JPH1099297A - タグ付けされたｍｒイメージにおける心臓壁の動きを再生するためのハイブリッドモデルおよび方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 タググリッド線交差を発見し、そして時間経
過にに亘って、それら交差の、対応付け、関係性を確立
すること。 【構成】 タグ付けされたＭＲ撮影におけるタグライン
交差の自動再生のための装置は、タググリッドの再生に
おける助けのために、ハイブリッドの全体的な、そして
局部的な動きモデルを用いる。この装置は現在グリッド
を発生させるためのイニシャライザと、タグライン交差
検出器およびアクティブスプリングメッシュを含むグリ
ッド位置オプティマイザと、そしてグローバル、大域的
な動きモデルを含んでいる。スプリング力は、局部的な
形態および近似スペーシングの維持を励ますためにタグ
交差ノード間に加えられる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、タグ付けされたＭ
ＲＩにおけるタグ情報の再生に、そしてより特定化すれ
ば、タグ付けされたＭＲＩにおいて交差するタググリッ
ド線の自動再生に助けとなる動きモデル及び方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】心臓壁における動き、または緊張は、標
準的なＭＲ撮影によっては検出できない。タグ付けされ
たＭＲ撮影は、標準的なＭＲＩにおいて特色のない状態
で出現する心筋の動きを可視とするために放射線学者に
よって開発された。これは１９８８年に放射線学から発
行された、Ｅ．Ａ．ゼルハウニ、Ｄ．Ｍ．パリシュ、
Ｗ．Ｊ．ロガーズ、Ａ．ヤングおよびＥ．Ｐ．シャピロ
による「人間の心臓：ＭＲ撮影によるタグ付け−心筋の
動きの非侵襲評価のための方法」の１６９：５９−６３
において説明されている。タグ付けされたＭＲ撮影は、
心臓学者にとって重要な実験用ツールとなっているが、
しかしこれは未だ診療用途において重要なものとはなっ
ていない。タグ付けされたＭＲＩをその地位にまで引き
上げるためには、データの自動または半自動分析のため
のよりよいツールが必要である。

【０００３】タグ付けされたＭＲＩの技術が比較的近年
のものであるとしても、タグ再生の問題に対処するため
の幾つかのグループが存在する。しかし、実際には、１
９９０年４月サーキュレーション発行の、モーリスＢ．
ブチャルタ、ジェームスＬ．ワイス、ワルタＪ．ロガー
ズ、エリアスＡ．ゼルハウニ、マイロンＬ．ワイスフェ
ルト、ラファエルベイヤおよびエドワードＰ．シャピロ
による「磁気共振撮影心筋タッギングを用いる正常人に
おける左心室回転変形の非侵襲定量化」の８１（４）：
１２３６−１２４４において、１９９２年放射線学発行
の、レオンアッキセル、ロバートＣ．ゴンカウブスおよ
びダニエルブルームガーデンによる「局部的心臓壁運
動：２次元分析およびＭＲ撮影による機能撮影」の１８
３（３）：７４５−７５０において、そして１９９３年
の心臓学における、コンピュータの会報、Ａ．Ａ．キュ
ーブック、Ｕ．Ｍ．シバナンザン、Ｋ．バン、Ｍ．Ｒ．
リーおよびＪ．Ｐ．リジュウェイによる「心筋症患者に
おけるタグ付けされたシネＭＲＩによる改善された心筋
収縮性評価」の７５１−７５５ページにおいて論議され
ているように、タグはしばしば手張り付けされる。タグ
再生の初期の作業の１つにおいては、反復的な立方体の
多項式に調和すること、およびイメージ値を試験するこ
とを基にした自動再生のための第１の近似として働く手
動ラベリングは、１９９１年に放射線学から発行された
「ＭＲ撮影による心筋緊張における変質程度の非侵襲測
定」の１８０（３）：６７７−６８３においてエリオッ
トＲ．マクバイフおよびエリアスＡ．ゼホウニによって
論じられているように、ガウス曲線に関する多項式に直
交する。同様な、しかし自動的な処理としては、ミカエ
ルＥ．ガットマン、ジェリーＬ．プリンスおよびエリオ
ットＲ．マクバイフが１９９４年３月に医療用撮影に関
するＩＥＥＥ会報「左心室のタグ付けされたＭＲイメー
ジにおけるタグおよび外形検出」１３（１）：７４−８
８は、タグマスクと、放射タグラインに直交するイメー
ジ値殿間の平方差を評価している。ガットマン他はま
た、依然に用いられていたものよりもよりよいタグマス
クを紹介している。本発明は、単にユーザー相互作用
が、大きな補正再生の後に幾つかのタグロケーションを
編集する際に生じる時の自動タグ再生を意図している。
現存する自動再生作業は、３つのアイデア、すなわちタ
グラインを再生するためのスネーク、ポイントトラッキ
ングリテラチャーからの技術、および光学流、の周りに
集約されている。

