JP2004535869A - 血管造影スクリーニングに関する自動血管識別 - Google Patents

血管造影スクリーニングに関する自動血管識別 Download PDF

Info

Publication number
JP2004535869A
JP2004535869A JP2003514276A JP2003514276A JP2004535869A JP 2004535869 A JP2004535869 A JP 2004535869A JP 2003514276 A JP2003514276 A JP 2003514276A JP 2003514276 A JP2003514276 A JP 2003514276A JP 2004535869 A JP2004535869 A JP 2004535869A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
slice
image
vessel identification
blood vessel
magnetic resonance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2003514276A
Other languages
English (en)
Inventor
リウ,ケチェン
エス スリ,ジャスジット
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of JP2004535869A publication Critical patent/JP2004535869A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12Edge-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/149Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10088Magnetic resonance imaging [MRI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

複数の高分解能画像スライスに対応するデータを備えている高分解能容量画像データ(74)を取得(70)し、かつ少なくとも一つの血管識別画像スライス(76)に対応するデータを取得(72)することを有する磁気共鳴血管造影方法であって、この取得されたデータは、動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを有している。高分解能容量画像表示(80)は、取得された高分解能容量画像データ(74)から再構築される。少なくとも一つの血管識別スライス画像表示(82)は、少なくとも一つの血管識別画像スライス(76)に対応する取得されたデータから再構築される。動脈開始点(86)及び静脈開始点(88)の少なくとも一つは、血管識別スライス画像表示(82)に基づいて特定される。好ましくは、当該方法は、前記の少なくとも一つの開始点(126)を囲む開始表面を特定(124)し、かつこの表面が血管系の境界に本質的に一致するまで、開始表面を反復的に成長(128)させることをさらに含んでいる。

