさせること、及びフレーム内のそのセグメントの外挿場所が検出の狭い距離内に位置するならば、新しい最遠位フレームから既存のセグメントに検出をリンクさせるステップとを更に含むことができる。

プロセッサは、セグメントが、検出のない１つ又はそれよりも多くのフレームを越えてフレームの上に位置する検出にリンクされるときに、補間検出を提供するようにプログラムされることができる。セグメントは、実際のガイドワイヤに対応する確率の約０．５未満の確率を有するセグメントを除去する排除ルールのセットを用いてフィルタリングされることができる。別個のセグメントが、（分割のために）親セグメントが２つの子セグメントにリンクされる或いは（併合のために）２つの親が単一の子セグメントに接続する、分割及び併合のうちの１つ又はそれよりも多くによって境界付けられることができる。

セグメントは、各々の特異なセグメントがそれと関連付けられる少なくとも１つの対応するワイヤを有すること、セグメントが２つに分かれるときに、新しいワイヤが創り出されること、セグメントが併合するときに、結果として得られるセグメントが親セグメントと関連付けられる多数のワイヤと関連付けられること、重複するワイヤがリンク付け後に排除されること、及びレンダリングされるガイドワイヤが３Ｄ空間内で重なり合わないよう、共通のセグメント上の検出を互いから離れる方向に平行移動させることによって、共通のセグメントに沿って進むワイヤが、視覚化目的のために不明瞭にされること、から成る群から選択される１つ又はそれよりも多くの条件の発生に基づいてリンクされることができる。

１つの実施形態において、本開示は、本明細書に記載し且つ描写するステップのうちの１以上を実行するプロセッサ指令を含む、血管内のガイドワイヤを検出する方法を実行する複数のプロセッサ実行可能な指令で符号化された非一時的な機械可読記憶媒体に関する。

特許又は出願ファイルは、有色で実行される少なくとも１つの図面を含む。（複数の）有色図面を備えるこの特許又は特許出願公報の写しは、請求及び所要の手数料の支払い後に特許庁によって提供されるであろう。

数字は必ずしも原寸通りでない。代わりに強調が例示的な原理に概ね置かれている。図面は全ての態様において例示的であると考えられるべきであり、本発明の範囲を限定することを意図するものでなく、その範囲は特許請求の範囲によってのみ定められる。
本開示の例示的な実施形態に従った例示的な血管内データ収集システム及び関連する血管内データ収集プローブ、並びに関連する画像処理、検出、及び他のソフトウェアコンポーネントである。 本開示の例示的な実施形態に従った血管内データ処理ソフトウェアモジュールの例示的なパイプラインである。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤ検出プロセスの様々な初期ステップ又は段階の概略を示している。 本開示の例示的な実施形態に従ったカーペットビューが生成された後のガイドワイヤ検出プロセスの追加的なステップ又は段階を示している。 本開示の例示的な実施形態に従ったオフセット及び厚さ値を決定する開始終了ペアを識別するのに適したプロセスフローを示している。 本開示の例示的な実施形態に従った血管内画像及び遠近オフセットデータに沿う関連画像のバイナリマスクを示している。 本開示の例示的な実施形態に従った図６Ａのバイナリマスクからの特定の境界、オフセット及びデータを強調している。 本開示の例示的な実施形態に従った図６Ａのバイナリマスクからの特定の境界、オフセット及びデータを強調している。 本開示の例示的な実施形態に従った検出及び検証ステップ並びに他の血管内データ処理ステップのプロセスフローチャートである。 本開示の例示的な実施形態に従った、強度値に対する、血管内データセット、並びに、組織強度、投影、相対的な極値、局所適合閾値、及び走査線に関する曲線、線、又はデータ地点のような陰影のプロットである。 本開示の例示的な実施形態に従った例示的な陰影サーチ方法を例示するプロセスフローチャートである。 本開示の例示的な実施形態に従った陰影領域の検出を例示する血管内画像のバイナリマスクである。 本開示の例示的な実施形態に従った陰影領域の検出を例示する血管内画像のバイナリマスクである。 本開示の例示的な実施形態に従った陰影領域の検出を例示する血管内画像のバイナリマスクである。 本開示の例示的な実施形態に従った陰影領域の検出を例示する血管内画像のバイナリマスクである。 本開示の例示的な実施形態に従った血管内データセットからガイドワイヤオフセット位置を決定するプロセスフローである。 本開示の例示的な実施形態に従った給送カテーテル内の誤った信号検出を避ける様々なガイドワイヤ検出及び関連する血管内データ処理ステップのプロセスフローチャートである。 本開示の例示的な実施形態に従った、陰影内のガイドワイヤオフセットを識別する目的のためにガイドワイヤオフセット値の外れ値を除去するために用いられる、ソフトウェアアルゴリズムを使用して実施されるような、方法によって計算される反復的な標準偏差のプロットである。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤ位置を示す１以上の血管内データ検出モジュールの適用後の血管内画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１４Ａの部分の拡大図である。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドカテーテル陰影、ステント支柱陰影、及びガイドワイヤ陰影を示す、例示的なカーペットビュー画像である。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤ陰影及び様々な他の陰影を示す未処理のカーペットビュー画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った方法を使用するセグメント定義及び検出に適したガイドワイヤセグメント並びにそれらの分割及び併合の概略図である。 本開示の例示的な実施形態に従った解かれたステント支柱及びガイドワイヤ陰影を示すカーペットビュー画像のバイナリマスクである。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤのスプリアスセグメントを除去するプロセスフローである。 本開示の例示的な実施形態に従った不妊型セグメントとの分割部でのセグメントのリンク付けを示すガイドワイヤセグメントの概略図である。 本開示の例示的な実施形態に従った孤児型セグメントとの併合部でのセグメントのリンク付けを示すガイドワイヤセグメントの概略図である。 本開示の例示的な実施形態に従った不妊型及び孤児型のリンク付けを示すガイドワイヤセグメントの概略図である。 本開示の例示的な実施形態に従った診断システムのユーザインターフェースの部分として示される多数のガイドワイヤを備える血管内画像の断面又は長手表示である。 本開示の例示的な実施形態に従った診断システムのユーザインターフェースの部分として示される多数のガイドワイヤを備える三次元血管内画像である。 本開示の例示的な実施形態に従った血管内データ収集システムのためのグラフィックユーザインターフェースの部分として内腔に対する検出されたガイドワイヤを描写する血管内データを使用して生成されたグラフィックユーザインターフェースである。 本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤの三次元モデルを生成する処理を描写するプロセスフローである。 本開示の例示的な実施形態に従ったコロケーションゾーンを有するガイドワイヤモデルの概略図である。

本明細書に開示するシステム及び方法は、動脈のような血管内に配置されるガイドワイヤ及びそれに関連する陰影(shadow)の血管内撮像及び特徴検出(feature detection)に関する。所与の血管は、ワイヤ編組(wire braiding)、以前に配置されたステント、及び動脈を撮像するときに挑戦を提示し得る陰影を生成する他の特徴を含む、給送カテーテル(delivery catheter)を含むことができる。本開示は、診断システムのためのユーザインターフェースの部分としての二次元表現及び三次元表現におけるガイドワイヤの表示(display)及び表現(representation)に関する。血管内領域におけるガイドワイヤセグメント及びそれらに関連する陰影の存在は問題である。何故ならば、それらはステント支柱(stent strut)、側枝(side branch)、狭窄(stenosis)、脂質プール(lipid pool)として誤って識別され得る。さもなければ、それらは診断処置中に関心の特徴を不明瞭にし得る。ガイドワイヤ陰影は、エンドユーザにとっての関心の領域も不明瞭にし得る。よって、陰影の場所を決定し且つ区別することは有用である。何故ならば、それは狭窄及びステント配置計画を評価することのような診断活動を改善するからである。

ＯＣＴ及びＩＶＵＳ画像のような血管内画像内のガイドワイヤ及びそれに関連する陰影は、望ましくない画像処理エラーの原因となり得るし、画像処理パイプラインにおける他のステップを妨げ得る。幾つかの脈管内処置が２以上（２つ又はそれよりも多く）のガイドワイヤを含むことができるという事実は、それらが創り出す陰影に対処すること、並びに、動脈画像内のそれらの重なり合い(overlaps)、分枝(branches)及び合併(mergers)を特定しようと試みるときに、更なる複雑さを加える。また、正確な陰影検出は、１つの実施形態における側枝及びステント支柱検出のための述語ステップ(predicate step)である。 結果的に、血管内画像中のガイドワイヤ場所が、エンドユーザ及び他の関連する撮像処理モジュールに示される結果の精度に影響を及ぼすならば、その正確なガイドワイヤ検出及び表現（又は除去）は診断的な重要性を有する。

部分的に、本開示は、ガイドワイヤ検出方法及び様々なシステム、実施及び関連プロセス並びにそれらのサブプロセス又は段階（ステージ）に関する。方法は、血管内撮像プローブから生成されたデータセットを操作するソフトウェアモジュールのパイプラインを使用して実施されることができる。方法及びソフトウェアモジュールは、様々なガイドワイヤ検出に関連する操作及びステップを実行するために、さもなければガイドワイヤ検出ワークフローの出力を使用して側枝又はステント検出のような他の検出又は表示プロセスを実行するために、使用される。

様々なガイドワイヤ検出方法及びソフトウェア実装を以下により詳細に記載する図１のデータ収集システムのような診断システムと共に使用することができる。本明細書に記載し且つ例示するソフトウェアモジュール及び関連方法及びステップを使用して様々なガイドワイヤに関連するステップ及び操作を実行する。１以上（１つ又はそれよりも多く）のソフトウェアモジュール及び関連するステップを使用してガイドワイヤによって内腔(lumen)に放たれる陰影の場所を決定して、ガイドワイヤ陰影の検出を行うことができる。

図１のシステム及び図２の例示的なデータパイプラインと共に使用される１以上のソフトウェアモジュールによって、ガイドワイヤオフセットの計算を行うこともできる。陰影領域内のガイドワイヤのオフセットは、陰影内の走査線に沿うピーク(peaks)、移行(transitions)、又は相対極値(relative extrema)をサーチすることによって計算される。１以上のモジュール及び様々な血管内データ処理ステップを使用してモデル接続ワイヤへの補間を行うこともできる。この補間ステップは、フレーム内のガイドワイヤ検出のセグメントを構築し、有効なセグメントを接続して、ガイドワイヤの接続モデルを創り出す。セグメントを採点するために使用することできる様々な基準に基づいて、セグメントが有効であると決定することができる。セグメントスコア及びセグメント連続性を使用してガイドワイヤを生成することができる。そのセグメントに基づいてガイドワイヤを採点することができる。さらなる脈絡を与えるために、本開示の方法を実施する診断システムの議論を図１に記載している。

図１は、動脈のような血管５と、データ収集プローブ７と、血管内データ収集及び処理システム１０とを描写する、高レベルの概略図である。ガイドワイヤＧＷが血管５内に示されている。システム１０は、例えば、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、又は他の血管内撮像システムを含むことができる。ステント１２が血管５内に示されている。ステント内のガイドワイヤからの陰影は、ステント検出エラーを引き起こす原因となり得る。さもなければ、それらは血管５の撮像を妨げ得る。

ステント１２は、複数の支柱(struts)を含む。支柱の一部は、血管内プローブを用いて血管を撮像するプロセスの一部として、陰影又は陰影領域ＳＲを生成し得る。ガイドワイヤも陰影を生成する。加えて、ガイドカテーテル及び側枝も画像データ収集中に陰影を生成し得る。システム１０は、側枝検出、ピーク検出、陰影領域検出及び処理、エラー矯正、モデル比較、内腔検出、ステント検出、並びに本明細書に記載する様々な他のプロセスを実行するのに適した、様々なソフトウェアモジュールを含むことができる。

システム１０は、本明細書に記載する用途及びデータ収集のコヒーレンス及び帯域幅要件を満足する適切な光源を含むことができる。システム１０は、超音波撮像システムを含むことができる。プローブ７は、１以上の光ファイバ１５とその中に配置されたプローブ先端１７とを有するカテーテル部分を有する、カテーテル２０を含むことができる。１つの実施形態において、プローブ先端１７は、ビームディレクタ(beam director)を含む。

図示のように、カテーテル２０は、動脈内腔のような内腔１１内に導入される。プローブ７は、光を内腔１４内に又はファイバ１５の長手軸に対して垂直な方向に前方に導く回転する又はスライド可能なファイバ１５を含むことができる。結果的に、ファイバ１５が回転するときにプローブの側面から方向付けられる光の場合には、ＯＣＴデータが血管５の壁に対して収集される。血管５の壁は内腔境界を定める。この内腔境界は、内腔検出ソフトウェア構成要素を用いてプローブ先端１７で収集される光信号から得られる距離測定値を用いて検出されることができる。動脈を通じるプルバック(引戻し)(pullback)中にプローブによって生成される走査線内で、陰影領域、ガイドワイヤ、及び他の特徴を識別することができる。ガイドワイヤのセグメントを画像化し、連続的なガイドワイヤ２Ｄ又は３Ｄ表現に組み込むことができる。プローブ７は、１つの実施形態において、超音波のようなＯＣＴに加えて他の撮像モダリティを含むことができる。

図１に示すように、プローブ先端１７は、それが血管５のステント領域に対して遠位にあるよう、内腔１４内に位置付けられる。プローブ先端１７は、光を透過し、例えば、ステント１２及び血管５の壁のような物体から後方散乱光を受け取るように、構成される。プローブ先端１７及びデータ収集プローブ７の残部は、先端がステント領域を通過してステント支柱及びガイドワイヤＧＷを撮像するよう、内腔１４を通じて引っ張られる。これらの支柱及びＧＷは、画像化されると陰影を生成し得る。プローブ７は、ＯＣＴシステム１０と光学的に通信する。光ファイバ１５を介してプローブ先端１７に繋がるＯＣＴシステム又はサブシステム１０は、レーザのような光源と、サンプルアーム及び基準アームを有する干渉計と、様々な光路と、クロック発生器と、フォトダイオードと、他のＯＣＴシステムコンポーネントとを含むことができる。

１つの実施形態では、均衡型フォトダイオードベースのシステムのような光受信器３１が、プローブ７から出る光を受け取ることができる。コンピュータ、プロセッサ、ＡＳＩＣＳ又は他のデバイスのような、コンピューティングデバイス４０が、ＯＣＴシステム１０の部分であることができ、或いはＯＣＴシステム１０との電気的又は光学的に通信する別個のサブシステムとして含められることができる。コンピューティングデバイス４０は、側枝検出、ステント支柱候補選択又は識別、候補ガイドワイヤ検出、オフセット決定、バイナリガイドワイヤカーペットビューマスク(carpet view mask)の創成、プルバックデータ収集及びルーティング、並びに本明細書に記載する他のガイドワイヤに関連する方法及び分析及び表示及び検出ステップのために構成される、画像データ処理段階のような、データ及びソフトウェア４４を処理するのに適したメモリ、ストレージ、バス及び他のコンポーネントを含むことができる。ソフトウェアモジュール４４は、陰影検出モジュールと、本明細書に記載するような関連するプロセス及びステップとを含むことができる。

１つの実施形態において、コンピューティングデバイス４０は、ＧＷ検出ソフトウェアモジュール及び方法のような、ソフトウェアモジュール又はプログラム４４を含むか或いはそれらにアクセスする。パイプライン４４のソフトウェアに関する追加的な詳細は、図２に関して記載されるように、本明細書において記載される。ソフトウェアモジュール又はプログラム４４は、画像データ処理パイプライン又はそのコンポーネントモジュール及び１以上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むことができる。モジュールは、互いにサブセットであることができ、様々な入力、出力、及びデータクラスを通じて配置され且つ接続されることができる。

