JP6581104B2 - データ及びモデルを用いた画像再構成ならびに補正のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

関連出願
本出願は、各々参照により本明細書に援用されている２０１４年３月２８日出願の米国仮特許出願第６１／９７２，０５６号の利益を主張する２０１４年６月２７日出願の米国特許出願第１４／２９１，４６５号の優先権を主張するものである。

本開示の様々な実施形態は全体として、医用撮像及び関連方法に関する。より具体的には、本開示の特定の実施形態はデータ及びモデルを用いた画像再構成及び／または補正のためのシステム及び方法に関する。

利用可能な多くの医用撮像手段から明らかであるように、医用撮像及び画像からの解剖学的組織の抽出は重要である。いくつかの撮像技術は、より良好な画像を作成するための未処理の取得データ上の再構成及び画像補正を含む。再構成及び補正は、画像内のノイズを低減し、不完全なデータの影響を正し、及び／または画像を最適化するために利用されてもよい。画像再構成及び／または補正を用いる一般的な形式の医用撮像は、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャン、磁気共鳴画像法（ＭＲ）、超音波、単一光子放射型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）、及びポジトロン放射形断層撮影法（ＰＥＴ）を含む。再構成及び補正の高品質化を実現するために利用されるある機構は、標的再構成／補正画像に関する事前情報を利用することがある。事前情報は通常、参照画像からの画像平滑性または画像パッチに関する推定の形式を取る。

参照画像は、しばしば利用可能であり、事前情報を取得するために利用される。参照画像は少なくとも標的となる解剖学的組織の一部を含んでもよく、参照画像の部分が、解剖学的組織のモデルを標的となる解剖学的組織と関連させるために利用され得る。たとえば参照画像は、理想化された画像、標的となる解剖学的組織に関連する（たとえば、標的となる解剖学的組織が患者の解剖学的部分を含んでもよい）患者の画像、他の患者の解剖学的部分の画像などであってもよい。画像は、何度もまたは様々な条件において収集されてもよく、様々なレベルの関連性または特定の標的となる解剖学的組織との類似性を有してもよい。

参照画像の画像パッチとしての利用は、参照画像の利用が断片的であることを意味する場合があり、及び／または、問題があると特定された画像の領域のみに対して応用されてもよい。参照画像が画像パッチとしての利用に好適であるか否かの評価ができない場合がある。さらに参照画像の画像パッチとしてのみの利用は、画像の部分が問題であると特定されない限り、画像または画像の様々な部分は参照画像との比較により利益を受ける機会がない場合があることを意味し得る。

したがって、参照画像及び関連する解剖学的モデルに基づいて画像を再構成し補正するためのシステム及び方法が必要とされる。

本開示の特定の態様にしたがって、システム及び方法が画像再構成及び補正のために開示される。医用画像の再構成のある方法は、標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、プロセッサを利用した、複数の画像から特定される標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と複数の画像から特定される局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、ならびに画像取得情報及び１つ以上の決定された関連に基づく初期画像再構成の更新すること、または新規画像再構成を生成すること、を含む。

別の実施形態によると、医用画像再構成のためのシステムは、画像再構成及び補正のための命令を記憶するデータ記憶装置と、標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、プロセッサを利用した、複数の画像から特定される標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と、複数の画像から特定される局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、ならびに画像取得情報及び１つ以上の決定された関連に基づく初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、のために構成されたプロセッサを含む。

さらに別の実施形態によると、医用画像再構成のためのコンピュータ実行可能プログラム命令を含むコンピューターシステム上で利用するための非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。方法は、標的となる解剖学的組織の解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、プロセッサを利用した、複数の画像から特定される標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と、複数の画像から特定される局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、ならびに画像取得情報及び１つ以上の決定された関連に基づく初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成することが含まれる。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、
プロセッサを利用した、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と、前記複数の画像から特定された局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、
前記標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、
前記画像取得情報及び前記１つ以上の決定された関連に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
を含む、医用画像再構成のコンピュータ実装方法。
（項目２）
前記決定ステップは、
前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織を、前記複数の画像のそれぞれにおいて決定し、
前記複数の画像のそれぞれの前記位置特定された解剖学的組織を、１つ以上の前記決定された区分に細分化すること、
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記決定ステップは、
前記複数の画像のそれぞれにおける前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の決定された区分のそれぞれに対応する局所的な画像領域を決定すること、
をさらに含む、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記１つ以上の関連に基づく、１つ以上の局所的な画像領域に関連する１つ以上の事前画像を決定し、
前記１つ以上の決定された事前画像に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
をさらに含む、項目２に記載の方法。
（項目５）
前記それぞれの位置特定された解剖学的組織に関連する局所的な画像領域のモデルであって、前記それぞれの位置特定された解剖学的組織における前記１つ以上の区分に関連する前記画像のそれぞれの前記局所的な領域に基づく前記モデルを生成し、
前記生成されたモデルに基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記初期画像再構成内での解剖学的組織を位置特定及び細分化し、
位置特定されかつ細分化された解剖学的組織の、前記複数の画像から特定された、前記標的となる解剖学的組織を位置特定された解剖学的組織と整合し、
位置特定されかつ細分化された解剖学的組織の、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織との前記整合に基づく、１つ以上の領域のための事前画像を決定すること、
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
最後の画像再構成が収束するまでの、前記決定された事前画像に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
をさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記位置特定された解剖学的組織が冠状動脈樹、臓器の一部、またはその組み合わせである、項目１に記載の方法。
（項目９）
医用画像再構成のための命令を記憶するデータ記憶装置と、
標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、
プロセッサを利用した、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と、前記複数の画像から特定された局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、
前記標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、
前記画像取得情報及び前記１つ以上の決定された関連に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
を含む方法を実行するための前記命令を実行するよう構成されたプロセッサと、
を含む、画像再構成のためのシステム。
（項目１０）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
前記複数の画像のそれぞれにおける前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織を決定し、
前記複数の画像のそれぞれの前記位置特定された解剖学的組織の、１つ以上の前記決定された区分に細分化すること、
のためにさらに構成された、項目９に記載のシステム。
（項目１１）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
前記複数の画像のそれぞれにおける前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の決定された区分のそれぞれに対応する局所的な画像領域を決定すること、
のためにさらに構成された、項目１０に記載のシステム。
（項目１２）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
前記１つ以上の関連に基づく、１つ以上の局所的な画像領域に関連する１つ以上の事前画像を決定し、
前記１つ以上の決定された事前画像に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
のためにさらに構成された、項目１０に記載のシステム。
（項目１３）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
前記それぞれの位置特定された解剖学的組織に関連する局所的な画像領域のモデルであって、前記それぞれの位置特定された解剖学的組織における前記１つ以上の区分に関連する前記画像のそれぞれの前記局所的な領域に基づく前記モデルを生成し、
前記生成されたモデルに基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
のためにさらに構成された、項目９に記載のシステム。
（項目１４）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
前記初期画像再構成内での解剖学的組織を位置特定及び細分化し、
位置特定されかつ細分化された解剖学的組織を、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織と整合し、
位置特定されかつ細分化された解剖学的組織の、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織との前記整合に基づく、１つ以上の領域のための事前画像を決定すること、
のためにさらに構成された、項目９に記載のシステム。
（項目１５）
前記少なくとも１つのコンピューターシステムは、
最後の画像再構成が収束するまでの、前記決定された事前画像に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
を行うようにさらに構成された、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記位置特定された解剖学的組織が冠状動脈樹、臓器の一部、またはその組み合わせである、項目９に記載のシステム。
（項目１７）
医用画像再構成の方法を実行するためのコンピュータ実行可能プログラム命令を含むコンピューターシステム上で利用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像を取得し、
プロセッサを利用した、前記複数の画像から特定された前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分と、前記複数の画像から特定された局所的な画像領域との間の１つ以上の関連を決定し、
前記標的となる解剖学的組織の画像取得情報に基づく初期画像再構成を実行し、
前記画像取得情報及び前記１つ以上の決定された関連に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
を含む、前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記方法は、
前記複数の画像のそれぞれにおける前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織を決定し、
前記複数の画像のそれぞれの前記位置特定された解剖学的組織を、１つ以上の前記決定された区分に細分化すること、
をさらに含む、項目１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記方法は、
前記複数の画像のそれぞれにおける前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の決定された区分のそれぞれに対応する局所的な画像領域を決定すること、
をさらに含む、項目１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記方法は、
前記１つ以上の関連に基づく、１つ以上の局所的な画像領域に関連する１つ以上の事前画像を決定し、
前記１つ以上の決定された事前画像に基づく、前記初期画像再構成を更新すること、または新規画像再構成を生成すること、
をさらに含む、項目１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

