JP2002541963A - Ｃｉｎｅ高調波位相（ｈａｒｐ）磁気共鳴画像法を用いた心臓動きのトラッキング - Google Patents
Ｃｉｎｅ高調波位相（ｈａｒｐ）磁気共鳴画像法を用いた心臓動きのトラッキングInfo
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Abstract
(57)【要約】
本発明は、磁気共鳴画像を使用した心臓等の対象物の動きを測定する方法に関する。対象物について関心のある領域を空間的に変調するようにパルスシーケンスが適用され、空間的に変調された対象のフーリエ領域から少なくとも１つの第１のスペクトルピークが獲得される。獲得された第１のスペクトルピークの逆フーリエ変換情報を計算し、計算された第１の高調波位相画像が各スペクトルピークから判定される。上記プロセスが繰り返され、各第２のスペクトルピークから第２の高調波位相画像が作成され、第１および第２の高調波位相画像からひずみが判定される。
Description
【０００１】 （関連出願との相互参照） 本出願は、１９９９年４月２２日に出願された米国特許仮出願シリアル番号第
６０／１３０，５９５号の利益を主張する。
６０／１３０，５９５号の利益を主張する。
【０００２】 （政府の支持） 本発明は、国立衛生研究所授与番号第Ｒ２９ＨＬ４７４０５号および全米科学
財団授与番号第ＭＩＰ９３−５０３３６号によって少なくとも一部は支持された
。
財団授与番号第ＭＩＰ９３−５０３３６号によって少なくとも一部は支持された
。
【０００３】 （発明の背景） １．発明の分野 本発明は、磁気共鳴画像化を使用して心臓の動きを測定することに関し、より
具体的には、心臓における物質点の追跡およびラグランジアンひずみを計算する
ために磁気共鳴画像化を使用して獲得される高調波位相画像（ｈａｒｍｏｎｉｃ
ｐｈａｓｅ ｉｍａｇｅ）を使用するプロセスに関する。
具体的には、心臓における物質点の追跡およびラグランジアンひずみを計算する
ために磁気共鳴画像化を使用して獲得される高調波位相画像（ｈａｒｍｏｎｉｃ
ｐｈａｓｅ ｉｍａｇｅ）を使用するプロセスに関する。
【０００４】 ２．従来技術の説明 興味領域内の核を励起し、そして受信機によって受け取られ、場合によっては
コンピュータ手段によって処理され、その後で結果が記録され、結果のハードコ
ピーを表示または生成する磁気エネルギーの応答放出を引き起こすために働くＲ
Ｆパルスおよび傾斜パルスを交互に生成する磁場内に、患者または対象が置かれ
る磁気共鳴画像化の有利な使用は、長い間公知であった。概して、Ａｔａｌａｒ
−ＭｃＶｅｉｇｈの米国特許第５，５１２，８２５号およびＣｏｎｔｕｒｏ−Ｒ
ｏｂｉｎｓｏｎの米国特許第５，２８１，９１４号を参照されたい。その両方は
、本発明の所有者に譲渡され、その開示は、参照により本明細書中に明確に援用
される。
コンピュータ手段によって処理され、その後で結果が記録され、結果のハードコ
ピーを表示または生成する磁気エネルギーの応答放出を引き起こすために働くＲ
Ｆパルスおよび傾斜パルスを交互に生成する磁場内に、患者または対象が置かれ
る磁気共鳴画像化の有利な使用は、長い間公知であった。概して、Ａｔａｌａｒ
−ＭｃＶｅｉｇｈの米国特許第５，５１２，８２５号およびＣｏｎｔｕｒｏ−Ｒ
ｏｂｉｎｓｏｎの米国特許第５，２８１，９１４号を参照されたい。その両方は
、本発明の所有者に譲渡され、その開示は、参照により本明細書中に明確に援用
される。
【０００５】 磁化の空間変調（ＳＰＡＭＭ）アプローチを介して磁気共鳴画像化で、２次元
の心臓壁の動きを画像化する場合に、画像面に直交する方向にある２組のタグ付
面を使用することは、公知である。米国特許第５，０５４，４８９号、ならびに
第５，１１１，８２０号、および５，２１７，０１６号を参照されたい。また、
Ａｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７１号８４１−８４５ページの
「磁化の空間変調を伴うＭＲ画像化」、およびＡｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ
誌１９８９年１７２号（１）３４９−３５０ページの「心壁の動き：ＭＲ画像化
についての磁化の空間変調の改良方法」を参照されたい。
の心臓壁の動きを画像化する場合に、画像面に直交する方向にある２組のタグ付
面を使用することは、公知である。米国特許第５，０５４，４８９号、ならびに
第５，１１１，８２０号、および５，２１７，０１６号を参照されたい。また、
Ａｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７１号８４１−８４５ページの
「磁化の空間変調を伴うＭＲ画像化」、およびＡｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ
誌１９８９年１７２号（１）３４９−３５０ページの「心壁の動き：ＭＲ画像化
についての磁化の空間変調の改良方法」を参照されたい。
【０００６】 タグ特徴を探知し、そしてその後で、その特徴を、使用されている引き続いて
の補間を伴う変位およびひずみに関する詳細な動きのマップ内へ結合するために
、画像処理技術を使用することは、磁気共鳴のタグ付に関連して公知である。例
えば、Ｙｏｕｎｇ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９２年１８５号２４１−２４７
ページの「磁化の空間変調を伴う３次元の動きおよびゆがみ」、およびＭｃＶｅ
ｉｇｈ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９１年１８０号（３）６７７−６８３ペー
ジの「ＭＲ画像化での心筋のひずみにおける経壁傾斜の非侵襲性測定」を参照さ
れたい。これらのアプローチは、自動化されていない。なぜならいくつかの手動
による変調作業が必要であるから。
の補間を伴う変位およびひずみに関する詳細な動きのマップ内へ結合するために
、画像処理技術を使用することは、磁気共鳴のタグ付に関連して公知である。例
えば、Ｙｏｕｎｇ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９２年１８５号２４１−２４７
ページの「磁化の空間変調を伴う３次元の動きおよびゆがみ」、およびＭｃＶｅ
ｉｇｈ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９１年１８０号（３）６７７−６８３ペー
ジの「ＭＲ画像化での心筋のひずみにおける経壁傾斜の非侵襲性測定」を参照さ
れたい。これらのアプローチは、自動化されていない。なぜならいくつかの手動
による変調作業が必要であるから。
【０００７】 磁気共鳴タグ付画像シーケンスに関するオプティカルフローの方法を使用する
ことも公知である。概して、Ｐｒｉｎｃｅ等のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ １９９２年６月１１（２）２３８−２４
９ページの「タグ付ＭＲ画像シーケンスから動きの推定」、Ｇｕｐｔａ等のＴｅ
ｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ誌１９９５年ＪＨＵ／ＥＣＥ９５−１３の「タグ
付ＭＲＩのための可変輝度オプティカルフローについて」、およびＧｕｐｔａ等
の１９９７年Ｓａｎｔａ Ｂａｒｂａｒａでの画像処理に関するＩＥＥＥ国際会
議のプロシーディング「タグ付ＭＲ画像化のための帯域通過オプティカルフロー
」を参照されたい。そのようなアプローチにおいて、正弦波状タグパターンが、
飽和面（ｓａｔｕｒａｔｅｄ ｐｌａｎｅ）の代わりに使用される。画像輝度傾
斜は、画像のペアから推定される一時的な微分と共に、「オプティカルフロー」
と一般的に呼ばれる密な動きの推定を提供するために使用され得る特徴である。
そのようなアプローチは、輝度傾斜は傾斜の方向だけの動きについての情報を含
むという事実を補償するための調整を必要とする。
ことも公知である。概して、Ｐｒｉｎｃｅ等のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ １９９２年６月１１（２）２３８−２４
９ページの「タグ付ＭＲ画像シーケンスから動きの推定」、Ｇｕｐｔａ等のＴｅ
ｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ誌１９９５年ＪＨＵ／ＥＣＥ９５−１３の「タグ
付ＭＲＩのための可変輝度オプティカルフローについて」、およびＧｕｐｔａ等
の１９９７年Ｓａｎｔａ Ｂａｒｂａｒａでの画像処理に関するＩＥＥＥ国際会
議のプロシーディング「タグ付ＭＲ画像化のための帯域通過オプティカルフロー
」を参照されたい。そのようなアプローチにおいて、正弦波状タグパターンが、
飽和面（ｓａｔｕｒａｔｅｄ ｐｌａｎｅ）の代わりに使用される。画像輝度傾
斜は、画像のペアから推定される一時的な微分と共に、「オプティカルフロー」
と一般的に呼ばれる密な動きの推定を提供するために使用され得る特徴である。
そのようなアプローチは、輝度傾斜は傾斜の方向だけの動きについての情報を含
むという事実を補償するための調整を必要とする。
【０００８】 米国特許第５，２７５，１６３号は、対象の一部の動きをモニターする場合の
磁気共鳴画像化の使用を開示している。パルスおよび傾斜シーケンスは、空間的
に異なるタグ付パターンおよび差し引き像をタグ付画像を形成するために使用、
ペアで適用される。
磁気共鳴画像化の使用を開示している。パルスおよび傾斜シーケンスは、空間的
に異なるタグ付パターンおよび差し引き像をタグ付画像を形成するために使用、
ペアで適用される。
【０００９】 米国特許第５，３５２，９７９号は、スライスまたはボリュームにおけるボリ
ューム要素の位相角応答を観察すること、および外部刺激によって引き起こされ
る摂動前および中に生じる画像化を開示している。
ューム要素の位相角応答を観察すること、および外部刺激によって引き起こされ
る摂動前および中に生じる画像化を開示している。
【００１０】 米国特許第５，３７９，７６６号は、タグ付パターンの検出についての高コン
トラストタグ付グリッドを使用することによって、対象の一部の量的な動きの推
定を開示している。
トラストタグ付グリッドを使用することによって、対象の一部の量的な動きの推
定を開示している。
【００１１】 米国特許第５，３１５，２４８号および第５，５４５，９９３号は、動きの追
跡を開示している。
跡を開示している。
【００１２】 磁気共鳴画像化において平面タグ分析を使用することは公知である。心筋の動
き分析と関連してこのようなアプローチを使用することもまた、公知である。そ
のような従来の技術は、通常、変位ベクトルまたはひずみパターンを介して、こ
れらの画像から動きを抽出することを含み、そして後に補間されるタグ特定およ
び位置推定を含む。
き分析と関連してこのようなアプローチを使用することもまた、公知である。そ
のような従来の技術は、通常、変位ベクトルまたはひずみパターンを介して、こ
れらの画像から動きを抽出することを含み、そして後に補間されるタグ特定およ
び位置推定を含む。
【００１３】 位相コントラスト磁気共鳴画像化はまた公知である。これは、速度に敏感な属
性を測定すること、および有限差分を使用して計算されたひずみを有する速度場
を再構築することによって、動きを直接測定するための方法を提供する。これら
２つのアプローチに関する課題の１つは、平面タグ付画像は、自動的には正確に
分析され得ないことである。位相コントラスト画像は、自動的に分析され得るが
、信号対雑音比が低くなりがちであり、許容し難い結果になる。
性を測定すること、および有限差分を使用して計算されたひずみを有する速度場
を再構築することによって、動きを直接測定するための方法を提供する。これら
２つのアプローチに関する課題の１つは、平面タグ付画像は、自動的には正確に
分析され得ないことである。位相コントラスト画像は、自動的に分析され得るが
、信号対雑音比が低くなりがちであり、許容し難い結果になる。
【００１４】 心筋におけるひずみ測定は、心臓病の診断および定量化において重要であり得
ることは公知である。タグ付心臓磁気共鳴画像化におけるこの１０年間にわたる
発展で、インビボでの心臓の心筋層の詳細なひずみパターンを測定することが可
能となった。ＭＲタグ付は、心筋層の「タグ」と呼ばれる一時的特徴を生成する
ために、被験者の長軸に沿う磁化を空間的に変調するための特別なパルスシーケ
ンスを使用する。タグ付ＭＲＩは、正常なおよび異常な心筋の動きのモデルを開
発しおよび洗練するために、心筋の動きの異常と冠状動脈病の相互関係をよりよ
く理解するために、心筋梗塞の治療の効果を理解するためペースメーカーを使用
する心臓の活動化パターンを分析するために、および虚血性心疾患を初期に探知
するためのストレステストと結びついて、使用されてきた。科学的取り組みが成
功しているにもかかわらず、タグ付ＭＲＩは、長い画像化ならびに後の処理時間
、画像化中の患者への不適切なアクセスおよび臨床医および同僚によるＭＲ処理
の恩恵の理解の欠如のせいで、普通の臨床使用になることが遅かった。
ることは公知である。タグ付心臓磁気共鳴画像化におけるこの１０年間にわたる
発展で、インビボでの心臓の心筋層の詳細なひずみパターンを測定することが可
能となった。ＭＲタグ付は、心筋層の「タグ」と呼ばれる一時的特徴を生成する
ために、被験者の長軸に沿う磁化を空間的に変調するための特別なパルスシーケ
ンスを使用する。タグ付ＭＲＩは、正常なおよび異常な心筋の動きのモデルを開
発しおよび洗練するために、心筋の動きの異常と冠状動脈病の相互関係をよりよ
く理解するために、心筋梗塞の治療の効果を理解するためペースメーカーを使用
する心臓の活動化パターンを分析するために、および虚血性心疾患を初期に探知
するためのストレステストと結びついて、使用されてきた。科学的取り組みが成
功しているにもかかわらず、タグ付ＭＲＩは、長い画像化ならびに後の処理時間
、画像化中の患者への不適切なアクセスおよび臨床医および同僚によるＭＲ処理
の恩恵の理解の欠如のせいで、普通の臨床使用になることが遅かった。
【００１５】 （発明の要旨） 本明細書中に使用される「角度画像」という言葉は、ＳＰＡＭＭタグ付磁気共
鳴画像における孤立したスペクトルピークに対応する画像の位相を言う。この言
葉はまた、高調波位相画像またはＨＡＲＰ画像と本明細書中では呼ばれる。
鳴画像における孤立したスペクトルピークに対応する画像の位相を言う。この言
葉はまた、高調波位相画像またはＨＡＲＰ画像と本明細書中では呼ばれる。
【００１６】 本発明は、磁気共鳴画像化による対象の動きの測定方法を含み、パルスシーケ
ンスが、対象の空間変調された興味領域に適用され、そして空間変調された対象
のフーリエ領域からの少なくとも１つの第一のスペクトルピークが獲得される。
獲得された第一のスペクトルピークの逆フーリエ変換情報が計算され、そして第
一の高調波位相画像が、スペクトルピークの各々から計算される。このプロセス
は、各第二のスペクトルピークから第二の高調波位相画像を生成するために、異
なる時間に関して繰り返され、そしてひずみが、第一および第二の高調波画像か
ら決定される。
ンスが、対象の空間変調された興味領域に適用され、そして空間変調された対象
のフーリエ領域からの少なくとも１つの第一のスペクトルピークが獲得される。
獲得された第一のスペクトルピークの逆フーリエ変換情報が計算され、そして第
一の高調波位相画像が、スペクトルピークの各々から計算される。このプロセス
は、各第二のスペクトルピークから第二の高調波位相画像を生成するために、異
なる時間に関して繰り返され、そしてひずみが、第一および第二の高調波画像か
ら決定される。
【００１７】 本方法は、心臓の動きを追跡するのに特に有用であり、そして１つのアプロー
チにおいて、円周方向および半径方向のラグランジアンひずみ両方を決定するこ
とを含む。好適な実施形態において、ＳＰＡＭＭパルスシーケンスが使用される
。
チにおいて、円周方向および半径方向のラグランジアンひずみ両方を決定するこ
とを含む。好適な実施形態において、ＳＰＡＭＭパルスシーケンスが使用される
。
【００１８】 １つのアプローチにおいて、タグ磁気共鳴画像のＣＩＮＥシーケンスを介して
、明白な動きの追跡が使用される。
、明白な動きの追跡が使用される。
【００１９】 磁気共鳴画像化を使用して心臓の動きを追跡する改良された手段を提供するこ
とが、本発明の目的である。
とが、本発明の目的である。
【００２０】 正確におよび高速で動作するそのようなシステムを提供することが本発明のさ
らなる目的である。
らなる目的である。
【００２１】 点の動きを追跡する高調波位相磁気共鳴画像化を使用する方法を提供し、そし
てそれによって異なる時間に取られた点の画像のシーケンスを比較することによ
って心臓の部分内のひずみの決定を容易にすることが、本発明のさらなる目的で
ある。
てそれによって異なる時間に取られた点の画像のシーケンスを比較することによ
って心臓の部分内のひずみの決定を容易にすることが、本発明のさらなる目的で
ある。
【００２２】 時間を追って物質点の動きを正確に追跡する高調波位相画像シーケンスを使用
して、心臓の解剖学的組織および心臓と共に動くタグ付特徴の両方の画像化を可
能にし、そしてそれによってラグランジアンひずみの決定を可能にするようなシ
ステムを提供することが、本発明のさらなる目的である。
して、心臓の解剖学的組織および心臓と共に動くタグ付特徴の両方の画像化を可
能にし、そしてそれによってラグランジアンひずみの決定を可能にするようなシ
ステムを提供することが、本発明のさらなる目的である。
【００２３】 対象のタグ付磁気共鳴画像を使用して、対象の動きの素早いそして正確な視覚
化のための改良された方法を提供することが本発明の目的である。
化のための改良された方法を提供することが本発明の目的である。
【００２４】 ＳＰＡＭＭタグ付磁気共鳴画像における孤立したスペクトルピークを使用する
ような方法を提供することが、本発明の別の目的である。
ような方法を提供することが、本発明の別の目的である。
【００２５】 角度画像が、フーリエ変換情報の２つ以上のスペクトルピークから獲得され、
そして面ひずみまたはテンソルひずみの計算を提供するために使用されるような
システムを提供することが本発明のさらなる目的である。
そして面ひずみまたはテンソルひずみの計算を提供するために使用されるような
システムを提供することが本発明のさらなる目的である。
【００２６】 角度画像を使用してそのような計算が自動的におよび素早く行われ得るように
することが、本発明のさらなる目的である。
することが、本発明のさらなる目的である。
【００２７】 従来の磁気共鳴画像を生成する必要なくフーリエデータから直接角度画像を生
成することが本発明のさらに別の目的である。
成することが本発明のさらに別の目的である。
【００２８】 本発明のこれらおよび他の目的が、本明細書に添付の図面を参照して本発明の
次の説明から、より十分に理解される。
次の説明から、より十分に理解される。
【００２９】 （好適な実施形態の説明） 本明細書中に使用される場合、「患者」という言葉は、人類を含む動物界の生
きている一員を意味する。
きている一員を意味する。
【００３０】 本明細書中に使用される場合、「対象」という言葉は、本発明の方法によって
動きについてモニタされている患者ならびに他のすべての項目およびそれらの部
分を含む。医療使用の中には、心壁、心筋および心腱の動きを測定する場合の使
用がある。モニタされる対象は、例えば血液または脳脊髄液などの流体、あるい
は固体または半固体、あるいはそれらの組合せであり得る。
動きについてモニタされている患者ならびに他のすべての項目およびそれらの部
分を含む。医療使用の中には、心壁、心筋および心腱の動きを測定する場合の使
用がある。モニタされる対象は、例えば血液または脳脊髄液などの流体、あるい
は固体または半固体、あるいはそれらの組合せであり得る。
【００３１】 図１−７（ｂ）の次の記載は、本出願において開示されそして請求された本発
明に関する背景的情報を提供し、そして本発明者らの米国特許出願シリアル番号
第０９／１３１，５８９号の主題である。この従来の出願は、物理的に仮出願シ
リアル番号第６０／１３０，５９５の一部であって、そしてそこから本出願へ移
行される。図１−７（ｂ）に関連しての図８−１８の記載中の「角度画像」の表
現は、「高調波位相画像」または「ＨＡＲＰ画像」と表現する。
明に関する背景的情報を提供し、そして本発明者らの米国特許出願シリアル番号
第０９／１３１，５８９号の主題である。この従来の出願は、物理的に仮出願シ
リアル番号第６０／１３０，５９５の一部であって、そしてそこから本出願へ移
行される。図１−７（ｂ）に関連しての図８−１８の記載中の「角度画像」の表
現は、「高調波位相画像」または「ＨＡＲＰ画像」と表現する。
【００３２】 タグ付磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）は、虚血または梗塞形成によって引き起こさ
れる心臓の動きの欠陥を探知およびモニタする標準的アプローチに急速になって
いる。Ｚｅｒｈｏｕｎｉ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８８年１６９巻１号５９
−６３ページの「人間の心臓：ＭＲ画像化におけるタグ付心筋の動きの非侵襲性
アセスメントのための方法」、ＭｃＶｅｉｇｈ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９
１年１８０巻３号６７７−６８３ページの「ＭＲ画像化での心筋のひずみにおけ
る経壁傾斜の非侵襲性測定」、Ｍｏｏｒｅ等のＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｇ．
Ｒｅｓ． Ｉｍａｇｉｎｇ１９９２年３月／４月号２巻１６５−１７５ページ
の「２平面タグ付ＭＲ画像からの３次元的左心室ひずみの計算」、を参照された
い。タグ付ＭＲＩは、所定のパターン中の心臓内および周囲の組織の磁気特性を
一時的に変化させるためにＭＲスキャナを使用し、組織は、次に心臓およびパタ
ーンの両方がゆがみを受ける場合に、画像化され得る。そうして生じる画像のシ
ーケンスにおけるゆがんだパターンの分析は、心壁内の心筋の動きについての情
報を生成する。画像分析は、通常特徴抽出方法を使用して行われるが、光フロー
法も検討されてきた。Ｆｉｓｃｈｅｒ等のＭａｇ．Ｒｅｓ．ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉ
ｎｅ１９９４年３１巻４０１−４１３ページの「真の心筋の動きの追跡」、Ｄｅ
ｎｎｅｙ等のＩＥＥＥ．Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．１９９５年１４巻４号
６２５−６３５ページの「平面タグ付ＭＲ画像から３次元の左心室の動きの再構
築：推定理論的アプローチ」、Ｐｒｉｎｃｅ等のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ １９９２年６月１１巻２３８−２４９ページ
の「タグ付ＭＲ画像シーケンスからの動き推定」、Ａｍａｒｔｕｒ等のＭａｇ．
Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．，１９９３年 ２９巻１号５９−６７ページの「心臓の動きを
研究するための新アプローチ：シネＭＲ画像のオプティカルフロー」、およびＧ
ｕｐｔａの１９９７年（Ｓａｎｔａ Ｂａｒｂａｒａにおける）画像処理に関す
るＩＥＥＥ国際会議のプロシーディング３巻３６４−３６７ページの「タグ付Ｍ
Ｒ画像化のための帯域通過オプティカルフロー」もまた参照されたい。
れる心臓の動きの欠陥を探知およびモニタする標準的アプローチに急速になって
いる。Ｚｅｒｈｏｕｎｉ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８８年１６９巻１号５９
−６３ページの「人間の心臓：ＭＲ画像化におけるタグ付心筋の動きの非侵襲性
アセスメントのための方法」、ＭｃＶｅｉｇｈ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９９
１年１８０巻３号６７７−６８３ページの「ＭＲ画像化での心筋のひずみにおけ
る経壁傾斜の非侵襲性測定」、Ｍｏｏｒｅ等のＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｇ．
Ｒｅｓ． Ｉｍａｇｉｎｇ１９９２年３月／４月号２巻１６５−１７５ページ
の「２平面タグ付ＭＲ画像からの３次元的左心室ひずみの計算」、を参照された
い。タグ付ＭＲＩは、所定のパターン中の心臓内および周囲の組織の磁気特性を
一時的に変化させるためにＭＲスキャナを使用し、組織は、次に心臓およびパタ
ーンの両方がゆがみを受ける場合に、画像化され得る。そうして生じる画像のシ
ーケンスにおけるゆがんだパターンの分析は、心壁内の心筋の動きについての情
報を生成する。画像分析は、通常特徴抽出方法を使用して行われるが、光フロー
法も検討されてきた。Ｆｉｓｃｈｅｒ等のＭａｇ．Ｒｅｓ．ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉ
ｎｅ１９９４年３１巻４０１−４１３ページの「真の心筋の動きの追跡」、Ｄｅ
ｎｎｅｙ等のＩＥＥＥ．Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．１９９５年１４巻４号
６２５−６３５ページの「平面タグ付ＭＲ画像から３次元の左心室の動きの再構
築：推定理論的アプローチ」、Ｐｒｉｎｃｅ等のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ １９９２年６月１１巻２３８−２４９ページ
の「タグ付ＭＲ画像シーケンスからの動き推定」、Ａｍａｒｔｕｒ等のＭａｇ．
Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．，１９９３年 ２９巻１号５９−６７ページの「心臓の動きを
研究するための新アプローチ：シネＭＲ画像のオプティカルフロー」、およびＧ
ｕｐｔａの１９９７年（Ｓａｎｔａ Ｂａｒｂａｒａにおける）画像処理に関す
るＩＥＥＥ国際会議のプロシーディング３巻３６４−３６７ページの「タグ付Ｍ
Ｒ画像化のための帯域通過オプティカルフロー」もまた参照されたい。
【００３３】 平面のゆがみの密な推定は、従来の特徴抽出および光フロー法を使用すること
なく、ＳＰＡＭＭタグ付画像から直接生成され得る。Ｏｓｍａｎ等の１９８８年
（米国Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏにおける）医療画像化に関するＳＰＩＥの国際シンポ
ジウムのプロシーディングの「正弦波状ＭＲタグ付を使用して心筋のひずみの２
次元成分の直接計算」、Ａｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７１巻
８４１−８４５ページの「磁化の空間変調を伴う動きのＭＲ画像化」、およびＡ
ｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７２巻１号３４９−３５０ページ
の「心壁の動き：ＭＲ画像化についての磁化の空間変調の改良方法」を参照され
