JPH10229979A - 心筋の心外膜境界を決定する方法及び装置 - Google Patents
心筋の心外膜境界を決定する方法及び装置Info
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- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
Abstract
(57)【要約】
【課題】 より正確な心臓診断を下すために高速に且つ
正確に心筋の心外膜境界を決定する方法及び装置を提供
する。 【解決手段】 本発明は、組織及び血液５から心筋３を
分割する閉曲線であって左心室を包囲している心外膜境
界１を決定する。被検体の心筋組織の医用画像のピクセ
ルについて、平均値及び標準偏差が決定される。これら
を用いて、画像全体にわたる「適合度関数」を定義す
る。適合度関数は、心筋組織に統計的に類似しているピ
クセルについては正であり、その他のピクセルについて
は負であるようなものである。動径座標において心外膜
をモデル化する初期曲線を、従来のイメージング手法に
よって得られる心筋の内側境界を表す曲線として開始す
る。次いで、この曲線は、包含されている領域の総合的
な「適合度関数」が最大化するように繰り返し法により
更新される。
正確に心筋の心外膜境界を決定する方法及び装置を提供
する。 【解決手段】 本発明は、組織及び血液５から心筋３を
分割する閉曲線であって左心室を包囲している心外膜境
界１を決定する。被検体の心筋組織の医用画像のピクセ
ルについて、平均値及び標準偏差が決定される。これら
を用いて、画像全体にわたる「適合度関数」を定義す
る。適合度関数は、心筋組織に統計的に類似しているピ
クセルについては正であり、その他のピクセルについて
は負であるようなものである。動径座標において心外膜
をモデル化する初期曲線を、従来のイメージング手法に
よって得られる心筋の内側境界を表す曲線として開始す
る。次いで、この曲線は、包含されている領域の総合的
な「適合度関数」が最大化するように繰り返し法により
更新される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、医療的な心臓の測定に
関し、より具体的には、一連の医用画像からの心筋の測
定に関する。
関し、より具体的には、一連の医用画像からの心筋の測
定に関する。
【０００２】
【従来の技術】被検体について収集された画像から、被
検体内の同一物質から成る連続領域を相異なる解剖学的
特徴にセグメント化することを可能にすることが必要と
されることがある。心臓疾患を正確に診断するために
は、被検体の心臓の構造が心臓画像から同定されていな
ければならない。被検体の左心室を同定するために用い
ることのできる構造をセグメント化する従来の方法が公
知であるが、この方法は又、被検体の心筋の内部境界を
画定するものでもある。心筋の厚さ及び動き等のパラメ
ータを測定するためには、心外膜として知られている心
筋の外側境界を同定する必要もある。
検体内の同一物質から成る連続領域を相異なる解剖学的
特徴にセグメント化することを可能にすることが必要と
されることがある。心臓疾患を正確に診断するために
は、被検体の心臓の構造が心臓画像から同定されていな
ければならない。被検体の左心室を同定するために用い
ることのできる構造をセグメント化する従来の方法が公
知であるが、この方法は又、被検体の心筋の内部境界を
画定するものでもある。心筋の厚さ及び動き等のパラメ
ータを測定するためには、心外膜として知られている心
筋の外側境界を同定する必要もある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】心筋は、類似の強度を
有している組織に隣接して位置しているので、心外膜を
同定するために、画像強度閾値法はうまく作用すること
ができない。心外膜を検出する従来の技術は一般的に、
変形可能なテンプレート、即ち「スネーク」（snake）
に基づいている。１９９１年のIEEE Computer Vision a
nd Pattern Recognition誌、第３３７頁〜第３４３頁の
D. Metaxas及びD. Terzopoulosによる論文「制限付きの
変形可能な超２次関数及び非剛性の動きの追跡」（"Con
strained Deformable Superquadrics And Non-Rigid Mo
tion Tracking"）は、心外膜をモデル化するために３次
元スネークを用いた方法を記載している。このような３
次元手法の問題点は、これらの方法が一般的に、臨床的
な用途にとっては余りにも低速であるということであ
る。
有している組織に隣接して位置しているので、心外膜を
同定するために、画像強度閾値法はうまく作用すること
ができない。心外膜を検出する従来の技術は一般的に、
変形可能なテンプレート、即ち「スネーク」（snake）
に基づいている。１９９１年のIEEE Computer Vision a
nd Pattern Recognition誌、第３３７頁〜第３４３頁の
D. Metaxas及びD. Terzopoulosによる論文「制限付きの
変形可能な超２次関数及び非剛性の動きの追跡」（"Con
strained Deformable Superquadrics And Non-Rigid Mo
tion Tracking"）は、心外膜をモデル化するために３次
元スネークを用いた方法を記載している。このような３
次元手法の問題点は、これらの方法が一般的に、臨床的
な用途にとっては余りにも低速であるということであ
る。
【０００４】過去には、２次元スネーク法も適用されて
いる。例えば、１９９２年１１月のIEEE Trans. Patter
n Analysis and Machine Intelligence誌、第１４巻、
第１１号、第１０６１頁〜第１０７５頁のL. H. Staib
及びJ. S. Duncanによる「パラメトリック的に変形可能
なモデルを用いた境界の判別」（"Boundary FindingWit
h Parametrically Deformable Models"）に記載された
形式の「フーリエ・スネーク」は、この問題に対して適
用されている。２次元スネーク法は、形状の表現につい
て洗練されたモデルを提出するものであるが、この方法
は、画像勾配のみに基づいた境界の測定を用いている。
これらの方法は、正しい解に近付いているものとしての
モデル位置の初期推定値を要求しており、又、心臓のＭ
Ｒ画像にしばしば見出されるような低コントラストであ
るが、統計的に重要な境界を検出することは苦手であ
る。
いる。例えば、１９９２年１１月のIEEE Trans. Patter
n Analysis and Machine Intelligence誌、第１４巻、
第１１号、第１０６１頁〜第１０７５頁のL. H. Staib
及びJ. S. Duncanによる「パラメトリック的に変形可能
なモデルを用いた境界の判別」（"Boundary FindingWit
h Parametrically Deformable Models"）に記載された
形式の「フーリエ・スネーク」は、この問題に対して適
用されている。２次元スネーク法は、形状の表現につい
て洗練されたモデルを提出するものであるが、この方法
は、画像勾配のみに基づいた境界の測定を用いている。
これらの方法は、正しい解に近付いているものとしての
モデル位置の初期推定値を要求しており、又、心臓のＭ
Ｒ画像にしばしば見出されるような低コントラストであ
るが、統計的に重要な境界を検出することは苦手であ
る。
【０００５】現在、より正確な心臓診断を下すために心
