JP6970737B2 - ４ｄコンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、４次元コンピュータ断層撮影から呼吸性血液量の変化を決定するシステム及び方法に関する。

関連出願の相互参照
本特許出願は、２０１７年８月１８日出願の米国仮特許出願第６２／３７６，５１１号の継続出願であり、米国特許法第１１９条（ｅ）の下でこの出願に対する優先権を主張する。先行出願の開示は本出願の開示の一部と見なされ、その全体を参照により本明細書に組み込む。

本発明の一態様は、方法を提供する。方法は、胸部領域内の呼吸運動を示す一連の３次元コンピュータ断層撮影画像（位相と呼ばれる）からなる４次元コンピュータ断層撮影（４Ｄ−ＣＴ）画像セットを、データ処理ハードウェアで受信することを含むことができる。データ処理ハードウェアは、４Ｄ−ＣＴの異なる位相間の空間変換（複数可）を決定できる。データ処理ハードウェアは、空間変換（複数可）及び４Ｄ−ＣＴ画像値に基づいて胸部領域内の血液量の変化（各ボクセル位置について）を決定する。データ処理ハードウェアは、異なる４Ｄ−ＣＴの位相間の血液量の差を表す、呼吸性血液量変化の画像（複数可）を出力する。

本発明の実施態様は、次の任意の特徴の１つ以上を含むことができる。例えばデータ処理ハードウェアは、４Ｄ−ＣＴの位相の非剛体画像位置合わせ（ＤＩＲ）機能を実行できる。更にデータ処理ハードウェアは、個々の４Ｄ−ＣＴの位相をセグメント化できる。

いくつかの実施態様にて、データ処理ハードウェアは、４Ｄ−ＣＴの位相全体にわたって空間的に対応するボクセル位置をマッピングする、非剛体画像位置合わせを計算できる。非剛体画像位置合わせは変位ベクトル場の形であることができ、変位ベクトル場は患者の呼吸によって生じる肺運動を示す。変位ベクトル場は複数のベクトルを含むことができ、各ベクトルは、一対の３次元コンピュータ断層撮影画像位相内の空間的に対応する位置を示す。

いくつかの例にて、方法は、４Ｄ−ＣＴに含まれる参照３次元コンピュータ断層撮影画像位相内の第１の複数のサブ体積を、データ処理ハードウェアによって描写することを更に含む。データ処理ハードウェアは、４Ｄ−ＣＴに含まれる第２の標的３次元コンピュータ断層撮影画像位相上へ、第１の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませることができる。第１の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませることは、サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む。

いくつかの実施態様にて、参照３次元コンピュータ断層撮影画像は呼吸サイクルの第１位相として取られ、第２の標的３次元コンピュータ断層撮影画像は呼吸サイクルの第２位相として取られる。第１位相は完全吸気位相であることができ、第２位相は完全呼気位相であることができる。

更なる例にて、血液量の変化を決定することは、複数のサブ体積における血液量の変化の合計をデータ処理ハードウェアによって決定することを含む。

本発明の別の態様は、データ処理ハードウェア及びメモリハードウェアを含むシステムを提供する。メモリハードウェアはデータ処理ハードウェアと接続しており、メモリハードウェアは、データ処理ハードウェアで実行されるとき、含む動作をデータ処理ハードウェアに実行させる指示を格納している。動作の１つは４次元コンピュータ断層撮影画像セットを受信することを含むことができ、それは体積の第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び体積の第２の３次元コンピュータ断層撮影画像を含む。別の動作は、第１の３次元コンピュータ断層撮影画像から第２の３次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を決定することを含む。更なる動作は、空間変換及びＣＴ値に基づいて肺領域内の血液量変化を決定することと、決定した血液量変化に基づいて呼吸性血液量変化の画像を出力することと、を含む。

本発明の１つ以上の実施態様の詳細は、添付の図面及び以下の説明で明らかにされる。他の態様、特徴及び利点は、説明及び図面から、並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。

肺塞栓（ＰＥ）とは、肺の動脈の閉塞を意味する。多くの場合、ＰＥは、剥がれて、肺に向かって流れる脚の深部静脈内からの凝血（血栓）の結果である。ＰＥは、症状の最初の１時間以内で死に至る可能性がある。したがって、ＰＥの正確な検出及び治療は、時間的制約が高い。

肺のコンピュータ断層撮影血管造影法（ＣＴＡ）は、ＰＥを検出するために使用する一方法である。ＣＴＡは、脳、肺、腎臓、腕及び脚のために機能する動脈を含む、体全体の動脈ならびに静脈を可視化するために使用するコンピュータ断層撮影法である。ＣＴＡは非常に正確だが、放射線被曝及び処置した治療を必要としない可能性がある臨床的に些細なＰＥを確認する可能性を含むので、使いすぎると患者に有害になり得る。更に、ＣＴＡは、身体内の血管構造の視感度を強化するために、Ｘ線撮影染料（例えば、ヨード造影剤）の投与を要する。このヨード造影剤は、一部の患者に腎臓の機能不全（すなわち、腎不全）またはアレルギー反応を引き起こす場合がある。したがって、ＣＴＡは非常に正確であるが、一部の患者はこの処置に不適格であり得る。

別の方法として、単光子放出型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）血流スキャンを得ることができる。ＳＰＥＣＴ血流は、アルブミン（^99mＴｃ−ＭＡＡ）トレーサの^99mＴｃ標識化大凝集塊に基づく核医学画像診断法である。これは高度に専門的な処置であるので、ＳＰＥＣＴ画像の取得は、多くの場合、患者を遠方の核医学クリニックへ移送する必要があり、その多くは通常の業務時間中だけ作動する。したがって、救急外来患者は、ＳＰＥＣＴを即時利用することができないことがある。更に、ＳＰＥＣＴ血流は、長い画像収集時間（２０〜３０）分を必要として、時間的制約が高いＰＥの診断を不必要に遅延させる可能性がある。

