(57)【要約】  解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するコンピュータで実現される方法は、イメージングボリュームが分割される複数のボリュームエレメントの各々のボリュームエレメント毎に、ボリュームエレメントにおける造影剤の推定到達時間を表わす到達時間データを得ることと、１つ以上のシード領域を規定することとを含み、各々のシード領域は、複数の血管領域の１つと関連付けられ、かつ推定到達時間がしきい値時間を超えないシードボリュームエレメントを含有し、さらに、到達時間データに基づいて、シードボリュームエレメントに接続される複数のボリュームエレメントのうちの未割当エレメントを同定することと、複数のボリュームエレメントのうちの当該未割当エレメントを当該血管領域の１つに割当てることとを含む。
2015514520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するコンピュータで実現される方法であって、
イメージングボリュームが分割される複数のボリュームエレメントの各々のボリュームエレメント毎に、ボリュームエレメントにおける造影剤の推定到達時間を表わす到達時間データを得ることと、
１つ以上のシード領域を規定することとを含み、各々のシード領域は、複数の血管領域の１つと関連付けられ、かつ推定到達時間がしきい値時間を超えないシードボリュームエレメントを含有し、さらに
到達時間データに基づいて、シードボリュームエレメントに接続される複数のボリュームエレメントのうちの未割当エレメントを同定することと、
複数のボリュームエレメントのうちの前記未割当エレメントを前記血管領域の１つに割当てることとを含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項２】
各々の前記シード領域に標識を割当てることを含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３】
前記規定することはユーザから入力データを受付けることを含む、請求項１または２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４】
前記割当てることは、領域拡張を前記シード領域または複数の前記シード領域に適用することを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項５】
（ｉ）  しきい値時間を増分して更新しきい値を得ることと、
（ii）  更新しきい値未満の推定到達時間を有する未割当ボリュームエレメントを同定することと、
（iii）  前記未割当ボリュームエレメントを前記血管領域の１つに割当てることと、
（iv）  最大しきい値に達するまで（ｉ）から（iii）を繰返すこととを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項６】
先の情報に基づいて前記割当てることを制限することを含む、請求項１から５のいずれか１項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項７】
先の情報は、解剖学的領域中の血流の分離に関する情報を含む、請求項６に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項８】
解剖学的領域は脳である、請求項１から７のいずれか１項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項９】
到達時間データは被験者のＣＴまたはＭＲＩスキャンから導出される、請求項１から８のいずれか１項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載のステップを行なうように構成される少なくとも１つのプロセッサを含む、解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するためのシステム。
【請求項１１】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも１つのプロセッサに請求項１から９のいずれか１項に記載の方法を行なわせるコンピュータプログラム命令を内蔵するコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１２】
