(57)【要約】  １つの態様において、低解像度ボリューメトリック画像データから高解像度ボリューメトリック画像データを生成する方法が、スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するステップを含み、ボリューメトリック画像データは、スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、ボリューメトリック画像データは、関心のある周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーする。本方法はさらに、受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップを含む。本方法はさらに、推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップを含む。本方法はさらに、位置合わせされたボリューメトリック画像データ、超解像度後処理アルゴリズム、及びボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数に基づいて、高解像度ボリューメトリック画像データを生成するステップを含む。高解像度ボリューメトリック画像データは、低解像度ボリューメトリック画像データより高い画像解像度を有する。
2015506774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
低解像度ボリューメトリック画像データから高解像度ボリューメトリック画像データを生成する方法であって、
スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するステップであり、前記ボリューメトリック画像データは、前記スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、前記ボリューメトリック画像データは、関心のある前記周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーする、ステップと、
前記の受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
前記の推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
前記の位置合わせされたボリューメトリック画像データ、超解像度後処理アルゴリズム、及び前記ボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数に基づいて、前記高解像度ボリューメトリック画像データを生成するステップと、
を含み、
前記高解像度ボリューメトリック画像データは、前記低解像度ボリューメトリック画像データより高い画像解像度を有する、
方法。
【請求項２】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定めるステップと、
前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップ、又は、前記ボリューメトリック画像データのサブセットに少なくとも基づいて、前記の受信され、あるいは区分されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップ、のうち少なくとも１つと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の形状を特定するステップと、
前記の特定された形状に基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
をさらに含む請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の場所を特定するステップと、
関心のある周期的に動く構造の前記の特定された場所に基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
をさらに含む請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記周期的に動く構造を視覚的に強調するための一組の重み付けを決定するステップと、
前記重み付けに基づいて、前記ボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記周期的に動く構造を視覚的に強調するように前記ボリューメトリック画像データの部分をマスクするためのマスクを決定するステップと、
前記マスクを用いて前記ボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記の推定された動きに基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定めるステップであり、前記サブセットは、所定の画像間の動き閾値範囲を満たす画像データのみを含む、ステップと、
前記の推定された動きに基づいて、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記イメージングシステムによって前記ボリューメトリック画像データにもたらされるボケを補償するように、前記点広がり関数を用いるステップ
をさらに含む請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記構造は、解剖学的血管であり、前記動きサイクルは、心臓の動きサイクルである、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記高解像度ボリューメトリック画像データは、プラーク、ステント内構造又は狭窄のうち１又は複数を視覚的に強調する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するコンピューティングシステムであって、前記ボリューメトリック画像データは、前記スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、前記ボリューメトリック画像データは、関心のある前記周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーし、当該コンピューティングシステムは、
