(57)【要約】      （修正有）【課題】システムは、二重層ダイポールをシミュレートする分布点電荷の２次元パッチを定義することによって、磁気画像における二重層ダイポールを同定する。【解決手段】２次元パッチの幾何学的中心７が、二重層ダイポールの等価ダイポールモーメント６の位置として用いられる。供された磁気画像に基づいて位置およびモーメンタムを同定するダイポール構築システムに磁気画像を供することによって、等価ダイポールモーメント６のモーメンタムが決定される。【選択図】図７
2013244403.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気画像から二層ダイポールを同定する方法であって、前記方法は、
形状、サイズ、深さおよび配向が不確定な二層ダイポールによって生成される磁界の磁気画像を得て、
前記磁気画像を電流ダイポール構築システムに供して、前記磁気画像と合致する電流の３Ｄ位置およびモーメンタムを決定し、
前記電流の前記３Ｄ位置を単一二層２Ｄパッチの幾何学的中心に割り当て、
前記単一二層２Ｄパッチの前記幾何学的中心を前記二層ダイポールの等価ダイポールモーメントの前記位置と見做し、
前記等価ダイポールモーメントは、前記二層ダイポールと実質的に同様の電界を生成すること
を特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記ダイポール生成器によって生成された前記モーメンタムが前記等価ダイポールモーメントに割り当てられる、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記単一二層２Ｄパッチは、前記二層ダイポールの近似である、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
単一二層２Ｄパッチは、サイズが不確定である、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記二層２Ｄパッチは、共通の極性を持つ点状の電荷源の分布である、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記単一二層２Ｄパッチは、等時的な活性化表面を定義する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記単一二層２Ｄパッチは、前記等価二層ダイポールを定義する２つの対向表面の１つであり、前記等価二層ダイポールは、その磁界が前記磁気画像に表現される前記二層ダイポールと等価である、請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記等価ダイポールモーメントによって作り出される前記電界は、前記二層ダイポールの前記表面の前記直径の複数倍の距離から見たときに、前記二層ダイポールによって作り出されるものと実質的に同様である、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項９】
2013244403.tif 000029
2013244403.tif 000030
【請求項１０】
前記線形モデルは、前記第２磁気画像と同じ解像度を持つ複数の合成磁気画像を生み出すことによって定義され、前記合成磁気画像は、３次元空間の導電容積内のシミュレートされた電気インパルスに基づく、請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記電気インパルスは、二層ダイポールであり、前記合成磁気画像は、ランダムに生成された二層ダイポールに基づく、請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記ランダムに生成された二層ダイポールは、前記３次元空間の導電容積内にランダムな深さ、形状および位置を持つ、請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記線形モデルは、主成分分析（ＰＣＡ）を用いることによって生み出され、前記３次元空間の導電容積は、心臓組織を表す、請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記合成磁気画像は、前記３次元空間の導電容積内のランダムに生成された電流（単一ダイポール）に基づく、請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記線形モデルは、主成分分析（ＰＣＡ）を用いることによって生み出され、前記３次元空間の導電容積は、心臓組織を表す、請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
2013244403.tif 000031
【請求項１７】
2013244403.tif 000032
【請求項１８】
2013244403.tif 000033
【請求項１９】
2013244403.tif 000034
2013244403.tif 000035
2013244403.tif 000036
2013244403.tif 000037