【０００４】アミルＡ．アミニ、ペンチェンシ、Ｒ．ト
ッドコンステーブル、ケビンジョンソン、ジェームス
Ｓ．ダンカンおよびジョンＣ．ゴアは、ＩＥＥＥコンピ
ュータ社会出版により１９９２年１０月にノースカロラ
イナ、ダーハムの心臓学における会報、コンピュータか
ら発行された、「タグ付けされたＭＲ心臓イメージをト
ラックするためのエネルギー最小化変換可能なグリッ
ド」６５１−６５４ページにおいて、そしてセンティル
クマーおよびデュミテュリゴルドゴフは１９９４年３月
に医療用撮影のＩＥＥＥ会報「ＳＰＡＭＭのグリッドの
自動トラッキングおよび心臓ＭＲイメージからの変換パ
ラメータの評価」の１３（１）：１２２−１３２におい
て、個々のタグラインを再生させるために「スネーク」
として論文内で知られているエネルギー最小化外形の使
用を紹介している。アミニ他およびクマー他は、オープ
ン外形スネークを用いており、一方デーブレイナルド、
アンドリューブレイク、アリアザウィ、ピータースタイ
ルズおよびジョージＫ．ラッダは１９９５年４月にナイ
スの医療、前進するＣＶＲＭにおけるコンピュータビジ
ョン、バーチャルリアリティおよびロボティクスの「動
き分析のためのタグ付けされたＨ ＭＲのコンピュータ
トラッキング」において閉じられた外形のスネークを用
いている。加えて、レイナルド他は、動きの「ピンクッ
ション」モデルへのスネークの可能な動きを強制的に押
さえている。このモデルは、再生を厳しく強制している
が、再生におけるガイドとして使用され、そして最終結
果が正確にはモデルと調和しない動きモデルを持つこと
が本発明の１つの目的である。レイナルド他において
は、スネークはカルマンフィルタを用いてフレームから
フレームへとトラックされる。

【０００５】カルマンフィルタ以外でも、ダイナミック
プログラミング（ＤＰ）は、トラッキング文献からの標
準的な技術である。サティシュＫ．タディコンダデビッ
ドＪ．フィッシャーおよびスティーブＭ．コリンズはＩ
ＥＥＥコンピュータ社会出版の１９９２年１０月にＮ
Ｃ、ダーハムの心臓学における会報、コンピュータから
発行された「サブピクセル分解能におけるＣＩＮＥ−Ｓ
ＰＡＭＭ磁気共振タグの自動検出」３４７−３５０ペー
ジにおいて、タグテンプレートとノーマライズされた相
互相関の適応によって見いだされるタグポイントのＤＰ
トラッキングを用いている。

【０００６】クライチュマン他は、タグ交差ポイントの
アクティブスプリングメッシュを紹介しており、これは
ダラＬ．クライチュマン、アリステイルＡ．ヤング、チ
ェンニンチャンおよびレオンアキセルによる、１９９５
年９月に医療用撮影のＩＥＥＥ会報「ＭＲタグ付けされ
たイメージにおける心筋の動きの半自動トラッキング」
１４（３）：４２２−４３３に説明されている。彼らの
メッシュは、タグマスク相関、スプリング力およびユー
ザー供給力の組み合わせから再生される。本発明は、現
在の実行においては何らユーザー供給の力がないことを
除いて、この基本的な骨組みを用いるものである。

【０００７】古典的な光学流技術はポイントに関する一
定の信号がイメージされていると仮定している。しかし
ながら、タグ付けされたＭＲＩにおいては、タグは時間
と共に衰える。プリンスと仲間はタグ付けされたＭＲＩ
の問題に現存する光学流アイデアを拡張するために働い
た。これはジェリーＬ．プリンス、およびエリオット
Ｒ．マクバイフによる、１９９２年６月に医療用撮影の
ＩＥＥＥ会報「タグ付けされたＭＲイメージシーケンス
からの動き評価」１１（２）：２３８−２４９におい
て、そしてスタンディープＮ．ガプタおよびジェリー
Ｌ．プリンスによる１９９５年６月にフランスの医療用
撮影における情報の会報「タグ付けされたＭＲＩのため
の可変明度光学流」において説明されている。光学流技
術は一般的に、利用されるべき時間における密度サンプ
リングを必要とする。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の課題とすると
ころは、タググリッド線交差を発見し、そして時間経過
にに亘って、それら交差の、対応付け、関係性を確立す
ることある。

【０００９】動きの局部的な特性を補足するためのアク
ティブスプリングメッシュを含み、そして一般的な全体
の動きモデルを利用することが、本発明のさらに別の目
的である。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題は、次のように
して解決される、即ち、タグ付けされたＭＲイメージに
おける心臓壁の動きを再生させるハイブリッドモデルに
おいて、第１のイメージの中で心臓の場所の初期的近似
を受け取るための初期化装置と、前記初期化装置に接続
された予備的グリッド場所最適化装置と、前記予備的グ
リッド場所最適化装置に接続されたグローバル、大域的
な動きモデル評価器装置と、そしてハイブリッド動きモ
デルを基にしてタググリッドを提供するために前記グロ
ーバル、大域的な動きモデル評価器装置に接続されたグ
リッド場所オプティマイザ装置とを含むようにしたので
ある。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明は、タグ付けされたＭＲ撮
影におけるタググリッドライン交差の自動再生のための
新しい装置である。この装置はタグの再生における助け
として全体的な、および局部的な動きモデルのハイブリ
ッドを用いるものである。この局部的な動きモデルは、
特徴検出器と組み合わせられてエネルギー最小化フレー
ムワークとなる。グローバル、大域的な動きモデルは、
再生された動きを普通化するために用いられ、そしてそ
のため近似的一貫性を強要するために用いられる。デー
タの解釈は、動きモデルに強制的に押さえられることは
ない。その代わりに、データにおける固有の一貫性がイ
メージの対間の相当するタグラインを見いだすという問
題を解決するために用いられる。動きの近似的な一貫性
を強要することが、幾つかのタグ交差またはラインの間
違った相応の問題を解決する。

