(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
実験強度信号Ｓ（ｔ）に基づいて血行動態パラメータ（１４）の推定値を生成し、前記血行動態パラメータの推定値の生成は、器官のボクセルと呼ばれる単位容積の動脈／組織／静脈の動態系の注目量ｄの推定値ｄ＾に基づいて実行され、前記推定値ｄ＾の生成は、Ａ~-1が畳み込み行列Ａの擬似逆行列であり、ｃが前記ボクセルの中の造影剤の濃度曲線を記述し、前記濃度曲線が前記実験信号の事前の変換により生じるとして、ｄ＾＝Ａ~-1・ｃを計算することにより構成される、医用イメージング解析システムの処理ユニットによって実施される方法であって、
Ｓ≡ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）が昇順に分類された特異値の対角行列であり、ＶＴが行列Ｖの転置行列であり、Ｖ＝（ｖｉｊ）およびＵ＝（ｕｉｊ）が次元Ｌ×Ｌをもつ２つのユニタリ実正方行列であり、Ｌ≧Ｎであり、Ｎが定義されたサンプルの数であり、ｄ＾、Ａおよびｃがそれぞれに次元Ｌ×１、Ｌ×ＬおよびＬ×１を有しているとして、ＡをＡ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解するステップ（１０２）と、
ＵＴがＵの転置行列を示し、
【数７１】
0005818991.tif 000072
として、Ａの擬似逆行列
【数７２】
0005818991.tif 000073
を、
【数７３】
0005818991.tif 000074
の形式で生成し（１３０、１３１）、
【数７４】
0005818991.tif 000075
を生成する（１３０、１３２）、
少なくとも１つの反復ステップ（１３０）と、
ｌＦが正であり、かつ、Ｌ以下であるとして、反復ｌＦで生成された前記注目量の推定値
【数７５】
0005818991.tif 000076
に基づいて前記血行動態パラメータ（１４）の前記推定値を生成するステップ（１１５）と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
Ａが特異値に正準分解される前記ステップ（１０２）の後に１回だけ実行され、
【数７６】
0005818991.tif 000077
を生成するステップ（１３１）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ｄｌを生成する各ステップ（１３０、１３２）の前に、正則化条件を検証するステップ（１１２）を含み、前記方法は、前記条件が満たされると直ぐに前記反復ｌＦで中断され、ｄの前記推定値（１１４）は、
【数７７】
0005818991.tif 000078
となる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記正則化条件は、振動指数ＯＩｌを計算するステップ（１１１）により構成されることがあり、前記正則化条件は、ＰＯＩが唯一の所定の値であるとして、
【数７８】
0005818991.tif 000079
であると直ちに満たされる（１１２）、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
実験強度信号Ｓ（ｔ）に基づいて血行動態パラメータ（１４）の推定値を生成し、前記血行動態パラメータの推定値の生成は、器官のボクセルと呼ばれる単位容積の動脈／組織／静脈の動態系の注目量ｄの推定値ｄ＾に基づいて実行され、前記推定値ｄ＾の生成は、Ａ~-1が畳み込み行列Ａの擬似逆行列であり、ｃが前記ボクセルの中の造影剤の濃度曲線を記述し、前記濃度曲線が前記実験信号の事前の変換により生じるとして、ｄ＾＝Ａ~-1・ｃを計算することにより構成される、医用イメージング解析システムの処理ユニットによって実施される方法であって、
Ｓ＝ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）が昇順に分類された正の特異値の対角行列であり、ＶＴが行列Ｖの転置行列であり、Ｖ＝（ｖｉｊ）およびＵ＝（ｕｉｊ）が次元Ｌ×Ｌをもつ２つのユニタリ実正方行列であり、Ｌ≧Ｎであり、Ｎが、定義されたサンプルの数であり、ｄ＾、Ａおよびｃがそれぞれに次元Ｌ×１、Ｌ×ＬおよびＬ×１を有しているとして、ＡをＡ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解するステップ（１０２）と、
反復０＜ｌ≦Ｌで順番に、ｄｌ−１（ｉ），ｉ＝１，Ｌが前の反復で取得されたベクトルｄｌ−１の成分であるとして、ベクトルｄｌのＬ個の成分ｄｌ（ｉ），ｉ＝１，Ｌを
【数７９】
0005818991.tif 000080
によって計算する少なくとも１つの反復ステップと、
振動指数ＯＩｌを計算するステップ（１１１）により構成され、ＰＯＩが唯一の所定の値であるとして、
【数８０】
0005818991.tif 000081
であると直ちに満たされる（１１２）正則化条件であって、前記方法は、前記条件が満たされると直ぐに反復ｌＦで中断される、前記正則化条件を、ｄｌを生成する各ステップ（１３０、１３２）の前に、検証するステップ（１１２）と、
ｌＦが厳密に正であり、かつ、Ｌ以下であるとして、反復ｌＦで生成された前記注目量の推定値
【数８１】
0005818991.tif 000082
に基づいて前記血行動態パラメータ（１４）の前記推定値を生成するステップ（１１５）と、
を含む方法。
【請求項６】
【数８２】
0005818991.tif 000083
を生成するステップ（１１０）を含む、請求項３または５に記載の方法。
【請求項７】
前記振動指数は、
【数８３】
0005818991.tif 000084
のように計算される、請求項４または５に記載の方法。
【請求項８】
前記振動指数は、
【数８４】
0005818991.tif 000085
のように計算され、
式中、Δｔは、前記信号Ｓ（ｔ）のサンプリング周期である、請求項４または５に記載の方法。
【請求項９】
前記畳み込み行列Ａは、Δｔがサンプリング周期であり、Ｃａ（ｔ）が前記造影剤の濃度であるとして、
【数８５】
0005818991.tif 000086
によって定義される（１０１）次元Ｌ×Ｌをもつブロック巡回型である、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
メモリ手段と、外界と通信する手段と、処理手段とを含む処理ユニット（４）であって、
前記通信する手段は、外界から、器官のボクセルと呼ばれる単位容積の中の造影剤の濃度曲線を記述する実験データ項目ｃを受信する能力があり、
前記処理手段は、請求項１から９のいずれか１項に記載の血行動態パラメータの推定値を生成する方法を実施する、
