JP2014535048A - 最適化された断層撮影画像を生成する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、撮像法、特に、診断のための撮像法の技術分野に関する。【解決手段】本発明の対象は、最適化された断層撮影画像を生成する方法、本発明による方法をコンピュータ上で実施するためのコンピュータプログラム製品、並びに、本発明による方法を用いて生成される最適化された画像である。【選択図】図１ｂ

Description

本発明は、撮像法、特に、診断目的の撮像法の技術分野に関する。本発明の対象は、最適化された断層撮影画像を生成する方法、本発明による方法をコンピュータ上で実施するためのコンピュータ用プログラム製品、並びに、本発明による方法を用いて生成される最適化された画像である。

現代医学では、生きた人間又は動物の解剖学的構造と機能的構造とを可視化し、健康状態を判断するために、様々な撮像法が用いられる。

例えば、通常のＸ線撮影のような、Ｘ線の放射経路内で前後に並んでいる構造体が画像内で重なり合うような投影法とは異なり、断層撮影法では、断面画像と３次元図面（３Ｄ画像）とを生成することができる。断面画像は、検査される体の内部構造を、薄い層を切り出した後に現れたように再現する。３次元図面は、検査される構造体がどのように空間に存在しているかを示す。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）では、例えば、検査されるべき体のＸ線吸収分布が、多方向から生成される。次に、これらの吸収分布から、身体の各々の体積要素に対する吸収度を算出し、断面画像並びに３次元図面を構成することができる。

コンピュータ断層撮影を用いて、場合により造影剤を使用しながら、身体の形態学的／解剖学的構造を表記することができるのに対し、例えば、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）では、生体の生化学的機能を表記することができる。ＰＥＴでは、このために、放射標識されたトレーサを患者身体内に投与する。トレーサは、所定の生体分子に選択的に結合し、トレーサから放出された放射線を録画することにより、体内の生体分子の挙動を可視化することができる。

トレーサの投与後は、トレーサが体内で所望の分布に達するまでに、しばらく時間がかかる。通常、トレーサは、静脈内に投与されるので、血管を通り所望の標的に到達する。投与されたトレーサ分子のうちの一部は、所望の標的領域に特定的に結合し、別の一部は、特定されずに分散される。特定的に結合していないトレーサ分子は、ＰＥＴ撮像でのバックグランド信号に関与するので、断層撮影画像を高い信号対雑音比で得るためには、投与後、特定されずに結合する又は分散されたトレーサ分子の大部分が検査されるべき身体領域を再び離れるまで、録画するのを待つことが有意であることがよくある。

使用されるトレーサと検査される患者の生理パラメータとに従って、トレーサが投与された後から、観察される身体領域から排出される又は代謝分解される前まで、最適な信号対雑音比を得ることができる時間帯がある。

陽電子放出断層撮影は、数多くの崩壊事象の検出に基づいているので、ＰＥＴ走査撮影は、ある程度の時間を要する。記録される事象が多いほど、再構成に利用されるデータの数が多くなり、信号対雑音比が高くなる。事象数は、原理上、トレーサの投与量と走査時間の両方により影響され得る。

しかし、副作用を避けるためには、放射性物質の身体への負担を可能な限り少なくしなければならない。それ故に、副作用を最小限にするためには、トレーサの投与量を可能な限り少なくしなければならない。

走査時間を延ばすことも制限されている。一方では、検査される身体領域は、撮影中に動くことによりトレーサ分布が誤って表記されるので、撮影中に動いてはならない。しかし、動かずに止まっていることは、患者にとって負担である。例えば、呼吸運動や心筋の動きのようないくつかの動きは、生体を測定する際に避けることができない。他方では、トレーサの放射性同位体の半減期及び／又は体内でのトレーサ分解のような因子は、トレーサの時間的な検出可能性及び／又は有意性を限定する。

新規のトレーサを開発する際に、数多くの様々な因子が役割を果たす。開発の目標は、身体への負担が少なく、検査される体についての特定の生体化学情報を高い信号雑音比で供与する、トレーサを提供することである。その場合、計測技術と録画技術とを改善することにより成立する信号雑音比の何れの向上も、トレーサによる身体への負担を最小限にすることになり得る有意な貢献である。

上記の考察は、同様に、他の断層撮影法にも、特に、例えば、トレーサ、造影剤、又は、蛍光色素のような信号生成用の又は信号増強用の補助剤を検査されるべき体に投与するような方法にも当てはまる。

断層撮影画像を高い信号対雑音比で生成し得ることが望ましい。検査される患者への負担は、身体が曝される放射線量及び／又は投与される補助剤の量を考慮しつつ、並びに、検査時間を考慮しつつ、最小限にされるべきである。

上述の考察は、特に、解剖学的な構造体及び／又は機能的な構造体の静止瞬間画像を生成することに関連していたが、特に、体内の事象を、時間を追って追跡することにも当てはまる。本明細書では、身体は、人間又は動物の体も、例えば、計測用ファントム又は物質試料のような、生きていない物体も含む。投与された補助剤の随時変化する挙動を表す画像を生成する際には、観察される身体領域を、さらに長い時間区間にわたり計測する。これから、生理プロセスの時間的な流れについての有意な情報を得られる。続いて、測定データを複数の時間領域に分割し、個別の時間領域に対する各々の体積要素内の信号強度を求め、信号強度−時間曲線を作成する。

