(57)【要約】磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）において、ＭＲＡデータ（４０）は、スムージングされ、等方性フォーマット（５２）に変換される。周囲の組織から血管領域を区別するバイナリー表面マスク（５６）は、この等方性ＭＲＡデータから生成される。血管開始点（６０）あ、このバイナリー表面フィッティングマスクに基づいて特定される。各開始点に対応する血管系が追跡される（６２）。追跡された血管系は図示的に表示される（６８）。好ましくは、バイナリー表面フィッティングマスクデータ中の動脈及び静脈は、解剖学的な制約に基づいて区分される（５８）。この追跡（６２）は、血管に種直な傾斜平面を推定し（２０４）、傾斜平面での血管端部を検知し（２１２）、かつ傾斜平面にて、推定された血管中心を検知することを有する。血管端部は、好ましくは、生の血管端部を検知し（２０８）、かつ洗練された血管端部表示を得るべく生の血管端部を洗練する（２０８）、ことにより検知される。
2004535874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）データの処理方法であって：
前記ＭＲＡデータを等方性フォーマットへと変換し；
前記等方性ＭＲＡデータより、周囲組織から血管領域を区別するバイナリー表面フィッティングマスクを生成し；
前記バイナリー表面フィッティングマスクにより示される血管開始点を特定し；
各開始点に対応する血管系を追跡し；かつ
前記の追跡された血管系を表示する；
ことを有する方法。
【請求項２】
解剖学的制約に基づいて、前記バイナリー表面フィッティングマスクにおいて動脈及び静脈を区別することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記の区別ステップは、人体の中心線からの血管開始点の距離に基づいて静脈及び動脈を区別することを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記の区別ステップは、人体の矢状平面に対する血管系の解剖学的対称性に基づいて、静脈及び静脈を区別することを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
人体の矢状平面に対する血管系の解剖学的対称性に基づいて、動脈の開始点を確認することをさらに有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
前記のバイナリー表面フィッティングマスクの生成ステップは：
単位ピクセル当たりのノイズ値を算出し；
単位ピクセル当たりのシグナル値を算出し；
単位ピクセル当たりのＳ／Ｎ比を算出し；
前記Ｓ／Ｎ比を域値化し；かつ
前記マスクされた平面における各ピクセルに関して、前記の単位ピクセル当たりのノイズ値を算出するステップ、前記の単位ピクセル当たりのシグナル値を算出するステップ、前記の単位ピクセル当たりのＳ／Ｎ比を算出するステップ、及び前記のＳ／Ｎ比を域値化するステップを反復する；
ことを有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記追跡ステップは：
前記血管に垂直な傾斜平面を推定し；
前記傾斜平面の前記血管端部を検知し；
前記傾斜平面の推定された血管中心を検知し；かつ
血管の複数地点に関して、前記の血管に垂直な傾斜平面を推定するステップ、前記の前傾斜平面の前記血管端部を検知するステップ、及び前記の傾斜平面の推定された血管中心を検知するステップを反復する；
ことを有する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記の傾斜平面を推定するステップは：
ｘ、ｙ及びｚを空間的座標とし、Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ）を前記位置（ｘ、ｙ、ｚ）での前記ＭＲＡシグナル強度として、ベクトル空間（ｘ、ｙ、ｚ、Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ））Ｔに関してワインガーデンマトリックスを演算し；
前記ワインガーデンマトリックスの固有値及び固有ベクトルを取得し；
最小固有値に対応する固有ベクトルとして、血管方向を特定し；かつ
最小固有値に対応する固有ベクトルよりも、固有ベクトルにより規定される平面の一つとしての垂直平面及び前記血管方向に垂直な平面を特定する；
ことを有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記の傾斜平面における血管端部を検知するステップは：
生の血管端部を検知し；かつ
洗練された血管端部表示を得るように前記生の血管端部を洗練する；
ことを有する、請求項７又は８に記載の方法。
【請求項１０】
前記の生の血管端部を検知するステップは：
前記傾斜垂直平面画像を以てガウス関数の勾配を畳み込むことによりスケールスペース画像を演算することを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
生の血管端部を検知するステップは：
Ｉを前記傾斜平面、Ｇを前記ガウス関数、σをフィッティングパラメーターとして、下式
【数１】
2004535874.tif 000017
に従って、前記傾斜垂直平面を以てガウス関数の勾配を畳み込むことによりスケールスペース画像を演算することを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
洗練された血管端部表示を得るための前記の生の血管端部を洗練するステップは：
前記ピクセルに関してファジーな構成関数を算出し；
前記のファジーな構成関数に基づいて前記血管端部に作用する少なくとも一つのフォースを規定し；
前記少なくとも一つのフォースの前記の演算された作用に基づいて、前記血管端部表示を調節し；かつ
前記のファジーな構成関数に基づいて前記血管端部に作用する少なくとも一つのフォースを規定するステップ及び前記の少なくとも一つのフォースの前記の演算された作用に基づいて、前記血管端部表示を調節するステップを反復する；
ことを有する、請求項９乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記の算出された血管中心を検知するステップは：
前記血管端部内に得られた複数のピクセルに関し、中心公算測定を算出し；かつ
前記算出された中心公算測定に基づいて複数のピクセルからピクセルを選択する；
ことを有する、請求項７乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記の中心公算測定を算出するステップは：
前記ピクセルから、前記血管端部上の複数位置への距離を算出するステップを有する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記追跡ステップは：
分岐位置を特定し；
該分岐位置をタグ付けし；かつ
該タグ付けされた分岐位置を再訪する；
ことをさらに有し、
前記分岐位置より始まる血管分岐に沿って、当該追跡ステップを反復する
ことをさらに有する、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記ＭＲＡデータをスムージングすることをさらに有する、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）データの処理装置であって：
前記ＭＲＡデータを等方性フォーマットへと変換する変換手段；
バイナリー表面フィッティングマスクが周辺組織から血管領域を区分するように、前記等方性ＭＲＡデータからバイナリー表面フィッティングマスクを生成するマスク生成手段；
