JP5658686B2 - 貫壁性のかん流の勾配の画像分析 - Google Patents

Description

本発明は、ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析するシステムに関する。
さらに、本発明は、対応する方法及びコンピュータプログラムに関する。

最も頻繁な心臓の病気は、冠状動脈の少なくとも部分的な閉塞（狭窄）による虚血である。冠状動脈の閉塞は、心筋組織のかん流の欠損につながる場合がある。たとえばMRI, PET, SPECT, CT等といったかん流に関するデータを取得するため、様々な画像形成モダリティが使用される場合がある。

たとえば、心臓MRIは、心筋のかん流の数値化を可能にする。特に、第一のパスエンハンスメント心筋MRIは、冠状動脈の閉塞により引き起こされるかん流の欠損の重症度を評価するために使用される。第一のパスエンハンスメントの心臓MRIでは、造影剤のボーラス投与の第一のパス後の心筋組織における造影剤の摂取が測定される。

造影剤は、組織におけるかん流を強調する。この手順は、かん流の欠損がストレスにより誘導されることがあるので、安静時及びストレス状況下で実行されることがある。ストレスは、心拍数を増加させる薬剤により誘導される。造影剤は、混濁化を引き起こし、この混濁化は、心筋画像のような測定された画像において目に見る事ができる。

造影剤の摂取の測定により、時間−強度の曲線が得られる。時間−強度の曲線は、たとえばボーラス投与の開始からの経過時間といった時間と、たとえば特定の位置での摂取の強度又は特定のセグメントでの摂取の平均強度等とに関連する。

心筋のかん流の数値化は、時間−強度曲線の半定量的な分析又は全定量的な分析である。半定量的な分析は、たとえばピーク強度、最大斜面、ボーラス投与の平均遷移時間等といった時間−強度曲線の幾つかの特性の定量化を含む。全定量化の分析では、実際の心筋のかん流は、動脈の入力関数及び心筋において取得される時間−強度曲線の数学的な分析から計算される。半定量化及び全定量化の両方のアプローチの検討は、たとえばM.Jerosh-Herold等による“Analysis of myocardial perfusion MRI”, JMRI 19(6): 758-770, 2004で与えられる。時間−強度曲線は、様々な画像形成モダリティから得られる。

これらの分析からの結果は、様々な可視化を使用して提示される。たとえば、１以上の時間−強度曲線がグラフ化される場合がある。時間−強度曲線は、たとえばブルズアイ表示、カラーオーバレイ及びperfuseogramsを使用して視覚される場合がある。Perfuseogramsは、米国特許出願2005/0124861号“Cardiac Perfusion Analysis”に記載されており、引用により本明細書に盛り込まれる。

欧州特許出願EP1236177号“Automatic analysis of anatomical images time sequence”は、医療画像を扱う装置を記載している。この装置は、心臓画像の自動セグメント化を可能にする。それぞれのセグメントについて、この装置は、時間／強度曲線を決定する。時間／強度曲線は、セグメント毎に、臓器組織における血管内の造影剤の濃度の傾向を含む、幾つかのパラメータを計算することで分析することができる。

たとえば冠状動脈の病気を診断するために使用される場合があるような、ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析する現在のシステムは、診断機能が欠けている。ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析する改善されたシステムを有することは有益なことである。

この課題に良好に対処するため、本発明の第一の態様では、ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析するシステムが提示され、データセットは、データ値を位置と関連付けし、画像は、前記対象物と関連付けされる第一の境界及び第二の境界を有する画像領域を有しており、当該システムは、個々の画像について、画像領域の第一の境界と第二の境界を接続する分析線（analysis ray）を決定する線決定手段と、分析線は、対象物に関して実質的に同じ位置を表すそれぞれの位置にあり、個々の分析線について、画像領域にわたり且つ第一の境界から第二の境界への分析線に沿ってデータ値における変化の割合を表す勾配の値（gradient value）を確定する勾配決定手段とを有する。

本発明に係るシステムは、画像について、分析線により表されるように、対象物の特定の位置での勾配を決定する。分析線は、第一の境界を第二の境界と接続するので、分析線は、画像領域にわたり延びる。従って、勾配の系列が得られ、この勾配の系列は、勾配の時間に依存する進行を表す。これは、決定された勾配を調べ、ノルムから勾配におけるずれを診断することができる。

特に、本システムは、画像領域が心室の壁を表す場合に適用され、第一の境界は、壁の内側の境界に対応し、第二の境界は、壁の外側の境界に対応する。

新たな画像形成プロトコルは、高解像度で摂取の曲線の評価を可能にするものであり、心内膜の血流と心外膜の血流との間の区別を可能にする。心内膜は、より高い安静時の血流を示すが、心外膜よりも虚血を受けやすい。

冠動脈疾患（CAD）は、局所的な心筋の血流を低減するだけでなく、心筋の血流における貫壁性の勾配（transmural gradients）を存在させる。従って、貫壁性の勾配の存在は、CADのマーカである。研究は、心内膜の血流と心外膜の血流との間の割合が狭窄の重症度と関連されることを示しており、Hisashi Masugata等による“Assessment of Coronary Stenosis Severity and Transmural Perfusion Gradient by Myocardial Contrast Echocardiography: Comparison of Gray-Scale B-Mode with Power Doppler Imaging” in Circulation, 2002; 102; Pages: 1427-1433を参照されたい。

このように、造影剤のねじり上げからねじり下げまでの経過の間、分析線での勾配がヘルシーパラメータの範囲外にある瞬間が観察される。少なくとも貫壁性の成分をもつ勾配の発生はCADを示すので、本発明に係る方法は、正確な診断を可能にし、従って既存の分析方法に対する改善を与える。

なお、分析線は、１以上のその特徴により表される場合があることを理解されたい。たとえば、分析線を使用することができるように、開始点と終了点のみが決定される場合がある。任意に、本システムは、たとえば出力データアレイといった出力データの対応するエントリに確定された勾配値を記憶するデータ記憶手段を有する。

好適な実施の形態では、線決定手段は、第一の境界と第二の境界との間にある中間の境界を、画像のそれぞれについて決定し、分析線は、中間の境界に実質的に垂直になるように決定される。

