JP6479919B2 - 流動データの再構築 - Google Patents

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Description

本開示は概して、自動化または一部自動化された流動データの再構築に関する。
血管造影法は、画像診断方法に基づいて血管を表示するのに使用される一般的な方法である。X線検査による血管表示の改良のため、デジタルサブトラクション血管造影法(DSA)が開発されている。DSAは、骨組織または高密度軟組織環境で血管系を明瞭に視覚化するのに介入的放射線医学で使用されるX線技術である。対象の構造体または組織へ造影剤が導入された後の連続画像から「造影剤投与前画像」またはマスクを減算することにより、画像が作成される。これらの画像は、対象の構造体または組織の動きを経時的に示す時間分解または時間可変情報を提供するのに使用されうる。
血管造影画像からの流動情報の導出は、かなり長い間にわたって関心の的であった。現在の技術では、一連の心臓位相での高フレームレート時系列において静止Cアーム位置で取得される二次元(2D)DSA画像を利用する。その際に大部分の方法では、フレームごとの造影剤変化の規模および方向を表すベクトルを導出するオプティカルフローアプローチを使用する。2D方法は広く議論されてきたが、血管系の重複が難題であり、移植片が存在すると一般的に不具合が見られる。
流動データの再構築を容易にするための技術が、ここに記載される。一態様によれば、フレームワークは四次元投影画像データセットを受信し、画像データセット中の一対以上の時間的隣接投影画像を記録する。記録された対に基づいて二次元(2D)流動マップが決定されうる。2D流動マップの各ピクセルは、流動規模と二次元流動方向(u’,v’)とを表す第1流動ベクトルを包含しうる。それからフレームワークは心臓位相に従って2D流動マップを分類し、分類された流動マップに基づいて三次元(3D)流動マップを再構築する。3D流動マップの各ボクセルは、流動規模と3D流動方向(x’,y’,z’)とを表す流動ベクトルを包含しうる。
この要約は、以下の詳細な説明でさらに後述される発想の選択を簡単な形で導入するために設けられる。請求される主題の特徴または本質的特徴を特定することは意図されず、請求される主題の範囲を限定するのに使用されることも意図されていない。さらに、請求される主題は、本開示の一部に記される短所のいずれかまたはすべてを解決する具体例に限定されるわけではない。
本開示とその付随の態様とは、添付図との関連で検討されると以下の詳細な説明の参照によってより良く理解されるので、その完全な認識が容易に得られるだろう。さらに、同様の要素および特徴に言及するのに図面全体で同じ数字が使用されることが注意されるべきである。
例示的な画像形成システムを図示するブロック図である。 流動データを再構築する例示的な方法を示す。 内頸動脈により供給される患者の脳血管系の三次元(3D)血管造影画像(または4D DSA)の時系列を示す。 二つの連続時点での投影画像PおよびPt+1を示す。 立体V4Dに記録された後の立体V4Dt+1を示す。 2D流動マップを位相ビンに分類するのに心電図(ECG)トレース信号がどのように使用されるかを図示している。 内頸動脈の根元で識別可能である例示的な時間‐造影剤濃度(TCC)曲線を示す。 四次元(4D)DSAデータに基づいて実施される位相ビニングの概略図である。 例示的な断層撮影再構築技術を図示している。
以下の説明では、本発明の実施形態の完璧な理解を提供するため、具体的な構成要素、装置、方法等の例のような、多数の具体的詳細が提示される。しかしながら、本発明の実施形態を実践するのに具体的な詳細が採用される必要がないことは、当業者には明白であろう。他の事例では、本発明の実施形態を不必要に分かりにくくすることを回避するため、周知の材料や方法が詳細に説明される必要がなかった。本発明は様々な変形や代替形が可能であるが、その具体的な実施形態が例として図面に示され、ここで詳細に説明される。しかしながら、開示された特定の形態に本発明を限定する意図はなく、逆に本発明の趣旨および範囲に含まれるすべての変形、同等物、代替例が本発明に含まれることが理解されるべきである。
