(57)【要約】本発明は連続したデータセットの分析に関する。局所強度変化は、このような連続したデータセットから、即ち、前記データセットの各々における対応する位置での連続したデータセット内のデータ値から形成される。関心領域は、前記局所強度変化に基づいて、個々の前記データセットにおいて位置特定される。特に、前記局所強度変化の時間微分が、前記関心領域を位置特定するために使用される。本発明は、特に、一連の３Ｄ磁気共鳴再構成画像から心筋の画像を分離するために、心臓病学的応用のために使用されることができる。
2004522222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続したデータセットを分析する方法であって、
個々の前記データセットが、データ値を空間的位置に割り当てるデータ要素を有し、
局所強度変化［Ｉ（ｘ，ｔ）］が、対応する空間的位置における連続したデータセット内のデータ値から確立され、
前記局所強度変化に基づき、関心領域が、前記連続したデータセットの１つ以上から位置特定され、
前記関心領域における前記局所強度変化が所定の性質に従う方法。
【請求項２】
前記局所強度変化がいくつかのデータ要素のそれぞれのブロックについて確立される、請求項１に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項３】
前記関心領域が、前記局所強度変化における変化に基づいて、特に、前記局所強度変化の時間微分
【数１】
2004522222.tif 000006
に基づいて位置特定される、請求項１又は２に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項４】
前記局所強度変化における変化が、所定の天井値より大きいデータ要素のブロックを位置特定することにより、及び／又は前記局所強度変化における変化が、所定の底値より小さいデータ要素のブロックを位置特定することにより、前記関心領域が位置特定される、請求項３に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項５】
データ要素が１つ又はそれ以上の個々のデータセットにおいて分類され、
関連した前記データセットにおける前記データ要素の分類が、関連した前記データ要素が前記関心領域に属するか否かを示す、
請求項１に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項６】
前記分類が、前記局所強度変化と前記関心領域における基準強度変化との類似性の尺度に基づいて実行される、請求項５に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項７】
前記分類が、前記局所強度変化と前記関心領域における平均強度変化との相関に基づいて実行される、請求項５に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項８】
データ値の空間的勾配を持つ部分が、関連した前記部分における前記空間的勾配の係数が、所定の許容可能な勾配係数を超える限りにおいて個々のデータセットにおいてマスクされる、請求項１に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項９】
前記連続したデータセットが、互いに対応するようにされる、請求項１に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１０】
連続したデータセットを分析する方法であって、
複数の関心領域が、所定の性質に従う前記関心領域における前記局所強度変化に基づいて位置特定され、
最大値投影（ＭＩＰ）が、それぞれの前記関心領域に対して決定され、
特徴画像が前記最大値投影間の差から形成される方法。
【請求項１１】
前記関心領域の中心が前記特徴画像において決定される、請求項１０に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１２】
前記特徴画像が、前記中心を原点とした極座標に変換され、
前記関心領域の境界が、前記変換された特徴画像において位置特定される、請求項１１に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１３】
マスクが、個々のデータセットに対して、前記局所強度変化の時間微分から得られ、
前記関心領域が、前記マスクにより、関連した前記データセットから分割される、
