JP2013138854A - 時間分解データを用いた流量測定 - Google Patents

Abstract

【課題】非侵襲性の画像化技法を用いた血流パラメータの推定方法を提供する。
【解決手段】時間的に異なる画像ボリュームが生成される。各個々の画像ボリュームは、異なる時間における画像撮影ボリューム内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す。複数の画像ボリュームから得られる各異なる時間におけるコントラスト剤移動を、画像撮影ボリューム内の血液の流れに関係するパラメータの推定に用いる。パラメータには、血流速度、圧力，冠血流予備量比が含まれる。
【選択図】図１

Description

非侵襲性の画像化技術であれば、患者の内部構造または特徴の画像を、患者に対して侵襲的手技を行なうことなく得ることができる。詳細には、このような非侵襲性の画像化技術は、種々の物理的原理（たとえば、目標ボリュームを通るＸ線の差分透過）に基づいて、データを取得して、画像を構成するか、または別の方法で、観察された患者の内部特徴を表わす。

非侵襲性技術を用いることによって利益を得る場合がある１つの用途は、冠血流予備量比（ＦＦＲ）を求めることである。ＦＦＲは、部分閉塞（たとえば、冠状動脈狭窄）における圧力差を測定して閉塞が心臓筋肉への酸素運搬を妨げる可能性を求めるために用いられる技法である。従来、ＦＦＲは、冠血管系内にカテーテルを挿入することを伴う侵襲的手技である。

しかし、従来、ＦＦＲを求めることに非侵襲性の画像化を応用するためには、大規模なコンピュータ資源が必要である。さらに、ＦＦＲを求めることに対してこのような非侵襲性画像化アプローチが成功することは、画像化モダリティの空間分解能に関係する不正確さが生じるために、および／または生成画像中にモーション・アーチファクトが存在するために、限定される場合がある。

一実施形態においては、血流を推定するための方法が提供される。本方法には、複数の時間的に異なる画像ボリュームを再構成することが含まれる。各個々の画像ボリュームは、異なる時間における画像撮影ボリューム内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す。複数の画像ボリュームから、各異なる時間におけるコントラスト剤移動の測定が導き出される。画像撮影ボリューム内での血液の流れに関係するパラメータが、各異なる時間におけるコントラスト移動の導き出された測定に基づいて推定される。１つの実施においては、流体力学の原理を用いて、管腔の形状および血流パラメータから圧力差パラメータを導き出しても良い。

さらなる実施形態によれば、画像化システムが提供される。画像化システムは、画像ボリュームの周りに回転してある時間間隔に渡って投影データを収集するように構成されたＸ線源と検出器とを含む。画像化システムまた、投影データを受信して１または複数のルーチンを実行するように構成された１または複数の処理コンポーネントを含んでいる。ルーチンは、実行されると、投影データを再構成して複数の時間的に異なる画像ボリュームを生成することであって、各個々の画像ボリュームは、異なる時間における画像ボリューム内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す、生成することと、複数の画像ボリュームから各異なる時間におけるコントラスト剤移動の測定を導き出すことと、各異なる時間におけるコントラスト移動の導き出された測定に基づいて、画像ボリューム内での血液の流れに関係するパラメータを出力することと、を含む行為を生じさせる。１つの実施においては、解剖学的情報（たとえば、管腔のサイズおよび形状）を血流パラメータと組み合わせて、血管に沿って生じる圧力差または分布の推定を導き出す。

さらなる実施形態によれば、１または複数のルーチンをエンコードする１または複数の非一時的なコンピュータ読取可能媒体が提供される。１または複数のエンコードされたルーチンは、プロセッサ上で実行されると、複数の時間的に異なる画像ボリュームを生成することであって、各個々の画像ボリュームは、異なる時間における画像撮影ボリューム内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す、生成することと、複数の画像ボリュームから各異なる時間におけるコントラスト剤移動の測定を導き出すことと、各異なる時間におけるコントラスト移動の導き出された測定に基づいて、画像撮影ボリューム内での血液の流れに関係するパラメータを出力することと、を含む行為を行なわせる。

本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および優位性は、以下の詳細な説明を添付図面を参照して読むことでより良好に理解される。なお図面の全体に渡って同様の文字は同様の部品を表わしている。

本開示の態様によるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化システムのコンポーネントを示すブロック図である。 本開示の態様による理想的なコントラスト到達強度曲線を示す図である。 本開示の態様による漸次的移行を示すコントラスト到達強度曲線を示す図である。 本開示の態様による流れ推定の方法の実施形態のフロー・チャートである。 本開示の態様による空間コントラスト濃度曲線を示す図である。 本開示の態様による時間コントラスト濃度曲線を示す図である。 本開示の態様による異なる空間的位置で収集された２つの時間濃度曲線を示す図である。 本開示の態様による異なる空間的位置で収集された２つの空間濃度曲線を示す図である。 本開示の態様による非一定直径の血管の例を示す図である。