たい。このアプローチは、ＳＰＡＭＭパターンについての信号モデルおよび動き
を基本的な搬送周波数の角度変調と解釈することに依存する。本発明は、非常に
小さな変位（エラー変位など）を推定し、タグ線を統合し、およびオプティカル
フローを計算する場合に直接有用であり得る。
なく、ＳＰＡＭＭタグ付画像から直接生成され得る。Ｏｓｍａｎ等の１９８８年
（米国Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏにおける）医療画像化に関するＳＰＩＥの国際シンポ
ジウムのプロシーディングの「正弦波状ＭＲタグ付を使用して心筋のひずみの２
次元成分の直接計算」、Ａｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７１巻
８４１−８４５ページの「磁化の空間変調を伴う動きのＭＲ画像化」、およびＡ
ｘｅｌ等のＲａｄｉｏｌｏｇｙ誌１９８９年１７２巻１号３４９−３５０ページ
の「心壁の動き：ＭＲ画像化についての磁化の空間変調の改良方法」を参照され
たい。このアプローチは、ＳＰＡＭＭパターンについての信号モデルおよび動き
を基本的な搬送周波数の角度変調と解釈することに依存する。本発明は、非常に
小さな変位（エラー変位など）を推定し、タグ線を統合し、およびオプティカル
フローを計算する場合に直接有用であり得る。
【００３４】 ＳＰＡＭＭタグ付磁気共鳴画像は、フーリエ領域における明白なスペクトルピ
ークの収束を有する。各スペクトルピークは、特定の方向の動きについての情報
を含む。帯域通過フィルタを使用することによって抽出され、これらのピークの
１つの逆フーリエ変換は、その位相が実際の動きの方向成分に線形に関連する複
雑な画像である。この位相画像は、前に本明細書で定義した「角度画像」である
。この位相画像は、（標準逆アークタンジェント演算子の働きによって）［−π
、π）の範囲にあるよう制限される。これは、角度ラッピングアーティファクト
（ａｎｇｌｅ−ｗｒａｐｐｉｎｇ ａｒｔｉｆａｃｔ）である。角度ラッピン
グアーティファクトは存在するが、角度画像は、タグパターンを統合するために
使用され得、そして角度画像のペアは、小さな変位フィールド、調整を必要とし
ない画像ペア間のオプティカルフロー、ならびに２次元および３次元のひずみを
測定するために使用され得る。
ークの収束を有する。各スペクトルピークは、特定の方向の動きについての情報
を含む。帯域通過フィルタを使用することによって抽出され、これらのピークの
１つの逆フーリエ変換は、その位相が実際の動きの方向成分に線形に関連する複
雑な画像である。この位相画像は、前に本明細書で定義した「角度画像」である
。この位相画像は、（標準逆アークタンジェント演算子の働きによって）［−π
、π）の範囲にあるよう制限される。これは、角度ラッピングアーティファクト
（ａｎｇｌｅ−ｗｒａｐｐｉｎｇ ａｒｔｉｆａｃｔ）である。角度ラッピン
グアーティファクトは存在するが、角度画像は、タグパターンを統合するために
使用され得、そして角度画像のペアは、小さな変位フィールド、調整を必要とし
ない画像ペア間のオプティカルフロー、ならびに２次元および３次元のひずみを
測定するために使用され得る。
【００３５】 心臓は、２次元または３次元の１−１ＳＰＡＭＭタグパターンを使用して拡張
末期において、繰り返しタグ付される。タグ付パルスシーケンスは、左心室が血
液で一杯であり、心臓が相対的にゆっくり動き、そしてＥＣＧ信号のＱＲＳ群が
存在する心臓周期の一部である拡張末期で課される。推定の目的のために、拡張
末期は、ｔ＝０なる時刻とみなされ得、拡張末期における心臓内の点の位置は、
物質座標系として扱われ得る。連続した心臓シーケンス中、ｋ空間は、フーリエ
空間における９の主要なスペクトルローブのうち少なくとも１つを含むフーリエ
変換情報を獲得するために、標準定常状態傾斜エコー画像化パルスシーケンスを
使用してスキャンされる。２つ以上のスペクトルピークが画像化される場合、帯
域通過フィルタは、１つのピークの情報だけを抽出するために適用される。この
データの逆フーリエ変換は、共役対称操作を行うことなく、行われる。共役対称
操作を行うことは、ＭＲ画像化においては通例である。その結果生じる複雑な画
像の角度は、角度画像を形成する。
末期において、繰り返しタグ付される。タグ付パルスシーケンスは、左心室が血
液で一杯であり、心臓が相対的にゆっくり動き、そしてＥＣＧ信号のＱＲＳ群が
存在する心臓周期の一部である拡張末期で課される。推定の目的のために、拡張
末期は、ｔ＝０なる時刻とみなされ得、拡張末期における心臓内の点の位置は、
物質座標系として扱われ得る。連続した心臓シーケンス中、ｋ空間は、フーリエ
空間における９の主要なスペクトルローブのうち少なくとも１つを含むフーリエ
変換情報を獲得するために、標準定常状態傾斜エコー画像化パルスシーケンスを
使用してスキャンされる。２つ以上のスペクトルピークが画像化される場合、帯
域通過フィルタは、１つのピークの情報だけを抽出するために適用される。この
データの逆フーリエ変換は、共役対称操作を行うことなく、行われる。共役対称
操作を行うことは、ＭＲ画像化においては通例である。その結果生じる複雑な画
像の角度は、角度画像を形成する。
【００３６】 傾斜エコー磁気共鳴画像化によってスキャニングを使用する代わりに、スピン
エコー、らせん磁気またはエコー面磁気共鳴画像化などの代わりの公知の手段が
、例えば使用され得ることが理解される。
エコー、らせん磁気またはエコー面磁気共鳴画像化などの代わりの公知の手段が
、例えば使用され得ることが理解される。
【００３７】 １次元の１−１ＳＰＡＭＭタグパターンは、適用された横断勾配パルス（ｔｒ
ａｎｓｖｅｒｓｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｐｕｌｓｅ）が後に続くα度パルスを適
用することによって生成され得、これは、タグパターンの完成がクラッシャ傾斜
（ｃｒａｓｈｅｒ ｇｒａｄｉｅｎｔ）である別のα度パルスが後に続く画像面
内であり、これにより、コヒーレント水平磁化が不要になる。１Ｄ１−１ＳＰＡ
ＭＭパターンは、各々異なる周波数で生じ結果として１Ｄ１−１ＳＰＡＭＭタグ
付画像のフーリエ変換における３つのスペクトルピークが存在することになる３
つの複雑な画像の合計である。２次元の１−１ＳＰＡＭＭパターンは、２つの１
Ｄ１−１ＳＰＡＭＭシーケンスを急速に連続して適用することによって生成され
得る。この結果は、そのような画像中に９つのスペクトルピークに結果的になる
９つの複雑な画像の合計である２次元 １−１ＳＰＡＭＭタグ付画像となる。３
次元の１−１ＳＰＡＭＭパターンは、３つの１Ｄ１−１ＳＰＡＭＭパルスシーケ
ンスを急速に連続して適用することによって生成され得る。この結果は、そのよ
うな画像のフーリエ領域において２７個のスペクトルピークの結果になる２７個
の複雑な画像の合計である３次元の１−１ＳＰＡＭＭタグ付画像となる。一般的
に、複雑な画像およびタグ付画像中のスペクトルピークの数は、ＳＰＡＭＭパル
スシーケンスの数および特性に依存する。合成された、またはシミュレートされ
た２次元１−１ＳＰＡＭＭパターンは、リング型の対象に適用され、図１に示さ
れており、そしてそのフーリエ領域の大きさは９のスペクトルピークを示す図２
に示されている。
ａｎｓｖｅｒｓｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｐｕｌｓｅ）が後に続くα度パルスを適
用することによって生成され得、これは、タグパターンの完成がクラッシャ傾斜
（ｃｒａｓｈｅｒ ｇｒａｄｉｅｎｔ）である別のα度パルスが後に続く画像面
内であり、これにより、コヒーレント水平磁化が不要になる。１Ｄ１−１ＳＰＡ
ＭＭパターンは、各々異なる周波数で生じ結果として１Ｄ１−１ＳＰＡＭＭタグ
付画像のフーリエ変換における３つのスペクトルピークが存在することになる３
つの複雑な画像の合計である。２次元の１−１ＳＰＡＭＭパターンは、２つの１
Ｄ１−１ＳＰＡＭＭシーケンスを急速に連続して適用することによって生成され
得る。この結果は、そのような画像中に９つのスペクトルピークに結果的になる
９つの複雑な画像の合計である２次元 １−１ＳＰＡＭＭタグ付画像となる。３
次元の１−１ＳＰＡＭＭパターンは、３つの１Ｄ１−１ＳＰＡＭＭパルスシーケ
ンスを急速に連続して適用することによって生成され得る。この結果は、そのよ
うな画像のフーリエ領域において２７個のスペクトルピークの結果になる２７個
の複雑な画像の合計である３次元の１−１ＳＰＡＭＭタグ付画像となる。一般的
に、複雑な画像およびタグ付画像中のスペクトルピークの数は、ＳＰＡＭＭパル
スシーケンスの数および特性に依存する。合成された、またはシミュレートされ
た２次元１−１ＳＰＡＭＭパターンは、リング型の対象に適用され、図１に示さ
れており、そしてそのフーリエ領域の大きさは９のスペクトルピークを示す図２
に示されている。
【００３８】 これらのスペクトルピークの存在は、搬送高調波を提供するタグプロセスのコ
ンテキスト内で理解され得る。搬送高調波は、画像を空間的に振幅変調させ、そ
れゆえに、対応するスペクトルピークを搬送高調波の位置へと移動させる。
ンテキスト内で理解され得る。搬送高調波は、画像を空間的に振幅変調させ、そ
れゆえに、対応するスペクトルピークを搬送高調波の位置へと移動させる。
【００３９】 数学的コンテキストでこれを置き換えると、時間ｔに撮られたタグ付けされた
ＭＲ画像は、ｙ1が出力方向で、且つｙ2が位相エンコーディング方向である画像
平面において、任意の点、ｙ＝［ｙ1ｙ2］Tにて、輝度値を与える、Ψ（ｙ，ｔ
）により表され得る。スペクトルピークの存在ゆえに、画像Ψ（ｙ，ｔ）は和と
して書かれ得る。
ＭＲ画像は、ｙ1が出力方向で、且つｙ2が位相エンコーディング方向である画像
平面において、任意の点、ｙ＝［ｙ1ｙ2］Tにて、輝度値を与える、Ψ（ｙ，ｔ
）により表され得る。スペクトルピークの存在ゆえに、画像Ψ（ｙ，ｔ）は和と
して書かれ得る。
【００４０】
【数１】 ここで、各画像Ψk（ｙ，ｔ）は、スペクトルピークに相当する画像である。整
数ｋは、スペクトルピークを表すＩＤである。スペクトルピークの位置は、ＳＰ
ＡＭＭパルスシーケンスによって決定され得るベクトルｗk＝［ｗ1k ｗ2k ｗ3 k ］Tによって決定される。スペクトルピークの合計数は２Ｋ＋１である。この値
は、ＳＰＡＭＭパルスシーケンスの数および特性に依存する。
数ｋは、スペクトルピークを表すＩＤである。スペクトルピークの位置は、ＳＰ
ＡＭＭパルスシーケンスによって決定され得るベクトルｗk＝［ｗ1k ｗ2k ｗ3 k ］Tによって決定される。スペクトルピークの合計数は２Ｋ＋１である。この値
は、ＳＰＡＭＭパルスシーケンスの数および特性に依存する。
【００４１】 画像Ψkは、複合画像であり、すなわち、マグニチュード（Ｄk）および位相（
φk）を有する。故に、
φk）を有する。故に、
【００４２】
【数２】 である。タグ分類などの適切な条件下において、Ψkは、帯域通過フィルターを
使用して、Ψから取り出され得る。
使用して、Ψから取り出され得る。
【００４３】 その角度画像は （３） ａk（ｙ，ｔ）≡∠Ψk（ｙ，ｔ）， ｋ＝−Ｋ，．．．，Ｋ を使用して、複合画像から計算され得る。ここで、
【００４４】
【数３】 である。ここで、
【００４５】
【数４】 は複合画像の想画像構成要素であり、
【００４６】
【数５】 は複合画像の実在の要素である。
【００４７】 例えば、図２で丸で囲まれたスペクトルピークから計算された角度画像が、図
３に示されている。この画像の鋸歯パターンは、範囲［−π，π）に包み隠され
る複合数量の角度の結果として生じる。
３に示されている。この画像の鋸歯パターンは、範囲［−π，π）に包み隠され
る複合数量の角度の結果として生じる。
【００４８】 角度画像は、いくつかの非常に有用な以後の分析の基礎となり得る。第１に、
画像はタグ付けされたＭＲＩ画像における通常の２次元タグに類似した総合タグ
を生成するために使用され得る。この特徴の利点は、データが完全に自動的に生
成され、且ついかなる所望のタグ分類を用いても生成され得ることである。第２
に、画像は、オブジェクトの小さな変位を直接計算するために使用され得る。第
３に、角度画像は、２次元画像面における２次元のゆがみ、または３次元におけ
る完全な３次元ゆがみテンソルを直接計算するために使用され得る。これらのゆ
がみデータは、心筋虚血および心筋梗塞の検出およびそれらを量で表すときに有
用である。第４に、角度画像は、時系列の変位フィールドを表す標準的なオプテ
ィカルフローフィールドを形成するために使用され得る。
画像はタグ付けされたＭＲＩ画像における通常の２次元タグに類似した総合タグ
を生成するために使用され得る。この特徴の利点は、データが完全に自動的に生
成され、且ついかなる所望のタグ分類を用いても生成され得ることである。第２
に、画像は、オブジェクトの小さな変位を直接計算するために使用され得る。第
３に、角度画像は、２次元画像面における２次元のゆがみ、または３次元におけ
る完全な３次元ゆがみテンソルを直接計算するために使用され得る。これらのゆ
がみデータは、心筋虚血および心筋梗塞の検出およびそれらを量で表すときに有
用である。第４に、角度画像は、時系列の変位フィールドを表す標準的なオプテ
ィカルフローフィールドを形成するために使用され得る。
【００４９】 図４および５は、小さな変位のための、計算された変位および実際の変位をそ
れぞれ示す。計算されたフィールドおよび真の変位フィールドの類似性は、角度
画像の動きが、動きを再構築するに効果的であることを示している。
れぞれ示す。計算されたフィールドおよび真の変位フィールドの類似性は、角度
画像の動きが、動きを再構築するに効果的であることを示している。
【００５０】 画像の統合タグ付の線にとって、シングル角度画像、ａk（ｙ，ｔ）が採用さ
れ得る。タグ付の線は、 （５） ａk（ｙ*，ｔ）＝ａ を満たす点｛ｙ*｝の収束である。
れ得る。タグ付の線は、 （５） ａk（ｙ*，ｔ）＝ａ を満たす点｛ｙ*｝の収束である。
【００５１】 図６は、図３の角度画像から生成されるタグ付の線を示す。角度画像を使用し
て総合タグ付の線を生成することには、いくつかの利点がある。第１に、完全な
自動プロセスであることである。第２に、よい等輪郭（ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒ）
アルゴリズムがこの属性を有しているように、タグ付の線がサブピクセル解画像
度を有することである。第３に、全画像が、例えば、左右双方の心室心筋を含む
など、自動的に識別されるこれらのタグを有することである。最後に、範囲［−
π，π）内のＮ値を選択することによって、Ｎタグ付の線が、空間的期間２π／
ｗk以上の範囲において、統合されることである。原則的には、これらのタグ付
の線がどのぐらい接近して間隔を開けられ得るかを制限するものは基本的にない
。これは、これらのタグ付の線が互いにどのぐらい接近しているかのという特徴
に対する検出可能性によって制限されないからである。
て総合タグ付の線を生成することには、いくつかの利点がある。第１に、完全な
自動プロセスであることである。第２に、よい等輪郭（ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒ）
アルゴリズムがこの属性を有しているように、タグ付の線がサブピクセル解画像
度を有することである。第３に、全画像が、例えば、左右双方の心室心筋を含む
など、自動的に識別されるこれらのタグを有することである。最後に、範囲［−
π，π）内のＮ値を選択することによって、Ｎタグ付の線が、空間的期間２π／
ｗk以上の範囲において、統合されることである。原則的には、これらのタグ付
の線がどのぐらい接近して間隔を開けられ得るかを制限するものは基本的にない
。これは、これらのタグ付の線が互いにどのぐらい接近しているかのという特徴
に対する検出可能性によって制限されないからである。
【００５２】 小さな変形では、画像作成面に存在する２本の直線の独立したベクトルｗkお
よびｗlの２つの角度画像（ａkおよびａl）は、
よびｗlの２つの角度画像（ａkおよびａl）は、
【００５３】
【数６】 を使用してｔにおいて画像面の変位フィールド（ｕ2）の投影を計算するために
使用され得る。ここで、Ｗは行列であり、Tは行列の転位であり、Δａkは、
使用され得る。ここで、Ｗは行列であり、Tは行列の転位であり、Δａkは、
【００５４】
【数７】 によって計算される。 θkは、パルスシーケンスから決定される既知の角度であり、Ｗは （８） Ｗ（φ）＝ｍｏｄ（φ＋π，２π）−π によって与えられる非線型ラッピング関数（ｗｒａｐｐｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏ
ｎ）である。ここで関数ｘ（ｙ）は、 （９） ｘ（ｙ）＝ｙ1ｈ1＋ｙ2ｈ2＋ｘ0＝Ｈｙ＋ｘ0 を使用して、画像平面座標システムの任意の点ｙを、磁気３次元座標システムの
位置ｘ ε ＩＲ3にマッピングさせる。ここで、行列Ｈ ε ＩＲ3×2 ＝
［ｈ2ｈ2］であり、ベクトルｈ1 ε ＩＲ3および、ベクトルｈ2 ε ＩＲ3は
、それぞれ画像平面の読み出しおよび位相エンコーディング方向を表し、ｘ0
ε ＩＲ3は、画像原点である。行列Ｗ ε ＩＲ3×2＝ ［ｗ1ｗ2］である。
ｎ）である。ここで関数ｘ（ｙ）は、 （９） ｘ（ｙ）＝ｙ1ｈ1＋ｙ2ｈ2＋ｘ0＝Ｈｙ＋ｘ0 を使用して、画像平面座標システムの任意の点ｙを、磁気３次元座標システムの
位置ｘ ε ＩＲ3にマッピングさせる。ここで、行列Ｈ ε ＩＲ3×2 ＝
［ｈ2ｈ2］であり、ベクトルｈ1 ε ＩＲ3および、ベクトルｈ2 ε ＩＲ3は
、それぞれ画像平面の読み出しおよび位相エンコーディング方向を表し、ｘ0
ε ＩＲ3は、画像原点である。行列Ｗ ε ＩＲ3×2＝ ［ｗ1ｗ2］である。
【００５５】 モニターされている動きの大きさを最小化する方法はたくさんあり、これらは
比較的小さな動きに対し実行される本発明の方法を容易にする。例えば、１つの
方法は、心臓が実質的に動く機会を得る前に、心弛緩終期後、即画像を作成する
ことである。このアプローチは、収縮期の最初の数１０ミリ秒において、有用で
あり、且つ潜在的および臨床的に重要である。第２に、低周波タグパターンが使
用される場合、タグパターンの物理期間がだんだん大きくなり、動きは角度のあ
いまい性（ラッピング）を生じない。これを選択した際の潜在的困難性は、低周
波パターンのスペクトルピークが別のスペクトルピークと干渉し、所望されない
動きのアーティファクトが生じることである。第３のアプローチは、心弛緩終期
およびそのすぐ後の画像から、固定の補正値でタグパターンを適用することであ
る。この場合、タグパターンを急速に動く組織へ適用することが必要である。最
後に、この問題を回避する方法は、タグ付け時間からの変位ではなく、画像時間
の間の変位を画像作成することである。これらの変位は小さい。このアプローチ
は、古くは「オプティカルフロー（ｏｐｔｉｃａｌ ｆｌｏｗ）」と呼ばれる。
比較的小さな動きに対し実行される本発明の方法を容易にする。例えば、１つの
方法は、心臓が実質的に動く機会を得る前に、心弛緩終期後、即画像を作成する
ことである。このアプローチは、収縮期の最初の数１０ミリ秒において、有用で
あり、且つ潜在的および臨床的に重要である。第２に、低周波タグパターンが使
用される場合、タグパターンの物理期間がだんだん大きくなり、動きは角度のあ
いまい性（ラッピング）を生じない。これを選択した際の潜在的困難性は、低周
波パターンのスペクトルピークが別のスペクトルピークと干渉し、所望されない
動きのアーティファクトが生じることである。第３のアプローチは、心弛緩終期
およびそのすぐ後の画像から、固定の補正値でタグパターンを適用することであ
る。この場合、タグパターンを急速に動く組織へ適用することが必要である。最
後に、この問題を回避する方法は、タグ付け時間からの変位ではなく、画像時間
の間の変位を画像作成することである。これらの変位は小さい。このアプローチ
は、古くは「オプティカルフロー（ｏｐｔｉｃａｌ ｆｌｏｗ）」と呼ばれる。
【００５６】 ゆがみは組織に隣接する部分間の変位差に関する。これは、２本の直線的で独
立したベクトルｗkおよびｗlの、少なくとも２つの角度画像である（ａkおよび
ａl）から直接計算され得る。ｅ方向での２次元のゆがみは、
立したベクトルｗkおよびｗlの、少なくとも２つの角度画像である（ａkおよび
ａl）から直接計算され得る。ｅ方向での２次元のゆがみは、
【００５７】
【数８】 によって計算される。ここで
【００５８】
【数９】 であり、且つ
【００５９】
【数１０】 であり、且つΔyａ* lと同様の方程式である。最後の２つの方程式は、角度画像
の派生を計算すると同時に、ラッピングの不連続性を克服するために使用される
。これらの方程式から計算されたゆがみは、オイラー形式（Ｅｕｌｅｒｉａｎ
ｓｅｎｓｅ）である。完全なゆがみテンソルは、３つのスペクトルピークから来
る３つの角度画像から計算され得る。３つのスペクトルピークの生成は、３次元 ＳＰＡＭＭパターンを使用し、画像平面ではなく画像体積を獲得することによ
って行われる。
の派生を計算すると同時に、ラッピングの不連続性を克服するために使用される
。これらの方程式から計算されたゆがみは、オイラー形式（Ｅｕｌｅｒｉａｎ
ｓｅｎｓｅ）である。完全なゆがみテンソルは、３つのスペクトルピークから来
る３つの角度画像から計算され得る。３つのスペクトルピークの生成は、３次元 ＳＰＡＭＭパターンを使用し、画像平面ではなく画像体積を獲得することによ
って行われる。
【００６０】 オプティカルフローは、画像シーケンスにおける輝度パターンの明らかな動き
として定義される。概略は、Ｅ．Ｃ．Ｈｉｌｄｒｅｔｈの「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅ
ｎｔ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｍｏｔｉｏｎ」、ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、Ｃａｍｂｒ
ｉｄｇｅ、１９８４年を参照されたい。現在のコンテキストにおいては、「明ら
かな」という語は、真の３次元の動きではなく、画像平面の動きを示唆する。従
来技術のコンテキストにおいて、オプティカルフローの定義は、速度フィールド
を含み、概してこの速度フィールドの緻密な推定を得るために、ある種の規則化
が必要である。概略は、Ｈｏｒｎらの「Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｏｐｔｉｃａ
ｌ Ｆｌｏｗ」、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、１７：１
８５−２０３、１９８１年を参照されたい。本発明のコンテキスト内における角
度画像の使用により、規則化を使用することなしに、速度フィールドを直接計算
することが可能である。
として定義される。概略は、Ｅ．Ｃ．Ｈｉｌｄｒｅｔｈの「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅ
ｎｔ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｍｏｔｉｏｎ」、ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、Ｃａｍｂｒ
ｉｄｇｅ、１９８４年を参照されたい。現在のコンテキストにおいては、「明ら
かな」という語は、真の３次元の動きではなく、画像平面の動きを示唆する。従
来技術のコンテキストにおいて、オプティカルフローの定義は、速度フィールド
を含み、概してこの速度フィールドの緻密な推定を得るために、ある種の規則化
が必要である。概略は、Ｈｏｒｎらの「Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｏｐｔｉｃａ
ｌ Ｆｌｏｗ」、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、１７：１
８５−２０３、１９８１年を参照されたい。本発明のコンテキスト内における角
度画像の使用により、規則化を使用することなしに、速度フィールドを直接計算
することが可能である。
【００６１】 角度画像をオプティカルフロー方法に適用するために、直線で且つ独立したベ
クトルｗkおよびｗlを有した、少なくとも４つの角度画像ａk（ｙ，ｔ）、ａl（
ｙ，ｔ）、ａk（ｙ，ｔ＋Δｔ）、およびａl（ｙ，ｔ＋Δｔ）が採用され得る。
２つの画像間の時間間隔、Δｔ＞０は、時間間隔における一定の動きの速度ｖ2
を仮定するのに十分小さいことが好ましい。２次元の動きの速度は
クトルｗkおよびｗlを有した、少なくとも４つの角度画像ａk（ｙ，ｔ）、ａl（
ｙ，ｔ）、ａk（ｙ，ｔ＋Δｔ）、およびａl（ｙ，ｔ＋Δｔ）が採用され得る。
２つの画像間の時間間隔、Δｔ＞０は、時間間隔における一定の動きの速度ｖ2
を仮定するのに十分小さいことが好ましい。２次元の動きの速度は
【００６２】
【数１１】 によって計算され、ここで （１４） Δtａk（ｙ）≡Ｗ［ａk（ｙ，ｔ＋Δｔ）−ａk（ｙ，ｔ）］ である。
【００６３】 図７ａおよび７ｂを参照すると、図７ａは１−１ＳＰＡＭＭタグを備えた左心
室を示す断面図である。図７ｂは、本発明の方法により作成される図７ａの左心
室の断面図の角度画像を示す。
室を示す断面図である。図７ｂは、本発明の方法により作成される図７ａの左心
室の断面図の角度画像を示す。
【００６４】 図８から１８および関連する開示に例示されるような本発明は、タグ付けされ
た心臓の磁気共鳴画像シーケンスの迅速な分析のための画像処理方法を提供する
。この方法は、心臓の動きに関する情報を含むＳＰＡＭＭタグの磁気共鳴画像に
おける分離されたスペクトルピークの使用を含む。ＳＰＡＭＭスペクトルピーク
の逆のフーリエ変換は、複合画像であり、その画像の計算された角度は高調波位
相（ＨＡＲＰ）画像と呼ばれる。この方法は、２つのＨＡＲＰ画像シーケンスを
使用し、自動的且つ正確に時間的に物質点を追跡する。１実施形態において、迅
速な、半オートメーション化されたプロシージャは、これらの痕跡を使用し、周
囲ゆがみおよび放射状ゆがみ双方を含むラグランジュのゆがみを計算する。これ
らの方法は、２次元のコンテキスト内で開発されたが、３次元で使用され得る。
この新しい計算アプローチにより、スキャン完了後約５〜１０分内の迅速な分析
および可視化が可能となる。その性能は、ＭＲ画像シーケンスに示され得、正常
な心臓の動きおよび異常な心臓の動きの双方を反映する。
た心臓の磁気共鳴画像シーケンスの迅速な分析のための画像処理方法を提供する
。この方法は、心臓の動きに関する情報を含むＳＰＡＭＭタグの磁気共鳴画像に
おける分離されたスペクトルピークの使用を含む。ＳＰＡＭＭスペクトルピーク
の逆のフーリエ変換は、複合画像であり、その画像の計算された角度は高調波位
相（ＨＡＲＰ）画像と呼ばれる。この方法は、２つのＨＡＲＰ画像シーケンスを
使用し、自動的且つ正確に時間的に物質点を追跡する。１実施形態において、迅
速な、半オートメーション化されたプロシージャは、これらの痕跡を使用し、周
囲ゆがみおよび放射状ゆがみ双方を含むラグランジュのゆがみを計算する。これ
