JP2015532872A

JP2015532872A - かん流撮像

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Publication number: JP2015532872A
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Inventors: カルミ，ラズ
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Filing date: 2013-10-31
Publication date: 2015-11-16
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Abstract

本願では、空間的に絡み合った組織成分が個々の組織成分に分けられ、それらの個々の組織成分についてのかん流マップが生成されて視覚的に提示される、４Ｄデータセット（すなわち、コントラストを強調された３Ｄボリュームの時系列）における不均質組織のかん流特性を解析するアプローチが記載される。一例において、アプローチは、４Ｄデータセットを電子フォーマットにおいて取得するステップと、評価される時間フレーム毎に評価されるボクセル毎の異なる組織成分の夫々について異なる時間活動曲線を生成するステップと、少なくとも時間活動曲線に基づき異なる組織成分の夫々について異なるパラメータマップを示す信号を生成するステップとを有する。任意に、異なる成分のパラメータの間の関係は決定され、相対マップにおいて示される。

Description

以下は、概して、かん流撮像に係り、コンピュータ断層撮影（computed tomography）（ＣＴ）への特定の適用をもって説明される。しかしながら、以下はまた、磁気共鳴撮像（magnetic resonance imaging）（ＭＲＩ）、陽電子放出断層撮影（positron emission tomography）（ＰＥＴ）、単光子放出コンピュータ断層撮影（single photon emission computed tomography）（ＳＰＥＣＴ）、超音波（ultrasound）（ＵＳ）及び／又は他の撮像モダリティに従う。

ＣＴかん流撮像は、例えばヨード造影剤等の造影剤を用いて、臓器及び組織における血流に関する撮像特性を通じて機能情報を提供する。典型的なかん流試験は、多数の異なる時点についての関心のあるボリュームの反復的な撮像を必要とする。例えば、連続したスキャンの間で数秒の差（例えば、時間フレーム毎に１〜１０秒）をもって３〜３０回の反復的なスキャンを必要とする。一般的なかん流技術において、造影剤のボーラスは患者の脈管系に投与され、関心領域からの画像は、関心領域にある組織を経る造影剤ボーラスの通過をカバーする期間に収集される。

時間にわたる造影剤の局所的な濃度変化は、生理的パラメータを解析するために使用される。臨床業務において、かん流画像系列が空間解析アルゴリズムにより定性的に検査され又は定量的に評価されることは一般的である。定量化された結果は、ある領域について又はボクセル毎に、血流、血液容量、平均通過時間、到着時間、浸透性、行過時間、ピーク強度、最大傾斜、及び／又は他のパラメータの測定を含んでよい。多くの腫瘍型及び／又は他の組織に関係がある不均質組織のかん流撮像は、しばしば、正確なかん流定量化の課題をもたらす。

例として、異なる組織成分が関心領域内で空間的に絡まり合うことがあり、よって、動的捕捉の間のわずかな患者又は臓器の動きさえ、時系列が空間的に整列され得ないために重大な解析エラーを持ち込むことがある。これを軽減するための１つのアプローチは、画像を平滑化し、臓器領域の平均かん流値を計算することであった。これを軽減するための他のアプローチは、例えば、ヒストグラム又はセグメンテーション技術を用いることによって、関心領域におけるボクセルを集合的に解析することであった。残念ながら、そのようなアプローチは、不均一組織のかん流パラメータの総合的解析を依然として提供しない。

本願で記載される態様は、上記の問題及び他に対処する。

以下は、空間的に絡み合った組織成分が分離され、個々の組織成分についてのかん流マップが生成されて視覚的に提示される、４Ｄデータセット（すなわち、コントラストを強調された３Ｄボリュームの時系列）における空間的に絡み合った不均質組織のかん流特性を解析するアプローチを記載する。

一態様において、方法は、２又はそれ以上の時間フレームについてのコントラストを強調されたかん流撮像データのボクセルの複数の３次元ボリュームを含み、該３次元ボリュームが前記時間フレームのうちの少なくとも１つにおいて同じ関心領域にある少なくとも２つの異なる組織成分を表すデータを含む４次元データセットを電子フォーマットにおいて取得するステップと、評価される時間フレーム毎に評価されるボクセル毎の前記異なる組織成分の夫々について異なる時間活動曲線を生成するステップと、少なくとも前記時間活動曲線に基づき前記異なる組織成分の夫々について異なるパラメータマップを示す信号を生成するステップとを有する。

他の態様において、プロセッシングシステムは、２又はそれ以上の時間フレームについてのコントラストを強調されたかん流撮像データのボクセルの複数の３次元ボリュームにおいて評価されるボクセル毎のヒストグラムを生成し、前記３次元ボリュームが前記時間フレームのうちの少なくとも１つにおいて同じ関心領域にある少なくとも２つの異なる組織成分を表すデータを含むヒストグラム生成部と、評価される時間フレーム毎に評価されるボクセル毎の前記異なる組織成分の夫々について異なる時間活動曲線を生成する時間活動曲線（time activity curve）（ＴＡＣ）生成部と、少なくとも前記時間活動曲線に基づき前記異なる組織成分の夫々について異なるパラメータマップを示す信号を生成するかん流マップ生成部とを有する。

