JP5628314B2 - 経時的な動的挙動に基づくパラメトリック画像 - Google Patents

Description

本発明の一つ若しくは複数の実施形態に係る解決策は、診断分野に関する。特に、本解決策は、パラメトリック画像に基づく診断アプリケーションに関する。

パラメトリック画像は、通常、診断アプリケーションの量的分析処理の結果を映像を使って表すのに用いられる。特に、この技術は、造営超音波イメージングアプリケーションにおける血液かん流のアセスメントに用いられ得る。この目的のために、例えば、安定化リン脂質のガス充填マイクロバブルの懸濁液からなる超音波造影剤（ＵＣＡ）が、患者に投与される。造影剤は、効率的な超音波リフレクタとして作用するのであり、超音波を印加しそれに応答して戻ってくるエコー信号を計測することにより、容易に検出され得る。造影剤は、患者内の赤血球と同速度で流れるので、造影剤を検出し追跡することで解析中の臓器内の血液かん流に関する情報を得られる。特に、臓器の個々の位置に対して経時的に記録されるエコー信号は、時間のモデル関数と関連する。モデル関数は、（例えば、ウォッシュインレートなどの）どの所望のかん流パラメータの値も計算するのに利用される。該値は臓器の位置を特徴付けるものである。パラメトリック画像は、臓器の位置を表す個々のピクセルに対して、対応するかん流パラメータ値を割り当てることにより、生成される。特に、（色分けされた）パラメトリック画像が臓器を表す形態的画像の上にかぶせられるとき、パラメトリック画像の表示は、臓器全体におけるかん流パラメータ値の空間分布を示す。これにより、（例えば、病的状態のために）異常にかん流する臓器の位置（の可能性）を特定し且つ特徴付けることが促進される。

しかしながら、パラメトリック画像は、解析処理の間、臓器の個々の位置の動的挙動を反映しない。特に、パラメトリック画像は、対応するかん流の動態を表すことができない。従って、パラメトリック画像によっては、（主として、かん流の動態における差異に基づく）特定の診断アプリケーションにおいて、全く不十分な結果しか得られない。典型的な例は局所肝臓病変（ＦＬＬ）の特徴であり、それは、健康な実質の一つと実質的に異なる動的血管パターン（ＤＶＰ）を示す。

（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる）国際出願公開番号ＷＯ０６／０９０３０９Ａ２（特許文献１）にて、肝臓の病変を特徴付けるためのパラメトリック画像の利用に基づく特定の技術が、記載されている。この場合、肝細胞癌（ＨＨＣ）病変を表す、初期のウオッシュインを示す位置が、パラメトリック画像内で強調される。これらの位置は分類器により判別される。特に、特定の実装では、曲線適合プロセッサは、個々の位置のエコー信号により規定される曲線を、専用メモリ構造内に格納される特性曲線データと比較する。位置の曲線が初期のウオッシュインの曲線特性に適合するならば、位置は初期のウオッシュインの位置として分類され、位置の同じ曲線が正常組織の曲線特性に適合するならば、位置は正常組織として分類される。そのように判別される初期のウオッシュイン位置のピクセルは、（特定のシェード、輝度若しくは色で）結果のパラメトリック画像内に区別して示される。

しかしながら、上述の技術は、初期のウオッシュイン位置を判別するに過ぎない。従って、個々の位置に対して、位置の曲線が初期のウオッシュイン特性曲線と適合するか否かを表す、二値情報以上のものは得られない。

一方、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる）国際出願公開番号ＷＯ２００６／１０８８６８Ａ１（特許文献２）は、動画のかん流技術を記載する。ここでは、個々のピクセルに対して（対応する瞬間における）モデル関数の瞬時値を割り当てることにより、一連のコンピュータ画像が生成される。従って、コンピュータ画像のディスプレイは、どんな対象のかん流パラメータに関しても経時的に発生の動画を示す。このことは、（結果としての時間平滑化、空間平滑化、及びモーション除去により）かん流の視覚の強化を保証するものである。特に、特定の実装では、時間の参照関数は、（例えば、健康と思われる）臓器の参照領域内のエコー信号と関連する。コンピュータ画像の個々のピクセルは、そのモデル関数の瞬時値と参照関数の瞬時値との間の差異に設定される。これにより、（参照領域の一つと比較されて）正常かん流動態を示す位置の検出が促進される。

更に、"Nicolas G. Rognin et al, A New Method for Enhancing Dynamic Vascular Patterns of Focal Liver Lesions in Contrast Ultrasound, 2007 IEEE Ultrasonics Symposium, Piscataway NJ, USA, LNKD-DOI: 10.1109 ULTSYM.2007.142, 1 October 2007, pages 546-549, XP031195033ISBN: 978-l-4244-1383-6"（非特許文献１）は、個々の位置に対して、対応するエコー信号から参照信号を差し引くことにより、処理されたシーケンスを生成することを提案する。ここで、処理されたシーケンスは、一連のコンピュータ画像を生成するのに用いられる。

国際出願公開番号ＷＯ０６／０９０３０９Ａ２ 国際出願公開番号ＷＯ２００６／１０８８６８Ａ１ 欧州特許出願ＥＰ−Ａ−０４５８７４５ 国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９１／１５２４４ 欧州特許出願ＥＰ−Ａ−０５５４２１３ 国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９４／０９８２９ 国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９５／１６４６７ 国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−２００６／１５９７１ 国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−２００４／１１０２７９ 国際特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２０１０／０５８０３１

"Nicolas G. Rognin et al, A New Method for Enhancing Dynamic Vascular Patterns of Focal Liver Lesions in Contrast Ultrasound, 2007 IEEE Ultrasonics Symposium, Piscataway NJ, USA, LNKD-DOI: 10.1109 ULTSYM.2007.142, 1 October 2007, pages 546-549, XP031195033ISBN: 978-l-4244-1383-6"（非特許文献１） "Rafter et al., Imaging technologies and techniques, Cardiology Clinic 22 (2004), pp. 181-197"（非特許文献２）

しかしながら、前述の技術では、臓器の分析は、コンピュータ画像の全体シーケンス（若しくは、少なくともその重要な部分）のディスプレイを要求する。従って、分析のプロセスは、非常に時間がかかる。しかも、分析プロセスの結果の全体概観を迅速に行うことが可能ではない。いずれにせよ、臓器の様々な位置におけるかん流動態の正確な評価は、非常に困難なことである。得られる結果は、（不可避的なエラー率を伴うものであり）個人のスキルに強く依存する。

大まかに言えば、本発明の一つ若しくは複数の実施形態に係る解決手段は、単一のパラメトリック画像内の分析処理に関する、経時的な動的挙動を反映するという思想に基づく。

特に、本発明の特定の実施形態に係る解決手段の一つ若しくは複数の態様は、独立請求項に記載される。同じ解決手段の有利な特徴は、（表現が参照の上明細書内に逐語的に組み合わされる）従属請求項に記載される。

特に、本発明の態様は、患者の臓器を分析するデータ処理方法を提示する。データ処理方法は、以下のステップを含む。分析期間における臓器を表す一連のインプット画像が、提供される。個々のインプット画像は、分析期間内に含まれる対応する取得の瞬間における臓器の対応する位置の呼び掛け信号（例えば、超音波）に対する応答を、各々が示す（例えば、ピクセルのレベルでの、若しくはピクセルのグループでの）インプット値のセットを含む。時間に関する分析関数が、（例えば、関心領域の、若しくはピクセルのグループの）選択された位置のセットのうちの各々と、関連付けられる。分析関数は、（例えば、適合処理により決定されるものとしての）一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化するものである。時間に関する参照関数が、（例えば、健康な組織を含む臓器の領域のインプット値を適合させることにより）分析関数に対して提供される。本発明の実施形態に係る解決手段では、個々の選択された位置の分析関数が、参照関数と比較される。この動作は、選択された位置の分析関数と参照関数との間の相違の極性の分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する（言い換えれば、それは、個々の瞬間で分析関数が参照関数より大きいか若しくは小さいかを示す相違の極性が、分析期間において経時的にどのように変化するかを表す。例えば、相違が、分析関数と参照関数の間の差異として決定されるならば、極性の傾向は、この差異がヌルのとき、常に正のとき、常に負のとき、正から負に変化するとき、若しくはその逆のときを、示す。一方、相違が、分析関数と参照関数の間の比率として決定されるならば、極性の傾向は、この比率が１のとき、常に１より大きいとき、常に１より小さいとき、１より大きいものからいより小さいものに変化するとき、若しくはその逆のときを、示す。）。続いてパラメトリック画像が生成される。パラメトリック画像は、個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含む。パラメトリック値は、（例えば、極性傾向のクラスを表す値、及び／又はその計測により）選択された位置の極性傾向を示す。

本発明の一つの実施形態では、極性傾向が、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異の符号に関する、分析期間における傾向を表す。

本発明の一つの実施形態では、個々の選択された位置の分析関数を参照関数と比較するステップが、分析期間における、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異に基づいて、差異関数の表現を計算するステップであって、個々の選択された位置に対するパラメトリック値が、選択された位置の差異関数の符号に関する、分析期間における傾向に従って計算される、ステップを含む。

本発明の一つの実施形態では、差異関数の表現を計算するステップが、差異関数の離散表現を計算するステップであって、差異関数の離散表現は一連の差異サンプルを含み、それらの各々は、対応するサンプリングの瞬間における分析関数の値と参照関数の値との間の差異に等しい、ステップを含む。

本発明の一つの実施形態では、差異関数の表現を計算するステップが、前記一連の差異サンプルを適合させることにより差異関数のパラメトリック表現を計算するステップを含む。

