(57)【要約】患者の心臓の生存不能な心筋組織を撮像及び識別する方法を開示する。心筋断面の画像を取得する。心筋断面の心内膜の境界と心外膜の境界をセグメント化する。心筋断面のセグメントをセクターに分割する。心筋セクターの１つ又は複数の選択特徴を測定し、測定された１つ又は複数の特徴を決定曲面に当てはめる。各セクターが生存可能な又は生存不能な心筋組織を含んでいるか否かを判定する。各心筋セクターとその生存能の指標とを示す画像を表示する。
2006501895.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心臓の生存不能な心筋組織を撮像及び識別する方法において、
心筋断面の画像を取得するステップと、
心筋断面の心内膜の境界と心外膜の境界をセグメント化するステップと、
心筋断面のセグメントをセクターに分割するステップと、
心筋セクターの１つ又は複数の選択特徴を測定するステップと、
測定された１つ又は複数の特徴を決定曲面に当てはめるステップと、
各セクターが生存可能な又は生存不能な心筋組織を含んでいるか否かを判定するステップと、
各心筋セクターとその生存能の指標とを示す画像を表示するステップとを有することを特徴とする、患者の心臓の生存不能な心筋組織を撮像及び識別する方法。
【請求項２】
遅延造影磁気共鳴（ＤＥＭＲ）撮像法を使用して画像を取得する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記心筋断面は左心室である、請求項１記載の方法。
【請求項４】
選択特徴は画像の輝度である、請求項１記載の方法。
【請求項５】
選択特徴は心筋の厚みである、請求項１記載の方法。
【請求項６】
選択特徴は心筋の厚みの変化である、請求項１記載の方法。
【請求項７】
選択特徴は心筋のＤＥＭＲ画像の均一性である、請求項１記載の方法。
【請求項８】
選択特徴は瘢痕（生存不能）組織の貫壁性である、請求項１記載の方法。
【請求項９】
選択特徴は組織セクターの位置である、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
選択特徴は造影剤の摂取率である、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
選択特徴は材料歪み情報形式タグ付きＭＲである、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
人工知能技術を用いて前記決定曲面を形成する、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記人工知能技術はサポートベクターマシンである、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
生存可能組織のセクターを第１の色で表示し、生存不能組織のセクターを第２の色で表示する、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
患者の心筋の断面を撮像し、生存不能心筋組織を識別するためのシステムにおいて、
心筋のＤＥＭＲ画像を取得するための磁気共鳴撮像装置と、
患者の心臓の断面を心内膜の境界と心外膜の境界とにセグメント化し、さらに心筋断面の心筋壁をセクターに分割し、心筋壁のセクターの１つ又は複数の選択特徴を測定し、測定された１つ又は複数の特徴を決定曲面に当てはめて、各セクターが生存可能な又は生存不能な心筋組織を含んでいるか否かを判定するためのプロセッサと、
心筋壁の各セクターとその生存能の指標とを示す画像を表示するためのディスプレイとを有している、ことを特徴とするシステム。
【請求項１６】
前記心筋断面は左心室である、請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
選択特徴は画像の輝度である、請求項１５記載のシステム。
【請求項１８】
選択特徴は心筋壁の厚みである、請求項１５記載のシステム。
【請求項１９】
選択特徴は心筋壁の肥厚である、請求項１５記載のシステム。
【請求項２０】
選択特徴は心筋壁の均一性である、請求項１５記載のシステム。
【請求項２１】