他の態様において、撮像システムは、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行される場合に、該プロセッサに、空間的に絡み合った組織成分を２又はそれ以上の組織分類に分け、個々の組織成分の夫々についてかん流マップの組を生成することによって、不均質組織のかん流特性を解析させる１又はそれ以上のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読記憶媒体を含む。

本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置において且つ様々なステップ及びステップの配置において具体化してよい。図面は、単に、好適な実施形態を説明することを目的とし、本発明を制限するよう解釈されるべきではない。

撮像システムに関連してプロセッシングシステムを概略的に例示する。図１のプロセッシングシステムの例を概略的に表す。体積画像の部分、重み付きマスク、及び重み付きヒストグラムを表す。時系列の異なるボリューム毎のボクセルの重み付きヒストグラム及びその中の組織成分範囲を例示する。時系列のあるボリュームについてのボクセルの重み付きヒストグラム及びその中の組織成分範囲を例示する。ヒストグラムから異なる組織成分毎に生成される複数のＴＡＣを例示する。図６の複数のＴＡＣを決定する第１のモデルを表す。図６の複数のＴＡＣを決定する第２の異なるモデルを表す。ヒストグラムから異なる組織成分毎に生成される複数のＴＡＣの他の例を表す。複数の分離される絡み合った組織成分のうちの１つについてのかん流マップを表す。複数の分離される絡み合った組織成分のうちの他の１つについてのかん流マップを表す。全ての時間フレームの画像データを平滑化した後の、組織成分が分離されない先行技術のかん流マップを表す。複数の分離される絡み合った組織成分のうちの１つについての相対マップを表す。複数の分離される絡み合った組織成分のうちの他の１つについての相対マップを表す。オプティマイザを含むプロセッシングシステムの変形例を概略的に表す。空間的に絡み合った不均質組織成分を分離する方法を概略的に表す。

以下は、空間的に絡み合った組織成分が分離され、個々の組織成分についてのかん流マップが生成されて視覚的に提示される、４Ｄデータセットにおける空間的に絡み合った不均質組織のかん流特性を解析するアプローチを記載する。

図１は、例えばＣＴスキャナ等の、例となる撮像システム１００を概略的に表す。他の実施形態において、撮像システム１００は、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ＵＳ、それらの組み合わせ、及び／又は動的な、コントラストを強調された撮像スキャンを実行するよう構成される他の撮像システムのうちの１つ又はそれ以上を有することができる。表されている撮像システム１００は、固定ガントリ１０２と、固定ガントリ１０２によって回転可能に支持され且つｚ軸に関して検査領域１０６の周りを回転する回転ガントリ１０４とを有する。

例えばｘ線管等の放射線源１１０は、回転ガントリ１０４によって回転可能に支持され、回転ガントリ１０４とともに回転し、検査領域１０６を横断する多色放射線を放射する。放射線感受性検出器アレイ１１２は、検査領域１０６を横切って放射線源１１０の反対側に円弧の範囲を定め、検査領域１０６を横断する放射線を検出し、それを示す信号を生成する。対象支持体１０８は、検査領域１０６において対象又は被検者を支持する。

任意の注入器１１４は、例えば、例えばかん流スキャン等の、コントラストを強調された撮像プロシージャのために、造影剤を注入するよう構成される。表されている注入器１１４は撮像システム１００によって制御され、撮像システム１００は、造影剤を投与するよう注入器１１４をトリガ又は呼び出ししてよい。造影剤は、代替的に、医師等によって手動により投与され得る。造影剤が手動により投与される場合に、注入器１１４は省略可能である。

再構成部１１６は、投影データを再構成して体積画像データを生成する。かん流撮像のために、これは、スキャンされる関心のある組織を通るかん流を示す、コントラストを強調された体積（３Ｄ）画像データの時系列（すなわち、４Ｄデータセット）を再構成することを含む。汎用のコンピュータはオペレータコンソール１１８として働く。コンソール１１８に常駐するソフトウェアは、オペレータが、例えば、かん流撮像プロトコルを選択するよう、スキャナ１００と対話することを可能にする。

プロセッシングシステム１２６は、撮像システム１００及び／又は他の撮像システムによって生成された４Ｄデータセットを処理する。表されている実施形態において、プロセッシングシステム１２６は、撮像システム１００から４Ｄデータセットを取得する。他の例では、プロセッシングシステム１２６は、記憶媒体、例えば、ポータブルメモリ、サーバ、データベース、放射線医学情報システム（radiology information system）（ＲＩＳ）、病院情報システム（hospital information system）（ＨＩＳ）、電子医療記録（electronic medical record）（ＥＭＲ）、画像保管通信システム（picture archive and communication system）（ＰＡＣＳ）、及び／又は他のデータレポジトリから４Ｄデータセットを取得する。

