JP2022027757A - 4dコンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定するシステム及び方法 - Google Patents

4dコンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定するシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】4次元コンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定する方法を提供する。【解決手段】本発明の4次元コンピュータ断層撮影(4D-CT)から呼吸性血液量変化を決定する方法は、第1の3次元コンピュータ断層撮影画像(3D-CT)及び第2の3D-CT画像を含む4D-CT画像セットを受信することを含む。また、本発明は、受信した4D-CT画像セット上に非剛体画像位置合わせ(DIR)機能を実行することと、患者の呼吸により生じる肺運動を表す変位ベクトル場を決定することと、を含む。さらに、本発明は、受信した3D-CT画像を第1のセグメント化画像及び第2のセグメント化内にセグメント化することを更に含む。また、本発明は、DIRソリューション、セグメント化画像及び決定したCT密度から第1の3D-CT画像と第2の3D-CT画像の間の血液量の変化を決定することを含む。【選択図】図1A

Description

本発明は、4次元コンピュータ断層撮影から呼吸性血液量の変化を決定するシステム及び方法に関する。
関連出願の相互参照
本特許出願は、2017年8月18日出願の米国仮特許出願第62/376,511号の継続出願であり、米国特許法第119条(e)の下でこの出願に対する優先権を主張する。先行出願の開示は本出願の開示の一部と見なされ、その全体を参照により本明細書に組み込む。
本発明の一態様は、方法を提供する。方法は、胸部領域内の呼吸運動を示す一連の3次元コンピュータ断層撮影画像(位相と呼ばれる)からなる4次元コンピュータ断層撮影(4D-CT)画像セットを、データ処理ハードウェアで受信することを含むことができる。データ処理ハードウェアは、4D-CTの異なる位相間の空間変換(複数可)を決定できる。データ処理ハードウェアは、空間変換(複数可)及び4D-CT画像値に基づいて胸部領域内の血液量の変化(各ボクセル位置について)を決定する。データ処理ハードウェアは、異なる4D-CTの位相間の血液量の差を表す、呼吸性血液量変化の画像(複数可)を出力する。
本発明の実施態様は、次の任意の特徴の1つ以上を含むことができる。例えばデータ処理ハードウェアは、4D-CTの位相の非剛体画像位置合わせ(DIR)機能を実行できる。更にデータ処理ハードウェアは、個々の4D-CTの位相をセグメント化できる。
いくつかの実施態様にて、データ処理ハードウェアは、4D-CTの位相全体にわたって空間的に対応するボクセル位置をマッピングする、非剛体画像位置合わせを計算できる。非剛体画像位置合わせは変位ベクトル場の形であることができ、変位ベクトル場は患者の呼吸によって生じる肺運動を示す。変位ベクトル場は複数のベクトルを含むことができ、各ベクトルは、一対の3次元コンピュータ断層撮影画像位相内の空間的に対応する位置を示す。
いくつかの例にて、方法は、4D-CTに含まれる参照3次元コンピュータ断層撮影画像位相内の第1の複数のサブ体積を、データ処理ハードウェアによって描写することを更に含む。データ処理ハードウェアは、4D-CTに含まれる第2の標的3次元コンピュータ断層撮影画像位相上へ、第1の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませることができる。第1の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませることは、サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む。
いくつかの実施態様にて、参照3次元コンピュータ断層撮影画像は呼吸サイクルの第1位相として取られ、第2の標的3次元コンピュータ断層撮影画像は呼吸サイクルの第2位相として取られる。第1位相は完全吸気位相であることができ、第2位相は完全呼気位相であることができる。
更なる例にて、血液量の変化を決定することは、複数のサブ体積における血液量の変化の合計をデータ処理ハードウェアによって決定することを含む。
本発明の別の態様は、データ処理ハードウェア及びメモリハードウェアを含むシステムを提供する。メモリハードウェアはデータ処理ハードウェアと接続しており、メモリハードウェアは、データ処理ハードウェアで実行されるとき、含む動作をデータ処理ハードウェアに実行させる指示を格納している。動作の1つは4次元コンピュータ断層撮影画像セットを受信することを含むことができ、それは体積の第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び体積の第2の3次元コンピュータ断層撮影画像を含む。別の動作は、第1の3次元コンピュータ断層撮影画像から第2の3次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を決定することを含む。更なる動作は、空間変換及びCT値に基づいて肺領域内の血液量変化を決定することと、決定した血液量変化に基づいて呼吸性血液量変化の画像を出力することと、を含む。
本発明の1つ以上の実施態様の詳細は、添付の図面及び以下の説明で明らかにされる。他の態様、特徴及び利点は、説明及び図面から、並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。
肺塞栓(PE)とは、肺の動脈の閉塞を意味する。多くの場合、PEは、剥がれて、肺に向かって流れる脚の深部静脈内からの凝血(血栓)の結果である。PEは、症状の最初の1時間以内で死に至る可能性がある。したがって、PEの正確な検出及び治療は、時間的制約が高い。
肺のコンピュータ断層撮影血管造影法(CTA)は、PEを検出するために使用する一方法である。CTAは、脳、肺、腎臓、腕及び脚のために機能する動脈を含む、体全体の動脈ならびに静脈を可視化するために使用するコンピュータ断層撮影法である。CTAは非常に正確だが、放射線被曝及び処置した治療を必要としない可能性がある臨床的に些細なPEを確認する可能性を含むので、使いすぎると患者に有害になり得る。更に、CTAは、身体内の血管構造の視感度を強化するために、X線撮影染料(例えば、ヨード造影剤)の投与を要する。このヨード造影剤は、一部の患者に腎臓の機能不全(すなわち、腎不全)またはアレルギー反応を引き起こす場合がある。したがって、CTAは非常に正確であるが、一部の患者はこの処置に不適格であり得る。