解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するためのシステムであって、
イメージングボリュームが分割される複数のボリュームエレメントの各々のボリュームエレメント毎に、ボリュームエレメントにおける造影剤の推定到達時間を表わす到達時間データを得るための前処理手段と、
１つ以上のシード領域を規定するためのシーディング手段とを含み、各々のシード領域は、複数の血管領域の１つと関連付けられ、かつ推定到達時間がしきい値時間を超えないシードボリュームエレメントを含有し、さらに
到達時間データに基づいて、シードボリュームエレメントに接続される複数のボリュームエレメントのうちの未割当エレメントを同定するための同定手段と、
複数のボリュームエレメントのうちの前記未割当エレメントを前記血管領域の１つに割当てるための割当手段とを含む、システム。
【請求項１３】
シーディング手段は、ユーザから入力データを受付けて前記１つ以上のシード領域を規定ずるための入力手段を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記割当てることは、領域拡張を前記シード領域または複数の前記シード領域に適用することを含む、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
（ｉ）  しきい値時間を増分して更新しきい値を得る、
（ii）  更新しきい値未満の推定到達時間を有する未割当ボリュームエレメントを同定する、
（iii）  前記未割当ボリュームエレメントを前記血管領域の１つに割当てる、かつ
（iv）  最大しきい値に達するまで（ｉ）から（iii）を繰返す、ための手段を含む、請求項１２から１４のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
先の情報に基づいて前記割当てることを制限するための手段を含む、請求項１２から１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
先の情報は、解剖学的領域中の血流の分離に関する情報を含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
解剖学的領域は脳である、請求項１２から１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
被験者から画像化データを得るための医療用画像化装置を含み、到達時間データは画像化データから導出される、請求項１２から１８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２０】
医療用画像化装置はＣＴスキャナまたはＭＲＩスキャナである、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管領域の同定のためのシステムおよび方法に関する。これは特に、排他的にではないが、ダイナミックＣＴおよびＭＲＩ灌流検査から脳血管領域を同定するのに適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
背景
ダイナミックＣＴ（コンピュータ断層撮影）およびＭＲＩ（磁気共鳴映像法）灌流検査は両者とも、脳および他の器官の血流力学的パラメータを評価するための確立された技術である。典型的には、（造影薬（imaging agent）、指示薬、またはトレーサ剤（tracer agent）としても公知の）造影剤（contrast agent）を静脈循環に注入し、ＣＴまたはＭＲＩを用いて造影剤の通過を別々の時間に画像化する。たとえば、典型的なスキャンは、１−２分間、脳の予め定められた厚みの別々の「切片」を１−２秒毎に画像化することからなり得る。ボーラスの通過を画像化するこのやり方はしばしばボーラス追跡と称される。
【０００３】
画像化プロセスの通常の結果は、各々の別々の時間のスキャンボリュームの各ボクセル（離散化ボリュームエレメント）毎の強度値を表わす四次元データセットである。強度値を、各時点での造影剤の濃度を推断するのに用いることができる。この濃度に対する強度のマッピングの性質は、用いられる画像化モダリティおよび画像化プロトコルに依存する。
【０００４】