選択特徴は瘢痕（生存不能）組織の貫壁性である、請求項１５記載のシステム。
【請求項２２】
選択特徴は組織セクターの位置である、請求項１５記載のシステム。
【請求項２３】
選択特徴は造影剤の摂取率である、請求項１５記載のシステム。
【請求項２４】
選択特徴は材料歪み情報形式タグ付きＭＲである、請求項１５記載のシステム。
【請求項２５】
前記決定曲面は人工知能技術を用いて形成される、請求項１５記載のシステム。
【請求項２６】
前記人工知能技術はサポートベクターマシンである、請求項２６記載のシステム。
【請求項２７】
生存可能組織のセクターは第１の色で表示され、生存不能組織のセクターは第２の色で表示される、請求項１５記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は２００２年１０月３日出願のアメリカ合衆国仮出願通し番号第６０／４１５，８４０号の利益を主張するものである。このアメリカ合衆国仮出願通し番号第６０／４１５，８４０号は参考として全体的に本願に取り込まれている。
【０００２】
発明の分野
本発明は医用画像（例えば、遅延造影ＭＲ、シネＭＲ）を用いて心筋組織をセグメント化するためのシステム及び方法に、より詳細には、心筋組織のタイプに特徴的な１つ又は複数の特徴を用いて生存不能な心筋組織を情報処理により識別するサポートベクターマシンを使用するシステム及び方法に関する。
【０００３】
発明の背景
心臓発作の結果、ある種の心臓病に対する介入戦略と治療プランの有効な開発のために生存不能（壊死）組織の識別及び評価が必要となる。健康な、又は冠状動脈バイパス、ステントの設置などによって回復可能な組織は、生存不能な、又は不可逆的に損傷した組織から区別されなければならない。このようにして、どの患者が血管移植によって心機能及び生存率の向上という利益を受け得るかに関して予測が行われる。
【０００４】
医師は心筋組織の生存能を見極めるために複数の非侵襲性の指標に頼る。心筋のモルフォロジー、特に心筋の菲薄化は壊死組織の証拠である。さらに、領域の受動運動のような異常な動き又は極端な場合にはまったく運動がないことが、心筋の損傷を示すことがある。しかしながら、モルフォロジーと機能変化は組織の異常性を暗示するが、異常な組織を生存不能な（死んだ）組織から区別するのに十分なほどには識別性が高くない。
【０００５】
生存不能組織の識別を促進するために、造影撮像法を使用してもよい。ポジトロン放射型コンピュータ断層撮影法（ＰＥＴ）及び単光子放射型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）は、信号強度の差を介して生存能情報を示すことができる。しかしながら、これらの様式は、解像度が極めて低く、ＰＥＴの場合には一般的に使用可能ではないため、実用性が限られている。
【０００６】
最近、新たな造影撮像法である遅延造影磁気共鳴（ＤＥＭＲ）が生存不能な心筋の直接的な視覚化を可能にするということが示された。ＤＥＭＲ撮像法は、生存不能な心筋組織が高い信号強度で示されるようにした技法である。ＤＥＭＲは一般に常磁性造影剤（例えば、Ｇｄ−ＤＴＰＡ）の投与の２０〜３０分後に標準的な反転回復ＭＲＩ収集シーケンスを用いて行われる。さらに、ＤＥＭＲは左心室壁内の生存可能な（正常な又は虚血性の）心筋を生存不能な心筋から正確に区別するのに十分な空間解像度を有している。放射線医は一般に別の機能様式（例えば、ＭＲシネ）と連携してこれらの画像を収集し、専門分野の知識と経験を用いて生存不能組織を分離する。
【０００７】
上記の情報を有していても、組織の生存能の判定は難しい。第１に、ＤＥＭＲは偽陰性の判定をしがちである。つまり、生存不能な領域が高い信号強度を有することがある。第２に、モルフォロジーとモルフォロジー変化（肥厚又は壁の動き）とに基づいた生存能状態の割当ては、一定量の経験と直観とを必要とする。言い換えれば、心臓の特定の領域は独立に動いているのか、それとも隣接領域に引っ張られているのか。要するに、ある領域を生存不能と分類するには専門家が必要である。
【０００８】