らの方法は、２次元のコンテキスト内で開発されたが、３次元で使用され得る。
この新しい計算アプローチにより、スキャン完了後約５〜１０分内の迅速な分析
および可視化が可能となる。その性能は、ＭＲ画像シーケンスに示され得、正常
な心臓の動きおよび異常な心臓の動きの双方を反映する。
【００６５】 タグ付けされた心臓の磁気共鳴画像における過去１０年間の主な開発（Ｚｅｒ
ｈｏｕｎｉらの「Ｈｕｍａｎ ｈｅａｒｔ：Ｔａｇｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ＭＲ
ｉｍａｇｉｎｇ−−ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ａｓ
ｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｍｏｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏ
ｌｏｇｙ、１６９（１）：５９−−６３、１９８８年、Ａｘｅｌらの「ＭＲ ｉ
ｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａ
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１７１
：８４１−−８４５、１９８９年、ＭｃＶｅｉｇｈらの「Ｃａｒｄｉａｃ ｔａ
ｇｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｂｒｅａｔｈ−ｈｏｌｄ ｃｉｎｅ ＭＲＩ」、Ｍａｇ
ｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、２８：３１８−−３２７、１９９２年、Ｆｉｓｃｈｅｒ
らの「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｇｉｎｇ ｃｏｎｔｒ
ａｓｔ」、Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、３０：１９１−−２００、１９９３年
、Ａｔａｌａｒらの「Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅａｄ−ｐｅｒｉｏ
ｄｓ ｉｎ ＭＲＩ ｐｕｌｓｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｉｎ
ｇ ｏｂｌｉｑｕｅ ｐｌａｎｅｓ」、Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、３２（６
）：７７３−−７７７、１９９４年１２月、およびＦｉｓｃｈｅｒらの「Ｔｒｕ
ｅ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ」、Ｍａｇｎ．Ｒ
ｅｓ．Ｍｅｄ．、３１：４０１−−４１３、１９９４年）により、ビボ心臓にお
ける心筋の詳細なゆがみパターンを測ることが可能になった。（Ｙｏｕｎｇらの
「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍ
ａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｒｔ ｗａｌｌ：Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗ
ｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔ
ｉｏｎ −− ａ ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ」、Ｒａｄｉｏ
ｌｏｇｙ、１８５：２４１−−２４７、１９９２年、Ｍｏｏｒｅらの「Ｃａｌｃ
ｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｌｅｆｔ ｖｅ
ｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｐｌａｎａｒ ｔａｇｇ
ｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、２（２）：
１６５−−１７５、１９９２年３月／４月、Ｐａｒｋらの「Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｆ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｗａｌｌ ｍｏｔｉｏｎ ｂａｓｅ
ｄ ｏｎ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ ｍｏｄｅｌｓ ａｎ
ｄ ＭＲＩ−ＳＰＡＭＭ」、Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌ．、１（１）：５３
−−７１、１９９６年、Ｄｅｎｎｅｙ，Ｊｒ．らの「Ｍｏｄｅｌ−ｆｒｅｅ ｒ
ｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍ
ｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ
ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、７：７９９−−８
１０、１９９７年、およびＥ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｙ
ｏｃａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ」、Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ Ｃｌｉｎｉｃ
ｓ、１６（２）：１８９−−２０６、１９９８年）ＭＲタグ付けは、特別なパル
スシーケンスを使用し、被験体の縦方向の磁化を空間的に変調し、心筋内にタグ
と呼ばれる一時的な機能を作り出す。すぐだめになる勾配エコー画像作成技術は
、ＣＩＮＥシーケンスを作成するために使用され、心臓の解剖、および心臓と共
に動くタグ機能の双方の動きを示す。異なる方向且つ異なる時間から撮られた多
くの画像におけるタグ機能の動き分析は、３次元における物質点を追跡するため
に使用され得、心筋内のゆがみパターンの詳細なマップを導く。概略は、Ｅ．Ｒ
．ＭｃＶｅｉｇｈの「Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉ
ｏｎ」、Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ Ｃｌｉｎｉｃｓ，１６（２）：１８９−−２０
６、１９９８年およびＥ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「ＭＲＩ ｏｆ ｍｙｏｃａｒ
ｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉ
ｑｕｅｓ」、Ｍａｇ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、１４（２）：１３７、１９９６年を
参照されたい。
ｈｏｕｎｉらの「Ｈｕｍａｎ ｈｅａｒｔ：Ｔａｇｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ＭＲ
ｉｍａｇｉｎｇ−−ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ａｓ
ｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｍｏｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏ
ｌｏｇｙ、１６９（１）：５９−−６３、１９８８年、Ａｘｅｌらの「ＭＲ ｉ
ｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａ
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１７１
：８４１−−８４５、１９８９年、ＭｃＶｅｉｇｈらの「Ｃａｒｄｉａｃ ｔａ
ｇｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｂｒｅａｔｈ−ｈｏｌｄ ｃｉｎｅ ＭＲＩ」、Ｍａｇ
ｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、２８：３１８−−３２７、１９９２年、Ｆｉｓｃｈｅｒ
らの「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｇｉｎｇ ｃｏｎｔｒ
ａｓｔ」、Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、３０：１９１−−２００、１９９３年
、Ａｔａｌａｒらの「Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅａｄ−ｐｅｒｉｏ
ｄｓ ｉｎ ＭＲＩ ｐｕｌｓｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｉｎ
ｇ ｏｂｌｉｑｕｅ ｐｌａｎｅｓ」、Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｍｅｄ．、３２（６
）：７７３−−７７７、１９９４年１２月、およびＦｉｓｃｈｅｒらの「Ｔｒｕ
ｅ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ」、Ｍａｇｎ．Ｒ
ｅｓ．Ｍｅｄ．、３１：４０１−−４１３、１９９４年）により、ビボ心臓にお
ける心筋の詳細なゆがみパターンを測ることが可能になった。（Ｙｏｕｎｇらの
「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍ
ａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｒｔ ｗａｌｌ：Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗ
ｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔ
ｉｏｎ −− ａ ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ」、Ｒａｄｉｏ
ｌｏｇｙ、１８５：２４１−−２４７、１９９２年、Ｍｏｏｒｅらの「Ｃａｌｃ
ｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｌｅｆｔ ｖｅ
ｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｐｌａｎａｒ ｔａｇｇ
ｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、２（２）：
１６５−−１７５、１９９２年３月／４月、Ｐａｒｋらの「Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｆ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｗａｌｌ ｍｏｔｉｏｎ ｂａｓｅ
ｄ ｏｎ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ ｍｏｄｅｌｓ ａｎ
ｄ ＭＲＩ−ＳＰＡＭＭ」、Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌ．、１（１）：５３
−−７１、１９９６年、Ｄｅｎｎｅｙ，Ｊｒ．らの「Ｍｏｄｅｌ−ｆｒｅｅ ｒ
ｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍ
ｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ
ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、７：７９９−−８
１０、１９９７年、およびＥ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｙ
ｏｃａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ」、Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ Ｃｌｉｎｉｃ
ｓ、１６（２）：１８９−−２０６、１９９８年）ＭＲタグ付けは、特別なパル
スシーケンスを使用し、被験体の縦方向の磁化を空間的に変調し、心筋内にタグ
と呼ばれる一時的な機能を作り出す。すぐだめになる勾配エコー画像作成技術は
、ＣＩＮＥシーケンスを作成するために使用され、心臓の解剖、および心臓と共
に動くタグ機能の双方の動きを示す。異なる方向且つ異なる時間から撮られた多
くの画像におけるタグ機能の動き分析は、３次元における物質点を追跡するため
に使用され得、心筋内のゆがみパターンの詳細なマップを導く。概略は、Ｅ．Ｒ
．ＭｃＶｅｉｇｈの「Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉ
ｏｎ」、Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ Ｃｌｉｎｉｃｓ，１６（２）：１８９−−２０
６、１９９８年およびＥ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「ＭＲＩ ｏｆ ｍｙｏｃａｒ
ｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉ
ｑｕｅｓ」、Ｍａｇ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、１４（２）：１３７、１９９６年を
参照されたい。
【００６６】 タグ付けされたＭＲＩは、最近の多くの医学研究および科学調査において、著
しく目立ってきた。タグ付けされたＭＲＩは、正常および異常な心筋の動きのモ
デルを発展および精錬するために（Ｍｏｏｒｅらの「Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａ
ｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍ
ａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、２（２）：１６５−−１７５
、１９９２年３月／４月、Ｅ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「ＭＲＩ ｏｆ ｍｙｏｃ
ａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈ
ｎｉｑｕｅｓ」、Ｍａｇ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、１４（２）：１３７、１９９６
年、Ｃｌａｒｋらの「Ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ｌｅｆｔ
ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ」、Ｃｉｒｃ．、８４：６７−−７４、１９９１年、Ｍｃ
Ｖｅｉｇｈらの「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ
ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｉｎ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓ
ｔｒａｉｎ ｗｉｔｈ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１８０
（３）：６７７−−６８３、１９９１年、およびＬｕｇｏ−Ｏｌｉｖｉｅｒｉら
の「Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｉｓｃｈｅｍｉａ ｏｎ ｔｈｅ ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｒａｄｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｈｕｍａｎｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１９
３：１６１、１９９４年）、異常な心筋の動きがある、冠状動脈疾患の相関関係
をよりよく理解するために（ＭｃＶｅｉｇｈらの「Ｉｍａｇｉｎｇ ａｓｙｎｃ
ｈｒｏｎｏｕｓ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｐａｃｅｄ ｈｅａｒｔ ｗｉｔｈ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、Ｍａｇｎ．Ｒ
ｅｓ．Ｍｅｄ．、３９：５０７−−５１３、１９９８年）、ペースメーカーを使
用して心臓の活性化パターンを分析するために（Ｌｉｍａらの「Ｓｅｇｍｅｎｔ
ａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｍｕ
ｒａｌｌｙ ｉｎｆａｒｃｔｅｄ ｍｙｏｃａｒｄｉｕｍ ｉｎ ａｃｕｔｅ
ｐｏｓｔｉｎｆａｒｃｔ ｐｅｒｉｏｄ」、Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．、２６
８（３）：Ｈ１３０４−−１２、１９９５年）、心筋梗塞後の処置の効果を理解
するために（Ｃｒｏｉｓｉｌｌｅらの「Ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｄｏｂｕｔａｍｉｎ
ｅ ｓｔｒｅｓｓ ３Ｄ ｔａｇｇｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｅｎｈａ
ｎｃｅｄ ＭＲＩ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ ｖｉａｂｌｅ ｆｒｏｍ ｎ
ｏｎ−ｖｉａｂｌｅ ｍｙｏｃａｒｄｉｕｍ ａｆｔｅｒ ａｃｕｔｅ ｉｎｆ
ａｒｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｐｅｒｆｕｓｉｏｎ」、Ｃｉｒｃ．、９２（８）
：Ｉ−−５０８、１９９５年）、心筋虚血の早期発見のためのストレステスト（
Ｂｕｄｉｎｇｅｒらの「Ｃａｒｄｉａｃ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ：Ｒｅｐｏｒｔ
ｏｆ ａ ｗｏｒｋｉｎｇ ｇｒｏｕｐ ｓｐｏｎｓｏｒｅｄ ｂｙ ｔｈｅ
ｎａｔｉｏｎａｌ ｈｅａｒｔ，ｌｕｎｇ，ａｎｄ ｂｌｏｏｄ ｉｎｓｔｉ
ｔｕｔｅ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、２０８（３）：５７３−−５７６、１９９８
年）心臓のＭＲＩのための動機）と共に使用されてきた。これらの成功した使用
例にもかかわらず、タグ付けされたＭＲＩは日常的臨床使用に参入するのにかな
り時間がかかっている。これは一部には、長い画像作成および後処理時間、画像
作成の間の患者への不十分なアクセス、ＭＲ処理および臨床家およびその提携者
による利益に関する理解の欠如のためである（Ｙｏｕｎｇらの「Ｔｒａｃｋｉｎ
ｇ ａｎｄ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｔｒ
ｉｐｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃ
ｅ ｔａｇｇｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１４（３
）：４１３−−４２１、１９９５年９月）。
しく目立ってきた。タグ付けされたＭＲＩは、正常および異常な心筋の動きのモ
デルを発展および精錬するために（Ｍｏｏｒｅらの「Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａ
ｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍ
ａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、２（２）：１６５−−１７５
、１９９２年３月／４月、Ｅ．Ｒ．ＭｃＶｅｉｇｈの「ＭＲＩ ｏｆ ｍｙｏｃ
ａｒｄｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ｍｏｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈ
ｎｉｑｕｅｓ」、Ｍａｇ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、１４（２）：１３７、１９９６
年、Ｃｌａｒｋらの「Ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ｌｅｆｔ
ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ」、Ｃｉｒｃ．、８４：６７−−７４、１９９１年、Ｍｃ
Ｖｅｉｇｈらの「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ
ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｉｎ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓ
ｔｒａｉｎ ｗｉｔｈ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１８０
（３）：６７７−−６８３、１９９１年、およびＬｕｇｏ−Ｏｌｉｖｉｅｒｉら
の「Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｉｓｃｈｅｍｉａ ｏｎ ｔｈｅ ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｒａｄｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｈｕｍａｎｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１９
３：１６１、１９９４年）、異常な心筋の動きがある、冠状動脈疾患の相関関係
をよりよく理解するために（ＭｃＶｅｉｇｈらの「Ｉｍａｇｉｎｇ ａｓｙｎｃ
ｈｒｏｎｏｕｓ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｐａｃｅｄ ｈｅａｒｔ ｗｉｔｈ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、Ｍａｇｎ．Ｒ
ｅｓ．Ｍｅｄ．、３９：５０７−−５１３、１９９８年）、ペースメーカーを使
用して心臓の活性化パターンを分析するために（Ｌｉｍａらの「Ｓｅｇｍｅｎｔ
ａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｍｕ
ｒａｌｌｙ ｉｎｆａｒｃｔｅｄ ｍｙｏｃａｒｄｉｕｍ ｉｎ ａｃｕｔｅ
ｐｏｓｔｉｎｆａｒｃｔ ｐｅｒｉｏｄ」、Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．、２６
８（３）：Ｈ１３０４−−１２、１９９５年）、心筋梗塞後の処置の効果を理解
するために（Ｃｒｏｉｓｉｌｌｅらの「Ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｄｏｂｕｔａｍｉｎ
ｅ ｓｔｒｅｓｓ ３Ｄ ｔａｇｇｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｅｎｈａ
ｎｃｅｄ ＭＲＩ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ ｖｉａｂｌｅ ｆｒｏｍ ｎ
ｏｎ−ｖｉａｂｌｅ ｍｙｏｃａｒｄｉｕｍ ａｆｔｅｒ ａｃｕｔｅ ｉｎｆ
ａｒｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｐｅｒｆｕｓｉｏｎ」、Ｃｉｒｃ．、９２（８）
：Ｉ−−５０８、１９９５年）、心筋虚血の早期発見のためのストレステスト（
Ｂｕｄｉｎｇｅｒらの「Ｃａｒｄｉａｃ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ：Ｒｅｐｏｒｔ
ｏｆ ａ ｗｏｒｋｉｎｇ ｇｒｏｕｐ ｓｐｏｎｓｏｒｅｄ ｂｙ ｔｈｅ
ｎａｔｉｏｎａｌ ｈｅａｒｔ，ｌｕｎｇ，ａｎｄ ｂｌｏｏｄ ｉｎｓｔｉ
ｔｕｔｅ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、２０８（３）：５７３−−５７６、１９９８
年）心臓のＭＲＩのための動機）と共に使用されてきた。これらの成功した使用
例にもかかわらず、タグ付けされたＭＲＩは日常的臨床使用に参入するのにかな
り時間がかかっている。これは一部には、長い画像作成および後処理時間、画像
作成の間の患者への不十分なアクセス、ＭＲ処理および臨床家およびその提携者
による利益に関する理解の欠如のためである（Ｙｏｕｎｇらの「Ｔｒａｃｋｉｎ
ｇ ａｎｄ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｔｒ
ｉｐｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃ
ｅ ｔａｇｇｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１４（３
）：４１３−−４２１、１９９５年９月）。
【００６７】 概して、タグ付けされたＭＲ画像の処理および分析は、３つの段階へと分けら
れ得る。その３つの段階は、（１）２次元画像で左心室（ＬＶ）心筋を見つけ、
（２）ＬＶ壁内のタグ機能の位置を推定し、（３）これらの測定からゆがみフィ
ールドを推定することである。準自動化されたアプローチが同様に提案されてき
てはいるが（Ｔ．Ｓ．Ｄｅｎｎｅｙの「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ
ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａ
ｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ」、Ｉｎ Ｊ．ＤｕｎｃａｎおよびＧ．Ｇｉｎｄｉ、編集
、Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、ページ３２７−−３４０
、１９９７年）、多くの既知のアプローチが、心内膜および心外膜の完全な手作
業の輪郭取りに頼っている（Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ−ｓｎａｋｅ
ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌａｔｅ ｓｐ
ｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓｕｅ ｄｅｆ
ｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−３５６、１９９８年６月、およ
びＧｕｔｔｍａｎらの「Ｔａｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅｆｔ ｖｅｎ
ｔｒｉｃｌｅ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１３（１）：７
４−−８８、１９９４年）。最近の研究はまた、完全に自動化された輪郭取りも
示唆してきている（Ｋｅｒｗｉｎらの「Ｔｒａｃｋｉｎｇ ＭＲ ｔａｇ ｓｕ
ｒｆａｃｅｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ
ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｏｒ」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｉｍａｇ．Ｓｙｓ．Ｔｅ
ｃｈ．、１０（２）：１２８−−１４２、１９９９年）。ほとんどの場合、輪郭
取りの結果は、タグ機能の推定段階において必要であり、この推定段階には、い
くつかの利用可能な準自動化された方法（Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ
−ｓｎａｋｅ ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌ
ａｔｅ ｓｐｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓ
ｕｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−−３５６、１９９
８年６月、およびＴ．Ｓ．Ｄｅｎｎｅｙの「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅ
ｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄ
ｉａｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ」、Ｉｎ Ｊ．ＤｕｎｃａｎおよびＧ．Ｇｉｎｄｉ、
編集、Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、ページ３２７−−３
４０、１９９７年）、ならびに完全な自動化にとって恐らく非常に有望な、新し
いアルゴリズム（Ｋｅｒｗｉｎらの「Ｔｒａｃｋｉｎｇ ＭＲ ｔａｇ ｓｕｒ
ｆａｃｅｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ
ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｏｒ」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｉｍａｇ．Ｓｙｓ．Ｔｅｃ
ｈ．、１０（２）：１２８−−１４２、１９９９年、およびＭｏｕｌｔｏｎらの
「Ｓｐｌｉｎｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃａ
ｌｃｕｌａｔｉｎｇ ３Ｄ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏ
ｍ ＭＲＩ ｔｉｓｓｕｅ ｔａｇｇｉｎｇ」、Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．（
Ｈｅａｒｔ Ｃｉｒｃ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．）、２７０：Ｈ２８１−−Ｈ２９７、
１９９６年）がある。
れ得る。その３つの段階は、（１）２次元画像で左心室（ＬＶ）心筋を見つけ、
（２）ＬＶ壁内のタグ機能の位置を推定し、（３）これらの測定からゆがみフィ
ールドを推定することである。準自動化されたアプローチが同様に提案されてき
てはいるが（Ｔ．Ｓ．Ｄｅｎｎｅｙの「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ
ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａ
ｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ」、Ｉｎ Ｊ．ＤｕｎｃａｎおよびＧ．Ｇｉｎｄｉ、編集
、Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、ページ３２７−−３４０
、１９９７年）、多くの既知のアプローチが、心内膜および心外膜の完全な手作
業の輪郭取りに頼っている（Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ−ｓｎａｋｅ
ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌａｔｅ ｓｐ
ｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓｕｅ ｄｅｆ
ｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−３５６、１９９８年６月、およ
びＧｕｔｔｍａｎらの「Ｔａｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｏｕｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅｆｔ ｖｅｎ
ｔｒｉｃｌｅ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１３（１）：７
４−−８８、１９９４年）。最近の研究はまた、完全に自動化された輪郭取りも
示唆してきている（Ｋｅｒｗｉｎらの「Ｔｒａｃｋｉｎｇ ＭＲ ｔａｇ ｓｕ
ｒｆａｃｅｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ
ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｏｒ」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｉｍａｇ．Ｓｙｓ．Ｔｅ
ｃｈ．、１０（２）：１２８−−１４２、１９９９年）。ほとんどの場合、輪郭
取りの結果は、タグ機能の推定段階において必要であり、この推定段階には、い
くつかの利用可能な準自動化された方法（Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ
−ｓｎａｋｅ ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌ
ａｔｅ ｓｐｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓ
ｕｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−−３５６、１９９
８年６月、およびＴ．Ｓ．Ｄｅｎｎｅｙの「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅ
ｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄ
ｉａｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ」、Ｉｎ Ｊ．ＤｕｎｃａｎおよびＧ．Ｇｉｎｄｉ、
編集、Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、ページ３２７−−３
４０、１９９７年）、ならびに完全な自動化にとって恐らく非常に有望な、新し
いアルゴリズム（Ｋｅｒｗｉｎらの「Ｔｒａｃｋｉｎｇ ＭＲ ｔａｇ ｓｕｒ
ｆａｃｅｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ
ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｏｒ」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｉｍａｇ．Ｓｙｓ．Ｔｅｃ
ｈ．、１０（２）：１２８−−１４２、１９９９年、およびＭｏｕｌｔｏｎらの
「Ｓｐｌｉｎｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃａ
ｌｃｕｌａｔｉｎｇ ３Ｄ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｓｔｒａｉｎｓ ｆｒｏ
ｍ ＭＲＩ ｔｉｓｓｕｅ ｔａｇｇｉｎｇ」、Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．（
Ｈｅａｒｔ Ｃｉｒｃ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．）、２７０：Ｈ２８１−−Ｈ２９７、
１９９６年）がある。
【００６８】 タグ付けされたＭＲ画像処理の第３ステージである、ゆがみ推定は、主に補間
および分化計算であり、有限要素法を含む、文献に記載のいくつかの方法（Ｍｃ
Ｖｅｉｇｈらの「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ
ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｉｎ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓ
ｔｒａｉｎ ｗｉｔｈ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１８０
（３）：６７７−−６８３、１９９１年、Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ
−ｓｎａｋｅ ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌ
ａｔｅ ｓｐｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓ
ｕｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−３５６、１９９８
年６月、およびＯ’Ｄｅｌｌらの「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｙ
ｏｃａｒｄｉａｌ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ：Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｗ
ｉｔｈ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｆｉｅｌｄ ｆｉｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔａ
ｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１９５：８２９−−８
３５、１９９５年）、グローバルポリノミアルフィッティングアプローチ（ｇｌ
ｏｂａｌ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ）（Ｄｅ
ｎｎｅｙらの「Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ３Ｄ ｌｅｆｔ ｖｅｎ
ｔｒｉｃｕｌａｒ ｍｏｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ ｃ
ａｒｄｉａｃ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ：Ａｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒ
ｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ」、ＩＥＥＥ．Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、
１４（４）：６２５−−６３５、１９９５年）、ならびにいわゆるモデル無し確
率論的推定アプローチ（ｍｏｄｅｌ−ｆｒｅｅ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｅｓｔ
ｉｍａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ）（Ｄｅｎｎｅｙ，Ｊｒらの「Ｍｏｄｅｌ−
ｆｒｅｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉ
ｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔ
ａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、７：
７９９−−８１０、１９９７年、およびＫｅｒｗｉｎらの「Ｃａｒｄｉａｃ ｍ
ａｔｅｒｉａｌ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅ
ｓ」、Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌ．、２（４）：３３９−−３５３、１９９
８年）がある。タグ表面を推定する方法（Ｏ’Ｄｅｌｌらの「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉ
ｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ：Ｃａ
ｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｆｉｅｌｄ ｆ
ｉｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇ
ｙ、１９５：８２９−−８３５、１９９５年、Ａｍｉｎｉらの「Ｆｌｅｘｉｂｌ
ｅ ｓｈａｐｅｓ ｆｏｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉ
ｎｇ ｏｆ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｄａｔａ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．Ｉ
ＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃ．、ページ５−−９、ＩＥＥ
Ｅ Ｃｏｍｐ．Ｓｏｃ．Ｐｒｅｓｓ、１９９８年、およびＯｓｍａｎらの「Ｄｉ
ｒｅｃｔ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ２次元 ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏ
ｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｕｓｉｎｇ ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ
ＭＲ ｔａｇｇｉｎｇ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．Ｃ
ｏｎｆ．、１９９８年２月」Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ）は、タグ識別およびゆがみ推
定の間にある中間段階を表す。これらのタグ付けされたＭＲＩ処理方法の間にあ
る明らかな差にもかかわらず、それらはすべて２つの要となる制限を共有する。
すなわち、タグつけされたＭＲＩ処理方法は、完全に自動化されておらず、且つ
緻密なゆがみ推定を形成するために、補間を必要とする。本発明はこれらの関心
の双方を取り扱う。
および分化計算であり、有限要素法を含む、文献に記載のいくつかの方法（Ｍｃ
Ｖｅｉｇｈらの「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ
ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｉｎ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓ
ｔｒａｉｎ ｗｉｔｈ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１８０
（３）：６７７−−６８３、１９９１年、Ａｍｉｎｉらの「Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｂ
−ｓｎａｋｅ ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｔｈｉｎ−ｐｌ
ａｔｅ ｓｐｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２次元 ｔｉｓｓ
ｕｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲＩ」、ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、１７（３）：３４４−３５６、１９９８
年６月、およびＯ’Ｄｅｌｌらの「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｙ
ｏｃａｒｄｉａｌ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ：Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｗ
ｉｔｈ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｆｉｅｌｄ ｆｉｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔａ
ｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１９５：８２９−−８
３５、１９９５年）、グローバルポリノミアルフィッティングアプローチ（ｇｌ
ｏｂａｌ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ）（Ｄｅ
ｎｎｅｙらの「Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ３Ｄ ｌｅｆｔ ｖｅｎ
ｔｒｉｃｕｌａｒ ｍｏｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔａｇｇｅｄ ｃ
ａｒｄｉａｃ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ：Ａｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒ
ｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ」、ＩＥＥＥ．Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．、
１４（４）：６２５−−６３５、１９９５年）、ならびにいわゆるモデル無し確
率論的推定アプローチ（ｍｏｄｅｌ−ｆｒｅｅ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｅｓｔ
ｉｍａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ）（Ｄｅｎｎｅｙ，Ｊｒらの「Ｍｏｄｅｌ−
ｆｒｅｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉ
ｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｆｒｏｍ ｐｌａｎａｒ ｔ
ａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓ．Ｉｍａｇ．、７：
７９９−−８１０、１９９７年、およびＫｅｒｗｉｎらの「Ｃａｒｄｉａｃ ｍ
ａｔｅｒｉａｌ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅ
ｓ」、Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌ．、２（４）：３３９−−３５３、１９９
８年）がある。タグ表面を推定する方法（Ｏ’Ｄｅｌｌらの「Ｔｈｒｅｅ−ｄｉ
ｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ：Ｃａ
ｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｆｉｅｌｄ ｆ
ｉｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇ
ｙ、１９５：８２９−−８３５、１９９５年、Ａｍｉｎｉらの「Ｆｌｅｘｉｂｌ
ｅ ｓｈａｐｅｓ ｆｏｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉ
ｎｇ ｏｆ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｄａｔａ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．Ｉ
ＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃ．、ページ５−−９、ＩＥＥ
Ｅ Ｃｏｍｐ．Ｓｏｃ．Ｐｒｅｓｓ、１９９８年、およびＯｓｍａｎらの「Ｄｉ
ｒｅｃｔ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ２次元 ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏ
ｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｓｔｒａｉｎ ｕｓｉｎｇ ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ
ＭＲ ｔａｇｇｉｎｇ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．Ｃ
ｏｎｆ．、１９９８年２月」Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ）は、タグ識別およびゆがみ推
定の間にある中間段階を表す。これらのタグ付けされたＭＲＩ処理方法の間にあ
る明らかな差にもかかわらず、それらはすべて２つの要となる制限を共有する。
すなわち、タグつけされたＭＲＩ処理方法は、完全に自動化されておらず、且つ
緻密なゆがみ推定を形成するために、補間を必要とする。本発明はこれらの関心
の双方を取り扱う。
【００６９】 本発明は、高調波位相（ＨＡＰＲ）画像作成と呼ばれる、タグ付けされたＭＲ
画像の分析への新しいアプローチを記載してきた（Ｏｓｍａｎらの「Ｍｏｔｉｏ
ｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｕ
ｓｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｉｍａｇｅｓ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．
Ｉｍａｇ．Ｐｒｏｃ．、Ｖｏｌｕｍｅ １、ページ７０４−−７０８．Ｃｏｍｐ
．Ｓｏｃ．Ｐｒｅｓｓ、１９９８年、Ｃｈｉｃａｇｏ、Ｏｓｍａｎらの「Ｉｍａ
ｇｉｎｇ ｈｅａｒｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａ
ｓｅ ＭＲＩ」、１９９８年１０月」提出、およびＳｈｉｎｎａｒらの「Ｉｎｖ
ｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ」、Ｊ．Ｃｈｅｍ
．Ｐｈｙｓ．、９８（８）：６１２１−−６１２８、１９９３年４月）。このア
プローチは、ＳＰＡＭＭタグパターンに基づいており（Ａｘｅｌらの「ＭＲ ｉ
ｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａ
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１７１
：８４１−−８４５、１９８９年）、ＳＰＡＭＭタグパターンは、基礎を成す画
像を振幅変調し、フーリエドメインにずらりと並んだスペクトルピークを生成す
る。これらのスペクトルピークのそれぞれは、組織の動きの特定の構成要素に関
する情報を伝える。この情報は、位相変調方法を使用して抽出され得る。Ｓｈｉ
ｎｎａｒらの「Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉ
ｏｎ」、Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．、９８（８）：６１２１−−６１２８、１９
９３年４月には、統合タグ付の線を再構築し、小さな変位フィールドを計算し、
およびオイラーゆがみ画像を計算する、シングルショットＨＡＲＰ画像分析技術
と呼ばれ得るものが記載されている。これらの方法は、心周期内でのシングル位
相（時間フレーム）のみからのデータを必要とするが、限られている。なぜなら
ば、これらの方法は、動きの物質的性質を計算し得ないからである。本発明にお
いて、この方法は画像シーケンス−ＣＩＮＥタグ付けされたＭＲ画像を採用し得
、画像シーケンスは、好適には、物質点追跡技術およびこれらの追跡された点を
使用して、周辺ゆがみおよび放射状ゆがみを含むラグランジュゆがみを計算する
方法の双方を含む。
画像の分析への新しいアプローチを記載してきた（Ｏｓｍａｎらの「Ｍｏｔｉｏ
ｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｕ
ｓｉｎｇ ａｎｇｌｅ ｉｍａｇｅｓ」、Ｉｎ Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．
Ｉｍａｇ．Ｐｒｏｃ．、Ｖｏｌｕｍｅ １、ページ７０４−−７０８．Ｃｏｍｐ
．Ｓｏｃ．Ｐｒｅｓｓ、１９９８年、Ｃｈｉｃａｇｏ、Ｏｓｍａｎらの「Ｉｍａ
ｇｉｎｇ ｈｅａｒｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａ
ｓｅ ＭＲＩ」、１９９８年１０月」提出、およびＳｈｉｎｎａｒらの「Ｉｎｖ
ｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ」、Ｊ．Ｃｈｅｍ
．Ｐｈｙｓ．、９８（８）：６１２１−−６１２８、１９９３年４月）。このア
プローチは、ＳＰＡＭＭタグパターンに基づいており（Ａｘｅｌらの「ＭＲ ｉ
ｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕｌａ
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１７１
：８４１−−８４５、１９８９年）、ＳＰＡＭＭタグパターンは、基礎を成す画
像を振幅変調し、フーリエドメインにずらりと並んだスペクトルピークを生成す
る。これらのスペクトルピークのそれぞれは、組織の動きの特定の構成要素に関
する情報を伝える。この情報は、位相変調方法を使用して抽出され得る。Ｓｈｉ
ｎｎａｒらの「Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉ
ｏｎ」、Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．、９８（８）：６１２１−−６１２８、１９
９３年４月には、統合タグ付の線を再構築し、小さな変位フィールドを計算し、
およびオイラーゆがみ画像を計算する、シングルショットＨＡＲＰ画像分析技術
と呼ばれ得るものが記載されている。これらの方法は、心周期内でのシングル位
相（時間フレーム）のみからのデータを必要とするが、限られている。なぜなら
ば、これらの方法は、動きの物質的性質を計算し得ないからである。本発明にお
いて、この方法は画像シーケンス−ＣＩＮＥタグ付けされたＭＲ画像を採用し得
、画像シーケンスは、好適には、物質点追跡技術およびこれらの追跡された点を
使用して、周辺ゆがみおよび放射状ゆがみを含むラグランジュゆがみを計算する
方法の双方を含む。
【００７０】 本発明において提案される方法は、速く且つ完全に自動化されており、迅速に
収集され得るデータを使用する。これらの方法は、２次元画像に直接のみ適用す
る。この結果、推定された動きの量は、３次元の動きから２次元平面への投影を
表し、推定された動きの量は「明らかな」動きとして考えられるべきである。本
方法は、３次元画像へと拡張され得るが、緻密なデータ獲得方法が採用される。
本方法は、即座の臨床効果を有すべきである。これは、その方法が、自動であり
、そして周辺ゆがみが、左心室の動きの分析において特に重要であるからである
。
収集され得るデータを使用する。これらの方法は、２次元画像に直接のみ適用す
る。この結果、推定された動きの量は、３次元の動きから２次元平面への投影を
表し、推定された動きの量は「明らかな」動きとして考えられるべきである。本
方法は、３次元画像へと拡張され得るが、緻密なデータ獲得方法が採用される。
本方法は、即座の臨床効果を有すべきである。これは、その方法が、自動であり
、そして周辺ゆがみが、左心室の動きの分析において特に重要であるからである
。
【００７１】 第１のＳＰＡＭＭタグ付け方法を考察すると、Ｉ（ｙ，ｔ）で、画像座標 ｙ
＝［ｙ1 ｙ2］T、且つ時間ｔの際のタグ付けされた心臓ＭＲ画像の強度を示す
。犬の心臓の異常な動きを示す典型的な画像が、図８（ａ）に示されている。左
心室（ＬＶ）が画像中心で輪のように見えている。タグ付けの効果は、タグパタ
ーンによって、基礎を成す画像の増加として記載され得る。図８ａにあるパター
ンは、１次元ＳＰＡＭＭタグパターン（グリッド）であり（Ａｘｅｌらの「ＭＲ
ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕ
ｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１
７１：８４１−−８４５、１９８９年）、これはある基本振動数を有する有限の
余弦級数として書かれ得る（Ｍ．Ｅ．Ｇｕｒｔｉｎ、「Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃ
ｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ」、Ａｃａｄｅｍｉ
ｃ Ｐｒｅｓｓ、Ｉｎｃ．、１９８１年）。このパターンを増加することによっ
て、基礎を成す画像の振幅変調が生じ、フーリエ変換を図８ｂに示されるような
パターンへと複製する。フーリエ空間におけるスペクトルピークの位置は、ＳＰ
ＡＭＭタグパルスシーケンスによって決定される基本タグ振動数の整数倍である
。
＝［ｙ1 ｙ2］T、且つ時間ｔの際のタグ付けされた心臓ＭＲ画像の強度を示す
。犬の心臓の異常な動きを示す典型的な画像が、図８（ａ）に示されている。左
心室（ＬＶ）が画像中心で輪のように見えている。タグ付けの効果は、タグパタ
ーンによって、基礎を成す画像の増加として記載され得る。図８ａにあるパター
ンは、１次元ＳＰＡＭＭタグパターン（グリッド）であり（Ａｘｅｌらの「ＭＲ
ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｍｏｄｕ
ｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、１
７１：８４１−−８４５、１９８９年）、これはある基本振動数を有する有限の
余弦級数として書かれ得る（Ｍ．Ｅ．Ｇｕｒｔｉｎ、「Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃ
ｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ」、Ａｃａｄｅｍｉ
ｃ Ｐｒｅｓｓ、Ｉｎｃ．、１９８１年）。このパターンを増加することによっ
て、基礎を成す画像の振幅変調が生じ、フーリエ変換を図８ｂに示されるような
パターンへと複製する。フーリエ空間におけるスペクトルピークの位置は、ＳＰ
ＡＭＭタグパルスシーケンスによって決定される基本タグ振動数の整数倍である
。
【００７２】 スペクトルピークの２次元パターンは、２次元のＳＰＡＭＭタグパターンを使
用して生成され得る。本発明の方法はこの場合においても利用され得る。
用して生成され得る。本発明の方法はこの場合においても利用され得る。
【００７３】 静的なＨＡＲＰ画像法（Ｏｓｍａｎらの発表された「Ｉｍａｇｉｎｇ ｈｅａ
ｒｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ，Ｏ
ｃｔｏｂｅｒ １９９８．」， Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｉｎｖｅｒ
ｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ，」Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐ
ｈｙｓ．，９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３）は、帯
域通過フィルタを使用し、一定のタグ方向において通常最低次の高調波周波数で
ある周波数ωkに集中しているｋ番目のスペクトルピークを切りはなす（ｉｓｏ
ｌａｔｅ）。帯域通過フィルタは通常、リンギング（ｒｉｎｇｉｎｇ）を減少さ
せるために滑らかにロールオフする端（ｅｄｇｅｓ）付の楕円形サポート（ｅｌ
ｌｉｐｔｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ）を有する。図８（ｂ）に描かれた輪郭は、
この場合は円であるが、このデータを処理するために使用される帯域通過フィル
タの−３ｄＢの等輪郭を示す。一旦フィルタが選択されると、回転されたバージ
ョンを使用して垂直タグ付の画像を処理することを除いて、全ての画像のシーケ
ンスにおいて同じフィルタが使用される。Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｉ
ｎｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ，」Ｊ．Ｃｈ
ｅｍ．Ｐｈｙｓ．，９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３
において、最適な実施のためのフィルタの選択が、議論される。帯域通過領域の
逆フーリエ変換により、
ｒｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ，Ｏ
ｃｔｏｂｅｒ １９９８．」， Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｉｎｖｅｒ
ｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ，」Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐ
ｈｙｓ．，９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３）は、帯
域通過フィルタを使用し、一定のタグ方向において通常最低次の高調波周波数で
ある周波数ωkに集中しているｋ番目のスペクトルピークを切りはなす（ｉｓｏ
ｌａｔｅ）。帯域通過フィルタは通常、リンギング（ｒｉｎｇｉｎｇ）を減少さ
せるために滑らかにロールオフする端（ｅｄｇｅｓ）付の楕円形サポート（ｅｌ
ｌｉｐｔｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ）を有する。図８（ｂ）に描かれた輪郭は、
この場合は円であるが、このデータを処理するために使用される帯域通過フィル
タの−３ｄＢの等輪郭を示す。一旦フィルタが選択されると、回転されたバージ
ョンを使用して垂直タグ付の画像を処理することを除いて、全ての画像のシーケ
ンスにおいて同じフィルタが使用される。Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｉ
ｎｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ，」Ｊ．Ｃｈ
ｅｍ．Ｐｈｙｓ．，９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３
において、最適な実施のためのフィルタの選択が、議論される。帯域通過領域の
逆フーリエ変換により、
【００７４】
【数１２】 により与えられる複雑な高調波画像が生成される。ここで、Ｄkはマグニチュー
ド画像（ｔｈｅ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｉｍａｇｅ）と呼ばれ、φkは位相画像
と呼ばれる。式１５におけるＩkの使用は、式１０のΨkと同じである。
ド画像（ｔｈｅ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｉｍａｇｅ）と呼ばれ、φkは位相画像
と呼ばれる。式１５におけるＩkの使用は、式１０のΨkと同じである。
【００７５】 マグニチュード画像Ｄk（ｙ，ｔ）は、心臓のジオメトリの変化とタグフェー
ジングによる画像強度の変化の両方を反映する。図８（ｃ）は、図８（ｂ）のフ
ィルタを使用して図８（ａ）から抽出された高調波マグニチュード画像を示す。
フィルタリングプロセスによる不鮮明を除いて、その基本画像のように基本的に
は見える。高調波マグニチュード画像にタグパターンがないために、高調波マグ
ニチュードオ画像を使用して、組織を背景と区別するための断片を提供し得る。
単純な閾値を使用して、未加工の断片を提供し得る。ここで、その閾値は、拡張
末期と収縮末期の両方の時点で手動で選択され、これらの時間の間で線形補間さ
れる。
ジングによる画像強度の変化の両方を反映する。図８（ｃ）は、図８（ｂ）のフ
ィルタを使用して図８（ａ）から抽出された高調波マグニチュード画像を示す。
フィルタリングプロセスによる不鮮明を除いて、その基本画像のように基本的に
は見える。高調波マグニチュード画像にタグパターンがないために、高調波マグ
ニチュードオ画像を使用して、組織を背景と区別するための断片を提供し得る。
単純な閾値を使用して、未加工の断片を提供し得る。ここで、その閾値は、拡張
末期と収縮末期の両方の時点で手動で選択され、これらの時間の間で線形補間さ
れる。
【００７６】 位相画像φ（ｙ，ｔ）は、ωkの方向の心筋の動きの詳細図を提供する。原理
的に、Ｉkの位相は、実部で虚部を割ったアークタンジェントを使用することに
よって計算され得る。Ｉkの符号を説明すると、この計算の固有の範囲は、例え
ば、Ｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、またはＭＡＴＬＡＢの演算子ａｔａｎ２を使用して、
［−π，−π）に拡張され得る。しかし、これによると、一般的に実際の直線全
体の値を示す実際の位相でなく主値のみが生成される。この主値は、ａk（ｙ，
ｔ）によって示され得る；それは、
的に、Ｉkの位相は、実部で虚部を割ったアークタンジェントを使用することに
よって計算され得る。Ｉkの符号を説明すると、この計算の固有の範囲は、例え
ば、Ｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、またはＭＡＴＬＡＢの演算子ａｔａｎ２を使用して、
［−π，−π）に拡張され得る。しかし、これによると、一般的に実際の直線全
体の値を示す実際の位相でなく主値のみが生成される。この主値は、ａk（ｙ，
ｔ）によって示され得る；それは、
【００７７】
【数１３】 によって数学的にＩkの真の位相に関連する。非線形ラッピング関数は、
【００７８】
【数１４】 によって与えられる。
【００７９】 ａkまたはφkのどちらかが高調波位相（ＨＡＲＰ）画像と呼ばれ得る。この表
現は、φkでなくａkに一般に使用され、データからそれを直接計算し、視覚化し
得る。その２つは混同されるかもしれないが、φkを高調波位相と呼び、ａkを高
調波位相角度と呼ぶ。図８（ｂ）でアウトラインが示されるスペクトルピークに
対応するＨＡＲＰ角度画像が図８（ｄ）に示される。明瞭さのために、それは、
図８（ｃ）のマグニチュ−ド画像の生の断片を使用して作れられたマスクで表示
される。
現は、φkでなくａkに一般に使用され、データからそれを直接計算し、視覚化し
得る。その２つは混同されるかもしれないが、φkを高調波位相と呼び、ａkを高
調波位相角度と呼ぶ。図８（ｂ）でアウトラインが示されるスペクトルピークに
対応するＨＡＲＰ角度画像が図８（ｄ）に示される。明瞭さのために、それは、
図８（ｃ）のマグニチュ−ド画像の生の断片を使用して作れられたマスクで表示
される。
【００８０】 図８（ｄ）のＨＡＲＰ画像を注意深く調べると、ラッピングされたアーティフ
ァクトによる鋭い転位によって垂直方向に妨げられた強度傾斜がわかる。これら
の転位の位置は、図８（ａ）のタグ付の線とほとんどかなり一致し、両方は、収
縮期の間に生じる心筋の動きを反映している。ＨＡＲＰ画像の強度傾斜は、実際
、元の画像において十分明白な情報以上の濃密な動きの情報を含む。例えば、Ｈ
ＡＲＰ角度画像の計算された等輪郭は、任意に分離した心筋中のタグ付の線を生
成し得る（Ｏｓｍａｎ ｅｔ ａｌ．，「Ｉｍａｇｉｎｇ ｈｅａｒｔ ｍｏｔ
ｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ」，Ｏｃｔｏｂｅ
ｒ １９９８ および Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ，「Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ．」Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．， ９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３）。基本的な原理
は、高調波位相およびＨＡＲＰ角度の両方は、タグ付の組織という材料の性質と
いうことである；それゆえ、質点は、その動きを通じてそのＨＡＲＰ角度を保持
する。これは、動きについてＨＡＲＰトラッキングの基本である。
ァクトによる鋭い転位によって垂直方向に妨げられた強度傾斜がわかる。これら
の転位の位置は、図８（ａ）のタグ付の線とほとんどかなり一致し、両方は、収
縮期の間に生じる心筋の動きを反映している。ＨＡＲＰ画像の強度傾斜は、実際
、元の画像において十分明白な情報以上の濃密な動きの情報を含む。例えば、Ｈ
ＡＲＰ角度画像の計算された等輪郭は、任意に分離した心筋中のタグ付の線を生
成し得る（Ｏｓｍａｎ ｅｔ ａｌ．，「Ｉｍａｇｉｎｇ ｈｅａｒｔ ｍｏｔ
ｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ」，Ｏｃｔｏｂｅ
ｒ １９９８ および Ｓｈｉｎｎａｒ ｅｔ ａｌ，「Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｅ Ｂｌｏｃｈ ｅｑｕａｔｉｏｎ．」Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．， ９８（８）：６１２１−−６１２８，Ａｐｒｉｌ １９９３）。基本的な原理
は、高調波位相およびＨＡＲＰ角度の両方は、タグ付の組織という材料の性質と
いうことである；それゆえ、質点は、その動きを通じてそのＨＡＲＰ角度を保持
する。これは、動きについてＨＡＲＰトラッキングの基本である。
【００８１】 タグ付のパルスシーケンスについての「見かけ上の」動きの問題に移ると、タ
グ付の勾配は、一般に画像平面において適用される。この場合、拡張末期の画像
に生じるタグ付の線は、図９（ａ）に示されるように、実際に画像平面に直交す
るタグ面の一部である。高調波位相は材料の特性であるので、拡張末期に同じ高
調波位相φを有する一組の点はまた、画像平面に直交する平面であり、単に別の
タイプのタグ面であると考えられ得る。拡張末期で同じＨＡＲＰ角度ａを有する
一組の点は、ただ１つの平面ではなく平行平面の集合を含む。これは、次のセク
ションで説明するＨＡＲＰトラッキングにおいて問題を引き起こす。見かけ上の
動きを説明するために、高調波位相φによって与えられる固有の関係が考えられ
る。
グ付の勾配は、一般に画像平面において適用される。この場合、拡張末期の画像
に生じるタグ付の線は、図９（ａ）に示されるように、実際に画像平面に直交す
るタグ面の一部である。高調波位相は材料の特性であるので、拡張末期に同じ高
調波位相φを有する一組の点はまた、画像平面に直交する平面であり、単に別の
タイプのタグ面であると考えられ得る。拡張末期で同じＨＡＲＰ角度ａを有する
一組の点は、ただ１つの平面ではなく平行平面の集合を含む。これは、次のセク
ションで説明するＨＡＲＰトラッキングにおいて問題を引き起こす。見かけ上の
動きを説明するために、高調波位相φによって与えられる固有の関係が考えられ
る。
【００８２】 水平なタグ画像および垂直なタグ画像の双方を与えられると、拡張末期の同じ
２つの高調波位相を有する一組の点は、単一の点で交差する画像平面に直交する
線を含むことが図９（ａ）から明らかである。図９（ｂ）に示されるように、タ
グ面が動き下でひずみ、それによってこの線を曲線に歪ませる。動きについての
緩い仮定の下で、この曲線はまだ、１つの点で画像を交差する。次いで、この点
は、拡張末期で対応する点と関連し、画像平面内の見かけ上の動きを表示し得る 見かけ上の動きが、ｑ（ｙ，ｔ）によって示される見かけ上の参照マップを使
用して数学的に説明され得る。この関数は、点を（同じ２つの高調波位相を有す
るという意味において）ｙが見かけ上の拡張末期にあった画像平面内に与える。
ｑ（ｙ，ｔ）が、拡張末期の真の３次元の質点の位置を画像平面に直交に投影し
たものであることが図９から明らかに示され得る。見かけ上の２次元の動きを計
算するには制限があるが、その計算は、真の３次元の動きと非常によく似た関係
を有する。ひずみ等の見かけ上の動きから導出された動きの量は、等しく厳密な
方法による真の３次元量に関係し得る。
２つの高調波位相を有する一組の点は、単一の点で交差する画像平面に直交する
線を含むことが図９（ａ）から明らかである。図９（ｂ）に示されるように、タ
グ面が動き下でひずみ、それによってこの線を曲線に歪ませる。動きについての
緩い仮定の下で、この曲線はまだ、１つの点で画像を交差する。次いで、この点
は、拡張末期で対応する点と関連し、画像平面内の見かけ上の動きを表示し得る 見かけ上の動きが、ｑ（ｙ，ｔ）によって示される見かけ上の参照マップを使
用して数学的に説明され得る。この関数は、点を（同じ２つの高調波位相を有す
るという意味において）ｙが見かけ上の拡張末期にあった画像平面内に与える。
ｑ（ｙ，ｔ）が、拡張末期の真の３次元の質点の位置を画像平面に直交に投影し
たものであることが図９から明らかに示され得る。見かけ上の２次元の動きを計
算するには制限があるが、その計算は、真の３次元の動きと非常によく似た関係
を有する。ひずみ等の見かけ上の動きから導出された動きの量は、等しく厳密な
方法による真の３次元量に関係し得る。
【００８３】 ＣＩＮＥタグ付の磁気共鳴画像のＨＡＲＰ処理は、（１）画像平面の質点の見
かけ上の動きのトラッキングと、（２）そのようなトラッキングされた点からの
ラグランジアンひずみの計算を含む。コンパクトな式にするために、ベクトル表
示を使用する。詳細には、ベクトルφ＝［φ1 φ2］T、およびａ＝［ａ1 ａ2
］Tが定義され、それぞれ高調波画像Ｉ1およびＩ2についての一対の高調波位相
画像およびＨＡＲＰ角度画像を説明する。
かけ上の動きのトラッキングと、（２）そのようなトラッキングされた点からの
ラグランジアンひずみの計算を含む。コンパクトな式にするために、ベクトル表
示を使用する。詳細には、ベクトルφ＝［φ1 φ2］T、およびａ＝［ａ1 ａ2
］Tが定義され、それぞれ高調波画像Ｉ1およびＩ2についての一対の高調波位相
画像およびＨＡＲＰ角度画像を説明する。
【００８４】 ＨＡＲＰトラッキングにおいて、高調波位相は直接計算できないので、その主
値であるＨＡＲＰ角度が、計算で使用される。多くの点が同じ一対のＨＡＲＰ角
度を有する画像平面にあることが即座に結論される。２つのＨＡＲＰ角度を有す
る所与の質点に対して、同じＨＡＲＰ角度を共有する点の内の１つのみが正しく
マッチングしたものである。すなわち、それはまた、同じ一対の高調波位相を共
有する。見かけ上の動きが１つの画像から次の画像まで小さい場合、最近接のこ
れらの点が正しい点であることは明らかである。本発明の方法は、タグ付のＭＲ
画像のＣＩＮＥシーケンスを介して見かけ上の動きをトラッキングする。位置が
ｙmで、時間がｔmの質点を仮定する。ｙm+1が、時間ｔm+1でのこの点の見かけ上
の位置である場合、
値であるＨＡＲＰ角度が、計算で使用される。多くの点が同じ一対のＨＡＲＰ角
度を有する画像平面にあることが即座に結論される。２つのＨＡＲＰ角度を有す
る所与の質点に対して、同じＨＡＲＰ角度を共有する点の内の１つのみが正しく
マッチングしたものである。すなわち、それはまた、同じ一対の高調波位相を共
有する。見かけ上の動きが１つの画像から次の画像まで小さい場合、最近接のこ
れらの点が正しい点であることは明らかである。本発明の方法は、タグ付のＭＲ
画像のＣＩＮＥシーケンスを介して見かけ上の動きをトラッキングする。位置が
ｙmで、時間がｔmの質点を仮定する。ｙm+1が、時間ｔm+1でのこの点の見かけ上
の位置である場合、
【００８５】
【数１５】 である。この関係は、時間ｔmからｔm+1までｙmのをトラッキングするための基
準を提供する。
準を提供する。
【００８６】
【数１６】 を満たし、ｙm+1＝ｙと設定したｙと見出すのが望ましい。式（１９）は、多次
元且つ非線形で、ルートファインディング問題（ｒｏｏｔ ｆｉｎｄｉｎｇ ｐ
ｒｏｂｌｅｍ）である。この問題は、ニュートンラプソン法を使用して反復的に
解かれ得る。単純化の後、ニュートンラプソン反復式（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）は
、
元且つ非線形で、ルートファインディング問題（ｒｏｏｔ ｆｉｎｄｉｎｇ ｐ
ｒｏｂｌｅｍ）である。この問題は、ニュートンラプソン法を使用して反復的に
解かれ得る。単純化の後、ニュートンラプソン反復式（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）は
、
【００８７】
【数１７】 である。
【００８８】 式（２０）の直接的な用法にはいくつかの実際的な問題がある。第１の問題は
φが利用できないことであり、その代わりにａを使用しなければならない。幸い
、φを含む式をａを含む式で置き換えるのは比較的簡単である。ａkの勾配は、
勾配の大きさが理論的に無限−−実際には非常に大きい（図８（ｄ）参照）、ラ
ッピングアーティファクト以外はΦkの勾配と同じであることは式（１６）から
明らかである。πをａkに加え、再度ラッピングすることによって、１／２の空
間距離だけラッピングアーティファクトをシフトさせ、それによってこの勾配が
結果的にΦkの勾配に等しくなることは、式（１６）から明らかである。結果と
して、Φkの勾配は、ａkおよびＷ（ａk＋π）の勾配の（大きさにおいて）小さ
いものに等しい。形式的に、これは、
φが利用できないことであり、その代わりにａを使用しなければならない。幸い
、φを含む式をａを含む式で置き換えるのは比較的簡単である。ａkの勾配は、
勾配の大きさが理論的に無限−−実際には非常に大きい（図８（ｄ）参照）、ラ
ッピングアーティファクト以外はΦkの勾配と同じであることは式（１６）から
明らかである。πをａkに加え、再度ラッピングすることによって、１／２の空
間距離だけラッピングアーティファクトをシフトさせ、それによってこの勾配が
結果的にΦkの勾配に等しくなることは、式（１６）から明らかである。結果と
して、Φkの勾配は、ａkおよびＷ（ａk＋π）の勾配の（大きさにおいて）小さ
いものに等しい。形式的に、これは、
【００８９】
【数１８】 として書くことができる。ここで、
【００９０】
【数１９】 および
【００９１】
【数２０】 である。
【００９２】 式（２０）の使用について第２の問題は、式φ（ｙ(n)，ｔm+1）−φ（ｙm，
ｔm）の計算であり、この計算は、それのラッピングされたバージョンである高
調波位相だけでなく位相自体も分からないのでほとんど不可能と思われる。しか
し、ｋ＝１，２、｜φk（ｙ(n)，ｔm+1）−φk（ｙm，ｔm）｜＜π（微小な動き
を仮定）に関して、
ｔm）の計算であり、この計算は、それのラッピングされたバージョンである高
調波位相だけでなく位相自体も分からないのでほとんど不可能と思われる。しか
し、ｋ＝１，２、｜φk（ｙ(n)，ｔm+1）−φk（ｙm，ｔm）｜＜π（微小な動き
を仮定）に関して、
【００９３】
【数２１】 と示すことが簡単である。式（２１）および式（２４）を式（２０）に代入する
と、フォーマルな解である
と、フォーマルな解である
【００９４】
【数２２】 が導かれる。
【００９５】 式（２５）に基づいてアルゴリズムを実行する際に考慮するいくつかの問題が
ある。第１に、位相ラッピングのために、その解はもはや固有ではない；実際、
両方の方向におけるほぼタグ期間（ｔａｇ ｐｅｉｒｏｄ）毎にａ（ｙ，ｔm+1
）＝ａ（ｙm，ｔm）を満たす解が期待され得る。それゆえ、「よい」初期の点で
開始することおよび間違った解に向かうのを防ぐためのステップサイズを保持す
ることの両方が望ましい。従って、ｙ(0)＝ｙmでアルゴリズムを初期化すること
且つ１ステップを１画素の距離に制限することが望ましい。第２の問題は、任意
のｙに対してａ（ｙ，ｔm+1）の推定を行わなければならない。直線の双一次補
間は通常、働く；しかしこの場合、ラッピングアーティファクトが誤った結果を
引き起こす。これらの誤りを防ぐために、ｙの近傍のａのローカル位相非ラッピ