このように得られた濃度推定をスキャンボリュームを通る流れの経路を推断するのに用いることができる。各々のボクセルでのボーラス（造影剤）の（当該技術分野で遅延時間とも称される）相対到達時間の推定を、たとえば、その内容がここに引用により援用される、Christensen et al. (2008), "Inferring origin of vascular supply from tracer arrival timing patterns using bolus tracking MRI", Journal of Magnetic Resonance Imaging 27, 1371-1381に記載の方法の１つによって、ボクセルについての濃度データから得ることができる。
【０００５】
Christensen et al.によって概略が示される追跡手法は、脈管構造の末梢での流れを特徴付けるのに有効であり得る。この場合、血流速度はより低く、結果的に、隣接するボクセル同士の間の遅延の差がより大きい。しかしながら、脳大動脈での流れを特徴付ける際には実際的でない。脳大動脈での血流速度は、２ｍｍ離間される（そのような間隔は当該技術分野で典型的である）２つの隣接するボクセル間での約４ｍｓの到達時間差に換算すると、５０ｃｍ／ｓのオーダである。これらの到達時間差は、ボーラス追跡で現在用いられているサンプリングレート１−２ｓよりも数桁小さく、およびしたがって以前から公知の方法を直接に用いて特徴付けることが困難であるかまたは不可能であり得る。
【０００６】
上述のような公知の方法に伴う限界を乗り越えるもしくは軽減すること、または少なくとも有用な代替策を提供することが望ましいであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
発明の要約
第１の局面では、本発明は、解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するコンピュータで実現される方法を提供し、方法は、
イメージングボリュームが分割される複数のボリュームエレメントの各々のボリュームエレメント毎に、ボリュームエレメントにおける造影剤の推定到達時間を表わす到達時間データを得ることと、
１つ以上のシード領域を規定することとを含み、各々のシード領域は、複数の血管領域の１つと関連付けられ、かつ推定到達時間がしきい値時間を超えないシードボリュームエレメントを含有し、さらに
到達時間データに基づいて、シードボリュームエレメントに接続される複数のボリュームエレメントのうちの未割当エレメントを同定することと、
複数のボリュームエレメントのうちの当該未割当エレメントを当該血管領域の１つに割当てることとを含む。
【０００８】
到達時間データに上限しきい値を適用することにより、最も早い到達時間を有し、したがって対象の解剖学的領域中の血流源である大動脈と関連付けられる見込みが最も高いボリュームエレメントを同定することができる。これによって同定されるシードボリュームエレメントを次に用いて、イメージングボリュームを領域にセグメント化することができる。なお、各々の領域は推定大動脈（近位脈管構造）と関連付けられる。これは、末梢脈管構造で始まり、中型の血管で終わる公知の方法とは対照的である。
【０００９】
方法は、各々の当該シード領域に標識を割当てることを含んでもよい。
ある実施形態では、当該規定することは、ユーザから入力データを受付けることを含む。たとえば、方法は、到達時間データのマップをユーザに提示するユーザインターフェイス、およびマップと対話するためのコントロールを設けることを含んでもよい。これにより、現在規定されている時間しきい値を跨ぐボリュームエレメントをユーザが視覚化できるようになる。時間しきい値は、視覚化をリアルタイムで変更できるように、コントロールを用いて調節可能である。次に、ユーザは、たとえば、複数の接続された要素を含有する領域に属する１つ以上のボリュームエレメントを選択することと、（たとえばエレメントが属する解剖学的領域に基づいて）領域標識を規定することとによって、シード領域の１つ以上を規定することができる。
【００１０】
ある実施形態では、シード領域またはシード領域群は、領域拡張または他の凝集（agglomerative）もしくは集合（aggregative）セグメント化法のためのシードとして働いてもよい。
【００１１】
個別にまたは組合せて、当該技術分野で公知の多数の他のセグメント化法が可能であることも認められる。たとえば、セグメント化は、流域アルゴリズム、レベル集合、輪郭展開（developing contours）、およびスカラーボリュームで領域拡張を達成する他のアルゴリズムの使用を通して達成されてもよい。
【００１２】
