(57)【要約】      （修正有）【課題】形成外科手術のためにＩＣＧ蛍光血管造影を用いて穿通枝血管を手術前に識別する方法及び装置を提供する。【解決手段】様々な演算メトリックによって穿通枝の位置をハイライトすると共に複数の候補穿通枝における視覚的区別を可能にするために、時間分解された画像処理が使用される。これらのメトリックに基づき、外科医は、以下の処理動作のうちの少なくとも１つに従って、時間シリーズを分析しメトリックを出力するアルゴリズムの結果を選択して比較することができる。・ピクセル単位で時間積算された蛍光を判定する。・時間積算された蛍光を経過時間で割ることにより平均蛍光を計算する。・蛍光の増加／流失の速度を判定する。・ピーク蛍光に到達するまでの経過時間を判定する。【選択図】図１
2018051320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
穿通枝血管の潅流を評価する方法であって、
血流中へのＩＣＧボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出するステップと、
所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得するステップと、
前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理するステップと、
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像シーケンスは、各ピクセルの時間積算された輝度値をＩＣＧボーラス注入後の経過時間で割ることにより、処理される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像シーケンスは、ＩＣＧボーラス注入後、各ピクセルの時間積算された蛍光輝度がピーク値に到達するまでの経過時間を判定することにより、処理される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記画像シーケンスは、各ピクセルの蛍光輝度のピーク値を判定することにより、処理される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分に対して、コントラスト変換関数を適用するステップを更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記コントラスト変換関数は、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分をオーバレイ画像に変換する線形関数又は非線形関数を表し、前記オーバレイ画像は異なる潅流特徴を異なる色で表す
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コントラスト変換関数は、異なる傾斜の領域を持つ非線形関数であり、
前記異なる傾斜、及び、前記異なる傾斜間の変化は、血管の潅流を評価する手順の間に調整される
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
実質的に潅流していない組織の背景輝度を表す０マーカー、及び良く潅流している組織の輝度を表す１００マーカーを前記オーバレイ画像の中に表示するステップを更に備える
ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記０マーカーは、前記実質的に潅流していない組織の上に配置された非蛍光オブジェクトに関連する
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記０マーカーは、組織に前記ＩＣＧボーラスが到達する前の当該組織からの蛍光応答から導出される
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の数字で表した値を前記オーバレイ画像の中に表示するステップを更に備える
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、前記０マーカーと前記１００マーカーとの間の範囲に正規化するステップと、
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値を前記オーバレイ画像の中に表示するステップと、
を更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】
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値は、解剖学的特徴に関する異なる画像領域それぞれについて算出される
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値は、
全ピクセルについて前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を算出するステップと、
前記画像中の所定領域に亘って前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を平均化するステップと、
前記平均化された前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、画像全体における前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の最大値に対して正規化するステップと、
前記正規化され平均化された前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、前記コントラスト変換関数の最大値を用いてスケーリングするステップと、
