(57)【要約】  本発明は、医療用イメージングシステム１００，４００であって、機械実行可能命令を記憶するためのメモリ１１２と、前記医療用イメージングシステムを制御するためのプロセッサ１０６とを備える、医療用イメージングシステムを提供する。前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサは、関心領域４０９の予備磁気共鳴画像１２２から予備セグメンテーションエッジを含む予備セグメンテーション１２４を受け取り（２００）、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２２から前記関心領域について第１のＱＳＭ画像１２４を再構成し（２０２）、ここで、前記ＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のＱＳＭ画像の再構成中、前記予備セグメンテーションエッジに依存する正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行され、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム１３４を使用して前記第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションエッジを含む第１のセグメンテーション１２６を計算し（２０４）、前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第２のＱＳＭ画像１２８を再構成し（２０６）、ここで、前記第２のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のセグメンテーションエッジに依存する前記正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行される。
2019504664.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用イメージングシステムであって、
機械実行可能命令を記憶するためのメモリと、
前記医療用イメージングシステムを制御するためのプロセッサとを備え、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサは、
・関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションエッジを含む予備セグメンテーションを受け取り、
・ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第１のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のＱＳＭ画像の再構成中、前記予備セグメンテーションエッジに依存する正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行され、
・ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して前記第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションエッジを含む第１のセグメンテーションを計算し、
・前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第２のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のセグメンテーションエッジに依存する前記正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行される、、医療用イメージングシステム。
【請求項２】
前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサはさらに、
・  前記ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して前記第２のＱＳＭ画像をセグメント化することによって前記第１のセグメンテーションを再計算することと、
・  前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について前記第２のＱＳＭ画像を再構成することとを反復する、請求項１に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項３】
前記第２のＱＳＭ画像の反復再構成は所定回数実行される、請求項２に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項４】
前記第２のＱＳＭ画像の反復再構成は、収束メトリックが所定範囲内になるまで実行される、請求項２に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項５】
前記医療用イメージングシステムは、さらに、磁気共鳴イメージングシステムを備え、前記メモリは、さらに、ＱＳＭパルスシーケンスコマンドを記憶し、前記ＱＳＭパルスシーケンスコマンドは、前記磁気イメージングシステムに、磁気共鳴定量的磁化率マッピングプロトコルに従ってＱＳＭ磁気共鳴データを取得させ、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサは、前記ＱＳＭパルスシーケンスコマンドを使用して前記ＱＳＭ磁気共鳴イメージングデータを取得するよう前記磁気共鳴イメージングシステムを制御する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項６】
前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサはさらに、前記ＱＳＭ磁気共鳴イメージングデータから前記関心領域について前記予備画像を再構成し、前記予備セグメンテーションを受け取ることは、前記ＱＳＭイメージングセグメンテーションアルゴリズムを使用して前記予備画像をセグメント化することによって前記予備セグメンテーションを計算することを含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項７】
前記予備磁気共鳴画像は調査画像である、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項８】
前記予備セグメンテーションを受け取ることは、調査画像セグメンテーションアルゴリズムを用いて前記予備磁気共鳴画像をセグメント化することによって前記予備セグメンテーションを計算することを含む、請求項７に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項９】
前記メモリは、さらに、調査画像パルスシーケンスコマンドを含み、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサはさらに、
・  前記磁気共鳴イメージングシステムを前記調査画像パルスシーケンスコマンドを用いて制御することによって調査磁気共鳴イメージングデータを取得し、
・  前記調査磁気共鳴イメージングデータを用いて前記調査磁気共鳴画像を再構成する、請求項８に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項１０】
前記第１のＱＳＭ画像及び／又は前記第２のＱＳＭ画像を再構成することは、最小２乗問題として下式を解くことを含み、
【数３】
2019504664.tif 000005
ここで、Ｂ０は外部磁場であり、γは磁気回転比であり、Ｄはダイポール演算子であり、Ｌはラプラシアンであり、λは正則化パラメータであり、
【数４】
2019504664.tif 000006
は勾配演算子であり、Ｗ１はデータ忠実度のためのバイナリマスクであり、Ｗ２は正規化のためのバイナリマスクである、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項１１】
前記ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、ＱＳＭ画像を使用して訓練及び／又は構成される、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の医療用イメージングシステム。
【請求項１２】
医療用イメージングシステムの動作方法であって、機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、
・  関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションエッジを含む予備セグメンテーションを受け取り、
