JP2021520896A - 機械学習に基づいて血管閉塞を評価するための方法とシステム - Google Patents
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Abstract
Description
させる。オプションとして、この方法は、対応するMPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成し、キュ−ブの各々は、対応するMPR画像からのボクセルのグル−プを含み、VOIのセクション内に作成されたキュ−ブのシ−ケンスは、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスとなる。オプションとして、この訓練は、さらに、畳み込みニュ−ラルネットワ−クをMPR画像のみのキュ−ブのシ−ケンスに適用して、機械学習ベ−スのVOAモデルを構築するステップを備える。オプションとして、この適用は、軸方向軌跡に沿ったポイントでエンコ−ディングのセットを生成して、1次元(1D)シ−ケンスのセットを生成するステップをさらに含み、各1Dシ−ケンスは、VOIに沿った特定のエンコ−ディングを表し、この訓練は、さらに、1Dシ−ケンスに基づいて冠血流予備量比(FFR)分類器を学習する、教師あり学習分類器を適用するステップを備える。
メモリ118は、また、1つまたは複数のプロセッサ120に、本明細書に記載のプロセスの操作を実行するように指示するソフトウェアコ−ドを格納する。例えば、メモリ118は、光ディスク、またはUSBドライブのような他の形態の永続メモリまたはネットワ−クサ−バを含むことができる。ソフトウェアコ−ドは、本明細書で記載される操作を実行するために、デ−タ処理モジュ−ル114のメモリに直接ロ−ドさせることが出来る。
変分オ−トエンコ−ダ(VAE)は生成モデルであり、非特許文献16に記載されるようにデ−タ生成分布を近似する。近似および圧縮により、結果として得られるモデルは、基礎となるデ−タマニホ−ルド:デ−タが分散される、制約された、滑らかで、連続的で、低次元の潜在(特徴)空間を獲得する(非特許文献17)。潜在空間のこれらの有利な特性は、現在の実施形態内で使用されて、VCAEを使用して、動脈に沿った局所ボリュ−ムを圧縮およびエンコ−ドする。動脈の局所的なボリュ−ム特性を獲得するために、3D−VCAEへの入力は、ステップ1807に記載されるように、ボリュ−ムに設定される。3D−VCAEのエンコ−ダの出力は、予め定義された数(例、16)のエンコ−ディング(2004)に設定される。動脈全体をエンコ−ドするために、ストライドが1ボクセルの重複するボリュ−ムが、抽出されそして3D−VCAEによりエンコ−ドされる。これにより、中心線ポイントごとに16個のエンコ−ディングが行われる場合、16xL個のエンコ−ディングが得られる(ここで、Lは、抽出された冠動脈の中心線の長さである)。詳細な3D−VCAEア−キテクチャは、図21aに示されている。図21aは、3D−VCAEの詳細なネットワ−クア−キテクチャを示す。入力と出力は、例えば、40x40x5ボクセルのボリュ−ムである。図20a内で、キ−:N@(sizekernel)は、サイズsizekernelの、カ−ネルがN個の畳み込みレイヤである。MP@(sizekernel)は、カ−ネルサイズsizekernelの最大プ−リングレイヤである。US@(sizekernel)は、カ−ネルサイズsizekernelのアップサンプリングレイヤである。FC@(Nunits)は、Nunitsユニットと完全に接続されたレイヤである。3D−VCAEが訓練されると、μレイヤの出力が、入力のエンコ−ディングを生成するために使用される。降順と昇順の矢印は、各々、各オ−トエンコ−ダのエンコ−ダとデコ−ダを表す。3D−VCAEでは、エンコ−ダとデコ−ダの出力レイヤを除く全ての畳み込みレイヤの後に、バッチ正規化レイヤと正規化線形ユニット(RELU)が、使用される。他のパラメ−タ、例えば、異なるカ−ネルサイズ、エンコ−ディングレイヤおよび他のCAEア−キテクチャおよびアクティベ−ション関数の数を、使用することも出来る。さらに、CAEの入力サイズは、例えば、多相CCTAデ−タセットをサポ−トするために、4Dボクセルパッチを使用する場合とは異ならせることが出来る。入力パッチは、多エネルギおよび/または多相CCTAデ−タセットをサポ−トするために、さらに高次元(例えば、n次元)のボクセルパッチにさせることが出来る。
FFRの予測のために冠動脈を表すとき、冠動脈入口部から、抽出された冠動脈の中心線の最も遠位の部分までの動脈に沿った特徴が、考慮される。従って、3D−VCAEからのロ−カルエンコ−ディングは、さらに、動脈全体を一度に分析する間に、1D−CAE2005によって圧縮される。これを達成するために、2D特徴マップは、各冠動脈の中心ポイントで3D−VCAEによって生成された(例えば、16個の)エンコ−ディングのセット(これは、1Dシ−ケンスのセット2004として表される)を含む。各シ−ケンスは、1xL個のエンコ−ディングを含む。Lは、動脈の長さ、すなわち、冠動脈の中心ポイントの数である。この表現により、各シ−ケンスは、動脈に沿った特定のエンコ−ディング(2004)を表すようになり、そしてこの結果、単純な1D−CAEを、個別に、16個のエンコ−ディングのシ−ケンスの各々に適用することが可能になる(2005)。16個の1D−CAEの重みは、共有される。