(57)【要約】  対象（４２）のブラックボディー血管造影画像表示を生成すべく、画像化スキャナー（１０）は、ブラックブラッド血管コントラストを有する画像化データを必要とする。再構築プロセッサー（３８）は、上記の画像化データからグレースケール画像表示を再構築する。取得後プロセッサー（４６）は、（１３０）において、上記の画像表示（１００）をプレプロセッシングされた画像表示（１３２）へと変換する。プロセッサー（４６）は、（１３４）において、各画素を、画像化された血管構造、骨及び空気に対応するブラッククラス並びに他の非血管系組織に対応するグレークラスへと割り当てる。プロセッサー（４６）は、（３２０）において、平均グレー強度値（３２２）を取得すべく、グレークラスの画素の強度を平均化し、且つ、ブラッククラスの非血管構造を有する画素値を、平均グレー強度値で置き換える。
2005509472.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボクセルからなる三次元ブラックブラッド血管造影画像（１００）の取得後における処理方法であって、
前記ボクセルのそれぞれは強度値を有し、
前記画像は、血管及び非血管構造又は領域の両方を含み、
当該方法は：
脈管構造及び非血管構造に対応したブラックブラッド強度範囲並びに少なくとも非血管組織に対応したグレー強度を同定するステップ；及び
前記ブラックブラッド強度範囲が脈管構造に対応する血管画像を生成するように、前記ブラックブラッド強度範囲において強度を有する非血管構造を、前記グレー強度で置き換えるステップ；
を有する処理方法。
【請求項２】
前記のブラックブラッド強度範囲及びグレー強度を同定するステップは；
前記ボクセルのそれぞれを、血管／空気／骨のボクセルクラス及び組織のボクセルクラスの一つに対応するクラスに割り当て；且つ
前記グレー強度に対応する平均強度値を得るように、前記の組織のボクセルクラスに割り当てられた前記ボクセルの前記強度値を平均化する；
ことを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記の前記ブラックブラッド強度範囲において強度を有する非血管構造を前記グレー強度で置き換えるステップは：
選択されたサイズ及び形状特徴の少なくとも一つに従う前記の血管／空気／骨のボクセルクラスに割り当てられたボクセルで構成される構造を同定し；且つ、
血管／組織画像を生成するように、前記の同定された構造に対応する前記ボクセルを、前記平均強度値で置き換える；
ことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像の二階方向微分係数を取得し；且つ
該二階方向微分係数に基づいて、前記ボクセルのそれぞれを、血管タイプ及び非血管タイプのうちの一つに割り当てる；
ことをさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
血管組織が高い強度範囲におけるボクセルに対応するように、前記血管／組織画像の前記ボクセルを強度反転することをさらに有することを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
強度反転画像を得るように、前記血管／組織画像の前記ボクセル強度を強度反転し；且つ
前記脈管構造を同定するように、前記強度反転画像をセグメント化する；
ことをさらに有することを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【請求項７】
前記のセグメント化は：
前記脈管構造を、前記の画像化された血管構造に対応するボクセルのセットとして同定し；
前記画像の前記血管領域を、前記画像の前記非血管領域から分離し；
第１値を、画像化された血管構造に対応するボクセルに割り当て、且つ、第２値を、画像化された非血管構造に対応するボクセルに割り当て；且つ
前記画像から非血管構造に対応するコントラストを除去する；
ことのうち少なくとも一つを有することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記のセグメント化は：
分離可能演算モードを用いて、前記反転画像を、ガウスの二階導関数で畳み込むことを有することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記の前記分離可能演算モードを用いて、前記反転画像を、ガウスの二階導関数で畳み込むことは：
前記画像に基づいて、パッド化された1次元画像ベクトルを生成し；
前記のガウスの二階導関数に対応する一次元のガウスの二階微分ベクトルを生成し；且つ
前記のパッド化された1次元画像ベクトルを前記の1次元のガウスの微分ベクトルで1次元で畳み込むことであって、該畳み込みは、要素毎に前記1次元ベクトルのコンポーネントの乗算、シフティング及び加算を有している、1次元で畳み込む；
こと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】
前記のセグメント化は：
第１ボクセルに対応するヘッセ行列を形成し；
前記ヘッセ行列の固有値を取得し；
前記固有値に機能的に依存したグレースケールボクセルを生成し；且つ、
グレースケールのセグメント化画像を生成するように、前記ボクセルのそれぞれに関して、前記のヘッセ行列の形成、前記の固有値の取得、及び、前記のグレースケールボクセル強度の生成を繰り返す；
ことを有することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記の前記固有値に機能的に依存してグレースケールボクセルを生成することは：
前記ボクセルを含む前記構造の前記ファットネスを示すブロッビネス項目を演算し；
断面の最も大きな領域の前記ボクセルを含む前胃構造の該断面の最も大きな軸に対する比率を示す平面又は平面／ライン項目を演算し；且つ
前記ボクセルの接続性又は輝度を示すハングネス項目を演算する；
ことのうちの少なくとも一つを有することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記のセグメント化は：
非血管構造に対応するボクセルに関する強度を実質的に抑制したセグメント画像を生成するように、前記強度反転画像をフィルタリングし；且つ
血管領域が第１バイナリー値を有するボクセルで示され、且つ、非血管領域が第１バイナリー値を有するボクセルで示される２値化画像を生成するように、前記セグメント化画像を２値化する；
ことを有することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
投影画像を形成するように、前記第１バイナリー値を有する前記セグメント化画像のボクセルを投影する；
ことをさらに有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記投影に先立ち、ボクセルの接続性及び数学的形態のうちの少なくとも一つに基づいて、前記セグメント化画像からノイズボクセルを除去することをさらにゆうすることを特徴とする請求項１２又は１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記のノイズボクセルの除去は：
前記第１バイナリー値を有する分離又は非接続ボクセルに前記第２バイナリー値を割り当てることを有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記のセグメント化は：
複数の幅を規定するステップ；
前記強度反転画像から複数のセグメント化画像を生成するステップであって、該セグメント化画像のそれぞれは、前記の複数の幅のうちの一つに関連付けられ、前記セグメント化画像のそれぞれは、前記の関連付けられた幅に対応する断面を有する血管領域に関して血管コントラストを選択的に促進する、複数のセグメント化画像を生成するステップ；及び
前記の関連付けられた幅に対応する断面を有する血管領域を選択的に同定する２値化画像を生成するように、前記セグメント化画像のそれぞれを２値化するステップ；
を有することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１７】
前記の前記セグメント化画像のそれぞれを２値化するステップは：
前記セグメント化画像の前記ボクセル強度の統計的な分析に基づいて統計的閾値を算出し；
前記の関連付けられた幅に基づいて、前記統計的閾値を調節し；且つ
前記セグメント化画像を２値化するように、前記の調節された閾値を適用する；
ことを有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記の前記の複数の幅を規定するステップは：
画像投影を生成するように、前記強度反転画像を投影し；
前記の画像投影を２値化し；
前記の画像投影において血管エッジ及び血管骨格を発見し；
最大血管半値幅を取得するように、前記血管エッジと前記血管骨格とを比較し；且つ
前記最大幅を取得するように、前記最大血管半値幅を倍化する；
ことにより、最大幅を選択することを有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
ウェーブレット変換を用いて前記画像をリサイジングすることをさらに有することを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記の前記ボクセルのそれぞれを、血管／空気／骨のボクセルクラス及び組織のボクセルクラスの一つに対応するクラスに割り当てるステップは：
前記ボクセルが前記血管／空気／骨のボクセルクラス又は前記組織ボクセルクラスに対応する前記ボクセルのそれぞれに関して統計的確率を反復的に算出し；且つ
前記の算出された確率に基づいて、前記ボクセルのそれぞれにクラスを割り当てる；
ことを有することを特徴とする請求項２乃至１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記の選択されたサイズ及び形状特徴の少なくとも一つに従う前記の血管／空気／骨のボクセルクラスに割り当てられたボクセルで構成される構造を同定するステップは：
前記血管／空気／骨のボクセルクラスに割り当てられているボクセルが第１値を割り当てられ、且つ、前記組織ボクセルクラスが割り当てられているボクセルは第２値を割り当てられているバイナリーマスクを生成し；
前記ボクセルが前記第１値を有する前記マスクの領域の容量を、所定量により数学的に約分され；且つ
前記血管／空気／骨のボクセルクラスに割り当てられたボクセルからなる非血管構造を示す空気／骨マスクを生成するように、前記ボクセルが前記第１値を有している前記マスク領域の容量を、前記所定量により数学的に増大する；
ことを有することを特徴とする請求項３乃至２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
処理された血管造影画像表示を生成する装置であって、当該装置は、対象の少なくとも一部からブラックブラッド血管造影（ＢＢＡ）コントラストを有する画像データを取得する画像化手段と、ＢＢＡ画像表示を生成するように、前記の取得した画像データを再構築する再構築手段とを有しており、当該装置はさらに：
脈管構造及び非血管構造に対応するブラックブラッド強度範囲と、非血管組織の少なくとも一部に対応するグレー強度とを同定する手段；及び
前記ブラックブラッド強度範囲が脈管構造に対応している血管画像を生成するように、前記ブラックブラック強度範囲において強度を有する非血管構造を、前記グレー強度で置き換える手段；
をさらに有することを特徴とする装置。
【請求項２３】
脈管構造及び非血管構造に対応するブラックブラッド強度範囲と、非血管組織の少なくとも一部に対応するグレー強度とを同定する前記手段は：
各ボクセルを、血管／空気／骨クラス及び組織ボクセルクラスのうちの一つに対応するクラスに割り当てるクラス割り当て手段；及び
前記グレー強度に対応する平均強度値を取得するように、前記組織ボクセルクラスに割り当てられたボクセルの強度値を平均化する強度平均化手段；
を有することを特徴とする請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記ブラックブラッド強度範囲が脈管構造に対応している血管画像を生成するように、前記ブラックブラック強度範囲において強度を有する非血管構造を、前記グレー強度で置き換える前記手段は：
選択されたサイズ及び形状特徴の内の少なくとも一つを規定する前記血管／空気／骨ボクセルクラスに割り当てられたボクセルからなる構造を同定する構造同定手段；及び
血管／組織画像を生成するように、前記の同定された構造に対応する前記ボクセルを、前記平均強度値で置き換える置換手段；
を有することを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
