(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行されると、冠動脈心疾患を予測するための方法を実行するように前記コンピュータを制御するコンピュータ実行可能命令を記憶する、非一時的なコンピュータ可読記憶デバイスであって、前記方法が、
組織の領域のエネルギー依存画像のセットを獲得することであって、前記画像のセットが、第１のエネルギーＸ線画像と第２の、異なるエネルギーＸ線画像とを含む、前記獲得することと、
前記組織の領域のカルシウム強調画像を生成することであって、前記カルシウム強調画像を生成することが、
前記エネルギー依存画像のセットを分離前処理することによって、分離前画像のセットを生成することであって、パラメトリック動きモデルに基づいて前記エネルギー依存画像のセットを登録することを含む、前記分離前画像のセットを生成することと、
前記分離前画像のセットを選択的にフィルタリングすることによって、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することであって、モルフォロジー抑制を使用する血管らしさ演算子を使用して前記第２のエネルギーＸ線画像をフィルタリングすることを含む、前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成すること、および
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを二重エネルギー分解することによって、二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成することであって、二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成することは、前記選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバからスキャッタを取り除くことによって、前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを補正することを含む、前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成すること、
を含む、前記カルシウム強調画像を生成することと、
前記カルシウム強調画像に少なくとも部分的に基づいて分離後画像を生成することと、  前記分離後画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈カルシウムスコアを計算することと、
前記冠動脈カルシウムスコアに少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患確率を計算することと、を備え、
ここにおいて、前記冠動脈カルシウムスコアを計算することは、
前記分離後画像から特徴のセットを抽出することであって、前記特徴のセットは、暴露時間特徴、血管らしさフィルタリング特徴、テクスチャ特徴、形状特徴、または湾曲特徴を含む、前記分離後画像から特徴のセットを抽出すること、
前記特徴のセットを血管区域固有コンピュータ断層撮影（ＣＴ）カルシウムスコアのセットに関連付けることと、および、
前記血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットに対する前記特徴のセットの前記関連に少なくとも部分的に基づいて、前記冠動脈カルシウムスコアを計算すること、を含む、  非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項２】
前記第１のエネルギーＸ線画像が６０ｋＶ曝露であり、前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像が１２０ｋＶ曝露であり、ここにおいて、前記第１のエネルギーＸ線画像および前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像が１５０ｍｓ間隔以内に獲得され、
前記エネルギー依存画像のセットを獲得することが、第１の、高いｋＶ値と第２の、低いｋＶ値との間でｋＶを切り換えることによって高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含み、ここにおいて、前記第１の、高いｋＶ値が１２０ｋＶであり、前記第２の、低いｋＶ値が６０ｋＶであり、あるいは、前記エネルギー依存画像のセットを獲得することが、ｋＶとｍＡとを切り換えることによって、濾過前Ｘ線フィルタを切り換えることによって、または濾過前Ｘ線フィルタとｋＶとを切り換えることによって、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含み、
前記エネルギー依存画像のセットが、フォトンカウンティング型エネルギー感受性検出器を使用することによって、または第１の検出器と第２の異なる検出器とを備えるサンドイッチ型検出器を使用することによって、獲得され、ここにおいて、前記第１のエネルギーＸ線画像が前記第１の検出器を使用して獲得され、前記第２のエネルギーＸ線画像が前記第２の検出器を使用して獲得され、および、
前記分離前画像のセットを生成することが、前記エネルギー依存画像のセットを正規化することを含み、ここにおいて、前記エネルギー依存画像のセットを正規化することが、前記第１のエネルギーＸ線画像を正規化すること、または前記第２のエネルギーＸ線画像を補正することを含む、
請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項３】
前記方法が、前記エネルギー依存画像のセットに基づいて肋骨抑制画像のセットを生成することをさらに備え、ここにおいて、前記肋骨抑制画像のセットを生成することが、
前記エネルギー依存画像のセットに基づいて前記組織の領域の骨画像を生成することであって、前記骨画像が複数のピクセルを含む、前記骨画像を生成することと、
前記骨画像に基づいて肋骨縁マップを計算することであって、前記肋骨縁マップが縁フィルタを使用して計算され、または、前記肋骨縁マップが、教師あり機械学習プロセスを使用して肋骨アノテーション付き画像のセットに対して訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用して計算され、ここにおいて、前記肋骨縁マップが前記骨画像内のピクセルにおける肋骨縁出現の確率を表示し、および、前記肋骨縁マップが強度を有する、前記肋骨縁マップを計算すること、
前記肋骨縁マップ強度と以前の肋骨形状モデルとを統合することによって、前記肋骨縁マップに基づいてバイナリセグメンテーション肋骨マスクを生成することであって、前記以前の肋骨形状モデルが単一肋骨モデルと肋骨間モデルとを含み、および、前記バイナリセグメンテーション肋骨マスクが前記骨画像内で肋骨エリアと非肋骨エリアとを定義する、前記バイナリセグメンテーション肋骨マスクを生成すること、
前記バイナリセグメンテーション肋骨マスクと独立成分分析（ＩＣＡ）とを使用して、前記肋骨エリアに対応する前記第１のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられた第１の肋骨信号と、前記肋骨エリアに対応する前記第２のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられた第２の、異なる肋骨信号とを推定することと、
前記第１の肋骨信号を前記第１のエネルギーＸ線画像からサブトラクションすることによって第１のエネルギー肋骨抑制画像を作成することと、または前記第２の肋骨信号を前記第２のエネルギーＸ線画像からサブトラクションすることによって第２のエネルギー肋骨抑制画像を作成することと
を含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項４】
前記分離前画像のセットを生成することが、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、非剛体レジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、またはスライディングレジストレーションを使用して、前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることを含む、請求項３に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項５】
解剖学的構造認識レジストレーションを使用して前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることが、
組織の領域の訓練用胸部Ｘ線画像のセットにアクセスすることであって、前記訓練用Ｘ線画像のセットが複数の胸部Ｘ線画像を含む、前記アクセスすることと、
前記訓練用胸部Ｘ線画像のセットに基づいてキーポイントのセットを定義することであって、前記キーポイントのセットが、前記訓練用胸部Ｘ線画像のセットのメンバ内に表された解剖学的標識のセットにアノテーションを付けることによって定義され、前記キーポイントのセットが、前記複数の胸部Ｘ線画像のうちの少なくとも２つのメンバに共通する解剖学的標識のセットを識別する、前記キーポイントのセットを定義すること、
前記キーポイントのセットに基づいてモデルを計算することであって、前記モデルが、前記訓練用胸部Ｘ線画像のセット内に表された心臓の形状を記述する、前記モデルを計算することと、
前記第１のエネルギーＸ線画像および前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像内で、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像および前記第２のエネルギー肋骨抑制画像内で、前記キーポイントのセットによって示される解剖学的標識に対応する場所を検出することによって、対応する場所のセットを生成することと、
前記対応する場所のセットのメンバに対して変形ベクトルを計算することによって、変形ベクトルのセットを生成することと、
前記変形ベクトルのセットに少なくとも部分的に基づいて変形場を補間することであって、前記変形場がＢスプライン補間を使用して定義される、前記変形場を補間することと、
前記変形場を使用して、前記第１のエネルギーＸ線画像と前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像と、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像と前記第２のエネルギー肋骨抑制画像とをレジストレーションすることと
を含む、請求項４に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項６】
前記方法が、心陰影内部のエリアと前記心陰影外部のエリアとを定義するバイナリマスクを生成することをさらに備え、ここにおいて、前記バイナリマスクを生成することが、  前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像に基づいて初期心陰影を計算することであって、前記初期心陰影が動的計画法を使用して計算される、前記初期心陰影を計算すること、
前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像内で変形心陰影を検出することと、
マージンを使用して前記初期心陰影を膨張させることによって拡張心陰影を生成することであって、前記拡張心陰影が前記変形心陰影を覆う、前記拡張心陰影を生成すること、  を含む、請求項４に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項７】
スライディングレジストレーションを使用して前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることが、
前記バイナリマスクを使用して、前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像を、第１の内部領域および第１の外部領域にセグメンテーションすることであって、前記第１の内部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影内部の前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義し、前記第１の外部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影外部の前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する、前記第１の内部領域および前記第１の外部領域にセグメンテーションすること
前記バイナリマスクを使用して、前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像を、第２の内部領域および第２の外部領域にセグメンテーションすることであって、前記第２の内部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影内部の前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義し、前記第２の外部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影外部の前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する、前記第２の内部領域および前記第２の外部領域にセグメンテーションすること、
自由形状変形（ＦＦＤ）レジストレーションを使用して前記第１の内部領域を前記第２の内部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた内部領域を生成することと、
剛体変形レジストレーションを使用して前記第１の外部領域を前記第２の外部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた外部領域を生成することと、
ソフトな重み付けを使用して、前記レジストレーションされた内部領域を前記レジストレーションされた外部領域とつなぎ合わせることと
を含む、請求項６に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項８】
ＦＦＤレジストレーションを使用して前記第１の内部領域を前記第２の内部領域とレジストレーションすることが、均一間隔制御点のメッシュで一連のＢスプライン基底関数を補間することによって、およびマスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数を最小にすることによって、前記第１のエネルギーＸ線画像と前記第２のエネルギーＸ線画像との間の、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像と前記第２のエネルギー肋骨抑制画像との間の、動き場をパラメータ化することを含み、ここにおいて、前記マスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数が、前記バイナリマスクを使用してマスクされる、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項９】
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することが、ガウシアンフィルタを使用して前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることを含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１０】
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することが、モルフォロジー抑制を使用する血管らしさ演算子を使用して前記第２のエネルギーＸ線画像もしくは前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすること、または指向性ローパスフィルタを使用して前記第２のエネルギーＸ線画像もしくは前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることを含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１１】
指向性ローパスフィルタを使用して前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることが、
指向性バンドパスフィルタのセットを生成することと、
前記指向性バンドパスフィルタのセットで前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像を畳み込むことによってフィルタ応答のベクトルを生じさせることであって、フィルタ応答がチャネルに関連付けられる、前記フィルタ応答のベクトルを生じさせること、
前記フィルタ応答のベクトル内のフィルタ応答に重み付け係数を乗算することによって、フィルタ応答の変換されたベクトルを生じさせることであって、前記重み付け係数が、前記フィルタ応答に関連付けられた選択幅もしくは前記フィルタ応答に関連付けられた選択方向を増幅し、または、前記重み付け係数が、前記フィルタ応答に関連付けられた前記選択幅もしくは前記フィルタ応答に関連付けられた前記選択方向を抑制する、前記フィルタ応答の変換されたベクトルを生じさせること、
前記フィルタ応答の変換されたベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることと  を含む、請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１２】
前記分離後画像を生成することが、アンシャープマスクを前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットに適用することを含み、ここにおいて、前記アンシャープマスクが、前記二重エネルギーサブトラクション画像のセット、アンシャープ係数、およびローパスフィルタリング演算に少なくとも部分的に基づき、ここにおいて、前記アンシャープ係数の値は［０，１）内にある、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１３】
前記分離後画像を生成することが、しきい値量以内で、ディスプレイデバイスフォーマットまたは記憶デバイスフォーマットの動的範囲に適合するように前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を選択的に調整することを含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１４】
前記特徴のセットを前記血管固有ＣＴカルシウムスコアのセットに関連付けることが、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰を使用して実行される、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１５】
前記エネルギー依存画像のセットが、切り換えを使用して獲得され、ここにおいて、前記切り換えがタイミングを有し、ここにおいて、前記切り換えの前記タイミングが心電計（ＥＫＧ）トリガリングによって制御され、前記ＥＫＧトリガリングが、Ｒ−Ｒ波間隔の移動平均のパーセンテージに基づく、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
【請求項１６】
プロセッサと、
Ｘ線画像のセットまたは血管区域固有コンピュータ断層撮影（ＣＴ）冠動脈カルシウム画像のセットを記憶するメモリと、
入力／出力（ＩＯ）インターフェースと、
ロジックのセットと、
前記プロセッサと、前記メモリと、前記ＩＯインターフェースと、前記ロジックのセットとを接続するインターフェースと
を備え、
前記ロジックのセットが、
