(57)【要約】  対象内の脂肪身体組織のタイプを識別する画像処理装置の方法は、前記対象の関心領域のスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを実行し、前記関心領域内の少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別するのに異なる画像処理技術の組み合わせを使用することに基づく。
2019524233.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象内の脂肪身体組織のタイプを識別する画像処理装置において、
少なくとも１つのデータ入力インタフェースと、
少なくとも１つのプロセッサと、
を有し、
前記データ入力インタフェースが、前記対象の関心領域のスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像データを受信し、
前記少なくとも１つのプロセッサが、
少なくとも２つの脂肪組織タイプのスペクトル的に異なる減衰特性に基づいて前記関心領域内の前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行し、
前記少なくとも２つの脂肪組織タイプから少なくとも１つの脂肪組織タイプを識別する、
画像処理装置。
【請求項２】
前記少なくとも１つのデータ処理技術が、前記脂肪組織タイプの１つの異なる血管新生に基づいて少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別するデータ処理技術を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記スペクトルＣＴ撮像データが、造影スペクトルＣＴ撮像データである、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記少なくとも１つのデータ処理技術が、異なるＫ殻結合エネルギによる造影剤の選択的撮像に基づいて少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別するデータ処理技術を含む、請求項１、２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つのデータ処理技術が、前記関心領域内の組織の脂質含量に基づいて少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別するデータ処理技術を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つのデータ処理技術が、前記脂肪組織の炭素／酸素比に基づいて区別するデータ処理技術を含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、減衰の強度に基づいて脂肪組織の少なくとも２つのタイプを区別するデータ処理技術を実行する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、それぞれ異なる変数空間において前記スペクトルＣＴ撮像データを表す前記スペクトルＣＴ撮像データに対する異なるデータ処理技術の組み合わせを実行し、前記異なる変数空間における異なるデータ処理技術の結果が、前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの識別された脂肪組織の定量的尺度を決定する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
脂質含量の数量、
造影剤の数量、
減衰の数量、
の少なくとも２つのデータマップを決定するように前記スペクトルＣＴ撮像データに対するデータ処理技術を実行する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記マップの数量の複数次元空間においてデータ点を配置するように前記データマップ上でクラスタ分析を実行し、
脂肪組織の異なるタイプに対応する前記クラスタ分析に基づいてデータ点の異なるクラスタを識別する、
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の画像処理装置と、前記スペクトルＣＴ撮像データを取得するスペクトルＣＴスキャナとを有する、対象内の脂肪身体組織のタイプを識別するシステム。
【請求項１３】
対象内の脂肪身体組織のタイプを識別する方法において、
前記対象の関心領域のスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像データを受信するステップと、
少なくとも２つの脂肪組織タイプのスペクトル的に異なる減衰特性に基づいて前記関心領域内の前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行するステップと、
前記少なくとも２つの脂肪組織タイプから少なくとも１つの脂肪組織タイプを識別するステップと、
を有する方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置を制御するコンピュータプログラムにおいて、処理ユニットにより実行される場合に請求項１３に記載の方法を実行するコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術範囲は、一般に、脂肪身体組織のタイプを識別することに関し、より具体的には、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンを使用して脂肪身体組織のタイプを識別することに関する。
【背景技術】
【０００２】
