(57)【要約】  自動生成された診断ルールから血管医用画像に対して計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を決定するシステムＳＹである。医用画像データベースＭＩＤＢが、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを含む。ルール生成ユニットＲＧＵが、複数の血管医用画像を解析し、複数の血管医用画像のサブセットに共通の複数の画像特徴に基づいて、血管医用画像のサブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成する。画像提供ユニットＩＰＵが、複数の画像特徴を含む現在の血管医用画像ＣＶＭＩを提供する。診断メトリック計算ユニットＤＭＣＵが、自動生成された少なくとも１つの診断ルールを現在の血管医用画像に適用することによって、現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを計算する。決定伝播ユニットＤＰＵが、現在の血管医用画像において、計算された全体的な診断メトリックについて複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を特定する。
2021516108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える前記血管医用画像の複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を決定するシステムであって、
複数の血管医用画像を含む医用画像データベースと、
前記複数の血管医用画像を解析し、前記複数の血管医用画像のサブセットに共通する複数の画像特徴に基づいて、前記複数の血管医用画像の前記サブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成するルール生成ユニットと、
前記複数の画像特徴を含む現在の血管医用画像を提供する画像提供ユニットと、
自動生成された前記少なくとも１つの診断ルールを前記現在の血管医用画像に適用することによって、前記現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを計算する診断メトリック計算ユニットと、
前記現在の血管医用画像において、計算された前記全体的な診断メトリックに対する前記複数の画像特徴のそれぞれの前記相対的重要性を特定する決定伝播ユニットと、
を含む、システム。
【請求項２】
前記ルール生成ユニットは、機械学習アルゴリズム、深層学習アルゴリズム又は自動インテリジェンスアルゴリズムを実行することによって、前記少なくとも１つの診断ルールを提供する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記全体的な診断メトリックは、ＡＣＳ、カルシウム負荷といった急性冠動脈イベントのリスク、末梢血管疾患のリスク、冠動脈プラークのリスク、冠血管疾患のリスク、又は、狭窄レベルの特性評価に対応するリスクスコアである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記決定伝播ユニットは、計算された前記全体的な診断メトリックに対する前記複数の画像特徴のそれぞれの前記相対的重要性をヒートマップの形で特定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記診断メトリック計算ユニットは更に、前記複数の画像特徴の少なくとも１つの画像特徴を示すユーザー入力をユーザー入力デバイスから受け取り、ｉ）前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の前記相対的重要性を変更し、前記少なくとも１つの診断ルールを前記現在の血管医用画像に再適用することによって、前記現在の血管医用画像の前記全体的な診断メトリックを再計算するか、又は、ｉｉ）前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の前記相対的重要性を変更し、前記ルール生成ユニットに、前記複数の血管医用画像を再解析させ、前記複数の血管医用画像の選択された血管医用画像に共通する複数の画像特徴に基づいて、前記複数の血管医用画像の前記選択された血管医用画像の共通の診断に対応する修正診断ルールを自動的に生成させ、また、前記診断メトリック計算ユニットに、自動的に生成された前記修正診断ルールを前記現在の血管医用画像に適用することによって、前記現在の血管医用画像の修正された全体的な診断メトリックを計算させ、また、前記決定伝搬ユニットに、前記現在の血管医用画像において、計算された修正された前記全体的な診断メトリックに対する前記複数の画像特徴のそれぞれの前記相対的重要性を特定させる、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の前記相対的重要性を変更することは、前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の前記相対的重要性を増加若しくは減少すること、又は、無視することを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記ルール生成ユニットは、前記複数の画像特徴のそれぞれに重み付けすることによって、前記少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成し、前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の前記相対的重要性を変更することは、前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴の重みを変更することを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記ユーザー入力デバイスが、前記画像提供ユニットによって提供される前記現在の血管医用画像の領域を画定する、請求項５に記載のシステム。
【請求項９】
前記複数の画像特徴の前記少なくとも１つの画像特徴は、１つ以上の画像アーチファクトに対応する、請求項５に記載のシステム。
【請求項１０】
