(57)【要約】  i)組織運動前および組織運動後画像が血管全体の第1および第2の時間遅延構成を表す、血管壁によって境界を定められた血管のデジタル形式の組織運動前画像および組織運動後画像を含む無線周波数(RF)画像の配列を取得するステップと、ii)血管壁内部の組織運動前および組織運動後画像の両方を対応するデータウインドウへと分割するステップ、対応するデータウインドウのために組織運動前と組織運動後の間で軌道に近似値を算出するステップ、および各データウインドウで完全なひずみテンソルを計算し、フォンミーゼス係数の判定を可能にするために各データウインドウ軌道を使用するステップを含む、血管エラストグラフィのための方法。方法は、非侵襲血管エラストグラフィ(NIVE)、小血管での非侵襲血管マイクロエラストグラフィ(MicroNIVE)、および血管内エラストグラフィ(EVE)に適合させることができる。
2007521891.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管エラストグラフィのための方法であって、
血管壁の境界を定められた血管の組織運動前および組織運動後画像をデジタル形式で提供するステップであって、前記組織運動前および組織運動後画像が前記血管の第1および第2の時間遅延構成を表示するステップ、
前記組織運動前および組織運動後画像の両方の少なくとも一部を、対応するデータウインドウに分割するステップ、
対応するデータウインドウのために、前記組織運動前と前記組織運動後画像の間の軌道に近似値を算出するステップ、および
各データウインドウでひずみテンソルを計算するように、各データウインドウのための前記軌道を使用するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記血管の少なくとも一部の弾性図を形成するように、各データウインドウで前記ひずみテンソルを使用するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記組織運動前および組織運動後画像が無線周波数(RF)画像である、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記組織運動前および組織運動後画像が無線周波数(RF)画像の配列の一部である、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記組織運動前および組織運動後画像が磁気共鳴画像法(MRI)、光学コヒーレンス断層法(OCT)、輝度モード(Bモード)またはドプラーベースの超音波方式画像法によって表示される、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
血管の前記組織運動前および組織運動後画像をデジタル形式で提供するステップが、前記血管の組織圧迫または膨張を誘発するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記血管の組織膨張を誘発するステップが心臓拍動によって実施される、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記ひずみテンソルが前記データウインドウの少なくとも1つにおける完全ひずみテンソルである、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記完全ひずみテンソルが3次元または2次元超音波データから計算される、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
各データウインドウでフォンミーゼス(VM)係数を計算するために前記完全ひずみテンソルを使用するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
【請求項１１】
前記各データウインドウのための軌道に近似値を算出するステップが、ラグランジュスペックルモデル予測装置(LSME)を使用するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
テイラー級数展開の0次および1次を使用して前記各データウインドウのための軌道に近似値を算出するステップをさらに含み、
【数１】
2007521891.tif 000018
ただし
[Tr]は平行移動ベクトル、
[LT]は新しい位置の点(x0、y0、z0)を表す、座標(x、y、z)の線形形状変換
をもたらす、請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
前記各データウインドウのためのひずみテンソルを計算するように前記各データウインドウのための前記軌道を使用するステップが、前記組織運動前画像の各Wijと前記組織運動後画像の対応するウインドウWijの間の最良一致をもたらす変換[LT]を計算することによって前記各データウインドウWijで非線形最小化を実施するステップを含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
成分εijを有する完全ひずみテンソルεを計算するステップをさらに含み、
【数２】
2007521891.tif 000019
【数３】
2007521891.tif 000020
(u、v、w)がカルテシアン座標系での変位ベクトルである、請求項12に記載の方法。
【請求項１５】
前記変形行列Δおよび前記ひずみテンソルεの各成分の分布をもたらす弾性図を判定するステップをさらに含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記組織運動前画像と前記組織運動後画像の間の圧力勾配を計算するステップをさらに含み、前記圧力勾配が前記弾性図を判定する際に使用される、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
少なくともいくつかの前記データウインドウにおいてフォンミーゼス(VM)係数ξを
【数４】
2007521891.tif 000021
で、計算するステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
【請求項１８】
少なくともいくつかの前記データウインドウにおいて前記VM係数の分布をもたらす複合弾性図を判定するステップをさらに含む、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
前記組織運動前および組織運動後画像を撮影するとき前記血管の血流拍動によって生じる圧力勾配σをもたらすステップ、および
少なくともいくつかの前記データウインドウにおいて弾性係数を
【数５】
2007521891.tif 000022
で計算するステップとを含む、請求項17に記載の方法。
【請求項２０】
前記各データウインドウのためのひずみテンソルを計算するように前記各データウインドウのための前記軌道を使用するステップが、次の最小化等式
【数６】
2007521891.tif 000023
ただし
Ψij=補強ベクトル(;)および行列ベクトル化(:)のためのデータウインドウWijの[Tr;LT(:)]、
ILag=(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)、z(t0+Δt))は、組織運動のために数値的に補償される前記組織運動後画像I(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)、z(t0+Δt))として定義されるラグランジュスペックル画像(LSI)
を解くステップを含む、請求項12に記載の方法。
【請求項２１】
前記最小化等式を解くステップが最小化アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
前記最小化アルゴリズムが、正規化された非線形最小化レーベンバーグ-マルカート(L&M)最小化アルゴリズムである、請求項21に記載の方法。
【請求項２３】
前記各データウインドウでひずみテンソルを計算するように前記各データウインドウのための前記軌道を使用するステップが、前記組織運動前および組織運動後画像の対応するデジタル形式の前記ピクセルのために、p×qピクセル:
【数７】
2007521891.tif 000024
ただし
tX=x(0、0、0、t);ty=y(0、0、0、t);tZ=z(0、0、0、t);および
【数８】
2007521891.tif 000025
を特徴とする、前記組織運動前および組織運動後画像を表す対象部位を解くステップを含む、請求項12に記載の方法。
【請求項２４】
前記組織運動前および組織運動後画像をデジタル形式で提供するステップが、前記血管から長手方向および断面の無線周波数(RF)データを収集するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項２５】
血管内エラストグラフィ(EVE)のための、請求項1に記載の方法。
【請求項２６】
前記組織運動前および組織運動後画像を提供するステップが、カテーテルを使用して血管内RF画像を取得するステップを含む、請求項24に記載の方法。
【請求項２７】
前記カテーテルを使用して血管内RF画像を取得するステップが、所定の角度にわたって超音波ビームを順次走査するステップを含む、請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
非侵襲血管エラストグラフィ(NIVE)のための、請求項1に記載の方法。
【請求項２９】
非侵襲マイクロ血管エラストグラフィ(MicroNIVE)のための、請求項25に記載の方法。
【請求項３０】
血管組織破裂または血管動脈瘤のリスクを予測するための、請求項1に記載の方法の使用。
【請求項３１】
遺伝子またはクローン技術を使用する動物モデルの表現型のための、請求項1に記載の方法の使用。
【請求項３２】
前記モデルが高血圧(HT)である、請求項31に記載の使用。
【請求項３３】
in vivo測定のための、請求項1に記載の方法の使用。
【請求項３４】
血管エラストグラフィのためのシステムであって、
血管の組織運動前および組織運動後の無線周波数(RF)画像を取得するための、前記組織運動前および組織運動後画像が前記血管の第1および第2の時間遅延構成を示す超音波システムと、
前記超音波システムに連結され、i)前記組織運動前および組織運動後RF画像を受信するため、ii)前記組織運動前および組織運動後RF画像をデジタル化するため、iii)前記組織運動前および組織運動後RF画像の両方を、対応するデータウインドウに分割するため、iv)前記各データウインドウのための軌道に近似値を算出するため、およびv)各データウインドウでひずみテンソルを計算するように、前記各データウインドウのための前記軌道を使用するための制御装置と、
各データウインドウで前記ひずみテンソルに関連する情報を出力するように前記制御装置に連結された出力デバイスとを含むシステム。
【請求項３５】
前記制御装置がさらに、前記組織運動前および組織運動後画像をデジタル化するためのアナログ-デジタル収集ボードを含む、請求項34に記載のシステム。
【請求項３６】
前記超音波システムが、前記アナログ-デジタル収集ボードに連結された超音波機器を含む、請求項34に記載のシステム。
【請求項３７】
前記超音波機器がスキャンヘッドを含む、請求項36に記載のシステム。
【請求項３８】
前記スキャンヘッドがアレイ超音波変換器を含む、請求項37に記載のシステム。
【請求項３９】
前記スキャンヘッドが単一要素振幅変換器を含む、請求項37に記載のシステム。
【請求項４０】
前記超音波機器が、先端および前記先端に設置された変換器を有するカテーテルを含む、請求項36に記載のシステム。
【請求項４１】
前記超音波機器が非侵襲マイクロ血管エラストグラフィ(MicroNIVE)測定のための超音波生体顕微鏡の形である、請求項36に記載のシステム。
【請求項４２】
前記超音波機器が無線周波数(RF)前置増幅器を通して前記アナログ-デジタル収集ボードに連結された、請求項36に記載のシステム。
【請求項４３】
血管組織破裂または血管動脈瘤のリスクを予測するための、請求項34に記載のシステムの使用。
【請求項４４】