【００１２】この装置は、現在グリッドを発生するため
のイニシャライザと、タグライン交差検出器およびアク
ティブスプリングメッシュを含むグリッドロケーション
オプティマイザと、そして全体動きモデルを含んでい
る。スプリング力はタグ交差ノード間に加えられ、局部
形態および近似スペーシングの維持を促進する。パラメ
ータ的な動きモデルは、タググリッドを普通化するため
に全体的な圧迫として用いられる。アクティブスプリン
グメッシュと、パラメータ的な動きモデルは共に、本発
明のハイブリッド動きモデルを表現している。

【００１３】心臓の左心室の短軸のイメージの理解のた
めに、本発明は新しい変換モデル、アフィン プラス
異方性放射スケーリング（ＡＰＡＲＳ）モデルを紹介す
る。加えて、本発明はフーリエスペースにおけるパター
ンマッチングを基にした第１のイメージにおける平方タ
ググリッドの再生のための新しい技術を含んでいる。

【００１４】

【実施例】前に説明されたように、かなりの数の研究者
が個々の外形線に調和するスネークの利用を通してタグ
付けされたＭＲＩにおけるタグ情報を再生させるという
問題に挑戦してきた。これらのアプローチは、アミニ
他、クマー他、およびレイナルド他によって説明されて
いる。クライチュマン他によって説明されているよう
に、タグメッシュを同時に再生する計画は、動きの局部
特性に厳しく頼ることになる。グローバル、大域的な動
きモデルが用いられるレイナルド他の１つの場合におい
ては、このモデルは最終結果に制限的に強要される。

【００１５】上に説明された技術の全ては、相応して、
上に説明された問題によって悩まされている。加えて、
より近年の技術の幾つかに関しては、単に制限された結
果だけが表されている。レイナルド他においては、心筋
内の単に１つの外形のみがトラックされる。しばしば見
かけ上でサンプルされるための、ガプタ他において表さ
れる結果は、有望に見えるがしかし、現在の診療用のタ
グ付けされたＭＲＩに関して適応することはできない。

【００１６】本発明は、上に説明されたクライチュマン
他に類似の、動きの局部特性を補足するためのアクティ
ブスプリングメッシュを含んでいる。しかし、本発明は
また、グローバル、大域的な動きモデルをも利用する。
グローバル、大域的な動きモデルは、再生の助けとして
用いられるが、しかしこれはこのモデルが微細なレベル
においてデータの全てまたはデータの大半を十分に描写
しているものとは仮定されていない。本発明はまた、レ
イランド他によって説明されたよりもより一般的な動き
モデルを用いており、そして本発明は、アルゴリズムの
より多くの試験を提供する。

【００１７】標準的なＭＲイメージの取得に先立って、
磁界傾斜によって分割された一連の非選択無線周波数パ
ルスが撮影平面に垂直に体に加えられる（これは１９８
９年に放射線学によって発行された「心臓壁動き：ＭＲ
撮影のための磁化の空間変調の改善された方法」１７
２：３４９−３５０においてレオンアキセルおよびＬ．
ドウハティによって説明されているような、ＳＰＡＭＭ
タグ付けされたＭＲである）。これは、「タグライン」
に沿ってＭＲイメージ信号を飽和させる効果を持ってい
る。タグラインは組織の磁気現象であるため、このタグ
ラインは組織が動くに従い移動する。タグラインは一般
的に、方形なグリッドに加えられるかまたは放射スポー
クとして加えられるかのいずれかである。本発明は、タ
グライン間には交差が存在すると仮定しており、そして
その結果、本発明は方形のグリッドタグを処理する。タ
グ付けされたＭＲイメージは２つの直交するセット、心
臓の左心室の短軸および長軸画面、として取得される。

【００１８】本発明の目的は、心臓の左心室の一連のタ
グ付けされたＭＲイメージにおけるタグラインの交差を
再生させることにある。短軸および長軸画面におけるタ
グ交差の２Ｄ再生は、心臓の動きおよび心筋緊張の３Ｄ
分析への入力として用いられる。このことは、１９９５
年９月ウィーンの心臓学における会報、コンピュータに
よる「ハイブリッド体積的心室撮影」の中でトーマス
Ｏ’ドンネルおよびアロクガプタによって十分に説明さ
れている。

