JP2005152656A - 心臓の表示方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】心撮影において、操作者によるばらつきを解消して、心機能パラメータを算出する工程を効率化する。
【解決手段】解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成する方法が、心臓の三次元データ集合を受け取るステップと、利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出するステップとを含んでいる。他の態様では、解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成するためにコンピュータによって実行可能なプログラムで符号化されているコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。このプログラムは、心臓の三次元データ集合を受け取って、利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出することをコンピュータに指示するように構成されている。
【選択図】 図２

Description

本発明は一般的には、心臓のＣＴ検査、ＰＥＴ検査及びＭＲ検査に関し、さらに具体的には、画像形成及び画像検討を自動化する方法及び装置に関する。

心機能、特に左室（ＬＶ）機能（例えば一回拍出量、左室駆出率、局所壁運動）の正確な評価は、心診断を行なう場合、患者の治療方針を立てる場合、予後を判定する場合、及び疾患の経過を追跡する場合に有用である。ＬＶ機能はまた、安定的な冠状動脈疾患（例えば安定狭心症）並びに急性の心症候群（例えば急性心筋梗塞及び不安定狭心症）のあらゆる総合的な心診断検査の有用な構成要素でもある。心室機能の測定は、心カテーテル法並びに血管開通率及び心筋灌流を求めるための冠状動脈撮影のような他の心診断処置を補足して補完する。多様な心臓疾患を有する患者群では、心機能は血管開通率よりも良好な診断及び予後判定値を有する。例えば、慢性患者の場合のように患者が狭窄した冠状動脈を有していたとしても、正常な安静時及び運動時心室機能に近い安定した冠状動脈疾患は、優れた予後を示唆する。一方、健全な冠状動脈及び正常な灌流を有していても、心機能が低下していると予後不良の徴候である。

エコー心撮影法（超音波）、放射線核種撮影法（陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ））、磁気共鳴（ＭＲ）撮影法、及び計算機式断層写真法（ＣＴ）撮影法を含めて、心機能を測定する公知の方法が幾つか存在する。エコー心撮影法の一つの欠点は、操作者への依存性が高いことである。

現在、幾つかのモダリティ（ＣＴ、ＭＲ及びＰＥＴ等）では心臓の三次元撮影手法が広く用いられている。放射線医がこれらの三次元データ集合を検討するためには、通常、特定の解剖学的配向で再編成した二次元スライス（斜方平面とも呼ぶ）の作成が必要である。これらの像（ビュー）は、心臓の頂点を僧帽弁平面の中心と結ぶ線として定義される心臓の長軸に従って画定される。例えば、短軸（ＳＡ）平面は長軸に直交する配向であり、構造を歪ませる長さの収縮及び拡大が一切ない状態で意味のある心平面での心臓の解剖学的構造の視覚化を可能にし、また他の心撮影モダリティから生成される出力との比較を可能にする。ＳＡ平面は左室の断面像であり、心機能パラメータを視覚化するのに標準的な平面である。これにより、医師は、心収縮期から心拡張期までの心臓の運動を観察することができる。

水平長軸（ＨＬＡ）は、長軸及び四室切断面（患者に対して近似的に左から右への切断面）によって画定される平面であり、構造を歪ませる長さの収縮及び拡大が一切ない状態で意味のある心平面での心臓の解剖学的構造の視覚化を可能にし、また他の心撮影モダリティから生成される出力との比較を可能にする。この像は、心房及び心室の両方を一つの像で表示する心臓の四室像を可能にし、三尖弁及び僧帽弁の視覚化を可能にする。

垂直長軸（ＶＬＡ）は、ＨＬＡに直交しており長軸を含む平面であり、構造を歪ませる長さの収縮及び拡大が一切ない状態で意味のある心平面での心臓の解剖学的構造の視覚化を可能にし、また他の心撮影モダリティから生成される出力との比較を可能にする。この像は、心房及び心室の両方を表示する心臓の二室像を可能にする。