ここで、各1D−CAEは、16個のシ−ケンスの1つを(例えば、64個の)エンコ−ディングにエンコ−ドする。これにより、関心のある冠動脈全体を表すn個の特徴(2006)が得られる。この例では、nは、16x64、1024の特徴である。詳細な1D−CAEア−キテクチャは、図21bに示されている。入力と出力は、例えば、16xL個のエンコ−ディングのシ−ケンスである。図21において、キ−:N@(sizekernel:sizestride)は、サイズsizekernelのN個のカ−ネルとsizestrideのストライドを持つ1D畳み込みレイヤである。US@(sizekernel)は、カ−ネルサイズsizekernelを有する1Dアップサンプリングレイヤである。1D−CAEは、16個の1Dシ−ケンスの各々に個別に適用されるが、重みは共有される。1D−CAEが訓練されると、eレイヤの出力(図21b)を使用して、各入力シ−ケンスのエンコ−ディングが、生成される。降順と昇順の矢印は、各々、各オ−トエンコ−ダのエンコ−ダとデコ−ダを表す。1D−CAEでは、指数線形単位(ELU: exponential linear unit)は、エンコ−ダとデコ−ダの出力レイヤを除く全ての畳み込みレイヤの後に使用される。他のパラメ−タ、例えば、異なるカ−ネルサイズ、エンコ−ディングレイヤおよび他のCAEア−キテクチャとアクティベ−ション関数の数も、使用することが出来る。
i)侵襲性FFR>0.9−「機能的に有意な狭窄は存在しない」
ii)侵襲性FFR07〜0.8−「軽度の機能的に有意な狭窄が存在する」
iii)侵襲性FFR<0.7−「機能的に有意な重度の狭窄が存在する」
を使用して達成させることが出来る。
図28のCTシステムには、X線CTシステムが記載されている。X線CTシステムでは、X線システムが、ガントリ内の患者の周りを移動しそして画像を取得する。デジタル処理を使用することにより、3次元画像は、単一の回転軸の周りで撮影された多くの一連の2次元血管造影画像から構築される。
血管閉塞を評価するための方法であって:
関心のある血管を含む標的器官のボリュ−ム画像デ−タセットを取得するステップ;
前記ボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するステップ;
前記ボリュ−ム画像デ−タセットおよび前記VOIの前記軸方向軌跡に基づいて3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップ;および
機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを使用して前記MPR画像からVOIパラメ−タを抽出するステップ
を備える方法。
i)プラ−クタイプを検出すること、ii)血管閉塞の解剖学的重症度を分類すること、および/またはiii)ボリュ−ム画像デ−タセットの見えない部分内の血管閉塞の血行力学的重症度を分類すること、の少なくとも1つを実行する予測フェ−ズを実装する、
本明細書の具体例の内の1つまたは複数の方法。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成し、前記キュ−ブの各々が、前記MPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスとなる、
本明細書の具体例の内の1つまたは複数の方法。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、キュ−ブの前記シ−ケンスから独立してぜキュ−ブに関連付けられている画像特徴を抽出する、本明細書の具体例の1つまたは複数の方法。
前記機械学習が、シ−ケンシャルに前記画像の特徴を分析する、本明細書の具体例の内の1つまたは複数の方法。
血管径の拡大に関連する前記VOIパラメ−タの抽出を容易にするために、前記キュ−ブのサイズが、前記VOIの管腔全体および前記管腔の外側の組織の一部を含むように定義されていて、血管径の拡大が、アテロ−ム性動脈硬化症のプラ−ク成長の方向を指す、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記軸方向軌跡が、前記VOIの冠動脈の中心線に対応し、前記冠動脈の中心線が、関心のある冠動脈セクションに沿った冠動脈内腔の中心を表し、前記軸方向軌跡が、単一の冠動脈、冠状分岐部、または冠動脈全体ツリ−に対応し、ここで、関心のある前記冠動脈セクションが、1つまたは複数の分岐を含む場合、前記冠動脈の中心線が1つまたは複数の分岐を含む、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像内の前記VOIの前記軸方向軌跡に沿った近傍を分析するために使用される回帰型畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(RCNN)に基づいていて、前記RCNNが、畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(CNN)を、軸方向軌跡に沿った前記MPRの前記部分をシ−ケンシャル入力として分析するために直列に接続されている、回帰型ニュ−ラルネットワ−ク(RNN)に、直列に接続する、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、少なくとも1つの畳み込みレイヤとそれに続く最大プ−リングレイヤを適用して、前記MPR画像から