(57)【要約】  本発明は、脈管系における３次元脈管幾何形状及び流れ特性の同時再構成に対する方法及びシステムに関する。前記方法の１つの実施例によると、パラメータモデルの脈管セグメント４１は、造影剤のボーラスの通過中に生成される前記脈管系の異なる方向に向けられたＸ線投影像P1、Pk、PNにフィットされ、このフィッティングは、撮像された造影剤動力学及び生理学的先験的情報を考慮に入れる。代替的な実施例において、前記脈管幾何形状は、各脈管に沿って進行的に再構成され、脈管の新しいセグメントは、前記脈管の方向の連続性、脈管半径及び再構成された造影剤動力学に基づいて追加される。
2008528227.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈管系における脈管幾何形状及び流れ特性を決定する検査システムにおいて、
前記脈管系の異なる方向に向けられた投影像を生成するＸ線装置と、
前記Ｘ線装置に結合され、造影剤のボーラスの通過中に生成された前記脈管系の異なる方向に向けられたＸ線投影像の時間的シーケンスに基づいて前記脈管幾何形状及び前記流れ特性の３次元モデルを再構成するように構成されたデータ処理ユニットであって、前記脈管幾何形状の再構成が、少なくとも部分的に、前記ボーラスにより引き起こされた撮像された造影剤動力学に基づく当該データ処理ユニットと、
を有する検査システム。
【請求項２】
前記データ処理ユニットが、前記Ｘ線投影像のシーケンスから前記脈管幾何形状及び／又は前記造影剤動力学に関連したフィーチャを抽出するように構成されることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データ処理ユニットが、前記脈管幾何形状及び前記造影剤動力学の両方のパラメータモデルを有することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記データ処理ユニットが、前記Ｘ線投影像のシーケンスと、脈管幾何形状及び／又は造影剤動力学に対する妥当性規則との両方にフィットする前記モデルのインスタンスを再構成するように構成されることを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記パラメータモデルが、局所的な脈管セグメント及び局所的な造影剤動力学に対応する要素を有し、前記要素の各々が、局所的なスコア値と関連付けられることを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ処理ユニットが、前記局所的なスコア値に関する最適な経路の決定により前記モデルのインスタンスを再構成するように構成されることを特徴とする、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記データ処理ユニットが、前記脈管に沿って進行的に３次元における前記流れ特性及び前記脈管幾何形状を再構成するように構成されることを特徴とする、請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
前記パラメータモデルが、流入、平坦及び流出のフェーズを持つコントラストピークを記述する関数を有することを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項９】
前記データ処理ユニットは、前記脈管モデル内の点における造影剤の量を表す関数を、造影剤が上流に注入され、この点まで既知の幾何形状の管状構造を通る液体の対流及び拡散により輸送される場合に、決定するように構成されることを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムが、入力装置を有し、前記データ処理ユニットが、ユーザ定義シード点から前記脈管幾何形状の前記再構成を開始するように構成されることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記再構成された脈管幾何形状及び／又は前記再構成された流れ特性を表示する表示ユニットを有することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
脈管系において脈管幾何形状及び流れ特性を決定する方法において、
ａ）前記脈管系内に造影剤のボーラスを注入するステップと、
ｂ）異なる方向から前記ボーラスの通過中に前記脈管系のＸ線投影像の時間的シーケンスを生成するステップと、
ｃ）少なくとも部分的に前記ボーラスにより引き起こされた撮像された造影剤動力学に基づいて前記３次元脈管幾何形状及び前記流れ特性を再構成するステップと、
を有する方法。
【請求項１３】
脈管系において脈管幾何形状及び流れ特性を決定するコンピュータプログラムが記憶された記録担体において、前記プログラムが請求項１２に記載の方法を実行するように構成される記録担体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体内領域の脈管系（vessel system）における脈管幾何形状（vessel geometry）及び流れ特性（flow characteristics）を決定する方法及び検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