請求項３に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１４】
前記関連したデータに対して、前記局所強度変化の時間微分に閾値フィルタを適用することにより、前記マスクが得られる、請求項１３に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１５】
前記局所強度変化の時間微分の空間的分布が、個々のデータセットに対して再現される、請求項３に記載の連続したデータセットを分析する方法。
【請求項１６】
連続したデータセットを分析する分析システムであって、  個々の前記データセットが、データ値を空間的位置に割り当てるデータ要素を有し、
対応する空間的位置における連続したデータセット内のデータ値から、局所強度変化［Ｉ（ｘ，ｔ）］を確立し、
前記局所強度変化に基づいて、関心領域が前記連続したデータセットの１つ以上から位置特定され、
前記関心領域における前記局所強度変化が所定の性質に従う分析システム。
【請求項１７】
連続したデータセットを分析するコンピュータプログラムであり、
個々の前記データセットがデータ値を空間的位置に割り当てるデータ要素を有する、コンピュータプログラムであって、
対応する空間的位置における連続したデータセット内のデータ値から局所強度変化［Ｉ（ｘ，ｔ）］を確立する命令と、
前記局所強度変化に基づいて、前記連続したデータセットの１つ以上から関心領域を位置特定する命令と、
を有し、
前記関心領域における前記局所強度変化が、所定の性質に従うコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、連続したデータセットを分析する方法に関し、個々の前記データセットは、データ値を空間的位置に割り当てるデータ要素を有する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の方法はアメリカ合衆国特許ＵＳ ５４３１１６１から既知である。
【０００３】
前記既知の方法は、単一光子放射型コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像法により取得されるデータセットを用いる。前記知られている方法は、特に心臓病の診断、特に冠動脈の病気を対象としている。前記ＳＰＥＣＴ画像法は、検査されるべき患者の心臓の断面のＳＰＥＣＴ画像を形成するために使用される。その後に、前記既知の方法の使用者は、手動で前記ＳＰＥＣＴ画像から関心領域を選択しなければならない。前記関心領域は、特に、ＳＰＥＣＴ画像の心筋に関係する部分である。前記既知の方法は、その後に、前記心筋の血流度の知識を得るために前記心筋の血流を決定する。この目的のために、前記ＳＰＥＣＴ画像の最も明るい部分の平均輝度の比が、前記検査されるべき心臓の収縮終期及び拡張終期において決定される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前記データセットのより正確な分析を可能にする方法を提供することが、本発明の目的である。特に、前記連続したデータセットにおける前記関心領域のより正確な位置特定を可能にする方法を提供することが、本発明の目的である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この目的は、
局所強度変化［Ｉ（ｘ，ｔ）］が、対応する空間的位置における連続したデータセット内のデータ値から確立され、
前記局所強度変化に基づいて、関心領域が、前記連続したデータセットの１つ以上から位置特定され、
前記関心領域における前記局所強度変化が、所定の性質に従う、
前記連続したデータセットを分析する方法により達成される。
【０００６】
本発明によると、前記関心領域は、前記データセットにおける前記データ値の前記局所強度変化に基づいて、前記連続したデータセットにおいて位置特定される。本発明は、特に、前記データセットの各々が、検査されるべき対象の画像を表すときに、有利に使用されることができる。この場合、前記データ値は、前記画像のピクセルの輝度値又はグレー値である。しかし、本発明は、また、前記データ値が、物理量の局所的な値を表すときにも使用されることができ、このような量は、例えば、与えられた物質の温度、圧力、濃度、その他であってもよい。前記強度変化は、対応する位置における連続したデータセット内のデータ値の変化を表す。例えば、前記データセットが、時間において互いに連続するとき、前記強度変化は、対応する位置におけるデータ値の時間変化を表す。本発明は、例えば、磁気共鳴血流画像法に対して、有利に使用されることができ、そのとき、前記連続したデータセットは、血流過程の連続した相（ｐｈａｓｅ）に関係する。