(57)【要約】  血管内超音波（ＩＶＵＳ）画像を含めた画像の診断品質を改善するのに使用するためのコンピュータ実施方法を開示する。この方法は、ＲＦ後方散乱の複数の時空間的特徴を分析し、かつ、元のＩＶＵＳ画像に対応する血液尤度マップ又は血液確率マップを作成するための非線形確率的分類アルゴリズムを使用することを含む。ここで開示する方法は、基礎となるＩＶＵＳ画像を変更することなく血液尤度マップの透明調節カラーオーバレイを生成することによって、又は該血液尤度マップに基づいてＩＶＵＳ画像を処理して血管の静的成分と動的成分とを良好に区別することによって、血管の静的成分及び動的成分の両方を視覚化することを可能にする。
2015503363.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
次のステップ： 
少なくとも１つの血管内超音波（ＩＶＵＳ）信号を得；
該少なくとも１つのＩＶＵＳ信号に基づいてＩＶＵＳ画像を構築し；
該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルの第１時空間的特徴及び第２時空間的特徴を少なくとも分析し；
非線形確率的分類アルゴリズムを使用して該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルについての血液尤度値を決定し；そして
該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルの該血液尤度値に基づいて、血管組織の血液尤度マップを構築すること
を含む、血管組織を特徴付ける方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのＩＶＵＳ信号が、血管組織から後方散乱されたＲＦデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記非線形確率的分類アルゴリズムが人工神経ネットワークを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記血液尤度値が非バイナリー値を含む、請求項１に記載の方法。  
【請求項５】
前記血液尤度マップを前記ＩＶＵＳ画像と組み合わせて視覚的に提示するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記血液尤度マップを前記ＩＶＵＳ画像と組み合わせて視覚的に提示するステップが、該血液尤度マップを該ＩＶＵＳ画像上の調節カラーオーバーレイとして描くことを含む、請求項５に記載の方法。  
【請求項７】
前記調節カラーオーバーレイが、少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に応じて、前記ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルでそれぞれについての透明度を変化させることを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
血管系の先験的な知識に基づいて血液を示す偽陽性を除去するために前記血液尤度マップを処理することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
血管系の先験的な知識に基づいて組織を示す偽陰性を除去するために前記血液尤度マップを処理することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記血液尤度マップを前記ＩＶＵＳ画像と組み合わせて視覚的に提示するステップが、該血液尤度マップに基づいて該ＩＶＵＳ画像を後処理して血液と組織との差異を増強することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記血液尤度マップに基づいて前記ＩＶＵＳ画像を後処理するステップが、コントラストを抑えて該ＩＶＵＳ画像の血液領域内でより多くのコントラストを生じさせることを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記血液尤度マップに基づいて前記ＩＶＵＳ画像を後処理するステップが、該ＩＶＵＳ画像のピクセルの近隣において均一性を増大させるための順位序列フィルタリングを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記血液尤度マップに基づいて前記ＩＶＵＳ画像を後処理するステップが、該ＩＶＵＳ画像内での関心領域を強調するためのハイブーストを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
血管内画像を処理するためのシステムであって、
少なくとも第１血管内超音波画像を表すデータを受信するためのインプット；
該インプットを受信するアナライザであって、非線形確率的分類器を用いて該超音波画像の少なくとも１つのピクセルの第１及び第２時空間的特徴を少なくとも処理するように構成され、かつ、少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に基づいて第２血管内超音波画像を構築するもの；及び  
該第１血管内画像又は該第２血管内画像の少なくとも一方を受信するディスプレイ
を備えるシステム。
【請求項１５】
前記第２画像が、前記ディスプレイ上に合成画像を作成するように、前記第１画像上に調節カラーオーバーレイとして表示される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記調節カラーオーバーレイが、少なくとも１つのピクセルのそれぞれの血液尤度値に応じてそれぞれ少なくとも１つのピクセルについて透明度を変化させることを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
組織を特徴付ける方法であって、次のステップ： 
該組織から反射した少なくとも１つのエネルギー信号を得；
該少なくとも１つのエネルギー信号に基づいて画像を構成し；
該画像の少なくとも１つのピクセルの第１時空間的特徴及び第２時空間的特徴を少なくとも分析し；
非線形確率的分類アルゴリズムを使用することによって該画像の該少なくとも１つのピクセルについて血液尤度値を決定し；そして
該画像の該少なくとも１つのピクセルの該血液尤度値に基づいて該組織の血液尤度マップを構築すること
を含む方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのエネルギー信号が光エネルギーを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記血液尤度マップを前記画像と組み合わせて視覚的に表示するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
画像を処理するためのシステムであって、
少なくとも画像を表すデータを受信するためのインプット；
該インプットを受信するアナライザであって、非線形確率的分類器を用いて該画像の少なくとも１つのピクセルの第１及び第２時空間的特徴を少なくとも処理するように構成され、かつ、少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に基づいて第２画像を構成するもの；及び
