(57)【要約】【課題】投影画像自体に基づいて簡単に血管系の識別を可能にする。【解決手段】投影画像Ｂに基づいて、複数のピクセル９を有する２次元の評価画像Ａが求められ、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、評価画像Ａの少なくとも部分範囲１８において各ピクセルについて、互い相容れない複数の型の１つが求められてピクセル９に割付けられ、型が、評価画像Ａのそれぞれのピクセル９によって決定される投影画像Ｂの２次元の型程度評価核１９内にある投影画像Ｂのピクセル９のピクセル値の時間的経過に基づいて求められ、型「潅流のある周辺部分」を割付けた評価画像Ａのピクセル９の場合にだけ検査対象３の対応する領域の潅流の程度が求められ、それぞれのピクセル９に割付けられ、程度が、評価画像Ａのそれぞれのピクセル９によって決定された投影画像Ｂの２次元の基本程度評価核１９内にある投影画像Ｂのピクセル９のピクセル値の時間的経過に基づいて求められる。【選択図】図９
2007050262.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象（３）内の造影剤の分布の時間的経過を示す２次元投影画像（Ｂ）の画像評価方法であって、検査対象（３）が血管系およびその周辺を含み、各投影画像（Ｂ）がピクセル値を有する複数のピクセル（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）の少なくともほぼ位置的に同じ領域によって決定されている画像評価方法において、
コンピュータ（８）が、投影画像（Ｂ）に基づいて、複数のピクセル（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（９）に出力し、
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）は、評価画像（Ａ）の少なくとも部分範囲（１８）において、各ピクセルについて、互い相容れない複数の型の１つを求めて、ピクセル（９）に割付け、
コンピュータ（８）は、型を、評価画像（Ａ）のそれぞれのピクセル（９）によって決定される投影画像（Ｂ）の２次元の型程度評価核（１９）内にある投影画像（Ｂ）のピクセル（９）のピクセル値の時間的経過に基づいて求め、
型は、それぞれのピクセル（９）が血管系の血管に相当するか、血管系の血管の潅流のある周辺部分に相当するか、又は血管系の血管の潅流のない周辺部分に相当するかを示し、
コンピュータ（８）は、型「潅流のある周辺部分」を割付けた評価画像（Ａ）のピクセル（９）の場合にだけ、検査対象（３）の対応する領域の潅流の程度を求めて、それぞれのピクセル（９）に割付け、
コンピュータ（８）は、潅流の程度を、評価画像（Ａ）のそれぞれのピクセル（９）によって決定された投影画像（Ｂ）の２次元の基本程度評価核（１９）内にある投影画像（Ｂ）のピクセル（９）のピクセル値の時間的経過に基づいて求める
ことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
投影画像（Ｂ）が反復運動する検査対象（３）の画像（Ｂ）のシリーズから選択され、シリーズの各画像（Ｂ）に検査対象（３）に関する位相情報（φ）が割付けられ、投影画像（Ｂ）に割付けられた位相情報（φ）が基準位相（φ*）から最大で位相制限（δφ）だけずれていることを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
【請求項３】
コンピュータ（８）が基準位相（φ*）および／または位相制限（δφ）を使用者（６）から受取ることを特徴とする請求項２記載の画像評価方法。
【請求項４】
コンピュータ（８）が投影画像（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記載の画像評価方法。
【請求項５】
コンピュータ（８）が使用者（６）から１つの投影画像（Ｂ）の選択を受取り、コンピュータ（８）が選択された投影画像（Ｂ）を、この投影画像（Ｂ）に割付けられた位相情報（φ）と一緒におよび／またはこの投影画像（Ｂ）に割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つに記載の画像評価方法。
【請求項６】
部分範囲（１８）が投影画像（Ｂ）の１つに又は評価画像（Ａ）に部分範囲（１８）としてマーキングされていることを特徴とする請求項１乃至５の１つに記載の画像評価方法。
【請求項７】
コンピュータ（８）が部分範囲（１８）を使用者（６）から受取ることを特徴とする請求項１乃至６の１つに記載の画像評価方法。
【請求項８】
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）に分割し、コンピュータ（８）が型割付けを小区画ごとに行なうことを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の画像評価方法。
【請求項９】
コンピュータ（８）が、各投影画像（Ｂ）について、型評価核（１９）の重み付けされたまたは重み付けされない平均値（Ｍ（ｊ））を求め、平均値（Ｍ（ｊ））の時間的経過に基づいて型割付けを行なうことを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の画像評価方法。
【請求項１０】
型評価核（１９）がそれぞれの型小区画（１９）に対応することを特徴とする請求項８又は９記載の画像評価方法。
【請求項１１】
コンピュータ（８）が、型評価核（１９）の平均値（Ｍ（ｊ））の最大変化を、時間的に最初の型評価核（１９）の平均値（Ｍ（１））に関連して求め、最大変化が第１の閾値（ＳＷ１）よりも小さい場合に評価画像（Ａ）のそれぞれのピクセル（９）に型「潅流のない周辺部分」を割付けることを特徴とする請求項１乃至１０の１つに記載の画像評価方法。
【請求項１２】
第１の閾値（ＳＷ１）が使用者（６）の入力に依存することを特徴とする請求項１１記載の画像評価方法。
【請求項１３】
第１の閾値（ＳＷ１）が時間的に最初の型評価核（１９）の平均値（Ｍ（１））に依存することを特徴とする請求項１１又は１２記載の画像評価方法。
【請求項１４】
コンピュータ（８）は、平均値（Ｍ（ｊ））の最大変化が第１の閾値（ＳＷ１）を上回ったときに、投影画像（Ｂ）の型評価核（１９）の平均値（Ｍ（ｊ））と時間的に最初の型評価核（１９）の平均値（Ｍ（１））との差が第１の閾値（ＳＷ１）を上回ったときの時間的に最も早い投影画像（Ｂ（ｊ））を求め、評価画像（Ａ）のそれぞれのピクセル（９）に、時間的に最も早い投影画像（Ｂ（ｊ））の時点（ｔ（ｊ））が限界時点（ＧＺＰ）の前または後にあるかどうかに応じて、型「血管」または「潅流のある周辺部分」を割付けることを特徴とする請求項１１乃至１３の１つに記載の画像評価方法。
【請求項１５】
限界時点（ＧＺＰ）が使用者（６）の入力に依存することを特徴とする請求項１４記載の画像評価方法。
【請求項１６】
コンピュータ（８）が、限界時点（ＧＺＰ）に時間的に最も近くにある投影画像（Ｂ）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１４又は１５記載の画像評価方法。
【請求項１７】
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）の程度小区画（１９）に分割し、コンピュータ（８）が程度割付けを小区画ごとに行なうことを特徴とする請求項１乃至１６の１つに記載の画像評価方法。
【請求項１８】
コンピュータ（８）が、各投影画像（Ｂ）について、基本程度評価核（１９）の重み付けされたまたは重み付けされない平均値（Ｍ（ｊ））を求め、平均値（Ｍ（ｊ））の時間的経過に基づいて程度割付けを行なうことを特徴とする請求項１乃至１７の１つに記載の画像評価方法。
【請求項１９】
基本程度評価核（１９）がそれぞれの程度小区画（１９）に対応することを特徴とする請求項１７又は１８記載の画像評価方法。
【請求項２０】
コンピュータ（８）が、潅流の程度を次の少なくとも１つの量、すなわち
平均値（Ｍ）の変化が第１の閾値（ＳＷ１）を上回っている間の期間、
平均値（Ｍ）の変化の立ち上がり期間、
平均値（Ｍ）の変化の立ち下がり期間、
平均値（Ｍ）の最大変化（Ｍｍａｘ）、
平均値（Ｍ）の最大変化（Ｍｍａｘ）の時点（Ｔ３）、
平均値（Ｍ）の変化の開始までの期間（Ｔ１）
に基づいて求めることを特徴とする請求項１乃至１９の１つに記載の画像評価方法。
【請求項２１】
コンピュータ（８）が、平均値（Ｍ）の変化が第２の閾値（ＳＷ２）を上回っている間の期間（Ｔ６）を示す値を求め、コンピュータ（８）が値（Ｔ６）を最小期間（Ｔｍｉｎ）と比較し、コンピュータ（８）は、期間（Ｔ６）が最小期間（Ｔｍｉｎ）を下回ると、対応する投影画像（Ｂ）についてそれぞれの基本程度評価核（１９）を考慮しないことを特徴とする請求項２０記載の画像評価方法。
【請求項２２】
コンピュータ（８）は、考慮されない基本程度評価核（１９）の時間的に直前および／または直後にある基本程度評価核（１９）に基づいて置換程度評価核（１９）を求め、コンピュータ（８）は考慮されない基本程度評価核（１９）を置換程度評価核（１９）によって置き換え、コンピュータ（８）はその後新たに程度割付けを行なうことを特徴とする請求項２１記載の画像評価方法。
【請求項２３】
基本程度評価核（１９）が型評価核（１９）と同一であることを特徴とする請求項１乃至２２の１つに記載の画像評価方法。
【請求項２４】
コンピュータ（８）が、評価画像（Ａ）の型「潅流のある周辺部分」を割付けたピクセル（９）であってかつ予め定められた最小間隔内で同様に型「潅流のある周辺部分」を割付けたピクセル（９）だけによって取囲まれている評価画像（Ａ）のピクセル（９）を求め、コンピュータ（８）が、評価画像（Ａ）のそれぞれのピクセル（９）によって決定された投影画像（Ｂ）の追加程度評価核内にある投影画像（Ｂ）のピクセル（９）のピクセル値の時間的経過に基づいて、新たな尺度割付けを行ない、それぞれの追加程度評価核が対応する基本程度評価核内に含まれていることを特徴とする請求項１乃至２３の１つに記載の画像評価方法。
