JP2008126080A - 改良プラーク視覚化方法及びシステム - Google Patents

改良プラーク視覚化方法及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP2008126080A
JP2008126080A JP2007297462A JP2007297462A JP2008126080A JP 2008126080 A JP2008126080 A JP 2008126080A JP 2007297462 A JP2007297462 A JP 2007297462A JP 2007297462 A JP2007297462 A JP 2007297462A JP 2008126080 A JP2008126080 A JP 2008126080A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plaque
region
blood vessel
color
plaque region
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.)
Granted
Application number
JP2007297462A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5221938B2 (ja
Inventor
Patricia Le Nezet
パトリシア・ル・ネゼ
Sandeep Dutta
サンディープ・ドゥッタ
Saad Ahmed Sirohey
サード・アーメッド・シロヘイ
Gopal B Avinash
ゴパール・ビー・アヴィナッシュ
John V Skinner
ジョン・ヴィ・スキナー
Deann Marie Haas
デェアン・マリー・ハース
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.)
General Electric Co
Original Assignee
General Electric Co
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 General Electric Co filed Critical General Electric Co
Publication of JP2008126080A publication Critical patent/JP2008126080A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5221938B2 publication Critical patent/JP5221938B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/54Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
    • A61B6/541Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving acquisition triggered by a physiological signal
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S715/00Data processing: presentation processing of document, operator interface processing, and screen saver display processing
    • Y10S715/961Operator interface with visual structure or function dictated by intended use
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S715/00Data processing: presentation processing of document, operator interface processing, and screen saver display processing
    • Y10S715/961Operator interface with visual structure or function dictated by intended use
    • Y10S715/964CAD or CAM, e.g. interactive design tools

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

【課題】プラークの視覚化を改善する。
【解決手段】処理装置を含むイメージング・システム(10)を提供する。処理装置は、血管(426)に関する画像データの再構成ボリュームに関係する画像データを受け取り、次いで血管の中心線(602)に沿って管状形状の関心領域(ROI)を構成し、ROIをその中に存在する組織のクラスに関して分析し、血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域(806,814,816,820)として分類して(304)、該分類された領域に確率を関連させ、少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させたカラー強調を使用して、少なくとも1つのプラーク領域を表示し(306)、更に、関連させた確率に基づいれ定められたカラーのシェードでカラーを表示する(308)ように構成されている。
【選択図】図3