・  ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第１のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のＱＳＭ画像の再構成中、前記予備セグメンテーションエッジに依存する正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行され、
・  ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して前記第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションエッジを含む第１のセグメンテーションを計算し、
・  前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第２のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のセグメンテーションエッジに依存する前記正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行される、方法。
【請求項１３】
医療用イメージングシステムを制御するプロセッサによって実行される機械実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサは、
・  関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションエッジを含む予備セグメンテーションを受け取り、
・  ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第１のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のＱＳＭ画像の再構成中、前記予備セグメンテーションエッジに依存する正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行され、
・  ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して前記第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションエッジを含む第１のセグメンテーションを計算し、
・  前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成し、ここで、前記第２のＱＳＭ画像の前記再構成は、前記第１のセグメンテーションエッジに依存する前記正則化関数を少なくとも部分的に使用して実行される、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング、具体的には定量的磁化率マッピングに関する。
【背景技術】
【０００２】
定量的磁化率マッピング（ＱＳＭ）は、ボクセル強度が、下にある組織の見掛けの磁化率に線形比例する磁気共鳴イメージング技術である。これは、磁化率の局所的変化を引き起こすガドリニウムなどの特定のバイオマーカー又は造影剤を特定するのに有用であり得る。Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｅｃｈｏ磁気共鳴位相画像から、生体内組織のバルク磁化率分布が計算される。これらの画像は、脳の白質と灰白質との間の解剖学的コントラストを示すのに特に有用であり得る。
【０００３】
Ｔａｎｇらによるジャーナル記事、“Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｐｐｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ−Ｂａｓｅｄ  Ｋ−Ｓｐａｃｅ／Ｉｍａｇｅ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ”、Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ６９、１３９６−１４０７（２０１３）は、反転フィルタの非適切な性質（ｉｌｌ−ｐｏｓｅｄ  ｎａｔｕｒｅ）を克服するための制約として、磁化率マップ自体からの幾何学情報を使用することによって、磁気共鳴イメージング定性的磁化率マップを改善する方法を記載する。この論文は、ストリークアーチファクトを低減するために、血管及び低い磁化率を有する他の構造にこのアプローチを適用することを開示する。
【０００４】
会議要旨Ｍｅｉｎｅｋｅ、“Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｐｐｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ−Ｅｎａｂｌｅｄ  Ｄｉｐｏｌｅ  Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ”、Ｐｒｏｃ．２３ｒｄ  ＩＳＭＲＭ、ｐ．３３２１（２０１５）（以下、“Ｍｅｉｎｅｋｅ  ｅｔ．ａｌ．”と称する）は、バイナリマップを使用して組織境界エッジを定め、勾配に基づくエッジ検出を改善するＱＳＭ再構成を開示する。米国特許出願ＵＳ２０１５／０３３８４９２は、磁化率画像を計算するためにＬ１ノルム正則化においてエッジ情報を使用する定量的磁化率マッピング（ＱＳＭ）に関する。エッジ情報は、エッジマスクを用いて計算される。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、医療用イメージングシステム、コンピュータプログラム製品、及び独立請求項に記載の方法を提供する。従属請求項には実施形態が記載されている。
【０００６】
当業者には理解されるように、本発明の態様は、装置、方法又はコンピュータプログラムプロダクトとして具体化され得る。従って、本発明の態様は、全面的にハードウェア実施形態、全面的にソフトウェア実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）又は本明細書において全て一般的に「回路」、「モジュール」若しくは「システム」と称され得るソフトウェア及びハードウェア態様を組み合わせた実施形態の形態をとり得る。更に、本発明の態様は、コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードを有する１つ又は複数のコンピュータ可読媒体において具体化されたコンピュータプログラムプロダクトの形態をとり得る。
【０００７】
１つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読ストレージ媒体でもよい。本明細書で使用される「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行可能な命令を保存することができる任意の有形ストレージ媒体を包含する。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読非一時的ストレージ媒体と称される場合もある。コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、有形コンピュータ可読媒体と称される場合もある。一部の実施形態では、コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、コンピューティングデバイスのプロセッサによってアクセスされることが可能なデータを保存可能であってもよい。コンピュータ可読ストレージ媒体の例は、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、半導体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢサムドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気光学ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルを含むが、これらに限定されない。光ディスクの例は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、又はＤＶＤ−Ｒディスクといったコンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）を含む。コンピュータ可読ストレージ媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータデバイスによってアクセスされることが可能な様々な種類の記録媒体も指す。例えば、データは、モデムによって、インターネットによって、又はローカルエリアネットワークによって読み出されてもよい。コンピュータ可読媒体上で具現化されたコンピュータ実行可能コードは、限定されることはないが、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦ等を含む任意の適切な媒体、又は上記の任意の適切な組み合わせを用いて送信されてもよい。