前記の受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する動き推定部と、
前記の推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせする位置合わせコンポーネントと、
前記の位置合わせされたボリューメトリック画像データと、前記ボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数とに基づいて、超解像度ボリューメトリック画像データを生成する画像解像度向上部であり、関心のある前記周期的に動く構造についての前記超解像度ボリューメトリック画像データは、前記の受信されたボリューメトリック画像データの個々の画像の解像度より高い画像解像度を有する、画像解像度向上部と、
を含むシステム。
【請求項１２】
前記ボリューメトリック画像データを区分し、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する関心領域区分部であり、前記動き推定部は、前記の区分されたボリューメトリック画像データを用いて前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定める、関心領域区分部
をさらに含む請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記動き推定部は、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記動き推定部は、前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の形状を特定し、前記の特定された形状に基づいて、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する、請求項１２又は請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記動き推定部は、前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の場所を特定し、関心のある前記周期的に動く構造の前記の特定された場所に基づいて、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する、請求項１２乃至１４のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記位置合わせコンポーネントは、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットに少なくとも基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ又は区分されたボリューメトリック画像データを位置合わせする、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記位置合わせコンポーネントは、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットに基づいて、関心のある前記周期的に動く構造を表すデータを重み付けする、請求項１２乃至１６のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記位置合わせコンポーネントは、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットに基づいて、前記ボリューメトリック画像データの部分をマスクする、請求項１２、請求項１６及び請求項１７のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記位置合わせコンポーネントは、所定の画像間の動き閾値範囲を満たす前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットの画像のみを位置合わせする、請求項１２、請求項１６、請求項１７及び請求項１８のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２０】
血管内のプラークを特定する方法であって、
周期的に動く対象から超解像度画像を生成するステップと、
前記超解像度画像からプラーク成分を特徴付けるステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、画像解像度を向上させることに関し、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）に特に応用される。しかしながら、本発明は、磁気共鳴（ＭＲ）、心臓血管（ＣＶ）、Ｘ線、及び／又は対象者の周期的に動く構造の複数のフレーム若しくは対象者の静的な構造のスキャンを複数の種々の視点から取得する他のイメージングモダリティなどの、他のイメージングモダリティにも適している。
【背景技術】
【０００２】
冠動脈疾患が年間で数百万人に影響し、毎年多くの死亡の主要因であることを、文献が示している。冠動脈疾患による合併症には、血管狭窄（狭窄症）、冠動脈の閉塞、不安定プラークの破裂などが含まれる。心臓専門医、特に介入性の心臓病学を専門に扱う心臓専門医にとっての主要な臨床的問題は、急性心筋梗塞及び他の急性冠動脈症候群の検出及び予防である。急性冠動脈症候群による突然死の原因が、破裂されたプラークの存在であることを、組織病理学的研究が示している。破裂する傾向があるアテローム性動脈硬化症のプロファイルを特定するためのトレンドが存在していることを、文献が示している。剖検調査に基づくと、責任病変の大多数は、通常は狭窄性でなく、大きな壊死を、その上を覆う薄い線維性被膜と共に含み、血管セグメントの拡張的な再モデル化を誘発する。
