JP2011516237A - 乳癌の検出及び診断のための乳管造影方法及び器具、ならびに装置 - Google Patents

乳癌の検出及び診断のための乳管造影方法及び器具、ならびに装置 Download PDF

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Abstract

【課題】
【解決手段】ヒト乳房を撮像して乳管樹をマッピングするための器具およびコンピュータ装置が開示される。まず、乳房が拡散テンソル画像法により高分解能で撮像される。次に、拡散効果を強調し(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、エコー時間および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された撮像(EPI)拡散強調エコプラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行う。拡散テンソルは、非線形ベストフィットbest−fitアルゴリズムを使用して計算し、次いで主成分分析により3つの固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化する。第1の固有ベクトルν1の方向に沿って乳管樹の造影検査を行うためのベクトル・フィールド・マップが得られ、乳管樹は、カラーコードおよびベクトルポインティングを使用してパラメトリック画像にボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示される。

Description

本発明は、乳癌の検出及び撮像のための乳管造影方法、乳管造影用器具、及び撮影された画像の表示を行うプログラムを保存する記録媒体を備える装置に関する。
女性集団をスクリーニングして、乳癌を検出するための2つの有力な方法は、現在の高品質X線マンモグラフィーおよび乳房超音波である。マンモグラフィーの感度は、63〜88%と推定されており、40〜49歳の女性およびホルモン補充療法(HRT)が適用される高齢の女性では、他の高齢女性よりも10%(以上)低くなっている(Laya MB, Larson EB, Taplin SH, et al:スクリーニングマンモグラフィーの特異度および感度に対するエストロゲン補充療法の効果(Effect of estrogen replacement therapy on the specificity and sensitivity of screening mammography)Journal of the National Cancer Institute 88(10): 643-649, 1996;およびPersson I, Thurfjell E, Holmberg L:マンモグラフィーに見られる高密度繊維組織に対するエストロゲンおよびエストロゲン−プロゲスチン補充投薬計画の効果(Effect of estrogen and estrogen-progestin replacement regimens on mammographic breast parenchymal density.)Journal of Clinical Oncology 15(10):3201-3207, 1997)。デジタルマンモグラフィーの開発、利用に重点をおいて、マンモグラフィーの改良がなされてきたが、X線マンモグラフィーには、電離放射線曝露など(たとえ低用量でも)いくつかの制約がある。
超音波は危険な放射線被曝を伴わないが、癌のある早期徴候を確実に検出するわけではないため、日常の乳癌スクリーニングとしてではなく、マンモグラフィーの補助方法として使用されている。
被写体の組織のT1(縦緩和時間)とT2(横緩和時間)の核磁気緩和過程により形成される画像コントラストに基づく乳房MRIが最初に適用されたのは1980年代であった(Yousef SJE, Duchesneau RH, Alfidi RJ, et al. 乳房の磁気共鳴撮像(Magnetic resonance imaging of the breast)Radiology 150:761-6, 1984;Partain CL, Kulkarni MV, Price RR, et al. 乳房の磁気共鳴撮像:機能性T1および3次元撮像(Magnetic resonance imaging of the breast: functional T1 and three-dimensional imaging.)Cardiovasc Intervent Radiol 8:292-9, 1986;およびSantyr GE.乳房のMR撮像(MR imaging of the breast.)Magn Res lmag Clin North Am 2: 673-90, 1994)。これらT1とT2によるメカニズムによって達成されるコントラストは、流体嚢胞を明瞭に識別したT2コントラストを除いて、正常な線維乳腺組織と乳房病変(良性と悪性)を区別するには十分ではなかった。
その後のガドリニウムベースの造影剤を使用する高コントラスト分解能を有する(コントラスト強調)MRIの研究によって、乳房病変を鋭利に輪郭描写するMRI分解能が証明された。現在、MRIによる乳癌検出の標準プロトコールは、最初にKaiserとZeitlerによって提案された動的コントラスト強調(DCE)MRIに基づく(Kaiser WA, Zeitler E. によるGd−DTPA造影剤を使用する乳房の超高速シネMRI画像、又はこれを使用しない超高速シネMRI画像。放射線による事前診察(MR imaging of the breast: fast imaging sequences with and without Gd-DTPA. Preliminary observations)Radiology 170: 681-686,1989)。
出願人および共同研究者らは、この15年間にわたって、乳癌動物モデルおよびヒトにおけるDCE−MRIの病態生理学の基礎の調査、乳癌診断を改善するための新たなプロトコールおよび画像処理アルゴリズムの開発にかかわってきた、たとえば
i. Furman-Haran E, Margalit R, Grobgeld D and Degani H, 動的コントラスト強調磁気共鳴撮像がMCF7ヒト乳房腫瘍におけるストレス誘導性の血管新生を明らかにする(Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging Reveals Stress Induced Angiogenesis in MCF7 Human Breast Tumors)Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 93: 6247-6251, 1996.
ii. Degani H, Gusis V, Weinstein D, Fields S, Strano S. 高空間分解能でのMRIによる乳房腫瘍の病態生理学的特徴のマッピング(Mapping pathophysiological features of breast tumors by MRI at high spatial resolution)Nat Med. 3(7):780-2, 1997.
iii. Furman Haran E, Grobgeld D, and Degani H, MCF7ヒト乳房腫瘍の高空間分解能での動的コントラスト強調撮像および解析(Dynamic Contrast Enhanced Imaging and Analysis at High Spatial resolution of MCF7 Human breast Tumors)J. Magn. Reson. 128:161-171, 1997.
iv. Furman-Haran E, Grobgeld D, Degani H, 細胞体積分率の低下および毛細血管透過性の上昇は、タモキシフェンに対するMCF7異種移植片の反応を示す;3次元コントラスト強調MRI画像法の適用(Decreased cellular volume fraction and increased microvascular permeability indicate response of MCF7 xenografts to tamoxifen; application of the 3 time point contrast enhanced MRI method), Clinical Cancer Research, 4:2299-2304, 1998.
v. Weinstein D, Strano S, Cohen P, Fields S, Gomori JM, Degani H. 線維乳腺組織腫:3次元コントラスト強調MR撮像を用いた病態生理学的特徴のマッピング−パイロット研究(Breast fibroadenoma:mapping of pathophysiologic features with three-time-point, contrast-enhanced MR imaging-pilot study)Radiology. 210(1):233-40, 1999.