Description

【0001】
(本発明の背景)
本発明は、画像化及び磁気共鳴技術に関する。特に、磁気共鳴血管造影に関し、それに関する特定の参照文献とともに述べる。しかしながら、本発明は、その他の管状構造又はネットワークの画像化への適用を見出すことができ、その中では、同様の管状構造及びネットワークが有意に分化されている。
【0002】
血管造影法は、血管及び血管系の画像化に関する。血管造影法は、外科的計画及び処置の向上、診断の向上及び慢性血管疾患の非侵襲なモニタリングの簡便性を可能とし、かつ、動脈瘤や血栓などの潜在的な致死的状況の早期の傾向を供することができる。
【0003】
血管造影法は、複数の異なる画像化様相を用いて行われ、これに含まれるのは、二方向性X線/DSA、磁気共鳴(MR)、コンピューター断層撮影(CT)、超音波、及びこれら技術の種々の組み合わせである。磁気共鳴血管造影法(MRA)は、コントラストが強調したモードにて行われてもよく、ここでは、ガドリニウムヂチレントリアミンペンタアセテート(Gadolinium−dithylene−Triamine−Penta−Acetate)を患者に投与し、患者のMRコントラストを向上させてもよいし、コントラストを強調しないモードにて行ってもよい。血管のコントラストは、典型的には、タイム・オブ・フライト(TOF;time of flight)、ブラックブラッド(black−blood)、位相コントラスト(phase contrast)、T2、T2*画像化などのMR画像化技術を用いて血流を画像化することにより得られる。
【0004】
TOF法は、MRAにて広く行き渡っている。TOF画像化手順は、典型的に、90°のRFパルスを用いて第1組織スライスに磁気共鳴を励起するステップ、及び、第2スライスの近傍に180°位相の再集束RFパルスを適用するステップを含む。血流速度及び90°と180°とのRFパルス間の方向に関連した時間のずれが存在する。この時間のずれの間、第1スライスから第2スライスへと流れた血流は、90°の励起パルス及び180°の再集束パルスの両方を受け、このTOF技術にて選択的に画像化されるスピンエコーを発生する。TOFと同様に多くのその他のMRA手法は、グレースケールの三次元画像を発生し、その中で、血管(又は血管内の血液)は、周囲の組織よりも、より明るく(白血球血管造影技術)又はより暗く(ブラックブラッド血管造影技術)見える。
【0005】
未処理のグレースケールのMRA画像の解析及び解釈は、種々の因子により複雑化されている。人体における血管ネットワークが高度に複雑であるがゆえ、複雑になっている。特定の画像は典型的に、曲がりくねったり閉塞した血管や、可変な形状、S型のターン、非常に高度の血管密度を有する領域、種々の血管径の範囲、又はトラッキングを複雑にしている血管径におけるギャップなどを含んでいる。MRAデータの取得は、限定された動的範囲、部分的な容量の平均化及びこれに類似するものに起因して、追加的な複雑性を導入している。
【0006】
MRAデータ解釈における特定の困難な問題は、血管のタイプの区別であり、つまり、画像化における動脈や静脈のことである。医療関係者はしばしば二つの方法を望む、つまり、動脈のみを表示する動脈図と静脈のみを表示する静脈図とである。しかしながら、多くのMRA技術は、動脈と静脈血管系とで感知可能な区別を供しない。先行技術において、血管型の識別は、典型的に、二つの技術を用いて達成されている:選択的なデータ取得並びに動脈及び静脈を区別するための取得後の画像処理である。
【0007】
選択的なデータ取得は、通常、TOF手法に適用されており、そこでは、静脈又は動脈のどちらかに由来する信号を抑制するため、画像化容量の上方又は下方のいずれかに前飽和スラブが配置されている。その他の選択的な取得法は、ECGゲートを使用し、かつ発生した画像データの位相の調光及び規模に基づいて、動脈図及び静脈図を区別するために、心臓の拍出サイクルの収縮及び拡張の間、血流速度をコード化する位相コントラスト法を使用している。TOF及び位相コントラスト法が想定するのは、画像容量における血流方向が、限定的に静脈流と動脈流とを区別することである。一時的な区別もまた、コントラスト強調MRAにおいて提案されてきた。この手法は、動脈及び動脈血管系における循環時間の差異を利用している。画像化された容量の全領域に関してこの時間の差異を測定し感知することにより、動脈図及び静脈図を分離して取得することができる。
【0008】
選択的なデータ取得法は、複数の欠点を有している。動脈図及び静脈図を分離して取得し、かつ、この取得時間が効果的に倍化するゆえ、走査時間が増加される。頭部やその他の身体の末端部などの場合などのように、画像化容量が、循環の分岐点を含む場合、この方法は、典型的に貧弱に行う。これらの分岐点の近傍では、静脈は、動脈図において、不適切に画像化され、及び/又は例えば、流入が抑制されるなど、静脈図は、貧弱なコントラストを有する。コントラストが強調したMRAにおいて動脈と静脈とを区別することは、主として、第1と第2位相との間の時間のずれを注意深く選択することにより達成され、この画像の質は、このタイミングに非常に感受的になる。
【0009】
その他の欠点は、多くの選択的な取得法に使用される前飽和パルスが、典型的に特異吸収率(Specific Absorption Ratio;SAR)を増加することである。前飽和技術において上昇したSARは、特に、高い磁場強度において画像化するには問題となる。前飽和は、使用されるより高いサンプリング帯域を押しやる効果的なサンプルリングウィンドーを減少させる。前飽和法は、また、血流パターンの複雑性に起因して、ブラックブラッドをベースにしたMRAにおいて非効果的である。
【0010】
取得後の処理法には、使用者による手動の識別を含む。手動識別は、動脈系の初期動脈(primary artery)又はルート動脈(root artery)を好ましく横断する単一のスライスを使用してもよい。代替的に、スライス毎に使用者により解析される。手動法は、画像解析工程の遅延、この工程に対する人為的なエラーの要素の導入、及び正確な手動による血管系識別を行うための人体の画像化された領域に関する十分な解剖学的知識を備えた実務者が必要であるなどの欠点を有する。
【0011】
動脈及び静脈の取得後の区別に関する自動化された方法は、典型的に特定のMRA画像化法にのみ適用するという制限された欠点を含み、例えば、位相コントラストMRAやコントラスト強調MRAのみである。特に、これらの取得後処理法は、ブラックブラッドベースのMRA技術に互換性がない。ブラックブラッド技術は、白血球ベースのMRAに対して利点を有し、この中で、ブラックブラッド技術は、典型的にTOF MRAに対してより正確な血管形態を典型的に供する。
【0012】
本発明は、上述の制限その他を克服する向上されたMRAシステム及び方法を意図している。
【0013】
(本発明の概略)
本発明の一面によると、磁気共鳴血管造影法を供している。高分解能容量画像データが取得され、高分解能画像容量に対応しているデータを備えている。少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得し、この取得された血管識別データは、動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを有している。高分解能容量画像表示は、この取得された高分解能容量画像データにより再構築される。少なくとも一つの血管識別スライス画像表示は、少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応する取得されたデータから再構築される。動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つは、この血管識別スライス画像表示をベースにした高分解能画像にて特定される。
【0014】
本発明の別の面によると、磁気共鳴血管造影装置を開示している。画像データ取得に関する手段を供しており、これには:(i)高分解能画像容量に対応した高分解能容量画像データ;及び(ii)少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応したデータ;を有しており、少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応した、この取得された血管識別データは、動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを有している。(i)取得された高分解能容量画像データに由来する高分解能容量画像表示;及び(ii)少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応した画像データに由来する少なくとも一つの血管識別スライス画像表示;を再構築するための手段が供されている。血管識別スライス画像表示をベースにした、高分解能画像における動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つを特定するための手段が供されている。
【0015】
本発明の一つの利点は、二つの選択的な画像よりもむしろ、単一画像において、静脈図及び動脈図の両方を同時に取得することにより走査時間を向上している点である。
【0016】
本発明のその他の利点は、本質的に、いかなる高分解能MRA画像化技術にも適合することである。
【0017】
本発明のその他の利点は、前飽和RFパルスを阻止する点である。結果として、特異吸収率(SAR)レベルが減少される。このことは特に、高磁場における画像化の場合に有利である。
【0018】
本発明のその他の利点は、三次元画像スペースにおいて血管追跡を行うことによる血管追跡及び区別工程の間、三次元血管接続性なる利点を取得する点である。
【0019】
本発明のその他の利点は、より高速により正確に血管区別及び分離を達しすべく、局部的なグレースケール情報に、方向性成長法(directional growth method)を組み合わせる点である。
【0020】
本発明のさらにその他の利点は、静脈及び動脈が一貫した血流方向を欠除する部位において、動脈/静脈の効果的な分離性を向上する点である。
【0021】
本発明のよりさらにその他の利点は、コントラスト強調MRAに関して、より簡便に血管分離性を有する点である。この区別は、先行技術に対して、一時的な情報及び画像化パラメータに対してより感受性が低い。動きに関連した、あるいはコントラストに関連したアーチファクトを変化する時間は、特定され、及び/又は修正される。
【0022】
本発明のさらなる利点及び有益性は、好適実施例に関する以下の詳細な記載を読むことにより、当業者に明らかになるであろう。