により算出される
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
穿通枝血管の潅流を評価する方法であって、
血流中へのＩＣＧボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出するステップと、
所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得するステップと、
前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理するステップと、
前記穿通枝血管に皮弁とは異なる天然組織に関連する第１の参照ラベル、及び、所定の潅流を達成している組織に関連する第２の参照ラベルを特定するステップと、
少なくとも１つの追加ラベルを、前記第１の参照ラベル及び前記第２の参照ラベルによって確立される範囲に正規化するステップと、
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示するステップと、
前記第１の参照ラベル、前記第２の参照ラベル、及び前記少なくとも１つの追加ラベルを前記画像の上に表示するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１６】
穿通枝血管の潅流を評価する装置であって、
血流中へのＩＣＧボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出する手段と、
所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得する手段と、
前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理する手段と、
前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示する手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
形成外科手術は、しばしば、皮膚弁(flap of skin)及び皮下組織(subcutaneous tissue)の位置測定及び臨床評価を必要とする。この皮下組織は、孤立穿通枝血管(isolated perforator vessels)によって供給され、身体の他の部分へ移植するのに潜在的に適したものである。穿通枝は、ソース血管から皮膚表面へと通っており、深い筋肉組織を通過するか又はその間を通る。良く血管の通った皮弁(well-vascularised flaps)は、グラフトの良い候補である。
【０００２】
例えば、腹部恵皮部皮弁(abdominal donor-site flaps)は、１９８０年代初頭以来、自己乳房再建の標準になっている。腹部の中で、フリーファットオプション(free fat options)は、完全な腹直筋皮弁(transverse rectus abdominis musculocutaneous (TRAM) flaps)から孤立穿通枝血管へと及んでおり、深い下腹壁動脈(deep inferior epigastric artery (DIEA))の如しである。穿通枝皮弁は、他の領域の組織再建においても、信頼できるやり方で患者の自己の皮膚及び脂肪を移植することを可能にするものであり、最小の恵皮部罹患率(minimal donor-site morbidity)である。ランダムパターンの血液供給を頼みにする皮弁は、すぐに、有茎軸型皮弁(pedicled, axial patterned flaps)に取って代わられた。有茎軸型皮弁は、大量の組織を信頼できるやり方で移植できるものである。遊離組織移植(free tissue transfer)の出現により、恵皮部及び植皮部(donor and recipient sites)を適切に合致させられる可能性が更に大きく広がった。穿通枝皮弁の使用が増えたことで、ＤＩＥＡ及びその穿通枝の個々の特有の解剖学的特徴を手術前に熟知することのニーズが高まった。これは特に、腹壁部に対する血管供給の解剖学的構造に相当なバリエーションがあるからである。
【０００３】
穿通枝の位置測定及び評価は、骨が折れ時間のかかるプロセスである。手術前のコンピュータ断層撮影(computed tomography angiographic (CTA))イメージングが、しばしば、位置測定のために実行される。そのようなアプローチは、かなりの費用を必要とし、また、追加的な複雑性をもたらす。その複雑性とは、外科医が、以前に取得した３Ｄ形式(modality)からの画像を、今現在手術台に横たわっている患者の現在の２Ｄビューに対して、頭の中で相関させなければならないものである。それゆえ、より好ましいイメージング形式のサーチが継続しており、最近の関心事は、インドシアニングリーン（ＩＣＧ）蛍光造影の使用にあり、蛍光信号に基づき、皮膚を通る血行が評価される。放射ピークを８３０ｎｍ付近に持つＩＣＧの蛍光は、近赤外スペクトルレンジの放射線による励起の結果として発生する。例えば、ダイオードレーザー、発光ダイオード（ＬＥＤ）、又は他の従来の照明源（例えば、アーク灯、適切なバンドパスフィルタを持つハロゲンランプ、など）により、８００ｎｍ付近の波長を持つ励起光を発生させることができる。皮膚は、この波長に対して透過的である。
【０００４】
