JP7244425B2 - 臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置 - Google Patents

臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7244425B2
JP7244425B2 JP2019539284A JP2019539284A JP7244425B2 JP 7244425 B2 JP7244425 B2 JP 7244425B2 JP 2019539284 A JP2019539284 A JP 2019539284A JP 2019539284 A JP2019539284 A JP 2019539284A JP 7244425 B2 JP7244425 B2 JP 7244425B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
organ
health
volume
assessed
location
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019539284A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020506753A (ja
Inventor
ケリー,マシュー
ブレイディ,マイケル
ハラミヤ,マリヤ
Original Assignee
パースペクトゥム リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=58463089&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JP7244425(B2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by パースペクトゥム リミテッド filed Critical パースペクトゥム リミテッド
Publication of JP2020506753A publication Critical patent/JP2020506753A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7244425B2 publication Critical patent/JP7244425B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/42Detecting, measuring or recording for evaluating the gastrointestinal, the endocrine or the exocrine systems
    • A61B5/4222Evaluating particular parts, e.g. particular organs
    • A61B5/4244Evaluating particular parts, e.g. particular organs liver
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4842Monitoring progression or stage of a disease
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7475User input or interface means, e.g. keyboard, pointing device, joystick
    • A61B5/748Selection of a region of interest, e.g. using a graphics tablet
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/50NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4869Determining body composition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30056Liver; Hepatic
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Gastroenterology & Hepatology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Endocrinology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置に関する。本方法は、特に、介入後の臓器健康状態の介入前の定量的体積評価を提供するための方法及び装置を含み得る。
MRスキャナ又はCTスキャナは、臓器に関する非常に正確なデータを提供し得る。しかしながら、どのスキャナからの生データも、直ちに使用するのに適していることはめったにない。利用可能なデータを正確でユーザフレンドリーな情報に変換する継続的な必要性がある。
医療スキャンからの情報の利用は多様である。スキャンからの医療情報の3つの可能な利用は以下の通りである。
a)医学研究における利用。医学研究では、臓器の縦断的な研究から利用可能な情報等、膨大な量の医療情報が利用される。MR画像又はCT画像からの生データを有用な情報に変換することは、例えば、医学研究において意味のある結論を引き出すための鍵である。
b)医療情報の別の一般的な利用は、医師によるものである。医師は、臓器を経時的にモニタリングすることを望むこともあるし、何らかの時点で、臓器に対して介入を行うか否かに関する決定をすることを望むこともある。介入を行うか否かのそのような決定は、完全に医師にあるかもしれないが、決定の前に、医師の仕事への可能なインプットとして提供するための最も正確でユーザフレンドリーな情報を工夫する必要性がある。
c)いくつかの場合において、特定の医療介入が行われるべきである場合、医師は、死亡推定割合を評価することを望むことがある。可能な限り正確である評価は、医師が、どの介入を考慮するべきかと、どれが成功の可能性が低すぎるかと、を判断することを助けることができる。
利用a)~c)の各々は多様である。しかしながら、スキャンデータから導出された正確な情報に依拠することが望まれるであろう。したがって、本出願の分野において、データからの情報の以前の導出と該情報のその後の使用との間には明確な区別がある。
肝切除術(外科手術による肝臓の全部又は一部の切除)は、肝細胞癌(HCC)等の原発性肝癌に起因するか又は例えば結腸直腸癌(CRC)等の他の部位からの転移性疾患に起因するかにかかわらず、肝臓における癌を治癒するために選択される治療である。手術手技計画の進歩は、治癒的な肝臓手術を、ますます多くの患者に利用可能にさせている。しかしながら、医師は、そのような介入を決定及び計画する前に、正確な定量的情報を有する必要がある。
典型的には、外科医は、肝臓体積の少なくとも3分の1を残すこと、すなわち、それが切除後も残ること、を目的とする。一般に、健康な肝臓の3分の1が生命を維持するのに十分であるので、肝臓体積の少なくとも3分の1を残すという目的が生じる。しかしながら、肥満のますますの蔓延は、非アルコール性脂肪性肝疾患(NAFLD)と、そのより深刻なサブタイプである非アルコール性脂肪肝炎(NASH)と、を有する人の割合の増加をもたらしている。肝切除術を受ける患者が、肝疾患の背景(NAFLD又はNASH等)を有する場合、そのような患者は、肝機能の低下に起因して、生命を維持するために切除後の肝臓体積のより大きな割合を必要とするであろう。あまりにも多くの肝臓が切除された場合、患者は、不十分な肝臓体積を補うために集中的なケアを必要とすることになる。いずれにせよ、スキャン等のデータに基づく、可能な限り正確な情報が必要とされる。
肝臓は、手術に耐え術後に再生するその能力において独特である。しかしながら、患者が初期周術期を生き延びるためには、最低限の機能的残肝体積(FLR)が必要とされる。現在のところ、FLRの評価は、肝臓健康状態の臨床判断及び代替マーカー(血液検査)の文脈において、体積にのみ基づいている。必要であり得る臨床判断に入れるために、正確な直接的測定の明らかな必要性がある。
外科手術が、肝癌を治癒するための一次的なアプローチであるが、経動脈化学塞栓術(TACE)及びラジオ波焼灼術(RFA)等の非切除型の介入における最近のイノベーションは、有効性の増加を示している。実際、TACEは、原発性肝癌において、外科手術よりも頻繁に行われている。そのような介入は、肝臓の一部を効果的に破壊するので、FLRの検討は、そのような非切除型の介入においても不可欠である。再度、あらゆる決定へのインプットとして、可能な限り正確な情報が必要とされる。