左室の流入／流出像は、心モルフォロジィの解析に寄与する追加像を可能にする。
J. H. C. Reiber、"Quantitative Analysis of Left Ventricular Function from Equilibrium Gated Blood Pool Scintigrams: an Overview of Computer Methods"、Eur J Nucl Med、第１０号、第９７頁〜第１１０頁、１９８５年 El O. Boudraa、J. J. Mallet、J. E. Besson、S. E. Bouyoucef及びJ. Champier、"Left Ventricle Automated Detection Method in Gated Isotopic Ventriculography Using Fuzzy Clustering"、IEEE Trans. Med. Imaging、第１２巻、第３号、第４５１頁〜第４６５頁、１９９３年 M. Ekman、M. Lomsky、S. O. Stromblad及び S. Carlsson、"Closed-Line Integral Optimization Edge Detection Algorithm and Its Application in Equilibrium Radionuclide Angiocardiography"、J. of Nucl Med、第３６巻、第６号、第１０１４頁〜第１０１８頁、１９９５年６月 M. Hosoba、H. Wani、M. Hiroe及び K. Kusakabe、"Clinical Validation of Fully-Automated Contour Detection for Gated Radionuclide Ventriculography with a Slant-Hole Collimator"、Eur J. Nucl Med、第１２号、第５３頁〜第５９頁、１９８６年 米国特許第６２７５０３５号

胸部内での心臓の配向は患者間で区々であり、従って、これらの解剖学的平面の幾何学的配向にはばらつきがあり、各々の事例で配向を特定的に決定しなければならない。

さらに、三次元心データ集合を効率的に検討するために、共通の三次元カーソルによって各画像を関連付けた状態で、幾つかの解剖学的配向を異なる検討用ビュー・ポートに同時に表示する必要がある。画面での各像の構成は、各々の医師の好み又は特定の臨床業務によって変えることができる。

公知の手法では、画面上で上述の平面の各々の手動決定を行なう必要がある。この工程は、各々の斜方像を他の像に基づいて手動で配向させることにより行なわれている。幾つかの像を異なる配向で形成するのには極めて長時間が掛かる。従って、以下では、一実施形態では統一的な自動化解によって、上述の問題を扱う方法及び装置について述べる。

一観点では、解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成する方法を提供する。この方法は、心臓の三次元データ集合を受け取るステップと、利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出するステップと、を備えている。

他の観点では、解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成するためにコンピュータによって実行可能なプログラムで符号化されているコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。このプログラムは、心臓の三次元データ集合を受け取って、利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出することをコンピュータに指示するように構成されている。

さらにもう一つの観点では、解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成する医療撮影装置を提供する。この医療撮影システム装置はイメージング・システムを含んでおり、イメージング・システムは、検出器アレイと、少なくとも１個の放射線源と、検出器アレイに結合されているコンピュータと、コンピュータに結合されているワークステーションとを含んでいる。ワークステーションは、心臓の三次元データ集合を受け取って、利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出するように構成されている。

ＰＥＴ放射線核種撮影法（放射線核種アンジオグラフィ法としても公知）では、血液プールを放射性同位体（テクネチウム９９ｍ等）でラベルして、Ｒ波（ＥＣＧ）ゲート制御を行ないながらγカメラを用いて走査する。計数率変化の定量化から、心室空間内の容積変化を算出する。放射線核種法は、大域的心室機能の定量的な評価の「至適基準（gold standard）」と見做されており、操作者に比較的依存しないが、局所的心室壁運動では限定的評価しか与えない。