遺伝子またはクローン技術を使用する動物モデルの表現型のための、請求項32に記載のシステムの使用。
【請求項４５】
前記モデルが高血圧(HT)である、請求項44に記載のシステムの使用。
【請求項４６】
血管エラストグラフィのためのシステムであって、
血管の組織運動前および組織運動後画像をデジタル形式で提供するための、前記組織運動前および組織運動後画像が前記血管の第1および第2の時間遅延構成を表す手段と、
前記組織運動前および組織運動後RF画像の両方を、対応するデータウインドウに分割するための手段と、
前記各データウインドウのための軌道に近似値を算出するための手段と、
前記各データウインドウのための前記軌道を使用して、各データウインドウでひずみテンソルを計算するため手段とを含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は血管組織の特性付けに関する。より詳細には、本発明は血管エラストグラフィ画像法のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
90年代初期に、Ophirら、(1991)は、生物的組織弾性画像法として定義された、エラストグラフィを導入した。エラストグラフィの初期の目的は、乳房の硬い領域を検出するスクリーニング法としてのBモード超音波を補完することであった[Garraら、1997]。
【０００３】
この数年間に、エラストグラフィはまた、血管内カテーテルを使用した血管壁特性への適用も発見された[Brusseauら、(2001);de Korteら、(1997-2000b)]。実際、血管壁弾性の変化は血管病理を示している場合がある。例えば、プラークがあることによって血管壁が硬化し、その組成の不均一性によってプラークの破裂および血栓形成が起きる可能性がある。以下に示すように、プラークの機械的性質が最近、非侵襲的に研究された。
【０００４】
A)非侵襲血管エラストグラフィ(NIVE)
近年、いくつかのグループが、標準的な体外アレイ変換器を使用して非侵襲的に浅動脈を特性付ける様々なアプローチを提案している。例えば、Bangら(2003)は、無線周波数(RF)画像の配列から頚動脈プラークの脈動を分析する方法を開発した。Kanaiら(2003)は、頚動脈を特性付けるために弾性係数のマップを計算することを提案した。MaiおよびInsana(2002)は、浅動脈周囲の組織の変形を監視することを提案した。方法を実証するために、組織様ゼラチンの弾性-血流ファントムおよび正常な上腕動脈のin vivoスキャンを使用した。
【０００５】
しかし、エラストグラフィの従来の方法のほとんどは、超音波ビーム伝播の方向にひずみ分布のマップを表すものに過ぎない(血管内エラストグラフィにおける軸方向ひずみ、または径方向ひずみ)。組織硬度は従来、カラーコードを使用して、その濃淡に組織の硬軟度を関連させることよって表示する。これは、超音波ビームが軸方向に伝播するのに対し、組織の運動は径方向に動くことから、体外超音波プローブを使用した血管壁の非侵襲な特性付けに制限を設ける可能性がある。
【０００６】
実際、運動パラメータは、組織運動と超音波ビームが同じ向きで起こらないときは解析が困難であることが明らかになっている。その結果、軸方向および横方向ひずみパラメータは、血管壁を適切に特性付ける際に反作用となる硬化および軟化アーチファクトの影響を受けやすい。これらのアーチファクトはまた、硬組織または軟組織のひずみパターンの誤った関連付けとして定義されることのある力学的アーチファクトとして知られている。力学的アーチファクトは、対象となる組織、形状、および動態の固有の力学的性質の組合せから生じる。
【０００７】
B)非侵襲マイクロ血管エラストグラフィ(MicroNive)
以下の文献は血管壁のリモデリングに関する高血圧の影響に焦点を当てている。しかし、提案される技術は、この適用例に限定されるものではなく、ヒトならびにラットやマウスなどの小動物の小血管の力学的構造の画像法に関する。対象となる疾患は高血圧に限定されず、アテローム性動脈硬化など、特定の動物モデルが開発された、血管壁の力学的性質および構造に影響するどのような病理も含む。
【０００８】
遺伝子操作したラットモデルを使用した高血圧(HT)の表現型の研究に関して、動脈系の構造的および構造的性質が変化していることが明らかになった。多くの研究者がこのような主張を研究している。例えば、Intenganら(1998a、1998b)は、DOCA食塩ラットを使用して、構造的血管変化の病因におけるバソプレシンとエンドセリン1(ET-1)の相互作用を特に研究した。彼らの結果によって、血管伸張性に変化がない場合、HTのDOCA食塩モデルが血管成長(中膜厚さ、中膜-内腔比、および成長指数44%)と関連があることが実証された。一方、HTにおける近位側動脈の役割について多くの研究が実施されてきた。例えば、Cantiniら(2001)はウィスターラットで加齢とともに大動脈壁の硬度が上昇することを観察した。Tatchum-Talomら(2001)は、エストロゲン欠損ラットでは大動脈の硬度が低下することを実証した。他の多くの研究者たちによって、HTの病理生理学における近位側動脈の関連が実証された[Johnsら、(1998);Siら、(1999);Goudら、(1998);Zhaoら、(2002)]。しかしこれらの実験はex vivoで実施され、動物の犠牲を必要とした。血管疾患に関して最も有意義な解明は、in situ研究から得られるべきであることから、非侵襲のマイクロ血管超音波エラストグラフィ(MicroNIVE)が必要とされている。このような力学的な特性付けを非侵襲的に利用できることによって、機能的遺伝子学および薬理遺伝学における新たな重大発見を導くことができる[Hametら、(2002)]。
【０００９】
C)血管内エラストグラフィ(EVE)
動脈内膜の疾患であるアテローム性動脈硬化は、現在も西側諸国における主要死因である。この病理は、血管壁を肥厚させ硬化させるプラークを形成する、脂質、複合糖質、血球、繊維組織、および石炭化した沈着物の巣状蓄積によって特徴付けられる。アテローム性動脈硬化の重篤な併発症は血栓症であり、イベントの部位によって不安定性狭心症、脳梗塞または心筋梗塞、および虚血性突然死を招くことがあるプラークの破裂または亀裂をもたらす[Falk、(1989);DaviesおよびThomas(1985);Zamanら、(2000)]。プラークの破裂は、プラークの形状、組成、力学的性質、ならびに血圧およびその長期の反復的周期に相関する複雑な力学的プロセスである[Fung、(1993);Falk、(1992)]。したがって、プラークの限局的な力学的性質および周辺組織についての情報を抽出することによって、プラークの脆弱性についての有意義な特徴を明らかにすることができる[Fisherら、(2000);Ohayonら、(2001)]。残念ながら、現在臨床的に使用されている画像方式にはこれらの性質を利用できるものはない。
【００１０】
今のところ、ヒトのアテローム性動脈硬化の出現についての診断および予後は、主にプラークの形状および血管の狭窄程度に依存している。血管内超音波(IVUS)画像法によって動脈の高解像度の断面画像が得られることから、この方式を使用してこの情報を正確に利用することができる。したがって、内腔領域、動脈容積、およびプラークに特定した容積の精密な測定値によって、疾患の正確な定量的分析が簡単に実施される。さらに、IVUSによってプラーク組成の定性的な特性付けが可能であるが、主に脂肪、繊維性または石炭化プラークに関してであり、誤った解釈も起こり得る。このため、プラークの力学的行動を予測するにはIVUSは単独では不十分である。しかし、血管壁の弾性性質は無線周波数(RF)から、あるいはBモードIVUS画像法から、エラストグラフィ処理方法を積分することによって導き出すことができる。実際、血管内超音波エラストグラフィ(EVE)は、血管壁の弾性性質の概略を明らかにすることを目的とする、開発中の画像法技術である。その原理は、内腔内部から力を加えることによって血管組織を圧迫しながら、断面血管超音波画像の配列を取得することからなる。次いで信号から、ひずみを加えることによって誘発された変更を追跡することによって、ひずみ分布を予測する。実際、EVEでは正常な心臓拍動によって、または適合する血管内血管形成バルーンを使用することによって、そのようなひずみを誘発することができる。
【００１１】
EVEで組織運動を評価する、いくつかの方法が提案されている。一次元(1D)運動予測装置は、運動前および運動後信号デコヒーレンスに対してより感度が高い傾向があるが、2次元(2D)運動予測装置は、より信頼度が高いことが期待される。ただし、EVEの適用において最も多く使用されている運動予測装置は、1D相関ベースの技術である。この選択は主に、そのような予測装置を導入するべき能力によって指示される。これらはまたリアルタイムの組織運動の予測も可能である。1D相関ベースの組織運動予測装置では、RFまたはBモードラインの運動前と運動後の対の間での変位は、相互相関分析を使用して判定される。この方法を使用して、血管模擬ファントムに関して[de Korteら、(1997)]、ヒトの切除された大腿動脈および冠動脈に関して[de Korteら、(1998);(2000a)]、およびin vivoでのヒトの冠動脈に関して[de Korteら、(2000b)]、EVEの実行可能性が研究された。
【００１２】
ヒトの死後の切除された頚動脈を研究するために、1D相互相関技術の様々な導入がBrusseauら(2001)によって提案された。Brusseauは、圧縮前と圧縮後のRF信号間の位相情報を使用して、適応可能かつ双方向の限局的なスケール係数の予測を計算した。著者らは、この方法が従来の1D相関ベースの予測装置より、無相関ノイズへの感度がより低い可能性があることを示唆した。一方、他のものも限局的なスケール係数の評価を提案したが、周波数領域においてであった[Thalamiら、(1994)]。彼らはこのスペクトル組織ひずみ予測装置を使用して、いくつかの初期のin vitroおよびin vivo結果を表した。その最新の研究では包絡線Bモードデータを使用した。しかし、EVEではこれまで他のスペクトル法の認証は実施されなかった。
【００１３】
EVEのin vivoでの適用は多くの困難を受ける。例えば、内腔でのカテーテルの位置は一般に、血管軸の中心でもそれに対して平行でもなく、内腔の形状は一般に円形ではない。そのような状況では、組織の変位によって超音波ビームが位置合わせされないことがあり、組織圧迫前信号と組織圧迫後信号の間に重大な無相関を招く。さらに、超音波ビームはEVEの組織運動とほぼ平行に伝播するが、全ひずみテンソルを使用することによって、予測不能に続く血管の心臓脈動を変形することのある複合的な不均一組織構造の特性付けを向上させるべきである。プラークの複合的な不均一性状は、実際、組織構造の複合的3D運動によって1Dの無相関を引き起こすことがある。これに関して、そのような無相関が適切に代償されない場合、1D予測装置は最適化されない可能性がある。
【００１４】
次いで、RyanおよびFoster(1997)は血管弾性図を計算するために2D相関ベースのスペックル追跡方法を使用することを提案した。この方法はin vitro血管模擬ファントムによる包絡線Bモードデータで実験された。しかし、このグループはそれ以上の認証は実施しなかった。
【００１５】
EVEのin vivo適用に関連した別の起こり得る問題は、血管内腔のカテーテルの結果的な周期運動から生じる。脈動による血流運動のせいで、カテーテルの不安定性が圧迫前信号と圧迫後信号の間での信号無相関の別の発生源の一因となることがある。そのため、Shapoら(1996a;1996b)は、内腔でカテーテルを安定させるように血管形成バルーンの使用を提案した。組織運動は、2D相関ベースの位相感度スペックル追跡法を使用して評価した。シミュレーションおよびin vitro血管模擬ファントム研究による予備結果が発表された。包絡線Bモードデータが使用された。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