したがって、ＣＴＡ及びＳＰＥＣＴ診断法の上述した欠陥を克服する撮像システムを有することが望ましい。

呼吸性血液量変化の画像を作成する撮像システムの概略図である。 図１Ａの撮像システムの非剛体画像位置合わせ（ＤＩＲ）モジュールの概略図である。 図１Ａの撮像システムのセグメンターの概略図である。 図１Ａの撮像システムの呼吸性血液量変化（ＲＩＢＭＣ）撮像器内で計算されるように、２つの４Ｄ−ＣＴの位相全体にわたるＤＩＲに基づくサブ体積をマッピングすることと、それを歪ませることと、の概略図である。 図１Ａの撮像システムのＲＩＢＭＣ撮像器の概略図であり、そこでＲＩＢＭＣ撮像器はＲＩＢＭＣ画像を作成する。 ＲＩＢＭＣ画像を出力するための動作の例示的な配列の概略図である。 本明細書に記載の任意のシステムまたは方法を実行する一例の計算装置の概略図である。

異なる図面における類似の参照符号は、類似の構成要素を示す。

本発明は、４Ｄ−ＣＴ撮像システムを使用して血流の欠陥を検出するための撮像システム及び方法を提供し、それは多くの救急センターで容易に利用できる。本発明は、患者の肺に適用される撮像システム及び方法を説明する。しかし、システム及び方法は、同様に他の器官に適用することができる。

血流は、血液を身体の生体組織の毛細血管床に送達する身体プロセスである。通常の呼吸の間、肺の中の血液量は、呼吸サイクル中、心臓への可変の血液灌流の結果として変動することが知られている。開示する撮像システム及び方法は、呼吸サイクルの間ずっと肺内の血液量の変化に関連した血流情報を取り出す。そうして血流情報を、血流の欠陥に対応する肺の領域、例えば肺塞栓または通過障害により生じる低潅流の領域を特定するために使用する。

図１を参照しながら、本発明の一実施態様による撮像システム１０の一例を提供する。いくつかの例にて、撮像システム１０は、当該技術分野において既知の４次元コンピュータ断層撮影（４Ｄ−ＣＴ）撮像システム１００と、呼吸性血液量変化（ＲＩＢＭＣ）モジュールと、を含む。

４Ｄ−ＣＴ撮像システム１００は、ガントリー１１０、台１２０及び４Ｄ−ＣＴ撮像器１３０を含む。示すように、台１２０は、患者２０をガントリー１１０内に配置する第１位置と、患者２０をガントリー１１０から出す第２位置の間を移動することができる。あるいは、ガントリー１１０は台１２０に対して移動できる。

ガントリー１１０は、ガントリー１１０の水平回転軸の正反対側に配置される放射線源１１２及び放射線検出器１１４を含む。放射線源１１２及び放射線検出器１１４は、走査の間、ガントリー１１０の水平軸の周囲を同時に回転するように構成される。患者２０の長手方向軸がガントリー１１０の回転軸と実質的に一直線になるように、台１２０の位置を調整できる。したがって放射線源１１２及び放射線検出器１１４は、走査の間、患者２０の長手方向軸の周囲を回転する。

通常、放射線源１１２は放射線ビームＲ（例えば、Ｘ線）を発し、それは患者２０を通過して、放射線検出器１１４によって受信される。いくつかの例にて、放射線検出器１１４は、放射線源１１２からの扇状の放射線ビームＲを受信するように構成される検出器素子１１６の列を含むことができる。他の例にて、放射線検出器１１４は、複数の検出器列（図示せず）を含む、マルチスライス放射線検出器１１４でもよく、それぞれが放射線検出器素子１１６のアレイを含む。マルチスライス放射線検出器１１４は、放射線源１１２から円錐状の放射線ビームＲを受信するように構成される。

放射線ビームＲが患者２０を通過する際、身体の異なる組織は異なる速度で放射線ビームＲを吸収し、放射線ビームＲは減衰した放射線ビームＲ_Aになる。減衰した放射線ビームＲ_Aの一部は、検出器素子１１６によって受信されて、それによって減衰した放射線ビームＲ_Aの一部のそれぞれは、その各部分で患者２０により吸収される放射線ビームＲの量に応じて、異なる強度を有することができる。検出器素子１１６は、減衰した放射線ビームＲ_Aの一部のそれぞれの強度に対応する、放射線信号Ｓ_Rをそれぞれ発する。

放射線信号Ｓ_R1-nは検出器素子１１６のそれぞれから撮像器１３０へ伝達され、それは、放射線信号Ｓ_R1-nを患者２０の走査領域に対応する２次元（２Ｄ）ＣＴ画像１３２またはスライスに変換する。撮像器１３０は、患者２０の走査領域を表す、複数の３次元（３Ｄ）ＣＴ画像１３４を作成するために、２Ｄ−ＣＴ画像１３２を蓄積して、配置するように更に構成される。それにより３Ｄ−ＣＴ画像１３４は、下で更に述べる呼吸サイクルの期間を表す、４次元（４Ｄ）ＣＴ画像セットを形成するために、連続的に配置される。

ＣＴシステム１００は、患者２０の呼吸サイクルを追跡するように構成される呼吸モニター１４０を含むことができる。いくつかの例にて、呼吸モニター１４０は、呼吸サイクルの位相Ｐ₁−Ｐ_nを決定するために、患者２０を物理的に決定できる。例えば腹帯または視覚システムは、吸気及び呼気に対応する胸部の測定値を追跡できる。あるいは呼吸モニター１４０は撮像器１３０に組み込まれることができ、それによって、２Ｄ−ＣＴ画像１３２または３Ｄ−ＣＴ画像１３４は、呼吸サイクル位相を決定するために、撮像器１３０によって評価される。例えば、２Ｄ−ＣＴ画像１３２及び／または３Ｄ−ＣＴ画像１３４の患者２０の横隔膜または前面における変化は、呼吸サイクルの位相Ｐ₁−Ｐ_nを特定するために、撮像器１３０によって参照され得る。