【0023】
(図面の簡単な説明)
本発明は、種々の構成要素及び構成要素の配置並びに種々のステップ及びステップの配置をとってもよい。図面は、好適実施例を示す目的のためのみであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
【0024】
(好適実施例に関する詳細な記述)
図1を参照すると、磁気共鳴画像化(MRI)スキャナー10は、検査領域14を介するz軸に沿った、実質的に単一で、一時的に一定な主磁場Bを発生する超伝導性又は抵抗性磁石12を有している。図1には、ボア型磁石が示されているが、本発明は、オープン型マグネットシステム、垂直型磁場システム及びその他のタイプのMRIスキャナーに同等に適用可能である。磁石12は、主磁場コントロール16により制御される。画像化は、画像化される対象に対して、磁気共鳴(MR)工程を実行することにより行われ、例えば、磁気共鳴血管造影(MRA)診察の間、患者を少なくとも部分的に検査領域14内部に配置し、典型的に対象領域をアイソセンター(isocenter)に配する。
【0025】
磁気共鳴工程は、シリーズのRF及び磁場グラジエントパルスを必要とし、磁気スピンを反転又は励起し、磁気共鳴を誘導し、磁気共鳴を再集束し、磁気共鳴をマニピュレートし、部分的その他、磁気共鳴をコード化し、スピンを飽和し、並びに同様に操作すべく対象物に適用される。さらに特に、グラジエントパルス増幅器20は、検査領域14のx−、y−及びz−軸に沿って磁場グラジエントを発生すべく、電流パルスをフォールボディーグラジエントコイルアッセンブリ22に適用する。
【0026】
好ましくはデジタル型のRFトランスミッター24は、RFパルスを検査領域に送信すべく、RFパルス又はパルスパケットをフォールボディーRFコイル26に適用する。典型的なRFパルスは、短時間に急速で連続的なパルスセグメントのパケットで構成されており、互いとともに及び種々の適用されたグラジエントが選択された磁気共鳴マニピュレーションを達成している。このRFパルスは、検査領域14の選択された部分において、飽和し、共鳴を励起し、磁気化を反転し、共鳴を再集束し、又は共鳴をマニピュレートすべく使用される。
【0027】
全身への適用に関して、選択されたマニピュレーションの結果として発生された得られる共鳴信号は、また、典型的に、フォールボディーRFコイル26により取り出される。代替的に、対象の限定された領域においてRFパルスを発生することに関して、局部的なRFコイルは、一般に、選択された領域に連続的に配置される。例えば、本技術分野にて公知なように、挿入可能ヘッドコイル28は、ボアのアイソセンターにおいて、選択された脳領域の周囲に挿入される。その他の表面コイル又はその他の特定なRFコイルもまた、任意で使用される。例えば、このRFシステムは、任意で位相化アレイレシーブコイル(図示せず)を有しており、これにより、本技術分野公知の部分的平行画像化(Partially parallel imaging;PPI)が使用される。好ましくは、フォールボディーRFコイル26は、共鳴を誘導し、局部的なRFコイル又はコイルアレイは、選択領域から放射する磁気共鳴信号を受信する。その他の実施例では、この局部的なRFコイルは、得られる磁気共鳴信号を励起しかつ受信する。
【0028】
RFコイルの形状及びこの適用に関係なく、RFコイルにより取得される、得られるRF磁気共鳴信号は、RFレシーバー32により受信され、復調される。好ましくは、シーケンスコントロールプロセッサー34は、一体化されたMRIパルスシーケンスを発生し、磁気共鳴(MR)信号及び任意的なエコーを発生し、得られるMR反応を空間的にコード化すべく適切なコード化グラジエントを供し、かつMRピックアップ及びレシーブオペレーションを調整する波型を読み出すべく、少なくともグラジエントパルス増幅器20、RFトランスミッター24及びRFレシーバーを制御する。
【0029】
MRIシーケンスは、典型的に、RFコイル26、28により発生された選択されたRFパルスに沿って、k−スペースに位置する磁気共鳴エコーをもたらす、グラジエント増幅器20により発生される磁場グラジエントパルス及び/又は掃引の複合体シリーズを含む。
【0030】
磁気共鳴血管造影の実験において、患者36は、得られる画像において血管系を特に強調する画像化条件を用いてMRIシステム10により画像化される。例示的な図1において、患者36の頸動脈部分が画像化されている。任意で、この患者は、例えば、コントラスト強調MRAを実施する、血管のコントラストを向上すべく、例えば、ガドリニウムジチレンペンタアセテートのボーラス注射などの磁気共鳴コントラスト剤38を受ける。タイム・オブ・フライト(TOF)シーケンスなどのMRAシーケンス、ブラックブラッド血管造影シーケンス又はこれに類似する方法は、シーケンスコントロールプロセッサーにより適用される。好適なTOF実施例に関するシーケンスパラメーターには:TE=6.7ms、TR=27ms、FOV=20cm、PE=192、NSA=1、フリップ角=35、ギャップ=0mm、マトリックスサイズ=384×512を含む。もちろん、当業者は、特定の画像化状況に関して、画像パラメーターコントロール及びウェイティング(weighting)のタイプを用いて、よりより画質を発生すべく、このパルスシーケンスプログラムを調節してもよい。
【0031】
例示的なMRAシーケンスを上記したが、理解すべきことは、この開示された発明は、種々のMRA画像化手法に適合可能であり、これらには、限定されず、非コントラスト強調MRA、コントラスト強調MRA、TOF、白血球MRA、ブラックブラッドMRA、T2−ウェイティッドMRAなどを含む。好ましくは、このMRA画像化法は、実質的に非選択的な様式にて、動脈及び静脈の両者を画像化する。
【0032】
好適実施例において、血管識別に使用されるより多くのスライスの追加的なデータの取得が行われる。追加的なより多くのスライスに関してコード化された共鳴信号は、好ましくは、高分解能MRA容量画像スライスに関する共鳴信号に分散される。好ましくは、この分散された血管識別画像スライスは、低分解能かつ高い走査速度でおこなわれており、したがって、患者全体に対する画像化時間に対する効果を無視できる。好適実施例において、より多くの血管識別スライスに関する追加的なデータ取得は、一つの血管型のみを選択的に画像化するシーケンスを用いて行われ、例えば、動脈のみを選択的に画像化したり、静脈のみを選択的に画像化したりする。
【0033】
得られる磁気共鳴データは、39において仕分けられ、高分解能3−Dデータを保存する高分解能k−スペースメモリ40にて保存され、かつ、少なくとも一つの血管識別スライスに対応するデータを保存する血管識別k−スペースメモリ42にて保存される。k−スペースデータ40、42は、典型的にはフーリエ逆変換プロセッサー44や本技術分野公知の再構築プロセッサーである再構築プロセッサー44にて処理される。好適実施例において、この再構築プロセッサー44は、画像メモリ46に保存されている高分解能際構築画像を生成する。また、再構築プロセッサーは、血管識別画像メモリ48に保存されている、血管識別画像に対応するより多くの分散されたスライスに関するより多くの血管識別画像を生成する。
【0034】
この高分解能MRA画像は、好ましくは、患者36の他の体部組織に相対して、血管系に関して良好なコントラストを有する、患者の検討領域の三次元グレースケール画像表示である。しかしながら、この動脈及び静脈データは、実質的に互いに区別されず、高分解能MRA容量画像表示46は、これに含まれる血管情報に対して処理されない。より多くの血管識別スライスは、好ましくは、より低い分解能を有し、かつ、その他の血管型に対して動脈及び静脈の両者を選択的に画像化する。
【0035】
取得後プロセッサー50は、画像化された血管系についての追加的な情報を抽出及び/又は強調すべく、血管識別スライス画像48と組み合わせて高分解能3−DMRA容量画像表示46を処理する。この後処理は、好ましくは、静脈及び動脈系の自動的な分離、血管系及び血管ネットワークに関する情報の抽出並びにこれに類似するものを含む。動脈及び静脈の自動的分離は、有利である。なぜなら、一つ以上の分散された血管識別スライスは、キーを供し、これにより、高分解能画像に関する実質的に非区別な動脈及び静脈が分離されるためである。
【0036】
得られる動脈及び静脈情報は、好ましくは、3−D動脈図メモリ52及び3−D静脈図メモリ54にそれぞれ保存される。この血管情報は、適切なユーザーインターフェース56上に図示的に表示されてもよく、かつ、もちろん、電気的に保存されてもよく、あるいは、磁気記憶媒体上に保存されてもよく、紙上に印刷されてもよい(図示せず)。
【0037】
続いて図1、そして、さらに図2を参照すると、分離した動脈図及び静脈図画像表示を生成するための工程に関する好適実施例が述べられている。高分解能容量、つまり、3−DのMRA画像は、実質的に非優先的な様式にて、動脈及び静脈の両者を画像化する公知の2−D又は3−D画像化法を用いて、ステップ70にて取得される。例示的な実施例において、患者36の頸動脈領域に関するブラックブラッドMRA画像化が使用されている。しかしながら、強調されるのは、本発明はこれに限定されるよりもむしろ、公知の二次元又は三次元MRA画像化技術及び実質的にその他の種々の身体部分の画像化に適用可能であるということである。コントラスト剤38は、血管のコントラストを向上すべく、任意で使用される。磁気共鳴画像化は、好ましくは、適切な画像再構築工程を用いて、三次元画像を形成すべく組み合わせ可能な、複数の実質的に空間的に近接したスライスを取得する通常の手法の後に続く。
【0038】
加えて、少なくとも一つの血管識別スライスに対応するデータは、ステップ72にて取得される。好ましくは、血管識別スライスに関するこのデータ取得は、高分解能3−D画像スライスに関するデータ取得に分散される。血管識別スライス画像化は、好ましくは、動脈又は静脈のどちらか一方のみを選択的に画像化する画像化法を用いる。取得72はまた、好ましくは、高速であり、低分解能画像であってもよい。なぜなら、動脈ルート(artery root)又は静脈ルート(venous root)などの主要血管を特定するためだけに用いられるからである。
【0039】