ここで使用される「X線画像」の語は、可視X線画像(例えば、ビデオ画面に表示されるもの)またはX線画像のデジタル表現(例えば、X線検出器のピクセル出力に対応するファイル)を意味する。ここで使用される「治療中X線画像」の語は、放射源がオンとオフのいずれかである時を含めて介入的処置の治療送達段階中の何らかの時点で捕捉される画像を指す。時には説明の便宜上、コーンビームCT(CBCT)画像形成データが例示的な画像形成モダリティとしてここで使用されうる。しかしながら、X線放射線写真、MRI、CT、PET(陽電子放射断層撮影)、PET−CT、SPECT、SPECT−CT、MR−PET、3D超音波画像、その他を含むがこれらに限定されないいかなるタイプの画像形成モダリティからのデータも、本発明の様々な実施形態に使用されうることが認識されるだろう。
他に記載がなければ以下の記述から明白となるように、「分割」、「生成」、「記録」、「決定」、「整合」、「配置」、「処理」、「計算」、「選択」、「推定」、「検出」、「追跡」、その他などの語は、コンピュータシステムのレジスタまたはメモリ内の物理(例えば電子)量として表現されるデータを操作して、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタや他のこのような情報記憶手段、送信または表示装置で物理量として同様に表現される他のデータに変換するコンピュータシステムや類似の電子計算装置の動作およびプロセスを指す。ここに記載される方法の実施形態は、コンピュータソフトウェアを使用して具体化されうる。認定の規格を遵守するプログラミング言語で書かれた場合、方法を具体化するために考案された命令シーケンスは、様々なハードウェアプラットフォームでの実行のため、および様々なオペレーティングシステムへのインタフェース接続のためにコンパイルされうる。加えて、本発明の実施形態は、特定のプログラミング言語を参照して説明されることはない。本発明の実施形態を具体化するのに様々なプログラミング言語が使用されうることが認識されるだろう。
ここで使用される際に、「画像」または「画像データ」の語は、個々の画像要素(例えば、2D画像のピクセルと3D画像のボクセル)で構成される多次元データを指す。画像は例えば、(コーンビーム)計算断層撮影、磁気共鳴画像形成、超音波、または当業者に周知の他の医用画像形成システムにより収集される被験者の医用画像でありうる。例えば遠隔検知システム、電子顕微鏡検査等のような非医用状況から画像が提供されてもよい。画像はRからRまたはRへの関数として考えられるが、発明の方法はこのような画像に限定されず、例えば2D像または3D立体などいかなる次元の画像に適用されてもよい。2または3次元画像について、画像の領域は一般的に2または3次元矩形アレイであり、各ピクセルまたはボクセルは、一組の2または3本の相互直交軸線を参照して処理されうる。ここで使用される「デジタル」または「デジタル化」の語は、デジタル取得システムを介して、またはアナログ画像からの変換を介して取得されるデジタルまたはデジタル化フォーマットでの画像または立体を適宜指す。
従来の2D方法が直面する問題を緩和するため、本フレームワークは、血液または造影剤混合物の流動方向についての時間可変3D表現を生成する回転方式でDSAデータを取得する。一般的な形において、このような4D−DSAデータは、視覚検査のための定性ツールとしてのみ使用される。それにもかかわらず、取り入れられる造影剤の動力学により、所与の心臓位相についての造影剤または血流混合物の方向などの定量メトリクスを評価することが可能である。
2D流動ベクトルを導出するための従来の方法は一般的に、投影図の空間的造影剤変化と時間枠の間の造影剤変化の両方を取り入れて、各投影画像ピクセルについての2D流動ベクトルが結果的に得られるオプティカルフローのアプローチを使用する。回転式取得での投影フレーム(1.5度まで)の間の角度差のため、適用の際にこの方法は成功しないだろう。