そのとき、前記データセットは、血流感受性磁気共鳴画像法を使用しながら、前記血流過程の連続した相の間に取得された磁気共鳴信号からの再構成により取得される。本発明によるアプローチは、前記関心領域におけるデータ値の時間変化と前記関心領域の外のデータ値の時間変化との間に差があるという事実の認識に基づく。与えられた特徴的強度変化が前記関心領域において起こることさえ、しばしば起こる。このような特徴的強度変化は、容易に、即ち、特に、瞬間的な前記強度変化を所定の強度変化と比較することにより、位置特定されることができることが見出されている。これは通常、この比較を１つ又は少しの前記強度変化の特徴的性質に制限するのに十分である。
【０００７】
本発明のこれら及び他の態様は、従属請求項において定義される下記の実施例に基づき以下に詳細に記述されるだろう。
【０００８】
前記局所強度変化は、好ましくは、大きい又は小さい領域に関係するが、好ましくは、個々の前記データセットの複数のデータ値を有する、異なるブロックについて確立される。このステップは、好ましくは、前記局所強度変化が、大きな空間的距離に対して大きく、しかし、より短い距離に対してほんの少しだけ変化する状況において採られる。その結果、個々の前記空間的位置の各々に対する前記局所強度変化を決定する必要はなく、それにより前記局所強度変化を得るために必要な計算回数は限定される。前記ブロックの大きさは、好ましくは、およそ、前記局所強度変化において大きな差が生じる距離に達する。適切な結果は、およそ３２×３２画素（ピクセル）の重ならないブロックにより得られる。これらの個々のブロックにおいて局所的に平均された前記局所強度変化が計算される。この目的のために、前記データ値のそれぞれの局所平均値は、前記個々のブロックにおける個々の前記データセットにおいて計算される。前記局所平均強度変化は、前記局所平均データ値から得られる。前記局所平均値は、例えば、ガウシアンプロファイル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｐｒｏｆｉｌｅ）を使いながら、フィルタリングにより前記個々のデータセットにおける各ブロックに対して得られる。ノイズにより引き起こされるような偶発的なゆらぎは、このように、前記関心領域の位置特定に影響を及ぼすことを防がれる。
【０００９】
前記局所強度変化の時間微分は、前記局所強度変化の適切な特徴的性質を構成する。多くの状況において、前記関心領域における前記局所強度変化の時間微分は、明らかに前記関心領域の外の前記局所強度変化の時間微分と区別される。前記局所強度変化の時間微分は、特に心臓病学における使用について非常に適切である。磁気共鳴血管造影法、Ｘ線血管造影法又はコンピュータ断層撮影法による血管造影法のような、様々な放射線学の技術が、検査されるべき患者の心臓が像を造られる連続したデータセットの取得を可能にする。そこで、前記データセットにおける前記データ値は、前記血管造影画像における局所強度値を表す。このような画像は、例えば、前記検査されるべき患者の心臓の断面に関するが、前記検査されるべき患者の心臓の空間的（３次元）画像を形成することもまた可能である。これらの応用において、関心領域は、例えば、前記検査されるべき患者の心臓の左心室及び右心室並びに心筋に関係するデータセットの部分である。さらに、造影剤は、前記データセットの取得のために前記患者に投与される。このとき、前記局所強度変化は、前記検査されるべき患者の心臓の個々の解剖学的部分を通る前記造影剤の入った血液の通路を表す。さらに、前記心臓の個々の解剖学的部分における前記局所強度変化の間に、かなりの差が存在する。例えば、第一に、前記強度の著しい、速い増加が起こり、前記左心室における前記強度の幾分より遅い減少によって後に続かれる。また、このような強度プロファイルは、与えられた時間遅延と共に、前記右心室において生じ、この強度プロファイルは、前記強度のより弱い時間変化と共に、前記心筋において、より後でさえ生じる。本発明によると、前記左心室及び右心室並びに前記心筋は、このように、（心臓の）血管造影データセットに基づいて正確に及び自動的に位置特定されることができる。
【００１０】
特に、前記検査されるべき患者のそれぞれ前記左心室及び右心室、心筋並びに心臓の外の領域における前記局所強度プロファイルの時間微分の間に、かなりの差が生じる。その結果、前記局所変化の時間微分は、（心臓の）血管造影データセットから前記左心室及び右心室並びに前記心筋を正確に及び自動的に位置特定するのに非常に適している。
