(57)【要約】心臓血管の血流画像を分析するために、自動的な定量分析方法が開発される。初めに、データセット毎の画像位置合わせは、取得時間にわたって当該標的部位の平行移動及び回転を補償するために実行される。次にパラメータ、例えば最大値投影が、各データセット内の当該標的部位の位置ずれを平均化除去するために計算される。最後に、パラメータ位置合わせが、当該標的部位内の解剖学的に対応するピクセル間の座標平行移動行列を計算するために実行される。また、前記座標平行移動行列は局所的な血流値を計算するためにも使用される。
2004528068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１及び第２画像系列を有する、少なくとも第１画像データセット及び第２画像データセットにおける解剖学的に対応する位置を自動的に位置合わせする方法であって、
第１の位置合わせされた画像データセットを得るために前記第１画像データセットに対して位置合わせ演算を実行するステップと、
第２の位置合わせされた画像データセットを得るために前記第２画像データセットに対して位置合わせ演算を実行するステップと、
前記位置合わせされた第１画像データセットについて第１パラメータを計算するステップと、
前記位置合わせされた第２画像データセットについて第２パラメータを計算するステップと、
前記第２パラメータを基準として前記第１パラメータに対して位置合わせ演算を実行するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第１画像データセット及び前記第２画像データセットが、対象の心周期の実質的に同じ相において実行される、それぞれ安静時及び緊張時における心筋の血流測定を有し、前記第１及び第２パラメータが、それぞれ前記第１の位置合わせされた画像データセット及び前記第２の位置合わせされた画像データセットについて計算された最大値投影（ＭＩＰ）である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１画像データセット及び前記第２画像データセットが、対象の心周期の実質的に同じ相において実行される、それぞれ安静時及び緊張時における心筋の血流測定を有し、前記第１及び第２パラメータが、それぞれ前記第１の位置合わせされた画像データセット及び前記第２の位置合わせされた画像データセットについて計算された輪郭パラメータである請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２パラメータを基準とした前記第１パラメータに対する前記位置合わせ演算の結果が、第３パラメータを決定するのに使用される請求項１ないし３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータがＭＩＰであり、前記第３パラメータが心筋の相対的な局所血流度である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記位置合わせ演算の少なくとも１つが剛体変換により実行される請求項１ないし５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記位置合わせ演算の少なくとも１つが非剛体変換により実行される請求項１ないし６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法を実行するシステムであって、ＭＲ装置並びに第１画像データセット及び第２画像データセットを生成するために前記ＭＲ装置と協働するＥＣＧ装置と、第１及び第２の位置合わせされた画像データセットを得るために前記第１画像データセット及び前記第２画像データセットに対して位置合わせ演算を実行する位置合わせ手段と、第１パラメータ及び第２パラメータを計算するための演算手段と、前記第２パラメータを基準として前記第１パラメータに対して位置合わせ演算を実行する第２位置合わせ手段とを含む装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、第１及び第２画像系列を有する、少なくとも第１画像データセット及び第２画像データセットにおいて、解剖学的に対応する位置を自動的に位置合わせする方法に関する。
【０００２】
また、本発明はこのような方法を実行するシステムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
２つの画像データセットにおいて解剖学的に対応する位置を位置合わせする方法はＷＯ９７／１７８９４により知られている。前記引用された文書は、心筋において血流測定のシンチグラフィ画像の自動的な位置合わせを実現する方法を記述している。このような血流測定の本質は、検査されるべき患者の心周期の実質的に同じ相（ｐｈａｓｅ）において取得され、且つ安静状態及び緊張状態において前記心筋の断面を示す画像を生成することである。このような画像の解析は、例えば前記患者の心筋の血流度に関して結論が引き出されることを可能にする。前記引用された文書は、安静時及び緊張時において前記血流測定を自動的に位置合わせする方法を開示している。
【０００４】