筋の境界を決定する高速で且つ正確なシステムが求めら
れている。
筋の境界を決定する高速で且つ正確なシステムが求めら
れている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】被検体の心臓の心筋の厚
さを測定することのできるような心外膜境界を決定する
システムが記載される。極座標（ｒ，θ）で表現されて
いるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）を有している心臓画像
が、血液プールをイメージングすることの可能な医用イ
メージング装置によって取得される。ここで、極座標系
の中心は、心室領域の図心（centroid）であるものとし
て採択されている。動径は、０≦θi ≦２πであるよう
ないくつかのサンプル角度θi から算出されて、一連の
動径測定値ｒ（θi ）が求まる。
さを測定することのできるような心外膜境界を決定する
システムが記載される。極座標（ｒ，θ）で表現されて
いるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）を有している心臓画像
が、血液プールをイメージングすることの可能な医用イ
メージング装置によって取得される。ここで、極座標系
の中心は、心室領域の図心（centroid）であるものとし
て採択されている。動径は、０≦θi ≦２πであるよう
ないくつかのサンプル角度θi から算出されて、一連の
動径測定値ｒ（θi ）が求まる。
【０００７】心筋の内側境界は、心室の血液プールの外
側境界でもあり、初期曲線ｒ（θi）として同定される
と共に用いられる。これは、従来の手段によって実行さ
れ得る。心筋の内側境界ｒ（θi ）は、所定の数の画像
ピクセルｎによって拡張されて、境界Ｍl を形成する。
ここで、ｎは、類似の画像の過去の測定から期待される
値によって決定される近似的な心筋の厚さの１／２より
も小さい。
側境界でもあり、初期曲線ｒ（θi）として同定される
と共に用いられる。これは、従来の手段によって実行さ
れ得る。心筋の内側境界ｒ（θi ）は、所定の数の画像
ピクセルｎによって拡張されて、境界Ｍl を形成する。
ここで、ｎは、類似の画像の過去の測定から期待される
値によって決定される近似的な心筋の厚さの１／２より
も小さい。
【０００８】次いで、Ｍl は、所定の数の画像ピクセル
ｍによって拡張されて、境界Ｍh を形成する。ここで、
ｍも又、画像の測定によって決定される近似的な心筋の
厚さの１／２よりも小さい。次いで、Ｍh とＭl との間
の領域Ｍにおけるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）の平均画像
ピクセル強度μ及び標準偏差σが決定される。
ｍによって拡張されて、境界Ｍh を形成する。ここで、
ｍも又、画像の測定によって決定される近似的な心筋の
厚さの１／２よりも小さい。次いで、Ｍh とＭl との間
の領域Ｍにおけるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）の平均画像
ピクセル強度μ及び標準偏差σが決定される。
【０００９】（ｒ，θ）における強度Ｉ（ｒ，θ）がど
の時点で心筋として統計的に決定され得るかを示す適合
度（goodness）関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））が、μ及びσか
ら決定される。角度の変化による動径の変化の２次導関
数∂2 ｒ／∂θ2 及び４次導関数∂4ｒ／∂θ4 がそれ
ぞれ算出され、Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））と結合されて、局在
化エネルギ（localized energy）関数Ｈ（θ）を決定す
る。
の時点で心筋として統計的に決定され得るかを示す適合
度（goodness）関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））が、μ及びσか
ら決定される。角度の変化による動径の変化の２次導関
数∂2 ｒ／∂θ2 及び４次導関数∂4ｒ／∂θ4 がそれ
ぞれ算出され、Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））と結合されて、局在
化エネルギ（localized energy）関数Ｈ（θ）を決定す
る。
【００１０】ｒ（θi ）が、−εＨ（θi ）であるδｒ
（θi ）によって拡張されて、新たな境界を決定する。
上述の各工程を、適合度関数の決定から開始して、Ｈ
（θi ）が所定の量よりも小さくなるまで複数回繰り返
し、心外膜境界ｒ（θi ）を結果として得る。
（θi ）によって拡張されて、新たな境界を決定する。
上述の各工程を、適合度関数の決定から開始して、Ｈ
（θi ）が所定の量よりも小さくなるまで複数回繰り返
し、心外膜境界ｒ（θi ）を結果として得る。
【００１１】
【本発明の目的】本発明の目的は、被検体の心臓の心外
膜を測定するシステムを提供することにある。本発明の
もう１つの目的は、心外膜の厚さ及び動きを測定するこ
とにある。本発明のもう１つの目的は、一連の心臓画像
から心臓の働きを決定することにある。
膜を測定するシステムを提供することにある。本発明の
もう１つの目的は、心外膜の厚さ及び動きを測定するこ
とにある。本発明のもう１つの目的は、一連の心臓画像
から心臓の働きを決定することにある。
【００１２】
【実施例】新規であると考えられる本発明の諸特徴は、
特許請求の範囲に具体性を以て述べてある。しかしなが
ら、本発明自体は、その構成及び動作方法の両者に関し
て、更なる目的及び利点と併せて、実施例の記載を図面
と共に参照することにより最もよく理解することができ
る。
特許請求の範囲に具体性を以て述べてある。しかしなが
ら、本発明自体は、その構成及び動作方法の両者に関し
て、更なる目的及び利点と併せて、実施例の記載を図面
と共に参照することにより最もよく理解することができ
る。
【００１３】動径モデルの領域形式スネーク 図１には、被検体の心臓の断面が示されている。同図に
おいて、心室の外側表面１、即ち心外膜境界が、後の心
臓診断に用いるために求めようとするものである。心外
膜境界１をロバスト（頑健）に求めるために、心筋３の
ような測定したい領域の期待される全体的な形状を利用
することが必要である。図１の単一スライス画像として
描かれた心筋３は、被検体の心室の長軸を二分してお
り、左心室を包囲している近似的に環形状を成している
領域である。血液プール５は、従来の血液のイメージン
グ及びセグメント化手段によって決定される。
おいて、心室の外側表面１、即ち心外膜境界が、後の心
臓診断に用いるために求めようとするものである。心外
膜境界１をロバスト（頑健）に求めるために、心筋３の
ような測定したい領域の期待される全体的な形状を利用
することが必要である。図１の単一スライス画像として
描かれた心筋３は、被検体の心室の長軸を二分してお
り、左心室を包囲している近似的に環形状を成している
領域である。血液プール５は、従来の血液のイメージン
グ及びセグメント化手段によって決定される。
【００１４】本発明は、心筋として環状モデルを仮定し
た領域形式のスネークを採用している。被検体の心室の
中心７に原点を有している極座標系を用いて、スネーク
をパラメトライズ（パラメータ表現）する。領域形式ス
ネーク・モデルは、IEEE International Conference on
Image Processing誌、第０−８１８６−６９５０−０
／９４号（１９９４年）、第２２７頁〜第２３１頁のJ.