肝脂肪症は、非侵襲的な撮像技術により決定され得るが、脂肪肝は、罹患のより重要な予測因子であることが示されている。現在、その後の決定が基づき得るできるだけ正確な情報を提供するために、侵襲的な肝生検が頻繁に行われている。生検に関連するリスク(痛み、出血)に加えて、評価される肝臓体積のわずか0.002%という固有のサンプリング誤差がある。非侵襲的な情報収集は、情報を得るための侵襲的なアプローチよりも好ましい。
上記の肝臓関連の問題に加えて、部分的切除は、例えば、炎症及び線維症も患っている可能性がある患者の膵臓又は腎臓に対して行われることもある。したがって、腎臓及び膵臓等の他の臓器の測定も有益であり得る。
したがって、例えば、外科手術に移る前に、臓器の定量的体積評価を提供する手段が必要とされている。本発明の可能な利点は、術後介入及び罹患の低減である。
本発明の第1の態様に従うと、請求項1のステップを含む方法が提供される。本発明の第2の態様に従うと、請求項18のステップを含む方法が提供される。本発明の第3の態様に従うと、請求項19の特徴を含む装置が提供される。従属請求項は、本発明の実施形態のさらなる詳細を提供する。
本発明の第1の態様の例示的な実施形態に従うと、臓器健康状態の定量的体積評価を提供する方法が提供される。この方法は、臓器の少なくとも一部にわたる組織の健康状態を規定する情報を含む、臓器健康状態の体積マップを得ることと、少なくとも1つの臓器区域を規定する入力を受信することと、規定される少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定することと、臓器体積にわたる組織の健康状態を規定する、体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積についての臓器生存能力尺度(organ-viability measure)を算出することと、臓器生存能力尺度のインジケーションを出力することと、を含む。
このようにして、ユーザ(例えば臨床医)は、例えば、予想される介入後の臓器体積(例えば、切除手術又は非切除型の介入の後に残る、予想される生存可能な臓器体積)を表す評価臓器体積を規定する入力を提供することができる。その後、臓器健康状態の体積マップを使用して、臓器生存能力尺度により、予想される介入後の臓器体積についての臓器健康状態の介入前の定量的体積評価を提供することができる。したがって、介入後の臓器健康状態に関する介入前の定量的情報が、介入を行う前に、例えば外科医及び介入放射線医に提供され得、これは、外科手術/介入結果を向上させ、外科手術/介入後の罹患及びコストを低減することを可能にする。特に、そのような評価は、非侵襲的に実現され、患者の臓器の全体的健康状態に基づいて外科手術及び/又は介入が個々の患者に合わせて調整されることを可能にする。
いくつかの任意的な実施形態において、この方法は、臓器健康状態の体積マップを機能的臓器モデル(例えば、肝区域のクイノーモデル)と位置合わせすること(aligning)と、機能的臓器モデルの少なくとも1つの区域を規定する、ユーザからの入力を受信することと、機能的臓器モデルの規定される少なくとも1つの区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定することと、を含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、この方法は、機能的臓器モデルのグラフィカル表現をユーザに表示することと、機能的臓器モデルの表示されたグラフィカル表現に関して、少なくとも1つの臓器区域を規定する、ユーザからの入力を受信することと、をさらに含んでよい。例えば、そのような機能的臓器モデルは、臓器解剖のクイノー分類に基づいてよい。
いくつかの任意的な実施形態において、臓器健康状態の体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる複数の位置の各々についての組織の健康状態を規定する情報を含んでよく、この情報は、臓器のそれぞれの位置内に存在する病状(pathologies)のインジケーションと、臓器のそれぞれの位置内に存在する病状を表す健康状態スコアと、のうちの少なくとも1つを含む。
いくつかの任意的な実施形態において、評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出するステップは、臓器体積にわたる組織の健康状態を規定する、体積マップ内の情報に基づいて、評価体積内の全ての位置についての平均位置健康状態スコアを算出することと、平均位置健康状態スコア及び評価臓器体積のサイズに基づいて、評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出することと、を含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、評価体積内の全ての位置についての平均位置健康状態スコアを算出することは、臓器体積にわたる組織の健康状態を規定する、体積マップ内の情報に基づいて、各位置内に存在する病状を識別することと、各位置について、当該位置内で識別された病状についての重み付け値を合計することと、評価体積内の全ての位置についての合計された重み付け値に基づいて、平均位置健康状態スコアを算出することと、を含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、評価臓器体積は、規定される少なくとも1つの臓器区域と、規定される少なくとも1つの臓器区域を除いた残りの臓器体積と、のうちの1つを含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、この方法は、臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示す受信されたデータに基づいて、臓器健康状態の体積マップを生成することを含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、この方法は、臓器の位置内の病状の存在を示す受信されたデータの補間を実行して、臓器の全体にわたる位置内の病状の存在のインジケーションを導出することと、臓器の全体にわたる位置内の病状の存在の導出されたインジケーションに基づいて、臓器健康状態の体積マップを生成することと、をさらに含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、臓器健康状態の体積マップを生成するステップは、臓器の個々の位置内に存在する病状を識別することと、該位置の各位置について、当該位置内で識別された病状についての重み付け値を合計して、位置健康状態スコアを導出することと、導出された位置健康状態スコアを含む、臓器健康状態の体積マップを生成することと、を含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、臓器生存能力尺度のインジケーションを出力することは、臓器生存能力尺度をユーザに表示することと、少なくとも1つのデータ記憶デバイスに臓器生存能力尺度を記憶することと、臓器生存能力尺度を少なくとも1つの外部デバイスに送信することと、のうちの1つ以上を含んでよい。
少なくとも1つの臓器区域は、臓器の区域解剖に基づく、臓器の予め規定された臓器区域のセットのうちの1つの予め規定された臓器区域であってよい。予め規定された臓器区域のセットは、例えば肝臓のクイノー区域といった、クイノー分類系の区域であってよい。少なくとも1つの予め規定された臓器区域の選択は、インタラクティブなプロセスであってよく、それにより、ユーザは、異なる区域及び区域の組み合わせを選択及び/又は選択解除することができる。受信された入力は、1つ以上の区域を規定してよく、1つ以上の区域のうちの少なくとも1つの区域は、機能的区域の一部のみであり、それにより、機能的区域の少なくとも別の一部を除外する。臓器健康状態の入力体積マップは、肝臓の補正されたMRI由来のT1マップ(「cT1」マップ)であってよい。
本発明の第2の態様の例示的な実施形態に従うと、臓器の定量的体積マップを提供する方法は、臓器の体積マップを得ることであって、体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる組織の状態を規定する情報を含む、得ることを含む。この方法は、少なくとも1つの臓器区域を規定する入力を受信することと、規定される少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定することと、臓器体積にわたる組織の状態を規定する、入力体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積の状態の尺度を算出することと、をさらに含む。この方法は、次いで、評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションを出力することと、をさらに含む。