関心のある画像特徴を抽出し、そしてプラ−クタイプの検出、プラ−クタイプの特徴付け、狭窄の検出、または狭窄の解剖学的有意性の決定の内の少なくとも1つに対し分類器を使用する、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルは、前記MPR画像に基づいて特徴ベクトルを作成するための特徴抽出を含み、前記特徴ベクトルが、画像の参照デ−タベ−スから測定されまたは抽出される一連の因子を備え、前記一連の因子が、関心のある前記血管の対応する壁領域の前記性質を記載または特徴付け、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、さらに、前記MPR画像から抽出された前記特徴ベクトルを分類する分類器を含む、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記VOIパラメ−タが、冠動脈プラ−クタイプ、解剖学的冠動脈病変の重症度、または機能的に有意な冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを含み、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、i)機能的に有意な冠動脈病変の重症度、ii)プラ−クタイプ、またはiii)解剖学的冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを評価する、
本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練する方法であって、
複数の患者のボリュ−ム画像デ−タセットと対応する冠動脈疾患(CAD)関連の参照値とを含む訓練デ−タベ−スを取得するステップであって、前記ボリュ−ム画像デ−タセットが、関心のある血管を含む標的器官用であり、前記CAD関連の参照値が、前記対応する画像デ−タセット内の関心のある血管に沿った1つまたは複数のポイントに対応する、ステップ;および
前記ボリュ−ム画像デ−タセットと対応するCAD関連の参照値の少なくとも一部とに対して、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するサブステップ、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセットと前記VOIの前記軸方向軌跡とに基づいて、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップであって、前記MPR画像が、前記VOIの前記軸方向軌跡に沿って延在する、サブステップ、
前記MPR画像に基づいて機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するサブステップであって、前記訓練が、さらに、前記MPR画像から、前記VOI内の前記軸方向軌跡に沿ったCAD関連パラメ−タを特徴付ける特徴を抽出するサブステップ、
を備えるステップ、
を備える方法。
前記CAD関連参照値を、前記対応するMPR画像の空間座標に整合させることをさらに備える、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記対応するMPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成するステップであって、前記キュ−ブの各々が、前記対応するMPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスとなる、ステップを、さらに、備える、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記訓練が、さらに、畳み込みニュ−ラルネットワ−クを前記MPR画像のみのキュ−ブのシ−ケンスに適用して、を適用して、機械学習ベ−スのVOAモデルを構築することを備える、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
前記適用は、軸方向軌跡に沿ったポイントでエンコ−ディングのセットを生成して、1次元(1D)シ−ケンスのセットを生成するステップをさらに含み、前記1Dシ−ケンスの各々は、VOIに沿った特定のエンコ−ディングを表し、この訓練は、さらに、前記1Dシ−ケンスに基づいて冠血流予備量比(FFR)分類器を学習する、教師あり学習分類器を適用するステップを備える、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。
関心のある血管を含む標的器官のボリュ−ム画像デ−タセットを格納するように構成されたメモリおよび
前記メモリに格納されたプログラム命令を実行するときに、
前記ボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出し、
前記ボリュ−ム画像デ−タセットとVOIの軸方向軌跡に基づいて、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成し、そして
機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを使用して、前記MPR画像からVOIパラメ−タを抽出する
ように構成されている少なくとも1つのプロセッサ
を備える血管閉塞を評価するためのシステム。
