(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蛍光造影された心筋組織におけるかん流を決定する方法であり、
画像処理装置が、前記心筋組織の画像において静的関心領域を決定する工程と、
前記画像処理装置が、前記静的関心領域内に位置する画素の蛍光強度値を測定する工程と、
前記画像処理装置が、前記静的関心領域内の全画素の測定された総画像強度の第１の所定割合部分を含む、画像強度値の最小の連続範囲内に位置する画素の強度値の平均からブラッシュ値を決定する工程と
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像強度値の最小の連続範囲は、測定された画像強度値の発生頻度ヒストグラムから決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の所定割合部分は、７０％乃至３０％であり、好ましくは６０％乃至４０％であり、最も好ましくは約５０％であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ブラッシュ値は所定の期間にわたって決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ブラッシュ値は前記所定の期間にわたって継続的に決定されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記画像処理装置が、時間に依存するブラッシュ値のスロープからブラッシュ速度を決定する工程をさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記画像処理装置が、時間依存性のブラッシュ値のスロープからワッシュアウト速度を決定する工程をさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記画像処理装置が、心筋組織の画像において、動脈血管を含む第２の静的関心領域を設定する工程と、
前記画像処理装置が、前記第２の静的関心領域における最も明るい画像の測定された総画像強度の第２の所定割合部分を含む高強度画像値の最小連続範囲内に位置する画素の強度値の総強度から前記動脈血管のピーク強度を決定する工程と
をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の所定割合部分が約２０％であることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像処理装置が、手術前の、ブラッシュ値が最高になってからかん流の測定値が最高値になるまでの経過時間と、手術後の、ブラッシュ値が最高になってからかん流の測定値が最高値になるまでの経過時間と、を比較して手術の結果を決定する工程と
をさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
画像内の血管を追跡する方法であって、
（ａ）画像処理装置が、血管を含む組織の蛍光画像を取得する工程と、
（ｂ）前記画像処理装置が、血管の長さ方向に対して垂直に方向づけられた境界を用いて前記血管の区域を定める工程と、
（ｃ）前記画像処理装置が、前記境界の間に伸びており、前記血管の側壁内に位置する、少なくとも１つの曲線部を構築する工程と、
（ｄ）前記画像処理装置が、前記少なくとも１つの曲線から、血管のかん流を表す蛍光信号強度を決定する工程と
を含み、前記少なくとも１つの曲線は前記境界で終わり、前記境界に対して垂直を成していることを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの曲線はスプライン関数で定義されることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの曲線を構築する工程は、複数の曲線を構築することを含み、
前記蛍光信号強度を決定する工程は、前記境界から同じ距離を持つ、前記複数の曲線上の点の信号強度を平均することを含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記蛍光画像における前記血管側壁の位置は、エッジ検出アルゴリズムを用いて決定されることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記エッジ検出アルゴリズムは、ラブラシアン・オブ・ガウシアン（Ｌａｐｌａｃｉａｎ−ｏｆ−ａ−Ｇａｕｓｓｉａｎ）オペレータを用いて実行されることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記画像処理装置が、前記血管を含む前記組織の時系列蛍光画像を取得する工程と、
