JP2009511156A - 機能取得のための生理学的モデルの利用 - Google Patents

Abstract

イメージングシステム２００、２０５の適応的な制御は、ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性１０５を構築し、前記プロセスの各状態について前記イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンド１１０を決定し、前記プロセスのためのデータ取得１２０を実施し、前記取得されたデータから前記プロセスの現在フィーチャ１３０を抽出し、前記プロセスの状態１４０を決定するために、前記現在フィーチャ１３０を前記モデルフィーチャ特性１０５と突き合わせ（１３５）、最適化されたデータを生成するために、前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御することを含む。

Description

本願発明は、マーカ物質又は造影剤の動態（dynamics）が観察される時間連続の画像取得による機能イメージングに関する。

通常の静的イメージングに加えて、さまざまな動的取得プロトコル及び解析アルゴリズムが、多くの異なるモダリティについてますます利用可能になっている。例えば、動的な取得プロトコルは、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、インターベンショナルラジオロジ又はシングルフォトンエミッションコンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）のようなモダリティについて開発され、潅流、血流及び分子イメージングにおけるトレーサ動力学の解析を含む。本発明は、一時的に造影剤強調される構造のボリュームイメージングにも関する。

今日、機能イメージングのためのデータを取得するのに最も多く使用される方法は、固定のプロトコル、すなわち、技術的なイメージングパラメータ及び取得タイミングの予め規定された組を利用することである。患者間のバリエーションのため、このような組は、機能取得に適していることもあり又は適していないこともある。取得された画像データの機能解析のために可能なアルゴリズムの各々は、通常、イメージングされているもの及びイメージングされているやり方に関して、それぞれ異なるパラメトリック制約を有する。パラメータは、例えば、取得時間、イメージャジオメトリ、分解能、及びトレーサ又は造影剤投与量を含むことができる。画像取得の複雑さは、患者内の動的条件及び調整されるべき制御の数のため、例えばＳＰＥＣＴ及びＣＴの組み合わせのような複数のイメージングモードが利用される場合に劇的に増加しうる。

イメージングパラメータ又は取得のタイミングのいかなるものについての誤った調整もが、一般に、貧弱な画像品質及び信頼できない機能アセスメントをもたらす。その結果、取得が行われている間、ユーザインタラクションが、取得をさまざまな動的パラメータに適応させるために一般に必要とされる。ユーザが、最適でない調整を行う場合、機能アセスメント及び再構成アルゴリズムは、低下された品質の情報を提供することがある。場合によっては、低下された品質の情報が、利用できる唯一の情報でありうる。

イメージングの際の重要な考慮は、造影剤の毒性又は放射活性である。適切な画像を得るためにより多くの造影剤を投与すること、又は画像取得を単純に繰り返すことは、以前投与された造影剤に依存して禁じられることがある。ある場合には、イメージングが見合わせられなければならないことがある。こうして、ある場合には、更なるイメージングが可能でないことがあるので、最初に取得された画像が、最適であるべきである。取得の数が制限されうる具体例は、高いＸ線量のモダリティであるＣＴを用いる潅流スタディである。機能イメージングの反復は、望ましくなく、又はこのような取得によって或るＸ線量を上回ってしまう場合禁じられさえすることがある。

不必要に取得を繰り返すことのなく最適な画像データを取得するために、取得プロセス中、適切なパラメトリック調整をイメージャに自動的に提供するとともに、オペレータ調整を最小限にすることが有利である。

一実施例において、イメージングシステムを適応的に制御する方法は、ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を構築するステップと、プロセスの各状態について、イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを決定するステップと、プロセスのためのデータ取得を実施するステップと、取得されたデータからプロセスの現在フィーチャを抽出するステップと、プロセスの状態を決定するために、現在フィーチャをモデルフィーチャ特性と突き合わせるステップと、最適化されたデータを生成するために、プロセスの状態に基づいてデータ取得を制御するステップと、を含む。

別の実施例において、適応的に制御されるイメージングシステムは、ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を記憶し、プロセスの各状態について、イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを記憶し、プロセスのためのデータ取得を実施し、取得されたデータからプロセスの現在フィーチャを抽出し、プロセスの状態を決定するために、現在フィーチャをモデルフィーチャ特性と突き合わせ、最適化されたデータを生成するために、プロセスの状態に基づいてデータ取得を制御する、ように動作可能なコントローラを有する。