この場合、計測時間をより短い分節に分割するにつれて、時間分解能が高くなるが、時間領域を短くすれば、その結果、信号の雑音が強くなるという問題が生じる。従って、時間的情報が少ない又は欠けている場合、雑音の少ない高い空間分解能を得る、或いは、空間分解能が低い場合、高い時間分解能を得る。

J. A. Snyman: Practical Mathematical Optimization; Springer-Verlag 2005/ C. Daniel et al.: Fitting equation to data; 2nd ed., Wiley 1980 / P. Dierckx: Curve and Surface Fitting with Splines, Oxford Science Publications 1996 Molecular Imaging: Computer Reconstruction and Practice, Proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Molecular Imaging from Physical Principles to Computer Reconstruction and Practice, Springer-Verlag 2006 Physiologically based pharmacokinetic modelling; M. B. Reddy他編; Wiley-Interscience 2005/ Peter L. Bonate: Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation; 2nd ed., Springer-Verlag 2011 Ashok Khurana, Nirvikar Dahiya: 3D & 4D Ultrasound - A Text and Atlas, Jaypee Brothers Medical Publishers (P) Ltd., 2004 R. Weissleder et al: Molecular Imaging - Principles and Practice, People's Medical Publishing House, USA, 2010 G. B. Saha: Basics of PET Imaging, 2nd edition, Springer 2010 S. A. Jackson, R. M. Thomas; CT, MRT, Ultrashall auf einen Blick, Elsevier 2009 Olaf Doessel: Bildgebende Verfahren in der Medizin, Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 2000

それ故に、時間分解能を高めることにより生じる空間分解能の損失を、少なくとも部分的に補償し得ることが望ましい。

本発明によれば、上述の課題は、生理学的な周辺条件を考慮しつつ、空間的な測定データをそれに関連する時間的な情報と結び付けることにより解決される。

本発明による第１の形態は、最適化された断層撮影画像を生成する方法であって、前記方法は、
ａ） 計測時間中における患者の体内の領域の特徴を表すデータ集合を準備するステップであって、
データ集合内において、身体領域の特徴の表記が、複数の個別の部分領域に分割されており、
データ集合内において、計測時間が、複数の個別の計測区間に分割されており、
各々の計測区間において、個別の構造値が、各々の部分領域に割り当てられている、ステップと、
ｂ） 計測時間中における身体の領域内での構造パラメータの予想され得る時間変動に関する周辺条件を設定するステップと、
ｃ） 時間的に連続する計測区間に対する個別の部分領域の構造値に基づいて、周辺条件を考慮しつつ、各々の個別の部分領域に対する最適化された構造値を算出するステップと、
ｄ） 計測時間中における選択自在な時点に、体内の領域の特徴を表記しており、且つ、最適化された構造値に基づいている、最適化されたデータ集合を出力するステップと
を少なくとも含む。

断層撮影画像は、時間区間中における体内の領域の特徴を表すデータ集合と解釈される。用語「断層撮影画像」は、断面画像に限定されずに、身体領域を３次元で表記するデータ集合も含むものとする。身体領域の特徴の表記は、以下に詳述されている構造パラメータ及びそれに対応する構造値を基にして行われる。

本発明による方法は、
ａ） 計測時間中における患者の体内の領域の特徴を表すデータ集合を準備するステップであって、
データ集合内において、身体領域の特徴の表記が、複数の個別の部分領域に分割されており、
データ集合内において、計測時間が、複数の個別の計測区間に分割されており、
各々の計測区間において、個別の構造値が、各々の部分領域に割り当てられている、ステップと、
ｂ） 計測時間中における身体の領域内での構造パラメータの予想され得る時間変動に関する周辺条件を設定するステップと、
ｃ） 時間的に連続する計測区間に対する個別の部分領域の構造値に基づいて、周辺条件を考慮しつつ、各々の個別の部分領域に対する最適化された構造値を算出するステップと、
ｄ） 計測時間中における選択自在な時点に、体内の領域の特徴を表記しており、且つ、最適化された構造値に基づいている、最適化されたデータ集合を出力するステップと
を少なくとも含む。

本発明による方法は、計測時間中における体内の領域の特徴を表す第１のデータ集合から、計測時間内の選択自在な時点での体内の領域の特徴を表す第２のデータ集合を生成する。

最適化された第２のデータ集合は、
− 雑音部分が、第１のデータ集合と比べて削減されていることと、
− 長時間わたり走査するのに不都合な悪い画像ぼけが、削減されており、空間解像度が、走査装置の物理的な解像度に近いことと、
− 計測時間中において第１のデータ集合内に含まれ得る、移動、圧縮、膨張、回転等が、通常、低減されていることと、
− 身体領域の特徴の表記が、計測時間内の選択自在な時点に生成されることと、
− 形態機能及び／又は生理機能が、目的通りに強調又は抑制されること
により特徴付けられている。