肥満は、増えている世界的な健康問題であり、糖尿病、心疾患及びがんを含む多数の慢性疾患の主要な危険因子である。脂肪又は脂質組織は、反対の機能を持つ２つの主要なタイプ、すなわち、脂質の形で余剰エネルギを蓄積する白色脂肪組織（ＷＡＴ）と、脂質及びブドウ糖を燃焼し、非震え熱産生と称されるプロセスにおいて熱を生成する褐色脂肪組織（ＢＡＴ）とに分けられることができる。ＷＡＴは、ブライト（brite、brown-in-white）と称される褐色様脂肪細胞を潜伏させることができる。
【０００３】
近年の研究は、マウスにおいてブライト及び白色脂肪細胞の双方向変換可能性を示した。このアプローチは、エネルギ消費を増加することにより肥満に対抗する見込みのある手段を提供する。ＷＡＴからブライトへの変換が、人間において使用可能になる場合、ヘルスケア及び社会に対する大きな影響を持つことができる。このような場合に、変換を監視する増大された要望が存在し、これは、撮像技術を含む。
【０００４】
陽電子放出断層撮影‐コンピュータ断層撮影（ＰＥＴ／ＣＴ）と称される撮像技術は、ＢＡＴを識別する現在提案されている方法を提供する。この技術は、単一の重畳された画像に結合される、ＰＥＴ及びＣＴ装置の両方から取得された画像を使用する。陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）は、糖ベースの放射性トレーサの摂取に基づいて脂肪組織のタイプを識別するのに使用される。したがって、ＰＥＴ撮像は、代謝プロセスに基づく。例えば特定のタイプの脂肪組織に対するスキャンされた器官の代謝活動を色符号化する形であることができる、結果として生じる「機能画像」は、「解剖学的」ＣＴ画像上に重畳され、脂肪組織の代謝活動及び身体構造の同時撮像を可能にする。しかしながら、このアプローチも、やや複雑であり、２つの撮像プロセスを必要とする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、脂肪身体組織のタイプを識別する、改善され、容易化された方法を提供する要望が存在しうる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、独立請求項の内容により解決され、他の実施例は、従属請求項に組み込まれる。本発明の以下に記載される態様が、対象内の脂肪身体組織のタイプを識別するように構成された画像処理装置、システム及び方法並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読媒体にも適用される。
【０００７】
スペクトルＣＴスキャンを使用して脂肪身体組織のタイプを識別する方法、画像処理装置、システム及びコンピュータプログラムが、提供される。
【０００８】
一態様において、対象内の脂肪身体組織のタイプを識別する方法が、提供される。前記方法は、前記対象の関心領域のスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像データを受信するステップを有する。前記方法は、更に、少なくとも２つの組織タイプのスペクトル的に異なる減衰特性に基づいて前記関心領域内の前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行するステップを有する。前記方法は、更に、前記少なくとも２つの組織タイプから少なくとも１つの脂肪組織タイプを識別するステップを有する。
【０００９】
他の態様において、画像処理装置が、提供される。前記画像処理装置は、対象内の脂肪身体組織のタイプを識別するように構成される。前記装置は、少なくとも１つのデータ入力インタフェース及び少なくとも１つのプロセッサを有する。前記データ入力インタフェースは、前記対象の関心領域のスペクトルコンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像データを受信するように構成される。前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも２つの脂肪組織タイプのスペクトル的に異なる減衰特性に基づいて前記関心領域内の前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行するように構成される。前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも２つの組織タイプから少なくとも１つの脂肪組織タイプを識別するように構成される。
【００１０】
ＣＴスキャンは、医療撮像に対して幅広く使用されている。従来のスタンドアロンＣＴスキャンは、骨構造に対する良好な細部及び軟組織に対する妥当な細部を提供する。例えば、腫瘍のような異常成長が、検出されることができる。しかしながら、これは、脂肪組織のタイプを区別するためには使用されていなかった。
【００１１】
これは、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）又は磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）のような他の形の撮像と比較して、より単純な、より迅速な、かつより安価な技術である。また、これは、生物学的プロセスに関する情報ではなく解剖学的情報を提供する。ＣＴスキャンは、定量分析が、区別された組織タイプに対して実行されることをも可能にする。
【００１２】
これに対して、現在の撮像技術、ＰＥＴ−ＣＴは、感度及び特異度を欠き、大きな放射線被ばく及び放射性トレーサを注入する必要性のために一般集団には幅広く適用可能ではない。また、ＰＥＴ−ＣＴは、体内の前記組織の合計量の小さな割合のみを表す、注入されたトレーサを摂取する代謝的に活性のＢＡＴを検出することができるのみである。代謝的に活性のＢＡＴによるトレーサ摂取は、検査室温、麻酔、及び検査中の前記対象の健康のような様々な因子に対して敏感である。更に、ＰＥＴ−ＣＴ測定は、放射線技師によるＢＡＴ活動のポジティブ又はネガティブ表現のバイナリの視覚的解釈を伴う。この主観的測度は、検査官の系統的な比較を難しくし、関連文献において合意の欠如が存在する。