方法は、先の情報（たとえば、先の解剖学的情報）を用いて未割当エレメントの割当を制限することを含んでもよい。先の情報は、解剖学的領域中の血流の分離に関する情報を含んでもよい。そのため、たとえば、イメージングボリュームが脳ＣＴまたはＭＲＩスキャンからのデータを表わす場合、ウィリス輪のレベルを除き、一方の大脳半球中の組織には反対側の大脳半球中の血管によって栄養供給することができないことが演繹的にわかっている。したがって、一方の大脳半球中のボリュームエレメントは、選択された既知の場所を除き、反対側の大脳半球中のシードボリュームエレメントと関連付けられてはならない。
【００１３】
方法のある実施形態は、
（ｉ）  しきい値時間を増分して更新しきい値を得ることと、
（ii）  更新されたしきい値未満の推定到達時間を有する未割当ボリュームエレメントを同定することと、
（iii）  当該未割当ボリュームエレメントを当該血管領域の１つに割当てることと、
（iv）  最大しきい値に達するまで（ｉ）から（iii）を繰返すことと、を含んでもよい。
【００１４】
ある実施形態では、解剖学的領域は脳である。
到達時間データは、たとえば、被験者のＣＴまたはＭＲＩスキャンから導出されてもよい。
【００１５】
別の局面では、本発明は、上記方法のうちいずれかのステップを行なうように構成される少なくとも１つのプロセッサを含む、解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するためのシステムを提供する。
【００１６】
さらなる局面では、本発明は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも１つのプロセッサに上記実施形態のうちいずれかの方法を行なわせるコンピュータプログラム命令を内蔵するコンピュータ読取可能媒体を提供する。
【００１７】
またさらなる局面では、発明は、解剖学的領域を表わすイメージングボリューム中の血管領域を同定するためのシステムを提供し、システムは、
イメージングボリュームが分割される複数のボリュームエレメントの各々のボリュームエレメント毎に、ボリュームエレメントにおける造影剤の推定到達時間を表わす到達時間データを得るための前処理手段と、
１つ以上のシード領域を規定するためのシーディング手段とを含み、各々のシード領域は、複数の血管領域の１つと関連付けられ、かつ推定到達時間がしきい値時間を超えないシードボリュームエレメントを含有し、さらに
到達時間データに基づいて、シードボリュームエレメントと接続される複数のボリュームエレメントのうちの未割当エレメントを同定するための同定手段と、
複数のボリュームエレメントのうちの当該未割当エレメントを当該血管領域の１つに割当てるための割当手段とを含む。
【００１８】
シーディング手段は、ユーザから入力データを受付けて当該１つ以上のシード領域を規定するための入力手段を含んでもよい。
【００１９】
ある実施形態では、当該割当てることは、領域拡張を当該シード領域または複数のシード領域に適用することを含む。
【００２０】
システムはさらに、
（ｉ）  しきい値時間を増分して更新しきい値を得る、
（ii）  更新しきい値未満の推定到達時間を有する未割当ボリュームエレメントを同定する、
（iii）  当該未割当ボリュームエレメントを当該血管領域の１つに割当てる、かつ
（iv）  最大しきい値に到達するまで（ｉ）から（iii）を繰返す、ための手段を含んでもよい。
【００２１】
ある実施形態では、システムは、先の情報に基づいて当該割当てることを制限するための手段を含む。先の情報は、解剖学的領域中の血流の分離に関する情報を含んでもよい。
【００２２】
ある実施形態では、解剖学的領域は脳である。
システムは、被験者から画像化データを得るための医療用画像化装置をさらに含んでもよく、到達時間データは画像化データから導出される。医療用画像化装置はＣＴスキャナまたはＭＲＩスキャナであってもよい。
【００２３】
添付の図面を参照して、非限定的例としてのみ、発明の実施形態をここに記載する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】スキャンデータを取得し、これを分析して血管領域を同定するためのシステムの概略図である。
【図２】血管領域を同定するための例示的なコンピュータシステムの概略図である。
【図３】図２のシステムによって実行される例示的な血管領域マッピングプロセスのフローチャートである。