Description

本発明は、一般的に云えば、イメージング・システムに関し、より具体的には、医用イメージング・システムを使用してプラーク(粥腫)の視覚化を向上させるための方法及びシステムに関するものである。
心疾患が原因の死亡数は米国では500,000人以上であり、世界ではそれより遙かに多い。心疾患に関連した死亡の大部分は冠動脈疾患に起因しており、その主な犯人は、プラーク、特にソフト・プラークの蓄積、及びその破綻である。典型的には、X線又は造影剤無しのCTでは、ソフト・プラークは容易に検出できない。他方、石灰化したプラークはソフト・プラークの代用物として使用されており、その理由は、石灰化したプラークが、破綻したプラークの副産物であるからである。冠状動脈のプラークはスターリー・スケール(Stary scale)に従って6つの段階に分類されている。一般に、段階4及び5におけるプラークを判定することが重要であると考えられる。と云うのは、それらは最も危機的な脆弱なプラークを構成し、心筋梗塞(MCI)を引き起こす閉塞の原因となるプラークの破綻又は離脱を招くことがある。
米国特許出願公開第2006/0079746号
プラーク及びその構成を判定するための最も基準となる検査は血管内超音波法(IVUS)であり、しかしながら、これは、その侵襲性のために症状のある患者について遂行されるだけである。症状のある患者は既に進行した段階にあり、非侵襲性治療の選択肢はない。
一実施形態では、血管内の1つ又は複数のプラーク領域の視覚的表現を符号化するための方法を提供し、該方法は、血管に関連した構造を識別するために血管の視覚的表現をセグメント化する段階と、血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域として分類する段階と、少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させた視覚的強調(visual highlight)を使用して、少なくとも1つのプラーク領域を表示する段階と、分類が正しいことの確率に基づいて視覚的強調をシェーディングする段階とを含む。
別の実施形態では、イメージング・システムが処理装置を含み、処理装置は、血管に関する画像データの再構成ボリュームに関係する画像データを受け取り、次いで血管の中心線に沿って管状形状の関心領域(ROI)を構成し、ROIをその中に存在する組織のクラスに関して分析し、血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域として分類し、少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させたカラー強調を使用して、少なくとも1つのプラーク領域を表示し、更に、分類が正しいことの確率に関連させたカラーのシェードでカラーを表示するように構成されている。
別の実施形態では、血管内の1つ又は複数のプラーク領域の画像をカラー符号化する方法を提供し、該方法は、血管に関連した構造を識別するために血管の視覚的表現をセグメント化する段階と、血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域として分類する段階と、少なくとも1つのプラーク領域に関連したリスク・ファクタを決定する段階と、少なくとも1つのプラーク領域についての決定されたリスク・ファクタに選択的に関連させたカラー強調を使用して、少なくとも1つのプラーク領域を表示する段階と、リスク・ファクタの決定が正しいことの確率に基づいてカラー強調をシェーディングする段階とを含む。
本発明の様々な実施形態は、血管データを自動的にセグメント化し且つコンピュータ断層撮影(CT)画像データから血管に関連したプラーク領域を定量化するための方法及びシステムを提供する。
本書において用いるような、特に数を示さないで表した要素又は段階は、明記していない限り、単数ばかりでなく複数の要素又は段階を含み得ることを理解されたい。更に、本発明の「一実施形態」と云う場合、これは言及した特徴を取り入れている付加的な実施形態の存在を排除するものと解釈されるべきではない。また更に、特に明記していない限り、特定の特性を持つ一要素又は複数の要素を「有する」又は「持つ」実施形態は、その特性を持たない付加的なこのような要素を含むことができる。例えば、このような実施形態は、その処理に使用されない他の検出器列を持つことを制限するものではない。
また本書で使用する語句「画像を再構成する」とは、画像を表すデータは生成するが、視覚可能な画像は生成しないような本発明の実施形態を排除することを意図していない。しかしながら、多くの実施形態では、少なくとも1つの視覚可能な画像を生成する(又は生成するように構成されている)。
図1及び図2について説明すると、マルチスライス走査型イメージング・システム、例えば、コンピュータ断層撮影(CT)イメージング・システム10を、「第3世代」のCTイメージング・システムを表すガントリ12を含むものとして示している。ガントリ12はX線管14(本書では、X線源14とも呼ぶ)を含み、X線管14はガントリ12の反対側にある検出器アレイ18へ向けてX線ビーム16を投射する。検出器アレイ18は、複数の検出器素子20を含む複数の検出器列(図示せず)によって形成されており、これらの検出器素子20は、アレイ18と線源14との間にある患者22のような対象物を通過した投射X線を検知する。各検出器素子20は、入射する放射線ビームの強度を表し、したがって対象物又は患者22を通過したときのビームの減弱度を推定するために使用することのできる電気信号を発生する。X線投影データを取得するための走査中、ガントリ12及びその中に装着された部品は回転中心24の周りを回転する。図2は、検出器素子20の単一の列(すなわち、検出器列)のみを示している。しかしながら、マルチスライス検出器アレイ18では、複数の準平行又は平行なスライスに対応する投影データを走査中に同時に取得することができるように、検出器素子20の複数の平行な検出器列を含んでいる。
ガントリ12上の部品の回転及びX線源14の動作はCTシステム10の制御機構26によって統制される。制御機構26は、X線源14に電力及びタイミング信号を供給するX線制御装置28と、ガントリ12上の部品の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置30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、そのデータをその後の処理のためにディジタル信号へ変換する。画像再構成装置34がDAS32からのサンプリングされディジタル化されたX線データを受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ36に入力として供給され、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。画像再構成装置34は、専用ハードウエア、又はコンピュータ上で実行するコンピュータ・プログラムであってよい。
コンピュータ36はまた、キーボードを持つコンソール40を介してオペレータから指令及び走査パラメータを受け取る。付設された陰極線管(CRT)、液晶(LCD)、プラズマ、又は他の適当な表示装置42により、オペレータはコンピュータ36からの再構成された画像及び他のデータを観察することができる。コンピュータ36はオペレータにより供給された指令及びパラメータを使用して、DAS32、X線制御装置28及びガントリ・モータ制御装置30へ制御信号及び情報を供給する。更に、コンピュータ36はテーブル・モータ制御装置44を作動し、テーブル・モータ制御装置44はガントリ12内に患者22を位置決めするように電動テーブル46を制御する。特に、テーブル46はガントリ開口48の中へ患者22の部分を移動させる。
一実施形態では、コンピュータ36は、装置50、例えば、フレキシブル・ディスク、CD−ROM、DVDのようなコンピュータ読取り可能な媒体52、或いはネットワーク又はインターネットのような他のディジタル・ソース、並びにこれから開発されるディジタル手段などからの命令及び/又はデータを読み取るために、フレキシブル・ディスク駆動装置、CD−ROM駆動装置、DVD駆動装置、磁気光学ディスク(MOD)駆動装置、或いはイーサーネット装置のようなネットワーク接続装置を含む任意の他のディジタル装置を含む。別の実施形態では、コンピュータ36はファームウエア(図示せず)に記憶されている命令を実行する。コンピュータ36は本書で述べる機能を実行するようにプログラムされ、したがって、本書で用いる用語「コンピュータ」とは、当該分野でコンピュータと呼ばれている集積回路だけに限定されるものではなく、広義に、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、プログラム可能な論理制御装置、特定用途向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を表し、これらの用語は本書では交換可能なものとして用いる。