【００１３】
現在のＣＴ解決法は、スペクトルＣＴ撮像データ及び脂肪組織のタイプのスペクトル的に異なる減衰特性を使用する。例えば、ＢＡＴ／ブライト組織は、特に造影剤が周囲の組織とは異なってＸ線エネルギを強力に吸収する造影ＣＴデータと併せて使用される場合に、異なるＸ線エネルギ（又は波長）において異なってＸ線を減衰する、ＷＡＴ組織より大きな程度の血管新生を持つ。同様に、炭素／酸素（Ｃ／Ｏ）比は、ＢＡＴ／ブライト組織に対して、ＷＡＴ組織に対するものとは異なり、これは、異なるＸ線エネルギにおける減衰特性から決定されることができる。これらのスペクトル特性は、スペクトル処理技術、すなわち異なるＸ線エネルギにおける減衰基づいて区別することに依存し、各スペクトルに依存する特性に対するデータマップ、例えば造影剤マップ、Ｃ／Ｏ比マップ等を生成する技術を使用して引き出されることができる。スペクトルデータ及びスペクトル処理を使用することにより、異なるタイプの脂肪組織は、（ハウンスフィールド単位（ＨＵ）マップの減衰係数のマップのような）非スペクトル減衰情報が使用される場合より明確に区別されることができる。
【００１４】
脂肪組織タイプの区別は、以下に更に記載される、異なる処理技術により生成された異なるマップからのデータ点のクラスタ分析により容易化されうる。
【００１５】
少なくとも１つの脂肪組織タイプの識別は、ＢＡＴ、ブライト及び／又はＷＡＴのような、少なくとも１つの脂肪組織タイプに対応するように前記スペクトル撮像データ内のデータ点を分類することを有してもよい。更に、前記方法は、互いから少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別し、非脂肪軟組織から脂肪組織を区別することができる前記スペクトルＣＴ撮像データに対する前記少なくとも１つのデータ処理技術に基づいて非脂肪軟組織を識別することを有してもよい。
【００１６】
以下のフィーチャは、ここに記載される方法、画像処理装置及びコンピュータプログラムの態様に適用可能である。
【００１７】
少なくとも２つの脂肪組織タイプの区別は、脂肪組織タイプの血管新生に基づいて区別することを有してもよい。ＢＡＴ／ブライト組織は、ＷＡＴ組織より高い血管新生密度を持つ。したがって、組織の相対的な血管分布の決定を可能にする少なくとも１つのデータ処理技術は、ＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライト組織の区別を可能にする。したがって、血管新生の定量的尺度を決定するデータ処理技術が、適用されうる。例えば、血管新生を決定するために造影剤の定量的尺度を決定するデータ処理技術が、適用されてもよい。
【００１８】
前記ＣＴ画像スキャンデータは、造影剤の導入を含むＣＴスキャンから取得されてもよい。このような画像スキャンデータは、前記造影剤が前記組織の血管系により導かれるので、血管新生の定量的尺度が決定されることを可能にする。前記スペクトル（例えば二重エネルギ）データ処理技術は、前記造影剤が他の組織と異なる特定のエネルギ又は波長における放射線を減衰するので、血管新生の定量的尺度を得るのに使用されうる。前記スペクトル（例えば二重エネルギ）データ処理技術は、異なる波長又は周波数においてフィルタ処理される前記画像スキャンデータを処理することを有してもよい。
【００１９】
前記少なくとも２つの脂肪組織タイプの区別は、Ｋ殻結合エネルギによる前記造影剤の選択的な撮像に基づいて区別することを有してもよい。このようなＫエッジ撮像は、スペクトル撮像がスペクトルデータ処理と組み合わせて使用される場合に、血管組織と他の組織との間の明確な区別を提供し、これにより血管新生の定量的尺度が得られることを可能にする。
【００２０】
前記少なくとも２つの脂肪組織タイプの区別は、前記関心領域内の組織の脂質含量に基づいて区別することを有してもよい。これから、脂質又は脂肪組織が、他のタイプの組織、例えば非脂質軟組織から区別されることができる。脂質含量は、スペクトル撮像及び処理により取得及び識別されることができる、スペクトル減衰特性に対する影響を持つ。
【００２１】
前記脂質含量に基づく区別は、前記脂肪組織の炭素／酸素比並びにコンプトン及び光効果比の少なくとも１つを決定することを有してもよく、この両方が、高い脂質含量を持つ組織（すなわち脂肪組織）を示す。したがって、データ処理技術は、前記組織内の炭素及び酸素比並びにコンプトン及び光効果比の少なくとも１つの定量的尺度を決定するのに使用されうる。脂肪組織は、他のタイプの組織と比較して高い炭素及び酸素比並びに高いコンプトン及び光効果比を持ち、これにより脂肪組織が他のタイプの組織から区別されることを可能にする。これらの比は、前記比の一方又は両方のデータマップを生成するように処理されることができる、異なるＸ線エネルギにおける異なるＸ線減衰特性に基づいて決定されることができる。
【００２２】
前記少なくとも２つのタイプの脂肪組織を区別することは、減衰の強度に基づいてもよい。減衰の強度は、非スペクトルベースのデータ処理技術から決定されうる。ＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライトは、互いとは及び非脂肪組織とは異なる強度のＣＴ画像データの減衰を示し、これにより非脂肪組織からの脂肪組織の区別及び脂肪組織タイプの区別を可能にする。減衰の強度は、従来のＨＵマップから決定されうる。