識別の難しさにもかかわらず、生存不能組織を位置特定し、定量化することにはまだ多大の関心がある。というのも、梗塞の程度は冠状動脈移植後の心機能の長期的改善に密接に関係していることが示されているからである。しかし、ＤＥＭＲはまだＦＤＡによって認可されていない新しい技術であり、ＤＥＭＲに不慣れな臨床医は、ＤＥＭＲを試験し、開発することに携わった専門家ほど経験をもっていない。理想的なのは、初心者であろうとなかろうと臨床医が専門家からのフィードバックを得ることである。
【０００９】
ＤＥＭＲに関する研究は多いが、ＤＥＭＲを自動的にセグメント化するためのスキームはほとんど記述されてこなかった。１つの既知の技法では、ＤＥＭＲ画像内の生存可能心筋の領域が手動で分離され、その平均輝度が求められ、標準偏差で２だけ上の輝度を有するピクセルが生存不能と分類される。従来のＭＲＩ法は、心臓モルフォロジーと組織の生存能を判定するだけの機能とを使用するか、又は生存不能組織の量とその結果としての心機能との間の関係を調べるかであった。
【００１０】
上述のように、ＤＥＭＲは偽陰性の判定をしがちである。また、領域拡張法やＤＥＭＲの閾値法のようなセグメント化の従来的技法は不正確な結果を生じる。
【００１１】
発明の概要
本発明は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）のような機械学習技術を利用して、複数の指標を取り入れることによって生存不能心筋組織を識別するためのセグメント化戦略に達することを目的としている。本発明は、ＤＥＭＲ、モルフォロジー情報、及びモルフォロジー変化情報を用いて生存不能な心筋領域を自動的にセグメント化する。専門家がどのようにセグメント化を行うかを「学習」するために、人工知能技術が使われる。これにより、現場の臨床医には、「我々の専門家は以下の領域をこれこれのパーセントの信頼度で生存不能と評価します」という形の補助的意見が提供される。最終的には、組織を生存可能又は生存不能と分類するのは臨床医の責任である。しかし、この種のフィードバックは貴重なインプットであり、臨床医が適切な医学的診断を行えるよう支援することができる。最悪の場合でも、解に対する編集可能な十分な推測を提供することで臨床的な処理能力を上げる。
【００１２】
図面の簡単な説明
以下では、添付した図面を参照して本発明の有利な実施形態をより詳細に説明する。図において、同じ参照番号は同じ要素を指している。
【００１３】
図１は、本発明による例示的な磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムのシステムアーキテクチャのブロック図である。
図２は、患者の心臓の左心室のＤＥＭＲを使用して形成された画像である。
図３は、心筋組織をセグメント化し、もしあれば、どの組織が生存不能であるかを判定するサポートベクターマシンの使用方法を図解したフローチャートである。
図４は、３つの心筋特徴に関して為された測定に基づいて決定曲面をプロットしたグラフである。
図５は、ＤＥＭＲスクリーニングからのデータを示す例示的なユーザインタフェースの図解である。
【００１４】
詳細な説明
本発明は、サポートベクターマシンを使用して、生存不能組織に特徴的な１つ又は複数の心筋特徴を用いて生存不能な心筋組織を情報処理によって識別するためのシステム及び方法に関する。図１は、本発明による例示的な磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムのシステムアーキテクチャのブロック図である。ＭＲＩシステムの一例は、Ｓｉｅｍｅｎｓ  ＡＧ社製のＭＡＧＮＥＴＯＭクラスＭＲＩシステムである。
【００１５】
図１には、走査室１００内に配置されたＭＲＩシステムのコンポーネントの概略図が示されている。マグネット１０８は撮像手続きのための第１の磁場を形成する。マグネット１０８内には、Ｘ、Ｙ、及びＺ方向に磁場の勾配を生じさせる勾配コイル１１０がある。勾配コイル１１０内には、高周波（ＲＦ）コイル１１２がある。ＲＦコイル１１２はスピンを９０°又は１８０°回転させるのに必要な第２の磁場を形成する。ＲＦコイル１１２はまた体内のスピンからの信号も検出する。患者１０２はコンピュータ制御された患者テーブル１０６によってマグネット１０８の中に置かれる。テーブル１０６は１ｍｍの位置決め精度を有している。走査室１００はＲＦシールド１０４によって包囲されている。シールド１０４は高出力ＲＦパルスが病院中に放射するのを防ぐ。シールド１０４はまたテレビ局及びラジオ局からの種々のＲＦ信号がＭＲＩシステムによって検出されないようにする。また、ある種の走査室は、病院内の遙か遠くにまで広がった磁場を有する磁気シールドによって包囲されている。比較的新しいマグネットでは、マグネットシールドはマグネットの一部として統合されている。