該第１画像又は該第２画像の少なくとも一方を受信するディスプレイ
を備えるシステム。
【請求項２１】
組織を特徴付けるための方法であって、
少なくとも１つの特徴についての第１ピクセルの第１確率値と、少なくとも１つの特徴についての第２ピクセルの第２確率値とを含む画像を取得し；
該第１確率値及び該第２確率値に基づいて多様な領域を含む画像上に調節オーバーレイを作成すること
を含む方法。
【請求項２２】
前記調節オーバーレイが、前記第１確率値に基づく第１透明度及び前記第２確率値に基づく第２透明度を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記調節オーバーレイが、前記第１確率値に基づく第１色及び前記第２確率値に基づく第２色を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記調節オーバーレイが混色の領域を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記調節オーバーレイが、前記第１確率値に基づく第１強度及び前記第２確率値に基づく第２強度を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
前記調節オーバーレイが、前記第１確率値に基づく第１テクスチャ及び前記第２確率値に基づく第２テクスチャを含む、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、血管画像化システム、特に、使用者が血管内超音波（ＩＶＵＳ）画像において血流を可視化することのできる血管内超音波画像生成装置及びデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＶＵＳ画像化は、罹患動脈の治療に必要なものを策定し、最も適切な一連の治療を決定し、そして治療の有効性を評価するための診断ツールとして心血管インターベンションで広く使用されている。ＩＶＵＳ画像化は、超音波生成トランスデューサを有するカテーテルによって生成される超音波エコーを使用して関心のある血管（限定ではない）などの管腔構造の断面画像を形成する。典型的には、トランスデューサは、超音波信号を発し、かつ、反射した超音波エコーを受信する。カテーテルは、トランスデューサが血管内の注目領域に位置するように血管内に配置される。超音波は、ほとんどの組織及び血液を容易に通過するが、赤血球、組織構造（血管壁の様々な層など）及び関心のある他の特徴により生じる不連続部分から部分的に反射される。ＩＶＵＳ画像化システムは受信した超音波エコーを処理して、トランスデューサの領域内において血管の二次元断面画像を生成する。
【０００３】
治療に必要なものを策定するために、ＩＶＵＳシステムを使用して血管の管腔の直径又は断面積を測定する。この目的で、管腔の境界を正確に識別できるように、血管壁組織から血液を区別することが重要である。ＩＶＵＳ画像では、血液エコーは、血液と血管壁組織との構造上の相違及びフレームを横切る相対運動に起因する画像のテクスチャの微妙な相違（すなわち、スペックル）に由来するエコー強度のわずかな相違（例えば、血管壁のエコーは、血液のエコーよりも一般的に強い）によって、組織エコーと区別される。
【０００４】
ＩＶＵＳ画像化の発達に伴い、ディスプレイの解像度を向上させるために、より高い超音波周波数に着実に移行しつつある。しかし、超音波周波数が増大すると、血液エコーと血管壁組織エコーとのコントラストが減少する。ＩＶＵＳの初期世代で使用された２０ＭＨｚの中心周波数では、血液エコーは、音響波長と比較して赤血球のサイズが小さいため、血管壁エコーと比較して非常に弱い。しかし、ＩＶＵＳ画像化のために現在一般的に使用されている４０ＭＨｚの超音波の中心周波数では、血液エコーと組織エコーとにはほとんど差がない。というのは、このより高い周波数での超音波波長は、赤血球の大きさに近いからである。
【０００５】
心血管インターベンションにおけるＩＶＵＳ画像の別の用途は、最も適切な一連の治療を識別するのに役立てることである。例えば、ＩＶＵＳ画像化を使用して、治療を開始する前に動脈内における血栓（例えば壁在血栓などの、血管内において静止している凝固血）の存在を認識するのに役立てることができる。疾患が動脈内腔の局所的狭小化を引き起こした領域において血栓が特定された場合に、治療計画を、血管の断面積を拡張しかつ安定化させるために動脈内にステントを配置する前に、血栓の吸引（すなわち、除去）を含めるように変更することができるであろう。さらに、血栓の特定は、医師が、潜在的に致命的な血栓症の再発を防ぐために、より積極的な一連の抗凝固薬療法を指示する引き金となる場合がある。しかし、従来のＩＶＵＳ画像では、血栓と移動血液との見かけには極めて小さな差しかなかった。
【０００６】
心血管インターベンションにおけるＩＶＵＳ画像の別の用途は、動脈内におけるステントの適切な配置を視覚化することである。ステントは、動脈の内腔を拡大させ及び／又は安定化させるために動脈内において一般に拡張する拡張可能なシリンダである。ステントの拡張は、血管を伸ばし、かつ、血管内腔の部分的な閉塞を形成するプラーク形成を移動させる場合が多い。拡張したステントは、開いた血管内腔を支え、かつ、伸びた後の血管壁の弾性収縮を防止する足場となる。この文脈において、適切なステントの並置を認識することが重要である。つまり、ステントストラットを血管壁にしっかり押し当てることが必要である。不完全に配置されたステントは、血流中にステントストラットを残す可能性があり、そして、これらの露出したステントストラットは、血栓の形成を開始させる傾向がある。ステント配置後の血栓形成は「遅発性ステント血栓症」と呼ばれ、これらの血栓は動脈を閉塞させ又はステントストラットから抜け出して冠状動脈の下流分岐を閉塞させ、そして心臓発作の引き金となる場合がある。
【０００７】
これら血管内ＩＶＵＳ画像化の例では、移動血液を識別し、そしてこの移動又は動的血液を相対的に静止した又は静的組織又は血栓から区別することが特に有用である。運動情報は、管腔の境界がより容易にかつ正確に測定できるように、血液と血管壁との界面の輪郭を描くのに役立つ場合がある。速度などの運動パラメータは、移動血液を静止血栓から区別するのに最も堅実な超音波検出可能パラメータとなる場合がある。例えば、ステントの不完全密着の場合には、ステントストラットの後方での移動血液の観察は、このステントストラットを通常よりも強くは血管壁には押し当てず、かつ、ステントを再展開する必要を示すことができることを明らかに示す。上記ＩＶＵＳ用途のそれぞれにおいて、エコー振幅の従来のＩＶＵＳディスプレイに運動パラメータを加えることで、患者の診断及び治療を改善することができる。
【０００８】
伝統的に、ＩＶＵＳカテーテルは、回転カテーテルかソリッドステートカテーテルかどうかを問わず、超音波パルスをカテーテルの軸に対して実質的に垂直に伝送して血管を通したスライスを表す断面画像を生成する側方監視装置である。血管内での血流は、通常、カテーテルの軸に対して平行で、かつ、画像の平面に対して垂直である。ＩＶＵＳ画像は、典型的にはグレースケール形式で示され、強い反射体（血管境界、石灰化組織、金属ステントなど）は明るい（白）のピクセルとして表示され、弱いエコー（血液及び軟部組織）は暗い（灰色又は黒）のピクセルとして表示される。このように、伝統的なＩＶＵＳディスプレイでは、流動血液と静的血液（すなわち、血栓）とは、非常に類似して見える場合がある。
