(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の神経繊維の経路（Ｐ）を決定するためのデータ処理方法であって、
ａ）神経繊維を含む繊維構造の地図を表す地図データセット（Ａ）を取得するステップと、
ｂ）患者の神経繊維を特定するために適した情報を含む神経指示データセット（ＤＴＩ）を取得するステップと、
ｃ）前記地図データセットを前記神経指示データセット（ＤＴＩ）と照合することにより、適合地図データセット（ＭＡ）を計算するステップと、
ｄ）前記適合地図データセット（ＭＡ）から神経繊維の一般的経路（ＰＧ）を取得するステップと、
ｅ）患者内の前記一般的経路（ＰＧ）の周りに拘束領域（Ｖ）を定義し、該拘束領域（Ｖ）は、前記一般的経路（ＰＧ）の端部が接する少なくとも２つの端面（ＥＳ１，ＥＳ２）を有している、ステップと、
ｆ）複数の前記端面（ＥＳ１，ＥＳ２）の間の神経繊維の経路（Ｐ）を、確率的方法を使用して決定し、該決定された経路（Ｐ）は、完全に前記拘束領域（Ｖ）内に存在する、ステップと、を含むことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２】
前記神経指示データセットは、ＤＴＩ（拡散テンソル画像法）データセットであるか、または、ＣＩＳＳ（定常状態における強め合い干渉法）データセットであることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理方法。
【請求項３】
前記神経繊維の経路を決定するステップは、１つの前記端面（ＥＳ１）上に現在点としてシード点（Ｓ１）を選択するステップと、前記現在点における前記神経指示データセットのデータから、前記現在点から開始して長さ及び方向を有する経路ベクトルを計算するステップと、前記現在点を前記神経繊維の経路上の点として保存するステップと、前記経路ベクトルの終了点を前記現在点として使用するステップと、前記経路ベクトルが別の前記端面（ＥＳ２）上で終了しないかまたは別の前記端面（ＥＳ２）を貫いて延びる場合、前記経路ベクトルを計算するステップに戻る、あるいは、前記経路ベクトルが前記拘束領域（Ｖ）の任意の他の表面を貫いて延びる場合、終了するステップと、を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理方法。
【請求項４】
前記神経繊維の経路を決定するステップは、前記神経指示データセット中にデータが存在する点の点列を選択するステップを含み、前記点列中の点の数は所定の数よりも小さく、前記点列の開始点及び終了点は、前記端面（ＥＳ１、ＥＳ２）上かまたは前記端面の後方に位置し、全ての他の点は、前記拘束領域（Ｖ）内に位置する、ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理方法。
【請求項５】
前記点列中の２つの連続する点の距離は、所定の距離しきい値よりも小さいことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理方法。
【請求項６】
前記ｆ）のステップを繰り返すことにより、複数の経路が決定されることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項７】
決定された経路のそれぞれに得点を割り当てるステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項８】
所定の得点しきい値よりも低い得点を備える全ての経路を廃棄するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載のデータ処理方法。
【請求項９】
前記得点は、前記神経指示データセットに基づいて計算されることを特徴とする請求項７または８に記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
前記得点は、前記神経繊維の既知の特性に関する情報を表す経路特性データセットに基づいて計算されることを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
ｃ）のステップにおける前記適合地図データセットの計算は、前記地図データセット（Ａ）を中間モダリティ地図データセット（Ａ−ＭＲＩ）と照合して中間地図データセット（ＩＡ）を取得するステップと、前記中間モダリティ地図データセット（Ａ−ＭＲＩ）を中間モダリティ患者データセット（Ｐ−ＭＲＩ）と照合して第１変換規則（ｆ１）を取得するステップと、前記中間モダリティ患者データセット（Ｐ−ＭＲＩ）を前記神経指示データセット（ＤＴＩ）と照合して第２変換規則（ｆ２）を取得するステップと、前記第１変換規則（ｆ１）と前記第２変換規則（ｆ２）を使用して、前記中間地図データセット（ＩＡ）を前記神経指示データセット（ＤＴＩ）に適合させるステップと、を含むことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
前記拘束領域（Ｖ）は、前記一般的経路（ＧＰ）を中心とした管状をなすことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項１３】
コンピュータ（２）で実行されたとき、または、コンピュータ（２）にロードされたとき、請求項１から１２のいずれか１項に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム、及び／または、前記プログラムが、特に非一時的な形式で、保存されるプログラムストレージ媒体。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムが実行されるか、または、請求項１３に記載のプログラムがロードされるメモリー（４）を備えたコンピュータ（２）。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータ（２）と、データストレージ（８）及び／または撮像装置（９）から少なくとも地図データセット（Ａ）及び神経指示データセット（ＤＴＩ）を取得するためのインタフェース（４）と、を含んでいる医療診断システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の神経繊維の経路を決定するためのデータ処理方法、コンピュータプログラム、コンピュータ、及び医療診断システムに関する。
【０００２】
多くの医療応用において、神経繊維の位置について知ることは、有利または必要なことである。既知の方法は、例えば、特に神経を検出するための、ＣＩＳＳ（定常状態における強め合い干渉法：constructive interference in steady state）と呼ばれるＭＲＥシーケンスに基づく方法、あるいは、例えばＤＴＩ（拡散テンソル画像法：diffusion tensor imaging）またはＨＡＲＤＩ（高角度分解能拡散画像法：high angular resolution diffusion imaging）のように、拡散方向を得るためにＭＲＩ（磁気共鳴画像法）に基づく技術を使用する方法である。しかしながら、これらの方法は、自動化されていないか、または、細い構造体には適しないかのいずれかである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、患者の神経繊維の経路を、細径の繊維であっても、及び、交差または分岐する繊維の場合でも、決定するためのデータ処理方法、並びに、対応するコンピュータプログラム、コンピュータ、及び医療診断システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の目的は、独立請求項に係る発明によって達成される。有利な実施形態は、従属請求項に記載されている。
