JP7049402B2 - プロセッサ装置の作動方法 - Google Patents

Description

部分的に、本発明は概して血管系及び末梢血管系の撮像及びデータ収集の分野に関する。

介入を行う心臓専門医は、療法の計画、指導及び評価の為にカテーテル挿入処置中に様々な診断ツールを採用する。蛍光透視法は、概して血管の血管造影撮像を実行する為に使用される。そして係る血管撮像は、バイパス手術又はステント留置等の介入の間に血管疾患を診断し、位置を突き止め、治療する為に医師によって使用される。光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）等の血管内撮像技術、血管内超音波法（ＩＶＵＳ）等の音響技術及びその他の技術もまた、所定の被験者の血管の状態に関する高解像度データを入手する為に蛍光透視法の代わりに又は蛍光透視法と組み合わせて使用できる、貴重なツールである。

冠血流予備量比（ＦＦＲ）も、撮像及び血管造影中に血管を評価する為に使用できる。血管内ＯＣＴ、ＩＶＵＳ及びＦＦＲは、内部血管から又は目的の標本に関してそれぞれ光学データ、超音波データ及び圧力データを収集する侵襲性のカテーテルベースのシステムである。血管造影法は、Ｘ線不透過性造影液の注入中に身体の外部からデータを収集する非侵襲性のＸ線撮像方法である。

血管内光コヒーレンストモグラフィは、光を使用して冠動脈の壁の中を覗き込み、研究の為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。ＯＣＴは、コヒーレント光、干渉分光法及びマイクロオプティックスを活用して、疾患を有する血管内のビデオレートの生体内トモグラフィを、マイクロメートルレベルの解像度で提供できる。光ファイバプローブを使用して高解像度で表面下の構造を見ることにより、ＯＣＴは内部組織及び器官の低侵襲性撮像にとって特と有用になる。ＯＣＴを用いて可能となったこのような詳細レベルにより、臨床医は、冠動脈疾患の進行を監視するだけではなく診断できるようになる。

上述の多様な技術の複雑さ、及びそれに関連する各技術が生成するデータセットの複雑さを考慮すると、ＯＣＴ及び血管造影法等の２つの画像をベースにした技術間でコレジストレーション（ｃｏ－ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）を実行するには多大な時間を要する。従って、血管内データ及び血管造影画像データのリアルタイムのコレジストレーションに関して課題が残されている。幾つかのコレジストレーション技法はユーザとの対話に大きく依存している。残念なことに、画像内の対応する点を手作業で一致させる必要、アルゴリズムがコレジストレーションを返すための長い待機期間、及び最終的な結果の検証等の、コレジストレーション中の重要なユーザとの対話によって、オペレータに重い負担がかかることにより、係る手法は多くの臨床上のシナリオにおいて実現困難となっている。更に、他の手法は、非同期のつまりサードパーティによって制御されるソースからのデータを使用しており、これにより時間調整が不規則となる。更に、染料等の造影剤は、他の非侵襲性の撮像モダリティと干渉する幾つかの血管内撮像モダリティと共に使用されるため、係るモダリティ間のコレジストレーションと干渉する撮像アーチファクト及び誤差が生じることがある。

従って血管内撮像及び血管造影撮像に関係する、上で確認した課題の１つ又は複数に対処する必要が存在する。本発明の実施形態はこれらの課題及び他の課題に対処する。

本発明の一実施形態は、血管造影法及びＯＴＣ等の２つの撮像モダリティ間の位置合わせの為の方法に関する。本発明の一実施形態は、血管造影画像とＯＣＴ画像との間のコレジストレーションを実行する為の１つ又は複数の方法に関する。

本発明の一実施形態は、染料等の造影剤を用いずに、及び造影剤を用いてフレーム上で静止したマーカバンドの検出を実行する為の方法に関する。更に、本発明の一実施形態は、係るマーカバンドが以後の引き戻しフレームで追跡されるような、係るマーカバンドが血管の内腔を通って移動する際の係るマーカバンドの追跡を提供し、これは造影剤のないフレームから造影剤のあるフレームへの追跡を含む。

一実施形態では、血管造影画像フレームの約２０フレーム～１００フレームと、ＯＣＴ画像フレームの約１００フレーム～約１５００フレームとの間の位置合わせの為の期間は、約２秒～約３０秒に及ぶ。一実施形態では、血管造影画像データとＯＣＴ引き戻し中に得られるＯＣＴ画像データとの位置合わせは、約１０秒未満で重ね合わせ登録される（ｃｏ－ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ）。一実施形態では、データ収集プローブの引き戻しは約４秒～約１０秒に及ぶ。一実施形態では、血管造影法のフレームはフレームグラバを使用してリアルタイムで得られる。血管造影データのフレームは、引き戻しの結果として得られるＯＣＴ画像データフレームと同期して捕捉される。

一実施形態では、コレジストレーション方法は、引き戻しの撮像中に得られる画像データのＯＣＴフレームを、係る引き戻し中に得られる血管造影データのフレームと、約３秒～約５秒の位置合わせ期間内に重ね合わせ登録する。

一実施形態では、本発明は、フレームグラバ、血管を通るマーカを有するデータ収集プローブの引き戻し中に撮像を実行し、血管に関してタイムスタンプ付きのＯＣＴ画像データを生成するよう構成される、ＯＣＴシステム、１つ又は複数のコンピューティングデバイス、及びユーザインタフェースを含む画像データ処理システムに関し、上記フレームグラバは血管に関して血管造影画像データのタイムスタンプ付きのフレームを得るよう構成される。

一実施形態では、血管造影画像データのビデオキャプチャはＯＣＴシステムで発生する。一実施形態では、ユーザは血管造影画像上でマーカバンドを手動で指定する。一実施形態では、指定されたマーカバンドは造影剤を用いることなく血管造影画像上に表れる。一実施形態では、ユーザインタフェースは、長手方向ＯＣＴ画像パネル、断面ＯＣＴ画像パネル、１つ又は複数のコントロール、及び血管造影画像パネルを含む。一実施形態では、ユーザインタフェースは、コンピューティングデバイスに、ＯＣＴ画像データ及び血管造影画像データを重ね合わせ登録するよう構成された１つ又は複数のソフトウェアモジュールを実行させる、レジスタコントロールつまりボタンを含む。一実施形態では、タイムスタンプは、血管造影フレームとその対応するＯＣＴフレームとの間の一次一致を与える為に使用され、これによりＯＣＴフレーム毎に、最も近い血管造影フレームの位置を突き止めることができ、逆の場合も同様である。更に、引き戻し開始及び停止等のタイムスタンプ付きのイベントも、コレジストレーションプロセスを支援する為に記録される。

一実施形態では、血管造影画像上のカーソル又は他の識別子は、選択されたＯＣＴ引き戻しフレームと一致するＯＣＴカテーテル基準マーカの場所を示す。一実施形態では、カーソル又は他の識別子は、ＭＬＡがその中で計算された、ユーザによって選択される近位基準フレーム及び遠位基準フレームを示すこともでき、血管の平均直径を示すこともできる。重ね合わせ登録されたＯＣＴ及び血管造影画像のスクロールは、ＯＣＴ Ｌモード、つまりリモートコントローラとして又はユーザインタフェースの一部としての血管造影フレーム上のカーソルを介して制御できる。

一実施形態では、コンボルーションマトリックス等のフィルタカーネルが、行及び列、並びに増感、鮮鋭化、パターン識別、検出、追跡及び他の画像処理タスクを実行する為の画像処理を実行するよう構成される要素を含むマトリックスとして実装される。フィルタカーネルは、血管造影画像データ又は他の画像データに対して画像処理を実行する為に多様な前処理段階及び他の処理段階で使用できる。

一実施形態では、本発明は、血管の血管造影表現及び血管内表現を表示するプロセッサベースの方法に関する。この方法は：光コヒーレンストモグラフィシステムを使用した血管の距離測定に応答して、血管に沿った複数の位置における複数の断面画像を含むＯＣＴ画像データのセットを生成すること；血管に沿った複数の位置での複数の二次元画像を含む、血管造影画像データのセットを生成すること；並びにタイムスタンプ、タイムスタンプ間の関係性、ＯＣＴ画像内の特徴と血管造影画像内の特徴との一致、並びに血管の中心線の決定及び上記中心線を使用したＯＣＴ画像と血管造影画像との重ね合わせ登録のうちの１つ又は複数に基づいて血管造影画像及びＯＣＴ画像を重ね合わせ登録することを含む。

一つの側面において、本発明は、血管の血管造影表現及び血管内表現を表示する、プロセッサベースの方法に関する。この方法は：光コヒーレンストモグラフィシステムを使用した前記血管を通るプローブの引き戻し中に得られた前記血管の距離測定に応答して、光コヒーレンストモグラフィ画像データのセットを生成することであって、前記光コヒーレンストモグラフィ画像データのセットは前記血管に沿った複数の位置における複数の断面画像を含む、生成すること；前記光コヒーレンストモグラフィシステムを使用した前記血管を通る前記プローブの前記引き戻し中に、血管造影システムを用いて、血管造影画像データのセットを生成することであって、前記血管造影画像データのセットは、前記引き戻し中の異なる複数の時点において得られた複数の二次元画像を含む、生成すること；前記ＯＣＴ画像データを用いて生成された前記血管の第１の長手方向ビューを含む第１のパネルを表示すること；並びに前記血管を識別する前記血管造影画像データのフレームを含む第２のパネルを、前記フレーム内の１つ又は複数の点及び前記１つ又は複数の点を通過する血管中心線を用いて、表示することを含む。

一実施形態では、本発明は、追跡されるマーカの連続的な位置合わせを生成するために、前記血管中心線を用いて前記ＯＣＴ画像データと前記血管造影データとを重ね合わせ登録することを更に含み、前記追跡されるマーカは、ＯＣＴデータ収集プローブ上に配置される。一実施形態では、本発明は、ユーザインタフェースを通して前記血管中心線に沿った点を選択することにより、前記第１の長手方向ビューにおけるフレーム識別子が変更されるように、前記ＯＣＴ画像データと前記血管造影データとを重ね合わせ登録することを更に含む。一実施形態では、本発明は、引き戻し速度又は引き戻し長さを用いて反復検索を実行することによって、前記追跡されるマーカに関する候補を、前記引き戻し長さ及び／又は前記引き戻し速度に基づいて前記マーカが取り得る位置に基づいて、排除することを更に含む。

一実施形態では、本発明は、前記血管中心線は、最短経路技術及びダイクストラアルゴリズムからの複数の処理ステップを用いて生成される。一実施形態では、本発明は、輝度プロファイルの重畳を用いて、前記血管造影データの１つ又は複数のフレームから、ガイドカテーテル画像を除去するステップを更に含む。一実施形態では、本発明は、前記血管中心線は、造影剤液の実質的な不在下において、１つ又は複数の血管造影フレームから生成された経路情報を用いて生成される。一実施形態では、本発明１は、前記血管造影データ及び前記光コヒーレンストモグラフィデータの検出、並びに前記血管造影データと前記光コヒーレンストモグラフィデータとの間の重ね合わせ登録それぞれに関する信頼スコアを生成することを更に含む。

一つの側面において、本発明は、血管内プローブマーカを検出する方法であって：造影剤を実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ること；前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、前記血管造影画像データの第２のフレームを得ること；並びに前記第１のフレーム及び前記第２のフレームにおいて前記血管内プローブマーカを検出することを含む。

一実施形態では、本発明は、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用するステップ；及び複数のピクセルの輝度を上昇させるステップであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、上昇させるステップを更に含む。一実施形態では、本発明は、複数の画像に関する平均輝度値を生成して、前記第１の又は第２のフレームから前記平均輝度を減算するステップを更に含む。一実施形態では、本発明は、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及びモルフォロジクローズ演算を適用することを更に含む。

一実施形態では、本発明は、前記血管内プローブマーカを検出することは：マルチスケールＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）演算子を前記第１のフレーム及び前記第２のフレームに適用することによって、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの画素を含む候補マーカをフィルタリングすること；並びに非最大抑制処理を実行して、画素の付近において極大値を有する小塊を識別することを含む。

一実施形態では、本発明は、バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用し、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成するステップを更に含む。この方法は、ポテンシャルファンクションを計算するために、前記距離変換の負の分数冪に冪指数を適用することを含む。一実施形態では、この方法は、高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定することを更に含む。

一実施形態では、本発明は、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること；前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること；並びに各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行することを更に含む。一実施形態では、本発明は、ヘシアンベースの血管質フィルタを用いて複数の引き戻しフレームを処理すること；及びテンプレートマッチングを用いて、前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方から、前記複数の引き戻しフレームを通って全ての前記引き戻しフレームまで、前記血管内プローブマーカを追跡することを更に含む。一実施形態では、本発明は、ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを通して、前記血管内プローブマーカを追跡することを更に含む。

一つの側面において、本発明は、血管造影画像データと、血管を通る引き戻し中に得られる血管内画像データとを重ね合わせ登録する、プロセッサベースの方法に関する。この方法は：光コヒーレンストモグラフィデータの複数のフレームをメモリに記憶すること；前記血管造影画像データの複数のフレームをメモリに記憶すること；１つ又は複数の陰影が実質的に削減されるように、前記血管造影画像データの前記複数のフレームを処理すること；前記血管造影画像データの前記複数のフレームにおいてカテーテルを検出すること；前記血管造影画像データの前記複数のフレーム内の検出された前記カテーテルを除去すること；前記血管造影画像データの前記複数のフレームに関して血管中心線を生成すること；前記血管造影画像データの前記複数のフレームにおいてプローブマーカを検出すること；１つ又は複数の前記血管中心線に沿って、前記プローブマーカの位置を追跡すること；及び前記血管造影画像データの前記複数のフレームと、前記光コヒーレンストモグラフィデータの前記複数のフレームとを、追跡された前記位置を用いて重ね合わせ登録することを含む。

一実施形態では、本発明は、前記血管造影画像データのあるフレームと前記光コヒーレンストモグラフィデータのあるフレームとの間の重ね合わせ登録における信頼のレベルを示すスコアを生成するステップを更に含む。一実施形態では、本発明は、前記検出されたカテーテルを除去するステップは、前記検出されたカテーテルの領域のサンプリングに基づいて生成された輝度プロファイルの重畳を用いて実行される。

一実施形態では、本発明は、前記血管造影画像データの前記複数のフレームと、前記光コヒーレンストモグラフィデータの前記複数のフレームとを重ね合わせ登録するステップは、コンピューティングデバイスを用いてコレジストレーションテーブルを生成することを含み、前記コレジストレーションテーブルは、血管造影画像フレーム、フレーム毎の複数のＯＣＴタイムスタンプ、フレーム毎の複数の血管造影タイムスタンプ、及び光コヒーレンストモグラフィ画像フレームを含む。一実施形態では、本発明は、前記コレジストレーションテーブル及びコンピューティングデバイスを用いて、ユーザインタフェース内のＯＣＴ画像及び血管造影画像にステント表現を表示することを更に含む。

