(57)【要約】  マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するためのシステムおよび方法が提供される。いくつかの態様では、この方法は、ＣＴシステムを使用してＭＥＣＴデータを取得するステップと、取得されたＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行して１つ以上の物質密度マップを生成するステップと、１つ以上の物質密度マップを用いて、少なくとも１つの血管断面を包含する１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を選択するステップと、を備える。この方法はまた、１つ以上のＲＯＩｓ中のヨウ素含有量を測定するステップと、測定されたヨウ素含有量に基づいて狭窄の重症度を決定するステップと、を備える。この方法はさらに、被験者の血管系に関連した狭窄の重症度を示すレポートを作成するステップを備える。【選択図】図２
2019535484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを用いた被験者の血管系における狭窄重症度を決定するためのシステムであって、
ＣＴシステムを使用して取得されたＭＥＣＴデータを受信するように構成された入力と、
プロセッサと、
レポートを表示するための出力と、
を備え、
前記プロセッサが、
１つ以上の物質密度マップを生成するために、受信したＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行するステップと、
前記１つ以上の物質密度マップを用いて、少なくとも１つの血管断面を包含する１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を選択するステップと、
前記１つ以上のＲＯＩｓ中のヨウ素含有量を測定するステップと、
測定された前記ヨウ素含有量に基づいて狭窄の重症度を決定するステップと、
前記被験者の前記血管系に関連した前記狭窄の重症度を示す前記レポートを作成するステップと、
を実行するようにプログラムされていることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記ＭＥＣＴデータは、スペクトルコンピュータ断層撮影（ＳＣＴ）画像データおよびデュアルエネルギーコンピュータ断層撮影（ＤＥＣＴ）画像データのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサはさらに、受信した前記ＭＥＣＴデータを使用して、カルシウムマップ、ヨウ素マップ、および水マップのうちの少なくとも１つを生成するステップを実行するようにプログラムされていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサはさらに、前記物質分解プロセスにおいて画像ベースの分解アルゴリズム、投影ベースの分解アルゴリズム、またはそれらの組み合わせを適用するステップを実行するようにプログラムされていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサはさらに、ヨウ素濃度の合計にピクセル容積を乗じて計算することによってヨウ素含有量を測定するステップを実行するようにプログラムされていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサはさらに、少なくとも１つの血管断面において狭窄によって覆われる内腔領域の割合を定量化することによって狭窄の重症度を決定するステップを実行するようにプログラムされていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサはさらに、狭窄のある部位とない部位の間のヨウ素含有量の比を計算するステップを実行するようにプログラムされていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを用いた被験者の血管系における狭窄重症度を決定するための方法であって、
ＣＴシステムを用いてＭＥＣＴデータを取得するステップと、
取得された前記ＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行して１つ以上の物質密度マップを生成するステップと、
前記１つ以上の物質密度マップを使用して、少なくとも１つの血管断面を包含する１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を選択するステップと、
前記１つ以上のＲＯＩｓ中のヨウ素含有量を測定するステップと、
測定された前記ヨウ素含有量に基づいて狭窄の重症度を決定するステップと、
前記被験者の前記血管系に関連する狭窄の重症度を示すレポートを作成するステップと、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記ＭＥＣＴデータは、スペクトルコンピュータ断層撮影（ＳＣＴ）画像データおよびデュアルエネルギーコンピュータ断層撮影（ＤＥＣＴ）画像データのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
