(57)【要約】  本発明の一目的は評価方法であり、この方法において、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報が取得される。方法において、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジに対する取得された情報が処理され、参照面情報が生成され、隙間の情報が取得され、多値的面形状情報を提供するために隙間の情報が解析され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために多値的面形状情報に基づき隙間の情報の定量的マッピングが実行される。
2019501746.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する物質評価システムであって、前記システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報を取得する手段含み、
前記評価システムは、前記手段からの前記取得された情報をインポートする手段と、前記取得された情報を受信するデータ解析ユニットとを含み、前記データ解析ユニットは、前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理するアルゴリズム手段と、参照面情報を生成する手段と、隙間の情報を取得する手段と、多値的面形状情報を提供するために前記隙間の情報を解析する手段と、前記多値的面形状情報に基づき前記隙間の情報の定量的マッピングを実行する手段とを含み、前記評価システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する前記データ解析ユニットを含むことを特徴とする評価システム。
【請求項２】
前記評価システムは医療評価システムであることを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項３】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項４】
前記システムは、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項５】
前記システムは、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項４に記載の評価システム。
【請求項６】
前記システムは、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項５に記載の評価システム。
【請求項７】
前記システムは、トポロジを定義するためのパラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項８】
前記システムは、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項９】
前記システムは、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１０】
前記システムは、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴を定義する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１１】
前記システムは、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有し得る少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項１２】
物質評価方法であって、前記方法において少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報が取得され、
前記方法において、プロセッサベースのデータ処理において下記の方法ステップ：
‐  前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理され、参照面情報が生成され、隙間の情報が取得され、多値的面形状情報を提供するために前記隙間の情報が解析され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために前記多値的面形状情報に基づき前記隙間の情報の定量的マッピングが実行される
ことが実行されることを特徴とする評価方法。
【請求項１３】
前記評価方法は医療評価方法であることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１４】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１５】
前記方法において、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１６】
前記取得された情報は、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより処理されることを特徴とする請求項１５に記載の評価方法。
【請求項１７】
前記方法において、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１８】
前記方法において、パラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１９】
前記方法において、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項２０】
前記方法において、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の医療評価方法。
【請求項２１】
前記方法において、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴が定義されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項２２】
前記方法において、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有し得る少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物の性質を解析することに関する。詳細には、本発明は、その一部が関節軟骨（ＡＣ）内部に埋め込まれることがある関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）のミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する方法及びコンピュータプログラムに関する。本発明は、対応する撮像方法、撮像システム、及びそのコンポーネントにさらに関する。複雑な多値的面トポロジを特徴づけることの適用は、例えば、ＡＣ変性、ナノ粒子、セルロース繊維、非湿組織などのバイオミメティック面、並びに土地浸食、海底、及び小惑星などのマクロトポロジに広がる。詳細には、提案されるアプローチに基づいてＡＣ変性段階が分類されることができる。
【背景技術】
【０００２】