vi. Furman-Haran E, Grobgeld D, Kelcz F, Degani H. 動的コントラスト強調乳房MRIにおける空間分解能の重要な役割(Critical role of spatial resolution in dynamic contrast-enhanced breast MRI.)J Magn Reson Imaging. 13(6):862-7, 2001.
vii. Kelcz F, Furman-Haran E, Grobgeld D, Degani H. 乳房の高空間分解能パラメトリックコントラスト強調MR撮像の臨床研究(Clinical testing of high-spatial-resolution parametric contrast-enhanced MR imaging of the breast. )AJR Am J Roentgenol. 179(6):1485-92, 2002.
viii. Furman-Haran E, Schechtman E, Kelcz F; Kirshenbaum K, and Degani H. MRIは良性および悪性乳房病変の血管系の機能的多様性を明らかにする(MRI Reveals Functional Diversity of the Vasculature in Benign and Malignant Breast Lesions.)Cancer, 15; 104(4): 708-18, 2005.
ix. Eyal E, Furman-Haran F, Badikhi D, Kelcz F, and Degani H. 乳癌診断のための動的コントラスト強調MRIのモデルなしおよびモデルベース解析の併用(Combination of model-free and model-based analysis of dynamic contrast enhanced MRI for breast cancer diagnosis)Proc. SPIE Vol.6916, 69161 B, Mar. 12, 2008.
x. Eyal E, Degani H. 乳房動的コントラスト強調MRIのモデルベースおよびモデルなしパラメトリック解析(Model-based and model-free parametric analysis of breast dynamic-contrast-enhanced MRI.)NMR Biomed, 22(1):40-53, 2009.
DCE−MRIは非常に高感度であるにもかかわらず、この手順は、おそらくその比較的高いコストとかなりの偽陽性率(標準化されていないため異なるセンター間で変化する)のために、日常の乳癌スクリーニングには使用されない。さらに、ガドリニウムベースの造影剤が、腎不全患者での腎原性全身性線維症(NSF)の発症を招くことがあるため(Grobner T, ガドリニウム−腎原性線維化性皮膚症および腎原性全身性線維症の発症の特異的誘因?(Gadolinium-a specific trigger for the development of nephrogenic fibrosing dermopathy and nephrogenic systemic fibrosis? Nephrol Dial Transplant 21:1 104-108, 2006)、ガドリニウムベースの造影剤によるNSFを得るリスクの蓄積は、乳癌スクリーニングでの使用の制限をもたらしている(Thomsen HS, Marckmann P, Logager VB 9:腎原性全身性線維症の磁気共鳴造影の最新情報(Update on nephrogenic systemic fibrosis Magn Reson Imaging)Clin N Am. 16(4):551-60, vii 2008;およびBroome DR. ガドリニウムベースの造影剤に関連する腎原性全身性線維症:医学文献報告のまとめ(Nephrogenic systemic fibrosis associated with gadolinium based contrast agents: a summary of the medical literature reporting)Eur J Radiol. 66(2):230-4, 2008)。
ごく最近では、組織中の水の自己拡散によってまたは見かけの拡散係数(ADC)のパラメータ化を通じて与えられたコントラストに基づく、新たなMRI手法が乳癌検出のために提案されている。出願人は先に、ヌードマウスに移植したヒト乳癌の各種の微小環境における細胞外および細胞内拡散特性を調査した。増殖中の癌領域では細胞密度が高いため、癌組織は細胞外コンパートメントでは、乳癌患者に見出される値と類似した、水ADCと比較して低いADCを示すのに対して(1.0×10−3mm/秒×10−3の中央値)、細胞内ADCは、より複雑な細胞内環境および細胞の膜による制限の結果としてさらに1桁小さい。臨床研究によって、癌、良性病変および正常乳房組織の間の平均ADC間の著しい相違が判明したが、各種の正常および異常乳房組織の個々のADC値の間に大幅な重複が示された。それゆえ見かけの拡散係数のマッピングが乳癌診断のための一般のコントラスト強調MRI方法の補助的な方法を提供し得ることが結論付けられている。
乳房悪性腫瘍が乳管の上皮組織に発生して、乳管に沿って広がることが十分に確認されている。細胞が侵襲性であり、乳管を超えて増殖するときでも、乳管の広がりはなお広範であるだろう。結果として、乳管構造は、乳房悪性転換の調査が避けられない領域である。
乳管系の構造的特徴の現在の知見は、1840年にSir Astley Cooperが授乳中に死亡した女性での造影剤注入研究によって最初に発見した。この研究では、ヒト乳房組織が別個の小葉に組織化され、それぞれが1本の中心管、その末梢分枝およびその関連腺組織で構成されることが明らかになった。この構造はその全体を研究するのが非常に困難である:全乳管樹マッピングは、2つの生体外ヒト乳房および乳房切除試料の2つの解剖学的研究で達成されたのみである(Moffat DF, Going JJ, ヒト乳房の完全乳管系の3次元解剖学的構造:病理学的および発生的意味(Three dimensional anatomy of complete duct systems in human breast: pathological and developmental implications)J Clin Pathol 49:48-52, 1996;およびOhtake T, Kimijima I, Fukushima T, Yasuda M, Sekikawa K, Takenoshita S, Abe R:乳管/乳腺葉系のコンピュータ支援完全3次元再構成:乳房温存手術のための乳管吻合の意味(Computer-assisted complete three dimensional reconstruction of the mammary ductal/lobular systems: implications of ductal anastomoses for breast-conserving surgery)Cancer 91 :2263-2272, 2001)。MoffatおよびGoingは、剖検乳房の準巨視的冠状スライスの3Dコンピュータモデルについて報告した。Ohtakeらは、外科的乳房扇状部分切除術に基づくコンピュータシミュレーションを応用して、乳管の解剖学的構造を解析した。乳癌治療のための乳管内手法への関心が高まったことにより、LoveおよびBarsky(Love SM, Barsky SH, 乳頭および乳管の解剖学的構造の再考(Anatomy of the nipple and breast ducts revisited)Cancer, 101:1947-1957, 2004)は、検査した乳頭すべての90%超が、一般に中心群および末梢群として配置された5〜9個の乳管口を含有することを示す、多数の一連のダクトグラムを検討した。各乳頭口は、終末乳管小葉単位まで延在する別々の非吻合乳管系と連通していた。GoingおよびMoffat(Going JJ, Moffat DF, フラットランドからの逃避:3次元でのヒト乳管解剖学的組織の臨床および生物学的側面(Escaping from Flatland:clinical and biological aspects of human mammary duct anatomy in three dimensions)J Pathol 2004: 203:538-544)は、切除した乳頭の集合乳管の数、および集合乳管の3次元構造はもちろんのこと、すべての乳樹(小葉)の体積を調査した。その結果によって、3つの別個の乳頭管集合が乳頭中心管の数および小葉の体積に多様性を有することが示された。しかし全体として、これらの独立した研究は、乳管口の数、異なる乳管樹の数および異なる乳管樹管の吻合の存在で相反していた。