回転式に取得された投影画像からの3D流動ベクトル視覚化を取り入れるため、位相ビニング再構築に先立って、2D連続投影フレームからの流動ベクトルが最初に定量化される。本フレームワークの一態様は、既存の4D−DSAデータセットから心臓位相に固有の造影剤または血液混合物3D流動マップを生成する。3D流動マップの各ボクセルは、3D流動方向(x’,y’,z’)と流動の規模とを表す流動ベクトルを包含しうる。角度差を説明するため、4D−DSAデータセットの時間的隣接投影画像が最初に記録される。それから、記録された投影画像の間の流動ベクトルを決定するため、投影型流動計算が実施されうる。流動ベクトルに基づいて3D流動マップが再構築されうる。以上および他の例示的な特徴や利点が、ここで、より詳細に説明される。
図1は、例示的な画像形成システム100を図示するブロック図である。画像形成システム100は、ここに記載されるフレームワークを具体化するためのコンピュータシステム101を含む。コンピュータシステム101はさらに、有線または無線ネットワークを経て画像形成装置102とワークステーション103とに接続されうる。画像形成装置102は、磁気共鳴(MR)スキャナ、X線またはCTスキャナなどの放射線医学スキャナでありうる。幾つかの具体例において、画像形成装置102は、患者の身体または対象の構造体の多様な図から再構築される立体または3Dデータセットを取得するのに、コーンビームCT(またはCアームCT、コーンビーム立体CT、フラットパネルCT等)画像形成技術を採用する。画像形成装置102は、例えば、患者の身体の周囲で回転して多数の図を表す個々の画像を取得するCアームに取り付けられたスキャナを含みうる。画像形成装置102の多様な具体例は、例えば、固定室Cアーム、可動Uアーム、可動Oアーム、可動Cアーム、その他を含みうる。
コンピュータシステム101は、デスクトップパーソナルコンピュータ、ポータブルラップトップコンピュータ、別のポータブル装置、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバ、記憶システム、専用デジタル機器、またはデジタルデータアイテムの集合体を記憶するように構成されている記憶サブシステムを有する別の装置でありうる。一具体例において、コンピュータシステム101は、一つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体105(例えば、コンピュータ記憶手段またはメモリ)と、出力装置108(例えば、モニタ、ディスプレイ、プリンタ等)と、様々な入力装置110(例えば、マウス、キーボード、タッチパッド、音声認識モジュール等)に入出力インタフェース121を介して結合されるプロセッサまたは中央処理ユニット(CPU)104を包含する。コンピュータシステム101はさらに、キャッシュなどのサポート回路と電源とクロック回路と通信バスとを含みうる。またさらに、コンピュータシステム101は、高性能グラフィック機能をサポートするグラフィック処理ユニット(GPU)などのグラフィック制御チップを備えうる。
本技術は、様々な形のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、またはこれらの組み合わせで具体化されうることが理解されるはずである。一具体例において、ここに記載される技術は再構築ユニット106により具体化される。再構築ユニット106は、非一時的コンピュータ可読媒体105で実体的に具現されるコンピュータ可読プログラムコードを含みうる。非一時的コンピュータ可読媒体105は、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、磁気フロッピーディスク、フラッシュメモリや他のタイプのメモリ、またはこれらの組み合わせを含みうる。コンピュータ可読プログラムコードは、画像形成装置102からの画像データを制御および/または処理するためCPU104により実行される。
それゆえ、コンピュータシステム101は、コンピュータ可読プログラムコードを実行する時に専用コンピュータシステムとなる汎用コンピュータシステムである。コンピュータ可読プログラムコードが特定のプログラミング言語およびその具体例に限定されることは意図されていない。ここに含まれる開示の技術を具体化するのに様々なプログラミング言語およびその符号化が使用されうることが認識されるだろう。コンピュータシステム101はまた、オペレーティングシステムとマイクロ命令コードも含みうる。ここに記載される様々な技術は、マイクロ命令コードの一部として、またはアプリケーションプログラムやソフトウェア製品の一部のいずれか、あるいはその組み合わせとして具体化され、これはオペレーティングシステムを介して実行される。追加データ記憶装置および印刷装置など、他の様々な周辺装置がコンピュータシステム101に接続されうる。