第１のデータ集合は、人間の体、又は、動物の体、又は、他の体について行われている計測から得られる。好ましくは、計測は、生体について行われている。

第１のデータ集合は、例えば、ＰＥＴ再構成画像、ＣＴ画像、磁気共鳴断層撮影画像（ＭＲＴ画像）、又は、同等の画像のシーケンスである。各々の個別の画像は、計測区間内で発生している。シーケンスは、連続した時間分節若しくは計測区間での画像を示す。用語「シーケンス」及び「時系列」は、本明細書では、同義語として用いられる。全ての計測区間を統合することにより、計測時間を得る。

第１のデータ集合及び第２のデータ集合では、３次元表記を取り扱ってもよいが、２次元表記、従って、断面画像を取り扱ってもよい。取り扱うものが２次元表記であるのか、又は、３次元表記であるのかとは無関係に、以下では、空間領域の特徴の表記について述べる。

データ集合内の空間領域の特徴の表記は、量子化されている。すなわち、空間領域は、離散した数の部分領域（面要素又は体積要素）に分割されている。各々の個別の部分領域は、その空間座標により、その特徴が表記されている。空間内の座標値は、理想では、計測時間中において変化してはならない。計測時間中における第１のデータ集合を生成するのに測定値を取得する際に、身体領域が、計測装置に対して動いていなければ、空間座標は、変化しない。最初に、簡易化のために、計測時間中において領域の動きも、身体の領域の内部の動きも生じておらず、そのため、計測時間中における個々の部分領域の座標が一定であると仮定する。

各々の計測区間において、個別の部分領域に、１つの構造値が割り当てられている。構造値は、考察される計測区間内での部分領域の状態を表記する。各々の部分領域の状態は、パラメータ列により確定される。本発明による方法では、本明細書では構造パラメータと呼ばれている、少なくとも１つのパラメータが考察される。複数のパラメータを考察することも考えられる。構造パラメータは、例えば、Ｘ線吸収度（ＣＴ）、単位時間あたりの崩壊事象数（ＰＥＴ）、ＭＲ緩和時間等のようなパラメータであってもよい。

上記の定義をさらに明らかにするために、例として、コンピュータ断層撮影法と陽電子放出断層撮影法とを挙げる。コンピュータ断層撮影法の画像は、離散した数の体積要素から構成されている空間的なデータ集合であり、各々の個別の体積要素は、その空間座標と吸収値とにより、その特徴が表記されている。通常、吸収値は、濃淡を表す。例えば、「黒」は、最も低い吸収度（濃淡値０）を表し、「白」は最も高い吸収度（例えば、１００度の濃淡では、濃淡値９９）を表す。これにより、空間的なデータ集合が画像で示される。ＣＴの事例で考察される構造パラメータは、組織のＸ線吸収度である。ＰＥＴの事例では、使用される放射性核種の崩壊が、計測時間にわたり検出される。次に、空間的なデータ集合は、全計測時間を分割する任意の時間区間に対して再構成される。その場合、各々の個別の体積要素は、その空間座標と崩壊率とにより、その特徴が表記されている。

本発明による方法は、検査される身体領域の状態をそれぞれ、互いに対して時間間隔をあけて表記する、複数の空間的なデータ集合を必要とする。互いに対する時間間隔は、一定のままであっても、可変であってよい。互いに対する時間間隔と個別のデータ集合の時間長とが知られていることが、重要である。さらに、時間間隔及び時間長は、計測時でも、ＰＥＴの事例のような再構成時でも、考察される構造値の関心のある時間的変化が時間的に分解されるように選択される。従って、時間間隔及び時間長は、構造値の考察される時間的変化よりも小さくなければならない。

本発明による方法のステップａ）は、第１のデータ集合を準備することである。このデータ集合は、計測から得られるので、すなわち、経験に基づいて作り出されたので、雑音成分を有する。

特に、ＰＥＴ画像は、崩壊事象の統計に基づいて、ＰＥＴ画像を生成するために崩壊事象が記録される時間分節が短くなるにつれて高くなる、著しい雑音成分を有する。

本発明によれば、生理学的な周辺条件を考慮しつつ、空間的な測定データをそれに関連する時間的な情報と組み合わせることにより、雑音成分を削減することに成功する。

これらの周辺条件は、本発明による方法のステップｂ）で設定される。ステップｂ）は、時間的にステップａ）の前に行われてもよく、ステップａ）の後に行われてもよい。すなわち、ａ）及びｂ）でのステップの名称は、最初にステップａ）を、次にステップｂ）を行うことを必ずしも意味しない。

周辺条件は、身体の領域内での構造パラメータの時間変動が従う規則性を設定する。構造パラメータの時間変動は、任意ではなく、例えば、身体領域の解剖学的構造、形態及び／又は生理学的機能により、トレーサ又は造影剤を使用する際はトレーサ又は造影剤の物理的特性及び化学的特性により定められている規則性に必然的に従う。そのため、例えば、患者をコンピュータ断層撮像する際に、造影剤を一度投与した後に、構造パラメータとしての吸収度が振動するように増減することは、全く起こり得ない。

