(57)【要約】      （修正有）【課題】脳の様々な非対称性を考慮しつつ、定量的なイメージングの利用を許容するシステムを提供する。【解決手段】システム及び方法は、脳の解剖学的構造を表現する対称モデル(このモデルは、脳のスキャン画像に対応する)を適応させることと、脳の第1及び第2半球上に提供される第1及び第2地点を変換することと、その変換に基づいて、脳の患者固有の対称的解剖学モデルを算出することとを含む。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳スキャン画像における構造的な解剖学的非対称性を削減する方法であって、
非対称性を有する前記脳スキャン画像を取得するステップ；
一群の適応頂点ペア（Ｖ１，Ｖ２）を含む適応メッシュを生成するために、対称形状ベース・モデルを前記脳スキャン画像に適応させるステップであって、前記対称形状ベース・モデルは、脳内の解剖学的サブ構造の表面を、複数の対応する頂点のペアを含む適応メッシュとして表現し、対応する頂点のペア各々は前記脳の第１及び第２半球における対応する頂点を含む、ステップ；
前記適応メッシュに中央平面を当てはめるステップであって、前記中央平面は、対応する前記第１及び第２半球の適応頂点ペア（Ｖ１，Ｖ２）の間の二乗距離の和を最小化するように配置され方向付けられる、ステップ；及び
前記適応メッシュの頂点のペア（Ｖ１，Ｖ２）のうち対応する適応頂点Ｖ１及びＶ２を、前記中央平面に関して対称的にすることにより、対称的な頂点のペア（Ｖ１’，Ｖ２’）を有する前記脳の患者固有の対称的な解剖学的モデルを生成するステップ；
を有する方法。
【請求項２】
前記当てはめられた中央平面は、前記脳スキャン画像で示される前記脳の大脳縦裂からずれている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対称形状ベース・モデルは、２次元的、３次元的及び４次元的なもののうちの何れかである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
プロセッサを有し、患者についての取得された脳スキャン画像における構造的な解剖学的非対称性を削減するためのシステムであって、前記プロセッサは：
対称形状ベース・モデルを脳スキャン画像に適応させるステップであって、前記対称形状ベース・モデルは、脳内の解剖学的サブ構造の表面を適応メッシュとして表現し、前記対称形状ベース・モデルは複数の対応する頂点のペアを含む、ステップ；
適応させた前記対称形状ベース・モデルに中央平面を当てはめるステップであって、前記中央平面は、適応させた前記対称形状ベース・モデルの前記対応する頂点のペアの間の二乗距離の和を最小化するように配置され方向付けられる、ステップ；
適応させた前記対称形状ベース・モデルの対応する頂点のペアを、前記中央平面に関して対称的にすることにより、前記脳の患者固有の対称的な解剖学的モデルを算出するステップ；
を行うように構成されているシステム。
【請求項５】
適応させた前記対称形状ベース・モデルは、適応させた対称的な３次元モデルである、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記中央平面は、前記脳の大脳縦裂を含む平面からずれている、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記対称形状ベース・モデルは、皮質下脳構造のみを示す、請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記対称形状ベース・モデルと前記患者固有の対称的な解剖学的モデルとの間の変換を決定するように更に構成されている請求項４に記載のシステム。
【請求項９】
前記脳スキャン画像と、前記患者固有の対称的な解剖学的モデルと、前記患者固有の対称的な解剖学的モデルに応じて調整された前記脳スキャン画像とを少なくとも表示するように構成されるディスプレイ
を更に含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、対称的な脳画像を生成するために、前記脳スキャン画像を、前記対称的な形状ベース・モデルの座標系へ変換するように更に構成される、請求項４に記載のシステム。