ＩＣＧは、血液タンパク質に対して強く結合し、以前は、心拍出量測定、肝機能評価、及び眼動脈造影(ophthalmic angiography)に使用されており、副作用が少ない。ＩＣＧ蛍光の評価は、穿通枝の位置確認のために使用可能である。穿通枝に近い皮膚表面は、一般的に、周辺組織に比べてより多くの血液をより高速に集積しているので、ＩＣＧが注入されると、穿通枝は、周辺組織に比べてより明るくより高速に蛍光を発する傾向にある。この高速且つ高輝度(high-intensity)の蛍光により、穿通枝の血管位置測定が可能になる。しかしながら、外科医はしばしば、位置測定にだけ関心があるのではなく、より良い医学的判断の実行をサポートする評価及び比較にも関心がある。外科医は、幾つかの穿通枝のうちのどれが最良のグラフト候補であるかを判断する必要がある。ここで、蛍光が高速に集積して拡散する間に単純な視覚的観察を行うことは、十分ではない。例えば、次々と注入されることで残留ＩＣＧが注入の度に組織に集積して背景輝度を徐々に高くする傾向により、最良の候補穿通枝の簡単な視覚的判別が益々混乱する。加えて、ＩＣＧは時々、数分に亘って非常にゆっくりと移動するので、そのようなオンザフライの分析が極めて困難で主観的なものとなる。外科医は、以下の疑問を生じながら評価を行うことになる。
１）ＩＣＧが結合した血液がどれだけ多く組織内にあるのだろうか？
２）それはどれだけ長い間組織内に留まるのであろうか？
３）それはどれだけ高速に組織を通過するのであろうか？
４）ボーラスが注入された後、各解剖学的領域がどの順序で明るくなるのであろうか？
【０００５】
これらの疑問は、主観ベースで回答することは困難である。従って、穿通枝の位置測定及び評価を行う客観的な基準を適用する、より進化した画像処理方法及び表示方法のニーズがある。
【発明の概要】
【０００６】
本発明の一態様によれば、形成外科手術のためにＩＣＧ蛍光血管造影を用いて穿通枝血管を手術前に識別する方法が開示され、この方法は、様々な演算メトリックによって穿通枝の位置をハイライトすると共に複数の候補穿通枝における視覚的区別を可能にするための時間分解された画像処理を含む。外科医は、以下の処理動作のうちの少なくとも１つに従って、時間シリーズを分析しメトリックを出力するアルゴリズムの結果を選択して比較することができる。
・ピクセル単位で時間積算された蛍光を判定する。
・時間積算された蛍光を経過時間で割ることにより平均蛍光を計算する。
・蛍光の増加／流失の速度を判定する。
・ピーク蛍光に到達するまでの経過時間を判定する。
【０００７】
様々な画像処理ステップが画像ピクセルを個別に処理し、取得時間全体又は選択された時間的サブレンジに亘って観察される入力シーケンスにおける各ピクセルの固有の数字で表されるメトリックを計算する。各画像出力は、それゆえ、入力画像シーケンス中のフレームと同じ次元（即ち、ピクセルの数及び配置）を持つ数字で表される配列である。それゆえ、処理された画像は、例えば、造影領域に跨る計算されたピクセル値の３次元表現（例えば、等高線図）として、又は、カラーコードされた２次元画像又は立体図(relief map)として表示可能である。そのような画像表現は、画像特徴の迅速な理解、及び、画像領域（この場合、皮膚下の穿通枝の場所）間の比較を容易にする。
【０００８】
本発明の、これらの、そしてその他の特徴及び利点は、以下の本発明の詳細な説明から一層容易に理解されるようになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
以下の図は、本発明の何らかの例示的な実施形態を描写する。図において、同様の参照番号は、同様のエレメントを示す。これらの描写された実施形態は、本発明の例示として理解されるべきものであり、いかなる形であれ限定するものとして理解されるべきではない。
【図１】ＩＣＧ蛍光を観察するためのカメラシステムを概略的に示す。
【図２】皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、時間をかけてピクセル値が積算されている。
【図３】時間をかけて積算された皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は経過時間に反比例して重み付けされている。
【図４】皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は蛍光の増加速度によって決定されている。
【図５】皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は最大蛍光になるまでの経過時間によって決定されている。
【図６】皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値はピーク蛍光によって決定されている。
【図７】可変コントラスト変換関数を用いて処理された蛍光画像のオーバレイを示す。
【図８】別の可変コントラスト変換関数を用いて処理された蛍光画像のオーバレイを示す。
【図９】更に別の可変コントラスト変換関数を用いて処理された蛍光画像のオーバレイを示す。
【図１０Ａ】灌流領域の蛍光画像である。
【図１０Ｂ】図１０Ａの蛍光画像に対応するカラーオーバレイの白黒表現であり、マーカーは正規化された輝度を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、何らかの切開が行われる前の非侵襲性の方法によって穿通枝皮弁の穿通枝血管の位置を手術前に判断することに関する。
【００１１】
