JP2013503655A - 経時的な動的挙動に基づくパラメトリック画像 - Google Patents
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Abstract
Description
当然ながら、部分的な及び特定の要求を満たすために、当業者は、前述の解決手段に、多数の論理的及び/又は物理的変更及び修正を適用できる。特に、この解決手段は、一つ若しくは複数の実施形態を参照して相当程度詳細に記載されているが、当然ながら、他の実施形態に加えて、形式及び詳細の省略、置換及び変更が可能である。特に、本発明の異なる実施形態は、より徹底的な理解を与える前述の記載で示される(数値例などの)特別な詳述無しで、実施され得る。一方で、不必要な項目で説明を曖昧にしないために、周知の特徴は、省かれたり簡略化されたりしていることもある。しかも、開示の解決手段のいずれの実施形態とも組み合わされて記載される特定の要素及び/又はステップは、一般的な設計の選択事項としてどの他の実施形態にも組み込まれ得ることが、明確に意図されている。
若しくは)通常、他のどの特性に基づいても、差異関数の極性傾向の差異特性に従って、実行され得る。
105・・・中央ユニット、
110・・・画像プローブ、
115・・・マザーボード、
120・・・ドータボード、
130・・・リムーバブルディスク、
140・・・キーボード、
150・・・臓器、
155・・・患者。
Claims (20)
- 患者の臓器を分析するデータ処理方法(A1−A14)において、
前記データ処理方法は、
分析期間における臓器を表す一連のインプット画像を提供するステップ(A1)であって、個々のインプット画像は、前記分析期間内に含まれる対応する取得の瞬間における臓器の対応する位置の呼び掛け信号に対する応答を、各々が示すインプット値のセットを含む、ステップと、
選択された位置のセットのうちの各々と、時間に関する分析関数を関連付けるステップ(A2、A3、A4、A5)であって、前記分析関数は、一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化するものである、ステップと、
前記分析関数に対して時間に関する参照関数を提供するステップ(A2’、A4’、A5、A6’)とを含み、
個々の選択された位置の分析関数を、選択された位置の分析関数と参照関数との間の発散の極性の分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する参照関数と、比較するステップ(A7)と、
個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含むパラメトリック画像を生成するステップ(A8−A13)であって、パラメトリック値は、選択された位置の極性傾向を示す、ステップとにより特徴付けられる
方法。 - 極性傾向が、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異の符号に関する、分析期間における傾向を表す
請求項1に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 個々の選択された位置の分析関数を参照関数と比較するステップ(A7)が、
分析期間における、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異に基づいて、差異関数の表現を計算するステップであって、個々の選択された位置に対するパラメトリック値が、選択された位置の差異関数の符号に関する、分析期間における傾向に従って計算される(400)、ステップを含む
請求項2に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 差異関数の表現を計算する(A7)ステップが、
差異関数の離散表現を計算する(A’)ステップであって、差異関数の離散表現は一連の差異サンプルを含み、それらの各々は、対応するサンプリングの瞬間における分析関数の値と参照関数の値との間の差異に等しい、ステップを含む
請求項3に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 差異関数の表現を計算する(A7)ステップが、
前記一連の差異サンプルを適合させることにより差異関数のパラメトリック表現を計算するステップ(415)を含む
請求項4に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - パラメトリック画像を生成する(A8−A13)ステップが、
選択された位置の極性傾向に従って、複数の所定のクラスの間の一つに、個々の選択された位置を分類する(A8)ステップと、
対応するクラスに従って、個々の選択された位置のパラメトリック値を設定する(A10)ステップとを含む
請求項1乃至5のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 個々の選択された位置を分類する(A8)ステップが、
差異関数が分析期間内にて主として正である場合、選択された位置を正の単極性クラスに分類し、
差異関数が分析期間内にて主として負である場合、選択された位置を負の単極性クラスに分類し、
差異関数が分析期間の第1の部分内にて主として正であり、第1の部分に続く分析期間の残りの第2の部分内にて主として負である場合、選択された位置を正−負の両極性クラスに分類し、
差異関数が分析期間の更なる第1の部分内にて主として負であり、更なる第1の部分に続く分析期間の残りの更なる第2の部分内にて主として正である場合、選択された位置を負−正の両極性クラスに分類し、及び/又は、
差異関数が分析期間内にて実質的にゼロである場合、選択された位置をヌルクラスに分類するステップ(406−469)を含む
請求項6に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 選択された位置を分類するステップ(406−469)が、
参照関数が正である参照関数に関する、分析期間における積分に従って、正のエネルギを計算するステップ(409、430;415−418、430)と、
参照関数が負である参照関数の絶対値に関する、分析期間における積分に従って、負のエネルギを計算するステップ(409、430;415−418、430)と、
正のエネルギと負のエネルギの合計が閾値より小さい場合、選択された位置をヌルクラスに分類し、正のエネルギが更なる閾値を超える場合、選択された位置を正の単極性クラスに分類し、負のエネルギが更なる閾値を超える場合、選択された位置を負の単極性クラスに分類し、及び/又は、それら以外の場合、選択された位置を正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類するステップ(436−469)とを含む