ＴＳＡＣの面ミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つの評価は、変形性関節症（ＯＡ）に関連した研究及び臨床業務の双方で重要であり、なぜならば、ＴＳＡＣの面トポロジは複雑であり、ＡＣの変性段階に強く依存するからである。こうしたトポロジの評価は、同様に他の疾患、例えば骨粗しょう症を特徴づけることに関連し得る。
【０００３】
ＯＡの現在の評価手法は大部分２Ｄであり（例えば、組織学、すなわち、光学顕微鏡法による組織区分、染色、及び撮像）、これらは主観的であり、これらは正分類率解析に必要な信頼限界を提供しない。組織学などの手法において、ＡＣ（関節軟骨）の病理学的状態は視覚的検査により評価される。これは、ユーザ内及びユーザ間変動性に対するアプローチを行う。病理学関連パラメータ（例えば、アベレージの粗さ）を計算するための定量的な、自動的な、ユーザ独立の手法は、主観的な読み手誘導の偏りに関連した問題を克服することができる。しかしながら、従来の面粗さ尺度は、例えば、臨床的に関連すると知られている複雑な分裂などの多変量３Ｄ面特徴を特徴づけることに失敗している［Pritzkerら、Osteoarthritis  Cartilage、2006年1月、14(1):13-29］。
【０００４】
方法及びアルゴリズムの双方で、面特徴づけを説明する論文、特許、及び標準が存在する［Maerzら、Osteoarthritis  Cartilage、2015年10月5日、pii:  S1063-4584(15)01320-5；  Brillら、Biomed  Opt  Express、2015年6月8日、6(7):2398-411；  Liukkonenら、Ultrasound  Med  Biol.、2013年8月、39(8):1460-8；  国際公開第2009/052562号；  米国特許第8706188号；  米国特許出願公開第2015/0153167号；  米国特許出願公開第2015/0059027号；  米国特許第6739446号；  ISO  25178-2:2012］。定性的及び定量的双方の尺度が使用されるが、一義的な面トポロジを特徴づけることについてのみ有効である。簡潔には、多値的面のための標準が存在せず、現在の標準でさえ、それほどの段階でなく、平面及び曲面に焦点を合わせている［ISO  25178-2:2012］。前述の方法のほとんどは、高い空間分解能で面粗さをマッピングすることができず、むしろ、局所的なトポロジというよりも面全体を説明するいくつかの大局的パラメータを提供する。
【０００５】
先行技術論文［Moussavi-Haramiら、J  Orthop  Res.、2009年、27(4):522-8］は、マンキンスコア（Mankin  scores）（染色されたＡＣ骨区分からの光学画像に基づいた病理学的ＡＣ変性スコア付け）の自動化に基づいてＡＣの特徴づけを説明している。他の論文が、従来の又は標準の工学的粗さパラメータに基づいてＴＳＡＣ完全性の特徴づけを説明している［Maerzら、Osteoarthritis  Cartilage、2015年10月5日、pii:  S1063-4584(15)01320-5；  Brillら、Biomed  Opt  Express、2015年6月8日、6(7):2398-411；  Liukkonenら、Ultrasound  Med  Biol.、2013年8月、39(8):1460-8］。しかしながら、これら方法はすべて、ＴＳＡＣを一義的な面として決定しており、しかしながら、ＴＳＡＣは多義的であり、多値的である。ゆえに、ＡＣ面完全性の評価のための標準粗さパラメータの既存の選択は、ＯＡに典型的なＴＳＡＣの複雑さを捕らえるのに十分記述的でない。
【発明の概要】
【０００６】
本方法及び評価システムは、多値的面形状情報に基づき少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つの決定のための有意な改善を提供する。これは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する物質評価システムにより達成され、システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報を取得する手段を含む。評価システムは、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、参照面情報を生成することにより、隙間の情報を取得することにより、多値的面形状情報を提供するために隙間の情報を解析することにより、及び少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために多値的面形状情報に基づき隙間の情報の定量的マッピングを実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報を処理する処理ユニットを含む。
【０００７】
本発明の焦点はさらに物質評価方法であり、この方法において、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報が取得される。方法において、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報が処理され、参照面情報が生成され、隙間の情報が取得され、多値的面形状情報を提供するために隙間の情報が解析され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために多値的面形状情報に基づき隙間の情報の定量的マッピングが実行される。
【０００８】
本発明は、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化に、参照面情報の生成に、及び多値的面形状情報を提供するための隙間の情報の解析に基づく。本発明は、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために多値的面形状情報に基づく隙間の情報の定量的マッピングにさらに基づくことができる。
【０００９】
本発明の利益は、それが多値的面形状情報に基づき少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つの決定のための有意な改善を提供することである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施例による本方法及びコンピュータプログラムのブロック図を提示する。
【図２】参照面と、ＴＳＡＣ及び参照面間の隙間とを識別するステップを提示する。
【図３】ＴＳＡＣトポロジに関連した定量的パラメータを決定することに必要な幾何学的側面のグラフィカル表現を提示する。
【図４】ＯＡ（変形性関節症）を有する患者からのＡＣについて決定された例示的な定量的マップ（隙間の最大深さ、蛇行様パラメータ、及び深さ方向積分）を提示する。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、ＯＡ（変形性関節症）の診断及び治療に病理学的及び臨床的に関連する、ナノメートル乃至ミリメートルスケールにおける複雑なＴＳＡＣ（関節軟骨の上面）トポロジの客観的及びロバストな尺度を自動的に抽出する方法及びコンピュータプログラムに関する。方法は、標本ボリュームセグメント化、参照面生成、隙間（void）抽出、及び隙間解析を含む。隙間により、参照面とＴＳＡＣとの間に「閉じ込められた（trapped）」ボリュームが参照される。本発明は、客観的なユーザ独立のＯＡ診断及び療法モニタリングを可能にする（主な便益）。
