(57)【要約】【課題】血管内部のソフトプラークに対するリスク計測基準を作成するための方法及び装置を提供する。【解決手段】本医用撮像装置は、放射線源、検出器アレイ、画像プロセッサ、ディスプレイ及びメモリを用いて医用画像（５４）を作成するように該医用撮像装置を操作するように構成させたコンピュータ（３６）によって制御されている。このメモリは、コンピュータに対して冠動脈内のソフトプラークに対するスコアを作成するように指令するように構成された命令をその内部に保存して有しており、また該命令はコンピュータに対して医用画像（５４）内に表された少なくとも１つの対象物（５５）の内部にあるソフトプラーク含量を推定すること（５６）、対象物の推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定すること（５７）、並びにこのプラークスコアを報告すること（６１）の実行を指令する命令を含んでいる。【選択図】図３
2008126078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ（３６）に対して冠動脈内のソフトプラークに対するスコア（５７）を作成するように指令するように構成された命令をその上に記録して有する１つまたは複数の機械読み取り可能媒体（５２）であって、該命令は、
医用画像（５４）内に表された少なくとも１つの対象物（５５）の内部にあるソフトプラーク含量を推定すること（５６）、
少なくとも１つの対象物に関する前記推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定すること（５７）、
前記プラークスコアを報告すること（６１）、
を行うようにコンピュータに指令するように構成された命令を含んでいる、１つまたは複数の機械読み取り可能媒体（５２）。
【請求項２】
前記ソフトプラーク含量の推定はさらにソフトプラークの質量及び体積（５８）を含む、請求項１に記載の１つまたは複数の媒体。
【請求項３】
前記命令はさらに、ソフトプラークの位置とソフトプラークの質量及び体積の両者に依存する重篤度状態を決定する（５８）ようにコンピュータに指令するように構成された命令を含む、請求項１に記載の１つまたは複数の媒体。
【請求項４】
前記重篤度状態はさらに、ソフトプラークがＭＣＩに通じる状況を生成する性向に依存する（２０２、２０４）、請求項３に記載の１つまたは複数の媒体。
【請求項５】
前記命令はさらに、ソフトプラークの組成、ソフトプラークのサイズ及び質量、並びにソフトプラークの枝血管からの距離に依存する脆弱性指標を決定する（５９）ようにコンピュータに指令するように構成された命令を含む、請求項４に記載の１つまたは複数の媒体。
【請求項６】
放射線源（１４）、検出器アレイ（１８）、画像プロセッサ（３４）、ディスプレイ（４２）及びメモリ（３８）を有する医用撮像装置（１０）であって、該医用撮像装置を操作して該放射線源、検出器アレイ、画像プロセッサ、ディスプレイ及びメモリを用いて医用画像を作成する（５４）ように構成されたコンピュータ（３６）によって制御を受けており、かつ該メモリは冠動脈内のソフトプラークに対するスコアを作成するようにコンピュータに指令するように構成された命令をその内部に保存して有しており、該命令は、
医用画像（５４）内に表された少なくとも１つの対象物（５５）の内部にあるソフトプラーク含量を推定すること（５６）、
少なくとも１つの対象物に関する前記推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定すること（５７）、
前記プラークスコアを報告すること（６１）、
を行うようにコンピュータに指令するように構成された命令を含んでいる、医用撮像装置。
【請求項７】
前記ソフトプラーク含量の推定はさらにソフトプラークの質量及び体積（５８）を含む、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記命令はさらに、ソフトプラークの位置とソフトプラークの質量及び体積の両者に依存する重篤度状態を決定する（５８）ようにコンピュータに指令するように構成された命令を含む、請求項６に記載の装置。
【請求項９】
前記重篤度状態はさらに、ソフトプラークがＭＣＩに通じる状況を生成する性向に依存する（２０２、２０４）、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記命令はさらに、ソフトプラークの組成、ソフトプラークのサイズ及び質量、並びにソフトプラークの枝血管からの距離に依存する脆弱性指標を決定する（５９）ようにコンピュータに指令するように構成された命令を含んでおり、かつ該脆弱性指標を決定させる命令は患者に対するソフトプラークの潜在的脅威を関連付けする冠状アトラスベースモデル（２０２、２０４）を用いて脆弱性指標を決定するように構成された命令を含んでいる、請求項９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的には撮像に関し、さらに詳細には再構成画像内でソフト物質の質量及び体積を決定すること、また医用画像ではソフト物質がソフトプラークであるときに患者に対するリスク計測基準を決定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の構成は、石灰化及び／または病変を定量化するための医学及び診断用コンピュータ断層（ＣＴ）の用途で特に有用であるが、本発明は医学的用途やＣＴに限定されるものではない。
【０００３】
周知のＣＴシステム構成の幾つかでは、Ｘ線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面（一般に「撮像面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされた扇形状ビームを放出する。Ｘ線ビームは、例えば患者など撮像しようとする対象を透過する。ビームは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰したビーム状放射線の強度は、対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞれの検出器位置でのビーム強度の計測値に相当する電気信号を別々に発生させる。すべての検出器からの強度計測値を別々に収集し、透過プロフィールが作成される。
【０００４】
第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが撮像対象を切る角度が一定に変化するようにして、撮像面内でこの撮像対象の周りをガントリと共に回転する。あるガントリ角度で検出器アレイより得られる一群のＸ線減衰量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー（ｖｉｅｗ）」という。また、撮像対象の「スキャン（ｓｃａｎ）」は、Ｘ線源と検出器が１回転する間に様々なガントリ角度（すなわち、ビュー角度）で得られるビューの集合からなる。