さらなる処理に関する調製において、前記ＢＢＡ画像表示をスムージングするスムージング手段をさらに有することを特徴とする請求項２２乃至２４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２６】
内腔エッジ保存ウェーブレット変換を用いて、所定画分により前記ＢＢＡ画像表示をリサイジングするリサイジング手段をさらに有することを特徴とする請求項２２乃至２５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２７】
前記画像化手段は、磁気共鳴画像化スキャナー及びコンピューター断層撮影スキャナーのうちの一つを有することを特徴とする請求項２２乃至２６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２８】
血管組織に関して、前記画像化手段の信号強度を選択的に減弱する造影剤を投与する造影剤投与手段をさらに有することを特徴とする請求項２２乃至２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
強度反転画像を取得するように、前記血管／組織画像の前記ボクセル強度を強度反転する強度反転手段をさらに有することを特徴とする請求項２４乃至２８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３０】
前記セグメント化手段は：
選択された幅範囲にわたる複数の幅を規定する幅規定手段；
前記強度反転画像から、前記の複数の幅に対応する複数のセグメント化画像を生成する幅特異的セグメント化手段であって、該セグメント化画像のそれぞれは、前記の対応する幅に実質的に一致する血管に関する血管コントラストを選択的に促進する、幅特異的セグメント化手段；及び
前記の選択された幅範囲における血管に関して選択的に促進された血管コントラストを含む処理された血管造影画像を生成するように、前記セグメント化画像を結合する結合手段；
を有することを特徴とする請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記結合手段は：
前記の関連付けられた幅に対応する断面を有する血管領域を選択的に同定する２値化画像を生成するように、前記の各セグメント画像を２値化する２値化手段；及び
バイナリーフォーマットにおいて前記の処理された血管造影画像を生成するように、前記２値化画像を結合するバイナリー結合手段；
を有することを特徴とする請求項３０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（本発明の背景）
本発明は、医療用画像化技術に関する。特に、医療用画像化技術である磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）及びコンピューター断層撮影法を用いたブラックブラッド血管造影法（Ｂｌａｃｋ  ｂｌｏｏｄ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ；ＢＢＡ）に関し、特にこれらに関して述べる。しかしながら、本発明は、良好に定義された特徴を有する構造及びネットワークが外的に画像化された構造及び背景ノイズから有利に識別された他の画像化技術と共に他の三次元画像化モーダリティーと組み合わせてその適用を見出すであろう。
【０００２】
米国においては、現存する血管に関連した心筋発作や心筋梗塞などの壊滅的な医学的症状は、死へと導くものである。また、多くのアメリカ人は、生活の質を低下してしまう慢性的な血管関連疾患にも見舞われている。
【０００３】
血管造影法は、血管壁及び血管系の画像化に関連しており、血管系疾患を同定し追跡するための有力な医療診断である。血管造影法は、外科的計画及び処置、慢性的な血管系疾患に関する診断及び便利な非侵襲性モニタリングの向上を可能としており、動脈瘤や血栓除去などの潜在的に重篤な状況に関する早期の警告を供することが可能である。
【０００４】
血管造影法は、複数の異なる医療用画像化モーダリティーを使用して実行され、これらには、二方向Ｘ線／ＤＳＡ、磁気共鳴（ＭＲ）、コンピューター断層撮影（ＣＴ）、超音波、及びこれら技術の種々の組み合わせを含んでいる。二次元又は三次元の血管造影データは、医療用画像化モーダリティー及び選択する制御パラメーターに依存して取得可能である。多くの血管造影技術は、画像化に先だって、血管画像コントラストを強調する造影剤を患者に投与する侵襲型コントラスト促進方法を用いている。また、ＭＲ画像化などの多くの技術は、造影剤を投与することなく血管のコントラストを促進すべく、血管の動きや血流などの血管系における本質的な面に関する利点を得る非侵襲の方式にて血管のコントラストを提供することも可能にしている。
【０００５】
血管造影法は、一般に二つのクラスに分類することができる：つまり、ホワイトブラッド血管造影法（Ｗｈｉｔｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ；ＷＢＡ）及びブラックブラッド血管造影法（Ｂｌａｃｋ  Ｂｌｏｏｄ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ；ＢＢＡ）である。ＷＢＡにおいて、血管（又は血流）は、周囲の非血管組織に比べて高い画像信号を発生している。信号の促進性を生み出すべく血流速度に依存するタイム・オブ・フライト（ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｆｌｉｇｈｔ）ＭＲ画像などのＷＢＡでは、血管内腔の全体を画像化しない。血流速度は、血管壁近傍では低下しているので、画像化されたＷＢＡベッセルは、物理的な血管内腔よりも狭いものである。不正確なＷＢＡ内腔画像化は、医療的な展望では特に問題となる。なぜなら、多くの血管系疾患は、血管の内側における被覆やその他の分解よりもたらされる血管狭窄を含んでいるからである。従って、医療従事者は、画像化された血管は、実際の狭窄を示しているのか、或いは単にＷＢＡにより不正確に画像化されたものであるのかという判断を迫られることになる。
【０００６】
一方、ＢＢＡは、シグナルボイドとして血管領域を示す。ＢＢＡは、ＷＢＡに比較して、血管内腔をより正確に画像化することを可能としている。また、ＢＢＡは、複雑で不均一な血管パターンに非感受的である。しかしながら、ＢＢＡは、取得後の画像化処理に関連したいくつかの欠点を有している。ＢＢＡ画像の血管セグメント化は複雑である。なぜなら、動脈系及び静脈径が同時に画像化され、且つ、ＢＢＡ画像において、血管構造に加えてエアーポケットや骨表面などの非血管領域が暗いコントラストで観察されるためである。これらの暗い非血管領域は、ＢＢＡにより画像化された血管構造を曖昧にし、特に最大値投影（ｍｉｎｉｍｕｍ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ；ＭＩＰｓ）において顕著である。
【０００７】
過去の血管セグメント化手法では、これら問題を克服し、取得したＢＢＡデータに由来する不明瞭な血管造影画像を生み出すのに不満足に向上させるのみであった。本発明は、上述の制約やその他を克服する向上したＢＢＡ手法及び装置を意図している。
【０００８】
（本発明の概略）
本発明の一つの面によると、取得後手法は、ボクセル（ｖｏｘｅｌ）からなる３次元のブラックブラッド血管造影画像を処理することを供しており、そのそれぞれは強度値を有し、この画像は、血管及び非血管構造又は領域を含んでいる。血管及び非血管構造に対応するブラックブラッド強度範囲並びに少なくともいくつかの非血管組織に対応するグレー強度が同定される。上記のブラックブラッド強度範囲における強度を有する非血管構造は、脈管構造に対応するブラックブラッド強度範囲において血管画像を生成すべく、上記のグレー強度に置き換えられる。
【０００９】
本発明の別の面によると、処理された血管造影画像表示を生成する装置を開示している。少なくとも対象の一部に由来するブラックブラッド血管造影（ＢＢＡ）コントラストを有する画像化データを取得するための画像化手段が提供されている。ＢＢＡ画像表示を生成すべく、取得した画像データを再構築するための再構築手段が提供されている。脈管及び非血管構造に対応するブラックブラッド並びに少なくともいくつかの非血管組織に対応するグレー強度を同定するための手段が提供されている。脈管構造に対応するブラックブラッド強度範囲において血管画像を生成すべく、グレー強度を有するブラックブラッド強度範囲において強度を有する血管構造を置き換えるための手段が提供されている。本発明の一つの利点は、ブラックブラッド血管造影画像に関して自動化で血管セグメント化を可能としている点である。
【００１０】
本発明の別の利点は、ブラックブラッド画像に由来するブラックブラッド強度に類似する強度を有する非血管構造の妨害を除去する点である。
【００１１】
本発明におけるさらに別の利点は、三次元、二次元及び投影画像表示を用いて、血管系においてより良好な視覚性を促進すべく、ブラックブラッド血管造影画像に由来する非血管性のコントラストを実質的に除去する点である。
【００１２】
本発明における更に別の他の利点は、鋭敏な血管エッジ及び血管セグメント化処理においてブラックブラッドデータ取得により典型的に達成された正確な血管内腔情報を有利に保持する点である。
【００１３】
本発明における種々の追加の利点及び有益性は、好適実施例に関する以下の詳細な記載を読むにつれ、当業者に明らかになるであろう。
【００１４】
（図面の簡単な説明）
本発明は、種々の構成要素及び構成要素の配置並びに種々のステップ及びステップの配置の形態を採用してもよい。図面は、好適実施例を図示する目的のみであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１５】
（好適実施例に関する詳細な記載）
図１を参照すると、本発明の実施例に従った、ブラックブラッド血管造影（ＢＢＡ）画像化の実施に適した磁気共鳴画像化システムが述べられている。本発明は磁気共鳴画像化に関する実施例に対して述べられているが、当業者が理解するのは、本発明は、血管造影画像がブラックブラッド型である広範な血管造影モーダリティーに適用可能であるということである。これらのモーダリティーには、限定しないが、コントラスト促進型磁気共鳴血管造影、非コントラスト促進型磁気共鳴血管造影及びコンピューター断層撮影血管造影が含まれている。
【００１６】
図１を参照すると、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）スキャナー１０には、検査領域１４を介してｚ軸に沿った実質的に均一で一時的に一定の主磁場Ｂ０を発生する超伝導又は抵抗磁石１２が含まれている。図１には、ボア型の磁石が示されているが、本発明は、開放型の磁石システム及びＭＲＩスキャナーにおける公知の他のタイプに同等に適用可能である。対象が画像化されつつ磁気共鳴（ＭＲ）シーケンスを実行することにより画像化が達成され、例えば、磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）セッションにおける患者４２が内部、典型的には興味ある領域の中心線にて、少なくとも部分的に検査領域１４の内部に配置される。
【００１７】
磁気共鳴シーケンスは、ＲＦ及び磁場勾配パルスのシリーズを必要とし、これらは、対象に適用され、磁気スピンを反転又は励起し、磁気共鳴を誘導し、磁気共鳴を再集束し、空間的にこの磁気共鳴をコード化し、スピンを飽和するなどを行う。更に特に、勾配パルスアンプリファイアー２０は、電流パルスを全身勾配コイル組立品２２に適用し、検査領域１４のｘ、ｙ及びｚ軸ｋに沿って磁場勾配を発生する。
【００１８】
ＲＦトランスミッター２４、好ましくはデジタル型のトランスミッターは、ＲＦパルス又はパルスポケットを全身ＲＦコイル２６に適用し、ＲＦパルスを検査領域に送信する。典型的なＲＦパルスは、互いに取得する短期間で即座に連続的なパルスセグメントのパケットで構成され、適用された勾配は、選択した磁気共鳴操作を達成する。このＲＦパルスは、検査領域の選択された部分において、飽和し、共鳴を励起し、磁気化を反転し、共鳴を再集束し、又は共鳴をマニピュレート（manipulate）すべく使用される。
【００１９】
また、全身への適用に関して、選択したマニピュレーションの結果として発生する、得られた磁気共鳴信号は、全身ＲＦコイル２６により採取される。代替的に対象の限定した領域におけるＲＦパルスの発生に関して、局部的なＲＦコイルは、選択領域に連続して配置される。例えば当業者に公知であるように、挿入可能ヘッドコイル２８は、ボアの中心におえる選択した脳の領域を取り囲むように挿入される。他の表面コイル又は特定のＲＦコイルを使用してもよい。例えば、このＲＦシステムは、任意で、位相化アレイレシーブコイル（図示せず）を含んでおり、これにより、当業者公知のパーシャルパラレルイメージング（ＰＰＩ）技術が可能となる。好ましくは、全身ＲＦコイル２６は、共鳴を誘導し、局部的なＲＦコイル又はコイルアレイは、選択領域から放射される磁気共鳴信号を受信する。他の実施例において、この局部的なＲＦコイルは、得られる磁気共鳴信号を励起し且つ受信する。
