(57)【要約】  灌流解析システムは、灌流モデラ１２０とユーザインタフェース１２２を含む。灌流モデラ１２０は、患者に対する画像診断灌流データと、一般灌流モデルと、患者における灌流に影響を及ぼす患者の１つ以上の同定された病変の定量化とに基づいて、患者固有灌流モデルを生成する。ユーザインタフェース１２２は、１つ以上の同定された病変の定量化への変更を示す入力を受け取る。それに応じて、灌流モデラ１２０は、患者に対する画像診断灌流データと、一般灌流モデルと、それに対する変更を含む患者の１つ以上の同定された病変の定量化とに基づいて、患者固有灌流モデルを更新する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
灌流解析システムであって、
患者に対する画像診断灌流データと、一般灌流モデルと、前記患者における灌流に影響を及ぼす前記患者の１つ以上の同定された病変の定量化とに基づいて、患者固有灌流モデルを生成する灌流モデラと、
前記１つ以上の同定された病変への変更を示す入力を受け取るユーザインタフェースとを有し、前記灌流モデラは、前記患者に対する前記画像診断灌流データと、前記一般灌流モデルと、それに対する前記変更を含む前記患者の前記１つ以上の同定された病変の前記定量化とに基づいて、前記患者固有灌流モデルを更新する、システム。
【請求項２】
前記変更が病変の追加を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記患者固有灌流モデルが脳灌流モデルを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記一般灌流モデルが、少なくとも全身パラメータ、心臓パラメータ、及び血管構造パラメータに基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記血管構造パラメータが、脳灌流障害又は遅延平均通過時間のうちの少なくとも１つを示す少なくとも１つのパラメータを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記血管構造パラメータを決定する画像解析ツールをさらに含み、前記画像解析ツールは、
対応する血管構造を示す画像データを得るために画像データを分割するセグメンテーションコンポーネントと、
前記分割された画像データに基づいて前記血管構造パラメータを決定するパラメータ決定器とを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記分割された画像データと前記血管構造パラメータに基づいて病変を同定し定量化する同定ツールをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記同定ツールが、前記病変を同定するために前記分割された画像データを血管系モデルと比較する定量器を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記灌流モデラが、血圧又は心拍数のうちの少なくとも１つを含む１つ以上の患者生理的パラメータに基づいて前記患者固有灌流モデルを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記灌流モデラが、前記患者の患者病歴に基づいて前記患者固有灌流モデルを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記患者固有灌流モデルが、脳血流マップ、脳血液量マップ、平均通過時間マップ、又はピーク到達時間マップのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記画像診断灌流データがコンピュータ断層撮影スキャナによって取得される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
脳灌流解析法であって、
血管系の第一の病変を同定するステップと、
前記第一の病変を定量化するステップと、
前記第一の病変の定量化と、一般脳灌流モデルと、脳灌流画像データとに基づいて、第一の患者固有脳灌流モデルを生成するステップとを有する方法。
【請求項１４】
前記血管系の第二の病変を同定するステップと、
前記第二の病変を定量化するステップと、
前記第一の病変の定量化と、前記第二の病変の定量化と、前記一般脳灌流モデルと、前記灌流画像データとに基づいて、第二の患者固有脳灌流モデルを生成するステップとをさらに含む、請求項１３に記載の脳灌流解析法。
【請求項１５】
前記第一の病変を切り捨てるステップと、
前記第二の病変の定量化と、前記一般脳灌流モデルと、前記灌流画像データとに基づいて、第三の患者固有脳灌流モデルを生成するステップとをさらに含む、請求項１４に記載の脳灌流解析法。
【請求項１６】
