JP2021142320A - 血管造影投影をコンピュータ断層撮影データに位置合わせするためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コンピュータ断層撮影データに血管造影投影を位置合わせすることによって冠動脈枝を画像化するためのシステムおよび方法が提供される。【解決手段】一例においては、患者の関心対象の冠動脈を画像化するための方法が、冠動脈枝を描写するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップと、関心対象の冠動脈の単一の血管造影投影を取得するステップと、単一の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップと、ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の血管造影投影に基づいて関心対象の冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップとを含むことができる。【選択図】図２

Description

本明細書に開示される主題の実施形態は、医療における画像化に関し、より具体的には、侵襲的血管造影技術によって得られた画像のコンピュータ断層撮影データとの位置合わせに関する。

侵襲的血管造影処置は、カテーテルを動脈へと挿入し、動脈を通って進ませることを含むことができ、カテーテルを介して造影剤を注入することができる。次いで、造影剤で満たされた動脈によって減衰させられるＸ線を、Ｘ線画像化技術によって取得することにより、冠動脈枝の一領域の高分解能の二次元（２Ｄ）投影を生成することができる。いくつかの例においては、複数の２Ｄ投影を使用し、２Ｄ投影を互いに手動または自動で位置合わせすることにより、冠動脈枝の正確な三次元（３Ｄ）および機能的表現を取得することができる。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影は、冠動脈疾患を診断するための代替の非侵襲的技術である。具体的には、ＣＴ血管造影法においては、造影剤を、むしろ（例えば、針による）静脈注射によってもたらすことができる。したがって、侵襲的血管造影と比較して、患者の不快を大幅に軽減することができる。さらに、ＣＴ血管造影を使用して、冠動脈枝の全体を画像化することができる。しかしながら、ＣＴ血管造影から得られる画像は、患者に狭窄があり、あるいは患者の心拍数が高い場合など、特定の状況において分解能が低くなる可能性がある。

米国特許第９，８９１，０４４号明細書

一実施形態において、患者の関心対象の冠動脈を画像化するための方法が、冠動脈枝を描写するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップと、関心対象の冠動脈の単一の血管造影投影を取得するステップと、単一の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップと、ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の血管造影投影に基づいて関心対象の冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップとを含むことができる。

以上の簡単な説明が、詳細な説明においてさらに説明される概念の選択を簡略化した形で紹介するために提供されていることを、理解されたい。特許請求される主題の重要または本質的な特徴を特定することは意図されておらず、特許請求される主題の範囲は、詳細な説明に続く特許請求の範囲によって一義的に定義される。さらに、特許請求される主題は、上述の欠点または本開示の任意の部分に記載される欠点を解決する実施態様に限定されない。

本開示を、実施形態（ただし、これらに限られるわけではない）についての以下の説明を、添付の図面を参照して検討することで、よりよく理解できるであろう。

一実施形態による例示的な医療用の画像化システムの絵画図を示している。 一実施形態による例示的な医療用の画像化システムの概略のブロック図を示している。 血管造影投影をコンピュータ断層撮影画像化データに自動的に位置決めし、そこから血流予備量比を決定するための一実施形態による方法のフローチャートを示している。 血管造影投影をコンピュータ断層撮影画像化データに自動的に位置決めし、そこから血流予備量比を決定するための一実施形態による方法のフローチャートを示している。 一実施形態による冠動脈枝の例示的な一部分の例示的な低次モデルの概略図を示している。 一実施形態による例示的な医療用の画像化システムの表示装置の例示的なユーザインターフェース表示を示している。

以下の説明は、医療用の画像化システムおよび二次元（２Ｄ）血管造影投影と三次元（３Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データとを重ねて自動的に位置合わせするための方法の種々の実施形態に関する。２Ｄ血管造影投影および３Ｄ ＣＴ画像化データを取得するように構成された１つのそのような医療用の画像化システムが、図１および図２に示され、関心対象の冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）の決定を可能にする２Ｄ血管造影投影の３Ｄ ＣＴ画像化データへの自動的な位置合わせのための１つのそのような方法が、図３Ａおよび図３Ｂに示される。一実施形態においては、ＦＦＲを、図４の例示的な低次モデルなど、３Ｄ ＣＴ画像化データへの２Ｄ血管造影投影の自動的な位置合わせに基づく低次モデルを形成することによって、推定することができる。図５が、３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた２Ｄ血管造影投影に基づく再構成画像、関心対象の冠動脈のＦＦＲ、ならびにＦＦＲに基づく診断および推奨される治療が同時に表示される医療用の画像化システムの表示装置の例示的なユーザインターフェース表示を示している。

一般に、ＦＦＲは、例えば、冠動脈内の病変の血流に関する重症度を判断し、あるいは虚血の原因となる病変を特定するために使用することができる生理学的指標である。したがって、ＦＦＲは、所与の患者の関心対象の冠動脈の治療に関し、治療方針のインジケータとして役立つ可能性がある。例えば、ＦＦＲが比較的小さい場合、そのように狭窄した冠動脈の治療として、血行再建術（例えば、血管形成）の選択が必要となる可能性がある一方で、ＦＦＲが比較的大きい場合、治療として別の医療処置（例えば、処方薬）の選択が必要となる可能性がある。

具体的には、ＦＦＲは、病変の近位側（例えば、下流）の動脈圧に対する病変の遠位側（例えば、上流）の動脈圧の比率である。一例として、病変の近位側の動脈圧を、冠動脈枝の入口において得ることができ、したがって、充血時の大動脈圧と見なすことができる。いくつかの場合、病変の遠位側の動脈圧を、例えば病変の遠位に配置された圧力センサを介して侵襲的に測定することができる。しかしながら、患者のワークフローの観点から、より侵襲性の低い方法が望まれる可能性がある（例えば、患者の不快を軽減するために）。

いくつかの例においては、ＦＦＲを、ＣＴ血管造影画像化のみによって決定することができる。ひとたびＣＴ血管造影画像化データが受信されると、血管の中心線および血管のエッジをセグメント化して、冠動脈の長さおよび三次元形状を決定することができる。そのようなセグメント化方法は、依然として技術的に手ごわい課題であり、正確な診断のために最高品質の画像化を必要とする。さらに、画像化された血管の自動的な処理は、血管が石灰化（例えば、狭窄）した患者や、心拍数の高い患者において、困難となり得る。したがって、医療専門家がセグメント化を検証し、結果として、診断、治療、および健康転帰に一貫性が欠ける可能性がある。

他の例においては、ＦＦＲを、侵襲的血管造影画像化のみによって決定することができる。侵襲的血管造影画像化データは、関心対象の冠動脈のさまざまなビューを提示する複数の２Ｄ血管造影投影として受信され得る。したがって、複数の２Ｄ血管造影投影を、例えばステレオビジョン画像化アルゴリズムによって互いに位置合わせして、関心対象の冠動脈の３Ｄモデルを得ることができる。しかしながら、複数の２Ｄ血管造影投影の取得は、患者にとって不快となり得る。さらに、多くの場合、ステレオビジョン画像化アルゴリズムへの入力のために、複数の２Ｄ血管造影投影の各々において関心対象の冠動脈の位置を手作業でマークするために、医療専門家が必要である。ＣＴ血管造影画像化と同様に、画像化データのこのような手作業での取り扱いは、診断、治療、および健康転帰に一貫性を欠く結果となり得る。

したがって、本明細書に記載される実施形態において、単一の２Ｄ血管造影投影を３Ｄ ＣＴ血管造影画像化データに自動的に位置合わせするためのシステムおよび方法が提供される。したがって、冠動脈枝の全体の３Ｄ表現を、ＣＴ血管造影画像化によって得ることができ、単一の２Ｄ血管造影投影を、３Ｄ ＣＴ血管造影画像化データでは捕捉が困難であり得る冠動脈の領域について使用することができる。次に、いくつかの実施形態において、ＦＦＲを、得られた画像化データをセグメント化し、そこから低次モデルを形成することによって推定することができる。さらに、特定の実施形態においては、単一の２Ｄ血管造影投影のみを画像化すればよいように、３Ｄ ＣＴ血管造影画像化データが、前もって画像化されていて、画像ライブラリから取得されてよい。したがって、このように侵襲的血管造影画像化データをＣＴ血管造影画像化データと組み合わせることにより、患者の不快を軽減し、画像化手順の最小化を通じて全体としての画像化時間を短縮することができる。さらに、本明細書に提示される自動的な位置合わせのための方法は、診断、治療、および健康転帰における上述の一貫性の欠如を軽減することができる。したがって、全体的な患者のエクスペリエンスを改善することができる。

ここで図１を参照すると、例示的な画像化システム１００が一実施形態に従って示されている。図示の実施形態において、画像化システム１００は、血管造影画像化を実行するように構成されたＸ線画像化システムである。いくつかの実施形態において、血管造影画像化は、侵襲的血管造影画像化技術および／またはＣＴ血管造影画像化技術を含むことができる。しかしながら、本明細書に記載される実施形態を、他の種類の医療用の画像化の様態（例えば、Ｘ線、磁気共鳴（ＭＲ）、超音波（ＵＳ）、ポジトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）、単一光子放出ＣＴ（ＳＰＥＣＴ）、ならびにこれらの組み合わせ、例えば、ＰＥＴ／ＣＴ、ＰＥＴ／ＭＲ、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ、などの複数の様態による画像化）を使用して実施してもよいことを、理解されたい。さらに、他の実施形態において、医療用の画像が積極的には取得されないことを理解されたい。代わりに、いくつかの実施形態は、画像化システムによって以前に取得された画像または画像化データを取り出し、本明細書に記載のように画像化データを分析することができる。

