(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージ処理システムであって、
コンピュータを含み、
前記コンピュータは、時間にわたり取得された複数のイメージスキャンを受け取り、前記イメージスキャンは、造影剤が投与された患者の対象領域のスキャンであり、
前記コンピュータは、選択論理部を使用して前記イメージスキャンを処理し、観察された参照情報をモデル化参照情報と比較して妥当な参照情報を得る位置を自動的に選択する、
前記観察された参照情報は、観察された曲線を表す時間−密度曲線を含む、
システム。
【請求項２】
前記モデル化参照情報が、患者固有、病理学的固有及び取得固有の情報のうち少なくとも一に基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記観察された参照情報が、観察された曲線を表す時間−濃度曲線を含み、
前記モデル化参照情報がモデル曲線を表す時間−濃度曲線を含む、
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記モデル曲線が、非イメージ情報に基づき調節され、前記非イメージ情報は造影剤の投与に関する情報または患者の循環系についての情報を含む、請求項１ないし３いずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記選択論理部が前記観察された曲線及び対応するモデル曲線の類似度を測定する、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記選択論理部が前記観察された曲線及び前記モデル曲線との違いの大きさに対応する差曲線下の領域と前記観察された曲線下の領域との比率として、類似度を測定する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンピュータがレジストレーション論理部を使用して前記イメージスキャン中の動きを相殺する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記イメージスキャンが、前記造影剤の影響を受けない前記対象領域の少なくとも一解剖学的構造に基づいてレジストレーションされる、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記イメージスキャンを使用して第一のスライス厚さを有する第一のデータセットを再構成し、
前記レジストレーション論理部が前記第一のデータセットをレジストレーションして前記第一のデータセット中の動きを相殺し、
前記第一のデータセットの登録後に前記第一のデータセットを使用して第二のスライス厚さを有する第二のデータセットを形成する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コンピュータが、訂正論理部を使用して前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むかどうかを決定し、
前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むと決定された場合に、前記訂正論理部は、前記妥当な参照情報を破棄するか前記妥当な参照情報を修正するかのいずれかを実行する、請求項１または７に記載のシステム。
【請求項１１】
イメージ取得装置を含み、
前記コンピュータが前記イメージ取得装置とインタフェースされ、
前記コンピュータが前記イメージ取得装置からイメージスキャンを受け取る、
請求項１、７または１０いずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コンピュータが、観察された参照情報およびモデル化参照情報を同時に表示するためのグラフィックユーザインタフェースを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
イメージデータから妥当な参照情報を決定する方法であって、
ある期間にわたり取得された一連のイメージスキャンの形でイメージデータを取得し、前記イメージスキャンは造影剤が投与された患者の対象領域のイメージスキャンであるステップと、
前記イメージスキャンを共通の座標システムにレジストレーションするステップと、
前記イメージスキャンを処理して前記イメージスキャンから観察された参照情報をモデル化参照情報と比較して妥当な参照情報を得る位置を自動的に選択するステップと、
前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含まないことを確認するステップを含み、
前記観察された参照情報は、観察された曲線を表す時間−密度曲線を含む、
方法。
【請求項１４】