前記画像処理装置が、第１の画像において、前記血管側壁の位置から前記区域の特徴的な範囲を決定する工程と、
前記画像処理装置が、少なくとも１つの第２画像から前記血管側壁の位置を決定する工程と、
前記画像処理装置が、前記少なくとも１つの第２の画像において前記第１の画像の前記血管側壁の位置を見つけるために、前記第１の画像からの前記特徴的な範囲を、前記第２の画像における前記血管側壁の位置に合致させる工程と、
前記画像処理装置が、前記少なくとも１つの第２の画像に（ｃ）及び（ｄ）の工程を繰り返す工程と、
をさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記画像処理装置が、前記曲線上の全ての点における蛍光信号強度の平均を計算する工程と、
前記画像処理装置が、前記時系列画像間の前記平均蛍光信号強度の変化から、前記血管へのかん流における変化を決定する工程と
をさらに含むことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
蛍光造影された心筋組織におけるかん流を決定するシステムであって、
蛍光染料を含む心筋組織の関心範囲に対して前記蛍光染料を励起する励起光を照射する光源と、
前記励起光によって励起された前記蛍光染料から出射され、前記励起光とは異なる範囲の波長を有する蛍光を検出して前記関心範囲の画像を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置で撮像された画像を、請求項１乃至１７に記載の方法を用いて処理する画像処理装置とを備えることを特徴とする、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、その開示が参照により本明細書に組み込まれる２００８年１月２５日出願の米国仮出願６１／０２３８１８の優先権を、米国特許法１１９条（ｅ）に基づいて請求するものである。
本発明は、蛍光染料の注射後に記録された画像からの組織における心筋ブラッシュを評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心筋梗塞における血栓溶解（Thrombosis In Myocardial Infarction, TIMI）に関する初期の研究では、梗塞動脈における流れの復元が再かん流の主な目的であることを示唆していた。しかし、年月を重ねるにつれ、心外膜動脈が開通しているにも関わらず、微小血管系や心筋かん流に歪曲が生じることを示す重要な証拠が増えてきた。これは、末梢の塞栓及び再かん流傷害と、細胞内外の浮腫、好中球の蓄積、及び有害な酸素フリーラジカルの放出との組み合わせによる結果であり得る。
【０００３】
心筋ブラッシュは、心外膜冠状動脈によって血液が供給される領域を満たす造影剤の量を視覚的に評価するものとしてバントホフらによって定義された。心筋ブラッシュグレード０（心筋ブラッシュ又はコントラスト密度なし）、１（最小限の心筋ブラッシュ又はコントラスト密度）、２（心筋ブラッシュ又はコントラスト密度が低い程度で存在し、そのクリアランスは梗塞が発生していない冠状動脈より減少している）、又は３（梗塞が発生していない対側又は同側冠状動脈の血管造影で得られる結果と同様な、正常な心筋ブラッシュまたはコントラスト密度）で評価される。心筋ブラッシュが持続する場合は（長い“ワッシュアウト速度”、又は“染色”）、造影剤が血管外空間に漏れていること、又は異常な静脈の流れを示唆し、グレード０と評価される。
【０００４】
微小血管系の損傷は深刻なものである。急性心筋梗塞のために血栓溶解剤で治療された患者において、心筋ブラッシュスコアで異常があると判定された心筋かん流は、心外膜の血流とは関係なく高い死亡率と一致している。心筋ブラッシュグレードはＥＣＧのＳＴ部分解像（ST segment resolution）、酵素梗塞サイズ（enzymatic infarct size）、及びＬＶＥＦと大きい関連性を持っており、長期的な死亡率の独立指標である。心筋ブラッシュグレードは、フォローアップ左心室機能の最も優れた侵襲的な予測手段であり得る。心筋ブラッシュの決定は、冠動脈造影又は血管形成を受ける患者の微小血管系及び心筋かん流を評価するための貴重なツールになってきている。  
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