血管疾患（例えば神経血管、末梢又は冠状動脈）に対して、重要な診断情報は、観測中の脈管系の形状及びその流れ動力学（flow dynamics）から得られる。このような情報は、例えば、腫瘍、虚血性狭窄及び動静脈奇形を評価することができる。このような診断を可能にするシステムは、米国特許公報US2003/0040669A1から既知であり、これによると、脈管幾何形状は、回転投影像の第１のシーケンスに基づいて３次元で再構成される。流れ特性は、一定方向からの投影像の第２のシーケンスから決定され、３次元脈管モデルとマッチされる。２次元画像シーケンスの必要な生成のため、造影剤及びＸ線放射線の患者負担は、しかしながら、この方法に対してかなり高い。更に、動的流れが１つの固定された投影幾何形状において観測されるので、流れ情報は、他の脈管からの閉塞（occlusion）無しで画像面にほぼ平行する脈管のサブセットに対してのみ利用可能であり、したがって完全な診断情報を提供しない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この状況に基づき、本発明の目的は、高い精度及び患者に対する軽減された負担で脈管幾何形状及び流れ特性を決定する手段を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この目的は、請求項１による検査システム、請求項１２による方法、及び請求項１３によるデータ記憶装置により達成される。好適な実施例は、従属請求項に開示される。
【０００５】
第１の態様によると、本発明は、体内領域の脈管系、例えば患者の大脳動脈における脈管幾何形状及び流れ特性を決定する検査システムに関する。前記検査システムは、前記脈管系の異なる方向に向けられた投影像を生成するＸ線装置を有し、前記Ｘ線装置は、例えば回転Ｘ線装置及び／又はバイプレーン（bi-plane）Ｘ線装置を含みうる。前記検査システムは、前述のＸ線装置から画像データを受けるように前記Ｘ線装置に結合されたデータ処理ユニットを更に有する。前記データ処理ユニットは、適切なソフトウェアと一緒に中央処理ユニット、メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等）、Ｉ／Ｏインターフェース等のような通常のハードウェアコンポーネントを有する。前記データ処理ユニットは、注入された造影剤のボーラスの通過中に前記Ｘ線装置で生成された前記脈管系の異なる方向に向けられたＸ線投影像の単一の時間的シーケンスに基づいて脈管枝（branches）の少なくとも１つにおける流れ特性を含む脈管幾何形状の結合された３次元モデルを再構成するように構成される。前記再構成の重要なフィーチャは、前記脈管幾何形状が、前記投影像において撮像されるので、少なくとも部分的に造影剤動力学（contrast agent dynamics）（即ち空間内の点における造影剤濃度の時間的進行）に基づくことになることであり、前記造影剤動力学が血液と一緒である前記ボーラスの流れにより引き起こされる。このような再構成の模範的な実現は、本発明の好適な実施例に関連してより詳細に記載される。
【０００６】
前述の種類の検査システムは、Ｘ線投影像の単一のシーケンスに基づいて前記３次元脈管幾何形状及び前記流れ特性の再構成を可能にするという利点を持つ。造影剤及びＸ線放射線の患者の負担は、したがって、これに応じて軽減される。利用可能な測定の減少された回数にもかかわらず、造影剤動力学に関するモデル化された情報、即ち血流内の造影剤の流れによる‐投影画像内の"時間‐強度曲線"（ＴＩＣ）として観測される‐Ｘ線減衰の特定の増減を使用するので、前記再構成は高精度を達成する。造影剤のボーラスの通過に関連した時間的変化は、したがって、前記脈管幾何学構造及び流れ特性に関する情報を得るために利用される。これは、しばしば、従来の方法が全く結果を生じない、又はあいまいな結果を生じる"難しい"脈管幾何形状の再構成でさえ可能にする。
【０００７】
前記検査システムのオプションの実施例によると、前記データ処理ユニットは、Ｘ線投影像のシーケンスからフィーチャの少なくとも１つのセットを抽出するように構成され、前記フィーチャは、前記脈管幾何形状及び／又は前記造影剤動力学に関する。脈管及び造影剤抽出のタスクに適した画像フィーチャは、以下のものを含むが、これらに限定されない。
‐取得された投影像内の暗い細長い構造の位置、局所的向き及び局所的直径。異なるスケールで抽出されたヘッシアン行列（Hessian matrix）の固有値解析は、この情報を抽出する好適な実施例である。
‐全ての取得された投影像から抽出された再構成された体積内の特定の位置における時間‐強度曲線（ＴＩＣ）。これらのＴＩＣの各々は、脈管セグメントがそれぞれの位置に存在する場合かつその場合に限り造影剤ボーラスのモデル化された通過にフィットする特徴的な進行を示す。前記ＴＩＣ自体又はボーラス到着の時間、ボーラスの長さ又は前記ボーラス前線（bolus front）のばらつき（dispersion）のようなフィットされたパラメータが、抽出され、フィーチャとして使用される。
【０００８】
本発明の好適な実現において、前記データ処理ユニットは、前記脈管幾何形状及び前記造影剤動力学の両方のパラメータモデルを有し、前記モデルは、観測される肉体体積の少なくともサブ領域において規定される。流れ動力学を持つ前記脈管系のモデルは、典型的には、管状脈管セグメントを表す要素から構築されたツリーデータ構造である。このようなモデル要素は、特に、固定された直径、長さ、再構成体積における位置及び向きを有する円柱であってもよい。加えて、血流の体積及びこの管状セグメントにおいて予測される結果として生じるＴＩＣは、各要素に対する前記モデルの一部である。モデルＴＩＣは、例えば、注入された造影剤パターンと血液及び造影剤の混合物がＴＩＣ予測が必要とされるセグメントまで前記管状脈管セグメントを流れるときに得られる変調関数との畳み込み（convolution）により表されることができる。
【０００９】