【００１９】タグ付けされたＭＲイメージにおいてタグ
を再生させるのに４つの主要な困難さが存在する。

【００２０】１）タグ付けされたＭＲイメージにおいて
心臓をセグメント化する。説明された例は、単に左心室
がイメージにおいて可視できる以上に、心臓の左心室に
おいて最も興味深い。

【００２１】２）指数的なタグ減衰。タグラインは、
「組織長さ方向弛緩時間」のような時間と共に指数的に
減衰する。これはガットマン他によって説明されてい
る。タグは一般的に、末端心臓拡張（ＥＤ）において加
えられ、そしてそれらのコントラストは末端心臓収縮
（ＥＳ）によって著しく減少する。

【００２２】３）サブピクセル正確度。幾つかのタグ交
差のフレーム間の動きは、ピクセルだけにしかすぎな
い。結果的に、サブピクセル正確度において、タグ交差
を位置決めすることが可能であるのは重要である。（他
のタグ交差は６または７ピクセルの程度の同時的な動き
である。） ４）相応性。タグラインまたは交差を個別的に識別する
という意図を持つ何らかの技術は、誤識別の傾向があ
る。タグはよく位置決めされていたとしても、しかしこ
れが以前のイメージにおいて位置決めされたものと同じ
タグであるとされないことがある。

【００２３】心臓をセグメント化するという最初の問題
は、心臓サイクルを通して最初の一連のイメージにおい
て左心室の外形を操作者の手動トレースを行うことによ
って解決される。本発明に含まれるこのアルゴリズム
は、一連のイメージを通してこのセグメント化を前提に
している。

【００２４】残りの３つの問題は、本発明の引き続く説
明によって取り扱われる。本発明の基となっている特徴
検出器は、形態をモデル化するタグマスクとイメージの
相互相関を巻き込み、そしてタグプロフィールの減衰を
引き起こす。このタグマスクは、ガットマン他において
用いられるようなブロッホ方程式の近似である。相互相
関はサブピクセル正確度を達成するために、サブピクセ
ルオフセットに加えられる。このことはタディコンダ他
によって、そしてヤーセルＭ．イブラヒム、ミカエル
Ｐ．チュバイアルコフスキー、ベニスＰ．プファイヘ
ル、ギョーフレークラーク、ジョーズパルガ、およびド
ナルドＭ．ペショックによる１９９３年の会報、ＩＥＥ
Ｅ技術、医療、生化学、社会、会議の「グリッドタグ付
けされたＭＲイメージからの左心室組織の自動化された
動き評価」１６８−１６９ページにおいて論じられてい
る。

【００２５】本発明の重要な特色は、タグの再生におけ
る助けとして、動きモデルの特定の使用である。本発明
の動きモデルは２つの強制を有している。１）局部的：
スプリング力がタグ交差ノード間に加えられ、局部形態
および近似スペーシングの維持を励ます。これはクライ
チュマン他によって論じられている。２）全体的：パラ
メータ的な動きモデルが全体のタググリッドを普通化す
るために用いられる。分離された２Ｄタグ置換測定から
３Ｄ置換フィールド再構成するそれらの研究の中で、デ
ニーおよびプリンスは、心臓の特定な自然の動きは、以
前として学習のオープンエリアにあるため、心臓の簡単
なパラメータ的な動きモデルに対して論じている。これ
はトーマスＳ．デニーＪｒ．およびジェリーＬ．プリン
スによって、１９９４年６月のシートルの生医学撮影の
ＩＥＥＥワークショップ会報「タグ付けされたＭＲＩの
ための可変明度光学流」５１−６０ページにおいて論じ
られている。しかし、本発明は全体的なモデルに正確に
調和させるため、タグ交差位置を予測するかまたは強制
することはない。代わりに、グローバル、大域的な動き
モデルがタグ交差の場所の評価における大きな誤差を修
復するために用いられる。タグ再生の間、タグ交差はタ
グラインのスペーシングに等しい境界内の全体的なモデ
ルに調和するべきである。この説明において後には、動
きモデルのそれらガイドライン内の確認が提供される。

【００２６】イメージにおけるタググリッドの再生のた
めの、そして以前のイメージからの動きの再生のため
の、本発明の制御の流れの概略が図１に示されている。
２つの以前の瞬間の時間の間の動きは、現在イメージに
おけるグリッドの初期評価を提供するために、以前のイ
メージにおけるグリッドの評価に加えられる。続いて、
このグリッドがタグ検出器およびノード間のスプリング
力に基づいて、現在イメージに調節される。誤ラベル張
り付け、または不正な場所のグリッドノード（孤立した
動き）の影響を無視するために、現在イメージと以前の
ものとの間のグローバル、大域的な動きモデルが粗い評
価を通して再生される。この動きモデルは次に、以前の
グリッドから加えられ、現在イメージにおけるグリッド
の新しい評価を提供する。１）スプリング力を持つタグ
検出、および２）動きモデル評価および適用の２つの処
理が、粗から微細ループにおいて繰り返される。粗から
微細ループは、タグ検出およびスプリング力の最終適用
によって終了することに注目すべきである。その結果、
最終タググリッドの動きは、グローバル、大域的な動き
モデルと調和していないことがある。グローバル、大域
的な動きモデルは、局部的な、または微細スケールにお
ける動きを描写するためには適切ではないため、このこ
とは重要である。