ワークステーション103は、コンピュータと、キーボードやディスプレイなど適切な周辺装置とを含み、システム100の全体とともに作動しうる。例えば、画像形成装置102により収集される画像データがワークステーション103に表示されてディスプレイで視認されうるように、ワークステーション103は画像形成装置102と通信しうる。ワークステーション103は、放射線技師や他の熟練ユーザ(例えば、医師、技術者、オペレータ、科学者等)が画像データを操作することを可能にするユーザインタフェースを含みうる。例えば、ユーザは、ユーザインタフェースを介して、画像データ内で対象の構造体や領域を特定するか、既定の記述子を使用して対象の構造体または領域に注釈を付けてもよい。さらに、ワークステーション103は、処理または再構築された画像データを表示するためコンピュータシステム101と直接的に通信してもよい。例えば、放射線技師は、表示された処理済み画像データの表現を相互作用的に操作して、様々な視点から、また様々な読み取りモードでこれを視認することができる。
図2は、流動データを再構築する例示的方法200を示す。例示的方法200は、図1を参照して前に記載されたコンピュータシステム101の再構築ユニット106により具体化されうる。以下の記述では、図1に記載された特徴には同様の数字を使用して言及が行われることに注意すべきである。
202では、再構築ユニット106が時間可変画像データに基づいて4D DSA再構築を実施し、対象オブジェクトの4D(または時間分解3D)DSAデータセットV4Dを生成する。4D DSAデータセットV4Dは、対象オブジェクトの血管様構造体へ注入された造影剤の流動や動力学についての位相情報を表す。4D DSAデータセットV4Dは、通過中のいかなる時点でも、そしていかなる所望の視認(または投影)角度でも、血管様構造体を通過する造影剤ボーラスの視認を可能にする3D血管造影立体画像の時系列を含みうる。一組の時間‐造影剤濃度(TCC)曲線が、4D DSAデータセットV4Dから抽出されうる。各TCC曲線は、所与の画像要素(例えば、2Dデータのピクセル、3D立体のボクセル)について、造影剤密度、そして心臓位相に関する情報を提供し、個々の投影画像を立体領域へ再投影することにより生成される。
対象オブジェクトは、患者や被験者の脳、心臓、脚、腕、その他の一部分など、研究や検査のために特定される何らかの生物オブジェクトでありうる。対象オブジェクトは、一つ以上の血管様構造体(例えば、血管、動脈、血管樹、血管網等)を含む。一つ以上の血管様構造体は、伝播を経時的に観察するため造影剤や媒体が充填されうる動的または時間可変構造体でありうる。幾つかの具体例では、対象オブジェクトに埋め込まれる装置(例えば分流装置)の静的(つまり非一次的)3D画像データも再構築される。
時間可変画像データは、画像形成装置102を使用して回転スキャンまたは角度取得を実施することにより取得される一組のデジタル化2D DSA投影画像でありうる。減算投影画像のシーケンスが画像形成装置102を介してX線遅延とともに取得されて、混濁を含む心臓位相をできる限り多く捕捉する。より詳しく記すと、マスク画像データセットは、対応する時間可変の造影剤充填投影画像データセットから減算されうるように画像形成装置102を介して最初に取得されうる。マスク画像は単に、研究される照射対象オブジェクトの血管様構造体を充填するように造影剤(または媒体)が投与される前の同じエリアの画像である。実際の角度および時間可変2D投影データは、造影剤の最初の流入が可視状態となった際に血管様構造体への造影剤の注入の前後に開始される造影増強取得に基づいている。マスクおよび充填行程の両方が同じ取得軌道を辿りうる。軌道は、3D DSAの視野(FOV)範囲全体を含みうる。