【０００５】
本発明に係る、患者の神経繊維の経路を決定する方法は、神経繊維を含む繊維構造の地図（アトラス）を表す地図データセットを取得する第１ステップと、患者の神経繊維を特定するために適した情報を含む神経指示データセットを取得する第２ステップと、を含む。後述するように、この地図は、一般的な神経繊維を含む一般的な繊維構造を表し、一方、神経指示データセットは、特定の患者に関連するとともに、適切な撮像手段（モダリティ）を使用して取得された画像データから決定される。適切な撮像手段は、例えば、拡散テンソル画像法（ＤＴＩ）または定常状態における強め合い干渉法（ＣＩＳＳ）であり、この場合、神経指示データセットは、それぞれＤＴＩデータセットまたはＣＩＳＳデータセットである。但し、結果として生じるデータセットによって患者の神経繊維を特定可能な限り、任意の適切な撮像手段を使用することができる。
【０００６】
この方法の第３ステップは、地図データセットを神経指示データセットと照合（レジストレーション）することによって、適合地図データセットを計算することに関連する。このステップにおいて、地図の一般的な繊維構造が、患者の解剖学的構造に適合される。この照合は、例えば剛体融合または弾性融合のような任意の適切な方法を用いて実行することができる。
【０００７】
この方法の第４ステップは、適合地図データセットから、神経繊維の一般的経路を取得することに関連する。適合地図データセット中の、患者に検出されるべき神経繊維の対応物として、一般的な神経繊維が特定され、次いで、適合地図データセット中の、上記対応物である一般的な神経繊維に対応する一般的経路が、例えば、その一般的経路を単に複製することにより、取得される。地図データセットを神経指示データセットに適合させたため、この一般的経路は、患者中の探索対象の経路に類似している。
【０００８】
ここで、神経繊維、したがって神経繊維の経路は、単に２つの端点を結ぶものである場合もある。しかし、Ｙ字形に分岐する神経繊維の場合、その経路は、３つの端点を有し得る。また、Ｘ字形に交差する神経繊維の場合、その経路は、４つの端点を有し得る。神経繊維の構造に応じて、経路は、４つよりも多数の端点を有する場合もある。決定すべき経路の特性に応じて、地図中の繊維の一部を無視することにより、取得された一般的経路が、地図中の繊維よりも少数の端点を有する場合もある。
【０００９】
この方法の第５ステップは、一般的経路の周囲に拘束領域を定義することに関連する。この拘束領域は、一般的経路の端部が接する少なくとも２つの端面を有する。端面の数は、一般的経路の端点の数に等しい。好ましくは、これらの端面は、一般的経路に直交するものである。ここで、一般的経路は、神経繊維の全体を表すものであってもよく、あるいは、神経繊維の全長の一部のみを表すものであってもよいことに注意されたい。一般的経路、したがって患者中の神経繊維の探索対象の経路が、繊維の一部のみに対応する場合には、この一部のことを、経路または一般的経路という。
【００１０】
この方法の第６ステップは、複数の端面の間の神経繊維の経路を、確率的方法を用いて決定することに関連する。決定された経路は、完全に拘束領域内に存在するものである。神経繊維の経路を決定するための確率的方法は広く知られており、その２つの例について後述する。確率的方法は、確率的繊維追跡アルゴリズムとも呼ばれ、任意の適切な及び／または利用可能な撮像手段及び神経指示データセットに基づくものであってもよい。
【００１１】
本発明は、探索される神経繊維の経路を内部に含む拘束領域を決定するための地図データセットに基づく予備的な区分化の効果と、確率的繊維追跡アルゴリズムとを組合せるものである。これは、繊維追跡アルゴリズムが、地図データセットに基づいて定義される探索範囲に拘束されることを意味する。また、単に地図に基づく方法と比較すれば、本発明では、神経指示データセット中に存在する付加的な情報が考慮されている。さらに、単なる確率的繊維追跡アルゴリズムと比較すれば、本発明は、探索対象の繊維についての事前の知識が使用される。
【００１２】
好ましくは、拘束領域は、一般的経路を中心とする管状の形状を有する。したがって、単純な繊維の場合、拘束領域は、ホース状の外観を有する。拘束領域の端面の形状は、四角形であってもよく、円形、または楕円形であってもよい。拘束領域の断面のサイズ、したがって拘束領域のサイズが全長にわたって一定である場合には、端面のサイズは、好ましくは、神経繊維のサイズに依存するものである。特に、このサイズは、円形の端面を備える領域の場合、直径であってもよく、四角形の端面を備える領域の場合、周長であってもよく、または、楕円形の端面を備える領域の場合、複数の軸のうちの一方の長さ、特に長軸の長さであってもよい。このサイズの好ましい例は、１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍ、５ｍｍ、または、１０ｍｍである。ここで、拘束領域の長さとは、拘束領域の２つの端面の間の一般的経路に沿った距離をいう。拘束領域のサイズは、その長さに沿って変化するものであってもよい。拘束領域のサイズ、または、拘束領域の長さに沿った進路は、例えば長さの区画毎に、地図中に定義することができる。このサイズは、例えば、検出される繊維束の直径に比例するものであってもよい。
【００１３】
任意選択で、この方法は、拘束領域に対する手動入力の補正を表す入力データを取得するステップを含むものであってもよい。この場合、拘束領域は、入力データに従って補正される。この補正は、一般的経路の変位、拘束領域のサイズの変更、拘束領域に対する領域の追加、及び、拘束領域からの領域の除去のうちの少なくとも１つを意味するものであってもよい。この方法によれば、繊維が探索される拘束領域から、例えば骨または他の構造体によって占められる領域などの特定の領域を排除することができる。
【００１４】
地図は、典型的には、複数のオブジェクトの一般モデルからなり、これらのオブジェクトの一般モデルが集合して複雑な構造体を形成しているものである。例えば、大腿骨の地図は、その完全な構造を構成するオブジェクトとして、大腿骨頭、大腿骨頚、大腿骨体、大転子、小転子、及び遠位端を含むものであってもよい。例えば、脳の地図は、その複雑な構造を構成するオブジェクトとして、終脳、小脳、間脳、脳橋、中脳、及び髄質を含むものであってもよい。繊維構造の地図には、複数の繊維の一般的経路が含まれる。この地図は、ＤＴＩ画像データ、ＣＩＳＳデータ、または、任意の他の適切な撮像手段のデータから得ることができる。このような地図の応用の１つは、医療画像の区分化（セグメンテーション）である。この場合、地図が医療画像データに適合され、医療画像データと適合された地図とを比較して、適合された地図のオブジェクトに対して医療画像データの点（ピクセルまたはボクセル）が割り当てられ、それによって、医療画像データが、複数のオブジェクトに区分化される。
