(57)【要約】  本発明は、対象物(20)におけるF-MISOのようなトレーサ物質の時間変化する濃度を表す、画像データ、特にPET画像(I)の評価のためのデータ処理システム(1)に関する。データ処理システム(1)は、いくつかのコンパートメントモデルに対する解析的な解(C(t))を備えるライブラリモジュール(48)を有する。好ましくは、そのライブラリは、注目するパラメタに対する解析的なグラジエントをも含む。ライブラリから、各研究に対する適切な解がユーザにより選択されることができる。(ノイズモデル４３又はシミュレーション４４のいずれかを介して)入力データの誤差(σΛ(t))に関する情報と共に解析的な関数を使用することは、リアルタイムで堅牢な態様でボクセル毎に、(１つの組織コンパートメント以上の)複雑なモデルの動力学を、完全に理解するのに必須であるすべてのパラメタを抽出することを可能にする。
2007536551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データの評価のためのデータ処理システムであって、
−少なくとも１つの所与の生理学的なコンパートメントモデルに対する解を表わす、パラメタ依存の解析関数を有するライブラリモジュールと、
−前記解析関数の前記パラメタを前記画像データに適合させる解析モジュールとを有するデータ処理システム。
【請求項２】
前記ライブラリモジュールが、ユーザが選択することができる、いくつかのコンパートメントモデルのセットに対する解析関数を有することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項３】
前記ライブラリモジュールが、前記パラメタに関して、前記解析関数のグラジエントのための解析的な式を更に有することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項４】
前記解析関数は、
2007536551.tif 000009
の形式であり、
Cjは、コンパートメントjにおける前記トレーサ濃度であり、
ai、bi、ci及びλkはパラメタであって、該パラメタの少なくともいくつかは、前記画像データに適合され、
Γ(x)は、ガンマ関数であり、Γ(a,x)は不完全なガンマ関数であることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項５】
前記データ処理システムが、前記適合されたパラメタの誤差を推定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項６】
前記データ処理システムが、前記画像データにおけるすべての画素若しくはボリューム要素に対して、又は注目するより大きな領域に対して、選択的に前記コンパートメントモデルを評価することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項７】
前記データ処理システムが、前記画像データ及び／又は適合されたパラメタのマップを、同じ又は異なるモダリティからの画像と共に登録することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
前記データ処理システムが、画像データ、前記適合されたパラメタのマップ、及び／又は推定されたパラメタ誤差のマップを表示するための表示ユニットを有することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項９】
対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データの評価のためのコンピュータプログラムが格納される記録担体であって、前記プログラムが、少なくとも１つの所与の生理学的コンパートメントモデルに対する解を表わす解析関数のパラメタを前記画像データに適合させる、記録担体。
【請求項１０】
−対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データを生成する画像化デバイス、特にPETスキャナと、
−請求項１に記載のデータ処理システムとを有する検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物における少なくとも１つのトレーサ物質に関する時間変化する濃度を表す画像データの評価のためのデータ処理システム、斯かるデータ処理システムのためのコンピュータプログラムを具備する記録担体及び斯かるデータ処理システムを具備する検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