したがって、本発明の目的は血管エラストグラフィの方法およびシステムを改良することである。別の目的は、血管の弾性性質を非侵襲的にマップする方法およびシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の第1の態様によれば、
血管壁によって境界を定められた血管の組織運動前および組織運動後画像をデジタル形式で提供し、組織運動前および組織運動後画像が血管の第1および第2の時間遅延構成の表示であるステップ、
組織運動前および組織運動後画像の両方の少なくとも一部を、対応するデータウインドウへと分割するステップ、
対応するデータウインドウのために組織運動前画像と組織運動後画像の間で軌道に近似値を算出するステップ、および
各データウインドウでひずみテンソルを計算するために各データウインドウのための軌道を使用するステップを含む、血管エラストグラフィのための方法が提供される。
【００１８】
方法は、頚動脈、大腿動脈などの浅層血管を侵襲的に特性付けるように、非侵襲血管超音波エラストグラフィ(NIVE)に適合させることができる。NIVEは血管病理の診断および経過観察の目的で臨床値に関するものである。
【００１９】
方法はさらに、ヒトおよび動物の細い浅層血管を特徴付けるために、非侵襲血管超音波マイクロエラストグラフィ(MicroNIVE)に適合させることができる。より詳細には、限定はされないが、MicroNIVEは遺伝子操作されたラットモデルで高血圧の表現型を研究するための機能的遺伝子学に関するものである。
【００２０】
本発明の第1の態様による血管エラストグラフィのための方法はまた、カテーテルベースの方法を使用して、血管を非侵襲的に特性付けるための血管内超音波エラストグラフィ(EVE)のために適合させることもできる。より詳細には、限定はされないが、EVEはヒトの冠動脈疾患を研究するために使用される。
【００２１】
本発明の第1の態様による血管エラストグラフィのための方法はまた、画像法によって組織運動の評価を提供することができるようにしながら、例えば、限定はされないが、磁気共鳴画像法(MRI)、光学コヒーレンス断層法(OCT)、または血管の非侵襲的または侵襲的な特性付けのためのドプラーベースの超音波画像法など他の画像法に適合させることができる。
【００２２】
本発明の第2の態様によれば、
血管の組織運動前および組織運動後の無線周波数(RF)画像を取得するための、組織運動前および組織運動後画像が血管の第1および第2の時間遅延構成を示す超音波システムと、
超音波システムに連結され、i)組織運動前および組織運動後RF画像を受信するため、ii)組織運動前および組織運動後RF画像をデジタル化するため、iii)血管壁内部の組織運動前および組織運動後RF画像の両方を、対応するデータウインドウに分割するため、iv)各データウインドウのための軌道に近似値を算出するため、およびv)各データウインドウでひずみテンソルを計算するように、各データウインドウのための軌道を使用するための制御装置と、
各データウインドウでひずみテンソルに関連する情報を出力するように制御装置に連結された出力デバイスを含む、血管エラストグラフィのためのシステムが提供される。
【００２３】
本発明の他の目的、利点、および特徴は、添付の図面を参照して例示のためだけに示された好ましい実施形態の以下の非限定的な説明を読めば、より明らかになるであろう。以下で表示される例は超音波RF信号の分析に基づいたものであることに留意すべきである。本発明は、RFまたはBモード信号に限定されず、組織運動を可能にするどのような新しい超音波方式に適用することもできる。RF信号は、市場で利用可能なすべての現在の画像方式が開発された生データとみなすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の第1の態様の第1の実施形態による血管エラストグラフィのためのシステム10を、図1を参照して以下に述べる。より詳細には、システム10は動脈を非侵襲的に特性付けることを可能にする。それだけに限定はされないが、このシステムは、アテローム性動脈硬化プラークの存在および潜在的な動脈瘤による血管組織の破裂のリスクを予測することが可能である。アテローム性動脈硬化プラークおよび動脈瘤による血管組織の破裂は、当業者にはよく知られていると考えられるので、さらに詳細な説明は行わない。
【００２５】
システム10は、超音波変換器を含むスキャンヘッド20を備えた超音波機器12を含む、超音波システム11を含む。機器12は無線周波数(RF)前置増幅器18を介して制御装置16のアナログ-デジタル収集ボード14に接続されている。
【００２６】
NIVEでは超音波機器12は体外測定用に構成されており、一方、MicroNiveでは超音波生体顕微鏡の形態である。超音波システム11は、血管の血管弾性図を計算することができるように、RFデータにアクセスする構成になっている。そのような超音波システム11の例には、NIVEではUltrasonixのES500RP、MicroNiveではVisualsonicsの高解像度VS-40またはVevo660がある。別のタイプ、または他の構成を有する超音波システムを使用することもできる。
【００２７】
超音波機器12は、受信したRFデータを前置増幅器18へ転送するRF出力を有する。使用することのできる前置増幅器の一例は、Panametrics、モデル5900PRである。もちろん、他の前置増幅器を代替的に使用することもできる。
【００２８】
収集ボード14は、前置増幅器18からの前置増幅された信号をデジタル化することを可能にする。収集ボードの例には、Gagescopeのモデル8500CSがある。もちろん、本発明はその収集ボードの特定の実施形態に制限されない。典型的なサンプリング周波数は500MHzで8ビットフォーマットである。
【００２９】
制御装置16は、パーソナルコンピュータ16に接続された表示モニタの形態の出力デバイス24および同様にそれに接続されたキーボードおよびポインティングデバイスなどの入力デバイス(両方とも図示せず)を備える中央制御ユニット(CPU)22を含む、パーソナルコンピュータの形態である。制御装置16は、詳細は後述するが、スキャン信号を保存するため、および/または弾性図関連の情報を保存するためのメモリを備える。制御装置16は、手持ち式デバイス、電子回路、プログラムチップなど、他の多くの形態をとることができる。
【００３０】
制御装置16、RF信号前置増幅器18、および/または超音波システム11は、単一の血管エラストグラフィデバイスの一部とすることができる。
【００３１】
制御装置16は、詳細は後述するが、血管エラストグラフィのための方法を導入できるように、構成およびプログラムされている。
【００３２】
システム10の動作時には、超音波システム11の超音波変換器を対象部位上の皮膚に当て、動脈組織を心臓拍動によってまたは他の何らかの動脈組織膨張手段によって膨張させる。
【００３３】
詳細は後述するが、弾性図、それと同等の弾性画像は血管組織運動の評価から計算される。その目的のために長手方向または/および断面RFデータを測定する。長手方向の研究では、血管壁の特性付けには、より簡便であることから、軸方向変形パラメータが十分となり得る。断面データでは、超音波ビームが軸方向に伝播するのに対し血管壁内部での組織運動は径方向に生じるので運動パラメータの解釈が困難になる場合があることから、フォンミーゼスパラメータを計算するために全ひずみテンソルが使用される。その結果、弾性図は、反作用となる硬化および軟化アーチファクトの影響を受けやすい。
【００３４】
以下に血管エラストグラフィのための方法100を参照してより詳細に述べるが、本発明の第2の態様の図示された第1の実施形態によれば、フォンミーゼス係数(VM)は、このような力学的アーチファクトを無効にし、血管壁を適切に特性付けるために計算される。より詳細には、VM係数を計算するために全ひずみテンソルを提供するラグランジュスペックルモデル予測装置(LSME)を使用して、血管運動をモデル化する。
【００３５】
図2〜3に示す方法100は、次のステップを含む。
102-血管壁によって境界を定められた血管の、少なくとも1つの組織運動前画像および組織運動後画像を含む、無線周波数(RF)画像の配列を提供するステップ、
104-血管壁内部の両方のRF画像を対応するデータウインドウへと分割するステップ、
106-対応するデータウインドウのために組織運動前と組織運動後の間で軌道に近似値を算出するステップ、および
108-各データウインドウでひずみテンソルを計算するためにデータウインドウ軌道を使用するステップ。
【００３６】
これらのステップのそれぞれを以下で詳細に説明する。
【００３７】
ステップ102では、1次元(1D)I(x(t))、2次元(2D)I(x(t)、y(t))、または3次元(3D)RF画像I(x(t)、y(t)、z(t))の時間配列が提供され、うち2つの画像がステップ104〜108で選択される。第1の画像I(x(t0)、y(t0)z(t0))を以下で組織運動前画像と称し、第2の画像I(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)z(t0+Δt))を以下で組織運動後画像と称する。超音波以外の他の画像方式で取得した画像を使用することもできる。
【００３８】
ステップ104では、両方の選択されたRF画像を対応するデータウインドウWijに血管壁内部で分割する。図4は、対象の部位(ROI)のWmnウインドウへの2次元分割の例を示す。もちろん、ROIの分割は1Dまたは拡張された3Dで行うことができる。
【００３９】
血管組織および境界部の状態は一般に不均一である。したがって血管壁は非均一に変形することが予測される。図4に示すように、そのような組織運動を利用するために、方法100はROIを血管壁内部で、その運動をアフィンとして仮定することができるいくつかの区分Wijに細分割するステップを含む。
【００４０】
ステップ106では、テイラー級数展開の0次および1次で各データウインドウのための軌道に近似値を算出する。3次元組織では、原点を(0、0、0)に設定すると仮定して、これを次のように表すことができる。
【００４１】
【数１】
2007521891.tif 000003
【００４２】
等式1はアフィン変換を定義する、すなわち、平行移動(ベクトル[Tr])および座標の線形幾何変換(行列[LT])の結果である。等式1はまた、一定ひずみ部位の組織運動を説明する軌道を表すと考えることもできる。ひずみは一般に変位場の勾配に関して定義される。したがって、(x、y、z)が点(x0、y0、z0)の新しい位置を表すとき、カルテシアン座標系の(u、v、w)変位ベクトルは次のように表される。
【００４３】
【数２】
2007521891.tif 000004
【００４４】
この等式では、[I]は3D単位行列である。次いで、3Dひずみテンソルεの成分であるεijをΔ(変形行列)に関して次のように定義することができる。
【００４５】
【数３】
2007521891.tif 000005
【００４６】
等式3ではフォンミーゼス(VM)係数を計算することができる[Mase、1970]。VMは座標系から独立しており、数学的には次のように表される。
【００４７】
【数４】
2007521891.tif 000006
【００４８】
血管壁内部の各分割ウインドウでは、ξは以下の関係によって弾性率(E)と関連することができる。
【００４９】
【数５】
2007521891.tif 000007
【００５０】
ここでσは、血流脈動によってまたは外部手段による血管への加圧によって生じる圧力勾配によって決まる。
【００５１】
ステップ108では、データウインドウ軌道を使用して各データウインドウで変形行列(Δ)が計算される。
【００５２】
より詳細には、組織運動前画像の各Wijと組織運動後画像におけるその対応部分または対応するウインドウの間で最良の一致を可能にする[LT]を計算することによって、各Wijで非線形最小化を行う。言い換えると、等式1、2、および3を通して、方法100によって変形行列(Δ)およびひずみテンソル(E)が得られる。変形行列(Δ)の各成分の分布マップによって、一意の弾性図が可能になる。εの成分はまた、VM係数の場合にそうであるように(等式4)、複合弾性図を提供するように結合することができる。カルテシアン座標では、ε11(=εxx)、ε22(=εyy)、およびε33(=εzz)は、それぞれ横方向、軸方向、および横断弾性図と呼ぶ。ε12(=ε21=εxy=εyx)、ε13(=ε31=εxz=εzx)、およびε23(=ε32=εyz=εzy)は、この方法で利用可能なせん断弾性図である。当技術分野では既知であると考えられているように、通常は弾性図は、一般に濃淡部分が硬軟組織に関連するカラーコード画像で表示される。