【００２０】
ＲＦコイルの構成及びその適用にも関らず、得られるＲＦ磁気共鳴信号は、ＲＦレシーバー３２により受信され且つ復調される。シーケンスコントロールプロセッサー３４は、勾配パルスアンプリファイアー２０、ＲＦトランスミッター２４及びＲＦレシーバー３２を制御し、統合されたＭＲＩパルスシーケンスを発生し、且つ、磁気共鳴（ＭＲ）信号及び最適化されたエコーを発生し、得られるＭＲ反応を空間的にコード化すべく適切なコード化勾配を提供し、且つ、ＭＲの取得及び受信制御をコーディネートする。
【００２１】
このＭＲＩシーケンスは、典型的に、ＲＦコイル２６、２８により発生する選択されたＲＦパルスがｋスペースにマップする磁気共鳴エコーをもたらす勾配パルスアンプリファイアー２０により発生される磁場勾配パルス及び／又はスイープの複合シリーズを含んでいる。得られる磁気共鳴データは、再構築プロセッサー３８により処理され、これは、典型的に、反転フーリエ変換プロセッサー又は当業者公知の他の再構築プロセッサーであって、画像メモリ４０に保存される再構築された画像表示を生成している。ＢＢＡにおいて、患者４２は、画像化条件を用いてＭＲＩシステム１０により画像化され、得られる画像における血管系を特に強調する血管領域に関する暗く、低い強度信号を提供する。例示的な図１において、患者４２の頸動脈領域が画像化されている。任意で、患者は、磁気共鳴造影剤を受け入れ、例えば、コントラスト促進ＭＲＡが行われるなど、血管のコントラストが向上する。勾配回復シーケンスなどのＢＢＡシーケンスは、ラージバイポーラー勾配やプレサチュレーションＲＦパルスなどと組み合わせて使用されてもよい。他のＢＢＡシーケンスは、スピンエコー型（ＳＥ）のシーケンスを使用し、これはウォッシュアウト効果を利用している。このシーケンスのもと、フローイングスピン（ｆｌｏｗｉｎｇ  ｓｐｉｎ）は、ＲＦパルスの励起及び再集束をほとんど吸収せず、従って、再構築された画像に対する信号にはほとんど貢献しない。このＳＥにおいて、ＢＢＡシーケンス型のラージバイポーラー勾配又はプレサチュレーションＲＦパルスは必要ない。選択されたＢＢＡシーケンスは、シーケンスコントロールプロセッサー３４により適用され、ＢＢＡのＭＲＡデータ取得を達成する。
【００２２】
ＭＲＡ画像化モーダリティーの選択にもかかわらず、ｋスペースメモリ３６にてｋスペースデータが収集され、ｋスペースプロセッサー３８により再構築され、ＭＲＡ容量画像データ４０を生成する。このＭＲＡ容量画像データは、患者の検査領域に関する三次元グレースケール画像表示の形態をとっており、患者４２の他の体部組織に相対して、この血管系に関して良好なコントラストを与えている。典型的に、多重的なスライスを有する三次元画像データは、患者４２の容量画像化を供すべく取得される。しかしながら、意図されるのは、患者の画像化セッションにおいて単一の画像スライスのみが取得されるということである。
【００２３】
三次元取得後セグメント化プロセッサー４６ユーザーインターフェース４８は、ＢＢＡ容量画像表示４０を処理し、バックグラウンドのノイズ及び血管に由来しないコントラストを実質的に除去し、且つ、血管構造をセグメント化する。このセグメント化は、種々の方法で実行してもよく、これに含まれるのは：画像化された血管構造に対応するボクセルのセットとして脈管構造を同定し；画像の非血管領域からこの画像の血管領域を分離し；第１値を画像化された血管構造に対応するボクセルに割り当て、且つ、第２値を画像化された非血管構造に対応するボクセルに割り当て；且つ、この画像から非血管構造に対応するコントラストを除去する；ことである。
【００２４】
セグメント化された血管情報は好ましくは、典型的に二次元又は三次元グラフィック画像表示などの適切なユーザーインターフェース４８上にグラフィック的に表示される。この血管情報は、もちろん、電気的に保存されてもよく、或いは、磁気記録媒体に保存されてもよく、或いは、紙面上に印刷されてもよい（図示せず）。
【００２５】
図２を参照すると、膝領域における例示的なＢＢＡに関する軸方向の画像スライス６０の概略図を示している。この概略的なＢＢＡ画像６０は、血管構造６２を選択的に示しており、暗く、典型的にほとんど黒色であって、画像６０の低い強度領域として示されている。しかしながら、この画像６０は、通常、いくつかのバックグラウンドノイズ（図示せず）とともに、非血管構造に関連した付加的で所望しない非常に暗く或いは非常に黒い領域を含んでいる。ＢＢＡ画像にて典型的に黒く見える非血管構造は、エアーポケット６４及び骨内部６８を取り巻く領域６６を含んでいる。他の解剖学的構造のほとんどに沿った骨内部６８は、ダークグレーとして、全体的に画像６０におけるダークグレーバックグラウンド７０を形成する中間強度領域を画像化する。体部の外側に存在する画像の外部部分７１は、実質的に空気であるので、黒色を有している。
【００２６】
従って、典型的なＢＢＡ画像６０は、相対的に均一なダークグレーバックグラウンド７０において、それぞれエアーポケット及び骨表面に関連した血管６２とほぼ同様の強度である所望しない血管ではないブラック構造６４、６６に沿った所望するブラックブラッド６２を含んでいる。エアーポケット６４は、典型的に円形、長楕円形又はその他の形状であって、骨を取り巻くブラック領域６６は、通常環状である。
【００２７】
図３を参照すると、膝領域における矢状画像スライス８０に関する例示的な概略的なＢＢＡを示している。この概略的な画像８０血管は、種々の径を有する管状構造８２、８４として示されている。少なくともより大きな血管８２は、示された二つの部分８２ａ、８２ｂで不連続的に画像化されてもよい。また、血管部分８２ａは、画像化長に沿って種々の径を有しているようにもみえる。上述した例示的な画像にもあるように、骨ライニング（ｂｏｎｅ  ｌｉｎｉｎｇ）は、エアーポケット８８であるので、黒８６に画像化され、骨９０自体はダークグレーである。また、特定の筋肉は、黒９２として観察される。血管ではないブラック領域８６、８８、９２は、画像８０において血管を塞いでもよいことは理解されるであろう。隣り合う黒色の非血管構造もまた、血管構造と区別することが困難であってもよい。
【００２８】
図４を参照すると、ＢＢＡ工程に関する適切な実施例についての概略が述べられている。ローグレースケールＢＢＡ容量画像Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００は、コンピューター断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴又はＢＢＡ容量データを取得すべく設定されたその他の画像化技術を用いて取得される。ローグレースケールＢＢＡ容量画像Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００は、典型的なグレーの高い強度のバックグラウンド上に、血管に由来しないブラック領域とともに所望のブラックブラッド血管を含んでいる。
【００２９】
骨のライニング、エアーポケット又はこれに類似の血管に由来しないブラック領域が同定され、且つ、１０２にてグレー強度レベルに置換される。適切な実施例において、このグレー強度レベルの置き換えは、図２の例示的な画像６０におけるグレーバックグラウンド７０などのバックグラウンドｋにおける平均的なグレーレベルである。この方法において、血管のブラック領域及びグレーの組織のみを有する新規画像Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４が生成される。
【００３０】
新規画像Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４は、ブラックの非血管領域とは干渉せず、血管セグメント化に用いることが可能である。しかしながら、多くの血管セグメント化法は、ホワイトブラッド血管造影（ＷＢＡ）に関して開発されてきており、且つ血管構造として高い強度の白領域を解釈すべくデザインされている。血管セグメント化に用いられる、最大化オペレーター、血管結合性分析、統計分析及び数学的形態プロセッサーは、血管構造が高い強度にて画像化されているホワイトブラッド強度極性に関して最適化されている。従って、血管セグメント化の調製において、血管／組織画像Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４は、ＷＢＡタイプの画像を有する画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を生成すべく、１０６において、有利に強度反転される。当業者が認識するであろう事柄は、画像画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８はＷＢＡ極性を有しているが、これはＢＢＡ画像であって正確な血管内腔画像化などのブラックブラッド画像化の利点を保持しているという点である。
【００３１】
所望の“ホワイドブラッド”強度極性を伴った画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を得、セグメント化血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２を生成するのに血管セグメント化プロセッサー１１０を使用し、ノイズ除去され、且つ、非血管領域のコントラストが実質的に良く生成された血管構造を明瞭に表示している。
【００３２】
セグメント化血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２は、１１４において、さらに処理されてもよく、さらに洗練された血管造影データ１１６を生成すべく、例えば、動脈−静脈分離法、ＭＩＰ投影法又はこれに類似する方法を用いて行ってもよい。この画像は、二次元又は三次元血管造影ディスプレイ１２０を生成すべく、ディスプレイプロセッサー１１８に、追加のプロセッシング１１４を用いて若しくは用いずに、供給されてもよい。
【００３３】
図５を参照すると、図４の方法がさらに詳細に述べられている。ローグレースケールＢＢＡ容量画像Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００は、典型的に、機械に特有のフォーマット（ｍａｃｈｉｎｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｆｏｒｍａｔ）の形態であってもよく、これには、三次元でないボクセル次元、可変サンプリング率、又はその他の所望しない面を含んでいてもよい。従って、ローデータ５４は、所定又は標準化された画像フォーマットと一致するプレプロセッシング血管造影容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２を発生すべく、１３２において、好ましくプレプロセッシングされてもよい。過去において、血管造影データ前処理は、ガウスのスムージング関数での畳み込みによるスムージングを含んでいた。しかしながら、ガウスのスムージングは、エッジを曖昧にするという欠点を有していた。ＢＢＡ手法の主要な利点は、正確に血管内腔を画像化することであるので、かかる曖昧さは、ＢＢＡ画像において高度に望ましくないものである。従って、非ガウス型の血管端部保存スムージング及び前処理１３０を使用する。
【００３４】
図５を参照すると、図４のステップ１０２に従って、グレースケールの非血管ブラック領域を置き換えるべく、前処理ＢＢＡデータＩｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２を処理する。この画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２は、非血管ブラック画像構造を規定する２値化骨−空気マスクＭ（ｘ，ｙ，ｚ）１３６を発生すべく、骨−空気マスクプロセッサー１３４により分析される。アサインメントプロセッサー１３８は、規定された非血管ブラック構造を、画像化された組織のグレー強度に対応するグレー強度に置き換え、非血管領域及びグレー組織のみを有する画像Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４を生成する。
【００３５】