一実施形態では、本発明は、前記コレジストレーションテーブルと、側枝を表示するよう構成されたユーザインタフェースとを用いて、前記側枝を１つ又は複数の前記ＯＣＴ画像及び前記血管造影画像において識別することを更に含む。一実施形態では、本発明は、前記コレジストレーションテーブルに基づいてＯＣＴデータのフレームの間隔を設定することにより、引き戻し速度変化を調整し、前記間隔に基づいてユーザインタフェースに長手方向ビューを表示することを更に含む。

図は必ずしも原寸に比例しておらず、全体的に、例示のための方針を重視したものである。図は、あらゆる点で例示的なものと見なされるべきであり、本発明を制限することを目的としておらず、本発明の範囲は特許請求の範囲によってのみ定義される。

本発明の例示的実施形態による血管造影法及び血管内撮像及びデータ収集システムの概略図である。 被験者に関する目的の部位、及び本発明の例示的実施形態によるカテーテルベースのデータ収集プローブの特徴の概略図である。 本発明の例示的実施形態による、マーカを含むカテーテルベースのデータ収集プローブの概略図である。 図１のシステム並びに／又は本発明の例示的実施形態に従って本明細書で説明される方法及びソフトウェアモジュールによって生成されるデータ及び画像を制御する又は検討する為に適した、グラフィカルユーザインタフェースの画像を示す図である。 図１のシステム並びに／又は本発明の例示的実施形態に従って本明細書で説明される方法及びソフトウェアモジュールによって生成されるデータ及び画像を制御する又は検討する為に適した、別のグラフィカルユーザインタフェースの画像を示す図である。 乃至 本発明の例示的実施形態に従って画像データを処理及び使用する為に適した処理段階又は処理ステップを示す概略図である。 本発明の実施形態による幾つかの典型的な前処理ステップ又は前処理段階に関係するフローチャートである。 本発明の例示的実施形態による幾つかの典型的な血管中心線生成ステップ又は血管中心線生成段階に関係するフローチャートである。 本発明の例示的実施形態による幾つかの典型的なマーカ検出及びコレジストレーションステップ又は段階に関係するフローチャートである。 本発明の例示的実施形態によるプローブからのマーカとなる可能性がある血管造影画像中の小塊又は他のピクセル領域の画質を向上させるよう構成される典型的なボトムハットフィルタの図である。 本発明の例示的実施形態に従って図６Ａからのフィルタの適用によって画質が向上した血管造影領域からのピクセルのサブセットに対応する典型的な小塊の図である。 本発明の例示的実施形態によるワイヤ検出の前の、造影剤を用いない元の血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による、造影剤を用いないフレーム上でのガイドワイヤ検出の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による、ボトムハット演算子の適用後のガイドワイヤ画質向上の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態に従ってスケール値１を有するヘシアン演算子の適用後のガイドワイヤ画質向上の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による、高速マーチング法（ＦＭＭ）プロセスとの使用に適した、ガイドワイヤに基づいて生成される典型的なポテンシャルの図である。 本発明の例示的実施形態による、ＦＭＭプロセスを使用して生成される距離マップの図である。 本発明の例示的実施形態による、カテーテル除去及び陰影除去の前の、造影剤を用いた元の血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による、カテーテル除去及び陰影除去の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による陰影除去の前の、造影剤を用いた元の血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態によるカテーテル除去及び陰影除去の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態によるガイドワイヤ検出の前の、造影剤を用いた元の血管造影画像の図である。 本発明の例示的実施形態による図６Ｖの元の画像に関するガイドワイヤ検出の結果を示す典型的な血管造影画像の図である。 乃至 本発明の例示的実施形態による血管造影画像データのフレームに基づいてグラフを生成する為の異なるソフトウェアベースの画像処理ステップの適用を示す図である。 乃至 本発明の例示的実施形態によるグラフ検索アルゴリズムに基づいて、図７Ｆで生成されたグラフを通して検出される、多様な最良の経路を示す図である。 乃至 本発明の例示的実施形態によるカテーテル検出及び除去に関係する多様な画像処理段階を示す図である。 乃至 カテーテルの典型的なモデル、及び本発明の例示的実施形態によるその輝度プロファイルへの、造影液の影響を示す図である。 乃至 本発明の例示的実施形態による、重畳ベースのカテーテル除去方法の使用の特徴を示す図である。 本発明の例示的実施形態による血管内画像データ及び血管造影画像データを処理する為に適した多様なソフトウェア及びハードウェア構成要素の概略図である。 乃至 本発明の例示的実施形態による、引き戻しの為の典型的なＯＣＴデータテーブル及び血管造影データテーブルの概略図である。 本発明の例示的実施形態による引き戻しの為の典型的な血管造影データの概略図である。 本発明の例示的実施形態による典型的なコレジストレーションテーブルの概略図である。

以下の説明は、本発明の特定の実施形態を示す添付図面を参照している。他の実施形態も考えられ、また本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、上記実施形態に対して修正を加えてよい。従って、以下の詳細な説明は、本発明を制限することを意図するものではなく、本発明の範囲は特許請求の範囲により定義される。

上述のように、血管造影法、ＯＣＴ及びＩＶＵＳといった複数の撮像技術に関してコレジストレーションを実装することに関係する課題等、血管診断システム及び末梢血管診断システムに関係する課題が存在する。部分的には、本発明は、被験者からデータを収集し、これらの制限のうちの１つ又は複数の改善に役立てる為にカテーテル実験室又は他の施設で使用する為の、多様なシステム、多様なシステムの構成要素、及び方法に関する。収集されるデータは典型的には、患者の心臓血管系又は末梢血管系に関係し、画像データ、圧力データ、心拍数及び本明細書で説明されるような他のタイプのデータを含んでよい。

更に、一実施形態では、画像データは光コヒーレンストモグラフィプローブ及び他の関係するＯＣＴ構成要素を使用して収集される。一実施形態では、画像データはＩＶＵＳプローブ及び他の関係するＩＶＵＳ構成要素を使用して収集される。更に、一実施形態では、圧力データはＦＦＲプローブ及び他の関係するＦＦＲ構成要素を使用して収集される。更に一実施形態では、ＥＫＧ、心拍数及び他の被験者データが電極及び他の関係する構成要素を使用して収集される。

更に、本発明の幾つかの実施形態は複数の撮像モダリティを扱うのに適している。従って、部分的には、本発明はＯＣＴ、ＩＶＵＳ、ＦＦＲ及び血管造影法のうちの１つ又は複数を重ね合わせ登録するよう構成される、マルチモーダル診断システム及びマルチモーダル診断システムの構成要素に関する。ＯＣＴデータ及び画像処理結果は、血管造影法専用のソフトウェアモジュールに入力を提供することにより血管造影画像のフレームの処理を改善する為に使用できる。

また、ＩＶＵＳ撮像特徴は、一実施形態において血管造影データを収集することと併せて使用されるデータ収集プローブの中に組み込むこともできる。更に、ＦＦＲ圧力測定も、適切な圧力トランスデューサ及びプローブを使用して実行できる。一実施形態では、ＦＦＲデータ収集プローブ又はトランスデューサは無線送信機を含むことができ、無線受信機を利用してＦＦＲデータを受信し、ＦＦＲデータをサーバに通信できる。ＯＣＴ画像及び／又はＩＶＵＳ画像と血管造影画像との比較及びコレジストレーションは、システムを血管造影デバイス、又は血管造影データが記憶される病院データネットワークとインタフェース接続することによって達成される。

一実施形態では、臨床医等のユーザは、被験者の血管の上部から下部への長手方向断面、又は血管の長手方向軸に実質的に平行な断面の画像を表示する為の関連するユーザインタフェースを有するワークステーション又はサーバと対話する。コレジストレーションプロセスは、多様なステップ並びに画像処理及び特徴検出ソフトウェアモジュールを含んでよい。一実施形態では、ユーザ又はシステムが、血管造影画像の取得中に血管内撮像を起動する。血管内を撮像されている血管及び撮像カテーテルは、グラフィカルユーザインタフェースの一部として表示できる。血管の内腔の境界は、各血管内画像及び血管造影画像で識別及び関連付けでき、これにより、異なるビューで同じ血管セグメントを維持できる。

撮像カテーテルはガイドワイヤによって導入されるため、ガイドワイヤはアンカ経路として使用でき、また関連する撮像セグメント内でどのエンドポイントが遠位でありどのエンドポイントが近位であるのか等の方向情報を提供する為に使用できる。一実施形態では、ガイドカテーテルはガイドワイヤに沿って摺動して、１つ又は複数の撮像デバイスを有するプローブ先端を血管内に位置決めする。一実施形態では、血管造影画像データは、ガイドカテーテルの識別後にガイドカテーテルを画像から除去するように処理される。

一実施形態では、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを使用して、血管造影データの所定のフレームの為の血管中心線を生成し、追跡する。一実施形態では、本明細書では中心線とも呼ばれる血管中心線は、血管造影データ収集中に導入される光センサ又は音響センサ又は他の撮像若しくはデータ収集センサに関連するマーカバンドの為の血管造影データのフレームの各候補サブセットの反復評価に基づいて生成されるモデル又はシミュレーションである。一実施形態では、ビタビアルゴリズムの１つ又は複数のステップを実装するソフトウェアモジュール等の動的プログラムソフトウェアモジュールを使用して、マーカバンドを追跡できる。一実施形態では、ビタビアルゴリズムは、Ｘ線不透過性のマーカ追跡の為に使用される。中心線の作成及び追跡は、通常、他のアルゴリズム又はアルゴリズムの組み合わせによって処理される。一実施形態では、血管中心線は、ヘシアン画像上の高速マーチングアルゴリズム及び修正されたダイクストラアルゴリズム等の、遠い２点間の最短経路を見つける為のアルゴリズム又はプロセスの組み合わせによって生成される。

図１は、データを収集する、又は被験者１０の特徴を検出する、若しくは被験者１０の状態を検出する、若しくは被験者１０のその他の診断を行う為に適した多様なデータ収集サブシステムを含むシステム５を示す。一実施形態では、被験者は、テーブルベッドから椅子又は他の適切な支持物といった、適切な支持物１２の上に配置される。被験者１０は典型的には、特定の目的の部位２５を有するヒト又は別の動物である。

部分的には、本発明の実施形態は、血管を横断する撮像カテーテルにより取得される血管内の画像又はデータと、カテーテルの横断時に撮影されるその血管の外部血管造影画像とのコレジストレーションに関する。目的の部位が拡大された一般的な概略図を図２Ａに示す。

典型的なＯＣＴデータ取得手順では、カテーテルはプローブを標的血管の遠位端へと前進させる為にガイドワイヤを通して挿入される。プローブ３０は１つ又は複数のマーカを含むことができる。一実施形態では、プローブ３０上に配置されるマーカはＸ線不透過性のマーカバンドである。光ファイバ３３を部分的に取り囲むトルクワイヤ１１０も、図２Ａに示す。プローブ３０は、血管の内腔５０に配置される。ガイドワイヤ１１５も内腔５０内に示す。ガイドワイヤ１１５は、カテーテル内に配置されるプローブ先端及びトルクワイヤを内腔５０に対して位置決めする為に使用される。プローブ先端からの光λは、内腔５０を有する血管の壁に向けられた状態で示されている。

典型的な血管内データ収集プローブに関係する追加の詳細を、図２Ｂに示す。図２Ｂに示すように、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、ＦＦＲ又は他のデータ収集プローブ等の血管内データ収集プローブ１２０は、プローブ先端の一部として点線で示されているように光を向けるよう構成された、光ファイバ３３を含む。ポリマーシース１２５等のシースが、レンズ又は反射体等のビーム指向要素を含むプローブ先端を取り囲む。点線に沿ってビーム指向デバイスを出射する光λが図示されている。光ファイバ３３は、これもまたシース１２０内部に配置されるトルクワイヤ１１０に配置される。光ファイバ３３は図示したようにＰＩＵ３５に結合されている。

図２Ｂに示すように、Ｘ線不透過性マーカ等のマーカ又はマーカバンド１３０はデータ収集プローブ１２０の一部である。マーカは血管造影システムによって検出可能であり、血管造影データのフレームに亘るマーカの移動に従って追跡可能である。図示したように、トルクワイヤ１２７の右端からレンズ又は反射体等のビーム指向要素までの距離はＬ１である。

更に、トルクワイヤ１２７の右端からマーカ１３０の右端までの距離はＬ２である。マーカ１３０の厚さはＬ３である。（マーカの左側として示される）マーカ１３０の遠位端縁からトルクワイヤ１２７までの距離はＬ３＋Ｌ２である。一実施形態では、Ｌ１は約０．３ｍｍ～約０．９ｍｍに及ぶ。一実施形態では、Ｌ２は約０．６ｍｍ～約１．４ｍｍである。一実施形態では、Ｌ３は約．５ｍｍ～約１．５ｍｍに及ぶ。

一実施形態では、ＯＣＴプローブ等のデータ収集プローブは、３つのＸ線不透過性マーカバンドを含むことができる。プローブの遠位端に位置する遠位マーカは、取得時全体を通して静止したままである。中央マーカは、引き戻し前の遠位マーカから２７ｍｍに常駐する撮像コアに位置する。近位マーカは撮像コアから５０ｍｍに位置し、この距離は引き戻し中固定されたままである。

引き戻し中、図１のシステム２２等のプロセッサベースのシステムは、ライブアルゴリズムを記録し、血管を造影剤及びマーカ又はプローブと共に表示する。典型的には、マーカは殆どの時点において視認可能である。任意に、幾つかのフレームが、図６Ｃに示すように、造影剤を用いずに記録され、これによりガイドワイヤ及びマーカは明確に視認可能となる。これは、血管を通る引き戻し進路の良好な指示を提供する。

図３Ａは、複数のパネルを表示するよう構成される典型的なグラフィカルユーザインタフェースを示す。グラフィカルユーザインタフェースは、サーバ５０若しくはワークステーション８７等のコンピューティングデバイス又は別の適切なコンピューティングデバイスを使用して実装できる。右上のパネルはフレーム血管造影画像データを示す。画像に示すように、上部点、即ちカーソル３と下部点つまりカーソル４との間に配置される血管のセクションが、引き戻しの一部として血管内撮像技術を使用して撮像された。具体的には、血管造影データは、ＯＣＴ引き戻しの実行中に得られた。

動脈の典型的な断面を左上パネルに示す。左上のＯＣＴ画像では、データ収集プローブの断面の右側に側枝が示されている。実質的にユーザインタフェースにまたがる下部パネルは、点、つまりカーソル３、４によって血管造影画像中に示される遠位エンドポイントと近位エンドポイントとの間に配置される血管の長手方向画像を含む。拡大鏡アイコンは、ＯＣＴ画像又は血管造影画像のどちらかにズームインする又はズームアウトする為に使用できる。鉛筆アイコンは、ＯＣＴ画像又は血管造影画像のどちらかで測定を行う為に使用できる。データの血管造影フレームは、再生、レビュー又はフォワードビデオユーザインタフェース制御を使用することによって、右上パネルにおいてビデオとして再生できる。