【０００３】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）は、対象者の周期的に動く構造（例えば、心臓、肺など）及び／又は血管（例えば、冠動脈）などの、対象者の内部の診断品質画像を生成するイメージングモダリティである。アテローム性動脈硬化プラークの検出、及び／又はその組成と機械的性質との評価について、ＣＴスキャンから生成される画像は、プラークを正確に特徴付けるデータを含むべきである。あいにく、心臓のデータを処理するための現在のアプローチは、アーチファクトをもたらすおそれがあり、したがってプラークを正確に特徴付けることができない可能性がある。こうしたアーチファクトの例には、ブルーミングアーチファクト（石灰化プラークなどの非常に高密度な物体から生じる）、カルシウムブルーミング（ＣＴシステムの限られた空間解像度から主に生じる）、及び／又はボケ（blurring）を引き起こす可能性がある他のアーチファクトを含み、これらは、石灰化された領域の過剰表現、内腔領域及び狭窄度合の過小推定、ステント内（intra-stent）構造のボケ、血管のボケ、並びにプラーク組成の不正確な特徴付けをもたらす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記を考慮すると、画質を維持し、かつ／あるいは画質を改良しながら患者線量を低減するための他の手法についての要求が解決されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書に説明される態様は、上記で参照された課題及びその他に対処する。
【０００６】
１つの態様において、低解像度ボリューメトリック画像データから高解像度ボリューメトリック画像データを生成する方法が、スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するステップを含み、ボリューメトリック画像データは、スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、ボリューメトリック画像データは、関心のある周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーする。本方法はさらに、受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップを含む。本方法はさらに、推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップを含む。本方法はさらに、位置合わせされたボリューメトリック画像データ、超解像度後処理アルゴリズム、及びボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数に基づいて、高解像度ボリューメトリック画像データを生成するステップを含む。高解像度ボリューメトリック画像データは、低解像度ボリューメトリック画像データより高い画像解像度を有する。
【０００７】
別の態様において、コンピューティングシステムが、スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信し、ボリューメトリック画像データは、スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、ボリューメトリック画像データは、関心のある周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーする。本コンピューティングシステムは、受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する動き推定部と、推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせする位置合わせコンポーネントと、位置合わせされたボリューメトリック画像データとボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数とに基づいて超解像度ボリューメトリック画像データを生成する画像向上部と、を含む。関心のある周期的に動く構造についての超解像度画像データは、受信されたボリューメトリック画像データの個々の画像の解像度より高い画像解像度を有する。
【０００８】
別に態様において、血管内のプラークを特定する方法が、周期的に動く対象から超解像度画像を生成するステップと、超解像度画像からプラーク成分を特徴付けるステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明は、種々のコンポーネント及びコンポーネントの配置、並びに種々のステップ及びステップの配置の形態をとることができる。図面は、単に好適な実施形態を図示する目的のものであり、本発明を限定するものとみなされるべきではない。
【図１】画像解像度向上部に関連して一例示的イメージングシステムを概略的に示す。
【図２】ボリューメトリック画像データの解像度を向上させるための一例示的方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
下記は、関心のある構造及び／又は関連する構造の超解像度ボリューメトリックデータを生成するために、いくつかの動きフェーズの取得されたデータの冗長性を活用することによって、対象者の関心のあるスキャンされた周期的に動く構造の複数の再構成を用いてボリューメトリック画像データの画像解像度を向上させるためのアプローチを説明する。取得されたデータは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、心臓血管（ＣＶ）、Ｘ線及び／又は周期的に動く構造（又は、複数の種々の視点からの静的な構造）の他のイメージングデータとすることができる。簡潔さのため、下記は、ＣＴの文脈において論じられる。
【００１１】