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体組織の磁気画像化に関する。より具体的には、本発明は、磁気画像を用いて二重層を同定し、その位置を見出すことに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な電磁気画像化技術において、電流ソースの推定は共通の問題である。電磁気画像化の一分野は、生きた組織から放射する電界の画像化である。生体は、電気インパルスを生成して、電界をもたらし、電気画像化（または電界画像化）は、これら電界の画像（以下、電気画像と呼ぶ）を取り込むことを可能にする。理想的には、その取り込まれた電界から電気インパルスを再構成したい。電気画像化は、医療分野に広い応用を見出した。
【０００３】
当分野で知られるように、電流は磁界を生成する。従って、電気インパルスを生成する有機体は磁界も生成し、磁気画像化（または磁界画像化）は、これら磁界の画像（以下、磁気画像と呼ぶ）を取込むことを可能にする。生体、または生きた組織におけるかかる磁界の研究は、一般に生体磁気として知られる。生体磁気の分野において特に興味深いのは、ヒトの脳およびヒトの心臓の磁気画像化である。
【０００４】
電気画像化および磁気画像化の技術の開発は、脳、心臓および他の神経系における電気生理学的プロセスの検出および解析を可能にする。かかる組織からの電磁界の記録（すなわち、画像化）は、典型的に、研究される組織の周りに複数の電気（電界）センサーまたは磁気（磁界）センサーを置くことによって達成される。例えば、脳波記録法（ＥＥＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）は、脳組織の電気画像を記録するために脳の周りに置いた電気センサーを用い、心電図記録法（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙまたはＥＫＧ）は、心臓組織の電気画像を記録するために胸の上に置いた電気センサーを用いる。同様に、脳磁図記録法（ＭＥＧ：ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ）は、脳組織の磁気画像を記録するために脳の周りに置いた磁気センサーを用い、心磁図法（ＭＣＧ：ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）は、心臓組織の磁気画像を記録するために胸の上に置いた磁気センサーを用いる。ＭＥＧユニットおよびＭＣＧユニットの例がそれぞれ図１Ａおよび図１Ｂに示される。
【０００５】
図１Ａを参照すると、ＭＥＧシステムは、測定に高空間解像度を提供すべく（ヒトの頭の周りに嵌るように）球状に配置された多数（通常３００以下）の磁気センサーからなる。ＭＥＧシステムは、脳の神経活動によって生じる磁界を測定する。それぞれの磁気センサーは、１次元（１Ｄ）磁気波形Ｂｚを半径方向に測定する。
【０００６】
図１Ｂを参照すると、ＭＣＧシステムは、センサー平面アレイとして配置された少数（通常、６４個以下）の磁気センサー（それぞれのセンサーは、典型的に超伝導量子干渉デバイス、すなわちＳＱＵＩＤ：ｓｕｐｅｒｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｄｅｖｉｃｅである）を含むことができる。（ｘ，ｙ，ｚ）軸によって示されるように、それぞれのＳＱＵＩＤセンサーは、ｚ方向の１次元（１Ｄ）磁気波形（Ｂｚ）を測定する。ＭＣＧデバイスは、通常、患者の心臓の上になる位置で患者の胸より上方１０ｃｍ以内に置かれる。心臓における電流［すなわち、電気インパルス（単数または複数）］は、磁界Ｂを生成し、患者の胴から磁界Ｂが放射する。それぞれのＳＱＵＩＤセンサーは、それに到達する放射磁界Ｂのｚ成分（すなわち、Ｂｚ）を測定する。すなわち、それぞれのＳＱＵＩＤセンサーは、ｚ方向の１Ｄ磁気波形を測定する。
【０００７】
ＥＥＧおよびＥＣＧのような電気画像化（または記録）技術と比較すると、ＭＥＧおよびＭＣＧのような磁気画像化技術は、より非侵襲性であり、与えられた時点で（ＳＱＵＩＤセンサーのｘ−ｙ面の仮想によって）２次元（２Ｄ）画像を提供するので、好ましいであろう。そのうえ、人体の外部で生成される磁界は、体組織の磁気特性故に、体表面に垂直な方向（例えば、図１Ａにおける半径方向および図１ＢにおけるＺ方向）に歪められない。従って磁気画像化は、体内における弱い電気的活動に対してより正確かつ高感度である。
【０００８】
例として、以下の議論は、心臓組織の磁気画像化に注目するが、当然のことながら、以下の議論は、磁気画像化一般にも適用でき、特に他の生きた組織の磁気画像化に適用できる。
【０００９】
心臓の電流（または電流インパルス）は、心臓での電気生理学的プロセスによって生成される。異常電流の位置特定は、心筋梗塞、狭心症などのような虚血性疾患の診断に用いることができる。Ｆ．Ｓｔｒｏｉｎｋ（ストロインク）による「心磁図法の４０年（Ｆｏｒｔｙ  Ｙｅａｒｓ  ｏｆ  Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ）」、インターナショナル・コンファレンス・オン・バイオマグネティズム・アドバンシズ・イン・バイオマグネティズム（Ｉｎｔ．Ｃｏｆ．ｏｎ  Ｂｉｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ），２８：１−８，２０１０（非特許文献１）に説明されるように、カテーテル処置室における治療および経過観察の両方で患者に役立つ。