前記決定伝播ユニットは、前記現在の血管医用画像において、ｉ）前記複数の画像特徴のそれぞれの変動に対する計算された前記全体的な診断メトリックの感度か、又は、ｉｉ）前記複数の画像特徴のそれぞれの変動からもたらされる計算された前記全体的な診断メトリックのエントロピーの変化に基づいて、計算された前記全体的な診断メトリックに対する前記複数の画像特徴のそれぞれの前記相対的重要性を特定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記複数の画像特徴は、プラーク、カルシウム、破綻プラークの存在、病変内の血栓、管腔に隣接するプラーク領域内の脂肪の存在のうちの１つ以上に対応し、及び／又は、計算された管腔面積、計算されたプラーク面積、計算された病変寸法、病変内のカルシウムの計算された分布若しくは割合のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記複数の血管医用画像及び前記現在の血管医用画像は、ｉ）ＩＶＵＳ画像、ｉｉ）ＯＣＴ画像、ｉｉｉ）（Ｃ）ＣＴＡ画像、又は、ｉｖ）血管造影画像である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記診断メトリック計算ユニットは更に、前記現在の血管医用画像の前記全体的な診断メトリックの不確実性の尺度を計算し、前記決定伝播ユニットは更に、前記現在の血管医用画像における前記不確実性を特定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える前記血管医用画像の複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を決定する方法であって、
複数の血管医用画像を解析し、前記複数の血管医用画像のサブセットに共通する複数の画像特徴に基づいて、前記複数の血管医用画像の前記サブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動生成するステップと、
前記複数の画像特徴を含む現在の血管医用画像を提供するステップと、
自動生成された前記少なくとも１つの診断ルールを前記現在の血管医用画像に適用することによって、前記現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを計算するステップと、
前記現在の血管医用画像において、計算された前記全体的な診断メトリックに対する前記複数の画像特徴のそれぞれの前記相対的重要性を特定するステップと、
を含む、方法。
【請求項１５】
コンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに請求項１４の方法を行わせる命令を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像誘導療法の分野に関する。より具体的には、本発明は、血管イメージングの分野における意思決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
血管内超音波法、即ち、ＩＶＵＳ又は光干渉断層撮影法、即ち、ＯＣＴといった血管イメージングモダリティは、冠状血管だけでなく末梢血管のイメージングにおいてますます重要な役割を果たすようになってきている。アプリケーションには、冠動脈プラークだけでなくカルシウム負荷の評価、狭窄レベルの特性評価又はステント留置のコンテキストでのイメージング支援が含まれる。
【０００３】
データ駆動型意思決定支援システムもまたこの分野において進化している。これにより、臨床医が、自動的に導出された決定がどこから生じたのかを理解し、必要な場合には、決定を見つけるプロセスとインタラクトする必要性がますます高まっている。本出願は、この必要性及び他の必要性に取り組む。
【０００４】
以下の文書が、本発明の分野及び関連の分野において知られている。
[１]Ｄｍｉｔｒｙ  Ｎｅｍｉｒｏｖｓｋｙ、Ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  Ｈｉｇｈ−Ｒｉｓｋ  Ｐｌａｑｕｅ、Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ１００：１６０−１７５、２００３年
[２]Ｇｒｅｇｏｉｒｅ  Ｍｏｎｔａｖｏｎ、Ｗｏｊｃｉｅｃｈ  Ｓａｍｅｋ及びＫｌａｕｓ−Ｒｏｂｅｒｔ  Ｍｕｌｌｅｒ：Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、７３：１−１５、２０１７年
[３]Ｚｅｉｌｅｒ、Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｄ．、Ｒｏｂ  Ｆｅｒｇｕｓ。Ｖｉｓｕａｌｉｚｉｎｇ  ａｎｄ  ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ。Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ−ＥＣＣＶ２０１４。Ｓｐｒｉｎｇｅｒ。Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ、８１８−８３３、２０１４年
[４]Ｒ．Ｒ．Ｓａｌａｋｈｕｔｄｉｎｏｖ及びＧ．Ｅ．Ｈｉｎｔｏｎ。Ｄｅｅｐ  Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ  ｍａｃｈｉｎｅｓ。Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓの議事録、第１２巻、２００９年
【０００５】
別の文書の国際特許公開ＷＯ２０１５／０９５２８２は、冠動脈プラーク脆弱性を予測するシステム及び方法について開示している。１つの方法は、患者の血管系の少なくとも一部の解剖学的画像データを収集するステップと、プロセッサを使用して、解剖学的画像データに、１つ又は複数の画像特性解析、幾何解析、計算流体力学解析及び構造力学解析を行うステップと、プロセッサを使用して、患者の血管系にある冠動脈プラークの脆弱性を予測するステップであって、解剖学的画像データの画像特性解析、幾何解析、計算流体力学解析及び構造力学解析のうちの１つ又は複数の解析の結果に基づいて、有害プラーク特性を計算することを含む、上記予測するステップと、プロセッサを使用して、計算された有害プラーク特性を報告するステップとを含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＩＶＵＳ又は（冠動脈）コンピュータ断層撮影血管造影、即ち、（Ｃ）ＣＴＡといった血管イメージング技術は、冠状血管だけでなく末梢血管のイメージングにおいてますます重要な役割を果たすようになってきている。応用には、冠動脈プラークだけでなくカルシウム負荷の評価、狭窄レベルの特性評価又はステント留置のコンテキストでのイメージング支援が含まれる。