呼吸モニター１４０は、呼吸サイクルの位相Ｐ₁−Ｐ_nを表している信号Ｓ_Pを、撮像器１３０に提供できる。次に撮像器１３０は信号Ｓ_Pを使用して、２Ｄ−ＣＴ画像１３２をビンに分類することができ、それは呼吸サイクルの各位相に対応する。各位相Ｐ₁−Ｐ_nは、反復する呼吸サイクルの期間のパーセンテージを表す。いくつかの実施態様にて、各位相Ｐ₁−Ｐ_nは期間（ｔ）に対応できる。例えば各呼吸サイクルは、同じ持続期間のいくつかの期間ｔ₁−ｔ_nに分けることができる。更にまたはあるいは、位相Ｐ₁−Ｐ_nは、呼吸サイクル内の位置に対応できる。例えば位相Ｐ₁−Ｐ_nは、モニター１４０によって決定されるように、完全吸気位置、完全呼気位置及び／または中間の位置に対応できる。

２Ｄ−ＣＴ画像１３２が位相Ｐ₁−Ｐ_nに従ってビニングされると、撮像器１３０は各３次元（３Ｄ）ＣＴ画像１３４_P1−１３４_Pnを作成することができ、それぞれは呼吸サイクルの位相Ｐ₁−Ｐ_nの１つに対応する。それから３Ｄ−ＣＴ画像１３４は位相Ｐ₁−Ｐ_nに従って連続的に配置されて、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０が作成されて、それは呼吸サイクルまたは複数の呼吸サイクルの所望部分を表す。

ＲＩＢＭＣモジュール２００は、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０を受信して、下で詳述するように一連の推論及び計算に基づいてＲＩＢＭＣ画像２３４を出力するように構成される。

引き続き図１Ａを参照すると、ＲＩＢＭＣモジュール２００は、非剛体画像位置合わせ（ＤＩＲ）モジュール２１０、セグメンター２２０及びＲＩＢＭＣ撮像器２３０を含み、それは下で更に詳細に記載される。ＲＩＢＭＣモジュール２００は、データ処理ハードウェア２４２及びメモリハードウェア２４４を有するサーバ２４０で作動するように構成されることができる。あるいは、ＲＩＢＭＣモジュール２００は、ＣＴシステム１００に対する内部装置（例えば、ＣＴシステム１００のハードウェアまたはソフトウェア）でもよい。いくつかの実施態様にて、ＲＩＢＭＣモジュール２００は、４Ｄ−ＣＴ画像１５０を解釈するように、または４Ｄ−ＣＴ撮像器１３０と相互作用するように構成できる。

図１Ｂ〜図１Ｅを参照すると、ＲＩＢＭＣモジュール２００は、ＣＴ測定密度に基づくＲＩＢＭＣ画像２３４を提供するために、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０を受信して評価するように構成される。通常、ρとして示すＣＴ測定密度は、ハウンスフィールドユニット（ＨＵ）に関して定義される。

数学的に、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０の位相Ｐ₁−Ｐ_nは、ＨＵ定義の密度関数ρ（ｘ，ｔ）のスナップショットを表す。ＲＩＢＭＣモジュール２００は、４Ｄ−ＣＴ画像１５０から、一対（または一連）の位相を使用してＲＩＢＭＣ画像２３４を計算する。
Ｐ（ｘ）＝ρ（ｘ，ｔ₁）（２Ａ）
及び
Ｑ（ｘ）＝ρ（ｘ，ｔ₂）（２Ｂ）

そこで時間は、それぞれ第１の呼吸サイクル位相Ｐ₁及び第２の呼吸サイクル位相Ｐ₂（例えば、完全吸気及び完全呼気）に対応する、ｔ₁、ｔ₂を示す。換言すれば、ＲＩＢＭＣ撮像器２００は、ｔ₁及びｔ₂の空間的に対応する位置間の血液量変化を計算する。

本発明の一実施態様において、ＲＩＢＭＣモジュール２００のＤＩＲモジュール２１０は、空間変換を生成するために、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０を受信して、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０上にＤＩＲ機能を実行するように構成される。図１Ｂを参照すると、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０は、第１の時間ｔ₁に対応する第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1と、第２の時点ｔ₂に対する第２の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P2と、を含む。図示した例では、第１の呼吸サイクル位相Ｐ₁は完全吸気に対応し、第２の呼吸サイクル位相Ｐ₂は完全呼気に対応する。しかし、中間の時点ｔ_nは、ＤＩＲ機能及びＲＩＢＭＣ計算に組み込まれることができる。

通常、空間変換は、画像セット１５０の第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1の各ボクセルと、第２の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P2の対応するボクセルの間に幾何学的関係を画定する。第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1は、座標値が時点ｔ₁で正確にわかる基準点を含む。第２の画像１３４_P2は、座標値が第２位相ｔ₂でわかる参照ボクセルを含む。したがって、空間変換は、例えば完全吸気中の肺組織の位置と、完全呼気中の同じ肺組織の位置の間の関係を提供する。

生成するように構成され、それは、Ｑのその対応する位置（第２位相ｔ₂の第２の画像である）上に、Ｐのボクセル位置（第１位相ｔ₁の第１の画像である）をマッピングする。ボクセルの位置は、他のボクセルに対するその位置、すなわち、単一の体積測定画像を形成するデータ構造のその位置に基づいて推定される。したがって変換φ（ｘ）は多くの場合、変位場ｄ（ｘ）に関して定義される（図１Ｂの２１２を参照）。

