JP5079460B2 - 血管プラーク・ビューを自動的に識別して表示する方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は一般的には、計算機式断層写真法（ＣＴ）データ集合を処理することに関し、さらに具体的には、血管の内部のプラーク沈着物のような構造の最適ビューを決定することに関する。

心血管に関連する死亡は、米国では年間５００，０００人を超えており、世界的に見るとさらに多い。これらの死亡の大部分は冠状動脈疾患に原因があり、この疾患の主な元凶は、硬質プラーク又は石灰化に加えて軟質プラーク及びその破裂物のようなプラークの蓄積にある。

プラーク沈着物は、例えば大きさ、位置及び組成について分析される。冠状動脈プラークは、Staryスケールによると６段階に分類されている。一般的な合意によれば、第４段階及び第５段階のプラークを決定することが極めて重要である。このレベルでは、プラークは重大な易破綻性のプラークを構成してプラークの破裂又は剥離を招き、すると閉塞を生じて心筋梗塞に繋がる場合がある。

容積計算機式断層写真法（ＶＣＴ）のような新型の走査技術、並びにこれに伴う空間分解能及び時間分解能の向上は、心臓の運動を軽減するようにゲート制御された心臓の造影検査を画像化することを可能にした。これらの画像を用いると、軟質プラークを管腔（血管壁）及び石灰化から識別することが可能になる。しかしながら、位置を突き止めたいプラーク沈着物が存在する関心領域（ＲＯＩ）は小さく、血管の内部の沈着物又は関心のあるその他構造を最も十分に観察するためのＲＯＩの所望の配向を決定するのには時間が掛かる。また、多くのプラーク沈着物が存在する場合があり、最大易破綻性であるものを識別するために沈着物の全て又は大半を精査するように画像データ集合の全体を閲覧していくことは、かなりの時間及び資源を必要とし得る。

従って、自動化観点において血管の内部の沈着物の位置を突き止めて表示する必要性が存在している。本発明の幾つかの実施形態は、これらの必要性、並びに以下で述べる説明及び図面から明らかとなる他の目的を満たすことを意図している。

一実施形態では、計算機式断層写真法（ＣＴ）データ集合を処理する方法が、ＣＴデータ集合の内部で関心領域（ＲＯＩ）を識別するステップを含んでいる。ＲＯＩは、少なくとも一つの予め決められたパラメータに対する比較に基づいて順位付けされる。順位付けは、ＲＯＩの互いに関する重要性のレベルを決定する。ＲＯＩを関連する重要性のレベルに基づいて示すＲＯＩの一覧が表示器に形成される。ＲＯＩは、ユーザ・インタフェイスによって選択自在である。

もう一つの実施形態では、画像を処理するシステムが、診断データ集合の内部で画像データを含むＲＯＩを識別するプロセッサを含んでいる。優先順位決定モジュールがプロセッサに結合されており、ＲＯＩの各々に関連する易破綻性スコアに基づいてＲＯＩの優先順位順一覧を作成する。最適ビュー・モジュールがプロセッサ及び優先順位決定モジュールに結合されており、ＲＯＩの内部の画像データに基づいてＲＯＩの各々について最適視角を決定する。

もう一つの実施形態では、画像を処理する方法が、診断データ集合の内部で画像データを含むＲＯＩを識別するステップを含んでいる。ＲＯＩの優先順位順一覧が、ＲＯＩの各々に関連する易破綻性スコアに基づいて形成される。最適視角が、ＲＯＩの内部の画像データに基づいてＲＯＩの各々について決定される。

以上の概要、及び以下に述べる本発明の幾つかの実施形態の詳細な説明は、添付図面と共に読むとさらに十分に理解されよう。図面が様々な実施形態の機能ブロックの図を図解している範囲では、各機能ブロックがハードウェア・サーキットリの間の分割を必ずしも示している訳ではない。従って、例えば、機能ブロック（例えばプロセッサ又はメモリ）の１又は複数が１台のハードウェア（例えば汎用信号プロセッサ又はランダム・アクセス・メモリ、又はハードディスク等）として具現化されていてもよい。同様に、プログラムはスタンド・アロン型プログラムであってもよいし、サブルーチンとしてオペレーティング・システムに組み入れられていてもよいし、インストールされるソフトウェア・パッケージの機能等であってもよい。尚、様々な実施形態は図面に示す構成及び器具に限定されないことを理解されたい。