【００１１】
特に、前記局所強度変化の変化、例えば、前記局所強度変化の時間微分が、所定の天井値を超える及び／又は所定の底値より小さくなるデータ要素のブロックに基づいて前記関心領域を位置特定することは可能である。特に血管造影法の心臓病学的応用において、例えば、前記左心室及び右心室は、このように位置特定されることができる。前記左心室及び右心室において、前記局所強度の速く、大きな増加が起こり、大きな減少が後に続く。これは前記天井値が前記局所強度の時間微分により超えられ、前記底値以下の時間微分の値が後に続くことを意味する。前記底値は好ましくは負である。前記データセットにおける減少する強度変化が生じる部分は、このように位置特定されることができる。例えば、前記検査されるべき患者の心臓における血液内の造影剤の濃度が、造影剤ボーラスの通過の後に減少するので、このような減少する強度変化が起こる。実際には、これは、しばしば、前記局所強度変化の時間微分に基づいて前記連続したデータセットから前記左心室及び右心室のみを位置特定するのに十分である。その後、前記心筋は、一方で決定されている前記左心室の位置及び前記右心室の位置に基づいて位置特定されることができる。
【００１２】
本発明によると、前記局所強度変化は、前記関心領域に属するか否かにより前記データ要素を分類するために使用されることができる。例えば、前記時間微分の値は、天井値を超える値を生じ、また前記底値を下回る前記時間微分の負の値も生じるので、データ要素が、前記左心室に属するのか又は前記右心室に属するのか、容易に分類されることができる。
【００１３】
本発明による方法のさらに他の有利な実施において、前記局所強度変化は、前記関心領域に対する基準強度変化と比較される。このような平均強度変化は、例えば、経験的にあらかじめ決定される。例えば、前記左心室及び右心室並びに前記心筋における前記強度変化は、多数の患者に対して経験的に決定される。心臓の個々の部分に対して、個々の平均強度変化は、このような経験的に決定された強度変化から形成される。このような平均強度変化は、基準として適切に使用されることができる。
【００１４】
前記局所強度変化と前記基準強度変化との比較が、前記局所強度変化の時間微分を前記基準強度変化の時間微分と比較することにより正確に実行することができることが見出されている。
【００１５】
前記データ要素は、関連した前記データ要素に対する前記局所強度変化を前記基準強度変化と比較することにより、多量の計算作業を必要とせずに、正確に分類されることができる。例えば、前記比較は、前記局所強度変化と前記基準強度変化との間の相関を計算することにより実行される。この比較は、特に類似性尺度により正確に及び定量的に実行されることができる。このような類似性尺度は、前記局所強度変化と前記基準強度変化との間の対応度を示す。
【００１６】
本発明による方法の有利な実施において、データ値の強い空間的勾配は、前記データセットの部分においてマスクされる。この文脈において単語“マスク”は、このような強い空間的勾配がさらに他の演算に対して省略される又は無視されることを意味すると理解されるべきである。このような強い空間的勾配は、運動の結果に関連して、例えば、前記データ値の取得中に、大きな人工的な時間的勾配を生じさせるかもしれない。個々の前記データセットにおける、前記データ値の強い空間的勾配を持つ部分が、マスクされているとき、前記関心領域の位置特定における、このような人工的な時間的勾配の不利な効果は避けられる。例えば、前記データセットにおける局所平均勾配を計算し、及び前記データセットにおける前記データ値から前記局所平均勾配を減算することにより、マスキングが実行される。前記関心領域自身が（また）強い空間的勾配により特徴付けられることがあらかじめ知られている情況において、この態様は考慮に入れられることができる。例えば、血流に対するＭＲ血管造影の場合において、マスキングは、血流の発生以前及び／又は前記血流の終了以降のデータセットに限定される。
【００１７】
好ましくは、前記データセットは、例えば前記データセットの取得中に、運動による現象に対して相互に補正される。また、このような補正は、“相互位置合わせ（ｍｕｔｕａｌ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）”と呼ばれる。時間的なずらしが、連続したデータセットにおいて実行され、即ち、前記データ値が割り当てられる前記空間的位置が、連続したデータセットにおける対応する部分が同じ空間的位置に位置するようにその都度調整される。このような対応する部分は、例えば、時間的に連続した瞬間における前記データセットによりその都度再現される全く同一の対象（の部分）に関係する。