【０００９】
他の（例えば、非侵襲的な）超音波画像化の用途では、ドップラー超音波法を使用して血液及び組織の速度を測定し、そして、この速度情報を使用して、移動血液エコーを静止組織エコーから区別する。一般に、速度情報を使用して、カラーフロー超音波画像化と呼ばれる処理でグレースケール超音波画像をカラー化し、ここで、高速で移動する血液は、その流れ方向に応じて赤又は青の色合いが付けられ、静止組織はグレースケールで表示される。
【００１０】
従来、ＩＶＵＳ画像化は、血流の方向がＩＶＵＳ画像化面に対して主に垂直であるため、カラーフローイメージングには適していなかった。特に、ドップラーカラーフローイメージング及び他のドップラー技術は、問題の速度（すなわち、血流速度）が撮像面に対して垂直でかつ超音波の伝搬方向に垂直であり、それによって血流に起因するほぼゼロのドップラーシフトを生じさせる場合には、うまく機能しない。回転ＩＶＵＳの場合には、トランスデューサの連続回転のため複雑さが加わり、これにより、速度誘導ドップラーシフトの正確な推定を行うのに必要な同量の組織から複数のエコー信号を収集するにあたって問題となる。様々な画像相関方法が血管内の動きを検出するためのドップラー法の方向性の限界を克服しようとしているが、一般的にドップラー法には劣る。さらに、このような画像相関技術は、回転ＩＶＵＳには適していない。というのは、回転超音波ビームによる非相関速度は、血流についての非相関速度に匹敵するからである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、血管内における動的内容物と静的内容物とをよく区別する血管内画像を生成することのできる装置、システム及び／又は方法に対する必要性が存在する。ここで開示する方法は、従来技術の欠点の一つ以上を克服する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
概要
本発明は、血管組織を特徴付けるためのシステム及び方法に関し、特に血管画像内において動的及び静的成分を特徴付けかつ視覚化するシステム及び方法に関する。血管画像は、血管及び心臓の構造を含めて心臓血管系、並びに、非限定的な例として、リンパ系又は尿路系などの他の流体含有解剖学的構造からの画像を含むことができる。
【００１３】
例示的な実施形態では、組織を特徴付ける方法は、組織から反射した少なくとも１つのエネルギー信号を得、該少なくとも１つのエネルギー信号に基づいて画像を構成し、画像の少なくとも１つのピクセルの第１時空間的特徴及び第２時空間的特徴を少なくとも分析し、確率的分類アルゴリズムを使用して該画像の少なくとも１つのピクセルについての血液尤度値を決定し、そして該画像の少なくとも１つのピクセルの該血液尤度値に基づいて、血管組織の血液尤度マップを構築することを含む。
【００１４】
別の例示的な実施形態では、画像を処理するためのシステムは、少なくとも第１画像を表すデータを受信するためのインプット、該インプットを受け取るアナライザ及びディスプレイを備える。アナライザは、確率的分類器を用いて画像の少なくとも１つのピクセルの第１時空間的特徴を少なくとも処理するように構成されてよく、ここで、該アナライザは、少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に基づいて第２血管内画像を構成する。ディスプレイは、第１又は第２の画像の少なくとも１つを受信できる。
【００１５】
例示的な実施形態では、血管組織を特徴付ける方法は、少なくとも１つの血管内超音波（ＩＶＵＳ）信号を取得し、該少なくとも１つのＩＶＵＳ信号に基づいてＩＶＵＳ画像を構成し、該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルの第１時空間的特徴を少なくとも分析し、確率的分類アルゴリズムを使用することによって該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルについて血液尤度値を決定し、そして該ＩＶＵＳ画像の少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に基づいて、血管組織の血液尤度マップを構築することを含む。
【００１６】
別の例示的な実施形態では、血管内画像処理のためのシステムは、少なくとも第１血管内超音波画像を表すデータを受信するためのインプット、該インプットを受け取るアナライザ、及びディスプレイを備える。アナライザは、確率的分類器を用いて超音波画像の少なくとも１つのピクセルの第１及び第２時空間的特徴を少なくとも処理するように構成することができ、ここで、該アナライザは、少なくとも１つのピクセルの血液尤度値に基づいて第２血管内超音波画像を構築する。ディスプレイは、第１又は第２血管内画像の少なくとも一つを受信できる。
【００１７】
上記一般的説明及び以下の詳細な説明は、例示でありかつ性質上解説的であり、しかも本発明の範囲を限定することなく、本発明の理解を提供するためのものであると解すべきである。その点において、当業者であれば、本発明のさらなる態様、特徴及び利点は、以下の詳細な説明から明らかであろう。
【００１８】
図面の簡単な説明
添付図面は、ここで開示された装置及び方法の実施形態を説明と共に例示するものであり、本発明の原理を説明するのに役立つ。この説明全体を通して、同様の構成要素は、説明したどのような実施形態であっても、同じ参照番号で言及されかつ参照される限り共通の構成要素を指す。特に記載のない限り、ある場所における特定の構成要素に起因する特性、属性、機能、相互関係は、別の場所において同じ参照番号で参照する場合のその構成要素に適用される。
【００１９】
次の図面は、単に本発明の基本的な教示の説明を容易にするために描かれているに過ぎない。好ましい実施形態を形成するための各部材の数、位置、関係及び寸法に関する図の拡大が説明されており、又はこれは次の説明を読みかつ理解した後には当業者の範囲内であろう。さらに、特定の力、重量、強度及び同様の要件に適合させるための正確な寸法及び寸法比率は、次の説明を読み理解した後には、同様に当業者の技術的範囲内であろう。
【００２０】
次は、本発明の各図の簡単な説明であるため、例示目的でのみ提示されており、本発明の範囲を限定すべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るＩＶＵＳ画像化システムの概略ブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る例示的な後方散乱走査線を示している。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係るトランスデューサ及び複数の走査線の概略図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の一実施形態に係る血管の一部の例示的な極座標ＩＶＵＳ画像である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の一実施形態に係る、図４Ａに示す極座標画像から変換された例示的なデカルトＩＶＵＳ画像である。