前記バイナリー表面フィッティングマスクにより示される血管開始点を特定する開始点識別手段；
各開始点に対応する前記血管系を追跡する追跡手段；及び
前記の追跡された血管系を表示する表示手段；
を有する、装置。
【請求項１８】
前記開始点識別手段は：
解剖学的な制約に基づいて、静脈及び動脈を区別する血管区別手段；
を有する、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記血管区別手段は、人体の中心線からの前記開始点の距離に基づいて、静脈及び動脈を区別することを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記血管区別手段は、人体の矢状平面に対して前記血管の解剖学的対称性に基づいて、静脈及び動脈を区別することを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】
前記マスク生成手段は：
単位ピクセル当たりのノイズ値を算出する手段；
単位ピクセル当たりのシグナル値を算出する手段；
単位ピクセル当たりのＳ／Ｎ比を算出する手段；及び
前記Ｓ／Ｎ比を域値化する域値化手段；
を有する、装置。
【請求項２２】
前記追跡手段は：
前記血管に垂直な傾斜平面を推定する推定手段；
前記傾斜平面における前記血管端部を検知する手段；及び
前記傾斜平面の推定された血管中心を検知する手段；
を有する、請求項１７乃至２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
前記検知手段は：
生の血管端部を検知する検知手段；及び
洗練された血管端部表示を得るための前記生の血管端部を洗練する洗練手段；
を有する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記算出された血管中心検知手段は：
前記血管端部に得られた複数のピクセルに関する中心公算測定を算出する算出手段；及び
前記算出された中心公算測定に基づいて、複数のピクセルからピクセルを選択する選択手段；
を有する、請求項２２又は２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記追跡手段により特定された分岐点をタグ付けする分岐点タグ付け手段をさらに有し、該分岐点タグ付け手段は、追跡の開始点として、分岐平面における開始点を用いて、各タグ付けされた分岐の各枝を追跡するように前記追跡手段を発動することを特徴とする、請求項１７乃至２４のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、画像化及び磁気共鳴技術に関する。特に、磁気共鳴血管造影に関し、これに関する参考文にて述べる。しかしながら、本発明は、また、その他の画像化技術にその適用を見出し、その中では、管状構造やネットワークが有利に特徴付けられ、かつ、同様の管状構造及びネットワークが有利に分化している。
【０００２】
血管造影は、血管及び血管系の画像化に関する。血管造影は、慢性的な血管疾患に関して向上した外科的計画及び処理、診断及び簡便な非侵襲性モニタリングを可能にし、動脈瘤や血栓など、潜在的な重篤な状況に関して早期の警告を供することを可能とする。
【０００３】
血管造影は、複数の異なる医療用画像化様相を用いて行われ、これらには、二方向性Ｘ線／ＤＳＡ、磁気共鳴（ＭＲ）、コンピューター断層撮影（ＣＴ）、超音波、及びこれら技術の種々の組み合わせを含んでいる。磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）は、コントラスト促進モードにて、あるいは、コントラスト非促進モードにて行ってもよく、コントラスト促進モードでは、血管のＭＲコントラストを促進すべく患者にガドリニウム・ジチレン・トリアミン・ペンタ・アセテート（Ｇａｄｏｌｉｎｉｕｍ−Ｄｉｔｈｙｌｅｎｅ−Ｔｒｉａｍｉｎｅ−Ｐｅｎｔａ−Ａｃｅｔａｔｅ）などのコントラスト剤を患者に投与する。血管のコントラストは、典型的に、タイム・オブ・フライト（ＴＯＦ）、ブラックブラッド、位相コントラスト、Ｔ２、又はＴ２＊画像化などのＭＲ画像化技術を用いて流動している血管を画像化することにより得られる。
【０００４】
ＴＯＦ法は、ＭＲＡにて普及している。ＴＯＦが増加シーケンスは、典型的に、９０°のＲＦパルスにて、第１組織スライスに磁気共鳴を励起し、その後、１８０°位相の再収束ＲＦパルスを第２スライス近傍に適用するステップを含んでいる。９０°及び１８０°のＲＦパルスとの間には、前もって選択された時間遅延が存在する。この時間遅延の間に、第１スライスから第２スライスへと流れていた血液は、９０°の励起パルスと１８０°の再収束パルスの両方を経験し、ＴＯＦ技術にて選択的に画像化されるスピンエコーを生じる。ＴＯＦ及び多くのその他のＭＲＡ法は、グレースケールの三次元画像を生じ、その中では、血管（又はこの血管の内部の血液）が周囲の組織に比較して、より明るく（ホワイトブラッド血管造影技術）あるいはより暗く（ブラックブラッド血管造影技術）見える。
【０００５】
加工されていないグレースケールのＭＲＡ画像の解析及び解釈は、種々の因子により、複雑化されている。複雑性が惹起されるのは、人体における血管ネットワークが高度に入り組んでいるためであり、特定の画像は、典型的に、曲がりくねったり閉塞されている血管、形状の可変性、より高い血管密度の領域、血管径の幅広い範囲、及びトラッキングを困難にしている血管径におけるギャップが存在するためである。加えて、ＭＲＡ技術は、動脈及び静脈なる株組織との間で感知可能な区別を供さない。
【０００６】
ＭＲＡデータ取得は、限定された動的範囲に起因するグレースケールの誤誘導、ボクセルが組織の混合物を有する部分的な容量平均化、ＭＲコントラスト機構の競合、及び、患者の動き及びシステムのノイズに起因するアーティファクトなどの追加的な複雑性を招来する。ＭＲＡデータ取得は、典型的に、適用されたスライス選択的で、スライス並びに身体の常套的な直交軸、矢状軸及び前頭面に配向された読み出し線を生じる空間的な、コード化勾配を用いて行われる。この配置は、さらに複雑性を招来する。なぜなら、血管系は、典型的にこれらの常套的な平面に横たわっていないからである。したがって、血管は、０°（画像化スライスに垂直な血管）から９０°（このスライス平面に横渡る血管）までの傾斜角にて画像化スライスを通過する。
【０００７】
本発明は、上述の制限その他を克服する向上されたＭＲＡシステム及び方法を意図している。
（本発明の概略）
本発明の一つの側面によると、磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）データを処理するための方法を供している。このＭＲＡデータは、等方性フォーマットへと変換される。バイナリー表面フィッティングマスクは、この等方性データから生成され、周囲組織から血管領域を区別している。バイナリー表面フィッティングマスクにより示される血管開始点が特定される。各開始点に対応する血管系が追跡される。この追跡された血管系が表示される。
【０００８】
本発明の別の側面によると、磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）データを加工するための装置を開示している。このＭＲＡデータを等方性フォーマットへと変換するための変換手段が設けられている。周囲の組織から血管領域を区別する、この等方性ＭＲＡデータからバイナリー表面フィッティングマスクを発生するためのマスク発生手段が設けられている。開始点識別手段は、このバイナリー表面フィッティングマスクにより示される血管開始点を同定するために供されている。トラッキング手段は、各開始点に対応する血管系を追跡すべく設けられている。表示手段は、この追跡された血管系を表示すべく設けられている。