【００５３】
ラグランジュスペックルモデル予測装置(LSME)と呼ばれるステップ108は、次のように数学的に表すことができる。
【００５４】
【数６】
2007521891.tif 000008
【００５５】
ここで所与のWijでΨij=[Tr;LT(:)]であり、拡張ベクトル(;)および行列ベクトル化(:)の表記を使用する。したがって、Ψijは3×1TrベクトルおよびLTの9×1ベクトル化から導かれた12×1ベクトルである。ILag(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)、z(t0+Δt))はラグランジュスペックル画像(LSI)であり、I(x(t0)、y(t0)、z(t0))との最良一致を実現するように、組織運動のために数値的に補償された組織運動後RF画像I(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)、z(t0+Δt))として定義される[MauriceおよびBertrand、1999]。「ラグランジュ」という呼称は、運動のラグランジュ記述のことをいう。等式6の最小は、I0=I(x(t0)、y(t0)、z(t0))およびI1=I(x(t0+Δt)、y(t0+Δt)、z(t0+Δt))の最良一致である適切な[Ψij]を使用して得られる。Ψ0は反復プロセスを開始するための初期推定値である。等式6を解くために正規化された非線形Levenberg-Marquardt(L&M)最小化アルゴリズム[Levenberg、1963;Marquardt、1944]を使用する。もちろん、他の最小化アルゴリズムを使用することもできる。
【００５６】
方法100は、全3Dひずみテンソル(等式3)を計算することを可能にする。発散パラメータ(εxx、εyy、およびεzz)は組織硬度についての情報を提供し、せん断パラメータ(εxy、εxz、およびεyz)は血管壁の均一性質に関する有用な洞察を提供することができる。
【００５７】
本発明の第2の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのための方法200を図5を参照して以下で説明する。方法200は方法100と非常に類似しており、簡潔さのために2つの方法の違いだけを以下で説明する。
【００５８】
光学フローベースの方法200は、スペックルが材料性質として振る舞うという仮定に基づいている。
【００５９】
図5に示すように、相互相関分析によって3D変位場およびI0とI1の間の相関マップが提供される。各wijの組織運動パラメータ(Δ、tij)はI0およびILagを使用して計算される。
【００６０】
関数I(x(t)、y(t)、z(t))の物質微分は次のように表される。
【００６１】
【数７】
2007521891.tif 000009
【００６２】
ここでIx、Iy、IzおよびItは、それぞれx、y、z、およびtに関してI(x(t)、y(t)、z(t))の偏微分である。したがってItは観察座標系でのI(x(t)、y(t)、z(t))の変化の時間速度であり、
【００６３】
【数８】
2007521891.tif 000010
【００６４】
は(x、y、z)にある「質点」の速度ベクトルであり、
【００６５】
【数９】
2007521891.tif 000011
【００６６】
は質点の変化の固有速度である。間隔dtでの2つの画像の時間配列には、等式7を次のように書き直すことができる。
dI=Ixdx+Iydy+Izdz+(I(x(t+dt)、y(t+dt)、z(t+dt))-I(x(t)、y(t)、z(t))    (8)
ここで(dx、dy、dz)は、時間間隔dtで(x、y、z)にある「質点」の変位ベクトルを表す。
【００６７】
さらに、スペックルが運動(dI(x(t)、y(t)、z(t)=0)を維持する物質性質であると仮定し、I(x(t+dt)、y(t+dt)、z(t+dt))(ILag(x(t+dt)、y(t+dt)、z(t+dt))と等しい)がI(x(t)、y(t)、z(t))の非常に近い近似値であると仮定すると、次の式が得られる。
Ixdx+Iydy+Izdz=-(ILag(x(t+dt)、y(t+dt)、z(t+dt)-I(x(t)、y(t)、z(t)))    (9)
【００６８】
ここで、等式2および3に関して、等式9は次のように書き直すことができる。
【００６９】
【数１０】
2007521891.tif 000012
【００７０】
明確化のために、等式10に以下の簡略化を行う。
tx=x(0、0、0、t);ty=y(0、0、0、t);tz=z(0、0、0、t);および
【００７１】
【数１１】
2007521891.tif 000013
【００７２】
最終的に、ROIがp×qピクセルのサイズを有する場合、等式10の個別形式は次のように表すことができる。
【００７３】
【数１２】
2007521891.tif 000014
【００７４】
等式11を解くとROIの各ピクセルのためのΔ、tx、ty、およびtzが得られる。等式11を支持する1つの仮定は、(dI(x(t)、y(t)、z(t))=0)、すなわち各ピクセルの輝度がその後の組織運動でも同じであるということである。しかし実際は信号無相関のために、これがあてはまることはほとんどない。次いで等式11は、等式6で与えられた最小化問題の解をもたらす。方法100に勝る方法200の主な利点は、処理時間に関するものである。実際、計算時間は25に近い因子によって改善されている。
【００７５】
図5に示すように、このLSMEの導入は、ILag(x(t+dt)、y(t+dt)、z(t+dt)を得るように、運動補償を計算するために相互相関分析を使用することに留意されたい。興味深いことに、16パラメータの合計を3Dで(9パラメータは2Dで)評価することができる。しかし、ひずみパラメータは今のところ軟組織の力学的性質を特性付ける目的では最も簡便である。
【００７６】
＜＜非侵襲血管エラストグラフィ(NIVEおよびMicroNive)＞＞
＜断面データの組織運動分析＞
頚動脈および大腿動脈などの浅動脈は簡単にアクセス可能であり、長手方向に画像化することができる。これは、組織運動が超音波ビームとほぼ平行に動くと予測できることから、非侵襲血管エラストグラフィ(NIVE)における方法100の最も簡便な適用であるとみなすことができる。これに関して、変形行列の軸方向成分は血管壁を特性付けるのに十分である。長手方向データの組織運動分析は他の図示された本発明の実施形態を参照して説明するが、ここでは断面データに重点を置く。
【００７７】
連続体には、運動はラグランジュ座標系またはオイラー座標系で説明することができる[Le Mehaute、1976;Hinze、1975]。文献では、オイラー座標系は観察者座標系と呼ばれることがあり、一方、ラグランジュ座標系は物質座標系として知られる。物質座標系は時間および位置の関数としての連続体の各部分を表現することが可能である。数学公式(等式1〜4)は3Dであるが、簡略化のためにここでの図は2Dで表す。これらの2つの座標系の違いは図4に示されており、(x、y)が観察者座標を構成し、(r、φ)が物質座標を定義する。
【００７８】
超音波診断法などほとんどの画像法システムでは、観察者および物質座標系は一般に同じである。したがって、ほとんどの組織運動予測装置は自明のこととして観察者座標系を使用している。しかし物質座標系は、スペックルダイナミクスを表現するのに適切な方法として表すことができる[MauriceおよびBertrand、(1999)]。
【００７９】
図4に示すように、観察者座標系はカルテシアン(x、y)平面である。この系は、径方向(r、φ)平面にある運動座標系と異なる。このような状況で、予測装置のパラメータは解釈が非常に困難であると考えられる。断面データに関して非侵襲血管エラストグラフィの課題の1つは、血管組織を特性付けるために予測される運動パラメータの解釈に関する。
【００８０】
＜NIVEおよびMicroNiveのin vitroのシミュレーションおよび実験結果＞
以下で非病理のシミュレーションを参照してより詳細に説明するが、表示画像をより良く解釈するために、VM係数を組織特性付けパラメータとして使用することができる。
【００８１】
（均一組織の運動分析）
非病理適用シミュレーションを以下で説明するが、これは循環、軸対象、および均一血管断面に当てはまる。周辺組織および器官によって生じる制限を考慮して、血管断面はより高いヤング係数の無限媒体に埋め込まれると仮定される。半径Reの弾性同軸円筒状媒体にそれぞれ埋め込まれた、加圧された厚壁の円筒状の血管の内径および外径RiおよびRoが考慮される。血管壁の平面ひずみ条件が適用され、また2つの媒体は非圧縮性で等方性であると仮定される。等式2を参照すると、変位勾配成分(等式2)は次のように表される。
【００８２】
【数１３】
2007521891.tif 000015
【００８３】
および
【００８４】
【数１４】
2007521891.tif 000016
【００８５】
ここで、数字(1)および(2)はそれぞれ血管壁および外部媒体を表し、Pbは血圧を定義し、Eはヤング係数である。
【００８６】
等式12および13は、管腔内圧力による均一血管のダイナミクスをシミュレーションするために導入された。ここで示す構成モデルに関してほぼ6%の膨張が誘発された。6%の管腔内膨張は管腔内壁の3%圧迫に等しいことに留意されたい。物理的血管寸法は、大腿動脈の病理症例とほぼ同じように外径7mm、内径4mmの直径であった。
【００８７】
図6Aおよび6Bはそれぞれ、横方向および軸方向の変位場を表す。これらは変位をμm(10-6m)で表現するグレースケールの「カラーバー」を含む。最大運動は管腔境界面で起きる。図6C〜6Fは等式12のΔij成分を表し、それぞれ、横方向ひずみ、横方向せん断、軸方向せん断、および軸方向ひずみである。これらはひずみをパーセンテージで表現するグレースケールの「カラーバー」を含む。
【００８８】
Δyyは、従来のエラストグラフィでは外部的な力が加えられ組織圧迫が誘発されるので、ゼロ以下(≦0)であると予測される。従来、より小さいひずみ振幅値はより硬い部位に関連し濃く印刷される。同様に、より高いひずみ振幅値はより軟らかい部位に関連し薄く印刷される。しかし方法100によると、図6Fで観察されるように、弾性図では膨張もまた検出される(Δyy≧0)。弾性図では、膨張部位が軟組織として誤って解釈されることがある。実際、図6Fでは2つのより硬いゾーン(Δyy≦0)は12時および6時で認識されやすいと考えられる。シミュレーション条件では血管壁は均一であるので、このような現象は硬化アーチファクトと呼ばれる[Ophirら、(1999)]。逆に、3時および9時の2つのより軟らかいゾーン(Δyy≧0)もまた認識されると考えられる。これらは軟化アーチファクトと呼ばれる。このような運動アーチファクトは、運動が径方向に起こりカルテシアン座標で観察されるという事実から生じる。
【００８９】
自然極座標系または物質座標系の運動パラメータを以下で説明する。図7Aでは、横方向および軸方向変位場から径方向変位場が計算される(それぞれ図6Aおよび6B)。径方向変位場はまた極(r、φ)座標系でも表示される(図7B)。したがって後者の変位場の勾配は、径方向ひずみを示す(図7C)。図7Dはφ=πで径方向ひずみのプロットを示す。血管の管腔で最大であり外面で最小である、このプロットの単調なプロファイルを観察することができる。このような現象は幾何学的形状の結果であり、文献ではひずみ減衰として知られている[RyanおよびFoster、(1997)]。最後に図7Eでは、径方向ひずみが(x、y)座標系で再び報告されている。ひずみ減衰現象にかかわらず、特定の硬部位および軟部位は認識されないことが観察できる。したがって図7Eは、均一な血管壁の振舞いを適切に表現するひずみプロファイルを示している。
