(57)【要約】  カテーテル又はガイドワイヤ介入の間、例えば、事前介入的な血管造影に基づく冠状動脈血管ツリーのロードマップが表示される。しかしながら、このロードマップは、当然に静的であり、従って、スクリーンにおいてそのロードマップの隣に表示されることができる、生命画像における瞬間的な心臓及び呼吸の状態と一致しない。本発明の例示的な実施形態によれば、注目対象のx線画像の系列において、注目対象が造影剤によって十分には満たされていない画像が決定される。有利には、こうした画像は、改良されたロードマップを提供するのに使用されることができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目対象のx線画像の系列を処理する方法において、前記注目対象が造影剤によって見ることができるものであり、
前記x線画像の系列において、前記注目対象が前記造影剤により十分には満たされていない画像を自動的に決定するステップを有する方法。
【請求項２】
前記x線画像の系列での個別の画像において可視状態である前記注目対象の部分を強調するステップと、
前記注目対象の背景が少なくとも部分的に抑制されるよう、前記時系列x線画像の系列における前記個別の画像を事前処理するステップとを更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
形態学的なフィルタリングを実行するステップと、
前記注目対象の動きに基づき、前記x線画像の系列での前記個別の画像において可視状態である前記注目対象の部分の強調を実行するステップとを更に有する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記x線画像の系列における前記個別の画像の第１階微分及び第２階微分に基づき、前記注目対象に関する画像情報を強調するステップを更に有する請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記x線画像の系列において、前記注目対象が前記造影剤によって十分には満たされていない前記画像を決定することが、プリセットされた閾値を超える値を持つ前記画像の画素数に基づき行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記x線画像の系列において、前記注目対象が前記造影剤によって十分には満たされていない前記画像を決定することが、ヒストグラム分析、特徴曲線分析及び特徴曲線セグメント化に基づき行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴曲線セグメント化が最尤セグメント化を用いて行われる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記x線画像の系列が、x線画像の時系列であり、
前記x線画像の時系列の第１のヒストグラムが、前記注目対象における造影剤の存在に関連付けられる時間依存な特徴曲線を得るために、時間に対して分析され、
特徴関数を決定するのに、前記第１のヒストグラムの95パーセント値が使用され、
第２のヒストグラムが、前記特徴関数から形成され、
前記注目対象が前記造影剤によって不十分に満たされている第１の状態の画像と、前記注目対象が前記造影剤によって十分に満たされている第２の状態の画像とを区別する閾値が、前記第２のヒストグラムにおいて決定され、
前記第１の状態が前記第２の状態へ変化する確率を表す遷移行列が決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
個別の値が前記第１の状態又は前記第２の状態に属するかどうかに関する95パーセント値に対して、確率が決定されるよう、複数のガウシアン分布密度関数を用いて、前記第２のヒストグラムがモデル化される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法が、冠状動脈造影図において、心臓の血管ツリーが造影剤によって十分に満たされている画像を決定するためのものである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
注目対象が造影剤によって見えるものとなる、該注目対象のx線画像の系列を格納するメモリと、
前記注目対象の前記x線画像の系列を処理する画像プロセッサとを有し、前記画像プロセッサが：
前記x線画像の系列において、前記注目対象が前記造影剤によって十分には満たされていない画像を自動的に決定する処理を行う、画像処理デバイス。
【請求項１２】
注目対象が造影剤によって見えるものとなる、該注目対象のx線画像の系列を処理するためのコンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムが、プロセッサで実行されるとき、該プロセッサに、
