JP6106259B2 - 医用イメージングと生検データとを統合する臨床ワークステーション及びこれを使用する方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療分野、腫瘍学分野、医用イメージング分野、生検及び病理学分野と、関連する分野とに関する。

腫瘍学や他の医療分野において、がん性腫瘍、転移してきたがん性細胞を含む器官、又は他の関心のある解剖学的構造の構造的側面及び／又は機能的側面を非侵襲的に、あるいは最小限の侵襲により特徴付けるために、医用イメージングが使用される。種々の医用イメージングモダリティが、その多様なイメージング能力に関して知られており、開発されている。種々の種類の医用イメージングにおいて使用されるいくつかのイメージングモダリティには、磁気共鳴（ＭＲ）イメージング、ポジトロン放出型断層撮影（ＰＥＴ）イメージング、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、透過型コンピュータ断層撮影（ＣＴ）又は他の透過型Ｘ線イメージング手法、及び同様のものを含む。イメージング手法のいくつかの例には、静的な解剖学的イメージング（外因性の造影剤の有無を問わない）、ボーラスイメージング（血管造影剤ボーラスが投与され、この造影剤の摂取、ウォッシュアウト又は他の動きが観察される）、機能的ＭＲイメージング（ｆＭＲＩ、例えば、機能的活動の間に脳組織の酸素状態を観察する）、的を絞った造影剤イメージング（例えば、関心のある組織タイプにおいて優先的に収集するラジオアイソトープのＰＥＴ又はＳＰＥＣＴイメージング）などを含む。医用イメージングはさらに、或る腫瘍学的条件を示す巨視的なイメージングバイオマーカを検出するという点で、いくらかの限られた能力を有する。例えば、腫瘍の不均一性のＭＲＩバイオマーカは、治療への応答を予測するように示されている。O’Connorらによる“DCE-MRI biomarkers of tumour heterogeneity predict CRC liver metastasis shrinkage following bevacizumab and FOLFOX-6”、British Journal of Cancer、ボリューム105、ページ139‐145（2011）を参照されたい。しかしながら、こうしたイメージング解析は、腫瘍生物学を過剰に簡略化することがあり、微小血管の不均一性の測定などの他の手法によって有利なことに増補されることがあると認識されている。上記文献を参照されたい。

侵襲的手法は、生検処置を採用して組織病理学的解析（例えば、組織の区分、染色及び巨視的解析）を通常受ける組織を抽出する。組織病理学は、組織タイプの一義的な識別を可能にし、特に、腫瘍が悪性（すなわち、がん）であるか又は良性であるかの識別を可能にする。生検標本は、腫瘍又は関心のある他の解剖学的特徴を完全に除去すること（切開生検）によって取得することができるが、このアプローチは、非常に侵襲的であり、疑わしい腫瘤全体が除去され得るという合理的な見込みがない限り、通常推奨されない。別法として、介入器具が腫瘍の一部分だけを除去する、例えば、コア標本が中空針又は他の介入器具を用いて取得される切開生検手法又はコア生検手法が、採用されることがある。これらのアプローチは、標本の構造的完全性を保護する。針吸引生検において、標本は、その構造的完全性を保護しない方法で引き出される（例えば、特定の構造を有しない流体標本を取得することにうまく適する）。

また、分子解析が開発されており、腫瘍医に対してさらなるツールを提供している。これらの手法では、生検標本を処理して遺伝情報及び／又はプロテオーム情報を評価する。分子テストが、特定の分子マーカについて、及び分子マーカのセットについて開発されており、後者は時に、マイクロアレイ又は同様の装置を用いた超並列的な方法で実行されて、単一の組織標本を用いて数十、数百又はこれを超える分子マーカを同時に評価する。分子マーカ又はマーカのセットは、通常、特定の医学的条件に対してそれぞれ臨床的に有用な結果を出力する閾値又はアルゴリズムを用いて解析される。例えば、特定の分子マーカ又はマーカのセットが、特定の種類のがんを示すことができ、あるいは既知の身体プロセスに関連付けられた経路をシグナル伝達する分子の活動を測定することができるなどする。さらに、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡシーケンスを測定する遺伝子シーケンシング手法が開発されており、このＤＮＡ及び／又はＲＮＡシーケンスは、時に、組織のゲノム全体（すなわち、全ゲノムシーケンス又はＷＧＳ）を含むこれ以下のものとなる。遺伝子シーケンシング手法は、莫大な量のデータを分子解析に提供し、このデータは、従来型の分子テストにおいて、及び／又は証拠となる遺伝学的特徴を発見することを目指して遺伝子データが検索される「発見」解析モダリティにおいて、使用されることがある。

典型的な（簡略化された）腫瘍学的ワークフローにおいて、スクリーニングテスト又は身体検査が、疑わしいがん性の状態をあきらかにする。そして、医用イメージングが実行されて、疑わしい器官又は組織内の腫瘍又は病変を識別し、あるいは事前に識別された腫瘍の解剖学的特徴付けを提供する（例えば、身体検査により識別された疑わしい胸のしこりの場合）。医用イメージングの後に、画像化された腫瘍の標本を除去する生検処置が続き、組織病理学テスト及び／又は分子テストが生検標本に対して実行されて、腫瘍が悪性であるかどうかを判定し、そうである場合、がんのタイプを評価する。そして、化学療法、小線源療法、放射線療法などの形態の治療が、イメージング結果及び生検結果に基づいて適用される。例えば、生検が、エストロゲン受容体（ＥＲ）陽性乳がんを示す場合、患者内のエストロゲンレベルを抑える治療が採用されることがある。これらの治療は、腫瘍サイズを低減することにおいて治療が有効であるかどうかを評価するために、さらなる医用イメージングセッションと組み合わせられる。さらに、さらなる生検を実行して、イメージングによって検出可能でない転移について確認することができる。

このワークフローにおいて、医用イメージング及び生検処置は補完的な情報を提供するものであり、イメージングは空間的又は解剖学的情報を提供し、生検は組織の識別及び特徴付けを提供する。さらに、イメージングを使用していくらかの間接的な組織情報を提供することができ、例えば、ボーラスイメージングは、がん成長に関連付けられる血管形成を示唆し得る血管密度を評価することができる。間接的ではあるが、こうしたイメージング情報は、最小限に侵襲的であり（血管造影剤ボーラスの注入を含む）、かつ空間的に描出された情報を提供するという、利点を有する。

しかしながら、既存の医療アプローチは、医用イメージング及び生検ワークフローを効率よく統合していない。従来、医用イメージングと生検とによって生成される情報は、それぞれ、別個に生成され、患者のケースを評価することにおいて、収集されたイメージング、組織病理及び／又は分子解析情報を考慮に入れる医師によって手動で組み合わせられている。最大限でも、イメージングは、生検部位を識別するために使用され得るものであり、熟練の医師は、補完的な情報を生成するように患者治療の過程にわたって交互的なイメージング及び生検処置を順序付けすることによって、ある程度のワークフロー統合を手動で導き得るものである。

米国特許出願公開第２００６／２５８９３３号は、治療のために生物学的標的を定義する方法を開示しており、この方法において、画像検出可能マーカが、組織生検の１又は複数の位置に置かれ、相互に関連付けられる。生検組織検査サンプルの病理学的解析を行い、この解析を対応するマーカ位置と相互に関連付けることによって、そのマーカ位置における標的組織の最も確実な病理学的解析を、標的組織の機能的画像上の対応する位置に相関させることができる。そして、このマーカ位置及び病理と機能的画像上の対応する位置との相関を使用して、標的組織に対して調節された治療を処方し、適用することができる。

米国特許出願公開第２００９／１１８６４０号は、生検結果の信頼度及び精度を高めるために、同一患者の複数の来院又は他の記憶された生検計画にわたって生検コア部位の位置を管理し、計画し、表示するためのシステムを開示している。