Irvins 及びJ. Porrillによる「医用画像をセグメント
化する活動領域モデル」（"Active Region Models for
Segmenting Medical Images"）に記載されたものと同様
のモデルである。このモデルは、関心領域が概略的に円
形であり、領域の近似的な図心が予め決定されているよ
うな諸問題に無理なく適合する。
た領域形式のスネークを採用している。被検体の心室の
中心７に原点を有している極座標系を用いて、スネーク
をパラメトライズ（パラメータ表現）する。領域形式ス
ネーク・モデルは、IEEE International Conference on
Image Processing誌、第０−８１８６−６９５０−０
／９４号（１９９４年）、第２２７頁〜第２３１頁のJ.
Irvins 及びJ. Porrillによる「医用画像をセグメント
化する活動領域モデル」（"Active Region Models for
Segmenting Medical Images"）に記載されたものと同様
のモデルである。このモデルは、関心領域が概略的に円
形であり、領域の近似的な図心が予め決定されているよ
うな諸問題に無理なく適合する。
【００１５】本発明は、一度に単一の画像スライスにつ
いて作用させることにより進行する。画像の（ｒ，θ）
におけるピクセルの強度をＩ（ｒ，θ）とし、Ｇ（Ｉ
（ｒ，θ））は、画像内のすべてのピクセルについて定
義されており、組織の種類を示している適合度関数であ
るものとする。これらについては後述する。心外膜は、
原点からの距離ｒ（θ）によってモデル化される。スネ
ーク法は、曲線の制限を表している２つの項と、組織の
種類を表している第３の項とを含んでいる「エネルギ関
数」を最小化するようなパラメトライズされた曲線を算
出する。モデル化された曲線が環状領域をより密接に近
似するほど、最初の２つの項によって寄与されるエネル
ギは低くなり、領域が心筋の強度に近付くほど、第３の
項によって寄与されるエネルギは低くなる。本発明のエ
ネルギ関数は、以下の通りである。
いて作用させることにより進行する。画像の（ｒ，θ）
におけるピクセルの強度をＩ（ｒ，θ）とし、Ｇ（Ｉ
（ｒ，θ））は、画像内のすべてのピクセルについて定
義されており、組織の種類を示している適合度関数であ
るものとする。これらについては後述する。心外膜は、
原点からの距離ｒ（θ）によってモデル化される。スネ
ーク法は、曲線の制限を表している２つの項と、組織の
種類を表している第３の項とを含んでいる「エネルギ関
数」を最小化するようなパラメトライズされた曲線を算
出する。モデル化された曲線が環状領域をより密接に近
似するほど、最初の２つの項によって寄与されるエネル
ギは低くなり、領域が心筋の強度に近付くほど、第３の
項によって寄与されるエネルギは低くなる。本発明のエ
ネルギ関数は、以下の通りである。
【００１６】
【数１】
【００１７】式（１）のモデルは、動径座標において定
義されていることを銘記されたい。従って、曲線が円形
であり、外部の画像力の存在しないときに、最低エネル
ギＥが達成される。曲線が微小な変化量δｒ（θ）によ
って変更されると、エネルギは変化する。変分法を用い
て、曲線のエネルギの対応する変化についての式を導出
することができる。その結果は、
義されていることを銘記されたい。従って、曲線が円形
であり、外部の画像力の存在しないときに、最低エネル
ギＥが達成される。曲線が微小な変化量δｒ（θ）によ
って変更されると、エネルギは変化する。変分法を用い
て、曲線のエネルギの対応する変化についての式を導出
することができる。その結果は、
【００１８】
【数２】
【００１９】であり、ここで、δｒ（θ）は、動径寸法
の変化であり、Ｈ（θ）は、 Ｈ（θ）＝α（∂2 ｒ／∂θ2 ）−β（∂4 ｒ／∂θ4 ） ＋γｒＧ（Ｉ（ｒ，θ）） （４） として定義されている。離散形態 実際には、画像内の曲線は、離散的なθの値について曲
線上の点をサンプリングすることにより表される。次い
で、定差を用いて導関数が算出される。曲線がΔθだけ
離隔した離散的な角度θ0 ，θ1 ，…においてサンプリ
ングされるならば、空間内の対称的な差は、 ∂2 ｒ／∂θ2 ＝（（１／２（Δθ）2 ） ×｛ｒ（θi+1 ）−２ｒ（θi ）＋ｒ（θi-1 ）｝ ∂4 ｒ／∂θ4 ＝（（１／２（Δθ）4 ） ×｛ｒ（θi+3 ）−２ｒ（θi+2 ）−ｒ（θi+1 ） ＋４ｒ（θi ）−ｒ（θi-1 ）−２ｒ（θi-2 ） ＋ｒ（θi-3 ）｝ （５） となる。式（３）の積分は、これにより、
の変化であり、Ｈ（θ）は、 Ｈ（θ）＝α（∂2 ｒ／∂θ2 ）−β（∂4 ｒ／∂θ4 ） ＋γｒＧ（Ｉ（ｒ，θ）） （４） として定義されている。離散形態 実際には、画像内の曲線は、離散的なθの値について曲
線上の点をサンプリングすることにより表される。次い
で、定差を用いて導関数が算出される。曲線がΔθだけ
離隔した離散的な角度θ0 ，θ1 ，…においてサンプリ
ングされるならば、空間内の対称的な差は、 ∂2 ｒ／∂θ2 ＝（（１／２（Δθ）2 ） ×｛ｒ（θi+1 ）−２ｒ（θi ）＋ｒ（θi-1 ）｝ ∂4 ｒ／∂θ4 ＝（（１／２（Δθ）4 ） ×｛ｒ（θi+3 ）−２ｒ（θi+2 ）−ｒ（θi+1 ） ＋４ｒ（θi ）−ｒ（θi-1 ）−２ｒ（θi-2 ） ＋ｒ（θi-3 ）｝ （５） となる。式（３）の積分は、これにより、
【００２０】
【数３】
【００２１】となる。適合度関数 適合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））は、スネークが画像の心
外膜境界に収束することを保証するために用いられる。
心外膜のセグメント化の場合には、適合度関数は、 Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））＝１−（｜Ｉ（ｒ，θ）−μ｜／ｋσ） （７） と定義される。ここで、Ｉ（ｒ，θ）は、（ｒ，θ）に
おけるピクセルの画像強度であり、μ及びσは、画像内
の心筋組織の強度の平均値及び標準偏差であり、ｋは予
め決定されることができる定数である。（ｒ，θ）にお
けるピクセルの強度が、その平均値についての標準偏差
のｋ倍以内であれば、適合度関数は正であって心筋組織