調査対象の患者の機能的又は形態学的特性を表示するためのCT(コンピュータ断層撮影)、MR(磁気共鳴)、PET(陽電子放出型断層撮影)、SPECT(単光子放出コンピュータ断層撮影)又はUS(超音波)といった医療画像化デバイスを用いるとき、多数の静的スキャン又は動的スキャンの連続時系列のどちらかが記録される。これらの画像にエンコードされる注目する医療情報を得るために、あるアプリケーションにおいては、基礎となる化学、生物学及び生理学的なプロセスのコンパートメント解析が実行されなければならない。コンパートメント解析は、観測データの定義のための特殊なタイプの数式モデルに基づかれ、そこでは、(トレーサ)物質の生理学的に分かれたプールが「コンパートメント」として規定される。それから、そのモデルは、異なるコンパートメント、例えば、片手側における動脈血のコンパートメント及び他の手の側における細胞のコンパートメントにおける前述の物質の濃度を表わす(しかしながら、一般的にコンパートメントは空間的にコンパクトである必要も接続されている必要もない点に留意されたい)。通常、交換率のような(未知の)パラメタを伴う異なる式により支配される様々なコンパートメント間で物質の交換が存在する。所与の観測に対してコンパートメントモデルを評価するために、異なる式が解かれなければならず、そのパラメタは、結果として生じる解が観測データに最適に適合するよう推定されなければならない。コンパートメント解析の技術に関する詳細は、文献(例えば、M. Phelps、J. Mazziotta及びH. Schelbert (編者)、Positron Emission Tomography and Autoradiography: Principles and Applications for the Brain and Heart、pp 287-346、Raven Press、New York、1986におけるS. HuangとM. Phelpsとによる”Principles of Tracer Kinetic Modeling in Positron Emission Tomography and Autoradiography”)に見られることができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
現在の方法は、解析において望まない偏りをもたらす可能性があり、解析前に規定されていなければならず、かつそれ以前の知識に依存するコンパートメントモデルを注目する大きい領域に適用するか、又は、記録されたデータに含まれる完全な情報を供給することができない、簡略化された(例えば、線形化された)モデルを用いるかのいずれかである。
【０００４】
上記状況を鑑み、本発明の目的は医療ワークフローを容易に統合しつつ、正確な結果を生み出すコンパートメントモデルに関する画像データの評価のための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的は、請求項１に記載のデータ処理システム、請求項９に記載の記録担体及び請求項１０に記載の検査装置により達成される。好ましい実施形態は、従属項に開示される。
【０００６】
本発明によるデータ処理システムは、対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データの評価に役立つ。画像データは、例えば、患者におけるトレーサ物質の放射性崩壊を記録するPETデータであってよい。そこでは、前述の物質の空間的な分布が、体内の生理学的又は代謝処理に関する情報を含む。このデータ処理システムは、以下の要素を有する。
【０００７】
(a)少なくとも１つの所与の生理学的コンパートメントモデルに対する解を表すパラメタ依存の解析関数を有するライブラリモジュール。好ましくは、その解析関数は、その独立変数(時間)及び／又はパラメタに関して非線形である。ライブラリモジュールは、通常、データ処理システムのメモリ(例えばRAM、ハードディスク、CD)に格納されるソフトウェアとデータとで実現される。上述されたように、コンパートメントモデルは、異なるコンパートメント間の物資の分布とこれらのコンパートメント間の物質の交換とを表す。通常、コンパートメントモデルのタイプは、考慮される異なるコンパートメントの数と、これらのコンパートメント間での交換の確率とにより特徴づけられる。
【０００８】