左上ＯＣＴ画像では、斜めの軸は、下部パネルで長手方向モードを表示する為に使用される切断面を示す。長手方向モードは、左上の四分円インタフェースに示されるような複数の断面図を結合することによって生成される。Ｌモードでは、三角形４’は目的のフレームのブックマークされた場所を示すよう構成される。長手方向ビュー、つまりＬモードは、レビュー、再生又はフォワードＬモードユーザインタフェースを使用して、動画として前進又はレビュー又は表示を行うことができるが、Ｌモードに示される垂直線は、上記断面ＯＣＴ画像に示される血管の断面スライスに相当する。Ｌモードで再生ボタン及びレビューボタンを選択することによって、対応する垂直線は、異なる断面が上部ＯＣＴ画像に示されるのに従って、下部パネルのＬモードにおいて垂直線が移動するように、前進又は後退する。

一実施形態では、図３Ａ及び３Ｂのユーザインタフェースを表示及び実行する為に使用されるコンピューティングデバイスは、血管の断面図等の画像データを含むメモリ領域を含む。コンピューティングデバイスは、インタフェース１４２等のグラフィカルユーザインタフェースを表示する為の１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含む、機械可読媒体又は他のメモリを含んでよい。インタフェースは、複数のパネル、メニュー又は他の表示可能領域を含んでよい。これらのパネル又は領域は、ディスプレイ８２等の１つ又は複数のモニタに表示できる。コンピューティングデバイスは、画像データ等のデータを、１つ又は複数の有線、光、無線又は他のデータ交換接続を含んでよいネットワークを使用して、モニタ２３と交換できる。

コントローラ又は入力デバイス１２７は、ネットワーク１２０上に示されている他のデバイス又はシステムと、有線通信、光通信又はその他の通信を行うことができる。コントローラは、インタフェース１４２を動かしているコンピューティングシステム１００にコマンド信号を送信する為に使用できる。インタフェース１４２は、図１のシステム５、図１４のシステム３００、又は本明細書に記載のデータソース、システム若しくはソフトウェアモジュールからのデータを表示できる。インタフェース１４２は、コントローラ１２７からの制御信号に応答して変化する１つ又は複数のメニュー及び他のセクションを含んでよい。コントローラ１２７は、プロセッサ又は適切なプログラマブルＡＳＩＣを含んでよい。制御信号は、ネットワーク１２０を通して又は別の接続を介して送信できる。

コンピューティングデバイス１００は、サーバコンピュータ、クライアントユーザコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、タブレットＰＣ、デスクトップコンピュータ、制御システム、マイクロプロセッサ、又は（コンピューティングデバイスが取ることになるアクションを指定する）命令のセット（順次又はそれ以外）を実行できるいずれのコンピューティングデバイスを含んでよい。更に、単一のコンピューティングデバイスが示されているが、用語「コンピューティングデバイス」は、インタフェース１４２等の、ソフトウェアの特徴又は方法のうちの任意の１つ又は複数を実行する為に命令の１つのセット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行する、コンピューティングデバイスの任意の集合体を含むものとしても解釈されるものとする。

図３Ｂは、グラフィカルユーザインタフェース１４２の表現を示す。インタフェース１４２は、複数のパネルを含む。図示したように、一実施形態では、４つのメインパネル１５０、１５５、１６０及び１６５が存在する。これらは、この実施形態での血管造影データを示す補助ディスプレイパネル１５０、断面図又はＢモードディスプレイパネル１５５、内腔プロファイルパネル１６０、及びＬモードディスプレイパネル１６５を含む。一実施形態では、インタフェースは複数のツールバーＢ１、Ｂ２及びＢ３も含む。パネル１５０には、３つのマーカが、血管造影画像上で重畳される十字形として示されている。上部マーカはパネル１６０に示される近位基準フレームに対応する。中央マーカはパネル１６０に示される最小内腔領域フレーム又はパネル１５５に示されるアクティブＯＣＴフレームに対応する。下部マーカはパネル１６０に示される遠位基準フレームに対応する。図３Ａ及び３Ｂでインタフェースを使用して表示できる血管造影フレーム及びＯＣＴフレームは、本明細書で概説されるように処理及び重ね合わせ登録できる。一実施形態では、コンピューティングデバイスは、重ね合わせ登録されるフレームを表示する為にコレジストレーションテーブルにアクセスする。

図３Ｂは、パネル１６０のＯＣＴプローブの引き戻し中に撮像された血管に関する内腔プロファイルの部分としての最小内腔領域プロットを示す。Ｄ矢印及びＰ矢印は、撮像された血管に沿った近位方向及び遠位方向を示す。セクションＬ１及びＬ２を有する線として示される切断面は、パネル１５５の断面図に示され、Ｌモードパネル１６５のセクションＬ１及びＬ２によっても示される。情報バーＢ１、測定バーＢ２及びメニューバーＢ３が示されている。

図示したように、動脈等の血管の距離は、１１９．８８ｍｍという典型的な測定距離で示されているように、２つのエンドポイントに関して測定できる。更に、平均直径は、血管を測定する為の選択された基準フレームそれぞれの端部において示すことができ、例えば遠位基準フレーム及び近位基準フレームにおいてそれぞれ３９．２ｍｍ及び４４．２ｍｍの平均直径値である。図示したように、ＭＬＡは約２２ｍｍ^２である。ＭＬＡフレームにおいて、血管平均直径は約２．１１ｍｍであり、パーセント直径狭窄は近位基準フレーム及び遠位基準フレームの平均直径に比して２５．４％である。

図３Ａ及び３Ｂのユーザインタフェースに示される３つ全ての画像は、血管造影画像中の血管の端部間の線に沿った移動を、ＯＣＴ画像内でフレームと同期する移動点によって示すことができるように重ね合わせ登録されている。従って、１つの画像が血管セグメントに沿って移動するにつれ、血管造影画像に示される中心線に沿った移動も、断面ＯＣＴ画像又はＬモードＯＣＴ画像又はこれら両方の移動フレーム識別子によって示される。

初め、近位マーカバンドは冠動脈枝の冠動脈口近くに常駐してよい為、それは引き戻し中に造影剤の濁りによって塞がれる。カテーテルは、血管を通して一定速度で引き戻される。引き戻しに沿って複数の血管セグメントが異なる縮小を呈する為、マーカは血管造影画像平面（２Ｄ）中で一定の速度で移動しない。更に、心臓の動きにより、マーカは血管の解剖学的構造に対して独特の「のこ引き（ｓａｗｉｎｇ）」運動を示す。血管造影フレームの位置の幾つかでは、マーカバンドは、高速の心臓の動きと組み合わされた高速の引き戻し運動の為に、不鮮明に／ぼんやりとして見える。局所的近傍のマーカのコントラストは、低くなることがある。縮小された分岐点、背景構造等の他の特徴は、マーカバンドのいずれかと間違えられることがある。

データ収集システム５は、核磁気共鳴、Ｘ線、コンピュータ断層撮影、又は他の適切な低侵襲性撮像技術等の低侵襲性撮像システムを含む。係る低侵襲性撮像システムの非制限的な例として、図示されているように、シネを生成する為に適するもの等の血管造影システム２０が示されている。血管造影システム２０は、蛍光透視法システムを含んでよい。血管造影システム２０は、被験者１０を低侵襲的に撮像するよう構成され、これにより、典型的は画像データのフレームの形を取る血管造影データのフレームが、プローブ３０を使用して引き戻し処置が実行されている間に生成され、それによって被験者１０の部位２５の血管が、例えばＯＣＴ又はＩＶＵＳ等の１つ又は複数の撮像技術において血管造影法を使用して撮像される。

血管造影システム２０は、血管造影データ記憶及び画像管理システム２２と通信し、これは一実施形態ではワークステーション又はサーバとして実装できる。一実施形態では、収集される血管造影信号に関係するデータ処理は、血管造影システム２０の検出器上で直接的に実行される。システム２０からの画像は、血管造影データ記憶及び画像管理２２によって記憶され、管理される。一実施形態では、システムサーバ５０又はワークステーション８７が、システム２２の機能を扱う。一実施形態では、システム２０全体がＸ線等の電磁放射線を生成する。システム２０はまた、被験者１０を通過後の係る放射線を受信する。そしてデータ処理システム２２は、血管造影システム２０からの信号を使用して、部位２５を含む被験者１０の１つ又は複数の部位を撮像する。

この特定の例において示すように、目的の部位２５は、特定の血管等の血管系又は末梢血管系のサブセットである。これは、ＯＣＴを使用して撮像できる。カテーテルベースのデータ収集プローブ３０は被験者１０の中に導入され、例えば冠動脈等の特定の血管の内腔に配置される。プローブ３０は、例えば、ＯＣＴプローブ、ＦＦＲプローブ、ＩＶＵＳプローブ、上記のうちの２つ以上の特徴を組み合わせたプローブ、及び血管内部での撮像に適した他のプローブ等の、様々なタイプのデータ収集プローブであってよい。プローブ３０は典型的には、プローブ先端、１つ又は複数のＸ線不透過性マーカ、光ファイバ及びトルクワイヤを含む。更に、プローブ先端は、光ビーム指向デバイス、音響ビーム指向デバイス、圧力検出器センサ、他のトランスデューサ又は検出器、及び上記の組み合わせ等の１つ又は複数のデータ収集サブシステムを含む。

光ビーム指向デバイスを含むプローブの場合、光ファイバ３３は、ビーム指向デバイス付きのプローブと光通信している。トルクワイヤは、光ファイバが中に配置される穿孔を画定する。図１では、光ファイバ３３は、それを取り囲むトルクワイヤ無しで示されている。更に、プローブ３０は、カテーテルの部分を形成するポリマーシース（図示せず）等のシースも含む。ＯＣＴシステムの場合、干渉計のサンプルアームの一部分である光ファイバ３３は、図示したように患者インタフェースユニット（ＰＩＵ）３５に光学的に結合されている。

患者インタフェースユニット３５は、プローブ３０の端部を受承し、かつプローブ３０の端部に光学的に結合されるのに適切なプローブコネクタを含む。典型的には、データ収集プローブ３０は使い捨てである。ＰＩＵ３５は、使用されているデータ収集プローブのタイプに基づいて適切な接合部及び要素を含む。例えば、ＯＣＴ及びＩＶＵＳデータ収集プローブの組み合わせはＯＣＴ及びＩＶＵＳ ＰＩＵを必要とする。ＰＩＵ３５は典型的には、その中に配置されるトルクワイヤ、シース及び光ファイバ３３を、引き戻し手順の一部として引き戻す為に適したモータも含む。引き戻されることに加えて、プローブ先端は典型的にはＰＩＵ３５によって回転される。このようにして、被験者１０の血管は、長手方向に又は断面を介して撮像できる。プローブ３０は、ＦＦＲ又は他の圧力測定等の特定のパラメータを測定する為にも使用できる。

そしてＰＩＵ３５は、１つ又は複数の血管内データ収集システム４０に接続される。血管内データ収集システム４０は、ＯＣＴシステム、ＩＶＵＳシステム、別の撮像システム及び上記の組み合わせであってよい。例えば、プローブ３０がＯＣＴプローブである場合のシステム４０は、干渉計のサンプルアーム、干渉計の基準アーム、フォトダイオード、制御システム及び患者インタフェースユニットを含んでよい。同様に、別の例として、ＩＶＵＳシステムの場合血管内データ収集システム４０は、超音波信号生成及び処理回路、ノイズフィルタ、回転自在接合部、モータ、並びにインタフェースユニットを含んでよい。一実施形態では、データ収集システム４０及び血管造影システム２０は、血管造影ビデオフレームタイムスタンプとＯＣＴ画像フレームタイムスタンプとを同期させるよう構成される共有クロック信号又は他のタイミング信号を有する。

図１の侵襲性及び非侵襲性の画像データ収集システム及びデバイスに加えて、被験者の部位２５及び被験者の他の目的のパラメータに関して、多様な他のタイプのデータを収集できる。例えば、データ収集プローブ３０は、例えば圧力ワイヤ等の１つ又は複数の圧力センサを含んでよい。圧力ワイヤは、ＯＣＴ構成要素又は超音波構成要素無しで使用できる。圧力測定値は、被験者１０の部位２５での血管のセグメントに沿って得られる。

係る測定値は有線接続又は無線接続のいずれかを介して中継できる。血流予備量比データ収集システム４５に示されるように、無線トランシーバ４７はプローブ３０から圧力測定値を受信し、それらをＦＦＲ測定値を生成する為にシステムに送信する、又は測定される血管に沿ったより多くの場所に送信するよう構成される。１つ又は複数のディスプレイ８２は、データの血管造影フレーム、ＯＣＴフレーム、ＯＣＴ用のユーザインタフェース、及び血管造影データ、並びに他の対照及び目的の特徴を示す為にも使用できる。

データ収集プローブ３０を使用して生成された血管内データのフレーム等の血管内画像データは、ＰＩＵ３５を介してプローブに結合されたデータ収集処理システム４０に送ることができる。血管造影システム２２を使用して生成された低侵襲性画像データは、コレジストレーションサーバ５０、ワークステーション８７等の１つ又は複数のサーバ又はワークステーションに送信できる、記憶できる、及び１つ又は複数のサーバ又はワークステーションによって処理できる。システム２２から血管造影画像データを取り込むよう構成されるコンピュータボード等のビデオフレームグラバデバイス５５は、多様な実施形態で使用できる。

一実施形態では、サーバ５０は、メモリ７０に記憶され、プロセッサ８０によって実行される１つ又は複数のコレジストレーションソフトウェアモジュール６０を含む。サーバ５０は、プロセッサベースのコンピューティングサーバの為の他の典型的な構成要素を含んでよい。データベース９０等の１つ又は複数のデータベースは、図１に示すシステム、デバイス又は構成要素のうちの１つ又は複数によって生成される画像データ、図１に示すシステム、デバイス又は構成要素のうちの１つ又は複数によって生成される、受信される、又はデータベース９０に転送される被験者のパラメータ、及び他の情報を受信するよう構成できる。データベース９０は、ワークステーション８７においてメモリに記憶されている一方でサーバ５０に接続されているものとして示されているが、これは単なる１つの典型的な構成である。例えば、ソフトウェアモジュール６０はワークステーション８７のプロセッサ上で実行でき、データベース９０はサーバ５０のメモリに位置してよい。多様なソフトウェアモジュールを実行する為に使用されるデバイス又はシステムが例として提供される。多様な実施形態では、本明細書に記載のハードウェア及びソフトウェアは、画像データのフレームを入手し、係る画像データを処理し、係る画像データを位置合わせする為に使用できる。

或いは本明細書において言及されているように、ソフトウェアモジュール６０は、他のソフトウェアベースの構成要素６０による様々なタイプの画像データのコレジストレーションを容易にする為、又はその他の様式で係るコレジストレーションを実行する為に、画像データを処理する又は患者トリガに応答する為に使用される、前処理ソフトウェア、変形、マトリックス及び他のソフトウェアベースの構成要素等のソフトウェアを含んでよい。