図１は、計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム１０の見取り図を示す。システム１０は、「第三世代」ＣＴイメージング・システムに典型的なガントリ１２を含んでいる。図２は、図１のシステム１０のブロック図を示しており、図１と併せて議論する。

ガントリ１２はＸ線源１４を有し、Ｘ線源１４はＸ線のビーム１６をガントリ１２の反対側に設けられている検出器アレイ１８に投射する。検出器アレイ１８は、複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示されていない）によって形成されており、検出器素子２０は一括で、患者２２のような対象を透過した投射Ｘ線を感知する。各々の検出器素子２０が、入射したＸ線ビームの強度を表わし従って患者２２を透過したときのビームの減弱を表わす電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得する１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成要素は回転中心２４の周りを回転する。図２は検出器素子２０の単一の横列（すなわち１列の検出器横列）のみを示している。しかしながら、マルチ・スライス検出器アレイ１８は、複数の準平行スライス又は平行スライスに対応する投影データが１回の走査の間に同時に取得され得るように、検出器素子２０の複数の平行な検出器横列を含んでいる。

ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６はＸ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０を含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内のデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングして、これらのデータを後続の処理のためにディジタル信号へ変換する。画像再構成器３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画像はプロセッサ３６への入力として印加されて、プロセッサ３６は画像をメモリ３８に記憶させる。

プロセッサ３６はまた、キーボード、マウス及びトラックボール等のような入力装置を有するユーザ・インタフェイス４０を介して操作者から命令及び走査パラメータを受け取る。付設されている表示器４２によって、操作者は再構成された画像及びプロセッサ３６からのその他データを観察することが可能になる。選択随意で、操作者入力をタッチ・スクリーン・モニタを介して供給してもよい。操作者が供給した命令及びパラメータはプロセッサ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８、及びガントリ・モータ制御器３０へ制御信号及び情報を供給する。加えて、プロセッサ３６はテーブル・モータ制御器４４を動作させ、テーブル・モータ制御器４４は電動テーブル４６を制御して患者２２をガントリ１２に関して配置する。具体的には、テーブル４６は患者２２の各部分をガントリ開口４８を通過して移動させる。

一実施形態では、プロセッサ３６は、フレキシブル・ディスク又はＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータ読み取り可能な媒体５２から命令及び／又はデータを読み取る装置５０例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ又はＣＤ−ＲＯＭドライブを含んでいる。もう一つの実施形態では、プロセッサ３６は、ファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。プロセッサ３６は、本書に記載する作用を果たすようにプログラムされており、本書で用いられる場合にはプロセッサとの用語は、当技術分野でプロセッサと呼ばれる集積回路のみに限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラム可能型論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能型回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられる。

優先順位決定モジュール５４がメモリ３８の内部に設けられており、ＣＴデータ集合の内部で所望のパラメータに基づいて病変又は関心領域の優先順位順一覧を決定する。優先順位順一覧は、易破綻性、閉塞の百分率、血管壁からの病変の範囲及び他の因子のような因子に基づいて優先順位を決定され又は順位付けされ得るブックマークの一覧のような選択自在なものである。利用者が一つのブックマークを選択すると、最適ビュー・モジュール５６が、指示されたデータの最適ビューを自動的に算出する。

また、プロセッサ３６、メモリ３８、ユーザ・インタフェイス４０及び表示器４２は、データを処理するシステム１０とは別個に設けられていてよいことを理解されたい。取得されたＣＴデータ集合はネットワーク、インターネットを介して、また可搬型ディスク等によって転送されて、システム１０から遠隔の場所で処理され得る。

図３は、ＣＴデータ集合の内部で関心領域（ＲＯＩ）の優先順位順一覧を自動的に作成する方法を示す。ステップ１００では、プロセッサ３６は、完全な冠状血管樹の位置を突き止めるためにＣＴデータ集合をセグメント分割する。代替的には、四肢の内部の末梢血管構造及び頸動脈血管樹のような他の解剖学的構造を画像化してもよい。ＣＴデータ集合について議論されているが、優先順位決定はまた、他のモダリティによって取得されたセグメント分割済みデータ集合にも適用され得る。