トレーサ又は造影剤は、投与されると、観察される身体領域の中に入り、所定の滞留時間後に、再び、この身体領域を離れる。従って、再循環するピークを考慮しなければ、計測技術を用いたトレーサ又は造影剤の追跡では、信号の上昇と、続く、信号の下降とが示されることになる（主要的な最大値）。加えて、例えば、溢出、腫瘍内の漏出、特定的な又は特定されない蓄積のために、追加的に、信号が上昇し、続いて、信号が下降することがあり（副次的な最大値）、副次的な最大値は、時間的に、主要な最大値に後にある。

従って、周辺条件は、どの境界において構造値が変動し得るのか、構造値のどの時間変動が、自然律と相容れるのかを定める。

周辺条件は、例えば、以下のものであってもよい。
− トレーサ又は造影剤を投与した後に血液容積中で希薄することに対する、観察される種内のトレーサ又は造影剤の時定数、
− トレーサ又は造影剤が血液から排出されることに対する、観察される種内のトレーサ又は造影剤の時定数、
− トレーサ又は造影剤濃度の通常の時間変動。
例えば、トレーサ又は造影剤の投与後に、生体内の血管部分内で、ただ１度の信号の上昇、続く、降下が発生し、加えて、その都度、例えば、溢出（トレーサ又は造影剤が、血管壁に浸透するのに十分に小さい場合）、腫瘍内の漏出、特定的な又は特定されない蓄積等のために、たかだか１度の上昇と下降が発生し得る。
薬物動態のモデル関数によっても、これらの時間変動を記述することができる。

本発明による方法におけるステップｃ）では、各々の個別の部分領域に対して、最適化された構造値が算出される。ステップｃ）では、第１のデータ集合と周辺条件とが手元にある必要があり、そのため、ステップｃ）は、時間的に、ステップａ）及びｂ）の後でのみ行うことができる。この算出は、計測された構造値に基づいて、周辺条件を考慮しつつ行われる。最適化された構造値を算出するために、時間的に連続する計測区間において計測された構造値が、互いに対して関連付けられる。
この算出は、様々な形式で行うことができる。以下に、２つの好ましい実施形態を詳述する。

１．分節毎の平滑化
本発明による方法の第１の好ましい実施形では、各々の個別の部分領域に対して、以下の数学的操作を実施する。
ｃ１） 計測時間を複数の分節に分割する操作。個別の分節は、計測時間の領域内の構造値の変動が大きくなるにつれて、短くなる。分節は、少なくとも１つの計測区間を含まなければならない。例えば、コンピュータ断層撮影法又は磁気共鳴断層撮影法では、データ集合を計測する際に、この計測区間が考慮される。
ｃ２） ２つ以上の計測時間領域が、選択された時間分節内にある限り、各々の分節内の構造値を平均する操作。代わりに、分節内での平均化の代わりに、例えば、ＰＥＴの事例であり得るように、考察される分節の時間長を用いて、対応するデータ集合も再構成することができる。
ｃ３） 補償曲線を、平均化された構造値にあてはめる操作。補償曲線は、最適化された構造値を与える。

ステップｃ１）〜ｃ３）は、逐次、記載された順序で行われる。図１では、算出法が、図により明らかにされ、下記の例において詳述される。

分節の大きさは、この計測された構造値に整合される。構造値の大きな変化が見られる計測時間の領域内では、その分節は、構造値が１つの計測区間から次の計測区間まであまり強く変化しない、計測時間の領域内の分節よりも短い。従って、時間に関する構造値の一次導関数が重要である。この導関数が大きいほど、分節は短くなる。

好ましくは、各々の分節の大きさは、時間に関する構造値の一次導関数の量に対して反比例する。

分節は、２つの分節がそれぞれ互いに隣接するように選択することができる。２つ以上の分節がそれぞれ重なり合うように、分節を整えることも考えられる。好ましくは、分節は、時間的に連続する２つの分節が、それぞれ、それらの境界領域内で重なり合うように整えられる。特に好ましい実施形態では、時間的に連続する２つの分節は、それぞれ、境界点で重なり合う。

分節が設定されるとすぐに、各々の分節内にある構造値の平均化が行われる。平均化は、例えば、算術平均値又は幾何学平均値又は調和平均値のような、周知の数学的な平均値を形成することと解釈される。各々の平均値の選択は、とりわけ、考察される構造パラメータと本周辺条件とに従う。通常、算術平均値が形成される。

平均値は、好ましくは、各々の時間分節の中央に割り当てられ、そのため、中央の構造値を時間の関数として示す平均値曲線が生じる。しかし、対応する時間分節の最初の時点に、又は、最後の時点に、又は、別の時点に、平均値をそれぞれ割り当てることも考えられる。