【００１２】
ゆえに、ＯＡの診断及び治療のために、病理学的又は臨床的に関連する特徴に基づくか又は該特徴から導出される客観的及びロバストな３Ｄ尺度を、自動的に、及び任意選択で半自動的に又は手動で抽出する方法の明確な必要がある。技術的に、それは、ＴＳＡＣにおける複雑な多値的トポロジの、非破壊的なユーザ独立の定量化を提供するべきである。それはさらに、既存のゴールドスタンダード、例えば組織学（histology）と比較できる画像を作り出すことを可能にするべきである。
【００１３】
本発明の目的は、複雑な構造を有するＴＳＡＣの面ミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち臨床的に関連する少なくとも１つを決定するための、自動的及び定量的なユーザ独立の方法を提供することである。１つの具体的な狙いは、ＴＳＡＣの臨床的に関連するミリ／マイクロ／ナノトポロジの、自動的及び定量的なユーザ独立の決定のためのコンピュータプログラム及びシステムを提供することである。提示される方法論は、臨床的に最も重要である、Pritzkerらにおける早期ＡＣ変性段階、好ましくはグレード０〜３を区別することができる［Pritzkerら、Osteoarthritis  Cartilage、2006年1月、14(1):13-29］。
【００１４】
下記では、本発明に関連したいくつかの主な用語に対する定義が与えられる。用語「セグメント化（segmentation）」は、関連する境界を認識することにより、或るボリューム内の関心のある埋め込まれたボリュームを抽出するように意図されたアルゴリズムをカバーする。処理は、反復的とすることができる。用語「自動的」は、オペレータ干渉が必要とされないか又は最小限のオペレータ干渉が必要とされる状況をカバーする。それは、オペレータが１つのステップを実行するか又は自動的アルゴリズムを監視するかのいずれかの状況をさらにカバーする。用語「多値的（multivalued）」は、面構造に突出部がある状況を含む（ｚ軸に沿って面は多値的であり、すなわち、それは多くの点を有し、すなわち、それは折り重なっている）。用語「ロバスト」は、隙間の特徴づけが、撮像パラメータ及びアルゴリズムパラメータ並びにオペレータに依存して大きく変化しないことを意味する。例えば、画像強度の１０％未満までの変動は、裂け目（cleft）深さ推定を１０％未満まで変更する。用語「臨床的に関連する」は、方法のアウトプットが臨床的な評価及び／又は診断及び／又は治療に影響することを意味する。用語「臨床的に根拠のある」は、パラメータ（バイオマーカ）が、段階分け又は予後に臨床的に関連すると一般に受け入れられる特徴に基づいて、例えば拡張されたＯＡＲＳＩ格付けスキームから、選択されたことを意味する。用語「信頼限界」は、入力データ、及び／又はアルゴリズムモデル又はパラメータ変更、及び／又は撮像パラメータ又は較正における統計的変動（雑音）に基づいて、推定の不確かさ及び偏りを示す。用語「標準」は、世界中で方法を統一するために使用される結果の分類に合意されることを意味する。
【００１５】
本発明の目的は、複雑な構造を有するＴＳＡＣの面マクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち臨床的に関連する少なくとも１つを決定するための、自動的及び定量的なユーザ独立の方法を提供することである。１つの具体的な狙いは、ＴＳＡＣの臨床的に関連するミリ／マイクロ／ナノトポロジの、自動的及び定量的なユーザ独立の決定のためのコンピュータプログラム及びシステムを提供することである。提示される方法論は、臨床的に最も重要である、Pritzkerらにおける早期ＡＣ変性段階、好ましくはグレード０〜３を区別することができる［Pritzkerら、Osteoarthritis  Cartilage、2006年1月、14(1):13-29］。
【００１６】
下記では、本発明に関連したいくつかの主な用語に対する定義が与えられる。用語「セグメント化」は、関連する境界を認識することにより、或るボリューム内の関心のある埋め込まれたボリュームを抽出するように意図されたアルゴリズムをカバーする。処理は、反復的とすることができる。用語「自動的」は、オペレータ干渉が必要とされないか又は最小限のオペレータ干渉が必要とされる状況をカバーする。それは、オペレータが１つのステップを実行するか又は自動的アルゴリズムを監視するかのいずれかの状況をさらにカバーする。用語「多値的」は、面構造に突出部がある状況を含む（ｚ軸に沿って面は多値的であり、すなわち、それは多くの点を有し、すなわち、それは折り重なっている）。用語「ロバスト」は、隙間の特徴づけが、撮像パラメータ及びアルゴリズムパラメータ並びにオペレータに依存して大きく変化しないことを意味する。例えば、画像強度の１０％未満までの変動は、裂け目深さ推定を１０％未満まで変更する。用語「臨床的に関連する」は、方法のアウトプットが臨床的な評価及び／又は診断及び／又は治療に影響することを意味する。用語「臨床的に根拠のある」は、パラメータ（バイオマーカ）が、段階分け又は予後に臨床的に関連すると一般に受け入れられる特徴に基づいて、例えば拡張されたＯＡＲＳＩ格付けスキームから、選択されたことを意味する。用語「信頼限界」は、入力データ、及び／又はアルゴリズムモデル又はパラメータ変更、及び／又は撮像パラメータ又は較正における統計的変動（雑音）に基づいて、推定の不確かさ及び偏りを示す。用語「標準」は、世界中で方法を統一するために使用される結果の分類に合意されることを意味する。
【００１７】
図１は、一実施例による本特徴付けシステムの基本コンポーネント及び解析ステップの概要を提示する。システム（図１）は、１．データエクスポートモジュールを有する撮像モダリティユニット、例えばμＣＴ、２．撮像ユニットの３Ｄ画像出力を扱うことができるデータインポートモジュール、３．データ解析ユニット及びプログラム（セグメント化、参照面検出、隙間抽出及び隙間解析、定量的マッピング）、４．ポスト解析（post-analysis）ユニット及びプログラム、並びに５．データ記憶の手段を含む。詳細には、データ解析ユニット及びプログラムは、ＴＳＡＣのミリ／マイクロ／ナノトポロジを決定する。上記で説明されたコンポーネントに追加で、コンピュータプログラムは、入力及び出力データの完全性を確保する手段と、異なる標本にわたり及び異なる測定セッションにわたり実行された特徴づけが同一基準であることを確保する手段とを含む。さらに、上記で説明されたコンポーネントに対して、コンピュータプログラムは、提示されたパラメータの信頼限界を計算することと、正しい分類の確率を計算することとを可能にする手段を含むことができる。方法及びコンピュータプログラムは、現在知られているか又は将来のコンピューティング装置、例えば、マイクロコントローラ、ＦＰＧＡアーキテクチャ、ラズベリーパイ及びシングルボードチップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スーパーコンピュータ、分散クラウドコンピューティングシステム、ＡＳＩＣプラットフォームなどで実現できる。
