(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療画像アプリケーションにおける固定化した造影剤の検出を促進するシステム（１３００）であって、
患者内を循環して生物学的標的で実質的に固定化する造影剤を投与される患者の身体部分（１５５）を画像化することにより、対応する取得の瞬間に得られた一連の総数の入力画像を提供する手段（１３０３−１３０６）と、
各入力画像は複数の入力値を含み、各入力値は前記造影剤をできる限り含む身体部分の対応する部分の呼びかけ信号に対する応答を示し、
少なくとも１つの選択された入力画像の身体部分内で循環している造影剤の寄与を低減する手段（１３０９−１３６９）と、
を有し、
前記低減する手段（１３０９−１３６９）は、
選択された入力画像の一連の入力値を一連の対応するフィルタ処理された値に置き換えることにより、各選択された入力画像毎にフィルタ処理された画像を生成し、
各フィルタ処理された値は、前記総数未満の数の入力画像から構成される一連の多数の入力画像の、前記身体部分の対応する部分の最小の応答を示し、
前記一連の多数の入力画像は、選択された入力画像と少なくとも１つの以前の入力画像とを順序通り含み、
前記以前の入力画像の取得の瞬間は、前記選択された入力画像の取得の瞬間から所定時間離れており、
前記身体部分の造影剤の推定の流速に応じて、前記以前の入力画像の数を選択する手段（１３３６、１３３７）をさらに有する、
システム（１３００）。
【請求項２】
前記少なくとも１つの選択された入力画像は、複数の選択された入力画像から構成される、請求項１に記載のシステム（１３００）。
【請求項３】
各入力値は前記身体部分の対応する部分の呼びかけ信号に対する応答と共に増加し、各フィルタ処理された値は、前記一連の多数の入力画像の対応する入力値の中の最小値からなる、請求項１又は請求項２に記載のシステム（１３００）。
【請求項４】
前記少なくとも１つの以前の入力画像は、複数の以前の入力画像である、請求項１ないし３のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項５】
前記以前の入力画像を時間的にサブサンプリングする手段（１３３６）をさらに有する、請求項４に記載のシステム（１３００）。
【請求項６】
前記身体部分は組織を含み、
前記一連の入力画像を提供する手段（１３０３−１３０６）は、前記入力画像の組織の寄与を低減する手段（１３０６）を有する、請求項１から請求項５のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項７】
前記フィルタ処理された画像を生成する手段（１３０９−１６３９）は、
前記一連の入力画像の背景画像を選択する手段（１３１５）と、
前記一連の多数の入力画像から前記背景画像を差し引く手段（１３２１−１３２７）と、
を含む、請求項１から請求項６のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項８】
前記フィルタ処理された画像を生成する手段（１３０９−１３６９）は、
推定された解像度に従って、前記一連の多数の入力画像を空間的にサブサンプリングする手段（１３３３）を含む、
請求項１から請求項７のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）
【請求項９】
前記一連の入力画像の参照画像を選択し、前記参照画像に対して各入力画像の動きを補償する手段（１３０６）をさらに有する、
請求項１から請求項８のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項１０】
前記一連の多数の入力画像の各入力値を変換して（１３３３）前記入力値を前記身体部分（１５５）の対応する部分の前記造影剤の濃度に実質的に比例させる手段（１３１２）をさらに有する、請求項１から請求項９のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項１１】
前記対応する選択された入力画像の取得の瞬間に、実質的にリアルタイムに各フィルタ処理された画像を表示する手段（１３７２）をさらに有する、請求項１から請求項１０のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項１２】
前記フィルタ処理された画像を生成する手段（１３０９−１３６９）は、
閾値に達していない、前記フィルタ処理された画像の各フィルタ処理された値をリセットする手段と（１３４２−１３５７）と、
前記フィルタ処理された画像を前記対応する選択された入力画像に重ね合わせる手段（１３３７；１３６０−１３６９）と、
を含む、請求項１から請求項１１のいずれかの請求項に記載のシステム（１３００）。
【請求項１３】
医療画像アプリケーションにおける固定化した造影剤の検出を促進する方法（１３００）であって、
患者内を循環して生物学的標的で実質的に固定化する造影剤を投与される患者の身体部分（１５５）を画像化することにより、対応する取得の瞬間に得られた一連の総数の入力画像を提供するステップ（１３０３−１３０６）と、
各入力画像は複数の入力値を含み、各入力値は前記造影剤をできる限り含む身体部分の対応する部分の呼びかけ信号に対する応答を示し、
少なくとも１つの選択された入力画像の身体部分内で循環している造影剤の寄与を低減するステップ（１３０９−１３６９）と、
を含み、
前記低減するステップは、
選択された入力画像の一連の入力値を一連の対応するフィルタ処理された値に置き換えることにより、各選択された入力画像毎にフィルタ処理された画像を生成すること（１３０９−１３６９）を含み、
各フィルタ処理された値は、前記総数未満の数の入力画像から構成される一連の多数の入力画像の、前記身体部分の対応する部分の最小の応答を示し、
前記一連の多数の入力画像は、選択された入力画像と少なくとも１つの以前の入力画像とを順序通り含み、
前記以前の入力画像の取得の瞬間は、前記選択された入力画像の取得の瞬間から所定時間離れており、
前記身体部分の造影剤の推定の流速に応じて、前記以前の入力画像の数が選択される、
方法（１３００）。
【請求項１４】
データ処理システム（１００）上で実行されるコンピュータプログラムであって、データ処理システム（１００）に、請求項１３に記載の方法（１３００）を実行させるコンピュータプログラム（１３０）。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムを格納するコンピュータ使用可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療画像分野に関する。特に、本発明は、固定化した造影剤の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療画像は、（医療アプリケーションの設備の分野において）十分に確立した技術であり、実質的に非侵襲的な方法で患者の身体部分を分析することを可能にする。特定の医療画像技術は、身体部分に超音波を当てることにより生じるエコー信号の記録に基づいている。この技術は、有利に、患者に超音波造影剤（ＵＣＡ）（例えば、リン脂質安定化ガス入りマイクロバブルの検査液からなる。）を投与することにより実施される。造影剤は、有効な超音波反射体としての機能を果たすことにより、造影剤が存在する身体部分内の血管系の視覚化を高める。
【０００３】
特定の（生物学的）標的に達し、その後、そこで固定化するのに適した造影剤が、特定の病状（pathologies）の検出を促進するために、ここ数年提案されてきている。特に、これらの造影剤は、特定の相互作用により、選択された組織又は受容体に取り付くことが可能である。例えば、所望の反応が、（例えば、腫瘍性組織と作用し合うことが可能な）造影剤の処方に、標的リガンドを組み込むことにより、達成されうる。さらに、造影剤は、不特定の相互作用により、組織又は臓器などの特定の場所に搬送又は蓄積されうる。例えば、造影剤は、患者の免疫系により、異物として認識されて、それから、肝臓の代謝と除去のために肝臓に移されうる。どんな場合でも、造影剤が（特定又は不特定の相互作用で）標的に達し、そこで固定化すると、造影剤の検出は、他の方法では識別することが難しい病状を識別することを可能にする。
【０００４】
固定化した造影剤の検出に関して起こりうる問題は、投与される造影剤の総量のうち、比較的にごく少量しか実際に標的に到達しないということである。逆に、造影剤の大部分が、（例えば、患者の肺及び又は肝臓によって、フィルタにかけられるまで）循環し続ける。測定されたエコー信号は、固定化した造影剤に起因する、循環している（自由に流れている）造影剤と周囲の組織への異なる寄与（contributions）の結果となる。従って、固定化した造影剤により生成されたエコー信号を、循環している造影剤と組織により生成されるエコー信号と区別することは非常に困難である。特に、低濃度の固定化した造影剤（多くの場合、個々に標的に達する単一粒子からなる。）を、より高濃度の循環している造影剤と区別することは、ほとんど不可能である。これは、固定化した造影剤の空間描写と数量化に悪影響を及ぼし、関心のある病状の正確な検知を妨げる。
【０００５】