処理ユニット（４）。
【請求項１１】
前記通信する手段は、ユーザ（６）に前記推定値を返すため適したマン・マシン・インターフェース（５）に適切なフォーマットで血行動態パラメータの前記推定値を配信する、請求項１０に記載の処理ユニット。
【請求項１２】
請求項１１に記載された処理ユニット（４）と、請求項１から９のいずれか１項に記載された方法により前記処理ユニットによって推定された血行動態パラメータをユーザ（６）に返すため適したマン・マシン・インターフェース（５）とを含む医用イメージング解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像に基づいて血行動態パラメータを推定するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、これの精度によって、そして実施形態次第で、緊急事態において治療上の診断を可能にするために不可欠である実行の速度によって、特に周知のプロセスから区別される。
【０００３】
本発明は、灌流強調磁気共鳴イメージング（ＰＷ−ＭＲＩ）またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）に特に基づいている。これらの技術は、脳または心臓のような器官の血行動態に関する貴重な情報を取得することを可能にする。この情報は、脳卒中のような病状の緊急処置において診断および治療的決定を行おうとする医師のため特に重要である。
【０００４】
このような技術を実施するため、核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影によるイメージング装置１を使用する図１および図２に一例として示されるように、医用イメージングシステムが使用される。コンピュータ断層撮影は、身体の第１の部分、特に、脳についての複数のデジタル画像１２の系列を供給する。この目的のため、上記装置は、高周波電磁波の組み合わせを問題になっている身体の一部に印加し、ある一定の原子によって再放射された信号を測定する。このようにして、装置は、画像化された塊の各点（またはボクセル）で生物学的組織の化学組成、そして、それ故に、性質を決定することを可能にする。
【０００５】
画像系列は、専用処理ユニット４を用いて解析される。この処理ユニットは、適応型マン・マシン・インターフェース５を用いて、灌流強調画像に基づく血行動態パラメータの推定値を医師６に最終的に供給する。このようにして、医師は、診断に達し、自分が適当であると考える治療的行為を決定することができる。
【０００６】
核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影による灌流強調画像は、造影剤（たとえば、磁気共鳴イメージングのためのガドリニウム塩）を静脈注射することによって、そして、画像の各ボクセルにおいて経時的にこれのボーラスを記録することによって取得される。簡潔さのため、ボクセルを識別する指数ｘ，ｙ，ｚを省略する。たとえば、座標ｘ，ｙ，ｚのボクセルの信号をＳｘ，ｙ，ｚ（ｔ）として表記する代わりに、単にＳ（ｔ）として表記する。以下に記載する演算および計算は、概して、推定対象の血行動態パラメータを表す画像またはマップを最終的に取得するために、注目ボクセル毎に実行される。
【０００７】
標準モデルは、時間ｔに亘って測定された信号Ｓ（ｔ）の強度を上記造影剤の濃度Ｃ（ｔ）に関連づけることを可能にする。
【０００８】
たとえば、灌流コンピュータ断層撮影では、各ボクセルに対する信号は、Ｓ（ｔ）＝ｋ・Ｃ（ｔ）＋Ｓ０のように濃度に正比例すると仮定される。核磁気共鳴による灌流強調イメージングでは、たとえば、指数関数的な関係Ｓ（ｔ）＝Ｓ０・ｅ−ｋ・ＴＥ・Ｃ（ｔ）が存在すると仮定される。この２つの事例では、Ｓ０は、造影剤の到達前の信号の平均強度を表す。核磁気共鳴イメージングの事例では、ｋは、常磁性磁化率と組織の中の造影剤の濃度との間の関係に依存する定数であり、ＴＥは、エコー時間である。各ボクセルに対する定数ｋの値は未知であるので、全ての注目ボクセルに対してこの値に任意の値が設定される。このようにして、相対推定値が取得されるが、絶対推定値ではない。それにもかかわらず、この相対情報は、主に空間中での、特に、健康な組織と病的組織との間のこれらの値の相対変動が注目されているので、依然として有意義ある。
【０００９】
以下の全てにおいて、実験強度信号Ｓ（ｔ）は、濃度曲線Ｃ（ｔ）に予め変換されているものと仮定する。たとえば、灌流強調磁気共鳴イメージングの事例では、
【数１】
0005818991.tif 000002
【００１０】
が得られ、Ｓ０は、たとえば、造影剤の到達前のＳ（ｔ）の平均値を利用することにより推定される。
【００１１】
各時点で各ボクセルに含まれている組織領域中の造影剤の質量の保存は、
【数２】
0005818991.tif 000003
【００１２】
として記述される。Ｃａ（ｔ）は、組織領域に供給される動脈中の造影剤の濃度である（動脈入力関数、ＡＩＦ）。ＢＦは、組織のボリューム内の血流量であり、Ｃｖ（ｔ）は、この組織領域から流れ出る静脈中の造影剤の濃度である（静脈出力関数、ＶＯＦ）。
【００１３】
動脈／組織／静脈の動態系が線形時不変であると仮定すると、
【数３】
0005818991.tif 000004
【００１４】
と記述することが可能であり、式中、ｈ（ｔ）は、システムインパルス応答であるか、または、組織中の造影剤の通過時間の確率密度関数であり、
【数４】
0005818991.tif 000005
【００１５】
は、畳み込み積を表す。初期条件がＣ（ｔ＝０）＝０である前述の微分方程式の形式的解は、
【数５】
0005818991.tif 000006
【００１６】
として記述され、式中、Ｒ（ｔ）は、組織領域中の通過時間の相補累積密度／分布関数（剰余関数）であり、
【数６】
0005818991.tif 000007
【００１７】
によって定義され、式中、Ｈは、ヘビサイド単位ステップ一般化関数である。インパルス応答および相補累積密度／分布関数に基づいて、新しい血行動態パラメータ、すなわち、組織中の平均通過時間（ＭＴＴ）
【数７】
0005818991.tif 000008
【００１８】
が定義される。
【００１９】
同様に、組織領域中の血液容量（ＢＶ）を関係ＢＶ＝ＢＦ・ＭＴＴによって定義できる。
【００２０】
使用されたＡＩＦが真のＡＩＦに関して期間τだけ遅延している場合、
【数８】
0005818991.tif 000009
【００２１】
が得られる。
【００２２】
このようにして、期間τは、実際には、推定された相補累積密度／分布関数がこれの最大値に到達する時点（最大値までの時間−ＴＭＡＸ）であるとみなすことができる。