(b)ライブラリモジュールに結合され、かつ(所与のコンパートメントモデルに対する)ライブラリモジュールの前述の解析関数のパラメタをその画像データに適合させる解析モジュール。その解析モジュールは、通常、必要とされる数学的処理を実行することができるコンピュータソフトウェアとして実現される。そのソフトウェアはデータ処理システムのメモリに格納される。更に、解析モジュールは、画像データに関するアルゴリズムの実行のための(マイクロ)プロセッサを有する。
【０００９】
前述した種類のデータ処理システムは、それが、１つ又は複数の所与のコンパートメントモデルの解析的な解を利用するという利点を持つ。そのことは、複雑なコンパートメントモデルのリアルタイムな計算と、例えばボクセルベースでの高い空間分解能での画像データの評価とを可能にする。更に、結果として生じる解は非常に堅牢である。
【００１０】
最も簡単な場合、ライブラリは、データ処理システムが画像データの高速なルーチン解析を実行する傾向を持つよう、１つのコンパートメントモデルだけに対する解析関数を含む。しかしながら、好ましくは、ライブラリモジュールは、異なる複雑さ及びデザインを持ついくつかのコンパートメントモデルのセットに対する解析関数を有する。ユーザは、キーボード又はマウスといったいくつかの対話的な入力デバイスにより、そのセットから選択を行うことができる。こうしてユーザは、基礎となる生理学的な処理の記述として最適と考えるコンパートメントモデルを選択することができる。
【００１１】
ライブラリモジュールの追加的な発展形(development)によれば、それは、そのパラメタに対して、解析関数のグラジエントに対する解析的な式を有する。すると、これらの式は、(前述のパラメタに対する)グラジエント降下(gradient descent)法、Gauss-Newton法又はLevenberg-Marquard法(D. Jacobes (編者)、State of the Art in Numerical Analysis、pp 269-312、Academic PressにおけるJ. Dennisによる”Nonlinear Least-Squares”；K. Levenbergによる”A Method for the Solution of Certain Problems in Least Squares”、Quart.Appl.Math.、Vol.2、pp 164-168、1944；D. Marquardtによる”An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters”、SIAMJ.Appl.Math、Vol.11、pp 431-441、1963参照)のような適合手順において、観測画像データに対するパラメタの高速かつ正確な推定に使用されることができる。従って、グラジエントに対する解析的な式は、コンパートメントモデルを表わす解析関数に追加するものとしては合理的である。
【００１２】
ライブラリモジュールの好ましい実施形態によれば、解析関数は以下の式
2007536551.tif 000003
に基づく一般的な形式を持つ。ここで、
Cjは、コンパートメントjにおけるトレーサの濃度であり;
ai、bi、ci及びλkは、少なくともいくつかがその画像データに適合されるべきパラメタであり；
2007536551.tif 000004
はガンマ関数であり、
2007536551.tif 000005
は、不完全ガンマ関数である。
【００１３】
数学的な解析により示されることができるように、これらの解析関数は、異なるコンパートメントモデルと入力関数との大きなクラスを記述するのに適している。通常の場合において、パラメタai、bi、ciは、トレーサ物質のプラズマ濃度を表す。一方λkは、コンパートメントモデルの交換率に依存する。するとパラメタai、bi、ciは、トレーサの測定されたプラズマ濃度にそれらを適合させることにより個別に決定されることができる。
【００１４】
別の好ましい実施形態によれば、データ処理システムは、適合されたパラメタの誤差を推定するようにされる。この推定は通常、画像データからの誤差データセットの計算に基づかれることになる。そこでは、この計算は、ノイズモデルを用いて、又は画像取得プロセスのシミュレーションのいずれかにより実行されることができる。パラメタ誤差の推定は、データ処理システムのユーザにとって、計算結果の信頼性を判断することを可能にする貴重な追加的情報である。更に、重み付き適合における誤差の考慮は、パラメタ推定の安定性を増大させる。
【００１５】