別の方法として、単光子放出型コンピュータ断層撮影(SPECT)血流スキャンを得ることができる。SPECT血流は、アルブミン(99mTc-MAA)トレーサの99mTc標識化大凝集塊に基づく核医学画像診断法である。これは高度に専門的な処置であるので、SPECT画像の取得は、多くの場合、患者を遠方の核医学クリニックへ移送する必要があり、その多くは通常の業務時間中だけ作動する。したがって、救急外来患者は、SPECTを即時利用することができないことがある。更に、SPECT血流は、長い画像収集時間(20~30)分を必要として、時間的制約が高いPEの診断を不必要に遅延させる可能性がある。
したがって、CTA及びSPECT診断法の上述した欠陥を克服する撮像システムを有することが望ましい。
呼吸性血液量変化の画像を作成する撮像システムの概略図である。 図1Aの撮像システムの非剛体画像位置合わせ(DIR)モジュールの概略図である。 図1Aの撮像システムのセグメンターの概略図である。 図1Aの撮像システムの呼吸性血液量変化(RIBMC)撮像器内で計算されるように、2つの4D-CTの位相全体にわたるDIRに基づくサブ体積をマッピングすることと、それを歪ませることと、の概略図である。 図1Aの撮像システムのRIBMC撮像器の概略図であり、そこでRIBMC撮像器はRIBMC画像を作成する。 RIBMC画像を出力するための動作の例示的な配列の概略図である。 本明細書に記載の任意のシステムまたは方法を実行する一例の計算装置の概略図である。
異なる図面における類似の参照符号は、類似の構成要素を示す。
本発明は、4D-CT撮像システムを使用して血流の欠陥を検出するための撮像システム及び方法を提供し、それは多くの救急センターで容易に利用できる。本発明は、患者の肺に適用される撮像システム及び方法を説明する。しかし、システム及び方法は、同様に他の器官に適用することができる。
血流は、血液を身体の生体組織の毛細血管床に送達する身体プロセスである。通常の呼吸の間、肺の中の血液量は、呼吸サイクル中、心臓への可変の血液灌流の結果として変動することが知られている。開示する撮像システム及び方法は、呼吸サイクルの間ずっと肺内の血液量の変化に関連した血流情報を取り出す。そうして血流情報を、血流の欠陥に対応する肺の領域、例えば肺塞栓または通過障害により生じる低潅流の領域を特定するために使用する。
図1を参照しながら、本発明の一実施態様による撮像システム10の一例を提供する。いくつかの例にて、撮像システム10は、当該技術分野において既知の4次元コンピュータ断層撮影(4D-CT)撮像システム100と、呼吸性血液量変化(RIBMC)モジュールと、を含む。
4D-CT撮像システム100は、ガントリー110、台120及び4D-CT撮像器130を含む。示すように、台120は、患者20をガントリー110内に配置する第1位置と、患者20をガントリー110から出す第2位置の間を移動することができる。あるいは、ガントリー110は台120に対して移動できる。
ガントリー110は、ガントリー110の水平回転軸の正反対側に配置される放射線源112及び放射線検出器114を含む。放射線源112及び放射線検出器114は、走査の間、ガントリー110の水平軸の周囲を同時に回転するように構成される。患者20の長手方向軸がガントリー110の回転軸と実質的に一直線になるように、台120の位置を調整できる。したがって放射線源112及び放射線検出器114は、走査の間、患者20の長手方向軸の周囲を回転する。
通常、放射線源112は放射線ビームR(例えば、X線)を発し、それは患者20を通過して、放射線検出器114によって受信される。いくつかの例にて、放射線検出器114は、放射線源112からの扇状の放射線ビームRを受信するように構成される検出器素子116の列を含むことができる。他の例にて、放射線検出器114は、複数の検出器列(図示せず)を含む、マルチスライス放射線検出器114でもよく、それぞれが放射線検出器素子116のアレイを含む。マルチスライス放射線検出器114は、放射線源112から円錐状の放射線ビームRを受信するように構成される。
放射線ビームRが患者20を通過する際、身体の異なる組織は異なる速度で放射線ビームRを吸収し、放射線ビームRは減衰した放射線ビームRAになる。減衰した放射線ビームRAの一部は、検出器素子116によって受信されて、それによって減衰した放射線ビームRAの一部のそれぞれは、その各部分で患者20により吸収される放射線ビームRの量に応じて、異なる強度を有することができる。検出器素子116は、減衰した放射線ビームRAの一部のそれぞれの強度に対応する、放射線信号SRをそれぞれ発する。
放射線信号SR1-nは検出器素子116のそれぞれから撮像器130へ伝達され、それは、放射線信号SR1-nを患者20の走査領域に対応する2次元(2D)CT画像132またはスライスに変換する。撮像器130は、患者20の走査領域を表す、複数の3次元(3D)CT画像134を作成するために、2D-CT画像132を蓄積して、配置するように更に構成される。それにより3D-CT画像134は、下で更に述べる呼吸サイクルの期間を表す、4次元(4D)CT画像セットを形成するために、連続的に配置される。
CTシステム100は、患者20の呼吸サイクルを追跡するように構成される呼吸モニター140を含むことができる。いくつかの例にて、呼吸モニター140は、呼吸サイクルの位相P1-Pnを決定するために、患者20を物理的に決定できる。例えば腹帯または視覚システムは、吸気及び呼気に対応する胸部の測定値を追跡できる。あるいは呼吸モニター140は撮像器130に組み込まれることができ、それによって、2D-CT画像132または3D-CT画像134は、呼吸サイクル位相を決定するために、撮像器130によって評価される。例えば、2D-CT画像132及び/または3D-CT画像134の患者20の横隔膜または前面における変化は、呼吸サイクルの位相P1-Pnを特定するために、撮像器130によって参照され得る。
呼吸モニター140は、呼吸サイクルの位相P1-Pnを表している信号SPを、撮像器130に提供できる。次に撮像器130は信号SPを使用して、2D-CT画像132をビンに分類することができ、それは呼吸サイクルの各位相に対応する。各位相P1-Pnは、反復する呼吸サイクルの期間のパーセンテージを表す。いくつかの実施態様にて、各位相P1-Pnは期間(t)に対応できる。例えば各呼吸サイクルは、同じ持続期間のいくつかの期間t1-tnに分けることができる。更にまたはあるいは、位相P1-Pnは、呼吸サイクル内の位置に対応できる。例えば位相P1-Pnは、モニター140によって決定されるように、完全吸気位置、完全呼気位置及び/または中間の位置に対応できる。