【００２３】
ＢＦ、ＭＴＴ、ＢＶまたはＴＭＡＸのような血行動態パラメータ、ならびに、相補累積密度／分布関数Ｒ（ｔ）を推定するために、濃度曲線Ｃ（ｔ）を、以下で与えられると仮定される動脈入力関数Ｃａ（ｔ）によって逆畳み込みをすることが必要である。
【００２４】
Ｃａ（ｔ）によるＣ（ｔ）のこの逆畳み込みの演算を実行するために、標準的な畳み込みモデル
【数９】
0005818991.tif 000010
【００２５】
は、最初に、畳み込み積分
【数１０】
0005818991.tif 000011
【００２６】
を数値的に近似することにより、信号Ｓ（ｔ）のサンプリング時点ｔ１，…，ｔＮで時間的に離散化される。一般性を失うことなく、以下では、周期Δｔ＝ｔｉ−ｔｉ−１で周期的サンプリングが実行されることを仮定する。
【００２７】
たとえば、矩形法による畳み込み積分の近似は、
【数１１】
0005818991.tif 000012
【００２８】
を与える。このようにして、
【数１２】
0005818991.tif 000013
【００２９】
かつｄ＝ＢＦ・ｂと表すことにより、次元Ｎの線形系Ａｄ＝ｃに帰着する。
【００３０】
下三角テプリッツ行列Ａは、非常に悪条件であり、ほぼ特異であるので、無意味な解および血行動態パラメータの異常な推定値を取得することなく、線形系を数値的に逆転できない。従って、たとえば行列Ａの擬似逆行列Ａ~-1を取得するために、そしてその結果、ｄ＾＝Ａ~-1・ｃを用いてｄの推定値ｄ＾を取得するために、様々な方法を使用することが必要である。
【００３１】
行列Ａの擬似逆行列を取得する数値的方法は、ｓＳＶＤ（単純特異値分解）、ｃＳＶＤ（巡回特異値分解）、およびｏＳＶＤ（振動指数特異値分解）のようなＡの特異値の打ち切りに基づく従来どおりの非パラメトリックな方法を含む。
【００３２】
ｓＳＶＤ法は、簡単かつ高速であるという利点がある。それにもかかわらず、ｓＳＶＤ法は、２つの重大な欠点に陥る：
・ｓＳＶＤ法は、動脈入力関数Ｃａ（ｔ）と濃度曲線Ｃ（ｔ）との間の時間遅延τに影響されやすく、すなわち、τに依存するＢＦおよびＭＴＴのようなパラメータの推定値を供給するが、それらはτに依存しなければならないものではない。
【００３３】
・特に、ｓＳＶＤ法は、上記時間遅延τが負であるとき、すなわち、動脈入力関数Ｃａ（ｔ）が濃度曲線Ｃ（ｔ）に関して遅れているとき、異常なパラメータの推定値を供給する。
【００３４】
これらの欠点は、構成により時間遅延τにより影響されにくく、かつ、負の時間遅延を考慮することを可能するｃＳＶＤ法およびｏＳＶＤ法によって改善される。
【００３５】
ｃＳＶＤ法は（ｓＳＶＤ法と同様に）、それにもかかわらず、適応的でない、という無視できない欠点に陥る。実際には、正則化は、ローパスフィルタのカットオフ周波数として解釈されることがあるアルゴリズムに固有のＰＳＶＤパラメータを用いて１回だけ前もって規定される。他方では、正則化は、１つ１つの実験的な濃度曲線Ｃ（ｔ）、特に、これの信号対雑音比に適応すべきである。実際上、その結果、注目灌流データの各組に適応するパラメータＰＳＶＤの値は、たとえば、所定の基準（たとえば、パラメータの相対誤差など）の最適化を可能にする値を決定することにより、予め決定されるべきである。このことは、パラメータの理論値が未知であるため、厳密な意味で不可能である。他方、灌流の各モード（たとえば、ＣＴ灌流またはＭＲ  ＰＷＩ）のためのこのようなキャリブレーション、各測定装置、取得パラメータの各組、および、さらには灌流信号の各タイプ（たとえば、白質の中の灌流、灰白質の中の灌流、健康な灌流、または病的な灌流）のためのこのようなキャリブレーションは、明らかに望ましくない。実際には、これらのキャリブレーションは、稀にしか実行されず、パラメータＰＳＶＤは、多くの場合、完全に任意の方式で固定される。
【００３６】
ｏＳＶＤ法は、このｏＳＶＤ法を種々の実験条件および種々のタイプの灌流信号にあまり影響されないようにする／戻す準適応正則化を導入することにより、この欠点をある程度まで改善することを可能にする。この方法は、構成によって、期間に不変であり、かつ、準適応的である。その結果、ｏＳＶＤ法は、ｃＳＶＤ法およびｓＳＶＤ法が提供しない、動作条件に関してより高い品質および頑強性をもつ血行動態パラメータの推定値を提供することになっている。
【００３７】
他方で、このような方法の実施は、複雑であり、かつ、病院環境で効果的に利用できるほどに十分に文書化されることがなく、それはたとえば、不完全または誤った方式である文献ＷＯ２００５／００９２０４Ａ２からも明らかである。同様のことがｃＳＶＤ法にもあてはまる。現在のところ、ｏＳＶＤおよびｃＳＶＤは、依然として理論上のものである。さらに、以下で分かることであるが、ｏＳＶＤのアルゴリズム的複雑性は、ｃＳＶＤのアルゴリズム的複雑性のほぼＮ倍であり、ｓＳＶＤのアルゴリズム的複雑性のほぼ４Ｎ倍である。従来どおりの計算機器（すなわち、パーソナルコンピュータまたはワークステーション）を用いる灌流強調イメージングの典型的なデータセットに対する計算時間がｓＳＶＤ法およびｃＳＶＤ法の場合にほぼ数秒である場合、この計算時間は、ｏＳＶＤ法を用いると数分に達する可能性がある。このことは、たとえば、毎分４万個の神経細胞が死ぬと推定される脳卒中の治療中のような臨床緊急事態において確実に禁止される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３８】
本発明は、第１の目的によれば、医用イメージングシステムにおいて使用できるようにするためにｏＳＶＤ法を実施することにより構成される。本発明は、注目量の推定のため必要な短時間の観点から特に最適化された実施形態にさらに関する。本発明は、好ましくは、しかし、非限定的な方法で、灌流強調イメージングによって１つまたは複数の注目量（または血行動態パラメータ）を推定するための医用イメージングシステムの使用と関連して例示されている。最適化された実施モードは、ｃＳＶＤ法のアルゴリズム的複雑性と同じオーダのアルゴリズム的複雑性を生じる。その結果、従来どおりの計算機器を用いて数秒程度であり、臨床緊急事態において許される、本発明によるｏＳＶＤの計算時間が達成される。
【００３９】
第２の目的によれば、本発明は、ｃＳＶＤ法の実施を優先するために等価的なアプローチを適用することを可能にする。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