【図５Ａ】図５Ａは、本発明の一実施形態に係る血管の例示的なフェーズドアレイＩＶＵＳ画像である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本発明の一実施形態に係る血管の例示回転ＩＶＵＳ画像である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る所定の画像のための血液尤度マップを作成する方法の例示的実施を示すフロー図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に係る所定の画像のための血液尤度マップを作成する方法を示すフロー図である。
【図８Ａ】図８Ａは、本発明の一実施形態に係る血管の一部の例示極座標画像である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、本発明の一実施形態に係る、図８Ａに示される極座標画像に対応する例示血液尤度マップである。
【図９】図９は、本発明の一実施形態に係る回転ＩＶＵＳ画像上の例示血液尤度オーバーレイを示す。
【図１０Ａ】図１０Ａは、本発明の一実施形態に係る後処理前の血管の例示血液尤度マップである。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、本発明の一実施形態に係る後処理の後における図１０Ａに示す例示血液尤度マップである。
【図１１Ａ】図１１Ａは、血液尤度系後処理前の例示ＩＶＵＳ画像である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、血液尤度系後処理（血液−組織処理）後における図１１Ａに示す例示ＩＶＵＳ画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
詳細な説明
本発明の原理の理解を進める目的で、図面に示された実施形態を参照し、特定の用語を同じものを説明するために使用する。それにもかかわらず、本発明の範囲の限定を意図するものではないことが分かるであろう。説明する装置、器具、方法、及び本発明の原理のさらなる適用に対する任意の変更及びさらなる改変は、この開示が関連する当業者であれば通常思いつくであろうと完全に予想される。特に、一実施形態に関して説明した特徴、構成要素及び／又は工程を、本発明の他の実施形態に関して説明した特徴、構成要素及び／又は工程と組み合わせることができることが完全に予想される。単純化のため、いくつかの例では、同じ参照番号は、図面全体を通して、同じ又は同様の部品を指すために使用される。
【００２３】
本発明の実施形態は、撮像装置（非限定的な例として、ＩＶＵＳカテーテルなど）及びそれに電気的に接続された計算装置を備える画像システムに従って動作する。本発明は、血管の対象物を特徴付けるためのＩＶＵＳデータ（又はその変換）の使用の観点から説明されているが、本開示はそれに限定されないと解すべきである。したがって、例えば、任意の組織型又は組成の管構造を特徴づけるためにＩＶＵＳデータ（又は、非限定的な例としてその変換物）を使用することは、本発明の精神及び範囲内にある。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係るＩＶＵＳ画像を受信し、処理し、そして分析するためのＩＶＵＳ画像化システム１００を示す。ＩＶＵＳ画像化システム１００は、ＩＶＵＳカテーテル１１２に連結されたＩＶＵＳコンソール１１０を備え、該カテーテルは、超音波トランスデューサ１１４をその遠位端１１６で保持する。ＩＶＵＳカテーテル１１２を介して血管からＲＦ後方散乱データ（すなわち、ＩＶＵＳデータ）を取得するＩＶＵＳコンソール１１０は、ディスプレイモニタ１２０及び計算装置１３０に接続されており、該計算装置は、任意の入力装置１４０に接続できる。計算装置１３０は、プロセッサ１５０及びメモリ１６０を備える。ＩＶＵＳ画像化システム１００の各構成部品を電気的に及び／又は無線で接続して電力及び／又はデータの転送を容易にすることができる。図１に示した部品の数及び位置は、本発明を限定するものではなく、単に、本明細書に記載した方法を使用することができる環境を説明するために提供されるに過ぎない。いくつかの実施形態では、ＩＶＵＳ画像化システムは、ＩＶＵＳ画像の取得後に用いられる画像解析ツールを備えることができる。
【００２５】
ここで示したＩＶＵＳコンソール１１０は、ＩＶＵＳコンソールの任意の特定のタイプに限定されるものではなく、当業者に知られている全ての超音波デバイスを含むものと解すべきである。例えば、一実施形態では、ＩＶＵＳコンソール１１０は、ボルケーノｓ５イメージングシステムとすることができる。
【００２６】
また、本明細書で示されるＩＶＵＳカテーテル１１２は、特定のタイプのカテーテルに限定されるものではなく、当業者に知られている全ての超音波カテーテルを含むものと解すべきである。例えば、回転又は振動に適合した単一のトランスデューサ並びにカテーテルの周囲に周方向に位置する多数のトランスデューサを有するカテーテルは、両方とも本発明の精神及び範囲内にある。したがって、いくつかの実施形態では、トランスデューサ１１４は、約４５ＭＨｚの周波数を有する単一素子機械回転超音波装置とすることができる。他の実施形態では、トランスデューサ１１４は、３６０度をカバーするように周方向に配置された多数のトランスデューサを備えることができ、各トランスデューサは、カテーテル上の固定位置から無線周波数データを半径方向に取得するように構成できる。
【００２７】
プロセッサ１５０は、プロセッサ１５０及び／又はメモリ１６０にローカルに保存され得る、或いはリモートで保存され、入力装置１４０を介してアクセスされ得る単一又は複数のアプリケーションを実行することのできる、シングルプロセッサ又はマルチプロセッサとして存在できると解すべきである。また、メモリ１６０としては、ＲＡＭ、キャッシュメモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、光ディスク、リムーバブルディスク並びに当業者に一般的に知られている他の全てのタイプのデータ記憶装置及びそれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。
【００２８】
動作時には、カテーテル１１２の先端部１１６を、トランスデューサ１１４が周囲の血管組織及び流体のＩＶＵＳデータを得るのに備えて対象の血管内位置に到達するまで、患者の血管を通して操作する。一旦配置されたら、超音波トランスデューサは、血管とその内容物とについての特性、パラメータ及び測定結果を含むＩＶＵＳデータ、例えば、血管の形状、その密度及びその組成についてのデータ（これらに限定されない）を収集する。具体的には、トランスデューサ１１４は、血管組織から反射したエコー又は後方散乱信号を取得するためにパルス化される。
【００２９】