前記x線画像の系列において、前記注目対象が前記造影剤によって十分には満たされていない画像を自動的に決定する処理を行わせる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像化の分野に関する。特に、本発明は、注目対象についてのx線画像の系列を処理する方法、並びに注目対象についてのx線画像の系列を処理する画像処理デバイス及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、冠状動脈性心臓病の診断及び治療において、いわゆるシネ画像化モードにより得られる投影x線画像が重要な役割を担う。斯かる冠動脈造影法において冠状動脈を見える状態にするために、放射線不透過性造影剤が、例えば、主幹冠状動脈の入り口に配置されるカテーテルを用いて適用される。数心臓サイクルの間に、冠状動脈血管ツリーを表示する事前介入的(pre-interventional)冠状動脈造影法による系列は、狭窄を発見するための診断画像として、及び介入自身に対するロードマップとして役に立つ。
【０００３】
介入の間、カテーテル又はガイドワイヤが、病巣に対する血管を通過するx線監視の下で前進される。この手続が行われる間、確認目的のため造影剤の時折のバースト(burst)だけが与えられることができる。そこで、誘導を手助けするため、造影剤で満たされる全体の血管ツリーを表示する単一のフレームが、ロードマップとして機能する事前介入的血管造影図から手動で選択され、スクリーンにおいて介入的な生体の(live)画像の隣に表示される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このロードマップは、当然に静的であり、従って生体画像における瞬間的な心臓及び呼吸の状態と一致しない。これが原因で、カテーテル又はガイドワイヤの誘導が困難である。なぜなら、そのロードマップが介入的な画像と一致しないためである。
【０００５】
本発明の目的は、注目対象が造影剤により見える状態にある場合における、その注目対象のx線画像の系列についての改良された処理を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載される本発明の例示的な実施形態によれば、上記目的は、注目対象のx線画像の系列を処理する方法で解決されることができる。そこでは、注目対象が造影剤により目に見える状態にあり、本方法によれば、x線画像の系列において、注目対象が造影剤によって十分には満たされていない箇所での画像が自動的に決定される。
【０００７】
この自動的な決定により、例えば、血管ツリーが造影剤によって十分には満たされていないような、冠状動脈造影法における画像が決定されることができる。それから斯かる画像は、好ましくは、例えば、カテーテル誘導のため、生体画像として表示されることができる。また一方、血管ツリーが造影剤によって十分満たされている数個の画像は、完全な血管ツリーが見える状態である箇所で画像を生成するためにオーバーレイ表示されることができる。また、完全な血管ツリーが造影剤で満たされる箇所で、画像が自動的に決定されることができる。
【０００８】
請求項２に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、注目対象の背景が、少なくとも部分的に抑圧されるよう、画像の事前処理が行われる。更に、注目対象の部分の強調(enhancement)が行われることができる。
【０００９】
請求項３に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、形態学的なフィタリングが行われ、x線画像の系列での個別の画像において可視状態である注目対象の部分を強調することが、注目対象の動きに基づき行われる。好ましくは、これは、改良された画像品質を可能にすることができる。
【００１０】
請求項４に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、注目対象に関する画像情報を強調するために、画像における第１階及び第２階微分が使用される。
【００１１】
更に、これは、例えば、冠状動脈造影法において、表示される血管ツリーが改良された画像品質を持つよう、画像品質の更なる改良を可能にすることができる。
【００１２】
請求項５に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、プリセットされた閾値を超えるピクセル値を持つ画像の画素数に基づき、注目対象が造影剤で十分に満たされているかどうかに関する決定が行われる。
【００１３】
有利には、これは、注目対象が造影剤によって十分満たされている箇所で、画像の高速かつ堅牢な決定を可能にする。