本発明の第3の態様の例示的な実施形態に従うと、臓器健康状態の定量的体積評価又は臓器の定量的体積マップを提供するための装置であって、この装置は、本発明の第1の態様又は第2の態様の方法を実行するよう構成されている少なくとも1つの処理コンポーネントを有する、装置が提供される。
いくつかの任意的な実施形態において、少なくとも1つの処理コンポーネントは、本発明の第1の態様又は第2の態様の方法のステップのうちの1つ以上を実行するためのコンピュータプログラムコードを実行するよう構成されている1つ以上のプログラム可能なコンポーネントと、本発明の第1の態様又は第2の態様の方法のステップのうちの1つ以上を実行するよう構成されているハードウェア回路と、のうちの1つ以上を含んでよい。
いくつかの任意的な実施形態において、この装置は、臓器生存能力尺度のインジケーションを出力するための少なくとも1つの出力コンポーネントをさらに有してよい。少なくとも1つの出力コンポーネントは、臓器生存能力尺度をユーザに表示するためのディスプレイデバイスと、臓器生存能力尺度を記憶するためのデータ記憶デバイスと、臓器生存能力尺度を少なくとも1つの外部デバイスに送信するためのインタフェースコンポーネントと、のうちの1つ以上を含んでよい。
本発明のさらなる詳細、態様、及び実施形態が、図面を参照して、例として説明される。図面において、同様の参照符号が、同様の又は機能的に類似する要素を識別するために使用されている。図中の要素は、単純さ及び明確さのために示されており、必ずしも縮尺通りに描かれているわけではない。
計画される/予想される臓器治療のための、臓器健康状態の定量的体積評価を提供する方法の一例の簡略化されたフローチャート。 臓器健康状態の体積マップが臓器の各位置内に存在する病状のインジケーションを規定する情報を含むときの臓器生存能力尺度を算出する方法の一例の簡略化されたフローチャート。 臓器健康状態の体積マップが臓器の各位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含むときの臓器生存能力尺度を算出する方法の一例の簡略化されたフローチャート。 臓器の各位置内に存在する病状のインジケーションを規定する情報を含む、臓器健康状態の体積マップを生成する方法の一例の簡略化されたフローチャート。 臓器の各位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含む、臓器健康状態の体積マップを生成する方法の一例の簡略化されたフローチャート。 臓器健康状態の定量的体積評価を提供するために本発明の例に従って適合され得る装置の一例の簡略化されたブロック図。 臓器の定量的体積マップを提供する方法の一例の簡略化されたフローチャート。
本発明が、介入後の臓器健康状態の介入前の定量的体積評価を提供するための方法及び装置の例が示されている添付の図面を参照して、これより説明される。しかしながら、本発明は、本明細書に記載され添付の図面に示されている特定の例に限定されるものではなく、様々な変更及び代替が、本発明のコンセプトから逸脱することなく実施可能であることが理解されよう。
さらに、本発明の例示的な実施形態は、大部分については、当業者に知られている電子コンポーネント及び回路を使用して実施可能であるので、本発明の基本的なコンセプトの理解のために、且つ、本発明の教示を曖昧にしないために又は本発明の教示から逸らさないために、詳細は、以下に示されているように必要と考えられるものより詳細には説明されない。
図1を参照すると、計画される/予想される臓器治療のための、介入後の臓器健康状態の定量的体積評価を提供する方法の一例の簡略化されたフローチャート100が示されている。図1の方法は、105で始まり、110に進み、110において、例えば肝臓といった臓器についての臓器健康状態の体積マップが得られる。臓器健康状態の体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる組織の健康状態を規定する情報を含む。例えば、臓器健康状態の体積マップは、臓器全体の複数の位置の各々についての組織の健康状態を規定する情報を含み得る。
いくつかの例示的な実施形態において、臓器内の位置についてのそのような情報は、臓器のその位置内に存在する病状のインジケーションを含み得る。例えば、肝臓内に存在する可能性があり、したがって体積マップ情報内に示される可能性がある病状の例は、以下を含む:
-脂肪症(細胞内の脂肪及び他の脂質の異常な保持)
-炎症(組織への血漿及び白血球の増大した移動)
-線維症(過剰な線維性結合組織の形成)、及び
-肝硬変(肝組織の瘢痕化)。
臓器の各個々の「位置」は、例えば、MRIスキャン、CTスキャン、融合撮像データセット(例えばPET-CT)等といった、臓器の医療スキャン画像のボクセルを表し得る。したがって、臓器の各位置は、例えば、特定のスライス「厚さ」を有する、臓器を通じた2-D医療スキャンスライスの2mmの区域を表し得、したがって、多くの細胞を含む体積を表し得る。したがって、臓器健康状態の体積マップ内で情報が提供される個々の位置により表される臓器の領域内に複数の病状が存在する可能性がある。したがって、いくつかの例示的な実施形態において、臓器内の位置についての、臓器健康状態の体積マップ内の情報は、1つ以上の病状の存在のインジケーション、又は、臓器の健康な領域の場合には、病状がないことのインジケーション、を含み得る。
いくつかの代替実施形態において、臓器内の位置についての、臓器健康状態の体積マップ内の情報は、臓器のそれぞれの位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含み得る。例えば、図5を参照して以下でより詳細に説明されるように、そのような位置健康状態スコアは、その位置内に存在する病状に基づいて導出され得、ここで、異なる重み付け値が、異なる病状に割り当てられ、位置健康状態スコアは、その位置内に存在する病状についての重み付け値の合計に基づいて導出される。複数の病状についての組み合わせられた情報の表現を計算する代替のアプローチが、位置健康状態スコアを導出するために同様に使用されてよく、本明細書に記載のアプローチは、限定的ではなく、例示的であることを意図している。
図1を再度参照すると、臓器健康状態の体積マップを得た後、この方法は115に進み、115において、図示されている例では、臓器健康状態の体積マップが、機能的臓器モデルと位置合わせされる。そのような機能的肝臓モデルの一例は、肝臓における血管供給を用いて肝臓を8つの機能的区域に分離する、肝臓解剖のクイノー分類である。外科医及び介入放射線医は、一般に、外科手術/介入の範囲を決定することを計画するために、また、外科手術/介入中に、そのような機能的肝臓モデルに依拠する。このような位置合わせは、臓器健康状態の体積マップと機能的臓器モデルとの間で、例えば非剛体レジストレーションといったレジストレーションを実行して、臓器健康状態の体積マップのデータセットを機能的臓器モデルの体積座標系へと位置合わせすることにより、実現され得る。画像レジストレーションは、当技術分野において周知のプロセスであり、データセットのそのような位置合わせを実行するために利用可能な多くの異なる周知技術が存在する。したがって、そのような位置合わせは、本明細書においてさらに詳細には説明されない。
臓器健康状態の体積マップをそのような機能的臓器モデルと位置合わせすることにより、組織の健康状態を規定する、臓器健康状態の体積マップ内の情報が、臓器外科手術/介入の計画中に等、機能的臓器モデルに直接リンクされ得る。
図1に示されている例において、臓器健康状態の体積マップを機能的臓器モデルと位置合わせした後、この方法は120に進み、120において、図1の例では、機能的臓器モデルのグラフィカル表現がユーザに表示される。このようにして、ユーザは、臓器のモデルを視覚化し、臓器の区域を選択する/規定することを含む外科手術/介入計画の目的で、モデルとインタラクトすることができる。図示されている例では、125において、機能的臓器モデルの1つ以上の区域を規定する、例えば、機能的臓器モデルの表示されたグラフィカル表現に関して1つ以上の臓器区域を規定する、ユーザからの入力が、受信される。しかしながら、臓器の1つ以上の区域を規定するそのような入力は、代替的に、自動的に生成されてもよく、したがって、本発明は、そのような入力がユーザにより提供されることに限定されるものではないことが、企図されている。受信された入力により規定される区域は、機能的臓器モデルにより規定される、臓器の機能的区域、例えば、クイノー分類系により規定される8つの機能的区域、に関連し得る。追加的に/代替的に、受信された入力により規定される1つ以上の区域は、切除手術において「くさび」と呼ばれる、そのような機能的区域の一部に関連することもある。
次いで、評価臓器体積が、ユーザからの受信された入力に基づいて規定される(130)。例えば、ユーザからのそのような入力は、外科手術/介入中に切除/焼灼されるべき1つ以上の区域を規定し得る。したがって、評価臓器体積は、受信された入力によっては規定されない、機能的臓器モデルの区域を含むように決定され得る。あるいは、ユーザからの入力は、外科手術/介入後に残される、臓器の1つ以上の区域を規定し得る。したがって、評価臓器体積は、受信された入力により規定される区域を含むように決定され得る。