受信したマルチエネルギーＣＴ画像データを使用してカルシウムマップ、ヨウ素マップ、および水マップのうちの少なくとも１つを生成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記物質分解プロセスにおいて、画像ベースの分解アルゴリズム、投影ベースの分解アルゴリズム、またはそれらの組み合わせを適用するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
ヨウ素濃度の合計にピクセル容積を乗じて計算することによってヨウ素含有量を測定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも１つの血管断面において狭窄によって覆われる内腔領域の割合を定量化することによって狭窄の重症度を決定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
狭窄のある部位とない部位との間のヨウ素含有量の比率を計算するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【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、２０１６年１１月２３日に出願された米国特許出願第６２ ／ ４２５，９２３号に対する優先権を主張し、参照により本明細書に組み込む。
【０００２】
（連邦政府による資金提供を受けた研究に関する陳述）
本発明は、国立衛生研究所により授与されたＥＢ０１６９６６に基づく政府の支援を受けてなされた。政府は本発明において一定の権利を有する。
【０００３】
本開示は、概して、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングを分析するためのシステムおよび方法に関し、特に、マルチエネルギーＣＴイメージングを使用して内腔狭窄を定量化するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
アテローム性動脈硬化症は、血管壁の肥厚およびカルシウム、脂肪、コレステロール、および血液中に見いだされる他の物質を含むプラークの形成を特徴とする疾患である。狭窄した血管、または狭窄のために血流が制限されると、アテローム性動脈硬化症は死亡につながる心血管疾患の主な原因の１つとなる。例えば、２０１４年に、米国の６人に１人が冠状動脈疾患で死亡し、１９人に１人が脳卒中で死亡した。したがって、狭窄の程度は、費用、合併症および入院期間が異なる可能性がある異なる治療選択肢を特定する際に考慮される重要なパラメータである。直接的および間接的な医療費が年間３，０００億ドル以上に達することは、アテローム性動脈硬化症が個人および公衆衛生に大きな負担をかけることを意味する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、カテーテル血管造影法は、患者の狭窄の程度を直接同定するための最も標準的な方法と考えられている。しかしながら、カテーテル血管造影法は侵襲的で危険性が高い費用のかかる技術である。対照的に、非侵襲的イメージング技術はカテーテル血管造影法に代わる重要な手段を提供することができる。例えば、超音波イメージングは安全で安価である。しかしながら、超音波を用いて得られる画像情報の品質は、機器および技術者の経験に大きく依存している。また、超音波信号の侵入深さが浅いため、性能が制限される。他方、磁気共鳴（ＭＲ）血管造影法は患者の身体全体にわたって画像化することができるが、狭窄の程度を過大評価することが示されている。さらに、ＭＲ血管造影法は金属インプラントを有する患者には適用することができない。
【０００６】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影法は狭窄の程度を決定するための迅速で信頼性の高い技術である。それは高悪性度狭窄症の検出に非常に敏感で特異的であり得、そして異なる操作者によって使用されるとき再現可能な画像情報を生成する。しかしながら、ＣＴシステムはＸ線の減衰を測定し、これは撮像された被験者の物質の質量減衰係数および密度の関数である。その結果、アテローム性プラークにおける高密度石灰化は、ＣＴ画像上にヨウ素化動脈内腔と同様のピクセル強度を生じさせることがある。これは、内腔境界の同定および狭窄の程度の定量化を困難にする。加えて、著しいブルーミングアーチファクトが、激しい石灰化の存在下でＣＴ画像において発生する可能性がある。これらは、内腔の視認性をさらに不明瞭にし、そして誤った陽性を導き得る、内腔狭窄の不正確な推定を引き起こし得る。
【０００７】
現在、狭窄は、手動または半自動セグメンテーションを実行することによってＣＴ画像上で定量化されている。しかし、手動セグメンテーションではウィンドウとレベルの設定を慎重に選択する必要があり、これは、評価者間および評価者内の変動に悩まされる時間のかかるプロセスである。これは、適切なウィンドウとレベルの設定が、石灰化密度、サイズ、コントラスト、その他の要因に左右されるためである。一方、半自動セグメンテーションアルゴリズムは一般に手動測定よりも感度が低く、石灰化したプラークでは精度が低下する。