【００１４】
請求項６に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、ヒストグラム分析、特徴曲線分析及び特徴曲線分割に基づき、x線画像の系列において、注目対象が造影剤によって十分には満たされていない画像の決定が行われる。特徴曲線分割は、最尤分割に基づいて行われることができる。
【００１５】
これは、高速、効率的かつ正確な決定を可能にすることができる。
【００１６】
本発明の別の例示的な実施形態によれば、特徴関数を決定するのにヒストグラムの95パーセント値(percentile)が使用される。それから、第２のヒストグラムが、その特徴関数に基づき形成される。そして、閾値が第２のヒストグラムにおいて決定され、それは、注目対象が造影剤によって不十分に満たされている第１の状態の画像と、注目対象が造影剤によって十分に満たされている第２の状態の画像とを区別する。
【００１７】
本発明の別の例示的な実施形態によれば、心臓の血管ツリーが造影剤によって十分満たされている冠状動脈造影の画像を決定するために本方法が適合される。
【００１８】
請求項１１は、本発明の別の例示的な実施形態による画像処理デバイスに関する。それは、例えば、冠状動脈造影法及び／又はカテーテル誘導と共に、改良された処理を可能にすることができる。
【００１９】
本発明は、例えば、注目対象のx線画像の系列を処理する画像処理デバイスに対するコンピュータプログラムにも関する。本発明によるコンピュータプログラムは、請求項１２に規定される。本発明によるコンピュータプログラムは、好ましくは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされる。従って本発明の方法を実行するべく、データプロセッサが備えられる。コンピュータプログラムは、例えば、CD-ROMのようなコンピュータプログラム媒体に格納されることができる。コンピュータプログラムは、ワールド・ワイド・ウェブのようなネットワークを介して提供され、斯かるネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードされることができる。コンピュータプログラムは、C++といった任意の適切なプログラム言語で書かれることができる。
【００２０】
以下、本発明の例示的な実施形態の主旨として理解されることができる事項が、冠状動脈造影における完全な血管ツリーの例示的な特定に関して説明される。最初に、血管範囲が強調される箇所の特徴マップが作成される。それから、血管強調が、上述した観測に基づき行われ、血管は、重要な動きを伴う、局所的に最も暗く指向性のある構造となる。そして、最後の血管の直径に対して比較可能である構造要素を伴う形態学的な頂点ハット変形(top hat transformation)により、背景が均一化される。そして、背景と血管との間のコントラストを増加させるため、血管の動きが利用される。血管の境界が、勾配ノルム(gradient norm)を計算することにより増幅され、一方で、血管中心−第１階微分に応答しないもの−が第２階微分演算子により強調される。結果として生じる強調された画像は、２つのクラス、つまり、明るい血管と暗い背景とを含むものとしてみなされる。従って、血管分割の基礎としても機能することができる。
【００２１】
本発明の例示的な実施形態によれば、強調された画像のヒストグラムが決定され、これらのヒストグラムの95パーセント値が特徴として使用される。画像におけるより多くの領域が、造影剤によって覆われ、それは、95パーセント値を超える。時間(つまり、画像のフレーム数)に対してプロットされるとき、特徴曲線は、以下のフェーズをはっきりと示す：造影剤の流入；血管ツリーが造影剤によって十分満たされていく、充填状態；及び、造影剤が血管ツリーから押し流される、流出である。そして、この特徴曲線は、セグメントに分けられる。
【００２２】
本発明の例示的な実施形態によれば、こうした３つの状態のそれぞれにおける観測が、多項式によりモデル化され、そして、最尤基準により測定されるものとして、３つの多項式の最適な適合を可能にするセグメント化が行われる。
【００２３】
本発明の別の例示的な実施形態によれば、状態系列は、隠れマルコフモデルによりモデル化され、最大事後(MAP)基準により推定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明のこれら及び他の側面は、本書に説明される実施形態より明らかとなり、かつ実施形態を参照して説明されるだろう。
【００２５】
本発明の例示的な実施形態が、以下の図面を参照して、以下に説明されることになる。
【００２６】