更に別の実施例において、コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能な媒体であって、コンピュータ可読プログラムは、コントローラ上で実行されるとき、コントローラが、ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を記憶し、プロセスの各状態について、イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを記憶し、プロセスのためのデータ取得を実施し、取得されたデータから、プロセスの現在フィーチャを抽出し、プロセスの状態を決定するために、現在フィーチャをモデルフィーチャ特性と突き合わせ、最適化されたデータを生成するために、プロセスの状態に基づいて、データ取得を制御する、ようにする媒体である。

本発明の上述の見地及び他の特徴は、添付の図面に関する以下の記述において説明される。

図１は、本願明細書に開示される実施例を実現するのに適しているイメージングシステム１００のブロック図を示している。本発明は、図面に示される実施例を参照して記述されるが、本発明は、ハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせを含む多くの代替形式において具体化できることが理解されるべきである。更に、任意の適切な大きさ、形状又はタイプの材料、素子、コンピュータプログラム素子、コンピュータプログラムコード又はコンピュータプログラムモジュールが、使用されることができる。

開示される実施例は、概して、造影剤の動態及び出現をモデル化することに向けられる。本発明の特徴は、生理学的プロセスのモデルを用いることである。生理学的プロセスに関する画像データ内の造影剤の出現の変化は、正規化されるタイムスケール上でモデル化される。プロセスの画像データが取得されるとき、モデル化された特性を、生理学的プロセスの実際の特性と比較することによって、撮像時間における生理学的プロセスの状態が決定される。イメージング及びデータ取得パラメータは、観察されている特定のプロセス状態について最適画像データを得るために、変更されることができる。

図１は、画像データが取得されているとき、モデルフィーチャ情報を画像データと比較することに基づく適応的な機能イメージングのためのフィードバックループ１００を示している。ループは、開示される実施例のフィーチャを実現するために使用されるさまざまなプロセスを含み、それらのプロセスは、モジュールと呼ばれる。コンピュータプログラムコードのコンテクストにおいて論じられるとき、モジュールは、ハードウェア回路、コンピュータプログラムコード、又はハードウェア回路及びコンピュータプログラムコードの任意の組み合わせにおいて実現されうることが理解されるべきである。

モジュール１０５に示されるように、例えばボリュメトリック血管フロー、領域潅流、薬剤の取り込み等の、ある時間にわたる生理学的プロセスのモデルフィーチャ特性が構築される。モデルフィーチャ特性は、特定のプロセスについて正規化されたタイムスケール上における造影剤の出現の変化を含むことができる。

フィーチャなる語は、パターン認識のコンテクストにおいて使用されることができ、イメージングデータのある期待される特性を記述する数値の組をさすことができる。一実施例において、モデルフィーチャ特性は、例えば時間分解能、空間分解能、グレーレベルコントラスト等の、イメージングデータの期待される特性を含むことができる。他の例において、モデルフィーチャ特性は、ある時間にわたる生理学的プロセスの状態の間の、さまざまな期待値及び期待される遷移の表現を含むことができる。

モジュール１１０において、特定の生理学的プロセスの各状態についてイメージングシステム１００を制御するためのパラメータ及びコマンドが、予め決められる。例示的なパラメータ及びコマンドは、取得開始若しくは終了時間、イメージングレート、空間若しくは時間分解能、又はイメージングシステムを制御するための他の任意のパラメータを含むことができる。

イメージャモジュール１１５は、データ取得を開始し、生理学的プロセスが患者に生じるとき、生理学的プロセスについてのデータ１２０を取得する。ライブフィーチャ抽出モジュール１２５は、観察されている生理学的プロセスの現在フィーチャ１３０を確かめるために、取得されたデータを解析する。現在フィーチャ１３０は、モジュール１３５において、生理学的プロセスのモデルフィーチャ特性１０５と突き合わせられる。この突き合わせから、生理学的プロセスの状態が、モジュール１４０において決定される。モジュール１４５において、取得プロセスを制御するためのモジュール１１０からのパラメータ及びコマンドが、生理学的プロセスの状態に基づいて選択され、イメージャモジュール１１５に伝えられる。イメージャモジュール１１５は、最適化された取得されたデータ１２０を生成するために、イメージングプロセスをリアルタイムに調整するために、モジュール１１０から選択されたイメージャパラメータ及びコマンドを利用する。