開示される実施形態のさらなる目的と利点が、以下の説明において部分的に記載され、かつ説明から部分的に明らかになるか、または開示される実施形態の実施により学ぶことができる。開示される実施形態の目的及び利点は、添付請求項に具体的に記載されている要素及び組み合わせによって実現、達成される。

包括的な説明と以下の詳細な説明はともに、請求項に記載の開示される実施形態の例示及び例示のみのであって制限的なものではないことが理解されるべきである。

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は様々な例示的な実施形態を示し、説明とともに開示される実施形態の原理の説明に役立つ。

本開示の例示的な実施形態による、画像再構成及び／または補正のための例示的なシステム及びネットワークのブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による、画像再構成及び／または補正のためのトレーニングフェーズ及び作成フェーズの例示的な概要のブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による、画像再構成及び／または補正のトレーニングフェーズのための例示的な方法のブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による、位置特定された解剖学的組織に関連する画像領域のモデルの構築のための、また医用画像の再構成及び／または補正のトレーニングフェーズにおける利用のための、例示的な方法のブロック図である。 （図２Ｃ）本開示の例示的な実施形態による、医用画像の再構成の作成フェーズの例示的な方法のブロック図である。（図２Ｄ）本開示の例示的な実施形態による、収束画像再構成の作成のための、また医用画像の再構成の作成フェーズにおける利用のための、例示的な方法のブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による、医用画像の補正の作成のための作成フェーズの例示的な方法のブロック図である。 図３Ａ及び図３Ｂは、本開示の例示的な実施形態による、画像の再構成の反復のための例示的なトレーニング方法のブロック図である。 図３Ａ及び図３Ｂは、本開示の例示的な実施形態による、画像の再構成の反復のための例示的なトレーニング方法のブロック図である。 図４Ａ及び図４Ｂは、本開示の例示的な実施形態による、再構成の作成のための例示的な方法のブロック図である。 図４Ａ及び図４Ｂは、本開示の例示的な実施形態による、再構成の作成のための例示的な方法のブロック図である。

ここで、本発明の例示的な実施形態が詳細に参照され、その実施例は添付図面に示されている。可能な限り、図面を通して同一または同様の部分を指すために同一の参照番号が利用される。

上述のように、医用画像再構成及び／または補正のための画像パッチとしての参照画像の利用は、構成画像の欠点を補うための参照画像の一部の利用を含んでもよい。しかし参照画像は構成画像の他の部分にほとんど、またはまったく影響を与えない可能性がある。このように、本開示は、データならびに標的となる解剖学的組織参照画像を画像パッチ以上のものとして利用するためのモデルを用いた画像再構成及び補正のためのシステム及び方法に関する。すなわち本開示は、画像再構成及び／または補正、解剖学的区分と参照画像から利用可能な画像領域との間の関連に組み込むことによる、画像再構成及び／または補正の改善に関する。

本開示は、事前情報を利用して、標的となる解剖学的組織の画像の再構成及び／または補正のための新規手法に関する。ここで、事前情報は、画像領域から抽出されるかまたは画像領域において特定される解剖学的特徴などの、標的再構成／補正画像に関する、参照画像領域と標的となる解剖学的組織の部分との間の関連を含む。ある実施形態において、本開示は、画像の補正方法及び画像再構成方法において利用するためのトレーニングフェーズ及び作成（及び／または利用フェーズ）の両方を含んでもよい。ある実施形態において、画像再構成及び画像補正の両方のためのトレーニングフェーズは、一連の既知のまたは知ることができる、解剖学的組織と画像レンダリングとの間の関連の発展を含んでもよい。たとえば、一般に、トレーニングフェーズは、画像群の受信、各画像において示される解剖学的部分（たとえば、画像ごとの位置特定された解剖学的組織）の情報の受信または入力、及び位置特定された解剖学的組織のそれぞれの部分に関連する画像領域のモデルの構築を含んでもよい。トレーニングフェーズからの出力は、画像領域に関連する一連の解剖学的区分を含んでもよい。

一般に、再構成のための作成フェーズは、より正確及び／またはより優れた情報に基づく画像再構成を作成するために、たとえば特定の患者または個人などの特定の標的となる解剖学的組織のための画像取得情報と併せた（トレーニングフェーズからの）画像領域に関連する一連の解剖学的区分の利用を含んでもよい。ある実施形態において、画像再構成は取得画像及び／または画像取得情報に基づいてもよく、画像補正は任意の画像情報に基づいてもよい。画像補正のための作成フェーズはその後、補正画像を出力するための画像情報に加えた画像領域に関連する一連の解剖学的区分の利用を含んでもよい。

次に図を参照すると、図１Ａは、データ及びモデルを用いた画像再構成ならびに補正のためのシステム及びネットワークの例示的な環境のブロック図を示す。特に図１Ａは、１つ以上のコンピュータ、サーバ、及び／または手持ち式モバイル装置を通じて任意にインターネットなどの電子ネットワーク１００に接続されてもよい複数の医師１０２及び第三者プロバイダ１０４を示す。医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４は、１つ以上の患者の心臓、血管、及び／または臓器画像の画像を作成あるいは入手してもよい。医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４はまた、年齢、既往歴、血圧、血液粘度などの特定患者に関する情報の任意の組み合わせを取得してもよい。医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４は電子ネットワーク１００を介して、心臓／血管／臓器画像及び／または特定患者に関する情報をサーバーシステム１０６に送信してもよい。サーバーシステム１０６は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から受信された画像及びデータを記憶するための記憶装置を含んでもよい。また、サーバーシステム１０６は、記憶装置内に記憶された画像及びデータを処理するための処理装置を含んでもよい。代わりにまたはさらに、本開示（または本開示のシステム及び方法の部分）のデータ及びモデルを用いた画像再構成及び補正は、ローカル処理装置（たとえば、ラップトップ）上で外部サーバまたはネットワークなしに行われてもよい。

図１Ｂは本開示の例示的な実施形態による、画像再構成及び補正のための例示的なトレーニングフェーズ及び例示的な作成フェーズの概要１１０の図である。ある実施形態において、画像再構成及び／または補正のためのシステム及び方法は、トレーニングフェーズ１１１及び作成フェーズ１２１を含んでもよい。一般にトレーニングフェーズ１１１は、解剖学的区分と画像領域との間の関連の生成を含んでもよい。作成フェーズ１２１はその後一般的に、再構成内の領域のための事前画像、または画像補正の場合には、事前に提供された画像を決定するために関連を利用してもよい。