【００１０】
伝統的に、不整脈のような不規則な心臓の電気的活動は、心電図（ＥＣＧ：Ｅｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）によって診断される。しかしながら、ＥＣＧは、たとえ虚血性疾患が検出されたとしても時間的情報を提供するに過ぎず、心臓における異常インパルス電流の位置を直接に特定することはできない。電気インパルス電流の位置特定を試みるための１つの技術は、体表面電位マッピング（ＢＳＰＭ：ｂｏｄｙ  ｓｕｒｆａｃｅ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｍａｐｐｉｎｇ）として知られ、体表面電位マップを再構築するために多数の電極（すなわち、リード線）を用いる。このＢＳＰＭ技術は、Ｗａｎｇ（ワン）らによる「心臓電気生理の非侵襲的容積画像化（Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  Ｃａｒｄｉａｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ）」，ＣＶＰＲ，ｐ．２１７６−２１８３，２００９（非特許文献２）に説明される。しかしながら、観察される電気信号が体組織の乏しい導電率によって歪められかねないために、ＢＳＰＭ電流の位置特定精度は限られる。
【００１１】
心磁図、或いは心磁図法（ＭＣＧ）の到来によって、心臓の電流のより正確な測定結果が空間的にも時間的にも得られるようになった。ＭＣＧは、図１Ｂを参照して上に記載されている。
【００１２】
ＭＣＧシステムでは、電磁気センサー（すなわち、ＳＱＵＩＤセンサー）がセンサー平面アレイとして配置される。それぞれの電磁センサーが取り込み点であり、以下では「キャプチャー」と呼ぶことができる。それぞれのキャプチャーは、患者の胸（すなわち、ヒトの胴）から放射する、センサー平面アレイに垂直な方向（すなわち、ｚ方向）の１Ｄ磁気波形を測定する。（心臓組織を貫く観察面を定義しうる）ｚ方向の与えられた深さにおいてキャプチャー平面アレイの深さ測定（すなわち、１Ｄ磁気波形）を整列させる（または同期させる）ことによって、与えられた深さにおける２Ｄ  ＭＣＧマップを構築することができる。ＭＣＧシステムは、通常、患者の胸より上方５から１０センチメートルに置かれて、患者の心臓の磁界を非侵襲的な仕方で測定する。かくして、キャプチャーのアレイは、電磁気的活動に関する一群の低解像度（以下、ｌｏｗ−ｒｅｓ）２次元ＭＣＧマップ（または画像）を測定する。
【００１３】
ＭＣＧは、ＥＣＧを超えるいくつかの利点を持つ。第１に、心臓の電流インパルス（以下、電流、電気電流または電気的電流）によって生成される磁界は、体組織の磁気特性故に、体表面に垂直な方向（すなわち、ｚ方向）に歪められない。従って、ＭＣＧは、心臓障害の初期段階における弱い電気的活動に対してより正確かつ高感度である。第２に、ＭＣＧセンサーアレイは、心臓における電流の位置を特定できる。最後に、ＭＣＧ測定は、非侵襲性である。４０年のＭＣＧ研究の後に、ＭＣＧ測定のための心臓電流位置特定および高解像度視覚化が、研究および臨床両分野からますます注目を集めている。
【００１４】
しかしながら、ＭＣＧに関わる多くの困難がある。第１の困難は、ヒトの心臓で生み出される小さい磁界を覆い隠しかねない大量の電磁ノイズである。これは、バックグラウンドノイズを低減すべく磁気遮蔽室を用いることによって、かつ超伝導量子干渉デバイス（ＳＱＵＩＤ）のような高感度電磁気センサーを導入することによって、ある程度、対処されてきた。これらのステップが役立ったとはいえ、生の読み取り値は所望されるより依然としてずっとノイズが多い。
【００１５】
別の困難は、ＭＣＧシステムに用いうる限られた数の電磁気センサー（すなわち、ＳＱＵＩＤ）であり、ＭＣＧマップの解像度を制限する。結果として、ＭＣＧシステムは、典型的に低解像度（ｌｏｗ−ｒｅｓ）２Ｄ  ＭＣＧマップしか作り出せない。典型的に、これらのｌｏｗ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧマップは、診断目的にとって十分ではない。例えば、２５ｍｍセンサー間隔の６４チャンネル  Ｈｉｔａｃｈｉ（登録商標）ＭＣＧシステムは、（塚田（Ｔｓｕｋａｄａ）らによる「心臓疾患を診断するための新規開発心磁図システム（Ｎｅｗｌｙ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ  Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ  Ｈｅａｒｔ  Ｄｉｓｅａｓｅ）」，日立レビュー（Ｈｉｔａｃｈｉ  Ｒｅｖｉｅｗ），５０（１）：１３−１７，２００１（非特許文献３）に記載されるように）８×８  ＭＣＧマップを測定するに過ぎない（すなわち、６４個の測定点、またはキャプチャーの８×８アレイを持つ）。１つの解決法は、センサーの数を増やすことであるが、センサーの物理的サイズおよびシステム設計のために実際には非常に難しい。
【００１６】