【０００８】
コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドにおいて又は搬送波の一部として内部で具体化されたコンピュータ実行可能コードを備えた伝搬データ信号を含んでもよい。このような伝搬信号は、限定されることはないが電磁気、光学的、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態の何れかをとり得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではない及び命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって又はそれと関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、若しくは輸送できる任意のコンピュータ可読媒体でもよい。
【０００９】
「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の一例である。コンピュータメモリは、プロセッサに直接アクセス可能な任意のメモリである。「コンピュータストレージ」又は「ストレージ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の更なる一例である。コンピュータストレージは、任意の不揮発性コンピュータ可読ストレージ媒体である。一部の実施形態では、コンピュータストレージは、コンピュータメモリであってもよい又はその逆でもよい。
【００１０】
本明細書で使用される「プロセッサ」は、プログラム、マシン実行可能命令、又はコンピュータ実行可能コードを実行可能な電子コンポーネントを包含する。「プロセッサ」を含むコンピューティングデバイスへの言及は、場合により、２つ以上のプロセッサ又は処理コアを含むと解釈されるべきである。プロセッサは、例えば、マルチコアプロセッサである。プロセッサは、また、単一のコンピュータシステム内の、又は複数のコンピュータシステムの中へ分配されたプロセッサの集合体も指す。コンピュータデバイスとの用語は、各々が一つ又は複数のプロセッサを有するコンピュータデバイスの集合体又はネットワークを指してもよいと理解されるべきである。コンピュータ実行可能コードは、同一のコンピュータデバイス内の、又は複数のコンピュータデバイス間に分配された複数のプロセッサによって実行される。
【００１１】
コンピュータ実行可能コードは、本発明の態様をプロセッサに行わせるマシン実行可能命令又はプログラムを含んでもよい。本発明の態様に関する動作を実施するためのコンピュータ実行可能コードは、Java（登録商標）、Smalltalk、又はC++等のオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語等の従来の手続きプログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれてもよい及びマシン実行可能命令にコンパイルされてもよい。場合によっては、コンピュータ実行可能コードは、高水準言語の形態又は事前コンパイル形態でもよい及び臨機応変にマシン実行可能命令を生成するインタプリタと共に使用されてもよい。
【００１２】
コンピュータ実行可能コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアローンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行することができる。後者の場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよい、又はこの接続は外部コンピュータに対して（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用したインターネットを通して）行われてもよい。
【００１３】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータプログラムプロダクトのフローチャート、図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート、図、及び／又はブロック図の各ブロック又は複数のブロックの一部は、適用できる場合、コンピュータ実行可能コードの形態のコンピュータプログラム命令によって実施され得ることが理解されよう。相互排他的でなければ、異なるフローチャート、図、及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせが組み合わせられてもよいことが更に理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するための手段を生じさせるようにマシンを作るために、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサへと提供されてもよい。
【００１４】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読媒体に保存された命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施する命令を含む製品を作るように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイスにある特定の方法で機能するように命令することができるコンピュータ可読媒体に保存されてもよい。
【００１５】
コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行する命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するためのプロセスを提供するように、一連の動作ステップがコンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で行われるようにすることにより、コンピュータ実施プロセスを生じさせるために、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードされてもよい。
【００１６】
本明細書で使用される「ユーザインタフェース」は、ユーザ又はオペレータがコンピュータ又はコンピュータシステムとインタラクトすることを可能にするインタフェースである。「ユーザインタフェース」は、「ヒューマンインタフェースデバイス」と称される場合もある。ユーザインタフェースは、情報若しくはデータをオペレータに提供することができる及び／又は情報若しくはデータをオペレータから受信することができる。ユーザインタフェースは、オペレータからの入力がコンピュータによって受信されることを可能にしてもよい及びコンピュータからユーザへ出力を提供してもよい。つまり、ユーザインタフェースはオペレータがコンピュータを制御する又は操作することを可能にしてもよい、及びインタフェースはコンピュータがオペレータの制御又は操作の結果を示すことを可能にしてもよい。ディスプレイ又はグラフィカルユーザインタフェース上のデータ又は情報の表示は、情報をオペレータに提供する一例である。キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、指示棒、グラフィックタブレット、ジョイスティック、ゲームパッド、ウェブコム、ヘッドセット、ギアスティック、ステアリングホイール、ペダル、有線グローブ、ダンスパッド、リモコン、及び加速度計を介したデータの受信は、オペレータから情報又はデータの受信を可能にするユーザインタフェース要素の全例である。
【００１７】
