(57)【要約】心臓医学画像データで関心のある心筋部位を特定する方法が開示される。この方法は、医学画像データの第１の像（２０４）及び第２の像（２０６）において心筋組織（２００）を特定する工程と、心筋表面（５０２）を構成する工程とを有する。一実施形態で、心筋表面は、複数の楕円形の弧区間（５０２）及び半楕円としてモデル化される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
核医学画像データの第１の心臓長軸像で心筋組織の第１の位置を特定する工程と、
前記第１の位置と前記画像データの第２の像との交差を決定する工程と、
前記第２の像で関心のある心筋部位を発生させるよう前記第１の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる工程と
を有する方法。
【請求項２】
前記第２の像は前記第１の心臓長軸像に略直交する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記第２の像は心臓短軸像である、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記第１の心臓長軸像で心筋組織の第２の位置を特定する工程と、
前記第２の位置と前記第２の像との交差を決定する工程と
を有し、
前記決定された交差を用いる工程は、前記第２の像で前記関心のある心筋部位を発生させるよう前記第２の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる工程を有する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記心筋組織の第１の位置を特定する工程は、
人間が理解することができる形で前記第１の長軸像を表示する工程と、
前記心筋組織の位置を示す人間入力を受け取る工程と
を有する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記画像データの第２の心臓長軸像で心筋の第３の位置を特定する工程と、
前記第３の位置と前記第２の像との交差を決定する工程と
を有し、
前記決定された交差を用いる工程は、前記第２の像で前記関心のある心筋部位を発生させるよう前記第３の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる工程を有する、請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記発生した関心のある心筋部位は形状がおおむね環状である、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記第１の位置を特定する工程は、前記第１の心臓長軸像における複数の位置で心筋組織を特定する工程を有し、
前記交差を決定する工程は、前記特定された複数の位置と前記医学画像データの複数の像との交差を決定する工程を有し、
前記複数の像は前記第１の心臓長軸像に略直交する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記第２の像で心筋表面を発生させる数学モデルを用いる工程を有する請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記数学モデルを用いる工程は、楕円形の弧を発生させる工程を有する、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
心筋の基底部位における心筋表面を発生させる第１の数学モデルと、前記心筋の根尖部における心筋表面を発生させる第２の数学モデルとを用いる工程を有する請求項９記載の方法。
【請求項１２】
前記心筋表面の厚さを増す工程を有する請求項９記載の方法。
【請求項１３】
核医学画像データの第１の像における第１の位置で心筋組織を特定する手段と、
前記第１の位置と前記画像データの第２の像との交差を決定する手段と、
前記第２の像で関心のある心筋部位を発生させるよう前記第１の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる手段と
を有する装置。
【請求項１４】
コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに
人間が理解することができる形で医学画像データの、心筋の部位を含む第１の像を表示する工程と、
前記第１の像における複数の位置で心筋組織を特定する第１の人間入力を受け取る工程と、
前記画像データの第２の複数の像の夫々で前記心筋組織の少なくとも第１の位置を決定するよう、受け取った前記第１の入力を用いる工程と、
関心のある心筋部位を発生させるよう前記決定された位置を用いる工程と
を有する方法を実行させる命令を有するコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記方法は、