例示的な画像処理パイプライン及びそのコンポーネントは、本明細書で開示するプロセスフロー及び図２に示すようなプログラム４４のうちの１以上を構成することができる。ソフトウェアモジュール又はプログラム４４は画像データを受信し、そのような画像データを血管の二次元及び三次元ビューに変換し、ＧＷは、内腔検知ソフトウェアモジュール、ピーク検出、ステント検出ソフトウェアモジュール、側枝検出ソフトウェアモジュール、陰影検出モジュール 、走査線選択モジュール、検証モジュール、画像演算子、及び本明細書に記載するステップを行う他のソフトウェアモジュールを含むことができる。画像データ処理パイプライン、そのコンポーネントソフトウェアモジュール及び関連する方法、並びに本明細書に記載する方法のいずれかは、メモリ内に格納され、プロセッサ、デバイス、又は他の集積回路のような、１以上のコンピューティングデバイスを使用して実行される。

図示のように、図１では、収集される画像データを用いて生成される血管の断面図及び縦方向図(longitudinal view)のような情報４７を示すために、ディスプレイ４６もシステム１０の一部であり得る。ディスプレイ４６を介してＯＣＴ又はＩＶＵＳ画像のようなステント及び内腔境界の表現をユーザに示すことができる。側枝検出、陰影検出及びステント検出は、これらの特徴及び表示される画像中に含められてよい識別印(identifying indicia)を備えるあらゆるコーディング(coding)又はタグ付け(tagging)の表示に先立って行われる。１以上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を用いてこのＯＣＴベースの情報４７を表示することができる。図１４Ａ、図１４Ｂ及び図２２乃至２６の画像は、ＧＵＩ及び様々な入力デバイスを用いて表示され且つ相互作用される情報４７の例である。

加えて、この情報４７は、以下のものに限定されないが、ＯＣＴシステム及びデータ収集プローブを用いて得られる、断面スキャンデータ、縦方向スキャン、直径グラフ、画像マスク、ステント、不完全密着領域(area of malaposition)、内腔境界、及び血管又は基礎を成す距離測定値の他の画像又は表現を含むことができる。コンピューティングデバイス４０は、陰影及び陰影領域内の支柱を含むステント支柱、並びに文章、矢印、カラーコーディング、強調表示、輪郭線、又は他の適切な人間若しくは機械可読印のような他の血管特徴を識別するように構成された、１以上のメモリデバイス４５内に格納することができるソフトウェア又はプログラム４４を含むこともできる。

ひとたびＯＣＴデータがプローブで得られ、メモリ内に格納されると、それは、プルバック領域又はそのサブセットの長さに沿う血管の断面図、縦方向図及び／又は三次元図のような情報４７を生成するために、処理されてよい。図１４Ａ、図１４Ｂ及び図２２乃至２６に示すように、さもなければ本明細書中に記載するように、これらの図をユーザインターフェースの一部として描写することができる。

１つの実施形態において、本開示は、血管内データ処理パイプラインとも呼ぶパイプライン又はストリームパイプラインに関する。血管内データ収集システムを使用して本明細書に記載し且つ描写する様々な方法を実施するための例示的なソフトウェアモジュールベースのパイプラインが図２に示されている。パイプラインは、例えば、ガイドワイヤ検出モジュールのような複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。パイプラインのコンポーネントは、走査線（スキャンライン）のような血管内データに対する操作及び処理のような画像処理及び分析を実行する。パイプラインは、電子メモリデバイス内に格納されるプルバック生成データセットからデータを読み出し、そのデータを操作して様々なソフトウェアモジュールにルーティングし(routes)、血管内データ収集システムのグラフィカルインターフェースのために表示する画像を準備する。ガイドワイヤの位置及び大きさに関するデータをレンダリングエンジンにルーティングして、三次元ワイヤフレームを創り出すことができる。本明細書に示すように、例えば図２６に示すように、２Ｄ画像を生成することもできる。

図２を参照すると、画像検出ソフトウェアモジュールは、バイナリ画像又はバイナリ画像処理コンポーネントによって使用される閾値を計算する。その方法は、走査線又は２Ｄ若しくは３Ｄ画像のような血管内データを操作するソフトウェアモジュールとしてバイナリ画像生成器を使用することができる。バイナリ画像生成器は、異なるコンポーネントによって使用されるマスク画像を創り出して内腔境界を計算する。内腔検出（LumenDetect）８１の下流の様々なソフトウェアモジュールを本明細書中により詳細に記載する。１つの実施形態では、ＧＷデータ８７を入力として受信し、様々な画像データ処理モジュール、即ち、ガイドワイヤ検出（GWDetect）８５、側枝検出（SideBranch）８８、及びステント検出（StentDetect）９０によって処理することができる。

部分的に、本開示は、本明細書ではＧＷＤとも呼ぶガイドワイヤ検出ソフトウェアモジュールに関する。ＧＷＤは、１以上の血管内画像データソフトウェアモジュールのパイプライン内の１つの血管内画像データソフトウェアモジュール（又は方法）である。ＧＷＤは、方法全体に関連する異なるタスクのための様々な他の関連するソフトウェアモジュール及び方法を含むことができる。それは他の血管内画像データソフトウェアモジュールと協働してガイドワイヤの場所を特定する。ガイドワイヤ検出に関連するモジュールは図２に列挙されている。点線は、ＧＷＤ及び他のモジュールの間で共有されるモジュールデータを示している。１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出前処理モジュールは、後続の方法による使用のためにバイナリ画像中の「オン」領域を符号化する。よって、血液又は内腔に対応する「オフ」領域は無視されてよく或いは他のパイプラインコンポーネントを使用して処理されてよい。１つの実施形態において、ＧＷＤは、ＯＣＴフレーム内のガイドワイヤの場所を識別（特定）する。この識別ステップは、１つの実施形態において、ガイドワイヤの一部を含む走査線を識別することを含むことができる。

ガイドワイヤ検出方法における第１のモジュールは、ガイドワイヤ検出前処理ソフトウェアモジュールである。それはバイナリ画像生成モジュールによって創り出されるバイナリマスク上で作動する。バイナリマスクは、「オン」領域及び「オフ」領域を含む。バイナリマスク上の前処理モジュール動作の一部として、それは開始終了ペアデータ(start stop pair data)を生成する。このデータは画像二値化における「オン」領域のランレングス符号化を含むことができる。「オン」領域及び「オフ」領域は、０及び１のような、高い値及び低い値に対応し、その逆もまた同様である。このようにして、マスクはバイナリデータ表現を有するように生成される。開始終了ペアデータは、パイプラインの血管内データ処理モジュールのうちの１以上によって使用される。ガイドワイヤソフトウェアモジュールは、ガイドワイヤ領域内の支柱の探索を避けるためにステント検出ソフトウェアモジュールによって使用されるガイドワイヤデータを生成する。ガイドワイヤデータは側枝モジュールによっても処理される。ガイドワイヤデータは入力であり、側枝検出からガイドワイヤ陰影を除去することによって偽陽性を減少させるために使用される。このようにして、ガイドワイヤ位置及び関連する陰影の検出は、側枝検出の精度を向上させるのに役立つ。

ガイドワイヤ検出ソフトウェアのアーキテクチャは、様々な関係、パラメータ及びデータ構造を使用して実装されることができる。ガイドワイヤ検出又はガイドワイヤ候補の結果の格納は、コンピュータ可読メモリ内の様々なクラス及びオブジェクト表現を使用して実行されることができる。その方法は、様々なメモリ及びデータ管理及びルーティングソフトウェアモジュールを使用して、血管内データ及びガイドワイヤデータの種類を分類し且つそのようなデータを管理することができる。

ガイドワイヤデータ／場所情報
メモリ内に格納される様々なオペレータ(operator)及びソフトウェアモジュールのための様々な中間出力及び入力。第１のコンピュータ可読メモリ及び第２のコンピュータ可読メモリのような１以上のメモリを使用して、ガイドワイヤ検出方法の結果を格納することができる。１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出実装は、それらの表示を管理する方法及びアルゴリズムによって必要とされる全てのデータ記憶部材を定めるために様々なデータカテゴリ及びパラメータを使用することができる。所与の実施形態における使用に適したガイドワイヤ関連データ又はパラメータの幾つかの例示的なカテゴリは、ガイドワイヤフレームデータ、場所データ、組織オフセット、及び本明細書中に記載する他のものを含むことができる。

ガイドワイヤデータのカテゴリ又はクラスは、フレーム毎データ(per frame data)を含むことができる。ガイドワイヤデータ（又はガイドワイヤパラメータ）のクラス又はカテゴリは、陰影エッジ、候補ガイドワイヤデータ、ガイドワイヤセグメント、及び本明細書で開示する他のものを含むことができる。１つの実施形態において、陰影エッジデータは、ガイドワイヤ領域を境界付けるエッジの走査線位置を含むことができる。１つの実施形態において、候補ガイドワイヤデータは、候補ガイドワイヤ場所及び寸法を定める。候補ガイドワイヤデータは、オフセット、陰影幅、頂点、フレーム位置、及び中心位置のうちの１以上を含むことができる。ガイドワイヤセグメントは、ガイドワイヤ検出又はセグメントの接続されたセットを定めることができる。

ガイドワイヤ検出クラスの結果の格納は、パイプライン内でインスタンス化され(instantiated)、血管内データ収集ソフトウェアモジュールを通じて全てのモジュールに渡される。画像処理パイプラインによって使用されるデータは、様々な形態を有することができる。１つの実施形態において、内腔オフセット、陰影エッジ位置のベクトル、検出のリスト及びガイドワイヤのオフセットを含む、特定のフレームに見出される特徴は、１以上のベクトル、行列又はリストとして格納される。

ＧＷＤの様々なコンポーネント及びステップは、第１のメモリ又はそれよりも多くのメモリ内に格納されるオブジェクトとしてガイドワイヤセグメントのセットを生成することができる。１つの実施形態において、これらのガイドワイヤセグメントオブジェクト又は格納情報は、親セグメントのリスト、子セグメントのリスト、関連する検出及びワイヤのリストのうちの１以上を含むことができる。１つの実施形態において、方法及び関連するソフトウェアベースのモジュールは、セグメントを接続することによって生成されるガイドワイヤデータを含むリストを生成し、各セグメントは、関連するフレーム毎ガイドワイヤ検出のリストを含む。

親子セグメントの概念は、記録の近位端から遠位までデータフレームに沿って指向的にガイドワイヤデータ処理を評価するときに有益である。セグメントが互いにリンクされると、分割又は併合があるときにはいつでも、セグメントは終了させられる。次に、（分割の場合には）多数の新しい子セグメントが創り出され、併合の場合には、単一の新しい子セグメントが創り出される。親セグメントが子セグメントに常に近接している場合、セグメントは親／子として互いに関連する。

様々な関係及び用語を使用して、リンキング及びそれらの様々な関係についてセグメントを分類しすることができる。これらの用語及び関係は、近位から遠位のフレーム処理順序が使用されるか或いは他のセグメント処理及び分析アプローチが使用されるかに基づき異なり得る。１つの実施形態において、セグメントは、遠位から近位に、以下の順序、即ち、Ｎ，Ｎ−１，Ｎ−２，．．．．３，２，１の順序においてリンクされる。１つの実施形態では、フレームＫにあるセグメントＳ１が、フレームＫ−１で２つ（又はそれよりも多く）のセグメントＳ２及びＳ３に接続するとき、これは分割であり、Ｓ２及びＳ３は、親セグメントＳ１の子である。加えて、１つの実施形態において、フレームＫにある多数のセグメントＳ１及びＳ２がフレームＫ−１にある単一のセグメントＳ３に接続するとき、これは併合であり、Ｓ１及びＳ２は、子セグメントＳ３の親である。所与の実施形態では、様々な他の用語及びセグメントトリンク順序条件及び制約を使用することができる。

１つの実施形態において、血管内データの特定のフレーム内で検出される特徴は、例えば、第１のメモリ及び第２のメモリのような、１以上のコンピュータ可読メモリ内に格納される。１つの実施形態において、各特徴は、特異なフレーム番号によって識別される。そこから組み立てられる候補ガイドワイヤ検出、セグメント、及びガイドワイヤ表現のような、複数の要素の様々なセット又はグループを、全て、そのようなメモリ内に格納し、本明細書で記載し且つ図示する様々なコンピュータベースのステップを使用して処理することができる。

その方法は、ファイルを格納し、ガイドワイヤセグメントに属する検出への参照を含む表、リスト、ベクトル、行列、及び他のデータストレージ実装を創り出すことができる。セグメントは、多数の親セグメントと、多数の子セグメントとを有することができる。１つの実施形態において、ガイドワイヤの各セグメントは、特異なセグメント識別子又はＩＤを有する。このセグメントＩＤに関連付けられるＧＷ検出は電子機械読出可能であり且つ書込可能なメモリデバイス内の１以上のデータ構造内に格納される。１つの実施形態において、セグメントＩＤと関連付けられるセグメントオブジェクトを接続することによって生成されるガイドワイヤデータのセットも生成され、メモリ内に格納される。各セグメントを多数のガイドワイヤに関連付けることができる。１つの実施形態では、多数のガイドワイヤセグメントを互いにリンクさせてガイドワイヤを形成する。関連するセグメント及び検出への参照を含むセグメントオブジェクトを接続することによって生成されるガイドワイヤデータのインスタンスによって所与のガイドワイヤを表現することができる。

個々の検出は、電子記憶装置内にオブジェクト又はパラメータとして格納することができる候補ガイドワイヤ場所及び寸法データのインスタンスによって表現される。一般的には、ガイドワイヤ及び血管内測定関連データを含む、第１のメモリ及び第２のメモリ及び他のメモリデバイス並びにメモリ場所をアドレス指定し、書き込み、アクセスし、且つ読み出すことができる。ガイドワイヤ検出を行うことから得られるパラメータ及び出力の一部は、フレーム番号、ガイドワイヤ陰影領域の中心についての走査線、画素内のガイドワイヤオフセット、デカルト座標内のガイドワイヤの先端の座標、デカルト座標内のガイドワイヤの中心の座標、検出と関連付けられるセグメントへのポインタ、及び検出と関連付けられるセグメントへのポインタを含むことができる。

ガイドワイヤ検出方法は、図２に示すように、ガイドワイヤ検出前処理モジュールの上流モジュールで作動して、そこからのデータを変換する。ガイドワイヤデータへの更新は、個々の単一フレーム処理結果を処理し(takes)、そして、ガイドワイヤデータへの更新は、無効なガイドワイヤの位置を削除し、補間により欠落場所を満たすことによって、クロスフレーム情報を使用して、検出したガイドワイヤ場所を精緻化する。１つの実施形態では、マルチフレーム結果から１以上のガイドワイヤ検出を生成して、検出したガイドワイヤ場所を特定する。初めに、ガイドワイヤ検出プロセスを用いてガイドワイヤセグメントを特定する。次に、ガイドワイヤセグメントを評価し且つグループ分けして、所与のガイドワイヤを構築する。

陰影検出方法は、１つの実施形態では別個のプロセス又は並列プロセスの一部として処理される。本開示を通じた様々な場合においてガイドワイヤをＧＷと短縮する。ＧＷ検出プロセス全体の陰影検出に関連するサブ方法(sub-methods)は、分離可能な方法のグループを含むことができる。これらの方法は、ガイドワイヤによって組織に放たれる陰影を識別する。陰影検出方法の例示的な詳細を本明細書に記載する。