前記第一の病変の同定が、前記血管系の少なくともサブ部分を示す画像データを、既知の病変を含む血管系モデルと比較するステップを含む、請求項１３に記載の脳灌流解析法。
【請求項１７】
血管樹構造を得るためにコンピュータ断層撮影血管造影画像データを分割するステップと、
前記血管樹構造の血管パラメータを決定するステップとをさらに含み、前記第一の病変は前記血管パラメータに基づいて前記血管樹構造において同定される、請求項１３に記載の脳灌流解析法。
【請求項１８】
コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
血管系の病変を同定するステップと、
前記病変を定量化するステップと、
前記病変の定量化と、一般脳灌流モデルと、灌流画像データとに基づいて、患者固有脳灌流モデルを生成するステップとを実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記命令が、前記コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
前記患者固有脳灌流モデルをユーザインタフェースにおいて人が読み取り可能な形式で提示するステップをさらに実行させ、前記ユーザインタフェースはユーザが前記同定された病変を変更することを可能にする、請求項１８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記命令が、前記コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
前記患者固有脳灌流モデルをユーザインタフェースにおいて人が読み取り可能な形式で提示するステップをさらに実行させ、前記ユーザインタフェースはユーザが第二の病変を追加することを可能にする、請求項１８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
変更が、第二の病変を追加するステップと、
前記病変の定量化と、前記第二の病変の定量化と、前記一般脳灌流モデルと、前記灌流画像データとに基づいて、第二の患者固有脳灌流モデルを生成するステップとを含む、請求項２０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記命令が、前記コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
患者バイタルサインと患者病歴に基づいて前記患者固有脳灌流モデルを生成するステップをさらに実行させる、請求項１８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は概して灌流画像法に関し、コンピュータ断層撮影灌流（ＣＴＰ）へ特定の用途を見出す。しかしながら、これは他の画像診断用途及び非画像診断用途も受け入れる。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ断層撮影灌流（ＣＴＰ）は、脳卒中患者のような脳の灌流障害を持つ患者の診断を容易にするために使用される画像診断技術である。一般的に、その手順は患者への造影剤ボーラスの静脈内投与から始まる。そして患者の脳がスキャンされる。造影剤が脳の血管構造を通って流れるにつれて、造影剤は脳のＸ線密度を一時的に増加させる。この画像技術は、造影剤が脳の血管構造を通って流れる際に造影剤が捕捉され追跡されるように、多数の異なる時間間隔をカバーするデータを取得することを含む。得られる画像データは、虚血組織を同定するため、及び／又は、不可逆的に損傷した組織（壊死組織又は梗塞のコア）と回復の可能性のある損傷組織（危険な状態にある組織又は梗塞のペナンブラ）を区別するために、例えば脳卒中患者において使用されることができる。
【０００３】
ソフトウェアアプリケーション脳灌流パッケージは、自動的に又は半自動的にＣＴＰ画像データを解釈することを容易にするツールを提供する。こうしたパッケージは、脳血流（ＣＢＦ）、脳血液量（ＣＢＶ）、平均通過時間（ＭＴＴ）、及びピーク到達時間（ＴＴＰ）を示す灌流マップを計算し得るだけでなく、さらに、梗塞のコアと梗塞のペナンブラにおいて低灌流面積が区別されるサマリマップを生成することによって、これらの灌流マップの解釈を容易にし得る。例えば、コアとペナンブラの面積の商が、回復の可能性のある損傷組織を残しておく目的で血栓溶解療法が適用されるべきかどうかを決定するために使用される場合、この区別は治療決定に影響を及ぼし得る。例示を目的として、図５は例示的なソフトウェアアプリケーション脳灌流パッケージのグラフィカルユーザインタフェースを示す。この例においては、サマリマップ５０２、ＣＢＦ灌流マップ５０４、ＣＢＶ灌流マップ５０６、ＭＴＴ灌流マップ５０８、及びＴＴＰ灌流マップ５１０がグラフィカルユーザインタフェースに提示されている。
【０００４】