造影中（例えば、ICGのような蛍光染料を用いる造影）に現れるブラッシュの程度は、そこにある組織へのかん流に直接関連する。従来では、血管造影図を用いて心筋に入る染料の動態を定量的に決定するために、デジタル・サブトラクション血管撮影（ＤＳＡ）を用いて輝度の速度（グレー／秒）及びブラッシュの広がりの速度（ｃｍ／秒）を決定する。ＤＳＡは、染料が心筋を満たす前のフレーム画像と、染料が心筋に満たされたピークのフレーム画像とを整列させ、脊骨、肋骨、隔膜及び心外膜動脈を差し引くことで拡張末期で行われる。心外膜動脈が重なっていない心筋の代表的な領域をサンプルとしてとり、ピーク強度における心筋のグレースケール輝度の増加を決定する。次に、手持ちの面積計を使用して心筋ブラッシュの周囲を測定する。心筋がピークの輝度に至るまでのフレーム数は、フレーム数をフレームレートで割り算することで時間に変換される。この方法は、時間のかかる作業であり、鼓動している心臓に行うことが難しく、適度な時間内に結論を出すことも困難である。
【０００６】
一般的に、ROI（関心領域、Region of Interest）に関する統計的な情報を集める従来の技術は、ROI内の生体構造の運動中にROIを追跡するアルゴリズムに依存し、ROIを同じ組織部分に位置付けようとする。例えば、計算に含まれるべきでない血管を心配せずに、ユーザはある画像の中に最初のROIを指定することができ、該最初のROIは平行移動、回転、ねじれなどの生体構造の動きに合うように調整される。しかし、この方法は、大量の計算を必要とし、コントラストの低い画像に関しては精度が低い。
【０００７】
したがって、心筋組織以外のもの（血管、クリップ、医師の手など）がROIに侵入することによる影響を排除し、“リアルタイム”又は“適度な時間内”に手術を行う医師に有用な情報を提供するために、心臓が鼓動している中に心筋のブラッシュを決定できる方法が望まれている。
【０００８】
また、血管の中のコントラストがピーク強度に至る時と、心筋組織における近辺領域のコントラストがピークに至る時間との時差を測定して、心臓機能の改善を測定する方法も望まれている。同様な血行動態において、手術後のこの時差が手術前の時差より短くなっていると、心臓機能は改善されたと言える。画像撮影中に血管を追跡する方法は、血管の中のコントラストがいつピーク強度に至るかを特定する能力を改善させる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、画像シーケンスの中で心臓（または他の関心組織）が動いているときに、画像内に固定された静的なROIを用いて組織の心臓ブラッシュを評価する方法に関する。静的ROIは、統計的技術を用いて強度の異常値を排除し、ピクセル間の強度変化値が低いものだけを評価する。この方法はとても信頼性が高く（robust）、ROIが生体構造において大まかに同じ所に位置すると、この方法によって得られる結果はROIの位置やサイズにほとんど左右されない。
【００１０】
本発明のある実施形態によると、蛍光造影を用いて心筋組織のかん流を決定する方法は、心筋組織の画像において静的ROIを設定する工程と、ROI内に位置する画素（ピクセル）の蛍光強度値を測定する工程と、該ROI内の全画素の測定された総画像強度の第１の所定割合部分を含む、画像強度値の最小の連続範囲内に位置する画素の強度値の平均からブラッシュ値を決定する工程とを含む。
【００１１】
有利な実施形態は以下の特徴を１つ以上含み得る。連続画像強度値の最小範囲は、測定された画像強度値の発生頻度のヒストグラムから決定され得、第１の所定割合部分は、７０％〜３０％、好ましくは６０〜４０％、最も好ましくは約５０％である。ブラッシュ値は、任意的には継続的に、所定の時間にわたって決定される。時間依存性のブラッシュ値のスロープから、少なくとも１つのブラッシュ速度及びワッシュアウト速度が決定され得る。
【００１２】
代わりに又は追加的に、ブラッシュ及びそれに関連するかん流は、心筋画像の中に動脈血管を含む第２の静的ROIを設定する工程と、ROI内の最も明るい画素の測定された総画像強度の第２の所定割合部分（例えば２０％）を含む、画像の高強度値の最小連続範囲内に位置する画素の強度値の総強度から動脈血管のピーク強度を決定する工程とで、決定され得る。この測定は、手術前における最高ブラッシュ値及び最高かん流測定値の間の時間経過と、手術後における最高ブラッシュ値及び最高かん流測定値の間の時間経過とを比較することで、手術の結果を評価するために用いられる。
【００１３】