ガイドワイヤ検出ソフトウェアモジュール又はＧＷＤは、以下に概説するような１以上のプロセス又は方法を含む。これらは画像データのフレームに関して実施されることができる。加えて、これらの方法は、単一フレーム処理又はマルチフレーム処理を使用して実施されることができる。単一フレーム処理では、画像データ処理及びマスクの適用及び他の検出ステップが、データの単一フレームに関して実行される。次に、マルチフレーム処理について、画像データの２以上のフレームが処理される。マルチフレーム処理は、本明細書に記載するステップの一部のために有用である。何故ならば、それは隣接するフレーム又はフレームのセットからの情報が考慮に入れられるのを可能にするからである。マルチフレームプロセスは、候補ガイドワイヤ検出が有効であるのを検証するために有用である。これはその検出が他の検出と整列させられているか或いは隣接していることに起因し得る。検出は、ガイドワイヤの細長い幾何学的形状の故に、多数のフレームに亘ることが予想される。所与の実施形態では、これらのフレームベースの処理方式のうちの１以上を使用することができる。

１つの実施形態において、血管内データは、データ処理パイプラインの１以上のプロセス部分又は本明細書に記載するプロセスフローのうちの１以上を使用して処理される。ガイドワイヤ検出プロセスの一部として、以下のステップ又はプロセスのうちの１以上が実装される。

● 陰影領域の検出（単一フレーム処理）。

● カテーテル中心に最も近い検出されたガイドワイヤ上の地点が頂点として参照される頂点オフセット検出（単一フレーム処理）。

● ガイドワイヤを含む可能性が高い走査線を識別する特徴としての機能を果たすカーペットビューマスクの創成。

○ 単一フレーム処理で生成されるカーペットビュー強度
○ マルチフレーム処理で起こるカーペットビュー強度画像の形態的処理及び二値化。

● セグメントの創成、検証、無効セグメントの削除（マルチフレーム処理）。

● セグメントを接続することによるワイヤの創成及びワイヤの選択（マルチフレーム処理）。

● リンクされたワイヤの後処理。

● ガイドワイヤの視覚化／表示。

これらのプロセス又は方法は、動脈を通じたプローブのプルバック(pullback)からの走査線又は他の血管内データを操作して変換するソフトウェアベースの方法として実施されることができる。１つの実施形態において、頂点はカテーテルの中心に最も近い検出されたガイドワイヤ上の地点として参照される。よって、それは、検出されたガイドワイヤの中心に対して、中心により近い１つのＧＷ半径及び同じ走査線上で整列させられる。１つの実施形態において、後処理ステップは、撮像アーチファクトクリーンアップ、ワイヤの重複除去（重複ワイヤの除去）、及び重複ワイヤの明確化のうちの１以上を含む。１つの実施形態では、ガイドワイヤをディスプレイ４６上に表示し或いは視覚化することができる。ＯＣＴプルバックからのデータに関して識別された表示されたガイドワイヤの例を図１５Ａ（カーペットビュー）及び２３Ａ（三次元切断平面図）に示す。

ガイドワイヤ陰影検出実施形態
例示的なガイドワイヤ検出方法の概要が、図３及び図４のプロセスフローに要約されている。図３は、陰影及びオフセットに関連するガイドワイヤ検出プロセスの単一フレーム処理の特徴を示している。１つの実施形態では、１以上のカーペットビューベースのアプローチを使用することによって、部分的に、ガイドワイヤ検出を容易化することができる。図１５Ａ乃至図１５Ｇ及び図１７は、カーペットビュー画像及びそれらに適用される検出及び画像処理ステップに関する様々な詳細を示している。図４は、図３のプロセスに従って或いはさもなければ本明細書に記載されるように生成されたカーペットビュー表現を使用するガイドワイヤ検出プロセスを示している。１つの実施形態において、図３は、単一フレーム処理を用いて実施される。１つの実施形態において、図４は、マルチフレーム処理を用いて実施される。

カーペットビューの概要
プローブを用いたプルバック処置中に得られる血管内画像データは、縦方向図に沿った断面図又は極図(polar view)を展開することにより走査線の表現を創り出すことによって、ユーザに表示されることができる。カーペットビューは、二次元のデータ表現である。１つの実施形態において、カーペットビューは、断面ＯＣＴ画像を示すが、広げられたカーペットの巻きシリンダ(unrolled wrapped cylinder of carpet)に類似する方法において広げられ或いは展開されている。

１以上の方法においてＯＣＴ画像又はその基礎を成すコンポーネントを概念化するためにカーペットビューを使用することができる。例えば、１つの実施形態において、カーペットビューは、３Ｄ血管内データセットの半径方向オフセット寸法を単一強度に縮める(collapses)。このようにして、データを（Ｚ、シータ）座標内で表現することができる。１つの実施形態において、半径方向オフセット寸法を縮める方法は、近オフセット推定値(near offset estimate)と遠オフセット推定値(far offset estimate)との間で強度値を合計することである。この強度値の合計は、カーペットビュー／ＯＣＴ画像中の特定領域に対するコントラストの検出可能な増加を生む。例えば、カーペットにおいて、この加算プロセスは、陰影を放つ金属物体の領域内にあるときにはいつでも強力な検出可能なコントラストをもたらす。次に、このコントラストは、ガイドワイヤのようなそのような金属物体の検出を容易にする。

１つの実施形態では、カーペットビュー又はＯＣＴデータを使用して、バイナリカーペットビューマスクを生成することができる。１つの実施形態では、血管内データのバイナリカーペットビューマスクを生成してガイドワイヤ検出を容易にすることができる。カーペットビュー画像に対して実行される二値化のプロセスは有利である。１つの実施形態において、バイナリマスクであるカーペットビューマスクは、望ましくないセグメントが除去される後続の血管内画像処理段階のための入力として使用される。

１つの実施形態において、カーペットビューは、走査線に沿うオフセットの寸法が除去され或いは縮小される、プルバックの走査線から生成された二次元データセットである。カーペットビューにおいて、陰影についての強度値は低く、組織についての強度値は高い。カーペットビューは、典型的には、グレースケール画像であるが、幾つかの実施形態では、カラーバージョンを表示することができる。図１７には、２つのガイドワイヤ１７０５及び１７１０を備える例示的なカーペットビュー１７００が示されている。ガイドワイヤセグメントの強度値(intensity values)及び連結度(connectedness)は、カーペットビューにおいて明確に識別可能である。結果的に、カーペットビューは、ガイドワイヤ検出ステップを実行するときの血管内データの有利な表現である。

陰影領域検出特徴
陰影領域の検出は、ガイドワイヤ検出方法の幾つかの実施形態におけるステップである。図３の図面は、陰影領域検出方法のステップを例示している。最初に、画像データの各フレームに対してバイナリマスクを生成する（ステップＡ０）。ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、又は他の画像データのような血管内データを使用してバイナリマスクを生成する。バイナリマスク生成に関する追加的な詳細を米国特許第９，１３８，１４７号に見出すことができ、その開示の前文を本明細書中に参照として援用する。

１つの実施形態において、バイナリマスクをクリーニングするプロセスは、ランレングス符号化領域（スタート−ストップペア）を検査し、どのランが組織に対応するかを決定し、それにより、内腔内の血管又は他のアーチファクトに対応するランを除去する発見的な方法(heuristic method)を指す。バイナリマスクをクリーニングするプロセスの実施形態に関する追加的な詳細を以下により詳細に記載する。

図５は、ガイドワイヤサーチを指示するためにオフセット値及び厚さ値を決定するための開始終了ペアを識別するのに適した方法を示している。その方法は、ガイドワイヤサーチのための関心の領域を特定するために、陰影検出に大部分依存する。その通常の意味に加えて、オフセットという用語は、動脈を通じるプローブのプルバックを介した血管内データ収集のために使用される３Ｄ円筒座標系における１つだけの次元を指す。オフセットという用語は、ＧＷであれ、内腔であれ、支柱であれ、或いはその他のものであれ、座標系の中心から関心の物体までの半径測定を指す。ＧＷ検出の脈絡において、オフセットを計算することは、座標の中心からＧＷの前縁までの距離を計算することを意味する。１つの実施形態では、最短のそのような距離（ＧＷ上の最も近い地点）を頂点(vertex)と呼ぶ。

厚さは、検出可能な組織信号のバイナリマスクの径方向の厚さとして計算される。ガイドワイヤ検出の一部として、本方法は、ガイドワイヤ検出前処理モジュールによって生成される組織開始終了ペアのような１以上の種類のスタートステップペアの、ベクトル、リスト又は他のデータ構成を使用する。開始終了ペア（SSPairs）は、フレーム内の各走査線におけるスタートオフセット、ストップオフセット及び厚さを含む。１つの実施形態では、しばしば、そのようなSSPairsが走査線毎に多数ある。１つの実施形態において、開始終了ペアは、内腔走査線のバイナリ画像における前景画素のランのスタート及びストップを指す。１つの実施形態において、走査線は、放射線に沿う画像データの線である。１つの実施形態では、走査線を指すために、Ａ線(A line)という用語が使用されてよい。

各走査線について開始終了ペアを比較し、最大の重みを有するものを保持し、スタート値及び厚さ値の対応する値をベクトルオフセット及びベクトル厚さパラメータにそれぞれ戻す。一般的に、本方法はSSPairsに重み付けることを含む（ステップＢ１）。以下のように重みを計算する。

重み＝厚さ×厚さ＋間隙（weight ＝ Thickness * Thickness + Gap）

間隙(gap)は、現在の開始終了ペアの開始から前の開始終了ペアの停止までの間の距離として記述されることができる。厚さ(thickness)は、組織マスクの厚さに対応する。本方法は計算された厚さの値から平均厚さを計算する。１つの実施形態では、各Ａラインについて最大の重みを備えるSSPairを選択する（ステップＢ２）。近オフセット及び遠オフセットを決定する（ステップＢ３）。それは厚さの標準偏差（σ_ｄ）を計算する（ステップＢ４）。図６Ａは、バイナリマスク画像上の組織マスクのオフセット及び厚さを例示している。具体的には、図６Ａは、内腔オフセット及び厚さプロファイルを示している。図６Ｂは、図６Ａのマスクを生成するために使用される極画像を示している。図６Ｃは、前の２つの図から分離した２つの輪郭を示している。

頂部輪郭Ｃ１は、例えば、動脈内に配置された血管内撮像プローブのような、撮像システムの原点からの組織のオフセットに対応する。底部輪郭Ｃ２は、侵入限度を過ぎると他の全てがノイズとなるような、侵入深度の推定値に対応する。１つの実施形態において、輪郭Ｃ１及びＣ２の各々を陰影ゾーン内に延ばすことができ、それによって定められる１以上の領域を分析することができる。これらの１以上の領域は、陰影及び組織の両方を含む。輪郭が陰影を横切って延びるとき、陰影ゾーン内の組織に亘るピクセル値の投影は有利である。何故ならば、それは組織ゾーンに対する検出について高コントラスト領域を提供するからである。対比領域を考慮して、陰影検出は高まることができ或いは可能にされることができる。積分演算子によってそのように分析され或いは処理されると、陰影検出に適した高コントラスト出力データセットを生成することができる。

遠近オフセットを用いて楕円適合(ellipse fit)を計算する。１つの実施形態では、楕円がベクトルオフセットに適合される。以下の条件のうちの１以上が満たされるならば、１以上のソフトウェアモジュール又は処理ステップがこの適合された楕円を用いて、開始終了ペアを取り除く。

● 開始終了ペアの遠オフセットが（楕円オフセットプラス位置許容差）よりも小さい。

● （平均厚さ−開始終了ペア厚さ）＞厚さ閾値。

位置許容誤差は、（厚さの標準偏差（σ_ｄ）であるように用いられる）０．０である。厚さ閾値の範囲は、約０．０１σ_ｄから約２σ_ｄである。前述のステップは、バイナリマスクのクリーニング(cleaning)／クリアリング(clearing)をもたらす（ステップＢ６）。

開始終了ペアのフィルタリングされたアレイを再び使用して最大の重みを備える開始終了ペアを選択し、各走査線について更新された近オフセット及び厚さを計算する（ステップＢ７）。これらの値を使用して、ベクトルオフセット及びベクトル厚さパラメータの値をそれぞれ更新する（ステップＢ８）。近オフセットを使用してスプラインを適合させる。次に、スプライン適合を使用して、（ベクトルオフセットに上書きされた）近オフセットの平滑化された値を計算する（ステップＢ９）。

次に、極大値演算子（１０〜１５０走査線の窓サイズ）を厚さ値に適用する（ステップＢ１０）。引き続き、平均化演算子（１〜３０走査線の窓サイズ）を適用して厚さ値を平滑化する。加えて、１つの実施形態では、近オフセットを使用して楕円適合を再び得る（ステップＢ１１）。組織オフセット及び厚さが計算される。

ガイドワイヤ検出方法における次のステップは、ガイドワイヤに対応する陰影の検出である。図７は、陰影検出に含まれるステップを要約している。１つの実施形態において、これらのステップは、内腔オフセットを計算すること（ステップＤ１）、線投影(line projections)を計算すること（ステップＤ２）、陰影サーチを実行すること（ステップＤ３）、陰影検証を実行すること、及び最初に検出した候補陰影に対して処理して陰影精緻化を実行すること（ステップＤ４）を含む。これらのステップに関する追加的な詳細を以下により詳細に記載する。第１のステップは、線投影を計算することである。線投影をサーチして陰影の開始終了場所を決定する。最後のステップは、１つの実施形態では、検出した陰影を検証することである。これらのステップを使用してガイドワイヤオフセットを見出すことができる（ステップＤ５）。

図７を依然として参照すると、組織マスクの遠近オフセットを使用して、各走査線についての近地点と遠地点との間の線投影を計算する。遠近セットによって境界付けられる線内の画素がソートし、より低い画素値のパーセンテージを平均化する。スキップした画素の数は、血管内撮像システムがその反射性の結果としてのガイドワイヤからのブルーミング(blooming)に関して解決することができる、画素総数及び最大厚さの関数である。スキップした画素の量は、１つの実施形態において、全ピクセルの１％よりも多く、２０％よりも少ない。ソートは、支柱ブルーミングに対応することがある最も明るい画素が輝度投影上の陰影を不明瞭にしないことを保証する。各線についての投影がひとたび計算されると、線投影全体が移動平均フィルタで平滑化される。１つの実施形態では、線投影を計算するために、画素強度の対数が使用される。

線投影を計算する方法の実施形態
図８は、線投影の典型的な例を例示している。候補陰影は、数値的に印されている。平滑化された線投影は、黒線で印されている（平滑化されていないデータは緑色である）。後続のセクションは、以下に例示する陰影サーチ方法及び検証方法を更に詳細に記載する。バイナリマスクの遠近オフセットを使用して、各走査線についての近地点と遠地点との間の線投影を計算する。１つの実施形態では、遠近オフセットによって境界付けられた線内の画素をソートし、下方の画素値のパーセンテージを平均化する。よって、各走査線について、全ての画素が集合内で考察されるならば、平均画素値を決定することができる。

（全画素についての）その平均値に関する又は走査線についての画素のサブセットを使用して得られる他の平均値に関する低い値−特定の強度閾値より低い画素の平均を使用して、候補陰影を識別することができる。平均組織強度の５０％のような平均組織強度の割合を、陰影がＬＡＴベースの方法を使用して識別される強度フロア(intensity floor)として使用することができる。使用する平均組織強度の割合は、図８の平滑化された線投影における谷に基づいて候補陰影を選択するためのフロアとして約２０％〜約８０％に及ぶことができる。

ソートプロセスは、支柱ブルーミングに対応することがある最も明るい画素が強度投影上の陰影を不明瞭にしない確率を高めるために実行される。各線についての投影が計算されると、線投影全体は、例えば、移動平均フィルタのようなフィルタで、平滑化される。図８は、線投影決定の典型的な例を例示している。図８において、データは、図示のように、強度軸及び走査線軸に対してプロットされている。強度レベル５０の周りの第１の水平線は、平均組織強度である。強度レベル２５の周りの第２の水平線は、平均組織強度の約半分である。