【００１８】
少なくとも２つの媒体（media）の少なくとも１つの境界面（interface）のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する、本発明による評価システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報を取得する手段１０４を含む。システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報を処理する処理ユニット１０６をさらに含む。ＴＳＡＣ（関節軟骨の上面）を説明するために取得された情報として例えば３Ｄデータを処理する主なステップが、図１において破線で囲まれている。
【００１９】
１．標本ボリュームが、当分野に知られる方法を使用して背景からセグメント化され（segmented）、例えば、（i）ボリューメトリックフィルタリング（例えば、平均値、中央値、ガウシアン又はウィナーフィルタ）、好適な方法はガウシアンフィルタリングである［ガウシアンフィルタパラメータは、カーネルサイズ3×3×3乃至11×11×11、好適な5×5×5；シグマ0.65乃至5（ボクセル）、好適な1.2に及ぶことができる］）、（ii）セグメント化（例えば、Ｋ平均法又はＣ平均法による閾値処理（thresholding）［大局的な又はシード投入された（seeded）領域成長］、好適な方法はＣ平均法［Ｃ平均パラメータは指数1〜5、好適な2.2；確率変化収束限界0.1〜0.000001、好適な0.0003に及ぶ］；背景及びセグメント化されたボリュームの最適値は、反復的に発見される；背景について、最初の推測は最小値であり、一方でＲＯＩについて、最初の推測は最大値である；最小標本確率は0.1〜１、好適値は0.6）、（iii）ポストフィルタリング（post-filtering）、及び（iv）スペックル除去（ポストセグメント化（Post  segmentation）フィルタリング及びスペックル除去は、ボリューメトリックメジアンフィルタリング及び領域成長に基づくボリューム反転（volume  flipping）を使用して行うことができ、好適はボリューム反転である；ボリューム反転のパラメータは0〜0.3×ボリュームボクセルカウントに及び、好適な値は0.05×ボリュームボクセルカウント）。
【００２０】
２．簡素な参照面が、例えば、反復的な面生成及び極大に対するドローネ三角分割法を使用して生成される。より詳細には、簡素な参照面が、反復的な面生成及び極大に対するドローネ三角分割法を使用して生成されることは、すなわち、最初、標本面に向かってほぼ直角に外面から近づくときに第１の「標本」ボクセル座標を発見することにより、一義的な（unambiguous）標本面が生成される。参照面が、任意的に配置されたＲＯＩエリアのエッジからシード点を最初選択し、次いで、これらシード点に対する三角形頂点を計算し、次いで、計算された頂点に面を適合し、次いで、一義的な面と三角形方向の（trianglewise）適合された面との間の差を計算することにより、反復的に計算される。最後、最も大きい角度を有する各三角形点がシード点リストに追加され、このプロセスは、次いで、新しい点が発見されなくなるまで繰り返される。
【００２１】
３．隙間が抽出され（例えば、参照面とＴＳＡＣとの間のボリュームに対する簡素領域成長（simple  region  grow）アプローチ）、複雑な多値的面形状情報を提供するために解析される。この解析は、当分野に知られる方法を使用して参照面と標本面との間のボリューム（すなわち、例えば、ＡＣにおけるマクロ／ミリ／マイクロ／ナノスケールのフィブリル化及び分裂により生成される隙間）を決定することにより実行される。より詳細には、隙間は、複雑な面形状を提供するために抽出され、解析される。この解析は、領域成長を使用して参照面と標本面との間のボリュームを決定することにより行われる。実際には、区分的に適合された参照面（piecewise  fitted  reference  surface）と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される、セグメント化されたボリュームに対する領域成長アルゴリズムを適用する（図２）。
【００２２】
４．隙間の定量的マッピング（例えば、図３に定義される蛇行様（tortuosity-like）尺度）が、高い空間分解能で局所的に決定される。これら裂け目は、これらが疾患段階分け及び予後に臨床的に関連する複雑な分裂に潜在的に発達することが知られているため、病理学的に重要である。
【００２３】
図２は、参照面及び隙間が前に説明されたようにセグメント化されたＴＳＡＣから如何にして識別されるかの例を明示する。簡素さのため、３Ｄに適用される手順の原理を明示するために２Ｄ表現が使用される。
・ステップ１：セグメント化されたＴＳＡＣを表す開始点。
・ステップ２：ＴＳＡＣの最も端の境界（extreme  boundaries）を表すデータ点が識別される（黒ドット）。
・ステップ３：最も端の境界の内側でデータ点をつなぐ簡素な参照面が生成される。
・ステップ４：簡素な参照面の極大（上部の２つの黒ドット）が識別される。
・ステップ５：極大が新しい簡素な参照面に含まれ、前の簡素な参照は破棄される。
・簡素な参照面がもはや空間的に修正されなくなるまで、又は各反復の空間的修正が無視できるほどになるまで、ステップ４及び５が繰り返される。
・ステップ６：簡素な参照面（さらに参照面とも呼ばれる）とＴＳＡＣとの間の隙間が、例えば簡素領域成長により、識別される。
【００２４】
参照面を決定するための代替的なアプローチは、例えば、（i）ＴＳＡＣマップ上の高さ情報を従来の又は任意的なローパスフィルタリングすること、又は（ii）ＴＳＡＣを表す点に関数を適合すること（例えば、スプライン、双線形、双三次、及び／又はいずれかの多項式）である。
【００２５】
高い空間分解能で定量的にマッピングできるバイオマーカの例が、下記で簡潔に説明される。
１．隙間の最大深さが、定量的にマッピングできるバイオマーカである。隙間深さは、参照面上の点と、参照点の下方のＴＳＡＣ上の最も離れた点との間の最短距離である。
２．蛇行様パラメータが、隙間の蛇行を説明する。蛇行様パラメータは、参照点の下方の隙間の底部から参照面上の参照点への最短ルートを発見することにより、及びこれを参照点の下方の最大隙間深さで正規化することにより計算される。
３．深さ方向積分（Depth-wise  integral）が、参照面内の点の下方の隙間ボクセルの数量を説明する。
４．複雑な隙間ボリュームが、ＴＳＡＣと参照面との間に「閉じ込められた」隙間ボクセルの和として計算される。
５．簡素な隙間ボリュームが、多義的な（ambiguous）（多値）ＴＳＡＣが一義的なＴＳＡＣに数学的に簡素化されたとき、ＴＳＡＣと参照面との間に「閉じ込められた」隙間ボクセルの和として計算される。
６．複雑な隙間ボリュームと簡素な隙間ボリュームとの比率もまた、定量的にマッピングできるバイオマーカである。
７．局所的厚さが、空間的に変化する変数であり、これは、隙間に適合できる最も大きい球形の直径を説明する。この球形内の全ボクセルが、球形直径の値を捕捉することになる。ゆえに、隙間内のあらゆるボクセルが、０より大きい値を有することになる。ボリューム内のすべての局所的厚さ値は、局所的厚さヒストグラムに最終的にコンバートされる。