前述のシステムの更に他の発展形において、前記データ処理ユニットは、Ｘ線投影像の取得されたシーケンス（又はそこから抽出されたフィーチャ）及び脈管幾何形状及び／又は造影剤動力学に関する生理学的情報から得られる妥当性（plausibility）規則の両方にフィットするモデルのインスタンス（instance）（即ち、特定のパラメータ値を有するモデルの変形例）を再構成するように構成される。このようなフィットに対して、定量的妥当性スコアが計算されることができ、これは、取得されたデータのフィーチャに対するモデルインスタンスの類似度及び生理学的先験的情報に関する前記モデル自体の妥当性を記述する。このようなスコアに基づいてデータモデルを観測されたフィーチャとマッチさせる様々なアルゴリズムが既知であり、これらのアルゴリズムは、血流を有する脈管部分系（subsystem）及び造影剤動力学を特に記述するモデルにも適用可能である。このようなアルゴリズムの２つの好適な実施例は以下に記載される。
【００１０】
上述のアプローチは、好ましくは、脈管幾何形状及び造影剤動力学のモデルベースの抽出をもたらすように、１つ以上の異なる方法で前記データ処理ユニット上でそれぞれ実施されることができる以下の３つのモジュール、即ち
１．造影剤を投与された脈管の抽出を可能にするように特に選択される取得からフィーチャの１以上のセットを抽出するアルゴリズムを有するモジュール、
２．脈管部分系の幾何学的及び流れ動力学的モデルを有するモジュール、
３．現在の取得において観測されたフィーチャに最良にフィットする前述のモデルのインスタンスを決定する最適化アルゴリズムを有するモジュール、
と組み合わされる。
【００１１】
再構成アルゴリズムの第１の好適な実施例において、前記パラメータモデルは、局所的な造影剤動力学と一緒の局所的な（管状）脈管セグメントに対応する要素からなり、前記モデル要素の各々は、局所的なスコア値に関連付けられる。前記データ処理ユニットは、この場合、好ましくは、１つの管状脈管セグメントのパラメータ及び前記脈管セグメント内の前記造影剤動力学（又は観測されたＴＩＣ）の関連付けられたモデルのパラメータを前記投影像のシーケンスに局所的にフィットするように構成される。空間内の各点に対して、前記モデルの妥当性スコア、前記画像フィーチャ及びこの位置における前記ＴＩＣは、好ましくは、３次元マップに挿入される１つの最終スコアと組み合わせられる。この場合、ユーザが始点及び終点を与える場合に、関心のある脈管セクションが再構成及び表示されることができる。これらのユーザに与えられた点の間の前記スコアマップを通る最小コスト経路は、例えば、前記造影剤動力学と一緒の完全な脈管セクションを抽出する。したがって、このような関心の脈管の幾何形状及び血流は、前記脈管システムの診断的に関連する部分の始点及び終点の唯一の取得及び選択の後にユーザに提示される。前線伝播アルゴリズム（front propagation algorithm）は、スコアマップ内の２点間の最小コスト経路を抽出する１つの既知の方法である。
【００１２】
前記再構成アルゴリズムの第２の好適な実施例において、前記データ処理ユニットは、反復的な追跡アルゴリズム（iterative tracking algorithm）を用いて前記脈管に進行的に沿った３次元で前記流れ特性及び前記脈管幾何形状を再構成するように構成される。前記再構成体積内の１つの（例えば手動で）選択された点において開始すると、このようなアルゴリズムは、後で管状セグメントを既知のモデルインスタンスに追加する。各新しいセグメントの方向は、最高の妥当性スコアが得られる方向として決定される。この妥当性スコアは、例えば以下の異なるフィーチャの重み付けされた組み合わせとして計算されることができる。
‐３次元における前記新しい管状セグメントの仮定方向（hypothetical direction）の一貫性は、前記投影画像からフィーチャとして抽出された全ての面方向と比較される。
‐前記新しいセグメント内のＴＩＣ、即ち撮像された造影剤動力学は、最後の既知のセグメントのＴＩＣから予測され、次いで、前記仮定方向におけるセグメントの新しい終点において抽出されたＴＩＣと比較される。
【００１３】
好適な実施例において、１つの個別の投影像に対する前記妥当性スコアは、この点における観測されたＴＩＣとこの投影像が取得された時間に対する前記モデルから予測されたＴＩＣとの間の差で乗算された、この点において前記投影像内で抽出された方向と３次元方向との間のずれの逆として計算される。各仮定方向に対して、全ての投影像に対する妥当性スコアの和が収集され、最終的に、最高スコアを持つ方向における管状セグメントが前記モデルに追加される。１回の反復において、前記観測される脈管セグメントが前記観測される体積を離れるか、又は十分に高い妥当性スコアがこれ以上抽出されることができなくなるかのいずれかまで、セグメントが追加される。
【００１４】
上述の両方の実施例において、造影剤動力学に関する追加情報が、静止した完全に不透明な脈管樹を持つ取得に対する従来の方法の適用を失敗させる曖昧さを解決することができるので、静止脈管樹に対して機能するアルゴリズムと比較してロバスト性の増加が得られる。
【００１５】
造影剤動力学のパラメータモデル（要素）は、特に、造影剤無しのフェーズに埋め込まれた造影剤の流入フェーズ、平坦フェーズ及び流出フェーズを持つコントラストピークを記述する関数を有することができる。この種のピーク関数を用いて、観測される造影剤出現は、少数のパラメータにより特徴付けられることができるが、それにもかかわらず高精度を持つ。
【００１６】
代替実施例において、前記データ処理ユニットは、脈管モデル内の点における造影剤の量を表す関数（
2008528227.tif 000003
）を、造影剤が上流に注入され、既知の幾何形状の管状構造を通る液体の対流及び拡散によりこの点まで輸送される場合に、予測するように構成される。このアプローチは、ボーラスが注入と観測との間に通る現実の脈管幾何形状を考慮に入れるので、非常に現実的なＴＩＣを生じる。