図2のブロック図は、物理的ブロック図と云うよりも、本書で述べる機能の論理的表現に近いことが理解されよう。これらの機能の特定のハードウエア及び/又はファームウエア及びソフトウエアによる具現化は、当業者が本書で提示された本発明の原理を理解したときに、当業者にとって、論理及び/又は計算回路設計並びに/又はコンピュータ・プログラミングについての設計上の選択の問題に過ぎない。
上記の特定の実施形態は第三世代のCTシステムを表しているが、本書で述べる方法は、第四世代のCTシステム(不動の検出器及び回転するX線源)並びに第五世代のCTシステム(不動の検出器及びX線源)にも等しく適用される。更に、本発明の利点がCT以外の他のイメージング・モダリティでも得られると考えられる。また、本書で述べる方法及び装置は医学用環境に関して記述するが、本発明の利益が、典型的には、工業環境や運輸環境で用いられるシステム、例えば、限定ではなく例として挙げれば、空港及び他の輸送センタのための荷物走査システムのような非医学用イメージング・システムでも得られると考えられる。
或る構成では、検出器アレイ18は多列検出器アレイである。放射線源14及び多列放射線検出器アレイ18は、両者が回転軸を中心にして回転するように、ガントリ12の対向する両側に装着される。回転軸は、X線源ビーム16内に原点を持つデカルト座標系のz軸を形成する。従って、この座標系のx軸及びy軸によって規定される平面は、回転平面、特にガントリ12の平面を規定する。
ガントリ12の回転は、ガントリ12の平面内の任意の基準位置から角度によって測定される。角度は0ラジアンと2πラジアンとの間で変化する。X線ビーム16はガントリ平面から角度θで発散し且つガントリ平面に沿って角度φで発散する。検出器アレイ18は大体弓形の断面形状を持ち、またそのアレイの検出器素子20は、X線ビーム16の角度全体に亘ってX線ビーム16の射線に沿って強度を測定する。
検出器アレイ18は、横列及び縦列に配列された検出器素子20の2Dアレイを有する。各横列は、スライス内寸法に大体沿って延在する複数の検出器素子20を有する。各縦列は、z軸に大体平行に延在する複数の検出器素子を有する。
本発明の技術的効果は、ベース画像のノイズを決定し、そしてベース画像の生のデータが利用できないときにベース画像のデータにノイズの量を加えて、ベース画像を、より低い患者線量で取得された画像としてシミュレートすることである。
図3は、本発明の模範的な実施形態に従って血管に沿った脆弱なプラーク領域を視覚化する模範的な方法300の流れ図である。方法300は、血管に関連した構造を識別するために血管の視覚的表現をセグメント化する段階302と、血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域として分類する段階304と、少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させた視覚的強調を使用して、少なくとも1つのプラーク領域を表示する段階306と、分類が正しいことの確率に基づいて視覚的強調をシェーディングする段階308とを含む。確率は、後で詳しく説明するリスク・ファクタに関連させることができる。
セグメント化302は、関心のある血管の画像又は他の視覚的表現上の開始点及び終了点を選択する段階を含む。模範的な実施形態では、関心のある血管は冠状動脈であるが、他の実施形態では、他の血管も同様に分析される。開始点及び終了点を使用して、血管がこの血管の中心線を見付けて規定することによって追跡され、また関心領域が、中心線に沿って抽出されたボクセルの実質的に円筒状の管に対応して規定される。プラーク領域のセグメント化が、円筒状の管のボリュームを使用して遂行される。セグメント化ツールは関心領域の内容を分析するために使用される。視覚的符号化法が、カラー又はパターンのような一組の視覚的識別子を、設定範囲内のボクセルの各々の近傍に適用する。
セグメント化された血管の様々な図、例えば、それに限定されないが、管腔図(lumen view)及び湾曲再フォーマット図(curved reformat view)が表示される。管腔図では、血管が平面内に真っ直ぐに伸張させて表示され、また湾曲再フォーマット図では、湾曲した血管の全体を単一平面内に置いて、周囲の組織を該平面の外に歪ませている。
カラー又はパターンのような視覚的強調が、セグメント化された血管に関連した様々な特徴の各々と共に表示される。カラー強調及びカラーのシェーディングはユーザによって選択可能に制御可能であるか、又は、例えば、これに限定されないが、プロトコルに従って自動的に構成することができる。ユーザはまた、カラーの透明度を変更することが可能である。模範的な実施形態では、カラー符号化は、下記のことを表す。
[1]1つ又は複数の血管領域のセグメント化及び分類。模範的な実施形態では、血管が管腔、ソフト・プラーク、石灰化プラーク及び背景にセグメント化され、各クラスは関連したカラーを含む。各クラス内で、カラーは各ピクセルに関連した確率値を表す。例えば、一実施形態では、緑色は血管の管腔を表し、赤色は石灰化プラーク領域を表し、そしてソフト・プラーク領域は青色強調により表される。管腔を表す緑色は、ボクセルが管腔クラスにある確率に依存して、管腔の或る部分における濃緑色から管腔の他の領域における明るい緑色までシェーディングを行うことができる。
[2]ソフト・プラーク・クラスのセグメント化の結果は輪郭により示すことができる。模範的な実施形態では、カラーはプラークの脆弱性/リスクを示すために使用される。様々な標準的なカラー・パレットが、プラークの特定の領域のリスクを、表示される領域のカラーと関連付けるために使用される。模範的な実施形態では、カラーは緑色から赤色へ変化し、その場合、緑色はプラークに関連したリスクが相対的に低いことを示し、且つ赤色はプラークに関連したリスクが相対的に高いことを示す。リスクはまた、確率として表すことができる。リスク・カラーは、一事例で見つけられた各ソフト・プラーク領域に関連付けることができる。このリスクは多数の因子、例えば、それらに限定されるものではないが、以下に示す因子、によって決定される。
(a)血管上のプラークの位置。例えば、血管の上流端に近いプラークは、相対的に高いリスクに関連付けられる。
(b)プラークの種類(線維質、混合)に依存した、プラークの組成。プラーク領域は更に、プラーク領域についての更なる強度及び/又はテクスチャ分析に基づいて線維質、脂質又は混合として分類される。
模範的な実施形態では、結果レイアウト図において、プラーク領域のサイズを報告する。特定のプラーク病変について付加的な測定値も報告される。各々のセグメント化されたボリュームは、ボリューム・レンダリング(VR)を使用して視覚可能である。各ボリュームは、ユーザによって変更することが可能である予め設定された透明度を持つ物体として規定される。セグメント化の結果は、例えば、自動セグメント化の結果が正しくない場合又はユーザにとって正確であると見えない場合、ユーザによって訂正可能である。ユーザは、各断面スライス又は管腔図上で、検出された輪郭を編集することができる。1つのスライスでの訂正は、隣接するスライスへ伝播する。また、セグメント化の結果を訂正するために、或いはセグメント化アルゴリズムが既存の病変を検出し損なった場合に、手動セグメント化モードが設けられる。模範的な実施形態では、手動セグメント化は、ペイントブラシ・モードを使用してプラーク領域を描くことによって遂行することができる。代替実施形態では、手動セグメント化は、プラーク領域の輪郭を描くことによって遂行される。
図4は、本発明の模範的な実施形態に従った表示スクリーン400の一写図である。表示スクリーン400は、ナビゲーション・パネル402及び画像表示パネル404を含む。ナビゲーション・パネル402は、表示し処理すべき画像を選択するのに役立つ選択可能な制御を提供する。模範的な実施形態では、プラーク・パネル406が、セグメント化ボタン408、プラーク編集ボタン410、測定ボタン412、及びVR表示ボタン414を含む。セグメント化ボタン408は、手動セグメント化処理を容易にするためのツール又は自動セグメント化を制御するパラメータを設定するためのツールを提供するために選択可能である。プラーク編集ボタン410は、ユーザがプラーク領域の輪郭、プラーク領域の分類又はプラーク領域について表示されるリスク・ファクタを編集することを許可するために選択可能である。測定ボタン412は、画像と共に表示されるカーソルを使用してユーザによって選択された特定のプラーク病変についての追加の測定値を報告して、選択されたプラーク堆積物についての全ての測定値を表示できるようにするために選択可能である。VR表示ボタン414は、各々のセグメント化されたボリュームがユーザによって要求されたときに観察可能であるように選択可能である。各ボリュームは、ユーザによって変更することができる予め設定された透明度を持つ物体として規定される。
ナビゲーション・パネル402上で利用可能な他のツールは、それらに限定されないが、画像制御ツール416、処理段階検討ツール418及び全体的ナビゲーション・ツール420を含む。
画像表示パネル404は、選択された画像と、画像を分析するために使用されるツールの図形表現と、画像又は画像を処理する現在状態に関連したテキスト又は図形情報とを表示する。
模範的な実施形態では、画像表示パネル404は、心臓424を含む胸腔422の3次元画像を含む。血管426の上にカーソル428を位置決めすることによって血管426が選択される。