本発明の異なる実施形態によると、画像内の血管を追跡する方法は、（ａ）血管を含む組織の蛍光画像を取得する工程と、（ｂ）血管の長さ方向と実質的に直角に方向付けられた境界を用いて血管の区域を定める工程と、（ｃ）定められた境界間に延びており、血管壁内に位置する、少なくとも１つの曲線を作る工程と、（ｄ）少なくとも１つの曲線にそって蛍光画像の蛍光信号強度を決定する工程とを含み、少なくとも１つの曲線は、該境界で終わり、該境界と実質的に直角をなし、該信号強度は血管のかん流を表すものである。
【００１４】
ある例示的な実施形態では、該少なくとも１つのカーブはスプライン係数で決定され得る。例えば、１つ以上の曲線が作られ得、蛍光信号強度は、該定められた境界の１つから実質的に同じ距離を持つ曲線上の点からの信号強度を平均することで決定され得る。
有利に、蛍光画像における血管の側壁の位置は、境界検出アルゴリズム（例：Laplacian-of-Gaussian operator）を用いて決定され得る。
【００１５】
異なる実施形態では、血管を含む組織の時間系列蛍光画像が取得され得る。すると、該定められた区域の特徴的な範囲は、第１の画像における血管の側壁の位置から決定され得、血管の側壁の位置は少なくとも１つの第２の画像において決定され得る。その結果、少なくとも１つの第２の画像において、第１の画像における血管の側壁の位置を見つけるために、第１の画像の特徴的な範囲は第２の画像の血管の側壁の位置に合致され得る。その次に、上記の工程（ｃ）及び（ｄ）は、第２の画像又は複数の第２の画像のために繰り返される。
【００１６】
有利に、全ての点の平均蛍光信号強度は、曲線にそって計算され、血管のかん流の変化は時間系列画像間における平均蛍光信号強度の変化から決定され得る。
【００１７】
本発明のこれら及び他の特徴と利点は、下記の発明の詳細な説明及び付加の図面からより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ICG蛍光を観察するカメラシステムを概略的に示す図である。
【図２】心臓のICG蛍光画像を示しており、図内の長方形は静的ROIを示している。
【図３】ピクセル数（縦軸）を、測定された輝度値（横軸）の関数として表したヒストグラムである。
【図４】図３の連続したヒストグラム・ビンの最小のセットにわたって少なくとも５０％の強度値を含む静的ROI内のピクセル位置を示す図である。
【図５】（上）図２の静的ROIを示す図であり、（下）上の画像のROI内に位置する、より小さい静的ROIを示す図である。
【図６】（上）図４にハイライトされたピクセルの計算された平均輝度の時間依存性を示す図であり、（下）図５の小さい静的ROIにハイライトされたピクセルの計算された平均輝度の時間依存性を示す図である。
【図７】手術前（上）及び手術後（下）の静的ROIのICG蛍光心筋画像を示す図である。
【図８】図７の手術前（上）及び手術後（下）のROI内のピクセルの平均ブラッシュ輝度の、２８秒間の時間経過による変化を示している。
【図９】本発明の方法による分析のための、血管の輪郭の描写を示す図である。
【図１０】図９に描写された部分を示す図であり、血管側壁で終了する線と、長さ方向の終点に位置する法線とを含む。
【図１１】血管側壁と、図１０の長さ方向の終点に位置する、正しい位置付けの垂線とを示す図である。
【図１２】手術前の、図１１の長さ方向の終点をつなぐスプラインと、長さ方向強度プロファイル（左上のコーナ）とを示す図である。
【図１３】手術後の、長さ方向の終点をつなぐスプラインと、長さ方向の強度プロファイル（左上のコーナ）と、強度プロファイルの時間依存性（右上のコーナ）とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、ICG蛍光造影を用いて心筋ブラッシュを無侵襲的に決定する装置を概略的に示している。赤外光源（例えば、ICGの蛍光を励起させるための、ピーク発光の７８０〜８００nmの、１つ以上のダイオードレーザ又はLED）がハウジング１の中に配置される。蛍光信号は、十分な近赤外線の感度を持つCCDカメラ２によって検出される。そのようなカメラは複数のメーカから市販されている（ヒタチ、ハママツなど）。CCDカメラ２はファインダ８を持ち得るが、電子画像プロセッシング及び評価システム１１の一部である外部モニタを介して手術中に画像を見ることもできる。
【００２０】
光線３は、発散ビーム又は走査ビームであり得、ハウジング１から現れ関心範囲４（例えば、心筋組織のブラッシュを測定するべき領域）を照射する。関心範囲は１０ｃｍX１０ｃｍであり得るが、手術の要件、得られる照明強度、及びカメラの感度などによって異なり得る。
【００２１】
