(57)【要約】  血液で満たされているまたは血液が置換された管腔の血管内超音波画像処理の技術が開示されている。カテーテルアセンブリは、血管構造を撮像し、撮像データを生成するための撮像要素を備えた血管内撮像装置を含んでもよい。プログラマブルプロセッサを含む撮像エンジンは、血管内撮像装置と通信してもよい。撮像エンジンは、血管構造の管腔状態を決定してもよく、決定された管腔状態は、血管構造が血液で満たされているか、血液が除去されているかを示す。撮像エンジンは、生成された撮像データを補正するために信号処理を実行してもよい。最後に、撮像エンジンは、補正された撮像データおよび決定された管腔状態に基づいて画像を生成してもよい。【選択図】図１
2021501614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管内撮像装置を含むカテーテルアセンブリであって、前記血管内撮像装置が、血管構造を撮像して撮像データを生成する撮像要素を含む、カテーテルアセンブリと、
前記血管内撮像装置と通信する撮像エンジンであって、前記撮像エンジンがプログラマブルプロセッサを備え、前記撮像エンジンが、
前記血管構造の管腔状態を決定し、前記決定された管腔状態は、前記血管構造が血液で満たされているか、または血液除去されているかを示し、
前記生成された撮像データおよび前記決定された管腔状態に基づいて画像を生成する
ものである、撮像エンジンと
を備える、システム。
【請求項２】
前記撮像エンジンは、第１の時間利得プロファイルおよび第２の時間利得プロファイルを更に含み、
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２の時間利得プロファイルのうちの少なくとも１つを用いて前記血管内撮像装置を駆動するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記撮像エンジンは、第１のコヒーレンスフィルタおよび第２のコヒーレンスフィルタを更に含み、
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のコヒーレンスフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態が血液で満たされている場合、前記第１のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行するものである、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態が血液除去されている場合、前記第２のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行するものである、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記撮像エンジンは、第１の空間フィルタおよび第２の空間フィルタを更に含み、
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２の空間フィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記撮像エンジンは、第１のガンマフィルタおよび第２のガンマフィルタを更に含み、
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のガンマフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記撮像エンジンは、第１のフレームフィルタおよび第２のフレームフィルタを更に含み、
前記撮像エンジンは、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のフレームフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
カテーテルアセンブリの血管内撮像装置の撮像要素を使用して血管構造を撮像することと、
前記撮像の結果から撮像データを生成することと、
プログラマブルプロセッサを備える撮像エンジンを使用して、前記血管構造の管腔状態を決定することであって、前記決定された管腔状態は、前記血管構造が血液で満たされているか、または血液除去されているかを示す、ことと、
前記生成された撮像データおよび前記決定された管腔状態に基づいて画像を生成することと
を含む方法。
【請求項１０】
前記撮像エンジンは第１の時間利得プロファイルおよび第２の時間利得プロファイルを更に含み、前記方法は、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、第１および第２の時間利得プロファイルのうちの少なくとも１つを用いて、前記血管内撮像装置を駆動することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記撮像エンジンは、第１のコヒーレンスフィルタおよび第２のコヒーレンスフィルタを更に含み、前記方法は、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のコヒーレンスフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記撮像エンジンは、第１の空間フィルタおよび第２の空間フィルタを更に含み、前記方法は、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２の空間フィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記撮像エンジンは、第１のガンマフィルタおよび第２のガンマフィルタを更に含み、前記方法は、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のガンマフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記撮像エンジンは、第１のフレームフィルタおよび第２のフレームフィルタを更に含み、前記方法は、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のフレームフィルタのうちの少なくとも１つを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、
カテーテルアセンブリの血管内撮像装置の撮像要素を使用して血管構造を撮像させ、
前記撮像の結果から撮像データを生成させ、
プログラマブルプロセッサを備える撮像エンジンを使用して、前記血管構造の管腔状態を決定させ、前記決定された管腔状態は、前記血管構造が血液で満たされているか、または血液除去されているかを示し、
前記生成された撮像データおよび前記決定された管腔状態に基づいて画像を生成させる、命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記撮像エンジンは、第１の時間利得プロファイルおよび第２の時間利得プロファイルを更に含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、第１および第２の時間利得プロファイルのうちの少なくとも１つを用いて前記血管内撮像装置を駆動させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記撮像エンジンは、第１のコヒーレンスフィルタおよび第２のコヒーレンスフィルタを更に含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のコヒーレンスフィルタのうちの少なくとも１つを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態が血液で満たされている場合、前記第１のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、
前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態が血液除去されている場合、前記第２のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記撮像エンジンは、第１の空間フィルタおよび第２の空間フィルタを更に含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２の空間フィルタのうちの少なくとも１つを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記撮像エンジンは、第１のガンマフィルタおよび第２のガンマフィルタを更に含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のガンマフィルタのうちの少なくとも１つを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記撮像エンジンは、第１のフレームフィルタおよび第２のフレームフィルタを更に含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記撮像エンジンを使用して、前記決定された管腔状態の関数として、前記第１および第２のフレームフィルタのうちの少なくとも１つを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的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】
本開示は、血管内撮像および血管内撮像データの処理の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
血管内撮像は、血管の診断上重要な特性を識別するためによく使用される。例えば、血管内撮像システムは、血管内の閉塞または病変の識別および位置特定を支援するために、医療専門家によって使用される場合がある。一般的な血管内撮像システムは、血管内超音波（ＩＶＵＳ）システムや光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含む。
【０００３】
ＩＶＵＳシステムは、受信した電気信号に基づいて超音波エネルギーを放射し、様々な血管内構造によって反射された超音波エネルギーに基づいて戻り電気信号を送信する１つ以上の超音波トランスデューサを含む。場合によっては、高解像度ディスプレイを備えたコンソールは、ＩＶＵＳ画像をリアルタイムで表示できる。このようにして、ＩＶＵＳを使用して、冠状動脈管腔、冠状動脈壁の形態、および冠状動脈壁の表面またはその近くにあるステントなどの装置を含む血管構造および管腔の生体内視覚化を提供できる。ＩＶＵＳ撮像を使用して、冠状動脈疾患を含めた疾患のある血管を視覚化することができる。場合によっては、超音波トランスデューサ（単数または複数）は、比較的高い周波数（例えば、１０ＭＨｚ〜６０ＭＨｚ、一実施形態では４０ＭＨｚ〜６０ＭＨｚ）で動作することができ、ＩＶＵＳカテーテルアセンブリの遠位端の近くで運ぶことができる。一部のＩＶＵＳシステムは、血管の３６０度の視覚化を含む（例えば、ＩＶＵＳカテーテルアセンブリを機械的に回転させること、フェーズドアレイトランスデューサからのＩＶＵＳ信号を操作することなど）。
【０００４】
トランスデューサによって受信される電気信号は画像情報を表すことができ、画像の構築に使用できる。一部のシステムでは、アナログ画像情報をベクトル形式にデジタル化できる。その後、一連のベクトルから画像を構築できる。例えば、それぞれＮ個のデータ点を含むＭ個のベクトルを使用して、Ｍ×Ｎの２次元画像を構築できる。一部のシステムでは、患者の血管構造の画像をリアルタイムで生成および表示して、そのような構造の生体内視覚化を提供できる。
【０００５】