図5は、(図4に示された)画像表示パネル404の一部分500の拡大図である。開始位置502及び終了位置504を示すことによって、血管426がセグメント化のために選択される。
図6は、図3に関して前に述べた方法のセグメント化処理中の血管426の拡大図である。この図は、ユーザには通常見ることのできない内部セグメント化処理の一部であるが、セグメント化処理の説明を容易にするために図示している。血管426の中心線602が自動的に又は手動で決定される。血管426を含む関心領域(ROI)は、血管426(より一般的には管状構造と呼ばれる)の中心線602に沿った小ボリュームの管を構成することによって設定される。模範的な実施形態では、ROIは、ユーザが分析したいプラークに対応する管状構造の該当部分である。
開始点502及び終了点504は、ROIの限界端を定め易くするために中心線602によって接続される。ROIについての中心線の周りの直径を設定するために、ユーザは、直径を手動で定めるか、或いは血管追跡分析ソフトウエアにより直径を自動的に計算させるかのいずれかの選択肢を持つ。模範的な実施形態では、限界端の間のROIの直径は、ROIの複数の直交断面の直径の内の最大直径に対応する。しかしながら、限界端の間で、ROIの直径は可変とし且つ調節可能とすることができ、これによって、ユーザは、ROIに沿って全体の直径が増大・減少するプラーク形成を観察することが可能になる。
複数の球、複数の円筒又は任意の一組の予め規定したボリューム要素のような、複数の連続した単位ボリューム(図示せず)を、ROIの両限界端の間の中心線に沿って適用し、次いで接合して、これらの単位ボリュームの融合により第1のボリュームを規定する。各々の単位ボリュームは、ROIの関連した直交断面の最大直径に等しいか又はそれよりも小さい全体寸法を持つ。第1のボリュームの両限界端は、随意選択により、各限界端から1つずつ、2つの他のボリュームを減算することによって修正されて、第1のボリュームの両限界端において平坦な表面を確立する。ROIの最終ボリュームは、血管426の中央部を含む接続された部分によって規定された修正された第1のボリュームの該当ボリュームによって計算される。ROIのボリュームを計算する1つの方法を本書で説明しているが、ボリュームはまた、他の手法によって、例えば、血管の中心線を拡張することによって、又は中心線までの距離が直径よりも小さいボクセルを焼却することによって、計算することができる。ROIのボリュームを計算したとき、ユーザはボリュームの長さ(開始及び終了点、又は両限界端)又はボリュームの直径のようなパラメータを調節することができ、これにより特定のROIの周りのボリュームを調節することができる。
図7は、(図1に示されている)システム10に使用することのできる模範的な分析スクリーン700の一写図である。分析スクリーン700は、血管426を平面内に線形に伸張させるたものとしてに示す管腔観察パネル702と、湾曲した血管の全体を単一平面内に置いて、周囲の組織を該平面の外に歪ませて示す湾曲再フォーマット観察パネル704とを含む。管腔観察パネル702はまた、血管の画像に対応する血管426を規定する測定パラメータのグラフ705を含む。模範的な実施形態では、対応する場所における血管426の直径が表示される。血管426の他の図が、ユーザによって選択されたときに管腔パネル702及び湾曲再フォーマット観察パネル704に表示される。半径方向スライス・パネル706が、パネル702内に示されるような血管426に沿ったそれぞれの選択された点に関連した血管426の半径方向スライスを示す。模範的な実施形態では、表示されたスライスの各々は、パネル702内に示された血管426上の一点から選択された血管426の断面図に対応する。模範的な実施形態では、前に述べたように管腔として分類された血管426の管腔は、管腔であると決定されたその分類物質を識別するために緑色でカラー表示される。管腔を識別するカラーに加えて、カラーのシェーディングを、分類が正確である確率に関係付ける。
図8は、識別され且つカラー化された脆弱なプラーク領域を含む血管426の断面図であり、プラークの場所に関連したリスクを示す。模範的な実施形態では、血管426は、第1の枝路802及び第2の枝路804を含む大動脈を有する。第2の枝路804はプラーク領域806を含み、プラーク領域806は第2の枝路804の上流端808近くに位置している。一般に、プラーク領域が心臓に向いて更に上流に位置していると、心臓の循環系の健康に対する影響がより大きくなる。プラークに関連したリスクを表すために確率を関連させることができる。模範的な実施形態では、プラーク領域806は、プラーク領域806に関連したリスクが相対的に高いことを示すために赤色でカラー表示される。血管内のプラーク領域の位置は、特定のプラーク領域に関連した相対的なリスクを決定するために使用される多数のパラメータの内の1つに過ぎない。とりわけ、プラークの種類、プラーク領域の寸法、プラークの組成、血管の直径、及び血管の狭窄の大きさが、プラーク領域に関連した相対的なリスク・ファクタを決定する際に使用される。更に下流では、枝路804は第1の小枝路810及び第2の小枝路812に分かれる。第1の小枝路810及び第2の小枝路812の各々は、それぞれのプラーク領域814及び816を含み、これらのプラーク領域は、血管426に関して更に下流にある814及び816の位置に基づいて心臓に対するリスクが相対的に小さいことを示す黄色でカラー表示される。前に述べたように、プラーク領域814及び816に関連したリスク・ファクタは、血管426に関するプラーク領域814及び816の位置のみに基づいているものではなく、リスク・ファクタは、プラーク領域814及び816並びに最も近い血管に関連した多数の測定されたパラメータに基づいて計算される。血管426に関してまた更に下流で、第1の小枝路810が2つの更に小さい血管に分かれる。血管818がプラーク領域820を含み、プラーク領域820は、このプラーク領域820に関連したリスクが相対的に小さいことを示す緑色でカラー表示される。勿論、様々なプラーク領域に関連したリスク・ファクタを示すために任意のカラー・パレットを使用することができ、上記の赤色、黄色及び緑色のカラーは模範例に過ぎず、制限するものではない。
上述のイメージング方法及びシステムは費用効率が高く且つ信頼性も高い。本発明の様々な実施形態は、コントラスト増強式心拍ゲート型心臓ボリューム・コンピュータ断層撮影(VCT)画像を分析して、プラークを管腔から及び石灰化から区別し、またリスクがとりわけ冠状動脈内のプラークの位置及びその組成に左右される場合に、プラーク領域が位置している場所を視覚化するだけでなく、このプラークが破綻した場合の該プラークの関連したリスクを視覚化するのを容易にする。従って、上述のイメージング方法及びシステムは、イメージング・システムを費用効率がよく且つ信頼性のよい態様で使用して診断を容易にする。
本発明を様々な特定の実施形態について説明したが、当業者には本発明が特許請求の範囲に記載の精神及び範囲内で変更して実施できることが認められよう。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
本発明の一実施形態に従ったコンピュータ断層撮影(CT)イメージング・システムの絵画的斜視図である。 図1に例示されたシステムのブロック構成図である。 本発明の模範的な実施形態に従って血管に沿った脆弱なプラーク領域を視覚化する模範的な方法の流れ図である。 本発明の模範的な実施形態に従った表示スクリーンの一写図である。 図4に示された画像表示パネル404の一部分の拡大図である。 図3に関して述べた方法のセグメント化処理中の血管の拡大図である。 図1に示されているシステムに使用することのできる模範的な分析スクリーンの一写図である。 識別され且つカラー化された脆弱なプラーク領域を含む血管の断面図であり、プラークの場所に関連したリスクを示す。
符号の説明
10 コンピュータ断層撮影(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 患者
24 回転中心
26 制御機構
42 表示装置
46 テーブル
48 開口
50 装置
52 コンピュータ読取り可能な媒体
300 血管に沿った脆弱なプラーク領域を視覚化する方法
400 表示スクリーン
402 ナビゲーション・パネル
404 画像表示パネル
406 プラーク・パネル
408 セグメント化ボタン
410 プラーク編集ボタン
412 測定ボタン
414 VR表示ボタン
416 画像制御ツール
418 処理段階検討ツール
420 全体的ナビゲーション・ツール
422 胸腔
424 心臓
426 血管
428 カーソル
500 部分
502 開始点又は開始位置
504 終了点又は終了位置
602 中心線
700 分析スクリーン
702 管腔観察パネル
704 湾曲再フォーマット観察パネル
705 グラフ
706 半径方向スライス・パネル
802 第1の枝路
804 第2の枝路
806 プラーク領域
808 上流端
810 第1の小枝路
812 第2の小枝路
814 プラーク領域
816 プラーク領域
818 血管
820 プラーク領域

