JP6694832B2 - 脳の機能的な撮像のための方法及びデバイス - Google Patents

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Description

分野
本発明は、脳の機能的な撮像のための方法及びデバイスに関する。
背景
脳の機能的な撮像は、動物又はヒトの、ニューロン活動と関連した脳の部位の過渡変化を撮像することからなる。異なる特定の機能（例えば、いくつかの肢の変位、いくつかの感覚検出部の使用、感情、記憶など）に対応する脳の部位は、さまざまな動物種又は人間にそれぞれ対応して、周知の機能的な解剖地図（例えば「Paxinos」地図）に列挙され、脳の機能的な撮像は、機能的な撮像が実践されるヒト又は動物のいくつかの活動と合致するこれらの機能的な部位のいくつかでニューロン活動の位置を決定して測定することを可能にする。
いくつかの脳の機能的な撮像技術は、ニューロンによって生成された電流（ＥＥＧ）又は磁場（ＭＥＧ）の測定に基づく。これらの技術は、電気的活性源の位置を再び見いだすために解決される逆問題の複雑さのために、非常に限定された空間分解能を有する。
これらの機能変化の撮像を可能にする他の技術は、神経血管結合に基づく。ニューロンが脳の一部位において強い活性を有するとき、グルコースの供給が、この部位において必要とされる。このために、血管の流れは、この特定の部位で増加する。脳の血管の流れを撮像することによって、脳が撮像されるヒト又は動物の機能的な地図においてどこが活性化された機能的な部位であるかを推測することが可能である。
いくつかの技術が、これらの血流の変化を撮像するために使用され得る。
−血流の変化に関連した酸化の変化を撮像する機能的ＭＲＩ（「ＭＲＩｆ」とも呼ばれる）。
−血流によってもたらされるグルコースの結合を撮像する核撮像（ＰＥＴ）。
−機能的な超音波撮像。
ｆＭＲＩでは、ＭＲＩ画像は、非常に良質であり、脳の構造、したがって脳の活性化された機能的な部位の位置を極めて容易に決定することを可能にするので、活性化された機能的な部位の定位は容易に達成される。機能的な撮像が、次いで、実行されて、機能的な画像を取得する前にＭＲＩｆ機械によって生成された解剖学的な画像に重畳される。しかしながら、この技法は、多くの欠点を有する。ｆＭＲＩ機械は、非常にコストがかかり扱いにくく、時間分解能の著しい低減の負担を伴って良好な空間分解能を提供するだけであり、脳の一過性の現象（例えば癲癇）を撮像することが可能にならない。
ＰＥＴは、非常に劣悪な空間分解能を有する。ＰＥＴは興味深い機能的な情報をもたらすが、活性化された部位が位置を決定されると、脳のどの解剖学的又は機能的な部位に対応するのか知ることが可能ではなく、その結果、使用可能な結果を得るためにＰＥＴ撮像機械をＭＲＩ機械又はＣＴスキャナと組み合わせることが必要である。しかしながら、このような撮像アセンブリは、極めて高価である。
機能的な超音波撮像は、血流の超高感度撮像に基づき（Mace et al, "Functional ultrasound imaging of the brain: theory and basic principle", IEEE Trans Ultrasonic Ferroelectric Freq. Control. 2013 March;60(3): 492-506）、その変形形態は、活性化された機能的な部位に経時的にアクセスする（Mace et al, "Functional ultrasound imaging of the brain", Nature Methods, 8, 662-664, 2011）。
機能的な超音波撮像は、比較的低コストで、脳の極めて正確な脈管画像及びこの脈管画像上の活性化された部位の定位を得ることを可能にする。しかしながら、機能的な部位の位置を決定することを可能にする解剖学的な画像と、脈管画像を一致させることが困難である。実際、機能的な超音波撮像デバイスによって超音波診断において取得され得る解剖学的な画像は、撮像された機能的な部位の定位を可能にするにはあまりにも低質である。
その結果、専門のオペレータだけが、機能的な超音波撮像において、撮像された機能的な部位の位置を決定することが可能である。オペレータは、脳に画像を配置することができる脳の大域的構造を、脈管画像中に肉眼で位置を決定し、次いで、地図の組織によって対象の機能的な部位がどこに位置を決定されるかを見いだそうとしなければならない。
概要
本発明の目的は、特にこれらの欠点を克服することである。
このため、本発明は、超音波による脳の機能的な撮像方法を提案する。方法は、以下の段階を含む：
（ａ）ヒト又は動物被験体の脳が、検討される脈管画像を得るために、超音波撮像によって撮像される脈管撮像段階であり、前記被験体が被験体のいくつかの分類に属する、段階。
（ｂ）形状認識によって、検討される脈管画像の少なくとも一部分が被験体の前記分類に対応する脳脈管の地図と自動で比較され、これにより、検討される脈管画像が、脳脈管の地図に位置を決定される、定位段階。
（ｃ）脳の機能的な地図が、前記脳脈管の地図に対応して使用され、この脳脈管の地図に位置を決定された脳の機能的な部位を含み、その結果、少なくとも１つの脳の機能的な部位が、検討される脈管画像上で識別される識別段階。