【００９０】
図7Eに示すような弾性図が血管壁の適切な特性付けを可能にすることが望ましい。しかし、NIVEまたはMicroNiveでは、運動は変換器座標系、すなわち(x、y)カルテシアン座標系で分析される。したがって、弾性図は図6Fと同様にアーチファクトが生じると予測される。したがって血管壁の特性付けにVM係数(等式4)が使用される[Mase、1970]。
【００９１】
径方向ひずみとフォンミーゼスパラメータ(ξ)の比較が、均一な血管壁に関して図8A〜8Bに示されている。両方のパラメータは質的に同一である。図8Cはx=0で径方向ひずみ(-)およびξ(---)のプロットを示す。これらのグラフはプロファイルが同じままでVM係数がより高いひずみとより低いひずみのコントラストを改善する傾向があることを示す。さらにひずみ減衰(および径方向ひずみ)にかかわらず、ξは興味深いことに硬化および軟化アーチファクトがなく、したがって血管壁を非侵襲的に特性付けるのに適切である。このような推測を確認するために、より複雑な形状、すなわち不均一な血管壁がin vitroで研究されており、以下のセクションで結果を説明する。
【００９２】
MicroNIVE実験は管径1.5mmおよび壁厚2mmの血管模擬ファントムで実施された。ファントムはポリビニルアルコールクライオゲル(PVA-C)で作製された。
【００９３】
ポリビニルアルコールクライオゲル(PVA-C)血管模擬ファントムの力学的変形を生み出すために使用され、100による方法に従って血管弾性図を計算する際に使用することができるRF超音波データを収集するためのシステム10を含む実験設定26を、図9を参照して以下で説明する。
【００９４】
水-グリセロールの混合物をフローファントム30内で循環させた。上部リザーバ28と下部リザーバ36の間の高さの差異によって、ファントム30の管腔内部での重力による流速および静圧を調節することができる。蠕動ポンプ38を使用して下部リザーバ36から上部リザーバ28へ流体を循環させた。Carolina MedicalのCliniflow II、モデルFM 701Dである電磁フローメータ32によって流速を測定し、Medical Data ElectronicsのモデルE102であるMDE Escort機器34によって圧力を監視した。図9に示すように、PVA-C血管壁内部でのRF信号の相関変形を得るのに必要な、わずかな増分圧力段階調整をしやすくするように、フローファントム30は上部リザーバ28の管と直接接続しなかった。
【００９５】
図10から分かるように、フローファントム30のポリビニルアルコールクライオゲルPVA-C管39を、室温で脱ガス水44で充満したプレキシガラスボックス42内で2つの水密コネクタ40の間に配置した。ゴム製Oリングを使用してPVA-C管39をプレキシガラス管46上で両端を密閉した。
【００９６】
ChuおよびRutt(1997)による先の研究に基づいて、組織模擬血管39をPVA-Cで作製した。このバイオゲルは凝固し、凍結/解凍サイクルの数を増やすことによって力学的剛性を取得する。実際、凍結/解凍サイクルの数は、繊維の網目を増やすことによって物質の構造を変更する。PVA-Cの弾性および音性質は、軟性の生物学的組織に関して明らかになっている値の範囲であることが示されている[ChuおよびRutt、1997]。より詳細には、応力-ひずみ関係がブタの大動脈のそれと非常に似ている可能性があることが実証されている。
【００９７】
血管模擬ファントム30は概して、1.5mmの管腔直径、2mmの壁厚、および52mmの長さを有する。Sigmacell(Sigma-Aldrichのタイプ20、#S-3504)の重量の1.5%をPVA-Cに追加して音散乱を生じさせた。
【００９８】
1つの二重層血管に関する結果を以下で説明する。各層はほぼ1mmの厚さを有し、内層は外層よりも軟性に作製した。凍結-解凍サイクルは壁の内側部分および外側部分でそれぞれ2および4に設定した。凍結-解凍サイクルはそれぞれ24時間を要し、温度は専用に設計した電子制御装置(Watlow、モデル981)およびSupra ScientifiqueのモデルYF-204017などの加熱要素を備えた凍結装置を使用して、-20℃から20℃まで増分的に変化させた。
【００９９】
図11A〜11Cは、1.5mmの管腔直径、2mmの壁厚(各層がほぼ1mm)、および52mmの長さを有するシミュレーション血管である、二重層血管模擬ファントム39の製造に使用されたモールドを示す概略図である。第1の段階では、第1および第2の鋳型の間にPVA-Cを注入し、それが外層を形成するように(no-ni)の凍結-解凍サイクルを行った。明確化のために、内層および外層サイクル数はそれぞれnoおよびniである。次に、第1の鋳型を定位置に維持しながら、第2および第3の鋳型の間に新しいPVA-Cを注入し、それが完全な二重層血管模擬ファントムとなるようにniの凍結-解凍サイクルを行った。
【０１００】
図9に戻ると、超音波生体顕微鏡12(VisualsonicsのモデルVS-40)は、受信したRFデータを前置増幅器18(Panametricsのモデル5900PR)へと転送するRF出力を生成した。増幅後、パーソナルコンピュータ12にインストールされた収集ボード14(Gagescopeのモデル8500CS)で、信号をデジタル化した。サンプリング周波数は500MHzで8ビットフォーマットであった。
【０１０１】
二重層血管模擬ファントム30の寸法は外径5.5mmであり、RF画像は8mm×8mmに拡張された。測定ウインドウ(分割またはROI)は272μm×312μm(200サンプル×20RFライン)で、85%の軸方向および横方向の重なりがあった。予測された運動パラメータは、5×5カーネルガウスフィルタを使用して後処理した。前負荷された圧力は10mmHgであり、後続の画像との間の圧力勾配は5mmHgであった。
【０１０２】
図12Aはファントム39の(10mmHgでの)Bモード画像を示す。方法の再生可能性を確認するために、im1jとim2j(j=1、2、3、4)を比較して、VM弾性図(等式4)を計算した。図12Bは、両方の層の可視性を示す、そのような4つの弾性図の平均を示す。図12Cは、(x=0周りで)VM弾性図の中心で選択された5つの軸方向ラインの平均を示す。両方の層は、内層および外層の最大ひずみがそれぞれ約0.8%および0.4%であることが観察される、特に血管の上側(パネルcの左側)で定量的に微分することができる。
【０１０３】
等式4に示すように、変形行列の4つの成分を計算することによって複合VM弾性図が得られる。方法100は非常に正確な軸方向変形予測を行うようにNIVEまたはMicroNiveに適合されているが、RF超音波画像の比較的制限された横方向解像度のせいで、横方向運動評価には重大な問題がある。この困難は一部は回避された。実際、生物的軟組織の弱い圧迫可能性および各測定ウインドウ内部の等方性のもとで、横方向ひずみ(εxx=Δxx)は軸方向ひずみ(εyy=Δyy)から差し引かれ、Δyy=Δxx/2である。
【０１０４】
図12Bから、血管管腔に近い内層のひずみは平均1.11±0.05%であった。管腔内圧力勾配は5mmHgであったので、この物質(2凍結-解凍サイクルで作製)の弾性係数Eは60±3kPaと予測された。内層の弾性係数Eは、等式5から予測されたことを理解されたい。実際、第1の近似値として、この層のσは運動前および運動後RF画像に対応する条件のために測定された血管内部の静圧勾配によって表される。Eは1凍結-解凍サイクルPVA-Cで約49±6kPaと予測されている。両方の場合において、圧力の前負荷は10mmHgであった。2凍結-解凍サイクルで作製されたPVA-Cより1凍結-解凍サイクルで作製されたPVA-Cのほうが軟らかいので、弾性係数Eは予測された通り、2凍結-解凍サイクル物質でより高かった。
【０１０５】
図9による実験設定は32MHz中央周波数で高解像度変換器を含むと説明してきたが、MicroNiveのin vitro実験のRFデータを取得するために、in vivoでNIVEに適用するために、例えば10MHz以下などの低周波数を使用して、超音波信号減衰に反作用させることができる。したがって、超音波信号では周波数が低いほどビームの組織への伝播が深いが、周波数が高いほど解像度が良いと考えられているので、システム10のために変換器を注意深く選択する。
【０１０６】
方法100およびシステム10のNIVE適用は、腹部または周辺の動脈瘤ならびに大腿動脈および頚動脈などの浅層動脈の特徴付けを含む。
【０１０７】
＜正常なヒト患者の頚動脈上でのNIVEのIn vivo実験＞
若く健康なヒト患者の頚動脈からRFデータを取得した。7.5MHz変換器とともに、Ultrasonix(登録商標)ES500RP超音波システムを使用して、動脈の長手方向部分を画像化した。図13Aは動脈のBモード画像を示す。図13Bは、同じ動脈の手動による区画化を表す。図13C〜13Dは、方法100で計算された軸方向ひずみ弾性図を表す。グレースケールの「カラーバー」は変形をパーセンテージで表現する。これらの弾性図は拡張期に取得されたデータから計算したので、軸方向ひずみ値は正であると予測される。図13Cおよび13Dで強調表示された対象の部位は、超音波ビームにほぼ平行に運動が起きる頚動脈の部分に対応する。興味深いことに、両方の弾性図では、上側血管壁が下側壁よりも変形が少ないことが観察される。これは変換器によって皮膚上に加えられる力が、上側血管組織の運動を制限する境界面条件とみなされることがあるからである。横断平面ではなく頚動脈の長手方向部分を取得したので、方法100によって得られたひずみパターンを表示するのにフォンミーゼス係数は使用しなかったことに留意されたい。
【０１０８】
＜正常血圧および高血圧ラットの頚動脈でのMicroNIVEのin vivo実験＞
方法100は、ヒトまたは動物の小血管の力学的性質の特性付け(MicroNIVE)に使用することができる。より詳細には、方法100は、遺伝子操作したラットモデルでの高血圧(HT)の表現型に関して使用することができる。
【０１０９】
それぞれ3匹の正常血圧のノルウェー茶色ラット(NT1、NT2、およびNT3と名付けた)および3匹の高血圧自然発症SHRラット(HT1、HT2、およびHT3)である6匹の雄のラットに関して、高周波超音波RFデータを取得した。すべての動物は15週齢であり、RFデータ取得中は1.5%イソフルレンの吸入によって麻酔した。各動物の体温は直腸プローブで監視し、加熱面を使用して37±1℃に維持した。頸部の毛は剃り、さらに脱毛クリームで除毛した。(上記の図12で報告されたin vitroのファントムデータを取得するために使用した)VS-40超音波システムの改良版である、VisualsonicsのVevo660(商標)を使用して、RFデータの配列を頚動脈の長手方向部分にわたって取得した。実際、この超音波システムは、封入された振動要素変換器を備え、30画像/秒のフレーム速度が可能である。in vivo研究の目的で、40MHz中央周波数変換器を使用した。NTおよびHTラットの平均収縮期圧(尾部カフモニタリングシステムで測定)は、87±12mmHgおよび158±16mmHgであり、心拍はそれぞれ323±15拍動/分および365±6拍動/分であった。
【０１１０】
弾性図は、詳細は以下に述べるがMicroNIVEに適合させた方法100を使用して計算した。いくつかの心周期にわたってデジタル化された、取得されたすべての連続的なRF画像を使用した。図14C〜14Hの軸方向弾性図を表示するのに平均は使用しなかった。血管壁内部でのひずみパターンのみを表示するために手動による分割を行った。横断平面ではなく頚動脈の長手方向部分を取得したので、方法100によって得られたひずみパターンを表示するのにフォンミーゼス係数は使用しなかったことに留意されたい。
【０１１１】
図14A〜14Bは、それぞれ正常血圧ラット(NT1)および高血圧ラット(HT2)で取得された2つのBモード画像を示す。両方の場合において、頚動脈の内径は約1.1mm、壁厚はそれぞれNT1で約160μm、HT2で約120μmであった。
【０１１２】