【図４】主要血管のみを示す遅延マップの概略図である。
【図５】図３の血管領域マッピングプロセスのシーディングプロセスのフローチャートである。
【図６】図５のシーディングプロセスの例示的な結果を図示する図である。
【図７】図３の血管領域マッピングプロセスのセグメント化プロセスのフローチャートである。
【図８】図７のセグメント化プロセスで発生される５つの異なる脳切片を通した、三連のセグメント化画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
詳細な説明
図１は血管領域を同定するためのシステム１００を概略的に示す。システム１００は、脳の血管領域をマッピングする際のその使用を参照して具体的に説明されるが、当業者には、プロセスが、器官、器官系、または組織を含む他の解剖学的構造にも適用可能であり得ることが認められるであろう。
【００２６】
記載される実施形態では、システム１００は、ＭＲＩまたはＣＴスキャナ１０５、データ取得モジュール１１０、および図２により詳細に示される分析モジュール１１５を含む。他の実施形態では、ＭＲＩまたはＣＴスキャナ１０５の代わりにＳＰＥＣＴまたはＰＥＴシステムなどの代替的な画像化システムを用いてもよい。
【００２７】
記載の実施形態のプロセスは、図２に示されるようなインテルＩＡ−３２ベースのコンピュータシステムなどの標準的なパーソナルコンピュータシステムによって実行される１つ以上のソフトウェアモジュールとして実現される。しかしながら、当業者には、プロセスの少なくとも一部が、代替的に、たとえば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）および／またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの１つ以上の専用ハードウェアコンポーネントの形態で部分的にまたは全体的に実現され得ることが明らかであろう。
【００２８】
図２に示されるように、分析モジュール１１５は、図３、図５、および図７に示されるようなプロセス３００を実行する。これは、標準的なコンピュータシステムと関連付けられる不揮発性（たとえばハードディスクまたは固体状態ドライブ）記憶装置２０２に記憶される１つ以上のソフトウェアモジュール２００として実現される。システム１１５は、すべてバス２１４によって相互接続される、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０４、少なくとも１つのプロセッサ２０６、および外部インターフェイス２０８、２１０、２１２を含む標準的なコンピュータコンポーネントを含む。外部インターフェイスはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェイス２０８を含み、そのうち少なくとも１つは、キーボード２１８およびマウス２１６などのポインティングデバイス、システム１１５を通信ネットワーク１１２に接続するのに用いることができるネットワークインターフェイスコネクタ（ＮＩＣ）２１０、ならびにＬＣＤパネルディスプレイ２２０などのディスプレイデバイスに接続されるディスプレイアダプタ２１２に接続される。システム１００は、リナックス（登録商標）またはマイクロソフトウインドウズ（登録商標）などのオペレーティングシステム２２８を含む多数の標準的なソフトウェアモジュールも含む。システム１１５は、通信ネットワーク１１２上でデータ取得モジュール１１０と通信して、ＭＲＩまたはＣＴスキャナ１０５によって行なわれるスキャンから入力データを受信する。
【００２９】
図３に示されるように、被験者へのボーラス（造影剤）の注入の後の、（スキャナ１０５およびデータ取得モジュール１１０によって）被験者から取得されたＣＴまたはＭＲＩスキャンデータ３１０をプロセス３００に対する入力として用いる。厚みが０．５ｍｍ〜５ｍｍの範囲の脳切片は各々、約１−２分の取得時間にわたって１−２秒の範囲の頻度（サンプリングレート）でスキャンされる。この範囲外の切片厚み、具体的にはより小さな切片厚みが可能であり、より高いサンプリングレートおよび／またはより長い取得時間も可能であることが認められるであろう。データセット３１０は、一続きの時間の、被験者の脳を包含するイメージングボリュームの各ボクセル毎のスカラー値データを含む。
【００３０】