図８では、平滑化された線投影が、未処理の投影及び局所適合閾値ＬＡＴ(locally adaptive threshold)と共にプロットされている。ＬＡＴは、平均組織強度より下であり、異なる地点では平均組織強度の半分より上及び下である。陰影の様々な事象（インシデント）は、図示のように、ＬＡＴ曲線より下に浸かる滑らかな投影に対応する。未処理の投影はギザギザであり、図示のように、平滑化された線投影よりも上又は下であり、或いは重なり合っている。平均組織強度及び平均組織強度の半分も図８に示されている。図示のように、ＬＡＴは、ＬＡＴ前駆体(LAT precursor)より上にある。

候補陰影は、図８に示すように、１〜９まで数値的に印されている。平滑化された線投影は、未処理の線投影（スパイク及びギザギザの地点を有する滑らかなデータに対して振動した平滑化されていないデータ）に対して示されている。地点９にある星印は、ＬＡＴ法の初期操作が検出しなかった本物の陰影である。相対的な極値データを使用する二次的又はバックアップ検出方法を、地点９と関連付けられる陰影のような陰影を検出するＬＡＴベースの検出方法と並行して使用することができる。地点９は、図示のように、ＬＡＴより上にあるのに対し、他の検出された陰影１〜８は、ＬＡＴより下の強度値を投影し、よって、陰影であることを示す。各陰影は、開始陰影線(start shadow line)を有する。

一例として、陰影は、陰影２についての近似開始線１５０と、陰影８についての近似線４５５のような終了陰影線とを有する。走査線３５０の周りに示されるように、組織値はより低く、よって、ＬＡＴは、ほぼ走査線７５で走査線強度に関してより低く、その結果、ＬＡＴは、線投影内の強度変化及び走査線に基づいて変化する。１つの一実施形態では、走査線に対して局所的な組織強度値を使用して、その走査線でＬＡＴを計算する。

陰影サーチ特徴
陰影サーチ方法は、線投影に対して局所適合閾値を使用して、陰影領域を決定する。局所適合閾値の決定は、陰影サーチ方法の鍵となる要素である。この方法は、図８に示すように、各ラインについて局所適合閾値を計算する。図９の図面は、影探サーチ方法のステップを例示している。陰影サーチ方法は、１以上の血管内で測定された物体によって生成される陰影を変換又は他の方法で操作し且つ識別する１以上のステップを含む様々なアルゴリズムを使用して実施されることができる。

影探サーチ方法は、投影強度値範囲を計算する。これは１つの実施形態における全体的な範囲である。次のステップは、投影が投影強度値範囲の中央よりも大きい全ての値の平均として組織の平均を計算する。組織の平均（ＭＴ）を次のステップで使用する。

図９を依然として参照すると、各走査線Ｌについて、局所投影（ＬＰ）を創り出す（ステップＥ１）。局所投影値のリストをＭＴでソートし、上限を設定する。局所平均組織（ＬＭＴ）値を、その範囲の上半分における局所投影値の平均として導き出し或いは計算する（ステップＥ２）。走査線Ｌについての局所適合閾値を、走査線Ｌについての窓付き近辺(windowed neighborhood)内のＬＭＴの半分として計算する。最後に、局所適合閾値を、移動平均フィルタ又は他の平滑化プロセスで平滑化する（ステップＥ３）。

走査線がサーチし、投影がその線についての平滑化された局所適合閾値より下であるならば、陰影に属するものとしてその線を印す（ステップＥ４）。本方法は、前の線が非陰影線であるならば、新しい陰影を定める。本方法は、画像のエッジを包み込む(wrapping around)陰影の特殊な場合も確認する。極座標系の性質の故に、走査線０は、最後の走査線に直ぐ隣接し、よって、包み込む場合(wrapping case)には、画像のエッジにある遺影は併合（マージ）される。

陰影精緻化
１つの実施形態において、陰影サーチは、投影開始場所及び投影終了場所を、投影上の最大傾斜の場所に精緻化するステップを含む（ステップＥ５）。単一の走査線のみから成る陰影の場合、場所は調節されない。

各陰影をフレーム上の全ての他の陰影と比較することによって、検証した陰影を更に区別する。重なり合う陰影を単一の陰影に併合し、重複した陰影を除去する。本方法は、陰影が画像を包み込む場合を考慮する。

陰影検出方法は、様々な入力に基づいて動作する。１つの実施形態において、本方法への入力は、本明細書に記載するように計算される、フレーム画像バッファ、近オフセット値及び遠オフセット値へのポインタである。陰影検出方法は、幾つかのサブステップを含む。それら自体でも方法ステップであり得るこれらのサブステップは、線投影を計算するステップ、局所適合閾値を生成するステップ、陰影ラベリングを実行するステップ、陰影エッジ位置を精緻化するステップ、及び陰影精緻化を実行するステップを含む。これらのステップは、ガイドワイヤ検出及びステント検出アルゴリズム内の陰影検出と共通する。

ブルーム輝度を除く陰影検出の例及び結果
図１０Ａ乃至１０Ｄに示す画像は、２つのＯＣＴ画像において検出された陰影の位置を示している。図１０Ａ及び図１０Ｂは、２つのＯＣＴ画像並びに陰影開始及び終了の場所を示している。図１０Ｃ及び図１０Ｄは、図１０Ａ及び図１０Ｂからそれぞれ生成されたバイナリマスクを示している。図１４Ａ及び図１４Ｂは、オフセット及び中線値に対する陰影の位置及びＯＣＴ画像に関する更なる詳細を示している。

陰影領域内のガイドワイヤオフセットの検出
陰影を識別し且つ精緻化した後、本方法は、陰影領域内のあらゆる走査線についてのオフセットを検出する。１つの実施形態において、ガイドワイヤオフセットは、ＮＰＬＭ法を用いて陰影領域内の各走査線について計算される。この方法の例示的な実施を図１１に示す。本明細書に記載する方法を、血管内画像内で検出することができるガイドワイヤのような金属物体と共に使用することができる。血管組織、脂質プラーク及び他の血管内特徴も、コヒーレント光を反射し、反射率だけに基づいてＯＣＴ画像中のガイドワイヤを区別するのを困難にする。更に、上述のように、ガイドワイヤによって放たれる陰影は、側枝内腔の背景(backdrop)に対して検出可能でない。この問題を解決するために、線測定時のナイーブピーク（ＮＰＬＭ）と呼ばれるアルゴリズム方法が、候補ガイドワイヤ陰影を検出するために提供される。ＮＰＬＭ法に関する追加的な詳細は、米国特許出願番号第１４／９７５，４６２号を有する２０１５年１２月１８日に出願された「Detection of Stent Struts Relative to Side Branches」という名称の同時係属の米国特許出願に記載されており、その全文を本明細書中に参照として援用する。

走査線についてのオフセット位置を見出すＮＰＬＭ法を図１１に示す。本方法を使用して、（ステップＧ１で提供される）血管内画像データ及び／又は（ステップＧ３で提供される）ＧＷデータを操作する。検出した陰影領域内の各走査線について、ピーク強度を計算し（ステップＧ２）、然る後、線強度でのピークの１／１０よりも大きな強度を備えるサンプルの数を計算する。この数が経験的に決定された閾値Ｔ_ＧＷよりも少ないならば、最大の位置をその走査線上にガイドワイヤオフセットとして印す（ステップＧ６）。１つの実施形態において、本方法は、外れオフセット値(outlier offset values)をフィルタリングする或いは除去するステップを含む。１つの実施形態において、Ｔ_ＧＷは、ＮＰＬＭ閾値である。

本方法は、陰影内の最良の適合又は正確なガイドワイヤオフセットを識別する目的のために、オフセット場所が図１３にプロットされるようなシグマ曲線のエルボ地点１３００に達するまで、中心から最も離れたオフセット場所を除去する。ピークアットライン(peak-at-line)とＫとの積がガイドワイヤ閾値Ｔ_ＧＷ以上であるならば、走査線を廃棄する（ステップＧ８）。ピークアットラインとＫとの積がガイドワイヤ閾値Ｔ_ＧＷ未満であるならば、走査線データを検出したガイドワイヤオフセットのデータストア／メモリに追加する（ステップＧ７）。

１つの実施形態において、本方法は、強度＞（Ｋ）（「ピークアットライン」強度）を有する各走査線内のサンプル数を決定するステップを含む（ステップＧ５）。値Ｋは、線強度でのピークの線強度でのピークの１／１０を参照するときの上記の１／１０値のような比例係数又はスケーリング係数である。１つの実施形態において、Ｋは、約０より大きい〜約０．５未満に及ぶ。

１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出方法は、オフセット有効性を確認することを含む。オフセット場所がカテーテルシース内の検出と一致するならば、オフセット場所を再計算する。より具体的には、オフセットが基準直径の部分内に入るならば、或いは、オフセットがドープされたシースを有するカテーテルを使用するときに検出されたシース内に入るならば、オフセットを再計算する。

ピーク排除を伴うガイドワイヤオフセット検出
給送カテーテル内に配置される構造と関連付けられるピークを排除しながらガイドワイヤオフセットを見出す例示的な方法を図１２に示す。図１２中のこの具体的なプロセスの流れは、撮像カテーテル／血管内データ収集プローブ内のピークのような信号をガイドワイヤとして検出しないことが目的である、例示的な実施形態に関する。例えば、反射又は他のスプリアス信号（偽信号）は明るく、ガイドワイヤとして現れ得る。図１２のプロセスは、図１１からの入力を使用し（ステップＦ１）、特定の種類のスプリアス信号に対処するステップを含む。幾つかの実施形態において、このプロセスは、カテーテルシースの正確な場所の先験的情報が利用可能でないよう、ドープされたシース又は他の較正コンポーネントを含まない撮像カテーテル／血管内プローブが使用されている場合に、このプロセスを使用することができる。

幾つかの実施形態では、較正特徴がそのような先験的情報を提供し、データ収集プローブの一部として光ファイバを取り囲むカテーテルシースの場所は知られている。中央オフセットが基準円の外側にあるならば、中央オフセットは有効であるとみなされる（ステップＦ５）。中央オフセットが基準円の内側にあるならば、投影値は陰影領域の内側及び外側の領域についての中央オフセット（２００ミクロンの窓サイズ）で計算される。投影値が異なるならば、中央オフセットは有効であるとみなされる。

図１２に示すように、１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出方法は、フィルタされたオフセット場所の中央を計算してガイドワイヤオフセット位置を決定することを含む（ステップＦ３）。図１２は、取得したガイドワイヤオフセットに関係する図１１の方法を用いて取得した情報を使用する。最初に、オフセットをサーチして開始オフセットを見出す（ステップＦ１）。１つの実施形態では、陰影領域内のフィルタリング処理されたオフセット場所の中央が、ガイドワイヤのオフセット位置として使用される。オフセット位置は、撮像カテーテルの中心からのガイドワイヤエッジの距離を示す。外れ値排除(outlier rejection)方法は、中心から最も遠い地点を繰り返し削除して標準偏差を計算することに基づく（ステップＦ４）。中央オフセットが有効でないならば、中央オフセットはスケーリング因子Ｓ_Ｃによって外側に拡張される。次に、スケーリング係数Ｓ_Ｃによって拡張された中央オフセットに関してサーチを遂行する（ステップＦ２）。

撮像プローブが反射面からスプリアス信号を受信してガイドワイヤの前に明るいリングを創り出すならば、Ｓ_Ｃによりオフセットを増分するプロセスは、オフセットを押してリングを越えさせて、実際のガイドワイヤが見出されるのを可能にすることができる。標準偏差プロットの傾きが減少するまで図１２のプロセスを繰り返（図１３を参照）。図１３は、廃棄された連続オフセットの数に対する標準偏差のプロットを示している。よって、１つの実施形態では、オフセットのセットが生成される。地点１３００は、曲線の肘又は転換点を示している。

オフセット場所を見出す方法は、ＮＰＬＭ法及び他の方法を含み得る。陰影領域内の内側の各走査線についてのガイドワイヤのオフセット位置は、メモリに保存される。外れ値(outliers)は除去される。外れ値が除去された後に、中央を計算してガイドワイヤ場所を決定する。ガイドワイヤ並びに陰影領域の対応する開始走査線及び終了の場所は、例えば、走査線及び位置識別子のような適切な識別子を備える１以上の電子記憶装置に保存される。１つの実施形態において、本方法は、ＮＰＬＭ法を使用してオフセット場所を決定すること、外れ値を除去すること、及びガイドワイヤの中央オフセットを計算することを含む。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、画像上の検出されたガイドワイヤの一例を示している。端点１４５０Ａ及び１３５０Ｂによって境界付けられた曲線上に示される緑色の点は、影領域の開始と終了との間の走査線についてのオフセット位置を示している。「中線」(‘Midline’)位置は、陰影領域の開始１４１０及び終了１４１２の平均を取ることによって計算される。「平均オフセット」(‘Average offset”)は、外れ値除去後のオフセット位置の中央を取ることによって計算される。各図において、白い十字１４００は、ガイドワイヤの検出位置を示している。

カーペットビュー生成
カーブビューをマルチフレーム処理段階で使用して、有効セグメントが陰影領域と重なり合うか否かに基づき有効セグメントを決定する。図１５Ａ乃至図１５Ｇ及び図１７は、カーペットビュー画像並びにそれに適用される検出及び画像処理ステップに関する様々な詳細を示している。内腔領域における投影値を使用してカーペットビューを生成する。１つの実施形態において、カーペットビュー生成は、単一フレーム処理中に実行される。内腔領域は、近オフセット及び厚さによって定められる。各フレームは、カーペットビュー画像中に単一の線を生成する。従って、カーペットの大きさは、（フレーム毎の線の数×フレームの数）になる。

図１５Ａは、ステント支柱陰影１４５０、ガイドワイヤ陰影１４５５，１４６０、及び給送カテーテル１４７０のメッシュからの陰影を示す、例示的なカーペットビュー画像１４４０である。フレームは、フレームＮを通じて無作為に０と印されている。走査線も、走査線０から走査線Ｎに同様に印されている。チューブ状に巻かれると、走査線０は、走査線Ｎに隣接する。右側には、２つのガイドワイヤ１４５５及び１４６０が示されている。画像１４５０の展開されていない性質を考慮すると、ガイドワイヤ１４６０の部分も左下側に示されている。図１５Ａは、二値化ステップの実行前に示される画像である。図示の中間バンド１４５４は、ガイドカテーテル１４７０の先端である。ガイドカテーテル１４７０は画像の下半分にある。ガイドワイヤ１４５５及び１４６０の細長く蛇行しているが連続的である経路がこの画像中に明瞭に見え、よって、それらはＧＷ検出を行い且つ候補ＧＷ検出を検証する基礎となる。

図１５Ｂは、本開示の例示的な実施形態に従ったガイドワイヤ陰影及び様々な他の陰影を示す、例示的な未処理のカーペットビュー画像である。図１５Ｂは、一連の画像データ処理ステップの適用に先立ちグレースケールカーペットビューである。図１５Ｂ及び図１５Ｃ乃至図１５Ｇには、ガイドワイヤＧＷが示されている。ステント支柱のクラスタが、地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４に示されており、ＧＷに関連しない他の陰影を示している。これらの種々の地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４は、図１５Ｃ乃至図１５Ｇに関して同じ位置にある基準である。図面のフレームも０〜Ｎまで印されており、ここで、Ｎは、データ収集プローブを使用した血管内プルバック中に収集されるデータのフレームの総数である。１つの実施形態において、Ｐ４は、側枝を含むことができる。