好ましくは、この血管識別スライスは、標的とされた血管系のルート(root of the targeted vascular system)(動脈又は静脈)が位置している領域にて取得される。したがって、例示的な頸動脈領域に関して、取得72は、好ましくは、毛動脈及び静脈のルートが配置されている頚部領域にて行われる。しかしながら、血管は、効果的に、例えば、狭窄点など、身体の種々の位置にて終結する可能性があるので、血管識別スライスは、スライスの選択方向に沿った複数の選択点に有利に分散されており、これは、血管識別スライス取得72において、狭窄点などの分離された種々の血管系が、開始点に対応する少なくとも一つを有することを確実にするためである。
【0040】
少なくとも一つの血管識別スライスに関するデータの取得72は、好ましくは、動脈を覆う静脈を選択的に画像化するか、あるいは、動脈を好ましく覆う静脈を選択的に画像化する種々のMRA法によってもよい。この取得72は、有利に、高速で低分解能の画像化法を用いる。好適実施例において、血管識別取得72は、動脈又は静脈のどちらかを選択する選択的な前飽和を伴った2−Dタイム・オブ・フライト(TOF)MRA法を用いる。この手法を用いて取得されたスライスに関する画像化時間は、典型的には、数秒のオーダーであり、これは、患者全体の画像化時間と比較して無視可能なものである。しかしながら、再度強調されるのは、位相コントラスト、又はマグニチュードコントラスト法(magnitude contrast method)などを血管識別取得72に関して用いてもよい。
【0041】
高分解能3−D画像データの取得70及び血管識別スライスデータの取得72は、メモリ40に保存された画像k−スペースデータ74及びメモリ42に保存された血管識別k−スペースデータ76を、それぞれ生成する。画像再構築ステップ78において、このk−スペースデータセット74、76は、高分解能画像メモリ46に保存される高分解能3−D画像表示80を発生すべく、かつ、血管識別画像メモリ48に保存される少なくとも一つの血管識別スライス画像表示82を発生すべく、再構築プロセッサー44により再構築される。少なくとも一つの血管識別スライス82及び高分解能3−D画像表示80を用いて、ポストプロセッサー50は、一つ以上の動脈ルート(artery root)86及び一つ以上の静脈ルート(vein root)88を特定する。開始点86、88を用いて、血管系は、動脈図メモリ52に保存される動脈図94を発生すべく、かつ、静脈図メモリ54に保存される動脈図96を発生すべく、ステップ92において分割され、かつ分離される。
【0042】
続いて図2、そして、さらに図3を参照すると、動脈及び静脈を特定するステップ84に関する好適な方法が述べられている。血管識別スライス102は、ステップ100において、一つ以上の血管識別スライス82にから選択される。血管識別スライス102は、動脈又は静脈の一つのみを選択的に有利に画像化する。図示された例示的な図3の実施例において、血管識別スライス102は、動脈を選択的に画像化するものとして示されている。血管識別スライス82は、好ましくは、3−D高分解能画像80のスライスのうちに分散されるので、血管識別スライス102に近接的かつ空間的に対応する高分解能画像80から選択された高分解能スライス104が有意に存在する。例えば、頸動脈領域のMRAが増加の場合、z軸方向に垂直な軸方向に配置されたスライスが典型的に取得される。したがって、選択された血管識別スライス102に関して、血管識別スライス102としてz軸に調整されたのと同様又は近似的に同様なスライス104に関して、高分解能3−D画像を備えているスライスにより製造される。理解されるであろうことは、高分解能画像80及びしたがって、スライス104に対応する高分解能は、図1及び2にて参照した前述のように、実質的に非分離的形態において、動脈及び静脈の両者を好ましく画像化する、ということである。
【0043】
図3を続けて参照すると、選択された血管識別スライス102は、好ましくは、ここに含有される動脈を特定すべく、種々の適切な画像処理技術により解析される。血管識別スライス102は、好ましくは、一つの血管型のみを含んでいるので、この解析は、大部分、血管型区分が含まれないものとして、単純化される。この様式において、動脈ルート(artery root)又は動脈マスク(arteries mask)86が得られる。もちろん、静脈選択的な血管識別スライスの場合においても、静脈はステップ106に類似するステップにて、好ましく特定されるであろう。
【0044】
ステップ108では、動脈及び静脈の両方を含む選択された高分解能3−Dスライス104は、ここに含まれる静脈を特定すべく、例えば、高分解能スライス104から動脈マスク86を効果的に減じることによるなど、特定された動脈86に比較して解析される。この様式において、静脈ルート(vein root)又は静脈マスク88が得られる。
【0045】
血管識別スライス取得72は、高分解能画像の取得70に分散されているので、高分解能スライス104を伴った血管識別スライス102の空間的な記録は、典型的に、スライス102、104の取得の間、有意に患者が動く可能性が低いこととして、進められる。画像の記録性をさらに向上すべく、好適実施例において、血管識別スライス102は、高分解能スライス104として、同様の(機械的許容性の範囲内の)平面に対応しており、つまり、例示的な頸静脈の画像化に関して、スライス102、104は、同様の軸平面に採取され、例えば、連続した交換可能なデータ取得を伴った同様のz軸座標値である。
【0046】
ステップ100、106及び108は、少なくとも一つの血管識別スライス82のそれぞれに関して、好ましく繰り返される。この様式において、複数の動脈開始点86及び静脈開始点88が得られる。認識されるであろうことは、スライス82の分散は、好ましくは、例えば、例示的な頸動脈MRAセッションに関して、より下方の頚部領域においてなど、血管ルート(vascular root)の領域に向かって重点が置かれている。しかしながら、狭窄の可能性及びその他の血管追跡工程92に対する困難性に起因して、前記の少なくとも一つの血管識別スライス82は、好ましくは、不連続な脈管構造の追跡を可能にすべく、血管ルート(vascular root)からはなれた追加的な開始点を供すべく配置されている複数のスライスを含んでいる。
【0047】
血管型識別ステップ84の代替的に意図された実施例において、複数の血管識別スライスが取得され、その中では、いくつかのスライスが静脈選択的である一方、複数のスライスが動脈選択的である。この代替的な実施例において、スライスの選択及び解析ステップ100、106は、順番に、各血管識別スライスに関して繰り返し行われる。したがって、動脈及び静脈の両者に関する開始点及びルート(root)は、3−D画像80由来の対応する高分解能スライスの解析を含むステップ108に依存することなく得られる。
【0048】
ここで、図2に戻って参照すると、動脈又は静脈に関する開始位置86、88がステップ84においていったん特定されると、3−D動脈又は静脈ツリー(arterial or venous tree)は、種々の適用可能な処理後技術を用いて、ステップ92において血管を区分しかつ分離することにより推定(estimated)される。容量取得70は、三次元の容量画像データ80を生成するので、追跡は、好ましくは、直接的な3−D区分を構築するための3−D容量80において得られる血管ツリー(vascular tree)についての3−D的な接続性情報に関する利点を取得する。
【0049】
ここで、図4を参照すると、血管区分及び分離ステップ92に関する好適実施例が述べられており、ここでは、開始位置86、88に対応するシード(seed)は、血管系を推定すべく、エッジプレサーブド容量において三次元的に成長される。最小限の抵抗性の通路に沿って流動体が流れている流動流に類似性において、この成長工程は、血管領域に対応する最小限の抵抗の通路の後に続く。好ましくは、エッジプレサーブド容量122は、エッジプレサーブド3−D形体的スムージング(smoothing)及びアイソトロピック容量生成ステップ120を用いて、高分解能3−D血管造影画像80から生成される。3−Dにこの端部を保存することは、この3−Dの数学的な形態学を用いて生じ、したがって、この3−D血管接続情報をこのスムージング工程に有意に取り込む。
【0050】
初期的な開始点86、88は、3−Dエッジプレサーブド容量122内部に初期的な血管表面位置を空間的に同定すべくステップ124において用いられる。図4は、動脈の例示的な追跡を示しており、したがって、この動脈開始点86が適用される。もちろん、静脈系に関し、静脈開始点88は、初期的な表面配置ステップ124に変わって適用されるだろう。一つの実施例において、この追跡工程92は、動脈図94及び静脈図96を生成すべく連続的に繰り返される。その他の実施例では、動脈図及び静脈図は、実質的に平行して動脈及び静脈に追跡工程92を適用することにより実質的に同時に演算される。
【0051】
継続して図4、そして、さらに図5を参照すると、反復的な血管成長工程128を用いて、分割された血管ツリー130は、反復的に初期的な血管表面が成長することにより推定される。単純な成長技術において、各シードボクセル(seed voxel)の周囲の3D画素は、前もって選択された許容性の範囲内のグレースケールにて、これら3D画素に類似するものを同定すべく検索される。この工程は、反復的な成長を達成すべくグレースケールに類似の同定された3D画素のそれぞれの周囲の3D画素に関して繰り返される。典型的に状況において、例えば、動脈血管系ツリー130に関する図示された例示的な成長において、複数の血管下位組織(sub−system)は、典型的に、同時にあるいは連続的のいずれかにて成長される。図5は、二つの例示的な血管下位組織(sub−system)130A、130Bの一部分を示しており、例えば、図3のステップ106に従った、動脈選択的な血管識別スライス102から抽出された情報に基づいて配置されている初期的な動脈表面140A、140Bに由来して成長している。
【0052】
典型的に、血管系は数学的に成長されるにつれ、例えば、図5に示されている例示的な分岐位置142A、142Bなど、分岐位置に突き当たる。この分岐位置及びこれらの三次元的な位置を示しており、例えば、分岐のそれぞれのブランチ144A、144Bの下位地位置における新規な初期表面140C、140Dや、この分岐のブランチ146A、146Bに沿った連続的な成長などにより示している。示された3−D位置は、再度訪問され、かつ、この成長工程は、開始表面140C、140Dにおいて、再度開始される。これは、成長が、前出の追跡されていないブランチ144A、144Bに沿って継続しているためである。
【0053】