本明細書で使用される「ハードウェアインタフェース」は、コンピュータシステムのプロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とインタラクトする及び／又はそれを制御することを可能にするインタフェースを包含する。ハードウェアインタフェースは、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置へ制御信号又は命令を送ることを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースはまた、プロセッサが外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とデータを交換することを可能にしてもよい。ハードウェアインタフェースの例は、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ１３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ１２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ−２３２ポート、ＩＥＥＥ４８８ポート、ブルートゥース（登録商標）接続、無線ＬＡＮ接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット（登録商標）接続、制御電圧インタフェース、ＭＩＤＩインタフェース、アナログ入力インタフェース、及びデジタル入力インタフェースを含むが、これらに限定されない。
【００１８】
本明細書で使用される「ディスプレイ」又は「ディスプレイデバイス」は、画像又はデータを表示するために構成された出力デバイス又はユーザインタフェースを包含する。ディスプレイは、視覚、音声、及び／又は触覚データを出力してもよい。ディスプレイの例は、コンピュータモニタ、テレビスクリーン、タッチスクリーン、触覚電子ディスプレイ、点字スクリーン、陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、双安定ディスプレイ、電子ペーパー、ベクターディスプレイ、平面パネルディスプレイ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネッセントディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）、プロジェクタ、及びヘッドマウントディスプレイを含むが、これらに限定されない。
【００１９】
本明細書において、磁気共鳴（ＭＲ）データは、磁気共鳴イメージングスキャン中に磁気共鳴装置のアンテナを使用して原子スピンによって放たれる無線周波数信号の測定記録として定義される。磁気共鳴データは、医療用画像データの一例である。本明細書において、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像は、磁気共鳴イメージングデータ内に含まれる解剖学的データの再構成された２次元又は３次元の視覚化として定義される。この視覚化は、コンピュータを用いて実行され得る。ＱＳＭ磁気共鳴データは、磁気共鳴データの一例である。ＱＳＭ磁気共鳴データは、ＱＳＭ磁気共鳴データプロトコールに従って取得された磁気共鳴データであり、ＱＳＭ画像に再構成され得る。
【００２０】
一側面では、本発明は、機械実行可能命令を記憶するためのメモリを含む医療システムを提供する。医療用イメージングシステムは、医療用イメージングシステムを制御するためのプロセッサをさらに備える。機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションを受け取る。予備セグメンテーションは、予備セグメンテーションエッジを含む。セグメンテーションにおけるエッジは、セグメンテーションにおいて識別される異なる領域間の境界として解釈又は定義され得る。
【００２１】
機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成させる。ＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第１のＱＳＭ画像の再構成中、予備画像に依存する。すなわち、ＱＳＭ画像が再構成されるとき、再構成において正則化関数が使用される。正則化関数は、予備セグメンテーションエッジに依存する又は予備セグメンテーションエッジを使用する。正則化関数は、セグメンテーションから決定される異なるエッジを使用可能であってもよい。この具体例では、予備セグメンテーションエッジが使用される。セグメンテーションは、隣接する組織間の明確な境界をもたらし、磁化率差を完全な切り離しを可能にする。したがって、セグメンテーションは、構造間のより確実かつ連続的な境界を提供する。
【００２２】
機械実行可能命令の実行により、プロセッサはさらに、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって、第１のセグメンテーションを計算する。ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムとの用語は、単に、セグメンテーションアルゴリズムのためのラベルに過ぎない。セグメンテーションアルゴリズムの前のＱＳＭ画像という用語は、セグメンテーションアルゴリズムがＱＳＭ画像をセグメント化するために変更又は訓練されることを示すために使用される。通常の慣用的なセグメンテーションアルゴリズムが、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムとして機能するために変更され得る。ＱＳＭ画像は、Ｔ１、Ｔ２、又は陽子密度画像のような従来の磁気共鳴画像に示される異なる詳細を示すことがあるため、場合によっては何らかの変更が有用であり得る。第１のセグメンテーションは、第１のセグメンテーションエッジを含む。
【００２３】
機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成させる。第２のＱＳＭ画像の再構成は、正則化関数を使用して少なくとも部分的に実行される。正則化関数は、第２のＱＳＭ画像の再構成中、第１のセグメンテーションエッジに依存する。
【００２４】
ＱＳＭ画像の優れた再構成を提供し得るので、この実施形態は有益であり得る。被写体の境界の位置に関する知識は、ＱＳＭ画像の再構成を誘導するのに有用であり得る。困難な点は、ＱＳＭ画像が、プロトン加重画像又はＴ１強調画像などの従来の画像で見えるものとは異なる詳細を示す可能性があることである。セグメンテーションエッジが従来の磁気共鳴画像によって提供される場合、ＱＳＭ画像のセグメンテーションにおいて小さなエラーが生じ得る。
【００２５】
他の実施形態では、第２のＱＳＭ画像の再構成後、該画像はメモリシステムに格納されてもよいし、又は医師若しくは技術者のために画面上に表示されてもよい。
【００２６】
他の実施形態では、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサはさらに、前記ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して前記第２のＱＳＭ画像をセグメント化することによって前記第１のセグメンテーションを再計算することと、前記ＱＳＭ磁気共鳴データから前記関心領域について前記第２のＱＳＭ画像を再構成することとを反復する。第２のＱＳＭ画像の再構成後、該画像は次にセグメント化され、この新たなセグメンテーションが、第２のＱＳＭ画像を再度再構成するために使用される。これは、セグメンテーション内の境界又はエッジがより良好に決定され、ＱＳＭ画像再構成がより正確になり得るので、有利であり得る。第２のＱＳＭ画像を反復して複数回再計算又は再構成することにより、ＱＳＭ画像の計算が改善され得る。
【００２７】
他の実施形態では、第２のＱＳＭ画像の反復的再計算は、一定回数実行される。すなわち、反復プロセスは、第２のＱＳＭ画像が所定回数だけ再構成された後に終了する。
【００２８】
他の実施形態では、前記第２のＱＳＭ画像の前記反復再構成は、収束メトリックが所定範囲内になるまで実行される。収束メトリックは、ＱＳＭ画像が安定な又は閉じた解に収束したか否かを判断するために使用される統計的指標又はメトリックであり得る。例えば、ボクセル単位で、第２のＱＳＭ画像が以前の反復と比較されてもよく、２つの画像間の変化量を決定するために統計的指標が使用され得る。
【００２９】
他の実施形態では、医療用イメージングシステムはさらに、磁気共鳴イメージングシステムを含む。
【００３０】
他の実施形態では、医療用イメージングシステムは磁気共鳴イメージングシステムである。
【００３１】
他の実施形態では、メモリはさらに、ＱＳＭパルスシーケンスコマンドを記憶する。ＱＳＭパルスシーケンスコマンドは、磁気共鳴システムに、磁気共鳴定量的磁化率マッピングプロトコルに基づきＱＳＭ磁気共鳴データを取得させる。機械実行可能命令の実行により、プロセッサはさらに、ＱＳＭパルスシーケンスコマンドを使用してＱＳＭ磁気共鳴データを取得するよう磁気共鳴イメージングシステムを制御する。この実施形態は、同じシステムがＱＳＭ磁気共鳴データを取得して、次いでＱＳＭ画像の改善された生成方法を実行するので、有益であり得る。
【００３２】