【００１５】
医学分野において、撮像法は、人体の解剖学的構造（例えば、軟組織、骨、臓器等）の画像データ（例えば、二次元画像データまたは三次元画像データ）を生成するために使用される。医用撮像法は、有利には装置に基づく撮像法（所謂、医用撮像モダリティ及び／または放射線撮像法）を意味するものとして理解されている。それらは、例えば、コンピュータトモグラフィー（ＣＴ）及びコーンビーム・コンピュータトモグラフィー（ＣＢＣＴ、特に、ボリューメトリックＣＢＣＴ）、Ｘ線トモグラフィー、磁気共鳴トモグラフィー（ＭＲＴまたはＭＲＩ）、従来のＸ線、ソノグラフィー及び／または超音波検査、並びに、陽電子放射トモグラフィーである。分析装置は、例えば、装置に基づく撮像法において、画像データを生成するために使用される。撮像法は、特に医療診断のために使用され、画像データによって描写される画像を生成するために解剖学的身体を分析するものである。
【００１６】
本発明に従う方法は、具体的には、データ処理方法である。このデータ処理方法は、好ましくは、技術的手段、特にコンピュータを使用して実行される。特に、このデータ処理方法は、コンピュータにより、またはコンピュータ上で、実行される。コンピュータは、詳しくは、データを処理するための演算処理装置及び記憶装置、特に、電子的または光学的にデータを処理するための演算処理装置及び記憶装置を含む。本明細書に記載された計算ステップは、特に、コンピュータにより実行される。計算または決定のステップは、特に、データ処理方法の技術的フレームワーク、具体的にはプログラムのフレームワークにおいて、データを決定するステップである。コンピュータは、特に、任意の種類のデータ処理装置であり、特に電子的データ処理装置である。コンピュータは、例えば、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、ノートブック型パーソナルコンピュータ、ネットブック型パーソナルコンピュータ等の、一般的にコンピュータと見なされる装置であってもよい。但し、コンピュータは、例えば携帯電話機または埋め込み型プロセッサ等の、任意のプログラム可能な装置であってもよい。
【００１７】
コンピュータは、特に、複数の「下位コンピュータ」のシステム（ネットワーク）を含むものであってもよい。ここで、各下位コンピュータは、それぞれ独立したコンピュータに相当する。コンピュータという用語は、クラウドコンピュータ、特にクラウドサーバを含む。クラウドコンピュータという用語は、クラウドコンピュータシステムを含む。クラウドコンピュータシステムは、具体的には、少なくとも１つのクラウドコンピュータからなるシステムを含み、特に、サーバファームのように、動作可能に相互接続された複数のクラウドコンピュータを含む。好ましくは、クラウドコンピュータは、ワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）のような広域ネットワークに接続される。このようなクラウドコンピュータは、全てワールドワイドウェブに接続された複数のコンピュータからなるいわゆるクラウド中に存在する。このような基盤構造は、クラウドコンピューティングに使用される。クラウドコンピューティングには、特定のサービスを提供するコンピュータの物理的位置及び構成についてエンドユーザが知る必要のない計算、ソフトウェア、データのアクセス及びストレージサービスが含まれる。特に、「クラウド」という用語は、インターネット（ワールドワイドウェブ）の暗喩として使用される。特に、クラウドは、サービスの１つとして計算の基盤構造を提供する（ＩａａＳ）。クラウドコンピュータは、本発明に係る方法を実行するために使用されるオペレーティングシステム及びデータ処理アプリケーションの一方または両方の仮想ホストとして機能するものであってもよい。好ましくは、クラウドコンピュータは、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（登録商標）によって提供される Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｅ  Ｃｌｏｕｄ（ＥＣ２）である。
【００１８】
コンピュータは、特に、データの入出力及びアナログ−デジタル変換の実行の一方または両方のためのインタフェースを含む。このデータは、特に、物理的特性を表すデータ及び工学的信号から生成されたデータの一方または両方である。工学的信号は、特に、（工学的）検出装置（例えば、マーカー装置を検出するための装置）及び／または（工学的）分析装置（例えば、撮像法を実行する装置）であり、この場合、工学的信号は、特に、電気信号または光信号である。工学的信号は、特に、コンピュータにより受信または出力されたデータを表す。
【００１９】
「データの取得」という表現には、特に、（データ処理方法のフレームワークにおいて）データ処理方法またはプログラムによりデータが決定されることが含まれる。データの決定には、特に、物理量を測定し、その測定値を、特にデジタルデータに変換すること、及び、そのデータをコンピュータにより計算すること、特に、本発明に係る方法によりデータを計算することが含まれる。「データの取得」の意味には、特に、例えば別のプログラム、先行するステップ、またはデータストレージ媒体からのデータが、特にデータ処理方法またはプログラムによる後の処理のために、データ処理方法またはプログラムによって受け取られることまたは引き取られることも含まれる。したがって、「データの取得」は、例えば、データを受け取るために待機すること及びそのデータを受け取ることの一方または両方を意味する場合もある。受け取られるデータは、例えば、インタフェースを介して入力されるものであってもよい。「データの取得」は、データ処理方法またはプログラムが、例えばデータストレージ媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、データベース、ハードディスク等）のようなデータ源から、または（例えば、別のコンピュータまたはネットワークから）インタフェースを介して、データを（能動的に）受け取るまたは取り出すためのステップを実行することを意味する場合もある。
【００２０】
データは、取得ステップの前に別のステップを実行することによって、「利用可能」状態となるものであってもよい。この別のステップにおいて、データは、取得されるために生成される。その代わりに、または、それに加えて、別のステップにおいて、データは、例えばインタフェースを介して、入力される。特に、生成されたデータが、（例えば、コンピュータに）入力されるものであってもよい。（取得ステップに先行する）別のステップにおいて、本発明に係る方法またはプログラムのフレームワークでデータが利用可能となるようにそのデータをデータストレージ媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ、及びハードドライブのいずれか１つまたは複数）に保存する別のステップを実行することにより、データを準備するものであってもよい。したがって、「データの取得」には、取得されるべきデータを取得するようにまたは準備するように、装置に指令することも含まれる。
【００２１】