最初に図１を参照すると、ＣＴスキャナなどのイメージングシステム１００が概略的に図示されている。イメージングシステム１００は、固定ガントリ１０２及び回転ガントリ１０４を含み、回転ガントリ１０４は、固定ガントリ１０２によって回転可能に支持され、Ｚ軸に関して検査領域１０６の周りを回転する。Ｘ線管などの放射線源１１０が、回転ガントリ１０４によって支持されて回転ガントリ１０４と一緒に回転し、検査領域１０６を横切る放射線を放出する。放射線感知検出器アレイ１１２が、検査領域を渡って放射線源１１０と反対側の角のある円弧に対し、検査領域１０６を横切る放射線を検出し、この放射線を示す信号データを生成する。放射線感知検出器アレイ１１２は、放射線感知検出器画素の１次元アレイ又は２次元アレイを含む。コンポーネント１０２乃至１１２は、イメージングデータ取得及び処理システム１１３の一部として集合体とみなされることができる。
【００１２】
イメージングシステム１００はさらに、カウチなどの対象者支持体１１４を含み、検査領域１０６内の対象者を支持する。対象者支持体１１４は、システム１００に関連して対象者又は対象を位置付けるために、周期的に動く構造などの構造のスキャンの前、その間、及び／又はその後に水平に及び／又は垂直に動くように構成される。イメージングシステム１００はさらに、オペレータコンソール１１６として、汎用目的コンピューティングシステム又はコンピュータサーバを含む。コンソール１１６は、モニタ又はディスプレイなどの人間が読める出力装置と、キーボード、マウスなどの入力装置とを含む。コンソール１１６上に常駐するソフトウェアは、オペレータが、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）又はその他のものを介してスキャナ１００と対話することを可能にする。この対話には、（例えば、関心のある周期的に動く構造についての）イメージングプロトコルを選択すること、スキャニングを開始すること、関心のある後処理を選択することなどを含むことができる。
【００１３】
再構成部１１８は、上記信号を再構成し、スキャンされた構造を示すいくつかの画像を生成する。構造が、心臓、肺などの周期的に動く器官を含む場合、画像のうち複数が、動きの種々のフェーズをそれぞれ表すことができる。例えば、構造が心臓である場合、画像のうち１つが心臓サイクルの収縮フェーズを捉えることができ、一方で、別の画像が心臓サイクルの拡張フェーズを捉えることができる。別の例において、構造が肺を含む場合、画像のうち１つが呼吸サイクルの吸気フェーズを捉えることができ、一方で、別の画像が、呼吸サイクルの呼気フェーズを捉えることができる。さらに別の例において、構造が、心臓及び／又は呼吸サイクルと同調して動く構造を含む場合、画像のうちの１つが構造の種々の動きフェーズを捉えることができる。再構成は、遡及的な、又は予期的な、動きに依存する再構成（motion  gated-reconstruction）とすることができる。図示されている再構成部１１８は、イメージングシステム１００の一部であってもよく、あるいはそうでなくてもよい。
【００１４】
点広がり関数（ＰＳＦ）決定部１２０は、イメージングシステム１００の１又は複数の取得プロトコルに関して、イメージングシステム１００についての点広がり関数を決定する。一般に、点広がり関数（又はインパルス応答）は、点線源に対するイメージングシステム１００の応答（又はボケ）を表現し、点線源の広がり（ボケ）の度合が、イメージングシステム１００の品質尺度である。点広がり関数は、ワイヤファントムをスキャンすることによって決定されることができ、ワイヤファントムは、インパルス関数をシミュレーションし、結果的に生じるボケが、システムの点広がり関数を表す。種々のイメージングプロトコルに関して、点広がり関数決定部１２０及び／又は他のコンポーネントによって決定される、システム１００の１又は複数の点広がり関数が、ＰＳＦメモリ１２２に記憶されることができ、ＰＳＦメモリ１２２は、図１のコンポーネントのうち１又は複数に対してローカルであってもよく、かつ／あるいはリモートであってもよい。
【００１５】
関心領域（ＲＯＩ）区分部１２４は、再構成されたボリューメトリック画像データから、１又は複数のＲＯＩを区分する（segment）。適切な区分化アプローチには、パターン認識、モデルベース、トラッキングベース、人工知能、ニューラルネットワーク、チューブ様物体検出、及び／又は他のアプローチを含む。こうしたアプローチは、少なくとも、C．Kirbas及びF．Quekによる“A  review  of  vessel  extraction  techniques  and  algorithms”，ACM  Computing  Surveys，vol．36，pp．81-121，2004に論じられている。ＲＯＩが、再構成されたボリューメトリック画像データ内に表現される１又は複数の種々の動き状態における特定の血管に対応する場合、ＲＯＩ区分部１２４は、再構成されたボリューメトリック画像データから血管を区分することを容易にする。一般に、心臓解析における血管抽出は、心臓の周りの種々の血管の検出及びラベル付けを可能にする。以下でより詳細に論じられるとおり、ボリューメトリック画像データのうち区分されたＲＯＩは、動き推定及び／又は画像位置合わせ（registration）に対して利用されることができる。
【００１６】
動き推定部１２６は、再構成されたボリューメトリック画像データの複数画像の間の、画像間の動き（inter-image  motion）を推定する。種々のアプローチが採用されてよい。例えば、再構成された画像に同期されたＥＣＧ信号を使用して、動きを特徴付け、例えば、心臓サイクルのうち「静かな」フェーズ及び／又は他のフェーズを特定することができる。これについて、画像間の動きは、連続した画像間の類似度を比較すること及び／又はその他によって決定されることができる。このことの一例が、R．Manzke，T．Koehler，T．Nielsen，D．Hawkes及びM．Grassによる“Automatic  phase  determination  for  retrospectively  gated  cardiac  CT”，Med．Phys．，vol．31，pp．3345，2004に論じられている。別のアプローチには、画像内の構造の形状を、既知の基準フェーズにおける該構造の予期される形状と比較することを含む。区分されたＲＯＩは、（例えば、ボリュームデータセット全体から、そのサブセットに対して）データ空間の境界を示し、構造の形状を特定することを容易にし、構造を特定するために使用されることができる場所情報を提供し、かつ／あるいはその他の方法で使用されるように、利用されることができる。