人間が理解することができる形で前記画像データの、前記心筋の部位を含む第３の像を表示する工程と、
前記第３の像における複数の位置で心筋組織を特定する第２の人間入力を受け取る工程と、
前記第２の複数の像の夫々で前記心筋組織の少なくとも第２の位置を決定するよう、受け取った前記第２の入力を用いる工程と
を有する、請求項１４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記受け取った第１の入力を用いる工程は、前記第２の複数の像の夫々で前記心筋組織の第３の位置を決定するよう前記受け取った第１の入力を用いる工程を有し、
前記受け取った第２の入力を用いる工程は、前記第２の複数の像の夫々で前記心筋組織の第４の位置を決定するよう前記受け取った第２の入力を用いる工程を有し、
前記決定された位置を用いる工程は、前記第１の位置、前記第２の位置、前記第３の位置及び前記第４の位置と交差する表面を発生させる工程を有する、請求項１５記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記表面は約５ｍｍ以上の厚さを有する、請求項１６記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記第１の像は水平長軸像であり、前記第２の複数の像は短軸像を有し、前記第３の像は垂直長軸像である、請求項１５記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記第１の像は、前記心筋の中央部位に位置する断面スライスである、請求項１４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記心筋の表示される部位はおおむねＵ字形の形状を有し、前記複数の位置はおおむねＵ字形の経路を定める、請求項１４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２１】
前記心筋は、前記第２の複数の像の少なくとも１つでおおむね楕円形の弧を有する、請求項２０記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２２】
前記複数の人間により特定される位置は、第１及び第２の相隔たった位置を含み、
前記受け取った第１の入力を用いる工程は、前記位置の間を補間する工程を有する、請求項１４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２３】
前記決定された位置を用いる工程は、前記第２の複数の像の夫々で曲面を発生させる工程を有する、請求項１４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２４】
前記曲面を発生させる工程は、複数の弧区間を定める工程を有する、請求項２３記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２５】
前記方法は、左心室軸に対して前記第２の複数の像のうちの１つの位置を決定する工程を有し、
弧区間の数は前記決定された位置の関数である、請求項２４記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２６】
心臓画像データの短軸像における複数の相隔たった位置で心筋組織を特定する工程と、
前記複数の相隔たった位置と交差する心筋表面を自動的に発生させる工程と、
複数の短軸像について前記特定する工程及び前記発生させる工程を繰り返す工程と
を有する方法。
【請求項２７】
前記心臓画像データの第１及び第２の長軸像における複数の位置で心筋組織を特定する、請求項２６記載の方法。
【請求項２８】
前記自動的に発生させる工程は、
長い心室軸に沿った前記短軸像の位置の関数として局所モデルを選択する工程と、
前記心筋表面を発生させるよう前記選択された局所モデルを用いる工程と
を有する、請求項２６記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、医学画像における関心領域（ＲＯＩ）の確定に関し、より具体的には、心臓核医学データにおいて心筋のＲＯＩを特定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
核医学でのＲＯＩの確定は、困難な課題でありうる。核医学画像データは、概して、比較的高いノイズレベルを示す。更に、一般に、画像データは、もしあれば、限定された解剖学的情報を含む。
【０００３】
ＲＯＩ確定技術の１つの重要な用途は、心臓応用での心筋の特定である。心臓核医学で、心臓の近くの体積中の造影剤（imaging  agent）のアクティビティ分布は、通常、１度（すなわち、定常状態で）又は複数の時点で（すなわち、動的機能検査において）測定される。そして、データは、心筋血流（ＭＢＦ）、局所心筋血流（ｒＭＢＦ）、血流制限（flow  reserve）、駆出分画（ejection  fraction）、又は診断若しくは治療に関連する他のパラメータを推定するために使用され得る。これらの及び他のパラメータの定量的評価は、核医学データを解析するための幅広く受け入れられた技術となっている。