本発明の一つの実施形態では、パラメトリック画像を生成するステップが、選択された位置の極性傾向に従って、複数の所定のクラスの間の一つに、個々の選択された位置を分類するステップと、対応するクラスに従って、個々の選択された位置のパラメトリック値を設定するステップとを含む。

本発明の一つの実施形態では、個々の選択された位置を分類するステップが、（差異関数、例えば、その振幅が、分析期間内にて主として正である場合、）選択された位置を正の単極性クラスに分類し、（差異関数、例えば、その振幅が、分析期間内にて主として負である場合、）選択された位置を負の単極性クラスに分類し、（差異関数、例えば、その振幅が、分析期間の第１の部分内にて主として正であり、第１の部分に続く分析期間の残りの第２の部分内にて主として負である場合、）選択された位置を正−負の両極性クラスに分類し、（差異関数、例えば、その振幅が、分析期間の更なる第１の部分内にて主として負であり、更なる第１の部分に続く分析期間の残りの更なる第２の部分内にて主として正である場合、）選択された位置を負−正の両極性クラスに分類し、及び／又は、（差異関数が分析期間内にて実質的にゼロである場合、例えば、全体の振幅が所与の閾値より低い場合、）選択された位置をヌルクラスに分類するステップを含む。

本発明の一つの実施形態では、選択された位置を分類するステップが、差異関数が正である差異関数に関する、分析期間における積分に従って、正のエネルギを計算するステップと、差異関数が負である差異関数の絶対値に関する、分析期間における積分に従って、負のエネルギを計算するステップとを含む。（例えば、差異サンプル若しくは差異関数が夫々正若しくは負であるとき、分析期間における、差異サンプルの合計に若しくは差異関数の積分に設定される正のエネルギ若しくは負のエネルギによるものである。）続いて選択された位置は、正のエネルギと負のエネルギの合計が閾値より小さい場合ヌルクラスに分類され、正のエネルギ（例えば、相対的正のエネルギ）が更なる閾値を超える場合、正の単極性クラスに分類され、負のエネルギ（例えば、相対的負のエネルギ）が更なる閾値を超える場合、負の単極性クラスに分類され、及び／又は、それら以外の場合、正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類される。

本発明の一つの実施形態では、選択された位置を正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類するステップが、差異関数が分析期間内に最大値に到達する正のピークの瞬間を計算するステップと、差異関数が分析期間内に最小値に到達する負のピークの瞬間を計算するステップとを含む。続いて選択された位置は、最大ピークの瞬間が最小ピークの瞬間を超える場合、正−負の両極性クラスに分類され、最小ピークの瞬間が最大ピークの瞬間を超える場合、負−正の両極性クラスに分類される。

本発明の一つの実施形態では、パラメトリック画像を生成するステップが、個々の選択された位置に対して、強度値を計算するステップを含む。強度値は、分析期間における選択された位置の分析関数と参照関数との間の相違を計測する。個々の選択された位置のパラメトリック値は、対応する強度値に従って設定される。

本発明の一つの実施形態では、個々の選択された位置に対する強度値を計算するステップが、（例えば、差異サンプルの絶対値の合計に、若しくは、分析期間における差異関数の絶対値の積分に、等しい）差異関数の絶対値に関する、分析期間における、積分に従って、強度値を設定するステップを含む。

本発明の一つの実施形態では、データ処理方法は更に、パラメトリック画像をディスプレイするステップを含む。パラメトリック画像の個々のパラメトリック値は、対応するクラスのためのクラス可視化ディメンジョン及び／又は対応する強度値のための強度可視化ディメンジョンを有するグラフ表現により、ディスプレイされる。

本発明の一つの実施形態では、クラス可視化ディメンジョンは、各々が対応するクラスのためのものである複数のカラーを含み、強度可視化ディメンジョンは、強度値に対応する輝度を含む。

本発明の一つの実施形態では、参照関数を提供するステップが、参照位置のセットを選択するステップと、一連のインプット画像内の参照位置のインプット値の傾向をモデル化する参照関数を決定するステップとを含む。

本発明の一つの実施形態では、参照関数を決定するステップが、個々のインプット画像内の参照位置のインプット値の平均値を計算するステップと、一連のインプット画像内の平均値の傾向をモデル化する参照関数を決定するステップとを含む。

本発明の別の態様は、対応するコンピュータプログラムを提示する。コンピュータプログラムは、データ処理システム上で稼働する際、データ処理方法のステップをデータ処理システム（例えば、超音波スキャナ若しくは別個のコンピュータ）に実行させるコード手段を含む。

本発明の更なる態様は、診断システムを提示する。診断システムは、データ処理方法のステップを実行するための手段を含む。

本発明の異なる態様は、対応するコンピュータプログラムプロダクトを提示する。コンピュータプログラムプロダクトは、コンピュータプログラムを格納する非一時性コンピュータ読み取り可能媒体を含む。コンピュータプログラムはデータ処理システムのワーキングメモリ内に直接ロードされるコード手段を含み、このことにより、データ処理システムが患者の臓器を分析するデータ処理方法を実行するように構成されている。

本発明の別の態様は、患者の臓器を分析する治療方法を提示する。患者の臓器を分析する治療方法は以下のステップを含む。呼び掛け信号が、分析期間において臓器に加えられる。方法は、分析期間において、臓器を表す一連のインプット画像を取得することにより、継続する。個々のインプット画像は、分析期間内に含まれる対応する取得の瞬間における臓器の対応する位置の呼びかけ信号に対する応答を、各々が示すインプット値のセットを含む。（インプット画像は、時間に関する分析関数を、選択された位置のセットの各々と関連付けるように処理され、分析関数は、一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化し、個々の選択された位置の分析関数を、選択された位置の分析関数と参照関数との間の相違の極性に関する、分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する、時間に関する参照関数と比較し、個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含むパラメトリック画像を生成し、パラメトリック値は選択された位置の極性傾向を示す。）臓器の状況は、パラメトリック画像に従って評価される。

本発明の一つの実施形態では、診断方法は、呼び掛け信号を加える前に、患者に造影剤を投与するステップを更に含む。

データ処理方法に関する上述の同じ追加の特徴は、変更すべきところは変更して、（単独で若しくは相互に組み合わせて）コンピュータプログラム、診断システム、コンピュータプログラムプロダクト及び診断方法に加える。

本発明の一つ又は複数の実施形態に係る解決手段は、その更なる特徴及び効果と共に、限定的で無い記述によってのみ与えられる、以下の詳細な説明を参照して最も理解されるものであり、その詳細な説明は、（対応する要素が等しい若しくは同様の参照記号が付され、簡潔のため説明は略されており、個々の実体の名称は、便宜上その値、内容及び描写などの、タイプと属性の両方を付すために一般的に用いられている）添付の図面と併せて読まれるべきである。
図１は、本発明の実施形態に係る解決手段を実行するのに用いられ得る超音波スキャナの図的記述を示す。 図２は、本発明の実施形態に係る解決手段の適用例を示す。 図３は、本発明の実施形態に係る解決手段を実装するのに用いられ得る主たるソフトウエア及び／又はハードウエアの役割を表す協働図を示す。 図４は、本発明の実施形態に係る解決手段の実装に関連するアクティビティのフローを記載するアクティビティ図を示す。

図１を参照すると、本発明の実施形態に係る解決手段を実施するのに用いられ得る超音波スキャナが示される。超音波スキャナ１００は、中央ユニット１０５と、（例えば、アレイタイプの）ハンドヘルド画像プローブ１１０とを含む。画像プローブ１１０は、（例えば、１〜５０ＭＨｚの間の中央周波数を有する）一連のパルスからなる超音波を送信し、超音波パルスの反射からの無線周波数（ＲＦ）エコー信号を受信する。このために、画像プローブ１１０には、送信／受信マルチプレクサが設けられる。このことにより、上述のパルス−エコーモードで画像プローブ１１０を利用できる。

中央ユニット１０５はマザーボード１１５を収容し、該マザーボード１１５では、（例えば、マイクロプロセッサ、ワーキングメモリ及びハードディスクドライブなどの）超音波スキャナ１００の動作を制御する電子回路が搭載される。更に、（全体に符号１２０が付されている）一つ若しくは複数のドータボードがマザーボード１１５にプラグインされる。ドータボード１２０は、画像プローブ１００を駆動し受信したエコー信号を処理する電子回路を設ける。超音波スキャナ１００には、（ＣＤやＤＶＤなどの）リムーバブルディスク１３０にアクセスするためのドライブ１２５も備えられ得る。モニタ１３５は、処理中の分析処理に関する画像をディスプレイする。超音波スキャナ１００の動作は、キーボード１４０により制御され、該キーボード１４０は従来技術のように中央ユニット１０５に接続する。キーボード１４０には、モニタ１２５のスクリーン上で（図示しない）ポインタの位置を操作するのに用いるトラックボール１４５が備わるのが、好ましい。

超音波スキャナ１００は、対応する血液かん流を評価するために、患者１５５の臓器１５０を分析するのに用いられる。このために、臓器１５０の分析処理の間、（実効的な超音波リフレクタとして作用する）造影剤が患者１５５に投与される。例えば、造影剤は、液体キャリア内の気泡の懸濁液からなる。通常、気泡は０．１〜５μｍのオーダの直径を有し、よって、患者１５５の毛細血管を通過できる。気泡は、乳化剤、オイル、増粘剤、シュガ、プロテイン若しくはポリマを含む、種々のシステム内に、気体若しくはその前駆体を混入若しくは封入することにより、一般的に安定化する。安定化した気体は、一般に、ガス充填微小胞と称される。微小胞は、水媒体内に分散し、且つ、界面活性剤を含む非常に薄いエンベロープにより気体／液体インタフェースで化合した、マイクロバブルとしても知られる、気泡を含む。一方で、微小胞は、液体（又は、天然若しくは人工の）ポリマからなる固形物エンベロープに取り囲まれる、マイクロバルーン若しくはマイクロカプセルとしても知られる、気泡を含む。別の種類の造影剤は、ポリマ若しくは他の固体の多孔性微小粒子の懸濁液を含み、該懸濁液は微小粒子の孔に取り込まれた気泡を含む。特定のマイクロバブル及びマイクロバルーン内の微小胞の適切な水性懸濁液の例、及び、それらの生成の例は、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる）欧州特許出願ＥＰ−Ａ−０４５８７４５（特許文献３）、国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９１／１５２４４（特許文献４）、欧州特許出願ＥＰ−Ａ−０５５４２１３（特許文献５）、国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９４／０９８２９（特許文献６）及び国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−９５／１６４６７（特許文献７）に記載される。気体充填微小胞を含む業務用の造影剤の例は、Ｂｒａｃｃｏ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＢＶによるＳｏｎｏ Ｖｕｅ（登録商標）である。