以下でより詳細に記載されるように、プロセッシングシステム１２６は、スキャンされた組織の中の空間的に絡み合った不均質組織成分（分類）を少なくとも２つの異なる成分に分離するよう構成され、このことは、組織成分の夫々についての個別のマップを含む、組織の同じ空間領域（ボクセル）についての２又はそれ以上の異なる組のかん流マップを生成することを可能にする。そのような組織の例には、制限なしに、正常組織、腫瘍性組織、肝組織、肺組織、臓器実質を通る小さい血管の網目若しくはメッシュを含む組織領域、並びに／又は組織メッシュの小さいセグメントどうしの間のエアポケット及び肺組織のメッシュ様構造がある。

プロセッシングシステム１２６は、例えば物理メモリ及び／又は他の非一時的な媒体等のコンピュータ可読記憶媒体において埋め込み、符号化、等されている１又はそれ以上のコンピュータ可読命令を実行する１又はそれ以上のプロセッサを介して実装可能である。追加的に、又は代替的に、コンピュータ可読命令のうちの少なくとも１つは、搬送波、信号、及び／又は他の一時的な媒体によって運ばれ得る。

図２は、プロセッシングシステム１２６の例を概略的に表す。図示されるように、プロセッシングシステム１２６は、入力として４Ｄデータセットを受け取る。

マスク生成部２００は、目下解析されている関心のあるボクセル（又はボクセルの領域）を囲むボクセルの値を重み付けするための重みのマスクを生成し、マスク適用部２０２は、そのマスクを、解析されているボクセルに適用する。図３は、ボクセル３０４のボリューム３０２を、それに適用される３Ｄガウスマスク３０６とともに示す。マスク３０６は、ボクセル３０８からある半径距離において、定義されたシグマ値（又は幅）及び定義されたカットオフを備える。ボクセル３０８に隣接するボクセルの部分は、１に近い値により重み付けされ、そして、重みの値は、ボクセル３０８からのボクセルの距離とともに小さくなる。他の重み付け関数（例えば、二極、直線、指数、段状、等）がまた、ここでは考えられている。

図２及び３を参照して、ヒストグラム生成部２０４は、ボクセル３０４のうちの１又はそれ以上及び１又はそれ以上の時間フレーム、例えば、ボクセル３０４及び／又はマスク３０６に基づく時間フレームの夫々又はサブセットについて、重み付きヒストグラム３１０を生成する。例となるヒストグラム３１０において、ｘ軸３１２は、画像情報を示す値を表し（例えば、ＣＴ画像におけるハウンズフィールドユニット（Hounsfield unit）（ＨＵ））、ｙ軸３１４は、各ボクセル３０４の寄与にマスク３０６からの対応する重みを乗じた後の、ＨＵ値毎のボクセルの数を示す値を表す。明りょうさ及び簡潔さのために、図３は、ただ２つのボクセル３０４及び１つの時間フレームの重み付けされた寄与を示す。

マスク３０６によれば、ボクセル３０４が関心のあるボクセル３０８から相対的に遠い場合、ｙ軸３１４におけるヒストグラムへのそのボクセルの寄与は比例的に小さくなるが、ｘ軸３１２へのその寄与は変わらない。このように、ある空間位置に対応するヒストグラム３１０の形状は、動きによって及び／又は別なふうに引き起こされる、スキャンの連続した時間フレームの間の何らかの組織ミスアライメントに対してそれほど敏感でない。加えて、中央のボクセルから外に向かって漸進的に小さくなる重み付けパターンは、それほど寄せ集め的でないかん流マップに寄与する。一般に、ヒストグラムは、解析されるボクセルの周囲の重み付き画像情報を表す。

より具体的な例として、制限されない適切な３Ｄガウスマスク３０６は、Ｗ_０（ｉ，ｊ，ｋ）＝ｅｘｐ（−（ｉ^２・ｒ_ｘ ^２＋ｊ^２・ｒ_ｙ ^２＋ｋ^２・ｒ_ｚ ^２）／２／ζ^２）として定義可能であり、このとき、［ｒ_ｘ，ｒ_ｙ，ｒ_ｚ］は、画像ボリュームにおける指向性のミリメートル／ピクセルスケーリングであり、［ｉ，ｊ，ｋ］は、Ｗ_０が所定の閾値を上回るインデックス（関心のあるボクセル［０，０，０］の周囲）である。正規化された重みマスクＷは、ΣＷ＝１を満足するよう導出され得る。ガウス幅ζ（単位ミリメートル）はヒストグラムの“クラスタリング幅”を決定する。関連するハウスフィールドユニット（ＨＵ）範囲におけるヒストグラムのビンパーティションは予め定義される。重み付きヒストグラムは、（関心のあるボクセルに近接して）マスクによってカバーされる各ボクセルが、対応するマスク重みを、画像ボクセルＨＵ値を含むヒストグラムビンの高さに加えるプロセスにおいて、構成される。このように、中央のボクセルから外に向かって漸進的に小さくなる重み付けパターンは、滑らかであり且つそれほど寄せ集め的でないかん流マップに寄与する。