固定化した造影剤の区別を改善する試みが行われている。例えば、「P.A. Dayton, D. Pearson, J. Clark, S. Simon, P. Schumann, R. Zutshi, T. Matsunaga, K.W. Ferrara, Ultrasonic Enhancement of αvβ3 Expressing-Cells With Targeted Contrast Agents, 2003 IEEE Ultrasonics Symposium」は、固定化した造影剤に対応するエコー信号が、循環している造影剤のエコー信号よりもより狭い帯域幅を持つことを観測することによる解決を提案している。この文献は、循環している造影剤について観測されるより広い帯域幅を利用するエコー信号の異なる寄与を識別する可能性を言及している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、固定化した造影剤を検出する技術において、満足できる精度で利用できる解決はない。特に、固定化した造影剤を循環している造影剤と効率よく区別する問題は、まだ解決されていない。また、このような状況において、各位置で固定化した造影剤の濃度を数量化することが望ましい。
【０００７】
従って、現今では、固定化した造影剤の識別が可能になる前に、循環している造影剤が完全に存在しなくなるまで待たなければならない。しかしながら、これには、比較的長い時間（最大で数十分）を要する。
【０００８】
上述した全てのものは、固定化した造影剤を検出するための現在利用できるコントラストの特有の画像技術の臨床応用を妨げる。
【０００９】
本発明は、固定化した造影剤と循環している造影剤の流動力学の違いを利用する解決を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
特に、本発明の態様は、医療画像アプリケーションにおける固定化した造影剤の検出を促進するシステムを提供する。そのシステムは、一連の総数の入力画像を提供する手段（超音波スキャナなど）を有する。入力画像は、造影剤を投与される患者の身体部分を画像化することにより、（対応する取得の瞬間に）得られる（すなわち、画像の少なくとも一部は、造影剤により生成された信号を含む）。造影剤は、生物学的標的で実質的に動かなくなり（すなわち、実質的に固定の位置でとどまり）、そうでなければ（少なくとも、身体から排出される又は身体により代謝される時間がくるまで）患者の身体内を自由に循環することが可能である。例えば、造影剤は、（特定の相互作用により）選択的に特定の組織又は受容体に取り付くことが可能である。また、造影剤は、（不特定の相互作用により）特定の組織又は臓器に搬送又は蓄積されうる。各入力画像は複数の入力値（すなわち、ピクセル値又はボクセル値）を含み、各入力値は造影剤をできる限り含む身体部分の対応する部分の呼びかけ信号（超音波のエコー信号など）に対する応答を示す。システムは、さらに、１以上の選択された入力画像の身体部分内で循環している造影剤の寄与を低減する手段を有する。この目的のために、各選択された入力画像毎にフィルタ処理された画像が生成される。結果は、選択された入力画像（例えば、所望の関心のある範囲）の一連の入力値を一連の対応するフィルタ処理された値に置き換えることにより、達成される。各フィルタ処理された値は、総数未満の数（２以上）の入力画像から構成される一連の多数の入力画像（選択された入力画像を含む。）の、身体部分の対応する部分の最小（lowest）の応答を示す。以前の入力画像の取得の瞬間は、選択された入力画像の取得の瞬間から所定時間離れている。少なくとも１つの選択された入力画像は、複数の選択された入力画像から構成されても良い。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態では、各フィルタ処理された値は、（一連の多数の入力画像の）対応する入力値の中の最小値からなる。例えば、この結果は、最小値投影法（Minimum Intensity Projection）（Min_IP）アルゴリズムの修正版を適用することにより、達成されうる。
【００１２】
一般的には、一連の多数の入力画像は、選択された入力画像と少なくとも１つの以前の入力画像とを順序通り含む。
【００１３】
好ましくは、２以上の以前の入力画像が、この目的のために考慮される。
【００１４】
好ましい実施形態によれば、以前の入力画像の数は、造影剤の推定の流速に応じて、選択される（例えば、その数は、流速が遅い又は速いときにそれぞれ増加又は減少する）。
【００１５】
特定の実施において、以前の入力画像を時間的にサブサンプリング（sub-sample）することが可能である。
【００１６】
一般的には、（例えば、コントラスト特有の画像モードで入力画像を取得することにより）入力画像の組織の寄与がすでに十分に取り除かれ、又は少なくとも低減されている。
【００１７】
解決をさらに改善する方法は、（例えば、造影剤が身体部分に到着する前に撮られた）背景画像を入力画像から差し引くことである。
【００１８】
好ましい実施において、一連の多数の入力画像は、推定された解像度（resolution）に従って（例えば、超音波画像内に一般的に発生するスペックル粒子の大きさに基づいて）、空間的にサブサンプリングされる。
【００１９】
さらなる改善として、（選択された参照画像に関して）各入力画像の相対運動を補償することが可能である。
【００２０】
さらに、入力画像の各入力値は、（入力値が身体部分の対応する部分の造影剤の濃度に実質的に比例するように）変換されてもよい。
【００２１】
提案された解決は、特に、各フィルタ処理された画像が、対応する入力画像の取得の瞬間に、実質的にリアルタイムに（すなわち、分析処理の完了を待つことなしにわずかの遅れで）表示されるときに特に有利である。
【００２２】
好ましくは、フィルタ処理された画像は、対応する選択された入力画像に重ね合わされる。
【００２３】
本発明の他の態様は、対応する方法を提案する。
【００２４】
本発明のさらに他の態様は、方法を実行するコンピュータプログラムを提案する。
【００２５】
本発明の特徴は、添付の特許請求の範囲に記述されている。しかしながら、本発明は、さらなる特徴と利点と共に、限定されない表示により単に与えられた、添付の図面と共に読まれる、下記の詳細な記述を参照することにより、よりよく理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、本発明の実施形態による医療画像システムの例を示す。具体的には、画像システムは、中央装置１０５と携帯送受信画像化プローブ１１０（例えば、アレイタイプのプローブ）を有する超音波スキャナ１００である。画像化プローブ１１０は、一連の高周波の音波を当てる超音波パルス（例えば、中心周波数が２〜１０ＭＨｚの間のパルス）からなる超音波を送信し、超音波パルスの反射により得られる（生の）無線周波数（ＲＦ）エコー信号を受信する。この目的のために、画像化プローブ１１０は、画像化プローブ１１０をパルス−エコーモードで使用することを可能にする送受信マルチプレクサを備える。
【００２７】
中央装置１０５は、マザーボード１１５を収容する。マザーボード１１５には、超音波スキャナ１００の動作を制御する電子回路（マイクロプロセッサ、ワーキングメモリ、及びハードディスクドライブなど）が搭載される。さらに、１以上のドーターボード（まとめて１２０で示されている。）が、マザーボード１１５に差し込まれている。ドーターボード１２０は、画像化プローブ１１０を駆動し、受信するエコー信号を処理する電子回路を提供する。超音波スキャナ１００は、リムーバブルディスク１３０（フロッピーディスクなど）を読むためのドライブ１２５を備えることができる。モニタ１３５は、進行中の分析に関連する画像を表示する。超音波スキャナ１００の動作は、キーボード１４０により制御される。キーボード１４０は、従来の方式で中央装置１０５に接続されている。好ましくは、キーボードは、モニタ１３５のスクリーン上のポインタ（図示せず）の位置を操作するのに用いられるトラックボール１４５を備える。
【００２８】
超音波画像アプリケーションにおいて、画像化プローブ１１０は一般的には分析される身体部分１５５の領域で、患者１５０の皮膚と接触して載置される。
【００２９】
一般的に、選択された標的で固定化が可能な造影剤が患者に投与され、分析のもとで身体部分が造影剤を受け入れる。選択された画像技術に従って、造影剤は、例えば、超音波画像、磁気共鳴画像、又はＸ線コンピュータ断層撮影画像の画質を高めるのに特有しうる。造影剤は、（肺を撮像するために）気道への噴霧器により、又は注入により、（例えば、消化管を撮像するために）経口投与されうる。注入による投与は、例えば、血管内（静脈内又は動脈内など）、リンパ管内、皮下、筋肉内、皮内、腹腔内、間質、髄腔内、腫瘍内の投与を含む。好ましくは、造影剤は、持続注入（一般的には、ポンプにより）又は急速静注（一般的には、注射器を持った手により）として、注入により静脈内に投与され、分析のもとの身体部分は、造影剤で潅流される。本発明によれば、異なる画像技術に従って、造影剤が身体部分の画像を取得する前及び／又は取得中に患者に投与されうる。
【００３０】
造影剤は、分析もとの身体部分により受け入れられるように、実質的に自由に患者内を循環する。例えば、造影剤は、（経口投与の場合）消化管に沿って移動することができ、又は（血管内投与の場合）血管内で動くことができる。しかしながら、造影剤は、分析処理の全継続時間において（又は少なくともその大部分で）、実質的に一定の位置で留まるように、選択された（生物学的）標的で固定化することが可能である。
【００３１】
好ましくは、造影剤は、図１のシステムで取得される画像などの超音波画像を向上することができる。
【００３２】
