(57)【要約】【課題】投影画像に基づいて簡単にとりわけ血管系の識別を可能にする。【解決手段】コンピュータ８が、統合画像Ｂ’に基づいて、多数のピクセル９を有する２次元の評価画像を求め、表示装置を介して使用者６に出力し、各統合画像Ｂ’がそれぞれ１つのグループＧの投影画像Ｂに基づいて求められ、各統合画像Ｂ’がピクセル値を持った多数のピクセルを有し、一連の統合画像Ｂ’が検査対象３内の造影剤の分布の時間的推移を示し、評価画像のピクセル９が投影画像Ｂのピクセルに対応し、コンピュータ８が、評価画像の少なくとも１つの部分範囲において、各ピクセルに、各ピクセルが血管系の血管（血管）、血管系の血管周辺の潅流部分（潅流領域）または血管系の血管周辺の潅流のない部分（背景）に対応するかどうかを表す型を割り付け、コンピュータ８が統合画像Ｂ’のピクセル値の時間的推移に基づいて型の割り付けを行なう。【選択図】図１
2007319690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管系およびその周辺を含む検査対象（３）を示す一連のグループ（Ｇ）の２次元の投影画像（Ｂ）の評価方法であって、各投影画像（Ｂ）がピクセル値を持った多数のピクセル（９）を有し、投影画像（Ｂ）の互いに対応するピクセル（９）のピクセル値が検査対象（３）の少なくとも位置的にほぼ同じ領域によって決定されている投影画像の評価方法において、
コンピュータ（８）が、統合画像（Ｂ’）に基づいて、多数のピクセル（９）を有する２次元の評価画像（Ａ）を求めて、表示装置（１６）を介して使用者（６）に出力し、
各統合画像（Ｂ’）がそれぞれ１つのグループ（Ｇ）の投影画像（Ｂ）に基づいて求められ、
各統合画像（Ｂ’）がピクセル値を持った多数のピクセル（９）を有し、一連の統合画像（Ｂ’）が検査対象（３）内の造影剤の分布の時間的推移を示し、
評価画像（Ａ）のピクセル（９）が投影画像（Ｂ）のピクセル（９）に対応し、
コンピュータ（８）が、評価画像（Ａ）の少なくとも１つの部分範囲（１８）において、各ピクセル（９）に、各ピクセル（９）が血管系の血管（血管）、血管系の血管周辺の潅流部分（潅流領域）または血管系の血管周辺の潅流のない部分（背景）に対応するかどうかを表す型を割り付け、
コンピュータ（８）が統合画像（Ｂ’）のピクセル値の時間的推移に基づいて型の割り付けを行なうことを特徴とする投影画像の評価方法。
【請求項２】
統合画像（Ｂ’）が、反復運動する検査対象（３）の一連の統合画像（Ｂ’）から選択され、一連の各統合画像（Ｂ’）には検査対象に関する位相情報（φ）が割り付けられ、統合画像（Ｂ’）に割り付けられている位相情報（φ）は基準位相（φ*）から最大で位相限界（δφ）だけずれることを特徴とする請求項１記載の評価方法。
【請求項３】
基準位相（φ*）および／または位相限界（δφ）がコンピュータ（８）に使用者（６）から予め与えられることを特徴とする請求項２記載の評価方法。
【請求項４】
コンピュータ（８）が、選択された統合画像（Ｂ’）の個数を求め、表示装置（１６）を介して使用者（６）に出力することを特徴とする請求項３記載の評価方法。
【請求項５】
使用者（６）が投影画像（Ｂ）の１つまたは統合画像（Ｂ’）の１つを選択し、コンピュータ（８）が、選択された画像（ＢもしくはＢ’）を、この画像（ＢもしくはＢ’）に割り付けられた位相情報（φ）と一緒に、および／またはこの画像（ＢもしくはＢ’）に割り付けられた位相情報（φ）の基準位相（φ*）からの偏差と一緒に、表示装置（１６）を介して使用者（６）に出力することを特徴とする請求項２乃至４の１つに記載の評価方法。
【請求項６】
コンピュータ（８）が、統合画像（Ｂ’）のピクセル（９）であって評価画像（Ａ）の各ピクセル（９）によって決定された統合画像（Ｂ’）の２次元の型評価核（１９）内にある統合画像ピクセル（９）のピクセル値の時間的推移に基づいて型割り付けを行なうことを特徴とする請求項１乃至５の１つに記載の評価方法。
【請求項７】
コンピュータ（８）が評価画像（Ａ）の少なくとも部分範囲（１８）をそれぞれ複数のピクセル（９）の型小区画（１９）に区分し、コンピュータ（８）が型割り付けを小区画ごとに行なうことを特徴とする請求項６記載の評価方法。
【請求項８】
コンピュータ（８）が、各統合画像（Ｂ’）について、型評価核（１９）内に発生するピクセル値の重み付け有りまたは重み付け無しの平均値（Ｃ１）および／または最大値（Ｃ２）を求め、型割り付けを平均値（Ｃ１）および／または最大値（Ｃ２）の時間的推移に基づいて行なうことを特徴とする請求項６又は７記載の評価方法。
【請求項９】
型評価核（１９）がそれぞれの型小区画（１９）に相当することを特徴とする請求項７および８記載の評価方法。
【請求項１０】
コンピュータ（８）が、型「潅流領域」を割り付けた評価画像（Ａ）のピクセル（９）において潅流の程度（潅流率）も求め、各ピクセル（９）に割り付けることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の評価方法。
【請求項１１】
コンピュータ（８）が、潅流率の割り付けを、統合画像（Ｂ’）のピクセル（９）であって評価画像（Ａ）の各ピクセル（９）によって決定される統合画像（Ｂ’）の２次元の程度評価核（１９）内にある統合画像ピクセル（９）のピクセル値の時間的推移に基づいて行なうことを特徴とする請求項１０記載の評価方法。
【請求項１２】
コンピュータ（８）が評価画像（Ａ）の少なくとも部分範囲（１８）をそれぞれ複数のピクセル（９）からなる程度小区画（１９）に区分し、コンピュータ（８）が潅流率の割り付けを小区画ごとに行なうことを特徴とする請求項１１記載の評価方法。
【請求項１３】
コンピュータ（８）が、各統合画像（Ｂ’）について、程度評価核（１９）の重み付け有りまたは重み付け無しの平均値（Ｃ１）を求め、潅流率の割り付けを平均値（Ｃ１）の時間的推移に基づいて行なうことを特徴とする請求項１１又は１２記載の評価方法。
【請求項１４】
程度評価核（１９）はそれぞれの程度小区画（１９）に相当することを特徴とする請求項１２又は１３記載の評価方法。
【請求項１５】
程度評価核（１９）が請求項６乃至９の１つに記載の型評価核（１９）と同一であることを特徴とする請求項１１乃至１４の１つに記載の評価方法。
【請求項１６】
コンピュータ（８）が少なくとも評価画像（Ａ）の潅流率を割付け規則に基づいてカラー値に変換し、コンピュータ（８）が評価画像（Ａ）の潅流領域を相応にカラーコード化された表示の形で表示装置（１６）を介して使用者（６）に出力することを特徴とする請求項１０乃至１５の１つに記載の評価方法。
【請求項１７】
コンピュータ（８）が割付け規則をカラーコード化された表示と一緒に表示装置（１６）を介して使用者（６）に出力することを特徴とする請求項１６記載の評価方法。
【請求項１８】
統合画像（Ｂ’）の１つが基準画像に決定され、コンピュータ（８）が統合画像（Ｂ’）の基準範囲（２０）を基準画像の対応する基準範囲（２０）と比較し、コンピュータ（８）が比較に基づいて各統合画像（Ｂ’）の全てのピクセル（９）について有効なピクセル値の変換を、変換された統合画像（Ｂ’）の基準範囲（２０）のピクセル値の平均値と基準画像の基準範囲（２０）のピクセル値の平均値とが予め定められた関数関係になるように決定し、コンピュータ（８）がこの変換に応じて各統合画像（Ｂ’）のピクセル値を変換することを特徴とする請求項１乃至１７の１つに記載の評価方法。
【請求項１９】
コンピュータ（８）が、基準範囲（２０）を、投影画像（Ｂ）の１つに、または統合画像（Ｂ’）の１つに、または評価画像（Ａ）に挿入することを特徴とする請求項１８記載の評価方法。
【請求項２０】
コンピュータ（８）が投影画像（Ｂ）の１つまたは統合画像（Ｂ’）の１つを評価画像（Ａ）内に挿入することを特徴とする請求項１乃至１９の１つに記載の評価方法。
【請求項２１】
検査対象（３）が、グループ（Ｇ）の投影画像（Ｂ）内に、各グループ（Ｇ）の投影画像（Ｂ）について少なくともほぼ同じ位置で描出され、コンピュータ（８）が統合画像（Ｂ’）内の検査対象（３）の位置を求め、コンピュータ（８）が統合画像（Ｂ’）の相互の相対的なレジストレーションを行なうことを特徴とする請求項１乃至２０の１つに記載の評価方法。
【請求項２２】
コンピュータ（８）が、各グループ（Ｇ）について、投影画像（Ｂ）内の検査対象（３）の位置および／または統合画像（Ｂ’）内の検査対象（３）の位置を、各グループ（Ｇ）の少なくとも１つの投影画像（Ｂ）および／または統合画像（Ｂ’）に基づいて求めることを特徴とする請求項２１記載の評価方法。
【請求項２３】
グループ（Ｇ）に、投影画像（Ｂ）内に含まれず位置に対応する追加情報が割り付けられ、コンピュータ（８）が、各グループ（Ｇ）について、投影画像（Ｂ）内および／または統合画像（Ｂ’）内の検査対象（３）の位置を追加情報に基づいて求めることを特徴とする請求項２１記載の評価方法。
【請求項２４】
コンピュータ（８）が投影画像（Ｂ）に基づいて統合画像（Ｂ’）を求めることを特徴とする請求項１乃至２３の１つに記載の評価方法。
【請求項２５】
請求項１乃至２４の１つに記載の評価方法を実施するためのコンピュータプログラム（１２）を記憶しているデータ媒体。
【請求項２６】
大容量記憶装置を有し、大容量記憶装置内にコンピュータプログラム（１２）が記憶され、コンピュータプログラム（１２）の呼び出し後に請求項１乃至２４の１つに記載の評価方法を実行するコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管系およびその周辺を含む検査対象を示す２次元の投影画像の一連のグループ（すなわち、一連のグループの２次元の投影画像）の評価方法であって、各投影画像がピクセル値を持った多数のピクセルを有し、投影画像の互いに対応するピクセルのピクセル値が検査対象の少なくとも位置的にほぼ同じ領域によって決定されている投影画像の評価方法に関する。