ステップ１０２では、プロセッサ３６は血管樹の内部でＲＯＩを画定する。ＣＴデータ集合の解析は、硬質及び軟質のプラーク沈着物のような病変を自動的に検出するように達成され得る。そして、ＲＯＩは、沈着物の大きさ、沈着物の組成、及び予め決められた面積の内部又は予め決められた距離だけ離隔した位置での１よりも多い沈着物の存在の有無等によって、ＣＴデータ集合の内部のデータに基づくものであってよい。ＲＯＩはまた、セグメント分割された血管樹を、血管枝、ＲＯＩの予め決められた最大又は最小の大きさ、並びに利用者が定義した関心のある血管等に基づいて複数の区域に自動的に分割すること等によって、予め決められていてもよい。

ステップ１０４では、プロセッサ３６は、ＲＯＩを少なくとも一つの予め決められたパラメータに対して比較することにより易破綻性スコア判定を実行する。易破綻性スコア判定は、沈着物が転位又は閉塞等によって患者２２にとって低レベル、中レベル又は高レベルのいずれのリスクを呈するかを大きさ、位置又は組成に基づいて決定するために、１又は複数の因子を考慮に入れることができる。予め決められたパラメータは、沈着物の他の解剖学的標認点に関する位置、沈着物の大きさ又は容積、沈着物の血管表面からの広がり又はピーク距離、沈着物の組成、沈着物の血管枝に関する位置、沈着物に近接した組織の移動、及びＲＯＩの内部でのボクセルの強度等であってよい。カルシウム又は硬質プラーク沈着物の場合には、プラーク沈着物のハンスフィールド数の集約である易破綻性スコアを決定することができ、次いで、危険性の指標を与える予め決められたスコアに対して比較することができる。

ステップ１０６では、優先順位決定モジュール５４が、ステップ１０４において決定された少なくとも易破綻性スコアに基づいてＲＯＩの順位付けを実行する。ＲＯＩは、患者２２にとって最大の潜在的危険性を呈する病変及び／又はＲＯＩである最大易破綻性に始まり、最小易破綻性に至るまで順位付けされ得る。単一のＣＴデータ集合の範囲内で、利用者が解析するための膨大な量のデータを事前に提供した多くの検出済みＲＯＩが存在し得る。ＲＯＩを順位付けすることにより、利用者は、最大易破綻性の病変を検索して病変に手動で順位付けするのではなく、最大易破綻性の病変を最初に検討することができる。選択随意で、優先順位決定モジュール５４は、最大易破綻性であるＲＯＩを反映させたＲＯＩの部分集合を識別してもよい。部分集合内のＲＯＩの数は、予め決められていてもよいし、又は例えば検出されたＲＯＩの合計数の百分率に基づいていてもよい。選択随意で、優先順位決定モジュール５４は、ＲＯＩを易破綻性スコア判定に基づいて三つの小グループ等のような複数の小グループに整理してもよい。一つの小グループの内部のＲＯＩの全てに対して、同じ数値及び／若しくは表示色、又は易破綻性のレベルを示すその他指標を割り当てることができる。

ステップ１０８では、優先順位決定モジュール５４は、易破綻性順に又は関連する重要性のレベルに基づいて、ＲＯＩの優先順位順一覧を作成する。優先順位順一覧はまた、解剖学的アトラスの内部の解剖学的情報に対するクロス・レファレンス・データを提供することができ、また血管及び／又はＲＯＩの解剖学的位置を画定することができる。優先順位順一覧を用いて、利用者が特定のＲＯＩを容易に選択して観察し得るためのインタフェイスを設ける。

選択随意で、ステップ１１０において、最適ビュー・モジュール５６は、ＲＯＩの全て又は識別された場合にはＲＯＩの部分集合について、最適視角を算出することができる。このことについては後に改めて説明する。次いで、算出された最適視角をメモリ３８内の患者２２に関連するディジタル・ファイルに保存することができる。最適視角は後に、速やかに検索されて、最適ビューを表示することができる。このことについては後に改めて説明する。