そこでｘは、ボクセルの初期位置である。変換φ（ｘ）は肺の呼吸性運動を表し、密度値Ｐ、Ｑの間、したがって２つの位相、ｔ₁、ｔ₂の肺領域の総流量の直接比較を可能にする。

引き続き図１Ｂを参照すると、ＤＩＲモジュールは、第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1及び第２の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P2に関してＤＩＲ位置合わせソリューション２１２を提供する。ＤＩＲ変位場ｄ（ｘ）は、第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1（完全吸気）に重なり合わされる。各ベクトルの基底は第１の時点ｔ₁（完全吸気）のボクセルの第１位置を示し、一方でベクトルの先端は第２の時点ｔ₂（完全呼気）のボクセルの対応する第２位置を提供する。

図１Ｃを参照すると、血管構造及び腫瘍の可能性を含む他の構造からの肺実質（すなわち、肺胞、肺胞管及び呼吸細気管支）を詳細に描写するために、セグメンター２２０は３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1、１３４_P2を評価するように構成され、その結果、所望のＲＩＢＭＣ信号を分離できる。更に具体的には、セグメンター２２０は、例えば、初期の肺容量マスクまたは関心領域（ＲＯＩ）に含有されるＣＴ値に、二峰性の混合ガウス分布を適合させることに基づく、セグメンテーションアルゴリズムを実行する。少ない平均に属するという確率が高い放射線強度は、血管構造が通常濃密であって、高いＣＴ値を有することを考えれば、肺実質セグメンテーションであると見なされる。そのうえまたはあるいは、セグメンター２２０は、他のセグメンテーションアルゴリズム、例えば機械学習に基づくものを実行できる。図１Ｃに示すように、セグメンター２２０は、第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1及び第２の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P2を含む４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０を評価して、第１のセグメント化画像２２４_P1及び第２のセグメント化画像２２４_P2を含む関心領域（ＲＯＩ）画像セット２２２を提供する。示すように、セグメント化画像２２２_P1、２２２_P2にて、血液の静脈及び肺実質以外の他の任意の器官もセグメント化される。

いくつかの例にて、腫瘍が肺組織に存在する場合、血液量の計算は肺組織に適用されるだけなので、ＲＩＢＭＣ計算は腫瘍を考慮しない。例えば、患者２０が自分の肺のまたはその周囲に腫瘍を有する場合、ＲＩＢＭＣ計算は腫瘍に対してその計算を行わない。したがって、その後の任意の計算は、腫瘍に対しても行われない。

いくつかの例にて、ＲＩＢＭＣ画像は、実質を分離しない図１Ｃに示すように、肺全体の関心領域に関して計算される。この場合、血管及び腫瘍の可能性を含むすべての組織は、ＲＩＢＭＣ計算に組み込まれる。

ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、ＤＩＲ画像２１２及びＲＯＩ画像セット２２２に基づく４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０からＲＩＢＭＣ画像２３４を計算するように構成される。

最初に、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、時点ｔ₁及び時点ｔ₂の参照体積Ω（すなわち、肺気量）内の質量を計算し、そうして各質量の間の差（ΔＭａｓｓ）を決定する。第１位相の肺実質の量は、体積Ω上の密度関数ρ（ｘ，ｔ）の積分として計算上は表されることができる。

時点ｔ₂で、参照体積Ωは、呼吸肺運動（すなわち、呼気及び吸気）が原因で、変位しかつ歪む。式３のＤＩＲ変換φは歪んだ体積を

その結果、歪んだ参照体積に含有される血液量は以下のように表されることができる。

したがって、参照体積Ω及び時点ｔ₁、ｔ₂に対する血液量の変化ΔＭａｓｓ（Ω，ｔ₁，ｔ₂）は、以下の関数を実行することによって、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０で決定することができる。

概念上としては直接的だが、ＲＩＢＭＣは、実際的に矛盾があるために計算するのが数値的に難しい。例えば計算の解像度は、画像２１２、２２２の解像度に限られている。呼気の肺運動の収縮性が原因で、吸気対呼気のＤＩＲ変換φが、単一の第２の時点ｔ₂ボクセル内にマッピングされる複数の第１の時点ｔ₁ボクセルをもたらす可能性が高い。したがって、１対１の関係は、第１の時点ｔ₁及び第２の時点ｔ₂でのボクセルの間に存在することができない。同様に、画像２１２、２２２の固定解像度は、吸気対呼気からＤＩＲ変換φを実行するとき、単一の第２時点のボクセルが、複数の第１時点のボクセルにマッピングされるのを防ぐことができる。

ＤＩＲ変換φの不確定性が故に、いくつかの例にて、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、一連の異なる参照サブ体積Ω_k、ｋ＝１，２．．．ｎについて式６の積分の数値近似に基づいて計算を実行することによって、ＲＩＢＭＣ画像２３４を決定する。したがって、密度積分は、ＤＩＲモジュール２１０及びセグメンター２２０によりそれぞれ提供されるＤＩＲ画像２１２並びにＲＯＩ画像セット２２２から、数値的に近似されなければならない。画像格子が矩形ボクセルを含むと仮定すると、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、目的のサブ体積

含まれるすべてのボクセルの密度値Ｐ（ｘ_i）を合計することによって、密度積分Ｍａｓｓ（Ω，ｔ₁）に近似する。

式７で使用する求積法は、格子則として知られている。このような種類の近似値の誤差εは、離散化の分解能に依存する。

ここで関数はｒ階までの導関数である。式８は、離散化の分解能が上がるにつれて、求積近似値の精度が増加することを示す。式７により定義される近似値について、Ｎ＝｜Ω｜、すなわちＮは、各サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎ内のボクセル数に等しい。画像格子の分解能が固定して、改良できないので、式６により定義されるＲＩＢＭＣ積分の近似精度は、サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎ及びφ（Ω_k）（すなわち、歪んだサブ体積Ω_k）に含まれるボクセルの数Ｎに依存する。したがって、それ自身のサブ体積Ω_kである各ボクセルを取る方法は、誤汚染されたＲＩＢＭＣ画像２３４になる場合がある。