本明細書で述べるように、冠血流予備量比を、時間分解コンピュータ断層撮影血管造影法（ＣＴＡ）または他の好適なモダリティを用いて導き出される流れ測定アプローチを用いて決定する。１つのこのような実施では、時間分解ＣＴＡを用いて行なわれる流れ測定を用いて、心臓および冠血管系に対する流れ測定値（たとえば流速）を導き出すことができる。しかし、また当然のことながら、流れ測定値を、非心臓性用途に対して（たとえば、脳、肝臓、または他の臓器に関係する血管系に対して）導き出しても良い。さらに、血管内部の異なる位置での血流を正確に測定すれば、本明細書で述べるように、血管内の他の物理的パラメータ（たとえば、圧力）を推定することができる。

なお、本説明の全体に渡って主に時間分解ＣＴＡについて記載しているが、このモダリティの説明は単に一例としてであり、他の方法も使用できることにも注意されたい。実際には、一実施例または一実施形態（たとえば、ＣＴＡ）を特定の状況で説明する限り、このような説明を行なうのは単に、特定の状況および具体例を与えることによって説明を容易にするためである。しかし、このような説明は、同一または同様の好適な血管データが得られる他のアプローチまたはモダリティを用いることを、除外も排除も意図していない。

たとえば、ＣＴＡによって、血管の断面情報を生成することが、人体内の重複構造を取り除くことによって可能になる。いくつかの臨床応用（たとえば、頸動脈内の血流を求めること）では、他の生体構造が、投影から直接コントラスト濃度測定値を求めることに対して影響を与えることはない。すなわち、このような応用では、非ＣＴＡモダリティも、血流を推定するのに有用な場合がある。たとえば、単純なＸ線撮影（たとえば透視モードにおいて）を用いて、血流速度計算値を得ることができる。代替的に、ＣＴスキャナを用いてこのような投影測定を行なうことが、チューブ検出器を所望の配向で置いて連続組の投影を得ることによって可能である。別の場合では、デジタル・サブトラクション血管撮影法（ＤＳＡ）を用いて、ヨウ素コントラスト摂取がない他の高濃度生体構造を取り除くことができる。たとえば、手足を画像化する際、腕および脚骨が、血管内のヨウ素コントラストの測定を妨害する可能性がある。このような臓器を画像化する間に動きはほとんどないため、最初の測定（ヨウ素コントラスト摂取前）と以後の測定（ヨウ素後コントラスト）との間の投影（画像）差を得て、「血管」のみの投影（画像）が示される場合がある。これらの投影（画像）を用いて血流速度を推定することが、本明細書で説明するものと同じアプローチを用いて可能である。非ＣＴＡアプローチの１つの利益は、患者に対する照射量が減ることである。なぜならば、限られた数の投影のみをある時間に渡って収集して、所望の測定値に到達する場合があるからである。

しかし、ＣＴＡが、本明細書で記載する考え方を説明するのに有用なモダリティである限り、本開示により用いても良いＣＴシステムの基本コンポーネントの簡単な説明を示すことが有用な場合がある。たとえば、図１を参照して、ＣＴ画像化システム１０（たとえば、マルチ・スライスＣＴシステム）を示す。ＣＴ画像化システム１０を用いて、ガントリが患者の周りを回転するときに種々の視野角位置でＸ線減衰データを取得しても良い。これらのデータはＣＴＡに適しているであろう。図１に例示した実施形態では、画像化システム１０には、Ｘ線照射源１２が含まれ、コリメータ１４に隣接して位置している。Ｘ線源１２は、Ｘ線管、分散Ｘ線源（たとえばソリッド・ステートもしくは熱Ｘ線源）、または任意の他のＸ線照射源であって、医療用または他の画像の取得に適したものであっても良い。

コリメータ１４によって、Ｘ線１６を、患者１８が位置する領域内に送ることができる。図示した例では、Ｘ線１６は、円錐形ビームおよび／または扇形ビームにコリメートされ、これらは画像撮影ボリュームを通過する。Ｘ線照射２０の一部が患者１８（または他の関心のある対象）の中または周りを通って、検出器アレイ（たとえば、マルチ・スライス検出器）（参照数字２２で大まかに表わされる）に衝突する。アレイの検出器素子によって、入射Ｘ線２０の強度を表わす電気信号が生成される。これらの信号は取得後に処理されて、患者１８内の特徴の画像が再構成される。

供給源１２はシステム・コントローラ２４によって制御される。システム・コントローラ２４は、ＣＴＡ検査シーケンスに対する電力および制御信号の両方を与える。図示した実施形態では、システム・コントローラ２４は、供給源１２の制御をＸ線コントローラ２６（システム・コントローラ２４のコンポーネントであっても良い）を介して行なう。このような実施形態では、Ｘ線コントローラ２６は、電力およびタイミング信号をＸ線源１２に与えるように構成しても良い。