貫壁性の勾配は、特に重要なパラメータであることが観察される。たとえば、心筋の血流の貫壁性の勾配は、CADの良好な指標である。分析線を貫壁性となるように選択することで、本システムは、これら貫壁性の勾配に敏感にされる。分析線は、中間の境界に直交するので、分析線は、係る貫壁性の成分を有する。結果として、本システムは、改善された感度を有する。分析線を中間の境界に垂直に選択することで、本システムの結果は高い信頼性で再現され、異なる患者の結果を分別よく比較されることが保証される。中間の境界は、第一の境界と第二の境界との間にある曲線である。全部又は一部の中間の境界は、第一の境界又は第二の境界と一致する場合がある。

好適な実施の形態では、線決定手段は、画像領域に沿って配置される複数の分析線を決定する。

複数の位置で、すなわち複数の分析線での勾配の時間的な経過を決定することで、あるかん流の欠損の位置を効果的に識別することができる。特に、心筋の画像を分析するとき、かん流の欠損による心筋の位置又はセグメントが識別される場合がある。

勾配決定手段は、複数の分析線のうちの１つと複数の画像のうちの１つとのそれぞれの組み合わせについて勾配の値を決定する。決定された勾配は、第一のデータ軸と第二のデータ軸とを有する少なくとも２次元アレイである、出力アレイのような出力において記憶手段により記憶される。データ記憶手段は、第一のデータ軸の同じ位置に沿って同じ画像に対応する勾配の値を記憶し、第二のデータ軸の同じ位置に沿って同じ分析線に対応する勾配の値を記憶する。

なお、ある対象物の画像を表すデータセットを分析するシステムについて、データセットは、データ値を位置と関連付けし、画像は、対象物と関連付けされる第一の境界と第二の境界とを有する画像領域を有しており、当該システムは、画像領域の第一の境界と第二の境界を接続する画像領域に沿って配置される複数の分析線を画像について確定する線決定手段と、個々の分析線について、画像領域にわたり且つ第一の境界から第二の境界への分析線に沿ってデータ値における変化の割合を表す勾配の値を決定する勾配決定手段とを備えており、独立の本発明の利点を有する。好ましくは、画像は、対象物の画像の系列に含まれる。

好適な実施の形態では、勾配決定手段は、分析線と第一の境界との交点の周囲の第一の領域におけるデータ値を表す第一の量を決定し、分析線と第二の境界との交点の周囲の第二の領域におけるデータ値を表す第二の量を決定し、勾配は、第一の量と第二の量との割合を表す。

特に重要なことは、心外膜が血液で既に良好にかん流されている一方で、心内膜が同じにレベルに未だかん流されていない時間的な瞬間である。従って、このようなやり方で勾配を計算し、心内膜の組織と心外膜の組織との間の違いを強調するシステムを有することは役に立つことである。第一の量と第二の量を決定することは、第一の量の決定手段と第二の量の決定手段のそれぞれにより実行される場合がある。

好適な実施の形態では、勾配決定手段は、第一の境界から第二の境界への分析線に沿って画像領域におけるデータ値を、予め確定された関数のクラスのうちの曲線にフィットさせ、曲線の傾斜に基づいて勾配を決定する。

量の観点でシステムの結果を改善するため、はじめに、予め決定された関数のクラスのうちの曲線に値がフィットされる。好ましくは、関数のクラスについて、心筋における血流をモデル化するパラメータ化された関数が使用される。このように、予め決定された勾配の値と、心筋に対する貫壁性のかん流における実際の変化との間の対応が改善される。おそらく、計算された値と患者の身体で生じている実際の状況との間の良好な対応は、計算された値とパラメータとの臨床的関連を改善する。

好適な実施の形態では、システムは、ディスプレイ装置で決定された勾配の値を可視化する可視化手段を有する。

勾配データは、好ましくは色分けを使用して、様々なやり方で可視化される。様々な代替が存在し、たとえば等勾配線が表示される場合がある。等勾配線上の点は、等しい勾配を有する分析線を表す。また、データは、３次元表示、又は３次元表示の２次元レンダリングを使用して表される場合がある。たとえば、たとえば分析される臓器のレンダリングの表面といった表面から延びる矢印又は突起のマップが表示される。

好適な実施の形態では、可視化手段は、表示装置の表示領域で、表示領域の特定の色分けされたサブ領域として可視化されている決定された勾配の値の１つを可視化する。

このように、時間の経過、勾配の位置（分析線）及び勾配の振幅という３つのパラメータは、一度に平坦な表面にプロットされる。このように全ての３つのパラメータを結合することは、たとえば医師といったシステムのユーザがかん流の欠損の位置及び重症度を良好に見る事ができるので、係るプロットの有効性を改善することができる。

好適な実施の形態では、出力は、２つのデータ軸を有する出力アレイを有する。出力アレイは、２次元に広がる表示装置の表示領域で可視化され、出力アレイのエントリのそれぞれ特定の１つは、特定のエントリに記憶される勾配の値を表すために色分けされた表示領域の特定のサブ領域として可視化される。

好適な実施の形態では、システムは、複数の分析線のうちの１つと、決定された勾配の値が予め決定された期待される勾配の値又は勾配の値の範囲から逸脱する、複数の画像のうちの１つとからなる少なくとも１つの組み合わせを識別する比較手段を有する。

かん流の欠損、すなわち勾配の位置及び重症度を評価することは利益があることである。複数の組み合わせを選択することで、すなわち分析線の選択を通して、位置が決定される。勾配自身の選択を通して（高い勾配は、重症なかん流の欠損を示す）、画像の選択を通して（多数の画像を通して、すなわち比較的長時間を通して持続する高い勾配は、重症なかん流の欠損を示す）、重症度が決定される。特に、心臓部の多くの位置における高い勾配の値は、重症なかん流の欠損を示す。多くの位置における高い勾配の値の特定の形式は、特に隣接角といった、ある心筋の部位の大きな角にわたる高い勾配の発生である。従って、たとえば予め決定された値よりも勾配が大きい角度といった範囲が役に立つ。

好適な実施の形態では、比較手段は、識別された少なくとも１つの組み合わせの重症度の値を確定し、この重症度の値は、識別された少なくとも１つの組み合わせの数、及び／又は識別された少なくとも１つの組み合わせに対応する勾配の値の大きさを表す。