前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むと決定された場合、前記妥当な参照情報を破棄するか、前記妥当な参照情報を修正するかのいずれかを実行するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、動的造影強化イメージング研究のための医学的イメージングシステム及び方法に関し、より具体的には、動的造影強化イメージング研究において使用するための妥当な参照情報を決定するための医学的イメージングシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機能性イメージングは、医学的イメージング診断法を用いて特定の組織又は器官内の、代謝、血流、領域内化学組成及び吸収などを検出し又は測定する方法である。該医学的イメージング診断方法には、コンピュータトモグラフ（ＣＴ）システム、磁気共鳴（ＭＲ）システム、ポジトロンエミッショントモグラフ（ＰＥＴ）システム及びシングルフォトンエミッショントモグラフ（ＳＰＥＣＴ）システムなどが挙げられる。造影剤がしばしば該機能的イメージングの際に使用されている。造影剤は医学的イメージングにおいて体内の構造や流体のコントラストを強化するために使用される物質である。この方法で、動的造影強化研究が機能的イメージングで、例えば脳内虚血や腫瘍内血液潅流や血液透過性を検出するために使用されている。該研究の際に、対象組織のイメージが取得時間間隔内で繰り返し取得され、時間にわたる該造影剤の動力学を観察することができる。
【０００３】
対象組織内の前記造影剤の時間−濃度曲線ＴＣＣ（ｔ）は、局所血液容量、潅流血液流又は病変血管壁を通過する血液流を決定するために分析され得る。定量的分析には、前記造影剤の動力学を決定するための参照情報が必要である。しばしば、タイミング参照及び容積基準が該参照情報を与えるために用いられる。タイミング基準は対象組織へ輸送される造影剤の動力学を示し、通常は動脈入力機能ＡＩＦ（ｔ）により表現される。容量基準は、対象組織を通過した造影剤の量を示し、通常は静脈機能ＶＯＦ（ｔ）により決定される。
【０００４】
時間−濃度曲線及び具体的には参照曲線ＡＩＦ（ｔ）及びＶＯＦ（ｔ）が有効な場合とは、それらが、全く容量減少がないか又は最小容量減少のみがある解剖学的に固定された点での造影剤濃度を示す場合のみである。動的研究からの機能分析の結果は、アーチファクトにより影響を受けた参照曲線に強く左右される。アーチファクトは、例えば、イメージングプロセス中での動きの結果生じる誤差などの、データ取得誤差により生じ得る。データ取得時間は通常は４５秒から数分であることから、動きによりアーチファクト（モーションアーチファクト）は医学的イメージングの品質を低下させる主な理由となる。これらのモーションアーチファクトは、身体的動き（例えば呼吸サイクルに伴う肝臓の変形）及び無意識な動き（例えば急性心筋梗塞での潅流研究での頭の動きであり、患者の遵守を得られ難い）から生じ得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記事情を鑑みて、一般的本発明の概念は、モーションアーチファクトなどのアーチファクトの存在において、有効なＴＣＣを提供するための包括的方法を含む。さらに、動的造影強化イメージング研究において使用するための妥当な参照曲線を決定するためのシステム及び方法が開示される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のひとつの例示的実施態様によるイメージングプロセスシステムは、イメージデータから時間−濃度曲線（ＴＣＣ）などの有効な参照情報を決定することができる。該イメージングプロセスシステムは、コンピュータを含み、前記コンピュータは、時間にわたり取得された一連のイメージスキャンの形でイメージデータを受け取る。前記イメージスキャンは、造影剤が投与された患者の対象領域のスキャンである。前記コンピュータは前記イメージスキャンを処理するための選択論理（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｌｏｇｉｃ）を使用して、観測された参照情報がモデル化参照情報と比較される位置を自動的に選択し、妥当な参照情報を得る。
【０００７】
ひとつの例示的実施態様においては、前記コンピュータはグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を含み、観察された参照情報及びモデル化参照情報を表示する。前記ＧＵＩはユーザが観測された参照情報とモデル化参照情報とを比べ、またそれらを操作する（例えば表示される参照情報の尺度を変更するなど）ことを可能とする。
【０００８】
モデル化参照情報は、患者固有の、病理学的及び取得固有の情報の少なくともひとつに基づいて調節され得る。例えばモデル化参照情報は、造影剤の特徴、前記造影剤の注入位置、及びイメージングされる対象領域を含むことができる。
【０００９】
ひとつの例示的実施態様による前記イメージプロセスシステムは動きを相殺するために、イメージングスキャンをレジストレーションするためのレジストレーション論理（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｌｏｇｉｃ）を含む。前記イメージスキャンは、第一のイメージデータを得るため、時間にわたり、ひとつの視野（ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ、例えば対象領域に焦点される）をイメージングすることにより得られるイメージデータを含む。この第一のイメージデータは、第一のスライス厚さ及び第一のスライス距離（例えば高分解能では薄いスライス）を持つ第一のデータセットを得るために再構成される。これらの薄いスライスは、例えば１から２ｍｍの厚さを持つ。