【請求項１１】
患者の脳スキャン画像における構造的な解剖学的非対称性を削減するシステムであって、プロセッサとディスプレイとを有し、前記プロセッサは：
前記脳スキャン画像及び対称形状ベース脳モデルを受信するステップであって、前記対称形状ベース脳モデルは皮質下脳構造を少なくとも示す、ステップ；
前記対称形状ベース脳モデルを、前記脳スキャン画像の対応する脳構造に適応させるステップ；
適応させた前記対称形状ベース脳モデル及び第１の中央矢状平面に基づいて、中央矢状平面を、適応させた前記対称形状ベース脳モデルに当てはめるステップ；
患者固有の脳モデルを形成するステップ；
前記患者固有の脳モデルと前記対称形状ベース脳モデルとの間の変換を導出するステップ；
前記変換により、前記脳スキャン画像を対称的な脳画像に変換するステップ；
を行うように構成され、
前記ディスプレイは、前記脳スキャン画像及び前記対称的な脳画像を選択的に表示するように構成されている、システム。
【請求項１２】
前記対称形状ベース脳モデルは、脳内の解剖学的サブ構造の表面を、複数の対応する頂点のペアを含む適応メッシュとして表現し、各々のペアの頂点は前記脳の異なる半球に配置されており、前記プロセッサは、前記中央矢状平面と対応する頂点のペアとの間の二乗距離の和を最小化するように前記中央矢状平面を配置及び方向付けることにより、前記中央矢状平面を、適応させた前記対称形状ベース脳モデルに当てはめるように更に構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記対称的な脳画像では、対応する頂点のペアは前記中央矢状平面に関して対称的である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記脳スキャン画像及び前記対称的な脳画像の間で行き来してトグルすることをユーザに許容するように構成されるユーザインタフェースを更に含む請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記脳スキャン画像において左及び右半球の中で対応する位置を識別するために前記変換を利用するように更に構成されている請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記対称形状ベース脳モデルは、皮質下脳構造のみを示す、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
神経学において、定量的イメージングの多くのアプリケーションは、脳の左及び右半球における対応する位置の情報に関連する。脳の左及び右半球間の比較に基づく対象領域(ROI)は、多くのイメージングモダリティや臨床での問題において重要な役割を演じる。一般に、これらのアプリケーションは、左及び右半球の対応する位置を考慮し、例えば組織を比較し、適切な診断を行う。これらのアプリケーションは、左及び右半球を分ける中央の矢状面に関する位置を反映する。画像分析技術を利用する際に、中央の矢状面がx軸上の所定の位置Pにマッピングされるように、脳のスキャンは方向付けられる。そして、Pの地点のx軸成分を示すことにより、左及び右半球における対応する位置が特定される。これらのアプリケーションは、一般に、脳は矢状面に関して対称的であることを仮定している。しかしながら、この仮定は常には正しくない。むしろ、一般に、局部的な解剖学的非対称性が個々人に存在し、(ミラーリング、非対称性測定(asymmetry  measure)のような)脳の対称性を前提とする手法の力を落としてしまう。更に、一般に個人の脳は完全には対称的でなく、むしろ正常な非対称性と異常な非対称性とがある。この事実は、「脳の側性化(brain  lateralization)」のような用語で良く知られている。非対称性の正常な原因は、脳の機能の側性化又は単なる個人的な大脳皮質の非対称性を含むのに対して、異常な非対称性は、腫瘍、ストローク(stroke)又は神経変性の疾患に起因するかもしれない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