画像形成装置102は、単一、二重、または多数の画像形成面を含むスキャナまたはCアームシステムでありうる。例えば、画像形成装置102は、少なくとも一対のX線源およびX線検出器を含むフラットパネル型X線スキャナでありうる。代替的に、画像形成装置102は、少なくとも一対のX線源およびX線検出器をカバーする回転式CTガントリを含みうる。他の具体例において、画像形成装置102はMR投影スキャナである。また他の具体例において、画像形成装置102は、少なくとも一対の光源および光学検出器をカバーする回転式光学CTガントリである。角度サンプリング超音波など、他のタイプの画像形成装置102も使用されうる。各角度位置で単一の画像が取得されうる。代替的に、連続画像記録を実施する必要性を回避するように、時間遅延を含む二つの画像が各角度位置で取得される。
図3は、内頸動脈により供給される患者の脳血管系の三次元(3D)血管造影画像(または4D DSA)302を時系列で示す。画像302は、単一の回転画像形成面により取得される時間可変画像データに基づいて再構築された。単一の回転面Cアームシステムにより取得される時間可変画像データの4D−DSA再構築を実施するための方法は、2014年6月12日に出願された米国出願第14/302,596号(現在は米国特許出願公開第2014/0376791号)に記載されており、同出願は参照により援用される。これらの方法では、結果的には時間次元を含む3Dプラス時間(または4D−DSA)立体データセットとなる血管様構造体の時間可変立体減衰曲線が決定される。4D−DSAデータセットは、時間可変および投影角可変データからも導出されうる。信頼値または曲線は、時間分解3D DSAの補間を実施するのに使用されうる。このようなフレームワークは、一度、または反復方式で適用されうる。4D−DSAデータセットはまた、例えば、多数の角度で取得される時間可変2D投影データから導出される最初の時間可変3D投影データセットに基づいて動的かつ反復的に再構築されうる。
二重Cアームシステムにより取得される時間可変画像データの4D−DSA再構築を実施する方法は、「血管系の立体画像シーケンスを生成するための断層撮影システムおよび方法」の名称で2015年12月3日に出願されたドイツ出願第102015224176.9号(および2015年12月9日出願のPCT出願番号第PCT/EP2015/079102号)に記載されており、これらは参照により援用される。これらの技術は、二つの同時回転面を包含する血管造影二重面システムに基づいている。血管重複による精度問題を解消するのに二つの面からの情報が活用されうるので、再構築される一連の時間分解立体の精度は著しく向上しうる。
図2を参照すると、204において、再構築ユニット106は、4D DSA画像データに基づいて時間的隣接(または連続取得)の回転投影画像対を記録する。時間的隣接投影画像の各対はPおよびPt+1と記される。記録を実施するため、再構築ユニット106は最初に、各投影画像対PおよびPt+1に対応するV4D空間(V4DおよびV4Dt+1)を特定しうる。次に、再構築ユニット106は、投影画像と関連する周知のシステムジオメトリから投影変位を決定することにより投影画像Pとともに投影画像Pt+1を記録しうる。より詳しく記すと、各投影画像について、システムを一意的に記述する取得ジオメトリG(線源および検出器の位置)が存在する。二つの隣接投影画像PおよびPt+1とそれぞれのシステムジオメトリGおよびGt+1について、立体V4Dt+1を立体V4Dとともに記録するため、変形場が導出されうる。それから変形場D(t+1→t)が投影画像Pt+1へ順投影されて、2D投影変位(または変形ベクトル場)d(t+1→t)を生成する。このような投影変位は、記録投影画像Pt+1→tを生成するため投影画像Pに適用されうる。
代替的に、再構築ユニット106は、V4Dの取得ジオメトリを使用してV4Dt+1を順投影することにより、隣接する回転投影画像PおよびPt+1を記録して、記録画像Pt+1→tを作成する。この例示的方法は図4a〜bに図示されている。図4aは、わずかな角度増分を間に含む二つの連続時点(tおよびt+1)での投影画像(PおよびPt+1)を示す。立体V4DおよびV4Dt+1により捕捉される際に構造体404a〜bの多様な充填状態により視認可能であるように、取得の間で造影剤が前進している。図4bは、立体V4Dに記録された(または移された)後の立体V4Dt+1を示す。V4Dの取得ジオメトリを使用する立体V4Dt+1→t の順投影の結果、投影画像対410(PおよびPt+1→t )が得られる。フレーム単位の投影方法を通して各立体からの造影剤の変化を取り入れることにより、T記録マトリクスが生成されうる。