2D-CT画像132が位相P1-Pnに従ってビニングされると、撮像器130は各3次元(3D)CT画像134P1-134Pnを作成することができ、それぞれは呼吸サイクルの位相P1-Pnの1つに対応する。それから3D-CT画像134は位相P1-Pnに従って連続的に配置されて、4D-CT画像セット150が作成されて、それは呼吸サイクルまたは複数の呼吸サイクルの所望部分を表す。
RIBMCモジュール200は、4D-CT画像セット150を受信して、下で詳述するように一連の推論及び計算に基づいてRIBMC画像234を出力するように構成される。
引き続き図1Aを参照すると、RIBMCモジュール200は、非剛体画像位置合わせ(DIR)モジュール210、セグメンター220及びRIBMC撮像器230を含み、それは下で更に詳細に記載される。RIBMCモジュール200は、データ処理ハードウェア242及びメモリハードウェア244を有するサーバ240で作動するように構成されることができる。あるいは、RIBMCモジュール200は、CTシステム100に対する内部装置(例えば、CTシステム100のハードウェアまたはソフトウェア)でもよい。いくつかの実施態様にて、RIBMCモジュール200は、4D-CT画像150を解釈するように、または4D-CT撮像器130と相互作用するように構成できる。
図1B~図1Eを参照すると、RIBMCモジュール200は、CT測定密度に基づくRIBMC画像234を提供するために、4D-CT画像セット150を受信して評価するように構成される。通常、ρとして示すCT測定密度は、ハウンスフィールドユニット(HU)に関して定義される。
Figure 2022027757000002
数学的に、4D-CT画像セット150の位相P1-Pnは、HU定義の密度関数ρ(x,t)のスナップショットを表す。RIBMCモジュール200は、4D-CT画像150から、一対(または一連)の位相を使用してRIBMC画像234を計算する。
P(x)=ρ(x,t1)(2A)
及び
Q(x)=ρ(x,t2)(2B)
そこで時間は、それぞれ第1の呼吸サイクル位相P1及び第2の呼吸サイクル位相P2(例えば、完全吸気及び完全呼気)に対応する、t1、t2を示す。換言すれば、RIBMC撮像器200は、t1及びt2の空間的に対応する位置間の血液量変化を計算する。
本発明の一実施態様において、RIBMCモジュール200のDIRモジュール210は、空間変換を生成するために、4D-CT画像セット150を受信して、4D-CT画像セット150上にDIR機能を実行するように構成される。図1Bを参照すると、4D-CT画像セット150は、第1の時間t1に対応する第1の3D-CT画像134P1と、第2の時点t2に対する第2の3D-CT画像134P2と、を含む。図示した例では、第1の呼吸サイクル位相P1は完全吸気に対応し、第2の呼吸サイクル位相P2は完全呼気に対応する。しかし、中間の時点tnは、DIR機能及びRIBMC計算に組み込まれることができる。
通常、空間変換は、画像セット150の第1の3D-CT画像134P1の各ボクセルと、第2の3D-CT画像134P2の対応するボクセルの間に幾何学的関係を画定する。第1の3D-CT画像134P1は、座標値が時点t1で正確にわかる基準点を含む。第2の画像134P2は、座標値が第2位相t2でわかる参照ボクセルを含む。したがって、空間変換は、例えば完全吸気中の肺組織の位置と、完全呼気中の同じ肺組織の位置の間の関係を提供する。
Figure 2022027757000003
生成するように構成され、それは、Qのその対応する位置(第2位相t2の第2の画像である)上に、Pのボクセル位置(第1位相t1の第1の画像である)をマッピングする。ボクセルの位置は、他のボクセルに対するその位置、すなわち、単一の体積測定画像を形成するデータ構造のその位置に基づいて推定される。したがって変換φ(x)は多くの場合、変位場d(x)に関して定義される(図1Bの212を参照)。
Figure 2022027757000004
そこでxは、ボクセルの初期位置である。変換φ(x)は肺の呼吸性運動を表し、密度値P、Qの間、したがって2つの位相、t1、t2の肺領域の総流量の直接比較を可能にする。
引き続き図1Bを参照すると、DIRモジュールは、第1の3D-CT画像134P1及び第2の3D-CT画像134P2に関してDIR位置合わせソリューション212を提供する。DIR変位場d(x)は、第1の3D-CT画像134P1(完全吸気)に重なり合わされる。各ベクトルの基底は第1の時点t1(完全吸気)のボクセルの第1位置を示し、一方でベクトルの先端は第2の時点t2(完全呼気)のボクセルの対応する第2位置を提供する。
図1Cを参照すると、血管構造及び腫瘍の可能性を含む他の構造からの肺実質(すなわち、肺胞、肺胞管及び呼吸細気管支)を詳細に描写するために、セグメンター220は3D-CT画像134P1、134P2を評価するように構成され、その結果、所望のRIBMC信号を分離できる。更に具体的には、セグメンター220は、例えば、初期の肺容量マスクまたは関心領域(ROI)に含有されるCT値に、二峰性の混合ガウス分布を適合させることに基づく、セグメンテーションアルゴリズムを実行する。少ない平均に属するという確率が高い放射線強度は、血管構造が通常濃密であって、高いCT値を有することを考えれば、肺実質セグメンテーションであると見なされる。そのうえまたはあるいは、セグメンター220は、他のセグメンテーションアルゴリズム、例えば機械学習に基づくものを実行できる。図1Cに示すように、セグメンター220は、第1の3D-CT画像134P1及び第2の3D-CT画像134P2を含む4D-CT画像セット150を評価して、第1のセグメント化画像224P1及び第2のセグメント化画像224P2を含む関心領域(ROI)画像セット222を提供する。示すように、セグメント化画像222P1、222P2にて、血液の静脈及び肺実質以外の他の任意の器官もセグメント化される。
いくつかの例にて、腫瘍が肺組織に存在する場合、血液量の計算は肺組織に適用されるだけなので、RIBMC計算は腫瘍を考慮しない。例えば、患者20が自分の肺のまたはその周囲に腫瘍を有する場合、RIBMC計算は腫瘍に対してその計算を行わない。したがって、その後の任意の計算は、腫瘍に対しても行われない。
いくつかの例にて、RIBMC画像は、実質を分離しない図1Cに示すように、肺全体の関心領域に関して計算される。この場合、血管及び腫瘍の可能性を含むすべての組織は、RIBMC計算に組み込まれる。