【０００９】
本発明の一つの利点は、低いＳ／Ｎ比、強度の可変性やこれに類するものを有するＭＲＡデータの粗野な端部保持性スムージングを供する点である。
【００１０】
本発明のその他の利点は、次なる血管端部の算出に関して向上された正確性を有している点である。
【００１１】
本発明のその他の利点は、静脈及び動脈を区別するためのツールとして、解剖学的な制約を有利に取り込む点にある。
【００１２】
本発明のその他の利点は、画像において、低ノイズを算出すべくいかなる度合いの表面のフィッティングをも取り込む点にある。
【００１３】
本発明の利点は、固有値及び固有ベクトル解析を用いて、血管の方向性を正確に算出するための高速な方法を供する点にある。
【００１４】
本発明のその他の利点は、より高次元の偏導関数を用いて、血管の方向性を正確に算出するための高速な方法を供する点にある。
【００１５】
本発明のその他の利点は、血管の切断面を正確に算出するための高速な方法を供する点にある。
【００１６】
本発明のその他の利点は、ファジーなピクセル分類を血管断面の算出に有利に取り込む点にある。このことにより、血管の端部がより正確に算出することを可能としている。
【００１７】
本発明のさらにその他の利点は、血管の端部表示を洗練するためのレベルセットコンセプトを使用する点にある。この方法は、非常に粗野であり、リーキングを阻止し、粗野でない勾配をベースにした方法を用いてしばしば対向される端部検出を欠いている。
【００１８】
本発明のよりさらにその他の利点は、柔軟であり、人体に関して種々の異なる血管系に適用可能であるという点である。
【００１９】
本発明のよりさらにその他の利点及び有益性は、以下の好適実施例に関する詳細な記載を読むことにより、当業者に明らかになるであろう。
【００２０】
本発明は、種々の組成物及び組成物の配置、種々のステップ及びステップの配置の形態取ってもよい。図面は、好適実施例を図示する目的のためだけであり、本発明を限定するものとして解釈すべきでない。
（好適実施例に関する詳細な記載）
図１を参照すると磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）スキャナー１０は典型的に、超伝導又は抵抗性磁石１２を有しており、実質的に単一で、一時的に一定な主磁場Ｂ０を検査領域１４のｚ軸に沿って発生している。ボア型の磁石が図１に示されているが、本発明は、同等に、オープン型磁気システム及びその他公知のＭＲＩスキャナーに適用可能である。磁石１２は、主磁場コントロール１６により制御されている。画像化は、少なくとも部分的に検査領域１４内に配置され、典型的にアイソセンター（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）において興味ある領域の、磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）セッションにある患者４２など、画像化される対象に対して磁気共鳴（ＭＲ）シーケンスを実行することにより行われる。
【００２１】
磁気共鳴シーケンスは、磁気スピンを転換又は励起し、磁気共鳴を誘導し、磁気共鳴を再集束し、磁気共鳴をマニピュレートし、空間的その他磁気共鳴をコード化し、スピンを飽和させ、及びこれらに類すべく、対象物に対して適用される一連のＲＦ及び磁場勾配パルスを必要とする。さらに特に、勾配パルス増幅器２０は、電流パルスをフォールボディーグラジエントコイルアッセンブリー２２に適用し、検査領域１３のｘ−、ｙ−、及びｚ−軸に沿って磁場勾配を発生する。
【００２２】
ＲＦトランスミッター２４、好ましくはデジタル式、は、ＲＦパルス又はパルスパケットをフォールボディーＲＦコイル２６に適用し、ＲＦパルスを検査領域へと転送している。典型的なＲＦパルスは、互いに及び種々の適用された勾配とともに、選択された磁気共鳴マニピュレーションを達成している、短時間の、即効的な連続パルスセグメントのパケットにて構成されている。ＲＦパルスは、飽和すべく、共鳴を励起すべく、磁化を転換すべく、共鳴を再集束すべく、あるいは、共鳴をマニピュレートすべく、検査領域の選択された部分において、使用されている。
【００２３】
フォールボディーへの適用に関し、選択されたマニピュレーションの結果として発生される得られる共鳴信号は、また、フォールボディーＲＦコイル２６によりピックアップされる。代替的に、対象物の限定領域においてＲＦパルスを発生することに関して、局部的なＲＦコイルは、選択領域に接続するように配置される。例えば、本技術分野にて公知であるが、挿入可能ヘッドコイル２８は、ボアのアイソセンターにて、選択された脳領域の周囲に挿入される。その他の表面コイル又はその他のかかる特別なＲＦコイルもまた、使用されてもよい。例えば、ＲＦシステムは、位相化アレイ受信コイル（図示せず）を任意で有しており、これにより、本技術分野公知の部分的に平行な画像化（ｐａｒｔｉａｌ  ｐａｒａｌｌｅｌ  ｉｍａｇｉｎｇ；ＰＰＩ）技術を可能としている。好ましくは、フォールボディーＲＦコイル２６は、共鳴を誘導し、局部的なＲＦコイル又はコイルアレイは、選択領域から発散される磁気共鳴信号を受信する。その他の実施例において、局部的なＲＦコイルは、得られる磁気共鳴信号を励起し受信する。
【００２４】
ＲＦコイルの構成及びこれらの適用にかかわらず、ＲＦコイル単独又はその他によりピックアップされる得られるＲＦ磁気共鳴シグナルは、ＲＦレシーバー３２により受信され、復調される。好ましくは、シーケンスコントロールプロセッサー３４は、磁場コントロール１６、勾配パルス増幅器２０、ＲＦトランスミッター、及びＲＦレシーバー３２を制御し、一体化された（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ）ＭＲＩパルスシーケンスを発生し；かつ、磁気共鳴（ＭＲ）信号及び任意のエコーを発生し、得られるＭＲ反応を空間的にコード化学すべく適切なコード化勾配を供し、ＭＲピックアップを調整し、かつ操作を受信する波型を読み出し；ている。
【００２５】
ＭＲＩシーケンスは、典型的に、ＲＦコイル２６、２８によって生成される選択されたＲＦパルスに沿って、ｋ−スペースに位置している磁気共鳴エコーをもたらす、勾配増幅器２０により発生される磁場勾配パルス及び又は掃引の複合化されたシリーズを含んでいる。得られる磁気共鳴データは、ｋ−スペースメモリ３６内に保存される。このｋ−スペースデータは、再構築プロセッサー３８により処理され、これは、典型的に、フーリエ逆変換プロセッサー又は本技術分野にて公知の他の再構築プロセッサーであり、画像メモリ４０に保存される再構築された画像表示を発生する。磁気共鳴血管造影（ＭＲＡ）において、患者４２は、得られる画像において、血管系を特に強調する画像化条件を用いて、ＭＲＩシステム１０により画像化される。例示的な図１では、患者４２の頸動脈領域が画像化されている。患者は、例えば、ガドリニウム・ジチレン・トリアミン・ペンタ・アセテートのボーラス注射などにより、磁気共鳴コントラスト剤４４を任意で投与される。これは、例えば、コントラスト促進ＭＲＡが実行される場合、血管のコントラストを向上させる。タイム・オブ・フライト（ＴＯＦ）シーケンス、ブラックブラッド血管造影シーケンス、又はこれに類するシーケンスなどのＭＲＡシーケンスは、シーケンスコントロールプロセッサー３４により適用される。これらのシーケンスは、それぞれ、コントラスト剤を使用せずに行ってもよい。好適なＴＯＦ実施例におけるシーケンスパラメーターには：ＴＥ＝６．７  ｍｓ、ＴＲ＝２７  ｍｓ、ＦＯＶ＝２０  ｃｍ、ＰＥ＝１９２、ＮＳＡ＝１、フリップ角＝３５、ギャップ＝０  ｍｍ、及びマトリックスサイズ＝３８４×５１２を含む。もちろん、当業者は、画像パラメーターコントロール及び種々のウェイティング（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）を用いて、特定の画像化条件に関してより良好な画像の質を生成すべく、このパルスシーケンスプログラムを調節してもよい。