【００２７】上に説明された技術のバージョンは、強力
な強制としてグローバル、大域的な動きモデルを用いて
いる。この技術の変形においては、柔らかな強制として
グローバル、大域的な動きモデルを用いることも可能で
ある。後者の変形においては、タグ位置はタグ交差特徴
検出器、局部的スプリング力およびグローバル、大域的
な動きモデルがタグ交差を行うところからの距離の最適
組み合わせとして求められる。この技術の制御の流れ
は、基本的に同じままである。

【００２８】図２は、本発明のブロック図を示してい
る。最初のイメージがイニシャライザ１２に入力され、
これは現在動き評価器および現在グリッド発生器を含ん
でいる。イニシャライザ１２は、フーリエスペースにお
けるグリッドのような、簡単な形状を基にして、第１の
イメージにおける方形グリッドの初期的評価を作り出
す。イニシャライザ１２に入力されるものにはまた、第
１イメージにおける左心室に関するユーザー規定に関す
る領域境界がある。この情報を用いて、イニシャライザ
１２はセグメント化を実行することができる。イニシャ
ライザ１２の出力は、予備的グリッド場所オプティマイ
ザ１４に流れ込む。予備的グリッド場所オプティマイザ
１４は、タグライン交差検出器および以下にさらに詳細
に説明されるアクティブスプリングメッシュを含んでい
る。予備的グリッド場所オプティマイザ１４の出力は、
グローバル、大域的な動きモデル評価器１６に流れ込
む。左心室の短軸に関する、本発明において用いられる
動きモデルは、アフィン プラス異方性放射スケーリン
グ（ＡＰＡＲＳ）変換であり、これは以下に説明され
る。左心室の長軸に関して用いられる動きモデルは、以
下に説明される双１次変換である。全体的動きモデル評
価器１６の出力は、これら全体的動きモデルの１つであ
る。全体的動きモジュール評価器１６の出力は、グリッ
ド場所オプティマイザ１８に流れ込む。グリッド場所オ
プティマイザ１８は、タグライン交差検出器と、アクテ
ィブスプリングメッシュと、そして以前のグリッドに加
えられた全体的動きモデルからの距離を基にした強制と
を含んでいる。グリッド場所オプティマイザ１８の出力
は、タググリッドである。

【００２９】本発明の以下の説明は、１つのシーケンス
の最初のイメージにおける方形のタググリッドの初期的
評価がどのようにして再生されるかを説明することによ
って始められる。アクティブスプリングメッシュの設定
が次に論じられる。左心室の短軸および長軸に関するグ
ローバル、大域的な動きモデルが次に説明される。最後
に、本発明のアルゴリズムの疑似符号バージョンが提示
される。

【００３０】この説明を通して用いられる記号は以下の
通りである。

【００３１】 ｊ∈［１，．．．Ｎ］ グリッドポイントに関するインデックス。

【００３２】 ｇ_ｔ．ｊ 時刻ｔ（ｇ_ｔ，ｊ∈ｇ_ｔ）におけるグリッドポイ ントｊ。

【００３３】 Ｍ（ｇ；θ） グリッドポイントへのパラメータθを持つ動きモ デルの適用。

【００３４】 Ｔ（Ｐ；α（ｇ），ｔ） 時刻ｔおよび方向α（ｇ）におけるＭＲＩタグ交 差に関するマスク。

【００３５】 Ｉ（Ｐ；ｔ） 時刻ｔおよび位置Ｐにおけるイメージ。

【００３６】以下は初期化について説明が行われる。最
初のイメージ（ｔ＝０）においては、タググリッドはそ
の初期形状−方形グリッド−を持ったままであり、これ
はＭＲ機械操作者によって規定されたものである。もし
機械が注意深く校正されていれば、方形グリッドのイメ
ージパラメータが利用できる。しかし、それらの値が利
用できないか、またはそれらが十分に正確なものでない
ことがある。その結果、本発明は最初のイメージにおけ
るグリッドを自動的に再生させる装置を含んでいる。

【００３７】本発明は、フーリエスペースにおけるグリ
ッドのような簡単な形状を基にして、最初のイメージに
おける方形グリッドの初期的評価を行う。イブラヒム他
は、初期的方形グリッドを見いだすために、ホックスペ
ースにおける方形グリッドの簡単な形状の有利さを取り
上げている。しかし、ホック変換はコンピュータ的には
高価であり、一方ＭＲイメージのフーリエ変換は、ＭＲ
Ｉ取得の一部である。

【００３８】フーリエスペースパターンにおいては、方
形グリッドパラメータを見いだすために整合が実行され
る。局部的最大値に関するフーリエ振幅の中におけるア
ルゴリズムは、相当する高次高調波における付加的最大
値をもって９０度離れた方向を持つように見える。グリ
ッドスペーシングおよび方向は、直接的に追従する。グ
リッドフェーズは、フーリエフェーズから再生される。

【００３９】しかし、最初のイメージにおいては、グリ
ッドは、完全に普通の方形グリッドではない。タグの取
り付けとイメージの取得との間にはある程度の時間が経
過している。その結果、本発明は最初のイメージにおけ
るグリッドをより正確に再生するために、（以下に説明
される）主アルゴリズムの幾つかの相互作用を動作させ
る。