図１５Ｃ乃至図１５Ｇは、図１５Ｂの図のカーペット上の様々な画像処理ステップの適用後の例示的な画像である。これらのステップは、形態的閉塞(morphological closing)を実行すること（図１５Ｃ）、二値化プロセスを実行してバイナリカーペットビューマスクを創り出すこと（図１５Ｄ）、浸食プロセス(erosion process)を実行すること（図１５Ｅ）、小さな物体(small object)を除去するプロセスを実行すること（図１５Ｆ）、形態的閉塞を実行すること（図１５Ｃ）、及び拡張プロセス(dilation process)を実行すること（図１５Ｇ）を含むことができる。１つの実施形態において、図１５Ｇは、本明細書に記載する様々なＧＷ検出ステップと共に使用するのに適した最終的なカーペットビューマスクを表している。形態学的閉鎖プロセスは、図１５Ｂ及び図１５Ｃの上半分を比較することによって分かるように、ステント支柱の大部分を除去する。二値化プロセスは、グレースケール画像中の情報を量子化し、そのプロセスの一部として、ステント支柱及びあらゆるガイドカテーテル陰影又は他のアーチファクトの強度閾値に基づき支柱を排除し或いはカーペットビューにおけるそれらの強度を低下させる。膨張及び浸食ステップは、ガイドワイヤが見え且つステント又は他の陰影によって不明瞭にされないように、カーペットビューを更に改良する。

マルチフレーム処理：ガイドワイヤの定義付け
ガイドワイヤの表現を構成する前に、特定のガイドワイヤ特徴を先ず定める。マルチフレーム処理方法は、多数のフレームに亘って検出されるガイドワイヤを分析することから得られる情報に基づいてガイドワイヤ地点を精緻化する。１つの実施形態において、ガイドワイヤ検出のマルチフレーム処理のステップは、接続されたフレーム検出として以下の創成セグメント、即ち、接続されたセグメントを使用してガイドワイヤモデルを創成すること、及びワイヤモデルの終わりにワイヤを明確にして(disambiguate)偽陽性検出を作動させる(trip)後処理、のうちの１以上を含む。このステージへの入力は、各フレームにおけるガイドワイヤ検出のベクトルである。検出は、血管内プルバックからのデータのフレームの記録の近位端から遠位端まで処理される。

セグメント創成段階の間に、各フレームにおける検出を確認して、それらを既存のセグメントのいずれかにリンクさせることができるか否かを調べる。単一のセグメントのみに検出を一致させることができるならば、検出はそのセグメントと関連付けられる検出のベクトルに加えられる。複数のセグメントに検出を一致させることができるならば、それは併合と見なされ、新しいセグメントが創り出される（上の図におけるセグメント３）。単一のセグメントに２つの検出を一致させることができるならば、それは分割とみなされ、各検出は新しいセグメントを開始する。

次に、セグメントをガイドワイヤに関連付けることによって、ガイドワイヤの接続されたモデルを創り出す。例えば、図１６において、ガイドワイヤ１は、セグメント（１，３，４）と関連付けられている。同様に、ガイドワイヤ２は、セグメント（２，３，５）と関連付けられている。

マルチフレーム処理は、ガイドワイヤ検出ソフトウェアモジュール又はパイプラインの他のソフトウェアモジュールのマルチフレーム更新コンポーネントにおいて行われる。図４に示すような１つの実施形態では、以下を含む１以上の方法ステップが実行される。

● カーペットビュー画像を処理してカーペットビューマスクを創り出すこと（ステップＡ４）
● ガイドワイヤセグメントのセットを生成すること（ステップＡ５）
● スプリアスセグメント（偽セグメント）を除去すること（ステップＡ６）
● 検出をリンクさせてセグメントを形成すること及びセグメント間で親子関係を確立すること（ステップＡ７）
● セグメントをリンクさせてワイヤを創り出すこと（ステップＡ８）。

● 重複するワイヤを除去すること（ステップＡ９）
● 後処理（クリーンアップ／エラー削減）（ステップＡ１０）

これらのステップの追加的な詳細を図５に関して記載し、或いは、その他の方法で記載し且つ描写する。１つの実施形態において、上記ステップのうちの１以上は、フレーム更新関数(frame update function)又は演算子(operator)を使用して実行される。このようにして、画像データのフレームが検出されたガイドワイヤ又はガイドワイヤセグメントについての有効化された情報を含むよう、画像データのフレームを更新して重複を除去し、或いはその他の方法においてデータのフレームを修正又は強化することができる。１つの実施形態では、単一フレーム処理実装又は単一フレーム処理とマルチフレーム処理との組み合わせを使用して上記で議論したステップを実行する。

カーペットビューマスク創成
カーペットビューマスクは、偽陽性セグメントの除去並びにセグメント及びワイヤのスコアの計算のための重要な特徴として計算され且つ使用される。カーペットビューマスクに重なり合わないセグメントは無効にされる。カーペットビューマスク画像は、カーペットビュー画像を処理することによって生成される。１つの実施形態において、カーペットビューマスクは、特定の領域が暗いか或いは「オフ」であるのに対し、他の領域が明るいか或いは「オン」であるような、カーペットビュー画像の二値化である。様々なカーペットビューバイナリマスクに示すように、細長いガイドワイヤセグメントを形成するセグメントは、明るい／白色の「オン」領域に対応する。よって、１つの実施形態において、候補ガイドワイヤセグメントは、バイナリカーペットビューマスク内の「オン」領域との候補セグメントの交差に基づいて識別される。図１７には、例えば、カーペットビューマスク１７００が示されている。マスク１７００では、ガイドワイヤ１７０５が、ガイドワイヤの一部である多数のセグメントから形成される。ステント支柱１７２０は、たとえ個々の支柱が明るいとしても、マスク内に「オン」領域の細長いガイドワイヤを形成することなく、同じ接続パターン(connected pattern)及びジグザグ(zigzag)を形成しない。

１つの実施形態では、カーペットビューマスク画像を作成する方法が、ディスク形状の構造要素を使用してグレースケール拡張を実行すること、ディスク形状の構造要素を使用してグレースケール浸食を実行すること、及びカーペットビュー画像の最小及び最大を計算することを含む。カーペットビュー画像の最小グレースケール値としてｌ_ｍｉｎを用い且つ最大グレースケール値としてｌ_ｍａｘを用いて、［ｌ_ｍｉｎ・・・ｌ_ｍａｘ］を［０・・・２５５］にマッピングすることによりカーペットをスケーリングすることによって、画像を生成する。１つの実施形態において、本方法は、生成された８ビットグレースケール画像のヒストグラムを生成する。ヒストグラムを使用して全ての強度の上下５％を捨てる。残余の強度の極小値及び極大値は、それぞれ、ｔ_ｌ及びｔ_ｈで示され、次の段落で記載するように、画像閾値の計算において上方カットオフ値及び下方カットオフ値として使用される。

本方法は、０％より多くと２０％との間の総画素数（ＴＮＰ）値のような総画ＴＮＰのパーセンテージに基づいて下方カットオフ閾値及び上方カットオフ閾値を計算することを含むことができる。ｔ_ｌ＋（ｔ_ｈ−ｔ_ｌ）ＴＮＰ又は他のメトリック(metric)の閾値を用いたカーペットビュー画像の閾値が生成される。本方法は、ディスク形状の構造要素を使用して狭い領域を除去するために、バイナリ形態学的浸食（図１５Ｃ及び図１５Ｅ）も実行する。バイナリカーペットビューマスクをクリア／クリーニングするこれらの及び他のプロセスの例を図１５Ｂ乃至図１５に示す。小さなオブジェクト検出及び小さなブロブ(blobs)の除去を行う。Ｎ画素未満の領域を有する小さなブロブのような小さなオブジェクトを画像から除去する。１つの実施形態において、Ｎは５より多くから２００までに及ぶ。本方法は、ディスク形状の構造要素を使用するバイナリ形態学的拡張のステップも含む（図１５Ｆを参照）。前述のステップのうちの１以上を使用して、カーペットビューを生成する。

検出をリンクさせることを通じたセグメント創成（セグメントリンク付け）
セグメント創成は、プルバックの近位端から開始する。起動時に、本方法は、近位端から開始する最初のフレームの検出から新しいセグメントを創り出す。後続のフレームにおいて、本方法は、検出が既存のセグメントにリンクできるか否かを確認する。セグメントの尾部（テール）と検出との間の距離を計算し、距離が特定の閾値よりも小さいならば、検出はリンク付け(linking)のために考慮される。直接的な距離は、以下のように計算される

ここで、（ｄ_ｘ，ｄ_ｙ，ｄ_ｚ）は、セグメントの尾部（セグメント内の最後の検出）と考慮中の検出との間の距離である。圧縮された距離は、以下のように計算される。

ここで、ｋは、圧縮係数である。圧縮係数の値は１０である。Ｄ′の値が３００ミクロン未満であるならば、結合モード(linkage mode)に依存してセグメントにリンクさせるために、検出を考慮する。このプロセスの間に、検出及びセグメント結合のベクトル(vector of segment and detection linkages)を創り出す。

ガイドワイヤセグメント及び幾何学的特性に関する追加的な特徴
本明細書で記載するように、１つの実施形態において、ガイドワイヤセグメントリンク付けは、ユークリッド距離測定を通じた近接に基づいて実行される。他の実施形態において、ガイドワイヤ検出プロセスは、既存のセグメントを各後続検出を含むフレームに外挿すること及びどの外挿セグメントが検出に最も近いかを決定することを通じて、セグメントをリンクさせる。この外挿は、少なくとも０．６ｍｍの最小の長さを有するセグメントに対して実行されます。それは既存のセグメントの３Ｄ傾斜(3-D slope)を使用し、３Ｄ傾斜の方向にその最遠位検出からセグメントを拡張する。セグメントを検出にリンクさせるために、セグメントから外挿された地点は、典型的には、考慮中の検出の周りの狭い半径（例えば、半径２５０μｍ）内にある。この方法は、距離メトリックだけを失敗させる可能性を有する高い傾斜を有するセグメントのより正確なリンク付けを可能にする。加えて、部分的には、本方法は、特定のガイドワイヤセグメント又はワイヤの特定の特性に関する３つのモードを処理するステップを含む方法を以下に記載する。

モード１：新しい孤児型セグメント(NEW ORPHAN SEGMENT)：如何なるセグメントにも検出をリンクさせることができないならば、検出は新しい孤児型セグメントを開始する。セグメントを単一の検出にリンクさせることができるならば（１対１）、セグメントの検出リストに新しい検出を追加する。この場合、新しいセグメントは創り出されない。セグメントの後部と新しい検出との間に間隙があるならば、新しい検出を生成することによって間隙を線形に補間する。

モード２：併合（MERGE）：多数のセグメントを１つの検出にリンクさせることができるならば（多数対１）、新しい検出は新しいセグメントを開始し、これは併合の場合である。親セグメントの端と新しい検出との間に間隙があるならば、新しい検出を創り出すことによって、間隙を線形に補間する。新しい検出が親セグメントの端に追加され、親は終了させられる。新しいセグメントは、検出にリンクさせることができるセグメントの子セグメントになる（併合）。

モード３：分割（SPLIT）：多数の検出を単一のセグメントにリンクさせることができるならば（１対多数）、各々の新しい検出は新しいセグメントを開始する。親セグメントの後部と新しい検出との間に間隙があるならば、新しい検出を生成することによって、間隙を線形に補間する。新しい検出は、新しいセグメントの一部になる。新しいセグメントは、検出にリンクされることができるセグメントの子になる（分割）。

血管内データ処理のシステム及び方法は、様々な種類の複雑な接続を取り扱うことができる。多数の検出を多数のセグメントにリンクさせるこことができるならば（多数対多数）、関連行列アプローチ(association matrix approach)を使用して検出を既存のセグメントにリンクさせる。ｓセグメントとｄ検出があるならば、関連マトリックスＡの大きさは、（ｄｘｓ）行列である。関連マトリックスの（ｉ，ｊ）^ｔｈ要素は、ｉ^ｔｈ検出とｊ^ｔｈセグメントとの間の距離に対応する。検出をセグメントにリンクさせる反復的なアプローチを使用して検出をセグメントにリンクさせる。関連行列におえる最小値を備える検出セグメントペア(detection-segment pair)を決定する。

１つの実施形態では、最小値が閾値未満であるならば、検出はセグメントにリンクされる。検出／セグメントペアがひとたびリンクされると、それらの要素は他のセグメント及び検出との結合（リンケージ）についての考慮から除外される。残余の検出は、最も近いセグメントに一致させられる。同様に、残余のセグメントは、最も近い検出と一致させられる。

１つの実施形態では、マルチフレーム処理中にガイドワイヤセグメントが創り出される。関数(function)は、各フレームについて近位から遠位に検出を処理する。この関数では、セグメント及び検出の関連が最初に決定され、ソフトウェアベースのモジュールは、（併合又は分割の場合に）既存のセグメントを拡張するか或いは新しいセグメントを創り出すために新しい検出を処理する様々な関数及び演算子を含むことができる。

セグメントメトリック計算特性
前のセクションで記載したセグメント創成プロセスは、セグメントをリンクさせてワイヤを創り出す前に除去されるべき多数の外来セグメントを創り出すことがある。それは最も低いスコアのセグメントが除去されるように各セグメントについての計算メトリクス(computing metrics)を必要とする。このセクションは、各セグメントについて計算される異なるメトリクスを記載する。

各セグメントについて計算されるメトリクスは、以下のうちの１以上を含むことができる。

● 補間割合(fraction interpolated)−セグメント内の補間検出の割合(fraction)
● 中央値幅(median width)−セグメント内の全ての検出の中央値幅
● 平均傾斜(average slope)−成分検出を使用して傾斜(slope)の平均を計算する。この特定の傾斜特徴は、長手方向のプルバック長（ｄＲ／ｄｚ）における変化当たりの径方向オフセットの変化の測定値である。

● カーペットビューにおいて有効な割合−検出の陰影領域がカーペットビューマスクと重なり合うフレームの割合を確認する。

次に、個々のセグメントのスコアを（長さ×（１−割合補間）×（カーペットビューにおいて有効な割合））として計算する。次に、祖先のスコアを再帰的に計算し、最大の親スコアを保存する。同様に、セグメントの全ての子孫のスコアを計算し、最大の子スコアを保存する。親スコア及び子スコアは、セグメント自己スコア(segments self-score)を含む。

次に、全てのセグメントについてのセグメント幅とセグメント傾斜の加重平均を計算する。重み係数は、セグメントのスコアである。また、全ての直ぐメントについてセグメント幅の加重平均からのセグメント幅の偏差を計算する。

スプリアスセグメント除去／例示的な検証条件
前のセクションで計算したメトリクスを使用してスプリアスセグメント(spurious segments)を無効にし且つ除去する。これは反復的プロセスであり、主要ステップが図１８に示されている。１つの実施形態において、検証のプロセスは、接続されたセグメントのファミリー又はグループを評価すること、及びそれらのスコア又はグループ内の１以上（１つ又はそれよりも多く）のセグメント若しくはグループ外の他のセグメントに対する幾何学的関係に基づいてセグメントが無効であるか否かを決定することを含む。無効化のために、本方法は、全てのセグメントに対して繰り返し適用され、各セグメントのスコア及びファミリースコアを計算する。本方法は、特定の基準を満足しないセグメントを無効にするループとして働く。よって、最初のステップは、１以上の条件又は他の要因が満足させられていることに基づいてセグメントを無効化する（ステップＨ１）。

無効化後、システムは、セグメントメトリクスを計算する（ステップＨ２）。様々な検証条件に基づいてメトリクスがひとたび計算されると、本方法は、１以上の条件を満足しないセグメントを削除する（ステップＨ３）。ステップＨ４において、削除したセグメントの数がゼロより大きくない、即ち、削除がないならば、本方法は停止する。セグメントの全てが様々な条件を満足するならば、セグメントは削除されないからである。セグメントが削除されるならば、ループを繰り返す。幾つかのセグメントの削除は、他のセグメントがシステムによってどのように見られるかを変更することができるからである。１つの実施形態では、実際のガイドワイヤセグメントに対応する約Ｐ未満の確率を有するセグメントを除去するために、排除ルールのセットを使用して有効セグメントからの除去又はフィルタリングのために、スプリアスセグメントが識別される。１つの実施形態において、Ｐは約０．５である。１つの実施形態において、Ｐは０よりも大きく、約０．６未満である。