【００１７】
前記検査システムは、好ましくは、ユーザが情報を入力することができるキーボード又はマウスのような入力装置を有する。この情報は、特に、前記脈管幾何形状のプログレッシブ３次元再構成（progressive three-dimensional reconstruction）に対する始点と見なされる１以上のユーザ定義シード点（user-defined seed points）の位置を有することができる。
【００１８】
前記検査システムは、典型的には、前記再構成された脈管幾何形状及び／又は前記再構成された流れ特性を表示するモニタのような表示ユニットを有する。したがって、再構成プロセスの結果は、ユーザフレンドリな直感的態様で提示されることができる。
【００１９】
本発明は、以下のステップを有する、体内領域の脈管系における脈管幾何形状及び流れ特性を決定する方法を更に有する。
ａ）前記脈管系への造影剤のボーラスの注入。このような注入は、例えば、自動注入装置を用いて達成されうる。
ｂ）異なる方向からの前述のボーラスの通過中の前記脈管系のＸ線投影像の時間的シーケンスの生成。
ｃ）前記脈管幾何形状の３次元モデル及び前記ボーラスにより引き起こされた撮像された造影剤動力学に少なくとも部分的に基づく前記脈管幾何形状内の前記流れ特性のモデルの再構成。
【００２０】
最終的に、本発明は、体内領域の前記脈管系における前記脈管幾何形状及び前記流れ特性を決定するコンピュータプログラムが記憶される記録担体、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク又はコンパクトディスク（ＣＤ）を有し、前記プログラムは、前述の種類の方法を実行するように構成される。
【００２１】
前記方法及び前記記録担体は、上で述べられたような検査システムと同様のフィーチャを持つ。したがって、詳細、利点及び更に他の発展形に関するより多くの情報に対して、前記検査システムの記載を参照する。
【００２２】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施例を参照して説明され、明らかになるだろう。
【００２３】
以下、本発明は、添付の図面を用いて例として記載される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、本発明と関連して使用されることができる検査システムを概略的に示す。前記システムは、Ｘ線検出器１１に対面するＸ線源１３を有する回転Ｘ線装置１０を有し、両方のコンポーネントがＣアーム１２を介して結合される。患者１は、前記患者１の体内領域内の脈管系のＸ線投影像が異なる方向から生成されることができるようにＸ線装置１０の中央に配置される。更に、Ｘ線装置１０は、Ｘ線装置１０を制御し、特にＸ線装置１０から受け取った画像データを処理するように構成されるデータ処理ユニット２０、例えばワークステーションに結合される。データ処理ユニット２０は、モニタ２１にも接続され、モニタ２１上では再構成された脈管樹及び流れ特性が表示されることができ、前記流れは、例えば、フィルムシーケンスにより又は流れ速度のカラーコードで表されることができる。ワークステーション２０に接続されたキーボード２３及びマウス２２を介して、ユーザは、インタラクティブに情報を入力することができる。
【００２５】
図２は、（時間tkにおいて描かれた）脈管３０のセクションと、それぞれの時間、t1<...tk<...tNにおいて図１のＸ線装置１０により異なる方向から連続的に撮られた投影像P1,...Pk,...PNのシーケンスとの間の幾何学的関係を図示する。（典型的にはカテーテルを介して注入される）造影剤のボーラス３１が前記脈管系を通過する間に、投影像P1,...PNの前記シーケンスが生成される。現在一般的なイメージング装置において、投影像の典型的な数Ｎは約１００である。投影像P1,...PNが異なる時間において生成されるので、前記投影像は、脈管３０に関して異なる位置においてボーラス３１を示す。造影剤で満たされていない脈管セクションは、典型的には現実のＸ線投影像において見えないので、投影像P1,...PNにおいて点線で示される。
【００２６】
図３は、図２の構成に基づく脈管幾何形状及び流れ特性の組み合わされた３次元再構成に対する第１の方法に対する妥当性スコアマップの作成を図示する。
【００２７】
専用の取得プロトコルは、前記３次元脈管幾何形状を評価するためにバイプレーンイメージング又は回転取得を含むカテーテル実験室において使用又は開発される（例えば、C. J. Henri, T. M. Peters: "Three-dimensional reconstruction of vascular trees. Theory and methodology", Med. Phys. 23(2):197, 1996; M. Grass, R. Koppe, E. Klotz, R. Proksa, M. H. Kuhn, H. Aerts, J. Op de Beek, R. Kemkers: "3D reconstruction of high contrast objects using C-arm image intensifier projection data", Computerized Medical Imaging and Graphics, 23(6):311, 1999; S. Young, B. Movassaghi, J. Weese, W. Niessen, V. Rasche: "3D vessel axis extraction using 2D calibrated X-ray projections for coronary modeling in Medical Imaging 2003: Image Processing", M. Sonka, J. M. Fitzpatrick, eds.; Proceedings of SPIE Vol. 5032, 2003を参照する）。