【０００７】
この分野におけるデータ駆動型意思決定支援システムの出現により、臨床医が、自動的に導出された決定がどこから生じたのかを理解し、必要な場合には、決定を見つけるプロセスとインタラクトする必要性が生じている。決定レベルが高く、抽象的なほど、プロセスを理解する必要性が高くなる。
【０００８】
例えば急性冠症候群、即ち、ＡＣＳのプラーク検出及びリスクスコアリングの特定の例では、アルゴリズムをデータからトレーニングして、関心血管に沿った血管内画像から、例えばソフトプラーク及びカルシウムである特定の画像の特徴を検出して、それらを結び合わせてリスクスコアにすることができる。この場合、例えば心臓の動きといった動き、造影剤の変動、既存のステント又は他のインプラントによって生じる画像アーチファクトが、認識されないまま決定に誤って影響を与えることが起こる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を決定するシステムを提供する。システムは、医用画像データベースと、ルール生成ユニットと、画像提供ユニットと、診断メトリック計算ユニットと、決定伝搬ユニットとを含む。医用画像データベースは、複数の血管医用画像を含む。ルール生成ユニットは、複数の血管医用画像を解析し、複数の血管医用画像のサブセットに共通する複数の画像特徴に基づいて、複数の血管医用画像のサブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成する。画像提供ユニットは、複数の画像特徴を含む現在の血管医用画像を提供する。診断メトリック計算ユニットは、自動生成された少なくとも１つの診断ルールを現在の血管医用画像に適用することによって、現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを計算する。決定伝搬ユニットは、現在の血管医用画像において、計算された全体的な診断メトリックに対する複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を特定する。
【００１０】
血管画像を解析して、カルシウム負荷といった全体的な診断メトリックを提供する自動生成されたルールは、例えば機械学習プロセスによって生成することができる。一般に、機械学習プロセスは、ルールに到達するためにさまざまな画像の特徴に重みを付けた後、全体的な診断メトリックを計算する。しかし、各特徴の重み付けは通常隠しパラメータであるため、診断メトリックに影響を与える各画像特徴の相対的重要性は透過的ではない。既知のシステムは、画像の全体的な診断パラメータのみを計算するか、画像内のリスクの高い領域を示すが、全体的な診断パラメータに対する画像内の各特徴の相対的重要性は示さない。一部の例では、このような自動生成されたルールは、画像特徴が高い重みを有するものと誤って特定し、これにより、画像の全体的なリスクスコアが高くなることがある。例えば心臓の動きといった動き、又は、造影剤の変化、既存のステント、インプラント又は分岐部から生じる画像アーチファクトは、このように誤って自動的に特定されることがある。血管医用画像において、計算された全体的な診断メトリックについての複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を特定することにより、システムは、ユーザーが自動生成されたルールの基礎となった前提を有利に検証できるようにする。ユーザーは、ユーザー自身の経験から、このような動きアーチファクトやステント等が、計算された全体的な診断メトリックに実際に相対的な影響を与えるべきかどうかを容易に知ることができる。
【００１１】
一態様によれば、診断メトリック計算ユニットは更に、複数の画像特徴の少なくとも１つの画像特徴を示すユーザー入力をユーザー入力デバイスから受け取り、ｉ）複数の画像特徴の少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更し、少なくとも１つの診断ルールを現在の血管医用画像に再適用することによって、現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを再計算するか、又は、ｉｉ）複数の画像特徴の少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更し、ルール生成ユニットに、複数の血管医用画像を再解析させ、複数の血管医用画像の選択された血管医用画像に共通する複数の画像特徴に基づいて、複数の血管医用画像の選択された血管医用画像の共通の診断に対応する修正診断ルールを自動的に生成させ、また、診断メトリック計算ユニットに、自動的に生成された修正診断ルールを現在の血管医用画像に適用することによって、現在の血管医用画像の修正された全体的な診断メトリックを計算させ、また、決定伝搬ユニットに、現在の血管医用画像において、計算された修正された全体的な診断メトリックに対する複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を特定させる。
【００１２】
したがって、この態様によれば、システムは、ユーザーが、例えば現在解析されている画像の領域の相対的重要性を変更し、同じ診断ルールを再適用して、画像の全体的な診断メトリックを再計算するか、又は、例えば現在解析している画像の領域の相対的重要性を変更し、診断ルールを再計算し、画像の全体的な診断メトリックを再計算することを可能にする。例えばユーザーは、最初に計算された診断メトリックに与える影響が大きいものとして誤って特定されていたステントに対応する画像内の領域が、このメトリックにまったく寄与すべきではないことをシステムに示すことができる。これに応答して、システムは、ステントによるメトリックへの寄与を無視することにより、全体的な診断メトリックを再計算させられる。
【００１３】
他の関連する態様によれば、対応する方法及びコンピュータプログラムプロダクトも提供される。
【００１４】
したがって、本発明は、自動決定を入力画像空間内の関連性スコアに伝搬して戻すことによって、前述の必要性の１つ又は複数に取り組む。関連性スコアは、ヒートマップを使用して示すことができる。これらのヒートマップ状の構造は、決定を理解し、それを検証又は拒否するために使用することができ、又は、最も重要なこととして、臨床医にフィードバックの手段を提供する。後者は、決定に対する特定の画像特徴の影響を低減又は増大させる画像操作によって実現される。ヒートマップは、入力画像を直接変調するために使用されるか、又は、システムへの個別の追加フィードバックチャネルとして使用することもできる。標準のフィードフォワード決定システムとは別に、双方向推論を有する生成モデルが、マスキング又は変調された入力を帰し、所望の出力を再計算する別の手段を構成する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の幾つかの態様による、自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を決定するシステムＳＹを示す。