【００１０】
前記第一のデータセットには、前記同じ視野から得られたイメージデータを含む。このイメージデータは患者の動きに影響されている。従って、前記第一のデータは、前記レジストレーション論理により、前記視野で生じた前記第一のイメージデータ内の動きを相殺するために、レジストレーションされる。例えば、前記イメージスキャンは、造影剤に影響を受けない前記対象領域内の解剖学的構造に基づいてレジストレーションされる。
【００１１】
一度レジストレーションされると前記第一のデータセットは、第二のスライス厚さ及び第二のスライス距離（例えば厚いスライス）を持つ第二のデータセットを形成するために使用され得る。これらの厚いスライスは、例えば５〜１０ｍｍの厚さであり得る。機能分析（例えば潅流分析）がこの第二のデータセットに基づき実行され得る。さらに、前記選択論理（以下記載される）は前記第一のデータセット又は第二のデータセットから妥当な参照情報を得ることができる。
【００１２】
逆に、従来の潅流分析では、唯一のデータセット及び単一のスライス厚さ（例えば厚いスライス）のみが通常利用される。特に前記レジストレーションは通常厚いスライスで実行され、薄いスライスでは再構成されない。
【００１３】
ひとつの実施態様によるイメージプロセスシステムは、前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むかどうかを決定する訂正論理（ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｌｏｇｉｃ）を含む。前記訂正論理が前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むと決定する場合、前記訂正論理は、前記参照情報の拒否及び前記妥当な参照情報を前記モーションアーチファクトに影響されているものと訂正するかのいずれかを実行する。かかる訂正は、前記観察された参照情報及び前記モデル化参照情報からの知識の少なくともひとつの有効な部分を用いて達成され得る。
【００１４】
ひとつの例示的実施態様による方法は、イメージデータから時間−濃度曲線（ＴＣＣ）などの妥当な参照情報を決定する。前記方法は、時間にわたり取得された一連のイメージスキャンの形で前記イメージデータを取得することを含み、前記イメージスキャンは造影剤が投与された患者の対象領域のものである。前記方法はまた、イメージスキャンを共通の座標システムにレジストレーションすることを含む。前記方法によれば、前記イメージスキャンは前記イメージスキャンからの観察された参照情報とモデル化参照情報とを比較して妥当な参照情報を得るために処理される。前記方法はそこで、前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含まないことを確認する。妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むと決定される場合には、前記妥当な参照情報は、観察された参照情報の有効な部分及びモデル化参照情報からの知識のうち少なくともひとつを用いて変更されるか、又は廃棄される。
【００１５】
ひとつの実施態様によるコンピュータプログラム製品は、コンピュータ使用可能媒体を含み、該媒体はコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを内蔵し、前記コンピュータ読み取り可能なプログラムコードは、時間−濃度曲線（ＴＣＣ）などの妥当な参照情報を、ある期間にわたり取得された一連のイメージスキャンの形でのイメージデータから決定する方法を実施するために実行されるように作成される。前記イメージスキャンは造影剤が投与された患者の対象領域のものである。前記方法は、イメージスキャンを共通の座標システムにレジストレーションすることを含む。前記方法によれば、前記イメージスキャンは前記イメージスキャンからの観察された参照情報とモデル化参照情報とを比較して妥当な参照情報を得るために処理される。前記方法はそこで、前記妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含まないことを確認する。妥当な参照情報がモーションアーチファクトを含むと決定される場合には、前記妥当な参照情報は、観察された参照情報の有効な部分及びモデル化参照情報からの知識のうち少なくともひとつを用いて変更されるか、又は廃棄される。
【００１６】
本発明の一般的発明概念のさらなる利点、構成及び／又は側面は以下の詳細な例示的実施態様の説明、特許請求の範囲及び添付図面から明らかとなるであろう。本発明は種々のコンポーネント及びコンポーネントの構成及び種々のステップ及びステップの構成の形をとり得る。添付図面はここで開示される例示的実施態様を説明するためだけのものであり、本発明を限定的に解釈するために使われてはならない。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の例示的実施態様による妥当な参照曲線の決定のためのシステムを示す。