画像化システム１００は、患者、無生物、１つ以上の製造された部品、ならびに／あるいは体内に存在する歯科用インプラント、ステント、および／または造影剤などの異物など、対象１１２を画像化するように構成され得る。一実施形態において、画像化システム１００は、ガントリ１０２を含むことができ、ガントリ１０２は、テーブル１１４上に横たわる対象１１２の画像化に使用するためのＸ線放射（図２を参照）のビーム１０６を投射するように構成された少なくとも１つのＸ線源１０４をさらに含むことができる。具体的には、Ｘ線源１０４を、Ｘ線１０６をガントリ１０２の反対側に配置された検出器アレイ１０８へと投射するように構成することができる。図１はただ１つのＸ線源１０４を示しているが、特定の実施形態においては、複数のＸ線放射源および／または検出器を使用して、対象１１２に対応する異なるエネルギレベルまたは角度方位における投影データを収集するための複数のＸ線放射ビーム１０６を投射することができる。いくつかのＣＴ画像化の実施形態において、Ｘ線源１０４は、高速ピークキロボルト（ｋＶｐ）スイッチングによってデュアルエネルギジェムストーンスペクトル画像化（ｇｅｍｓｔｏｎｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｉｎｇ：ＧＳＩ）を可能にすることができる。いくつかの実施形態において、使用されるＸ線検出器は、異なるエネルギのＸ線光子を区別することが可能な光子計数検出器である。他の実施形態においては、２組のＸ線源および検出器が、デュアルエネルギ投影を生成するために使用され、一方の組は低ｋＶｐにあり、他方の組は高ｋＶｐにある。したがって、本明細書で説明される方法が、単一エネルギの取得技術でも、デュアルエネルギの取得技術でも実施可能であることを、理解すべきである。

特定の実施形態において、ガントリ１０２は、Ｘ線源１０４によってＸ線放射１０６のビームを対象１１２内の所定のターゲット位置に向けて投射することができるように構成されたＣアームガントリであってよい。例えば、侵襲的血管造影画像化の用途において、カテーテルを対象１１２に挿入して、Ｘ線放射１０６のビームが対象１１２を通過すると予想される所定のターゲット位置に造影剤を注入することができる。したがって、対象１１２を通過し、さまざまな身体構造上の特徴および造影剤によって減衰させられた後に、Ｘ線放射１０６のビームを、Ｘ線源１０４の反対側に配置された検出器アレイ１０８によって受け取ることができる。

特定の実施形態において、画像化システム１００は、逐次または解析画像再構成方法、あるいは両方の組み合わせを使用して、対象１１２のターゲットボリュームの画像を再構成するように構成された画像プロセッサユニット１１０をさらに含む。例えば、ＣＴ撮像の用途において、画像プロセッサユニット１１０は、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）などの解析画像再構成手法を使用して、患者のターゲットボリュームの画像を再構成することができる。別の例として、画像プロセッサユニット１１０は、高度統計逐次再構成（ＡＳＩＲ）またはモデルベース逐次再構成（ＭＢＩＲ）などの逐次画像再構成手法を使用して、対象１１２のターゲットボリュームの画像を再構成することができる。いくつかの例において、画像プロセッサユニット１１０は、逐次画像再構成手法に加えて、ＦＢＰなどの解析画像再構成手法の両方を使用することができる。

いくつかの画像化システムの構成（例えば、ＣＴ画像化システムの構成）において、Ｘ線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ−Ｚ平面（一般に、「画像化平面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされる円錐形のＸ線放射ビームを投射する。Ｘ線放射ビームは、患者または対象などの画像化される物体を通過する。Ｘ線放射ビームは、物体によって減衰させられた後に、放射線検出器のアレイに衝突する。検出器アレイにおいて受光される減衰後のＸ線放射ビームの強度は、物体によるＸ線放射ビームの減衰に依存する。アレイの各々の検出器素子が、検出器の場所におけるＸ線ビームの減衰の測定値である別個の電気信号を生成する。すべての検出器素子からの減衰測定値が、個別に取得され、透過プロファイルを生成する。

いくつかの画像化システム（例えば、ＣＴ画像化システム）において、Ｘ線源および検出器アレイは、放射ビームの物体との交差の角度が絶えず変化するように、画像化平面の周囲かつ画像化される物体の周りをガントリと共に回転する。例えば投影データなど、ガントリの或る１つの角度位置における検出器アレイからの一群のＸ線放射の減衰の測定値が、「ビュー」と呼ばれる。対象物体の「スキャン」は、物体を中心とするＸ線源および検出器の１回転の最中に異なる角度位置またはビュー角度にて行われた一組のビューを含む。本明細書において説明される方法の利益は、多くの医療用の画像化の様態にもたらされると考えられ、したがって本明細書において使用されるとき、「ビュー」という用語は、或る１つのガントリ角度からの投影データに関する上述の使用に限定されない。「ビュー」という用語は、ＣＴ、Ｘ線放射線画像化、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、または単一光子放出ＣＴ（ＳＰＥＣＴ）取得、ならびに／あるいは未だ開発されていない様態を含む任意の他の様態、ならびに融合型の実施形態におけるこれらの組み合わせのいずれからであっても、異なる角度からの複数のデータ取得が存在する場合に、１つのデータ取得を意味して使用される。

投影データは、物体を通って得られた１つ以上の二次元スライスに対応する画像を再構成するために処理され、あるいは投影データが例えばＺ軸照明などの拡張軸方向カバレッジを含むいくつかの例では、物体の三次元画像ボリュームを再構成するために処理される。一組の投影データから画像を再構成するための１つの方法は、当技術分野において、フィルタ補正逆投影技法と呼ばれる。透過型および放出型断層撮影再構成技法はまた、最尤期待値最大化（ＭＬＥＭ）および順序付きサブセット期待値最大化再構成技法、ならびに逐次近似再構成技法などの統計的逐次近似方法を含む。このプロセスは、スキャンからの減衰測定値を整数（ＣＴ画像化システムの場合には「ＣＴ数」または「ハウンズフィールド単位」と呼ばれる）に変換し、表示装置上の対応するピクセルの輝度を制御するために使用する。

総スキャン時間を短縮するために、「ヘリカル」スキャンを実行することができる。「ヘリカル」スキャンを実行するために、患者を移動させながら、所定の軸方向範囲についてのデータが取得される。そのようなシステムは、円錐ビームのヘリカルスキャンから単一のらせんを生成する。らせんビームによってマッピングされたらせんは、各々の所定のスライスの画像を再構成することができる投影データをもたらす。

本明細書において使用されるとき、「画像を再構成する」という表現は、画像を表すデータが生成されるが、可視画像は生成されない本発明の実施形態を、除外することを意図しない。したがって、本明細書において使用されるとき、「画像」という用語は、可視画像および可視画像を表すデータの両方を広く指す。しかしながら、多くの実施形態は、少なくとも１つの可視画像を生成する（あるいは、生成するように構成される）。

ここで図２を参照すると、図１の画像化システム１００と同様の例示的な画像化システム２００が示されている。すなわち、画像化システム２００は、侵襲的血管造影画像化および／またはＣＴ血管造影画像化に向けて構成されたＸ線画像化システムであってよい。図示のとおり、画像化システム２００は、複数の構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、互いに結合して単一の構造を形成してもよく、別個でありつつ共通の部屋内に配置されてもよく、あるいは互いに遠く離れて配置されてもよい。例えば、本明細書において説明されるモジュールのうちの１つ以上が、画像化システム２００の他の構成要素に対して別個かつ遠方の位置を有するデータサーバにおいて動作することができる。

本開示のいくつかの態様によれば、画像化システム２００を、対象２０４（例えば、図１の対象１１２）を画像化するように構成することができる。一実施形態において、画像化システム２００は、検出器アレイ１０８（図１を参照）を含むことができる。検出器アレイ１０８は、対応する投影データを取得するために対象２０４（患者など）を通過するＸ線放射ビーム１０６を一緒に感知する複数の検出器素子２０２をさらに含むことができる。したがって、一実施形態において、検出器アレイ１０８を、複数列のセルまたは検出器素子２０２を含むマルチスライス構成にて製造することができる。そのような構成において、検出器素子２０２の１つ以上の追加の列を、投影データを取得するために、並列の構成にて配置することができる。

特定の実施形態において、画像化システム２００を、実質的にＣ字形または半円形のガントリまたは「Ｃアーム」１０２を含むように構成することができる。ガントリ１０２は、両端部に互いに対向して取り付けられたＸ線源１０４および検出器アレイ１０８を移動可能に支持することができる。したがって、対象２０４を、テーブル１１４によって支持して、Ｘ線源１０４と検出器アレイ１０８との間に配置することができる。

いくつかの実施形態において、テーブル１１４が所望の画像取得を達成するためにさらに移動可能であってよいことを、理解できるであろう。画像データのそのような取得の最中に、ガントリ１０２は、対象２０４に対するＸ線源１０４および／または検出器アレイ１０８の位置および／または向きを変更するために移動可能であってよい。

したがって、侵襲的血管造影画像化用途などのいくつかの実施形態において、ガントリ１０２は、対象２０４の単一の２Ｄ投影を画像化するために、所与の画像化セッションにおいて固定されたままであってよい。そのような実施形態において、ガントリ１０２および／またはテーブル１１４の位置を、対象２０４の別のビューを画像化するために、画像化セッションの間で調整することができる。

ＣＴ画像化用途などのさらに他の実施形態においては、画像化システム２００を、所望の投影データを取得するために対象２０４の周囲のさまざまな角度位置に移動するように構成することができる。したがって、ガントリ１０２およびガントリ１０２に取り付けられた構成要素を、例えば異なるエネルギレベルで投影データを取得するために、回転中心２０６を中心にして回転するように構成することができる。あるいは、対象２０４に対する投影角度が時間の関数として変化する実施形態においては、取り付けられた構成要素を、円弧に沿ってではなく、一般的な曲線に沿って移動するように構成することができる。

そのような実施形態において、Ｘ線源１０４および検出器アレイ１０８が回転するときに、検出器アレイ１０８は、減衰させられたＸ線ビームのデータを収集することができる。検出器アレイ１０８によって収集されたデータに、データを整え、スキャンされた対象２０４の減衰係数の線積分を表すように処理するために、前処理および較正を施すことができる。処理後のデータは、投影と一般的に呼ばれる。