通常、超音波トランスデューサはアナログ信号を生成し、特定の周波数で動作する。一般に、受信された画像情報の解像度は、トランスデューサの動作周波数とトランスデューサによるデータ取得の周波数と共に増加し、つまり、高周波画像は低周波画像よりも解像度が高い傾向がある。ただし、高周波数で取得されたデータは、多くの場合、より大きい信号損失を含み、高周波伝送に関連する損失のため、低周波画像に比べて信号対雑音比（「ＳＮＲ」）が低くなる。これにより、利得が増加して画像の強度が増幅されると、暗くて見づらいまたは非常に雑音の多い画像になり得る。その結果、大部分の血管内撮像は比較的低い周波数で実行され、ＳＮＲを改善するために画像解像度が犠牲になる。
【０００６】
一部のシステムでは、ＳＮＲを改善するために画像情報が処理される。処理は、平均化、包絡線検出、および／または外れ値などを除去するための様々なデータ点の選択などの、データの結合を含み得る。しかし、各処理工程には時間がかかる。例えば、一部のシステムにおいて、包絡線検出では、各ベクトルが包絡線検出器を１つずつ通過する必要があり、撮像プロセスが遅くなる可能性がある。処理遅延が長すぎる場合、撮像されている血管構造の生体内視覚化のためのリアルタイム表示を生成することが不可能になる可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
実施形態は、撮像された血管から血液が置換されたか否かを自動的に検出し、それに応じて画像信号処理を調整する血管内撮像システム（例えばＩＶＵＳ）を含む。画像トランスデューサによって提供される信号が、撮像時に、撮像された血管に血液が存在したことを示す場合、信号を画像に処理する工程は、それぞれ対応するセットの特質を所有できる。一方、画像トランスデューサによって提供される信号が、撮像時に、撮像された血管から血液が置換されたことを示す場合、信号を画像に処理する１つ以上の工程は、異なるセットの特質を所有できる。画像処理工程の違いは、撮像エネルギー（超音波など）が血液中を伝播する方法と、血液を置換するために使用される液体を伝播する方法との違いの原因となり得る。血液置換用液体の例は、生理食塩水、造影剤、リンゲル液、デキストラン、および乳酸溶液を含む。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述のように、いくつかの実施形態では、撮像システムはまた、血液が置換されたか否かに基づいて、血管のより正確な画像を生成するために、信号処理を調整する。血管内撮像システムは、高周波画像取得と雑音の全範囲の効果的な雑音フィルタリングを実行する。高解像度、低雑音の画像を実現するために、処理工程が実行される。雑音の程度が十分に低いと、画像が不明瞭になるポイントまで雑音が増幅されることなく、高解像度の詳細を表示するために画像情報を増幅することが可能になる。
【０００９】
いくつかの実施形態では、そのような処理工程は、時間利得補償、高周波データのコヒーレンスフィルタリング、高周波データを低周波データに変換する包絡線検出、包絡線ベクトル平均化、低周波データの空間フィルタリング、ガンマ補正、およびフレームフィルタリングを含むことができる。包絡線検出などの一部のプロセスは、処理を促進するために並行して実行できる。いくつかの実施形態において、処理工程は、高周波画像情報から高解像度画像をリアルタイムで生成および表示するのに十分迅速に実行される。
【００１０】
そのような測定を実行するためのシステムは、データ、例えば患者の血管構造の収集中に、その周囲に対応する撮像情報の生のフレームを生成するように構成された血管内撮像カテーテルアセンブリを含むことができる。撮像情報の生のフレームは、生のセットのベクトルを含むことができ、生のセットのベクトルの各ベクトルは、生のセットのデータ点を含む。場合によっては、各ベクトルは画像情報の角度部分を表し、ベクトル内の各データ点はその角度部分に沿った径方向寸法を表す。生のセットのベクトル内の各ベクトルの輝度は監視されてもよく、十分な量の画素が暗くなると、システムは撮像された血管から血液が除去されたと推測できる。このシステムは、血管内撮像カテーテルアセンブリから撮像情報の生のフレームを受信し、補正されたセットのベクトルを含む補正されたフレームの撮像情報を生成するための撮像エンジンを含むことができる。
【００１１】
撮像エンジンは、近接場アーチファクトの低減を実行できる。撮像エンジンは、生のベクトルグループ内のデータ点の比較に基づいて、ベクトルを生のセットのベクトルから生のベクトルグループにグループ化し、第１のセットのベクトルを生成するように構成されたコヒーレンスフィルタを含むことができる。場合によっては、比較は各ベクトル内の同様の半径位置の点間で行われる。第１のセットのベクトルのベクトルは、生のベクトルグループの１つにおけるベクトルを一般的に表し、第１のセットのデータ点を含む。第１のセットのベクトル内の各ベクトル内の第１のセットのデータ点は、生の撮像情報における各セットの生のデータ点と同じ数のデータ点を含むことができる。
【００１２】
撮像エンジンは、第１のセットのベクトルを受け取り、各第１のセットのデータ点内のデータ点の相互比較に基づいて、第２のセットのベクトルを生成するための包絡線検出モジュールを含むことができる。第２のセットのベクトルの各ベクトルは、第２のセットのデータ点を含むことができる。各第２のセットのデータ点は、関連する第１のセットよりも少ない数のデータ点を有することができるが、第１のセットのデータ点を表すことができる。場合によっては、第２のセットのデータ点は、第１のセットのデータ点の低周波表現を含むことができる。第２のセットのベクトルは、第１のセットと同じ数のベクトルを含むことができる。
【００１３】
撮像エンジンは、第２のセットのベクトルを受け取り、補正されたセットのベクトルを生成するための空間フィルタを含むことができる。空間フィルタは、第２のセットのベクトルからのベクトルを処理済みベクトルグループにグループ化し、各処理済みベクトルグループのデータ点の比較に基づいて、補正されたセットのベクトルを生成できる。空間フィルタは、同様の近い半径位置の各処理済みベクトルグループ内のデータ点の比較を含むことができる。いくつかの例では、各処理済みベクトルグループを使用して、１セットのベクトルにおいて単一の補正されたベクトルを生成できる。各補正されたベクトルは、第２のセットのベクトル内の関連するベクトルにおける第２のセットのデータ点と同じ数のデータ点を含むことができる。補正されたセットのベクトルを組み合わせて、補正されたフレームの撮像情報を生成できる。
【００１４】
いくつかのシステムでは、撮像エンジンは、撮像情報の補正されたフレームに基づいて、画像を生成するように構成された画像生成器を含むことができる。そのようなシステムは、画像生成器によって生成された画像を表示するための撮像エンジンに結合されたディスプレイを含むことができる。一部のシステムでは、画像生成器およびディスプレイから実質的にリアルタイムで画像をユーザに表示できる。
【００１５】
関連技術は、以下の文献、（Ａ）２０１３年５月１５日に出願された「ＩＭＡＧＩＮＧ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ」と題する米国特許第９，６９３，７５４号、（Ｂ）２０１４年１０月７日に出願された「ＳＩＧＮＡＬ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＦＯＲ  ＩＮＴＲＡＶＡＳＣＵＬＡＲ  ＩＭＡＧＩＮＧ」と題する米国特許第９，７０４，２４０号、および（Ｃ）２０１６年９月３０日に出願された「ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＴＯ  ＲＥＤＵＣＥ  ＮＥＡＲ−ＦＩＥＬＤ  ＡＲＴＩＦＡＣＴＳ」と題する米国特許出願公開第２０１７／０１０３４９８号に開示されている。これらの文献の全体の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、例示的な実施形態による血管内撮像システムを示す。
【図２Ａ】図２Ａは、例示的な実施形態による、カテーテルの伝播する超音波データベクトルの正面図を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、例示的な実施形態による、血管内のカテーテルおよびカテーテルによって伝播される超音波データベクトルの重なりの断面図を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、例示的な実施形態による、血管内撮像エンジンの一部としてのコヒーレンスフィルタプロファイルを示す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、例示的な実施形態による、血管内撮像エンジンの一部としてのコヒーレンスフィルタプロファイルを示す。
【図４】図４は、例示的な実施形態による包絡線検出プロセスを示す。
【図５Ａ】図５Ａは、例示的な実施形態による、ディスプレイのために配置された１セットの輝度データを示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、例示的実施形態による、サブセットの画像情報データを示す。
【図６】図６は、例示的な実施形態による、高解像度血管内画像を生成するためのマルチ工程プロセスを示すプロセスフロー図である。
【図７】図７は、例示的な実施形態による、トランスデューサからディスプレイへの画像情報の流れを示すデータフロー図である。
【図８】図８は、任意の１つ以上の例示的な実施形態を実施することができるマシンの例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下の詳細な説明は、本質的に例示的なものであり、本発明の範囲、適用可能性、または構成を決して限定することを意図するものではない。むしろ、以下の説明は、本発明の例を実施するためのいくつかの実際的な例示を提供する。選択された要素の構築、材料、寸法、および製造プロセスの例が提供され、他のすべての要素は、本発明の分野の当業者に既知のものを使用する。当業者は、言及された例の多くが様々な適切な代替手段を有することを認識するであろう。
【００１８】
図１は、例示的な実施形態による血管内撮像システム１００を示している。システム１００は、カテーテルアセンブリ１０２、並進機構１１０、およびユーザインタフェース１２０を含むことができる。カテーテルアセンブリ１０２は、近位端１０４および患者１１８の血管に挿入されるように構成された遠位端１０６を含むことができる。一例では、カテーテルアセンブリ１０２は、大腿動脈を介して患者１１８に挿入され、患者１１８内の関心領域に案内されてもよい。図１の破線は、患者１１８内のカテーテルアセンブリ１０２の部分を表す。
【００１９】
いくつかの例では、カテーテルアセンブリ１０２は、例えば、患者１１８内の関心領域を撮像するために、波に基づくエネルギーを放射および受信し、撮像データを生成するように構成された遠位端１０６内にトランスデューサ１０８を含むことができる。例えば、システム１００がＩＶＵＳシステムである場合、トランスデューサ１０８は、超音波エネルギーを放射および受信し、超音波データを生成するように構成された超音波トランスデューサを含むＩＶＵＳ撮像プローブを備えてもよい。別の例では、システム１００はＯＣＴシステムであり得、トランスデューサ１０８は、光を放射および受信し、ＯＣＴデータを生成するように構成されたＯＣＴ撮像プローブを備え得る。
【００２０】
いくつかの実施形態では、カテーテルアセンブリ１０２は、撮像アセンブリおよびシースを含むことができる。撮像アセンブリは、トランスデューサ１０８、駆動ケーブル、および伝送線（例えば同軸ケーブル）を含むことができる。シースは、撮像アセンブリが自由に動くことができる管腔を画定できる。シースを通る駆動ケーブルの動きがトランスデューサ１０８もシースを通って移動させるように、駆動ケーブルをトランスデューサ１０８に固定することができる。したがって、いくつかの実施形態では、トランスデューサ１０８は、動脈内でシースが移動することなく、駆動ケーブルを介してシース内で並進および回転することができる。これは、撮像または他の血管内撮像動作中にトランスデューサ１０８が移動するときに、カテーテルアセンブリ１０２と患者の動脈の内部との間の過剰な摩擦を回避するのに有利となり得る。例えば、シースの内側を移動している間、カテーテルアセンブリ１０２は、破裂しやすいプラークを有する可能性のある血管に沿ってこすって進まない。