超音波画像に適した造影剤は、液体キャリア内に気泡がある懸濁液を含む。一般的には、気泡の直径は、気泡が患者の身体の毛細血管を通ることが可能なように、０．１−５μｍである。気泡は、一般的に、気体又はその先駆物質を、乳化剤、油、増粘剤、糖類、蛋白質、又はポリマーを含む種々の系に混入する又は封入することにより、安定化される。安定化された気泡は、気体充填微小胞と呼ばれる。微小胞は、水性溶媒に分散され、界面活性剤、すなわち（超微粒気泡として知られる）両親媒性物質を含む非常に薄いエンベロープにより気液界面で結合する、気泡を含む。これに代えて、微小胞は、気泡が脂質又は天然で形成される固体物質のエンベロープ又は合成ポリマー（マイクロバルーン又はマイクロカプセルとして知られている）により囲まれる、懸濁液を含む。他の種類の造影剤は、ポリマー又は他の固体の多孔性微粒子の懸濁液であって、微粒子の気孔内に閉じこめられる気泡を運ぶ懸濁液を含む。微小胞、特にマイクロバブルとマイクロバルーンとその調合液の適当な水性懸濁液の例は、ＥＰ−Ａ−０４５８７４５、ＷＯ−Ａ−９１／１５２４４、ＥＰ−Ａ−０５５４２１３、ＷＯ−Ａ−９４／０９８２９、及びＷＯ−Ａ−９５／１６４６７（参照することにより、これらの全開示がこの明細書に組み込まれる。）に記載されている。気体充填微小胞を含む市販の超音波造影剤の例として、Bracco International BVのSonoVue（Ｒ）がある。
【００３３】
好ましくは、造影剤は、それと共に特有の相互作用により所望の標的に選択的に結合する方法で、形成される。この場合、一般に、標的造影剤と呼ばれる。例えば、この作用は、所望の組織又は受容体に（生化学親和性及び／又は静電相互作用により）選択的に結合することが可能な標的リガンドを混合することにより、達成されうる。標的リガンド（マイクロバブルの膜に挿入されうる。）の例は、モノクローナル抗体、ペプチド、又は多糖類である。この用語の組織は、その意味において、細胞膜又は臓器などの細胞集合体だけでなく、個々の細胞を含む。用語は、正常（健康）か又は異常（病気）な細胞又は細胞集合体を参照する。組織は、例えば、心筋組織（心筋細胞（myocardial cells and cardiomyocites）を含む。）、膜性細胞（内皮及び上皮など）、及び結合組織である。病理組織は、例えば、梗塞心臓組織、血栓、動脈硬化性プラーク、及び腫瘍性組織である。受容体は、特定物質に選択的に結合することが可能な、組織上（例えば、細胞内又はそれらの表面上）にある分子構造を含む。受容体は、例えば、（例えば、血栓（blood clots or thrombi）にある）糖タンパク質ＧＰＩＩｂＩＩＩａ又はフィブリン、又は（例えば、腫瘍性組織内にある）ＫＤＲである。適当な標的造影剤と標的リガンドの例は、「G.M. Lanza and S.A. Wickline, Targeted Ultrasonic Contrast Agents for Molecular Imaging and Therapy, Progress in Cardiovascular Diseases, 44(1), 2001, 13-31」と、２００５年８月１７日に出願された同時係属の国際特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２００５／０５４０４１に記述されている（参照することにより、これらの全開示がこの明細書に組み込まれる。）。
【００３４】
特定標的リガンドのない造影剤は、それにもかかわらず、不特定の相互作用により患者の特定の位置で動かなくなりうる。例えば、それらの処方及び大きさに従って、特定の気体充填微小胞は、血液の非自己成分として急速に受け入れられ、血液中の蛋白質によりオプソニン化され、単球又はマクロファージにより食菌されてもよい。この場合、一般的に、気体充填微小胞の大部分が肝臓に行き着く。これに変えて、（血液の非自己成分として急速に受け入れられることが少ない）気体充填微小胞が、循環時間を少なくとも最大２０分に延長してもよい。これらの気体充填微小胞について、ゆっくりした蓄積が特定の臓器（例えば、腎臓）内で発生しうる。それ故、投与後の遅い時間に、気体充填微小胞はゆっくり動くことができる又は完全に臓器内で停止することができる。後期混濁（ＬＰＯ）として当分野で知られている、上述の現象の数量化は、組織で臓器の状態についての有益な情報を提供してもよい。
【００３５】
再び図１を参照すると、造影剤のごく僅かな破壊（総量の２０％未満、好ましくは１０％未満）を伴うように、低音響エネルギー（機械的指標ＭＩ＝０．０１−０．１）の一連の超音波パルスが身体部分１５５に当てられる。超音波パルスに応えて時間と共に記録されるエコー信号は、（患者１５０が造影剤を投与されている間の又はその後の）分析処理中、身体部分１５５の進化の表示を提供する。それから、エコー信号は、標準の輝度モード（Ｂ−ｍｏｄｅ）の一連のデジタル画像（又はフレーム）に変換される。その画像は、対応する連続的な取得の瞬間（例えば、毎秒１０〜３０枚の画像のサンプリングレート）での身体部分１５５を表す。各画像は、それぞれを視覚化する要素、すなわち、基本の画像素子（ピクセル）又は基本のボリュームエレメント（ボクセル）であって、それぞれが身体部分１５５の基本の位置の場所に対応している要素の値のマトリックス（例えば、５１２行と５１２列）からなるビットマップにより規定される。一般的には、ピクセル値は、ピクセルの輝度を定義するグレースケールレベル（例えば、８ビットでコード化される）からなり、ピクセル値は、対応するエコー信号の強度に応じて、０（黒）〜２５５（白）に増加する。
【００３６】
エコー信号と対応する画像は、一般的に、異なる寄与の付加に起因する。異なる寄与は、循環し続けている造影剤と標的で動かなくなった造影剤と周囲の組織とにより生成される。好ましくは、超音波スキャナ１００は、（循環している及び固定化した）造影剤の（非線形の）寄与に関して、エコー信号の組織の優性遺伝子の（線形の）寄与を十分に取り除く又は少なくとも低減するために、コントラスト特有の画像モードで動作する。コントラスト特有の画像モードは、例えば、「Rafter et al., Imaging technologies and techniques, Cardiology Clinics 22(2004), pp. 181-197」（参照することにより、その全開示がこの明細書に組み込まれる。）に記載されているような、ハーモニックイメージング（ＨＩ）、パルス反転（ＰＩ）、電力変調（ＰＭ）、及びコントラストパルスシーケンシング（ＣＰＳ）技術を含む。
【００３７】
固定化した造影剤を循環している造影剤と区別可能にするために、以下に記述する解決は、循環している造影剤の寄与が低レベルの相関関係を示しているのと対照的に、固定化した造影剤の寄与が時間と共に高レベルの相関関係を示すことを観測することから始まる。より高い相関性があるエコー信号は、（ある瞬間から別の瞬間への）小さな変化又は変化がないことを示す（同じ位置についての）対応するピクセル値により、一連の画像に表される。逆に、低い相関関係を持つエコー信号は、大きな変化を示す対応するピクセル値により表される。それから、画像は、（小さな変化を示すピクセル値を保護するのと同時に）大きな変化を示すピクセル値を十分に抑制する（又は少なくとも減衰する）ように、処理される。
【００３８】
このため、各ピクセル値は、それ自身のピクセル値と前の画像の対応するピクセル値との間の最小値により置き換えられる。さらに正式には、ピクセル値は下記に提案するアルゴリズムを適用することにより得られる。
ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）＝ＭＩＮ［ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ），ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１）］
ここで、ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）は、瞬間ｋに撮影された画像の空間座標ｘ、ｙ（それぞれ行と列の数を示す。）により識別されるピクセルの（出力）処理後の値であり、ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ）とＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１）は、同一画像と前の画像のピクセルの（入力）原始の値であり、ＭＩＮ［］は、引数間の最小値を決定する関数である。
【００３９】
上述のアルゴリズムの適用の例は、図２ａ及び図２ｂに概略的に示される。特に、図２ａは、連続的瞬間（Ｔ１−Ｔ８）に撮影された例示的な画像の一部（５つのピクセルＰ１〜Ｐ５からなる）を示す。簡単にするために、各ピクセルＰ１〜Ｐ５は、造影剤がない場合を完全な黒で示し、造影剤が検出された場合を完全な白で示している。
【００４０】
図に示すように、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５の始まり（瞬間Ｔ１）は黒であり、（組織によりエコー信号の寄与が完全に抑制されていると仮定して）身体部分の対応する領域に造影剤がないこと示す。造影剤の第１の粒子（マイクロバブルなど）は、白になったピクセルＰ１で示されているように、瞬間Ｔ２に同一の領域に入る。それから造影剤の第１の粒子は、左から右の領域に渡り（瞬間Ｔ３〜Ｔ６の白のピクセルＰ２〜Ｐ５）、瞬間Ｔ７でそこから去る。第１の粒子に加えて、造影剤の第２の粒子が瞬間Ｔ５に領域に入る（白ピクセルＰ１）。造影剤の第２の粒子は、瞬間Ｔ６で隣のピクセルＰ２に移動し、それからこの位置で動かなくなる（瞬間Ｔ６〜Ｔ８）。
【００４１】
提案したアルゴリズムを上述した例に適用すると、図２ｂに示す対応する画像が生成される。特に、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は、連続した画像間で変化するときは（アルゴリズムにより計算された対応する最小値で置き換えられるため）黒になり、逆に（連続した画像間で）同じ状態を保つときはその値のままとなる。その結果、造影剤の第１の（循環している）粒子の寄与は消滅する。造影剤の第２の粒子は、動いているときは示されず（瞬間Ｔ５〜Ｔ６）、動かなくなるとすぐに検出される（瞬間Ｔ７〜Ｔ８）。
【００４２】
