JP2020062371A - 医用画像処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】血管の動きの補正と当該血管に含まれる特徴の補正との双方を精度良く実行すること。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と補正部とを有する。取得部は、血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、前記血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得する。補正部は、前記第１データセットと前記複数の第２データセットとに基づいて、前記複数の心時相間の動きの補正と前記特徴領域の補正とを実行する。【選択図】 図３

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、方法及びプログラムに関する。

心臓のＣＴスキャンの画質は、心臓の動きによる影響を受ける。心臓ＣＴスキャンの継続期間における心臓の動きにより、心臓ＣＴスキャンから得られた画像にモーションアーチファクトが発生する。

心臓の動きは、高い心拍数、例えば６０拍毎分（ｂｐｍ）を超える心拍数で得られたスキャンの画質に特に影響する。高等なスキャナであればほどほどに高い心拍数でも良好な画質を得ることができるが、より高い心拍数ではなおも品質低下が見られうる。

高速回転のスキャナは、低速回転のスキャナよりもよい結果を出しうるが、依然としてモーションアーチファクトが発生してしまう。

心拍数を遅くするために、例えば心拍数を６０拍毎分未満に遅くするために、ベータブロッカーなどの薬物が患者に投与される場合がある。しかしながら、ベータブロッカーは、一部の患者には禁忌であり、例えば病状等に起因して服用できないことがある。

異なる時点間に発生した動きを決定するために、異なる時点を表す再構成画像データ（例えば、３次元の位置の関数としての強度又は他のパラメータを表すボクセルセット）を比較することによって心臓の動きを推定することが知られている。しかしながら、異なる時点の画像データ（例えばボクセルセット）は、共通する幾つかのデータを含む生データから再構成され、例えば異なる画像が生データの重なっている断面から再構成されうる。これは、非効率又は不正確である。

さらに、画像に存在する血管は、石灰化、プラーク又はステントなどの関連する高コントラストの特徴を含んでおり、これらは、血管の正確な又は正しいセグメンテーションを妨害しうる。

冠血流予備量比（ＦＦＲ）処理又は他の数値流体力学（ＣＦＤ）処理、及び／又は、血管又は心臓の特性又は機能のモデリング処理の場合、画像データは、異なる心時相（例えば、心周期の７０％、８０％、９０％、及び９９％の時相（例えば、Ｒ−Ｒ間隔））について取得される。異なる時相についての画像の正確な動き補正は、後続のモデリング処理又は計算にとって重要であるが、しばしば実現困難である。

異なる心時相に対する血管の正確なセグメンテーションは、冠血流予備量比（ＦＦＲ）処理又は他の数値流体力学（ＣＦＤ）処理、及び／又は、血管又は心臓の特性又は機能のモデリング処理にとっても重要である。石灰化、プラーク又はステントなどの特徴は、レジストレーション及び差分を実行することによって、例えば、造影画像（例えば、血管へのヨード造影剤又は他の造影剤の注入後に取得されたデータセット）から非造影画像をレジストレーション及び差分することによって、画像から除去できる。しかしながら、再構成画像に対して実行されるレジストレーション及び差分は、さらなる誤差又は不正確さを取り込んでしまう可能性があり、これらは、画像に使用される動き補正アルゴリズムによって取り込まれる誤差又は不正確さをより悪化させてしまう。

特開2016-005549号公報 特開2011-200656号公報 特表2011-507640号公報 特表2009-517113号公報

本発明が解決しようとする課題は、血管の動きの補正と当該血管に含まれる特徴の補正との双方を精度良く実行することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、前記血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得する取得部と、前記第１データセットと前記複数の第２データセットとに基づいて、前記複数の心時相間の動きの補正と前記特徴領域の補正とを実行する補正部と、を具備する。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置の概略図である。 図２は、異なる画像に対応する回転角度の範囲を説明する概略図である。 図３は、実施形態に係る方法の概要を示すフローチャートである。 図４は、図３の方法の特定の特徴をより詳細に示すフローチャートである。 図５は、実施形態において使用する部分再構成画像を取得する方法の概要を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用画像処理装置、方法及びプログラムを説明する。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１０を概略的に示す図である。医用画像処理装置１０は、計算装置１２、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）又はワークステーションを有している。計算装置１２は、ＣＴスキャナ１４と、１又は複数の表示スクリーン１６と、コンピュータキーボード、マウス又はトラックボールなどの１又は複数の入力デバイス１８とに接続されている。

ＣＴスキャナ１４は、患者又は他の被検体の撮像領域を表す２次元又は３次元の生データを取得するように構成されたＣＴスキャナである。本実施形態に係る撮像領域（又は撮像ボリューム）は、心臓を含む解剖学的領域である。撮像領域は、脳や腹部、任意の血管（例えば、冠状動脈）又は器官（例えば、肺又は肝臓）等の任意の領域を含みうる。

ＣＴスキャナ１４は、ガントリに装着されたＸ線源及びＸ線検出器を使用して撮像領域をスキャンするように構成されている。幾つかの実施形態では、使用されるスキャンプロトコルは、連続ボリューム収集である。ガントリは、本実施形態では２７５ｍｓである回転時間で患者の周囲を３６０°全回転する。状況によっては、患者の１心拍内で全回転が完了しうる。

幾つかの実施形態では、患者の周囲の各単一回転は、患者の撮像領域のアキシャル断面を表す生データを提供する。他の実施形態では、ＣＴスキャナ１４は、単一回転で複数の断面を取り込むように構成されたマルチスライススキャナである。

代替の実施形態では、ＣＴスキャナ１４は、他の画像モダリティのスキャナ、例えば、コーンビームＣＴスキャナ、ＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）スキャナ、又はハイブリッドスキャナ（例えば、ＣＴ−ＭＲ又はＣＴ−ＰＥＴスキャナ）、又は他の適切なスキャナに置き換えられたりこれらで補われたりされてよい。

以下の説明では、生データセットとの用語は、スキャナから受信されうるような生データ（再構成されていないデータ）を指すのに使用される。生データは、ＣＴスキャン中にスキャナによって取得された測定値、例えばＣＴスキャン中にスキャナによって取得された電圧データを表しうる。生データセットは、１又は複数のアキシャル断面を表すデータを含みうる。状況によっては、生データセットは、サイノグラムと称されうる。

生データセットは、複数のサブセットのデータを含むことができ、サブセットの各々が、スキャン中の異なる時間に対応し、それ故、異なるスキャン角度に対応する。

本実施形態では、ＣＴスキャナ１４は、画像データを取得するために生データに基づいて再構成を行うように構成されたスキャナ再構成回路１５を有する。再構成によって、スキャナ再構成回路１５は、生データを、空間中の異なる点でのＸ線の減弱を表すボクセル強度を含む画像データに変換する。

以下の説明では、画像データセットとの用語は、再構成データ（画像データとも称されうる）を指すのに使用される。画像データセットは、例えば、ボクセルのアレイ、及び関連する強度を含むことができ、各ボクセルは、撮像領域における対応する位置を表す。画像データセットは、例えば表示用に、撮像領域の画像を生成するために使用されてよい。画像データセットは、単に画像とも称することがある。

ＣＴスキャナ１４は、任意の適切な方法を用いて、例えばフィルタ補正逆投影法を用いて、生データを再構成して画像データを取得しうる。

本実施形態では、ＣＴスキャナ１４は、生データの各アキシャル断面についての３つの画像を再構成する。他の実施形態では、ＣＴスキャナは、生データの各アキシャル断面についての異なる数の画像を再構成するように構成されている。

各アキシャル断面に対して、Ｘ線源の３６０°全回転についての生データが取得される。所与の断面についての３つの画像の各々は、その断面についての生データのそれぞれの部分を用いて再構成される。各部分は、回転の少なくとも半分からの生データを、すなわち少なくとも１８０°の回転からの生データを含む。各部分は時間的にずれており、それ故、回転角度もずれている。例えば、３つの画像は、Ｘ線源による回転の６分の１（６０°の回転）に対応する時間だけ時間的にずれていてもよい。