図１は、ＩＣＧ蛍光造影による、手術における、特に手術前における、非侵襲性の、皮膚を通る、組織潅流の決定の、適用のためのデバイスを概略的に示す。例えば、７８０−８００ｎｍ付近のピーク放射を持つ１以上のダイオードレーザー又はＬＥＤのような、ＩＣＧ中の蛍光を励起するための赤外光源が、ハウジング１の内部に配置される。蛍光信号は、適切な近赤外感度を持つＣＣＤカメラ２によって検出される。そのようなカメラは、幾つかのベンダー（日立、浜松、など）から市場で入手可能である。ＣＣＤカメラ２は、ビューファインダ８を持っていてもよいが、画像は、手術中に、外部モニターにおいて見ることもできる。外部モニターは、電子画像処理及び評価システム１１の一部であってもよい。
【００１２】
光ビーム３は、拡散ビームであっても走査ビームであってもよいが、ハウジング１から現れ、関心領域（即ち、適切な穿通枝血管を持つ皮弁が見つかると期待される領域）を照明する。関心領域は１０ｃｍ×１０ｃｍ程度であってもよいが、手術上の要件、及び、利用可能な照明強度及びカメラ感度に基づいて変化してもよい。
【００１３】
フィルタ６は、典型的には、カメラレンズ７の前に配置され、励起光がカメラセンサーに到達するのをブロックする一方で、蛍光が通過することは許す。フィルタ６は、ＮＩＲ長波長通過フィルタ（カットフィルタ）であってもよく、これは、約８１５ｎｍよりも長い波長に対してのみ透過的であるか、或いは、好ましくは、８３０ｎｍから８４５ｎｍの間のピーク波長において伝達し、約１０ｎｍから２５ｎｍの間の半値全幅（ＦＷＨＭ）伝達窓（即ち、励起波長帯の外）を持つ帯域通過フィルタであってもよい。カメラ２はまた、蛍光画像とカラー画像との間のリアルタイムの相関を可能にする、関心領域のカラー画像を取得するように設計されていてもよい。
【００１４】
本発明の文脈において、図１に示されるデバイスは、手術に先立って穿通枝結果を特定する／位置確認するために使用される。これは、再建中に使用する最良の皮弁又は皮弁ゾーンを外科医が選択することを支援するであろう。
【００１５】
他の手術後の適用において、このデバイスは、下記のことに使用可能である。
吻合開存性、及び、動脈及び静脈の血流を検証すること。これは、潜在的に結果を改善し、皮弁不全を減らす。皮弁不全は、乏しい動脈血流及び不適切な潅流、並びに鬱血をもたらす乏しい静脈還流量の結果として起こり得るものである。
完全な組織潅流を視覚化して確認すること（皮弁全体及び天然組織に対する微小血管潅流は、皮弁が生き残る上で極めて重要であるので）。
【００１６】
本発明によれば、穿通枝の位置は、画像処理及び提示技術によって視覚化され、候補の穿通枝の中からの簡単で客観的な視覚的区別が可能になる。ＩＣＧが注入され、ＩＣＧの蛍光潅流及び流失(wash-out)の全体サイクルが造影デバイスによってキャプチャされる。画像取得後、画像群のシーケンス全体、又は何らかの時間的サブレンジが、外科医が選択可能な画像処理アルゴリズムによって処理される。
【００１７】
蛍光測定の処理結果は、例えば、疑似カラー画像又は等高線図として視覚化可能であり、適用されるアルゴリズムメトリックに従う高速な視覚的評価が可能になる。例えば、各ピクセルの蛍光輝度は、青（「涼しい」場所、即ち、低い蛍光の輝度又は速度）から赤（「熱い」場所、即ち、高い蛍光の輝度又は速度）まで変化するスペクトルカラーとしてレンダリング可能である。他のスペクトル関連付けが容易に適用可能である。出力は、元の解剖学的画像の上に半透明のオーバレイとして提示可能である。これにより、「熱い」場所を下の解剖図に視覚的に関連付けることが可能になる。「熱い」場所の意味は、採用されるアルゴリズム（例えば、積算される輝度、重み付けされた又はされない、増加又は流失の速度）に応じて変化する。
【００１８】
ユーザには、「熱い」色から「涼しい」色までのマッピングに関するインタラクティブな制御が与えられ、これをリアルタイムで変化させて、各アルゴリズムの出力メトリックのダイナミックレンジの、より密な又はより粗なサブレンジを探索することができる。カラーウインドウが拡げられると、最も熱い領域が最初にハイライトされ、続いて、より涼しい領域がハイライトされる。この種の調整は、取得したピクセルと表示画像中のピクセルとの間の明度又はコントラストに関するマッピングを変化させることにより実行可能である。そのようなマッピング機能は、標準的な造影プログラムの中に含めることができる。現在採用されているメトリックに基づくこのウインドウ化プロセスは、穿通枝を区別することを助け、認識力を向上させ、適用されるＩＣＧの動き(dynamics)に関する外科医の理解を向上させる。
【００１９】
本発明はまた、患者の皮膚上の２つの異なる場所からの２つのシーケンスに関する同時の表示及び評価をサポートする。これにより、造影システムの視野よりも距離が大きく離れた候補皮弁の比較が可能になる。
【００２０】
図２は、適切な穿通枝血管が識別されることになる患者の皮膚領域の画像を示す。各ピクセルは、画像シーケンスの露光時間に亘る蛍光輝度の時間積分を表す。このモードは、典型的には、画像処理において「積算モード(integration mode)」と呼ばれ、多くの画像プロセッサが、標準機能としてこのモードを提供している。実際問題として、画像シーケンスの各フレームの間に取得されたピクセル輝度（ＣＣＤにおける集積電荷）は、例えば画像プロセッサにおいてピクセル単位で加算され、フレーム数で除算され、その後、合計値が固定ダイナミックレンジ（例えば、１から２５５（８ビット））に正規化され得る。概念としては、画像中のより明るいピクセルは、事前設定された時間に亘ってＩＣＧを搬送する血液がより多量に注がれた皮膚領域を表す。図２において、穿通枝血管２４は、最高の積算蛍光輝度を表し、他の穿通枝血管は、２６として示されるより弱い蛍光輝度を表す。
【００２１】
なお、画像の透明度は、スクリーン右上においてＩＣＧ蛍光画像の透明カラーオーバレイを通って医師のマーカー２２が見えるように設定されている。