国際公開第２００９／１５３７２３号は、生検を実行するための方法及びシステムを開示しており、この開示は、標的領域の診断画像を取得するためのイメージングシステムと、トラッキングシステムと、生検処置を実行するための配置可能な生検針を有するプローブであり、ここで、トラッキングシステムはプローブと生検針とのうち少なくとも１つについてのトラッキング情報を生成する、プローブと、標的領域の超音波イメージングを取得するための超音波イメージングシステムと、トラッキングシステム、イメージングシステム及び超音波イメージングシステムと通信するコンピュータと、を含み得る。コンピュータは、トラッキングシステムとイメージングシステムとを位置合わせすることができる。コンピュータは、トラッキング情報と、トラッキングシステムと診断画像との位置合わせとに基づいて、生検処置に関連付けられた生検部位のマーキングを、超音波イメージングから診断画像に移動させる。

したがって、既存の医療アプローチは、医用イメージング及び生検ワークフローを効率よく統合していない。従来、医用イメージングと生検とによって生成される情報は、それぞれ、別個に生成され、患者のケースを評価することにおいて、収集されたイメージング、組織病理及び／又は分子解析情報を考慮に入れる医師によって手動で組み合わせられている。最大限でも、イメージングは、生検部位を識別するために使用され得るものであり、熟練の医師は、補完的な情報を生成するように患者治療の過程にわたって交互的なイメージング及び生検処置を順序付けすることによって、ある程度のワークフロー統合を手動で導き得るものである。

下記は、前述された制限及びその他を克服する改良された装置及び方法を検討する。

１つの態様に従うイメージング視覚化ワークステーションが、グラフィカル表示装置と電子データ処理部とを含む。イメージング視覚化ワークステーションは、電子データ処理部が、医療被検体から抽出された生検標本と医療被検体の医用画像とを、医療被検体から生検標本が抽出されたその位置を表す医療被検体の医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、電子データ処理部が、医用画像と生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、組み合わせられた画像においてグラフィカル表現は生検標本の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、組み合わせられた画像をイメージング視覚化ワークステーションのグラフィカル表示装置に表示するステップと、を含む方法を実行するように構成される。

別の態様に従う方法が、医療被検体から抽出された生検標本と医療被検体の医用画像とを、医療被検体から生検標本が抽出されたその位置を表す医療被検体の医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、医用画像と生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、組み合わせられた画像においてグラフィカル表現は生検標本の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、組み合わせられた画像をグラフィカル表示装置に表示するステップと、を含む。

別の態様に従う非一時的記憶媒体が、電子データ処理装置により実行可能な命令を記憶して、（ｉ）医療被検体から抽出された生検標本と医療被検体の医用画像とを、医療被検体から生検標本が抽出されたその位置を表す医療被検体の医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、（ｉｉ）医用画像と生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、組み合わせられた画像においてグラフィカル表現は生検標本の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、（ｉｉｉ）組み合わせられた医用画像をグラフィカル表示装置に表示するステップと、を含むオペレーションを実行する。

１つの利点が、イメージングと生検情報との相乗的な統合を提供することにある。

別の利点が、イメージングデータに基づいて生検情報の空間的マッピングを提供することにある。

下記の詳細な説明を読むと、多数のさらなる利点と便益とが当業者に明らかになるであろう。

本発明は、種々のコンポーネント及びコンポーネントの配置、並びに種々の処理オペレーション及び処理オペレーションの配置の形態をとることができる。図面は好適な実施形態を示す目的のものに過ぎず、本発明を限定するものとみなされるべきではない。
医用画像と生検標本を処理することによって得られる情報とを統合するイメージング視覚化ワークステーションを含む腫瘍学的ワークフローを図で示す。 悪性であることが既知である又は疑われる胸部の２つの病変からの生検標本の例示的な抽出を図で示す。 ３つの選択可能なグラフィカル表示を図で示し、図２の２つの胸部病変の医用画像と、２つの病変から抽出された生検標本の解析から得られた抗原Ki-67レベル値のグラフィカル表現とを、各々組み合わせる。 ３つの選択可能なグラフィカル表示を図で示し、図２の２つの胸部病変の医用画像と、２つの病変から抽出された生検標本の解析から得られた抗原Ki-67レベル値のグラフィカル表現とを、各々組み合わせる。 ３つの選択可能なグラフィカル表示を図で示し、図２の２つの胸部病変の医用画像と、２つの病変から抽出された生検標本の解析から得られた抗原Ki-67レベル値のグラフィカル表現とを、各々組み合わせる。 生検コアを抽出するための中空針を有する介入器具を用いて得られた生検コアを図で示す。 図６の生検コアが抽出された病変を図で示し、破線は生検針軌道を示す。生検コアの長さ（L_core）も示されている。 図６の生検コアの、図７の病変における空間的位置合わせを図で示し、ここで、空間的位置合わせは、生検コア内で識別可能な病変境界を基準特徴として利用する。 生検標本と医用画像との空間的位置合わせのための別のアプローチのフローチャートを示し、このアプローチは、組織抽出位置における介入器具を示す介入画像を使用する。 生検標本と医用画像との空間的位置合わせのための別のアプローチのフローチャートを示し、このアプローチは、医用画像内で視認可能な瘢痕を使用する。 図７の病変の隣接する領域の、図６の生検コアから区分化された生検標本への割り当てを図で示す。この割り当ては、病変がおおよそ球対称であるという仮定を採用する。 病変の複数の不連続部分を含む病変領域の、図６の生検コアから区分化された生検標本Ｓ_２への割り当てを図で示す。 生検標本Ｓ_２から得られた情報に基づいて疑似色付けされ又は強調表示された図１２の複数の不連続部分の病変領域を有する医用画像を含む、組み合わせられた画像を図で示す。 生検標本から得られた微小血管系情報と医用画像内に表された病変のサイズ及び形状とに基づいて計算された化学療法到達マップを重ねられた医用画像を含む、組み合わせられた画像を図で示す。 低い輝度又は「グレー表示」においてレンダリングされ、生検標本から推定された病変組織成長速度と医用画像により示された病変の現在のサイズ及び形状との組み合わせに基づいて計算された予測される腫瘍サイズを重ねられた医用画像を含む、組み合わせられた画像を図で示す。

図１を参照すると、医用イメージングラボ１０が、磁気共鳴（ＭＲ）イメージング、ポジトロン放出型断層撮影（ＰＥＴ）イメージング、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、透過型コンピュータ断層撮影（ＣＴ）若しくは他の透過型Ｘ線イメージング手法又は同様のものなどの適切なイメージングモダリティを用いて、医療被検体の医用画像１２を取得する。医用画像１２は、２次元、３次元又は４次元（例えば、血管ボーラス注入の取り込み及び／又はウォッシュアウトを追跡する映画のようなシーケンス又はＣＩＮＥシーケンス）とすることができる。

本明細書において、「医療被検体」という用語は、病院の患者、外部の患者（例えば、病院に入院していないが医療ケアを受けている患者）、臨床研究被検体、医療スクリーニング被検体、獣医学的被検体などを包含する。医用画像１２は、医療被検体の医学的状態に関する関連情報を引き出すように設計される。腫瘍学的医療被検体の例示的なケースにおいて、医用画像１２は通常、悪性腫瘍であることが疑われる又は既知である病変に関する構造的及び／又は機能的情報を引き出すように設計される。いくつかの適切な実施形態において、ＭＲモダリティは、血管磁気造影剤と併用されて、病変への／病変からの取り込みとウォッシュアウトとに関する機能的情報を取得する。こうした測定は、血管密度と、がんの成長速度の証拠となる病変の活動とを評価する（急成長する腫瘍は、効率的な血液供給を必要とするため）。さらに、活発な血管活動の境界の鮮明さが、転移の存在／不在と転移の広がりとの証拠となり得る。さらに、又は別法として、ＭＲイメージングを使用して、腫瘍のサイズ、形状及び他の構造特性に関する解剖学的情報を提供することができる。