【００４０】初期化の他の作業は、左心室セグメント化
である。ユーザーは、最初のイメージにおける左心室に
関する範囲境界を規定する。それら左心室境界内に存在
するそれらタグライン交差にのみ以下のアルゴリズムが
加えられる。

【００４１】以下の説明はアクティブスプリングメッシ
ュに関するものである。本発明は、各タグライン交差ｇ
に関する特徴測定Ｆ（ｇ；Ｗ）にわたって最大化する事
によりタグメッシュの場所を評価する。Ｆ（ｇ；Ｗ）
は、イメージのウィンドウＷの内部で評価される。Ｆ
（ｇ；Ｗ）は、タグ交差測定マイナス スプリングコス
トとして規定される。

【００４２】 Ｆ（ｇ；Ｗ）＝Ｃ（ｇ；Ｗ）−λ（ｔ）Ｓ（ｇ）. （１） 固定された時刻ｔに関しては、λ（ｔ）は、経験的に得
られた重み付け定数である。λ（ｔ）は、単調な、増加
する関数である。スプリング力に割り当てられた重さ
は、タグ信号が時間と共に信頼性を失うに従い、増加す
るλ（ｔ）である。

【００４３】タグ交差測定Ｃ（ｇ；Ｗ）は、十字形マス
クを持つイメージの相互相関マイナス、十字の２つのア
ームの各々と類似の形状のマスクを持つイメージの相互
相関として規定される。

【００４４】

【数１】

【００４５】タグマスクＴ（ｇ）は、ガットマン他によ
って規定されたように、２つのタグプロフィールの直交
組み合わせとして規定される。

【００４６】Ｃ_＼及びＣ_／は、同様に規定される。それ
らは十字のアームの１つに沿った方向の１本のラインへ
のＣ_Ｘの応答を抑制するためにＣ（ｇ；Ｗ）の規定に含
まれている。

【００４７】グリッド交差に関する特定の場所のスプリ
ング力コストは、以下のように規定される。

【００４８】

【数２】

【００４９】以下は、グローバル、大域的な動きモデル
の説明である。左心室の短軸に関する、本発明において
用いられる動きモデルは、アフィン プラス 異方性放
射スケーリング（ＡＰＡＲＳ）変換であり、以下のよう
に規定される。

【００５０】

【数３】

【００５１】ＡＰＡＲＳ変換の適応の例は、図３に示さ
れている。このモデルは、等方性放射スケーリングのみ
を可能としているレイナルド他によって用いられた「ピ
ンクッション」モデルとは異なっている。

【００５２】タグ付けされたＭＲイメージにおける左心
室の短軸の実際の動きに関するＡＰＡＲＳ動きモデルの
有効性は、ＡＰＡＲＳモデルが手動ラベル張り付けされ
たタグ交差ノードをいかに良好に描くかを試験する事に
よって試された。動きモデルは、各一時的イメージの対
に関する最少平方後退を用いて評価された。統計は、イ
メージの対の全てに関する組み合わせられた残余に追従
した。３０イメージ（６度の間隔において取られた５
片）からの１，９６７タグ交差対に関して、平均残余は
（−０．００９５、０．００９６）であり、共分散マト
リクスは

【００５３】

【数４】

【００５４】である。残余の分配は図４に示されてい
る。

【００５５】左心室の長軸に関して用いられる動きモデ
ルは、

【００５６】

【数５】

【００５７】のように規定される双１次変換である。

【００５８】この双１次変換は１９９０年にＩＥＥＥコ
ンピュータ社会出版による「ディジタルイメージワーピ
ング」でジョージウォルバーグによって説明されてい
る。

【００５９】タグ付けされたＭＲＩにおける左心室の長
軸の実際の動きに関する双１次モデルの有効性は、双１
次モデルが手動ラベル張り付けされたタグ交差ノードを
どのようによく描写できるかを試験することによって試
された。動きモデルは各１時的イメージの対に関して最
少平方後退を用いて評価された。統計は、イメージの対
の全てに関する組み合わせられた残余に追従した。３０
イメージ（６度の間隔においてとられた５片）からの
１，２４５タグ交差対に関して、平均残余は（０．００
００，０．００００）であり、共分散マトリクスは

【００６０】

【数６】

【００６１】であった。

【００６２】残余の分配は図５に示されている。図５お
よび図４を比較するとき、図５におけるピークは図４に
おけるそれよりも広いが、しかし、長軸、双１次調和に
関しては幾つかの孤立値が存在することに注意すべきで
ある。

【００６３】以下は再生について論じる。動きモデルパ
ラメータθは、１９８４年にジャーナルオブアメリカン
統計学会による「平方後退の最少メジアン」の７９；８
７１−８８０でＰ．ラウスシーウによって説明されてい
るような、最少トリムド平方評価（ＬＴＳ）の重みづけ
られたバージョンを用いて、

【００６４】

【数７】

【００６５】のように評価される。重みＫ（ｇ）は、ｇ
が正確に識別される確信度を規定する。ｋ（ｇ）∈
［０．．．１］は、普通化された特徴値として次のよう
に規定される。