逸脱した勾配の値の識別を通して発見されたかん流の欠損の重症度を、好ましくは１つの値で要約することができる場合には役に立つ。

係る重症度の使用は、たとえば介入が必要であるかの判定における要素となる。さらに、重症度の値は、たとえばどのようなタイプの介入が現在望ましいかに関する要素となる。たとえば、かん流の欠損が「重症でない」として識別された場合、手術が特定されない。しかし、かん流の欠損が「重症」として識別された場合、手術が特定される場合がある。

好適な実施の形態では、システムは、対象物に関して実質的に同じ位置を表す位置にある分析線に対応する勾配の大きさを表す要約値を決定する要約手段を有する。

ある意味では、勾配の値は、特定の位置での血流の方向におけるかん流の進行を要約する。時間的な勾配のシーケンス、すなわち多数の画像の勾配のシーケンスは、たとえば勾配の平均、最大、及び加重平均等を計算することで更に要約される場合がある。時間の要素を除くことで、勾配のデータを可視化及び／又は分析する新たな方法が開かれる。

好適な方法では、要約手段は、第二のデータ軸に沿って同じ位置を有する出力アレイのエントリのそれぞれについて特性値を確定し、要約するアレイに特性値を配置し、同じ分析線に対応する勾配の値は、第二のデータ軸の同じ位置に沿って出力アレイに記憶される。

好適な実施の形態では、要約値は、対象物の表示上でオーバレイとして表示される。

たとえば、要約するアレイは、複数の画像のうちの特定の１つで色分けされたオーバレイとして表示される。たとえば、心筋の断面は、複数のセグメントに区分され、それぞれのセグメントは、セグメントの要約された値に従って着色される。

好適な実施の形態では、複数の要約するアレイは、複数の画像を表す２次元の値のアレイの複数のシーケンスについて決定され、複数の要約するアレイは、３次元の対象物の可視化上で色分けされたオーバレイとして表示され、複数の画像のうちのそれぞれ１つは、３次元対象物のスライスを表す。

たとえば、３次元対象物は、心筋の表現である。心筋の表面上で、かん流の欠損が存在する位置が示され、さらに、たとえば色分けを通して、欠損の重症度が示される。

好適な実施の形態では、画像領域は、心室の壁を表し、第一の境界は、壁の内側の境界に対応し、第二の境界は、壁の外側の境界に対応する。好ましくは、複数の画像は、壁におけるかん流を表す。

好適な実施の形態では、医療画像取得装置が上記システムを備えている。好適な実施の形態では、医療画像形成ワークステーションが上記システムを備えている。

本発明の更なる態様は、ある対象物の画像系列を表すデータセットの系列を分析する方法であって、データセットは、データ値を位置と関連付けし、画像は、対象物に関連付けされる第一の境界と第二の境界とを有する画像領域を有しており、当該方法は、個々の画像について、画像領域の第一の境界と第二の境界を接続する分析線を決定することを含み、分析線は、対象物に関して実質的に同じ位置を表すそれぞれの位置にあり、当該方法は、個々の分析線について、画像領域にわたり且つ第一の境界から第二の境界への分析線に沿ってデータ値における変化の割合を表す勾配の値を決定することを含む。

本発明の更なる態様は、プロセッサシステムに、本発明に係る方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラムに関する。

本発明は、独立の請求項により定義される。有利な実施の形態は、従属の請求項において定義される。本発明の２以上の上述された実施の形態、実現及び／又は態様が有効なやり方で組み合わされる場合があることは、当業者により理解されるであろう。

本発明のシステムの記載された変更及び変形に対応する画像取得装置、ワークステーション、システム及び／又はコンピュータプログラムの変更及び変形は、本明細書に基づいて当業者により実行することができる。

当業者であれば、本発明の方法は、たとえば、限定されるものではないが標準的なX線画像形成、コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像形成（MRI）、超音波（US）、ポジトロン放出CT（PET）、単光子放出コンピュータ断層撮影（SPECT）、及び核医学（NM）のような様々な取得のモダリティにより取得される、２次元（2D）、３次元（3D）又は４次元（4D）画像といった多次元画像データに適用される場合がある。

本発明のこれらの態様及び他の態様は、添付図面を参照して更に明確にされ、記載される。図面を通して、同じ又は対応する特徴は、同じ参照符号により示される。
本発明に係るシステムのアーキテクチャを示す概念図である。 左の心筋の心室の断面を示す図である。 左の心筋の心室の断面を示す図である。 １次元の出力アレイの概念図である。 ２次元の出力アレイの概念図である。 ２次元の出力アレイの可視化を示す図である。 本発明に係る方法を例示するフローチャートである。

図１では、画像分析システム１００のアーキテクチャが概念的に示される。画像分析システム１００は、画像取得モジュール１１０、画像前処理モジュール１２０、線決定手段１３０、勾配決定手段１４０及びデータ記憶手段１５０を有する。

画像前処理モジュール１２０、線決定手段１３０、勾配決定手段１４０のような様々なシステム１００のモジュール及び手段は、たとえば専用ハードウェア、適切なソフトウェアプログラム又はその組み合わせを実行するマイクロプロセッサを有する場合がある。

画像取得モジュール１１０は、２次元の値の配列を使用してエンコードされる適切な画像の系列を取得する。この値は、浮動小数点タイプ又は整数タイプである。この値は、ある範囲に拘束される場合がある。たとえば、この値は、０から最大で２５５を含む範囲における整数である場合がある。画像データを取得するため、たとえなMRI, PET, SPECT, CT等といった様々な画像形成モダリティが使用される場合がある。画像は、様々な対象物から取得される。本システムは、特に液体の浸透／かん流を診断するため、液体が浸透及び／又はかん流する対象物を分析するために使用される。好ましくは、たとえば心室壁といった身体の液体がかん流する生体組織の画像が取得される。特に、本発明は、左の心筋の心室の壁への血液のかん流を分析するために良好に適している。左の心筋の心室の壁は、貫壁性の勾配を得るため、複数の測定を可能にするために十分に厚い。第一のパスエンハンスメント心臓MRIは、本発明に係るシステム及び／又は方法を使用して、CADを診断するために良好に適している。しかし、多くの他の画像モダリティが使用される場合がある。特に、心臓MRIに対する低コストの代替として、パワードップラ超音波検査が使用される。