【００２３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記少なくとも２つの脂肪組織タイプのバイオマーカのスペクトル選択減衰に基づいて脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を実行するように構成されてもよい。
【００２４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、減衰の量、脂質含量の量、造影剤の量のような血管新生の量のいずれか１以上を表す変数のデータマップを決定するように前記スペクトルＣＴ撮像データに対してデータ処理技術を実行するように構成されてもよい。
【００２５】
前記少なくとも１つのプロセッサは、それぞれ異なる変数空間において前記スペクトルＣＴ撮像データを表す前記スペクトルＣＴ撮像データに対する異なるデータ処理技術の組み合わせを実行するように構成されてもよく、前記異なる変数空間における前記異なるデータ処理技術の結果は、前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する。異なる変数空間におけるデータ処理技術の組み合わせは、脂肪組織タイプを正しく識別する可能性の増加を可能にする。例えば、以下のデータ処理技術、すなわち（変数空間が血管新生の定量的尺度である）血管新生を決定することに基づくデータ処理技術、（変数空間が酸素及び炭素の比の定量的尺度である）炭素‐酸素比（carbon to oxygen ratio）を決定することに基づくデータ処理技術、並びに（変数空間が減衰の強度の定量的尺度である）減衰の強度に基づくデータ処理技術の２以上の組み合わせが、使用されることができる。
【００２６】
前記区別は、脂肪組織タイプを区別するために前記関心領域において前記ＣＴスキャン画像データに対する以下のデータ処理技術、すなわち、減衰強度ベースのデータ処理、炭素酸素比データ処理及び血管新生の密度を決定するデータ処理の組み合わせを実行することを有してもよい。これらのデータ処理技術は、脂肪組織タイプの正確な区別を可能にする。
【００２７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行されるデータ処理技術により得られる異なるデータマップの組み合わせに基づいて少なくとも１つの脂肪組織タイプを識別するように構成されてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、以下の異なるデータマップ、すなわち、脂質含量の量、造影剤の量、及び減衰の量の少なくとも２つを決定するように前記スペクトルＣＴ撮像データに対するデータ処理技術を実行するように構成されてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、以下の異なるデータマップ、すなわち、脂質含量の量、造影剤の量及び減衰の量を決定するように前記スペクトルＣＴ撮像データに対するデータ処理技術を実行するように構成されてもよい。
【００２８】
前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの識別された脂肪組織タイプの定量的尺度を決定するように構成されてもよい。前記定量的尺度は、前記関心領域内の組織の白色脂肪組織ＷＡＴの割合、前記関心領域内の組織のＢＡＴ／ブライト脂肪組織の割合、前記関心領域内の組織の合計脂肪組織の割合、ＷＡＴに対するＢＡＴ／ブライトの割合、ＢＡＴ／ブライト組織のかん流及び発熱活性、ＢＡＴ／ブライト組織の脂質含量及びＢＡＴ／ブライト組織の発熱状態の少なくとも１つを示してもよい。前記定量的尺度の決定は、各組織タイプに対して識別されたデータ点の数に対する計数動作を有してもよい。
【００２９】
前記識別は、コンピュータ実施データ処理技術により、脂肪組織のタイプ（例えばＷＡＴ又はＢＡＴ／ブライト）を持つ前記ＣＴスキャン画像データのデータ点又は関連付けられたタイプの脂肪組織であるデータ点の確率を関連付けることを有してもよい。前記関連付けに基づいて、前記方法又はプロセッサは、脂肪組織の少なくとも２つのタイプを数値化してもよい。前記関連付けは、前記少なくとも１つのデータ処理技術を使用して区別することにより確立されたデータ点のクラスタに基づいて実行されうる。前記データ点は、画素であってもよく、前記画素は、前記ＣＴスキャン画像データの解像度により決定される。このようなクラスタベースのアプローチは、前記データ処理技術がデータ点を容易に区別することを可能にする。
【００３０】
前記少なくとも２つの脂肪組織タイプの区別は、減衰の強度、炭素酸素比及び血管新生の程度の三次元空間又は減衰の強度、炭素酸素比及び血管新生の程度のいずれか２つの二次元空間における前記ＣＴスキャン画像データに対してクラスタ分析を実行することを有してもよい。これらの特定の変数空間は、脂肪組織タイプに属する特定のクラスタの正確な識別の強力な可能性を可能にする。前記クラスタ分析は、前記識別するステップを実行するようにクラスタを脂肪組織タイプと関連付ける更なるステップを可能にする。
【００３１】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記マップの数量の複数次元空間内にデータ点を配置するように前記データマップに対してクラスタ分析を実行し、異なるタイプの脂肪組織に対応する前記クラスタ分析に基づいてデータ点の異なるクラスタを識別するように構成されてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記識別された異なるクラスタに基づいて前記脂肪組織のタイプの定量的尺度を決定するように構成されてもよい。
【００３２】