を統計的に示し、それ以外の場合には、負であって心筋
以外の組織を統計的に示す。
外膜境界に収束することを保証するために用いられる。
心外膜のセグメント化の場合には、適合度関数は、 Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））＝１−（｜Ｉ（ｒ，θ）−μ｜／ｋσ） （７） と定義される。ここで、Ｉ（ｒ，θ）は、（ｒ，θ）に
おけるピクセルの画像強度であり、μ及びσは、画像内
の心筋組織の強度の平均値及び標準偏差であり、ｋは予
め決定されることができる定数である。（ｒ，θ）にお
けるピクセルの強度が、その平均値についての標準偏差
のｋ倍以内であれば、適合度関数は正であって心筋組織
を統計的に示し、それ以外の場合には、負であって心筋
以外の組織を統計的に示す。
【００２２】パラメータμ及びσは、ア・プリオリ（先
験的）に既知である心室領域を用いて決定される。この
領域は、固定された数のピクセルｎによって拡張され
て、領域Ｍl を形成する。但し、ｎは、画像内で期待さ
れる心筋の最小幅の１／２よりも小さくなるように選択
されており、解剖学的知見及び類似画像の較正から決定
され得る。Ｍl は次いで、ピクセル数ｍによって拡張さ
れる。ｍは、ｎと等しくてもよいし、等しくなくてもよ
いが、この拡張後の領域Ｍh が依然として心筋領域内に
あることを保証するために、心筋の最小厚さのやはり１
／２よりも小さくなければならない。次いで、新たな領
域Ｍ＝Ｍh −Ｍl が形成され、この領域は、全体として
心筋の内部に位置している。次いで、パラメータμ及び
σがＭ内のピクセルの強度の平均値及び標準偏差として
算出される。
験的）に既知である心室領域を用いて決定される。この
領域は、固定された数のピクセルｎによって拡張され
て、領域Ｍl を形成する。但し、ｎは、画像内で期待さ
れる心筋の最小幅の１／２よりも小さくなるように選択
されており、解剖学的知見及び類似画像の較正から決定
され得る。Ｍl は次いで、ピクセル数ｍによって拡張さ
れる。ｍは、ｎと等しくてもよいし、等しくなくてもよ
いが、この拡張後の領域Ｍh が依然として心筋領域内に
あることを保証するために、心筋の最小厚さのやはり１
／２よりも小さくなければならない。次いで、新たな領
域Ｍ＝Ｍh −Ｍl が形成され、この領域は、全体として
心筋の内部に位置している。次いで、パラメータμ及び
σがＭ内のピクセルの強度の平均値及び標準偏差として
算出される。
【００２３】一般的には、座標（ｒ，θ）は、画像ピク
セルの厳密に上には位置していない。Ｉ（ｒ，θ）の値
は、最も近いピクセルの強度として解釈されることもで
きるし、又は一次補間若しくはより高次の補間を用いて
算出されることもできる。最適化 曲線のエネルギを減少させたければ、このことが、段階
の大きさ δｒ（θ）＝−εＨ（θ） （８） を調節することにより達成され得ることが式（３）から
わかる。ここで、εは、δｒが十分に微小な変化量とな
るように選択された小さな正定数である。δｒ（θ）を
このように選択することにより、式（３）の積分は、負
関数の積分となり、従って、δＥ＜０となる。又、Ｈ
（θ）＝０であるときに、関数のすべての微小な変化量
についてδＥの値も又、ゼロになることを銘記された
い。換言すれば、曲線は、局所的なエネルギ最小値に達
している。
セルの厳密に上には位置していない。Ｉ（ｒ，θ）の値
は、最も近いピクセルの強度として解釈されることもで
きるし、又は一次補間若しくはより高次の補間を用いて
算出されることもできる。最適化 曲線のエネルギを減少させたければ、このことが、段階
の大きさ δｒ（θ）＝−εＨ（θ） （８） を調節することにより達成され得ることが式（３）から
わかる。ここで、εは、δｒが十分に微小な変化量とな
るように選択された小さな正定数である。δｒ（θ）を
このように選択することにより、式（３）の積分は、負
関数の積分となり、従って、δＥ＜０となる。又、Ｈ
（θ）＝０であるときに、関数のすべての微小な変化量
についてδＥの値も又、ゼロになることを銘記された
い。換言すれば、曲線は、局所的なエネルギ最小値に達
している。
【００２４】各回の繰り返しにおいて、Ｈ（θ）の値
は、式（４）及び定差の式である式（５）を用いて各々
の角度θi において算出される。次いで、適用されるべ
き変化量δｒ（θ）が式（８）によって求められる。こ
こで、定数εは、δｒ（θ）の最大値が１ピクセルとな
るように選択されている。この正規化は、余りにも急速
に拡張することによりスネークが画像内の細部をスキッ
プしないようにすることを保証する。
は、式（４）及び定差の式である式（５）を用いて各々
の角度θi において算出される。次いで、適用されるべ
き変化量δｒ（θ）が式（８）によって求められる。こ
こで、定数εは、δｒ（θ）の最大値が１ピクセルとな
るように選択されている。この正規化は、余りにも急速
に拡張することによりスネークが画像内の細部をスキッ
プしないようにすることを保証する。
【００２５】δｒ（θ）を変化させてｒ（θ）を算出す
るこの工程は、スネークが、固定された位置の周りで緩
やかに振動するような定常状態に達するまで繰り返され
るか、又は繰り返しの最大回数が超過されるまで反復さ
れる。後者の場合には、セグメント化は失敗に帰してい
る。Ｈ（θ）がゼロの周りで振動しているならば、微小
な段階δｒも又、ゼロの周りで振動するようになり、従
って、スネークは正しい解の周りで緩やかに振動するよ
うになる。
るこの工程は、スネークが、固定された位置の周りで緩
やかに振動するような定常状態に達するまで繰り返され
るか、又は繰り返しの最大回数が超過されるまで反復さ
れる。後者の場合には、セグメント化は失敗に帰してい
る。Ｈ（θ）がゼロの周りで振動しているならば、微小
な段階δｒも又、ゼロの周りで振動するようになり、従
って、スネークは正しい解の周りで緩やかに振動するよ
うになる。
【００２６】実現法 図２には、本発明の単純化されたブロック図が示されて
いる。これらのブロックの各々は作用単位を表してお
り、これらの作用単位は、ハードウェアであってもよい
し、又は協働するハードウェア及びソフトウェアであっ
てもよい。各々のブロックは特定の作用を表しており、
これらの作用は、単一のサブルーチンを表していてもよ
いし、表していなくてもよい。