標準的な画像分析技術は、ステレオ限定正規化(stereo  tactical  normalization)と言及される画像の登録に基づく対称的なテンプレートにより画像を変形させることで、脳の個人的な非対称性を制限しようとする。しかしながら、多くの登録技術は、(例えば、bスプライン、又は、線形変換のような)パラメータ化により仕上げられる変形のタイプを制限してしまい、可能な変形が脳の非対称性に合致しないことにより、脳の非対称性を除外することができない。脳の様々な非対称性を考慮しつつ、定量的なイメージングの利用を許容するシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本システム及び方法は、脳の解剖学的構造を表現する対称モデル(このモデルは、脳のスキャン画像に対応する)を適応させることと、脳の第1及び第2半球上に提供される第1及び第2地点を変換することと、前記の変換に基づいて、脳の患者固有の対称的解剖学モデルを算出することとを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
本発明のいくつかの実施形態は添付図面を参照しながら一例として以下において説明される。
【図１】対称的な脳のモデルの斜視図を示す。
【図２】脳内に非対称な部分を有する脳のモデルの斜視図を示す
【図３】第1方法例のフローチャートを示す。
【図４】方法例に従って形成される脳の皮質下の構造についての対称的なモデルの第1斜視図を示す。
【図５】図4の対称的なモデルの第2斜視図を示す。
【図６】方法例に従って形成される脳の右及び左半球の対称的なモデルの斜視図を示す。
【図７】第2方法例のフローチャートを示す。
【図８】第3方法例のフローチャートを示す。
【図９】実施形態によるシステムの概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
以下の説明及び添付図面を参照することにより実施例は更に理解される。実施例は、脳のスキャンにおける解剖学的な非対称性を局部的に検出し、その情報を考慮して以後の分析(ミラーリング、非対称性測定など)を改善するシステム及び方法を提供することが可能である。実施例によるシステム及び方法は、脳のスキャンのモデルベースのセグメント化により脳のスキャンにおける解剖学的な非対称性を減らすことも可能である。モデルベースのセグメント化は、脳についての所望の粒度で非対称性の除去を可能にすることができ、所望の粒度は、任意の数の皮質下の構造を含み、或いは別の形態では皮質全体を含み、これらについての詳細は後述される。更に、例示のセグメント化は、患者の残存する対称的な脳の組織の多くを維持するように選択される方法で、改善された対称的な患者の脳の画像を算出することを可能にする。
【０００６】
図1-2は脳100の一例を示す。従来のイメージング技術は、大脳縦裂106に沿って右及び左半球102、104の完全な対称性を仮定している。しかしながら、そのような完全な対称性は存在しない。むしろ、ボーダー領域(border  area)108、110は、大脳縦裂だけでなく測位皮質領域の双方についても非対称性を示す。
【０００７】
図3は第1実施例による方法例を示す。第1方法例のステップ202において、人工的な対称的形状ベースのモデル300の適合性が形成され、その形状ベースのモデル300は脳の解剖学的な基礎構造を表現する。図4-6に示されるように、モデル300は、画像分析に基づいており、三角構造T及び適合させられた頂点V1，V2の組を有する適合させられたメッシュである。実施例は適合モデルの頂点に関して説明されるが、開示範囲から逸脱することなく、モデルのうちの関心のある他の地点又は地点群が変換に使用されてもよいことに、留意を要する。モデル300は、脳の現在の画像スキャンに基づいて形成されてもよいし、或いは他の形態では、1つ以上の過去の脳のスキャン画像(図示せず)を用いてその構築を支援してもよい。図4-5のモデル300は皮質下の脳の構造のみを示すが、図6のモデル300’は右及び左の脳の半分を示す。対応する頂点V1，V2のペア1つのみがモデル300、300’に示されているが、開示範囲から逸脱することなく、任意の複数個の頂点が使用されてよいことに留意を要する。