当然、実際の適用において、各ピクセルは、どんなグレースケールレベルでも表されうる。具体的には、ピクセル値は、造影剤の濃度の関数である。ピクセルは、低濃度の造影剤がある場合（固定化されている造影剤の粒子がほとんどない場合など）は非常に黒く、高濃度の造影剤がある場合（循環している造影剤がウォッシュイン（wash-in）段階中、分析もとの身体部分に入る場合など）は非常に明るい。
【００４３】
例えば、図３ａに示すように、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５の始まり（瞬間Ｔ１）は黒である（造影剤がない）。瞬間Ｔ２で、造影剤の粒子が領域に入る（灰色になったピクセルＰ１により示されている）。造影剤の粒子は瞬間Ｔ３で隣のピクセルＰ２に移り、それからこの位置で動かなくなる（瞬間Ｔ４〜Ｔ８）。図３ａに示すように、造影剤のさらなる循環する粒子が、瞬間Ｔ４〜Ｔ８（白ピクセルＰ１〜Ｐ５）と瞬間Ｔ６〜Ｔ８（白ピクセルＰ１〜Ｐ３）に、左から右に領域を渡る。示されているように、循環している造影剤の寄与は支配的であり、固定化した造影剤の存在を実質的に隠す。
【００４４】
提案したアルゴリズムをこの例に適用すると、図３ｂに示す対応する画像が生成される。この場合も、循環している造影剤の寄与は、固定化した造影剤の寄与のみを残して消滅する（瞬間Ｔ４〜Ｔ８の灰色ピクセルＰ２）。
【００４５】
言い換えれば、上述した処理は、時間とともにピクセル値の（高輝度）ピークを除去する。この作用を説明するために、同一の場所の一連の対応するピクセル値の例が図４ａに示されている。図に示すように、造影剤の粒子は、瞬間約２ｓにピクセル位置で（ピクセル値のわずかな増加により示されるように）動かなくなる。それから造影剤の循環している粒子の多くが、瞬間約１２ｓ、２２ｓ、３０ｓ、３８ｓ、４６ｓ、及び５４ｓで、（ピクセル値の非常に大きな増加により示されるように）同じピクセルを渡る。
【００４６】
しかし、図４ｂに示すように、提案したアルゴリズムを適用することにより、ピクセル値のパターンは、（造影剤の固定化した粒子を検出した後）実質的に均一になる。実際に、造影剤の循環している粒子の通過により生じるピークは非常に短くなり、アルゴリズムは、対応する高いピクセル値を造影剤の固定化した粒子による以前の低いピクセル値と常に比較する。このようにして、造影剤の固定化した粒子の寄与のみを残して、ピークは消滅する。
【００４７】
提案したアルゴリズムは、最小値投影法（Ｍｉｎ＿ＩＰ）アルゴリズムから導出される。以下、このアルゴリズムを「修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズム」と呼ぶ。（原始の）Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムでは、各ピクセル値は、それ自身のピクセル値と工程の先の反復から得られる現行の最小値との間で最小値に置き換えられる。それは、以下である。
ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）＝ＭＩＮ［ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ），ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１）］
ここで、ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１）は、以前の画像のピクセルの（出力）処理後の値である。
【００４８】
しかし、Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムでは、固定化した造影剤を検出することは不可能であることに注意すべきである。例えば、図５ａにおいては、図２ａで提供されたのと同一のシナリオが考察される。
【００４９】
Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムをこの例に適用すると、図５ｂに示す対応する画像が生成される。具体的には、（Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムは、値を現行の最小値に置き換えるため）、黒になった全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は、同一の値を常に維持する。それ故、造影剤の粒子が動かなくなると、対応するピクセル（Ｐ２）は更新されずに黒のままとなる。
【００５０】
同様の考察が最大値投影法（Ｍａｘ＿ＩＰ）アルゴリズムに適用される。Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムでは、各ピクセル値は、そのピクセル値と工程の先の反復から得られる現行の最大値との間で最大値に置き換えられる。それは、以下である。
ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）＝ＭＡＸ［ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ），ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１）］
ここで、ＭＡＸ［］は、引数間の最大値を決定する関数である。
【００５１】
しかしながら、Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムでも、固定化された造影剤を検出することは不可能である。例えば、図６ａでは、図２ａで提供されたのと同一のシナリオが再度考察される。
【００５２】
Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムをこの例に適用すると、図６ｂに示す対応する画像が生成される。具体的には、（Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムは、値を現行の最大値に置き換えるため）、白になった全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は、同一の値を常に維持する。それ故、循環している造影剤が、一旦、属のピクセルＰ１〜Ｐ５に達すると、循環している造影剤がそこを去っても、このピクセルは白のままとなる。その結果、循環している造影剤は、固定化された造影剤を完全に覆い隠す（ピクセルＰ２）。
【００５３】
Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムとＭａｘ＿ＩＰアルゴリズムは、医療画像分野で、例えば、血管系の可視化を（例えば、造影剤を投与する前にＭｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを適用し、続いて、造影剤を投与した後にＭａｘ＿ＩＰアルゴリズムを適用することにより）改善するのに用いられている。具体的には、この技術は、ＵＳ−Ｂ−６，４３６，０４９で（三次元）投影画像の生成について記載されている。Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムの他の適用は、ＵＳ−Ｂ−６，６７６，６０６で記載されている。ここでは、Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムは、小血管の検出を可能にするために、造影剤の粒子の軌跡を投影するのに用いられている（造影剤の個々の粒子が小血管を渡るときに、特に有用である）。
【００５４】
修正Ｍｉｎ＿ＩＰに戻って言及すると、このアルゴリズムは、（多くの実際の適用において、固定化した造影剤を区別するのに非常に効果的であるけれども）、特別な危機状態（critical conditions）で（例えば、造影剤の循環している高濃度の粒子が存在している場合、又は造影剤の循環している粒子がゆっくり移動する場合に）、いくつかの限界を見せるおそれがあることが観測されている。
【００５５】
例えば、修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを、造影剤の循環している高濃度の粒子を持つ例示的な状態に適用した例が、図７ａと図７ｂに概略的に示されている。
【００５６】
具体的には、図７ａに示すように、始まりでは（瞬間Ｔ１）、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５が黒である（造影剤がない）。造影剤の第１の循環している粒子が左から右に領域を渡る（瞬間Ｔ２〜Ｔ６の白ピクセルＰ１〜Ｐ５）。造影剤の第２の循環している粒子が、造影剤の第１の循環している粒子のすぐ後に続き、同一の領域を左から右に渡る（瞬間Ｔ３〜Ｔ７の白ピクセルＰ１〜Ｐ５）。
【００５７】
修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを上述した例に適用すると、図７ｂに示す対応する画像が生成される。前の例では、造影剤の第１の循環している粒子の寄与が消滅する。しかし、（造影剤の循環している粒子が連続してピクセルを渡り、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５が２つの連続した瞬間で白のままとなるため）、これは造影剤の第２の循環している粒子には当てはまらない。それ故、造影剤の第２の循環している粒子による寄与は、修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを適用した後も画像内に現れたままとなり、同一の領域における造影剤の実際に固定化した粒子の検出を隠す危険性を伴う。
【００５８】
同様に、造影剤の循環している粒子がゆっくり移動している状態の例に修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを適用した場合が、図８ａ及び図８ｂに概略的に示されている。