【０００５】
アキシャルスキャンでは、この投影データを処理し、撮像対象を切るようにして得た２次元スライスに対応する画像を構成する。投影データの組から画像を再構成するための一方法に、当技術分野においてフィルタ補正逆投影法（ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ｂａｃｋ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）と呼ぶものがある。この処理方法では、スキャンにより得た減衰量計測値を「ＣＴ値」または「ハウンスフィールド値（ＨＵ）」と呼ぶ整数に変換し、これらの整数値を用いて陰極線管ディスプレイ上の対応する画素の輝度を制御する。
【０００６】
総スキャン時間を短くするため、「ヘリカル（らせん）」スキャンを実行することがある。「ヘリカル」スキャンを実行するには、所定のスライス数だけのデータを得る間に患者を移動させる。こうしたシステムではファンビームの１回のヘリカルスキャンで単一らせんが１つ描かれる。ファンビームがマッピングしたらせんによって投影データが得られ、これを用いて所定の各スライス位置で画像が再構成される。
【０００７】
ヘリカルスキャン向けの再構成アルゴリズムは典型的には、収集したデータに対してビュー角度及び検出器チャンネル指標の関数とした重み付けをするヘリカル重み付けアルゴリズムを使用する。具体的にはフィルタ補正逆投影処置の前に、そのデータに対してガントリ角度と検出器角度の両者の関数であるヘリカル重み付け係数に従って重みが付けられる。この重み付けデータは次いでＣＴ値を作成するため、並びに対象物を切るようにして得た２次元スライスに対応する画像を構成するための処理を受ける。
【０００８】
総収集時間をさらに短縮するために、マルチスライスＣＴが導入されている。マルチスライスＣＴでは、ある任意の時点で投影データの複数の横列が同時に収集される。ヘリカルスキャンモードと組み合わせると、このシステムによって円錐ビーム投影データの単一のらせん形が得られる。単一スライスのヘリカル重み付けスキームと同様に、フィルタ補正逆投影アルゴリズムの前にこの投影データと重みを掛け算するような方法を導出することができる。
【０００９】
米国心臓病協会によれば、心臓血管関連の死亡者数は米国内において年間５０００００人を超えており、また全世界ではこれよりはるかに多い。これらの主たる部分は、プラークの堆積（具体的には、ソフトプラークとその断裂（ｒｕｐｔｕｒｅ））が主原因であるような冠動脈疾患に起因したものである。Ｘ線や非造影式ＣＴでは、ソフトプラークを容易に検出できない。石灰化したプラークが断裂したプラークの生成物であることに基づいて、石灰化プラークがソフトプラークの有無に関する代用として使用されてきた。冠動脈プラークはＳｔａｒｙスケールに従って６つの段階に分類されている。全体の共通認識では、段階４及び５にあるプラーク（こうしたプラークは危険ラベル「脆弱プラーク」に相当する）を決定することは極めて重要である。脆弱プラークはプラークの断裂や転移に繋がり、これにより心筋梗塞（ＭＩ）に繋がるような閉塞を生じさせる可能性がある。プラーク及びその関連物を決定するためのいわゆる「ゴールドスタンダード」は脈管内超音波（ＩＶＵＳ）であるが、ＩＶＵＳは侵襲的性格であるため、症状が現れた患者に対してしか実施されない。症状が現れた患者では既に、段階が進んでおり、また非侵襲的治療の選択時機を過ぎている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
心臓ボリュームコンピュータ断層（心臓ＶＣＴ）が出現しその空間及び時間分解能がさらに増大しつつあると共に高精細（ＨＤ）心臓ＶＣＴが出現しようとしていることにより、心臓の動きを抑えるようにゲート制御した心臓に対する造影検査撮像が可能になった。これらの画像を用いればプラークを血管や石灰化から識別することが可能であるが、標準化の際に支援となるような自動化方式でこれを実施すること、並びに放射線医や心臓専門医の生産性を向上させることは未だ可能となっていない。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
一態様では、本発明の幾つかの構成は、冠動脈内のソフトプラークに関するスコアを作成するための方法を提供する。本方法は、コンピュータを用いて医用画像内に表された少なくとも１つの対象物の内部にあるソフトプラーク含量を推定する工程と、コンピュータを用いて少なくとも１つの対象物の推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定する工程と、コンピュータを用いてこのプラークスコアを報告する工程と、を含む。
【００１２】
別の態様では、本発明の幾つかの構成は、コンピュータに対して冠動脈内のソフトプラークに関するスコアを作成するように指令するように構成された命令をその上に記録して有する１つまたは複数の機械読み取り可能媒体を提供する。本命令は、医用画像内に表された少なくとも１つの対象物の内部にあるソフトプラーク含量を推定すること、少なくとも１つの対象物の推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定すること、並びにこのプラークスコアを報告すること、を行うようにコンピュータに指令するように構成された命令を含む。
【００１３】
さらに別の態様では、本発明の幾つかの構成は、放射線源、検出器アレイ、画像プロセッサ、ディスプレイ及びメモリを有する医用撮像装置を提供する。本医用撮像装置は、放射線源、検出器アレイ、画像プロセッサ、ディスプレイ及びメモリを用いて医用画像を作成するように該医用撮像装置を操作するように構成されたコンピュータによって制御されている。このメモリは、コンピュータに対して冠動脈内のソフトプラークに関するスコアを作成するように指令するように構成された命令をその上に保存して有する。これらの命令は、医用画像内に表された少なくとも１つの対象物の内部にあるソフトプラーク含量を推定すること、少なくとも１つの対象物の推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定すること、並びにこのプラークスコアを報告することを行うようにコンピュータに指令するように構成された命令を含む。
【００１４】
本発明の幾つかの構成は、少なくともプラークスコア（また幾つかの構成では、重篤度状態及び／または脆弱性指標）に関する決定及び表示を提供しており、これらのすべては患者のボリュメトリック医用画像に基づいていることを理解されたい。決定し表示されたスコアは患者の心臓などの臓器の健全性を非侵襲的に決定するために有用である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