この物理的制限を克服する１つの手法は、限られた数の磁気センサーによって生み出されるｌｏｗ−ｒｅｓ画像から高解像度（以下、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ）磁気画像を近似することである。かくして、ＭＣＧに必要なステップは、ｌｏｗ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧ画像またはマップからｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧ画像またはマップを生成することである。
【００１７】
ｌｏｗ−ｒｅｓ画像から生成されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧ画像の２つの画像例ＬおよびＲが図２に示される。左の画像Ｌは、健康な心臓から生成されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の接線画像を示す。画像Ｌ内の最大点（すなわち、最強点）は、心臓における電流の位置（またはソース）を示す。従って、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像は、心臓における電気的活動を医師が直接に「見る」ことを可能にする。右の画像Ｒは、不健康な心臓のｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の接線画像を示す。これは、健康な心臓の左の画像Ｌと著しく異なり、そして診断に重要な手掛かりを提供する。ｌｏｗ−ｒｅｓ  ＭＣＧマップと比較して、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像は、より多くの意義を診断に提供する。
【００１８】
ｌｏｗ−ｒｅｓ磁気画像からｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁界画像を生成する１つの方法は、補間法による。ほとんどの最新ＭＣＧシステムは、Ｂ．Ａ．Ｓ．らによる「心磁図法による不整脈基質の位置特定：副伝導路のアブレーションを参照として用いた方法論の研究（Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅｓ：Ａ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  Ｓｔｕｄｙ  Ｗｉｔｈ  Ａｃｃｅｓｓｏｒｙ  Ｐａｔｈ−Ｗａｙ  Ａｂｌａｔｉｏｎ  ａｓ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）」，アナルズ・オブ・ノンインベイシブ・エレクトロカーディオロジー（Ａｎｎ  Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｌ），１０（２）：１５２−１６０，２００５（非特許文献４）に記載され、かつ野村（Ｎｏｍｕｒａ）らによる「心磁図による梗塞ベクトルの評価：心電図から推測できない起電力の検出（Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒ  ｂｙ  Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｍｏｔｉｖｅ  Ｆｏｒｃｅｓ  ｔｈａｔ  Ｃａｎｎｏｔ  ｂｅ  Ｄｅｄｕｃｅｄ  ｆｒｏｍ  ａｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）」，インターナショナル・コングレス・シリーズ（Ｉｎｔ．  Ｃｏｎｇｒｅｓｓ  Ｓｅｒｉｅｓ），１３００：５１２−５１５，２００７（非特許文献５）に記載されるように、ｌｏｗ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧマップからｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧ画像を構築するために、電磁気センサーの観察測定結果の間に曲線フィッティング補間法を用いる。残念なことに、曲線フィッティング法の精度は、典型的に限られている。
【００１９】
最近、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁界画像の生成に機械学習技術が用いられた。一例がＳ．Ｊｉａｎｇ（ジアン）らにより「ＭＣＧマッピングにおける補間（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  ｉｎ  ＭＣＧ  Ｍａｐｐｉｎｇ）」，ＩＥＥＥエンジニアリング・イン・メディスン・アンド・バイオロジー（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）  第２７回年次会議（２７ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），上海（Ｓｈａｎｇｈａｉ），（中国）Ｃｈｉｎａ，ｐ．４３８１−４３８４，２００５，（非特許文献６）に発表されている。この手法は、ニューラルネットワークを用いた非線形補間関数の学習を例示する。