データベース９０は、血管造影システム２０によって生成され、フレームグラバ５５サーバ５０によって得られる画像データ等の血管造影画像データ９２を受信し、記憶するよう構成できる。データベース９０は、ＯＣＴシステム４０によって生成され、フレームグラバ５５サーバ５０によって得られる画像データ等のＯＣＴ画像データ９５を受信し、記憶するよう構成できる。データベース９０は、図１４に示すテーブル等の血管造影テーブル及び図１５に示すテーブル等のコレジストレーションテーブルを受信し、記憶するよう構成できる。

更に、被験者１０を、例えばモニタ４９等の１つ又は複数のモニタに、１つ又は複数の電極を介して電気的に結合できる。モニタ４９は、限定するものではないが、心臓の機能に関係し、心収縮期及び心臓拡張期等の被験者の多様な状態を示すデータを生成するよう構成された心電図モニタを含んでよい。冠動脈を含む心臓の幾何学形状は、異なる心臓サイクルにおいても、特定の心臓の段階で略同一であるため、心臓の段階を知ることは、血管中心線の追跡を支援する為に使用できる。

従って、血管造影データが幾つかの心臓サイクルに亘る場合、同じ心臓段階での血管中心線の一次マッチングにより、引き戻し全体を通した中心線の追跡を支援し得る。更に、心臓の動きの大部分が心収縮期の間に発生するため、血管の動きは心収縮期付近でより高くなり、心臓拡張期に向かって減衰すると予想される。これにより、１つ又は複数のソフトウェアモジュールに連続する血管造影フレーム間で予想される動きの量の表示としてデータが提供される。予想される動きの知識は、予想される動きに基づいて適応制約を可能にすることによって追跡の質及び血管中心線の質を改善する為に、１つ又は複数のソフトウェアモジュールによって使用できる。

所定の図での方向性又は方向性の欠如を示す矢頭の使用は、情報が流れることがある方向を制限する又は要求することを目的としていない。例えば図１に示す要素を接続するものとして示されている矢印及び線等の所定のコネクタの場合、情報は、所定の実施形態に適切なものとして、１つ若しくは複数の方向に、又は１つの方向だけに流れることがある。接続は光接続、有線接続、電力接続、無線接続又は電気接続等の多様な適切なデータ送信接続を含んでよい。

更に、ＦＦＲデータ収集システム４５は、無線で情報を送受する為に適切な無線システム４７を有するものとして示されているが、図１に示す他のシステム及び構成要素もシステム４７等の無線システムを含むことがあり、一実施形態では無線で情報を送受できる。

１つ又は複数のソフトウェアモジュールは、図１に示すシステム２２等の血管造影システムから受信される血管造影データのフレームを処理する為に使用できる。ソフトウェア、ソフトウェアの構成要素、又はソフトウェアベースの方法若しくはプロセッサにより実行される方法の１つ若しくは複数のステップを制限なく含んでよい多様なソフトウェアモジュールは、本発明の所定の実施形態で使用できる。

係るソフトウェアモジュールの例は、ビデオ処理ソフトウェアモジュール、前処理ソフトウェアモジュール、画像ファイルサイズ削減ソフトウェアモジュール、カテーテル除去ソフトウェアモジュール、陰影除去ソフトウェアモジュール、血管画質向上ソフトウェアモジュール、小塊画質向上ソフトウェアモジュール、ＬｏＧフィルタ又は変形ソフトウェアモジュール、ガイドワイヤ検出ソフトウェアモジュール、解剖学的構造特徴検出ソフトウェアモジュール、静止マーカ検出ソフトウェアモジュール、バックグラウンド減算モジュール、フランジ（Ｆｒａｎｇｉ）血管質ソフトウェアモジュール、画像輝度サンプリングモジュール、移動マーカソフトウェア検出モジュール、反復中心線試験ソフトウェアモジュール、バックグラウンド減算ソフトウェアモジュール、モルフォロジクローズ（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｌｏｓｅ）動作ソフトウェアモジュール、特徴追跡ソフトウェアモジュール、カテーテル検出ソフトウェアモジュール、ボトムハットフィルタソフトウェアモジュール、経路検出ソフトウェアモジュール、ダイクストラソフトウェアモジュール、ビタビソフトウェアモジュール、高速マーチング方法に基づいたソフトウェアモジュール、血管中心線生成ソフトウェアモジュール、血管中心線追跡モジュールソフトウェアモジュール、ヘシアンソフトウェアモジュール、輝度サンプリングソフトウェアモジュール、画像輝度の重畳ソフトウェアモジュール、及び本明細書に記載の他の適切なソフトウェアモジュールを制限なく含んでよい。図１に示すソフトウェアモジュール６０は、上述のソフトウェアモジュール及び本明細書に記載の他のソフトウェアモジュールのうちの１つ又は複数を含んでよい。

画像データ処理特徴及び典型的な実施形態
図４Ａ及び４Ｂに示すように、多様な処理段階、処理ステップ又は処理ソフトウェアモジュールを一般化して、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、又は他等の血管内撮像技術を使用して得られる血管造影画像データ及び画像データを重ね合わせ登録するプロセスの高水準の要約を提供する。一実施形態では、血管造影データのフレームは、フレームグラバ又は他のデータキャプチャデバイスを使用して、ＯＣＴ又はＩＶＵＳのサーバ又はワークステーションにおいて取り込まれる。リアルタイムで両方の撮像モダリティから画像を取り込むことは、互いに対する２つのソースの正確なタイムスタンプ刻印を保証する。ＤＩＣＯＭ血管造影データ取得時間を較正してＯＣＴデータのタイミングに一致させることは本質的にできない。例えば、ビデオソフトウェアモジュールをユーザインタフェースを介して制御して、同様にタイムスタンプ付きの血管造影データの個々のフレームを入手し、記憶できるフレームグラバに血管造影ビデオを提示できる。一実施形態では、ＯＣＴデータ及び血管造影データは、同じコンピュータ上で並行して実行し、従って同じ時間基準を共有する２つのそれぞれのプロセスによって日付スタンプを刻印される。

血管造影データフレームがキャッシュに入れられる、又はその他の様式で記憶されると、記憶された各フレームは前処理段階の間に修正できる。コンボルーションマトリックス、ヘシアン等の多様なマトリックスをピクセル単位で適用して、輝度を変更する、所定の血管造影画像フレームを除去する、又はその他の修正を行うことができる。本明細書で説明されるように、前処理段階は、血管造影画像の特徴を効果的に強化又は修正又は除去して、以後の処理段階の精度、処理速度、成功率及び他の特性を高める。

図４Ａに示すように、多様なソフトウェアベースの処理段階１４０が示される。初め、血管造影画像のうちの１つ又は複数のフレームを、多様な検出段階及び追跡段階の前の前処理段階１４０ａ中に処理して、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ等及びこれらの組み合わせ等の別の撮像技術を用いて得られる他の画像データと係るフレームとの重ね合わせ登録を支援する。次の段階は、血管中心線の決定又は計算の段階１４０ｂである。図３のユーザインタフェースに示すように、血管中心線は、１つ又は複数のソフトウェアモジュールによって生成され、血管造影画像に対して重畳される、又はその他の様式で表示される。

一実施形態では、中心線は、引き戻し中に撮像されている血管を通る図１のデータ収集プローブ３０等のプローブの軌跡を表す。一実施形態では、中心線はトレースとも呼ばれる。別の段階は、血管造影フレーム１４０ｃでのマーカバンドの検出である。一実施形態では、最後の段階はコレジストレーション段階である。これらの段階並びに本明細書に記載の他の段階及び方法は、異なる順序で、対話的に、並行して若しくは連続して又はその組み合わせで実行できる。追加のステップ及び段階を、所定の段階又はステップの前又は後又は間に追加することもできる。追加の詳細を列挙する典型的な段階及びステップの追加の例を、図４Ｂ及び５Ａ～５Ｃに示す。

図４Ｂに示すように、図４Ａに示す処理段階又は処理ステップに関する追加の詳細を含む、多様なソフトウェアベースの処理段階又は処理ステップ１４５が示される。最初に、血管造影フレームの前処理が実行される１５０ａ。造影剤無しのフレーム上でのガイドワイヤの検出は、図６Ｄに示すように実行される１５０ｃ。図６Ｎはガイドワイヤ検出の結果を示す典型的な血管造影画像である。図６Ｎに示すように、ガイドワイヤの遠位部が検出される。

次に、一実施形態では、１つのフレームでの血管中心線の生成が実行される１５０ｅ。一実施形態では、ユーザインタフェースを介して撮像されている内腔内のガイドワイヤエンドポイントの選択等のユーザ入力は、ユーザによって選択されるエンドポイントとして記憶され、これはヒントポイントとも呼ばれる。係るヒントポイントは、ヒントポイントと末梢部位との間のトレースが、血管造影データの関連するフレームについて生成されるように１つのフレーム上に血管中心線を生成する為に使用できる。一実施形態では、係る関連フレームは、造影剤を血管に配置することなく得られる。

ここでも図４Ｂを参照すると、血管造影フレームに沿った血管中心線の追跡が実行される１５０ｆ。一実施形態では、血管中心線の係る追跡は、引き戻し中に得られる血管造影フレームの全て又は実質的に全てに関して実行される。血管造影フレームでのＸ線不透過性のマーカの追跡及び／又はマーカ検出が実行される１５０ｈ。一実施形態では、ビタビアルゴリズムを使用してマーカ追跡を実行する。ＯＣＴ画像と血管造影画像との重ね合わせ登録が実行される１５０ｊ。信頼スコア／性能指数の生成が実行される１５０ｌ。

信頼スコア／性能指数（ＦＯＭ）の生成は、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを使用して実行される１５０ｌ。一実施形態では、信頼スコア又は（ＦＯＭ）は、例えば重ね合わせ登録が行われていることの高い信頼又は低い信頼を有するＯＣＴ引き戻しの領域を示すＸ線画像又はＯＣＴ画像上にカラーコードを提供することによって、コンピュータモニタ上のグラフィック表示によってユーザに提供される。低信頼の領域は、例えば低ＦＯＭが得られた血管セグメント近くのＸ線画像に赤の細片又はバーによって示されてよい。ＦＯＭ／スコアは、返される結果の信頼基準を反映する。スコアは［０，１］の範囲にあり、０は最低の信頼を反映し、１は最高の信頼を反映する。ＦＯＭ閾値は、高信頼コレジストレーション結果と低信頼コレジストレーション結果との間の境界を画定する為に選択できる。この閾値は、受信者動作曲線（ＲＯＣ）を生じさせることによって高誤差場所を識別する為の所望の感度及び特異性を与える為に選ぶことができる。所定の引き戻しにおいてフレームの大部分に対して低いＦＯＭ値が得られ、従ってコレジストレーションの全体的な質が疑わしい場合、コレジストレーション結果がユーザに表示されないことがある。

ＦＯＭ決定は、検出された小塊の質（直近の近傍のコントラスト又は輝度と比較される検出された小塊のコントラスト又は輝度、形状、サイズ等）、（引き戻し速度、フレームレート計算に基づいた）検出された小塊の名目上期待される位置からの距離、同じ近傍内で検出された小塊候補の数（候補が多いほど、ＦＯＭは低くなる）、及び輝度ベースのｚスコア、ビタビアルゴリズムの総合スコア（検出された小塊の全体的な集合がどれほどよく引き戻しを表しているか）、並びに他の要因及び基準等の１つ又は複数の要因に基づくスコアリングプロセスである。一実施形態では、ＦＯＭ又はスコアを生成する為に、本明細書に列挙されるパラメータのうちの１つ又は複数を含む加重平均を使用できる。

図４Ａ及び４Ｂに示すような、並びに本明細書で説明されるような多様なステップ及び段階は、多様な実施形態において全体的又は部分的に自動的に実行できる。図４Ａ及び４Ｂのステップ及び方法の幾つかのうち、図５Ａ～５Ｃに関するもの等の幾つかの特定の例に関係する追加の詳細を、本明細書で説明する。例えば、図５Ａは、幾つかの典型的な前処理ステップ又は前処理段階に関係するフローチャートを示す。

典型的な血管造影画像データ前処理実施形態
部分的には、図４Ａ及び４Ｂに示すように、並びに本明細書で説明されるように、本発明は部分的には、血管造影データの収集されたフレームに関して１つ又は複数の前処理段階、前処理ソフトウェアモジュール、及び関係する方法を含む。一実施形態では、画像前処理は、図１のシステム２０によって生成されるデータ等、血管造影データのフレームに関してフレーム単位で実行される。前処理段階は、例えばマルチスケールＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）、解剖学的構造特徴の検出、スケルトン生成、血管造影画像サイズ縮小、バックグラウンド減算、ボトムハットフィルタ等を適用することによって血管画質向上、カテーテル除去、陰影除去、心臓陰影除去、小塊画質向上を実行するのに適した方法、段階及びソフトウェア構成要素、並びに他の構成要素を制限なく含んでよい。

ヘシアン及び他のタイプのフィルタ及びマスク等の多様なマトリックスが、血管造影データのフレームが、マーカを追跡し、中心線を生成し、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、又は他の画像若しくはデータで重ね合わせ登録される為の追加の処理にさらされる前に、血管造影データのフレームの画質を向上させる為に適用できる。１つ又は複数の画像処理段階は、例えば図１に示すシステム２２又はサーバ５０若しくはワークステーション及び８７等の血管造影システムから受信される血管造影データのフレームを前処理する為に使用できる。

図５Ａは、幾つかの追加の特定の典型的な前処理ステップ又は前処理段階に関係するプロセスフロー１６０を示す。図示したように、血管造影画像は並行して多様な段階で処理できる。一実施形態では、ＬｏＧフィルタリングが複数のスケールで実行される１６０ａ。各スケールは、フィルタによって作用される画像内の要素のサイズに一致する。ＬｏＧマルチスケールベースのフィルタは、一実施形態では、撮像プローブ上の移動マーカに対応する小塊の画質を向上させる為に使用できる。異なるサイズのマーカの為に、異なるスケールが使用される。一実施形態では、異なるサイズの小塊に敏感となり、ノイズにはあまり敏感とならない為に、ＬｏＧ演算子が幾つかのスケールで計算される。ＬｏＧフィルタの例を図６Ａに示す。撮像処理ソフトウェア画質向上の一部として図６ＡのＬｏＧを適用することから画質向上されるマーカに対応する（血管造影画像からのピクセルのセット）として、小塊の例を図６Ｂに示す。一実施形態では、血管造影画像の幾つかのフレームの平均に基づいて静的特徴の影響を削減する為のバックグラウンド減算が実行される。