造影剤は、ボーラス投与として、即ち、（２〜２０秒のオーダの）短期間で注射器を用いて手作業で与えられる単回投与として、患者１５５に静脈内投与されるのが好ましい。造影剤は、患者１５５の脈管系の内部を循環し、臓器１５０をかん流する。同時に、画像プローブ１１０は、臓器１５０の領域内に患者１５５の皮膚に接触して配置される。（一連の超音波パルスの間で、その局所濃度の５％未満の、好ましくは１％未満の）造影剤の破壊を殆ど起こさないように、（メカニカルインデクスＭＩ＝０．０１〜０．１の）低い音響エネルギを伴う一連の超音波パルスが、臓器１５０に加えられる。（例えば、毎秒１０〜２０の取得の速さを伴う）経時的に対応の取得の瞬間での超音波パルスに応答して、選択されたスキャン平面での臓器１５０の個々の位置に対して記録される一連のエコー値で規定されるエコー信号は、分析処理の間の、そのスライス状の臓器の位置を示す。エコー信号は、（あれば）造影剤により及び周囲の組織により生成される差異の寄与の重ね合わせで生じる。超音波スキャナ１００は、造影剤の（非線形の）寄与に関して、エコー信号内の組織の優勢な寄与を実質的に除去する、若しくは少なくとも減ずるように、好ましい。コントラストの明確な画像モードで動作するのが好ましい。コントラストの明確な画像モードの例は、例えば、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる）"Rafter et al., Imaging technologies and techniques, Cardiology Clinic 22 (2004), pp. 181-197"（非特許文献２）に記載されるような、高調波イメージング（ＨＩ）、逆パルス（ＰＩ）、電力変調（ＰＭ）及びコントラストパルスシーケンス（ＣＰＳ）技術を含む。

ビデオ画像は、個々の取得の瞬間に対して生成される。ビデオ画像は、臓器の位置に対応する個々の可視化エレメント（即ち、ピクセル）のための（デジタル）値を含み、そのピクセル値は、その取得の瞬間における対応する位置に対して記録されたエコー信号に従って、規定される。このように、分析処理の間の臓器１５０のかん流の変化を表す一連のビデオ画像が得られる。

本発明の実施形態に係る解決手段の例示適用が図２に示される。特に、この適用は、疑わしい病変を伴う患者の肝臓の分析に関する。このため、造影剤は、意図的な破壊無く、ボーラス投与として患者に投与された。（かん流の間の肝臓を表す）一連のビデオ画像２０５は、（コントラストの明確な画像モードで動作する）上述の超音波スキャナにより取得された。ビデオ画像は、毎秒１５画像の率で取得されたが、明確さのため、図では５秒毎の１ビデオ画像のみ示している。（例えば、超音波スキャナのオペレータにより描かれた）分析エリア２１０は、（例えば、疑わしい、若しくは病変と分かっている組織の輪郭を表す）ビデオ画像２０５の夫々のものにおける、分析処理のための肝臓の関心領域を規定する。

一般に、造影剤の投与に続くウオッシュインフェーズでは、エコー信号は増加する。エコー信号は、造影剤のウオッシュアウトフェーズで減少し始める。しかしながら、（一連のビデオ画像２０５における）個々のプ九セルのエコー信号の（分析処理の間の）経時的な傾向は、肝臓の対応する位置の特徴に従って変動する。特に、図面は、対応する図表２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ及び２２０ｄにおける４つの特定のピクセル２１５ａ、２１５ｂ、２１５ｃ及び２１５ｄのエコー信号の傾向を、夫々詳述する。このため、個々の図表２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ及び２２０ｄは、一連のポイント２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃ及び２２５ｄを夫々示し、それらは、（秒での）時間の関数としての（任意の単位の）対応する線形化エコー信号のパワー、即ちエコーパワー信号を表す。個々のエコーパワー信号２２５ａ〜２２５ｄは、時間に関する所定のモデル関数（例えば、対数正規分布関数）のインスタンスにより一致される。個々のピクセル２１５ａ、２１５ｂ、２１５ｃ及び２１５ｄに対するモデル関数（以降、分析関数と称する）のインスタンスは、（時間に対してエコーパワー信号をプロットする）対応する時間曲線２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃ及び２３０ｄで（夫々、図表２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ及び２２０ｄにて）表される。

図から分かるように、分析曲線２３０ａは、エコーパワー信号が（造影剤のウオッシュインの結果として）２０秒辺りにおける曲線的なピークに向かってゆっくり増加し、（造影剤のウオッシュアウトの結果として）その後ゼロに向かってゆっくり減少し始める、初期部を執する。分析曲線２３０ｂは代わりに略線形のパターンを有し、エコーパワー信号は時間に対して徐々に増加する。分析曲線２３０ｃに進むと、エコーパワー信号は１５秒辺りの曲線的なピークに向かって急速に増加し、その後ゼロに向かって急速に減少し始める。最後に、分析曲線２３０ｄのエコーパワー信号は、２０秒辺りの曲線的なピークに向かって非常に遅く増加し（その後ゼロに向かって減少し始める）。

（例えば、超音波スキャナのオペレータにより再び描かれる）参照エリア２３５は、健康な実質を含む肝臓の対応する領域を表す。参照エリア２３５内のエコーパワー信号の傾向は、図表２２０ａ〜２２０ｂ内で一連のポイント２４０により表される。夫々は、対応する取得の瞬間における参照エリア２３５内の（線形化された）エコーパワー信号の平均を表す。上記のように、エコーパワー信号は、時間に関する同じモデル関数のインスタンスにより一致される。これを以降、（図表２２０ａ−２２０ｄ内にて、対応する時間曲線２４５で表される）参照関数と称する。

個々のピクセル２１５ａ、２１５ｂ、２１５ｃ及び２１５ｄに対して、（ゼロに等しい初期値を得るべく個々をシフトすることにより、参照関数２４５及び分析関数２３０ａ−２３０ｄから振幅オフセットを除去した後、）夫々、分析関数２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃ、２３０ｄから参照関数２４５を差し引くことにより、差異関数が計算される。ピクセル２１５ａ、２１５ｂ、２１５ｃ及び２１５ｄの差異関数は、（時間に対してエコーパワー信号を再びプロットして）夫々、別の図表２５５ａ、２５５ｂ、２５５ｃ及び２５５ｄにて、対応する時間曲線２５０ａ、２５０ｂ、２５０ｃ、２５０ｄにより表される。図から分かるように、差異関数２５０ａ−２５０ｄは、個々の取得の瞬間にて、正にも負にも（特に、ゼロにも）成り得る。特に、分析関数２３０ａ−２３０ｄの瞬間値が、参照関数２４５の瞬間値よりも高いとき（即ち、分析曲線２３０ａ−２３０ｄが参照曲線２４５より上であるとき）、差異関数２５０ａ−２５０ｄは正であり、分析関数２３０ａ−２３０ｄの瞬間値が、参照関数２４５の瞬間値よりも低いとき（即ち、分析曲線２３０ａ−２３０ｄが参照曲線２４５より下であるとき）、差異関数２５０ａ−２５０ｄは負であり、分析関数２３０ａ−２３０ｄの瞬間値が、参照関数２４５の瞬間値と等しいとき（即ち、分析曲線２３０ａ−２３０ｄが参照曲線２４５と一致するとき）、差異関数２５０ａ−２５０ｄはゼロである。

本発明の実施形態に係る解決手段では、分析処理における、対応するモデル関数と参照関数との間の比較に従って、個々のピクセルに対するパラメトリック値が計算される。対応するパラメトリック値に基づく値を個々のピクセルに割り当てることにより、パラメトリック画像が生成される。特に、この比較は、極性傾向に基づくものであり、この極性傾向は、モデル関数と参照関数との間の相違の極性の分析処理における、傾向を表す（例えば、対応する差異関数の符号が、時間に対してどのように変化するかを表す）。特に、本発明の実施形態では、この極性傾向の定性的インジケータ及び／又は定量的インジケータが計算される。