【００２０】
上述のように、磁気画像化は、所与の時間および深さにおける組織内の電界の画像を提供する。観察される磁界の原因となる電流インパルス（あるいは電気電流インパルス）を同定することは、しばしば有益であろう。上記のｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像では（例えば、図２を参照）、磁気画像内の最大点（すなわち、最強点）を、電流インパルスの位置（またはソース）を示すものとして見做すことができる。
【００２１】
観察された磁気画像を生成した電流インパルスを同定する試みは、逆問題と呼ばれる。すなわち、様々な部位で得られる磁界の測定結果を用いて、観察された（すなわち、測定された）磁界を生成した電流ソースの位置およびモーメントの推定を試みる。これは、逆問題と呼ばれる。例えば、Ｍ．Ｂ．らによる「２つの異なったマルチチャンネルＳＱＵＩＤデバイス間の心磁図記録の変換（Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｏｆ  Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｔｗｏ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｑｕｉｄ  Ｄｅｖｉｃｅｓ）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），４７（７），８６９−８７５，２０００（非特許文献７）は、電流ソースの３Ｄ位置、大きさおよび配向を再構築するための逆問題への取り組みを記載する。電流ソースが一旦分かると、再構築された電流ソースからビオサバールの法則を用いてｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁界を計算することができる。しかしながら、この手法は、最初が不十分であるが故にしばしば信頼性に欠ける。
【００２２】
逆問題への対処に関わる困難は、他にいくつもある。ヘルムホルツの相反定理によれば、ＭＣＧに対する逆問題は、前の電流およびそれらの数が分かっていない限り、不良設定問題である。それにもかかわらず、逆問題への対処に向けたいくつかの手法が提案されてきた。
【００２３】
例えば、世界原点に位置するセンサーアレイから遠く離れた単一電流を仮定する瑣末な例が、Ｒ．Ｊ．らによる「心磁図法による不整脈基質の位置特定：副伝導路のアブレーションを参照として用いた方法論の研究（Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｒｒｙｔｈｍｉａ  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅｓ：ａ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  Ｓｔｕｄｙ  ｗｉｔｈ  Ａｃｃｅｓｓｏｒｙ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ａｂｌａｔｉｏｎ  ａｓ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）」，ユーロペース（Ｅｕｒｏｐａｃｅ），１１（２），１６９−１７７，２００９，（非特許文献８）に記載される。この状態は、実際には満足されえない。
【００２４】
脳における神経活動の推定のように、多数の電流ソースを推定する場合には、Ｊ．Ｚ．Ｗａｎｇ（ワン）らによる「リードフィールド解析によって決定された磁気ソース画像：一意的な最小ノルム最小二乗推定（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｉｍａｇｅｓ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｂｙ  ａ  Ｌｅａｄ−Ｆｉｅｌｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ｔｈｅ  Ｕｎｉｑｕｅ  Ｍｉｎｉｍｕｍ−Ｎｏｒｍ  Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄ  Ｅｎｇ．），３９（７）：６６５−６７５，１９９２（非特許文献９）に記載されているように、逆問題を制約下に置くことができる。この手法は、大規模な非線形最適化問題を解くが必要があり、しばしば計算コストが高く、良好な初期設定なしでは望ましくない局所最適をもたらしかねない。
【００２５】
代わりに、時間的情報および信号対雑音比を考慮することによって、Ａ．眞▲渓▼（Ｍａｔａｎｉ）による「リードフィールドを用いたＭＥＧ逆問題（ＭＥＧ  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｐｒｏｂｌｅｍ  ｗｉｔｈ  Ｌｅａｄｆｉｅｌｄｓ）」，第１５回日本生体磁気会議（１５ｔｈ  Ｊａｐａｎ  Ｂｉｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），１３（１）：４２−４５，２０００（非特許文献１０）に記載されるように、ビームフォーマーおよび合成開口マグネトメテリー（ＳＡＭ：ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒｙ）法を用いて逆問題により対処することができる。これらのタイプの方法は、具体的な電流ソースの統計的解析を必要とし、それ故に電流ソースに関する仮定がなければ、一回限りであっても２Ｄ磁界画像を利用することはできない。