簡素化のため、本明細書において、例示的な医用画像１２に対して参照がなされている。しかしながら、通常、種々のイメージング条件又はシーケンスを用いて複数の画像が医療被検体から取得される（例えば、機能的なシーケンスと静的な解剖学的画像）ことを理解されたい。さらに、画像は、複数のモダリティを用いて取得されてもよい。例えば、或るタイプの組織の存在と分布とを評価するために、ＭＲイメージングに加えて、ＳＰＥＣＴ又はＰＥＴなどの核イメージング手法を、組織固有の放射性医薬品トレーサと併用して使用することができる。

イメージング調査と並行して、医療被検体はさらに、組織標本を抽出するために生検処置が実行される生検ラボ１４を訪れる。生検処置は、外科的処置（切開生検）であってよく、あるいは生検針又は他の介入器具を採用してよい。介入器具を採用するいくつかの実施形態において、生検処置は、腫瘍に押し入れられて生検「コア」を抽出する中空針を使用し、生検コアの大きさは、生検針の中空内部に対応する。このアプローチにおいて、標本の構造的完全性が保護される。他の実施形態において、生検処置は、限られた構造的完全性を有する流体の又はゼラチン状の組織標本を抽出するために通常使用される針吸引生検処置である。結果的に抽出される組織は、解析のために１又は複数の生検標本を生成するように処理される。生検コア又は切開された組織標本のケースにおいて、このことは通常、解析用に複数の生検標本を生成するために、抽出された組織を区分化することを伴う。例えば、生検コアは、生検コアの長手に沿って（すなわち、組織抽出の間に配置されたとおり生検針の長手に沿って）延びる生検標本のラインを生成するように、コアに沿って配置された複数部に区分化されることができる。針を組織に押し入れることによって、生検標本の結果的なラインが腫瘍への深さの範囲で取得され、これは腫瘍の任意の不均質を評価することに有用となり得る。

生検処置は、特定の解剖学的構造を対象とし、典型的には、腫瘍学的被検体のケースにおいて悪性であることが疑われる又は既知である病変を対象とする。病変は、種々の情報源を用いて標的にされ得る。病変が外部的に識別されることができる場合（例えば、乳がんであることが疑われる胸のしこり）、病変を標的にすることは容易である。他の病変について、医用イメージングラボ１０により取得された医用画像を、生検ラボ１４に転送し、病変を標的にするために使用することができる。しかしながら、このアプローチは、医療被検体と数日前に取得されている可能性がある医用画像とを空間的に位置合わせすることにおける困難性に起因して、問題が生じることがある。いくつかのケースにおいて、生検ラボ１４は、現在の画像を生成するために利用可能なイメージングシステムを有し得る。別のアプローチにおいて、生検ラボ１４は介入イメージングシステムを有し、生検処置は画像によりガイドされる処置となる。このアプローチにおいて、医療被検体は、介入器具が患者に挿入されるときに撮像され、イメージングシステムは、医療関係者が病変と挿入された生検針先端とを同時に観察することを可能にし、病変への針先端の正確な配置を可能にする。

生検ラボ１４により生成される生検標本は、例示的な組織病理ラボ１６及び例示的な分子テストラボ１８などの１又は複数の解析ラボに送られる。これらのラボ１６、１８は、１又は複数の生検標本を処理して生検情報、すなわち１又は複数の生検標本から得られる情報を生成する。組織病理ラボ１６は、組織病理解析を行い、この組織病理解析は、通常、証拠となる染色剤により染色された組織を含む顕微鏡スライドを準備することと、染色された組織を視覚的に検査することとを伴う。染まった特性、細胞形態学、及び他の視覚的に把握される情報に基づいて、種々の形態の組織病理情報２０が生成される。例えば、こうした手順によって、熟練の組織病理医は、組織が悪性であるのか又は良性であるのかを容易に判定することができ、悪性である場合、がんの種類、標本内の悪性／良性細胞比率、及び腫瘍学に対して有用な他のがんの特徴に関して、情報を提供することができる。

分子テストラボ１８は、１又は複数の生検標本に対して遺伝子解析及び／又はプロテオーム解析を行う。この解析は、例えば、マイクロアレイ又は他の分析試料を用いて分子マーカの特定セットのレベルを判定することに続いて、入力としてこれらのレベルを用いて結果を計算することを対象とし得る。この結果は、例えば、がんのタイプ、関連する分子の信号伝達する経路又はネットワークの活動レベル、又は同様のものを示すことができる。さらに、又は別法として、遺伝子シーケンシング手法を適用して、ＤＮＡ及び／又はＲＮＡシーケンスを測定することができ、場合により、組織の全ゲノム（すなわち、全ゲノムの９５％以上の配列を決定するように通常定義される、全ゲノムシーケンシング又はＷＧＳ）を含むこれ以下を測定することができる。いくつかの実施形態において、（例示的な例として）腫瘍内の良性組織及び悪性組織に関して別個の遺伝子プロファイルを提供するために、個々の細胞からＤＮＡ又はＲＮＡの配列を決定することが考えられる。例えば、Navinらによる“Tumour evolution inferred by single-cell sequencing”、Nature ボリューム472、ページ90‐95（2011）を参照されたい。ＷＧＳ又は同様のものにおいて生成されるシーケンシングデータセットは、大量であり、従来型の分子テストにおいて、及び／又は証拠となる遺伝学的特徴を発見することを目指して遺伝子データが検索される「発見」解析モダリティにおいて、使用されることがある。分子テストラボ１８の出力は、分子テスト情報２２である。

このようにして、テストの完了後、腫瘍医は、医用画像１２と、組織病理情報２０及び／又は分子テスト情報２２などの生検情報とを、提供される。いくつかのケースにおいて組織病理情報２０だけが生成され、一方、他のケースにおいて分子テスト情報２２だけが生成され、一方、さらに他のケースにおいて組織病理情報２０と分子テスト情報２２との双方が生成される。これらの種々のテストは継続的であってよく、例えば、腫瘍学的患者は、がんの最初の（すなわち、基準の）状態を評価するため、及び化学療法、小線源療法、放射線療法又は同様のものなどの１又は複数の処置を可能性として含む治療計画を腫瘍医が設計することを可能にするために、最初のイメージングと生検シーケンスとを受けることができることを、さらに理解されたい。治療中に間をおいて、さらなるイメージング及び／又は生検評価を行って、治療の有効性を評価することができ、治療が調整されることを可能にすることができる。別個のイメージングラボ１０、生検ラボ１４、組織病理ラボ１６及び分子テストラボ１８である図１の例示的なラボトポロジは、単に例示的な例であり、他のラボトポロジが採用されてもよいことを、またさらに理解されたい。例えば、単一のラボが組織病理と分子テストとの双方を行ってもよく、いくつかのケースにおいて、このラボがさらに生検を行ってもよい。他方、いくつかの実施形態において、生検ラボが、組織病理スライドを準備してもよく、組織病理ラボが、熟練の組織病理医により操作されるごくわずかの顕微鏡を有してもよい。別の例として、画像によりガイドされる生検処置の間に使用される介入イメージングシステムの操作を熟練の放射線科医に提供するのに有用となり得るように、医用イメージングラボ１０と生検ラボ１４とが組み合わせられてもよい。

通常、医用画像１２と生検情報２０、２２とは、別個に処理される。例えば、放射線科医は、腫瘍医により順序付けされたとおりに医用画像を取得し、関心のある特徴を輪郭付けるなどのいくらかの解析を行うことがある。それから、結果的に生じる医用画像は、精査のため、腫瘍医に渡される。同様にして、組織病理医又は他のラボ作業者は、腫瘍医からの指示に従って生検情報２０、２２を生成し、生検情報２０、２２もまた、精査のため、腫瘍医に転送される。それから、腫瘍医は、がんを診断することと治療計画を設計及び監視することとにおいて、このデータの流れ込みを検討する。