【図２】図２は、本発明の幾つかの態様による方法ＭＥＴを示す。
【図３】図３は、ネットワークがＩＶＵＳ画像データを使用して予測及び解釈を行い、それをカルシウムスコアの形でユーザーに出力する例示的なシステムを示す。
【図４】図４は、（ａ−ｃ）ＩＶＵＳ画像及び（ｄ−ｆ）冠動脈ＣＴＡ画像に対して画像評価を再実行した後に決定を修正する可能性を考慮して、システムに情報をフィードバックするために使用される例示的な関連性ヒートマップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の原理を説明するために、血管医用画像の複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を決定するシステムを、特にＩＶＵＳ画像を参照して説明する。しかし、システムは、或いは、ＯＣＴ画像、（Ｃ）ＣＴＡ画像又は血管造影画像を含むがこれらに限定されない他のイメージングモダリティからの画像とともに使用されてもよいことを理解されたい。
【００１７】
前述のように、ＩＶＵＳやＯＣＴといった血管イメージングモダリティは、冠状血管だけでなく末梢血管のイメージングにおける役割が高まっている。応用には、冠動脈プラークだけでなくカルシウム負荷の評価、狭窄レベルの特性評価又はステント留置のコンテキストでのイメージング支援が含まれる。
【００１８】
この分野におけるデータ駆動型意思決定支援システムの出現により、臨床医が、自動的に導出された決定がどこから生じたのかを理解し、必要な場合には、決定を見つけるプロセスとインタラクトする必要性が生じている。決定レベルが高く、抽象的なほど、プロセスを理解する必要性が高くなる。本発明はまた、診断及び治療の意思決定の正式な文書化の高まる要求を満たすことにも役立つことができる。
【００１９】
例えばＡＣＳのプラーク検出及びリスクスコアリングの特定の例では、関心血管に沿った血管内画像から特定の画像特徴を検出するようにデータからトレーニングされたアルゴリズムが、これらの局所的証拠を結び合わせて全体的なリスクスコアにすることができる。具体的には、引用文献[１]で説明されているようなソフトプラークパターンの検出及び評価、血管ツリーにわたるそれらの範囲及び分布がＡＣＳスコアに大きく影響する。このシナリオでは、例えば心臓の動きといった動き、造影剤の変動、既存のステント又は他のインプラントによって生じる画像アーチファクトが、認識されないまま意思決定システムに誤って影響を与えることが起こる可能性がある。出力に関する追加の確実性尺度では、問題を解決しないことが多く、また、臨床医と支援システムとのインタラクションのための手段が提供されない。他の例では、支援システムは、例えばコントラストの低下、動きアーチファクト、経験の浅いユーザーからの変わった意見といった特別なデータの出現に対処するように十分にトレーニングされていない場合がある。このようなシナリオでは、通常、収集を繰り返すか、支援システムを中止する必要があり、これは、時間がかかるか、事後処理の場合は不可能である。
【００２０】
図１は、本発明の幾つかの態様による、自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を決定するシステムＳＹを示す。システムＳＹは、医用画像データベースＭＩＤＢ、ルール生成ユニットＲＧＵ、画像提供ユニットＩＰＵ、診断メトリック計算ユニットＤＭＣＵ及び決定伝播ユニットＤＰＵを含む。これらのアイテムの機能は、一般にコンピュータ関連プロダクトによって提供することができる。より具体的には、アイテムＲＧＵ、ＤＭＣＵ及びＤＰＵの機能は、１つ又は複数のプロセッサによって実現することができ、ユニットＭＩＤＢ及びＩＰＵの機能は、１つ又は複数のメモリによって実現することができる。メモリは、１つ又は複数のプロセッサによってサポート又は制御されてよい。
【００２１】
図１を引き続き参照すると、医用画像データベースＭＩＤＢは、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを含む。本発明と合致する実施形態では、画像は、例えばｉ）ＩＶＵＳ画像、ｉｉ）ＯＣＴ画像、ｉｉｉ）（Ｃ）ＣＴＡ画像又はｉｖ）血管造影画像であってよい。しかし、本発明はこれらの例に限定されない。ルール生成ユニットＲＧＵは、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを解析し、複数の血管医用画像のサブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを、血管医用画像のサブセットに共通する複数の画像特徴Ｆｎに基づいて自動的に生成する。このような画像の解析に適した手法は、上記引用文献[１−４]から一般に知られており、また、一般に、例えば機械学習アルゴリズム、深層学習アルゴリズム又は自動インテリジェンスアルゴリズムを実行することによって、少なくとも１つの診断ルールを提供することが含まれる。画像特徴Ｆｎは、一般に画像強度に対応するか、又は、より具体的には、非限定的な例として、プラーク、カルシウム、破綻プラークの存在、病変内の血栓、管腔に隣接するプラーク内の脂肪の存在に対応するか、及び／又は、計算された管腔面積、計算されたプラーク面積、計算された病変寸法、病変内のカルシウムの計算された分布又は割合のうちの１つ又は複数を含む。
【００２２】