更に、一実施形態では、ボトムハットフィルタ又はボトムハット変換１６０ｃが、画像内でのガイドワイヤの可視性を高める為に血管造影データに適用できる。一実施形態では、ボトムハットフィルタは、例えば隔膜、骨格特徴等の所定の血管造影図中の特定の構造要素のサイズよりも大きい特徴を消去するよう構成される。血管造影画像に適用されるボトムハットフィルタ又はボトムハット演算子の例を図６Ｅに示す。一実施形態では、複数の画像平均化がバックグラウンド減算に使用される。更に、一実施形態では、例えばスケール１等のスケールでのヘシアンフィルタリングが、ボトムハットフィルタ又はボトムハット変換に続いて実行される１６０ｅ。スケール１での係るヘシアンフィルタは、ボトムハット演算子の適用後にノイズが多い画像を平滑化しながら、ワイヤの画質を向上する為に実行される。画像に適用されるスケール１でのヘシアンフィルタの例を、図６Ｆに示す。

一実施形態では、画像データに対してモルフォロジクローズ演算が実行される。モルフォロジクローズ演算は、ボトムハット変換を適用するステップで得られることがある、発生し得るギャップを埋める為に主に使用される。ボトムハット変換は、例えばガイドワイヤ等の狭い特徴の画質を向上させる為に小さなフィルタカーネルと共に適用される。

バイナリ画像マップ特徴
各血管造影画像に対して前処理ステップのセットを適用することにより、どこに造影剤が存在するのかを判断する為に使用されるバイナリマップを作成する。一実施形態では、バイナリマップは、元の血管造影画像と同サイズの画像を指し、ピクセルは黒又は白のどちらかであり、即ち染料を有するピクセルを黒、染料を有さないピクセルを白とするか、又はその逆である。バイナリマップは、バイナリマップの固有の不完全さによって分離される血管ピクセルの領域を有してよい。次いで距離マップをバイナリマップに基づいて計算できる。ＦＭＭアルゴリズムを使用して計算された例示的な距離マップを図６Ｈに示す。

距離マップは同サイズの画像であり、各ピクセルの値はバイナリマップの最も近い「黒」のピクセルからの距離に従って決定される。明確に、染料がバイナリマップに存在すると判断されたピクセル（「黒」のピクセル－染料領域からの距離が０である）は黒のままとなり、黒のピクセルの領域の直近を取り囲む（染料領域からの距離が１である）ピクセルは「１」だけ低い輝度を有する。ピクセルの輝度の次の層は「２」だけ低くなるなどする。図６Ｈに示すように、多様な輝度値は、ピクセルの場所に関してｘ軸及びｙ軸に沿って配列されたピクセルにマッピングされる。色又は他の印によってコード化されるスケールは、各ピクセル場所に対して輝度値をマッピングする為に使用できる。一実施形態では、スケールはカラースケールである。スケール上の多様な典型的な輝度値を図中に示す。中央領域はＢに対応する最低の輝度値を有する。Ｔ輝度値はＢ値を基準として上昇する。Ｙ輝度値はＴ値を基準として上昇し、Ｒ値はＹ輝度値を基準として上昇する。

結果として得られる距離マップは、元のバイナリマップでの染料／造影剤の領域が隆起線のように見え、その両側に傾斜が下がっていくものとなる。２つの係る隆起線が十分に近い（バイナリマップで小さな距離）場合、それらは距離マップにおいて繋がった隆起線のように見える。距離マップの最小値を有する暗色の中心スポットは、最前部が伝搬を開始するユーザヒントポイントに属する。ポテンシャルの構成の為、これはワイヤに沿って伝搬する。トレースの遠位エンドポイントは距離マップ上で最高値を有する。距離マップの１つの応用は、十分に近接しているため接続が可能な染料／造影剤の別個のセグメントを決定することである。一実施形態では、距離マップは、バイナリマップから血管スケルトンを決定する為に使用されるツールである。距離マップは、多様な目的の為に使用できる。

典型的な解剖学的構造特徴の検出／先験的データ生成の実施形態
更に、一実施形態では、血管造影画像の前処理の一部として、解剖学的構造特徴検出が実行される。一実施形態では、これは、撮像プローブが血管を通ってとる経路に関係する特定の先験的な情報を生成する為に実行できる。例えばスケルトン生成プロセスを通して等の線分の生成を、特徴検出の為に使用できる。一実施形態では、スケルトンは、撮像されている被験者の血管のトレースに役立てる為に作成される１つ又は複数の線分等の静的なオブジェクトである。

中心線生成及びマーカ追跡を知らせる為に使用できるデータ収集プローブに関して血管を通る候補経路を生成する為の、スケルトン又は線分に基づいた手法の使用は、係る手法の使用を控えることに対する幾つかの優位点を提供する。例えば、スケルトンをベースにした手法は、そうでなければ側枝又は撮像プローブカテーテルを通過することになる特定の中心線トレースが生成されるのを妨げる又は排除することができる。スケルトンの生成は、撮像されている血管並びに側枝及び他の血管の幾何学形状の初期の候補を、中心線生成を容易にする為のマップ又はフレームワークとして決定する為の方法を提供する。スケルトンを生成することによって、分岐点及び血管セグメント等の目的の点を抽出して、マーカの追跡及び中心線トレースを安定化し、血管造影画像データのフレーム全体に亘って追跡品質を検証することが可能である。

一実施形態では、側枝及び血管の幾何学形状のような解剖学的構造特徴を検出する為にスケルトンを生成するプロセスは、血管造影画像の前処理１６０ｄの間に実装される。スケルトンは、主要な分岐（１７０ｌ）及び補外点（１７０ｍ）等の解剖学的構造特徴を検出する為に使用できる。更に、スケルトンは円滑な血管中心線を検出し、生成する（１７０ｆ）為に使用できる。例えば、スケルトンは、ダイクストラアルゴリズムと共に使用できる。スケルトンは、前処理されたヘシアン画像に基づいて生成できる。ガイドワイヤ位置に関係する、図７Ａの画像等の血管造影画像上のユーザによって選択された点は、ノイズを削減し、スケルトン生成を容易にする為に使用できる。

図７Ｄでは、ユーザによって選択されたエンドポイント及びコンピュータによって決定されたエンドポイントがＸで示される。ヘシアン画像から生成されるバイナリ画像は、図７Ｂに示す血管造影画像でスケルトンを生成する為に使用できる。スケルトンを生成した後、小さい分岐を排除する為にスケルトンを侵食できる。例えば、スケルトンの小さな枝は、主幹セクションだけが残るまで画像から除去又は減算できる。枝の厚さ及び他のパラメータに関係する閾値は、スケルトン浸食を管理する為に使用できる。スケルトンの小さな枝の除去は、最終スケルトンが図７Ｃに示すように生じるまで、一実施形態ではピクセル単位で実行できる。

一実施形態では、分岐及び図７Ｄの円で囲まれた領域によって示される他のギャップを検出することによって、スケルトン上で接合部の位置を突き止める。これらの接合部は、図７Ｅの枝１～１３によって示されるようにスケルトンを枝に分解する為に使用される。そして小さすぎて血管枝を表すことができないツリーの各枝は浸食され、排除できる。一実施形態では、全ての枝は等しく（長さで同じ数のピクセル分）侵食される。結果として、比較的長い枝が生き残り、比較的短い枝は排除される。残りのスケルトン枝は次いで、図７Ｆに示すように接続されたグラフに変換できる。図７Ｆのノード２及び４等のグラフノード、つまりスケルトン枝の間の距離は角度変化に基づいている。ノードに関してｉ＝２及びｊ＝４である場合、以下の距離関係性：

を使用して、図７Ｆに示されているように（２，４）を得ることができる。一実施形態では、例えばダイクストラ最短経路アルゴリズム又はその修正されたバージョン等のグラフ検索方法が、スケルトン内の血管の最良の候補経路を入手する為にグラフに適用される。これは、実際にはダイクストラアルゴリズムの修正バージョンである。選ばれる経路は、最大角度変化が以下によって提供される他の任意選択の経路に関して最小であったノード間の経路である。

図８Ａ～８Ｃは、図７Ｆで生成されたグラフに対するダイクストラ最短経路アルゴリズムの適用に基づいて図７Ｅのスケルトンに関して検出された結果として生じる最良の経路を示す。図８Ａは、ノード２、４、８、７、６、３及び１を通る経路を示す。図８Ｂは、ノード４、６、９、３及び１を通る経路を示す。図８Ｃは、ノード２、６、８、９、７、５、３及び１を通る経路を示す。距離測定の為の角度の使用は、ノード及び枝が被験者内でどのように配置されるのかの三次元的性質を考慮する場合に有用である。

典型的なカテーテル検出実施形態
更に、一実施形態では、血管造影画像の前処理の一部として、カテーテル検出が実行される１６０ｆ。視野内のカテーテルの存在は、コレジストレーション方法の多様なステップ及び処理段階に干渉することがある。カテーテルと血管との交差は、不安定な追跡に繋がることがある偽の分岐と解釈し得る。マーカ及び中心線の追跡は、血管内撮像デバイスを送達するカテーテルの存在によってマイナスの影響を受けることがある。係るカテーテルに関連する別の問題は、血管に沿った２点間の最短経路が、血管の代わりにカテーテルを通過し得るということである。結果として、カテーテルが誤差及び偽の中心線の生成に繋がることがある。

従って、例えば中心線生成を支援して、以後の処理及び検出を続行する前に血管造影データの各フレームからカテーテルを除去できることが望ましい。例えば図９Ａに示すように、所定の入力血管造影画像に関して、例えば図９Ｂ～９Ｄに示すベクトルフィールドは、移動している画像のセクション、及びカテーテルが図の中央部分に広がりかつ血管が図の略中央においてある角度でカテーテルと交差している図９Ｂに示すような方向場を示す画像のセクションの検出に基づいて、画像上に重畳できる。図９Ｃは血管領域のベクトルフィールドマップを示す。一方図９Ｄはカテーテル領域内で実質的に真っ直ぐに且つ垂直に向けられるベクトルを示す。

図９Ｃ及び９Ｄに示すベクトルフィールドのベクトルは、局所二次分析によって計算されるヘシアンマトリックスの固有値に対応する固有ベクトルである。図９Ｃでは、１～５の全てのスケールがフランジフィルタで使用された。係るフィルタの例は、Ａ．Ｆ．フランジ（Ａ．Ｆ． Ｆｒａｎｇｉ）、Ｗ．Ｊ．ニーセン（Ｗ．Ｊ． Ｎｉｅｓｓｅｎ）、Ｋ．Ｌ．フィンケン（Ｋ．Ｌ． Ｖｉｎｃｋｅｎ）、Ｍ．Ａ．フィールヘフェル（Ｍ．Ａ． Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ）、「マルチスケール血管画質向上フィルタリング（Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｖｅｓｓｅｌ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）」、コンピュータ医用画像処理並びにコンピュータ支援治療（ＭＩＣＣＡＩ）、１９９８年、１３０～１３７ページに説明されており、従って血管外部の乱れた影響が説明される。図９Ｄでは、スケールシグマ‐４だけが使用され、従ってカテーテル上の隔離された向きが使用され、一方、外側領域では、固有ベクトルはゼロ重量を有する。シグマパラメータに関して、このパラメータはコンボルーション計算で使用されるガウスのスケールを表す。シグマ＝４は、血管造影データセットで観察される、カテーテルの為のピクセルの典型的な幅を反映する。

一実施形態では、カテーテル検出は、カテーテルの指向性の一次想定に、及びカテーテルが常に図９Ｄに示すような画像の下部境界と交差するという事実に基づいている。局所的であるが、カテーテル及び血管は、その管状構造を考慮すると、概して互いから区別可能ではない。カテーテルの形状の観点から、カテーテルは、それが略画像全体を横切り、実質的に真っ直ぐな形状を有する為、大局的に血管から区別できる。一実施形態では、ベクトル向きは、カテーテル及び血管を区別する為に使用される。局所的に、血管は、カテーテルの向きに類似する向きの小さな領域を有することがある。カテーテルの固有ベクトル向きは概して９０度まで閉じられ、一方血管の固有ベクトル向きは閉じられない。

一実施形態では、形状特徴だけではなく、血管質用のフランジフィルタを組み込む、カテーテル検出の方法が使用される。一実施形態では、方法は１スケール（血管造影データセットで観察される、カテーテルのピクセルでの典型的な幅を反映するシグマ＝４）だけで血管質基準画像及びヘシアン画像の固有ベクトルに基づいた方向画像を決定することを含む。血管造影データの所定の画像フレームでのカテーテルは、多様な基準を使用して隔離できる。これらの基準は、方向（方向画像の閾値）、カテーテルを含む接続されている構成要素の長さを含む（カテーテルプロファイルの長さは、ｘ（又はｙ）の最大画像寸法の少なくとも半分でなければならない）。

画像処理ソフトウェアの制約として、カテーテルが所定の画像に表示されるようにカテーテルが検出される場合、通常、カテーテルが略画像全体と交差するのは事実である。一実施形態では、システムは、カテーテルが画像の下部境界を常に切断すると仮定するようにプログラミングされる。結果として、下部境界は検出されたオブジェクトのサイズの為に設定できる。更に、カテーテルと関連する血管造影画像の領域が検出されると、十分に大きな特徴が検出されたことを保証する為にカテーテルの中心線の周りで境界を僅かに拡張するか又はその他の様式で拡大することが有用である。上記に概説されたステップに基づいて検出されるカテーテルの例を図９Ｅに示す。

典型的なカテーテル除去実施形態
上述されたように、所定の血管造影画像の視野内のカテーテルの存在は、本明細書に記載の多様なステップ及び処理段階と干渉することがある。従って、カテーテルが例えば本明細書に列挙されるソフトウェアベースの方法によって検出されると、カテーテルを除去することが望ましい。図９Ａに示す境界のある領域は、斜めに血管と重複するカテーテルを示している。画像の完全性を保つように努めつつ、カテーテルを除去する為の多様なオブジェクト排除アプローチが使用できる。使用されるカテーテル検出プロセスの出力から生成できる、又は使用されるカテーテル検出プロセスの出力としてのカテーテルのマスクに基づいて、ソフトウェアモジュールはカテーテルを除外することによってカテーテルマスクを除去するよう構成できる。

カテーテルを除去する為の１つの有利な手法は、互いに対して位相がずれるときに消す関数及び除去する関数の重畳の原則を使用する。一実施形態では、重畳に基づくソフトウェアモジュールはカテーテル除去を、例えばその輝度プロファイルを推定し、画像からそれを削減することによって、実行する為に使用される。カテーテル輝度プロファイルは、カテーテル検出ソフトウェアモジュールを通してカテーテルの一部として識別される画像の点をサンプリングすることに基づいて生成できる。

図１０Ａ及び１０Ｂに示すように、典型的なシリンダ１９０は、図示したように厚さＴ０、Ｔ１及びＴ２の多様な縦方向のスライスと表示できる。シリンダ１９０は、カテーテルのモデル表現として表示できる。カテーテル及びシリンダ１９０が造影液で満たされる程度まで、造影液で引き起こされる輝度の変化は厚さＴ０に沿って中央でより大きくなり、次いで中心Ｔ０からスライスＴ１へ移動して離れるにつれ減少し、次いでスライスＴ２に達すると更に減少する。従って、カテーテルの中心に比してカテーテルの薄い方の端縁では造影液はより少なくなるため、画像からカテーテルを除去する為に、カテーテルの為の輝度のプロファイルを生成し、カテーテルが検出された画像の領域に追加できる。関係するカテーテル除去方法の典型的な表現を図１１Ａに示す。