図14C〜14Hは、方法100を使用して計算した軸方向ひずみ弾性図を示す。グレースケール「カラーバー」はひずみをパーセントで表す。負のひずみは血管拡張(拡張期)を示す。多くのラットで6mmの長手方向部分を有することは困難であったので、頚動脈の一部のみを弾性図に表示する。3匹の正常血圧ラット(NT1、NT2、およびNT3)の頚動脈は、最大3.3%のひずみが予測された3匹の高血圧ラット(HT1、HT2、およびHT3)より、平均して2倍軟らかかった(最大7%のひずみ値)。これらのデータのより正確な解釈を行うために、当然、弾性図を計算するために使用された圧迫前(組織運動前)と圧迫後(組織運動後)RF画像間の圧力勾配を考慮することができる。この圧力勾配はNTラットよりHTラットでより高かった。しかし、RF画像を何らかのECGまたは圧力同期を行わずに取得したので、正確な値は不明である。
【０１１３】
本発明によるMicroNIVEのための方法およびシステムを使用して、ex-vivo実験または動物またはヒトでのin vivo試験を行うことができる。例えば、リコンビナント近交系(RIS)ラットを使用して、HTおよび加齢の関数としての薬剤性心血管リモデリングの係数を調査するためにこの方法を使用することができる。ex-vivoおよびin vivo実験のプロトコールの例を以下で説明する。
【０１１４】
動物は12週齢から開始して2週間、プラセボ、抗高血圧薬およびアンギオテンシンII(ANGII)1型(AT1)レセプターの拮抗薬であるロサルタン(30mg/日)、および抗高血圧薬でありカルシウムチャネル遮断薬であるニフェジピン(30mg/日)で処置する。ex-vivo実験に関して、動物を殺し動脈(例えば頚動脈)の部分を切除した。部分(≒2-cmの長さ)を、上記の図9および10で説明した血管模擬ファントム実験用のもの以外の同様の装置に設置する。そのような動脈のための研究の準備およびプロトコールの例は十分に実証されている[Liら、1998および2003;Intenganら、(1998aおよび1998b)]。血管は、血管壁を平行にするなど、その長さが切除前の長さになるよう調整する。血管は45mmHgの一定の管腔内圧力のもとで生理学的な塩溶液とともに均衡化する[Intenganら、(1998aおよび1998b)]。サーボ制御したポンプで管腔内圧力を段階的に(各段階で5mmHg)増加し、VisualsonicsのVevo 660(商標)など、超音波バイオマイクロスキャンシステムを使用して、時系列のRFデータを異なる周波数(動脈により25または40MHz)で取得する。方法100など、本発明による血管エラストグラフィのための方法を使用して、弾性図を計算する。
【０１１５】
他のin vivo実験もまたRISラットを使用して実施することができる。これらの動物は、HTおよび加齢の関数としての薬剤性心血管リモデリングの係数を調査する目的で、12週齢から開始して2週間、プラセボ、ロサルタン(30mg/日)、およびニフェジピン(30mg/日)で処置する。RFデータを取得するために、ラットは1.5%イソフルレンの吸入によって麻酔した。生理学的パラメータ(温度、圧力、およびECG)を監視する。温度はホットプラークを使用してほぼ37℃に維持する。対象部位は従来の電気シェーバーで剃り、残りの毛はNair(商標)または他のローション除毛剤で除毛する。ラットの心機能および場合によっては動脈に、麻酔による影響が生じる可能性もあるが(心拍、心拍出量の減少など)、その影響はすべての動物で同じであり、したがってラット系統のすべてが麻酔されるので結果の解釈の妨げにはならない。
【０１１６】
頚動脈を検査する場合、血管壁運動は超音波ビームと平行に動いているときに見えるので、軸方向ひずみのみで長手方向画像を調べる必要がある。RFデータは、段階的な弾性図(ひずみ画像)を示すように、方法100を使用して処理する。ひずみ予測から、別の力学的パラメータ(例えば応力/ひずみ率)を計算する。
【０１１７】
本発明によるMicroNIVE法は、HTの病理生理学に関して重大な新しい洞察を可能にし、例えば薬理学分野での新発見を導くことを目的とするが、この特別の適用に限定するものではない。
【０１１８】
＜＜血管内エラストグラフィ(EVE)のシミュレーションおよび実験のin vitro結果＞＞
本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィ(EVE)のための方法を、以下で説明する。この第3の実施形態による方法は図2に示した方法と似ているので、簡潔性のために、これらの2つの方法の違いのみを以下で説明する。
【０１１９】
方法の第1のステップは、カテーテルを使用して血管内RF画像を取得することである。IVUSの例の後、図15に概略的に図示する通り、変換器をカテーテルの先端に配置し、超音波ビームを360度の角度にわたって順次走査することによって、血管の断面画像を生成する。図15に示す理想的な状態では、超音波ビームが血管組織運動と平行、すなわち(r、φ)座標系で動くことに留置されたい。
【０１２０】
次いで、心周期中、または血管形成バルーンが内側血管壁を軸方向に押圧または他の何らかの力を加えるのに応答して、血管組織の動態を分析することによって、力学的パラメータ(この場合は径方向ひずみ)を予測する。
【０１２１】
次いでラグランジュスペックルモデル予測装置(LSME)を、EVEでの検査のため、すなわち極座標系を使用して示す。実際、完全2D変形行列Δを評価することができるが、径方向ひずみ成分Δrr(=εrr)のみを表示する。この動機付けとなるのは、EVEでは組織運動が超音波ビームとほぼ平行に動くことが予測されるという事実である。また、LSMEによって、等式3の完全変形行列Δを計算することが可能になる。Δを直接評価するので、本発明の第1および第2の実施形態にそうであったように、変位場の微分は必要とされない。方法は一般的であり1D、2D、または3DのRFデータのいずれにも適用されるが、以下の説明は簡略化のために2Dモデルについて述べる。
【０１２２】
2Dでは、極座標を使用して以下のようにLSMEを示すことができる。
【０１２３】
【数１５】
2007521891.tif 000017
【０１２４】
適切な[LTP]を使用して最小を得ることができる。[LTP]は極座標系でカルテシアン軌道をマップする線形変換行列である。しかし、血管内腔中心から離れた小さいROI(Δr、Δφ)では、極座標系またはカルテシアン座標系を使用して運動を同等に検査することができる。言い換えると、弾性図を計算するために次の近似値を算出することができる。
ξ=LT-I≒LTP-I    (15)
ここでIは2D単位行列である。言い換えると、等式13の解は等式6を解くことによって得ることができる。
【０１２５】
＜血管壁動態の生体力学的シミュレーション＞
1つのシミュレーションされた理想化された冠動脈プラーク(図16参照)について、および冠動脈疾患患者のin vivoのIVUS画像(図17A参照)から認識された典型的な複合プラークによって作製された測定値から形成された図17Bで認識されるモデルについて、計算による構造分析を実施した。前者は硬性および軟性血管組織を区別するための本発明によるEVE法の可能性を実証することを可能にし、後者は破裂および血栓のリスクと関連するアテローム性動脈硬化プラークの均一性質を特性付けることを可能にした。
【０１２６】
2つのモデルでは、物質は擬似圧迫不可(ポアソン比v=0.49)であり、線形弾性性質によって等方性であるとみなした。正常な血管組織(または外膜および中膜)のヤング係数は80kPaであり[Williamsonら、(2003)]、一方(より硬い)密性繊維は240kPaに設定し、(密性繊維よりも軟らかい)粗性繊維は24kPaに設定した[Ohayonら、(2001);Treyveら、(2003)]。周辺組織は検査しなかったが、容積境界条件は最終的には周辺器官によって形成されるので、血管をヤング係数1000kPaのより硬い環境に埋め込むことによってシミュレーションした。
【０１２７】
負荷血圧下で冠動脈プラークの静的シミュレーションを考慮することによって、有限要素(FE)計算を行った。先に述べた(図16および17B参照)形状モデルでシミュレーションを実施した。周辺組織の外部境界での節点変位をゼロに設定した。次いで、プラーク成分の様々な部位を、三角形(6節)および四角形(8節)要素と自動的に噛み合わせた。FEモデルを平面および有限ひずみの仮定の下で解いた。軸方向狭窄寸法は少なくとも血管の径方向寸法と同じ大きさのオーダーであるので、平面ひずみの仮定を行った。さらに、ひずみマップは生物学的圧力の最大30%の値を示すので有限変形の仮定が必要であった[Loreeら、(1992);Chengら、(1993);Leeら、(1993);Ohayonら、(2001);Williamsonら、(2003)]。しかし、報告された動態は小圧力勾配(約15mmHg)で径方向ひずみが10%未満のままであるように実施された。残留節点公差が4×10-4Nでニュートン-ラフソン反復法を使用してFEモデルを解いた。計算はほぼ7200の要素数で実施した。この計算構造によるFE分析を、血管組織の運動学を行うために使用した。
【０１２８】
動的画像-形成モデルを、Matlab(商標)ソフトウェアを使用して導入した。画像形成を散乱関数について線形空間-不変量演算としてモデル化することができ、運動はひずみ条件の平面で起きる(横断変形を伴わないなど)と仮定する。横断的血管断面の音特性をカルテシアン座標でシミュレーションする散乱関数Z(x(t0)、y(t0))(t0=0)を考慮する。軸方向および横方向変位場が明らかになると、組織運動を行うようにZ(x(t0)、y(t0))に適用され、したがってZ(x(t)、y(t))が得られる。最後のステップは、RF画像の動的配列I(x(t)、y(t))または同等のI(x、y、t)を得るように、Z(x(t)、y(t))をPSF(点像分布関数)に巻き込むことからなる。PSFは単一の細胞超音波散乱装置と同等の画像である。言い換えると、PSFは超音波画像法システムの固有の特性を表現する。これは点標的を含むファントム(組織模擬ゲルを含むボックス)を使用して実験的に判定することもできる。動的画像-形成はRFデータをシミュレーションすることを対象とするものである。
【０１２９】
図16に示す理想化血管の寸法は外径が約3.8mmであり、RF画像は4mm×4mmに拡張される。図17Bに示す実際の血管の寸法は外径が約7mmであり、RF画像は8mm×8mmに拡張される。シミュレーションの目的で、理想化血管および実際の血管で管腔内圧力勾配をそれぞれ15.79mmHgおよび11.73mmHgに設定した。上記を考慮すると、内壁の膨張は両方の場合で約7%であった。PSFは中心周波数IVUS変換器で20MHzを特徴とした。LSMEは組織運動を評価するように導入した。理想化および実際の場合にそれぞれ0.38mm×0.40mmおよび0.77mm×0.80mmで、軸方向および横方向の重なりが90%の測定-ウインドウを使用した。
【０１３０】
＜「理想的」プラーク病理の検査＞
図18Aは、Ansys FEおよびMatlabソフトウェアを使用して「理想的」病理のために計算された理論上の径方向ひずみ弾性図を示す。プラークは正常な血管組織からわずかに区別される場合があり、内側血管壁の右側部分によりひずみ値の高い部位が観察される。この「力学的アーチファクト」は既知のひずみ崩壊現象の直接的結果である[Shapoら、(1996a)]。より定量的に図示するために、xおよびyに沿った2つの直交する向きの理論上の弾性図によるプロットを図18Bに示す。実際、垂直プロット(-)はプラークと正常血管組織の間の低いコントラストを示し、水平プロット(---)はひずみ崩壊があることを明確に示す。
【０１３１】
図18Cは、本発明のEVE法を使用して計算された径方向ひずみ弾性図を、シミュレーションされたRF画像を使用して示す。図18Aの理論上の弾性図に関して、プラークは正常な血管組織からわずかに区別可能である。図17Dのグラフはそのような観察を確認する。
【０１３２】
図18Aおよび18Cに示すように、本発明は定量的および定性的の両方で血管のひずみを特性付けることを可能にする。実際、各図の右側のグレースケールの「カラーバー」がひずみをパーセントで示している。