【００２１】
血管内撮像システム１００は、並進機構１１０を含むことができる。図示のように、並進機構１１０は、カテーテルアセンブリ１０２と機械的に係合し、引き戻しまたは他の並進動作中に患者１１８内で制御された距離だけカテーテルアセンブリ１０２を並進させるように構成され得る。いくつかの実施形態では、並進機構１１０は、カテーテルアセンブリ１０２とのインタフェースとして機能することができる。並進機構１１０は、患者１１８の血管構造を通してカテーテルアセンブリ１０２の全部または一部を並進させることができる。例えば、カテーテルアセンブリ１０２がシース内に収容されたトランスデューサ１０８に取り付けられた駆動ケーブルを含む実施形態では、並進機構１１０は、シースを患者１１８の血管内に固定したまま、シースを通って駆動ケーブルおよびトランスデューサ１０８を並進させるように作用することができる。
【００２２】
血管内撮像システム１００は、血管内撮像エンジン１１２を含むことができる。いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのプロセッサ、ユーザインタフェース１２０、メモリ、ディスプレイ１１４などを含むことができる。血管内撮像エンジン１１２は、カテーテルアセンブリ１０２から画像情報を受け取ることができ、いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジン１１２のプロセッサは、画像情報を処理し、および／またはカテーテルアセンブリ１０２から受け取った画像情報に基づいてディスプレイを生成することができる。様々な実施形態において、血管内撮像エンジン１１２は、ディスプレイ１１４上に生成されたディスプレイを提示し、および／またはメモリ内に生成されたディスプレイを記憶することができる。いくつかの実施形態では、ディスプレイ１１４をリアルタイム（またはほぼリアルタイム）で更新して、患者１１８の血管構造の生体内視覚化を提供することができる。
【００２３】
いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース１２０は、システムユーザ１１６によるコマンドを受信し、および／またはカテーテルアセンブリ１０２から取得された血管内撮像データ（例えば、血管内画像）を表示することができる。ユーザインタフェース１２０は、血管内撮像システム１００の他の構成要素と通信するように構成されたソフトウェアを備えた従来のＰＣまたはＰＣインタフェースを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース１２０は、システム情報および／またはカテーテルアセンブリ１０２からの撮像信号（例えば、血管内画像）を表示するように構成され得るディスプレイ１１４を含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース１２０は、システムユーザ１１６からコマンドを受信し、カテーテルアセンブリ１０２から血管内撮像データを表示するように作用することができるタッチスクリーンディスプレイを含む。
【００２４】
血管内撮像エンジン１１２は、プロセッサ、ユーザインタフェース１２０、メモリ、およびディスプレイ１１４を含むことができるが、代替として、血管内撮像エンジン１１２は、これらまたは本明細書で開示する血管内撮像エンジン１１２の機能を実行するのに適した他の構成要素の任意の組み合わせを含むことができる。例えば、血管内撮像エンジン１１２は、カテーテルアセンブリ１０２から画像情報を受け取り、ディスプレイを生成するように構成されたプロセッサを含むことができる。そのような実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、ユーザインタフェース、生成されたディスプレイを提示するディスプレイ１１４、および／または任意のそのような構成要素が血管内撮像エンジン１１２の一部でない場合に生成されたディスプレイを記憶するメモリのいずれかと通信することができる。
【００２５】
いくつかの実施形態では、トランスデューサ１０８からのアナログ画像情報は、デジタル処理される一連のベクトルにデジタル化することができる。例示的な実施形態では、単一のベクトルはＮ個のデータ点を含むことができ、各データ点はトランスデューサ１０８からの各距離に対応する。画像は、Ｍ個のベクトルから構築することができ、各ベクトルは、回転可能なトランスデューサ１０８の向きに対応する（例えば、機械的に回転する、フェーズドアレイなど）。高レベルでは、Ｎ個のデータ点のＭ個のベクトルを使用して、極座標のＭ×Ｎ個のデータ点を含む画像を構築できる。いくつかの実施形態では、各ベクトルは、トランスデューサ１０８から外側に延びる角部を表す情報を含む。トランスデューサ１０８によって放射される波に基づくエネルギーの角度幅のために、１つのベクトルからの血管構造の撮像された角度部分の一部が１つ以上の追加のベクトルに含まれることは一般的である。言い換えれば、異なるベクトルによって表される撮像された角部は、Ｍ個のベクトルを生成する過程で互いに重なり合う可能性がある。
【００２６】
いくつかの実施形態では、ベクトルを構築するために、撮像エンジンは、一連の時点（例えば、Ｎ点）でトランスデューサ１０８からデータをサンプリングし、その後に受信される各データ点でベクトルを埋めることができる。したがって、データ収集の周波数はベクトルサイズＮに対応する。ここで説明するように、高周波画像は、低周波画像と比べると、一般的に解像度が高くなるが、信号損失が大きいため信号レベルが低くなる、すなわち、ＳＮＲが低くなる。例えば、カテーテルアセンブリ１０２の伝送線はアンテナとして機能し、血管内撮像システム１００が動作している環境内の様々なソースから電気雑音を拾う可能性がある。
【００２７】
一実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、高い周波数で取得された画像情報を処理してＳＮＲを効果的に改善するように構成することができる。いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、各ベクトルがＮ個のデータ点を含むＭ個のベクトルを含む１セットの高周波画像情報をトランスデューサ１０８から受信する。いくつかの実施形態では、高周波画像情報は、生のセットのベクトルを含む撮像情報の生のフレームであり、生のセットのベクトルの各ベクトルは、生のセットのデータ点を含む。例えば、様々な例では、高周波画像情報は生のセットの４０９６、２０４８、または１０２４個のベクトルを含むことができる。各ベクトルは、例えば２５６０個の生のセットのデータ点を含むことができる。一般的に、各ベクトルは、撮像システムに応じて任意の数のデータ点を含むことができる。前述のように、高周波データは、高周波雑音および低周波雑音を含む大量の雑音を含むことがよくある。いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、１つ以上の処理機能を実行して、１セットの画像情報から高周波および／または低周波雑音を効果的に低減することができる。
【００２８】
例えば、血管内撮像エンジン１１２は、１セットの画像情報における雑音を低減するための１つ以上の計算を実行することができる。様々な例では、１つ以上の計算は、画像情報内の２つ以上のデータ点の比較を含むことができる。一般に、データの比較は、比較される１つ以上のデータ点の値を組み込む任意の計算動作を含むことができる。したがって、データ点の比較は、中央値、モード、最小値、最大値などの決定など、他のデータセットパラメータの加算、平均化、または決定など、データ点に関連付けられた値の組み合わせを含むことができる。比較は、例えば、比較された値に基づいてデータをグループ化または削除するなど、そのようなデータに関連する数学またはその他の機能を実行することを更に含むことができる。
【００２９】
いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジン１１２は、生のセットのベクトルから各ベクトルを受け取り、コヒーレンスフィルタリングを実行して、高周波雑音を除去し、画像情報のＳＮＲを改善するように構成される。いくつかの例では、コヒーレンスフィルタは、生のベクトルグループ内の各ベクトル内のデータの比較に基づいて、ベクトルを生のセットのベクトルから１つ以上のベクトルの生のベクトルグループにグループ化し、第１のセットのベクトルを生成するように構成される。いくつかの例では、第１のセットのベクトルは、同様の半径位置での生のベクトルグループ内の各ベクトルのデータ点の、相互比較に基づいて生成される。つまり、コヒーレンスフィルタリング中に、ベクトルを同様のベクトル座標で互いに比較できる。いくつかの例では、比較は、同様のベクトル座標で生のベクトルグループ内のベクトルの平均を取ることを含むことができる。様々な実施形態では、平均は加重平均または標準平均計算であり得る。コヒーレンスフィルタリングの結果、いくつかの実施形態では、第１のセットのベクトル内の各ベクトルは生のベクトルグループの１つのベクトルを表し、１セットの生のベクトル内の各ベクトル内の生のセットのデータ点と同じ数のデータ点を有する第１のセットのデータ点を含む。
【００３０】
例示的な実施形態では、各生のベクトルグループは、それぞれがＮ個のデータ点を有する２つのベクトルからなる。そのような実施形態では、生のセットのベクトルは、第１のセットのベクトルの２倍の数のベクトルを含むことができる。したがって、４０９６、２０４８、または１０２４個のベクトルを有する生のセットのベクトルは、それぞれ２０４８、１０２４、または５１２個のベクトルを有する第１のセットのベクトルにフィルタリングすることができる。
【００３１】
一般に、コヒーレンスフィルタリングは、１つ以上のベクトルを１つ以上の組み合わせで結合すること、例えば平均化を含むことができる。いくつかの実施形態では、１セットのＸ個のベクトルが平均化されて、単一の平均ベクトルが作成される。平均化は、例えば、平均化されたベクトル間で点ごとに実行できる。例えば、各ベクトルが極座標の角度座標に対応し、各ベクトルエントリが極座標の異なる半径位置に対応する実施形態では、２つのベクトルの比較は各共通半径位置で実行できる（例えば、１つのベクトルのｎ番目のベクトルのエントリは、別のベクトルのｎ番目のベクトルエントリと比較される）。
【００３２】
いくつかのそのような実施形態では、トランスデューサ１０８がＭ個の合計ベクトルを血管内撮像エンジン１１２に提供する場合、平均化後に得られるベクトルの数はＭ／Ｘになる。より複雑な実施形態では、様々な形式の加重平均または複数の組み合わせの平均を使用することができる。特定の一例では、一連の４つのベクトル（ｖ１、ｖ２、ｖ３、およびｖ４）を処理して、４つの結果の「スーパーベクトル」（ｓ１、ｓ２、ｓ３、およびｓ４）を作成できる。そのような処理の例の１つは次のとおりである。
ｓ１＝（Σ（ｖ２、ｖ３、ｖ４））／３
ｓ２＝（Σ（ｖ１、ｖ３、ｖ４））／３
ｓ３＝（Σ（ｖ１、ｖ２、ｖ４））／３
ｓ４＝（Σ（ｖ１、ｖ２、ｖ３））／３
【００３３】
この例では、３つの一意のベクトルの可能な組み合わせを使用して、結果として生じる「スーパーベクトル」を作成する。いくつかの実施形態では、各合計をスケーリングして、より伝統的な平均を提供することができる。
【００３４】