【００２２】
図３は、時間をかけて積算された同じ皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は経過時間に反比例して重み付けされている。この画像処理アルゴリズムは、先に説明した積算に似ているが、各ピクセルの測定輝度を直接加算する代わりに、測定輝度値が、加算される前に最初に、ＩＣＧ蛍光の観察開始からの経過時間によって除算される。このようにして、先の蛍光信号には、後で取得された蛍光信号よりも、大きな重要度が与えられる。「最も熱い」ピクセルは、画像フレームのシーケンスにおいて、ＩＣＧボーラスが遅い時刻に到達した他のピクセルよりも早くに蛍光を発したピクセルである。図２と同様、同じ穿通枝血管３４が識別され、他の血管３６はほとんど識別不可能である。
【００２３】
図４は、やはり同じ皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、この画像においては、ピクセル値は蛍光輝度の増加速度によって決定されている。この画像処理アルゴリズムでは、画像中の各ピクセルについて、ピクセル輝度対経過時間の傾きが計算される。例えば、各ピクセルには、割り当てられた最適輝度値（ベースライン）と割り当てられた最高輝度値（或いは、他の比較的高い輝度値）とがあってもよい。各ピクセルについて、ピクセル輝度がベースラインを交差した時刻と、ピクセル輝度が高輝度値を交差した時刻とが記録される。この情報から、画像処理アルゴリズムは、画像中の各ピクセルについて増加速度を計算し、「より熱い」ピクセルはより大きな傾きを持つ（即ち、「より熱い」ピクセルは、「より涼しい」ピクセルよりも速く高輝度値に到達する）。画像処理アルゴリズムのこの実施形態は、それゆえ、ＩＣＧボーラスが穿通枝血管に到達するスピードをハイライトする。図４においては透明性が消されているので、外科医の道具は画像中に見えない。
【００２４】
以前に識別された穿通枝血管（ここでは参照シンボル４４を用いて示されている）が、ずっとはっきりと示されている。血管４６（以前に２６及び３６として示した）及び他の血管４８も同様である。
【００２５】
図５は、同じ皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は最大蛍光になるまでの経過時間によって決定されている。変化の時間速度を表示する図４とは違い、図５の画像処理アルゴリズムは、ピクセルが最高輝度に到達した時刻を示し、「より熱い」ピクセルは、より涼しいピクセルよりも早くに各ピクセルのピーク蛍光輝度に到達している。このアルゴリズムは、それゆえ、画像の各領域を、穿通枝が各個のピーク輝度に到達した順序でハイライトする。この画像において、以前に識別された穿通枝血管２４、３４、４４は、再び、明確に識別可能であり、図４の血管４６及び４８に対応する血管５６及び５８も同様である。
【００２６】
図６は、同じ皮膚領域のＩＣＧ蛍光画像を示し、ピクセル値は各ピクセルにおけるピーク蛍光値によって決定されている。より高い（「熱い」）蛍光輝度値６４は、より高いＩＣＧ濃度を示し得るものであり、これは即ち、励起光／蛍光応答の吸収を減らす皮膚表面により近い位置にある穿通枝血管によって引き起こされ得るものである。図４及び図５においては明確に見ることのできた血管６６、６８は、ほとんど背景と区別できない。
【００２７】
例えば図２乃至図６に示した画像は、線形コントラスト変換関数を用いてレンダリングされている。線形コントラスト変換関数は、上述の各種のアルゴリズムを用いて処理されたピクセル値を表示されるピクセル輝度に対して１対１にマッピングすることを提供する。一方、画像は、画像中の視覚的差異を強めるために、可変コントラスト変換関数を用いて（等高線図又は疑似カラーオーバレイとして）レンダリングすることも可能である。加えて、ラベルがオーバレイ画像の中に配置されてもよく、これ以降はＡＣＲ（蓄積された又は時間積算された輝度比率(accumulated or time-integrated intensity ratio)）ラベルと呼び、人体の２以上の領域間の定量的比較を容易にする。
【００２８】
可変コントラスト変換関数のダイナミックレンジ及び傾斜が変更されると、画像中のピクセル値の絶対値が変化するため、ＡＣＲラベルにより、ユーザは、何らかの選択されたオーバレイ技術（例えば、蓄積された／時間積算された輝度等）によって測定された様々な画像領域中の相対的潅流を比較することができる。
【００２９】
以下のアプローチは、ＡＣＲラベル値を計算するために使用される。明確化のため、オーバレイ技術として蓄積された輝度が選択されたものとするが、任意の利用可能なオーバレイ技術を用いて同じアプローチを使用可能である。
１）時間ウインドウに亘って、画像シーケンス中の全画像の全ピクセルの蓄積輝度が計算される。
２）選択されたラベル領域（例えば、５ｘ５ピクセルの正方形マトリクス）に亘って蓄積輝度が平均化される。
３）平均輝度が、画像全体における蓄積輝度の最大値に対して正規化される。
４）正規化された平均輝度がスケーリングされ、変換関数の最大値が１００％を表す。
【００３０】
このアプローチに従うことで、変換関数の傾斜が変更されたとしても、２つの異なるＡＣＲラベルの相対的比率は変化しないままである。図７及び図８は、２つの異なるコントラスト関数について、上述のアルゴリズムのうちの１つを用いて処理された画像シーケンスからの蛍光画像（グレースケール画像の上部）と、シーケンスからの蓄積輝度をカラーで（低い値のための青から高い値のための赤まで）レンダリングする疑似カラーオーバレイ画像とを示す。図７におけるピクセル値は、第１のコントラスト変換関数を用いて処理され、それぞれ５２％輝度と７２％輝度を持つ２つの領域を与え、２つのラベル領域間の比率である５２／７２＝．７２に対応する。図８における第２のオーバレイ画像は、異なるコントラスト変換関数を用いて処理された同じピクセル値を示し、２つの領域の輝度は今回はそれぞれ９９％及び７１％とラベル付けされている。しかしながら、相対的比率は、７１／９９＝０．７２であって、本質的には変化しないままである。