例えば、個々のピクセルの差異関数は、特性（属性）のセットの値に従って、非同一カテゴリ（クラス）の離散集合の一つに割り当てることにより、分類される。特に、実装案では、差異関数の分類は、その極性（即ち、時間に対する、正及び／又は負の符号）に基づく。例えば、差異関数は、常に同じ極性を有するとき（これは、対応する分析曲線が常に参照曲線の同じ側にあることを意味する）、単極性クラスに割り当てられ、極性を変更するとき（これは、対応する分析曲線が参照曲線と交差することを意味する）、両極性クラスに割り当てられる。特に、差異曲線２５０ａの場合のように、差異関数が常に正であるとき（これは、対応する分析曲線が常に参照曲線の上にあることを意味する）、差異関数は正の単極性クラスに割り当てられる。逆に、差異曲線２５０ｂの場合のように、差異関数が常に負であるとき（これは、対応する分析曲線が常に参照曲線の下にあることを意味する）、差異関数は負の単極性クラスに割り当てられる。更に、差異曲線２５０ｃの場合のように、差異関数が正から負に変化するとき（これは、対応する分析曲線が最初、参照曲線の上にあり、その後その下にあることを意味する）、差異関数は正−負の両極性クラスに割り当てられる。逆に、差異曲線２５０ｄの場合のように、差異関数が負から正に変化するとき（これは、対応する分析曲線が最初、参照曲線の下にあり、その後その上にあることを意味する）、差異関数は負−正の両極性クラスに割り当てられる。更に、差異関数が常に極僅かな値である、即ち、ゼロに等しい若しくは非常に低いとき（これは、対応する分析曲線が参照曲線と同一である、若しくは略同一であることを意味する）、差異関数は（図示しない）ヌルクラスに割り当てられてもよい。

更に若しくは一方で、個々のピクセルに対して、（例えば、対応する差異関数の絶対値の積分に従って）分析処理における、対応する分析関数と参照関数との間の差異を計測する強度地が計算される。ピクセルのパラメトリック値は、更に、対応する強度値に従って設定される。

例えば、シングルクラスのパラメトリック画像２６０ａ、２６０ｂ、２６０ｃ及び２６０ｄは、夫々、（ピクセル２１５ａのような）正の単極性クラス、（ピクセル２１５ｂのような）負の単極性クラス、（ピクセル２１５ｃのような）正−負の両極性クラス、及び、（ピクセル２１５ｄのような）負−正の両極性クラスに属する、対応する差異関数を有する（分析エリア２１０内部の）個々のピクセルを表す。輝度は、その絶対値の積分に対応する（一方、分析エリア２１０の他のピクセルはブラックである）。（シングルクラスの）パラメトリック画像２６０ａ−２６０ｄは、分析エリア２１０内部の全てのピクセルを表す（図示されない）一般的な（マルチクラスの）パラメトリック画像に組み合わされる。このため、異なる色を個々のクラスに割り当てることが可能である（例えば、赤を正の単極性クラスに、青を負の正極性クラスに、緑を正−負の両極性クラスに、黄を負−正の両極性クラスに、及び、黒をヌルクラスに、などである）。このとき、パラメトリック画像は、対応する差異関数のクラスの色の内の、個々のピクセルを表す。輝度は、（輝度が固定値となるヌルクラスを除いて、）対応する差異関数の絶対値の積分に依存する。

上述の解決手段により、分析処理の間の臓器の個々の位置動的挙動を正確に反映することができる。特に、このように得られたパラメトリック画像は、対応するかん流の運動を実効的に表す。従って、技術案は、（主として、かん流の運動内での差異に基づく）特定の診断的適用にてうまく用いられ得る。例えば、パラメトリック画像は、限局性肝臓病巣（ＦＬＬ）を特徴付けるのに用いられ得る。それらは、（対応する差異関数により表される）健康な実質の一つからの実質的な差異である動的血管パターン（ＤＶＰ）を示すからである。

特に上述の例を参照して、正の単極性クラスに対するパラメトリック画像２６０ａ（即ち、一般的なパラメトリック画像内の対応する赤色のピクセル）は、直接的に血管腫に影響された肝臓の位置、即ち良性病変を特定する。実際に、これらのピクセルは、常に参照曲線より上の、対応する分析曲線を有する（これは、対応する位置が、通常血管腫に関するものである、参照エリア２３５の健康な実質に対する、分析処理の全てのフェーズにおける、活性化されたかん流を示すことを意味する）。逆に、正−負の両極性クラスに対するパラメトリック画像２６０ｃ（即ち、一般的なパラメトリック画像内の対応する緑色のピクセル）は、直接的に活発な脈管転移に影響された肝臓の位置、即ち悪性病変を特定する。実際に、これらのピクセルは、最初参照曲線より上でありその後下を通る、対応する分析曲線を有する（これは、対応する位置が、通常、活発な脈管転移に関するものである、参照エリア２３５の健康な実質に対する、初期のウオッシュアウトフェーズが後に続く初期のウオッシュインフェーズを示すことを意味する）。更に、（図示されない）ヌルクラスに対する参照エリア２３５は、直接的に、健康な実質に関する肝臓の位置を特定する。

（単一のパラメトリック画像に依存し得るので）上述の技術に基づく分析処理は非常に時間効率が良い。この場合、直接的に、分析処理の結果の全体的概観をすることができる。上記全ては、（個人の技術とは関係なく、エラーの率も非常に小さく、）臓器の様々な位置のかん流運動の正確な評価を助けるものである。

本発明の実施形態に係る解決手段を実装するのに用いられ得る主要のソフトウエア及び／又はハードウエアの要素の役割を表す協働図が、図３に示される。これらの要素は、全体として符号３００が付される。特に、情報（プログラム及びデータ）は、通常、ハードディスクに記憶され、（図示しない）オペレーティングシステム及び他のアプリケーションプログラムと共に、プログラムが稼動するときには、超音波スキャナのワーキングメモリ内に（少なくとも部分的に）ロードされる。プログラムは、初期には、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭから、ハードディスクにインストールされる。特に、図面は、（対応する要素により）システムの静的構造と、（その夫々が、符号「Ａ」が頭に付く連続番号を付された、対応する作用を表す、一連の交換されるメッセージにより）その動的挙動を記載する。

特に、取得部３０２は、画像プローブを制御するドライバを含む。例えば、このドライバには、送信ビーム生成部、及び、分析対象の臓器に加えられる超音波パルスを生成するパルサが設けられる。続いて画像プローブは、選択されたスキャン面における臓器の個々の位置により反射されるアナログＲＦ（無線）エコー信号を受信する。これらのアナログＲＦ（無線）エコー信号は、受信プロセッサに供給され、該受信プロセッサは、アナログＲＦ（無線）エコー信号を前増幅し、予備の減衰補正（ＴＧＣ）を加える。続いてアナログＲＦ（無線）エコー信号は、アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）によりデジタル値にコンバートされ、受信ビーム生成部を介して集束ビーム信号に組み合わされる。このように得られたデジタルエコー信号は、更なるデジタルアルゴリズム、及び、他の線形の若しくは非線形の信号コンディショナ（例えば、後ビーム形成ＴＧＣ）を介して処理されるのが好ましい。特に、受信プロセッサは、コントラストを明確にするアルゴリズムを適用し（上述のＨＩ、ＰＩ、ＰＭ若しくはＣＰＳ技術などに基づいて）組織の寄与を抑制する。デジタルエコー信号は、復調され、（バランスのよいコントラストを伴う画像を得るために）対数圧縮され、ビデオフォーマットに走査変換される。この処理は、（分析処理の間の臓器のかん流の変化を表す）一連のコントラストが明確なビデオ画像を生成し、これらは、オフラインの分析のためにレポジトリ３０４内に記憶される（アクション「Ａ１．取得」）。個々のビデオ画像３０４は、臓器の対応する位置を表すピクセルに対する（例えば、５１２行×５１２列を伴う）セルのマトリクスにより、規定される。ビデオ画像３０４の各々のセルは、対応するピクセルの輝度を規定する（例えば、８ビットでコード化された）ピクセル値を記憶する。例えば、グレースケールのビデオ画像３０４では、ピクセル値は、取得の瞬間における対応する位置のエコーパワー信号の関数として、０（黒）から２５５（白）まで増加する。

ドロワ３０６は、ビデオ画像３０４にアクセスする。ドロワ３０６は、一つの任意に選択されたビデオ画像３０４内で、（分析処理のための臓器の関心領域を規定する）分析エリアを引き出す超音波スキャナのオペレータにより、利用される。分析エリアは、分析マスクにより表され、該分析マスクはテーブル３０８内に記憶される（アクション「Ａ２．ドロー」）。分析マスク３０８は、インプット画像３０４と同じサイズを伴うセルのマトリクスから成る。分析マスク３０８の個々のセルは、バイナリ値を記憶し、該バイナリ値は、対応するピクセルが分析エリア内部にあれば論理値１を割り当てられ、内部に無ければ論理値０を割り当てられる。同様に、参照エリアは、テーブル３１０内に記憶される参照マスクにより表される（アクション「Ａ２．ドロー」）。参照マスク３１０は、インプット画像３０４と同じサイズを伴うセルのマトリクスから成る。参照マスク３１０の個々のセルは、バイナリ値を記憶し、該バイナリ値は、対応するピクセルが参照エリア内部にあれば論理値１を割り当てられ、内部に無ければ論理値０を割り当てられる。

ビデオ画像３０４は、プリプロセッサ３１２に供給される。最初、プリプロセッサ３１２は、更なる処理のために適切でないビデオ画像３０４を（もしあれば）除去する。例えば、プリプロセッサ３１２は、（患者の動き、患者の呼吸サイクル、若しくは、画像プローブの何気ない動作のために）揃わなくなってしまい、更に、（例えば、「面外の」動きのために）動作を補償できない、ビデオ画像３０４をスキップする。続いてプリプロセッサ３１２は、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる、例えば、国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−２００６／１５９７１（特許文献８）で記載される）画像登録方法により（残余の）ビデオ画像３０４を空間的に再調整する。更に、プリプロセッサ３１２は、そのように再調整されたビデオ画像を線形化する。このため、造影剤の対応する局所濃度に調節的に比例させるように、個々のピクセル値が処理される。例えば、逆対数圧縮を適用し（よって取得部３０２によりその適用の効果を反転し）、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる、国際出願公開番号ＷＯ−Ａ−２００４／１１０２７９（特許文献９）で記載されるように）そのように取得される値を二乗することにより、結果が達成される。上述の動作は、一連の前処理される画像を生成するものであり、これら一連の前処理される画像はリポジトリ３１４内に記憶される（アクション「Ａ３．プリプロセス」）。