このため、実験強度信号Ｓ（ｔ）に基づいて血行動態パラメータの推定値を生成し、血行動態パラメータの推定値の生成が器官の単位容積（ボクセルと呼ばれる）の動脈／組織／静脈の動態系の注目量ｄの推定値ｄ＾に基づいて実行される、医用イメージング解析システムの処理ユニットによって実施される方法の第１の実施形態が提供される。推定値ｄ＾の生成は、Ａ~-1が畳み込み行列Ａの擬似逆行列であり、ｃが上記ボクセルの中の造影剤の濃度曲線を記述し、濃度曲線が上記実験信号の事前の変換により生じるとして、ｄ＾＝Ａ~-1・ｃを計算することにより構成される。この第１の実施形態によれば、この方法は、
Ｓ≡ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）が昇順に分類された特異値の対角行列であり、ＶＴが行列Ｖの転置行列であり、Ｖ＝（ｖｉｊ）およびＵ＝（ｕｉｊ）が次元Ｌ×Ｌをもつ２つのユニタリ実正方行列であり、Ｌ≧Ｎであり、Ｎが、定義されたサンプルの数であり、ｄ＾、Ａおよびｃがそれぞれに次元Ｌ×１、Ｌ×Ｌ、およびＬ×１を有しているとして、ＡをＡ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解するステップと、
ＵＴがＵの転置行列を示し、
【数１３】
0005818991.tif 000014
【００４１】
として、Ａの擬似逆行列
【数１４】
0005818991.tif 000015
【００４２】
を、
【数１５】
0005818991.tif 000016
【００４３】
の形式で生成し、
【数１６】
0005818991.tif 000017
【００４４】
を生成する、少なくとも１つのステップと、
ｌＦが正であり、かつ、Ｌ以下であるとして、反復ｌＦで生成された注目量の推定値
【数１７】
0005818991.tif 000018
【００４５】
に基づいて血行動態パラメータの推定値を生成する少なくとも１つのステップと、
を含む。
【００４６】
本発明は、
【数１８】
0005818991.tif 000019
【００４７】
が濃度曲線に依存しないので、このような方法を実行する性能を改善するために変形例を提供する。このようにして、注目ボクセルＶｉに対して、
【数１９】
0005818991.tif 000020
【００４８】
を生成する反復ステップは、Ａが特異値に正準分解されるステップの後に１回だけ実行されることがある。
【００４９】
本発明は、方法が、ｄｌを生成する各ステップの前に、正則化条件の検証を含むことができ、上記方法は、この条件が満たされると直ぐに、反復ｌＦで中断され、ｄの推定値が
【数２０】
0005818991.tif 000021
【００５０】
となる点で有利である。好ましい例として、正則化条件は、振動指数ＯＩｌの計算により構成されてもよく、上記正則化条件は、ＰＯＩが唯一の所定の値であるとして、
【数２１】
0005818991.tif 000022
【００５１】
であると直ちに満たされる。
【００５２】
臨床緊急事態に応答するために、本発明は、実験強度信号Ｓ（ｔ）に基づいて血行動態パラメータの推定値を生成するための計算時間の観点から最適化された第２の実施形態を提供し、血行動態パラメータの推定値の生成は、器官の単位容積（ボクセルと呼ばれる）の動脈／組織／静脈の動態系の注目量ｄの推定値ｄ＾に基づいて実行される。前述の方法と同様に、この方法は、医用イメージング解析システムの処理ユニットによって実施され、推定値ｄ＾の生成は、Ａ~-1が畳み込み行列Ａの擬似逆行列であり、ｃが上記ボクセルの中の造影剤の濃度を記述し、濃度曲線が上記実験信号の事前の変換により生じるとして、ｄ＾＝Ａ~-1・ｃを計算することにより構成される。本発明によれば、この方法は、Ｓ＝ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）が昇順に分類された正の特異値の対角行列であり、ＶＴが行列Ｖの転置行列であり、Ｖ＝（ｖｉｊ）およびＵ＝（ｕｉｊ）が次元Ｌ×Ｌをもつ２つのユニタリ実正方行列であり、Ｌ≧Ｎであり、Ｎが、定義されたサンプルの数であり、ｄ＾、Ａおよびｃがそれぞれに次元Ｌ×１、Ｌ×Ｌ、およびＬ×１を有しているとして、ＡをＡ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解する第１のステップをさらに含む。
【００５３】
他方では、この方法は、
振動指数ＯＩｌの計算により構成され、ＰＯＩが所定の閾値であるとして、
【数２２】
0005818991.tif 000023
【００５４】
であると直ちに満たされる正則化条件であって、上記方法は、正則化条件が満たされると直ぐに反復ｌＦで中断される正則化条件を、ｄｌを生成する各ステップの前に検証するステップと、
ｌＦが厳密に正であり、かつ、Ｌ以下であるとして、反復ｌＦで生成された注目量の推定値
【数２３】
0005818991.tif 000024
【００５５】
に基づいて血行動態パラメータの推定値を生成するステップと、
をさらに含む。
【００５６】
このような振動指数は、
【数２４】
0005818991.tif 000025
【００５７】
のように計算されることがあり、または、変形例として、
【数２５】
0005818991.tif 000026
【００５８】
のように計算されることがあり、式中、Δｔは、信号Ｓ（ｔ）のサンプリング周期である。
【００５９】
反復ステップを初期化するために、本発明により選択された実施形態とは無関係に、本発明による方法は、
【数２６】
0005818991.tif 000027
【００６０】
を生成する初期ステップを含むことができる。
【００６１】
畳み込み行列Ａは、有利に、次元Ｌ×Ｌをもつブロック巡回型であってもよく、Δｔがサンプリング周期であり、Ｃａ（ｔ）が造影剤の濃度であるとして、
【数２７】
0005818991.tif 000028
【００６２】
によって定義される。
【００６３】
本発明による方法を実施するために、本発明は、メモリ手段と、外界と通信する手段と、処理手段とを含む処理ユニットをさらに提供する。通信する手段は、外界から、器官の単位容積（ボクセルと呼ばれる）の中の造影剤の濃度曲線を記述する実験データ項目ｃを受信する能力があり、処理手段は、本発明による血行動態パラメータの推定値を生成する方法を実施する。
【００６４】
好ましくは、この処理ユニットの通信手段は、ユーザに推定注目量を返すため適したマン・マシン・インターフェースに適切なフォーマットで推定注目量ｄ＾を配信することがある。
【００６５】
実施される方法が、本発明に従って、血行動態パラメータの推定値を生成することを可能にする場合、このような処理ユニットは、ユーザに推定値を返すため適したヒューマン・マシン・インターフェースに、適切なフォーマットで、上記推定値を配信するために適応していることがある。
【００６６】