今日使用されている利用可能ないずれの造影方法も、生体内での乳房乳管系全体の造影に成功していないが、この有意義な挑戦が実現され、授乳中の乳房の最初の超音波研究(Ramsay DT, Kent JC, Hartmann RA, Hartmann PE:超音波造影によって再定義された授乳中のヒト乳房の解剖学的構造(Anatomy of the lactating human breast redefined with ultrasound imaging)J Anatomy 206: 525-534, 2005)はもちろんのこと、二次形状測定を使用する断面乳管構造の検出が実施された(Gooding MJ, Mellor m, Shipley JA, Broadbent KA, Goddard DA, 3次元超音波での自動乳管検出(Automatic mammary duct detection in 3D ultrasound), Med Image Comput Assist Intery Int Conf Med Image Comput Comput Intersv 8: 43441, 2005)。MRIによって水の自己拡散を測定する、および異方性の水運動を造影する能力は、数十年間にわたって公知であり(Gooding MJ, Mellor m, Shipley JA, Broadbent KA, Goddard DA, 3次元超音波での自動乳管検出(Automatic mammary duct detection in 3D ultrasound), Med Image Comput Assist lntery lnt Conf Med Image Comput Comput Intersv 8: 43441, 2005;およびStejskal EO, and Tanner JE, スピン拡散測定:時間依存フィールド勾配の存在下でのスピンエコー(Spin diffusion measurements: spin echos in the presence of a time dependent field gradient), J Chem Phys 42: 288-292, 1965), MRIは脳内の線維の造影はもちろんのこと、一連の脳異常の診断の補助にもうまく応用された。
本発明は、乳癌のスクリーニングおよび検出および診断のための乳管造影の新規方法および器具ならびに装置に関する。出願人の知るところでは、本発明は、乳管における悪性増殖による水拡散テンソルの変化;すなわち方向、異方性および拡散係数を識別するために、拡散テンソル画像法による乳管樹の造影を最初に提案するものである。
本発明の方法は、高空間分解能での水拡散テンソルの測定によって乳管樹内での異方性水拡散を造影することから成る、乳癌検出のための新たなMRI手法に基づく。本方法は、高空間分解能での水拡散テンソルの測定によって乳管樹での異方性水拡散を造影することと、続いて得られたデータセットを独自の新規方式で処理することに基づいている。本方法は、もっぱら非侵襲的で無害である(造影剤不使用)。
機能性乳房組織は、サイズおよび形状において高い可変性がある多くの小葉で構成されている。各小葉は、1本の中心管とその末梢分子を有し、乳管樹およびその関連する腺組織を形成している。この構造は、その全体を研究することが非常に困難である;従って、これまで乳房小葉全体のマッピングは、エクスビボ組織切片を使用して2個のヒト乳房についてのみ達成されている。現在、生体内での乳管系全体の造影は、いずれの造影方法も成功していない。
乳管樹内での水の運動は異方性である、すなわち水は直交方向ではなく、乳管の方向に沿って(乳管の壁に平行に)高速で拡散する。本発明の方法は、3次元拡散テンソルMRIを使用して線維乳腺組織における異方性運動を造影して、それにより生体内での乳房全体の乳管樹をマッピングする手段を提供する。
さらに乳房悪性腫瘍は乳管の上皮組織に発生して、乳管内に沿って広がり、結果的に乳管を超えて増殖し得るため、本発明は、悪性増殖のある乳管内での水拡散がその異方性の性質を弱めて、乳管内での自由な水運動と比較して、より高い細胞密度によって失速するであろうことを仮定している。水拡散特性のこのような変化は、上述の3次元拡散テンソルMRIを使用して本発明の方法によって検出され、乳癌検出の手段を提供することができる。
本発明は、良性乳房病変における水拡散が乳房の正常な線維乳腺組織における水の異方性拡散とはもちろんのこと、癌増殖の水拡散特性とも異なることをさらに仮定している。良性病変の起源は間質性(線維乳腺組織腫)、または乳管性(ほとんどの線維嚢胞性変化)であり、したがって水拡散特性の変化は、それぞれの種類の良性病変における形態構造および細胞配置に依存するであろう。本発明の方法は、MRIで測定された水拡散テンソルの変化に基づいて良性病変を検出することができる。たとえば管周囲線維乳腺組織腫は、管異方性を維持するであろうが、見かけの拡散係数は、線維組織の細胞外特性によって影響されるであろう。特に「古い」性質の管内線維乳腺組織腫は、異方性を弱めて、低い細胞充実性のために比較的高い見かけの拡散係数を示すであろう。それぞれの種類の良性病変の拡散特性の変化は明らかに、本発明の方法によって特徴づけられ、検出することができる。診断能力を評価するためのその後の臨床試験が、この新規方法の実行可能性を示すことが考えられる。
本発明の別の態様は、療法に反応した拡散テンソルの変化に関する。療法の成功によって、腫瘍退縮と、腫瘍組織の間質性修復組織による置換が引き起こされ、乳管の再生は伴わない。結果的に、治療の成功によって、拡散異方性は著しく変化し得ないが(急速に増殖する間質組織と上皮癌性組織との間に小規模な変化は存在し得るが)、組織の細胞および形態特性の変化による見かけの拡散係数は著しく変更され得ない。
本発明の主な目的は、生体内の乳房全体の乳管樹を造影して、線維乳腺組織および乳房病変の水拡散特性を測定する新規方法を提供して、データセットを独自の新規方法でマッピングまたは表示することである。このことは乳癌の検出および診断の基準として異方性水拡散特性を高い分解能でマッピングすることによってはもちろんのこと、療法への反応を監視することによっても実施される。
本発明のさらなる目的は、両乳房の高空間分解能拡散テンソル画像法の最適化プロトコールのための方法;乳房の乳管樹を造影して、2次元または3次元で別個の拡散パラメータをマッピングする画像処理のための器具;線維乳腺組織の拡散特性の年齢依存性変化およびホルモン誘導変化を識別する方法;拡散特性の変化および乳房悪性腫瘍の変化を判定するための拡散テンソル画像法(DTI)を使用するキャラクタリゼーションの方法;乳房良性疾患の拡散特性における変化をDTIによって判定する方法;およびネオアジュバント化学療法を受けている高悪性度癌患者の拡散特性の変化をDTIを使用して判定する方法を含む。
本発明の本質的な貢献の1つは、拡散テンソルMRIを使用して乳管の3次元造影を可能にすることである。この目的のために、出願人らは、乳房乳管ネットワークに沿った異方性水拡散のサンプリングに基づく、乳管樹を造影するための3次元磁気共鳴拡散テンソル画像法(MR−DTI)の新規な本発明による方法を開発した。本方法は、水が乳管に沿って、乳管に直交するよりも速く拡散し、それゆえ高空間分解能拡散テンソル画像法によって検出される異方性を示すという事実に基づいている。