フィルタ６は一般的にカメラレンズ７の前に配置され、カメラセンサに励起光が届かないように遮断し、蛍光を通す。フィルタ６は、約８１５ｎｍ以上の波長のみを透過させるNIR長波長パスフィルタであり得、又は好ましくは励起波長域を遮断するために、約８３０〜８４５ｎｍの間のピーク波長を透過させ、１０ｎｍ〜２５ｎｍの半値全幅（FWHM）の透過範囲を持つバンドパス・フィルタであり得る。カメラ２は、関心領域のカラー画像を取得できるように構成されており、蛍光画像とカラー画像のリアルタイムの関連付けを可能とする。
【００２２】
一般的に、手術を行う医師は、関心領域の（Region Of Interest, ROI）内にある範囲の組織が血液によってかん流されているかについて関心を持つ。画像において見える血管は一般的に大きい血管（例えば動脈）を含むが、周辺組織へのかん流を観察するためには、動脈における血流は医師にっとて関心事ではないかもしれない。これらの血管は、心周期の段階によって、画像の中により高い又は低い輝度を持ち得るため、測定された画像輝度に及ぶ血管の影響は、平均輝度を上下に歪めて心筋ブラッシュのグレードを変えられ得る。心筋ブラッシュの正しい値を取得するためには、ブラッシュグレードを計算する前に血管による影響を排除する必要がある。
【００２３】
図２は血管及び心筋組織を表す通常のICG蛍光画像を示しており、長方形によって静的ROIが画像領域内に示されている。ROIは静的であり、これは心臓の鼓動による組織の移動を追跡しないことを意味する。これは計算を単純化すると同時に、本発明による方法で計算された結果は信頼性があり（robust）、組織の動きにほとんど影響されない。
【００２４】
示された静的ROI内で意味のある平均ブラッシュ強度を計算するために、次のようなものを考慮する必要がある。
【００２５】
１．ROI内の選択された生体構造の領域は、主に心筋で構成されるべきであり、ROI内に現れ得、心筋の鼓動とともにROIに出入りし得る血管、クリップなどの影響は最小限に抑えるべきである。
【００２６】
２．測定された心筋ブラッシュ値は、選択された生体構造においてはROIのサイズとは実質的に無関係であるべきである。
【００２７】
図３に示された実施形態によると、図２におけるROIのグレースケール強度値のヒストグラムが生成される。ヒストグラムの横軸はビンに整えられた全域の強度値を表しており（例えば、０〜２５５のピクセル強度を表す８−ビット画像の場合は、２８＝２５６ビン）、縦軸は１つのビンの各強度値のピクセル数を示している。それに比べ、１２−ビット画像のヒストグラムは＜２＞１２＝４０９６個の強度ビンを持つ。
【００２８】
スライディング・ウィンドウWは横座標にわたって適応され、総強度の所定の割合以上を含む連続ヒストグラム・ビンの最小のセットが決定される。説明された例においては、５０％の割合が基準値として選択されているが、異常値を排除し、ブラッシュを確実に評価できれば、他の割合を選択することもできる。図３に示されたヒストグラムに関しては、少なくとも５０％の強度値を含む連続ヒストグラム・ビンの最小のセットが、１２ビンの幅を持つウィンドウW内に位置し、１２０〜１３１の強度値が含まれる。
【００２９】
静的ROIの平均強度は、上記のように決定されたウィンドウ内の値のみを使用して計算される（即ち、あるビンのピクセル数にそのビンの強度を掛け（multiply)、ウィンドウW内の全てのビンにおけるそれらの値を合計する）。
【００３０】
この方法は、強度の異常値（高い値及び低い値の両方）を、ROI内の心筋ブラッシュを表す平均強度の計算から排除する。即ち、ROI内の１２０から１３１の間の強度値だけが、次にくる計算に用いられる。
【００３１】
図４は、（約５０％の強度値を含むことを基準値とする）ウィンドウW内の強度値を持つ静的ROI内のピクセルの位置を示している 。明るい領域は、含まれるピクセルを示す。このように、含まれるピクセルを持つ領域は、連続している必要はない。
【００３２】
図５は、図２の静的ROI（上）、及び上の画像のROI内に位置する、より小さい静的ROIを示す。より小さいROIは、動脈血管をより少なく含んでいる。
【００３３】
図６は、図５における、２８秒の間隔で得られた２つの静的ROIの計算された平均強度を概略的に示している。経過した時間（強度の増加が検出された瞬間から、秒単位）は横座標に示され、静的ROIの平均強度（任意の単位）は縦座標に示されている。２つの曲線は、１〜３％内に一致する。
【００３４】
最高ブラッシュは約１１２［任意単位］であり、０ブラッシュから約最高値まで約６．１分間にわたって測定されたブラッシュ速度の線形近似は約１６．２［任意単位］／秒であり、最高値から約１５〜２０％のブラッシュまで６．１分間にわたって測定されたワッシュアウト速度の線形近似は、約１０．５［任意単位］／秒である。ブラッシュは幾何学級数的に上昇及び減少（ワッシュアウト）するようであるため、上記の線形近似はあくまでも概算として考えられるべきである。図６の曲線の他の特徴的な値（例えば、最大スロープ又は幾何学級数的な立ち上がりと立ち下がり時間を用いる曲線適合）を用いても良い。