上述した要約、並びに本発明のある種の実施形態に関する以下の詳細な説明は、添付の図面と共に読むことによってさらに十分な理解が得られよう。これらの図面が様々な実施形態の機能ブロックからなる図を表している場合も、必ずしもこれらの機能ブロックがハードウェア回路間で分割されることを意味するものではない。したがって例えば、１つまたは複数の機能ブロック（例えば、プロセッサやメモリ）を単一のハードウェア（例えば、汎用の信号プロセッサ、ブロックまたはランダムアクセスメモリ、ハードディスク、その他）の形で実現させることがある。同様にそのプログラムは、スタンドアロンのプログラムとすること、オペレーティングシステム内のサブルーチンとして組み込まれること、インストールしたソフトウェアパッケージの形で機能させること、その他とすることができる。こうした様々な実施形態は図面に示した配置や手段に限定されるものではないことを理解すべきである。
【００１６】
本明細書で使用する場合、単数形で「ａ」や「ａｎ」の語を前に付けて記載した要素や工程は、これに関する複数の要素または工程も排除していない（こうした排除を明示的に記載している場合を除く）と理解すべきである。さらに、本発明の「一実施形態」に対する言及は、記載した特徴も組み込んでいる追加的な実施形態の存在を排除すると理解されるように意図したものではない。さらに特に明示的に否定する記述をしない限り、ある具体的な性状を有する１つまたは複数の構成要素を「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」実施形態は、こうした構成要素で当該性状を有しない追加的な構成要素も含むことがある。
【００１７】
さらに本明細書で使用する場合、「画像を再構成させる」という表現は、画像を表すデータは作成するが観察可能な画像は作成していないような本発明の実施形態を排除することを意図したものではない。しかし、多くの実施形態では少なくとも１つの観察可能な画像を作成している（または、作成するように構成している）。
【００１８】
単一の対象物や操作に関する記述は、明示的に否定の記述をしていない限り、複数の前記対象物や前記操作に関連する構成を特許請求範囲から除外することを意図するものではない。例えば、数についての追加的な限定を伴わずに「除外領域を特定すること」という操作を記述した請求項は、複数の除外領域が特定されるような構成もその趣旨域内に含むように意図している。
【００１９】
本発明の技術的効果には、医用画像を用いてプラークスコアまた幾つかの構成では重篤度状態及び／または脆弱性指標（これらのすべては患者の心臓などの臓器の健全性を非侵襲的に決定するために有用である）を決定し表示すること（ただし、これに限らない）が含まれる。本明細書で使用する場合、実際に表示されている画像に対する言及を除けば、「画像」という語で言及している対象範囲は、画像を表しているデータすなわちコンピュータが処理するのに有用な形態をした画像も含むように意図している。
【００２０】
図１及び２を参照すると、マルチスライススキャン撮像システム（例えば、コンピュータ断層（ＣＴ）撮像システム１０）を、「第３世代」ＣＴ撮像システムに典型的なガントリ１２を含むように図示している。ガントリ１２は、ガントリ１２の対向面上にある検出器アレイ１８に向かってＸ線ビーム１６を投射するＸ線管１４（本明細書では、Ｘ線源１４とも呼ぶ）を有している。検出器アレイ１８は、アレイ１８と線源１４の間にある患者２２などの対象を通過して投射されたＸ線を一体になって検知している複数の検出器素子２０を含む複数の検出器横列（図示せず）によって形成されている。各検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す、したがって対象または患者２２を通過する際のビーム減衰を推定するために使用できる電気信号を発生させる。Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガントリ１２及びこれに装着させた各構成要素は回転中心２４の周りに回転する。図２は、検出器素子２０からなる単一の横列（すなわち、１つの検出器横列）のみを表している。しかし、マルチスライス検出器アレイ１８は、１回のスキャン中に複数の疑似並列スライスまたは並列スライスに対応する投影データが同時に収集できるだけの検出器素子２０の複数の並列検出器横列を含んでいる。
【００２１】
ガントリ１２上の構成要素の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６により制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置２８と、ガントリ１２上の構成要素の回転速度及び位置を制御するガントリモータ制御装置３０と、を含む。制御機構２６内にはデータ収集システム（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０からのアナログデータをサンプリングし、このデータを後続の処理のためにディジタル信号に変換している。画像再構成装置３４は、サンプリングしディジタル化したＸ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構成を行う。再構成した画像はコンピュータ３６に入力として与えられ、コンピュータにより記憶デバイス３８内に格納される。画像再構成装置３４は特殊なハードウェアとすることや、コンピュータ３６上で実行させるコンピュータプログラムとすることができる。
【００２２】
コンピュータ３６はさらに、キーボード、及び／またはマウス、トラックボール、ライトペンなどの別のユーザ入力デバイス及び／またはマーキングデバイスを有するコンソール４０を介してオペレータからコマンド及びスキャンパラメータを受け取る。付属のディスプレイ４２（その例には、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラスマディスプレイが含まれる）により、オペレータはコンピュータ３６からの再構成画像やその他のデータを観察することができる。ディスプレイ４２は圧力検知入力画面などのユーザポインティングデバイスを含むことがある。コンピュータ３６は、オペレータの発したコマンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリモータ制御装置３０に対して制御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６は、モータ駆動式テーブル４６を制御してガントリ１２内に患者２２を位置決めするためのテーブルモータ制御装置４４を操作している。詳細には、テーブル４６により患者２２の各部分をガントリ開口４８に通過させている。