また、検出器２２はシステム・コントローラ２４に結合されている。システム・コントローラ２４は、検出器２２内で生成された信号の取得を制御する。図示した実施形態においては、システム・コントローラ２４は、検出器によって生成された信号を、データ取得システム２８を用いて取得する。データ取得システム２８は、検出器２２の読み取りエレクトロニクスによって収集されたデータを受信する。データ取得システム２８は、サンプリングされたアナログ信号を検出器２２から受信して、データをデジタル信号に変換し、後述するプロセッサ３０による以後の処理に備えても良い。代替的に、他の実施形態では、デジタル／アナログ変換を、検出器２２自体に設けられた回路によって行なっても良い。システム・コントローラ２４はまた、取得した画像信号に関して種々の信号処理およびろ過機能を実行して、たとえばダイナミック・レンジの初期調整、デジタル画像データのインターリービングなどを図っても良い。

図１に例示した実施形態では、システム・コントローラ２４は、回転サブシステム３２および線形位置決めサブシステム３４に結合されている。回転サブシステム３２によって、Ｘ線源１２、コリメータ１４、および検出器２２を、患者１８の周りに１または複数回転回転させることができ、たとえば主に患者の周りのｘ、ｙ平面内で回転させることができる。なお、回転サブシステム３２には、ガントリが含まれる場合があり、ガントリの上に、個々のＸ線放射および検出コンポーネントが配置される。したがって、このような実施形態では、システム・コントローラ２４を用いてガントリを動作させても良い。

線形位置決めサブシステム３４によって、患者１８（または、より具体的には、患者を支持するテーブル）を、ＣＴシステム１０の穴内で（たとえば、ガントリの回転に対してｚ方向に）移動させることができても良い。こうして、テーブルを、ガントリ内で直線的に動かして（連続的または階段状に）、患者１８の特定の領域の画像を形成しても良い。図示した実施形態では、システム・コントローラ２４によって、回転サブシステム３２および／または線形位置決めサブシステム３４の動きが、モータ・コントローラ３６を介して制御される。

一般的に、システム・コントローラ２４は、画像化システム１０の動作を命令して（たとえば、前述した供給源１２、検出器２２、および位置決めシステムの動作を介して）、試験プロトコル（たとえばＣＴＡプロトコル）を実行し、取得データを処理する。たとえば、システム・コントローラ２４は、前述のシステムおよびコントローラを介して、供給源１２および検出器２２を支持するガントリを、関心のある対象の周りに回転させて、Ｘ線減衰データを、対象に対する種々の視野角位置で得ることができ得るようにしても良い。本状況では、システム・コントローラ２４にはまた、信号処理回路と、関連するメモリ回路であって、コンピュータによって実行されるプログラムおよびルーチン（たとえば、本明細書で説明した画像処理または解析技法を実行するためのルーチン）とともに、構成パラメータ、画像データなどを記憶するためのメモリ回路と、が含まれていても良い。

図示した実施形態では、システム・コントローラ２４によって取得および処理された画像信号を処理コンポーネント３０に送って、測定データの処理および／または画像の再構成を図る。処理コンポーネント３０は、１または複数の従来のマイクロプロセッサであっても良い。データ取得システム２８によって収集されたデータを、処理コンポーネント３０に、直接送信しても良いし、またはメモリ３８に記憶後に送信しても良い。データ記憶に適した任意のタイプのメモリを、このような典型的なシステム１０によって用いても良い。たとえば、メモリ３８には、１または複数の光学、磁気、および／またはソリッド・ステート・メモリ記憶構造が含まれていても良い。またメモリ３８は、取得システム・サイトに配置しても良く、ならびに／または、データ、処理パラメータ、および／もしくは画像再構成用ルーチンを記憶するための遠隔記憶装置を含んでいても良い。これについては後述する。

処理コンポーネント３０を、命令および走査パラメータをオペレータからオペレータ・ワークステーション４０（通常、キーボードおよび／または他の入力装置を備えている）を介して受信するように、構成しても良い。オペレータは、システム１０を、オペレータ・ワークステーション４０を介して制御しても良い。こうして、オペレータは、再構成画像を観察すること、および／または別の場合には、システム１０を動作させることを、オペレータ・ワークステーション４０を用いて行なっても良い。たとえば、オペレータ・ワークステーション４０に結合されたディスプレイ４２を用いて、再構成画像を観察し、画像化を制御しても良い。さらに加えて、画像を、プリンタ４４（オペレータ・ワークステーション４０に結合されていても良い）によってプリントしても良い。