平均値曲線に補償曲線をあてはめる。補償曲線は、本発明による方法のステップｂ）で作成された周辺条件に基づいて選択される。補償曲線は、平均値曲線と補償曲線との間の差が可能な限り少ないようにあてはめられる。加重調整も考えられる。加重とは、重く加重された構造値の領域内の補償曲線が、軽く加重された構造値の領域内よりも平均値曲線からの逸脱が小さいことと解釈される。補償曲線には、例えば、スプライン関数が適している。周辺条件に従って、再循環するピークを考慮せずに、例えば、トレーサ又は造影剤の投与に対しては、最大値が、場合により、例えば、溢出、腫瘍における漏出、特定的な又は特定されない蓄積がある場合は、極大値が、数学的関数内に認められる。この場合、特に、補償曲線の始まりに注意する。トレーサ又は造影剤の投与直後は、高い信号値が急速に変化し得るので、補償曲線の計算を選択する際には、第１の時間分節の中央の前の時点に対する補償曲線が、構造値の変動を有意に表していることに注意する。例えば、簡易な異なる形態では、最初の２つの平均値の上昇を用いて、曲線の始まりを補外することができる。

補償曲線あてはめのために、数学者にとって周知の数学的最適化法が用いられる（例えば、J. A. Snyman: Practical Mathematical Optimization; Springer-Verlag 2005/ C. Daniel et al.: Fitting equation to data; 2nd ed., Wiley 1980 / P. Dierckx: Curve and Surface Fitting with Splines, Oxford Science Publications 1996を参照)。

補償曲線は、連続的な時間曲線であり、離散値からは構成されていないので、計測区間内の任意の時点に、最適化された構造値を与える。

従って、その結果は、最適化された構造値を計測区間内の選択自在な時点に有するデータ集合である。

得られた最適化されたデータ集合内は、考慮された周辺条件に基づいて、データ集合内部の形態学的構造及び／又は生理学的構造を目的通りに強調又は抑制するのを可能にする情報が含まれている。この選択肢は、以下の実施形態では、最適な形式で与えられており、対応する操作が、この実施形態でも可能である。

２． 数学モデルへの整合
本発明による方法の第２の好ましい実施形態では、ステップｃ）で最適化された構造値を算出するために、数学モデルを利用する。

本発明による方法のこの実施形態は、以下の
ｃ１） 身体の領域内の構造値の時間変動を記述する数学モデルを準備するステップと、
ｃ２） 各々の部分領域に対して、前記モデルの少なくとも１つのパラメータを計測された構造値に整合させ、計測された構造値の時間変動を数学的最適化法の結果として最適に再現するモデル関数を求めるステップであって、モデル関数が、最適化された構造値を与え、最適化法により、最適化されたモデルパラメータも得られる、ステップと
を含む。

数学モデルは、本発明による方法のステップｂ）で作成されている周辺条件を表記する。

数学モデルとして、検査される身体領域と、例えば、トレーサ又は造影剤のような、場合により投与される補助剤の物理学的・生物学的・化学的特性とに従って、好ましくは、単一区画モデル又は複数区画モデルが使用される。そのようなモデルは、薬物動態学の当業者には十分に知られている（例えば、Molecular Imaging: Computer Reconstruction and Practice, Proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Molecular Imaging from Physical Principles to Computer Reconstruction and Practice, Springer-Verlag 2006/ Physiologically based pharmacokinetic modelling; M. B. Reddy他編; Wiley-Interscience 2005/ Peter L. Bonate: Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation; 2nd ed., Springer-Verlag 2011を参照)。

そのようなモデルでは、観察される身体領域が、１つ又は複数の区画から構成された本体として観察される。この場合、構造値の各々の時間変動に対して、モデルでは、区画が使用される。例えば、トレーサは、患者の血液中に単回投与された後に、患者及びトレーサに特有の様式及び速度で分散され、徐々に排出され、場合によっては代謝される。トレーサが、生理学的・化学的特性に基づいて血管系を離れ、溢出し得る場合、モデルには、例えば、別の区画が必要とされる。考察されるデータ集合内の構造値の時間変動につながる全ての効果又は生理機能に対して、モデル関数内に、一区画が設けられる。

モデルを用いて構造値の時間変動を最良に再現するために、様々な数学的方法を用いることができる。

そのように、モデルに対して作成可能な差分方程式を解くことにより、薬物動態モデルを構成する際に実行されるような、モデル関数を得ることができる。しかし、考察される構造値の計測時間にわたる時間変動をシミュレートすることによっても、モデル関数を得ることができる。その場合、モデル関数のパラメータを変えることにより、モデル関数を構造値の時間的挙動に、数学的に整合させることができる。数学モデルへの整合によりモデル関数を求めることは、本発明による方法では、好ましくは、シミュレーションの数式を用いて実行される。

その結果は、構造値の時間変動を数学的な意味で最適に再現するモデル関数である。モデル関数は、連続的な時間曲線であり、離散値からは構成されていないので、計測区間内の任意の時点に、最適化された構造値を与える。

さらに、走査される身体の各々の部分領域に対する上記の方法の異なる形態から、構造値の時間変動への各々の区画の影響を指し示す、最適化されたパラメータのデータ集合が得られる。