特に、取得ステップには、侵襲的手順は含まれない。この侵襲的手順は、身体に対する実質的な物理的干渉を意味し、医療の専門家によって実施されることを要するともともに、必要とされる専門的配慮と技能をもって実施された場合でも、健康に対する実質的な危険性を伴うものである。データを取得すること、特にデータを決定することには、特に、外科的処置は含まれておらず、かつ、特に、人間または動物の身体を手術または治療を用いて処置する手順は含まれていない。このことは、特に、データを決定することを目的とするいずれのステップについても同様である。本発明に係る方法によって使用される様々なデータを区別するために、データは、「ＸＹデータ」のように記載され（または、呼ばれ）、このデータを記述するとともに好ましくは「ＸＹ情報」と呼ばれる情報により定義される。
【００２２】
弾性融合変換（例えば、画像融合変換）は、特に、１つのデータセット（例えば、第１画像のような第１データセット）から別のデータセット（例えば、第２画像のような第２データセット）への継ぎ目のない遷移が可能となるように設計される。この変換は、特に、第１及び第２データセット（画像）のうちの一方が変形するように設計され、特に、その変形によって、対応する構造体（特に、対応する画像要素）が、第１及び第２画像のうちの他方における位置と同じ位置に配置されるように設計される。第１及び第２画像のうちの一方から変換された変形（変換）画像は、特に、第１及び第２画像のうちの他方と可能な限り類似しているものである。好ましくは、最適な類似度が生じる変換を見つけるために、（数値的）最適化アルゴリズムが適用される。この類似度は、好ましくは、類似性の尺度（以下では、「類似尺度」ともいう）によって測られる。
【００２３】
最適化アルゴリズムのパラメータは、特に、変形場Ｆのベクトルである。これらのベクトルは、最適な類似度が生じる最適化アルゴリズムによって決定される。したがって、最適な類似度は、最適化アルゴリズムに対する条件、特に拘束条件を表す。ベクトルの後端は、特に、変換される第１及び第２画像のうちの一方のボクセル位置にあり、ベクトルの先端は、変換された画像の対応するボクセル位置にある。好ましくは、例えば２０、１００、１０００、または、１００００等々よりも多数のベクトルが準備される。好ましくは、変換（変形）に対する（他の）複数の拘束条件があり、これは、特に、異常な変換（例えば、全てのボクセルが同じ位置に移動するような変換）を回避するためである。複数の拘束条件には、特に、変換が正則であるという条件が含まれる。この拘束条件は、特に、変形場（特に、ベクトル場）の行列から計算されるヤコビ行列式が、ゼロよりも大きいことを意味する。また、複数の拘束条件には、特に、変換（変形）された画像が自己交差していないという条件、及び、特に、変換（変形）された画像に、ずれ及び／または破れが含まれないという条件が含まれる。また、複数の拘束条件には、特に、画像と同時にかつ同様の方法で構造格子が変換される場合、構造格子が、そのどの位置でも折り重ならないという条件が含まれる。
【００２４】
最適化問題は、特に、反復により解かれる。この反復は、特に、最適化アルゴリズム、特に、一階の最適化アルゴリズムによって実行される。一階の最適化アルゴリズムは、特に、勾配降下アルゴリズムである。最適化アルゴリズムの他の例には、滑降シンプレックスアルゴリズムのような微分を使用しない最適化アルゴリズム、または、広義ニュートン法に基づくアルゴリズムのような高階の微分を使用するアルゴリズムが含まれる。最適化アルゴリズムは、好ましくは、局所的最適化を実行するものである。但し、複数の局所最適解が存在する場合、例えばシミュレーテッド・アニーリングまたは遺伝的アルゴリズムのような大域的アルゴリズムを使用するものであってもよい。線形最適化問題の場合には、例えば単体法を使用することができる。
【００２５】
最適化アルゴリズムの各ステップにおいて、ボクセルは、特に、特定の方向に特定の大きさで、類似度が増大するように移動される。この大きさは、好ましくは、所定の限界値よりも小さく（例えば、画像の直径の１／１０、１／１００、１／１０００よりも小さい）、また、特に、隣接するボクセル間の距離に略等しいかまたは小さいものである。特に、（反復の）ステップ数を増大させることにより、大きな変形を実行することができる。
【００２６】
既定の弾性融合変換は、特に、第１データセット（第１画像）と第２データセット（第２画像）との間の類似度（類似性の尺度、または「類似尺度」とも呼ばれる）を決定するために使用することができる。この目的を達成するため、弾性融合変換と恒等変換との偏差が決定される。偏差の度合いは、例えば、弾性融合変換と恒等変換の行列式の差を決定することによって計算することができる。偏差が大きいほど、類似度は低い。したがって、この偏差の度合いは、類似性の尺度を決定するために使用することができる。
【００２７】
類似性の尺度は、特に、第１データセットと第２データセットとの間の既定の相関に基づいて決定するものであってもよい。
【００２８】
上述したように、神経繊維の経路を決定するための確率的方法には複数の方法がある。本発明において、これらの方法は、経路が存在すべき拘束領域と結び付けられる。次に、確率的方法の２つの例について説明する。
【００２９】
神経繊維の経路を決定するための第１の方法には、１つの端面上に現在点としてシード点を選択するステップ、さらに、現在点における神経指示データセットのデータから、現在点から開始して長さ及び方向を有する経路ベクトルを計算するステップが含まれる。この方法は、さらに、現在点を神経繊維の経路中の点として保存するステップ、経路ベクトルの終了点または先端を現在点として使用するステップを含む。この方法は、経路ベクトルが別の表面上で終了しないかまたは別の表面を貫いて延びる場合、経路ベクトルを計算するステップへ戻り、または、経路ベクトルが拘束領域の任意の他の端面を貫いて延びる場合、停止する。
【００３０】
この第１の方法では、経路は、逐次的に確立される。神経指示データセットは、神経が現在点から延びる方向を示す。例えば、現在点におけるＤＴＩデータセットのテンソルは、繊維、したがって経路の方向を示す。現在点のデータがない場合、現在点におけるデータを計算するために、点を取り囲む１つまたは複数の既存のデータを内挿または外挿するものであってもよい。
【００３１】
典型的な場合、経路指示データセットは、現在点における神経繊維の特定の方向を含まず、むしろ、ビンガム（Bingham）分布のような神経繊維の方向の確率分布を含む。経路ベクトルの方向は、この方向分布に基づいて確率過程的に計算される。好ましくは、経路ベクトルの長さも、経路ベクトルの方向の確率の逆数に比例するといったように、方向分布に基づいて計算される。経路ベクトルの終了点が拘束領域内にある場合、この終了点は、新しい現在点として使用され、この現在点に対して新しい経路ベクトルが計算され、このようにして、経路は、反復的に確立される。経路ベクトルの終了点が、経路のシート点がある端面以外の、拘束領域の端面にある場合、有効な経路が見つかったことになる。経路ベクトルの終了点が拘束領域の外側にあることには、２つの異なる原因があり得る。第１の場合、経路ベクトルは、シード点を含む端面以外の端面を貫いて延びている。この場合、有効な経路が見つかっている。第２の場合、経路ベクトルは、拘束領域の任意の他の表面を貫いて延びている。この場合、経路の一部が拘束領域の外側にあり、経路の決定は停止され、その経路は廃棄される。