しかしながら、脳灌流及び拡散障害は、脳だけの疾患として解釈されることができない。これらは通常、血管系の異なる機能障害又は奇形に起因し得る全身性疾患として扱われ、解釈される。あいにく、いくつかの現代のソフトウェアアプリケーション脳灌流パッケージは脳灌流画像データのみに依存し得る。これは、例えば灌流障害が脳の画像データにおいて見られるが、脳の外側に位置する場合には、誤解につながる可能性がある。例えば頸動脈の狭窄は、対応する大脳半球の低灌流などの灌流障害と似た症状を呈し得る。従って、頭蓋外血管系の状態についての追加情報が、脳のＣＴＰ研究のより信頼性の高い解釈を可能にするために使用されるべきである。
【０００５】
従来、放射線医などの臨床医は、ＣＴＰ画像データから得られる灌流マップ及び／又はサマリマップを解釈し、追加情報を解釈し、それらの解釈を頭の中で統合し、及び／又は追加情報の解釈に基づいて灌流及び／又はサマリマップのパラメータを手動で微調整する。後者は図５に示され、ユーザはグラフィカルユーザインタフェースを介して灌流マップパラメータ５１２及び／又はサマリマップパラメータ５１４を手動で調整する。あいにく、こうしたパラメータを決定することは面倒であり、時間がかかり、間違いの元となる可能性がある。例として、追加情報が、頭部から心臓まで身体をカバーするＣＴ血管造影法（ＣＴＡ）などの血管造影研究を含む場合、臨床医は、例えばＣＴＡ所見に基づいて適切な灌流パラメータを決定し、そしてそれに従ってグラフィカルユーザインタフェースにおいてパラメータ５１２及び５１４を調整することによって、この血管造影研究を解釈し、そして画像に基づく所見（ＣＴＰ及びＣＴＡ）を臨床症状と組み合わせる。
【０００６】
さらに、新たな追加情報が利用可能になる場合、又は追加情報のいずれかが変化する場合、臨床医は新たな、又は変化した情報を解釈し、再度所見を頭の中で組み合わせ、それに従ってパラメータ５１２及び５１４を設定しなければならない。結果として、追加情報はＣＴＰ研究のより信頼性の高い解釈を可能にするが、ＣＴＰ解析の欠点を補う又は調整するために使用されるパラメータを生成するために、ＣＴＰ画像データ以外の追加情報のさらなる解釈を要する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本願の態様は上述の問題などに対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によれば、灌流解析システムは灌流モデラとユーザインタフェースを含む。灌流モデラは、患者に対する画像診断灌流データ、一般灌流モデル、及び患者における灌流に影響を及ぼす患者の１つ以上の同定された病変の定量化に基づいて、患者固有灌流モデルを生成する。ユーザインタフェースは、１つ以上の同定された病変の定量化への変更を示す入力を受け取る。それに応じて、灌流モデラは、患者に対する画像診断灌流データ、一般灌流モデル、及び患者の１つ以上の同定された病変の定量化（それに対する変更を含む）に基づいて、患者固有灌流モデルを更新する。
【０００９】
別の態様によれば、脳灌流解析法は、血管系の第一の病変を同定するステップと、第一の病変を定量化するステップと、第一の病変の定量化、一般脳灌流モデル、及び脳灌流画像データに基づいて、第一の患者固有脳灌流モデルを生成するステップとを含む。
【００１０】
別の態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによって実行される際に、コンピュータに以下のステップを実行させる命令を含む：血管系の病変を同定するステップと、病変を定量化するステップと、病変の定量化、一般脳灌流モデル、及び灌流画像データに基づいて、患者固有脳灌流モデルを生成するステップ。
【００１１】
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置、並びに様々なステップ及びステップの配置において具体化し得る。図面は好ましい実施形態を例示する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は灌流モデラを含む画像診断システムを図示する。
【図２】図２は灌流モデラへの入力例を図示する。
【図３】図３は灌流をモデル化するためのフロー図を図示する。
【図４】図４は灌流をモデル化するためのフロー図を図示する。
【図５】図５は従来技術の灌流技術を図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
最初に図１を参照すると、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ１００は固定ガントリ１０２を含み、これは通常はスキャン中に動かないという意味で固定されている。しかしながら、固定ガントリ１０２は傾斜するか及び／又は他の方法で動かされるように構成されてもよい。