前の例では、４つのベクトルが４つの新しいベクトルに処理され、それぞれが元の４つのうちの３つの平均を事実上含む。すべての４つの元のベクトルに存在する画像情報は新しいベクトルに保存されるが、すべての４つより少ない元のベクトルに存在する可能性が高い雑音は、新しいベクトルでは大幅に減少する。したがって、結果として生じる各ベクトルは高周波雑音を低減し、平均後の結果のベクトルの数はＭ個のままである。一実施形態では、平均化されるベクトルは、患者の血管構造の重複またはほぼ重複する部分からの画像情報を表す。一般に、重複する部分の任意の数のベクトルを組み合わせて、結果として生じる「スーパーベクトル」を生成できる。
【００３５】
図２Ａは、例示的な実施形態による、カテーテル２００の伝播する超音波データベクトルの正面図を示す。この例では、カテーテル２００は、前述のカテーテル（例えば、カテーテルアセンブリ１０２）と同様の機械的に回転する超音波画像カテーテルであってもよい。同様に、カテーテル２００は、カテーテル２００のシースに対して超音波トランスデューサ（図示せず）を回転させるように構成されてもよく、超音波トランスデューサは、音響エネルギーを放射および受信することにより超音波データを生成するように構成されてもよい。図４に示された超音波データベクトルは、異なる回転位置で超音波トランスデューサによって放射および受信された音響エネルギーを示している。より具体的には、各データベクトルは、超音波トランスデューサの異なる回転位置で超音波トランスデューサによって収集された超音波データを表す。いくつかの実施形態では、各データベクトルは異なる時間に取得することができる。
【００３６】
図２Ａに示されるように、カテーテル２００の超音波トランスデューサは、トランスデューサが回転するにつれて、ベクトルごとに超音波データを生成し得る。例えば、超音波トランスデューサは、最初に超音波データベクトル２０２Ａを取得し、超音波トランスデューサが時計回りに回転するにつれてベクトル２０２Ｂ〜２０２ｎを取得し続けてもよい。
したがって、ベクトル２０２Ａ〜２０２ｎは、血管内の超音波トランスデューサの完全な３６０度の回転を表し、単一のフレームを構成することができる。回転ごとに取得されるデータベクトルの数は、カテーテル２００の用途に応じて異なり得る。例えば、いくつかの実施形態では、カテーテルは、回転ごとに約５００〜約５，０００個のベクトルを生成するように構成される。例えば、回転（例えばフレーム）ごとに５１２個のベクトルを生成する実施形態では、データベクトル間の角度は、約２π／５１２ラジアンまたは３６０／５１２度として特徴付けられ得る。回転（例えば、フレーム）ごとに２０９６個のベクトルを生成するように構成されたカテーテルの例では、データベクトル間の角度は約２π／２０９６ラジアンまたは３６０／２０９６度であってもよい。図２Ａはまた、放射および受信されたベクトル２０２Ａ〜２０２ｎを含むデータフレーム２０４の表現を提供する。カテーテル２００の撮像視野２０６は、カテーテルによって伝播されるデータベクトルの大きさに基づいてもよく、特定の用途に適合するように変化してもよい。データベクトルの大きさは、いくつかの要因、例えば、放射波の周波数（例えば、６０ＭＨｚ）および／または波のパワーレベルに基づいてもよい。いくつかの実施形態では、カテーテル２００の超音波トランスデューサは、単一のデータフレーム２０４内で異なる周波数で音響エネルギーを放射することができる。
【００３７】
図２Ｂは、例示的な実施形態による、血管２０２内のカテーテル２００およびカテーテル２００によって伝播される超音波データベクトルの重なりの断面図を示す。血管２０２は患者の血管構造であり得、カテーテル２００はカテーテルアセンブリ１０２であり得る。それらの例のように、カテーテル２００は、複数のデータベクトルの形で超音波データを生成するように構成された超音波トランスデューサを含み得る。この例では、各データベクトルは、音響エネルギーを放射し、血管２０２および／または血管２０２のまたは血管２０２内のアイテムからエネルギーの反射または後方散乱を受信することによって収集された超音波データに対応する。血管の異なる部分、例えば、血管壁２２４、ならびに血管管腔２２６内の流体（例えば、血液または血液置換流体）およびプラークは、異なる材料組成を有する可能性が高い。血管の異なる部分の異なる材料組成は、放射された音響エネルギーに対する異なる応答をもたらし得る。多くの実施形態では、血管の異なる部分または関心領域を区別し、更に診断的に価値のある画像を提供するために、様々な部分の異なる応答を活用することができる。
【００３８】
例えば、データベクトルに沿った超音波後方散乱レベルの変動を使用して、血管管腔２２６と血管壁２２４との間の境界を決定することができる。例えば、血管壁２２４および血管管腔２２６内の流体（例えば、血液または血液置換流体）は、カテーテル２００の超音波トランスデューサによって放射される音響エネルギーの変化する量を反映し得る。したがって、データベクトルに沿って収集された超音波データは、血管壁２２４と血管管腔２２６との間の超音波後方散乱レベルの変動を捕捉し得る。例えば、データ点２１０と２１２との間のデータベクトル２０８の第１の領域は、血管管腔２２６内を流れる血液と一致する後方散乱レベルを有し、データ点２１２と２１４との間のデータベクトル２０８の第２の領域は、血管壁２２４と一致する後方散乱レベルを有し得る。更に、第１の領域と第２の領域の後方散乱レベル間の遷移を使用して、ほぼデータ点２１２に位置する血管壁２２４と血管管腔２２６との間の境界を識別することができる。上述したように、データフレーム２０４は、カテーテル２００の超音波トランスデューサの完全な３６０度の回転中に取得されたデータベクトルを含んでもよい。こうして、データフレーム２０４は、特定の用途で使用される特定の撮像パラメータによって定義される撮像視野２０６内の血管２０２の断面での撮像データを含むことができる。
【００３９】
図３Ａおよび３Ｂは、例示的な実施形態による、血管内撮像エンジンの一部としてのコヒーレンスフィルタプロファイルを示す。
図３Ａは、４つのベクトル入力（ｖ１、ｖ２、ｖ３、およびｖ４）を受信し、４つの「スーパーベクトル」（ｓ１、ｓ２、ｓ３、およびｓ４）を出力する上記のものと同様のコヒーレンスフィルタ３０２Ａを示す。いくつかの実施形態において、結果として生じる「スーパーベクトル」の数は、図３Ｂに示されるように、入力ベクトルの数よりも少ない。図３Ｂは、８つの入力ベクトル（ｖ１〜ｖ８）を受信し、４つの「スーパーベクトル」（ｓ５〜ｓ８）のみを出力するコヒーレンスフィルタ３０２Ｂを示している。そのような実施形態では、２つ以上の入力ベクトルの４つの可能な組み合わせをそれぞれ選択し、平均化機能を実行するなど、入力ベクトルを任意の方法で組み合わせて、結果の「スーパーベクトル」の総数を減らすことができる。
多くの実施形態が可能であり、本開示で説明されるコヒーレンスフィルタの範囲内にある。コヒーレンスフィルタは、トランスデューサ１０８から受信した高周波画像情報によって生成される高周波入力ベクトルよりも低い高周波雑音および高いＳＮＲを有する「スーパーベクトル」を出力するように構成することができる。
【００４０】
再び図１を参照すると、いくつかの実施形態では、ベクトルは、１つ以上の包絡線検出器を含む包絡線検出モジュールを使用して、血管内撮像エンジン１１２によって処理され得る。包絡線検出モジュールは、コヒーレンスフィルタから第１のセットのベクトルを受信し、各第１のセットのデータ点内のデータ点の相互比較に基づいて第２のセットのベクトルを生成するように構成できる。すなわち、いくつかの例では、包絡線検出モジュールは、第１のセットのベクトルの各ベクトル内のデータ点の比較に基づいて第２のセットのベクトルを生成する。包絡線検出モジュールは、第１のセットのベクトルのそれぞれに独立して作用することができる。したがって、いくつかの実施形態では、第２のセットのベクトルは、第１のセットのベクトルと同じ数のベクトルを含む。包絡線検出モジュールは、第１のセットのベクトル内のベクトルの並列処理のために並列に配置された複数の包絡線検出器を含むことができる。包絡線検出器は、各包絡線検出器が第２のセットのベクトルのサブセットを生成するように構成されるように、並列に配置できる。
【００４１】
一部の例示的実施形態では、包絡線検出モジュール内の包絡線検出器は、ベクトルによって表される波形の一般的な形状を維持しながら、高周波データを含むベクトルを、低周波データを含むベクトルに効果的に変換できる。図４は、例示的な実施形態による包絡線検出プロセスを示す。図４は、包絡線検出器に入力されるフレーム４０２内の高周波データのセットを示している。データのピークが検出され、フレーム４０４のデータの（上部）包絡線が作成される。他の包絡関数も可能である。包絡線は、フレーム４０６に示されている信号として出力され、より低い周波数の入力データと同じ一般的な波形を有する。いくつかの例では、受信した画像情報から作成され、高周波雑音が低減された「スーパーベクトル」は、１つ以上の包絡線検出器に関してもよい。いくつかの実施形態では、複数の包絡線検出器を並列に使用することができる。例えば、Ｘ個のベクトルがＹ個の「スーパーベクトル」を作成するために処理される実施形態では、システム１００は、「スーパーベクトル」のそれぞれを同時に処理するためにＹ個の包絡線検出器を並列に含むことができる。上記で提示された例示的なケースでは、４つの包絡線検出器を並列に使用して、「スーパーベクトル」ｓ１〜ｓ４またはｓ５〜ｓ８を同時に処理することができる。このような例では、包絡線検出を実行するための処理時間は、単一の包絡線検出器を使用するシステムと比較すると、４分の１に短縮される。
【００４２】
システムが、受信した画像情報を表す画像を表示するように構成されている実施形態では、高周波ベクトルは、効果的に表示するには多すぎるデータを含むことがある。包絡線検出器は、一般に、入力「スーパーベクトル」が高周波ベクトルである場合でも、受信した情報を表す低周波輝度データを含むベクトルを出力できる。このようにして、包絡線検出器を使用してデータを平滑化し、輝度データの低周波ベクトルの形式での表示に適したものにすることができる。
【００４３】
低周波輝度データは、一連のベクトルの形式にすることができ、各ベクトルは一連のデータ点を含む。ベクトルは第２のセットのベクトルを構成でき、各ベクトルの一連のデータ点は各ベクトルの第２のセットのデータ点を含むことができる。いくつかの実施形態では、各ベクトルは一般に患者内のトランスデューサの方位角に対応し、各ベクトル内のデータは一般に、トランスデューサからの半径距離が増加するベクトルの角度範囲内に含まれる患者の血管構造の情報に対応する。前述のように、トランスデューサによって放射される波に基づいたエネルギーの角度幅のため、異なるベクトルによって表される撮像された角部は互いに重なり合う可能性がある。
【００４４】
図５Ａは、例示的な実施形態による、ディスプレイのために配置された１セットの輝度データを示す。この例では、輝度データは極座標で配置され、データ点４４０〜４４８は角度および半径方向の両方に分割されている。太線で区切られた各角部は輝度データのベクトルを表し、画像情報取得中のトランスデューサ１０８の方向に対応する。角部内の各点は、そのベクトル内のデータ点を表す。例えば、示されている実施形態では、輝度ベクトルｂ１はデータ点４４０、４４３および４４６を含み、輝度ベクトルｂ２は、データ点４４１、４４４、および４４７を含み、輝度ベクトルｂ３は、データ点４４２、４４５、および４４８を含む。
【００４５】
説明したように、ベクトルは、一般に患者の血管構造の角部を表すデータを含む角度範囲を表すことができる。したがって、近くのベクトルは、血管構造の重複部分を表すデータを含むことができる。十分な数のベクトルは、血管構造の完全な３６０度画像を効果的に表すことができる。十分な数は、各ベクトルに対する角度幅と各ベクトルの重複の量に依存する。ベクトルとそれらが含むデータ点は、例えば、撮像された血管構造の極座標表現を構成でき、データ点が含まれるベクトルは、その点の角度座標に対応し、ベクトル内のデータ点の位置は、その点の半径位置に対応する。