【００２６】
従って、逆問題への対処に必要なのは、通常、（上記のＭａｔａｎｉに記載されるように）正則化法を利用することによって逆問題を簡単化すること、および、（Ｐ．Ｈｕｇｈｅｔｔ（ヒューエット）による「磁気ソースの画像化のための最適制約線形インバース法（Ａｎ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）」，ニュークリア・サイエンス・シンポジウム・アンド・メディカル・イメージング・コンファレンス（Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），ｐ．１２４１−１２４５，１９９３（非特許文献１１）に記載されるように）電流ソースの位置をアプライアリに与えることである。
【００２７】
しかしながら、Ｊ．Ｚ．Ｗａｎｇ（上に引用済）によって、かつＣ．Ｒａｍｏｎ（ラモン）らによる「生体磁気コンピューター・トモグラフィーのシミュレーション研究（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｆ  Ｂｉｏｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄ  Ｅｎｇ．），４０（４）：３１７−３２２，１９９３，（非特許文献１２）において提示されるように、電流の位置が均一な３Ｄ格子に固定される特別な場合には逆問題に線形解を近似することができる。
【００２８】
Ｃ．Ｒａｍｏｎらは、心臓疾患診断の多くの用途に広く用いられる単一電流ソースの場合には、逆問題が過剰な制約を持ちうることも示す。しかし、この場合でさえ、逆問題は、初期設定と独立した制約の数とに大きく依存する、依然として中規模の非線形最適化プロセスである。しかし、疎な磁気測定結果は、良好な初期設定を推定し逆問題を解くために限られた情報を提供しうるに過ぎない。例えば、上述の６４チャンネル  Ｈｉｔａｃｈｉ  ＭＣＧシステムは、２５ｍｍセンサー間隔の８×８グリッド上で磁界を測定するに過ぎない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２９】
【非特許文献１】F.Stroink著  「心磁図法の４０年（Forty Years of Magnetocardiology）」、インターナショナル・コンファレンス・オン・バイオマグネティズム・アドバンシズ・イン・バイオマグネティズム（Int.Cof.on Biomagnetism Advances in Biomagnetism），２８：１−８，２０１０
【非特許文献２】Wang他、著  「心臓電気生理の非侵襲的容積画像化（Noninvasive Volumetric Imaging of Cardiac Electrophysiology）」，CVPR，ｐ．２１７６−２１８３，２００９
【非特許文献３】塚田（Tsukada）他、著  「心臓疾患を診断するための新規開発心磁図システム（Newly Developed Magnetocardiographic System for Diagnosing Heart Disease）」，日立レビュー（Hitachi Review），５０（１）：１３−１７，２００１，
【非特許文献４】B.A.S.他、著  「心磁図法による不整脈基質の位置特定：副伝導路のアブレーションを参照として用いた方法論の研究（Magnetocardiographic Localization of Arrhythmia Substrates：A Methodology Study With Accessory Path-Way Ablation as Reference）」，アナルズ・オブ・ノンインベイシブ・エレクトロカーディオロジー（Ann Noninvasive Electrocardiol），１０（２）：１５２−１６０，２００５
【非特許文献５】野村（Nomura）他、著  「心磁図による梗塞ベクトルの評価：心電図から推測できない起電力の検出（Evaluation of Infarction Vector by Magnetocardiogram：Detection of Electromotive Forces that Cannot be Deduced from an Electrocardiogram）」，インターナショナル・コングレス・シリーズ（Int． Congress Series），１３００：５１２−５１５，２００７
【非特許文献６】S.Jiang他  「ＭＣＧマッピングにおける補間（Interpolation in MCG Mapping）」，ＩＥＥＥエンジニアリング・イン・メディスン・アンド・バイオロジー（Engineering in Medicine and Biology）  第２７回年次会議（２７th Annual Conference），上海（Shanghai），（中国）China，ｐ．４３８１−４３８４，２００５，