【００５９】
具体的には、図８ａに示すように、始まりでは（瞬間Ｔ１）、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は黒である（造影剤がない）。造影剤のゆっくり移動して循環する粒子は、白になったピクセルＰ１で示されるように、瞬間Ｔ２に領域に入る。造影剤のゆっくり移動して循環する粒子は、次の瞬間Ｔ３では同一の場所にいる。それから、造影剤のゆっくり移動して循環する粒子は、ピクセルＰ２（瞬間Ｔ４〜Ｔ５）、ピクセルＰ３（瞬間Ｔ６〜Ｔ７）、及びピクセルＰ４（瞬間Ｔ８）に移動する。
【００６０】
修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを上述した例に適用すると、図８ｂに示す対応する画像が生成される。図示されているように、ピクセルは同じ状態を保つ（すなわち、瞬間Ｔ２〜Ｔ３のピクセルＰ１、瞬間Ｔ４〜Ｔ５のピクセルＰ２、及び瞬間Ｔ６〜Ｔ７のピクセルＰ３）とすぐに、（瞬間Ｔ３、Ｔ５、Ｔ７でそれぞれ）白になる。それ故、造影剤のゆっくり移動して循環する粒子は、これらの瞬間で動かなくなったと見なされる（これにより、その結果の画像にアーチファクトが取り込まれることになる）。
【００６１】
言い換えれば、（上述した形式の）修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムは、固定化した造影剤の粒子を、２つの連続した画像の時間間隔より長い期間、同一ピクセルの位置のまわりに留まる循環している造影剤の粒子と区別することができない（なぜなら、それらは互いに近いか又はゆっくり動くからである）。実際に、（造影剤の循環している粒子が、造影剤の固定化した粒子と全く同一の動きをするため）、非常に広範囲にある造影剤の循環している粒子が通過することにより生じるピークを取り除くことができない。
【００６２】
しかし、上述した問題は、（最小値を計算するのに考慮される画像の数により規定される）修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムのフィルタリングの長さを増加することにより解決できる。例えば、３枚の画像のフィルタリングの長さで修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを規定する式は、以下となる。
ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）＝ＭＩＮ［ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ），ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−１），ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−２）］
ここで、ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−２）は、直前の画像のピクセルの（入力）原始の値である。この方法では、造影剤の粒子が３又はそれ以上の連続した画像で同一の位置で留まるときのみ、動かなくなったと考えられる。それ故、より広範囲のピクセル値のピークをフィルタに掛けて取り除くことができる。
【００６３】
この作用を説明するために、図７ａで提供されたのと同一のシナリオが図９ａで考察される。
【００６４】
３画像のフィルタリングの長さを持つ修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを、この例に適用すると、図９ｂに示す対応する画像が生成される。図示されるように、（アルゴリズムが最新の３枚の画像に渡って値を最小値に置き換えるため）全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は黒である。それ故、（造影剤の粒子が、２つの連続した瞬間で同一ピクセル位置を渡ったとしても）造影剤の全ての循環している粒子の寄与がここで消滅する。
【００６５】
図８ａで提供されたシナリオ（図１０ａで繰り返される）を考察することにより、同様の考えが当てはまる。
【００６６】
この場合も、図１０ａに示すように、全てのピクセルＰ１〜Ｐ５は黒になる。結果として、（造影剤の粒子が、２つの連続した瞬間で同一ピクセル位置に留まったとしても）造影剤のゆっくり動いて循環する粒子の寄与は取り除かれる。
【００６７】
さらにほとんどの場合、修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムは下記の式により定義されうる。
ＯＰ（ｘ，ｙ，ｋ）＝ＭＩＮ［ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ），．．．，ＩＰ（ｘ，ｙ，ｋ−ｎ）］          ｎ≧１
ここで、ｎは、フィルタリングの長さを特定する画像の数である。フィルタリングの長さｎは、（フィルタリングの長さｎと画像のサンプリングレートの逆数との積により与えられる）時間窓に対応する。それは、修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムにより適用される時間的な低域フィルタリングの程度を定義する。実際に、修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムは、フィルタリング窓の範囲より小さな幅の時間と共にピクセル値のピークを取り除くことができる（より広範囲のピークは、部分的に可視のままである）。これにより、方法のロバスト性（構造安定性）が改善される。よって、固定化した造影剤と循環している造影剤との区別可能性が高まる。
【００６８】
フィルタリングの長さｎの値（とフィルタリング窓の値）は、分析工程の高精度で且つ速い応答という反対の要求に従って、変化する。具体的には、フィルタリングの長さｎをより大きな値にすると、造影剤の高濃度で循環している粒子又は非常にゆっくり動いている造影剤の循環している粒子を取り除くことが可能になる。しかし、これは、（対応するフィルタリング窓の範囲で、造影剤の粒子が同一の位置で留まった後にのみ、対応するピクセルは白になるため）固定化した造影剤の粒子が検出される瞬間を遅らす。さらに、ピクセルは、フィルタリング窓の長さより短い間隔で（例えば、画像のノイズにより）、（たとえ一つの瞬間でも）黒に変わると、その後、黒のままとなる。
【００６９】
好ましくは、フィルタリングの長さｎは、特定のアプリケーションに従って動的に選択される。具体的には、フィルタリングの長さｎは、造影剤が高流速である（動脈内など）ときに、低い値（例えば、ｎ＝１〜５。毎秒１０画像のサンプリングレートで、０．１〜０．５ｓのフィルタリング窓に対応する。）に設定される。逆に、フィルタリングの長さｎは、造影剤が低流速であるとき（毛細血管内など）に、高い値（例えば、ｎ＝３〜１２。画像の同一のサンプリングレートで、０．３〜１．２ｓのフィルタリングの窓に対応する。）に設定される
【００７０】
図１１に、上述した異なるアルゴリズムの例示的な適用のシミュレーションを示す。具体的には、図は（例えば、気体充填微小胞からなる）造影剤が標的の領域（画像の中央に位置付けられている。）を通過する異なる時刻をシミュレートする総合的なデータセットによって得られた結果を示している。左の欄は、造影剤が標的の領域に達する前の状態（ウォッシュイン段階）を示している。真ん中の欄は、造影剤が標的の領域と重なるときの状態を示している。右の欄は、造影剤が標的の領域を通過したときの状態（ウォッシュアウト（wash-out）段階）を示している。
【００７１】
行（Ａ）は、原始のシーケンスを示す。図示しているように、（標的の領域内で）固定化した造影剤は、造影剤の循環している粒子が標的の領域を通り過ぎたあとにのみ、循環している造影剤と区別され（それから検出され）うる。造影剤がボーラス注射で投与される場合、これは数分かかる。一般的に１０分続く注入で投与される造影剤において、ウォッシュアウトは、注入が停止した後にのみ開始する。
【００７２】
行（Ｂ）は、Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを適用して得られた結果を示している。この場合、上述したように、画像は常に黒のままである。それ故、固定化した造影剤を検出することができる。
【００７３】
行（Ｃ）は、（フィルタリングの長さｎ＝１を用いた）修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムで得られた結果を示している。この場合、循環している造影剤の寄与は部分的に抑制される。しかし、抑制は完全ではなく、造影剤の固定化した粒子は、ウォッシュアウト段階中でのみ、はっきりと認識でき、造影剤の循環している粒子と区別できる。
【００７４】
行（Ｄ）は、同一の修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムで、しかしフィルタリングの長さをより高い値（すなわち、ｎ＝９）に設定して、得られた結果を示している。図示されているように、循環している造影剤の寄与はほぼ完全に抑制される。それ故、造影剤のウォッシュアウト段階を待つ必要がなく、造影剤の固定化した粒子は、標的の領域で動かなくなるとすぐに検出できる。
【００７５】
最後に、行（Ｅ）は、Ｍａｘ＿ＩＰアルゴリズムで得られた結果を示している。上述したように、この場合、造影剤の各粒子の軌跡の投影が正確に強調される。しかし、投影された軌跡は、造影剤の固定化した粒子を完全に覆い隠す。（これにより、検出が不可能となる。）
【００７６】