【００１８】
また、本発明による方法は、前記連続したデータセットから複数の異なる関心領域を位置特定することに適している。特に、このような異なる領域における前記局所強度変化の間に差が存在する、異なる関心領域を位置特定することが可能である。これは、特に、前記連続したデータセットが、前記検査されるべき患者の心臓の前記左心室及び前記右心室並びに前記心筋を通る造影剤の入った血液の通路に関係するような、心臓病学の血管造影法において起こる。このような個々の関心領域は、本発明による方法により正確に位置特定される。個々の前記データセットにおける対応する関心領域は、好ましくは、前記心臓の鼓動及び前記検査されるべき患者の呼吸のような運動により生じる人工的な現象に対して補正するために、相互に位置合わせされる。本発明による方法の有利な実施に従って、最大値投影（ｍａｘｉｍｕｍ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）が、既に位置特定されている個々の空間的関心領域の連続したデータセットを通る継続方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ）において形成される。このような個々の最大値投影間の差は、前記関心領域の１つが強められた仕方においてその都度再現されるような特徴画像を構成する。特に、個々の関心領域が、時間遅延と共に、その都度同様な強度変化を示す状況における他の位置特定された関心領域に対して相対的に強められた仕方において前記個々の関心領域を再現することが可能である。このような状況は、特に、造影剤の入った血液の流れが、まず前記右心室を通り、その後に前記左心室を通り、最後に前記心筋を通って生じるような、心臓病学の血管造影法において起こる。前記左心室及び前記右心室の前記連続したデータセットを通る最大値投影が、前記左心室及び前記右心室を通過する間の時間の、即ち、前記左心室及び前記右心室に関係する領域の周期において形成されるとき、並びにこの投影が他の最大値投影から減算されるとき、前記左心室を通過した後の瞬間において、前記左心室に関係する前記関心領域の前記連続したデータセットを通して、前記左心室及び前記心筋が強められた仕方で再現される特徴画像が形成される。
【００１９】
前記関心領域の一般的な形状が、しばしば、特に心臓病学的応用の場合に、あらかじめ既知であることが見出されていて、例えば、前記関心領域は大体丸い形状をしている。境界は、あらかじめ既知の前記一般的な形状を使用しながら、前記特徴画像から簡単に得ることができる。特に、前記既知の形状に制限を持つ補間は、この目的に適している。また、いわゆる統計的形状モデル（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌ）に基づく補間は、前記境界を決定するのに適している。このような統計的形状モデルは、Ｔ．Ｆ．  Ｃｏｏｔｅｎ  ｅｔ  ａｌ．  “Ａｃｔｉｖｅ  ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ‐  ｔｈｅｉｒ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ”，  Ｃｏｍｐ．  Ｖｉｓ．  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔ．  ６１（１）：３８：５９，  １９９５．から本来既知であり、またＡ．Ｄ．  Ｂｒｅｔｔ  ａｎｄ  Ｃ．Ｊ．  Ｔａｙｌｏｒ，  “Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ３Ｄ  ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｕｓｉｎｇ  ｈａｒｍｏｎｉｃ  ｍａｐｓ”，  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｌｏｎｄｏｎ，  Ｊｕｌｙ  ２０００，  ｐｐ．  １７５  ｔｏ  １７８からも既知である。
【００２０】
前記関心領域の縁は、前記丸い関心領域が強められた形式において再現されるような前記特徴画像を極座標に変換することにより容易に位置特定されることができる。好ましくは、前記極座標系の原点は、前記特徴画像における前記丸い領域の中心に位置するように選ばれる。前記関心領域の縁は、極座標に変換された前記特徴画像における前記データ値内の明確な転移として現れ、この転移は、レンディションにおいて直線の縁として現れる。このような直線の縁は、容易に位置特定されることができる。このように、特に、前記特徴画像において前記心筋の前記領域を正確に位置特定することは簡単である。その後に、前記心筋の局所血流が調査される。
