JP2005511128A - 灌流測定のための低レベル信号の補正 - Google Patents

Abstract

被験者の医療診断画像を得るためのＣＴスキャナ１０は、静止ガントリー１２、及び被験者に関する回転のために該静止ガントリー１２上で回転可能に支持された回転ガントリー１４を含んでいる。灌流の検査１３０では、画像形成領域のボクセルに関する時間濃度曲線が計算される。低レベル信号識別ステップ１３２では、低レベル信号を有する全てのボクセルが識別される。クラスタリングステップ１３４では、代表決定ステップ１３６では、代表的な時間濃度曲線が計算される。機能計測ステップ１３８では、結合された時間濃度値及び結合されていない時間濃度値から、測定値が計算される。割り当てステップ１４０では、それぞれの低レベル信号のボクセルには、そのグループについて決定された値が割り当てられる。結合するステップ１４２では、低レベル信号及び通常レベル信号のボクセルの結果が結合され、単一の機能的な灌流画像を生成する。

Description

本発明は、医療診断用の画像形成の分野に関する。本発明は、ＣＴ（Computed Tomography）スキャナを使用して組織の灌流を計算することと共に特定の応用を見出すものであり、ＣＴスキャナへの特定の参照をもって記載される。しかし、本発明は、ＭＲＩのような他の様式にも受け入れられるものであって、先に説明された応用に限定されるものではないことを理解されたい。

一般に、ＣＴスキャナは、画定された検査領域、すなわちスキャンサークルを有しており、このスキャンサークルでは、患者、すなわち画像形成される被験者は、患者用の長椅子に配置される。Ｘ線管のような放射線源から、検査領域を通して、反対側に配置される放射線検出器のアレイに、放射線のファンビームが送信される。放射線検出器でデータが収集される間、Ｘ線管及び関連される電源並びに冷却要素は、検査領域の周りに回転される。放射線源の回転は、静止ガントリー上で回転される回転ガントリーに該放射線源を搭載することで達成されることがある。体積画像形成（volume imaging）では、患者用の長椅子が長手方向に移動される。連続的な移動により、螺旋状の走査が達成され、離散的な処理により、一連のスライスが並列的に達成される。

サンプリングされたデータは、一般に、適切な再構成プロセッサを介して処理され、人間の目で見ることができる形式で表示される被験者の画像表現が生成される。この処理では、様々なハードウェア・ジオメトリーが利用されている。第三世代のスキャナでは、放射線源及び検出器の両者が被験者の周りを回転する。第四世代のスキャナでは、Ｘ線源は回転し、検出器は静止したままである。検出器のアレイは、一般に、Ｘ線管の軌道の外側にあるリングにおいて、被験者の周りに３６０°延びている。

灌流の検査では、関心のある組織及び血管における血流が主な関心である。一般に、被験者には造影剤が注入され、関心のある領域の多数の「スナップショット」が時間につれて撮影される。現在のＣＴスキャナは、該領域に関して毎秒１〜２のスナップショットを撮影可能であり、ほぼ実時間で造影剤を追跡する一連の画像を提供する。

ＣＴ灌流に関する１つの特定の応用は、急性の発作に苦しむ患者における脳虚血を診断することに役立っている。このタイプの検査では、ある期間を通しての正確な測定値が要求される。灌流の計算において使用される１つの技術は、最大傾斜法（maximum slope method）であり、この方法では、時間濃度曲線の最大の傾斜、及び最大の動脈のエンハンスメント（arterial enhancement）が計算される。灌流は、該最大の傾斜を該最大の動脈のエンハンスメントで割った値である。定量的なデータに関する精度は、データにおける雑音により影響され、この雑音は、幾つかの可能性のある発生源を有している場合がある。これらは、患者の動き、血液の再循環、部分的な体積作用、及び他の要素を含んでいる。