加えて、造影剤の流れから抽出された性質（例えば流れ前線（flow front）、速度）を以前に再構成した脈管幾何形状にマッピングするアプローチが存在する（例えば、H. Schmitt, M. Grass, V. Rasche, O. Schramm, S. Hahnel, K. Sartor: "An X-ray based method for the determination of the contrast agent propagation in 3-D vessel structures", IEEE Transactions on Medical Imaging, 23(3):251, 2002を参照する）。
【００２８】
本発明の基本的なアイデアは、単一のステップにおいて造影剤の流れによる３次元幾何形状及びその視覚的出現の両方を抽出するために、脈管の幾何形状、及び造影剤が流れるときの動的な出現に関するモデル情報を使用する専用のモデルベースの再構成である。
【００２９】
脈管幾何形状及び造影剤動力学（ここで"造影剤動力学"は空間内の特定の点における及び前記脈管樹のモデル内の造影剤濃度の時間的進行として規定される）の同時再構成に対する始点は、幾何学的パラメータ
2008528227.tif 000004
を持つ造影剤注入の間及び直後に取得されたタイムスタンプt1,...tNと一緒の投影画像P1,...PNのセットである。１つの例は、バイプレーンシステムから得られることができる、固定の投影方向を用いて垂直な投影像を示す２つの画像の時間系列のセットである。（図２ないし４に示される）他の例は、前記シーケンスの開始及び終了における造影剤流入及び流出を示す１８０°以上にわたる回転取得である。取得プロトコル及び適切な画像の利用可能性に依存して、造影剤無しの画像は、再構成の前にそれぞれの画像から減算されることができる。
【００３０】
図３に図示された再構成アルゴリズムの第１の模範的実現において、
‐前記投影像のシーケンスから推定される各ボクセルに対するＴＩＣ、及び
‐前記Ｘ線投影像における元のグレイ値
がフィーチャとして使用される。
【００３１】
前記パラメータモデルは、前記幾何形状に対する円柱要素４１のセット及び有効なＴＩＣのモデルからなり、
‐各円柱要素４１は、長さｌ、調節可能な向き
2008528227.tif 000005
及び調節可能な直径ｄにより規定され（図３参照）、
‐このような円柱４１の前記Ｘ線投影像の予測された結果は、前記円柱の断面に表れるグレイレベルのプロファイルMprofileによりモデル化され、
‐前記ＴＩＣ及びこのような円柱内の造影剤動力学は、少数のパラメータ
2008528227.tif 000006
を持つモデルにより与えられる。（備考：以下、前記造影剤動力学及びその画像、前記ＴＩＣは、基本的に同じ現象に関連するので、しばしば同義語のように扱われる）。このモデルは、例えば、図６に示されるように５つの線セグメント（造影剤無し、造影剤流入、平坦域、造影剤流出、造影剤無し）を有することができる。
【００３２】
２つの異なる最適化アルゴリズムがこの実施例で使用される。第１の部分は、前記再構成された体積内の全てのボクセルに対して１つの円柱要素４１の最良の向き、大きさ及びモデル化されたＴＩＣを決定する。前記抽出されたフィーチャと最良のモデル化された脈管セグメントとの間の残余不一致は、このボクセルに対する妥当性スコアとして転送される。第２の最適化アルゴリズムは、この場合、関心の脈管セグメントの始点と終点との間で前記体積を通る最適経路を見つける。結果として、前記第２の最適化アルゴリズムは、局所的な不一致の最小の総計を持つ経路を見つけなければならない。（本願における前記妥当性スコアにより規定される）局所的な速度関数によって波の伝播をシミュレートする前線伝播アルゴリズムは、この最適経路抽出に対する好適な実施例である。通常、前記速度関数は、幾何学フィルタを前記投影像に適用することにより又は円柱のような幾何学モデルをマッチさせることにより規定される（上記S. Young他を参照する）。ここで提案されたアプローチ内で、予測された及び観測されたＴＩＣを含む図３の円柱も出る要素は、以下に記載される形で前記速度関数の規定に使用される。
【００３３】
空間内の各点
2008528227.tif 000007
に対して、確かな投影幾何形状による前述の円柱４１の投影像は、前記脈管セグメントの投影された円柱モデル４１の軸に垂直な方向ｓに沿ったグレイ値プロファイルMprofileのセットをもたらす。これらのプロファイルの中心は、円柱４１の中心線に一致し、前記プロファイルの長さは、投影された脈管直径ｄより約２ないし３倍大きくなくてはならない。プロファイルMprofileは、画像位置合わせからも既知であるように、適切な類似性尺度Ｓを使用して取得された投影像P1,...Pk,...PN内の空間的に対応するグレイ値プロファイルIprofileと比較される（J.B.A. Maintz, M.A. Viergever: "A survey of medical image registration", Medical Image Analysis, 2(1), 1998; J. H. Hipwell, G, P. Penny, et al.: "Intensity based 2D-3D registration of cerebral angiograms", IEEE Trans. Med. Imag. 22(11): 1417, 2003を参照する）。