いくつかの例において、検出器アレイ１０８の個々の検出器または検出器素子２０２は、個々の光子の相互作用を１つ以上のエネルギビンに記録する光子計数検出器を含むことができる。本明細書で説明される方法を、エネルギ積分検出器によって実現してもよいことを、理解すべきである。

取得された投影データの組を、基底物質分解（ＢＭＤ）に使用することができる。ＢＭＤにおいて、測定された投影を、一組の物質−密度投影に変換することができる。物質−密度投影を再構成し、骨、軟組織、および／または造影剤マップなど、それぞれの基底物質の物質−密度マップまたは画像のペアまたは組を形成することができる。次に、物質−密度マップまたは画像を関連付け、例えば、骨、軟組織、および／または造影剤などの画像化されたボリューム内の基底物質のボリュームレンダリングを形成することができる。

ひとたび再構成されると、画像化システム２００によって生成された基底物質画像は、２つの基底物質の密度で表現された対象２０４の内部特徴を明らかにすることができる。密度画像、または複数の密度画像の組み合わせを表示して、これらの特徴を示すことができる。疾患の状態などの医学的状態を診断し、より一般的には医学的事象を診断するための伝統的な手法において、放射線技師または医師は、密度画像のハードコピーまたは表示、あるいはこれらの組み合わせを検討して、関心対象の特徴的特徴を識別する。そのような特徴は、特定の解剖学的構造または器官の病変、サイズ、および形状、ならびに個々の開業医のスキルおよび知識に基づいて画像において識別可能な他の特徴を含むことができる。

一実施形態において、画像化システム２００は、ガントリ１０２の回転などの構成要素の移動およびＸ線源１０４の動作を制御するための制御機構２０８を含むことができる。特定の実施形態において、制御機構２０８は、Ｘ線源１０４に電力およびタイミング信号をもたらすように構成されたＸ線コントローラ２１０をさらに含むことができる。さらなる実施形態または代替の実施形態において、Ｘ線コントローラ２１０は、実行される所与の画像化処置に応じてＸ線源１０４からのＸ線ビームを成形するために、調整可能なコリメータ２２２へと動作信号および／または制御信号をさらにもたらすことができる。さらに、制御機構２０８は、画像化の要件に基づいてガントリ１０２またはガントリ１０２の種々の構成要素（例えば、Ｘ線源１０４、検出器アレイ１０８、など）の回転速度および／または位置（直線または曲線）を制御するように構成されたガントリモータコントローラ２１２を含むことができる。

特定の実施形態において、制御機構２０８は、検出器素子２０２から受信されたアナログデータをサンプリングし、後の処理のためにアナログデータをデジタル信号に変換するように構成されたデータ取得システム（ＤＡＳ）２１４をさらに含むことができる。光子計数画像化システムの場合、ＤＡＳ２１４は、検出器アレイ１０８から１つ以上のエネルギビン内の測定された光子数をダウンロードすることができる。ＤＡＳ２１４を、本明細書においてさらに説明されるように、検出器素子２０２のサブセットからのアナログデータをいわゆるマクロ検出器へと選択的に集約するようにさらに構成することができる。

ＤＡＳ２１４によってサンプリングおよびデジタル化されたデータは、コンピュータまたはコンピューティングデバイス２１６に送信されてよい。図示の実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、画像化システム２００の種々の構成要素とやり取りをするように構成されてよい。したがって、コンピューティングデバイス２１６は、画像化システム２００の動作を制御するように構成され得る。種々の実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、メインフレームコンピュータ、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットデバイス、ネットワークコンピューティングデバイス、モバイルコンピューティングデバイス、モバイル通信デバイス、などの形態をとることができる。一実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、図２の種々の構成要素の間のやり取りのためのエッジデバイスの形態をとることができる。いくつかの実施形態において、Ｘ線放射を取得するように構成された画像化システム２００の１つ以上の構成要素を、ユーザとやり取りし、さまざまな計算プロセス（例えば、画像化または画像化以外）を実行するようにさらに構成されたコンピューティングシステムであってよい全体としての画像化システム２００のＸ線画像化サブシステム（例えば、Ｘ線源１０４、検出器アレイ１０８、など）と見なすことができる。したがって、画像化システム２００の他の構成要素（例えば、コンピューティングデバイス２１６、など）を、Ｘ線画像化サブシステムに通信可能に接続することができる。

いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、ストレージデバイスまたは大容量記憶装置２１８にデータを格納することができ、ストレージデバイスまたは大容量記憶装置２１８は、コンピューティングデバイス２１６に含まれ（そのような例においては、コンピューティングデバイス２１６をコントローラと呼ぶことができる）、あるいはコンピューティングデバイス２１６に通信可能に接続された別の装置に含まれる（そのような例においては、コンピューティングデバイス２１６をプロセッサと呼ぶことができる）。ストレージデバイス２１８は、リムーバブルメディアおよび／または組み込みデバイスを含むことができる。具体的には、ストレージデバイス２１８は、本明細書に記載の方法を実行するためにデータおよび／またはコンピューティングデバイス２１６による実行が可能な命令を保持するように構成された１つ以上の物理的で非一時的なデバイスを含むことができる。したがって、そのような方法が実行されるとき、ストレージデバイス２１８の状態が（例えば、異なるデータまたは変更されたデータを保持するために）変化し得る。ストレージデバイス２１８は、例えば、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、コンパクトディスク読み出し／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）ドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブ、高解像度ＤＶＤ（ＨＤ−ＤＶＤ）ドライブ、Ｂｌｕ−Ｒａｙドライブ、フラッシュドライブ、および／またはソリッドステートストレージドライブを含むことができる。ストレージデバイス２１８が非一時的な記憶媒体であってよいことを、理解できるであろう。

加えて、コンピューティングデバイス２１６は、データの取得および／または処理などのシステムの動作を制御するために、ＤＡＳ２１４、Ｘ線コントローラ２１０、およびガントリモータコントローラ２１２のうちの１つ以上にコマンドおよびパラメータをもたらすことができる。特定の実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、例えばユーザインターフェース２３４を介したオペレータの入力に基づいてシステムの動作を制御する。コンピューティングデバイス２１６は、コンピューティングデバイス２１６に動作可能に接続されたオペレータコンソール２２０を介して、例えばコマンドおよび／またはスキャンパラメータを含むオペレータの入力を受信する。オペレータコンソール２２０は、コマンドおよび／またはスキャンパラメータの指定をオペレータにとって可能にする物理的なキーボード、マウス、タッチパッド、および／またはタッチスクリーンを含むことができる。

図２は、オペレータコンソール２２０を１つだけ示しているが、例えば、システムパラメータを入力または出力し、検査を要求し、データをプロットし、さらには／あるいは画像を閲覧するために、２つ以上のオペレータコンソール２２０が画像化システム２００に接続されてもよい。さらに、特定の実施形態において、画像化システム２００は、インターネットおよび／または仮想プライベートネットワーク、無線電話ネットワーク、無線ローカルエリアネットワーク、有線ローカルエリアネットワーク、無線ワイドエリアネットワーク、有線ワイドエリアネットワーク、などの１つ以上の構成可能な有線および／または無線ネットワークを介して、例えば施設内または病院内の現場または遠方に位置し、あるいはまったく異なる場所に位置する複数のディスプレイ、プリンタ、ワークステーション、および／または同様のデバイスに接続されてよい。

一実施形態において、例えば、画像化システム２００は、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）２２４を含むことができ、あるいはＰＡＣＳ２２４に接続されてよい。例示的な実施態様において、ＰＡＣＳ２２４は、さまざまな場所のオペレータがコマンドおよびパラメータをもたらし、さらには／あるいは画像データにアクセスできるように、放射線科情報システム（例えば、ＲＩＳ）、電子健康または医療記録ならびに／あるいは病院情報システム（例えば、ＥＨＲ／ＨＩＳ）、ならびに／あるいは内部または外部ネットワーク（図示せず）などの遠隔システムにさらに接続されてよい。

コンピューティングデバイス２１６は、オペレータによってもたらされるコマンドおよびパラメータならびに／あるいはシステムによって定義されたコマンドおよびパラメータを使用して、テーブルモータコントローラ２２６を動作させることができ、テーブルモータコントローラ２２６が、電動テーブルであってよいテーブル１１４を制御することができる。具体的には、テーブルモータコントローラ２２６は、対象２０４のターゲットボリュームに対応する投影データを取得するために、ガントリ１０２内で対象２０４を適切に位置決めするためにテーブル１１４を移動させることができる。

すでに述べたように、ＤＡＳ２１４は、検出器素子２０２によって取得された投影データをサンプリングおよびデジタル化する。その後に、画像再構成器２３０が、サンプリングおよびデジタル化されたＸ線データを使用して、高速再構成を実行する。図２は画像再構成器２３０を別個のエンティティとして示しているが、特定の実施形態において、画像再構成器２３０は、コンピューティングデバイス２１６の一部を形成してもよい。あるいは、画像再構成器２３０は、画像化システム２００に存在しなくてもよく、代わりに、コンピューティングデバイス２１６が、画像再構成器２３０の１つ以上の機能を実行してもよい。さらに、画像再構成器２３０は、現場に位置しても、離れて位置してもよく、有線または無線ネットワークを使用して画像化システム２００に動作可能に接続されてよい。例えば、一実施形態は、画像再構成器２３０のために「クラウド」ネットワーククラスタ内のコンピューティングリソースを使用することができる。