強度反転プロセッサー１０６は、強度を反転する、つまり、“ホワイト”若しくは高い強度を“黒”若しくは低い強度、又はこの逆に反転し、反転された画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を生成する。当業者公知なように、強度変換は、インプットとして、データの動的強度範囲へと変換する単位ボクセル当たりの複数のビットを典型的に受信する。例えば、ｎが８の場合、各ボクセルは、０から２５５の範囲の強度値を有する。より一般的には、ボクセル当たりｎビットである場合、各ボクセルは、０から２ｎ−１の範囲の強度値を有していてもよい。
【００３６】
図４の血管セグメント化プロセッサー１１０は、図５において以下の様式にて実行される。１４６にて幅の範囲１５０が選択される。最小幅Ｗｍｉｎ１５２は、通常、画像の解像度に依存して供給され、或いは代替的にユーザーの入力により供給される。幅の範囲は１５０にて選択され、このＷｍｉｎから、画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８にて画像化された血管の最大幅の範囲にまで及んでいる。１４８にて、範囲１５０において選択された幅Ｗｉ１５４のそれぞれに関して、幅Ｗｉ１５４に対応するセグメント化されたバイナリー容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を発生すべく１５６にて血管セグメント化が実行される。幅Ｗｉ１５４は前もって規定されているので、セグメント化１５６は、数学的に単純化される。このセグメント化は、範囲１５０におけるすべての幅Ｗｉ１５４に関して、１６０にて繰り返され、得た画像Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８は、図５においてバイナリー容量として示した最終的にセグメント化血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２を形成するように、１６２において合成される。
【００３７】
図６を参照すると、血管内腔エッジ保存プレプロセッサー１３０について述べられている。示したプレプロセッサー１３０は、等方性内挿プロセッサー１７０を含んでおり、等方性容量Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２を生成する。好適実施例において、この等方性内挿は、当業者公知のシンク関数（ｓｉｎｃ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を使用しており、実質的に高周波数の画像コンポーネントを保持し、非等方性容量Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００を等方性容量Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２へと変換すべく選択された入力内挿パラメーター１７０を伴っている。もちろん、取得した容量Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００が等方性であれば、内挿１７０は行わなくてもよい。
【００３８】
等方性容量Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２はスムージングされ、且つ、エッジ保存リサイジングに関して分離したウェーブレット変換（ＤＷＴ）１７８を好ましく用いるエッジ保存プロセッサー１７６を用いて任意でダウンサイジングされる。このＤＷＴは、画像において高周波数のエッジを有利且つ実質的に保存する。この保存は、ＢＢＡデータを処理する際、特に重要である。なぜなら、ＢＢＡの初期的な利点は、ＷＢＡに比較してより正確に血管内腔を画像化することにあるためである。スムージングされ、且つ、任意でダウンサイジングされた容量は、プレプロセッシングされた画像Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２である。
【００３９】
図７を参照すると、内腔エッジ保存ダウンサンプリング１７６に関する好適実施例について述べられている。ボクセル（ｘ，ｙ，ｚ）１９２は、等方性画像Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２から選択される。ウェーブレット変換は：
【００４０】
【数１】
2005509472.tif 000003
に従って適用され、ここで、Φは、画像容量Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２であって、ａはスケールファクターであって、ｂは、位置／時間パラメーターである。連続ウェーブレット変換は：
【００４１】
【数２】
2005509472.tif 000004
である畳み込みにより与えられる。画像容量Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２などのマザー関数Φは、局部的なゼロ−平均関数であることを確実にすべく許容可能な規定を満足すべきである。方程式（２）は、以下の式にて与えられるマザー関数Φのディレーション（ｄｉｌａｔｉｏｎ）及び平行移動（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）（スケーリング及びシフティング）におけるウェーブレットベーシス（basis）を得るべく、ａ及びｂをａ＝２−３の形態の格子（ｌａｔｔｉｃｅ）に抑制（ｒｅｓｔｒａｉｎ）することにより分離されてもよい：
【００４２】
【数３】
2005509472.tif 000005
この（３）において、ｓ及びｌは、ドベシー（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）ウェーブレットファミリーにて公知のウェーブレットを生成すべくマザー関数をスケールし且つディレーションする整数である。スケールインデックスｌは、その位置を与えている。当業者が認識するであろう事柄は、方程式（３）を等方性画像Ｉｉｓｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１７２に適用することにより、画像がリスケーリングし、或いは２の累乗にてディレーションされ、且つ、整数にて平行移動されるということである。
【００４３】
図８を参照すると、高周波数のコンポーネントを保存しつつオリジナルの画像が半分にダウンサイジングされている方程式（３）の適用が図示されている。ここに示すように、オリジナルのＮ×Ｎの画像２００は、ダウンスケールされた画像に変換されている。これら画像のうちの３つの画像２０２、２０４、２０６は、それぞれ平面図、対角図及び垂直図を含んでおり、一方、４つの画像２０８は、オリジナルの画像２００のダウンスケールされたバージョンを含んでいる。
【００４４】
再度図７を参照すると、式（３）は、４つのシフトオペレーション２１２を用いて実行され、係数Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ２１６は、２１４にて演算される。この係数２１６は、改変された係数Ａ’、Ｂ’、Ｃ’、Ｄ’を生成すべく２１８にて分割される。ＤＷＴ変換係数Ｗ、Ｘ、Ｙ、Ｚ２２４は、２２２にて演算される。図８及び図９を参照すると、係数Ｗのみがダウンサイズされた画像に対応しており、残りの係数Ｘ、Ｙ、Ｚは、エッジ情報を保持している。従って、全ての画像ボクセルを介したサイクリング２２６の後、プレプロセッシングされた容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２は、ダウンサンプリングされた画像Ｗに対応している。
【００４５】
図５を再度参照すると、プレプロセッシングされた容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２は、１３４にてバイナリー骨−空気マスク１３６を構築することにより、且つ、マスク１３６により同定された非血管系ブラック領域へとグレー強度レベルを割り当てすることにより、非血管系の暗い若しくはブラック領域を除去すべく処理される。この置換工程は、次に述べる。
【００４６】
図１０を参照すると、骨−空気マスクプロセッサー１３４について述べられている。スライスセレクター２４０は、ＢＢＡプレプロセスされた容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２からスライス２４２を選択する。スライス２４２における各ピクセルは、２４４にて分類される。ここでＫとして割り当てされている複数のクラス２４６は、スライス２４２における複数の異なるタイプのピクセルに対応している。図２及び図３を参照して上述したように、典型的なＢＢＡ画像は二つのタイプのピクセルを含んでいる：つまり（１）血管構造に対応するか、エアーポケットや骨のライニングなどの特定の非血管構造に対応したブラックピクセル；及び（２）組織タイプ（例えば筋肉、臓器等）に対応し、且つ画像全体のバックグラウンドを形成するグレーピクセル；である。従って、複数のクラス２４６は、Ｋ＝２として選択される。
【００４７】
適切な実施例を以下に述べるクラスアサインメントプロセッサー２４４は、ブラックピクセル又はグレーピクセルとしてスライス２４２の各ピクセルを割り当て、これらは、骨／空気／血管構造及びバックグラウンドにそれぞれ対応している。この分類結果は中間、バイナリースライスマスク２４８として適切に表現される。マスク２４８は、中間である。なぜなら、血管及び非血管系のブラックピクセルとを区別せず、所望のマスクは非血管系ブラック領域のみを同定すべきであるからである。
【００４８】
血管領域は管状の構造であり、非血管領域は、典型的に、骨のライニングに対応した大きな環状構造又はエアーポケットに対応するように大きな不規則な構造であることが理解されるであろう。従って、マスクプロセッサー１３４は、数学的な換算／増大シーケンス２５０を用いて中間マスク２４８から血管領域を除去する。適切な実施例において、エロージョン工程は、所定量によりマスクのブラック領域のエッジをエロージョンすべく、構造化要素２５２を適用する。従って、この狭い管状血管構造は、完全に除去され、典型的により大きな非血管構造は、減衰されるエッジのみを有することとなる。次なるディレーション工程は、非血管領域を再度、オリジナルでエロージョンされていないサイズへと拡大する。得たスライスマスク２５４は、除去された血管を有する非血管構造のみを有しており、画像の非血管ブラック領域を特定するのに最適である。
【００４９】
このスライスマスク生成工程は、プレプロセッシング容量１３２の各スライスに対応したマスクスライス２５４を生成すべく、スライス毎をベースに繰り返される。マスクスライス２５４は、マスク容量１３６を生成すべく、２６０において組み合わされる。
【００５０】
継続して図１０を参照し、且つさらに図１１を参照すると、クラスアサインメントプロセッサー２４４の適切な実施例が述べられている。上述したプロセッサー２４４に関する実施例は、ガウス分布を含むパラメーター化された統計モデルを構築することに基づいている。二つのクラスのＢＢＡ画像スライスに関してガウス分布が使用される。ガウス分布に関する平均及び標準偏差は、画素（例えばピクセルやボクセル）に関して最適化されたクラス疣度を生成すべく最適化されたパラメーターである。
【００５１】
Ｋクラス２４６に対する、画像化スライス２４２におけるＮピクセルを参照して、クラスアサインメントプロセッサー２４４を述べる。典型的な２クラスのＢＢＡデータに関してＫは２であり、追加のクラスもまた特定の画像化条件に関して意図されているにもかかわらず、プロセッサー２４４は、任意の数のクラスＫに関して記述されている。このピクセルは、ここでは、１≦ｉ≦ＮにてＫにより割り当てされており、クラスは、１≦ｋ≦ｋとしてｋにより割り当てされている。このピクセル強度は、ここでは、ｘｉとして表している。ピクセル分類は、ｙｉ、ｋとして表されており、ピクセルｉがクラスｋのメンバーである統計的な確率を示している。ガウス確率モデル２７０は、以下の式に従った不加重ピクセル確率（ｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｐｉｘｅｌ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）２７２を算出するのに使用されている：
【００５２】
【数４】
2005509472.tif 000006
ここで、ｐｉ、ｋ＝ｐ（ｘｉ｜ｙｉ、Φ）は、不加重ベイシアン（Ｂａｙｓｉａｎ）確率であって、ピクセルの強度ｘｉは、クラスｋであって；μｋ及びσｋは、ガウス確率分布モデルの平均及び標準偏差であり；Φは、モデルパラメーター、例えばΦ＝｛μｋ、σｋ｝、であって、Ｄは、ここではＤ＝１であるが次元パラメーターである。
【００５３】
クラスアサインメントプロセッサー２４４に関して既述した実施例は、ガウスモデルパラメーターΦ＝｛μｋ、σｋ｝及び加重ｗｋを不可逆に最適化することによる経験的確率を最大化することによる分類確率（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）を最適化している。ピクセル分類値ｙｉ、ｋ及び分布パラメーターΦ＝｛μｋ、σｋ｝は、初期値２７４を割り当てられ、且つ、初期確率加重ｗｋを演算する。適切な初期値は：