ＭＲ撮影法では、心臓の複数の断層面を組み合わせて三次元画像を再構成する。血液と心筋組織との間の本質的なコントラストのため、断面像において血液プールを隣接する組織からセグメント分割することができ、心収縮期及び心拡張期における全容積が算出される。患者に造影剤を注射したり放射線を投与したりすることはないが、走査時間は典型的には比較的長く（例えば１０分間〜１５分間）、呼吸を含めた患者の運動によるアーティファクト及びＩＱ（画質）劣化の可能性を伴う。しかしながら、ＭＲは、心室壁の様々な領域での収縮速度を定量化する際に幾分かの利点を有し得る。

ＣＴ撮影法による心室機能の評価は、血液プールに造影剤を注入し、心臓の造影剤濃度を有する区域の周囲で心臓を撮影することにより行なわれる。ＥＣＧ（Ｒ波）トリガを用いると、単一回の保息（典型的には２０秒間〜３０秒間）の間に数回の心臓サイクルにわたって心走査が得られ、心臓サイクルの全時相でのアキシャル画像を形成するように画像が再構成される。この検査は単一回の保息の範囲内で完了するので、呼吸アーティファクトが事実上解消される。加えて、異なる再構成アルゴリズムを用いることにより同じ検査（同じ走査データ）を用いて冠状動脈の開通率を評価することができる。

心室機能のためのＭＲ及びＣＴの断層写真法のいずれもが、アキシャル画像において造影剤に富む血液を心室壁から分離する輪郭線としての心内膜表面のセグメント分割に頼っている。このように心内膜表面のセグメント分割に頼ると、不正確な輪郭線又は輪郭線の不連続によって誤差を導入する可能性がある。これらの方法は、半自動式であって、利用者と、心室機能を測定するのに用いられる装置（例えば米国ワイオミング州WaukeshaのGeneral Electric Medical Systemsから市販されているAdvantage Windows（商標）（ＡＷ）ワークステーションのような画像検討用ステーション又はコンソール）との間でかなりの対話を必要とする。かなりの利用者対話を必要とするこれらの半自動式方法にはしばしば、長時間が掛かる。加えて、一人の操作者におけるばらつき及び複数の操作者間のばらつきが、測定の再現性及び反復性に影響を及ぼし得る。

図１は、ＬＶ機能パラメータを算出するのに用いられる公知の方法の典型的な作業フローを示す。公知の方法では、心室容積並びに駆出率及び心拍出量のような診断パラメータの計算には、心筋境界の検出が必要とされる。大域的及び局所的な駆出率のようなパラメータについてのＬＶ機能の正確で再現性のある測定には、左室を切り分ける（delineate）正確で再現性のある方法が必要とされる。現在、この切り分けは、様々なアルゴリズムを用いて手動で又は半自動的に行なうことができる。かかる手動追跡又は半自動式境界記述が熟練した医師によって行なわれて、ＬＶ輪郭の位置を決定して抽出する。編集された輪郭の信頼性は、熟練度の高い操作者及び先験的な知識（位置、形状及び強さ等）を導入することにより高めることができるが、手動追跡には二つの欠点がある。第一に、得られたＬＶ境界には偏向があること、すなわち追跡された境界が個人間で異なることである。第二に、手動追跡には長時間が掛かることである。

公知の方法のもう一つの欠点は、機能パラメータが、左室形状に楕円モデルを仮定することにより推定されていることである。この仮定が重大な推定誤差を招く可能性がある。この問題は、パラレル投影の幾何学的構成を仮定して、さらに長時間が掛かり且つ集中的な手作業を伴うアプローチを利用する方法によって、対象を一度に１枚ずつ再構成される何枚かの二次元スライスに分解することにより、ある程度まで対処されている。

図２は、撮影スキャナ（ＣＴ、ＭＲ及び核医学／ＰＥＴ等）で取得されて、コンソール又はAdvantage Windows（商標）ワークステーションのような画像ワークステーションに転送された心走査の解析を盛り込んだ流れ図を示す。これらの画像は、「自動式長軸短軸画像形成法」、「自動式ＬＶセグメント分割法」及び「ＬＶセグメント分割からの心機能の計算法」を含む一連の新規の自動化された方法によって処理されて、心機能パラメータについての最終的な報告を生成する。これらの新規の方法の各々を以下で説明する。