ング（ｌｏｃａｌ ｐｈａｓｅ ｕｎｗａｐｐｉｎｇ）を実行し、非ラッピング
角度を双一次補間し、次いでその結果をラッピングし、補完されたＨＡＲＰ角度
を作成する。最後に考慮すべきことは、判定基準を止めることである。以下の２
つの判定基準が使用される：（１）計算された角度が望ましい目標ＨＡＲＰベク
トルに十分近いかまたは（２）反復カウントが超えられるか。
ある。第１に、位相ラッピングのために、その解はもはや固有ではない；実際、
両方の方向におけるほぼタグ期間（ｔａｇ ｐｅｉｒｏｄ）毎にａ（ｙ，ｔm+1
）＝ａ（ｙm，ｔm）を満たす解が期待され得る。それゆえ、「よい」初期の点で
開始することおよび間違った解に向かうのを防ぐためのステップサイズを保持す
ることの両方が望ましい。従って、ｙ(0)＝ｙmでアルゴリズムを初期化すること
且つ１ステップを１画素の距離に制限することが望ましい。第２の問題は、任意
のｙに対してａ（ｙ，ｔm+1）の推定を行わなければならない。直線の双一次補
間は通常、働く；しかしこの場合、ラッピングアーティファクトが誤った結果を
引き起こす。これらの誤りを防ぐために、ｙの近傍のａのローカル位相非ラッピ
ング（ｌｏｃａｌ ｐｈａｓｅ ｕｎｗａｐｐｉｎｇ）を実行し、非ラッピング
角度を双一次補間し、次いでその結果をラッピングし、補完されたＨＡＲＰ角度
を作成する。最後に考慮すべきことは、判定基準を止めることである。以下の２
つの判定基準が使用される：（１）計算された角度が望ましい目標ＨＡＲＰベク
トルに十分近いかまたは（２）反復カウントが超えられるか。
【００９６】 これらをまとめて考慮すると、１つの時間フレームに１つの点を次の時間フレ
ームのその見かけ上の点までトラッキングするアルゴリズムが即座に定義され得
る。画像シーケンス全体を介して点をトラッキングするＨＡＲＰトラッキングア
ルゴリズムを定義するのを容易にするために、より一般的なフレームワークでこ
のアルゴリズムを変換することは有用である。従って、その方法では、ｙinitは
、検索が開始される初期化であると考え、ａ*が目標ＨＡＲＰベクトルであると
考える。時間ｔm+1におけるその見かけ上の位置まで時間ｔmの点ｙmをトラッキ
ングするために、ｙinit＝ｙm，ａ*＝ａ（ｙm，ｔm）と設定し、最大反復カウン
トＮを求め、次いで以下のアルゴリズムを実行する： （アルゴリズム１（ＨＡＲＰ目標設定）ｎ＝０とし、ｙ(0)＝ｙinitと設定す
る） １．
ームのその見かけ上の点までトラッキングするアルゴリズムが即座に定義され得
る。画像シーケンス全体を介して点をトラッキングするＨＡＲＰトラッキングア
ルゴリズムを定義するのを容易にするために、より一般的なフレームワークでこ
のアルゴリズムを変換することは有用である。従って、その方法では、ｙinitは
、検索が開始される初期化であると考え、ａ*が目標ＨＡＲＰベクトルであると
考える。時間ｔm+1におけるその見かけ上の位置まで時間ｔmの点ｙmをトラッキ
ングするために、ｙinit＝ｙm，ａ*＝ａ（ｙm，ｔm）と設定し、最大反復カウン
トＮを求め、次いで以下のアルゴリズムを実行する： （アルゴリズム１（ＨＡＲＰ目標設定）ｎ＝０とし、ｙ(0)＝ｙinitと設定す
る） １．
【００９７】
【数２３】 である場合、アルゴリズムは
【００９８】
【数２４】 で終了する。 ２．適切な補間手順を使用してステップの方向
【００９９】
【数２５】 を計算する。 ３．ステップサイズ
【０１００】
【数２６】 を計算する。 ４．推定値である ｙ(n+1)＝ｙ(n)＋α(n)ｖ(n) を更新する。 ５．増分ｎを増分し、工程１に行く。
【０１０１】 画像シーケンスを介して点をトラッキングするために、ＨＡＲＰ目標設定がシ
ーケンスの各画像にうまく適用される。正しく見かけ上の動きを見出す好適なア
プローチは、全体のシーケンスを介して目標ＨＡＲＰベクトルを同じに、すなわ
ち元の点のＨＡＲＰベクトルと等しいように維持することであり、シーケンスに
おいて以前に推定された見かけ上の位置にＨＡＲＰ目標設定を初期化することで
ある。これにより、同じＨＡＲＰ角度を有する連続した点を生成し、一般に所望
の解に近いＨＡＲＰ目標設定で使用された初期の点を維持することによって間違
った解に向かうのを避ける。形式的にこのアルゴリズムを説明するために、時間
ｔj+1，ｔm+2・・・・・の全ての画像を通じて時間ｔjのｙjをトラッキングする
ことを所望すると仮定する。
ーケンスの各画像にうまく適用される。正しく見かけ上の動きを見出す好適なア
プローチは、全体のシーケンスを介して目標ＨＡＲＰベクトルを同じに、すなわ
ち元の点のＨＡＲＰベクトルと等しいように維持することであり、シーケンスに
おいて以前に推定された見かけ上の位置にＨＡＲＰ目標設定を初期化することで
ある。これにより、同じＨＡＲＰ角度を有する連続した点を生成し、一般に所望
の解に近いＨＡＲＰ目標設定で使用された初期の点を維持することによって間違
った解に向かうのを避ける。形式的にこのアルゴリズムを説明するために、時間
ｔj+1，ｔm+2・・・・・の全ての画像を通じて時間ｔjのｙjをトラッキングする
ことを所望すると仮定する。
【０１０２】 ＨＡＲＰトラッキングは、以下のアルゴリズムにより与えられる。
【０１０３】 （アルゴリズム２（ＨＡＲＰトラッキング）ａ*＝ａ（ｙj，ｔj），
【０１０４】
【数２７】 ，およびｍ＝ｊと設定する。） （ＨＡＲＰ目標設定に対する）最大反復閾値Ｎを選択する。 １．
【０１０５】
【数２８】 と設定する。 ２．アルゴリズム１（ＨＡＲＰ目標設定）を適用し、それによって
【０１０６】
【数２９】 を生成する。 ３．ｍを増分し、工程１に進む。 ＨＡＲＰトラッキングは使用され、それにより時間の順方向と厳密に同じ方法で
時間の逆方向で点をトラッキングし得る。それゆえ、任意の時間の任意の画像の
点を特定し、順方向と逆方向の両方に点をトラッキングし、それによって空間と
時間において任意の点の完全なトラジェクトリを与えることが可能になる。
時間の逆方向で点をトラッキングし得る。それゆえ、任意の時間の任意の画像の
点を特定し、順方向と逆方向の両方に点をトラッキングし、それによって空間と
時間において任意の点の完全なトラジェクトリを与えることが可能になる。
【０１０７】 ラグランジアンひずみを判定する際に、参照時間ｔ＝０が拡張末期であると仮
定する。ＨＡＲＰトラッキングは、（利用可能な画像倍の集合に対して）時間ｔ
での質点の位置ｙに対するｔ＝０での質点ｑをトラッキングし（このセクション
において、全ての位置の量を「見かけ上の」位置と呼ぶ）得る。これにより動き
マップｙ（ｑ，ｔ）の推定値を提供する。ｙ（ｑ，ｔ）を使用して、有限の違い
を使用して任意の質点ｑおよび時間ｔの変形勾配テンソル
定する。ＨＡＲＰトラッキングは、（利用可能な画像倍の集合に対して）時間ｔ
での質点の位置ｙに対するｔ＝０での質点ｑをトラッキングし（このセクション
において、全ての位置の量を「見かけ上の」位置と呼ぶ）得る。これにより動き
マップｙ（ｑ，ｔ）の推定値を提供する。ｙ（ｑ，ｔ）を使用して、有限の違い
を使用して任意の質点ｑおよび時間ｔの変形勾配テンソル
【０１０８】
【数３０】 を推定し得る。変形勾配を計算することによって、対象の他の動きの量は容易に
計算される（Ａｔａｌａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔａｇ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ｆｏｒ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐｏｓｉｔｉｏ
ｎ ｗｉｔｈ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ，」ＩＥ
ＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，１３（Ｉ）：１５２−−１６０，１９
９４）。ＨＡＲＰトラッキングのさらに強力な適用は、準自動分析内のいくらか
単純な以下の計算で示される。
計算される（Ａｔａｌａｒ ｅｔ ａｌ．，「Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔａｇ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ｆｏｒ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐｏｓｉｔｉｏ
ｎ ｗｉｔｈ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ，」ＩＥ
ＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，１３（Ｉ）：１５２−−１６０，１９
９４）。ＨＡＲＰトラッキングのさらに強力な適用は、準自動分析内のいくらか
単純な以下の計算で示される。
【０１０９】 ２つの質点ｑiおよびｑjの動きを考える。１単位の伸びまたは単純なひずみが
【０１１０】
【数３１】 により与えられる。点間の距離が変化しない場合、この量はゼロであり、点間の
距離が縮むと負になり、点間の距離が伸びると正になる。左心室壁内の任意の位
置の円形ひずみを測定するために、ＬＶ長軸の中心である円に沿って２つの点を
単純に配置する。動径方向ひずみを測定するために、長軸から生じる光線に沿っ
て２つの点を単純に配置する。どちらかの場合に、ひずみは、ＨＡＲＰトラッキ
ングを使用して、２つの点をトラッキングし、ｅを計算することによって測定さ
れる。ＨＡＲＰトラッキングが基本的に画像内の任意の位置をトラッキングでき
るので、これらの点の位置が「タグ付の線の交差」または画素の位置にさえある
必要はないことを再度強調しなければならない。ひずみのこの測定は、ラグラン
ジアン（またはユークリッドひずみ）テンソルの緻密な計算に対して２つの利点
を有する。第１に、画像全体（または対象の領域）の代わりに２つの点のみのト
ラッキングが必要があるので、それは非常に速い。第２に、点は、１つの画素に
比べ一般にかなり離れて配置されるので、伸びについての計算は、元来ノイズに
敏感ではない。
距離が縮むと負になり、点間の距離が伸びると正になる。左心室壁内の任意の位
置の円形ひずみを測定するために、ＬＶ長軸の中心である円に沿って２つの点を
単純に配置する。動径方向ひずみを測定するために、長軸から生じる光線に沿っ
て２つの点を単純に配置する。どちらかの場合に、ひずみは、ＨＡＲＰトラッキ
ングを使用して、２つの点をトラッキングし、ｅを計算することによって測定さ
れる。ＨＡＲＰトラッキングが基本的に画像内の任意の位置をトラッキングでき
るので、これらの点の位置が「タグ付の線の交差」または画素の位置にさえある
必要はないことを再度強調しなければならない。ひずみのこの測定は、ラグラン
ジアン（またはユークリッドひずみ）テンソルの緻密な計算に対して２つの利点
を有する。第１に、画像全体（または対象の領域）の代わりに２つの点のみのト
ラッキングが必要があるので、それは非常に速い。第２に、点は、１つの画素に
比べ一般にかなり離れて配置されるので、伸びについての計算は、元来ノイズに
敏感ではない。
【０１１１】 これらの利点を利用するために、心筋内の同心円上の点をトラッキングし、領
域性の動径方向および円形ラグランジアンひずみ（ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ ｓｔｒａｉｎ）を計算するアプローチが実行され
た。単純なユーザインターフェースは、図１０に示すようにＬＶ壁内の３つの同
心円の配置を可能にする。これらの円は、第１に心室の中心（長軸の位置）上で
クリックし、次いで心外膜に対する１つの円および心内膜に対する別の円をドラ
ッグすることによって手動で配置される。３番目の円は、これら２つの円の間の
中間に自動的に配置される。通常、円は拡張末期の画像で定義されるが、ＬＶの
断面がより円形であり得るので、収縮末期の画像を使用してそれらを定義するの
がより容易である。１６個の等間隔の点が各円の外周の周りに自動的に定義され
、アルゴリズム２（ＨＡＲＰトラッキング）を使用して４８点全てが（時間の順
方向または逆方向に）トラッキングされる。
域性の動径方向および円形ラグランジアンひずみ（ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ ｓｔｒａｉｎ）を計算するアプローチが実行され
た。単純なユーザインターフェースは、図１０に示すようにＬＶ壁内の３つの同
心円の配置を可能にする。これらの円は、第１に心室の中心（長軸の位置）上で
クリックし、次いで心外膜に対する１つの円および心内膜に対する別の円をドラ
ッグすることによって手動で配置される。３番目の円は、これら２つの円の間の
中間に自動的に配置される。通常、円は拡張末期の画像で定義されるが、ＬＶの
断面がより円形であり得るので、収縮末期の画像を使用してそれらを定義するの
がより容易である。１６個の等間隔の点が各円の外周の周りに自動的に定義され
、アルゴリズム２（ＨＡＲＰトラッキング）を使用して４８点全てが（時間の順
方向または逆方向に）トラッキングされる。
【０１１２】 ひずみは、時間フレームを通じて隣接する点間の距離が変化するのを測定する
ことによって計算される。円は、拡張末期に、収縮末期に、またはその間の任意
の時点に定義されるかどうかに関わらず、拡張末期の画像フレームは、物質標準
として使用される。同じ円にある点間の距離の変化が円形ひずみに対応する。動
径方向の点間の距離の変化は動径方向ひずみに対応する。３つの同心円状がある
ので、心内膜、心外膜、および中間壁の円形周囲ひずみおよび心内膜および心外
膜の動径方向ひずみが計算され得る。ノイズを幾分か低減し、それによって提示
を単純化するために、円は、８個の八分円に分けられ、計算されたひずみは、こ
れらの各八分円で平均化された。慣習により、八分円は、図１０に示されるよう
に隔壁の中心から時計方向に番号付けされた。その結果、生じるひずみは、時間
と八分円の両方の関数としてプロットされ、それに断面図内の心臓の動きを空間
時間的に表示する。
ことによって計算される。円は、拡張末期に、収縮末期に、またはその間の任意
の時点に定義されるかどうかに関わらず、拡張末期の画像フレームは、物質標準
として使用される。同じ円にある点間の距離の変化が円形ひずみに対応する。動
径方向の点間の距離の変化は動径方向ひずみに対応する。３つの同心円状がある
ので、心内膜、心外膜、および中間壁の円形周囲ひずみおよび心内膜および心外
膜の動径方向ひずみが計算され得る。ノイズを幾分か低減し、それによって提示
を単純化するために、円は、８個の八分円に分けられ、計算されたひずみは、こ
れらの各八分円で平均化された。慣習により、八分円は、図１０に示されるよう
に隔壁の中心から時計方向に番号付けされた。その結果、生じるひずみは、時間
と八分円の両方の関数としてプロットされ、それに断面図内の心臓の動きを空間
時間的に表示する。
【０１１３】 上記の手順は、点の集合をトラッキングする工程を含む。その工程は、各点に
アルゴリズム２を独立して適用することによってうまく達成され得る。しかし、
場合によっては心筋の大きな動きまたは画像アーティファクトにより、ある時間
フレームで点が誤った目標に収束する（タグジャンプ）ことが起こり得、同様に
、連続したフレームで誤ったトラッキングが生じることになる。本発明は、１つ
以上の正確にトラッキングされた点を使用する改良手順を使用し、それによって
誤ってトラッキングされた点のトラッキングを訂正する。
アルゴリズム２を独立して適用することによってうまく達成され得る。しかし、
場合によっては心筋の大きな動きまたは画像アーティファクトにより、ある時間
フレームで点が誤った目標に収束する（タグジャンプ）ことが起こり得、同様に
、連続したフレームで誤ったトラッキングが生じることになる。本発明は、１つ
以上の正確にトラッキングされた点を使用する改良手順を使用し、それによって
誤ってトラッキングされた点のトラッキングを訂正する。
【０１１４】 上述したように、アルゴリズム２は、トラッキングされた点の以前に推定され
た位置で初期化される。しかし、２つの時間フレームの間の平面内の動きが非常
に大きい場合、この初期点は正確な解から非常に離れ、誤った点に収束し得る。
改良は、アルゴリズム２に対するよりよい初期化についての体系だった識別に基
づく。所与の円にある１つの点は、全てのフレームを通して正確にトラッキング
されてきたと証明され得ると仮定する。発明者らの実験において、動きが相対的
に小さい隔壁のそのような点が常に見出されてきた。
た位置で初期化される。しかし、２つの時間フレームの間の平面内の動きが非常
に大きい場合、この初期点は正確な解から非常に離れ、誤った点に収束し得る。
改良は、アルゴリズム２に対するよりよい初期化についての体系だった識別に基
づく。所与の円にある１つの点は、全てのフレームを通して正確にトラッキング
されてきたと証明され得ると仮定する。発明者らの実験において、動きが相対的
に小さい隔壁のそのような点が常に見出されてきた。
【０１１５】 この点は、円にある他の全ての点の初期化および、所望ならば３つの円にある
全ての点の初期化を改善し得、全体にわたって集約されたトラッキング結果を改
良し得る「アンカー」として使用される。
全ての点の初期化を改善し得、全体にわたって集約されたトラッキング結果を改
良し得る「アンカー」として使用される。
【０１１６】 正確にトラッキングされたアンカーから始めることで、円に隣接する点の１つ
とアンカーをつなぐ線セグメントにある１画素未満に分けられた点のシーケンス
が定義される。アンカーは、いくつかの特定の時間に点ｙまでトラッキングされ
ると仮定する。この点が正確にトラッキングされると仮定することによって、そ
のアンカーに近い点の正確なトラッキングの結果がｙに近くなる。従って、ｙは
、アルゴリズム２の初期点として使用され、シーケンスの最初の点をトラッキン
グする。次いで、この結果は、シーケンス上の第２の点等に対する初期点として
使用される。円上のアンカーの第１の隣接する点に達することによって、誤った
結果に収束し、タグをジャンプさせる機会はない。隣接する点は、新しいアンカ
ーとして役に立ち、その手順は、円上の全ての点がトラッキングされるまで円上
の次に隣接する点に対して繰り返される。
とアンカーをつなぐ線セグメントにある１画素未満に分けられた点のシーケンス
が定義される。アンカーは、いくつかの特定の時間に点ｙまでトラッキングされ
ると仮定する。この点が正確にトラッキングされると仮定することによって、そ
のアンカーに近い点の正確なトラッキングの結果がｙに近くなる。従って、ｙは
、アルゴリズム２の初期点として使用され、シーケンスの最初の点をトラッキン
グする。次いで、この結果は、シーケンス上の第２の点等に対する初期点として
使用される。円上のアンカーの第１の隣接する点に達することによって、誤った
結果に収束し、タグをジャンプさせる機会はない。隣接する点は、新しいアンカ
ーとして役に立ち、その手順は、円上の全ての点がトラッキングされるまで円上
の次に隣接する点に対して繰り返される。
【０１１７】 改良は、動径方向の経路に沿って円の「橋渡し」をし、３つ全ての円をうまく
補正するために使用され得る。一般に、タグジャンプ誤りは、自由壁でのみ起こ
り、改良が計算的に要求されるにしたがって、その演算は一般に一定の時間では
１つの円に抑制される。所望ならば、チェックして、円は、元のアンカーの周囲
をトラッキングすることによって、完全なものになり得る。その結果が異なる場
合、総計としての誤りがあり、円を再定義することが望ましい。タグフェージン
グまたは他の画像アーティファクトによりこのタイプの総計としての誤りが生じ
得るが、平面外の動きによってこのタイプの総計としての誤りがさらに生じ易く
なる。平面外の動きにより、画像化される実際の組織は変化する。この場合、ト
ラッキングされた点に対応する高調波位相角度をもたらす画像平面上に組織が存
在することはあり得ない。要約すると、タグが消え、ＨＡＲＰトラッキングアル
ゴリズムは、正確なＨＡＲＰ角度を有する別の点に簡単に収束する。左心室の動
きとジオメトリとの間の特定の関係のために、これは大した問題ではない。問題
は、左心室の境界近くでより生じ易いので、それにより課される主な制限は、心
外膜または心内膜の非常に近く円を配置してはならないことである。
補正するために使用され得る。一般に、タグジャンプ誤りは、自由壁でのみ起こ
り、改良が計算的に要求されるにしたがって、その演算は一般に一定の時間では
１つの円に抑制される。所望ならば、チェックして、円は、元のアンカーの周囲
をトラッキングすることによって、完全なものになり得る。その結果が異なる場
合、総計としての誤りがあり、円を再定義することが望ましい。タグフェージン
グまたは他の画像アーティファクトによりこのタイプの総計としての誤りが生じ
得るが、平面外の動きによってこのタイプの総計としての誤りがさらに生じ易く
なる。平面外の動きにより、画像化される実際の組織は変化する。この場合、ト
ラッキングされた点に対応する高調波位相角度をもたらす画像平面上に組織が存
在することはあり得ない。要約すると、タグが消え、ＨＡＲＰトラッキングアル
ゴリズムは、正確なＨＡＲＰ角度を有する別の点に簡単に収束する。左心室の動
きとジオメトリとの間の特定の関係のために、これは大した問題ではない。問題
は、左心室の境界近くでより生じ易いので、それにより課される主な制限は、心
外膜または心内膜の非常に近く円を配置してはならないことである。
【０１１８】 （実施例） 本発明の方法の効率性を確認するために、正常の心臓と異常な心臓の両方につ
いての実験が、犬と人間の両方を含む試験について行われた。異常に拍動する犬
のデータセットが、ドブタミンの応力下にある正常な人間の心臓からのデータと
同様に得られた。ＨＡＲＰトラッキングと従来技術の周知のタグ付トラッキング
法（ｔａｇ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）の間の質的な比較が為された。
いての実験が、犬と人間の両方を含む試験について行われた。異常に拍動する犬
のデータセットが、ドブタミンの応力下にある正常な人間の心臓からのデータと
同様に得られた。ＨＡＲＰトラッキングと従来技術の周知のタグ付トラッキング
法（ｔａｇ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）の間の質的な比較が為された。
【０１１９】 （実施例１） ＨＡＲＰトラッキングの性能を示すために、電気的に拍動させた犬の心臓につ
いてのタグ付画像のセットが使用された。これらのデータは、タグ付磁気共鳴画
像法および分析技術を使用した、電気的に拍動させる活性化下での心臓の動きの
研究において、以前に使用された。実験手順およびその結果についての十分な説
明が、Ｌｉｍａ等の「Ｓｅｇｍｅｎｔａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒ
ｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｍｕｒａｌｌｙ ｉｎｆａｒｃｔｅｄ ｍｙｏ
ｃａｒｄｉｕｍ ｉｎ ａｃｕｔｅ ｐｏｓｔｉｎｆａｒｃｔ ｐｅｒｉｏｄ．
」Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．，２６８（３）：Ｈ１３０４−−１２，１９９５
において与えらている。この結果は、完全な３次元において見かけ上の動きおよ
びひずみを説明するのでなく、１つの断面積上の見かけ上の動きおよびひずみの
みを説明する。しかし、本発明で得られた結果はＬｉｍａ等による方法の結果と
ほとんど同じであるが、Ｌｉｍａ等による方法にかかる時間のほんの一部（ａ
ｆｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｉｍｅ）で生成される。これは、本発明の
方法を使用することにより結果が正確かつ短時間で生成されるという利点を示し
てる。
いてのタグ付画像のセットが使用された。これらのデータは、タグ付磁気共鳴画
像法および分析技術を使用した、電気的に拍動させる活性化下での心臓の動きの
研究において、以前に使用された。実験手順およびその結果についての十分な説
明が、Ｌｉｍａ等の「Ｓｅｇｍｅｎｔａｌ ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｆｏｒ
ｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｍｕｒａｌｌｙ ｉｎｆａｒｃｔｅｄ ｍｙｏ
ｃａｒｄｉｕｍ ｉｎ ａｃｕｔｅ ｐｏｓｔｉｎｆａｒｃｔ ｐｅｒｉｏｄ．
」Ａｍ．Ｊ．Ｐｈｙｓｉｏｌ．，２６８（３）：Ｈ１３０４−−１２，１９９５
において与えらている。この結果は、完全な３次元において見かけ上の動きおよ
びひずみを説明するのでなく、１つの断面積上の見かけ上の動きおよびひずみの
みを説明する。しかし、本発明で得られた結果はＬｉｍａ等による方法の結果と
ほとんど同じであるが、Ｌｉｍａ等による方法にかかる時間のほんの一部（ａ
ｆｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｉｍｅ）で生成される。これは、本発明の
方法を使用することにより結果が正確かつ短時間で生成されるという利点を示し
てる。
【０１２０】 拍動リード（ｐａｃｉｎｇ ｌｅａｄ）が、犬の心臓の左心室の基底自由壁（
ｂａｓａｌ ｆｒｅｅ ｗａｌｌ）内に配置された。ソフトウェアリリース４．
７（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍ
ｉｌｗａｕｋｅｅ，ＷＩ）を備えた標準的な１．５Ｔスキャナで、磁気共鳴画像
法が実行された。６ｍｓのＳＰＡＭＭパルスシーケンスが心筋についてのタグ付
パターン（ｔａｇ ｐａｔｔｅｒｎ）を生成するように使用され、そのタグ付パ
ターンは画像平面の中で５．５ｍｍで分けられた平行面飽和帯（ｐａｒａｌｌｅ
ｌ ｐｌａｎｅ ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ ｂａｎｄｓ）を含む。パルスシーケン
スにタグ付けすることがペーサー（ｐａｃｅｒ）からの信号でトリガーされ、パ
ルスにタグ付けした後３ｍｓでパルスシーケンスの画像化が開始する。画像スキ
ャン変数は、以下の通りである：ＴＲ＝６．５ｍｓ、ＴＥ＝２．１、読み出し帯
域＝±３．２ｋＨｚ、３２０ｍｍの視野、２５６×９６の獲得マトリックス（ａ
ｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）、部分的エコー、動画フレーム当たり２
つの読み出しおよび６ｍｍスライスの厚さ。
ｂａｓａｌ ｆｒｅｅ ｗａｌｌ）内に配置された。ソフトウェアリリース４．
７（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍ
ｉｌｗａｕｋｅｅ，ＷＩ）を備えた標準的な１．５Ｔスキャナで、磁気共鳴画像
法が実行された。６ｍｓのＳＰＡＭＭパルスシーケンスが心筋についてのタグ付
パターン（ｔａｇ ｐａｔｔｅｒｎ）を生成するように使用され、そのタグ付パ
ターンは画像平面の中で５．５ｍｍで分けられた平行面飽和帯（ｐａｒａｌｌｅ