このように、開示される実施例は、ライブフィーチャ抽出１２５、突き合わせ１３５、パラメータ及びコマンド選択１４５及び結果として生じる画像プロセス調整がリアルタイムに行われるライブフィードバックループ３００を提供する。これは、観察されている機能プロセスの状態について最適化された、取得されたデータ１２０をもたらす。その結果、ユーザインタラクション及びいかなる誤った調整も低減され又は取り除かれるとともに、より正確且つ効率的なイメージングが得られる。

モジュール１２０の最適化された取得されたデータは、特定の生理学的プロセスについて機能解析アルゴリズム１５５によって処理される。一実施例において、モデルフィーチャ特性１０５及び機能プロセスの状態１４０は、例えば最大ノイズ閾値のような、機能解析アルゴリズム１５５の制約に関連しうる。現在ライブフィーチャ１３０は、画像データに実際に存在するノイズの量を表すことがあり、モデルフィーチャ特性１０５は、画像データノイズに基づくモデルを含むことができる。突き合わせモジュール１３５の結果が、モジュールの状態１４０が、機能解析アルゴリズム１５５によって要求されるものを超える画像データノイズ閾値を表すと決定する場合、画像パラメータ及びコマンド１１０は、イメージャデータノイズを低減するように、イメージャ１１５のためにリアルタイムに選択されることができる。

開示される実施例の任意の部分として、機能解析アルゴリズムの結果が更に、モジュール１４５によってモジュール１１０から選択されるイメージャパラメータ及びコマンドを変更するために使用されることができる。１つの例において、イメージング装置は、機能解析アルゴリズムを計算し、任意には、イメージングプロセスを更に最適化するための適応的なパラメータ及びコマンド１５０に達するように、モジュール１４５からの選択されたパラメータ及びコマンドを更に変更する能力を有することができる。

上述のシステム及び技法に基づく以下の例示的な実施例は、本発明の使用を説明し、その利益及び利点を明らかにする。以下の例は、ＣＴスキャニング及びインターベンショナルＸ線のコンテクストにおいて記述されるが、いかなる適切なスキャニング技法にも適用可能であることが理解されるべきである。

図２Ａは、ＣＴスキャナ２００を示している。好適な実施例において、スキャナはマルチスライスイメージャであり、軸方向のスキャニングを提供する。図２Ｂは、好適には回転取得を用いるボリュームイメージングの能力をもつ、インターベンショナルＸ線イメージャを示している。各々のスキャナは、リアルタイムデータ通信の能力をもつリンク２２５を通じて、コントローラ２１０に接続されることができる。コントローラは、例えばディスケット、コンピュータハードディスク、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、光ディスク、チップ、半導体又はコンピュータ可読のコードの形でプログラムを記憶することができる任意の他の装置のような、コンピュータ使用可能な媒体を含むプログラム記憶装置２２０を有することができる。プログラム記憶装置２２０は、モデルフィーチャ特性１０５並びにイメージャパラメータ及びコマンド１１０を記憶し、利用することができる。コンピュータ可読のプログラムコードは、コントローラ１３０によって実行されるとき、コントローラ１３０が、本願明細書に記述される動作を実施し、本願明細書に記述されるモジュール及びプロシージャを実現するようにする。

上述したように、さまざまなイメージング技術が、患者に投与される造影剤を利用することができる。潅流スタディすなわち造影剤摂取スタディの場合、造影剤のボーラス注入が行われることがあり、この場合、大量の造影剤が注入される。

従来技術による例示のＣＴ潅流スタディの場合、マルチスライスイメージングを使用して、固定の時間スパンにわたってスライスの小さい組を反復的に取得して、栄養動脈における造影剤の取り込み、健康組織における造影剤の早い取り込み及び梗塞領域の周縁部における遅延され低減される造影剤の取り込みをイメージングすることができる。栄養動脈における造影剤の取り込みは、潅流される領域への入力関数を決定するために使用される。システムは、造影剤注入後の固定の時間に、例えば約５秒後に、スライスを取得し始める。スライスは、例えば約４０秒のような固定の時間に最大時間分解能を有して取得される。