【００３２】
神経繊維の経路を決定するための第２の方法には、神経指示データセット中にデータが存在する点の点列を選択するステップが含まれる。点列中の点の数は、所定の数よりも小さい。点列の開始点及び終了点は、端面上か、または端面の後方に位置し、全ての他の点は、拘束領域内に位置する。言い換えれば、拘束領域内にあって拘束領域の２つの端面を接続する任意の一連の点が、確立される。この方法では、神経指示データセット中にデータが存在する点のみが使用される。これは、ＤＴＩデータセットの場合、点に対して拡散テンソルが存在する場合を意味する。加えて、例えば一般的経路の長さに応じて、点の数が限定される。好ましくは、点列中の点の数は、一般的経路の１０ｍｍの長さ毎に、１、２、３、１０、または、２０個に限定される。この方法は、Anthony J. Sherbondy 等著、“ConTrack: Finding the most likely pathways between brain regions using diffusion tractography”, Journal of Vision (2008) 8(9):15, 1-6 に詳細に説明されている。この文献の全体は、参考により本明細書に含まれる。
【００３３】
神経データセット中にデータが存在する点のみを選択する方法を使用する場合、点列の開始点及び終了点の少なくとも１つが、拘束領域の端面上に位置していないことがあり得る。点列の開始点及び／または終了点は、拘束領域の端面の後方に位置している可能性がある。これは、開始点または終了点を、それぞれ点列中の隣接点に接続する線が、拘束領域の端面を貫いて延び、かつ拘束領域の任意の他の表面を貫いて延びていないことを意味する。
【００３４】
第２の方法を使用すると、完全に拘束領域内に存在する任意の経路を確立することができる。神経指示データセットが経路に及ぼす影響は、経路の点が神経指示データセットのサンプル点に対応しなければならないことだけである。しかし、任意選択で、点列中の２つの連続する点の距離が所定の距離しきい値（例えば１ｍｍ、２ｍｍ、または、５ｍｍ）よりも小さいという拘束条件を課すことができる。
【００３５】
神経繊維の経路を決定するための両方の方法において、経路の開始点／シード点または終了点が拘束領域の外側にある場合でも、経路は、完全に拘束領域内にあると見なされることに留意されたい。この場合、経路は、経路が貫いて延びる端面で切断されるものであってもよい。
【００３６】
経路を決定しなければならない神経繊維が２よりも多数の終了点を有する場合、拘束領域は、２よりも多数の端面を有する。この場合、経路は、第１端面を１より多数の第２端面に接続する。端面間の神経繊維の経路を決定するステップにおいて、例えば、経路のランダムな点または、好ましくは、一般的経路中の対応する分岐に近い点に、適切な数の経路の分岐が導入される。特に、分岐は、経路の、一般的経路中の対応する分岐の前の最終点に、導入される。
【００３７】
任意選択で、取得された入力データは、経路の、少なくとも１つの開始／シード点、及び／または、少なくとも１つの終了点を表す。入力データは、点の正確な位置を表すものであってもよく、点が存在する領域、または、点が存在できない領域を表すものであってもよい。
【００３８】
好ましい実施形態において、この方法の第６のステップを繰り返すことにより、複数の経路が決定される。これは、確率的方法を使用して端面間の神経繊維の経路を決定するステップである。この経路を決定するための方法は確率的であるため、拘束領域内に存在する複数の異なる経路が結果として生じる。さらに好ましくは、所定の得点しきい値よりも低い得点を有する全ての経路は、廃棄される。所定の得点しきい値は、例えば、所定のパーセンテージ（例えば、５、１０、１５、２０、または、２５パーセント）、または、所定の経路数（例えば、１００、２００、５００、または、１０００経路）が残るように設定される。決定される経路の数は、１０００００、１００００００、２００００００、５００００００、または、１０００００００であってもよい。好ましくは、経路を決定するために、複数の開始点またはシード点が使用される。さらに好ましくは、開始点／シード点は、端面上もしくはその後方、または、１以上の端面上もしくはその後方に、均等に分配される。例えば、経路の半分は、第１端面から開始して決定され、経路の他の半分は、別の端面から開始して決定される。この実施形態において、それぞれの経路は、繊維束中の１つの繊維の経路を表していると考えられる。これは、繊維束を検出できることを意味する。
【００３９】
一実施形態において、得点は、神経指示データセットに基づいて計算される。神経指示データセットは、神経繊維の経路に関する情報を含んでいるため、特定の経路と神経指示データセット中の対応するデータとの類似度を計算することができる。ＤＴＩデータセットの場合、得点は、経路を構成する点の拡散テンソルに基づいて計算される。神経繊維の経路を決定するための第１の方法では、１つの可能な実施態様は、経路ベクトルが選択された方向を指す確率に基づいて各点の得点を計算することである。この確率は、この点における方向分布に関連する。次いで、経路を構成する点（終了点を除く）の確率の平均から、得点が決定される。
【００４０】
神経繊維の経路を決定するための第２の方法においても、経路が点列中の次の点の方向に続く確率を決定するために、方向分布を使用することができる。第１の方法と同様に、確率は、点列の全ての点（終了点を除く）について平均されて、得点が決定される。
【００４１】
付加的にまたは代替的に、得点は、神経繊維の既知の特性を示す経路特性データセットに基づいて計算される。経路特性データセットは、例えば経路の滑らかさ(smoothness)、方向、または曲率についての仮定のような事前の知識により、どの程度十分に経路を説明し得るかを表す。経路特性データセットは、神経繊維の経路において鋭い方向転換は殆ど生じないこと、一般的経路の方向からの著しい偏向は殆ど生じないこと、または、いくつかの神経繊維は一方向にのみ特有の曲率パターンおよび／または曲線を有すること、を表すものであってもよい。好ましくは、神経指示データセットと経路特性データセットの両方に基づいて（例えば、その２つの得点の平均を取ることによって）、総得点が計算される。
【００４２】
一実施形態において、得点は、対応する経路が正しい経路である確率を表す。この確率は、ｐ（Ｐ|Ｄ）として与えられる。ここで、Ｐは経路を意味し、Ｄは神経指示データセットを意味する。ｐ（Ｐ|Ｄ）は、神経指示データセットＤが与えられた条件下で、Ｐが正しい経路である確率を表す。ベイズ則によれば、ｐ（Ｐ|Ｄ）＝ｐ（Ｄ|Ｐ）×ｐ（Ｐ）である。この式は、得点が、神経指示データセットに依存する成分であるｐ（Ｄ|Ｐ）と、神経指示データセットには依存せず、但し経路特性データセットに依存する成分であるｐ（Ｐ）を有することを示している。
【００４３】
好ましくは、確率ｐ（Ｄ|Ｐ）及びｐ（Ｐ）のそれぞれは、それぞれの経路の各点の部分確率から確率される。特に、ｐ（Ｄ|Ｐ）は、複数の部分確率 ｐｉ（Ｄ|Ｐ）の積であり、ｐ（Ｐ）は、複数の部分確率ｐｉ（Ｐ）の積である。ここで、ｉは、経路Ｐ中の点に対応する添字である。あるいは、部分確率を乗算する代わりに、部分確率の対数の総和を取ることもできる。
【００４４】