少なくとも１８０°の回転についてのデータが、アキシャル断面全体に対応する完全な再構成画像の生成に使用される。幾つかの実施形態では、１８０°の角度範囲にファンビームの幅を加えたものによるデータが再構成されて完全な再構成が行われる。本実施形態において１８０°の角度範囲は、１８０°の範囲にスキャナのファンビームの幅を加えたものを意味する場合がある。

状況によっては、１８０°の回転によるデータが平行投影に使用されてよい。実際のＣＴスキャナは、ファンビームスキャナであってよく、再構成においてより広い範囲の回転角度を使用しうる。しかしながら、幾つかの動き推定方法及び／又は動き補償方法は、ＣＴスキャナのファンビームの特性を無視し、平行投影を仮定する。例えば、心臓スキャンは小さな視野を有しうるので、ファンビームの角度はかなり小さくてもよく、平行投影を用いて良好な結果が得られうるように平行に十分に近くてよい。

３つの画像の各々は、アキシャル断面の完全な再構成を含むことができ、完全な再構成の各々は異なる回転角度範囲による測定値を用いて得られる。同じアキシャル断面の３つの別々の画像が与えられてよく、各画像は異なるスキャン期間に対応する。

回転中に撮像領域に動きが発生しなければ、３つの画像の各々は実質的に同一であると予期される。しかしながら、動きがあることで、異なる時間、すなわち、異なる角度で取得された画像間に差を生じうる。

画像にはモーションアーチファクトが発生する。画像のモーションアーチファクトは、スキャン期間中に発生するスキャン対象物の動きに起因しうる。動きは、スキャナの回転の半分未満のタイムスケールで発生しうる。例えば、心臓の少なくとも一部の形状及び／又は位置が、第１角度についての測定値の取得と、第１角度から１８０°未満だけずれた第２角度についての測定値の取得との間に変化しうる。

図２は、ガントリ回転角度の範囲の概略図であり、同じ断面の２つの画像Ａ及び画像Ｔがこの角度範囲により再構成される。明瞭にするために、同じ断面の第３画像Ｂについての角度範囲は、図２には示されていない。第１画像Ａは、図２の領域３０、３２を含む０°から１８０°までの角度範囲についての測定値から再構成される。第１画像Ａを再構成するために使用される角度範囲が、垂直ハッチングを用いて表される。第２画像Ｔは、図２の領域３２、３４を含む６０°から２４０°までの角度範囲についての測定値から再構成される。第２画像Ａを再構成するために用いられる角度範囲が、水平ハッチングを用いて表される。６０°から１８０°までの角度範囲に対する測定値が、第１画像Ａの再構成と第２画像Ｔの再構成との両方で使用されることが分かるであろう。図２の実施形態では、第３画像Ｂは、１２０°から３００°までの角度範囲（図示しない）についての測定値から再構成される。

本実施形態では、ＣＴスキャナ１４によって再構成された画像（例えば、Ａ、Ｔ及びＢ）が、メモリ２０に格納され、続いて、計算装置１２に提供される。代替の実施形態では、画像は、画像管理通信システム（ＰＡＣＳ）の一部を形成しうる遠隔データ記憶装置（図示しない）から提供される。メモリ２０又は遠隔データ記憶装置は、適切な形態のメモリストレージを含んでよい。

計算装置１２は、画像を自動的又は半自動的に処理するための処理資源を提供するものであって、中央処理装置（ＣＰＵ）２２を有する。本実施形態では、計算装置１２は、部分再構成回路２４と、レジストレーション回路２６と、画像生成回路２８とを有する。

本実施形態では、部分再構成回路２４、レジストレーション回路２６及び画像生成回路２８は、実施形態の方法を実行するために実行可能であるコンピュータ可読命令を有するコンピュータプログラムによって計算装置１２に実装される。例えば、部分再構成回路２４、レジストレーション回路２６及び画像生成回路２８は、計算装置１２によって、例えばＣＰＵ２２によって実行可能であるそれぞれのコンピュータプログラム又はアルゴリズムとして実装されてよい。しかしながら、他の実施形態では、種々のユニットが、１又は複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、あるいはＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）として実装されてもよい。

計算装置１２はまた、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバス、種々のデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、及びグラフィックカードを含むハードウェアデバイスを含むＰＣのハードドライブ及び他の構成要素を含む。明瞭にするために、そのような構成要素は図２には示されていない。

図１のシステムは、図３及び図４を参照して以下に説明されるような実施形態の方法を実行するように構成されており、この方法では、動き補償、レジストレーション、及びカルシウム、ステント、プラーク又は他の特徴の除去が、画像の部分再構成を用いて実行される。これらの処理のために部分再構成を用いることによって、幾つかの実施形態では、誤差の減少又は精度が改善される。

図３のフローチャートは、実施形態の処理の概観を示す。ステップ３５において、関心領域の非造影ＣＴ（ＮＣＣＴ）により収集された生データ又は他の非造影ＣＴにより収集された生データなどのカルシウムスコアデータが、例えばＣＴスキャナ１４から直接、又はメモリから取得される。この場合、関心領域は、心臓又はその近くの領域であり、少なくとも１つの心臓血管、例えば心臓からつながる又は心臓につながる動脈又は静脈を含む。

ステップ３６において、関心領域に関するＣＴ血管造影により収集された生データ（ＣＴＡデータ）、又は他の造影データが、例えばＣＴスキャナ１４から直接、又はメモリから取得される。

図３の実施形態では、カルシウムスコアデータは、ＣＴスキャナ１４を使用して患者又は他の被検体に対する測定によって取得され、次いで、造影剤が、患者又は他の被検体の関心領域に到達又は放出されて、ＣＴＡデータが取得される。患者又は他の被検体は、通常、これらのプロセス全体を通してスキャナ内に留まっている。

次のステップ３７において、カルシウムスコアデータ及びＣＴＡデータから部分再構成画像が取得され、部分再構成画像を用いて動き補償、画像データ及び特徴差分処理の組み合わせが実行される。ＣＴＡデータの部分再構成画像は、連続するＣＴＡデータセット間に共通する生データの少なくとも幾つかを省くことによって取得される。このような共通データは、動き補償処理にいかなる追加の情報をも提供することができず、それを省くことで正確さ又は効率を改善することができる。動き補償とレジストレーション及び特徴除去との両方に部分再構成画像を用いることによって、さらに改善された精度又は効率を得ることができる。

ステップ３７の処理は、幾つかの心時相（例えば、ＲＲ間隔における７０％、８０％、９０％及び９９％の時相）のそれぞれに対して実行される。異なる心時相についての生データ及び部分再構成画像は、適切なやり方で取得されてよい。例えば、本実施形態では、所望の時相間隔をカバーする（例えば、この実施形態では、ＲＲ間隔の７０％、８０％、９０％、及び９９％の時相をカバーしている）単一の拡張データセットが取得される。この単一の拡張データセットは、３６０度を超える回転をカバーしうる。Ｒ−Ｒは、例えば、約０．８秒でありうるので、７０％から１００％までの心時相間隔をカバーするためには、０．３５秒の取得を必要としうる。回転期間が、例えば０．２７５秒である場合、拡張データセットは、１．３回転、すなわち約４７０度の回転をカバーすることができる。そして、この単一の拡張データセットは、動き補償及び差分に使用される部分再構成に分けられる。他の実施形態では、部分再構成画像を取得するための他の適切な方法が使用されてよい。例えば、異なる心時相又は関心回転間隔をカバーしている、別々のデータ取得、及び別々の生データであってよく、部分再構成画像は、１又は複数の異なる生データの適切な処理によって取得されてよい。代替的に又は付加的に、部分再構成は、１、２又はそれ以上の既に再構成されたフル画像の適切な処理によって取得されてよい。