ある実施形態において、トレーニングフェーズ１１１は、画像１１３の入力の受信及び既知の解剖学的組織１１５を用いて開始されてもよい。画像１１３は、任意の既知の医用撮像診断法（たとえば、ＣＴ、ＭＲ、ＳＰＥＣＴなど）からの画像を含んでもよい。解剖学的組織１１５は、ヒトの解剖学的組織の２−Ｄ、３−Ｄ、または他の形状モデルであってもよい。すなわち、画像１１３は解剖学的組織１１５の表現を含んでもよく、及び／または解剖学的組織１１５は画像１１３においてレンダリングされた解剖学的組織のいくつかの部分の形状を示すかもしくは表現してもよい。たとえば解剖学的組織１１５は、画像１１３において示される（または示されると予想される）解剖学的組織、予想される解剖学的組織などのモデルを含んでもよい。画像１１３と解剖学的組織１１５との間でレンダリングされる一般的な解剖学的組織のモデル及び／または画像１１３及び解剖学的組織１１５の両方における関心領域は、画像１１３の各々の内部において「位置特定された解剖学的組織」と称されてもよい。ある実施形態において、関連する画像１１３及び解剖学的組織１１５は、画像が作成フェーズにおいて再構成され、及び／または補正されるのと同一の個人から入手されてもよい。場合によっては、ある個人または患者が、関連する画像１１３及び解剖学的組織１１５の複数の組またはすべての組の源であってもよい。場合によっては、関連する画像１１３と解剖学的組織１１５の各組が異なる個人または患者から入手されてもよい。画像１１３の入力及び解剖学的組織１１５を考慮すると、トレーニングフェーズ１１１はその後、解剖学的組織１１５の部分と画像１１３の領域との間の関連付けを行うステップ１１７を含んでもよい。以下に特に詳細に示す通り、ステップ１１７は、領域または画像１１３のサブセットの特定、領域または解剖学的組織１１５の組のサブセットの特定、及び領域または画像１１３のサブセットの領域または解剖学的組織１１５のサブセットとの関連付けを含んでもよい。トレーニングフェーズ１１１はこのように、解剖学的組織１１５の部分と画像１１３の領域との間の一連の関連を含む出力１１９を作成する。

出力１１９が、例示的な作成フェーズ１２１への入力として利用されてもよい。ここで、再構成エンジン１２３及び補正エンジン１２５が、特定の個人または患者の再構成及び／または補正画像の作成において利用するために、出力１１９に基づいて事前画像を決定してもよい。たとえば再構成エンジン１２３は、特定の患者のための解剖学的組織の領域の画像取得情報１２７を受信してもよい。再構成エンジン１２３は、出力１１９から決定された事前画像に加えて画像取得情報１２７を利用して再構成１２９を作成してもよい。補正エンジン１２５は画像補正のために、画像情報１３１を受信してもよい。補正エンジン１２５はその後、画像情報１３１及び出力１１９から決定された画像補正に基づいて画像補正１３３を作成してもよい。

図２Ａ及び２Ｂは、図１Ｂのトレーニングフェーズ１１１の例示的な実施形態のフローチャートを示す。図２Ｃ〜２Ｅは、画像再構成及び画像補正のための例示的な作成フェーズのフローチャートを示す。図３Ａ及び３Ｂは、心臓及び腹部画像にそれぞれ応用されるようなトレーニングフェーズの例示的な実施形態のフローチャートを示す。図４Ａ及び４Ｂは、それぞれ心臓及び腹部画像のための作成フェーズの例示的な実施形態のフローチャートを示し、図３Ａからのトレーニングフェーズが図４Ａの作成フェーズのための入力を提供してもよく、図３Ｂのトレーニングフェーズが図４Ｂの作成フェーズに関連してもよい。

図２Ａは例示的な実施形態による、医用画像の再構成及び補正の両方のための解剖学的組織の部分に関連する画像領域のモデルの作成のための例示的なトレーニングフェーズのブロック図である。ある実施形態においては、画像再構成における作成手順及び画像補正における作成手順はいくつかの点において異なる場合があるが、トレーニングフェーズのための手順は場合によっては、画像再構成及び画像補正の両方と同一であってもよい。再構成及び補正に依拠する画像領域のモデルは、同様に生成されてもよい。すなわち、画像再構成及び補正のための画像領域のモデルはいずれも、一連の既知のまたは解剖学的区分と対応する画像領域との間に作成された関連を含むかまたは、それに基づいてもよい。一連の関連は、解剖学的組織の一部の表現である画像領域の理解を表してもよく、またいくつかの実施形態においては、解剖学的組織の部分を有する人物の特定に関する理解を表してもよい。トレーニングフェーズは、画像群に基づいて画像と解剖学的組織との関係のモデルを発展させてもよい。このように、トレーニングフェーズから発展した画像領域のモデルは、解剖学的組織の部分に関連して予想される画像領域の基礎を形成し、それによって画像再構成及び補正のガイダンスを提供してもよい。図２Ｂはある実施形態による、図２Ａの方法の特定のステップの実施形態を示す。図２Ａは、画像領域と解剖学的組織との間の関連のモデルの構築のための例示的かつ詳細なステップを含む、

図２Ｃは例示的な実施形態による、画像再構成のための例示的な作成フェーズのステップを示す。図２Ｄは、図２Ｃの方法の特定の例示的なステップの実施形態を示す。図２Ｃは、図２Ｃの方法によって出力される画像再構成を作成するために収束までに繰り返されてもよい特定のステップを含む。図２Ｅは、画像補正のための作成フェーズを含む。図２Ｃにおけるステップは、図２Ｅのためのステップが必ずしも取得画像に基づく必要がない点を除いては、図２Ｅの方法のステップと類似していてもよい。むしろ図２Ｅは画像補正について示しているため、画像はすでに利用可能であってもよく、独立したステップとして取得及び／または作成する必要はない。

上述のように図２Ａは本開示の例示的な実施形態による、医用画像の再構成または補正のためのトレーニングフェーズの例示的な方法２００のブロック図である。方法２００は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から電子ネットワーク１００を介して受信された情報、画像、及びデータに基づき、サーバーシステム１０６によって行われてもよい。図２Ａの方法は、画像群の受信を含んでもよい（ステップ２０１）。画像群は、標的となる解剖学的組織、たとえば、１つ以上の個人の解剖学的特徴を含んでもよいかまたはそれに関連してもよい。標的となる解剖学的組織は、分析を受け得る、及び／または分析のために利用され得る任意の画像及び／または画像の部分であってもよい。ある実施形態において、画像は電子記憶装置において記憶され、入力され、及び／または受信されてもよい。

ある実施形態においては、方法２００はさらに、画像内に反映される解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織モデルの、画像群ごとの受信または入力を含んでもよい（ステップ２０３）。たとえば位置特定された解剖学的組織は、検証または分析される解剖学的組織の一部を含んでもよい。たとえば標的となる解剖学的組織は患者の心臓を含んでもよく、位置特定された解剖学的組織は冠状動脈樹の位置特定されたモデルを含んでもよい。ある実施形態において、画像内の位置特定された解剖学的組織が電子記憶装置上で受信されてもよい。

次にステップ２０５は、位置特定された解剖学的組織の部分に関連する画像領域のモデルの構築を含んでもよい。ある実施形態においては、モデルは計算装置を利用して構築されてもよい。モデルの例示的な構築方法が図２Ｂにさらに記載される。一連の関連する解剖学的区分及び画像領域がモデルを考慮して作成されてもよい。このような一連の関連する解剖学的区分及び画像領域は電子記憶装置に出力されてもよい（ステップ２０７）。