他の実施形態では、機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について予備画像を再構成させる。予備セグメンテーションを受け取るステップは、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して予備画像をセグメント化することによって予備セグメンテーションを計算することを含む。この場合、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、正則化関数が再構成からドロップ又は使用されないように変更され得る。これは、この時点において、実行されたセグメンテーションが存在しないからであり得る。
【００３３】
他の実施形態では、予備磁気共鳴画像は調査画像である。本明細書で使用される場合、調査画像とは、新たな磁気共鳴イメージングプロトコルが実行される前に取得され、次いで生成される磁気共鳴イメージングデータ及び画像を指し得る。例えば、関心領域をどこに配置するかがよりよく分かるように、調査画像が取得され、次いで生成され得る。調査画像は、様々な異なるタイプの画像のうちの１つであり得る。例えば、Ｔ１強調画像、陽子密度画像、Ｔ２強調画像、又は他の多くの異なるタイプの磁気共鳴画像であり得る。
【００３４】
他の実施形態では、予備セグメンテーションを受け取るステップは、調査画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して予備画像をセグメント化することによって予備セグメンテーションを計算することを含む。本明細書で使用される場合、調査画像セグメンテーションアルゴリズムという用語は、調査画像という用語によって識別されるセグメンテーションアルゴリズムである。例えば、調査画像セグメンテーションアルゴリズム及びＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、異なる訓練又は細分化がされている類似又は同一のアルゴリズムであってもよい。
【００３５】
調査画像セグメンテーションアルゴリズム及び／又はＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、様々な異なるタイプのうちの１つであり得る。これらは、例えば、変形可能な形状モデル、解剖学的ランドマークを識別するモデル、又はセグメンテーションを実行するために解剖学的アトラスを使用するモデルであり得る。ＱＳＭ画像及び調査画像では異なる詳細が見られ得るので、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム及び調査画像セグメンテーションアルゴリズムの実装は異なり得る。
【００３６】
他の実施形態では、メモリはさらに、調査画像パルスシーケンスコマンドを含む。機械実行可能命令の実行により、プロセッサはさらに、調査画像パルスシーケンスコマンドを使用して調査磁気共鳴イメージングデータを取得するよう磁気共鳴イメージングシステムを制御する。マシン実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、調査磁気共鳴イメージングデータを使用して調査磁気共鳴画像を再構成させる。
【００３７】
他の実施形態では、第１のＱＳＭ画像及び／又は第２のＱＳＭ画像の再構成は、以下の式を解くことを含む。
【数１】
2019504664.tif 000003
【００３８】
この式は、ＱＳＭ画像を解くために使用される最小二乗問題であり、ここで、Ｂ０は外部磁場であり、αは磁気回転比であり、Ｄはダイポール演算子であり、Ｌはラプラシアンであり、λは正則化パラメータであり、Ｇは勾配演算子であり、Ｗ１はデータ忠実度のためのバイナリマスクであり、Ｗ２は正規化のためのバイナリマスクである。予備セグメンテーションエッジ又は第１のセグメンテーションエッジは、Ｗ２に組み込まれ得る。例えば、エッジの近傍では、Ｗ２は０に設定され得る。これは、正則化関数が、セグメンテーションエッジ付近の高勾配にペナルティを課すことを防ぐ。正則化パラメータλを含む項は正則化関数である。この式は、Ｍｅｉｎｅｋｅ  ｅｔ．ａｌ．に開示されている。上記式中の垂直二重バーは、ノルムの計算を表す。例えば、ノルムは、限定はされないが、Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、又はＬｘノルムであってもよい。
【００３９】
他の実施形態では、正則化関数は以下の通りである。
【数２】
2019504664.tif 000004
【００４０】
他の実施形態では、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、ＱＳＭ画像を使用して訓練及び／又は構成される。一部の例では、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、他のタイプの磁気共鳴画像をセグメント化するために使用される典型的な画像セグメンテーションアルゴリズムであってもよい。例えば、ＱＳＭアルゴリズムは、解剖学的モデルであってもよく、また、画像が解剖学的アトラスにフィットする方法であってもよい。他の例では、ＱＳＭ画像セグメンテーションは、変形可能な形状モデルであってもよい。他の例では、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムは、ニューラルネットワークなどの訓練又は学習ベース方法に基づき得る。ＱＳＭ画像内に存在する他の詳細が通常の解剖学的アトラス又はモデルには存在しない可能性があるので、ＱＳＭ画像のために構成又は訓練された従来の画像セグメンテーションアルゴリズムを使用することには利点があり得る。
【００４１】
他の側面では、本発明は、医療用イメージングシステムの動作方法を提供する。機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションを受け取る。予備セグメンテーションは、予備セグメンテーションエッジを含む。機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データからの関心領域から第１のＱＳＭ画像を再構成させる。ＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第１のＱＳＭ画像の再構成中、予備セグメンテーションエッジに依存する。
【００４２】
機械実行可能命令の実行により、プロセッサはさらに、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって、第１のセグメンテーションを計算する。第１のセグメンテーションは、第１のセグメンテーションエッジを含む。機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データからの関心領域から第２のＱＳＭ画像を再構成させる。第２のＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第２のＱＳＭ画像の再構成中、第１のセグメンテーションエッジに依存する。
【００４３】
他の側面では、本発明は、医療用イメージングシステムを制御するプロセッサによって実行される機械実行可能命令を含むコンピュータプログラム製品を提供する。機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションを受け取る。予備セグメンテーションは、予備セグメンテーションエッジを含む。機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴画像から関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成させる。ＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第１のＱＳＭ画像の再構成中、予備セグメンテーションエッジに依存する。
【００４４】
機械実行可能命令の実行により、プロセッサはさらに、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって、第１のセグメンテーションを計算する。第１のセグメンテーションは、第１のセグメンテーションエッジを含む。機械実行可能命令の実行はさらに、プロセッサに、ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成させる。第２のＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第２のＱＳＭ画像の再構成中、第１のセグメンテーションエッジに依存する。
【００４５】
組み合わせられる実施形態が相反するものでない限り、本発明の上記実施形態の１つ以上を組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
以下、本発明の単なる例に過ぎない好ましい実施形態について、以下の図面を参照しながら説明する。