ＥＱ６の大きいサブ体積（サブ体積）を使用することは、領域の血液量の求積推定値の精度を改善するが、個々のボクセルの血液量変化の関与を畳み込む。したがって、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、第１の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P1及び第２の３Ｄ−ＣＴ画像１３４_P2で画定した、肺の参照サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎの上の血液量変化を最初に推定できる。それから個々のボクセルにおける血液量の変化は、画像ぼけの修正で使用するものと類似の最適化による画像処理方法を使用する、局所観察から推定される。

ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、Ｐで画定した完全肺気量ＲＯＩにｋ平均クラスタリングアルゴリズムを適用することによって、サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎを作成できる（図１Ｄを参照）。ＲＩＢＭＣ撮像器２００は、ｎサブ領域Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎを作成するために、他の方法を使用できる。図１Ｄに示すように、肺気量細分画像２３２_Pは、複数のサブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎによって画定される。サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎは、明確さかつ説明の目的で比較的大きい。しかし、サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎの任意の数ｎを選択することができ、サブ体積Ω_kのサイズは選択されるサブ体積の数から独立しており、サブ体積が互いと重なることができる、またはそれと重複できないことは理解されよう。

ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は更に、目的の肺領域の個々の各ボクセルについて、サブ体積を作成できる。その場合、サブ体積の数ｎは、肺セグメンテーションのボクセルの総数に等しい。

画定したサブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎを使用して、ＲＩＢＭＣ撮像器は、非剛体画像位置合わせ変換に従って、第１の画像２３２_Pのサブ体積Ωｋ、ｋ＝１、２．．．ｎを、第２の時点ｔ₂に対応する第２の画像２３２_Qのその対応する空間位置上に評価しかつマッピングする。マッピングしたサブ体積を、

として数学的に画定する。そうして各サブ体積Ω_kにおける推定血液量変化ΔＭａｓｓ（Ω_k，ｔ₁，ｔ₂）を、以下のように近似する。

例えば、

ここで、Ｂ_Pは、バイナリＲＯＩ画像２２２である（実質セグメンテーションを利用したときを図１Ｄに示し、完全長の体積を利用したときを図１Ｃに示す）。

Ｕ（ｘ）を示すＲＩＢＭＣ画像２３４の数学的表現は、ＲＯＩ画像セット２２２に含まれるボクセルのそれぞれについて、４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０の第１の時点ｔ₁と第２の時点ｔ₂の間に生じる決定血液量変化を提供する。式９により提供される局所的な血液量変化の推定値は、整合性制約による個々のボクセル血液量変化に関連する。具体的には、サブ体積Ω_k、ｋ＝１、２．．．ｎに含まれるボクセル血液量変化の合計は、全体の局所的血液量変化に等しくなければならない。

こうしたことから、ｎ制約は、下記の式の線形系として表されることができる。

実数ｕ_i＝Ｕ（ｘ_i）及びｂ_i＝ΔＭａｓｓ（Ω_i，ｔ₁，ｔ₂）のｋ次元ベクトル、並びに下記を示す。

画像ノイズ及びセグメンテーションエラーなどの要因は、式１２を絶対制約として組み込んではならないことを示唆する。更に式１２は、一意的にｕを決定するのに十分な情報を提供するとは限らない。したがって、ｕの挙動の追加の仮定が、式１２からｕを推定する問題を正則化するために必要である。

鮮明な境界を有する血液量変化という欠陥が不健康な肺で起きる可能があることを考えれば、ＲＩＢＭＣ撮像器２００は全変動（ＴＶ）モデルを使用する。ＴＶ正則化は、未知の画像Ｕが鮮明な周端または不連続性の間を滑らかに変化すると仮定する。数学的に、これは、画像の勾配ノルムを最小化することによってモデル化される。ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、式１２によって画定されるペナルティ関数定式化及びＴＶ正則化を使用し、その極小点はＲＩＢＭＣ画像Ｕ^*である。

ペナルティパラメータαは、解Ｕ^*がモデルの両方の態様に従う程度を示す。直観的に、αの大きい値は平滑性（画像の正則性）を犠牲にして推定量を考慮することができ、これに対して、図１Ｅに示すように、小さいαは滑らかなＲＩＢＭＣ画像２３４を作成できる。したがって、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０は、図１Ｃに示すＲＯＩ画像セット２２２を使用して、ＲＩＢＭＣ画像２３４、Ｕ^*を決定し、それは定量化した血液量変化の視覚化である。ＲＩＢＭＣ画像２３４、Ｕ^*は、記載されているように、式１４を実行することによって決定される。しかし、ＲＩＢＭＣ画像２３４、Ｕ^*を決定する他の方法も使用できる。

図１Ｅを再度参照すると、ＲＩＢＭＣ画像２３４の明るい領域は、比較的大量の血液量変化（４Ｄ−ＣＴ時点ｔ₁、ｔ₂に関して）を示し、濃い色は血液量変化がほとんどない、またはまったくないことを示す。色は、最少の血液量変化を表す最も暗い色を有する色スペクトルを含み、最も明るい色は最大の血液量変化を表す。例えば、黒い点はその内部の血流冷点を示すことができ、それは腫瘍または血管閉塞（例えば肺塞栓）の存在に相当し得る。

ＲＩＢＭＣモジュール２００は、ＤＩＲ画像２１２、ＲＯＩ画像２２２、マッピングした画像２３２及びまたはＲＩＢＭＣ画像２３４を計算するためのグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を含む。ＧＰＵは、ディスプレイへの出力を目的とするフレームバッファの画像の作成を加速するために、急速にメモリを処理して、変更するように設計された特殊電子回路である。しかし、科学計算用の非表示ＧＰＵカードも使用できる。

