JP6074965B2 - Mcg測定値のノイズ除去 - Google Patents
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Description
図示されるように、両方の手法が良好なノイズ除去測定値をレンダリングするが、高解モデルフィッティングを使用してその後双極子を再構築する方法が、一貫してより良好な結果を提供した。
上記の2つのシミュレーションにおいて、ランダムノイズが20%を下回るとき、モデルフィッティング(高解および低解モデルの両方)のみを使用する実施形態がノイズを低減することができる。しかしながら、双極子を再構築することによって、ノイズをさらにより低減することができる。
これらの結果は再び、両方の手法が効果的なノイズ除去能力を実証していることを示しているが、高解モデルフィッティングを使用してその後双極子を再構築する手法が、一貫して再びより良好な結果を提供している。実際には本発明のファントム実験は、ノイズが実際に大きい(>35%)場合、モデルフィッティング+双極子再構築が依然としてノイズを大幅に低減することができることを示している。
例えば、Pacing and Clinical Electrophysiology,14(111):1961−1965,1991における、Weismuller他による「ウォルフ・パーキンソン・ホワイト症候群における副伝導路の生体磁気非侵襲的位置特定(Biomagnetic Noninvasive Localization of Accessory Pathways in Wolff‐Parkinson‐White Syndrome)」、およびEuropean Heart J.,13(5):616−622,1992における、P.Weismuller他による「マルチチャネルシステムによるウォルフ・パーキンソン・ホワイト症候群における副伝導路の心磁図記録による非侵襲的位置特定(Magnetocardiographic Non‐invasive Localization of Accessory Pathways in the Wolff‐Parkinson‐White Syndrome by a Multichannel System)」において、ウォルフ・パーキンソン・ホワイト(Wolff‐Parkinson‐White、WPW)症候群に対する2D位置特定精度は0cm〜5cmの間であり、平均1.8cmである。
さらに、IEEE Trans.on Medical Imaging,17(3):479−485,1998における、P.L.Agren他による「不整脈基質の心磁図記録による位置特定:基準としての副伝導路除去を伴う方法論的研究(Magnetocardiographic Localization of Arrhythmia Substrates: a Methodology Study with Accessory Pathway Ablation as Reference)」は、不整脈基質に対する2D位置特定精度を、2.1cmおよび9.6cmであるものとして報告している。
最後に、J.of Arrhythmia,16:580−586,2000における、S.Yamada他による「心磁図を使用することによる不整脈病巣の非侵襲的診断−磁気解剖学的マッピングシステムの方法および精度(Noninvasive Diagnosis of Arrhythmic Foci by Using Magnetocardiograms,‐ Method and Accuracy of Magneto‐Anatomical Mapping System)」、および、Arrhythmias and Fetal Diagnosis,2005における、S.Yamada他による「臨床医学における心磁図:新虚血における特有の情報(Magnetocardiograms in clinical medicine: unique information on cardiac ischemia)」は、8×8個のセンサー、2.5cmのセンサー間隔、および5%のランダムノイズから成る類似の設定を示しているが、センサー深度もノイズタイプも報告されていない。それらは、2D位置特定精度をシミュレーションに関しては1.4mm+/−0.7mm、WPWに関しては8mm、および7mm PCVであると報告している。以前の研究と比較すると、本方法は現行の技術水準よりも良好な精度を示している。