一実施形態において、画像再構成器２３０は、再構成された画像を、図２に示されるようにコンピューティングデバイス２１６を介し、あるいは直接接続（図示せず）を介して、ストレージデバイス２１８に格納することができる。あるいは、画像再構成器２３０は、診断および評価のための有用な患者情報を生成するために、再構成された画像をコンピューティングデバイス２１６に送信することができる。特定の実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、再構成された画像および／または患者情報を、コンピューティングデバイス２１６および／または画像再構成器２３０に通信可能に接続されたディスプレイまたは表示装置２３２に送信することができる。いくつかの実施形態においては、再構成された画像を、短期または長期の保管のために、コンピューティングデバイス２１６または画像再構成器２３０からストレージデバイス２１８へと送信することができる。

本明細書においてさらに説明される種々の方法またはプロセス（図３Ａおよび図３Ｂを参照して後述される方法など）は、コンピューティングデバイス（または、コントローラ）上にあり、あるいは画像化システム２００内のコンピューティングデバイス（または、プロセッサ）と通信する非一時的なメモリに、実行可能命令として格納されてよい。一実施形態において、画像再構成器２３０は、そのような非一時的なメモリ内の実行可能命令を含むことができ、本明細書で説明される方法を適用してスキャンデータから画像を再構成することができる。別の実施形態において、コンピューティングデバイス２１６は、非一時的なメモリ内の命令を含むことができ、画像再構成器２３０から再構成された画像を受信した後に、少なくとも部分的に本明細書において説明される方法を再構成された画像に適用することができる。さらに別の実施形態において、本明細書において説明される方法およびプロセスは、画像再構成器２３０およびコンピューティングデバイス２１６にまたがって分配されてもよい。

動作時に、コンピューティングデバイス２１６は、例えば表示装置２３２上のユーザインターフェース２３４を介したユーザ（例えば、医療専門家）への表示のために変換され得る画像化データおよび他の医療データを取得することができる。一例として、医療データは、画像化システム２００のすべての実施態様にまたがって標準化されてよく、あるいは所与の施設、部門、専門、または個々のユーザに固有であってよいユーザ向けのグラフィックおよび／またはテキスト形式として、表示装置２３２に変換されて表示され得る。別の例として、画像化データ（例えば、三次元（３Ｄ）ボリュームデータセット、二次元（２Ｄ）画像化スライス、など）を使用して、コンピューティングデバイス２１６において１つ以上の画像を生成することができ、それらを表示装置２３２においてオペレータまたはユーザに表示することができる。したがって、表示装置２３２は、画像化された解剖学的構造のオペレータによる評価を可能にする。さらに、表示装置２３２は、オペレータが後のスキャンまたは処理のために、例えばグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して関心対象ボリューム（ＶＯＩ）を選択すること、および／または患者情報を要求することも可能にすることができる。表示装置２３２を介してユーザへと示すことができる表示の具体的な例が、図５を参照して以下に提示される。

図１および図２を参照して上述した画像化システムを、ＣＴ血管造影画像化、侵襲的血管造影画像化、別の画像化の様態、またはこれらの組み合わせに向けて構成できることを、理解できるであろう。したがって、いくつかの実施形態において、それぞれがそれぞれのＸ線源１０４、検出器アレイ１０８、などを有している複数のガントリ１０２を、異なる画像化用途のために設けることができる。他の実施形態においては、別個の画像化システムを、複数の画像化の様態のそれぞれについて設けることができ、それら別個の画像化システムを、有線または無線ネットワークを介して通信可能に接続することができる。そのような実施形態において、画像化データを、ネットワークを介して別個の画像化システムの間で送信および受信することができる。

ここで図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、血管造影投影をＣＴ画像化データに自動的に位置合わせし、そこからＦＦＲを決定するための方法３００を示すフローチャートが示されている。具体的には、血管造影投影は、関心対象の冠動脈を描写することができ、これを、ＣＴ画像化データからセグメント化された冠動脈枝に相関付けることができる。次いで、ＦＦＲを、冠動脈枝に相関付けられた関心対象の冠動脈に基づいて決定することができる。したがって、診断を生成し、診断について治療を推奨することができ、それを医療用の画像化システムのユーザへと表示することができる。診断および推奨される治療と共に、種々の他の情報（例えば、ＦＦＲ、再構成された画像、など）を、医療用の画像化システムの表示装置においてユーザに表示できることを、理解できるであろう。したがって、図５を参照して以下で詳しく説明されるように、ユーザは、表示された情報を追加、削除、または変更するために、ユーザインターフェースを介して表示装置と対話することができる。そのような表示される情報を、方法３００の特定のステップに関して説明するが、診断、推奨される治療、ＦＦＲ、再構成された画像、などの各々を、所与の情報の生成または受信後の任意の時点において表示できることを、さらに理解できるであろう。

方法３００を、図１および図２に示したシステムおよび構成要素に関して、以下で説明する。例えば、いくつかの実施形態において、方法３００を、図２の画像化システム２００において実行することができる。しかしながら、方法３００を、本開示の範囲から逸脱することなく、他のシステムおよび構成要素で実施できることを、理解できるであろう。いくつかの実施形態においては、方法３００を、図１および図２を参照して上述した医療用の画像化システムのいずれかにおける実行可能命令として実現することができる。一実施形態においては、方法３００を、図２の画像化システム２００のコンピューティングデバイス２１６などのコンピューティングデバイスの非一時的なメモリに実現させることができる。さらに、方法３００を参照して論じられる個々のステップについて、本開示の範囲内で追加、削除、置換、または交換が可能であることを、理解できるであろう。

方法３００は、図３Ａの３０５において始まることができ、３０５において、方法３００は、患者の関心対象の１つ以上の冠動脈の選択を受け取ることを含むことができる。例えば、選択は、例えば医療専門家から医療用の画像化システム（例えば、２００）のユーザインターフェース（例えば、２３４）において受け取られるユーザ選択であってよい。具体的には、関心対象の所与の冠動脈が、患者の冠動脈疾患に寄与しているとして特定され得る。例えば、関心対象の所与の冠動脈は、狭窄（例えば、石灰化の領域）または冠動脈病変を有し得る。さらなる寄与因子として、患者は、しきい値心拍数（例えば、９０ｂｐｍ）よりも高い心拍数（例えば、安静時心拍数）を有し得る。いくつかの実施形態において、選択は、関心対象の単一の冠動脈を含み得る。他の実施形態において、選択は、関心対象の複数の冠動脈を含み得る。

３１０において、方法３００は、ＣＴ画像化データを取得することを含み得る。いくつかの実施形態において、ＣＴ画像化データは、患者によって減衰させられたＸ線放射として取得され得る。具体的には、ＣＴ画像化において、造影剤を「非侵襲的」なやり方で（例えば、静脈注射によって）患者へともたらすことができる。造影剤を、周囲の組織や動脈内腔などよりも多くのＸ線光子を吸収するように選択することができる。したがって、造影剤がもたらされた冠動脈によって減衰させられたＸ線と、そのような冠動脈の周囲によって減衰させられたＸ線との間のコントラストを、強調することができる。減衰させられたＸ線を、医療用の画像システム（例えば、２００）のガントリ（例えば、１０２）上に配置されたＸ線検出器アレイ（例えば、１０８）を介して取得することができ、これを、３Ｄ ＣＴ画像化データとしてコンピューティングデバイス（例えば、２１６）によって処理および受信することができる。いくつかの実施形態において、３Ｄ ＣＴ画像化データは、関心対象の１つ以上の冠動脈に対応する冠動脈枝の少なくとも一部分、または冠動脈枝の全体を描写することができる。

他の実施形態においては、ＣＴ画像化データを、医療用の画像化システム（例えば、２００）のストレージデバイスに保存された画像化ライブラリから取得することができる。いくつかの実施形態において、画像化ライブラリは、（例えば、以前に別の画像化セッションにおいて取得された）患者の冠動脈枝を描写するＣＴ画像化データを含み得る。さらなる実施形態または代案の実施形態において、画像化ライブラリは、複数の以前の患者の冠動脈枝を描写するＣＴ画像化データを含むことができ、複数の以前の患者の各々に、患者の年齢、患者の体重、患者の心拍数、患者の血圧（例えば、収縮期および拡張期）、および患者の病歴のうちの１つ以上を含む患者情報がさらに関連付けられていてよい。コンピューティングデバイス（例えば、２１６）は、複数の以前の患者の患者情報を画像化ライブラリから受信することができる。したがって、関心対象の１つ以上の冠動脈を有する患者について、患者の年齢、患者の体重、患者の心拍数、患者の血圧（例えば、収縮期および拡張期）、および患者の病歴のうちの１つ以上を含む患者情報を受信し、或る特定の以前の患者の患者情報と照合することがさらに可能である。次いで、この特定の以前の患者のＣＴ画像化データを、画像化ライブラリから受信することができ、このＣＴ画像化データは、この特定の以前の患者の冠動脈枝を描写し得る。この特定の以前の患者のＣＴ画像化データによって描写される冠動脈枝は、患者の冠動脈枝の近似にすぎないかもしれないが、より大きくてより多様なライブラリを利用することによって、この近似の精度を高めることができることを、理解できるであろう。画像化ライブラリからＣＴ画像化データを取得することにより、関心対象の１つ以上の冠動脈を有する患者は、より少数の画像化手順を被ればよく、したがって全体的な患者のエクスペリエンスが改善される。

３１５において、方法３００は、ＣＴ画像化データに基づいて第１の画像を再構成および表示することを含むことができる。いくつかの実施形態においては、画像再構成器（例えば、２３０）を使用して、ＣＴ画像化データを（例えば、解析的または逐次的手法によって）可視画像（例えば、第１の画像）へと再構成することができる。次いで、第１の画像を、医療用の画像化システム（例えば、２００）の表示装置（例えば、２３２）においてユーザへと表示することができる。したがって、ユーザは、表示装置を含むユーザインターフェース（例えば、２３４）を介して、第１の画像を操作する（例えば、倍率を変更する、第１の画像内を移動する、代替ビューを取得する、など）ことができる。