評価臓器体積を決定した後、この方法は135に進み、135において、評価臓器体積についての臓器生存能力尺度が、臓器健康状態の体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて算出される。評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出する例示的な方法は、図2及び図3を参照して以下で説明される。
評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出した後、この方法は140に進み、140において、算出された臓器生存能力尺度のインジケーションがユーザに提供される。そのようなインジケーションは、任意の適切な方法で提供され得る。例えば、臓器生存能力尺度は、数値として、又は、ユーザに表示される機能的臓器モデルに適用されるグラフィック表現(例えば、色/濃淡)により、ユーザに表示され得る。追加的に/代替的に、臓器生存能力尺度は、生存可能な臓器評価体積を表す1つ以上の閾値と比較されてもよく、臓器生存能力尺度が1つ以上の閾値を上回っているか又は下回っているかのインジケーションが、数値又は単語により、又は、ユーザに表示される機能的臓器モデルのグラフィカル表現に適用される色により、表されてもよい。
図1に示されている例では、145において、規定される区域を変更する機会が、ユーザに提供される。ユーザが、規定される区域を変更することを選択した場合、この方法は125にループバックし、125において、ユーザからの、1つ以上の(変更された)区域の(さらなる)入力が、受信される。一方、規定される区域に対する変更が、ユーザにより必要とされない場合、この方法は150に進み、150において、図示されている例では、規定される臓器区域及び算出された臓器生存能力尺度の少なくともインジケーションが出力される。臓器生存能力尺度のインジケーション及び規定される臓器区域を出力することは、以下のうちの1つ以上を含み得る:
-臓器生存能力尺度をユーザに表示すること、
-少なくとも1つのデータ記憶デバイスに臓器生存能力尺度を記憶すること、及び
-臓器生存能力尺度を少なくとも1つの外部デバイスに送信すること。
次いで、155において、図1の方法は終了する。
したがって、図1は、本発明の第1の態様に従った方法を例示している。本発明の第2の態様に従うと、図1の方法は、臓器の定量的体積マップを提供する方法も可能にする。この場合、ステップ110は、臓器の体積マップを得ることであって、この入力体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる組織の状態を規定する情報を含む、得ることを含む。この方法は、ステップ125において概して表されているように、少なくとも1つの臓器区域を規定する入力を受信することをさらに含む。ステップ130において、評価臓器体積が、規定される少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、決定される。ステップ135において、この方法は、概して、臓器体積にわたる組織の状態を規定する、ステップ110からの入力体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積の状態の尺度を算出することを含み得る。本発明の第2の態様の方法の場合、ステップ150は、評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションを出力することを含む。本出願人は、本発明の第2の態様の方法のステップを詳細に示すための別個のフローチャートを提供しているので、図7を参照されたい。これは、この詳細な説明の終わりにおいてより詳細に説明される。
図2~図6、従属請求項2~17のステップに関連して以下で説明されるステップ及び特徴は、本発明の第1の態様の方法又は本発明の第2の態様の方法のいずれかとともに使用され得る。例えば、図4の補間ステップ415も、本発明の第2の態様の方法とともに使用され得る。単純にするために、残りの説明は、請求項18において特許請求される、図7における本発明の第2の態様の表現ではなく、本発明の第1の態様の方法、すなわち、独立請求項1及び図1の方法において使用される表現に基づくが、この選択は、限定的なものではない。
図2は、臓器健康状態の体積マップが臓器の各位置内に存在する病状のインジケーションを規定する情報を含むときの臓器生存能力尺度を算出する方法の一例の簡略化されたフローチャート200を示している。図2の方法は、205で始まり、210に進み、210において、病状についての重み付け値が決定される。例えば、そのような病状重み付け値215は、予め規定され、データ記憶デバイスから読み出され得る。追加的に/代替的に、そのような病状重み付け値215は、ユーザにより手動で入力されてもよい。図示されている例では、次いで、220において、重み付け値についてのスケーリング係数が、例えば、その後に算出される臓器生存能力スコアを、予め規定された範囲(例えば0から1の範囲)に正規化するために、決定される。そのようなスケーリング係数は、重み付け値を合計し、上端範囲値(例えば1)を、合計された値で除算することにより、決定され得る。次いで、225において、評価体積内の第1の位置が選択される。
230において、選択された位置内に存在する病状が、臓器健康状態の体積マップ内に含まれる、その位置についての情報に基づいて、識別される。235において、選択された位置内に存在するものとして識別された病状についての重み付け値が合計される。図示されている例では、次いで、240において、220において決定されたスケーリング係数が、合計された重み付け値に適用されて、位置健康状態スコアが導出される。次いで、245において、位置健康状態スコアが評価体積内の全ての位置について導出されたかどうかが判定される。位置健康状態スコアが評価体積内の全ての位置については導出されていないと判定された場合、250において、次の位置が選択され、この方法は230にループバックする。
245において、位置健康状態スコアが評価体積内の全ての位置について導出されたと判定された場合、この方法は255に進み、255において、評価体積内の全ての位置についての平均位置健康状態スコアが算出される。次いで、260において、評価体積についての臓器生存能力スコアが、平均位置健康状態スコアと、例えば、評価臓器体積の絶対サイズ又は(例えば、全臓器体積のパーセンテージ又は比率としての)評価臓器体積の相対サイズといった評価臓器体積のサイズと、に基づいて、算出される。次いで、265において、この方法は終了する。
上述のように、いくつかの例示的な実施形態において、臓器健康状態の体積マップは、代替的に、臓器の各位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含み得る。図3は、臓器健康状態の体積マップが臓器の各位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含むときの臓器生存能力尺度を算出する方法の一例の簡略化されたフローチャート300を示している。図3の方法は、310で開始し、355に進み、355において、評価体積内の全ての位置についての平均位置健康状態スコアが、臓器健康状態の体積マップ内のそれらの位置についての健康状態スコアに基づいて算出される。次いで、360において、評価体積についての臓器生存能力スコアが、平均位置健康状態スコアと、例えば、評価臓器体積の絶対サイズ又は(例えば、全臓器体積のパーセンテージ又は比率としての)評価臓器体積の相対サイズといった評価臓器体積のサイズと、に基づいて、算出される。次いで、365において、この方法は終了する。
いくつかの実施形態に従うと、臓器健康状態の体積マップを得るステップは、臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示す受信されたデータに基づいて、臓器健康状態の体積マップを生成することを含み得ることが企図されている。例えば、特定の状況での臓器における線維性又は硬変性疾患の重症度が、エラストグラフィベースの技術を用いて評価され得る。これらの技術は、超音波又は磁気共鳴撮像(MRI)ベースの方法を使用して、線維性又は硬変性疾患の代用である臓器硬度を測定する。そのようなエラストグラフィ技術は、進行性臓器疾患を識別することにおいて価値を実証している。さらに、肝脂肪症が、非侵襲的な撮像技術により決定され得、ここで、MRIが最も正確である。本出願人のLiverMultiScan(LMS)技術は、早期肝疾患の診断において臨床医を支援するための、FDA510(k)クリアランス及びCEマーキングを取得しているMRIベースの技術であり、慢性肝疾患を有する患者における一般的な共存症である、肝鉄の存在について、肝臓のMRI由来のT1マップを測定及び補正するための技術を使用する。補正されたT1マッピングに加えて、本出願人のLMS技術はまた、最先端のMRI取得及び処理技術を使用して、肝脂肪症(脂肪)及び血鉄症(鉄)を定量化する。したがって、肝臓内の位置内の病状の存在を示すデータが、そのようなMRIベースの技術により得られ得る。