以下、本発明が冠状動脈造影における完全な血管ツリーフレームの特定に基づく統計モデルに関して説明されることになる。しかしながら、本発明は、この用途に限定されるものではなく、x線画像化、超音波画像化又はMR画像化のように造影剤の適用によって注目対象が見える状態にされる任意の画像化用途に適用されることができることに留意されたい。
【００２７】
図１は、例えば、本発明による方法の例示的な実施形態を実行する、本発明による画像処理デバイスの例示的な実施形態を表す。図１に示される画像処理デバイスは、時系列的なx線画像を格納するメモリ２に接続された、中央処理ユニット(CPU)、言い換えると画像プロセッサ１を有する。画像プロセッサ１は、複数の入力／出力ネットワーク、又はx線スキャナのような診断デバイスに接続されることができる。画像プロセッサは、更に、画像プロセッサ１において計算され又は適合される情報又は画像を表示する表示デバイス４(例えば、コンピュータモニタ)に接続される。操作者は、キーボード５及び／又は図１には図示されない他の入力／出力デバイスを介して、画像プロセッサ１と対話することができる。
【００２８】
図１に示される画像処理デバイスを動作させる方法の例示的な実施形態によれば、画像処理デバイスはまず血管強調を行う。血管強調は、最初に形態学的なフィルタリングを有し、それから血管ツリーの動きの利用を有する。そして、血管情報は、血管造影図の第１階及び第２階微分を用いて、血管造影図において強調される。
【００２９】
そして、血管強調の後、ヒストグラム分析と特徴曲線分析とが行われる。
【００３０】
次のステップにおいて、特徴曲線のセグメント化が行われる。特徴曲線のセグメント化は、最尤セグメント化及び／又は隠れマルコフモデルに基づくセグメント化を行うことができる。
【００３１】
これは、以下の[血管強調]、[形態学的フィルタリング]において一層詳細に説明されることになる。
【００３２】
背景に関して血管を強調することに対する第１のステップは、放射線不透過性造影剤により満たされると、血管がそのすぐ隣の周囲より局所的に暗くなるという特徴を用いることである。変化する背景の強度を平坦にするために、前景構造を除去することにより背景画像が計算される。このため、局所スライディング最大フィルタが最初に適用される。その次元は、予想される最大血管直径よりわずかに大きい。この操作は、フィルタのサイズより小さい局所的に暗い構造を除去する。しかしながら、より明るい領域に隣接する、一層大きな暗い領域のエッジもまた浸食される、つまり、暗い領域の内部に向かって、およそフィルタのサイズ分動かされる。冠状動脈造影法における斯かる領域の例は、横隔膜であり、それは通常血管造影図の下位部における暗い半円板として見える。
【００３３】
斯かる浸食されたエッジを再構築するのに、その境界をその近似的な元の位置に戻すよう広める(propagate)、同じサイズの局所スライディング最小フィルタが適用されることができる。最大及び最小フィルタは、所定サイズの窓において適用されることができ、複雑さを抑えるため連続的な水平及び垂直1Dフィルタとして実現されることができる。
【００３４】
そして、フィルタリングされた画像は、前景情報をほとんど何も含まない。従って、元のフレームをその最大−及び最小−フィルタリングされた背景バージョンから減じることは、前景の血管情報を残す。最大及び最小フィルタリングの連続は、形態学的なクロージング(closing)として参照されることができ、オリジナルとそのクロージングとの間の差を取ることは、トップハットフィルタ(top hat filter)と呼ばれることができる。第１のフィルタリングステップにおいて適用される最大フィルタにより、クロージングフィルタ化された画像における各ピクセルでのグレーレベルは、オリジナルにおける同じピクセルのグレーレベルより決して小さくなるものではない。トップハットフィルタリングされた画像におけるグレーレベルは、従って非正(non-positive)である。
【００３５】
[動きの利用]
本発明により発見されたこととして、血管に対する追加的な手がかりは、その大部分が強力でギクシャクした(jerky)動きであり、それは、脈動する心臓によりもたらされる。血管が新しい位置に動くとき、血管内の造影剤が原因で、この位置での吸収(absorption)が増加することになる。従って、任意の所与のフレームとそれ以前のフレームとの間(又は、現在のフレームと、時間においてある固定距離戻ったフレームとの間)のピクセルワイズな(pixel-wise)差分画像を計算するとき、新たな血管位置を伴うピクセルが負の差を示しがちになる。一方、過去のフレームにおける血管の位置は、正の差を示しがちになる。この効果は、トップハットフィルタされた血管造影図においてより一層明らかとなる(pronounced)。なぜなら、トップハットフィルタは、それら自身を動かすとき、差分画像における雑音をもたらす背景構造を減らすからである。従って、差分画像における正の値は、ゼロに対してクリップされ、そして、クリップされた差分画像が現在のトップハットフィルタリングされたフレームに追加される。全体の結果が、血管を一層暗いものとする傾向がある。血管の移動によってもたらされる見込みのない、小さい程度の極小が、例えば、3x3の構造要素を用いる形態学的なクロージングによって、状況に応じて除去されることができる。上記において説明された処理連鎖のブロック図が図２に示される。