【０００８】
したがって、上記に照らして、アテローム性動脈硬化症を患っている患者の診断および治療のために狭窄の重症度を正確に定量するための改良された技術に対する必要性が依然として存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示は、マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するためのシステムおよび方法を提供することによって、以前の技術の欠点を克服する。特に、ヨウ素、水およびカルシウム密度マップなどの物質密度マップを生成し処理することによってある程度の内腔狭窄を得ることができる新規な手法が本明細書に導入される。後述するように、物質組成に従って画像内容を分離することによって、本手法は、非常に正確で再現可能な結果を生み出すことができ、それは、異なる画像取得パラメータまたは条件に対してかなり鈍感である。
【００１０】
本開示の一態様によれば、マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するためのシステムが提供される。システムは、ＣＴシステムを使用して取得されたマルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）データを受信するように構成された入力と、１つ以上の物質密度マップを生成するために、受信したＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行するステップと、前記１つ以上の物質密度マップを用いて、少なくとも１つの血管断面を包含する１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を選択するステップと、前記１つ以上のＲＯＩｓ中のヨウ素含有量を測定するステップと、を実行するようにプログラムされたプロセッサと、を備える。プロセッサはまた、測定された前記ヨウ素含有量に基づいて狭窄の重症度を決定するステップと、前記被験者の前記血管系に関連した前記狭窄の重症度を示すレポートを作成するステップと、を実行するようにプログラムされている。システムは前記レポートを表示するための出力も備える。
【００１１】
本開示の別の態様によれば、マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するための方法が提供される。方法は、ＣＴシステムを用いてＭＥＣＴデータを取得するステップと、取得された前記ＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行して１つ以上の物質密度マップを生成するステップと、前記１つ以上の物質密度マップを使用して、少なくとも１つの血管断面を包含する１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を選択するステップと、を備える。方法はまた、前記１つ以上のＲＯＩｓ中のヨウ素含有量を測定するステップと、測定された前記ヨウ素含有量に基づいて狭窄の重症度を決定するステップと、を備える。方法はさらに、前記被験者の前記血管系に関連する狭窄の重症度を示すレポートを作成するステップを備える。
【００１２】
本発明の上記および他の利点は、以下の説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の態様によるシステムの概略図を示す。
【図２】本開示の態様による、狭窄の重症度を定量化するための方法を示す概略図である。
【図３】本開示の態様による、プロセスの各ステップを説明するフローチャートである。
【図４】本開示の方法を使用して、異なる鮮鋭度を有する画像を使用して正確な狭窄重症度決定を実証する画像である。
【図５】異なる狭窄サイズおよび重症度をシミュレートするファントムを示すＣＴ画像である。
【図６】図５の模擬ファントムの例示的な画像およびヨウ素密度マップである。
【図７】本開示に従って決定されたファントムの狭窄測定値をグラウンドトゥルースと比較して示すグラフである。
【図８】図５の模擬ファントムに対する本手法の推定精度を示すグラフである。
【図９】図５の擬似ファントムに対する本手法の推定誤差を示すグラフである。
【図１０Ａ】選択された２つの異なる関心領域（ＲＯＩｓ）を使用して測定された擬似ファントムの例示的な画像である。
【図１０Ｂ】図１０Ａに示す２つのＲＯＩｓを用いて本開示に従って決定された狭窄の程度を示すグラフである。