【００３４】
一様な背景における脈管構造の場合、前記類似性尺度は、例えば、
【数１】
2008528227.tif 000008
により規定されることができ、ここで
2008528227.tif 000009
及び
2008528227.tif 000010
は、前記投影画像内のグレイ値プロファイル及び前記投影された円柱モデルのグレイ値プロファイルを示し、
2008528227.tif 000011
は考慮される画素iの位置ベクトルである（空間内の現在考慮されている位置
2008528227.tif 000012
に対する類似性尺度Sの依存性は、この式には特に示されていない）。画像プロファイル
2008528227.tif 000013
は、前記投影幾何形状及び前記円柱の向きにより幾何学的に規定される。前記投影されたモデルのプロファイル
2008528227.tif 000014
は、加えて、円柱直径ｄ及び前記造影剤動力学を特徴付けるパラメータ
2008528227.tif 000015
に依存する。これに関連して、Mprofileが、Iprofileが取られる投影像に対応する時点で考慮される（即ちIprofileがPkから生じる場合にMprofileがtkにおいて考慮される）ことに注意すべきである。
2008528227.tif 000016
及び
2008528227.tif 000017
は、それぞれのプロファイルの平均グレイ値を示す。最適化手順の第１の部分は、全ての投影像及びプロファイルに対して前記類似性尺度を合計することにより得られる、目的関数（objective function）Vの最小値を見つけることにより各空間的位置
2008528227.tif 000018
に対する局所的に最適なモデルパラメータ
2008528227.tif 000019
、d及び
2008528227.tif 000020
を決定し、即ち、
【数２】
2008528227.tif 000021
である。
【００３５】
目的関数V、例えば決定されることができる最小のVの残余値
2008528227.tif 000022
は、位置
2008528227.tif 000023
におけるボクセルに対する前記妥当性スコアを規定するのに使用される。上述のように、前記前線伝播アルゴリズムは、アナロジにより最適コスト経路を見つけ、即ち、良好度尺度（goodness measures）が、局所的な可能な速度として解釈され、２つの所定の点の間の最速の接続が決定される。したがって前記前線伝播アルゴリズムは、前記決定された妥当性スコアをここで局所的な伝播速度として解釈する。結果として、低い残余Voptに対して高い値を生じ、逆も成り立つ関数が必要とされる。位置
2008528227.tif 000024
における最適モデルパラメータ
2008528227.tif 000025
、dopt及び
2008528227.tif 000026
を決定すると、このような伝播速度Fは、
【数３】
2008528227.tif 000027
により規定されることができ、ここでOprofileは、一定のゼロプロファイル、即ち、脈管を持たないプロファイルを表す。このように、上の差分は、脈管セグメントの存在による前記類似性尺度の変化を特徴付ける。厳密に単調な関数は、変化する妥当性スコアに対する伝播速度の適切な選択を持つ予測された範囲内のデータを前記前線伝播アルゴリズムに提供するために上記差分に適用されることができる。
【００３６】
脈管幾何形状及び造影剤動力学再構成が３次元における前線伝播により行われる場合、最初の関心領域は、ユーザ定義シード点（１以上）のセットにより規定される。これらの点の各々を囲む領域は、（前記最適化の前記第１の部分によりここで計算された）局所的な速度応答
2008528227.tif 000028
を持つ波のシミュレートされた伝播により反復的に拡張され、次いで、新しく含まれたボクセルにおける前記前線の到達の時間
2008528227.tif 000029
が、伝播式|∇T|F=1を解くことにより決定される。
【００３７】
伝播の後に、選択された点のいずれかから'最も近い'シード点まで戻る'最短経路'は、伝播中に得られた時間フィールド内の最小時間の経路をたどることにより追跡されることができる。適切な速度応答及び脈管セグメントの開始及び終了における適切に選択された点を用いて、このセグメントの幾何学的特性（例えば中心線及び直径）は、このように再構成されることができる。
【００３８】
各ボクセルに対するVoptの決定は非常に時間がかかる可能性があるので、１つの３次元点
2008528227.tif 000030
に対して決定された最適パラメータは、記憶され、前記前線伝播アルゴリズムの反復中に最初の推測として近隣の点に伝播されることができる。これは、２つの最適化ステップが組み合わされることを意味し、局所的な最適化は、場合により前記最適経路上に位置するボクセルに対してのみ実行され、新しいボクセルにおける前記局所的な最適化は、既知の近隣のボクセルの初期値を使用することにより加速されることができる（S. Young, V. Pekar, J. Weese: "Vessel segmentation for visualization of MRA with bloodpool contrast agent in Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI 2001)", W. J. Niessen, M. A. Viergever, eds.; Lecture Notes in Computer Science 2208, 2001も参照する）。前記再構成された脈管セグメントに対する前記最適パラメータは、最終的に、伝播中に得られた前記時間フィールド内の最小時間の経路をたどることにより'最短経路'の決定中に取り出されることができる。