これは両乳房を同時に造影して乳管を同時に判定するための、および乳癌を検出するための新たな方法である。本方法は、乳癌検出のための現在主流のMRI方法のように造影剤の注射を必要としない。本方法は主に、マンモグラフィースクリーニングにとって代わるスクリーニングのためのMRIを開発することに関する。MRIはこれまで脳および筋肉組織の線維を造影するために利用されてきたが、異なる用途である、乳管または他の体内の管には利用されてこなかった。造影剤が必要でないという事実により、本発明の方法は純粋に非侵襲的で、無害で、より安価で短時間となっている。結果的に、費用の削減ならびに造影剤注射の不快感およびリスクが除去されることによって、本発明の方法は特に高リスク患者の乳房スクリーニングの改善のためにより現実的となる。本発明の方法による生体内乳管樹において拡散テンソルを造影することによって、乳管内の悪性増殖を早期に識別することが可能となるはずである。乳房乳管ネットワークに沿って水異方性拡散のサンプリングに基づく、乳房全体の乳管系(乳管樹)を造影するための新規の3次元磁気共鳴拡散テンソル画像(MR−DTI)方法によって、上述のことが可能になる。乳管内のいずれの癌増殖もこの異方性水拡散を修正して、拡散方向および各方向の拡散係数の変化を引き起こし、この変化が本発明の方法および器具によって検出されるであろう。
本発明は、拡散強調エコープラナー画像(EPI)を使用する、両乳房の高空間分解能拡散テンソル画像のための最適化プロトコールを提供し、乳房異常組織を識別する最も露出度の高い方法で最終パラメトリック画像の表示を可能にする。プロトコールの最適化には、拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数(n≧6)、拡散時間およびエコー時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、および走査時間が含まれる。画素単位での拡散テンソルの計算の後で、テンソルを対角化して画素当りの対応する固有値および固有ベクトルを得ることによって、異方性指数が示される。パラメトリック画像としての固有値およびその組合せならびにベクトル表示および乳管造影のための主固有ベクトルを表示することによって、本発明の有用性が示される。DTIが生体内で乳房全体の乳管樹を最初に造影する能力は、革命的な一歩前進を示し、乳癌患者の検出、診断および管理のための新規手段が提供される。
本方法および器具は、両乳房の高空間分解能DTIを使用して、乳管樹をマッピングする。乳管樹を造影するための特殊なアルゴリズムが開発されている。特に、乳房拡散強調エコープラナー画像(EPI)のためのプロトコールが設計されており、拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、および走査時間を最適化する。新規アルゴリズムを使用する拡散テンソルの計算の後で、ADCおよび拡散異方性指数などの特徴的なパラメータが誘導される。テンソルを対角化して、主成分分析により主固有値の方向を決定することによって、最大拡散の方向に沿った管の造影を実施した。ボクセルデータ形式によるボクセル単位での乳管樹の表示は、カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して実施する。
臨床分析のための各乳管の軸に沿った水拡散の造影によって、腫瘍形成による異常な変化が検出され、造影剤の注射が不要な非侵襲性乳房スクリーニング方法が提供される。本方法は、乳管に沿ったDCISの増殖および浸潤性乳管癌による乳管構造の妨害を検出および定義するために使用できる。本方法は、乳頭から開始する乳管口を介して療法のための乳房実質への接近の実現可能性を評価するツールも提供し得る。要約すれば、本方法は、乳癌スクリーニングおよび診断のための最高の非侵襲的方法を達成することに関する。
本方法は、専用乳房用コイルを備えたいずれのMRIスキャナ(フィールド1.5T以上)にも適応することができる。実際のMR−DTI測定は、送信用ボディコイルおよび受信用4チャネル位相配列乳房用コイルを装備した、3テスラ全身スキャナで実施した。
本発明の主な目的は:
a)乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像するステップと;
b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うステップと;
c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するステップと;
d)主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化するステップと;
e)第1の固有ベクトルν1の方向に沿って乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを取得するステップと;
f)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示するステップと;
を含む、ヒト乳房を撮像して乳管樹をマッピングする方法を提供することである。
本発明の方法は、ヒトの両乳房を同時に撮像することができる。また本方法は、固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つを乳癌検出のための拡散パラメータとして利用して撮像することができる。さらに本方法は、固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)を乳癌検出のための拡散パラメータとして利用して撮像することができる。
本発明のさらなる目的は:
a)乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像する手段と;
b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行う手段と;
c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算する手段と;
d)主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化する手段と;
e)第1の固有ベクトルν1の方向に沿って乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを取得する手段と;
f)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示する手段と;
を備えた、ヒト乳房を撮像して乳管樹をマッピングする器具を提供することである。
本発明の器具は、ヒトの両乳房を同時に撮像することができる。本発明の器具は、固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つを乳癌検出のための拡散パラメータとして利用して撮像を実施することもできる。本発明の器具は、固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)を乳癌検出のための拡散パラメータとして利用して撮像を実施することもできる。
本発明のなおさらなる目的は、乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像して乳管樹をマッピングするための;拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うための;拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するための;主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化するための;ならびにカラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示するためのプログラム化された命令を含有する記録媒体を備えたコンピュータ装置を提供することである。
本発明のコンピュータ装置は、ヒトの両乳房を同時に撮像するためのプログラム化された命令を含有することができる。本発明のコンピュータ装置は、固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つも乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する撮像のためのプログラム化された命令を含有することもできる。本発明のコンピュータ装置は、固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)も乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する、撮像のためのプログラム化された命令を含有することもできる。