図４は、病変の最適表示視角を自動的に算出する方法を示す。最適視角は、ＲＯＩの内部での画像データのコンテクストに基づくものであってよく、典型的には、各々のＲＯＩ毎に一意である。利用者が画像データを通じて移動して最適視角を求めるのは時間浪費的である場合がある。最適視角に基づいて最適ビューを自動的に提示することにより、利用者は画像を速やかに評価して所望の計算及び測定を行なうことができる。

ステップ１２０では、優先順位決定モジュール５４は、ＲＯＩ又は病変の優先順位順一覧の少なくとも一部を表示器４２において利用者に対して提示する。図５は、ＲＯＩの優先順位順一覧、並びに指示された第一、第二、第三〜第Ｎの画面（ビューポート）１４２、１４４、１４６及び１４８を表示するインタフェイス１６４を備えた表示器４２を示している。インタフェイス１６４は、利用者がＲＯＩの優先順位順一覧と対話（相互作用）する能力を提供する任意のグラフィック・ユーザ・インタフェイスであってよい。この例では、インタフェイス１６４はブックマークされた一覧１４０を表示している。

ブックマークされた一覧１４０は、表示器４２の任意の場所に表示されてよく、また多様なサイズを有していてよい。ブックマークされた一覧１４０の内部のブックマークは「ライブ」型であってよく、この場合には、利用者はユーザ・インタフェイス４０によって、マウスによってテキストをクリックする又は表示器４２がタッチスクリーンである場合にはテキストに触れる等によって一つのブックマークを直接選択することができる。代替的には、音声命令を用いて選択を行なってもよい。利用者は、ユーザ・インタフェイス４０を用いて、ブックマークされた一覧１４０を異なる位置までドラッグしたり、表示窓のサイズを変更したり、スクロール・バー１５０を用いることによりブックマークされた一覧１４０に表示されているＲＯＩ及び病変をスクロール表示したりすることができる。選択随意で、矢印１６０及び１６２、又は他の指示器を設けて、ブックマークされた一覧１４０を通して順に、それぞれ戻ったり進んだりすることもできる。

代替的には、ブックマークされた一覧１４０を、プル・ダウン・メニュー、個別タブ、３Ｄモデルに重ねて図形的に提示する、及び表示器４２とは別の第二のモニタに表示する等のように、その他任意のユーザ・インタフェイス・フォーマット又は複数のフォーマットの組み合わせにおいて提示してもよい。また、ブックマークされた一覧１４０の内部のブックマークを、解剖学的位置又は易破綻性に基づいて小グループに分けて提示してもよい。ブックマークの各々を、順位番号と共に表示してもよいし、関連する優先順位のレベルを示す色で彩色して表示してもよい。

図４のステップ１２２では、利用者は、ユーザ・インタフェイス４０によって第一のＲＯＩ１５２のようなＲＯＩを選択する。ステップ１２４では、最適ビュー・モジュール５６は、第一のＲＯＩ１５２を表示するための少なくとも一つの主要視角又は最適視角を算出する。最適視角は、第一のＲＯＩ１５２の内部の画像データのコンテクストに基づいて決定され、第一のＲＯＩ１５２の内部の病変又は他の解剖学的構造の理想的な点に交わる平面を反映する。最適ビュー・モジュール５６は、様々な角度を有する潜在的なビューを第一のＲＯＩ１５２を通じて分析して、最適視角を決定することができる。最適視角は、第一のＲＯＩ１５２の内部の病変の型、プラーク沈着物のピーク点又は最高点を示す理想的な点又は平面、血管の内部で最大閉塞量を有する平面、及び血管枝の最大断面の１又は複数の所望の表示に基づくものであってよい。

一つのＲＯＩの内部の病変及び解剖学的構造に基づいて１よりも多い主要ビューが望まれてもよい。例えば、ＲＯＩが１本の血管枝を含む場合に、最適ビュー・モジュール５６は、この血管枝の最大断面を表示する第一の最適視角、及びプラーク沈着物のピークを表示する第二の最適視角を算出することができる。また、一つのＲＯＩの内部に１よりも多いプラーク沈着物が存在する場合には、最適ビュー・モジュール５６は、プラーク沈着物の各々について最適視角を算出することができる。