トランスデューサ１１４から得られたＩＶＵＳデータは、ＩＶＵＳコンソール１１０及び／又は計算装置１３０に送信され、これは、ＩＶＵＳデータを利用して、当業者に周知の方法に従ってトランスデューサを取り囲む血管内環境のＩＶＵＳ画像を生成する。様々なタイプ及び密度の組織及び他の材料は、超音波パルスを別々に吸収及び反射するため、反射されたＩＶＵＳデータを使用して、血管と周囲の組織と流体とを画像化することができる。典型的には、ＩＶＵＳデータの複数のセットを、血管対象内にある複数の場所から収集する（例えば、血管を通してトランスデューサを直線的に移動させることにより）。次に、これらのデータの複数のセットを使用して複数の二次元（２Ｄ）又は１つの３次元（３Ｄ）画像を作成することができる。
【００３０】
それぞれの後方散乱信号は、１つの走査線を画定する。代表的な後方散乱信号１７０を、ｙ軸に沿った信号強度と共に図２に示す。一例では、トランスデューサは、約３６０度回転しつつ２５６回パルスを生じる。他の例では、任意の数のパルス及び得られた走査線を使用することができる。パルス信号を受信した全ての組織は、後方散乱又は反射信号としてトランスデューサによって受信されるパルスエネルギーのいくらかを反射しかつ送信する。後方散乱信号から得られた周波数情報は、スキャン半径内に存在するそれぞれの物質及び組織並びに他の血管成分に対する署名として機能する。
【００３１】
図３は、トランスデューサ１１４及び複数の走査線１８０の概略図を示している。血管内又は血管上の関心領域を描く関心領域１９０は、１よりも多い走査線と重複してもよい。それぞれの走査線で取得されたサンプルの数は、トランスデューサ１１４により記録されたエコーの深さと、使用者に提示された最終的なＩＶＵＳ画像の解像度とを制御する。
【００３２】
図４Ａは、トランスデューサ１１４から取得したＩＶＵＳ生データの構成例を示している。取得物の３６０度に相当するデータの各セットは、一つの「フレーム」を構成する。一般的には、データの３０フレームは、１秒当たりに取得される。これを３０Ｈｚグレースケールデータという。本開示全体を通して、用語「グレースケール」は、基になるデータが任意の「色」の情報を含まず、０〜２５５の画素値が画像を正確に使用者に表示するのに十分であることを示すために使用される。
【００３３】
プロセッサ１５０は、取得された無線周波数超音波の生データから血管の断面図を示すＩＶＵＳ画像を再構成する。この例では、プロセッサ１５０は、画像再構成ソフトウエアを使用して、ＩＶＵＳ画像を再構成する。再構成は、画像を「クリーン」（例えば、ノイズ除去）にし、画像を向上（例えば、コントラスト増強）させ、そして画像を極座標形式からデカルト形式に変換するための追加の処理工程を含む。図４Ａ及び図４Ｂは、取得したデータを図４Ａに示すような極角半径走査線サンプル形式から図４Ｂに示すようなデカルト行−列形式に変換するプロセスを示す。Ａ’からＡ’’まで一つの軸に延びる図４Ａの極座標画像２１０は、Ａ’がＡ’’と接触かつ当接して図４Ｂのデカルト画像２２０を形成するように「巻かれる」。処理された任意の信号を含まないデカルト画像２２０の中心円形部分２２２は、撮像装置の断面に相当する。
【００３４】
上述したように、様々な血管構成要素（様々なタイプ及び密度の組織及び細胞を含む）は、超音波パルスを別々に吸収しかつ反射する。図５Ａは、アレイカテーテルからの信号から再構成された、使用者に提示される最終血管内超音波画像２３０の例を示す。図５Ｂは、回転カテーテルから取得された信号から再構成された、使用者に提示される最終血管内超音波画像２４０の例を示す。画像２３０及び画像２４０の両方において、明るい領域と暗い領域は、異なる組織タイプ及び／又は密度を示す。例えば、図５Ａにおける手書きでトレースされた領域２３５は血液を示し、図５Ｂにおける手書きでトレースされた領域２４５は血液を表す。ただし、血液を表す領域２３５、２４５は、２つの画像２３０、２４０の間でかなり異なって見える。この相違は、主として、送信パルス信号の周波数に起因する。血液からの後方散乱信号は、低い周波数での後方散乱信号と比較して、より高い周波数で一層顕著である。より高い周波数では、図５Ｂの画像２４０を生成するために回転カテーテルにより使用されるときに、血液からの信号は、血液領域２４５を血管の最内壁から描出するのを困難にする程度に十分強力である。このようなシナリオでは、血液領域と他の血管構成要素との視覚的差異を向上させるためにアルゴリズムを使用することが非常に望ましい。
【００３５】
高周波回転カテーテルにより生成された画像シーケンスにおける現在の先端技術が、常に、管腔境界又は血液内膜組織界面の明確な描写、すなわち、分離された画像を解析する際に悪化する問題をもたらすわけではない。ここに開示するＩＶＵＳ画像化の方法は、この問題を解決するために現在の技術水準によって探求された様々な方法とは異なり、トランスデューサや撮像素子に対するいかなる変更も必要とせず、取得した生データのスペクトル解析に依存せず、しかも血液／組織バイナリーマスクを生成しない。ここに開示されたＩＶＵＳ画像化の方法は、使用者に容易には明らかにならない超音波信号の特性を抽出し、このような特性に基づいて血液尤度マップを生成し、そしてこの血液尤度マップを使用してＩＶＵＳ画像をその解釈を助ける方法で提示することに基づく。
【００３６】
トランスデューサが目的の血管領域内を移動するにつれて、空間及び時間で変化する複数のフレームに相当する連続信号が収集される。目的のフレームごとに、該目的のフレーム周辺のフレーム近傍を使用して、空間的及び時間的特性又は「特徴」を抽出する。これらの２次元又は３次元の時空間的特徴は、経時的な及びその隣接点に関連した目的の箇所の挙動を明らかにする。いくつかの実施形態では、本方法は、３０ｆｐｓのグレースケールデータから特徴を抽出する。
【００３７】
関心領域の所定のメトリック（特性）を、このようにして収集された時空間的信号を使用して計算する。流動血液領域に相当するサンプルは、一般に、比較的静止した血管組織と比較してより多くの動きを示すことを考えると、これらの時空間的特徴は、移動血液領域と相対的に静止した非血液領域との差の良好な指標である。単一のタイプの時空間的特徴を使用して、血管内における動的領域と静的領域とを区別することができる。例えば、例示方法は、単一のタイプの時空間的特徴をピクセルの近傍（例えば、血管内の関心領域）にわたって比較して、血液尤度又は確率値を該近傍におけるそれぞれのピクセルに割り当てることを含むことができる。
【００３８】
しかし、サンプルは、画像にわたる動き及び空間的複雑さのレベルを変化させることを示すので、ここで開示される方法は、時空間的特徴の組み合わせを利用して、移動血液領域を比較的静止した非血液領域からよく区別する。フレーム間及び／又はフレーム内の差を考慮する他の任意の画像派生テクスチャ特徴を潜在的な特徴として使用することができる。これらの特徴としては、時間的分散、空間分散、自己回帰、空隙性、エントロピーが挙げられるが、これらに限定されない。これらの特徴のほとんどは、画像処理及びパターン認識の文献に十分に記載されている。例えば、これらの特徴のいくつかは、Ｌｅｎａ  Ｃｏｓｔａｒｉｄｏｕ著，ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ，２００５の「Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｍｅｔｈｏｄｓ」というタイトルの書籍及びＲａｎｇａｒａｊ  Ｍ．Ｒａｎｇａｙｙａｎ，ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ，２００４の「Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」というタイトルの書籍で議論されている。これらの両方をその全体において参照により本明細書に含める。