３２０において、方法３００は、１つ以上の血管造影投影が要求されたかどうかを判断することを含むことができる。いくつかの実施形態においては、ＣＴ画像化データが、診断を決定するために充分であると（例えば、コンピューティングデバイス２１６、ユーザ、またはそれらの組み合わせによって）判断される可能性がある。そのような実施形態においては、１つ以上の血管造影投影は要求されなくてよく、方法３００は３２５へと進むことができ、３２５において、方法３００は、手動での診断を受け取ることを含むことができる。例えば、ユーザは、表示装置（例えば、２３２）によって表示された第１の画像に基づいて手動での診断を決定することができる。ユーザは、手動での診断を、ユーザインターフェース（例えば、２３４）を介して手動での診断を入力することによって、画像化システム（例えば、２００）へともたらすことができる。

他の実施形態においては、ＣＴ画像化データが、診断を決定するには充分でないと（例えば、コンピューティングデバイス２１６、ユーザ、またはそれらの組み合わせによって）判断される可能性がある。一例として、ＣＴ画像化データが、しきい値信頼水準よりも高い信頼水準で関心対象の１つ以上の冠動脈の各々のＦＦＲを決定するには不充分であると、コンピューティングデバイスによって判断される可能性がある。そのような実施形態において、１つ以上の血管造影投影が要求される可能性があり、方法３００は３３０に進むことができ、３３０において、方法３００は、１つ以上の血管造影投影を取得することを含むことができる。具体的には、１つ以上の血管造影投影は、関心対象の１つ以上の冠動脈をそれぞれ描写することができ、関心対象の１つ以上の冠動脈は、１つ以上の冠動脈病変を有する。いくつかの実施形態においては、１つ以上の血管造影投影を、侵襲的血管造影画像化によって取得することができる。すなわち、カテーテルを挿入し、関心対象の１つ以上の冠動脈の各々へと順次に通すことができ、カテーテルを介して造影剤を注入することができる。３１０において上述したように、造影剤は、周囲の組織、管腔、などよりも多くのＸ線光子を吸収でき、したがって、患者の造影剤がもたらされた特徴によって減衰させられるＸ線と、その周囲によって減衰させられるＸ線との間のコントラストを、強調することができる。次いで、減衰させられたＸ線を、医療用の画像化システム（例えば、２００）のＸ線検出器アレイ（例えば、１０８）を介して取得することができ、これをコンピューティングデバイス（例えば、２１６）において血管造影法として処理および受信することができる。具体的には、血管造影投影は、関心対象の所与の冠動脈およびそれに隣接する冠動脈の単一の２Ｄ描写を含むことができる。

いくつかの実施形態においては、単一の血管造影投影を、関心対象の１つ以上の冠動脈の各々について取得することができる。したがって、関心対象の冠動脈を１つだけ含む実施形態においては、ただ１つの血管造影投影を取得することができる。したがって、侵襲的な血管造影画像化に起因する患者の不快を、効果的に最小化することができる。

他の実施形態においては、関心対象の所与の冠動脈について、複数の血管造影投影を取得することができる。そのような実施形態においては、複数の血管造影投影からただ１つの血管造影投影を選択することができ、ただ１つの血管造影投影は、複数の血管造影投影のうちで、血管の重なり合い（例えば、関心対象の冠動脈に別の冠動脈が重なることに起因し、あるいは関心対象の所与の冠動脈が短縮遠近法で描かれることに起因する）の量が最も少なくてよい。したがって、ただ１つの血管造影投影を、複数の血管造影投影のうちの関心対象の冠動脈の最も高い分解能の描写として選択することができる。

３３５において、方法３００は、１つ以上の血管造影投影をＣＴ画像化データに自動的に位置合わせすることを含むことができる。具体的には、ＣＴ画像化データによって描写される冠動脈枝（または、その一部）の各々の冠動脈の中心線および／または血管エッジをセグメント化することができる。中心線がＣＴ画像化データにおいてセグメント化される実施形態においては、中心線をデカルト座標系にプロットできるように、各々の中心線の長さおよび３Ｄ形状を決定することができる。冠動脈枝の各々の中心線の長さおよび３Ｄ形状の回転投影に基づいて、関心対象の１つ以上の冠動脈を、（例えば、最小二乗適合によって）冠動脈枝のうちの一致する冠動脈に対応する中心線の長さおよび３Ｄ形状の回転投影に相関付ける（例えば、位置合わせする）ことができる。いくつかの実施形態においては、冠動脈枝の各々の冠動脈を、それぞれの中心線の長さおよび３Ｄ形状に基づいて、（例えば、「左回旋枝」、「右辺縁動脈」、などと）一意に識別およびラベル付けすることができる。次いで、そのような識別に基づいて、関心対象の１つ以上の冠動脈を、冠動脈枝の１つ以上の一致する冠動脈に位置合わせすることができる。したがって、１つ以上の血管造影投影の各々を、セグメント化された中心線の各々の長さおよび３Ｄ形状に基づいて、ＣＴ画像化データに位置合わせすることができる。

特定の実施形態においては、１つ以上の血管造影投影を、冠動脈枝のトポロジを保持することによってペアリングのコヒーレンスを維持する反復アルゴリズムによって、ＣＴ画像化データとペアリングすることができる。反復アルゴリズムは、単に１つ以上の血管造影投影およびＣＴ画像化データにおいて観察される分岐点の間の対応を仮定することによらずに、そのようなペアリングのコヒーレンスを達成することができる。代わりに、反復アルゴリズムは、分岐点における接続を制限しつつ、関心対象の１つ以上の冠動脈の中心線を冠動脈枝の中心線にマッチングさせることに主として依存する。いくつかの実施形態において、反復アルゴリズムは、冠動脈枝の各々の中心線にスプラインをさらに取り付けることができ、各々のスプラインの制御点を、対応する関心対象の冠動脈を描写する所与の血管造影投影までの距離を最小化すること、および対応する関心対象の冠動脈の一定の長さを維持することという二重の制約の下で最適化することができる。

一般に、心臓の動きの動的な変化が、特定の機能生理学的指標の正確な決定に関して問題となる可能性があるため、複数の血管造影投影を取得することで、関心対象の所与の冠動脈の精度を向上させることができる。しかしながら、複数の血管造影投影を収集するために、全体としての画像化の時間が長くなり、全体としてのワークフローが複雑になり、患者の不快が増す可能性がある。本明細書に記載されるように、３Ｄ ＣＴ画像化データを取得し、（２Ｄ）血管造影投影と組み合わせて使用することにより、血管造影投影の総数を減らすことができる。具体的には、３Ｄ ＣＴ画像化データは、冠動脈枝の少なくとも一部分の３Ｄ構造の精度を高めることができ、所与の血管造影投影に位置合わせされたとき、血管造影投影のみを利用する場合と比べて機能生理学的指標（例えば、ＦＦＲ）の決定において精度の改善をもたらすことができ、したがって複数の血管造影投影を使用しなくてもよい。一例として、血管造影投影の総数は、関心対象の冠動脈の総数に抑えることができる。

別の例として、関心対象の単一の冠動脈が選択される特定の実施形態においては、関心対象の冠動脈を描写する単一の血管造影投影が、心臓の健康の機能的測定（例えば、ＦＦＲ）を後に決定するために充分であり得る。そのような実施形態においては、さらなる血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせする必要はない。したがって、単一の血管造影投影がＣＴ画像化データに位置合わせされたときに、ＣＴ画像化データは、別の例では複数の血管造影投影によってもたらされると考えられる関心対象の冠動脈の３Ｄ表現を提供することができる。

実際、関心対象の所与の冠動脈について、複数の血管造影投影の代わりに、単一の血管造影投影を取得することで、複数の２Ｄ血管造影投影を互いに位置合わせして関心対象の冠動脈の３Ｄ表現を得るために典型的に使用される関心対象の冠動脈の手作業でのラベリングが、さらに排除される。すなわち、いくつかの実施形態において、血管造影投影の手作業によるラベリングまたはマーキングは使用されない。

３４０において、方法３００は、ＣＴ画像化データに位置合わせされた１つ以上の血管造影投影に基づいて、冠動脈枝の第２の画像を再構成および表示することを含むことができる。したがって、第２の画像は、（図５を参照して以下で詳述されるように）（３Ｄ）ＣＴ画像化データの再構成された２Ｄ投影に「接ぎ木」された１つ以上の血管造影投影を含むことができる。いくつかの実施形態において、再構成された第２の画像は、表示装置（例えば、２３２）での表示時に医療用の画像化システム（例えば、２００）のユーザが見ることができる画像であってよい。したがって、ユーザは、表示装置を含むユーザインターフェース（例えば、２３４）を介して、第２の画像を操作する（例えば、その倍率を変更する、第２の画像内を移動する、代替ビューを取得する、など）ことができる。そのような実施形態において、関心対象の１つ以上の冠動脈における各々の狭窄または冠動脈病変について、１つ以上の視覚的インジケータを第２の画像上に生成することができる。したがって、ユーザは、第２の画像によって示される特定の狭窄または冠動脈病変の位置を容易に特定することができる。

３４５において、方法３００は、ＣＴ画像化データに位置合わせされた１つ以上の血管造影投影に基づいて、関心対象の１つ以上の冠動脈の各々のＦＦＲを決定および表示することを含むことができる。いくつかの実施形態においては、関心対象の１つ以上の冠動脈のそれぞれのＦＦＲを、それぞれの中心線の長さおよびそれぞれの中心線の三次元形状のうちの１つ以上に基づいて推定することができる。

血管エッジがＣＴ画像化データにおいてセグメント化される特定の実施形態において、描写された冠動脈枝（または、その一部）の各々の冠動脈の横断面を、対応する血管エッジに基づいて決定することができる。そのような実施形態においては、ひとたび１つ以上の血管造影投影がＣＴ画像化データに位置合わせされると、関心対象の１つ以上の冠動脈のそれぞれの横断面を決定でき、さらに、関心対象の１つ以上の冠動脈のそれぞれのＦＦＲを、それぞれの横断面に基づいて推定することができる。冠動脈に関して本明細書において使用されるとき、「横」が、所与の冠動脈について、その所与の冠動脈を通る血流の方向性経路に垂直な任意の平面における断面を指すことができることを、少なくとも当業者であれば理解できるであろう。