血管ブランチのタグ付け、一つのブランチに沿った継続及び続いてタグ付けされたブランチへの戻り、並びに成長工程124、126の再開工程は、全てのタグ付けブランチが訪問され、この血管ツリーが完全に追跡されるまで、続く。この成長工程は、シード140の公算において行われる。これは、このシステムが高速であり、粗野であるからである。この公算は、使用者に制御され、かつ、端部成長境界の両方の側面上にて3から5ボクセル層に変化してもよい。もちろん、また理解されるであろうことは、ステップ92に実質的に類似の工程は、好ましく、静脈ツリーの追跡のために使用され、多重的な開始表面、分岐位置、及びこれに類似のものなどの状況は、同様に静脈を追跡する際、遭遇する。
【0054】
ここで、戻って図4を参照すると、エッジプレサーブド容量120を生成する工程に関する好適実施例を述べている。典型的に血管造影的3−D容量80は、等方性ボクセルを備えた容量を形成すべく、再度分割される。取得した血管造影データ80は、通常、体部の常套的な直行軸、正中矢状方向及び前頭面に沿って配置される。頚部血管系のMRAが増加に関する例示的な場合では、画像スライスは、典型的には、軸方向に配向されたスライスであり、位相コード化及び読み出し方向は、正中矢状方向及び前頭面方向の一つに沿って横たわる軸平面である。したがって、各ボクセルは、軸、正中矢状、及び前頭面平面方向の側に斜方晶系であるが、取得したボクセルは、典型的には立方体ではない。したがって、このボクセルは、立方体とすべく、等方性データを生成すべく、再分割される。当業者に認識されるであろうことは、同様の再分割は、体部に関して、軸、正中矢状方向及び前頭面に一致しない平面に沿って取得されたMRAデータにも適用可能であるということである。
【0055】
続けて図4を参照すると、好適実施例において、3−D端部保存システム120は、三次元において、等方性容量の覆う数学的で形態的な手段により行われる。このことは、3−Dスペースにおいて、膨張、侵食、開口、及び閉口などの基礎的な数学的形態学的手段を組み合わせて行われてもよい。
【0056】
画像信号としてI、及び、構築要素としてSを定義することにより、グレースケール膨張が好ましく二次元において定義される:
【0057】
【数1】
Figure 2004535869
グレースケール膨張は、画像において形体的構造を膨張するという特性を有している。
【0058】
このグレースケール侵食は、好ましくは、以下の二つの式にて定義される:
【0059】
【数2】
Figure 2004535869
グレースケール侵食は、画像において形態学的構造が収縮するという特定を有している。
【0060】
グレースケールオープニング(gray scale opening)及びグレースケールクロージング(gray scale closing)は、それぞれ式(1)及び式(2)で与えた膨張及び侵食なるグレースケール形態的制御を組み合わせて実行されてもよい。グレースケールクロージング制御は、好ましくは(以下の式(3))のように記述され:
【0061】
【数3】
Figure 2004535869
かつ、グレースケールオープニング制御は好ましくは(以下の式(4)のように)記述される。
【0062】
【数4】
Figure 2004535869
図6を参照すると、2−Dにおけるグレースケールの数学的形態的な基礎的な上述の4つの方程式は、エッジプレサーブドスムージングされた3−D容量122を生成するステップ120を実行すべく三次元に拡張されてもよい。これは、当業者公知である、式(1)から式(4)の二次元的表現を三次元的表現へと拡張することにより行われる。例示的な3−D構造要素152に沿った形態学的スムージングの前の、等方性3−D容量150の例示的な部分が図6に示されている。上述の技術の有意な利点は、ノイズは本質的に除去される一方、非常に小型の血管が典型的に保存されるという点である。この制御は3−Dであるので、血管のトポロジーは、このノイズの除去の間保存され、かつ、3−D血管接続性は、3−Dにおいてエッジプレサーブドスムージングを実行することにより有意に取り込まれる。
【0063】
続けて図4、そして、さらに図7を参照すると、初期的な血管表面を生成し、かつ3−Dオイラー型表現126を演算するステップ124に関する好適実施例が述べられている。この初期表面は、スムージングされた三次元容量122において、通学的な血管成長に関するシードとして機能している。好ましくは、円型表面は、動脈ルート(artery root)86の3−D位置に挿入される。(もちろん、静脈の追跡に関し、静脈ルート(vein root)88は、代替的に使用されるであろう)。複数の動脈ルート(artery root)86に関する最大値投影(MIP)は、ステップ160において構築される。このMIP図162は、好ましくは、複数の正投影に沿って得られ、各MIP図162において特定された動脈ルート(artery root)の位置を伴っている。動脈ルート(artery root)位置座標(x、y、z)の中心に位置している3−D円型の半徑は、以下のように、このMIP図から演算される。
【0064】
動脈ルート(artery root)86の見かけの径は、複数の見かけの血管径166を発生すべく、ステップ164において各MIP図にて算出される。最小見かけ半径dminは、160を選択され、かつ、円型表面17は、r=dmin/2なる半徑を有するルート動脈(artery root)座標86に形成した円型として定義されている。もし、複数のMIP図又は座標(x、y、z)に配置された動脈ルート(artery root)86の投射162がnである場合、円型170の半径rは、好ましくは、以下のとおり演算される:
【0065】
【数5】
Figure 2004535869
ここで、d、d、・・・dは、n番目のMIP図162における血管ルート(vascular root)86の見かけの半径166である。初期円型表面170の算出において、最小見かけ半径dminの適用とともに複数のMIP図162を使用することは、選択された円型表面179が不適切に血管領域の外側に横たわる領域を含む可能性を大いに減弱させる。以下に述べる数学的な血管成長が初期表面において開始するので、過大推定された初期表面は、典型的に初期表面の位置において、誤って大きい血管径を典型的にもたらすであろう。当業者は、3nのMIP図162を生成すべく、正中矢状、前頭、及び軸図データセットに対応するMIP投影162を使用してもよい。nに関する範囲は、6である。また、さらに、初期半径rの過大推定の可能性を減ずべく、追加的なMIP図を演算すべく、複数の回転を使用してもよい。
【0066】
続けて図7を参照すると、初期球体170は、この球体170の示された距離トランスフォーム172を演算することによりオイラー的表現126に変換される。この示された距離トランスフォーム172は、工程であり、ここで、ボクセルは、球体170の端部から、+ve又は−veなる距離値にて割り当てられている。例えば、球体170の第1内部層は、−veの一つの値を与えられている。同様の様式にて、この公算における全てのボクセルは、±dなる示された距離値を割り当てられており、ここで、dは、球体端部からの距離である。このトランスフォーム172の結果は、典型的に埋め込まれた球体126のオイラー的表現と呼ばれる。
【0067】
ここで図8を参照すると、3−D成長工程128による反復的な表面推定に関する好適実施例が述べられている。このステップ128は、実質的にボクセルの接続性及び3−Dグレースケール容量分布に三次元的に基づいた初期表面170の成長を有している。この反復的な表面工程は、二つの主要な構成要素を有している:一つは、方向性構成要素180であり、もう一つは、表面が成長する位置における速度に対応している積分速度構成要素182である。方向性構成要素180は、演算されたヘシアン型マトリックス(Hessian matrices)の固有ベクトルを用いて演算される。この三次元のヘシアン型マトリックスの最小固有値は、3−D成長工程演算の方向性構成要素180を与える。好適実施例において、この方向性構成要素180に関する算出におけるノイズの妨害は、方向性演算184の前に、ガウス型オペレーター(図示せず)のより高いオーダーの微分(higher order derivative)による幾何学的容量122を畳み込む(convolving)ことにより限定される。
【0068】
成長及び積分された速度182は、表面又は成長容量の周囲に存在する領域に関する端部、領域及びグラジエント情報を推定することにより演算される。端部、領域及びグラジエント速度構成要素は、成長工程に関するレベルセットフレームワークに積分される。3−D表面188の反復的な伝播は、3−Dエッジプレサーブド容量122における血管径を数学的に成長すべく、演算され積分された速度182に従った方向に生じる。この様式において、方向性成長は、この成長速度を制御するグレースケールの局部情報と組み合わされる。従って、この方向性構成要素は、埋め込まれた球体126の初期オイラー的表現に由来する血管系を急速かつ正確に数学的に成長すべく、エッジプレサーブドスムーズド容量122に含有される統計的な端部情報及びグラジエント情報に融合される。
【0069】
3−D血管が成長するので、例えば、図5に示した分岐点142A、142Bなどの分岐点は、典型的には、遭遇される。図5を参照して上述したように、この分岐点、例えば144A、144Bなど、の一つのブランチの3−D位置は、タグ付けされ、成長は、その他のブランチ、例えば146A、146Bなどへと下方的に継続する。このタグ付けされた位置は、再度訪問され、この成長工程124、128は、順番にタグ付けされた点のそれぞれにおいて再開される。
【0070】
成長工程は、表面の公算に限定されているので、成長工程128は、速く、粗野である。この公算は、好ましくは、ユーザーに制御され、かつ、典型的には、端部成長境界のそれぞれの側において3から5ボクセルにて、変化する。
【図面の簡単な説明】
【0071】
【図1】本発明の好適実施例による、例示的な磁気共鳴血管造影装置を示している。
【図2】本発明の好適実施例による、血管造影画像再構築システムに関する概要を示している。
【図3】本発明の好適実施例による、動脈及び静脈の区別方法を示している。
【図4】本発明の好適実施例による、血管区別及び分離のための方法を示している。
【図5】血管識別スライスにおける多重的な動脈開始点と同様に二つの分岐点を有する例示的な血管系を示している。
【図6】グレースケールスムージング工程に関する例示的な幾何学的形状を示している。
【図7】本発明の好適実施例による、血管系開始点に対応する開始円型表面に関する初期的なオイラー的表現を得るための方法を示している。
【図8】本発明の好適実施例による、エッジプレサーブド容量(edge−preserved volume)における血管系を反復的に成長させるための方法を示している。