カテーテルが本明細書で説明されるように検出されたことを考慮すれば、カテーテルを構成する画像中のピクセルと関連付けられるマスクは、例えば図９Ｅに示す領域のようなマスク領域を使用することによって生成できる。一実施形態では、画像輝度は、例えば、カテーテル線に垂直な線上で等、カテーテル領域でサンプリングされる。これらの垂直線は、カテーテルの最も厚い中央部に対応する低い極値又は相対的な極値に達するまでカテーテルの片側から徐々に減少し、図１０Ａ及び１０Ｂに示すように、カテーテルの端縁でカテーテルの断面が薄くなると再び徐々に増加する造影液輝度変化の傾きにまたがる。カテーテル領域でサンプリングされる各線は、輝度曲線を生成する。多様な輝度曲線は単一の曲線に平均化できる。この輝度曲線は反転させ、次いで図１１Ａに示すようにカテーテル領域を構成する垂直線に重畳し、その領域からカテーテルを効果的に除去できる。

典型的な陰影除去実施形態
標準的なヘシアンベースのフィルタは前処理の一部であり、画像のヘシアンの固有値に基づいている。一実施形態では、ヘシアンは幾つかの離散スケールで計算され、次いでそれらの間の最大応答が採取される。陰影除去プロセスの一実施形態では、１～５のスケールが使用される。スケール５は、使用可能なデータで典型的な最大観察血管幅を表すスケールとして選ぶことができる。元の画像、並びに陰影及び他の特徴を除去する為に次いで処理される例を図６Ｉ～６Ｎに示す。

陰影除去前処理ステップは、元の画像を、改善されたコントラストレベルを有する修正された画像に変換する為に適用される。更に、修正された画像は、それが実質的に、異なるコントラストの幾つかの領域又は平面を誘発することがある心臓及び隔膜の陰影の影響を受けないようにヘシアンを適用するプロセスによって変更される。これらの陰影を除去することは、係る領域又は平面が正しくない血管中心線に繋がることがある為に望ましい。一実施形態では、陰影除去ステップは、典型的な血管の幅よりもはるかに大きい距離パラメータを有するよう構成されるフィルタカーネルでボトムアット演算子を適用することを含む。図６Ｌ及び６Ｊは、陰影除去プロセスを実行することによって改善された修正画像を示す。

典型的な血管中心線（トレース）生成実施形態
２つのアンカポイント、つまり遠位点及び近位点は、血管中心線のエンドポイント及び開始点を記す。別の点が血管スケルトン上で反映され、ダイクストラアルゴリズムが円滑さの観点から最短経路を見つける為に適用される。輝度の観点から最短経路を見つける為にＦＭＭも適用される（ＦＭＭは画質向上したヘシアン画像上で実行する）。ＦＭＭの結果はダイクストラ結果と結合されて２つのアンカポイント間の最良の血管中心線（トレース）を生じさせる。他の血管造影フレームでの血管中心線は、ＦＭＭと結合された等角写像を最初に生成されたトレースに適用することによって生成される。

一実施形態では、高速マーチング技法又は高速マーチング方法が、ポテンシャルに基づいて測地的距離の効率的な計算に対処する。一実施形態では、造影剤が存在するとき、ポテンシャルは画質向上した画像であってよい。一実施形態では、例えば造影剤が存在しないとき等、（たとえ血管造影画像上で区分的に可視であるとしても）ガイドワイヤだけが存在するとき、ポテンシャルは距離変換に基づいて関数を構築することによって調整される。最前部が伝搬するポテンシャル関数の計算の為の１つの方法は、バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによってガイドワイヤベースのポテンシャルによって実行できる。距離変換が生成されると、係る変換を、上記距離変換の負の分数冪に冪指数を適用することによって更にポテンシャル関数に修正できる。典型的なガイドワイヤポテンシャルを図６Ｇに示す。

図５Ｂは、血管中心線生成に関係するプロセスフロー１７０を示す。一実施形態では、１のスケールを有するヘシアンが血管造影データのフレームに適用される１７０ａ。ヘシアンのこの適用が、例えばガイドワイヤ等の画像の薄い隆起線の画質向上に繋がる。一実施形態では、ガイドワイヤの自動検出及びガイドワイヤ上のアンカポイントの選択が実行される１７０ｃ。ガイドワイヤが検出されると、一実施形態では、最高のＬｏＧ応答の点がアンカポイントとして識別される。遠位ガイドワイヤアンカポイントを全ての引き戻し血管造影フレームまで追跡すること１７０ｅが次に実行される。近位アンカポイントは、単一フレームで検出される。遠位アンカポイントも単一フレームで検出される。一実施形態では、各アンカポイントは追跡によって他のフレームで容易に検出できる特徴である。次に、アンカポイントは、各血管造影フレームが血管中心線生成（トレース）の為に２つのエンドポイントを有するように全てのフレームまで追跡される。

一実施形態では、血管造影画像上のガイドワイヤ点等のユーザによって選択された点が選択される１７０ｊ。同様に、（最大約５までの）スケールのヘシアンが、血管の画質を向上させる為に血管造影画像に適用できる１７０ｋ。ヘシアン適用の結果として修正された画像は、次いで最も近い分岐アンカポイントの検出１７０ｌを実行する為に使用できる。この検出ステップは、ユーザによって選択された点、つまりヒントポイントを入力として使用できる。次に、アンカポイントの補外の検出が実行される１７０ｍ。どのアンカポイントが検出されているのかを明確にすること。次に、全ての引き戻し血管造影フレームまでアンカポイントを追跡することが実行される１７０ｎ。

一実施形態では、システムは次に、グラフに対するダイクストラ最短経路解等のグラフ検索ソフトウェアモジュールを使用する。ダイクストラアルゴリズム又はＦＭＭと結合された他の最短経路アルゴリズムを適用し、最良の初期血管中心線を選択することは、次いで血管造影引き戻しフレームに関して実行できる１７０ｆ。等角写像に基づいた狭帯域でＦＭＭを使用して血管造影引き戻しフレームで血管中心線を追跡することが次いで実行される１７０ｇ。この文脈では、狭帯域は、目的のトレースの回りに狭帯域領域を構築することを意味する。この狭帯域は、画像の制限された領域での測地的距離の計算の為、ＦＭＭアルゴリズムの効率を増すことを目的としている。これらの中心線は、１つ又は複数のテーブルに記憶し、適用可能な血管造影画像で表示できる。

典型的なマーカ検出及びコレジストレーション実施形態
図５Ｃは、マーカ検出及びコレジストレーションに関係するプロセスフロー１８０を示す。本明細書に使用されるように、用語トレースは中心線と置き換え可能である。当初、入力として、引き戻しフレームからの中心線（トレース）がサンプリング向きの為の入力として提供される１８０ａ。更にＬｏＧが引き戻しフレームから画像に適用される１８０ｃ。トレースに垂直なＬｏＧ画像をサンプリングすることが実行される１８０ｅ。一実施形態では、全てのフレームでマーカ位置を見つける為に異なる開始点又は終了点で動的プログラミング又は反復が実行される１８０ｇ。一実施形態では、動的プログラミング又は反復プロセスはビタビアルゴリズムを使用して実装できる。次に、フレーム単位でのマーカにとって最も可能性のある解の選択が実行される１８０ｈ。全てのフレームにおいて、血管中心線に沿ったマーカ正規化アーク長位置と共にマーカ位置の計算が実行される１８０ｌ。

次に、ＯＣＴフレーム及び血管造影フレームの全ての組み合わせを、アーク長の観点で計算されたマーカ位置に基づいて重ね合わせ登録することが実行できる。全ての血管中心線は全ての血管造影フレームの同じ解剖学的構造特徴で開始し、終了するため、各中心線は他のフレームの他の中心線に一致する。従って、中心線の長さ又はアーク長は、コレジストレーションの根拠として使用できる。アーク長の観点でのマーカ位置は全てのフレームにおいて（何らかの誤差まで）保存される。

センサ又はデータ収集プローブの不透明なマーカバンドを解像しようと努めるときに遭遇する１つの課題が、ＯＣＴ引き戻しの部分としての造影液の使用である。一実施形態では、ガイドワイヤ及び撮像カテーテルを使用して血管を通る初期経路を提供できるように、造影液の導入前に血管造影データのフレームを処理することが役に立つ。この初期のデータセットは、本明細書で説明されるように他の情報及びパラメータを使用して繰り返し改善できる。

ビタビベースのアルゴリズムは、引き戻しの各画像でＸ線不透過性マーカを自動的に検出する。このアルゴリズムは、小塊輝度及び場所の予測（トレースに沿った一定の速度）に基づいて大局的な解を得る為に使用できる。このアルゴリズムの前提条件として、血管中心線（トレース）を検出し、追跡するプロセスが実行される。トレースはＯＣＴと血管造影法との間に連続的なコレジストレーションを生じさせる為に使用される。これらの曲線は、高速マーチング法を使用して計算される。高速マーチング法は、各フレームで、（ユーザによって選択された点、つまりヒントポイントであってよい）近位点と遠位静止マーカとの間の経路（トレース）の効率的な計算を可能にする。静止マーカはフレーム上で（造影剤／染料を用いた及び／又は用いない）フレーム上で検出される。以後のシーケンスに亘って近位点及び遠位点を追跡する為にテンプレートマッチング技法が利用される。

ビタビアルゴリズムは、外因性要因及び内因性要因の平衡を保つように構成される。外因性要因（マーカバンド表示）は、血管造影フレーム毎にトレースに垂直な離散ストリップでマップをサンプリングし直すことによってマーカバンドＬｏＧマップから導出される。内因性要因は経時的なアーク長進行である。この内因性要因は、引き戻しのアーク長に沿ったマーカバンドの前進をモデル化する。基本的な考えは、平均ペースが引き戻し速度によって決定される一方で、このペースから逸脱することに対するペナルティがあるということである。この要因は、前進／後退運動に異なるようにペナルティを科すことによって、自然な「のこ引き」プロファイルを考慮に入れる。

図１２は、血管内画像データ及び血管造影データを処理する為に適した多様なソフトウェア構成要素及びハードウェア構成要素を含むデータ収集及びコレジストレーションシステム３００を示す。一実施形態では、ＯＣＴ画像データ及び血管造影画像データのうちの１つ又は複数のフレームが重ね合わせ登録された後、出力は登録テーブルである。一実施形態では、ＯＣＴデータのフレームは、明確なフレーム表示状態があるかチェックする為に監視することができ、この明確なフレーム表示は、血管造影データのフレームを取り込むことができるようにシネをトリガする為に使用できる。一実施形態では、プローブデータ及び血管造影データが収集される間に血管を通してプローブが引き戻される所定の引き戻し手順の場合、フレームのタイムスタンプ刻印、登録テーブル追加、及び画像処理特徴並びに他のプロセスが実行されてよい。

ユーザインタフェース（ＵＩ）３０８は、ＯＣＴアダプタ３２０と通信している。画像処理モジュール３３０はＯＣＴアダプタ３２０と通信している。一実施形態では、画像処理モジュール３３０は、例えば陰影除去、ガイドワイヤ検出、カテーテル除去、及び本明細書に概説される他の画像処理ステップの為に、演算子若しくは変換を実行する、又は血管造影データのフレームに対して適用する。光コヒーレンストモグラフィシステム３１０はＯＣＴアダプタ３２０と通信している。光コヒーレンストモグラフィシステム３１０は、フレームグラバ３０２を含む、又はフレームグラバ３２０と通信することがある。血管造影フレームは、フレームグラバを使用して獲得され、ソフトウェアモジュールによってフェッチされる。

ＯＣＴフレームテーブル３１５は、血管を通る撮像プローブの引き戻し中に得られる血管の情報及び画像を含む。ＯＣＴアダプタ３２０の役割は、血管造影システムとＯＣＴシステムとの間にソフトウェアインタフェースを提供することである。

本明細書に記載のサーバ又はワークステーション等のソフトウェアベースのシステム、及び血管造影画像を自動的に実行し、取込み、その取得時刻別に各画像にタグを付けるよう構成されるソフトウェアモジュールは、取得時刻でタグ付けられた血管内データのコレジストレーションをサポートする。コレジストレーションソフトウェアモジュールを含んでよい画像処理モジュール３３０は、血管内取得に対応する各血管造影画像上のＸ線不透明性マーカを自動的に検出する。単一のユーザ入力が、図５Ｂに示すように検出を支援するように要求されてよい。コレジストレーションソフトウェアモジュールは、撮像中の血管を通るプローブの引き戻し中の血管内画像取得に対応する全ての血管造影画像上の血管内撮像カテーテルの経路を計算する。コレジストレーションソフトウェアモジュールは、取得の血管内画像、及び各血管造影画像上のＸ線不透過性マーカの場所、各血管造影画像上の各血管内画像／データポイントの位置、及びその結果の正確さにおける信頼のレベルの基準となる、各コレジストレーション結果と関連するＦＯＭを含む外部画像のコレジストレーションテーブルを生じさせる。

ユーザは、血管内画像及び血管造影画像のグラフ表現を、並びにコレジストレーションが一実施形態で完了するときにユーザインタフェースの部分として血管造影画像上の特定の血管内画像等の２つの間の対応を提示される。コレジストレーション手順中、ＦＯＭ又は信頼スコアが許容できない場合、ＯＣＴシステムからの追加のユーザ入力又は他のパラメータを要求してよい、又は自動的に得られしてよい。

典型的な信頼スコア／性能指数実施形態
プローブマーカの検出毎に、ＦＯＭとも呼ばれる信頼スコアが検出された各プローブマーカに割り当てられる。スコアは小塊輝度、マーカの予測領域の近傍での暗い小塊の数、トレースに沿ったマーカアーク長、小塊移動及びトレースの安定性のうちの１つ又は複数に基づく。ＦＯＭ／スコアは返される結果の信頼基準を反映する。一実施形態では、スコアは範囲［０，１］にあり、０は最低信頼を反映し、１は最高信頼を反映する。

例えば本明細書に記載の１つ又は複数のモジュール等の血管造影に関係するソフトウェアモジュールは、通常、被験者の身体の外側に配置される撮像デバイスを使用して生成される画像を評価している。対照的に、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ、ＦＦＲ、圧力、又は他のデータ収集モダリティ等のデータ収集プローブは、患者の血管の内部に配置できる。結果として、引き戻し中に係るデータ収集プローブから得られるデータ、又はデータ収集プローブに関連するものとして公知であったパラメータが、本明細書に記載の方法及び段階の動作を改善する為に血管造影ソフトウェアによって使用できる。アダプタソフトウェアモジュール又は他のソフトウェアモジュールは、血管造影画像フレーム処理ウェアモジュールにＯＣＴ情報を提供する為に使用でき、逆の場合も同じである。