ステップ１２６では、プロセッサ３６は、少なくとも一つの最適ビュー角度に基づく少なくとも一つの最適ビューを表示器４２の少なくとも一つの画面に表示する。最適ビューは、例えば断面変換ビューであってもボリューム・レンダリング・ビューであってもよく、大域的にではなく寧ろ局所的に最適化されている。例えば、最適ビューは、解剖学的データの幾何学的に真の表現である断面変換ビューであってよい。従って、利用者は、断面変換ビューに対して測定及び計算を容易に実行することができる。例えば、図５において、利用者は、ブックマークされた一覧１４０から第一のＲＯＩ１５２を選択することができ、最適ビュー・モジュール５６は、第一のＲＯＩ１５２の内部の病変を表示する最適視角を算出し、次いで、プロセッサ３６は、最適視角に基づいて第一の画面１４２に最適ビューを表示する。

図６は、血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０のような病変を有するＲＯＩの最適化されたビューを示す。最適ビュー・モジュール５６は、プラークの血管壁に関する最大変位点であるプラーク沈着物１７０の最大高さ又はピークに基づいて最適視角を算出する。代替的には、最適ビュー・モジュール５６が事前に最適視角を算出していた場合（図３のステップ１１０でのように）には、最適ビュー・モジュール５６は、メモリ３８から最適視角を検索することができる。プロセッサ３６は、最適視角に基づいて、プラーク沈着物１７０のピークを通る二つの異なるクロス・レファレンス・ビューである第一及び／又は第二の最適ビュー１７４及び１７６を表示することができる。第一及び第二の最適ビュー１７４及び１７６は断面変換ビューであってよく、また例えば表示器４２（図５）の第一及び第二の画面１４２及び１４４に表示され得る。

図７は、第一及び第二の血管枝１８４及び１８６による血管分岐点１８０を有する異なるＲＯＩの最適化されたビューを示す。最適ビュー・モジュール５６は、第一及び第二の血管枝１８４及び１８６の最広又は最大の断面に基づいて最適視角を算出し、この断面は最小自乗条件に基づくものであってよい。次いで、プロセッサ３６は最適ビュー１８２を表示し、この例では最適ビュー１８２は最小自乗断面変換平面である。代替的には、最適視角は、第一及び第二の血管枝１８４及び１８６の少なくとも一方の血管壁の間の最大距離に基づくものであってもよい。代替的には、最適ビュー・モジュール５６はまた、血管枝の内部のその他解剖学的位置を基準とした沈着物の位相幾何学的配置を考慮したものであってもよい（図示されていない）。

図４のステップ１２８では、プロセッサ３６は、表示器４２の１又は複数の他画面に関連ビューを表示する。各々の表示ビューは、全ての表示ビューについての同期観察及び大域的な参照を提供する１個の共通の３Ｄカーソルを有することができる。関連ビューは、典型的に入手可能な任意のビュー又は従来のビューであってもよく、また大域的に最適化されていてもよい。例えば、大域的画像、平面画像、幾何学的に正確な画像及び３Ｄ画像の１又は複数を表示することができる。

ステップ１３０では、利用者は、最適ビュー及び他の関連ビューと対話して、パラメータを測定したり、計算を実行したり、及び／又はユーザ・インタフェイス４０によって最適ビューの最適視角を変更したりすることができる。例えば、プラーク沈着物の位置、大きさ及び組成を測定して分析したり、血管の内部の血流、直径及び狭窄に関連するパラメータを測定して分析したりすることができる。利用者はまた、データを保存する、データを入力する、並びに所見及び推奨を記録する等を行なうことができる。保存されたデータを、後の参照、印刷及び観察のために、表示されているＲＯＩに結び付ける（リンクする）ことができる。

ステップ１３２では、利用者が観察のために他のＲＯＩ又は病変を選択したい場合には、方法はステップ１２２に戻る。他の場合には、方法は終了する。他のＲＯＩ又は病変が選択された場合には、第一〜第四の画面１４２〜１４８は、今回選択されたＲＯＩに関連するデータで全て更新される。