Claims (12)

  1. 処理装置を含むイメージング・システム(10)であって、前記処理装置が、血管(426)に関する画像データの再構成ボリュームに関係する画像データを受け取り、
    次いで血管の中心線(602)に沿って管状形状の関心領域(ROI)(426)を構成し、
    前記ROIをその中に存在する組織のクラスに関して分析し、
    血管内の少なくとも1つの領域をプラーク領域(806,814,816,820)として分類して(304)、該分類された領域に確率を関連させ、
    前記少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させたカラー強調を使用して、前記少なくとも1つのプラーク領域(806,814,816,820)を表示し(306)、更に、前記関連させた確率に基づいて定められたカラーのシェードでカラーを表示する(308)ように構成されていること、
    を特徴とするイメージング・システム(10)。
  2. 前記処理装置は、前記少なくとも1つの領域(806,814,816,820)を、内膜肥厚領域、ソフト・プラーク領域、線維質プラーク領域、混合領域、石灰化脂質コア領域、及び拡散石灰化領域の内の少なくとも1つとして分類するように構成されている、請求項1記載のシステム(10)。
  3. 前記分類されたプラーク領域(806,814,816,820)に関連した確率が、分類の正確さとプラーク(806,814,816,820)に関連したリスク・ファクタとの内の少なくとも1つに基づいて定められる、請求項1記載のシステム(10)。
  4. 前記処理装置は更に、血管(426)に沿ったプラークの位置、血管管腔に対するプラークの位置、確率密度関数、及びプラークの組成の内の少なくとも1つに基づいてリスク・ファクタを決定するように構成されている、請求項1記載のシステム(10)。
  5. 前記処理装置は更に、血管(426)の第1の端(502)を選択するようにユーザに催促し、
    血管(426)の第2の端(504)を選択するようにユーザに催促し、
    前記第1の端と前記第2の端との間に血管を含む管状境界を決定し、そして
    視覚的表現中の複数のボクセル群の所定の特性に基づいて前記管状境界内のプラーク領域(806,814,816,820)を決定する(304)ように構成されている、請求項1記載のシステム(10)。
  6. 前記処理装置は更に、前記少なくとも1つのプラーク領域(806,814,816,820)のリスク・ファクタを決定し、そして
    前記少なくとも1つのプラーク領域についての前記決定されたリスク・ファクタに選択的に関連させた視覚的強調を使用して、前記少なくとも1つのプラーク領域を表示する(306)ように構成されている、請求項1記載のシステム(10)。
  7. 更に、関心領域に関する一ボリュームの画像データを生成するための医用スキャナ(10)と、
    前記一ボリュームの画像データを取得するためのデータ取得システム(32)と、
    前記一ボリュームの画像データから観察可能な画像を再構成するための画像再構成装置(34)と、を含んでいる請求項1記載のシステム(10)。
  8. 更に、前記データ取得システム及び前記画像再構成装置からの情報を記憶するためのデータベース(38)を含んでいる請求項1記載のシステム(10)。
  9. 血管(426)内の1つ又は複数のプラーク領域の画像をカラー符号化する方法(300)であって、
    血管に関連した構造を識別するために血管の視覚的表現をセグメント化する段階(302)と、
    血管内の少なくとも1つの領域を少なくとも1つのプラーク領域として分類して、該分類された領域に確率を関連させる段階(304)と、
    少なくとも1つのプラーク領域に関連したリスク・ファクタを決定する段階(304)と、
    前記少なくとも1つのプラーク領域についての前記決定されたリスク・ファクタに選択的に関連させたカラー強調を使用して、前記少なくとも1つのプラーク領域を表示する段階(306)と、
    前記関連させた確率に基づいて前記カラー強調をシェーディングする段階(308)と、
    を有する方法(300)。
  10. 更に、前記少なくとも1つのプラーク領域についての分類に選択的に関連させたカラー強調を使用して、前記少なくとも1つのプラーク領域を表示する段階(306)と、
    分類の正確さとプラークに関連したリスク・ファクタとの内の少なくとも1つに基づいている前記分類されたプラーク領域に関連した確率に基づいてカラーをシェーディングする段階(308)と、を含んでいる請求項9記載の方法。
  11. 更に、少なくとも1つのプラーク領域の境界を描く段階を含んでいる請求項9記載の方法。
  12. 血管の視覚的表現をセグメント化する前記段階(302)は、
    血管の第1の端(502)を選択するようにユーザに催促する段階と、
    血管の第2の端(504)を選択するようにユーザに催促する段階と、
    前記第1の端と前記第2の端との間に血管を含む管状境界を決定する段階と、
    視覚的表現中の複数のボクセル群の所定の特性に基づいて前記管状境界内のプラーク領域を決定する段階と、
    を含んでいる、請求項9記載の方法。
JP2007297462A 2006-11-22 2007-11-16 改良プラーク視覚化システム及び、プラーク領域の画像をカラー符号化する方法(300)を実行させるためのプログラム Active JP5221938B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/562,704 2006-11-22
US11/562,704 US8077939B2 (en) 2006-11-22 2006-11-22 Methods and systems for enhanced plaque visualization