いくつかの実施形態においては、ＦＦＲを、低次モデル（図４を参照して以下で詳しく説明される低次モデルなど）に基づいて推定することができる。そのような実施形態において、低次モデルは、冠動脈枝の冠動脈の中心線のそれぞれの長さおよび関心対象の各々の冠動脈の血管径（各々の血管径は、関心対象のそれぞれの冠動脈の横断面に基づいて決定できる）に基づいて形成され得る。したがって、関心対象の各々の冠動脈を、１つ以上の血管造影投影の各々およびＣＴ画像化データに基づいてモデル化することができ、冠動脈枝（または、その一部）の残りの冠動脈を、ＣＴ画像化データに基づいてモデル化することができる。

３５０において、方法３００は、ＦＦＲに基づいて診断を自動的に生成および表示することを含むことができる。具体的には、比較的低いＦＦＲは、関心対象の冠動脈における重大な狭窄または冠動脈病変を示している可能性がある。例えば、ＦＦＲがしきい値ＦＦＲ（例えば、０．８０）よりも小さい場合、狭窄または冠動脈病変を、重大であると診断することができる。次いで、診断を、表示装置（例えば、２３２）においてユーザに表示することができ、ここで、表示装置を含むユーザインターフェース（例えば、２３４）を、ユーザが（例えば、確認チェックボックス、テキスト入力フィールド、などを介して）診断を受け入れ、あるいは拒絶することを可能にするように構成することができる。特定の実施形態において、コンピューティングデバイス（例えば、２１６）は、関心対象の１つ以上の冠動脈のうちの少なくとも１つのＦＦＲが、しきい値信頼水準以下でしか決定されていないことを、ユーザに知らせることができる。そのような実施形態においては、ユーザに対して、診断を精査するようにユーザインターフェースにおいて促すことができる。いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイスは、関心対象の１つ以上の冠動脈のそれぞれのＦＦＲがしきい値信頼水準を上回って決定されたかどうかに関係なく、ユーザからの確認を待つことができる。しかしながら、他の実施形態において、コンピューティングデバイスは、関心対象の１つ以上の冠動脈のそれぞれのＦＦＲがしきい値信頼水準を上回って決定されたことを自動的に確認し、診断を自動的に受け入れてもよい。

３５５において、方法３００は、診断が受け入れられるかどうかを判断することを含むことができる。例えば、ユーザが診断を評価し、診断が正しくない可能性があると判断するかもしれない。したがって、ユーザは、診断が拒否されることを示すことができ、方法３００は、ユーザから手動での診断を受け取るために３２５に進むことができる。例えば、ユーザは、表示装置（例えば、２３２）を介して表示される第２の画像に基づいて手動での診断を決定することができる。ユーザは、手動での診断を、ユーザインターフェース（例えば、２３４）を介して手動での診断を入力することによって、画像化システム（例えば、２００）へともたらすことができる。

しかしながら、代わりに、ユーザまたはコンピューティングデバイス（例えば、２１６）は、診断が受け入れられることを示すことができ、方法３００は、図３Ｂの３６０に進むことができ、３６０において、方法３００は、生成された診断に基づいて治療を自動的に推奨および表示することを含むことができる。例えば、狭窄または冠動脈病変が重大であると診断された場合（例えば、ＦＦＲがしきい値ＦＦＲよりも小さい場合）、治療を自動的に推奨することは、関心対象の冠動脈へのステントの配置を決定すること、または冠動脈バイパスを推奨することを含むことができる。別の例として、狭窄または冠動脈病変があまり重大でないと診断された場合（例えば、ＦＦＲがしきい値ＦＦＲより大きい場合）、治療を自動的に推奨することは、処方薬の投与を推奨することを含むことができる。次いで、推奨される治療を、表示装置（例えば、２３２）においてユーザに表示することができる。

３６５において、方法３００は、推奨される治療を更新するためのユーザ要求がユーザインターフェース（例えば、２３４）を介して受信されたかどうかを判断することを含むことができる。例えば、ユーザ（例えば、医療専門家）は、推奨される治療に同意せず、更新された治療を代案として提示することができる。ユーザ要求が受信されなかった場合（または、推奨される治療を承認するユーザ要求が受信された場合）、方法３００は３７０に進むことができ、３７０において、方法３００は、表示装置（例えば、２３２）の現在の表示を維持することを含むことができる。次いで、方法３００は終了することができる。

ユーザ要求が受信された場合、方法３００は３７５に進むことができ、３７５において、方法３００は、ユーザ要求に基づいて推奨される治療を更新することを含むことができる。３８０において、方法３００は、例えば、最初に表示された推奨される治療に重ねて、更新された治療を表示装置（例えば、２３２）において表示することを含むことができる。次いで、方法３００は終了することができる。

ここで図４を参照すると、冠動脈枝の例示的な一部分の例示的な低次モデルまたは集中定数モデルを示す概略図４００が示されている。一実施形態においては、（図３Ａを参照して詳しく上述した方法３００の３４５などにおいて）この例示的な低次モデルを使用して、血流をシミュレートし、ＣＴ画像化データによって示される冠動脈枝の例示的な一部分における単一の血管造影投影によって示される関心対象の冠動脈のＦＦＲを推定することができる。

図示されるように、例示的な低次モデルを、ウィンドケッセル生理学に基づく回路図として描くことができる（本明細書において、「ウィンドケッセル回路」と呼ばれる）。少なくとも当業者であれば容易に理解できるとおり、ウィンドケッセル回路を、それぞれの生理学的パラメータを表すいくつかの図式的要素によって定義することができる。したがって、４要素のウィンドケッセル回路が図示されているが、任意の数の要素を有するウィンドケッセル回路を本開示の範囲内で考慮できることを、理解できるであろう。

概略図４００に示されるように、電流４０２は、心臓のポンピングからの体積流入を表す。第１の抵抗器４０４が、例えば、関心対象の冠動脈の狭窄における全末梢抵抗を表すことができる。したがって、全末梢抵抗は、関心対象の冠動脈の血管の長さ（例えば、関心対象の冠動脈の中心線の長さ）および狭窄における関心対象の冠動脈の血管の直径に基づくことができる。さらに、コンデンサ４０６が、全体的な動脈コンプライアンスを表すことができ、電位４０８は、全体的な流体圧力を表すことができる。

上述の図式的要素の各々は、２要素のウィンドケッセル回路に存在し得る。したがって、２要素のウィンドケッセル回路を、大動脈の特徴的な抵抗による血流への抵抗を表すことができる第２の抵抗器４１０と、血流の慣性を表すことができるインダクタ４１２とを追加することによって改善することができる。図４の例示的な低次モデルを、関心対象の複数の冠動脈に対して拡張することができ、その場合、関心対象のそれぞれの冠動脈の各々の各狭窄における全末梢抵抗を、追加の抵抗器によって表すことができることを、少なくとも当業者であればさらに理解できるであろう。

ここで図５を参照すると、表示装置５０２の例示的なユーザインターフェース表示５００が示されている。一実施形態において、表示装置５０２は、図２に示した医療用の画像化システム２００の表示装置２３２であってよい。例示的なユーザインターフェース表示５００は、再構成された画像５０４、ＦＦＲ５１６、診断５１８、および推奨される治療５２０の同時表示を含むことができる。

例示的なユーザインターフェース表示５００に示されるように、再構成された画像５０４は、ＣＴ画像化データ５０６に「接ぎ木」された血管造影投影５０８を含むことができる。具体的には、血管造影投影５０８を、画像化データによって示される冠動脈５１０を血管造影投影５０８によって示される関心対象の冠動脈５１２に位置合わせすることによって、ＣＴ画像化データに位置合わせすることができる。いくつかの実施形態において、再構成された画像５０４は、さらなるユーザ操作のために、医療用の画像化システムのユーザによって（例えば、タッチ、マウス、キーボード、などによって）選択可能であってよい。特定の実施形態においては、再構成された画像５０４の全体の代わりに、再構成された画像５０４の一部分のビューを表示することができる。したがって、ユーザは、再構成された画像５０４のビューを移動させることが可能であってよい。一例として、ユーザによる操作が可能なアイコン５２２が、再構成された画像５０４のビューを上下左右に移動させるように操作可能であってよい。別の例として、拡大バー５２４が、再構成された画像５０４の倍率を増加または減少させるように操作可能であってよい。さらに別の例として、ディレクトリ５２６が、選択して表示させることができるさらなるビューまたは再構成された画像を提示することができる。

図示のとおり、関心対象の冠動脈５１２が狭窄を有する可能性がある。狭窄を、１つ以上の視覚的インジケータ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃで標識することができる。いくつかの実施形態においては、視覚的インジケータ５１４ａによって示されるように、狭窄を、英数字または文字列（例えば、「Ａ」）で標識された方向性の矢印によって示すことができる。さらなる実施形態、または代案の実施形態においては、視覚的インジケータ５１４ｂおよび５１４ｃによって示されるように、狭窄を、近位側の破線（例えば、視覚的インジケータ５１４ｂ）および遠位側の破線（例えば、視覚的インジケータ５１４ｃ）によって示すことができ、近位側および遠位側の破線は、関心対象の冠動脈５１２のそれぞれの横断面に平行であってよく、近位側および遠位側の破線のそれぞれを、英数字または文字列（例えば、「Ａ’」、「Ａ’’」）で標識することができる。