適合地図データセットを計算するステップは、特に、両方のデータセットが、照合のために使用できるランドマークのような、対応する基準を含む場合、地図データセットを神経データセットに直接照合することによって実行することができる。しかし、照合のための別の方法には複数のステップが含まれる。
【００４５】
第１ステップにおいて、地図データセットが中間モダリティ地図データセットと照合され、中間地図データセットが取得される。上述したように、地図データセットは、ＤＴＩまたはＣＩＳＳのような適切なモダリティを使用して決定される。地図は、典型的には、例えば身体サンプルのような複数の異なるサンプルオブジェクトから、同じ構造体の複数のサンプルを融合することによって作成される。オブジェクトの一般モデルへの区分化は、神経繊維の経路の場合、典型的には、専門家によって手操作で実施される。中間モダリティは、患者の身体を撮像するために使用されるモダリティである。典型的な中間モダリティは、ＣＴまたはＭＲＩである。したがって、中間モダリティ地図データセットは、地図データセットを準備するために使用されるモダリティとは異なるモダリティに対応するものであるが、地図データセットと同一の（一般的）構造体に関連する。これは、この第１ステップは、患者内照合であることを意味する。
【００４６】
第２ステップにおいて、中間モダリティ地図データセットが中間モダリティ患者データセットと照合され、第１変換規則が取得される。中間モダリティ地図データセットと中間モダリティ患者データセットは、同一の中間モダリティに関連する。したがって、このステップは、患者間照合である。
【００４７】
第３ステップにおいて、中間モダリティ患者データセットが神経指示データセットと照合され、第２変換規則が取得される。このステップにおいて、中間モダリティ患者データセットと神経指示データセットは、両方が一人の特定の患者に関連するものであり、患者内照合において、互いに照合される。中間モダリティ患者データセットと神経指示データセットは、好ましくは、同じ撮像セッションの間に作成される。特に、中間モダリティ患者データと神経指示データセットを作成するための撮像は、断続的に実行される。
【００４８】
第５ステップにおいて、第１及び第２変換規則を使用して、中間地図データセットが神経指示データセットに適合される。この適合地図データセットを計算する方法では、第１変換規則及び第２変換規則を含み。中間地図データセットを神経指示データに照合するために使用される変換規則を取得するために、中間モダリティデータセットが使用される。
【００４９】
ランドマークは、複数の患者の同じ解剖学的身体部位において常に同一であるか、または、高い類似度を備えた再現される、解剖学的身体部位の明確な要素である。典型的なランドマークは、例えば、大腿骨の上顆、または、脊椎骨の横突起及び／または背側突起の先端部である。点（主要点または補助点）は、このようなランドマークを表すことができる。特徴的な身体部位の解剖学的構造体上（特に、表面上）に存在するランドマークは、上記のような構造体を表すことができる。ランドマークは、解剖学的構造体を、全体的に、または、その一点もしくは一部として、表すことができる。ランドマークは、例えば、解剖学的構造体上、特に、突出した構造体上、に存在するものであってもよい。このような解剖学的構造体の例は、腸骨稜の背面である。他のランドマークには、寛骨臼骨縁（例えば、骨縁の中心）によって定まるランドマークが含まれる。別の例では、ランドマークは、寛骨臼の底部または最深部を表し、これは、複数の検出点から導出される。このように、１つのランドマークは、特に、複数の検出点を表すものであってもよい。上述したように、ランドマークは、身体部位の構造的特徴に基づいて定まる解剖学的特徴を表すものであってもよい。加えて、ランドマークは、例えば、寛骨臼に対して動くときの大腿骨の回転中心のように、２つの身体部位の相対運動によって定まる解剖学的特徴を表すものであってもよい。
【００５０】
本発明は、コンピュータ上で実行されるか、または、コンピュータ上にロードされたときに、本明細書に記載された方法のうちの１つ、複数、または全てのステップをコンピュータに実行させるプログラム、及び／または、プログラムが（特に、非一時的な形式で）保存されるプログラムストレージ媒体、及び／または、プログラムが実行されるか、またはそのメモリー内にプログラムがロードされるコンピュータ、及び／または、プログラム（特に、上述したプログラム）、特に、本明細書に記載された方法の任意のまたは全てのステップを実行するために適したコード手段を表す情報を搬送する信号波（特に、デジタル信号波）にも関連する。
【００５１】
本発明のフレームワークにおいて、コンピュータプログラム要素は、ハードウェア及び（ファームウェア、常駐型ソフトウェア、マイクロコード等を含む）ソフトウェアのいずれか一方または両方によって実現される。本発明のフレームワークにおいて、コンピュータプログラム要素は、コンピュータプログラム製品の形をとるものであってもよい。コンピュータプログラム製品は、具体的には、コンピュータが使用可能な、特にコンピュータが読み取り可能なデータストレージ媒体として実現されているものであってもよく、このデータストレージ媒体には、指令実行システム上でまたは指令実行システムと関連して使用するために、このデータストレージ媒体内に具体的に表されている、コンピュータが使用可能な、特にコンピュータが読み取り可能なプログラム指令、「コード」、または「コンピュータプログラム」が含まれる。このような指令実行システムは、コンピュータであってもよい。コンピュータは、本発明に係るコンピュータプログラム要素及びプログラムの一方または両方を実行するための手段を含むデータ処理装置、特に、コンピュータプログラム要素を実行するためのデジタルプロセッサ（中央処理装置：ＣＰＵ）を含み、さらに、任意選択で、コンピュータプログラム要素を実行するために使用されるデータ、及び、コンピュータプログラム要素を実行することによって生成されたデータの一方または両方を保存するための揮発性メモリー（特に、ランダムアクセスメモリー：ＲＡＭ）を含むデータ処理装置である。
【００５２】
本発明のフレームワークにおいて、コンピュータが使用可能な、特にコンピュータが読み取り可能なデータストレージ媒体は、指令実行システム、指令実行装置、または指令実行デバイス上で、または、これらのシステム、装置、デバイスと関連して使用するためのプログラムについて、それを含む、それを保存する、それと通信する、それを伝搬させる、またはそれを輸送することが可能な任意のデータストレージ媒体とすることができる。コンピュータが使用可能な、特にコンピュータが読み取り可能なデータストレージ媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイスであってもよく、もしくは、例えばインターネットのような伝搬媒体であってもよいが、これらに限定されるものではない。コンピュータが使用可能なまたはコンピュータが読み取り可能な媒体は、プログラムが印刷された紙または他の適切な媒体ですらあってもよい。それは、例えば、紙または他の適切な媒体を光学的にスキャンすることによりプログラムを電子的に取り込み、次いで、適切な手段によりコンパイル、インタープリット、または、他の処理をすることが可能であるからである。好ましくは、データストレージ媒体は、不揮発性のデータストレージ媒体である。