データ処理システムは好ましくは、画像データにおけるすべての画素(ピクセル)若しくはボリューム要素(ボクセル)、又は複数のピクセル又はボクセルを有する注目する大きな領域に対して、コンパートメントモデルを評価するよう適合される。従って、ユーザは、画像データを評価するための空間分解能を決定することができ、そこでは、ピクセル又はボクセルの最精細な分解能が解析関関数の使用によって実現可能である。
【００１６】
データ処理システムは、最適には、同じ又は異なるモダリティ(例えばPET、SPECT、CT、MR又はUS)から生じる追加的な画像と共に、画像データを登録するよう、及び／又は適合されたパラメタその他のマップを登録するよう適合される。プリプロセスの間、例えば生の(raw)画像データが、同じ対象物及び同じモダリティからの以前の画像フレームと共に登録される(co-registered)ことができる。出力段において、CTスキャンのような画像と共に計算されたパラメタマップを登録することが、生理学的及び形態学的データの融合を可能にする。
【００１７】
データ処理システムは、更に、画像データ、適合されたパラメタのマップ、推定されたパラメタ誤差のマップなどを表示するための表示ユニットを有することができる。利用可能な情報のグラフィカルな表示は、データ処理システムの重要な側面である。なぜなら、それは、利用可能な情報へ医師が高速で直観的にアクセスすることを可能にするからである。
【００１８】
本発明は、更に、例えばフロッピーディスク、ハードディスク又はコンパクトディスク(CD)などの記録担体を有する。その記録担体には、対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データの評価のためのコンピュータプログラムが格納されている。そこでは、そのプログラムは、解析関数(少なくとも１つの所与の生物学的コンパートメントモデルに対する解を表わす関数)のパラメタを前述の画像データに適合させる。
【００１９】
最後に、本発明は、対象物における少なくとも１つのトレーサ物質の時間変化する濃度を表す画像データを生成する画像デバイスと、上述された種類のデータ処理システムとを備える検査装置を有する。その画像化デバイスは、例えば、PETスキャナとすることができる。
【００２０】
上述の記録担体と検査装置とは、前述されたようなデータ処理システムの特徴に依存する。記録担体と検査装置とに関する詳細、利点及び追加的な発展形に関する更なる情報のために、データ処理システムの説明への参照がなされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明のこれら及び他の側面は、本書において述べられる実施形態から明らかとなり、及びそれらを参照して説明されるであろう。
【００２２】
以下、本発明が、付随する図面を用いて例示を介して説明される。
【００２３】
図１の上部左角には、PETスキャナ１０が図式的にスケッチされる。スキャナ１０は、例えば患者における注目組織領域２０のような対象物を囲む。その組織は、F-MISO(F-フルオロミソニダゾル)のようなトレーサ物質を含む。前述のトレーサ物質は、(通常注入による)外部入力の割合、異なる臓器／空間間での交換率、代謝遅延の割合等に応じて、血中及び組織内において異なる分布をする。トレーサ物質は、２つのγ量子へ減衰する(annihilate)陽電子を放出する放射性マーカー原子を含む。これらのγ量子は、コンピュータ４０へ送信される生の画像データIを生み出すPETスキャナ１０により決定されることができる。これらの画像データは、PETスキャナ１０の画像分解能に応じて、組織２０における位置(x,y)でのボクセルから生じる総放射能を表す。
【００２４】
上述されたPETスキャナ１０の代わりに、監視される領域における(トレーサ)物質の空間的な分布をマップするのに適していることを条件に、いずれかの医療画像化デバイス(PET、SPECT、CT、MR又はUSといったもの)が使用されることができる。
【００２５】
以下、データ処理システム１が一層詳細に説明されることになる。このデータ処理システム１は、主にモニタ６０のような表示ユニット及びマウスを備えるキーボード７０のような入力デバイスが結合される、前述のデータ処理ユニット又はコンピュータ４０からなる。
【００２６】
コンピュータ４０は、入力として記録画像Iの完全なセット(いくつかの静的スキャン又はスキャンの４次元時系列のいずれか)を受信し、この入力からボクセル毎にすべての関連する化学的、生物学的及び生理学的パラメタのマップを生成する。コンピュータ４０は、メモリ、I/Oインタフェース及びマイクロプロセッサのような通常のハードウェア要素を含む。本発明にとってより重要なことは、利用可能なメモリに格納され、利用可能なプロセッサで実行されるソフトウェアにより主として決定される、コンピュータ４０の機能構造である。この機能構造は、図１におけるブロックにより説明され、データ処理システム１の動作に関する以下の説明と共に説明されることになる。