前記1つまたは複数のプロセッサが、i)プラ−クタイプを検出するステップ、ii)血管閉塞の解剖学的重症度を分類するステップ、および/または/またはiii)ボリュ−ム画像デ−タセットの見えない部分内の血管閉塞の血行力学的重症度を分類するステップ、の内の少なくとも1つに予測フェ−ズを実施するように構成されている、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像からのキュ−ブのシ−ケンスを生成し、キュ−ブの各々が、前記MPR画像からのボクセルのグル−プ、結果的に対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスになる、前記VOIのセクション内に作成されるキュ−ブのシ−ケンスを備える、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、キュ−ブの前記シ−ケンスから独立してキュ−ブに関連付けられている画像特徴を抽出する、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習が、シ−ケンシャルに前記画像の特徴を分析する、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
血管径の拡大に関連する前記VOIパラメ−タの抽出を容易にするために、前記キュ−ブのサイズが、前記VOIの管腔全体および前記管腔の外側の組織の一部を含むように定義されていて、血管径の拡大が、アテロ−ム性動脈硬化症のプラ−ク成長の方向を指す、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記軸方向軌跡が、前記VOIの冠動脈の中心線に対応し、前記冠動脈の中心線が、関心のある冠動脈セクションに沿った冠動脈内腔の中心を表し、前記軸方向軌跡が、単一の冠動脈、冠動脈分岐、または冠動脈ツリ−全体に対応することができ、関心のある前記冠動脈セクションが、1つまたは複数の分岐を含む場合、前記冠動脈の中心線が、1つまたは複数の分岐を含む、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像内の前記VOIの前記軸方向軌跡に沿った近傍を分析するために使用される回帰型畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(RCNN)に基づいていて、シ−ケンシャル入力としての前記軸方向の軌跡に沿って前記MPRの前記部分を分析するために、前記RCNNが、畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(CNN)を、直列に接続されている回帰型ニュ−ラルネットワ−ク(RNN)に接続する、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、少なくとも1つの畳み込みレイヤとそれに続く最大プ−リングレイヤを適用して前記MPR画像から関心のある画像特徴を抽出し、そして分類器を使用して、プラ−クタイプの検出、プラ−クタイプの特徴付け、狭窄の検出および狭窄の解剖学的有意性の判断、の内の少なくとも1つを実行する、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像に基づいて特徴ベクトルを作成するための特徴抽出を含み、前記特徴ベクトルが、画像の参照デ−タベ−スから測定または抽出される一連の因子を含み、前記一連の因子が、関心のある血管の対応する壁領域の前記性質を記載または特徴付けていて、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、さらに、前記MPR画像から抽出された前記特徴ベクトルを分類するための分類器を含む、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記VOIパラメ−タが、冠動脈プラ−クタイプ、解剖学的冠動脈病変の重症度、または機能的に有意な冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを含み、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、i)機能的に有意な冠動脈病変の重症度、ii)プラ−クタイプ、またはiii)解剖学的冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを評価する、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
複数の患者のボリュ−ム画像デ−タセットと対応する冠動脈疾患(CAD)関連の参照値を含む訓練デ−タベ−スを格納するように構成されているメモリであって、前記ボリュ−ム画像デ−タセットが、関心のある血管を含む標的器官用であり、前記CAD関連の参照値が、前記対応する画像デ−タセット内の関心のある血管に沿った1つまたは複数のポイントに対応する、メモリ;および
前記メモリに格納されたプログラム命令を実行するときに、ボリュ−ム画像デ−タセットおよび対応するCAD関連の参照値の少なくとも一部に対して、次のステップ、
対応するボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するステップ、
対応するボリュ−ム画像デ−タセットとVOIの軸方向軌跡、VOIの軸方向軌跡に沿って延在するMPR画像に基づいて、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップ、および