さらに、処理コンポーネント３０およびオペレータ・ワークステーション４０を、他の出力装置に結合しても良い。他の出力装置には、標準または専用コンピュータ・モニタおよび関連する処理回路が含まれていても良い。１または複数のオペレータ・ワークステーション４０をさらにシステム内でリンクして、システム・パラメータの出力、試験の要求、画像の視認などを図っても良い。一般的に、システム内に供給されるディスプレイ、プリンタ、ワークステーション、および同様の装置は、データ取得コンポーネントの近くにあっても良いし、またはこれらのコンポーネントから遠隔にあっても良く、たとえば医療施設または病院内の他の場所か、または全く異なる場所であって、画像取得システムに１または複数の設定可能なネットワーク（たとえば、インターネット、仮想プライベート・ネットワークなど）を介してリンクされている所である。

さらに、オペレータ・ワークステーション４０を画像保存通信システム（ＰＡＣＳ）４６に結合しても良いことに注意されたい。ＰＡＣＳ４６自体は、リモート・クライアント４８、放射線科情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、または内部もしくは外部のネットワークに結合して、異なる場所にいる他の者が未処理または処理済み画像データにアクセスし得るようにしても良い。

前述の説明では、ＣＴ画像化システム１０の種々の典型的なコンポーネントを別個に扱っていたが、これらの種々のコンポーネントを、共通のプラットフォーム内にまたは相互接続されたプラットフォーム内に設けても良い。たとえば、処理コンポーネント３０、メモリ３８、およびオペレータ・ワークステーション４０を、本開示の態様により動作するように構成された汎用または専用のコンピュータまたはワークステーションとしてまとめて設けても良い。このような実施形態では、汎用または専用のコンピュータを、システム１０のデータ取得コンポーネントに対して別個のコンポーネントとして設けても良いし、またはこのようなコンポーネントと共通のプラットフォーム内に設けても良い。同様に、システム・コントローラ２４を、このようなコンピュータもしくはワークステーションの一部としてかまたは画像取得専用の別個のシステムの一部として、設けても良い。本実施形態では、ＣＴ画像化システム１０は、冠動脈ＣＴ造影検査（ＣＣＴＡ）または他の画像化応用であって血管系の画像化に適したものにとって好適なシステムであっても良い。たとえば、好適なＣＴ画像化システムは、マルチ・スライスＣＴスキャナ（たとえば、４−スライス、１６−スライス、６４−スライスなど）またはコーン・ビームＣＴスキャナであっても良い。ＣＴスキャナは、回転速度が、完全のガントリ回転に対して約０．３５秒〜約０．５秒であっても良い。

理解され得るように、Ｘ線ベースの技法（たとえばＣＴＡ）を用いて血管系を画像化するときには通常、コントラスト剤（たとえばヨウ素系薬剤）を用いる。コントラス剤を患者に与えて、画像化が行なわれる血管のＸ線不透過性を一時的に増加させる。検出器２２のカバレージが臓器の相当な割合をカバーしている場合には、コントラスト剤を、それが血管を通って流れるときに、画像化モダリティ（たとえば、ＣＴＡ）を介して動的にモニタすることができる。

時間とともに血管内を血液が流れてコントラスト剤が散逸するために、血管内部のヨウ素コントラストの強度は時間に対して一定ではない。多くの場合に、コントラスト空間分布内に勾配を観察することができる。さらに、臓器をそのコントラスト摂取（または流失）段階中に画像化すると、コントラスト流れの進行を生成画像内で観察することができる。本アプローチの実施形態によれば、また後述するように、これらの観察を利用して、血管内部の血流の推定が可能になる場合がある。

たとえば、図２および３を参照して、図２に、理想的なコントラスト到達強度曲線８０を示す。コントラスト到達強度曲線８０では、空間的位置へのコントラスト到達が、明瞭なステップ関数８２によって特徴付けられる。すなわち、理想的なシナリオでは、強度に対するコントラスト剤による寄与が、コントラスト剤が当該位置に到達する瞬間までなく、その時点で、強度の増加が瞬時に起こり、最大となる。

しかし、実際には、コントラスト到達強度曲線８６は、性質上直線または非直線であっても良い漸次的移行（図３）によって特徴付けられる場合がある。たとえば、図３の図示した例では、コントラスト到達強度８８は、サイトにおけるコントラストの増加（すなわち、コントラスト上昇段階）に対応してある時間９０に渡って実質的に直線状である漸次的移行として特徴付けられる場合がある。したがって、サイトへのコントラスト到達を検出する単純な閾値では信頼性が高くない場合があり、特にノイズの存在下でそうである。