１つの実施形態において、本方法は、図１８の方法を含む本明細書に記載する方法を使用してセグメントを検証し且つ／或いは評点するための制約又はルールを実装する。１つの実施形態では、セグメントの長さが距離閾値未満であり、何らの他のセグメントにも接続されていないように、セグメントが短いならば、セグメントは無効であるとみなすことができ、或いはセグメントのスコアを減少させることができる。

追加的な例示的な検証条件
１つの実施形態において、セグメントが二重に接続されるが、媒体長さ閾値を超えて延在しないならば、セグメントは無効として拒絶される。１つの実施形態において、セグメントが単一に接続され、親子がより高いスコアを有さず、低いセグメントスコアを有するならば、セグメントは無効として拒絶される。１つの実施形態において、セグメントがＸ％よりも多く補間されるならば、それは拒絶される。１つの実施形態において、Ｘは２０％よりも大きい。

１つの実施形態において、セグメントが主にカーペットビューにおいてオンでないならば、セグメントは無効として拒絶される。１つの実施形態において、セグメントが孤児型(orphan)又は不妊型(barren)であり、平均幅よりも小さい幅を有するならば、それは拒絶される。１つの実施形態において、平均幅からの偏差は、約１０％〜約５０％に及ぶ。１つの実施形態において、セグメントがガイドカテーテル内にあり、Ｙよりも大きい傾斜を有する（或いはガイドカテーテル内になく、より高い傾斜を有する）ならば、セグメントは無効として拒絶される。１つの実施形態において、Ｙは、約４〜約１０に及ぶ因数を掛けた複数のセグメントの平均傾斜よりも大きい。１つの実施形態において、複数のセグメントは、評価されるセグメントの全てである。１つの実施形態において、傾斜は、長手方向における変化に対する撮像プローブからの方向における半径の変化として評価される。よって、傾斜は、ガイドワイヤが撮像プローブから離れる方向にどれぐらい湾曲しているかの尺度となることができる。より高い傾斜は、ガイドワイヤと撮像プローブ／カテーテルとの間のより大きな角度に対応することができる。

ワイヤリンク付けに関連する特徴
前のセクションで創り出したセグメントを互いに接続してワイヤを形成する。セグメントからワイヤを創り出す例示的な方法を以下により詳細に記載する。フレームをワイヤリンク付けの一部として分析し且つ処理する基礎は、異なる実施形態において異なり得る。例えば、１つの実施形態において、フレームは、例えば、近位から遠位へ又は遠位から近位へのようなプルバックの間に得られるフレームの順次的な配列に基づく順序で処理される。１つの実施形態において、フレームは、ガイド／給送カテーテル内の又はその近傍の出発地点に基づいて処理される。加えて、他の実施形態では、フレームを第１の方向及び第２の方向において処理することによってフレームを分析することができ、プルバックの最初のフレームと最後のフレームとの間の地点で開始することによって、第２の方向は第１の方向とは反対である。

例えば、プルバックの中点又は中央フレームを選択してフレームの双方向走査／処理を開始することができる。１つの実施形態では、検証された或いは候補のガイドワイヤセグメントとして識別されたフレームのグループに基づいてフレームを分析することができる。フレームのセットは、典型的には、ガイドワイヤの区画(sections)に対応する。１つの実施形態において、フレームのセットは、どのセットが最も多くのフレームを含むかに基づいて順序付けられる。即ち、最大の検証された／候補のガイドワイヤセグメントに対応するフレームのセットが最初に処理され、次に、各々の次の最大のセットが引き続き分析され、全てのフレームが処理／分析されるまで処理される。

１つの実施形態において、フレームを検出のために走査し、それらをワイヤに関連付ける間に、フレームを近位から遠位まで処理する。例えば、図１９乃至２１に示すように、フレームを、これらの図に示すように近位から遠位に（又は右から左に）処理する。最初に処理される最大の連続的なセグメントに基づくようなフレームを処理する他のシーケンス及び方法を使用することができる。カーペットビューマスクからの幾何学的な接続性を使用して、そのような連続的なセグメントを識別し、それらを下に位置するフレームにマッピングし、更に、下に位置するガイドワイヤ陰影検出にマッピングすることができる。１つの実施形態において、有効であり且つセグメントと関連付けられた検出は、ガイドワイヤ表現に含めるために考慮される。セグメントのリンク付けは、セグメントと関連付けられる親セグメント及び子セグメントの数に依存する。異なる場合を以下に記載する。

ケース１：セグメントはワイヤと関連付けられる検出と関連付けられる
これは最も簡単なケースである。この場合、検出はワイヤと既に関連付けられているセグメントの続きである。検出はワイヤと関連付けられ、ワイヤは検出と関連付けられる。

ケース２：セグメントはワイヤと関連付けられない
これは新しいセグメントの開始を暗示する。検出はそのセグメントと関連付けられた親セグメントの数に依存して処理される。異なるケースを以下に記載する。

ケース３：親セグメントがない
本方法は、先ず、ワイヤのうちの各々のワイヤの尾部までの直接距離及び圧縮距離を計算する。ここでは直接距離及び圧縮距離を記載する。尾部はワイヤの最後のセグメントの最後の検出として定義される。最も近いワイヤまでの圧縮距離が５００ミクロン未満であるならば、新しいセグメントは最も近いワイヤの最後のセグメントの子になり（圧縮距離を使用して測定した距離）、セグメント間のあらゆる間隙は新しい検出を創り出すことによって補間される。

次に、新しい検出は、親セグメントの部分になる。最も近いワイヤまでの圧縮距離が５０ミクロンより大きいが、直接距離が１０００ミクロン未満であるならば、新しいセグメントは、最も近いワイヤの最後のセグメントの子となり（距離は直接距離を使用して測定される）、セグメント間の間隙は、新しい検出を創成することによって補間される。新しい検出は、親セグメントの部分になる。

一致するワイヤが見出されないならば、セグメントが新しいワイヤのための候補であるか否かを見るためにセグメントを確認する。以下の条件のうちのいずれかが当て嵌まるならば、新しいワイヤは検出と関連付けられるセグメントで開始される。

検出と関連付けられるセグメントがガイドカテーテルの内側にある場合。１つの実施形態において、セグメントの子スコアが特定の閾値より大きく、補間される割合が＜０．２であり、カーペットビューで有効な割合が＞０．７５であるならば、新しいワイヤが創成され、検出、セグメント及び新しいワイヤは、互いに関連付けられる。

１つの実施形態において、１よりも大きい親セグメントの数は、併合されたガイドワイヤの場合である。併合時のセグメント数が多数のガイドワイヤを使用される場合におけるガイドワイヤの数よりも大きいならば、本メソッドは外来(extraneous)セグメントを除去する。次に、孤児型セグメントを併合中の親セグメントのいずれかにリンクさせることができるか否か、孤児型セグメントを確認する。これは併合に起因する閉塞損失の場合を取り扱う。いずれかのセグメントが孤児型セグメントにリンクされているならば、それは親セグメントのリストから除去される。子セグメントは、親セグメントと関連付けられる全てのワイヤとも関連付けられる。親セグメント及び新しい検出についての情報を含む併合情報を保存する。後続の分割時にワイヤをセグメントに割り当てるときに併合情報を使用する。

多数のワイヤと関連付けられる親
これは親セグメントと関連付けられるワイヤを子セグメント間で分割しなければならない分割の場合である。分割時のセグメントの数が２（又はＮ）よりも大きいならば（ここで、Ｎは撮像データ内の検出可能な別個のガイドワイヤの数である）、本方法は外来セグメントを除去する。

１つの実施形態において、いずれかのセグメントが子なしセグメントにリンクされているならば、それは分割を考慮すべきセグメントのリストから除去される。本方法は同じセットのワイヤを含む以前の併合を探し、併合／分割モードに基づいてワイヤを割り当てる。併合モードは、コロケーション(colocation)又は閉塞(occlusion)であり得る。コロケーションモードにおいて、２つのワイヤは並んで進むことによって併合する。閉塞モードにおいて、一方のワイヤは他方のワイヤを閉塞する。コロケーションモードにおいて、ワイヤは併合及び分割時のワイヤの順番走査線に基づいて割り当てられる。閉塞モードにおいて、ワイヤは、併合及び分割時のワイヤのオフセットの順序に基づいて割り当てられる。

併合時の余分なセグメントの除去
このステップ中に、親セグメントの数が２よりも大きいならば、最小中央幅を有するセグメントは、併合を考慮するセグメントのリストから除去される。最も狭いセグメントがいずれかの子を有するならば、子セグメントの親のリストからそのセグメントを削除し、狭いセグメントの子セグメントのリストを空にすることによって、親子関係は破壊される。

分割時の余分なセグメントの除去
このステップ中に、兄弟セグメントの数が２よりも大きいならば、最小中央幅を有するセグメントは、分割を考慮する兄弟セグメントのリストから除去される。最も狭いセグメントがいずれかの親を有するならば、親セグメントの子のリストからそのセグメントを除去し、その狭いセグメントの親セグメントのリストを空にすることによって、親子関係が破壊される。

１つの実施形態において、本方法は、データのグループ又はベクトルの要素を反復し且つそれらの要素に働いて、検出をワイヤにリンクさせる。１つの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、フレーム内の検出を反復する。ガイドワイヤ検出ソフトウェアモジュールは、ワイヤ、セグメント及び検出を関連付ける。ソフトウェア及び関連する方法は、新しいワイヤを創り出し、それをセグメント及び検出と関連付ける。１つの実施形態において、本方法は、ワイヤの最も近い尾部を見出し、距離が分離距離閾値より少ないならばセグメントを接続することを含む。

閉塞損失
１つの実施形態では、様々な方法を実施して、セグメントの接続性が閉塞の故に失われている場合を取り扱うことができる。１つの実施形態では、幾つかの例示的な種類の場合を考慮する。それらに対処するのに適した場合及び様々なステップを以下で記載する。

孤児型セグメント及び不妊型セグメントのリンク付け
不妊型セグメントとの分割時のセグメントのリンク付け。図１９及び図２０において、幾何学的ガイドワイヤ表現ＧＷＲ１及びＧＷＲ２は、それぞれ、ガイドワイヤが互いに交差するが、セグメントリンク付けが併合及び分割を創成しないときに、何が起こるかを示している。ガイドワイヤ表現ＧＷＲ１は、親又は子セグメントが何らかの形で分割／併合と関連付けられる必要がある、「閉塞損失」(“occlusional loss”)の場合である。本明細書で示すように、１つの実施形態において、ガイドワイヤ表現ＧＷ１，ＧＷ２，ＧＷ３は、図１９乃至２１中の右から左である遠位方向における近位位置から処理される。加えて、図示のように、様々な区切り又は分離１９００が、異なるセグメントの間に示されている。

図１９において、フレーム（垂直／円形断面スライス）が近位から遠位に移動して評価されるならば、近位側で直面させられるときに親セグメントから切り離されるセグメントは、１つの実施形態では不妊型セグメントである。また、図１９において、主ガイドワイヤ表現ＧＷＲ１（又は親）は、遠位側で２つのガイドワイヤに分れている。同様に、図２０では、間隙又は破断１９００を有する、親セグメントが処理された後に遠位側で直面させられるセグメントは、孤児型セグメントである。図２０において、２つのセグメントが一体になると、併合が右側にある。（近位側での）併合は、セグメント処理が近位から遠位に移動する実施形態では（遠位側での）分割である。分割では、ガイドワイヤセグメント／表現が２つのガイドワイヤセグメント／表現に分かれる。

１つの実施形態において、そのような方法は、先ず、分割時の子検出と関連付けられるセグメントを決定する。次に、全ての可能な一致するセグメントのベクトルを決定する。次に、親セグメントの最後の検出に最も近いセグメントを選択する。検出の径方向オフセットに基づいて、親セグメントに最も近い検出を一致させる。残余の検出は、親セグメントと関連付けられるワイヤで使い果たされる。

孤児型セグメントとの併合時のセグメントのリンク付けを図２０の表現ＧＷ２に示している。本方法は、先ず、併合時に親の遠位フレーム番号よりも小さいフレーム番号を有する全ての孤児型セグメントを見出す。次に、３Ｄデカルト距離に基づいて子検出に最も近いセグメントを見出す。（併合の）選択した孤児型と親との間の距離を、径方向距離に基づいて計算する。孤児型を孤児型に最も近い親に一致させる。最も近い親と孤児型との間に隙間があるならば、検出を補間し、親セグメントに付加する。一致する親を親のリストから除去する。

孤児型セグメント及び不妊型セグメントのリンク付け
他の例として、セグメント間の大きい距離の故に、セグメントは早期にリンクされない。この場合、１つのワイヤは、図２１の例に示すように、本質的に他のワイヤの背後を通過する。これは孤児型セグメントがリンク付けのための様々な条件及び制約に鑑みて最良適合であるワイヤに接続される場合によって取り扱われる。

重複ワイヤ除去
スプリアスセグメントの存在の故に、セグメントをリンクさせてワイヤを創り出す方法は、共通セグメントに沿って並置されるワイヤを創り出すことができる。時折、これらの重複ワイヤは、有効な特異なワイヤのスコアよりも高いスコアを有し、その結果、有効なワイヤは廃棄される。これは最も高いワイヤスコアを有する２本のワイヤ以外の全てのワイヤを排除することを意味する。このステップは、２つのワイヤが略同一か否かを確認する。２つの重複したワイヤが見出されるならば、より少ないスコアのワイヤは廃棄される。

ｎ_１が第１のワイヤにおける検出の数を示し、ｎ_２が第２のガイドワイヤにおける検出の数を示すとする。最小の検出カウントは、以下のように計算される。

ワイヤと関連付けられるセグメントを使用して、両方のワイヤに共通する検出の総数を決定する。オーバーラップ率Ｒでｎ_ｏだけオーバーラップする検出の数は、以下のように計算される。

（Ｒ＞０．９５）であるならば、ワイヤは重複していると考えられる。これは、セグメントが異なるが、大きな数のセグメントについて、セグメント間の距離が極めて小さいときの場合に対処する。これらの場合、ワイヤは重複していないと間違って識別される。これらの場合に対処するために、本方法は、距離が５５０ミクロンよりも大きいワイヤ内の検出の最長のラン(run)を決定する。最長ランレングス(run-length)がランレングス閾値よりも小さく且つ（Ｒ＞０．８０）であるならば、ワイヤは重複しているとみなされる。１つの実施形態において、ランレングス閾値は、約２００〜約１０００に及ぶ。

撮像環境中に存在するよりも前のステップによって検出されるよりも多くのワイヤを検出させることが可能である。そのアルゴリズムは検出ワイヤ数の上限又は限界を確立するのをサポートするので、このステップは最良のＮワイヤを選択し、残余のワイヤを無効にする。よって、Ｎが２に設定され、３つのガイドワイヤが検出されるならば、２つの最良の候補ワイヤが選択され、第３のワイヤは、更なる分析及び／又は表示から除外される。ワイヤスコアを使用してワイヤを選択する。ワイヤのスコアは、ワイヤと関連付けられるセグメントのスコアの合計である。よって、所与のガイドワイヤを定める複数のセグメントは、事前設定されるガイドワイヤの上限内の最良の候補ガイドワイヤを選択するための基礎として使用することができる、その全体スコアにそれぞれ寄与する。本方法は、スコアが最も高い上位Ｎの検出されたワイヤを選択し、残余のワイヤを拒絶し或いは他の方法で無効にする。

図２２は、血管内画像の断面又は縦方向表示である。断面画像は、２つのガイドワイヤＧＷ１及びＧＷ２を含む。ガイドワイヤは、本開示の例示的な実施形態に従った診断システムのユーザインターフェースの部分として存在する。１つの実施形態において、診断システムは、ＯＣＴシステムである。図２２の２つのガイドワイヤＧＷ１及びＧＷ２は、三次元切断レンダリングビューを提供する２３Ａにも示されている。