組織の領域のＸ線画像のセットを獲得する画像獲得ロジックと、前記Ｘ線画像のセットが、低エネルギー参照Ｘ線画像と高エネルギー浮動Ｘ線画像とを含み、前記組織の領域が、心臓、冠動脈、肺動脈、大動脈、または大動脈弁を含み、ここにおいて、前記Ｘ線画像のセットのうちの少なくとも２つのメンバが斜位像である、
前記Ｘ線画像のセットのうちの複数のメンバから、レジストレーションされた画像のセットを生じさせるレジストレーションロジックと、
前記レジストレーションされた画像のセットから、カルシウム強調画像のセットを生じさせる強調ロジックと、ここにおいて、前記強調ロジックが、前記レジストレーションされた画像のセットに選択的にローパスフィルタリングを行うことまたは選択的に指向的ローパスフィルタリングを行うことによって、フィルタリングされた画像のセットを生じさせることによって、および前記フィルタリングされた画像のセットを実質的に分離することによって、前記レジストレーションされた画像のセットから前記カルシウム強調画像のセットを生じさせ、
前記カルシウム強調画像のセットに少なくとも部分的に基づいて骨画像を生じさせる強調後ロジックと、
前記骨画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患予測スコアを計算するグレード付けロジックと
を備える、冠動脈カルシウムをグレード付けするための装置。
【請求項１７】
前記画像獲得ロジックが、急速なｋＶ切り換え、急速なｋＶおよびｍＡ切り換え、ＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶ切り換え、またはＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶおよびｍＡ切り換えを用いるフラットパネルＸ線検出器を使用して前記Ｘ線画像のセットを獲得する、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記レジストレーションロジックが、前記高エネルギー浮動Ｘ線画像に基づいたパラメトリック動きモデルまたは変形場を定義することによって、および前記パラメトリック動きモデルまたは前記変形場に基づいて、臓器スライディングレジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、または非剛体レジストレーションを使用して、前記高エネルギー浮動Ｘ線画像を前記低エネルギー参照Ｘ線画像に変形させることによって、前記レジストレーションされた画像のセットを生じさせる、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記強調後ロジックが、前記カルシウム強調画像のセットのアンシャープマスクを行うことによって、または前記カルシウム強調画像のセットの動的範囲を調整することによって、前記骨画像を生じさせる、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記グレード付けロジックが、血管区域固有ＣＴ冠動脈カルシウム画像のセットに対してサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を訓練し、前記骨画像または前記Ｘ線画像のセットから特徴のセットを抽出し、前記ＳＶＭを使用してＳＶＭ回帰を前記特徴のセットに適用することによって、前記冠動脈心疾患予測スコアを計算する、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記ロジックのセットが、目的関数の値を計算することによって前記レジストレーションロジックを最適化する最適化ロジックをさらに備え、ここにおいて、前記目的関数の前記値が、前記低エネルギー参照Ｘ線画像と前記高エネルギー浮動Ｘ線画像の類似度測定、およびしきい値範囲外にある動きモデルパラメータにペナルティを与える正規化項の関数として計算される、請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記ロジックのセットが、前記骨画像、前記カルシウム強調画像のセット、前記レジストレーションされた画像のセット、前記放射線画像のセット、または前記冠動脈心疾患予測スコアを表示する表示ロジックをさらに備える、請求項１６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0001]本出願は、２０１５年４月１３日に出願された米国仮出願第６２／１４６，４４２号の利益を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
[0002]冠動脈石灰化（ＣＡＣ）は、アテローム硬化性心疾患を予測するための主要なバイオマーカである。ＣＡＣは、コレステロールおよび他の脂質よりも正確な心血管リスクの予測因子である。ＣＡＣはまた、Ｃ反応性タンパク質および超音波または磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）から測定される頚動脈内膜中膜複合体厚よりも、心血管リスクの予測因子として正確である。ＣＡＣスコアは、確立された治療戦略がある場合、リスクが中等度の人の約５０％を高リスクカテゴリまたは低リスクカテゴリに分類し直す。したがって、ＣＡＣは、心血管疾患の有用なバイオマーカであり、薬物療法、ライフスタイルの変更、または心血管の健康のさらなる検査をトリガするために使用され得る。アテローム硬化性心疾患に関連するリスクに関して患者を教育することは、薬物療法と、禁煙、食事の変更、および減量を含むライフスタイルの変更とへの遵守を改善することができる。リスク因子としてのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）冠動脈カルシウムスコアは、知られている心疾患を持たない人の集団における心イベントを予測する能力を改善する。患者にＣＴ冠動脈カルシウム画像を示し、ＣＡＣスコアについて検討することは、そのような介入なしの治療手法と比較して、高リスクグループにおけるスタチン薬物療法の遵守を改善し得る。
【０００３】
[0003]スクリーニングに加えて、ＣＴイメージングから得られるＣＡＣスコアは、治療法において次のステップを決定するために使用され得る。血管造影による閉塞性冠動脈疾患（ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ：ＣＡＤ）の相対リスクは、冠動脈カルシウムスコア（４．５３）の場合、トレッドミル心電図（ＥＣＧ）（１．７２）またはテクネチウムによる負荷（１．９６）よりも高い。冠動脈カルシウムの精度も、トレッドミル検査（７１％）とテクネチウムによる負荷（７４％）とを含む、患者内のＣＡＤを予測することの代替手法よりも著しく高い（８０％）。したがって、ＣＴイメージングから得られるＣＡＣスコアは、どの治療法を患者に適用するべきかを決定する際に医師を導くために使用されている。
【０００４】
[0004]ＣＴ冠動脈カルシウムスコアリングはまた、国立保健医療研究所（ＮＩＣＥ：Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｆｏｒ  Ｈｅａｌｔｈ  ａｎｄ  Ｃａｒｅ  Ｅｘｃｅｌｌｅｎｃｅ）診療ガイドラインにおいて、ＣＡＤ診断経路における門番役として使用されている。１０％〜３０％の範囲の修正Ｄｉａｍｏｎｄ−Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ（ＤＦ）スコアを有する、ＣＡＤの可能性が低いと分類される患者が、ＣＴ冠動脈カルシウムに関してスキャンされる。ゼロカルシウムスコアは、非侵襲的冠動脈造影像または侵襲的冠動脈造影像を含むさらなる心血管イメージングを除外する。さらに、ＣＴ冠動脈カルシウムスコアリングは、スタチン療法の有用なインジケータである。しかしながら、ＣＴイメージングの高いコストおよび高い放射線量が、ＣＡＤのスクリーニングツールとしての、従来のＣＴベースのＣＡＣスコアリングの有用性を制限する。
【発明の概要】
【０００５】
[0005]本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付の図面は、本発明のさまざまな態様のさまざまな例示的な装置、方法、および他の例示的な実施形態を示す。図内の図示の要素境界（たとえば、ボックス、ボックスのグループ、または他の形状）が境界の一例を表すことが理解されるであろう。当業者は、いくつかの例では、１つの要素が複数の要素として設計されてよいこと、または複数の要素が１つの要素として設計されてよいことを諒解するであろう。いくつかの例では、別の要素の内部構成要素として示される要素が外部構成要素として実施されてよく、その逆も同様である。そのうえ、要素は、一定の縮尺で描かれていない場合がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】[0006]冠動脈心疾患（ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｈｅａｒｔ  ｄｉｓｅａｓｅ）を予測する例示的な方法を示す図。
【図２】[0007]冠動脈心疾患を予測する例示的な方法を示す図。
【図３】[0008]冠動脈心疾患を予測する例示的なワークフロー図。
【図４】[0009]肋骨抑制画像を生成するための例示的な方法を示す図。
【図５】[0010]肋骨抑制画像を生成するための方法の一実装形態の例示的なワークフロー図。
【図６】[0011]解剖学的構造認識レジストレーション（ａｎａｔｏｍｙ  ａｗａｒｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）のための例示的な方法を示す図。
【図７】[0012]心陰影（ｈｅａｒｔ  ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ）を生成する例示的な方法を示す図。
【図８】[0013]スライディングレジストレーションの例示的な方法を示す図。
【図９】[0014]心陰影とスライディングレジストレーションとを使用して冠動脈心疾患を予測するための方法の一実装形態の例示的なワークフロー図。
【図１０】[0015]冠動脈カルシウムをグレード付けする例示的な装置を示す図。
【図１１】[0016]ＣＡＣをグレード付けするための例示的な方法を示す図。
【図１２】[0017]本明細書で説明される例示的な方法および装置が動作する例示的なコンピュータを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
[0018]冠動脈石灰化（ＣＡＣ）は、アテローム硬化性心疾患の主要なバイオマーカである。ＣＡＣは、無症候性患者における冠動脈疾患（ＣＡＤ）イベントを予測するとき、脂質、Ｃ反応性タンパク質、および頚動脈内膜中膜複合体厚の検査と比較して、予後判定能力を改善した。さらに、ＣＡＣスコアは、非ＣＡＣベースの手法よりも正確に、無症候性患者における１５年死亡率を予測する。従来のＣＡＣスコアリング手法は、ＣＡＣイメージングを取得するためにコンピュータ断層撮影（ＣＴ）を用いる。しかしながら、ＣＴを使用する従来の手法は、比較的高いコストと高い放射線量とを必要とし、このことが、従来のＣＴベースの手法の有用性を制限する。そのうえ、ＣＴイメージングシステムは、物理的に大きく、固定されており、大規模で設備の整った病院で最も頻繁に見られる。
【０００８】
[0019]例示的な方法および装置は、ＣＡＣを撮像するために低コストの低放射線二重エネルギー（ＤＥ）胸部Ｘ線を用いる。例示的な方法および装置が、従来の手法と比較してモーションアーチファクトを減少しＣＡＣの顕著性を改善する骨画像状の冠動脈カルシウム画像（ＣＣＩ）を作成するために解剖学的構造認識レジストレーションまたは臓器スライディングレジストレーション（ｓｌｉｄｉｎｇ  ｏｒｇａｎ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）を使用して、ＤＥ胸部Ｘ線を処理する。例示的な方法および装置はまた、従来の手法と比較してレジストレーションを改善するために、ＤＥ胸部Ｘ線画像内で肋骨を抑制する。
【０００９】
[0020]ＣＡＣは、脂質パネルと血圧とを含む、多数の従来のＣＡＤリスクの評価よりも正確な閉塞性冠動脈疾患の予測因子であるので、例示的な方法および装置は、従来のシステムを改善する。大動脈弁カルシウムは、患者母集団が高齢化するにつれてますます大きな問題になる大動脈弁狭窄を予測する。大動脈弁狭窄は、ＴＡＶＲを含む低侵襲手技を使用して治療され得る。大動脈と肺動脈とを含む他の組織内のカルシウム沈着は、一般的な血管疾患のバイオマーカとして、例示的な方法および装置によって使用される。例示的な方法および装置は、比較的安価な胸部Ｘ線を使用してカルシウム沈着を検出してグレード付けすることによって、従来のシステムを改善する。例示的な方法および装置は、従来の手法と比較して、安価で高速であり、低い放射線量に患者を曝露させ、モーションアーチファクトに対する感受性が低く、改善されたアクセス可能性を提供するので、ＣＴ画像ベースの冠動脈カルシウムスコアを含む従来の手法を改善する。より安価で、高速で、アクセス可能な、ＣＡＣをグレード付けする手法を提供することによって、例示的な方法および装置は、リソース消費を減少させながら、患者転帰を改善する定量化可能な利益を提供し得る。
【００１０】
[0021]例示的な方法および装置は、ＤＥ胸部Ｘ線画像から冠動脈カルシウム画像を作成する。例示的な方法および装置は、ＤＥ胸部Ｘ線画像から肺動脈カルシウム画像と、大動脈カルシウム画像と、大動脈弁カルシウム画像も作成し得る。例示的な方法および装置は、低電圧（低ｋＶ）胸部Ｘ線画像および高電圧（高ｋＶ）胸部Ｘ線画像から、冠動脈カルシウム画像または弁カルシウム画像を生じさせる。画像は、素早く連続して低電圧画像と高電圧画像とを撮影するＸ線撮影システム上で獲得され得る。例示的な方法および装置が実施され得る１つのＸ線撮影システムは、フラットパネル技術を用いた、Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ（ＧＥ）の二重エネルギーデジタルＸ線撮影システムである。他のＸ線撮影システムが用いられてもよい。
【００１１】
[0022]例示的な方法および装置は、画像内に示される冠動脈カルシウムの検出とグレード付けを改善するために画像処理を実行する。画像処理としては、非剛体レジストレーション、臓器スライディングレジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、肋骨抑制、カルシウム強調およびノイズ除去を目的とした低エネルギー画像および高エネルギー画像の選択的フィルタリング、カルシウム画像を作成するためのＤＥ物質分離、ならびに強調後処理があり得る。生成された出力画像は、ｐｉｃｔｕｒｅ  ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＰＡＣＳ）システムを含むさまざまなディスプレイ上で見られ得る。例示的な方法および装置は、画像内で検出された特徴を使用して、ＣＡＣを検出し、ＣＡＣグレードを生成する。画像のＣＡＣ検出およびグレード付けは、処理された二重エネルギー画像を対応するＣＴカルシウムスコアと比較する臨床試験から証明された特徴を使用して実行される。例示的な方法および装置は、出力画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈カルシウムスコアを計算し、冠動脈カルシウムスコアに少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患確率を計算する。一実施形態では、例示的な方法および装置は、画像を自動的に分析し、定量的なカルシウムスコアを提供する。定量的なカルシウムスコアは、検出された特徴またはＣＡＣグレードに少なくとも部分的に基づいてよい。定量的なカルシウムスコアは、患者がＣＡＤを経験する確率を生成するために使用され得る。
【００１２】
[0023]例示的な方法および装置は、高ｋＶ投影Ｘ線画像および低ｋＶ投影Ｘ線画像から軟組織画像と骨画像とを分離するために、二重エネルギーＸ線を使用する。高ｋＶ画像および低ｋＶ画像は、画像内に示される解剖学的構造を分離し、所望の解剖学的領域の軟組織画像と骨画像とを作成するために使用される。高ｋＶ画像および低ｋＶ画像は、以下のＤＥ分離式により分離される。
【００１３】
【数１】
0006676655.tif 000002
【００１４】
ただし、ＩBは骨画像、ＩLは低ｋＶ画像、ＩHは高ｋＶ画像、ＷBは分離係数である。
【００１５】
[0024]異なるエネルギーレベルにおける２つの画像曝露を獲得することによって、ＤＥデジタルＸ線撮影は、冗長な情報を含む。この冗長な情報は、石灰化した解剖学的構造を後前方向（ＰＡ）像から分離するために使用され、したがって、単純胸部フィルムによって提供される図よりも優れた、心臓関連石灰化を観察する図を提供する。
【００１６】
[0025]従来のＤＥＸ線撮影システムは、低い感受性と、心臓関連石灰化診断の低い特異性とを有する。従来の手法は、異なる獲得時間から得られるモーションアーチファクトおよび心運動によって引き起こされるモーションアーチファクトが欠点であるので、臨床状況において最適ではない。従来の手法はまた、脊柱と肋骨と肺動脈と血管とを含む心臓以外の解剖学的な背景をキャプチャし得るので、最適でない。従来の手法はまた、肺画像に対して最適化された曝露制御であり、これは、冠動脈カルシウムを撮像するときには理想的でない。従来の手法では、したがって、心臓の解剖学的構造は、曝露が不十分であったり、不明瞭であったりすることがある。例示的な方法および装置は、ＣＡＣにより最適化されたレジストレーション技法の適用により、これらの問題を解消または軽減することによって、従来の手法を改善する。
【００１７】
[0026]ＤＥＸ線イメージングでは、Ｘ線投影画像が、エネルギーに依存した様式で獲得される。例示的な方法および装置は、エネルギーに依存した様式でＸ線投影画像を獲得するための複数の手法を用いてよい。複数の手法としては、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成するために高値と低値でｋＶを切り換えること、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成するためにｋＶとｍＡとを切り換えること、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成するために濾過前Ｘ線フィルタを切り換えること、または高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成するために濾過前Ｘ線フィルタとｋＶとを切り換えることがあり得る。複数の手法としては、低エネルギーＸ線および高エネルギーＸ線がそれぞれ第１の検出器および第２の検出器内で検出されるサンドイッチ型検出器を使用すること、またはフォトンカウンティング型エネルギー感受性検出器を使用することもあり得る。
【００１８】
[0027]一実施形態は、高値と低値でｋＶを切り換えることを用いて、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成する。検出器は、Ｘ線フラットパネル検出器などの、検出器からの画像の高速オフローディングを有するデジタル検出器であってよい。例示的な方法および装置は、単一画像内でのモーションブラーを制限するために、１５ｍｓ未満のＸ線曝露時間を用い得る。切り換えが使用されるとき、切り換えのタイミングは、心電計（ＥＫＧ）トリガリングによって制御され得る。ＥＫＧトリガリングが使用されないとき、獲得間隔は、１５０ｍｓ未満であってよい。ＥＫＧトリガリングが使用され、画像が以降の心拍で獲得される場合、獲得間隔は約１ｓであってよく、遅延はＲ波から計算される。ＥＫＧトリガリングがあり、画像が同じ心拍中に獲得されることになっている場合、獲得間隔は１００ｍｓ未満であってよく、Ｒ波から適切な時間遅延されてよい。
【００１９】
[0028]例示的な方法および装置は、心臓関連石灰化分離エンティティを用いてよい。心臓関連石灰化分離エンティティの入力は、元の低ｋＶ画像および高ｋＶ画像である。骨／カルシウム強調画像は、心臓関連石灰化分離エンティティによって画像表示エンティティに出力される。骨／カルシウム強調画像は、分離前プロセス、選択的フィルタリングプロセス、および二重エネルギーサブトラクションプロセスを通して計算される。