【００５４】
【数５】
2005509472.tif 000007
ここでξは、共分散であり、その上付きの「ｏ」は、ゼロ番目の繰り返しを示している。この初期平均及び標準偏差２７４は、２７６において、繰り返し後又は旧平均値及び標準偏差メモリ２７８へとコピーされる。ガウス確率モデル２７０を用いて、不加重ピクセル確率ｐｉ，ｋ２７２は、古い平均及び標準偏差２７８を用いて算出され、且つ、加重分類値ｙｉ，ｋｎ＋１のアップデートは、２８０において以下の式に従って、２８０において実行される：
【００５５】
【数６】
2005509472.tif 000008
ここで、上付きのｎは、現在の繰り返しを示し、上付きのｎ＋１は、次の繰り返しを示し、且つ、ｗｋｎは：
【００５６】
【数７】
2005509472.tif 000009
にて与えられる加重である。従って、加重確率であるアップデートされた確率ｙｉ，ｋｎ＋１２８２が得られる。統計的モデルパラメーターの繰り返しのアップデートは、また、２８４において、以下に従って、アップデートされた統計的モデルパラメーター２８６を生成すべく実行される。
【００５７】
【数８】
2005509472.tif 000010
この繰り返し工程は、適切な統一的な規定を用いて終了される。例えば、２８８において各クラスｋに関して古い平均値μｋｎ及び新規の平均値μｋｎ＋１との間の差異を演算することにより、且つ、前もってセットした基準でこの差異を比較することによる統一的な規定に関して２９０にてチェックすることによっていてもよい。また、この繰り返し工程は、任意で、プレセットした繰り返し数の後に終了されてもよい。一端この繰り返し工程が完了したら、アサインメントオプティマイザー２９２は、次に述べるように、中間スライスマスク２４８の各ピクセルに対して最適化した分類を割り当てる。
【００５８】
続けて図１１を参照し、且つさらに図１２を参照すると、アサインメントオプティマイザー２９２について述べられている。最終的な確率加重２９４は、式（７）に従って取得される。２９６においてピクセルが選択され、且つ、そのピクセルに関する各クラスにおける最終的に加重された確率ｙｉ，ｋは、２９８において式（６）に従って取得される。加重確率最大化プロセッサー３００は、クラスｋを選択し、そのピクセルにおける分類ｋｏｐｔ３０２として、そのピクセルに関して最も高い対応する加重確率ｙｉ，ｋを有している。中間スライスマスク２４８のピクセルＩは、クラス値ｋｏｐｔを３０２にて割り当てる。全てのＮ個のピクセル３０６、３０８にて繰り返した後、中間スライスマスク２４８は完全に規定される。
【００５９】
図５を参照すると、特に図１０、図１１及び図１２を参照して述べた骨−空気マスクプロセッサー１３４は、バイナリー骨−空気マスク１３６を生成する。アサインメントプロセッサー１３８は、グレーレベル強度にてマスク１３６により同定された非血管系骨／空気構造を置換する。
【００６０】
続けて図５を参照し、且つ、さらに図１３を参照すると、アサインメントプロセッサー１３８についての最適な実施例について述べられている。置換グレーレベルは、３２０において、グレー組織強度の平均３２２として、プレプロセッシング容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２及びマスク容量Ｍ（ｘ，ｙ，ｚ）１３６から算出される。平均組織強度３２２は、マスクＭ（ｘ，ｙ，ｚ）１３６を用いて同定された組織クラスピクセルの平均強度である。マスク１３６は、骨／空気分類領域を同定すべく形成されるので、平均グレーレベル算出３２０に含まれるグレー組織分類領域を同定するための誤った極性である。従って、マスクＭ（ｘ，ｙ，ｚ）１３６は、３２４において、画像のグレー組織クラス領域を同定する反転マスク３２６を生成すべく、２値化の意味で、反転され、且つ、この反転マスク３２６は、グレーレベル計算機３２０に入力される。反転マスク容量３２６により同定されたプレプロセッシングされた容量Ｉｏ（ｘ，ｙ，ｚ）１３２の非血管ブラック領域は、３２８において、グレー組織バックグラウンド上でブラック血管構造のみを有するＢＢＡ容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４を生成すべく、平均組織強度３２２により置き換えられる。平均組織強度３２２は、例示的な実施例において使用されているが、置き換えに関連した代表的な他のグレー強度レベルの使用も意図されている。例えば、中間グレーレベル強度を変わりに使用してもよい。
【００６１】
続けて図５を参照し、且つ、さらに図１４を参照すると、ＢＢＡ容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４は、１０６において、血管が高強度、つまり白にて観察されている、により表示されている強度反転血管／組織グレースケールＢＢＡ容量Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を生成すべく、強度反転される。ボクセルは、このＢＢＡ容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４から、３３０において選択される。選択されたボクセルの強度は、ｘｖｔにて割り当てされる。ボクセル強度反転プロセッサー３３４は、ボクセル強度ｘ“ｗ”３３６を生成すべく、このボクセルを反転する。強度反転は、３３８において、強度反転血管／組織グレースケール容量Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を生成すべく、ＢＢＡ容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０４を有する全てのボクセルに関して繰り返される。
【００６２】
適切な実施例において、ボクセル強度反転プロセッサー３３４は：
【００６３】
【数９】
2005509472.tif 000011
に従って反転を実行する。ここで、ｎは、ボクセル当たりのビット数である。例えば、ｎが８の場合、ｘ“ｗ”は、２５５−ｘｖｔであり、ｘｖｔが０である低い強度ブラックピクセルは、高い強度であるｘ“ｗ”＝２５５に変換する。線形ボクセル強度反転変換を式（９）を参照して述べてきたが、他の強度反転変換もまた意図されており、例えば、強度データにおける非線形性を有利に担う非線形変換などであってもよい。
【００６４】
続けて図５を参照すると、複数の幅１５０が、１４６において選択される。例えば、画像の解像度又はユーザーの入力により好ましく決定される最小幅１５２から画像中の最も大きな血管に対応する最大幅の範囲で選択される。各幅Ｗｉ１５４に関して、血管セグメント化１５６は、幅Ｗｉ１５４における血管構造を有するセグメント化されたバイナリー容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を生成すべく実行される。全ての幅及び組成１６２に関して得られる画像Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を１６０にて繰り返すことにより、最終的なバイナリー血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２が生成される。
【００６５】
図１５を参照すると、血管セグメント化プロセッサー１５６について述べられている。このプロセッサーは、（高い強度の血管つまりホワイトブラッドを有する）強度極性がセグメント化工程を促進する反転された血管／組織グレースケールＢＢＡ容量Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８をセグメント化する。セグメント化は、図５にて既述したように、幅Ｗｉ１５４において実行される。プロセッサー１５６に関する実施例は、ヘッセ行列分析の形態において画像１０８の二階導関数を使用する。
【００６６】
二次元情報、つまり、このヘッセ行列に含まれる情報は、管状構造同定の意味で直感的正当化（ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ  ｊｕｓｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を有している。画像Ｉ（ｒ）のテイラーエクスパンジョン（Ｔａｙｌｏｒ  ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）は、二階方向微分係数として：
【００６７】
【数１０】
2005509472.tif 000012
として与えられる。この主要なコンセプトは、ヘッセ行列の固有分析を実行することであり、局部的な画像の二次元構造を分解してもよい主要な方向を抽出する。これは、（血管方向に沿った）最も小さな曲率の方向を与えるので、多重化方向における複数のフィルターの適用を排除する。後者の手法は、コンピューターを用いたより高価な方法であり、方向性空間の打ち切り（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）を必要とする。もし、λｗｉ，ｋがｋ番目に標準化されたスケールＷｉ１５４において演算されたヘッセ行列Ｈｗｉの固有ベクトルｕσ，ｋである場合、この固有値は、
【００６８】
【数１１】
2005509472.tif 000013
にて定義される。式（１１）は、幾何学的な解釈を有している。固有値分解は、ヘッセ行列によりマップされた際、スケーリングファクターまで不変の３つの直交方向を抽出する。特に、いちの半径を有するｒ０に中心化された球形の近似は、ヘッセ行列により軸がヘッセ行列の固有ベクトルにて与えられる方向に沿った楕円上にマップされ、対応する軸の長さは、それぞれの固有値のマグニチュードである。この楕円は、画像の二次元構造を局部的に記述する。従って、問題は、三次元容量Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８における各ボクセル位置での固有値及び固有ベクトルを評価することとなる。
【００６９】
続けて図１５を参照すると、二階導関数３５２を得るべく、３５０において微分されるＷｉ１５４に機能的に関連する分散又は標準偏差をもってガウス関数Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）にて画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８を畳み込むことによりスケールＷｉ１５４上に二階導関数が評価される。スケールＷｉ１５４におけるガウスカーネルの二階導関数は、画像（−Ｗｉ，Ｗｉ）の範囲における負の中心部分を有する対象でほぼ正のプローブカーネルを生成し、範囲（−Ｗｉ，Ｗｉ）の内側及び外側の領域間のコントラストを測定する。
【００７０】
図１５を続けて参照し、且つ、さらに図１６を参照すると、プローブのガウスの二階導関数３５２は、分離可能畳み込みプロセッサー３５４を用いて、エッジ容量Ｉｅｄｇｅ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗｉ）１５６を生成すべく、画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８にて畳み込まれる。この方法において、ガウスの二階導関数Ｇｘｘ，Ｇｙｙ，Ｇｚｚ３５８及び混合ガウスの二階導関数Ｇｘｙ，Ｇｙｚ，Ｇｘｚ３６０が得られる。ガウス導関数Ｇｘｘ，Ｇｙｙ，Ｇｚｚ３５８及びガウスの混合二階導関数３６０は、それぞれ二次元画像分散Ｉｘｘ，Ｉｙｙ，Ｉｚｚ３６６及び二階混合画像導関数Ｉｘｙ，Ｉｙｚ，Ｉｘｚ３６８を評価すべく、３６２、３６４において、強度反転画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８にて畳み込まれる。エッジ容量Ｉｅｄｇｅ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）３５６は、３７０において、画像の二階偏導関数３６６、３６８から構築される。
【００７１】
図１７を参照すると、ガウスの二階導関数Ｇｘｘ，Ｇｙｙ，Ｇｚｚ３５８を有する画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８の畳み込み３６２は、以下の通り演算される。３８２において、直交する空間方向３８０のセット｛ｘ，ｙ，ｚ｝から、方向ｎ３８４を選択する。ガウス関数Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）が生成し、且つ、３８６において、ｎ３８４に対する二階偏導関数、いわゆるＧｎｎ３８８を取得する。畳み込み３９０は：