【０００４】
しかし、パラメータ推定技術は、通常、更なる処理のための開始点として、画像データにおける心筋のＲＯＩの特定を必要とする。実際には、正確な定量パラメータ評価は、正確且つ再現性のあるＲＯＩ確定に部分的に依存する。結果として、心筋のＲＯＩを特定するための様々な技術が提案されている。
【０００５】
１つの技術では、心筋のＲＯＩの範囲及び境界は、例えば、ＲＯＩの外形をトレースすることによって、又は、さもなればＲＯＩに含まれるボクセルを特定することによって、人間ユーザによって手動で描かれる。残念ながら、手動でのＲＯＩ描写は、難儀且つ時間を要するタスクでありうる。これは、対応するストレス及び休息の研究（stress  and  rest  studies）において心筋のＲＯＩを描くことが必要である場合に特に当てはまる。更に、手動でのＲＯＩ描写は、ユーザに依存する傾向を有しており、非再現性の傾向を示す。
【０００６】
他の傾向として、マルチモダリティシステム（multi-modality  systems）の導入がある。このシステムで、解剖学的情報を与える、例えばＣＴ又はＭＲのようなモダリティは、核スキャナと組み合わされる。解剖学的情報は、やはり、心筋を特定するために使用され得る。しかし、解剖学的情報は、利用可能でなかったり、あるいは、比較的質が悪かったりする。解剖学的なＲＯＩ確定は、また、それ自体の課題の組も提起しうる。
【０００７】
核医学データに作用する更なる他の技術は、Ｎｅｋｏｌｌａ氏等によって１９９８年９月に公開された、Ｅｕｒ  Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．２５、ｎｏ．９、１３１３〜１３２１頁に掲載の「Reproducibility  of  polar  map  generation  and  assessment  of  defect  severity  and  extend  assessment  in  myocardial  perfusion  imaging  using  positron  emission  tomography」（非特許文献１）、加藤氏等によって２００４年１１月に公開された、Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．４５、ｎｏ．１１、１９０８〜１９１６頁に掲載の「Improvement  of  algorithm  for  quantification  regional  myocardial  blood  flow  using  15O-water  with  PET」（非特許文献２）、及びＩｔｔｉ氏等によって２００４年１２月に公開された、Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．４５、ｎｏ．１２、１９８１〜１９８８頁に掲載の「Assessment  of  myocardial  reperfusion  after  myocardial  infarction  using  automatic  3-dimensional  quantification  and  template  matching」（非特許文献３）に開示されている。
【非特許文献１】Ｎｅｋｏｌｌａ氏等、１９９８年９月、Ｅｕｒ  Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．２５、ｎｏ．９、１３１３〜１３２１頁、「Reproducibility  of  polar  map  generation  and  assessment  of  defect  severity  and  extend  assessment  in  myocardial  perfusion  imaging  using  positron  emission  tomography」
【非特許文献２】加藤氏等、２００４年１１月、Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．４５、ｎｏ．１１、１９０８〜１９１６頁、「Improvement  of  algorithm  for  quantification  regional  myocardial  blood  flow  using  15O-water  with  PET」
【非特許文献３】Ｉｔｔｉ氏等、２００４年１２月、Ｊ  Ｎｕｃｌ  Ｍｅｄ、Ｖｏｌ．４５、ｎｏ．１２、１９８１〜１９８８頁、「Assessment  of  myocardial  reperfusion  after  myocardial  infarction  using  automatic  3-dimensional  quantification  and  template  matching」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