【図１】図１は、医療用イメージングシステムの例を示す。
【図２】図２は、図１の医療用イメージングシステムの動作方法を示すフローチャートを示す。
【図３】図３は、図１の医療用イメージングシステムのさらなる動作方法を示すフローチャートを示す。
【図４】図４は、医療用イメージングシステムのさらなる例を示す。
【図５】図５は、図４の医療用イメージングシステムの動作方法を示すフローチャートを示す。
【図６】図６は、勾配導出エッジを用いて計算されたセグメンテーションを示すＱＳＭ画像を示す。
【図７】図７は、ＱＳＭ画像セグメンテーションモジュールを用いて計算された図６の画像に関するセグメンテーションを示すＱＳＭ画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
図面における同様の番号を有する要素は、等価な要素であるか、又は同じ機能を果たす。前に説明された要素は、機能が同等であれば、後の図面では必ずしも説明されない。
【００４８】
図１は、医療用イメージングシステム１００の例を示す。医療用イメージングシステム１００は、コンピュータシステム１０２を含むものとして示されている。コンピュータシステム１０２は、例えば、ハードウェア１０４又はネットワークインタフェースを有し得る。コンピュータシステムは、さらに、ハードウェア又はネットワークインタフェース１０４、ユーザインターフェイス１０８、コンピュータストレージ１１０、及びコンピュータメモリ１１２に接続されたプロセッサ１０６を含むものとして示されている。
【００４９】
コンピュータストレージ１１０は、予備磁気共鳴データ１２０を含むものとして示されている。コンピュータストレージ１１０は、さらに、予備磁気共鳴データ１２０から再構成された予備磁気共鳴画像を含むものとして示されている。コンピュータストレージ１１０は、さらに、予備磁気共鳴データ１２２の予備セグメンテーション１２４を含むものとして示されている。予備磁気共鳴データ１２０及び予備磁気共鳴画像１２２の存在は任意である。例えば、コンピュータシステム１０２は、既に実行された予備セグメンテーション１２４を受け取ってもよい。他の例では、コンピュータシステム１０２は、予備磁気共鳴データ１２０から予備磁気共鳴画像１２２を再構成し、その後、予備磁気共鳴画像１２２をセグメント化することによってセグメンテーション１２４を決定してもよい。コンピュータストレージ１１０は、さらに、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０を含むものとして示されている。一部の例では、プロセッサ１０６は、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０を取得するために磁気共鳴イメージングシステムを制御し得る。他の例では、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０は、ネットワーク接続又は他の記憶装置を介して受け取られ得る。コンピュータストレージ１１０は、さらに、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０から再構成された第１のＱＳＭ画像１２４を含むものとして示されている。コンピュータストレージ１１０は、さらに、第１のＱＳＭ画像１２４の第１のセグメンテーション１２６を含むものとして示されている。コンピュータストレージ１１０は、さらに、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０及び第１のセグメンテーション１２６を使用して再構成された第２のＱＳＭ画像１２８を含むものとして示されている。
【００５０】
コンピュータメモリ１１２は、プロセッサ１０６が医療用イメージングシステム１００の制御を実行したり、図２、図３、図５、及び図６に詳述されるような様々な数値及び画像処理技術を実行することを可能にする機械実行可能命令１３０を含むものとして示されている。コンピュータメモリ１１２は、さらに、例えば、予備磁気共鳴画像１２２をセグメント化するために任意で使用され得るオプションの調査スキャン画像セグメンテーションアルゴリズム１３２を含むものとして示されている。コンピュータストレージ１１２は、さらに、例えば、第１のＱＳＭ画像１２４及び／又は第２のＱＳＭ画像１２８をセグメント化するために使用され得るＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム１３４を含むものとして示されている。調査スキャン画像セグメンテーションアルゴリズム１３２及びＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム１３４は、場合によっては、予備磁気共鳴画像１２２又はＱＳＭ画像１２４、１２８内に見られる様々な特徴に依存して異なるやり方で訓練又は調整された本質的に同じアルゴリズムであってもよい。他の場合では、セグメンテーションアルゴリズム１３２及びアルゴリズム１３４は互いに異なる。
【００５１】
図２は、図１の医療用イメージングシステム１００を使用する方法を示すフローチャートを示す。まず、ステップ２００において、予備セグメンテーション１２４が受け取られる。一部の例では、予備セグメンテーション１２４は、外部装置から受け取られ、すでに実行されている。他の例では、プロセッサ１０６は、磁気共鳴イメージングシステムを制御して予備磁気共鳴データ１２０を取得し、次いで、予備磁気共鳴画像１２２を再構成し、最後に、この画像１２２をセグメント化して予備セグメンテーション１２４を計算し得る。
【００５２】
次に、ステップ２０２において、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２２から、関心領域について第１のＱＳＭ画像１２４が再構成される。次に、ステップ２０４において、ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム１３４を使用して第１のＱＳＭ画像１２４をセグメント化することによって、第１のセグメントテーション１２６が計算される。第１のセグメンテーションは、第１のセグメンテーションエッジを含む。最後に、ステップ２０６において、ＱＳＭ磁気共鳴データから、関心領域について第２のＱＳＭ画像１２８が再構成される。第２のＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して部分的に実行される。正則化関数は、第１のセグメンテーションエッジに依存する。
【００５３】
図３は、図１の医療用イメージングシステム１００のさらなる動作方法を示すさらなるフローチャートを示す。最初の４つのステップ２００、２０２、２０４、及び２０６について、図３の方法は、図２に示される方法と同一である。ステップ２０６が実行された後、方法は次に質問ボックス３００に進む。質問ボックス３００は、例ごとに異なる形態を取り得る。一例では、第２のＱＳＭ画像の計算は、一定回数繰り返し実行される。この第１の例では、質問は、反復回数が実行されたかということであり得る。答えがＹＥＳである場合、方法はボックス３１２に進み、方法は終了する。答えがＮＯである場合、方法はボックス３１０に進み、既存の第２のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションが再計算される。
【００５４】
次に、方法はステップ２０６に戻り、直前に再計算された第１のセグメンテーション１２６を使用して第２のＱＳＭ画像が再構成される。方法は、反復回数に達するまで繰り返し得る。別の例では、質問ボックス３００は、現在の第２のＱＳＭ画像を前回の反復で計算された第２のＱＳＭ画像と比較することを表し得る。これは、例えば、第２のＱＳＭ画像が収束したかどうかを確認するために使用され得る。第２のＱＳＭ画像１２８が解に収束したかどうかを評価するために、ボクセルごとにピクセル又はボクセルを準備するなど、様々な統計的手段を使用することができる。
【００５５】
図４は、医療用イメージングシステム４００のさらなる例を示す。この例では、医療用イメージングシステム４００はさらに、磁気共鳴イメージングシステム４０２を含む。医療用イメージングシステム４００はまた、図１に示されるようなコンピュータシステム１０２を含む。プロセッサ１０６は、磁気共鳴イメージングシステム４０２を制御するために使用される。
【００５６】