【００２０】
[0029]元の低ｋＶ画像ＩLおよび高ｋＶ画像ＩHは、選択的フィルタリングプロセスおよび二重エネルギーサブトラクションプロセスに入力される前に、分離前プロセスによって処理されてよい。分離前プロセスは、二重エネルギー胸部Ｘ線撮影中に撮像されている患者において発生した心拍および呼吸運動により低ｋＶ画像ＩLおよび高ｋＶ画像ＩH内でキャプチャされるモーションアーチファクトを最小にする。
【００２１】
[0030]一実施形態では、入力された低ｋＶ画像ＩLおよび高ｋＶ画像ＩHは、正規化された低ｋＶ画像
【００２２】
【数２】
0006676655.tif 000003
【００２３】
と、補正された高ｋＶ画像
【００２４】
【数３】
0006676655.tif 000004
【００２５】
とを生成するために正規化される。正規化プロセスは、ＩLおよびＩHがスキャッタパラメータＩL4＝ＩL3−ＳＣlowとＩH4＝ＩH3−ＳＣhighとを取得するスキャッタ推定プロセスも含んでよく、これらのスキャッタパラメータは、本明細書で説明される式（１０）および（１１）において使用され得る。
【００２６】
[0031]ＣＡＣコントラストは、モーションアーチファクト、コンプトン散乱、ビームハードニング、または量子雑音によって劣化させられ得る。例示的な方法および装置は、畳み込みフィルタリングを使用して、曝露から推定スキャッタ画像を計算し得る。推定スキャッタ画像は、レジストレーションの前およびＤＥ分離の前の、元の未加工画像からサブトラクションされ得る。例示的な方法および装置は、ＤＥ分離の前にガウシアンぼかしローパスフィルタを低ｋＶ画像または高ｋＶ画像に適用することによって、ＣＣＩにおける量子雑音を減少させる。
【００２７】
[0032]例示的な方法および装置は、心陰影セグメンテーションを実行することによって、従来の手法と比較してレジストレーション精度を改善する。心陰影ＩCは、レジストレーションプロセスを限定するために、バイナリマスクとして低ｋＶ画像および高ｋＶ画像からセグメント化される。例示的な方法および装置は、バイナリマスクを使用して、心臓輪郭全体にわたって動きの不連続性を保つ。心臓輪郭全体にわたって動きの不連続性を保つことによって、激しい心臓輪郭の動きを検出することが容易になる。一実施形態では、心陰影セグメンテーションが、動的計画法を使用して実行される。初期心陰影
【００２８】
【数４】
0006676655.tif 000005
【００２９】
は、低ｋＶ画像において計算される。低ｋＶ画像は、高ｋＶ画像よりも高い心臓と肺のコントラストを有する。次いで、
【００３０】
【数５】
0006676655.tif 000006
【００３１】
が、
【００３２】
【数６】
0006676655.tif 000007
【００３３】
が、高ｋＶ画像における変形心陰影を覆うように、ＩCに拡張される。例示的な方法および装置は、マージンｄを用いて
【００３４】
【数７】
0006676655.tif 000008
【００３５】
を膨張させ得る。マージンｄは、しきい値範囲内で使用者により調整可能であってよい。次いで、ＩCは、レジストレーションプロセスへの入力として使用され得る。たとえば、ＩCは、スライディングレジストレーションにおいて使用されてよい。
【００３６】
[0033]例示的な方法および装置は、参照画像と浮動画像とを使用して、低エネルギーＸ線画像と高エネルギーＸ線画像との間のレジストレーションを実行する。低エネルギーＸ線画像が参照画像であり、高エネルギーＸ線画像が浮動画像である。一実施形態では、
【００３７】
【数８】
0006676655.tif 000009
【００３８】
が参照画像Ｉrであり、
【００３９】
【数９】
0006676655.tif 000010
【００４０】
が浮動画像Ｉfである。
【００４１】
[0034]例示的な方法および装置は、画像をレジストレーションするとき、パラメトリック動きモデルを用いてよい。パラメトリック動きモデル
【００４２】
【数１０】
0006676655.tif 000011
【００４３】
は、浮動画像（たとえば
【００４４】
【数１１】
0006676655.tif 000012
【００４５】
，Ｉf）ボクセルの座標
【００４６】
【数１２】
0006676655.tif 000013
【００４７】
を参照画像（たとえば、
【００４８】
【数１３】
0006676655.tif 000014
【００４９】
，Ｉr）座標系におけるその対応する座標
【００５０】
【数１４】
0006676655.tif 000015
【００５１】
に変形するように定義される。あるいは、動きモデル
【００５２】
【数１５】
0006676655.tif 000016
【００５３】
は、
【００５４】
【数１６】
0006676655.tif 000017
【００５５】
であるように、Ｔまたは他の指定された関数から計算可能である、浮動画像グリッド上に定義される変形場
【００５６】
【数１７】
0006676655.tif 000018
【００５７】
によって特徴付けられてもよい。
【００５８】
[0035]剛体レジストレーションの場合、Ｔは、以下で式（２）として定義される３×３の行列である。
【００５９】
【数１８】
0006676655.tif 000019
【００６０】
[0036]区分的レジストレーションの場合、浮動画像Ｉfは、サブ画像
【００６１】
【数１９】
0006676655.tif 000020
【００６２】
が、式（２）において定義されたアフィン変換モデルＴ(m)に関連付けられるように、重複しないサブ画像
【００６３】
【数２０】
0006676655.tif 000021
【００６４】
に分割される。
【００６５】
[0037]斜視レジストレーションの場合、Ｔは、以下の斜視投影関数（３）として定義される。
【００６６】
【数２１】
0006676655.tif 000022
【００６７】
[0038]非剛体レジストレーションの場合、非線形動きモデルは、変形場の定義によって特徴付けられる。変形場
【００６８】
【数２２】
0006676655.tif 000023
【００６９】
は、以下の非線形パラメータ化されたスプラインベース関数によって計算可能である。
【００７０】
【数２３】
0006676655.tif 000024
【００７１】
ただし、
【００７２】
【数２４】
0006676655.tif 000025
【００７３】
、
【００７４】
【数２５】
0006676655.tif 000026
【００７５】
、ｕ＝ｘ／ｎx−ｉ、ｖ＝ｙ／ｎy−ｊ、ＱはＢスプライン基底関数の数、ＢlはＢスプラインのｌ番目の基底関数、ΦREG＝｛Φi,j｜ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ｝は
【００７６】
【数２６】
0006676655.tif 000027
【００７７】
の形状を決定する制御点のあらかじめ定義されたメッシュである。Ｂスプライン基底関数が３次Ｂスプラインであるとき、Ｑ＝３である。したがって、非剛体動きモデルにおけるパラメータの数は制御点Ｍ×Ｎの数によって決定され、ただし、
【００７８】
【数２７】
0006676655.tif 000028
【００７９】
、
【００８０】
【数２８】
0006676655.tif 000029
【００８１】
である。
【００８２】
[0039]一実施形態では、放射基底関数（ＲＢＦ）は、
【００８３】
【数２９】
0006676655.tif 000030
【００８４】
を定義するために用いられてよい。別の実施形態では、
【００８５】
【数３０】
0006676655.tif 000031
【００８６】
を定義するために、他の関数が使用されてもよい。
【００８７】
[0040]一実施形態では、浮動画像Ｉfのワーピング結果Ｔ（Ｉf）は、パラメトリック動きモデルＴに基づいて計算される。Ｉfの画像グリッド座標
【００８８】
【数３１】
0006676655.tif 000032
【００８９】
は、動きモデルＴまたは変形場
【００９０】
【数３２】
0006676655.tif 000033
【００９１】
を使用して、参照座標系における対応する座標
【００９２】
【数３３】
0006676655.tif 000034
【００９３】
に変換される。変換された浮動画像のボクセル値は、バイリニア補間またはバイキュービック補間を使用して、参照画像グリッドにおいて、近くの変換された浮動画像ボクセル値によって補間される。別の実施形態では、他のタイプの補間が使用されてよい。
【００９４】
[0041]例示的な方法および装置は、最適化され得る。最適化は、動きモデルＴまたは変形場
【００９５】
【数３４】
0006676655.tif 000035
【００９６】
に基づいてよい。一実施形態によって用いられる動きモデルのタイプに基づいて、目的関数値は、以下のように計算可能である。
【００９７】
【数３５】
0006676655.tif 000036
【００９８】
ただし、Ｃsim（・）は２つの画像の類似度測定、Ｒ（・）は、不合理な動きモデルパラメータにペナルティを与える正規化項である。２つの画像としては、参照画像および浮動画像があり得る。
【００９９】
[0042]例示的な方法および装置は、Ｃsim（・）に第１の類似度関数を用いてもよいし、Ｃsim（・）に第２の、異なる類似度関数を用いてもよい。類似度関数は、使用者によって選択されてよい。例示的な方法および装置は、Ｒ（・）に第１の正規化関数を使用してもよいし、第２の、異なる正規化関数を使用してもよい。正規化関数は、使用者によって選択されてよい。
【０１００】
[0043]例示的な方法および装置は、参照画像と浮動画像とを適合させるように、動きモデルＴの最適なパラメータのセットを選択する。一実施形態では、勾配下降ベースのアルゴリズムが、最適なパラメータのセットを探索するために使用される。勾配下降ベースのアルゴリズムは、目的関数値Ｃの最小化を容易にする。
【０１０１】
【数３６】
0006676655.tif 000037
【０１０２】
[0044]一実施形態では、例示的な方法および装置は、高ｋＶ画像を低ｋＶ画像とレジストレーションするために、解剖学的構造認識レジストレーションを使用してよい。解剖学的構造認識レジストレーションは、心臓のレジストレーションに心臓の解剖学的構造の知識を用いる。変形場
【０１０３】
【数３７】
0006676655.tif 000038
【０１０４】
は、疎なキーポイントのセットにおいて推定された変形ベクトルから補間される。例示的な方法および装置は、異なる心臓画像の共通解剖学的標識を特徴付けるキーポイントのセットＸすなわちＸ＝｛（ｘi，ｙi）｜ｉ＝１〜Ｋ｝を定義する。例示的な方法および装置は、心臓の解剖学的構造の形状を記述するモデルＭHeartを計算するために、訓練用胸部Ｘ線画像のセット上でＸの手動アノテーションを使用してよい。一実施形態では、Ｘは、自動的にアノテーションされてよい。
【０１０５】
[0045]例示的な方法および装置は、モデルＭHeartを使用して、画像内でＸの対応する場所を検出する。例示的な方法および装置は、反復法を使用して、Ｘの対応する場所を検出してもよい。検出プロセスは、低ｋＶ画像内のキーポイントＸLと高ｋＶ画像内のＸHを取得するために、高ｋＶ画像および低ｋＶ画像上で行われる。対応するキーポイントにおける変形ベクトル
【０１０６】
【数３８】
0006676655.tif 000039
【０１０７】
は、変形場
【０１０８】
【数３９】
0006676655.tif 000040
【０１０９】
を補間するために使用される。たとえば、
【０１１０】
【数４０】
0006676655.tif 000041
【０１１１】
は、式（４）においてＢスプライン補間を使用して定義され、
【０１１２】
【数４１】
0006676655.tif 000042
【０１１３】
という制約を受ける。
【０１１４】
【数４２】
0006676655.tif 000043
【０１１５】
の最適化は、標識におけるさらなる制約とともに式（５）内に示される目的関数を最小にすることによって実行される。
【０１１６】
[0046]一実施形態では、例示的な方法および装置は、低ｋＶ画像と高ｋＶ画像とをレジストレーションするために、スライディングレジストレーションを用いてよい。ＣＡＣを有する患者のＤＥ胸部Ｘ線では、低ｋＶ曝露と高ｋＶ曝露の両方が、ＣＡＣ信号を含むが、背景に対して異なる制約レベルを有する。たとえば、低ｋＶ画像は、高ｋＶ画像よりも強いＣＡＣコントラストと優れたＣＡＣ画像品質とを有することがある。例示的な方法および装置は、参照画像として低ｋＶ画像を、浮動画像として高ｋＶ画像を使用する。したがって、高ｋＶ画像がＤＥサブトラクションの前に変形され得るとしても、低ｋＶ画像はそのままであり、それによって、最終ＣＣＩにおける主要なＣＡＣ出現を保つ。
【０１１７】
[0047]ＣＣＩにおけるモーションアーチファクトのかなりの割合が、心臓輪郭の近くに集中する。例示的な方法および装置は、心臓輪郭のアライメントに重点を置くようにレジストレーションプロセスを限定するために、バイナリマスクとして心陰影Ｉcを使用する。心陰影Ｉc内部の領域では、例示的な方法および装置は、２つの画像の間で動き場
【０１１８】
【数４３】
0006676655.tif 000044
【０１１９】
をパラメータ化するために自由形状変形（ＦＦＤ）モデルを使用する。Ｘ×Ｙ平面上での２次元（２Ｄ）画像レジストレーションの場合、ＦＦＤモデルは、均一間隔制御点のメッシュ
【０１２０】
【数４４】
0006676655.tif 000045
【０１２１】
（ただし、δは、隣接する制御点間の均一間隔である）を用いて一連のＢスプライン基底関数を補間することによって、
【０１２２】
【数４５】
0006676655.tif 000046
【０１２３】
のように
【０１２４】
【数４６】
0006676655.tif 000047
【０１２５】
を構築する。ただし、Ｂm,nは、ｍ番目の１次元の（１Ｄ）３次Ｂスプライン関数とｎ番目の（０≦ｍ，ｎ≦３）１Ｄ３次Ｂスプライン関数のテンソル積である。
【０１２６】
[0048]動き場を定義すると、レジストレーションプロセスは、例示的な方法および装置が、
【０１２７】
【数４７】
0006676655.tif 000048
【０１２８】
によって説明される第１の費用関数を最小にするように、制御点メッシュグリッドにおける最適な動き値を発見する。ただし、Ｉ0は参照画像、Ｉ1は浮動画像である。
【０１２９】
[0049]ＦＦＤを使用する従来の手法では、第１の費用関数は、画像全体を通じて算出される。したがって、従来の手法では、心臓の外部の動きが費用関数に寄与し、心臓内部のグリッド点の調整にも影響を与える。したがって、従来の手法は、変形のスムーズさの制約が心臓輪郭全体にわたって大きな動きの不連続性を禁止するので、心臓輪郭に沿った重大なレジストレーションエラーが欠点である。例示的な方法および装置は、ＦＦＤレジストレーション費用関数にマスクを追加することによって、従来の手法を改善する。
【０１３０】
【数４８】
0006676655.tif 000049
【０１３１】
ただし、Ｉ∩ＩCは、バイナリマスクまたは陰影ＩC中のピクセル値が１に等しい場合、ピクセルサブセットを画像Ｉから抽出する演算を示す。
【０１３２】
[0050]マスクＩCの外部の任意の制御グリッドΦi,jにおける値を変更することは、相互情報項Ｃsimilarity(*)に対して影響を及ぼさない。したがって、マスクの外部の動き推定はマスク内部のレジストレーションプロセスに影響を及ぼさず、心臓マスク内部のレジストレーションが改善されるので、例示的な方法および装置は従来の手法を改善する。臨床出力のために完全な胸部画像をつなぎ合わせるために、例示的な方法および装置は、剛体変形モデルを使用して、心陰影ＩCの外部（すなわち、相補マスク
【０１３３】
【数４９】
0006676655.tif 000050
【０１３４】
内）の低ｋＶ画像と高ｋＶ画像とをさらにレジストレーションしてよい。心陰影の内部および外部の動きパラメータを推定するとき、例示的な方法および装置は、高ｋＶ画像の内部部分と外部部分とを変換し、ソフトな重み付けを使用して高ｋＶ画像の内部部分と外部部分とを完全な画像へとつなぎ合わせる。
【０１３５】
[0051]最適化中、一連の制約が、浮動画像Ｉf内の特定の領域内の動きモデルパラメータの探索範囲をさらに制限するために、これらの領域に適用されてよい。たとえば、スライディングレジストレーションを含む非剛体レジストレーションでは、心臓を覆うバイレベルマスクが、非剛体変形のみがマスク（たとえば、心臓）内部で許可されるように、最適化プロセスを限定するために抽出されてよい。分離前プロセスの後、低エネルギー画像および変換された高エネルギー画像が、次のプロセスのために出力される。
【０１３６】
[0052]例示的な方法および装置は、層分離前処理を使用することによって、従来の手法と比較してレジストレーション精度を改善する。層分離前処理は、ＩLおよびＩH内の骨層を分離することと、レジストレーションの前にＩLおよびＩH内の骨層を抑制することとを含む。層分離前処理は、肋骨抑制を使用してよい。肋骨抑制は、臓器スライディングレジストレーション技法または解剖学的構造認識レジストレーション技法を含むレジストレーション技法とともに用いられてよい。
【０１３７】
[0053]肋骨抑制画像を生成するために、例示的な方法および装置は、レジストレーションなしで心領域内の初期骨画像Ｂを計算する。初期骨画像Ｂは、４つの後肋骨対を有する。例示的な方法および装置は、Ｂから肋骨縁マップＢ1を計算する。肋骨縁マップＢ1は、画像内のピクセルにおける肋骨縁出現の確率を表示する。縁マップＢ1は、単純縁フィルタを使用して算出されてもよいし、教師あり学習プロセスを用いて肋骨アノテーション付き画像から訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用して算出されてもよい。肋骨アノテーション付き画像は、手動でアノテーションが付与されてもよいし、自動的にアノテーションが付与されてもよい。
【０１３８】
[0054]例示的な方法および装置は、縁マップＢ1からバイナリセグメンテーション肋骨マスクＢMaskを生成する。一実施形態では、バイナリセグメンテーション肋骨マスクＢMaskは、肋骨縁マップ強度と以前の肋骨形状モデルＭBとを統合することによって生成される。肋骨形状モデルＭB＝｛ρB，δB｝は、単一肋骨モデルρBと肋骨間モデルδBとを含む。単一肋骨モデルρBは、４つの端点と、この４つの端点間の２次曲線とを含む。単一肋骨モデルρBは、端座標の多変量ガウス分布を使用して肋骨輪郭の例示を近似するために使用される。肋骨間モデルδBは、端点オフセットの多変量ガウス分布によって、隣接する肋骨の相互関係を特徴付ける。一実施形態では、セグメンテーションプロセスは、肋骨尤度と以前の幾何学的形状の両方を考慮することによって最大事後確率（ＭＡＰ）肋骨場所θBを推論することに類似している。
【０１３９】
【数５０】
0006676655.tif 000051
【０１４０】
ただし、Ｌ（θB，Ｂ1）は肋骨輪郭の尤度である。肋骨輪郭の尤度Ｌ（θB，Ｂ1）は、輪郭θBと肋骨縁マップ内の対応するピクセル値Ｂ1との内積によって算出可能である。一実施形態では、以前の幾何学的形状は、肋骨輪郭θBとモデルＭBによって生成される最も近くてもっともらしい肋骨形状とのユークリッド距離に比例するペナルティ項として定義され得る。例示的な方法および装置は、バイナリセグメンテーション肋骨マスクＢMaskを生成するために粒子フィルタベースの技法を使用してよい。一実施形態では、胸部（心領域の右上部分内の）内の第６肋骨および第７肋骨の中央場所が初期化される。多変量ガウス分布に続いて初期場所の周囲のＴ個の肋骨例示をサンプリングする粒子のセット
【０１４１】
【数５１】
0006676655.tif 000052
【０１４２】
が作成される。例示的な方法および装置は、各粒子の尤度
【０１４３】
【数５２】
0006676655.tif 000053
【０１４４】
を算出する。肋骨場所のＭＡＰ推定は、尤度によって重み付けされた粒子のセットのメンバの平均場所