「自動式長軸短軸画像形成法」は次の通りである。この方法は、一組のアキシャル画像から長軸及び短軸の配向を自動的に判定することを行なう。利用者は、多時相アキシャル心データ集合を選択して、撮影ワークステーション及び／又はコンソールで走行する「駆出率」（ＥＦ）プロトコルにロードする。ロードしたら、ソフトウェア・アルゴリズムがこれらのアキシャル画像を処理して、長軸画像及び短軸画像を形成する。本書に記載する方法及び装置は、検討用レイアウトの大型集合を極めて容易に形成する解を提供する。各々の検討用レイアウトを任意の患者に適用することができ、各々の検討用レイアウトは、特定の解剖学的位置（ＳＡ、ＨＬＡ又はＶＬＡ）に配向した三次元心データ集合を示す一組の斜方像を自動的に形成する。次いで、ある検討用レイアウトを特定の臨床業務に関連付けることもできるし、又は特定の医師の好みに関連付けることもできる。

検討用レイアウトは、各々の像毎に当該像の画面上での位置及び解剖学的配向を設定することにより得られる。設定は、特定のデータ表現を用いることにより行なわれる。この表現は例えば、下記の例に示すようなＸＭＬ言語を用いてコーディングされ得る。
<layout>
<Axial x=0 y=0>
<Oblique x=512 y=0 orientation=SA/>
<Oblique x=0 y=512 orientation =VLA/>
<Oblique x=512 y=512 orientation =HLA/>
</layout>

上の例は、左上のビュー・ポートにアキシャル像を形成する。右上のビュー・ポートは短軸に沿って配向した斜方像を保持し、左下及び右下のビュー・ポートはそれぞれ垂直長軸及び水平長軸に沿って配向した画像を保持する。

また、一組のレイアウトを特定の臨床業務に関連付けることができる。一実施形態では、ユーザ・インタフェイスによって利用者は固有のレイアウトを作成して保存することができる。像の位置は画面上で図形的に設定され、配向は画面上のプル・ダウン・メニューの一覧から各々の像毎に選択することができる。

レイアウトが特定の三次元データ集合に適用されると、各々の像の配向が、三次元データ集合を解析するアルゴリズムによって自動的に決定される。

この自動配向アルゴリズムは心臓の解剖学的構造についての事前情報を利用し、一実施形態では、３段階のステップを含む。

第一のステップとして、データ集合のうちＲ−Ｒ区間の７５％に最も近いＥＫＧ心時相位置での容積に対して左心空間のセグメント分割を行なう。このアルゴリズムは、左心空間（心房及び心室）、並びにこの時相での連結した構成要素としての大動脈についてセグメント分割を行なう。

第二のステップでは、アルゴリズムは、第一のステップで得られたセグメント分割後の容積の慣性軸及び慣性中心を算出する。この軸を長軸の第一の推定値として第三のステップで精密化する。

第三のステップでは、アルゴリズムは左室の形状の先験的知見を用いて、長軸に沿って二つの点を求める。第一の点は左室の頂点である。アルゴリズムはこの点を、前段のセグメント分割の右端（患者に対して）として決定する。第二の点は、長軸に沿って僧帽弁の中心に近接しているべきである。セグメント分割の慣性中心は、この区域に近接している（左室が局所的に、長軸に沿って円筒に似ている場合）。この点の位置を精密化するために、アルゴリズムは、左心空間のセグメント分割を、長軸の第一の推定値に直交しており左心空間の慣性中心を含む平面と交差させる。第二の点は、この交差面の慣性中心である。すると、長軸はこれら２点を１本の線で結ぶ軸として画定される。次いで、長軸から短軸を決定する。