心時相の各々に対するステップ３７の処理に続いて、特徴が除去された動き補償データセット及び異なる時相についての再構成画像に基づいて、心時相の各々に対して、完全再構成画像（ボクセルセット又はピクセルセット）が生成される。異なる時相についての再構成画像は、関心血管をセグメント化するために、ステップ３８においてセグメンテーション処理を受ける。

そして、ステップ３９において、ＣＴ−ＦＦＲ処理又は他の数値流体力学（ＣＦＤ）処理、及び／又は血管又は心臓の特性又は機能のモデリング処理で、異なる心時相についての血管のセグメンテーションが使用される。

図３のプロセスの特定の特徴が、処理のステップの幾つかをさらに詳細に概略的に示す図４のフローチャートを参照してさらに詳細に説明される。

上で述べられたように、処理の重要な部分は、動き補償のための部分再構成の使用である。ステップ４４、５０、５２は、心時相の各々についてのＣＴＡデータに実行される動き補償処理を表す。

図２を参照して上で述べられたように、スキャナの回転のたびに生成される３つの画像（Ａ、Ｂ、Ｔとラベル付けされている）がある。画像は、動き補償処理で使用される。

１つの心時相（例えば、７０％時相）から始めて、７０％の心時相点又はその近くで取得された２以上の画像（Ａ、Ｂ、Ｔ）が、動き補償を取得するために用いられてよい。

幾つかの実施形態では、動きは、２つの撮像ボリュームＲ、Ｔから推定され、単一のワープフィールドを生成する。ワープフィールドは動き推定であるとみなされ、再構成に使用されてよい。幾つかの実施形態では、３以上の画像が用いられ、動き推定が２回以上実行されてよく、又は組み合わせた動き推定手順が使用されてよい。再構成ステップに提供される２以上のワープフィールドが生成される。他の実施形態では、任意の適切な数の画像及び任意の適切な数の動き推定処理が使用されてよい。

図４のフローチャートのステップ４４において、部分再構成回路２４は、メモリ２０から第１画像Ｒを受け取る。第１画像は、第１スキャン期間に亘りＣＴスキャナによって取得されたＣＴ測定値を表すデータからＣＴスキャナ１４によって再構成される。第１スキャン期間中、ガントリは、回転角度の第１範囲（例えば、０°から１８０°）を回転する。他の実施形態では、第１画像Ｒは、ＣＴスキャナ１４又はデータ記憶装置から、例えば遠隔データ記憶装置から受け取られうる。

第１画像Ｒは、患者の解剖学的領域を表し、この実施形態では患者の心臓を含む。本実施形態では、第１画像Ｒは、患者の心臓を通るアキシャル断面を表す。第１画像Ｒは、それが対応するアキシャル断面についての完全な再構成であるとみなされる。

部分再構成回路２４はまた、ＣＴスキャナ１４から第２画像Ｔを受け取る。第２画像データＴは、第１画像データとして患者の同じ領域の同じアキシャル断面を表す。第２画像Ｔは、第２スキャン期間に亘りＣＴスキャナによって取得されたＣＴ測定値を表すデータからＣＴスキャナ１４によって再構成される。第２スキャン期間中、ガントリは、回転角度の第２範囲（例えば、６０°から２４０°）を回転する。

第１スキャン期間と第２スキャン期間とは重なっている。回転角度の第２範囲は、回転角度の第１範囲と重なっている。

一実施形態では、第１画像Ｒは、図２の領域３０、３２に対応する、０°から１８０°の角度範囲で取得されるデータを用いて再構成される。第２画像Ｔは、図２の領域３２、３４に対応する、６０°から２４０°の角度範囲で取得されるデータを用いて再構成される。６０°から１８０°の角度の範囲（領域３４）によるデータは、画像データＲ、Ｔに共通である。

図４のフローチャートのステップ４４において、部分再構成回路２４は、第１画像Ｒを用いて、図２の領域３０によって表される角度の範囲（すなわち、０°ないし６０°）についての測定値を表すデータから再構成された第１部分再構成画像Ｒ’を取得する。部分再構成回路２４は、第２画像Ｔを用いて、図３の範囲３４によって表される角度の範囲（すなわち、１８０°ないし２４０°）についての測定値を表すデータから再構成された第２部分再構成画像Ｔ’を取得する。図２の領域３２によって表される角度の範囲（すなわち、６０°ないし１８０°）についての測定値を表すデータは、第１部分再構成画像Ｒ’及び第２部分再構成画像Ｔ’の再構成から除外される。

図３及び図４に関して説明される実施形態では、部分再構成画像は、完全再構成画像、例えば、位置の関数としての減弱又は他のパラメータを表すボクセルの３次元アレイの適切な処理によって生成可能である。部分再構成画像を得るために完全再構成画像を処理する方法が、図５に関連して以下に説明される。代替の実施形態では、部分再構成回路２４は、生データ（例えば、スキャン時間／回転位置の関数としての、スキャナからの生データ）を受け取り、選択された角度の範囲についてのデータを省いて、省いた選択データを用いて生データについての再構成処理を実行することによって部分再構成が生成される。

図４に戻ると、ステップ４４の出力は、２つの部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’である。ステップ５０において、部分再構成回路２４は、第１部分再構成画像Ｒ’と第２部分再構成画像Ｔ’とをレジストレーション回路２６に供給する。

図４の方法のステップ５０において、レジストレーション回路２６は、第１部分再構成画像Ｒ’及び第２部分再構成画像Ｔ’をレジストレーションする。本実施形態では、レジストレーション回路２６は、例えば、Physics in Medicine and Biology 57(6), 1701-1715 (2012)におけるPiper, J らの方法である、低用量４Ｄダイナミクス造影ＣＴにおける腹部臓器の動きの非剛体レジストレーションによる補正の客観的評価を使用して、非剛体レジストレーションを実行する。全体の非剛体レジストレーション手順は、類似尺度として相互情報量を使用して実行され、ワープフィールド（変形フィールド）が、クラム−ヒル−ホークス・スキーム（William R Crum, Derek L. G. Hill, David J. Hawkesによる、Proceeding of IPMI’2003, pp. 378-387, 非剛体レジストレーションにおける情報理論的類似尺度）を使用して計算される。本実施形態では、ワープフィールドは密ベクトル場である。密ベクトル場において個々の変位ベクトルは、各ボクセルについて定義される。ワープフィールドは、所与の期間にわたる解剖学的構造の動きを表す２Ｄ又は３Ｄベクトル場であってよい。代替の実施形態では、他の適切なレジストレーション手順が使用されてもよい。

本実施形態では、ステップ５０の出力は、画像Ｒ’の中心時点と画像Ｔ’の中心時点との間の動きを表すワープフィールドである。画像Ｒ’の中心時点は画像Ｒの中心時点と同じではなく、画像Ｔ’の中心時点はＴの中心時点と同じではない。例えば、９０°重なりの場合には、ワープフィールドは、画像Ｒの中心時点の前の点４５°とＴの中心時点の後の点４５°との間の動きを表す。又はその逆でもよい。

ワープフィールドは、第１のスキャン期間と第２のスキャン期間との間の時間の重なりについて動き情報が得られないことを考慮して、画像Ｒが得られた第１のスキャン期間とＴが得られた第２のスキャン期間との間の動きを表すとみなされる。ワープフィールドは、動きの推定値と見なすことができる。他の実施形態では、動きの適切な推定値は、Ｒ’及びＴ’のレジストレーションから取得されうる。

図２の領域３２によって表される角度の範囲が画像Ｒ、Ｔに共通していることが図２から理解されうる。領域３２の角度の範囲（この実施形態では、６０°ないし１８０°）を表す画像Ｒ、Ｔにデータをレジストレーションすることによって得られる有益な動き情報はないとみなしてよい。