【００２６】
ｋ−スペースデータは、ｋ−スペースメモリ３６に収集され、ＭＲＡ容量画像データ４０を発生すべく、再構築プロセッサー３８により再構築される。ＭＲＡ実験のＭＲＡ容量は、好ましくは、患者４２のその他の体部組織に相対して、血管系に関して良好なコントラストを有する、患者の検査領域における三次元のグレースケール画像表示である。しかしながら、動脈及び静脈データは、区別されず、ＭＲＡ容量画像データ４０は、これに含まれる血管情報に関して処理されない。
【００２７】
取得後プロセッサー４６は、画像化された血管系に関して、追加情報を抽出及び／又は強調すべく、ＭＲＡ容量画像表示４０を処理する。この処理は、好ましくは、静脈及び動脈下位組織に関する自動化された分離、血管系及び血管ネットワークに関する情報の抽出、並びにこれに類するものを含む。得られる動脈及び静脈情報は、好ましくは、適当なユーザーインターフェース４８上に図示的に表示される。もちろん、電気的に保存されても、あるいは、磁気記録媒体上に保存されても、紙上に印刷など、行われてもよい。
【００２８】
ここで図２を参照すると、取得後血管プロセッサー４６により実行される工程の好適実施例が開示されている。この取得後血管プロセッサー４６は、ＭＲＡ画像容量４０を処理し、特にこれに含まれる血管情報を、特に特定、抽出、定量、強調及びその他の促進を行う。好適実施例において、取得後血管プロセッサー４６は、５つのステップを実行し、それぞれのステップは、血管系の情報を保持している中間的な画像及び／又は情報を生成する。
【００２９】
等方性グレースケールデータ５２は、ステップ５４において、バイナリー型へと変換され、バイナリー表面フィッティングマスク５６を発生する。このバイナリー表面フィッティングマスク５６は、好ましくは、二つのレベルを有し、例えばブラック又は「０」などの第１レベルは、血管部分の全体又は大部分に対応するボクセルに対応し、白又は「１」などの第２レベルは、血管系の外側の全体又は大部分の組織に対応している。バイナリーマスク発生ステップ５４は、好ましくは等方性容量５２の各スライスに適用され、例えば、例示的な頸動脈ＭＲＡ画像を備える各軸方向スライスに適用される。好ましくは、この発生ステップ５２は、表面フィッティングマスク５４を産生し、ノイズを減弱し、明らかに血管の切断面を示す。
【００３０】
表面フィッティングマスク５６は、ステップ５８において、動脈及び静脈部位を区別すべく解析される。この区別は、例えば、ユーザーがスライス表面フィッティングマスク５６にて図示的に表示したり、ユーザーが例えばポインティングデバイスにより静脈及び静脈を示すような手動での区別であってもよい。しかしながら、手動での手法は、特に、典型的なＭＲＡ画像データが数百のスライスを含むことを考慮すると、過酷な作業である。また、動脈及び静脈の手動での分類は、ユーザーにおいて、特殊な解剖学的知識を必要とする。好ましくは、区別ステップ５８は、自動化ステップを含み、これにより、動脈及び静脈を、ユーザーの入力なしに区別する。両方のケースにおいて、区別ステップ５８は、画像化された血管領域の動脈及び静脈下位組織に関して開始点６０を取り出す。
【００３１】
追跡システムは、ステップ６２において、血管を追跡する。好ましくはこのトラッキング６２は、静脈下位組織に関して実行されるアナログ的なトラッキング６２とともに、動脈の血管軸及び動脈の外部境界を定量化する。トラッキング６２は、好ましくは、端部が保存され、等方的に処理されたグレースケールＭＲＡ容量データ５２上にて、開始点識別６０を用いて、行われ、このトラッキング中、動脈及び静脈下位組織を区別する。トラッキングステップ６２の出力は、動脈及び静脈下位組織データ６４にセグメント化される。
【００３２】
追跡された血管データは、好ましくは、ステップ６６において、血管系の図示的な表示を発生すべく使用される。ディスプレイ６８は、カラーモニタ、カラープリントアウト又はこれに類するものであってもよい。
【００３３】
取得後血管プロセッサー４６の概略を供する図２を参照すると、個々の要素を、以下のとおり詳細に述べる。
【００３４】
ここで図３を参照すると、エッジプレサービングスムージング及び等方性容量発生ステップ５０に関する好適実施例が述べられている。スライス８２は、ステップ８０において、ＭＲＡ画像容量４０から選択される。このスライスは、ステップ８４において、好ましくはエッジプレサービングの様式にて、スムージングされ、ノイズ除去スライス８６を産生する。好適実施例において、ステップ８４において、ディフュージョンスムージングに基づく偏微分方程式（ＰＤＥ）は、以下の通り適用される：
【００３５】
【数１】
2004535874.tif 000003
ここで、ｋは固定拡散定数であり、エッジプレサーベーションを供すべく選択される。この拡散定数ｋは、典型的に１００から２００の範囲である。▽Ｉは、画像の勾配であり、▽・はダイバージェンスオペレーター（ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）であり、画像の勾配上にて制御する。拡散性Ｄｔは、時間依存的であり、従って、このスムージング工程は、反復工程となる。かかる反復方程式は、好ましくは、当業者公知の分離した有限差分法を用いて、数的に行われてもよい。当業者は、任意で、この拡散定数を変更し、あるいは、この指数型を、より速い衰退時間を持つ別の指数型へと変更してもよい。このシステムは、スムージングに加えて、速度及びエッジプレサーベーションの利点を有している。また、このエッジプレサーブドスムージングされた容量は、血管切断面算出に関する局部をベースとしたスケールスペースの端部検知においてより大きな役割を果たすであろう。
【００３６】
エッジプレサーブドな、ＰＤＥをベースとしたスムージングは、粗野であり、典型的に例えば、低いＳ／Ｎ比、システムノイズなど、入力容量の可変性の存在に関して効果的である。もちろん、その他の、ステップ８４に関して、当業者公知のエッジプレサービングスムージングを置き換えてもよい。
【００３７】
決定ステップ９０は、ＭＲＡ容量データを介した次のスライス及びサイクルへの選択的増強を指向している。好ましくは、スムージング工程の間、ＭＲＡ画像容量４０のグレースケールのボクセルの寸法は、適切に計測され、等方性、つまり、三次元のボクセルを産生する。例えば、スライスの厚みは、好ましくは、スライス選択ステップ８０にて、適切に計測され、位相コード化における寸法及び読み出し方向は、ノイズ除去ステップ８４の間、スケールスペース９６へと同様に計測される。得られるスムージングされた等方性データは、好ましくは、ノイズ除去容量５２として保存される。
【００３８】
ここで、図４を参照すると、表面フィッティングマスク産生ステップ５４に関する好適実施例が述べられている。ノイズ除去され、スムージングされ、エッジプレサーブ（ｅｄｇｅ  ｐｒｅｓｅｒｖｅｄ）された等方性ＭＲＡ容量５２は、閾値化され、バイナリー表面フィッティングマスク５６を産生する。このＭＲＡ容量は、好ましくは、平面をベースにして、処理され、例えば、頸動脈の画像化の例示的なケースの場合、各軸方向のスライスは、連続的に処理される。
【００３９】