図２３Ａは、診断システムのユーザインターフェースの部分として示される２つのガイドワイヤ２３０５及び１３１０を備える三次元血管内画像２３００である。画像２３００は、三次元レンダリングされたビューであり、カテーテル検査室(cath lab)内の血管内撮像システムのような診断システムでの使用に適している。血管２３０１の中央内腔２３４０は、それを通じる２つのガイドワイヤ２３０５（より長いＧＷ）及び２３１０（より短いＧＷ）を有する。ブルーミング源である様々なステント支柱２３２０も描写されている。血管を撮像するときに、支柱２３２０が現れる。ステント支柱検出を向上させるために、ガイドワイヤ及びその陰影を検出することが用いられる。何故ならば、既知の陰影を検出することは、偽陽性を減少させるからである。ステント支柱処理に先立ってガイドワイヤの陰影を検出することによって、ガイドワイヤ陰影を支柱検出から排除することができる。２つのガイドワイヤと関連付けられる陰影を検出し、オフセットを決定し、セグメントを生成し、セグメントを検証し、且つガイドワイヤ自体のモデル／表現を生成及び検証した後に、本明細書に記載の様々な方法及びプロセスを適用して２つのガイドワイヤの表示可能な表現を生成する。

図２３Ｂは、ＯＣＴ撮像データに基づく配置されたステントの三次元の皮膚及びワイヤフレームビューを例示するインターフェースディスプレイを示している。これは図示の血管セグメントを通じるＯＣＴプルバックの三次元表現である。ガイドワイヤが検出され、画像内に印が付けられ、左側パネルに広がっている。ガイドワイヤは内腔内にあり、その周りに描写された様々なステント支柱がある。カーペットビューベースの方法及び他の方法のような本明細書に記載の様々な方法を使用するガイドワイヤの検出は、ステント検出を向上させる。様々な検出されたステントも、図２３Ｂの画像中に示されている。垂直線として示されたフレームインジケータ７７が左側パネルの中央に現れている。このインジケータは、図２３Ｂの右側パネルに示される右上の断面図に示される傾斜線をトラッキング（追跡）する。８．４４ｍｍ^２の内腔面積も、右側ユーザインターフェースパネルに示されている。ユーザインターフェースディスプレイは、図２３Ａ及び図２３Ｂの皮膚、ガイドワイヤ、及び／又はステント支柱、並びに他のユーザインターフェース特徴のような、１つ又はそれよりも多くの特徴を表示し或いは隠すオプションを含むことができる。加えて、皮膚の色及び透明度を変更して、皮膚をより透明又は不透明にすることができる。

３Ｄレンダリング特徴のためのガイドワイヤモデル
ガイドワイヤ方法検出は、物理的なガイドワイヤの三次元モデルを再構築するために必要な情報を含む。モデル生成は、３Ｄビューにおけるガイドワイヤの正確な表現のために必要である。このステップは、以前の方法ステップのノイズ及びアーチファクトを除去する。この方法が除去する特定のアーチファクトは、２つのガイドワイヤのコロケーションの領域である。ガイドワイヤのコロケーションは、ワイヤが重なり合って単一の陰影を創り出すときに起こる。この方法は、以前の方法ステップがこの閉塞現象を分離(dissociate)しないときに、ガイドワイヤの場所を回復することを試みる。

図２４は、回復方法のステップを例示している。本方法は、２つのガイドワイヤのコロケーションの領域を識別し、それぞれを一度に処理する。本方法は、１以上のコロケーションゾーンを特定することを含む（ステップＪ１）。本方法は、ＧＷモデルを生成して適用することも含む（ステップＪ２）。互いに近いワイヤを検出し且つ矯正することが、本方法の他のステップである（ステップＪ３）。１つの実施形態では、移動平均フィルタを適用する（ステップＪ４）。１つの実施形態では、ユーザに表示することができるように、ガイドワイヤの３Ｄ地点モデルを生成する（ステップＪ５）。図２５は、２つのガイドワイヤＷ１及びＷ２の概略図である。各ワイヤは、それぞれ、２つのセグメントａ１〜ｂ１及びａ２〜ｂ２を有する。図２４に示す方法は、コロケーションゾーンの直ぐ内側のガイドワイヤ地点（Ｐｂ及びＰｅ）を使用して、（図２５に示すａ１ｂ１及びａ２ｂ２のような）コロケーション端部を原点に変換する。

候補ワイヤが検出され、最良の候補として選択される場合、それらは互いに近接することがあり、同一場所にある(co-located)ように見えることがある。同一場所にあるガイドワイヤの不明瞭さをなくす(disambiguating)ために、必要とされるオフセットをモデル化するためにＰｂとＰｅとの間の線形補間を創成する。デルタオフセットを元の同一場所にある地点に適用して、三次元空間内でそれらを分離する。

同一場所地点が解決された後、本方法の他のステップが各ガイドワイヤ間の距離をフレーム毎ベースで確認する。ガイドワイヤ間のオフセットは分離閾値又は他のメトリックよりも低くいことがあり、ワイヤの接近性又は近接性を矯正するために使用されてよい。例えば、それらの地点によって形成される線に沿って平行移動させることによって、空間内でそれぞれ近すぎると決定されたワイヤを矯正する。物理的なガイドワイヤ寸法に基づいてオフセットの量を計算する。

全ての場所矯正後、最終ステップは、以前の検出ステップからのあらゆるアーチファクト及び高周波ノイズを除去するために、それらの地点を平滑化することである。図２４の移動平均フィルタを使用してこれらの地点を平均化する（ステップＪ４）。ガイドワイヤモデルを創成し、３Ｄレンダリングモジュールによる消費のために別個のデータ構造内に格納する。

ガイドワイヤモデル創成の方法は、本明細書で概説するような様々なサブステップ及び操作を含む。この方法は、２つのガイドワイヤが同一場所に位置するゾーンを特定する。ゾーンを特定した後、同一場所に配置されるワイヤをモデル化して、終点接続性を維持する。１つの実施形態において、本方法は、オーバーラップについてガイドワイヤ地点の全部又はサブセットを確認し、必要に応じて場所を矯正する。本方法は、各ガイドワイヤの地点の平均フィルタを実行して、検出アーチファクト及びノイズを除去することもできる。本方法は、３Ｄレンダリングソフトウェアモジュールによって処理され且つ変換されるモデルデータも生成する（ステップＪ５）。

インターフェース、検出及び開示の他の特徴を実装する非限定的なソフトウェア特徴及び実施形態
以下の記述は、本明細書に記載の開示の方法を実行するのに適したデバイスハードウェア及び他の動作コンポーネントの概要を提供することを意図している。この記述は、開示の適用可能な環境又は範囲を限定することを意図しない。同様に、ハードウェア及び他の動作コンポーネントは、上述の装置の部分として適切なことがある。パーソナルコンピュータ、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースの又はプログラム可能な電子デバイス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、及び同等物を含む、他のシステム構成で、本開示を実施することができる。タスクがカテーテル又はカテーテル検査室の異なる部屋のような通信ネットワークを通じてリンクされる遠隔処理装置によって実行される分散コンピューティング環境においても本開示を実施することができる。

詳細な記述の幾つかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する演算(operations)のアルゴリズム及び記号表現のような方法に関して提示されている。これらのアルゴリズム記述及び表現は、コンピュータ及びソフトウェア関連の分野の当業者によって使用され得る。１つの実施形態において、アルゴリズムは、ここでは、一般には、所望の結果をもたらす動作の自己一貫したシーケンスであるように着想される。方法ステップ又は本明細書に他の方法において記載するものとして実行される操作(operations)は、物理量の物理的操作を必要とする。通常、必ずしも必要ではないが、これらの量は、格納され、転送され、組み合わせられ、変換され、比較され、且つ他の方法で操作されることが可能な電気信号又は磁気信号の形式をとる。

特に明記されない限り、以下の議論から明らかなように、本記述を通じて、「処理する」又は「計算する」又は「サーチする」又は「表示する」又は「検出する」又は「測定する」又は「計算する」又は「比較する」又は「生成する」又は「検知する」又は「決定する」又は「表示する」又はブール論理又は他のセット関連の動作又は同等のことのような用語を利用する議論は、コンピュータシステム又は電子デバイスのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを操作し、それらを電子メモリ又はレジスタ又は他のそのような情報記憶、送信若しくは表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステム又は電子デバイスの作用及びプロセスを指す。

本開示は、幾つか実施形態において、本明細書の動作を実行する装置にも関する。この装置は所要の目的のために特別に構成されてよく、或いは、この装置はコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化され或いは再構成される汎用コンピュータを含んでよい。様々な回路及びその構成要素を使用して、本明細書に記載するデータ収集及び変換及び処理のうちの幾つかを実行することができる。

本明細書で提示するアルゴリズム及びディスプレイは、如何なる特定のコンピュータ又は他の装置に固有に関連しない。様々な汎用システムが本明細書中の教示に従ったプログラムと共に使用されてよく、或いは所要の方法ステップを実行するためにより特殊化された装置を構築することが便利であることが分かることがある。様々なこれらのシステムのための所要の構造は、本明細書で提供される記述から明らかであろう。加えて、本開示は、如何なる特定のプログラミング言語を参照しても記載されておらず、よって、様々なプログラミング言語を使用して様々な実施形態が実装されてよい。１つの実施形態において、ソフトウェア指令は、血管内撮像／データ収集システムのマイクロプロセッサ又はＡＳＩＣでの動作のために構成される。

本開示の実施形態は、以下のものに限定されないが、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、若しくは汎用コンピュータ）と共に使用するコンピュータプログラムロジック、プログラム可能なロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＥＰＧＡ）若しくは他のＰＬＤ）と共に使用するプログラムロジック、離散型コンポーネント、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又はそれらの任意の組み合わせを含む任意の他の手段を含む、多くの異なる形態において実装されてよい。

本開示の典型的な実施形態において、ＯＣＴプローブ、ＩＶＵＳプローブ、他の撮像プローブ、血管造影システム、並びに他の撮像及び被験者モニタリングデバイス及びプロセッサベースのシステムを使用して収集されるデータの処理の一部又は全部は、コンピュータ実行可能な形態に変換され、コンピュータ可読媒体内にそのように格納され、オペレーティングシステムの制御下でマイクロプロセッサによって実行される、コンピュータプログラム指令のセットとして実装される。よって、例えば、プルバック又は共同登録要求の完了に基づくユーザインターフェース命令及びトリガは、ＯＣＴデータの生成し且つ上述の様々な及び他の特徴及び実施形態を使用して画像処理を実行するのに適した、プロセッサ理解可能な指令に変換される。

加えて、本明細書に記載するユーザインターフェース命令、ユーザクエリ、システム応答、送信プローブデータ、入力データ並びに他のデータ及び信号は、ユーザインターフェース選択に応答し、グラフィカルユーザインターフェースを制御し、グラフィック信号処理を制御し、断面情報、レンダリングされたステント及びガイドワイヤ及び他のデータ収集モダリティからの画像を表示し、ステント及び並置バー及び他の血管内データを生成し且つ表示し、ＯＣＴ、アンギオグラフィを表示し、陰影を検出し、ピーク並びにグラフィックユーザインターフェース及び他の特徴及び上述のような実施形態の部分のような他のデータを検出するのに適した、プロセッサ理解可能な指令に変換される。ＧＵＩコンポーネント又は制御装置、値としての、或いはグラフィカルユーザインターフェースにおける他の表現としての表示に適したデータ及びパラメータは、ガイドワイヤ、並置バー、ユーザインターフェースパネル、マスク、ステント支柱、欠落データ表現、陰影、血管造影表現、三次元及び二次元レンダリング及びビュー、並びに本明細書に記載する他の特徴を含むが、それらに限定されない。

本明細書で前述した機能性の全部又は一部を実装するコンピュータプログラムロジックは、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、及び様々な中間形態（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカ(linker)、ロケータ(locator)によって生成される形態）を含む、様々な形態において具現されてよいが、それらに限定されない。ソースコードは、様々なオペレーティングシステム又は動作環境との使用のために、様々なプログラミング言語（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又はＦｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ(登録商標)、又はＨＴＭＬのような高級言語）のいずれかにおいて実装された一連のコンピュータプログラム命令を含んでよい。ソースコードは、様々なデータ構造及び通信メッセージを定義し且つ使用してよい。ソースコードは、（例えば、インタプリタを介して）コンピュータ実行可能形態であってよく、或いは、ソースコードは、（例えば、トランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラを介して）コンピュータ実行可能な形態に変換されてよい。

コンピュータプログラムは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイスのような、有形の記憶媒体内に永久に又は一時的に、任意の形態（例えば、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、又は中間形態）で固定されてよい。コンピュータプログラムは、以下のものに限定されないが、アナログ技術、デジタル技術、光学技術、無線技術（例えば、ブルートゥース（登録商標））、ネットワーク技術、及びインターネットワーキング技術を含む、様々な通信技術のいずれかを用いて、コンピュータに送信可能な信号のいずれかの形態に固定されてよい。コンピュータプログラムは、（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上の）コンピュータシステムに予めロードされる或いは通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を通じて電子掲示板又はサーバから流通させられる、印刷又は電子文書（例えば、シュリンクラップソフトウェア）を伴う取り外し可能な記憶媒体としての任意の形態において流通させられてよい。

本明細書で前述した機能性の全部又は一部を実装する（プログラマブルロジックデバイスと共に使用するためのプログラマブルロジックを含む）ハードウェアロジックは、従来の手動方法を使用して設計されてよく、或いは、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬ又はＡＨＤＬ）、ＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）のような、様々なツールを用いて電子的に設計され、キャプチャされ、シミュレーションされ、或いは文書化されてよい。

プログラマブルロジックは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、又は他のメモリデバイスのような、有形記憶媒体に恒久的に又は一時的に固定されてよい。プログラマブルロジックは、以下のものに限定されないが、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えば、ブルートゥース（登録商標））、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術を含む、様々な通信技術のいずれかを用いてコンピュータに送信可能な信号中に固定されてよい。プログラマブルロジックは、（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上の）コンピュータシステムにプリロードされる、或いは通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を通じて電子掲示板又はサーバから流通させられる、印刷又は電子文書（例えば、シュリンクラップソフトウェア）を伴う取り外し可能な記憶媒体として流通させられてよい。

適切な処理モジュールの様々な例を以下でより詳細に記載する。本明細書で使用されるとき、モジュールは、特定のデータ処理又はデータ送信タスクを実行するのに適したソフトウェア、ハードウェア、又はファームウェアを指す。１つの実施形態において、モジュールは、指令、又は、血管造影データ、ＯＣＴデータ、ＩＶＵＳデータ、オフセット、陰影、画素、強度パターン、ガイドワイヤセグメント、リンク付け状態、可能なリンケージのマッピング、近位から遠位又は他の処理順序、ＯＣＴスキャンデータ、ユーザインターフェースデータ、制御信号、血管造影データ、ユーザ動作、周波数、干渉計信号データ、検出されステント、候補ステント支柱、ＦＦＲデータ、ＩＶＵＳデータ、陰影、画素、強度パターン、スコア、投影、側枝データ、リンク付けルール及び制約、及びガイドワイヤデータ並びに本明細書に記載するような他の関心の情報のような、様々な種類のデータを受信し、変換し、ルート制御し、且つ処理するのに適した、ソフトウェアルーチン、プログラム、又は他のメモリ常駐アプリケーションを指す。

本明細書で記載するコンピュータ及びコンピュータシステムは、データを取得し、処理し、格納し且つ／或いは通信するのに使用されるソフトウェアアプリケーションを格納するためのメモリのような動作的に関連するコンピュータ可読媒体を含んでよい。そのようなメモリは、その動作的に関連するコンピュータ又はコンピュータシステムに対して内部的、外部的、遠隔又はローカルであり得ることが理解されるであろう。