図１２ａ〜図１２ｄは、上述した修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムの生体内適用の例を示している。このために、モルモット（実験台）の腹部の動脈に血栓を生じさせた。この身体部分は、セコイア（Sequoia）超音波スキャナ（シーメンス（Siemens））に接続された線形アレイタイプ（１５Ｌ８）の画像化プローブにより分析された。超音波スキャナをＣＰＳモードで動作させた。送信周波数と機械的指標はそれぞれ、１０ＭＨｚと０．２０である。（フィブリン特有のマイクロバブルからなる）造影剤のボーラス注射は、最初の瞬間ｔ＝０分で投与された。血栓を含む動脈は、造影剤のウォッシュイン及びウォッシュアウトを含む１０分間、連続して走査された。得られた画像は、デジタルビデオレコーダを用いてテープに記録され、オフラインで処理された。図１２ａ〜図１２ｄにおいて、原始の画像が左手側に示されている。修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズム（フィルタリングの長さｎ＝９）が、血栓のある動脈の一部を含む矩形からなる関心のある領域（ＲＯＩ）に適用され、その結果が原始の画像に重ねられ、図の右手側に示す（処理された）画像が得られた。
【００７７】
具体的には、図１２ａは造影剤の注入後すぐの瞬間に関する。図示されているように、造影剤は身体部分の対応する領域にまだ到達していないため、対応する処理された画像の選択された矩形は完全に黒である。
【００７８】
図１２ｂは、造影剤の注入から２分後の状態を示している（ウォッシュアウト段階中）。原始の画像では、血栓に付着した造影剤の固定化した粒子が造影剤の循環している高濃度の粒子と区別できないことが明らかである。一方、処理された画像では、造影剤の循環している粒子の寄与がうまく抑制されている。このように、造影剤の固定化した粒子は、はっきり見え、血栓の輪郭を完全に描いている。
【００７９】
図１２ｃに示すように、注入から８分後、造影剤の少数の粒子のみが循環している。このとき、血栓に付着した造影剤の固定化した粒子は、原始の画像でも見られる。しかし、血栓の描写は、処理された画像で示されるほど明瞭ではない。
【００８０】
最後に、実験の最後で、高機械的指標（いわゆる閃光）の超音波パルスが、血栓に付着した造影剤の全ての固定化した粒子を破壊するのに用いられた。得られた結果が図１２ｄに示され、造影剤の付着した粒子により、血栓の強化した可視化が全体的であったことを確かにしている。
【００８１】
図１３に、本発明の実施形態による解決を実行するのに使用できる主なソフトウェア及びハードウェアの構成要素が、全体として参照１３００で示されている。情報（プログラム及びデータ）は、一般的にはハードディスク上に格納され、プログラムを実行するときに（少なくとも部分的に）、オペレーティングシステム及び他のアプリケーションプログラム（図示せず）と共にワーキングメモリにロードされる。プログラムは、最初に、例えば、ＣＤ−ＲＯＭからハードディスクにインストールされる。
【００８２】
具体的には、ドライバ１３０３は、画像化プローブ（図示せず）を制御する。例えば、画像化プローブドライバ１３０３は、分析もとの身体部分に当てられる超音波パルスを生成する送信ビーム形成器及びパルス生成器を含む。身体部分からの受信される対応する（アナログＲＦ）エコー信号は、受信プロセッサ１３０６に供給される。一般的には、受信プロセッサ１３０６は、アナログＲＦエコー信号を予め増幅し、事前の減衰補正（ＴＧＣ）を適用する。それから、アナログＲＦエコー信号は、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）によりデジタル値に変換され、受信ビーム形成器により集束される信号に組み合わされる。得られたデジタル信号は、好ましくは、さらなるデジタルアルゴリズムと他の線形又は非線形の信号調節器（後のビーム形成ＴＧＣなど）とにより処理される。具体的には、受信プロセッサ１３０６は、コントラスト特有アルゴリズムを適用し、（例えば、上述したＨＩ、ＰＩ、ＰＭ、又はＣＰＳ技術に基づいて）組織の寄与を抑制する。それから、デジタル信号は、復調され、対数圧縮され、走査変換されて、映像フォーマットになる。この工程は、一連の（映像）入力画像Ｉｉの記録をもたらす。さらに特に、入力画像Ｉｉの各ピクセル値は、該ピクセルに対応する身体部分の位置での音響応答の強度により決定される。任意に、受信プロセッサ１３０６は動き補償モジュールを含み、参照画像に対して（例えば、患者の動き、患者の呼吸サイクル、又は画像化プローブの不随意の運動が原因の）入力画像Ｉｉの不整合を低減する方法を実行する。この目的に十分に適合する動き補償の方法の例は、２００５年８月５日に出願された同時係属の国際特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２００５／０５３８７１に記載されている（参照することにより、全開示がこの明細書に組み込まれる）。
【００８３】
描画モジュール１３０９は、（できる限り位置合わせされた）入力画像Ｉｉについて分析工程のための関心のある領域を事前に定義するために用いられる。その動作は、入力画像Ｉｉ（すなわちＭ×Ｎ）と同一サイズの二進値のマトリックスからなる制限マスクＭｌを生成する。関心のある領域の内側の全ての二進値は論理値「１」を割り当てられ、関心のある領域の外側の二進値は論理値「０」を割り当てられる。
【００８４】
プリプロセッサ１３１２は、（映像）入力画像を対応する線形化入力画像に変換するのに任意に用いられる。各ピクセル値は、造影剤の対応する局所濃度に正比例する。例えば、この結果は（例えば、ＷＯ−Ａ−２００４／１１０２７９に記載されているように（参照することにより、全開示がこの明細書に組み込まれる。））、逆対数圧縮を適用し、得られる値を２乗（squaring）することにより達成されうる。どんな場合でも、プロプロセッサ１３１２は、原始の（映像）入力画像Ｉｉ又は対応する線形化入力画像（ユーザの選択に従う。）からなる、一連の事前に処理された入力画像Ｉｐを出力する。
【００８５】
セレクタ１３１５は、背景画像（Ｉｂで示す。）として用いられる、事前に処理された（映像又は線形化）入力画像Ｉｐの一つを抽出及びラッチするのに用いられる。例えば、背景画像Ｉｂは、造影剤が分析もとの身体部分に達する前に撮られた事前に処理された入力画像Ｉｐの中から選択される。
【００８６】
乗算器オペレータ１３２１は、背景画像Ｉｂを（セレクタ１３１５から）受け取り、制限マスクＭｌを（描画モジュール１３０９から）受け取る。オペレータ１３２１は、対応する制限された背景画像ＬＩｂを生成するために、背景画像Ｉｂに制限マスクＭｌをピクセル毎に掛ける（この動作は一度だけする必要があるが、工程中いつでも繰り返すことができる）。別の乗算器オペレータ１３２４は、事前に処理された（映像又は線形化）入力画像Ｉｐを（プリプロセッサ１３１２から）受け取り、制限マスクＭｌを（描画モジュール１３０９）から受け取る。オペレータ１３２４は、対応する制限された入力画像ＬＩｐを生成するために、事前に処理された入力画像Ｉｐに制限マスクＭｌをピクセル毎に掛ける。その結果、制限された背景画像ＬＩｂと制限された入力画像ＬＩｐは、それぞれ、（制限マスクＭｌにより定義された）関心のある領域の内側にある、背景画像Ｉｂと事前に処理された入力画像Ｉｐのピクセル値を含むのみとなる。一方、他のピクセル値は、「０」にリセットされる。
【００８７】
差分オペレータ１３２７は、制限された背景画像ＬＩｂを（乗算器１３２１から）受け取り、制限された入力画像ＬＩｐを（乗算器１３２４から）受け取る。オペレータ１３２７は、（例えば、受信プロセッサ１３０６で適用されるコントラスト特有アルゴリズムにより完全に取り除くことができなかった組織の寄与に起因する）残りのクラッタを取り除くために、ピクセル毎に、制限された入力画像ＬＩｐから制限された背景画像ＬＩｂを減じる。この動作により、一連の訂正画像Ｉｃが生成される。一連の訂正画像Ｉｃは、空間的サブサンプラ１３３３に供給される。
【００８８】
モジュール１３３３は、（例えば、２〜６ピクセルと同等の）各寸法に沿った画像化プローブの空間解像度により決定される係数に従って、訂正画像Ｉｃを二段抽出（サブサンプリング）する。好ましくは、空間サブサンプリングは、サブサンプリング係数に従ったサブサンプリングが後に続く、低域フィルタリングを含む。ローパスフィルタのカットオフ周波数は、例えばフーリエ解析により決定される、訂正画像Ｉｃから選択された一つの画像内にかなりのエネルギーを含む最高周波数成分として選択されうる。それから、サブサンプリング係数は、例えば、結果的に空間サンプリング周波数をカットオフ周波数の２倍に等しくする値として、決定されうる。各訂正画像Ｉｃは、（空間的にサブサンプリングされた）画像Ｉｓに変換される。
【００８９】
画像Ｉｓは、上述したアルゴリズムに従ってさらに処理するバッファメモリとして動作するスタック１３３６に連続して格納される。スタック１３３６は、ｍ個の画像Ｉｓのための記憶装置を提供する。ｍの値は、関係ｍ＝ｎ（ｐ＋１）に従って、フィルタリングの深さｎと時間的サブサンプリングパラメータｐ（０〜ｎ−２で変化する。）を選択することにより、決定される。一連のｎ個の（時間的にサブサンプリングされた）画像ＳＩｓが生成され、さらなる処理に利用されうる。最も実用的な状況では、ｍ＝ｎにするために、パラメータｐは「０」に設定される。一連の画像ＳＩｓは、スタック１３３６に格納される全ての最後のｎ個の画像Ｉｓからなる（全ての画像Ｉｓが考慮される）。逆に、サブサンプリングパラメータｐが「０」より大きいとき、ｎ個の画像Ｉｓをさらなる処理に利用できるようにするために、ｍ個の画像Ｉｓ（ｍ＞ｎ）はスタック１３３６に格納されなければならない。この時間的サブサンプリングは、超音波スキャナが超高サンプリングレート（例えば、毎秒１００〜５００画像）で動作するときに、有利に利用されてもよい。この場合、全ての利用できる画像Ｉｓの分析は、有用な利点を少しも提供しない。また、スタック１３３６は、オーバーラッピング（overlapping）パラメータｏ（０〜ｍ−１の範囲で変化する）を受け取る。一般的に、オーバーラッピングパラメータはｏ＝ｍ−１であり、スタック１３３６は各画像Ｉｓについて新しい一連の画像ＳＩｓを生成する。オーバーラッピングパラメータがｏ＜ｍ−１のとき、スタック１３３６は、ｍ−ｏ画像Ｉｓがスタック１３３６に入力された後、新しい一連の画像ＳＩｓを生成する。