【図２Ａ】図２Ａは、本発明の例示的実施態様による動脈ＴＣＣを示すグラフであり、観察された曲線（実線）が、フィッティングモデル化曲線（点線）と共に示される。
【図２Ｂ】図２Ｂは、静脈ＴＣＣを示すグラフであり、観察された曲線（実線）が、フィッティングモデル化曲線（点線）と共に示される。
【図３】図３は、ひとつの例示的実施態様による脳の横断スライスのイメージを示し、モデル化及び観察結果との類似性に基づいて品質判定参照が自動的に用いられて脳潅流のための参照静脈を見出す。
【図４】図４は、例示的実施態様による妥当な参照曲線の決定する方法を示す。  一般的発明概念は多くの異なる形で実施され、ここで図面により示され及び詳細な具体的な実施態様において説明される。本発明の開示は一般的発明概念の例示であるということが理解されるべきである。従って一般的発明概念がここで説明する具体的実施態様に限定して解釈されることは意図されていない。
【００１８】
ひとつの例示的実施態様による、動的造影強化イメージング研究のための妥当な参照曲線を決定するためのシステム１００が図１に示される。
システム１００は、ひとつ又はそれ以上のコンピュータコンポーネントを含む。ここで用いられる「コンピュータコンポーネント」には、限定されるものではないが、コンピュータ関連物であって、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、これらの組み合わせ又は実行されているソフトウェアを含む。例えば、コンピュータコンポーネントは、限定されるものではないが、プロセッサ、プロセッサ上で実行されるオブジェクト、実行可能なプロセス、一連の実行、プログラム及びコンピュータを含む。説明のために、サーバコンピュータ上で実行されるアプリケーション及びサーバコンピュータもコンピュータコンポーネントであり得る。ひとつ又はそれ以上のコンポーネントが、プロセス内又は一連の実行内に設けられてよく、コンピュータコンポーネントがひとつのコンピュータに局在化されているか、２以上のコンピュータに分散されていてもよい。「コンピュータコンポーネント」がコンピュータを意味する場合には、コンピュータと交信するための相互種々の周辺物（例えば入力装置、データ記憶装置、表示装置など）が含まれる。
【００１９】
システム１００はまた、コンピュータコンポーネントにより実行されるか又は接続される論理を含む。ここで使用される「論理（ｌｏｇｉｃ）」には、限定されるものではないが、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせであって、ひとつの機能又は作用を実行するか、他のコンピュータにより実行されるように機能又は作用を生じるものを意味する。例えば望ましいアプリケーション又は要求に基づき、論理には、ソフトウェア制御マイクロプロセッサ、アプリケーション特定集積回路（ＡＳＩＣ）などの個々の論理、又は他のプログラムされた論理装置が含まれる。論理はまた、ソフトウェアとして完全に組み込まれいてもよい。
【００２０】
システム１００において、コンピュータコンポーネント１０２は、イメージ取得装置又は取得源１０４（例えば機能的イメージングのための使用されるイメージング装置に対応する）と相互作用するか又はデータ交信される。イメージ取得装置１０４は、例えばＣＴスキャナであり得る。イメージ取得装置１０４は、患者１１０の対象領域１０８の多重イメージ（例えばスライス）を時間にわたり取得することができる。イメージ取得装置１０４によるイメージデータ１０６の取得に先立ち又はその際に、造影剤（図示されていない）を前記対象領域１０８に輸送（例えば患者の循環系を介して）するために患者に投与されることができる。
【００２１】
コンピュータコンポーネント１０２はまた、データ記憶装置１１２と交信しデータ交信する。コンピュータコンポーネント１０２は前記データ記憶装置１１２へデータを記憶させ、及び前記データ記憶装置１１２からデータを取り出すことができる。
【００２２】
コンピュータコンポーネント１０２は、レジストレーション論理１１４、選択論理１１６及び訂正論理１１８を含むか、相互作用するか、又はデータ交信する。レジストレーション論理１１４は時間にわたり取得されたイメージデータの容量を共通座標システムにレジストレーションする。前記レジストレーションプロセスは、続く機能分析の具体的要求により適合されることができる。選択論理１１６は、参照情報、例えば参照ＴＣＣなどの参照曲線を決定するために、前記イメージデータ１０６内の妥当な位置を自動的に選択する。前記選択プロセスは、かかる位置からのイメージデータが妥当な参照情報のモデル化予想との近似の程度に基づく。モデル化予想は、患者固有の、病理学的固有の及び／又は取得固有の情報に基づく。その後訂正論理１１８は、選択された一群の妥当な参照曲線内の、例えばモーションアーチファクトで影響を受けた個々のサンプルを変更又は廃棄する。レジストレーション論理１１４、選択論理１１６及び／又は訂正論理１１８は、別々の論理又は集積された論理として実行され得る。
【００２３】