【００３１】
ユーザは、変換関数を変更して、コントロール領域が１００％とラベル付けされ、他の全ての領域がコントロール領域と比較可能なようにすることができる。
【００３２】
図９は、オーバレイが透明であることを示しており、蓄積輝度ピクセルは、変換関数ランプ(ramp)の底が水平ピクセル値軸を横切る点よりも小さい値を持っている。更に、これは、この例において、画像領域の１２％（下のウインドウの右下におけるカバレージナンバー）が、最大蓄積輝度の５２％よりも大きな蓄積輝度を持っているということを示している。この例示は、５２％等高線によって囲まれる幾つかの領域を示している。
【００３３】
前述のアプローチにおいて、ユーザは、様々な組織ゾーンの相対的な潅流を比較するために、画像上にラベルを配置することができる。これらのラベルは、ラベル下の小さな領域における蓄積輝度を、注目のカラーマップ範囲の上端のゾーンにある蓄積輝度に対して、正規化することになる。カラーマッピング範囲がシフトすると個々のラベルの値は変化し得るが、ラベル相互の比率は一定のままである。
【００３４】
実用試験(Practical trials)により、結果をより良く定量化すると共に大量の領域間のより一貫した比較を可能にするためには、前述の方法に対する変更が望ましいであろうということが示された。
●臨床医は一般的に、問題の組織(suspect tissue)の潅流と、よく流れている「良好な」組織の潅流との、一貫的な比較を行うことを望む。上述した元の技術を用いてこれを行う１つの方法は、よく流れている組織のラベルが１００％に達するまでカラーマッピング範囲をマニュアルで調整するという面倒なプロセスを経ることである。ここ時点で、このラベルは、「良好な」組織のリファレンスとして使用可能である。
●臨床医は一般的に、良好な組織に比べて何パーセントかの相対的な蓄積輝度を示す組織が、壊死してしまうか否かを識別することを望む。カメラの本来的なノイズ、照明及び表面反射率の変化し得る状態、及び患者の残留ＩＣＧの存在により、比率が一貫していることを保証することが困難になる。
●カラーマッピングが変化してもラベルの比率は一定に保たれるが、臨床医は、プロセスにおいてラベル値自体が変化することが混乱を生じると考える。
【００３５】
１つの修正アプローチでは、マニュアル操作において明示的に、又は、以下に説明する自動計算を通じて暗黙的に、２つの参照ラベルが画像上に配置される。ラベルには、背景又は「０マーカー」、及び、参照又は「１００マーカー」、と示される。蓄積輝度マトリクス上に配置されるあらゆる追加のラベルは、これらのマーカーによって確立された範囲に正規化される。
【００３６】
理想的には、「０マーカー」は、移植皮弁の外の生来の組織(native tissue)上に配置されることになる。このマーカーの下の小さな領域における蓄積輝度は、カメラの背景ノイズ、そして場合によっては以前の撮影からの患者の何らかの残留ＩＣＧからの信号と組み合わされたもの、の結果である背景輝度を示す。
【００３７】
臨床上の判断を用いて、オペレータは、よく流れている「良好な」組織として臨床医が識別した組織の上に「１００マーカー」を配置する。これにより、「良好な」組織のリファレンスが確立する。
【００３８】
この時点で、２つのマーカーは、皮弁上の潅流の領域に関する直接的な正規化された定量的比較をサポートする。
【００３９】
ラベル値は、以下の式を用いて算出される。
Ｌ＝１００＊（Ａｌａｂｅｌ−Ａ０）／（Ａ１００−Ａ０）
ここで、
●Ａｌａｂｅｌは、ラベルの下の領域における蓄積輝度を表す。
●Ａ０は、「０マーカー」の下の領域における背景の蓄積輝度を表す。
●Ａ１００は、「１００マーカー」の下の領域における参照の蓄積輝度を表す。
【００４０】
この時点で、全ての既存及び新規の配置されたラベル値は、「０マーカー」と「１００マーカー」との間の範囲に正規化される。ラベル値は、１００％を超えることもでき、今度は、視覚化向上のためにカラーマッピング範囲がシフトされても変化しない。
【００４１】
図１０Ａ及び図１０Ｂは、この技術の例示的な実施形態を示す。図１０Ａは、潅流領域の蛍光画像であり、図２乃至図６を参照して上述したものと同様である。図１０Ｂは、カラーオーバレイの白黒表現であり、マーカー値即ちラベル値は、式
Ｌ＝１００＊（Ａｌａｂｅｌ−Ａ０）／（Ａ１００−Ａ０）
を用いて算出される。
【００４２】
「０マーカー」が、「０」を取り囲む円によって左上隅に示され、「１００マーカー」が、「１００」を取り囲む円によって右上隅に示される。組織の全領域が何らかの潅流を示すので、「０マーカー」は、視野内の止血鉗子(surgical clip)の上に配置されている。
【００４３】
以下のものは、「０マーカー」即ち蓄積背景輝度の値を導出するための追加的／代替オプションである。
●独立した「０マーカー」が明示的には配置されない場合、「０マーカー」の値は、ＩＣＧボーラスの到着に先立って取得された最初のフレーム中にある蓄積輝度を平均することにより、導出可能である。そして、平均の蓄積輝度は、最初のフレームの値にシーケンス中のフレーム数を乗じることにより、計算される。