【０１４５】
【数５３】
0006676655.tif 000054
【０１４６】
を算出することによって取得される。一実施形態では、このプロセスは、他の肋骨を順次捕らえるために、右から左、上から下へと進む。別の実施形態では、中央場所は、第６肋骨および第７肋骨以外の肋骨上で初期化されてよい。別の実施形態では、このプロセスは、左から右へと進んでもよいし、下から上へと進んでもよい。
【０１４７】
[0055]例示的な方法および装置は、肋骨マスクＢMaskと独立成分分析（ＩＣＡ）とを使用してマスク内部の肋骨信号を分離する。ＩLおよびＩH内の肋骨信号が推定され、肋骨信号が、さらなる処理のために肋骨抑制画像を作成するために、ＩLおよびＩHからサブトラクションされる。
【０１４８】
[0056]例示的な方法および装置は、選択的フィルタリングを用いてよい。分離前の後、低エネルギー画像
【０１４９】
【数５４】
0006676655.tif 000055
【０１５０】
および変換された高エネルギー画像
【０１５１】
【数５５】
0006676655.tif 000056
【０１５２】
は、二重エネルギーサブトラクションプロセスの前に選択的フィルタによって畳み込まれてよい。選択的フィルタリングを用いることによって、例示的な方法および装置は、分離プロセスにおいて、ノイズを解消し、冠動脈石灰化コントラストを強調する。
【０１５３】
[0057]例示的な方法および装置は、低エネルギー画像と高エネルギー画像とをフィルタリングしてよい。低エネルギー画像
【０１５４】
【数５６】
0006676655.tif 000057
【０１５５】
の場合、ガウシアンフィルタ
【０１５６】
【数５７】
0006676655.tif 000058
【０１５７】
ただし、σx＝σy＝ｓは、
【０１５８】
【数５８】
0006676655.tif 000059
【０１５９】
内で量子雑音を除去し、血管様構造を保つために適用される。
【０１６０】
[0058]高エネルギー画像
【０１６１】
【数５９】
0006676655.tif 000060
【０１６２】
の場合、血管様偏位（excursion）が、微調整されたフィルタＦを使用して画像から削除または除去される。一実施形態では、Ｆは、その後にモルフォロジー抑制プロセスが続く、血管らしさ（vesselness）尺度演算子とすることができる。一実施形態では、Ｆは、
【０１６３】
【数６０】
0006676655.tif 000061
【０１６４】
から血管らしさマップＩvを計算すること、Ｉv内の高い血管らしさ応答を有する接続された領域のグループＣを計算すること、またはＣ内のピクセル強度をスムーズにするためにガウシアンフィルタリングもしくはグレースケールモルフォロジー演算を適用することを含んでよい。
【０１６５】
[0059]別の実施形態は、特定の方向パラメータθdおよび幅パラメータＷdを有する指向性ローパスフィルタを含むＦの一実装形態を用いてよい。指向性ローパスフィルタは、θdに近い方位とＷd未満の空間幅を有する
【０１６６】
【数６１】
0006676655.tif 000062
【０１６７】
内の構造を抑制するように調整されてよい。
【０１６８】
[0060]指向性ローパスフィルタの実装形態としては、指向性バンドパスフィルタバンクを構築することがある。バンドパスフィルタバンクは、指向性パラメータθと幅パラメータＷを有する指向性バンドパスフィルタという形態を含んでよい。例示的な方法および装置は、可動フィルタを使用してよい。
【０１６９】
【数６２】
0006676655.tif 000063
【０１７０】
ただし、Ｆ0,W（ｘ，ｙ）はθ＝０に配向されたフィルタ関数、Ｒθ（・）は、Ｆ0,W（ｘ，ｙ）を任意の角度θに回転させる演算である。
【０１７１】
[0061]Ｆ0,W（ｘ，ｙ）は、基本関数の導関数として計算され、２Ｄ等方関数であってよい。たとえば、一実施形態は、基本関数として２Ｄガウス関数を使用し、ガウス関数の一次導関数としてＦ0,W（ｘ，ｙ）を計算する。
【０１７２】
【数６３】
0006676655.tif 000064
【０１７３】
[0062]別の例示的な一実施形態は、２Ｄガウス関数の二次導関数を使用してよい。
【０１７４】
【数６４】
0006676655.tif 000065
【０１７５】
[0063]例示的な方法および装置は、異なる方向および幅において画像内容をキャプチャするために、専用フィルタバンク
【０１７６】
【数６５】
0006676655.tif 000066
【０１７７】
を構築してよく、ただし、Ｎは方位の数、Ｋはスケールの数である。一実施形態では、指向性フィルタリングプロセスは、指向性バンドパスフィルタのバンクＦを用いて
【０１７８】
【数６６】
0006676655.tif 000067
【０１７９】
を畳み込み、フィルタ応答のベクトルを生じさせ、チャネル内のフィルタ応答に重み付け係数を乗算することによって達成され、ただし、重み付け係数は、現在のチャネルに対応する選択方向と幅とを増幅または抑制するように設定される。指向性フィルタリングプロセスは、指向性ローパスフィルタリングされた画像を出力するために、変換されたフィルタ応答ベクトルを画像再構築プロセスに適用することによってさらに達成される。
【０１８０】
[0064]選択的フィルタリングプロセスのパラメータセットは、以下のように定義される。
ΦSF＝｛ｓ，θd，Ｗd｝
[0065]例示的な方法および装置は、ＤＥサブトラクションプロセスを用いてよい。選択的フィルタリングプロセスの後、フィルタリングされた低エネルギー画像
【０１８１】
【数６７】
0006676655.tif 000068
【０１８２】
および高エネルギー画像
【０１８３】
【数６８】
0006676655.tif 000069
【０１８４】
は、物質分離のためにＤＥサブトラクションプロセスに出力される。物質分離は、冠動脈石灰化の診断から注意をそらせる軟組織解剖学的構造をなくす。
【０１８５】
[0066]一実施形態では、
【０１８６】
【数６９】
0006676655.tif 000070
【０１８７】
および
【０１８８】
【数７０】
0006676655.tif 000071
【０１８９】
は、以下の式
【０１９０】
【数７１】
0006676655.tif 000072
【０１９１】
と
【０１９２】
【数７２】
0006676655.tif 000073
【０１９３】
とを使用して、スキャッタ除去のために補正される。
【０１９４】
[0067]骨画像ＩB1は、以下の式によって計算される。
【０１９５】
【数７３】
0006676655.tif 000074
【０１９６】
[0068]二重エネルギーサブトラクションプロセスのパラメータセットは、ΦDES＝｛ｓｃlow，ｓｃhigh，ｗB｝と定義される。
【０１９７】
[0069]例示的な方法および装置は、心臓関連石灰化をさらに増幅し、心臓内部にあるが冠動脈石灰化に関連しないカルシウム解剖学的構造をなくすために、分離後プロセスを用いてよい。一実施形態では、アンシャープマスク強調プロセスは、ＩB1上で実行され得る。
【０１９８】
【数７４】
0006676655.tif 000075
【０１９９】
ただし、ＷEは範囲［０，１）内のアンシャープ係数、ＬＰＦ（・）はローパスフィルタリング演算である。
【０２００】
[0070]ローパスフィルタリング演算ＬＰＦ（・）は
【０２０１】
【数７５】
0006676655.tif 000076
【０２０２】
と定義され、ただし、
【０２０３】
【数７６】
0006676655.tif 000077
【０２０４】
は畳み込み演算を表す。
【０２０５】
[0071]別の実施形態は、分離後を用いてよい。分離後は、脊柱／肋骨除去プロセスを含んでよい。脊柱／肋骨除去プロセスは、脊柱／肋骨背景画像ＩSRを推定し、それをＩB1からサブトラクションする。
【０２０６】
[0072]例示的な方法および装置は、最終出力ＩB3を生じさせるために、ＩB2に動的範囲調整を適用してよい。ＩB2の動的範囲を調整することが、ＩB3の動的範囲を、標的ディスプレイデバイスまたはストレージフォーマットの動的範囲に関連付けられたパラメータに合致する適切な動的範囲［Ｒmin，Ｒmax］内にさせてよい。したがって、動的範囲を調整することは、さまざまなディスプレイタイプ上に例示的な方法および装置によって生成されたＣＡＣ画像を表示し、それらの画像をさまざまな記憶デバイス上に記憶することを容易にする。
【０２０７】
[0073]分離後プロセスのパラメータセットは、以下のように定義される。
【０２０８】
【数７７】
0006676655.tif 000078
【０２０９】
[0074]一実施形態では、石灰化した分離された画像が、心臓関連石灰化診断のために、単独で、または、標準的なＰＡ胸部Ｘ線画像、斜位像、もしくはＣＴ結果を含む他の画像曝露とともに、表示される。石灰化した分離された画像は、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、パーソナル電子デバイス（ＰＥＤ）、スマートフォン、または石灰化した分離された画像を表示することが可能な他のデバイス上に表示されてよい。
【０２１０】
[0075]例示的な方法および装置は、リスクのある患者が呈する特定の病状に合わせた治療を適時に受ける確率を増加させるという、具体的な、現実世界の技術的効果をもたらす。再発または疾患の進行に苦しむ可能性が低い患者に関するリソースおよび時間の消耗を減少させるというさらなる技術的効果も達成される。したがって、例示的な方法および装置は、測定可能で臨床的に重要な手段で、従来の手法を改善する。
【０２１１】
[0076]後続する詳細な説明のいくつかの部分は、メモリ内のデータビット上での演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示される。これらのアルゴリズムの記述および表現は、作業の内容を他者に伝えるために当業者によって使用される。アルゴリズムは、本明細書では、および一般に、結果をもたらす一連の演算とみなされる。演算は、物理量の物理的操作を含んでよい。通常、必ずしもそうというわけではないが、物理量は、ロジック、回路などにおいて記憶され、転送され、組み合わされ、比較され、別のやり方で操作されることが可能な電気信号または磁気信号の形をとる。物理的操作は、具体的で有形の、有用な現実世界の結果をもたらす。
【０２１２】
[0077]時には、主に一般的な用法という理由で、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、番号などと呼ぶことが好都合であることがわかっている。しかしながら、これらおよび類似の用語は適切な物理量に関連付けられるべきであり、これらの量に適用された好都合なラベルにすぎないことが心に留められるべきである。別段に明記されていない限り、明細書全体を通して、処理する、計算する、算出する、決定するなどを含む用語は、コンピュータシステム、ロジック、回路、プロセッサ、または物理（電子）量として表されるデータを操作および変換する類似の電子デバイスのアクションおよびプロセスを指すことが諒解される。
【０２１３】
[0078]例示的な方法は、流れ図を参照することにより、さらに良く諒解され得る。説明を簡単にするために、図示の方法は、一連のブロックとして示され、説明されているが、いくつかのブロックは、異なる順序で、および／または示され説明されるブロックと異なるブロックと同時に、発生することができるので、方法はブロックの順序によって限定されないことが諒解されるべきである。さらに、すべてのブロックよりも少ない図示のブロックは、例示的な方法を実施することが要求されることがある。ブロックは、複数の構成要素に組み合わされてもよいし、分離されてもよい。そのうえ、追加および／または代替の方法は、図示されていないが追加のブロックを用いることができる。
【０２１４】
[0079]図１は、冠動脈心疾患を予測する例示的な方法１００を示す。方法１００は、１１０において、組織の領域のエネルギー依存画像のセットを獲得することを含む。エネルギー依存画像のセットを獲得することは、たとえば、Ｘ線イメージングシステムを含むＸ線撮影システムからファイルを受信すること、コンピュータメモリから値を読み取ること、データ記憶デバイス（たとえば、ディスク、テープ、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ））から値を読み取ること、クラウドから値を受信すること、または他のコンピュータベースの活動を含んでよい。エネルギー依存画像のセットは、第１のエネルギーＸ線画像と、第２の、異なるエネルギーＸ線画像とを含む。一実施形態では、第１のエネルギーＸ線画像は６０ｋＶ曝露であり、第２の、異なるエネルギーＸ線画像は１２０ｋＶ曝露である。この実施形態では、第１のエネルギーＸ線画像および第２の、異なるエネルギーＸ線画像は、１５０ｍｓ間隔以内に獲得される。
【０２１５】
[0080]一実施形態では、エネルギー依存画像のセットを獲得することは、第１の、高いｋＶ値と第２の、低いｋＶ値との間でｋＶを切り換えることによって高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含む。この実施形態では、第１の、高いｋＶ値は１２０ｋＶであり、第２の、低いｋＶ値は６０ｋＶである。別の実施形態では、エネルギー依存画像のセットを獲得することは、ｋＶとｍＡとを切り換えることによって、濾過前Ｘ線フィルタを切り換えることによって、または濾過前Ｘ線フィルタとｋＶとを切り換えることによって、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含む。
【０２１６】
[0081]一実施形態では、エネルギー依存画像のセットは、フォトンカウンティング型エネルギー感受性検出器を使用して獲得される。エネルギー依存画像のセットは、第１の検出器と第２の異なる検出器とを含むサンドイッチ型検出器を使用することによっても獲得され得る。この実施形態では、第１のエネルギーＸ線画像は第１の検出器を使用して獲得され、第２のエネルギーＸ線画像は第２の検出器を使用して獲得される。他の実施形態では、他のタイプの検出器または他のｋＶ値が使用されてもよい。
【０２１７】
[0082]一実施形態では、方法１００は、切り換えのタイミングを制御するためにＥＫＧトリガリングを使用してエネルギー依存画像のセットを獲得する。ＥＫＧトリガリングは、撮像されている患者に関連付けられたＲ−Ｒ波間隔の移動平均のパーセンテージに基づいてよい。別の実施形態では、ＥＫＧトリガリングは、撮像されている患者の他の性質に基づいてもよいし、エネルギー依存画像のセットを獲得するために使用されるＸ線イメージングシステムの他の性質に基づいてもよい。
【０２１８】
[0083]例示的な方法および装置は、冠動脈カルシウムの検出およびグレード付けに、専用のＥＫＧ同期二重エネルギーＸ線イメージングシステムを用いてよい。専用のＥＫＧ同期二重エネルギーＸ線イメージングシステムを用いる例示的な方法および装置は、ＥＫＧトリガリングのない従来の最新技術による胸部イメージングシステムよりも使用しやすくなり、より正確な結果を与えることによって、従来の手法を改善する。
【０２１９】
[0084]一実施形態では、患者は、椅子に座ってもよいし、腕の伸展を助ける支えを有する台の上に横たわってもよい。線源および検出器は、右冠動脈（ＲＣＡ）、左前下行枝（ＬＡＤ）動脈、左回旋枝（ＬＣＸ）、または左冠動脈主幹部（ＬＭ）を含む主要な冠動脈区域を見るのに適した急速な事前にプログラムされた位置を可能にする。少なくとも２つの斜位像が、エネルギー依存画像のセットを獲得するために使用される。一実施形態は、ｃアームを含む。
【０２２０】
[0085]一実施形態は、ＥＫＧ獲得を実行するために、撮像されている患者の２本の手または足の皮膚に対する２つの電極接点を有する単一誘導ＥＫＧシステムを使用する。ゲルパッドが患者の手の手のひらに貼付される。患者からのＲ波が検出され、Ｒ−Ｒ間隔が記録され、品質メトリックが、Ｒ−Ｒ間隔が正確であることを保証する。トリガリングは、Ｒ−Ｒ間隔の移動平均のパーセンテージに基づく。Ｒ−Ｒ間隔の移動平均は、たとえば、４０％であってよい。他のパーセンテージが、他の実施形態によって使用されてよい。トリガリングは、オペレータによる開始に続いての患者心拍の検出時に生じる。Ｒ波が、許容範囲しきい値以内に検出されない場合、ミスファイア（misfire）が記録され、オペレータは、誘導をチェックし、プロセスを再度始めるように指示される。
【０２２１】
[0086]例示的な方法および装置は、１Ｒ−Ｒ間隔以内に高ｋＶ画像および低ｋＶ画像の獲得をトリガしてよい。減少された冠動脈の動きのための最適な遅延はＲ−Ｒ間隔の約４０〜５０％であり、依存は、検出された心拍数に基づく。最適なスポットは、二重獲得では総獲得時間が３０〜５０ｍｓである場合に見つけられてよい。例示的な方法および装置は、収縮終期獲得を用いてよい。収縮終期獲得の利点は、心臓の充満が最小にされ、従来の手法と比較して、減少された減衰、ビームハードニング、またはスキャッタを含む減少された劣化の影響をもたらすことである。
【０２２２】
[0087]例示的な方法および装置は、フラットパネルＸ線検出器を使用してよく、デジタルストアは、画像を素早く連続して獲得することを可能にする。従来の手法は、２０００×２０００ピクセルのパネルの場合、１５０ｍｓの間隔で画像を獲得し得、この１５０ｍｓのかなりの部分はパネルの読み取り時間である。本明細書で説明される例示的な方法および装置の一実施形態は、従来の手法よりも狭い視野を使用し、従来の手法と同じ解像度で約１０００×１０００ピクセルのパネルを提供する。この実施形態では、ピクセルの数は、従来の手法における５００万と比較して１００万であり、これが、例示的な方法および装置の読み取り時間を、従来の手法と比較して少なくとも２５％減少させる。したがって、例示的な方法および装置は、獲得間隔をたとえば４０ｍｓに短縮するのを容易にする。この実施形態は、従来の手法と比較して著しく動きを減少させる。３０ｍｍ／ｓの血管速度が使用されるとき、例示的な方法および装置は、わずか１．２ｍｍの動きという結果をもたらす。これは、心電図同期されない従来の手法によって達成される３０ｍｍ／ｓにおいて４．５ｍｍまたは約６０ｍｍ／ｓの最大速度で９ｍｍという従来の動きに対して、大きな改善である。したがって、より狭い視野を使用することによって、スキャッタが減少され、獲得時間が短縮されるので、例示的な方法および装置は、従来の手法を改善する。
【０２２３】
[0088]方法１００はまた、１２０において、組織の領域のカルシウム強調画像を生成することを含む。カルシウム強調画像を生成することは、エネルギー依存画像のセットを分離前処理することによって分離前画像のセットを生成することを含む。分離前処理は、エネルギー依存画像のセットを正規化すること、またはエネルギー依存画像のセットをレジストレーションすることを含んでよい。カルシウム強調画像を生成することは、分離前画像のセットを選択的にフィルタリングすることによって、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することも含む。カルシウム強調画像を生成することは、選択的にフィルタリングされた画像のセットを二重エネルギーが分離することによって、二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成することも含む。
【０２２４】
[0089]方法１００はまた、１３０において、分離後画像を生成することを含む。分離後画像は、カルシウム強調画像に少なくとも部分的に基づいて生成される。一実施形態では、分離後画像を生成することは、二重エネルギーサブトラクション画像のセットにアンシャープマスクを適用することを含む。アンシャープマスクは、二重エネルギーサブトラクション画像のセット、アンシャープ係数、およびローパスフィルタリング演算に基づく。一実施形態では、アンシャープ係数の値は、範囲［０、１）以内にある。別の実施形態では、アンシャープ係数の値は、別の、異なる範囲内にあってよい。
【０２２５】