得られるデータ集合を用いて、特定の臨床業務に関連付けされ得る画像を自動的に表示することができる。図３は、心ＣＴ検査による代表的な短軸像、垂直長軸像、水平長軸像、及び流入／流出像を示す。

以上に述べた方法は計算機式断層写真法と共に動作するものと限定されている訳ではなく、磁気共鳴、陽電子放出断層写真法、及び他の撮影モダリティからのデータ集合ともさらに動作するように拡張することができる。

「自動式ＬＶセグメント分割」は、閾値処理ツール、モルフォロジィ・ツール及び連結性ツールの最適な組み合わせ、並びに解剖学的構造についての事前情報を用いることにより行なわれ、左室の中心の位置が正確且つ堅牢に決定される。ＬＶの中心の位置の周囲の隣接位置では、エッジ検出ツール及び領域成長ツールのような追跡アルゴリズムによって左室の造影剤を心筋及び乳頭筋から分離する（例えば非特許文献１〜４を参照）。次いで、ＥＳ（心収縮終期）相及びＥＤ（心拡張終期）相の両方についてＬＶの心内膜容積を形成する（図４及び図５参照）。これらの容積から、心拡張終期容積、心収縮終期容積、駆出率、一回拍出量及び心拍出量を算出する。表１に上述の各心機能パラメータの説明を掲げる。

図４に示すように、左室のボリューム・レンダリングによって、現在用いられている容積計算のための公知の手動式方法及び半自動式方法の欠点が解消する。本書に記載する自動式ボリューム・レンダリング・アプローチは、三次元空間で直接的に再構成を行ない、バイプレーン（biplane）型取得システムの斜方投影の幾何学的構成を考えている。図５は、閾値処理ツール、モルフォロジィ・ツール及び連結性ツールのような先進的アルゴリズムの最適な組み合わせ、並びにエッジ検出及び領域成長を用いて、心室内部の造影剤を心筋からセグメント分割する工程を示している。

心収縮終期及び心拡張終期の両方での心室に収容されている造影剤のボリューム・レンダリングを用いて、これらの相での容積を測定する。測定された容積は血液プールのみを表わし、乳頭筋を除外している。容積計算は各々のスライスの輪郭を平滑化しない。乳頭筋を除外することと併せて、この非平滑化によって、心機能測定の精度を高めることができる。これらの容積を用いて、心機能パラメータ、すなわち心拡張終期容積及び心収縮終期容積、駆出率、一回拍出量、並びに心拍出量が算出される。図６は、心収縮終期及び心拡張終期の両方でのＬＶの三次元モデルの例を示す。これらのモデルの容積を測定することにより、ＥＤＶ、ＥＳＶ、ＳＶ、ＥＦ及びＣＯが算出される。図７は、心拡張終期及び心収縮終期の両方でのＬＶ造影剤のボリューム・レンダリングを示す。

図８は、改善された作業フローのためのシステム及び方法が具現化されるイメージング・システム１０の実施形態である。イメージング・システム１０の例としては、超音波イメージング・システム、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）・システム、シングル・フォトン・エミッション計算機式断層写真法（ＳＰＥＣＴ）イメージング・システム、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム、及び陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）イメージング・システム等がある。ワークステーション１１がイメージング・システム１０の内部に含まれていてもよいし外部に位置していてもよく、ワークステーション１１はコンピュータを含んでいる。イメージング・システム１０は心臓、肝臓又は肺のような対象２２を走査して、原投影データを生成する。生理学情報装置（ＰＩＤ）１３がワークステーション１１及び対象２２に結合されている。ＰＩＤ１３の一例は、心電図（ＥＫＧ）を生成する心電計を含む。ＰＩＤ１３は、心時相又は呼吸サイクルの相のような複数の相を含むＥＫＧ信号又は呼吸信号等の生理学的周期信号を発生する。ＰＩＤ１３をシステム１０に結合してシステム１０に一体化することができる。