（空間）サブサンプラ３１６は、前処理された画像３１４、参照マスク３１０及び分析マスク３０８にアクセスする。サブサンプラ３１６は、画像プローブの空間分解能により規定される対応するピクセルグループのために、個々の前処理された画像３１４を隣接セルのグループ（例えば、前処理された画像３１４の個々のディメンジョンに沿って２〜１６セルを含む個々のもの）に分割する。例えば、空間分解能は、（内部で通常可視的であるスペックル粒子からなる）前処理された画像３１４内で区別され得る最も小さい重要なエレメントを評価することにより、自動的に判別される。個々のディメンジョンに沿う、前処理された画像３１４の空間分析を介して、この結果は得られ得る。続いてサブサンプラ３１６は、個々の前処理された画像３１４から、対応するサブサンプルされた画像を生成する。一連の、このように取得されるサブサンプルされた画像は、リポジトリ３１８内に記憶される（アクション「Ａ４．サブサンプル」）。個々のサブサンプルされた画像３１８は、対応する前処理された画像３１４のセルの個々のグループのために、（例えば、ローパスフィルタを適用した後、前処理された画像３１４をサブサンプリングすることにより取得される）対応するピクセル値の平均により規定される値を記憶する単体のセルを含む。サブサンプラ３１６は、（サブサンプルされた画像３１８と同じサイズの）参照マスク３１０からサブサンプルされた参照マスクも生成する。サブサンプルされた参照マスク３２０は、上述の手順と同様の手順により取得され、サブサンプルされた参照マスクの個々のセル値は論理値０若しくは１のみを取り得るという事実によって、単純化される。同様に、サブサンプラ３１６は、（サブサンプルされた画像３１８と同じサイズの）分析マスク３０８からサブサンプルされた分析マスクを生成し、そのサブサンプルされた分析マスクは、テーブル３２２内に記憶される（アクション「Ａ４．サブサンプル」）。

コンソリデイタ３２４は、サブサンプルされた画像３１８及びサブサンプルされた参照マスク３２０を評価する。コンソリデイタ３２４は、個々のサブサンプルされた画像３１８のための参照値を計算する。このために、コンソリデイタ３２４は、サブサンプルされた画像３１８に、サブサンプルされた参照マスク３２０を乗じる。参照値は、（即ち、参照エリア内部のピクセルに関して）かように取得される非ゼロ値の合計をそれらの数で割ることにより、計算される。このように、（個々が、対応する取得の瞬間における参照領域を表す）一連の参照値が取得され、アレイ３２６内に記憶される（アクション「Ａ５．コンソリデイト」）。

サブサンプルされた画像３１８、及び、参照値３２６は、続いてモデラ３２８に供給される。モデラ３２８は、サブサンプルされた画像３１８の個々のセルを（対応する分析関数を表す）モデル関数のインスタンスと関連付ける。分析関数は、モデル関数のパラメータの値により規定される。これらのパラメータ値は、（周知の誤差最小化アルゴリズムを用いて）サブサンプルされた画像３１８に沿って、対応する一連のセル値に最も良く適合するものとして、選択される。続いてモデラ３２８は、（サブサンプルされた画像３１８と同じサイズの）分析マップを生成し、その分析マップは、テーブル３３０内に記憶される（アクション「Ａ６．モデル」）。分析マップ３３０の個々のセルは、対応する分析関数を規定するパラメータ値を記憶する。同様に、モデラ３２８は、参照値３２６を（参照関数を表す）同じモデル関数の別のインスタンスと関連付ける。参照関数を規定するパラメータ値は、テーブル３３２内に記憶される（アクション「Ａ６．モデル」）。

例えば、（意図的な破壊をすること無く、造影剤がボーラス投与として患者に投与される）上述の利用を参照して、モデル関数は、対数分布関数（即ち、独立変数ｔの自然対数の正規分布関数）から成り得る。

ここで、ｔ_０は、分析処理のための時間原点の選択に依存する遅延を表し、Ｏは、オフセットパラメータであり、Ａは、（相対的な局所組織の血液量に関連し得る）振幅パラメータである。更に、パラメータｍ_Ｂ及びｓ_Ｂは、夫々、ｔの自然対数の分布の平均値及び標準偏差である。この場合、（対応する分析関数若しくは参照関数を表す）対数関数の個々のインスタンスは、上述のパラメータＯ、Ａ、ｍ_Ｂ及びｓ_Ｂの値により規定される。

微分器３３４は、分析マップ３３０及び参照関数３３２を受信する。分析マップ３４０の個々のセルに対して、微分器３３４は、（分析マップ３３０からのその分析関数と参照関数３３２との間の差異に従って）対応する差異関数を計算する。このために、最初、微分器３３４は、（例えば、ビデオ画像３０４の取得の速さに対応する）サンプリング周期Ｔｓにより規定されるサンプリングの瞬間において参照関数３３２を評価する。この動作は、一連のＮ参照サンプルを生成する（ここで、Ｎは、分析処理の長さとサンプリング周期Ｔｓとの間の比率の整数部に等しい）。上記一連の参照サンプルは、一時アレイに記憶される。分析マップ３３０の個々のセルに対して、続いて微分器３３４は、参照関数として同じサンプリングの瞬間において対応する分析関数を評価し、これにより、一連の参照サンプルと同期する一連の分析サンプルを取得する。続いて微分器３３４は、対応する分析サンプル（即ち、同じサンプリングの瞬間におけるもの）から個々の参照サンプルを差し引き、これにより、差異関数の離散表現を与える一連の差異サンプルを取得する。この動作は、（分析マップ３３０と同じ数のセルを伴う）差異マップを生成し、該差異マップはテーブル３３６内に記憶される（アクション「Ａ７．差異化」）。差異マップ３３６の各々のセルは、（このように計算される対応する差異を表す）対応する一連の差異サンプルを記憶する。

差異マップ３３６は、分類器３３８によりアクセスされる。分類器３３８は、（以下に詳細に説明するように）差異マップ３３６の個々のセルの差異関数を対応するクラスに割り当てる。特に、前述の例に関連して、差異関数は、正の単極性クラス、負の単極性クラス、正−負の両極性クラス、負−正の両極性クラス、及びヌルクラスの間の一つに割り当てられる。続いて分類器３３８は、（差異マップ３３６と同じ数のセルを伴う）クラスマップを生成し、該クラスマップはテーブル３４０に記憶される（アクション「Ａ８．分類」）。クラスマップ３４０の個々のセルは、対応するクラスを特定するインデクスを記憶する。

差異マップ３３６は、モジュレータ３４２によってもアクセスされる。モジュレータ３４２は、（以下に詳細に説明するように）分析処理において、対応する分析関数と参照関数との間の差異を計測して、差異マップ３３６の個々のセルの強度値を計算する。続いてモジュレータ３４２は、（差異マップ３３６と同じ数のセルを伴う）強度マップを生成し、該強度マップはテーブル３４４に記憶される（アクション「Ａ９．モジュレート」）。強度マップ３４４の個々のセルは、対応する強度クラスを記憶する。好都合なことに、強度マップ３４４は、（その開示全体が参照の上、本明細書に組み込まれる）２０１０年７月８日の国際特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２０１０／０５８０３１（特許文献１０）で記載される、その動的範囲を調整するようにオートスケールもされ得る。手短に言うと、このために、飽和値が強度マップ３４４のために決定される。飽和値は、順序付けされた一連のその強度値を、（例えば、８０〜９９．９９％の）所定のオートスケールのパーセントに従って決定される複数の強度値から成る、より低いサブセット及びより高いサブセットに、分割する。特に、飽和値は、（例えば、強度値の累積ヒストグラムを用いることで）飽和値より低い強度値の数をオートスケールのパーセントに等しくするように、選択される。続いて個々の強度値は、強度値がより低いサブセットに含まれるならば変更しないままにすることにより、又は、強度値がより高いサブセットに含まれるならば飽和値と置換することにより、オートスケールされる。このように、強度マップ３４４は常に、飽和値と等しいそれらの最大限で飽和する（オートスケールのパーセントで規定されるような）同一の相対数の強度値を含む。

結合器３４６は、クラスマップ３４０と強度マップ３４４を受信する。結合器３４６は、クラスマップ３４０と強度マップ３４４の個々のセルのための、結合された値を計算する。結合された値は、（クラスマップ３４０からの）そのクラスにより規定される範囲に属し、この範囲の相対値は（強度マップ３４４からの）強度値により規定される。例えば、結合された値は、正の単極性クラスに対しては０−２５５の範囲となり、負の単極性クラスに対しては２５６−５１１の範囲となり、正−負の両極性クラスに対しては５１２−７６７の範囲となり、負−正の両極性クラスに対しては７６８−１０２２の範囲となり、結合された値とその範囲の下限（即ち、０、２５６、５１２、７６８）との間の差異は、対応する強度値に比例するものとなる。一方、結合された値は、ヌルクラスに対しては、０などの、上述の範囲のどの下限値とも等しい固定値に設定される。（ヌルクラスのための結合された値と、対応する正の単極性クラスのための、最下の強度値を伴う結合された値とが、一致するという事実は、問題ではない。関連する差異関数は、実際上、実質的に同一であるからである。）この動作は、（クラスマップ３４０及び強度マップ３４４と同じサイズを伴う）結合されたマップを生成し、該マップはリポジトリ３４８内に記憶される（アクション「Ａ１０．結合」）。結合されたマップ３４８の各々のセルは、対応する結合された値を記憶する。