【請求項２５】
コンピュータ（８）が、評価画像（Ａ）の少なくとも潅流の程度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）を、相応の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１乃至２４の１つに記載の画像評価方法。
【請求項２６】
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２５記載の画像評価方法。
【請求項２７】
投影画像（Ｂ）の１つが基準画像（Ｂ）に決定され、コンピュータ（８）が、投影画像（Ｂ）の基準範囲（２０）を基準画像（Ｂ）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、それぞれの投影画像（Ｂ）の全てのピクセル（９）にとって有効なピクセル値の変換を、変換された投影画像（Ｂ）の基準範囲（２０）のピクセル値の平均値と基準画像（Ｂ）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）がそれぞれの投影画像（Ｂ）のピクセル値をこの変換に応じて変換することを特徴とする請求項１乃至２６の１つに記載の画像評価方法。
【請求項２８】
コンピュータ（８）が、基準範囲（２０）を投影画像（Ｂ）の１つにまたは評価画像（Ａ）に挿入することを特徴とする請求項２７記載の画像評価方法。
【請求項２９】
コンピュータ（８）が基準範囲（２０）を自動的に求めることを特徴とする請求項２７又は２８記載の画像評価方法。
【請求項３０】
コンピュータ（８）が、基準範囲（２０）を、評価画像（Ａ）の型「潅流のない周辺部分」を割付けたピクセル（９）に基づいて求めることを特徴とする請求項２９記載の画像評価方法。
【請求項３１】
コンピュータ（８）が、基準範囲（２０）を求める際に、投影画像（Ｂ）の基礎をなしている撮影ジオメトリと検査対象（３）内への造影剤の供給位置とに関する情報を考慮することを特徴とする請求項２９又は３０記載の画像評価方法。
【請求項３２】
コンピュータ（８）が基準範囲（２０）を使用者（６）から受取ることを特徴とする請求項２７又は２８記載の画像評価方法。
【請求項３３】
コンピュータ（８）が、使用者（６）から評価画像（Ａ）の１つのピクセル（９）または複数のピクセル（９）のグループの選択を受取り、更にコンピュータ（８）が、１つの選択されたピクセル（９）または複数のピクセル（９）の選択されたグループの潅流の程度を決定した基礎をなす投影画像（Ｂ）の範囲のピクセル値の平均値の時間的経過を求め、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１乃至３２の１つに記載の画像評価方法。
【請求項３４】
コンピュータ（８）が、評価画像（Ａ）の少なくとも部分範囲（１８）の型割付けを決定した基礎をなす少なくとも決定基準（Ｆ，ＳＷ１，ＧＺＰ）を、評価画像（Ａ）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１乃至３３の１つに記載の画像評価方法。
【請求項３５】
決定基準（Ｆ，ＳＷ１，ＧＺＰ）が使用者（６）によって対話式に変更可能であり、コンピュータ（８）が決定基準（Ｆ，ＳＷ１，ＧＺＰ）の変更時に評価画像（Ａ）を新たに求めることを特徴とする請求項３４記載の画像評価方法。
【請求項３６】
コンピュータ（８）が投影画像（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３５の１つに記載の画像評価方法。
【請求項３７】
コンピュータ（８）が、使用者（６）による要求に従って、評価画像（Ａ）に基づいて自動的に報告書を作成し、評価画像（Ａ）および報告書を投影画像（Ｂ）に割付け、投影画像（Ｂ）、評価画像（Ａ）および報告書を統一体として保管することを特徴とする請求項１乃至３６の１つに記載の画像評価方法。
【請求項３８】
マシン読取可能な形で記憶されたコンピュータプログラム（１２）を備えたデータ媒体において、コンピュータプログラム（１２）がコンピュータ（８）に格納されてコンピュータ（８）によって実行されるときに、コンピュータプログラム（１２）がコンピュータ（８）に請求項１乃至３７の１つに記載の画像評価方法を実行させることを特徴とするデータ媒体。
【請求項３９】
コンピュータプログラム（１２）が格納されている大容量記憶装置（１１）を備え、コンピュータがコンピュータプログラム（１２）の呼出し時に請求項１乃至３７の１つに記載の画像評価方法を実行することを特徴とするコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象内の造影剤の分布の時間的経過を示す２次元投影画像の画像評価方法であって、検査対象が血管系およびその周辺を含み、各投影画像がピクセル値を有する複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ほぼ位置的に同じ領域によって決定されている画像評価方法に関する。
【０００２】
更に、本発明は、このような画像評価方法を実施するためにデータ媒体上にマシン読取可能な形で記憶されたコンピュータプログラムを備えたデータ媒体に関し、また、コンピュータプログラムが格納されている大容量記憶装置を備え、コンピュータプログラムの呼出時にこのような画像評価方法を実行するコンピュータに関する。
【背景技術】
【０００３】
この種の画像評価方法およびこれに対応する対象物は知られている。
【０００４】
この種の公知の画像評価方法においては（例えば、非特許文献１参照）、コンピュータが投影画像に基づいて複数のピクセルを有する２次元の評価画像を求め、表示装置を介して使用者に対して評価画像を出力する。出力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経過に基づいて、出力画像のピクセルに対してピクセル値の割付けを行なう。このピクセル値はコントラストの最大変化時点の特徴を示す。
【０００５】
上記の非特許文献１の教えは、人間の心臓の冠状血管の血管撮影検査法の枠内で説明されている。この種の検査法は今日において心臓病学の最も重要な診断上の補助手段の１つである。流速または心筋潅流のような付加的な情報は、血管撮影法により原理的に得ることができる他の情報である。この場合に重要な診断上の証拠は心筋潅流である。
【０００６】
今日では、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ＭＲまたは造影剤支援超音波のような幾つかの他の非侵襲検査法も確立されている。これらの検査法はその他のパラメータのほかに心筋の潅流状況も定量化することができる可能性を提供する。一般にこれらの方法は安定狭心症においてまたは心筋梗塞後の危険評価のために実施される。
【０００７】
心筋梗塞、動脈硬化の誘因は、慢性のゆっくりと進行する病気ではなく、むしろ非常に動的な病気である。血管壁は、脂肪沈着、滑らかな筋細胞の肉瘤、石灰沈着による結合組織の変質のみによって硬くなったり厚くなったりするわけではない。むしろ、基質プロテイナーゼによる組織の崩壊、アポプトーシス細胞衰退および新血管形成をともなう活性的な炎症性のプロセスも沈着層（プラーク）の不安定性を決定する。冠動脈内におけるプラーク破裂ならびに流動する血液に対する高活性動脈硬化物質の露出が、極端な場合、急に冠動脈閉塞をひき起こさせ、続いて心筋梗塞をひき起こさせる。
【０００８】
最近、冠動脈プラーク破裂が常に血管閉塞およびそれにともなう心筋梗塞をもたらすのではなく、むしろ動脈硬化物質の冠動脈微小循環への塞栓ももたらし得るという指摘および証明が増えてきた。このような冠動脈微小塞栓は自然発生的であるが、冠動脈インターベンションの枠内においても発生する。特に、冠動脈インターベンションは微小塞栓をもひき起こす。
【０００９】
従って、インターベンションの治療結果を評価するためには、潅流の改善もしくは微小塞栓および微小梗塞の発生を本来のインターベンション中になおも制御することができると有利である。それゆえ、このためにカテーテル実験室において異なったパラメータに対して潅流の定量化が進むならば有利である。なぜならば、それにより、検査中にあらゆる情報を獲得し、改善された治療制御を達成することができるからである。
【００１０】
しかしながら、血管撮影法による心筋の血流の定量化は問題が多い。なぜならば、血管撮影法により観察可能な心臓血管は１ｍｍ弱またはそれよりも大きい直径を有するからである。しかし、これらの観察可能な血管は、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て終端する。しかしながら、毛細血管における流体力学および分布が結局は心筋の血液供給を決定する。従って、毛細血管における血流の動力学に対する巨視的な血流の推定は、たとえしばしば行なわれるにしても、厳密に言えば許容し得ない。
【００１１】
心筋の血流を検出する種々の方法が、特に超音波造影剤による心エコー図検査法、磁気共鳴断層撮影診断法およびＳＰＥＣＴが知られている。
【００１２】
超音波造影剤による心エコー図検査法による大まかな領域的機能の決定は非侵襲の心臓機能診断の確固たる構成要素である。動的かつ薬理学的なストレス心エコー図検査法は、特に虚血時および生命力検査時に使用され、慢性の冠動脈心臓病における血管移植処置の適用に役立つ。コントラスト特有の画像化法は少し前から心筋内の血液プールの信号増幅を可能にし、血液プールに基づいて心筋血流に対する証拠を的確にとらえることができる。現在のリアルタイム方法は、そのうえ更に壁運動および心筋血流の同時評価を高い空間分解能にて可能にする。
【００１３】
冠動脈心臓病の磁気共鳴断層撮影による診断方法は、薬理学的に誘導される血流障害または壁運動障害を基礎としている。心筋潅流の評価のために、今日では、休息中および薬理学的負荷のもとでの造影剤支援されたファーストパス潅流測定が有利である。この場合、関係のない冠動脈の拡張をもたらし、従ってこれらの拡張された冠動脈内における高められた血流に基づいて狭窄状態になった冠動脈の供給領域における少なくなった潅流の増幅をもたらす薬剤が使用される。