頭部ＣＴスキャンにおける患者の動きを低減し、灌流検査の品質を向上する１つの方法は、外部レストに被験者の頭部を固定することである。一般に、かかる装置は、患者用の長椅子に接続されたストラップを含んでおり、この患者用の長椅子は、被験者の前頭を長手送りし、（被験者が水平方向に横たわっていると仮定して）垂直方向における頭部の動きを効果的に除く。しかし、被験者は、僅かな頭部の回転だけでなく、なお、横方向に動くことができる。これらの動きは、灌流の検査の品質を著しく低下する可能性があり、一連の画像のミスアライメントを引き起こし、結果的に得られる画像をぼやけさせ、血液の灌流の計算に関して悪影響を与えるものである。最大濃度のエンハンスメントは、ＨＵ（ハンスフィールド値）で測定され、頭部の固定にも拘らず生じる可能性のある動きにより、４０％以上が低減される。ぼやけた画像、及び灌流測定への影響は、診断で使用される定量的な測定値の精度に著しい影響を与える。

さらに、背後の雑音は、該雑音に関連する画像だけでなく、灌流の計算に影響を与える要素である。低レベルの信号（low signal）を示す領域は、雑音により隠蔽される可能性がある。血液の流れが遅い領域では、最大濃度のエンハンスメント及び雑音は、共に２〜４ＨＵの範囲になる。適法な灌流の信号が隠される可能性があり、検査効率が全体として低下する。また、雑音を除去することが意図されるフィルタは、低い強度の灌流信号をも除去し、使い物にならない情報と共に良好な情報を除いてしまう場合がある。

本発明は、先に説明された問題及び他の問題を克服する新たな、かつ改善された方法及び装置を提供することを目的としている。

本発明の１態様によれば、低レベル信号を補正する方法が提供される。関心のある領域の体積画像が生成される。低レベル信号のボクセルが識別され、クラスタに分類される。グループ化されたボクセル又はグループ化されていないボクセルについて、灌流の値が決定され、単一の灌流画像が生成される。

本発明の別の態様によれば、低レベル信号のデータを補正する灌流の検査を生成する診断用の画像形成装置が提供される。生成手段は、被験者の関心のある領域の体積画像を生成する。識別手段は、低レベル信号を有するボクセルを識別し、グループ化手段は、該識別されたボクセルを互いにグループ化する。結合手段は、類似にグループ化されたボクセルの信号を結合する。決定手段は、グループ化されたボクセル又はグループ化されていないボクセルについて、灌流の値を決定する。成形手段は、決定された灌流の値から、灌流画像を成形する。

本発明の１つの効果は、患者の動きに関する悪影響を低減することにある。
別の効果は、部分的な体積作用を低減することにある。
別の効果は、血液の再循環に関する悪影響を低減することにある。

別の効果は、低振幅の信号の影響を低減することにある。
別の効果は、カーブフィッティングの精度が増加されることにある。
別の効果は、雑音により生じた誤差を低減することにある。

本発明の更なる効果及び利点は、好適な実施の形態に関する以下の詳細な説明を読むこと及び理解することで、当業者にとって明らかとなるであろう。
本発明は、様々な構成要素及び該構成要素の配置、並びに様々なステップ及び該ステップの配置による形態で実現される場合がある。図面は、好適な実施の形態を例示することのみを目的としており、本発明を制限するものとして解釈されるべきではない。

図１を参照して、ＣＴスキャナ１０は、画像形成領域１６を画定する静止ガントリー１２及び回転ガントリー１４を含んでいる。回転ガントリー１４は、検査領域１６に関する回転のため、静止ガントリー１２から懸架されている。Ｘ線管のような放射線源２０は、回転ガントリー１４との回転のため、回転ガントリーに配置されている。検査領域１６の長手方向の軸に関して外部モータ（図示せず）により回転ガントリー１４が回転されるとき、放射線源２０は、検査領域１６を通過する透過放射線からなるビームを生成する。コリメータ及びシャッタアセンブリ２２は、透過放射線からなるビームを円錐の形状に成形し、このビームを選択的にゲート制御してオン及びオフにする。代替的に、放射線ビームは、放射線源２０で電気的にゲート制御されてオン及びオフにされる。放射線透過性の長椅子等のような被検体の支持台３０は、円錐状に成形された放射線ビームが被験者の関心のある領域を通してある体積を画定するように、検査領域１６内で少なくとも部分的に検査すなわち画像形成されている被験者をぶら下げるか、さもなければ保持する。