続いて結合されたマップ３４８、及びサブサンプルされた分析マップ３２２は、縮小器３２２に渡される。縮小器３５０は、結合されたマップ３４８に、サブサンプルされた分析マップ３２２をセル毎に乗じることによって、縮小されたマップを生成する。該縮小されたマップは、テーブル３５２内に記憶される（アクション「Ａ１１．縮小」）。このように、縮小されたマップ３５２は、（サブサンプルされた分析マップ３２２により規定されるように）分析エリア内部にある結合されたマップ３４８のセルの結合された値のみを含み、他のセル値は０にリセットされる。

エンコーダ３５４は、縮小されたマップ３５２にアクセスする。エンコーダ３５４は、（例えば、利得係数などを適用することで、縮小されたマップ３５２の全てのセル値の最下値と最上値との間に一様に分布される５１２レベルの間において）０とは異なる縮小されたマップ３５２の個々のセル値を、離散値に変換する。（図示しない）上述のクラスに対する色検索テーブルのセットが、（例えば、その実際の仕様を含む、対応するパレットの内部で位置にアクセスするためのインデクスにより、）全ての可能なレベルを対応する色の表示と関連付けるのに用いられる。個々の色検索テーブルは、そのクラスに対応する単一の色の定義を含み（提示の例では、正の単極性に対する赤、負の単極性に対する青、正−負の両極性に対する緑、及び負−正の両極性に対する黄）、様々な輝度を伴う（レベルが増えるにつれより明るくなり得る）。特に、（そのクラスを規定する）セル値の範囲は、対応する色検索テーブル及び色を選択し、セル値と（その強度値を規定する）範囲の最下値との間の差異は、この検索テーブルの対応するエントリと輝度を選択する。一方で、（ヌルクラスに属する、又は分析エリアの外部の、セルに対する）０に等しいセル値は、黒色を表す（０などの）離散値に割り当てられる。この動作は、（縮小されたマップ３５２と同じサイズを伴う）エンコードされたマップを生成し、該マップはテーブル３５６内に記憶される（アクション「Ａ１２．エンコード」）。エンコードされたマップ３５６の各々のセルは、対応する色表示を記憶する。

エンコードされたマップ３５６は、（空間）補間器３５８に渡される。補間器３５８は、エンコードされたマップ３５６を、ビデオ画像３０４のサイズ（提示の例では５１２行×５１２列）に拡張する。このために、いわゆる最近接補間法では、エンコードされたマップ３５６の個々のセル値が、ピクセルの対応するグループのために複製され、続いて任意で（例えば、ローパス２次元空間フィルタを用いて）空間的にフィルタされる。動作はパラメトリック画像を生成し、該パラメトリック画像は、対応するテーブル３６０内に記憶される（アクション「Ａ１３．補間」）。表示器３６２はパラメトリック画像３６０を読み、超音波スキャナのモニタ上のその表示を制御する（アクション「Ａ１４．ディスプレイ」）。

本発明の実施形態による解決手段の実装に係るアクティビティのフローを記載するアクティビティ図が、図４に示される。特に、図は、方法４００により、差異マップの個々のセルの結合された値を計算するための上述のシステムに実装され得る例示のプロセスを表す。

方法４００は、黒い開始の円４０３で始まり、続いて、差異関数を（正の単極性クラス、負の単極性クラス、正−負の両極性クラス、負−正の両極性クラス、及びヌルクラスのうちの一つに）分類する。この場合、以下の決定ルールは、差異関数が利用可能クラスの単一のものにのみ常に割り当てられることを保証すべく、用いられる。このために、まず、差異関数が主として正なのか又は負なのかが、判定される。この動作は、閾値化により差異関数の正の成分及び負の成分を評価することにより、実施される。

形式上では、アクティビティのフローは、２つの代替的な実装に従って、ブロック４０６にて分岐する。特に、差異関数の分類が（対応する一連の差異サンプルにより規定されるように）その離散表現に基づくときは、方法はブロック４０９内に下りる。このフェーズでは、正のエネルギＥ^＋は以下のように計算される。

ここで、Ｙｄ（ｎ）は（対応するサンプルの瞬間ｎ・Ｔｓにおける）ｎ^ｔｈ（ｎ＝１・・・Ｎ）差異サンプルである。同様に、差異関数の（絶対的）負のエネルギＥ⁻は以下のように計算される。

一方で、差異関数の分類が分析的に実行されるとき、方法はブロック４０６からブロック４１５に下りる。このフェーズでは、差異サンプルが（例えば、多項式タイプの関数、若しくは対数正規分布関数の組み合わせよって）適合され、差異関数のパラメトリック表現Ｙ（ｔ）を提供する。ブロック４１８に進んで、正のエネルギＥ^＋は以下のように計算される。

ここで、Ｔは、分析期間の長さである。同様に、差異関数の（絶対的）負のエネルギＥ⁻は以下のように計算される。

続いてアクティビティのフローは、ブロック４０９若しくはブロック４１８から、ブロック４２４にてマージする。ここにおいて、テストが為され、正のエネルギＥ^＋及び負のエネルギＥ⁻の両方が、０に等しいかどうか（又は、それらの合計が、例えば、最大限許容されるピクセル値の０．００１−０．１に等しい、意義のある閾値より低いかどうか）を、検証する。そうれあれば、差異関数が、ブロック４２７にてヌルクラスに割り当てられ、その強度値が０に設定される。

逆に（つまり、正のエネルギＥ^＋と負のエネルギＥ⁻の少なくとも一つが０より高いとき、即ち、それらの合計が、意義のある閾値より高いとき）、方法４００は、ブロック４２４からブロック４３０に下りる。ここにおいて、（相対的）正のエネルギＥ^＋が以下のように計算される。

同様に、（相対的）負のエネルギＥ⁻が以下のように計算される。

続いてテストはブロック４３６で行われ、正のエネルギＥ^＋ _ｒ及び負のエネルギＥ⁻ _ｒが所与の識別閾値を超えるかどうかを検証する。そうであれば、方法４００は、ブロック４３９に下りる。ここでは、正のエネルギＥ^＋ _ｒ及び負のエネルギＥ⁻ _ｒのいずれか一つによるアクティビティの分岐のフローが条件を満たす。特に、正のエネルギＥ^＋ _ｒが識別閾値Ｔｈを超えるとき、差異関数はブロック４４２にて正の単極性クラスに割り当てられる。一方で、負のエネルギＥ⁻ _ｒが識別閾値Ｔｈを超えるとき、差異関数はブロック４４５にて負の単極性クラスに割り当てられる。識別閾値Ｔｈは、０．５より大きいどの値に設定されてもよい（例えば、Ｔｈ＝０．８−０．９）。このように、正の単極性クラスと負の単極性クラスは相互に排他的である。というのは、正のエネルギＥ^＋ _ｒ及び負のエネルギＥ⁻ _ｒの両方は、同時に識別閾値Ｔｈを超えることが無いからである（通常、一方が０．５より小さく他方が０．５より大きいか、若しくは精々、両方が０．５に等しいか、である。）。

ブロック４３６に戻り、正のエネルギＥ^＋ _ｒも負のエネルギＥ⁻ _ｒも、識別閾値Ｔｈに到達しないとき、差異関数は、（正−負の、若しくは、負−正の）両極性クラスの一つに割り当てられる。このために、（その極性の更なる変化を無視して）差異関数の極性の主たる変化のオーダが決定される。この動作は、差異関数の正のピーク及び負のピークの一時的関係を評価することで実行される。

形式上この場合、方法４００は、ブロック４３６からブロック４４８に下り、アクティビティのフローは、２つの代替的な実装（離散／分析）に従って分岐する。特に、差異関数の分類がその離散表現に基づくとき、方法４００はブロック４５１に下りる。このフェーズでは、正のピークの瞬間ｔ^＋が、最も高い（正の）差異サンプルのサンプリングの瞬間に設定される。同様に、負のピークの瞬間ｔ⁻が、最も低い（負の）差異サンプルのサンプリングの瞬間に設定される。一方、差異関数の分類が分析的に実行されるとき、方法４００はブロック４４８からブロック４５７に下りる。このフェーズでは、正のピークの瞬間ｔ^＋が、（差異関数の一次導関数Ｙ’（ｔ）＝０であり差異関数の二次導関数Ｙ”（ｔ）＜０である全てのその極大、及び、その境界値の内で、最も高い値として判別される）差異関数Ｙ（ｔ）の絶対最大値のインスタントに設定される。同様に、負のピークの瞬間ｔ⁻が、（差異関数の一次導関数Ｙ’（ｔ）＝０であり差異関数の二次導関数Ｙ”（ｔ）＞０である全てのその極小、及び、その境界値の内で、最も低い値として判別される）差異関数Ｙ（ｔ）の絶対最小値の瞬間に設定される。

両方の場合に、方法４００は、（ブロック４５１若しくはブロック４５７のいずれかから）ブロック４６３に到達する。ここでは、正のピークの瞬間ｔ^＋と負のピークの瞬間ｔ⁻との間で比較が為される。正のピークの瞬間ｔ^＋が負のピークの瞬間ｔ⁻より小さいとき（正のピークが負のピークの前に発生することを意味する）、差異関数は、ブロック４６６にて正−負の両極性クラスに割り当てられる。一方で、負のピークの瞬間ｔ⁻が正のピークの瞬間ｔ^＋より小さいとき（負のピークが正のピークの前に発生することを意味する）、差異関数は、ブロック４６９にて負−正の両極性クラスに割り当てられる。続いてアクティビティのフローは、ブロック４４２、ブロック４４５、ブロック４６６又はブロック４６９から、ブロック４７２にてマージする。ここで、差異関数の強度値は、以下に定義されるように、その（絶対的）全エネルギＥに設定される。

（即ち、差異関数の分類がその離散表現に基づくときは下記の数１０となり、差異関数の分類が分析的に実行されるときは下記の数１１となる。）その全エネルギＥは続いて所定のレンジ（例えば、０−２５５）に正規化される。