【００４６】
低周波輝度データを含むベクトルを使用して、カテーテルアセンブリによって受信された画像情報を表すディスプレイを生成することができる。画像は、カラー、白黒、グレースケール、またはその他の任意のカラーパレットで表示でき、各画素が輝度データのデータ点を表す１セットの画素を含むことができる。各画素の輝度および／または色は、対応するデータ点で表される輝度データに直接対応できる。一部の実施形態では、コヒーレンスフィルタリングに関して説明したように画像情報から高周波雑音が低減された場合でも、ディスプレイの生成に使用される低周波輝度データは低周波雑音を含むことがある。
【００４７】
いくつかの実施形態では、血管内撮像エンジンは、低周波雑音を低減するために、低周波輝度データを処理および結合するように構成することができる。このような処理は、フィルタリングと平均化の一方または両方を含み得る。いくつかの例では、システムは、さらなる処理のために包絡線検出モジュールからデータを受信するように構成された空間フィルタを含むことができる。空間フィルタは、第２のセットのベクトルのベクトルを処理済みベクトルグループにグループ化するように構成できる。処理済みベクトルグループのそれぞれは、第２のセットのベクトルの任意の数のベクトルを含むことができる。
【００４８】
空間フィルタは、第２のセットのベクトルのデータに基づいて、補正されたセットのベクトルを生成するように構成できる。例えば、いくつかの例では、空間フィルタは、各処理済みベクトルグループのベクトルのデータ点の比較を実行できる。比較は、例えば、各処理済みベクトルグループ内のベクトル間の同様および近傍の半径位置で実行することができる。結果として生じる補正されたセットのベクトルの各ベクトルは、処理済みベクトルグループの１つにあるベクトルを表すことができる。補正されたセットのベクトルの各ベクトルは、補正されたセットのデータ点を含むことができる。いくつかの例では、補正されたセットのベクトル内の各ベクトル内の補正されたセットのデータ点は、第２のセットのベクトルの各ベクトル内の第２のセットのデータと同じ数のデータ点を有し得る。
【００４９】
いくつかのシステムでは、空間フィルタを介して第２のセットのベクトルを処理することは、輝度データの空間フィルタリングを含むことができる。空間フィルタリングの例には、１セットの空間的に近接した追加のデータ点でデータ点を平均化することが含まれ得る。空間的に近接したデータ点は、極座標表現が互いに所定の距離内にあるデータ点であり得る。３６０°画像表現では、平均化された点は、例えば、特定の点の特定の空間距離内にあるすべてのデータ点を含むことができ、これは、近接平均化と呼ばれる手法である。図５Ａを参照すると、例えば、点４４４は、各隣接点４４０〜４４８で平均化されるように処理され得る。様々な実施形態では、平均化プロセスを定義するために使用される空間的要件は、ユーザが事前に決定または設定することができる。
【００５０】
空間フィルタリングの別の例は、特定の点の特定の空間距離内および特定の点と同じベクトル内のすべてのデータ点の平均化を含むことができ、これは径方向平均化と呼ばれる手法である。例えば、点４４０、４４１、および４４２を線４６０に沿って平均化して、４４１で空間フィルタリングされたデータを生成することができる。更に別の空間フィルタリングの例は、特定の点の特定の距離内にあり、対応するベクトル内の同じ半径位置を有するすべてのデータ点を平均化することを含むことができる。例えば、点４４１、４４４、および４４７を線４５０に沿って平均化して、４４４で空間フィルタリングされたデータを生成することができる。空間フィルタリングはメディアンフィルタを含むことができ、外れ値の影響を最小限に抑えるのに役立つ。
【００５１】
一般に、空間フィルタリングは、平均化、または任意の他の近接データ点の選択によって選択されたデータを結合する他の方法を含むことができる。空間フィルタリングは、残りのセットのデータを平均化する前に、データセットから外れ値を除去することを含み得る。いくつかの実施形態では、フィルタリング動作は、点ごとに決定され得る。例えば、すべてのデータ点が、所与の空間寸法内で必ずしも同じ数の周囲のデータ点を有する必要はない。低周波輝度データを空間フィルタリングすると、そこに含まれる低周波雑音を低減し、ＳＮＲを効果的に高めることができる。
【００５２】
空間フィルタリングの更に別の例を、図５Ｂに関して説明することができる。図５Ｂは、例示的実施形態による、サブセットの画像情報データを示す。図５Ｂでは、４つのベクトルｃ１、ｃ２、ｃ３、およびｃ４はそれぞれ３つのデータ点を含む。各ベクトル（ｃ１〜ｃ４）は角度座標に対応し、各ベクトル内の各データ点は極座標表現の半径位置に対応する。図５Ｂによるいくつかの例では、ベクトルｃ１〜ｃ４は、包絡線検出工程から得られる第２のセットのベクトル内のベクトルである。例示的な空間フィルタリング工程では、ベクトルｃ１〜ｃ４は、空間フィルタにより処理済みベクトルグループ４６１にグループ化され得る。処理済みベクトルグループは、一般に、第２のセットのベクトルからの任意の適切な数のベクトルを含むことができ、一般に複数のベクトルを含む。図５Ｂの図示された実施形態では、処理済みベクトルグループ４６１は、４つのベクトル（ｃ１〜ｃ４）を含む。空間フィルタは、ｃ１〜ｃ４など、各処理済みベクトルグループ内のベクトル内のデータ点の比較に基づいて、補正されたセットのベクトルを生成できる。
【００５３】
例示的なプロセスでは、空間フィルタは、同様および近接半径位置（例えば、図５Ａおよび５Ｂの点４４０、４４３、および４４６を含む半径位置）で各処理済みベクトルグループのベクトルのデータ点の相互比較に基づいて、補正されたセットのベクトルを生成できる。場合によっては、補正されたセットのベクトルの各ベクトルは、処理済みベクトルグループの１つにあるベクトルを表す。図５Ｂに関して、処理済みベクトルグループ４６１を使用して、補正されたセットのベクトルを生成することができる。例示的な方法では、第１の半径位置の点（例えば、点４４３、４４４、４４５、および４５２）が分析され、最高値を有するデータ点が分析から除外される。次に、隣接する半径位置の点（例えば、点４４０、４４１、４４２、４５１、４４６、４４７、４４８、および４５３）が同様に分析され、各半径位置での最高値のデータ点が除外される。図示の実施形態によれば、１２個のデータ点（４４０〜４４８および４５１〜４５３）のうち、各半径距離で最高値のデータ点であるために３個が除外される。残りの９つのデータ点を比較して、結果として生じる補正されたベクトルの第１の半径位置のデータ点エントリを生成できる。例えば、残りの９つのデータ点の中央値は、結果として生じる補正されたベクトルの第１の半径位置にある対応するデータ点として使用できる。同様の分析は、第２のセットのベクトル内のベクトルの各半径位置で実行でき、したがって、補正されたセットのベクトル内の各ベクトルは、第２のセットのデータ点と同じ数（例えば、第２のセットのベクトル内の各ベクトル内のデータ点の数）のデータ点を有する補正されたセットのデータ点を含むことができる。
【００５４】
高周波雑音が低減され、高周波データが低周波データに変換され、低周波雑音が低減される様々なプロセスが説明されてきた。いくつかの実施形態において、これらの工程は、高解像度の血管内画像を生成するために、マルチ工程プロセスに集約され得る。図６は、例示的な実施形態による、高解像度血管内画像を生成するためのマルチ工程プロセスを示すプロセスフロー図である。例示的な実施形態では、血管内撮像エンジンは、トランスデューサから高周波画像情報を受信することができる（動作６０２）。いくつかの実施形態では、画像情報は一連のベクトルの形態である。他の実施形態では、血管内撮像エンジンは、受信した画像情報を表すベクトルを生成することができる（動作６０４）。ベクトルの生成は、トランスデューサから受信したアナログ画像情報をデジタル化することが含まれ得る。いくつかの実施形態では、高周波画像情報は生の無線周波数（ＲＦ）画像情報を含むことができる。
【００５５】
血管内撮像エンジンは、低周波撮像を使用して、血液が血管構造から置換されたか否かを検出してもよい（動作６０６）。いくつかの実施形態では、この検出は、血管内画像の中心付近のどれぐらいの数の画素が暗くなった（例えば黒）かを観察することによるものであり、暗くなった画素の数（または割合）がしきい値を超えると、血管内撮像エンジンは、血液が血管構造から置換されたと判断する。血液が血管構造から置換されたと判断すると、血管内撮像エンジンは、高周波撮像および様々な動作（引き戻しなど）を自動的に開始してもよい。血液が血管構造から置換されたか否かに応じて、一部の動作は異なる方法で実行され得る。
【００５６】
血管内撮像エンジンは、高周波画像情報に対して時間利得補償を実行してもよい（動作６０８）。信号が超音波トランスデューサから遠ざかるにつれて、信号は減衰する。信号は、組織を通過するときに常に減衰し、通常、血液を通過するときに減衰する。したがって、組織または血液を介した信号を使用して実行される画像処理は、信号の減衰を考慮して正確な画像を生成する必要がある。しかし、血液が置換された血管の一部を通って信号が移動すると、信号はわずかな減衰を受け、したがって、血管内撮像エンジンは、血管の血液が置換された部分内を移動する信号の時間利得補償を実行する必要はない。
【００５７】
音の補正の速度
超音波は、血液置換用液体（例えば、造影剤、生理食塩水など）よりも遅い速度で血液中を伝わる。ＩＶＵＳ画像は、超音波がどのように血液を伝わるかに基づいて生成される。代わりに、超音波が血液置換用液体を通過する場合、結果として生じる画像は誤った仮定に基づいているため、結果の画像にはある程度の不正確さが含まれる。血液の音速を考慮するアルゴリズムは、代わりに血液置換用液体（生理食塩水など）における音速を考慮するように調整でき、これにより、より正確な画像が得られる。
【００５８】
近接場アーチファクトの低減
撮像エンジンは、２０１６年９月３０日に出願された「ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＴＯ  ＲＥＤＵＣＥ  ＮＥＡＲ−ＦＩＥＬＤ  ＡＲＴＩＦＡＣＴＳ」と題する国際特許出願第ＵＳ２０１６／０５４５８９号に記載されているように、近接場アーチファクト低減を実行し得る。血液が血管から置換されると、近接場アーチファクト効果がより顕著になる。
【００５９】
血管内撮像エンジンは、コヒーレンスフィルタリング（例えば、平均化の形式）を用いて、受信した高周波画像情報を処理し、高周波雑音を低減することができる（動作６１０）。コヒーレンスフィルタリングプロセスは、高周波雑音が低減されたトランスデューサから受信した画像情報を表す一連の高周波「スーパーベクトル」を生成できる。
【００６０】
「スーパーベクトル」は、並列に配置され、等しい複数の「スーパーベクトル」を同時に処理するように構成された複数の包絡線検出器に通すことができる（動作６１２）。包絡線検出器は、高周波「スーパーベクトル」を、トランスデューサから受信した画像情報を表す輝度データを含む低周波輝度ベクトルに変換できる。輝度ベクトルは、極座標などの画像情報を表すことができ、各ベクトルの各データ点は角度成分および径方向成分を表すことができる。
【００６１】
血管内撮像エンジンは、包絡線検出器からの出力データに対して包絡線ベクトル平均化を実行してもよい（動作６１４）。包絡線検出は、米国特許第９，６９３，７５４号および米国特許第９，７０４，２４０号により詳細に記載されており、これらは両方とも参照により本明細書に組み込まれる。次いで、撮像エンジンは、検出された包絡線の平均から補正されたデータベクトルを生成し得る。
【００６２】