これにより、上述した地図（脳脈管の地図と合致した脳の機能的な地図）は、検討される脈管画像上の視認可能な脳の機能的な部位である、形状認識による、自動定位を可能にする。したがって、視認される、脳の機能的な部位の識別は、非熟練なユーザによってでさえ、容易かつ迅速に実行され得る。被験体の異なる分類に対応する機能的な地図及び脈管の地図は、前もって生成され、コンピュータ上に保存された地図のライブラリにおいて利用可能であり得る。被験体の分類は、例えば、特に種、性、年齢、体重の中から選択される、１つ又はいくつかの基準に合致することができる。
本発明による方法の多様な実施形態では、任意に、以下の提供のうちの一方又は両方を更に用いることが可能である：
−定位段階（ｂ）の間に、脳脈管の地図の一部分が、検討される脈管画像と合致され、識別段階の間に、脳脈管の地図の前記部分に対応する機能的な部位のマップが決定され、検討される脈管画像が、機能的な部位の前記マップと重ね合わされる。
−定位段階の間に、脳脈管の地図の前記少なくとも一部分から検討される脈管画像にうつすことを可能にする幾何変形が、決定され、識別段階の間に、検討される脈管画像の機能的なマップが、検討される脈管画像に対応する脳脈管の地図の前記部分に対応して、脳の機能的な地図の一部分にこの幾何変形を適用することによって、決定される。
−定位段階（ｂ）において、前記形状認識が、検討される脈管画像と脳脈管の地図との間の相関によって実行される。
−検討される脈管画像が、脳の少なくとも一部分の血流を表す。
−検討される脈管画像が、脳脈管容量（Mace et al, "Functional ultrasound imaging of the brain: theory and basic principle", IEEE Trans Ultrasonic Ferroelectric Freq. Control. 2013 March;60(3): 492-506参照）、ドップラー力、血流速さ、ドップラーカラー、循環抵抗の代表値（Pourcelot指数又はその他）から選択される少なくとも１つの血液動態情報を包含する。
−機能的な参照脈管マッピングは、３次元マッピングであり、例えば、連続的な平面に複数の脳断面を含むことができる。
−脳脈管の地図が、超音波撮像、血管スキャナ、ＭＲＩ、ＣＴスキャナから選択される撮像から生じるデータを包含する。
−方法が、撮像段階（ａ）と定位段階（ｂ）との間に、検討される任意の被験体及び脳脈管の地図に通常存在する少なくとも１つの特徴部位が、検討される脈管画像上で自動で検出され、これにより、検討される脈管画像が、脳脈管の地図に位置を決定される予備定位段階（ｂ０）を更に含む。
−前記特徴部位が、ウイリス多角形、シルビアン静脈、前脳動脈、脳の最大動脈から選択される。
−方法が、以下の副段階を含む機能的な参照脈管マッピングのための少なくとも１つの予備段階（ｐ）を包含する。
（ｐ１）参照撮像副段階であり、
−考慮される被験体の分類から少なくとも１つの被験体の前記脳脈管の地図と、
−超音波撮像より正確な脳の解剖学的な画像をもたらす第２のタイプの撮像によって、考慮される被験体の分類の前記少なくとも１つの被験体の脳を撮像することによって生成される参照解剖地図と、
を生成する参照撮像副段階。
（ｐ２）前記脳の機能的な地図が、脳の、及び典型的な解剖地図上に位置を決定される機能的な部位の、少なくとも１つの典型的な解剖地図を含む機能的な解剖地図から決定される機能的な参照マッピング副段階であって、前記脳脈管の地図上に機能的な解剖地図の機能的な部位の位置を決定するために、前記参照解剖地図を典型的な解剖地図に合致させることによって実行される、機能的な参照マッピング副段階。
−参照撮像のための副段階（ｐ１）の間に、前記脳脈管の地図が、脳の脈管超音波撮像によって生成される。
−機能的な参照マッピング副段階（ｐ２）の間に、参照解剖地図が、形状認識によって典型的な解剖地図と合致される。
−参照マッピングの副段階（ｐ２）の間に、前記参照解剖地図から典型的な解剖地図にうつすことを可能にする幾何変形が決定され、この幾何変形が、脳脈管の地図に適用されて、したがって、脳脈管の地図が、機能的な解剖地図の機能的な部位と合致される。
−前記参照撮像副段階（ｐ１）の間に、いくつかの脈管初期画像が脳の脈管超音波撮像によって、いくつかの初期解剖学的な画像が前記第２のタイプの撮像によって、考慮される被験体の分類のいくつかの被験体に関して連続的に生成され、前記脳脈管の地図及び前記参照解剖地図が、前記初期脈管画像及び初期解剖学的な画像からそれぞれ統計学的な計算により決定される。
−各々の初期脈管画像が３次元である。
−各々の初期脈管画像が２次元であり、機能的な参照脈管マッピングが、複数の連続的な平面に沿って生成された参照脈管画像から得られる。
−被験体の各々の分類が、種、性、年齢、体重から選択される少なくとも１つの基準に対応する。
−刺激が被験体に加えられ、脳脈管画像（ＶＩ０）上でこの刺激後の少なくとも１つの周波数部位（１ｃ）の活性化が検出される。
−脳脈管画像上で、脳脈管画像上の少なくとも１つの識別された機能的な部位に向けられる動作が視認され、この動作が前記第２の識別された機能的な部位へ誘導される。