一定期間の視野（対象領域に焦点される）のスキャニングから生成されるイメージデータ１０６は、一連の比較的薄い（例えば１から２ｍｍ）イメージ「スライス」を含む第一のデータセットを生成するために用いられる。この第一のデータセットはその後、イメージデータ１０６中のモーションアーチファクトを相殺するためにレジストレーション論理１１４によりレジストレーションされる。レジストレーションされると前記第一のデータセットは、前記レジストレーションされた薄いスライスのいくつかを組み合わせて形成される比較的厚い（例えば５から１０ｍｍ）スライスを含む第二のデータセットを形成するために使用される。レジストレーション論理１１４は、前記スキャン中の動脈ネットワークなどの構造（でなければ前記薄いスライス中のモーションアーチファクトから生じ得る）の混合及びスメアを防止又は減少させるために、前記薄いスライスをより厚いスライスを形成するために用いるに先立って前記薄いスライスをレジストレーションする。厚いスライスはその後機能分析のために使用され得る（例えば潅流分析）。厚いスライスは例えば、そうでなければ大量のデータを減少させ、低潅流値を持つ領域の造影剤のシグナル対ノイズレベルを持ち上げる。
【００２４】
上記のように、コンピュータコンポーネント１０２は、イメージ取得装置１０４による一定期間の一連のスキャン（即ちイメージデータ１０６）を受け取ることができる。前記スキャンは患者１１０の対象領域１０８のものであり、例えば脳、肝臓又はその一部などである。スキャンは異なる時間で取得されることから、イメージデータ１０６を含むスキャンに、前記視野での対象物及びその動きが示される。従って、前記イメージデータ１０６のレジストレーションはこの動きが相殺されるように前記異なるスキャンを変更する。
【００２５】
前記スキャンのレジストレーションは困難であり得る。というのは、即ち減衰する造影剤の到達、流入及び流出という時間にわたるイメージデータ１０６の変更及び潅流分析のためのスライス厚さの最適化のためである。一般的に、レジストレーション論理１１４はこの作業に適合させてレジストレーションプロセス又はアルゴリズムを実行する。このようにしてコンピュータコンポーネント１０２は、動的造影強化イメージング研究のためのイメージデータ１０６をレジストレーションするためにレジストレーション論理１１４を使用する。
【００２６】
レジストレーションプロセスは、造影剤の到達により影響されない対象領域１０８（従ってイメージデータ１０６）における利用可能な解剖学的特徴に基づくことができる。例えば、脳潅流スキャンにおいて、頭骨は最初に区分化され得る。その後頭骨は前記レジストレーションプロセスへ入力として使用し、一方減衰する脳組織はレジストレーションプロセス中は考慮にいれない。
【００２７】
ある場合にはしかし、対象領域１０８が造影剤により影響を受けないイメージデータ１０６を十分与えることができない場合がある。かかる場合には、レジストレーションプロセスは類似度測定（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｍｅａｓｕｒｅ）を用いることができ、これは時間にわたりグローバル及びローカルな減衰変化を確実に扱うことができる。２つの時点でのイメージデータの相互情報又は２つの時点でのイメージデータの差イメージのヒストグラムのエントロピなどが、類似度測定の例であり、レジストレーションプロセスで使用され得る。
【００２８】
次に、コンピュータコンポーネント１０２は、イメージデータ１０６（例えば第一のデータセット又は第二のデータセット）からの全ての位置からＴＣＣを読むために選択論理１１６を用いることができる。しかし、わずか数位置のみが、また前記データのひとつのボクセルでさえ、妥当な参照ＴＣＣを与えるために適切であり得る。従って、選択論理１１６は自動化された選択プロセス又はアルゴリズムを実行し、モーションアーチファクト及び他のイメージ品質値の存在で参照曲線の妥当性を確実にする。
【００２９】
選択論理１１６は、理想的又はでなければモデル化曲線との類似度に基づいてイメージデータ１０６の観察された曲線の妥当性を決定する。例えば、図２Ａ及び２Ｂに示されるように、イメージデータ中の観察された曲線ＴＣＣ２０２又は２１２は、モデル化ＴＣＣ２０４又は２１４との類似度に基づいて決定され得る。個々のモデル化曲線は観察結果と最適フィッティングに基づいて生成され得る。ひとつの例示的実施態様において、前記モデル化曲線はさらに、追加の、外部情報に基づいて調節され得る。このようにして、モデル化曲線はさらに、イメージに基づき及び／又は非イメージに基づき調節され得る。
【００３０】
上記のように、コンピュータコンポーネント１０２は、観察されたＴＣＣ（例えばＴＣＣ２０２又は２１２）及びモデル化ＴＣＣ（例えばＴＣＣ２０４、２１４）を表示するためのＧＵＩを含むことができる。このようにして、ユーザは観察されたＴＣＣ及びモデル化ＴＣＣを比較して検討することができる。該ＧＵＩはユーザが観察されたＴＣＣ及び／又はモデル化ＴＣＣと相互作用することを可能にする。
【００３１】
一例として、自動化選択プロセスが、脳潅流分析のための参照動脈のモデル系検出につき説明する。ひとつの例示的実施態様により、２０４又は２１４などのモデル化曲線は、妥当なＴＣＣにつき次の予測される特性に基づいて定められる：（１）造影剤の主部の到達前には減衰は観察されないこと；（２）曲線はそのピークにつき単調に増加すること；（３）曲線は最初は、立ち上がりの速度と類似の速度で減衰する（主部と対称的）；及び（４）曲線はその後、最初のベースライン近くへゆっくりと減衰する（造影剤の分散）。当業者であれば、これらの特徴のいくつかが、異なる特徴もまた同様に、モデル化曲線を定めるために使用できることは理解できるであろう。