【００１７】
位置合わせコンポーネント１２８は、画像間の動きに少なくとも基づいて、再構成されたボリューメトリック画像データの画像を位置合わせする。適切な位置合わせアプローチには、剛体及び／又は非剛体アプローチを含む。１つの例において、局所的な剛体／アフィン変換が、大域的な非剛体変形を表現するために使用される。解空間は、明示的に与えられ、あるいは変分公式によって暗黙的に決定されることができる。スプラインベースの位置合わせが、非剛体画像位置合わせに関して使用されることができる。Ｂ‐スプラインを用いると、制御点の変位は、周りのボクセルの変位だけをもたらす。上記の変換と類似度尺度の選択とに基づいて、最小化すべき目的汎関数が定義されることができる。
【００１８】
加えて、近似又はスケール空間のアイデアが、目的関数の凸型化（convexification）に関して使用されることができる。ユーザ知識を位置合わせに組み込むために、正則化が使用されることができる。一般に、画像位置合わせにおける正則化は、内在する最適化問題の一意性にではなく存在に関する。非現実的な解を回避するために、事前確率（Priors）、マスク及び／又はペナルティが使用されることができる。事前確率は、マニュアルの、モデルベースの又は他の器官区分化から導出されることができる。大域的な最小値への収束を容易にし、画素の場所を正確に発見するために、モデルベースの区分化から導出される事前知識と組み合わせられたスケール空間アプローチが、使用されることができる。
【００１９】
適切な位置合わせアプローチの例は、少なくとも、B．Zitova及びJ．Flusserによる“Image  registration  methods：a  survey”，Image  Vision  Comput．，vol．21，pp．977-1000，2003、A．Goshtasbyによる“2-D  and  3-D  Image  Registration  for  Medical，Remote  Sensing，and  Industrial  Applications”，Wiley-Interscience，2005、B．Fischer及びJ．Modersitzkiによる“Ill-posed  medicine-an  introduction  to  image  registration”，Inverse  Problems，vol．24，pp．034008，2008、S．Kabus，A．Franz及びB．Fischerによる“Variational  image  registration  with  local  properties”，Biomedical  Image  Registration，pp．92-100，2006、並びにS．Kabus，T．Netsch，B．Fischer及びJ．Modersitzkiによる“B-spline  registration  of  3D  images  with  levenberg-marquardt  optimization”，in  Proceedings  of  the  SPIE，2004，pp．304-313に見ることができる。
【００２０】
動き推定を使用して、位置合わせする画像のサブセットを特定することができる。例えば、関心のある動きフェーズの画像と１又は複数の近隣の画像との間の動きが、所定の動き閾値範囲の中にある場合、関心のある動きフェーズの画像と１又は複数の近隣の画像とは、サブセットの一部として含まれる。しかしながら、１又は複数の近隣の画像が所定の動き閾値範囲の外にある場合、これら近隣の画像は、サブセットから除外される。再構成されたボリューメトリック画像データのうち区分されたＲＯＩを使用して、（例えば、データセット全体から、そのサブセットに対して）データ空間の境界を示し、種々の重み付けを割り当て、あるいは関心のある種々のボクセルについてマスクするための事前知識を提供して関心のある構造を視覚的に強調し、最初の動きが大き過ぎる場合にギャップを埋めることなどができる。
【００２１】
画像解像度向上部１３０は、超解像度アルゴリズム１３２とイメージングシステム１００のＰＳＦとに基づいて、１又は複数の画像の解像度を向上させる。ＰＳＦは、ＰＳＦ決定部１２０、ＰＳＦメモリ１２２及び／又は他のコンポーネントから取得されることができる。適切な超解像度アプローチには、周波数及び／又は空間ドメインアプローチを含む。周波数ドメインアプローチは、一般に簡素であり、計算的に安価である。しかしながら、これらアプローチは、純粋な並進運動に適した定義によるものであり、極度にモデル誤差の影響を受ける。空間ドメインアプローチは、一般に、計算的により高価である。しかしながら、これらアプローチは、並進運動に制限されず、ゆえに心臓の動きなどの或る構造の動きに対してより適切となり得る。ＰＳＦを使用して、イメージングシステム１００に起因するボケに関して画像を調整することができる。
【００２２】
下記は、適切な反復的な超解像度アルゴリズムの非限定的な例を提供する。Ｋ個の低い解像度画像ｇｋを所与として、高解像度画像ｆは、数１の反復的な画像更新アルゴリズムによって示されるとおりに復元されることができる。
【００２３】
【数１】
2015506774.tif 000003
ここで、
【００２４】
【数２】
2015506774.tif 000004
は最初の画像であり、
【００２５】
【数３】
2015506774.tif 000005
はシミュレーションされた低い解像度画像であり、Ｔｋ及びＴｋ−１は動きベクトル変換マトリクスであり、↑ｓはアップサンプリングを表し、↓ｓはダウンサンプリングを表し、ｐはハイパスフィルタリングを表し、ｈは点広がり関数を表す。
【００２６】
【数４】
2015506774.tif 000006
は、誤差最小化基準である。
【００２７】