例えば、血管内データ収集の部分として血管に関して得られるデータに関係する以下のパラメータは、分析の為に、又は被験者の評価に役立てる為に、若しくは異なるデータセット、ｍｍ単位の引き戻し長さ、引き戻しの開始、引き戻しの終了、例えば収集されたＯＣＴデータからの側枝等の分岐点の表示、造影剤若しくは染料の導入前にフレームに関して収集されるデータ、ＯＣＴ及び血管造影の同期フレーム時間タグ、引き戻し速度、カテーテルの遠位マーカと近位マーカとの間の距離、並びに例えば長手方向血管画像データ、圧力データ、ＥＫＧデータ、引き戻し中の心収縮期状態、引き戻し中の心臓拡張期状態、及び被験者に関係して入手可能な他の状態等の所定のデータ収集モダリティに関して得られる他の要因及びパラメータを関連付ける為に、血管造影ソフトウェアモジュール若しくは他のソフトウェアモジュールに送信できる。

血管造影テーブル
図１４に示すような血管造影テーブルは、取得された各血管造影フレームだけではなく、血管造影引き戻しを説明する情報を含む。血管造影テーブルは、取得時に血管造影ソフトウェアモジュールによって作成され、タイムスタンプデータを部分的に追加される。このテーブルは取得の完了時にＯＣＴモジュールによって抽出され、記憶される。テーブルは次いで、コレジストレーション依存フィールドが追加されるとき、コレジストレーション時に血管造影ソフトウェアモジュールに提供される。

コレジストレーションテーブル
コレジストレーションテーブルは、図１５に示すように、成功したコレジストレーションの結果を含む。コレジストレーションテーブルは、コレジストレーションＧＵＩツールセットを駆動する為に必要なＯＣＴ／血管造影相互参照情報の全てを含む。このテーブルは、そのフレームの取得タイムスタンプ及びＯＣＴマーカ位置情報を含む血管造影フレーム毎のエントリ付きのリストを含む、ＯＣＴフレーム毎のエントリを含む。一実施形態では、コレジストレーションテーブルはＯＣＴフレームインデックスを登録された血管造影フレームインデックスと関連付ける。更に、テーブルは、ＯＣＴフレーム及び血管造影フレームを関連付けるエントリを含んでよい。

追加マルチモーダルコレジストレーション特徴及び実施形態
一実施形態では、コレジストレーションは、２つ以上のデータ収集モダリティからのフレームを同期すること、又は２つ以上のデータ収集モダリティから情報を結合することを指す。例えば、ＯＣＴ画像で検出される分岐は、血管造影画像で検出される分岐に関してアンカとして使用できる。ここで列挙されるコレジストレーション特徴はＯＣＴに制限されない。代わりに、血管系及び個々の血管に関係する撮像データ収集モダリティ又は他のデータ収集モダリティに関係するここで説明される特徴は、他の血管内撮像モダリティに拡張できる。本発明の一実施形態では、血管の中心線は、血管を通るガイドワイヤ又はカテーテルの前進の間にＭｅｄｉｇｕｉｄｅのＭｅｄｉｃａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ等の追跡システムによって追跡されるガイドワイヤ又はカテーテルの経路から決定される。

一実施形態では、ＯＣＴ画像処理を使用してデータのＯＣＴフレームで検出される側枝は、血管造影データとのコレジストレーションを改善する為の入力として使用できる。例えば、一実施形態では、各ＯＣＴフレームは、側枝が存在するかどうかを示すフラグ（はい／いいえ）を含む。更に、コレジストレーションが得られると、ステント、カルシウム沈着、脂質沈着、血栓、無症候性破裂性プラーク（ＴＣＦＡ又は「不安定プラーク」）、血管正規化、側枝検出、（ＯＣＴ画像データに基づいて血管抵抗率（ＶＲＲ）値として計算されてよい）ＦＦＲ値、内腔サイズ値、ステント、及び本明細書に記載の多様な他のデータを、データセット間のコレジストレーションを考慮して血管造影画像又はＯＣＴ画像の上にオーバレイできる。

ライブステント留置誘導実施形態及び特徴
一実施形態では、ＯＣＴ／血管造影コレジストレーションに続いて、ガイドワイヤが別のカテーテルを介してステント粒子の為に引き戻し後に保持される。引き戻しの対象であった血管を撮像するプロセスは、ＯＣＴに重ね合わせ登録される、継続蛍光透視鏡撮像を介して続行する。ＯＣＴフレーム又は血管造影フレームに沿って移動すると、側枝及び他の情報を見ることができる。一実施形態では、多様な処理ステップが、事前ステント、３‐Ｄ重ね合わせ登録済み仮想組織構造、内腔検出、ガイドワイヤ検出、ステント不完全密着、プラーク検出等のＯＣＴデータに関して実行される。ＯＣＴフレーム及び血管造影フレームが登録されるため、ＯＣＴフレームで検出される情報は、オペレータがステントを留置する為に使用する血管造影画像にオーバレイできる。側枝をユーザインタフェース上の血管造影図に示すことができる場合、これはステント配備中の側枝の望ましくない閉じ込めを回避するのに役立つことがある。

更に、以前に配備された、又は配備の為の候補であるステントに関係する多様なタイプのオーバレイを、コレジストレーションに続いてＯＣＴ画像及び血管造影画像の一方又は両方に表示できる。例えば、生体吸収性スキャフォールド（ＢＶＳ）、つまりＸ線透過性である新しいタイプのステントが、ＯＣＴ画像処理を使用してＯＣＴフレームで検出できる。このＯＣＴ画像データは、係るステントはＸ線によって可視にならない為、血管造影データとの関連で重要である特定のタイプのステントオーバレイを提供する為に使用できる。データオーバレイの別の特殊なケースとして、一実施形態では、所定のＯＣＴフレームからのステント不完全密着の情報は、他の印をカラーコード化又は生成して、Ｘ線画像上のステント画像を修正して、不完全密着の領域を示す為に使用できる。

更に、ステント送達プローブ上のマーカを追跡できることを考慮すれば、刺激を受けたステントは、ＯＣＴ長手方向モードつまりＬモードでマーカに関して示すことができる。血管造影法／ＯＣＴコレジストレーションは組織特徴、内腔特徴、及び例えばバルーン又はステントの挿入等の移動特徴の相互参照を、オーバレイと共に、及びＬモードでのステント断面等の要素の表示と共に示すことができる。ステントのスキャンがワイヤフレームモデルとして得られる、又はステント術の前にドロップダウンメニューから選択される場合、直径及び長さはＬモード又は血管造影法でのステントをより高い精度で表示する為に使用できる。

一実施形態では、狭窄／ＭＬＡ計算に基づいて側枝及び標的配備部位のようなステント術を回避する為の部位を示すＯＣＴ画像及び／又は血管造影画像上のバンドを使用できる。血管造影ディスプレイ及びＯＣＴディスプレイは、ユーザが標的領域の中にステントを適切に位置決めするのに役立てる為にオーバレイを用いたより高いレベルの粒度を示す為に使用できる。更に、ステントのワイヤフレームモデル、及び血管造影システムでステントの場所と重ね合わせ登録されるＯＣＴフレームから計算された内腔面積を考慮すれば、ステント膨張標的の為の視覚的な案内を提供し、表示できる。一実施形態では、これは、ステントの刺激を受けたワイヤフレーム及びステントの一方の端部又は両方の端部を選択的に拡大する為に使用される拡大バルーンを使用して実行できる。ＯＣＴ及び血管造影法を使用するこれらのタイプの調査は、ステント挿入前、ステント挿入後、又は将来のフォローアップの一部として使用できる。

一実施形態では、引き戻しが実行されるとき、ＯＣＴデータ及び血管造影データは記憶される。この記憶されたデータは動脈の画像又はモデルを生成する為に使用できる。係るモデルを用いると、以後の引き戻し中のライブステント留置が強化される。このようにして、事前の既存のＯＣＴ／血管造影コレジストレーション情報はベースラインとして使用できる。

また、血管造影データは、ＯＣＴ画像表示特徴又は検出アルゴリズムを通知又は改善又は訂正する為にも使用できる。血管造影データからのＯＣＴの１つの補正は、コレジストレーションツールによって測定されるフレーム間の実際の物理的な分離を示す為にＬモードでＯＣＴフレームの間隔を空け直すことである。これが、血管内腔に比して一定の引き戻し速度を想定することから生じる間隔誤差を補償する。現実には、引き戻し速度は、心臓の動きの為に大幅に変わり、我々のフレームは等間隔ではない。重ね合わせ登録されたＯＣＴ及び血管造影データセットが生成されると、ソフトウェアモジュールは、フレーム対フレームの間隔を正確に測定する為に使用できる。フレーム単位の補正は所定のユーザインタフェースでＬモードビューの間隔を空け直す為に適用できる。これは、３Ｄ ＯＣＴレンダリングにも適用でき、血管のより正確な視覚表現を提供するだろう。

一般に、フレームの重ね合わせ登録済みのセット、及び血管造影システムとＯＣＴシステムとの間の双方向通信を有することによって、多様な追加利点が考えられる。血管造影情報は異なる血管の為に生成されたトレースを含む。これらの枝の接合点は特定のフレームにマッピングして、ＯＣＴ側枝検出を知らせることができる。一実施形態では、血管造影法の間に得られる血管造影データ及びＯＣＴを記憶することによって、異なる時点でのＯＣＴ画像を２つの異なるＯＣＴデータセット間のブリッジ又はリンカとして働く血管造影データと重ね合わせ登録する為に使用できる、レコードを継時的に構築できる。

一実施形態では、圧力プローブ又は他のデータ収集モダリティが、データを収集して、別の撮像モダリティ又はパラメータを使用して血管の表現を改善する為に使用できる。一実施形態では、ＶＲＲは、各狭窄の全体的なＦＦＲ値に対するパーセンテージ貢献を計算し、血管造影データに相対的なパーセンテージを表示する為に使用できる。更に、ＯＣＴ画像又は血管造影画像からの側枝位置情報は、撮像されている血管近くの領域での追加の接合点及び流れの点を識別することによってＶＲＲ計算を改善する為に使用できる。

一実施形態では、システム及び方法が、ＯＣＴ Ｌモードで血栓切除カテーテルを監視する為に使用できる。つまり、これは、本明細書に記載の刺激を受けたステント及び位置合わせデータを使用する誘導式ステント術と共に使用できる。一般に、部分的には、本発明はＸ線不透過性マーカバンドを有する任意の治療デバイスの追跡、及びＯＣＴ Ｌモード画像及び以前に取得された、重ね合わせ登録済みのＸ線画像にその位置を表示することに関する。治療デバイスは、ステント又は血栓切除カテーテル、又は例えば血管造影バルーン若しくは薬剤溶出バルーン等のバルーンデバイス、又は回転性粥腫切除プローブ（ロータブレータ）等の切除デバイスであってよい。

血管造影法及び血管内データ収集方法及びシステムを実装する為の非制限的なソフトウェア特徴及び実施形態
以下の説明は、本明細書に記載の本発明の方法を実行する為に適したデバイスハードウェア及び他の動作構成要素の概要を提供することを目的としている。この説明は本発明の適用可能な実施形態又は範囲を制限することを目的としていない。同様に、ハードウェア及び他の動作構成要素は、本明細書に記載の機器の部分として適切であってよい。本発明は、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電子デバイス又はプログラマブル電子デバイス、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等で実践できる。

発明を実施する為の形態の幾つかの部分は、アルゴリズム、及びコンピュータメモリ内部のデータビットに対する動作の象徴的な表現の観点で提示されている。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、コンピュータ及びソフトウェアに関係する分野の当業者によって使用できる。一実施形態では、アルゴリズムはここでは、また一般的に、所望の結果に繋がる演算の首尾一貫したシーケンスであると考えられる。方法、ステップとして実行される、又はその他の本明細書に記載の動作は、物理的な量の物理的な操作を必要とする演算である。必ずしもではないが、通常、これらの量は、記憶、転送、結合、変換、比較及びその他の操作が可能な電気信号又は磁気信号の形を取る。

以下の説明から明らかとして明確に別段の記述がない限り、説明を通して、「処理する」又は「算出する」又は「計算する」又は「比較する」又は「アーク長測定する」又は「検出する」又は「トレースする」又は「マスクする」又は「サンプリングする」又は「動作する」又は「生成する」又は「決定する」又は「表示する」等の用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的な（電子的な）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ若しくは他の係る情報記憶デバイス、伝送デバイス、若しくは表示デバイス内部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類似する電子コンピューティングデバイスのアクション及びプロセスを指す。

本発明は、幾つかの実施形態では、本明細書の動作を実行する為の機器にも関する。この機器は、必要とされる目的の為に特に構築されてよい、又はそれはコンピュータに記憶されるコンピュータプログラムによって選択的に活性化又は再構成される汎用コンピュータを含んでよい。

本明細書に提示されるアルゴリズム及びディスプレイは、任意の特定のコンピュータ又は他の機器に本質的に関係していない。多様な汎用システムが本明細書の教示に従ってプログラムと共に使用されてよい、又は必要とされる方法ステップを実行する為により特殊化した機器を構築することが便利であると判明してよい。様々なこれらのシステムにとって必要とされる構造は以下の説明から現れる。

本発明の実施形態は、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、デジタルシグナルプロセッサ、又は汎用コンピュータ）、プログラム可能論理回路（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは他のＰＬＤ）と使用する為のプログラマブル論理、離散構成要素、集積回路網（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又はその任意の組み合わせを含む任意の他の手段と共に使用する為のコンピュータプログラム論理を含むが、決してこれに限定されない多くの異なる形で実装されてよい。本発明の典型的な実施形態では、ＯＣＴプローブ、ＦＦＲプローブ、血管造影システム、及び他の撮像監視デバイス及び被験者監視デバイス、並びに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いくらか又は全ては、コンピュータ実行可能形式に変換され、例えばコンピュータ可読媒体に記憶され、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命令のセットとして実装される。従って、例えば引き戻し又はコレジストレーション要求の完了に基づいたユーザインタフェース命令及びトリガは、ＯＣＴデータを生成し、上述された多様な特徴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為に適したプロセッサが理解可能な命令に変換される。

本明細書に上述される機能性の全て又は部分を実装するコンピュータプログラム論理は、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、及び多様な中間形式（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカ、又はロケータによって生成される形式）を含むが、決してこれに限定されない多様な形式で具現化されてよい。ソースコードは、多様なオペレーティングシステム又は動作環境と使用する為に、多様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、又は例えばＦｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、若しくはＨＴＭＬ等の高水準言語）のいずれかで実装される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、多様なデータ構造及び通信メッセージを定義し、使用してよい。ソースコードは、コンピュータ実行可能形式（例えば、インタプリタを介して）であってよい、又はソースコードは（例えば、トランスレータ、アセンブラ、若しくはコンパイラを介して）コンピュータ実行可能形式に変換されてよい。