それ故、この実施形態では、画像Ｒの一部にすぎない（及び画像Ｔの一部でない）角度の範囲を表す第１部分再構成画像Ｒ’が取得され、画像Ｔの一部にすぎない（及び画像Ｒの一部でない）角度の範囲を表す第２部分再構成画像Ｔ’が取得される。これらの角度の範囲（領域３０、３４）のデータからの部分再構成画像は、Ｒ及びＴにおける全てのデータを含むとみなしてよく、実際の、又は非冗長の、又は非重複の動き情報を提供する。角度の範囲（領域３０、３４）は一貫して１８０°であり、それ故、同じ空間領域を表すと考えてよい。

幾つかの状況では、部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’は、乏しい（及びかなりの方向性をもつ）空間解像度を有しうるが、それらが得られる元の撮像ボリュームＲ、Ｔとほとんど同じ動き情報を含む。

幾つかの状況では、完全な再構成画像Ｒ、Ｔをレジストレーションすることによって取得されるものよりも部分再構成画像Ｒ’及びＴ’をレジストレーションすることによって取得されるものにより、より正確な動きの推定値が取得される。Ｒ及びＴの撮像ボリュームは生データ（例えば、サイノグラムデータ）の重なり合う領域から再構成されるので、完全な再構成画像Ｒ及びＴの撮像ボリュームデータの一部は、高度に相関しうる。状況によっては、完全な再構成画像Ｒ及びＴのレジストレーションは、動きを過大評価又は過小評価する傾向がある。動きの過大評価又は過小評価は、画像の細部の向きに依存しうる。動きの過大評価又は過小評価は予測困難である。さらに、モーションアーチファクトが存在する場合にレジストレーションを実行することは難しい。

２つの連続したデータセットの部分再構成画像を用いてステップ４４、５０、５２で動きのレジストレーションを実行することについて上で説明してきたが、実際には、ステップ４４、５０、５２では、２以上の連続したデータセットが用いられてよく、複数のレジストレーション又は複数のデータセットのレジストレーション処理が使用されてよい。その場合、ステップ５２における出力は、時間の関数としての動き補償を表す４Ｄ又は時間依存ワープフィールドであってよい。

ステップ４４、５０、５２のプロセスは、複数の心時相（例えば、７０％、８０％、９０％、９９％の時相）のそれぞれについて実行され、時間依存の動き補償（ワープフィールド）情報が、心時相の各々について取得される。複数の心時相についてのステップ４４、５０、５２の処理が、幾つかの実施形態において単一の組合せステップ又は処理で実行されてよい。単一の組合せステップ又は処理は、複数のレジストレーション（又は単一のグループレジストレーション又はその他の時間及び空間の正規化レジストレーション）を含んでよく、その出力は空間パラメータと時間パラメータとの両方を表す４Ｄワープである。

ステップ３５、４１によれば、図４の方法の特徴は、カルシウムスコアデータ（又は他の非造影データ）の１又は複数の再構成が、正確なセグメンテーションを妨害しうる、血管に関連する特徴（例えば、石灰化、ステント、又はプラーク）を除去するために使用されることである。

ステップ３５において、カルシウムスコアデータが上述のようにして取得される。ステップ４１において、カルシウムスコアデータの適切な部分再構成画像が、レジストレーション及び差分処理で使用するために取得される。

カルシウムスコアデータの部分再構成画像が、心時相の１つについて、又は心時相の各々（例えば、７０％、８０％、９０％、及び９９％の時相の各々）について取得される。

カルシウムスコアデータは、全３６０度以上の回転中のスキャンから取得されることができる。ＣＴＡスキャンからの部分再構成画像は、このようなカルシウムスコアデータから取得されたカルシウムスコア画像との間で位置合わせされる。例えば、特定の角度６０°から始まる部分再構成画像が、同じ角度６０°で始まるカルシウムスコア画像にレジストレーションされる。通常、レジストレーションされた部分撮像ボリュームは、同じ回転範囲を有するべきである。ほぼ同じ範囲のＲ−Ｒ時相についてのカルシウムスコアデータを取得することが望ましいが、実際には、カルシウムスコアデータは、７０％から１００％の時相間隔全体をカバーしていない場合がある。

カルシウムスコアデータの部分再構成画像は、ＣＴＡデータの部分再構成画像を取得するためにステップ４４で使用されたのと同一又は類似の処理を実行することによって取得されてよい。例えば、カルシウムスコアデータの各部分再構成画像についてＣＴＡデータと同じ角度範囲の生データは省略されてもよい。残りのデータは、部分再構成画像を生成するために使用されればよい。

各心時相に関して、ステップ４１で取得されたカルシウムスコアデータの１又は複数の部分再構成画像、及びステップ５２で取得されたＣＴＡデータ４４の部分再構成画像及びワープフィールドが、レジストレーション回路２６に与えられる。ステップ５３において、レジストレーション回路２６は、カルシウムスコア（又は他の非造影）データの１又は複数の部分再構成画像、及びＣＴＡデータの１又は複数の対応する部分再構成画像をアライメントさせるためにレジストレーション処理を実行する。なお、当該部分再構成画像は、決定された１又は複数のワープフィールドを使用して適切に動き補正されているものとする。差分処理は、アライメントされたデータに関して実行され、造影（例えば、ＣＴＡ）及び非造影（例えば、カルシウムスコア）部分再構成画像で表される特徴を除去する。

ステップ５３の出力は、各心時相の位置の関数（例えば、７０％、８０％、９０％、９９％の時相の各々）としての造影剤の表示セットである。表示セットは、心時相の間、したがって時間の関数として、位置と造影剤の濃度との変化を示す４Ｄ表示を与える。

画像生成回路２８は、差分処理及び動き補償処理を受ける、撮像領域の測定値を表すデータセットの再構成を実行する。再構成の処理では、画像生成回路２８は、推定された動きワープフィールド５２を用いて、測定値を表すデータセットの収集中に発生した動きを補償する。推定された動きを用いて、例えば、Proc. SPIE 9033, Medical Imaging 2014: Physics of Medical Imaging, 903304 (19 March 2013)のTangらの方法である、心臓ＣＴについての組み合わせた局所的及び大域的動き推定及び補償方法、を用いて再構成が実行される。

ステップ５５において、関心心時相の各々についての造影剤を表す完全再構成画像がセグメンテーション回路２５に供給される。完全再構成画像は、例えば、動き補償、特徴除去及び再構成プロセスが施されている。セグメンテーション回路２５は、完全再構成画像に含まれる関心血管をセグメント化するためのセグメンテーション処理を実行する。

次いで、異なる心時相についてのセグメント化されたデータセットが、既知の技術に従って冠血流予備量比（ＦＦＲ）処理を実行するためにステップ３９で処理される。他の適切な処理、例えば適切な数値流体力学（ＣＦＤ）処理、及び／又は、血管又は心臓の特性又は機能のモデリング処理が、ステップ３９で実行されてよい。

図４の処理の変形例（図４に破線枠で示される）では、任意選択的に、動き補償、画像データ及び特徴除去（例えば、差分処理）処理が、処理の１以上の出力に応じて最適化又は変更されてよい。このようにして、動きの補正と、少なくとも１つの特徴の少なくとも部分的な除去とが、１又は複数の再構成画像データから得られた少なくとも１つの制約、及び／又は、１又は複数の再構成画像から得られた少なくとも１つのパラメータの値を最適化する制約を受けうる。

例えば、差分適合パラメータが決定されてもよい。差分適合パラメータは、例えば、データセットのピクセル又はボクセル値が、予期されるノイズ範囲内で常に正である場合に最適化された指標を与える。