【００１６】
ＭＲＩシステムの中心的な構成要素はコンピュータ１２６である。コンピュータ１２６はＭＲＩシステムのすべてのコンポーネントを制御する。コンピュータ１２６の制御下にあるＲＦコンポーネントは、高周波源１３８とパルスプログラマ１３４である。高周波源１３８は所望の周波数の正弦波を発生させる。パルスプログラマ１３４はＲＦパルスをアポダイズされた正弦パルスに整形する。ＲＦアンプ１３６はパルス出力をミリワットからキロワットに増大させる。コンピュータ１２６はまた、３つの勾配場の各々の形状及び振幅を定める勾配パルスプログラマ１２２も制御する。勾配アンプ１２０は勾配パルスの出力を勾配コイル１１０の励振に十分なレベルまで増大させる。
【００１７】
ある種のＭＲＩシステムに含まれているアレイプロセッサ（図示せず）は、数分の１秒で２次元フーリエ変換を実行することのできる装置である。コンピュータ１２６はフーリエ変換をこのより高速な装置に任せる。ＭＲＩシステムのオペレータは制御卓１２８を介してコンピュータ１２６に入力を行う。オペレータは制御卓１２８上に配置されたビデオディスプレイで画像を見たり、又はフィルムプリンタ（図示せず）で画像のハードコピーをとることができる。
【００１８】
遅延造影磁気共鳴（ＤＥＭＲ）は生存不能心筋の直接的な視覚化を可能にすることが示されている。ＤＥＭＲ撮像法は生存不能な心筋組織が高い信号強度で示されるようにした技法である。ＤＥＭＲは一般に常磁性造影剤（Ｇｄ−ＤＴＰＡ）の投与の２０〜３０分後に標準的な反転回復ＭＲＩ収集シーケンスを用いて行われる。さらに、ＤＥＭＲは左心室壁内の生存可能な（正常な又は虚血性の）心筋を生存不能な心筋から正確に区別するのに十分な空間解像度を有している。放射線医は一般に別の機能様式（例えば、ＭＲシネ）と連携してこれらの画像を取得し、専門分野の知識と経験を用いて生存不能組織を分離する。
【００１９】
当業者には、ＤＥＭＲ法において他の造影剤も使用可能であることが理解されなければならない。例えば、マンガン又は鉄の造影剤も使用することができる。様々な造影剤についての考察は、Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．４６，ＩＳＳＵＥ  １，ｐａｇｅｓ  ３３−４４，Ａｐｒｉｌ  ２００３に所収のＷｅｉｎｍａｎｎ  ＨＪ．，Ｅｂｅｒｔ  Ｗ．，Ｍｉｓｓｅｌｗｉｔｚ  Ｂ．，及びＳｃｈｍｉｔｔ−Ｗｉｌｌｉｃｈ  Ｈ．による論文“Ｔｉｓｓｕｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ＭＲ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ  Ａｇｅｎｔｓ”に記載されている。
【００２０】
図２には、左心室２０２のＤＥＭＲを用いて形成された画像が示されている。見て分かるように、常磁性造影剤を投与することにより、左心室の壁の種々のエリアが異なる輝度で現れている。見て分かるように、比較的暗い壁組織２０６はその組織が生存可能であることを示している。比較的明るい壁組織２０４はその組織が生存不能である可能性が比較的高いことを示している。
【００２１】
本発明はさらに、専門家がどのようにセグメント化を行うかを学習する人工知能技術を用いることで強化される。特に、本発明は、心臓組織の生存能の判断に際して臨床医を補佐するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用する。ＳＶＭは、一連のサンプルが与えられると現象を認識するようにコンピュータを訓練する教師付き人工知能技術である。訓練はユーザにより選択された一連の特徴に基づいている。これらのサンプルは専門家によって、我々のケースでは、特定のクラスに属している又は属していないものとしてタグ付けされるので、この学習は「教師付き」と見なされる。