コンピュータプログラムは、例えば半導体記憶デバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、若しくはフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気記憶デバイス（例えば、ディスケット若しくは固定ディスク）、光記憶デバイス（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他の記憶デバイス等の有形記憶媒体に、恒久的又は一時的に任意の形式（例えば、ソフトコード形式、コンピュータ実行可能形式、若しくは中間形式）で固定されてよい。コンピュータプログラムは、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（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が、決してこれに限定されない多様な通信技術のいずれかを使用してコンピュータに送信可能である信号で任意の形式で固定されてよい。コンピュータプログラムは、コンピュータシステムで（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上に）予めロードされる、又は通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）上でサーバ又は電子掲示板から配布される、添付の印刷文書又は電子文書（例えば、パッケージソフトウェア）と共にリムーバブル記憶媒体として任意の形式で配布されてよい。

本明細書に上述された機能性の全て又は部分を実装する（プログラム可能論理回路と使用する為のプログラマブル論理を含む）ハードウェア論理は、従来の手動方法を使用して設計されてよい、又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若しくはＡＨＤＬ）、又はＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、若しくはＣＵＰＬ）等の多様なツールを使用して電子的に設計、取り込み、シミュレーション、又は文書化されてよい。

プログラマブル論理は、例えば半導体記憶デバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、若しくはフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気記憶デバイス（例えば、ディスケット若しくは固定ディスク）、光記憶デバイス（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、又は他の記憶デバイス等の有形の記憶媒体に、恒久的又は一時的に固定されてよい。プログラマブル論理は、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ）、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ものの必ずしもこれらに限定されない多様な通信技術のいずれかを使用してコンピュータに送信可能である信号で固定されてよい。プログラマブル論理は、コンピュータシステムで（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上に）予めロードされる、又は通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）上でサーバ若しくは電子掲示板から配布される、添付の印刷文書又は電子文書（例えば、パッケージソフトウェア）と共にリムーバブル記憶媒体として任意の形式で配布されてよい。

適切な処理モジュールの多様な例がより詳細に以下に説明される。本明細書で説明されるように、モジュールは、特定のデータ処理タスク又はデータ伝送タスクを実行する為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。一実施形態では、モジュールは、命令、又は例えば血管造影データ、ＯＣＴデータ、ＦＦＲデータ、ＩＶＵＳデータ、コレジストレーションテーブルデータ、中心線、陰影、ピクセル、輝度パターン、及び本明細書に記載の他の目的の情報等の多様なタイプのデータを受信する、変換する、送る及び処理する為に適したソフトウエアルーチン、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。

本明細書に記載のコンピュータ及びコンピュータシステムは、データを入手、処理、記憶及び／又は通信する際に使用されるソフトウェアアプリケーションを記憶する為のメモリ等の、動作可能に結合されたコンピュータ可読媒体を含んでよい。係るメモリは、その動作可能に結合されたコンピュータ又はコンピュータシステムに対して内部にあるか、外部にあるか、離間しているか又は局所的に存在してよいことが理解できる。

また、メモリは、例えば及び制限なく、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（デジタルバーサタイルディスク）、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（読み出し専用メモリ）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＤＲＡＭ（動的ランダムアクセスメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能ＰＲＯＭ）及び／又は他の類似したコンピュータ可読媒体を含む、ソフトウェア命令又は他の命令を記憶する為の任意の手段も含んでよい。

一般に、本明細書に記載の本発明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、プログラマブル機器によって実行される命令を記憶できる任意のメモリ媒体を含んでよい。必要に応じ、本明細書に記載の方法ステップは、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリ媒体に記憶される命令として具現化又は実行されてよい。これらの命令は、例えばＣ＋＋、Ｃ、Ｊａｖａ（登録商標）等の多様なプログラミング言語、及び／又は本発明の実施形態に従って命令を作成する為に適用されてよい様々な他の種類のソフトウェアプログラミング言語で具現化されるソフトウェアであってよい。

本発明の態様、実施形態、特徴及び例は、あらゆる点で例示的なものと考えるべきであり、本発明を制限することを目的とするものではなく、本発明の範囲は特許請求の範囲によってのみ定義される。他の実施形態、変更形態、及び使用は、請求されている本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、当業者には明らかであろう。

本願の見出し及び項の使用は、本発明を制限することを意図しておらず、各項は本発明の任意の態様、実施形態又は特徴に適用できる。

本願を通して、構成物が特定の構成要素を有する（ｈａｖｉｎｇ）、含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）若しくは備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）として説明される場合、又はプロセスが特定のプロセスステップを有する、含む若しくは備えるとして説明される場合、本教示の構成物も列挙される構成要素から成る又は実質的に成ること、及び本教示のプロセスが列挙されるプロセスステップから成る又は実質的に成ることが意図される。

本願では、要素又は構成要素が、列挙されている要素若しくは構成要素のリストに含まれる及び／又は該リストから選択されると言われる場合、該要素又は該構成要素が列挙される要素又は構成要素のいずれか１つであってよく、列挙されている要素又は構成要素の内の２つ以上から成るグループから選択できることが理解されるべきである。更に、本明細書に記載の構成物、デバイス又は方法の要素及び／又は特徴が、本明細書で明示的であるのか、暗示的であるのかに関わりなく、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結合できることが理解されるべきである。

用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ，ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｅ，ｈａｓ」又は「有する（ｈａｖｉｎｇ）」の使用は、明確に別段の記述がない限り、概してオープンエンド且つ非制限的として解釈されるべきである。

本明細書での単数形の使用は、そうでないことが明記されていない限り、複数形を含む（逆の場合も同様である）。更に、単数形「ある（ａ，ａｎ）」及び「その（ｔｈｅ）」は、文脈からそうでないことが明らかでない限り、複数形を含む。更に、用語「約」の使用が定量値の前である場合、そうでないことが明記されていない限り、本教示はその特定の定量値自体も含む。

ステップの順序又は特定のアクションを実行する為の順序は、本教示が操作可能である限り重要ではないことが理解されるべきである。更に、２つ以上のステップ又はアクションが同時に実施されてよい。

値の範囲又はリストが提供される場合、値の範囲又はリストの上限と下限との間それぞれの中間の値は個別に考慮され、各値が明確に本明細書に列挙されているかのように、本発明の中に包含される。更に、所定の範囲の上限と下限の間、並びに所定の範囲の上限及び下限を含むより小さな範囲が考慮され、本発明の中に包含される。典型的な値の列挙又は範囲は、所定の範囲の上限と下限の間、並びに所定の範囲の上限及び下限を含む他の値又は範囲の否定ではない。

請求されている発明の多様な態様は、本明細書に開示される技法のサブセット及びサブステップを対象とすることを理解されたい。更に、本明細書に利用される用語及び表現は、限定のための用語としてではなく説明のための用語として使用され、係る用語及び表現の使用には、図示及び説明される特徴又はその一部分のいずれの均等物を排除する意図はないが、請求されている本発明の範囲内において多様な変更形態が可能であることが認識される。従って、特許証によって保証されることが所望の内容は、以下の特許請求の範囲において定義及び区別される本発明であり、これは全ての均等物を含む。

〔付記１〕
血管の血管造影表現及び血管内表現を表示する、プロセッサベースの方法であって：
光コヒーレンストモグラフィシステムを使用した前記血管を通るプローブの引き戻し中に得られた前記血管の距離測定に応答して、光コヒーレンストモグラフィ画像データのセットを生成することであって、前記光コヒーレンストモグラフィ画像データのセットは前記血管に沿った複数の位置における複数の断面画像を含む、生成すること；
前記光コヒーレンストモグラフィシステムを使用した前記血管を通る前記プローブの前記引き戻し中に、血管造影システムを用いて、血管造影画像データのセットを生成することであって、前記血管造影画像データのセットは、前記引き戻し中の異なる複数の時点において得られた複数の二次元画像を含む、生成すること；
前記ＯＣＴ画像データを用いて生成された前記血管の第１の長手方向ビューを含む第１のパネルを表示すること；並びに
前記血管を識別する前記血管造影画像データのフレームを含む第１のパネルを、前記フレーム内の１つ又は複数の点及び前記１つ又は複数の点を通過する血管中心線を用いて、表示すること
を含む、方法。
〔付記２〕
追跡されるマーカの連続的な位置合わせを生成するために、前記血管中心線を用いて前記ＯＣＴ画像データと前記血管造影データとを重ね合わせ登録することを更に含み、
前記追跡されるマーカは、ＯＣＴデータ収集プローブ上に配置される、付記１に記載の方法。
〔付記３〕
ユーザインタフェースを通して前記血管中心線に沿った点を選択することにより、前記第１の長手方向ビューにおけるフレーム識別子が変更されるように、前記ＯＣＴ画像データと前記血管造影データとを重ね合わせ登録することを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記４〕
引き戻し速度又は引き戻し長さを用いて反復検索を実行することによって、前記追跡されるマーカに関する候補を、前記引き戻し長さ及び／又は前記引き戻し速度に基づいて前記マーカが取り得る位置に基づいて、排除することを更に含む、付記２に記載の方法。
〔付記５〕
前記血管中心線は、最短経路技術及びダイクストラアルゴリズムからの複数の処理ステップを用いて生成される、付記１に記載の方法。
〔付記６〕
輝度プロファイルの重畳を用いて、前記血管造影データの１つ又は複数のフレームから、ガイドカテーテル画像を除去するステップを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記７〕
前記血管中心線は、造影剤液の実質的な不在下において、１つ又は複数の血管造影フレームから生成された経路情報を用いて生成される、付記１に記載の方法。
〔付記８〕
前記血管造影データ及び前記光コヒーレンストモグラフィデータの検出、並びに前記血管造影データと前記光コヒーレンストモグラフィデータとの間の重ね合わせ登録それぞれに関する信頼スコアを生成することを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記９〕
血管内プローブマーカを検出する方法であって：
造影剤を実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ること；
前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、前記血管造影画像データの第２のフレームを得ること；並びに
前記第１のフレーム及び前記第２のフレームにおいて前記血管内プローブマーカを検出すること
を含む、方法。
〔付記１０〕
前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用するステップ；及び
複数のピクセルの輝度を上昇させるステップであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、上昇させるステップ
を更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１１〕
複数の画像に関する平均輝度値を生成して、前記第１の又は第２のフレームから前記平均輝度を減算するステップを更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１２〕
前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及びモルフォロジクローズ演算を適用することを更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１３〕
前記血管内プローブマーカを検出することは：
マルチスケールＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）演算子を前記第１のフレーム及び前記第２のフレームに適用することによって、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの画素を含む候補マーカをフィルタリングすること；並びに
非最大抑制処理を実行して、画素の付近において極大値を有する小塊を識別すること
を含む、付記９に記載の方法。
〔付記１４〕
バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用し、前記距離変換の負の分数冪に冪指数を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成するステップを更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１５〕
高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定することを更に含む、付記１４に記載の方法。
〔付記１６〕
前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること；
前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること；並びに
各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること
を更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１７〕
ヘシアンベースの血管質フィルタを用いて複数の引き戻しフレームを処理すること；及び
テンプレートマッチングを用いて、前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方から、前記複数の引き戻しフレームを通って全ての前記引き戻しフレームまで、前記血管内プローブマーカを追跡すること
を更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１８〕
ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを通して、前記血管内プローブマーカを追跡することを更に含む、付記９に記載の方法。
〔付記１９〕
血管造影画像データと、血管を通る引き戻し中に得られる血管内画像データとを重ね合わせ登録する、プロセッサベースの方法であって：
光コヒーレンストモグラフィデータの複数のフレームをメモリに記憶すること；
前記血管造影画像データの複数のフレームをメモリに記憶すること；
１つ又は複数の陰影が実質的に削減されるように、前記血管造影画像データの前記複数のフレームを処理すること；
前記血管造影画像データの前記複数のフレームにおいてカテーテルを検出すること；
前記血管造影画像データの前記複数のフレーム内の検出された前記カテーテルを除去すること；
前記血管造影画像データの前記複数のフレームに関して血管中心線を生成すること；
前記血管造影画像データの前記複数のフレームにおいてプローブマーカを検出すること；
１つ又は複数の前記血管中心線に沿って、前記プローブマーカの位置を追跡すること；及び
前記血管造影画像データの前記複数のフレームと、前記光コヒーレンストモグラフィデータの前記複数のフレームとを、追跡された前記位置を用いて重ね合わせ登録すること
を含む、方法。
〔付記２０〕
前記血管造影画像データのあるフレームと前記光コヒーレンストモグラフィデータのあるフレームとの間の重ね合わせ登録における信頼のレベルを示すスコアを生成するステップを更に含む、付記１９に記載の方法。
〔付記２１〕
前記検出されたカテーテルを除去するステップは、前記検出されたカテーテルの領域のサンプリングに基づいて生成された輝度プロファイルの重畳を用いて実行される、付記１９に記載の方法。
〔付記２２〕
前記血管造影画像データの前記複数のフレームと、前記光コヒーレンストモグラフィデータの前記複数のフレームとを重ね合わせ登録するステップは、コンピューティングデバイスを用いてコレジストレーションテーブルを生成することを含み、
前記コレジストレーションテーブルは、血管造影画像フレーム、フレーム毎の複数のＯＣＴタイムスタンプ、フレーム毎の複数の血管造影タイムスタンプ、及び光コヒーレンストモグラフィ画像フレームを含む、付記１９に記載の方法。
〔付記２３〕
前記コレジストレーションテーブル及びコンピューティングデバイスを用いて、ユーザインタフェース内のＯＣＴ画像及び血管造影画像にステント表現を表示することを更に含む、付記２２に記載の方法。
〔付記２４〕
前記コレジストレーションテーブルと、側枝を表示するよう構成されたユーザインタフェースとを用いて、前記側枝を１つ又は複数の前記ＯＣＴ画像及び前記血管造影画像において識別することを更に含む、付記２２に記載の方法。
〔付記２５〕
前記コレジストレーションテーブルに基づいてＯＣＴデータのフレームの間隔を設定することにより、引き戻し速度変化を調整し、前記間隔に基づいてユーザインタフェースに長手方向ビューを表示することを更に含む、付記２２に記載の方法。

Claims (23)

1. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
   造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
   前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、及び、
   血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、を含み、
   前記血管内プローブマーカを検出することは、
   マルチスケールのガウシアンのラプラシアン演算子を前記第１のフレーム及び前記第２のフレームに適用することによって、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの画素を含む候補マーカをフィルタリングすること、及び、
   非最大抑制処理を実行して、画素の付近において極大値を有する小塊を識別すること、
   を含む、方法。
2. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
   前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
   前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度値を減算すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
   前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
   バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
   前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
   を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
   前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
   各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. ヘシアンベースの血管質フィルタを用いて複数の引き戻しフレームを処理すること、及び、
   テンプレートマッチングを用いて、前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方から、前記複数の引き戻しフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
9. ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
    造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、方法。
11. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
    前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度値を減算すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
    前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
15. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
    を含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
    各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
17. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
    造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、及び、
    ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
    を含む、方法。
18. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
    前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度値を減算すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
    前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
21. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
22. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
    各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。

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