適切な実施の形態では、第一のパスエンハンスメント心臓MRIを使用して、ある患者は、造影剤のボーラス投与の形式で造影剤が投与される。好ましくは、パルスボーラス投与が使用され、比較的短い期間について、比較的高い量の造影剤が投与される。複数の画像がMRI（磁気共鳴画像形成）装置を使用して取得される。複数の画像は、時間に関して関心のある臓器に造影剤がかん流するやり方への洞察を与えるために結合される。好ましくは、複数の画像を取得するときにゲートが使用される。たとえば、複数の心臓MRI画像を取得するとき、心臓のゲート（cardiac gating）が使用される場合がある。心臓のゲートでは、１以上の電極が心電図を通した心周期を測定するために胸部に配置される。それぞれの画像は、心電図における参照イベントの固定された時間量で撮影される。同様に、呼吸器のゲートは、呼吸サイクルを測定し、画像が呼吸サイクルで撮影される瞬間に同期する。

ゲートは、画像における動きが低減されるという利点を有する。心筋の心室の壁の動きは、ゲートが使用されたとき、ある画像から別の画像にわたりそれほど多くない。画像は、造影剤がはじめにねじり上げ（wash-in）、後にねじり下げる（wash-out）場合に、比較的静止した心筋を示す。

画像取得モジュール１１０は画像分析システム１００の他のモジュールと必ずしも統合される必要はない。たとえば、画像取得モジュール１１０により取得される画像は、コンピュータネットワーク、データ記憶手段、無線接続等を使用して送出される。画像取得モジュール１１２０を介して取得された複数の画像は、画像前処理モジュール１２０に送出される。

画像前処理モジュール１２０は、画像を前処理する。好ましくは、たとえば異方性フィルタリングを使用して、それらのコンテンツを強調するためにフィルタリングされる。画像の実質的にそれぞれ１つに関して、第一及び第二の境界が識別される。たとえば左心室の輪郭といった第一及び第二の境界は、適切な既知の描写技術を使用して、手動的、半自動的又は自動的に描写される。第一及び第二の境界は、関心のある領域、すなわちかん流が診断されるべき領域を定義、具体的には包囲する。たとえば、その領域は、左の心筋の心室の壁、又は壁の一部である。好ましくは、他の外乱も同様に補正される。特に、患者の呼吸により引き起こされる心筋の組織の動きが補正される場合がある。たとえば、画像のそれぞれは、第一及び第二の境界が処理された画像のそれぞれにおいて一致するように、変換、伸張、歪曲、アフィン変換される場合がある。必要に応じて、他の既知の前処理方法が適用され、動きのアーチファクトを低減し、コンテンツを強調する場合がある。本実施の形態の残りでは、全ての画像が処理されることが想定される。

図２は、第一及び第二の境界を例示する。図２は、画像２００の第一の境界２１０及び第二の境界２２０を示す。画像２００は、実際には、色分けされた画像として可視化される。典型的に、色分けは、グレイスケールである。実際のMRI画像は、画像２００に示されていない。画像２００では、左の心筋の心室の断面の内側及び外側の輪郭が描かれている。第一の境界２１０及び第二の境界２２０により包囲される領域は、左の心筋の心室の壁の組織の断面である。なお、画像２００において、第一の境界２１０及び第二の境界２２０の両者は、閉じた曲線を形成する。これは必ずしも必要なことではなく、たとえば十分な解像度の画像モダリティが使用される場合、かん流は、たとえば血管で診断される場合がある。

画像は画像前処理モジュール１２０により前処理された後、時間−強度の曲線は、心筋にわたる位置であって、任意に心筋に沿った位置で画像データからサンプリングされる。任意に、これらの時間−強度の曲線がフィルタリングされる。このため、前処理された画像は、分析線を選択するために、たとえば線決定手段１３０に送出される。図２において、３つの係る分析線が示され、参照符号２３２，２３４及び２３６により示される。分析線は、第一の境界２１０と第二の境界２２０に交差し、第一の境界と第二の境界との間で包囲される領域に交差する。画像モダリティで測定される値を分析することで、画像におけるかん流の勾配の量に関する推定が行われる。勾配は、ある領域と別の領域との間でかん流が変化、又は増加及び／又は減少する割合を表す。心筋のかん流における貫壁性の勾配の定量化は、虚血性の心臓の病気の正確な診断及び病期診断のために使用される。好ましくは、勾配は、たとえばスカラーである１つの値として表現される。しかし、ベクトルとして勾配を表現することもできる。線決定手段１３０は、全ての画像について実質的に同じ位置で分析線を選択する。たとえば、第二の分析線２３４は、画像２００において選択される。画像２００は、画像の系列において唯一の画像である。従って、線決定手段１３０は、画像の系列のそれぞれの画像において第二の分析線２３４に対応する分析線を選択し、このように分析線の系列が取得される。分析線の系列のそれぞれ１つは、第一及び第二の境界、又はそれらのうちの少なくとも１つに関して同じ位置に実質的に対応する。好ましくは、分析線の系列は、患者の身体における同じ解剖学上の位置に実質的に全て対応する。

心筋、及び特に左の心筋の心室の壁の組織は、冠状動脈を介して血液が供給される。血液は、３つの主要な血管を介して到達し、減少し続けるサイズの血管で更に分配される。心筋の組織は、液体、すなわち血液がかん流されるスポンジとして、ある程度モデル化される。健康な心臓では、血液は、組織にわたり一様に分配され、特に、血液の分布において勾配が存在しない。しかし、冠状動脈における狭窄は、心筋の心内膜のかん流と心外膜のかん流との間の勾配を引き起こし、これは、少なくとも貫壁性の成分を有する。好ましくは、分析線は、第一の境界２１０と第二の境界２２０との間にある中間の境界２１５に垂直に選択される。中間の境界２１５は、たとえば第一の境界２１０により包囲される内部領域、すなわち左心室自身にある中心点から見たとき、第一の境界２１０と第二の境界２２０との正確に中間にある点を選択することで決定される。しかし、中間の境界２１５は、第一の境界２１０と第二の境界２２０との間にある他のポイントで選択される場合がある。たとえば、中間の境界２１５は、たとえば１０％といった第一の境界２１０と第二の境界２２０との間の距離の割合で配置されるように選択され、さらに、中間の境界２１５は、たとえば画素の距離といった第一の境界２１０及び／又は第二の境界２２０からの所定の画素数で配置されるように選択される。