数１を用いると、画像が、２つの段階の間を行き来することによって更新される。第１段階において、以前の反復で作った、推定された高解像度（higher  resolution）画像から、低解像度（lower  resolution）画像がシミュレーションされる。第２段階において、このデータは、アップサンプリングされ、測定された低解像度画像と推定された低解像度画像との間の差が、高解像度画像に対して加えられる。反復的な処理は、推定された低解像度画像と測定された低解像度画像との間の差が所定閾値を下回ったとき、所定時間の経過後、及び／又は他の停止基準において、終了する。
【００２８】
適切な超解像度アプローチの他の例が、T．Huang及びR．Tsaiによる“Multi-frame  image  restoration  and  registration”，Advances  in  Computer  Vision  and  Image  Processing，vol．1，pp．2，1984、N．Bose，H．Kim及びH．Valenzuelaによる“Recursive  implementation  of  total  least  squares  algorithm  for  image  reconstruction  from  noisy，undersampled  multiframes”，in  Acoustics，Speech，and  Signal  Processing，1993．ICASSP-93．，1993  IEEE  International  Conference  on，1993，pp．269-272  vol．5、L．Teodosio及びW．Benderによる“Salient  video  stills:  Content  and  context  preserved”，in  Proceedings  of  the  First  ACM  International  Conference  on  Multimedia，1993，pp．39-46、S．Peleg，D．Keren及びL．Schweitzerによる“Improving  image  resolution  using  subpixel  motion”，Pattern  Recog．Lett．，vol．5，pp．223-226，1987、M．Irani及びS．Pelegによる“Super  resolution  from  image  sequences”，in  Pattern  Recognition，1990．Proceedings．，10th  International  Conference  on，1990，pp．115-120  vol．2．、M．Irani及びS．Pelegによる“Improving  resolution  by  image  registration”，CVGIP：Graphical  Models  and  Image  Processing，vol．53，pp．231-239，1991、並びにM．C．Chiang及びT．Boultによる“Efficient  super-resolution  via  image  warping”，Image  Vision  Comput．，vol．18，pp．761-771，2000に論じられている。
【００２９】
画像解像度向上部１３０は、１又は複数の超解像度画像を出力する。上記で簡潔に論じられたとおり、前述は、取得されたいくつかの動きフェーズのデータの冗長性を活用することによって関心のある、スキャンされた周期的に動く構造（又は、静的な構造の複数の種々のビュー）の複数の再構成を用いて画像解像度を向上させることを可能にして、関心のある構造及び／又は関連する構造の超解像度ボリューメトリックデータを生成する。１つの例において、このことは、或る構造のより良好な区別（例えば、心臓スキャンの中のプラーク成分）、或る構造のより良好な視覚化（例えば、心臓スキャンの中のステント内構造）、或る構造のより良好な評価（例えば、心臓スキャンの中の冠動脈狭窄）などを可能にする。このように、前述は、カルシウムブルーミングアーチファクト低減、解像度向上、より良好なカルシウムサイズ決定などを容易にする。
【００３０】
コンポーネント１２４、１２６、１２８、１３０及び／又は１３２のうち１又は複数が、コンピューティングシステム１３４（図示されているとおり）、コンソール１１６及び／又は他の装置の一部であってよいことを十分理解されたい。コンピューティングシステム１３４は、イメージングシステム１００に対してローカルであってもよく、あるいはそこから離れており、例えば、別個の部屋、異なる施設などに位置してもよい。さらに、コンポーネント１２４、１２６、１２８、１３０及び／又は１３２のうち１又は複数が、コンピューティングシステム１３４のプロセッサ（マイクロプロセッサ、コントローラなど）、又は物理メモリ若しくは他の非一時的媒体などのコンピュータ読取可能記憶媒体に符号化され、あるいは組み込まれたコンピュータ実行可能命令を実行する他のコンポーネントを介して実施されることができる。さらに、又は別法として、プロセッサは、搬送波、信号又は他の一時的媒体によって担体されるコンピュータ実行可能命令のうち少なくとも１つを実行することができる。
【００３１】
図２は、低線量画像データ及び／又は従来線量画像データの再構成を改良するための一例示的方法を示す。下記は、概して、超解像度画像を生成することに関する。
【００３２】
本明細書に説明される方法内の動作の順序は限定的ではないことを、十分理解されたい。そのようなものとして、本明細書において他の順序が考えられる。加えて、１又は複数の動作が省略されることができ、かつ／あるいは１又は複数のさらなる動作が含まれることができる。
【００３３】
２０２において、対象者のスキャンされた周期的に動く構造の種々の動き状態を表す複数の画像が取得される。
【００３４】
２０４において、周期的に動く構造は、取得された複数の画像から区分される。
【００３５】