【０００２】
更に、本発明は、このような評価方法を実施するためのデータ媒体上に記憶されたコンピュータプログラムを有するデータ媒体に関する。
【０００３】
最後に、本発明は、コンピュータプログラムが記憶されている大容量メモリを有し、コンピュータプログラムの呼び出し後にこのような評価方法を実行するコンピュータに関する。
【背景技術】
【０００４】
Ｘ線装置により検出される投影画像のための評価方法は一般的に公知である。
【０００５】
専門論文から投影画像の評価方法は公知である（例えば、非特許文献１参照）。この公知の評価方法においては、コンピュータが投影画像に基づいて多数のピクセルを有する２次元評価画像を求め、使用者に表示装置を介して評価画像を出力する。評価画像のピクセルは投影画像のピクセルに対応する。コンピュータは投影画像のピクセル値の時間的推移に基づいて評価画像のピクセルへのピクセル値の割り付けを行なう。評価画像のピクセル値は最大コントラスト変化の時点に特有である。
【０００６】
類似内容の方法が他の専門論文から公知である（例えば、非特許文献２参照）。この公知の方法の場合には、投影画像からの基準画像の減算が行なわれる。
【０００７】
最後に述べた両専門論文の原理は、人間の心臓の冠状血管の血管撮影検査の枠内において説明されている。この種の検査は、今日において、心臓病学における最も重要な診断上の補助手段の１つである。流速決定または心筋潅流のような付加的な情報は、血管撮影法により得ることができる他の情報である。主要な診断上の証拠は心筋潅流である。
【０００８】
血管撮影法による心筋血流の定量化は問題が多い。なぜならば、血管撮影により観察可能な心臓血管は１ｍｍぎりぎりかそれより大きい直径を有するからである。このような観察可能な血管は、数μｍの直径しか持たない非常に小さな無数の毛細血管において終端する。毛細血管における流れの動特性およびその分布が最終的に心筋の血液供給を決定する。観察可能な心臓血管の肉眼で見える血流から毛細血管における血流の動特性および分布を逆推論することは、厳密に言えば容認できない。しかしながら逆推論はしばしば行なわれる。
【０００９】
血管撮影法に基づく心臓潅流画像作成法では長い撮影が行なわれ、造影剤が心臓血管を貫流して心筋自体において視認できるようになるまでの間は撮影が続く。この最後の段階は「心筋紅潮」と呼ばれる。「心筋紅潮」の判断は、心臓の血液供給の証拠としかつ例えば患者のための治療結果および／または危険状態を判断するのに役立つ。
【００１０】
大きな血管および毛細血管における血流動特性を測定可能にし、それにより対比可能にするために、あり得る状態の連続体を個々の等級に区分する種々の等級分けシステムが知られている。これらの分類法の相当数は肉眼で見える血液循環を描写し、その他は毛細血管を描写する。最も多く使用される分類は、学術組織「“ｔｈｒｏｍｂｏｌｙｓｉｓ  ｉｎ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ”（ＴＩＭＩ）」によって考え出された。この分類は標準として役立つ。特に再現可能かつ対比可能な結果が重要である多中心性研究において、ＴＩＭＩ分類はしばしば使用される。しかしながら、分類が複雑で、時間をかけてしか使用できない。したがって、病院の日常作業において、この分類は一般に使用されない。
【００１１】
従来技術において広範に最高頻度で使用される方法は、画面における「心筋紅潮」の視覚的評価である。このやり方は、多中心性研究にしばしば使用される。このやり方のための前提は、造影剤の投入および洗い流しを認識することができるように血管撮影が十分に長いことである。しかし、視覚的評価は多くの経験を必要とし、実際上は、いわゆるＴＩＭＩ紅潮専門家によってしか実施することができない。
【００１２】
視覚による主観的な個人的評価をコンピュータ支援により行なうことを試みるやり方も公知である。この種のやり方の例は先に挙げた専門論文（非特許文献１および非特許文献２）に存在する。
【００１３】
上述の専門論文のやり方は既に優れた試みであるが、しかしなおも欠点を有する。特に、専門論文のやり方の場合には、心筋紅潮の評価時にこれらの血管を除去することを可能にするために、投影画像において血管系の血管を識別することが必要である。専門論文のやり方の場合にはＤＳＡ画像により動作することも必要である。アーチファクトを避けるために、動きを補償するための計算を強化した方法が必要である。
【００１４】
本発明の出願日においてまだ出願公開されていなくて公知ではない独国出願第１０２００５０３９１８９．３号明細書には、同様に２次元投影画像のための評価方法が記載されている。この特許出願は、独国特許権付与手続においてのみ、新規性の枠内にて考慮される。この独国出願第１０２００５０３９１８９．３号明細書に記載された方法は既にかなり良好に動作する。特に、この方法により、血管系の血管の自動的な識別が可能である。更に、そこに記載されている評価方法のばあには、ＤＳＡ画像により動作することが絶対に必要というわけではない。
【非特許文献１】Ｕｒｂａｎ  Ｍａｌｓｃｈ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ａｎａｌｙｓｅ  ｖｏｎ  Ｋｏｒｏｎａｒａｎｇｉｏｇｒａｐｈｉｓｃｈｅｎ  Ｂｉｌｄｆｏｌｇｅｎ  ｚｕｒ  Ｂｅｓｔｉｍｍｕｎｇ  ｄｅｒ  Ｍｙｏｋａｒｄｐｅｒｆｕｓｉｏｎ”，“Ｂｉｌｄｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ  ｆｕｅｒ  ｄｉｅ  Ｍｅｄｉｚｉｎ  ２００３”，Ｂｉｌｄｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ  ｆｕｅｒ  ｄｉｅ  Ｍｅｄｉｚｉｎ  ２００３−Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｎ−Ｓｙｓｔｅｍｅ−Ａｎｗｅｎｄｕｎｇ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，８１−８５
【非特許文献２】Ｈｒｖｏｊｅ  Ｂｏｇｕｎｏｖｉｃ，Ｓｖｅｎ  Ｌｏｎｃａｒｉｃ，“Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｘ−Ｒａｙ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”，Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（２００５），１４７−１５０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明の課題は、投影画像に基づいて簡単に、とりわけ血管系の識別を可能にする評価方法およびこれに対応する装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
この課題は、本発明によれば、
コンピュータが、統合画像に基づいて、多数のピクセルを有する２次元の評価画像を求めて、表示装置を介して使用者に出力し、
各統合画像がそれぞれ１つのグループの投影画像に基づいて求められ、
各統合画像がピクセル値を持った多数のピクセルを有し、一連の統合画像が検査対象内の造影剤の分布の時間的推移を示し、
評価画像のピクセルが投影画像のピクセルに対応し、
コンピュータが、評価画像の少なくとも１つの部分範囲において、各ピクセルに、各ピクセルが血管系の血管（血管）、血管系の血管周辺の潅流部分（潅流領域）または血管系の血管周辺の潅流のない部分（背景）に対応するかどうかを表す型を割り付け、
コンピュータが統合画像のピクセル値の時間的推移に基づいて型の割り付けを行なう
投影画像の評価方法によって解決される。
【００１７】
本発明によれば複数の統合画像が評価される。統合画像のピクセル値の時間的推移の評価によって、型「血管」、型「潅流領域」および型「背景」のうちの１つへの少なくとも１つの割り付けが行なわれる。公知の従来技術と違って、本発明の場合には、統合画像のどの範囲が心筋に相当するかを使用者が予め与えることはもはや必要でない。むしろ、コンピュータが、割り付けを統合画像に基づいて自動的に行なうことができる。
【００１８】
これに対応して更に、課題は、このような評価方法を実施するためのコンピュータプログラムが記憶されているデータ媒体によって解決される。更に、課題は、大容量記憶装置を有し、大容量記憶装置内にコンピュータプログラムが記憶され、コンピュータプログラムの呼び出し後にこのような評価方法を実行するコンピュータによって解決される。
【００１９】
本発明による評価方法は普遍的に適用用可能である。特に、検査対象が動かない場合にも適用可能である。この種の検査対象の例は、人間の心臓と同様の血流問題が発生し得る人間の脳である。脳の血流問題は、急性に発生する場合、用語「卒中」で知られている。
【００２０】
一般に、検査対象は、反復運動する検査対象、例えば人間の心臓である。この場合には、先ず一連の画像（画像シリーズ）を検出してコンピュータに供給することが可能である。この場合に、一連の各画像には、検査対象に関する位相情報が割り付けられている。この場合に、統合画像はこの一連の画像（画像シリーズ）から選択され、統合画像に割り付けられている位相情報は基準位相から最大で位相限界（位相制限）だけずれることが留意される。基準位相も位相限界もコンピュータに使用者によって予め与えられるとよい。
【００２１】
コンピュータが、選択された統合画像の個数を求めて、表示装置を介して使用者に出力すると好ましい。使用者のために、この方法によって、基準位相および／または位相限界が良好に決定されているかどうかの視覚的監視が可能である。場合によっては、検査対象の検出された反復の総数を付加的に一緒に出力することができる。
【００２２】