引き続き図１を参照し、イメージング視覚化ワークステーション３０を提供することによる上記従来アプローチの改良を本明細書に開示する。イメージング視覚化ワークステーション３０は、医療被検体から抽出された生検標本を医療被検体の医用画像と空間的に位置合わせするステップと、医用画像と生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、この組み合わせられた画像においてグラフィカル表現は生検標本の空間的位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、組み合わせられた画像をイメージング視覚化ワークステーションのグラフィカル表示装置に表示するステップと、を含む方法を実行するように構成される。例示的なワークステーション３０は、コンピュータ３４により具現化され、コンピュータ３４には、電子データ処理部（図示せず）と、例示的なキーボード３６、マウス又は同様のものなどの適切なユーザ入力装置とを含む。より一般的に、イメージング視覚化ワークステーション３０には、ノートブックコンピュータ；デスクトップコンピュータ；スマートフォン、タブレット型コンピュータ、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）若しくは同様のものなどのモバイル装置；インターネット及び／又はローカルの有線／無線のデータネットワークを介してアクセス可能なネットワークサーバコンピュータ；これらの種々の組み合わせ；又は同様のものを含むことができる。例示的な表示装置３２は単一の画面であるが、より一般的には、表示装置は複数の画面又は表示装置を含むことができ、例えば、同一の内容を表示する（ミラーリングする）ことができ、あるいは異なる内容を表示することができる（例えば、したがって、「仮想デスクトップ」が複数の表示装置にわたって広がる）。表示装置にはさらに、紙又は別の印刷媒体上に永続的な（白黒又はカラーの）画像を生成するプリンタ又は他の電子的マーキングエンジンを含んでもよい。さらに、イメージング視覚化ワークステーションの電子データ処理部は、ローカルとすることができ、例えば、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレット型コンピュータ又は同様のものの内部に置かれたシングルコア又はマルチコアのマイクロプロセッサと関連する電子コンポーネントとであってよく、あるいは、イメージング視覚化ワークステーションの電子データ処理部は、分散型の電子データ処理部として具現化されることができ、例えば、ワークステーションには、電子的データ処理を実行するネットワークサーバとの有線及び／又は無線のリンクを介して接続される「ダム端末」を含んでよい。

医用画像と生検情報とのシームレスな統合に関して開示される手法は、さらに、開示される処理及び視覚化を実行するように、例示的なコンピュータ３４又は他の電子データ処理装置により実行可能な命令を記憶した非一時的記憶媒体として具現化される。実行可能命令を記憶した非一時的記憶媒体には、例えば、ハードディスクドライブ若しくは他の磁気記憶媒体；光ディスク若しくは他の光学記憶媒体；フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）若しくは他の電子記憶媒体；又は同様のものを含むことができる。

引き続き図１を参照すると、生検情報を医用画像と統合するために、イメージング視覚化ワークステーション３０は、生検標本位置合わせモジュール４０を実装し、生検標本位置合わせモジュール４０は、医療被検体から抽出された各生検標本と医療被検体の医用画像とを空間的に位置合わせする。空間的位置合わせは、生検ラボ１４により提供された生検標本４２に関する位置情報を利用する。この情報は、変化する可能性があり、したがって、空間的位置合わせの変化レベル（すなわち、撮像された領域に対する生検標本それぞれの空間的位置特定の変化レベル）を提供する。いくつかの実施形態において、位置特定情報４２は、単に、どの病変から生検標本が抽出されたのかを識別する。このケースにおいて、生検標本位置合わせモジュール４０は、生検標本を、この生検標本が抽出された病変と関連付けることによって、生検標本を空間的に位置合わせする。他の実施形態において、位置特定情報４２は、さらに詳細であり、例えば、生検標本を得るように位置付けられた介入器具から取得された介入画像を場合により含む。こうしたケースにおいて、生検標本の空間的位置合わせは、より正確になり得る。空間的位置合わせの後、ワークステーション３０により実装される医用画像／生検情報統合モジュール４４が、医用画像１２と生検標本から生成された情報２０、２２のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成し、この組み合わせられた画像において、グラフィカル表現は生検標本の空間的位置合わせに基づいて空間的に描画される。ワークステーション３０により実装される画像表示モジュール４６が、組み合わせられた画像を表示装置３２に表示する。

このアプローチは、腫瘍医がイメージング及び生検情報を同時に検討することを可能にする統合された表示を、統合されたユニットとして提供する。その上、本明細書において例示的な例に開示されるとおり、この組み合わせは、イメージング単体か又は生検単体かのいずれかにより提供される情報を上回り超える情報に相乗的に強化することができる。例えば、イメージングにより提供される、より詳細な空間的情報を活用して、生検情報の空間的内容を拡大することができる。反対に、生検情報を使用して、一見したところ均質のような病変を不均質のコンポーネントに分解することができる。

引き続き図１を参照し、さらに図２乃至図５を参照して、生検標本が抽出された病変を識別することに位置情報４２が限定されるいくつかの例示的な例を説明する。このケースにおいて、空間的位置合わせモジュール４０は、生検標本を、医用画像１２の中の病変の描写に関連付ける。このことは、放射線科医が通常１又は複数の関心のある病変を輪郭付けし、あるいはその他の方法で区分けし、さらに、生検ラボにより提供される位置情報４２は、生検標本が抽出された病変の識別を含むため、容易である。例えば、図２は、２つの病変L1、L2を有する胸部BRを示す。双方の病変から生検標本を収集する生検処置が図に示されており、介入器具先端が（生検針を表す線によって図に）示されている各病変の標本を抽出している。例示的な例において、分子テスト及び／又は組織病理が各病変L1、L2の生検標本に適用されて、それぞれの病変の中の抗原Ki-67の発現レベルが判定される。Ki-67は、がん増殖に関連付けられる細胞増殖マーカである。したがって、Ki-67レベルは、がんの悪性度、すなわち、どれほどの速さでがんが広がるか又は転移するかを示すものであることが予期され得る。図３は、病変L1、L2（明りょうさのため、図３ではラベル付けされていないが、図２と同等である）を示し、かつ測定されたKi-67発現レベルをグラフィカル表現として示す、医用画像の一例を示す。このグラフィカル表現において、各病変は、病変に近い位置に数字で注釈を付けられている（具体的には、図３の例における病変の上部に、テキスト注釈“Ki-67=〜〜〜〜”を用いており、ここで、“〜〜〜〜”は定量的なKi-67発現レベルを総称的に表す）。図４は、別のグラフィカル表現を示しており、このグラフィカル表現において、生検により特定される各病変に関するKi-67レベルは、疑似色付け又は強調表示によって示されている。疑似色付けにおいて、カラースケールが、Ki-67レベルを示すように使用される（例えば、赤はスケール上で最も高いKi-67レベルを示すことができ、青はスケール上で最も低いKi-67レベルを示すことができる）。強調表示において、病変の輝度又はテクスチャが、Ki-67レベルを示すように設定される。強調表示は、グラフィカル表示装置３２が白黒の表示装置である場合に有用である。色付け又は強調表示は、生検標本から生成される情報（すなわち、この例におけるKi-67発現レベル）によって決定される。図４の画像はさらに、擬似色付け又は強調表示とKi-67発現レベルとの間の対応を示すスケール凡例を左下隅に含む。スケール凡例はさらに、このレベルを超えると病変はがんの疑いがある又はがんのタイプであるとみなされるKi-67発現レベルを示す閾値を示す。図４に見られるとおり、病変L2（再びになるが、図２にラベル付けされている）は、病変L1よりも実質的に高いKi-67発現レベルを有する。図５は、さらに別のグラフィカル表現を示し、このグラフィカル表現において、疑似色付け又は強調表示は２値の方法で適用され、すなわち、生検情報により示されるような懸念に関して閾値を上回るKi-67発現レベルを有するいかなる病変（すなわち、この例における病変L2）も疑似色付け又は強調表示され、一方、閾値を上回るKi-67発現レベルを有さないいかなる病変も疑似色付け又は強調表示されない。このグラフィカル表現は、図３及び図４のアプローチと比較するとより少ない情報を提供するが、病変L2の中の高いKi-67発現レベルに対して腫瘍医の注意を引く可能性が高くなる。