【００１４】
ＳＰＥＣＴは核医学方法である。このために今日では造影剤としてタリウム−２０１−塩化物のほかにＴｃ−９９ｍが使用される。心筋潅流シンチグラフィは心筋の血流を作業量測定の薬剤負荷状態ならびに休息状態のもとで検出する。この場合に持続性の血流障害または心筋傷痕による可逆性虚血を区別することができる。この方法の前提は最適化された断層撮影による検査技術である。
【００１５】
急性心筋梗塞は心臓病の緊急状況であり、この状況においては迅速な診断および治療が必要である。この緊急状況では磁気共鳴断層撮影法、ＳＰＥＣＴ法または心エコー図検査法による患者検査はたいてい不可能である。他の理由から予め潅流測定が行なうことができなかった場合更に別の問題が生じる。これらのあらゆる場合に、血管撮影法に基づく心臓潅流画像化は重要な補助手段である。
【００１６】
血管撮影法に基づく心臓潅流画像化の場合長い撮影が行われ、造影剤が心臓冠状血管を貫流しているまでの間は撮影が持続し、心筋自体において視認可能である。この最後に述べた段階は「心筋紅潮」と呼ばれる。「心筋紅潮」は心臓の血液供給のための証拠とし、例えば治療結果および／または患者の危険プロフィールを評価するのに役立つ。
【００１７】
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、状態の連続性を個別分類に区分する種々の段階分けが知られている。これらの分類法の相当数が巨視的な血液循環を描出し、その他の残りは毛細血管の血液循環を描出する。最も多く使用される分類は、学術組織「“ｔｈｒｏｍｂｏｌｙｓｉｓ  ｉｎ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ”（ＴＩＭＩ）」によって作り上げられた。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分類はしばしば利用される。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。従って、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。
【００１８】
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。この手法は、多中心性研究にしばしば使用される。この手法の前提は、造影剤の投入および洗い流しを見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。
【００１９】
この視覚的な主観的個人的評価を行なうことを試す種々の手法も知られている。例は先に挙げた非特許文献１にある。
【００２０】
非特許文献１の手法は、既に良好な手がかりであるが、しかしなおも不足を有する。特に、「心筋紅潮」の評価時に血管系の血管を取去るために、血管系の血管を識別することが必要である。非特許文献１の手法はＤＳＡ画像と一緒に作業することも必要である。それによって、アーチファクトの明白な危険性が存在し、これを回避するために再び計算費用のかかる運動補償方法が必要である。
【非特許文献１】Ｕｒｂａｎ  Ｍａｌｓｃｈ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ａｎａｓｌｙｓｅ  ｖｏｎ  ｋｏｒｏｎａｒａｎｇｉｏｇｒａｐｈｉｓｃｈｅｎ  Ｂｉｌｄｆｏｌｇｅｎ  ｚｕｒ  Ｂｅｓｔｉｍｍｕｎｇ  ｄｅｒ  Ｍｙｏｋａｒｄｐｅｒｆｕｓｉｏｎ”，Ｍｅｄｉｚｉｎｅ  ２００３−Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｎ−Ｓｙｓｔｅｍｅ−Ａｎｗｅｎｄｕｎｇｅｎ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ，ｐｐ．８１−８５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
本発明の課題は、投影画像自体に基づいて簡単に血管系の識別を可能にする画像評価方法およびこれに関連する対象物を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
画像評価方法に関する課題は、次によって解決される。
コンピュータが、投影画像に基づいて、複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、
評価画像のピクセルが、投影画像のピクセルに対応し、
コンピュータは、評価画像の少なくとも部分範囲において、各ピクセルについて、互い相容れない複数の型の１つを求めて、ピクセルに割付け、
コンピュータは、型を、評価画像のそれぞれのピクセルによって決定された投影画像の２次元の型評価核内にある投影画像のピクセルのピクセル値の時間的経過に基づいて求め、
型は、それぞれのピクセルが血管系の血管に相当するか、血管系の血管の潅流のある周辺部分に相当するか、又は血管系の血管の潅流のない周辺部分に相当するかを示し、
コンピュータは、型「潅流のある周辺部分」を割付けた評価画像のピクセルの場合にだけ、検査対象の対応する領域の潅流の程度（潅流度）を求めて、それぞれのピクセルに割付け、
コンピュータは、潅流の程度を、評価画像のそれぞれのピクセルによって決定される投影画像の２次元の基本程度評価核内にある投影画像のピクセルのピクセル値の時間的経過に基づいて求める。
【００２３】
従って、従来技術と違って、投影画像のどの範囲が心筋に相当するかを使用者が予め定めることはもはや必要でない。型割付けはむしろ投影画像自体から行なわれる。
【００２４】
これに対応して、データ媒体もしくはコンピュータに関する課題は、データ媒体上にこのような画像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こと、もしくはこのようなコンピュータプログラムがコンピュータの大容量記憶装置に格納され、コンピュータがコンピュータプログラムの呼出し時にこの画像評価方法を実行することによって解決される。
【００２５】
本発明による画像評価方法は多面的に適用可能である。従って、特に検査対象が運動しない場合にも適用可能である。この種の検査対象の例は、人間の心臓の場合と同様の血流問題が発生し得る人間の脳である。これらの血流問題は急性で発生するとき、用語「卒中発作」で知られている。しかし、通常の場合、検査対象は反復運動する検査対象である。この場合先ず画像シリーズが検出され、コンピュータに導かれる。シリーズの各画像には検査対象に関する位相情報が割付けられている。投影画像がこのシリーズから選択され、その際に、投影画像に割付けられた位相情報が基準位相から最大で位相制限だけずれている。基準位相も位相制限もコンピュータが使用者から受取ることができる。
【００２６】
コンピュータが投影画像の個数を求め、これを表示装置を介して使用者に出力するとよい。従って、使用者は、基準位相および／または位相制限が良好に決定されているかどうかを視覚的に監視可能である。場合によっては、このために検査対象の検出された反復の総数も付加的に一緒に出力されるとよい。
【００２７】
投影画像の選択後に、コンピュータが使用者から投影画像の選択を受取り、コンピュータが選択された投影画像を、この投影画像に割付けられた位相情報と一緒に、および／またはこの投影画像に割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できる。これによって、使用者は、基準位相からのこの投影画像の位相情報の偏差がどの位大きいかを知ることができる。
【００２８】
部分範囲は投影画像の１つに又は評価画像に部分範囲としてマーキングされている。なぜならば、使用者にとって容易に、どの範囲が部分範囲として予め定められたかを認識できるからである。
【００２９】
部分範囲は予め決定されていてもよい。しかし、コンピュータが部分範囲を使用者から受取ると好ましい。なぜならば、本発明による画像評価方法が特に柔軟に働くからである。
【００３０】
型割付けは、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分割し、型割付けを小区画ごとに行なうならば、特に簡単である。なぜならば、型小区画当たりのピクセル個数をＮとするとき、型割付けのための計算費用がＮ倍低減されるからである。型小区画としては、一般に小さい矩形（特に正方形）、小さい正三角形または正六角形が利用される。
【００３１】
コンピュータが、各投影画像について、型評価核の重み付けされたまたは重み付けされない平均値を求め、平均値の時間的経過に基づいて型割付けを行なうと好ましい。なぜならば、画像評価方法が一方では比較的簡単であり、他方では非常に信頼性が高くかつしっかりしているからでる。型評価核はそれぞれの型小区画に対応するとよい。
【００３２】
本発明による画像評価方法は、コンピュータが、型評価核の平均値の最大変化を、時間的に最初の型評価核の平均値に関連して求め、最大変化が第１の閾値よりも小さい場合に評価画像のそれぞれのピクセルに型「潅流のない周辺部分」を割付けるならば、特に結果的に最適の働きをする。その他の場合評価画像のそれぞれのピクセルに型「潅流のある周辺部分」または型「血管」が割付けられる。
【００３３】
第１の閾値は固定であり、全てのピクセルに対して同じであってよい。しかし、第１の閾値は使用者の入力および／または時間的に最初の型評価核の平均値に依存すると好ましい。例えば第１の閾値としては時間的に最初の型評価核の平均値の％値が利用されるとよく（時間的に最初の型評価核の平均値への依存性）、％値は使用者の入力に依存する。
【００３４】
コンピュータは、平均値の最大変化が第１の閾値を上回ったときに、投影画像の型評価核の平均値と時間的に最初の型評価核の平均値との差が第１の閾値を上回ったときの時間的に最も早い投影画像を求めると好ましい。コンピュータは、評価画像のそれぞれのピクセルに、時間的に最も早い投影画像の時点が限界時の前または後にあるかどうかに応じて型「血管」または「潅流のある周辺部分」を割付ける。