【図１１】従来のＣＴＡ画像を用いた市販の狭窄定量化ソフトウェアからの狭窄定量化結果を示す画像のセットである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ここで図１を見ると、本開示の態様による例示的なシステム１００のブロック図が示されている。一般に、システム１００は、入力１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、および出力１０８を備えることができ、本明細書に記載の方法に従って、マルチエネルギーコンピュータ断層撮影（ＭＥＣＴ）イメージングを用いて、被験者の脈管構造における狭窄の重症度を判定するステップを含む各ステップを実行するように構成され得る。
【００１５】
一般に、システム１００は、様々なコンピュータ、システム、デバイス、機械、メインフレーム、ネットワークまたはサーバの命令を実行するように構成され、それらの一部としてまたはそれらと協働して動作することができる任意のデバイス、装置またはシステムであり得る。いくつかの態様では、システム１００は、携帯またはスマートフォン、ラップトップ、タブレットなどのような携帯用またはモバイル機器であり得る。これに関して、システム１００は、様々なソフトウェアおよびハードウェアの機能および機能性を統合するように設計され、自律的に動作することが可能なシステムであり得る。
【００１６】
具体的には、入力１０２は、ユーザから様々な選択および操作指示を受け取るための、マウス、キーボード、タッチパッド、タッチスクリーン、ボタンなどのような異なる入力要素を含み得る。入力１０２はまた、様々なデータおよび情報を受け取るための、フラッシュドライブ、ＵＳＢドライブ、ＣＤ ／ ＤＶＤドライブ、および他のコンピュータ可読媒体レセプタクルなどの様々なドライブおよびレセプタクルを含み得る。さらに図１に示すように、システム１００はまた、有線または無線接続によって、１つ以上の撮像システム１１０、記憶サーバ１１２、またはデータベース１１４と通信することができる。この目的のために、入力１０２はまた、これらとデータおよび情報を交換するためのイーサネット（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、またはＷｉＦｉなどの様々な通信ポートおよびモジュール、ならびに他の外部コンピュータ、システム、デバイス、機械、メインフレーム、サーバまたはネットワークを含み得る。
【００１７】
システム１００を操作するための様々なステップを実行するように構成されていることに加えて、プロセッサ１０４はまた、ＭＥＣＴイメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するようにプログラムされ得る。具体的には、プロセッサ１０４は、本開示に従って、ＣＴシステムを使用して取得されたＭＥＣＴデータを入力１０２から受け取り、そのデータを処理するために、メモリ１０６に格納された持続的命令（non-transitory instructions）１１６を実行するように構成され得る。例示的なＭＥＣＴデータは、スペクトルまたは二重エネルギーデータ、またはＭＥＣＴデータの他の任意の実現（例えば、別々の単一エネルギースキャン）を含み得る。
【００１８】
次にプロセッサ１０４は、受信したＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行して、各マップが基礎材料を示す様々な物質密度マップを生成することができる。そうするために、プロセッサ１０４は、様々な画像ベースもしくは投影ベースの分解アルゴリズム、またはそれらの任意の組み合わせを適用することができる。物質密度マップの例は、ヨウ素、水、カルシウム、および他の材料を含む。
【００１９】
生成された物質密度マップを使用して、プロセッサ１０４は、血管断面に関連するまたは血管断面を包含するＲＯＩｓなどの選択された関心領域（ＲＯＩｓ）内の物質含有量を測定するようにプログラムされてもよい。この目的のために、いくつかの態様では、プロセッサ１０４は、異なる自動化または半自動化セグメンテーションアルゴリズムを適用することによって様々なＲＯＩｓを選択するようにプログラムされてもよい。代替的に又は追加的に、ユーザ入力を用いてＲＯＩｓを選択することができる。 選択されたＲＯＩｓは内腔狭窄を含んでも含まなくてもよい。
【００２０】
ヨウ素は典型的には被験者の血液の内部にのみ存在し、均一に分布している。したがって、プロセッサ１０４は、ヨウ素濃度の合計にＲＯＩのピクセル容積を乗じたものを計算することによって、ＲＯＩ中のヨウ素含有量を測定するようにプログラムすることができる。次いで、測定されたヨウ素含有量を用いて狭窄の重症度を決定することができる。具体的には、プロセッサ１０４は、以下に従って、管腔狭窄を伴うまたは伴わない血管系部位間のヨウ素含有量の比率を計算することができる。
【数１】
2019535484.tif 000003
【００２１】
ここで、ΣＩは物質密度マップのＲＯＩ（ｓ）内のピクセル強度の総和（integration）である。
【００２２】
上記の計算は以下のようにして導き出された。マルチエネルギーＣＴは、元素組成および密度が異なる物質の物質固有およびエネルギー依存の減衰特性を測定する。物質分解の観点からは、異なるエネルギーＥにおける空間座標（ｘ，ｙ）を持つピクセルのＣＴ測定
【数２】
2019535484.tif 000004
は、次のように表すことができる。