図２Ｂは本開示の例示的な実施形態による、医用画像の再構成または補正のためのトレーニングフェーズにおける、位置特定された解剖学的組織のそれぞれの／対応する部分に関連する画像領域のモデルの構築のための例示的な方法２２０のブロック図である。ある実施形態において方法２２０は、画像領域と位置特定された解剖学的組織の部分（たとえば、区分）との間の関連をモデル化するステップ２０５を実行する１つの方法である。方法２２０は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から電子ネットワーク１００を介して受信された情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６により実行されてもよい。すなわち、画像領域のモデルは、計算装置を利用して構築されてもよい。

ある実施形態においてステップ２２１は、画像内の標的となる解剖学的組織のための区分の大きさ及び／またはタイプの決定を含んでもよい。たとえば区分は、位置特定された解剖学的組織の全体を含む単一の構成要素であってもよい。あるいは、区分は画像に対して極めて小さくてもよい。ステップ２２１は、区分の大きさにおける精度の決定を含んでもよい。いくつかの実施形態において、区分の大きさは静的または動的であってもよい。たとえばステップ２２１は、画像解像度、感度などの観点からの区分の大きさの調整を含んでもよい。

ある実施形態において方法２２０はさらに、画像及び収集群（たとえば、ステップ２０１において受信された画像群）において位置特定された解剖学的組織ごとの、位置特定された解剖学的組織を１つ以上の区分へと細分化するステップ２２３を含んでもよい。たとえば区分は、収集群を通じて画像全体及び位置特定された解剖学的組織に渡って均一化されてもよい。別の実施例において、区分は解剖学的組織の局所的な領域に応じて変化してもよい。

ある実施形態においてステップ２２５は、画像の局所的な領域の、解剖学的組織の１つ以上の区分との関連付けを含んでもよい。すなわち画像の領域は位置特定された解剖学的組織または位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分に関連するため、直接特定されない場合がある。ステップ２２５は、同一の位置特定された解剖学的組織に対応する区分に関連して画像の局所的な領域を認識することができるように、画像の領域と１つ以上の区分との間の関連付けを行ってもよい。ある実施形態においてステップ２２７は、（たとえばステップ２０１からの）画像群において別の画像が利用可能であるか否かを決定するための選択肢を含んでもよい。収集群の中により多くの画像が残る場合、方法により、画像内で位置特定された解剖学的組織を継続的に区分し（ステップ２２３）、画像の局所的な領域を１つ以上の区分と関連付け（ステップ２２５）てもよい。収集群内のすべての画像がステップ２２３及び２２５を経由する場合、ステップ２２９において細分化の結果及び画像の関連が処理されてもよい。ある実施形態においてステップ２２９は、１つ以上の区分に関連する画像の一連の局所的な領域の組み合わせまたは統合を含んでもよい。そのセットの統合においてステップ２２９は、解剖学的組織のそれぞれの部分に関連する画像領域のモデルを構築してもよい。

図２Ｃは本開示の例示的な実施形態による、医用画像の再構成の作成のための例示的な方法２４０のブロック図である。方法２４０は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から電子ネットワーク１００を介して受信された情報、画像及びデータに基づき、サーバーシステム１０６によって行われてもよい。ある実施形態において方法２４０は、たとえば方法２００などの（方法２２０を含む）トレーニングフェーズからの出力に基づいてもよい。

ある実施形態において方法２４０は、たとえば電子記憶装置上で画像取得情報を受信するステップ２４１を含んでもよい。ある実施形態においてステップ２４３は、ステップ２４１からの取得情報に基づく初期画像再構成の実行を含んでもよい。再構成は、当業者に知られている任意の再構成方法を利用して行われてもよい。ステップ２４５は、一連の関連する解剖学的区分及び関連する画像領域の（たとえばトレーニングフェーズの方法２００のステップ２０７からの）受信を含んでもよい。一連の関連する解剖学的区分及び関連する画像領域は電子記憶装置上で受信されてもよい。

次にステップ２４７のために、収束再構成は、（たとえばステップ２４５からの）一連の解剖学的区分及び関連する画像領域と併せて初期再構成を利用して作成されてもよい。収束再構成の作成のための例示的なステップが、図２Ｄにおいて見られてもよい。その後、方法２４０はさらに、収束画像再構成の、たとえば電子記憶装置及び／またはディスプレイへの出力（ステップ２４９）を含んでもよい。

図２Ｄは本開示の例示的な実施形態による、（たとえばステップ２４７の）収束画像再構成の作成のための例示的な方法２６０のブロック図である。すなわち、方法２６０のステップは画像が収束するまで繰り返され、このようにして画像再構成（たとえば収束再構成）を形成してもよい。方法２６０は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から電子ネットワーク１００を介して受信された情報、画像及びデータに基づき、サーバーシステム１０６によって実行されてもよい。

一般に、図２Ｄの方法２６０は、解剖学的組織の初期画像再構成内での位置特定、位置特定された解剖学的組織の細分化、ならびに画像取得情報及び事前画像を利用した画像再構成の実行を含んでもよい。ここで、再構成は、トレーニングフェーズにおいて発展する区分と画像領域との間の予想される関連に基づく。ある実施形態においてステップ２６１は、たとえばステップ２４３からの初期画像再構成などの画像再構成内での解剖学的組織の位置特定を含んでもよい。たとえば画像再構成からのステップ２６１は、画像の一部である解剖学的組織の決定及び分析のための解剖学的組織の特定を含んでもよい。その後ステップ２６３は、位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分への細分化を含んでもよい。ある実施形態において、区分は均一化されてもよく、一方で別の実施形態において、区分は位置特定された解剖学的組織に渡って変化してもよい。さらに別の実施形態において、ステップ２６３のための位置特定された解剖学的組織の区分は、トレーニングフェーズにおいて定義された区分（たとえばステップ２２３）によって異なってもよい。ステップ２６５は、画像再構成内の１つ以上の領域のための事前画像の決定を含んでもよい。ここで、事前画像は、トレーニングフェーズからの（たとえばステップ２０７からの）一連の関連する解剖学的区分及び画像領域に基づいてもよい。ある実施形態において、ステップ２０７からのセットはステップ２４５からの入力であってもよい。ある実施形態においては、ステップ２６７はその後、（たとえばステップ２４１からの）取得情報及び（たとえばステップ２６５からの）事前画像を利用した画像再構成の実行を含んでもよい。

ステップ２６７からのこの画像再構成から、ステップ２６１〜２６７がその後、収束まで繰り返される。たとえば方法２６０はステップ２６７の再構成が入力として利用されるように繰り返されてもよく、ステップ２６７からの再構成内の解剖学的組織が位置特定され（たとえばステップ２６１）、この解剖学的組織が細分化され（たとえば、ステップ２６３）、事前画像が再構成内の領域から発見され（及び／または更新され）（たとえば、ステップ２６５）、そして新規の（及び／または更新された）画像再構成は、取得情報及び発見された／更新された事前画像から作成される。つまり方法２６０は、方法２４０において概要を示した入力からの画像再構成の作成の１つの方法を提供してもよい。収束時に、ステップ２４７は収束を記録し、収束再構成を決定し、及び／または受信してもよい。

上述のように、作成及び再構成のための方法２４０（及び方法２６０）は画像の補正方法と類似してもよい。方法は類似してもよいが、画像補正からの作成フェーズと再構成の作成フェーズとの間の逸脱について以下により詳細に説明する。