【００１４】
スキャナ１００は回転ガントリ１０４も含み、これは固定ガントリ１０２によって回転自在に支持される。回転ガントリ１０４は縦軸又はｚ軸１０８まわりに検査領域１０６の周囲を回転する。
【００１５】
Ｘ線管などの放射源１１０は回転ガントリ１０４によって支持され、回転ガントリ１０４とともに検査領域１０６の周囲を回転する。第４世代システムもまた意図される。放射源１１０は、検査領域１０６を横断する一般的に扇形、くさび形、又は円錐形の放射線を放出する。
【００１６】
放射線感受性検出器アレイ１１２は、放射源１１０によって放出される、検査領域１０６を横断する光子を検出し、検出された放射線を示す投影データを生成する。図示された放射線感受性検出器アレイ１１２は、ｚ軸又は縦方向にひろがる放射線感受性光センサの１つ以上の行と、横方向にひろがる放射線感受性光センサの１つ以上の列とを含む。
【００１７】
リコンストラクタ１１４は、検査領域１０６の中に配置された患者の血管系の一部分などの内部生体構造を含む、検査領域１０６を示すボリューム画像データを生成するために検出器からの投影データを再構成する。
【００１８】
診察用椅子などの患者支持器１１６は、検査領域１０６の中で患者を支える。患者支持器１１６は、らせん状、軸方向、又は他の所望のスキャン軌道を容易にするために、回転ガントリ１０４の回転と協調してｚ軸１０８に沿って動くことができる。
【００１９】
汎用コンピュータシステム１１８は、ディスプレイ及び／又はプリンタなどの人が読み取り可能な出力装置と、キーボード及び／又はマウスなどの入力装置を含む、操作卓としてはたらく。操作卓１１８に存在するソフトウェアは、例えば操作者がスキャンプロトコルを選択又は規定すること、スキャンを開始及び終了すること、ボリューム画像データを見る及び／又は操作すること、及び／又は他の方法でシステム１００とやりとりすることを可能にすることによって、操作者がシステム１００の操作を制御することを可能にする。
【００２０】
一実施例において、スキャナ１００は脳灌流スキャンを実行するために使用される。こうしたスキャンは、ヨード造影剤などの造影剤ボーラスを被験者に静脈内投与し、そして被験者の脳を経時的にスキャンすることを含み得る。造影剤ボーラスの投与後、造影剤が脳の血管構造を通って流れるにつれて脳のＸ線密度は一時的に変化し、造影剤が脳の血管構造を通過する際に造影剤の量が捕捉され追跡される。上記の通り、得られる画像データは、例えば脳卒中患者又は別の神経血管疾患を持つ患者において、虚血組織を同定するため、及び／又は、不可逆的に損傷した組織と回復の可能性のある損傷組織を区別するために、使用されることができる。勿論、スキャナ１００は付加的に又は代替的に他のＣＴ用途のために使用されることができる。
【００２１】
こうした脳灌流スキャンを実行する際、得られる画像データは灌流モデラ１２０に転送されることができる。この実施例において、灌流モデラ１２０はスキャナ１００から離れているワークステーションなどの一部である。しかしながら灌流モデラ１２０は、付加的に又は代替的に、操作卓１１８に組み込まれるか、及び／又は別のシステムの一部であることができる。灌流モデラ１２０は、少なくとも一部は画像データから患者固有脳灌流情報を生成する。一実施例において、患者固有脳灌流情報は一般脳灌流モデルの適応である。一般モデルは様々な灌流関連パラメータに関して方程式などを含み、１つ以上の規則などに基づき得る。こうした一般モデルは、パラメータを含む及び／又は除去するように、依存性を変えるように変更され得、及び／又は他の方法で変更され得る。
【００２２】
一実施例において、患者固有灌流モデルは、脳血流（ＣＢＦ）、脳血液量（ＣＢＶ）、平均通過時間（ＭＴＴ）、ピーク到達時間（ＴＴＰ）、及び／又はもう１つの他のパラメータなどのパラメータを示す情報、及び／又はサマリ情報を含む。示されるように、図示された灌流モデラ１２０は患者固有脳灌流モデルを生成するために他の又は追加の情報も使用する。下記により詳細に記載されるように、追加情報は他のスキャンからの画像データ及び／又はそこから得られる情報、生理的パラメータ（例えばバイタルサイン）、患者病歴、血管病変のような患者病変、などを含み得る。
【００２３】
ユーザインタフェース１２２は、それを通して操作者と灌流モデラ１２０が相互にやりとりする機構を提供する。こうしたやりとりは、ユーザインタフェース１２２を介して、１つ以上の画像法からの個々の画像及び／又は重ね合わされた画像などの様々な情報を提示することを含み得る。例えばユーザインタフェース１２２は、ＣＴデータ、ＣＴＰデータ、ＣＴＡデータ、他の画像診断法からのデータ、及び／又はそれらの組み合わせ（オーバレイ又は重ね合わせによる）を、二次元又は三次元の画像データ及び／又は他の画像データとして、及び／又は前述のデータの時系列として、提示し得る。ユーザインタフェース１２２は、付加的に又は代替的に、画像内の病変、灌流マップ（例えばＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、及び／又はＴＴＰマップ）、サマリマップ、統計、パラメータ設定などを提示し得る。こうしたやりとりは、患者固有脳灌流モデルを生成するために灌流モデラ１２０に提供されて使用される情報への、追加、変更、及び／又は削除などの操作者入力も含み得る。