【００３６】
上記において説明された時間空間的フィルタリング連鎖のブロック図が図２に示される。Xnは、n番目の入力血管造影フレームを示し、Ynは、トップハットフィルタリングがトップハットフィルタ２４で行われる場合のトップハットフィルタリングされたバージョンを示す。減算要素２１を用いて、Ynからその先行物であるYn-1(Yn-1はここではz-1要素２５から送信される)を引いた後、正の差がクリッピング要素２６でゼロに向かってクリップされる。重み付け要素２２を用いて任意的に重み付けし、3x3クロージング要素２７を用いてクロージングした後、加算要素２３を用いて結果がYnに追加される。
【００３７】
[第１階及び第２階微分]
トップハットフィルタリング及び動き分析による空間時間的処理の後、血管造影図における血管情報を強調するため、第１階及び第２階微分の組み合わせが、血管情報を強調すべく使用されることができる。血管造影画像における第１階微分の大きさ取ることは、血管境界における急勾配を明確に捉えるが、当然血管内でプロファイルが平坦な部分に応答することはできない。従って、第１階微分は第２階微分により補完される。第２階微分は、血管の中央を捉えるので、両方の微分が全体の血管プロファイルに対する応答を得るため追加される。
【００３８】
2D画像f(x、y)において、第１階微分の絶対値がグラジエントのノルム|Δf(x、y)|により置き換えられる。グラジエント情報は、方向解析のために導入される２階テンソルTの固有値λ１及びλ２から計算される。グラジエントは別にして、このテンソルの固有系は、方向、均質性及び角といった画像信号における局所構造に関する情報も与える。連続的な座標において、テンソルTは、
【数１】
2007517574.tif 000003
により与えられる。ここで、Ωは、小さい局所窓である。離散座標において、水平及び垂直微分が対称な有限差分カーネルを用いてまず計算される。Tの主対角に沿ったエントリに対して、これらの微分が二乗される。一方、反対角(counter-diagonal)上のエントリは、水平及び垂直微分のピクセルワイズ積により与えられる。最終的に、Ωに対する積分が、適切なサイズのロウパスフィルタにより実現される。そして、勾配ノルム(gradient norm)が、固有値の和の平方根により与えられる。つまり、
【数２】
2007517574.tif 000004
である。
【００３９】
更に、固有値は、３つの異なる種類の構造を区別するのに使用されることができる：両方の固有値が共にゼロ(の近く)である場合、サポート窓Ωにおける局所構造は、平坦である。固有値λ１が大きいが、一方でそれより小さな固有値λ２がゼロ(の近く)である場合、つまりrank(T) = 1 である場合、例えば、局所的にまっすぐな血管によりもたらされる、Ωにおける固有の方向を備える構造が存在する。この場合、固有ベクトルは、その方向に垂直にそれぞれ平行になる。最後に、両方の固有値が比較的大きい場合、Tは、ランク落ち(rank-deficient)ではない。そして、鋭く曲がる血管投影によりもたらされる、ただ一つの局所方向が存在する。勾配ノルムは、血管の中央に応答することができない。従って、勾配ノルムは、ラプラシアン
【数３】
2007517574.tif 000005
により補完される。それは、線形で、シフト不変であり、その連続的なバージョンにおいては、等方的(isotropic)である。従って、この演算子は、その方向とは独立して血管の尾根に応答する。ラプラシアン演算子の離散的近似として、ガウシアン差分(DoG)フィルタが使用され、それは、ラプラシアンとガウシアン・ロウパスフィルタとの組み合わせに対する近似である、いわゆるMarr-Hildreth演算子と呼ばれるものである。この演算子によるトップハット事前フィルタリングされた画像をフィルタリングした結果が、勾配ノルム画像に対するピクセルワイズに追加される。テンソルTを介する計算ユニット３３での勾配ノルムの計算と、別の計算ユニット３４での第２階微分の計算とは共に、例えば、ロウパスフィルタ３５により実行されるロウパスフィルタリングを含む。一方で、これは、処理結果をノイズに対してより堅牢なものとし、他方で、血管のエッジをぼやけさせる。しかしながら、トップハットフィルタは、エッジを保護する。そこで、最後のステップにおいて、血管エッジのぼやけを減じるべく、加算要素３１により与えられる総和画像が、乗算器３２を用いて、トップハットフィルタリングされた画像に乗算される。この処理連鎖のブロック図が、図３に示される。