図１を引き続き参照すると、画像提供ユニットＩＰＵは、複数の画像特徴Ｆｎを含む現在の血管医用画像ＣＶＭＩを提供する。現在の血管医用画像ＣＶＭＩは、医用画像データベースＭＩＤＢから受信された画像、画像提供ユニットＩＰＵ又はネットワークサーバー内のデータベースといった別のデータベースから受信された画像、又は、血管系ＶＡ内のカテーテルＣＡから受信された画像である。現在の血管医用画像ＣＶＭＩは、事前に記録された画像でも、ライブ画像でもよい。血管系ＶＡは、人体又は動物の体の血管系の一部である。図１に示す部分は、軸Ａ−Ａ’を規定する管腔ＬＵを含み、その管腔ＬＵは、対応する血管壁ＶＷを有する。図示の例では、カテーテルＣＡは、軸Ａ−Ａ’を中心に角度θで示されるように回転的に測定されるＯＣＴ又はＩＶＵＳ画像データを提供するＩＶＵＳ又はＯＣＴイメージングカテーテルである。ＩＶＵＳの場合、データの強度は周囲物質の超音波反射率に対応する。ＯＣＴの場合、データは光照射ビームとビームの反射部分との干渉に対応する。回転とは、データが角度方向θの一部を中心に測定されることを意味する。データは、例えばカテーテルＣＡに対して角度方向θを中心に配置されたＩＶＵＳ／ＯＣＴ検出器要素の固定アレイから、又は、１つ以上の検出器要素若しくは対応する光学要素がカテーテルＣＡに対して角度方向θを中心に回転される走査又は回転ＩＶＵＳ／ＯＣＴ検出器から収集することができる。データは、通常、典型的には血管系ＶＡ内にガイドワイヤに支援されて挿入されていたカテーテルがその次にデータを収集しながら血管系に沿って引き戻される、いわゆる「引き戻し」手順中に収集される。
【００２３】
カテーテルＣＡと医用画像データベースＭＩＤＢとを相互接続する破線によって示すように、カテーテルＣＡを前述と同様に使用して、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを医用画像データベースＭＩＤＢに提供することができる。前述の１つの実施態様では、現在の血管医用画像ＣＶＭＩは、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋのうちの１つである。別の実施態様では、血管医用画像Ｍ１、…、ｋは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩよりも早い時点で収集される。幾つかの実施態様では、血管医用画像Ｍ１、…、ｋは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩと同じ血管系から収集することができるが、他の実施態様では、血管医用画像Ｍ１、…、ｋは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩとは異なる血管系から収集することができる。血管医用画像Ｍ１、…、ｋは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩを提供するものと同じ又は異なるカテーテルを使用して収集される。血管医用画像Ｍ１、…、ｋは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩの前に収集される。
【００２４】
システムＳＹが、（Ｃ）ＣＴＡ又は血管造影によって提供される画像といった別の画像タイプとともに使用される場合、これらの画像の生成源はまた、前述のとおりである。
【００２５】
図１を引き続き参照すると、診断メトリック計算ユニットＤＭＣＵは、少なくとも１つの自動生成された診断ルールを現在の血管医用画像ＣＶＭＩに適用することによって、現在の血管医用画像ＣＶＭＩの全体的な診断メトリックを計算する。全体的との用語は、単に１つの画像特徴が診断メトリックに影響を与えるのではなく、複数の画像の特徴が診断メトリックに影響を与えることが意図されている。全体的な診断メトリックの非限定的な例には、ＡＣＳ、カルシウム負荷といった急性冠動脈イベントのリスク、末梢血管疾患のリスク、冠動脈プラークのリスク、冠血管疾患のリスク又は狭窄レベルの特性評価に対応するリスクスコアが含まれる。他の全体的な診断メトリックを同様に計算することができる。
【００２６】
続いて、決定伝播ユニットＤＰＵが、現在の血管医用画像ＣＶＭＩにおいて、計算された全体的な診断メトリックについての複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を特定する。したがって、例えば診断画像内の高リスク領域を単に特定することとは対照的に、計算された高リスクスコアについて各画像領域の相対的重要性が特定される。これにより、ユーザーは、計算された全体的な診断メトリックに対する現在の画像の主要な領域又は側面の相対的重要性を決定し、結果としてそれらの相対的重要性を検証することができる。１つの例示的な実施態様では、現在の血管医用画像ＣＶＭＩ内の各ピクセルの当該画像の全体的な診断メトリックへの影響を、１から１００のスケールで評価することができ、１００は、計算された全体的な診断メトリックに影響を与える唯一の要素であり、例えば色で示される。ピクセルのグループを同様に表すことができる。これは、このような診断メトリックが自動的に生成される場合に非常に有益である。というのは、意思決定の透明性が自動意思決定に対するユーザーの自信を支援し、ユーザー自身の経験に合わない結果の特定を可能にするからである。
【００２７】
この相対的重要性を示す好適なやり方は、現在の血管医用画像に重ねられたヒートマップの形である。この場合、全体的な診断メトリックに比較的大きい影響を与える画像領域は、例えば赤で色付けすることができる一方で、全体的な診断メトリックへの影響が比較的小さい画像領域は透明である。中程度の影響を与える画像領域にも、様々な色を割り当てることができる。このように相対的重要性を示すことにより、ユーザーは計算された全体的な診断メトリックを容易に検証することができる。例えば管腔直径等といった計算された画像特徴の相対的重要性も同様に示すことができる。明らかに、ディスプレイ上のテキスト及び表形式表示といったように、相対的重要性の他の表示形式を代わりに使用することもできる。
【００２８】
一実施態様では、計算された全体的な診断メトリックについての複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性は、複数の画像特徴Ｆｎの各特徴の変化に対する計算された全体的な診断メトリックの感度に基づいて決定することができる。全体的な診断メトリックの感度は、例えば各画像特徴の強度を所定の割合で変化させることによって決定することができ、これにより、現在の血管医用画像の領域の相対的重要性を特定するために使用される。例えば管腔直径等といった計算された画像特徴の相対的重要性もまた、例えば既知の画像変形手法を使用して画像を変形することによって所定の割合で変化させて、計算された全体的な診断メトリックについてのそれらの相対的重要性が同様に示される。
【００２９】
一実施態様では、計算された全体的な診断メトリックのエントロピーの変化を、複数の画像特徴Ｆｎを変化させた結果として計算することができる。このエントロピーの変化、又は、より具体的には、画像特徴の相対的重要性を変更した結果としての情報獲得は、計算された全体的な診断メトリックについての画像特徴の相対的重要性の代替指標を提供することができる。
【００３０】