【００２３】
一実施形態ではコンピュータ３６は、コンピュータ読み取り可能媒体５２（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤあるいはネットワークやインターネットなどの別のディジタル源、並びにこれから開発されるであろうディジタル手段）から命令及び／またはデータを読み取るためのデバイス５０（例えば、フフレキシブルディスク駆動装置、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、ＤＶＤ駆動装置、光磁気ディスク（ＭＯＤ）デバイス、あるいはイーサネット（商標）デバイスなどのネットワーク接続デバイスを含む別の任意のディジタルデバイス）を含む。別の実施形態ではコンピュータ３６は、ファームウェア（図示せず）内に格納されている命令を実行する。コンピュータ３６は本明細書に記載した機能を実行するようにプログラムされていると共に、本明細書で使用する場合にコンピュータという語は単に当技術分野においてコンピュータと呼ばれる集積回路だけに限定するものではなく、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラム可能論理制御装置、特定用途向け集積回路、及びその他のプログラム可能な回路を広く意味しており、またこれらの用語は本明細書において区別なく使用している。上で言及した具体的な実施形態は第３世代ＣＴシステムに関するものであるが、本明細書に記載する方法は、第４世代のＣＴシステム（静止式検出器−回転式Ｘ線源）や第５世代のＣＴシステム（静止式の検出器及びＸ線源）にも等しく適用される。さらに本発明の恩恵はＣＴ以外の撮像様式にも生じることが企図される。さらに、本明細書に記載した方法及び装置は医学的環境で記述しているが、本発明の恩恵は、例えば空港やその他の輸送基地向けの荷物走査装置（ただし、これに限らない）など、典型的には工業的環境や運輸環境で利用されるような撮像システムなどの非医学的な撮像システムにも生じることが企図される。
【００２４】
対象物の密度Ｄ、体積Ｖ及び質量ｍは関係式ｍ＝ＤＶで関連付けされる。ＣＴ撮像はあるボクセルに対して単位ボクセルσｘσｙσｚのサイズによって規定される単位体積の平均密度を表すハウンスフィールド値を生成させる。このボクセルの密度は、単位体積内で吸収された光子の量を示す複数の線束のフィルタ補正逆投影によって決定される（簡略とするため、再構成アルゴリズムにおける複数の波長及び別の近似の影響は考慮していないが、再構成フィルタ、視野域すなわちＦＯＶ、及びスライス厚さは考慮している）。したがってこのボクセル値はボクセル体積の平均密度であり、また一方平均密度は当該体積内の物質の量及び組成に関連する。単位ボクセル体積σｘσｙσｚが金属で占有されている場合、この体積内の物質は高密度であって内部を通過する放射線の大部分を吸収するため、ハウンスフィールド値（ＨＵ）が大きな値となることがある。単位体積が２つの成分（例えば、カルシウムと水など）からなる混合物である場合は、その体積は該混合物の成分量の比率に従って光子を吸収することになる。したがって信号の破損やノイズがなければ、ボクセルのＨＵはそのボクセル体積内の物質の平均密度に関する推定値となる。
【００２５】
従来技術の構成では、石灰化の質量及び体積を決定するためのアルゴリズムは次の関係式に依拠している。
【００２６】
ｍ＝ＣＶτ（μｃ−μｗ）
上式において、ｍは質量であり、Ｃはカルシウム較正補正値であり、μｃはしきい値体積Ｖτの平均密度（ここでτは較正済みのユーザ規定しきい値であり、例えばユーザがしきい値として１３０と選択した場合はτ＝Ｃ×１３０となる）であり、μｗは水の平均密度値であり、かつ体積Ｖτはτより大きいボクセルの数とボクセルの寸法σｘσｙσｚを乗算することによって決定される。
【００２７】
図３の流れ図５３で示した方法や本明細書に記載した変形形態を使用すると、冠状血管体積に対するアクセス、ソフトプラークの特定、体積及び質量の両者に関するプラーク含量の定量化、並びにプラーク含量を患者心臓の健全性と関連させるスコアの生成が可能となる。血管関心対象体積が生成された後、適応アルゴリズムを実行して石灰化プラークとなった領域あるいはソフトプラークを有する領域を特定する。次いで質量／体積複合計測アルゴリズムがこの石灰化及びソフトプラークを定量化する。血管ごとに１つの質量及び体積が報告される。ついでこれが、石灰化プラーク及びソフトプラークの総質量及び総体積になるようにまとめられる。石灰化プラーク含量、並びにソフトプラークスコアと呼ぶ新たな尺度（ソフトプラークスコアの算出はソフトプラークの質量及び体積の計算による）を報告するために元のカルシウムスコアを使用する報告が作成される。
【００２８】
さらに詳細に本発明の幾つかの構成は、患者の臓器（例えば、心臓）の健全状態に関する情報が取得されて表示される方法を提供する（「表示される」という表現は、特に限定がない限り、図２のディスプレイ４２などの過渡的な表示とプリントアウトした報告の両方を包含するように意図したものである）。患者のボリュメトリック医用画像は、図３の流れ図５３の５４において取得される。このボリュメトリック画像は、患者心臓などの臓器を包含した関心対象体積を含む（説明目的で一般性を損うことなく、この説明全体で使用する関心対象臓器は患者の心臓としている）。このボリュメトリック医用画像は図１及び２のＣＴ撮像システム１０などの医用撮像装置によって取得することができる。
【００２９】
次に５５において、このボリュメトリック医用画像及びコンピュータを用いて、関心対象体積内で複数の密度／強度クラスが特定されかつセグメント分割される。この特定されたクラスから、５６においてソフトプラークが特定されると共に、ボリュメトリック医用画像内に表された少なくとも１つの対象物（例えば、血管）内部でソフトプラーク含量が推定される。幾つかの構成ではこのソフトプラーク推定値は、ソフトプラークの質量及び体積に関する推定値を含む。次に５７において、推定されたソフトプラーク含量に依存するようなプラークスコアが決定される。本発明の幾つかの構成は５８、５９及び６０において示した手順を実行しておらず、これに代えて直接６１におけるこのプラークスコアの報告に進む。しかし幾つかの別の構成は、５８におけるソフトプラークの位置とソフトプラークの質量及び体積の両者に依存するような重篤度状態の決定に進む。さらに幾つかの構成では、この重篤度状態はさらにソフトプラークが心筋梗塞（ＭＩ）につながる可能性のある状況を創成させる性向にさらに依存する。様々な状況に関する性向は、実験研究や適当な別の任意の方法から、並びに解析した医用画像内で決定されたソフトプラーク含量に対してコンピュータ３６によってパターン認識アルゴリズムを実行させることによって認識した状況から事前決定されることがある。
【００３０】