生検標本が病変に空間的に位置合わせされる（すなわち、関連付けられる）システムのオペレーションのより一般的な例は、以下のとおりである。腫瘍医が、医用画像をロードする。イメージングデータにおいて、病変Lは、画像特徴ベクトルP_I(L)=[I₁，I₂，…，I_f]^Tにより特徴付けられる（ここで、f個のイメージングの特徴I₁，I₂，…，I_fがベクトル内に存在し、上付き文字の“T”は転置行列を表す）。画像は、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ）から適宜ダウンロードされる。同一の患者、かつ同一の病変に関して、腫瘍医は、分子テスト結果P_M(L)=[M₁，M₂，…，M_g]^Tをロードする（ここで、g個の分子テスト結果がベクトル内に存在し、上付き文字の“T”は再び転置行列を表す）。分子テスト結果ベクトルP_M(L)は、病変Lから抽出された１又は複数の生検標本に対して実行された分子テストの全体セットのサブセットとなり得ることに留意されたい。２つの特徴ベクトルP_I(L)とP_M(L)との相関が、空間的位置合わせモジュール４０により提供される。いくつかの実施形態において、医用画像が表示され、さらに腫瘍医が特定の病変Lを（例えば、マウスを用いて病変Lをクリックすることによって）選択するとき、特徴ベクトルP_I(L)とP_M(L)との内容が、問い合わせられ、ポップアップの表又は他の適切な表現として提示される。

生検標本が病変に空間的に位置合わせされる（すなわち、関連付けられる）システムのオペレーションの、別の、より具体的な例が、以下のとおりである。この例は、イメージングの特徴、すなわち血管ボーラス注入を用いたＭＲＩにより測定されたブルーミングインデクス（ＢＩ）と、分子テスト結果、すなわち血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）レベル情報とを、統合する。ブルーミングは、ある時間にわたる腫瘤の縁の特徴付けである。ブルーミングは、急速に強調される腫瘤を形容するものであり、最初に鮮明に描出される境界が、造影剤のボーラス注入の数分後に鮮明でなくなる。縁が背景に対してぼやける度合が、存在するブルーミングの量を示す。ブルーミングの度合は、血管形成に対して正の相関があると予期される。ブルーミングの早期の兆候は、造影後画像と造影前画像とから導出される減算画像において低レベルの周囲の強調を検出することによって、評価されることができる。ピーク強調において（又はその付近で）生じる単一の予め構成された造影後画像を用いることで、モーションの悪影響と他の時間変化による画像アーチファクトとを低減する。ブルーミングインデクス（ＢＩ）は、[0，25]の範囲の中の整数値として計算される。Pennらによる“Morphologic Blooming in Breast MRI as a Characterization of Margin for Discriminating Benign from Malignant Lesions”、Acad Radiol 2006、13:1344-1354や、Fisherらによる“Is the 'blooming sign' a promising additional tool to determine malignancy in MR mammography?”、Eur Radiol（2004）14:394-401を参照されたい。より高いＢＩ値は、より大量の又はより高い度合のブルームを示す。このイメージングテストの下、病変は、BI≧7である場合に疑わしいとみなされる。ブルーミングインデクスは、閾値サイズより大きい（例えば、8mmより大きい）すべてのあり得る病変に対して、取得の主要なプレーンにおいてスライス単位で評価される。疑わしいあり得る病変が隣接するスライスと重なるとき、これらは３次元のクラスタにマージされる。

血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）は、脈管形成及び血管形成を刺激する細胞によって生み出されるシグナルタンパク質である。ＶＥＧＦは、血液循環が不十分なときに組織への酸素供給を回復するシステムの一部である。ＶＥＧＦの通常の機能は、肺発生の間に新しい血管を作成し、けがの後や筋肉を使う運動（muscle following exercise）の後に新しい血管を作成し、閉鎖血管を迂回するために新しい血管（側副循環）を作成することである。しかしながら、ＶＥＧＦが過剰に発現されるとき、ＶＥＧＦは疾患に寄与する可能性がある。固形がんは、十分な血液供給なしには、限られたサイズを超えて成長することができず、ＶＥＧＦを発現することができるがんが、成長し、転移することができる。ＶＥＧＦの過剰発現は、目の網膜と身体の他の部位とにおける血管疾患を引き起こす可能性がある。ベバシズマブなどの薬が、ＶＥＧＦを抑制することができ、こうした疾患を制御し、あるいは遅らせることができる。

大きいブルーミング因子（ＢＩ）とＶＥＧＦ過剰発現との双方が、いくつかのがんに関連付けられる速い血管形成速度に結び付けられるため、ＢＩとＶＥＧＦレベルとがいくらかの相関を有すると予期することが合理的である。図３〜図５に示される表示などの組み合わせられた画像表示（しかしながら、ＶＥＧＦとブルーミングインデクスとに関連付けられている注釈付きの値、疑似色付け又は強調表示を有し、例えば、ＶＥＧＦに対して数値を、ＢＩに対して疑似色を用い、あるいは逆もまた同様である）を採用することによって、腫瘍医は、双方のメトリクスを容易に評価して、速いがん成長を示す速い血管形成速度の確証を提供することができる。ＶＥＧＦ発現レベルは、種々の手法を用いて生検に基づいて評価することができる。組織病理学アプローチにおいて、生検標本は、ＶＥＧＦを定量的に評価するために、トレーニングを受けた病理学者により顕微鏡下で染色され、検査される。別法として、実質的に同等な情報を、遺伝子シーケンシングデータから得ることができる。１つのアプローチにおいて、ＶＥＧＦ経路の中のすべての遺伝子の読み出しが、生検標本から生成されるシーケンシングデータから得られ、相互の関連付けが、ゲノム（例えば、トランスクリプトーム又はメチル化）の特徴ベクトルとイメージングの特徴ベクトル（例えば、上記で説明されたようなブルーミングインデクス、及び、場合により、腫瘍ボリューム及び／又は形状などの他の関係する特徴）とを対照させて行われる。各患者について、相関値に代わって、相関ベクトルが生成される。

別の例として、イメージングは、細胞接着に関連付けられた画像テクスチャリングと細胞接着に関連付けられた分子マーカとを相互に関連付けることができる。細胞機能の１つに、細胞を、表面、細胞外気質又は別の細胞に、細胞接着分子を用いて結び付けることがある。セレクチン、インテグリン及びカドヘリンなどに関係する複数の遺伝子（又は、発現されたときは、タンパク質）が存在する。適切な接着が多細胞性構造を維持し、この機能の異常調節が腫瘍形成に結び付けられることが予期される。これらの分子は、さらに、シグナル変換に関係する。生検の面では、ゲノムの特徴は、接着におけるそれらの役割に基づいて評価することができる。例えば、ゲノムベクトルが、すべての接着分子のレベルを含むことができる。イメージングの面では、或る数組の接着分子と撮像された腫瘍の中の結果的に生じる不規則なテクスチャとの間の相関を識別するように、種々のタイプのテクスチャの特徴が適切に評価される。反対に、臨床医が、特定のテクスチャタイプなどの或るイメージングの特徴に気付いた場合、これを腫瘍生検標本のシーケンシングに基づいてさらに調査して、接着に関連付けられた分子の特徴を生成することができる（例えば、ちょうど説明されたようなゲノムベクトルとして表現される）。この例において、生検標本から生成された情報（すなわち、接着関連の遺伝子のゲノムベクトル、又はその情報から導出される結果、例えば、接着関連の経路又はネットワークに関する活動レベルなど）が、図３の例のように数値的に適切に表示され、擬似色付け又は強調表示などの画像強調が、調査下の特定のテクスチャタイプを提示する画像の領域を示すように適切に使用される。このようにして、臨床医は、テクスチャ的に表される生検情報により示される接着機能の異常調節と強調表示又は疑似色付けにより示される画像テクスチャリングとの間に正の相関関係が存在するかどうかを容易に評価することができる。