図4は、臓器健康状態の体積マップを生成する方法の一例の簡略化されたフローチャート400を示している。この方法は、405で開始し、410に進み、410において、臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示すデータが受信される。例えば、そのような情報は、1つ以上のMRIスキャンデータセットの個々のボクセル内で検出された病状を識別することができ、したがって、前述のボクセルは、結果として生じる臓器健康状態の体積マップにおいて病状の存在が示される、少なくとも位置の初期セットを確立することができる。そのようなデータは、臓器全体ではなく、臓器の一部のみに関連し得ることが企図されている。したがって、図示されている例では、415において、受信されたデータの補間が実行されて、臓器の全体にわたる位置内の病状の存在を示すデータが導出される。図4に示されている例では、次いで、465において、臓器の各位置内に存在する病状のインジケーションを規定する情報を含む、臓器健康状態の体積マップが生成される。次いで、470において、この方法は終了する。
図5は、臓器健康状態の体積マップを生成する方法の代替例の簡略化されたフローチャート500を示している。この方法は、505で開始し、510に進み、510において、臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示すデータが受信される。図示されている例では、515において、受信されたデータの補間が実行されて、臓器の全体にわたる位置内の病状の存在又は病状の分布を示すデータが導出される。図5に示されている例では、次いで、この方法は、520に進み、520において、病状についての重み付け値が決定される。例えば、そのような病状重み付け値525は、予め規定され、データ記憶デバイスから読み出され得る。追加的に/代替的に、そのような病状重み付け値525は、ユーザにより手動で入力されてもよい。図示されている例では、次いで、530において、重み付け値についてのスケーリング係数が決定される。そのようなスケーリング係数は、重み付け値を合計し、上端範囲値(例えば1)を、合計された値で除算することにより、決定され得る。次いで、535において、評価体積内の第1の位置が選択される。
540において、選択された位置内に存在する病状が、その位置についての(補間された)データに基づいて、識別される。545において、選択された位置内に存在するものとして識別された病状についての重み付け値が合計される。図示されている例において、550において、530において決定されたスケーリング係数が、合計された重み付け値に適用されて、位置健康状態スコアが導出される。次いで、位置健康状態スコアが臓器内の全ての位置について導出されたかどうかが判定される(555)。位置健康状態スコアが臓器内の全ての位置については導出されていないと判定された場合、560において、次の位置が選択され、この方法は540にループバックする。
555において、位置健康状態スコアが評価体積内の全ての位置について導出されたと判定された場合、この方法は、565に進み、565において、臓器の各位置内に存在する病状を表す健康状態スコアを含む、臓器健康状態の体積マップが生成される。次いで、570において、この方法は終了する。
有利なことに、本発明の実施形態は、MRI撮像等の医療撮像を用いて、介入後の臓器健康状態の非侵襲的な介入前の定量的体積評価を提供し、医師が個々の患者に対する治療計画をパーソナライズするのを支援することができる。詳細には、医療撮像を用いて、臓器健康状態の体積マップを生成することができる。その後、ユーザ(例えば臨床医)は、計画された介入後の臓器体積(例えば、切除手術又は非切除型の介入の後に残る、予想される機能する臓器体積)を表す評価臓器体積を規定する入力を提供することができる。その後、臓器健康状態の体積マップを使用して、臓器生存能力尺度により、計画された介入後の臓器体積についての介入後の臓器健康状態の定量的体積評価を提供することができる。したがって、臓器健康状態に関する定量的術前情報が、例えば外科医及び介入放射線医に提供され得、これは、外科手術/介入結果を向上させ、外科手術後の罹患及びコストを低減することを可能にする。特に、そのような評価は、非侵襲的に実現され、患者の臓器の全体的健康状態に基づいて外科手術及び/又は介入が個々の患者に合わせて調整されることを可能にする。
例示的な実施形態が、介入後の臓器健康状態の介入前の定量的体積評価を提供することに関して説明されているが、本発明は、臓器健康状態の介入後の定量的体積評価を提供するために、介入後に同様に実施されてもよいことが企図されている。そのような介入後の評価は、例えば、計画された介入が、予期せぬ状況に起因して介入の途中で動的に適応されなければならなかったときに有利であり得る。したがって、そのような介入後の評価は、外科医又は介入放射線医が、そのような計画されていない介入の後に介入後の臓器健康状態を評価することを可能にする。
肝臓に対する言及が、臓器健康状態の定量的体積評価を提供する上述した方法に関してなされているが、本発明は、肝臓健康状態の定量的体積評価を提供することに関して実施されることに限定されるものではなく、本発明は、例えば膵臓、腎臓等といった他の臓器の健康状態の定量的体積評価を提供することを対象としてもよいことが企図されていることに留意されたい。
図6は、臓器健康状態の定量的体積評価を提供するために本発明の例に従って適合され得る装置600の一例の簡略化されたブロック図を示している。装置600は、例えば前述した図1~図5に示されている方法のうちの1つ以上に従った、臓器健康状態の定量的体積評価を提供する方法を実施するための様々な処理機能を実行するよう構成されている1つ以上の処理コンポーネント610を有する。いくつかの例示的な実施形態において、処理コンポーネント610のうちの1つ以上は、そのような方法のステップのうちの1つ以上を実行するためのコンピュータプログラムコードを実行するよう構成されている1つ以上のプログラム可能なコンポーネント(例えば1つ以上のプロセッサコア)を含み得る。追加的に/代替的に、処理コンポーネントのうちの少なくとも1つは、提供されたデータの予め規定された処理を実行するよう構成されている、特定用途向け集積回路(ASIC)デバイス、又はハードウェア回路を含むハードウェアアクセラレータモジュール等、そのような方法のステップのうちの1つ以上を実行するよう構成されているハードウェア処理コンポーネントを含んでもよい。
装置600は、1つ以上のメモリ要素620をさらに有する。1つ以上のメモリ要素620は、例えば、ハードディスク、CD-ROMデバイス等の光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、読み取り専用メモリ(ROM)、プログラム可能な読み取り専用メモリ(PROM)、消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ(EPROM)、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ(EEPROM)、及びフラッシュメモリ等といった1つ以上の非一時的なコンピュータプログラム製品を含み得る。メモリ要素620は、追加的に/代替的に、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュメモリ等といった1つ以上の揮発性メモリ要素を含んでもよい。
簡潔にするとともに理解しやすくするために、単一の処理デバイス610及び単一のメモリ要素620が以下で言及される。しかしながら、単一の処理デバイス610又は単一のメモリ要素620に対するそのような言及は、それぞれ、複数の処理デバイス610及び複数のメモリ要素620を包含することを意図していることが理解されよう。
メモリ要素620は、処理デバイス610により実行される実行可能なコンピュータプログラムコードを記憶することができる。メモリ要素620は、コンピュータプログラムコードを実行しているときに処理デバイス610によりアクセス及び/又は処理されるデータをさらに記憶することができる。
図6に示されている装置600は、全体として630で示されている1つ以上の出力デバイスをさらに有する。そのような出力デバイスは、例えば、ディスプレイデバイス、プリンタデバイス、ネットワークインタフェースデバイス等を含み得る。図6に示されている装置600は、全体として640で示されている1つ以上のユーザ入力デバイスをさらに有する。そのような入力デバイスは、例えば、キーボード、キーパッド、マウス、タッチスクリーン等を含み得る。