本発明は、本発明に従って適応した処理ユニットと、本発明による方法による、かつ、上記処理ユニットにより実施された推定値をユーザに返すため適したマン・マシン・インターフェースとを含むどんな医用イメージング解析システムにもさらに関係する。
【００６７】
他の特徴および利点は、以下の詳細な説明を読み、かつ、添付図面を検討することによって、より明瞭になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】部分的に既に説明した医用イメージング解析システムの実施の２つの変形例を示す図である。
【図２】部分的に既に説明した医用イメージング解析システムの実施の２つの変形例を示す図である。
【図３】人間の脳の組織内で造影剤の注入前に核磁気共鳴イメージング装置によって取得された人間の脳のスライスの灌流の画像を示す図である。
【図４】人間の脳の組織内で造影剤の循環中に核磁気共鳴イメージング装置によって取得された人間の脳のスライスの灌流の画像を示す図である。
【図５ａ】人間の脳のボクセルに関係する核磁気共鳴による典型的な灌流信号Ｓ（ｔ）を示す図である。
【図５ｂ】人間の脳のボクセルに関係する核磁気共鳴による典型的な灌流信号Ｓ（ｔ）を示す図である。
【図６】人間の脳のボクセルの内部を循環する造影剤の典型的な濃度曲線Ｃ（ｔ）を示す図である。
【図７】典型的な動脈入力関数Ｃａ（ｔ）を示す図である。
【図８】ｏＳＶＤ法を実施するための本発明による方法を示す図である。
【図９】ｏＳＶＤ法を実施するための本発明による方法を示す図である。
【図８ｂ】ｃＳＶＤ法を実施するための本発明による方法を示す図である。
【図１０】本発明により推定された注目量に関係するマップの例を示す図である。
【図１１】本発明により推定された注目量に関係するマップの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６９】
より詳細に、図１は、医用イメージング解析システムを示すことを可能にする。核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影によるイメージング装置１は、コンソール２を用いて制御される。このようにして、ユーザは、装置１を制御するためにパラメータ１１を選定できる。装置１によって生成された情報１０に基づいて、人間または動物の身体の一部の複数のデジタル画像１２の系列が得られる。好ましい一例として、人間の脳の観察から得られるデジタル画像を用いて従来技術および本発明によって開示された解決法を例示する。他の器官も同様に考えることができる。
【００７０】
画像１２の系列は、場合によっては、サーバ３の内部に記憶され、患者の医療ファイル１３を構成することがある。このようなファイル１３は、灌流強調画像または拡散強調画像のような種々のタイプの画像を備えることがある。これらの画像１２の系列は、専用の処理ユニット４を用いて解析される。上記処理ユニットは、画像の収集のため外界と通信する手段を含む。上記通信手段は、処理ユニットが灌流強調画像に基づく血行動態パラメータの推定値１４を、適応型マン・マシン・インターフェース５を介して、医師６または研究者に最終的に配信することをさらに可能にする。このようにして、解析システムのユーザ６は、診断を追認または拒否し、自分が適切であると考える治療的行為を決定し、より深く研究作業を実施する。場合によっては、このユーザは、パラメータ１６を用いて処理ユニット４の動作をパラメータ化することがある。たとえば、ユーザは、このようにして、表示閾値を定義するか、または、自分が表示したいと思う推定パラメータを選定することがある。
【００７１】
図２は、前処理ユニット７がボクセル単位で画像系列から灌流データ１５を推論するために画像１２の系列を解析する解析システムの代替的な実施形態を示す。このようにして、血行動態パラメータ１４を推定する責任があるこの処理ユニット４は、この行為の責任を軽減され、外界と通信する処理ユニットの手段によって受信された灌流データ１５に基づく推定方法を実施する。
【００７２】
図３は、人間の脳の厚さ５ミリメートルのスライスの典型的な画像１２の例を示す。この画像は、核磁気共鳴によって取得される。この技術を用いて、スライス毎に、１．５×１．５×５ミリメートルの寸法をもつ１２８×１２８ボクセルの行列を取得することが可能である。バイリニア補間を用いて、画像２０のような４５８×４５８画素からなる平面画像を生成することが可能である。
【００７３】
図４は、図３に関連して提示された画像に類似する画像２０を示す。しかし、この画像は、造影剤の注入後に取得される。この画像は、脳の灌流の典型的な画像の例である。このようにして、動脈が図３に図示された同じ画像とは違って明瞭に現れる。周知技術によれば、血行動態パラメータを推定するために、異常のある半球の対側にある半球の中で１つまたは複数の動脈入力関数２１を選定することが可能である。
【００７４】
図５ｂは、図２に関連して説明された前処理ユニット７によって配信されたデータ１５のような核磁気共鳴による灌流強調信号Ｓ（ｔ）の例を例示することを可能にする。このようにして、灌流強調信号は、造影剤の注入に続く時間ｔに亘るボクセルの変化を表している。一例として、図５ｂは、５０秒の期間に亘るこのような信号を図示する。縦軸は、任意の単位で信号強度を記載する。このような信号を取得するために、図１による処理ユニット４（または、変形例として、図２による前処理ユニット７）は、たとえば、図５ａに図示されるように時点ｔ１，ｔ２，…，ｔｉ，…，ｔｎでの核磁気共鳴Ｉ１，Ｉ２，…，Ｉｉ，…，Ｉｎによるｎ個の灌流強調画像の系列を解析する。このようにして、所定のボクセル、たとえば、ボクセルＶに対して、造影剤の注入に続く時間ｔに亘るボクセルの変化を表す灌流強調信号Ｓ（ｔ）が決定される。
【００７５】
図６は、図５ｂに図示されているような灌流強調信号から推論された濃度曲線を示す。既に記載したとおり、灌流強調信号と、関連の濃度曲線との間には関係がある。よって、灌流強調核磁気共鳴イメージングでは、指数関数的な関係Ｓ（ｔ）＝Ｓ０・ｅ−ｋ・ＴＥ・Ｃ（ｔ）が存在し、式中、Ｓ０は、造影剤の到達前の信号の平均強度であり、ＴＥは、エコー時間であり、ｋは、常磁性磁化率と、組織の中の造影剤の濃度との間の関係に依存する定数である。
【００７６】
このようにして、図６は、ボクセル内部の造影剤の濃度の経時的な変化を見ることを可能にする。高い振幅ピークがボクセルの中の造影剤の１回目の通過中に顕著であり、その後に、上記造影剤の再循環（２回目の通過）の現象に関係したより低い振幅ピークが続く。
【００７７】
他方では、図７は、図４に関連して提示されたボクセル２１のような動脈ボクセルの内部の造影剤の循環を表す典型的な動脈入力関数Ｃａ（ｔ）を示す。図７は、特に、造影剤の１回目の通過の後の再循環の現象が非常に弱いということに気付くことを可能にする。