【０１３３】
ひずみ崩壊を補償する目的で、本発明による方法から生じた径方向ひずみ弾性図を後処理した。実際、εrrを血管半径の二乗に比例する関数で変調した。本発明によるEVE法によって得られたひずみ-崩壊-補償弾性図は図19Aに示されており、大幅なコントラストの向上が見られる。例えば、図19Bの軸方向プロットは、予測可能なように、プラークと正常血管組織の間で3に近い効果的なコントラスト率を示す。同様に19Cもまた、図18Dに比べていくつかの大幅なコントラスト率の向上を示す。
【０１３４】
＜「現実の」血管壁病理の検査＞
図20Aは「現実の」病理症例のために計算された、理論上の径方向ひずみ弾性図を示す。興味深いことに、複合的ひずみパターンが観察される;それにもかかわらず、様々な部位を確認することができる。例えば、密性繊維と粗性繊維の間のヤング係数の率を10に設定したのでこれらの物質の両方を区別することができる。粗性繊維と正常な血管組織の間には、それらのヤング係数のコントラストを3に設定したので、より低いコントラストが見られる。弾性図による垂直および水平1Dプロット(それぞれ図20Bおよび20C)で示すように、特に血管壁の内側部分で強いひずみ崩壊が観察される。
【０１３５】
図21Aは、シミュレーションされたRF画像を使用する、本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による、血管内エラストグラフィのための方法を使用して計算された径方向ひずみ弾性図を示す。図20Aの理論上の弾性図と比較して、非常に複雑なひずみパターンが観察される。さらに、密性および粗性繊維組織を認識することができる。しかし、「理想的」症例研究よりは顕著ではないが、ひずみ崩壊は画像解釈を向上させるための補償にとって重大な要因である。これは弾性図による垂直および水平1Dグラフが示されている図21Bおよび21Cに図示されている。
【０１３６】
図22Aは、大幅なコントラストの改善を示す、ひずみ-崩壊-補償LSME弾性図を図示する。垂直グラフ(図22B)および水平グラフ(図22C)は、密性繊維と粗性繊維の間、および粗性繊維と正常血管組織の間で、より効果的なコントラスト率を示す。さらに、プロットの両端に中程度のひずみ値(約0.6から0.8%)があることに留意すると興味深い。これは正常な血管組織部位、例えば中膜および外膜を特性付ける。
【０１３７】
本発明による血管内エラストグラフィのための方法はまた、新しく切断したヒトの頚動脈を使用して、in vitroで実証されている。実証で使用される実験的設定50が図23で示されている。設定50は、本発明の第1の態様の第2の実施形態による血管内エラストグラフィのためのシステム52を含む。
【０１３８】
システム52は、30MHzの力学的回転単一要素変換器(図示せず)とともに作用する、CVIS(CardioVascular Imaging System Inc.のClearView)超音波スキャナの形の超音波スキャナ54、デジタルオシロスコープ56、より詳細にはLECROYのモデル9374L、加圧システム58を含む。
【０１３９】
動脈64の端部60、62は切除前に壁64のもとの長手方向寸法に従って分離された2つの剛性のシースに、水密コネクタ66によって固定されている。システム52の一部である血管内カテーテル68を、近位側シースを通して動脈64の管腔へと導入し、次に遠位側シースを通した。遠位側シースはシステム58の水密性を確実にするためにクランプ70で閉じた。シースは剛性でありシステムは水密であるので、システム58内部の注入流体によって動脈管腔内部の圧力が上昇した。次いでシリンジ72を近位側シースに連結し、手動で管腔内部の流体容量を変化させることによって(精度:ΔV=0.01ml)、内側圧力を増加または減少させた。個別の手段によって定量的圧力値は監視しなかったが、RF超音波データの各取得時に管腔内部の流体容量は一定に維持した。
【０１４０】
超音波プローブ74を2つのガイド要素によって動脈管腔のほぼ中心に固定した。このプロトコールはプローブ運動を制限し、それにしたがって形状アーチファクトを減少させるために使用した。[Delachartreら、(1999)]。
【０１４１】
管腔内静圧段階を増分的に調整しながら、無線周波数(RF)画像の配列を収集した。各静圧段階で(容量段階)、256の角度のスキャンを実施した。連続的に増加する生理学的流体圧力レベルで、11のRF画像のセットをそのように取得した。データのサンプリングは上部画像同期装置およびRF信号同期(CVIS超音波スキャナの外部出力)で位相同期した。上部画像同期装置は、ユーザが取得を開始する角度位置を選択できるようにする。したがって画像取得セットを角度的に整列させることができる。RF信号同期は、単一の要素変換器に送信されるバーストのパルス反復周波数で実施した。RFデータは500MHzサンプリング周波数で8ビットフォーマットでデジタル化し、LeCroyオシロスコープのPCMCIAハードディスクに保存し、オフラインで処理した。
【０１４２】
組織構造によって示すように(図24Aおよび24B)、動脈は(約3時にある)薄いアテローム性動脈硬化プラークによって特性付けられ、これは限られた角度区分に制限されただけのものであった。サフランヘマトキシリン-エオシンによる染色によって、プラークがコレステロール結晶および炎症性細胞を含むことが明らかになった。図24CのIVUS画像は正常な血管組織からプラークを明確に区別できておらず、したがって血管組織を特性付けるには不十分であることが明らかであることに留意されたい。
【０１４３】
図25A〜25Jは本発明による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、連続的に増加する生理学的流体圧力レベルで取得した、11のRF画像のセットを使用して計算された10の径方向弾性図を示す。
【０１４４】
最も低い管腔内圧力で取得された弾性図(すなわち、この場合は1番目および2番目のRF画像)が図25Aに示されており、図25Jは最も高い圧力差の弾性図を示す(すなわち、1番目および11番目のRF画像で計算された弾性図)。実際、図25Aではほぼ0.6%の最大ひずみ値が観察されるが、図25Jでは最大は約3%である。要約すると、図25Aおよび25Jの弾性図は最も表示が低く、図25C〜図25Eは非常に良好なプラーク検出性、プラーク寸法精度、およびプラークと周辺組織の間の高いコントラストを表す。このことは、組織運動の予測が最適に表示される管腔内圧力の範囲が存在することを実証する。
【０１４５】
図25A〜25Jによる弾性図では、横方向および軸方向の値はセンチメートルで寸法表示され、グレースケールの「カラーバー」は%でひずみを表すことに留意されたい。
【０１４６】
上記の結果は、正常な血管組織からアテローム性動脈硬化プラークを特性付け区別するために、本発明による血管内エラストグラフィのための方法の可能性を示した。例えば、検出されたプラークの形状および力学的特性は組織構造とよく一致する。結果はまた、プラークの検出性に最適な管腔内圧力の範囲が存在する可能性があることを示唆している。3時のプラークは硬い組織であることを示す低いひずみ値を表示した。
【０１４７】
本発明によるEVE法はさらに、アテローム性動脈硬化の発生の診断および予後の際に医師を支持する定量的パラメータを提供することを可能にする。
【０１４８】
さらに、ヒトの動脈を特性付けるためのEVE法の適用の上記の実験結果に関して、管腔内圧力の最適範囲はプラーク検出性を向上させることが示唆されると思われるが、結果はまた2つの特定の特徴を示した。まず、エラストグラフィを組織構造と比較すると、プラークの形状はLSME弾性図で維持されているように思われる(図25Cおよび25D参照)。例えば、図25Cの弾性図で測定された最大プラーク厚さはほぼ360μmである。この予測は、まさにこの同じ頚動脈部分について最大プラーク厚さが約350μmであることを明らかにしたBrusseauら(2001)が行った組織構造測定によって、強く裏付けられた。次に、生体力学的性質に関して、図25に示すすべての弾性図で、アテローム性動脈硬化プラークと正常な周辺血管組織の間でほぼ3のひずみ率を観察することができる。そのような情報はプラーク成分について興味深い洞察を与えることができる。したがって、プラークの破裂を予測する助けとなり、また治療プランの助けとなることができる。定量的ひずみ値をLSMEで評価を行う可能性は、従来技術に勝る本発明のEVE法の利点を表している。
【０１４９】
相関ベース法による本発明のEVE法の主な利点[de Korteら、(1997;1998;2000a;) Brusseauら、(2001); Talhamiら、(1994); RyanおよびFoster、(1997); Shapoら、(1996a)]は、完全なひずみテンソルを計算することができるという事実から生じている。例えば、回転、スケーリング、およびせん断など複雑な組織変形は、相関ベース法では制限が課される可能性があることが知られているのに対して、適切に評価することができる。
【０１５０】
以上、本発明を好ましい実施形態によって上記で説明したが、添付の特許請求の範囲に規定される通り、本発明の精神および性質から逸脱せずに変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５１】
【図１】本発明の第1の態様の第1の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのためのシステムのブロック図である。
【図２】本発明の第2の態様の第1の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのための方法を図示するフローチャートである。
【図３】本発明の第2の態様の第1の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのための方法を図示するブロック図である。
【図４】図2および3で図示された方法の一部である、血管壁内部で対象部位(ROI)の2次元分割を示す概略図である。
【図５】本発明の第1の態様の第2の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのための方法を示すブロック図である。
【図６Ａ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図６Ｂ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図６Ｃ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図６Ｄ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図６Ｅ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図６Ｆ】弾性無限要素に埋め込まれた、加圧された厚壁円筒形血管のための運動パラメータを図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図７Ａ】均一な血管壁のための径方向ひずみおよびひずみ崩壊を図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図７Ｂ】均一な血管壁のための径方向ひずみおよびひずみ崩壊を図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図７Ｃ】均一な血管壁のための径方向ひずみおよびひずみ崩壊を図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図７Ｄ】均一な血管壁のための径方向ひずみおよびひずみ崩壊を図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図７Ｅ】均一な血管壁のための径方向ひずみおよびひずみ崩壊を図示する、理論上のグレースケールの変位場および弾性図である。
【図８Ａ】取得されたグレースケールの弾性図である。
【図８Ｂ】取得されたグレースケールの弾性図である。