MPR画像に基づいて機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するステップであって、これが、前記MPR画像から、前記VOI内の軸方向軌跡に沿ったCAD関連パラメ−タを特徴付ける特徴を抽出することに係る、ステップ
を実施するように構成された1つ以上のプロセッサ、
を備える、血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するためのシステム。
前記1つまたは複数のプロセッサが、さらに、前記CAD関連の参照値を前記対応するMPR画像の空間座標に整合させるように構成されている、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記1つまたは複数のプロセッサが、さらに、前記対応するMPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成するように構成されていて、前記キュ−ブの各々が、前記対応するMPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスである、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記1つまたは複数のプロセッサが、さらに、前記機械学習ベ−スのVOAモデルを構築するために、畳み込みニュ−ラルネットワ−クを前記MPR画像のみのキュ−ブのシ−ケンスに適用するように構成されている、本明細書の1つまたは複数の具体例のシステム。
前記1つまたは複数のプロセッサが、さらに、各々が、前記VOIに沿った特定のエンコ−ディングを表す1次元(1D)シ−ケンスのセットを形成するために、前記軸方向軌跡に沿ったポイントにエンコ−ディングのセットを生成し、および前記1Dシ−ケンスに基づいて冠血流予備量比(FFR)分類器を学習するために、教師あり学習分類器を適用して前記訓練を実行する、ように構成されている、本明細書の1つまたは複数の例のシステム。
Claims (23)
- 血管閉塞を評価するための方法であって:
関心のある血管を含む標的器官のボリュ−ム画像デ−タセットを取得するステップ(201);
前記ボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するステップ(202);
前記ボリュ−ム画像デ−タセットおよび前記VOIの前記軸方向軌跡に基づいて3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップ(203);および
機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを使用して前記MPR画像からVOIパラメ−タを抽出するステップ(204)
を備える方法。 - i)プラ−クタイプを検出すること、ii)血管閉塞の解剖学的重症度を分類すること、および/またはiii)ボリュ−ム画像デ−タセットの見えない部分内の血管閉塞の血行力学的重症度を分類すること、の少なくとも1つを実行する予測フェ−ズを実装する、
請求項1に記載の方法。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデル(204)が、前記MPR画像(2304)からキュ−ブのシ−ケンスを生成し、前記キュ−ブの各々が、前記MPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスとなる、
請求項1または2に記載の方法。 - 前記軸方向軌跡が、前記VOIの冠動脈の中心線に対応し、前記冠動脈の中心線が、関心のある冠動脈セクションに沿った冠動脈内腔の中心を表し、前記軸方向軌跡が、単一の冠動脈、冠状分岐部、または冠動脈全体ツリ−に対応し、ここで、関心のある前記冠動脈セクションが、1つまたは複数の分岐を含む場合、前記冠動脈の中心線が1つまたは複数の分岐を含む、
請求項1〜3の何れか1項に記載の方法。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデル(204)が、前記MPR画像内の前記VOIの前記軸方向軌跡に沿った近傍を分析するために使用される回帰型畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(RCNN)に基づいていて、前記RCNNが、畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(CNN)を、軸方向軌跡に沿った前記MPRの前記部分をシ−ケンシャル入力として分析するために直列に接続されている、回帰型ニュ−ラルネットワ−ク(RNN)に、直列に接続する、
請求項1〜4の何れか1項に記載の方法。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデル(204)が、前記MPR画像に基づいて特徴ベクトルを作成するための特徴抽出(2305)を含み、前記特徴ベクトルが、画像の参照デ−タベ−スから測定または抽出される一連の因子を備え、前記一連の因子が、前記関心のある血管の対応する壁領域の性質を記載または特徴付け、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、さらに、前記MPR画像から抽出された前記特徴ベクトルを分類するための分類器を含む、