【００７２】
【数１２】
2005509472.tif 000014
に従って実行され、ここで「＊」は、畳み込み演算子（ｏｐｅｒａｔｏｒ）であって、画像の二階方向微分係数Ｉｎｎ３９２を生成する。３９４、３９６において、画像の二階導関数Ｉｘｘ，Ｉｙｙ，Ｉｚｚ３６６を生成すべく、３つの方向に関して繰り返される。
【００７３】
図１８を参照すると、ガウスの混合二階導関数Ｇｘｙ，Ｇｙｚ，Ｇｘｚ３６０にて画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８の畳み込み３６４を以下のとおり演算する。４０２、４０４において、セット｛ｘｙ，ｙｚ，ｘｚ｝４００から、混合パーシャル｛ｎｍ｝４０４、４０８を選択する。４１０において、ガウス関数Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）を生成し、いわゆるＧｎ４１２であるｎに対する一階偏導関数４０４を取得する。同様に、４１４において、ｍ４０８に対する一階偏導関数、いわゆるＧｍ４１６を取得する。畳み込み３６４は、分離可能モードにて：
【００７４】
【数１３】
2005509472.tif 000015
に従って実行される。ここで、「＊」は、畳み込み演算子である。従って、畳み込み３６４は、中間画像Ｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗｉ）４２０を生成する第１畳み込み４１８と、その後の、所望するＩｎｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗｉ）４２４を生成する第２畳み込み４２２の二つに分割される。この工程は、４２６、４２８において、画像の混合二階導関数Ｉｘｙ，Ｉｙｚ，Ｉｘｚ３６８を生成すべく、３つの組み合わせ｛ｘｙ，ｙｚ，ｘｚ｝４００に関して繰り返される。
【００７５】
図１６に戻って参照しつつさらに図１９を参照すると、二階導関数３５８、３６０を評価する、既述の分離可能畳み込み工程に関する追加の面は、画像スペースの詰め込み（ｐａｄｄｉｎｇ）を含んでいる。図１９にあるように、（ｘ，ｙ）における要素に関する畳み込みの数的実行（ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ）は、（ｘ，ｙ）のいずれかにおける画素（例えば、ボクセルやピクセル）を必要とする。例示的なケース４４２では、これらの側面の要素は、画像４４０から取得される。しかしながら、この画素が左側面４４４に存在する場合、左側のパッディング４４６が供給される必要がある。同様に、画素が右側面４４８に存在する場合、右側のパッディング４５０が供給される必要がある。非常に大きな幅Ｗｉ１５４に関して、左側面及び右側面のパッディング４４６、４５０が供給されてもよい。
【００７６】
続けて図１６及び図１９を参照し、且つ、さらに図２０を参照すると、座標（ｒ，ｃ）を伴った画素４６０、４６２は、画像１０８から選択される。この画素は、図１９に示された可能性のある４つの条件、つまり：画像を超えて延びる左側面４６８；画像を超えて延びる右側面４７０；画像を超えて延びていない側面４７２；又は画像を超えて両方に延びる両側面４７４；の中から４６６において選択すべく、４６４においてチェックされる。適当なパッディングは、４７６、４７８、４８０、４８２において、選択的に供給される。例えば、画像１０８のエッジにおけるピクセルを倍化することにより、或いは、ゼロフィルタリングすることにより、或いは、その他の適切な手段を施すことにより、供給される。そして、長さＷｉ１５４のクター４８６が、４８４において、生成される。
【００７７】
続けて図１６、図１９及び図２０を参照しつつさらに図２１を参照すると、畳み込みは、ベクトル手法を用いて、以下の通り好ましく実行される。画素５０２は、５００において、画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８から選択される。ベクトル４８６は、５０４において、図１９及び図２０を参照して述べたように必要であればパッディングを用いて、画素５０２に関して生成される。ガウスの二階又は混合導関数Ｇｎｍ５０６は、６つの導関数３５８、３６０から選択される。このパッドベクトル４８４は、５０８において、畳み込み値５１０を生成すべく、選択されたガウス導関数Ｇｎｍ５０６にて畳み込まれる。この畳み込みは、２つの１次元ベクトルの１次元での畳み込みであって、要素毎に、１次元ベクトルの乗算、シフティング（ｓｈｉｆｔｉｎｇ）、及び加算を有している。この畳み込み工程は、５１２において、畳み込まれた画像容量Ｉｎｍ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５１４を生成すべく、全てのピクセルに関して繰り返される。
【００７８】
図１５に戻って参照すると、図１６乃至図２１にて参照しつつ記述した畳み込み３５４は、エッジ容量Ｉｅｄｇｅ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）３５６を生成する。エッジ容量３５６は、ヘッセ行列をベースとして方向プロセッサー５３０に対する入力として使用され、画素を特徴づける非血管組織除去プロセッサー５３４にて使用されているヘッセ行列固有値５３２を生成する。
【００７９】
図２２を参照すると、ヘッセ行列固有値５３２を取得するのに適した実施例について記述している。ボクセル又は画素５４２は、５４０において、エッジ容量Ｉｅｄｇｅ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）３５６から選択される。このヘッセ行列は、５４４において、演算され、ヘッセ行列を直交行列にすべく、当業者公知のヤコブ（Ｊａｃｏｂｉ）変換５４８が適用される。ヘッセ行列固有値５３２は、直交行列にされた行列の直交要素である。
【００８０】
図１５に戻って参照すると、ヘッセ行列Ｈ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５４６の固有値５３２は、（ｘ，ｙ，ｚ）におけるボクセルが半径Ｗｉ１５４の血管に含まれている近傍を特徴づける組織除去プロセッサー５３４により有利に適用される。この近傍の特徴づけに基づいて、ボクセルは、組織除去プロセッサー５３４により血管系又は非血管系として分類される。
【００８１】
組織除去プロセッサー５３４の適切な実施例において、ボクセルスコアは：
【００８２】
【数１４】
2005509472.tif 000016
に従って演算される。ここで、ＲＡ２は
【００８３】
【数１５】
2005509472.tif 000017
であり、ＲＢ２は、
【００８４】
【数１６】
2005509472.tif 000018
であり、Ｓは、
【００８５】
【数１７】
2005509472.tif 000019
であり、λ１は、血管方向における固有ベクトルに対応しており、γは、当業者公知のリンドバーグ定数（Ｌｉｎｄｅｂｅｒｇ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）であり、α、β及びεは、それぞれブロッビネス（ｂｌｏｂｂｉｎｅｓｓ）、平面／ラインの差異、及び、ハングネス（ｈａｎｇｎｅｓｓ）の画像特性に対するフィルターの感受性を制御する閾値である。
【００８６】
図２３を参照すると、式（１４）の血管スコアに関してさらに述べている。式（３）に関する全体的な血管スコア表現は、固有値５３２の関数である３つの項目又はコンポーネントに分解されてもよい。ブロッビネス又はファットネス項目５６０は：
【００８７】
【数１８】
2005509472.tif 000020
にて与えられ、ここで、チューニング入力β５６２は、ブロッビネスに対するフィルターの感受性を制御する。βの典型的な値は０．５である。チューニングされたフィルタリングは、ブロッビネス項目５６４を生成する。この項目は、二次元における三次元楕円の断面に対する容量の比率を取得することによるファットネスに由来する誤差を示している。この比率は、３つの固有値λ１、λ２、λ３の３つの等級（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を取得するのと同じものである。上記の楕円の主軸に沿った方向に対応するλ１を規定することにより、ファットネス又はブロッビネスは、上述の式（１６）に示した積λ２＊λ３の平方根に対するλ１の平均を用いて演算される。しかしながら、このブロッビネスは、ラインと平面構造とを区別できない。
【００８８】
二次フィルタリングは、平面又は平面／ラインの差異５６６：
【００８９】
【数１９】
2005509472.tif 000021
を与え、ここで、チューニング入力α５６８は、このフィルターの感受性をコントロールする。αの典型的な値は０．５である。チューニングされたフィルターは、平面又は平面／ラインの差異５６６を生成する。この項目は、λ２及びλ３にて示されたこの断面の最も大きな軸に対する、断面の最も大きな領域の比率を示している。従って、平面又は平面／ラインの差異は、上述の式（１５）に示したλ３に対するλ２の規定を用いて演算される。
【００９０】
ブロッビネス項目５６４及び平面項目５７０の両方は、グレーレベルの不変量である形態的ファクターである。つまり、これらは、強度再スケーリングのもとで一定に保持されている。考慮しているボクセルが径Ｗｉ１５４の血管の一部である近傍についての追加情報は、この強度コントラスト及び三次元容量におけるボクセルの導電性に含まれている。この三番目の「ハングネス（ｈａｎｇｎｅｓｓ）」項目は、５７２により：
【００９１】
【数２０】
2005509472.tif 000022
にて与えられ、チューニング入力ε５７４は、このフィルターの感受性をコントロールする。εの典型的な値は、０．５である。チューニングされたフィルターは、ハングネス項目５７６を生成する。この項目は、血管造影において、選択可能な血管画像化に起因して、血管構造がバックグラウンドよりも典型的により輝度を有しているという観察を取り込む。バックグラウンドにおける主要な構造は、高い信号量の偏差を強調することによりこの不リターにて抑制される。従って、このハングネス項目は、ヘッセのエネルギー（energy）を用いて演算され、これは上述の式（１７）で示された固有値の二乗の合計の規定である。
【００９２】
フィルター化された３つの項目、つまり、ブロッビネス項目５６４、平面項目５７０、及びハングネス項目５７６は、幅Ｗｉ１５４に関する血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０を生成すべく、式（１４）に従って５７０において融合される。
【００９３】
再び図１５に戻って参照し、且つ、さらに図２４を参照すると、血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０は、血管構造に対応する第１バイナリー値と、非血管領域に対応する第２バイナリー容量とを有するバイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を生成すべく、有利に閾値化される。グレースケール容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０は、統計的閾値６０２を生成すべく、統計的閾値プロセッサー６００により分析される。
【００９４】
続けて図２４を参照し、且つ、さらに図２５を参照すると、適切な統計的閾値プロセッサー６００について述べられている。ヒストグラム６１２は、６１０において、画像Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０を備える画像の強度（つまり、閾値算出がスライス毎に実行されている場合におけるボクセルやピクセル）にて構築される。６１０におけるヒストグラム６１２の構築において、強度ｉにおける複数発生するピクセル（つまり、周波数ｎｉ）が、ｂが画素当たりのビット数とすると、０から２ｂ−１の範囲のＬの可能性のある値６１４を有するグレースケール強度Ｉに対してプロットされる。好適実施例において、このヒストグラムは、Ｎ６１８が画像中の画素であるとして、標準化ヒストグラム６２０を発生すべく、標準化された周波数ｐｉ＝ｎｉ／Ｎを規定すべく、６１６において標準化される。
【００９５】
当業者が認識するであろう事柄は、この血管のピックセルは、平均的な血管画像強度の近傍で中心化されたピークを有する分布を有する第１ヒストグラム部分を典型的に形成し、一方で、非血管系領域が、平均的な非血管系バックグラウンド強度の近傍で中心化されたピークを有する第２の分布部分を典型的に形成するであろうことである。標準化ヒストグラム６２０は、血管系と非血管系部分とを分離する統計的閾値を同定すべく、統計的に分析される。
【００９６】