図２Ｅは本開示の例示的な実施形態による、医用画像の補正の作成のための例示的な方法２８０のブロック図である。方法２８０は、医師１０２及び／または第三者プロバイダ１０４から電子ネットワーク１００を介して受信された情報、画像及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６により実行されてもよい。ある実施形態において、補正の作成方法２８０は、補正が利用可能な画像の改善である再構成の作成方法２４０と異なってもよい。したがってある実施形態において、方法２８０は画像を取得するかまたは初期画像を作成するステップを含まない。むしろ、ステップ２８１は画像取得情報を受信するステップ２４１とは対照的に、画像情報の受信時に開始されてもよい。ある実施形態においてステップ２８１は、たとえば電子記憶装置上での画像情報の受信を含んでもよい。ステップ２８３は、一連の関連する解剖学的区分及び関連する画像領域がトレーニングフェーズに基づいて受信されてもよい点でステップ２４５に類似してもよい。また、この一連の関連する解剖学的区分及び関連する画像領域は電子記憶装置から受信されてもよい。

方法２８０は補正を含むため、画像はすでに利用可能であり、初期画像を生成するステップ（たとえばステップ２４３）は不要である場合がある。ある実施形態において画像補正を実行するステップ２８５は、補正されている画像内での解剖学的組織の位置特定、位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分への細分化、一連の関連する解剖学的区分及び（たとえばステップ２８３からの）画像領域の、画像内の１つ以上の領域の事前画像としての利用、ならびに（たとえばステップ２８１からの）画像情報及び（たとえばステップ２８３からの）事前画像を利用した画像補正の実行、を含んでもよい。その後ステップ２８７は、補正画像の、たとえば電子記憶装置及び／またはディスプレイへの出力を含んでもよい。

図３Ａ、３Ｂ、４Ａ及び４Ｂは、図２Ａ〜２Ｅにおいて示される例示的な方法の特定の実施形態または応用に関する。たとえば図３Ａ及び図３Ｂはそれぞれ様々な実施形態による、例示的なトレーニングフェーズの心臓及び腹部画像の反復再構成方法を示す。図３Ａはさらに、トレーニングフェーズの心臓画像補正方法のための基礎を提供してもよい。図４Ａ及び４Ｂはそれぞれ、例示的な作成フェーズの心臓及び腹部画像の反復再構成方法を含む。図４Ａはさらに、作成フェーズの心臓画像補正方法のための基礎を提供してもよい。いくつかの実施形態において、冠状動脈モデル及び関連する画像領域の図３Ａのトレーニングフェーズからの出力は、図４Ａにおいて示されるように、心臓画像再構成作成フェーズのための入力に役立つ場合がある。同様に、表面メッシュモデル及び関連する画像領域の図３Ｂからの出力が、図４Ｂの作成フェーズからの収束画像再構成の作成のために利用されてもよい。心臓及び腹部画像のための実施形態が個別の実施形態として提示されるが、応用される方法は同時に様々な解剖学的部分を含む再構成及び／または補正へと組み合わせられてもよい。

図３Ａは様々な実施形態による、特に心臓画像の反復再構成のための例示的な方法３００のブロック図である。方法３００については、心臓画像はＣＴ画像及び／またはＭＲ画像を含んでもよい。ある実施形態においてステップ３０１Ａは、心臓ＣＴ画像群の、たとえば電子記憶装置上での入力または受信を含んでもよい。心臓ＣＴ画像の作成のための反復再構成により、より少ないサンプルを取得し、完全なＣＴ画像を再構成するための事前情報を利用することで、より低い放射線量での心臓ＣＴの作成が可能になる場合がある。別の実施形態は、心臓ＭＲ画像群を、たとえば電子記憶装置上で入力するかまたは受信するステップ３０１Ｂを含んでもよい。心臓ＭＲ画像の作成については、部分的なまたは並行の再構成により、より少ないサンプルを取得し、完全なＭＲ画像を再構成するための事前情報を利用することで、より短い時間での取得が可能になる。

ある実施形態においてステップ３０３は、画像ごとの、その画像内で位置特定された冠状動脈樹のモデルの、たとえば電子記憶装置上での入力または受信を含んでもよい。冠状動脈樹モデルは、離散点においてサンプリングされる血管の中心線を含んでもよい。ステップ３０５は、１つ以上の中心線に沿った１つ以上のポイントに関連する画像領域のモデルの構築を含んでもよい。たとえば収集群における画像ごとに、画像の形状（たとえば正方形または長方形の）領域は、モデル内の各中心線ポイントに関連してもよい。ある場合には、形状領域は５ｍｍの３Ｄ形状領域であってもよい。モデルにおける中心線ポイントの関連付けのための画像領域の大きさは、少なくとも、画像、中心線ポイントの密度、処理能力などに応じて、静的及び／または動的であってもよい。ある実施形態において、モデルを構築するステップ３０５は、計算装置によって実行されてもよい。最後のステップ３０７は、一連の冠状動脈モデル及び関連する画像領域の、たとえば電子記憶装置への出力を含んでもよい。

ある実施形態において、心臓ＣＴ画像の画像補正のためのトレーニングフェーズは、心臓ＣＴ画像の反復再構成のためのトレーニングフェーズに類似してもよい。画像補正は、改善された画質及び説明力による、事前情報の利用方法であってもよい。可能性のある特異点は、任意の心臓ＣＴ画像群の入力ではなく、高品質な心臓ＣＴ画像群の（たとえば電子記憶装置上の）入力であってもよい。画像補正のためのトレーニングフェーズは、高品質な心臓画像の基礎を利用した画像の改善に重点を置いてもよいが、反復再構成は、一連の冠状動脈モデル及び特定の患者のための関連する画像領域を提供してもよい。心臓ＣＴ画像の画像補正のための残りのステップは、ある例示的な実施形態における、反復再構成のためのステップとの類似性を含んでもよい。たとえば画像補正はまた、（高品質な心臓ＣＴ画像群の）画像ごとに、その画像内で位置特定された装置冠状動脈樹のモデルの、電子記憶上での入力を含んでもよい。冠状動脈樹モデルは、離散点においてサンプリングされる血管の中心線を含んでもよい。計算装置はその後、たとえば画像の５ｍｍの３−Ｄ形状（たとえば長方形の）領域のモデル内の各中心線ポイントの関連付けによる、中心線に関連する画像領域のモデルを構築するために利用されてもよい。その後、一連の冠状動脈モデル及び関連する画像領域が電子記憶装置に出力されてもよい。

図３Ｂはある実施形態による、腹部ＣＴ画像の反復再構成のための例示的な方法３２０のブロック図である。反復再構成により、たとえばより少ないサンプルを取得し、完全なＣＴ画像を再構成するための事前情報を利用することで、より低い放射線量での腹部ＣＴ画像の作成が可能となる場合がある。ある実施形態においてステップ３２１Ａは、腹部ＣＴ画像群の、たとえば電子記憶装置上での入力または受信を含んでもよい。代わりにまたはさらに、ステップ３２１Ｂは、腹部ＭＲ画像の、おそらく同様に電子記憶装置における入力または受信を含んでもよい。ステップ３２３は画像ごとに、画像内で位置特定された腹部臓器（たとえば、肝臓、腎臓、脾臓、胆嚢など）のモデルの（たとえば電子記憶装置上での）入力を含んでもよい。臓器モデルは、離散点においてサンプリングされる表面メッシュを含んでもよい。ある実施形態において、ステップ３２５は、表面メッシュポイントに関連する画像領域のモデルの構築を含んでもよい。たとえば、ステップ３２５は収集群における画像ごとに、画像の形状領域の、モデル内の各表面メッシュポイントとの関連付けを含んでもよい。ある場合には、形状領域は、モデルの５ｍｍの長方形の３−Ｄ領域であってもよい。ある実施形態において計算は、ステップ３２５を実行するために利用されてもよい。ステップ３２７は、一連の表面メッシュモデル及び関連する領域の、たとえば電子記憶装置への出力を含んでもよい。