本発明のなおさらなる目的は:
a)一方または両方の乳房の拡散テンソル画像を高分解能で撮像して乳管樹をマッピングするステップと;
b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコーおよび繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して第1のアルゴリズムのセットによって乳管樹の造影検査を行うステップと;
c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するステップと;
d)主成分分析または同等のアルゴリズムにより、このテンソルを3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に第1のアルゴリズムのセットによって対角化するステップと;
e)専用のアルゴリズムのセットを使用して、ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを固有値から得るステップと;
e)特定のアルゴリズムのセットを使用して、最大拡散を表す最大固有値によって固有ベクトルの方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得るステップと;
g)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示するステップと;
を含む、ヒト乳房を撮像する方法を提供することである。
本発明のさらなる目的は:
a)一方または両方の乳房の拡散テンソル画像を高分解能で撮像して乳管樹をマッピングする手段と;
b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して第1のアルゴリズムのセットによって乳管樹の造影検査を行う手段と;
c)第2のアルゴリズムのセットを使用して拡散テンソルを計算する手段と;
d)主成分分析により拡散テンソルを対角化して、3個の固有ベクトルおよび対応する固有値を取得する手段と;
e)ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを固有値から得る手段と;
f)最大拡散の方向を示す最大固有値によって主固有ベクトルの方向を決定する手段と;
d)最大拡散の方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得る手段と;
f)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示する手段と;
を備えた、ヒト乳房を撮像するための器具を提供することである。
本発明の別の目的は、乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像して乳管樹をマッピングするための;拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うための;拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムを使用して計算するための;主成分分析により拡散テンソルを対角化して、3個の固有ベクトルおよび対応する固有値を取得して、ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを得るための;最大拡散を表す主固有ベクトルの方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得るための;ならびにカラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示するためのプログラムの命令を保存する記録媒体を備えた装置を提供することである。
以下に、本発明の更なる目的及び効果の好ましい実施形態を、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
新規方法および器具の乳管トラクトグラフィーのためのフローチャートを示す; 新規方法および器具の、52スライスおよび64方向のMRIの拡散指数およびベクトルマップのデータ処理を図示し、ここでDWI b=0秒/mmおよび700秒/mm 主成分分析を図示する; 64方向を使用する拡散の測定を図示する; 異方性運動の標準拡散パラメータを図示する; 異なる乳房組織の拡散特性を表形式で示す; 本発明による正常線維乳腺組織(n=17)について計算した拡散パラメータを表形式で示し、相違を強調している; 本発明の新規方法および器具の新規拡散パラメータに従って同時に生成され、マッピングされた検出癌を表示する、患者の両乳房のスライス38の動的コントラスト強調MRIマップの形で乳房画像を示す; a〜dは、図8の乳房画像を、本発明の拡散パラメータによる図8に示したスライス38のパラメトリック画像およびマップの拡大図で示す; 本発明の新規方法および器具の新規拡散パラメータに従って同時に生成され、マッピングされた検出癌を表示する、患者の両乳房のスライス41の動的コントラスト強調MRIマップの形で乳房画像を示す; a〜dは、図10の乳房画像を、図10に示したスライス41のパラメトリック画像およびマップの拡大図で示す; a〜eは、本発明の新規方法および器具の新規拡散(DTI)パラメータに従って生成され、マッピングされた正常乳房組織を示す、志願患者(eg795)の正常乳房の動的コントラストMRIパラメトリック画像およびマップの形で乳房画像を示す; a〜bは、本発明の新規方法および器具の新規拡散(DTI)パラメータに従って生成され、マッピングされた乳房組織の嚢胞の例を示す、患者の乳房のT2重み付けMRI画像マップの形で3つの乳房画像を示す; a、bおよびcは、本発明の新規方法および器具の新規拡散(DTI)パラメータに従って生成され、マッピングされた乳房の動的コントラスト強調MRIパラメトリック画像およびマップを得るために処理された図14の乳房画像を示す; 本方法および器具を実装して、装置を利用するためのコンピュータシステムのブロック図を示す。
乳管トラクトグラフィーのための高レベルフローチャート
新規方法のフローチャートを図1に示す。第1のステップ20では、拡散効果強調画像が、エコープラナー撮像(EPI)に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して、64拡散方向、b値=0および700秒/mm、拡散時間50〜60ミリ秒および分解能1.9mm×1.9mm×1.9mmを用いて収集される。ステップ20の出力はステップ22のコンピュータ−読み込みに渡され、ここですべての拡散効果強調データセットがワークステーションに転送される。次のステップ24コンピュータ−フィッティングでは、式1および2を使用してbest−fitアルゴリズムが適用され、ランク2拡散テンソル(3×3)が画素単位方式で計算される。ステップ24の出力はステップ26コンピュータ−主成分分析に渡され、ここで各画素について、拡散テンソルが対角化されて、3個の固有値λ1、λ2およびλ3ならびに対応する固有ベクトルν1、ν2およびν3が得られる。ステップ26の出力はステップ28コンピュータ−パラメトリックマップに渡され、λ1の、またλ2およびλ3の、そしてλ1−λ3および(λ1+λ2+λ3)/3などのその組合せの、乳房を通じた2Dおよび3D画像を表示する。ステップ28の出力はステップ30に渡され、ここで拡散の主方向を指す、拡散テンソルの最大固有ベクトルに関連する固有ベクトルの2Dおよび3Dベクトルマップが表示され、次に水拡散の方向を使用して胸部側の小乳管から乳頭の主乳管まで乳管樹を影することによって、乳管樹を表示する。上記から明らかとなるように、本方法は、拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、ならびに走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成されている。
画像取り込み