【００２２】
したがって、従来のコンピュータプログラムがするように、どのようにして何かを認識するのかに関して命令リストを指定するのではなく、コンピュータは一連のサンプルを通して「学習」する。従来、ＳＶＭは医用画像の分類及び検出のタスクに使用されてきた。ＳＶＭは、ＣＴコロノグラフィにおいてポリープと健康な組織との特性の違いを区別する際にも、ＰＥＴ画像において脳を分類する際にも利用されてきた。さらに、乳房Ｘ線像における微小な石灰化もＳＶＭを用いて検出されてきた。しかし、我々の知るところでは、心臓のセグメント化にＳＶＭを使用するのはこれが初めてである。
【００２３】
本発明は、冒頭に記載した特徴に基づいた専門家による心臓組織の生存能の分類を予測するために、ＳＶＭを高次元特徴空間に適用する。具体的には、バイナリ決定関数
【００２４】
【数１】
2006501895.tif 000003
が使用される。この関数は入力（生の情報）
【００２５】
【数２】
2006501895.tif 000004
【００２６】
【数３】
2006501895.tif 000005
【００２７】
【数４】
2006501895.tif 000006
【００２８】
【数５】
2006501895.tif 000007
【００２９】
【数６】
2006501895.tif 000008
この形式のカーネルは（Ｍｅｒｃｅｒ条件に従って）局所最小値を欠いた相応する凸最適化問題を有している。したがって、ニューラルネットワークのような他のパターン認識システムとは対照的に、ＳＶＭは有限数のステップで収束することが保証されている。我々はＳＶＭのＭａｔｌａｂによる実施を採用する。
【００３０】
以下は、心筋を複数のセグメントに分割するために用いられる論理である。生存可能領域と生存不能領域への分類は心筋の放射状セクター（内側及び外側）の２つの層で行われる。心筋は心内膜の境界ｅｎｄｏ（θ）＝（ｘｅｎｄｏ（θ），ｙｅｎｄｏ（θ））と心外膜の境界ｅｐｉ（θ）＝（ｘｅｐｉ（θ），ｙｅｐｉ（θ））とによって記述される。中心線ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ（θ）＝（ｘｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ（θ），ｙｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ（θ））はこれら２つの間の中程にある。
【００３１】
心筋は奇数ｎのセクターＳに分割される。ｎ／２個の内側セクターＳｉｎｎｅｒとｎ／２個の外側セクターＳｏｕｔｅｒとがあり、
Ｓ＝Ｓｉｎｎｅｒ＋Ｓｏｕｔｅｒ        （５）
【００３２】
【数７】
2006501895.tif 000009
【００３３】
ＳＶＭを使用する際の課題は特徴の選択にある。特徴とは、生存可能な又は生存不能な心筋組織に関して適切な医学的診断が得られるように行われる測定を意味している。含まれ得るいくつかの特徴は画像輝度、壁の厚み、心壁の肥厚の証拠、画像領域の均一性、明るい領域（瘢痕）が心壁に広がっている程度（貫壁性）、瘢痕の位置である。さらに、造影剤の摂取率、タグ付きＭＲのような様式からの動き情報、又は核分析からの輝度を使用してもよい。当業者には、上記の特徴は単なる例であり、本発明の範囲及び趣旨から逸脱せずに他の特徴を含めてよいことが理解されなければならない。また、１つ又は複数の特徴の別の１つ又は複数の特徴に対する重要度を区別するために重み付けスキームを使用してもよいことも理解されなければならない。
【００３４】
【数８】
2006501895.tif 000010
【００３５】
【数９】
2006501895.tif 000011
と表される。外側セクターの厚みも同様に定義される。中心線は所与の放射状の区分けにおいて心筋境界の間で等距離にあるので、内側セクターと外側セクターの対は同じ厚みの値を有する。肥厚は拡張終期から拡張終期までのセクターの厚みの変化として定義される。
【００３６】
セクターの平均輝度Ｍｓは
【００３７】
【数１０】
2006501895.tif 000012
によって定義される。ここで、Ｉｐはセクタｓ内のピクセルｐの輝度を表している。均一性Ｈｓは