【００９０】
同時に、受信プロセッサ１３０６により提供される原始の（映像）入力画像Ｉｉは、他のスタック１３３７にラッチされる。他のスタック１３３７は、ｍと同じ大きさ（ｍ個の入力画像Ｉｉを格納するため）の先入れ先出し（ＦＩＦＯ）のシフトレジスタである。
【００９１】
フィルタ１３３９は、スタック１３３６から一連の画像ＳＩｓを受け取る。フィルタ１３３９は、上述した修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを一連の画像Ｓｉｓ（ｎ個の画像Ｉｓを含む。）に適用することにより、フィルタ処理された画像Ｉｆｓを算出する。
【００９２】
それから、得られたフィルタ処理された画像Ｉｆｓは、マスク生成器１３４２に渡される。マスク生成器１３４２は、（例えば、最大許容値の０〜５％の範囲で変化する）セル値について所定の閾値ＴＨを受け取る。マスク生成器１３４２は、対応するオーバーレイ（overlay）マスクＭｏを生成する。オーバーレイマスクＭｏは、（各セルに）その値が閾値ＴＨより完全に高い場合、論理値「１」を割り当て、そうでなければ論理値「０」を割り当てることにより、フィルタ処理された画像Ｉｆｓから得られる。
【００９３】
続いて、オーバーレイマスクＭｏは、空間的補間器１３４５に供給される。空間的補間器１３４５は、入力画像Ｉｉのサイズ（すなわち、Ｍ×Ｎの二進値）に対応する原寸大のオーバーレイマスクＭｏを復元する。このため、オーバーレイマスクＭｏの各セルの値は、対応するピクセル群について複製される。この動作により、対応する補間マスクＲＭｏが生成される。
【００９４】
同時に、フィルタ処理された画像Ｉｆｓは、ポストプロセッサ１３４８に供給される。ポストプロセッサ１３４８は、任意に、場合によって利得係数を適用することにより、フィルタ処理された画像Ｉｆｓのセル値を対応する離散値（例えば、全てのセルの最低値と最高値の間に均一に分配される６４又は１２８レベルからなる。）に変換する。任意に、入力画像Ｉｉがプリプロセッサ１３１２により線形化されるとき、ポストプロセッサ１３４８は、十分に均衡のとれたコントラストの画像を生成するために、非線形処理（対数圧縮など）を適用してもよい。ポストプロセッサ１３４８は、色のルックアップテーブル１３５１にアクセスする。色のルックアップテーブル１３５１は、全ての可能なレベルを対応する色表現（好ましくは、レベルが増加するにつれて明るくなる）に関連付ける。例えば、各色は、実際の仕様を含むパレット内の位置にアクセスする指標により定義される。このように、フィルタ処理された画像Ｉｆｓの各セルは、対応する色表現を割り当てられる。
【００９５】
（事前に処理された又は最初に形成された）フィルタ処理された画像Ｉｆｓは、空間的補間器１３５４に供給される。空間的補間器１３５４は、（例えば、最近傍、双一次、又は双三次技術に基づいた）補間技術により、入力画像Ｉｉのサイズ（すなわち、Ｍ×Ｎのピクセル値）に対応する原寸大のフィルタ処理された画像Ｉｆｓを復元する。このため、フィルタ処理された画像Ｉｆｓの各セルの値は、（最近傍補間法で）対応するピクセル群について複製され、任意に空間的に（例えば、ローパス２Ｄ又は３Ｄ空間フィルタを用いて）フィルタ処理される。この動作により、対応する補間画像ＲＩが生成される。
【００９６】
乗算器オペレータ１３５７は、補間画像ＲＩを（空間的補間器１３５４から）受け取り、補間マスクＲＭｏを（空間的補間器１３４５から）受け取る。オペレータ１３５７は、ピクセル毎に補間画像ＲＩに補間マスクＲＭｏを掛けて、マスク画像ＭＩを得る。その結果、マスク画像ＭＩは、閾値ＴＨより高い、対応する補間画像ＲＩのピクセル値を含むだけとなる（他のピクセル値は「０」にリセットされる）。閾値ＴＨは、補間画像ＲＩのマスキングのレベルの調整を可能にする。具体的には、閾値ＴＨが「０」に設定された場合、オーバーレイマスクＭｏと補間されたオーバーレイマスクＲＭｏの全てのピクセルは論理値「１」であり、マスク画像ＭＩは補間画像ＲＩと全く同一となる。それから、マスク画像ＭＩは、（以前の中身を置き換える）単一画像バッファ１３５８にラッチされる。このように、新しくフィルタ処理された画像Ｉｆｓがフィルタ１３３９によって出力されるたびに、バッファ１３５８内のマスク画像ＭＩが更新される。そうでなければ、（最後に算出されたフィルタ処理された画像Ｉｆｓから得られたマスク画像ＭＩを保持するために）マスク画像ＭＩは変化しない。
【００９７】
また、補間マスクＲＭｏは、空間的補間器１３４５から変換器１３６０に供給される。変換器１３６０は、（論理値の「０」と「１」を交換することにより）対応する反転補間マスクＲＭｏを生成する。補間マスクＲＭｏは同様に、（以前の中身を置き換える）他の単一画像バッファ１３６１にラッチされ、バッファ１３５８内のマスク画像ＭＩと常に同期される。それから、バッファ１３６１にラッチされた反転補間マスクＲＭｏは、乗算器オペレータ１３６３に渡される。乗算器オペレータ１３６３は、スタック１３３７から遅延画像Ｉｄを受け取る。反転補間マスクＲＭｏがバッファ１３６１にラッチされるたびに、対応する遅延画像Ｉｄがスタック１３３７から抜け出る。これにより、オペレータ１３６３は入力をピクセル毎に掛けて、マスク遅延画像ＭＩｄを得ることが可能となる。その結果、マスク遅延画像ＭＩｄは、対応するマスク画像ＭＩに含まれていない遅延画像Ｉｄのピクセル値を含むのみとなる（他のピクセル値は「０」にリセットされる）。
【００９８】
加算器オペレータ１３６９は、（乗算器１３６３から）マスク遅延画像ＭＩｄを受け取り、（バッファ１３５８にラッチされた）マスク画像ＭＩを受け取る。オペレータ１３６９は、マスク画像ＭＩとマスク遅延画像ＭＩｄを（正確に同期して）ピクセル毎に加算して、オーバーレイ（overlaid）画像Ｉｏを得る。このように、遅延画像Ｉｄの各ピクセル値は、後者が有効な（すなわち、閾値ＴＨより高い）値を持つときかつそのときに限り、マスク画像ＭＩの対応するピクセル値により覆される。
【００９９】
オーバーレイ画像Ｉｏはモニタドライバ１３７２に渡される。モニタドライバ１３７２は、その可視化を制御する。同時に、オーバーレイ画像Ｉｏは、リポジトリ１３７５に加えられる。上述した同一の動作は、記録される新しい入力画像Ｉｉ毎に繰り返される。具体的には、新しい入力画像Ｉｉはスタック１３３７に押し込まれる。これにより、スタック１３３７内の前の入力画像Ｉｉがシフトし、最も古い入力画像Ｉｉが出力される。同時に（可能な限りの線形化、関心のある所望の領域への限定、背景画像Ｉｂの減算、及び空間的サブサンプリングの後）、対応する新しく訂正された画像Ｉｃがスタック１３３６に加えられる。その結果、オーバーレイ画像Ｉｏは、超音波スキャナのモニタに連続して表示される。各オーバーレイ画像Ｉｏは、（収集時間に関する）遅延により利用できることに注目すべきである。遅延は、（選択されたフィルタリング窓に対応する）全スタック１３３７を渡るのに必要な時間によって規定される。さらに、得られた一連のオーバーレイ画像Ｉｏは、さらなる分析のためにリポジトリ１３７５において利用できる。
【０１００】
上述した解決は、固定化した造影剤の検出を促進する。具体的には、これは、固定化した造影剤を循環している造影剤（及び動いている組織）と区別することを可能にする。よって、得られる結果の分析の精度は、かなり増加する。
【０１０１】
さらに特に、この技術は、身体部分の関心のある領域において、固定化した造影剤を空間的に描写することを可能にする。同時に、比較的高精度で各位置の固定化した造影剤の濃度の数量化を可能にする。例えば、これは、別の方法では検出することが難しいいくつかの病状の正しい診断を促進する。
【０１０２】
固定化した造影剤の検出が、リアルタイムで（画像を表示しながら）可能であることに注目すべきである。具体的には、造影剤の固定化した粒子は、標的に取り付いたままになるとすぐに明らかにされる。それ故、造影剤を投与後の早い時点で（ウォッシュアウトの完了を待つ必要なしに）、分析の結果を利用することができる。
【０１０３】
上記の全ては、標的にされた造影剤の使用に基づく、新しい画像化技術の開発の成功に貢献する。
【０１０４】
一連のオーバーレイ画像の読み出しは、（補間された）フィルタ処理された画像を構築する工程中、セルに割り当てられた色表現により規定される色で表示されるときに、さらに促進される。この場合、それぞれの異なる色は、それ自身の量的な意味を持つ。例えば、この値は、一連のオーバーレイ画像に近くのモニタに表示されるカラーバーから読み出されうる。
【０１０５】
さらに、フィルタ処理された画像を入力画像に重ね合わせる（オーバーレイする）ことにより、ここで分析もとの身体部分の実際の描写について説明された、固定化した造影剤の視覚認知が高まる。また、閾値ＴＨは、不測の要求に従って、オーバーレイの程度を調整することが可能であることに注目すべきである。例えば、閾値ＴＨの増加はオーバーレイを低減し、（原始の）入力画像の加工処理の影響を制限する。逆に、閾値ＴＨを「０」に設定すると、フィルタ処理された画像を関心のある領域で完全に入力画像に重ね合わすことが可能となる。
【０１０６】
変形例