同様に、管腔セグメンテーションパラメータが、差分処理にしたがって、データセットに基づいて計算されてよい。データセットは、決定された管腔（例えば、血管）セグメンテーションが１以上の所定の幾何学的、解剖学的又は他の制約と一致するか否かによって決まる１又は複数の値を含む。例えば、管腔セグメンテーションパラメータ値が高すぎたり低すぎたりする場合、管腔の形状、大きさ又は経路が、通常の人間又は他の解剖学的構造から予期されるものと一致しないことを示唆する。

パラメータ値又は他の制約は、動き補償、レジストレーション及び特徴除去（例えば差分処理）処理への入力として含まれてよく、これにより、処理は、パラメータの許容可能な値が得られるまで及び／又は制約が満たされるまで調整される。

上で述べられたように、実施形態によれば、部分再構成が、動き補償の推定値を決定するために用いられ、完全な動き補償再構成画像データが得られうる。部分再構成を得るため、及び完全な動き補償の再構成画像（例えば、ボクセルセット）を生成するための適切なプロセスが使用されてよい。

図３及び図４の実施形態では、例として、画像Ｔに関して再構成されたデータセットは、図３及び図４の処理が画像に適用された場合に得られる画像Ｔの離散フーリエ変換（ＤＦＴ）である。他の実施形態では、任意の適切なデータが使用されてよい。

本実施形態では、画像生成回路２８は、画像Ｔについてのデータの角度範囲を１２の領域に分ける。分けられた領域の各々は、１５°の角度範囲を有する（約１２ｍｓの時間に対応する）。他の実施形態では、任意の数の領域が使用されてよい。

画像生成回路２８は、１２の領域の各々に対してＤＦＴを施して部分再構成画像を生成する。部分再構成画像各部分再構成画像は、一方向に良好な空間解像度を有するが、他の方向では非常に乏しい空間解像度を有する。各部分再構成画像は、画像ＴのＤＦＴの完全な再構成画像が有する時間分解能よりも優れた時間分解能を有しうる。

それぞれの時間は、各部分再構成画像に関連付けられている。例えば、部分再構成画像は、所定期間（例えば、１２ｍｓ付近の期間）に亘り取得された測定値を表すデータから再構成されることができる。部分再構成画像に関連付けられた時間は、データ取得の中間点の時間であってよい。

画像生成回路２８は、ワープフィールド５２に基づいて、部分再構成画像の各々に関連付けられた時間に対応するワープフィールドを補間により生成する。上記の実施例では、１２の補間ワープフィールドが生成される。これら１２の補間ワープフィールドは互いに異なってもよい。

本実施形態では、補間を調整するために追加された追加パラメータを含む３次関数を用いて補間がなされてもよい。本実施形態では、ワープフィールドは、撮像ボリュームの中央でゼロに設定される。他の実施形態では、動きの推定値を補間する任意の方法が使用されてよい。

画像生成回路２８は、部分再構成画像の各々に、対応する補間ワープフィールドを適用し、動き補正が施された部分再構成画像を生成する。

そして、画像生成回路２８は、動き補正が施された部分再構成画像を加算する。

すなわち、完全再構成画像は、複数の部分再構成画像を取得して、ワープフィールド５２を異なる部分再構成画像の異なる時間に対応する補間ワープフィールドに変換し、補間ワープフィールドを部分再構成画像に適用して、適用後の部分再構成画像を結合することによって、動きの推定値に応じて調整される。動きの推定値を再構成に適用することによって、動きの影響が低減されうる。

幾つかの実施形態では、再構成は、最終的な画像を得るために単一のアキシャル断面に対して得られた全てのＣＴデータの再構成である。動き推定は、再構成ジオメトリを調整するために使用される。

さらなる画像は、幾つかの動きの影響が除去されたデータセットである。モーションアーチファクトは、画像Ｒ、Ｔの少なくとも１つのモーションアーチファクトと比較して低減されうる。例えば、ターゲット時相のデータセットＴよりも新しい立体画像でモーションアーチファクトがほとんど存在しなくなるか、ターゲット時相のデータセットＴと比較した場合にモーションアーチファクトの重大度が低減される。

図４の方法は、撮像ボリュームのＣＴデータセットの各アキシャル断面に対して実行されてよい。幾つかの実施形態では、図４の方法は、マルチスライススキャナから得られたマルチスライスの画像データに対して実行されてよい。

幾つかの実施形態では、ＣＴスキャナ１４は、動きの測定値を得るために、計算装置１２によって受け取られて処理される３つの画像（例えば、Ｔ、Ａ、Ｂ）を再構成する。他の実施形態では、任意の数の画像が測定ＣＴボリュームデータから再構成されてよい。この場合、画像各々は、異なる時点に対応する。例えば、ターゲット時相のデータセットと他に対する１、３、４、又は５つのデータセットとがＣＴデータから再構成されてよい。

図４を参照して上で述べられた方法は、モーションアーチファクトが低減された再構成データセットを生成するために使用される。図４の方法は、冠状動脈の動きの推定を改善することができる。モーションアーチファクトを低減させることによって、ＣＴスキャナの回転速度を増加させることなく画質を向上させることが可能となる。

図３及び図４を参照して上で述べられた実施形態では、計算装置１２は、画像（例えば、Ｒ及びＴ）を受け取り、画像を処理して部分再構成画像（例えば、Ｒ’及びＴ’）を得る。

図５は、完全な再構成画像（例えば、Ｒ）から部分再構成画像（例えば、Ｒ’）を取得する方法を概略的に示すフローチャートである。

本実施形態では、部分再構成回路２４は、ＣＴスキャナ１４から画像Ｒ（図５に入力画像６０として表される）を取得する。幾つかの実施形態では、部分再構成回路２４は、ＣＴスキャナによる画像Ｒの再構成に使用した生データにアクセスできない場合がある。

ステップ６２において、部分再構成回路２４は、第１スキャン期間中、スキャナによって取得された測定値を表すデータを取得するために画像Ｒを処理する。本実施形態では、部分再構成回路２４は、画像Ｒの離散フーリエ変換（ＤＦＴ画像）６４を生成するため、画像Ｒに２次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施す。他の実施形態では、任意の適切な処理方法が使用されてよい。

中央断面定理により、ＤＦＴ画像６４の径方向角度はガントリ角度に対応しうる。所与の径方向角度でＤＦＴ画像６４の原点を通る線に沿って存在するデータは、対応するガントリ角度で取得された測定データを表しうる。ＤＦＴ画像６４は、ステップ６２で実行されるような再構成画像の２次元ＤＦＴを取ることによって、又はサイノグラム（生データ）の各線の１次元ＤＦＴを取り、中心を通る適切な径方向角度で１次元ＤＦＴ結果を重ね合わせることによって、生成可能である。それ故、ＤＦＴ画像６４の中心を通る線は、サイノグラムの特定の線に対応する（それ故、特定のガントリ角度に相当する）。

部分再構成回路２４はまた、メモリ２０から（又はＣＴスキャナ１４から、又は他のデータ記憶装置から）、画像Ｒによって表される回転角度の範囲（この実施形態では、０°ないし１８０°）と、画像Ｔによって表される回転角度の範囲（この実施形態では、６０°ないし２４０°）とを含む回転角度の範囲６６に関する情報を受け取る。回転角度６６は、ＤＦＴ画像６４のマスクアウトする部分を決定するために使用される。回転角度６６はまた、再構成ステップ５６で使用されてよい。

ステップ６８において、部分再構成回路２４は、Ｒ及びＴに共通する角度（この実施形態では、６０°ないし１８０°）を表すＲのＤＦＴ画像６４の一部をマスクアウトするためのマスク７０を作成する。ステップ６８は、ステップ６４の前に、ステップ６４の後に、又はステップ６４と同時に実行されてよい。