Claims (21)
- M×M個のデータ値の低密度測定値出力を生成するM×M個の電磁センサーを含むセンサーユニットであって、
前記低密度測定値出力は第1MCG画像を構成するセンサーユニットと、
前記第1MCG画像を受け取るとともに該第1MCG画像の分解能の高い画像表現を生成するための高分解能MCG画像合成器であって、前記分解能の高い画像表現は前記第1MCG画像よりも画素密度の高い第2MCG画像である高分解能MCG画像合成器と、
前記第2MCG画像を受け取るとともに、該第2MCG画像のノイズ除去された、分解能の低い画像表現を生成するためのノイズ除去画像処理ブロックであって前記ノイズ除去された分解能の低い画像表現は前記第1MCG画像の前記M×M個のデータ値の範囲に対応する物理センサー領域内のM×M画素を有するとともに、前記第1MCG画像と比較して低減されたノイズレベルを有する第3MCG画像であるノイズ除去画像処理ブロックと、
を備えたことを特徴とする心磁図(MCG)システム。 - 前記ノイズ除去画像処理ブロックは、ターゲット画素として、該ターゲット画素の画素位置が前記第1MCG画像の前記M×M個のデータ値の前記画素位置に対応する前記第2MCG画像の前記画素を識別し、前記物理センサー領域に前記ターゲット画素をデータ投入することを特徴とする請求項1に記載のMCGシステム。
- 前記高分解能MCG画像合成器によって前記第2MCG画像を前記生成することは、
前記第1MCG画像よりも分解能の高いモデルMCG画像を定義する線形モデルにアクセスするステップであって、該線形モデルは、該線形モデルの特性と、前記M×M個のデータ値の低密度測定値出力の任意のデータ値の特性との間の補間パターンを確立するアクセスするステップと、
中間MCG画像を、前記第1MCG画像を前記線形モデルの部分空間上に投影して該中間MCG画像のための係数を前記線形モデルおよび前記M×M個のデータ値に従って確立することによって生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項1に記載のMCGシステム。 - 前記高分解能MCG画像合成器は、前記第2MCG画像として前記中間MCG画像を出力することを特徴とする請求項3に記載のMCGシステム。
- 前記線形モデルは、前記第2MCG画像と同じ分解能を有する複数の合成MCG画像を作成することによって定義され、該合成MCG画像は、予測される心磁図システムにおいて知覚されるとともに、3次元空間心臓容積内のシミュレートされる電気インパルスにより作成されることを特徴とする請求項3に記載のMCGシステム。
- 前記合成MCG画像は前記心臓容積内でランダムに生成される電流に基づき、前記線形モデルは主成分分析(PCA)を使用することによって作成されたことを特徴とする請求項5に記載のMCGシステム。
-
- 前記中間MCG画像は以下の、
新たな双極子およびM×M個の低密度測定値gjを所与として、前記固有行列内の前記対応する行を見つけるとともに、結果として得られる部分行列をΣgとして示すステップと、
前記低密度測定値を前記PCA部分空間に投影するとともに、前記係数をcg=Σg +(gj−gmean)として計算するステップであって、式中、Σg +はΣgの疑似逆である、投影するとともに計算するステップと、
前記高密度磁場マップBzをfj=Σfcg+fmeanとして再構築するために、前記計算された係数および元のPCA空間を使用するステップと、
を含むことを特徴とする請求項7に記載のMCGシステム。 - 前記中間MCG画像を前記生成することは、
前記低密度測定値出力をベクトルgとして定義するステップと、
前記線形モデルをΣとして定義するステップと、
部分固有行列Σgを形成するためにΣから低密度測定値出力に対応する前記行を抽出するステップと、
gをΣg上に投影するステップと、
前記係数の確立をcg=Σg +(gi−μg)として定義するステップであって、式中、Σg +はΣgの前記疑似逆であり、μgは線形モデルΣの平均ベクトルμから抽出される係数である、定義するステップと、
前記中間MCG画像ベクトルhをh=Σ・cg+μとして定義するステップと、
を含むことを特徴とする請求項3に記載のMCGシステム。 -
-