従来技術のプロトコルは、画像データが取得されるとき、最適なイメージングデータを得るために、リアルタイムに、モデル化された特性を潅流スタディの実際の特性と比較し、生理学的プロセス又はイメージングプロセスの状態を決定し、イメージャパラメータ及びコマンドを調整することを含む図１に示されるような本願明細書に開示されるプロシージャと置き換えられることができる。

図３は、潅流スタディのためのモデルフィーチャ特性１０５（図１）の例を示している。特性のこの特定の組は、ある時間にわたるハウンズフィールドユニットの総付加減衰に関して表現される。イメージャパラメータ及びコマンド１１０は、モデルフィーチャ特性の各状態Ａ−Ｅについて、決定される。

周縁部アセスメント又は組織生存能力アセスメントを伴う潅流スタディの場合、少しの造影剤減衰しかもたない画像データは、概して関心のないものであるが、造影剤ボーラスの到達は関心がある。ボーラスが到達すると、高い取得レートが、潅流解析の入力関数を決定するために、短い時間期間にわたって要求されることがある。影響を受けない組織は、モデルとの良好な整合をもたらし、より少ないフレームが必要とされうる。遅延される梗塞周縁部減衰の候補時間スパンにおいては、より高いフレームレートが、病変を正確にとらえるために必要とされうる。

図４は、ライブフィーチャ抽出１２５から得られる現在フィーチャ１３０を表している。

再び図３を参照して、状態Ａにおいて、モデルは、本質的に平坦な低い減衰を示しており、これは、造影剤が観察されている領域にまだ到達していないことを示す。この状態についてのイメージャパラメータは、一般に、低い取得スピード又は低い線量イメージングを含む。減衰曲線のスロープの増加は、造影剤が目に見える状態Ｂに達したことを示し、相対的に高い画像取得レートが、血管における速い取り込みを正確にとらえるために必要とされうる。状態Ｃにおいて、ピークに近づき、そののち負になる減衰のスロープは、静脈流出を示すとともに、健康組織が潅流されたことを示し、従って、中程度の取得スピードが指示される。スロープにおける連続する減少の間の状態Ｄは、起こりうる周縁部減衰に関する時間であり、病変をとらえるために最大画像取得レートを必要とする。状態Ｅにおいて、造影剤は、二度脈管系を通った後に再び到達し、画像取得が終了する。

図３のモデルに示される各状態についての特性及び対応するイメージャパラメータ及びコマンドは、図１のライブフィードバックループのモジュール１１０において利用されうる。図１のフィードバックループ１００は、そののち、機能解析アルゴリズム１５５による処理のためにリアルタイムに最適化された画像データを得るように動作する。

別の実施例において、組み合わせられた３次元のフロー及び潅流取得は、図１のライブフィードバックループ及びモジュールを使用することによって達成されることができる。以下の例は、図２Ｂに示すようなインターベンショナルＣアームイメージャを使用して記述されるが、いかなる適切な走査システムも使用されることができることが理解されるべきである。

組み合わせられた取得において、１の造影剤投与量が、栄養動脈におけるフロー及び潅流領域への造影剤の通過を識別するために使用されることができる。好適には、組み合わせられた取得は、フロー定量化のための相対的に高い取得レートを有する相対的に高速の回転取得、及び潅流イメージングのための好適には逆方向の遅い回転取得、を含むことができる。フロー及び潅流現象の回転取得は、概して、本願明細書における実施例が提供することができる正確なタイミングを必要とする。

このような組み合わせられた機能取得の場合、取得されたデータ１２０のそれぞれ異なる組が、１又は複数の機能解析アルゴリズム１５５と共に使用されることができる。モデル１０５において利用されるフィーチャは、画像における造影剤の量と、血管フィルタリング技法の結果と、を含むことができる。

図５は、このような組み合わせられた機能取得のためのモデルフィーチャ特性１０５の例を示している。特性は、それらが目に見える血管における造影剤の存在に関連するとき、ある時間をわたる血管フィルタ結果に関して規定され、これは、組み合わせられたフロー及び潅流プロセスの各状態について、イメージャの回転スピード、走査方向及び取得レートを適応するために使用される。回転スピード、走査方向及び取得レートに関するイメージャパラメータ及びコマンドが、モジュール１１０において、組み合わせられたプロセスの各状態について決定され、使用されることができる。