マスク７０は、各画像断面のフーリエ変換の一部をマスクアウトすることによって部分再構成画像を生成するために使用される。ＤＦＴ画像６４を通る各径方向線はサイノグラム（生データ）の特定の線に対応するので、ＤＦＴ画像６４の径方向線をマスクアウトすることは、サイノグラムのその線によって提供された情報を除去することに対応する。マスキングは、動き情報を含むサイノグラムの部分から情報を残して、適切な角度についての測定値を表すサイノグラムの重なり部分のデータを除去することと見なすことができる。マスク７０は、所望の時間に対応する径方向角度でＤＦＴ７４の原点を通過する線を選択するように構成されてよい。

ステップ７２において、部分再構成回路２４は、マスクＤＦＴ７４を得るために、画像ＲのＤＦＴ画像６４にマスク７０を適用する。マスクＤＦＴは、Ｒを含むがＴを含まない角度に対する測定値に対応するデータのみを含む。

画像Ｒのフーリエ変換に適切なマスクを適用することによって、部分再構成回路２４は、ＲとＴとが重なっているガントリ回転角度の範囲から情報を除去するものと見なすことができ、これにより、動き情報がある角度のみを残すことができる。６０°ないし１８０°の範囲のデータは含まれなくなる。

ステップ７６において、部分再構成回路２４は、マスクＤＦＴ７４の２次元逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を実行して、部分再構成画像Ｒ’（図５に部分再構成画像７８として表される）を取得する。

部分再構成画像Ｒ’は、一軸における減少した空間分解能を犠牲にして、それが取得された画像Ｒよりも良好な時間分解能を有する。空間分解能の低い軸は、画像Ｒ及び画像Ｔのデータの重なりに起因して、画像Ｒ及び画像Ｔがレジストレーションされた場合に得られる有益な動き情報がない軸である。

図５の方法は、画像Ｔに基づいて部分再構成画像Ｔ’が取得される。部分再構成画像Ｔ’は、画像Ｔには含まれるが画像Ｒには含まれない角度（この実施形態では、１８０°ないし２４０°である角度）について取得された測定値を表す。

画像Ｒ、Ｔから部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’を取得するために、図５とは異なる方法が使用されてよい。例えば、部分再構成回路２４は、画像の投影を実行し、回転角度を用いて結果として生じる投影をマスクし、逆投影を実行して部分再構成画像を生成してもよい。また、例えば、異方性の高いカーネルによる画像の畳み込みによって部分再構成画像が生成されてもよい。

部分再構成画像の各々は、１８０°未満の角度の範囲を表す。部分再構成画像は、完全再構成画像ではない。部分再構成画像Ｒ’についての角度（領域３０）は、部分再構成画像Ｔ’（領域３４）についての角度と直接向き合っている。部分再構成画像Ｒ’についての角度は、部分再構成画像Ｔ’についての角度から１８０°ずれている。

他の実施形態では、計算装置１２は、ＣＴスキャナ１４から生データを受け取り、生データを処理する。計算装置１２は、部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’を再構成する際に使用されるべき生データの部分を選択する。幾つかの実施形態では、計算装置１２は、はじめに完全な再構成を行うことなく（例えば、画像Ｒ、Ｔを再構成することなく）、部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’を再構成する。

図２に例示される角度を再び参照すると、実施形態では、部分再構成回路２４は、一組の生データを受け取り、角度範囲３０（０°ないし６０°）で取得された測定値を含む生データの一部を選択する。角度範囲３０内の生データは、第１スキャン期間（０°から１８０°までスキャンするのにかかる時間）中に取得されたデータであって、第２スキャン期間（６０°から２４０°までスキャンするのにかかる時間）中に取得されたデータではない。部分再構成回路２４は、生データの選択された部分から部分再構成画像Ｒ’を再構成する。

部分再構成回路２４は、角度範囲３４（１８０°ないし２４０°）で取得された測定値を含む生データの部分を選択する。生データの角度範囲３０は、第２スキャン期間（６０°から２４０°までスキャンするのにかかる時間）中に取得されたデータであって、第１スキャン時間（０°から１８０°までスキャンするのにかかる時間）中に取得されたデータではない。部分再構成回路２４は、スキャンデータの選択された部分から部分再構成画像Ｔ’を再構成する。レジストレーション回路２６は、部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’から動きの推定を取得し、画像生成回路２８は、例えば、図４を参照して上で述べられた方法を使用して、アキシャル断面についての生データに基づいて完全再構成画像を再構成する。

ＣＴスキャナ１４のスキャナ再構成回路１５は、部分再構成回路２４に代わって、生データの一部を再構成して、部分再構成画像Ｒ’、Ｔ’を取得してもよい。また、ＣＴスキャナ１４は、部分再構成画像を計算装置１２に供給してもよい。図４の処理の幾つか又は全てが、ＣＴスキャナ１４で、又は任意の適切な装置で実行されてもよい。

本実施形態では、スキャナは、生データを収集し、収集された生データに基づいて画像データを再構成する。他の実施形態では、スキャナは、任意の適切なモダリティ（例えば、ＣＴ、コーンビームＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、Ｘ線又は超音波）のデータを取得し、取得したモダリティのデータから画像を再構成するのに適した再構成方法を使用する。スキャナは、スキャナにより収集されたデータを再構成することができ、適切な２次元又は３次元の画像データを提供する。幾つかの実施形態では、スキャナは、ハイブリッドスキャナ（例えば、ＣＴ−ＭＲ又はＣＴ−ＰＥＴスキャナ）であり、図２の方法は、ハイブリッドスキャナからのデータのＣＴ部分に適用される。

幾つかの実施形態では、スキャナは、コーンビームＣＴスキャナである。幾つかの実施形態では、画像は、血管造影画像である。コーンビームＣＴは、他の幾つかのＣＴスキャン方法よりも回転速度が遅い。状況によっては、コーンビームＣＴスキャナは、回転時に不要な動き（例えばウォブリング運動）を受けることがある。幾つかのコーンビームＣＴの実施形態では、動きを推定するときに２よりも多いレジストレーションが行われ、時間の経過とともに動きのより詳細なモデルを取得する。

撮像領域は、任意のヒト又は動物の被検体、例えば腹部の任意の適切な解剖学的領域であってよい。解剖学的領域は、任意の適切な解剖学的構造を、例えば、任意の器官（例えば、心臓、脳、肺又は肝臓）又は血管（例えば、冠状動脈）を含む。

特定の実施形態は、ＮＣＣＴデータ及びＣＴＡデータから部分再構成画像を生成することと、時間の関数として動き場を生成するためにＣＴＡ画像をレジストレーションすることと、ＮＣＣＴ画像に対してＣＴＡ画像をレジストレーションすることと、時間の関数としてヨード造影剤又は他の造影剤マップを生成するために差分処理することとを含む、医用画像処理方法を提供する。

部分再構成画像は、収集時間枠内の時間で重ならない時間の範囲を決定することによって計算されることができる（情報は再構成間で共有されない）。

部分再構成画像は、各データセットの各２Ｄ離散フーリエ変換（ＤＦＴ）画像を計算して、決定された期間に対応する径方向の角度で各ＤＦＴ画像の原点を通る線のみを適用して、結果として生じるマスク画像の２次元逆ＤＦＴを計算することによって、決定されることができる。

セグメンテーション（例えば、冠状血管セグメンテーションなど）が、時間の関数としてセグメンテーションを生成するためにヨード造影剤又は他の造影剤マップを使用して実行されることができる。

完全に再構成された撮像ボリュームが動き場を用いて生成されてもよい。

動き場及び／又はヨード造影剤（又は他の造影剤）マップ関数は、例えばパラメータ化に従って補間されてよい。

パラメータ化は、幾つかのスコアにしたがって（必要に応じて全ての入力に対する結果と共に）最適化されることができる。

スコアは、差分適合スコアを含みうる。制約は、差分内の値がノイズ内及び／又はセグメンテーションの一貫性との何らかの組合せ内で正であることを含みうる。制約は、ヨード造影剤（又は他の造影剤）マップ及び差分値が動き場と一致することを含みうる。