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008126080A true JP2008126080A (ja) 2008-06-05
JP5221938B2 JP5221938B2 (ja) 2013-06-26

Family

ID=39326974

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007297462A Active JP5221938B2 (ja) 2006-11-22 2007-11-16 改良プラーク視覚化システム及び、プラーク領域の画像をカラー符号化する方法(300)を実行させるためのプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8077939B2 (ja)
JP (1) JP5221938B2 (ja)
DE (1) DE102007053510A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011000232A (ja) * 2009-06-17 2011-01-06 Toshiba Corp 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システム
JP2011115481A (ja) * 2009-12-07 2011-06-16 Hitachi Medical Corp 画像解析装置及びその方法、画像解析プログラム
JP2012505007A (ja) * 2008-10-10 2012-03-01 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 健康リスク値の決定及び/又は提示
JP2015517867A (ja) * 2012-06-01 2015-06-25 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ セグメント化の強調表示
JP2019055230A (ja) * 2013-12-06 2019-04-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像における構造物をセグメンテーションする医用画像処理装置、医用画像をセグメンテーションするための方法及び医用画像をセグメンテーションするコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体
JP2020121049A (ja) * 2019-01-31 2020-08-13 合同会社modorado 医療画像診断支援装置、医療画像撮影装置、画像管理サーバ及び医療画像診断支援方法