このことを念頭において、１または複数の実施形態によれば、ｚ方向（すなわち、供給源１２および検出器２２が回転する軸に沿う方向）での検出器２２のカバレージを利用して、血流をより正確に推定する。詳細には、種々の投影範囲上における再構成されたボリュームによって、時間に対するコントラストの流れについての動的な情報を得る。したがって、再構成されたボリュームから導き出される空間時間情報の組み合わせを用いて、流れ情報を正確に推定することができる。図４に、１つのこのようなプロセスの実施形態を図式的に表わす。ここでは、個々の投影データの組１００（たとえば、ＣＴＡスキャン・プロトコルに従って取得しても良い）を再構成して（ブロック１０２）、互いに時間的に異なる個々の画像ボリューム１０６（すなわち、異なる時間における関心のあるボリュームまたは血管系を図式的に示す）を生成する。これらの時間的に異なる画像ボリューム１０６から、関心のある各時間におけるコントラスト空間分布１１０が決定される場合がある。次に、これらの時間的に異なるコントラスト空間分布１１０において表わされる空間および時間情報を分析して（ブロック１１２）、本明細書で述べるように、関心のあるボリュームまたは血管系内での血液の流れの推定１１４を行なう。さらに、前述したコントラスト空間分布は、特定の配向（たとえば、ｚ軸に沿って）に限定されないことに注意されたい。たとえば、コントラストの空間分布の決定を、湾曲した血管の管腔に沿って、または血管の複数の分岐に沿って分岐の前後で、行なうことができる。コントラストの空間分布を、血管（またはその管腔）の中心線に沿って決定することもできるし、または管腔の断面上での積分強度とすることもできる。

このアプローチに従ってこのような推定を行なうために用いても良いモデリングに関して、１つの基本例では、４次元コントラスト濃度分布をｆ（ｒ，ｔ）と示しても良い。ここで、ｒは空間における３次元ベクトルであり、ｔは時間とともに変わる変数である。したがって、ｆ（ｒ，ｔ₀）は特定の時間ｔ₀における空間濃度分布を記述し、ｆ（ｒ₀，ｔ）は特定の血管位置ｒ₀における時間濃度曲線を示す。ｒ₀およびｒ₁を、単一血管（分岐も狭窄もない）に沿った２つの隣接位置として示すならば、次を仮定することができる。

すなわち、位置ｒ₀からわずかに下流の位置ｒ₁におけるコントラスト濃度曲線ｆ（ｒ₁，ｔ）は単に、ｆ（ｒ₀，ｔ）の濃度曲線を時間遅延したものである。この仮定は、ヨウ素コントラストおよび血液が保存されること（２つの位置の間では、分岐が無いため、血液の損失もコントラストの損失もないこと）と、２つの位置が近接しているためにコントラストの希釈は無視できると仮定できることとに基づいて、妥当なものであるとすることができる。トモグラフィ再構成処理後に、再構成画像のコントラスト濃度曲線は、ｑ（ｒ₁，ｔ）になり、時間窓Γ上での関数ｆ（ｒ₁，ｔ）の積分によって概算することができる。方程式（１）によって記述される等式はやはり成り立つ。

ここで、ｗ（ｔ）は、トモグラフィ再構成処理で用いられる重み関数、フィルタ・カーネル、および補間機能を記述している。流量がｒ₀とｒ₁との間で変化しないと仮定すると、これは次のように簡単になる。

ここで、ｖは血流速度である（すなわち、血液成分が移動する距離は、単に速度と時間との積である）。方程式（３）が示すように、ｒ₀とｒ₁との間の空間上でのコントラスト濃度曲線の形状は、血液がｒ₀からｒ₁へ流れることができる時間枠上で測定したスケール変更された時間濃度曲線（ｘ軸を伸ばすかまたは縮めて変更する）と同じである。したがって、２つの曲線を時間的にマッチングさせる（たとえば、最小二乗フィットを用いて行なう）ことによって、血流速度ｖを信頼性高く計算することができる。なぜならば、距離ｒ₁−ｒ₀が既知だからである。

前述のアプローチを試験するためにシミュレーションを行なった。このシミュレーションでは、半径が３ｍｍの垂直管をシミュレートした（解析および計算を簡単にするため）。この垂直管に、血液とヨウ素の混合物の充填を、直線勾配として、時間に対して２０ＨＵ／ｓで、３００ＨＵのピークに達するものを用いて行なった。血液は、速度１３０ｍｍ／ｓで流れた。ＣＴ取得速度は、０．３５ｓ／回転、９８４視野／回転であり、ｚ上で（すなわち、ＣＴシステムの回転軸に沿って）１６０ｍｍをカバーしていた。投影の組を、５回のガントリ回転に対して、ノイズがある場合とない場合とでシミュレートするとともに、ハーフ・スキャン再構成を行なって２組の４次元画像（ノイズありおよびなし）を生成した。