【００３５】
限界時点は固定で予め定められてよい。しかし、限界時点は使用者の入力に依存すると好ましい。
【００３６】
コンピュータが、限界時点に時間的に最も近くにある投影画像を求め、表示装置を介して使用者に出力すると好ましい。なぜならば、それによって、使用者は限界時点を視覚的に監視することができるからである。
【００３７】
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程度小区画に分割し、程度割付けを小区画ごとに行なうならば、程度割付けのための計算費用が低減される。
【００３８】
本発明による画像評価方法は、コンピュータが、各投影画像について、基本程度評価核の重み付けされたまたは重み付けされない平均値を求め、平均値の時間的経過に基づいて程度割付けを行なうならば、特に簡単に実現可能である。
【００３９】
基本程度評価核がそれぞれの程度小区画に対応すると好ましい。
【００４０】
コンピュータが、潅流の程度を次の少なくとも１つの量、すなわち
平均値の変化が第１の閾値を上回っている間の期間、
平均値の変化の立ち上がり期間、
平均値の変化の立ち下がり期間、
平均値の最大変化、
平均値の最大変化の時点、
平均値の変化の開始までの期間
に基づいて求めると好ましい。
【００４１】
コンピュータが、平均値の変化が第２の閾値を上回っている間の期間の特性を示す値を求め、この値を最小期間と比較すると好ましい。なぜならば、コンピュータは、期間が最小期間を下回ると、対応する投影画像についてそれぞれの基本程度評価核を考慮しないようにすることができるからである。特に、それにより、平均値の変化が投影画像の１つまたは２つについて第２の閾値を上回るときに、補正を行なうことができる。なぜならば、高い確率で異常値が問題であるからである。
【００４２】
コンピュータが投影画像の基本程度評価核を考慮しない場合、コンピュータは、考慮されない基本程度評価核の時間的に直前および／または直後にある基本程度評価核に基づいて置換程度評価核を求め、考慮されない基本程度評価核を置換程度評価核によって置き換え、その後新たに程度割付けを行なう。
【００４３】
基本程度評価核が型評価核と同一であるならば、本発明による画像評価方法は簡単になる。
【００４４】
コンピュータが次のようにするならば、投影画像の非常に正確なかつ計算時間の最適な評価がもたらされる。
コンピュータが、評価画像の型「潅流のある周辺部分」を割付けたピクセルであってかつ予め定められた最小間隔内で同様に型「潅流のある周辺部分」を割付けたピクセルだけによって取囲まれている評価画像ピクセルを求め、
コンピュータが、評価画像のそれぞれのピクセルによって決定された投影画像の２次元の追加程度評価核内にある投影画像のピクセルのピクセル値の時間的経過に基づいて、新たな尺度割付けを行ない、それぞれの追加程度評価核が対応する基本程度評価核内に含まれている。
【００４５】
コンピュータが、評価画像の少なくとも潅流の程度を割付け規則に基づいてカラー値に変換し、評価画像を、相応の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と好ましい。なぜならば、潅流の程度が使用者にとって直観的に特に容易に把握可能であるからである。場合によっては他の２つの型「潅流のない周辺部分」および「血管」も相応にカラーコード化することができる。
【００４６】
コンピュータが、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を介して使用者に出力するならば、潅流の程度が使用者にとって簡単に割付け可能である。例えば割付け規則が評価画像の中に挿入されるか、または評価画像のそばに、専用の窓表示にて表示されるとよい。
【００４７】
本発明による画像評価方法は、投影画像の１つが基準画像に決定され、コンピュータが、投影画像の基準範囲を基準画像の対応する基準範囲と比較し、コンピュータが、比較に基づいて、それぞれの投影画像の全てのピクセルにとって有効なピクセル値の変換を、変換された投影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し、そしてコンピュータがそれぞれの投影画像のピクセル値をこの変換に応じて変換するならば、更に最適化される。なぜならば、投影画像の検出時に一定に保たれない動作パラメータに起因して投影画像内に生じる強度相違は、同様に少なくとも部分的に補償することができる。
【００４８】
コンピュータが、基準範囲を投影画像の１つまたは評価画像に挿入すると好ましい。なぜならば、使用者は、どの画像範囲に基づいて変換が決定されたかを、即座に直観的に把握可能になるからである。従って、表示された画像の使用者の理知的な理解に基づいて、使用者は、基準範囲が秩序正しく決定されているかどうかを評価することができる。
【００４９】
コンピュータは基準範囲を自動的に求めることができる。例えば、コンピュータが、基準範囲を、評価画像の型「潅流のない周辺部分」を割付けたピクセルに基づいて求める。代替または追加として、コンピュータが、基準範囲を求める際に、投影画像の基礎をなしている撮影ジオメトリと検査対象内への造影剤の供給位置とに関する情報を考慮するとよい。
【００５０】
コンピュータにより基準範囲を求める代わりに、コンピュータが基準範囲を使用者から受取ることも勿論可能である。
【００５１】
コンピュータが、使用者から評価画像の１つのピクセルまたは複数のピクセルのグループの選択を受取り、更にコンピュータが、１つの選択されたピクセルまたは複数のピクセルの選択されたグループの潅流の程度を決定した基礎をなす投影画像の範囲のピクセル値の平均値の時間的経過を求め、表示装置を介して使用者に出力するならば、使用者にとって簡単に投影画像の進歩したかつ詳細化された評価が可能である。
【００５２】
コンピュータが、評価画像の少なくとも部分範囲の型割付けを決定した基礎をなす少なくとも決定基準を、評価画像と一緒に表示装置を介して使用者に出力すると好ましい。なぜならば、このようにして使用者による簡単な管理が可能であるからである。決定基準が使用者によって対話式に変更可能であり、コンピュータが決定基準の変更時に評価画像を新たに求めると好ましい。なぜならば、決定基準の簡単な最適化が使用者によって可能であるからである。
【００５３】
コンピュータが投影画像の１つを評価画像内に挿入するならば、血管の位置が簡単に認識可能である。それによって、使用者は、コンピュータが型割付けを正しく行なったかどうかを簡単にチェックすることができる。
【００５４】
コンピュータが、使用者による要求に従って、評価画像に基づいて自動的に報告書を作成し、評価画像および報告書を投影画像に割付け、投影画像、評価画像および報告書を統一体として保管するならば、使用者はこの作業から解放される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
図面を参照する以下の実施例の説明から他の利点および詳細を明らかにする。
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はフローチャートを示し、
図３は模範的に投影画像を示し、
図４は評価装置のブロック図を示し、
図５および図６はフローチャートを示し、
図７は評価画像を示し、
図８は投影画像を重ねられた図７の評価画像を示し、
図９はフローチャートを示し、
図１０は投影図から導き出された中間画像を示し、
図１１ないし図１３は平均値の時間経過を示し、
図１４はフローチャートを示し、
図１５は平均値の時間経過を示し、
図１６は平均値の他の時間経過を示し、
図１７ないし図２０はフローチャートを示す。
【００５６】
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。
【００５７】
画像Ｂを検出するために、撮影装置１は放射線源４、ここではＸ線源４と、対応する検出器５とを有する。
【００５８】
画像Ｂを検出するために、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のどの領域（心臓、脳、…）が検出されるべきか、そして領域のどの部分が特別に重要であるか、例えばどの冠動脈（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、選択肢として、使用者６によって純粋に手動で行なうか、制御装置２によって全自動で行なうか、または制御装置２による支援のもとに使用者６によって行なうことができる。
【００５９】
ステップＳ１の実行は監視画像の撮影と関連している。しかし、これは本発明の範囲内において重要ではなく、従って詳しくは説明しない。
【００６０】
その後、ステップＳ２において、制御装置２は使用者６の開始信号を待つ。開始信号の受領後に検出器５が検査対象３の画像Ｂを検出し、それを制御装置２に供給する。制御装置２は画像ＢをステップＳ３において受取り、画像Ｂに対応する検出時点ｔを付け加える。検査対象３もしくは検査対象３の重要部分が反復運動する場合、更にステップＳ４において、制御装置２が相応の検出装置７から検査対象３の位相信号を受取る。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、同様に位相情報φを、検出された画像Ｂに付け加える。例えば制御装置２はステップＳ４の枠内においてＥＣＧ信号を受取り、それから位相情報φを導き出す。制御装置２は、撮影装置１を、供給された位相信号に基づいて、場合によっては、既に画像Ｂの検出が検査対象３の１つ又は複数の定められた位相位置でのみ、例えばＥＣＧ信号のＲ波後の０．３および０．６秒でのみ行なわれるように制御する。
【００６１】
通常の場合、検査対象３はその反復運動を外から影響されない。しかしながら、例えば、人間３の心臓は非常に不規則に拍動し、規則的な心拍動を強いるために心臓ペースメーカーにより的確に心臓の外部刺激を行なうことができる。