●或いは、独立した「０マーカー」が存在しない場合、「０マーカー」の値は、どのピクセルが組織を表すかを最初に自動的に判定し、次いで、これらの組織ピクセルについてのみ平均背景輝度を算出するために最初のフレームを試験することにより、導出可能である。変化するピクセルは、ＩＣＧを伴う血液を受けるものである。これらの組織ピクセルの位置を確認するために、ソフトウェアは、事前決定された閾値を超えて輝度が変化するピクセルの位置を確認する。変化しないピクセルは、無視される。
●既知の近赤外反射率を持つ物理的な参照基準又はパッチを視野の中に配置してもよい。これらの物理的なパッチの幾つかは、可視スペクトルにおいて既知の反射率を持つ様々な皮膚トーンをシミュレートするために提供されることになる。そして、「０マーカー」は、ＩＣＧを帯びた血液が流れていない組織の下の蓄積輝度を近似するために、これらのマーカーの上に明示的に配置され得る。これにより、手術室の様々な照明条件に対する正規化が可能になる。
【００４４】
要約すると、ラベルは、既知の良好な組織に存在する潅流に対して様々な潅流区域(boundaries)を比較することを容易にするために使用可能である。今では、ラベルは、残留ＩＣＧの効果、カメラノイズ、及び他のＮＩＲ拡散効果に対して正確である。
【００４５】
説明した実施形態は、近赤外スペクトル範囲の励起に従ってＩＣＧが皮膚を通って(transcutaneously)放射した蛍光信号を検出する。しかしながら、当業者は、組織が光を透過させるスペクトル範囲において励起可能であり蛍光を放射可能な他の染料も使用可能であるということを理解するであろう。
【００４６】
本発明は、動脈血流（即ち、穿通枝血管に対する血液供給）の例を参照して説明されてきたが、本方法は、ピーク輝度からベースラインへと低下する変化の速度を定量化して表示することにより、静脈鬱血に起因するグラフト不全(graft failure)を検出することもできる。これは、潅流領域における静脈還流量をハイライトすることになる。
【００４７】
本発明は、様々な修正及び代替形態を受け入れ可能であるが、その特定の例が図面において示されてきており、本明細書において詳細に説明されている。しかしながら、理解すべきこととして、本発明は、開示した特定の形態又は方法には限定されず、反対に、本発明は、添付の請求項の精神及び範囲の中にある全ての修正物、均等物、及び代替物をカバーすることが意図されている。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成29年11月24日(2017.11.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の組織における組織潅流を評価する装置の作動方法であって、
蛍光応答を検出する手段が、インドシアニングリーン（ＩＣＧ）から生じる前記組織からの蛍光応答を検出するステップと、
時間的な画像シーケンスを取得する手段が、ある期間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得するステップと、
処理する手段が、各ピクセルについて時間に基づく値を算出し、前記算出された時間に基づく値の空間マップを生成するために、前記組織の前記時間的な画像シーケンスにおける各ピクセルを独立して処理するステップと、
異なる潅流特性を異なる色で表現するオーバレイ画像に前記時間に基づく値を変換するコントラスト変換関数を、前記時間に基づく値に適用するステップと、
実質的に潅流していない組織についての背景輝度を表す０マーカーと、よく潅流している組織についての輝度を表す１００マーカーと、を前記オーバレイ画像に表示するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記組織は穿通枝皮弁を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各ピクセルについて時間に基づく値を算出することは、（ｉ）前記時間的な画像シーケンスの各フレームの間に取得された複数のピクセル輝度をピクセル単位で加算して、前記ピクセル輝度の合計を前記時間的な画像シーケンスにおけるフレーム数で除算すること、（ｉｉ）前記時間的な画像シーケンスの各フレームの間に取得された各ピクセル輝度をＩＣＧボーラスの投与からの経過時間によって除算して、除算されたピクセルを加算すること、（ｉｉｉ）各ピクセルの時間積算された輝度値をＩＣＧボーラスの投与からの経過時間によって除算すること、（ｉｖ）各ピクセルの時間積算された蛍光輝度がピーク値に到達するまでのＩＣＧボーラス注入からの経過時間を判定すること、又は（ｖ）各ピクセルについて、ピクセル輝度対経過時間の傾きを計算することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記コントラスト変換関数は非線形コントラスト変換関数である、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記非線形コントラスト変換関数は、異なる傾斜の領域を持つ関数であり、前記異なる傾斜、及び、前記異なる傾斜間の変化は、組織潅流を評価するために請求項４に記載の方法を実行している間に調整される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記０マーカーは、前記実質的に潅流していない組織におかれた非蛍光オブジェクトに関連する、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記０マーカーに関連する値と前記１００マーカーに関連する値との間の範囲に前記時間に基づく値を正規化するステップと、