【数３】
2019535484.tif 000005
【００２３】
ここで、ＭはサイズＥ×Ｎの物質マトリックスであり、それは基本物質、Ｘ線スペクトル、および検出器応答にのみ依存する。ここで、ｍは空間座標（ｘ，ｙ）によって変化しないと仮定する。
【数４】
2019535484.tif 000006
はＮ×１のベクトルで、Ｎ個の基底物質に対して測定された密度を表す。
【００２４】
ここでは、マルチエネルギーＣＴシステムは線形でシフト不変な（ＬＳＩ）システム、または少なくとも局所的なＬＳＩとして扱うことができると仮定する。したがって、マルチエネルギーＣＴ測定値
【数５】
2019535484.tif 000007
は次のように表すことができる。
【数６】
2019535484.tif 000008
【００２５】
ここで、ＰＳＦ（ｘ，ｙ）は対応する点広がり関数である。
【数７】
2019535484.tif 000009
と
【数８】
2019535484.tif 000010
は、マルチエネルギーＣＴ数と基底物質密度の真の信号Ｔを表す。
【００２６】
式（２）と式（３）を組み合わせると、次のようになる。
【数９】
2019535484.tif 000011
【００２７】
正確な物質分解では、これは次のようになる。
【数１０】
2019535484.tif 000012
【００２８】
ヨウ素濃度マップρＩ（ｘ，ｙ）では、ＲＯＩ内のヨウ素含有量（またはヨウ素の総質量）を測定できる。これは、ＲＯＩ内のヨウ素濃度の積分値にピクセル容積Ｖを掛けたものである。
【数１１】
2019535484.tif 000013
【００２９】
ここで、ｋはＲＯＩ内の点広がり関数の積分で、ρＩ，Ｔ（ｘ，ｙ）は真のヨウ素密度を表す。ここでは、簡単にするために、ＲＯＩは寸法（Ｘｍｉｎ：Ｘｍａｘ，Ｙｍｉｎ：Ｙｍａｘ）を有する長方形として定義されるが、式（６）は任意の形状のＲＯＩｓについて一般化することができる。
【００３０】
ヨウ素が内腔内にのみ存在し、一様に分布していると仮定すると、ヨウ素含有量は次のように表すことができる。
【数１２】
2019535484.tif 000014
【００３１】
ここで、τは、ＲＯＩ内の内腔内のヨウ素含有ピクセル（またはヨウ素ピクセル）の総数を表す。
【００３２】
式（７）から、狭窄のある場合とない場合の血管位置間の測定されたヨウ素含有量の比を使用することによって、面積内腔狭窄（または狭窄％）を得ることができることを実証することができる。
【数１３】
2019535484.tif 000015
【００３３】
したがって、提案された手法は、面積内腔狭窄率の測定のためのヨウ素ピクセル（または内腔領域）の正確なセグメンテーションと等価である。
【００３４】
上記を使用して、狭窄の程度を示す内腔領域のパーセントは、プロセッサ１０４によって決定され得る。プロセッサ１０４はさらに、狭窄の重症度を示す他の定量的測定基準を計算するように構成されてもよい。
【００３５】
一例として、図２はこのプロセスを概略図で示す。具体的には、図２は、増加するエネルギーを伴う例示的な血管断面のＭＥＣＴ画像２００を示す。異なるＸ線エネルギーによって生じる異なるコントラストのために、血管内の同じ狭窄は異なるように見える可能性があり、したがって狭窄の重症度の測定結果が異なる。したがって、ステップ１において、ＭＥＣＴ画像２００は、３つの異なる物質密度マップ２０２を生成するために物質分解プロセスにおいて使用される。各物質密度マップ２０２−Ａ、２０２−Ｂ、および２０２−Ｃは、図示されるように、異なる物質密度、すなわちＡ、Ｂ、およびＣを示す。この例では、Ａ、Ｂ、Ｃはそれぞれ水、ヨウ素、カルシウム濃度を表す。血管断面を包含するＲＯＩ２０６を使用し、濃度マップ２０２−Ｂ内のピクセル強度を使用して、ヨウ素含有量または質量を決定することができる。狭窄の程度を決定するために、基準部位の別のヨウ素密度マップ（図２に２０４−Ｂとして示す）を、別のＭＥＣＴ画像セットを使用して同様に生成することができる。臨床診療では、そのような基準部位は狭窄のない血管断面であり、これは同じ血管の上流または下流の場所から、あるいは左右の頸動脈などの別の分岐血管から選択される。式１に従って、２０２−Ｂと２０４−Ｂから計算されたヨウ素含有量または質量の比をとることによって、内腔領域狭窄の割合を決定することができる。ヨウ素質量は、ヨウ素濃度とピクセル容積の積である。ピクセル容積は典型的にはＣＴ画像において一定であるので、合計ヨウ素質量の比もまた合計ヨウ素密度間の比に等しい。
【００３６】
再び図１を参照して、プロセッサ１０４はまた、任意の形式でレポートを生成し、そしてそれを出力１０８を介して提供するように構成され得る。いくつかの態様では、レポートは、被験者の血管系に関連する狭窄の重症度または狭窄の程度を示す情報を含み得る。レポートはまた、物質密度マップのような生のまたは処理された画像、ならびに狭窄の識別された領域、または特定の物質に関連する領域のような被験者の脈管構造の様々な領域を示すまたは強調する画像を含み得る。
【００３７】