【００３８】
【数１１】
2006501895.tif 000013
と表される。ここで、σｌ２（ｐ）はｐの周りの３×３近傍の分散を表している。セクターの貫壁性Ｕｓ
【００３９】
【数１２】
2006501895.tif 000014
も含められる。ここで、ｇ（θ）は心内膜の境界（内側セクターの場合）から中心線までのθの方向における最長の連続コードを表している。
【００４０】
本発明は式（３）から重みαｉ，ｂを決定するために逐次最小最適化法（ＳＭＯ）を使用する。ＳＭＯは、繰り返しの各回において、ちょうど２つの重みからなる部分集合に最適化を限定することによって動作する。この方式は速度（最適化問題が２つの点しか含んでいないため、解析的に解かれる）とメモリ使用（カーネル行列をメモリに格納する必要がない）の点で利点を有している。
【００４１】
カーネルの中のσ、及び、マージンの最大化と訓練集合の誤差の数の最小化との間の妥協であるＣを求めるために、「１個抜き戦略」が採用される。
【００４２】
図３−５を参照すると、本発明は例示的なスクリーニングとＳＶＭを用いて得られたデータセットと識別された複数の特徴とに関連して説明されている。この例と図３とによれば、１４人の患者に関して、ＤＥＭＲ画像とシネＭＲ（Ｆｌａｓｈ又はＴｒｕｅＦｉｓｐ）画像が３つの短軸スライス位置（すなわち、心室の長軸に対して垂直）で撮像される（ステップ３０２）。Ｓｉｅｍｅｎｓ社のＡｒｇｕｓソフトウェアパッケージを使用して、専門家はすべての画像において心筋の境界の輪郭を描いた。このソフトウェアは左心室の心内膜及び心外膜の境界をセグメント化する（ステップ３０４）。Ａｒｇｕｓソフトウェアパッケージはコントラストの強いＴｒｕｅＦｉｓｐシネ画像の完全に自動化されたセグメント化を提供する。心筋は３６個の放射状セクターに分割され、各セクターはさらに円周上で全部で７２個のセクターに細分された（ステップ３０６）。各セクターは専門家によって生存可能又は生存不能として特徴付けられた。
【００４３】
全部で３８のＤＥＭＲ画像スライス（被験者ごとに３スライス、４スライスは異常なため除く）が専門家により提供されるグラウンドトルースとともに得られた。このグラウンドトルースとは専門家の医学的診断である。各実験は３８の下位実験から構成され、下位実験では、１つのスライスが「テスト」として機能し、他のすべてのスライスは訓練集合（１個抜き戦略）として機能する。３８のすべてのテスト集合の平均精度は、ＳＶＭアルゴリズムに必要なパラメータσ及びＣを決定するために使用された。これらの実験に基づいて、我々はσ＝０．１及びＣ＝１０と設定し、８７％の平均精度を得た。
【００４４】
図４には、その結果である６次元決定曲面の３次元決定曲面４０４への射影が示されている。この３次元決定曲面４０４は３８のＤＥＭＲ画像スライスから求められた測定値から得られたものである。本発明に従って、測定された特徴は壁の厚み（ｘ軸４０６）、心筋組織の肥厚（ｙ軸４０２）、及びＤＥＭＲ輝度（ｚ軸４０８）であった。測定された特徴は決定曲面を形成するために使用される。決定曲面４０４は負のマージンを有している。このことは、我々の特徴に基づいてはこれらのセクターを生存可能及び生存不能のカテゴリに完全に分けることはできなかったということを意味している。それぞれのｘは生存不能セクターを表しており、それぞれの・は生存可能セクターを表している。患者の識別された心筋特徴を測定することにより、決定曲面は、生存不能な組織の有無及び位置の決定を支援するために使用することができる。
【００４５】
図５には、心筋データを表示するための例示的なユーザインタフェースが示されている。一旦患者が撮像され、特徴が測定されると（ステップ３０８）、収集された患者データは決定曲面に当てはめられる（ステップ３１０）。その結果に基づいて、各セクターが生存可能な又は生存不能な組織を含んでいるか否かに関して予測が行われる（ステップ３１２）。そして、結果のデータがインタフェースを用いて表示される（ステップ３１４）。
【００４６】
ディスプレイ上には、ＭＲＩ走査に関するデータが含まれている。ディスプレイの左上の隅には、心臓の、特に患者の左心室（ＬＶ）５０４のＤＥＭＲ画像５０２がある。見て分かるように、動脈５０４は輝度が均一でないように見える。言い換えれば、ＬＶ壁のいくつかのエリアは壁の他のセクターよりも明るく見える。