208において、再構築ユニット106は、隣接する記録投影画像に基づいて2D流動マップを生成する。2D流動マップの各ピクセルは、投影画像の特定2D位置(u,v)での流動ベクトルを表す。多様な投影角度に対応するN投影画像は、T 2D流動マップを生成するために処理され、ここで流動マップを計算するのに二つの投影画像が使用されるので、T=N−1である。各流動ベクトルは、記録投影画像PおよびPt+1の間の造影剤流動の2D方向(u’,v’)とともに造影剤流動の規模を表す。このような流動ベクトルは、投影型流動計算方法(例えばオプティカルフロー)を使用することにより決定されうる
210では、心臓位相に従って再構築ユニット106が2D流動マップを分類する。心電図検査(ECG)トレース信号、または4D DSAデータセット自体から導出される基本の時間‐造影剤濃度(TCC)曲線を使用して、分類が実施されうる。より詳しく記すと、処理済み投影データ(確立された流動ベクトル)のECGゲーティングまたはTCC分布が、2D流動マップを位相ビンに分類するのに使用されうる。分類の結果、M個の径方向分布流動マップを含有するN個の位相ビンが得られる。
図5は、2D流動マップを位相ビン502に分類するのにECGトレース信号504がどのように使用されるかを図示している。各垂直陰影エリア502は、ECGトレース信号の特定位相に対応する位相ビンを表す。図6は、2D流動マップを分類するのに使用されうる内頸動脈604の根元で識別可能である例示的なTCC602を示す。TCC602は、経時的な濃度または画像強度を表し、4D−DSAデータセットから抽出されうる。TCC602は、投影画像分類のためのさらなる入力を提供するのに、単独で、またはECG信号監視から決定される情報との組み合わせで使用されうる。図7は、4D DSAデータに基づいて実施される位相ビニングの概略図701である。時間‐造影剤濃度(TCC)曲線ピーク702は拡張期に対応するのに対して、バレー704は収縮期に対応する。収縮期の間、非混濁血液が血管構造体へ流入して造影剤を薄め、その結果、入射X線の減衰量が低くなる。TCCにより示される心臓位相を使用して、2D流動マップが位相ビン706に分類されうる。
図2に戻ると、212において、再構築ユニット106は、分類された2D流動マップに基づいて3D流動マップを生成する。3D流動マップの各ボクセルは、特定の3D位置(x,y,z)と心臓位相での一つ以上の3D流動ベクトルを表す。各3D流動ベクトルは、特定の流動規模と3D流動方向(x’,y’,z’)とを表す。3D流動マップは、例えばワークステーション103に表示されうる。このような3D流動マップは、動脈狭窄または動脈瘤流入などの病気の評価および/または診断のため詳細な流動変化パターンを提示するのに使用されうる。
3D流動マップを生成するため、各心臓位相ビンの2D流動マップが断層撮影により別々に再構築されて、3D空間での流動ベクトルの推定分布が求められる。断層撮影による再構築は概して、システムジオメトリの検討により、強度または流動データと無関係な2D投影画像を3D空間へ逆投影することを含む。例えば、参照により援用されるFeldkampその他の「実用的コーンビームアルゴリズム」J.Opt.Soc.Am.,第1巻,1984年,612〜619ページを参照すること。幾つかの具体例では、2D流動マップで流動ベクトルの単純な逆投影を使用して三次元空間で流動ベクトルを蓄積することにより、断層撮影による再構築が実施される。