シミュレートしたデータに基づいて、空間（すなわち、距離）および時間コントラスト濃度曲線を、図５および６に、それぞれプロットした。詳細には、図５は、ノイズあり画像内で観察される強度に対応する空間コントラスト濃度曲線１３０を示し、一方で、空間コントラスト濃度曲線１３２は、ノイズなし画像内で観察される強度に対応する。同様に、図６では、ノイズあり画像内で観察される強度に対応する時間コントラスト濃度曲線１４０を示すことに加えて、ノイズなしの画像内で観察される強度に対応する時間コントラスト濃度曲線１４２を示す。図示したプロットに関して前述の方程式（３）を実証するために、図５のｚカバレージ（すなわち、９１ｍｍ）は、図６の時間範囲（すなわち、０．７ｓ）に速度（１３０ｍｍ／ｓ）を乗じたものに等しい。

さらに、水平軸を適切にスケール変更すると、対をなす対応する曲線が勾配および形状に関してマッチングする。すなわち、時間濃度曲線（図６）の水平軸をスケール変更することによって、空間濃度曲線（図５）とスケール変更した時間濃度曲線との間で、最小二乗誤差の点でマッチングが得られる。そして、水平軸に対するスケーリング因子は血流速度ｖである。したがって、方程式（３）は、血流を計算する正確な方法を与えるように見える。

短距離および短時間枠に対して濃度曲線が実質的に直線であると仮定するならば、速度が推定される場合がある。たとえば、空間濃度曲線対距離の線形フィットを行なって、ＤＣおよび線形係数ｃ_z（０）およびｃ_z（１）が得られる場合がある。同様に、時間濃度曲線対時間の線形フィットを行なって、ＤＣおよび線形係数ｃ_t（０）およびｃ_t（１）が得られる場合がある。そして、次の式を用いて速度を計算することができる。

表１に、前述したノイズなしおよびノイズありの場合について、方程式（４）に基づいて得られた計算結果を示す。再構成されたノイズあり画像の標準偏差はおおよそ２０ＨＵであり、これは、多くの臨床心臓画像と同様である。推定された血流の精度は良好である（すなわち、シミュレートされた血流は１３０ｍｍ／ｓであった）。

前述の説明は、血流を推定するための１つのアプローチに関するものであるが、他の実施では、他の仮定または検討が成り立つ場合がある。たとえば、１つの実施では、ｚに沿って粗いサンプルのみが利用可能であり、たとえば、臓器灌流の場合である。１つのこのような実施形態では、画像データの厚いスライス（たとえば５ｍｍ）を、小さいｚカバレージ（たとえば、２０ｍｍまたは４０ｍｍ）上で取得し、一方で、画像を微細な時間間隔で再構成する。このような実施形態では、前述した仮定のうちのいくつかについては、適用されない場合がある。

このような実施では、方程式（１）に関する前述の仮定（すなわち、下流位置ｒ₁におけるコントラスト時間濃度曲線は単に、位置ｒ₀におけるコントラスト濃度曲線を遅延したものである）に立ち戻って、このシナリオに対処しても良い。詳細には、２つの位置における時間濃度曲線をプロットした場合には、一方は他方の単純なずれであるはずである。たとえば、図７を参照して、２つの時間濃度曲線（曲線１５０および１５２）が、３０ｍｍ離れて示されている。２つの曲線が重なるようにしてずれ量Δｔを推定することによって、血流は単純に次のようになる。

ここで、Ｄは２つのサンプリング位置間の距離である。曲線が短時間範囲で直線であると仮定するならば、両方の曲線をフィッティングさせて、それに対するＤＣおよび線形係数を得ることができる。ｃ_t,r0（０）、ｃ_t,r0（１）、ｃ_t,r1（０）、およびｃ_t,r1（ｔ）。そして、速度は次のように計算することができる。

方程式（６）を用いて導き出される結果は、サンプル間の間隔に敏感な場合があることに注意する場合がある。

前述のアプローチは、血流の速度を計算するのに効果的であるが、これらのアプローチでは通常、時間濃度曲線を形成するために長時間に渡って臓器を走査することが用いられる。このような長時間走査は、ある特定の状況では利用できないかまたは望ましくない場合がある。たとえば、患者がさらされる照射量が限られている場合である。

この問題点に対処するために、時間に対して最小の付加データを用いるアプローチを導き出しても良い。一例として、８８ｍｓ離れて取られた２つの空間濃度曲線（図８の曲線１６０および１６２）について考える。この取得では、本来のハーフ・スキャン取得を単に余分に８８ｍｓだけ延長しており、これは、心臓に対する従来の最小データ取得と比べて、照射量の増加が４０％未満である。神経用途の場合には、これは、従来の最小データ取得と比べて照射量の増加が２５％のみである。前述の例では、一方の曲線は、もう一方の単純なずれである。コントラスト濃度曲線が短い距離で直線であると仮定するならば、２つの曲線に対するＤＣおよび線形係数が得られる場合がある。ｃ_r,t0（０）、ｃ_r,t0（１）、ｃ_r,t1（０）、およびｃ_r,t1（ｔ）。速度は次のように計算することができる。