図２に関して、ヒストグラム評価部２０６は、重み付きヒストグラムを評価し、組織成分毎の代表値を決定する。この例では、組織成分の数は、予め定義されて、組織分類メモリ２０８に記憶される。他の例では、組織成分の数は、組織成分の所望の数を特定するユーザ入力を示す信号を介して特定され、あるいは、４Ｄデータセットに基づき（例えば、スキャンされた組織や撮像プロトコルに基づき）自動決定され、あるいは、他の方法によって特定又は決定される。簡潔さ及び明りょうさのために、以下は、組織成分の数が２である例を記載する。

図４は、３つの異なる時間フレームについて同じボクセルを夫々表す３つの例となるヒストグラム４０２、４０４及び４０６を示す。図２及び４を参照して、ヒストグラム評価部２０６は、各ヒストグラムを、成分の数に等しい数のセクション又は範囲に分割するヒストグラム分割部２１０を有する。図示されるように、ヒストグラム４０２は、等しい幅を有し且つより高い割合で重なり合う（＞５０％の重なり）セクション４０８及び４１０に分割され、ヒストグラム４０４は、同じ幅を有し且つより低い割合で重なり合う（＜５０％の重なり）セクション４１２及び４１４に分割され、ヒストグラム４０６は、同じ幅を有し且つ重なり合わずにギャップを有するセクション４１６及び４１８に分割される。

他の例では、少なくとも２つの範囲は異なる幅を有する。ヒストグラム評価部２０６は、セクション４０８〜４１８の夫々について代表値を決定するヒストグラム代表値決定部２１２を更に有する。この例では、ヒストグラム代表値決定部２１２は、セクション４０８〜４１８の各セクション周りのモーメント（例えば、一次、二次、又はより高次）を決定することによって、代表値を決定する。幅は、モーメントを計算するための幅を更に定義することができる。他のアプローチがまた、ここでは考えられている。

図５は、他の例を表す。この例に関し、２つの組織成分についての単一のヒストグラム５００の解析が記載される。

図２及び５を参照して、ヒストグラム分割部２１０は、表されている実施形態において全体の範囲の５％（又は他のパーセント）に満たない範囲に相当する下位ＨＵ範囲からのヒストグラムデータ点を上回るＨＵ値としての下弁別閾５０２と、表されている実施形態において全体の範囲の５％（又は他のパーセント）に満たない範囲に相当する上位ＨＵ範囲からのヒストグラムデータ点を下回るＨＵ値としての上弁別閾５０４とを決定する。ヒストグラム代表値決定部２１２は、全体のヒストグラム５００の“重心”５０６を、例えば、（Σｘ_ｉ・ｙ_ｉ）／（Σｙ_ｉ）として計算する。このとき、ｙ_ｉは、ヒストグラムのビン高さであり、ｘ_ｉは、ビン位置のＨＵ値である。ヒストグラム代表値決定部２１２は、５０２から５０６の間のヒストグラム５００のＨＵ範囲５０８を計算し、且つ、５０６から５０４の間のヒストグラム５００のＨＵ範囲５１０を計算する。

５０８の長さが所定のモデルパラメータよりも短い場合、５０８は、モデルパラメータとその長さとの間の差だけ右側に（又は、ヒストグラムのライトマージンが差よりも狭い場合には、ライトマージンまで）延伸される。表されている実施形態では、５０８の長さは、モデルパラメータよりも短く、よって、右側に延伸されている。長さ５０８はまた、ヒストグラムの下位ＨＵマージン５０２まで延伸されて、範囲５１２を構成する。５１０の長さがモデルパラメータよりも短い場合、５１０は、モデルパラメータとその長さとの間の差だけ左側に（又は、ヒストグラムのレフトマージンが差よりも狭い場合には、レフトマージンまで）延伸される。表されている実施形態では、これは、５１０の長さはモデルパラメータよりも長いので、必要とされない。長さ５１０はまた、ヒストグラム５００の上位ＨＵマージン５０５まで延伸されて、範囲５１４を構成する。

ヒストグラム代表値決定部２１２は、範囲５１２の“重心”５１６を計算する。このために、５１２及び５１４の両方によってカバーされるデータ点（この例では２つの点）は、５１６を決定するに際して、それらの半値を５１２の範囲の“重心”計算に提供する。ヒストグラム代表値決定部２１２は、範囲５１４の“重心”５１８を計算する。このために、５１２及び５１４の両方によってカバーされるデータ点（この例では２つの点）は、５１８を決定するに際して、それらの半値が５１４の範囲の“重心”計算に寄与する。ＨＵ値５１６及び５１８は、この点及び時間フレームにおける２つの組織成分の代表分布値である。

図２に関して、パラメータ決定部２１４は、ヒストグラムから１又はそれ以上のパラメータを決定する。例えば、一例では、任意のパラメータ決定部２１４は、ヒストグラムに基づき異なる成分の相対体積の間の関係を決定する。組織分類の相対量は、ヒストグラムの関連するセクションにおける重み付けされた面積として決定され得る。パラメータの関係は、例えば、組織成分の相対量の間の比（又は他の同様の関数）として決定され得る。他のパラメータの関係がまた、ここでは考えられている。