図8は、例示的な断層撮影再構築技術を図示している。各2D投影マップ801a〜cは(u,v)空間と関連しているのに対して、3D画像803は(x,y,z)空間と関連している。2D流動ベクトル804a〜cは、特定の心臓位相ビンにまとめられた2D流動マップから抽出されうる。3D流動ベクトル802は、流動ベクトル804a〜cを逆投影して代数的に組み合わせることにより求められる。投影領域の各2D流動ベクトル804a〜cは、2D空間の特定ピクセル(u,v)について二つの方向成分(u’,v’)と流動規模値とを有するが、特定の心臓位相ビンに対応する多様な角度位置からこれらの2D流動ベクトルを逆投影すると、3D空間の特定のボクセル(x,y,z)について三つの方向成分(x’,y’,z’)と流動規模値とを含む3D流動ベクトル802が結果的に得られる。
要約すると、システム取得ジオメトリは、2D投影マップ(801a〜c)と3D立体803との間の関係を確立する。逆投影情報は、多数の方向成分(u,v,u’,v’)と規模値とを有する。各マップは別々に逆投影されて、最終的な方向(x’,y’,z’)および規模の値が得られるように組み合わされる三つの異なる空間が達成される。
流動マップ再構築をさらに改良するため、再構築された3D流動マップにレギュラライザを使用することにより流動の平滑性が強調される。3D流動マップおよびレギュラライザの再構築は反復的最適化フレームワークにより具体化されうる。より詳しく記すと、最適化フレームワークは、再構築された流動マップと導出された2D流動マップとの適合を最適化することと、隣接する流動位相の間に平滑化レギュラライザを適用することを交互に行う。最適化は、3D流動マップのユーザ規定の部分領域で実施され、これは高速計算を可能にする。
上述した一つ以上の具体例は、構造的特徴および/または方法ステップに固有の言語で記載されているが、上述した固有の特徴またはステップを含まない他の具体例が実践されうることが理解されるはずである。むしろ、固有の特徴およびステップは、一つ以上の具体例の好適な形として開示されている。
100 画像形成システム
101 コンピュータシステム
102 画像形成装置
103 ワークステーション
104 CPU(中央処理ユニット)
105 非一時的コンピュータ可読媒体
106 再構築ユニット
108 出力装置
110 入力装置
302 画像
404a,b 構造体
410 投影画像対
502 垂直陰影エリア
602 TCC(時間‐造影剤濃度)
604 内頸動脈
702 ピーク
704 バレー
706 位相ビン
802 3D流動ベクトル
804a,b,c 3D流動ベクトル

Claims (20)

  1. 非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    四次元デジタルサブトラクション血管造影(DSA)データセットを受信するステップと、
    前記DSAデータセット中の一対以上の時間的隣接投影画像を記録するステップと、
    記録された前記対に基づいて二次元流動マップを決定するステップであって、前記二次元流動マップのピクセルが、第1流動規模と二次元流動方向とを表す第1流動ベクトルを包含するステップと、
    前記二次元流動マップを心臓位相に従って分類するステップと、
    分類された前記流動マップに基づいて三次元流動マップを再構築するステップであって、前記三次元流動マップのボクセルが、第2流動規模と三次元流動方向とを表す第2流動ベクトルを包含するステップと、
    を包含するステップを実施するマシン実行可能な命令のプログラムを具現する非一時的コンピュータ可読媒体。
  2. 心電図検査(ECG)トレース信号を使用して前記二次元流動マップを分類するため前記命令が前記マシンにより実行可能である、請求項1に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  3. 前記四次元DSAデータセットから導出される時間‐造影剤濃度(TCC)曲線を使用して前記二次元流動マップを分類するため前記命令が前記マシンにより実行可能である、請求項1の非一時的コンピュータ可読媒体。
  4. 流動データを再構築する方法であって、
    四次元投影画像データセットを受信することと、
    前記画像データセット中の一対以上の時間的隣接投影画像を記録することと、
    記録された前記対に基づいて二次元流動マップを決定することと、
    前記二次元流動マップを心臓位相に従って分類することと、
    分類された前記二次元流動マップに基づいて三次元流動マップを再構築することと、
    を包含する方法。