図２では、分析線は、直線のセグメントとして示されるが、これは必須ではない。分析線は、たとえばAHAセグメントモデルにおけるように、心筋の領域に広がる広いセグメントである場合がある。分析線は、直線である必要がないが、心筋における血流の更に発展したモデルに一致する。

好適な実施の形態では、線決定手段１３０の処理の後、画像系列における全ての画像の第一の境界と、画像系列における全ての画像の全ての第二の境界とは、一致する。このように、分析線について第一及び第二の境界に関して同じ位置を得るため、画像における同じ相対的な位置を選択することで十分である。

画像の系列は、勾配決定手段１４０に送出される。勾配決定手段１４０は、それぞれの画像について計算され、それらの画像におけるそれぞれの分析線について、勾配が計算される。勾配は、分析線に沿った値間の距離を示す値である。勾配は、様々なやり方で計算され、その幾つかのサンプルは、以下に提示される。

勾配を計算する第一の例として、２つの量が決定される。第一の量は、分析線と第一の境界との交点の周りの第一の領域における値を示す。図２では、第一の領域２１２は、分析線２３４の断面である、分析線２３４について例として示される。第二の量は、分析線と第二の境界との交点の周りの第二の領域における値を表す。図２では、第二の領域２２２は、分析線２３４である、分析線２３４について例として示される。領域２１２及び２２２のような第一及び第二の領域は、たとえば半円といった他のやり方で選択される場合がある。好ましくは、第一の領域２１２及び第二の領域２２２は、第一の境界２１０及び第二の境界２２０により定義される領域に含まれる。好適な実施の形態では、領域２１２及び２２２が心筋の組織に含まれるかを保証する更なるチェックが行われる。たとえば、領域２１２及び２２２における値が予め決定された期待される範囲で含まれることが検証されるか、領域２１２及び２２２における値、線２３４上で領域２１２と領域２２２の間にある値が、たとえば予め決定された大きさの不連続さを含まないといった、連続したつながりを形成することが検証される。勾配は、たとえば第一の量と第二の量の間の割合として決定される。たとえば特定の小さな第二の量の発生について補正するため、様々な補正がはじめに適用される場合がある。画素数に基づいて、領域２１２及び／又は２２２を選択することが有利であることが観察されており、たとえば、３画素の幅となるように選択され、すなわち、それぞれの量は、それぞれの領域の３つの画素値に基づいている。

勾配を計算する第二の例として、分析線に沿った領域における値は、予め決定された関数のクラスの曲線にフィットされる。たとえば、値は、線形関数にフィットされるか、又は予め決定された次数の多項式にフィットされる。勾配は、フィットされた曲線の傾斜として計算されるか、フィットされた曲線のパラメータとして計算される。勾配は、値、フィットされた曲線等の二次導関数を示すものとして計算される。第一の境界から第二の境界への勾配が決定されるか、又は逆に第二の境界から第一の境界への勾配が決定される。

線決定手段１３０は複数の分析線を決定する場合もある。好ましくは、線決定手段１３０は、第一の境界２１０及び第二の境界２２０により定義及び／又は包囲領域に沿って分布される多数の線を決定する。このように、かん流の欠損は、大きな勾配が生じる心筋の一部として識別される。たとえば、線決定手段１３０は、中間の境界２１５に沿って一様に分析線を分布させる。

図２ａでは、前記複数の分析線のうちの３つの分析線である、分析線２３２、２３４及び２３６が示されている。好ましくは、分析線は、中間の境界２１５の周りで様々に延びる。

なお、画像分析システム１００は１つの分析線を使用する場合、画像分析システム１００は、複数の勾配、すなわち複数の画像におけるそれぞれの画像について１つの勾配を決定する。線決定手段１３０は、一時的及び／又は永続的に決定された勾配を記憶するデータ記憶手段１５０に接続される。１つの分析線が使用される場合、出力アレイは、１次元の出力アレイであり、この出力アレイは、画像の系列と同じやり方で索引付けされる。典型的に、１次元の出力アレイのそれぞれのエントリは、測定の記録の開始後、すなわち典型的にボーラス投与の開始後の時間的な所定のポイントに対応する。データ記憶手段は、たとえばRAMメモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、ネットワーク記憶装置等といった適切な記憶手段である。画像分析システム１００が複数の分析線を使用する場合、線決定手段１３０は、画像の系列におけるある画像と、複数の分析線のうちのある分析線とのそれぞれの組み合わせの勾配を決定する。後者の場合、情報を記憶する好適なやり方に従って、２次元アレイの使用が行われる。

図３ａ及び図３ｂは、１次元アレイ及び２次元アレイのそれぞれの例を与える。図３ａは、１つの分析線を使用して、複数の画像を分析することで取得される。たとえば、アレイエントリ３０１は、たとえば分析線２３２を使用して、たとえば画像２００である第一の画像において取得される。次のエントリ、すなわちアレイエントリ３０２は、画像の系列の次の画像（図示せず）であって、画像２００における分析線２３２と同じ相対的な位置にある分析線で取得される。ゲートによる取得が使用される場合、アレイエントリ３０１について撮影される画像とアレイエントリ３０２について撮影される画像との間で時間が経過される。経過された時間は、約１秒である、１心臓周期の時間に近似的に等しい。同様に、次のアレイエントリ３０３，３０４及び３０５は、次の画像であって、比較的同じ分析アレイでそれぞれ撮影される。

図３ａ及び図３ｂの両者において、アレイエントリのそれぞれ１つは、特定の画像について、すなわち特定の時間で、そして特定の位置で、すなわち分析線での勾配の値を与える。二次元の出力アレイ３５０は、３つの分析線を分析することで取得される。エントリ３０１〜３０５は、複数の画像におけるその勾配について分析される、１つの分析線に対応する。エントリ３１１〜３１５は、同じ複数の画像におけるその勾配について分析される、更なる分析線に対応する。エントリ３２１〜３２５は、同じ複数の画像におけるその勾配について分析される、更なる分析線に対応する。２次元の出力アレイ３５０は、第一のデータ軸を有し、同じ画像に対応する勾配値は、第一のデータ軸の同じ部分に沿って２次元の出力アレイ３５０で記憶される。２次元の出力アレイ３５０のある列における全てのエントリは、同じ画像であって、異なる位置、すなわち分析線で決定される勾配に対応する。二次元の出力アレイ３５０は、第二のデータ軸を有しており、同じ分析線に対応する勾配の値は、第二のデータ軸の同じ位置に沿って二次元の出力アレイ３５０に記憶される。二次元の出力アレイ３５０のある行における全てのエントリは、同じ分析線について、異なる画像において決定される勾配に対応する。たとえば前の画像は第一の列に対応するといった、画像が撮影された時間に応じて画像を順序付けし、たとえば分析線の開始点の局座標表現における角度といった、分析線が画像において生じる順序に従って分析線を順序付けすることは便利なことである。しかし、勾配は、任意の順序で出力アレイに記録される。

