JP2012529320A - パラメトリック画像の自動スケーリング - Google Patents
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Abstract
Description
当然ながら、局所的及び特定の要件を満たすために、当業者は、多くの論理的及び/又は物理的な修正及び変更を上記のソリューションに適用してもよい。このソリューションは、その好ましい1つ又は複数の実施形態を参照してある程度の特殊な場合について説明してきたものの、より具体的には、それはさまざまな省略、置換、及び形態ならびに詳細における変更が可能であるとともに、他の実施形態も可能であることが理解されるべきである。特に、同じソリューションは、そのより完全な理解を提供するために上述の説明に記載されている特定の詳細事項(例えば数値例)なしで実施することができる。逆に、よく知られている機能は、不必要な事項で説明を不明瞭にしないようにするために省略又は簡略化している場合がある。さらに、開示したソリューションのいずれかの実施形態に関連して説明した特定の構成要素及び/又は方法ステップは、一般的な設計上の選択の問題として、他の任意の実施形態に組み込まれてもよいということが特に意図されている。
Claims (27)
- 人体部分を分析するデータ処理方法(A1−A14a;A1−A14b)において、上記方法は、
人体部分の対応する場所をそれぞれ特徴付ける複数のパラメータ値を含むパラメトリックマップを提供するステップ(A1−A4)と、
選択された分析場所に対応する複数の分析パラメータ値の少なくとも1つの分布に係る少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A5−A11a−A5−A11b)であって、各統計的指示子は、上記分析場所によって定義される上記人体部分の分析領域の状態を示すステップとを含み、
上記方法において、上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップは、上記分析パラメータ値の各分布について、
上記分析場所を少なくとも含む選択された処理場所に対応する処理パラメータ値の順序付けられたシーケンスを、予め定義された自動スケーリング率に従って決定された所定個数の処理パラメータ値を含む第1の部分集合及び第2の部分集合に分割する飽和値を決定するステップ(A5)と、
各処理場所について、
a)上記対応する処理パラメータ値が上記第2の部分集合に含まれる場合には、当該対応する処理パラメータ値に等しく、
b)上記対応する処理パラメータ値が上記第1の部分集合に含まれる場合には、上記飽和値に等しい、
自動スケーリングされた値を含む自動スケーリングされたマップを生成するステップ(A6)と、
上記分析場所に対応する上記自動スケーリングされた値から上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A8a−A11a;A8b−A11b)とを含む方法。 - 各パラメータ値は、予め投与された造影剤で灌流されている上記人体部分の対応する場所の灌流を示す請求項1記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記第1の部分集合の処理パラメータ値は、上記飽和値以上である請求項1又は2記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記飽和値を決定するステップ(A5)は、
上記処理パラメータ値の累積ヒストグラムを計算するステップ(A5)と、
上記飽和値を、上記累積ヒストグラムにおける上記自動スケーリング率に関連付けられた処理パラメータ値に設定するステップ(A5)とを含む請求項1〜3のいずれか1つに記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。 - 上記自動スケーリング率は80%から99.99%の範囲を有する請求項1〜4のいずれか1つに記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A5−A11a−A5−A11b)はさらに、上記自動スケーリングされた値を予め定義された正規化範囲に正規化するステップ(A7)を含む請求項1〜5のいずれか1つに記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A8a−A11a;A8b−A11b)は、上記分析場所に対応する上記自動スケーリングされた値のヒストグラムを計算するステップ(A9a;A9b)を含む請求項1〜6のいずれか1つに記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A8a−A11a;A8b−A11b)はさらに、上記ヒストグラムにパラメトリック関数をあてはめることにより上記ヒストグラムの確率関数を計算するステップ(A10a;A10b)を含む請求項7記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記少なくとも1つの統計的指示子を決定するステップ(A8a−A11a;A8b−A11b)は、上記分析場所に対応する上記分析パラメータ値の上記分布に係る少なくとも1つの統計的パラメータの値を計算するステップ(A11a;A11b)を含む請求項1〜8のいずれか1つに記載の方法(A1−A14a;A8b−A11b)。