画像形成される体積は、ある期間にわたって繰り返し画像形成される。灌流の検査では、造影剤が被験者に注入され、関心のある領域における血流の振る舞いを追跡するため、ある期間にわたり、被験者の血流に関連する要素がモニタされる。この体積は、３次元のボクセルからなるアレイにセグメント化され、このボクセルのアレイは、一連のスライスとして概念化されることがあり、それぞれのスライスは、有限の厚さを有している。

第三世代のＣＴスキャナでは、放射線検出器４０のアレイは、回転ガントリー１４上の放射線源の向う側に周辺的に取り付けられている。第四世代のＣＴスキャナでは、静止ガントリー１２の周りには、放射線検出器の固定リング４２が取り付けられている。このコンフィグレーションにも拘らず、放射線検出器は、画像形成領域１６を通過した後にも、放射線源２０から放出される放射線を受けるように配置されている。

放射線検出器４０，４２は、検出された放射線を電気的な投影データに変換する。すなわち、それぞれの放射線検出器は、受けた放射線の強度に比例する出力信号を生成する。それぞれの放射線検出器は、その視野での対応する放射線に沿った投影に対応するデータエレメントを生成する。投影又はデータラインにおけるそれぞれのデータのエレメントは、再構成される被験者を通過するその対応する放射線に沿って測定される減衰係数の線積分に関連する。

データメモリ又はバッファ５０は、サンプリングされたデータを放射線検出器から受ける。データメモリ５０は、このデータを再構成プロセッサ５２に送出する前に、フィルタリング又は他の動作を選択的に実行する。再構成プロセッサは、被験者に関する体積画像の表現を再構成する。

好適な実施の形態では、ガントリー１４は、被験者の周りで約４０回の回転を行い、関心のある領域に関する４０の体積画像を生成する。この４０の体積画像は、第一の一連のイメージメモリに記憶される。勿論、画像の数は、多くても少なくてもよく、４０は、走査時間、被験者への放射線量、心臓周期、及び有効な灌流の情報を収集することができる期間のような、要素間でのバランスである。一般的な今日のＣＴスキャナは、約２０〜４０秒で４０の画像を生成することができ、この２０〜４０秒は、完全に動きのない状態でいることが被験者に要求される比較的長い時間である。避けられない患者の動きを補正するため、登録プロセッサは、体積画像を分析し、画像の推移にわたり関心のある領域が静止したままであるように、該体積画像を位置合わせする。

登録プロセッサは、４０の体積画像のそれぞれにおいて、対応する参照スライスを選択し、動き関数を能動的に計算する。この参照スライスは、好ましくは中央のスライス（central slice）である。好適な実施の形態では、診断医には、（ユーザ入力端末で）参照スライスに関する画像が提供される。参照スライスに関する第一の画像は、それぞれ後続する時間ステップでの画像、又は先行する時間ステップでの画像が比較され、一致するように調節される基準として使用される。

好ましくは、登録プロセッサは、ランドマークを識別する。このランドマークは、識別することが容易であり、形状的に明確であって、スライスの様々な部分に現れる。脳の灌流に関するスキャニングでは、典型的なランドマークは頭骨の一部であり、全体の走査期間にわたり画像から画像への一定の形状及び強度を有している。選択的に、診断医は、処理時間を低減するため、関心のある小区域にスライスをつくることができる。