いる。これらのブロックの各々は作用単位を表してお
り、これらの作用単位は、ハードウェアであってもよい
し、又は協働するハードウェア及びソフトウェアであっ
てもよい。各々のブロックは特定の作用を表しており、
これらの作用は、単一のサブルーチンを表していてもよ
いし、表していなくてもよい。
【００２７】ブロック２１において、医用イメージング
装置が被検体１０の強度Ｉ（ｒ，θ）の配列である医用
画像を収集する。この医用イメージング装置は、血液プ
ールと、被検体の心臓の各部分とをイメージングするこ
とが可能なものでなければならない。これらの画像は、
イメージング（画像）メモリ２３に渡されて、ここに記
憶される。
装置が被検体１０の強度Ｉ（ｒ，θ）の配列である医用
画像を収集する。この医用イメージング装置は、血液プ
ールと、被検体の心臓の各部分とをイメージングするこ
とが可能なものでなければならない。これらの画像は、
イメージング（画像）メモリ２３に渡されて、ここに記
憶される。
【００２８】心筋抽出装置２５が、画像強度Ｉ（ｒ，
θ）を読み取る。画像メモリ２３内の少なくとも１つの
画像が心室セグメント化ユニット２９によって処理さ
れ、心室セグメント化ユニット２９は、心室の血液プー
ルの輪郭を判別し、これを外周ｒ（θi ）の初期推定値
とする。初期心室外周ｒ（θi ）は、外周メモリ３１に
記憶される。初期外周は、利用可能な任意の従来法によ
って算出することができる。
θ）を読み取る。画像メモリ２３内の少なくとも１つの
画像が心室セグメント化ユニット２９によって処理さ
れ、心室セグメント化ユニット２９は、心室の血液プー
ルの輪郭を判別し、これを外周ｒ（θi ）の初期推定値
とする。初期心室外周ｒ（θi ）は、外周メモリ３１に
記憶される。初期外周は、利用可能な任意の従来法によ
って算出することができる。
【００２９】心室の輪郭は、心筋抽出装置２５に渡さ
れ、心筋抽出装置２５は、心筋壁の近似的な厚さの１／
２よりも小さい量だけ心室の血液プールの輪郭を拡張す
る。この近似的な厚さは、画像の心筋の厚さをその最も
薄い点において測定することにより決定することもでき
るし、又は過去の画像の特性の知見によって決定するこ
ともできる。この拡張された領域をＭl と呼ぶ。次い
で、領域Ｍl は、近似的な心筋壁の厚さのやはり１／２
よりも小さい量だけ再び拡張されて、領域Ｍl を包含し
ている第２の領域Ｍh を画定する。Ｍh とＭl との間の
領域をＭと呼び、このＭが統計装置２７に渡され、統計
装置２７は、この領域の平均ピクセル強度μ及びこの領
域の標準偏差σを決定する。
れ、心筋抽出装置２５は、心筋壁の近似的な厚さの１／
２よりも小さい量だけ心室の血液プールの輪郭を拡張す
る。この近似的な厚さは、画像の心筋の厚さをその最も
薄い点において測定することにより決定することもでき
るし、又は過去の画像の特性の知見によって決定するこ
ともできる。この拡張された領域をＭl と呼ぶ。次い
で、領域Ｍl は、近似的な心筋壁の厚さのやはり１／２
よりも小さい量だけ再び拡張されて、領域Ｍl を包含し
ている第２の領域Ｍh を画定する。Ｍh とＭl との間の
領域をＭと呼び、このＭが統計装置２７に渡され、統計
装置２７は、この領域の平均ピクセル強度μ及びこの領
域の標準偏差σを決定する。
【００３０】外周ｒ（θi ）は、直接的に又は外周メモ
リ３１を介してのいずれかで、判別ユニット３３に渡さ
れる。判別ユニット３３は又、統計装置２７から平均ピ
クセル強度μ及び標準偏差σを受け取る。次いで、判別
ユニット３３は、外周の周りのピクセルの各々について
「適合度関数」Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））を決定する。関数Ｇ
（Ｉ（ｒ，θ））は、強度Ｉ（ｒ，θ）が心筋の平均強
度μにどの程度近付いて合致しているかを示す尺度であ
る。平均値から標準偏差のｋ倍よりも大きく離隔してい
る強度は、心筋以外の何らかの組織であるものと決定さ
れ、Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））関数は、これらについては負の
値を有している。
リ３１を介してのいずれかで、判別ユニット３３に渡さ
れる。判別ユニット３３は又、統計装置２７から平均ピ
クセル強度μ及び標準偏差σを受け取る。次いで、判別
ユニット３３は、外周の周りのピクセルの各々について
「適合度関数」Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））を決定する。関数Ｇ
（Ｉ（ｒ，θ））は、強度Ｉ（ｒ，θ）が心筋の平均強
度μにどの程度近付いて合致しているかを示す尺度であ
る。平均値から標準偏差のｋ倍よりも大きく離隔してい
る強度は、心筋以外の何らかの組織であるものと決定さ
れ、Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））関数は、これらについては負の
値を有している。
【００３１】カレント（最新）の外周ｒ（θi ）は又、
離散導関数装置３７にも渡され、離散導関数装置３７
は、θに関する動径の２次導関数及びθに関する動径の
４次導関数を決定し、これらは両方とも、局在化エネル
ギ算出装置３９に渡される。適合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，
θ））も又、装置３９に渡され、装置３９は、局在化エ
ネルギＨ（θ）を算出する。
離散導関数装置３７にも渡され、離散導関数装置３７
は、θに関する動径の２次導関数及びθに関する動径の
４次導関数を決定し、これらは両方とも、局在化エネル
ギ算出装置３９に渡される。適合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，
θ））も又、装置３９に渡され、装置３９は、局在化エ
ネルギＨ（θ）を算出する。
【００３２】コントロール・ユニット４１が、局在化エ
ネルギ関数Ｈ（θ）を受け取り、この局在化エネルギ関
数が所定の閾値を上回っているか否かを決定する。Ｈ
（θ）が閾値を上回っており、且つ繰り返しの所定の回
数が超過されていなければ、エネルギ関数Ｈ（θ）に乗
数−εを乗じる。−εは、積−εＨ（θ）が単一ピクセ
ルの幅よりも小さくなるように決定されている。−εＨ