それにも関わらず、改善の余地が残っている。例えば、定義することが困難である開始状態より開始するＲＯＩ確定技術は、時々、極めて次善の結果を生じさせることがあり、問題を正すことは、相当のオペレータ介入を必要としうる。このように、核医学データとともに使用するのに極めて適した、比較的使いやすく、正確で、再現性があり、且つ効率的な心筋ＲＯＩ確定が依然として必要とされている。
【０００９】
本願の観点によれば、これらの事項及びその他を扱う。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一観点に従って、方法は、核医学画像データの第１の心臓長軸像で心筋組織の第１の位置を特定する工程と、前記第１の位置と前記画像データの第２の像との交差を決定する工程と、前記第２の像で関心のある心筋部位を発生させるよう前記第１の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる工程とを有する。
【００１１】
本発明の他の観点に従って、装置は、核医学画像データの第１の像における第１の位置で心筋組織を特定する手段と、前記第１の位置と前記画像データの第２の像との交差を決定する手段と、前記第２の像で関心のある心筋部位を発生させるよう前記第１の位置と前記第２の像との前記決定された交差を用いる手段とを有する。
【００１２】
他の観点に従って、コンピュータ読取可能な記憶媒体は、コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに、人間が理解することができる形で医学画像データの第１の像を表示する工程を有する方法を実行させる命令を有する。前記第１の像は、心筋の部位を含む。前記方法は、また、前記第１の像における複数の位置で心筋組織を特定する第１の人間入力を受け取る工程と、前記画像データの第２の複数の像の夫々で前記心筋組織の少なくとも第１の位置を決定するよう、受け取った前記第１の入力を用いる工程と、関心のある心筋部位を発生させるよう前記決定された位置を用いる工程とを有する。
【００１３】
本発明の他の観点に従って、方法は、心臓画像データの短軸像における複数の相隔たった位置で心筋組織を特定する工程と、前記複数の相隔たった位置と交差する心筋表面を自動的に発生させる工程と、複数の短軸像について前記特定する工程及び前記発生させる工程を繰り返す工程とを有する。
【００１４】
本発明の更なる他の観点は、以下の詳細な記載を読んで理解することで当業者には明らかであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置並びに様々なステップ（工程）及びステップの配置をとりうる。図面は、好ましい実施形態を表すためのものに過ぎず、本発明を限定するよう解釈されるべきではない。
【００１６】
図１を参照すると、心筋のＲＯＩの確定方法は、核画像データを得るステップ１００と、データを正しい位置に置くステップ１０２と、第１の心筋組織を特定するステップ１０４と、第２の心筋組織を特定するステップ１０６と、心臓の底面及び頂部の位置を見つけるステップ１０８と、心筋表面を構成するステップ１１０と、その表面を拡大するステップ１１２と、定量的評価を実行するステップ１１４とを有する。
【００１７】
対象を示す核画像データがステップ１００で得られる。データは、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ；single  photon  emission  computed  tomography）スキャナ又は他の適切な装置を用いて収集されるデータから生成され得る。本例の目的のために、核画像データが、心臓の部位を含むＲＯＩを示す体積データを有するとする。画像データは、スキャナ自体、ピクチャアーカイブ又は通信（ＰＡＣＳ；picture  archiving  or  communications）システム、スタンドアローン型コンピュータ、又は他の適切な供給源から得られる点に留意すべきである。
【００１８】
ステップ１０２で、更に図２を参照して、核画像試験からの体積データは、心筋２００の部位を含む標準的な相互に直交する短軸（ＳＡ）の心臓の像２０２、水平方向の長軸（ＨＬＡ）の心臓の像２０４及び垂直方向の長軸（ＶＬＡ）の心臓の像２０６を提供するよう、左心室の長軸に対して方向を合わせられる。短軸像２０２は左心室の長軸に略直交し、一方、水平方向の長軸像２０４及び垂直方向の長軸像２０６は長軸に対して略平行である。方向付けは、適切な市販されている心臓画像化ソフトウェアパッケージを用いて実行され得る。以下の例の目的のために、短軸像２０２がｘ−ｙ平面を定め、ｚは心臓の頂部から底面に向かって増大するとする。他の方向付けは、たとえ標準の短軸像２０２、水平方向の長軸像２０４、及び垂直方向の長軸像２０６がユーザによく知られているという利点を有し且つ心臓の形状と一致するとしても、やはり使用され得る。