【００２７】
1.データ取得及びプリプロセッシング：
a.入力データI(静的／動的時系列)の、医療画像化デバイス１０からコンピュータ４０への送信。
b.モジュール４１におけるデータ訂正(例えば、部分ボリューム効果等)。
c.プリプロセスされた入力データA(t)(モジュール４５)を生み出す、モジュール４２における異なるデータサブセット(例えば、CTスキャナ３０のような異なるモダリティからの異なる時間フレーム又はデータI’)の共同登録。その共同登録は、例えば、異なる時間又は異なる画像化デバイス上での患者の異なる位置を補償する。
d. 医療画像化デバイス１０の、例えば幾何学的及びハードウェア仕様としての側面を組み入れた、ノイズモデル４３又はシミュレーションモジュール４４のいずれかを用いた、入力データA(t)からの誤差データセットσA(t)の計算(モジュール４６)。
【００２８】
2.入力データと入力データの誤差との視覚化：
最適には、その入力データA(t)(モジュール４５)と入力データσA(t)(モジュール４６)とがモニタ６０上で視覚化されることができる。
【００２９】
3.注目領域(ROI)の選択：
最適には、ユーザは追加的な解析が必要とされる入力データA(t)に関し注目領域(ROI)を選択することができる。
【００３０】
4.数学的な解析：
a.複数の選択肢を含むリストからのユーザによるコンパートメントモデルの選択。
b.ユーザによるモデルパラメタの特定：開始値、下限及び上限境界、追加的な固定パラメタ。
c.ユーザによる解析方法の選択：ROI内のボクセル毎(まず低い分解能での１つのパス／複数のパス、それから分解能を増加させる)又は領域(ROIの平均化)。
d.モジュール４３に対するノイズモデル(例えばポアソン)のオプション的な選択。
e.ユーザによる最適化法の選択(例えば、Leveberg-Marquad法、ガウス−ニュートン法、シンプレックス法)。
f.ライブラリモジュール４８により提供される解析関数を利用する解析モジュール４７におけるコンパートメントモデルの基礎となる異なる式の解析的な解。必要であれば、モデルパラメタに関するグラジエントの解析的な計算が行われる。そこでは、グラジエントが好ましくはライブラリモジュール４８によっても与えられる。
g.入力データへの重み付き最小二乗適合を用いる、(a.及びb.の下に特定される)重要なパラメタに関するその解の最適化。適合手段は、好ましくは、入力データの誤差を考慮に入れることができる(通常、小さな誤差を備えるデータより、高い誤差を備え重みの少ないデータを与える)。なぜなら、重み付き適合は、パラメタ推定の安定性を改善するからである。
h.ブロック４９における、最適化の最終的な結果(即ち、パラメタK1,k2,...)、パラメタ誤差推定及び統計量情報(χ2/d.o.f.、相関行列等)の格納。
【００３１】
5.結果の視覚化：
a.ブロック４９のすべての重要なパラメタ(K1,k2,...)のパラメトリックなマップのモニタ６０上での視覚化。
b.モジュール５０において、マップを追加的な医療画像I’(例えば、CT３０からの生体構造スキャン)に融合させ、従って機能的、形態学的及び生体構造的情報を一緒にもたらす可能性。
c.入力データ上に重畳されるパラメタの最適化されたセットを用いる、結果として生じるモデル曲線の視覚化(例えば、動的なスキャンに対する時間活動曲線)。
【００３２】
上述された装置は、医療ワークフローに容易に適合され、ボクセル毎に検査に関する重要なパラメタの抽出を可能にし、それらをパラメトリックマップとして視覚化することを可能にする。そのパラメトリックマップは、診断及び結果として生じる処置を改善するための追加的な(例えば生体構造に関する)情報と融合されることができる。それは、医療入力デバイスからの入力データの転送から始まり、結果の視覚化へと至るすべてのステップを統合する。入力データは、各処理ステップにおいて、様々なフォーマット間を複数回変換されるてはならない。その装置は、幅広いクラスのコンパートメントモデルに対して可能なボクセル毎に、完全なコンパートメント解析をなす。それは、容易に拡張されることができる。そのモデルは、ユーザ対話によりパラメタ特性(例えば境界)を修正することにより、注目する特殊な検査に適合されることができる。