請求項1〜5の何れか1項に記載の方法。 - 前記VOIパラメ−タが、冠動脈プラ−クタイプ、解剖学的冠動脈病変の重症度、または機能的に有意な冠動脈病変の重症度の、少なくとも1つを含み、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、i)機能的に有意な冠動脈病変の重症度、ii)プラ−クタイプ、またはiii)解剖学的冠動脈病変の重症度の、少なくとも1つを評価する、
請求項1〜6の何れか1項に記載の方法。 - 血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練する方法であって、
複数の患者のボリュ−ム画像デ−タセットと対応する冠動脈疾患(CAD)関連の参照値とを含む訓練デ−タベ−スを取得するステップであって、前記ボリュ−ム画像デ−タセットが、関心のある血管を含む標的器官用であり、前記CAD関連の参照値が、前記対応する画像デ−タセット内の関心のある血管に沿った1つまたは複数のポイントに対応する、ステップ;および
前記ボリュ−ム画像デ−タセットと対応するCAD関連の参照値の少なくとも一部とに対して、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するサブステップ、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセットと前記VOIの前記軸方向軌跡とに基づいて、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップであって、前記MPR画像が、前記VOIの前記軸方向軌跡に沿って延在する、サブステップ、
前記MPR画像に基づいて機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するサブステップであって、前記訓練が、さらに、前記MPR画像から、前記VOI内の前記軸方向軌跡に沿ったCAD関連パラメ−タを特徴付ける特徴を抽出するサブステップ、
を備えるステップ、
を備える、本明細書の1つまたは複数の具体例の方法。 - 前記対応するMPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成するステップであって、前記キュ−ブの各々が、前記対応するMPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスとなる、ステップを、さらに、備える、
請求項1〜8の何れか1項に記載の方法。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、キュ−ブの前記シ−ケンスからキュ−ブに関連付けられている画像特徴を抽出する、請求項1〜9の何れか1項に記載の方法。
- 血管径の拡大に関連する前記VOIパラメ−タの抽出を容易にするために、前記キュ−ブのサイズが、前記VOIの管腔全体および前記管腔の外側の組織の一部を含むように定義されていて、血管径の拡大が、アテロ−ム性動脈硬化症のプラ−ク成長の方向を指す、請求項1〜10の何れか1項に記載の方法。
- 前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、少なくとも1つの畳み込みレイヤとそれに続く最大プ−リングレイヤを適用して、前記MPR画像から関心のある画像特徴を抽出し、
そしてプラ−クタイプの特徴付け、狭窄の解剖学的有意性の分類付けおよび狭窄の機能的有意性の決定付けの内の少なくとも1つに対して分類器を使用する、請求項1〜11の何れか1項に記載の方法。 - 1次元(1D)シ−ケンスのセットを形成するために、前記軸方向軌跡に沿ったポイントでエンコ−ディングのセットを生成するステップを備え、前記1Dシ−ケンスの各々が、前記VOIに沿った特定のエンコ−ディングを表し、前記訓練が、さらに、教師あり学習分類器を適用して、前記1Dシ−ケンス(2307)に基づいて冠血流予備量比(FFR)分類器を学習させることを備える、
請求項1〜12の何れか1項に記載の方法。 - 関心のある血管を含む標的器官のボリュ−ム画像デ−タセットを格納するように構成されたメモリ(118)および
前記メモリ(118)に格納されたプログラム命令を実行するときに、
前記ボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出し、
前記ボリュ−ム画像デ−タセットとVOIの軸方向軌跡に基づいて、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成し、そして
機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを使用して、前記MPR画像からVOIパラメ−タを抽出する
ように構成されている少なくとも1つのプロセッサ(120)
を備える血管閉塞を評価するためのシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサ(120)が、さらに、i)プラ−クタイプの検出、ii)血管閉塞の解剖学的重症度の分類付け、およびiii)前記ボリュ−ム画像デ−タセットの見えない部分内の血管閉塞の血行力学的重症度の分類付けの内の少なくとも1つを実行する予測フェ−ズを実施するように構成されている、