更なる例として、図２及び５に関連して、パラメータ決定部２１４は、総ヒストグラム面積によって除された範囲５１２のヒストグラム値の下の総面積を計算し、且つ、総ヒストグラム面積によって除された範囲５１４のヒストグラム値の下の総面積を計算する。両方の場合について、５１２及び５１４の両方によってカバーされるデータ点（本例では2つの点）は、それらの半値が５１２及び５１４における値の和に寄与する。表されている例では、第１の相対量の結果は６６．３％であり、第２の相対量の結果は３３．７％である。

図２に関して、時間活動曲線（ＴＡＣ）生成部２１６は、ヒストグラムのセクションに基づきボクセル３０４についての時間活動曲線（ＴＡＣ）を生成する。２つの組織分類による上記の例を続けると、２つのＴＡＣ点がヒストグラム毎に生成され、セクション毎に１つのＴＡＣ点である。図６は、測定される時間フレームに沿って各ヒストグラムの２つのセクションの組についての２つのＴＡＣ６０２及び６０４の例を示す。２つのＴＡＣ６０２及び６０４を決定するよう、ＴＡＣ生成部２１６は、（特定の時間フレームの中の）どのデータ点が組織分類の夫々に属するのかを見つけるアルゴリズムを用いる。このために、関連した推定される組織における血流パターンのモデルが、この情報を決定するのを助けるために使用され得る。

図７及び８は、そのようなモデルの例を示す。図７において、モデルは、単一の循環流（例えば、動脈流のみ）が関連すると（例えば、臓器に関する演繹的知識に基づき）仮定する。そのようなものとして、例となる分割パターンは、主として血管を含み且つより高いコントラスト強調を有する１つの組織分類（プロファイル７０２）と、例えば、より低いコントラスト強調を有する臓器実質等の他の組織分類（プロファイル７０４）とである。図８において、２つの異なる循環流が仮定され、第１の循環流は第１の組織分類におけるものであり（プロファイル８０２）、第２の循環流は第２の組織分類におけるものである（プロファイル８０４）。この例では、２つのプロファイル８０２及び８０４は８０６で交差する。

図５及び９を参照して、ＴＡＣ値の対に含まれる点が２つの組織分類の夫々に属する他の例が表されている。図５を受けて、時間フレーム毎に２つのデータ点が存在する。ＴＡＣ生成部２１６は最初に、各時間フレームにおける２つのデータ点のうち、どちらが第１の組織成分に属し、どちらが第２の組織成分に属するのかを決定する。一般に、スキャンされた臓器におけるかん流パターンのタイプは予測可能である。例えば、肺組織には、先の肺循環及び後の動脈循環が存在することができ、肝組織には、先の動脈循環及び後の肝門脈循環が存在することができ、多くの他の臓器では、動脈循環のみが起こり得る、等。

単一の循環が予測される簡単な場合では、モデルは、図６に示されるように、各時間フレームにおいて、対に含まれる最低データ点を第１の組織成分のために選択し、対に含まれる最高データ点を第２の組織成分のために選択することができる。これは、相対的に低いかん流を伴う第１のＴＡＣ６０２と、相対的に高いかん流を伴う第２のＴＡＣ６０４とを生じさせる。２つの異なる循環が予測されるより複雑な場合では、他のモデル条件が決定され得る。そのようなものデルの例は、図９におけるデータ点に関係している。このモデルによれば、データ点は、２つの二次導関数の２つの絶対値の和が最小であるようにグループ分けされる。離散形式では、二次導関数（任意ベクトルｚに関する）は：ｚ（ｉ）＋ｚ（ｉ−２）−２×ｚ（ｉ−１）。

特に、Ｎ個の時間フレーム並びに（各対のうちの）低い方の値のｙ１（１：Ｎ）及び（各対のうちの）高い方の値のｙ２（１：Ｎ）の２つの初期データセットを伴うデータセットにおいて、２つのＴＡＣｃ１（１：Ｎ）及びｃ２（１：Ｎ）に含まれる値は、それらが定義されたモデル（本例では、最小二次導関数）に合うように配置される。以下の簡単なスキームでは、最初の２つの時間フレームは、自明な方法において決定され、残りの時間フレームは、条件に従って逐次的に決定される：

２つの計算されたＴＡＣ９０２及び９０４は図９において示され、シミュレーションされた肝臓スキャンデータにおける動脈循環及び門脈循環を正確に表す。２つのＴＡＣの項領域９０６の正確な特定は、モデル条件の結果である。また、例えばデータ平滑化及び異なるスケールでの曲線微分の確認等のノイズに対するロバスト性のための条件を加えることが可能である。