図４Ａ及び図４Ｂは例示的な実施形態による、再構成の作成のための例示的な方法を含む。図４Ａにおいて示される方法は、若干の修正により、画像補正の作成の例示的な方法として役立ってもよい。図４Ａはある実施形態による、心臓画像の反復再構成の作成のための例示的な方法４００のブロック図である。たとえばステップ４０１Ａは、心臓ＣＴ画像取得情報の、たとえば電子記憶装置上での入力を含んでもよい。代わりに入力は、心臓ＭＲ画像取得情報の、たとえば電子記憶装置上での入力（ステップ４０１Ｂ）を含んでもよい。たとえば、取得情報は、１つ以上のコイルによって取得されるｋ空間における一連のラインを含んでもよい。その後ステップ４０３Ａは、取得情報及び任意の既知の反復ＣＴ再構成技術を利用した初期心臓ＣＴ画像再構成の実行（たとえば、ステップ４０１Ａからの入力）を含んでもよい。類似のステップ４０３Ｂは、（心臓ＣＴ画像取得情報ではなく）心臓ＭＲ画像取得情報の入力に関連してもよい。ここで、ステップ４０３Ｂは（たとえばステップ４０１Ｂからの）取得情報及び任意の既知の、並行した／部分的なＭＲ再構成技術を利用した初期心臓ＭＲ画像再構成の実行を含んでもよい。ある実施形態においてステップ４０５は、トレーニングフェーズからの（たとえば電子記憶装置上での）、一連の冠状動脈モデル及び関連する画像領域の入力を含んでもよい。

ステップ４０５に続き、ステップ４０７は、画像再構成内での、たとえば当業者に知られた任意の技術を利用した冠状動脈樹の中心線の位置特定を含んでもよい。ステップ４０９はその後、画像内に見られる冠状動脈樹の中心線ポイントのそれぞれの、ステップ４０３から入力された、冠状動脈モデル群内の０以上の冠状動脈樹の中心線ポイントへの整合を含んでもよい。整合は、冠状動脈樹の中心線ポイントと収集群内の各ポイントとの間の類似性を示し得るメトリック（メトリクス）を計算するための任意のグラフマッチング技術を利用して行われてもよい。例示的なメトリクスは、スペクトル対応、最小編集距離などを含む。ある場合には、スペクトル対応は、２つの一連の特徴（たとえば、メッシュ、形、数、ポイント、頂点など）の一貫性の発見、形状の整合または対応のためのスペクトル法を含んでもよい。最小編集距離は、あるポイントを別のポイントに、特に冠状動脈樹の中心線ポイントを収集群における各ポイントへと変更する最も少数の演算を含んでもよい。ある場合には、ステップ４０７はさらに、類似性を示すメトリック（メトリクス）のための閾値の決定を含んでもよい。このようにして、整合ポイントが０以上の整合ポイントを含み得る、整合ポイント群が作成されてもよい。

ある実施形態においてステップ４１１は、中心線ポイントごとの局所的な事前画像の決定を含んでもよい。すなわち各中心線ポイントは、特定のポイントに対して局所的である事前画像を有してもよい。局所的な事前画像は、特定の解剖学的関心対象を含む事前画像であってもよい。ある実施形態において局所的な事前画像は、整合ポイント群における０以上の整合ポイントに関連する画像領域のマージによって決定されてもよい。中心線ポイントのための整合ポイントがまったく存在しない場合には、ポイントが関連する局所的な事前画像を有しない場合がある。

ある実施形態において、マージはいくつかの方法を介して実現されてもよい。ある例では、マージには関連する画像領域の平均化が必要となる可能性がある。マージの別の方法は、関連する画像領域の加重平均化の実行を含んでもよい。たとえば重みは、関連するポイントの類似性メトリックまたは関連する画像領域がもともと記された画像の事前決定された画質によって決定されてもよい。マージの追加的な方法は、現在の画像再構成における中心線ポイントに対して局所的である画像領域との類似性が最も大きい、関連する画像領域の選択を含んでもよい。さらに別のマージ方法は、現在の画像再構成における中心線ポイントに対して局所的である画像領域に最も整合する、関連する画像領域の疎線形組み合わせを含んでもよい。

次にステップ４１３は、取得情報及び事前画像を利用した画像再構成の実行を含んでもよい。たとえばステップ４１３は、現在の再構成内での事前画像のブレンディングを含んでもよい。ある場合には、このようなブレンディングは、事前画像と再構成画像との間のαチャンネルの応用を含んでもよい。別の例においては、ステップ４１３は、最適化に基づいた反復再構成方法のための、再構成画像と局所的な事前画像との間の差異に不利益を生じさせる可能性のある、最適化への余分なタームの追加を含んでもよい。ステップ４１５は、ステップ４０７〜４１３の反復処理の収束の決定を含んでもよい。たとえばステップ４１５は、差異が事前決定された閾値未満である場合、（たとえば、すべてのボクセルにおける強度値の間の２乗平均差の計算による）２連続の反復時の再構成画像と、収束との間の差異の測定を含んでもよい。その後ステップ４１７は、収束画像再構成の、たとえば電子記憶装置及び／またはディスプレイへの出力を含んでもよい。ある実施形態において、ステップ４１５を通じたステップ４０３Ａ及び／または４０３Ｂは、計算装置を利用して実行されてもよい。

心臓ＣＴ画像の画像補正は、初期ステップが心臓ＣＴ画像取得情報ではなく心臓ＣＴ画像の入力を含む場合を除いて、特定の点において方法４００に類似してもよい。ある例においては、心臓ＣＴ画像は電子記憶装置上に入力されてもよい。上述のように、補正と再構成との間の入力の区別は、画像が補正のためにすでに利用可能であるためである可能性がある。さらに、画像及び／または再構成はすでに利用可能である可能性があるためステップ４０３Ａは、画像補正のためには不要である場合がある。また、画像補正は本質的に利用可能な画像をすでに含んでいる可能性があるため、画像補正は必ずしも初期画像再構成の実行を含まない。すなわち画像補正の作成は、心臓ＣＴ画像の電子記憶装置上での入力または受信を含んでもよい。そして、画像補正の作成は、その後ステップ４０３と同様にトレーニングフェーズからの（たとえば、電子記憶装置上での）一連の冠状動脈モデル及び関連する画像領域の入力を含んでもよい。

次に、ステップが（たとえばステップ４０３Ａからの）画像再構成ではなく入力心臓ＣＴ画像上で実行される場合を除いて、ステップ４０７〜４１５と類似するステップが収束まで繰り返されてもよい。たとえば画像補正のためのステップ４０７に類似のステップは、任意の既知の技術を利用した、冠状動脈樹の中心線の入力された心臓ＣＴ画像内での位置特定を含んでもよい。ステップ４０９に類似の補正ステップは、冠状動脈モデル群からの０以上の冠状動脈樹の中心線ポイントの、補正のために入力された画像内に見られる冠状動脈樹の中心線ポイントのそれぞれへの整合を含んでもよい。メトリックはその後、画像における冠状動脈樹の中心線ポイントのそれぞれとモデル群における各ポイントとの間の類似性を示すために計算されてもよい。このような計算は、任意の既知のグラフマッチング技術を利用して行われてもよい。例示的なメトリクスは、スペクトル対応、最小編集距離などを含む。ある実施形態において、類似性メトリックのための閾値が決定されてもよい。その後、整合ポイント群が類似性メトリックに基づいて作成されてもよく、整合ポイント群が０以上の整合ポイントを含んでもよい。