２０６において、画像間の動きが、複数の画像に関して推定される。本明細書に論じられるとおり、区分されたデータを使用して動き推定を容易にすることができる。
【００３６】
２０８において、複数の画像の少なくともサブセットが、推定された動きに少なくとも基づいて、位置合わせされる。区分されたデータをさらに使用して、位置合わせを容易にすることができる。
【００３７】
２１０において、１又は複数の超解像度画像が、位置合わせされた画像と、複数の画像を生成したイメージングシステムについてのＰＳＦとに基づいて、生成される。
【００３８】
本明細書に説明される方法は、物理メモリなどのコンピュータ読取可能記憶媒体に符号化され、あるいは具体化された１又は複数のコンピュータ読取可能命令を実行する１又は複数のプロセッサを介して実施されることができ、上記命令は、この１又は複数のプロセッサに、種々の動作並びに／又は他の機能及び／若しくは動作を実行させる。さらに、又は別法として、１又は複数のプロセッサは、信号又は搬送波などの一時的媒体によって担体される命令を実行することができる。
【００３９】
前述のシステム及び／又は方法は、いくつかの応用と関連して使用されることができる。例えば、１つの応用が、プラーク解析である。心筋梗塞などの急性冠動脈症候群の予防が、破裂されたプラークとその組成とに関連している。コンピューティングシステム１３４によって処理される再構成された画像が心臓ＣＴ画像を含む場合、コンピューティングシステム１３４は、本明細書に説明される取得されたデータの冗長性を活用して、本明細書に説明されたとおり、プラーク解析に対してより効果的である超解像度画像を復元することができる。別の応用は、狭窄サイズ決定である。正確な狭窄サイズ決定における制限は、石灰化プラークなどの非常に高密度の物体から生じるブルーミングアーチファクトである。カルシウムブルーミングは、主に、ＣＴシステムの限られた空間解像度から生じる。このボケ効果は、石灰化領域の過剰表現と、それに応じて、内腔領域及び狭窄度合の過小推定とを引き起こす。本明細書に説明されるシステム及び／又は方法は、画像解像度を高めることによって、ブルーミングアーチファクトを低減し、狭窄サイズのより良好な推定を可能にすることができる。
【００４０】
別の応用は、ステント内再狭窄の検出である。この処置は、狭いステントに関して特に問題がある。本明細書に説明されるアプローチは、狭いステント内の小さい構造のより良好な視覚化を可能にする。概して、より良好な解像度を必要とし、画像化する場所に対して動く物体の複数の利用可能なフレームを有する任意のアプリケーションを使用して、本明細書に説明されるアプローチを用いて超解像度画像を生成することができる。さらに、本明細書に説明されるアプローチは、反復的再構成／処理などの他の解像度向上手法と一緒に使用されることができる。その上、本明細書に説明されるアプローチは、スペクトル／マルチエナジー画像／解析などの他のイメージング／解析手法と組み合わせられることができる。
【００４１】
本発明は、好適な実施形態を参照して説明されている。他者において前述の詳細な説明を読み、理解すると、変更及び変形が生じる可能性がある。本発明は、こうした変更及び変形が添付の請求項又はその均等物の範囲内に入る限り、すべてのこうした変更及び変形を含むものと見なされるべきものである。
【図１】
2015506774.tif 000007
【図２】
2015506774.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成26年8月15日(2014.8.15)
【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】
低解像度ボリューメトリック画像データから高解像度ボリューメトリック画像データを生成する方法であって、
スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するステップであり、前記ボリューメトリック画像データは、前記スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、前記ボリューメトリック画像データは、関心のある前記周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーする、ステップと、
前記の受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
前記の推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
前記の位置合わせされたボリューメトリック画像データ、超解像度後処理アルゴリズム、及び前記ボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数に基づいて、前記高解像度ボリューメトリック画像データを生成するステップと、
を含み、
前記高解像度ボリューメトリック画像データは、前記低解像度ボリューメトリック画像データより高い画像解像度を有する、
方法。
【請求項２】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定めるステップと、
前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップ、又は、前記ボリューメトリック画像データのサブセットに少なくとも基づいて、前記の受信され、あるいは区分されたボリューメトリック画像データを位置合わせするステップ、のうち少なくとも１つと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の形状を特定するステップと、
前記の特定された形状に基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
をさらに含む請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
前記の区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データ内の関心のある前記周期的に動く構造の場所を特定するステップと、