【００６６】k(g) ＝ ( F(g) − min_m F(g_m) ) / ( max
_m F(g_m) − min_m F(g_m) ) 最少トリムド平方（ＬＴＳ）においては、最少平方評価
が実施され、そして次に残余がソートされる。それらの
残余によってランク付けされるように、最初のｈのデー
タアイテムの最少平方評価を行うことにより、続いて反
復が行われる。ＬＴＳは残余がＮ（０，Σ_ｉ）の普通の
分配を持つデータアイテムの少なくともｈを持つ混合分
配を残余が持っているときに適切である。ｈ＝（２／
３）Ｎを持つ‖Ｍ（ｇ_{ｔ，ｊ ；θ}）−ｇ_{ｔ＋１，ｊ}‖の
ソートされた値を基に、トリミングが実行される。確信
度項ｋ（ｇ_{ｔ＋１，ｊ}）は、トリミングにおいては、用
いられないことに注目すべきである。再生のこの部分の
間には、特徴検出器からのそれらの中に低い確信度があ
ったとしても、このモデルに調和するタグの場所が受け
入れられる。ＬＴＳ内において最少平方評価が行われる
とき、この重みが用いられる。

【００６７】以下は疑似コードによって、本発明に含ま
れるアルゴリズムを表したものである。（図１も参照）

【００６８】

【数８】

【００６９】本発明はハードウェアまたはソフトウェア
配置に、または開示された動作処理に限定されることを
意図してはいない。本発明は、特許請求の範囲に含まれ
るような、変更および変形の全てを含んでいる。

【００７０】

【発明の効果】タググリッド線交差を発見し、そして時
間経過に渡って、それら交差の相応物を確立できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１つの実施例におけるイメージの対の
処理のための制御の流れ図。