前記心筋が実際には常に動いているという事実を考慮すると、検出の不正確さは、安静時の画像における及び緊張時の対応する画像における前記対応する位置の決定において生じる。モーション・アーチファクトを除去するために、前記画像データセットは、一般に、前記心筋が準定常である間に、前記患者の心周期の全く同一の相において取得される。この相は、心電図のＲ波ピーク（Ｒ ｐｅａｋ）に明白に関係している。しかし、Ｒ波トリガ（Ｒ ｔｒｉｇｇｅｒｉｎｇ）が前記画像データセットの取得中に加えられた時でさえも、前記心筋の断面を分析されるべき前記画像は、互いにずれ、回転、及び／又は変形を示し、それにより安静時及び緊張時における前記画像内の前記対応する位置の決定の精度が低下される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
２つのグラフィックデータセットにおいて解剖学的に対応する位置を自動的に位置合わせする方法を提供することが、本発明の目的であって、前記方法は、分析されるべきグラフィック画像におけるずれ、回転及び変形を本質的に除去する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この目的を達するために本発明による方法は、
第１の位置合わせされた画像データセットを得るために前記第１画像データセットに対して位置合わせ演算を行うステップと、
第２の位置合わせされた画像データセットを得るために前記第２画像データセットに対して位置合わせ演算を行うステップと、
前記位置合わせされた第１画像データセットについて第１パラメータを計算するステップと、
前記位置合わせされた第２画像データセットについて第２パラメータを計算するステップと、
前記第２パラメータを基準として前記第１パラメータに対して位置合わせ演算を実行するステップとを含む。
【０００７】
前記第１及び第２画像データセットは、例えば時間の関数として安静時及び緊張時における心筋の断面の画像を有する。この場合には、第１画像データセットは、異なる瞬間における前記心筋の同じ断面の画像を有する。前記Ｒ波ピークトリガにおける不正確さ、前記患者の呼吸及び前記心周期において起こり得る不規則性により、このような断面は、互いにずれ、回転又は変形されるかもしれない。前記第２画像データセットについても同様である。本発明による方法の初めの２つのステップは、前記画像における前記ずれ、回転又は変形により起こされる前記アーチファクトを、つまり、位置合わせ演算を実行することにより除去する。この位置合わせ演算は、本来知られている剛体又は非剛体変換のアルゴリズムにより実行されることができる。初めの場合において平行移動及び回転が除去され、２番目の場合において前記変形もまた除去される。前記位置合わせ演算は、各々の位置合わせされた系列中の連続した画像の関連した解剖学的ピクセルが、画像面（ｉｍａｇｉｎｇ ｐｌａｎｅ）において対応する画像座標（ｉ，ｊ）に位置している、位置合わせされた画像データセットを与える。このような関連したピクセルは、例えば、前記心筋の境界である。前記第１及び第２の位置合わせされた画像データセットにおける各々の画像は、関連したピクセルの領域、例えば、前記画像の中心に位置し、関連の無いピクセルにより囲まれている領域を含む。位置合わせされた画像の各系列は前記分析の精度を上げるために有利に１つの画像に減少されることが発見されている。本発明による方法において、この減少は、前記位置合わせされた第１画像データセットに対する第１パラメータを計算するステップ、前記位置合わせされた第２画像データセットに対する第２パラメータを計算するステップ、及びその後に前記第２パラメータを基準として前記第１パラメータに対して位置合わせ演算を行うステップにより達成される。
【０００８】
前記第１及び第２画像データセットが、対象の心周期の実質的には同じ相において実行される、それぞれ安静時及び緊張時における心筋の血流測定を有する、本発明による方法の１つのバージョンは、前記第１及び第２パラメータが、それぞれ前記第１及び第２の位置合わせされた画像データセットについて計算された最大値投影（ＭＩＰ）であることで特徴付けられる。最大値投影の計算は本来知られている。この演算は、初めはＮ個の画像を有する位置合わせされたデータセット毎に１つの画像を与え、このようなＭＩＰ画像における各前記ピクセル（ｉ， ｊ）は、前記位置合わせされたデータセットの前記系列Ｎにおいてピクセル（ｉ， ｊ）の最大輝度値を仮定する。言い換えると、初めは３次元にわたって分布した前記ピクセルの前記最大輝度値は、前記平面において位置（ｉ，ｊ）を維持する一方で、１つの平面に逆投影される。前記位置合わせされた画像データセットにおける関連した解剖学的情報は実質的に同じ画像座標（ｉ，ｊ）に位置しているので、前記ＭＩＰの計算は、さらに、幾何学的ずれを平均化除去する結果となる。これは、後続する演算について、前記第２画像データセットを基準とした前記第１画像データセットの信頼できる位置合わせを保証する。
【０００９】