−前記動作が、電極植込、流体注入、波（電磁波、音波、超音波、光波）による遠隔刺激から選択される。
−撮像段階が、モータ駆動組織によって移動することができる少なくとも１つの超音波プローブで実行され、脳脈管画像が少なくとも１つの所望の機能的な部位に対応するまで、前記少なくとも１つのプローブが変位する。
−撮像段階（ａ）が、３次元画像を生成する少なくとも１つの適合超音波プローブで達成され、２次元画像が、少なくとも１つの所望の機能的な部位に合致する前記３次元画像から抽出される。
更に、本発明の目的はまた、
−検討される脈管画像を得るために、超音波撮像によってヒト又は動物被験体の脳を撮像するように適合された脈管撮像組織であり、前記被験体が被験体のいくつかの分類に属する、脈管撮像組織と、
−検討される脈管画像を被験体の前記分類に対応する機能的な参照脈管マッピングと自動で比較するように適合された、形状認識による定位のための組織であって、前記機能的な参照脈管マッピングは、被験体の及び脳の機能的な部位の前記分類が典型的な脳脈管ネットワークに対応する、典型的な脳脈管ネットワークを含み、機能的な参照脈管マッピングのどの脳の機能的な部位が検討される脈管画像に対応するかをこの方法で決定するように適合される前記定位組織と、
を含む、上で定められたような方法を適用するデバイスである。
本発明の他の特性及び利点は、添付の図面を参照して、非限定的な例として与えられる、その実施形態のうちの１つの以下の説明の間に明らかになるであろう。
図面は、以下の通りである：
本発明の一実施形態による方法を適用するデバイスの概略図である。 図１のデバイスの一部分のブロック図である。 ２次元撮像の場合の撮像平面及び参照前頭面を示したラットの脳の斜視図である。 前頭面において、例えば図３の脳から、超音波撮像によって生成され得る、検討される脈管画像の一例である。 前頭面において、例えば図３の脳に合致し得る脳の機能的なマップの一例である。 ラットのいくつかの分類の脳脈管の地図の作製に関係したラットの脳の連続的な前頭面において撮影された初期脈管画像の集合を示す。 前記脳脈管の地図の生成を概略的に例示する。 超音波撮像だけを使用した、本発明による機能的なマップを組み込む冠状脳脈管画像の生成を概略的に例示する。 脳のいくつかの機能的な部位の活性化をリアルタイムで追跡することを可能にする、本発明の方法によって得られた連続する機能的な脈管画像の一例を示す。
発明の詳細な説明
異なる図面では、同じ参照番号は、同一又は類似の要素を表す。
図１は、例えば１と４０ＭＨｚとの間に含まれる周波数の、超音波圧縮波の発信及び受信によって、検討されるヒト又は動物被験体の脳１の脈管撮像を行うように適合されたデバイスの一例を示す。超音波の発信及び受信は、被験体の脳１ａのすべて若しくは一部を横切ることによって、又は脳１、特に脳１ａの１つ若しくはいくつかの穿孔に接触すると即座に、超音波トランスデューサのネットワーク２の組織により達成され得る。
撮像デバイスは、例えば、図１及び図２に例示されるように：
−例えば数百のトランスデューサ２ａを含むｎ超音波トランスデューサ２ａ（Ｔ１〜Ｔｎ）のネットワーク２、このネットワーク２は、例えば、２次元画像（２Ｄ）を生成するのに好適なトランスデューサ（ネットワーク１Ｄ）、又は、更に３次元（３Ｄ）画像を生成するように適合された２次元ネットワークのバーであり得る；
−トランスデューサ２のネットワークを制御する、トランスデューサのネットワークにより超音波を発信してこのトランスデューサのネットワークによって捕捉された信号を取得するように適合された電子回路３；
−電子回路３を制御して前記捕捉された信号から得られる超音波を視認するためのコンピュータ４又は類似のデバイス；
を含む。
図２に例示されるように、電子回路３は、例えば：
−トランスデューサのネットワーク２のｎトランスデューサＴ１〜ＴＮに別々に接続されたｎアナログ／デジタル変換器１１（Ａ／Ｄ１）、
−ｎアナログ／デジタル変換器１１にそれぞれ接続されたｎバッファメモリ１２（Ｂ１）、
−バッファメモリ１２及びコンピュータ４と通信する、トランスデューサ２のネットワークの方へ送出され前記トランスデューサのネットワークから受け取った信号の処理に適合された中央演算処理装置１３（ＣＰＵ）、
−中央演算処理装置１３に接続されたメモリ１４（ＭＥＭ）、
を含むことができる。
図１及び図２に例示される撮像デバイスは、Maceらによって（上述した出版物"Functional ultrasound imaging of the brain: theory and basic principle", IEEE Trans Ultrasonic Ferroelectric Freq. Control. 2013 March;60(3): 492-506）及び "Functional ultrasound imaging of the brain", Nature Methods, 8, 662-664, 2011) 並びに文献EP 2 101 191に特に説明されるように、脳脈管ネットワークを最終的に撮像して少なくとも１つの血液動態情報（すなわち血流と関連した情報）をもたらすことを可能にする脳の合成超音波撮像を行うように適合される。