【００３９】
図６は、グレースケールＩＶＵＳデータから様々な３次元時空間的特徴を抽出し、そしてこのような特徴を利用して血液尤度マップを構築する方法の例示的な実施態様を示す概略フロー図である。ステップ２５０では、プロセッサ１５０（図１に示す）は、ＲＦ後方散乱データから極座標画像シーケンスを構築する。その後、プロセッサは、グレースケールＩＶＵＳ３Ｄデータから様々な３Ｄ時空間的特徴を抽出してから、これらの特徴を適切な処理モジュールやアプリケーションに送る。例えば、時間的分散特徴は、隣接するカーネルにわたって平均された、対応するサンプル間におけるフレーム間強度変化のレベルを評価する。ステップ２５５では、時間的分散特徴を、非限定的な例として式：ＨｘｙＴ＝σ（Ｉｘ±ｎ，ｙ±ｎ，Ｔ−Ｉｘ±ｎ，ｙ±ｎ，Ｔ±１）（ここで、±は近傍フレームを示す。）を使用して、時間的分散処理モジュール２５６で処理することができる。空間的分散特徴は、隣接するカーネルにわたって平均された対応するサンプルの間におけるフレーム間強度変動の空間的変化のレベルを評価する。ステップ２６０において、空間的分散特徴は、非限定的な例として式：ＧｘｙＴ＝ｍａｘｑ（｜Ｉｘ±ｎ，ｙ±ｎ，Ｔ−Ｉｘ±ｎ±ｑ，ｙ±ｎ±ｑ，Ｔ±１｜−｜Ｉｘ±ｎ，ｙ±ｎ，Ｔ−Ｉｘ±ｎ，ｙ±ｎ，Ｔ±１｜）（ここで、＋／−ｎは隣接フレームを示し、＋／−ｑは隣接サンプルを示す。）を使用して、フレーム間空間的分散処理モジュール２６１で処理することができる。自己回帰特徴は、隣接するフレームにおける変化という点で現在のフレームを表す。ステップ２６５では、自己回帰特徴は、非限定的な例として式ＡＲモデル：（ｘt−χ）＝α1（ｘt-1−χ）＋α2（ｘt-2−χ）＋εt（ここでｔ−１及びｔ−２は、隣接フレームを示す。）を使用して、自己回帰処理モジュール２６６で処理することができる。空隙性特徴は、近傍におけるギャップサイズの分布を測定する。ステップ２７０では、空隙性特徴を空隙性処理モジュール２７１で処理することができる。エントロピー特徴は、所定の近傍の画像強度における不確実性の統計的尺度である。ステップ２７５では、エントロピー特徴は、非限定的な例として式：Ｅ＝−Σi（Ｓiｌｏｇ2Ｓi）（ここで、ΣiＳi＝１）を使用して、エントロピー処理モジュール２７６で処理することができる。
【００４０】
様々な時空間的モジュールによる適切な処理の後、処理された時空間的データを随意の３Ｄフィルタに通すことができる。いくつかの特徴は、出力特徴マップを精密化するためにフィルタリングを必要とする。例えば、描写の実施形態では、ステップ２８０で、処理された時間的分散データを３Ｄフィルタ２８１に通す。ステップ２８２では、処理されたフレーム間空間的変動データを、３Ｄフィルタ２８３に通す。いくつかの実施形態では、時間的及び空間的分散は、再帰的画像フィルタを使用して特徴マップを経時的に精密化することができる。ステップ２８４では、処理された自己回帰データを３Ｄフィルタ２８５に通す。ステップ２８６では、処理された空隙性データを３Ｄフィルタ２８７に通す。ステップ２８８では、処理されたエントロピーデータを３Ｄフィルタ２８９に通す。
【００４１】
これらの特徴の非線形性は、それらの間の経験的関係を導き出すことが面倒な作業かもしれないことを示唆するが、本開示の方法は、これらの特徴を、非限定的な例として人工神経ネットワーク（ＡＮＮ）などの非線形分類器２９０に「送る」ことによって、処理の効率を増大させる。ステップ２９１では、３Ｄフィルタに通した後に、処理された時空間的データを分類器２９０に送り、そして非限定的な例として例示的な式：Ｐ1xmn＝ｓｉｇ（Ｗ2,1xh（ｓｉｇ（Ｗ1,hxkＦkxmn）））（ここで、ｓｉｇ（ｘ）＝１／（１＋ｅ-x）であり、ＷはＡＮＮにおけるウェイトに相当し、Ｆは入力特徴である。）を使用して処理する。任意の適切な関数をｓｉｇ（ｘ）のために使用することができる。
【００４２】
いくつかの実施形態では、分類器を、図１に示したプロセッサ１５０及び／又はメモリ１６０に統合する。他の実施形態では、分類器は、図１に示す計算装置１３０及び／又は入力装置１４０を介してＩＶＵＳ画像化システム１００に導入される別個のアプリケーション、アルゴリズム、及び／又はコンピュータプログラムである。図６に示すように、所望の特徴又はメトリックを確率的分類アルゴリズムに送って、それぞれが個別のＩＶＵＳフレームに対応する、その領域の血液尤度マップのシーケンスを生成する。一実施形態では、例えば、分類器は、血液確率マップ又は血液尤度マップのシーケンスを生成する。具体的には、ステップ２９２で、分類器は、入力データの各フレームについて個別の血液尤度マップ２９３を生成する。概略フロー図のステップ２９４〜２９７は、血液尤度マップ２９３のさらなる精密化及び処理を例示しており、これについては以下でさらに詳細に議論する。
【００４３】
人工神経ネットワークの学習及びオペレーションは、パターン認識の文献、例えば、Ｓｉｍｏｎ  Ｈａｙｋｉｎ，Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａ  Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，１９９８又はＣｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｍ．Ｂｉｓｈｏｐ，Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｆｏｒ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｏｘｆｏｒｄ，１９９６に詳細に記載されている。これらのそれぞれを、その全体において引用により本明細書に含める。
【００４４】
図７は、非線形確率的分類器を用いて血液尤度マップを開発するプロセスを示すフロー図である。ステップ３５０では、使用者は、血管又は管状構造内の関心領域を走査する。ステップ３５２及び３５４では、それぞれＩＶＵＳ画像化システムを使用してＲＦ後方散乱信号を収集し、そして血管内における関心領域の一連のＩＶＵＳ画像を構築する。ステップ３５６では、使用者及び／又はプロセッサ１５０は、血液尤度マッピングのための受信データフレームを処理する。ステップ３５８では、分類器のアルゴリズムは、３Ｄ情報及び分析のために近隣において十分なフレームが存在するかどうか問い合わせを行う。ステップ３６０において、十分なフレームがあると判定された場合には、アルゴリズムは、ステップ３６２においてフレームの各ピクセルについてＮ所望時空間的特徴（ここで、Ｎは、１以上の任意の整数を含むことができる。）を計算する。ステップ３６４において、十分なフレームが存在しないと判定された場合には、このプロセスはステップ３５４に戻り、そこで、より多くのＩＶＵＳ画像が構築され及び／又は収集される。
【００４５】