本発明の幾つかの構成ではこの時点で、このプラークスコア及び重篤度指標を報告する６１に進む。しかし幾つかの別の構成では、５９における脆弱性指標の決定に進む。この脆弱性指標は、ソフトプラークの組成（プラークの密度に関連する）、ソフトプラークのサイズ及び質量、並びにソフトプラークの枝血管からの距離（解析中の医用画像上の枝血管の位置によって決定できる）に依存する。脆弱性指標は実験研究または適当な別の任意の方法から事前決定することができる。本発明の幾つかの構成では、冠状アトラスベースモデルを利用し患者に対してソフトプラークの潜在的脅威を関連付けしている。
【００３１】
本発明の幾つかの構成ではこの時点で、６１までスキップし、決定したプラークスコア、重篤度状態及び脆弱性指標が報告される。しかし別の構成では６０においてさらに、プラークスコア、重篤度状態及び脆弱性指標の重みを付けた組み合わせに基づいた全体的リスク性向が決定される。全体的リスク性向を決定するのに使用する重みは、実験研究や適当な別の任意の方法から決定することができる。本発明のこれらの構成は６２において、プラークスコア、重篤度状態及び脆弱性指標を報告するのみならず、決定した全体的リスク性向も報告することが可能である。
【００３２】
一実施形態では、５８で決定される重篤度状態は、３つの重篤度状態から選択される。プラークの総質量及び／または体積を重篤度状態に対応さるように３つの別々のしきい値が設定される。
【００３３】
別の実施形態では、５８で決定した重篤度状態はｎ個の重篤度状態のうちの１つである。これらのｎ個の重篤度状態は、プラークの質量及び／または体積、プラークから離れた位置にあるものを基準としたプラークの位置、並びにプラークがＭＩにつながる状況を生成する性向に依存してプラーク含量に対して割り当てられる。
【００３４】
別の実施形態では、５９で決定した脆弱性指標は、予測結果に関するアプリオリの知見をグラフィック感覚（例えば、心臓アトラス）で用いて潜在的脅威を患者に関連付けているモデルベースの指標である。
【００３５】
６０では、全体的リスク性向を重みを付けた組み合わせ内の上述の係数すべてに基づいて評価することができる。６１では、心臓健全性に関するリスク計測値を提供するために、プラークスコアを単独で作成することや、石灰化スコアに対する随伴スコアとして作成することが可能である。
【００３６】
５５及び５６で実施した冠動脈プラークの特徴付けは、図４の流れ図６３で示したコンピュータアルゴリズムによって解くことが可能な１つの特殊４クラス問題（４  ｃｌａｓｓ  ｐｒｏｂｌｅｍ）である。当業者であればこのアルゴリズムを十分に理解すれば、強度に関して分類可能な任意の数のクラスに対して容易に適用可能である。したがって流れ図６３は、図３の５５と５６の両方で実施されるコンピュータ手順及び機能の構成の１つを表している。
【００３７】
図４を参照すると、６３において医用画像のうちそのプラークを貯留させることになる血管を包含しているサブボリューム（必ずしも適正なサブボリュームである必要はない）がアクセスを受ける。このアクセスは、メモリまたは記憶デバイスからその画像のサブボリュームを表しているコンテンツを取り出すことによって実施することができる（この説明及び添付の特許請求の範囲の目的においては、ある画像を表しているメモリに対するアクセスまたは使用は当該画像に対するアクセスまたは使用と同じであると見なしている）。次に６４において、クラスの数「ｎ」及びその初期しきい値が、当該クラスの密度／強度情報に関する降順でアクセスを受けかつ整理される（流れ図６２は図３の５５及び５６において実施される機能及び手順に関する実施形態のうちの１つだけを表している。しきい値を昇順で整理するなど設計選択上の代替方法は本明細書では記載していない）。
【００３８】
次に６５において、サブボリューム内のボクセルに対して連結成分（ＣＣ）解析が実施され、続いてしきい値体積に対して距離変換が実施され、次いでこのＣＣが３つのクラスに区分される。本発明の幾つかの構成で使用する距離変換はユークリッド型であるが、本発明の別の構成ではチェス盤型計測基準や都市ブロック型計測基準などの別の距離計測基準も使用可能である。６６において連結成分が存在しない場合は、６７においてサブボリューム内のすべての関心対象物に対して手順を実施し終えたか否かを決定するためのチェックが実施される。実施し終えていない場合は、６８において次の密度対象物が準備されて、６５において解析が反復される。６７においてすべての関心対象物の処置が済んでいれば、６９において結果を表示させることがあり、また（この説明にとってより重要であるが）図５に示す流れ図１０１に示した手順に対して結果が供給される。
【００３９】
図４に戻ると、６６においてＣＣが存在する場合は、これらを７０、７１及び７２に示すようにしてクラスに分類する。ボクセル数に関してＣＣが大きくかつ厚みがありかつボクセル単位でシステム分解能の２倍を超える厚さ（ユークリッド距離から）を有する場合は７０においてクラス１に配置される。７０では、ＣＣに薄い構造が接続されている場合に切り詰めを実施することがある。この切り詰めはオープニング演算（ｏｐｅｎｉｎｇ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を用いて実施されることがある。ボクセル数に基づいてＣＣが小さい場合はクラス２に配置される。ユークリッド距離がボクセルのシステム分解能の２倍より小さい場合は、７１においてＣＣはクラス２Ａに配置される。そうでないときは、ユークリッド距離がボクセルのシステム分解能の２倍より大きく、７１においてＣＣはクラス２Ｂに配置される。ボクセル数は多いがその最大ユークリッド距離がシステム分解能の２倍より小さいような大きく薄いＣＣは７２においてクラス３に配置される。ユークリッド距離がシステム分解能のちょうど２倍になっているときは、大きなＣＣはクラス１またはクラス３のいずれかに随意に配置することができる。クラス２のＣＣがシステム分解能の２倍にちょうど等しいユークリッド距離を有する場合は、クラス２のＣＣはクラス２Ａとクラス２Ｂのいずれかに随意に割り当てることができる。
【００４０】
次に７３において（クラス１に関する）、７４において（クラス２Ａ及び２Ｂに関する）、並びに７５において（クラス３に関する）、クラス１（存在する場合）に特定されたすべてのＣＣに対してシステム分解能特異的な期待値最大化（ＥＭ）適応しきい値ベースのセグメント分割が実施され、またクラス２及びクラス３の対象物の位置が特定される。次に７６において、目下のしきい値体積内の対象物がサブボリュームから除去されると共に、この対象物クラスに対する１つまたは複数の新たなしきい値が保存される。７３に続いて、手順は６５で継続される。
【００４１】