これにより得られる脳脈管画像によって与えられる血液動態情報は、脳脈管容量、ドップラー力、血流速度、ドップラーカラー、循環抵抗の代表値（Pourcelot指数又はその他）の中から特に選択され得る。
図３に例示されるように、２次元撮像の場合、脳脈管画像は、例えば実際には完全な前頭面Ｐ０とは多くの場合異なる前頭面Ｐ０に近い方向の、平面Ｐに生成され得る。得られた脳脈管画像ＶＩは、図４において視認可能であるが、優れた精細さで脳１の血管１ｂを視認することを可能にし、微細血管を含む血管を視認することを可能にする。上述した血液動態情報は、各々のピクセルの光度及び／又はカラースケールによって与えられ得る。
冠状断面ＦＩが図５に一例として例示される脳の機能的な解剖地図の画像（Paxinos又はその他）の各々のピクセルの位置を決定することが可能であるならば、血液動態情報は、局所的な脳活動を反映して、したがって機能的な撮像の達成を可能にする。このような機能的な解剖地図は、脳の典型的な解剖地図（脳組織の形状）及びこの典型的な解剖地図に位置を決定される機能的な部位１ｃからなる典型的かつ機能的な地図を包含する。典型的かつ機能的な地図の機能的な部位１ｃの各々は、モータ駆動、高感度、又は特定の認識機能に対応しており、この機能に対応した既定の関係がある。各々の機能的な解剖地図は、例えば、検討される被験体の種、性（男性／女性）、体重の範囲、及び年齢の間隔（又は、任意に他の基準を加えた、これらの基準のいくつかだけ）に対応する、検討される被験体の分類に有効である。
しかしながら、一方で、脳脈管画像ＶＩが典型的な解剖地図から抽出され得る解剖学的な画像に対応せず、他方で、脳脈管画像の平面Ｐが一般に前で説明されたように必ずしも前頭面Ｐ０ではないので、オペレータが機能的な解剖地図において脳脈管画像ＶＩの位置を決定することは非常に困難である。
この欠点に対する改善策を見つけるために、本発明は、検討される被験体の少なくともいくつかの分類のための、前記脳脈管の地図ＶＡに対応して典型的な脳の機能的な地図ＦＡに合致させ、脳の機能的な部位１ｃが脳脈管の地図（ＶＡ）に位置を決定された、被験体の前記分類に対応する典型的な脳脈管の地図ＶＡの、前もった生成を提供する。
これらの地図の両方が、特に機能的な参照脈管マッピングの予備段階（ｐ）の間に、前もって確立され、以下の副段階を含む：
（ｐ１）参照撮像副段階であり：
−考慮される被験体の分類から少なくとも１つの被験体の（脳の超音波脈管撮像によって、又は更に血管スキャナ、ＭＲＩ、ＣＴスキャナによって生成される）前記脳脈管の地図と、
−超音波撮像より正確な脳の解剖学的な画像をもたらす第２のタイプの撮像によって、例えばＭＲＩによって、被験体の考慮される分類から前記少なくとも１つの被験体の脳を撮像することによって生成される参照解剖地図と、
を生成する参照撮像副段階。
（ｐ２）前記脳の機能的な地図が、脳の、及び典型的な解剖地図上に位置を決定される機能的な部位の、少なくとも１つの典型的な解剖地図を含む機能的な解剖地図（Paxinos又はその他）から決定される機能的な参照マッピングのための副段階であって、前記脳脈管の地図上に機能的な解剖地図の機能的な部位の位置を決定するために、前記参照解剖地図を典型的な解剖地図に合致させることによって達成される、機能的な参照マッピング副段階。
前記参照撮像副段階（ｐ１）の間に、考慮される被験体の分類のいくつかの被験体に関して、脳の脈管超音波撮像によりいくつかの初期脈管画像ＶＩ（図６）を、及び前記第２の撮像タイプによりいくつかの初期解剖学的な画像をそれぞれ連続的に生成することが可能である。前記脳脈管の地図及び前記参照解剖地図は、ラットの脳脈管の地図のために図７に概略的に例示されるように、前記初期脈管画像及び初期解剖学的な画像からそれぞれ統計学的な計算によって（例えば、それぞれ前記初期脈管画像と初期解剖学的な画像との平均によって）決定される。
機能的な参照マッピング副段階（ｐ２）の間、形状認識によって参照解剖地図を典型的な解剖地図と合致させることが可能である。例えば、前記参照解剖地図から典型的な解剖地図にうつすことを可能にする幾何変形が、決定され、次いで、この幾何変形が、脳脈管の地図に適用されて、したがって、脳脈管の地図が、機能的な解剖地図の機能的な部位と合致される。
被験体の分類に対応する典型的な脳脈管の地図ＶＡが被験体の同じ分類のための典型的な脳の機能的な地図ＦＡと合致することが確立されると、図８に例示される工程によって、超音波撮像により排他的に生成された脳脈管画像ＶＩ０上の機能的な部位の位置を容易かつ自動で決定することが可能である：
（ａ）撮像：
被験体の脳１は、検討される脈管画像ＶＩ０を得るために、超音波撮像によって撮像される。
（ｂ０）任意の予備定位：
任意に、検討される任意の被験体及び脳脈管の地図ＶＡに通常存在する少なくとも１つの特徴部位が自動で検出される大まかな予備定位が、最初に実行される。前記特徴部位は、脳の点又は不変構造、例えば、ウイリス多角形、シルビアン静脈、前脳動脈、脳の最大動脈、であり得る。
（ｂ）定位：