もう一つの実施形態では、最適ビュー・モジュール５６は、最大易破綻性であると決定された第一のＲＯＩ１５２、第二のＲＯＩ１５４、第三のＲＯＩ１５６及び第四のＲＯＩ１５８等について自動的に１又は複数の最適ビュー角度を算出することができる。次いで、プロセッサ３６は、第一〜第四のＲＯＩ１５２〜１５８に関連する最適ビューをそれぞれ第一〜第四の画面１４２〜１４８の内部に自動的に表示することができる。

一つの技術的効果は、セグメント分割済みＣＴデータ集合の血管樹の内部の病変及び／又はＲＯＩの優先順位順一覧を自動的に決定することにある。これらのＲＯＩは、血管の内部のプラーク沈着物又は関心のあるその他構造を有する。優先順位順一覧は、病変の転位し易さ又は患者２２についてのその他重大な関心事に基づいて、ＲＯＩの一覧を整理することができる。最適視角が、画像データのコンテクスト及び他の予め決められたパラメータに基づいてＲＯＩの各々について自動的に算出されて、表示器に沈着物又は他の構造の最適ビューを形成する。

様々な特定の実施形態について本発明を説明したが、当業者は、特許請求の範囲の要旨及び範囲内にある改変を施して本発明を実施し得ることを認められよう。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。

本発明の一実施形態による計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システムの見取り図である。 本発明の一実施形態による図１のシステムのブロック図である。 本発明の一実施形態によるＣＴデータ集合の内部の関心領域（ＲＯＩ）の優先順位順一覧を自動的に作成する方法を示す図である。 本発明の一実施形態による病変の最適表示視角を自動的に算出する方法を示す図である。 本発明の一実施形態によるＲＯＩの優先順位順一覧及び多数の画面を表示するインタフェイスを備えた表示器を示す図である。 本発明の一実施形態による血管の内部のプラーク沈着物のような病変を有するＲＯＩの最適化されたビューを示す図である。 本発明の一実施形態による第一及び第二の血管枝による血管分岐点を有するもう一つのＲＯＩの最適化されたビューを示す図である。

符号の説明

１０ システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 患者
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御器
３０ ガントリ・モータ制御器
３２ データ取得システム（ＤＡＳ）
３４ 画像再構成器
３６ プロセッサ
３８ メモリ
４０ ユーザ・インタフェイス
４２ 表示器
４４ テーブル・モータ制御器
４６ テーブル
４８ ガントリ開口
５０ 装置
５２ コンピュータ読み取り可能な媒体
５４ 優先順位決定モジュール
５６ 最適ビュー・モジュール
１００ ＣＴデータ集合をセグメント分割する
１０２ 血管樹を病変及び／又はＲＯＩについて検査する
１０４ 易破綻性スコア判定を実行する
１０６ 最大易破綻性の領域に基づいてＲＯＩを順位付けする
１０８ 最大易破綻性順にＲＯＩの優先順位順一覧を作成する
１１０ ＲＯＩの全て又は部分集合について最適視角を算出して保存する
１２０ 病変及び／又はＲＯＩの優先順位順一覧を提示する
１２２ 観察したい所望のＲＯＩを選択する
１２４ 最適視角を算出する
１２６ 最適視角に基づいて最適ビューを画面に表示する
１２８ 他の利用可能な画面に関連ビューを表示する
１３０ 表示器に表示されたビューと対話する
１３２ 他のＲＯＩを選択するか？
１４０ ブックマークされた一覧
１４２ 第一の画面
１４４ 第二の画面
１４６ 第三の画面
１４８ 第四の画面
１５０ スクロール・バー
１５２ 第一のＲＯＩ
１５４ 第二のＲＯＩ
１５６ 第三のＲＯＩ
１５８ 第四のＲＯＩ
１６０ 矢印
１６２ 矢印
１６４ インタフェイス
１７０ プラーク沈着物
１７２ 血管
１７４ 第一の最適ビュー
１７６ 第二の最適ビュー
１８０ 血管分岐点
１８２ 最適ビュー
１８４ 第一の血管枝
１８６ 第二の血管枝

Claims (21)