使用者が投影画像の１つまたは統合画像の１つを選択し、コンピュータが、選択された画像を、この画像に割り付けられた位相情報と一緒に、および／またはこの画像に割り付けられた位相情報の基準位相からの偏差と一緒に、表示装置を介して使用者に出力することが可能である。この方法によって、使用者にとっては、出力された画像の位相情報の基準位相からの偏差がどの位であるかが明らかである。
【００２３】
部分範囲は、投影画像の１つ、統合画像の１つまたは評価画像自体の中にマーキングされている。マーキングは例えば強調された縁取り（例えば、黒っぽい縁取り）により行なうことができる。それによって、使用者にとって、どの範囲が部分範囲として予め与えられているのかが容易に認識可能である。
【００２４】
部分範囲は予め決定することができる。部分範囲はコンピュータに使用者によって予め与えられるとよい。
【００２５】
コンピュータが、統合画像のピクセルであって評価画像の各ピクセルによって決定された統合画像の２次元の型評価核内にある統合画像ピクセルのピクセル値の時間的推移に基づいて型割り付けを行なうと好ましい。それによって、場合によっては生じ得るノイズの影響を最小限にすることができる。
【００２６】
型割り付けは、コンピュータが評価画像の少なくとも部分範囲をそれぞれ複数のピクセルの型小区画に区分し、型割り付けを小区画ごとに行なうならば、特に簡単である。この措置によって、Ｎをピクセル個数、Ｍを型小区画の個数とすると、型割り付けのための計算時間がＮ／Ｍ倍減少する。型小区画としては、一般的に、小さい方形（特に正方形）、小さい規則的な三角形または小さい規則的な６角形が利用される。他の構造も可能である。構造はそれどころか不規則でもよい。
【００２７】
コンピュータが、各統合画像について、型評価核内に発生するピクセル値の重み付け有りまたは重み付け無しの平均値および／または最大値を求め、型割り付けを平均値および／または最大値の時間的推移に基づいて行なうと好ましい。この措置によって、評価方法は、一方では比較的簡単に実現可能であり、他方では非常に信頼できロバストである。型評価核は特にそれぞれの型小区画に相当するとよい。
【００２８】
コンピュータが、型「潅流領域」を割り付けた評価画像のピクセルにおいて潅流の程度（潅流率）も求めて、各ピクセルに割り付けると好ましい。
【００２９】
例えば、コンピュータが、潅流率（潅流の程度）の割り付けを、統合画像のピクセルであって評価画像の各ピクセルによって決定された統合画像の２次元の程度評価核内にある統合画像ピクセルのピクセル値の時間的推移に基づいて行なうこととよい。
【００３０】
コンピュータが、評価画像の少なくとも部分範囲をそれぞれ複数のピクセルからなる程度小区画に区分し、潅流率の割り付けを小区画ごとに行なうとよい。
【００３１】
本発明による評価方法は、コンピュータが、各統合画像について、程度評価核の重み付け有りまたは重み付け無しの平均値を求め、潅流率の割り付けを平均値の時間的推移に基づいて行なうならば、特に簡単に実現することができる。
【００３２】
程度評価核はそれぞれの程度小区画に相当すると好ましい。
【００３３】
程度評価核は型評価核と同一であるとよい。この措置によって本発明による評価方法は簡単化される。
【００３４】
好ましくは、コンピュータが少なくとも評価画像のピクセルの潅流率を割付け規則に基づいてカラー値に変換し、評価画像を相応にカラーコード化された表示の形で表示装置を介して使用者に出力する。それによって、潅流率が使用者にとって直観的に特に容易に認識可能である。
【００３５】
場合によっては、両型「背景」および「血管」もカラーコード化することができる。しかしながら、これらの両型はグレー値として表示されると好ましい。
【００３６】
コンピュータが、割付け規則を、（全体的にまたは部分的に）カラーコード化された表示と一緒に表示装置を介して使用者に出力するならば、潅流率が使用者にとって特に簡単に割り付け可能である。例えば、割付け規則は評価画像中に挿入されるか、または評価画像のそばに、例えば専用の枠内に表示されるとよい。
【００３７】
本発明による評価方法はなおも更に最適化可能である。例えば、統合画像の１つが基準画像に決定され、コンピュータが統合画像の基準範囲を基準画像の対応する基準範囲と比較する。この場合に、コンピュータが比較に基づいて各統合画像の全てのピクセルについて有効なピクセル値の変換を、変換された統合画像の基準範囲のピクセル値の平均値と基準画像の基準範囲のピクセル値の平均値とが予め定められた関数関係になるように決定するとよい。この場合に、コンピュータはこの変換に応じて各統合画像のピクセル値を変換する。この措置によって、再現可能でない動作パラメータに基づいて投影画像の検出時に生じる統合画像内の強度差を少なくとも部分的に補償することができる。
【００３８】
好ましくは、コンピュータが、基準範囲を、投影画像の１つに、または統合画像の１つに、または評価画像に挿入する。それによって、使用者にとって、どの画像範囲に基づいて変換が決定されたかが直観的に認識可能である。使用者は、表示された画像の理知的な理解に基づいて、基準範囲が規則どおりに決定されているかどうかを判断することができる。
【００３９】
コンピュータは基準範囲を自動的に検出することができる。例えば、コンピュータは評価画像の型「背景」を割り付けたピクセルに基づいて基準範囲を求めることができる。代替または追加として、コンピュータは、基準範囲を求める際に、投影画像の基礎をなす撮影ジオメトリに関する情報および検査対象内への造影剤の供給位置に関する情報を考慮することができる。
【００４０】
コンピュータにより基準範囲を求めることの代替として、使用者によって基準範囲をコンピュータに予め与えることもできる。
【００４１】
好ましくは、コンピュータは少なくとも、評価画像の少なくとも部分範囲の型割り付けを決定した基礎となった決定基準を、評価画像と一緒に表示装置を介して使用者に出力する。このようにして使用者による簡単な監視が可能である。
【００４２】
決定基準は使用者によって対話形式で変更可能であると好ましい。この場合に、コンピュータは決定基準の変更時に評価画像を新たに求める。この方法によって、使用者による決定基準の簡単な最適化が可能である。
【００４３】
コンピュータが投影画像の１つまたは統合画像の１つを評価画像内に挿入するとよい。それによって、血管の位置が使用者にとって簡単に認識可能である。したがって、使用者はコンピュータが型割り付け正しく行なった同化をチェックすることができる。
【００４４】
検査対象は、グループの投影画像内に、各グループの投影画像について少なくともほぼ同じ位置で描出されている。しかしながらその位置はグループごとに変化し得る。検査対象が人間の心臓である場合には、例えば、心臓が各拍動後に常に同じ位置を取るとはかぎらない。心拍動に他の動き、例えば呼吸によりひき起こされる動きが重畳することもある。この理由から、コンピュータが統合画像内の検査対象の位置を求め、統合画像の相互の相対的なレジストレーションを行なう。
【００４５】
統合画像内の検査対象の位置を求めるために、コンピュータが、例えば各グループについて、投影画像内の検査対象の位置および／または統合画像内の検査対象の位置を、各グループの少なくとも１つの投影画像および／または統合画像に基づいて求めるとよい。特に、第１のエネルギー限界を下回るエネルギースペクトルで撮影された投影画像の１つにおいて例えば横隔膜または肋骨の位置を求め、この情報に基づいて心臓の位置を推定することができる。代替または追加として、第１のエネルギー限界を上回るエネルギースペクトルで撮影された投影画像において、個々の事例では造影剤を満たされた血管（特に、血管分岐の位置）に基づいて、心臓の位置を推定することができる。
【００４６】
投影画像および／または統合画像に基づいて位置を決定することの代替として、グループに、投影画像内に含まれず位置に対応する追加情報が割り付けられていてもよい。例えば、呼吸状態（吸気状態、呼気状態、相応の中間状態）に関する情報が、適切なセンサにより検出されて、制御装置に伝達されているとよい。この場合には、制御装置がこの情報を各グループに割り付けることができる。この場合にこの情報に基づいて、コンピュータが、各グループの投影画像内および／または統合画像内の検査対象の位置をその追加情報に基づいて求めることができる。
【００４７】
コンピュータに統合画像を予め与えることも可能である。しかしながら、コンピュータが統合画像の検出を投影画像に基づいて行なうと好ましい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
他の利点および詳細は図面に関連した以下における実施例の説明から明らかになる。原理図にて、
図１は撮影装置、制御コンピュータおよび評価装置のブロック図を示し、
図２ないし図４はフローチャートを示し、
図５および図６はタイムチャートを示し、
図７は模範的に投影画像を示し、
図８は評価装置のブロック図を示し、
図９および図１０（作図上、図１０Ａおよび図１０Ｂに分けられているが、以下の説明では両図合わせて図１０と呼ばれる）はフローチャートを示し、
図１１は評価画像を示し、
図１２は重畳された画像を有する図１１の評価画像を示し、
図１３はフローチャートを示し、
図１４は統合画像から導き出された中間画像を示し、
図１５および図１６は特性値の時間的推移を示し、
図１７はフローチャートを示し、
図１８は平均値の時間的推移を示し、
図１９および図２０はフローチャート示す。
【００４９】
図１はＸ線装置を概略的に示す。図１によれば、撮影装置１が制御装置２によって制御される。撮影装置１により検査対象３の画像Ｂが検出される。検査対象３が人間である本例においては、例えば人間３の心臓または脳の画像Ｂが検出される。
【００５０】
画像Ｂを検出するために撮影装置１はＸ線源４およびＸ線検出器５を有する。
【００５１】