前述の例において、生検標本は、病変に対して空間的に位置合わせされている（すなわち、関連付けられている）。しかしながら、利用可能な位置情報４２が十分である場合、生検標本の空間的位置合わせは、より精細な粒度にすることができ、例えば、生検標本は、病変の特定部分に関連付けられることができる。こうした方法のいくつかの例は、下記のように行うことができる。

図６〜図８を参照し、中空生検針を用いて得られた生検コア５０を示す。図６に示されるとおり、生検コア５０は長さL_coreを有し、生検コア５０を区分化することによって、６つの生検標本S₀、S₁、S₂、S₃、S₄、S₅及びS_Rが生成される。図７に示されるとおり、生検コア５０は、軌道５２に沿って病変Lに中空生検針を押し入れることによって得られる。病変Lは、切形ではないが幅W_bの有限の変わり目を有する境界を有する（いくつかの他の例において、病変境界は切形であり得る）。区分化を行うことにおいて、熟練の技師は、顕微鏡下で生検コア５０の標本を抽出し、これにより、幅W_bの変わり目を識別することができる。この観察に基づいて、技師は、境界幅W_bの中心において生検標本S₀を得るように、及び病変Lにおいて次第により深い深さで生検標本S₁、S₂、S₃及びS₄を得るように、区分化を行う。さらに、病変Lの外側からの組織が利用可能であるとき、技師は、基準生検標本S_Rを得る。このようにして、生検標本S_R、S₀、S₁、S₂、S₃及びS₄が、生検標本のラインを形成する。このケースにおいて、図１の位置情報４２には、標本S₀が病変Lの境界に位置する（したがって、空間的位置合わせに対する基準特徴を提供する）という情報と、既知の生検針軌道５２と、生検コア５０の既知の長さL_coreと、この長さに沿った生検標本S_R、S₀、S₁、S₂、S₃及びS₄の既知の位置とを含む。図８に示すとおり、この情報は、医用画像１２の中の病変Lの描写に対して生検コア５０並びに生検標本S_R、S₀、S₁、S₂、S₃及びS₄それぞれを空間的に位置合わせするのに十分である。

図９を参照し、生検標本を空間的に位置合わせするための別のアプローチを説明する。このアプローチは、介入画像を利用する。既に論じられているとおり、医用画像１２は、臨床解析での使用向けに設計され、そのようなものとして、典型的には高い空間解像度を有し、かつ／あるいは証拠となる情報を作り出す（脈管造影剤ボーラス注入などの）コントラストメカニズムを採用する。この例において、生検標本は、画像によりガイドされる生検処置によって取得される。画像のガイドにおいて採用される介入イメージングシステムは、通常、比較的低い解像度を有する。この低い解像度は、十分な解像度を有する生検針の先端と病変とを解像して病変の中に針先端を正確に位置付けるのに十分なものである。その上、介入イメージングは、通常、特別なコントラストメカニズムを採用しない（しかしながら、介入器具の先端の上又は中に配置かれた微小コイル又は他のアクティブマーカ若しくはパッシブマーカの追跡の使用が考えられる）。したがって、画像によりガイドされる生検処置の間に得られる介入画像は、大抵は臨床的価値をほとんど有さないか又はまったく有さず、画像によるガイドを除いて通常は利用されない。しかしながら、図９の空間的位置合わせアプローチにおいて、組織抽出位置における介入器具を示す介入画像６０が、（少なくとも部分的に）位置情報４２として空間的位置合わせモジュール４０に供給される（図１参照）。オペレーション６２において、医用画像１２の中の生検された病変の描写が、手動で（例えば、手動で病変の輪郭を付けることによって）か又は自動的にかのいずれかで、あるいは半自動的なアプローチによって、区分けされる。オペレーション６４において、介入画像６０が、同様にして、生検された病変と介入器具先端とを描出するように区分けされる。オペレーション６６において、医用画像１２と介入画像６０とが、この２つの画像内の区分けされた生検された病変を整合することによって空間的に位置合わせされる。オペレーション６８において、中空生検針により抽出された生検コア（例えば、図６の生検コア５０）が、空間的に位置合わせされた介入画像の中の区分けされた器具先端に基づいて、医用画像の中で位置を特定される。（このことは、生検コア５０が抽出位置における中空生検針先端の内側に配置されるという認識に基づく。）オペレーション７０において、生検コア５０から区分化された個々の生検標本が、位置特定された生検コアとこの生検コアのラインに沿った既知の標本抽出位置（例えば、標本抽出位置S_R、S₀、S₁、S₂、S₃、S₄）とに基づいて、医用画像１２に空間的に位置合わせされる。

図１０を参照し、生検標本を空間的に位置合わせするためのさらに別のアプローチを説明する。このアプローチは、生検が医用画像１２を取得する前に行われる場合、及び生検処置が医用画像１２において病変の中に視認可能な生検瘢痕を残す場合に、適する。このケースにおいて、図１０のアプローチは下記のとおりである。最初、オペレーション８０において、生検処置が行われる。この生検処置８０が病変の中に生検瘢痕を残す。オペレーション８２において、生検瘢痕を視認可能とするようなイメージングモダリティを用いて、医用画像１２が取得される。オペレーション８４において、生検瘢痕が（再びになるが、手動の区分け、自動的な区分け又は半自動的な区分けを用いて）区分けされる。オペレーション８６において、生検標本が、区分けされた生検瘢痕、及び生検コアに沿った既知の生検コア区分位置（例えば、図６の標本抽出位置S_R、S₀、S₁、S₂、S₃、S₄）、並びに生検瘢痕と生検コアとの間の既知の空間的関係に基づいて、医用画像に空間的に位置合わせされる。この既知の関係は、正確に１対１となり得るものであり、すなわち、コアは、撮像された生検瘢痕に正確にマッチし得る。しかしながら、縮み又は他の既知の瘢痕歪みメカニズムを適応させるように空間的変換を採用することが別法として考えられる。

図６〜図１０を参照して説明される空間的位置合わせアプローチは、病変全体より小さい領域に対して、より精細な粒度の、生検標本の空間的位置特定を提供する。しかしながら、生検標本（例えば、図６〜図８の生検標本S₁、S₂、S₃、S₄）は、ラインに沿ったものに限られ、病変のボリュームをマップするものではない。しかしながら、本明細書に説明される実施形態において、生検標本が病変のボリューメトリック領域の特徴付けを提供することを可能にするように、医用画像１２により提供される空間的イメージングデータが利用される。

図１１を参照し、１つのアプローチにおいて、病変は、ほぼ球対称を有すると仮定される。したがって、生検標本S₁は、病変Lへの生検標本S₁の深さに対応する同等輪郭（isocontour）シェル９０を表すものであると仮定される。同様にして、生検標本S₂は、同等輪郭シェル９０の内側で、病変Lへの生検標本S₂の深さに対応する同等輪郭シェル９２を表すものであると仮定される。生検標本S₃は、同等輪郭シェル９２の内側で、病変Lへの生検標本S₃の深さに対応する同等輪郭シェル９４を表すものであると仮定される。最後に、最も深い生検標本S₄は、同等輪郭シェル９４の内側で、中央のほぼ球形のコア９６を表すものであると仮定される。病変Lの中に定義される４つの領域９０、９２、９４、９６は、生検コア５０から区分化された対応する４つの生検標本S₁、S₂、S₃、S₄から得られる生検情報に基づいて、適切に疑似色付けされ、強調表示され、あるいはラベル付けされる。より一般的に、生検標本を含む画像位置は、適切な仮定又は病変の空間的モデリングに基づいて、生検標本を含む隣接する（すなわち、接続された）領域に拡大される（図１１のケースでは、病変Lがほぼ球対称を有することが仮定され、ここで、完全な球対称からのずれは、完全な球対称からの病変Lの境界のずれに従う）。図１１は、その表示の上部に、種々の疑似色付け又は強調表示の意味を識別する凡例を示している。図１１はさらに、生検５０を示しており、４つの生検標本S₁、S₂、S₃、S₄をラベル付けしているが、これらのアイテムは、通常、腫瘍医に対して表示されないものであろう。