本発明の方法により、画像は、送信用ボディコイルおよび受信用4チャネル乳房配列用コイル(Siemens)または7チャネル乳房配列コイル(Invitro)を装備した、3テスラ全身MRIスキャナ:MAGNETOM Trio, Tim System(Siemens、エアランゲン、ドイツ)で取り込むことができる。全体のMRIプロトコールは:3面ローカライザ、軸方向T1強調画像、軸方向T2強調、脂肪飽和をを示す軸方向DTIを含む。DTIの走査プロトコールは、エコープラナー撮像(EPI)に基づく。本方法は、渦電流による歪を大幅に低減する、公知の2回再焦点化(twice refocused)スピン・エコー・シーケンスを使用することができる。両乳房の軸方向画像は、切除した乳房組織からの乳管樹のモデル化に使用した組織学的試料厚のサイズと同様に、高空間分解能:2×2×2mmまたはそれ以下にて、同時に取り込むことができる。本方法は、拡散勾配方向の最適数(16〜128)、拡散増感勾配強度の数および値ならびに拡散時間:最初のヌルb値として適用されるb値および300〜1000秒/mmの範囲内の他の値、40〜75/80〜150msecの範囲内の拡散時間/エコー時間について試験を行い;従って、繰り返し時間も約4〜10秒に調整できる。脂肪組織からの信号は、選択的脂肪抑制によって除去される。脂肪の陽子を抑制するための各種の公知の方法も同様に試験することができる。初期高速スピンエコーT1およびT2強調プロトコールは、上記と同じ分解能で適用できる。本方法のプロトコールは、総取り込み時間が40分間を超えないように設計されている。
データ処理−1
拡散効果強調画像をMATLABプログラミング環境に読み込み、拡散係数Dの一般テンソル形を使用して拡散データセットのStejskal−Tannerの式に対し非線形フィッティングを行い、拡散テンソルをピクセルごとに計算する(Stejskal EO, and Tanner JE, スピン拡散測定:時間依存フィールド勾配の存在下でのスピンエコー(Spin diffusion measurements: spin echos in the presence of a time dependent field gradient, J Chem Phys 42:288-292, 1965))。フィッティングによって、各画素に対して画素当りの拡散テンソルマトリクスを記述する6個のパラメータ(Dxx、Dyy、Dzz、Dxy、Dxz、およびDyz)が得られる。これを図2において、非線形フィッティングによって52スライス、64方向ならびにDWI b=0秒/mmおよびb=700秒/mmを与えるMRIの特定のデータセットとして示す。図4は、ランダム(等方性)および方向性(異方性)の両方について、64方向を使用する拡散の測定を示す。
次に、拡散テンソルの主成分分析(PCA)を図3に図示するようにピクセルごとに適用する。PCAは、核医学およびMRIの動的画像を解析するための、一般に使用される多変量画像解析ツールである(Jolliffe, I. T. Principal Component Analysis. Springer-Verlag, 1989を参照)。拡散テンソルのPCAによって、3個の固有ベクトルν1、ν2およびν3ならびに対応する固有値λ1、λ2およびλ3が得られる。固有ベクトルは、拡散の方向を定義する主要な3個の主ベクトルを定義して、固有値は各固有ベクトルの拡散係数を定義する。平均の見かけの拡散係数(ADC)は:
として定義される。
本発明による乳癌検出の新たな拡散パラメータは次の通りである:
λ1−最大拡散の方向(乳管の方向)の第1の固有ベクトルの固有値。本パラメータは、正常線維乳腺組織では高く、乳癌では著しく低い。
λ3−λ1−最小拡散の方向の第3の固有ベクトルの固有値から、最大拡散の方向の第1の固有ベクトルの固有値を引いた値。本パラメータは正常線維乳腺組織では高い負であり、0.7×10−3mm/秒に近づく。乳癌では、本パラメータは0mm/秒に近づく。
ν1−ベクトルマップで最速拡散の方向(乳管の方向)を指す、第1の固有ベクトル。
異方性水拡散度は、異方性率(FA)として定義される:
式中、
FAは、0(等方性)〜1(無限異方性)に及ぶ。
予備的な結果から(図8〜11を参照)、画素単位で計算され、パラメトリック画像として表示される2個の新たなパラメータ(λ1)および(λ3−λ1)によって、正常乳房組織と異常乳房組織との間の差異が最も良好に与えられることが判明している。拡散の各種の幾何学的特徴を定義する固有ベクトルと固有値の他の組合せは、拡散特性を使用する病変の識別のための最も高いコントラストを達成することを目的とする方法を実施する過程で、処理アルゴリズムの最適化の一環として検討および試験され得る。
図6は、異なる乳房組織の拡散特性を表形式で示す。図7は、正常線維乳腺組織(n=17)について計算した拡散パラメータの全志願者の中央値を表形式で示し、正規化標準の相違(標準/平均)を強調している。
図8は、本発明の新規方法および器具の新規拡散パラメータに従って同時に生成され、マッピングされた検出癌を表示する、患者の両乳房のスライス38の動的コントラスト強調MRIパラメトリック画像およびマップの形で乳房画像を示す。図9a〜9dは、図8に示す右乳房の乳房画像を、図8に示したスライス38のマップの拡大図で示す。図9の拡大図は、円で示した乳房病変のある右乳房の軸方向の代表的なスライス38の、固有値λ1,(λ3−λ1)およびADC=(λ1+λ23)/3(mm/秒×10−3の単位で)のパラメトリック画像、および第1の固有ベクトルν1のベクトル方向を図示する。結果は、9分間にわたる64方向および1.9×1.9×1.9mmの分解能によるDTIデータセットの解析から得た。
図10は、本発明の新規方法および器具の事前に選択された拡散パラメータに従って同時に生成され、マッピングされた検出癌を表示する、同じ患者の両乳房のスライス41の動的コントラスト強調MRIマップの形で乳房画像を示す。図11a〜11dの拡大図に、図10に示すスライス41の円で囲んだ癌性領域を明瞭に示すために、患者の右乳房を本発明に従ってマッピングされた図10のパラメトリック画像で示す。
乳癌が確認された女性志願者1名に対する新たな方法の試験で、本方法の実行および結果によって、図8〜11(MRIデータセットのスライス38および41について)に表示および例証したような正常線維乳腺組織と比較して、DTIデータセットの処理から得られた各種のパラメトリック画像が癌病変の別個の拡散特徴(異方性、方向および係数)を定義する能力を示すことが可能であった。画像は、送信用ボディコイルおよび受信用4チャネル乳房配列コイルを装備した3テスラ全身スキャナ(MAGNETOM Trio, A Tim System; Siemens、エアランゲン、ドイツ)を用いて取り込んだ。いずれの乳房疾患の臨床徴候もない女性志願者1名の矢状乳房画像を取り込んだ本発明のマッピングされた拡散パラメータを示す図12a〜12eを参照。
図13aおよび13bは、マッピングされたT2重み付け画像を示し、そしてこの画像は、嚢胞を包囲する円によって示されるような乳房の嚢胞の例を示している。図14a、14bおよび14cにおいて、本発明によるDTIパラメータは、嚢胞の検出方式を詳細に示すためにマッピングされている。
拡散データ処理の詳細な説明を下に示す。簡潔には、拡散効果強調画像をMATLABに読み込み、乳房全体から成る関心領域(ROI)をT2重み画像に基づいて手動で輪郭描写する(次の開発段階では、このようなROIは自動で容易に輪郭描写することができる)。次に、拡散テンソルを拡散データセットのStejskal−Tanner式への非線形フィッティングによってボクセルごとに計算して、このテンソルをボクセルごとに主成分分析(PCA)によって対角化して、3個の固有ベクトルおよび対応する固有値を得る。PCA結果から、平均の見かけの拡散係数(ADC)、異方性率(FA)および各位置での主な拡散方向を示すベクター・フィールド・マップが得られる。実行に必要なすべてのアプリケーションは、MATLABプログラミング環境に書き込み、標準P4 3GHz PCで実行した。