【００６２】
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。この場合に制御装置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、更なる画像処理は実行しないと好ましい。例えばノイズ低減法は適用されない。
【００６３】
ステップＳ６においては、造影剤の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である場合、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，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、あるいは使用者６によって行なうことができるがしかし制御装置２によって支援される。
【００６４】
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。終了されるべきでない場合、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と、その検出時点ｔとを、場合によってはその位相情報φも評価装置８に伝達する。ステップＳ９の枠内において画像Ｂ、検出時点ｔおよび位相情報φを伝達する代わりに、この伝達は、もちろん画像ごとに、つまりステップＳ５とステップＳ６との間で行なうこともできる。
【００６５】
上記の略図による方法は、本発明の範囲内において副次的に重要であることから大まかに説明された。例えば、（手動、全自動またはコンピュータ支援の）撮影装置１の撮影パラメータ（Ｘ線源４の動作電圧、画像速度、画像前処理、位置決め、…）の設定は自明のこととして必要である。撮影装置１の場合によって必要な較正も行なうことができる。画像Ｂの検出は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、造影剤洗浄後に終了することは当然である。
【００６６】
図３は、模範的に、検出された画像Ｂの１つを示す。図３から直ぐに分かるように、画像Ｂは２次元であり、それゆえ複数のピクセル９を有する。画像Ｂの分解能は非常に高いので、表示された画像Ｂにおいて個々のピクセル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つが符号９でしるしを付けられている。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。
【００６７】
図３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。画像Ｂ全体が時系列をなすという事情に基づいて、画像Ｂは同時に検査対象３における造影剤の分布の時間的経過も示す。
【００６８】
（例えば画像Ｂが人間３の脳から撮影されたために）検査対象３が画像Ｂの検出中に動かなかった場合、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、画像検出自体によって次のこと、すなわち、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における少なくともほぼ位置的に同じ領域によって決定されていることが保証されている。この場合、全ての検出された画像Ｂは後での説明のように投影画像Ｂに決定される。その他の場合適切な選択が行なわれなければならない。これは次に図４および図５を参照して説明される。
【００６９】
図４によれば、（原理的には制御装置２と同一であってよい）評価装置８が、とりわけコンピュータユニット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の呼出時に評価装置８は以下に詳細に説明する画像評価方法を実行する。従って、評価装置８は本発明でのコンピュータである。しかし、はじめに述べたように自明のごとくコンピュータプログラム１２が評価装置８に前もって供給されていなければならないわけではない。この供給は、例えば、コンピュータプログラム１２を同様に記憶している適切なデータ媒体１３により行なってもよい。このデータ媒体１３が評価装置８の適切なインターフェース１４に挿入され、それによってデータ媒体１３上に記憶されたコンピュータプログラム１２が読み取られ、評価装置８の大容量記憶装置１１に格納される。
【００７０】
画像Ｂ自体は評価装置８に図５のステップＳ１１において相応のインターフェース１５を介して供給される。同様のことが対応する検出時点ｔおよび付属の位相情報φについても当てはまる。しかし、検出された画像Ｂのシリーズから投影画像Ｂを選択するために、評価装置８は対応する選択基準φ*，δφ、つまり基準位相φ*および位相制限δφを知らなければならない。この場合に、基準位相φ*および位相制限δφが評価装置８内に記憶されているとよい。しかし、基準位相φ*および位相制限δφが評価装置８にステップＳ１２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と好ましい。例えば、使用者６が検出された画像Ｂのシリーズにおいて相応の入力によってページめくりをして画像Ｂ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画像の位相情報φが基準位相φ*を決定し、その直後の画像Ｂおよびその直前の画像Ｂに対する間隔が位相制限δφを決定する。しかしながら、もちろん同様に、使用者６が相応の値φ*，δφを明確に数値によって予め与えることができる。更に、ＥＣＧ信号が表示装置１６を介して使用者６に出力され、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。全ての場合において使用者６が値φ*，δφを選択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。
【００７１】
ステップＳ１３〜Ｓ１７において、画像Ｂのシリーズ全体から投影画像Ｂの本来の選択が行なわれる。このために、先ずステップＳ１３においてインデックスｉが値１にセットされる。その後、ステップＳ１４において、評価装置８は検査対象３の反復ｉの画像Ｂを選択する。今選択された画像Ｂ内において評価装置８が、通常の場合、画像Ｂの１つを１つの投影画像Ｂに決定する（例外的にどれも決定されないことがある）。なぜならば、ステップＳ１５において、評価装置８は、先ず、選択された画像Ｂのうち、基準位相φ*に対する位相情報φの差の大きさが最小になる画像を探す。その後、選択装置８はこの差が位相制限δφよりも小さいかどうかをチェックする。評価装置８がこのような画像Ｂを求めることができる場合、評価装置８はステップＳ１５においてこの画像Ｂをその都度の反復ｉについての投影画像Ｂに決定する。評価装置８がこのような画像Ｂを全く求めることができない場合、評価装置８はこのことを相応に書き留める。
【００７２】
ステップＳ１６において、評価装置８は、反復ｉが既に最大値に到達したかどうかをチェックする。最大値に到達していない場合、ステップＳ１７において評価装置８はインデックスｉを増加してステップＳ１４に戻る。その他の場合、投影画像Ｂの決定が終了する。
【００７３】
本発明の構成部分であるこの進行によって、投影画像Ｂの互いに対応するピクセル９のピクセル値は、検査対象３が画像Ｂのシリーズ全体の検出中に反復して運動する場合にも検査対象３の少なくともほぼ位置的に同じ領域によって決定されていることが保証される。
【００７４】
ステップＳ１８において、評価装置８は、求められた投影画像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。従って、使用者６は、基準位相φ*および／または位相制限δφを良好に選択したかどうかを認識することができる。
【００７５】
次にステップＳ１９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たときに、ステップＳ２０において、評価装置８は、この入力が使用者６の追認であったかどうかをチェックする。追認である場合、投影画像Ｂの選択が終了して、本来の画像評価方法が続行される。
【００７６】
その他の場合、ステップＳ２１において、評価装置８は、使用者６が基準位相φ*および／または位相制限δφの変更要求を入力したかどうかをチェックする。変更要求を入力した場合、評価装置８はステップＳ１２に戻る。
【００７７】
その他ならば、使用者６は投影画像Ｂの１つの表示要求を入力したことになる。この場合、ステップＳ２２において評価装置８は使用者６から相応の選択を受取る。ステップＳ２３において、評価装置８は選択された投影画像Ｂを表示装置１６に表示する。評価装置８は、選択された投影画像Ｂと一緒に、選択された投影画像Ｂ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制限δφを、表示装置１６を介して使用者６に出力する。その後、評価装置８はステップＳ１９に戻る。場合によっては、位相経過の全表示を指示し、全ての投影画像Ｂの位相情報φを同時に表示することも可能である。
【００７８】
念のために述べるに、ステップＳ１２〜Ｓ２３は、投影画像Ｂの選択が画像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、検出された画像Ｂが推測的に全て適している場合、ステップＳ１２〜Ｓ２３は省略することができる。
【００７９】
更に付言するに、上記において図５に関連して説明した進行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決定し、各インターバルについて可能な投影画像Ｂの個数を求めることも可能である。評価装置８はこの場合にリストもしくはテーブルを出力することができる。使用者６は、このようなリストもしくはテーブルに基づいて、どのインターバルについて何個の投影画像Ｂが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。