[0090]方法１００はまた、１４０において、冠動脈カルシウムスコアを計算することを含む。方法１００は、分離後画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈カルシウムスコアを計算する。一実施形態では、冠動脈カルシウムスコアを計算することは、分離後画像から特徴のセットを抽出することを含む。冠動脈カルシウムスコアを計算することは、特徴のセットを血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットに関連付けることも含む。冠動脈カルシウムスコアは、特徴のセットと血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットとの関連に少なくとも部分的に基づく。一実施形態では、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットに対して訓練される。方法１００は、ＳＶＭ回帰を使用して特徴のセットを血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットに関連付ける。特徴のセットは、曝露時間特徴、血管らしさフィルタリング特徴、テクスチャ特徴、形状特徴、または湾曲特徴を含んでよい。別の実施形態では、特徴のセットは、他の、異なる特徴を含んでよい。
【０２２６】
[0091]方法１００はまた、１５０において、冠動脈心疾患確率を計算することを含む。冠動脈心疾患確率は、冠動脈カルシウムスコアに少なくとも部分的に基づく。一実施形態では、方法１５０は、冠動脈心疾患確率を計算するようにコンピュータ支援診断（ＣＡＤｘ）システムを制御する。
【０２２７】
[0092]一実施形態では、方法１００は、肋骨抑制画像のセットを生成することをさらに備える。肋骨抑制画像のセットは、エネルギー依存画像のセットに基づいてよい。図４は、本明細書で説明される例示的な方法および装置によって実施され得る肋骨抑制画像のセットを生成する例示的な方法４００を示す。方法４００は、４１０において、組織の領域の骨画像を生成することを含む。骨画像は、エネルギー依存画像のセットに基づく。骨画像は、複数のピクセルを含む。
【０２２８】
[0093]方法４００はまた、４２０において、肋骨縁マップを計算することを含む。一実施形態では、肋骨縁マップは、縁フィルタを使用して計算される。別の実施形態では、肋骨縁マップは、畳み込みニューラルネットワークを使用して計算される。畳み込みニューラルネットワークは、肋骨アノテーション付き画像のセットに対して訓練される。肋骨アノテーション付き画像のセットは、病理学専門家によってアノテーションが付与されてもよいし、自動的にアノテーションが付与されてもよい。畳み込みニューラルネットワークは、教師あり機械学習プロセスを使用して訓練されてよい。肋骨縁マップは、骨画像内のピクセルにおける肋骨縁出現の確率を表示する。肋骨縁マップは、連続的強度を有する。連続的強度は、０から１の間であってよい。別の実施形態では、連続的強度は、異なる範囲内にあってよい。
【０２２９】
[094]方法４００はまた、４３０において、バイナリセグメンテーション肋骨マスクを生成することをも含む。バイナリセグメンテーション肋骨マスクは、肋骨縁マップ強度と以前の肋骨形状モデルを統合することによって生成される。以前の肋骨形状モデルは、単一肋骨モデルと肋骨間モデルとを含む。バイナリセグメンテーション肋骨マスクは、骨画像内の肋骨エリアと非肋骨エリアとを定義する。
【０２３０】
[095]方法４００はまた、４４０において、第１の肋骨信号と第２の、異なる肋骨信号とを推定することを含む。第１の肋骨信号は、バイナリセグメンテーション肋骨マスクによって定義された肋骨エリアに対応する、第１のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられる。第２の、異なる肋骨信号は、バイナリセグメンテーション肋骨マスクによって定義された肋骨エリアに対応する、第２のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられる。方法４００は、４４０において、バイナリセグメンテーション肋骨マスクと独立成分分析（ＩＣＡ）とを使用して、第１の肋骨信号と第２の肋骨信号とを推定する。別の実施形態では、他の、異なるタイプの分析が用いられてよい。
【０２３１】
[096]方法４００はまた、４５０において、第１のエネルギーＸ線画像から第１の肋骨信号をサブトラクションすることによって第１のエネルギー肋骨抑制画像を作成することを含む。方法４００は、４５０において、第２のエネルギーＸ線画像から第２の肋骨信号をサブトラクションすることによって第２のエネルギー肋骨抑制画像を作成することも含んでよい。第１のエネルギー肋骨抑制画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像は、本明細書で説明される例示的な方法および装置によってレジストレーションされてよく、または、第２のエネルギーＸ線画像との第１のエネルギーＸ線画像のレジストレーションを最適化するために使用されてもよい。
【０２３２】
[097]図５は、例示的な方法および装置による使用に適した方法４００の一実装形態のワークフロー図を示す。図５は、骨画像５０５が肋骨縁分類プロセス５１０に入力されることを示す。骨画像５０５は、エネルギー依存画像のセットに基づいて生成されてよい。肋骨縁分類プロセス５１０は、骨画像５０５から肋骨縁マップ５１５を計算する。肋骨縁マップ５１５は、肋骨セグメンテーションプロセス５２０に入力される。肋骨セグメンテーションプロセス５２０は、肋骨縁マップ５１５から肋骨マスク５２５を生成する。肋骨マスク５２５は、バイナリセグメンテーション肋骨マスクであってよい。肋骨マスク５２５は、肋骨信号分離プロセス５４０に入力される。未加工のＸ線画像５３５は、肋骨信号分離プロセス５４０にも入力される。未加工のＸ線画像５３５は、第１の低エネルギーＸ線画像と第２の高エネルギーＸ線画像とを含むエネルギー依存Ｘ線画像のセットを含んでよい。肋骨信号分離プロセス５４０は、肋骨マスク５２５によって定義された肋骨エリアに対応する、未加工のＸ線画像５３５内のエリアに関連付けられた信号を推定する。肋骨サブトラクションプロセス５５０は、未加工のＸ線画像５３５と肋骨信号分離プロセス５４０によって提供される推定信号とを使用して、肋骨抑制画像５５５を生成するために未加工のＸ線画像５３５から推定肋骨信号をサブトラクションする。
【０２３３】
[098]図２は、冠動脈心疾患を予測する例示的な方法２００を示す。方法２００は方法１００に類似しているが、ステップ２１２、２１４、および２１６において、さらなる詳細を含む。方法２００は、２１０において、組織の領域のエネルギー依存画像のセットを獲得することを含む。ステップ２１０は、方法１００のステップ１１０と実質的に同様の様式で実行される。
【０２３４】
[099]方法２００は、２１２において、分離前画像のセットを生成することを含む。方法２００は、エネルギー依存画像のセットを分離前処理することによって分離前画像のセットを生成する。一実施形態では、分離前画像を生成することは、エネルギー依存画像のセットを正規化することを含む。エネルギー依存画像のセットを正規化することは、第１のエネルギーＸ線画像を正規化すること、または第２のエネルギーＸ線画像を補正することを含む。
【０２３５】
[0100]分離前画像のセットを生成することは、エネルギー依存画像のセットまたは肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることも含む。エネルギー依存画像のセットまたは肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることは、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、非剛体レジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、またはスライディングレジストレーションを使用することを含んでよい。レジストレーションは、パラメトリック動きモデルに基づいてもよいし、変形場に基づいてもよい。変形場は、パラメトリック動きモデルから計算されてもよいし、または他の関数から計算されてもよい。
【０２３６】
[0101]図６は、エネルギー依存画像のセットまたは肋骨抑制画像のセットの解剖学的構造認識レジストレーションを実行するための方法６００を示す。方法６００は、本明細書で説明される方法および装置の一部として実施されてよい。方法６００は、６１０において、組織の領域の訓練用胸部Ｘ線画像のセットにアクセスすることを含む。訓練用Ｘ線画像のセットは、複数の胸部Ｘ線画像を含む。
【０２３７】
[0102]方法６００はまた、６２０において、訓練用胸部Ｘ線画像のセット上でキーポイントのセットを定義することを含む。キーポイントのセットは、訓練用胸部Ｘ線画像のセットのメンバ内に示される解剖学的標識のセットにアノテーションを付与することによって定義される。解剖学的標識のセットは、病理学専門家によってアノテーションが付与されてもよいし、自動的にアノテーションが付与されてもよい。キーポイントのセットは、複数の胸部Ｘ線画像のうちの少なくとも２つのメンバに共通する解剖学的標識のセットを識別する。
【０２３８】
[0103]方法６００はまた、６３０において、キーポイントのセットに基づいてモデルを計算することを含む。モデルは、訓練用胸部Ｘ線画像のセット内に示される心臓の形状を記述する。
【０２３９】
[0104]方法６００はまた、６４０において、対応する場所のセットを生成することを含む。方法６００は、第１のエネルギーＸ線画像および第２の、異なるエネルギーＸ線画像内で、モデル内に示されるキーポイントのセットのメンバによって示される解剖学的標識に対応する場所を検出することによって、対応する場所のセットを生成し得る。方法６００は、第１のエネルギー肋骨抑制画像および第２のエネルギー肋骨抑制画像内で、キーポイントのセットによって示される解剖学的標識に対応する場所を検出することによって対応する場所のセットも生成してよい。
【０２４０】
[0105]方法６００はまた、６５０において、対応する場所のセットのメンバに対して変形ベクトルを計算することによって、変形ベクトルのセットを生成することを含む。
【０２４１】
[0106]方法６００はまた、６６０において、変形ベクトルのセットに少なくとも部分的に基づいて変形場を補間することを含む。一実施形態では、変形場は、Ｂスプライン補間を使用して定義される。別の実施形態では、変形場は、他の、異なる補間手法を使用して定義される。
【０２４２】
[0107]方法６００はまた、６７０において、変形場を使用して第１のエネルギーＸ線画像と第２の、異なるエネルギーＸ線画像とをレジストレーションすることを含む。方法６００は、６７０において、変形場を使用して第１のエネルギー肋骨抑制画像と第２のエネルギー肋骨抑制画像ともレジストレーションしてよい。
【０２４３】
[0108]一実施形態では、方法１００は、バイナリマスクを生成してよい。バイナリマスクは、心陰影内部のエリアと、心陰影外部のエリアとを定義する。図７は、バイナリマスクを生成するための方法７００を示す。方法７００は、本明細書で説明される方法および装置の一部として実施されてよい。方法７００は、７１０において、第１のエネルギーＸ線画像または第１のエネルギー肋骨抑制画像に基づいて初期心陰影を計算することを含む。一実施形態では、初期心陰影は、動的計画法を使用して計算される。別の実施形態では、初期心陰影は、他の技法を使用して計算されてよい。
【０２４４】
[0109]方法７００はまた、７２０において、第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像内で変形心陰影を検出することを含む。
【０２４５】
[0110]方法７００はまた、７３０において、初期心陰影を膨張させることによって拡張心陰影を生成することを含む。初期心陰影は、マージンを使用して膨張されてよい。拡張心陰影は、変形心陰影を覆う。心陰影から生成されたバイナリマスクは、本明細書で説明されるレジストレーション方法または技法の入力として使用されてよい。
【０２４６】
[0111]図８は、スライディングレジストレーションの例示的な方法８００を示す。方法８００は、方法１００、方法２００、または本明細書で説明される他の方法および装置とともに用いられてよい。方法８００は、エネルギー依存画像のセット、または肋骨抑制画像のセットをレジストレーションするために用いられてよい。一実施形態では、方法７００によって生成されたバイナリマスクは、方法８００への入力として使用されてよい。方法８００は、８１０において、バイナリマスクを使用して第１のエネルギーＸ線画像または第１のエネルギー肋骨抑制画像を第１の内部領域および第１の外部領域へとセグメンテーションすることを含む。第１の内部領域は、バイナリマスクによって定義された心陰影内部の第１のエネルギーＸ線画像または第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する。第１の外部領域は、バイナリマスクによって定義された心陰影外部の第１のエネルギーＸ線画像または第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する。
【０２４７】
[0112]方法８００はまた、８２０において、バイナリマスクを使用して第２のエネルギーＸ線画像または第２エネルギー肋骨抑制画像を第２の内部領域および第２の外部領域へとセグメンテーションすることを含む。第２の内部領域は、バイナリマスクによって定義された心陰影内部の第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する。第２の外部領域は、バイナリマスクによって定義された心陰影外部の第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する。
【０２４８】
[0113]方法８００はまた、８３０において、自由形状変形（ＦＦＤ）レジストレーションを使用して第１の内部領域を第２の内部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた内部領域を生成することを含む。一実施形態では、第１の内部領域の第２の内部領域とのＦＦＤレジストレーションは、第１のエネルギーＸ線画像と第２のエネルギーＸ線画像との間の動き場をパラメータ化することを含む。ＦＦＤレジストレーションは、第１のエネルギー肋骨抑制画像と第２のエネルギー肋骨抑制画像との間で動き場をパラメータ化することも含んでよい。方法８００は、均一間隔制御点のメッシュを用いて一連のＢスプライン基底関数を補間することによって、およびマスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数を最小にすることによって、動き場をパラメータ化する。マスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数は、バイナリマスクを使用してマスクされる。
【０２４９】
[0114]方法８００はまた、８４０において、剛体変形レジストレーションを使用して第１の外部領域を第２の外部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた外部領域を生成することを含む。別の実施形態では、第１の外部領域を第２の外部領域とレジストレーションするために、他のレジストレーション手法が使用されてもよい。
【０２５０】
[0115]方法８００はまた、８５０において、レジストレーションされた内部領域をレジストレーションされた外部領域とつなぎ合わせることを含む。レジストレーションされた内部領域とレジストレーションされた外部領域は、ソフトな重み付けを使用してつなぎ合わされてよい。別の実施形態では、レジストレーションされた内部領域をレジストレーションされた外部領域とつなぎ合わせるために、他の技法が使用されてもよい。
【０２５１】
[0116]方法２００はまた、２１４において、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することを含む。方法２００は、分離前画像のセットを選択的にフィルタリングすることによって、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成する。一実施形態では、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することは、ガウシアンフィルタを使用して第１のエネルギーＸ線画像または第１のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることを含む。選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することは、第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることも含む。第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像は、モルフォロジー抑制を使用する血管らしさ演算子を使用してフィルタリングされてよい。第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像は、指向性ローパスフィルタを使用してフィルタリングされてもよい。
【０２５２】
[0117]一実施形態では、指向性ローパスフィルタを使用して第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることは、指向性バンドパスフィルタのセットを生成することを含む。指向性ローパスフィルタを使用して第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることは、指向性バンドパスフィルタのセットで第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像を畳み込むことによってフィルタ応答のベクトルを生じさせることも含み、ただし、フィルタ応答はチャネルに関連付けられる。指向性ローパスフィルタを使用して第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることは、フィルタ応答のベクトル内のフィルタ応答に重み付け係数を乗算することによってフィルタ応答の変換されたベクトルを生じさせることも含む。重み付け係数は、フィルタ応答に関連付けられた選択幅またはフィルタ応答に関連付けられた選択方向を増幅する。重み付け係数は、フィルタ応答に関連付けられた選択幅または選択方向を抑制してもよい。指向性ローパスフィルタを使用して第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることは、変換されたフィルタ応答ベクトルに少なくとも部分的に基づいて第２のエネルギーＸ線画像または第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることも含む。
【０２５３】
[0118]方法２００はまた、２１６において、ＤＥサブトラクション画像のセットを生成することを含む。方法２００は、選択的にフィルタリングされた画像のセットを二重エネルギーが分離することによって、ＤＥサブトラクション画像のセットを生成する。一実施形態では、二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成することは、選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバからスキャッタを除去することによって、選択的にフィルタリングされた画像のセットを補正することを含む。
【０２５４】