（θ）は、外周の動径の増分変化であるδｒとして用い
られる。
ネルギ関数Ｈ（θ）を受け取り、この局在化エネルギ関
数が所定の閾値を上回っているか否かを決定する。Ｈ
（θ）が閾値を上回っており、且つ繰り返しの所定の回
数が超過されていなければ、エネルギ関数Ｈ（θ）に乗
数−εを乗じる。−εは、積−εＨ（θ）が単一ピクセ
ルの幅よりも小さくなるように決定されている。−εＨ
（θ）は、外周の動径の増分変化であるδｒとして用い
られる。
【００３３】増分変化δｒは、動径調節装置３５に渡さ
れ、動径調節装置３５は、カレントの外周ｒ（θi ）を
取り込んで、これにδｒを加算して、外周を調節する。
調節された外周ｒ（θi ）は、再び外周メモリ３１に記
憶され、コントロール・ユニット４１が、局在化エネル
ギ関数が所定の閾値を下回った、又は繰り返しの最大回
数が超過されたと決定するまで、この全工程が繰り返さ
れる。
れ、動径調節装置３５は、カレントの外周ｒ（θi ）を
取り込んで、これにδｒを加算して、外周を調節する。
調節された外周ｒ（θi ）は、再び外周メモリ３１に記
憶され、コントロール・ユニット４１が、局在化エネル
ギ関数が所定の閾値を下回った、又は繰り返しの最大回
数が超過されたと決定するまで、この全工程が繰り返さ
れる。
【００３４】繰り返しの最大回数が超過され、且つエネ
ルギ関数が所定の閾値を下回っていないような場合に
は、外周は解に収束することに失敗しており、オペレー
タに通知される。他方、局在化エネルギ関数が所定の閾
値を下回っていれば、結果として得られる外周ｒ（θ
i ）は、心外膜境界に収束している。
ルギ関数が所定の閾値を下回っていないような場合に
は、外周は解に収束することに失敗しており、オペレー
タに通知される。他方、局在化エネルギ関数が所定の閾
値を下回っていれば、結果として得られる外周ｒ（θ
i ）は、心外膜境界に収束している。
【００３５】心筋の内側境界は、従来の手段から知るこ
とができ、心筋の外側境界、即ち心外膜を本発明からこ
の時点で知ることができるので、心筋の厚さを測定して
様々な心臓診断試験に利用することができる。選択によ
り、グラフィクス・エンジン１３を用いて、カレントの
外周ｒ（θi）等の関連するデータをオペレータ１に対
して表示装置１１に表示することができる。オペレータ
１は又、コントロール・パネル１７又はポインティング
装置１５と対話して、Ｈ（θ）の最小値等のシステムの
所定のパラメータを調節することができる。
とができ、心筋の外側境界、即ち心外膜を本発明からこ
の時点で知ることができるので、心筋の厚さを測定して
様々な心臓診断試験に利用することができる。選択によ
り、グラフィクス・エンジン１３を用いて、カレントの
外周ｒ（θi）等の関連するデータをオペレータ１に対
して表示装置１１に表示することができる。オペレータ
１は又、コントロール・パネル１７又はポインティング
装置１５と対話して、Ｈ（θ）の最小値等のシステムの
所定のパラメータを調節することができる。
【００３６】本発明は、単一の画像について作用させる
ことが可能であるが、心臓周期に関する多数の画像に対
して本発明を用いることもでき、従って、心臓周期全体
にわたって心臓壁の厚さを決定することができる。これ
により、被検体の心臓の働きに関する有益な情報を得る
ことができ、この情報を被検体の心臓の健全性を予測す
る際に、及び可能性のある心臓疾患を診断するために用
いることができる。
ことが可能であるが、心臓周期に関する多数の画像に対
して本発明を用いることもでき、従って、心臓周期全体
にわたって心臓壁の厚さを決定することができる。これ
により、被検体の心臓の働きに関する有益な情報を得る
ことができ、この情報を被検体の心臓の健全性を予測す
る際に、及び可能性のある心臓疾患を診断するために用
いることができる。
【００３７】以下は、本発明の作用の概略である。 １． 心筋の内側境界が任意の従来法を用いて見出され
ると共に、左心室の図心が極座標系の原点として選択さ
れる。 ２． 心筋領域内のピクセルの平均値及び標準偏差（μ
及びσ）が、左心室を包囲している領域Ｍ＝Ｍh −Ｍl
における強度の平均値及び標準偏差として算出される。
ると共に、左心室の図心が極座標系の原点として選択さ
れる。 ２． 心筋領域内のピクセルの平均値及び標準偏差（μ
及びσ）が、左心室を包囲している領域Ｍ＝Ｍh −Ｍl
における強度の平均値及び標準偏差として算出される。
【００３８】３． 適合度関数（Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））
が、μ、θ及びＩ（ｒ，θ）を用いて決定される。 ４． 左心室を包囲している曲線、即ち、心筋の内側境
界が、従来のイメージング方法を用いて見出される。こ
の曲線は、繰り返し式スネーク・アルゴリズムの初期曲
線として利用される。この曲線は、Δθだけ離隔した規
則的な角度θiにおいてサンプリングされて、曲線の離
散表現を与える。
が、μ、θ及びＩ（ｒ，θ）を用いて決定される。 ４． 左心室を包囲している曲線、即ち、心筋の内側境
界が、従来のイメージング方法を用いて見出される。こ
の曲線は、繰り返し式スネーク・アルゴリズムの初期曲
線として利用される。この曲線は、Δθだけ離隔した規
則的な角度θiにおいてサンプリングされて、曲線の離
散表現を与える。
【００３９】５． 式（４）及び式（５）、並びにＧ
（Ｉ（ｒ，θ））を用いて、式（７）からＨ（θ）の値
が算出される。 ６． 適用されるべき増分δｒ（θ）が式（８）を用い
て算出される。ここで、εは、δｒ（θi ）の最大値が
１ピクセルとなるように選択される正の定数である。
（Ｉ（ｒ，θ））を用いて、式（７）からＨ（θ）の値
が算出される。 ６． 適用されるべき増分δｒ（θ）が式（８）を用い
て算出される。ここで、εは、δｒ（θi ）の最大値が
１ピクセルとなるように選択される正の定数である。
【００４０】７． 曲線ｒ（θi ）が、各々のｉについ
てδｒ（θi ）をｒ（θi ）に加算することにより拡張
される。 ８． 結果として得られる曲線ｒ（θi ）が固定された
曲線の周りで振動する（Ｈ（θ）が所定の閾値を下回
る）まで、又は繰り返しの固定された最大回数の間にわ
たって、工程５〜工程７が繰り返される。後者の最大回