８．面比率が、合計ＴＳＡＣエリアと参照面エリアとの比率として計算される。
【００２６】
図３は、ＡＣの複雑な上面の定量的特徴づけのグラフィカル表現を示す。３０１はＴＳＡＣを表し、３０２は参照面であり、３０３は定量的マップであり、これにパラメータ値、例えば、隙間の最大深さ、蛇行様パラメータ、又は深さ方向積分が記録される。この例示的な実施例における参照面３０１は、極大３１０又はＴＳＡＣ３０２を通る。下記で、例示的な定量的マップが説明される。
【００２７】
隙間の最大深さは、例示的な定量的マップであり、３０１と３０２との間に「閉じ込められ」あるいは囲まれたボリュームが隙間３０４である。点３０８ａは、参照面３０２上の参照点３０６の下方の、ＴＳＡＣ３０１の最も深い点を表す。記録された最大深さを表す距離３０９が、最大深さマップが生成されるとき、定量的マップ内に提示される（点３０７）。
【００２８】
蛇行様パラメータマップ３１１は、ＴＳＡＣ３０１上の点３０８ａから参照点３０６への最短ルート３１１を表す。蛇行様パラメータは、距離３１１と距離３０９との比率として定義され、蛇行様パラメータマップが生成されるとき、点３０７として記録され、提示される。
【００２９】
深さ方向積分もまた、例示的な定量的マップであり、参照面３０２に属する点の下方のボクセル３０５のカウントが、定量的マップ３０３上の点３１３として記録され、提示される。
【００３０】
複雑な分裂形式、すなわち、分裂の分割は、ＯＡの段階に対処する重要なパラメータである。分裂の分割は、例えば、下記のように識別できる。ＴＳＡＣ３０１上の分裂の先端３１３ａ、３１３ｂが、参照面３０２上の点の下方に最初識別される。これら先端から参照面上の点への最短経路３１１ｂが次いで識別される。これら経路が基準距離３１２よりも互いにより近いとき、経路の向きが参照面３０２に対して投影から決定される。向き角度が異なる場合、経路は異なる先端に由来していると認識され、分裂分割の既存又は非既存の存在の識別を可能にする。
【００３１】
一実施例によれば、切除された人間のＡＣを撮像するマイクロＣＴマシンにより取得された３Ｄデータが解析される。提案の方法は、異なる撮像設定（加速電圧、電流、捕捉時間、開口、投影数、ビームフィルタリング）により生成されたデータで動作するのに十分ロバストである。これは、マシン較正の必要が減らされることを意味する。このアプローチは、相当な利点を提供する。ＡＣを特徴づけるための既存の方法とは異なり、それは客観的であり、それは２Ｄに制限されず、それは大局的なバルク尺度を単に提供するのでなく、それは、尺度が病理学的知識から導出されないという意味で人工的である尺度を提供するのでなく、あるいは一義的な簡素な面に制限されない。ゆえに、未知の信頼限界なしの遅い主観的な評価に関連した問題が、大部分回避される。さらに、アプローチは、インビトロで又はインビボで取得された画像に適する。ゆえに、それは、１．が国際分類標準に適用され、２．が医師及び医療エンジニアの教育におけるアプローチに使用され、３．が研究、臨床業務、及び薬品開発に使用される確率を広げる。要約すると、上記利点は、本方法及びコンピュータプログラムが既存の方法と比較してＯＡの病理学的評価、診断、及び療法の有意な改善を提供することを意味する。
【００３２】
図４Ａ〜４Ｃは、変形性関節症（ＡＣ）における隙間の最大深さ（Ａ）、蛇行様パラメータ（Ｂ）、及び深さ方向積分の例示的な定量的マップを提示する。ＡＣ標本は、既存のＩＲＢプロトコル下で同意ボランティアにより取得された。切除及び標本準備は、2015年のNieminenら（Osteoarthritis  Cartilage、2015年、23(9):1613-21）において説明されている。これら画像は、μＣＴ（80ｋＶ、150μＡ、1600投影、750ｍｓ捕捉時間、５ｘ平均化）により取得され、再構成が、機器製造業者により提供される商用ソフトウェアを使用して行われた。ｘ、ｙ、及びｚにおける分解能は3.0μｍである。図４Ａにおける高コントラストエリアは高い値を表し、低コントラストエリアは低い値を表す。図４Ａにおける暗い輪郭は、一義的なＴＳＡＣエリアと多義的なＴＳＡＣエリアとの間の例示的なエッジを表す。
【００３３】
下記では、図１〜４を参照することにより本発明による好適な実施例が提示される。本発明による評価システムが、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する。システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報を取得する手段１０４を含む。手段１０４は、例えば、下記の手法のうち１つ以上に基づくことができる：光学顕微鏡法、超音波顕微鏡法、超音波イメージング、光音響イメージング、蛍光顕微鏡法、ラマン顕微鏡法、顕微鏡的（microscopic）フーリエ変換赤外線イメージング（Fourier  transform  infrared  imaging）（ＦＴＩＲ）、紫外線イメージング、干渉顕微鏡法、回折、動的光散乱、及び走査電子顕微鏡法。システムは、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報を処理する処理ユニット１０６を含む。取得された情報は、参照面情報を生成すること、及び隙間の情報を取得することによりさらに処理される。隙間の情報は、多値的面形状情報を提供するために解析される。次いで、上記処理において、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために多値的面形状情報に基づく隙間の情報の定量的マッピングが実行される。本発明による一実施例において、システムは、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される、セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、取得された情報を処理する処理ユニット１０６を含むことができる。処理ユニット１０６は、本発明による実施例の実現が少なくともコンピュータプログラム及び／又は必要なアルゴリズムにより実行できる、少なくとも１つのプロセッサを含むいずれかの種類のコンピュータ又は均等物でよい。
【００３４】
一実施例において、システムは、セグメント化されたボリューム情報及び参照面情報に基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報を処理する処理ユニット１０６を含むことができる。取得された情報は、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより処理できる。さらなる一実施例において、パラメータ値は分裂の分割に基づくことができる。
【００３５】
デカルト座標において境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙについて２値以上のｚ値の決定を可能にする数式に基づき、上記少なくとも１つの境界面の多値的面の粗さトポロジを決定することにより、処理ユニット１１６において取得された情報を処理することがさらに可能である。