図９及び図１０を参照して述べると、一実施形態では、イメージング・システム１０は、「第三世代」ＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含む計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム１０である。ガントリ１２はＸ線源１４を有し、Ｘ線源１４はＸ線のビーム１６をガントリ１２の反対側に設けられている放射線検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は検出器素子２０によって形成されており、検出器素子２０は一括で、対象２２、例えば患者を透過した投射されたＸ線を感知する。検出器アレイ１８はシングル・スライス構成として作製されていてもよいしマルチ・スライス構成として作製されていてもよい。各々の検出器素子２０が、当該検出器素子に入射したＸ線ビームの強度を表わし従ってビームが対応角度で患者２２を透過する際のビームの減弱量を表わす電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得する走査を行なっている間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成要素は回転中心２４の周りを回転する。

ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御されている。制御機構２６は、電力信号及びタイミング信号をＸ線源１４へ供給するＸ線制御器２８と、ガントリ１２の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御器３０とを含んでいる。制御機構２６内のデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が、検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、これらのデータをディジタル信号へ変換して後続の処理に供する。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受領して、高速画像再構成を実行する。再構成画像は、コンピュータ３６への入力として印加されて、コンピュータ３６は画像を大容量記憶装置３８に記憶させる。

コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して操作者から命令及び走査パラメータを受領する。一実施形態では、コンソール４０がワークステーション１１である。コンピュータ３６は、コンソール４０と一体であってもよいし、コンソール４０から遠隔に位置していてもよい。付設されている表示器４２によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。操作者が供給した指令及びパラメータはコンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６はテーブル・モータ制御器４４を動作させて、患者２２をガントリ１２内で配置するように電動式テーブル４６を制御する。具体的には、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。

一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスク又はＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な媒体（図示されていない）からの命令及び／又はデータを読み取る装置（図示されていない）、例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ又はＣＤ−ＲＯＭドライブを含んでいる。他の実施形態では、コンピュータ３６はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３６は、本書に記載する作用を果たすようにプログラムされているが、他のプログラム可能な回路を同様にプログラムすることもできる。例えば、一実施形態では、ＤＡＳ３２が本書に記載する作用を果たす。従って、本書で用いられるコンピュータという用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路及び他のプログラム可能な回路、並びにワークステーション又はコンソールのようなコンピュータを含むその他装置を広範に指す。

本発明の一実施形態では、ＣＴシステム１０の利用者は、心臓を所与の時相において表わす容積データ集合、又は心臓を多時相において表わす多数の容積データ集合を含む検査を選択する（すなわち設定画像）。データ集合が多時相のアキシャル心データ集合である実施形態では、所望の時相を選択するように利用者を促す。例えば、利用者が心拡張期を所望の時相として選択した場合には、図２に示すように、これ以上の利用者の介入は行なわずに心拡張終期相における左室の心内膜容積を生成する。また、利用者が心収縮期を所望の時相として選択した場合には、これ以上の利用者の介入は行なわずに心収縮終期相における左室の心内膜容積を生成する。次いで、コンピュータ３６で走行するソフトウェア・プログラムを、操作者が表示器４２及びコンソール４０を用いることにより起動させる。このソフトウェアは、入力として利用者によって選択された容積データ集合の指定を受け入れる。利用時には、利用者が設定を選択すると、図２に示す作業フロー工程に従って表示器４２にユーザ・インタフェイスが現われる。利用者は、画像が求められない任意の像をスキップする能力を有する。

本発明の各実施形態が、訓練を受けていない医師でも設定が正確になるように作業フローを自動化することが看取されよう。ＣＴ撮影法の場合には、本発明の各実施形態によって、利用者は完全な四次元（４Ｄ）データ集合を形成することができる。四次元データ集合は、心臓の機能研究に適しており、解析ソフトウェア・アプリケーションと共に用いることができる。一実施形態では、四次元データ集合は、三次元画像と時間成分とを含む。