それにより、個別の区画の関与を強調、低減又は完全に省略することができる。

これは、計測時間内の任意の時点に対するデータ集合を算出する際に、整合計算により求められる、モデルパラメータの最適化された全ての値を使用せずに行われる。１つ又は複数のパラメータの値領域を限定することにより、１つ又は複数の区画の関与に、目的通りに影響を及ぼすことができる。そのようにして、例えば、造影剤支援型磁気共鳴断層撮影を患者に施す際に、出力されるデータ集合内の血管系の明暗対比を、必要に応じて抑制又は強調することができる。

従って、モデル整合の結果は、最適化された構造値を有するデータ集合と、関連するモデルパラメータを有するデータ集合とであり、この結果を用いて、最適化されたデータ集合は、検査データを理解するのに有用な様々な異なる形態で出力される。

上記では、簡易化のために、測定値に基づいている第１のデータ集合を生成する際に、身体領域が、測定装置に対して動いていないと仮定した。これとは反対に身体領域が動いている場合、構造値の時間変動は、観察される身体領域の構造的状態又は機能的状態の変化に由来するばかりでなく、考察される部分領域が測定装置に対して徐々に移動することにも由来する。構造値のこの時間変動は、周辺条件と相容れない場合、記載された方法により削減又は除去される。これは、特に、構造値の観察される時間変動よりも速い動き、又は、例えば、心筋運動のような振動特性を有する動きにより生じる構造値の変動に該当する。

走査ステップ中の意図されない体の動きは、さらに、被走査身体の表記の質を落とすことになり得るので、原則上、測定値に基づいている第１のデータ集合内でこれらの動きを既に識別することができ、削減又は除外することは有利である。しかし、第１のデータ集合が、あまりにも大きな空間的な雑音成分を有する場合、その動きが本発明による方法によっても十分に削減されていない限り、最適化されたデータ集合に基づいて、すなわち、本発明による方法を行った後に、動きを補正することもできる。

本発明による方法のステップｄ）では、最適化されたデータ集合が出力される。最適化されたデータ集合は、検査される体の中の領域の特徴を表す。通常、ステップｄ）内の領域は、ステップａ）内の領域と一致する。しかし、ステップｄ）内の領域が、ステップａ）からの領域の部分領域のみであることも考えられる。ステップｃ）内の最適化された構造値の算出中に又はその算出の終わりに、又は、動きの補正により、部分領域が排除されていることも考えられる。これは、特に、動きのために、全ての計測時間区間において場合により空間的に一致しない、データ集合の境界領域に該当する。

最適化されたデータ集合は、ステップｃ）からの最適化された構造値に基づいている。それ故に、ステップｄ）は、ステップｃ）に続いてのみ行うことができる。

最適化されたデータ集合は、身体の領域の１つの又は複数の２次元図又は３次元図の形で画面上に、又は、印刷物として出力することができる。データ担体上に、機械的に読み取り可能なデータの形で出力することも考えられる。

本発明による方法を用いて生成されている最適化されたデータ集合も、本発明の対象である。

本発明の別の対象は、本発明による方法をコンピュータ上で実施するためのプログラムコードが、機械的に読み取り可能な担体上に保存された、コンピュータ用プログラム製品である。

本発明による方法は、周知の全ての３次元画像又は断層撮影画像を最適化するのに、例えば、ＳＰＥＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ＣＴ画像又はＭＲＴ画像、或いは、３Ｄ又は４Ｄ超音波法若しくは光学式断層撮影からの測定データを最適化するのに適している（該当する文献、例えば、Ashok Khurana, Nirvikar Dahiya: 3D & 4D Ultrasound - A Text and Atlas, Jaypee Brothers Medical Publishers (P) Ltd., 2004; R. Weissleder et al: Molecular Imaging - Principles and Practice, People's Medical Publishing House, USA, 2010; G. B. Saha: Basics of PET Imaging, 2nd edition, Springer 2010; S. A. Jackson, R. M. Thomas; CT, MRT, Ultrashall auf einen Blick, Elsevier 2009; Olaf Doessel: Bildgebende Verfahren in der Medizin, Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 2000を参照）。

本発明による方法を用いて、計測された断層撮影画像列から、一般に明らかに雑音が削減された断層撮影画像が、意外にも生成され、例えば、いわゆるＭＩＰ（最大値投影法）を作成する際に、又は、全ての単回走査にわたり平均化する際に、測定データの動態を失うことはない。

計測時間中において走査される体の中で起こる、又は、走査される体の部分領域内で起こる動きは、多くの場合、本発明による方法により低減される。これは、特に、データ集合の雑音が強い場合に有利である。全計測時間当たり１つのデータ集合のみである静止画像の場合に都合の悪い画像ぼけは、本発明による方法により削減され、その空間解像度は、走査装置の物理的に可能な分解能にほぼ近い。必要に応じて、形態学的構造及び／又は生理学的構造が、目的通りに強調又は抑制されている、身体領域の図面が生成される。これにより、例えば、より良い診断書を作成することができる。