【００３３】
その装置は、例えば、RTP(放射線治療計画)において重要な役割を果たす腫瘍細胞における酸素負荷(oxygenation)といった様々な生理学的パラメタの決定を可能にする動的なPETデータのコンパートメント解析に対する腫瘍学に適用されることができる。提案された装置を用いたデータの解析は、パラメトリックマップから導かれる(drawn)情報を組み入れる洗練された計画を可能にする。更に、RT成功(RT success)の定量化は、RTの前後でパラメトリックマップの比較に基づき、続くフォローアップ研究において容易化される。
【００３４】
図２は、４つのコンパートメントと対応する式を備える例示的なコンパートメントモデルを表す(J.J. Casciariらによる”A Modeling Approach for Quantifying Tumor Hypoxia with [F-18]fluormisonidazole PET time activity data”、Med.Phys.22(7)(1995)、pp 1127-1139参照)。そのコンパートメントモデルは、動脈の血からトレーサF-MISOの摂取と、組織におけるその分布とを表す。トレーサは、医療プロトコル(挿入タイミング等)により予め定められるプラズマ濃度Cpで血中に存在する。トレーサは、血液から組織へと通過し、そこでは、それは細胞外空間と細胞内空間との間に分布する。細胞内空間においては、トレーサは更に、境界フラクション(fraction)C2と、最終的に細胞外コンパートメントC4を介して組織を残すことになるフラクションC3とに分割する。このモデルにおけるすべてのシンボルの定義は、以下の表に与えられる：
【表１】
2007536551.tif 000006
【００３５】
式(1)は、画像のボクセルにおいて(例えば図１のPETデバイス１０により)測定されることになり、かつすべてのコンパートメントにおけるトレーサ濃度からの貢献の重ね合わせである総活量(total activity)A(t)を表す。式(2)−(5)は、モデルの異なるコンパートメントにおけるトレーサの単一の濃度C1、C2、C3及びC4に対する異なる式を表す。そのモデルに対する所与の入力関数である、血中におけるトレーサの濃度Cpは、この手法において、式(6)の一般的な関数により近似される。式(2)−(6)の一般解が式(7)に与えらる。そこでは、Γ(x)はガンマ関数であり、Γ(a,x)は不完全なガンマ関数であり、パラメタλkは、式(8)により規定される。
【００３６】
図１のコンピュータ４０において、ライブラリモジュール４８は特に式(7)による解析関数、又はその簡略化されたバージョンを有することができる。そこでは、式(8)のパラメタは測定されたデータに対する、結果として生じる活量A(t)(式(1))の最適な適合により推定される。Cpが測定から分かる場合、例えば、患者から血液サンプルを採取するか又は適切なROI(例えば、心臓の左心室)から無侵襲的にプラズマ濃度にアクセスすることにより、パラメタai、bi、ciが最初にこれらのパラメタCpに適合されることができる。一方、パラメタλkは、その後画像データに適合される。
【００３７】
更に、ライブラリモジュール４８は、そのパラメタの関して関数Cj(t)のグラジエントに対する解析的な式を含むことができる。つまり、
2007536551.tif 000007
及び
2007536551.tif 000008
に対する解析的な式である(図２において図示省略)。
【００３８】
最後に、本願において、単語「comprising(有する)」は、他の構成要素又はステップの存在を排除するものではなく、「a」又は「an」は、複数性を排除するものではなく、及び単一のプロセッサ又は他のユニットがいくつかの手段の機能を実現することができることに留意されたい。更に、請求項における参照符号は、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明による画像データのコンパートメント解析のための検査装置を概略的に示す図である。
【図２】４つのコンパートメントと対応する数式のいくつかとを具備するコンパートメントモデルの例を表わす図である。
【図１】
2007536551.tif 000010
【図２】
2007536551.tif 000011
【国際調査報告】
2007536551.tif 000012
2007536551.tif 000013
2007536551.tif 000014
2007536551.tif 000015