加えて、本発明の実施形態は、心臓の単一時相のＣＴ画像でも同じ位置での多時相のＣＴ画像でもロードすることができる。例えば、単一時相のデータ集合は、Ｒ−Ｒ区間の７０％にある画像位置Ｓ０〜Ｉ１００を含むことができる。多時相データ集合は、Ｒ−Ｒ区間の０％〜１００％での１０種類の時相で画像位置Ｓ０〜Ｉ１００を含むことができる。本発明の一実施形態でのデータ集合は、全体にわたって同じ短軸／長軸平面を有し、これにより利用者が壁運動、駆出率、壁厚み及び灌流を観察することを可能にする。

ＭＲ応用では、本発明の後処理実施形態を用いて、短軸像及び長軸像を形成することができる。本発明の後処理実施形態の一つは、ＭＲから得られるデータを用いるが、ＭＲとは別個のコンピュータで走行するソフトウェアを、別個の表示器及び操作コンソールと共に用いる。この実施形態は走査設定時間を短縮する。操作コンソールでの時間はワークステーションでの時間よりも高経費であるため、経費もまた削減される。このため、臨床生産性（日当たりに走査されるＭＲ患者の人数として測定する）がこの実施形態によって高まる。加えて、本発明の実施形態は、設定が正確でない場合の走査のやり直しを回避することができる。

本書に記載した方法及びシステムは、複数の利用者間でのばらつき依存性及び一人の利用者におけるばらつき依存性を解消し、ＬＶ機能パラメータを算出する工程を効率化する。容積測定は乳頭筋の寄与及びＬＶ輪郭の平滑化の両方を排除しているので、得られる駆出率は、罹患した心室を有する患者の場合でも心機能の正しい表現となる。本書に記載する方法及び装置の技術的効果としては、心機能パラメータの精度の向上、再現性の向上、自動化された工程（手動ステップが少ない）による作業フローの効率化、及び生産性の向上が挙げられる。加えて、本書に記載する方法及び装置は、極めて熟練した医師に頼らず、手動の短軸画像形成ステップを省くことにより、形成される画像数を減少させ、また一つ少ない画像集合を形成することにより、システムが用いるディスク容量が少なくなる。また、本書に記載する方法は多数の動作環境にわたって移植可能である。

本発明を様々な特定の実施形態について記載したが、当業者であれば、特許請求の範囲の要旨及び範囲内にある改変を施して本発明を実施し得ることが理解されよう。

ＬＶ機能パラメータを算出するのに用いられる公知の方法の典型的な作業フローを示す図である。 撮影スキャナで取得されてワークステーションに転送された心走査の解析を盛り込んだ流れ図である。 心ＣＴ検査による代表的な短軸像、垂直長軸像、水平長軸像及び流入／流出像を示す図である。 周囲の解剖学的構造からのＬＶの切り分けを示す図である。 心室内部の造影剤を心筋からセグメント分割するのに用いられる閾値処理ツール、モルフォロジィ・ツール及び連結性ツールのような先進的なアルゴリズムの最適な組み合わせ、並びにエッジ検出及び領域成長を示す図である。 心収縮終期及び心拡張終期の両方でのＬＶの三次元モデルの例を示す図である。 心拡張終期及び心収縮終期の両方でのＬＶ造影剤のボリューム・レンダリングを示す図である。 改善された作業フローのためのシステム及び方法が具現化されるイメージング・システムの実施形態の図である。 ＣＴイメージング・システムの見取り図である。 図９に示すシステムのブロック模式図である。

符号の説明

１０ ＣＴイメージング・システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 対象
２４ 回転中心
２６ 制御機構
４２ 表示器
４６ 電動式テーブル
４８ ガントリ開口

Claims (10)