図１２及び図１３を参照し、病変にわたって離散的な生検標本を拡大するための別のアプローチが、（１）生検標本に空間的に位置合わせされた医用画像の位置において画像特性を識別すること、及び（２）生検標本に関連付けられた医用画像の領域を、識別された画像特性を有する医用画像の１又は複数の部分として定義することによって、行われる。図１２は、図６の生検コア５０から得られた生検標本S₂を用いた一例を示す。この例での医用画像の位置における画像特性は、病変Lの他の領域と比較して、より暗いコントラストで図に示されている。より一般的に、画像特性は、特徴的な強度レベル、特徴的なテクスチャリング若しくは他の微細形態学、画像シーケンスにおいて測定されるボーラス摂取の特定値、又は同様のものなどの、生検標本S₂の位置に存在する任意の関心のある画像の特徴とすることができる。生検標本S₂に関連付けられ、かつ生検標本S₂を含む領域の範囲を拡大するために、統合モジュール４４は、医用画像１２を検索して、この画像特性を（適切な許容範囲内で）同様に提示する画像の他の部分を識別する。図１２の例には、生検標本S₂の位置の画像特性を有する４つの区別できる部分又はサブ領域１００が存在することが分かる。図１３は、医用画像１２の変更されたバージョンを示し、このバージョンは、生検標本S₂からの生検情報を、生検標本S₂に関連付けられた識別された領域１００の疑似色付け又は強調表示として含む（図１３において、クロスハッチングによって図に示されている）。図１３の変更された画像はさらに、その右上隅に、疑似色付け又は強調表示の重要度を識別する凡例を含む。

図１４及び図１５を参照すると、生検標本から生成される情報には、生検標本とさらに医用画像の内容とから生成される情報を含むことができる。前述の別の方法において、生検標本から生成され、かつ変更された又は組み合わせられた画像上に表示される情報は、生検データとイメージングデータとの数学的な又は他の組み合わせにより生成される情報を構成することができる。図１４の例において、生検標本の処理は、病変組織に関する微小血管系情報を含む生検情報を生成するように用いられる。すでに言及されたとおり、血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）シグナルタンパク質は、血管形成速度を示す分子マーカであり、すなわち、より多くのＶＥＧＦ発現は、通常、より速い血管形成速度と相関する。血管形成速度がより速い領域は、より高い微小血管系密度を有することが予期され得る。生検標本が十分に大きい場合、病変Lへの種々の深さにおける生検標本S₁、S₂、S₃、S₄に関する微量血管系密度を測定することが、微小血管系情報を推定するためのより直接的なアプローチとなる（再びになるが、一例として、図６の例示的な生検コアを用いている）。図１１の概して球形のモデルを仮定すると、このことは、微小血管系密度を、病変Lの内側への深さの関数として推定することを可能にする。この詳細な微小血管系密度情報と医用画像１２により提供されるような病変Lの既知の構造とを用いて、病変Lに対する化学療法到達性（accessibility）の空間的マップを推定することができる。化学療法薬は微小血管系を介して届くと仮定されるため、化学療法到達性のマップは、（適切な大きさのスケーリングを用いた）病変に対する血液かん流マップとして考えることもできる。図１４は、病変Lに対する化学療法到達性を推定した空間的マップを医用画像１２の上に重ね合わせて含んだ、組み合わせられた画像を図で示している。この例において分かることは、化学療法到達（access）は病変Lの外側の部分に関して高く、病変のより深い内側で減少し、したがって、病変Lの最も内側の部分が最も低い化学療法到達を有することである。こうしたマップは、病変の深く内側（ここは、組織が停滞している可能性があり、あるいは部分的に壊死している可能性さえある）において微小血管系密度が低いことと、がんが増殖している病変Lの境界付近において微小血管系密度がより高いこととから、生じ得る。図１４はさらに、右上隅にスケール凡例を含む。

図１４にさらに表されている別の例は、化学療法ではなく小線源療法を計画することに適用される。小線源療法は、放射性シードからある時間にわたり放たれる放射線が悪性腫瘍を抑えることになるという見込みをもって、腫瘍の中又はその近くに放射性シードを植え込むことを伴う。このケースにおいて、生検標本から得られる関連する情報には、小線源療法放射線シードにより放出される放射線に関する病変組織の放射線吸収特性を含むことができる。例えば、放射線吸収特性は、放射線吸収係数、放射線に関する減衰係数、放射線に関する透過率係数又は同様のものとして定量化することができる。これらの値は、生検標本に対して適切な機器を直接用いて測定することができ、あるいは別法として、ルックアップテーブル又は同様のものを用いて組織タイプ及び／又は組織密度から特定することができる。図１４は、病変に対する小線源療法放射線シードそれぞれの最適な配置を医用画像の上に重ね合わせて示した、組み合わせられた画像を図で示している。最適な配置は、医用画像の中の病変の描写と病変組織の放射線吸収特性とに基づいて決定される。最適な配置は、所望される放射線被ばくを病変のボリュームにわたって与えるように選択され、病変の中の任意の個別の位置における被ばくが、（１又は複数の）放射線シードの近さと計算された吸収とに基づいて計算される（例えば、被ばくが計算されている位置から放射線シードを隔てる空間にわたる吸収特性の総体として計算される）。図１４において、小線源療法シードの最適な配置は、放射線シードを表すアイコン（すなわち、塗りつぶされた円形アイコン）を重ね合わせることによって示されている。

簡潔さのため、図１４は、化学療法到達マップと小線源療法シードの最適な配置との双方を表している。当然ながら、化学療法だけが検討される場合、小線源療法シード配置オーバレイは、適宜、計算されず、あるいは表示されない。同様にして、小線源療法だけが検討される場合、化学療法到達マップは、適宜、計算されず、あるいは表示されない。いくつかの実施形態において、化学療法と小線源療法との双方を計画することができ、このケースでは、図１４に示される表示が適切である。小線源療法だけが計画される場合、化学療法到達マップは、小線源療法シードの最適な配置と生検標本から特定される放射線吸収特性とに関して計算された推定される放射線量密度のマップで置換することができる。２つの具体的なマッピング例に言及しているが（図１４に示される化学療法到達マップと、最適な放射線シード配置に関して適切に計算された放射線量マップ）、こうした例は、病変に関して導出される特性のマップを計算するステップであり、導出される特性は生検情報と病変内の空間的位置とに依存する、ステップと、医用画像の上に重ね合わせられた導出された特性のマップを表示するステップと、を含む手順に一般化され得ることを、当業者は容易に認識するであろう。

図１５は別の例を示し、この例において、生検標本から推定される病変組織成長速度と医用画像１２により示されるような病変の現在のサイズ及び形状との組み合わせに基づいて、将来の腫瘍成長が予測される。生検標本から特定されるＶＥＧＦ発現レベルを、再び、成長速度予測に使用することができる。さらに、又は別法として、細胞増殖速度を示す他の分子マーカを測定することができる。別法として、生検標本S₀（病変Lの境界から取られるもの、図６参照）と生検標本S₁、S₂、S₃及び／又はS₄（病変Lの内側から取られるもの）との組織病理学的比較を使用して、病変境界における細胞増殖の速度をより直接的に評価することができる。（１又は複数の）生検標本から得られる細胞増殖速度と医用画像１２に示される現在の病変境界とから、将来の種々の時点について、１又は複数の将来の病変境界を予測することができる。図１５は、医用画像１２の上に重ね合わせられた、現在の病変及びその境界（実線であり、現在の境界は幅W_bの変わり目領域の中間部として取られる、図６及び図７参照）と１か月先（破線）及び３か月先（点線）に関して予測された将来の病変境界とを示す、組み合わせられた画像を示している。例示的な図１５において、医用画像１２は、予測された病変成長を強調するために、低減された強度で示されており、すなわち、図１５において「グレイ表示」されている。左下隅の凡例が、線の種類を特定している。