一実施態様では、診断メトリック計算ユニットＤＭＣＵは更に、現在の血管医用画像について全体的な診断メトリックの不確実性の尺度を計算する。不確実性を計算する１つの方法は、追加のネットワークをトレーニングして、それ自身の予測のエラーを予測することである。これに適した手法は、ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１７０７．０７２８７でオンラインで公開されているＰａｖｅｌ  Ｇｕｒｅｖｉｃｈ及びＨａｎｎｅｓ  Ｓｔｕｋｅによるドキュメント「Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｉｎ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｔａｓｋｓ  ｂｙ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、２０１８年１月２０日、ａｒＸｉｖ：１７０７．０７２８７に説明されている。不確実性を計算する別の方法は、ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１５０６．０２１４２でオンラインで公開されているＹａｒｉｎ  Ｇａｌ及びＺｏｕｂｉｎ  Ｇｈａｈｒａｍａｎｉによるドキュメント「Ｄｒｏｐｏｕｔ  ａｓ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ：Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌ  Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｉｎ  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ」、２０１６年１０月４日、ａｒＸｉｖ：１５０６．０２１４２に説明されている。この後者の方法では、平均予測及びその分散のドロップアウト及びモンテカルロ推定を使用して不確実性が計算される。このアプローチでは、弱いルールのアンサンブルを使用する。計算された全体的な診断メトリックについての複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性の特定と同様のやり方で、決定伝播ユニットＤＰＵは、現在の血管医用画像ＣＶＭＩにおける全体的な診断メトリックの不確実性に対する各画像特徴の相対的重要性を特定することができる。この不確実性はまた、自動生成されたルールの結果を検証する際にユーザーをサポートすることができる。例えばユーザーは、特定の画像特徴が計算された全体的な診断メトリックに大きな影響を与えるが、その不確実性は非常に高いことに気付く場合がある。これは、以下に説明するように、計算された全体的な診断メトリックに対するこの画像特徴の寄与を変更するか、更には無視することを検討し、メトリックを再計算するようにユーザーに注意を喚起することができる。或いは、以下に説明するように、システムは、この再計算を自動的に行う。
【００３１】
前述のように、一実施態様では、システムＳＹは更にユーザー入力を受け取ることができる。ユーザー入力を使用して、診断ルールを修正したり、全体的な診断メトリックを再計算したりすることができる。したがって、この実施態様は、ユーザーが改善された診断ルールの作成を誘導したり、ユーザー自身の経験に基づいて診断メトリックを修正したりすることを可能にする。一例では、システムＳＹの診断メトリック計算ユニットＤＭＣＵは更に、このユーザー入力をユーザー入力デバイスＵＩＤから受け取る。ユーザー入力は、複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つを示し、診断メトリック計算ユニットは、ユーザー入力に基づいて、複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更し、少なくとも１つの診断ルールを現在の血管医用画像ＣＶＭＩに再適用することによって、現在の血管医用画像ＣＶＭＩの全体的な診断メトリックを再計算する。ユーザー入力は、例えば１つ又は複数の画像アーチファクトに対応する画像特徴Ｆｎを示す。このような画像アーチファクトは、例えば心臓の動き、造影剤の変化、既存のステント、インプラント、分岐部等を含む。このような画像特徴は、自動生成されたルールを介して、計算された全体的な診断メトリックについて相対的重要性が高いと誤って判断される可能性がある。したがって、ユーザーは自身の経験に基づいてこのような特徴の相対的重要性を手動で変更することで診断メトリックを修正することができる。
【００３２】
ユーザーは、ポインター、マウス、キーボード等といった図１のユーザー入力デバイスＵＩＤを介してこのユーザー入力を提供することができる。ユーザー入力デバイスＵＩＤを使用して、画像提供ユニットＩＰＵによって提供された現在の血管医用画像ＣＶＭＩの領域を画定することができる。ユーザーは、例えば現在の血管医用画像内の相対的重要性の高い画像特徴の輪郭を特定することができる。システムＳＹは、例えば所定閾値を超える相対的重要性を有する画像特徴を囲む輪郭を自動的に提供し、ユーザーがユーザー入力を提供するために画像輪郭を選択することによってこれを容易にすることができる。
【００３３】
複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更することは、例えば複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を増減させること、更には無視することであってよい。ルール生成ユニットＲＧＵが、複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれに重みを付けることによって、少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成する場合、複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更することは、複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の重みを変更することを含む。
【００３４】