【００３６】
本発明による好適な一実施例において、評価システムは医療評価システムである。少なくとも２つの媒体の境界面は、例えば、多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）３０１であり得る。システムは、トポロジを定義するためにパラメータ値の隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面のトポロジの取得された情報を処理する処理ユニット１０６を含むことができる。取得された情報は、組織損傷の情報を取得するために、少なくとも１つのパラメータマップを決定することによりさらに処理できる。さらなる一実施例において、定量的マッピングに基づきＯＡの変性グレードのキー特徴が定義される。
【００３７】
一実施例によれば、定量的マップは、ＡＣ面トポロジに依存する格付けシステムにより定義されるとおりの変性グレードのキー特徴を定義するために使用され、例えば、Pritzkerらの下記で詳述されるＡＣのもの（Osteoarthritis  Cartilage、2006年1月、14(1):13-29、すなわち、OARSI格付け）である。臨床的に関連するグレードは０〜３であり、なぜならば、より進行していないＯＡ（グレード１〜３）は、より進んだＯＡ（グレード４〜６）と比較して、療法の間により良い予後を有することになるからである。下記では、我々は、Pritzkerらにより説明されるＯＡＲＳＩ格付けにおけるグレード０、１、２、及び３を識別するために使用できる画像パラメータを論じる。損傷のない面は、2006年のPritzkerらによれば、定量的マップの１つから、例えば、最大深さの小さい平均値又は最大値（例えば、＜15μｍ）として識別できる。これは、面無損傷のインジケータとしてグレード０及び１を識別することに使用できる。表面的なＡＣレイヤを通してのフィブリル化が、より広い粗さとして、例えば、最大深さのより大きい平均値（例えば、＞15μｍかつ＜200μｍ）として識別できる。これは、グレード２を識別するための平均の特徴として使用できる。垂直の分裂が、例えば、最大深さマップの値（例えば、値＞200μｍ）から識別できる。
【００３８】
一実施例によれば、ＡＣ又は他の物質（material）の多値面の粗さトポロジは、数式を使用して決定できる。例えば、（ｘ、ｙ、及びｚ軸を含む）３Ｄにおける一義的な面（簡素な面）について、デカルト座標において境界面上のあらゆるｚ値についてただ１つの座標（ｘ，ｙ）が存在することができる。ＴＳＡＣが考慮されるとき、これは典型的に多値的面であり、多値的面（多義的な面）上、ＴＳＡＣ上のあらゆる座標（ｘ，ｙ）について、２つ以上のｚ座標が存在することができる。標準粗さパラメータ、二乗平均平方根（root-mean-square）（ＲＭＳ）粗さは、一義的な面（簡素な面）について、下記のとおり決定できる。
【数１】
2019501746.tif 000003
ここで、
【数２】
2019501746.tif 000004
は、面の平均値である（例えば、ISO  25178-2:2012を参照する）。しかしながら、多値的面は多義的である。ゆえに、現在の標準の公式化は適用できず、なぜならば、これらが多義的な面についてのみ定義されているからである。多値的面において、ＴＳＡＣ上のあらゆる点は、
【数３】
2019501746.tif 000005
の関数であり、ここで、ｋは、（ｘ，ｙ）にマッピングされた境界面ｚ座標の数である。ゆえに、多値的面について二乗平均平方根の粗さを決定する１つの方法は、
【数４】
2019501746.tif 000006
であり、ここで、下付き文字ｃは「複雑（complex）」を意味し、下付き文字ｉはＴＳＡＣ上の点の添え字を表す。この公式化の強みは、それが、特徴づけられた面が多値的面であるとき、多値的面の複雑さを考慮に入れることである。しかしながら、それは、面が一義的な面である場合、標準のＲＭＳ粗さを提供する。粗さパラメータは、そのパラメータが（ｘ，ｙ，ｋ（ｘ，ｙ））であるいずれかの既知の関数に基づいて計算できる。例は、標準の式の拡張である。
【００３９】
本発明による一実施例によれば、客観的及び臨床的に関連するＡＣ上面、骨の軟骨の境界面、及び最高到達点（tidemark）の特徴づけが、本発明による他の実施例に関連して上記で説明されたものと同様に３Ｄ撮像データを解析することにより達成される。特徴づけは、完全に自動とすることができる。撮像は、ＡＣの構造に関する情報を取得することができるいずれかの適切な手段１０４により実行できる。例には、光学顕微鏡法、超音波顕微鏡法、超音波イメージング、光音響イメージング、蛍光顕微鏡法、ラマン顕微鏡法、顕微鏡的フーリエ変換赤外線イメージング（ＦＴＩＲ）、紫外線イメージング、干渉顕微鏡法、回折、動的光散乱、及び走査電子顕微鏡法が含まれる。ＡＦＭなどの接触方法もまた可能な方法である。撮像手法は、そのようなものとして、それ自体知られており、軟骨標本に関する情報を取得するために本発明により必要とされるとおり小さいボリュームに向けられることができる。適切な撮像デバイスが市販されており、あるいは将来市販される可能性があり、現在の必要に対してカスタマイズ可能である。
【００４０】
さらなる一実施例によれば、信頼限界の少なくとも１つ及び抽出された定量的マップの正しい分類の確率が、自動的又は半自動的に決定される。この情報は、インビボ又はインビトロ設定の少なくとも１つにおける、臨床的（例えば、病院）及び非臨床的設定（例えば、家庭又は簡素な設定）の少なくとも１つにおける、画像にガイドされた療法、診断、自己診断、遠隔医療（例えば、クラウドドライブサービスを活用する）、予後、疾患進行のフォローアップ、又は療法の間の組織の再生（例えば、ＡＣへの局所的な薬物送達）のうち少なくとも１つに使用される臨床的又は病理学的情報にリンクされることができる。標本は、生体又は非生体起源のものとすることができる。
【００４１】
一実施例によれば、抽出された特徴の少なくとも１つ及び正しい分類の確率が、例えばルックアップテーブルを用いて、既存のＯＡグレードにリンクされる。
【００４２】
さらなる一実施例によれば、方法及びコンピュータプログラムは、技術的な蓄積及び浸食解析に、例えば、ボトムアップエンジニアリングのような３Ｄ印刷及びＡＬＤ処理、浸食研究、すなわち自然又は人工に、例えば、リソグラフィ、地形浸食、及び小惑星の特徴づけに使用される。
【００４３】
一実施例によれば、所望の特徴的な特徴の計算は、標本が撮像ユニットの内部にある間、又は標本が撮像された後、実行される。撮像は反復的に行うこともでき、すなわち、粗い推定を最初取得し、それが時間と共にますます正確になる。
【００４４】
この説明及び関連図面で説明されるように、物質評価システムは、手段１０４からの取得された情報をインポートする手段として、例えば、撮像ユニットの３Ｄ画像出力を扱うことができるデータインポートモジュールと、取得された情報を受信するデータ解析ユニット１０６とを含むことができる。本発明による物質評価システムは、必要な方法ステップを実行するプロセッサベースの手段を含み、例えば、データ解析ユニットは、取得された情報のボリューム情報が取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの取得された情報を処理するアルゴリズム手段と、参照面情報を生成する手段と、隙間の情報を取得する手段と、多値的面形状情報を提供するために隙間の情報を解析する手段と、多値的面形状情報に基づき隙間の情報の定量的マッピングを実行する手段とを含む。