【００５３】
本明細書に記載されたコンピュータプログラム製品、並びに、任意のソフトウェア及びハードウェアの一方または両方は、例示的な実施形態において、本発明の機能を実施するための様々な形をとるものである。コンピュータ及びデータ処理装置の一方または両方は、特に、ガイダンス情報を出力するための手段を含むガイダンス情報装置を含むものであってもよい。ガイダンス情報は、例えば、視覚的指示手段（例えば、モニター及びランプの一方または両方）による視覚的な方法、聴覚的指示手段（例えば、スピーカー及びデジタル音声出力装置の一方または両方）による聴覚的な方法、及び、触覚的指示手段（例えば、機器に組み込まれた振動要素）による触覚的な方法のいずれか１つまたは複数により、ユーザに対して出力されるものであってもよい。
【００５４】
本発明は、さらに、上述したコンピュータと、少なくとも地図データセット及び神経指示データセットを取得するためのインタフェースとを含む医療診断システムにも関連する。医療診断システムは、インタフェースを介して、データセットを含むデータストレージ媒体、または、データセットを生成する医用撮像装置に接続することができる。医療診断システムは、１以上の撮像装置、または、少なくとも１つのデータストレージ媒体と少なくとも１つの撮像装置に接続するものであってもよい。１つまたは複数のデータストレージ媒体、及び／または、撮像装置は、医療診断システムの一部であってもよい。
【００５５】
複数の実施形態、例、方法、または選択肢のうちの１つまたは複数を組み合わせて、新規の実施形態、例、方法、または選択肢を構成することは、技術的に実行可能である限り、本発明の範囲に含まれる。
【００５６】
本発明の詳細は、以下の添付図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】図１は、医療診断システムを示す図である。
【図２】図２は、地図のＤＴＩへの適合を示す図である。
【図３】図３は、一般的繊維の周りの拘束領域を示す図である。
【図４】図４は、交差する繊維のＤＴＩテンソルを示す図である。
【図５】図５は、拘束領域内のＤＴＩテンソルを示す図である。
【図６】図６は、拘束領域を通る経路を決定するための第１の方法を示す図である。
【図７】図７は、拘束領域を通る経路を決定するための第２の方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５８】
図１に、患者の神経繊維の経路を決定するためのデータ処理方法を実行する医療診断システム１を示す。医療診断システム１は、コンピュータ２を含み、コンピュータ２は、入力装置（例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン）６及び出力装置（例えば、モニターまたは任意の他の表示デバイス）７に接続されている。コンピュータ２は、さらに、ストレージ装置８及びＭＲＩ撮像装置９に接続されている。コンピュータ２は、中央処理装置３、インタフェース４、及びメモリー５を含む。コンピュータ２は、ストレージ装置８及びＭＲＩ撮像装置９にインタフェース４を介して接続される。中央処理装置３は、ＭＲＩ撮像装置９及び／またはストレージ装置８から取得されたデータを使用して、本明細書に記載された方法を実行する。この方法を実行するためのプログラムは、メモリー５に保存される。さらに、ＭＲＩ撮像装置９及び／またはストレージ装置８から取得されたデータをメモリー５に保存することも、任意に選択できる。
【００５９】
コンピュータは、まず、神経繊維を含む繊維構造の地図を表す地図データセットと、拡散テンソル画像（ＤＴＩ）データセットとを取得する。ＤＴＩデータセットは、患者の神経繊維を特定するために適した情報を含む神経指示データセットの一例である。次いで、中央処理装置３は、地図データセットをＤＴＩデータセットと照合することにより、適合地図データセットを計算する。この詳細は、図２に示されている。図２の上段左側には、地図データセットＡが示されている。この実施形態における例では、地図データセットＡは、神経繊維の経路がＹ字型である分岐構造を有する１つの神経繊維のみを表している。
【００６０】
コンピュータ２は、中間モダリティ地図データセット及び中間モダリティ患者データセットも取得する。本実施形態において、中間モダリティは、ＭＲＩである。中間モダリティ地図データセットは、図２にＡ−ＭＲＩとして示されており、地図データセットＡと同じ（一般的）構造体または身体に対応するＭＲＩデータを表す。中間モダリティ患者データセットは、図２にＰ−ＭＲＩとして示されており、ＤＴＩデータセットと同じ患者に関連する。
【００６１】
第１ステップにおいて、地図データセットＡがＭＲＩ地図データセットＡ−ＭＲＩと照合され、中間地図データセットＩＡが取得される。したがって、中間地図データセットＩＡは、ＭＲＩ地図データセットＡ−ＭＲＩに揃えられている。あるいは、地図データセットは、ＭＲＩ地図データセットと既に照合されているものであってもよい。
【００６２】
第２ステップにおいて、第１変換規則ｆ１を取得するために、ＭＲＩ地図データセットＡ−ＭＲＩがＭＲＩ患者データセットＰ−ＭＲＩと照合される。第１変換規則ｆ１は、ＭＲＩ地図データセットをＭＲＩ患者データセットに写像するものである。第３ステップにおいて、第２変換規則ｆ２を取得するために、ＭＲＩ患者データセットＰ−ＭＲＩがＤＴＩデータセットと照合される。第２変換規則ｆ２は、ＭＲＩ患者データセットをＤＴＩデータセットに写像するものである。第１変換規則ｆ１と第２変換規則ｆ２とを結合することにより、中間地図データセットＩＡを直接ＤＴＩデータセットに写像することが可能となり、この結果、適合地図データセットＭＡが生成される。言い換えれば、この時点で、地図は、ＤＴＩデータセットによって表される患者の状態に写像される。特に、地図データセットＡは、患者の参照系または座標系に写像される。したがって、適合地図データセットは、患者の繊維構造を近似的に表すものである。
【００６３】
次に、中央処理装置３は、適合地図データセットＭＡから神経繊維の一般的経路ＰＧを取得する。本実施形態では、図３に示す一般的経路ＰＧは、神経繊維の全長の一部のみに対応する。この例では、一般的経路ＰＧは、適合地図データセットＭＡから単に複製される。
【００６４】
次に、中央処理装置３は、患者内の一般的経路ＰＧの周りに拘束領域を定める。図３において、拘束領域には、符号Ｖが付されている。拘束領域Ｖは、一般的経路の端部が接する少なくとも２つの端面を有している。本明細書では、神経繊維が拘束領域Ｖの外部にまで延びている場合、神経繊維の拘束領域Ｖの内部に存在する部分のみが、一般的経路ＰＧとして表されている。
【００６５】
図４には、２つの交差する神経繊維のＤＴＩデータセットの一部が示されている。ＤＴＩの拡散テンソルは、円及び楕円で表現されている。テンソルのこの表現における形状は、例えばビンガム（Bingham）分布のように、テンソルの方向分布を示している。この方向分布は、一般には、三次元のものである。特定の方向に対する方向分布は、神経繊維がその特定の方向に延びる確率を与える。
【００６６】