【００７８】
図８は、ｏＳＶＤ法の、本発明による実施を説明することを可能にする。この実施は、好ましくは、灌流強調イメージングに適用される。
【００７９】
注目量を推定する方法は、動脈入力関数Ｃａ（ｔ）を選択するために第１の初期ステップ１００を含むことがある。
【００８０】
ｏＳＶＤ法によれば、灌流の標準モデルは、
【数２８】
0005818991.tif 000029
【００８１】
かつｄ＝ＢＦ・ｂとして、線形系Ｃ＝Ａ・ｄの形式で測定時点において時間的に離散化される。
【００８２】
Ａ，ｂ，ｃおよびｄはそれぞれ次元Ｌ×Ｌ，Ｌ×１，Ｌ×１およびＬ×１であり、但し、Ｌ≧Ｎである。以下では、ｖ（ｉ），ｉ＝１，Ｌは、次元Ｌのベクトルｖの成分を表す。Ｌ≧２Ｎ−１の場合、実施は、負および正の両方の時間遅延／ＴＭＡＸを推定することを可能にする。
【００８３】
このようにして、ステップ１０１は、巡回性のブロック巡回畳み込み行列Ａを構築することにより構成される。
【００８４】
本発明によれば、巡回性のブロック巡回畳み込み行列Ａは、最初に、ステップ１０２において、Ａ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解され、式中、Ｓ≡ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）は、たとえば、昇順に（すなわち、σ１≦σ２≦…≦σＬ）に分類された正の特異値の対角行列であり、Ｕ≡（ｕｉｊ）およびＶ＝（ｖｉｊ）は、２つのＬ×Ｌユニタリ実正方行列であり、ＶＴは、ここでは、Ｖの転置行列を表す。
【００８５】
いずれの注目ボクセルＶｉに対しても、本発明による方法は、注目量ｄの推定値ｄ＾を生成するために反復ステップ１３０を実施することにより構成される。この生成は、好ましくは、正則化条件１１２が検証されない限り実行される。このため、振動指数ＯＩｌのような基準が、事前にステップ１１１において、各反復ｌを用いて計算される。好ましい一例として、上記正則化条件は、ＯＩｌが所与の厳密に正である所定の値ＰＯＩ以上であると直ちに満たされる。ステップ１３０の反復は、上記条件が反復ｌＦで満たされると直ちに停止する。その結果、このような方法は、ステップ１１４において、推定値ｄ＾が
【数２９】
0005818991.tif 000030
【００８６】
であるとみなす。
【００８７】
本発明によれば、ステップ１１５において、たとえば、
【数３０】
0005818991.tif 000031
【００８８】
および
【数３１】
0005818991.tif 000032
【００８９】
によって、それぞれ、血行動態パラメータＢＦ、ＭＴＴ、ＢＶ、または、ベクトルｂの推定値を生成することが可能になる。
【００９０】
同様に、本発明によれば、たとえば、Δｔが信号Ｓ（ｔ）のサンプリング周期であるとして、Ｌ＝Ｎの場合
【数３２】
0005818991.tif 000033
【００９１】
または、Ｌ≧２Ｎ−１の場合
【数３３】
0005818991.tif 000034
【００９２】
によって、ＴＭＡＸの推定値を生成することが可能になる。
【００９３】
注目量の生成のため必要な１つまたは複数の反復を実施するために、本発明は、上記生成のため必要などんなパラメータでも初期化するためステップ１１０を提供する。
【００９４】
本発明による、そして、図８および図９に関連して説明された第１の実施形態によれば、注目量ｄの生成ステップ１３０は、２つのサブステップ１３１および１３２により構成されている。このようにして、反復ｌのステップ１３１では、Ａの擬似逆行列
【数３４】
0005818991.tif 000035
【００９５】
が、
【数３５】
0005818991.tif 000036
【００９６】
の形式で生成され、式中、対角行列Ｗｌ≡ｄｉａｇ（ｗ１，…，ｗＬ）は、以下の方法で連続的な反復を続行することによりそれ自体取得される。１回目の反復（ｌ＝０）においてＷ０＝Ｓ−１＝ｄｉａｇ（１／σ１，…，１／σＬ）である。
【００９７】
引き続く可能な反復（ｌ＝１）中に、Ｗ１＝ｄｉａｇ（０，１／σ２，…，１／σＬ）のように行列Ｗ０の第１の対角係数ｗ１＝１／σ１を打ち消し、正則化条件
【数３６】
0005818991.tif 000037
【００９８】
が反復ｌ＝ｌＦで満たされるまで、行列Ｗｌ−１の対角係数ｗｌを毎回打ち消すことで、行列Ｗは取得される。その結果、
【数３７】
0005818991.tif 000038
【００９９】
である。
【０１００】
ステップ１３１は、その後、擬似逆行列
【数３８】
0005818991.tif 000039
【０１０１】
を生成することを可能にさせ、そして、ステップ１３２において
【数３９】
0005818991.tif 000040
【０１０２】
によりｄ＝ＢＦ・ｂが計算される。
【０１０３】
振動指数ＯＩｌは、
【数４０】
0005818991.tif 000041
【０１０４】
により構成され、または、変形例として、たとえば、
【数４１】
0005818991.tif 000042
【０１０５】
により構成され、
式中、Δｔは、信号Ｓ（ｔ）のサンプリング周期である。
【０１０６】
「直接」として示すものであるｏＳＶＤ法のこの第１の実施形態は、その結果、正則化条件ＯＩ≦ＰＯＩが満たされるまで、アルゴリズムの各反復ｌで２重の行列積
【数４２】
0005818991.tif 000043
【０１０７】
と、次に、行列−ベクトル積
【数４３】
0005818991.tif 000044
【０１０８】
を計算することにより構成される。
【０１０９】
有利な点としては、変形例として、動脈入力関数だけに依存し、濃度曲線に依存しない全ての擬似逆行列
【数４４】
0005818991.tif 000045
【０１１０】
に対して予備計算が１回だけ行われる。本変形例によれば、ステップ１３１は、注目ボクセルＶｉに対して実施される全てのステップの前に、たとえば、Ａが特異値に正準分解されるステップ１０２の最後に実行される。
【０１１１】
全ての注目ボクセルの処理に関連して擬似逆行列
【数４５】
0005818991.tif 000046
【０１１２】
の予備計算のステップの影響を無視することを可能にする本変形例の実施を含めて、正則化条件
【数４６】
0005818991.tif 000047
【０１１３】
を満たすために必要な反復の回数ｌＦがほぼＮ程度であることを考慮して、ｏＳＶＤ法の実施は、その結果、行列−ベクトル積
【数４７】
0005818991.tif 000048
【０１１４】
がそれぞれＯ（Ｌ２）の演算を必要とするので、各注目ボクセルに対して、先験的にオーダＯ（Ｌ２×Ｎ）＝Ｏ（４Ｎ３）のアルゴリズム的複雑性を有している。