【００２４】
当然のことながら灌流モデラ１２０は、その入力が変化すると、例えばパラメータが追加、変更、及び／又は削除されると、患者固有脳灌流モデルを動的に更新又は生成する。例えば臨床医は、以前は病変と同定されなかった病変（例えば狭窄）をＣＴＡ画像において発見し得る。臨床医は、ユーザインタフェース１２２を介して、灌流モデラ１２０に対してその病変をマークするか又は他の方法で同定し得る。それに応じて、灌流モデラ１２０は、今や新たに同定された病変も含む、ＣＴＰ画像データと追加情報の組み合わせに基づいて、患者固有灌流モデルを更新又は生成する。こうした追加情報が灌流モデラ１２０によって使用されない場合、臨床医は、追加情報（例えば他の画像、生理的パラメータなど）を解釈すること、ＣＴＰ所見（例えばＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、ＩＴＴを示す灌流マップと、サマリマップ）及び追加情報からの所見の両方に基づいて結果を頭の中で描写すること、及び／又は、追加情報からの所見から様々なパラメータを決定すること、及びこの所見を用いてＣＴＰ所見における欠点を補うために使用されるパラメータを決定すること、という任務を課せられ得る。
【００２５】
図２は、患者固有脳灌流モデルを生成するために灌流モデラ１２０によって使用され得る様々な種類の入力を示す非限定的な実施例を図示する。上述の通り、入力のうちの１つはスキャナ１００によって取得されるＣＴ灌流画像データである。別の入力は一般脳灌流モデル２０２を含む。こうしたモデルは、血圧などの全身パラメータ、心拍数などの心臓パラメータ、頸動脈の周囲長などの血管パラメータといったパラメータ、病理学的入力に起因する脳灌流パラメータにおける変化、及び／又は他のパラメータに基づき得る。適切な脳灌流パラメータの実施例は、脳灌流障害を示すパラメータ、低血圧に起因する遅延平均通過時間などを含むが、これらに限定されない。当然のことながら、モデルのパラメータ及び／又は依存性は変更されることができ、特定の患者、病変、及び／又は臨床医に合わせることを含む。この実施例において、ＣＴ灌流画像データと、一般脳灌流モデル２０２と、以下の追加情報のうちの１つ以上が、患者固有脳灌流モデルを生成するために灌流モデラ１２０によって使用される。
【００２６】
一実施例において、追加情報は、病変及び／又は病変情報の定量化などの病変情報を含む。一実施例において、病変の定量化は画像データから決定される。こうした画像データは、ＣＴ血管造影（ＣＴＡ）データ、ＣＴＰデータ、及び／又は他のＣＴデータを含む、スキャナ１００又は別のＣＴスキャナからのＣＴデータ、及び／又は、磁気共鳴（ＭＲ）、超音波（ＵＳ）、単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ）などを含む異なる画像診断法からの画像データであり得る。画像データは画像データ解析ツール２０４によって処理される。
【００２７】
セグメンテーションコンポーネント２０６は、例えば１つ以上の関心領域（ＲＯＩ）を抽出するため、及び／又は１つ以上のＲＯＩの外側の１つ以上の領域を切り捨てるために、画像データを分割する。これは自動的に及び／又は人の介入によってなされることができる。一実施例において、分割されたデータは血管構造を示す情報を含む。例えば、セグメンテーションコンポーネント２０６は血管樹などの血管構造を得るためにＣＴＡ画像などを分割することができる。画像データ解析ツール２０４のパラメータ決定器２０８は分割された血管構造から様々な血管パラメータを決定する。こうしたパラメータの例は、頸動脈の周囲長、脳灌流障害（例えば狭窄に起因する低灌流）、低血圧に起因する遅延平均通過時間などを示すパラメータを含む。
【００２８】
同定ツール２１０は、分割されたデータと、画像データ解析ツール２０４によってそこから得られるパラメータとに基づいて、血管構造における病変を同定し、定量化する。一実施例において、同定ツール２１０の定量器２１２は、病変を同定するために、分割された血管構造の画像データを、既知の病変を持つ血管構造を伴う画像データを含む１つ以上のモデル２１４と比較する。別の実施例において、例えば暗示的に及び／又は明示的に訓練された分類器、確率、コスト関数、統計、発見的解決法などによる機械学習法が、血管病変を同定するために使用される。同定された病変の定量化は灌流モデラ１２０に提供される。