【００８０】
画像Ｂのシリーズ全体からの投影画像Ｂの選択が終了したときに、図６が続行される。図６のステップＳ３１，Ｓ３２は一方では図５のステップＳ１２に相当し、他方では図５のステップＳ１２〜２３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６では破線でのみ示されている。
【００８１】
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を受取る。ステップＳ３４において、評価装置８は、この部分範囲１８を投影画像Ｂの１つに挿入し、部分範囲１８のマーキングと一緒にこの投影画像Ｂを、表示装置１６を介して使用者６に出力する。これも図３から分かる。部分範囲１８は図３において黒い枠に相当する。
【００８２】
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は血管周辺の潅流のない部分に相当する。型２は血管に相当する。型３は血管周辺の潅流部分に相当する。
【００８３】
ステップＳ３６において、評価装置８は、部分範囲１８内の各ピクセル９について、このピクセルが型３に分類されるかどうかをチェックする。分類される場合、ステップＳ３７において、評価装置８はそれぞれのピクセル９に対して「潅流の程度」（潅流度）を求め、該当ピクセル９に、求めた潅流の程度を割付ける。
【００８４】
個々のピクセル９へのそれぞれの型と場合によっては潅流の程度との割付けが評価画像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、投影画像Ｂの対応ピクセル９に一致する。従って、特に、評価画像Ａは同様に２次元であり、複数のピクセル９を有する。ステップＳ３８の枠内において、評価装置８はこの評価画像Ａを表示装置１６を介して使用者６に出力する。
【００８５】
本発明の本来の核心に関係するステップＳ３５〜Ｓ３７については後で更に詳しく説明する。
【００８６】
図７はこの種の評価画像Ａを示す。図７によれば、評価装置８は潅流の程度および型も分類規則に基づいてカラー値に変換する。従って、評価装置８は評価画像Ａ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。評価装置８が、分類規則を、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に出力するとよい。
【００８７】
図７による表示に対する代替として、図８に従って投影画像Ｂの１つを評価画像Ａの中に挿入することもできる。
【００８８】
更に、図７から分かるように、評価画像Ａ内に他の指示、例えば、第１の閾値ＳＷ１、限界時点ＧＺＰ、係数Ｆならびに他の値も一緒に挿入するとよい。これらの値の意義は後で更に詳しく説明する。
【００８９】
図７および図８によれば、部分範囲１８のみが表示および出力される。しかし、部分範囲１８を越えて評価画像Ａ全体を、表示装置１６を介して使用者６に出力し、この場合に部分範囲１８を図３と同様に相応にマーキングすることもできる。
【００９０】
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、先ずステップＳ４０において、評価装置８は入力が追認であったかどうかをチェックする。追認である場合、ステップＳ４１において、評価装置８は評価画像Ａに基づいて報告書を作成し、評価画像Ａおよび報告書を投影画像Ｂに割付ける。その後、評価装置８は少なくとも投影画像Ｂ、評価画像Ａおよび報告書を統一体として保管する。
【００９１】
その他の場合、ステップＳ４２において、評価装置８は入力が評価画像Ａの却下の指示であったかどうかチェックする。この場合、画像評価方法が報告書の保存なしに簡単に放棄される。
【００９２】
その他の場合、ステップＳ４３において、評価装置８は型および／または潅流の程度を決定するための基準が変更されるべきかどうかをチェックする。変更されるべきである場合、ステップＳ４４において、評価装置８は新たな基準を受入れ、ステップＳ３５へ戻る。
【００９３】
基準が変更されるべきではない場合、使用者６はなおも１つのピクセル９のみ、またはピクセル９のグループを選択したことになる。この場合、ステップＳ４５において、評価装置８はピクセル９またはピクセルグループの相応の選択を受入れる。ステップＳ４６において、評価装置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、投影画像Ｂの相応の範囲の平均値の時間的経過を求める。この時間的経過に基づいて、評価装置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の程度を求め、この経過を、表示装置１７を介して使用者６に出力する。
【００９４】
図９は図６のステップＳ３５〜Ｓ３７の可能な実現性を示す。
【００９５】
図９によれば、先ずステップＳ５１において、評価装置８は投影画像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３から分かる。図３によれば小区画１９が矩形である。これは小区画１９への分割の簡単な様式である。しかし、小区画の他の形、特に正三角形および正六角形も可能である。
【００９６】
小区画１９の大きさは原理的に自由に選択可能である。しかし、それはもちろん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除かれかつモーションアーチファクトが少なくとも通常の場合に無視できるように複数のピクセルを含むべきである。他方では分解能が十分に良好であるべきである。研究調査により、小区画１９は、特に約６０から１０００程度の間のピクセル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、例えば８×８個ないし３２×３２個のピクセル９に相当し得る。
【００９７】
ステップＳ５２，Ｓ５３において、評価装置８は次の走行インデックスｉ，ｊを値１にセットする。インデックスｉは、図３による小区画１９の２次元配置の各小区画１９を順次走行する。インデックスｊは投影画像Ｂを順次走行する。
【００９８】
ステップＳ５４において、評価装置８は、インデックスｊによって決定された投影画像Ｂにおいてインデックスｉによって決定された小区画１９のピクセル値の（重み付けされたまたは重み付けされない）平均値Ｍ（ｊ）を求める。
【００９９】
ステップＳ５５において、評価装置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。最大値に達していない場合、ステップＳ５６において、評価装置８はインデックスｊを増加し、次の平均値Ｍ（ｊ）を求めるためにステップＳ５４に戻る。
【０１００】
定められた小区画１９について全ての平均値Ｍ（ｊ）が求められたときに、ステップＳ５７において、評価装置８は、この平均値Ｍ（ｊ）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の小区画１９（図７参照）に割付ける。評価画像Ａの小区画１９は投影画像Ｂの小区画１９と１：１で対応する。
【０１０１】
その後、ステップＳ５８において、評価装置８は、求められた型が型３すなわち型「潅流のある周辺部分」であるかどうかをチェックする。型３である場合、ステップＳ５９において、評価装置８は、同じ平均値Ｍ（ｊ）に基づいてこの小区画１９の潅流の程度を決定し、同様に評価画像Ａの対応する小区画１９に割付ける。
【０１０２】
その後、ステップＳ６０において、評価装置８は、評価装置８がステップＳ５３〜Ｓ５９を全ての小区画１９について実行したかどうかをチェックする。実行していない場合、ステップＳ６１において、評価装置８はインデックスｉを増加してステップＳ５３に戻る。その他の場合、型および潅流の程度の検出および割付けが終了する。
【０１０３】
もちろん、図９に関連して説明し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、変更された投影画像Ｂ’の数が求められる。これらの変更された各投影画像Ｂ’は、小区画１９ごとに統一のとれた値、つまりステップＳ５４において求められた平均値Ｍ（ｊ）を有する。この種の変更された投影画像Ｂ’の例が図１０に示されている。
【０１０４】
上述の本発明による進行によって、特に次の特徴が達成される。
評価装置８は、投影画像Ｂのピクセル値の時間的経過に基づいて型の割付けを行なう。
評価装置８は、評価画像Ａのそれぞれのピクセル９によって決定された投影画像Ｂの２次元評価核１９内にある、投影画像Ｂのピクセル９のピクセル値の時間的経過に基づいて型および潅流の程度の割付けを行なう。なぜならば、評価核１９はそれぞれの小区画１９に対応しているからである。
同じ根拠から、評価装置８は、小区画１９の全てのピクセル９についても統一的に型および潅流の程度の割付けを行なう。
更に、型を求めるためおよび潅流の程度を求めるために、同じ小区画１９が利用される。
【０１０５】
図７および図８は割付けの結果を示す。
【０１０６】
評価画像Ａの個々のピクセル９の型および潅流の程度の小区画ごとの割付けの代替として、もちろん、評価装置８が、評価画像Ａの各ピクセル９について固有の２次元評価核を投影画像Ｂにおいて定めることも可能である。評価核においては評価画像Ａのそれぞれのピクセル９がそれぞれの評価核の中心に配置されている。この際にも完全に類似の進行が可能である。しかしながら、このために著しく大きい計算費用が必要であり、これには対峙する明白な精度の効用がない。
【０１０７】
検査対象３内に存在する造影剤が多量である場合、比較的少ない透過が発生する。これは投影画像Ｂに比較的少ない明るさを生じさせる（傾向的に黒っぽい）。逆に、検査対象３内に存在する造影剤が少ない場合、比較的高い透過が発生し、それによって投影画像Ｂに比較的大きな明るさが生じる（傾向的に白っぽい）。一般に投影画像Ｂのディジタル化の際に黒は０のピクセル値を割付けられ、白は最大可能なピクセル値、例えば２8−１＝２５５を割付けられる。以下では通常とは逆の進行が行なわれる。従って、白はピクセル値０を割付けられ、黒は最大可能なピクセル値を割付けられる。なぜならば、この割付けは以下の説明の理解を容易にするからである。しかしながら、白に対する０の割付けおよび黒に対する最大値の割付けは原理的には必要ではない。