ｌ ｐｌａｎｅ ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ ｂａｎｄｓ）を含む。パルスシーケン
スにタグ付けすることがペーサー（ｐａｃｅｒ）からの信号でトリガーされ、パ
ルスにタグ付けした後３ｍｓでパルスシーケンスの画像化が開始する。画像スキ
ャン変数は、以下の通りである：ＴＲ＝６．５ｍｓ、ＴＥ＝２．１、読み出し帯
域＝±３．２ｋＨｚ、３２０ｍｍの視野、２５６×９６の獲得マトリックス（ａ
ｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）、部分的エコー、動画フレーム当たり２
つの読み出しおよび６ｍｍスライスの厚さ。
【０１２１】 １つは水平タグであり、残りは垂直タグである２０タグ付ＭＲ短軸画像の２つ
のシーケンスは、心臓が収縮してる間に１４ｍｓ間隔で獲得された。画像は、断
片化されたｋ空間獲得（ｋ−ｓｐａｃｅ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）により息を
止めてる間に獲得された。拍動リードの位置に近い基底面（ｂａｓａｌ ｐｌａ
ｎｅ）において獲得された画像が使用された。図１１は、視覚化のためにＬＶの
周囲の関心ある領域でクロップされた結果として生じる画像を示す。強い初期の
収縮は、約５時（５ ｏ’ｃｌｏｃｋ）に拍動リードの近くで見られ得る。フレ
ーム４〜８において、中隔壁（ｓｅｐｔａｌ ｗａｌｌ）が外向きに曲がってる
のが見られ、それは中隔領域への電気的な活性化信号の遅延により引き起こされ
るプリストレッチング（ｐｒｅ−ｓｔｒｅｃｈｉｎｇ）と呼ばれる異常な動きで
ある。この後、ＬＶ心筋全体が、収縮期を通じてほとんど正常に連続的に収縮す
ることを経験する。
のシーケンスは、心臓が収縮してる間に１４ｍｓ間隔で獲得された。画像は、断
片化されたｋ空間獲得（ｋ−ｓｐａｃｅ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）により息を
止めてる間に獲得された。拍動リードの位置に近い基底面（ｂａｓａｌ ｐｌａ
ｎｅ）において獲得された画像が使用された。図１１は、視覚化のためにＬＶの
周囲の関心ある領域でクロップされた結果として生じる画像を示す。強い初期の
収縮は、約５時（５ ｏ’ｃｌｏｃｋ）に拍動リードの近くで見られ得る。フレ
ーム４〜８において、中隔壁（ｓｅｐｔａｌ ｗａｌｌ）が外向きに曲がってる
のが見られ、それは中隔領域への電気的な活性化信号の遅延により引き起こされ
るプリストレッチング（ｐｒｅ−ｓｔｒｅｃｈｉｎｇ）と呼ばれる異常な動きで
ある。この後、ＬＶ心筋全体が、収縮期を通じてほとんど正常に連続的に収縮す
ることを経験する。
【０１２２】 ＨＡＲＰトラッキングにおいて、ＨＡＲＰ画像は、図８（ｂ）に示される帯域
通過フィルタを使用して水平タグ付画像シーケンスから計算された。このフィル
タを９０°回転させたバージョンが、垂直ＨＡＲＰ画像を計算するために使用さ
れた。ＨＡＲＰトラッキング（アルゴリズム２）を示すために、１つは垂直であ
り、残りは水平である２つのタグ付の線が選択され、それぞれのタグ点の収集が
手動で選択された。これらの点の位置、および後に３回にわたる時点で個々にト
ラッキングされたこれらの位置が、図１２に示される。１つだけ例外はあるが、
全ての点は、タグを消去した後にさえ点を見るのを期待する箇所にトラッキング
された。詳細には、正常な収縮の内部「反り（ｂｏｗｉｎｇ）」および異常なプ
リストレッチングの外部「反り」が、ＨＡＲＰトラッキングによって非常によく
取り込まれる。間違ってトラッキングされた点のみが、図１２（ｄ）の画像の上
部に見られ得る。画像を注意深く調べることによって、平面の外での動きにより
、第１の時間のフレームのＬＶの上部にあるタグ付の水平線が長い間に消えるこ
とがわかる。改良によって解決されない間、このタイプの問題は、心筋の境界に
それほど近くない点を選択することによって避けられ得る。
通過フィルタを使用して水平タグ付画像シーケンスから計算された。このフィル
タを９０°回転させたバージョンが、垂直ＨＡＲＰ画像を計算するために使用さ
れた。ＨＡＲＰトラッキング（アルゴリズム２）を示すために、１つは垂直であ
り、残りは水平である２つのタグ付の線が選択され、それぞれのタグ点の収集が
手動で選択された。これらの点の位置、および後に３回にわたる時点で個々にト
ラッキングされたこれらの位置が、図１２に示される。１つだけ例外はあるが、
全ての点は、タグを消去した後にさえ点を見るのを期待する箇所にトラッキング
された。詳細には、正常な収縮の内部「反り（ｂｏｗｉｎｇ）」および異常なプ
リストレッチングの外部「反り」が、ＨＡＲＰトラッキングによって非常によく
取り込まれる。間違ってトラッキングされた点のみが、図１２（ｄ）の画像の上
部に見られ得る。画像を注意深く調べることによって、平面の外での動きにより
、第１の時間のフレームのＬＶの上部にあるタグ付の水平線が長い間に消えるこ
とがわかる。改良によって解決されない間、このタイプの問題は、心筋の境界に
それほど近くない点を選択することによって避けられ得る。
【０１２３】 ＨＡＲＰトラッキングがタグ付の線の点に限定されないことおよび圧力テンソ
ルを計算するためのポテンシャルを示すために、１画素（１．２５ｍｍ）によっ
て分けられる点の５×５グリッドが、図１３（ａ）に示されるように、ＬＶの前
横方向側の４つのタグ付の線によって境界を付けられた領域に配置された。これ
らの点は、全ての画像シーケンスを介してそれぞれにトラッキングされた。図１
３（ｂ）〜（ｃ）は、時間フレーム１，５，１０，２０でそれらの位置を示す拡
大図を示す。トラッキングされた点に対する副画素の解像度がより後の画像にお
いて明瞭に示され、ひずみの基本的なローカルパターン（ｌｏｃａｌ ｐａｔｔ
ｅｒｎ）を明瞭に見ることができる。四角形からひし形というグリッドの明確な
発展によって、正常な心臓が動きする際に動径方向に厚くなることおよび円形方
向に短縮することの両方が大変明瞭に示される。このデータからひずみテンソル
を計算するために差分が容易に使用され得ることはトラッキングされた点の規則
性から明らかである。これから、主なひずみ（ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｓｔｒａｉ
ｎｔｓ）の局所領域変化および方向を含む動きに関する様々な量が計算され得る
。
ルを計算するためのポテンシャルを示すために、１画素（１．２５ｍｍ）によっ
て分けられる点の５×５グリッドが、図１３（ａ）に示されるように、ＬＶの前
横方向側の４つのタグ付の線によって境界を付けられた領域に配置された。これ
らの点は、全ての画像シーケンスを介してそれぞれにトラッキングされた。図１
３（ｂ）〜（ｃ）は、時間フレーム１，５，１０，２０でそれらの位置を示す拡
大図を示す。トラッキングされた点に対する副画素の解像度がより後の画像にお
いて明瞭に示され、ひずみの基本的なローカルパターン（ｌｏｃａｌ ｐａｔｔ
ｅｒｎ）を明瞭に見ることができる。四角形からひし形というグリッドの明確な
発展によって、正常な心臓が動きする際に動径方向に厚くなることおよび円形方
向に短縮することの両方が大変明瞭に示される。このデータからひずみテンソル
を計算するために差分が容易に使用され得ることはトラッキングされた点の規則
性から明らかである。これから、主なひずみ（ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｓｔｒａｉ
ｎｔｓ）の局所領域変化および方向を含む動きに関する様々な量が計算され得る
。
【０１２４】 次に、領域ラグランジアンひずみは、アルゴリズム２の後で説明された手順を
使用して計算された。ユーザインターフェースを使用して、心外膜および心内膜
の円（ｃｉｒｃｌｅｓ）が定義された。収縮末期にＬＶはほとんど円形なので、
図１１の最後の画像が、これらの円を定義するように使用された。結果として生
じる３つの円および定義された八分円が、図１４（ａ）に示される。それぞれの
円の１６個の点が、拡張末期まで後方にトラッキングされ、結果として図１４（
ｂ）に示される形となった。歪んだ状態のシーケンス全体が、図１４（ｃ）に示
される。このシーケンスから、ＬＶの断面積の形状がいくらか伸張し始めるが、
急速に円形になり、次いでほとんど動径方向に収縮するのがわかる。そのような
タグのジャンプが、１つ以上の時間フレームにおいて非常に歪んだ輪郭を描くの
で、図１４に誤ってトラッキングされた点はないことを確認にするのは容易であ
る。
使用して計算された。ユーザインターフェースを使用して、心外膜および心内膜
の円（ｃｉｒｃｌｅｓ）が定義された。収縮末期にＬＶはほとんど円形なので、
図１１の最後の画像が、これらの円を定義するように使用された。結果として生
じる３つの円および定義された八分円が、図１４（ａ）に示される。それぞれの
円の１６個の点が、拡張末期まで後方にトラッキングされ、結果として図１４（
ｂ）に示される形となった。歪んだ状態のシーケンス全体が、図１４（ｃ）に示
される。このシーケンスから、ＬＶの断面積の形状がいくらか伸張し始めるが、
急速に円形になり、次いでほとんど動径方向に収縮するのがわかる。そのような
タグのジャンプが、１つ以上の時間フレームにおいて非常に歪んだ輪郭を描くの
で、図１４に誤ってトラッキングされた点はないことを確認にするのは容易であ
る。
【０１２５】 ラグランジアンひずみプロフィールは、アルゴリズム２において以下で説明さ
れるように図１４（ｃ）に示されたトラッキングされた点から計算された。各八
分円における動径方向のひずみについての時間的発展が、図１５（ａ）で示され
る。正の値は、心筋の厚みが増加するのを示し、負の値はその厚みが薄くなるの
を示す。初期の時点で心筋の厚みが増加することは八分円３〜６のみで明らかで
あり、八分円８、１および２は厚みが薄くなるのを示す。これは、初期に拍動リ
ード近くの心筋で生じる大きな収縮と反対の壁（ｗａｌｌ）での心筋のプリスト
レッチングの両方の直接的な表現である。時間フレーム５〜１０の間で、再収縮
して拡張末期で厚さが最も大きく増加するその前に、八分円５〜７の拍動リード
近くの心筋は弛緩する。心内膜の厚さの増加がより大きい八分円７を除いて、心
外膜と心内膜の動径方向のひずみの間にほとんど違いはない。
れるように図１４（ｃ）に示されたトラッキングされた点から計算された。各八
分円における動径方向のひずみについての時間的発展が、図１５（ａ）で示され
る。正の値は、心筋の厚みが増加するのを示し、負の値はその厚みが薄くなるの
を示す。初期の時点で心筋の厚みが増加することは八分円３〜６のみで明らかで
あり、八分円８、１および２は厚みが薄くなるのを示す。これは、初期に拍動リ
ード近くの心筋で生じる大きな収縮と反対の壁（ｗａｌｌ）での心筋のプリスト
レッチングの両方の直接的な表現である。時間フレーム５〜１０の間で、再収縮
して拡張末期で厚さが最も大きく増加するその前に、八分円５〜７の拍動リード
近くの心筋は弛緩する。心内膜の厚さの増加がより大きい八分円７を除いて、心
外膜と心内膜の動径方向のひずみの間にほとんど違いはない。
【０１２６】 図１５（ｂ）は、各八分円内の円形ひずみの時間的発展を示す。正の値は、円
形方向に伸張するのを示し、負の値は収縮を示す。これらのプロットは、動径方
向のひずみのプロフィールに示されるような同一の一般的な振る舞いを示す。八
分円４〜６における初期の時点での収縮が短縮（ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ）として
示され、これと同じ期間内に八分円８、１および２は大きく伸張してるのを示す
。いくらかの期間の後に、全ての心筋組織は収縮性の短縮（ｃｏｎｔｒａｃｔｉ
ｌｅ ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ）を示す。これらのプロットはまた、心外膜より大
きく短縮する中間壁に比べて一貫してより大きく心内膜が短縮を有するのを示す
。これは、収縮する間の左心室の心筋の公知の振る舞いと一致する（Ｃｌａｒｋ
ｅｔ ａｌ．， 「Ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ｌｅｆｔ
ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ．」Ｃｒｉｃ．，８４：６７−−７４，１９９１）。
形方向に伸張するのを示し、負の値は収縮を示す。これらのプロットは、動径方
向のひずみのプロフィールに示されるような同一の一般的な振る舞いを示す。八
分円４〜６における初期の時点での収縮が短縮（ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ）として
示され、これと同じ期間内に八分円８、１および２は大きく伸張してるのを示す
。いくらかの期間の後に、全ての心筋組織は収縮性の短縮（ｃｏｎｔｒａｃｔｉ
ｌｅ ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ）を示す。これらのプロットはまた、心外膜より大
きく短縮する中間壁に比べて一貫してより大きく心内膜が短縮を有するのを示す
。これは、収縮する間の左心室の心筋の公知の振る舞いと一致する（Ｃｌａｒｋ
ｅｔ ａｌ．， 「Ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ
ｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ｌｅｆｔ
ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ．」Ｃｒｉｃ．，８４：６７−−７４，１９９１）。
【０１２７】 （実施例２） この実施例は、ドブタミン−誘導の（５μｇ／ｋｇ／ｍｉｎ）心臓の応力を経
験してる正常な男性ボランティア（２７歳）の心臓の動きのＨＡＲＰトラッキン
グの使用を含む。この実施例は、ドブタミンの応力下のこの心臓の非常に急速な
動きおよび誤ってトラッキングされた点を補正するためのＨＡＲＰ改良の使用を
含む。
験してる正常な男性ボランティア（２７歳）の心臓の動きのＨＡＲＰトラッキン
グの使用を含む。この実施例は、ドブタミンの応力下のこの心臓の非常に急速な
動きおよび誤ってトラッキングされた点を補正するためのＨＡＲＰ改良の使用を
含む。
【０１２８】 その画像は、上述の犬の試験と同じ基礎的な画像手順を使用して同じ磁石で獲
得された。ＳＰＡＭＭタグが、７ｍｍで分けられた画像平面に直交する飽和平面
（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ ｐｌａｎｅｓ）を作成するために拡張末期で生成され
た。垂直タグおよび水平タグを備える画像の２つのセットが、個別に息止めして
る際に獲得された。４つのスライスが獲得されるが、この実施例では中間壁の基
本的なスライスのみが使用される。スキャナの設定は以下のようである：視野３
６ｃｍ、タグ分離７ｍｍ、８ｍｍのスライスの厚さ、ＴＲ＝６．５ｍｓ、Ｅ＝２
．３ｍｓ、１５°チップ角度、２５６×１６０画像マトリックス、動画フレーム
当たりの５位相−符号化されたビュー。
得された。ＳＰＡＭＭタグが、７ｍｍで分けられた画像平面に直交する飽和平面
（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ ｐｌａｎｅｓ）を作成するために拡張末期で生成され
た。垂直タグおよび水平タグを備える画像の２つのセットが、個別に息止めして
る際に獲得された。４つのスライスが獲得されるが、この実施例では中間壁の基
本的なスライスのみが使用される。スキャナの設定は以下のようである：視野３
６ｃｍ、タグ分離７ｍｍ、８ｍｍのスライスの厚さ、ＴＲ＝６．５ｍｓ、Ｅ＝２
．３ｍｓ、１５°チップ角度、２５６×１６０画像マトリックス、動画フレーム
当たりの５位相−符号化されたビュー。
【０１２９】 図１６（ａ）は、ＬＶの周囲の関心のある領域に関する、共に加算され、クロ
ップされた結果として生じる水平タグおよび垂直タグ付の画像を示す。これらの
画像に生じる輪郭は、ＨＡＲＰトラッキングを使用する時間内に、心外膜および
心内膜の円を第１の画像に手動で配置し、それらを順方向にトラッキングするこ
とによって生成された。第１および第２の時間フレームの間の大きな動きのため
に、前自由壁（ａｎｔｅｒｉｏｒ ｆｒｅｅ−ｗａｌｌ）のいくつかの点が、第
２のフレームにおいてトラッキングされなかった。基礎的なＨＡＲＰトラッキン
グアプローチは、現在のフレームにおける初期化として以前にトラッキングされ
た点を使用するので、残りのフレームにおいて、この残りは補正されなかった。
隔壁内の手動で識別された３つのアンカー（各円に１つ）を使用してＨＡＲＰ改
良を適用する結果が、図１６（ｂ）に示される。見て調べると、改良された結果
により、各時間フレームで予想される箇所にトラッキングされた点が配置された
のが理解され得る。タグジャンプが排除される。
ップされた結果として生じる水平タグおよび垂直タグ付の画像を示す。これらの
画像に生じる輪郭は、ＨＡＲＰトラッキングを使用する時間内に、心外膜および
心内膜の円を第１の画像に手動で配置し、それらを順方向にトラッキングするこ
とによって生成された。第１および第２の時間フレームの間の大きな動きのため
に、前自由壁（ａｎｔｅｒｉｏｒ ｆｒｅｅ−ｗａｌｌ）のいくつかの点が、第
２のフレームにおいてトラッキングされなかった。基礎的なＨＡＲＰトラッキン
グアプローチは、現在のフレームにおける初期化として以前にトラッキングされ
た点を使用するので、残りのフレームにおいて、この残りは補正されなかった。
隔壁内の手動で識別された３つのアンカー（各円に１つ）を使用してＨＡＲＰ改
良を適用する結果が、図１６（ｂ）に示される。見て調べると、改良された結果
により、各時間フレームで予想される箇所にトラッキングされた点が配置された
のが理解され得る。タグジャンプが排除される。
【０１３０】 改良されたトラッキングの結果を使用して、各四分円での円形ひずみの時間的
発展が計算された。その結果は、図１６（ｃ）に示される。これらのプロットは
、自由壁において最大かつ持続性のある短縮を伴うＬＶ中のかなり画一的な短縮
を示す。これらはまた、正常な筋肉において一般に生じるような心内膜中に生じ
る最大の短縮を示す。
発展が計算された。その結果は、図１６（ｃ）に示される。これらのプロットは
、自由壁において最大かつ持続性のある短縮を伴うＬＶ中のかなり画一的な短縮
を示す。これらはまた、正常な筋肉において一般に生じるような心内膜中に生じ
る最大の短縮を示す。
【０１３１】 公知の従来技術の方法と量的な比較をするために、ＦｉｎｄＴａｇｓとして知
られる公知の技術の基礎である適切なフィルタリングと比較してＨＡＲＰトラッ
キングの精度についての２つの予備調査が行われた（Ｔ．Ｓ． Ｄｅｎｎｅｙ，
「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉ
ｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏ
ｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ，」Ｉｎ Ｊ．
Ｄｕｎｃａｎ ａｎｄ Ｇ．Ｇｉｎｄｉ，ｅｄｉｔｏｒｓ，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ
．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，ｐａｇｅｓ ３２７−−３４０，１９９７）
。画像のノイズ比（ＣＮＲ）との対比に依存して、ＦｉｎｄＴａｇｓの精度が０
．１〜０．２画素の範囲であることが、理論およびファントム確証（ｐｈａｎｔ
ｏｍ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）の両方によって示される（Ｍｏｏｒｅら．，「Ｔ
ａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ ａ ｄｅｆｏｒｍｉｎｇ ｐｈａｎ
ｔｏｍ：ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ，」Ｒａｄｉｏｌｏ
ｇｙ，１９０：７６５−−７６９，１９９４）。その結果により、ＨＡＲＰの精
度が、適合したフィルタリングアプローチより同じまたはより優れていることが
示される。
られる公知の技術の基礎である適切なフィルタリングと比較してＨＡＲＰトラッ
キングの精度についての２つの予備調査が行われた（Ｔ．Ｓ． Ｄｅｎｎｅｙ，
「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｔａｇｓ ｉ
ｎ ｔａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏ
ｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｃｏｎｔｏｕｒｓ，」Ｉｎ Ｊ．
Ｄｕｎｃａｎ ａｎｄ Ｇ．Ｇｉｎｄｉ，ｅｄｉｔｏｒｓ，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｆ
．Ｐｒｏｃ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇ．，ｐａｇｅｓ ３２７−−３４０，１９９７）
。画像のノイズ比（ＣＮＲ）との対比に依存して、ＦｉｎｄＴａｇｓの精度が０
．１〜０．２画素の範囲であることが、理論およびファントム確証（ｐｈａｎｔ
ｏｍ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）の両方によって示される（Ｍｏｏｒｅら．，「Ｔ
ａｇｇｅｄ ＭＲ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ ａ ｄｅｆｏｒｍｉｎｇ ｐｈａｎ
ｔｏｍ：ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ，」Ｒａｄｉｏｌｏ
ｇｙ，１９０：７６５−−７６９，１９９４）。その結果により、ＨＡＲＰの精
度が、適合したフィルタリングアプローチより同じまたはより優れていることが
示される。
【０１３２】 次に、正常な人間という対象からのデータを使用してタグ付の線を見出すこと
に注意が向けられた。ＦｉｎｄＴａｇｓは、垂直なタグ付の短軸のデータセット
からの２７個の画像において輪郭（心外膜および心内膜）およびタグ付の線の両
方を推定するために使用された。その２７個の画像は、ＬＶ内の３つの長軸方向
の位置からの９つの画像シーケンスを含む。ＨＡＲＰ画像は、図８（ｂ）に示さ
れたものと同様の第１の高調波および帯域通過フィルタを使用してこれら９つの
画像から生成された。理論によると、タグの底は、πラジアンの位相角度で配置
され、それによって、ＨＡＲＰ画像のπ等輪郭（ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒｓ）が、
ＦｉｎｄＴａｇｓによって識別されるタグ点に非常に近接することになると予測
される。図１７（ａ）では、タグのかなりの消去が生じる心室の中間についての
７つの時間フレームで撮られた画像におけるこれらのＨＡＲＰ等輪郭に、Ｆｉｎ
ｄＴａｇｓからのタグ点が重ね合わされる。
に注意が向けられた。ＦｉｎｄＴａｇｓは、垂直なタグ付の短軸のデータセット
からの２７個の画像において輪郭（心外膜および心内膜）およびタグ付の線の両
方を推定するために使用された。その２７個の画像は、ＬＶ内の３つの長軸方向
の位置からの９つの画像シーケンスを含む。ＨＡＲＰ画像は、図８（ｂ）に示さ
れたものと同様の第１の高調波および帯域通過フィルタを使用してこれら９つの
画像から生成された。理論によると、タグの底は、πラジアンの位相角度で配置
され、それによって、ＨＡＲＰ画像のπ等輪郭（ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒｓ）が、
ＦｉｎｄＴａｇｓによって識別されるタグ点に非常に近接することになると予測
される。図１７（ａ）では、タグのかなりの消去が生じる心室の中間についての
７つの時間フレームで撮られた画像におけるこれらのＨＡＲＰ等輪郭に、Ｆｉｎ
ｄＴａｇｓからのタグ点が重ね合わされる。
【０１３３】 ＦｉｎｄＴａｇｓを使用して推定されたＨＡＰＲ等輪郭とタグ輪郭の間はわず
かな違いしかない。ＨＡＲＰは非常に小さく滑らかな結果を生成し、主な違いが
、自由壁（３時）上のＨＡＲＰによる結果の周りの小さな揺らぎとなる。どれが
視覚的に満足に値するかを決定するのは難しい。ＦｉｎｄＴａｇｓタグ点の収集
全体を使用して計算された平均ＨＡＲＰ角度が、非常にπ（３桁の数（ｔｈｒｅ
ｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｇｉｔｓ））に近く、それによってタグの底
がπというＨＡＲＰ角度を有するという理論的予測を証明する。ローカル位相非
ラッピング（ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ）は、ＨＡＲＰ画像のラッピング（ｗｒａｐ
ｐｉｎｇ）アーティファクトの位置に正確にπが対応する場合、この平均角度を
計算するために使用された。
かな違いしかない。ＨＡＲＰは非常に小さく滑らかな結果を生成し、主な違いが
、自由壁（３時）上のＨＡＲＰによる結果の周りの小さな揺らぎとなる。どれが
視覚的に満足に値するかを決定するのは難しい。ＦｉｎｄＴａｇｓタグ点の収集
全体を使用して計算された平均ＨＡＲＰ角度が、非常にπ（３桁の数（ｔｈｒｅ
ｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｇｉｔｓ））に近く、それによってタグの底
がπというＨＡＲＰ角度を有するという理論的予測を証明する。ローカル位相非
ラッピング（ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ）は、ＨＡＲＰ画像のラッピング（ｗｒａｐ
ｐｉｎｇ）アーティファクトの位置に正確にπが対応する場合、この平均角度を
計算するために使用された。
【０１３４】 精度についての量的な測定を実行するために、同じ画像における各タグ点と最
近接のＨＡＲＰπラジアン等輪郭（π ｒａｄｉａｎ ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒ）
との間の距離が計算された。全時間と空間的位置にわたる平方二乗平均（ｒｍｓ
）距離が、約０．１５画素である。基底の、中間の心室の、短軸の先端の画像に
対して、時間の関数として平均距離がプロットされて、図１７（ｂ）に示される
。ＦｉｎｄＴａｇｓは現実を表す場合、ＨＡＲＰは、約０．１５〜０．２５画素
誤りを有すると結論され得る。これらの平均距離はＦｉｎｄＴａｇｓの固有の誤
りと同じオーダーであるので、この結論は引き出すことは正しい。実際、ＨＡＲ
Ｐは大きく誤りを減少させ得、その場合には、これらの距離はＦｉｎｄＴａｇｓ
の固有の誤りを簡潔に表示してる。しかし、ＦｉｎｄＴａｇｓの誤りに加えて、
ＨＡＲＰがこの誤りを有し、その場合にはＨＡＲＰは約０．３画素平均誤りを有
する可能性もまたある。ＨＡＲＰトラッキング誤りは、ＦｉｎｄＴａｇｓの誤り
とほとんど同じであると結論される。