次のステップ204において、最適な対称平面Pがモデル300に合わせられ、頂点V1，V2の間の二乗距離の和が最小化されるように、平面Pが位置付けられる。しかしながら、平面の位置決めに最小二乗距離を使用することは単なる一例に過ぎず、開示範囲から逸脱することなく、平面の配置に関して他の任意の方法が使用されてよいことに、留意を要する。一実施例では、任意の複数個の頂点の間のそのような距離を最小化することにより、平面Pの位置が決定される。3次元平面は、3つの自由度を有するので、対応する頂点間の距離を最小化する平面を決定するには、最低限3つの対応する頂点が必要とされる。しかしながら、一般に、脳の表面モデルは、何百もの対応する頂点のペアを含む。この場合、これらの頂点のうちの何れか又は全てが、最適平面Pの位置を決定するために使用されてよい。代替的に、頂点の(重み付けされる)部分集合が、異なる基準により選択されてもよい。基準の一例は、対応する頂点の空間的な分布が、適合させる平面に垂直な空間に均等に分散されることであるが、一群の関心のある個々の解剖学的構造に着目する他の配置(constellation)も可能である。対称的な中央の矢状面Pの目的は、ミラーリング機能の改善を促す一形態を説明することである点に留意すべきである。対称脳モデルにおける対応する位置(又は場所)は、中央の矢状面に関連しない領域で導出されることも可能である。例えば、適合させた解剖学的モデルに基づいて、一方の半球内の位置の局所的なパラメータ表現を見出し、他方の半球の適合した構造における位置の局所的なパラメータ表現を算出することで位置を他方の半球に変換することにより、一方の半球における或る関心領域内の或る位置は、他方の半球における合致する領域にリンクされてもよい。本願で開示されるシステム及び方法は、2次元(例えば、脳のスキャン画像の単独のスライスを補正すること)、3次元及び4次元(例えば、PET/MR装置に関する脳のスキャンの時系列)のうちの何れにおける画像の補正に使用されてもよいことに、更に留意を要する。
【０００８】
次の例示的なステップ206において、患者固有の対称的な解剖学的モデル(図示せず)が、ステップ202、204の結果に基づいて算出される。具体的には、患者固有の対称的な解剖学的モデル(図示せず)は、頂点V1’，V2’を有する調整された解剖学的な基礎構造とともに形成され、頂点の各々は中央平面(図示せず)からD/2の距離だけ隔てられている。調整された対称的な解剖学的モデル(図示せず)は、従って、頂点V1’，V2’の任意の複数個の対応するペアを含み、頂点の全ては中央平面(図示せず)に関して対称的である。次のステップ208において、完全な人工的なモデルを、VとV’との間の関係に基づく対称モデルに変換するために、薄板スプライン変形フィールドが導出される。当業者は理解するであろうが、薄板スプラインは、オリジナルの2次元脳スキャンのx及びy座標の2次元変位を、3次元患者固有対称モデル内の頂点V1，V2  に対する頂点の変位V1’，V2’の関数として決定する。一実施例による例示的な対称性の除外は、制御スイッチを介してユーザにより適切にスイッチオン及びオフにされ、必要に応じて、オリジナルモデル及び対称性が調整されたモデルだけでなく、オリジナル脳スキャン及び調整された脳スキャンをも検査することをユーザに許容してもよい。
【０００９】
図7は本発明の他の実施例による方法400を示す。具体的には，方法400は第1ステップ202を含み、第1ステップ202は、脳の解剖学的な基礎構造の表面を表現する適合した対称的な形状ベースのモデルを形成する。方法400は、ステップ204、206をスキップし、その代わりに、非対称な脳スキャン(図示せず)をオリジナルの対称的な適合化されていないモデル空間に直接的に変換するために、モデル300の頂点の位置を利用する。当業者は理解するであろうが、この方法は、脳における残存する患者の生体構造を保存しない。
【００１０】