RIBMC撮像器230は、DIR画像212及びROI画像セット222に基づく4D-CT画像セット150からRIBMC画像234を計算するように構成される。
最初に、RIBMC撮像器230は、時点t1及び時点t2の参照体積Ω(すなわち、肺気量)内の質量を計算し、そうして各質量の間の差(ΔMass)を決定する。第1位相の肺実質の量は、体積Ω上の密度関数ρ(x,t)の積分として計算上は表されることができる。
Figure 2022027757000005
時点t2で、参照体積Ωは、呼吸肺運動(すなわち、呼気及び吸気)が原因で、変位しかつ歪む。式3のDIR変換φは歪んだ体積を
Figure 2022027757000006
その結果、歪んだ参照体積に含有される血液量は以下のように表されることができる。
Figure 2022027757000007
したがって、参照体積Ω及び時点t1、t2に対する血液量の変化ΔMass(Ω,t1,t2)は、以下の関数を実行することによって、RIBMC撮像器230で決定することができる。
Figure 2022027757000008
概念上としては直接的だが、RIBMCは、実際的に矛盾があるために計算するのが数値的に難しい。例えば計算の解像度は、画像212、222の解像度に限られている。呼気の肺運動の収縮性が原因で、吸気対呼気のDIR変換φが、単一の第2の時点t2ボクセル内にマッピングされる複数の第1の時点t1ボクセルをもたらす可能性が高い。したがって、1対1の関係は、第1の時点t1及び第2の時点t2でのボクセルの間に存在することができない。同様に、画像212、222の固定解像度は、吸気対呼気からDIR変換φを実行するとき、単一の第2時点のボクセルが、複数の第1時点のボクセルにマッピングされるのを防ぐことができる。
DIR変換φの不確定性が故に、いくつかの例にて、RIBMC撮像器230は、一連の異なる参照サブ体積Ωk、k=1,2...nについて式6の積分の数値近似に基づいて計算を実行することによって、RIBMC画像234を決定する。したがって、密度積分は、DIRモジュール210及びセグメンター220によりそれぞれ提供されるDIR画像212並びにROI画像セット222から、数値的に近似されなければならない。画像格子が矩形ボクセルを含むと仮定すると、RIBMC撮像器230は、目的のサブ体積
Figure 2022027757000009
含まれるすべてのボクセルの密度値P(xi)を合計することによって、密度積分Mass(Ω,t1)に近似する。
Figure 2022027757000010
式7で使用する求積法は、格子則として知られている。このような種類の近似値の誤差εは、離散化の分解能に依存する。
Figure 2022027757000011
ここで関数はr階までの導関数である。式8は、離散化の分解能が上がるにつれて、求積近似値の精度が増加することを示す。式7により定義される近似値について、N=|Ω|、すなわちNは、各サブ体積Ωk、k=1、2...n内のボクセル数に等しい。画像格子の分解能が固定して、改良できないので、式6により定義されるRIBMC積分の近似精度は、サブ体積Ωk、k=1、2...n及びφ(Ωk)(すなわち、歪んだサブ体積Ωk)に含まれるボクセルの数Nに依存する。したがって、それ自身のサブ体積Ωkである各ボクセルを取る方法は、誤汚染されたRIBMC画像234になる場合がある。
EQ6の大きいサブ体積(サブ体積)を使用することは、領域の血液量の求積推定値の精度を改善するが、個々のボクセルの血液量変化の関与を畳み込む。したがって、RIBMC撮像器230は、第1の3D-CT画像134P1及び第2の3D-CT画像134P2で画定した、肺の参照サブ体積Ωk、k=1、2...nの上の血液量変化を最初に推定できる。それから個々のボクセルにおける血液量の変化は、画像ぼけの修正で使用するものと類似の最適化による画像処理方法を使用する、局所観察から推定される。
RIBMC撮像器230は、Pで画定した完全肺気量ROIにk平均クラスタリングアルゴリズムを適用することによって、サブ体積Ωk、k=1、2...nを作成できる(図1Dを参照)。RIBMC撮像器200は、nサブ領域Ωk、k=1、2...nを作成するために、他の方法を使用できる。図1Dに示すように、肺気量細分画像232Pは、複数のサブ体積Ωk、k=1、2...nによって画定される。サブ体積Ωk、k=1、2...nは、明確さかつ説明の目的で比較的大きい。しかし、サブ体積Ωk、k=1、2...nの任意の数nを選択することができ、サブ体積Ωkのサイズは選択されるサブ体積の数から独立しており、サブ体積が互いと重なることができる、またはそれと重複できないことは理解されよう。
RIBMC撮像器230は更に、目的の肺領域の個々の各ボクセルについて、サブ体積を作成できる。その場合、サブ体積の数nは、肺セグメンテーションのボクセルの総数に等しい。
画定したサブ体積Ωk、k=1、2...nを使用して、RIBMC撮像器は、非剛体画像位置合わせ変換に従って、第1の画像232Pのサブ体積Ωk、k=1、2...nを、第2の時点t2に対応する第2の画像232Qのその対応する空間位置上に評価しかつマッピングする。マッピングしたサブ体積を、
Figure 2022027757000012
として数学的に画定する。そうして各サブ体積Ωkにおける推定血液量変化ΔMass(Ωk,t1,t2)を、以下のように近似する。
Figure 2022027757000013

Figure 2022027757000014
例えば、
Figure 2022027757000015
ここで、BPは、バイナリROI画像222である(実質セグメンテーションを利用したときを図1Dに示し、完全長の体積を利用したときを図1Cに示す)。
U(x)を示すRIBMC画像234の数学的表現は、ROI画像セット222に含まれるボクセルのそれぞれについて、4D-CT画像セット150の第1の時点t1と第2の時点t2の間に生じる決定血液量変化を提供する。式9により提供される局所的な血液量変化の推定値は、整合性制約による個々のボクセル血液量変化に関連する。具体的には、サブ体積Ωk、k=1、2...nに含まれるボクセル血液量変化の合計は、全体の局所的血液量変化に等しくなければならない。
Figure 2022027757000016
こうしたことから、n制約は、下記の式の線形系として表されることができる。
Figure 2022027757000017

Figure 2022027757000018

Figure 2022027757000019
実数ui=U(xi)及びbi=ΔMass(Ωi,t1,t2)のk次元ベクトル、並びに下記を示す。
Figure 2022027757000020