【００３２】
ひとつの例示的実施態様において、個々のモデル化曲線は主部到達時間（ＢＡＴ）、半値ピーク到達時間（ＨＰＡＴ）、半値ピーク減衰時間（ＨＰＤＴ）、ピーク時（ＴＴＰ）及び具体的な造影剤、注入位置及び対象領域１０８などの最終ベースライン高さの検出により生成される。これらの値は、例えば上で記載の測定値（観察された曲線のために抽出された定量的特徴としてのＢＡＴ、ＨＰＡＴ、ＨＰＤＴ、ＴＴＰ及び最終ベースライン高さ）により、対象性を促進し、ベースラインへの減衰戻りなどのために修正される。一般的に、該測定値は曲線の全ての定量的な特徴であり、それぞれの修正は、曲線をより対称的にし、ベースライン近くへ減衰させ、又は時点及び観察された濃度値を望ましく及び予期される特徴をよりよく反映するものにする。
【００３３】
フィッティングされたモデル化曲線及びイメージデータ１０６からの観察された曲線との比較は、差曲線（即ち、モデル化及び観察された曲線との違い）下の領域と、観察された曲線下の領域の比率として品質測定を与える。当業者であれば、この比率は一例であり、曲線間の十分な一致を反映するすべての他の品質測定も使用可能であることは理解されるであろう。品質測定を用いて妥当な参照曲線を与える血管が検出される。
【００３４】
例えば図２Ａに見られるように、ひとつの動脈は、それが妥当な参照ＴＣＣを与えているかどうかを観察された曲線２０２と適切なモデル化曲線２０４とを比較することで評価される。説明のために、観察された曲線２０２（実線）及びモデル化曲線（点線）がグラフ２０６上にプロットされて示される。前記グラフはｙ軸２０８がハウンスフィールド単位（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）及びｘ軸２１０が時間（秒）をそれぞれ表している。コンピュータコンポーネント１０２（選択論理１１６を用いる）が、観察された曲線２０２はモデル化曲線２０４と十分合致していると決定する。既定の類似度又は品質数値に基づき、さらに観察された曲線２０２（動脈に対応する）が妥当な参照ＴＣＣとして選択される。
【００３５】
同様に、図２Ｂに見られるように、ひとつの静脈は、それが妥当な参照ＴＣＣを与えているかどうかを観察された曲線２１２と適切なモデル化曲線２１４とを比較することで評価される。説明のために、観察された曲線２１２（実線）及びモデル化曲線（点線）がグラフ２１６上にプロットされて示される。前記グラフはｙ軸２１８がハウンスフィールド単位（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）及びｘ軸２２０が時間（秒）をそれぞれ表している。コンピュータコンポーネント１０２（選択論理１１６を用いる）が、観察された曲線２１２はモデル化曲線２１４と十分合致していると決定する。既定の類似度又は品質数値に基づき、さらに観察された曲線２１２（動脈に対応する）が妥当な参照ＴＣＣとして選択される。
【００３６】
脳潅流適用のための参照静脈は、ひとつの例示的実施態様により、観察された曲線下の領域（即ち造影剤の量）と同様に、２０２又は２１２などの観察された曲線と２０４又は２１４などのモデル化曲線との間の類似度を決定することに基づき既定の類似度又は品質値を用いて決定されることができる。イメージデータ１０６の処理されたスライスの暗いボクセルとして見えるいくつかのボクセルが、類似度又は品質値の適用の結果として最も高い値を受ける。図３に示されるように、スライス３００は、上矢状静脈洞及びガレン領域の血管にボクセルを含み、イメージ中で暗く見える。例えば、暗い点３０２は前記スライス３００を通じて（即ち垂直の方向に）伸びる血管を表し、一方、暗い線３０４はスライス３００に沿って（線のある方向へ）伸びる血管を表す。ひとつ又はそれ以上の血管が妥当な参照血管の候補と考えられる。
【００３７】
選択プロセスにおいて、２０４又は２１４などのモデル化曲線及び２０２又は２１２などの観察された曲線は、上で与えられたような既定の予想が実際に合致する場合にだけ合致する。動脈形状を持つ曲線について、検出された特徴（例えばＢＡＴ，  ＨＰＡＴ，  ＨＰＤＴ，  ＴＴＰなど）は観察された曲線と類似である有効なモデルを生成するためには用いることはできない。従って、一組の異なる判断参照が、造影剤、注入位置及び対象領域１０８につき予想曲線を記載するためにさらに使用される。上記のように、モデルはまた、例えば外部で利用可能な非イメージ情報などに基づいて調節される。かかる非イメージ情報には、例えば、造影剤の濃度及び全量などの造影剤注入設定、注入期間、注入からイメージ取得までの遅延時間などが含まれる。非イメージ情報はまた、患者の循環系状態についての基本情報、例えば心臓鼓動数、血圧、心拍出量などを含むことができる。これらの追加の情報は、造影剤の予想到達時間及びＡＩＦでのピーク強度を決めるために使用され得る。潅流スキャンが造影剤の先立つ注入（例えば、ＣＴＡ又はタイミングテストスキャンの後など）の後に取得される場合、これらの先立つスキャンで観察された造影剤の動力学はさらに参照血管検出を促進することができる。
【００３８】