【００３５】
この方法によって得られた平均ブラッシュ及びブラッシュ、ワッシュアウト速度は、肉眼で感知するブラッシュ値と一致する。
【００３６】
上記の静的ROIアルゴリズムは、画像追跡に依存しなく、異常値を排除しているためコントラストが低い画像及び高い画像の両方において、動きによるアーチファクトにほとんど影響されない。この方法は、計算が速く、コントラストが低い画像及び高い画像の両方に効果的である。
【００３７】
図７は、心臓手術前後における心臓の写真を示している。上記の本発明の方法で決定された手術前後のブラッシュの比較は、手術によってかん流が改善されているかを評価するために用いられ得る。
【００３８】
信頼できる、意味のある結果を得るためには、ICG投与量、照射レベル、及びカメラ感度の設定を調整し、画像の中の動脈などの領域が最高強度に至った際にカメラの検出機が飽和しないようにする必要がある。それにも関わらずカメラが飽和状態になる場合は、ユーザは、もし検出器が飽和しなかったら計算されたブラッシュ速度及びワッシュアウト速度が実際の速度を正確に表しているかを判断する必要がある。
【００３９】
手術前後に取得された画像データを比較するために、次の２つの方法が提案されている。（１）手術前後のブラッシュ速度及びワッシュアウト速度を比較、（２）手術前後に得られた画像の、血管のピーク強度から最高ブラッシュまでの時間経過を比較。
【００４０】
（１）の方法において、手術前（図７上）及び手術後（図７下）の生体構造の時系列蛍光イメージは、例えばICG染料のボーラスで注射することで取得されている。時系列画像は１つのみ示されている。各画像において、生体構造のほぼ同じ位置にROIが示されている。ブラッシュの平均強度は、図３のヒストグラムを引用する上記本発明の方法によって、時系列の各画像又はそのサブセットから決定され、この方法は動脈などの異常値を排除する。時系列の各画像からの平均ROI強度は最初のフレームのROIにおけるベースライン平均強度を基準に正規化され、システム内に残り得る残留ICGの分を修正する。
【００４１】
図８は、図７の２８秒にわたって撮影された静的ROIの計算された平均強度（強度値の約５０％が、図３のヒストグラムに対応するヒストグラムのウィンドウＷ内に位置する）を概略的に示している。上のグラフは手術前の値を示しており、下のグラフは手術後の値を示している。経過時間（強度の増加が検出された瞬間から、秒単位）は横座標に示され、静的ROIの平均強度（任意の単位）は縦座標に示されている。データを通る破線は、生データを滑らかにした曲線を示している。これは、心周期及び呼吸によって発生する測定のばらつきを隠すために役に立ち、ブラッシュ速度及びワッシュアウト速度を評価するための視覚的ガイドとして用いられる。既述のように、センサが飽和されるとスロープの絶対値を決定することは不可能になるため、センサが飽和することは避けるべきである。
【００４２】
ブラッシュ及びワッシュアウト速度は、平均強度曲線の５％の点と９５％の点をつなぐ直線のスロープで決定される（即ち、ブラッシュの開始時点としては、ベースラインを強度の最高値の５％で超えた時点が用いられ、９５％時点は、強度が最高値の９５％に至った時点が用いられる）。ワッシュアウト速度にも同様な方法が用いられ、ワッシュアウトの終わりにおける５％は最終値を参照して決定され、この値は心筋に残る残留ICGのため、最初値の５％より高くあり得る。５％及び９５％は、ブラッシュが現れる前及び最高強度に至る際に、画像に現れるノイズを排除するための発見的な限度である。
【００４３】
図で示した実施例に説明されているように、直線のスロープが平均速度を表すこと、及び、速度は最小二乗適合を用いて、又は５％及び９５％以外の点を用いても決定できることは、当業者には明らかであろう。
【００４４】
図８に示されているように、手術後のブラッシュ速度は約４３ユニット／秒であり、手術前の１８ユニット／秒に比べ、約１４０％の改善が示されている。同様に、手術後のワッシュアウト速度は約２１ユニット／秒であり、手術前の約１０ユニット／秒に比べて１００％以上の改善を示している。より高いかん流（ブラッシュ）及びワッシュアウト速度はより多くのICG結合血が心筋組織に存在することを示唆しており、組織へのかん流が改善されたことを示いている。
【００４５】