【０１０８】
ここで図１１ないし図１３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。このために評価装置８は２つの判定基準、すなわち第１の閾値ＳＷ１および限界時点ＧＺＰを必要とする。
【０１０９】
全ての投影画像Ｂにおける１つの定められた小区画１９において、求められた平均値Ｍ（ｊ）と第１の投影画像Ｂの対応する平均値Ｍ（１）との差が最大で第１の閾値ＳＷ１に達しない場合、それぞれの小区画１９には型「背景」もしくは「潅流のない周辺部分」が割付けられる。図１１はこの種の平均値経過の典型例を示す。
【０１１０】
第１の閾値ＳＷ１は固定して予め定めることができる。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。しかしながら、第１の閾値ＳＷ１は、第１の投影画像のそれぞれの小区画１９の平均値Ｍ（１）に対して相対的に規定することもできる。第１の閾値ＳＷ１は、例えば平均値Ｍ（１）の１０％または２０％の大きさであるとよい。しかし、第１の閾値ＳＷ１は、使用者６の入力にも時間的に最初の投影画像Ｂの相応の小区画１９の平均値Ｍ（１）にも依存すると好ましい。これは、特に、使用者６が図１４のステップＳ７１に従って係数Ｆを評価装置８に予め与え、評価装置８がステップＳ７２においてそれぞれの小区画１９のための第１の閾値ＳＷ１を係数Ｆとそれぞれの小区画１９の平均値Ｍ（１）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。
【０１１１】
小区画１９の型が「背景」に相当しない場合、小区画１９は型「血管」または型「潅流のある周辺部分」のいずれかが割付けられる。この両型を区別するために限界時点ＧＺＰが使われる。なぜならば第１の閾値ＳＷ１が限界時点ＧＺＰの前に初めて上回られる場合、小区画１９に型「血管」が割付けられ、他の場合型「潅流のある周辺部分」が割付けられるからである。
【０１１２】
限界時点ＧＺＰは同様に評価装置８に固定して予め与えることができる。しかし、限界時点ＧＺＰは同様に使用者６の入力にも依存させると好ましい。このために、図１４によれば、ステップＳ７３〜Ｓ７５が存在する。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を受取る。ステップＳ７４において、評価装置８は投影画像Ｂのうち限界時点ＧＺＰに時間的に最も近くにある投影画像Ｂを求める。評価装置８は、ステップＳ７４の枠内において、この求めた投影画像Ｂを表示装置１６を介して使用者６に出力する。ステップＳ７５において、評価装置８は、使用者６が限界時点ＧＺＰを追認したかどうか、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。これに応じてステップＳ７３に戻されるか、または個々の小区画１９に対する型割付けが行なわれるステップＳ７６により方法が続行される。
【０１１３】
図１２および図１３は、それぞれ型「血管」および型「潅流のある周辺部分」の小区画１９の時間的経過の例を示す。
【０１１４】
ステップＳＳ７６によれば次の型割付けが行なわれる。全ての可能なインデックスｊについて投影画像Ｂ（ｊ）の平均値Ｍ（ｊ）と投影画像Ｂ（１）の平均値Ｍ（１）との差の大きさが閾値ＳＷ１よりも小さい場合、当該小区画１９には型１（背景）が割付けられる。上記の差が第１の閾値ＳＷ１を上回るインデックスｊの値が存在し、かつインデックスｊが限界時点ＧＺＰの前にある検出時点ｔ（ｊ）に対応する場合、当該小区画１９に型２（血管）が割付けられる。他の場合、当該小区画１９に型３（潅流のある周辺部分）が割付けられる。
【０１１５】
ステップＳ７７において、評価装置８は、求められた型が型３であるかどうかをチェックする。型３である場合にのみステップＳ７８〜Ｓ８０が実行される。他の場合にステップＳ７８〜Ｓ８０は飛び越えられる。
【０１１６】
ステップＳ７８において、評価装置８は潅流の程度の算出を実行する。この算出はさまざまの手法で行なうことができる。これは次に図１５を参照して詳しく説明する。しかし、前に述べたように、最も簡単な場合潅流の程度の２つまたは３つの値、すなわち高−低または高−中−低が区別される。しかし、より細かい区分も可能である。
【０１１７】
図１５によれば、型３の小区画１９における平均値Ｍの時間的経過が時点Ｔ１で初めて第１の閾値ＳＷ１を上回る。時点Ｔ２で平均値Ｍは例えばその最大値Ｍｍａｘの９０％に達する。時点Ｔ３で平均値Ｍは最大値Ｍｍａｘに達する。時点Ｔ４で平均値Ｍは再び例えば最大値Ｍｍａｘの９０％に低下する。時点Ｔ５で平均値Ｍは再び第１の閾値ＳＷ１を下回る。数値９０％は模範例に過ぎない。もちろん、他の％値も利用することができる。場合によっては基礎値Ｍ０に関する補正も行なうことができる。基礎値Ｍ０は、観察された小区画１９について、限界時点ＧＺＰの前または時点Ｔ１の前の平均値Ｍの平均値として規定されている。
【０１１８】
上記時点Ｔ１〜Ｔ５に加えて、平均値Ｍが第２の閾値ＳＷ２を上回る補助時間Ｔ６が規定される。第２の閾値ＳＷ２はいわゆるＦＷＨＭ（＝ｆｕｌｌ  ｗｉｄｔｈ  ａｔ  ｈａｌｆ  ｍａｘｉｍｕｍ）に相当する。
【０１１９】
潅流の程度については、評価装置８がこれをこれらの量の１つからまたはこれらの量の複数から求める。例えば次の進行（１）〜（６）が個々にまたは互いに組み合わせにて可能である。
（１）時点Ｔ５，Ｔ１の差が形成される。この値は、平均値Ｍの変化が第１の閾値ＳＷ１を上回っている期間の特性を示している。
（２）時点Ｔ２，Ｔ１の差が形成される。この値は、平均値Ｍの変化の立ち上がり期間の特性を示している。
（３）時点Ｔ５，Ｔ４の差が形成される。この値は、平均値Ｍの変化の立ち下がり期間の特性を示している。
（４）最大値Ｍｍａｘ、すなわち平均値Ｍの最大変化が利用される。
（５）時点Ｔ３、すなわち平均値Ｍの最大変化の時点が利用される。
（６）時点Ｔ１、すなわち平均値Ｍの変化の開始までの期間が利用される。
【０１２０】
もちろん、これらの進行の変形および組み合わせが可能である。組み合わせの場合、これらは選択的に重み付けされるかまたは重み付けされない。
【０１２１】
ステップＳ７９において、評価装置８は、期間Ｔ６が最小期間Ｔｍｉｎを上回っているかどうかをチェックする。上回っている場合、時間Ｔ６は極端に短い。図１６がこのような経過の例を示す。これは高い確率でいわゆるアーチファクトを示唆する。従って、評価装置８はこの場合ステップＳ８０へ移行する。ステップＳ８０において、評価装置８は、現在処理された小区画１９に関しては相応の投影画像が考慮されないままとどまるように配慮する。最も簡単な場合、単純にそれぞれの投影画像Ｂが（もちろん、それぞれの小区画１９に限って）省かれる。しかし、評価装置８が置き換えを行なうと好ましい。なぜならば、評価装置８は、処理された小区画１９を、時間的に直前の投影画像Ｂの対応する小区画１９によって、時間的に直後の投影画像Ｂの対応する小区画１９によって、または時間的に直前の投影画像Ｂと時間的に直後の投影画像Ｂとの補間によって置き換えるからである。
【０１２２】
通常の場合、最小期間Ｔｍｉｎは唯一の投影画像Ｂに相当し、場合によっては２つの投影画像Ｂに相当する。最小期間Ｔｍｉｎが唯一の投影画像Ｂに相当する場合、アーチファクトを有する小区画１９を、時間的に直前の投影画像Ｂおよび時間的に直後の投影画像Ｂの対応する小区画１９の平均値によって置き換えることが考えられ得る。最小期間Ｔｍｉｎが２つの投影画像Ｂに相当する場合、更に、期間Ｔ６が１つの投影画像Ｂに相当するか又は２つの投影画像Ｂに相当するかが区別されなければならない。期間Ｔ６が１つの投影画像Ｂに相当する場合、上述の補間を行なうとよい。期間Ｔ６が２つの投影画像Ｂに相当する場合、重み付け２：１もしくは１：２による補間が行なわれてもよいし、あるいは時間的に直ぐ隣の投影画像Ｂの小区画１９による置き換えが行なわれてもよい。ステップＳ８０の実行後、評価装置８はステップＳ７８に戻る。
【０１２３】
上述の本発明による画像評価方法は、場合によっては要求に従って改善することができる。例えば、潅流の程度を小区画ごとに求めることに基づいて、より細かく求めることができる。これを、以下において図１７を参照しながら説明する。
【０１２４】
図１７によれば、先ずステップＳ９１において、評価装置８は小区画１９を選択する。ステップＳ９２において、評価装置８は、選択された小区画１９に型３が割付けられているかどうかをチェックする。割付けられている場合、ステップＳ９３に移行する。ステップＳ９３において、評価装置８は論理補助量ｏｋを算出する。論理補助量ｏｋは、選択された小区画１９が同様に型３を割付けられた小区画１９によって完全に取囲まれている場合にのみ値「真」を取る。論理補助量ｏｋの値がステップＳ９４においてチェックされる。チェック結果に応じてステップＳ９５，Ｓ９６が実行される。ステップＳ９５においては、選択された小区画１９が例えば２×２の下位小区画に分割される。各下位小区画について、評価装置８は、ステップＳ９６において、新たに潅流の程度の算出および割付けを行なう。
【０１２５】
ステップＳ９７において、評価装置８は、ステップＳ９２〜Ｓ９６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。実行していない場合、評価装置８はステップＳ９８に移行し、そこにおいて評価装置８はこれまでなおも選択されていない小区画１９を選択する。評価装置８はステップＳ９８からステップＳ９２に戻る。
【０１２６】