請求項7に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 選択された位置を正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類するステップ(436−469)が、
参照関数が分析期間内に最大値に到達する正のピークの瞬間を計算するステップ(451;457)と、
参照関数が分析期間内に最小値に到達する負のピークの瞬間を計算するステップ(451;457)と、及び、
最大ピークの瞬間が最小ピークの瞬間を超える場合、選択された位置を正−負の両極性クラスに分類し、最小ピークの瞬間が最大ピークの瞬間を超える場合、選択された位置を負−正の両極性クラスに分類するステップ(463−469)とを含む
請求項8に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - パラメトリック画像を生成する(A8−A13)ステップが、
個々の選択された位置に対して、分析期間における選択された位置の分析関数と参照関数との間の発散を計測する強度値を計算(A8)し、対応する強度値に従って個々の選択された位置のパラメトリック値を設定するステップを含む
請求項1乃至9のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 個々の選択された位置に対する強度値を計算(A8)するステップが、
差異関数の絶対値に関する、分析期間における、積分に従って、強度値を設定するステップを含む
請求項3を直接若しくは間接に引用する際の請求項10に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - パラメトリック画像をディスプレイ(A14)するステップであって、パラメトリック画像の個々のパラメトリック値が、対応するクラスのためのクラス可視化ディメンジョン及び/又は対応する強度値のための強度可視化ディメンジョンを有するグラフ表現により、ディスプレイされる、ステップを更に含む
請求項6乃至11のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - クラス可視化ディメンジョンは、各々が対応するクラスのためのものである複数のカラーを含み、強度可視化ディメンジョンは、強度値に対応する輝度を含む
請求項12に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 参照関数を提供する(A2’、A4’、A5、A6’)ステップが、
参照位置のセットを選択するステップと、
一連のインプット画像内の参照位置のインプット値の傾向をモデル化する参照関数を決定する(A5,A6’)ステップとを含む
請求項1乃至13のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - 参照関数を決定する(A5,A6’)ステップが、
個々のインプット画像内の参照位置のインプット値の平均値を計算するステップ(A5)と、
一連のインプット画像内の平均値の傾向をモデル化する参照関数を決定するステップ(A6’)とを含む
請求項14に記載のデータ処理方法(A1−A14)。 - データ処理システム上で稼働する際、請求項1乃至15のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)のステップをデータ処理システム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(300)。
- 請求項1乃至15のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法(A1−A14)のステップを実行するための手段(300)を含む診断システム(100)。
- コンピュータプログラムを格納する非一時性コンピュータ読み取り可能媒体を含むコンピュータプログラムプロダクトであって、コンピュータプログラムはデータ処理システムのワーキングメモリ内に直接ロードされるコード手段を含み、このことにより、データ処理システムが患者の臓器を分析するデータ処理方法を実行するように構成されており、
データ処理方法は、
分析期間における臓器を表す一連のインプット画像を提供するステップであって、個々のインプット画像は、前記分析期間内に含まれる対応する取得の瞬間における臓器の対応する位置の呼び掛け信号に対する応答を、各々が示すインプット値のセットを含む、ステップと、
選択された位置のセットのうちの各々と、時間に関する分析関数を関連付けるステップであって、前記分析関数は、一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化するものである、ステップと、
前記分析関数に対して時間に関する参照関数を提供するステップと、
個々の選択された位置の分析関数を、選択された位置の分析関数と参照関数との間の発散の極性の分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する参照関数と、比較するステップと、
個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含むパラメトリック画像を生成するステップであって、パラメトリック値は、選択された位置の極性傾向を示す、ステップとを含む
コンピュータプログラムプロダクト。 - 患者の臓器を分析する治療方法において、
分析期間において、呼び掛け信号を臓器に加えるステップと、
分析期間において、臓器を表す一連のインプット画像を取得するステップであって、個々のインプット画像は、分析期間内に含まれる対応する取得瞬間の臓器の対応する位置の呼びかけ信号に対する応答を、各々が示すインプット値のセットを含み、インプット画像は、時間に関する分析関数を、選択された位置のセットの各々と関連付けるように処理され、分析関数は、一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化し、個々の選択された位置の分析関数を、選択された位置の分析関数と参照関数との間の発散の極性に関する、分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する、時間に関する参照関数と比較し、個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含むパラメトリック画像を生成し、パラメトリック値は選択された位置の極性傾向を示す、ステップと、
パラメトリック画像に従って臓器の状況を評価するステップと
を含む方法。 - 呼び掛け信号を加える前に、患者に造影剤を投与するステップを更に含む、
請求項19に記載の方法。
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