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7457444B2 (en) * 2003-05-14 2008-11-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and apparatus for fast automatic centerline extraction for virtual endoscopy
US20100201786A1 (en) * 2006-05-11 2010-08-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for reconstructing an image
US8406488B2 (en) * 2006-11-23 2013-03-26 General Electric Company Systems, methods and apparatus for plaque visualization and quantification using fuzzy and adaptive region classes
US9375164B2 (en) 2007-03-08 2016-06-28 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
WO2014002095A2 (en) 2012-06-26 2014-01-03 Sync-Rx, Ltd. Flow-related image processing in luminal organs
US11064964B2 (en) 2007-03-08 2021-07-20 Sync-Rx, Ltd Determining a characteristic of a lumen by measuring velocity of a contrast agent
WO2008107905A2 (en) 2007-03-08 2008-09-12 Sync-Rx, Ltd. Imaging and tools for use with moving organs
US10716528B2 (en) 2007-03-08 2020-07-21 Sync-Rx, Ltd. Automatic display of previously-acquired endoluminal images
EP2358269B1 (en) 2007-03-08 2019-04-10 Sync-RX, Ltd. Image processing and tool actuation for medical procedures
US9305334B2 (en) 2007-03-08 2016-04-05 Sync-Rx, Ltd. Luminal background cleaning
US9968256B2 (en) 2007-03-08 2018-05-15 Sync-Rx Ltd. Automatic identification of a tool
US9629571B2 (en) 2007-03-08 2017-04-25 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
US11197651B2 (en) 2007-03-08 2021-12-14 Sync-Rx, Ltd. Identification and presentation of device-to-vessel relative motion
US7899068B1 (en) * 2007-10-09 2011-03-01 Juniper Networks, Inc. Coordinated queuing between upstream and downstream queues in a network device
EP2303385B1 (en) 2008-06-19 2013-12-11 Sync-RX, Ltd. Stepwise advancement of a medical tool
US10362962B2 (en) 2008-11-18 2019-07-30 Synx-Rx, Ltd. Accounting for skipped imaging locations during movement of an endoluminal imaging probe
US9095313B2 (en) 2008-11-18 2015-08-04 Sync-Rx, Ltd. Accounting for non-uniform longitudinal motion during movement of an endoluminal imaging probe
US9144394B2 (en) 2008-11-18 2015-09-29 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a plurality of local calibration factors for an image
US8855744B2 (en) 2008-11-18 2014-10-07 Sync-Rx, Ltd. Displaying a device within an endoluminal image stack
US11064903B2 (en) 2008-11-18 2021-07-20 Sync-Rx, Ltd Apparatus and methods for mapping a sequence of images to a roadmap image
US9101286B2 (en) 2008-11-18 2015-08-11 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a dimension of a portion of a stack of endoluminal data points
US9974509B2 (en) 2008-11-18 2018-05-22 Sync-Rx Ltd. Image super enhancement
US8786873B2 (en) * 2009-07-20 2014-07-22 General Electric Company Application server for use with a modular imaging system
JP5436125B2 (ja) 2009-09-30 2014-03-05 富士フイルム株式会社 診断支援装置およびその作動方法並びに診断支援プログラム
US8243882B2 (en) 2010-05-07 2012-08-14 General Electric Company System and method for indicating association between autonomous detector and imaging subsystem
EP2638525B1 (en) * 2010-11-12 2017-03-01 Koninklijke Philips N.V. Identifying individual sub-regions of the cardiovascular system for calcium scoring
US9042613B2 (en) * 2013-03-01 2015-05-26 Heartflow, Inc. Method and system for determining treatments by modifying patient-specific geometrical models
JP6003964B2 (ja) * 2014-11-07 2016-10-05 カシオ計算機株式会社 診断装置並びに当該診断装置における画像処理方法及びそのプログラム
WO2016113690A1 (en) * 2015-01-16 2016-07-21 Koninklijke Philips N.V. Vessel lumen sub-resolution segmentation
JP6651214B2 (ja) * 2015-06-19 2020-02-19 国立大学法人 東京大学 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体
KR102490069B1 (ko) 2015-08-18 2023-01-19 삼성메디슨 주식회사 초음파 진단 장치 및 그 동작방법
CN109448004B (zh) * 2018-10-26 2021-04-02 强联智创(北京)科技有限公司 一种基于中心线的颅内血管图像的截取方法及系统
US20230289963A1 (en) * 2022-03-10 2023-09-14 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4945478A (en) * 1987-11-06 1990-07-31 Center For Innovative Technology Noninvasive medical imaging system and method for the identification and 3-D display of atherosclerosis and the like
JP2006075602A (ja) * 2004-09-09 2006-03-23 Siemens Ag 血管構造の3d画像データセットからなるプラーク沈着の可視化方法
WO2006056954A2 (en) * 2004-11-29 2006-06-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Multi-component vessel segmentation
JP2006167287A (ja) * 2004-12-17 2006-06-29 Toshiba Corp 血管狭窄率解析システム