次に図３を参照すると、ＭＥＣＴイメージングを使用して被験者の血管系における狭窄の重症度を決定するためのプロセス３００の各ステップが示されている。プロセス３００は、図１を参照して説明したシステム１００などの任意の適切なシステムを使用して実行することができる。 
【００３８】
プロセス３００は、プロセスブロック３０２でＣＴシステムを使用して取得されたＭＥＣＴデータを受信することで開始することができる。具体的には、ＭＥＣＴデータは、データベース、ストレージサーバ、またはイメージングシステムからアクセスすることができる。いくつかの態様では、デュアルエネルギーＣＴシステムまたはスペクトルＣＴシステムを使用してＭＥＣＴデータを取得するために、プロセスブロック３０２でのステップが実行され得る。ＭＥＣＴデータは必要に応じて前処理されてもよい。例えば、ＭＥＣＴデータは、アーチファクトを除去するために、または再構成プロセスにおいて１つ以上の画像を生成するために前処理され得る。
【００３９】
次に、プロセスブロック３０４で、受信または取得したＭＥＣＴデータに対して物質分解プロセスを実行することができる。物質分解プロセスでは、水密度マップ、ヨウ素密度マップ、カルシウム密度マップなどの１つまたは複数の物質密度マップを生成することができる。生成された密度マップを使用して、次いで１つまたは複数のＲＯＩｓを選択することができる。あるいは、他の画像を用いてＲＯＩｓを選択してもよい。図３に示すように、ＲＯＩは血管の断面を包含してもよい。説明したように、ＲＯＩｓは、自動または半自動セグメンテーションアルゴリズムを実行することによって自動的に選択されてもよい。代替的にまたは追加的に、ＲＯＩｓはユーザによって選択されてもよい。選択されたＲＯＩｓは内腔狭窄を含んでも含まなくてもよい。
【００４０】
次いで、プロセスブロック３０８において、ヨウ素含有量は、１つ以上の選択されたＲＯＩｓにおいて測定され得る。測定されたヨウ素含有量に基づいて、プロセスブロック３１０によって示されるように、狭窄の重症度が決定され得る。説明したように、内腔狭窄を伴う部位と伴わない部位との間のヨウ素含有量の比率を用いて、狭窄の程度を示す内腔領域のパーセントを決定することができる。次いで、上述したように、プロセスブロック３１２でレポートを生成することができる。
【００４１】
本手法を検証するために、コンピュータシミュレーションを実施した。具体的には、直径約７．６ｍｍの血管断面をシミュレートするデジタルファントムが生成された。６７％の狭窄がある血管と、狭窄がない血管がシミュレートされた。ＣＴシミュレーションおよび再構成を実行することによって、４つの異なる鮮鋭度値（または空間分解能）を有するスペクトルＣＴ画像を生成した。鮮明度が０．２５、０．５０（標準的なＣＴ画像）、０．７５および１．００（理想的な画像）を有するように変化するＣＴ画像について、結果を図４に示す。本明細書に記載の方法を用いて、狭窄の重症度はそれぞれ６７．８％、６７．７％、６７．５％および６７．６％であると推定された。これらの結果は、画像の鮮鋭度に関係なく、狭窄の程度を非常に正確に推定することを実証している。
【００４２】
【表１】
2019535484.tif 000016
【００４３】
さらに、本手法を評価するために物理的ファントム実験を行った。具体的には、狭窄ファントムは、既知の寸法を有する様々なチューブおよび高密度カルシウムシリンダーを使用して製造された。様々な程度の狭窄、大きさ、および石灰化を有する４つの狭窄領域がシミュレートされた（図５）。内腔内のヨウ素コントラストは、臨床検査で使用された値と一致した。ファントムは、表１に詳述されるようにデータ取得パラメータを用いて撮像された。
【００４４】
説明したように、ヨウ素密度マップは取得したＣＴ画像から作成した（図６）。作成されたヨウ素マップを使用して、狭窄の重症度の極めて正確な定量化を説明している図７の例に示されるように、様々なＣＴスライスについての狭窄の程度が推定され、そしてグランドトゥルースと比較された。狭窄の重症度を決定するための本手法の頑健性は、異なる画像化条件についてテストされた。結果を推定精度と推定誤差をそれぞれ示している図８、９に要約する。特に、画像取得パラメータへの強い依存性は観察されなかった。また、図１０Ａおよび図１０Ｂに示すように、本手法は、面倒な閾値調整および労働集約的なセグメンテーションから自由である。具体的には、 図１０Ａはシミュレートされた血管断面を包含する、異なる選択されたＲＯＩｓ、すなわち１００２および１００４を有するＣＴ画像の例を示す。図１０Ｂに示すように、求められた狭窄の程度において、異なるＲＯＩｓの間で高い一致が達成されている。これは、本手法が、ユーザ間およびユーザ内の変動を低減しながら高い再現性を達成できることを示している。
【００４５】
さらなる研究もまた行われた。たとえば、作業を検証するためにさらなるコンピュータシミュレーションが使用された。デジタルファントムを使用して、約６６．６％までの面積狭窄を有する血管および狭窄のない基準血管の断面をシミュレートした。血管は１３．６ｍｇ／ｍｌのヨウ素溶液で満たされ、これは臨床的コントラスト増強ＣＴ検査に関連するコントラストレベルをもたらした（１２０ｋＶで約３５０ＨＵ）。４０６．５ｍｇ ／ ｍｌの塩化カルシウムを含有するシリンダーを血管内に配置して高密度石灰化（１２０ｋＶで約１３００ＨＵ）を模倣しそして重度の狭窄を生じさせた。