【００４７】
グラフ５２６は複数のセクターにわたってＤＥＭＲからの明るさ、厚み、及び肥厚をプロットしている。点線はグラウンドトルース（下）とＳＶＭを用いた予測（上）とを示している。予測画像５１８のインタフェースの右下の隅では、白色セクター５２４は生存不能組織を表しており、灰色セクター５２２は生存能の不確かなセクターであり、黒色セクター５２０は生存可能組織を表している。前に論じたように、これらの予測はＳＶＭを用いて行われる。
【００４８】
左下隅のグラウンドトルース画像５０６，５１２は、ＤＥＭＲに基づいた医師の医学的診断を表している。グラウンドトルース画像５０６において、高輝度エリア５０８，５１０は生存不能組織を表している。グラウンドトルースセクター画像５１２において、白色セクター５１４は生存不能組織を表しており、黒色セクター５１６は生存可能組織を表している。
【００４９】
心筋組織をセグメント化し、人工知能技術を用いてこの組織が生存不能であるか否かを判定する方法の実施形態を説明したが、上記の説明に照らして当業者により変更及び変型が可能であることに注意されたい。したがって、開示された発明の特定の実施形態において、請求項により定義された発明の範囲及び趣旨の範囲内の変更は為されうることが理解されなければならない。以上のように特許法により要求される詳細及び具体性をもって本発明を記載したので、添付した請求項において特許による保護を求める内容を示す。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明による例示的な磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムのシステムアーキテクチャのブロック図である。
【図２】患者の心臓の左心室のＤＥＭＲを使用して形成された画像である。
【図３】心筋組織をセグメント化し、もしあれば、どの組織が生存不能であるかを判定するサポートベクターマシンの使用方法を図解したフローチャートである。
【図４】３つの心筋特徴に関して為された測定に基づいて決定曲面をプロットしたグラフである。
【図５】ＤＥＭＲスクリーニングからのデータを示す例示的なユーザインタフェースの図解である。
【図１】
2006501895.tif 000015
【図２】
2006501895.tif 000016
【図３】
2006501895.tif 000017
【図４】
2006501895.tif 000018
【図５】
2006501895.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成16年8月23日(2004.8.23)
【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】
患者の心臓の生存不能な心筋組織を撮像及び識別する方法において、
遅延造影磁気共鳴（ＤＥＭＲ）撮像法を用いて心筋断面の画像を取得するステップと、
心筋断面の心内膜の境界と心外膜の境界をセグメント化するステップと、
心筋断面のセグメントをセクターに分割するステップと、
心筋セクターの１つ又は複数の選択特徴を測定するステップと、
測定された１つ又は複数の特徴を人工知能技術を用いて形成された決定曲面に当てはめるステップと、
前記決定曲面を用いて各セクターが生存可能な又は生存不能な心筋組織を含んでいるか否かを判定するステップと、
各心筋セクターとその生存能の指標とを示す画像を表示するステップとを有することを特徴とする、患者の心臓の生存不能な心筋組織を撮像及び識別する方法。
【請求項２】
前記心筋断面は左心室である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
選択特徴は画像の輝度である、請求項１記載の方法。
【請求項４】
選択特徴は心筋の厚みである、請求項１記載の方法。
【請求項５】
選択特徴は心筋の厚みの変化である、請求項１記載の方法。
【請求項６】
選択特徴は心筋のＤＥＭＲ画像の均質性である、請求項１記載の方法。
【請求項７】
選択特徴は瘢痕（生存不能）組織の貫壁性である、請求項１記載の方法。