【００４５】
参照面生成の詳細な説明は例示的な実施例であり、参照面生成は他の種類の方法でも実行できる。参照面は、いずれかの関数で説明されるいずれかの面とすることができ、標本面の近くの位置に数値的に適合され、あるいは手動で位置付けられることができる。参照面は、ＴＳＡＣの上又は下に、又はＴＳＡＣに部分的に交差して位置することができる。
【００４６】
発明が添付図面及び明細書を参照して提示されたが、発明はこれらに限定されず、発明は特許請求の範囲により認められた範囲内のバリエーションに従う。
【図１】
2019501746.tif 000007
【図２】
2019501746.tif 000008
【図３】
2019501746.tif 000009
【図４Ａ】
2019501746.tif 000010
【図４Ｂ】
2019501746.tif 000011
【図４Ｃ】
2019501746.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月22日(2017.12.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する物質評価システムであって、前記システムは、少なくとも２つの媒体の簡素及び実質的に複雑な境界面の少なくとも１つの、トポロジの情報を取得する手段含み、
前記評価システムは、前記手段からの前記取得された情報をインポートする手段と、前記取得された情報を受信するデータ解析ユニットとを含み、前記データ解析ユニットは、前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理するアルゴリズム手段と、参照面情報を生成する手段と、隙間の情報を取得する手段と、異なる面形状間で計算方法を変更する必要なく簡素及び複雑な面形状情報の少なくとも１つを提供するために前記隙間の情報を解析する手段と、簡素及び複雑な面形状情報の前記少なくとも１つに基づき前記隙間の情報の定量的マッピングを実行する手段とを含み、前記評価システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する前記データ解析ユニットを含むことを特徴とする評価システム。
【請求項２】
前記評価システムは医療評価システムであることを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項３】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項４】
前記システムは、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項５】
前記システムは、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項４に記載の評価システム。
【請求項６】
前記システムは、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項５に記載の評価システム。
【請求項７】
前記システムは、トポロジを定義するためのパラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項８】
前記システムは、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項９】
前記システムは、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１０】
前記システムは、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴を定義する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１１】
前記システムは、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有し得る少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項１２】
物質評価方法であって、前記方法において少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、少なくとも２つの媒体の簡素及び実質的に複雑な境界面の少なくとも１つの、トポロジの情報が取得され、
前記方法において、プロセッサベースのデータ処理において下記の方法ステップ：
‐  前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理され、参照面情報が生成され、隙間の情報が取得され、異なる面形状間で計算方法を変更する必要なく簡素及び複雑な面形状情報の少なくとも１つを提供するために前記隙間の情報が解析され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定するために簡素及び複雑な面形状情報の前記少なくとも１つに基づき前記隙間の情報の定量的マッピングが実行される
ことが実行されることを特徴とする評価方法。
【請求項１３】
前記評価方法は医療評価方法であることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１４】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１５】
前記方法において、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１６】
前記取得された情報は、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより処理されることを特徴とする請求項１５に記載の評価方法。
【請求項１７】
前記方法において、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１８】
前記方法において、パラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１９】
前記方法において、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項２０】
前記方法において、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の医療評価方法。
【請求項２１】
前記方法において、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴が定義されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項２２】
前記方法において、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有し得る少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【手続補正書】