【図２】本発明のブロック図。

【図３】本発明の１つの実施例のアフィン プラス 異
方性放射スケーリング変換を示す図。

【図４】短軸、すなわち手動ラベル貼り付けされたタグ
交差と、それらから再生されたＡＰＡＲＳモデルとの間
の残りの配分を示す図。

【図５】長軸、すなわち手動ラベル貼り付けされたタグ
交差と、それらから再生された双１次モデルとの間の残
りの配分を示す図。

【符号の説明】

１２ イニシャライザ １４ オプティマイザ １６ モデル評価器 １８ グリッド場所オプティマイザ

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 タグ付けされたＭＲイメージにおける心
   臓壁の動きを再生させるハイブリッドモデルにおいて、 第１のイメージの中で心臓の場所の初期的近似を受け取
   るための初期化装置と、 前記初期化装置に接続された予備的グリッド場所最適化
   装置と、 前記予備的グリッド場所最適化装置に接続されたグロー
   バル、大域的な動きモデル評価器装置と、そしてハイブ
   リッド動きモデルを基にしてタググリッドを提供するた
   めに前記グローバル、大域的な動きモデル評価器装置に
   接続されたグリッド場所オプティマイザ装置とを含むこ
   とを特徴とする、タグ付けされたＭＲイメージにおける
   心臓壁の動きを再生するためのハイブリッドモデル。
2. 【請求項２】 前記初期化装置が、 現在動き評価器装置と、そして前記現在動き評価器装置
   に接続された現在グリッド発生器装置とを含むような、
   請求項第項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおける
   心臓壁動きを再生するためのハイブリッドモデル。
3. 【請求項３】 前記グリッド場所オプティマイザ装置
   が、 前記初期化装置に接続されたタグライン交差検出器装置
   と、 動きの局部的特性を補足するために前記タグライン交差
   検出器装置に接続されたアクティブスプリングメッシュ
   装置と、そして以前のグリッドに加えられたグローバ
   ル、大域的な動きモデルからの距離を基にした強制装置
   とを含むような、請求項第１項記載のタグ付けされたＭ
   Ｒイメージにおける心臓壁動きを再生するためのハイブ
   リッドモデル。
4. 【請求項４】 さらに、前記グローバル、大域的な動き
   モデル評価器装置と、前記初期化装置との間に接続され
   た粗から微細ループ装置を含むような、請求項第１項記
   載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを
   再生するためのハイブリッドモデル。
5. 【請求項５】 前記グローバル、大域的な動きモデル評
   価器装置が、 誤ラベル張り付けまたは不正に設けられたグリッドノー
   ドの影響を無視するための粗い評価装置を含むような、
   請求項第１項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおけ
   る心臓壁動きを再生するためのハイブリッドモデル。
6. 【請求項６】 前記初期化装置が、 前記第１のイメージにおけるグリッドを再生するための
   フーリエ変換装置を含むような、請求項第１項記載のタ
   グ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生す
   るためのハイブリッドモデル。
7. 【請求項７】 前記初期化装置がさらに、左心室セグメ
   ント化装置を含むような、請求項第６項記載のタグ付け
   されたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するため
   のハイブリッドモデル。
8. 【請求項８】 前記アクティブスプリングメッシュ装置
   が、 各タグライン交差ｇに関する特徴測定Ｆ（ｇ；Ｗ）にわ
   たって最大化することにより、タグメッシュの評価場所
   に関する評価装置を含むような、請求項第３項記載のタ
   グ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生す
   るためのハイブリッドモデル。
9. 【請求項９】 前記現在動き評価器装置が、現在イメー
   ジにおけるグリッドの初期評価を提供するために、２つ
   の先行する時刻瞬間の間の動きを、前記第１イメージに
   おけるグリッドの評価に加えるような、請求項第２項記
   載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを
   再生するためのハイブリッドモデル。
10. 【請求項１０】 前記グリッド場所オプティマイザ装置
    が、タグライン交差装置および、ノード間のアクティブ
    スプリングメッシュ装置を基にしてグリッドを現在イメ
    ージに調節するような、請求項第３項記載のタグ付けさ
    れたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するための
    ハイブリッドモデル。
11. 【請求項１１】 前記粗から微細ループ装置が、スプリ
    ング力および動きモデル評価をもって、タグ検出を繰り
    返すような、請求項第４項記載のタグ付けされたＭＲイ
    メージにおける心臓壁動きを再生するためのハイブリッ
    ドモデル。
12. 【請求項１２】 前記ハイブリッド動きモデルが、局部
    的形態および近似スペーシングの維持を励ますために、
    タグ交差ノード間にスプリング力が加えられるような、
    局部的強制と、そしてパラメータ的な動きモデルが前記
    タググリッドを普通化するために用いられるような、全
    体的な強制とを含むような、請求項第１項記載のタグ付
    けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するた
    めのハイブリッドモデル。
13. 【請求項１３】 前記グローバル、大域的な動きモデル
    評価器装置が、 左心室の短軸のためのアフィン プラス 異方性放射ス
    ケーリング（ＡＰＡＲＳ）変換装置と、そして前記左心
    室の長軸のための双１次変換装置とを含むような、請求
    項第１項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心
    臓壁動きを再生するためのハイブリッドモデル。
14. 【請求項１４】 前記タググリッドが、タグライン交差
    検出器、アクティブスプリングメッシュ、およびグロー
    バル、大域的な動きモデルがタグ交差を行うところから
    の距離の最適組み合わせとして求められるような、請求
    項第１項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心
    臓壁動きを再生するためのハイブリッドモデル。
15. 【請求項１５】 タグ付けされたＭＲイメージにおける
    心臓壁動きを再生するための方法において、 現在動き評価を以前の動き評価にセッティングする段階
    と、 現在グリッドを発生させるために、前記現在動き評価を
    以前のグリッドに加える段階と、 タグ検出器およびスプリングコストを基に前記グリッド
    の場所を最適化する段階と、 動きパラメータを粗く評価する段階と、そしてタググリ
    ッドを提供する段階とを含むことを特徴とする、タグ付
    けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するた
    めの方法。
16. 【請求項１６】 さらに、タグ検出器およびスプリング
    コストを基にして前記グリッドの場所を最適化する、そ
    して動きパラメータを粗く評価する段階に関して、粗か
    ら微細ループを実行する段階を含むような、請求項第１
    ５項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁
    動きを再生するための方法。
17. 【請求項１７】 タグ付けされたＭＲイメージにおける
    心臓壁動きを再生するためのハイブリッドモデルにおい
    て、 最初のイメージ内の心臓の場所の初期的近似を受け取る
    ためのイニシャライザと、 前記イニシャライザに接続された予備的グリッド場所オ
    プティマイザと、 前記予備的グリッド場所オプティマイザに接続されたグ
    ローバル、大域的な動きモデル評価器と、そしてハイブ
    リッド動きモデルを基に、タググリッドを提供するため
    に、前記グローバル、大域的な動きモデル評価器に接続
    されたグリッド場所オプティマイザとを含むことを特徴
    とする、タグ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動
    きを再生するためのハイブリッドモデル。
18. 【請求項１８】 前記グリッド場所オプティマイザが、 前記イニシャライザに接続されたタグライン交差検出器
    と、そして動きの局部的特性を補足するために、前記タ
    グライン交差検出器に接続されたアクティブスプリング
    メッシュとを含むような、請求項第１７項記載のタグ付
    けされたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するた
    めのハイブリッドモデル。
19. 【請求項１９】 前記ハイブリッド動きモデルが、 局部的な形態および近似スペーシングの維持を励ますた
    めに、スプリング力がタグ交差ノード間に加えられるよ
    うな局部強制と、そしてパラメータ的な動きモデルが前
    記タググリッドを普通化するために用いられる全体的な
    強制とを含むような、請求項第１８項記載のタグ付けさ
    れたＭＲイメージにおける心臓壁動きを再生するための
    ハイブリッドモデル。
20. 【請求項２０】 前記グローバル、大域的な動きモデル
    評価器が、 左心室の短軸に関するアフィン プラス 異方性放射ス
    ケーリング（ＡＰＡＲＳ）変換と、そして前記左心室の
    長軸に関する双１次変換とを含むような、請求項第１９
    項記載のタグ付けされたＭＲイメージにおける心臓壁動
    きを再生するためのハイブリッドモデル。