画像ノイズ及びセグメンテーションエラーなどの要因は、式12を絶対制約として組み込んではならないことを示唆する。更に式12は、一意的にuを決定するのに十分な情報を提供するとは限らない。したがって、uの挙動の追加の仮定が、式12からuを推定する問題を正則化するために必要である。
鮮明な境界を有する血液量変化という欠陥が不健康な肺で起きる可能があることを考えれば、RIBMC撮像器200は全変動(TV)モデルを使用する。TV正則化は、未知の画像Uが鮮明な周端または不連続性の間を滑らかに変化すると仮定する。数学的に、これは、画像の勾配ノルムを最小化することによってモデル化される。RIBMC撮像器230は、式12によって画定されるペナルティ関数定式化及びTV正則化を使用し、その極小点はRIBMC画像U*である。
Figure 2022027757000021
ペナルティパラメータαは、解U*がモデルの両方の態様に従う程度を示す。直観的に、αの大きい値は平滑性(画像の正則性)を犠牲にして推定量を考慮することができ、これに対して、図1Eに示すように、小さいαは滑らかなRIBMC画像234を作成できる。したがって、RIBMC撮像器230は、図1Cに示すROI画像セット222を使用して、RIBMC画像234、U*を決定し、それは定量化した血液量変化の視覚化である。RIBMC画像234、U*は、記載されているように、式14を実行することによって決定される。しかし、RIBMC画像234、U*を決定する他の方法も使用できる。
図1Eを再度参照すると、RIBMC画像234の明るい領域は、比較的大量の血液量変化(4D-CT時点t1、t2に関して)を示し、濃い色は血液量変化がほとんどない、またはまったくないことを示す。色は、最少の血液量変化を表す最も暗い色を有する色スペクトルを含み、最も明るい色は最大の血液量変化を表す。例えば、黒い点はその内部の血流冷点を示すことができ、それは腫瘍または血管閉塞(例えば肺塞栓)の存在に相当し得る。
RIBMCモジュール200は、DIR画像212、ROI画像222、マッピングした画像232及びまたはRIBMC画像234を計算するためのグラフィック処理ユニット(GPU)を含む。GPUは、ディスプレイへの出力を目的とするフレームバッファの画像の作成を加速するために、急速にメモリを処理して、変更するように設計された特殊電子回路である。しかし、科学計算用の非表示GPUカードも使用できる。
記載されているように、肺組織及び血液がその間に自然な明暗差を有する際、撮像システム100は、明暗差を用いずに患者20の肺のRIBMC画像232を作成するために有利に使用できる。血液との自然な明暗差を作成する患者の身体の他の器官も、撮像システム100を使用して撮像され得る。
図2は、RIBMC画像234を決定して、出力する方法400のための処理の代表的な構成を示す。ブロック402にて、方法400は、データ処理ハードウェアを含むRIBMC撮像器230で、患者20の胸部領域の4D-CT画像セット150を受信することを含む。各4D-CT画像セット150は最大吸気及び最大呼気位相を含有する(RIBMCは任意の対の位相を計算できる)。ブロック404にて、方法400は、RIBMC撮像器230で、受信した4D-CT画像セット150の最大吸気及び呼気位相の非剛体画像位置合わせ機能(DIR機能)を実行することを含む。ブロック406にて、方法400は、RIBMC撮像器230で、受信した4D-CT画像150をセグメント化画像222へセグメント化することを含み、セグメント化画像222は患者20の肺体積及び/または肺実質を示す。ブロック408にて、方法400は、RIBMC撮像器230で、DIR空間変換及びCT値に基づく呼気状態と吸気状態の間の血液量の変化を決定することを含む。ブロック410にて、方法400は、RIBMC撮像器230から、血液量の変化の決定した空間分布に基づく呼吸性血液量変化の画像234を出力することを含む。
図3は、本明細書に記載するシステム及び方法を実施するために使用できる、例示の計算装置300の概略図である。計算装置300は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム及び他の適切なコンピュータなどのデジタルコンピュータの種々の形を表すことを意図する。ここで示される要素、その接続及び関係、並びにその機能は単に例示的なものを意図しており、本明細書に記載されている及び/または特許請求される本発明の実施態様を限定することを意図したものではない。
計算装置300は、プロセッサ310、メモリ320、記憶装置330、メモリ320及び高速拡張ポート350に接続する高速インタフェース/コントローラ340、並びに低速バス370及び記憶装置330に接続する低速インタフェース/コントローラ360を含む。要素310、320、330、340、350及び360のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続しており、必要に応じて一般のマザーボード上にまたは他の方法で取り付けられることができる。プロセッサ310は、外部入力/出力装置、例えば高速インタフェース340に連結するディスプレイ380にグラフィカルユーザインタフェース(GUI)用のグラフィック情報を表示するために、メモリ320内にまたは記憶装置330上に保存される指示を含む、計算装置300内での実行のための指示を処理できる。他の実施態様で、複数のプロセッサ及び/または複数のバスは、必要に応じて複数のメモリ及び種々のメモリと共に使用され得る。更に複数の計算装置300を接続することができ、各装置は必要な動作の一部(例えば、サーババンク、一群のブレードサーバまたはマルチプロセッサシステムとして)を提供する。
メモリ320は、計算装置300内に非一過的に情報を格納する。メモリ320は、コンピュータ可読媒体、揮発性メモリ装置(複数可)または不揮発性メモリ装置(複数可)でもよい。非一過性メモリ320は、計算装置300によってユーザ用に一時的または永続的にプログラム(例えば、一連の指示)またはデータ(例えば、プログラム状態情報)を格納するために使用する、物理的装置でもよい。不揮発性メモリの例は、フラッシュメモリ及び読み取り専用メモリ(ROM)/プログラム可能型読み取り専用メモリ(PROM)/消去可能なプログラム可能型読み取り専用メモリ(EPROM)/電気的消去可能なプログラム可能型読み取り専用メモリ(EEPROM)(例えば、起動プログラムなどファームウェア用に通常使用される)を含むが、これらに限定されない。揮発性メモリの例は、ランダムアクセスメモリ(RAM)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)、相変化メモリ(PCM)、及びディスクまたはテープを含むが、これらに限定されない。