続けて図２５を参照すると、閾値インデックス値６２２は、初期的に初期値６２４に設定される。この閾値インデックス値６２２は、ヒストグラムを二つのセクションに分割する。一つは、閾値インデックス値ｔ６２２以下の第１セクションであり、二つ目は、閾値インデックス値ｔ６２２以上の第２セクションである。統計的プロセッサー６２６は、この二つのセクションを統計的に分析する。適切な実施例において、ガウス統計モデルをこの分析に用いている。この分割は、相対周波数６２８を有しており：
【００９７】
【数２１】
2005509472.tif 000023
であって、ここでω０は、第１分割における画素の画分であり、ω１は、第２分割における画素の画分であって、且つ、Ｌは、レベル数６１４である。これら分割に関する平均値６３０は：
【００９８】
【数２２】
2005509472.tif 000024
であって、これら分割に関する標準偏差又は分散６３２は：
【００９９】
【数２３】
2005509472.tif 000025
である。適切なメリットの統計６３６は、６３４において、これらの統計的なパラメーター、例えば：
【０１００】
【数２４】
2005509472.tif 000026
に基づいて構築される。６３８、６４０において、これらの可能性のある閾値に対して、例えば、Ｌ＝２５６である８ビットの強度グレースケールに関する範囲１〜２５４に対して、繰り返すことにより、メリットの統計６３６及びこの閾値は、最適化された統計的閾値６０２を生成すべく最適化されてもよい。
【０１０１】
続けて図２５を参照し、且つ、さらに図２６を参照すると、閾値最適化プロセッサー６３８について述べられている。すべての閾値インデックス値６５０に関するメリットの統計は、最小化などにより、６５２において：
【０１０２】
【数２５】
2005509472.tif 000027
の式に従って、最適化統計閾値６０２を選択すべく、最適化される。この最適化関数は、全分散のクラス分散間の比率、つまり、σＢ２／σＴ２である。
【０１０３】
図２４に戻って参照すると、図２５及び図２６に述べたように算出された統計的閾値６０２は、幅Ｗｉ１５４に基づいてこの閾値を動的に調節する閾値チューナーにより改変される。閾値チューニング６６０は、閾値チューナー６６２を生成し、動的閾値６６６を生成すべく統計的閾値６０２に加えられる。閾値チューナー６６２は、小さい幅Ｗｉ１５４に関して典型的に約０．５である。しかしながら、この幅の増加に伴い、カーネルのガウススロープは変化する。閾値チューニング６６０は、この閾値を増加することによりこのことに関して動的に調節する。動的閾値６６６は、バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を生成すべく、６６８において幅Ｗｉ１５４に関して血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０を２値化するのに用いられる。
【０１０４】
バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８及び／又はグレースケール血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０は、種々のディスプレイモーダリティーを達成するのに適している。
【０１０５】
図５に戻って参照しつつさらに図２７及び図２８を参照すると、適切な三次元ディスプレイに関する実施例について述べられている。バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８のボクセルに対応するボクセルを伴った三次元のバイナリー血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）は、バイナリー容量スペース６８２を生成すべく、ゼロに初期化される。６８４において、幅の範囲１５０から幅が選択され、且つ、対応するバイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８が取得される。幅Ｗｉ１５４に対応する容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８は、６８６において、容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）にて、
【０１０６】
【数２６】
2005509472.tif 000028
に従って構築される。ここで「ＯＲ」は、追加のバイナリー演算子であり、改変された容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）６８８を生成する。この工程は、６９０において、最終的なバイナリー血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２を生成すべく、幅の範囲１５０において全幅に関して反復的に繰り返される。
【０１０７】
図２８を参照すると、最終的なバイナリー血管容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２を表示するのに適した実施例について述べられている。シェーディングプロセッサー７００は、シェーディング容量７０２を生成すべく、視覚的に満足なグラフィック的なシェーディングを重ね合わせる。適切な実施例において、このシェーディングプロセッサー７００は、当業者周知のマーチングキューブアルゴリズム（ｍａｒｃｈｉｎｇ  ｃｕｂｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いる。もちろん、他のシェーディング法を用いてもよい。シェード画像７０２は、三次元血管造影画像１２０を生成すべく、例えば図４に従い、ディスプレイプロセッサー１１８に入力される。
【０１０８】
図２９を参照すると、適切な二次元投影ディスプレイに関する実施例が述べられている。この実施例において、バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８は、グレースケール血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０の投影に関するバイナリーマスクとして使用される。つまり、脈管構造の一部としてのバイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８により同定されたボクセルのみが投影される。さらに、この投影工程は、離されたボクセル及び離された近接するボクセルのペアで典型的に構成される範囲外にある、離された「ノイズ」ボクセルを蓄積可能であるため、投影に先立ち、この容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０のリファインメントクリーニングを実行することが有利である。
【０１０９】
７１０にて選択された幅１５０の範囲の幅に関して、グレースケール血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０及びバイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８が取得される。この容量１５８は、リファインメントクリーニングプロセッサー７１２を用いてクリーニングされる。リファインメントクリーニングプロセッサー７１２は、分離されたノイズボクセル又はノイズボクセルのペアと血管構造との間の接続性の欠除を利用しており、脈管構造からノイズボクセルを区別する。適切な実施例において、リファインメントクリーニングプロセッサー７１２において、単離され、且つ血管に接続されていない緩やかにぶら下がったノイズボクセルを除去するのに、数学的形態７１３を用いる。数学的形態法７１３は、４つの基本的なグレースケール数学制御：つまり、ディレーション、エロージョン、オープニング、クロージングに基づいたものであり、これらは以下の通り定義される：
グレースケールディレーションは、
【０１１０】
【数２７】
2005509472.tif 000029
にて定義され、ｆは、画像信号であり、ｇは、構造化要素である。グレースケールディレーションは、画像において拡大する形態学的構造の特性を有している。医療用画像化適用に関するグレースケールディレーションを理解すべく、表面のアンブラ（Ｕｍｂｒａ）及びトップ（Ｔｏｐ）を定義することは有用である。Ｅｎ−１⊇ＦでＦ：Ｆ→Ｅを定義すると、Ｕ［ｆ］で示される関数ｆのアンブラは、ＦｘＥ⊇Ｕ（ｆ）であり、
【０１１１】
【数２８】
2005509472.tif 000030
にて定義され、表面のトップは、
【０１１２】
【数２９】
2005509472.tif 000031
にて定義され、Ａはセットである。従って、グレースケールディレーションは、表面のアンブラ及びトップの項目にて：
【０１１３】
【数３０】
2005509472.tif 000032
と定義される。グレースケールエロージョンは、
【０１１４】
【数３１】
2005509472.tif 000033
にて定義される。グレースケールエロージョンは、画像においてシュリンクする形態学的構造の特性を有しており、トップ及びアンブラを用いて：
【０１１５】
【数３２】
2005509472.tif 000034
にて定義される。グレースケールクロージングは、グレースケールディレーション及びグレースケールエロージョンの項目にて：
【０１１６】
【数３３】
2005509472.tif 000035
にて定義され、Ａは、画像セットであり、Ｂは構造化要素セットである。グレースケールオープニングは、グレースケールディレーション及びグレースケールエロージョンの項目にて：
【０１１７】
【数３４】
2005509472.tif 000036
にて定義される。
【０１１８】
続けてリファインメントクリーニングされた容量７１４は、７１６において、バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８を用いてマスクとして、初期的にゼロに設定されている（つまり、初期的にブランク表面７１８である）二次元表面７１８上に投影される。マスキング工程を介して、脈管構造の一部としてバイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）１５８により同定されたボクセルのみが投影される。適切な投影法は、常套的な最大値投影（ＭＩＰ）であって、投影されたボクセルを選択すべく、バイナリー血管容量Ｉｉ，ｂｉｎ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）マスク１５８を用いて改変される。当業者が認識するであろう事柄は、バイナリーマスク１５８を用いることは、（投影に取り込まれた減少したボクセル数に起因する）投影スピード及び（フィルターされたマスク１５８が非血管に由来するノイズコントラストを実質的に消失されるために）外的なノイズの減少するという二重の有益性を有するということである。リファインメントクリーニング及び投影は、７２０において、投影表面７１８上への投影のそれぞれにて全ての幅１５０に関して繰り返され、最終表面７１８は、この二次元投影を有している。投影７１８は、その後、二次元血管造影投影ディスプレイ１２０（図２９には図示せず）を提供すべく、ディスプレイプロセッサー１１８（図２９には図示せず）に入力される。
【０１１９】
代替的な投影に関する実施例において（ここには図示せず）、合成のグレースケール画像を形成すべく、グレースケール血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０を最初に結合することも意図されている。この画像は、その後、リファインメントクリーニングされ、且つ、マスキングに関して図２７にて参照したように構築された最終的な合成のバイナリー容量ＩＦ（ｘ，ｙ，ｚ）１１２を用いて投影される。
【０１２０】
図５に戻って参照すると、血管セグメント化工程は、Ｗｍｉｎ１５２から最大幅の範囲にまでわたる複数の幅Ｗｉ１５４におけるセグメント化を使用する。最大幅は、ユーザーの入力により取得されてもよいし、自動化されたローグレースケールＢＢＡ容量画像Ｉｒａｗ（ｘ，ｙ，ｚ）１００の分析により取得されてもよい。最小幅１５２及び最大幅を選択し、幅の範囲１５０は、範囲｛Ｗｍｉｎ・・・Ｗｍａｘ｝の範囲を線形、対数的、又は他のスケーリングにて等間隔に分割することにより、或いは、他の適切な分割手段により取得される。
【０１２１】