【請求項８】
選択特徴は組織セクターの位置である、請求項１記載の方法。
【請求項９】
選択特徴は造影剤の摂取率である、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
選択特徴は材料歪み情報形式タグ付きＭＲである、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記人工知能技術はサポートベクターマシンである、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
生存可能組織のセクターを第１の色で表示し、生存不能組織のセクターを第２の色で表示する、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
患者の心筋の断面を撮像し、生存不能心筋組織を識別するためのシステムにおいて、
心筋のＤＥＭＲ画像を取得するための磁気共鳴撮像装置と、
患者の心臓の断面を心内膜の境界と心外膜の境界とにセグメント化し、さらに心筋断面の心筋壁をセクターに分割し、心筋壁のセクターの１つ又は複数の選択特徴を測定し、測定された１つ又は複数の特徴を人工知能技術を用いて形成された決定曲面に当てはめて、各セクターが生存可能な又は生存不能な心筋組織を含んでいるか否かを判定するためのプロセッサと、
心筋壁の各セクターとその生存能の指標とを示す画像を表示するためのディスプレイとを有している、ことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
前記心筋断面は左心室である、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
選択特徴は画像の輝度である、請求項１３記載のシステム。
【請求項１６】
選択特徴は心筋壁の厚みである、請求項１３記載のシステム。
【請求項１７】
選択特徴は心筋壁の肥厚である、請求項１３記載のシステム。
【請求項１８】
選択特徴は心筋壁の均質性である、請求項１３記載のシステム。
【請求項１９】
選択特徴は瘢痕（生存不能）組織の貫壁性である、請求項１３記載のシステム。
【請求項２０】
選択特徴は組織セクターの位置である、請求項１３記載のシステム。
【請求項２１】
選択特徴は造影剤の摂取率である、請求項１３記載のシステム。
【請求項２２】
選択特徴は材料歪み情報形式タグ付きＭＲである、請求項１３記載のシステム。
【請求項２３】
前記人工知能技術はサポートベクターマシンである、請求項１３記載のシステム。
【請求項２４】
生存可能組織のセクターは第１の色で表示され、生存不能組織のセクターは第２の色で表示される、請求項１３記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
発明の概要
本発明は独立請求項において定義されており、これらの独立請求項を参照しなければならない。有利な特徴は従属請求項において詳述されている。本発明の実施形態は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）のような機械学習技術を利用して、複数の指標を取り入れることによって生存不能心筋組織を識別するためのセグメント化戦略に達することを狙いとしている。本発明の実施形態は、ＤＥＭＲ、モルフォロジー情報、及びモルフォロジー変化情報を用いて生存不能な心筋領域を自動的にセグメント化する。専門家がどのようにセグメント化を行うかを「学習」するために、人工知能技術が使われる。これにより、現場の臨床医には、「我々の専門家は以下の領域をこれこれのパーセントの信頼度で生存不能と評価します」という形の補助的意見が提供される。最終的には、組織を生存可能又は生存不能と分類するのは臨床医の責任である。しかし、この種のフィードバックは貴重なインプットであり、臨床医が適切な医学的診断を行えるよう支援することができる。最悪の場合でも、解に対する編集可能な十分な推測を提供することで臨床的な処理能力を上げる。


【国際調査報告】
2006501895.tif 000020
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