前記第１及び第２画像データセットが、対象の心周期の実質的に同じ相において実行される、それぞれ安静時及び緊張時の心筋の血流測定を有する、本発明による方法のさらに他のバージョンは、前記第１及び第２パラメータが、それぞれ第１及び第２の位置合わせされた画像データセットについて計算された輪郭パラメータであることを特徴とする。輪郭パラメータの例は、心筋の境界の推移を記述するピクセル座標のセットから成る。前記心筋の境界は、本来知られている輪郭検出アルゴリズムにより決定されることができる。この演算は、専ら前記関連したピクセルが前記後続の演算のために保持されるという利点を提供する。
【００１０】
本発明による方法のさらに他のバージョンは、前記第２パラメータに対する位置合わせ演算の結果が第３パラメータの決定に使用されることを特徴とする。例えば前記ＭＩＰの前記位置合わせ演算は、例えば、前記ピクセル間の位置関係が、安静時及び緊張時における前記心筋の前記画像において前記解剖学的に対応する領域について定義される表を与える。これは、安静時における前記解剖学的に対応するピクセル（ｉ，ｊ）と緊張時における前記解剖学的に対応するピクセル（ｉ’，ｊ’）との間の座標変換行列を計算することにより実現されることができる。この演算は、本来知られている剛体又は非剛体変換アルゴリズムにより実行される。剛体変換との比較において、非剛体変換は前記変形が除去されることができるという利点を提供する。
【００１１】
本発明による方法のさらに他のバージョンは、前記第２パラメータがＭＩＰであり、一方前記第３パラメータが心筋の相対的な局所血流度であることを特徴とする。血流測定のため、心筋の関連した領域内の各ピクセルは前記血流度を表す。ＭＩＰに対して実行された前記位置合わせ演算は、例えば座標変換行列を計算することにより、それぞれ安静時及び緊張時における前記画像の解剖学的に対応する領域のピクセル間に位置関係が定義される表を与える。この表は、安静時及び緊張時における心筋の局所的血流度の比較を可能にする。
【００１２】
本発明によるシステムは、ＭＲ装置並びに第１及び第２画像データセットを生成するために前記ＭＲ装置と協働するＥＣＧ装置と、第１及び第２の位置合わせされた画像データセットを得るため、前記第１及び第２画像データセットに対して位置合わせ演算を実行する第１位置合わせ手段と、第１及び第２パラメータを計算する計算手段と、前記第２パラメータを基準として前記第１パラメータに対して位置合わせ演算を実行する第２位置合わせ手段とを含む。
【００１３】
本発明のこれら及び他の態様は、幾つかの図を参照して以下に詳細に記述されるだろう。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明による方法を実行するシステムの図式的な表現図である。システム１００は、ＭＲ装置１及び画像データセット１１、１２を生成するために協働するＥＣＧ装置１０を含み、前記画像データセットは安静時の心筋の２次元画像１１及び緊張時の心筋の２次元画像１２を表す。前記心筋のモーション・アーチファクトを減らすために、前記画像データセットの取得は、心拍曲線の１つの相、すなわち、いわゆるＥＣＧトリガと相関がある。心周期と同期したＭＲ画像の取得のためのＭＲ装置とＥＣＧ装置との協働は、”ＡｎＥＣＧ Ｔｒｉｇｇｅｒ Ｍｏｄｕｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｃａｒｄｉａｃ ＭＲ Ｉｍａｇｅｓ”， Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｉｎＣａｒｄｉｏｌｏｇｙ， １９９４， ｐ．５３３より本来知られている。一般に、前記取得は、前記心筋が準定常である前記心周期の拡張終期において行われる。前記血流測定中に、ＭＲ画像は前記心筋の全く同一の断面図、すなわち、時間の関数として、局所血流度を表す前記心筋の各ピクセルにより形成される。診断分析のためには、安静時及び緊張時における前記心筋の領域及び血流度を比較することは重要である。前記連続した画像において前記心筋の表現図は、前記心周期の不規則性又は他の理由により、互いに相対的にずらされるかもしれない。これは、緊張時に取得された画像を基準とした安静時に取得された画像の位置合わせにおいてエラーを持ち込む。このために、システム１００は、また、位置合わせされた画像データセットを得るために、位置合わせ演算を実行する第１位置合わせ手段３０を含む。前記位置合わせ演算は、初期画像データセットと同じＮ個の２次元画像を有する画像データセットに帰着し、各２次元面内の前記連続した画像の前記解剖学的に対応するピクセルは、前記画像面において同じ座標（ｉ，ｊ）に位置する。前記心筋の断面図は、このような関連したピクセルの例を構成する。前記位置合わせ演算は、本来知られている剛体又は非剛体変換のアルゴリズムを適用するコンピュータプログラムを有する手段３０により実行される。前記コンピュータプログラムは、図１に示されていない、専用のコンピュータに記録される。また、システム１００は、第１パラメータ１５及び第２パラメータ１６を計算する演算手段４０を含む。このようなパラメータの例は、各位置合わせされた画像データセット１３、１４について計算される最大値投影（ＭＩＰ）により形成される。前記演算手段４０は、前記ＭＩＰ計算を実行するコンピュータプログラムを有するかもしれない。この計算は、図２を参照して以下に詳細に記述されるだろう。また、前記システムは前記第２パラメータ１６を基準として前記第１パラメータ１５に対して位置合わせ演算２０を実行する第２位置合わせ手段５０を含む。前記第２パラメータを基準とした前記第１パラメータに対する前記位置合わせ演算は、図３を参照して以下に詳細に記述されるだろう。この位置合わせ演算２０は、例えば、緊張時におけるＭＩＰ画像について関連したピクセルに対する安静時におけるＭＩＰ画像について関連したピクセルの位置関係が定義される表２２を与える。