【００４０】
[ヒストグラム分析及び特徴曲線]
本発明により発見されたこととして、造影剤の存在は、血管マップにおける明るさ強度の発生頻度を増加させる。そこで、造影剤の存在に関連付けられる時間従属特徴曲線を得るために、血管マップヒストグラムが、時間−つまりフレームインデックス−に対して解析される。本発明により発見されたこととして、造影剤によって満たされる血管は、全体画像領域の約5%を覆うので、ヒストグラムの95パーセント値がスカラー特徴として選択される。造影剤の存在は、血管マップヒストグラムのすそを増大させ、従って、95パーセント値も増大させる。流入、充填状態及び流出の３つの状態は、従って、フレームインデックスに対して形成される特徴関数において、視覚的に容易に識別可能である。
【００４１】
これは、図４ａ及び図４ｂから、及び図５ａ及び図５ｂから理解されることができる。図４ａ及び図４ｂは、流入フレーム(a)及びフィルタリングされた状態のフレーム(b)に対する対数の血管マップヒストグラムを示す。したがって、２つの異なる状態が表される。本発明は、複数の状態、例えば、系列に対しても適用できることに留意されたい。例えば、流入状態、充填状態及び流出状態が決定されることができる。図４ａ、図４ｂ、図５ａ及び図５ｂにおける95パーセント値は、矢印で与えられる。
【００４２】
図４ａ及び図４ｂから分かるように、図４ａにおける95パーセント値は、およそ45であり、図４ｂにおける95パーセント値は、およそ63である。図４ａ及び図４ｂにおける横座標は、注目画像におけるグレー値をマップ化する。図４ａ及び図４ｂの縦座標は、こうしたグレー値の頻度をマップ化する。図５ａ及び図５ｂにおける横座標は、画像のフレーム数に関連し、縦座標は、図４ａ及び図４ｂにおいて事前処理された画像のヒストグラムに基づき決定される95パーセント値に関連する。
【００４３】
時間に対するパーセント値特徴の進化(evolvement)が、図５に示される。ここで、図５ａは、フレームインデックスに対するパーセント値特徴を示し、図５ｂは、フレームインデックスに対する同じパーセント値特徴を示すが、長さ７のFIRロウパスフィルタでフィルタリングされている。
【００４４】
図４ａ及び図４ｂ並びに図５ａ及び図５ｂから分かるように、流入及び充填状態という２つの状態が視覚的に容易に特定可能である。また、図４ａ、図４ｂ、図５ａ及び図５ｂから、血管により覆われる領域‐従って、パーセント値‐が、心臓サイクルに依存することがわかる。なぜなら、充填状態は、周期的な振動を示すからである。
【００４５】
[特徴曲線のセグメント化]
流入、充填状態及び流出の状態はそれぞれ整合性のある領域を形成しなければならないので、図５ａ及び図５ｂに示されるような特徴曲線、好ましくは図５ｂに示されるフィルタリングされた特徴曲線は、３つの領域にセグメント分けされる。長さNの特徴曲線に対して、
【数４】
2007517574.tif 000006
個の異なるセグメントが存在する。長さとして典型的なN = 70に対して、ある者は、N = 2415の可能なセグメントを得る。
【００４６】
[最尤セグメント化]
特徴曲線をセグメントに分ける１つの可能性は、特徴曲線に対して、所与の次元の３つの多項式の最小二乗適合を行うことによるものである。ガウシアン仮定(Gaussian assumption)の下で、これは、最尤(ML)セグメント化に等しい。最大事後(MAP)推定を探すよりML推定を使用することは、解に関する制約である上述した強い整合性により正当化されることができる。qiを血管造影図におけるi番目のフレームに対する状態ラベルとするとき、状態の連続をQ = {q1、...、qN}により表し、siがi番目の血管造影フレームに対して観測されるパーセント値とするとき、パーセント値の連続をS = {s1、...、sN}で表すと、
【数５】
2007517574.tif 000007
に従う解
2007517574.tif 000008
が見つかる。
【００４７】
ここで、j = 1、2、3は、Rjのインデックスであり、sjは、各領域における順序付けされた観測を伴うベクトルである。観測をガウシアン分布に従うものとしてモデル化すると、mjとσj2とは、その分布の領域特有のパラメタである。また、観測が領域ワイズ独立であるという現実的な仮定がなされた。更に、各領域内の観測が条件付で独立であること、つまり、その従属性がその領域の整合性により完全に捉えられることが仮定される。そして、その領域の尤度に対して、以下の：
【数６】