上で説明された適合性レジストレーションプロセス及びインテリジェント参照選択プロセスは、最適利用可能な参照曲線を与えることとなる。しかしこれらのプロセスから得た参照曲線でさえモーションアーチファクトをまだ示す可能性がある。例えば、せきからくる強い動きは、脳潅流及び／又は肝臓潅流において使用できないフレームを生成する結果となる。
【００３９】
従って、訂正論理１１８は、前記候補ＴＣＣでの、残留する分離されたモーションアーチファクトを検出するための訂正プロセス又はアルゴリズムを実行する。これらのモーションアーチファクトは、例えば前記レジストレーションプロセスで使用される適合度の詳細な分析により、又は測定された参照曲線と最適フィッティングモデル化表現との比較により検出され得る。分離されたモーションアーチファクトを持つＴＣＣサンプルは、観察された曲線の有効な一部及び／又はモデル化曲線からの知識を用いて、該曲線の影響を受けた部分を越えて内挿することでこれらのアーチファクトを容易に訂正することができる。イメージデータ１０６の全て及び候補ＴＣＣだけでなく分離したアーチファクトで影響される場合は、影響を受けた時点でのイメージデータの全てを分析から除外するか、合理的に補間された近似物で置き換えることができる。
【００４０】
ひとつの例示的実施態様において、訂正プロセスは局所動き相殺を含む。動きにより破壊された時点について、固定解剖学的構造からの妥当な参照ＴＣＣの抽出を確実にするために局所レジストレーションが参照血管の近隣で実行される。
【００４１】
ひとつの例示的実施態様において、コンピュータコンポーネント１０２は一体化されているか、又は前記イメージ取得装置１０４とスキャナ装置を形成するために組み合わされている。レジストレーションプロセス、選択プロセス及び／又は訂正プロセスは全て同じスキャン装置で実行され得る（例えば急性設定での時間節約のため）。の例示的実施態様においては、コンピュータコンポーネント１０２は医療ワークステーション又はネットワークサーバと接続されたネットワーククライアント又は例えば潅流分析を行っている医療ワークステーションであり得る。レジストレーションプロセス、選択プロセス及び／又は訂正プロセスはこのワークステーション又はクライアントで実行される。さらに他の例示的実施態様では、レジストレーションプロセス、選択プロセス及び／又は訂正プロセスは分配されたネットワークシステムを利用する、例えば医療画像管理システム（ＰＡＣＳ）を利用する。
【００４２】
本発明のひとつの実施態様による動的造影強化イメージ研究を行うための妥当な参照曲線の決定の方法４００は図４に示される。最初のステップ４０２として、造影剤が患者に、脳又は肝臓などの対象領域へ輸送するために投与される。該輸送はしばしば、患者の循環系を通って対象領域へ造影剤を移動させることを含む。従って、ステップ４０４で、方法４００はある範囲の時間（即ち取得時間）で対象領域の一連のイメージ（例えばイメージデータ）を取得することを含む。データ取得の際に造影剤は患者の血液流内で対象領域を流れる。
【００４３】
スキャンは異なる時に取得されるので、取得イメージデータを表すスキャンは視野での対象物及びその動きを示す。上記のように、イメージデータは最初再構成されて、第一のスライス厚さと第一のスライス距離（例えば高分解能で、薄いスライス）を持つ第一のデータセットを得る。これらの薄いスライスは、例えば１から２ｍｍの厚さを持つ。前記第一のデータセットは同じ視野から得られた患者の動きに影響されるイメージデータを含む。従って、ステップ４０６では、前記最初のデータセットが、視野内で生じた動きを相殺するためにレジストレーションされる。例えば、イメージスキャンは、造影剤に影響されない対象領域内の解剖学的構造に基づいてレジストレーションされる。
【００４４】
レジストレーションされると、前記第一のデータセットは第二のスライス厚さ及び第二のスライス距離（例えば厚いスライス）を持つ第二のデータセットを形成するために使用され得る。これらの厚いスライスは、例えば５から１０ｍｍの厚さを持ち得る。厚いスライスは機能性分析に十分適したものである（例えば潅流分析）。
【００４５】
ステップ４０８では、スキャン（例えば前記第一のデータセット又は第二のデータセット）は、処理され参照情報の候補を決定する（例えばＴＣＣなどの曲線）。この決定は、モーションアーチファクト及び他のイメージ品質値の存在下で参照曲線の妥当性を測るものである。特に前記スキャンは、図２Ａ又は２Ｂに示される理想的又はモデル化曲線との類似度に基づき観察された曲線の妥当性を決定するために処理される。ここのモデル化曲線は観察された曲線に最適フィッティングに基づき生成され得る。ひとつの例示的実施態様において、前記モデル化曲線はさらに、追加の、外部の情報で調節される。このようにして、モデル化曲線はさらに、イメージに基づく及び／又は非イメージに基づく情報を用いて細かく調節され得る。
【００４６】
上記のように、ひとつの例示的実施態様によるモデル化曲線は、妥当なＴＣＣにつき次の予測される特性に基づいて定められる：（１）造影剤の主部の到達前には減衰は観察されないこと；（２）曲線はそのピークにつき単調に増加すること；（３）曲線は最初は、立ち上がりの速度と類似の速度で減衰する（主部と対称的）；及び（４）曲線はその後、最初のベースライン近くへゆっくりと減衰する（造影剤の分散）。当業者であれば、これらの特徴のいくつかが、異なる特徴もまた同様に、モデル化曲線を定めるために使用できることは理解できるであろう。