図8は本発明の他の実施例による方法500を示す。具体的には，方法500は方法200のうちのステップ202ないし206を組み込み、ステップ208を除外している。その代わり、ステップ206で患者固有の対称的な解剖学的モデルを算出した後に、方法500はステップ508に進み、ステップ508において、オリジナルの脳スキャンの左及び右半球における対応する場所を算出するために、変換フィールドが使用される。放射線技師又は他のユーザは、以後、このデータを参照し、元の非対称な脳スキャンのうちの何れの部分が互いに関連(又は相関)するかを判断する。当業者は理解するであろうが、この方法は、脳の元の未処理スライスを検査する可能性を提供する一方で、依然として、改善された対称的なROIの定量化の恩恵を享受できる。
【００１１】
本願で開示される方法例は、モデルにおける非対称性を除外することにより、脳モデルのインタラクティブな分析を許容する。すなわち、本発明による結果のモデル/画像は、脳の片方だけの「半球」の分析を許容し、その半球は、脳の大脳縦裂に一致してもしなくてもよい。従って、全ての目的の「ミラーROI」ツールから、てんかん及びfMRI側性分析における非対称性インデックス化に至る広範なアプリケーションにおいて、脳の分析を行うために、医師又は他のユーザは選択された半球を分析してよい。しかしながら、本発明の形態は、脳の通常の非対称性に広く一般に関連し、片方の半球のみに生じる異常な非対称性の分析のためだけに意図されてはいないことに留意を要する。
【００１２】
図9に示されるように、本開示の実施例によるシステム例600は、脳のスキャン画像の対称性に対応するデータを生成し、既に詳細に説明されたように、そのデータは、脳の対称性についての対応する位置を示すデータ及び調整された脳のスキャン画像の双方又は一方を示す。システム600は、プロセッサ602、ユーザインタフェース604、ディスプレイ606及びメモリ608を有する。方法200、400、500に関連して既に詳細に説明されたように、プロセッサ602は、メモリ608に保存されてもよい脳のスキャン画像を分析し、調整される対称的な関係を決定する。メモリ608のデータベース610は、患者に関する追加的なデータ(例えば、年齢、体重、身長、医療履歴(病歴)など)及び/又は脳のスキャン画像(例えば、画像取得の日時など)を含む。データベース118は、例えば、患者の病歴や、患者の神経変性の状態に関する他の調査結果に関連する注釈(例えば、脳のスキャン画像に付された印)を保存してもよい。プロセッサ602はキャプチャモジュール612を更に含み、キャプチャモジュール612は、例えば、キーボード、マウス及び/又はディスプレイ606上のタッチ画面などのような入力装置によりユーザが新たな注釈を画像について作成する場合は常に、変換され及び/又は調整された脳のスキャンを取得してデータベース610に保存する。
【００１３】
本発明の実施例によるシステム及び方法は、当業者が理解するように、様々な医療装置(例えば、コンソール、ワークステーション、PACSアプリケーション等)における任意の神経学的な画像分析アプリケーションの特徴として組み込まれてよい。更に、本発明はモデルベースのセグメント化とともに説明されているが、本発明の範囲から逸脱することなく、他の任意の画像分析技術が使用されてもよい。例えば、画像分析は、(例えば、アトラスが脳の解剖学的領域の境界又は内側の対応する場所を含む場合に)脳の解剖学的構造の表面の対応する場所の特定を可能にするアトラス又はマルチアトラス(multi-atlas)登録技術を含んでもよい。他の具体例は、左及び右半球の対応する場所の組を直接的に特定するように適合させたランドマーク検出技術を含む。広範な添付の特許請求の範囲から逸脱することなく、本発明の様々な変形及び/又は代替がなされてもよいことは、当業者に認められるであろう。それらの一部は上述されており、それ以外は当業者にとって明らかであろう。
【００１４】
（付記1）
脳の解剖学的構造を表現する対称モデルを適応させるステップであって、前記のモデルは脳のスキャン画像に対応する、ステップと、
前記脳の第1及び第2半球上に提供される第1及び第2地点を変換するステップと、
前記の変換に基づいて、前記脳の患者固有の対称的な解剖学的モデルを算出するステップと、
を有する方法。
（付記2）
前記対称的なモデルに最適な平面を合わせることにより、前記患者固有の対称的な解剖学的モデルが算出され、前記平面は、対応する前記第1及び第2地点の間の二乗距離の和を最小化するように、配置され方向付けられる、付記1に記載の方法。
（付記3）