記憶装置330は、大容量記憶装置を計算装置300に提供できる。いくつかの実施態様にて、記憶装置330はコンピュータ可読媒体である。種々の異なる実施態様にて、記憶装置330は、フロッピーディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置もしくはテープ装置、フラッシュメモリ、もしくは他の類似の固体記憶装置、またはストレージエリアネットワークもしくは他の構成の装置を含む装置の列でもよい。追加の実施態様にて、計算機プログラム製品は情報媒体で明らかに例示される。計算機プログラム製品は、実行されるとき、上述の方法など、1つ以上の方法を実行する指示を含む。情報媒体は、メモリ320、記憶装置330またはプロセッサ310上のメモリなど、計算機可読または機械可読媒体である。
高速コントローラ340が計算装置300用の帯域消費型動作を管理する一方で、低速コントローラ360は低帯域消費型動作を管理する。機能のこのような割当は単なる例示である。いくつかの実施態様にて、高速コントローラ340は、メモリ320、ディスプレイ380(例えば、グラフィックプロセッサまたはアクセラレータによって)に連結し、及び種々の拡張カード(図示せず)を利用できる高速拡張ポート350に連結する。いくつかの実施態様にて、低速コントローラ360は、記憶装置330及び低速拡張ポート370に連結する。種々通信ポート(例えば、USB、BLUETOOTH(登録商標)、イーサネット(登録商標)、無線イーサネット(登録商標))を含むことができる低速拡張ポート370は、例えばネットワークアダプタを通して1つ以上の入力/出力装置、例えばキーボード、ポインティング装置、スキャナまたはネットワーク装置、例えばスイッチまたはルータに連結できる。
計算装置300は、図に示すように多くの異なる形で実行され得る。例えば、それは、標準サーバ300aとして、サーバ300aの群で複数回、ラップトップコンピュータ300bとして、またはラックサーバシステム300cの一部として実行できる。
本明細書に記載のシステム及び技術の種々の実施態様は、デジタル電子回路、集積回路、特別設計ASIC(特定用途向け集積回路)、FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び/またはそれらの組み合わせで実現されることができる。このような種々の実施態様は、記憶システム、少なくとも1つの入力装置及び少なくとも1つの出力装置からの受信データ及び指示、並びにそれらへの送信データ及び指示に結合する、専用または汎用であり得る、少なくとも1つのプログラム可能なプロセッサを含む、プログラム可能なシステムで実行可能及び/または解釈可能である1つ以上のコンピュータプログラムの実施態様を含むことができる。
これらのコンピュータプログラム(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても知られる)は、プログラム可能なプロセッサのための機械命令を含み、高レベル手続き型及び/またはオブジェクト指向プログラミング言語で、及び/またはアセンブリ/機械言語で実行できる。本明細書で使用する場合、「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」は、プログラム可能なプロセッサへ機械命令及び/またはデータを提供するために使用する、任意のコンピュータプログラム製品、設備及び/または装置(例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス(PLD))を意味し、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、機械命令及び/またはデータをプログラム可能なプロセッサに提供するために使用する、任意の信号を意味する。
本明細書に記載の主題及び機能動作の実施態様は、デジタル電子回路にて、またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにて実施することができ、本明細書に開示されている構造及びその構造的に同義のもの、またはそれらの1つ以上の組み合わせを含む。更に、本明細書に記載の主題は、1つ以上のコンピュータプログラム製品、すなわち、データ処理装置による実行用に、またはデータ処理装置の動作を制御するためにコンピュータ可読媒体にコード化されるコンピュータプログラム命令の1つ以上のモジュールとして実行することができる。コンピュータ可読媒体は、機械可読記憶装置、機械可読記憶基板、メモリ装置、機械可読伝搬信号に影響を及ぼす事項の構成、またはそれらの1つ以上の組み合わせであり得る。「データ処理装置」「計算装置」及び「計算プロセッサ」という用語は、例としてプログラム可能なプロセッサ、コンピュータまたは複数のプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するすべての設備、装置及び機械を含む。装置は、ハードウェアに加えて、問題のコンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサのファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステムまたはそれらの1つ以上の組み合わせを構成するコードを含むことができる。伝搬信号は、人工的に作成された信号、例えば、適切な受信装置に伝送用の情報をコード化するために作成される機械生成の電気、光学または電磁信号である。
コンピュータプログラム(アプリケーション、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプトまたはコードとしても知られる)は、コンパイル型またはインタープリタ型言語を含む、任意のプログラミング言語の形で記述されることができ、それは、スタンドアロンのプログラムとして、または計算環境の使用に適しているモジュール、要素、サブルーチンもしくは他のユニットとして含む、任意の形で展開されることができる。コンピュータプログラムが、ファイルシステムのファイルに必ずしも対応するというわけではない。プログラムを、他のプログラムもしくはデータを保持するファイルの一部(例えば、マークアップ言語のドキュメントに保存される1つ以上のスクリプト)に、問題のプログラム専用の単一のファイルに、または複数の連携ファイル(例えば、1つ以上のモジュール、サブプログラムまたはコードの一部を保存するファイル)に保存できる。コンピュータプログラムを展開して、1つの場所にある、もしくは複数の場所に分散して、通信網によって相互接続する、1つのコンピュータまたは複数のコンピュータ上で実行されることができる。