ブロック３２０で、当該技術分野では標準的な態様で、スキャンデータ３１０に対して前処理ステップが行なわれる。前処理は、たとえば、頭蓋から脳を分ける強度しきい値についてのユーザ入力を受付けることによって、頭蓋および背景組織から脳組織をセグメント化することを含んでもよい。画像化デバイス１０５からの信号強度データは、当該技術分野で公知の態様で濃度曲線に変換され、次に各々の時間的取得（temporal acquisition）が、公知の態様でその信号対ノイズ比に基づいて、たとえばガウシアン平滑化フィルタまたは異方性（ＡＳＤ）もしくは非局所平均（ＮＬＤ）拡散フィルタを用いて、平滑化手順を施される。各ボクセル毎の平滑化されたデータは次に、以下の形態のガンマ変量関数にフィッティングされる。
【００３１】
【数１】
2015514520.tif 000003
【００３２】
式中、Ｃfitted（ｔ）は時間ｔでのトレーサ濃度のフィッティングされた値であり、ｔdはボーラスの到達時間を表わすパラメータであり、Ｃ0は正規化定数であり、かつｒおよびｂは形状パラメータである。
【００３３】
このモデルからのパラメータを用いて、各ボクセル毎に、トレーサ剤が最初にボクセルに入った時間の近似であるスカラー値（遅延パラメータ）を算出することができる。たとえば、Christensen et al（２００８）に記載のように、正規化された第１の瞬間ＦＭを到達時間を表わすものとして採用してもよい。ＦＭは、ＦＭ＝ｔd＋ｂ・（ｒ＋１）に従ってフィッティングされたパラメータから分析的に算出可能である。本明細書中に記載の方法では、代替的な遅延パラメータとして、ピーク対時間（ＴＴＰ）がＦＭと等しく有効であることがわかっており、ＴＴＰ＝ｔd＋ｂ・ｒとして算出される。
【００３４】
前処理プロセス３２０は、イメージングボリューム中のボクセルのいくつかを排除ボクセルとしてタグ付けしてもよい。たとえば、ボクセルが基線を離れない濃度対時間曲線を有する場合、これは、スキャンシーケンスの間にいずれのトレーサもそのボクセルに到達しなかったことを意味すると解釈される。加えて、上述のフィッティング手順がいずれかのボクセルについて失敗した場合、それらのボクセルも排除対象としてタグ付けされる。
【００３５】
ＦＭデータ（または他の算出されたおよび／または測定された遅延パラメータ）を用いてイメージングボリューム中の血流を視覚化するおよび推断することができる。たとえば、空間座標の関数としての到達時間値のヒートマップ（本明細書中では遅延マップとも称される）を生成することができる。例示的なヒートマップ４００は、図４中に高度に概略的な形態で示され、特定の脳切片を表わす。図４の右の領域４１０の近接図では、最も明るい領域４１２が最も早い到達時間に対応し、わずかにより暗い領域４１４がわずかにより遅い到達時間を表わし、最も暗い領域４１６が最も遅い到達時間を表わし、末梢脈管構造に対応する。
【００３６】
次に、遅延パラメータに基づいて自動的に、または遅延マップとのユーザ対話を介して、１つ以上のシード領域がシーディングプロセス３３０で同定される。
【００３７】
記載の実施形態では、コンピュータシステム１１５にいるユーザは、マウスの移動を用いてしきい値を遅延マップに適用して、現在のしきい値よりも小さな遅延の二分化提示（マスク）を有効に作成してもよい。
【００３８】
たとえば、図５のフローチャートを参照して、シーディングプロセス３３０は、ディスプレイ２２０上に、３２０で算出された遅延パラメータを用いて生成される（たとえば、特定の脳切片のマップまたは３Ｄイメージングボリュームの斜視図であり得る）遅延マップを表示する（ステップ５１０）。次に、シーディングプロセス３３０は、遅延パラメータについての時間しきい値に関するユーザ入力を受付ける（ステップ５２０）。ユーザ入力は、ディスプレイ２２０上に表示されるユーザインターフェイスの入力区域への現在のしきい値の所望の値の（キーボード２１６を用いた）入力を介するもの、または現在のしきい値を増大もしくは減少させるユーザインターフェイスのコントロールボタンのマウスクリックによるものであってもよい。
【００３９】
表示される遅延マップは、現在のしきい値の各々の変更の際にまたはユーザによる要求によって、ステップ５３０で自動的にリフレッシュされてもよい。
【００４０】
このように、ユーザは、その下の、近位栄養血管と関連付けられるボクセルのみが見えるべきであるしきい値を同定することができる。たとえば、図６に示されるように、遅延マップを、画像化されている器官の解剖学的画像に位置合わせすることができる。ユーザが上述のように遅延しきい値を調節すると、器官の解剖のユーザの知識から、特定の選ばれた遅延しきい値が近位栄養血管のボクセルのみを捕捉したことが明らかである。一旦このしきい値が同定されると、それらのボクセルを含有する各々の連続領域がシード領域としてシーディングプロセス３３０によって規定され得る。