ノイズ効果を減弱するために、この閾値化は、好ましくは、絶対的なグレースケール値よりもむしろＳ／Ｎ比に適用される。したがって、マスク産生ステップ５４は、単位ピクセル１０２あたりのノイズ値を算出するノイズ演算プロセッサー１００、及び、平面スライスにおいて、各ピクセルに関して単位ピクセル１０６当たりの信号値を算出する平均信号値演算プロセッサー１０４を含んでいる。
【００４０】
ノイズ演算プロセッサー１００は、好ましくは、各ピクセルのバックグラウンドのノイズレベルを算出する。好適実施例において、このノイズ演算は、当業者公知の常套的な表面フィッティング法を用いている。この方法において、ピクセル（ｘ、ｙ）でのノイズは、実際値及びフィットされた表面との間の誤差で与えられる。数学的には、最小二乗法を用いて問題を提示することにより算出され、ここで、誤差は、実際表面とフィットされた表面との間で最小化される。この画像は、トポロジー的な表面として表示されているので、ピクセル位置（ｘ、ｙ）において、この画像値を平坦表面式へとしてもよい。ピクセル位置（ｘ、ｙ）におけるノイズレベルは、実際及びフィットされた表面の基準を採取することにより演算される。もし、
（外１）
2004535874.tif 000004
がフィットされた表面及び実際表面である場合、ノイズレベルは、これらの間の誤差の基準を算出することにより演算され：
【００４１】
【数２】
2004535874.tif 000005
にて与えられる。画像ピクセルは、Ｉ（ｘ、ｙ）＝Ａｘ＋Ｂｙ＋Ｃにて与えられる平坦表面の方程式としてモデル化される。ここで、Ａ、Ｂ及びＣは、この表面の係数である。これは、ウィンドー１０８の内部にて行われても良く、例えば、３×３ピクセルのウィンドーであってもよい。マトリックスでは、Ｉ＝Ｂαを形成し：
【００４２】
【数３】
2004535874.tif 000006
であって、ここで、インデックス（ｎ、ｍ）は、ウィンドー１０８全体に走っている。これは、誤差
【数４】
2004535874.tif 000007
の最小化により係数Ａ、Ｂ及びＣに関して解決されてもよい。この誤差は、係数ベクターα＝［Ａ  Ｂ  Ｃ］Ｔに関して、誤差の偏微分を行うことにより最小化されてもよい。従って、αは、∂（ε２）／∂α＝０を解くことにより演算される。最終的に、フィットされた表面は、フィットされた係数及び基底関数の位置を用いて演算される。血管断面は、最も高度なコントラスト値を有しているので、このノイズ値は低く、シグナル値は高く、Ｓ／Ｎ比は大きい。これは、血管断面領域のレベルを上げるという追加的な利点を与える。Ｉ（ｘ、ｙ）＝Ａｘ＋Ｂｙ＋Ｃ型の例示的な平坦表面によるフィッティングが述べられてきたが、この方法に限定されるものではないことが理解されるであろう。むしろ、より高い度合いのその他の表面もまた、このフィッティングに適用されてもよい。
【００４３】
シグナル演算プロセッサー１０４は、好ましくは、ピクセル（ｘ、ｙ）にておよそ中心化されたウィンドーにおいて、平均シグナル値を供する。図４なる図示的な実施例において、同様のウィンドー１０８は、異なるウィンドーを用いてもよいが、ノイズ及びシグナル演算の両者に使用される。
【００４４】
上述の好適実施例やその他の数字的な手法によるなど、ひとたび、単位ピクセル当たりのノイズ値１０２及び単位ピクセル当たりのシグナル値が得られると、Ｓ／Ｎ比演算ステップ１１０は、好ましくは、Ｓ／Ｎ比１１２を算出すべく、得られたシグナル値１０６及びノイズ値１０２を単純に比率化する。各ピクセルのＳ／Ｎ比値は、全体の画像容量にわたるヒストグラムから算出される域値を用いて、域値化される。これは、平坦スライスに対応する二つの次元的バイナリーマスク１１６を産生する。
好ましくは、形体的クリーニングステップ１１８は、表面フィッティングバイナリーマスク５６のクリーニングされた容量を産生すべく、以上地やその他の明らかな血管を除去することなどにより、このマスクをさらに向上すべく適用される。好適実施例において、クリーニングステップ１１８は、膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）、侵食（ｅｒｏｓｉｏｎ）、開口（ｏｐｅｎｉｎｇ）及び閉口（ｃｌｏｓｉｎｇ）などの４つの基本的バイナリーオペレーターの組み合わせを用いることにより行われる。要素Ｂ及び画像Ａをあたえると、幾何学的なクリーニング変換の関して四つの基本方程式を以下の通り、数学的に定義する。バイナリー膨張は次の通り定義される：
【００４５】
【数５】
2004535874.tif 000008
バイナリー腐蝕は：
【００４６】
【数６】
2004535874.tif 000009
にて定義される。バイナリー閉口は、以下の通り、バイナリー膨張及びバイナリー腐蝕において数学的に定義されている。
【００４７】
【数７】
2004535874.tif 000010
バイナリー開口は、以下の通り、バイナリー膨張及びバイナリー腐蝕において数学的に定義されている：
【００４８】
【数８】
2004535874.tif 000011
動脈及び静脈下位組織に関する開始点を算出するステップ５８（図２）が次に述べられている。上述したように、このステップは、医療従事者及びその他の当業者公知の人体の解剖学的制限に基づいて、関連するユーザーにより、任意で行われる手動ステップである。しかしながら、典型的にＭＲＡデータが大量に必要であるがゆえ、好適実施例においては、動脈及び静脈下位組織の開始点の区別及び識別は好ましくは、自動化されている。例示的な頸動脈系に適用可能な、かかる自動化システムに関する好適実施例が述べられている。当業者に理解されるであろうことは、頸動脈系に関してここに述べられている例示的な開始点算出システムは、これら系に関する公知の解剖学的制約に基づいて、その他の血管系をも包含すべき簡単に改変される、ということである。解剖学的な制約を、動脈及び静脈の識別及び区別に適用するという観念は、以下の認識から由来している。つまり、動脈及び静脈における血液が流れる方法並びに人体において動脈及び静脈が離れて配されているということは、多くの個々人に関して、おおまかに同様であるということである。従って、スキャナー１０（図１）により記録された血流情報は、公知の空間的な制約により断面の形態を比較することにより、取得後血管プロセッサー４６により解釈される。従って、この断面の空間的幾何学的制約及び幾何学的特長を用いて、動脈及び静脈は、以下に述べるように、特定され、かつ区別されてもよい。
【００４９】
ここで図５を参照すると、典型的な人体の上部部分の冠状断面図には、頭部１３０、頚部領域１３２、腕１３４、及び心臓１３６を含んでいる。加えて、主要頸動脈１４０、及び主要頸静脈が示されている。典型的な人体では、主要頸動脈１４０は、主要頸静脈１４２に比べて、身体の中心部近傍に配置されている。このことは、重大な空間的解剖学的制約を供している。
【００５０】
また、頸動脈及び頸静脈のこの相対的な配置は、図６Ａに示されており、図５に示した軸方向スライス１４６に対応する表面フィッティングマスクスライス５６を示している。加えて、図６Ａに示されているのは、主要頸動脈下位組織１４０及び主要頸静脈下位組織１４２が、典型的に、矢状平面１６０に対して、およそ２軸対称であるということである。
【００５１】
従って、頸動脈系は、少なくとも二つの独特な解剖学的又は幾何学的制約を有しており、これは、静脈及び動脈下位組織に関する開始点を自動的に区別するのに任意で使用されている。第１に、動脈１４０は、静脈１４２に比べて、身体の中心線１４４に典型的に近接している。第２に、矢状平面１６０近傍の人体における一般的な２軸方向の対称性は、頸動脈系へと延びている。もちろん、その他の適切な解剖学的制約は、上述の二つの制約に関して、加えても、置き換えて適用されてもよい。例えば、公知なのは、頸動脈系では、血液は、上方、例えば、心臓から離れて流れており、頸静脈では、心臓へと向かって下方に流れているということである。従って、ＭＲＡ画像化技術が血流方向の情報を供する場合、血流の方向は、解剖学的制約として適用されてもよい。また、理解されるであろうことは、上述の制約が動脈系に特に適用される一方で、同様の制約は、興味ある多くのその他の血管系、例えば、足、腕、胴体部などの血管系などに適用するであろう。