図６は更に、ある時間にわたる血管フィルタ結果に関するライブフィーチャ抽出モジュール１２５の動作に起因する現在フィーチャ１３０を示している。

図５を次に参照して、状態Ａにおいて、画像取得は、関心のある血管又は血管ツリーに先行する血管における造影剤の到達を検出するために、開始位置において静止した状態で、低いＸ線量によって始まる。フィルタ結果の値が、増加し始め、流入状態を示すとき、フロー取得は、状態Ｂにおいて、高い回転スピード及び高い画像取得レートを用いて開始しうる。

状態Ｃにおいて、使用される血管フィルタに関して目に見えるすべての血管構造があらわれ、潅流解析が始まりうる。このとき、造影剤注入が止められることができる。この状態の間に、イメージャは、一実施例において、その行程の終わりまで回転することを続ける。状態Ｂ及びＣが重なり合ってもよく、すなわちフロー及び潅流解析が重なり合ってもよいことが理解されるべきである。フロー解析は、プロセスがすべての異なる方向から取得されることができるようにイメージャが可能な限り速く回転する状態で、組み合わせられた機能取得において相対的に早く且つ高速に行われ、潅流解析は、解析の後半のステージにおいて行われ、より長い時間期間及びより遅い回転スピードを必要とすることに留意することも重要である。

状態Ｄにおいて、血管フィルタ結果の値は、下がり始める。イメージャは、より遅い回転スピード及び取得レートにおいて動作されることができ、一実施例においては、その行程の終わりから開始点へ逆方向に回転されることもできる。別の実施例において、時間が許す場合、イメージャは、解析のこの部分について、そのオリジナルの開始点に戻されることができる。この状態の間に行われる潅流解析のための回転スピードは、関心のある組織を通るボーラスの期待される通過時間について最適化されることができる。状態Ｅにおいて、造影剤は、脈管系を２度通った後に再び到達し、画像取得が終了する。

図５のモデルに示される各状態について、特性及び対応するイメージャパラメータ及びコマンドが、図１のライブフィードバックループのモジュール１１０において利用されることができる。図１のフィードバックループ１００は、機能解析アルゴリズム１５５による処理のためにリアルタイムに最適化された画像データを得るように動作する。

上述したように、２以上の機能解析アルゴリズム１５５がありうる。その場合、最適化された取得されたデータは、それぞれ異なる時間にそれぞれ異なる機能解析アルゴリズムに与えられることができる。例えば、フロー解析のための画像取得が完全であるとき、フロー解析のために取得されたデータは、フロー解析のための機能解析アルゴリズムに提供されることができ、データ取得は、潅流解析の間、続く。ライブフィードバックループは、更に、ユーザインタラクションなしに、取得されたデータ１２０をさまざまな異なる機能解析アルゴリズム１５５に自動的に配布することができるという付加的な利点を有することができる。

このように、本願明細書に開示される実施例は、イメージャパラメータの自動化されたアルゴリズム適応される決定によって、適応される取得、低減されるユーザインタラクション及び改善された使いやすさをその後の再構成及び解析アルゴリズムに提供することによって、より高い画像品質を含む複数の利点を提供する。開示される実施例は、更に、それぞれ異なるタイムスケールを使用して異なるタイプの取得（例えばフロー及び潅流）を実施する能力、及びデータ取得をリアルタイムに最適化することによる反復される取得の回避、を提供する。

上述の説明は、本発明を単に説明するためのものであることが理解されるべきである。さまざまな代替例及び変形例が、本発明から逸脱することなく、当業者によって案出されることができる。従って、本発明は、添付の特許請求ｓの範囲内に入るすべてのこのような代替例、変形例及び変更例を含むことが意図される。

画像データが取得されているとき、モデルフィーチャ情報を画像データと比較することに基づく適応的な機能イメージングのための開示された実施例によるフィードバックループを示す図。 開示される実施例を実践するのに適した例示的なイメージングシステムの概略図。 開示される実施例を実践するのに適した例示的なイメージングシステムの概略図。 潅流スタディのための例示的なモデルフィーチャ特性を示す図。 リアルタイムにイメージャデータから抽出される現在フィーチャを示す図。 脈管系の組み合わせられた機能取得のための例示的なモデルフィーチャ特性を示す図。 脈管系の組み合わせられた機能取得のために、リアルタイムにイメージャデータから抽出される現在フィーチャを示す図。