形状認識によって、検討される脈管画像ＶＩ０は、検討される被験体が属する被験体の分類に対応する脳脈管の地図ＶＡとの相関により、自動で比較され、これにより、検討される脈管画像ＶＩ０は、脳脈管の地図ＶＡに位置を決定される。実際には、脈管の地図ＶＡ中に検討される脈管画像ＶＩ０を定位するこの段階は、形状認識による決定によって達成され、脈管画像ＶＩＲが、脈管の地図ＶＡから生じ、最高で検討される脈管画像ＶＩ０に対応する。脈管の地図ＶＡは、連続的な隣接する平面（例えば前頭面又は他の平面）において撮影された一連の２次元脳脈管画像系列ＶＩによって、任意に形成され、上述した定位は、簡略版では、（この場合は２次元画像である）検討される脈管画像ＶＩ０に最も近い脳脈管画像ＶＩＲを選択することからなる。精密版では、検討される脈管画像ＶＩ０が２次元であるときに、この定位はまた、形状認識、画像ＶＩ０の平面の配向及び位置、並びに（地図が３次元であるか、又は連続的な隣接する平面において撮影された一連の２次元の脳脈管画像ＶＩによって形成されるかどうかにかかわらず）この平面中に脈管の地図ＶＡから画像ＶＩＲを再構成する配向及び位置により決定することからなる。
（ｃ）識別：
前記脳脈管の地図ＶＡに対応する脳の機能的な地図ＦＡの組織によって、少なくとも１つの脳の機能的な部位１ｃは、検討される脈管画像ＶＩ０上に識別される。より詳しくは、上述したＶＩＲに対応した、機能的な地図ＦＡから生じる画像ＦＩＲが、決定され、この画像ＦＩＲは、幾何変形によって、検討される脈管画像ＶＩ０と合致され、これにより（機能的な部位１ｃの限定によって形成される）機能的なマップＦＩ０を決定し、機能的なマップＦＩ０は、検討される脈管画像ＶＩ０に重ね合わされて、これにより脳１の機能的な脈管画像ＦＶＩ０を得る。
より詳しくは、定位段階（ｂ）の間に、画像ＶＩＲから検討される脈管画像ＶＩ０にうつすことを可能にする幾何変形を決定することが可能であり、識別段階（ｃ）の間に、この幾何変形を脳の機能的な地図ＦＡから生じる画像ＦＩＲに適用することによって検討される脈管画像ＶＩ０の機能的なマップＦＩ０を決定することが可能である。
機能的なマップＦＩ０が確立されると、超音波撮像プローブ２が静止したままである限り機能的なマップＦＩ０は不変のままである（このプローブは、例えば被験体の脳１ａにしっかりと取り付けられるか、又はこのプローブの制御変位を制御することを可能にするモータ駆動アクチュエータを介する）。それから、例えば（意識的又は無意識的な脳活動を含む）検討される被験体に加えられる外部又は内部刺激と同期して、経時的に脳脈管画像ＶＩ０を生成することが可能である（図９参照）。これらの脳脈管画像は、経時的に機能的な部位１ｃの活性化を視認し、任意に記録するように、機能的なマップＦＩ０に重ね合わされる。
これにより、標的となる機能的な部位に対する電極の植込又は特定の治療剤の注入を視認し誘導すること、若しくは波（電磁波、超音波、音波又は光波）による遠隔刺激を促進することも可能である。
前記プローブ２が被験体の脳１ａにしっかりと取り付けられるか、又はこのプローブの制御変位を制御することを可能にするモータ駆動アクチュエータを介するときに、上で説明された方法が、いくつかの既定の機能的な部位を撮像するために、所望の位置に超音波プローブ２を変位させることを容易に可能にすることにも留意されたい。実際、脳脈管画像ＶＩ０が機能的な地図ＦＡに位置を決定されるので、所望の機能的な部位１ｃを視認するために必要な変位を決定することは容易である。
また、超音波撮像が、３次元画像を生成するように適合された少なくとも１つの超音波プローブ２で実行されるときに、この３次元画像から、少なくとも１つの所望の機能的な部位１ｃに対応する２次元画像を抽出することが可能である。

Claims (15)

  1. 超音波による脳の機能的な撮像のための方法であって、
    （ａ）検討される脈管画像（ＶＩ０）を得るために、ヒト又は動物の被験体の脳（１）が、超音波撮像によって撮像される脈管撮像段階であり、ヒト又は動物の被験体が、少なくとも１つの基準に対応するヒト又は動物の被験体のセットをグループ化する分類に属する、段階と、
    （ｂ）検討される脈管画像（ＶＩ０）の少なくとも一部分と前記分類に対応する脳脈管の地図（ＶＡ）との形状を認識することによって、検討される脈管画像（ＶＩ０）の少なくとも一部分が前記脳脈管の地図（ＶＡ）と自動で比較され、これにより、検討される脈管画像（ＶＩ０）を脳脈管の地図（ＶＡ）上に位置決めする定位段階と、
    （ｃ）前記脳脈管の地図（ＶＡ）に対応した機能的な地図（ＦＡ）であって、この脳脈管の地図（ＶＡ）の中に位置を決定された脳の機能的な部位（１ｃ）を含む脳の機能的な地図（ＦＡ）が使用され、その結果、少なくとも１つの脳の機能的な部位（１ｃ）が、検討される脈管画像（ＶＩ０）上で識別される少なくとも１つの脳の機能的な部位（１ｃ）の識別段階と、
    を含む、方法。
  2. 定位段階（ｂ）の間に、脳脈管の地図（ＶＡ）の一部分（ＶＩＲ）が、検討される脈管画像（ＶＩ０）と合致され、
    識別段階の間に、脳脈管の地図（ＶＡ）の前記部分に対応する機能的な部位（ＦＩ０）のマップが決定され、検討される脈管画像（ＶＩ０）が、機能的な部位（ＦＩ０）の前記マップと重ね合わされる、請求項１に記載の方法。