【００４１】
ある実施形態では、シーディングプロセス３３０は、シード領域の規定に関する付加的なユーザ入力を受付けてもよい。たとえば、シーディングプロセス３３０は遅延マップの切片を表示してもよく、ユーザが一旦遅延しきい値を選ぶと、ユーザがその切片中の個別のボクセルまたはボクセル群を（たとえばマウス２１８を用いて）手動で選択し、それらのボクセルを（１つ以上のシード領域に属する）シードボクセルとしてタグ付けできるようにする。
【００４２】
シーディングプロセス３３０は、どのシード領域がどの栄養血管と関連付けられるかについてのユーザ入力を受付けることによってステップ５４０を進める。解剖学的情報に基づいて、ユーザ規定標識（たとえば、英数コード、色など）を各々のシード領域に適用することができる。たとえば、図６に示されるように、シード領域６１０の各々は、同じ栄養血管（右中大脳動脈）と関連付けられ、同じシード標識を割当てられ、したがって異なるそれぞれの栄養血管（前大脳動脈および左中大脳動脈）とそれぞれ関連付けられるシード領域６２０および６３０とは異なる色またはパターンで現われる。図６Ａは、標識適用前の、各々が同じパターンを有する、脳の上に重ねられた領域６１０、６２０、６３０を概略的に示す。図６Ｂには、シード同定の後の、領域６１０（右ＭＣＡ）が４５度の網掛けで示され、領域６２０（左または右前大脳動脈）が９０度の網掛けで示され、領域６３０（左ＭＣＡ）が−４５度の網掛けで示される。
【００４３】
シーディングプロセス３３０の結果が、イメージングボリュームに対応する寸法を有しかつシード領域の１つに属する各ボクセルに英数コードまたは他の標識が割当てられた、シード標識画像５５０である。
【００４４】
図３に戻って、一旦シード領域が同定されると、セグメント化プロセス３４０が開始することができる。記載される実施形態では、領域拡張法が用いられる。
【００４５】
脳の中では、典型的に５つの別個のシード標識が用いられる。２つの後大脳動脈および２つの中大脳動脈の各々毎にシードが存在する。単一のシードは一般的に、ともに考慮される両方の前大脳動脈について同定される。というのも、これらの動脈は通常、それらが非常に近接しているために解像できないからである。
【００４６】
セグメント化プロセス３４０は、脳の領域の分離に関する先の情報を用いることによってセグメント化を制限することも含んでもよい。たとえば、脳の各々の半球を同定するマスクを規定することができる。シードがウィリス輪から遠位に置かれると大脳半球が分けられることを利用して、各々の大脳半球毎に別個に領域拡張を行なうことができる。
【００４７】
まず、ステップ７０５で、以下のパラメータを規定する。
delay_minimum：ユーザ規定シード領域に属するボクセル中に存在する最小遅延値
NOTrecruited：ユーザ規定シード領域の１つの中にないすべてのボクセル
currentThreshold：delay_minimumに等しい初期値
seed_labels：ユーザ規定シード標識に対応する数値コード
step_size：０．０１５
maximumThreshold：delay_minimum＋１５
セグメント化プロセス３４０は、step_sizeだけcurrentThresholdを増分し（ステップ７１０）、次にステップ７１５および７３５で、ユーザ規定シード標識の組をループオーバー（loop over）する。各々のシード標識毎に、プロセス３４０は、既割当でなく、currentThresholdよりも低い遅延値を有するすべてのボクセルの一覧を取出す（ステップ７２０）。次に、これらの候補ボクセルは、現在のシード標識を有するボクセルにそれらが（たとえば６接続性を介して）直接に接続されているか否かを判断するように評価される（ステップ７２５）。そうであれば、それらには現在のシード標識が割当てられており、シード標識画像５５０が更新される（ステップ７３０）。すべてのシード標識がループオーバーされていれば、プロセス３４０はmaximumThresholdに到達しているか否かを確認し（ステップ７４０）、到達していなければ７１０に戻ってcurrentThresholdを増分し、シード標識をもう一度繰返す。
【００４８】