入力データを処理して、出力を生成することによって機能を実施するために、本明細書に記載の処理と論理の流れを、1つ以上のコンピュータプログラムを実行する1つ以上のプログラム可能なプロセッサによって実行できる。特殊用途論理回路、例えば、FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)もしくはASIC(特定用途向け集積回路)、または宇宙の高放射線環境に耐える(「耐放射線強化」または「ラドハード」として知られる)ように特別に設計されたASICによって、処理と論理の流れを実施することができ、装置もそれとして実行できる。
コンピュータプログラムの実行に適しているプロセッサは、例えば汎用及び特殊用途両方のマイクロプロセッサ、並びに任意の種類のデジタルコンピュータの1つ以上の任意のプロセッサを含む。一般にプロセッサは、命令及びデータを、読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたは両方から受け取る。コンピュータの必須の要素は、指示を実行するためのプロセッサ、並びに指示及びデータを格納するための1つ以上の記憶装置である。通常、コンピュータは更に、データを格納するための1つ以上の大容量記憶装置、例えば、磁気、光磁気ディスクまたは光ディスクからのデータを受信する、それへデータを送信する、もしくはその両方のために、大容量記憶装置を含む、またはそれに動作可能に連結される。しかし、コンピュータはこのような装置を備えている必要はない。更にコンピュータは、別の装置、例えば、いくつか例を挙げてみると、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、携帯オーディオプレーヤー、全地球測位システム(GPS)レシーバ内に組み込まれることができる。コンピュータプログラムの指示及びデータを格納するのに適しているコンピュータ可読媒体は、例えば半導体記憶装置、例えば、EPROM、EEPROM及びフラッシュメモリ装置、磁気ディスク、例えば、内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク、光磁気ディスク、並びにCD ROM及びDVD-ROMディスクを含む、不揮発性メモリ、媒体並びにメモリ装置のすべての形を含む。プロセッサ及びメモリは、特定用途向け論理回路により補われることができる、またはそれに組み込まれることができる。
本発明の1つ以上の態様を、バックエンド構成要素、例えば、データサーバを含む、またはミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバを含む、またはフロントエンド構成要素、例えば、グラフィカルユーザインタフェースを有するクライアントのコンピュータ、もしくはユーザが本明細書に記載されている主題の実施態様と相互作用できるウェブブラウザ、もしくは1つ以上のこのようなバックエンド、ミドルウェアもしくはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、計算システムで実施できる。システムの構成要素は、デジタルデータ通信、例えば、通信網の任意の形式または媒体によって相互接続できる。通信網の例としては、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)及びワイドエリアネットワーク(「WAN」)、インターネットワーク(例えば、インターネット)及びピアツーピアネットワーク(例えば、アドホックピアツーピアネットワーク)が挙げられる。
計算システムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、通常、互いに離れており、一般的に通信網によって相互作用する。クライアントとサーバの関係は、対応するコンピュータ上で稼動し、かつ互いに対してクライアント-サーバ関係を有するコンピュータプログラムに基づいて生じる。いくつかの実施態様にて、サーバは、データ(例えば、HTMLページ)をクライアント装置に送信する(例えば、クライアント装置と相互作用しているユーザへデータを表示する、及びそれからのユーザ入力を受信するために)。クライアント装置で生じるデータ(例えば、ユーザインタラクションの結果)を、サーバでクライアント装置から受信することができる。
本明細書は多くの詳細を含むが、これらは、本発明の、または特許請求され得るものの範囲を限定するとして解釈されてはならず、むしろ本発明の特定の実施態様に特有の特徴の説明として解釈されるべきである。個々の実施態様の文脈において本明細書に記載されている特定の特徴は、単一の実施態様の組み合わせでも実施できる。逆に、単一の実施態様の文脈で記載されている種々の特徴は、別途複数の実施態様で、または任意の適切な部分的組み合わせでも実施できる。更に、特徴が特定の組み合わせで行われると上述され得て、最初にそのように特許請求されていたとしても、特許請求された組み合わせからの1つ以上の特徴は場合によっては該組み合わせから削除されることができ、特許請求された組み合わせは部分的組み合わせまたは部分的組み合わせの変形形態に関することができる。
同様に、動作が特定の順序で図面に表されるが、このような動作が、所望の結果を得るために、示される特定の順序でもしくは順次実施される、またはすべての例示の動作が実行される必要があると理解されるべきではない。特定の状況で、マルチタスク及び並列処理は有益であり得る。更に、上述の実施形態の種々のシステム構成要素の分離は、すべての実施形態でこのような分離を必要とするとして理解されてはならず、記載したプログラム構成要素及びシステムは通常、単一のソフトウェア製品に一緒に集積されることができる、または複数のソフトウェア製品内にパッケージ化されることができることを理解すべきである。
多くの実施態様が記載されてきた。しかし、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、様々な変更が行われてもよいことは理解されるであろう。したがって、他の実施態様は下記の特許請求の範囲内にある。

Claims (20)

  1. 4次元コンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定する方法であって、
    体積の第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記体積の第2の3次元コンピュータ断層撮影画像を含む、4次元コンピュータ断層撮影画像セットをデータ処理ハードウェアで受信することと、