  5. 前記四次元投影画像データセットを二次元時間可変画像データに基づいて再構築することをさらに包含する、請求項4の方法。
  6. 画像形成装置により、各角度位置で単一の画像を取得することにより前記二次元時間可変画像データを取得することをさらに包含する、請求項5の方法。
  7. 画像形成装置により、各角度位置で時間遅延を含む二つの画像を取得することにより前記二次元時間可変画像データを取得することをさらに包含する、請求項5の方法。
  8. 前記画像データセット中の前記一対以上の時間的隣接投影画像の記録が、
    前記四次元投影画像データセットから、前記時間的隣接投影画像に対応する第1および第2立体を特定することと、
    前記第1および第2立体と前記時間的隣接投影画像と関連するシステムジオメトリとに基づいて投影変位を決定することと、
    前記投影変位を前記時間的隣接投影画像の一つに適用して記録投影画像を生成することと、
    を包含する、請求項4の方法。
  9. 前記投影変位の決定が、
    前記第1および第2立体を記録する変形場を導出することと、
    前記変形場を前記投影画像の一つに順投影して前記投影変位を発生させることと、
    を包含する、請求項8の方法。
  10. 前記画像データセット中の前記一対以上の時間的隣接投影画像の記録が、
    前記四次元投影画像データセットから、前記時間的隣接投影画像に対応する第1および第2立体を特定することと、
    前記第1立体の取得ジオメトリを使用して前記第2立体を順投影して記録投影画像を生成することと、
    を包含する、請求項4の方法。
  11. 前記二次元流動マップの決定が、投影型流動計算方法を使用することにより流動ベクトルを決定することを包含する、請求項4の方法。
  12. 前記心臓位相に従った前記二次元流動マップの分類が、心電図検査(ECG)トレース信号を使用して前記二次元流動マップを分類することを包含する、請求項4の方法。
  13. 前記心臓位相に従った前記二次元流動マップの分類が、前記四次元投影画像データセットから導出される時間‐造影剤濃度(TCC)曲線を使用して前記二次元流動マップを分類することを包含する、請求項4の方法。
  14. 前記三次元流動マップの再構築が、各心臓位相ビンで前記二次元流動マップを断層撮影により別々に再構築することを包含する、請求項4の方法。
  15. 前記三次元流動マップの再構築が、前記二次元流動マップで流動ベクトルを逆投影することと、前記流動ベクトルを三次元空間に蓄積することとを包含する、請求項14の方法。
  16. 再構築された前記三次元流動マップにレギュラライザを適用することをさらに包含する、請求項4の方法。
  17. 前記レギュラライザの適用が、前記三次元流動マップのユーザ規定の部分領域に前記レギュラライザを適用することを包含する、請求項16の方法。
  18. システムであって、
    コンピュータ可読プログラムコードを記憶するための非一時的メモリ装置と、
    前記メモリ装置との通信状態にあるプロセッサであって、
    四次元投影画像データセットを受信することと、
    前記画像データセット中の一対以上の時間的隣接投影画像を記録することと、
    記録された前記対に基づいて二次元流動マップを決定することと、
    前記二次元流動マップを心臓位相に従って分類することと、
    分類された前記二次元流動マップに基づいて三次元流動マップを再構築することと、
    を含む動作を実施するため前記コンピュータ可読プログラムコードとともに作動するプロセッサと、
    を包含するシステム。
  19. 前記プロセッサが、心電図検査(ECG)トレース信号を使用して前記二次元流動マップを分類するため前記コンピュータ可読プログラムコードとともに作動する、請求項18のシステム。
  20. 前記プロセッサが、前記四次元投影画像データセットから導出される時間‐造影剤濃度(TCC)曲線を使用して前記二次元流動マップを分類するため前記コンピュータ可読プログラムコードとともに作動する、請求項18のシステム。
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