【００１５】
図２は、ＭＩＰ演算を図式的に図示している。前記位置合わせされた画像データセット１１が、時間ｔ、ピクセルの列を示すインデックスｉ、及びピクセルの行を示すインデックスｊの関数として取得された前記心筋の全く同じ断面のＮ個の画像を有すると仮定する。このグラフィックデータセットは前記相互に位置合わせされた画像を有するので、前記関連したピクセルは、各画像面内の同じ座標（ｉ，ｊ）に位置している。前記関連した領域内のピクセル（ｉ，ｊ）の輝度は、瞬間ｔにおける体積要素即ちボクセル（ｉ，ｊ，Ｎ）の中に存在する造影剤の量に依存する。これは、全く同一のピクセル（ｉ，ｊ）について、前記輝度の最大値が前記系列１…Ｎ内のどこかに存在することを意味する。前記ＭＩＰ演算は、ピクセル座標（ｉ，ｊ）を維持する一方で、前記ピクセル（ｉ，ｊ）についてピクセル値ｚ１…ｚＮの間に分布する最大ピクセル輝度を求め、この値を１つの画像面上に投影する。この演算は、関連しない近傍に対する前記関連した領域の対比に好ましい効果を持つ。また、前記ＭＩＰ計算１５は、前記関連した領域内の小さなずれをさらに平均化除去する結果となる。
【００１６】
図３は、緊張時におけるＭＩＰ１６を基準とした安静時に対するＭＩＰ１５の位置合わせ演算を図式的に図示している。既に説明されたように、前記ＭＩＰを形成するピクセルは、安静時及び緊張時の前記心筋の前記血流に関して、時間の関数として、前記血流測定についての情報を提供する。さらに、これらの測定の性質のため、個々の前記ＭＩＰ上の前記関連した領域の空間的位置の間に先験的に知られた関係は存在しない。前記位置合わせ演算は、画像１６と解剖学的な対応を達成するために、画像１５について必要とされる演算を決定する。この目的を達成するため、例えば、平行移動変換１１５、１１６並びに回転変換α１及びα２が、前記ピクセル（ｉ，ｊ）について計算される。また、もし前記ＭＩＰが互いに比較してゆがんでいれば、非剛体変換を適用する必要があるかもしれない。この計算は、安静時における前記ＭＩＰ及び緊張時における前記ＭＩＰ内のそれぞれ解剖学的に対応するピクセル対（ｉ，ｊ）及び（ｉ’，ｊ’）毎に、必要な変換が定義される表を与える。
【００１７】
図４ａは、例えば図４ｂに示される血流曲線のための、第３パラメータ２４の決定を図式的に図示している。既に前記血流測定について説明されたように、前記関連した領域内の各ピクセルは、前記心筋の血流度を表す。図４ｂは１つのピクセル（ｉ，ｊ）について、時間ｔの関数として血流曲線Ｄを示している。重要な診断パラメータは、この曲線の上り勾配の最大値αにより形成される。表２２は、それぞれ安静時の前記画像２１及び緊張時の前記画像２３について解剖学的に関連したピクセル（ｉ，ｊ）及び（ｉ’，ｊ’）毎に計算される前記上り勾配αの値を関係付けるために使用される。この表は、安静時及び緊張時において取得された前記画像間の前記関連した解剖学的に対応するピクセル間の位置関係を含む。また、前記表２２は、全ての診断上関連した対応するピクセル（ｉ，ｊ）及び（ｉ’，ｊ’）について、それぞれ安静時及び緊張時における血流度の比αＩ／Ｒの計算を可能にする。
【００１８】
図４ｃ及び４ｄは、前記心筋の解剖学的構造の上に重ねられた、安静時及び緊張時における前記心筋の血流度αのカラーマッピングの例を示している。さらに他の関連した診断的パラメータは、緊張時及び安静時における血流度の比αＩ／Ｒから構成される。図４ｅは図式的な表現図において心筋のこの比のカラーマッピングを示している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による方法を実行するシステムを図式的に示している。
【図２】第１パラメータの計算を図式的に図示している。
【図３】前記第２パラメータを基準とした前記第１パラメータに対する位置合わせ演算を図式的に図示している。
【図４ａ】第３パラメータの決定を図式的に図示している。
【図４ｂ】心筋の血流曲線を図式的に示している。
【図４ｃ】安静時における心筋の解剖学的構造上の血流パラメータのマッピングの例を示している。
【図４ｄ】緊張時における心筋の解剖学的構造上の血流パラメータのマッピングの例を示している。
【図４ｅ】心筋の解剖学的構造上の第３パラメータのマッピングの例を示している。
【国際公開パンフレット】
2004528068.tif 000003
2004528068.tif 000004
2004528068.tif 000005
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2004528068.tif 000015
2004528068.tif 000016
【国際調査報告】
2004528068.tif 000017
2004528068.tif 000018