将来成長の推定は、生検標本から推定された細胞増殖速度に対するものであることに留意されたい。この速度は、生検処置の後で適用されるいかなる腫瘍学的治療も考慮しないことになる。したがって、例えば、治療計画が開始される前に生検処置が行われた場合、図１５に示される予測される病変成長は、治療なしで予測される成長を表す。それから、有益なワークフローが、治療計画を開始することになり、実際の腫瘍の画像を１か月先及び３か月先に取得することになる。それから、これらの画像と図１５に示される１か月後及び３か月後に予測された腫瘍サイズとの比較が、効果的なグラフィカルな、治療の有効性の指標を提供することになる。例えば、病変が成長しているが、図１５において予測された速度より遅い速度で成長している場合、このことは、治療が腫瘍の縮小を実際もたらしていないとしても、治療はいくらかの有効性を有することを示し得る（すなわち、治療は、腫瘍がそれほど急速に成長しないようにしている）。

本明細書に説明されている例は、例示目的のために提供されている。当業者は、例示的な例を本明細書に含む本開示を読んで理解すると、種々のタイプの腫瘍学的応用と種々の他の臨床的応用及び／又は獣医学的応用とに関して証拠となる他の相乗的な構成を提供するために、イメージング及び生検データをシームレスに統合するための開示されたイメージング視覚化ワークステーション及び／又は開示された手法を容易に採用することができる。例えば、開示された手法を心臓学に容易に適用して、心臓の画像（場合により、脈管造影剤ボーラスを採用して心臓と主要血管系とを通る血液を動的に撮像する）とナトリウム利尿ペプチドレベル（例えば、ＢＮＰ、ＡＮＰ又は同様のもの）の監視などの生検標本の処理により得られる心臓機能に関する情報とをシームレスに統合して、イメージングか又は生検かのいずれか単体によって得られた情報の補強又は拡張を提供することができる。

本発明は、好適な実施形態を参照して説明されている。明らかに、前述の詳細な説明を読んで理解した他者において、変更及び変形が生じることになる。本発明は、こうした変更及び変形が添付の請求項又はその均等物の範囲に入る限り、すべてのこうした変更及び変形を含むとみなされるべきものである。

Claims (15)

1. グラフィカル表示装置と電子データ処理部とを含むイメージング視覚化ワークステーションであり、該イメージング視覚化ワークステーションは、
   前記電子データ処理部が、医療被検体から抽出された生検標本と前記医療被検体の医用画像とを、前記医療被検体から前記生検標本が抽出されたその位置を表す前記医療被検体の前記医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、
   前記電子データ処理部が、前記医用画像と前記生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成する、組み合わせるステップであり、前記組み合わせられた画像において、前記グラフィカル表現は前記生検標本の前記の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、
   前記組み合わせられた画像を、前記イメージング視覚化ワークステーションの前記グラフィカル表示装置に表示するステップと、
   を含む方法を実行するように構成される、イメージング視覚化ワークステーション
   を含む装置。
2. 前記生検標本は、前記医療被検体の病変から得られ、
   前記空間的に位置合わせするステップは、前記生検標本と前記医用画像の中の前記病変の描写とを関連付け、
   前記組み合わせられた画像は、前記生検標本から生成された情報の前記グラフィカル表現と前記医用画像の中の前記病変の前記描写とを関連付ける、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記組み合わせるステップは、
   前記病変から抽出された前記生検標本から生成された前記情報を用いて前記医用画像の中の前記病変の前記描写にラベル付けするステップと、
   前記生検標本から生成された前記情報により決定される色又は強調表示を用いて前記医用画像の中の前記病変の前記描写を疑似色付け又は強調表示するステップと、
   のうち少なくとも１つを含む、請求項２に記載の装置。
4. 前記生検標本は、抽出された組織の区分を含み、前記空間的な位置合わせは、
   前記医用画像の中の基準特徴を識別するステップと、
   前記基準特徴に基づいて前記医用画像の中で前記抽出された組織の位置を特定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の装置。
5. 前記基準特徴は病変境界を含む、請求項４に記載の装置。
6. 前記基準特徴は生検瘢痕を含む、請求項４に記載の装置。
7. 前記生検標本は、介入器具を用いて得られ、介入画像が、前記生検標本を得るように位置付けられた介入器具から取得され、前記空間的な位置合わせは、
   前記医用画像と前記介入画像とを空間的に位置合わせするステップと、
   前記の空間的に位置合わせされた介入画像に基づいて前記医用画像の中で前記生検標本を位置を特定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の装置。
8. 前記組み合わせるステップは、
   前記空間的な位置合わせに従って、前記医療被検体から前記生検標本が抽出されたその部分を表す前記医用画像の領域を定義するステップと、
   前記領域を描出し、前記生検標本から生成された前記情報を示すように、前記医用画像の前記領域を変更するステップと、
   を含む、請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の装置。
9. 前記生検標本は、病変において種々の深さから抽出された生検標本のラインを含み、前記定義するステップは、
   各生検標本について、前記病変のサイズ及び形状に基づいて前記領域を定義するステップであり、前記の定義された領域は隣接する領域である、ステップ
   を含む、請求項８に記載の装置。
10. 前記定義するステップは、
    前記生検標本に空間的に位置合わせされた前記医用画像の位置における画像特性を識別するステップと、
    前記医用画像の前記領域を、前記の識別された画像特性を有する前記医用画像の１又は複数の部分として定義するステップと、
    を含む、請求項８に記載の装置。
11. 前記生検標本は、前記医療被検体の病変から得られ、前記生検標本から生成される前記情報は、病変組織成長速度を含み、前記組み合わせるステップは、
    前記医用画像の中の前記病変の描写と前記病変組織成長速度とに基づいて１又は複数の将来の病変境界を予測するステップと、
    前記医用画像の上に重ね合わせられた前記の予測された１又は複数の将来の病変境界を含む前記組み合わせられた画像を生成するステップと、
    を含む、請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の装置。
12. 前記生検標本は、前記医療被検体の病変から得られ、前記生検標本から生成される前記情報は、病変組織に関する微小血管系情報を含み、前記組み合わせるステップは、
    前記医用画像の中の前記病変の描写と病変組織に関する前記微小血管系情報とに基づいて前記病変に対する化学療法到達性の空間的マップを推定するステップと、
    前記医用画像の上に重ね合わせられた、前記病変に対する化学療法到達性の前記の推定された空間的マップを含む、前記組み合わせられた画像を生成するステップと、
    を含む、請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の装置。
13. 前記生検標本は、前記医療被検体の病変から得られ、前記生検標本から生成される前記情報は、小線源療法放射線シードにより放出される放射線に関する病変組織の放射線吸収特性を含み、前記組み合わせるステップは、
    前記医用画像の中の前記病変の描写と病変組織の前記放射線吸収特性とに基づいて前記病変に対する小線源療法放射線シードそれぞれの最適な配置を計算するステップと、
    前記医用画像の上に重ね合わせられた小線源療法放射線シードの前記最適な配置を含む前記組み合わせられた画像を生成するステップと、
    を含む、請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の装置。
14. 医療被検体から抽出された生検標本と前記医療被検体の医用画像とを、前記医療被検体から前記生検標本が抽出されたその位置を表す前記医療被検体の前記医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、
    前記医用画像と前記生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、前記組み合わせられた画像において、前記グラフィカル表現は前記生検標本の前記の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、
    前記組み合わせられた画像をグラフィカル表示装置に表示するステップと、
    を含む方法。
15. （ｉ）医療被検体から抽出された生検標本と前記医療被検体の医用画像とを、前記医療被検体から前記生検標本が抽出されたその位置を表す前記医療被検体の前記医用画像の領域を識別することによって、空間的に位置合わせするステップと、
    （ｉｉ）前記医用画像と前記生検標本から生成された情報のグラフィカル表現とを組み合わせて組み合わせられた画像を生成するステップであり、前記組み合わせられた画像において、前記グラフィカル表現は前記生検標本の前記の空間的な位置合わせに基づいて空間的に描出される、ステップと、
    （ｉｉｉ）前記の組み合わせられた医用画像をグラフィカル表示装置に表示するステップと、
    を電子データ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。

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