【００１９】
ステップ１０４で、図１及び３を参照して、第１の心筋組織の特定が長軸像２０４、２０６のうちの１つを用いて実行される。この特定ステップが人間による入力を有する場合は、方向付けされた像２０２、２０４、２０６の中の１又はそれ以上を表すスライスは、例えば、グラフィック・ユーザインターフェース（ＧＵＩ）を具えるコンピュータのモニタ又はディスプレイに、人間が理解することができる形で表示される。表示されるスライスは中央のスライスである必要はないが、一般に、心筋の中間により近いスライスの方がより良い結果をもたらす。
【００２０】
本例の目的のために、特定は最初に垂直方向の長軸像２０６で実行されるとする。一実施において、ユーザは、心筋組織上で所望の複数の点３０２１、３０２２、３０２３、３０２４，．．．３０２ｎを特定するよう促される。これらの点３０２は、例えば、一連の点３０２の間で線形補間を実行することによって、複数のライン区間３０４によって接続される。より高次の補間が、また、ライン区間３０４を発生させるために使用されても良い。明らかなように、かかる点は、像２０６での心筋２００の形状に対応する、おおむねＵ字形の経路を定める。
【００２１】
ライン区間３０４が心筋組織の中心の近くに位置付けられるように点の数及び場所が選択される場合に、精度は高まる。極端な場合で、点は共に十分に近くにあり、これにより、ユーザは、表示されている像において心臓組織に沿って曲線を有効に描く。
【００２２】
点３０２及びライン区間３０４は、ユーザが必要に応じて点及び／又はライン区間の１又はそれ以上を見直して調整することを可能にするようイタラクティブに表示されても良い。心筋の特定の更なる助けとして、夫々の区間３０４が短軸像２０２と交差するところの点３０６１、３０６２は、短軸像２０２でインタラクティブに表示され得る。
【００２３】
ステップ１０６で、心筋組織は第２の長軸像において特定される。第２の長軸像は、本例の目的のために、水平長軸像２０４であるとする。先と同じく、ユーザは、心筋組織上で所望の複数の点３０８１、３０８２、３０８３、３０８４，３０８５．．．３０２ｎを特定するよう促される。点３０８は複数のライン区間３１０によって接続されている。ライン区間が短軸像と交差するところの点３１２１、３１２２は、短軸像２０２でインタラクティブに表示される。
【００２４】
理想的に、点３０６、３１２は、短軸像２０２において心筋組織に関しておおよそ中心にあって且つ比較的に等しく角度的に間隔を空けられる。このために、ユーザは、１又はそれ以上の更なるスライスにより点３０６、３１２の交差の位置を見て確認し、更に、できるなら異なるスライスの組を用いて、組織特定ステップの一方又は両方を繰り返すという選択肢を提供され得る。
【００２５】
組織特定ステップ１０４、１０６の一方は省略され得る点に留意すべきである。付加的な組織特定ステップが、また、例えば、３又はそれ以上の長軸像を与えることによって、設けられても良い。代替案として、組織特定ステップの１又はそれ以上は、自動で又は半自動で実行されても良い。
【００２６】
ステップ１０８で、心筋組織の特定ステップの結果は、心臓底面３１４及び頂部３１６のおおよその位置を自動的に決定するために使用される。その位置は、また、表示され、ユーザに、望み通りにそれらの位置を確認又は調整する機会が提供される。他の実施で、位置は、ユーザによって手動で特定される。
【００２７】
心筋組織表面は、ステップ１１０で自動的に構成される。ここで図４及び５を参照すると、短軸像２０２におけるスライスはステップ４０２で選択される。以下の議論のために、最初のスライスは底部又はその近くにあるとする。ステップ４０４で、現在のスライスとのライン区間３０４、３１０の交差３０６１、３０６２、３１２１、３１２２が特定される。表面が心筋の中央又はその近くで構成されるように交差及びモデルが選択される場合に、更に正確な結果が得られる。
【００２８】
ステップ４０６で、隣り合った交差が接続される。一実施において、その接続は、ｚ軸の位置の関数として変化する第１の局所モデルを用いて実行される。例えば、表面５０２は、４分の１楕円５０２１、５０２２、５０２３、５０２４の連続によってモデル化され得る。交差点３１２１の位置で、３１２２は、頂部の比較的より近くの位置では比較的信頼性が低くなり（例えば、心筋の全高のおおよそ下１０％）、異なった局所モデルが先端部では使用される。スライスに関するプロシージャは中断され、表面５０２は半楕円としてモデル化される。楕円の（ｘ，ｙ）中心は、これまで構成された表面の重さの中心から選ばれる。半径ｒｘ及びｒｙは、残りの表面へ適切につながるよう選択される。
【００２９】
モデル化技術の１つの利点は、表面の構成が一般に、低アクティビティの領域にそれほど敏感でない点である。他の技術は、単独で又は局所モデル化と共に表面を構成するために使用され得る。例えば、表面は、解剖学的データ等を用いて、様々な交差の間に位置する比較的高いアクティビティの領域を特定することによって構成され得る