Claims (26)

  1. 高分解能画像容量に対応するデータを有する高分解能容量画像データを取得し;
    少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得し、該取得データは、動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを有し;
    前記の取得された高分解能容量画像データから高分解能容量画像表示を再構築し;
    少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応する前記取得データから、少なくとも一つの血管識別スライス画像表示を再構築し;かつ
    前記血管識別スライス画像表示に基づいて、前記高分解能画像において、少なくとも一つの、動脈開始点及び静脈開始点を特定する;
    ことを有する磁気共鳴血管造影方法。
  2. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップは、前記の高分解能容量画像データの取得の間に分散されることを特徴とする請求項1に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  3. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップは:
    動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを供するように選択的前飽和を用いてデータを取得する;か
    動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを供するように、選択的前飽和を用いてタイム・オブ・フライトMRAデータを取得する;
    かのいずれか一つを有することを特徴とする請求項1又は2に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  4. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップは:
    単位スライス当たり約1秒以下に対応するデータ取得率にて前記の少なくとも一つの血管識別画像データ、を取得することを有する;
    ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  5. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップは:
    動脈及び静脈の一つのルートに対応している領域のデータを取得する;
    ことを有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  6. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップが含むのは:
    少なくとも一つの血管識別スライスに対応するデータを取得することであり、該取得された血管識別画像スライスは、複数の前記高分解能画像のスライスの一つに空間的に対応している;
    ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  7. 前記の識別画像スライスに関するデータの取得及び前記の対応する高分解能画像スライスに関するデータの取得は分散されていることを特徴とする請求項6に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  8. 前記の血管識別スライス画像表示に基づいた動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つを特定するステップは:
    前記血管識別スライス画像表示に基づいて少なくとも一つの動脈開始点を特定し;かつ
    前記血管識別スライス画像表示及び前記の少なくとも一つの動脈開始点に関する前記血管識別スライス画像表示に空間的に対応する前記高分解能画像スライスの比較に基づいて少なくとも一つの静脈開始点を特定する;
    ことを有することを特徴とする請求項6又は7に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  9. 前記の血管識別スライス画像表示に基づいた動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つを特定するステップは:
    前記血管識別スライス画像表示に基づいて、少なくとも一つの静脈開始点を特定し;かつ
    前記血管識別スライス画像表示及び前記の少なくとも一つの静脈開始点に関する前記血管識別スライス画像表示に空間的に対応する前記高分解能画像スライスを比較することに基づいて少なくとも一つの動脈開始点を特定する;
    ことを有することを特徴とする請求項6又は7に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  10. 前記の少なくとも一つの開始点における血管下位組織の開始を三次元で追跡する;
    ことをさらに有する請求項1乃至9のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  11. 前記の追跡ステップは:
    前記開始点を囲む開始表面を規定し;かつ
    前記表面が本質的に前記血管系の境界に一致するまで前記開始表面を反復的に成長させる;
    ことを有する請求項10に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  12. 前記の開始点を囲む開始表面を規定するステップは:
    複数の最大値投影(MIP)を演算し;
    各前記MIPにおいて、前記開始点に対応する血管の見かけの径を演算し;
    最小見かけ径を選択し;かつ
    前記開始点に中心化された、前記の選択された最小見かけ径の約1/2の半径の球体表面として前記開始表面を規定する;
    ことを有することを特徴とする請求項11に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  13. 前記の表面が本質的に前記血管系の境界に一致するまで前記開始表面を反復的に成長させるステップは:
    成長方向を算出し;
    局部的なグレースケール情報に基づいて成長速度を積分し;
    前記成長速度に対応する距離だけ前記成長方向へと前記表面を移動し;かつ
    前記表面が前記血管系の前記表面に本質的に一致するまで、前記算出、前記積分、及び前記移動を反復する;
    ことを有することを特徴とする請求項11に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  14. 前記の成長方向を算出するステップは:
    少なくとも一つのヘシアン型マトリックスを算出し;
    前記の少なくとも一つのヘシアン型マトリックスの固有値及び固有ベクトルを算出し;かつ
    前記最小固有値に対応する方向として前記成長方向を算出する;
    ことを有することを特徴とする請求項13に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  15. 前記反復成長の間、第1ブランチ及び少なくとも一つの追加ブランチを有する血管分岐点を対抗させ;
    前記の少なくとも一つの追加ブランチに対応する位置をタグ付けし;
    前記第1ブランチに沿って前記反復成長を継続し;
    前記のタグ付けされた位置に戻り、かつ、前記の少なくとも一つの追加ブランチに沿って前記反復成長を繰り返し;かつ
    全てのタグ付けされた位置が訪問されるまで前記戻りステップを繰り返す;
    ことを有することを特徴とする請求項11乃至14のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  16. エッジプレサービング三次元グレースケールスムージング法を用いて、前記高分解能容量画像表示をスムージングする;
    ことをさらに有する請求項1乃至15のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  17. 前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータを取得するステップが含むのは:
    複数の血管識別スライスに対応するデータを取得し、該血管識別スライスは複数の選択位置にて分散されている;
    ことを特徴とする請求項1乃至16のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影方法。
  18. (i)高分解能画像容量に対応するデータ、及び
    (ii)少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータ、
    を有する、画像化データを取得するための手段であって、前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応する取得された血管識別データは、動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを有しており;
    (i)前記の取得された高分解能容量画像データから高分解能容量画像表示、及び
    (ii)前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応した取得されたデータから少なくとも一つの血管識別スライス画像表示、
    を再構築するための手段;並びに
    前記血管識別スライス画像表示に基づいた前記高分解能画像において、動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つを特定するための手段;
    を有する磁気共鳴血管造影装置。
  19. 前記の血管識別スライス画像表示に基づいた動脈開始点及び静脈開始点の少なくとも一つを特定するための手段は:
    前記血管識別スライス画像表示に基づいて、動脈及び静脈の一つに対応する第1血管型の少なくとも一つの開始点を特定するための手段;及び
    前記血管識別スライス画像表示と前記高分解能画像の対応するスライスとの比較に基づいて、第2血管型に対応する少なくとも一つの開始点を特定するための手段;
    を有することを特徴とする請求項18に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  20. 前記の画像データを取得するための手段は、前記高分解能画像容量内の異なる位置及び方向の少なくとも一つに配置されている複数の血管識別スライスに対応するデータを取得することを特徴とする請求項18又は19に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  21. 関係する患者に磁気コントラスト剤を投与するための手段であって、前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータは、コントラストが強調された磁気共鳴血管造影データを有することを特徴とする、手段;
    をさらに有していることを特徴とする請求項18乃至20のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  22. 前記の画像化データを取得するための手段は、
    動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを供するように選択的前飽和を用いて取得されたデータ;か
    動脈及び静脈の一つに関して選択的に強調されたコントラストを供するように選択的前飽和を用いて取得されたタイム・オブ・フライトMRAデータ;
    かの一つを有する、少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータ;
    を取得することを特徴とする請求項18乃至21のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  23. 前記の画像化データを取得するための手段は、前記の高分解能容量画像データの取得の間の前記の少なくとも一つの血管識別画像スライスに対応するデータの取得を分散することを特徴とする請求項18乃至22のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  24. 前記の特定された開始点における血管下位組織の開始を三次元で追跡するための手段;
    をさらに有する請求項18乃至23のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  25. 前記の追跡手段は:
    前記開始点を囲む開始表面を規定するための手段;及び
    前記血管下位組織の境界に実質的に共通して延びるように、前記開始表面を反復的に成長させるための手段;
    を有していることを特徴とする請求項24に記載の磁気共鳴血管造影装置。
  26. 前記の画像化データを取得するための手段は、磁気共鳴画像化(MRI)スキャナーであることを特徴とする請求項18乃至25のいずれか一項に記載の磁気共鳴血管造影装置。
JP2003514276A 2001-07-18 2002-07-17 血管造影スクリーニングに関する自動血管識別 Pending JP2004535869A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/908,009 US6845260B2 (en) 2001-07-18 2001-07-18 Automatic vessel indentification for angiographic screening
PCT/US2002/022570 WO2003008989A1 (en) 2001-07-18 2002-07-17 Automatic vessel identification for angiographic screening