図２に戻ると、かん流マップ生成部２１８は、ＴＡＣに基づき１又はそれ以上のかん流マップを生成する。体積かん流マップは、標準又は他の技術を用いて計算可能であり、血流、血液容量、平均通過時間、到着時間、浸透性、行過時間、ピーク強度、最大傾斜、及び／又は他のパラメータについてのマップを含む。図１０及び１１は、より低いかん流を伴う第１の組織成分の第１のかん流マップと、より高いかん流を伴う第２の組織成分の第２のかん流マップとを夫々示す。図１２は、全ての時間フレームの画像データを平滑化した後の、組織成分が分離されていない先行技術のかん流マップを示す。

パラメータ決定部２１４がヒストグラムに基づき異なる組織分類の相対量の間の関係を決定する場合に、相対マップ生成部２２０は、組織成分どうしの間のパラメータ相対マップを生成する。図１３及び１４は、グレースケールにおいて、そのようなマップの例を示す。任意に、カラーが、追加的に、又は代替的に、使用可能である。図１３及び１４に関し、２つの組織分類が同じと見なされる（すなわち、ボクセルが単一の組織成分を含む）場合は、ボクセルは所定のグレーレベルを介して表される。グレースケール（又はカラースケール）は、少なくとも２つの組織分類を含むボクセルに使用される。

表されている例では、図１３又は１４におけるボクセルの上にカーソルを置くことに応答して、画像における組織成分の相対寄与率は、図１３及び１４において１３０２、１３０４、１４０２及び１４０４で示されるように、提示される。例として、表されている実施形態では、第１の組織成分は、そのボクセルでの組織のうちの４０％であると１３０２で示され、第２の組織成分は、そのボクセルでの組織のうちの６０％であると１４０２で示される。同じ単一の組織成分（例えば、第１の成分、第２の成分又は他の成分）は、そのボクセルでの組織のうちの１００％であると１３０４及び１４０４で示される。

レンダリングエンジン２２２は、かん流マップ（図１０及び１１）及び／又は相対マップ（図１３及び１４）のうちの１又はそれ以上を視覚的に提示する。

図１５は、プロセッシングシステム１２６がオプティマイザ１５０２を更に有するところの図２の変形例を示す。オプティマイザ１５０２は、時系列の組織パラメータ相対値を、複数の組織分類の間のパラメータ相対パターンの尤度を定義する所定のモデル１５０６と比較する解析部１５０４を有する。基準確認部１５０８は、比較の結果を所定の基準１５１０に対して確認する。

結果が所定の基準１５１０を満足する場合は、生成されたＴＡＣは、上述されたようにパラメータマップを生成するのに利用される。そうでない場合は、ヒストグラム分割部２１０は、次のＴＡＣ生成の繰り返しのためにヒストグラム毎に異なる組の範囲を用いるために呼び出される。そのような繰り返しは、最適化基準が満足される、所定の繰り返し制限回数が到達される、繰り返しの結果どうしの間の変化が十分に小さい、所定の処理時間が経過する、等まで繰り返され得る。

より詳細な、制限されない例として、ＴＡＣを決定した後に、ＴＡＣに含まれる各点はその計算された相対量（相対パラメータ）を有する。それらの値は、２つの組織分類の間の相互関係のタイプを設定する。モデル１５０６は、最適化のためにそれらの値を如何に使用すべきかを決定する。例となるモデルは、組織分類の相対量が（特定の位置毎に）全ての時間フレームに沿って理想的に保たれるべきと決定する。

純然たるモデルからの偏差は、費用関数を生成するよう次のように計算され得る：ＴＡＣデータ点の組を有する所与の位置（ボクセル）に関し、各組織分類の平均相対量を計算し（平均は時間フレーム軸に沿う。）、平均値までの計算された相対量の間の距離の二乗和を計算し、距離の複数の二乗和の和として組織相対費用関数を定義する。

最適化のために、複数の費用関数が、モデルの夫々について１つずつ決定される。費用関数は、所定のモデルからの実際の結果の偏差の最適化における重みを決定する。最適化基準についての例は、３つ全ての費用関数の和が最小限にされるべきことである。最適化プロセス（データ変更）は、各時間フレームにおいて重心の値（例えば、図５における５０６）をヒストグラムの左又は右へシフトし、再び全体のプロセスを計算することによって、行われ得る。

例となる第１の費用関数は、原の組の重心までの新しい組の重心の間の距離の二乗和である（場合により、所定の一定の重みを乗じられる。）。例となる第２の費用関数は、２つのＴＡＣの二次導関数の和である（場合により、所定の一定の重みを乗じられる。）。例となる第３の費用関数は、上記の組織相対費用関数である（場合により、所定の一定の重みを乗じられる。）。

他の最適化ステップ（又は中間ステップ）は、重心の値を、これが全体の費用関数の最小化に寄与する場合に、変更することなしに、ＴＡＣの定義（ブロック５における代表的な組織分類値の間の偏差）を変えることであってよい。最適化の間に重心５０６を変える方向及び大きさは、モデルからの（時間フレーム毎の）相対パラメータの偏差に従って設定される。