参照スライスのそれぞれ後続する画像は、選択された領域について、このやり方でサーチされ、それぞれ後続する画像は、ランドマークと参照画像とのアライメントをもたらすため、シフト又は回転される。登録プロセッサがこれらの画像を配列したとき、４０の体積画像のそれぞれについて動き関数を記録する。この動き関数は、参照スライスに関するその動きを示す。特に、頭部スキャンでは、関心のある領域は、剛体であると考えられ、参照スライスが受ける任意の動きであって全体の画像形成される体積が受ける任意の動きであると考えられる。記録された動き関数は、画像形成される体積の残りを位置合わせするため、対応する体積画像のそれぞれのスライスに適用される。代替的に、及び更に時間集中的に、それぞれの体積のそれぞれのスライスについて、アラインメント処理を個別に実行することができる。他のアラインメント処理及びアルゴリズムを考慮することもできる。

関心のある領域でのボクセルのなかには、微弱な時間濃度曲線を有するものがある。より詳細には、ボクセルのなかには、雑音に匹敵する振幅を有するものがある。好適な実施の形態では、類似の微弱な信号がグループ化され、それらの信号が結合されて特徴的なより高い強度の信号が生成される。

再構成プロセッサ５２が関心のある領域の体積画像を再構成した後、体積画像は、スライスに分割され、高解像度のスライスイメージメモリ６０に記憶される。スライスイメージメモリは、ｎ個のサブメモリ６０₁，６０₂，…，６０_nを含んでおり、ここで、ｎは、画像形成される体積におけるスライスの数である。すなわち、順に、走査開始から走査終了までの４０の時間的に変位された体積画像のうちの最初のスライスは、第一のスライスサブメモリ６０₁に記憶され、第二のスライスの画像は、第二のスライスサブメモリ６０₂に記憶され、ｎ番目のスライスの画像は、第ｎのスライスサブメモリ６０_nに記憶される等である。好適な実施の形態では、スライスは、それぞれ１つのボクセルの厚さである。好適な実施の形態では、５１２×５１２のイメージマトリクスが使用され、それぞれのスライスは、１ボクセルの厚さである。すなわち、４０のスライスにおけるそれぞれ対応するボクセルからの４０の濃度値は、時間濃度曲線を定義する。スライスは、ボクセルでソート６２され、時間濃度曲線計算部６４は、それぞれのボクセルについて、時間濃度曲線を計算する。したがって、それぞれのスライスが５１２×５１２である好適な実施の形態では、スライス当たり５１２×５１２の時間濃度曲線が存在する。それぞれのスライスに関するそれぞれのボクセルの曲線は、カーブメモリ６６に記憶される。

４０の体積画像の対応するボクセルの強度値は、時間濃度曲線を定義する。それぞれの時間濃度曲線は、時間的に変位された体積画像のそれぞれにおける同じボクセルに対応する小区域での造影剤の量の測定値である。典型的な時間濃度曲線は、その間に造影剤がボクセル領域に急速に入り込むリーディングエッジ、その時間で造影剤が最大の濃度である最大値、及びその間に造影剤が該ボクセルを離れるトレイリングエッジを含んでいる。典型的に、曲線は、ガンマ変量の曲線であり、この曲線は、その急峻なリーディングエッジ及び緩やかなトレイリングエッジにより特徴づけられる。

最大エンハンスメントプロセッサは、参照スライスに関して診断医により示された動脈の領域でのボクセルの時間濃度曲線に関する最大のエンハンスメント値をサーチする。より詳細には、最大強度プロセッサは、診断医により示された動脈領域における全てのボクセルのなかで最大のエンハンスメントをサーチする。最大の動脈のエンハンスメントは、灌流の計算において後に使用される。