図１７の進行はもちろん変更可能である。例えばステップＳ９５はステップＳ９１の前に引き出されて、全ての小区画１９について実行されるようにしてもよい。ステップＳ９１〜Ｓ９４，Ｓ９７〜Ｓ９８はそれぞれ下位小区画に関して実行される。しかし、一方の進行形式を採るか他方の進行形式を採るかに関係なく、評価装置８は、型「潅流のある周辺部分」が割付けられ、かつ予め定められた最小間隔（この場合小区画１９または下位小区画）で同様に型「潅流のある周辺部分」が割付けられているピクセル９よって専ら取囲まれている評価画像Ａのピクセル９についてのみ、新たに潅流の程度を求める。
【０１２７】
本発明による画像評価方法の上記の説明の枠内においては、撮影装置１の撮影パラメータがＸ線源４の作動パラメータを含めて画像Ｂの検出中に一定に保持されていることが前提とされている。これに対して、この前提が満たされていない場合、検出された画像Ｂに、評価に影響を及ぼし得る明るさ変動が生じ、極端な場合評価ができないことさえある。従って、本発明の範囲内において、評価を行なうことができるように相応の補正が行なわれる。この補正は、図６のステップＳ３５の前またはステップＳ４４の後に行なわれる。次に図１８を参照してこの補正を詳しく説明する。
【０１２８】
図１８によれば、先ずステップＳ１０１において、投影画像Ｂの基準範囲２０が決定される。最も簡単な場合基準範囲２０の決定は相応の使用者入力によって行なわれる。その後、ステップＳ１０２において、評価装置８は基準範囲２０を投影画像Ｂの１つに挿入する。これは例えば図３から分かる。
【０１２９】
次にステップＳ１０３において、評価装置８は投影画像Ｂの１つを１つの基準画像Ｂに決定する。どの投影画像Ｂを基準画像Ｂに決定するかは原理的に任意である。しかし、一般には最初または最後の投影画像Ｂが基準画像Ｂに決定される。
【０１３０】
ステップＳ１０４において評価装置８は投影画像Ｂの１つを選択する。
【０１３１】
評価装置８は、選択された投影画像ＢをステップＳ１０５において基準画像Ｂ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、ステップＳ１０６において、評価装置８は選択された投影画像Ｂのピクセル値の変換を決定する。変換は、一方では変換された投影画像Ｂの基準範囲２０のピクセル９の平均値が、他方では基準画像Ｂのピクセル９の平均値が、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、変換された投影画像Ｂの基準範囲２０のピクセル９の平均値が基準画像Ｂのピクセル９の平均値に等しいという関係であってよい。変換は選択的に線形または非線形であってよい。
【０１３２】
ステップＳ１０６において決定された変換に従って、評価装置８は、ステップＳ１０７において、選択された投影画像Ｂの全てのピクセル９、すなわち、基準範囲２０の内側のピクセル９も基準範囲２０の外側のピクセル９も変換する。
【０１３３】
ステップＳ１０８において、評価装置８は、ステップＳ１０４〜Ｓ１０７を既に全ての投影画像Ｂについて実行したかどうかをチェックする。実行していない場合、先ずステップＳ１０９へ移行し、ここにおいて評価装置８は他の投影画像Ｂを選択する。その後、評価装置８はステップＳ１０５に戻る。他の場合投影画像Ｂの変換が終了する。
【０１３４】
使用者６による基準範囲２０の設定に対する代替として、もちろん、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、評価画像Ａにおいて型「潅流のない周辺部分」すなわち型１を割付けたピクセル９に基づいて基準範囲２０を求めることができる。この場合に、照射範囲の外側にある小区画１９は考慮されない。これは図１９によれば例えば次のように行なわれる。
【０１３５】
先ずステップＳ１１において、評価装置８は小区画１９を選択する。ステップＳ１１２において、評価装置８は、選択された小区画１９が型１であるかどうかをチェックする。型１である場合にのみ、ステップＳ１１３〜Ｓ１１５が実行される。型１でない場合、ステップＳ１１６に移行する。
【０１３６】
ステップＳ１１３において、評価装置８は論理補助量ｏｋを求める。論理補助量ｏｋは、選択された小区画１９が同様に型１を割付けられた小区画１９によって完全に取囲まれている場合にのみ値「真」を取る。この進行によって、特に、評価画像Ａの内部範囲のみを基準範囲２０に決定することができる。これに対して縁範囲は強制的に取除かれる。
【０１３７】
ステップＳ１１４において、論理補助量ｏｋの値がチェックされる。論理補助量ｏｋが値「偽」を有する場合、直接にステップＳ１１６に移行し、他の場合ステップＳ１１５が実行される。ステップＳ１１５において、評価装置８は選択された小区画１９を基準範囲２０の構成要素に決定する。
【０１３８】
ステップＳ１１６において、評価装置８は、既に全ての小区画１９を検査したかどうかをチェックする。検査していない場合、ステップＳ１１７に移行し、ここにおいて他の小区画１９を選択し、その後ステップＳ１１２に戻る。他の場合、基準範囲２０の決定方法が終了する。このようにして決定された基準範囲２０が投影画像Ｂに伝達される。
【０１３９】
評価装置８が基準範囲２０を自動的に決定する場合、図１９の進行形式に対して代替または追加として、次に図２０を参照して説明する進行形式も可能である。
【０１４０】
図２０によれば、ステップＳ１２１において、評価装置８は撮影ジオメトリに関する情報および／または造影剤の注入位置に関する情報を呼び出す。この指示に基づいて、ステップＳ１２２において、評価装置８は定められた小区画１９を基準範囲に属する小区画として選択する。
【０１４１】
更に、もちろん、基準範囲２０を図３に応じて表示装置１６を介して使用者６に出力することができる。それにより、使用者６は、基準範囲２０をチェックし、追認し、放棄し、あるいは場合によっては変更することができる。
【０１４２】
本発明による画像評価方法は、従来技術による画像評価方法に比べて著しく進歩している。特に、本発明による画像評価方法はＤＡＳ画像を作成する必要がない。しかし、これは確かに可能であるが、まさに必要ではない。ＲＯＩ（関心領域）を決定することも必要でない。更に、投影画像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。基準画像を決定するもしくは使用できることも必要でない。更に、いかなる画像ワーピングも必要でない。
【０１４３】
本発明による画像評価方法は高い自動化率および高い処理速度を有する。更に、評価結果の可視化の枠においても、対話の枠においても柔軟性がある。更に、本発明による画像評価方法はいわゆるＴＩＭＩ流れ測定の枠の中に組み入れることも可能である。それによって投影画像Ｂの重複検出を、それにつながる患者３のＸ線被爆と共に回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【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】画像検出経過のフローチャート
【図３】模範的な投影画像を示す図
【図４】本発明による画像評価方法を実施するための評価装置のブロック図
【図５】投影画像の決定経過を示すフローチャート
【図６】本発明による画像評価方法の経過例を示すフローチャート
【図７】評価画像を示す図
【図８】投影画像を重ねられた図７の評価画像を示す図
【図９】本発明による画像評価方法の経過例の第１の部分詳細フローチャート
【図１０】投影図から導き出された中間画像を示す図
【図１１】第１の型の平均値の時間経過を示すタイムチャート
【図１２】第２の型の平均値の時間経過を示すタイムチャート
【図１３】第３の型の平均値の時間経過を示すタイムチャート
【図１４】本発明による画像評価方法の経過例の第２の部分詳細フローチャート
【図１５】第２の型の平均値の時間経過の部分詳細を示すタイムチャート
【図１６】異常値を含む平均値の時間経過を示すタイムチャート
【図１７】本発明による画像評価方法の経過例の第３の部分詳細フローチャート
【図１８】本発明による画像評価方法の経過例の第４の部分詳細フローチャート
【図１９】本発明による画像評価方法の経過例の第５の部分詳細フローチャート
【図２０】本発明による画像評価方法の経過例の第６の部分詳細フローチャート
【符号の説明】
【０１４５】
１        撮影装置
２        制御装置
３        検査対象（人間）
４        放射線源（Ｘ線源）
５        検出器
６        使用者
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
Ｂ          検出された画像
Ｆ          係数
ＧＺＰ      限界時点
ｔ          検出時点
φ          位相情報
φ*      基準位相
δφ        位相制限
ＳＷ１      第１の閾値
【図１】
2007050262.tif 000003
【図２】
2007050262.tif 000004
【図４】
2007050262.tif 000005
【図５】
2007050262.tif 000006
【図６】
2007050262.tif 000007
【図９】
2007050262.tif 000008
【図１１】
2007050262.tif 000009
【図１２】
2007050262.tif 000010
【図１３】
2007050262.tif 000011
【図１４】
2007050262.tif 000012
【図１５】
2007050262.tif 000013
【図１６】
2007050262.tif 000014
【図１７】
2007050262.tif 000015
【図１８】
2007050262.tif 000016
【図１９】
2007050262.tif 000017
【図２０】
2007050262.tif 000018
【図３】
2007050262.tif 000019
【図７】
2007050262.tif 000020
【図８】
2007050262.tif 000021
【図１０】
2007050262.tif 000022