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組合せによって実現することができる。本発明の好ましい実施形態によるシステムは、単一のコンピュータシステムにおける集中方式で、または各種の要素が複数の相互接続されたコンピュータシステムに広がっている分散方式で実現することができる。いずれの種類のコンピュータシステム、または本明細書に記載する方法を実施するのに適した他の器具も適している。ハードウェアおよびソフトウェアの代表的な組合せは、読み込まれて実行されるときに、本明細書に記載する方法を実行するようにコンピュータシステムを制御するコンピュータプログラムを備えた、汎用コンピュータシステムであろう。
本発明の実施形態は、本明細書に記載する方法を実施できるようにするすべての機能を備え、コンピュータシステムにロードしたときに、これらの方法を実行することができ、コンピュータ装置に組み込むこともできる。本文脈でのコンピュータプログラム手段またはコンピュータプログラムは、直接、または以下のa)別の言語、コードまたは表記法への変換;およびb)異なる資料形態での複製のどちらかもしくはその両方の後に、情報処理能力を有するシステムに特定の機能を実行させることを意図する一連の命令の、任意の言語、コードまたは表記法での任意の表現を意味する。
コンピュータシステムは特に、1台以上のコンピュータおよび少なくとも記録媒体を含むことができ、コンピュータシステムに記録媒体からのデータ、命令、メッセージまたはメッセージパケット、および他のコンピュータ可読情報を読み取らせる。記録媒体は、ROM、フラッシュメモリ、ディスク・ドライブ・メモリ、CD−ROM、および他の永久ストレージなどの不揮発性メモリを含み得る。さらに記録媒体は、たとえばRAM、バッファ、キャッシュメモリ、およびネットワーク回路などの揮発性ストレージも含み得る。さらに記録媒体は、コンピュータシステムにこのようなコンピュータ可読情報を読み取らせる、有線ネットワークおよび無線ネットワークを含めたネットワークリンクおよび/またはネットワークインタフェースなどのトランジトリステート媒体内にコンピュータ可読情報を含み得る。
図15は、本発明の実施形態を実施するのに有用なコンピュータシステムのブロック図である。コンピュータシステムは、プロセッサ1304などの1個以上のプロセッサを含む。プロセッサ1304は、通信インフラストラクチャ1302(たとえば通信バス、クロスオーバーバー、またはネットワーク)に接続される。各種のソフトウェア実施形態が、この例示的なコンピュータシステムによって説明される。関連分野の当業者は、この説明を読み終わった後に、他のコンピュータシステムおよび/またはコンピュータアーキテクチャを使用して本発明を実施する方法が明らかになるであろう。
コンピュータシステムは、表示ユニット1310への表示のために、通信インフラストラクチャ1302から(または図示されていないフレームバッファから)グラフィックス、テキストおよび他のデータを送信する、表示インタフェース1308を含むことができる。コンピュータシステムは、主メモリ1306、好ましくはランダム・アクセス・メモリ(RAM)も含み、2次メモリ1312も含み得る。2次メモリ1312はたとえば、ハードディスクドライブ1314および/またはフロッピー(登録商標)ディスク・ドライブ、磁気テープドライブ、ディスクドライブなどに相当するリムーバブル・ストレージ・ドライブ1316を含み得る。リムーバブル・ストレージ・ドライブ1316は、リムーバブル・ストレージ・ユニット1318との間で当業者に周知の方式で読み取り/書き込みを行う。リムーバブル・ストレージ・ユニット1318は、リムーバブル・ストレージ・ドライブ1316によって読み取りおよび書き込みが行われるフロッピー(登録商標)ディスク、磁気テープ、光ディスクなどに相当する。認識されるように、リムーバブル・ストレージ・ユニット1318は、コンピュータソフトウェアおよび/またはデータが中に記憶されたコンピュータ可用ストレージ媒体を含む。
他の実施形態において、2次メモリ1312は、コンピュータプログラムまたは他の命令がコンピュータシステムに読み込まれるようにする他の同様の手段を含み得る。このような手段はたとえば、リムーバブル・ストレージ・ユニット1322およびインタフェース1320を含み得る。このような例は、プログラムカートリッジおよびカートリッジインタフェース(テレビゲーム器具で見出されるようなもの)、リムーバブル・メモリ・チップ(たとえばEPROM、またはPROM)および結合コネクタ、ならびに他のリムーバブル・ストレージ・ユニット1322およびソフトウェアおよびデータをリムーバブル・ストレージ・ユニット1322からコンピュータシステムに転送させるインタフェース1320を含み得る。
コンピュータシステムは、通信インタフェース1324も含み得る。通信インタフェース1324によって、コンピュータシステムと外部デバイスとの間でソフトウェアおよびデータを転送することができる。通信インタフェース1324の例は、モデム、ネットワークインタフェース(たとえばイーサネット(登録商標)カード)、通信ポート、PCMCIAスロットおよびカードを含み、通信インタフェース1324を介して転送されるさらなるソフトウェアおよびデータは、通信インタフェース1324が受信することができるたとえば電子、電磁、光または他の信号であり得る信号の形である。これらの信号は、通信パス(すなわちチャネル)1326を介して通信インタフェース1324に供給される。このチャネル1326は信号を搬送し、ワイヤもしくはケーブル、光ファイバ、電話線、携帯電話リンク、RFリンク、および/または他の通信チャネルを使用して実装され得る。本明細書では、「コンピュータプログラム媒体」、「コンピュータ可用媒体」および「記録媒体」という用語は一般に、メインメモリ1306および2次メモリ1312、リムーバブル・ストレージ・ドライブ1316、ハードディスクドライブ1314に挿入されたハードディスク、および信号などの媒体を指す。これらのコンピュータプログラム装置は、ソフトウェアをコンピュータシステムに供給する手段である。記録媒体によって、コンピュータシステムはデータ、命令、メッセージまたはメッセージパケット、および他のコンピュータ可読情報を記録媒体から読み取ることができる。記録媒体はたとえば、フロッピー(登録商標)、ROM、フラッシュメモリ、ディスク・ドライブ・メモリ、CD−ROM、および他の永久ストレージなどの不揮発性メモリを含み得る。これはたとえば、データおよびコンピュータ命令などの情報をコンピュータシステム間で伝送するのに有用である。さらに記録媒体は、コンピュータにこのようなコンピュータ可読情報を読み取らせる、有線ネットワークおよび無線ネットワークを含めたネットワークリンクおよび/またはネットワークインタフェースなどのトランジトリステート媒体内にコンピュータ可読情報を含み得る。コンピュータプログラム(コンピュータ制御論理とも呼ばれる)は、メインメモリ1306および/または2次メモリ1312に記憶される。コンピュータプログラムは、通信インタフェース1324を介しても受信され得る。このようなコンピュータプログラムは実行時に、コンピュータシステムが本明細書で議論するような本発明の機能を実施できるようにする。特に、コンピュータプログラムは実行時に、プロセッサ1304がコンピュータシステムの機能を実施できるようにする。したがってこのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムのコントローラに相当する。
本発明は好ましい実施形態によって提示および説明されているが、本明細書の教示および発明の概念から逸脱せずに変更および修正を行うことができる。このような変更および修正は、添付請求項で列挙されるような本発明の範囲内に含まれると考えられる。

Claims (15)

  1. a)乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像するステップと;
    b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うステップと;
    c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するステップと;
    d)主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化するステップと;