【００３９】
図４及び５は、脈管幾何形状及び流れ特性の組み合わされた３次元再構成に対する第２の方法を図示する。この方法において、先験的な情報は、異なる時点における１以上の投影像において造影剤流れ動力学及び脈管の出現のコヒーレンスを考慮に入れる専用３次元追跡アルゴリズムにより提供される。
【００４０】
図２に示され、上で詳細に記載された構成から開始して、最初の関心の脈管セグメントは、ユーザ定義シード点（１以上）のセットにより再び規定される。脈管部分系の流れに沿った追跡に対して、第一に、局所的な脈管方向及び半径が、全ての投影画像P1,...Pk,...PNにおいて抽出される（このステップの結果は図４に示される）。マルチスケールアプローチを使用すると、画素が投影された脈管を示す確率は、この脈管の局所的な方向及び半径に関する情報と一緒に決定されることができる（A.F. Frangi, W.J. Niessen, K.L. Vincken, M.A. Viergever: "Multiscale vessel enhancement filtering", Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI), Proc. LNCS 1496, pp. 130-137, 1998を参照する）。
【００４１】
図５に図示される反復的３次元脈管追跡は、方向及び脈管半径に対する新しく作成されたハフ仮定空間（Hough hypothesis space）並びに脈管方向における必要とされる連続性、脈管半径及び造影剤注入の相互の組み合わせを使用する。画像処理において、ハフ仮定空間は、所定の体積内（のどこか）であると知られている対象の位置及び向きを予測するのに使用される。異なる仮定（即ちｘ及びｙ方向における位置、前記対象の大きさ、前記対象の回転角等のような対象パラメータ）は、ハフ空間の次元を構成する。利用可能な画像データ又はフィーチャは、この場合、別々に試験され、これらは対象パラメータに属することができ、これらのパラメータは、前記ハフ空間に入力される。最終的に、最大のエントリを持つハフ空間内の点が、予測される仮定に対応する（D. Ballard: "Generalized Hough transform to detect arbitrary patterns", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 13, no 2, pp 111-122, 1981を参照する）。
【００４２】
前記脈管上の現在考慮されている追跡される点
2008528227.tif 000031
における局所的な３次元方向の抽出に対して、推定されるＴＩＣ、即ちこの点における脈管内の造影剤の量も考慮される。追跡中に、最も近い点上流のＴＩＣは、
2008528227.tif 000032
におけるＴＩＣに対する良い推定である。前記仮定空間は、図４に示されるように投影像P1,...Pk,...PNにおいて得られた上の２次元脈管フィルタ結果に基づく３次元方向
2008528227.tif 000033
及び半径ｒにおける脈管に対する証拠を収集する。前記造影剤の流れの連続性は、前記ＴＩＣ、即ち前記造影剤動力学の前述の推定と比較した空間内のこの点における減衰の差に対して各エントリの逆数を重み付けすることによりこの証拠の収集に含まれる。
【００４３】
この検索に対する前記ハフ空間は、初期化された空（empty）である。前記関心の脈管内の次の点に対する候補は、最新の既知の円柱要素が最新の既知の向きの方向に延長される場合に得られ、これは、最大曲げ角度まで変化される。これらの候補位置
2008528227.tif 000034
は、したがって、球面上に配置される。
【００４４】
この場合、各投影Pkに対して、イメージング幾何形状
2008528227.tif 000035
による
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の投影された位置
2008528227.tif 000037
が決定される。各Pkに対して、前記脈管フィルタは、１以上の異なる脈管の大きさσに対して適用され、局所的な脈管方向φ'及び前記脈管フィルタの強度Sが決定される。ここで、Sは、大きさσの脈管が位置
2008528227.tif 000038
においてPkに含まれ、かつφ'がこの脈管の平面向き（planar orientation）を与える確率として解釈される。イメージング幾何形状
2008528227.tif 000039
に依存して、異なる向き
2008528227.tif 000040
は、投影された脈管向きφ'が
2008528227.tif 000041
において観測され、大きさσの脈管が考慮される場合に、
2008528227.tif 000042
に存在することができる。全ての可能な
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に対して、前記仮定空間は、Pkにおけるフィーチャとして抽出されたフィルタ強度Skによりインクリメントされる。脈管セグメントを通る造影剤のコヒーレントな流れに関する先験的な情報を含めるために、前記フィルタ強度は、前記抽出された脈管セグメント内の最新の既知のＴＩＣを
2008528227.tif 000044
において抽出されたＴＩＣと比較する妥当性係数により重み付けされ、即ち、前記Skは、観測された造影剤動力学と予測される造影剤動力学との間の差が増大する場合に減少し、したがって前記ハフ空間内の妥当性の低い仮定の重み付けを減少する係数