（２）の方法では、かん流は血管（動脈）の最高強度の時点から心筋ブラッシュの最高値の時点まで決定される。例えば、心臓手術では、手術を行う医師は２つのROIを示し、第１のROIは心臓に血液を供給する冠状動脈をカバーし、第２のROIはその動脈から血液を供給される心筋をカバーする。最高心筋ブラッシュは、上記のように（図８）第１のROIのヒストグラムから決定される。血管のピーク強度は、第１ROIの周辺組織より高いピクセル強度を示す領域から有利に決定され得る。例えば、第１領域のグレースケールの強度値ヒストグラムを構築し、横座標を渡ってスライディング・ウインドウＷを適用され、連続ヒストグラムビンの最小セットは、例えば２０％のような所定の割合の最高強度を持つピクセルを含む。心筋組織の場合より低い割合のピクセルが血管の平均強度の計算に含まれることは、結果が画像取得中の側方運動に左右されなくするためにより大きいROIを血管の上に描けるように柔軟性を与える。
【００４６】
第１のROI及び第２のROIは個別である必要はなく、ヒストグラムにおいて血管からの蛍光信号が心筋からの蛍光信号からきれいに分離できればその二つのROIは重なってもよく、同じものでもよいことは当業者には明らかであろう。
【００４７】
手術前の心筋領域では、冠状動脈が最高蛍光強度に至ってから２秒後に最高ブラッシュに至ったことが観察されている。手術後は、冠状動脈が最高蛍光強度に至ってから心筋ブラッシュが最高ブラッシュに至るまで１秒だけかかり得る。この発見は、心筋機能が改善されているという結論に結びつく。
【００４８】
上記のように、画像撮影中に血管は側方運動をし得、例えば冠状動脈のICG造影中に蛍光強度を確実に決定することを難しくする。提案される方法は、血管における関心領域の輪郭を沿い、おおよそ血管の幅を渡る複数（通常３つ）の線を決定することで血管の動きを追跡する方法を提供する。
【００４９】
この方法によると、画像における特徴又はエッジは、２Ｄコンボリューションを用いてLaplacian-of-a-Gaussianカーネルでフィルタをすることで決定される。検出されたエッジは、エッジを少なくとも２ピクセルの幅で輪郭を規定することで、強化（厚く）され得る。オリジナル画像及びエッジ強化された画像の両方が保存される。
【００５０】
図９及び１０を参照すると、オペレータは、例えばコンピュータマウス（図９）を用いて、血管を横切る２つの線を描き、関心血管の区域を定める。すると、システムは前回に決定されたエッジ情報を用いて、血管のエッジとエッジとの間に位置する各線の区域と、血管の区域の中間点（血管の中間点でもある）とを検出し、各線区域に対する法線を構築する（図１０）。その後、システムは２つの法線を、血管の主の長さ軸に整列させる（図１１）。 
【００５１】
次に、システムは関心領域の２つの端部をつなぐ、ほぼ同じ長さの３つの平行線（例えば三次スプライン）の一連を構築する。しかし、より多い又は少ない数の線を用いることもできる。各線は夫々の端部において、夫々の法線と同じスロープを持つ。おおよそ血管の幅を渡る３つの例示的な線は図１２に示されている。ピクセル強度は、血管の長さ軸に沿って各線上の点でサンプルされる。好ましくは、強度は長さ方向に沿った各位置において３つの線を渡って平均され、血管の各位置での平均血管強度を作り出す。図１２の左上コーナに挿入されているように、血管区域の平均強度は約５５であり、血管の長さ方向における位置とは実質的に無関係である。
【００５２】
この処理は、画像時系列の各フレームで繰り返されると同時に、１つのフレーム及びその次のフレームにおける位置が一致することを確実にする。
【００５３】
図１３は、このように処理された画像のシーケンスの最終フレームを示している。図１２同様、図１３の左上コーナの挿入されている内容は、３つの線に沿った平均ピクセル強度を示している。示された区域の蛍光は著しく強くなっており、血管区域の平均強度は  約１７９である。図１３の左上の挿入内容は、全ての処理された時系列の画像のフレームシケーンスの平均強度の変化を示している。血管の“Fill Time（満たす時間）”は、後者のスロープから計算できる（ピクセル強度ｖｓ．時間）。
【００５４】
本発明は様々な改良及び代替形態が可能であるが、具体的な例は図に示されており、ここに詳細に説明されている。しかし、本発明は、開示された形態及び方法に限定されず、ここに付け加えられた特許請求の範囲による意図及び範囲内の全ての改良、同等、代替をカバーすることが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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