例えば、ある位置及びある時間フレームについて、第１の組織分類の相対量が第１のＴＡＣの計算された平均相対量よりも大きく、且つ、第２の組織分類の相対量が第２のＴＡＣの計算された平均相対量よりも小さい場合は、最適化の間に、５０６は、第１の組織分類の容量を潜在的に低減するよう且つ第２の組織分類の相対量を増大させるよう（所定のシフト量により）ヒストグラムの左にシフトされるべきである。このように、最適化は、“最良の”解決法へと迅速に収束することができる。

図１６は、絡み合った不均質組織成分を分離し、個々の組織成分について個別的なＴＡＣを生成する方法を表す。

当然ながら、動作の順は制限的でない。そのようなものとして、他の順序がここでは考えられている。加えて、１又はそれ以上の動作は省略されてよく、及び／又は、１又はそれ以上の追加の動作が含まれてよい。

１６０２で、コントラストを強調された動的スキャンの４Ｄデータセットが取得される。

１６０４で、評価されるべき時間フレーム毎に評価されるべき４Ｄデータセットにおける空間位置（すなわち、ボクセル又は領域）毎にヒストグラムが生成される。

１６０６で、ヒストグラム毎に、複数の分布範囲が、複数の組織成分について、組織成分毎に１つずつ定義される。

１６０８で、範囲毎の代表値が決定される。

１６１０で、複数の組織成分の間のパラメータ関係が、ヒストグラム及び範囲に基づき決定される。

１６１２で、各時間フレームの代表値と、複数の組織成分のＴＡＣパターンの尤度とに基づき、組織成分毎にＴＡＣが生成される。

１６１４で、ＴＡＣ最適化が実行されるべきかどうかが決定される。

ＴＡＣ最適化が実行されるべきでない場合は、１６１６で、対応するＴＡＣに基づき分類毎のかん流マップが生成され、かん流マップの少なくとも１つが視覚的に提示され、そして、任意に、相対マップが生成され、視覚的に提示される。

ＴＡＣ最適化が実行されるべきである場合は、１６１８で、パラメータ関係は、複数の組織成分の間のパラメータ相対パターンの尤度を定義するモデルと比較される。

１６２０で、結果は、所定の基準を満足するかどうかを見るために確認される。

所定の基準を満足する場合は、動作１６１６が実行される。

所定の基準を満足しない場合は、１６２２で、異なる範囲の組が特定され、動作１６０６が繰り返される。

上記は、コンピュータプロセッサによって実行される場合にプロセッサに記載される動作を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体において符号化された又は埋め込まれた、コンピュータ可読命令によって実施されてよい。追加的に、又は代替的に、コンピュータ可読命令のうちの少なくとも１つは、信号、搬送波、又は他の一時的な媒体によって運ばれる。

本発明は、好適な実施形態を参照して記載されてきた。変更及び代替は、前述の詳細説明を読んで理解することで当業者に想到され得る。本発明は、全てのそのような変更及び代替を、それらが添付の特許請求の範囲及びそれらの均等の範囲内にある限り含むと解釈されるよう意図される。