記載されているように、肺組織及び血液がその間に自然な明暗差を有する際、撮像システム１００は、明暗差を用いずに患者２０の肺のＲＩＢＭＣ画像２３２を作成するために有利に使用できる。血液との自然な明暗差を作成する患者の身体の他の器官も、撮像システム１００を使用して撮像され得る。

図２は、ＲＩＢＭＣ画像２３４を決定して、出力する方法４００のための処理の代表的な構成を示す。ブロック４０２にて、方法４００は、データ処理ハードウェアを含むＲＩＢＭＣ撮像器２３０で、患者２０の胸部領域の４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０を受信することを含む。各４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０は最大吸気及び最大呼気位相を含有する（ＲＩＢＭＣは任意の対の位相を計算できる）。ブロック４０４にて、方法４００は、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０で、受信した４Ｄ−ＣＴ画像セット１５０の最大吸気及び呼気位相の非剛体画像位置合わせ機能（ＤＩＲ機能）を実行することを含む。ブロック４０６にて、方法４００は、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０で、受信した４Ｄ−ＣＴ画像１５０をセグメント化画像２２２へセグメント化することを含み、セグメント化画像２２２は患者２０の肺体積及び／または肺実質を示す。ブロック４０８にて、方法４００は、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０で、ＤＩＲ空間変換及びＣＴ値に基づく呼気状態と吸気状態の間の血液量の変化を決定することを含む。ブロック４１０にて、方法４００は、ＲＩＢＭＣ撮像器２３０から、血液量の変化の決定した空間分布に基づく呼吸性血液量変化の画像２３４を出力することを含む。

図３は、本明細書に記載するシステム及び方法を実施するために使用できる、例示の計算装置３００の概略図である。計算装置３００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム及び他の適切なコンピュータなどのデジタルコンピュータの種々の形を表すことを意図する。ここで示される要素、その接続及び関係、並びにその機能は単に例示的なものを意図しており、本明細書に記載されている及び／または特許請求される本発明の実施態様を限定することを意図したものではない。

計算装置３００は、プロセッサ３１０、メモリ３２０、記憶装置３３０、メモリ３２０及び高速拡張ポート３５０に接続する高速インタフェース／コントローラ３４０、並びに低速バス３７０及び記憶装置３３０に接続する低速インタフェース／コントローラ３６０を含む。要素３１０、３２０、３３０、３４０、３５０及び３６０のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続しており、必要に応じて一般のマザーボード上にまたは他の方法で取り付けられることができる。プロセッサ３１０は、外部入力／出力装置、例えば高速インタフェース３４０に連結するディスプレイ３８０にグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）用のグラフィック情報を表示するために、メモリ３２０内にまたは記憶装置３３０上に保存される指示を含む、計算装置３００内での実行のための指示を処理できる。他の実施態様で、複数のプロセッサ及び／または複数のバスは、必要に応じて複数のメモリ及び種々のメモリと共に使用され得る。更に複数の計算装置３００を接続することができ、各装置は必要な動作の一部（例えば、サーババンク、一群のブレードサーバまたはマルチプロセッサシステムとして）を提供する。

メモリ３２０は、計算装置３００内に非一過的に情報を格納する。メモリ３２０は、コンピュータ可読媒体、揮発性メモリ装置（複数可）または不揮発性メモリ装置（複数可）でもよい。非一過性メモリ３２０は、計算装置３００によってユーザ用に一時的または永続的にプログラム（例えば、一連の指示）またはデータ（例えば、プログラム状態情報）を格納するために使用する、物理的装置でもよい。不揮発性メモリの例は、フラッシュメモリ及び読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）／プログラム可能型読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）／消去可能なプログラム可能型読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）／電気的消去可能なプログラム可能型読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、起動プログラムなどファームウェア用に通常使用される）を含むが、これらに限定されない。揮発性メモリの例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、及びディスクまたはテープを含むが、これらに限定されない。

記憶装置３３０は、大容量記憶装置を計算装置３００に提供できる。いくつかの実施態様にて、記憶装置３３０はコンピュータ可読媒体である。種々の異なる実施態様にて、記憶装置３３０は、フロッピーディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置もしくはテープ装置、フラッシュメモリ、もしくは他の類似の固体記憶装置、またはストレージエリアネットワークもしくは他の構成の装置を含む装置の列でもよい。追加の実施態様にて、計算機プログラム製品は情報媒体で明らかに例示される。計算機プログラム製品は、実行されるとき、上述の方法など、１つ以上の方法を実行する指示を含む。情報媒体は、メモリ３２０、記憶装置３３０またはプロセッサ３１０上のメモリなど、計算機可読または機械可読媒体である。

高速コントローラ３４０が計算装置３００用の帯域消費型動作を管理する一方で、低速コントローラ３６０は低帯域消費型動作を管理する。機能のこのような割当は単なる例示である。いくつかの実施態様にて、高速コントローラ３４０は、メモリ３２０、ディスプレイ３８０（例えば、グラフィックプロセッサまたはアクセラレータによって）に連結し、及び種々の拡張カード（図示せず）を利用できる高速拡張ポート３５０に連結する。いくつかの実施態様にて、低速コントローラ３６０は、記憶装置３３０及び低速拡張ポート３７０に連結する。種々通信ポート（例えば、ＵＳＢ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、イーサネット(登録商標)、無線イーサネット(登録商標)）を含むことができる低速拡張ポート３７０は、例えばネットワークアダプタを通して１つ以上の入力／出力装置、例えばキーボード、ポインティング装置、スキャナまたはネットワーク装置、例えばスイッチまたはルータに連結できる。

計算装置３００は、図に示すように多くの異なる形で実行され得る。例えば、それは、標準サーバ３００ａとして、サーバ３００ａの群で複数回、ラップトップコンピュータ３００ｂとして、またはラックサーバシステム３００ｃの一部として実行できる。