あるしきい値におけるすべてのクラス１対象物に対して適したＥＭベースのセグメント分割アルゴリズムを図５の流れ図１０１によって記載している。このＥＭベースのセグメント分割アルゴリズムは、ＣＴシステム分解能に関する値を使用している。さらに詳細には１０４において、計測不能領域を除外したバックグラウンド領域を推定するために、サブボリューム内の対象物の隣接部の平均値が決定される。１０６では、対象物の境界及びシステム伝達関数を用いて内部領域、遷移領域及びバックグラウンド領域が決定される。次に１４０において、複合アルゴリズムを用いて対象物の質量及び／または体積が推定される。
【００４２】
より詳細には、１０４における平均値の決定のために、１３４において上側強度しきい値Ｔ０及び下側強度しきい値Ｔｉが設定される。１３６において、除外領域（複数のこともある）内部にあるボクセルを除外しながら、上側強度しきい値と下側強度しきい値の少なくとも一方に従って画像内で対象物のボクセル（すなわち、対象物の内部）が決定される（対象物はその周辺と比べてより明るいことやより暗いことがあり、かつ／または画像がネガ画像であることもある）。例えば関心対象体積（１スライスだけを含みこれにより所定の厚さを有する領域により類似することや、複数のスライスを含むことがある）内の各ボクセルごとに、例えばＴ０より大きいボクセルが決定される。次いで、こうして決定したボクセルにより規定される対象物の最大体積ＣＣとして対象物が規定される。次に１３８において、決定または規定した対象物及びシステム分解能に従って対象物の内側シェル及び外側シェルが決定される。例えば、システム分解能に等しいボクセル数だけ対象物を拡張（「膨張（ｄｉｌａｔｉｎｇ）」）させることによってボクセルのアレイＩＭ１が決定される。例えばシステム分解能が１ボクセルであれば、ＩＭ１は対象物ボクセルと該対象物ボクセルから１ボクセルの距離にあるボクセルのすべてとを含むボクセルの収集を表している。システム分解能が２ボクセルであれば、ＩＭ１はこの構成において２ボクセルだけ膨張されることになる。さらにＩＭ２は、ＩＭ１からシステム分解能の２倍だけ膨張させたアレイを表している（病変や石灰化を定量化しようとする多くの用途ではＩＭ２に関し２システム分解能の膨張係数が適当であるが、ＩＭ１とＩＭ２のいずれか、あるいはこれら両方に関して別の構成や別の目的では別の膨張係数を実験的に決定することもできる）。対象物の内側シェルは、対象物内のボクセルの組（値ではなく）をＩＭ１内のボクセルの組とで除外処理する（ＸＯＲをとる）ことによって決定される。換言すると、対象物内にはなくＩＭ１内だけにあるボクセルが内側シェルのボクセルとなる。対象物の外側シェルは、ＩＭ１内のボクセルの組をＩＭ２内のボクセルの組とで除外処理することによって決定される。
【００４３】
本発明の幾つかの構成は次いで、対象物、内側シェル及び外側シェルをさらに精細にするために別の反復の準備としてしきい値のうちの１つまたは幾つかをリセットする。さらに詳細に代表的な構成では、しきい値のうちの１つが次式で記述される値を用いてリセットされる。
【００４４】
Ｔ０＝０．５（ｍｅａｎ（Ｏｂｊｅｃｔ）＋ｍｅａｎ（Ｏｕｔｅｒ＿ｓｈｅｌｌ））
上式においてｍｅａｎは、対象物内及び外側シェル内のボクセル強度に関して適用される。幾つかの構成では、後で使用するために平均及び標準偏差（ＳＴＤ）も決定される。
【００４５】
ＳＴＤ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ＝ＳＴＤ（ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）
ＭＥＡＮ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ＝ＭＥＡＮ（ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）
ＭＥＡＮ＿ＯＢＪＥＣＴ＝ＭＥＡＮ（ＯＢＪＥＣＴ）
上式において、それぞれの関数は外側シェル及び／または対象物の内部にあるボクセルの強度の関数である。
【００４６】
さらに幾つかの構成は、決定した内側シェルの強度または決定した外側シェルの強度を利用して提供する推定値の決定することによって、画像内の対象物の質量（１４８、１５０及び１０８）と体積（１１０）のうちの少なくとも一方に関する尺度を提供する。
【００４７】
幾つかの構成では、１３９及び１４２において上側及び／または下側しきい値が調整されると共に、１４４において確度テストが満たされるまで１３６及び１３８が反復される。
【００４８】
体積推定値を提供するような様々な構成では、その体積推定値の提供は、１４６において対象物のボクセルを利用し、決定された対象物の体積内のボクセル数及び各ボクセルのサイズに従って対象物の体積を決定することを含む。さらに詳細に幾つかの構成では、次式で記述される関係式によって変数Ｔ＿ＶＯＬが決定される。
【００４９】
Ｔ＿ＶＯＬ＝０．５（ＭＥＡＮ（ＯＢＪＥＣＴ）＋ＭＥＡＮ（ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ））
上式において、ｍｅａｎ関数は対象物及び外側シェル内のボクセル強度全体にわたって適用される。次いで各スライスごとに（マルチスライスまたは３Ｄシステムの場合）、Ｔ＿ＶＯＬを超える強度を有するボクセルから対象物が選択される（対象物が周囲と比べてより暗い場合や、対象物が周囲と比べてより暗いようなネガ画像が使用される場合、強度がより小さいボクセルが選択される）。体積の推定値は、対象物のサイズ（強度基準を満たすボクセル数）にボクセルのサイズ（体積）を掛け合わせたものに等しい。
【００５０】
質量推定値が提供される様々な構成では、その質量推定値の提供には、１４８における対象物の調整済み内部領域の決定が含まれる。さらに１５０において、対象物のサイズに従って対象物の調整済み内側シェルが決定される。１０８において、各ボクセルのサイズ、対象物の調整済み内部領域のサイズ、並びに対象物の調整済み内部領域の代表強度値と対象物の調整済み外側シェルの代表強度値の差に従って対象物の質量が決定される。
【００５１】
より具体的に幾つかの構成では、対象物及びその外側シェルの平均強度の関数として変数Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴが規定される。例えば、対象物内部に対する遷移の傾斜上の１５％（０．１５）点を用いることによって、過剰なノイズを含むことなく（別の構成では調整が可能）対象物の密度の大部分が取り込まれることになる。
【００５２】
Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴ＝０．１５＊（ＭＥＡＮ＿ＯＢＪＥＣＴ−ＭＥＡＮ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）＋ＭＥＡＮ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ
次に、実験的に決定することが可能なパラメータＫを用いて次の判定を実施し、これが諾ならばＴ＿ＯＢＪＥＣＴに対して平均外側シェルの強度及び外側シェル標準偏差の関数として別の値を設定する。
【００５３】
ＩＦ  Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴ＜ＭＥＡＮ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ＋Ｋ＊ＳＴＤ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ
ＴＨＥＮ  ＳＥＴ  Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴ＝ＭＥＡＮ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ＋Ｋ＊ＳＴＤ＿ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ
Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴを決定し終えた後、その強度が値Ｔ＿ＯＢＪＥＣＴより大きい（また幾つかの構成では、より小さい）ボクセルとして（各スライスにおいて、マルチスライス３Ｄ画像において）対象物が規定される。
【００５４】
幾つかの構成では、質量推定値を提供することはさらに、１５０において対象物の調整済み内側シェル及び対象物の調整済み外側シェルを決定すること、並びに１０８において、各ボクセルのサイズ、対象物の調整済み内部領域のサイズ、並びに対象物の調整済み内部領域の代表強度値と対象物の調整済み外側シェルの強度の差に従って対象物の質量を決定すること、を含む。
【００５５】
さらに詳細には幾つかの構成では、１４８において調整済みＯＢＪＥＣＴ［ＳＬＩＣＥ］を使用することによって、１３８にある関係式や同様の関係式を用いて内側シェル及び外側シェルを調整する。次いで下に記載した関係式を用いて対象物の質量が決定される。
【００５６】
ＭＡＳＳ＿ＯＢＪＥＣＴ＝Ｃ＊ＶＯＸ＿ＳＩＺＥ＊ＳＩＺＥ＿ＯＢＪＥＣＴ＊（ＭＥＡＮ（ＯＢＪＥＣＴ）−ＭＥＡＮ（ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ））
上式において、Ｃは対象物の素材に従って選択された定数（例えば、石灰化を構成する素材に関する既知の密度）であり、ＶＯＸ＿ＳＩＺＥはボクセルの体積であり、ＳＩＺＥ＿ＯＢＪＥＣＴは対象物のサイズ（すなわち、その内部領域（例えば、石灰化領域））であり、またｍｅａｎは対象物内部及び対象物の外側シェル内部にあるボクセルの強度の関数である。
【００５７】
幾つかの構成では、次の関係式に従って内側シェルの質量が決定される。
【００５８】
ＭＡＳＳ＿ＩＮＮＥＲ＿ＳＨＥＬＬ＝Ｃ＊ＶＯＸ＿ＳＩＺＥ＊ＳＩＺＥ（ＩＮＮＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）＊（ＭＥＡＮ（ＩＮＮＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）−ＭＥＡＮ（ＯＵＴＥＲ＿ＳＨＥＬＬ））
上式において、ＳＩＺＥ（ＩＮＮＥＲ＿ＳＨＥＬＬ）は内側シェルを構成するボクセルの数であり、またｍｅａｎは内側シェル及び外側シェル内のボクセルの強度平均値である。本発明の幾つかの構成では、内側シェルについて決定された質量によって補正済み質量を決定し出力することが可能である。
【００５９】
ＭＡＳＳ＿ＣＯＲＲＥＣＴＥＤ＝ＭＡＳＳ＿ＯＢＪＥＣＴ＋ＭＡＳＳ＿ＩＮＮＥＲ＿ＳＨＥＬＬ
画像のタイプ（ポジ像かネガ像か）及び対象物のタイプ（明るいか暗いか）に応じて、この「ｌｅｓｓ  ｔｈａｎ」テストは反対になる可能性があることを理解すべきである。
【００６０】
正しいしきい値が決定された後、複合定量化アルゴリズムは１４０において関心対象物の質量及び体積を計算する。
【００６１】
図６を参照すると流れ図２００は、脆弱性指標を決定できるようにする冠状アトラスベースモデルを構築するため（２０２）、並びに冠状アトラスを用いて閉塞を生じさせる影響を受けた体積を決定するため（２０４）の適当な手順を表している。モデル生成は製造者が一度だけ実施し（得られたモデルをコピーし複数の装置に提供可能）、また必要に応じて改良または更新するだけでよい。
【００６２】
より詳細には、心臓アトラスの生成は、特定しラベル付けされた対応点を伴った解剖学構造を有する多数のデータ組に基づくことがある。さらに、このアトラスに基づいた各血管の様々な点における様々な血管の閉塞の影響に対する推定が提供される。
【００６３】
例えば２０６における心臓アトラスモデルの作成には、主冠状血管系を含む心臓モデルを用いている。アトラスの検討によって、アトラス内において血管閉塞が起こりそうな点が決定される。次いで、血管樹の下流部分はあたかも別の血管であるかのように取り扱われる。次いで２０８において、閉塞を追跡しながら血管を体積成長させて体積交差に至らせることによって、閉塞を生じさせる影響を受けた体積が決定される。２０２で使用する方法は、複数の血管あるいは血管樹の任意の部分における閉塞の影響を決定するように拡張することができる。心臓モデルを生成させる過程の図表現を図７及び８に示す。
【００６４】
上述の解析の特殊ケースは、ケース依存性の側副血管の有無に関する被影響領域の決定である。さらに、目下のデータからの側副部をアトラスデータに追加し、血管閉塞の影響を以前と同様にして計算し直すことによって、このモデル内に追加として側副部の存在を組み入れることができる。
【００６５】
可能であれば自動でそうでなければ手作業で一般的な幾何学特性を取り込めるようなアトラスデータベースに対するデータ入力を提供することができる。アトラスモデルは患者年齢、体重、性別などの様々な患者プロフィールに関して構築することができる。より特異的なアトラスモデルによれば、より大きな予測能力が提供される。
【００６６】
アトラスモデルを使用する適当な方法を２０４に表している。さらに詳細には２１０において、例えば目下の患者の冠動脈の全般的な位置に関連する解剖学標識を用いて心臓及び支持血管系の標準モデルに対して目下の患者の３次元データを位置合わせすることによって、血管内部のプラーク沈着の位置が決定される。この初期位置合わせを適正に実施し終えた後、２１２においてプラーク位置を２０６でアトラスモデルの作成に使用した閉塞が起こりそうな点に対応させると共に、当該閉塞について決定した影響を受けた体積を用いて脆弱性指標を決定することによって、閉塞を生じさせる影響のある体積が決定される。例えば血管内部のプラーク沈着の位置が決定され、またこのモデルから、目下のプラーク沈着の位置から離れた位置にある血管に沿った閉塞に由来する血液供給の喪失が典型的な心臓機能に対して生じさせる影響が決定される。