- 前記第2MCG画像は、前記第1MCG画像よりも広いイメージング領域からなることを特徴とする請求項1に記載のMCGシステム。
- 前記第3MCG画像は、前記第1MCG画像よりも広いイメージング領域にわたり、
前記第3MCG画像の物理センサー領域の前記画素密度は前記第3MCG画像全体にわたって一様に広がり、
前記物理センサー領域を超えて延在する前記第3MCG画像の画素は、前記第2MCG画像から求められるシミュレートされたセンサーデータを投入することを特徴とする請求項12に記載のMCGシステム。 - 前記ノイズ除去画像処理ブロックは、ターゲット画素として、その画素画像位置が前記第3MCG画像の前記画素画像位置に対応する前記第2MCG画像の前記画素を識別し、前記第3MCG画像の前記ピクセル画像位置にそれらの対応するターゲット画素をデータ投入することを特徴とする請求項13に記載のMCGシステム。
- 前記第3MCG画像の前記イメージング範囲は、前記第2MCG画像の前記イメージング範囲と同一であることを特徴とする請求項13に記載のMCGシステム。
- 前記高分解能MCG画像合成器によって前記第1MCG画像の前記より分解能の高い表現を前記生成することは、
前記第1MCG画像よりも著しく分解能の高いモデルMCG画像を定義する線形モデルにアクセスするステップであって、該線形モデルは前記第2MCG画像と同じサイズおよび分解能を有する複数の合成MCG画像を作成され、アクセスするステップと、該合成MCG画像が、前記第2MCG画像と類似の分解能の仮想MCGシステムにおいて知覚される3次元空間心臓容積内でシミュレートされる電気インパルスに基づくステップと、前記線形モデルの特性と、前記低密度測定値出力の任意のデータ値の特性との間の補間パターンを確立するために前記複数の合成MCG画像からの情報が前記線形モデルに組み込まれるステップと、
前記第2MCG画像を前記生成することが、該第2MCG画像の該作成において使用するための係数を確立するために、前記第1MCG画像を前記線形モデルの部分空間上に投影することを含むステップと、
を含むことを特徴とする請求項12に記載のMCGシステム。 -
- 心磁図(MCG)システムであって、
M×M個のデータ値の低密度測定値出力を生成するM×M個の電磁センサーを含むセンサーユニットであって、前記低密度測定値出力は第1MCG画像を構成する、センサーユニットと、
前記第1MCG画像を受け取るとともに該第1MCG画像のより分解能の高い画像表現を生成するための高分解能MCG画像合成器であって、前記より分解能の高い画像表現は前記第1MCG画像よりも画素密度が高く、前記第1MCG画像よりも広いイメージング領域にわたる第2MCG画像である高分解能MCG画像合成器と、
を備えたことを特徴とする心磁図(MCG)システム。 - 前記高分解能MCG画像合成器によって前記第1MCG画像の前記より分解能の高い画像表現を前記生成することは、
前記第1MCG画像よりも著しく分解能の高いモデルMCG画像を定義する線形モデルにアクセスするステップであって、該線形モデルは、前記第2MCG画像とほぼ類似のサイズおよび分解能を有する複数の合成MCG画像を作成することによって定義される、アクセスするステップと、該合成MCG画像が、前記第2MCG画像と類似の分解能および画像サイズの仮想MCGシステムにおいて知覚されるであろうような3次元空間容積内でシミュレートされる電気インパルスに基づくステップと、前記線形モデルの特性と、前記低密度測定値出力の任意のデータ値の特性との間の補間パターンを確立するために、前記
複数の合成MCG画像からの情報が前記線形モデルに組み込まれるステップと、
前記第2MCG画像を前記生成することが、該第2MCG画像のための係数を確立するために、前記第1MCG画像を前記線形モデルの部分空間上に前記投影することを含むステップと、
を含むことを特徴とする請求項18に記載のMCGシステム。 - 前記3次元空間容積はシミュレートされた心臓組織容積であり、
前記合成MCG画像は前記シミュレートされた心臓容積内でランダムに生成される電流に基づき、
前記線形モデルは主成分分析(PCA)を使用することによって作成されることを特徴とする請求項19に記載のMCGシステム。 -
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