ステップ４１１に類似の（たとえば、局所的な事前画像を決定するための）マージが、画像再構成ではなく現在の入力心臓ＣＴ画像を利用して行われてもよい。たとえば、画像補正処理における中心線ポイントごとの局所的な事前画像の決定は、０以上の整合ポイントに関連する画像領域のマージを含んでもよい。中心線ポイントのために０整合ポイントが存在する場合、そのポイントは少なくとも入力ＣＴ画像及び入力された一連の冠状動脈モデルに基づいて、関連する局所的な事前情報を有していない可能性がある。マージ方法は、関連する画像領域の平均化、関連する画像領域の加重平均化（関連するポイントの類似性メトリック及び／または関連する画像領域がもともと記された画像（たとえば、入力心臓ＣＴ画像）の事前決定された画質によって重みが決定される）の実行、現在の画像（たとえば、入力されたまたはマージされた画像）における中心線ポイントに対して局所的である画像領域との類似性が最も大きい、関連する画像領域の選択、現在の画像における中心線ポイントに対して局所的な画像領域に整合させるための関連する画像領域の疎線形組み合わせ、などを含む。

（ステップ４１３と同様の）画像補正の実行は、（たとえば、事前画像と画像との間のαチャンネルの応用による）現在の画像における事前画像のブレンディングなどの画像情報及び事前画像の利用を含んでもよい。最適化に基づいた画像補正方法のために、余分なタームが、画像と局所的な事前画像との間の差異に不利益を生じさせる最適化に追加されてもよい。ある実施形態において、差異が事前決定された閾値未満である場合、（たとえば、すべてのボクセルにおける強度値の間の２乗平均差の計算による）２連続の反復時の補正画像と収束との間の差異の測定により、反復処理の収束が決定されてもよい。その後、方法は、収束補正画像の（たとえば電子記憶装置及び／またはディスプレイへの）出力を含んでもよい。

図４Ｂはある実施形態による、腹部画像の反復再構成の作成のための例示的な方法４２０のブロック図である。たとえばステップ４２１は、腹部ＣＴ画像取得情報の、たとえば電子記憶装置上での入力を含んでもよい。ステップ４２３は、トレーニングフェーズからの（たとえば電子記憶装置上での）、一連の臓器モデル及び関連する画像領域の入力を含んでもよい。その後、たとえば取得情報及び任意の既知の反復ＣＴ再構成技術を利用して、初期腹部ＣＴ画像再構成が行われてもよい（ステップ４２５）。

このような情報が取得されると、ステップ４２７〜４３３は収束まで繰り返されてもよい。ある実施形態においてステップ４２７は、画像再構成内での臓器の位置特定を含んでもよい。このステップは、任意の既知の技術を利用して実行されてもよい。次にステップ４２９は、画像内に見られる臓器表面メッシュポイントのそれぞれの０以上の、臓器メッシュモデル群における臓器表面メッシュポイントへの整合を含んでもよい。整合は、臓器表面メッシュポイントと収集群における各ポイントとの間の類似性を示すメトリックを計算するための任意のグラフマッチング技術を利用して行われてもよい。上述のように、例示的なメトリクスは、スペクトル対応、最小編集距離などを含む。ステップ４２９はさらに、０以上の整合ポイントを含み得る整合ポイント群が作成されるような、類似性メトリックの閾値の決定を含んでもよい。ステップ４３１は、０以上の整合ポイントに関連する画像領域のマージによる、たとえば表面メッシュポイントごとの局所的な事前画像の決定を含んでもよい。表面メッシュポイントが０整合ポイントに対応する場合、ステップ４３１は、メッシュポイントが関連する局所的な事前情報を有しない場合があることの決定を含んでもよい。マージ方法は、たとえば、関連する画像領域の平均化、関連するポイントの類似性メトリックまたは関連する画像領域を提供した画像の事前決定された画質に重みが基づく、関連する画像領域の加重平均化の決定、現在画像再構成における臓器表面メッシュに対して局所的である画像領域との類似性が最も大きい、関連する画像領域の選択、及び／または、現在の画像再構成における表面メッシュポイントに対して局所的である画像領域に最も整合する、関連する画像領域の疎線形組み合わせ、などの上述の方法を含んでもよい。ステップ４３３は、（たとえば、事前画像と再構成画像との間のαチャンネルの応用などを利用した、事前画像の現在の再構成とのブレンディングによる、及び／または、再構成画像と局所的な事前画像との間の差異に不利益を生じさせる最適化への余分なタームの追加による、最適化に基づいた反復再構成方法のための）取得情報及び事前画像を利用した画像再構成の実行を含んでもよい。ステップ４３５は、反復処理の収束の決定を含んでもよい。たとえばステップ４３５は、差異が事前決定された閾値未満である場合、（たとえば、すべてのボクセルにおける強度値の間の２乗平均差の計算による）２連続の反復時の再構成画像と、収束との間の差異の測定を含んでもよい。ステップ４３７は、収束画像再構成の、たとえば電子記憶装置及び／またはディスプレイへの出力を含んでもよい。ある実施形態において、ステップ４２７〜４３３は収束まで繰り返されてもよく、ステップ４２５〜４３３は計算装置を利用して実行されてもよい。

画像再構成及び／または補正を作成するための解剖学的区分に関連する一連の画像領域の準備において記される方法は、様々な形式の医用撮像に応用されてもよい。ある実施形態において、方法はトレーニングフェーズ及び作成フェーズを含んでもよい。トレーニングフェーズは、特定患者に関する情報がそれに対して評価されてもよいような「予想される」一連の情報を形成する、画像領域と解剖学的区分との間の一連の関連の作成を含んでもよい。作成フェーズは、トレーニングフェーズによって提供される関連に基づく画像再構成及び／または補正の作成を含んでもよい。

開示される本発明の明細書及び実施を考慮すると、本発明の他の実施形態が当業者には明らかとなるであろう。明細書及び実施例は、以下の特許請求の範囲に示される本発明の範囲及び趣旨を有する例示のみとして見なされるものとする。

Claims (20)