【非特許文献７】M.B.他、著  「２つの異なったマルチチャンネルＳＱＵＩＤデバイス間の心磁図記録の変換（Conversion of Magnetocardiographic Recordings Between Two Different Multichannel Squid Devices）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Trans.on Biomedical Engineering），４７（７），８６９−８７５，２０００
【非特許文献８】R.J.他、著  「心磁図法による不整脈基質の位置特定：副伝導路のアブレーションを参照として用いた方法論の研究（Magnetocardiographic Localization of Arrythmia Substrates：a Methodology Study with Accessory Pathway Ablation as reference）」，ユーロペース（Europace），１１（２），１６９−１７７，２００９，
【非特許文献９】J.Z.Wang他、著  「リードフィールド解析によって決定された磁気ソース画像：一意的な最小ノルム最小二乗推定（Magnetic Source Images Determined by a Lead-Field Analysis：The Unique Minimum-Norm Least-Squares Estimation）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Trans.Biomed Eng.），３９（７）：６６５−６７５，１９９２，
【非特許文献１０】A.眞▲渓▼（Matani）著  「リードフィールドを用いたＭＥＧ逆問題（MEG Inverse Problem with Leadfields）」，第１５回日本生体磁気会議（１５th Japan Biomagnetism Conference），１３（１）：４２−４５，２０００，
【非特許文献１１】P.Hughett著  「磁気ソースの画像化のための最適制約線形インバース法（An Optimal Constrained Linear Inverse Method for Magnetic Source Imaging）」，ニュークリア・サイエンス・シンポジウム・アンド・メディカル・イメージング・コンファレンス（Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference），ｐ．１２４１−１２４５，１９９３
【非特許文献１２】C.Ramon著  「生体磁気コンピューター・トモグラフィーのシミュレーション研究（Simulation Studies of Biomagnetic Computed Tomography）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（Trans.Biomed Eng.），４０（４）：３１７−３２２，１９９３，
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
当然のことと思われるが、取り込まれる磁気画像は、おそらく異なった深さにある複数の電気インパルスの組み合わせからなり、単一電流インパルスの結果ではないであろう。必要なのは、観察される磁界の原因となる複数の電気インパルスの複合に関する情報を提供しうる磁気画像化システムである。
【００３１】
同じく必要なのは、計算リソースに実行不可能な要求を出すことも、前の電流の数および位置に関するアプリオリな仮定を必要とすることもなく、電気インパルスのかかる組み合わせの表示を提供する磁気画像化システムである。
【課題を解決するための手段】
【００３２】
上記ニーズは、磁気画像から二重層ダイポールを同定する方法において満たされ、この方法は、二重層ダイポールによって生成される磁界の磁気画像を得ることであって、二重層ダイポールは、形状、サイズ、深さおよび配向が不確定である、得ること、磁気画像を電流ダイポール構築システムに供して、磁気画像と一致する電流の３Ｄ位置およびモーメンタムを決定すること、電流の３Ｄ位置を単一二重層２Ｄパッチの幾何学的中心に割り当てること、および単一二重層２Ｄパッチの幾何学的中心を二重層ダイポールの等価ダイポールモーメントの位置と見做すことであって、等価ダイポールモーメントは、二重層ダイポールによって作り出されるものと実質的に同様の電界の生成を特徴とする、見做すこと、を含む。
【００３３】
好ましくは、ダイポール生成器によって生成されるモーメンタムが、等価ダイポールモーメントに割り当てられる。
【００３４】
この場合、単一二重層２Ｄパッチは、二重層ダイポールの近似である。
【００３５】
好ましくは、単一二重層２Ｄパッチは、サイズが不確定である。
【００３６】
加えて、二重層２Ｄパッチは、共通の極性を持つ電荷の点ソース分布である。
【００３７】
さらに、単一二重層２Ｄパッチは、等時的な活性化表面を定義する。
【００３８】
加えて、単一二重層２Ｄパッチは、等価二重層ダイポールを定義する２つの対向表面の１つであり、等価二重層ダイポールは、その磁界が磁気画像に表現される二重層ダイポールと等価である。
【００３９】