前記方法は、前記識別された脂肪組織タイプをユーザインタフェースに出力することを有してもよい。例えば、前記方法は、異なる組織タイプに対する異なる色、例えば脂肪組織及び他の軟組織に対する異なる色及び／又はＷＡＴ脂肪組織及びＢＡＴ／ブライト組織に対する異なる色のように、そこで撮像された視覚的に識別可能な脂肪組織タイプ部分を持つ前記ＣＴスキャン画像データの画像を表示することを有してもよい。加えて又は代わりに、前記脂肪組織タイプに関する数値解析が、出力されてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記スペクトルＣＴ撮像データに対応するＣＴ画像上に重畳された視覚的に区別可能な脂肪組織タイプを含む表示に対する少なくとも１つの画像を生成するように構成されてもよい。
【００３３】
前記方法は、前記ＣＴスキャン画像データを取得するようにＣＴスキャンを実行するステップを有してもよい。
【００３４】
前記方法は、スキャンする前に褐色脂肪組織（ＢＡＴ）／ブライト脂肪組織の活性化を実行するステップを含んでもよい。活性化されたＢＡＴ／ブライトは、非活性化ＢＡＴ／ブライトと比較して、より高い血管新生を示す。血管新生の差は、ＢＡＴ／ブライトに対する更なる識別しとして、及び付加的に前記活性化の定量的尺度として使用されることができる。ＢＡＴの活性化を実行するステップは、ある時間期間に対して前記対象の少なくとも前記関心領域を冷却することを有してもよい。
【００３５】
上に記載されたフィーチャを実行するように構成された、メモリに記憶されたコンピュータプログラムも、提供される。
【００３６】
上の前記画像処理装置及び前記ＣＴスキャン画像データを取得するＣＴスキャナを有する、対象内の脂肪身体組織のタイプを識別するシステムも、提供される。
【００３７】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施例を参照して説明され、明らかになる。
【００３８】
典型的な実施例は、以下に、同様の番号が同様の要素を示す以下の図面と併せて記載される。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】一実施例によるＣＴスキャン装置の概略図である。
【図２】図１のＸ線ＣＴ装置の撮像制御セクションのブロック図である。
【図３】様々な組織タイプに対するＣ／Ｏ比に対するコンプトン‐光効果比の散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下の詳細な記載は、実際は単に典型的であり、応用例及び使用例を限定することを意図されない。更に、前述の技術分野、背景、要約又は以下の詳細な記載において提示されるいかなる示された又は暗示された理論により束縛される意図はない。
【００４１】
図１は、軸方向から見た実施例によるＸ線ＣＴ装置１００の構造を表す図である。ＣＴ装置１００は、ＣＴスキャナ５及び画像処理装置１０６を有する。開口２が、Ｘ線ＣＴ装置１００のＣＴスキャナ５のガントリ９の中心に形成され、対象３が入ることを可能にする。Ｘ線ＣＴ装置１００のＣＴスキャナ５は、Ｘ線エミッタ１及びＸ線検出器４を設けられ、両方とも、ガントリ９で、ハウジング１１に対して回転可能に支持され、開口２の中心が、回転中心軸である。これは、開口２における対象３の回転撮像を可能にする。Ｘ線検出器４は、Ｘ線エミッタ１の反対側に配置され、間に対象３が入る。Ｘ線検出器４は、エミッタ１の範囲内の放射線を検出するように複数の検出器モジュール８に分割される。
【００４２】
データ収集に対するＸ線ＣＴ装置１００内の対象３の撮像の制御は、コントローラ１０３により、入力ユニット１０４を介して前記ユーザにより設定されたスキャン条件に基づいてレコーダ１０１及び演算ユニット１０２により、実行される。前記回転撮像中にデータ収集セクション１、４から取得された複数の投影データは、レコーダ１０１において記録される。次いで、演算ユニット１０２は、出力ユニット１０５が対象３の断層撮影画像としてこのような情報を表示することができるように演算画像処理を実行する。
【００４３】
加えて図１に示されるブロック図を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置１００の画像処理装置１０６は、レコーダ１０１、演算ユニット１０２、コントローラ１０３、入力ユニット１０４、及び出力ユニット１０５を含んでもよい。画像処理装置１０６は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０７のような少なくとも１つのプロセッサと、データ変換セクション１１０１、画像再構成処理セクション１１０２のような様々なタイプのコンピュータ処理プログラム及びＣＰＵ１０７により実行される、ここに更に詳述される対象内の脂肪身体組織のタイプを識別するプログラムを記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような非一時的メモリを含んでもよいメモリ１１０を含む記憶セクションとを接続する内部バスを持つコンピュータとして構成されてもよい。前記内部バスは、更に、出力ユニット１０５を介するような画像を表示する表示セクション１０８、キーボード、タッチスクリーン及び／又はマウスのような入力セクション１０９、及び前記投影データが入力されるデータインタフェースユニット１１１に接続されてもよい。
【００４４】
この典型的な実施例において、画像処理装置１０６は、Ｘ線ＣＴ装置１００と一体化される。しかしながら、これは、有線若しくは無線接続上で、メモリ装置を介して又は他の形でＣＴスキャン画像データを受信するデータ入力インタフェース１１１を含むスタンドアロン画像処理装置１０６であることができる。
【００４５】