補正されたデータベクトルからの輝度データは、低周波輝度データの低周波雑音を低減するために、例えば、近接、角度、または径方向の平均化を含む空間フィルタリングの対象となり得る（動作６１６）。血管内撮像エンジンは、トランスデューサ６２６から受信した画像情報を表す画像を生成するように構成された画像生成器を含むことができる。画像生成器は、補正されたフレームの撮像情報に基づいて画像を生成するように構成することができ、補正されたフレームは、補正されたセットのベクトル内の各ベクトルからのデータを含む。
【００６３】
コヒーレンスフィルタリング、包絡線検出、空間フィルタリングを含む方法は、トランスデューサから受信した生の高周波画像情報を、高周波雑音と低周波雑音の両方が大幅に低減された低周波輝度データに処理できる。そのような方法は、画像雑音の全周波数範囲を効果的に低減でき、高周波および低周波雑音低減の影響を受ける周波数範囲は少なくとも部分的に重なる。このような雑音低減により、画像情報のＳＮＲを大幅に改善できる。
【００６４】
上述のように、多くの実施形態では、血管内撮像システムは、撮像エンジンに結合され、画像生成器によって生成された画像を表示するように構成されたディスプレイを含む。したがって、いくつかの実施形態では、空間フィルタリングされた輝度データは、ディスプレイ上に血管内画像として表示され得る。本明細書で議論されるように、高周波数で取得される画像情報は、低周波数で取得される画像情報よりも強度が低くなる傾向があり、したがって、ディスプレイ上で完全に詳細に観察することは難しい場合がある。ただし、表示前の処理工程により、高周波雑音と低周波雑音の両方が効果的に低減され、ＳＮＲが大幅に改善されているため、利得を適用して、画像を不明瞭にするほど雑音を増幅することなく、ディスプレイのための空間フィルタリングされた輝度データを任意選択で増幅できる（動作６１８）。したがって、そのようなシステムは、高周波撮像によって得られる高解像度を活用しながら、それに関連することが多い欠点を克服することができる。
【００６５】
一部のシステムでは、輝度データを空間フィルタリングした後、表示する前に、後続の処理工程を実行できる。例えば、ガンマフィルタリングを使用して、（まだ表示機能内にない場合）データをモニターの表示機能に変換し、最終画像に組み込む適切なコントラストのレベルを決定し得る（動作６２０）。
【００６６】
いくつかの実施形態では、モニターが人間の目が区別できるよりも広い範囲の輝度／色を表示できる場合、ガンマフィルタリングは人間の目の検出能力を整合させるのに役立つ。時間的フレームフィルタリング（ＴＦＦ）を使用でき、これはフレーム間で比較的安定した組織の特徴を示す画像領域（血管壁、管腔血液など）を滑らかにし、組織の特徴がフレームごとに異なる画像領域（例えば、管腔境界位置の変化）の情報を（フィルタリングではなく）維持するために、実質的に同じ場所の一連の画像が処理される（動作６２２）。多くの場合、ＴＦＦはフレーム全体で同じフィルタリングではなく局所フィルタリングを実行できる。
【００６７】
いくつかの例示的な実施形態では、走査変換を使用することができる（動作６２４）。走査変換は、極座標からデカルト座標への変換を含む。データは、血管の解剖学的構造に依存しない形式で記憶できる（例えば、データはトランスデューサの回転角度に依存しない）。このデータ形式は、極形式（ｒ−ｔｈｅｔａ）と呼ばれ得る。データは、走査変換により解剖学的構造にマッピングできる。最後に、処理／フィルタリングされた画像情報に基づいて画像を生成することができる（動作６２６）。
【００６８】
図７は、例示的な実施形態による、トランスデューサ１０８からディスプレイ１１４への画像情報の流れを示すデータフロー図である。トランスデューサ１０８は、患者の血管構造内でエネルギーを放射および受信することができ、受信したエネルギーに基づいて血管内撮像エンジン１１２に高解像度および高周波画像情報を送信することができる。いくつかの実施形態では、信号はアナログ信号を含む。そのような実施形態では、アナログ信号をアナログデジタル変換器（Ａ２ＤＣ）７２２に通して、データを画像情報ベクトルにデジタル化することができる。結果として生じる画像情報ベクトルは、時間利得補償プロファイル７２３を通過できる生のセットのベクトルの形式にすることができ、時間利得補償プロファイル７２３は、血液で満たされている管腔または血液が置換された管腔を通過することによって信号が減衰したかに基づいて、画像情報ベクトルのデータを調整する。次いで、時間利得補償プロファイル７２３の出力はコヒーレンスフィルタ７２４を通過することができ、これは画像情報内の高周波雑音の量を低減し、第１のセットのベクトルを生成することができる。場合によっては、第１のセットのベクトルは「スーパーベクトル」として指定でき、生のセットのベクトルからの関連するベクトルと同じ数のデータ点を含むことができる。いくつかの例では、第１のセットのベクトルが２０４８個のベクトルで構成されるように、生のセットのベクトルは４０９６個のベクトルで構成され、これは２０４８個の「スーパーベクトル」に処理される。
【００６９】
第１のセットのベクトルからの「スーパーベクトル」は、コヒーレンスフィルタ７２４から、並列に配置された複数の包絡線検出器７２６ａ、７２６ｂ、…７２６ｎに送信され、「スーパーベクトル」を処理して第２のセットのベクトルを生成することができ、これは、低周波輝度ベクトルと見なすことができる。いくつかの例では、第２のセットのベクトル内の低周波輝度ベクトルは、第１のセットのベクトルの関連する「スーパーベクトル」よりも少ないデータ点を含む。いくつかの例では、スーパーベクトルと低周波輝度ベクトル間のデータ点の数を、５分の１、１０分の１、または他の適切な倍率で減らすことができるため、第２のセットのベクトル内の各ベクトルは、第１のセットのベクトルの対応するベクトルの正確な低周波表現を提供する。いくつかの例では、第２のセットのベクトルは、第１のセットのベクトルが「スーパーベクトル」を含むのと同じ数の低周波輝度ベクトルを含むことができる。
【００７０】
第２のセットのベクトル内の輝度ベクトルは、輝度ベクトル内の低周波雑音の量を低減するように構成された空間フィルタ７２８に渡されてもよい。空間フィルタ７２８は、第２のセットのベクトルからの輝度ベクトルを処理済みベクトルグループにグループ化することができる。処理済みベクトルグループ内のデータは、空間フィルタ７２８で比較され、各ベクトルが補正されたセットのデータ点を含む補正されたセットのベクトルを生成し得る。補正されたセットのベクトル内の空間フィルタリングされた輝度ベクトルは、第２のセットのベクトル内の低周波輝度ベクトルと同じ数のデータ点を含むことができる。いくつかの例では、空間フィルタ７２８はベクトルの数を減らすことができる。例えば、空間フィルタ７２８は、補正されたセットのベクトルを生成する際に、第２のセットのベクトル内のベクトルの数を４分の１に減らすことができる。すなわち、空間フィルタ７２８の出力における補正されたセットのベクトルは、空間フィルタ７２８に入力される第２のセットのベクトルの４分の１のベクトルを含むことができる。補正されたセットのベクトルを組み合わせて、補正されたフレームの撮像データを形成できる。
【００７１】
補正されたセットのベクトル内の結果として生じる空間フィルタリングされた輝度ベクトルは、表示用のデータを準備するために、増幅器および／またはガンマフィルタリングまたは時間的フレームフィルタリング７３２などの後続処理構成要素７３０に渡すことができる。構成要素７３０、７３２は、撮像データの補正されたフレームに基づいて画像を生成する画像生成器を含むことができる。生成された画像は、高周波雑音が低減され、かつ低周波雑音が低減された患者の血管構造のリアルタイム表示のためにディスプレイ１１４に送信することができる。
【００７２】
説明したように、例示的な血管内撮像システムは、カテーテルアセンブリ１０２内のトランスデューサ１０８から画像情報を受信するように構成された血管内撮像エンジン１１２を含むことができる。画像情報を処理し、ディスプレイ１１４に表示することができる。多くのシステムでは、トランスデューサ１０８は、複数の位置を撮像するために患者内で長手方向に移動するように構成されている。したがって、トランスデューサ１０８が患者内を移動する際に、血管内撮像システムのユーザが血管構造を観察できるように、リアルタイム表示を生成することが有利となり得る。本明細書に記載の処理工程は、高周波画像情報の取得から生成された高解像度画像を一定のフレームレートでリアルタイム（またはほぼリアルタイム）に表示できるように実行できる。いくつかの実施形態では、フレームレートは、毎秒３０〜６０フレームの範囲であり得る。いくつかの実施形態では、フレームレートは最大毎秒１６０フレームであり得る。
【００７３】
一部の血管内撮像システムでは、ユーザは、ユーザインタフェース１２０を介して、本明細書で説明する処理手順のいずれかを開始できる。例えば、ユーザは、ユーザインタフェース１２０を介して高解像度、高周波撮像を開始し、患者の血管構造のリアルタイム高解像度生体内画像情報を観察することができる。ユーザは、この受信した情報を使用して、撮像された構造を観察し続けながら、ユーザインタフェース１２０を介して患者内のトランスデューサ１０８を所望の方向に移動することができる。本明細書で説明されるプロセスは、プロセッサにそのようなプロセスを実行させるための実行可能命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体に符号化されてもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体は、血管内撮像エンジン１１２のメモリ内に含まれることができる。
【００７４】
図８は、マシン８００の一例を示すブロック図であり、その上に任意の１つ以上の例示的な実施形態を実装することができる。代替実施形態では、マシン８００は、スタンドアロン装置として動作してもよく、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク化）されてもよい。ネットワーク化された配置では、マシン８００は、クライアント−サーバネットワーク環境のサーバマシン、クライアントマシン、またはその両方の機能で動作してもよい。一例では、マシン８００は、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）（または他の分散）ネットワーク環境でピアマシンとして機能し得る。マシン８００は、図１〜７に示されるシステム、装置、または方法の任意の部分を実装または含むことができ、コンピュータ、サーバ、またはそのマシンが取る動作を指定する（シーケンシャルまたはその他の）命令を実行できる任意のマシンであり得る。更に、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語はまた、クラウドコンピューティング、ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ）、その他のコンピュータクラスタ構成など、本明細書で説明されている方法論の１つ以上を実行するための命令セットを個別または共同で実行するマシンの任意の集合を含むものと解釈されるものとする。
【００７５】
本明細書で説明する例は、ロジックまたはいくつかの構成要素、モジュール、またはメカニズムを含むか、それらによって動作する場合がある。モジュールは、特定の操作を実行できる有形のエンティティ（ハードウェアなど）であり、特定の方法で構成または配置できる。一例では、回路は、モジュールとして指定された方法で（例えば、内部的にまたは他の回路などの外部エンティティに関して）配置されてもよい。一例では、１つ以上のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロン、クライアントまたはサーバコンピュータシステム）または１つ以上のハードウェアプロセッサの全体または一部は、指定された操作を実行するように動作するモジュールとして、ファームウェアまたはソフトウェア（例えば、命令、アプリケーション部分、またはアプリケーション）によって構成されてもよい。一例では、ソフトウェアは機械可読媒体に常駐する場合がある。一例では、ソフトウェアは、モジュールの基礎となるハードウェアによって実行されると、ハードウェアに指定された動作を実行させる。