Claims

２又はそれ以上の時間フレームについてのコントラストを強調されたかん流撮像データのボクセルの複数の３次元ボリュームを含み、該３次元ボリュームが前記時間フレームのうちの少なくとも１つにおいて同じ関心領域にある少なくとも２つの異なる組織成分を表すデータを含む４次元データセットを電子フォーマットにおいて取得するステップと、
評価される時間フレーム毎に評価されるボクセル毎の前記異なる組織成分の夫々について異なる時間活動曲線を生成するステップと、
少なくとも前記時間活動曲線に基づき前記異なる組織成分の夫々について異なるパラメータマップを示す信号を生成するステップと
を有する方法。
関心のあるボクセルに関する３次元ボリュームのサブポーションにマスクを適用するステップと、
前記マスク内のボクセルに基づき前記関心のあるボクセルについてのヒストグラムを生成するステップと
を更に有し、
前記関心のあるボクセルに対応する時間活動曲線は、前記ヒストグラムに基づき生成される、
請求項１に記載の方法。
前記マスクは、前記関心のあるボクセルまでのボクセルの距離に基づき、異なるボクセルの値に異なる重みを適用する、
請求項２に記載の方法。
夫々の範囲が異なる組織成分に対応する少なくとも２つの異なる範囲に前記ヒストグラムを分割するステップと、
前記少なくとも２つの範囲の夫々について代表値を計算するステップと、
前記範囲の夫々について時間活動曲線を決定し、それによって前記異なる組織成分の夫々について時間活動曲線を決定するステップと
を更に有する請求項２又は３に記載の方法。
複数の異なる時間活動曲線パターンの夫々の尤度を定義する所定のモデルに基づき前記時間活動曲線を決定するステップ
を更に有する請求項４に記載の方法。
前記ヒストグラム及び前記範囲に基づき、前記異なる組織成分の間のパラメータ関係を決定するステップと、
前記パラメータ関係に基づき、前記異なる組織成分の夫々について異なる相対マップを示す第２の信号を生成するステップと
を更に有する請求項４又は５に記載の方法。
前記パラメータ関係を、前記異なる成分の間のパラメータ関係の尤度を表す所定のデータと比較するステップと、
前記比較の結果を所定の基準により確認するステップと、
前記結果が前記所定の基準を満足することに応答して、少なくとも前記パラメータマップを視覚的に提示するステップと
を更に有する請求項６に記載の方法。
前記結果が前記所定の基準を満足しないことに応答して、
前記少なくとも２つの範囲を変更して、少なくとも２つの変更された範囲を生成するステップと、
前記ヒストグラムを前記少なくとも２つの変更された範囲に分割するステップと、
前記少なくとも２つの変更された範囲の夫々について次の代表値を計算するステップと、
前記変更された範囲の夫々について次の時間活動曲線を決定し、それによって前記異なる組織成分の夫々について次の時間活動曲線を決定するステップと
を更に有する請求項７に記載の方法。
前記範囲を変更するステップ、該変更された範囲に基づき前記ヒストグラムを分割するステップ、前記次の代表値を計算するステップ、及び前記次の時間活動曲線を決定するステップを、収束判定条件が達せられるまで繰り返すステップ
を更に有する請求項８に記載の方法。
前記収束判定条件は、所定回数の繰り返しが達せられること、順次的な繰り返しの間の結果の差が所定の閾値を下回ること、又は所定量の時間が経過することのうちの少なくとも１つを含む、
請求項９に記載の方法。
２又はそれ以上の時間フレームについてのコントラストを強調されたかん流撮像データのボクセルの複数の３次元ボリュームにおいて評価されるボクセル毎のヒストグラムを生成し、前記３次元ボリュームが前記時間フレームのうちの少なくとも１つにおいて同じ関心領域にある少なくとも２つの異なる組織成分を表すデータを含むヒストグラム生成部と、
評価される時間フレーム毎に評価されるボクセル毎の前記異なる組織成分の夫々について異なる時間活動曲線を生成する時間活動曲線生成部と、
少なくとも前記時間活動曲線に基づき前記異なる組織成分の夫々について異なるパラメータマップを示す信号を生成するかん流マップ生成部と
を有するプロセッシングシステム。
関心のあるボクセルに関する３次元ボリュームのサブポーションにマスクを適用するマスク適用部を更に有し、
前記ヒストグラム生成部は、前記マスク内のボクセルに基づき前記関心のあるボクセルについて対応するヒストグラムを生成し、該ヒストグラムに基づき、前記関心のあるボクセルに対応する時間活動曲線は生成される、
請求項１１に記載のプロセッシングシステム。
前記マスクは、前記関心のあるボクセルまでのボクセルの距離に基づき、異なるボクセルの値に異なる重みを適用し、該重みは、ガウス、二極、直線、指数又は段状分布のうちの少なくとも１つに基づく、
請求項１２に記載のプロセッシングシステム。
夫々の範囲が異なる組織成分に対応する少なくとも２つの異なる範囲に前記ヒストグラムを分割し、前記少なくとも２つの範囲の夫々について代表値を計算し、前記範囲の夫々について時間活動曲線を決定し、それによって前記異なる組織成分の夫々について時間活動曲線を決定するヒストグラム評価部
を更に有する請求項１２又は１３に記載のプロセッシングシステム。
前記時間活動曲線は、複数の異なる時間活動曲線パターンの夫々の尤度を定義する所定のモデルに基づき決定される、
請求項１４に記載のプロセッシングシステム。
前記ヒストグラム及び前記範囲に基づき前記異なる組織成分の間のパラメータ関係を決定するパラメータ決定部と、
前記パラメータ関係に基づき前記異なる組織成分の夫々について異なる相対マップを生成する相対マップ生成部と
を更に有する請求項１４又は１５に記載のプロセッシングシステム。
前記パラメータ関係を、前記異なる成分の間のパラメータ関係の尤度を表す所定のデータと比較する解析部と、前記比較の結果を所定の基準により確認する基準確認部とを有するオプティマイザと、
前記結果が前記所定の基準を満足することに応答して、少なくとも前記パラメータマップを視覚的に提示するレンダリングエンジンと
を更に有する請求項１６に記載のプロセッシングシステム。
前記結果が前記所定の基準を満足しないことに応答して、前記ヒストグラム評価部は、前記ヒストグラムを少なくとも２つの変更された範囲に分割し、該少なくとも２つの変更された範囲の夫々について次の代表値を計算し、前記変更された範囲の夫々について次の時間活動曲線を決定し、それによって前記異なる組織成分の夫々について次の時間活動曲線を決定する、
請求項１７に記載のプロセッシングシステム。
前記範囲を変更し、該変更された範囲に基づき前記ヒストグラムを分割し、前記次の代表値を計算し、前記次の時間活動曲線を決定する動作を、収束判定条件が達せられるまで繰り返す
請求項１８に記載のプロセッシングシステム。
コンピューティングシステムのプロセッサによって実行される場合に、該プロセッサに、空間的に絡み合った組織成分を２又はそれ以上の組織分類に分け、個々の組織成分の夫々についてかん流マップの組を生成することによって、不均質組織のかん流特性を解析させる１又はそれ以上のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読記憶媒体。