ここに記載される画像処理装置１０６の前記少なくとも１つのプロセッサは、中央処理ユニット１０７により実施されてもよい。代わりに、ＣＴ装置１００と、ここに記載される画像処理方法／技術を実施する命令を記憶する、上に記載されたメモリ１１０のような、１以上のメモリとに対するアクセスを持つ、１以上の分散画像プロセッサ（図示されない）が、設けられてもよい。メモリ１１０は、永久又は一時的な種類のものであってもよい。メモリ１１０は、ＣＴ装置１００により取得されたＣＴスキャン画像データを記憶するのに使用されてもよい。
【００４６】
中央処理ユニット１０７は、少なくとも２つの脂肪組織タイプ、例えばＷＡＴ及びＢＡＴのスペクトル的に異なる減衰特性に基づいて前記関心領域内の前記少なくとも２つの脂肪組織タイプを区別する少なくとも１つのデータ処理技術を前記スペクトルＣＴ撮像データに対して実行するように構成される。従来のＣＴスキャンは、ハウンスフィールドスケールとして知られる、身体組織による減衰の強度の定量的尺度を提供する。既知のＣＴスキャン装置１００から取得されたＣＴスキャン画像データが脂肪組織タイプを識別するのに信頼できる形で使用されることができる形で前記画像処理技術が、下に記載される。
【００４７】
脂肪組織に関する以下の事実は、ＣＴ画像スキャンデータを使用して脂肪組織のタイプを識別する方法を確立することに関する。
【００４８】
ＷＡＴは、脂肪を蓄積するように機能し、大きな細胞内脂質滴を持つ細胞からなる。したがって、これは、相対的に高い脂質含量を持つ。脂質における炭素‐酸素比（Ｃ−Ｏ−比）他の生物学的軟組織とは実質的に異なる。
【００４９】
ＷＡＴ脂肪細胞とは対照的に、褐色脂肪細胞は、複数のより小さな細胞内脂質滴により更に特徴づけられ、容量に対してより低い脂質含量を持ち、より大きな細胞内水を持つ。
【００５０】
それにもかかわらず、両方の種類の脂肪組織が、他の非脂肪軟組織と比較して、比較的高い脂質含量、したがって、炭素‐酸素比を持つ。これらの事実を示すために、図３は、様々な組織タイプに対してＣ／Ｏ比に対するコンプトン‐光効果比（Compton to photo effect ratio）の散布図を示す。前記Ｃ／Ｏ比と前記コンプトン‐光効果比との間の単調な機能的関係が存在する。脂肪組織は、１を優に上回るＣ／Ｏ比を持ち、他の軟組織タイプは、１より下のＣ／Ｏ比を持つ。加えて、脂肪組織は、（５０より下の）他の軟組織と比較して（５０を優に上回る）高いコンプトン／光効果比により識別されることができる。コンプトン及び光効果の量は、脂肪組織タイプを識別するのに使用されることができる。
【００５１】
ＢＡＴ及びブライトは、高度に血管新生されるが、ＷＡＴはされない。
【００５２】
一実施例において、ＣＴ装置１００は、二重エネルギ又は他のスペクトルＣＴスキャンを実行するように構成される。このようにして、取得され、少なくとも１つのプロセッサにより受信されることが可能である前記ＣＴ画像スキャンデータは、二重エネルギ又はスペクトル変化を持つ。スペクトルエネルギＣＴは、異なるエネルギレベルにおける物質の異なる減衰特性を使用する。より小さいエネルギレベルは、特にヨウ素及びカルシウムのような高い原子番号を持つ物質における光電相互作用の増加と関連付けられる。ボクセル内の異なるエネルギにおける減衰値は、後で、材料分解技術を使用して分析されることができ、画像の後処理は、単一エネルギの従来のＣＴと比較して追加の診断値を提供することができる。特に、前記エネルギレベルは、１つが、ＣＴスキャンプロセスにおいて使用される造影剤により強力に減衰され、これにより血管新生の定量的尺度が決定されることを可能にするように、選択されることができる。一例のスペクトルエネルギＣＴスキャンは、ＫエッジＣＴ撮像として既知であり、特に脈管構造内の適切な造影剤の伝達手段を通る血管組織を区別するのに適している。Ｋエッジ撮像は、結果としてＫ殻電子遷移による特定の波長におけるＣＴ放射線の特に強力な減衰を生じる。
【００５３】
一実施例において、以下の方法は、脂肪組織を識別するのに使用される。
【００５４】
対象３は、スキャン前に、ヨウ素のような造影剤を注入される。前記対象は、次いで、ＣＴ装置１００の開口２に入り、スペクトルエネルギスキャンが実行される。収集されたＣＴスキャン画像データは、次いで、処理され、次いで、断層撮影マップが、前記処理されたデータから生成される。
【００５５】
ここに記載される画像処理方法は、ＣＴ装置１００から離れて実行されてもよい。したがって、造影剤を注入された身体からスペクトルエネルギＣＴスキャンにより取得された前記画像スキャンデータは、脂肪組織を識別するように画像処理するために少なくとも１つのプロセッサ１０７により受信される。
【００５６】
前記画像スキャンデータにおいて、関心領域が、識別される。前記関心領域は、タッチスクリーン装置、マウス、キーボード当のようなユーザインタフェース装置１０４によって、オペレータにより規定されてもよい。代わりに、前記関心領域は、ＣＰＵ１０７のような少なくとも１つのプロセッサ１０７によりアルゴリズムで識別されることができる。
【００５７】
一実施例において、脂肪組織を識別する３つのデータ処理技術が、前記関心領域において前記ＣＴスキャン画像データ、及び各分析に対して生成されたマップに対して実行されることができる。前記データ処理技術は、異なるマップを生成するための前記取得された撮像データに対する材料分解技術に対応する。第１のタイプの分析は、放射線濃度のハウンスフィールド単位（ＨＵ）又は減衰の強度により組織タイプを区別する従来のＣＴ減衰アプローチである。放射線濃度のＨＵマップは、第１のデータ処理技術により生成される。２つ目は、組織血管新生の尺度であり、造影剤（ＣＡ）マップにより表される。第３の分析は、Ｃ−Ｏ比マップを生成するための前記Ｃ−Ｏ比のような前記組織の脂質含量の評価である。したがって、データの以下のマップ、すなわち、ＣＴマップ、ＨＵマップ及びＣ−Ｏ比マップが、提供されることができる。１以上の更なる又は置換データマップが、提供されることができると想定される。例えば、コンプトン及び光比マップは、前記Ｃ−Ｏ比マップの代わりに使用される又は追加されることができる。更なるデータマップは、これらが他のマップと比較して脂肪組織タイプを更に区別することができる異なる変数を表すという条件で、脂肪組織タイプの区別及び識別の増大された明確さを可能にすることができる。