    e)第1の固有ベクトルν1の方向に沿って乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを取得するステップと;
    f)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示するステップと;
    を含む、ヒト乳房を撮像して乳管樹をマッピングする方法。
  2. ヒトの両乳房が同時に撮像される、請求項1に記載の方法。
  3. 撮像が固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つも乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する、請求項1に記載の方法。
  4. 撮像が固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)も乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する、請求項3に記載の方法。
  5. a)乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像する手段と;
    b)拡散効果の好調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行う手段と;
    c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算する手段と;
    d)主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化する手段と;
    e)第1の固有ベクトルν1の方向に沿って乳管の影のためのベクトル・フィールド・マップを取得する手段と;
    f)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示する手段と;
    を備えた、ヒト乳房を撮像して乳管樹をマッピングする器具。
  6. ヒトの両乳房を同時に撮像する手段が装備された、請求項5に記載の器具。
  7. 固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つも乳癌検出のための拡散パラメータとして利用して撮像を実施する手段が装備された、請求項5に記載の器具。
  8. 撮像を実施するために装備された前記手段が、固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)も乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する、請求項7に記載の器具。
  9. 乳房を拡散テンソル画像法により高分解能で撮像して乳管樹をマッピングするための;
    拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスを最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うための;
    拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するための;
    主成分分析により3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に対角化するための;ならびに
    カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位でパラメトリック画像に表示するための;
    プログラム化された命令を含有する記録媒体を備えたコンピュータ装置。
  10. ヒトの両乳房を同時に撮像するためのプログラム化された命令を含有する記録媒体をさらに備えた、請求項9に記載のコンピュータ装置。
  11. 固有値λ1および(λ3−λ1)の少なくとも1つも乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する撮像のためのプログラム化された命令を含有する記録媒体をさらに備えた、請求項9に記載のコンピュータ装置。
  12. 固有値ADC=(λ1+λ2+λ3)/3(mm/秒×10−3の単位で)も乳癌検出のための拡散パラメータとして利用する撮像のためのプログラム化された命令を含有する記録媒体をさらに備えた、請求項11に記載のコンピュータ装置。
  13. a)一方または両方の乳房の拡散テンソル画像を高分解能で撮像して乳管樹をマッピングするステップと;
    b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して第1のアルゴリズムのセットによって乳管樹の造影検査を行うステップと;
    c)拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するステップと;
    d)主成分分析または同等のアルゴリズムにより、このテンソルを3個の固有ベクトルおよび対応する固有値に第1のアルゴリズムのセットによって対角化するステップと;
    e)専用のアルゴリズムのセットを使用して、ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを固有値から得るステップと;
    f)特定のアルゴリズムのセットを使用して、最大拡散を表す最大固有値を用いて、固有ベクトルの方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得るステップと;
    g)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルごとに表示するステップと;
    を含む、ヒト乳房を撮像する方法。
  14. a)一方または両方の乳房の拡散テンソル画像を高分解能で撮像して乳管樹をマッピングする手段と;
    b)拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するように構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して第1のアルゴリズムのセットによって乳管樹の造影検査を行う手段と;
    c)第2のアルゴリズムのセットを使用して拡散テンソルを計算する手段と;
    d)主成分分析により拡散テンソルを対角化して、3個の固有ベクトルおよび対応する固有値を取得する手段と;
    e)ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを固有値から得る手段と;
    f)最大拡散の方向を示す最大固有値によって主固有ベクトルの方向を決定する手段と;
    g)最大拡散の方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得る手段と;
    h)カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示する手段と;
    を備えた、ヒト乳房を撮像するための器具。
  15. 乳房を拡散テンソル画像法により撮像して乳管樹をマッピングするための;
    拡散効果の強調(b値)、テンソル計算のための非共線方向の数、拡散、エコー、および繰り返し時間はもちろんのこと、空間分解能、信号と雑音の比、走査時間および脂肪抑制シーケンスも最適化するよう構成された拡散強調エコープラナー画像に基づく乳房の撮像プロトコールを使用して乳管樹の造影検査を行うための;
    拡散テンソルを非線形best−fitアルゴリズムによって計算するための;
    主成分分析により拡散テンソルを対角化して、3個の固有ベクトルおよび対応する固有値を取得して、ADCおよび拡散異方性指数を含む特徴的なパラメータを得るための;
    最大拡散を表す主固有ベクトルの方向に沿った乳管の造影のためのベクトル・フィールド・マップを得るための;ならびに
    カラーコードおよびベクトルポインティングを使用して乳管樹をボクセルデータ形式によるボクセル単位で表示するための;
    プログラム化された命令を含有する記録媒体を備えた装置。
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