1. プロセッサ３６を含む画像処理システム１０が計算機式断層写真法（ＣＴ）データ集合を処理する方法であって、
   ＣＴデータ集合の内部で、患者２２の血管１７２の異常及び血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を示す解剖学的構造を含む関心領域（ＲＯＩ）１５２〜１５８を前記プロセッサ３６が識別するステップと、
   前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の易破綻性スコアを前記プロセッサ３６が決定するステップと、
   前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の、前記異常に伴うリスクに関連する前記易破綻性スコアに基づいて前記ＲＯＩ１５２〜１５８の優先順位順一覧１４０を前記プロセッサ３６が表示器４２に形成するステップであって、前記ＲＯＩはユーザ・インタフェイス４０において選択自在である、形成するステップと
   前記プラーク沈着物１７０の前記血管１７２の壁に関する最大変位を示す断面ビューを前記プロセッサ３６が識別するステップと、
   該断面ビューを前記表示器４２が表示するステップ１２６と
   を備えた方法。
2. 前記ユーザ・インタフェイス４０において行なわれた選択１２２の結果として前記一覧から選択されたＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて少なくとも１枚の画像を前記表示器４２が表示するステップをさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザ・インタフェイス４０において行なわれた選択１２２の結果として前記一覧から選択されたＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて少なくとも１枚の幾何学的に正確な画像を前記表示器４２が表示するステップをさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
4. 前記ユーザ・インタフェイス４０により行なわれた選択１２２の結果として前記一覧から選択されたＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて少なくとも１枚の幾何学的に正確な画像を前記表示器４２が表示するステップ１２６と、
   前記選択されたＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて大域的な表現を表わす少なくとも１枚の第二の画像を前記表示器４２が表示するステップ１２８と
   をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
5. 前記ＲＯＩ１５２〜１５８が血管１７２の少なくとも１本及び該血管１７２の内部のプラーク１７０を示す解剖学的構造を含み、該順位付けは、前記プラーク１７０に関連する易破綻性に基づく、請求項１に記載の方法。
6. 前記一覧１４０は、少なくとも一つのブックマークされた一覧をさらに含み、ウィンドウの内部に表示されたリンクがプル・ダウン・メニュー、矢印、解剖学的モデル及びタブとする、請求項１に記載の方法。
7. 前記ユーザ・インタフェイス４０からの入力に基づいて、選択されたＲＯＩ１５２〜１５８を前記プロセッサ３６が指示するステップをさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
8. 前記ユーザ・インタフェイス４０からの入力に基づいて、少なくとも第一及び第二の血管枝１８４、１８６を有する血管分岐点１８０を示す解剖学的構造を含む選択されたＲＯＩ１５２〜１５８を前記プロセッサ３６が指示するステップと、
   前記第一及び第二の血管枝１８４、１８６の少なくとも一方の血管壁の間で最大距離を示す前記選択されたＲＯＩ１５２〜１５８の内部の最適視角１２４を前記プロセッサ３６が識別するステップと、
   該最適視角に基づいて、前記選択されたＲＯＩ１５２〜１５８の幾何学的に正確な表現を表示する最適ビュー１８２を前記表示器４２が表示するステップ１２６と
   をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
9. 診断データ集合の内部で画像データを含み、患者２２の血管１７２の異常及び血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を示す解剖学的構造を含む関心領域（ＲＯＩ）１５２〜１５８を識別するプロセッサ３６であって、前記プラーク沈着物１７０の前記血管１７２の壁に関する最大変位を示す断面ビューをも識別するプロセッサ３６と、
   前記プロセッサ３６に結合されており、前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の易破綻性スコアを決定し、前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の、前記異常に伴うリスクに関連する前記易破綻性スコアに基づいて前記ＲＯＩ１５２〜１５８の優先順位順一覧１４０を作成する優先順位決定モジュール５４と、
   前記プロセッサ３６及び前記優先順位決定モジュール５４に結合されており、前記ＲＯＩ１５２〜１５８の内部の前記画像データに基づいて前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々について最適視角を決定する最適ビュー・モジュール５６と、