【００５８】
第２及び第３のデータ処理技術（ＣＡ及びＣＯ比マップを生成することにより例示される）は、組織タイプを区別するように各データ点のスペクトル成分を処理する。すなわち、各データ点は、異なるＸ線エネルギレベルにおける複数の測定結果を有する。特定のエネルギレベルにおけるＸ線の減衰に基づいて、前記データは、スペクトル的に異なる特性の１以上のマップに変換されることができる。
【００５９】
前記ＣＡマップに対して、Ｋエッジ撮像は、前記マップを生成するのに使用されることができる。Ｋエッジは、原子のＫ殻電子の結合エネルギである。光子と相互作用する原子のＫ殻電子の結合エネルギの少し上の光子エネルギにおいて生じる光子の減衰係数の突然の増加が存在する。この減衰の突然の増加は、光子の光電吸収による。ヨウ素のようなＸ線造影剤は、Ｘ線の吸収に対する理想的なＫ殻結合エネルギを持つ。
【００６０】
三次元フィーチャ空間は、前記３つのマップの数量に対して規定される。すなわち、血管新生を表す造影剤の定量的尺度、減衰の強度の定量的尺度、及び炭素‐酸素比の定量的尺度の三次元空間が、前記ＣＴスキャン画像データの前記関心領域内の各データ点（画素）に対して確立される。クラスタ分析は、次いで、非脂肪軟組織（ｓｔ）、ＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライトの１つであると組織を分類又は識別するように前記三次元変数空間内のデータ点に対して実行される。このクラスタ化は、前記組織の生理学的特性に基づき、組織フィーチャの標示は、下の表において与えられる。前記クラスタ分析の結果は、特定の値が分類コンポーネントに属する尤度又は前記コンポーネントの１つに対する個別の割り当てのいずれかに基づくことができる。前記画像処理技術は、各データ点に対する変数に関するデータを提供するように選択されており、前記変数は、少なくともＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライト組織タイプを区別するように適切にデータをクラスタ化し、これにより前記組織タイプの後のアルゴリズムの分類／識別を容易化することができる。
【００６１】
前記クラスタ分析は、前記三次元変数空間内の特定のタイプの脂肪組織に対するクラスタの見込みのある場所の先験的な知識と組み合わせて各クラスタを識別するようにアルゴリズムで実行されてもよい。
【表１】
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【００６２】
上の表から明らかなように、ＷＡＴは、低コントラスト組織（血管新生の低いレベル）であるものとして前記ＣＡマップ内でＢＡＴから容易に区別されることができる。また、脂質（炭素及び酸素割当量）は、相対的に高い脂質含量によりＢＡＴからＷＡＴを区別し、また、他の非脂肪組織（ＳＴ）から脂肪組織（ＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライト）を区別することができる。更に、減衰強度マップは、ＢＡＴ／ブライトからＷＡＴを区別する。これらの画像処理技術は、単独では、ＷＡＴ及びＢＡＴ／ブライトを互いから及び他の非脂肪組織（ＳＴ）から十分確実に区別するのに十分ではないかもしれないが、これらの技術の少なくとも２つの組み合わせは、脂肪組織タイプの正確な区別及び識別の尤度を増大させる。
【００６３】
ＳＴ、ＢＡＴ及びＷＡＴの分類の１つの可能な結果は、例えば色分けの使用により、観察者が異なるタイプの組織を視覚的に識別することを可能にする表示セクション１０８上の表示に対する画像を生成するのに使用されることができる。更に、異なるタイプの組織の標示は、前記観察者が人体において前記組織タイプを位置特定することを可能にするように前記ＣＴスキャン上に重畳されることができる。前記画像は、前記脂肪組織の解剖学的分布を示しうる。
【００６４】
加えて又は代わりに、前記方法は、ＷＡＴ、ＢＡＴ／ブライト及び／又はＳＴ組織を数値化するように定量分析を有してもよい。定量的評価のために、関連する特性の有用なインジケータである様々な数量が、数値的に決定されることができる。下の表は、これらの数量の数値及びこれらが何を示すかを提示する。前記表において、ｘはデータ点を示し、ｎは前記関心領域（ＲＯＩ）内の画像点の数である。
【表２】
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【００６５】
代替的な実施例において、ＣＴ装置１００は、前記画像を生成しなくてもよい。例えば、ＣＴ装置１００は、上記のような数値の結果を出力するのみでありうる。
【００６６】
他の代替的な実施例において、ＣＴ装置１００は、これら３つの分析を実行しなくてもよい。例えば、ＣＡのみ、又は脂質分析のみが、ＷＡＴ及びＢＡＴ組織を区別するのに使用されることができ、又はここに記載された画像処理技術のいずれか２以上が、実行されてもよい。
【００６７】
本実施例に戻ると、前記方法は、前記組織コンポーネントの分類を改善するステップを含むことができる。
【００６８】
これの一例として、先験的情報が、使用されてもよい。前記ＷＡＴマップは、脂肪組織の解剖学的情報を組み込むようにモデルベースのセグメンテーション及び位置合わせプロセスを受けることができる。前記分類の偽陽性及び偽陰性結果は、セグメンテーション結果に基づいて減少されることができる。