2007517574.tif 000009
が得られる。
【００４８】
未知の領域パラメタmjとσj2とを、Njを領域Rjにおけるフレームの数とするとき、
【数７】
2007517574.tif 000010
により推定し、及び真のパラメタをその推定により置換すると、式(6)は、
【数８】
2007517574.tif 000011
を生み出す。
【００４９】
従って、以下の式
【数９】
2007517574.tif 000012
が使用される。ここで、最大に影響を与えないすべての定数及び係数は除去されている。そして、N1 + N2 + N3 = Nが成立することが考慮されている。明らかに、この変形は、次元ゼロの多項式を最適に、つまり、各領域に対して式(7)で規定される最小平均二乗誤差を用いて、適合することを可能にするセグメントを探す。
【００５０】
代替手段は、次元１の多項式が各領域に対して最適に適合されることができるようセグメント化することである。そして、各領域の平均mjは、勾配ajと平均bjとにより置換され、各領域に対する尤度は、
【数１０】
2007517574.tif 000013
となる。
【００５１】
推定量
【数１１】
2007517574.tif 000014
を用いて、再度、
【数１２】
2007517574.tif 000015
が得られる。
【００５２】
パラメタ
2007517574.tif 000016
及び
2007517574.tif 000017
は、
2007517574.tif 000018
を最小化することにより推定され：
【数１３】
2007517574.tif 000019
【数１４】
2007517574.tif 000020
となる。
【００５３】
これらの式は、
2007517574.tif 000021
及び
2007517574.tif 000022
に対して解かれなければならず、
【数１５】
2007517574.tif 000023
となるよう、範囲内部(region internal)の座標nを中心化(centering)するとき、切り離されることができる。
【００５４】
これは、
【数１６】
2007517574.tif 000024
を生み出す。
【００５５】
そして、発見されたセグメントは、
【数１７】
2007517574.tif 000025
により与えられる。
【００５６】
次元２の多項式を適合するために、行列表現へ切り替えられることができる。適合誤差
【数１８】
2007517574.tif 000026
を用いて、領域Rjに対して、
【数１９】
2007517574.tif 000027
が得られる。ここで、
【数２０】
2007517574.tif 000028
が成立する。
【００５７】
すると分散推定は、
【数２１】
2007517574.tif 000029
であり、
2007517574.tif 000030
を、パラメタべクトルの推定量
2007517574.tif 000031
で最小化することにより、
【数２２】
2007517574.tif 000032
となることがわかる。
【００５８】
最適化するための基準は、再度、式(21)により与えられる分散推定量を伴い、式(17)により与えられる。より高次の多項式への拡張は、明らかである。
【００５９】
こうして、各セグメントに対して、最適な適合が決定されることができる。MLセグメント化は、最小の最適適合誤差を持つ１つである。可能なセグメントの数は、整合性の制約(式(4))により制限されるので、完全検索が事実上実行可能である。
【００６０】
[隠れマルコフモデルによるセグメント化]
隠れマルコフモデル(HMM)は、ランダムな状態系列を表現する。それは、ランダムな状態系列に対して条件付けされた別のランダムなプロセスを介してのみ観測されることができる。上述した場合において、観測可能なランダムプロセスは、血管マップヒストグラムから計算される95パーセント値である。基礎をなす、隠れプロセスは、２状態系列としてモデル化される。それは、血管造影図フレームにおける冠状動脈血管ツリーが造影剤によって十分に満たされているかどうかを示す。複数の、例えば、３又はそれ以上の状態を備える系列がモデル化されることもできることに留意されるべきである。そしてHMMは、
・2x2の状態遷移確率行列 A = [aij]
・k = 1、2、とするとき、状態に条件付けられた観測における確率密度関数(pdf)pk(s)
・初期状態確率ベクトルΠ = [π１、π２]
によりパラメタ化される。
【００６１】