【図８Ｃ】図7の径方向ひずみとフォンミーゼス(VM)パラメータの間の比較を図示するグラフである。
【図９】ポリビニルアルコールクライオゲル(PVA-C)血管模擬ファントムの力学的変形を作り出し、RF超音波データを収集するように使用される、図1によるシステムを組み込んだ、実験設定の概略図である。
【図１０】図9の実験設定の、血管フローファントムの概略図である。
【図１１Ａ】図10の二重層PVA-C血管を製造するために使用されたモールドの概略図である。
【図１１Ｂ】図10の二重層PVA-C血管を製造するために使用されたモールドの概略図である。
【図１１Ｃ】図10の二重層PVA-C血管を製造するために使用されたモールドの概略図である。
【図１２Ａ】図2の方法および図9の設定を使用して取得されたBモード画像である。
【図１２Ｂ】図2の方法および図9の設定を使用して取得されたフォンミーゼス(VMまたはξ)弾性図である。
【図１２Ｃ】図12Aを「従来技術」として認識し、図12Bのξ中心で選択された5つの軸方向ラインの平均を示すグラフである。
【図１３Ａ】「従来技術」として認識された、健常な被験者から取得された頚動脈のBモード画像である。
【図１３Ｂ】手動で区画化された、血管壁のBモード画像である。
【図１３Ｃ】図2の方法を使用した、図13A〜13Bの頚動脈の2つの異なる位置で取得されたデータから計算されたグレースケールの弾性図である。
【図１３Ｄ】図2の方法を使用した、図13A〜13Bの頚動脈の2つの異なる位置で取得されたデータから計算されたグレースケールの弾性図である。
【図１４Ａ】「従来技術」として認識された、正常血圧ラットの頚動脈の長手方向部分にわたって取得されたBモード画像である。
【図１４Ｂ】「従来技術」として認識された、高血圧ラットの頚動脈の長手方向部分にわたって取得されたBモード画像である。
【図１４Ｃ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみの「グレースケール」弾性図である。
【図１４Ｄ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみの「グレースケール」弾性図である。
【図１４Ｅ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみの「グレースケール」弾性図である。
【図１４Ｆ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみの「グレースケール」弾性図である。
【図１４Ｇ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみ「グレースケール」弾性図。
【図１４Ｈ】図2の方法を使用して取得された、3匹が正常血圧(C〜E)および3匹が高血圧(F〜H)である、6匹の異なるラットの頚動脈の軸方向ひずみ「グレースケール」弾性図。
【図１５】本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による、血管エラストグラフィのための方法の画像取得プロセス部分を示す概略図である。
【図１６】血管組織表示における「理想的」プラークを示す概略図である。
【図１７Ａ】冠動脈プラークのin vivoの血管内超音波断面画像である。
【図１７Ｂ】図17Aが「従来技術」として認識された、図17Aのプラークの成分の空間分布と無負荷の実際形状の2次元有限要素メッシュである。
【図１８Ａ】理想化されたプラークの計算された方向ひずみの理論上の「グルースケール」弾性図である。
【図１８Ｂ】図18Aのそれぞれのラインに沿って見た理論上の径方向ひずみ分布を示すグラフである。
【図１８Ｃ】本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィ法を使用して取得した、径方向ひずみの「グルースケール」弾性図である。
【図１８Ｄ】図18Cのそれぞれのラインに沿って見た径方向ひずみ分布を示すグラフである。
【図１９Ａ】本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィ法を使用して取得した、ひずみ崩壊が補償された「グルースケール」弾性図である。
【図１９Ｂ】図19Aのそれぞれのラインに沿った1次元垂直グラフである。
【図１９Ｃ】図19Aのそれぞれのラインに沿った1次元水平グラフである。
【図２０Ａ】図17Aに図示された冠状動脈の理論上の径方向ひずみ弾性図である。
【図２０Ｂ】図20Aのそれぞれのラインに沿って見た1次元垂直グラフである。
【図２０Ｃ】図20Aのそれぞれのラインに沿って見た1次元水平グラフである。
【図２１Ａ】本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図17Aに図示された冠状動脈のために計算された径方向ひずみの「グルースケール」弾性図である。
【図２１Ｂ】図21Aのそれぞれのラインに沿った1次元垂直グラフである。
【図２１Ｃ】図21Aのそれぞれのラインに沿った1次元水平グラフである。
【図２２Ａ】本発明の第2の態様の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィ法を使用して取得された、図17Aに図示された冠状動脈のひずみ崩壊が補償された「グルースケール」弾性図である。
【図２２Ｂ】図22Aのそれぞれのラインに沿った1次元垂直グラフである。
【図２２Ｃ】図22Aのそれぞれのラインに沿って見た1次元水平グラフである。
【図２３】本発明の第1の態様の第2の実施形態による血管内エラストグラフィのためのシステムを含む実験設定の概略図である。
【図２４】図24Aは、「従来技術」として認識された、非常に薄いプラークを伴う死後切除されたヒトの頚動脈の組織断面であり、図24Bは、図24Aのアテローム性動脈硬化部位の拡大図であり、図24Cは、頚動脈断面のログ圧縮されたIVUS画像である。
【図２５Ａ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｂ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｃ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｄ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｅ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｆ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｇ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｈ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｉ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【図２５Ｊ】本発明の第3の図示された実施形態による血管内エラストグラフィのための方法を使用して、図24A〜24Cに図示された頚動脈の連続的に増加する生理学的流体圧力レベルを計算した「グルースケール」弾性図である。
【符号の説明】
【０１５２】
10  システム
11  超音波システム
12  超音波機器
14  アナログ-デジタル収集ボード
16  制御装置
18  前置増幅器18
20  スキャンヘッド
22  CPU
24  出力デバイス上部リザーバ28と下部リザーバ36
30  血管模擬ファントム
32  電磁フローメータ
38  蠕動ポンプ
39  組織模擬血管
40  水密コネクタ
42  プレキシガラスボックス
44  脱ガス水
46  プレキシガラス管
50  設定
52  システム
54  超音波スキャナ
56  デジタルオシロスコープ
58  加圧システム
64  動脈
66  水密コネクタ
68  カテーテル
70  クランプ
72  シリンジ
74  超音波プローブ
【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７Ｄ】
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【図８Ｃ】
2007521891.tif 000032
【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２Ｃ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｄ】
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【図１９Ｂ】
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【図１９Ｃ】
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【図２０Ｂ】
2007521891.tif 000043
【図２０Ｃ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２５Ｄ】
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【図２５Ｅ】
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【図２５Ｆ】
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【図２５Ｇ】
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【図２５Ｈ】
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【図２５Ｉ】
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【図２５Ｊ】
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【図６Ａ】
2007521891.tif 000060
【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｅ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図１２Ａ】
2007521891.tif 000072
【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
2007521891.tif 000075
【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１４Ｄ】
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【図１４Ｅ】
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【図１４Ｆ】
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【図１４Ｇ】
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【図１４Ｈ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｃ】
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【図１９Ａ】
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【図２０Ａ】
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【図２１Ａ】
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【図２２Ａ】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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