[0119]例示的な方法および装置は、スキャッタの推定と除去とを実行してよい。一実施形態では、選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバ内の場所におけるスキャッタの推定値が取得される。選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバを用いたスキャッタ推定モデルは、スキャッタ測定値を数学関数に適合させることによって訓練される。数学関数は、ローパスフィルタによる元の画像の畳み込み結果であってもよいし、スキャッタ表面のディクショナリからの最も良く適合するスキャッタ表面のモーフィングであってもよい。スキャッタ測定値は、エネルギー依存画像のセットを獲得するために使用されるＸ線管の出力ポートの近くに置かれた小型の主ビームブロック（lead beam block）下での放射線測定値から取得されてよい。ビームブロック下では、一次放射線はなく、散乱放射線のみが存在する。エネルギー依存画像のセットのメンバの辺縁では、たとえば、主照準（lead collimation）下で、例示的な方法および装置は、ビームブロックと同じ様式でスキャッタも測定し得る。スキャッタ表面のディクショナリは、コンピュータ断層撮影３Ｄボリュームからモンテカルロシミュレーションを使用して作成されてよい。スキャッタ表面のディクショナリは、例示的な方法および装置によって生成されてよく、コンピュータメモリに記憶され、ネットワークにわたって、クラウドから、または他の技法によって、獲得されてよい。一実施形態では、スキャッタ表面のディクショナリは、あらかじめ定義されている。例示的な方法および装置は、新しい、スキャッタのない画像を得るために、選択的にフィルタリングされた画像のセットの元のメンバから結果をサブトラクションする。
【０２５５】
[0120]例示的な方法および装置は、高密度のビームブロックを用いてさまざまな身体の大きさのいく人かの患者を撮像することによって、スキャッタ用テンプレートを取得する。次いで、関数がビームブロックに適合される。次いで、テンプレートに合致させることが、身体の大きさによって、および同じビームブロック下の値によって実行される。例示的な方法および装置は、選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバ全体を通じてスキャッタを推定するようにビームテンプレートを拡大縮小またはモーフィングしてよい。
【０２５６】
[0121]本明細書で説明される方法および装置の一実施形態は、強度対カルシウム濃度の較正曲線を取得するために、心臓場に置かれた異なるカルシウム濃度を有する小型ステップウェッジを含んでよい。
【０２５７】
[0122]方法２００はまた、２２０において、カルシウム強調画像を生成することを含む。方法２００は、ＤＥサブトラクション画像のセットに少なくとも部分的に基づいてカルシウム強調画像を生成する。ステップ２２０は、方法１００のステップ１２０と実質的に同様に実行されてよい。
【０２５８】
[0123]方法２００はまた、２３０において、分離後画像を生成することを含む。方法２００は、カルシウム強調画像に少なくとも部分的に基づいて分離後を生成する。一実施形態では、分離後画像を生成することは、二重エネルギーサブトラクション画像のセットにアンシャープマスクを適用することを含む。アンシャープマスクは、二重エネルギーサブトラクション画像のセット、アンシャープ係数、およびローパスフィルタリング演算に少なくとも部分的に基づく。一実施形態では、アンシャープ係数の値は、［０、１）以内にある。別の実施形態では、アンシャープ係数は他の値を有してよい。ステップ２３０は、方法１００のステップ１３０と実質的に同様に実行されてよい。
【０２５９】
[0124]一実施形態では、分離後画像を生成することは、二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を選択的に調整することを含む。方法２００は、しきい値量以内で、ディスプレイデバイスフォーマットまたは記憶デバイスフォーマットの動的範囲に適合するように二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を調整してよい。しきい値量は、使用者によって調整可能であってよい。たとえば、方法２００は、第１のディスプレイデバイスの動的範囲に適合するように二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を第１の量だけ調整してよく、第２の、異なるディスプレイデバイスの動的範囲に適合するように二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を第２の、異なる量だけ調整してよい。
【０２６０】
[0125]方法２００はまた、２４０において、冠動脈カルシウムスコアを計算することを含む。冠動脈カルシウムスコアは、分離後画像に少なくとも部分的に基づく。一実施形態では、冠動脈カルシウムスコアを計算することは、分離後画像から特徴のセットを抽出することと、特徴のセットを血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットに関連付けることと、冠動脈カルシウムスコアを計算することとを含む。冠動脈カルシウムスコアは、特徴のセットと血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットとの関連に少なくとも部分的に基づく。ステップ２４０は、方法１００のステップ１４０と実質的に同様の様式で実行されてよい。
【０２６１】
[0126]一実施形態では、方法２００は、ＤＥＸ線画像内に示される冠動脈カルシウムに基づいてカルシウムスコアを計算してよい。例示的な方法および装置は、ＤＥＸ線画像から特徴を抽出し、その結果を、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰を使用して対応する血管区域固有ＣＴカルシウムスコアに関連付ける。一実施形態では、医師が、ＲＣＡ、ＬＡＤ、ＬＣＸ、またはＬＭを含む、画像内の対象となる領域を囲むフリーハンドのループを描くことがある。次いで、例示的な方法および装置は、対象となる領域から特徴を抽出し、カルシウムスコアを決定するためにＳＶＭ回帰を適用してよい。別の実施形態では、対象となる領域は自動的に識別され、特徴は自動的に抽出され得る。
【０２６２】
[0127]ＳＶＭ回帰は、いくつかの特徴を分析することを含んでよい。これらいくつかの特徴は、曝露時間特徴を含んでよい。被写体が厚いほど、曝露時間が長くなる。したがって、曝露時間特徴は、散乱効果およびビームハードニング効果について説明することを容易にする。
【０２６３】
[0128]いくつかの特徴はまた、第２のエネルギーＸ線画像内に曝露時間／ログ（強度）特徴を含んでよく、強度は、心臓領域内の強度の推定値である。曝露時間／ログ（強度）特徴は、従来の手法よりも正確な被写体厚さの尺度を提供する。いくつかの特徴は、血管らしさフィルタリング特徴も含んでよい。血管らしさフィルタリングは、従来の手法と比較して、石灰化した動脈内の特徴を強調する。いくつかの特徴は、マルチスケールフィルタリング特徴、血管様の負の偏位に基づくセグメンテーションされたカルシウム沈着特徴、または冠動脈カルシウム画像特徴内のセグメンテーションされた石灰化の平均強度も含んでよい。
【０２６４】
[0129]いくつかの特徴は、骨画像から得られた、または他の画像から得られた特徴も含んでよく、この他の画像は、スキャッタ除去のためのさまざまな設定を用いて処理され、画像の範囲を作成する。一実施形態では、画像の範囲は、５から１０の画像を含んでよい。画像の範囲から、例示的な方法および装置は、カルシウムに関するコントラスト値と、画像の範囲の他の性質とを抽出する。別の実施形態では、画像の範囲は、異なる数の画像を含んでもよいし、他の特徴が画像の範囲から抽出されてもよい。
【０２６５】
[0130]いくつかの特徴は、テクスチャ特徴、形状特徴、湾曲特徴、または計算される特徴も含んでよく、この計算される特徴は、骨画像、軟組織画像、高ｋＶ画像、低ｋＶ画像、または石灰化沈着画像を含む画像に基づく。計算される特徴は、石灰化特徴における最大、石灰化特徴における最小、背景がサブトラクションされた最大特徴、背景がサブトラクションされた最小特徴、または血管らしさ特徴を含んでよい。
【０２６６】
[0131]方法２００はまた、２５０において、冠動脈心疾患確率を計算することを含む。冠動脈心疾患確率は、冠動脈カルシウムスコアに少なくとも部分的に基づく。方法２００は、方法１００のステップ１５０と実質的に同様の様式でステップ２５０を実行してよい。
【０２６７】
[0132]図３は、本明細書で説明される方法および装置の一実装形態のワークフロー図を示す。図３は、低エネルギーＸ線画像ＩL３１０と、高エネルギーＸ線画像ＩH３２０が分離前プロセス３３０に入力されていることを示す。分離前プロセス３３０は、正規化された低エネルギーＸ線画像
【０２６８】
【数７８】
0006676655.tif 000079
【０２６９】
３３３と正規化された高エネルギーＸ線画像
【０２７０】
【数７９】
0006676655.tif 000080
【０２７１】
３３６とを生じさせるために、低エネルギーＸ線画像ＩL３１０と高エネルギーＸ線画像ＩH３２０とを正規化する。分離前プロセス３３０は、レジストレーションされた低エネルギーＸ線画像
【０２７２】
【数８０】
0006676655.tif 000081
【０２７３】
３４３とレジストレーションされた高エネルギーＸ線画像
【０２７４】
【数８１】
0006676655.tif 000082
【０２７５】
３４６とを生じさせるために、正規化された低エネルギーＸ線画像
【０２７６】
【数８２】
0006676655.tif 000083
【０２７７】
３３３と正規化された高エネルギーＸ線画像
【０２７８】
【数８３】
0006676655.tif 000084
【０２７９】
３３６とをレジストレーションする。レジストレーションされた低エネルギーＸ線画像
【０２８０】
【数８４】
0006676655.tif 000085
【０２８１】
３４３およびレジストレーションされた高エネルギーＸ線画像
【０２８２】
【数８５】
0006676655.tif 000086
【０２８３】
３４６は、選択的フィルタリングプロセス３５０に入力される。選択的フィルタリングプロセス３５０は、フィルタリングされた低エネルギーＸ線画像
【０２８４】
【数８６】
0006676655.tif 000087
【０２８５】
３６３を生じさせるために、レジストレーションされた低エネルギーＸ線画像
【０２８６】
【数８７】
0006676655.tif 000088
【０２８７】
３４３にローパスフィルタリングを適用する。選択的フィルタリングプロセス３５０は、フィルタリングされた高エネルギーＸ線画像
【０２８８】
【数８８】
0006676655.tif 000089
【０２８９】
３６６を生じさせるために、レジストレーションされた高エネルギーＸ線画像
【０２９０】
【数８９】
0006676655.tif 000090
【０２９１】
３４６に指向性ローパスフィルタリングを適用する。フィルタリングされた低エネルギーＸ線画像
【０２９２】
【数９０】
0006676655.tif 000091
【０２９３】
３６３およびフィルタリングされた高エネルギーＸ線画像
【０２９４】
【数９１】
0006676655.tif 000092
【０２９５】
３６６は、二重エネルギーサブトラクションプロセス３７０に入力される。二重エネルギーサブトラクションプロセス３７０は、第１の骨画像
【０２９６】
【数９２】
0006676655.tif 000093
【０２９７】
３７５を生じさせるために、フィルタリングされた低エネルギーＸ線画像
【０２９８】
【数９３】
0006676655.tif 000094
【０２９９】
３６３およびフィルタリングされた高エネルギーＸ線画像
【０３００】
【数９４】
0006676655.tif 000095
【０３０１】
３６６から軟組織解剖学的構造をなくす。第１の骨画像
【０３０２】
【数９５】
0006676655.tif 000096
【０３０３】
３７５は、分離後プロセス３８０に入力として提供される。分離後プロセス３８０は、第２の骨画像
【０３０４】
【数９６】
0006676655.tif 000097
【０３０５】
３８３を生じさせるために、第１の骨画像
【０３０６】
【数９７】
0006676655.tif 000098
【０３０７】
３７５にアンシャープマスクを適用する。分離後プロセス３８０は、最終的な骨画像ＩB３９０を生じさせるために、第２の骨画像
【０３０８】
【数９８】
0006676655.tif 000099
【０３０９】
３８３に動的範囲調整を適用する。
【０３１０】
[0133]図９は、ＣＡＣ画像を生成するために心陰影セグメンテーションとスライディングレジストレーションとを使用する、本明細書で説明される方法および装置の一実装形態のワークフロー図を示す。低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０が、心陰影セグメンテーションプロセス９３０に入力される。心陰影セグメンテーションプロセス９３０は、動的計画法を使用して低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０から心陰影９４０を生成する。心陰影９４０は、たとえば、方法７００を使用して生成されてよい。図９は、低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０が臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０に入力されていることも示す。心陰影９４０は、臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０にも入力される。臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０は、動き場または変形場を計算し、スライディングレジストレーションを使用して高ｋＶ画像９２０をｋＶ画像９１０とレジストレーションする。臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０は、たとえば、スライディングレジストレーション方法８００を使用して、高ｋＶ画像９２０をｋＶ画像９１０でレジストレーションしてよい。臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０は、心陰影９４０によって定義された心陰影に対応する低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０のエリア内部でのみ非剛体変形が実行されるように最適化を限定するために心陰影９４０を使用することによって、高ｋＶ画像を低ｋＶ画像とレジストレーションする従来の手法を改善する。臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０は、心陰影９４０によって定義された心陰影の外部の領域に対応する低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０のエリアをレジストレーションするために使用される変形とは異なる変形を使用して、心陰影９４０によって定義された心陰影に対応する低ｋＶ画像９１０および高ｋＶ画像９２０のエリアをレジストレーションする。臓器スライディングレジストレーションプロセス９５０は、プロセス９６０を再サンプリングするために、レジストレーションされた画像を提供する。再サンプリングプロセス９６０は、レジストレーションされた画像を再サンプリングする。再サンプリングされたレジストレーションされた画像は、二重エネルギーサブトラクションプロセス９７０に提供される。低ｋＶ画像９１０も、二重エネルギーサブトラクションプロセス９７０に提供される。二重エネルギーサブトラクションプロセス９７０は、冠動脈石灰化の診断から注意をそらせる軟組織解剖学的構造をなくすために、再サンプリングされたレジストレーションされた画像および低ｋＶ画像９１０上で物質分離を実行する。二重エネルギーサブトラクションプロセス９７０は、ＣＡＣ画像９８０を出力する。
【０３１１】
[0134]図１０は、冠動脈カルシウムをグレード付けするための装置１０００を示す。装置１０００は、プロセッサ１０１０と、メモリ１０２０と、入力／出力（ＩＯ）インターフェース１０３０と、ロジックのセット１０４０と、プロセッサ１０１０とメモリ１０２０とＩＯインターフェース１０３０とロジックのセット１０４０とを接続するインターフェース１０５０とを含む。メモリ１０２０は、Ｘ線画像のセットまたは血管区域固有ＣＴ冠動脈カルシウム画像のセットを記憶し得る。
【０３１２】
[0135]ロジックのセット１０４０は、画像獲得ロジック１０４１と、レジストレーションロジック１０４３と、強調ロジック１０４５と、強調後ロジック１０４７と、グレード付けロジック１０４９とを備える。画像獲得ロジック１０４１は、組織の領域のＸ線画像のセットを獲得する。このＸ線画像のセットは、二重エネルギーＸ線画像システムによって提供されてもよいし、別のイメージングシステムによって提供されてもよい。Ｘ線画像のセットは、低エネルギー参照Ｘ線画像と、高エネルギー浮動Ｘ線画像とを含む。組織の領域としては、心臓、冠動脈、肺動脈、大動脈、または大動脈弁がある。Ｘ線画像のセットのうちの少なくとも２つのメンバは斜位像である。一実施形態では、画像獲得ロジック１０４１は、急速なｋＶ切り換え、急速なｋＶおよびｍＡ切り換え、ＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶ切り換え、またはＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶおよびｍＡ切り換えを用いるフラットパネルＸ線検出器を使用してＸ線画像のセットを獲得する。
【０３１３】
[0136]レジストレーションロジック１０４３は、レジストレーションされた画像のセットをＸ線画像のセットのうちの複数のメンバから生じさせる。レジストレーションロジック１０４３は、高エネルギー浮動Ｘ線画像に基づいたパラメトリック動きモデルまたは変形場を定義することによって、およびパラメトリック動きモデルまたは変形場に基づいて、臓器スライディングレジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、または非剛体レジストレーションを使用して、高エネルギー浮動Ｘ線画像を低エネルギー参照Ｘ線画像に変形させることによって、レジストレーションされた画像のセットを生じさせる。一実施形態では、レジストレーションロジック１０４３は、Ｘ線画像のセットのメンバから肋骨抑制画像のセットを生じさせる。
【０３１４】
[0137]強調ロジック１０４５は、レジストレーションされた画像のセットから、カルシウム強調画像のセットを生じさせる。強調ロジック１０４７は、レジストレーションされた画像のセットに選択的にローパスフィルタリングを行うこと、または選択的に指向的ローパスフィルタリングを行うことによって、フィルタリングされた画像のセットを生じさせることによって、レジストレーションされた画像のセットからカルシウム強調画像のセットを生じさせる。強調ロジック１０４７はまた、フィルタリングされた画像のセットを実質的に分離する。
【０３１５】
[0138]強調後ロジック１０４７は、カルシウム強調画像のセットに少なくとも部分的に基づいて骨画像を生じさせる。強調後ロジック１０４７は、カルシウム強調画像のセットのアンシャープマスクを行うことによって、またはカルシウム強調画像のセットの動的範囲を調整することによって、骨画像を生じさせる。
【０３１６】
[0139]グレード付けロジック１０４９は、骨画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患予測スコアを計算する。グレード付けロジック１０４９は、血管区域固有ＣＴ冠動脈カルシウム画像のセットに対してサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を訓練する。グレード付けロジック１０４９は、骨画像またはＸ線画像のセットから特徴のセットを抽出することによって、およびＳＶＭを使用して特徴のセットにＳＶＭ回帰を適用することによって、冠動脈心疾患予測スコアを自動的に計算する。特徴のセットは、形状特徴と、テクスチャ特徴と、湾曲特徴と、コントラスト特徴と、曝露時間特徴と、曝露時間／ログ（強度）特徴と、または血管らしさ特徴を含んでよい。
【０３１７】