制御装置２はソフトウェアプログラムされた制御装置２として構成されていると好ましい。制御装置２は動作時に制御プログラム２ｂを実行するプロセッサユニット２ａを有する。制御プログラム２ｂは制御装置２の動作モードを決定し、したがってＸ線装置の動作モードも決定する。制御プログラム２ｂは制御装置２の大容量記憶装置２ｃに格納されている。制御プログラム２ｂは入出力インターフェース２ｄを介するＸ線装置の操作者６からの相応の呼び出し命令により呼び出し可能である。このような呼び出しが行なわれると、制御プログラム２ｂが実行され、次に詳しく説明されているようにＸ線装置が作動させられる。
【００５２】
制御プログラム２ｂは制御装置２内に格納されていなければならない。このために、例えば、制御プログラム２ｂが記憶されているデータ媒体２ｅが、制御装置２の相応のインターフェース２ｆを介して制御装置２にデータ技術的に接続される。制御装置２は、このケースでは、制御プログラム２ｂをデータ媒体２ｅ（例えばＣＤ−ＲＯＭ）から受け取り、大容量記憶装置２ｃ内に格納することができる。
【００５３】
画像Ｂの検出のために、図２によれば、ステップＳ１において、まず検査対象３および撮影装置１が位置決めされる。位置決めは、特に、検査対象３がＸ線源４とＸ線検出器５との間に配置されているように行なわれる。位置決めは、検査対象３のどの部位（心臓、脳、…）が検出されるべきか、そして検出すべき部位のどの部分が特別に重要であるかに依存するとよい。例えば、位置決めは、どの冠動脈（ＲＣＡ，ＬＡＤ，ＬＣＸ）が観察されるべきかに依存するとよい。ステップＳ１は、操作者６によって純粋に手動で行なうことができる。代替として、ステップＳ１は、制御装置２によって全自動で行なうこともできる。操作者６と制御装置２との協働も可能である。
【００５４】
ステップＳ１の実行は監視画像の撮影と関連させることができる。監視画像の撮影は本発明の範囲内において重要でなく、この理由から以下には詳しくは説明しない。
【００５５】
ステップＳ２において、制御装置２が操作者６の開始信号を待つ。開始信号の受領後にＸ線検出器５が検査対象３の画像ＢのグループＧを検出し、グループＧを制御装置２に供給する。制御装置２はグループＧをステップＳ３において受け取り、グループＧ（つまりグループＧの画像Ｂ）に検出時点ｔを付け加える。ステップＳ３は後で図３ないし図６と関連させて説明する。
【００５６】
Ｘ線検出器５がエネルギー分解するＸ線検出器５として構成されている場合、ステップＳ３、すなわち画像ＢのグループＧの検出は次に図３と関連させて説明するように実行される。Ｘ線検出器５がエネルギー分解するＸ線検出器５として構成されていない場合、ステップＳ３は図４ないし図６と関連させて詳しく説明するように実行される。
【００５７】
図３によれば、制御装置２はステップＳ３０１においてＸ線源４を、Ｘ線源４が予め定められた総エネルギースペクトルを有するＸ線を放出するように制御する。総エネルギースペクトルは少なくとも２つの部分スペクトルを有する。第１の部分スペクトルは第１のエネルギー限界の下にある。第２の部分スペクトルは第１のエネルギー限界の上にある。
【００５８】
場合によっては総スペクトルが２つよりも多い、例えば３つの部分スペクトルを有するとよい。このケースでは部分スペクトルの少なくとも２つが第１のエネルギー限界の上または下にある。第２のエネルギー限界がこれらの最後に述べた両エネルギースペクトルを囲う。
【００５９】
第１のエネルギー限界は少なくとも４０ｋｅＶである。第１のエネルギー限界は好ましくは最大で７５ｋｅＶである。特に第１のエネルギー限界は４５ｋｅＶと７０ｋｅＶとの間、例えば５０ｋｅＶと６５ｋｅＶとの間にあるとよい。第１のエネルギー限界は、使用される造影剤のＫエッジにできるだけ正確に対応すべきである。造影剤としては、本発明の範囲内において、元素のジスプロシウム、エルビウム、イッテルビウム、そして極めて特に好ましいガドリニウムうちの１つが使用されるとよい。
【００６０】
第２のエネルギー限界は、それが存在するかぎり、第１のエネルギー限界の上または下のどちらか一方にある。第２のエネルギー限界は、好ましくは、少なくとも３０ｋｅｖ、特に少なくとも３５ｋｅＶにある。更に、第２のエネルギー限界は好ましくは最大で７５ｋｅＶ、特に最大で７０ｋｅＶにある。
【００６１】
図３による進行の場合には、Ｘ線検出器５が、互いに別々に、各部分スペクトルについて各１つの画像Ｂを検出する。検出された画像Ｂは制御装置２に供給される。これらの画像は一緒に画像ＢのグループＧを形成する。制御装置２は、ステップＳ３０２において、同時に検出された画像Ｂを受け取り、そしてステップＳ３０３において、これらの画像Ｂから各グループＧを形成する。更に、制御装置２はステップＳ３０３においてグループＧの画像Ｂを記憶する。代替または追加として、制御装置２はグループＧの画像Ｂに基づいて、特にディジタル画像減算によって、統合画像Ｂ'を求め、統合画像Ｂ'を記憶することも可能である。これは場合によってはステップＳ３０４において行なわれる。
【００６２】
図４によれば、制御装置２はステップＳ４０１において第１のエネルギースペクトルを選択する。ステップＳ４０２において、制御装置２は、Ｘ線源４が選択されたエネルギースペクトルを有するＸ線を放出するように、Ｘ線源４を制御する。
【００６３】
Ｘ線検出器５は画像Ｂを検出し、これを制御装置２に供給する。制御装置２は、Ｘ線検出器５によって検出された画像ＢをステップＳ４０３において受け取る。ステップＳ４０４において、制御装置２は、受け取った画像Ｂを記憶する。
【００６４】
ステップＳ４０５において、制御装置２は、既に全てのエネルギースペクトルを設定したかどうかをチェックする。これがそうでない場合には、制御装置はステップＳ４０６に移行する。ステップＳ４０６において、制御装置２は次のエネルギースペクトルを選択する。ステップＳ４０６から制御装置２はステップＳ４０２に戻る。
【００６５】
全てのエネルギースペクトルにおいて既に画像Ｂが検出されたならば、制御装置２はステップＳ４０７に移行する。ステップＳ４０７において、制御装置２は、ステップＳ４０４において記憶された画像Ｂに基づいてグループＧを形成する。代替または追加として、制御装置２はステップＳ４０８を実行してもよい。ステップＳ４０８において、制御装置２は各グループＧの画像Ｂに基づいて統合画像Ｂ’を求める。ステップＳ４０８は選択自由である。ステップＳ４０８は内容的にステップＳ３０４に対応する。
【００６６】
図４のエネルギースペクトルは図３の部分スペクトルに対応する。
【００６７】
図４による進行の場合、グループＧの画像Ｂの検出は同時に行なわれるのではなく、順次行なわれる。したがって、各グループＧの個々の画像Ｇは時間間隔δｔで検出される。図５および図６によれば、時間間隔δｔは検査対象３の典型的な反復周期よりも著しく小さい。一般に時間間隔δｔは数ｍｓｅｃ、例えば１〜１０ｍｓｅｃである。この時間において、例えば（反復運動する検査対象３の例としての）心臓の動きは実際上無視できる。
【００６８】
次に、画像Ｂの各グループＧがちょうど２つの画像Ｂを含んでいる場合を詳しく検討する。この説明は、グループＧごとに２つよりも多い画像Ｂが存在する場合に対して容易に拡張可能である。
【００６９】
第１のエネルギー限界は、使用された造影剤のＫエッジにできるだけ正確に対応するように決定される。各グループＧの画像Ｂの一方が造影剤および周辺組織を示し、画像Ｂの他方がその組織のみを示す。グループＧの両画像Ｂの相互のディジタル画像減算によって造影剤がこの統合画像Ｂ’において明白に強調される。
【００７０】
人間の組織は約３０〜３５ｋｅＶ以下のＸ線エネルギーを比較的強く吸収する。この理由から第１のエネルギー限界は少なくとも４０ｋｅＶであると好ましい。それによって、造影剤の信号成分を含む画像Ｂが比較的少ない割合の組織しか含んでいないことが達成される。したがって、ディジタル画像減算が特に良好である。更に、各グループＧの画像Ｂの同時または準同時の撮影に基づいて、非常に少ないアーチファクトしか発生しない。したがって、統合画像Ｂ'は非常に明白に造影剤を示し、ごく僅かな周辺においてのみ検査対象３の他の構成部分またはアーチファクトを示す。
【００７１】
検査対象３もしくは検査対象３の関連部分が反復運動する場合には、制御装置２は更にステップＳ４において相応の検出装置７から検査対象３の位相信号を受け取る。同様にステップＳ４の枠内において制御装置２は相応の位相情報φを求め、検出されたグループＧに位相情報φを付け加える。例えば、制御装置２はステップＳ４の枠内においてＥＣＧ（心電図）信号を受け取ることができ、それから位相情報φを導き出す。制御装置２は、必要な場合に、撮影装置１を供給された位相信号に基づいて、グループＧの検出が検査対象３の１つ又は複数の予め定められた位相位置においてのみ、例えばＥＣＧ信号のＲ波後の０．３秒および０．６秒においてのみ行なわれるように制御する。
【００７２】
通常の場合、検査対象３の反復運動は外からは影響を受けない。しかしながら、例えば、人間３の心臓が非常に不規則に拍動する場合には、規則的な心拍動を強いるために、適切に心臓ペースメーカーによる心臓の外部刺激を行なうことができる。
【００７３】
ステップＳ５において、制御装置２は検出された画像Ｂを補正する。制御装置２は、検出された画像Ｂを専ら検出器固有の補正に関して補正し、他の画像前処理を行なわないと好ましい。例えば、制御装置２はノイズ低減法を適用しない。
【００７４】
ステップＳ６において、造影剤注入が行なわれるべきかどうかがチェックされる。このチェックが肯定の場合には、ステップＳ７において造影剤が検査対象３に注入される。ステップＳ６およびＳ７は、ステップＳ１と同様に、使用者６自身によって行なうことも、制御装置２によって全自動で行なうこともできる。あるいは、使用者６によって行なわれるが制御装置２によって支援されてもよい。
【００７５】