ここで、Δｔは２つの濃度曲線間の時間差である。比較として、表２に、前述した異なるアプローチ（流量が１３０．００ｍｍ／ｓであるシミュレートしたノイズありおよびノイズなしのデータに対して）の性能を示す。

前述した例では、一定の血管直径を仮定している。血管のサイズが変化する場合、流量は、血液が保存されることに基づいて断面積に反比例する。したがって、血管直径変化を考慮するためには、さらなるスケーリングが必要な場合がある。血管サイズ変化を考慮するために、再度、血液コントラスト・ボリュームが保存される特性を基にしても良い。図９に示すように（図９は非一定直径の血管１７０を示している）、ψ（ｒ）を位置ｒとｒ₁との間の全流体体積として示した場合、この値は、次のように表現される場合がある。

位置ｒ₁における放出の速度は、断面積Ａ（ｒ₁）と速度ｖ（ｒ₁）との積である。時間ｔ（位置ｒにおける流体がｒ₁を通過するのに要する）は単純に、全体積ψ（ｒ）を通る時間である。

このｔの式を方程式（３）に組み込むと次が得られる。

なお、方程式（１０）において、量ψ（ｒ）およびＡ（ｒ₁）は、ＣＴＡ画像から直接測定することができる。数量ψ（ｒ）／Ａ（ｒ₁）は、ｒとｒ₁との間の「等価距離」であり、血管の断面積が一定だったら同じ血液体積を保持するものである。この解釈を用いて、方程式（３）と（１０）との間の類似点について注意する場合がある。方程式（１０）によれば、特定の時刻ｔ₀における空間濃度曲線ｑ（ｒ，ｔ₀）は、特定の下流位置ｒ₁における時間濃度曲線ｑ（ｒ₁，ｔ）を、非線形的に（水平軸に沿って）スケール変更したものである。スケーリング因子は、位置ｒ₁における速度ｖ（ｒ₁）である。一定直径の血管の場合と同様に、測定した空間濃度曲線と時間濃度曲線とをフィッティングすることによって、血流速度が得られる。

同じ方法で、可変サイズの血管について方程式（２）に対応するものに到達する。

ここで、ψ（ｒ₀）はｒ₀とｒ₁との間の血管体積である。この方程式によれば、血管に沿った２つの異なる位置で測定した２つの時間濃度曲線は、同じ形状であり、互いに（時間軸に沿って）ずれている。方程式（１０）および（１１）に基づいて、血流速度を、非一定直径の血管の状況ですでに概説した種々のアプローチに対して推定することができる。

前述では、血管内の異なる点での血流速度を測定するための種々のアプローチについて説明しているが、当然のことながら、このような測定を次に、関心のある他のパラメータ（たとえば、冠血流予備量比または血管内圧力）を導き出すために用いても良い。このようなパラメータを導き出すために、両方の解剖学的情報（管腔のサイズおよび形状）ならびに流れ情報を組み合わせることができる。このようなパラメータを導出するのに、流体力学的な原理（たとえば、ベルヌーイの定理）を用いることができる。詳細には、障害物（たとえば、狭窄）のそれぞれの上流および下流側での血流速度の差は、血流に対する障害物の影響を評価するのに、および／または患者の循環器系疾患に関連する診断を行なうのに、有用な場合がある。

本発明の技術的効果には、非侵襲性の画像化技法を用いた血流パラメータの推定が含まれる。たとえば、血流速度および／または冠血流予備量比が、非侵襲的に評価される場合がある。一実施形態においては、臓器（たとえば心臓もしくは脳）または関連する血管系に対する血流測定値が、時間分解ＣＴＡを用いて得られる場合がある。一実施形態においては、時間分解ＣＴＡを用いて冠血流予備量比を推定する。

この書面の説明では、実施例を用いて、本発明を、ベスト・モードも含めて開示するとともに、どんな当業者も本発明を実施できるように、たとえば任意の装置またはシステムを作りおよび用いること、ならびに取り入れた任意の方法を実行することができるようにしている。本発明の特許可能な範囲は、請求項によって規定されており、当業者に想起される他の例を含んでいても良い。このような他の例は、請求項の文字通りの言葉使いと違わない構造要素を有する場合か、または請求項の文字通りの言葉使いとの違いが非実質的である均等な構造要素を含む場合には、請求項の範囲内であることが意図されている。

Claims (20)