【００２１】
本発明の有利な実施において、マスクは、個々の前記データセットの１つ以上に対して、即ち、前記局所強度変化の時間微分に基づいて得られる。前記マスクに対する値は、個々の空間的位置について及び個々の前記データセット内の関連した前記空間的位置の領域における前記局所強度変化の時間微分の値から決定される。このようなマスクは、関連した前記データセットから前記関心領域を分割するのに使用される。例えば、前記マスクはバイナリデータセットとして形成される。前記分割は、その後、前記マスクが同じ値、例えば値１を持つ、空間的位置に対する前記データ値を、前記関連したデータセットにおいて保持することにより実行される。前記マスクは、前記局所強度変化の時間微分に対して閾値フィルタを適用することにより単純に得られることができ、それにより所定の制限値より大きい又は小さい前記局所変化の時間微分の値のみが、前記関連したデータセットに対して保持される。
【００２２】
本発明のさらに他の有利な実施において、前記局所強度変化の時間微分の空間的分布は、前記データセットの１つ以上に対する画像として再現される。特に、前記局所強度変化の時間微分の最大値は、前記関連した空間的位置において、又は関連したブロックに対して示される。また、このような画像は、“上り勾配マップ（ｕｐｓｌｏｐｅ  ｍａｐ）”とも呼ばれる。上述のものは、いわゆる疑似カラーを使用することにより非常によく実行されることができ、この場合、前記カラー値は前記局所強度変化の時間微分の局所的な値を表す。心臓病学的応用において、このような上り勾配マップは、好ましくは、前記心筋に関する前記関心領域に対して形成される。この上り勾配マップは、前記心筋の血流の適切なレンディションであって、この故に、梗塞領域及び梗塞の範囲を位置特定するために、心臓病専門医に対する適切な技術援助を構成する。
【００２３】
また、本発明は、本発明による方法を実行する分析システムに関する。本発明によるこのような分析システムは請求項１６において定義される。この種の分析システムは、好ましくは、医療診断ワークステーションとして形成される。また、本発明は、連続したデータセットを分析するコンピュータプログラムに関する。本発明によるこのようなコンピュータプログラムは請求項１７において定義される。例えば、本発明によるコンピュータプログラムは、分析システム、例えば医療診断ワークステーションのメモリにロードされることが可能である。本発明による前記コンピュータプログラムは、データ担体、例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスクに記憶されることができ、前記データ担体から前記分析システムのメモリにダウンロードされることができる。また、“ワールドワイドウェブ”のようなネットワークから前記コンピュータプログラムをダウンロードすることも可能である。
【００２４】
本発明のこれら及び他の態様は、下記の実施例に基づき及び添付図面を参照して、例により、以下に詳細に記述されるだろう。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明が適用される連続したデータセットの例を示す。図１における前記データセット１ａ、１ｂ、１ｃ及び１ｄの各々は、前記検査されるべき患者の心臓１０の断面の画像を表す。これらの画像は、特に、磁気共鳴画像又はＣＴ画像である。図１の例における前記データセット又は画像は、時間的に連続であり、即ち、画像１ｂは画像１ａの後に続き、一方で画像１ｃは画像１ｂの後に続き、画像１ｄは画像１ｃの後に続く。前記図の単純化のため、４つのデータセットのみが示されているが、実際には何十又は何百の連続したデータセットが使われてもよい。
【００２６】