関心のある周期的に動く構造の前記の特定された場所に基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定するステップと、
をさらに含む請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記周期的に動く構造を視覚的に強調するための一組の重み付けを決定するステップと、
前記重み付けに基づいて、前記ボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ボリューメトリック画像データを区分するステップであり、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する、ステップと、
区分されたボリューメトリック画像データに基づいて、前記周期的に動く構造を視覚的に強調するように前記ボリューメトリック画像データの部分をマスクするためのマスクを決定するステップと、
前記マスクを用いて前記ボリューメトリック画像データを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記の推定された動きに基づいて、前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定めるステップであり、前記サブセットは、所定の画像間の動き閾値範囲を満たす画像データのみを含む、ステップと、
前記の推定された動きに基づいて、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットを位置合わせするステップと、
をさらに含む請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記イメージングシステムによって前記ボリューメトリック画像データにもたらされるボケを補償するように、前記点広がり関数を用いるステップ
をさらに含む請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記構造は、解剖学的血管であり、前記動きサイクルは、心臓の動きサイクルである、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記高解像度ボリューメトリック画像データは、プラーク、ステント内構造又は狭窄のうち１又は複数を視覚的に強調する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
【数１】
2015506774.tif 000009
に基づいて前記高解像度ボリューメトリック画像データを生成するステップであり、ここで、
【数２】
2015506774.tif 000010
は前記の受信されたボリューメトリック画像データであり、
【数３】
2015506774.tif 000011
はシミュレーションされた低い解像度画像であり、Ｔｋ及びＴｋ−１は動きベクトル変換マトリクスであり、↑ｓはアップサンプリングを表し、↓ｓはダウンサンプリングを表し、ｐはハイパスフィルタリングを表し、ｈは前記点広がり関数を表す、ステップ
をさらに含む請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
スキャンされた対象者のボリューメトリック画像データを受信するコンピューティングシステムであって、前記ボリューメトリック画像データは、前記スキャンされた対象者の関心のある周期的に動く構造を表すデータを含み、前記ボリューメトリック画像データは、関心のある前記周期的に動く構造の複数の動きサイクルをカバーし、当該コンピューティングシステムは、
前記の受信されたボリューメトリック画像データのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する動き推定部と、
前記の推定された画像間の動きに少なくとも基づいて、前記の受信されたボリューメトリック画像データを位置合わせする位置合わせコンポーネントと、
前記の位置合わせされたボリューメトリック画像データと、前記ボリューメトリック画像データを生成したイメージングシステムの点広がり関数とに基づいて、超解像度ボリューメトリック画像データを生成する画像解像度向上部であり、関心のある前記周期的に動く構造についての前記超解像度ボリューメトリック画像データは、前記の受信されたボリューメトリック画像データの個々の画像の解像度より高い画像解像度を有する、画像解像度向上部と、
を含むシステム。
【請求項１３】
前記ボリューメトリック画像データを区分し、これにより前記の受信されたボリューメトリック画像データから関心のある前記周期的に動く構造を抽出する関心領域区分部であり、前記動き推定部は、前記の区分されたボリューメトリック画像データを用いて前記ボリューメトリック画像データのサブセットを定める、関心領域区分部
をさらに含む請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記動き推定部は、前記ボリューメトリック画像データの前記サブセットのうち近隣の画像の間で画像間の動きを推定する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像解像度向上部は、
【数４】
2015506774.tif 000012
に基づいて前記超解像度ボリューメトリック画像データを生成し、ここで、
【数５】
2015506774.tif 000013
は前記の受信されたボリューメトリック画像データであり、
【数６】
2015506774.tif 000014
はシミュレーションされた低い解像度画像であり、Ｔｋ及びＴｋ−１は動きベクトル変換マトリクスであり、↑ｓはアップサンプリングを表し、↓ｓはダウンサンプリングを表し、ｐはハイパスフィルタリングを表し、ｈは前記点広がり関数を表す、
請求項１２乃至１４のうちいずれか１項に記載のシステム。
【国際調査報告】
2015506774.tif 000015
2015506774.tif 000016
2015506774.tif 000017
2015506774.tif 000018