高解像度のスライスは、フィルタを通過され、続いて、解像度低減器により解像度が低減される。この解像度低減器は、時間的にそれぞれのスライスの高解像度のイメージマトリクスを処理し、ボクセルをグループ化し、たとえば、平均強度、最大強度等といった、それぞれのボクセルのグループを結合する。好適な実施の形態では、高解像度のマトリクスは、５１２×５１２であり、低解像度のマトリクスは、１２８×１２８である。解像度低減器は、位置によりボクセルを１６のグループに箱入れする。すなわち、高解像度のボクセルの４×４のグループは、１つの低解像度のボクセルに結合される。全体の走査時間にわたり体積画像が解像度に関して低減された後、低解像度メモリに記憶される。

低解像度の画像は、灌流の計算で後に使用される多数の要素を計算するために使用される。より詳細には、低レベル信号フィルタは、低レベルの信号を除去する。低信号フィルタは、余りに微弱であるか又は余りに不十分に定義されているために使用することができない時間濃度曲線を有するボクセルを識別する。どの信号が微弱過ぎるかを判定するため、多数の基準のうちの少なくとも１つが使用される。１つの方法は、時間濃度曲線を曲線モデルに比較することである。このモデルへのフィットに関する予め選択された範囲外にある曲線を有するボクセルは、低レベル信号を有するとして使用されない。別の方法は、それぞれのボクセルについて、時間濃度曲線のピークのエンハンスメントの値を見つけることである。予め選択された閾値となるエンハンスメント値よりも低いピークのエンハンスメントを有するボクセルは、低信号を有するとして使用されない。低信号のボクセルを識別する別の方法は、たとえば、骨といった、歴史的に低レベル信号からなるボクセルを選択することである。

一般に、患者の循環系は、関心のある領域を通して造影剤を再び循環し、強度の二次ピークを生じる。二次ピークがガンマ変量の曲線によるフィッティングにおいて含まれる場合、ピークは時間的に後にシフトされ、リーディングエッジの傾斜を変更する。クリップ回路は、最大値からの強度降下のパーセンテージ、該最大値の後の時間、或いはこの両者の組み合わせに基づいて二次ピークをクリップする。プロセッサは、クリップされた領域をガンマ変量の曲線のセグメントで置き換えるか、他の残りの曲線部分の外挿で置き換える。カーブフィッティングプロセッサは、時間濃度曲線をモデル曲線と比較する。理想曲線の予め選択された許容範囲にないデータは、不良データとしてフィルタにより除かれる。

より詳細には、ガンマ変量の曲線の平滑化回路は、それぞれのボクセルに関する時間濃度曲線を平滑化して雑音を低減する。平滑化された曲線は、ガンマ変量の曲線に数学的にフィットされる。より詳細には、ガンマ変量の曲線を数学的に定義する値Ｋ、値α、及び値βが計算される。ガンマ変量モデルへの良好なフィットを有するボクセルは、一般に、より高い強度の信号を有しており、灌流の計算で使用するためによりロバスト性が高い。最大傾斜計算部は、値Ｋ、α及びβから時間濃度曲線の領域に関する最大傾斜を計算する。

これより、それぞれのボクセルについて、血液の灌流の値が計算される。好適な実施の形態では、灌流の計算部１１０は、それぞれのボクセルについて灌流の値を得るため、最大エンハンスメントプロセッサ７８により見つけられた最大の動脈のエンハンスメントで、それぞれのボクセルについての最大傾斜値を割る。より詳細には、高レベル信号の灌流計算部１１０_aは、全てのグループ化されていない時間濃度曲線について灌流を計算し、低レベル信号の灌流計算部１１０_bは、全てのグループ化されている時間濃度曲線について灌流を計算する。インターポレータは、切り捨てられた時間濃度曲線を補間して、代表的な曲線を形成する。代替的に、Ｋ、α、β及び最大エンハンスメント値には、灌流の値を検索するため、プリロードされたルックアップテーブルのアドレスが割り当てられる。これらの値は、灌流のイメージメモリ１１２に記憶される。ビデオプロセッサ１１４は、灌流のイメージメモリ１１２からのデータをビデオモニタ１１６用の適切なフォーマットにする。