  3. 定位段階の間に、脳脈管の地図（ＶＡ）の前記少なくとも一部分（ＶＩＲ）から検討される脈管画像（ＶＩ０）にうつすことを可能にする幾何変形が、決定され、識別段階の間に、検討される脈管画像の機能的なマップ（ＦＩ０）が、検討される脈管画像（ＶＩ０）に対応する脳脈管の地図（ＶＡ）の前記部分（ＶＩＲ）に対応して、脳の機能的な地図（ＦＡ）の一部分（ＦＩＲ）にこの幾何変形を適用することによって、決定される、請求項２に記載の方法。
  4. 定位段階（ｂ）において、前記形状認識が、検討される脈管画像（ＶＩ０）と脳脈管の地図（ＶＡ）との間の相関によって実行される、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の方法。
  5. 検討される脈管画像（ＶＩ０）の濃淡が、脳脈管容量、ドップラー力、血液の流速、ドップラーカラー、循環抵抗を表す値から選択される少なくとも１つの血液動態情報を包含する、請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の方法。
  6. 脳脈管の地図（ＶＡ）が、超音波撮像、血管スキャナ、ＭＲＩ、ＣＴスキャナから選択される撮像から生じるデータを包含する、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の方法。
  7. 脈管撮像段階（ａ）と定位段階（ｂ）との間に、検討される脈管画像（ＶＩ０）上で、検討される任意の被験体及び脳脈管の地図（ＶＡ）に通常存在する少なくとも１つの特徴部位が、自動で検出され、したがって、検討される脈管画像（ＶＩ０）が、脳脈管の地図（ＶＡ）に大まかなに位置を決定される予備定位段階（ｂ０）を更に含む、請求項１〜６のうちのいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記特徴部位が、ウイリス多角形、シルビアン静脈、前脳動脈、脳の最大動脈から選択される、請求項７に記載の方法。
  9. （ｐ１）参照撮像副段階であり：
    −前記分類から少なくとも１つの被験体の前記脳脈管の地図（ＶＡ）と、
    −超音波撮像より正確な脳の解剖学的な画像をもたらす第２のタイプの撮像によって、前記分類の前記少なくとも１つの被験体の脳を撮像することによって生成される参照解剖地図と、
    を生成する参照撮像副段階と、
    （ｐ２）前記脳の機能的な地図（ＦＡ）が、脳の少なくとも１つの典型的な解剖地図、及び典型的な解剖地図上に位置を決定される機能的な部位の１つの地図、を含む機能的な解剖地図から決定される機能的な参照マッピング副段階であって、前記脳脈管の地図（ＶＡ）上に機能的な解剖地図の機能的な部位の位置を決定するために、前記参照解剖地図を典型的な解剖地図と合致させることによって実行される、機能的な参照マッピング副段階と、
    を含む機能的な参照脈管マッピングのための予備段階（ｐ）を包含する、請求項１〜８のうちのいずれか１項に記載の方法。
  10. 参照撮像副段階（ｐ１）の間に、前記脳脈管の地図（ＶＡ）が、脳の脈管超音波撮像によって生成される、請求項９に記載の方法。
  11. 機能的な参照マッピング副段階（ｐ２）の間に、参照解剖地図が、形状認識によって典型的な解剖地図と合致される、請求項９又は１０に記載の方法。
  12. 参照マッピング副段階（ｐ２）の間に、前記参照解剖地図から典型的な解剖地図にうつすことを可能にする幾何変形が決定され、この幾何変形が、脳脈管の地図（ＶＡ）に適用されて、したがって、脳脈管の地図（ＶＡ）が、機能的な解剖地図の機能的な部位と合致される、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記参照撮像副段階（ｐ１）の間に、それぞれ、前記分類のいくつかの被験体に関して、いくつかの初期脈管画像（ＶＩ）が、脳の脈管超音波撮像によって連続的に実行され、いくつかの初期解剖学的な画像が、前記第２のタイプの撮像によって連続的に実行され、前記脳脈管の地図（ＶＡ）及び前記参照解剖地図が、前記初期脈管画像及び初期解剖学的な画像からそれぞれ統計学的な計算により決定される、請求項９〜１２のうちのいずれか１項に記載の方法。
  14. 少なくとも１つの基準が種、性、年齢、体重から選択される請求項１〜１３のうちのいずれか１項に記載の方法。
  15. 請求項１〜１４のうちのいずれか１項に記載の方法を適用するデバイスであって、
    −検討される脈管画像（ＶＩ０）を得るために、超音波撮像によってヒト又は動物の被験体の脳を撮像するように適合された脈管撮像手段であり、ヒト又は動物の被験体が、少なくとも１つの基準に対応するヒト又は動物の被験体のセットをグループ化する分類に属する、脈管撮像手段（２〜４）と、
    −検討される脈管画像（ＶＩ０）を脳脈管の地図（ＶＡ）と自動で比較し、これにより、検討される脈管画像（ＶＩ０）を脳脈管の地図（ＶＡ）上に位置決めするように適合された、検討される脈管画像（ＶＩ０）の少なくとも一部分と前記分類に対応する脳脈管の地図（ＶＡ）との形状を認識することによる定位手段（４）と、
    −前記脳脈管の地図（ＶＡ）に対応した機能的な地図（ＦＡ）であって、この脳脈管の地図（ＶＡ）の中に位置を決定された脳の機能的な部位（１ｃ）を含む脳の機能的な地図（ＦＡ）を使用する少なくとも１つの脳の機能的な部位（１ｃ）の識別手段であり、検討される脈管画像（ＶＩ０）上で少なくとも１つの脳の機能的な部位（１ｃ）を識別するように適合された識別手段（４）と、