2008528227.tif 000045
で個別に重み付けされる。この重み付けは、以下に記載される前記ＴＩＣ自体の信頼性尺度を更に含むことができる。
【００４５】
仮定バッファ内の最高の証拠は、前記追跡される脈管セグメントの局所的な半径ropt及び方向
2008528227.tif 000046
を決定し、反復的に決定される前記脈管幾何形状の次の点は、方向
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における前記脈管セグメントの延長により決定される。この推定を用いて、この場合、点
2008528227.tif 000048
における局所的なＴＩＣは、信頼性尺度と一緒に抽出される。このため、減衰は、（ＤＳＡ又は局所的な背景削除を使用して）背景補正入力フレームP1,...Pk,...PNから読み取られる。
2008528227.tif 000049
における前記脈管の３次元方向がここで既知であるので、全ての減衰値は、投影像における遠近法（foreshortening）による仮想的な減衰増大に対して補正されることができる。各ＴＩＣ値の信頼性は、前記脈管フィルタからの投影推定（projective estimation）及び３次元推定の適合に基づいて抽出される。前記関心の脈管セグメントが他の脈管構造又は背景減衰により閉塞される場合、この適合及びそれぞれの信頼性は低い。
【００４６】
雑音軽減のために及び高い自由度を減少するために、信頼された測定が、前記ＴＩＣのパラメータモデル関数
2008528227.tif 000050
にフィットされることができる。このモデル関数の一例は、図６に示されている。このフィッティングプロセスは、少数のパラメータの変更によりパラメータ化されたＴＩＣと測定されたＴＩＣとの適合を最適化する。
【００４７】
更に他の実施例において、異なるモデル関数
2008528227.tif 000051
は、ＴＩＣが（前記造影剤注入の開始及び停止が観測される場合に既知である）注入の点において前記ＴＩＣのシミュレーションと、管の長さ及び半径が前記幾何学的モデルを構築する前記円柱要素に対応する場合にこれらの管のシーケンスを通る血液及び造影剤の混合物の液体輸送とによりモデル化される場合に使用される。
【００４８】
追跡が（例えば撮像される体積の境界において又はこれ以上の安定な仮定が得られない場合に）終了するとき、脈管経路の３次元幾何形状及びこの経路に沿った局所的なＴＩＣが既知である。投影測定に内在する遠近法及び閉塞アーチファクトを防止するロバストな流れ測定が、この場合、得られることができる。
【００４９】
既に述べられたように、図６は、時間に依存する脈管内の一点のＴＩＣ又は造影剤動力学に対するパラメータモデル関数（右図における実線）の模範的進行を示す。前記造影剤動力学／ＴＩＣは、本例において、流入、最大コントラストを持つ平坦域及び流出に関する情報を提供する６つのパラメータを持つ線形スプラインにより近似される（
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）。
【００５０】
提案された前記方法は、バイプレーン又は回転取得のような様々な取得プロトコルから前記３次元脈管幾何形状及び造影剤の流れによる視覚的出現を再構成することを可能にする。これは、そうでなければ診断的に関連した情報のそれぞれの量を再構成するために必要とされる取得されたデータの量を大幅に減少する。特に、前記アプローチ及びそれぞれの取得プロトコルは、検出器フレームレート及び回転速度に関する仕様を持つＣアームベースのＸ線システム上で実現されることができる。更に、前記方法は、流れによる動的な出現を考慮することができるので、３次元幾何形状再構成の全体的なロバスト性及び安定性を向上することができる。前記脈管幾何形状及び流れ動力学の提案された抽出は、例えば、神経血管診断において適用されることができるが、末梢又は中心脈管系にも同様に適用可能である。前記方法は、既存の３次元脈管再構成ソフトウェアパッケージに追加されることができる。
【００５１】
最終的に、本願明細書において、用語"有する"は他の要素又はステップを除外せず、"１つの（a or an）"は複数を除外せず、単一のプロセッサ又は他のユニットが複数の手段の機能を満たしてもよいことが指摘される。本発明は、新規の特徴的フィーチャ一つ一つ及び特徴的フィーチャの組み合わせ一つ一つに存在する。更に、請求項内の参照符号は、その範囲を限定するように解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明による検査システムを概略的に示す。
【図２】脈管のセクション及び異なる時間において及び異なる方向から撮られた３つの投影画像を概略的に示す。
【図３】第１の好適な実施例による空間内の一点に対する妥当性スコアの計算を図示し、ここでこの位置において抽出されたＴＩＣ及び円柱セグメントが評価される。
【図４】第２の実施例においてフィーチャとして使用される図２の構成における３次元脈管幾何形状の再構成に対する脈管方向及び半径の２次元抽出を図示する。
【図５】図４による前処理に基づく第２の好適な実施例による脈管のプログレッシブ再構成の１つのステップを図示する。
【図６】造影剤動力学又はそのＴＩＣとしての撮像に対する模範的モデルをそれぞれ示す。
【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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【国際調査報告】
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