低振幅の時間濃度曲線を有するとして識別されたボクセルは、プロセッサ１２０により識別されてソートされる。選択的に、低振幅のデータは、一時的にフィルタリングされ、隣接したボクセルの曲線と一般に同時ではない曲線が除される。ソータ１２４は、時間濃度曲線をグループにソートする。それぞれのグループは、曲線平均化プロセッサ１２６により、平均化されるか、合計されるか、又はさもなければ結合され、結合された時間濃度曲線は、そのグループにおける全ての曲線の時間濃度曲線に取って代わる。好適な実施の形態では、ソータ１２４は、k-meansのクラスタリング、c-meansのクラスタリング、及びファジーロジックのうちの１つを使用して、ボクセルをグループ化する。なお、ボクセルをグループ化する他の方法が利用される場合もあることを理解されたい。

曲線平均化プロセッサは、類似の特性を互いに有するボクセルをグループ化する。ボクセルは、そのｘ座標の位置、そのｙ座標の位置、そのピークエンハンスメントの値、時間濃度曲線がピークエンハンスメント値に到達するために要する時間（ピークまでの時間）、ハンスフィールド値等のうちの少なくとも１つに同様に基づくとして決定される。時間濃度曲線が一旦グループ化されて結合されると、グループは、カーブフィッティングプロセッサに通過される。これにより、信号が平均化されたときに雑音が相殺される傾向にあるため、信号における固有の雑音が大幅に低減される。したがって、平均化された信号は、そのグループを構成するボクセルのいずれかの個々の曲線よりも高い信号対雑音比を有している。カーブフィッティングプロセッサは、結合された時間濃度曲線を適合し、これをモデル曲線にフィットする。そのグループを構成する全てのボクセルについて、共通の灌流の値が決定される。

たとえば、ボクセルは、ｘ座標及びｙ座標の位置によりグループ化される。このスキームにより、物理的に互いに接近している構成ボクセルを含むボクセルのグループが得られる。別の例では、空間的な位置に関らず、ボクセルは、最大のハンスフィールド値によってのみグループ化され、２〜４ＨＵの最大のハンスフィールド値を有するボクセルが互いにグループ化され、４〜８ＨＵの値を有するボクセルが互いにグループ化される。好ましくは、それぞれ個別の灌流の検査に最も役立つ基準の組み合わせが選択される。このようにして、１つの灌流の画像が通常の信号のボクセル、及び複数の低信号のボクセルからなるグループから作成される。

図２を参照して、好適な実施の形態に関する主要な処理がフローチャートの形式で提供されている。灌流の検査１３０では、画像形成領域のボクセルの時間濃度曲線が計算される。低レベル信号識別ステップ１３２では、低レベル信号を有する全てのボクセルが識別される。クラスタリングステップ１３４では、低レベル信号のボクセルが互いにクラスタリングされる。代表決定ステップ１３６では、代表的な時間濃度曲線が計算される。機能計測ステップ１３８では、結合された時間濃度値及び結合されていない時間濃度値から測定値が計算される。割り当てステップ１４０では、それぞれの低レベル信号のボクセルには、そのグループについて決定された値が割り当てられる。結合するステップ１４２では、低レベルの信号及び通常レベルの信号のボクセルの結果が結合され、単一の機能的な灌流画像が生成される。

本発明に係るＣＴスキャナの概念を例示する図である。 本発明の統合された処理を含むフローチャートである。

Claims (15)