続いて方法４００は、ブロック４２７若しくはブロック４７２から、同心の白／黒の円４７５にて終了する。

変更
当然ながら、部分的な及び特定の要求を満たすために、当業者は、前述の解決手段に、多数の論理的及び／又は物理的変更及び修正を適用できる。特に、この解決手段は、一つ若しくは複数の実施形態を参照して相当程度詳細に記載されているが、当然ながら、他の実施形態に加えて、形式及び詳細の省略、置換及び変更が可能である。特に、本発明の異なる実施形態は、より徹底的な理解を与える前述の記載で示される（数値例などの）特別な詳述無しで、実施され得る。一方で、不必要な項目で説明を曖昧にしないために、周知の特徴は、省かれたり簡略化されたりしていることもある。しかも、開示の解決手段のいずれの実施形態とも組み合わされて記載される特定の要素及び／又はステップは、一般的な設計の選択事項としてどの他の実施形態にも組み込まれ得ることが、明確に意図されている。

例えば、提示した解決手段は、（同様のステップを用い、重要でないステップを幾つか除去し、若しくは、更なる任意のステップを付加することで）均等のデータ処理方法による実施に役立つ。更に、ステップは、別の順序で、同時に、若しくは、（少なくとも一部）交互で、実行されてもよい。

注目すべきは、提示したデータ処理方法は、患者との（及び、特に、データ処理方法を実行する前に予め投与され得る造影剤との）相互作用とは独立して、実装され得る。しかも、造影剤は、非侵襲で、すなわち、いずれにせよ専門的な医療知識を要求する若しくは患者に対する健康上のリスクを伴う、実質的な身体的介入無しで、患者に投与もされ得る。いずれにせよ、例えば、造影剤の投与すら無い、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）若しくはＸ線コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）に基づく、他のどの診断システムにも、提示の解決手段を適用できる可能性は、排除されない。更に、提示の方法は、医者の仕事の手助けをするものであるが、それは通常、例えば、（厳密な意味で治療目的のための診断は、常に医者自身により為されるのであるが）治療目的のため、臓器を検査する際に医者を助け得る中間的結果を提供するに過ぎない。

同じ解決手段が、単体のピクセルのレベルで、ピクセルのグループのレベルで、更に対象の全体領域のレベルで、適用され得る。更に、３次元画像にも提示の解決手段を提供できる。いずれにせよ、提示の解決手段により処理される（入力）画像は、例えば、前述の前処理動作の一つ若しくはそれ以上（すなわち、不適切なビデオ画像の放棄、ビデオ画像の再調整、及びそれらの線形化）無しで、他のどの技術を与えられてもよい。更に若しくは一方で、（例えば、適合処理の品質に関する受け入れ可能なレベルを与えないピクセルを、放棄するための）更なる（前の、若しくは後の）処理動作を適用することが可能である。いずれにせよ、提示の解決手段は、（異なる手順によって選択された）分析領域のみ、若しくは、ビデオ画像の全体範囲のいずれかに、適用され得る。

同様の考察は、他のモデル関数（例えば、遅延対数正規、ガンマ変量、正規、遅延正規、局部密度ランダムウオーク、単一指数関数、シグノイドなど）に適用する。通常、（例えば、エコー信号の最大限の若しくは最小限の強度画像に基づいて、）臓器のどの動的特徴に関しても経時的な傾向を表すのに適切な他のどんな関数を用いることも、可能である。いずれにせよ、モデル関数の個々のインスタンスは、（例えば、ニューラルネットワークによる）その機能に関して何ら仮定することすら無しで、均等な技術により判別され得る。

パラメトリック画像は、モデル関数と参照関数との間の比較に従って計算され得る。例えば、モデル関数と参照関数との間の比較は、他のどんな算術演算（例えば、分析関数が、参照関数に等しい、参照関数より大きい、若しくは参照関数より小さいとき、極性傾向が、夫々、１に等しい、１より大きい、若しくは１より小さい、比率）にも基づいてもよく、及び／又は、比較は、他の特徴（例えば、それらの導関数）によって実行されてもよい。

（例えば、差異サンプルが差異マップ内に記憶されていないが、それらの各々が、取得されると即座に対応のパラメトリック値を計算するために用いられて、その後放棄されるとき、）同じ動作が、差異関数の実際の計算無しでも実行され得る。

別途、分析関数を参照関数と比較（し、それらの相違の極性傾向を判別）することも、可能である。例えば、この動作は、（差異サンプルを計算すること無く）個々の分析サンプルを、対応する参照サンプルと比較するのみでも実行され得る。

更に、（差異サンプルを計算すること無く）直接、分析関数及び参照関数から、差異関数を分析的に計算することを妨げるものは無い。

更に、パラメトリック画像を生成するのに、更なる若しくは別途の基準が用いられ得る。例えば、本発明の簡易化した実装では、パラメトリック値は、（対応するクラスの色で全て同じ輝度を有するパラメトリック画像のピクセルを伴う）それらのクラスのみに基づくことが可能であり、又は、（異なる輝度で全て同じ色を有するパラメトリック画像のピクセルを伴う）それらの強度値のみに基づくことが可能である。

ピクセルの分類は、（例えば、方向に関係無く極性の変更の回数にのみ基づいて、
若しくは）通常、他のどの特性に基づいても、差異関数の極性傾向の差異特性に従って、実行され得る。

上述のクラスは単なる例示であり、それらは限定的に解釈される必要は無い。例えば、（単一クラスまで含めて）他のどの数のクラスであってもよい。ヌルクラスが無く、一つの単極性クラスと一つの両極性クラスのみでもよく、複数の単極性クラスのみでもよく、複数の両極性クラスのみでもよい。更に、（極性がより多数回、変更するとき）マルチプルの（正及び負の）両極性クラスであってもよく、マルチプルの両極性クラスは、極性の変更の数に従って分化されてもよい。

上述の分類ルールは単なる例示であり限定的なものではない。例えば、正及び負の単極性クラスに対する識別閾値は、（相互に相違する）異なる値に設定されてもよく、若しくは、それらは、ビデオ画像の統計的分析に基づいて動的に決定されてもよい。同様の適用が、ヌルクラスに対する有意の閾値に適用する。

同様に、両極性クラス間の識別は、（例えば、その最初のゼロ交差ポイントの差異関数の導関数の符号に従って）別の方法で実行されてもよい。

同様に、強度値は、モデル関数と参照関数との間の相違（例えば、差異）に関する、他のどの手段に従って、計算されてもよい。

例えば、別途の実装では、強度値は、正の単極性クラスに対する正エネルギに、負の単極性クラスに対する負エネルギに、及び、両極性クラスに対する正エネルギと負エネルギとの間の差異の絶対値に、設定される。

取得されたパラメトリック画像は、（例えば、それをプリントすることにより）いかようにも表示されうる。更に、対象の領域の外部の任意に選択されたビデオ画像上にパラメトリック画像をオーバレイすることも、若しくは、（エコー信号から直接取得される基本Ｂモードなどの）コントラストが明確でない画像とそれを結合することも、可能である。更に、提示の解決手段は、オフライン分析を特に参照して、前述にて記載したが、例えば、（三次スプラインフィルタリング若しくはメジアンフィルタリングに基づいて）有意な曲線適合を可能にするビデオ画像のサブセットが利用可能であれば、即座に分析関数を決定するのであれば、リアルタイムでの適用は排除されない。

更に、差異クラス及び／又は強度値は、対応する色相、色調、若しくは他のどの視覚的手掛りで、表されてもよい。しかしながら、白黒表現、若しくはグレースケール表現でのパラメトリック画像の表示は排除されない。

異なる方法で差異関数を提供することを妨げるものは無い。例えば、本発明の別の実施形態では、特定の臓器及び／又はそれらの状況に対する所定の差異関数の定義を含むデータベースを記憶することが可能である。これらの差異関数は、サンプルの患者の集合から取得されるサンプルビデオ画像から、最終的に計算され得る。

一方で、異なる手順により、若しくは、他の基準に従って（自動的に）、差異エリアを選択することが可能である。更に、（例えば、相関、ディコンボリューション、若しくはスペクトル解析を適用することで、）別のアルゴリズムにより差異エリアのセル値を集約することを、妨げるものは無い。他方、差異関数は、（例えば、最初、モデル関数のインスタンスを差異エリアのピクセルの個々のグループと関連付け、続いて、モデル関数のこれらインスタンスを所望の差異関数内に結合することにより、）均等な手順で決定され得る。

提示の解決手段は、スタンドアローンモジュールとして、超音波スキャナのコントロールプログラムのためのプラグインとして、更にはコントロールプログラムそれ自体内に直接に、実装され得る。（インターネットなどの）ネットワークを介してアクセスされるサービスとして同様の解決手段を展開できることも可能であることは明らかである。（本発明の個々の実施形態を実装するのに用いられ得る）プログラムが別途構成されても、更なるモジュールや関数が提供されても、同様の考察が適用される。同様に、メモリ構造は他のタイプのものでもよく、（必ずしも物理的記憶媒体から成るものでない）均等のエンティティと置き換えられてもよい。いずれにせよ、プログラムは、どんなデータ処理システムによっても、又は、（例えば、バーチャルマシン内部で）それらと組み合わせても、適切に利用されるどんな形式を取ってもよい。特に、プログラムは、（例えば、コンパイルされた若しくはインタープリタされた、オブジェクトコードであってもソースコードであっても）外部の若しくは常駐のソフトウエア、ファームウエア、若しくはマイクロコードのフォームであってもよい。更に、どんなコンピュータ利用可能な媒体にプログラムを配置することも可能である。媒体は、プログラムを適切に収容し、記憶し、通信し、伝播し、若しくは転送する、どんな要素でもよい。例えば、媒体は、電子タイプのもの、磁気タイプのもの、光学タイプのもの、電磁気タイプのもの、赤外線タイプのもの、若しくは、半導体タイプのもののいずれでもよい。このような媒体の例は、（プログラムがプレロードされ得る）固定ディスク、リムーバブルディスク、テープ、カード、ワイヤ、ファイバ、無線接続、ネットワーク、放送波などである。いずれにせよ、本発明の実施形態に係る解決手段は、（例えば、半導体部材のチップ内に統合された）ハードウエア構造で実装されてもよいし、適切にプログラムされ別途構成された、ソフトウエアとハードウエアの組み合わせで実装されてもよい。