近接のＨＡＲＰπラジアン等輪郭（π ｒａｄｉａｎ ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒ）
との間の距離が計算された。全時間と空間的位置にわたる平方二乗平均（ｒｍｓ
）距離が、約０．１５画素である。基底の、中間の心室の、短軸の先端の画像に
対して、時間の関数として平均距離がプロットされて、図１７（ｂ）に示される
。ＦｉｎｄＴａｇｓは現実を表す場合、ＨＡＲＰは、約０．１５〜０．２５画素
誤りを有すると結論され得る。これらの平均距離はＦｉｎｄＴａｇｓの固有の誤
りと同じオーダーであるので、この結論は引き出すことは正しい。実際、ＨＡＲ
Ｐは大きく誤りを減少させ得、その場合には、これらの距離はＦｉｎｄＴａｇｓ
の固有の誤りを簡潔に表示してる。しかし、ＦｉｎｄＴａｇｓの誤りに加えて、
ＨＡＲＰがこの誤りを有し、その場合にはＨＡＲＰは約０．３画素平均誤りを有
する可能性もまたある。ＨＡＲＰトラッキング誤りは、ＦｉｎｄＴａｇｓの誤り
とほとんど同じであると結論される。
【０１３５】 ＨＡＲＰトラッキングは同時に２つのＨＡＲＰ画像を使用し、それによってタ
グ付の線自体よりタグ付の線の交差の認識の方がより容易になる。結果として、
この実験では、ＨＡＲＰトラッキングは、ＦｉｎｄＴａｇｓを使用するタグ付の
線の交差の推定と比較された。本明細書中で説明された拍動する犬の心臓のデー
タを使用して、ＦｉｎｄＴａｇｓは、２０の画像基底短軸画像シーケンス（２０
−ｉｍａｇｅ ｂａｓａｌ ｓｈｏｒｔ−ａｘｉｓ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎ
ｃｅ）における垂直と水平の両方の全てのタグ付の線の位置を計算するように使
用された。心内膜および心外膜の輪郭を使用して、またＦｉｎｄＴａｇｓの使用
を推定され、心筋内部に落ち込む（ｆａｌｌｉｎｇ）タグ付の線の交差点が計算
された。ＨＡＲＰトラッキングは、次いで、ターゲットベクトルａ＝［ππ］T
ラジアンを求め、第１の時間フレームを含むこれら各々の点で実行された。
グ付の線自体よりタグ付の線の交差の認識の方がより容易になる。結果として、
この実験では、ＨＡＲＰトラッキングは、ＦｉｎｄＴａｇｓを使用するタグ付の
線の交差の推定と比較された。本明細書中で説明された拍動する犬の心臓のデー
タを使用して、ＦｉｎｄＴａｇｓは、２０の画像基底短軸画像シーケンス（２０
−ｉｍａｇｅ ｂａｓａｌ ｓｈｏｒｔ−ａｘｉｓ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎ
ｃｅ）における垂直と水平の両方の全てのタグ付の線の位置を計算するように使
用された。心内膜および心外膜の輪郭を使用して、またＦｉｎｄＴａｇｓの使用
を推定され、心筋内部に落ち込む（ｆａｌｌｉｎｇ）タグ付の線の交差点が計算
された。ＨＡＲＰトラッキングは、次いで、ターゲットベクトルａ＝［ππ］T
ラジアンを求め、第１の時間フレームを含むこれら各々の点で実行された。
【０１３６】 ＦｉｎｄＴａｇｓ交差点とＨＡＲＰトラッキングされた点の間の平方二乗平均
距離が、図１８に時間の関数として示される。これらの誤りは、以前の実験より
いくらか大きい。これは、１つの線の代わりに２つの線を求める場合、誤りが
距離が、図１８に時間の関数として示される。これらの誤りは、以前の実験より
いくらか大きい。これは、１つの線の代わりに２つの線を求める場合、誤りが
【０１３７】
【数３２】 だけ増加することを留意することによって、ほとんど説明される。他の小さな違
いは、異なる実験的なセットアップと画像手順によって説明され得る。長時間に
わたって距離が増加するという一般的な傾向はまた、タグが消えるにつれて信号
−ノイズ比が降下するという理由から予測される。
いは、異なる実験的なセットアップと画像手順によって説明され得る。長時間に
わたって距離が増加するという一般的な傾向はまた、タグが消えるにつれて信号
−ノイズ比が降下するという理由から予測される。
【０１３８】 図１８に示されるプロットにおいて、興味ある特徴の１つは、時間フレーム４
〜７において「こぶ（ｈｕｍｐ）」が生じることである。ＨＡＲＰで使用される
帯域通過フィルタの設定（ｐｌａｃｅｍｅｎｔ）により、これを説明することが
可能である。収縮期の間に正常な心臓な動きは収縮するので、基本的なタグ高調
波（ｔｈｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｔａｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ）のローカル
周波数は一般的に増加する。また、タグが消えるにつれて第１の高調波の周りの
スペクトルとの干渉が生じるので、エネルギー的にＤＣスペクトルピークが増加
する。それゆえ、わずかに高い周波数に帯域通過フィルタを設定したり、収縮に
関連するその高い周波数スペクトルを同時に取り込んだり、ＤＣスペクトルピー
クからの干渉を避けるために通常は使用される。しかし、フレーム４〜７では、
図１１および図１５に見られ得るように、プリストレッチング現象が最もはっき
りしており、これによりタグのローカル周波数は増加ではなく減少する。わずか
に高い違いの原因およびおそらく誤りを増加させる原因となるスペクトルのこの
部分は、フィルタでカットオフされ得る。
〜７において「こぶ（ｈｕｍｐ）」が生じることである。ＨＡＲＰで使用される
帯域通過フィルタの設定（ｐｌａｃｅｍｅｎｔ）により、これを説明することが
可能である。収縮期の間に正常な心臓な動きは収縮するので、基本的なタグ高調
波（ｔｈｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｔａｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ）のローカル
周波数は一般的に増加する。また、タグが消えるにつれて第１の高調波の周りの
スペクトルとの干渉が生じるので、エネルギー的にＤＣスペクトルピークが増加
する。それゆえ、わずかに高い周波数に帯域通過フィルタを設定したり、収縮に
関連するその高い周波数スペクトルを同時に取り込んだり、ＤＣスペクトルピー
クからの干渉を避けるために通常は使用される。しかし、フレーム４〜７では、
図１１および図１５に見られ得るように、プリストレッチング現象が最もはっき
りしており、これによりタグのローカル周波数は増加ではなく減少する。わずか
に高い違いの原因およびおそらく誤りを増加させる原因となるスペクトルのこの
部分は、フィルタでカットオフされ得る。
【０１３９】 上述の実験では、ＨＡＲＰトラッキング方法およびラグランジアンひずみ計算
法（Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ ｓｔｒａｉｎ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ）を包含
する全ての計算が、ＭＡＴＬＡＢ（Ｔｈｅ Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ、Ｎａｔｉｃｋ
ＭＡ）を使用して４００ＭＨｚのＩｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ（Ｒ） ＩＩプ
ロセッサで実行された。ＭＡＴＬＡＢコードを最適化（例えば、ループをなくす
こと）しない事実にも関わらず、ＨＡＲＰ処理は、知られてる他の方法と比較し
て非常に速い。拍動する犬の心臓に対して、２０の垂直ＨＡＲＰ画像および２０
の水平ＨＡＲＰ画像の計算が約３０秒で終了した。ＬＶの心筋内への心内膜およ
び心外膜の円の配置によって、人間に相互作用があるのは約２０秒である。２０
の時間フレーム全てを介するこのプロセスにより定義された４８の点のトラッキ
ングは、わずか約５秒で終了し、ラグランジアンひずみの計算もまた、わずか約
５秒で終了する。画像からひずみを計算する時間全体は、ボタンにクリックし、
画像を調整する時間を含んでわずか約２秒である。さらに一定の工程の重要な効
率化が可能になる。
法（Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ ｓｔｒａｉｎ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ）を包含
する全ての計算が、ＭＡＴＬＡＢ（Ｔｈｅ Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ、Ｎａｔｉｃｋ
ＭＡ）を使用して４００ＭＨｚのＩｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ（Ｒ） ＩＩプ
ロセッサで実行された。ＭＡＴＬＡＢコードを最適化（例えば、ループをなくす
こと）しない事実にも関わらず、ＨＡＲＰ処理は、知られてる他の方法と比較し
て非常に速い。拍動する犬の心臓に対して、２０の垂直ＨＡＲＰ画像および２０
の水平ＨＡＲＰ画像の計算が約３０秒で終了した。ＬＶの心筋内への心内膜およ
び心外膜の円の配置によって、人間に相互作用があるのは約２０秒である。２０
の時間フレーム全てを介するこのプロセスにより定義された４８の点のトラッキ
ングは、わずか約５秒で終了し、ラグランジアンひずみの計算もまた、わずか約
５秒で終了する。画像からひずみを計算する時間全体は、ボタンにクリックし、
画像を調整する時間を含んでわずか約２秒である。さらに一定の工程の重要な効
率化が可能になる。
【０１４０】 画像データの編集（ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）および帯域通過フィルタの設
定（ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ）もまた、ＨＡＲＰ分析の処理時間全体を増加する。
標準のスキャンでは、これらの時間は無視できる程であり、画像シーケンスは、
自動的に構築され得、現行の帯域通過フィルタが使用され得る。特定のスキャン
または実験手順では、いくつかの付加的な時間が、ＨＡＲＰ処理のためにデータ
を準備する際に費やされ得る。当業者は、一般的にこれらの付加的な工程を３０
分未満で実行し得、便利なユーザインターフェースによりさらにこの時間が低減
する。ＨＡＲＰは、さらにわずかな有効化および最適化を伴う臨床的使用に有用
である。
定（ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ）もまた、ＨＡＲＰ分析の処理時間全体を増加する。
標準のスキャンでは、これらの時間は無視できる程であり、画像シーケンスは、
自動的に構築され得、現行の帯域通過フィルタが使用され得る。特定のスキャン
または実験手順では、いくつかの付加的な時間が、ＨＡＲＰ処理のためにデータ
を準備する際に費やされ得る。当業者は、一般的にこれらの付加的な工程を３０
分未満で実行し得、便利なユーザインターフェースによりさらにこの時間が低減
する。ＨＡＲＰは、さらにわずかな有効化および最適化を伴う臨床的使用に有用
である。
【０１４１】 ＨＡＲＰ画像を使用して、高密度の増分速度場（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ ｖ
ｅｌｏｃｉｔｙ ｆｉｅｌｄ）であるオプティカルフローを計算するための方法
を以前に提案した（Ｏｓｍａｎ ｅｔ ａｌ ．，「Ｉｍａｇｉｎｇ ｈｅａｒ
ｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ，」Ｏ
ｃｔｏｂｅｒ １９９８）。このＨＡＲＰオプティカルフロー方法では、材料の
性質としてＨＡＲＰ角度のアイデアおよび見かけ上の動きの観念を用いたが、２
つのＨＡＲＰ値を共有して点を繰り返して求めはしなかった。代わりに、各画素
で単純な２×２のマトリックスインバースを使用して次の画像フレームにおいて
直接におよび急速に各画素の大体の位置を計算するための複数の制約光フローの
アイデアを用いる。画像における全ての画素に適用され、次の時間フレームにの
みトラッキングされる場合、ＨＡＲＰトラッキングは、より優れた精度のみにつ
いて本質的に同じ結果を与える。ＨＡＲＰオプティカルフロー方法はまた、さら
に多くの時間おそらく４〜５倍の長い時間が必要となる。ＨＡＲＰオプティカル
フロー方法は、ＨＡＲＰトラッキングを初期化すること、または視覚化動きのた
めの非常に高速で高密度の動き場を生成することあるいは高密度のメッシュ上の
他の動き量を計算することについて有用であり得る。
ｅｌｏｃｉｔｙ ｆｉｅｌｄ）であるオプティカルフローを計算するための方法
を以前に提案した（Ｏｓｍａｎ ｅｔ ａｌ ．，「Ｉｍａｇｉｎｇ ｈｅａｒ
ｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐｈａｓｅ ＭＲＩ，」Ｏ
ｃｔｏｂｅｒ １９９８）。このＨＡＲＰオプティカルフロー方法では、材料の
性質としてＨＡＲＰ角度のアイデアおよび見かけ上の動きの観念を用いたが、２
つのＨＡＲＰ値を共有して点を繰り返して求めはしなかった。代わりに、各画素
で単純な２×２のマトリックスインバースを使用して次の画像フレームにおいて
直接におよび急速に各画素の大体の位置を計算するための複数の制約光フローの
アイデアを用いる。画像における全ての画素に適用され、次の時間フレームにの
みトラッキングされる場合、ＨＡＲＰトラッキングは、より優れた精度のみにつ
いて本質的に同じ結果を与える。ＨＡＲＰオプティカルフロー方法はまた、さら
に多くの時間おそらく４〜５倍の長い時間が必要となる。ＨＡＲＰオプティカル
フロー方法は、ＨＡＲＰトラッキングを初期化すること、または視覚化動きのた
めの非常に高速で高密度の動き場を生成することあるいは高密度のメッシュ上の
他の動き量を計算することについて有用であり得る。
【０１４２】 本発明の方法では、ＨＡＲＰ角度という材料の性質が、速く、正確で、ロバス
トな２次元のＨＡＲＰトラッキング法を開発するために利用された。点は、左心
室の円形方向および動径方向のラグランジアンひずみを直接に計算するために座
標系においてトラッキングされた。拍動した犬の心臓についての実験は、異常な
動きをトラッキングし、以前に報告された分析と一致するひずみを計算するＨＡ
ＲＰの能力を示した。誤ってトラッキングされた点の補正についての改良技術を
発展させ、ドブタミンの応力を経験する正常な人間の心臓について示された。最
後に、予備的な誤り分析が行われ、ＦｉｎｄＴａｇｓ、標準テンプレートマッチ
ング法と比較するとＨＡＲＰトラッキング法は非常に利点を有することを示した
。ＨＡＲＰトラッキングおよびラグランジアンひずみ分析が、計算的に高速で、
さらに適切な有効化の後では臨床的な使用に用いられることが示された。
トな２次元のＨＡＲＰトラッキング法を開発するために利用された。点は、左心
室の円形方向および動径方向のラグランジアンひずみを直接に計算するために座
標系においてトラッキングされた。拍動した犬の心臓についての実験は、異常な
動きをトラッキングし、以前に報告された分析と一致するひずみを計算するＨＡ
ＲＰの能力を示した。誤ってトラッキングされた点の補正についての改良技術を
発展させ、ドブタミンの応力を経験する正常な人間の心臓について示された。最
後に、予備的な誤り分析が行われ、ＦｉｎｄＴａｇｓ、標準テンプレートマッチ
ング法と比較するとＨＡＲＰトラッキング法は非常に利点を有することを示した
。ＨＡＲＰトラッキングおよびラグランジアンひずみ分析が、計算的に高速で、
さらに適切な有効化の後では臨床的な使用に用いられることが示された。
【０１４３】 開示の簡易性の目的のために、本発明の方法を医学的用途に使用することを特
に参考にしてきたが、本発明の方法は、それに制限されず、広範な多様な産業的
用途および他の用途において使用され得る。
に参考にしてきたが、本発明の方法は、それに制限されず、広範な多様な産業的
用途および他の用途において使用され得る。
【０１４４】 それゆえ、本発明の特定の実施形態は例示のために本明細書中で説明され、当
業者には、本発明から逸脱することなく詳細部の多数の変更が為され得ることが
明らかである。
業者には、本発明から逸脱することなく詳細部の多数の変更が為され得ることが
明らかである。
【図１】 図１は、２次元の１−１ＳＰＡＭＭタグ付画像のシミュレーション図である。
【図２】 図２は、図１の画像のフーリエ変換の大きさを示す。
【図３】 図３は、複雑な画像の角度を示す。
【図４】 図４は、対象における点の計算された変位を示す。
【図５】 図５は、対象の点を実際の変位とともに示す。
【図６】 図６は、図３に示される角度画像から生成される計算された変位タグ線を示す
。
。
【図７ａ】 図７ａは、１−１ＳＰＡＭＭタグを有する左心室の断面図である。
【図７ｂ】 図７ｂは、図７ａの角度画像である。
【図８ａ】 図８ａは、水平ＳＰＡＭＭタグを有する磁気共鳴画像を示す。
【図８ｂ】 図８ｂは、図８ａの画像のフーリエ変換の大きさを示す。
【図８ｃ】 図８ｃは、図８ｂの円内のスペクトルピークを抽出することによって生成され
る、大きさを示す複雑な画像を示す。
る、大きさを示す複雑な画像を示す。
【図８ｄ】 図８ｄは、図８ｃの位相を示す。
【図９ａ】 図９ａは、拡張末期のタグ面を模式的に示す。
【図９ｂ】 図９ｂは、動きの結果生じるタグ面のゆがみを示す。
【図１０】 図１０は、左心室壁および八分円の図上に重ねられた同心円の模式図である。
【図１１】 図１１は、グリッドを提供するために垂直および水平のタグ画像を増やすこと
によって生成される電気刺激で鼓動させた犬の心臓のタグ付磁気共鳴画像のシー
ケンスを示す。画像は、左上に示される拡張末期から右下に示される収縮末期ま
での電気刺激で鼓動させた犬の心臓の動きを示す２０個の時間フレームである。
によって生成される電気刺激で鼓動させた犬の心臓のタグ付磁気共鳴画像のシー
ケンスを示す。画像は、左上に示される拡張末期から右下に示される収縮末期ま
での電気刺激で鼓動させた犬の心臓の動きを示す２０個の時間フレームである。
【図１２ａ】 図１２ａは、時間を追って追跡された時間フレーム１における手動で選択され
た点を示す。
た点を示す。
【図１２ｂ】 図１２ｂは、時間を追って追跡された時間フレーム５における手動で選択され
た点を示す。
た点を示す。
【図１２ｃ】 図１２ｃは、時間を追って追跡された時間フレーム１０における手動で選択さ
れた点を示す。
れた点を示す。
【図１２ｄ】 図１２ｄは、時間を追って追跡された時間フレーム２０における手動で選択さ
れた点を示す。
れた点を示す。
【図１３ａ】 図１３ａは、密集して拾われた点の位置を示す拡張末期の心臓を示す。
【図１３ｂ】 図１３ｂは、時間フレーム１における追跡物質点の拡大を示す。
【図１３ｃ】 図１３ｃは、時間フレーム５における追跡物質点の拡大を示す。
【図１３ｄ】 図１３ｄは、時間フレーム１０における追跡物質点の拡大を示す。
【図１３ｅ】 図１３ｅは、時間フレーム２０における追跡物質点の拡大を示す。
【図１４ａ】 図１４ａは、収縮末期における手動で定義される円を示す。
【図１４ｂ】 図１４ｂは、拡張末期へ逆のぼって追跡した後の図１４ａの円のゆがんだ形を
示す。
示す。
【図１４ｃ】 図１４ｃは、追跡された円の全シーケンスを示す。
【図１５ａ】 図１５ａは、各八分円における心外膜の半径方向のひずみ（１点鎖線）および
心内膜の半径方向のひずみ（実線）の時間的進展を示す。
心内膜の半径方向のひずみ（実線）の時間的進展を示す。
【図１５ｂ】 図１５ｂは、各八分円における心外膜の円周方向のひずみ（１点鎖線）、心中
壁の円周方向のひずみ（破線）、および心内膜の円周方向のひずみ（実線）の時
間的進展を示す。
壁の円周方向のひずみ（破線）、および心内膜の円周方向のひずみ（実線）の時
間的進展を示す。
【図１６ａ】 図１６ａは、ＨＡＲＰ改良なしの初めの左上の表示から最後の右下の表示まで
、短軸画像および追跡された円を含むドブタミン誘因ストレスを受ける通常の人
間の心臓を示す。
、短軸画像および追跡された円を含むドブタミン誘因ストレスを受ける通常の人
間の心臓を示す。
【図１６ｂ】 図１６ｂは、図１６ａと類似しているが、ＨＡＲＰ改良適用後の結果を示す。
【図１６ｃ】 図１６ｃは、改良点を使用して計算された円周方向のひずみの時間的進展を示
す。
す。
【図１７ａ】 図１７ａは、ＨＡＲＰπ輪郭（白いカーブ）が上書きされているＦｉｎｄＴａ
ｇｓ（黒点）からのタグ点を有するタグ付画像を有する通常の人間のデータを使
用してＦｉｎｄＴａｇｓと比較してのＨＡＲＰ精度を示す。
ｇｓ（黒点）からのタグ点を有するタグ付画像を有する通常の人間のデータを使
用してＦｉｎｄＴａｇｓと比較してのＨＡＲＰ精度を示す。
【図１７ｂ】 図１７ｂは、ＦｉｎｄＴａｇｓのタグ点とＨＡＲＰイソ輪郭との間の平均距離
を示す。
を示す。
【図１８】 図１８は、ＦｉｎｄＴａｇｓとＨＡＲＰとの間のタグ交差推定における平均差
のプロットを示す。
のプロットを示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ， ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ， ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，Ｋ Ｐ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ， ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，Ｓ Ｇ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 オズマン， ナエル エフ． アメリカ合衆国 メリーランド 21209， ボルチモア， アパートメント ビー， グリーン メドウ パークウェイ 6220 Ｆターム(参考） 4C096 AA09 AB50 AC04 AD14 DC25
Claims (27)
- 【請求項１】 磁気共鳴画像法により対象物の動きを測定する方法であって
、該方法は、 該対象物の関心のある領域を空間的に変調するためにパルスシーケンスを適用
する工程と、 該空間的に変調された対象物のフーリエ領域から少なくとも１つの第１のスペ
クトルピークを獲得する工程と、 該獲得された第１のスペクトルピークの逆フーリエ変換情報を計算する工程と
、 該スペクトルピークのそれぞれから第１の高調波位相画像を計算する工程と、 第２のスペクトルピークのそれぞれから第２の高調波位相画像を作成するため
に異なる時間に上記プロセスを繰り返す工程と、 該第１および第２の高調波位相画像からひずみを判定する工程と、 を包含する方法。 - 【請求項２】 心臓の動きをトラッキングするために前記方法を用いる工程
を包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 円形ラグランジアンひずみを判定するために前記方法を用い
る工程を包含する、請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 動径方向ラグランジアンひずみを判定するために前記方法を
用いる工程を包含する、請求項２に記載の方法。 - 【請求項５】 ２次元画像を提供するために前記方法を用いる工程を包含す
る、請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 動いている人間の心臓に前記方法を用いる工程を包含する、
請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 ＳＰＡＭＭパルスシーケンスを前記パルスシーケンスとして
使用する工程を包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 ３次元画像を提供するために前記方法を使用する工程を包含
する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項９】 心内膜の、心外膜のおよび中間壁のひずみの少なくとも１つ
を判定する際に前記方法を使用する工程を包含する、請求項３に記載の方法。 - 【請求項１０】 心内膜の動径方向の、および心外膜の動径方向のひずみの
少なくとも１つを判定する際に前記方法を使用する工程を包含する、請求項４に
記載の方法。 - 【請求項１１】 心筋におけるひずみを判定するために前記方法を使用する
工程を包含する、請求項２に記載の方法。 - 【請求項１２】 ２つの異なる時間の点間の前記間隔を判定することにより
ひずみを判定するために、前記方法を使用する工程を包含する、請求項１に記載
の方法。 - 【請求項１３】 ２つの異なる時間の点間の距離の増加を測定するために、
前記方法を使用する工程を包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項１４】 ２つの異なる時間の点間の距離の減少を測定するために、
前記方法を使用する工程を包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記心臓の左心室内部の動きを測定するために前記方法を
使用する工程を包含する、請求項６に記載の方法。 - 【請求項１６】 約拡張末期で前記動きの測定を開始する工程を包含する、
請求項６に記載の方法。 - 【請求項１７】 水平方向と垂直方向の両方にタグ付画像を使用する工程を
包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項１８】 画像平面の前記点の見かけ上の動きをトラッキングするこ
とにより前記ひずみを判定する工程および該トラッキングされた点からのラグラ
ンジアンひずみを判定する工程を包含する、請求項１２に記載の方法。 - 【請求項１９】 タグ付磁気共鳴画像のＣＩＮＥシーケンスを介して前記見
かけ上の動きをトラッキングする工程を包含する、請求項１８に記載の方法。 - 【請求項２０】 前記動きをトラッキングする際に改良手順を使用する工程
を包含する、請求項２に記載の方法。 - 【請求項２１】 前記改良手順において、比較的小さな動きをトラッキング
するための基準として有するアンカー点を使用する工程を包含する、請求項２０
に記載の方法。 - 【請求項２２】 前記改良手順において、次の隣接する点から１画素未満分
離されるそれぞれの点の点シーケンスを使用する工程を包含する、請求項２１に
記載の方法。 - 【請求項２３】 約動径方向経路において、前記改良手順を実行する工程を
包含する、請求項２２に記載の方法。 - 【請求項２４】 前記高調波位相画像を計算する際に帯域通過フィルタを使
用する工程を包含する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項２５】 円形伸張の指標として正のひずみ値を使用し、円形収縮の
指標として負のひずみ値を使用する工程を包含する、請求項３に記載の方法。 - 【請求項２６】 動径方向の厚みの増加の指標として正のひずみ値を使用し
、動径方向の厚みの減少の指標として負のひずみ値を使用する工程を包含する、
請求項４に記載の方法。 - 【請求項２７】 前記ひずみの判定を実行する際に、実質的には同時に起こ
る前記第１の高調波位相および第２の高調波位相を使用する工程を包含する、請
求項１に記載の方法。
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