医療用イメージングシステム４００は、磁気共鳴イメージングシステム４０２、及び図１に示す医療用イメージングシステム１００と同等のプロセッサ１０６を備えるコンピュータシステム１０２を備える。磁気共鳴イメージングシステム４０２は磁石４０４を有する。磁石４０４は、自身を貫通するボア４０６を有する超伝導円筒形磁石４０４である。異なる種類の磁石の使用も可能である。例えば、分割円筒形磁石といわゆるオープン磁石の両方を使用することも可能である。分割円筒形磁石は、標準的な円筒形磁石に類似しているが、磁石のアイソ面（ｉｓｏ−ｐｌａｎｅ）へのアクセスを可能にするために、クライオスタットが２つの部分に分割されている点で異なり、このような磁石は、例えば荷電粒子ビーム療法と併用され得る。オープン磁石は２つの磁石部分を有し、一方が、その間に被検者を収容するのに十分なスペースを与えるよう、他方の上方に位置し、２つの部分の配置はヘルムホルツコイルの配置と似ている。被検者がより閉塞されないため、オープン磁石は人気がある。円筒形磁石のクライオスタットの内部には、超伝導コイルの集合体がある。円筒形磁石４０４のボア４０６内には、磁気共鳴イメージングを行うのに十分に強く均一な磁場が存在するイメージングゾーン４０８が存在する。
【００５７】
また、磁石のボア４０６内には、磁石４０４のイメージングゾーン４０８内の磁気スピンを空間的に符号化するために磁気共鳴データ取得に使用される磁場勾配コイル４１０のセットが存在する。磁場勾配コイル４１０は、磁場勾配コイル電源４１２に接続されている。磁場勾配コイル４１０は代表的なものであることを理解されたい。典型的には、磁場勾配コイル４１０は、３つの直交する空間方向において空間符号化するための別個のコイルセットを３つ含む。磁場勾配電源は、磁場勾配コイルに電流を供給する。磁場勾配コイル４１０に供給される電流は、時間の関数として制御され、傾斜をつけられたり（ｒａｍｐｅｄ）、又はパルス化され得る。
【００５８】
イメージングゾーン４０８の隣には、イメージングゾーン４０８内の磁気スピンの向きを操作するための、及びイメージングゾーン４０８内のスピンから無線信号を受信するための無線周波数コイル４１４が存在する。撮像ゾーン４０８内の関心領域４０９が示されている。無線周波数アンテナは、複数のコイル要素を含み得る。また、無線周波数アンテナは、チャネル又はアンテナと呼ばれ得る。無線周波数コイル４１４は、無線周波数送受信機４１６に接続される。無線周波コイル４１４及び無線周波数送受信機４１６は、別個の送信コイル及び受信コイルと、別個の送信機及び受信機とによって置き換えられてもよい。無線周波数コイル４１４及び無線周波数送受信機４１６は代表的なものであることを理解されたい。また、無線周波数コイル４１４は、専用送信アンテナ及び専用受信アンテナも表すことが意図されている。同様に、送受信機４１６は、別個の送信機及び受信機も表し得る。無線周波数コイル４１４はまた、複数の受信／送信要素を有してもよく、無線周波数送受信器４１６は、複数の受信／送信チャネルを有してもよい。
【００５９】
被検者支持台４２０は、被検者支持台及び被検者４１８をイメージングゾーン４０８の中で移動させることができるオプションのアクチュエータ４２２に取り付けられる。このようにして、被検者４１８の大部分又は被検者４１８の全体を撮像することができる。送受信機４１６、磁場勾配コイル電源４１２、及びアクチュエータ４２２は全て、コンピュータシステム１０２のハードウェアインターフェイス１０４に接続されている。コンピュータシステム１０２は、図１に示すコンピュータシステム１０２と同等である。
【００６０】
コンピュータストレージ１１０は、複数のＱＳＭパルスシーケンスコマンド４３０を含むものとして示されている。これらのコマンドは、関心領域４０９のＱＳＭ磁気共鳴データ２２０を取得するよう、プロセッサ１０６が磁気共鳴イメージングシステム４０２を制御することを可能にする。コンピュータストレージ１１０は、さらに、オプションの複数の調査スキャンパルスシーケンスコマンド４３２を含むものとして示されている。例えば、プロセッサ１０６は、調査スキャンパルスシーケンスコマンド４３２を使用して磁気共鳴イメージングシステム４０２を制御し、少なくとも関心領域４０９を含む領域から予備磁気共鳴データ１２０を取得し得る。
【００６１】
図５は、図４の医療用イメージングシステム４００を制御する方法を示すフローチャートを示す。図５に示す方法では、予備磁気共鳴画像１２２は、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０から計算されるＱＳＭ画像である。最初の反復において、ＱＳＭ磁気共鳴画像は、正則化関数の動作を制御するためにセグメンテーションエッジを使用することなく計算される。まず、ステップ５００において、プロセッサ１０６は、ＱＳＭパルスシーケンスコマンド４３０を用いて磁気共鳴イメージングシステム４０２を制御して、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０を取得する。この場合、予備磁気共鳴データ１２０は、システム内に存在しない可能性がある。次に、ステップ５０２において、予備磁気共鳴画像１２２が、予備磁気共鳴データ１２０から再構成又は計算される。また、この場合、該画像はＱＳＭ磁気共鳴画像である。次に、方法はステップ２００に進み、図２に示す方法と同等である。ステップ２００において、予備セグメンテーションを受け取ることは、ＱＳＭ画像セグメント化アルゴリズムを使用して第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって予備セグメンテーションを計算することを含む。
【００６２】
図６は、医療用イメージングシステム４００を制御する他の方法を示すフローチャートを示す。図６に示す方法では、予備磁気共鳴画像は、磁気共鳴イメージングシステム４０２によって取得される調査磁気共鳴画像である。まず、ステップ６００において、調査スキャンパルスシーケンスコマンド４３２を用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御することによって、予備磁気共鳴データ１２０（調査磁気共鳴イメージングデータとも呼ばれる）が取得され得る。次に、ステップ６０２において、この例では調査磁気共鳴画像とも呼ばれる予備磁気共鳴画像１２２が、予備磁気共鳴データ１２０から再構成される。
【００６３】
次に、方法はステップ５００に進み、磁気共鳴イメージングシステム４０２をＱＳＭパルスシーケンスコマンド４３０で制御することによって、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０が取得される。その後、図２に示すように、方法はステップ２００、２０２、２０４、及び２０６に進む。この例では、予備セグメンテーションを受け取るためのステップ２００は、予備磁気共鳴画像１２２をセグメント化することによって予備セグメンテーションを計算することを含む。
【００６４】
図５及び図６に示される方法は、様々に変更され得る。例えば、図３に示される反復方法が、図５及び図６と組み合わせられてもよい。図５はさらに変更されてもよい。図５では、ＱＳＭ磁気共鳴データ１２０の３つのＱＳＭ再構成が存在する。一部の例では、図５に示す方法は、ステップ２０２の後に停止され得る。
【００６５】
定量的磁化率マッピングは、シングル又はマルチエコーのＧｒａｄｉｅｎｔ  Ｅｃｈｏ  ＭＲＩから組織磁化率を再構成する新興技術である。ＱＳＭ再構築における核心的な課題の１つは、組織磁化率から結果的な場の摂動へのマッピングにおける固有の情報損失であり、このため、ＱＳＭ再構成は非適切な（ｉｌｌ−ｐｏｓｅｄ）逆問題となる。正則化によって問題の条件付けを改善するための多くのアプローチが提案されているが、最も成功した部類のアプローチは、勾配に基づく正則化を、マグニチュード画像から得られた組織分布のジオメトリに関する追加情報と組み合わせる。
【００６６】
現在のアルゴリズムは、画像勾配ベクトルのモジュラスに閾値を適用することによってマグニチュード画像から得られたマスクを使用する。画像内のノイズのため、ボクセルがエッジに属していないと誤って識別される場合、組織のエッジが不明瞭になる。さらに、組織境界から遠い他のボクセルが、信号モデルにおけるノイズ又はエラーのために、例えばフローのためにエッジとして誤って分類される可能性がある。結果として、正則化項は、間違った位置における磁化率の勾配に不利益を与え、隣接する組織における再構成された磁化率の独立を妨げる。この問題は、セグメンテーションに基づくアプローチを使用することによって克服することができ、これにより、隣接する組織間の境界が明確になり、磁化率の差を完全に切り離すことができる。
【００６７】
大半のセグメンテーションソフトウェアパッケージは、反転パルスを使用した磁化準備とともにＴ１強調画像について動作する。これらの画像は、脳内のいくつかの主要な構造、例えば被殻、淡蒼球、赤核、黒質、及び歯状核について乏しいコントラストを示し、これはセグメンテーションにおけるエラーの危険をはらむ。セグメント化され、実際の組織境界が重ならない場合、これらのエラーは再構成された磁化率に伝播する。
【００６８】