1. イメージング・システム（１０）を備えた解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成する医療撮像装置であって、前記イメージング・システム（１０）は、
   検出器アレイ（１８）と、
   少なくとも１個の放射線源（１４）と、
   前記検出器アレイに結合されているコンピュータ（３６）と、
   前記コンピュータに結合されており、
   心臓の三次元データ集合を受け取って、
   利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出する
   ように構成されているワークステーション（１１）と、を含んでいる、
   医療撮影装置。
2. 前記ワークステーション（１１）は、
   前記心臓の左心空間をセグメント分割し、
   前記左心空間の長軸の第一の推定値を生成して、
   前記長軸の第二の推定値の少なくとも２個の点を決定するために前記長軸の前記第一の推定値を用いる
   ようにさらに構成されている、請求項１に記載の医療イメージング・システム（１０）。
3. 前記ワークステーション（１１）は、
   前記セグメント分割された空間の右端点を前記長軸の前記第二の推定値の第一の点として選択して、
   前記長軸の前記第二の推定値の第二の点として、前記セグメント分割された空間内のもう一つの点を選択する
   ようにさらに構成されている、請求項２に記載の医療イメージング・システム（１０）。
   。
4. 前記ワークステーション（１１）は、
   前記左心空間の慣性中心点を算出し、
   交差面を形成するために、前記セグメント分割された左心空間を、前記第一の推定値に直交しており前記慣性中心点を含む平面と交差させ、
   前記交差面の慣性中心を算出して、
   前記交差面の前記慣性中心を前記長軸の前記第二の推定値の前記第二の点として用いる
   ようにさらに構成されている、請求項３に記載の医療イメージング・システム（１０）。
5. 心臓の三次元データ集合を受け取るステップと、
   利用者の介入なしに短軸及び長軸の少なくとも一方を算出するステップと、
   を備えた解剖学的に有用な平面に沿って心臓の像を形成する方法。
6. 前記算出するステップは、
   前記心臓の左心空間をセグメント分割するステップと、
   前記左心空間の長軸の第一の推定値を生成するステップと、
   前記長軸の第二の推定値の少なくとも２個の点を決定するために前記長軸の前記第一の推定値を用いるステップと、
   を含んでいる、請求項５に記載の方法。
7. 前記セグメント分割するステップは、複数の容積を含む前記データ集合のうちＲ−Ｒ区間の７５％に最も近い心電図（ＥＫＧ）心時相位置にある容積をセグメント分割するステップを含んでいる、請求項６に記載の方法。
8. 前記長軸の第二の推定値の少なくとも２個の点を決定するために前記長軸の前記第一の推定値を用いる前記ステップは、
   前記セグメント分割された空間の右端点を前記長軸の前記第二の推定値の第一の点として選択するステップと、
   前記長軸の前記第二の推定値の第二の点として、前記セグメント分割された空間内のもう一つの点を選択するステップと、
   を含んでいる、請求項６に記載の方法。
9. 前記もう一つの点を選択する前記ステップは、
   前記左心空間の慣性中心点を算出するステップと、
   交差面を形成するために、前記セグメント分割を、前記第一の推定値に直交しており前記慣性中心点を含む平面と交差させるステップと、
   前記交差面の慣性中心を算出するステップと、
   前記交差面の前記慣性中心を前記長軸の前記第二の推定値の前記第二の点として用いるステップと、
   を含んでいる、請求項８に記載の方法。
10. 前記長軸の第二の推定値の少なくとも２個の点を決定するために前記長軸の前記第一の推定値を用いる前記ステップは、
    前記左心空間の慣性中心点を算出するステップと、
    交差面を形成するために、前記セグメント分割された左心空間を、前記第一の推定値に直交しており前記慣性中心点を含む平面と交差させるステップと、
    前記交差面の慣性中心を算出するステップと、
    前記交差面の前記慣性中心を前記長軸の前記第二の推定値の前記第一の点として用いるステップと、
    前記長軸の前記第二の推定値の第二の点として、前記セグメント分割された空間内のもう一つの点を選択するステップと、
    を含んでいる、請求項６に記載の方法。