【００４７】
ひとつの例示的実施態様において、個々のモデル化曲線は主部到達時間（ＢＡＴ）、半値ピーク到達時間（ＨＰＡＴ）、半値ピーク減衰時間（ＨＰＤＴ）、ピーク時（ＴＴＰ）及び具体的な造影剤、注入位置及び対象領域１０８などの最終ベースライン高さの検出により生成される。これらの値は、例えば上で記載の測定値により、対象性を促進し、ベースラインへの減衰戻りなどのために修正される。一般的に、該測定値は曲線の全ての定量的な特徴であり、それぞれの修正は、曲線をより対称的にし、ベースライン近くへ減衰させ、又は時点及び観察された濃度値を望ましく及び予期される特徴をよりよく反映するものにする。
【００４８】
フィッティングされたモデル化曲線及び観察された曲線との比較は、差曲線（即ち、モデル化及び観察された曲線との違い）下の領域と、観察された曲線下の領域の比率として品質測定を与える。当業者であれば、この比率は一例であり、曲線間の十分な一致を反映するすべての他の品質測定も使用可能であることは理解されるであろう。品質測定を用いて妥当な参照曲線を与える血管が検出される。
【００４９】
ステップ４０８において、モデル化曲線及び観察された曲線は、上で与えられたような既定の予想が実際に合致する場合にだけ合致する。動脈形状を持つ曲線について、検出された特徴（例えばＢＡＴ，  ＨＰＡＴ，  ＨＰＤＴ，  ＴＴＰなど）は観察された曲線と類似である有効なモデルを生成するためには用いることはできない。従って、一組の異なる判断基準が、造影剤、注入位置及び対象領域につき予想曲線を記載するためにさらに使用される。上記のように、モデルはまた、例えば外部で利用可能な非イメージ情報などに基づいて調節される。かかる非イメージ情報には、例えば、造影剤注入設定又は患者の循環系状態などが含まれる。これらの追加の情報は、造影剤の予想到達時間及びＡＩＦでのピーク強度を決めるために使用され得る。潅流スキャンが造影剤の先立つ注入（例えば、ＣＴＡ又はタイミングテストスキャンの後など）の後に取得される場合、これらの先立つスキャンで観察された造影剤の動力学はさらに参照血管検出を促進することができる。
【００５０】
スキャンが処理されひとつ又はそれ以上の参照曲線の候補のセットが決定されても、なお前記候補のいくつかはモーションアーチファクトを示す可能性がある（例えば、せきからくる強い動きは、脳潅流及び／又は肝臓潅流において使用できないフレームを生成する結果となる）。従って、参照曲線の候補は、ステップ４１０で訂正されひとつ又はそれ以上の妥当な参照曲線のセットを形成する。
【００５１】
この訂正は、前記候補ＴＣＣでの、残留する分離されたモーションアーチファクトを検出を含む。これらのモーションアーチファクトは、例えば前記レジストレーションプロセスで使用される適合度の詳細な分析により、又は測定された参照曲線と最適フィッティングモデル化表現との比較により検出され得る。分離されたモーションアーチファクトを持つ候補ＴＣＣは、観察された曲線の有効な一部及び／又はモデル化曲線からの知識を用いて、該曲線の影響を受けた部分を越えて内挿することでこれらのアーチファクトを容易に訂正することができる。イメージデータ１０６の全て及び候補ＴＣＣだけでなく分離したアーチファクトで影響される場合は、影響を受けた時点でのイメージデータの全てを分析から除外するか、合理的に補間されたサンプルで置き換えることができる。
【００５２】
ひとつの例示的実施態様において、ステップ４１０の調節又は訂正は局所動き相殺を含む。動きにより破壊された時点について、固定解剖学的構造からの妥当な参照ＴＣＣの抽出を確実にするために局所レジストレーションが参照血管の近隣で実行される。ステップ４１０での調節の結果として、妥当な参照ＴＣＣのセットが得られ、動的造影強化イメージング研究で使用され得る。
【００５３】
上記のように、方法４００の部分として、レジストレーション４０６、選択４０８及び／又は訂正４１０は、その後、イメージング研究で使用するための厚い（例えば５から１０ｍｍ）スライスに再構成される前に比較的薄いイメージスライス（例えば１から２ｍｍ）で実行され得る。
【００５４】
上記観点において、例示システム１００及び方法４００は、どのようにして、本一般的発明概念が、動的造影強化研究の有効性を改良するために使用され得る参照ＴＣＣを提供し得る考え方を提供するため使用され得るかを説明する。
【００５５】
具体的実施態様についてのこれまでの説明は例示の方法で行われた。与えられた開示から、当業者であれば、本発明の一般的発明概念及びそれに伴う全ての利点を理解するばかりでなく、開示された構造及び方法の明らかな種々の変更・変法を見出すことができるであろう。従って、特許請求の範囲で定められる、本発明の一般的発明概念の本質及び範囲に属する全てのかかる変更・変法及びそれらの均等物の全てを含むにつき及ぶことが求められる。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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