本発明のいくつかの例に従うと、処理デバイス610は、臓器の少なくとも一部にわたる組織の健康状態を規定する情報を含む、臓器健康状態の体積マップを得、少なくとも1つの臓器区域を規定する、ユーザからの入力を受信し、規定される少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定し、臓器体積にわたる組織の健康状態を規定する、体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出し、臓器生存能力尺度のインジケーションを出力する、よう構成されている。
図7は、臓器の定量的体積マップを提供する方法の一例の簡略化されたフローチャートを示している。図7の方法700は、本発明の第2の態様の方法を示しており、これは、上記の図1の説明の終わりにおいても説明されている。
この場合、ステップ710は、臓器の体積マップを得ることであって、体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる組織の状態を規定する情報を含む、得ることを含む。ステップ715において、体積マップが、機能的臓器モデルと位置合わせされる。図7の方法において、臓器は、肝臓であってよいが、別の臓器であることもある。ステップ720において、機能的臓器モデルのグラフィカル表現が表示される。
この方法は、ステップ725において表されているように、少なくとも1つの臓器区域を規定する、ユーザからの入力を受信することをさらに含む。ステップ730において、評価臓器体積が、規定される臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、決定される。ステップ735において、この方法は、臓器体積にわたる組織の状態を規定する、ステップ710において入力された体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積の状態の尺度を算出することを含む。
ステップ740において、評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションが、ユーザに提供される。ステップ745において、ユーザは、規定される区域を変更することができ、その場合、この方法は、ステップ725に戻る。区域に対する変更がなされない場合、この方法は、ステップ750に進む。ステップ750において、評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションが、出力として提供される。
上述のように、本発明は、コンピュータシステム等のプログラム可能な装置上で実行されたときに本発明に従った方法のステップを実行するための、又は、本発明に従ったデバイス又はシステムの機能をプログラム可能な装置が実行することを可能にするための、コード部分を少なくとも含む、コンピュータシステム上で実行されるコンピュータプログラムでも実現可能である。例えば、ASIC又は他のプロセッサは、本発明の任意の部分を実施するためのプログラムを実行することができる。
コンピュータプログラムは、特定のアプリケーションプログラム及び/又はオペレーティングシステム等の、命令のリストである。コンピュータプログラムは、例えば、サブルーチン、ファンクション、プロシージャ、オブジェクトメソッド、オブジェクトインプリメンテーション、実行可能なアプリケーション、アプレット、サーブレット、ソースコード、オブジェクトコード、共有ライブラリ/動的ロードライブラリ、及び/又は、コンピュータシステム上で実行されるように設計されている他の命令シーケンスのうちの1つ以上を含み得る。
コンピュータプログラムは、有形の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に内部的に記憶されることもあるし、コンピュータ読み取り可能な伝送媒体を介してコンピュータシステムに送信されることもある。コンピュータプログラムの全部又は一部は、情報処理システムに取り外し可能に又はリモートに接続されるコンピュータ読み取り可能な媒体上に永続的に提供され得る。有形の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体は、例えば、任意の数の次のものを含み得るが、これらに限定されるものではない:ディスク及びテープ記憶媒体を含む磁気記憶媒体;コンパクトディスク媒体(例えば、CD-ROM、CD-R等)及びデジタルビデオディスク記憶媒体等の光記憶媒体;フラッシュメモリ、EEPROM、EPROM、ROM等の半導体ベースのメモリユニットを含む不揮発性メモリ記憶媒体;強磁性デジタルメモリ;MRAM;レジスタ、バッファ又はキャッシュ、メインメモリ、RAM等を含む揮発性記憶媒体。
コンピュータプロセスは、通常、実行中(動作中)のプログラム又はプログラムの一部、現在のプログラム値及び状態情報、並びに、このプロセスの実行を管理するためにオペレーティングシステムにより使用されるリソースを含む。オペレーティングシステム(OS)は、コンピュータのリソースの共有を管理し、このようなリソースにアクセスするために使用されるインタフェースをプログラマに提供するソフトウェアである。オペレーティングシステムは、システムデータ及びユーザ入力を処理し、システムのユーザ及びプログラムに対するサービスとしてタスク及び内部システムリソースを割り当てて管理することにより、応答する。
コンピュータシステムは、例えば、少なくとも1つの処理ユニット、関連付けられたメモリ、及び複数の入力/出力(I/O)デバイスを含み得る。コンピュータシステムは、コンピュータプログラムを実行しているとき、コンピュータプログラムに従って、情報を処理し、I/Oデバイスを介して、結果の出力情報を生成する。
前述の明細書において、本発明は、本発明の実施形態の特定の例を参照して説明されている。しかしながら、請求項に記載されている本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更及び変形がなされ得ること、及び、請求項が、上述した特定の例に限定されるものではないことが、明らかであろう。
上述した動作の間の境界は単に例示であることを、当業者は認識するであろう。複数の動作は、単一の動作に組み合わせられることがあり、単一の動作は、追加の動作に分割されることがあり、動作は、時間的に少なくとも部分的にオーバーラップして実行されることがある。さらに、代替実施形態は、特定の動作の複数のインスタンスを含むことがあり、動作の順序は、様々な他の実施形態において変更されることがある。
また、例えば、例又はその一部は、任意の適切なタイプのハードウェア記述言語等で、物理回路又は物理回路に変換可能な論理表現のソフト表現又はコード表現として実現され得る。
また、本発明は、コンピュータプログラムコードで実現されることに限定されるものではなく、少なくとも部分的に、プログラム可能でないハードウェアで実現される物理デバイス又はユニット、並びに、メインフレーム、ミニコンピュータ、サーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、ノートパッド、携帯情報端末、電子ゲーム、車両組み込みシステム、他の組み込みシステム、携帯電話機、及び他の様々な無線デバイス等(これらは、本出願において「コンピュータシステム」と一般に表記される)、適切なプログラムコードに従って動作することにより、所望のデバイス機能を実行することができるプログラム可能なデバイス又はユニットにより、同様に実現可能である。
しかしながら、他の変更、変形、及び代替も可能である。したがって、本明細書及び図面は、限定的ではなく、例示的とみなされるべきである。
請求項において、括弧内に配置されたいかなる参照符号も、請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「備える、有する、含む」という語は、請求項に記載されているもの以外の他の要素又はステップの存在を排除するものではない。さらに、本開示において使用される「a」又は「an」という用語は、1つ以上と定義される。また、請求項における「少なくとも1つの」及び「1つ以上の」等の導入句の使用は、「a」又は「an」といった不定冠詞による別の請求項要素の導入が、同一の請求項中に「1つ以上の」又は「少なくとも1つの」といった導入句と「a」又は「an」等の不定冠詞とが含まれるとしても、当該導入された請求項要素を含む特定の請求項が、当該要素を1つしか含まない発明に限定されることを意味するとして解釈されるべきではない。定冠詞の使用についても同じことが当てはまる。別途記されない限り、「第1の」及び「第2の」等の用語は、そのような用語が表す要素を任意に区別するために使用される。したがって、これらの用語は、必ずしも、そのような要素の時間的な順序又は他の優先順序を示すことを意図するものではない。特定の手段が互いに異なる請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示すものではない。