【０１１５】
特に、本発明によるこのような方法の複雑性は、ｃＳＶＤを実施するアルゴリズムの複雑性のほぼＮ倍程度であり、ｓＳＶＤを実施するアルゴリズムのほぼ４Ｎ倍程度である。測定の回数Ｎが典型的に４０（たとえば、ＣＴ灌流の場合）と７０（たとえば、ＭＲ  ＰＷＩの場合）との間であるならば、ｏＳＶＤのアルゴリズムは、アルゴリズムｃＳＶＤおよびｓＳＶＤよりかなり遅い。
【０１１６】
その結果、ｏＳＶＤ法は、期間に不変性があり、かつ、準適応的であるため、ｏＳＶＤ法は、ｃＳＶＤ法およびｓＳＶＤ法が供給することのない、動作条件に関してより優れた質とより高い頑強性とをもつ血行動態パラメータの推定値を供給する。このことは、従って、計算時間が最大の基準ではない場合、好ましい。
【０１１７】
緊急事態では、注目量の推定値を生成するためのこのような実施時間は、禁止されるに値することがある。
【０１１８】
従来どおりの計算機器のコストは、典型的にこれらの能力に比例し、５０倍強力なマシンは、典型的にコストが５０倍高く、臨床緊急事態においてｏＳＶＤ法のため許容可能な計算時間を達成するためにより強力な従来どおりのハードウェアに頼ることが経済的に実行できないほどであることが想起されるであろう。実際には、あまり高価ではない専用計算機器、たとえば、グラフィックスカード、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）カードを想定することが可能であるが、このような専用機器解決策は、明らかに、開発にコストがかかり、適用範囲が制限される可能性がある。
【０１１９】
本発明は、ｃＳＶＤ法のアルゴリズム的複雑性と同じオーダのアルゴリズム的複雑性をもつｏＳＶＤ法の高速実施によりさらに構成される。このようにして、本発明は、従来どおりの計算機器を使って、臨床緊急事態で許容できるほぼ数秒の程度であるｏＳＶＤの計算時間を達成することを可能にする。第２の実施形態によるこのような方法は、図８に関連して例示されている。このような方法は、第１の実施形態による方法のステップを採用する。ステップ１３０は、原理的に異なる。ステップ１０２において、行列Ａは、Ａ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値にさらに正準分解され、式中、Ｓ＝ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）は、正の特異値の対角行列である。これらは現在のところ、有利に、昇順（すなわち、σ１≦σ２≦…≦σＬ）により分類される。
【０１２０】
この第２の実施形態の原理は、アルゴリズムの各反復中に、行列
【数４８】
0005818991.tif 000049
【０１２１】
の予備計算（第１の実施形態の１つまたは複数のステップ１３１）、および、何よりも行列−ベクトル積
【数４９】
0005818991.tif 000050
【０１２２】
の予備計算（前述の実施形態によるステップ１３２）を行わなければならないことを回避することにより構成される。この第２の実施形態によりこれがどのようにして可能になるかを検討する。
【０１２３】
前述されたような第１の実施形態によるプロセスの反復ｌ＞０で、
【数５０】
0005818991.tif 000051
【０１２４】
が成り立つような
【数５１】
0005818991.tif 000052
【０１２５】
が得られる。
【０１２６】
行列
【数５２】
0005818991.tif 000053
【０１２７】
の係数をａｌｉｊと表すことにより、結果として、定義により、
【数５３】
0005818991.tif 000054
【０１２８】
が得られる。
【０１２９】
ベクトル
【数５４】
0005818991.tif 000055
【０１３０】
のｉ番目の係数ｄｌ（ｉ）は、Ｎ＜ｊ≦Ｌならばｃｊ＝０であるため、その結果
【数５５】
0005818991.tif 000056
【０１３１】
として記述される。
【０１３２】
その結果、
【数５６】
0005818991.tif 000057
【０１３３】
と記述することが可能であり、このようにして、１階漸化式
【数５７】
0005818991.tif 000058
【０１３４】
が得られる。
【０１３５】
その結果、行列演算を全く実行する必要なく、唯一の和
【数５８】
0005818991.tif 000059
【０１３６】
を計算するだけで、アルゴリズムｏＳＶＤの先行の反復を用いて取得されたベクトルｄｌ−１に基づいて直接的にベクトルｄｌを表現できることに気付くであろう。
【０１３７】
図８に関連して説明された方法のステップ１３０において実施されたこの漸化式を用いることにより、複雑性Ｏ（Ｌ２）のｄ０＝Ａ−１・ｃを計算することによりアルゴリズムを初期化すること、すなわちステップ１１０が必要であるため、直接実施による各注目ボクセルＶｉに対するオーダＯ（Ｌ２×Ｎ）のアルゴリズム的複雑性からオーダＯ（Ｌ２＋Ｌ×Ｎ）のアルゴリズム的複雑性までの変化が存在する。
【０１３８】
その結果、アルゴリズムｃＳＶＤに関するこの実施の計算時間の追加コストは、Ｏ（Ｌ２）＝Ｏ（４Ｎ２）のｃＳＶＤ自体のアルゴリズム的複雑性との比較により、Ｏ（Ｌ×Ｎ）＝Ｏ（２Ｎ２）のオーダの計算時間に過ぎない。実際には、ｏＳＶＤ法における高速なまたは最適化された第２の実施モードは、前述の第１の実施モードに従う直接実施によるＮの程度の倍率ではなく、僅かに２または３の倍率でアルゴリズムｃＳＶＤより遅い。
【０１３９】
計算は、その結果、従来どおりの機器上で数秒内にもう一度実行できる。このようにして、本発明は、臨床緊急事態において従来どおりの計算機器上での（たとえば）灌流強調イメージングによる血行動態パラメータの推定のためｏＳＶＤ法を使用することを可能にする。
【０１４０】
本発明によるプロセスは、ｏＳＶＤ法を実施する本発明による方法の第１の実施形態に類似する動作モードによってｃＳＶＤ法を実施することを可能にする。図８ｂは、ｃＳＶＤ法に適用されるこのような方法を例示する。
【０１４１】
このようにして、図８および図９による方法と同様に、ｃＳＶＤ法を実施する本発明による方法は、動脈入力関数Ｃａ（ｔ）を選択する第１のステップ１００を含む。
【０１４２】
ｃＳＶＤ法によれば、灌流の標準モデルは、線形系Ｃ＝Ａ・ｄの形式で測定時点においてさらに時間的に離散化され、ここで、
【数５９】
0005818991.tif 000060
【０１４３】
かつｄ＝ＢＦ・ｂである。Ａ、ｂ、ｃおよびｄは、Ｌ≧Ｎとして、それぞれ、次元Ｌ×Ｌ、Ｌ×１、Ｌ×１およびＬ×１である。
【０１４４】
このようにして、ステップ１０１は、巡回性のブロック巡回畳み込み行列Ａを構築することにより構成される。