1. 医用画像再構成の方法であって、前記方法は、
   プロセッサが、トレーニングフェーズ中に、標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像及び分析される前記標的となる解剖学的組織の一部を取得することと、
   前記プロセッサが、前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分が前記複数の画像の局所的な画像領域に関連していることを決定することであって、前記位置特定された解剖学的組織は、分析される前記標的となる解剖学的組織の前記取得された一部であり、前記複数の画像内に反映されており、前記局所的な画像領域は、前記複数の画像内の前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映し、前記区分と前記局所的な画像領域との間の関連は、前記局所的な画像領域が前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映していることの理解を表現する、ことと、
   前記プロセッサが、前記位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分と前記複数の画像の１つ以上の局所的な画像領域との間の１つ以上の関連に基づいて初期画像再構成を実行することにより、初期再構成画像を生成することであって、前記１つ以上の関連は、前記区分と前記局所的な画像領域との間の決定された関連を含んでいる、ことと、
   前記１つ以上の関連に基づいて、前記プロセッサが前記初期再構成画像を更新すること、または前記プロセッサが新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
   を含む、方法。
2. 前記区分が前記局所的な画像領域に関連していることを決定することは、
   前記複数の画像のそれぞれ内に反映されている前記標的となる解剖学的組織の一部を決定することであって、前記標的となる解剖学的組織の前記一部は、前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織である、ことと、
   前記標的となる解剖学的組織の前記一部を前記区分を含む前記１つ以上の区分に位置特定することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記区分が前記局所的な画像領域に関連していることを決定することは、
   前記局所的な画像領域が前記区分に関連していることを、前記局所的な画像領域が前記複数の画像のうちの１つにおいて前記区分を反映することを決定することによって、決定することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. １つの事前画像としての一連の前記関連している区分及び局所的な画像領域を決定することと、
   前記１つ以上の関連と前記決定された事前画像を含む１つ以上の事前画像とに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記１つ以上の区分に関連する前記１つ以上の局所的な画像領域のモデルを生成することであって、前記モデルは、前記１つ以上の局所的な画像領域のうちの１つを前記１つ以上の区分のうちの１つにおいてサンプリングされる点に関連付けることによって生成される、ことと、
   前記１つ以上の関連と前記生成されたモデルとに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記初期再構成画像内の解剖学的組織を、１つ以上の点において前記解剖学的組織をサンプリングすることによって位置特定することと、
   前記初期再構成画像内の前記位置特定された解剖学的組織の各点を前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の０以上の点と整合することであって、前記整合することは、前記初期再構成画像内の前記位置特定された解剖学的組織の前記各点と前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の前記０以上の点との間の類似性を示すメトリックを計算することを含む、ことと、
   前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の前記０以上の整合された点に関連する局所的な画像領域をマージすることによって、前記１つ以上の点のための事前画像を決定することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 現在の反復の再構成画像と次の反復の再構成画像との間の差異が事前決定された閾値未満になるまで、前記１つ以上の関連と前記決定された事前画像とに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを２回以上反復すること
   をさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記位置特定された解剖学的組織が、冠状動脈樹、または臓器の一部である、請求項１に記載の方法。
9. 画像再構成のためのシステムであって、前記システムは、
   医用画像再構成のための命令を記憶するデータ記憶装置と、
   プロセッサと
   を備え、
   前記プロセッサは、前記命令を実行することにより方法を実行するように構成され、
   前記方法は、
   トレーニングフェーズ中に、標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像及び分析される前記標的となる解剖学的組織の一部を取得することと、
   前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分が前記複数の画像の局所的な画像領域に関連していることを決定することであって、前記位置特定された解剖学的組織は、分析される前記標的となる解剖学的組織の前記取得された一部であり、前記複数の画像内に反映されており、前記局所的な画像領域は、前記複数の画像内の前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映し、前記区分と前記局所的な画像領域との間の関連は、前記局所的な画像領域が前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映していることの理解を表現する、ことと、
   前記位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分と前記複数の画像の１つ以上の局所的な画像領域との間の１つ以上の関連に基づいて初期画像再構成を実行することにより、初期再構成画像を生成することであって、前記１つ以上の関連は、前記区分と前記局所的な画像領域との間の決定された関連を含んでいる、ことと、
   前記１つ以上の関連に基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
   を含む、システム。
10. 前記プロセッサは、
    前記複数の画像のそれぞれ内に反映されている前記標的となる解剖学的組織の一部を決定することであって、前記標的となる解剖学的組織の前記一部は、前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織である、ことと、
    前記標的となる解剖学的組織の前記一部を前記区分を含む前記１つ以上の区分に位置特定することと
    のためにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記プロセッサは、
    前記局所的な画像領域が前記区分に関連していることを、前記局所的な画像領域が前記複数の画像のうちの１つにおいて前記区分を反映することを決定することによって、決定することのためにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記プロセッサは、
    １つの事前画像としての一連の前記関連している区分及び局所的な画像領域を決定することと、
    前記１つ以上の関連と前記決定された事前画像を含む１つ以上の事前画像とに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
    のためにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記プロセッサは、
    前記１つ以上の区分に関連する前記１つ以上の局所的な画像領域のモデルを生成することであって、前記モデルは、前記１つ以上の局所的な画像領域のうちの１つを前記１つ以上の区分のうちの１つにおいてサンプリングされる点に関連付けることによって生成される、ことと、
    前記１つ以上の関連と前記生成されたモデルとに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
    のためにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
14. 前記プロセッサは、
    前記初期再構成画像内の解剖学的組織を、１つ以上の点において前記解剖学的組織をサンプリングすることによって位置特定することと、
    前記初期再構成画像内の前記位置特定された解剖学的組織の各点を前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の０以上の点と整合することであって、前記整合することは、前記初期再構成画像内の前記位置特定された解剖学的組織の前記各点と前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の前記０以上の点との間の類似性を示すメトリックを計算することを含む、ことと、
    前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織内の前記０以上の整合された点に関連する局所的な画像領域をマージすることによって、前記１つ以上の点のための事前画像を決定することと
    のためにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
15. 前記プロセッサは、
    現在の反復の再構成画像と次の反復の再構成画像との間の差異が事前決定された閾値未満になるまで、前記１つ以上の関連と前記決定された事前画像とに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを２回以上反復すること
    を行うようにさらに構成されている、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記位置特定された解剖学的組織が、冠状動脈樹、または臓器の一部である、請求項９に記載のシステム。
17. 医用画像再構成の方法を実行するためのコンピュータ実行可能プログラム命令を含むコンピューターシステム上で利用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記方法は、
    プロセッサが、トレーニングフェーズ中に、標的となる解剖学的組織に関連する複数の画像及び分析される前記標的となる解剖学的組織の一部を取得することと、
    前記プロセッサが、前記標的となる解剖学的組織の位置特定された解剖学的組織の区分が前記複数の画像の局所的な画像領域に関連していることを決定することであって、前記位置特定された解剖学的組織は、分析される前記標的となる解剖学的組織の前記取得された一部であり、前記複数の画像内に反映されており、前記局所的な画像領域は、前記複数の画像内の前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映し、前記区分と前記局所的な画像領域との間の関連は、前記局所的な画像領域が前記位置特定された解剖学的組織の前記区分を反映していることの理解を表現する、ことと、
    前記プロセッサが、前記位置特定された解剖学的組織の１つ以上の区分と前記複数の画像の１つ以上の局所的な画像領域との間の１つ以上の関連に基づいて初期画像再構成を実行することにより、初期再構成画像を生成することであって、前記１つ以上の関連は、前記区分と前記局所的な画像領域との間の決定された関連を含んでいる、ことと、
    前記１つ以上の関連に基づいて、前記プロセッサが前記初期再構成画像を更新すること、または前記プロセッサが新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
    を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
18. 前記方法は、
    前記複数の画像のそれぞれ内に反映されている前記標的となる解剖学的組織の一部を決定することであって、前記標的となる解剖学的組織の前記一部は、前記標的となる解剖学的組織の前記位置特定された解剖学的組織である、ことと、
    前記標的となる解剖学的組織の前記一部を前記区分を含む前記１つ以上の区分に位置特定することと
    をさらに含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
19. 前記方法は、
    前記局所的な画像領域が前記区分に関連していることを、前記局所的な画像領域が前記複数の画像のうちの１つにおいて前記区分を反映することを決定することによって、決定することをさらに含む、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
20. 前記方法は、
    １つの事前画像としての一連の前記関連している区分及び局所的な画像領域を決定することと、
    前記１つ以上の関連と前記決定された事前画像を含む１つ以上の事前画像とに基づいて、前記初期再構成画像を更新すること、または新規再構成画像を生成することを実行することであって、前記新規再構成画像は前記初期再構成画像と異なる、ことと
    をさらに含む、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。