【００５２】
図７とともに、図５から６Ｅを参照すると、動脈−静脈開始点算出ステップ５８が述べられている。この算出ステップ５８は、上述の例示的な頚部血管系の二つの独特な幾何学的制約；好ましくは、二つの寸法上の軸方向スライス１４６；及び再度、好ましくは軸方向スライスの形態である表面フィッティングマスク５６；など、適切な解剖学的制約１７０の入力として扱う。
【００５３】
ステップ１７２では、表面フィッティングマスクスライス５６が、開始点識別に関して、好適な軸方向スライスマスクを特定すべく分類されている。好適実施例において、血管が交叉する大部分を有するそのマスクは、好適なマスク１７４であり、この選択は、多くの密度の濃い血管領域を介して通過するスライスにて作用することにより、動脈または静脈を失う公算を減弱させるからである。
【００５４】
静脈は好ましくは、最初に特定される。静脈は、血管の最外部に存在するという制約に基づいて、画像は、極度に左側から開始して横切り、対向される第１の血管マスク要素は、ステップ１７６Ｌにおいて静脈として認識される。頸動脈系の典型的な二軸対称性において、同様の検索は、平行ステップ１７６Ｒにおいて、最も右側の部分から開始される。好適実施例において、ステップ１７６Ｌ、１７６Ｒは、ラジアルフローライン１６２（図６Ｂ、６Ｃ及び６Ｅ）を用いて行われ、全体の円周方向の範囲にわたる前もって選択された方向にて演算される。最も遠いマスク要素は、静脈に対応している。この検索ステップ１７６Ｌ、１７６Ｒは、図６Ｂに示されているマスク５６において、左側の静脈開始点６０ＬＶ及び右側の静脈開始点６６ＲＶをそれぞれ特定する。
【００５５】
特定された静脈に対応するマスク要素をともなって、静脈のみを有し、動脈を有さないマスクは、ステップ１７８にて産生される。好適実施例において、ステップ１７８は、静脈開始点６０ＬＶを示す、図６Ｃの静脈マスク１８０を生成すべく、左側及び右側の静脈マスクにより実行される。
【００５６】
産生された動脈マスク１８０を有し、ステップ１８２において対応する動脈マスクを産生することは、好ましくは、図６Ｄに示されている動脈マスク１８４を得るべく、元のマスク５６から静脈マスク１８０を差し引くことを含む。動脈開始点は、動脈マスク１８４から得られ、好ましくは、静脈の検索と同様に、ラジアルフローライン１６２を用いて、検索を行うことにより得られる。図６Ｅに示すように、この検索は、好ましくは、左及び右の動脈６０ＬＡ、６０ＲＡを特定する。
【００５７】
好ましくは、動脈及び静脈開始点６０ＬＶ、６０ＲＶ、６０ＬＡ、６０ＲＡの特定は、ステップ１８４において検証される。この検証は、関連するユーザーによる手動での検証であってもよい。好適実施例において、この検証は、いわゆる二軸対称性である、頸動脈系の解剖学的な第２の独特の制約を有利に用い、静脈開始点６０ＬＶ及び６０ＲＶが矢状平面１６０近傍におよそ対称的に配され、かつ別に対して同様の断面であることを検証する。同様に、動脈開始点６０ＬＡ及び６０ＲＡは、矢状平面１６０近傍に対称的に配置され、互いに断面にて同様であることを検証される。
【００５８】
これら二軸対称性状態の検証は、開始点６０が適切に特定されていることを強く示すものである。しかしながら、認識されるであろうことは、この２軸対象性が特定の患者に関して減少している状況が起こる可能性がある、ということである。例えば、左頸動脈が部分的に閉塞されている患者は、典型的に部分的に閉塞された頸動脈での血流の減少及び右頸動脈での追加的で補完的な血流ゆえ、減少された動脈断面での対称性を示す。かかる状況は、これら変則的な内科的なケースに関して、手動で動脈及び静脈の特定を行うことにより解決される。それにもかかわらず、自動化された動脈及び静脈開始点の特定は、典型的なケースの場合、迅速かつ正確な識別を供する。
【００５９】
ここで、図８を参照すると、血管追跡システム６２に関する好適実施例の概略が述べられている。血管トラッカー６２は、開始点６０からの血管を追跡する。図８において、血管トラッカーは、左動脈６０ＬＡを追跡するという例示的な様式にて述べられている。しかしながら、理解すべきことは、この血管トラッカー６２は、連続的または平行した様式の両方にて、各血管開始点６０に好ましく適用されるということであり、例えば、少なくとも開始点６０ＬＡ、６０ＲＡ、６０ＬＶ、６０ＲＶは、好ましくは、頸動脈系のＭＲＡが増加の例示的なケースにおいて、血管トラッカー６２によりそれぞれ追跡される。
【００６０】
ステップ２００では、ＭＲＡデータは、血管の方向２０２及びそれに対する直角平面を特定すべく、異なる幾何学的方法を用いて解析される。ステップ２０６では、この直角平面は、生の血管端部２０８を得るべく、好ましくは、ガウス型関数（ｇａｕｓｓｉａｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の勾配畳み込みにより、解析される。原型である血管端部の近似は、ステップ２１０において、好ましくは、プッシュ・プルフィッティング技術（ｐｕｓｈ−ｐｕｌｌ  ｆｉｔｔｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を用いて、洗練され、狭窄及びその多の効果を含む血管の実際の慎重をより正確に反映している洗練された血管端部を産生する。良好に規定された血管断面を伴って、血管中心算出ステップ２１４は、血管中心２１６を算出する。ステップ２００、２０６、２１０及び２１４は、好ましくは、血管方向２０２に沿って分離的に増加しながら２１８を繰り返され、これは、全体の血管、例えば、左動脈６０ＬＡが分割されるまで行われる。血管の長さに関して公知である、血管中心２１６及び血管方向２０２にて、ステップ２２０では、例えば、空間的な内挿により、血管骨格２２２を産生してもよい。
【００６１】
理解されるであろうことは、図８を参照してちょうど述べた血管追跡システムは、大幅に単純化されている、ということである。血管の分岐及び検知を扱うための手段並びにその他の血管の特徴を包含する追加的な特徴もまた有利に含まれるが、図８の概略には示されていない。追跡システム６２を備えるこのステップは、以下により詳細に述べる。
【００６２】
ここで図９を参照すると、直交面算出ステップ２００の好適実施例が述べられている。この直交面は、血管断面を有する平面である。異なる幾何学性、曲線及び表面に関するコンセプトは、好ましくは、この直交面の算出に用いられる。２−Ｄ画像において、線または曲線は、二方向を有し、一方向は、線または曲線に沿っており、二番目の方向は、この線または曲線に直交しているこれら方向は、所定の位置におけるヘシアン型マトリックス（Ｈｅｓｓｉａｎ  ｍａｔｒｉｘ）の固有値に対応しているベクターである。２−Ｄ画像に関して、二つの固有値は、この地点、での二つの曲率であり、つまり、最大曲率（ｋ１）及び最小曲率（ｋ２）である。異なる幾何学性を用いて、この曲率の増幅を表示してもよく、これは、ワインガーデンマトリックス（Ｗｅｉｎｇａｒｔｅｎ  ｍａｔｒｉｘ）Ｗ＝Ｆ１−１Ｆ２の固有値及び固有ベクターによる対応する方向である。ここで、Ｆ１は、ｘ及びｙ方向における偏導関数であり、Ｆ２は、ｘ及びｙ方向における第二の偏導関数である。
【００６３】
直交面算出ステップ２００に関する好適実施例において、同様のコンセプトは、血管造影データセットの３−Ｄ画像容量に適用される。この容量は、四次元表面Ｓとしてモデル化されている。