本明細書に記載のシステム及び技術の種々の実施態様は、デジタル電子回路、集積回路、特別設計ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び／またはそれらの組み合わせで実現されることができる。このような種々の実施態様は、記憶システム、少なくとも１つの入力装置及び少なくとも１つの出力装置からの受信データ及び指示、並びにそれらへの送信データ及び指示に結合する、専用または汎用であり得る、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含む、プログラム可能なシステムで実行可能及び／または解釈可能である１つ以上のコンピュータプログラムの実施態様を含むことができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても知られる）は、プログラム可能なプロセッサのための機械命令を含み、高レベル手続き型及び／またはオブジェクト指向プログラミング言語で、及び／またはアセンブリ／機械言語で実行できる。本明細書で使用する場合、「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」は、プログラム可能なプロセッサへ機械命令及び／またはデータを提供するために使用する、任意のコンピュータプログラム製品、設備及び／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を意味し、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラム可能なプロセッサに提供するために使用する、任意の信号を意味する。

本明細書に記載の主題及び機能動作の実施態様は、デジタル電子回路にて、またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにて実施することができ、本明細書に開示されている構造及びその構造的に同義のもの、またはそれらの１つ以上の組み合わせを含む。更に、本明細書に記載の主題は、１つ以上のコンピュータプログラム製品、すなわち、データ処理装置による実行用に、またはデータ処理装置の動作を制御するためにコンピュータ可読媒体にコード化されるコンピュータプログラム命令の１つ以上のモジュールとして実行することができる。コンピュータ可読媒体は、機械可読記憶装置、機械可読記憶基板、メモリ装置、機械可読伝搬信号に影響を及ぼす事項の構成、またはそれらの１つ以上の組み合わせであり得る。「データ処理装置」「計算装置」及び「計算プロセッサ」という用語は、例としてプログラム可能なプロセッサ、コンピュータまたは複数のプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するすべての設備、装置及び機械を含む。装置は、ハードウェアに加えて、問題のコンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサのファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステムまたはそれらの１つ以上の組み合わせを構成するコードを含むことができる。伝搬信号は、人工的に作成された信号、例えば、適切な受信装置に伝送用の情報をコード化するために作成される機械生成の電気、光学または電磁信号である。

コンピュータプログラム（アプリケーション、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプトまたはコードとしても知られる）は、コンパイル型またはインタープリタ型言語を含む、任意のプログラミング言語の形で記述されることができ、それは、スタンドアロンのプログラムとして、または計算環境の使用に適しているモジュール、要素、サブルーチンもしくは他のユニットとして含む、任意の形で展開されることができる。コンピュータプログラムが、ファイルシステムのファイルに必ずしも対応するというわけではない。プログラムを、他のプログラムもしくはデータを保持するファイルの一部（例えば、マークアップ言語のドキュメントに保存される１つ以上のスクリプト）に、問題のプログラム専用の単一のファイルに、または複数の連携ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラムまたはコードの一部を保存するファイル）に保存できる。コンピュータプログラムを展開して、１つの場所にある、もしくは複数の場所に分散して、通信網によって相互接続する、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータ上で実行されることができる。

入力データを処理して、出力を生成することによって機能を実施するために、本明細書に記載の処理と論理の流れを、１つ以上のコンピュータプログラムを実行する１つ以上のプログラム可能なプロセッサによって実行できる。特殊用途論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）もしくはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、または宇宙の高放射線環境に耐える（「耐放射線強化」または「ラドハード」として知られる）ように特別に設計されたＡＳＩＣによって、処理と論理の流れを実施することができ、装置もそれとして実行できる。

コンピュータプログラムの実行に適しているプロセッサは、例えば汎用及び特殊用途両方のマイクロプロセッサ、並びに任意の種類のデジタルコンピュータの１つ以上の任意のプロセッサを含む。一般にプロセッサは、命令及びデータを、読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたは両方から受け取る。コンピュータの必須の要素は、指示を実行するためのプロセッサ、並びに指示及びデータを格納するための１つ以上の記憶装置である。通常、コンピュータは更に、データを格納するための１つ以上の大容量記憶装置、例えば、磁気、光磁気ディスクまたは光ディスクからのデータを受信する、それへデータを送信する、もしくはその両方のために、大容量記憶装置を含む、またはそれに動作可能に連結される。しかし、コンピュータはこのような装置を備えている必要はない。更にコンピュータは、別の装置、例えば、いくつか例を挙げてみると、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯オーディオプレーヤー、全地球測位システム（ＧＰＳ）レシーバ内に組み込まれることができる。コンピュータプログラムの指示及びデータを格納するのに適しているコンピュータ可読媒体は、例えば半導体記憶装置、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリ装置、磁気ディスク、例えば、内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク、光磁気ディスク、並びにＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む、不揮発性メモリ、媒体並びにメモリ装置のすべての形を含む。プロセッサ及びメモリは、特定用途向け論理回路により補われることができる、またはそれに組み込まれることができる。

本発明の１つ以上の態様を、バックエンド構成要素、例えば、データサーバを含む、またはミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバを含む、またはフロントエンド構成要素、例えば、グラフィカルユーザインタフェースを有するクライアントのコンピュータ、もしくはユーザが本明細書に記載されている主題の実施態様と相互作用できるウェブブラウザ、もしくは１つ以上のこのようなバックエンド、ミドルウェアもしくはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、計算システムで実施できる。システムの構成要素は、デジタルデータ通信、例えば、通信網の任意の形式または媒体によって相互接続できる。通信網の例としては、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネットワーク（例えば、インターネット）及びピアツーピアネットワーク（例えば、アドホックピアツーピアネットワーク）が挙げられる。