ステップ３６６では、非線形分類器は、目的のフレーム内における各ピクセルに関連する血液尤度又は確率値（０〜１）を決定する。血液尤度マップ内の各血液尤度値は、特定のピクセルが移動血液を表す血液領域であるという尤度の直接的な指標として機能し、ここで０は血液領域の可能性がほとんど又は全くないことを示し、１は血液領域を示す。例えば、０．７の血液確率値のピクセルは、０．３の値を有するピクセルよりも血液を表す可能性が高く、０の値を有するピクセルは、非血液領域を表す可能性が高い。このため、血液尤度マップは複数値の非バイナリー（すなわち、＞２値）マップである。
【００４６】
ステップ３６７では、分類器は、ＩＶＵＳフレーム（又は関心のある）内の全てのピクセルが分析されかつ分類されたかどうかの問い合わせをする。ステップ３６８において、答えが非である場合には、分類器はステップ３６６に戻る。ステップ３６９において、答えが是である場合には、ステップ３７０において、分類器は、フレームの各ピクセルについての全ての血液尤度値を「まとめる」ことによって目的のフレームに相当する血液尤度マップを作成する。ステップ３７２では、極座標ＩＶＵＳフレームは、血液尤度マップのデータを保持しつつ、血液尤度マップに基づいて差動血液−組織処理を受けることができる。ステップ３７４では、血液尤度マップ及び極座標ＩＶＵＳフレームは、図４Ａ及び図４Ｂを参照して上述したように、デカルト形式に走査変換される。
【００４７】
例えば、図８Ａは、参考のために血管の一部の極座標ＩＶＵＳ画像４００を示している。図８Ｂは、図８Ａに示した極座標ＩＶＵＳ画像４００に対応する血液尤度マップ４１０を示す。極座標画像４００及び血尤度マップ４１０は、両方とも、血液組織境界４４０又は管腔境界及び組織−組織界面４３０を示す、巧妙に描かれた点線４２０を有する。巧妙に描かれた境界線は、例示目的のみで示されていることに留意されたい。
【００４８】
所望の用途及び／又は使用者の好みに応じて、血液尤度マップをさらに精密化し、そして少なくとも２つの方法のいずれかで使用者に提示することができる。例えば、図７を参照すると、ステップ３７６において、血液尤度マップを、元のＩＶＵＳ画像上の透明な調節カラーオーバーレイとして使用者に提示することができる。或いは、ステップ３７８において、血液尤度マップを使用してグレースケールＩＶＵＳ画像を別々に処理し、次いで使用者に提示することができる（並びに、非制限的な例として、内腔境界などの構造的境界）。両方の提示モードを以下でさらに詳細に説明する。
【００４９】
後処理された血液尤度マップを用いたカラーオーバーレイの概念を図９に示す。専門家の使用者及び／又はプロセッサ１５０（図１に示す）は、最終測定値についての血液尤度値に基づいて表示デカルトＩＶＵＳ画像上に境界線を引き、それによって血液−組織境界又は内腔境界及び組織−組織界面を示すことができる。
【００５０】
カラーオーバーレイの概念は、任意の他の確率的分類アルゴリズムと組み合わせることができ、かつ、ＩＶＵＳ画像における関心領域の血流の可視化、組織性状及びセグメント化に役立つ後処理と共に又は後処理をすることなく使用できることに留意することが重要である。例えば、血液尤度マップ４１０は、適宜、画像化されている血管構造の先験的な知識に基づいて血液領域を示す偽陽性を除去する又は組織を示す偽陰性を除去するためのさらなる処理を受けることができる。
【００５１】
その点に関して、図１０Ａは、血液及び組織領域において偽陰性及び偽陽性を有する例示血液尤度マップ４７０を示し、図１０Ｂは、後処理後の血液尤度マップ４７０を示す（血液尤度マップ４８０として）。
【００５２】
図６に戻ると、概略フロー図のステップ２９４〜２９７は、血液尤度マップを提示し、そして後処理する例示的な方法を示している。ステップ２９４及び２９６では、血液尤度マップは、図７のステップ３７２及び３７４に関連して前述したように、提示前にさらなる精密化及び血液組織処理（随意のコントラスト増強により）を受ける。
【００５３】
本発明は、基礎となるグレースケールＩＶＵＳ画像を変更することなく、ＩＶＵＳ画像において血流を可視化する方法を提供する。例えば、図６のステップ２９５において、血液尤度を使用者に元のグレースケールＩＶＵＳ画像上の調節カラーオーバーレイとして提示する前に、血液尤度マップを、形態学的な後処理及び画像解析を用いてさらに処理することができる。
【００５４】
図９は、血液尤度マップの着色表現を、元の後方散乱情報から再構築された、対応するグレースケールＩＶＵＳ画像上にオーバーレイすることができる方法を示している。デカルト画像４５０では、血液尤度マップは、ユーザーに示された再構築グレースケールＩＶＵＳ画像の上のカラーオーバーレイ４６０として提示される。カラーオーバーレイの透明度又はアルファブレンディングは、血液尤度マップ内の別個の血液尤度値によって調節される。例えば、本実施形態では、血液である可能性の低いオーバーレイ画像のピクセルは、より大きい血液尤度値を示すピクセルと比較して、より透明である。この提示モードは、使用者が、元の画像を変更することなくＩＶＵＳ画像において血流を可視化することを可能にする。各ピクセルについての血液尤度値に従ってオーバーレイの透明性及び／又は色を調節することにより、この方法は、心臓専門医が元のＩＶＵＳ画像に基づいて決定を下す能力を妨げることなく、その血液分類における分類アルゴリズムの信頼性を直感的に伝える。
【００５５】
代わりに又はさらに、血液尤度マップを使用して、血液／組織の差異を増強するために超音波後方散乱信号を後処理することができる。図６に戻ると、ステップ２９６及び２９７は、ＩＶＵＳ画像内の任意の所定位置で血液領域の他の血管領域からの区別化を促進するために血液尤度マップに基づいて元のグレースケールＩＶＵＳ画像を後処理する方法を示す（並びに、非限定的な例として、管腔境界のような構造的境界）。
【００５６】
この点に関して、図１１Ａは、後処理前に基づく血液尤度の代表的なＩＶＵＳ画像４９０を示し、図１１Ｂは、後処理に基づく血液尤度（血液−組織処理）後の図１１Ａに示す代表的なＩＶＵＳ画像４９０を後処理画像５００として示す。
【００５７】
具体的には、血液尤度マップは、非限定的な例としてコントラスト抑制、順位序列フィルタリング及びハイブーストなどの方法の組み合わせを使用して、対応するグレースケールＩＶＵＳ画像を別々に後処理又はフィルタリングしてグレースケールの血液領域を増強するために使用できる。換言すれば、元の後方散乱又はグレースケール画像は、追加のフィルタリング方法を使用して再構築画像における血液−組織の相違を増強させることによって血液尤度マップに基づいて血液／組織の相違を増強しかつ画像の判読を容易にするために後処理できる。具体的には、血液と組織とのテクスチャ及び輝度コントラストは、血液尤度又は確率の分類値に従ってフィルタリングの程度を調節することにより、ＩＶＵＳ画像において増強される。例えば、元のグレースケール画像は、順位序列フィルタリングを使用して後処理できる。順位序列フィルタリングは、注目ピクセルの近隣で動作し、かつ、個別のピクセル強度といったピクセル近隣という側面の相互ランキングに基づいて近隣の均一性を増大させる。代わりに又はさらに、元のグレースケール画像を、コントラスト抑制及び／又はハイブーストを使用して後処理できる。コントラスト抑制は、さまざまな領域の強度を血液尤度マップに基づいて調節してグレースケール画像の血液を表す領域（すなわち、内腔）内において多くのコントラストを創り出す方法である。ハイブーストは、注目領域を、グレースケール画像のテクスチャ外観を変更することにより、周囲の領域に対して多少顕著にする方法である。このように、血液と組織との間のテクスチャ及び輝度コントラストは、特定のＩＶＵＳフレームについて対応する血液尤度マップに従ってフィルタリングの程度を調節することによって、ＩＶＵＳグレースケール画像において増強できる。