ステップＳ８において、制御装置２は、画像Ｂの検出が終了されるべきかどうかをチェックする。これがそうでない場合には、制御装置２はステップＳ３に戻る。その他の場合に、制御装置２は、ステップＳ９において、検出されかつ好ましくは検出器固有の補正に関して補正された画像Ｂ（したがってグループＧ）およびそれらの検出時点ｔを、そして場合によってはそれらの位相情報φも、評価装置８に伝達する。後に実行されるステップＳ９の枠内における画像Ｂ、検出時点ｔおよび位相情報φの伝達の代わりに、伝達を、同様にグループごとに又は画像ごとに、つまりステップＳ５とステップＳ６との間に行なうこともできる。更に、場合によっては、統合画像Ｂ’も評価装置８に伝達してよい。
【００７６】
上記の略図による方法の更なる細部は、本発明の範囲内においてあまり重要ではないので大まかに説明した。例えば、撮影装置１の撮影パラメータ（画像速度、画像前処理、位置決め、…）の手動、全自動またはコンピュータ支援による設定はもちろん必要である。場合によっては必要な撮影装置１の較正も詳しくは説明しなかった。更に、グループＧの検出が十分に長い時間にわたって行なわなければならないこと、つまり造影剤注入の前に開始し、造影剤の洗い流し後に終了することは自明である。
【００７７】
図７は検出された画像Ｂの１つを模範的に示す。図７から明らかのように、画像Ｂは２次元であり、多数のピクセル９を有する。画像Ｂの分解能は通常非常に高いので、表示された画像Ｂにおいては個々のピクセル９はもはや認識できない。単に純粋に模範的にピクセル９の１つが、図７に示された画像Ｂにおいてマーキングされている。各ピクセル９は、例えば０から２５５（＝２8−１）までの範囲にあるピクセル値を有する。
【００７８】
図７から更に、検査対象３が血管系およびその周辺を含むことが認識できる。グループＧが全体として時系列（すなわち、シリーズ）をなすという事情に基づいて、統合画像Ｂ’は同時に検査対象３における造影剤分布の時間的推移も示す。
【００７９】
図８によれば、（原理的には制御装置２と同じであってよい）評価装置８はとりわけ計算ユニット１０および大容量記憶装置１１を有する。大容量記憶装置１１にはコンピュータプログラム１２が格納されている。コンピュータプログラム１２の呼び出し後に、評価ユニット８は以下において詳述する評価方法を実行する。評価装置８は本発明においてコンピュータである。
【００８０】
前述のようにコンピュータプログラム１２は評価装置８に前もって供給されていなければならない。この供給は、例えば、コンピュータプログラム１２が記憶されている適切なデータ媒体１３（例えばＣＤ−ＲＯＭ）により行なってもよい。データ媒体１３は適切なインターフェース１４を介して評価装置８に結合される。それによってデータ媒体１３に記憶されたコンピュータプログラム１２を読み取って評価装置８の大容量記憶装置１１に格納することができる。
【００８１】
次に、評価装置８に画像ＢのグループＧが供給される場合について説明する。この関連において、グループＧごとに画像Ｂの検出時点ｔが一定であることが仮定される。この仮定は許容される。なぜならば、場合によっては存在する時間間隔δｔが検査対象３の反復周期よりも著しく小さいからである。
【００８２】
図９によれば、評価装置８がステップＳ１１において相応のインターフェース１５を介して、画像、画像の検出時点ｔおよび画像の位相情報φを受け取る。
【００８３】
受け取られた画像は、Ｘ線検出器５によって検出され前処理のみされた画像Ｂであり得る。この場合には評価装置８がステップＳ１２において画像Ｂの各グループＧについて相応の統合画像Ｂ’を求める。各統合画像Ｂ’を求めることは、既にステップＳ３０４およびＳ４０８に関連して説明したようにして行なわれる。
【００８４】
その代わりに、受け取られた画像が既に統合画像Ｂ’であることもあり得る。この場合にはステップＳ１２は省略される。
【００８５】
検査対象３が画像Ｂの検出中に動かなかった場合（例えば人間３の脳の画像Ｂが撮影されたので）、あるいは撮影の相応のトリガー機能（例えば常にＥＣＧのＲ波後の０．６秒）に基づいて画像Ｂが検査対象３を常に同じ位相位置で示す場合には、以下において全ての統合画像Ｂ’が後述の評価に利用される。そうでない場合には適切な選択が行なわれなければならない。この選択を次に図８および図９を参照して詳しく説明する。
【００８６】
統合画像Ｂ’の選択のために、評価装置８は相応の選択基準φ*，δφ、つまり基準位相φ*および位相限界δφを知らなければならない。この場合に、基準位相φ*および位相限界δφが評価装置８内に記憶されているとよい。好ましくは、基準位相φ*および位相限界δφは評価装置８に図９にしたがってステップＳ１３において使用者６によって相応の入力装置１７を介して予め与えられる。
【００８７】
例えば使用者６はグループＧの検出されたシリーズにおいて、もしくは対応する統合画像Ｂ’において相応の入力によってページめくりをしてグループＧの１つを選択することができる。そのようにして選択されたグループＧの位相情報φが例えば基準位相φ*を決定し、その直後のグループＧおよびその直前のグループＧに対する間隔が位相限界δφを決定する。代替として使用者６が相応の値φ*，δφを明確に予め与えることもできる。更に、評価装置８が表示装置１６を介して使用者６にＥＣＧ信号を出力し、使用者６がＥＣＧ信号において相応のマーキングをセットすることも可能である。全てのケースにおいて使用者６が値φ*およびδφを代替的に絶対的な時間値または相対的な位相値として予め与えることができる。
【００８８】
ステップＳ１４〜Ｓ１７において、統合画像Ｂ’のシリーズ全体からの統合画像Ｂ’の本来の選択が行なわれる。このために、先ずステップＳ１４においてインデックスｉが値１にセットされる。
【００８９】
検査対象３の反復ｉの統合画像Ｂ’内において、評価装置８がステップＳ１５において選択される統合画像Ｂ’に対して通常の場合には１つを決定する（例外的にどれも決定しない）。特に評価装置８は、ステップＳ１５において、基準位相φ*に対する位相情報φの差の大きさが最小である統合画像Ｂ’を探索する。この差が位相限界δφよりも小さい場合には、当該統合画像Ｂ’が選択される。そうでない場合には、選択が行なわれない。ここで言及しておくに、場合によっては、評価装置８がインデックスｉの特定値について統合画像Ｂ’を選択できないことがある。
【００９０】
ステップＳ１６において、評価装置８は、インデックスｉが既に最大値に達したかどうかをチェックする。これがそうでない場合には、評価装置８はステップＳ１７においてインデックスｉを増やしてステップＳ１５に戻る。最大値に達している場合には統合画像Ｂ’の選択が終了する。
【００９１】
次の説明の枠内において、統合画像Ｂ’を求めた基礎とした画像Ｂは全て、例えば息止め相において検出されたことが仮定されている。この場合には、上述の方法によって、統合画像Ｂ’の互いに対応するピクセル９のピクセル値が検査対象３の少なくとも場所的にほぼ同じ領域によって決定されていることが保証される。これは、検査対象３が場合によっては反復運動した（例えば心臓が拍動した）にもかかわらず当てはまる。
【００９２】
評価装置８は、ステップＳ１８において、選択された統合画像Ｂ’の個数および検査対象３の反復回数を、表示装置１６を介して使用者６に出力する。したがって、使用者６は、基準位相φ*および／または位相限界δφについての良好な選択をしたかどうかを認識することができる。
【００９３】
ステップＳ１９において、評価装置８が使用者入力を待つ。この種の入力が行なわれたときに、評価装置８は、ステップＳ２０において、この入力が使用者６の確認であったかどうかをチェックする。これがそうである場合には、統合画像Ｂ’の選択が終了し、本来の評価方法を続行することができる。
【００９４】
使用者６の入力が確認でなかった場合、評価装置８は、ステップＳ２１において、使用者６が基準位相φ*および／または位相限界δφの変更要求を入力したかどうかをチェックする。これがそうである場合には、評価装置８はステップＳ１３に戻る。
【００９５】
その他である場合には、使用者６は１つの画像の表示要求を入力したことになる。この場合には、評価装置８はステップＳ２２において使用者６から相応の選択を受け取る。ステップＳ２３において、評価装置８は選択された画像を表示装置１６に表示する。評価装置８は、選択された画像と一緒に、選択された画像の対応する位相情報φ、基準位相φ*、それらの差および位相限界δφを、表示装置１６を介して使用者６に出力する。選択される画像は、投影画像Ｂの１つまたは統合画像Ｂ’の１つのどちらか一方であってよい。
【００９６】
場合によっては、位相推移の全体表示を示し、全ての統合画像Ｂ’の位相情報φを同時に表示することも可能である。
【００９７】
念のために述べるに、ステップＳ１３〜Ｓ２３は、統合画像Ｂ’の選択が統合画像Ｂ’のシリーズ全体から行なわなければならない場合にのみ有意義および／または必要である。これに対して、求められた統合画像Ｂ’が演繹的に既に適している場合には、ステップＳ１３〜Ｓ２３は省略することができる。
【００９８】
更に付言するに、上記において図９を参照して説明した方法に対する代替として、位相情報φのために予め適切なインターバルを確定し、各インターバルについて可能な統合画像Ｂ’の個数を求めることも可能である。評価装置８がこの場合にリストもしくはテーブルを出力するとよく、このようなリストもしくはテーブルに基づいて、使用者６は、どの位相インターバルについて何個の統合画像Ｂ’を使用できるかを認識することができる。この場合に、使用者６は所望の位相インターバルを選択するだけですむ。
【００９９】
統合画像Ｂ’のシリーズ全体からの統合画像Ｂ’の選択が終了したときに、図１０（作図上、図１０Ａおよび図１０Ｂに分けられているが、以下の説明では両図合わせて図１０と呼ばれる）の方法が続行される。図１０のステップＳ３１およびＳ３２は一方では図９のステップＳ１１およびＳ１２に相当し、他方では図９のステップＳ１３〜Ｓ２３に相当する。ステップＳ３２は、既に述べたようにオプションに過ぎないので、図１０では破線でのみ示されている。