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5217456A (en) 1992-02-24 1993-06-08 Pdt Cardiovascular, Inc. Device and method for intra-vascular optical radial imaging
US5453575A (en) 1993-02-01 1995-09-26 Endosonics Corporation Apparatus and method for detecting blood flow in intravascular ultrasonic imaging
US5485840A (en) 1994-03-15 1996-01-23 Bauman; Robert P. Method of precise guidance for directional atherectomy using ultrasound
CA2231425A1 (en) 1995-09-20 1997-03-27 Texas Heart Institute Detecting thermal discrepancies in vessel walls
US5928145A (en) 1996-04-25 1999-07-27 The Johns Hopkins University Method of magnetic resonance imaging and spectroscopic analysis and associated apparatus employing a loopless antenna
US7194117B2 (en) * 1999-06-29 2007-03-20 The Research Foundation Of State University Of New York System and method for performing a three-dimensional virtual examination of objects, such as internal organs
US6466687B1 (en) * 1997-02-12 2002-10-15 The University Of Iowa Research Foundation Method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of pulmonary tissue pathology
US6295680B1 (en) 1998-07-05 2001-10-02 The Regents Of The University Of Michigan Method for detecting early atherosclerosis and vascular damage using radioactive tracers and intravascular radiation detection devices
WO2000019889A1 (en) 1998-10-08 2000-04-13 University Of Kentucky Research Foundation Methods and apparatus for in vivo identification and characterization of vulnerable atherosclerotic plaques
US6381350B1 (en) 1999-07-02 2002-04-30 The Cleveland Clinic Foundation Intravascular ultrasonic analysis using active contour method and system
US6200268B1 (en) 1999-09-10 2001-03-13 The Cleveland Clinic Foundation Vascular plaque characterization
US6718193B2 (en) * 2000-11-28 2004-04-06 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and apparatus for analyzing vessels displayed as unfolded structures
EP1554682A1 (en) * 2002-09-24 2005-07-20 Eastman Kodak Company Method and system for computer aided detection (cad) cued reading of medical images
DE10249643A1 (de) * 2002-10-24 2004-05-13 Siemens Ag Verfahren zur Unterstützung der Diagnose und/oder Therapie einer krankhaften Veränderung eines Blutgefäßes und hierzu hergerichtete Datenverarbeitungseinrichtung
US7346470B2 (en) * 2003-06-10 2008-03-18 International Business Machines Corporation System for identification of defects on circuits or other arrayed products
CA2535942A1 (en) * 2003-08-21 2005-03-10 Ischem Corporation Automated methods and systems for vascular plaque detection and analysis
US20050240882A1 (en) * 2004-04-21 2005-10-27 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and system for displaying regions of pathological interest
US20060074285A1 (en) * 2004-09-24 2006-04-06 Paieon Inc. Apparatus and method for fusion and in-operating-room presentation of volumetric data and 3-D angiographic data
US20060079746A1 (en) * 2004-10-11 2006-04-13 Perret Florence M Apparatus and method for analysis of tissue classes along tubular structures

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4945478A (en) * 1987-11-06 1990-07-31 Center For Innovative Technology Noninvasive medical imaging system and method for the identification and 3-D display of atherosclerosis and the like
JP2006075602A (ja) * 2004-09-09 2006-03-23 Siemens Ag 血管構造の3d画像データセットからなるプラーク沈着の可視化方法
WO2006056954A2 (en) * 2004-11-29 2006-06-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Multi-component vessel segmentation
JP2006167287A (ja) * 2004-12-17 2006-06-29 Toshiba Corp 血管狭窄率解析システム

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012505007A (ja) * 2008-10-10 2012-03-01 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 健康リスク値の決定及び/又は提示
JP2011000232A (ja) * 2009-06-17 2011-01-06 Toshiba Corp 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システム
JP2011115481A (ja) * 2009-12-07 2011-06-16 Hitachi Medical Corp 画像解析装置及びその方法、画像解析プログラム
JP2015517867A (ja) * 2012-06-01 2015-06-25 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ セグメント化の強調表示
JP2019055230A (ja) * 2013-12-06 2019-04-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像における構造物をセグメンテーションする医用画像処理装置、医用画像をセグメンテーションするための方法及び医用画像をセグメンテーションするコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体
JP2020121049A (ja) * 2019-01-31 2020-08-13 合同会社modorado 医療画像診断支援装置、医療画像撮影装置、画像管理サーバ及び医療画像診断支援方法
JP7220575B2 (ja) 2019-01-31 2023-02-10 合同会社modorado 医療画像診断支援装置、医療画像撮影装置、画像管理サーバ及び医療画像診断支援方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20080119713A1 (en) 2008-05-22
US8077939B2 (en) 2011-12-13
DE102007053510A1 (de) 2008-05-29
JP5221938B2 (ja) 2013-06-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5221938B2 (ja) 改良プラーク視覚化システム及び、プラーク領域の画像をカラー符号化する方法(300)を実行させるためのプログラム
US11557069B2 (en) System and method for estimating vascular flow using CT imaging
US7590270B2 (en) Method and apparatus for visualizing deposits in blood vessels, particularly in coronary vessels
US6278767B1 (en) Methods for measuring curved distances on 3D and MIP images
JP4728627B2 (ja) Ct血管造影法における構造を領域分割する方法及び装置
US8081809B2 (en) Methods and systems for optimizing high resolution image reconstruction
US7020510B2 (en) Optimal view map V.0.01
US7957574B2 (en) Methods and apparatus for generating a risk metric for soft plaque in vessels
US7702141B2 (en) Method for quantifying an object in a larger structure using a reconstructed image
JP5039294B2 (ja) 筒状構造に沿って組織種別を解析するための装置及び方法
NL2009379C2 (en) System and method for blood vessel stenosis visualization and navigation.
US7532748B2 (en) Methods and apparatus for selecting and/or labeling vessel branches
US7620224B2 (en) Image display method and image display program
JP2002301064A (ja) コンピュータ断層撮影画像の画像処理方法及びコンピュータ断層撮影装置
US20120169735A1 (en) Improvements to curved planar reformation
EP2619729B1 (en) Quantification of a characteristic of a lumen of a tubular structure
EP3809376A2 (en) Systems and methods for visualizing anatomical structures

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20101110

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20101110

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20111108

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120731

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120731

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20121022

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20121113

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130111

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130212

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130308

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160315

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Ref document number: 5221938

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250