一旦maximumThresholdに達すると、セグメント化プロセス３４０が終了し、（前処理３２０の間に同定される任意の排除ボクセルとは別に）maximumThreshold以下の遅延値を有するすべてのボクセルがユーザ規定シード標識の１つに割当てられているセグメント化画像７５０を返す。各々の異なるシード標識に異なる色コードを割当てて、たとえば図８に示されるような、セグメント化画像７５０を通した切片毎などの色付けされたプロットを生じることによって、セグメント化画像７５０を視覚化することができる。
【００４９】
履歴データに対する成果に基づいて、記載の実施形態で用いるような特定の値の最大しきい値を選んだ。出願人は、遅延値が患者間で相対的に同等であり、ＦＭ増分の約１５秒後に実質的にすべてのボクセルがほぼ捕捉されることを見出した。しかし、通常予測されるであろう遅延値の範囲を捕捉するために、最大しきい値を必要な限り大きくできることが認められるであろう。
【００５０】
記載の実施形態では、固定されたステップサイズ０．０１５を用いた。というのも、より小さなステップサイズが、認め得るほどにセグメント化結果を改良することなく処理時間を増すことがわかっているからである。しかし、異なる固定ステップサイズまたは可変ステップサイズを用いてもよいことが認められるであろう。たとえば、遅延が増大するにつれてステップ間の間隔を増大させて、低い遅延値ではステップの離間をより近くすることができる。これに代えて、特定の画像についての遅延値の経験分布を最小から最大へ並べ替えて、上述の繰返しプロセス３４０についての増分として用いることができる。
【実施例】
【００５１】
図８は、両者ともがＭＣＡ領域の半分よりも多くに影響を及ぼすＭ１部閉塞を有し、灌流取得でモーションアーティファクトを有しない２人の急性脳卒中患者（sub 6 h）からのデータを示す。Toshiba Aquilion One CTシステム、および上述のプロセス３００に従って処理された画像を用いて、全脳灌流ＣＴ画像化を行なった。標識は、６つの栄養血管の各々に割当てられ、血管領域マップが生成された。各々のボクセルは、流れのその支配的な源によって標識付けされた（異なる網掛けまたは下部の記号表に示されるような他のパターンによって図に表わされる異なる標識）。
【００５２】
患者１は、ＭＲＡでは残余の流れが全く見られない完全なＭ１部閉塞を有した。血管領域マップは、右ＭＣＡ領域が、尾側ではＰＣＡ軟髄膜側枝（leptomeningeal collaterals）および吻側ではＡＣＡ側枝（ACA collaterals）によって主に供給されるのを示す。患者２は、急性時および２４時間の画像化を有した。血管領域マップはほぼ患者１のような急性パターンを示すが、２４時間で大脳半球間でほぼ完全に対称の分布に戻る。
【００５３】
結論
有利には、本明細書中に記載の後処理方法の実施形態は、従来の灌流マップを補う血管供給領域についての情報を与える。付加的なハードウェアまたは再画像化の必要なく、方法を、ＣＴ、ＭＲＩ、または他の画像化システムからの先に得られた画像に適用可能である。後処理方法３００の適用により、通常通りの灌流ＣＴスキャンを用いる血管供給領域の視覚化および測定が可能になる。これは以前は動脈スピン標識ＭＲＩに限られていたものである。後処理方法の実施形態は、付加的なハードウェアまたはより長い取得時間の必要なく、側副循環を特徴付けるおよび定量化する潜在性を有する。
【００５４】
当業者は、添付の請求項に規定されるような発明の範囲から逸脱することなく、上記実施形態の多数の変形例および修正例が可能であることを認めるであろう。さらに、図示されかつ記載される異なる実施形態からの個別の特徴または特徴の組合せが、独立した発明の解決策またはそれ自体提案される解決策として解釈され得る。
【図１】
2015514520.tif 000004
【図２】
2015514520.tif 000005
【図３】
2015514520.tif 000006
【図４】
2015514520.tif 000007
【図５】
2015514520.tif 000008
【図６】
2015514520.tif 000009
【図７】
2015514520.tif 000010
【図８】
2015514520.tif 000011
【国際調査報告】
2015514520.tif 000012
2015514520.tif 000013
2015514520.tif 000014
2015514520.tif 000015
2015514520.tif 000016