[0140]一実施形態では、ロジックのセット１０４０は、最適化ロジックを含んでよい。最適化ロジックは、目的関数の値を計算することによって、レジストレーションロジック１０４３を最適化する。目的関数の値は、低エネルギー参照Ｘ線画像と高エネルギー浮動Ｘ線画像の類似度測定、およびしきい値範囲外にある動きモデルパラメータにペナルティを与える正規化項の関数として計算される。しきい値範囲は、使用者により調整可能であってよい。
【０３１８】
[0141]一実施形態では、ロジックのセット１０４０は、表示ロジックを含んでよい。表示ロジックは、骨画像、カルシウム強調画像のセット、レジストレーションされた画像のセット、放射線画像のセット、または冠動脈心疾患予測スコアを表示する。骨画像、カルシウム強調画像のセット、レジストレーションされた画像のセット、放射線画像のセット、または冠動脈心疾患予測スコアを表示することは、骨画像、カルシウム強調画像のセット、レジストレーションされた画像のセット、放射線画像のセット、または冠動脈心疾患予測スコアを印刷または非一時的なコンピュータ記憶デバイスもしくはコンピュータメモリ内に記憶することも含んでよい。表示ロジックは、骨画像、カルシウム強調画像のセット、レジストレーションされた画像のセット、放射線画像のセット、または冠動脈心疾患予測スコアを表示するようにコンピュータ支援診断（ＣＡＤｘ）システムを制御してよい。骨画像、カルシウム強調画像のセット、レジストレーションされた画像のセット、放射線画像のセット、または冠動脈心疾患予測スコアを表示することによって、例示的な装置は、患者によって示される病状をより正確に分類するために病理学者にタイムリーで直観的な手段を提供し、したがって、冠動脈カルシウムを特徴付けるまたは冠動脈心疾患を予測する従来の手法を改善する。
【０３１９】
[0142]図１１は、ＣＡＣをグレード付けするための方法１１００を示す。方法１１００は、１１１０において、組織の領域の二重エネルギー（ＤＥ）胸部Ｘ線画像のセットにアクセスすることを含む。ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットは、第１の、低エネルギー曝露と、第２の、高エネルギー曝露とを含む。第１の、低エネルギー曝露は参照画像であってよい。第２の、高エネルギー曝露は浮動画像であってよい。
【０３２０】
[0143]方法１１００はまた、１１２０において、組織の領域内に表される心陰影をセグメンテーションすることによってバイナリマスクを作成することを含む。バイナリマスクは、心陰影内部の領域と、心陰影外部の領域とを定義し得る。
【０３２１】
[0144]方法１１００はまた、１１３０において、ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットからノイズをフィルタリングすることを含む。ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットからノイズをフィルタリングすることは、ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットにローパスフィルタリングまたは指向性ローパスフィルタリングを選択的に適用することを含んでよい。
【０３２２】
[0145]方法１１００はまた、１１４０において、第１の、低エネルギー曝露を第２の、高エネルギー曝露とレジストレーションすることを含む。方法１１００は、１１４０において、臓器スライディングレジストレーションまたは解剖学的構造認識レジストレーションを使用して、第１の、低エネルギー曝露を第２の、高エネルギー曝露とレジストレーションしてよい。一実施形態では、レジストレーションは、バイナリマスクに少なくとも部分的に基づく。
【０３２３】
[0146]方法１１００はまた、１１５０において、第２の、高エネルギー曝露を再サンプリングすることによって、変換された高エネルギー曝露を生成することを含む。
【０３２４】
[0147]方法１１１０はまた、１１６０において、第１の、低エネルギー曝露および変換された高エネルギー曝露に対して二重エネルギーサブトラクションを実行することによって冠動脈カルシウム画像（ＣＣＩ）を生成することを含む。
【０３２５】
[0148]方法１１１０はまた、１１７０において、ＣＣＩに少なくとも部分的に基づいてＣＡＣグレードを計算することを含む。ＣＡＣグレードは、ＣＣＩから抽出された特徴のセットおよび訓練用ＣＴ冠動脈カルシウム画像のセットに基づいてＳＶＭ回帰を使用して計算されてよい。
【０３２６】
[0149]図１２は、本明細書で示される例示的な方法が動作可能であり、例示的なロジックが実施され得る、例示的なコンピュータ１２００を示す。さまざまな例では、コンピュータ１２００は、Ｘ線システムまたはＸ線撮影システムの一部であってもよいし、Ｘ線システムまたはＸ線撮影システムに動作可能に接続可能であってもよいし、ＣＡＤｘシステムの一部であってもよい。
【０３２７】
[0150]コンピュータ１２００は、バス１２０８によって動作可能に接続された、プロセッサ１２０２と、メモリ１２０４と、入力／出力ポート１２１０とを含む。一例では、コンピュータ１２００は、冠動脈心疾患を予測する方法を実行するロジックのセット１２３０を含んでよい。したがって、ロジックのセット１２３０は、コンピュータ１２００内でハードウェアとして実施されようと、ファームウェアとして実施されようと、および／またはそれらの組み合わせとして実施されようと、冠動脈心疾患を予測するための手段（たとえば、ハードウェア、回路）を提供し得る。さまざまな例では、ロジックのセット１２３０は、コンピュータ１２００に永久的および／または着脱可能に取り付けられてよい。一実施形態では、ロジックのセット１２３０に関連付けられた機能は、限定するものではないが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、または複雑なプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）を含むハードウェアロジック構成要素によって少なくとも部分的に実行されてよい。一実施形態では、ロジックのセット１２３０の個々のメンバは、ＡＳＩＣまたはＳＯＣとして実施される。
【０３２８】
[0151]プロセッサ１２０２は、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを含む多種多様なプロセッサであってよい。メモリ１２０４は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリであってよい。ディスク１２０６は、たとえば、入力／出力インターフェース（たとえば、カード、デバイス）１２１８および入力／出力ポート１２１０を介して、コンピュータ１２００に動作可能に接続されてよい。ディスク１２０６には、限定するものではないが、磁気ディスクドライブ、テープドライブ、Ｚｉｐドライブ、フラッシュメモリカード、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）、またはメモリスティックのようなデバイスがあり得る。そのうえ、ディスク１２０６としては、ＣＤ−ＲＯＭまたはデジタルビデオＲＯＭドライブ（ＤＶＤ  ＲＯＭ）のような光学ドライブがあり得る。メモリ１２０４は、たとえば、プロセス１２１４またはデータ１２１７を記憶することができる。ディスク１２０６またはメモリ１２０４は、コンピュータ１２００のリソースを制御し割り振るオペレーティングシステムを記憶することができる。
【０３２９】
[0152]バス１２０８は、単一内部バス相互接続アーキテクチャまたは他のバスアーキテクチャもしくはメッシュアーキテクチャであってよい。単一バスが図示されているが、コンピュータ１２００は、図示されていない他のバス（たとえば、ＰＣＩＥ、ＳＡＴＡ、Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ、１３９４、ＵＳＢ、イーサネット（登録商標））を使用してさまざまなデバイス、ロジック、および周辺機器と通信してよいことが諒解されるべきである。
【０３３０】
[0153]コンピュータ１２００は、Ｉ／Ｏインターフェース１２１８および入力／出力ポート１２１０を介して入力／出力デバイスと相互作用してよい。入力／出力デバイスは、限定するものではないが、ＤＥデジタルＸ線撮影Ｘ線システム、デジタルホールスライドスキャナ、光学顕微鏡、キーボード、マイクロホン、ポインティングおよび選択デバイス、カメラ、ビデオカード、ディスプレイ、ディスク１２０６、ネットワークデバイス１２２０、または他のデバイスを含むことができる。入力／出力ポート１２１０は、限定するものではないが、シリアルポート、パラレルポート、またはＵＳＢポートを含むことができる。
【０３３１】
[0154]コンピュータ１２００は、ネットワーク環境内で動作してよく、したがって、Ｉ／Ｏインターフェース１２１８またはＩ／Ｏポート１２１０を介してネットワークデバイス１２２０に接続されてよい。ネットワークデバイス１２２０を通して、コンピュータ１２００はネットワークと相互作用し得る。ネットワークを通して、コンピュータ１２００は、リモートコンピュータに論理的に接続され得る。コンピュータ１２００が相互作用し得るネットワークとしては、限定するものではないが、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）、または他のネットワークがあり得る。
【０３３２】
[0155]以下は、本明細書で用いられた選択された用語の定義を含む。定義には、用語の範囲に含まれ、実装形態に使用され得る構成要素のさまざまな例および／または形態がある。例は、限定することを意図したものではない。用語の単数形と複数形の両方が定義に含まれ得る。
【０３３３】
[0156]「一実施形態（ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「一実施形態（ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「一例（ｏｎｅ  ｅｘａｍｐｌｅ）」、「例」、および他の類似の例示的な言い回しへの言及は、そのように説明された実施形態または例が特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または制限を含み得るが、あらゆる実施形態または例がその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または制限を必ずしも含むとは限らないことを示す。そのうえ、「一実施形態では」という句の反復的な使用は、同じ実施形態を指してもよいが、必ずしも同じ実施形態を指すとは限らない。
【０３３４】
[001]「コンピュータ可読記憶デバイス」は、本明細書で使用されるとき、命令またはデータを記憶するデバイスを指す。「コンピュータ可読記憶デバイス」は、伝播信号を指さない。コンピュータ可読記憶デバイスは、限定するものではないが、不揮発性媒体と揮発性媒体とを含む形態をとってよい。不揮発性媒体には、たとえば、光ディスク、磁気ディスク、テープ、および他の媒体があり得る。揮発性媒体には、たとえば、半導体メモリ、動的メモリ、および他の媒体があり得る。コンピュータ可読記憶デバイスの一般的な形態としては、限定するものではないが、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、他の光学デバイス、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、メモリチップまたはカード、メモリスティック、およびコンピュータ、プロセッサ、または他の電子デバイスが読み取ることができる他の媒体またはデバイスがあり得る。
【０３３５】
[0157]「ロジック」は、本明細書で使用されるとき、限定するものではないが、機能もしくはアクションを実行する、または別のロジック、方法、もしくはシステムから機能もしくはアクションを実行させる、ハードウェア、またはファームウェア、または各々の組み合わせを含む。ロジックには、ソフトウェアにより制御されたマイクロプロセッサ、ディスクリートロジック（たとえば、ＡＳＩＣ）、アナログ回路、デジタル回路、プログラムロジックデバイス、命令を含むメモリデバイス、および他の物理デバイスがあり得る。ロジックとしては、１つまたは複数のゲート、ゲートの組み合わせ、または他の回路構成要素があり得る。複数の論理ロジックが説明されているが、複数の論理ロジックを１つの物理ロジックに組み込むことが可能であってよい。同様に、単一の論理ロジックが説明されているが、その単一の論理ロジックを複数の物理ロジック間に分散させることが可能であってよい。
【０３３６】
[0158]「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」または「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲で用いられる限り、その用語が請求項で移行語として用いられるとき解釈されるように、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語と同様の様式で包括的であることが意図される。
【０３３７】
[0159]本明細書および続く特許請求の範囲の全体を通して、文脈が別段必要としない限り、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」および「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」という単語ならびに「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」などの変形は、包含の用語であって排除の用語ではないであると理解されよう。たとえば、そのような用語が、述べられた整数または整数のグループを指すために使用されるとき、そのような用語は、他の任意の整数または整数のグループの排除を暗示しない。
【０３３８】
[0160]「または」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲で用いられる（たとえば、ＡまたはＢ）限り、「ＡまたはＢまたは両方」を意味することが意図される。出願人が「両方ではなくＡまたはＢのみ」を示すことを意図するとき、「両方ではなくＡまたはＢのみ」という用語が用いられる。したがって、本明細書における「または」という用語の使用は、包含的な使用であり、排他的な使用ではない。Ｂｒｙａｎ  Ａ．Ｇａｒｎｅｒ、Ａ  Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｌｅｇａｌ  Ｕｓａｇｅ  ６２４（第２版、１９９５年）を参照されたい。
【０３３９】
[0161]例示的なシステム、方法、および他の実施形態が、例について説明することによって示され、それらの例はかなり詳細に説明されてきたが、添付の特許請求の範囲をそのような詳細に制限すること、またはいかなる形であれ制限することは、出願人の意図ではない。もちろん、システム、方法、および本明細書で説明される他の実施形態について説明するために構成要素または方法のあらゆる考えられる組み合わせについて説明することは可能ではない。したがって、本発明は、図示され説明される、具体的な詳細、代表的な装置、および例示的な例に限定されない。したがって、本出願は、添付の特許請求の範囲に含まれる改変と、修正と、変形とを包含することを意図するものである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
〔１〕
コンピュータによって実行されると、冠動脈心疾患を予測するための方法を実行するように前記コンピュータを制御するコンピュータ実行可能命令を記憶する、非一時的なコンピュータ可読記憶デバイスであって、前記方法が、
組織の領域のエネルギー依存画像のセットを獲得することと、ここにおいて、前記画像のセットが、第１のエネルギーＸ線画像と第２の、異なるエネルギーＸ線画像とを含む、
前記組織の領域のカルシウム強調画像を生成することと、ここにおいて、前記カルシウム強調画像を生成することが、
前記エネルギー依存画像のセットを分離前処理することによって、分離前画像のセットを生成すること、
前記分離前画像のセットを選択的にフィルタリングすることによって、選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成すること、および
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを二重エネルギー分解することによって、二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成すること
を含む、
前記カルシウム強調画像に少なくとも部分的に基づいて分離後画像を生成することと、
前記分離後画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈カルシウムスコアを計算することと、
前記冠動脈カルシウムスコアに少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患確率を計算することと
を備える、非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２〕
前記第１のエネルギーＸ線画像が６０ｋＶ曝露であり、前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像が１２０ｋＶ曝露であり、ここにおいて、前記第１のエネルギーＸ線画像および前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像が１５０ｍｓ間隔以内に獲得される、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔３〕
前記エネルギー依存画像のセットを獲得することが、第１の、高いｋＶ値と第２の、低いｋＶ値との間でｋＶを切り換えることによって高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含み、ここにおいて、前記第１の、高いｋＶ値が１２０ｋＶであり、前記第２の、低いｋＶ値が６０ｋＶである、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔４〕
前記エネルギー依存画像のセットを獲得することが、ｋＶとｍＡとを切り換えることによって、濾過前Ｘ線フィルタを切り換えることによって、または濾過前Ｘ線フィルタとｋＶとを切り換えることによって、高Ｘ線スペクトルと低Ｘ線スペクトルとを作成することを含む、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔５〕
前記エネルギー依存画像のセットが、フォトンカウンティング型エネルギー感受性検出器を使用することによって、または第１の検出器と第２の異なる検出器とを備えるサンドイッチ型検出器を使用することによって、獲得され、ここにおいて、前記第１のエネルギーＸ線画像が前記第１の検出器を使用して獲得され、前記第２のエネルギーＸ線画像が前記第２の検出器を使用して獲得される、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔６〕
前記分離前画像のセットを生成することが、前記エネルギー依存画像のセットを正規化することを含み、ここにおいて、前記エネルギー依存画像のセットを正規化することが、前記第１のエネルギーＸ線画像を正規化すること、または前記第２のエネルギーＸ線画像を補正することを含む、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔７〕
前記方法が、前記エネルギー依存画像のセットに基づいて肋骨抑制画像のセットを生成することをさらに備える、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔８〕
前記肋骨抑制画像のセットを生成することが、
前記エネルギー依存画像のセットに基づいて前記組織の領域の骨画像を生成することと、ここにおいて、前記骨画像が複数のピクセルを含む、