前記平面は、前記脳の大脳縦裂を含む平面からずれている、付記2に記載の方法。
（付記4）
前記脳のスキャン画像のx及びy座標の2次元変位を決定するための薄板スプライン変形フィールドを、前記第1及び第2地点に対する前記患者固有の対称的な解剖学的モデルの第3及び第4地点の変位の関数として導出するステップを更に有する付記2に記載の方法。
（付記5）
変換フィールドを利用して前記脳のスキャン画像における対応する位置を算出するステップを更に有する付記1に記載の方法。
（付記6）
前記モデルは、2次元的、3次元的及び4次元的のうちの何れかである、付記1に記載の方法。
（付記7）
前記第1及び第2地点に対する前記第3及び第4地点にそれぞれ基づいて対称的な脳の画像を生成するステップを更に有する付記4に記載の方法。
（付記8）
前記患者固有の対称的な解剖学的モデルは、前記第1地点を対応する前記第2地点にリンクし、前記患者固有の対称的な解剖学的モデルの第2半球における前記第1地点の局所的なパラメータ化を算出して前記第1地点を前記第2半球に変換することによるパラメータ化を介して算出される、付記1に記載の方法。
（付記9）
脳の解剖学的構造を表現する対称的な3次元モデルを適応させるステップであって、前記のモデルは2次元的な脳のスキャン画像に対応する、ステップと、
脳の第1及び第2半球における対応する位置が中央平面に関して対称的になるように、前記の対称的なモデルを変換するステップと、
変換フィールドを利用して、前記脳の第1及び第2半球における対応する第1及び第2位置を算出するステップと、
を有する方法。
（付記10）
算出された前記第1及び第2地点に基づいて対称的な2次元的な脳画像を生成するステップを更に有する付記8に記載の方法。
（付記11）
前記脳のスキャン画像のx及びy座標の2次元変位を決定するための薄板スプライン変形フィールドを、適応させたモデルによる対応する第2ペアの頂点に対する、変換されたモデルによる第1ペアの頂点の変位の関数として導出するステップを更に有する付記8に記載の方法。
（付記12）
脳における解剖学的な非対称性を削減するシステムであって、
前記脳の解剖学的構造を表現する対称的なモデルを適応させるプロセッサを有し、前記のモデルは2次元的な脳のスキャン画像に対応し、前記プロセッサは、脳の第1及び第2半球における対応する位置が中央平面に関して対称的になるように、前記の対称的なモデルを変換し、変換フィールドを利用して、前記脳の第1及び第2半球における対応する第1及び第2位置を算出する、システム。
（付記13）
前記プロセッサは、前記変換フィールドに基づいて調整された脳のスキャン画像を生成し、前記調整されたスキャン画像は脳の中央平面に関して対称的である、付記12に記載のシステム。
（付記14）
前記の適応させたモデルは対称的な3次元モデルである、付記12に記載のシステム。
（付記15）
前記プロセッサは、前記の適応させたモデルに最適な平面を合わせ、前記平面は、前記脳の第1及び第2半球に位置する対応する前記第1及び第2位置の間の二乗距離の和を最小化するように、配置され方向付けられる、付記12に記載のシステム。
（付記16）
前記プロセッサは、前記脳の患者固有の対称的な解剖学的モデルを算出し、前記患者固有の対称的な解剖学的モデルは前記の平面に関して対称的に配置される第3及び第4位置を有する、付記12に記載のシステム。
（付記17）
前記の第1、第2、第3及び第4地点は頂点である、付記16に記載のシステム。
（付記18）
前記の平面は、前記の第1及び第2位置の間の二乗距離の和を最小化するように配置され方向付けられる、付記15に記載のシステム。
（付記19）
前記の平面は、前記脳の大脳縦裂を含む平面からずれている、付記15に記載のシステム。
（付記20）
前記プロセッサは、前記脳のスキャン画像の座標の変位を決定するための薄板スプライン変形フィールドを、前記第1及び第2位置に対する第3及び第4位置の変位の関数として導出する、付記15に記載のシステム。
【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】
2019088906.tif 000011
【外国語明細書】
2019088906000001.pdf