図３０を参照すると、強度反転画像Ｉ”ｗ”（ｘ，ｙ，ｚ）１０８の自動分析を使用する最大幅エスティメーターの関する最適な実施例について述べられている。この画像は、二次元投影画像７４２を形成すべく、７４０において投影される。適切な投影は、最大値投影（ＭＩＰ）である。投影７４２は、最も厚い血管を示すバイナリー画像７４６を生成すべく、バイナリープロセッサー７４４により閾値化される。血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０お２値化と組み合わせて上述した統計的閾値プロセッサー６００（図２５）もまた、投射７４２の閾値化７４４に関して実質的に適している。骨格−エッジプロセッサー７４８は、バイナリー画像７４６における血管の血管骨格及びエッジ７５０を同定する。血管エッジは、当業者公知のエッジプロセッサーを用いて適切に同定される。血管骨格もまた、連続バイナリーエロージョンなどの当業者公知の方法により適切に同定される。ワイドプロセッサー７５２は、血管骨格及びエッジ７５０を受け入れ、この骨格から最も近いエッジラインにおける模と主大きい最小幅を有する血管を選択することにより、最大半値幅７５４を評価する。半値幅７５４を倍化することは、最大血管幅Ｗｍａｘ７５８を生成する。好ましくは、図３０の方法は、最大血管幅が同定されることを実質的に確実にすべく、複数の投影方向に関して繰り返される。
【０１２２】
本発明は、熟練度合いを軽減されている。図３１Ａ乃至図３１Ｄは、本発明において既述の実施例に従ったセグメント化工程の複数のステージにおける膝領域に関する例示的な軸スライスを示している。図３１Ａは、再構築されたＢＢＡ画像スライス７７０を示している。図２の概略的な画像スケッチにて上記で詳細に参照したように、ブラックブラッド磁気共鳴血管造影画像７７０は、所望のブラックブラッド血管に加えて、組織及び所望しない空気及び骨ライニングに対応したブラック領域に対応した主としたダークグレーバックグラウンドを含んでいる。図３１Ｂは、工程１３４に従った、この画像に関して構築されたバイナリー骨−空気マスク７７２を示している。このマスク７７２は、骨及びエアーポケットに対応した領域は黒であって、膝の外部領域が黒、つまり、外部の空気に対応した領域が黒である。図３１Ｃは、図３１Ａの画像７７０上に重ね合わせたマスク７７２された領域の外延を有する合成画像７７４である。これらの間の正確なレジストリーは明らかである。図３１Ｄは、図５の工程の容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）１０６に対応した血管／組織グレースケールＢＢＡ容量Ｉｖｔ（ｘ，ｙ，ｚ）７７６を示しており、ここで、ブラック骨ライニング及びエアーポケットは、グレー組織の平均クラス強度３２２により置き換えられている（図１３）。図３１Ｄの画像７７６において、血管構造及び非血管構造の両方に存在している問題は、克服されている。なぜなら、実質的に血管構造のみが黒色であるためである。この画像７６６は、強度反転１０６及びセグメント化１５６に関して適当なものである。
【０１２３】
図３２Ａ乃至図３２Ｄは、膝における例示的なセグメント化されたＢＢＡ矢状投影画像を示している。図３２Ａは、セグメント化が短い幅Ｗｉ１５４にて行われた画像７９０を示している。画像７９０は、Ｗｉ１５４の小さい値に関して、図１５の血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０に対応している。画像７９０は、正確且つ鮮明に血管７９２などの狭い幅の血管に関して高い強度を反映しているが、より大きな厚い血管７９４、７９６は、曖昧で不明瞭である。図３２Ｂは、セグメント化が大きな幅Ｗｉ１５４にて行われた画像７９８を示している。この画像７９８は、大きな値のＷｉ１５４に関して、図１５の血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０に対応している。画像７９８は、大きく厚い血管７９４、７９６を明瞭且つ鮮明に示しているが、小型の血管のほとんどは不明瞭にしか示していない。図３２Ｃは、図２９を参照した方法に従って画像７９０、７９８を結合した合成画像８００を示している。結合した画像８００は、狭い血管７９２も分厚い血管７９４、７９６も明瞭且つ区別可能に示している。この画像８００は、膝接合部における骨の端部、エアーポケット、及びこれに類似する非血管系の特性を実質的に抑制しつつ、血管造影血管構造を保持している。
【０１２４】
図３３Ａ乃至図３３Ｄは、膝におけるセグメント化された例示的なＢＢＡ矢状投影画像を示している。図３３Ａは、セグメント化が小さい幅Ｗｉ１５４にて行われた画像８１０
を示している。画像８１０は、小さい値のＷｉ１５４に関して、図１５の血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０に対応している。例えば血管８１２などの狭い血管における大きい密度を正確かつ鮮明に反映しているが、血管８１４などの大きくより分厚い血管は、曖昧で区別できない。図３３Ｂは、セグメント化が大きい幅Ｗｉ１５４にて行われた画像８２０について示している。この画像８２０は、大きい値の幅Ｗｉ１５４に関して、図１５の血管容量Ｉｉ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｗｉ）５８０に対応している。画像８２０は、大きく分厚い血管８１４を明瞭且つ鮮明に示しているが、画像８１０のすべてにおいて現れていない大きく分厚い別の血管８２２がある。しかしながら、画像８２０は、血管８１２などの狭い血管について曖昧に示しており、これらの血管の部分は、除外している。図３３Ｃは、図２９を参照した方法に実質的に従って画像８１０、８２０を結合した合成画像８３０を示している。結合された画像８３０は、狭い血管８１２も分厚い血管８１４、８２２も明瞭且つ区別可能に示している。画像８３０は、膝接合部における骨の端部、エアーポケット及びこれらに類似する部位における非血管系の特性を実質的に抑制されつつ、血管造影血管構造を保持している。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の実施例を適切に実行する例示的な磁気共鳴血管造影装置を示している。
【図２】軸方向で観察した膝に関する典型的なブラックブラッド血管造影画像についての概略図を示している。
【図３】矢状方向で観察した膝に関する典型的なブラックブラッド血管造影画像についての概略図を示している。
【図４】本発明の実施例を適切に実行するＢＢＡ取得後処理法に関する概観図を示している。
【図５】図４におけるＢＢＡ取得後処理法に関する血管セグメント部分の適切な実施例についてのより詳細な概観図を示している。
【図６】図５の処理法の処理前コンポーネントに関する適切な実施例についての概観図を示している。
【図７】分離したウェーブレット変換を用いたダウンサイジング処理についての適切な実施例に関する概観図を示している。
【図８】分離したウェーブレット変換により生成したウェーブレット係数行列に関する概観図を示している。
【図９】分離したウェーブレット変換を用いたダウンサイジングにてダウンサイジングされた画像として、ウェーブレット係数行列の選択に関する概観図を示している。
【図１０】図５の骨／空気マスクジェネレーターの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１１】図１０のクラス割り当て処理の適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１２】図１１のアサインメントオプティマイザーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１３】図５のアサインメントプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１４】図５の強度反転プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１５】図５の血管セグメントプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１６】図１５の三次元分離可能畳み込みプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１７】図１６の三次元でのガウスの二階導関数畳み込みプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１８】図１６三次元でのガウスの混合導関数畳み込みプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図１９】畳み込みを用いた画像及び関連したサイドパディング内での代表的な画素位置に関する概観図を示している。
【図２０】図１６のガウス導関数畳み込みプロセッサーを組み合わせて用いるためのベクトルを構築するパディングアルゴリズムの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２１】図２０に示した方法に従って形成されたパッドベクトルを用いる畳み込みプロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２２】図１５の方向プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２３】図１５の非血管組織除去プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２４】図１５の閾値プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２５】図２４の統計的閾値プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２６】図２５の最適化プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２７】図５の血管構築プロセッサーの適切な実施例に関する概観図を示している。
【図２８】図５の最終的なバイナリー血管造影画像の三次元表示に関する適切な実施例の概観図を示している。
【図２９】二次元投影血管造影画像を形成する三次元血管造影データを投影するための低せつな実施例に関する概観図を示している。
【図３０】血管造影データにおける最大血管幅を評価するための適切な実施例に関する概観図を示している。
【図３１Ａ】膝領域における代表的な軸方向のＢＢＡ画像スライスを示している。
【図３１Ｂ】図３１Ａの軸方向ＢＢＡ画像スライスに対応する骨−空気のバイナリーマスクを示している。
【図３１Ｃ】重なり合った図３１Ｂのマスクにより同定された非血管（骨−空気）領域の輪郭を伴った図３１Ａの画像を示している。
【図３１Ｄ】平均的な組織のグレー強度レベルにて置き換えられた図３１Ｂのマスクにより同定された非血管（骨−空気）領域の輪郭を伴った図３１Ａの画像を示している。
【図３２Ａ】本発明に従って、最小血管幅にて実行されたセグメントされたＢＢＡ画像に関する代表的な矢状方向投影画像を示している。
【図３２Ｂ】本発明に従って、最大血管幅にて実行されたセグメントされたＢＢＡ画像に関する代表的な矢状方向投影画像を示している。
【図３２Ｃ】図３２Ａ及び図３２Ｂの画像を組み合わせた合成投影画像を示している。
【図３３Ａ】本発明に従って、最小血管幅にて実行されたセグメントされたＢＢＡ画像に関する代表的な矢状方向投影画像を示している。
【図３３Ｂ】本発明に従って、最大血管幅にて実行されたセグメントされたＢＢＡ画像に関する代表的な矢状方向投影画像を示している。
【図３３Ｃ】図３３Ａ及び図３３Ｂの画像を組み合わせた合成投影画像を示している。
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１Ａ】
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【図３１Ｂ】
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【図３１Ｃ】
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【図３１Ｄ】
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【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３２Ｃ】
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【図３３Ａ】
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【図３３Ｂ】
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【図３３Ｃ】
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【国際調査報告】
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