Claims (20)

  1. 臓器健康状態の定量的体積評価を提供するための装置の作動方法であって、
    前記装置の少なくとも1つの処理コンポーネントが、臓器の少なくとも一部にわたる組織の健康状態を規定する情報を含む、臓器健康状態の体積マップを得ることと、
    前記装置の少なくとも1つの入力コンポーネントが、少なくとも1つの臓器区域を規定する入力を受信することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、規定される前記少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記評価臓器体積にわたる前記組織の健康状態を規定する、前記体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、前記評価臓器体積についての臓器生存能力尺度を算出することと、
    前記装置の少なくとも1つの出力コンポーネントが、前記臓器生存能力尺度のインジケーションを出力することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器健康状態の体積マップを機能的臓器モデルと位置合わせすることと、
    前記少なくとも1つの入力コンポーネントが、前記機能的臓器モデルの少なくとも1つの区域を規定する、ユーザからの前記入力を受信することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記機能的臓器モデルの規定される前記少なくとも1つの区域に少なくとも部分的に基づいて、前記評価臓器体積を決定することと、
    を含む、作動方法。
  2. 前記作動方法は、
    前記少なくとも1つの出力コンポーネントが、前記機能的臓器モデルのグラフィカル表現をユーザに表示することと、
    前記少なくとも1つの入力コンポーネントが、前記機能的臓器モデルの表示された前記グラフィカル表現に関して、前記少なくとも1つの臓器区域を規定する、ユーザからの前記入力を受信することと、
    をさらに含む、請求項1に記載の作動方法。
  3. 前記機能的臓器モデルは、臓器解剖のクイノー分類に基づく、請求項1又は2に記載の作動方法。
  4. 前記臓器健康状態の体積マップは、前記臓器の前記少なくとも一部にわたる複数の位置の各々についての組織の健康状態を規定する情報を含み、
    該情報は、
    前記臓器のそれぞれの位置内に存在する病状のインジケーションと、
    前記臓器のそれぞれの位置内に存在する病状を表す健康状態スコアと、
    のうちの少なくとも1つを含む、請求項1乃至3のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  5. 前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記評価臓器体積についての前記臓器生存能力尺度を算出することは、前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、
    前記評価臓器体積にわたる前記組織の健康状態を規定する、前記体積マップ内の情報に基づいて、前記評価臓器体積内の全ての位置についての平均位置健康状態スコアを算出することと、
    前記平均位置健康状態スコア及び前記評価臓器体積のサイズに基づいて、前記評価臓器体積についての前記臓器生存能力尺度を算出することと、
    を含む、請求項1乃至4のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  6. 前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記評価臓器体積内の全ての位置についての前記平均位置健康状態スコアを算出することは、前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、
    前記評価臓器体積にわたる前記組織の健康状態を規定する、前記体積マップ内の情報に基づいて、各位置内に存在する病状を識別することと、
    各位置について、当該位置内で識別された病状についての重み付け値を合計することと、
    前記評価臓器体積内の全ての位置についての合計された前記重み付け値に基づいて、前記平均位置健康状態スコアを算出することと、
    を含む、請求項5に記載の作動方法。
  7. 前記評価臓器体積は、
    規定される前記少なくとも1つの臓器区域と、
    規定される前記少なくとも1つの臓器区域を除いた残りの臓器体積と、
    のうちの1つを含む、請求項1乃至6のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  8. 前記作動方法は、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示す受信されたデータに基づいて、前記臓器健康状態の体積マップを生成すること
    を含む、請求項1乃至7のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  9. 前記作動方法は、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器の少なくとも一部の位置内の病状の存在を示す前記受信されたデータの補間を実行して、前記臓器の全体にわたる位置内の病状の存在のインジケーションを導出することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器の全体にわたる位置内の病状の存在の導出された前記インジケーションに基づいて、前記臓器健康状態の体積マップを生成することと、
    をさらに含む、請求項8に記載の作動方法。
  10. 前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器健康状態の体積マップを生成することは、前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、
    前記臓器の個々の位置内に存在する病状を識別することと、
    該位置の各位置について、当該位置内で識別された病状についての重み付け値を合計して、位置健康状態スコアを導出することと、
    導出された前記位置健康状態スコアを含む、前記臓器健康状態の体積マップを生成することと、
    を含む、請求項8又は9に記載の作動方法。
  11. 前記少なくとも1つの出力コンポーネントが、前記臓器生存能力尺度の前記インジケーションを出力することは、
    前記少なくとも1つの出力コンポーネントのディスプレイデバイスが、前記臓器生存能力尺度をユーザに表示することと、
    前記少なくとも1つの出力コンポーネントのデータ記憶デバイスが、前記臓器生存能力尺度を記憶することと、
    前記少なくとも1つの出力コンポーネントのインタフェースコンポーネントが、前記臓器生存能力尺度を少なくとも1つの外部デバイスに送信することと、
    のうちの1つ以上を含む、請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  12. 前記少なくとも1つの臓器区域は、前記臓器の区域解剖に基づく、前記臓器の予め規定された臓器区域のセットのうちの1つの予め規定された臓器区域である、請求項1乃至11のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  13. 前記予め規定された臓器区域のセットは、クイノー分類系の区域である、請求項12に記載の作動方法。
  14. 少なくとも1つの予め規定された臓器区域の選択は、インタラクティブなプロセスであり、それにより、ユーザは、異なる区域及び区域の組み合わせを選択及び/又は選択解除することができる、請求項12に記載の作動方法。
  15. 受信された入力は、1つ以上の区域を規定し、前記1つ以上の区域のうちの少なくとも1つの区域は、機能的区域の一部のみであり、それにより、前記機能的区域の少なくとも別の一部を除外する、請求項12に記載の作動方法。
  16. 前記臓器健康状態の体積マップは、肝臓の補正されたMRI由来のT1マップである、請求項1乃至15のうちのいずれか一項に記載の作動方法。
  17. 臓器の定量的体積マップを提供及び使用するための装置の作動方法であって、
    前記装置の少なくとも1つの処理コンポーネントが、臓器の体積マップを得ることであって、前記体積マップは、臓器の少なくとも一部にわたる組織の状態を規定する情報を含む、得ることと、
    前記装置の少なくとも1つの入力コンポーネントが、少なくとも1つの臓器区域を規定する入力を受信することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、規定される前記少なくとも1つの臓器区域に少なくとも部分的に基づいて、評価臓器体積を決定することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記評価臓器体積にわたる前記組織の状態を規定する、前記体積マップ内の情報に少なくとも部分的に基づいて、前記評価臓器体積の状態の尺度を算出することと、
    前記装置の少なくとも1つの出力コンポーネントが、前記評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションを出力することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記臓器の体積マップを機能的臓器モデルと位置合わせすることと、
    前記少なくとも1つの入力コンポーネントが、前記機能的臓器モデルの少なくとも1つの区域を規定する、ユーザからの前記入力を受信することと、
    前記少なくとも1つの処理コンポーネントが、前記機能的臓器モデルの規定される前記少なくとも1つの区域に少なくとも部分的に基づいて、前記評価臓器体積を決定することと、
    を含む、作動方法。
  18. 臓器健康状態の定量的体積評価又は臓器の定量的体積マップを提供するための装置であって、前記装置は、請求項1乃至17のうちのいずれか一項に記載の作動方法を実行するよう構成されている少なくとも1つの処理コンポーネントを有する、装置。
  19. 前記少なくとも1つの処理コンポーネントは、
    請求項1乃至17のうちのいずれか一項に記載の作動方法のステップのうちの1つ以上を実行するためのコンピュータプログラムコードを実行するよう構成されている1つ以上のプログラム可能なコンポーネントと、
    請求項1乃至17のうちのいずれか一項に記載の作動方法のステップのうちの1つ以上を実行するよう構成されているハードウェア回路と、
    のうちの1つ以上を含む、請求項18に記載の装置。
  20. 前記装置は、
    前記臓器生存能力尺度の前記インジケーション又は前記評価臓器体積の状態の尺度のインジケーションを出力するための少なくとも1つの出力コンポーネント
    をさらに有し、
    前記少なくとも1つの出力コンポーネントは、
    前記臓器生存能力尺度又は前記評価臓器体積の状態の尺度をユーザに表示するためのディスプレイデバイスと、
    前記臓器生存能力尺度又は前記評価臓器体積の状態の尺度を記憶するためのデータ記憶デバイスと、
    前記臓器生存能力尺度又は前記評価臓器体積の状態の尺度を少なくとも1つの外部デバイスに送信するためのインタフェースコンポーネントと、
    のうちの1つ以上を含む、請求項18又は19に記載の装置。
JP2019539284A 2017-01-20 2018-01-19 臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置 Active JP7244425B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB1701005.9 2017-01-20
GB1701005.9A GB2558924B (en) 2017-01-20 2017-01-20 Method and apparatus for providing a quantitative volumetric assessment of organ health
PCT/EP2018/051321 WO2018134357A1 (en) 2017-01-20 2018-01-19 Method and apparatus for providing a quantitative volumetric map of an organ or an assessment of organ health