【０１４５】
本発明によれば、巡回性のブロック巡回畳み込み行列Ａは、最初に、ステップ１０２においてＡ＝Ｕ・Ｓ・ＶＴの形式で特異値に正準分解され、式中、Ｓ＝ｄｉａｇ（σ１，…，σＬ）は、昇順に（すなわち、σ１≦σ２≦…≦σＬ）に分類された正の特異値の対角行列であり、Ｕ≡（ｕｉｊ）およびＶ＝（ｖｉｊ）は、２つのＬ×Ｌユニタリ実正方行列であり、ＶＴは、ここでは、Ｖの転置行列を表す。
【０１４６】
いずれの注目ボクセルＶｉに対しても、本発明による方法は、ステップ１１４において注目量ｄの推定値
【数６０】
0005818991.tif 000061
【０１４７】
を最終的に生成するためにステップ１３０を実施することにより構成される。
【０１４８】
ｃＳＶＤ法の事例では、この
【数６１】
0005818991.tif 000062
【０１４９】
の生成は、好ましくは、０≦ｌＦ＜Ｌが成り立つような整数ｌＦを１回だけ固定することにより実行される。
【０１５０】
本発明によれば、ステップ１１５において、たとえば、
【数６２】
0005818991.tif 000063
【０１５１】
および
【数６３】
0005818991.tif 000064
【０１５２】
によって、それぞれ、血行動態パラメータＢＦ、ＭＴＴ、ＢＶ、または、ベクトルｂの推定値を生成することが可能になる。
【０１５３】
図８に関連して説明された本発明によれば、注目量ｄの生成ステップ１３０は、２つのサブステップ１３１および１３２により構成されている。このようにして、ｃＳＶＤの事例では、ステップ１３１において、Ａの擬似逆行列
【数６４】
0005818991.tif 000065
【０１５４】
が、
【数６５】
0005818991.tif 000066
【０１５５】
の形式で生成され、式中、対角行列
【数６６】
0005818991.tif 000067
【０１５６】
は、
【数６７】
0005818991.tif 000068
【０１５７】
が成り立つようなものであり、
整数０＜ｌＦ＜Ｌは、この方法によりたった１回だけ固定され、その後、ステップ１３２において、
【数６８】
0005818991.tif 000069
【０１５８】
により
【数６９】
0005818991.tif 000070
【０１５９】
が計算される。
【０１６０】
変形例として、本発明は、動脈入力関数だけに依存し、濃度曲線に依存しない全ての擬似逆行列
【数７０】
0005818991.tif 000071
【０１６１】
に対して１回だけの予備計算をさらに提供する。本変形例によれば、ステップ１３１は、注目ボクセルＶｉに対して実施される全てのステップの前に、たとえば、Ａが特異値に正準分解されるステップ１０２の最後に実行される。
【０１６２】
例示的なアプリケーションとして、図１または図２に記載されているような適応型医用イメージング解析システムを用いる本発明の実施のための主要なステップを参照する。
【０１６３】
−注目画像の系列を選択するために、特に、図５ａに示されるように、各ボクセルに対して灌流強調信号Ｓ（ｔ）が取得される時間における灌流強調画像Ｉ１からＩｎを選択するために処理ユニット４（または前処理ユニット７）によって患者ファイルを開くか、または、画像の系列を考慮する。
【０１６４】
−ユーザ６が注目スライスまたは注目ゾーンを識別することを可能にするためにマン・マシン・インターフェース５を用いて画像を事前に視覚化する。
【０１６５】
−本発明による推定の方法の実施を可能にするために設定パラメータ（導入された情報）に基づいて処理ユニット４を設定する。
【０１６６】
−推定対象となる１つまたは複数の注目量を選定する。
【０１６７】
−処理ユニット４によって人間の脳のような器官の血流量ＢＦまたはＭＴＴのような注目量１４を推定する。
【０１６８】
−内容を医師に返すために、マン・マシン・インターフェース５が、たとえば、各画素の強度または色が計算値に依存するマップの形式で上記推定注目量１４を最終的に表示するように、上記推定注目量１４をマン・マシン・インターフェース５に配信する。
【０１６９】
本発明は、その結果、各ボクセルの強度または色が、たとえば、線形的に計算値に依存する「パラメータマップ」の形式でパラメータの推定値を表示する。
【０１７０】
図１０および図１１は、本発明により推定された血行動態パラメータ１４のようなある種の注目量のマップ形式での表示のモードを例示することを可能にする。
【０１７１】
このようにして、核磁気共鳴イメージングを用いて解析された人間の脳に対し、図１０は、血流量の推定値を見せることを可能にする。同図は、脳虚血の事例における本発明により推定された脳血流量に関係するマップ（４５８×４５８画素）を表す。このようなマップは、予想される虚血ゾーン８０を実証することを可能にする。
【０１７２】
図１１は、平均通過時間ＭＴＴの推定に関係するマップ（４５８×４５８画素）を示すことを可能にする。マップを解析することにより、虚血の後に続く対側の半球に関する右後大脳動脈の領域８１内のＭＴＴの明瞭な増加が明らかにされる。
【０１７３】
本発明は、前述されているとおりの具体的なｏＳＶＤ法またはｃＳＶＤ法だけに限定されるものではない。たとえば、本発明は、ｏＳＶＤ法の変形例、たとえば、前述の基準ＯＩ≦ＰＯＩと異なる停止基準を含む方法にさらに適用できる。
【０１７４】
概して、本発明は、畳み込み行列の特異値への分解の適応的打ち切りに基づくどのような数値的逆畳み込みの方法にも適用できる。たとえば、本発明は、ｃＳＶＤ法およびｏＳＶＤ法のブロック巡回畳み込み行列の代わりに前述の下三角テプリッツ畳み込み行列に基づくどのような方法にも直接適用できることがある。このようにして、たとえば、灌流強調イメージングによる血行動態パラメータの高速推定の方法が達成されることになり、この方法のｓＳＶＤに対する関係は、ｏＳＶＤのｃＳＶＤに対する関係と同じであるということになり、従って、ｏｓＳＶＤ法と呼ぶことが適切であろう。
【０１７５】
最後に、本発明は、灌流強調イメージングだけではなく、処理が、短時間内である場合を含めて、実行されるべきどんなタイプのデータにも適用できる。
【図１】
0005818991.tif 000087
【図２】
0005818991.tif 000088
【図３】
0005818991.tif 000089
【図４】
0005818991.tif 000090
【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図８ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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