データ値のブロック３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、その都度前記データセットにおいて取られる。図１において前記ブロックの１つが、前記データセットの各々においてその都度示され、特に、示された３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは心臓１０の左心室１１の領域に位置する。ガウスフィルタにより、前記ブロック３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄの各々について、加重平均データ値が計算される。前記局所強度変化は、前記加重平均値を時間の関数としてプロットすることにより、前記ブロック３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄに対して得られ、これは、図２における実線１２により表される。ここで、前記連続したデータセット又は画像（フレームとも呼ばれる）のシーケンス番号が、時間軸に沿ってプロットされる。図２から、及び図３からも見えてくるように、６０個以上の個々のデータセット又は画像を持つ連続したデータセットが、本例について使用されている。図２において示されている前記局所強度変化１２は、前記左心室を通過するボーラスに対応する強い最大を示す。図２における点線１３は、前記右心室の領域における前記局所強度変化を表す。前記造影剤ボーラスは前記左心室より後に前記右心室を横断するので、最大の前記局所平均データ値は、ここでは、約５０番目のフレームにおいてのみ起こる。
【００２７】
図３は前記局所強度変化の時間微分２１、２２を示す。前記時間微分２１、２２の各々は、高い正の最大が強い負の最小により後に続かれるという性質を持つ。前記左心室及び前記右心室の領域における前記局所強度変化は、この性質に基づいて容易に位置特定されることができる。比較の目的のために、この場合には前記輝度、即ち、前記マップにおいて近似的に定数であるような前記データ値であるような、前記心臓の外の前記局所強度変化を表すために、鎖線がプロットされる。
【００２８】
本発明によると、前記局所強度変化は、前記データセットの各々における多数のブロックに対して、即ち、基準との比較により決定される。この比較は、例えば、前記類似性尺度を使用しながら、実行される。この目的のために、関連した前記局所強度変化の時間微分ｐ及び前記基準強度変化の時間微分ｑの重複部分が決定される。
【数２】
2004522222.tif 000003
ここで、下付き文字“ｅｎｄ”及び“ｓｔａｒｔ”は、前記局所強度変化及び前記基準強度変化の選択された終了した瞬間及び開始した瞬間を示す。前記重複部分Ｏは、前記局所強度変化が、前記基準強度変化の前に開始するか又は後に終了するときはゼロである。前記重複部分は、どの程度、前記連続したデータセットにおける前記局所強度変化の台（ｓｕｐｐｏｒｔ）が、例えば時間的に、前記基準強度変化の台と一致するかを示す。適切な類似性尺度は、
【数３】
2004522222.tif 000004
ここで、Ｈはヘビサイドステップ関数
【数４】
2004522222.tif 000005
であり、並びにｐｍａｘ及びｐｍｉｎは前記局所強度変化の時間微分における局所最大値及び局所最小値である。心臓病学に対する応用の場合には、この最大及び最小は、それぞれ前記造影剤ボーラスの到来及び前記造影剤ボーラスの離脱に関係する。パラメータＯｍｉｎは前記基準強度変化の時間微分との最小重複部分である。前記類似性尺度Ｓは、前記局所強度変化の時間微分において、前記最小が前記最大の後に続くという事実を考慮に入れる。前記類似性尺度を使用することにより、前記データセットにおけるデータ値又は前記連続した画像におけるピクセルは、前記関心領域、例えば、前記左心室の画像に属するように分類される。
【００２９】
図４は上り勾配マップの例を示す。この上り勾配マップは前記心筋に関する。その中で、前記画像において再現される前記心筋の一部が、前記関心領域としてあらかじめ位置特定される。その後に、前記局所強度変化の時間微分の最大値は、前記心筋の画像において“疑似”カラー又はグレー値として局所的に再現される。適切な血流を持つ部分３１があることが明らかに示され、これらの部分において、前記局所強度変化の時間微分のかなり高い最大値が生じる。他の領域３２において、前記血流は明らかに劣る。なぜならば、これらの領域において、前記時間微分について達した最大値は、はるかに高くはないからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用される連続したデータセットの例を示す。
【図２】局所強度変化の例を示す。
【図３】前記局所強度変化の時間微分の例を示す。
【図４】上り勾配マップの例を示す。
【国際公開パンフレット】
2004522222.tif 000007
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【国際調査報告】
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