前記骨画像に基づいて肋骨縁マップを計算することと、ここにおいて、前記肋骨縁マップが縁フィルタを使用して計算される、またはここにおいて、前記肋骨縁マップが、教師あり機械学習プロセスを使用して肋骨アノテーション付き画像のセットに対して訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用して計算される、ここにおいて、前記肋骨縁マップが前記骨画像内のピクセルにおける肋骨縁出現の確率を表示する、およびここにおいて、前記肋骨縁マップが強度を有する、
前記肋骨縁マップ強度と以前の肋骨形状モデルとを統合することによって、前記肋骨縁マップに基づいてバイナリセグメンテーション肋骨マスクを生成することと、ここにおいて、前記以前の肋骨形状モデルが単一肋骨モデルと肋骨間モデルとを含む、およびここにおいて、前記バイナリセグメンテーション肋骨マスクが前記骨画像内で肋骨エリアと非肋骨エリアとを定義する、
前記バイナリセグメンテーション肋骨マスクと独立成分分析（ＩＣＡ）とを使用して、前記肋骨エリアに対応する前記第１のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられた第１の肋骨信号と、前記肋骨エリアに対応する前記第２のエネルギーＸ線画像内のエリアに関連付けられた第２の、異なる肋骨信号とを推定することと、
前記第１の肋骨信号を前記第１のエネルギーＸ線画像からサブトラクションすることによって第１のエネルギー肋骨抑制画像を作成することと、または前記第２の肋骨信号を前記第２のエネルギーＸ線画像からサブトラクションすることによって第２のエネルギー肋骨抑制画像を作成することと
を含む、〔７〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔９〕
前記分離前画像のセットを生成することが、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、非剛体レジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、またはスライディングレジストレーションを使用して、前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることを含む、〔８〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１０〕
解剖学的構造認識レジストレーションを使用して前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることが、
組織の領域の訓練用胸部Ｘ線画像のセットにアクセスすることと、ここにおいて、前記訓練用Ｘ線画像のセットが複数の胸部Ｘ線画像を含む、
前記訓練用胸部Ｘ線画像のセットに基づいてキーポイントのセットを定義することと、ここにおいて、前記キーポイントのセットが、前記訓練用胸部Ｘ線画像のセットのメンバ内に表された解剖学的標識のセットにアノテーションを付けることによって定義され、ここにおいて、前記キーポイントのセットが、前記複数の胸部Ｘ線画像のうちの少なくとも２つのメンバに共通する解剖学的標識のセットを識別する、
前記キーポイントのセットに基づいてモデルを計算することと、ここにおいて、前記モデルが、前記訓練用胸部Ｘ線画像のセット内に表された心臓の形状を記述する、
前記第１のエネルギーＸ線画像および前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像内で、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像および前記第２のエネルギー肋骨抑制画像内で、前記キーポイントのセットによって示される解剖学的標識に対応する場所を検出することによって、対応する場所のセットを生成することと、
前記対応する場所のセットのメンバに対して変形ベクトルを計算することによって、変形ベクトルのセットを生成することと、
前記変形ベクトルのセットに少なくとも部分的に基づいて変形場を補間することと、ここにおいて、前記変形場がＢスプライン補間を使用して定義される、
前記変形場を使用して、前記第１のエネルギーＸ線画像と前記第２の、異なるエネルギーＸ線画像と、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像と前記第２のエネルギー肋骨抑制画像とをレジストレーションすることと
を含む、〔９〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１１〕
前記方法が、心陰影内部のエリアと前記心陰影外部のエリアとを定義するバイナリマスクを生成することをさらに備え、ここにおいて、前記バイナリマスクを生成することが、
前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像に基づいて初期心陰影を計算することと、ここにおいて、前記初期心陰影が動的計画法を使用して計算される、
前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像内で変形心陰影を検出することと、
マージンを使用して前記初期心陰影を膨張させることによって拡張心陰影を生成することと、ここにおいて、前記拡張心陰影が前記変形心陰影を覆う、
を含む、〔９〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１２〕
スライディングレジストレーションを使用して前記エネルギー依存画像のセットまたは前記肋骨抑制画像のセットをレジストレーションすることが、
前記バイナリマスクを使用して、前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像を、第１の内部領域および第１の外部領域にセグメンテーションすることと、ここにおいて、前記第１の内部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影内部の前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義し、前記第１の外部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影外部の前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する、
前記バイナリマスクを使用して、前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像を、第２の内部領域および第２の外部領域にセグメンテーションすることと、ここにおいて、前記第２の内部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影内部の前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義し、前記第２の外部領域が、前記バイナリマスクによって定義された前記心陰影外部の前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像のエリアを定義する、
自由形状変形（ＦＦＤ）レジストレーションを使用して前記第１の内部領域を前記第２の内部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた内部領域を生成することと、
剛体変形レジストレーションを使用して前記第１の外部領域を前記第２の外部領域とレジストレーションすることによって、レジストレーションされた外部領域を生成することと、
ソフトな重み付けを使用して、前記レジストレーションされた内部領域を前記レジストレーションされた外部領域とつなぎ合わせることと
を含む、〔１１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１３〕
ＦＦＤレジストレーションを使用して前記第１の内部領域を前記第２の内部領域とレジストレーションすることが、均一間隔制御点のメッシュで一連のＢスプライン基底関数を補間することによって、およびマスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数を最小にすることによって、前記第１のエネルギーＸ線画像と前記第２のエネルギーＸ線画像との間の、または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像と前記第２のエネルギー肋骨抑制画像との間の、動き場をパラメータ化することを含み、ここにおいて、前記マスクされたＦＦＤレジストレーション費用関数が、前記バイナリマスクを使用してマスクされる、〔１２〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１４〕
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することが、ガウシアンフィルタを使用して前記第１のエネルギーＸ線画像または前記第１のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることを含む、〔１３〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１５〕
前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを生成することが、モルフォロジー抑制を使用する血管らしさ演算子を使用して前記第２のエネルギーＸ線画像もしくは前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすること、または指向性ローパスフィルタを使用して前記第２のエネルギーＸ線画像もしくは前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることを含む、〔１３〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１６〕
指向性ローパスフィルタを使用して前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることが、
指向性バンドパスフィルタのセットを生成することと、
前記指向性バンドパスフィルタのセットで前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像を畳み込むことによってフィルタ応答のベクトルを生じさせることと、ここにおいて、フィルタ応答がチャネルに関連付けられる、
前記フィルタ応答のベクトル内のフィルタ応答に重み付け係数を乗算することによって、フィルタ応答の変換されたベクトルを生じさせることと、ここにおいて、前記重み付け係数が、前記フィルタ応答に関連付けられた選択幅もしくは前記フィルタ応答に関連付けられた選択方向を増幅する、またはここにおいて、前記重み付け係数が、前記フィルタ応答に関連付けられた前記選択幅もしくは前記フィルタ応答に関連付けられた前記選択方向を抑制する、
前記フィルタ応答の変換されたベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のエネルギーＸ線画像または前記第２のエネルギー肋骨抑制画像をフィルタリングすることと
を含む、〔１５〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１７〕
前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットを生成することが、前記選択的にフィルタリングされた画像のセットのメンバからスキャッタを除去することによって、前記選択的にフィルタリングされた画像のセットを補正することを含む、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１８〕
前記分離後画像を生成することが、アンシャープマスクを前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットに適用することを含み、ここにおいて、前記アンシャープマスクが、前記二重エネルギーサブトラクション画像のセット、アンシャープ計数、およびローパスフィルタリング演算に少なくとも部分的に基づき、ここにおいて、前記アンシャープ計数の値は［０，１）内にある、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔１９〕
前記分離後画像を生成することが、しきい値量以内で、ディスプレイデバイスフォーマットまたは記憶デバイスフォーマットの動的範囲に適合するように前記二重エネルギーサブトラクション画像のセットの動的範囲を選択的に調整することを含む、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２０〕
前記冠動脈カルシウムスコアを計算することが、  前記分離後画像から特徴のセットを抽出することと、
前記特徴のセットを血管区域固有コンピュータ断層撮影（ＣＴ）カルシウムスコアのセットに関連付けることと、
前記特徴のセットと前記血管区域固有ＣＴカルシウムスコアのセットとの前記関連に少なくとも部分的に基づいて、前記冠動脈カルシウムスコアを計算することと
を含む、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２１〕
前記特徴のセットが、曝露時間特徴、血管らしさフィルタリング特徴、テクスチャ特徴、形状特徴、または湾曲特徴を含む、〔２０〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２２〕
前記特徴のセットを前記血管固有ＣＴカルシウムスコアのセットに関連付けることが、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）回帰を使用して実行される、〔２０〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２３〕
前記エネルギー依存画像のセットが、切り換えを使用して獲得され、ここにおいて、前記切り換えがタイミングを有し、ここにおいて、前記切り換えの前記タイミングが心電計（ＥＫＧ）トリガリングによって制御される、〔１〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２４〕
前記ＥＫＧトリガリングが、Ｒ−Ｒ波間隔の移動平均のパーセンテージに基づく、〔２３〕に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶デバイス。
〔２５〕
プロセッサと、
Ｘ線画像のセットまたは血管区域固有コンピュータ断層撮影（ＣＴ）冠動脈カルシウム画像のセットを記憶するメモリと、
入力／出力（ＩＯ）インターフェースと、
ロジックのセットと、
前記プロセッサと、前記メモリと、前記ＩＯインターフェースと、前記ロジックのセットとを接続するインターフェースと
を備え、
前記ロジックのセットが、
組織の領域のＸ線画像のセットを獲得する画像獲得ロジックと、前記Ｘ線画像のセットが、低エネルギー参照Ｘ線画像と高エネルギー浮動Ｘ線画像とを含み、前記組織の領域が、心臓、冠動脈、肺動脈、大動脈、または大動脈弁を含み、ここにおいて、前記Ｘ線画像のセットのうちの少なくとも２つのメンバが斜位像である、
前記Ｘ線画像のセットのうちの複数のメンバから、レジストレーションされた画像のセットを生じさせるレジストレーションロジックと、
前記レジストレーションされた画像のセットから、カルシウム強調画像のセットを生じさせる強調ロジックと、
前記カルシウム強調画像のセットに少なくとも部分的に基づいて骨画像を生じさせる強調後ロジックと、
前記骨画像に少なくとも部分的に基づいて冠動脈心疾患予測スコアを計算するグレード付けロジックと
を備える、冠動脈カルシウムをグレード付けするための装置。
〔２６〕
前記画像獲得ロジックが、急速なｋＶ切り換え、急速なｋＶおよびｍＡ切り換え、ＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶ切り換え、またはＥＫＧトリガリングを用いた急速なｋＶおよびｍＡ切り換えを用いるフラットパネルＸ線検出器を使用して前記Ｘ線画像のセットを獲得する、〔２５〕に記載の装置。
〔２７〕
前記レジストレーションロジックが、前記高エネルギー浮動Ｘ線画像に基づいたパラメトリック動きモデルまたは変形場を定義することによって、および前記パラメトリック動きモデルまたは前記変形場に基づいて、臓器スライディングレジストレーション、解剖学的構造認識レジストレーション、剛体レジストレーション、区分的レジストレーション、斜視レジストレーション、または非剛体レジストレーションを使用して、前記高エネルギー浮動Ｘ線画像を前記低エネルギー参照Ｘ線画像に変形させることによって、前記レジストレーションされた画像のセットを生じさせる、〔２５〕に記載の装置。
〔２８〕
前記強調ロジックが、前記レジストレーションされた画像のセットに選択的にローパスフィルタリングを行うことまたは選択的に指向的ローパスフィルタリングを行うことによって、フィルタリングされた画像のセットを生じさせることによって、および前記フィルタリングされた画像のセットを実質的に分離することによって、前記レジストレーションされた画像のセットから前記カルシウム強調画像のセットを生じさせる、〔２５〕に記載の装置。
〔２９〕
前記強調後ロジックが、前記カルシウム強調画像のセットのアンシャープマスクを行うことによって、または前記カルシウム強調画像のセットの前記動的範囲を調整することによって、前記骨画像を生じさせる、〔２５〕に記載の装置。
〔３０〕
前記グレード付けロジックが、血管区域固有ＣＴ冠動脈カルシウム画像のセットに対してサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を訓練し、前記骨画像または前記Ｘ線画像のセットから特徴のセットを抽出し、前記ＳＶＭを使用してＳＶＭ回帰を前記特徴のセットに適用することによって、前記冠動脈心疾患予測スコアを計算する、〔２５〕に記載の装置。
〔３１〕
前記ロジックのセットが、目的関数の値を計算することによって前記レジストレーションロジックを最適化する最適化ロジックをさらに備え、ここにおいて、前記目的関数の前記値が、前記低エネルギー参照Ｘ線画像と前記高エネルギー浮動Ｘ線画像の類似度測定、およびしきい値範囲外にある動きモデルパラメータにペナルティを与える正規化項の関数として計算される、〔２５〕に記載の装置。
〔３２〕
前記ロジックのセットが、前記骨画像、前記カルシウム強調画像のセット、前記レジストレーションされた画像のセット、前記放射線画像のセット、または前記冠動脈心疾患予測スコアを表示する表示ロジックをさらに備える、〔２５〕に記載の装置。
〔３３〕
冠動脈石灰化（ＣＡＣ）をグレード付けするための方法であって、
組織の領域の二重エネルギー（ＤＥ）胸部Ｘ線画像のセットにアクセスすることと、ここにおいて、前記ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットが、第１の、低エネルギー曝露と、第２の、高エネルギー曝露とを含む、
前記組織の領域内に示される心陰影をセグメンテーションすることによってバイナリマスクを作成することと、
前記ＤＥ胸部Ｘ線画像のセットからノイズをフィルタリングすることと、
前記バイナリマスクに少なくとも部分的に基づいて、臓器スライディングレジストレーションまたは解剖学的構造認識レジストレーションを使用して、前記第１の、低エネルギー曝露を前記第２の、高エネルギー曝露とレジストレーションすることと、
前記第２の、高エネルギー曝露を再サンプリングすることによって、変換された高エネルギー曝露を生成することと、
前記第１の、低エネルギー曝露および前記変換された高エネルギー曝露に対して二重エネルギーサブトラクションを実行することによって、冠動脈カルシウム画像（ＣＣＩ）を生成することと、  前記ＣＣＩに少なくとも部分的に基づいてＣＡＣグレードを計算することと
を備える、方法。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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