1. 灌流の検査で低レベルの信号を補正する方法であって、
   診断用画像形成装置の画像形成領域に配置される被験体の関心のある領域の少なくとも１つの体積画像を生成するステップと、
   低レベル信号を有するボクセルを識別するステップと、
   低レベル信号を有するとして識別されていない通常のボクセルについて灌流の値を計算するステップと、
   類似の低レベル信号のボクセルをクラスタにグループ化するステップと、
   それぞれのクラスタについて共通の灌流の値を決定するステップと、
   該通常のボクセルに関する灌流の値、及び共通の灌流の値から単一の灌流画像を成形するステップと、
   を有する方法。
2. 識別する前記ステップは、あるボクセルについて灌流の曲線を得るステップと、該灌流曲線を曲線モデルと比較して、フィッティングに関する接近度を決定するステップとを含む、
   請求項１記載の方法。
3. 識別する前記ステップは、それぞれのボクセルについてのピークのエンハンスメントの値を予め選択された閾値と比較するステップを含む、
   請求項１記載の方法。
4. それぞれのボクセルについてのハンスフィールド値を探し、探されたハンスフィールド値を予め選択された閾値と比較するステップを含む、
   請求項１記載の方法。
5. 識別する前記ステップは、歴史的に低レベルの信号からなるボクセルを選択するステップを含む、
   請求項１記載の方法。
6. 類似のボクセルをグループ化する前記ステップは、k-meansクラスタリング、c-meansクラスタリング、及びファジーロジックのうちの少なくとも１つを使用して、ボクセルをクラスタに割り当てるステップを含む、
   請求項１乃至５のいずれか記載の方法。
7. 類似のボクセルをグループ化する前記ステップは、ｘ座標の位置、ｙ座標の位置、ピークのエンハンスメント値、ピークのエンハンスメントまでの時間、最大のハンスフィールド値のうちの少なくとも１つの基準により低レベル信号のボクセルをグループ化するステップを含む、
   請求項１乃至５記載の方法。
8. 結合された灌流の値を決定する前記ステップは、その構成する時間濃度曲線のいずれか１つよりも高い信号対雑音比を有する単一の時間濃度曲線を生成するそれぞれのクラスタのそれぞれの構成ボクセルに関する時間濃度曲線を結合するステップと、結合された時間濃度曲線の灌流の値を計算するステップとを含む、
   請求項１乃至７のいずれか記載の方法。
9. 低レベル信号のデータを補正する灌流の検査を生成するための診断用画像形成装置であって、
   被験体の関心のある領域の体積画像を生成するための手段と、
   低レベル信号を有するボクセルを識別するための手段と、
   低レベル信号を有するとして識別された類似のボクセルをグループにグループ化するための手段と、
   類似のグループ化されたボクセルの信号を結合された信号に結合するための手段と、
   類似の信号からなるそれぞれのグループについての灌流の値と、それぞれのグループ化されていないボクセルについての灌流の値を決定するための手段と、
   決定された灌流の値から灌流画像を成形するための手段と、
   を有する診断用画像形成装置。
10. 該結合手段は、それぞれのボクセルグループのそれぞれの構成ボクセルに関する時間対濃度曲線を結合して、グループの灌流値が決定される改良された信号対雑音比の時間濃度曲線を生成する、
    請求項９記載の診断用画像形成装置。
11. 該時間濃度曲線を曲線モデルにフィットするための手段をさらに含む、
    請求項１０記載の診断用画像形成装置。
12. 前記識別手段は、カーブフィットモデルの特性から低レベル信号のボクセルを識別する、
    請求項１１記載の診断用画像形成装置。
13. 該グループ化手段は、k-meansクラスタリング、c-meansクラスタリング、及びファジーロジックのうちの１つを使用する、
    請求項９乃至１２のいずれか記載の診断用画像形成装置。
14. 時間濃度曲線を生成する前に、画像表示の解像度を低減する解像度低減手段をさらに含む、
    請求項９乃至１３のいずれか記載の診断用画像形成装置。
15. 画像形成領域における被験体を通して放射線を放射するための放射線透過手段と、
    該画像形成領域を通過した後に、該放射線を検出するための少なくとも１つの検出手段と、
    該検出された放射線を該被験体の画像表示に再構成するための再構成手段と、
    該画像表示から時間濃度曲線を生成するための手段とをさらに含む、
    請求項９乃至１４のいずれか記載の診断用画像形成装置。
    

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