ＦＦＲ５１６、診断５１８、および推奨される治療５２０の各々は、ユーザによる編集が可能なテキストボックスであってよい。そのような実施形態において、ユーザが編集のために所与のテキストボックスを選択し、テキストボックス内に含まれるテキストを変更する場合（例えば、ユーザが推奨される治療５２０を更新する場合）、テキストボックスの背景色を、例示的なユーザインターフェース表示５００の残りの部分に対して変更することができ、あるいはテキストボックスの外縁の太さを増やすことができる。さらに、チェックボックス５１９および５２１を、診断５１８および推奨される治療５２０の近くにそれぞれ表示することができる。したがって、ユーザは、チェックボックス５１９を選択して、（例えば、それぞれチェックボックス５１９にチェックマークまたはＸを記入することによって）診断５１８を受け入れ、あるいは拒否することができる。同様に、ユーザは、チェックボックス５２１を選択して、（例えば、それぞれチェックボックス５２１にチェックマークまたはＸを記入することによって）推奨される治療を受け入れ、あるいは拒否することができる。

このようにして、侵襲的血管造影技術によって得られた冠動脈枝の一領域の単一の二次元（２Ｄ）投影を、三次元（３Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データに自動的に位置合わせすることができる。具体的には、単一の２Ｄ投影を選択して、特定の冠動脈を高分解能で画像化することができる。単一の２Ｄ投影を３Ｄ ＣＴ画像化データに自動的に位置合わせすることの技術的効果は、３Ｄ ＣＴ画像化データの低分解能の領域を単一の２Ｄ投影によって補うことで、特定の冠動脈の計算される血流予備量比の精度を向上させ、最終的には冠状動脈疾患の診断の精度を向上させることができることである。さらに、そのような自動的な位置合わせにより、診断、治療、および健康転帰の一貫性を向上させることができると同時に、全体的な患者のエクスペリエンスも改善することができる。さらに、複数の２Ｄ投影を取得することがないため、侵襲的な血管造影技術に起因する患者の不快を軽減することができる。

一実施形態において、患者の関心対象の冠動脈を画像化するための方法が、冠動脈枝を描写するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップと、関心対象の冠動脈の単一の血管造影投影を取得するステップと、単一の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップと、ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の血管造影投影に基づいて関心対象の冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップとを含む。この方法の第１の実施例において、関心対象の冠動脈は、狭窄を有しており、あるいは患者は、しきい値心拍数を上回る心拍数を有している。この方法の第１の実施例を随意により含むこの方法の第２の実施例において、単一の血管造影投影を取得するステップは、ＣＴ画像化データがＦＦＲをしきい値信頼水準を上回る信頼水準で決定するには不充分であるとの判断に応答する。この方法の第１および第２の実施例のうちの１つ以上を随意により含むこの方法の第３の実施例において、冠動脈枝を描写するＣＴ画像化データを取得するステップは、患者について、患者の年齢、患者の体重、患者の心拍数、患者の血圧、および患者の病歴のうちの１つ以上を含む患者情報を受け取るステップと、患者を患者情報に基づいて以前の患者にマッチングさせるステップと、画像化ライブラリから以前の患者の冠動脈枝を描写するＣＴ画像化データを受け取るステップとを含む。この方法の第１〜第３の実施例のうちの１つ以上を随意により含むこの方法の第４の実施例において、この方法は、ＦＦＲがしきい値ＦＦＲよりも小さいことに応答して、関心対象の冠動脈へのステントの配置を自動的に決定するステップをさらに含む。この方法の第１〜第４の実施例のうちの１つ以上を随意により含むこの方法の第５の実施例において、単一の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップは、ＣＴ画像化データによって描写された冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、中心線の各々の長さおよび三次元形状を決定するステップと、中心線の各々の長さおよび三次元形状に基づいて、単一の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップとを含む。この方法の第１〜第５の実施例のうちの１つ以上を随意により含むこの方法の第６の実施例において、ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の血管造影投影に基づいて関心対象の冠動脈のＦＦＲを決定するステップは、ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の血管造影投影に基づいて関心対象の冠動脈の横断面を決定するステップと、横断面、対応する中心線の長さ、および対応する中心線の三次元形状のうちの１つ以上に基づいて、関心対象の冠動脈のＦＦＲを推定するステップとを含む。この方法の第１〜第６の実施例のうちの１つ以上を随意により含むこの方法の第７の実施例において、単一の血管造影投影を取得するステップは、複数の血管造影投影から単一の血管造影投影を選択するステップを含み、単一の血管造影投影は、複数の血管造影投影のうちで血管の重なり合いの量が最も少ない。

別の実施形態においては、コンピューティングシステムが、Ｘ線放射を取得するように構成されたＸ線画像化サブシステムと、表示装置を備えるユーザインターフェースと、ユーザインターフェースおよびＸ線画像化サブシステムの各々に通信可能に接続されたプロセッサと、プロセッサに通信可能に接続されたメモリとを備え、メモリは、Ｘ線画像化サブシステムから、冠動脈枝の一冠動脈を描写する単一の二次元（２Ｄ）血管造影投影と、前記冠動脈枝を描写する三次元（３Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データとを受け取るステップと、単一の２Ｄ血管造影投影を３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップと、３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて、冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップと、ＦＦＲに基づいて冠動脈の診断を生成するステップと、診断およびＦＦＲを表示装置に表示するステップとをプロセッサに実行させるプロセッサ実行可能命令を格納している。このコンピューティングシステムの第１の実施例において、メモリは、診断に基づいて冠動脈についての治療を自動的に推奨するステップと、推奨される治療を、診断およびＦＦＲと共に表示装置に表示するステップとをプロセッサに実行させるさらなるプロセッサ実行可能命令を格納している。このコンピューティングシステムの第１の実施例を随意により含むコンピューティングシステムの第２の実施例において、メモリは、ユーザインターフェースを介して、推奨される治療を更新するユーザ要求を受け取るステップと、ユーザ要求に基づいて、推奨される治療を更新するステップとをプロセッサに実行させるさらなるプロセッサ実行可能命令を格納している。このコンピューティングシステムの第１および第２の実施例のうちの１つ以上を随意により含むコンピューティングシステムの第３の実施例において、単一の２Ｄ血管造影投影を３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップは、３Ｄ ＣＴ画像化データによって描写された冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、中心線の各々の長さおよび３Ｄ形状を決定するステップと、中心線の各々の長さおよび３Ｄ形状に基づいて、単一の２Ｄ血管造影投影を３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップとを含む。このコンピューティングシステムの第１〜第３の実施例のうちの１つ以上を随意により含むコンピューティングシステムの第４の実施例において、３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて冠動脈のＦＦＲを決定するステップは、３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて冠動脈の血管径を決定するステップと、血管径および対応する中心線の長さに基づいて、冠動脈のＦＦＲを推定するステップとを含む。このコンピューティングシステムの第１〜第４の実施例のうちの１つ以上を随意により含むコンピューティングシステムの第５の実施例において、血管径および対応する中心線の長さに基づいて冠動脈のＦＦＲを推定するステップは、中心線の各々の長さおよび冠動脈の血管径に基づいて、低次モデルを形成するステップと、低次モデルに基づいてＦＦＲを推定するステップとを含む。このコンピューティングシステムの第１〜第５の実施例のうちの１つ以上を随意により含むコンピューティングシステムの第６の実施例においては、低次モデルにおいて、冠動脈は、単一の２Ｄ血管造影投影および３Ｄ ＣＴ画像化データの各々に基づいてモデル化され、冠動脈枝における残りの冠動脈は、３Ｄ ＣＴ画像化データに基づいてモデル化される。

さらに別の実施形態においては、対象の１つ以上の冠動脈病変を画像化するためのシステムが、Ｘ線源と、Ｘ線源によって放出され、対象によって減衰させられたＸ線放射を検出するように構成されたＸ線検出器アレイと、非一時的なメモリ内の命令で設定されるコントローラとを備え、命令は、実行されたときに、対象のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップと、１つ以上の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップと、１つ以上の冠動脈病変をそれぞれ有している１つ以上の冠動脈をそれぞれ描写する１つ以上の血管造影投影を取得するステップと、ＣＴ画像化データに位置合わせされた１つ以上の血管造影投影に基づいて、対象の冠動脈枝の画像を再構成するステップとをコントローラに実行させる。このシステムの第１の実施例において、命令は、再構成された画像上に１つ以上の冠動脈病変の各々についての視覚的インジケータを生成するようにさらに実行可能である。このシステムの第１の実施例を随意により含むシステムの第２の実施例において、このシステムは、表示装置をさらに備え、命令は、表示装置によって、再構成された画像を、１つ以上の冠動脈病変の各々についての視覚的インジケータと共に表示するようにさらに実行可能である。このシステムの第１および第２の実施例のうちの１つ以上を随意により含むシステムの第３の実施例において、命令は、ＣＴ画像化データに位置合わせされた１つ以上の血管造影投影に基づいて、１つ以上の冠動脈の各々の血流予備量比を決定するようにさらに実行可能である。このシステムの第１〜第３の実施例のうちの１つ以上を随意により含むシステムの第４の実施例において、ＣＴ画像化データは、１つ以上の冠動脈を含む冠動脈枝を描写し、１つ以上の血管造影投影をＣＴ画像化データに位置合わせするステップは、ＣＴ画像化データによって描写された冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、１つ以上の冠動脈の各々を冠動脈枝の中心線に位置合わせするステップとを含む。

本明細書において使用されるとき、単数形で記載され、「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」という単語に続けられる要素またはステップは、とくに明示的に述べられない限り、そのような要素またはステップが複数存在することを排除しないと理解されるべきである。さらに、本発明の「一実施形態」への言及は、この実施形態において言及される特徴をやはり備えるさらなる実施形態の存在を排除するものとして解釈されることを意図していない。さらに、明示的に反対の記載がない限り、特定の性質を有する要素または複数の要素を「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」実施形態は、その性質を有さない追加のそのような要素を含むことができる。「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「そこにある（ｉｎ ｗｈｉｃｈ）」という用語は、それぞれの用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「そこで（ｗｈｅｒｅｉｎ）」の平易な言葉での同等物として使用される。さらに、「第１の」、「第２の」、および「第３の」などの用語は、単にラベルとして使用され、それらの対象物に数値的要件または特定の位置的順序を課すことを意図しない。