【０１００】
次の図の枠内においては常に適切な統合画像Ｂ’のみが考察される。全ての統合画像Ｂ’の全体からステップＳ１４〜Ｓ１７にしたがって選択が行なわれるならば、以下では常に、ステップＳ１４〜Ｓ１７にて選択された統合画像Ｂ’のみ意図されている。
【０１０１】
ステップＳ３３において評価装置８は使用者６から部分範囲１８を受け取る。評価装置８は、ステップＳ３４において、この部分範囲１８を投影画像Ｂの１つまたは統合画像Ｂ’の１つに挿入し、この画像ＢもしくはＢ’を部分範囲１８のマーキングと一緒に、表示装置１６を介して使用者６に出力する。部分範囲１８は、例えば図７に共に書き込まれていて、これは図７に示された黒枠１８に相当する。
【０１０２】
ステップＳ３５において、コンピュータ８は、予め与えられた部分範囲１８内にある各ピクセル９について、その型を求める。型１は背景に相当し、型２は血管に相当し、型３は血管周辺の潅流領域に相当する。
【０１０３】
ステップＳ３６において評価装置８は、部分範囲１８の各ピクセル９について、このピクセル９に型「潅流領域」が割り付けられたかどうかをチェックする。これがそうである場合には、評価装置８はステップＳ３７において各ピクセル９に対して潅流の程度（潅流率）を求め、これを該当ピクセル９に割り付ける。
【０１０４】
個々のピクセル９への各型の割り付け、および場合によっては潅流率の割り付けが評価画像Ａを規定する。評価画像Ａの作成様式に基づいて、評価画像Ａの各ピクセル９は、統合画像Ｂ’および投影画像Ｂの対応ピクセル９に一致する。特に、評価画像Ａも２次元であり、多数のピクセル９を有する。評価画像Ａは評価装置８によってステップＳ３８の枠内において表示装置１６を介して使用者Ｓに出力される。
【０１０５】
ステップＳ３５〜Ｓ３７は本発明の本来の核心に関係する。これについては後で更に詳しく説明する。
【０１０６】
図１１は模範的に評価画像Ａを示す。図１１によれば、評価装置８は潅流率を割付け規則に基づいてカラー値に変換する。したがって、評価装置８は評価画像Ａの潅流領域をカラーコード化された表示の形で表示装置１６を介して使用者６に出力する。割付け規則は、評価装置８から図１１にしたがって、場合によってはカラーコード化された表示と一緒に表示装置１６を介して使用者６に出力されるとよい。
【０１０７】
評価装置８が潅流率をカラーコード化するだけでなく、「背景」および「血管」なる両型もカラーコード化することが可能である。しかしながら、好ましくは、これらの両型のグレー値表示が行なわれる。極端な場合、この表示は黒／白表示であってよい。
【０１０８】
図１２による表示は内容的にほとんど図１１の表示に対応する。図１２の表示の場合には統合画像Ｂ’の１つが評価画像Ａの中に一緒に挿入されている。図１２から、特に統合画像Ｂ’も２次元であり、多数のピクセル９を有することが明らかである。
【０１０９】
図１１および図１２から明らかのように、評価画像Ａの中にその他のデータも一緒に挿入することができる。これらのその他のデータは、例えば第１の閾値ＳＷ１、限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’、係数Ｆ，Ｆ’およびその他の値であってよい。これらの値の意義は後で更に詳しく説明する。
【０１１０】
図１１および図１２によれば、部分範囲１８のみが表示および出力される。部分範囲１８を越えて評価画像Ａの全体を、表示装置１６を介して使用者６に出力することも可能である。この場合に部分範囲１８が図７と同様に相応にマーキングされるとよい。
【０１１１】
ステップＳ３９において評価装置８は使用者６の入力を待つ。この入力が行なわれると、評価装置８はステップＳ４０において入力が確認であったかどうかをチェックする。これがそうである場合には、評価装置８はステップＳ４１において評価画像Ａに基づいて報告書を作成し、評価画像Ａおよび報告書を統合画像Ｂ’に割り付ける。その後、評価装置８は少なくとも統合画像Ｂ’、評価画像Ａおよび報告書を構成単位として保管する。
【０１１２】
その他の場合には、評価装置８はステップＳ４２において入力が評価画像Ａの却下の指示であったかどうかをチェックする。この場合に、評価方法は報告書を保存しないで直ちに離脱する。
【０１１３】
その他の場合には、評価装置８はステップＳ４３において、型および／または潅流率の決定のための基準が変更されるべきかどうかをチェックする。これがそうである場合には、評価装置８はステップＳ４４において新たな基準を受け取り、ステップＳ３５へ戻る。
【０１１４】
基準も変更されるべきではない場合には、コンピュータ８がステップＳ４５においてピクセル９またはピクセルグループの相応の選択を受け入れる。ステップＳ４６において、コンピュータ８は、選択されたピクセル９もしくは選択されたピクセルグループについて、統合画像Ｂ’の相応の範囲の平均値の時間的推移を求める。この時間的推移に基づいて、コンピュータ８は、選択されたピクセル９もしくは選択されたピクセルグループについて潅流率を求める。この推移をコンピュータ８はステップ４７の範囲内において表示装置１６を介して使用者６に出力する。
【０１１５】
図１３は図１０のステップＳ３５〜Ｓ３７の可能な実現性を示す。
【０１１６】
図１３によれば、コンピュータ８は、先ずステップＳ５１において統合画像Ｂ’を２次元の小区画１９に分割する。小区画１９の分割は例えば図７から分かる。
【０１１７】
図７によれば、小区画１９は矩形であり、同じ大きさを有する。これは小区画１９への分割の最も簡単な様式である。小区画の他の形状、とりわけ３角形および正６角形も可能である。小区画１９は、異なる大きさを有してもよく、例えば部分範囲１８の中央部が部分範囲１８の縁部よりも小さい大きさを有してもよい。小区画１９は動的に整合させることもできる。この整合化のための可能な方法は、本発明と同時に提出された出願人シーメンスＡＧの独国特許出願「２次元投影画像のための画像評価方法およびこれに対応する対象物」に記載されている。この出願は以下において更に何度も言及される。これは以下において「出願２００６０１０５９」と称される。
【０１１８】
小区画１９の大きさは原理的には自由に選択可能である。小区画１９はもちろん２次元でなければならない。更に、小区画１９は、平均値形成時にノイズが傾向的に平均化にて取り除かれかつモーションアーチファクトが場合によっては無視できるように多数のピクセルを含むべきである。それにもかかわらず、分解能が十分に良好であるべきである。研究調査にて小区画１９は、特に約６０〜１０００個の間のピクセル９を含むべきであることが突き止められた。これは、矩形の小区画１９の場合に、８〜３２個のピクセル９の辺長に相当する。
【０１１９】
ステップＳ５２およびＳ５３において、コンピュータ８は走行インデックスｉ，ｊを値１にセットする。インデックスｉは部分範囲１８の各小区画１９を順次走行する。インデックスｊは統合画像Ｂ’を順次走行する。
【０１２０】
ステップＳ５４において、評価装置８は、インデックスjによって特定される統合画像Ｂ'においてインデックスｉによって決められた小区画１９のピクセル値について、少なくとも１つの特性値Ｃ１，Ｃ２を決定する。特に、評価装置８は、特性値Ｃ１，Ｃ２として、当該小区画１９のピクセル９のピクセル値も(重み付けされたまたは重み付けされない）平均値Ｃ１および／または最大値Ｃ２を決定するとよい。
【０１２１】
ステップＳ５５において、コンピュータ８は、インデックスｊが既に最大値に達したかどうかをチェックする。これがそうでない場合には、評価装置８はステップＳ５６においてインデックスｊを増加し、ステップＳ５４に戻る。
【０１２２】
特定の小区画１９について全ての特性値Ｃ１，Ｃ２が求められたときに、評価装置８は、ステップＳ５７において、特性値Ｃ１，Ｃ２に基づいて先ずそれぞれの小区画１９の型を決定し、求めた型を評価画像Ａの対応する小区画１９（図１１参照）に割り付ける。
【０１２３】
ステップＳ５８において、評価装置８は、該当する小区画１９のために型「潅流領域」を求めたかどうかをチェックする。これがそうである場合には、評価装置８は、ステップＳ５９において、特性値Ｃ１，Ｃ２に基づいてこの小区画１９のための潅流率を決定し、これを同様に評価画像Ａの対応する小区画１９に割り付ける。
【０１２４】
ステップＳ６０において、評価装置８は、ステップＳ５３〜Ｓ５９を既に全ての小区画１９について実行したかどうかをチェックする。これがそうでない場合には、評価装置８はステップＳ６１においてインデックスｉを増加してステップＳ５３に戻る。その他の場合には、型および潅流率の検出および割り付けが終了する。
【０１２５】
型および潅流率の決定のために種々の方法が可能である。現在では先ず、最大値Ｃ２の時間的推移に基づいて、特定の小区画１９に型「血管」を割り当てるべきかどうかを決定すると有利である。型「血管」が割り当てられない小区画１９について、評価装置８は現在では有利である方法にしたがって平均値Ｃ１の時間的推移に基づいて、当該小区画１９が型「背景」または型「潅流領域」であるかどうかを決定する。潅流率は平均値Ｃ１の時間的推移に基づいて求められると好ましい。この方法についての詳細は次になおも説明され、また先に挙げた「出願２００６０１０５９」に詳細に記載されている。
【０１２６】
もちろん、図１３に関連して説明された上記方法の部分的変更は可能である。例えば、特にインデックスｉ，ｊの順序は交換できる。この場合には多数の変更された統合画像Ｂ”が求められる。これらの変更された統合画像Ｂ”のそれぞれは、小区画１９ごとにさらに僅かに特性値Ｃ１，Ｃ２のみを有する。特性値Ｃ１（すなわち、平均値Ｃ１）が示されているこの種の変更された投影画像Ｂ”の例は図１４から明白である。
【０１２７】
上述の本発明による方法によって、特に次の特徴が実現される。
【０１２８】
コンピュータ８は、統合画像Ｂ’のピクセル値の時間的推移に基づいて型の割り付けを行なう。