【００４６】
ＣＴシミュレーションソフトウェアパッケージ（ＤＲＡＳＩＭ、Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ）を使用して、３０、５０、７０、および９０ｋｅＶの４つの単一エネルギーで投影データを生成した。推定精度に対する点広がり関数の影響を評価するために、４つの異なる鮮鋭度レベル（すなわち空間分解能）を有する画像を、異なる再構成カーネルを用いたフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）アルゴリズムを使用して再構成した。
【００４７】
社内（in-house）の画像ベースの物質分解法を使用して、４つの単色マルチエネルギーＣＴ画像に対して物質分解を実施した。ヨウ素含有量を測定するために、同じサイズの２つの円形ＲＯＩｓをヨウ素密度マップに描画した。最後に、面積内腔狭窄率を、２つのヨウ素含有量値の間の比によって決定した。
【００４８】
本研究では、頸動脈の狭窄の重症度の評価に焦点を当てた。提案した方法をテストするために一連のファントム実験を行った。ヒドロキシアパタイト（ＨＡ）シリンダーとヨウ素添加溶液で満たされた試験管を使用して、狭窄度（３０〜５１％）、血管径、および石灰化密度が異なる４つのファントムを作製した（図３）。全ての従来のＣＴＡに基づく方法に対する実際的な問題として、提案された方法が非常に密集した石灰化に対しても狭窄の重症度の正確な推定を達成することができることを実証するために、意図的に４つの高密度ＨＡシリンダーを選択した（１２０ｋＶでのＣＴナンバはそれぞれ１４７８ＨＵ、１１０８ＨＵ、１１０８ＨＵ、および９７２ＨＵであった）。臨床造影ＣＴ検査に関連するコントラストレベル（例えば１２０ｋＶで約３５０ＨＵのコントラスト増強）を有する３０ｍｇ／ｍｌのイオヘキソール溶液（イオヘキソール、３５０ｍｇＩ／ｍｌ［Ｏｍｎｉｐａｑｕｅ； ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ、中国、上海］）を管に充填した。ＨＡシリンダーと試験管の寸法は口径のところが測定された。
【００４９】
鮮鋭度レベルが異なる４セットのマルチエネルギーＣＴ画像すべてに対して同じ分析を行い、狭窄測定の精度を評価した。
【００５０】
従来のＳＥＣＴ画像は、シングルソースモードで動作する市販のデュアルソースＣＴ（ＤＳＣＴ）システム（Ｓｏｍａｔｏｍ Ｆｌａｓｈ、Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ）および本発明者らの臨床診療で使用される日常的な頸動脈ＣＴＡ単一エネルギープロトコルを使用して取得した。マルチエナジーＣＴ画像はまた、単一の露光を用いて４つの異なるＸ線エネルギー閾値で４つの測定値を同時に生成するモードを用いて研究用ＰＣＣＴスキャナー（Ｓｏｍａｔｏｍ  ＣｏｕｎＴ、Ｓｉｅｍｅｎｓ）から得た。さらに、市販のＤＳＣＴスキャナー（二重エネルギーモードで操作する）を用いて、および単一露光を用いて２つの異なるＸ線エネルギー閾値で２つの測定値を同時に生成するモードを用いるＰＣＣＴスキャナーからも画像を取得した。データ取得および画像再構成パラメータを表２に列挙する。
【００５１】
【表２】
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【００５２】
ＤＥＣＴおよびＰＣＣＴマクロ撮影の放射線量レベルは、ＳＥＣＴ検査で使用された通常の線量（ＲＤ）レベルと一致した（表２）。ＰＣＣＴ４閾値取得については、このモードは５０％の検出器線量効率しか持たないので、放射線量は２倍になった。公正な比較をするために、これは他の収集と同じ光子フルエンスを検出器に供給した。市販のＰＣＣＴはこの特別な研究モードを使用しないであろうし、それ故にこの用量倍増を必要としないであろう。推定精度に対する画像ノイズの影響を評価するために、２つのテストを実行した。最初に、社内の画像領域ノイズ低減方法であるマルチエネルギー非局所的手段（ＭＥＮＬＭ）をＲＤ画像に適用して、約８０〜９０％のノイズ低減を達成した。次に、ＤＳＣＴ（デュアルエナジーモード）およびＰＣＣＴシステムに対して、達成可能な最高線量（ＨＤ）レベルで追加のスキャンを実行した。
【００５３】
本開示による方法は、３セットのデュアルおよびマルチエネルギーＣＴデータ、すなわちＲＤ画像、ＭＥＮＬＭフィルタ処理されたＲＤ画像、およびＨＤ画像のすべてに適用された。狭窄測定のためのヨウ素密度マップを生成するために、三つの基底物質（カルシウム、ヨウ素、および水）分解が行われた。たった２つのエネルギーでの測定から３つの基本物質を分解するために、追加の体積保存の前提がＤＥＣＴおよびＰＣＣＴマクロ画像に対して必要とされた。カルシウムシリンダーの長軸に沿った複数のスライスで狭窄測定を行い、そして推定誤差を計算した。
【００５４】