別の例では、ユーザー入力を使用して、複数の画像特徴Ｆｎの少なくとも１つの画像特徴の相対的重要性を変更し、ルール生成ユニットＲＧＵに、複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを再解析させて、血管医用画像Ｍ１、…、ｋの選択された血管医用画像に共通の複数の画像特徴に基づいて血管医用画像のＭ１、…、ｋの選択された血管医用画像の共通の診断に対応する修正診断ルールを自動的に生成させ、診断メトリック計算ユニットに、現在の血管医用画像ＣＶＭＩに自動生成された修正診断ルールを適用することによって、現在の血管医用画像ＣＶＭＩの修正された全体的な診断メトリックを計算させ、また、決定伝播ユニットＤＰＵに、現在の血管医用画像ＣＶＭＩにおいて、計算された修正された全体的な診断メトリックについて複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を特定させる。このように診断ルールを修正し、診断メトリックを再計算することによって、自動生成されたルールのエラーを低減することができるため、より一層正確な診断メトリックを得ることができる。
【００３５】
別の実施態様は、自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を決定する方法が提供される。本発明の幾つかの態様による方法ＭＥＴを示す図２を参照すると、方法ＭＥＴは、
複数の血管医用画像Ｍ１、…、ｋを解析し、血管医用画像のサブセットに共通の複数の画像特徴に基づいて、血管医用画像のサブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成するステップＡＰＶＭＩと、
複数の画像特徴Ｆｎを含む現在の血管医用画像ＣＶＭＩを提供するステップＰＣＶＭＩと、
少なくとも１つの自動生成された診断ルールを現在の血管医用画像ＣＶＭＩに適用することにって、現在の血管医用画像ＣＶＭＩの全体的な診断メトリックを計算するステップＣＯＤＭと、
現在の血管医用画像ＣＶＭＩにおいて、計算された全体的な診断メトリックについての複数の画像特徴Ｆｎのそれぞれの相対的重要性を特定するステップＩＲＩとを含む。
【００３６】
方法ＭＥＴは、上記の図１に関連して説明したアイテムに関連して説明した機能のうちの１つ又は複数を実現する追加のステップを含む。更に、方法ＭＥＴは、コンピュータプログラムプロダクトに命令として格納されてよく、命令は、コンピュータ上で実行されると、当該コンピュータに方法ＭＥＴを実行させる。
【００３７】
したがって、本発明は、最初に自動決定を入力画像空間内の関連性スコアに伝搬して戻すことによって、前述の必要性の１つ又は複数に取り組む。このような関連性スコアの簡単な例は、決定論的設定における感度尺度、又は、確率論的設定におけるエントロピー差である。ヒートマップを使用して、決定を視覚化、伝達、文書化及び理解し、また、後にそれを検証、再形成又は拒否することができ、又は、最も重要なこととして、臨床医にフィードバックの手段を提供することである（図３を参照されたい）。
【００３８】
後者は、決定への特定の画像特徴の影響を増減させる画像操作によって達成される（図４を参照されたい）。関連性の逆伝播を使用して、画像領域内の決定フォーカスを特定することができる（赤いフォーカスのある下の画像）。右のフォーカスは、正しく検出されたカルシウムスポットであるが、左のフォーカスは、誤って検出され、誤ってカルシウムスコアを高くしている。フィードバックインターフェースを介したフォーカスステアリングのために、ユーザーはこの関連性に基づいて入力を修正（例えば画像特徴の強度変調又は消去）し、リダイレクトされたフォーカスで解析を再実行して、場合によっては異なる全体の推定値になるようにすることができる（引用文献[１]から適合された図３）。
【００３９】
主構成要素：
血管イメージング：入力情報が、ＩＶＵＳ、ＯＣＴ、ＣＣＴＡ、血管造影等といった１つ又は複数の血管イメージング法によって生成される。情報はＮ次元画像として提供され、画像は、理論的には手動又は自動で分析されて、急性冠動脈イベント、カルシウム負荷、末梢血管疾患等のリスクを評価することができる。
意思決定支援システム：生データが、意思決定支援システムに入力される。意思決定支援システムは、前述の画像情報を入力として取り、疾患リスクスコアと、場合によっては不確実性の尺度とを出力として提供する。本発明は、主に、より複雑な推論を伴うそのような高レベルのサポートに重きを置くが、適用範囲を、より低レベルのシステムにも拡張することができる。一例は、例えば冠動脈の高リスクプラークのナプキンリングパターンといった特定のプラークパターンの検出であり、システムは、データ内の特定のテクスチャを内部的に探し、パターンを特定する。一般に、システムはブラックボックスとして機能し、その挙動は以前にデータ駆動型のやり方で学習されている。
関連性伝搬モジュール：出力部において決定が受け取られると、関連性伝搬モジュールをトリガーして、決定を元の画像空間に伝搬して戻すことができる。本発明の一実施態様では、これにより、入力データと同じフォーマットのヒートマップのような画像がもたらされる。支援システムの決定がこのモジュールへの唯一の入力であったため、ヒートマップには、どの領域内のどの情報がこの決定に到達するために使用されたのかに関する表示のみを含む（図３を参照されたい）。このモジュールの可能な実施態様はシステム固有であり、引用文献[２]又は引用文献[３]において提示されている。
【００４０】
図４は、（ａ−ｃ）ＩＶＵＳ画像及び（ｄ−ｆ）冠動脈ＣＴＡ画像に対して画像評価を再実行した後に決定を修正する可能性を考慮して、システムに情報をフィードバックするために使用される例示的な関連性ヒートマップを示す。図４（ａ−ｃ）を参照すると、システムは、ＩＶＵＳ画像でトレーニングされて、血管内の全体的なカルシウム負荷に基づいてリスクスコアを出力する（ａ）。システムは、例えば３の高リスクスコアを生成し、主に非常に明るいセグメントをマーキングする画像内の決定フォーカスのヒートマップを提供する（ｂ）。ユーザーは、最初のセグメントはカルシウムとして認識されるべきではなく、したがって、誤ってスコアが高くなっていると考える。したがって、当該セグメントは、ヒートマップを使用してダウンレートされる（例えばこのフォーカス領域内の強度を小さくする）。これにより、全体的なスコアが低くなる（ｃ）。図４（ｄ−ｆ）を参照すると、冠動脈ＣＴＡデータを使用する同様のシナリオが説明される。システムは、高リスクのプラーク及びカルシウムの特徴に基づいて、高ＡＣＳスコアを予測する（ｄ）。システムは、実際には分岐である最初の高フォーカスセグメントに関して間違っている（ｅ）。ユーザーは、その領域を領域の一部ではないようにマスキングすることを決定する。マスキングは、入力データに適用するか、又は、システムへの追加の入力チャネルとして使用して、この領域の優先度は低いことがユーザーによって定義されたことをシステムに通知することができる（ｆ）。