本発明は、図面の説明（図１〜４）において、実施例に基づいて詳説されるが、この実施例に限定されない。

：ＰＥＴデータ集合の個別の部分領域内における生体内ＰＥＴ走査中のトレーサ濃度の模範的な時間変動を示す。 ：ＰＥＴデータ集合の個別の部分領域内における生体内ＰＥＴ走査中のトレーサ濃度の模範的な時間変動を示す。 ：ＰＥＴデータ集合の個別の部分領域内における生体内ＰＥＴ走査中のトレーサ濃度の模範的な時間変動を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な横断面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な冠状面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な矢状面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な横断面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な冠状面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な矢状面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な横断面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な冠状面を示す。 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な矢状面を示す。

実施例
分節毎の平滑化の事例に対して、本発明による方法を以下に説明する。

図１ａに示されているような断層撮影ＰＥＴデータ集合から、個別の空間部分領域に対する構造値の時間変動が与えられる。

この時間変動の始まりでは、トレーサが生体内に投与され、取り込まれた後に予測されるように、信号降下が認められる。その後、曲線は、走査時間の終わりで低い値に降下する前に、見かけ上、もう１つの最大値を通過する。全てのものに、崩壊事象の統計に基づいて、ＰＥＴデータでは異常ではない雑音が重ね合わされている。そのような変動は、血栓向けトレーサに対して予測され得る。この変動は、トレーサが投与後に取り込まれ、浸出するために、データ曲線内に主要な最大値を有し、場合により血管空間内に存在する血栓の中に又はその血栓にトレーサが濃縮されるために、別の最大値を有し得る。従って、この事例に対する周辺条件は、構造値−時間曲線内の主要な最大値と副次的な最大値とを用いて選択される。

分節毎の平滑化に必要とされる分節の長さが、図１ｂに記入されている。分節の長さは、測定曲線から大まかに読み取られる。曲線開始時の構造値の急速な変化には、短い分節が必要とされるのに対し、より長い時間にわたり延びる副次的な最大値には、長い区間が選択される。トレーサ又は造影剤と検査される種との組み合わせで実施されるのが初めてではない測定の場合は、起こり得る構造値の変動とともに、分節長も知られており、それらを相応して選択することができる。

測定データを薬物動態モデルに整合させる場合に、同様のことが当てはまる。

次に、様々な時間分節内にある分節毎の構造値は、平均化され、主要な最大値及び副次的な最大値に対して選択された周辺条件に従って、必要であれば、値の高さで補正される。この構造値曲線では、このために、最後から２番目の分節（４４〜５２分）のやや高い平均値を、最後から３番目の分節（３６〜４４分）の平均値に下方修正する。なぜなら、周辺条件に基づいて、２０分弱付近の明らかに大きな副次的な最大値を除いて、別の最大値が曲線内にあることが許されないからである。

最後に、数学的に、分節の算出された平均値により、補償曲線が引かれ（図１ｃを参照）、それとともに、最適化されたデータ集合が作成された。

図２〜４では、例えば、測定データ集合からの切り抜き図が、解剖学で通常用いられる平面で示されている。図２は、本発明による方法を用いて処理しなかったデータ集合を示す。これに対して、図３では、構造を識別しやすく、個別の点が実質的に少ないので、本発明による方法を用いた雑音の低減がわかりやすい。図４では、図３で識別され得る構造が裏付けられる。しかしながら、全ての計測時間区間にわたり平均化することによって、図４に示されるデータ集合では、図３のデータ集合とは異なり、走査された身体の中のトレーサ分散の挙動をもはや遡って推論することができない。

図面の説明
図１：ＰＥＴデータ集合の個別の部分領域内における生体内ＰＥＴ走査中のトレーサ濃度の模範的な時間変動を示す。
ａ）本発明の方法による雑音の低減を施していない。
ｂ）本発明の方法による雑音の低減を施していない。区間毎の平滑化のステップｃ２）による分節毎平均に適した分節が、追加で（水平線で）記入されている。
ｃ）本発明の方法を用いた後。
図１ｂの分節線は、それぞれ、分節毎平均から得られた値の高さで記入されている。トレーサを投与した直後に、ＰＥＴ走査が開始される。

図２：生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な
（ａ）横断面
（ｂ）冠状面及び
（ｃ）矢状面
を示す。
カニクイザルに対して、ＰＥＴトレーサ研究所からの血栓用トレーサを投与した後、小動物用ＰＥＴスキャナを用いて走査を行った。６０回逐次実施された走査のうちの、本発明の方法による雑音の低減が施されていない、測定データ集合番号２８が示されている。各々の測定データ集合の測定時間は、１分間である。全てのデータ集合の測定は、休止せず、逐次行われた。示された図に対する平面は、図３ａ〜ｃ及び図４ａ〜ｃのものと同一である。図内で識別され得る十字は、本発明によるコンピュータ用プログラム製品でのカーソル位置であり、そのプログラム製品を用いて、図面が作成された。