【００６７】
本発明を、具体的な様々な実施形態に関して記載してきたが、当業者であれば、本発明が本特許請求の範囲の精神及び趣旨の域内にある修正を伴って実施できることを理解するであろう。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明のコンピュータ断層（ＣＴ）撮像システムの構成を表した外観図である。
【図２】図１のＣＴ撮像システムのブロック概要図である。
【図３】関心対象体積を含む患者に関する収集ボリュメトリック画像からプラークスコア（及び、別の計測基準）を決定する工程を表している、本発明の幾つかの構成を示す流れ図である。
【図４】プラーク領域が特定されると共にボリュメトリック画像のサブボリュームがセグメント分割されている本発明の方法の一構成を表した流れ図である。
【図５】対象物境界及び撮像装置の伝達関数を用いた内部領域、遷移領域及びバックグラウンド領域の決定に関してさらに詳細に表した流れ図である。
【図６】本発明の幾つかの構成における心臓アトラスモデルの構築及び使用に適した方法の流れ図である。
【図７】閉塞に起因する影響領域を表した心臓アトラスモデルの図である。
【図８】図７に示した心臓アトラスモデル内に血管の影響領域を表した図である。
【符号の説明】
【００６９】
１０  撮像システム
１２  ガントリ
１４  Ｘ線源
１６  Ｘ線
１８  検出器アレイ
２０  検出器素子
２２  患者
２４  回転中心
２６  制御機構
２８  Ｘ線制御装置
３０  ガントリモータ制御装置
３２  データ収集システム（ＤＡＳ）
３４  画像再構成装置
３６  コンピュータ
３８  記憶デバイス
４０  コンソール
４２  ディスプレイ
４４  テーブルモータ制御装置
４６  モータ式テーブル
４８  ガントリ開口
５０  コンピュータ読み取り可能な媒体から命令及び／またはデータを読み取るためのデバイス
５２  コンピュータ読み取り可能な媒体
５３  流れ図（図３）
５４  関心対象体積を含む患者のボリュメトリック医用画像を収集する
５５  関心対象体積内で複数の密度／強度クラスを特定しセグメント分割する
５６  ボリュメトリック医用画像内に表された少なくとも１つの対象物の内部でソフトプラークを特定しソフトプラーク含量を推定する
５７  推定ソフトプラーク含量に依存するプラークスコアを決定する
５８  ソフトプラークの位置とソフトプラークの質量及び体積の両者に依存する重篤度状態を決定する
５９  ソフトプラークの組成、ソフトプラークのサイズ及び質量、ソフトプラークの枝管腔からの距離に依存する（また、患者に対するソフトプラークの潜在的脅威を関連付けする冠状アトラスベースモデルを利用して）脆弱性指標を決定する
６０  プラークスコア、重篤度状態及び脆弱性指標の重みを付けた組み合わせに基づいて全体的リスク性向を決定する
６１  少なくとも決定された脆弱性指標を報告／表示する
６２  流れ図（図４）
６３  管腔を包含するサブボリュームにアクセスする
６４  クラスの数及びその初期しきい値にアクセスし、これらのクラスをその密度／強度情報に関する降順で整理する
６５  しきい値処理済み体積に対してＣＣ解析及び距離変換を実施し、ＣＣを３つのクラスに区分する
６６  判断（ＣＣが存在しない？）
６７  判断（完了か？）
６８  次の密度対象物に進む
６９  結果を表示する
７０  クラス１：ボクセル数に関してＣＣが大きくかつ厚みがあり、かつ厚さ＞システム分解能の２倍である
７１  クラス２Ａ：ボクセル数に基づいてＣＣが小さく、かつユークリッド距離＜システム分解能の２倍である
クラス２Ｂ：ボクセル数に基づいてＣＣが小さく、かつユークリッド距離＞システム分解能の２倍である
７２  クラス３：ＣＣが大きくて薄くボクセル数は大きいが、厚さ＜システム分解能の２倍である
７３  すべてのＣＣに関してＥＭアルゴリズム及び体積から除去するための標的物を用いた適応しきい値ベースのセグメント分割を実施する
７４  クラス２Ａ：体積から除去する
クラス２Ｂ：すべてのＣＣに関してＥＭアルゴリズム及び体積から除去するための標的物を用いた適応しきい値ベースのセグメント分割を実施する
７５  クラス３領域を体積から除去する
７６  選択した領域を体積から除去し、対象物クラスに関する新たなしきい値（複数のこともある）を保存する
１０１  流れ図（図５）
１０４  計測不能領域を除外したバックグラウンド領域を推定するためにサブボリューム内の対象物の隣接部の平均値を決定する
１０６  対象物の境界及びシステム伝達関数を用いて内部領域、遷移領域及びバックグラウンド領域を決定する
１０８  各ボクセルのサイズ、対象物の調整済み内部領域のサイズ、並びに対象物の調整済み内部領域の代表強度値と対象物の調整済み外側シェルの代表強度値の差に従って対象物の質量を決定する
１１０  決定した内側シェルのまたは決定した外側シェルの強度を利用して提供する推定値を決定することによって、画像内の対象物の体積に関する尺度を提供する
１３４  しきい値を設定する
１３６  除外領域（複数のこともある）内部にあるボクセルを除外しながら、上側強度しきい値と下側強度しきい値の少なくとも一方に従って画像内にある対象物のボクセルを決定する
１３８  決定または規定した対象物及びシステム分解能に従って対象物の内側シェル及び外側シェルを決定する
１３９  しきい値を調整する
１４０  複合アルゴリズムを用いて対象物の質量及び／または体積を推定する
１４２  しきい値を調整する
１４４  判断（確度テスト）
１４６  対象物のボクセルを利用し、決定された対象物の体積内のボクセル数及び各ボクセルのサイズに従って対象物の体積を決定する
１４８  対象物の調整済み内部領域を決定する
１５０  対象物のサイズに従って対象物の調整済み内側シェルを決定する
２００  流れ図（図６）
２０２  脆弱性指標を決定できるようにする冠状アトラスベースモデルを構築するのに適した手順
２０４  冠状アトラスを用いて閉塞を生じさせる影響を受けた体積を決定するのに適した手順
２０６  主冠状血管系を含む心臓アトラスを用いて、アトラスモデル内で閉塞が起こりそうな点を決定し血管樹の下流部分を別の血管として扱う
２０８  閉塞を追跡しながら血管を体積成長させて体積交差に至らせることによって閉塞を生じさせる影響を受けた体積を決定する
２１０  血管内部のプラーク沈着の位置を決定する
２１２  プラーク沈着の位置を２０６でアトラスモデルの作成に使用した閉塞が起こりそうな点に対応させると共に当該閉塞について決定した影響体積を用いて脆弱性指標を決定することによって脆弱性指標が決定される
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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