1. 血流を推定するための方法であって、
   複数の時間的に異なる画像を得ることであって、各個々の画像は、異なる時間における画像化された血管内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す、得ることと、
   前記コントラスト剤の前記時間分布および空間分布に基づいて前記画像化された血管内での前記血液の流れに関係するパラメータを推定することと、を含む方法。
2. 前記パラメータには血流速度または圧力が含まれる請求項１に記載の方法。
3. 前記パラメータには冠血流予備量比が含まれる請求項１に記載の方法。
4. 前記パラメータを推定することには、前記複数の画像から１または複数の組み合わされた空間および時間コントラスト濃度関数を導き出すことが含まれる請求項１に記載の方法。
5. 前記パラメータを推定することには、空間濃度曲線対距離の線形フィットを行なうことと時間濃度曲線対時間の線形フィットを行なうこととによって速度を推定することが含まれる請求項１に記載の方法。
6. 前記パラメータを推定することには、第１の線形係数の第２の線形係数に対する割合を決定することによって速度を推定することが含まれ、前記第１の線形係数は前記時間濃度曲線対時間のフィットに関係づけられ、前記第２の線形係数は前記空間濃度曲線対距離のフィットに関係づけられる請求項１に記載の方法。
7. 前記複数の時間的に異なる画像には、再構成ＣＴ画像ボリューム、投影測定、またはデジタル・サブトラクション血管撮影が含まれる請求項１に記載の方法。
8. 画像化システムであって、
   ある時間間隔に渡って視野を協調して画像化するように構成されたＸ線源および検出器と、
   前記投影データを受信し１または複数のルーチンを実行するように構成された１または複数の処理コンポーネントであって、前記ルーチンは、実行されると、
   前記検出器によって生成された１または複数の信号を再構成して、複数の時間的に異なる画像を生成することであって、各個々の画像は、異なる時間において、前記視野内における血管内でのコントラスト剤の空間分布を示す、生成することと、
   前記コントラスト剤の前記時間分布および空間分布に基づいて前記血管内での前記血液の流れに関係するパラメータを推定することと、を含む行為を行なわせる、処理コンポーネントと、を含む画像化システム。
9. 前記画像化システムには、コンピュータ断層撮影血管造影システム、Ｘ線撮影システム、固定ガントリ位置を伴うコンピュータ断層撮影システム、またはデジタル・サブトラクション血管撮影システムのうちの１つが含まれる請求項８に記載の画像化システム。
10. 前記パラメータには血流速度または圧力が含まれる請求項８に記載の画像化システム。
11. 前記パラメータには冠血流予備量比が含まれる請求項８に記載の画像化システム。
12. 前記１または複数の処理コンポーネントは、前記パラメータを、前記複数の画像から１または複数の組み合わされた空間および時間コントラスト濃度関数を導き出すことによって推定する請求項８に記載の画像化システム。
13. 前記パラメータには速度が含まれ、前記１または複数の処理コンポーネントは、前記速度を、空間濃度曲線対距離の線形フィットを行なうことと時間濃度曲線対時間の線形フィットを行なうこととによって導き出す請求項８に記載の画像化システム。
14. 前記パラメータには速度が含まれ、前記１または複数の処理コンポーネントは、前記速度を、第１の線形係数の第２の線形係数に対する割合を決定することによって推定し、前記第１の線形係数は前記時間濃度曲線対時間のフィットに関係づけられ、前記第２の線形係数は前記空間濃度曲線対距離のフィットに関係づけられる請求項８に記載の画像化システム。
15. １または複数のルーチンをエンコードする１または複数の非一時的なコンピュータ読取可能媒体であって、前記１または複数のエンコードされたルーチンは、プロセッサ上で実行されると、
    複数の時間的に異なる画像を生成することであって、各個々の画像は、異なる時間における画像化された血管内でのコントラスト剤の個々の空間分布を示す、生成することと、
    前記コントラスト剤の前記時間分布および空間分布に基づいて前記画像化された血管内での前記血液の流れに関係するパラメータを推定することと、を含む行為を行なわせる、１または複数の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
16. 前記パラメータには血流速度または圧力が含まれる請求項１５に記載の１または複数のコンピュータ読取可能な媒体。
17. 前記パラメータには冠血流予備量比が含まれる請求項１５に記載の１または複数のコンピュータ読取可能な媒体。
18. 各異なる時間における前記コントラスト剤移動の測定は、前記複数の画像ボリュームから１または複数の組み合わされた空間および時間コントラスト濃度関数を導き出すことによって導き出される請求項１５に記載の１または複数のコンピュータ読取可能な媒体。
19. 前記パラメータには、空間濃度曲線対距離の線形フィットを行なうことと時間濃度曲線対時間の線形フィットを行なうこととによって導き出される速度が含まれる請求項１５に記載の１または複数のコンピュータ読取可能な媒体。
20. 前記パラメータには、第１の線形係数の第２の線形係数に対する割合を決定することによって推定される速度が含まれ、前記第１の線形係数は前記時間濃度曲線対時間のフィットに関係づけられ、前記第２の線形係数は前記空間濃度曲線対距離のフィットに関係づけられる請求項１５に記載の１または複数のコンピュータ読取可能な媒体。