本発明は、組織ジオメトリに関する新しい情報を含めるためにセグメンテーションを繰り返し更新することを提案する。例えば、Ｔ１強調画像を使用して、セグメンテーションの初期化の後、勾配から導出されたマグニチュードエッジ及び／又は初期セグメンテーションから導出されたエッジによって誘導され、第１の磁化率マップが再構成される。その結果得られる磁化率マップは、初期セグメンテーションを改善するようセグメンテーションを改良するために使用され（図７参照）、磁化率における組織境界をより良好に表す（図８参照）。
【００６９】
図７及び図８は、ＱＳＭ画像７００の例を示す。図７では、ＱＳＭ画像７００が８つのセグメンテーションで示されている。図７に示されるセグメンテーションは、例えば調査画像からの初期セグメンテーションからのものである。図７を検討すると、セグメンテーションは、ＱＳＭ画像７００内に示される全ての構造とあまり良く整列していないことがわかる。
【００７０】
対照的に、図８では、ＱＳＭ画像７００内の構造を見つけるように改変された画像セグメンテーションモジュールを使用して、ＱＳＭ画像７００に対してセグメンテーションが実行されている。セグメンテーションははるかに正確であり、画像７００内に示される被検者の解剖学的構造とより良好に適合することが分かる。図８に示すセグメンテーションは、ＱＳＭ画像の第１のセグメンテーションの一例であり得る。セグメンテーション８００は、ＱＳＭ画像のさらなる再構成のために再度使用されてもよい。
【００７１】
改善された事前情報を用いて新しい磁化率マップが再構築された後、必要に応じて、手順が反復されてもよい。これは、磁化率及びセグメンテーションにおけるエッジの一致をもたらし、セグメンテーションに基づくアプローチの利点を維持することを可能にする。
【００７２】
一部の例としての方法は、以下のステップのうちの１つ又は複数を含むことができる。
【００７３】
１．ＱＳＭのデータ収集には、適切なシングル又はマルチエコーＧｒａｄｉｅｎｔ  Ｅｃｈｏシーケンスが使用される。
【００７４】
２．フィールドマッピング及び背景フィールド除去は、任意の適切な方法を使用して進められる。
【００７５】
３．セグメンテーションは、変形可能な形状モデルを使用して実施され、初期セグメンテーションは、ニューロイメージングに一般的に用いられるような追加Ｔ１強調磁化準備スキャン（Ｔ１−ｗｅｉｇｈｔｅｄ，  ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ  ｐｒｅｐａｒｅｄ  ｓｃａｎ）を使用して達成され得る。あるいは、セグメンテーションは、マルチエコーＱＳＭスキャンのマグニチュード画像、又は位相画像から導出された画像に対して実行され得る。
【００７６】
４．初期セグメンテーションが利用可能になると、領域ラベルから導出されたエッジ情報を使用して、例えば、エッジの位置に関する画像空間情報を組み込むことができる任意のアルゴリズムを用いた勾配演算を使用して、ＱＳＭ再構成が実行される。このステップでは、マグニチュード画像、位相画像、又は他の導出画像など、画像内のエッジに関する他の情報源も使用され得る。
【００７７】
５．更新されたセグメンテーションは、現在の再構成された磁化率画像を含むセグメンテーションアルゴリズムを再実行することによって得られる。
【００７８】
６．さらなる改善が得られなくなるまで、ステップ４及び５が反復される。
【００７９】
代替的な選択肢として、上記のステップ３をスキップして、第１の近似磁化率解がセグメンテーションのために利用可能になるまで、セグメンテーションを延期することができる。
【００８０】
本発明は、図面及び上記において詳細に図示及び記載されているが、かかる図示及び記載は説明的又は例示的であり、非限定的であると考えられるべきである。本発明は、開示の実施形態に限定されない。
【００８１】
開示の実施形態の他の変形例が、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲から、クレームされる発明に係る当業者によって理解及び実施され得る。特許請求の範囲において、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は他の要素又はステップを排除するものではなく、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、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たし得る。複数の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているからといって、これらの手段の組み合わせが好適に使用することができないとは限らない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又は他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適切な媒体上で記憶及び／又は分配されてもよいし、インターネット又は他の有線若しくは無線テレコミュニケーションシステムを介して等の他の形態で分配されてもよい。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、その範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【符号の説明】
【００８２】
１００  医療用イメージングシステム
１０２  コンピュータシステム
１０４  ハードウェアインターフェイス
１０６  プロセッサ
１０８  ユーザインターフェイス
１１０  コンピュータストレージ
１１２  コンピュータメモリ
１２０  予備磁気共鳴データ
１２２  予備磁気共鳴画像
１２４  予備セグメンテーション
１２２  ＱＳＭ磁気共鳴データ
１２４  第１のＱＳＭ画像
１２６  第１のセグメンテーション
１２８  第２のＱＳＭ画像
１３０  機械実行可能命令
１３２  調査スキャン画像セグメンテーションアルゴリズム
１３４  ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズム
２００  関心領域の予備磁気共鳴画像から予備セグメンテーションを受け取る（予備セグメンテーションは、予備セグメンテーションエッジを含む）
２０２  ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について第１のＱＳＭ画像を再構成する（ＱＳＭ画像の再構成は、少なくとも部分的に、正則化関数を使用して実行される）
２０４  ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して第１のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションを計算する（第１のセグメンテーションは、第１のセグメンテーションエッジを含む）
２０６  ＱＳＭ磁気共鳴データから関心領域について第２のＱＳＭ画像を再構成する
３００  反復回数に達したか？又は第２のＱＳＭ画像が収束したか？  
３１０  ＱＳＭ画像セグメンテーションアルゴリズムを使用して第２のＱＳＭ画像をセグメント化することによって第１のセグメンテーションを再計算する
３１２  終了
４００  医療用イメージングシステム
４０２  磁気共鳴イメージングシステム
４０４  磁石
４０６  磁石のボア
４０８  測定ゾーン又はイメージングゾーン
４０９  関心領域
４１０  磁場勾配コイル
４１２  磁場勾配コイル電源
４１４  無線周波数コイル
４１６  送受信機
４１８  被検者
４２０  被検者支持台
４２２  アクチュエータ
４３０  ＱＳＭパルスシーケンスコマンド
４３２  調査スキャンパルスシーケンスコマンド
５００  磁気共鳴定量的磁化率マッピングプロトコルに従ってＱＳＭ磁気共鳴データを取得する
５０２  ＱＳＭ磁気共鳴イメージングデータから関心領域について予備画像を再構成する
６００  磁気共鳴イメージングシステムを調査画像パルスシーケンスコマンドを用いて制御することによって調査磁気共鳴イメージングデータを取得する
６０２  調査磁気共鳴イメージングデータを用いて調査磁気共鳴画像を再構成する
７００  ＱＳＭ画像
８００  画像セグメンテーション
【図１】
2019504664.tif 000007
【図２】
2019504664.tif 000008
【図３】
2019504664.tif 000009
【図４】
2019504664.tif 000010
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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