【００６４】
【数９】
2004535874.tif 000012
ここで、第１の三要素は、空間的座標（ｘ、ｙ、ｚ）であり、第四番目の要素は、ボクセル位置（ｘ、ｙ、ｚ）での画像強度Ｉ（ｘ、ｙ、ｚ）である。この場合、３つの主要な曲率が存在する。二つの曲率は、管状の血管の断面平面における二つの直交方向に対応している。この３つの方向は、ワインガーデンマトリックスを用いて演算されてもよく、第１及び第２の超曲面の組み合わせである。つまり、Ｗ＝Ｆ１−１Ｆ２であり、Ｆ１は基本的な超曲面の基本形であり、かつＩｘ、Ｉｙ及びＩｚの関数である。また、Ｆ２は、超曲面の第二の基本形であり、かつ第２の偏導関数Ｉｘｘ、Ｉｘｙ、Ｉｘｚ、Ｉｙｙ、Ｉｙｚ及びＩｚｚの組み合わせである。より例示的には、
【００６５】
【数１０】
2004535874.tif 000013
従って、直交面算出ステップ２００は、式（９）に従ったワインガーデン（Ｗ）マトリックスを構築する第１ステップ２３０を有している。このマトリックスの固有ベクター及び固有値は、ステップ２３２において当業者公知である数学的操作を用いて得られる。位置（ｘ、ｙ、ｚ）における三方向は、Ｗマトリックスの固有ベクターである。最小曲率に対応する方向は、血管の方向２０２である。垂線が血管方向２０２である位置（ｘ、ｙ、ｚ）を通る平面は、直交面２０４である。つまり、血管断面２０４の平面である。従って、この平面は、スペースにおいて、血管方向２０２に対応しない二つの固有ベクトルにて規定される。
【００６６】
しかしながら、直交面２０４は、一般に、例えば、軸方向、矢状方向及び前頭平面の垂線に相対するなど、等方性ＭＲＡ容量５２の主軸に相対して傾斜した平面であるので、例えば、ｉ及びｊが均一に変化するとしてピクセルＳ（ｉ、ｊ）を有するこの平面の等方性ピクセル表示は、ステップ２３４において生成される。これらのピクセル位置での強度は、好ましくは、直交面２０３の等方性ピクセル表示を得るべく、ステップ２３６にてＭＲＡ容量５２ボクセルの三本線内挿により、得られる。
【００６７】
ここで図８に戻って参照すると、ひとたび直交面２０４が算出されると、生の輪郭または生の境界２０８がステップ２０６において見出される。好適実施例では、スケール−スペース端部検知を用い、ここでは、スケール−スペース画像は、好ましくは、下式：
【００６８】
【数１１】
2004535874.tif 000014
に従った傾いた直交面画像によりガウス関数の勾配を畳み込む（ｃｏｎｖｏｌｖｉｎｇ）ことにより演算される。ここでＩは、傾斜表面であり、▽Ｇは、ガウス関数の勾配であり、σは、下述するフィッティングパラメーターである。このスケール−スペースは、血管断面の径を算出し、これによりローエッジ２０８を構築する。血管断面のローエッジは、血管断面の算出された中心に由来する半径方向への線上に存在する画像の点を含み、この中心は、フィットされたガウス関数（Ｇ）の中心に対応している。ローエッジ点の位置は、好ましくは、スケールスペース強度値が選択された域値以上であるこれら点に基づいて特定される。
【００６９】
スケール−スペース画像は、式（１０）に従い、ガウス関数をコンスタントスケールファクターｖにて指数表示したものの標準誤差であるスケール−スペースファクターσｖによる畳み込みを標準化することにより演算される。σの最適値、つまり、もっとも良好なスケールスペース端部を与える値は、公知ではないので、σは好ましくは、生の端部の演算に使用されるスケールスペース画像Ｌの演算中、最適化される。σの最適化は、当業者公知の方法により行われても良い。生の端部は、プル・プッシュフィッティングステップ２１０にて洗練される。σ値は、好ましくは、近似的かつ迅速な様式にて演算される。好適実施例において、最適化されたσは、種々のσ値に関して、スケールスペースを算出することにより得られ、スケールスペースを選択し、データに最もよくフィットするσに対応している。
【００７０】
システム内部のノイズ、画像のノイズ、血管狭窄、低い円周方向サンプルリング解像度、部分的な容量平均化、及びその他の因子に起因して、生の端部は、高度に正確であることは期待できず、かつ、いくつかの不正確な端部を典型的に含んでいる。したがって、生の血管端部２０８は、好ましくはステップ２１０にて洗練される。好適実施例において、この洗練ステップ２１０は、血管の断面算出の最適化に関して、リージョナルフォース（ｒｅｇｉｏｎａｌ  ｆｏｒｃｅ）または「プッシュ・プル」手法を用いる。
【００７１】
リージョナルフォースは、生の端部の位置２０８にて作用する算出された応力（ｆｏｒｃｅ）である。このリージョナルフォースは、生の端部位置の近傍でのピクセル分布を用いて演算される。この応力は、ピクセル分類スキームから得られる応力として観察されてもよい。好適実施例において、ファジーなピクセル分類は、画像におけるピクセルが異なる物質に由来する強度の貢献、例えば、静的な組織及び血管由来の貢献など、を有することが可能であるという事実を明らかにすべく使用される。かかるピクセルは、血管及び静的な組織の強度値全体に対する分画的な貢献に従い、あいまいな様式にて有利に分類される。かかる「混合された」ピクセルは、全体の強度に対する分画的な血管の貢献に依存して、血管の断面領域に属していても、属していなくてもよい。
【００７２】
ファジーなピクセル分類アルゴリズムは、典型的に、入力として、画像において、少なくとも複数のクラスを必要とする。医療用画像化に関して、画像における複数のクラスは、通常、画像に含まれる（または含まれる可能性のある）複数の組織型に対応している。ファジーな構成関数は、種々のクラス由来の相対的な強度貢献に従って各ピクセルを分類する。
【００７３】
ファジーな構成関数の演算に関して、当業者公知の種々のアルゴリズムが存在する。好適なアルゴリズムは、ファジーＣ手段（Ｆｕｚｚｙ  Ｃ  Ｍｅａｎ；ＦＣＭ）法である。スペクトルデータの実施を容易性ゆえ、このＦＣＭ法は、他の公知のピクセル分類技術に対して好ましい。しかしながら、理解されるであろうことは、リージョナルフォースの算出に関して、その他のファジーなピクセル分類法を用いてもよい、ということである。
【００７４】
端部洗練工程２１０は、生の血管端部２０８及び例えば、ＦＣＭピクセル分類などのピクセル分類を用いて、スケールスペース上にて制御する。この洗練された端部は、好ましくは、セットフレームワークのレベルにて実行されたリージョナル変形可能モデルを用いて演算される。生の端部は、例えば１２から２４ポイントなど、ポイントを収集することにより特徴づけられる。これらの生の端部ポイントは、血管断面の端部のより正確な表示に対して引かれ、押し付けられる。
【００７５】
ここで図１０を参照すると、洗練された血管端部が得られる変形手法が述べられている。この変形工程は、セットフレームワークのレベルにて行われる。第一に、生の輪郭２０８周囲にてせまいバンドを特定する。レベルセットフィールドは、初期的なフィールド又はレベルセットファンクション２４２を得るべく、このせまいバンドにて、ステップ２４０でのサインされた距離変換を用いて、演算される。この距離が、ポジティブまたはネガティブである生の端部輪郭の左及び右に割り当てられているので、このサインされた距離変換は、このように呼ばれている。新しい輪郭が、血管断面に近接して検索されているのが、このフィールド２４２である。
【００７６】
好適実施例において、端部を伝播するステップ２４４は、数学的に以下の通り記述される：
【００７７】
【数１２】
2004535874.tif 000015
ここで、Ｖｒｅｇｉｏｎａｌ、Ｖｅｄｇｅ、Ｖｃｕｒｖａｔｕｒｅ及びＶｇｒａｄｉｅｎｔは、演算されたフォース２４６、２４８、２５０、２５２に対応し、例えば、押し出し速度または引き付け速度などの速度の単位を有しており、Δｔは、時間差であり、φｎ及びφｎ＋１は、レベルセットフィールド２４２、２５４の現在及び次の反復値である。