ＳＥＣＴ画像については、市販の狭窄分析ソフトウェアパッケージ（Ｓｙｎｇｏ  Ｖｉａ  ＣＴ  ｖｕｌｅｓｓｅｌ、Ｓｉｅｍｅｎｓ）を用いて狭窄の重症度を分析した。ＣＴＡ画像をロードした後、多平面再構成（ＭＰＲ）画像およびボリュームレンダリング技術（ＶＲＴ）画像が作成され、オペレータに表示された。血管内腔の評価は、湾曲平面再構成（ＣＰＲ）図を用いて行われた。デジタルノギスを使用して、デフォルトパラメータ設定（下限閾値：５０ＨＵ；上限閾値：９４０ＨＵ）を用いて狭窄の重症度を定量化した。１つのノギスを用いて狭窄をマークし、そして２つの基準ポインタを狭窄の近位側および遠位側の基準マーカとして使用した。次いで、面積内腔狭窄率を計算した。
【００５５】
コンピュータシミュレーションの結果は、異なる程度の鮮鋭度を有するマルチエネルギーＣＴ画像は、同じ狭窄の外観において大きな変動を引き起こすことを示した。しかしながら、本開示の方法は、１．２％未満の誤差で面積内腔狭窄率を推定した。推定精度は、４つの異なるレベルの鮮鋭度についてほぼ同一であり、これは、点広がり関数が狭窄測定に影響を及ぼさないことを実証した。
【００５６】
重い石灰化が存在すると、単一エネルギーＣＴおよび市販のソフトウェアを使用した狭窄測定における誤差は、図４に示すように非常に大きかった。 これは、４．４％〜４６％の範囲であり、より重くより大きな石灰化が存在する場合にはさらに悪化し、その結果、ファントムＡ〜Ｃは完全に閉塞した血管として深刻に誤解された。
【００５７】
図１１に、従来のＣＴＡ画像を用いた市販の狭窄定量化ソフトウェアからの狭窄定量化結果を示す。グレースケールＭＩＰ画像上の中間線は、狭窄を伴う基準部位をマークし、一方、上下の線は、狭窄を伴わない基準部位に対するマーカとして使用された。狭窄分析ソフトウェアは、狭窄を伴う参照部位における狭窄面積率（赤い長方形の箱で印を付けた）と同様に、複数の部位の狭窄面積率を１Ｄプロファイルの形で報告した。３つの基準部位に対する軸方向画像は自動セグメント化内腔領域と共に表示された。高密度石灰化は、従来のＣＴＡ検査からの面積内腔狭窄率の過大評価を引き起こした。推定面積狭窄率は、ファントムＡ〜Ｄについて１００％、１００％、１００％、および４３％であった（実際の内腔面積狭窄率は、それぞれ、５１、５１、５１、および３０％であった）。
【００５８】
対照的に、本開示による物質分解方法は、図６に示すように、ヨウ素、カルシウム、および水の間の良好な分離を達成した。 これにより、面積内腔狭窄率の定量化のためのヨウ素密度マップの使用が容易になる。即ち図６は、多重エネルギーＣＴ画像の物質分解がヨウ素とカルシウムとの間の良好な分離をもたらし、それによって狭窄の重症度の定量化を容易にすることを示す。上段はＭＥＮＬＭフィルタリング後の４つの狭窄ファントムのＣＴ画像であり、下段は物質分解からのｍｇ／ｍｌの単位での色分けされたヨウ素密度マップである。また、色分けされたカルシウム密度図を作成することができる。
【００５９】
ＤＥＣＴシステムおよびＰＣＣＴシステムの両方について、本開示によるシステムおよび方法は、臨床的に関連のある線量レベルを使用してＣＴ画像から内腔狭窄率の正確な測定値を提供する。非常に高密度の石灰化を含む狭窄ファントムについては、推定誤差は、例えばＭＥＣＴおよびＤＥＣＴ（ＰＣＣＴマクロモードを含む）画像についてそれぞれ９％および１８％以下であり、これは従来の単一エネルギーＣＴＡ検査とセグメンテーションベースの測定から達成されるものよりはるかに低かった。したがって、本技法は、狭窄重症度定量化のための単一エネルギーＣＴＡの臨床的限界に対処することができる。この手法は、面倒なセグメンテーションや閾値の慎重な調整を必要としないため、実用的かつ効率的である。最後に、本方法はＲＯＩｓ上のヨウ素濃度の積分に基づいて狭窄の重症度を測定するので、ノイズの影響は積分によって軽減される。したがって、画像ノイズを減らしたり、放射線量を増やしても、推定精度には影響しなかった。これは、今後の研究で実証されることになっているが、同様の推定精度が低放射線量スクリーニング検査から達成できることを示している。
【００６０】
本明細書で提供されるシステムおよび方法は、マルチエネルギーＣＴを使用して狭窄の重症度の正確かつ再現可能な推定を達成することができ、臨床現場で利用可能な市販のＤＥＣＴシステムに容易に展開することができる。市販のソフトウェアパッケージ（例えば、物質分解、中心線追跡）は、狭窄の重症度測定のためのこの記載されたアプローチで機能するようにわずかな改変だけで提供され得る。
【００６１】
このような組み合わせおよびサブコンビネーションに適した特徴は、本出願全体を検討すれば当業者には容易に明らかとなろう。本明細書および特許請求の範囲に記載の主題は、技術におけるすべての適切な変更を網羅し包含することを意図している。
【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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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