【００４１】
フィードバックモジュール：オプションのフィードバックモジュールは、ループを閉じて、インタラクティブシステムを完成する。ヒートマップを所与として、フィードバックモジュールは、臨床医が入力の処理を変更するためのインターフェースを提供する。ヒートマップを操作することにより、意思決定支援システムのアテンションフォーカスをステアリングすることができる。人間の観察者は、誤って高い関連性が割り当てられた領域をダウングレードする、例えばフォーカスを弱めることができる。これは、入力を直接マスキングする又は強度変調するか、又は、入力画像内の関連性の変化がユーザーによって定義されたことをシステムに間接的に通知する意思決定システムへの追加の入力チャネルを使用して実現することができる。プラークシナリオにおける偽の高フォーカス領域の例は、カルシウム、異常に高濃度の造影剤、動き又は他のアーチファクトとして解釈される可能性があるステント又はその他のインプラントである。同様に、特定の領域をアップグレードすること、例えばフォーカスを生成することも可能である。例としては、十分に考慮されなかったコントラストの低い領域、超音波応用でのシャドウイング等がある。
【００４２】
操作後、変換されたヒートマップを使用して、入力を直接又は間接的に再重み付けし、入力を意思決定システムにもう一度提出する。
【００４３】
意思決定支援システムは、通常、フィードフォワードアーキテクチャによって実装される。或いは、双方向推論を有する（確率的）生成モデルが、マスキングされた入力を帰する別の手段を構成するか、又は、引用文献[４]に説明されるように、反復推論プロセスの事前情報を形成するために変調を利用する。
【００４４】
介入応用では、フィードバックモジュールインターフェイスは、例えばタッチ入力を介して実現することができ、この場合、臨床医は、ヒートマップを操作し、ジェスチャーといったユーザー生成コマンドを使用してフォーカスをステアリングすることができる。また、リフォーカシング及び追加のユーザー入力を使用して、意思決定支援システムを自動的に向上させて、長期間にわたる同様のリフォーカシングのケースを回避することができる。
【００４５】
本発明は、ＩＶＵＳ、ＣＣＴＡ又はＯＣＴといった血管イメージングを伴う応用に関連する。本発明は、介入応用だけでなく事後応用でも使用することができる。本発明は、冠状血管及び末梢血管の両方に適用することができる。
【００４６】
本明細書に開示される方法ステップはいずれも、プロセッサ上で実行されると、当該プロセッサにそのような方法ステップを実行させる命令の形で記録されてよい。命令は、コンピュータプログラムプロダクトに格納されてよい。コンピュータプログラムプロダクトは、専用ハードウェアだけでなく、適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアによって提供されてもよい。当該機能は、プロセッサによって提供される場合、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、又は、複数の個別のプロセッサによって提供可能であり、個別のプロセッサのうちの幾つかは共有されてよい。更に、「プロセッサ」又は「コントローラ」との用語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアを排他的に指すと解釈されるべきではなく、デジタル信号プロセッサ「ＤＳＰ」ハードウェア、ソフトウェアを記憶する読み出し専用メモリ「ＲＯＭ」、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」、不揮発性記憶装置等を暗に含むが、これらに限定されない。更に、本発明の実施形態は、コンピュータ又は任意の命令実行システムによって又はそれに関連して使用するためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形をとることができる。この説明のために、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置若しくはデバイスによる又はそれに関連して使用されるプログラムを含む、記憶する、通信する、伝搬する又は運搬することができる任意の装置であってよい。媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線若しくは半導体システム、装置若しくはデバイス又は伝搬媒体であってよい。コンピュータ可読媒体の例には、半導体若しくはソリッドステートメモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」、読み出し専用メモリ「ＲＯＭ」、剛性磁気ディスク及び光学ディスクが含まれる。光学ディスクの現在の例には、コンパクトディスク−読み出し専用メモリ「ＣＤ−ＲＯＭ」、コンパクトディスク−読み出し／書き込み「ＣＤ−Ｒ／Ｗ」、ブルーレイ（商標）及びＤＶＤが含まれる。
【００４７】
要約すると、自動生成された診断ルールから血管医用画像について計算された全体的な診断メトリックに影響を与える血管医用画像の複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を決定するシステムが提供された。システムは、医用画像データベース、ルール生成ユニット、画像提供ユニット、診断メトリック計算ユニット及び決定伝播ユニットを含む。医用画像データベースは、複数の血管医用画像を含む。ルール生成ユニットは、複数の血管医用画像を解析し、血管医用画像のサブセットに共通の複数の画像特徴に基づいて、複数の血管医用画像のサブセットの共通の診断に対応する少なくとも１つの診断ルールを自動的に生成する。画像提供ユニットは、複数の画像特徴を含む現在の血管医用画像を提供する。診断メトリック計算ユニットは、少なくとも１つの自動生成された診断ルールを現在の血管医用画像に適用することによって、現在の血管医用画像の全体的な診断メトリックを計算する。決定伝播ユニットは、現在の血管医用画像において、計算された全体的な診断メトリックについて複数の画像特徴のそれぞれの相対的重要性を特定する。
【００４８】
様々な実施形態及びオプションがシステムＳＹに関連して説明されており、様々な実施形態を組み合わせて更なる有利な効果を達成できることに留意されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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