出力アレイは、たとえば１次元アレイは、たとえばグラフ、カラムチャート、散布図等として、たとえばコンピュータモニタといった表示装置で表示される。二次元アレイは、表面グラフ等のような複数のグラフとしてプロットされる。これは、心筋の心内膜の層におけるかん流と心外膜の層におけるかん流との間の迅速な視覚的な比較を可能にする。

図４は、いわゆるグラディエントグラム４００を示しており、これは、二次元の出力アレイをプロットする有利なやり方である。グラディエントグラム４００は、たとえばウィンドウといったコンピュータモニタの一部、プリントアウトの一部といった、ディスプレイ装置の表示領域で表示される。表示領域は、２次元の出力アレイを表現するため、少なくとも二次元に広がる。好ましくは、表示領域の二次元のそれぞれは、出力アレイの２つの軸に１対１で対応する。しかし、レンダリングされる前に、たとえば出力アレイのミラーリング、スキュー又はさもなければ変換といった変換が中間に存在する場合がある。
出力アレイにおけるそれぞれの値又は値の少なくとも１部は、表示領域における対応する位置に示される。たとえば、表示領域におけるそれぞれの画素は、出力アレイにおける値に対応する。１を超える画素は、同じ値を表し、１を超える値が１つの画素で表現される場合がある。ある画素は、表示領域のサブ領域である。サブ領域は、１以上の値をレンダリングするために使用されるディスプレイの接続された一部である。

図４では、第一の画像の軸４５２及び第二の画像の軸４５４が示されている。第一の画像の軸４５２に沿った同じ位置にある画素は、時間的に同じ点、すなわち同じ画像に対応する。第二の画像の軸４５４に沿って同じ位置にある画素は、画像における同じ位置、すなわち同じ分析軸に対応する。

たとえばある画素であるサブ領域は、ある色分けで勾配を表す。たとえばグレイスケール、カラースケール、クロスハッチング等といった様々な色分けが使用される。勾配におけるバリエーションは、色相（hue）、彩度（saturation）、明度（lightness）、カラフルネス（colorfulness）、クロマ（chroma）、テクスチャ（texture）等のいずれかに対するバリエーションに対応する。グラディエントグラム４００は、たとえば、そのコントラストを増加させること、ぼやけさせること、及び鮮鋭化させること等により、そのコンテンツを改善するために後処理される。図４において、グレイスケールが使用されており、白は、低い勾配に対応し、黒は、高い勾配に対応する。たとえば、図４は、低い勾配の領域４３２、中間の勾配の領域４３６及び高い勾配の領域４３４を示す。

グラディエントグラムの解釈を改善するため、特徴のある時間の瞬間は、たとえば第一の画像の軸４５２に垂直な直線により、グラディエントグラムにおいて示される。たとえば開始の時間、ピークの時間等のボーラス投与に関する特徴となる時間の瞬間について示唆が与えられる。図４において、第一の指示の直線４１０は、係る特徴となる時間の瞬間を示す。第一の指示の直線４１０は、現在のダイナミック、すなわちグラディエントグラムにおけるその列に関連する原画像を示す。現在のダイナミックは、ディスプレイ装置で同時に表示される。

さらに、たとえば第二の画像軸４５４に垂直となる直線により、AHA１７のセグメントモデルのような、あるセグメント化システムに従うセグメントの境界について、特徴となる位置がグラディエントグラムに示される。図４では、係る特徴と位置を示すために、第二の指示の直線４２０が示されている。第二の指示４２０は、レーダ／局のプロットで示される現在の角度、又は現在の原画像を表す。その特定の角度の位置の勾配−時間の信号が示される。

セグメント化ツールは、かん流の欠損のセグメント化を可能にするために提供される。セグメント化されたグラディエントグラムが与えられると、かん流の欠損の特徴となる値が計算される。また、グラディエントグラムにおいて直線により、冠状動脈の位置が示される。グラディエントグラムにおいて直線により右心室の変曲点が示される。グラディエントグラムにおけるカーソルは、画像を観察するため、イメージビューにリンクされる場合がある。これにより、何処で且つ何時、貫壁性のかん流の勾配が生じているかに関する視覚的な指示を可能にする。好ましくは、複数の画像が動画として立て続けに示され、カーソル又は色を使用して、かん流の欠損の位置、範囲及び重症度が示される。

高い勾配をもつグラディエントグラム４００における領域は、血液がかん流するのが困難な心筋の部位を示し、係るように、これらの部位は、狭窄及び／又は虚血、或いは増加された虚血のリスクを示す。

好ましくは、画像分析システム１００は、複数の分析線のうちの１つと、決定された勾配の値が予め決定された期待される勾配の値から逸脱する複数の画像のうちの１つとからなる複数の組み合わせを選択する比較手段（図示せず）を有する。図４は、選択された組み合わせ４４０のセットを示す。この選択は、完全自動、手動的な支援による自動、又は完全手動である。図４は、心臓専門医によれば、臨床的に興味のある卵型の手動的な選択を示す。しかし、組み合わせのセットが自動的に選択される場合もある。たとえば、予め決定された勾配の値を超える全ての勾配を選択することで領域が選択される場合がある。限られた範囲の小さな接続された領域は、無視される。