前記オーバレイ画像に少なくとも１つの正規化された数値を表示するステップと、
をさらに含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
正規化された数値は、解剖学的特徴の異なる画像領域について計算される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
（ｉ）標的領域における組織潅流の定量的表現を表示すること、又は（ｉｉ）前記被検体の２つ以上の解剖学的位置について、前記標的領域における組織潅流の定量的表現を同時に表示すること、をさらに含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記０マーカーに関連する領域は、背景ノイズ、残留ＩＣＧからの蛍光応答、ＩＣＧボーラスの組織への到達前の前記組織からの蛍光応答、又はその組み合わせを含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記背景ノイズ、前記残留ＩＣＧからの蛍光応答、前記ＩＣＧボーラスの組織への到達前の前記組織からの蛍光応答、又は前記その組み合わせは、潅流していない組織から生じる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
インドシアニングリーン（ＩＣＧ）ボーラスが血流中に投与された被検体の組織における組織潅流を評価するためのシステムであって、
前記ＩＣＧから生じる前記組織からの蛍光応答を検出する手段と、
ある期間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得する手段と、
各ピクセルについて時間に基づく値を算出して、前記算出された時間に基づく値の空間マップを生成し、
異なる潅流特性を異なる色で表現するオーバレイ画像に前記時間に基づく値を変換するコントラスト変換関数を、前記時間に基づく値に適用する
ように、前記組織の前記時間的な画像シーケンスにおける各ピクセルを独立して処理する手段と、
実質的に潅流していない組織についての背景輝度を表す０マーカーと、よく潅流している組織についての輝度を表す１００マーカーと、を前記オーバレイ画像に表示する手段と、
を備えるシステム。
【請求項１３】
各ピクセルについて時間に基づく値を算出することは、（ｉ）前記時間的な画像シーケンスの各フレームの間に取得された複数のピクセル輝度のピクセル単位での加算、及び前記ピクセル輝度の合計の前記時間的な画像シーケンスにおけるフレーム数による除算、（ｉｉ）前記時間的な画像シーケンスの各フレームの間に取得された各ピクセル輝度のＩＣＧボーラスの投与からの経過時間による除算、及び除算されたピクセルの加算、（ｉｉｉ）各ピクセルの時間積算された輝度値のＩＣＧボーラスの投与からの経過時間による除算、（ｉｖ）各ピクセルの時間積算された蛍光輝度がピーク値に到達するまでのＩＣＧボーラス投与からの経過時間の判定、又は（ｖ）各ピクセルについての、ピクセル輝度対経過時間の傾きの計算、を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コントラスト変換関数は非線形コントラスト変換関数である、請求項１２又は１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記非線形コントラスト変換関数は、異なる傾斜の領域を持つ関数であり、前記異なる傾斜、及び、前記異なる傾斜間の変化は、組織潅流を評価するために請求項１４に記載のシステムを用いている間に調整される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記０マーカーは、前記実質的に潅流していない組織におかれた非蛍光オブジェクトに関連する、請求項１２から１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記時間的な画像シーケンスにおける各ピクセルを独立して処理する手段は、
前記０マーカーに関連する値と前記１００マーカーに関連する値との間の範囲に前記時間に基づく値を正規化するように構成され、
マーカーを前記オーバレイ画像に表示する手段は、前記オーバレイ画像に少なくとも１つの正規化された数値を表示するように構成されている、
請求項１２から１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
正規化された数値は、解剖学的特徴の異なる画像領域について計算される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
マーカーを前記オーバレイ画像に表示する手段は、（ｉ）標的領域における組織潅流の定量的表現を表示する、又は（ｉｉ）前記被検体の２つ以上の解剖学的位置について、前記標的領域における組織潅流の定量的表現を同時に表示する、ように構成されている、請求項１２から１８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２０】
前記０マーカーに関連する領域は、背景ノイズ、残留ＩＣＧからの蛍光応答、前記ＩＣＧボーラスの組織への到達前の前記組織からの蛍光応答、又はその組み合わせを含む、請求項１２から１９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２１】
前記背景ノイズ、前記残留ＩＣＧからの蛍光応答、前記ＩＣＧボーラスの組織への到達前の前記組織からの蛍光応答、又は前記その組み合わせは、潅流していない組織から生じる、請求項２０に記載のシステム。
【外国語明細書】
2018051320000001.pdf