請求項14に記載のシステム。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成し、前記キュ−ブの各々が、前記MPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内に作成されたキュ−ブの前記シ−ケンスにより、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスが生成される。
請求項14または15に記載のシステム。 - 前記軸方向軌跡が、前記VOIの冠動脈の中心線に対応し、前記冠動脈の中心線が、関心のある冠動脈セクションに沿った冠動脈内腔の中心を表し、前記軸方向軌跡が、単一の冠動脈、冠動脈分岐、または冠動脈ツリ−全体に対応することができ、関心のある前記冠動脈セクションが、1つまたは複数の分岐を含む場合、前記冠動脈の中心線が、1つまたは複数の分岐を含む、
請求項14〜16に記載のシステム。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、前記MPR画像内の前記VOIの前記軸方向軌跡に沿った近傍を分析するために使用される回帰型畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(RCNN)に基づいていて、シ−ケンシャル入力としての前記軸方向の軌跡に沿って前記MPRの前記部分を分析するために、前記RCNNが、畳み込みニュ−ラルネットワ−ク(CNN)を、直列に接続されている回帰型ニュ−ラルネットワ−ク(RNN)に接続する、
請求項14〜17に記載のシステム。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、少なくとも1つの畳み込みレイヤとそれに続く最大プ−リングレイヤを適用して前記MPR画像から関心のある画像特徴を抽出し、そして分類器を使用して、プラ−クタイプの検出、プラ−クタイプの特徴付け、狭窄の検出および狭窄の解剖学的有意性の判断、の内の少なくとも1つを実行する、
請求項14〜18に記載のシステム。 - 前記機械学習ベ−スのVOAモデルは、前記MPR画像に基づいて特徴ベクトルを作成するための特徴抽出を含み、前記特徴ベクトルが、画像の参照デ−タベ−スから測定されまたは抽出される一連の因子を備え、前記一連の因子が、関心のある前記血管の対応する壁領域の前記性質を記載または特徴付け、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、さらに、前記MPR画像から抽出された前記特徴ベクトルを分類する分類器を含む、
請求項14〜19に記載のシステム。 - 前記VOIパラメ−タが、冠動脈プラ−クタイプ、解剖学的冠動脈病変の重症度、または機能的に有意な冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを含み、前記機械学習ベ−スのVOAモデルが、i)機能的に有意な冠動脈病変の重症度、ii)プラ−クタイプ、またはiii)解剖学的冠動脈病変の重症度、の内の少なくとも1つを評価する、
請求項14〜20に記載のシステム。 - 複数の患者のボリュ−ム測定画像デ−タセットおよび対応する冠動脈疾患(CAD)関連の参照値を含む訓練デ−タベ−スを格納するように構成されたメモリ(118)であって、前記ボリュ−ム測定画像デ−タセットが、関心のある血管を含む標的器官用であり、前記CAD関連参照値が、前記対応する画像デ−タセット内の関心のある血管に沿った1つまたは複数のポイントに対応する、メモリ;および
前記メモリに格納されたプログラム命令を実行するときに、前記ボリュ−ム画像デ−タセットおよび対応するCAD関連の参照値の少なくとも一部に対して、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセット内の関心のある血管(VOI)に沿って延在する軸方向軌跡を抽出するステップ、
前記対応するボリュ−ム画像デ−タセットと前記VOIの前記軸方向軌跡に基づいて、前記VOIの前記」軸方向軌跡に沿って延在している、3次元(3D)多断面再フォ−マット(MPR)画像を作成するステップ、
前記MPR画像に基づいて機械学習ベ−スの血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するステップであって、これが、前記MPR画像から、前記VOI内の前記軸方向軌跡に沿ってCAD関連パラメ−タを特徴付ける特徴を抽出することに関している、ステップ
を実行するように構成されている少なくとも1つのプロセッサ(120)
を備える、血管閉塞評価(VOA)モデルを訓練するシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサ(120)が、さらに、i)前記対応するMPR画像からキュ−ブのシ−ケンスを生成するステップであって、前記キュ−ブの各々が、前記対応するMPR画像からのボクセルのグル−プを含み、前記VOIのセクション内で生成された前記キュ−ブのシ−ケンスが、結果的に、対応するセクションのキュ−ブのシ−ケンスになる、ステップ、およびii)機械学習ベ−スのVOAモデルを構築するために、畳み込みニュ−ラルネットワ−クをMPR画像のみのキュ−ブのシ−ケンスに適用するステップ、の内の少なくとも1つを実行するように構成されている、
請求項14〜22に記載のシステム。
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