数を超過した場合には、本方法が失敗に帰したものと見
做される。
てδｒ（θi ）をｒ（θi ）に加算することにより拡張
される。 ８． 結果として得られる曲線ｒ（θi ）が固定された
曲線の周りで振動する（Ｈ（θ）が所定の閾値を下回
る）まで、又は繰り返しの固定された最大回数の間にわ
たって、工程５〜工程７が繰り返される。後者の最大回
数を超過した場合には、本方法が失敗に帰したものと見
做される。
【００４１】９． 結果として得られる値ｒ（θi ）を
心外膜境界として利用する。新規な発明を現状で好適な
いくつかの実施例について本明細書で詳述してきたが、
当業者には今や、多くの改変及び変形が明らかとなって
いることであろう。従って、特許請求の範囲は、本発明
の要旨に包含されるこのようなすべての改変及び変形を
網羅することを意図しているものと理解されたい。
心外膜境界として利用する。新規な発明を現状で好適な
いくつかの実施例について本明細書で詳述してきたが、
当業者には今や、多くの改変及び変形が明らかとなって
いることであろう。従って、特許請求の範囲は、本発明
の要旨に包含されるこのようなすべての改変及び変形を
網羅することを意図しているものと理解されたい。
【図１】用いられている座標系及び測定されるべき心臓
の部分を示す被検体の心臓の説明図である。
の部分を示す被検体の心臓の説明図である。
【図２】本発明の実施例の単純化されたブロック図であ
る。
る。
１ 心外膜境界（図１） １ オペレータ（図２） ３ 心筋 ５ 血液プール ７ 座標中心 １０ 被検体 １１ 表示装置 １３ グラフィクス・エンジン １５ ポインティング装置 １７ コントロール・パネル ２１ 医用イメージング装置 ２３ 画像メモリ ２５ 心筋抽出装置 ２７ 統計装置 ２９ 心室セグメント化ユニット ３１ 外周メモリ ３３ 判別ユニット ３５ 動径調節装置 ３７ 離散導関数装置 ３９ 局在化エネルギ算出装置 ４１ コントロール・ユニット
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 リチャード・イアン・ハートレイ アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、ミリントン・ロード、1018番
Claims (4)
- 【請求項１】 （ｒ，θ）においてピクセル強度Ｉ
（ｒ，θ）を有している心臓画像から被検体の心筋の心
外膜境界を決定する方法であって、 （ａ） 従来の手段により前記画像からいくつかの離散
角度θi における前記画像ｒ（θ）の心筋内側境界を同
定する工程と、 （ｂ） 複数の（ｒ，θ）座標について、（ｒ，θ）に
おけるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）が心筋であると見做さ
れる場合には正であり、負の場合には他の組織である適
合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））を決定する工程と、 （ｃ） 角度の変化による動径の変化の２次導関数∂2
ｒ／∂θ2 と４次導関数∂4 ｒ／∂θ4 とをそれぞれ算
出する工程と、 （ｄ） Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））、∂2 ｒ／∂θ2 、∂4 ｒ
／∂θ4 、α、β及びγから、変分法を用いて局在化エ
ネルギ関数Ｈ（θ）を算出する工程と、 （ｅ） −εＨ（θ）からδｒ（θi ）を決定する工程
であって、εは、積｜−εＨ（θ）｜が単一ピクセルの
幅よりも小さくなるように選択されている、δｒ（θ
i ）を決定する工程と、 （ｆ） ｒ（θi ）の各々の値にδｒ（θi ）を加算し
て、新たな境界を決定する工程と、 （ｇ） 工程（ｃ）〜工程（ｆ）を複数回繰り返して、
心外膜境界ｒ（θi ）を結果として得る工程とを備えた
心筋の心外膜境界を決定する方法。 - 【請求項２】 前記適合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））を決
定する工程は、 （ａ） 所定の数の画像ピクセルｎにより前記心筋内側
境界ｒ（θi ）を拡張して境界Ｍl を形成する工程であ
って、ｎは、前記画像を測定することにより決定される
心筋の近似的な厚さの１／２よりも小さい、境界Ｍl を
形成する工程と、 （ｂ） 所定の数の画像ピクセルｍによりＭl を拡張し
て境界Ｍh を形成する工程であって、ｍは、前記画像を
測定することにより決定される心筋の近似的な厚さの１
／２よりも小さい、境界Ｍh を形成する工程と、 （ｃ） Ｍh とＭl との間の領域Ｍにおけるピクセル強
度Ｉ（ｒ，θ）の平均画像ピクセル強度μ及び標準偏差
σを決定する工程と、 （ｄ） Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））＝１−（｜Ｉ（ｒ，θ）−
μ｜／ｋσ）に従ってＧ（Ｉ（ｒ，θ））を算出する工
程とを含んでいる請求項１に記載の心外膜境界を決定す
る方法。 - 【請求項３】 前記局在化エネルギ関数Ｈ（θ）を算出
する工程は、 Ｈ（θ）＝α（∂2 ｒ／∂θ2 ）−β（∂4 ｒ／∂θ
4 ）＋γｒＧ（Ｉ（ｒ，θ）） を評価する工程を含んでいる請求項１に記載の心外膜境
界を決定する方法。 - 【請求項４】 （ｒ，θ）においてピクセル強度Ｉ
（ｒ，θ）を有している心臓画像から被検体の心筋の心
外膜境界を決定する装置であって、 （ａ） 従来の手段により前記画像からいくつかの離散
角度θi における前記画像ｒ（θ）の心筋内側境界を同
定する手段と、 （ｂ） 複数の（ｒ，θ）座標について、（ｒ，θ）に
おけるピクセル強度Ｉ（ｒ，θ）が心筋であると見做さ
れる場合には正であり、負の場合には他の組織である適
合度関数Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））を決定する手段と、 （ｃ） 角度の変化による動径の変化の２次導関数∂2
ｒ／∂θ2 と４次導関数∂4 ｒ／∂θ4 とをそれぞれ算
出する手段と、 （ｄ） Ｇ（Ｉ（ｒ，θ））、∂2 ｒ／∂θ2 、∂4 ｒ
／∂θ4 、α、β及びγから、変分法を用いて局在化エ
ネルギ関数Ｈ（θ）を算出する手段と、 （ｅ） −εＨ（θ）からδｒ（θi ）を決定する手段