超音波スキャナが、異なる構成を有しても、均等の要素を含んでもよく、均等の要素を含むとき、全体に若しくは部分的に相互に独立していても結合していてもよい（例えば、線形タイプの、凸状タイプの、フェーズドタイプの、若しくはマトリクスアレイタイプの画像プルーブを伴ってもよい）。一方で、超音波スキャナ及び特徴的なコンピュータ（又は均等のデータ処理システム）から成る診断システム内に、提示の解決手段が適用される。この場合、記録された情報は、（例えば、デジタル、アナログ若しくはネットワーク接続を介して）その処理のために超音波スキャナからコンピュータに転送される。

上述の解決手段、及びその修正は、有利なことに、従来の診断方法にて利用され得る。特に、提示の解決手段は、均等の造影剤と共に実用され得る。更に、造影剤は、動脈内へ、リンパ管内へ、皮下へ、筋肉内へ、皮内へ、腹腔内へ、間質へ、髄腔内へ、若しくは腫瘍内へ、（分解フラッシュを利用する、若しくは利用しない）持続注入として、（例えば、消化管に対して）経口で、気道へのネブライザを介して、注入され得る。更に、前述の記載では、肝臓の分析に触れてきたが、これは限定的なものを意図していない。（例えば、前立腺、心臓などの）他の臓器のどんな種類の分析に関しても、同じ解決手段が同様に適用され得る。更に一般的には、診断の用語は、最も広い意味で解釈されるべきである（例えば、対象の領域の病状を特定し及び／又は特徴付けること、病状の変化若しくは治療の反応をモニタすることなどを含む）。

１００・・・超音波スキャナ、
１０５・・・中央ユニット、
１１０・・・画像プローブ、
１１５・・・マザーボード、
１２０・・・ドータボード、
１３０・・・リムーバブルディスク、
１４０・・・キーボード、
１５０・・・臓器、
１５５・・・患者。

Claims (17)

1. 患者の臓器を分析するデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）において、
   前記データ処理方法は、
   分析期間における臓器を表す一連のインプット画像を提供するステップ（Ａ１）であって、個々のインプット画像は、前記分析期間内に含まれる対応する取得の瞬間における臓器の対応する位置の呼び掛け信号に対する応答を、各々が示すインプット値のセットを含む、ステップと、
   選択された位置のセットのうちの各々と、時間に関する分析関数を関連付けるステップ（Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５）であって、前記分析関数は、一連のインプット画像内の選択された位置のインプット値の傾向をモデル化するものである、ステップと、
   前記分析関数に対して時間に関する参照関数を提供するステップ（Ａ２’、Ａ４’、Ａ５、Ａ６’）とを含み、
   個々の選択された位置の分析関数を、選択された位置の分析関数と参照関数との間の相違の極性の分析期間における傾向を表す極性傾向を判別する参照関数と、比較し、前記相違の極性は、選択された位置の分析関数の特徴が参照関数の特徴よりも大きい、等しい、または小さいかを示す、ステップ（Ａ７）と、
   個々の選択された位置に対するパラメトリック値を含むパラメトリック画像を生成するステップ（Ａ８−Ａ１３）であって、パラメトリック値は、選択された位置の極性傾向を示す、ステップとにより特徴付けられる
   方法。
2. 極性傾向が、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異の符号に関する、分析期間における傾向を表す
   請求項１に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
3. 個々の選択された位置の分析関数を参照関数と比較するステップ（Ａ７）が、
   分析期間における、選択された位置の分析関数と参照関数との間の差異に基づいて、差異関数の表現を計算するステップであって、個々の選択された位置に対するパラメトリック値が、選択された位置の差異関数の符号に関する、分析期間における傾向に従って計算される（４００）、ステップを含む
   請求項２に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
4. 差異関数の表現を計算する（Ａ７）ステップが、
   差異関数の離散表現を計算する（Ａ’）ステップであって、差異関数の離散表現は一連の差異サンプルを含み、それらの各々は、対応するサンプリングの瞬間における分析関数の値と参照関数の値との間の差異に等しい、ステップを含む
   請求項３に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
5. 差異関数の表現を計算する（Ａ７）ステップが、
   前記一連の差異サンプルを適合させることにより差異関数のパラメトリック表現を計算するステップ（４１５）を含む
   請求項４に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
6. パラメトリック画像を生成する（Ａ８−Ａ１３）ステップが、
   選択された位置の極性傾向に従って、複数の所定のクラスの間の一つに、個々の選択された位置を分類する（Ａ８）ステップと、
   対応するクラスに従って、個々の選択された位置のパラメトリック値を設定する（Ａ１０）ステップとを含む
   請求項１乃至５のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
7. 個々の選択された位置を分類する（Ａ８）ステップが、
   差異関数が分析期間内にて主として正である場合、選択された位置を正の単極性クラスに分類し、
   差異関数が分析期間内にて主として負である場合、選択された位置を負の単極性クラスに分類し、
   差異関数が分析期間の第１の部分内にて主として正であり、第１の部分に続く分析期間の残りの第２の部分内にて主として負である場合、選択された位置を正−負の両極性クラスに分類し、
   差異関数が分析期間の更なる第１の部分内にて主として負であり、更なる第１の部分に続く分析期間の残りの更なる第２の部分内にて主として正である場合、選択された位置を負−正の両極性クラスに分類し、及び／又は、
   差異関数が分析期間内にて実質的にゼロである場合、選択された位置をヌルクラスに分類するステップ（４０６−４６９）を含む
   請求項６に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
8. 選択された位置を分類するステップ（４０６−４６９）が、
   差異関数が正である差異関数に関する、分析期間における積分に従って、正のエネルギを計算するステップ（４０９、４３０；４１５−４１８、４３０）と、
   差異関数が負である差異関数の絶対値に関する、分析期間における積分に従って、負のエネルギを計算するステップ（４０９、４３０；４１５−４１８、４３０）と、
   正のエネルギと負のエネルギの合計が閾値より小さい場合、選択された位置をヌルクラスに分類し、正のエネルギが更なる閾値を超える場合、選択された位置を正の単極性クラスに分類し、負のエネルギが更なる閾値を超える場合、選択された位置を負の単極性クラスに分類し、及び／又は、それら以外の場合、選択された位置を正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類するステップ（４３６−４６９）とを含む
   請求項７に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
9. 選択された位置を正−負の両極性クラス若しくは負−正の両極性クラスに分類するステップ（４３６−４６９）が、
   差異関数が分析期間内に最大値に到達する正のピークの瞬間を計算するステップ（４５１；４５７）と、
   差異関数が分析期間内に最小値に到達する負のピークの瞬間を計算するステップ（４５１；４５７）と、及び、
   最大ピークの瞬間が最小ピークの瞬間を超える場合、選択された位置を正−負の両極性クラスに分類し、最小ピークの瞬間が最大ピークの瞬間を超える場合、選択された位置を負−正の両極性クラスに分類するステップ（４６３−４６９）とを含む
   請求項８に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
10. パラメトリック画像を生成する（Ａ８−Ａ１３）ステップが、
    個々の選択された位置に対して、分析期間における選択された位置の分析関数と参照関数との間の相違を計測する強度値を計算（Ａ８）し、対応する強度値に従って個々の選択された位置のパラメトリック値を設定するステップを含む
    請求項１乃至９のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
11. 個々の選択された位置に対する強度値を計算（Ａ８）するステップが、
    差異関数の絶対値に関する、分析期間における、積分に従って、強度値を設定するステップを含む
    請求項３を直接若しくは間接に引用する際の請求項１０に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
12. パラメトリック画像をディスプレイ（Ａ１４）するステップであって、パラメトリック画像の個々のパラメトリック値が、対応するクラスのためのクラス可視化ディメンジョン及び／又は対応する強度値のための強度可視化ディメンジョンを有するグラフ表現により、ディスプレイされる、ステップを更に含む
    請求項６乃至１１のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
13. クラス可視化ディメンジョンは、各々が対応するクラスのためのものである複数のカラーを含み、強度可視化ディメンジョンは、強度値に対応する輝度を含む
    請求項１２に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
14. 参照関数を提供する（Ａ２’、Ａ４’、Ａ５、Ａ６’）ステップが、
    参照位置のセットを選択するステップと、
    一連のインプット画像内の参照位置のインプット値の傾向をモデル化する参照関数を決定する（Ａ５，Ａ６’）ステップとを含む
    請求項１乃至１３のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
15. 参照関数を決定する（Ａ５，Ａ６’）ステップが、
    個々のインプット画像内の参照位置のインプット値の平均値を計算するステップ（Ａ５）と、
    一連のインプット画像内の平均値の傾向をモデル化する参照関数を決定するステップ（Ａ６’）とを含む
    請求項１４に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）。
16. データ処理システム上で稼働する際、請求項１乃至１５のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）のステップをデータ処理システムに実行させるコード手段を含むコンピュータプログラム（３００）。
17. 請求項１乃至１５のうちのいずれか一に記載のデータ処理方法（Ａ１−Ａ１４）のステップを実行するための手段（３００）を含む診断システム（１００）。

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