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2004535869A true JP2004535869A (ja) 2004-12-02

Family

ID=25425008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003514276A Pending JP2004535869A (ja) 2001-07-18 2002-07-17 血管造影スクリーニングに関する自動血管識別

Country Status (4)

Country Link
US (1) US6845260B2 (ja)
EP (1) EP1415173A1 (ja)
JP (1) JP2004535869A (ja)
WO (1) WO2003008989A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011132593A1 (ja) * 2010-04-20 2011-10-27 株式会社 日立メディコ 磁気共鳴イメージング装置及び血管像撮像方法

Families Citing this family (71)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2001229650A1 (en) * 2000-02-11 2001-08-20 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services Vessel delineation in magnetic resonance angiographic images
DE60208431T2 (de) * 2001-10-16 2006-08-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Verfahren zur automatischen etikettierung von zweigen
FR2831698A1 (fr) * 2001-10-30 2003-05-02 Koninkl Philips Electronics Nv Station d'imagerie medicale a fonction d'extraction de trajectoire au sein d'un objet ramifie
US7024027B1 (en) * 2001-11-13 2006-04-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for three-dimensional filtering of angiographic volume data
US20050207630A1 (en) * 2002-02-15 2005-09-22 The Regents Of The University Of Michigan Technology Management Office Lung nodule detection and classification
US7346381B2 (en) * 2002-11-01 2008-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Company Llc Method and apparatus for medical intervention procedure planning
US7778686B2 (en) * 2002-06-04 2010-08-17 General Electric Company Method and apparatus for medical intervention procedure planning and location and navigation of an intervention tool
US7927275B2 (en) * 2002-08-26 2011-04-19 The Cleveland Clinic Foundation System and method of aquiring blood-vessel data
US7471814B2 (en) * 2002-11-27 2008-12-30 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Curved-slab maximum intensity projections
US7170517B2 (en) * 2002-11-27 2007-01-30 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Curved-slab maximum intensity projections
AR047692A1 (es) * 2003-07-10 2006-02-08 Epix Medical Inc Imagenes de blancos estacionarios
US20050074150A1 (en) * 2003-10-03 2005-04-07 Andrew Bruss Systems and methods for emulating an angiogram using three-dimensional image data
US7606610B2 (en) * 2003-11-05 2009-10-20 Allegheny-Singer Research Institute Rapid three-dimensional magnetic resonance angiography
US20060020215A1 (en) * 2003-11-06 2006-01-26 Callahan Alfred S Iii Systems and methods for health screening for vascular disease
FR2862861B1 (fr) * 2003-11-28 2006-12-22 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Positionnement d'objets pour l'acquisition d'images
DE102004003081A1 (de) * 2004-01-21 2005-08-18 Siemens Ag Verfahren zur Bestimmung der Position und/oder Orientierung der Bildebene von zur Kontrastmittelbolus-Messung vorzunehmenden Schichtbildaufnahmen eines Gefäßbereichs
US7609887B2 (en) * 2004-06-07 2009-10-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for toboggan-based object segmentation using distance transform
GB2417331A (en) * 2004-08-17 2006-02-22 Polymeters Response Internat L Utility meter and consumption controller
ITPI20040066A1 (it) * 2004-09-21 2004-12-21 Cnr Consiglio Naz Delle Ricerche Metodo e dispositivo per la valutazione automatica di indici di funzionalita' cardiovascolare mediante elaborazione di immagini ecografiche
US20060074295A1 (en) * 2004-10-01 2006-04-06 Nexgen Combined MR coil technology in medical devices
US7382132B1 (en) * 2005-04-29 2008-06-03 General Electric Company 6-channel array coil for magnetic resonance imaging
GB0517917D0 (en) 2005-09-03 2005-10-12 Riwa Ltd A bait box
CN101410870B (zh) * 2006-03-30 2012-09-19 皇家飞利浦电子股份有限公司 乳腺mri上的自动心脏带探测
CN101548296B (zh) * 2006-06-16 2013-04-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 解剖树的自动化分层拆分
WO2008024083A2 (en) * 2006-08-24 2008-02-28 Agency For Science, Technology And Research A model-based method and system for image segmentation and modelling
US8831703B2 (en) * 2006-10-23 2014-09-09 The General Hospital Corporation Selective MR imaging of segmented anatomy
US7860283B2 (en) 2006-10-25 2010-12-28 Rcadia Medical Imaging Ltd. Method and system for the presentation of blood vessel structures and identified pathologies
US7983459B2 (en) 2006-10-25 2011-07-19 Rcadia Medical Imaging Ltd. Creating a blood vessel tree from imaging data
US7940977B2 (en) * 2006-10-25 2011-05-10 Rcadia Medical Imaging Ltd. Method and system for automatic analysis of blood vessel structures to identify calcium or soft plaque pathologies
US7940970B2 (en) * 2006-10-25 2011-05-10 Rcadia Medical Imaging, Ltd Method and system for automatic quality control used in computerized analysis of CT angiography
US7873194B2 (en) * 2006-10-25 2011-01-18 Rcadia Medical Imaging Ltd. Method and system for automatic analysis of blood vessel structures and pathologies in support of a triple rule-out procedure
US8219176B2 (en) * 2007-03-08 2012-07-10 Allegheny-Singer Research Institute Single coil parallel imaging
US7541808B2 (en) * 2007-04-11 2009-06-02 Allegheny-Singer Research Institute Rapid MRI dynamic imaging using MACH
US20080281182A1 (en) * 2007-05-07 2008-11-13 General Electric Company Method and apparatus for improving and/or validating 3D segmentations
JP4388104B2 (ja) * 2007-06-29 2009-12-24 ザイオソフト株式会社 画像処理方法、画像処理プログラム及び画像処理装置
DE102007057553B4 (de) * 2007-11-30 2012-02-16 Siemens Ag Verfahren zur Untersuchung eines menschlichen oder tierischen Körpers sowie medizinische Bildgebungsvorrichtung hierfür
US8688193B2 (en) * 2008-06-26 2014-04-01 Allegheny-Singer Research Institute Magnetic resonance imager, method and program which continuously applies steady-state free precession to k-space
US8165371B2 (en) * 2008-07-21 2012-04-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Enhanced contrast MR system accommodating vessel dynamic fluid flow
US8131046B2 (en) * 2008-10-29 2012-03-06 Allegheny-Singer Research Institute Magnetic resonance imager using cylindrical offset region of excitation, and method
US20100234721A1 (en) * 2009-03-11 2010-09-16 Allegheny-Singer Research Institute Method and MRI for referenceless flow imaging
US8198892B2 (en) * 2009-04-22 2012-06-12 Allegheny-Singer Research Institute Steady-state-free-precession (SSFP) magnetic resonance imaging (MRI) and method
US8405394B2 (en) * 2009-10-20 2013-03-26 Allegheny-Singer Research Institute Targeted acquisition using holistic ordering (TACHO) approach for high signal to noise imaging
US20110103655A1 (en) * 2009-11-03 2011-05-05 Young Warren G Fundus information processing apparatus and fundus information processing method
US8934686B2 (en) * 2009-11-26 2015-01-13 Algotec Systems Ltd. User interface for selecting paths in an image
US9042611B2 (en) 2010-01-29 2015-05-26 Mayo Foundation For Medical Education And Research Automated vascular region separation in medical imaging
US20110215805A1 (en) * 2010-03-03 2011-09-08 Allegheny-Singer Research Institute MRI and method using multi-slice imaging
US8805043B1 (en) 2010-04-02 2014-08-12 Jasjit S. Suri System and method for creating and using intelligent databases for assisting in intima-media thickness (IMT)
US8485975B2 (en) 2010-06-07 2013-07-16 Atheropoint Llc Multi-resolution edge flow approach to vascular ultrasound for intima-media thickness (IMT) measurement
US8639008B2 (en) 2010-04-20 2014-01-28 Athero Point, LLC Mobile architecture using cloud for data mining application
US8708914B2 (en) 2010-06-07 2014-04-29 Atheropoint, LLC Validation embedded segmentation method for vascular ultrasound images
US8313437B1 (en) 2010-06-07 2012-11-20 Suri Jasjit S Vascular ultrasound intima-media thickness (IMT) measurement system
US8532360B2 (en) 2010-04-20 2013-09-10 Atheropoint Llc Imaging based symptomatic classification using a combination of trace transform, fuzzy technique and multitude of features
US10140699B2 (en) 2010-12-07 2018-11-27 University Of Iowa Research Foundation Optimal, user-friendly, object background separation
CA2825169A1 (en) 2011-01-20 2012-07-26 University Of Iowa Research Foundation Automated determination of arteriovenous ratio in images of blood vessels
EP2515136A1 (en) 2011-04-21 2012-10-24 Koninklijke Philips Electronics N.V. Contrast enhanced magnetic resonance angiography with chemical shift encoding for fat suppression
US8854041B2 (en) * 2011-05-20 2014-10-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Spatially shaped pre-saturation profile for enhanced non-contrast MRA
DE102011084867B4 (de) 2011-10-20 2014-07-24 Universitätsklinikum Freiburg MRI-Verfahren und Tomographieeinrichtung zur quantitativen Messung der cerebralen Perfusion
WO2013155301A1 (en) * 2012-04-11 2013-10-17 University Of Florida Research Foundation, Inc. System and method for analyzing random patterns
WO2013165614A1 (en) 2012-05-04 2013-11-07 University Of Iowa Research Foundation Automated assessment of glaucoma loss from optical coherence tomography
EP2664359A1 (en) * 2012-05-14 2013-11-20 Koninklijke Philips N.V. Magnetic resonance guided therapy with interleaved scanning
WO2014143891A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 University Of Iowa Research Foundation Automated separation of binary overlapping trees
US10410355B2 (en) 2014-03-21 2019-09-10 U.S. Department Of Veterans Affairs Methods and systems for image analysis using non-euclidean deformed graphs
US10921410B2 (en) * 2015-02-03 2021-02-16 Koninklijke Philips N.V. Method and system for susceptibility weighted magnetic resonance imaging
US10115194B2 (en) 2015-04-06 2018-10-30 IDx, LLC Systems and methods for feature detection in retinal images
US11169237B2 (en) 2015-10-05 2021-11-09 Board Of Regents, The University Of Texas System Phase sensitive magnetic resonance angiography
JP6378715B2 (ja) * 2016-04-21 2018-08-22 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 血管検出装置、磁気共鳴イメージング装置、およびプログラム
CN109949322B (zh) * 2019-03-27 2023-06-23 中山大学 一种基于磁共振t1增强图像的脑血管图像分割方法
CN109993743B (zh) * 2019-04-09 2023-06-06 飞依诺科技(苏州)有限公司 血管图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN110223271B (zh) * 2019-04-30 2022-11-15 深圳市阅影科技有限公司 血管图像的自动水平集分割方法及装置
CN110599560B (zh) * 2019-08-05 2023-07-25 上海联影医疗科技股份有限公司 磁共振成像方法、装置、存储介质及计算机设备
CN114264995B (zh) 2020-09-16 2023-09-22 西门子(深圳)磁共振有限公司 飞跃时间磁共振成像扫描方法、装置及磁共振成像系统