セット４４０のうち、かん流の欠損の重症度を示す様々なパラメータが計算される。たとえば、領域の範囲、すなわち第二の画像の軸４５４に沿って、セット４４０において最も大きな接続された直線が計算される。このパラメータは、心筋に沿ってかん流の欠損の範囲を示す。かん流の欠損の重症度は、必ずしも、心筋の血流における局所的な低減にのみ依存する必要はなく、かん流の欠損の範囲にも依存する。また、また、セット４４０の「領域」、すなわちグラディエントグラム４００における表面領域が決定される。この領域は、セット４４０にわたる面積分として計算される。このパラメータは、心筋に沿ったかん流の欠損の範囲及びその期間の指示を与える。また、この領域は、計算されるが、値に適用される重みにより計算される。また、セット４４０における勾配の合計は、その範囲で除算される。セット４４０のような値のセットから様々な他のパラメータが計算される。係るパラメータを計算することで、画像から取得された貫壁性のかん流の勾配の数量化により、心筋のかん流の欠損の提供的な評価が可能となる。局所的な心筋の血流を数値化するため、半定量的な分析及び全定量的な分析の両者が使用される。

グラディエントグラムが決定される画像は、安静時及び／又は心臓の負荷状況下で患者から取得される場合がある。幾つかのかん流の欠損は、負荷の状況下でのみ明らかになる。係る欠損は、安静時に心筋を表す画像から取得されたグラディエントグラムの何れかの部位で勾配を示さない場合がある。

更なる改善において、グラディエントグラム４００は、第二のデータ軸に沿って同じ位置を有する出力アレイのエントリのそれぞれについて、特徴となる値を決定する要約手段を有する。すなわち、異なる画像における心筋の同じ位置に対応する勾配の値は、特徴となる値において要約される。特徴となる値は、スカラーの浮動小数点数等であるが、たとえばベクトルである場合がある。特徴となる値は、たとえばグラフといった様々なやり方で表示される場合がある。好ましくは、特徴となる値は、たとえば最初の画像又は選択された画像といった複数の画像のうちの特定の画像に関する色分けされたオーバレイとして示される。特徴となる値は、要約された勾配が対応する位置で重ね合わされる。

複数の画像は、心筋のあるセクション又はスライスに典型的に対応する。心筋の複数のセクションが本発明に従って分析される場合がある。それぞれのセクションについて、特徴となる値のセットが決定される場合がある。すなわち、それぞれのセクションについて、特定の分析線でのノルムからの勾配のずれの深刻さを要約する値が決定される。複数のセクションについて要約する値は、たとえばブルズアイプロットといった、１つのプロットで表示される。また、複数のグラディエントグラムは、たとえば隣接する画像のスライスについて、又は動画として表示される場合がある。要約する値は、たとえばAHA17に従って、セクション当たり更に要約される。好ましくは、要約する値は、心筋の３次元モデル上でオーバレイとして表示される。また、たとえば透視プロットを使用して、３次元モデルの２次元の表現が使用される。また、特徴となる値は、様々な他のグラフ技術を使用して表示される。特に、レーダ又は極のプロットは、使用するために有効なグラフである。3Dモデルで特徴となるデータを表示する代わりに、データは、スライス毎に極のプロットで表示することができる。

おそらく、全ての言及された代替について、水平方向のインジケータ４２０は、位置によりインタラクティブにリンクさせることができる。

たとえば画像分析システム１００といった本発明に係るシステムは、MRI等のような医療画像取得装置と統合される。たとえば画像分析システム１００といった本発明に係るシステムは、医療画像形成ワークステーションと統合される。

図５は、画像を表す値の二次元アレイの系列を分析する方法５００を示すフローチャートである。

複数の画像のそれぞれの画像について、たとえば前処理ステップにおいて、ある領域を定義する第一及び第二の境界が示される。本方法は、複数の画像のうちのそれぞれ特定の画像について、特定の画像の第一の境界と第二の境界とに交差する少なくとも１つの分析線を決定するステップ５１０を含み、この分析線は、実質的に複数の画像のそれぞれの画像における第一及び第二境界に関して実質的に同じ位置にある。また、本方法は、複数の画像のそれぞれの画像について、領域における、及び第一の境界から第二の境界への分析線に沿った値の変化の割合を表す勾配の値を決定するステップ５２０を含む。また、本方法は、出力アレイの対応するエントリにおける決定された勾配の値のそれぞれ１つを記憶するステップ５３０を含む。

本発明は、心筋の血流における貫壁性の勾配を可視化するために使用される。さらに、本発明は、グラディエントグラムで示されるセグメント化に基づいて、１以上の数字でかん流の欠損の重症度を要約する数量化を提供する場合がある。このように、心筋の欠損の高速且つ簡単な定量的な分析が提供される。

本方法は、プロセッサシステムに本方法５００を実行させる命令を含むソフトウェアを使用して実行される。ソフトウェアは、ハードディスク、フロプティカルディスク、メモリ等のような適切な記録媒体に記憶される。ソフトウェアは、有線、無線に沿った信号として送出されるか、又はたとえばインターネットといったデータネットワークを使用して送出される場合がある。ソフトウェアは、サーバでのダウンロード及び／又は遠隔使用のために利用可能にされる場合がある。

本発明は、コンピュータプログラム、特に発明を実施するために適合される記録媒体のコンピュータプログラムに拡張される。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース及び部分的にコンパイルされた形式のようなオブジェクトコード、或いは本発明に係る方法の実現における使用に適した他の形態である場合がある。係るプログラムは、多くの異なるアーキテクチャ設計を有する場合があることを理解されたい。たとえば、本発明に係る方法又はシステムの機能を実現するプログラムコードは、１以上のサブルーチンに小分割される場合がある。これらサブルーチンに機能を分散する多くの異なる方法は、当業者にとって明らかである。サブルーチンは、内蔵型のプログラムを形成するため、１つの実行可能なファイルで互いに記憶される場合がある。係る実行可能なファイルは、たとえばプロセッサ命令及び／又はインタープリタ命令（Java（登録商標）インタープリタ命令）といったコンピュータ実行可能な命令を有する場合がある。代替的に、１以上又は全てのサブルーチンは、少なくとも１つの外部ライブラリファイルに記憶されるか、たとえばランタイムで静的又は動的にメインプログラムとリンクされる場合がある。メインプログラムは、少なくとも１つのサブルーチンへの少なくとも１つの呼び出しを含む。また、サブルーチンは、互いにファンクションコールを有する場合がある。コンピュータプログラムに関連する実施の形態は、上述された少なくとも１つの方法の処理ステップのそれぞれに対応するコンピュータが実行可能な命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに小分割され、及び／又は静的又は動的にリンクされる１以上のファイルに記憶される場合がある。コンピュータプログラムに化する別の実施の形態は、上述されたシステム及び／又はプログラムの少なくとも１つの手段のそれぞれに対応するコンピュータが実行可能な命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに小分割され、及び／又は、静的又は動的にリンクされる１以上のファイルに記憶される場合がある。