特定の実施形態は、処理回路を備える医用画像処理装置を提供し、前記処理回路は、血管の内部の石灰化領域を含む第１データと、各心時相についての血管造影を含む複数の第２データとを取得して、前記石灰化領域を減算するように前記複数の第２データに含まれる心時相データを補正して、前記第１データと前記複数の第２データとに基づいて、前記血管の動きを補正するように構成されている。

処理回路は、さらに、データ収集時間が前記複数の第２データ間で異なる差分期間のデータに基づいて前記複数の心時相間の前記血管の動き度を計算して、前記動き度に基づいて前記心時相データの動きを補正するように構成されることができる。

前記動き度を計算するためのデータは、前記差分期間中に取得された前記第２データと、前記差分期間中に取得された前記第１データとを減算することによって計算されることができる。

特定の実施形態は、処理回路を備える医用画像処理装置を提供し、前記処理回路は、血管の内部の特徴領域を含む第１データと各心時相についての血管造影を含む複数の第２データを取得して、前記特徴領域を減算するように前記複数の第２データに含まれる心時相データを補正して、前記第１データと前記複数の第２データとに基づいて、前記血管の動きを補正するように構成されている。

特定の実施形態は、処理回路を備える医用画像処理装置を提供し、前記処理回路は、第１期間中に取得された血管の石灰化領域を含む第１データと、前記第１期間よりも短く、前記第１期間と全ての期間で重なっている第２期間中に取得された血管造影領域を含む第２データと、前記第１期間よりも短く、前記第１期間よりも短い第３期間中に取得された血管造影領域を含む第３データとを取得するように構成されている。前記処理回路は、前記第２期間及び前記第３期間の重なり期間を除いた期間内における前期間である第５期間と、前記第２期間及び前記第３期間の重なり期間を除いた期間における後期間である第６期間とを識別するように構成されている。前記処理回路は、前記第５期間中に取得された前記第２データを前記第５期間中に取得された第１データで減算することによって取得された第１減算データと、前記第６期間中に取得された前記第３データを前記第６期間中に取得された第２データで減算することによって取得された第２減算データと、前記第１減算データを前記第２減算データで減算することによって取得された第３減算データとを計算するように構成されている。前記処理回路は、前記第３減算データに基づいて前記第２データと前記第３データとの間の動き度を計算するように構成されることができる。前記処理回路は、前記動き度に基づいて画像を再構成するように構成されることができる。

前記処理回路は、さらに、前記第１期間よりも短い前記第４期間中に取得された血管造影領域を含む第４データを取得するように構成されることができ、前記第４期間は、前記第１期間と全ての期間と重なっており、前記第３期間と少なくとも部分的に重なっている。前記処理回路は、さらに、前記第３期間及び前記第４期間を除く期間内の前の期間である第７期間と、前記第３期間と前記第４期間との重複期間を除く期間内の後の期間である第８期間とを識別するように構成されることができる。

前記処理回路は、前記第７期間中に取得された前記第１データで前記第７期間中に取得された前記第３データを減算することによって取得された第４減算データと、前記第８期間中に取得された前記第１データで前記第８期間中に取得された前記第４データを減算することによって取得された第５減算データと、前記第５減算データで前記第４減算データを減算することによって取得された第６減算データとを計算するように構成されることができる。

前記処理回路は、さらに、前記第６減算データに基づいて前記第３データと前記第４データとの間の第２動き度を計算するように構成されることができる。

前記処理回路は、さらに、前記動き度と前記第２動き度とに基づいて画像を再構成するように構成されている。

以下、上記の少なくとも１つの実施形態の要点について説明する。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、ＣＰＵ２２を有する。ＣＰＵ２２は、少なくとも取得部及び補正部として機能する。取得部は、血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、当該血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得する。上記実施形態において第１データセットは、非造影スキャンにより収集された生データであり、より詳細には、カルシウムスコアリングスキャンにより収集されたカルシウムスコアデータである。上記実施形態において複数の第２データセットは、造影スキャンにより収集された生データであり、より詳細には、冠動脈造影スキャンにより収集されたＣＴＡデータである。特徴領域は、石灰化、ステント及びプラークの少なくとも１つを含む。補正部は、第１データセットと複数の第２データセットとに基づいて、複数の心時相間の動きの補正と特徴領域の補正とを実行する。

ＣＰＵ２２は、更に画像生成部、セグメンテーション部及び算出部として機能する。画像生成部は、複数の第２データセットのうちの、動きの補正と特徴領域の補正とを受けた第２データセットを用いて画像を再構成する。セグメンテーション部は、画像に含まれる血管をセグメント化する。算出部は、動きの補正と特徴領域の補正とが施された複数の第２データセットを用いてＣＴ冠血流予備量比検査を算出する。

カルシウムスコアリングスキャンでは血管内における石灰化を画像化することができ、ＣＴＡでは血管内腔を画像化することができる。ＣＴ冠血流予備量比検査では血管の芯線を抽出する必要がある。ＣＴＡ画像では血管内腔が画像化されているので、ＣＴ冠血流予備量比検査の解析が可能であるが、血管内に石灰化が生じている場合、石灰化が認識されずに血管の芯線が抽出されることになる。すなわち、血管内腔に石灰化領域が存在する場合、血管の芯線を正確に抽出することができない（課題１）。課題１は、カルシウムスコア画像に描出されている石灰化領域をＣＴＡ画像から減算することにより解消され得る。また、心臓は拍動しているため、モーションアーチファクトが発生する（課題２）。課題２は、複数の心時相で取得されたデータに対して動き補正を施し、動き量を考慮した再構成を行うことでモーションアーチファクトを補正することにより解消され得る。

課題１と課題２とを同時に解決するためには、カルシウムスコア画像の動き量を考慮する必要がある（課題３）。課題３は、動き補正に用いる各心時相のデータの動き量を算出する際に、各心時相でＣＴＡ画像とカルシウムスコア画像とを差分して心時相間の動き量を算出することにより解消され得る。課題３を解決するため、本実施形態に係るＣＰＵ２２は、少なくとも上記の取得部と補正部とを実現する。この手段によれば、カルシウムスコア画像とＣＴＡ画像とからＣＴ冠血流予備量比検査に用いる最適な画質を得ることができる。具体的には、石灰化の影響を考慮し且つモーションアーチファクトの影響を低減することができ、石灰化が存在するＣＴＡ画像であっても、モーションアーチファクトを低減しつつ、石灰化を考慮した血管芯線抽出を行うことができる。

動き補正と特徴領域の補正とは以下の様に行われる。補正部は、第１データセットに部分再構成を実行して第１部分再構成画像を生成し、複数の第２データセットに部分再構成を実行して複数の第２部分再構成画像を生成し、第１部分再構成画像と複数の第２部分再構成画像とに基づいて複数の心時相間の血管の動き量を計算する。より詳細には、複数の心時相のうちの第１の心時相に関する第２データセットと第２の心時相に関する第２データセットとは、データ収集期間が互いに重複しない第１の差分期間と第２の差分期間とを有する。補正部は、第１の差分期間の第２データセットに基づく第２部分再構成画像と、第１の差分期間の第１データセットに基づく第１部分再構成画像との第１の差分画像を生成し、第２の差分期間の第２データセットに基づく第２部分再構成画像と、第２の差分期間の第１データセットに基づく第１部分再構成画像との第２の差分画像を生成する。この差分処理により、特徴領域の補正が行われる。そして補正部は、第１の差分画像と第２の差分画像との差分画像に基づいて第１の心時相と第２の心時相との間の動き量を計算する。補正部は、動き量の空間分布を表すワープフィールドを決定し、ワープフィールドを複数の第２データセットに適用する。これにより、動き補正が行われる。