【００２９】
追加情報はまた、患者生理的パラメータ２１６も含み得る。こうしたパラメータは、血圧、心拍数などを含み得るがこれらに限定されない。一実施例において、これらのパラメータは操作者によって測定されて提供される。別の実施例において、これらのパラメータは付加的に又は代替的に、放射線情報源（ＲＩＳ）、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、及び／又は他の医療情報記憶、検索、及び分配システムなどの外部情報源によって提供され得る。別の実施例において、これらのパラメータは付加的に又は代替的に、ＣＴＡ画像データなどの画像データから導き出され得る。追加情報はさらに患者病歴を含み得る。
【００３０】
図示された灌流モデラ１２０は、患者固有灌流モデルを生成するために上述の入力を用いる。従って、患者固有脳灌流モデルは、ＣＴＰ画像データ、一般灌流モデル、及び追加情報に基づく。患者固有脳灌流モデルは、ＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、ＴＴＰ、及び／又はもう１つの他のパラメータを示す情報を含み得る。上述の通り、こうした情報は様々な画像データとともにユーザインタフェース１２２を介して操作者に提示され、操作者はユーザインタフェース１２２を介して灌流モデラ１２０への様々な入力を追加、変更、及び／又は削除することができる。操作者によって変更されると、灌流モデラ１２０は、ＣＴＰ画像データ、一般灌流モデル、及び何らかの変更がなされた追加情報に基づいて、更新された又は新たな患者固有灌流モデルを生成する。
【００３１】
上記実施例における灌流画像データはＣＴスキャナ１００によって取得されるが、当然のことながら灌流画像データは付加的に又は代替的に、ＭＲ、ＵＳ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴなどの別の画像診断法によって取得されることができる。
【００３２】
ここで図３に関連して操作が説明される。
【００３３】
３０２において、一般脳灌流モデルが得られる。このモデルは、全身の、心臓の、血管構造の、及び／又は他のパラメータに基づき得る。
【００３４】
３０４において、血管系の病変及び／又は脳灌流障害を示す画像データが得られる。こうしたデータはＣＴスキャナ及び／又は別の種類のスキャナによって取得され得る。
【００３５】
３０６において、血管病変が同定され、定量化される。一時的に図４を見ると、この実施例が図示されている。４０２において心臓及び脳のＣＴＡ（及び／又はＭＲＡ及び／又はＤＳＡ）画像のセットが得られる。４０４において、血管樹構造を生成するために画像のセットが分割される。４０６において、血管樹構造における病変が血管構造の一般モデルを用いて検出される。４０８において病変が定量化される。
【００３６】
図３に戻り、３０８において患者固有生理的パラメータが得られる。こうしたパラメータは、全身パラメータ、心臓パラメータ、血管パラメータ、及び／又は他のパラメータを含むがこれらに限定されない。
【００３７】
３１０において、灌流モデラ１２０は、一般灌流モデル、画像データ、同定された病変の定量化、患者固有パラメータ、及び患者病歴に基づいて、患者固有脳灌流モデルを決定する。図４を見ると、これは４１０において示される。
【００３８】
図３に戻り、３１２において患者固有灌流モデルがユーザインタフェースなどを介して操作者に提示される。
【００３９】
３１４において、操作者は一般灌流モデル、画像データ、同定された病変、患者固有パラメータ、及び／又は患者病歴を変更又は調整し得る。操作者が変更又は調整を行う場合、少なくとも行為３１０が繰り返され、新たな患者固有脳灌流モデルが３１２において提示される。
【００４０】
上記は、コンピュータプロセッサによって実行される際に、記載された行為をプロセッサに実行させる、コンピュータが読み取り可能な命令によって実施され得る。こうした場合、命令は、関連コンピュータに付随する、又は他の方法でアクセス可能な、コンピュータ可読記憶媒体に格納される。これらの行為はデータ取得と同時に実行される必要はない。
【００４１】
本発明は様々な実施形態に関連して本明細書に記載されている。変更及び修正は、本明細書の記載を読むことで想到され得る。本発明はこうした変更及び修正の全てを、添付の請求項又はその均等物の範囲内にある限りにおいて含むものと解釈されることを意図する。
【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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【国際調査報告】
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