コンピュータプログラムの記録媒体は、プログラムを担持可能なエンティティ又は装置である。たとえば、記録媒体は、たとえばCD ROM又は半導体ROMといったROMのような記憶媒体、或いはたとえばフロプティカルディスク又はハードディスクといった磁気記録媒体を含む。さらに、記録媒体は、電気又は光ケーブル或いは無線又は他の手段を介して伝搬される電気又は光信号のような伝送媒体である場合がある。プログラムが係る信号で実施されるとき、記録媒体は、ケーブル又は他の装置又は手段により構成される場合がある。代替的に、記録媒体は、プログラムが埋め込まれる集積回路である場合があり、この集積回路は、関連する方法を実行するために適合されるか、又は関連する方法の実行における使用のために適合される場合がある。

上述された実施の形態は、本発明を限定するものではなく例示するものであり、当業者であれば、特許請求の範囲から逸脱することなしに、多くの代替となる実施の形態を設計することができる。動詞「備える“comprise”」は、請求項で列挙された以外の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの個別の構成要素を有するハードウェアにより、適切にプログラムされたコンピュータにより実現される場合がある。幾つかの手段を列挙する装置の請求項では、これらの手段の幾つかは、同じアイテムのハードウェアにより実施される場合がある。所定の手段が相互に異なる従属の請求項で引用される事実は、これらの手段の組み合わせが利用することができないことを示すものではない。

１００：画像分析システム
１１０：画像取得モジュール
１２０：画像前処理モジュール
１３０：線決定手段
１４０：勾配決定手段
１５０：データ記憶手段
２００：画像
２１０：第一の境界
２１２：第一の領域
２１５：中間の境界
２２０：第二の境界
２２２：第二の領域
２３２：第一の分析線
２３４：第二の分析線
２３６：第三の分析線
３００：１次元の出力アレイ
３０１〜３２５：アレイエントリ
３５０：二次元の出力アレイ
４００：グラディエントグラム
４１０：第一の指示直線
４２０：第二の指示直線
４３２：低い勾配領域
４３６：中間の勾配領域
４３４：高い勾配領域
４４０：選択された組み合わせのセット
４５２：第一の画像の軸
４５４：第二の画像の軸
５００：画像を表す値の二次元アレイの系列を分析する方法
５１０：分析線を決定するステップ
５２０：勾配の値を決定するステップ
５３０：出力アレイにおける決定された勾配の値を記憶するステップ

Claims (15)

1. ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析するシステムであって、
   前記データセットは、データ値を位置と関連付けし、前記画像は、前記対象物に関連する第一の境界と第二の境界とを有する画像領域を有し、
   当該システムは、
   個々の画像について、前記画像領域の前記第一の境界と前記第二の境界とを接続する分析線を決定する手段であり、異なる画像の前記分析線が前記対象物に関して実質的に同じ位置を表すそれぞれの位置にある、線決定手段と、
   個々の分析線について、前記第一の境界から前記第二の境界への前記分析線に沿って前記データ値における変化の割合を表す勾配の値を決定する勾配決定手段と、
   を備えるシステム。
2. 前記線決定手段は、個々の画像について、前記画像領域に沿って配置される複数の分析線を決定する、
   請求項１記載のシステム。
3. 前記勾配決定手段は、前記分析線と前記第一の境界との交点の周りの第一の領域におけるデータ値を表す第一の量を決定し、前記分析線と前記第二の境界との交点の周りの第二の領域におけるデータ値を表す第二の量を決定し、前記勾配は、前記第一の量と前記第二の量との割合を表す、
   請求項１記載のシステム。
4. 前記勾配決定手段は、前記第一の境界から前記第二の境界への前記分析線に沿った前記画像領域におけるデータ値を、予め決定された関数のクラスの曲線にフィットさせ、前記曲線の傾斜に基づいて勾配を決定する、
   請求項１記載のシステム。
5. 表示装置に決定された勾配の値を可視化する可視化手段を更に備える、
   請求項１記載のシステム。
6. 前記可視化手段は、前記表示装置の表示領域で、前記表示領域の特定の色分けされたサブ領域として、可視化されている決定された勾配の値のうちの１つを可視化する、
   請求項５記載のシステム。
7. 複数の分析線のうちの１つと、決定された勾配の値が予め決定された期待される勾配の値又は勾配の値の範囲からずれる、複数の画像のうちの１つとからなる少なくとも１つの組み合わせを識別する比較手段を有する、
   請求項２記載のシステム。
8. 前記比較手段は、識別された少なくとも１つの組み合わせの数及び／又は識別された少なくとも１つの組み合わせに対応する勾配の値の大きさを表す、識別された少なくとも１つの組み合わせの重症度の値を決定する、
   請求項７記載のシステム。
9. 前記対象物に関して実質的に同じ位置を表す位置にある分析線に対応する勾配の大きさを表す要約値を決定する手段を更に備える、
   請求項２記載のシステム。
10. 前記要約値は、被写体の表示上にオーバレイとして表示される、
    請求項９記載のシステム。
11. 前記画像領域は、心臓の心室の壁を表し、前記第一の境界は、前記壁の内側の境界に対応し、前記第二の境界は、前記壁の外側の境界に対応する、
    請求項１記載のシステム。
12. 請求項１記載のシステムを有する医療画像取得装置。
13. 請求項１記載のシステムを有する医療画像形成ワークステーション。
14. ある対象物の画像の系列を表すデータセットの系列を分析する方法であって、
    前記データセットは、データ値を位置と関連付けし、前記画像は、前記対象物に関連する第一の境界と第二の境界とを有する画像領域を有し、
    当該方法は、
    個々の画像について、前記画像領域の前記第一の境界と前記第二の境界とを接続する分析線であって、前記対象物に関して実質的に同じ位置を表すそれぞれの位置にある分析線を決定するステップと、
    個々の分析線について、前記第一の境界から前記第二の境界への前記分析線に沿って前記データ値における変化の割合を表す勾配の値を決定するステップと、
    を備える方法。
15. コンピュータに、請求項１４記載の方法を実行させるための命令を含むコンピュータプログラム。

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