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020506753A JP2020506753A (ja) 2020-03-05
JP7244425B2 true JP7244425B2 (ja) 2023-03-22

Family

ID=58463089

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019539284A Active JP7244425B2 (ja) 2017-01-20 2018-01-19 臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置

Country Status (10)

Country Link
US (1) US11200974B2 (ja)
EP (1) EP3554350A1 (ja)
JP (1) JP7244425B2 (ja)
CN (1) CN110234270B (ja)
AU (1) AU2018209225B2 (ja)
CA (1) CA3050176C (ja)
GB (1) GB2558924B (ja)
MY (1) MY196405A (ja)
SG (1) SG11201906295RA (ja)
WO (1) WO2018134357A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2558924B (en) * 2017-01-20 2021-08-11 Perspectum Diagnostics Ltd Method and apparatus for providing a quantitative volumetric assessment of organ health
US11615881B2 (en) * 2019-11-12 2023-03-28 Hepatiq, Inc. Liver cancer detection
WO2021166208A1 (ja) * 2020-02-21 2021-08-26 オリンパス株式会社 画像処理システム、内視鏡システム及び画像処理方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070247153A1 (en) 2006-04-25 2007-10-25 Huanzhou Yu Simultaneous chemical species separation and t2* measurement using mri
JP2014091051A (ja) 2012-11-05 2014-05-19 Siemens Medical Solutions Usa Inc マルチエコー磁気共鳴イメージングを用いた多ステップ適応型適合法による脂肪および鉄の定量化

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366797B1 (en) * 1998-08-25 2002-04-02 The Cleveland Clinic Foundation Method and system for brain volume analysis
US20080306402A1 (en) * 2006-09-25 2008-12-11 Singer Michaeal G Method and system for determining vitality, healing and condition of tissue or organ for surgery
US8634614B2 (en) 2008-06-02 2014-01-21 Brainreader Aps System and method for volumetric analysis of medical images
WO2012170633A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 Lifeline Scientific, Inc. Data record for organ transport and/or storage, comprising biomarker and events information
US9025845B2 (en) 2011-06-17 2015-05-05 Quantitative Imaging, Inc. Methods and apparatus for assessing activity of an organ and uses thereof
GB201121404D0 (en) * 2011-12-13 2012-01-25 Isis Innovation Diagnosis
CN104080398B (zh) * 2012-01-29 2017-10-24 合理医疗创新有限公司 导出受试者的个人胸参数
US9245334B2 (en) 2012-02-28 2016-01-26 Albert Einstein College Of Medicine, Inc. Methods for quantitative assessment of volumetric image from a subject and uses therof
US8855385B2 (en) * 2012-07-06 2014-10-07 General Electric Company Apparatus and method for multi-energy tissue quantification
US8983571B2 (en) * 2013-06-12 2015-03-17 General Electric Company Method for measuring liver fat mass using dual-energy X-ray absorptiometry
CA2918260A1 (en) * 2013-07-17 2015-01-22 Hepatiq Llc Systems and methods for determining hepatic function from liver scans
JP2017505172A (ja) * 2014-01-24 2017-02-16 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 子宮筋腫の三次元定量的評価のためのシステム及び方法
WO2015176011A1 (en) * 2014-05-15 2015-11-19 The Johns Hopkins University Method, system and computer-readable media for treatment plan risk analysis
US20160338874A1 (en) * 2015-05-19 2016-11-24 Zoll Circulation, Inc. System and method for assessing tissue after hypothermia
WO2018029479A1 (en) * 2016-08-10 2018-02-15 Ucl Business Plc A method and apparatus for transforming physical measurement data of a biological organ
GB2558924B (en) * 2017-01-20 2021-08-11 Perspectum Diagnostics Ltd Method and apparatus for providing a quantitative volumetric assessment of organ health

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070247153A1 (en) 2006-04-25 2007-10-25 Huanzhou Yu Simultaneous chemical species separation and t2* measurement using mri
JP2014091051A (ja) 2012-11-05 2014-05-19 Siemens Medical Solutions Usa Inc マルチエコー磁気共鳴イメージングを用いた多ステップ適応型適合法による脂肪および鉄の定量化

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
松崎松平,生活習慣病としての肝臓病 脂肪肝の急速な増加とその意味するもの,日消誌,2007年,104,pp.492-500

Also Published As

Publication number Publication date
CA3050176A1 (en) 2018-07-26
AU2018209225A1 (en) 2019-07-25
SG11201906295RA (en) 2019-08-27
GB2558924B (en) 2021-08-11
US20190378606A1 (en) 2019-12-12
GB2558924A9 (en) 2018-08-15
JP2020506753A (ja) 2020-03-05
AU2018209225B2 (en) 2022-05-26
WO2018134357A1 (en) 2018-07-26
MY196405A (en) 2023-03-29
GB201701005D0 (en) 2017-03-08
CA3050176C (en) 2024-01-09
NZ755057A (en) 2023-09-29
US11200974B2 (en) 2021-12-14
GB2558924A (en) 2018-07-25
EP3554350A1 (en) 2019-10-23
CN110234270A (zh) 2019-09-13
CN110234270B (zh) 2022-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11660143B2 (en) Systems and methods for diagnosis and assessment of cardiovascular disease by comparing arterial supply capacity to end-organ demand
EP2312531B1 (en) Computer assisted diagnosis of temporal changes
JP6334902B2 (ja) 医用画像処理装置
O’Connor et al. Simple cyst–appearing renal masses at unenhanced CT: Can they be presumed to be benign?
Baheti et al. The brain tumor sequence registration challenge: establishing correspondence between pre-operative and follow-up MRI scans of diffuse glioma patients
AU2016242999B2 (en) Systems and methods for predicting perfusion deficits from physiological, anatomical, and patient characteristics
Chapiro et al. Assessing tumor response after loco-regional liver cancer therapies: the role of 3D MRI
JP7244425B2 (ja) 臓器の定量的体積マップ又は臓器健康状態の評価を提供するための方法及び装置
JP5801316B2 (ja) 副側血流評価
Vasiniotis Kamarinos et al. 3D margin assessment predicts local tumor progression after ablation of colorectal cancer liver metastases
Plank et al. Quantitative coronary CT angiography: absolute lumen sizing rather than% stenosis predicts hemodynamically relevant stenosis
Badiani et al. Extracolonic findings (ECF) on CT colonography (CTC) in patients presenting with colorectal symptoms
Park et al. Gadoxetic acid-enhanced MRI of hepatocellular carcinoma: Diagnostic performance of category-adjusted LR-5 using modified criteria
Danala et al. Developing new quantitative CT image markers to predict prognosis of acute ischemic stroke patients
Chang et al. The magnetic resonance imaging-based approach for identification of high-risk patients with upper rectal cancer
Sofia et al. Value of three-dimensional volume rendering images in the assessment of the centrality index for preoperative planning in patients with renal masses
Zahel et al. Rapid assessment of liver volumetry by a novel automated segmentation algorithm
JPWO2013057982A1 (ja) 画像診断装置、および画像判別方法
Wouters et al. Multimodal magnetic resonance imaging to identify stroke onset within 6 h in patients with large vessel occlusions
CN113706541A (zh) 一种图像处理方法及装置
GB2592167A (en) Method and apparatus for providing a quantitative volumetric assessment of organ health
JP2012239836A (ja) 画像処理装置及び方法
Zhang Radiomics in cancer prognosis: Applications and limitations of quantitative texture analysis
Su et al. A clinical validation study for the feasibility and reliability of three-dimensional ultrasound-ultrasound automatic image registration
NZ755057B2 (en) Method and apparatus for providing a quantitative volumetric map of an organ or an assessment of organ health

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210108

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211124

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211214

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220311

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220726

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221025

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230214

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230309

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7244425

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150