【００５８】
本明細書に記載のＩＶＵＳ画像化方法は、非限定的な例として、血管疾患を診断し、監視し及び治療し、そしてステントの配置のために血管内腔の大きさ及び位置を評価する際に、グレースケールＩＶＵＳ画像の品質を改善してヘルスケア専門家を補助しようとするものである。使用者が移動血液と比較的静止した組織とを区別するのを助けるために元のＩＶＵＳ画像上でのカラーオーバーレイとして血液尤度マップを使用すると、その血液尤度マップによる分類を強制することなく、超音波画像を解釈することが可能になる。本明細書に記載される方法は、バイナリー（すなわち、血液又は血液でない）決定システムの代わりに確率的分類器を使用し、それによって専門家の使用者に組成不明の領域に関する最終決定を任せる。さらに、フィルタリングされたＩＶＵＳ画像は、回転ＩＶＵＳ画像の現在利用可能なバージョンよりも解釈（特に静止フレーム画像において）するのが容易である。この方法は、管腔（血液）と血管壁（組織）との間のエッジを増強し、ＩＶＵＳ画像においてより鮮明な管腔境界の定義を与える。さらに、未加工の及び処理された血液尤度マップを自動内腔境界検出アルゴリズムによって使用して、ＩＶＵＳ画像において管腔の境界をさらに良好に識別することができる。
【００５９】
いくつかの例において、本明細書に記載の確率的分類器は、使用者の入力を利用して血液尤度マップを再計算及び／又は更新することができる。例えば、専門家使用者は、血液尤度マップを示す表示デカルトＩＶＵＳ画像上に境界線を引き、それによって、非限定的な例として、血液−組織の境界や管腔境界などの解剖学的境界を示すことができる。管腔境界の使用者入力定義は、特定の特性に関連する既知の確率又は高い確率を有する一連のピクセルを創り出す。境界線は、ＩＶＵＳ画像において一連のピクセルにわたり新しいデータを創り出すことができ、このデータを確率的分類器にフィードバックしてその分類アルゴリズムを更新することができる。確率的分類器は、リアルタイムで「学習」し、かつ、使用者の入力によって提供された新たなデータに基づいて画像の時空間的特徴を再分析することができる。このように、分類器は、時空間的特徴及び使用者入力の両方に基づいて新しい血液尤度マップを作成することができる。
【００６０】
ここでは、血管画像上で調節オーバーレイを作成する方法を、異なる確率を伝えるために様々なレベルの透明性を利用するものとして記載しているが、調節カラーオーバーレイは、異なる色、強度及び／又はテクスチャを利用して異なる確率を伝えることができるものと解すべきである。例えば、いくつかの実施形態では、透明性の代わりに又はそれに加えて、オーバーレイの異なる領域のテクスチャを、血液尤度マップ内の別個の血液尤度値によって調節できる。例えば、このような実施形態では、血液である可能性の低いオーバーレイ画像内におけるピクセルの近隣をドットにすることができると共に、より大きな血液尤度値を示すピクセルの近隣をストライプ模様にすることができる。混色の領域は、不確実な特性の領域を示すことができる。
【００６１】
さらに、血管画像上で調節カラーオーバーレイを作成する方法は、ここでは、移動血液の尤度に基づくものとして記載されているが、調節カラーオーバーレイを適用して様々な組織型のいずれかを特徴づけることができるものと解すべきである。例えば、カラーオーバーレイの透明性、テクスチャ又はアルファブレンディングは、様々なタイプの脂質、様々なタイプの血液細胞（例えば、マクロファージ）、破片、アテローム、プラークの内容物及び／又は他の血管内容物を含め（これらに限定されない）、様々な特徴のそれぞれについて個々の確率値によって調節できる。したがって、本明細書に記載された方法の原理を利用して、様々な特徴及び組織型を特徴付ける調節カラーオーバーレイを作成することができる。一つ以上の調節カラーオーバーレイを含む血管画像に存在する透明性及び／又は混色のレベルは、元の画像を変更することなく、使用者に、分類の信頼性を含めて、血管画像内の様々な特徴及び組織を警告することができるであろう。
【００６２】
本発明を、所定の実施形態、組み合わせ、構成及び相対的な寸法に関連して説明してきた。しかしながら、ここで与えた説明は、本発明を説明しかつ例示する目的のために与えられるものであり、本発明の範囲を限定するものではないと解すべきである。さらに、開示された本発明の形態及び機能にほぼ無限の数の小さな変更をなし得ること、また、これは依然として本発明の範囲内であることは明らかである。したがって、本発明は、開示された本発明の特定の実施形態及び変形例に限定されるものではない。さらに、当業者であれば、ここに与えた記載に対する変更及び修正に想到するであろうと解すべきである。したがって、本発明の範囲は、請求の範囲によってのみ限定されるべきである。
【００６３】
当業者であれば、本開示が包含する実施形態は、上記特定の例示的実施形態に限定されるものではないことが分かるであろう。この点に関して、例示的実施形態を示しかつ説明してきたが、広範囲の修正、変更及び置換が前述の開示において意図される。このような変形は、本発明の範囲から逸脱することなく、上記のものになし得ると解される。したがって、添付の請求の範囲は、広く、かつ、本開示と一致する方法で解釈されることが適切である。
【符号の説明】
【００６４】
１００  ＩＶＵＳ画像化システム
１１０  ＩＶＵＳコンソール
１１２  ＩＶＵＳカテーテル
１１４  超音波トランスデューサ
１２０  ディスプレイモニタ
１３０  計算装置
１４０  入力装置
１５０  プロセッサ
１６０  メモリ
１７０  後方散乱信号
１８０  走査線
１９０  関心領域
２１０  極座標画像
２２０  デカルト画像
２３０  最終血管内超音波画像
４００  極座標ＩＶＵＳ画像
４１０  血液尤度マップ
４６０  カラーオーバーレイ
【図６】
2015503363.tif 000003
【図１】
2015503363.tif 000004
【図２】
2015503363.tif 000005
【図３】
2015503363.tif 000006
【図４Ａ】
2015503363.tif 000007
【図４Ｂ】
2015503363.tif 000008
【図５Ａ】
2015503363.tif 000009
【図５Ｂ】
2015503363.tif 000010
【図７】
2015503363.tif 000011
【図８Ａ】
2015503363.tif 000012
【図８Ｂ】
2015503363.tif 000013
【図９】
2015503363.tif 000014
【図１０Ａ】
2015503363.tif 000015
【図１０Ｂ】
2015503363.tif 000016
【図１１Ａ】
2015503363.tif 000017
【図１１Ｂ】
2015503363.tif 000018
【国際調査報告】
2015503363.tif 000019
2015503363.tif 000020
2015503363.tif 000021