例えば、上記実施形態の通り、複数の第２データセットは、心時相７０、８０、９０及び９９％のＣＴＡデータであるとする。心時相７０％は、心臓の弛緩期にあたり、冠動脈の血流量がピークになる心時相である。

心時相８０％が処理対象であるとし、心時相７０％と心時相８０％との間の動き量と心時相８０％と心時相９０％との間の動き量とが算出される。心時相７０％と心時相８０％との間の動き量の算出について具体的に説明する。心時相７０％に関するＣＴＡデータと心時相８０％に関するＣＴＡデータとは、データ収集期間が互いに重複しない差分期間Ｄ１と差分期間Ｄ２とを有する。補正部は、差分期間Ｄ１のＣＴＡデータに基づく部分再構成画像と、差分期間Ｄ１のカルシウムスコアデータに基づく部分再構成画像との第１の差分画像を生成する。また補正部は、差分期間Ｄ２のＣＴＡデータに基づく部分再構成画像と、差分期間Ｄ２のカルシウムスコアデータに基づく部分再構成画像との第２の差分画像を生成する。そして補正部は、第１の差分画像と第２の差分画像との差分画像に基づいて心時相７０％と心時相８０％との間の動き量を計算する。

同様の処理が心時相８０％と心時相９０％とについても行われ、心時相８０％と心時相９０％との間の動き量が算出される。このようにして、処理対象である心時相８０％に対して隣接する心位相との間で、石灰化を考慮した動き量が算出され、当該動き量に基づいて動き補正を行うことにより、石灰化及びモーションアーチファクトが低減された画像を生成することができる。その後、当該画像に基づいて、造影剤を強調した画像が生成され、血管内腔のセグメンテーションが行われる。これにより、石灰化を考慮した血管芯線抽出が行われ、高精度のＣＴ冠血流予備量比検査の解析が行われることとなる。

特定の回路が本明細書に記載されているが、代替の実施形態においてこれらの回路のうちの１つ又は複数の機能は、単一の処理資源又は他の構成要素によって提供されることができ、又は単一の回路によって提供される機能は、２以上の処理資源又は他の構成要素によって組み合わせて提供されてよい。単一の回路への言及は、その回路の機能を提供する構成要素が互いに離れているか否かによらず複数の構成要素を含むことができ、複数の回路への言及は、それらの回路の機能を提供する単一の構成要素をも含む。

特定の実施形態が記載されているが、これらの実施形態は単なる例としてのみ提示されており、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。実際、本明細書に記載の新規な方法及びシステムは、他の種々の形態で具現化されることができる。さらに、ここに記載される方法及びシステムの形態における種々の省略、置換、及び変更が本発明の精神から逸脱することなく行うことができる。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物は、その範囲内に含まれうる形態及び変更を網羅することを意図している。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、血管の動きの補正と当該血管に含まれる特徴の補正との双方を精度良く実行することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 医用画像処理装置
１２ 計算装置
１４ ＣＴスキャナ
１５ スキャナ再構成回路
１６ 表示スクリーン
１８ 入力デバイス
２０ メモリ
２２ 中央処理装置（ＣＰＵ）
２４ 部分再構成回路
２５ セグメンテーション回路
２６ レジストレーション回路
２８ 画像生成回路

Claims (18)

1. 血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、前記血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得する取得部と、
   前記第１データセットと前記複数の第２データセットとに基づいて、前記複数の心時相間の動きの補正と前記特徴領域の補正とを実行する補正部と、
   を具備する医用画像処理装置。
2. 前記補正部は、データ収集期間が前記複数の第２データセット間で異なる差分期間のデータに基づいて前記複数の心時相間の前記血管の動き量を計算する、請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記補正部は、前記第１データセットに部分再構成を実行して第１部分再構成画像を生成し、前記複数の第２データセットに部分再構成を実行して複数の第２部分再構成画像を生成し、前記第１部分再構成画像と前記複数の第２部分再構成画像とに基づいて前記複数の心時相間の前記血管の動き量を計算する、請求項１記載の医用画像処理装置。
4. 前記複数の心時相のうちの第１の心時相に関する第２データセットと第２の心時相に関する第２データセットとは、データ収集期間が互いに重複しない第１の差分期間と第２の差分期間とを有し、
   前記補正部は、前記第１の差分期間の第２データセットに基づく第２部分再構成画像と、前記第１の差分期間の第１データセットに基づく第１部分再構成画像との第１の差分画像を生成し、前記第２の差分期間の第２データセットに基づく第２部分再構成画像と、前記第２の差分期間の第１データセットに基づく第１部分再構成画像との第２の差分画像を生成し、前記第１の差分画像と前記第２の差分画像との差分画像に基づいて前記第１の心時相と前記第２の心時相との間の前記動き量を計算する、
   請求項３記載の医用画像処理装置。
5. 前記複数の第２データセットの１つは、医用スキャナによる第１スキャン期間における撮像領域の測定値を表し、
   前記複数の第２データセットの他の１つは、前記医用スキャナによる前記第１スキャン期間に重複する第２スキャン期間における前記撮像領域の測定値を表し、
   前記補正部は、
   前記第１スキャン期間と前記第２スキャン期間との重なり中に取得された前記測定値を表すデータを前記１つと前記他の１つとから除き、少なくとも、前記１つと前記他の１つとに基づいて、前記第１スキャン期間と前記第２スキャン期間との間の動き量を計算する、請求項１記載の医用画像処理装置。
6. 前記補正部は、前記動き量の空間分布を表すワープフィールドを決定し、前記ワープフィールドを前記複数の第２データセットに適用する、請求項１記載の医用画像処理装置。
7. 前記補正部は、前記特徴領域の補正のために、前記複数の第２データセットから前記第１データセットを減算する、請求項１記載の医用画像処理装置。
8. 前記特徴領域は、石灰化、ステント及びプラークの少なくとも１つを含む、請求項１記載の医用画像処理装置。
9. 前記補正部は、前記動きの補正のため、レジストレーションと非剛体レジストレーションとの少なくとも一方を実行する、請求項１記載の医用画像処理装置。
10. 前記複数の第２データセットのうちの前記動きの補正と前記特徴領域の補正とが施された第２データセットを用いて画像を再構成する画像生成部を更に備える、請求項１記載の医用画像処理装置。
11. 前記画像に含まれる前記血管をセグメント化するセグメンテーション部を更に備え、請求項１０記載の医用画像処理装置。
12. 前記動きの補正と前記特徴領域の補正とは、前記画像に由来する少なくとも１つの制約を受ける、請求項１０記載の医用画像処理装置。
13. 前記動きの補正と前記特徴領域の補正とは、前記画像に由来する少なくとも１つのパラメータの値を最適化する制約を受けて実行される、請求項１０記載の医用画像処理装置。
14. 前記動きの補正と前記特徴領域の補正とが施された前記複数の第２データセットを用いて冠血流予備量比を算出する算出部を更に備える、請求項１記載の医用画像処理装置。
15. 前記第１データセットは、非造影スキャンにより収集され、
    前記複数の第２データセットは、造影スキャンにより収集される、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
16. 前記第１データセットは、カルシウムスコアリングスキャンにより収集され、
    前記複数の第２データセットは、冠動脈造影スキャンにより収集される、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
17. 血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、前記血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得し、
    前記第１データセットと前記複数の第２データセットとに基づいて、前記複数の心時相間の動きの補正と前記特徴領域の補正とを実行する、
    ことを具備する医用画像処理方法。
18. コンピュータに、
    血管に存在する特徴領域を含む第１データセットと、前記血管に関する造影領域を含む、複数の心時相に関する複数の第２データセットとを取得する機能と、
    前記第１データセットと前記複数の第２データセットとに基づいて、前記複数の心時相間の動きの補正と前記特徴領域の補正とを実行する機能と、
    を実現させる医用画像処理プログラム。