図３： 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な
（ａ）横断面
（ｂ）冠状面及び
（ｃ）矢状面
を示す。
カニクイザルに対して、ＰＥＴトレーサ研究所からの血栓用トレーサを投与した後、小動物用ＰＥＴスキャナを用いて走査を行った。６０回逐次実施された走査のうちの、本発明の方法を用いた後の、測定データ集合番号２８が示されている。各々の測定データ集合の測定時間は、１分間である。全てのデータ集合の測定は、休止せず、逐次行われた。示された図に対する平面は、図３ａ〜ｃ及び図４ａ〜ｃのものと同一である。図内で識別され得る十字は、本発明によるコンピュータ用プログラム製品でのカーソル位置であり、そのプログラム製品を用いて、図面が作成された。

図４： 生体内３Ｄ−ＰＥＴ走査からの、解剖学的な
（ａ）横断面
（ｂ）冠状面及び
（ｃ）矢状面
を示す。
カニクイザルに対して、ＰＥＴトレーサ研究所からの血栓用トレーサを投与した後、小動物用ＰＥＴスキャナを用いて走査を行った。全測定時間中に走査された６０個の全ての個別のデータ集合の平均が示されている。各々の測定データ集合の測定時間は、１分間である。全てのデータ集合の測定は、休止せず、逐次行われた。示された図に対する平面は、図３ａ〜ｃ及び図４ａ〜ｃのものと同一である。図内で識別され得る十字は、本発明によるコンピュータ用プログラム製品でのカーソル位置であり、そのプログラム製品を用いて、図面が作成された。

Claims (12)

1. 最適化された断層撮影画像を生成する方法であって、
   ａ）計測時間における患者の体内の領域の特徴を表すデータ集合を準備するステップであって、
   該データ集合内において、身体領域の特徴の表記が、複数の個別の部分領域に分割されており、
   該データ集合内において、該計測時間が、複数の個別の計測区間に分割されており、
   各々の計測区間において、個別の構造値が、各々の部分領域に割り当てられている、ステップと、
   ｂ） 前記計測時間における身体の領域内での構造パラメータの予想され得る時間変動に関する周辺条件を設定するステップと、
   ｃ） 時間的に連続する計測区間に対する個別の部分領域の構造値に基づいて、前記周辺条件を考慮しつつ、各々の個別の部分領域に対する最適化された構造値を算出するステップと、
   ｄ） 前記計測時間における選択自在な時点に、前記体内の領域の特徴を表記しており、且つ、前記最適化された構造値に基づいている、最適化されたデータ集合を出力するステップと
   を少なくとも含む、方法。
2. 各々の部分領域に対して、ステップｃ）において、
   ｃ１） 計測時間を複数の分節に分割することであって、前記計測時間の領域内の前記構造値の変動が大きくなるにつれて、前記個別の分節が短くなる、ことと、
   ｃ２） 各々の分節内の各々の部分領域に対する構造値を平均することと、
   ｃ３） 補償曲線を、平均化された構造値にあてはめることであって、前記補償曲線が、最適化された構造値を与える、ことと
   が実行されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. ステップｃ）における各々の分節の大きさが、時間に関する前記構造値の一次導関数の量に対して反比例することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
4. 時間的に連続する２つの分節が、それぞれ、それらの境界領域内で重なり合うように、前記分節が整えられていることを特徴とする、請求項２又は３に記載の方法。
5. ステップｃ）において、
   ｃ１） 前記身体の前記領域内の前記構造値の時間変動を記述する数学モデルを準備するステップと、
   ｃ２） 各々の部分領域に対して、前記数学モデルの少なくとも１つのパラメータを計測された構造値に整合させ、前記計測された構造値の前記時間変動を数学的最適化法の結果として最適に再現するモデル関数を求めるステップであって、前記モデル関数が、最適化された構造値を与え、前記最適化の方法により、最適化されたモデルパラメータも得られる、ステップと
   が実行されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
6. 前記数学モデルが、薬物動態学の単一区画モデル又は複数区画モデルであることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 第１のデータ集合が、生体に対して行われた計測から得られることを特徴とする、請求項１ないし６の１項に記載の方法。
8. 第１のデータ集合が、生きていない物体に対して行われた計測から得られることを特徴とする、請求項１ないし６の１項に記載の方法。
9. 第１のデータ集合として、ＳＰＥＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ＣＴ画像、ＭＲＴ画像、又は、３Ｄ又は４Ｄ超音波法或いは光学式断層撮影からの測定データ集合を取り扱うことを特徴とする、請求項１ないし８の１項に記載の方法。
10. 形態学的構造及び／又は生理学的構造を強調又は抑制するために、前記最適化されたデータ集合内において、前記周辺条件に基づいて、構造値を目的通りに変動させることを特徴とする、請求項１ないし９の１項に記載の方法。
11. 請求項１ないし１０の１項に記載の方法により生成される、最適化されたデータ集合。
12. 請求項１ないし１０のうちの１項に記載の方法をコンピュータシステム上で実施するためのプログラム符号化手段付きのコンピュータ用プログラム製品。

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