であって、εは、積｜−εＨ（θ）｜が単一ピクセルの
幅よりも小さくなるように選択されている、δｒ（θ
i ）を決定する手段と、 （ｆ） ｒ（θi ）の各々の値にδｒ（θi ）を加算し
て、新たな境界を決定する手段と、 （ｇ） 前記２次導関数∂2 ｒ／∂θ2 と４次導関数∂
4 ｒ／∂θ4 とをそれぞれ算出する手段と、前記局在化
エネルギ関数Ｈ（θ）を算出する手段と、前記δｒ（θ
i ）を決定する手段と、前記新たな境界を決定する手段
とに基づいて、心外膜境界ｒ（θi ）を結果として得る
手段とを備えた心筋の心外膜境界を決定する装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/751345 | 1996-11-19 | ||
| US08/751,345 US5669382A (en) | 1996-11-19 | 1996-11-19 | System for measuring myocardium in cardiac images |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10229979A true JPH10229979A (ja) | 1998-09-02 |
| JP4026901B2 JP4026901B2 (ja) | 2007-12-26 |
Family
ID=25021583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31788097A Expired - Fee Related JP4026901B2 (ja) | 1996-11-19 | 1997-11-19 | 心筋の心外膜境界を決定する方法及び装置 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5669382A (ja) |
| JP (1) | JP4026901B2 (ja) |
| KR (1) | KR19980041862A (ja) |
| CN (1) | CN1194812A (ja) |
| DE (1) | DE19746939B4 (ja) |
| IL (1) | IL122144A (ja) |
Families Citing this family (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7930012B2 (en) * | 1992-09-23 | 2011-04-19 | St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. | Chamber location method |
| US7189208B1 (en) * | 1992-09-23 | 2007-03-13 | Endocardial Solutions, Inc. | Method for measuring heart electrophysiology |
| USRE41334E1 (en) | 1992-09-23 | 2010-05-11 | St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. | Endocardial mapping system |
| WO1994006349A1 (en) * | 1992-09-23 | 1994-03-31 | Endocardial Therapeutics, Inc. | Endocardial mapping system |
| US6256529B1 (en) * | 1995-07-26 | 2001-07-03 | Burdette Medical Systems, Inc. | Virtual reality 3D visualization for surgical procedures |
| US5859891A (en) * | 1997-03-07 | 1999-01-12 | Hibbard; Lyn | Autosegmentation/autocontouring system and method for use with three-dimensional radiation therapy treatment planning |
| WO1999018450A1 (en) * | 1997-10-02 | 1999-04-15 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method of and device for imaging an object by means of magnetic resonance |
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| US7806829B2 (en) | 1998-06-30 | 2010-10-05 | St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. | System and method for navigating an ultrasound catheter to image a beating heart |
| US7670297B1 (en) * | 1998-06-30 | 2010-03-02 | St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. | Chamber mapping system |
| US6535623B1 (en) | 1999-04-15 | 2003-03-18 | Allen Robert Tannenbaum | Curvature based system for the segmentation and analysis of cardiac magnetic resonance images |
| GB9920401D0 (en) * | 1999-08-27 | 1999-11-03 | Isis Innovation | Non-rigid motion image analysis |
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