ステップ４０８で示されるように、ステップ４０２、４０４及び４０６は、例えば、底面から頂部へと移動して、所望の複数のスライスについて繰り返される。他の順序も考えられる。
【００３０】
心筋表面の構成は、オペレータ介入を伴わずに自動的に実行され得る。表面は、また、構成処理の間に１又はそれ以上の点で表示され得、ユーザに、その結果を見、修正し、且つ／あるいは受け入れる機会を提供することができる。一実施において、完成した表面は、単独で又は解剖学的データと共に登録されて、３次元（３Ｄ）のレンダリング像において表示される。
【００３１】
ここで、図１に戻り、更に図６を参照すると、表面５０２は、ステップ１１２で、心筋のＲＯＩ７０２を発生させるよう拡大される。一実施において、領域は、中心表面に隣接して確定的に付加される。付加される領域の厚さは、心臓の形状（geometry）及び体積データの分解能の関数であるが、測定されるアクティビティからは独立している。約５ミリメートル（ｍｍ）の厚さが適切な値である。表面は、表面の近くに（例えば、中心表面の他の５ｍｍの範囲内で）付加的なボクセル（voxels）を含むよう更に拡張され得る。その値は、所望の値、例えば、データ最大値の約６０％より大きい。他の領域拡張技術がまた使用されても良い。
【００３２】
表面拡張１１２の一部又は全ては、また、表面構成ステップ１１０で同時に実行されても良い。所望の厚さを有する表面５０２は、また、明示的な表面拡張ステップなしで構成され得る。このような実施では、表面構成ステップ１１０の間に構成される表面５０２は、所望の厚さを有するよう、又は、さもなければ、心筋のＲＯＩ７０２の一部又は全てを包含するよう見られる。
【００３３】
心筋のＲＯＩの定量的な又は他の評価は、ステップ１１４で実行される。データは、かん流マップ、ポーラーマップ、又は所望の形式で提示される他の調査情報を生成するために使用され得る。例となる定量的評価は、血流、局所心筋血流、血流制限、及び駆出分画を含む。
【００３４】
ここで図６に戻り、ＲＯＩ確定を実行するシステムは、画像化システム６０２、処理装置６０４、及びユーザインターフェース６０６を有する。上述の議論はＳＰＥＣＴ及びＰＥＴシステムに焦点を当ててきたが、他の適切な画像化システムが使用されても良いことは明らかである。処理装置６０４は、有利に、コンピュータ又はコンピュータ・ワークステーションとして実施される。これに関して、処理装置６０４は、また、画像化システム６０２と関連付けられたオペレータ・コンソール又はワークステーションの機能性の一部又は全てを提供することができる点に留意すべきである。ユーザインターフェース６０６は、有利に、例えば、モニタ若しくはディスプレイ、キーボード及び／又はマウスのような適切な人間入力／出力装置を用いてグラフィック・ユーザインターフェース（ＧＵＩ）として実施される。
【００３５】
上述の技術は、適切なコンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されるコンピュータプログラムで明白に具現されても良い。コンピュータプログラムは、処理装置によって読み出されて実行される場合に、処理装置に、本発明のステップ又は要素を実行するのに必要なステップを実行させる命令を有する。例となる機械読み出し可能なメモリ記憶媒体は、固定ハードドライブ、光ディスク、磁気テープ、例えば読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及びプログラム可能ＲＯＭのような半導体メモリを含むが、それらに限定されない。コンピュータ読取可能なコードを有するメモリは、メモリから直接にコードを実行することによって、又は１つのメモリ記憶装置から他のメモリ記憶装置へコードを複製することによって、又は遠隔実行のためにネットワーク上でコードを伝送することによって、利用される。
【００３６】
本発明は、好ましい実施形態を参照して記載された。変更及び変形は、先の詳細な記述を読んで理解することで当業者により行われ得る。本発明は、添付の特許請求の範囲及びその均等の適用範囲内にある限りこのような変更及び変形を全て包含する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】心筋のＲＯＩを特定する方法を表す。
【図２】心筋の像である。
【図３】心筋のＲＯＩの確定の間の様々な段階での心筋の像である。
【図４】心筋組織の表面を構成するフローを表す。
【図５】第１局所モデルを用いて構成される表面を示す心筋の像である。
【図６】本発明に従うシステムを表す。
【図７】心筋のＲＯＩを示す心筋の像である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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【国際調査報告】
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