【００７８】
初期フィールド２４２は、内部伝播ステップ２４４にて、一旦リージョナル端部、端部、勾配及び曲率フォース２４６、２４８、２５０、２５２により実行されると新たなフィールド２５４に変換される。出力は、この新たなフィールド２５４である。アイソコンツアー（ｉｓｏｃｏｎｔｏｕｒ）とも呼ばれる新たな輪郭は、実際の血管断面により近接するこの新たなフィールドにて検索される。このアイソコンツアーは、再初期化ステップ２５６にて抽出され、アイソコンツアーは、一致点２５８に関してチェックされる。ステップ２４０、２４４、２５６は、好ましくは、一致が達成されるまで反復される。最終的な輪郭は、洗練された血管断面表示２１２である。図１０に示されている工程は、例えば例示的な左の動脈６０ＬＡなど、通常の血管の主方向である各傾斜平面に関して実行される。この様式において、血管断面２１２は、その全長に沿って得られる。この断面算出工程は、レベルセット手法を用いるので、バックポインター法を用いて実行されるゆえ、非常に高速である。これは、フィールド演算を意味し、あるいは、サインされた距離変換演算は、バックポインター法を用いているヒープソートに基づく分類法を使用している。当業者は、バエイサン分類（Ｂａｙｅｉｓａｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、Ｋ−手法分類、又はトレイニングモデルを用いてもよい。
【００７９】
ここで図１１を参照すると、血管中心２１６の算出２１４について述べられている。ピクセル２７２は、好ましくは、洗練された血管端部２１２中から、ステップ２７０にて選択される。好適実施例において、中心公算測定は、以下のとおり選択されたピクセル２７２に関して計算される。放射状の直線は、２７４にて、ピクセル２７２から全ての円周方向へと描かれる。各放射状の直線２７６は、ｒ１及びｒ２なる二つの反対方向へと飛び出していく。つまり、方向ｒ１は、ｒ２から１８０°の角度である。放射状の直線２７６は、洗練された血管端部２１２に交叉する。ピクセル２７２から洗練された端部２１２への各放射状の直線２７６の線ｒ１、ｒ２の長さは、選択されたピクセル２７２から洗練された血管端部２１２へのｒ１及びｒ２の線の長さを得るべく、ステップ２７８にて演算される。放射状の直線２７６の全てに関してｒ１及びｒ２なる線の長さを与えることにより、中心公算測定（ｃｅｎｔｅｒ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｍｅａｓｕｒｅ；ＣＬＭ）は、ステップ２８２にて、以下の通り計算される：
【００８０】
【数１３】
2004535874.tif 000016
ここで、ｍｉｎ｛ｒ１（１），ｒ２（１）｝は、線１に対応する二つの反対側に向いた線の最小値であり、ｍａｘ｛ｒ１（１），ｒ２（１）｝は、線１に対応する二つの反対側に向く線の最大値であり、全ての角度に関して、円周方向への線（１）を足し合わせている。このように、中心公算測定（ＣＬＭ）２８４が得られる。ステップ２７０、２７４、２７８及び２８２は、２８６にて、例えば、洗練された血管端部２１２にて得られる全てのピクセルに関してなど、検索領域におけるすべてのピクセルに関して反復される。最大ＣＬＭ２８４を有するピクセルは、血管中心２１６としてステップ２８８にて特定される。
【００８１】
再び図８を参照すると、全ての傾斜平面に関して血管中心が一旦得られると、血管骨格２２２は、好ましくはステップ２２０にて生成される。血管骨格の生成は、好ましくは、ガイドとして演算された通常方向２０２を任意で用いて、三次元スペースにおいて内挿的に血管中心２１６を結合することにより、生成される。
【００８２】
ここで図１２を参照すると、連続的な傾斜平面の血管中心に沿った方向３０２にて血管３００を追跡する、例えば、図８の例示的なシーケンスに従った左の動脈６０ＬＡを追跡などする一方、特定の傾斜平面３０４にて、分岐点３０６が対向していてもよい。好適実施例において、この分岐点３０６は、タグ付けされ、追跡工程６２が、例えば図８に従うなどにより、継続されている。一旦、特定の枝の追跡が完了すると、タグ付けされた位置は、再訪され（ｒｅｖｉｓｉｔｅｄ）、図８の追跡工程６２は、この枝に適用される。この工程は、タグ付けされている枝が非追跡でなくなるまで継続される。この位置において、例えば、例示的な図８での左の動脈開始点６０ＬＡなどの開始点に対応する特定のツリーは、完全に追跡され、セグメント化される。図８の追跡工程は、興味ある血管系を完全に追跡し、従って、セグメント化された動脈及び静脈血管系を生成すべく、例えば、６０ＬＡ、６０ＲＡ，６０ＬＶ、６０ＲＶなどの各開始点に関して繰り返される。
【００８３】
ここで図１３を参照すると、各開始点６０にて開始する血管系に関して血管骨格２２２及び洗練された血管端部２１２を知ることは、ステップ６６における血管系の図示的な表示の生成を可能としている。三次元構造の図示的表示は、当業者公知である。好適実施例において、メッシュ作成ステップ３１０は、血管下位組織に対応するワイヤーメッシュなどの出力メッシュ３１２を作成する。表面提供ステップ３１４は、提供された血管系３１６を生成すべく、出力メッシュ３１２「に充填」する。ステップ３１０、３１４は、ループステップ３１８における各開始点の、追跡され、セグメント化された血管系に関して繰り返される。表示系３２０は、好ましくは、カラーモニタ、カラープリンター又はこれと類似するものなどの適切な出力装置上に動脈６０Ａ及び静脈６８Ｖを表示する。好ましくは、動脈６８Ａ及び静脈６８Ｖは、例えば、動脈を赤色、静脈を青色に着色することにより、図示的に区別されている。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の好適実施例による、例示的な磁気共鳴血管造影装置を示している。
【図２】概略にて、取得後血管加工法に関する好適実施例の図表示を示している。
【図３】スムージングされ等方性のＭＲＡデータを生じるための好適実施例に関する図表示を示している。
【図４】表面フィッティングマスクの好適実施例に関する図表示を示している。
【図５】例示的な人体の前頭面断面図を示している。
【図６】Ａは、図５で示された軸スライスに対応する表面フィッティングマスクを示しており、Ｂは、Ａの表面フィッティングマスクにおける左及び右静脈の特定に関する図表示を示しており、Ｃは、Ａの表面フィッティングマスクに対応する静脈マスクの図表示を示しており、Ｄは、Ａの表面フィッティングマスクに対応する動脈マスクの図表示を示しており、Ｅは、Ｄの動脈マスクにおいて、左及び右動脈の特定に関する図表示を示している。
【図７】動脈開始点の特定に関する好適実施例の図表示を示している。
【図８】概略にて、血管追跡システムの好適実施例に関する図表示を示している。
【図９】血管に垂直な傾斜角を特定するための工程の実施例に関する図表示を示している。
【図１０】生の血管端部を洗練するための工程の実施例に関する図表示を示している。
【図１１】血管の切断面を算出するための工程の好適実施例に関する図表示を示している。
【図１２】血管系における分岐点の表示を示している。
【図１３】血管系を図示的に与えるための工程の好適実施例に関する図表示を示している。
【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１３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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