【００７６】
したがって、「モジュール」という用語は有形のエンティティを含むと理解され、特定の方法で動作するように、または本明細書に記載の一部またはすべての任意の動作を実行するように物理的に構築された、特別に構成された（例えば、有線）、または一時的に（例えば、一過的に）構成された（例えば、プログラム）エンティティを含むと理解される。モジュールが一時的に構成されている例を考慮して、各モジュールはいずれの時点でもインスタンス化される必要はない。例えば、モジュールがソフトウェアを使用して構成された汎用ハードウェアプロセッサを含む場合、汎用ハードウェアプロセッサは異なる時間にそれぞれ異なるモジュールとして構成されてもよい。それに応じて、ソフトウェアは、例えば、ある時点で特定のモジュールを構成し、異なる時点で異なるモジュールを構成するように、ハードウェアプロセッサを構成できる。
【００７７】
マシン（例えば、コンピュータシステム）８００は、ハードウェアプロセッサ８０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、ハードウェアプロセッサコア、またはそれらの任意の組み合わせ）、メインメモリ８０４、および静的メモリ８０６を含んでもよく、その一部またはすべては、インターリンク（例えば、バス）８０８を介して互いに通信することができる。マシン８００は、ディスプレイユニット８１０、英数字入力装置８１２（例えば、キーボード）、およびユーザインタフェース（ＵＩ）ナビゲーション装置８１４（例えば、マウス）を更に含むことができる。一例では、ディスプレイユニット８１０、入力装置８１２、およびＵＩナビゲーション装置８１４は、タッチスクリーンディスプレイであってもよい。マシン８００は、記憶装置（例えば、駆動ユニット）８１６、信号生成装置８１８（例えば、スピーカ）、ネットワークインタフェース装置８２０、および全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計、またはその他のセンサなどの１つ以上のセンサ８２１を更に含むことができる。マシン８００は、シリアル（例えば、ＵＳＢ、パラレル、または他の有線または無線（例えば、赤外線（ＩＲ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）など）接続などの出力コントローラ８２８を含むことができ、１つ以上の周辺機器（例えば、プリンタ、カードリーダなど）と通信またはそれらを制御できる。マシン８００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、スマートウォッチ、オールインワンコンピュータ、スマートテレビ、デジタルテーブルなどの１つ以上の形態のものであり得る。
【００７８】
記憶装置８１６は、本明細書に記載の技術または機能のいずれか１つ以上によって具現化または利用されるデータ構造または命令８２４（例えば、ソフトウェア）の１つ以上のセットが記憶される機械可読媒体８２２を含み得る。命令８２４はまた、マシン８００による実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ８０４内、静的メモリ８０６内、またはハードウェアプロセッサ８０２内に常駐することができる。一例では、ハードウェアプロセッサ８０２、メインメモリ８０４、静的メモリ８０６、または記憶装置８１６の１つまたは任意の組み合わせは、機械可読媒体を構成し得る。
【００７９】
機械可読媒体８２２は単一の媒体として示されているが、用語「機械可読媒体」は、１つ以上の命令８２４を記憶するように構成された単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含み得る。
【００８０】
「機械可読媒体」という用語は、マシン８００による実行のための命令を記憶、符号化、または伝送することができ、マシン８００に本開示の任意の１つ以上の技法を実行させ、またはこのような命令で使用される、または関連するデータ構造を記憶、符号化、または伝送できる、任意の媒体を含み得る。非限定的な機械可読媒体の例は、ソリッドステートメモリ、光学および磁気媒体を含み得る。したがって、機械可読媒体は一時的伝播信号ではない。機械可読媒体の特定の例は、半導体メモリ装置（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＥＰＲＯＭ）、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＥＥＰＲＯＭ））およびフラッシュメモリ装置などの不揮発性メモリ、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ならびにＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含み得る。
【００８１】
命令８２４は、いくつかの転送プロトコル（例えば、フレームリレー、インターネットプロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）など）のいずれか１つを利用するネットワークインタフェース装置８２０を介して伝送媒体を用いて通信ネットワーク８２６上で更に送受信され得る。通信ネットワークの例は、とりわけ、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、パケットデータネットワーク（インターネットなど）、携帯電話ネットワーク（セルラーネットワークなど）、単純従来型電話（ＰＯＴＳ）ネットワーク、およびワイヤレスデータネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）として知られる標準の米国電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）８０２．１１ファミリー、ＷｉＭＡＸ（登録商標）として知られる標準のＩＥＥＥ  ８０２．１６ファミリー）、標準のＩＥＥＥ  ８０２．１５．４ファミリー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー技術、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークなどを含み得る。一例では、ネットワークインタフェース装置８２０は、通信ネットワーク８２６に接続するための１つ以上の物理ジャック（例えば、イーサネット（登録商標）、同軸、または電話ジャック）または１つ以上のアンテナを含むことができる。一例では、ネットワークインタフェース装置８２０は、単入力多出力（ＳＩＭＯ）、多入力多出力（ＭＩＭＯ）、または多入力単出力（ＭＩＳＯ）技術の少なくとも１つを使用して無線通信するための複数のアンテナを含み得る。「伝送媒体」という用語は、マシン８００による実行のための命令を記憶、符号化、または伝送することができる無形媒体を含み、そのようなソフトウェアの通信を促進するためのデジタルまたはアナログ通信信号または他の無形媒体を含むものとする。
【００８２】
本明細書では、コンピュータシステムおよびコンピュータネットワークの分野における従来の用語が使用されてきた。これらの用語は当技術分野で知られており、便宜上、非限定的な例としてのみ提供されている。したがって、特許請求の範囲の対応する用語の解釈は、特に明記しない限り、特定の定義に限定されない。
【００８３】
本明細書では特定の実施形態を図示し説明したが、同じ目的を達成するために計算された任意の構成を、示された特定の実施形態に置き換えることができることを当業者は理解するであろう。多くの適応が当業者には明らかであろう。したがって、本出願は、あらゆる適応や変形を網羅することを目的としている。
【００８４】
上記の詳細な説明には、詳細な説明の一部を形成する添付図面への参照が含まれている。図面は、実例として、実施され得る特定の実施形態を示す。これらの実施形態は、本明細書では「例」とも呼ばれる。そのような例は、図示または説明した要素に加えて要素を含む場合がある。しかしながら、本発明者らはまた、図示または説明された要素のみが提供される例を企図する。更に、本発明者らはまた、本明細書に図示または説明された特定の例（またはその１つ以上の態様）に関して、または他の例（またはその１つ以上の態様）に関して、図示または説明された要素（またはその１つ以上の態様）の任意の組み合わせまたは順列を使用した例を企図している。
【００８５】
本文書では、特許文書で一般的なように「ａ」または「ａｎ」という用語は、「少なくとも１つ」または「１つ以上」の他の事例または使用法とは無関係に、１つ以上を含むために使用される。本文書では、「または」という用語は、他に示されない限り、非排他的なものを指すために使用されるか、または、「ＡまたはＢ」は「ＡではなくＢ」、「ＢではなくＡ」、「ＡおよびＢ」を含む。更に、以下の請求項では、用語「第１」、「第２」、「第３」などは単にラベルとして使用され、それらの対象に数値要件を課すことを意図していない。本文書では、センサセットに１つ以上のセンサが含まれているか、異なる種類のセンサである場合がある。更に、２つの異なるセンサセットは、両方のセンサセットに属する１つ以上のセンサが含まれる場合がある。
【００８６】
この発明を実施するための形態では、開示を合理化するために様々な機能がグループ化されている場合がある。これは、クレームされていない開示された機能がクレームに不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明の主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない特徴にある可能性がある。
【００８７】
血管内撮像のためのシステムおよび方法の様々な例が説明されてきた。これらおよび他のものが本発明の範囲内であることは理解されるであろう。本明細書の単語または用語の使用法と、参照により本明細書に組み込まれる可能性のある１つ以上の特許または他の文書の使用に矛盾がある場合、本明細書と一致する定義を採用する必要がある。
【００８８】
上記の説明は例示的なものであり、限定的なものではない。例えば、上述の例（またはその１つ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用されてもよい。上記の説明を検討した当業者などによって、他の実施形態を使用することができる。
【図１】
2021501614.tif 000003
【図２Ａ】
2021501614.tif 000004
【図２Ｂ】
2021501614.tif 000005
【図３Ａ】
2021501614.tif 000006
【図３Ｂ】
2021501614.tif 000007
【図４】
2021501614.tif 000008
【図５Ａ】
2021501614.tif 000009
【図５Ｂ】
2021501614.tif 000010
【図６】
2021501614.tif 000011
【図７】
2021501614.tif 000012
【図８】
2021501614.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年9月11日(2020.9.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管内撮像装置を含むカテーテルアセンブリであって、前記血管内撮像装置が、血管構造を撮像して撮像データを生成するように構成された撮像要素を含む、カテーテルアセンブリと、
前記血管内撮像装置と通信する撮像エンジンであって、前記撮像エンジンがプログラマブルプロセッサを備え、前記プログラマブルプロセッサが、
前記血管構造が血液で満たされていることを決定することによって、または、血液が前記血管構造から除去されていることを決定することによって、前記血管構造の管腔状態を決定し、