【００６９】
ＢＡＴが、ＷＡＴの中に又はとなりに生じ、通常は皮膚の真下に位置することが、知られている。また、形態学的に、ＢＡＴ細胞は、より大きな領域にクラスタ化される。この情報は、脂肪組織識別においてＣＰＵ１０７をガイドすることができる。
【００７０】
前記分類を改善する他の可能なステップは、図３に対して上に記載されたように、コンプトン‐光効果比により組織を区別することである。
【００７１】
前記分類を改善する他の可能なステップは、スキャン前にＢＡＴ／ブライト活性化を実行することである。ＢＡＴ／ブライトは、ある時間期間（典型的には約３０分）だけ対象３を冷却することにより活性化されることができる。活性化されたＢＡＴ／ブライトが、非活性化ＢＡＴ／ブライトと比較して高い血管新生を示すことが、知られている。また、活性化中にＢＡＴ／ブライトの脂質含量の減少が存在しうる。
【００７２】
本発明の他の典型的な実施例において、適切なシステム上で、先行する実施例の１つによる方法の方法ステップを実行するように構成されることを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が、提供される。
【００７３】
前記コンピュータプログラムは、したがって、本発明の一実施例の一部であってもよいコンピュータユニットに記憶されてもよい。この計算ユニットは、上記の方法のステップを実行するように又はこれらのステップの実行を誘導するように構成されてもよい。更に、これは、上記の装置のコンポートを動作するように構成されてもよい。前記計算ユニットは、自動的に動作するように及び／又はユーザのオーダを実行するように構成されることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされてもよい。前記データプロセッサは、したがって、本発明の方法を実行するように構成されてもよい。
【００７４】
本発明のこの典型的な実施例は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラム及びアップデートにより既存のプログラムを、本発明を使用するプログラムにするコンピュータプログラムの両方をカバーする。
【００７５】
更に、前記コンピュータプログラムは、上記の方法の典型的な実施例の手順を満たすように全ての必要なステップを提供することができてもよい。
【００７６】
本発明の他の典型的な実施例によると、ＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータ可読媒体が、提示され、前記コンピュータ可読媒体は、先行するセクションにより記載されたコンピュータプログラムを記憶している。
【００７７】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は一部として提供される光記憶媒体又は半導体媒体のような適切な媒体に記憶／分配されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システムを介するような、他の形で分配されてもよい。
【００７８】
しかしながら、前記コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワーク上に提示されてもよく、このようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードされることができる。本発明の他の典型的な実施例によると、コンピュータプログラムをダウンロード可能にする媒体が、提供され、前記コンピュータプログラムは、本発明の以前に記載された実施例の１つによる方法を実行するように構成される。
【００７９】
本発明の実施例が、異なる対象物を参照して記載されていることに注意すべきである。特に、一部の実施例は、方法型請求項を参照して記載されているのに対し、他の実施例は、装置型請求項を参照して記載されている。しかしながら、当業者は、上記の及び以下の記載から、他の形で示されない限り、１つのタイプの対象に属するフィーチャの任意の組み合わせに加えて、異なる対象に関するフィーチャ間のいかなる組み合わせも、本出願で開示されていると見なされることを察する。しかしながら、全てのフィーチャは、組み合わせられることができ、前記フィーチャの単純な合計以上である相乗効果を提供する。
【００８０】
少なくとも１つの典型的な実施例が、先行する詳細な説明において示されているが、膨大な数の変形例が存在すると理解されるべきである。典型的な実施例又は複数の典型的な実施例が、例であるだけであり、いかなる形にも開示の範囲、応用可能性、又は構成を制限することを意図されないことも、理解されるべきである。むしろ、先行する詳細な記載は、典型的な実施例又は複数の典型的な実施例を実施するための便利なロードマップを当業者に提供する。様々な変更が、添付の請求項及び法律上の同等物に記載された本開示の範囲から逸脱することなしに要素の機能及び構成においてなされることができると理解されるべきである。
【００８１】
請求項において、単語「有する」は、他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載された複数のアイテムの機能を満たしてもよい。特定の方策が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの方策の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。請求項内の参照符号は、範囲を限定するように解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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