当然、局所及び特定の要求を満たすために、当業者は上述した解決に多くの改良及び変更を適用してもよい。特に、本発明について、好ましい実施形態を参照して、ある程度詳細に説明したけれども、他の実施形態に加え、形式及び細部について、種々の省略、置換、及び変更が可能であることは理解されるべきである。さらに、本発明で開示された実施形態に関連して説明された特定の要素及び／又は方法のステップが、設計上の選択の一般的な事項として、他の実施形態に組み込まれても良いことは、明白に意図される。
【０１０７】
例えば、超音波スキャナが異なる構造を有し、すなわち（例えば、線形、凸状、段階的、又はマトリックスのアレイタイプの画像化プローブを備える）他のユニットを含む場合、同様の考察が適用される。これに代えて、提案された解決は、超音波スキャナと別個のコンピュータ（又は同等のデータ処理システム）とを含む医療画像システムに適用される。この場合、測定されたデータは、（例えば、リムーバブルディスク、メモリーキー、又はネットワーク接続により）超音波スキャナから処理用のコンピュータに転送される。いずれの場合にも、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）又はＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）に基づいた他の医療画像アプリケーションへの適用は、本発明の範囲に含まれる。
【０１０８】
同様に、本発明の解決は、どの（生物学的）標的についても同等の造影剤で実現するのに役立つ。例えば、上述した代替のアプリケーションでは、造影剤が磁気共鳴画像又はＸ線コンピュータ断線撮影画像を向上させるのに特有である。
【０１０９】
どんな場合でも、（関心のある領域を選択せずに）全画像への提案した処理の適用を妨げるものはない。
【０１１０】
上述したように、本発明の解決は、好ましくは、（造影剤の循環している粒子により生成されるスペックル粒子を重ね合わせる影響を取り除くのを促進するために）関連性のあるピクセル値間の最小値を計算することにより実行される。しかし、これに限定しようというものではなく、実際は、代替のアルゴリズムが（例えば、ピクセル値の加重平均に基づいて）関連のあるセットの最低値を一般的に示す値を計算するのに用いられても良い。さらに一般的には、提案された解決は、入力画像のピクセル値を、対応するピクセルの位置の（超音波パルスへの）最低の応答を示すフィルタ処理された値と交換する。それ故、これは、陰性の画像（ピクセル値がエコー信号の強度とともに減少する。）に基づくシステムにおいて、セットの最大値を計算することを意味する。
【０１１１】
本発明の原理から離れることなしに、フィルタリング窓（及びフィルタリングの長さ）は、異なる方法で規定されてもよい。どんな場合でも、所定の（例えば、最も標準の状況で許容できる性能を提供する値に設定された）フィルタリング窓の使用を妨げるものはない。
【０１１２】
また、入力画像の時間的サブサンプリングは、他の基準に従って実行されてもよい（又は、完全に省略されてもよい）。
【０１１３】
さらに、入力画像を取得するどの他の技術（例えば、ドップラーに基づくアルゴリズムを用いたもの）も本発明の範囲内に含まれる。
【０１１４】
背景画像の減算に関する特徴は、絶対に必要なものではない（本発明のある実行では省略してもよい。）ことは、明らかである。
【０１１５】
入力画像が（例えば、所定のサブサンプリング係数に従って）異なる技術でサブサンプリングされる場合も、同様の考察が適用される。どんな場合でも、（上述した空間的サブサンプリングにより規定されるピクセル群のレベルの代わりの）ピクセルレベルで提案された解決を適用することは、排除されない。
【０１１６】
同様に、（例えば、入力画像の動きが造影剤の流れよりもはるかに遅いとき）入力画像の動きを補償することを省略することもできる。
【０１１７】
また、空間的サブサンプリングは、対応するスタックに格納される前に適用される代わりに、画像のフィルタリング後に適用されてもよい。
【０１１８】
フィルタ処理された画像を入力画像に重ね合わせることの選択は、ユーザの好みに任せることもできる。例えば、フィルタ処理された画像は、入力画像に重ね合わされることなしに単独で表示されてもよいし、関心のある領域内の入力画像のピクセル値が、コントラストを改善する黒を背景にしてフィルタ処理された画像を表示するために、ゼロに設定されてもよい。代替の実施形態によれば、フィルタ処理された画像は、非コントラスト特有画像（受信プロセッサにより供給されるコントラスト特有画像から抽出された基本波のＢモード画像など）に重ね合わされる。それにもかかわらず、フィルタ処理された画像は、好ましくは、コントラスト特有画像モードにより供給される画像から生成される。さらに、本発明は、特にリアルタイムでの使用のために設計されたけれども、得られた結果をオフラインで分析するように発明された解決の応用性が熟慮される。
【０１１９】
異なるフィルタリングの長さで修正Ｍｉｎ＿ＩＰアルゴリズムを利用する２以上のフィルタを並行に実行することにより、方法を拡張することができる。これは、異なる流速の造影剤の粒子（造影剤の早く動く粒子、ゆっくり動く粒子、及び固定化した粒子など）を同時に識別することを可能にする。
【０１２０】
（本発明を実行するのに用いられうる）プログラムが異なる方法で構成されている場合、又は追加のモジュール又は機能が提供される場合でも、同様の考察が当てはまる。同様に、メモリ構造は他のタイプであってもいいし、又は同等のエンティティ（必ずしも物理的な記憶媒体を有しない。）と置き換えられても良い。さらに、提案された解決は、同等の方法（異なる順序で、同様の又は追加のステップを持つ。）で実行されるのに適する。どんな場合でも、プログラムは、外部又は内部のソフトウェア、ファームウェア、又は（オブジェクトコード又はソースコードの）マイクロコードなどのどんなデータ処理システムでも、そのシステムによって使用される又は関連して使用されるのに適した形態を取ってもよい。さらに、プログラムは、コンピュータが使用可能な媒体について提供されてもよい。その媒体は、プログラムを含み、格納し、伝達し、伝搬し、又は転送するのに適したどんな要素であってもよい。このような媒体の例としては、（プログラムが予めロードされている）固定ディスク、リムーバブルディスク、テープ、カード、電線、ファイバ、無線接続、ネットワーク、放送波などがある。例えば、媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体の種類であってもよい。
【０１２１】
どんな場合であっても、本発明による解決は、（例えば、半導体物質のチップに一体化された）ハードウェア構造で、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで、実行されるのに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の実施形態による解決が適用される超音波スキャナの画像表示
【図２ａ】本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図２ｂ】本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図３ａ】本発明の同一の実施形態による解決の異なる例示的な適用の概略表示
【図３ｂ】本発明の同一の実施形態による解決の異なる例示的な適用の概略表示
【図４ａ】本発明の実施形態による解決の動作を説明する時間図
【図４ｂ】本発明の実施形態による解決の動作を説明する時間図
【図５ａ】当技術分野で知られている最小値投影法アルゴリズムの適用の概略表示
【図５ｂ】当技術分野で知られている最小値投影法アルゴリズムの適用の概略表示
【図６ａ】当技術分野で知られている最大値投影法アルゴリズムの適用の概略表示
【図６ｂ】当技術分野で知られている最大値投影法アルゴリズムの適用の概略表示
【図７ａ】危機状態における、本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図７ｂ】危機状態における、本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図８ａ】他の危機状態における、本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図８ｂ】他の危機状態における、本発明の実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図９ａ】本発明のさらなる実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図９ｂ】本発明のさらなる実施形態による解決の例示的な適用の概略表示
【図１０ａ】本発明の同一の実施形態による解決の異なる例示的な適用の概略表示
【図１０ｂ】本発明の同一の実施形態による解決の異なる例示的な適用の概略表示
【図１１】異なるアルゴリズムの例示的な適用のシミュレーション
【図１２ａ】本発明の実施形態による解決の生体の適用の例
【図１２ｂ】本発明の実施形態による解決の生体の適用の例
【図１３】本発明の実施形態による解決を実行するのに使用されうる主なソフトウェアとハードウェアの構成を示す図
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１１】
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【図１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１２ｃ】
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【図１２ｄ】
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【図１３】
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