第１の調整又は第２の調整を前記撮像データに適用することによって、前記撮像データおよび前記管腔状態に基づいて画像を生成するように構成された、撮像エンジンであって、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の調整を適用するように構成されており、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の調整を適用するように構成されている、撮像エンジンとを備える、システム。
【請求項２】
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に第１の時間利得プロファイルを用いて、前記血管内撮像装置を駆動するようにさらに構成されており、
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に第２の時間利得プロファイルを用いて、前記血管内撮像装置を駆動するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第１の調整は第１のコヒーレンスフィルタを含み、前記第２の調整は第２のコヒーレンスフィルタを含み、
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のコヒーレンスフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のコヒーレンスフィルタを適用することにより前記画像を生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時、前記第１のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行するようにさらに構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プログラマブルプロセッサは前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時、前記第２のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行するようにさらに構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記第１の調整は第１の空間フィルタを含み、前記第２の調整は第２の空間フィルタを含み、
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の空間フィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の空間フィルタを適用することにより前記画像を生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第１の調整は第１のガンマフィルタを含み、前記第２の調整は第２のガンマフィルタを含み、
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のガンマフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のガンマフィルタを適用することにより前記画像を生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記第１の調整は第１の時間的フレームフィルタを含み、前記第２の調整は第２の時間的フレームフィルタを含み、
前記プログラマブルプロセッサは、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の時間的フレームフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の時間的フレームフィルタを適用することにより前記画像を生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
カテーテルアセンブリの血管内撮像装置の撮像要素を使用して血管構造を撮像することと、
前記撮像の結果から撮像データを生成することと、
プログラマブルプロセッサを備える撮像エンジンを使用して、前記血管構造が血液で満たされていることを決定することによって、または、血液が前記血管構造から除去されていることを決定することによって、前記血管構造の管腔状態を決定することと、
第１の調整又は第２の調整を前記撮像データに適用することによって、前記撮像データおよび前記管腔状態に基づいて画像を生成することであって、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の調整を適用するように構成されており、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の調整を適用するように構成されている、前記撮像データおよび前記管腔状態に基づいて画像を生成することとを含む方法。
【請求項１０】
前記方法は、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に第１の時間利得プロファイルを用いて、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に第２の時間利得プロファイルを用いて、前記血管内撮像装置を駆動することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の調整は第１のコヒーレンスフィルタを含み、前記第２の調整は第２のコヒーレンスフィルタを含み、前記方法は、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のコヒーレンスフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のコヒーレンスフィルタを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の調整は第１の空間フィルタを含み、前記第２の調整は第２の空間フィルタを含み、前記方法は、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の空間フィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の空間フィルタを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の調整は第１のガンマフィルタを含み、前記第２の調整は第２のガンマフィルタを含み、前記方法は、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のガンマフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のガンマフィルタを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の調整は第１の時間的フレームフィルタを含み、前記第２の調整は第２の時間的フレームフィルタを含み、前記方法は、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の時間的フレームフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の時間的フレームフィルタを適用することにより前記画像を生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、
カテーテルアセンブリの血管内撮像装置の撮像要素を使用して血管構造を撮像させ、
前記撮像の結果から撮像データを生成させ、
プログラマブルプロセッサを備える撮像エンジンを使用して、前記血管構造が血液で満たされていることを決定することによって、または、血液が前記血管構造から除去されていることを決定することによって、前記血管構造の管腔状態を決定し、
第１の調整又は第２の調整を前記撮像データに適用することによって、前記撮像データおよび前記管腔状態に基づいて画像を生成させる命令であって、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の調整を適用するように構成されており、前記撮像エンジンは、前記血管構造の管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の調整を適用するように構成されている、命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に第１の時間利得プロファイルを用いて、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に第２の時間利得プロファイルを用いて、前記血管内撮像装置を駆動させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記第１の調整は第１のコヒーレンスフィルタを含み、前記第２の調整は第２のコヒーレンスフィルタを含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のコヒーレンスフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のコヒーレンスフィルタを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時、前記第１のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、
前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時、前記第２のコヒーレンスフィルタを用いて包絡線ベクトル平均化を実行させる、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記第１の調整は第１の空間フィルタを含み、前記第２の調整は第２の空間フィルタを含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の空間フィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の空間フィルタを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記第１の調整は第１のガンマフィルタを含み、前記第２の調整は第２のガンマフィルタを含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記プログラマブルプロセッサを使用して、前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１のガンマフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２のガンマフィルタを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記第１の調整は第１の時間的フレームフィルタを含み、前記第２の調整は第２の時間的フレームフィルタを含み、
前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、更に前記コンピュータに、前記プログラマブルプロセッサを使用して、
前記管腔状態が前記血管構造が血液で満たされている状態である時に前記第１の時間的フレームフィルタを適用し、かつ、前記管腔状態が前記血液が前記血管構造から除去されている状態である時に前記第２の時間的フレームフィルタを適用することによって前記画像を生成させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
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