本明細書は、本発明を最良の態様を含めて開示するとともに、あらゆる装置またはシステムの製作および使用ならびにあらゆる関連の方法の実行を含む本発明の実施を当業者にとって可能にするために、実施例を使用している。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者であれば想到できる他の実施例も含むことができる。そのような他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言から相違しない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言から実質的には相違しない同等の構造要素を含む場合、特許請求の範囲の技術的範囲に包含される。

１００ 画像化システム
１０２ ガントリ
１０４ Ｘ線源
１０６ Ｘ線放射／ビーム
１０８ 検出器アレイ
１１０ 画像プロセッサユニット
１１２ 対象
１１４ テーブル
２００ 画像化システム
２０２ 検出器素子
２０４ 対象
２０６ 回転中心
２０８ 制御機構
２１０ Ｘ線コントローラ
２１２ ガントリモータコントローラ
２１４ データ取得システム
２１６ コンピューティングデバイス
２１８ 大容量記憶装置／ストレージデバイス
２２０ オペレータコンソール
２２２ コリメータ
２２４ ＰＡＣＳ
２２６ テーブルモータコントローラ
２３０ 画像再構成器
２３２ 表示装置
２３４ ユーザインターフェース
４００ 低次モデル
４０２ 電流
４０４ 第１の抵抗器
４０６ コンデンサ
４０８ 電位
４１０ 第２の抵抗器
４１２ インダクタ
５００ ユーザインターフェース
５０２ 表示装置
５０４ 再構成された画像
５０６ ＣＴ画像化データ
５０８ 血管造影投影
５１０ 冠動脈
５１２ 関心対象の冠動脈
５１４ａ 視覚的インジケータ
５１４ｂ 視覚的インジケータ
５１４ｃ 視覚的インジケータ
５１６ ＦＦＲ
５１８ 診断
５１９ チェックボックス
５２０ 推奨される治療
５２１ チェックボックス
５２２ ユーザによる操作が可能なアイコン
５２４ 拡大バー
５２６ ディレクトリ

Claims (20)

1. 患者の関心対象の冠動脈を画像化するための方法であって、
   冠動脈枝を描写するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップ（３１０）と、
   前記関心対象の冠動脈の単一の血管造影投影を取得するステップ（３３０）と、
   前記単一の血管造影投影を前記ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）と、
   前記ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の血管造影投影に基づいて前記関心対象の冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップ（３４５）と
   を含む方法。
2. 前記関心対象の冠動脈は、狭窄を有しており、あるいは前記患者は、しきい値心拍数を上回る心拍数を有している、請求項１に記載の方法。
3. 前記単一の血管造影投影を取得するステップ（３３０）は、前記ＣＴ画像化データが前記ＦＦＲをしきい値信頼水準を上回る信頼水準で決定するには不充分であるとの判断（３２０）に応答する、請求項１に記載の方法。
4. 前記冠動脈枝を描写する前記ＣＴ画像化データを取得するステップ（３１０）は、
   前記患者について、患者の年齢、患者の体重、患者の心拍数、患者の血圧、および患者の病歴のうちの１つ以上を含む患者情報を受け取るステップと、
   前記患者を、前記患者情報に基づいて以前の患者にマッチングさせるステップと、
   画像化ライブラリから、前記以前の患者の冠動脈枝を描写する前記ＣＴ画像化データを受け取るステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記ＦＦＲがしきい値ＦＦＲよりも小さいことに応答して、前記関心対象の冠動脈へのステントの配置を自動的に決定するステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記単一の血管造影投影を前記ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）は、
   前記ＣＴ画像化データによって描写された前記冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、
   前記中心線の各々の長さおよび三次元形状を決定するステップと、
   前記中心線の各々の前記長さおよび三次元形状に基づいて、前記単一の血管造影投影を前記ＣＴ画像化データに位置合わせするステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の血管造影投影に基づいて前記関心対象の冠動脈の前記ＦＦＲを決定するステップ（３４５）は、
   前記ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の血管造影投影に基づいて前記関心対象の冠動脈の横断面を決定するステップと、
   前記横断面、対応する中心線の前記長さ、および前記対応する中心線の前記三次元形状のうちの１つ以上に基づいて、前記関心対象の冠動脈の前記ＦＦＲを推定するステップと
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記単一の血管造影投影を取得するステップ（３３０）は、複数の血管造影投影から前記単一の血管造影投影を選択するステップを含み、前記単一の血管造影投影は、前記複数の血管造影投影のうちで血管の重なり合いの量が最も少ない、請求項１に記載の方法。
9. Ｘ線放射を取得するように構成されたＸ線画像化サブシステムと、
   表示装置を備えるユーザインターフェースと、
   前記ユーザインターフェースおよび前記Ｘ線画像化サブシステムの各々に通信可能に接続されたプロセッサと、
   前記プロセッサに通信可能に接続されたメモリと
   を備えており、
   前記メモリは、
   前記Ｘ線画像化サブシステムから、冠動脈枝の一冠動脈を描写する単一の二次元（２Ｄ）血管造影投影と、前記冠動脈枝を描写する三次元（３Ｄ）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データとを受け取るステップ（３３０、３１０）と、
   前記単一の２Ｄ血管造影投影を前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）と、
   前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて、前記冠動脈の血流予備量比（ＦＦＲ）を決定するステップ（３４５）と、
   前記ＦＦＲに基づいて前記冠動脈の診断を生成するステップ（３５０）と、
   前記診断および前記ＦＦＲを前記表示装置に表示するステップ（３５０）と
   を前記プロセッサに実行させるプロセッサ実行可能命令を格納している、コンピューティングシステム。
10. 前記メモリは、
    前記診断に基づいて前記冠動脈についての治療を自動的に推奨するステップ（３６０）と、
    前記推奨される治療を、前記診断および前記ＦＦＲと共に前記表示装置に表示するステップ（３６０）と
    を前記プロセッサに実行させるさらなるプロセッサ実行可能命令を格納している、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
11. 前記メモリは、
    前記ユーザインターフェースを介して、前記推奨される治療を更新するユーザ要求を受け取るステップ（３６５）と、
    前記ユーザ要求に基づいて前記推奨される治療を更新するステップ（３７５）と
    を前記プロセッサに実行させるさらなるプロセッサ実行可能命令を格納している、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
12. 前記単一の２Ｄ血管造影投影を前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）は、
    前記３Ｄ ＣＴ画像化データによって描写された前記冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、
    前記中心線の各々の長さおよび３Ｄ形状を決定するステップと、
    前記中心線の各々の前記長さおよび前記３Ｄ形状に基づいて、前記単一の２Ｄ前記血管造影投影を前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせするステップと
    を含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
13. 前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて前記冠動脈の前記ＦＦＲを決定するステップ（３４５）は、
    前記３Ｄ ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記単一の２Ｄ血管造影投影に基づいて前記冠動脈の血管径を決定するステップと、
    前記血管径および対応する中心線の前記長さに基づいて、前記冠動脈の前記ＦＦＲを推定するステップと
    を含む、請求項１２に記載のコンピューティングシステム。
14. 前記血管径および前記対応する中心線の前記長さに基づいて前記冠動脈の前記ＦＦＲを推定するステップは、
    前記中心線の各々の前記長さおよび前記冠動脈の前記血管径に基づいて、低次モデル（４００）を形成するステップと、
    前記低次モデル（４００）に基づいて前記ＦＦＲを推定するステップと
    を含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム。
15. 前記低次モデル（４００）において、前記冠動脈は、前記単一の２Ｄ血管造影投影および前記３Ｄ ＣＴ画像化データの各々に基づいてモデル化され、前記冠動脈枝における残りの冠動脈は、前記３Ｄ ＣＴ画像化データに基づいてモデル化される、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
16. 対象（２０４）の１つ以上の冠動脈病変を画像化するためのシステム（２００）であって、
    Ｘ線源（１０４）と、
    前記Ｘ線源（１０４）によって放出され、前記対象（２０４）によって減衰させられたＸ線放射を検出するように構成されたＸ線検出器アレイ（１０８）と、
    非一時的なメモリ内の命令で設定されるコントローラと
    を備えており、
    前記命令は、実行されたときに、
    前記対象（２０４）のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化データを取得するステップ（３１０）と、
    前記１つ以上の冠動脈病変をそれぞれ有している１つ以上の冠動脈をそれぞれ描写する１つ以上の血管造影投影を取得するステップ（３３０）と、
    前記１つ以上の血管造影投影を前記ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）と、
    前記ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記１つ以上の血管造影投影に基づいて、前記対象（２０４）の冠動脈枝の画像を再構成するステップ（３４０）と
    を前記コントローラに実行させるシステム（２００）。
17. 前記命令は、前記再構成された画像上に前記１つ以上の冠動脈病変の各々についての視覚的インジケータ（５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃ）を生成するようにさらに実行可能である、請求項１６に記載のシステム（２００）。
18. 表示装置をさらに備えており、
    前記命令は、前記表示装置によって、前記再構成された画像を、前記１つ以上の冠動脈病変の各々についての前記視覚的インジケータ（５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃ）と共に表示するようにさらに実行可能である、請求項１７に記載のシステム（２００）。
19. 前記命令は、前記ＣＴ画像化データに位置合わせされた前記１つ以上の血管造影投影に基づいて、前記１つ以上の冠動脈の各々の血流予備量比を決定する（３４５）ようにさらに実行可能である、請求項１６に記載のシステム（２００）。
20. 前記ＣＴ画像化データは、前記１つ以上の冠動脈を含む冠動脈枝を描写し、
    前記１つ以上の血管造影投影を前記ＣＴ画像化データに位置合わせするステップ（３３５）は、
    前記ＣＴ画像化データによって描写された前記冠動脈枝の中心線をセグメント化するステップと、
    前記１つ以上の冠動脈の各々を前記冠動脈枝の前記中心線に位置合わせするステップと
    を含む、請求項１６に記載のシステム（２００）。

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