- 上記少なくとも1つの統計的パラメータの値を計算するステップ(A11a;A11b)は、上記少なくとも1つの統計的パラメータの値を確率関数から計算するステップ(A11a;A11b)を含む請求項9記載の方法(A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記処理場所はすべての上記場所を含み、上記分析場所は上記場所の部分集合を含む請求項1〜10のいずれか1つに記載の方法(A1−A14 A1−A14a;A1−A14b)。
- 上記少なくとも1つの統計的パラメータは複数の統計的パラメータであり、
上記方法はさらに、各統計的パラメータについて可視の次元を有するグラフにおいて、上記統計的パラメータの各値を示す情報を表示するステップ(A12−A14a)を含む請求項10又は11記載の方法(A1−A14a)。 - 上記統計的パラメータについて複数の基準範囲からなる少なくとも1つの集合を示す情報を格納する知識ベース(724)が設けられ、基準範囲からなる各集合は、上記人体部分の対応する推定された状態を示し、
上記方法はさらに、
上記知識ベースから、上記複数の基準範囲からなる少なくとも1つの集合を検索するステップ(A12)と、
上記複数の基準範囲からなる少なくとも1つの集合の表現を上記グラフに表示するステップ(A13)とを含む請求項12記載の方法(A1−A14a)。 - 上記分析場所に対応する上記分析パラメータ値の上記少なくとも1つの分布は、上記分析場所に対応する上記分析パラメータ値の複数の分布であって、選択された合成場所にそれぞれ対応する複数の分布を含み、各合成場所の上記分析場所は、上記分析場所を含む場所のうちの部分集合を含み、
上記方法はさらに、各合成場所について合成画像を生成するステップ(A12,A13b)であって、上記合成画像は、対応する少なくとも1つの統計的指示子に基づく合成値を含むステップを含む請求項1〜11のいずれか1つに記載の方法(A1−A14b)。 - 各合成場所の上記分析場所は、当該合成場所を中心として周囲に位置する、予め定義された共通の個数の場所を含む請求項14記載の方法(A1−A14b)。
- 各合成場所の上記少なくとも1つの統計的指示子は、上記分析パラメータ値の対応する分布に係る複数の統計的パラメータの各値であり、
上記統計的パラメータについて複数の基準範囲からなる少なくとも1つの集合を示す情報を格納する知識ベース(724)が設けられ、基準範囲からなる各集合は、上記人体部分の対応する推定された状態を示し、
上記合成画像を生成するステップ(A12,A13b)は、
上記知識ベースから、上記基準範囲からなる少なくとも1つの集合を検索するステップ(A12)と、
上記合成場所の上記統計的パラメータの値と上記基準範囲からなる少なくとも1つの集合との比較に従って、各合成場所の上記合成値を設定するステップ(A13b)とを含む請求項14又は15記載の方法(A1−A14b)。 - 上記知識ベース(724)はさらに、基準範囲からなる各集合について異なる基準値を示す情報を格納するように適応化され、
上記合成画像を生成するステップ(A12,A13b)は、
上記知識ベースから、上記少なくとも1つの基準値を検索するステップ(A12)と、
各合成場所の上記合成値を、当該合成場所の上記各統計的パラメータの値を含む複数の基準範囲からなる集合の各値に設定し、そうでなければデフォルト値に設定するステップ(A13b)とを含む請求項16記載の方法(A1−A14b)。 - 上記合成場所はすべての上記場所を含む請求項14〜17のいずれか1つに記載の方法(A1−A14b)。
- コンピュータプログラム(700a;700b)がデータ処理システム(100)上で実行されたとき、請求項1〜18のいずれか1つに記載のデータ処理方法(A1−A14a;A1−A14b)のステップを当該データ処理システム(100)に実行させるコード手段を含むコンピュータプログラム(700a;700b)。
- 請求項1〜18のいずれか1つに記載のデータ処理方法(A1−A14a;A1−A14b)のステップを実行する手段(700a;700b)を含む診断システム(100)。