Claims (15)

1. イメージングシステムを適応的に制御する方法であって、
   ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を構築するステップと、
   前記プロセスの各状態について、前記イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを決定するステップと、
   前記プロセスのためのデータ取得を実施する取得ステップと、
   前記取得されたデータから、前記プロセスの現在フィーチャを抽出する抽出ステップと、
   前記プロセスの状態を決定するために、前記現在フィーチャを前記モデルフィーチャ特性と突き合わせる突き合わせステップと、
   最適化されたデータを生成するために、前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御する制御ステップと、
   を含む方法。
2. 前記取得ステップ、前記抽出ステップ、前記突き合わせステップ及び前記制御ステップが、リアルタイムに実施される、請求項１に記載の方法。
3. 前記制御ステップが、取得開始時間、取得終了時間、イメージングレート、空間分解能及び時間分解能のうちの少なくとも１つを指定することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記最適化されたデータの機能解析を実施するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記機能解析の結果を使用して、前記データ取得を更に制御するステップを更に含む、請求項４に記載の方法。
6. 適応的に制御されるイメージングシステムであって、
   ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を記憶し、
   前記プロセスの各状態について、前記イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを記憶し、
   前記プロセスのためのデータ取得を実施し、
   前記取得されたデータから、前記プロセスの現在フィーチャを抽出し、
   前記プロセスの状態を決定するために、前記現在フィーチャを前記モデルフィーチャ特性と突き合わせ、
   最適化されたデータを生成するために、前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御する、ように動作可能なコントローラ、
   を有するシステム。
7. 前記コントローラが、リアルタイムに、
   前記プロセスのためのデータ取得を実施し、
   前記取得されたデータから、前記プロセスの現在フィーチャを抽出し、
   前記プロセスの状態を決定するために、前記現在フィーチャを前記モデルフィーチャ特性と突き合わせ、
   前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御する、請求項６に記載のシステム。
8. 前記コントローラが、取得開始時間、取得終了時間、イメージングレート、空間分解能及び時間分解能のうち少なくとも１つを指定することによって、前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御する、請求項６に記載のシステム。
9. 前記コントローラが、前記最適化されたデータの機能解析を実施するように動作可能である、請求項６に記載のシステム。
10. 前記コントローラが、前記機能解析の結果を使用して、前記データ取得を更に制御するように動作可能である、請求項９に記載のシステム。
11. コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能な媒体であって、前記コンピュータ可読プログラムは、コントローラ上で実行されるとき、前記コントローラが、
    ある時間にわたるプロセスのモデルフィーチャ特性を記憶し、
    前記プロセスの各状態について、イメージングシステムを制御するためのパラメータ及びコマンドを記憶し、
    前記プロセスのためのデータ取得を実施し、
    前記取得されたデータから、前記プロセスの現在フィーチャを抽出し、
    前記プロセスの状態を決定するために、前記現在フィーチャを前記モデルフィーチャ特性と突き合わせ、
    最適化されたデータを生成するために、前記プロセスの前記状態に基づいて前記データ取得を制御するようにする、コンピュータ使用可能な媒体。
12. 前記コンピュータ可読プログラムは更に、前記コントローラが、リアルタイムに、
    前記プロセスのためのデータ取得を実施し、
    前記取得されたデータから前記プロセスの現在フィーチャを抽出し、
    前記プロセスの状態を決定するために、前記現在フィーチャを前記モデルフィーチャ特性と突き合わせ、
    前記プロセスの前記状態に基づいて、前記データ取得をリアルタイムに制御するようにする、請求項１１に記載のコンピュータ使用可能な媒体。
13. 前記コンピュータ可読プログラムは更に、前記コントローラが、取得開始時間、取得終了時間、イメージングレート、空間分解能及び時間分解能のうち少なくとも１つを指定することによって、前記データ取得を制御するようにする、請求項１１に記載のコンピュータ使用可能な媒体。
14. 前記コンピュータ可読プログラムは更に、前記コントローラが、前記最適化されたデータの機能解析を実施するようにする、請求項１１に記載のコンピュータ使用可能な媒体。
15. 前記コンピュータ可読プログラムは更に、前記コントローラが、前記機能解析の結果を使用して前記データ取得を制御するようにする、請求項１４に記載のコンピュータ使用可能な媒体。

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