   前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の、前記断面ビューを含む最適視角を表示する表示モジュールと
   を備えた画像を処理するシステム１０。
10. 前記プロセッサ３６に結合されており、前記最適視角に基づいて、ＲＯＩ１５２〜１５８の内部の前記画像データの幾何学的に正確な表現を形成する最適ビュー１７４を表示する表示器４２をさらに含んでいる請求項９に記載のシステム１０。
11. 前記プロセッサ３６に結合されており、前記ＲＯＩ１５２〜１５８の前記優先順位順一覧１４０を表示する表示器４２と、
    前記優先順位順一覧１４０からＲＯＩ１５２〜１５８を選択するユーザ・インタフェイス４０と
    をさらに含んでおり、
    前記表示器４２は、前記ＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて少なくとも一つのビューを表示する、
    請求項９に記載のシステム１０。
12. 前記画像データは、血管１７２の少なくとも１本及び該血管１７２の内部のプラーク１７０を示す解剖学的構造をさらに含んでおり、前記易破綻性スコアは、前記プラーク１７０に関連する易破綻性及び前記診断データ集合の内部の周囲解剖学的構造に対する前記プラーク１７０の相対的な位置の少なくとも一方に基づく、請求項９に記載のシステム１０。
13. プロセッサ３６を含む画像処理システム１０が画像を処理する方法であって、
    診断データ集合の内部で画像データを含み、患者２２の血管１７２の異常及び血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を示す解剖学的構造を含む関心領域（ＲＯＩ）１５２〜１５８を前記プロセッサ３６が識別するステップと、
    前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々の、前記異常に伴うリスクに関連する易破綻性スコアを前記プロセッサ３６が決定するステップと、
    前記プラーク沈着物１７０の前記血管１７２の壁に関する最大変位を示す断面ビューを前記プロセッサ３６が識別するステップと、
    前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々に関連する易破綻性スコアに基づいて前記ＲＯＩ１５２〜１５８の優先順位順一覧１４０を前記プロセッサ３６が作成するステップと、
    前記ＲＯＩ１５２〜１５８の内部の前記画像データに基づいて前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々について、前記断面ビューを含む最適視角を前記プロセッサ３６が決定するステップと、
    を備えた方法。
14. 前記優先順位順一覧１４０を前記プロセッサ３６がブックマークするステップと、
    前記優先順位順一覧１４０の少なくとも一部を表示し、前記優先順位順一覧１４０の内部の前記ＲＯＩ１５２〜１５８の各々がユーザ・インタフェイス４０を用いて選択可能である、ステップと、
    をさらに含んでいる請求項１３に記載の方法。
15. 前記画像データは少なくとも１本の血管１７２及び該血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を含み、前記易破綻性スコアは前記プラーク沈着物１７０が前記血管壁から転位する潜在性に基づいている、請求項１３に記載の方法。
16. 前記画像データは少なくとも１本の血管１７２及び該血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を含み、前記最適視角は前記血管１７２の血管からの前記プラーク沈着物１７０の最大変位に基づいている、請求項１３に記載の方法。
17. 前記画像データは少なくとも１本の血管１７２及び該血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を含み、前記最適視角は前記血管１７２の内部の最大閉塞量に基づいている、請求項１３に記載の方法。
18. 前記画像データは少なくとも第一及び第二の血管枝１８４及び１８６を有する血管分岐点１８０を含み、前記最適視角が前記第一及び第二の血管枝１８４及び１８６の少なくとも一方の血管壁の間の最大距離に基づいている、請求項１３に記載の方法。
19. 前記画像データは第一及び第二の血管枝１８４及び１８６を有する血管分岐点１８０を含み、前記最適視角が前記第一及び第二の血管枝１８４及び１８６の双方の血管壁の間の最大距離を表示している、請求項１３に記載の方法。
20. 前記優先順位順一覧１４０から選択されたＲＯＩ１５２〜１５８を表示する前記ユーザ・インタフェイス４０からの入力を前記プロセッサ３６が受け取るステップと、
    前記最適視角に基づいて前記選択されたＲＯＩ１５２〜１５８を前記画像処理システム１の表示器４２が幾何学的に正確に表示するステップと、
    前記選択されたＲＯＩ１５２〜１５８に基づいて、大域的画像、平面画像、幾何学的に正確な画像及び３Ｄ画像のうちのいずれか１つである、第２の画像を少なくとも表示するステップと、
    をさらに含んでいる、請求項１３に記載の方法。
21. 前記異常が前記患者２２の前記血管１７２の内部のプラーク沈着物１７０を含んでいる、請求項１に記載の方法。
    

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