- 請求項20記載の診断システム(100)を構成する構成方法(800)であって、上記構成方法は、
異なる複数のスキャナ及び/又はその設定を用いて取得された複数のサンプルパラメトリックマップを提供するステップ(806−821)であって、各サンプルパラメトリックマップは、上記人体部分に対応するサンプル人体部分の対応するサンプル場所をそれぞれ特徴付ける複数のサンプルパラメータ値を含むステップと、
上記サンプルパラメトリックマップに従って上記自動スケーリング率を決定するステップ(824)とを含む方法。 - 請求項13記載のデータ処理方法のステップを実行する手段を含む診断システム(100)を構成する請求項21記載の構成方法(800)であって、
上記サンプルパラメトリックマップは、上記サンプル人体部分の異なる推定された状態にそれぞれ対応する上記サンプルパラメトリックマップの複数の部分集合を含み、
上記方法はさらに、
各サンプルパラメトリックマップについてのサンプル飽和値であって、上記サンプルパラメトリックマップの上記サンプルパラメータ値からなる順序付けられたシーケンスを、上記自動スケーリング率に従って決定された所定個数のサンプルパラメータ値を含む第1のサンプル部分集合及び第2のサンプル部分集合に分割するサンプル飽和値を決定するステップ(827)と、
いずれかのサンプルパラメトリックマップにそれぞれ対応する複数の自動スケーリングされたサンプルマップを生成するステップ(827)であって、上記自動スケーリングされたサンプルマップは、上記サンプル人体部分の各サンプル場所について、
a)上記サンプルパラメトリックマップの対応するサンプルパラメータ値が上記第2のサンプル部分集合に含まれる場合には、当該サンプルパラメトリックマップの対応するサンプルパラメータ値に等しく、
b)上記サンプルパラメトリックマップの対応するサンプルパラメータ値が上記第1のサンプル部分集合に含まれる場合には、上記サンプル飽和値に等しい、
自動スケーリングされたサンプル値を含むステップと、
各自動スケーリングされたサンプルマップの上記自動スケーリングされたサンプル値の分布に係る複数のサンプル統計的パラメータ値を計算するステップ(830−842)と、
サンプルパラメトリックマップの対応する部分集合のサンプル統計的パラメータ値から、各推定された状態の複数の基準範囲からなる集合を計算するステップ(845)とを含む方法。 - 上記推定された状態の区別を最適化するように、上記複数のサンプル統計的パラメータ又はそれらの組み合わせから上記統計的パラメータを選択するステップ(839)をさらに含む請求項22記載の方法(800)。
- コンピュータプログラム(800)がデータ処理システム(100)上で実行されたとき、請求項21〜23のいずれか1つに記載の構成方法(800)のステップを当該データ処理システム(100)に実行させるコード手段を含むコンピュータプログラム(800)。
- データ処理システムの作業メモリに直接にロードされることで請求項1〜18のいずれか1つに記載のデータ処理方法を実行するように当該データ処理システムを構成可能なコード手段を含むコンピュータプログラムを具体化する非揮発性のコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品。
- データ処理システムの作業メモリに直接にロードされることで請求項21〜23のいずれか1つに記載の構成方法を実行するように当該データ処理システムを構成可能なコード手段を含むコンピュータプログラムを具体化する非揮発性のコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品。
- 患者の人体部分を分析する診断方法において、上記診断方法は、
上記患者に造影剤を投与するステップと、
上記人体部分に呼びかけ信号を向けるステップと、
上記人体部分の対応する場所に係る上記呼びかけ信号に対する応答をそれぞれ示す複数の入力値をそれぞれ含む複数の入力マップからなるシーケンスを取得するステップであって、各場所の上記複数の入力値からなるシーケンスにパラメトリック関数が関連付けられ、上記人体部分の対応する場所をそれぞれ特徴付ける複数のパラメータ値を含むパラメトリックマップが、対応する上記パラメトリック関数に従って各パラメータ値を設定することにより計算され、上記パラメトリックマップを請求項1〜18のうちのいずれか1つの記載のデータ処理方法に従って処理することで、少なくとも1つの分析領域の少なくとも1つの統計的指示子が取得されるステップと、
上記少なくとも1つの分析領域の上記少なくとも1つの統計的指示子に従って上記人体部分の状態を評価するステップとを含む診断方法。
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