    前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像から前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を前記データ処理ハードウェアで決定することと、
    前記空間変換に基づく前記体積内の血液量変化を前記データ処理ハードウェアで決定することと、
    前記決定した血液量変化に基づく呼吸性血液量変化の画像を前記データ処理ハードウェアから出力することと、を含む、前記方法。
  2. 前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像の非剛体画像位置合わせ(DIR)機能を前記データ処理ハードウェアで実行すること、を更に含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像を前記データ処理ハードウェアでセグメント化することを更に含む、請求項2に記載の方法。
  4. 変位ベクトル場の形の非剛体画像位置合わせ画像を前記データ処理ハードウェアによって提供することを更に含み、前記変位ベクトル場が患者の呼吸によって生じる肺運動を示す、請求項1に記載の方法。
  5. 前記変位ベクトル場が複数のベクトルを含み、前記ベクトルのそれぞれが前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像内の単点の対応する空間位置を表す、請求項4に記載の方法。
  6. 第1の複数のサブ体積を前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像内へ前記データ処理ハードウェアによって詳細に描写することと、
    第1の複数の前記サブ体積のそれぞれを前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像上に前記データ処理ハードウェアによって歪ませることと、を更に含む、請求項1に記載の方法。
  7. 前記第1の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませるステップが、前記サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む、請求項6に記載の方法。
  8. 前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像が呼吸サイクルの第1位相で取られ、前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像が前記呼吸サイクルの第2位相で取られる、請求項1に記載の方法。
  9. 前記第1位相が完全吸気位相であり、前記第2位相が完全呼気位相である、請求項8に記載の方法。
  10. 前記体積中の前記血液量の変化を決定することが、前記体積の複数のサブ体積における血液量の変化の合計を前記データ処理ハードウェアによって決定することを含む、請求項1に記載の方法。
  11. データ処理ハードウェアと、
    前記データ処理ハードウェアと接続するメモリハードウェアであって、前記メモリハードウェアが、前記データ処理ハードウェアで実行されるとき、
    体積の第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記体積の第2の3次元コンピュータ断層撮影画像を含む、4次元コンピュータ断層撮影画像セットを受信することと、
    前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像から前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を決定することと、
    前記空間変換に基づく前記体積内の血液量変化の空間分布を決定することと、
    血液量変化の前記決定した空間分布に基づき呼吸性血液量変化の画像を出力することと、を含む動作を前記データ処理ハードウェアに実行させる指示を格納している、前記メモリハードウェアと、を含むシステム。
  12. 前記動作が、前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像の非剛体画像位置合わせ(DIR)機能を実行すること、を更に含む、請求項11に記載のシステム。
  13. 前記動作が、前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像をセグメント化することを更に含む、請求項12に記載のシステム。
  14. 前記動作が、変位ベクトル場の形の非剛体画像位置合わせ画像を提供することを更に含み、前記変位ベクトル場が患者の呼吸によって生じる肺運動を示す、請求項11に記載のシステム。
  15. 前記変位ベクトル場が複数のベクトルを含み、前記ベクトルのそれぞれが前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像内の単点の対応する空間位置を表す、請求項14に記載のシステム。
  16. 前記動作が、
    第1の複数のサブ体積を前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像上へ詳細に描写することと、
    第1の複数の前記サブ体積のそれぞれを前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像上へ歪ませることと、を更に含む、請求項11に記載のシステム。
  17. 前記第1の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませる前記動作が、前記サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む、請求項16に記載のシステム。
  18. 前記第1の3次元コンピュータ断層撮影画像が呼吸サイクルの第1位相で取られ、前記第2の3次元コンピュータ断層撮影画像が前記呼吸サイクルの第2位相で取られる、請求項11に記載のシステム。
  19. 前記第1位相が完全吸気位相であり、前記第2位相が完全呼気位相である、請求項18に記載のシステム。
  20. 前記体積中の前記血液量の変化を決定する前記動作が、前記体積の複数のサブ体積における血液量の変化の合計を前記データ処理ハードウェアによって決定することを含む、請求項11に記載のシステム。
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