【０１２９】
コンピュータ８は、統合画像Ｂ’のピクセル９であって評価画像Ａの各ピクセル９によって決定された統合画像Ｂ’の２次元の評価核１９内にある統合画像ピクセル９のピクセル値の時間的推移に基づいて型および潅流率の割り付けを行なう。評価核１９は本発明による方法の枠内においてそれぞれの小区画１９に対応する。
【０１３０】
コンピュータ８は、１つの小区画１９の全てのピクセル９について統一的に型および潅流率の割り付けを行なう。
【０１３１】
更に、型を求めるためおよび潅流率を求めるために、同じ小区画１９が利用される。
【０１３２】
図１１および図１２は模範的に割り付けの結果を示す。
【０１３３】
評価画像Ａの個々のピクセル９の型および潅流率の小区画ごとの割り付けに対する代替として、コンピュータ８が、評価画像Ａの各ピクセル９について、固有の２次元の評価核を統合画像Ｂ’において定めることも可能である。評価画像Ａの各ピクセル９がこの場合にはそれぞれの評価核の重心に相当すると好ましい。この場合にも完全に類似の方法が可能である。しかしながら、この方法を実現するためには、小区画１９の形成時におけるよりも著しく大きい計算費用が必要である。これに対して達成可能な精度獲得は取るに足らない程である。
【０１３４】
ディジタル画像の場合一般には、０のピクセル値には黒のグレー値が、最大に可能なピクセル値（例えば、２8−１＝２５５）には白のグレー値が割り付けられている。中間値にはグレー階調が割り付けられている。以下においては、通常の方法に対して逆に、０のピクセル値には白のグレー値が、最大に可能なピクセル値には黒のグレー値が割り付けられる。同じことが中間値について当てはまる。この割り付けは以下の説明の理解を容易にする。しかし、このような割り付けは原理的には必要ではない。
【０１３５】
ここで図１５ないし図１６を参照しながら評価装置８がどのようにして個々の小区画１９の型を求めるかを説明する。
【０１３６】
型「血管」の割り付けについて、評価装置８は３つの判定基準、すなわち第１の閾値ＳＷ１および限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’を必要とする。
【０１３７】
１つの特定の小区画１９において、特性値Ｃ１，Ｃ２の１つ（好ましくは、最大値Ｃ２）が第１の閾値を上回ったとき、該当する小区画１９に型「血管」が割り付けられる。特に型「血管」の割り付けは、
第１の閾値ＳＷ１が第１の限界時点ＧＺＰの前に初めて超えられる場合、又は
第１の閾値ＳＷ１が第２の限界時点ＧＺＰ’の後に初めて超えられる場合
に行なわれる。
【０１３８】
必要に応じて第２の限界時点ＧＺＰ’のための閾値は第１の限界時点ＧＺＰのための閾値ＳＷ１よりも若干低く設定されるとよい。
【０１３９】
最初に述べたケースにおいては該当する小区画１９内に動脈があり、第２のケースにおいては小区画１９内に静脈があることが前提とされる。図１５は、該当する特性値Ｃ１，Ｃ２についての典型的な時間的推移を、動脈のケース（実線で示された経過）および静脈のケース（破線で示された経過）で示す。
【０１４０】
第１の閾値ＳＷ１は固定して予め与えられているとよい。第１の閾値ＳＷ１は、例えば最大制御範囲の５％または１０％の大きさであるとよい。代替として、第１の閾値ＳＷ１は、時間的に最初の統合画像Ｂ’の各小区画１９の評価された特性値Ｃ１，Ｃ２に対して相対的に規定されているとよい。例えば、第１の閾値ＳＷ１は、当該特性値Ｃ１，Ｃ２の１０％または２０％の大きさであるとよい。第１の閾値ＳＷ１は、使用者６の入力にも時間的に最初の統合画像Ｂ’の対応する小区画１９の当該特性値Ｃ１，Ｃ２にも依存させると好ましい。これは、特に、使用者６が図１７のステップＳ７１にしたがって係数Ｆを評価装置８に予め与え、評価装置８がステップＳ７２において各小区画１９のための第１の閾値ＳＷ１を係数Ｆと各小区画１９の当該特性値Ｃ１，Ｃ２との積として決定することによって実現することができる。他の係数Ｆ’が予め与えられる場合には、係数Ｆ’により第２の限界時点ＧＺＰ’のための閾値が決定される。
【０１４１】
小区画１９に型が「血管」が割り付けられない場合には、小区画１９に型「潅流領域」または型「背景」が割り付けられる。この区別は、同様に特性値Ｃ１，Ｃ２の時間的推移に基づいて行なわれる。好ましくは、この区別は平均値Ｃ１に基づいて行なわれる。例えば、第１の閾値ＳＷ１と同様に、第２の閾値ＳＷ２が定められているとよい。当該特性値Ｃ１，Ｃ２の時間的推移が第２の閾値ＳＷ２を全然越えない場合には、当該小区画１９には型「背景」が割り付けられる。その他の場合には当該小区画１９に型「潅流領域」が割り付けられる。図１６は、型「背景」（実線）および型「潅流領域」の小区画１９について、それぞれの時間的推移を示す。
【０１４２】
限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’もコンピュータ８に固定して予め与えられていてよい。限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’は使用者６の相応の入力に依存すると好ましい。ステップＳ７３において評価装置８は使用者６から限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’を受け取る。ステップＳ７４において評価装置８は、複数の統合画像Ｂ’のうち限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’に時間的に最も近くにある統合画像Ｂ’を求める。この統合画像Ｂ’を、評価装置８がステップＳ７４の枠内において、例えば同時に、表示装置１６を介して使用者６に出力する。
【０１４３】
ステップＳ７５において、評価装置８は、使用者６が係数Ｆおよび限界時点ＧＺＰ，ＧＺＰ’を確認したかどうか、あるいは使用者６が新たな設定を要望したかどうかをチェックする。これに応じて評価装置８はステップＳ７３に戻るか、または個々の小区画１９のための型および程度の割り付けが行なわれるステップＳ７６により方法を進める。型および程度の割り付けは上述の方法に応じて行なわれると好ましい。
【０１４４】
型および潅流率を求めることは様々の方法で行なうことができる。若干の例が既述の独国特許出願１０２００５０３９１８９．３号明細賞に記載されている。更に別の例は特に同様に既に挙げた「出願２００６０１０５９」において見つけ出すことができる。
【０１４５】
図１８を参照しながら、潅流率を求めるための現在の有利な方法を詳細に説明する。この関係で既に述べたように、最も簡単なケースにおいては潅流率が２つまたは３つの異なる値に区別される。すなわち、「高」，「低」の値、または「高」，「中」，「低」の値に区別される。しかしながら、更に細かく分けることもできる。
【０１４６】
図１８にしたがって、評価装置８が時間Ｔ１および時間Ｔ２を求める。時間Ｔ１は、考察された特性値Ｃ１，Ｃ２の上昇の持続時間を表す。時間Ｔ２は、考察された特性値Ｃ１，Ｃ２の下降の持続時間を表す。潅流率は、両時間Ｔ１，Ｔ２の商に基づいて求められる。商が、例えば下限ＵＳを下回る場合には潅流率１が認識される。商が上限ＯＳを上回る場合には潅流率３が認識される。商が両限界ＵＳ，ＯＳ間にある場合には潅流率２が認識される。
【０１４７】
もちろん、この方法の変形も可能である。
【０１４８】
本発明による上述の評価方法は場合によっては必要に応じて改良することができる。例えば小区画ごとに潅流率を検出した後に、更に細かい検出を行なうこと、すなわち例えば当該小区画１９を分割することができる。代替として、計算費用の低減のために、潅流率が求められる前に、型「潅流領域」が割り付けられている複数の小区画１９を互いに統合することができる。この種の統合可能性は特に「出願２００６０１０５９」に説明されている。異常値の認識方法も可能である。
【０１４９】
上記説明の枠内において、撮影装置の重要な撮影パラメータはＸ線源４の動作パラメータを含めて画像Ｂの検出中に常に同じに調整可能であることが前提とされた。この前提が満たされていない場合には、検出された画像Ｂにおいて、評価を阻害し、極端な場合には評価を不可能にする明るさ変動が生じることがある。したがって、本発明の範囲内において、必要な場合には相応の補正を行なうことが用意されている。この補正は図１０のステップＳ３５の前またはステップＳ４４の後に行なわれる。次に、この補正について図１９を参照しながら説明する。
【０１５０】
図１９によれば、先ずステップＳ８１において統合画像Ｂ’の基準範囲２０が決定される。この決定は最も簡単な場合には相応の使用者入力によって行なわれる。評価装置８は、ステップＳ８２において、統合画像Ｂ’の１つにおける基準範囲２０を投影画像Ｂの１つまたは評価画像Ａに挿入する。模範的にこれは図７から明らかである。
【０１５１】
ステップＳ８３において評価装置８は統合画像Ｂ’の１つを基準画像に決定する。複数の統合画像Ｂ’のどれが基準画像に決定されるかは原理的には任意である。一般には複数の統合画像Ｂ’のうち最初または最後の統合画像Ｂ’が基準画像に決定される。
【０１５２】
ステップＳ８４において評価装置８は統合画像Ｂ’の１つを選択する。評価装置８は、選択された統合画像Ｂ’を、ステップＳ８５において基準画像と比較する。比較は互いに対応する基準範囲２０の内部においてのみ行なわれる。比較に基づいて評価装置８は、ステップＳ８６において、選択された統合画像Ｂ’のピクセル値の変換を決定する。変換は、一方の側での変換された統合画像Ｂ’の基準範囲２０のピクセル９の平均値と、他方の側での基準画像の基準範囲２０のピクセル９の平均値とが、互いに予め定められた関数関係になるように決定される。関数関係は、特に、変換された統合画像Ｂ’の基準範囲２０のピクセル９の平均値が基準画像の基準範囲２０のピクセル９の平均値に等しいという関係にあるとよい。変換は選択的に線形または非線形であってよい。
【０１５３】