説明を簡明にすることを目的として、図４には、方向分布が二次元で描かれている。１つの繊維に沿って、テンソルは、典型的には、選好方向を示しており、その結果、方向の確率分布は、明確な最大値を有する。図４の上部に、−π／２とπ／２との間の角度として与えられる方向ｄに対して、神経繊維の特定の方向ｄの確率ｐ（ｄ）をプロットしたグラフが示されている。２つの神経繊維が交差する領域では、テンソルが選好方向を示さないため、テンソルは円で表現されている。確率ｐ（ｄ）は、−π／２からπ／２の範囲の全体にわたって一様に分布する。この領域では、ＤＴＩデータに基づく繊維追跡アルゴリズムは、有効に機能しないと考えられる。
【００６７】
図５は、２つの端面ＥＳ１、ＥＳ２を有する拘束領域Ｖを、ＤＴＩデータセットの一部とともに示す断面図である。特に、ＤＴＩデータセットのうちの１２個のテンソルが示されている。テンソルは、２桁の添字と組合せてＴで示されている。図５に示す例では、添字の最初の数字は、テンソルＴの「行」、２番目の数字は「列」を表す。中央処理装置３は、確率的方法を使用して、端面ＥＳ１と端面ＥＳ２との間の神経繊維の経路を決定する。決定される経路は、完全に拘束領域Ｖ内に存在する。図６及び図７を参照して、神経繊維の経路を決定するための２つの方法を説明する。これらの方法、拘束領域Ｖと図５に示す拡散テンソルに基づいている。
【００６８】
図６を参照して説明する第１の方法は、拘束領域Ｖの端面Ｓ１の開始点Ｓ１から開始される。ＤＴＩデータセットには、この点Ｓ１におけるテンソルが含まれないため、中央処理装置３は、他のテンソルからの内挿を実行し、その結果、内挿テンソルＴ１１が生成される。中央処理装置３は、内挿テンソルＴ１１に対応する方向分布から、ランダムな方向を有する経路ベクトルを計算する。経路ベクトルの長さは、定数であってもよく、または、経路ベクトルの方向の確率の逆数に比例するものであってもよく、または、別の確率分布を使用して計算されるものであってもよい。この例では、点Ｓ１から開始する経路ベクトルの終了点は、テンソルＴ４２の点または位置である。次いで、ＣＰＵ３は、テンソルＴ４２によって表される方向分布に基づいて、テンソルＴ４２の点から開始する新たな経路ベクトルを計算する。この経路ベクトルの終了点は、テンソルＴ３２の点または位置である。
【００６９】
同様に、中央処理装置３は、新たな経路ベクトルを計算する。この新たな経路ベクトルの終了点は、ＤＴＩデータセット中のテンソルの点または位置と一致していない。したがって、中央処理装置３は、ＤＴＩデータセットのこの点を取り囲むテンソルから、テンソルＴ１２を内挿し、新たな経路ベクトルを計算する。この経路ベクトルの終了点は、テンソルＴ１１の点または位置と一致する。次いで、中央処理装置３は、テンソルＴ１１に基づいて、その位置から開始する新たな経路ベクトルを計算する。
【００７０】
この新田な経路ベクトルは、ＤＴＩデータセット中にテンソルが存在しない点で終了するため、中央処理装置３は、新たなテンソルＴ１３を内挿する。次いで、中央処理装置３は、上述したように新たな経路ベクトルを計算する。この新たな経路ベクトルは、拘束領域Ｖの反対側の端面ＥＳ２を貫いて延びている。したがって、中央処理装置は、端面ＥＳ１と端面ＥＳ２との間の有効な経路を見つけたことになる。この経路は、完全に拘束領域Ｖ内に存在しており、点Ｓ１、及びテンソルＴ１１、Ｔ３２、Ｔ１２、Ｔ１１、Ｔ１３の位置、並びに、最後の経路ベクトルが端面Ｓ２と交差する点によって表される。
【００７１】
好ましくは、端面ＥＳ１と端面ＥＳ２との間の神経繊維の複数の経路が決定される。経路ベクトルの方向は、方向分布に基づいて確率的方法を使用して計算されるため、同一の開始点Ｓ１に対する複数の経路は、異なるものとなるであろう。加えて、第１端面ＥＳ１上の複数の開始点を使用することもできる。
【００７２】
神経繊維の経路を決定するための第２の方法を、図７を参照して説明する。この方法は、ＤＴＩデータセット中に拡散テンソルが存在する点の点列を選択するステップを含む。点列の開始点及び終了点は、端面ＥＳ１、ＥＳ２上またはその後方に位置し、全ての他の点は、拘束領域Ｖ内に存在する。
【００７３】
図７から分かるように、ＤＴＩデータセット中には、端面ＥＳ１、ＥＳ２上に存在する点に対するテンソルはない。したがって、中央処理装置３は、端面ＥＳ１及び端面ＥＳ２の後方に位置するテンソルＴＳ及びテンソルＴＥの点または位置を、それぞれ点列の開始点及び終了点として使用する。点は、その点と点列中の隣接点との接続直線が端面を貫いて延び、かつ拘束領域Ｖの他の表面を貫いて延びていない場合、その端面の後方にあると見なされる。
【００７４】
中央処理装置３は、一連のテンソルＴＳ、Ｔ４３、Ｔ３１、Ｔ２１、Ｔ１３、ＴＥの点または位置として、神経繊維の第１経路Ｐ１を決定する。好ましくは、中央処理装置３は、複数の経路を決定するものである。このような経路には、例えば、一連のテンソルＴＳ、Ｔ４３、Ｔ３３、Ｔ２３、Ｔ１３、ＴＥを含む神経繊維の第２経路Ｐ２が含まれる。
【００７５】
好ましくは、特に複数の経路が決定される場合、それぞれの経路には、得点が割り当てられる。好ましくは、得点は、対応する経路が患者の神経繊維の正しい経路である可能性を表すものである。得点は、ＤＴＩデータセットに基づくデータ依存部分と、神経繊維の既知の特性に関する情報を表す経路特性データに基づくデータ独立部分の少なくとも１つを有する。
【００７６】
図６及び図７を参照して説明したように、経路を形成する経路ベクトルの方向は、それぞれの経路ベクトルの開始点におけるテンソルに対応する方向分布に依存する特定の確率を有する。好ましくは、得点のデータ依存部分は、選択された各経路ベクトルの方向の確率の平均として計算される。
【００７７】
これについて、図７に示す経路Ｐ１、Ｐ２を参照して説明する。第１経路Ｐ１は、テンソルＴ４３の点または位置から、テンソルＴ３１の点または位置へ分岐し、一方、第２経路Ｐ２は、Ｔ３３の点または位置へ分岐する。ここで、テンソルＴ４３に対応する方向分布は、図４の上段のグラフに示すものであると仮定する。これは、テンソルＴ４３の点または位置から開始し、テンソルＴ３３の点を指す経路ベクトルの確率は、テンソルＴ３１の点を指す経路ベクトルの確率よりも顕著に大きいことを意味する。他の全ての経路ベクトルが同様に分析される。その結果、経路Ｐ２の得点は、経路Ｐ１の得点よりも高くなる。
【００７８】
神経繊維の既知の特性に関する情報の幾つかを、得点のデータ独立部分に対して使用することができる。例示した実施形態の神経繊維の場合、一般的に右への曲率を有することが知られている。テンソルＴ４３の点または位置から開始して、経路Ｐ２は右へと続き、一方、経路Ｐ１は左へ進行している。この結果、得点のデータ独立部分は、経路Ｐ２の方が経路Ｐ１よりも高くなる。
【００７９】
例示した実施形態における特定の神経繊維の他の既知の特性は、経路の鋭い方向転換は殆ど生じないということである。しかしながら、テンソルＴ４３の点からテンソルＴ３１の点へ分岐する経路Ｐ１は、入射する経路ベクトルに対して大きな方向変化を有しており、それと比較して、テンソルＴ３３の点を指す経路Ｐ２の経路ベクトルの方向変化は、顕著に小さいものである。このような神経繊維の滑らかさの既知の特性に基づいて、経路Ｐ１の得点のデータ独立部分は、経路Ｐ２よりも低くなるものである。
【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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