計算システムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、通常、互いに離れており、一般的に通信網によって相互作用する。クライアントとサーバの関係は、対応するコンピュータ上で稼動し、かつ互いに対してクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムに基づいて生じる。いくつかの実施態様にて、サーバは、データ（例えば、ＨＴＭＬページ）をクライアント装置に送信する（例えば、クライアント装置と相互作用しているユーザへデータを表示する、及びそれからのユーザ入力を受信するために）。クライアント装置で生じるデータ（例えば、ユーザインタラクションの結果）を、サーバでクライアント装置から受信することができる。

本明細書は多くの詳細を含むが、これらは、本発明の、または特許請求され得るものの範囲を限定するとして解釈されてはならず、むしろ本発明の特定の実施態様に特有の特徴の説明として解釈されるべきである。個々の実施態様の文脈において本明細書に記載されている特定の特徴は、単一の実施態様の組み合わせでも実施できる。逆に、単一の実施態様の文脈で記載されている種々の特徴は、別途複数の実施態様で、または任意の適切な部分的組み合わせでも実施できる。更に、特徴が特定の組み合わせで行われると上述され得て、最初にそのように特許請求されていたとしても、特許請求された組み合わせからの１つ以上の特徴は場合によっては該組み合わせから削除されることができ、特許請求された組み合わせは部分的組み合わせまたは部分的組み合わせの変形形態に関することができる。

同様に、動作が特定の順序で図面に表されるが、このような動作が、所望の結果を得るために、示される特定の順序でもしくは順次実施される、またはすべての例示の動作が実行される必要があると理解されるべきではない。特定の状況で、マルチタスク及び並列処理は有益であり得る。更に、上述の実施形態の種々のシステム構成要素の分離は、すべての実施形態でこのような分離を必要とするとして理解されてはならず、記載したプログラム構成要素及びシステムは通常、単一のソフトウェア製品に一緒に集積されることができる、または複数のソフトウェア製品内にパッケージ化されることができることを理解すべきである。

多くの実施態様が記載されてきた。しかし、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、様々な変更が行われてもよいことは理解されるであろう。したがって、他の実施態様は下記の特許請求の範囲内にある。

Claims (16)

1. ４次元コンピュータ断層撮影から呼吸性血液量変化を決定する方法であって、
   体積の第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記体積の第２の３次元コンピュータ断層撮影画像を含む、４次元コンピュータ断層撮影画像セットをデータ処理ハードウェアで受信することと、
   変位ベクトル場の形の非剛体画像位置合わせ画像を決定し、前記変位ベクトル場が患者の呼吸によって生じる肺運動を示し、前記変位ベクトル場が複数のベクトルを含み、前記複数のベクトルのそれぞれが前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像と前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像との間の単点の変換を表し、前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像から前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を前記データ処理ハードウェアで決定することと、
   前記空間変換に基づく前記体積内の血液量変化を前記データ処理ハードウェアで決定することと、
   前記決定した血液量変化に基づく呼吸性血液量変化の画像を前記データ処理ハードウェアから出力することと、を含む、前記方法。
2. 前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像の非剛体画像位置合わせ（ＤＩＲ）機能を前記データ処理ハードウェアで実行すること、を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像を前記データ処理ハードウェアでセグメント化することを更に含む、請求項２に記載の方法。
4. 第１の複数のサブ体積を前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像内へ前記データ処理ハードウェアによって詳細に描写することと、
   第１の複数の前記サブ体積のそれぞれを前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像上に前記データ処理ハードウェアによって歪ませることと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませるステップが、前記サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像が呼吸サイクルの第１位相で取られ、前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像が前記呼吸サイクルの第２位相で取られる、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１位相が完全吸気位相であり、前記第２位相が完全呼気位相である、請求項６に記載の方法。
8. 前記体積中の前記血液量の変化を決定することが、前記体積の複数のサブ体積における血液量の変化の合計を前記データ処理ハードウェアによって決定することを含む、請求項１に記載の方法。
9. データ処理ハードウェアと、
   前記データ処理ハードウェアと接続するメモリハードウェアであって、前記メモリハードウェアが、前記データ処理ハードウェアで実行されるとき、
   体積の第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記体積の第２の３次元コンピュータ断層撮影画像を含む、４次元コンピュータ断層撮影画像セットを受信することと、
   変位ベクトル場の形の非剛体画像位置合わせ画像を決定し、前記変位ベクトル場が患者の呼吸によって生じる肺運動を示し、前記変位ベクトル場が複数のベクトルを含み、前記複数のベクトルのそれぞれが前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像と前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像との間の単点の変換を表し、前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像から前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像への空間変換を決定することと、
   前記空間変換に基づく前記体積内の血液量変化の空間分布を決定することと、
   血液量変化の前記決定した空間分布に基づき呼吸性血液量変化の画像を出力することと、を含む動作を前記データ処理ハードウェアに実行させる指示を格納している、前記メモリハードウェアと、を含むシステム。
10. 前記動作が、前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像の非剛体画像位置合わせ（ＤＩＲ）機能を実行すること、を更に含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記動作が、前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像及び前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像をセグメント化することを更に含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記動作が、
    第１の複数のサブ体積を前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像上へ詳細に描写することと、
    第１の複数の前記サブ体積のそれぞれを前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像上へ歪ませることと、を更に含む、請求項９に記載のシステム。
13. 前記第１の複数のサブ体積のそれぞれを歪ませる前記動作が、前記サブ体積のそれぞれにおける量の変化を推定することを含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記第１の３次元コンピュータ断層撮影画像が呼吸サイクルの第１位相で取られ、前記第２の３次元コンピュータ断層撮影画像が前記呼吸サイクルの第２位相で取られる、請求項９に記載のシステム。
15. 前記第１位相が完全吸気位相であり、前記第２位相が完全呼気位相である、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記体積中の前記血液量の変化を決定する前記動作が、前記体積の複数のサブ体積における血液量の変化の合計を前記データ処理ハードウェアによって決定することを含む、請求項９に記載のシステム。

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