    を含む、デバイス。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018519047A (ja) 2015-06-19 2018-07-19 ニューラル アナリティクス、インコーポレイテッド 頭蓋内ドップラープローブ
US11589836B2 (en) 2016-01-05 2023-02-28 Novasignal Corp. Systems and methods for detecting neurological conditions
JP2019500155A (ja) 2016-01-05 2019-01-10 ニューラル アナリティクス、インコーポレイテッド 一体型プローブ構造
US11090026B2 (en) 2016-01-05 2021-08-17 Novasignal Corp. Systems and methods for determining clinical indications
US10335106B2 (en) 2017-09-29 2019-07-02 Infinitt Healthcare Co., Ltd. Computing system and method for identifying and visualizing cerebral thrombosis based on medical images
JP6548049B2 (ja) * 2017-11-24 2019-07-24 株式会社Ｋｏｍｐａｔｈ 画像処理装置及びプログラム
AU2019208041B2 (en) * 2018-01-11 2022-12-15 Neurasignal, Inc. Systems and methods for vascular mapping
JP7253560B2 (ja) * 2018-01-24 2023-04-06 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ ニューラルネットワークを用いた案内付き経頭蓋超音波撮像ならびに関連する装置、システムおよび方法
CN108670297B (zh) * 2018-04-19 2021-10-12 上海大学 基于多模态经颅超声的帕金森病辅助分析系统及方法
WO2020162063A1 (ja) * 2019-02-08 2020-08-13 株式会社島津製作所 脳機能計測装置
JP2019093288A (ja) * 2019-03-28 2019-06-20 株式会社Ｋｏｍｐａｔｈ 画像処理装置及びプログラム
CN114648514B (zh) * 2022-03-30 2022-11-29 中国人民解放军总医院第二医学中心 一种脑动脉定位提取方法、装置、电子设备及存储介质
CN115344122B (zh) * 2022-08-15 2024-06-18 中国科学院深圳先进技术研究院 声波无创脑机接口及控制方法
CN117496173B (zh) * 2023-11-13 2024-04-12 首都医科大学附属北京天坛医院 图像处理的脑血管特征提取方法及系统

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7037267B1 (en) * 1999-11-10 2006-05-02 David Lipson Medical diagnostic methods, systems, and related equipment
JP4454212B2 (ja) * 2001-08-31 2010-04-21 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 画像関連データ処理方法
AU2003276658A1 (en) * 2002-11-04 2004-06-07 V-Target Technologies Ltd. Apparatus and methods for imaging and attenuation correction
US7103399B2 (en) * 2003-09-08 2006-09-05 Vanderbilt University Apparatus and methods of cortical surface registration and deformation tracking for patient-to-image alignment in relation to image-guided surgery
CA2449080A1 (en) * 2003-11-13 2005-05-13 Centre Hospitalier De L'universite De Montreal - Chum Apparatus and method for intravascular ultrasound image segmentation: a fast-marching method
CN1559345A (zh) * 2004-02-20 2005-01-05 无锡贝尔森影像技术有限公司 脑血管血液动力学检测方法和仪器