こうして、MAP基準の影響下での、最適な、つまりP(Q|S)が最大となる状態系列Qが決定される。条件付pdfであるp1(s)及びp2(s)を推定するために、特徴曲線のヒストグラムが２つのガウシアン密度からなることが仮定される。このヒストグラムは、２つのクラス間の可分性が最大化されるよう、Otsuのアルゴリズムにより閾値化される(thresholded)。例となるヒストグラムが図６に示される。この初期ヒストグラムから、閾値は57とわかる。一旦ハードな閾値化が実行されると、先行状態のπ１及びπ２だけでなく条件付pdfの平均及び分散が推定されることができる。
【００６２】
ここでは、現在の状態に留まることが非常に奨励されるような遷移確率を用いて、先験的知識が、状態遷移行列Aを介して支配的に(predominantly)表現される。経験的に、Aは、
【数２３】
2007517574.tif 000033
として決定された。
【００６３】
２つの異なる最適化アルゴリズムが実現された：第１の手法は、すべての可能な状態系列に対して、整合性の制約を考慮することなく最適化するのに、ビタビ(viterbi)アルゴリズムを用いる。ラベルQ = (q1、q2、...、qN)の特定の系列をフレームI1、I2、...、INの特定の系列に割り当てるための確率は、
2007517574.tif 000034
であり、ここで、
2007517574.tif 000035
である。ただし、iは、流入を表し、fは、充填状態を表す。p(qi)は、確率を特定の値に割り当てる(パーセント値ヒストグラムへ適用されるOtsuの方法より生じる)pdfにより与えられるものとして、フレームIiが状態qiである確率である。
【００６４】
遷移確率
2007517574.tif 000036
が、遷移確率行列Aにより与えられる。
【００６５】
計算は、4Nの次元である。整合性の制約は、ビタビアルゴリズムにより発見される解に、ハミング距離で最も近い整合性の制約に一致する状態系列を見つけることにより、後方に向かう(bear afterwards)ようもたらされる。第２のオプションは、整合性の制約に一致するすべての可能な系列に対して完全検索を実行することにより、上述の最尤手法に対して行われるのと同様に進行する。ここで、N2/2差分系列がテストされる必要がある。実際は、両方の最適化法が非常に類似する結果を与える。しかしながら、ビタビベースの手法は、整合性の制約が破られるとき、例えば、造影剤のいくつかがバーストを与える場合に、より柔軟であることに留意されたい。
【００６６】
有利には、上記説明した方法及び画像処理デバイスは、自動的な態様で、冠状動脈血管造影図における完全な血管ツリーフレームの特定を可能にする。更に、上記説明した方法及び操作は、対象、好ましくは動きのある注目対象が、時系列画像により画像化され、その注目対象が造影剤により目に見えるような、他の用途に対しても適用されることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の例示的な実施形態による方法を実行するための、本発明の例示的な実施形態による画像処理デバイスの概略的な表現を示す図である。
【図２】本発明の例示的な実施形態による空間−時間フィルタリング連鎖のブロック図を示す図である。
【図３】本発明の例示的な実施形態により実現される、第１階及び第２階微分を伴う処理連鎖を示す図である。
【図４ａ】本発明の例示的な実施形態による流入フレーム(a)と充填状態(b)とに対する血管マップ対数ヒストグラムを示す図である。
【図４ｂ】本発明の例示的な実施形態による流入フレーム(a)と充填状態(b)とに対する血管マップ対数ヒストグラムを示す図である。
【図５ａ】本発明の例示的な実施形態による、長さ７のFIRロウパスフィルタ(b)によりフィルタリングされるフレームインデックスのパーセント特徴(a)を示す図である。
【図５ｂ】本発明の例示的な実施形態による、長さ７のFIRロウパスフィルタ(b)によりフィルタリングされるフレームインデックスのパーセント特徴(a)を示す図である。
【図６】本発明の例示的な実施形態による、図５ｂに表される95パーセント値特徴曲線のヒストグラムを示す図である。
【図１】
2007517574.tif 000037
【図２】
2007517574.tif 000038
【図３】
2007517574.tif 000039
【図４ａ】
2007517574.tif 000040
【図４ｂ】
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【図５ａ】
2007517574.tif 000042
【図５ｂ】
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【図６】
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【国際調査報告】
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