【提出日】平成30年7月13日(2018.7.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する物質評価システムであって、前記システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報を取得する手段含み、
前記評価システムは、前記手段からの前記取得された情報をインポートする手段と、前記取得された情報を受信するデータ解析ユニットとを含み、前記データ解析ユニットは、前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理するアルゴリズム手段と、参照面情報を生成する手段と、隙間の情報を取得する手段と、複雑な多値的面形状情報を提供するために領域成長アルゴリズムを適用することにより前記隙間の情報を解析する手段と、前記多値的面形状情報に基づき前記隙間の情報の定量的マッピングを実行する手段とを含み、前記評価システムは、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つを決定する前記データ解析ユニットを含み、前記データ解析ユニットは、数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理するように構成されることを特徴とする評価システム。
【請求項２】
前記評価システムは医療評価システムであることを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項３】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項４】
前記システムは、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項５】
前記システムは、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項４に記載の評価システム。
【請求項６】
前記システムは、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項５に記載の評価システム。
【請求項７】
前記システムは、トポロジを定義するためのパラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項８】
前記システムは、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項９】
前記システムは、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１０】
前記システムは、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴を定義する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項２に記載の医療評価システム。
【請求項１１】
前記システムは、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有する少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報を処理する処理ユニットを含むことを特徴とする請求項１に記載の評価システム。
【請求項１２】
物質評価方法であって、前記方法において少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のトポロジの情報が取得され、
前記方法において、データ解析に対して前記取得された情報がインポートされ、前記取得された情報のボリューム情報が前記取得された情報の背景情報からセグメント化されるセグメント化を実行することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理され、参照面情報が生成され、隙間の情報が取得され、複雑な多値的面形状情報を提供するために領域成長アルゴリズムを適用することにより前記隙間の情報が解析され、前記多値的面形状情報に基づき前記隙間の情報の定量的マッピングが実行され、前記方法において、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面のマクロトポロジとミリトポロジとマイクロトポロジとナノトポロジとのうち少なくとも１つが決定され、数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理される
ことを特徴とする評価方法。
【請求項１３】
前記評価方法は医療評価方法であることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１４】
少なくとも２つの媒体の前記境界面は多義的な関節軟骨の上面（ＴＳＡＣ）であることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１５】
前記方法において、前記セグメント化されたボリューム情報と参照面情報とに基づき隙間を抽出することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１６】
前記取得された情報は、隙間の深さに依存するパラメータを使用することにより処理されることを特徴とする請求項１５に記載の評価方法。
【請求項１７】
前記方法において、分裂の分割に基づいてパラメータ値を決定することにより少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項１８】
前記方法において、パラメータ値の前記隙間の最大深さと蛇行様パラメータと深さ方向積分とのうち少なくとも１つが記録される定量的マッピングを実行することにより、組織の上面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項１９】
前記方法において、区分的に適合された参照面と関心のある選択されたボリュームと標本ボクセルとにより制限される前記セグメント化されたボリューム情報に対する領域成長アルゴリズムを適用することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【請求項２０】
前記方法において、組織損傷の情報を取得するために少なくとも１つのパラメータマップを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の医療評価方法。
【請求項２１】
前記方法において、定量的マッピングに基づきＯＡ（変形性関節症）の変性グレードのキー特徴が定義されることを特徴とする請求項１３に記載の医療評価方法。
【請求項２２】
前記方法において、デカルト座標における前記境界面上のあらゆる座標ｘ及びｙが前記トポロジを特徴づける２つ以上のｚ値を有する少なくとも１つの前記境界面を使用することを可能にする数式に基づき前記少なくとも１つの境界面の前記多値的面の粗さトポロジを決定することにより、少なくとも２つの媒体の少なくとも１つの境界面の前記トポロジの前記取得された情報が処理されることを特徴とする請求項１２に記載の評価方法。
【国際調査報告】
2019501746.tif 000013
2019501746.tif 000014
2019501746.tif 000015