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4777957A (en) * 1985-06-14 1988-10-18 General Electric Company Method for measuring and imaging fluid flow
US5148809A (en) * 1990-02-28 1992-09-22 Asgard Medical Systems, Inc. Method and apparatus for detecting blood vessels and displaying an enhanced video image from an ultrasound scan
JPH05228127A (ja) * 1992-02-26 1993-09-07 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置
US5494041A (en) * 1992-08-19 1996-02-27 Wilk; Peter J. Method for use in surgical operation
US5590654A (en) 1993-06-07 1997-01-07 Prince; Martin R. Method and apparatus for magnetic resonance imaging of arteries using a magnetic resonance contrast agent
US5579767A (en) * 1993-06-07 1996-12-03 Prince; Martin R. Method for imaging abdominal aorta and aortic aneurysms
US5417213A (en) * 1993-06-07 1995-05-23 Prince; Martin R. Magnetic resonance arteriography with dynamic intravenous contrast agents
US5492124A (en) * 1994-03-23 1996-02-20 Siemens Medical Systems, Inc. Method and apparatus for improved MR angiography for use in regions where bloodflow is regurgitated
US5590657A (en) * 1995-11-06 1997-01-07 The Regents Of The University Of Michigan Phased array ultrasound system and method for cardiac ablation
US5713358A (en) * 1996-03-26 1998-02-03 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for producing a time-resolved series of 3D magnetic resonance angiograms during the first passage of contrast agent
US6043655A (en) * 1997-01-09 2000-03-28 Kabushiki Kaisha Toshiba MR imaging utilizing the time of flight effect
DE69734785T2 (de) * 1997-01-29 2006-08-03 Picker Medical Systems, Ltd. Vorherbestimmung zur verfolgung der optimalen kontrastmittelkonzentration
US5873825A (en) * 1997-04-11 1999-02-23 Wisconsin Alumni Research Foundation Three dimensional digital subtraction magnetic resonance angiography with limited k-space mask
US6137898A (en) * 1997-08-28 2000-10-24 Qualia Computing, Inc. Gabor filtering for improved microcalcification detection in digital mammograms
US6073042A (en) * 1997-09-25 2000-06-06 Siemens Medical Systems, Inc. Display of three-dimensional MRA images in which arteries can be distinguished from veins
IT1297396B1 (it) * 1997-12-30 1999-09-01 Francesco Buzzigoli Metodo e dispositivo per la ricostruzione di immagini tridimensionali di vasi sanguigni, in particolare di arterie coronarie, o di altre
US6381486B1 (en) 1999-01-08 2002-04-30 Wisconsin Alumni Research Foundation Magnetic resonance angiography with vessel segmentation
US6246897B1 (en) * 1998-12-11 2001-06-12 General Electric Company Method and system for acquistion of preferential arterial and venous images for MR angiography
US6192264B1 (en) * 1998-12-28 2001-02-20 General Electric Company Method and system for MRI venography including arterial and venous discrimination
WO2000079481A1 (en) 1999-06-23 2000-12-28 Massachusetts Institute Of Technology Mra segmentation using active contour models
US6377835B1 (en) * 2000-08-30 2002-04-23 Siemens Aktiengesellschaft Method for separating arteries and veins in 3D MR angiographic images using correlation analysis

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011132593A1 (ja) * 2010-04-20 2011-10-27 株式会社 日立メディコ 磁気共鳴イメージング装置及び血管像撮像方法
US9063207B2 (en) 2010-04-20 2015-06-23 Hitachi Medical Corporation Magnetic resonance imaging apparatus and blood vessel image capturing method
JP5815508B2 (ja) * 2010-04-20 2015-11-17 株式会社日立メディコ 磁気共鳴イメージング装置

Also Published As

Publication number Publication date
US6845260B2 (en) 2005-01-18
EP1415173A1 (en) 2004-05-06
WO2003008989A1 (en) 2003-01-30
US20030166999A1 (en) 2003-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2004535869A (ja) 血管造影スクリーニングに関する自動血管識別
US7024027B1 (en) Method and apparatus for three-dimensional filtering of angiographic volume data
US6381486B1 (en) Magnetic resonance angiography with vessel segmentation
JP4889903B2 (ja) 患者の磁気共鳴血管造影図を作成するためのmriシステムの作動方法
US6556856B1 (en) Dual resolution acquisition of magnetic resonance angiography data with vessel segmentation
EP1182613B1 (en) Diagnostic imaging
US7020314B1 (en) Black blood angiography method and apparatus
US6842638B1 (en) Angiography method and apparatus
US6597937B2 (en) Self-adaptive tracking and phase encoding during data collection for contrast-enhanced MRA and dynamic agent uptake studies
EP1644751B1 (en) BACKGROUND REMOVAL METHOD FOR TIME RESOLVED MAGNETIC RESONANCE ANGIOGRAPHY
JP2004535874A (ja) 磁気共鳴血管造影法及びその装置
US11741580B2 (en) Machine learning processing of contiguous slice image data
JP2005525205A (ja) 局所的な重み付けされた補間を含む拡散テンソル磁気共鳴イメージング
EP2521987A1 (en) System and method for combined time-resolved magnetic resonance angiography and perfusion imaging
Simmons et al. Improvements to the quality of MRI cluster analysis
US9659368B2 (en) System and method for enhancing functional medical images
US20110194746A1 (en) Method for Time-of-Arrival Mapping in Magnetic Resonance Imaging
US10401458B2 (en) Systems and methods for multi-echo, background suppressed magnetic resonance angiography
JP3702054B2 (ja) 磁気共鳴映像装置
WO2001075469A1 (en) Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050713

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20080704

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080902

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20081201

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20081208

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090227

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20090421