メモリは、例えば、非限定的に、ハードディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）、ＣＤ（コンパクトディスク）、メモリスティック、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（読出し専用記憶装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセス記憶装置）、ＤＲＡＭ（ダイナミックランダムアクセス記憶装置）、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（拡張消去可能なＰＲＯＭ）、及び／又は他の同等のコンピュータ可読媒体を含む、ソフトウェア又は他の指令を格納するあらゆる手段を含んでもよい。

一般的に、本明細書に記載の開示の実施形態に関連して適用されるコンピュータ可読メモリ媒体は、プログラマブル装置によって実行される指令を格納することができるあらゆるメモリ媒体を含んでよい。適用可能な場合、本明細書に記載の方法ステップは、コンピュータ可読記憶媒体又は記憶媒体に格納される指令として具現され或いは実行されてよい。これらの指令は、本開示の実施形態に従って指令を創り出すために適用されてよい、Ｃ＋＋、Ｃ、Ｊａｖａ（登録商標）、及び／又は様々な他の種類のソフトウェアプログラミング言語のような、様々なプログラミング言語において具現されるソフトウェアであってよい。

「機械可読媒体」又は「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械による実行のための指令のセットを格納し、符号化し、或いは担持することができる、並びに機械に本開示の方法論のうちの任意の１以上を実行させる、任意の媒体を含む。機械可読媒体は、単一の媒体であるよう例示的な実施形態に示されているが、「機械可読媒体」という用語は、１以上のセットの指令を格納する、単一の媒体又は多数の媒体（例えば、データベース、１以上の集中若しくは分散データベース及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むよう理解されなければならない。

記憶媒体は、非一時的であってよく、或いは非一時的デバイスを含んでよい。従って、非一時的な記憶媒体又は非一時的なデバイスは、有形であるデバイスを含んでよく、それはデバイスが具体的な物理的形態を有することを意味するが、デバイスはその物理的状態を変更してよい。よって、例えば、非一時的は、この状態の変化に拘わらず有形のままであるデバイスを指す。

本開示の態様、実施形態、特徴、及び例は、全ての点で例示的であると考えられるべきであり、本開示を限定することを意図せず、その範囲は請求項によってのみ定められる。他の実施形態、修正及び用途は、請求する発明の精神及び範囲から逸脱することなく当業者に明らかであろう。

本出願における見出し及びセクションの使用は、本発明を限定することを意味しない。各セクションは、請求する発明の任意の態様、実施形態、又は特徴に当て嵌まり得る。

本出願を通じて、組成物が特定の成分を有する、包含する、或いは含むと記載されている場合、又はプロセスが特定のプロセスステップを有する、包含する、或いは含むと記載されている場合、本教示の組成物は列挙されるコンポーネントで本質的に構成され或いはそれらから成ること並びに本教示のプロセスは列挙されるプロセスステップで本質的に構成され或いはそれらから成るなることが理解されよう。

本出願において、要素又はコンポーネントが列挙された要素又はコンポーネントのリストに含まれる及び／又はそれらから選択されると言われる場合、その要素又はコンポーネントは列挙された要素又はコンポーネントのうちのいずれか１つであることができること並びに列挙された要素又はコンポーネントのうちの２以上からなる群から選択されることができることが理解されなければならない。更に、本明細書において明示的であれ暗示的であれ、本明細書に記載する組成物、装置、又は方法の要素及び／又は特徴を、本教示の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な方法で組み合わせることができることを理解されたい。

「含む(include)」、「含む(includes)」、「含む(including)」、「有する(have)」、「有する(has)」、又は「有する(having)」という用語の使用は、特に明記されていない限り、一般的に開放端であり且つ非限定的であると理解されるべきである。

本明細書中の単数形の使用は、特に断らない限り、複数形を含む（逆もまた同様である）。その上、単数形「a」、「an」及び「the」は、文脈上他に明確に指示されない限り、複数形を含む。加えて、「約」という用語の使用が定量値の前にある場合、特に教示しない限り、本教示は特定の定量値自体も含む。本明細書で使用するとき、「約」という用語は、名目上の値からの±１０％の変動を指す。

本教示が動作可能なままである限り、特定の行為を実行する順序又はステップの順序は重要ではないことが理解されるべきである。その上、２以上のステップ又は行為は同時に行われてよい。本明細書に提示する例は、本開示の潜在的且つ具体的な実施を例示することを意図している。それらの例は、当業者のための開示の例示の目的のために主に意図されていることが理解されることができるであろう。本開示の精神から逸脱することなく、これらの図又は本明細書に記載の動作への変更があってよい。例えば、特定の場合には、方法ステップ又は操作は、異なる順序で遂行され或いは実行されてよく、或いは、操作が追加され、削除され、或いは修正されてよい。

値の範囲又はリストが提供される場合、それらの対の範囲又はリストの上限と下限との間に介在する各値は個別に想定され、各値が本明細書中に具体的に列挙されているかのように本発明に包含される。加えて、所与の範囲の上限及び下限の間の並びにそれらを含むより小さい範囲が想定され、本発明に包含される。例示的な値又は範囲のリストは、所与の範囲の上限及び下限の間並びにそれらを含む他の値又は範囲を否認するものでない。

更に、本開示の特定の実施形態は、本開示を例示する目的で本明細書に記載されており、それを限定する目的で記載されていないが、要素、ステップ、構造、及び／又は部品の詳細、材料及び配置の数多くの変形が、請求項に記載する開示から逸脱することなく本開示の原理及び範囲内で行われてよいことが当業者によって理解されるであろう。

請求するものは後続の通りである。

Claims (24)

1. 血管内のガイドワイヤを検出するシステムの作動方法であって、
   前記システムは、コンピューティングデバイスを含み、
   前記コンピューティングデバイスが、前記血管の１つ又はそれよりも多くの血管内画像データセットを格納することであって、各血管内画像データセットは、複数の走査線を含む、格納すること、
   前記コンピューティングデバイスの１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、前記複数の走査線のうちの１つ又はそれよりも多くの走査線上のガイドワイヤ陰影を検出すること、
   前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、各ガイドワイヤ陰影についてガイドワイヤオフセットを決定すること、
   前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、複数の候補ガイドワイヤ検出が生成されるよう、１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤオフセットを用いて、フレーム毎ベースで候補ガイドワイヤ検出を決定すること、
   前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、前記複数の候補ガイドワイヤ検出から複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成すること、及び
   前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、検出されたガイドワイヤセグメントのセットを生成するために、前記複数の候補ガイドワイヤセグメントからスプリアスガイドワイヤセグメントを除去すること、
   前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールが、１つ又はそれよりも多くの連続的なガイドワイヤ表現を生成するために、前記検出されたガイドワイヤセグメントのセットからのセグメントをリンクさせることを含む、
   作動方法。
2. 前記複数の候補ガイドワイヤセグメントからのセグメントのグループ内のセグメントを、前記セグメントのグループ内の他のセグメント又は前記セグメントのグループ外の他のセグメントと比較することによって、スプリアスガイドワイヤセグメントを識別するために、前記複数の候補ガイドワイヤセグメントからの前記セグメントのグループを評価することを更に含む、請求項１に記載の作動方法。
3. ユーザインターフェース上に前記１つ又はそれよりも多くの連続的なガイドワイヤ表現を含むガイドワイヤ表現を表示することを更に含む、請求項１に記載の作動方法。
4. 前記複数の走査線からカーペットビューを生成すること、及び
   バイナリカーペットビューマスクを生成するために前記カーペットビューを二値化することを更に含み、
   前記スプリアスガイドワイヤセグメントを除去することは、前記バイナリカーペットビューマスク内の「オン」領域との前記候補ガイドワイヤセグメントの交差に基づいて候補ガイドワイヤセグメントを評点することを含む、
   請求項１に記載の作動方法。
5. 前記複数の候補ガイドワイヤ検出からの全ての可能な検出リンク付けのマッピングを生成すること、及び
   前記検出を連続的なガイドワイヤ表現内にリンクさせるためにセグメントマッピングを使用することを更に含む、
   請求項１に記載の作動方法。
6. 前記複数の走査線のうちの１つ又はそれよりも多くの走査線上で前記ガイドワイヤ陰影を検出すること、
   各ガイドワイヤ陰影について前記ガイドワイヤオフセットを決定すること、及び
   候補ガイドワイヤ検出を前記フレーム毎ベースに決定することのうちの１つ又はそれよりも多くは、
   単一フレーム処理実装を用いて遂行される、
   請求項１に記載の作動方法。
7. 前記複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成すること、
   前記スプリアスガイドワイヤセグメントを除去すること、及び
   前記検出されるガイドワイヤセグメントのセットから前記ガイドワイヤ表現を形成することのうちの１つ又はそれよりも多くは、
   マルチフレーム処理実装を用いて遂行される、
   請求項１に記載の作動方法。
8. 前記セグメントをリンクさせることは、
   前記セグメントの尾部と新しい検出との間の距離メトリックが閾値未満であるならば、検出を遠位フレームから既存のセグメントにリンクさせること、及び
   前記フレーム内のそのセグメントの外挿場所が前記検出の狭い距離内に位置するならば、検出を新しい最遠位フレームから既存のセグメントにリンクさせることを更に含む、
   請求項１に記載の作動方法。
9. セグメントが、検出のない１つ又はそれよりも多くのフレームを越えてフレームの上に位置する検出にリンクされるときに、補間検出を提供するステップを更に含む、請求項１に記載の作動方法。
10. 前記複数のガイドワイヤセグメントは、実際のガイドワイヤに対応する確率の約０．５未満の確率を有するセグメントを除去する排除ルールのセットを用いてフィルタリングされる、請求項１に記載の作動方法。
11. 別個のセグメントが、（分割のために）親セグメントが２つの子セグメントにリンクされる或いは（併合のために）２つの親が単一の子セグメントに接続する、分割及び併合のうちの１つ又はそれよりも多くによって境界付けられる、請求項１に記載の作動方法。
12. セグメントは、
    各々の特異なセグメントがそれと関連付けられる少なくとも１つの対応するワイヤを有すること、
    セグメントが２つに分かれるときに、新しいワイヤが創り出されること、
    セグメントが併合するときに、結果として得られるセグメントが親セグメントと関連付けられる多数のワイヤと関連付けられること、
    リンク付け後に重複するワイヤが排除されること、又は
    レンダリングされるガイドワイヤが３Ｄ空間内で重なり合わないよう、共通のセグメント上の検出を互いから離れる方向に平行移動させることによって、共通のセグメントに沿って進むワイヤが、視覚化目的のために不明瞭にされること、
    から選択される少なくとも１つの条件の発生に基づいて
    リンクされる、
    請求項１に記載の作動方法。
13. 血管の内腔の表現に対する前記ガイドワイヤの表現を表示することを更に含む、請求項２に記載の作動方法。
14. 血管内の１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤを検出するための血管内撮像システムのプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイスであって、
    血管内データを受信する１つ又はそれよりも多くのデータアクセスチャネルと、
    前記１つ又はそれよりも多くのデータアクセスチャネルと電気的に通信するプロセッサ及び関連メモリとを含み、
    前記プロセッサは、
    血管内撮像システムを用いて、各血管内画像データセットが複数の走査線を含む、血管の１つ又はそれよりも多くの血管内画像データセットを格納し、
    前記血管内撮像システムの１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールを用いて、前記複数の走査線のうちの１つ又はそれよりも多くの走査線上のガイドワイヤ陰影を検出し、
    各ガイドワイヤ陰影についてガイドワイヤオフセットを決定し、
    複数の候補ガイドワイヤ検出が生成されるよう、１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤオフセットを用いて、フレーム毎ベースで候補ガイドワイヤ検出を決定し、
    前記複数の候補ガイドワイヤ検出から複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成し、
    検出されるガイドワイヤセグメントのセットを生成するために前記複数の候補ガイドワイヤセグメントからスプリアスガイドワイヤセグメントを除去し、且つ
    前記血管内撮像システムの前記１つ又はそれよりも多くのガイドワイヤ検出モジュールを用いて、１つ又はそれよりも多くの連続的なガイドワイヤ表現を生成するために前記検出されるガイドワイヤセグメントのセットからのセグメントをリンクさせる、
    ようにプログラムされる、
    プログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
15. 前記プロセッサは、前記血管内撮像システムのユーザインターフェース内に１つ又はそれよりも多くの連続的なガイドワイヤ表現を含むガイドワイヤ表現を表示するように更にプログラムされる、請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
16. 前記プロセッサは、
    前記複数の走査線からカーペットビューを生成し、且つ
    バイナリカーペットビューマスクを生成するために前記カーペットビューを二値化するように、
    更にプログラムされ、
    前記スプリアスガイドワイヤセグメントを除去することは、前記バイナリカーペットビューマスク内の「オン」領域との前記候補ガイドワイヤセグメントの交差に基づいて候補ガイドワイヤセグメントを評点することを含む、
    請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
17. 前記プロセッサは、前記複数の候補ガイドワイヤ検出から全ての可能な検出リンク付けのマッピングを生成し、セグメントマッピングを使用して前記検出を連続的なガイドワイヤ表現にマッピングするように、更にプログラムされる、請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
18. 単一フレーム処理指令が、
    前記複数の走査線のうちの１つ又はそれよりも多くの走査線上で前記ガイドワイヤ陰影を検出し、
    各ガイドワイヤ陰影について前記ガイドワイヤオフセットを決定し、或いは
    前記候補ガイドワイヤ検出を前記フレーム毎ベースに決定する、
    ために使用される、
    請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
19. 前記複数の候補ガイドワイヤセグメントを生成すること、
    前記スプリアスガイドワイヤセグメントを除去すること、及び
    前記検出されるガイドワイヤセグメントのセットから前記ガイドワイヤ表現を形成することのうちの少なくとも１つは、
    マルチフレーム処理指令を用いて実行される、
    請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
20. セグメントリンク付けは、
    前記セグメントの尾部と新しい検出との間の距離メトリックが閾値未満であるならば、検出を遠位フレームから既存のセグメントにリンクさせること、及び
    前記フレーム内のそのセグメントの外挿場所が前記検出の狭い距離内に位置するならば、検出を新しい最遠位フレームから既存のセグメントにリンクさせるステップとを更に含む、
    請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
21. 前記プロセッサは、セグメントが、検出のない１つ又はそれよりも多くのフレームを越えてフレームの上に位置する検出にリンクされるときに、補間検出を提供するように更にプログラムされる、請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
22. セグメントは、実際のガイドワイヤに対応する確率の約０．５未満の確率を有するセグメントを除去する排除ルールのセットを用いてフィルタリングされる、請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
23. 別個のセグメントが、（分割のために）親セグメントが２つの子セグメントにリンクされる或いは（併合のために）２つの親が単一の子セグメントに接続する、分割及び併合のうちの１つ又はそれよりも多くによって境界付けられる、請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。
24. セグメントは、
    各々の特異なセグメントがそれと関連付けられる少なくとも１つの対応するワイヤを有すること、
    セグメントが２つに分かれるときに、新しいワイヤが創り出されること、
    セグメントが併合するときに、結果として得られるセグメントが親セグメントと関連付けられる多数のワイヤと関連付けられること、
    リンク付け後に重複するワイヤが排除されること、及び
    レンダリングされるガイドワイヤが３Ｄ空間内で重なり合わないよう、共通のセグメント上の検出を互いから離れる方向に平行移動させることによって、共通のセグメントに沿って進むワイヤが、視覚化目的のために不明瞭にされること、
    から成る群から選択される１つ又はそれよりも多くの条件の発生に基づいてリンクされる、
    請求項１４に記載のプログラム可能なプロセッサベースのコンピューティングデバイス。

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