EP1758060B1 (en) * 2004-06-18 2013-12-11 Sony Corporation Image correlation method, image correlation device, and program
US8233681B2 (en) * 2004-09-24 2012-07-31 The University Of North Carolina At Chapel Hill Methods, systems, and computer program products for hierarchical registration between a blood vessel and tissue surface model for a subject and a blood vessel and tissue surface image for the subject
US8605963B2 (en) * 2007-03-19 2013-12-10 General Electric Company Atlas-based image compression
US9005126B2 (en) * 2007-05-03 2015-04-14 University Of Washington Ultrasonic tissue displacement/strain imaging of brain function
US9117439B2 (en) 2008-03-13 2015-08-25 Supersonic Imagine Method and apparatus for ultrasound synthetic imagining
US8545405B2 (en) * 2008-04-23 2013-10-01 Therataxis, Llc Device, methods, and control for sonic guidance of molecules and other material utilizing time-reversal acoustics
US20100143241A1 (en) * 2008-10-22 2010-06-10 Johnson G Allan Method and apparatus for delivery of agents across the blood brain barrier
WO2011040473A1 (ja) * 2009-09-29 2011-04-07 大日本印刷株式会社 医用画像処理方法、装置およびプログラム
WO2011079177A1 (en) * 2009-12-22 2011-06-30 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York A planning system for targeting tissue structures with ultrasound
US8838201B2 (en) * 2010-06-22 2014-09-16 The Johns Hopkins University Atlas-based analysis for image-based anatomic and functional data of organism
WO2012131418A1 (en) * 2011-03-30 2012-10-04 Centre National De La Recherche Scientifique - Cnrs - Method for ultrasound functional imaging, man-machine interface method and apparatus using such methods
US9295447B2 (en) * 2011-08-17 2016-03-29 Volcano Corporation Systems and methods for identifying vascular borders
WO2013172981A1 (en) * 2012-05-16 2013-11-21 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. Identifying individual target sites for transcranial magnetic stimulation applications
WO2015124199A1 (en) * 2014-02-21 2015-08-27 Brainlab Ag Atlas-based production of a medical support device
US10506962B2 (en) * 2015-02-26 2019-12-17 St. Michael's Hospital System and method for intraoperative characterization of brain function using input from a touch panel device

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