ステップＳ８６において決定された変換に応じて、評価装置８は、ステップＳ８７において、選択された統合画像Ｂ’の全てのピクセル９、したがって基準範囲２０の内部のピクセル９も基準範囲２の外部のピクセル９も変換する。
【０１５４】
ステップＳ８８において評価装置８４は、ステップＳ８４〜Ｓ８７を既に全ての統合画像Ｂ’について実行したかどうかチェックする。これがまだそうでない場合には、評価装置８はステップＳ８９へ移行し、ステップＳ８９において評価装置８は他の１つの統合画像Ｂ’を選択し、その後ステップＳ８５へ戻る。その他の場合には統合画像Ｂ’の変換が終了する。
【０１５５】
使用者６による基準範囲２０の設定に対する代替として、評価装置８が基準範囲２０を自動的に求めることも可能である。例えば、評価装置８は基準範囲２０を、評価画像Ａの型「背景」を割り付けたピクセル９に基づいて求める。この場合に、露出範囲の外側にある小区画１９は考慮されない。露出範囲の外側にある小区画１９の認識のための実現は一般的に知られている。
【０１５６】
評価装置８が基準範囲２０を自動的に決定する場合には、図１９の進行に対して代替または追加として、撮影ジオメトリに関する情報および／または造影剤の供給位置に関する情報を共に考慮することも可能である。この場合に評価装置８は相応の情報を呼び出し、基準範囲２０の小区画１９の選択時に考慮する。
【０１５７】
表示装置１６を介して使用者６に図７に応じた基準範囲２０を出力することが可能である。使用者６は、これによって基準範囲２０をチェックし、確認し、却下し、場合によっては変更することもできる。
【０１５８】
検査対象３（すなわち、一般に人間３）が呼吸を停止している間に画像Ｂの検出が行なわれたならば、上述の方法によって、検査対象３が統合画像Ｂ’において常にほぼ同じ位置に配置されていることが保証されている。しかしながら、検査対象３の内因性の運動に巨視的な運動が重畳されている。特に、呼吸過程が行なわれる。このようなケースにおいて評価方法はなおもさらに最適化可能である。
【０１５９】
個々のグループＧの投影画像Ｂに関して互いに位置補正は必要でない。なぜならば、検出方式に基づいて、各グループＧに関して検査対象３は各グループＧの投影画像Ｂ内に少なくともほぼ同じ位置で描出されているからである。しかしながら、検査対象３の位置は投影画像Ｂ内で（従って統合画像Ｂ’内で）、グループＧごとに変化することも起こり得る。したがって、図２０にしたがって、図６のステップＳ３４とステップＳ３５との間にステップＳ９１およびＳ９２を挿入することが有意義である。
【０１６０】
ステップＳ９１において、コンピュータ８は統合画像Ｂ’内の検査対象３の位置を求める。例えば、コンピュータ８は、各グループＧの投影画像Ｂの１つにおいて、横隔膜および／または肋骨の位置を決定する。代替または追加として、コンピュータ８は、各グループＧの投影画像Ｂの１つにおいてまたは統合画像Ｂ’内で、血管系の既知の部位の位置を決定する。例えば、既知の分岐に基づいて探索可能である。このケースではコンピュータ８が、各グループＧについて投影画像Ｂ内の検査対象３の位置と統合画像Ｂ’内の検査対象３の位とを、各グループＧの投影画像Ｂの少なくとも１つまたは統合画像Ｂ’に基づいて求める。
【０１６１】
代替または追加として、グループＧに、投影画像Ｂ自体内に含まれていない追加情報が割り付けられていることも可能である。追加情報はこの場合には投影画像Ｂ内の検査対象３の位置に相当する。例えば、画像取得の枠内において制御装置２によって弾力性のある胸部ベルトまたはその他の適切なセンサにより患者３の呼吸状態が検出され、各グループＧの投影画像Ｂに割り付けられるとよい。この場合にコンピュータ８は、各グループＧについて、投影画像Ｂ内および／または統合画像Ｂ’内の検査対象３の位置を追加情報に基づいて求める。
【０１６２】
ステップＳ９２においてコンピュータ８は統合画像Ｂ’を互いに相対的にレジストレーション処理する。例えば、コンピュータ８は、統合画像Ｂ’の１つを変化させないで、他の統合画像Ｂ’をこの前述の統合画像Ｂに対して相対的に回転および／または移動させる。行なわれるべき回転および／または移動の大きさは統合画像Ｂ’の求められた位置から得られる。各統合画像Ｂ’にとって統一的な、統合画像Ｂ’全体の回転および／または移動に対する代替として、弾性的な画像移動も可能である。弾性的な画像移動自体は公知であり、したがって以下においては詳しくは説明しない。
【０１６３】
本発明による評価方法は従来技術の評価方法に比べて著しく進歩している。特に、本発明による評価方法の場合には、ＲＯＩ（関心領域）を決定することが必要でない。更に、統合画像Ｂ’のどの部分が「血管」、「潅流のある周辺部分」または「潅流のない周辺部分」であるかを決定する必要がない。この決定はむしろ評価装置８自体が行なう。画像ワーピングは、投影画像Ｂが呼吸停止中に検出されなかった場合にのみ必要である。
【０１６４】
本発明による評価方法は高い自動化度および高い処理速度を有する。更に、評価結果の可視化および対話性の枠においても非常に柔軟性がある。更に、本発明による評価方法はいわゆるＴＩＭＩ流れ測定に組み込むことも可能である。したがって、患者３の重複したＸ線被爆につながる投影画像Ｂの重複検出がもはや必要でない。
【０１６５】
以上の説明は専ら本発明の説明に役立つ。これに反して、本発明の保護範囲は専ら特許請求の範囲によって決定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１６６】
【図１】撮影装置、制御コンピュータおよび評価装置のブロック図
【図２】撮影の経過を示すフローチャート
【図３】図２の一部のステップの具体例を示すローチャート
【図４】図３のやり方に対する変形を示すフローチャート
【図５】グループ画像の検出時点とＥＣＧ信号との関係を示すタイムチャート
【図６】グループ画像の検出時点とＥＣＧ信号との他の関係を示すタイムチャート
【図７】模範的に投影画像を示す図
【図８】評価装置のブロック図
【図９】本発明による評価方法の第１の部分のフローチャート
【図１０Ａ】本発明による評価方法の第２の部分のフローチャート
【図１０Ｂ】本発明による評価方法の第２の部分のフローチャート
【図１１】評価画像を示す図
【図１２】重畳された画像を有する図１１の評価画像を示す図
【図１３】図１０Ａ，Ｂの方法の一部のステップの具体例を示すフローチャート
【図１４】統合画像から導き出された中間画像を示す図
【図１５】特性値の時間的推移の関係を示すタイムチャート
【図１６】特性値の時間的推移の他の関係を示すタイムチャート
【図１７】図１０Ａ，Ｂの方法の他の一部のステップの具体例を示すフローチャート
【図１８】平均値の時間的推移の更に別の関係を示すタイムチャート
【図１９】図１０Ａ，Ｂの方法のステップの部分追加の例を示すフローチャート
【図２０】図１０Ａ，Ｂの方法のステップの部分追加の他の例を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１６７】
１        撮影装置
２        制御装置
２ａ      プロセッサユニット
２ｂ      制御プログラム
２ｃ      大容量記憶装置
２ｄ      入出力インターフェース
２ｅ      データ媒体
２ｆ      インターフェース
３        検査対象（人間）
４        Ｘ線源
５        Ｘ線検出器
６        操作者
７        検出装置
８        評価装置
９        ピクセル
１０        コンピュータユニット
１１        大容量記憶装置
１２        コンピュータプログラム
１３        データ媒体
１４        インターフェース
１５        インターフェース
１６        表示装置
１７        入力装置
１８        部分範囲
１９        小区画
２０        基準範囲
Ａ          評価画像
Ｂ          投影画像
Ｂ’        統合画像
Ｃ１        特性値（平均値）
Ｃ２        特性値（最大値）
Ｆ          係数
Ｆ’        係数
Ｇ          画像のグループ
ＧＺＰ      第１の限界時点
ＧＺＰ’    第２の限界時点
ＳＷ１      第１の閾値
ＳＷ２      第１の閾値
ｔ          検出時点
φ          位相情報
φ*      基準位相
δφ        位相限界
δｔ        時間間隔
【図１】
2007319690.tif 000003
【図２】
2007319690.tif 000004
【図３】
2007319690.tif 000005
【図４】
2007319690.tif 000006
【図５】
2007319690.tif 000007
【図６】
2007319690.tif 000008
【図８】
2007319690.tif 000009
【図９】
2007319690.tif 000010
【図１０Ａ】
2007319690.tif 000011
【図１０Ｂ】
2007319690.tif 000012
【図７】
2007319690.tif 000013
【図１１】
2007319690.tif 000014
【図１２】
2007319690.tif 000015
【図１３】
2007319690.tif 000016
【図１４】
2007319690.tif 000017
【図１５】
2007319690.tif 000018
【図１６】
2007319690.tif 000019
【図１７】
2007319690.tif 000020
【図１８】
2007319690.tif 000021
【図１９】
2007319690.tif 000022
【図２０】
2007319690.tif 000023