さらにこの方法において、等価ダイポールモーメントによって作り出される電界は、二重層ダイポールの表面の直径の複数倍の距離から見たときに、二重層ダイポールによって作り出されるものと実質的に同様である。
【００４０】
2013244403.tif 000003
【００４１】
この手法において、線形モデルは、第２磁気画像と同じ解像度を持つ複数の合成磁気画像を生み出すことによって定義され、合成磁気画像は、３次元空間の導電容積内におけるシミュレートされた電気インパルスに基づく。
【００４２】
電気インパルスは、二重層ダイポールとすることができ、合成磁気画像は、ランダムに生成された二重層ダイポールに基づく。ランダムに生成された二重層ダイポールは、３次元空間の導電容積内にランダムな深さ、形状および位置を持つ。好ましくは、線形モデルは、主成分分析（ＰＣＡ：ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いることによって生み出され、３次元空間の導電容積は、心臓組織を表す。
【００４３】
代わりに、合成磁気画像は、前記３次元空間の導電容積内にランダムに生成された電流（単一ダイポール）に基づく。前述のように、線形モデルは、主成分分析（ＰＣＡ）を用いることによって生み出され、３次元空間の導電容積は、心臓組織を表す。
【００４４】
2013244403.tif 000004
【００４５】
2013244403.tif 000005
【００４６】
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【００４７】
2013244403.tif 000007
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2013244403.tif 000009
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【００４８】
本発明の他の目的および成果ならびにより十分な理解は、以下の記載および請求項を添付図面と併せて参照することによって明らかになり、正しく理解されるであろう。
各図面において、同じ参照符号は同じ部分を指す。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】図１Ａおよび１Ｂは、それぞれＭＥＧユニットおよびＭＣＧユニットの例を示す図。
【図２】図２は、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ２Ｄ  ＭＣＧ画像の２つの画像例を示す。
【図３】図３は、ダイポールモーメントを示す。
【図４】図４は、二重層ダイポールを示す。
【図５】図５は、二重層ダイポールの単純化した図である。
【図６】図６は、２つの２Ｄパッチとそれらの幾何学的中心にある等価ダイポールモーメントとを強調した、二重層ダイポールの第２の単純化した図である。
【図７】図７は、単一二重層２Ｄパッチとその幾何学的中心にあるその等価ダイポールモーメントとを示す。
【図８】図８は、電磁気センサーのセンサー面アレイによって観察されるような垂直パッチを示す。
【図９】図９は、導電容積内の５つの垂直パッチを示す。
【図１０】図１０は、複数の垂直パッチと交差する水平面としての水平パッチを示す図。
【図１１】図１１は、電磁気センサーのセンサー面によって観察される水平パッチを示す図。
【図１２】図１２は、ＭＣＧシステムを示す。
【図１３】図１３は、ｈｉｇｈ−ｒｅｓモデルを利用したＭＣＧシステムにおける単純化したプロセスの一般的なフローを示す。
【図１４】図１４は、主成分分析（ＰＣＡ）によってｈｉｇｈ−ｒｅｓモデルを生み出す好ましい方法を簡単にまとめたものを示す。
【図１５】図１５は、図１４の方法のより詳細にまとめたものである。
【図１６】図１６は、様々なサイズの９つの垂直二重層ダイポールの比較を示し、それぞれ各幾何学的中心において対応する単一ダイポールモーメントがある。
【図１７】図１７は、垂直二重層ダイポールｖｓ等価幾何学的中心ダイポールモーメントの比較の結果を表に示す。
【図１８】図１８は、様々なサイズの９つの水平二重層ダイポールの比較を示し、それぞれ各幾何学的中心において対応する単一ダイポールモーメントがある。
【図１９】図１９は、水平二重層ダイポールｖｓ等価幾何学的中心ダイポールモーメントの比較の結果を表に示す。
【図２０】図２０は、ＭＣＧ画像から計算された等価ダイポールモーメントを真の幾何学的中心ダイポールモーメントと比較したときの、垂直二重層ダイポールに対するダイポール位置特定の誤差を表に示す。
【図２１】図２１は、１５０を超える試行における垂直二重層ダイポールに対するダイポールモーメント位置の誤差のチャートを示す。
【図２２】図２２は、ＭＣＧ画像から計算された等価ダイポールモーメントを真の幾何学的中心ダイポールモーメントと比較したときの、水平二重層ダイポールに対するダイポール位置特定の誤差を表に示す。
【図２３】図２３は、２００を超える試行における水平二重層ダイポールに対するダイポールモーメント位置の誤差のチャートを示す。
【図２４】図２４は、シミュレーション設定における３Ｄ空間の心臓容積の上面図および側面図を示す。
【図２５】図２５は、合成された訓練画像のいくつかの例を示す。
【図２６Ａ】図２６Ａは、本発明のいくつかの様態の議論を容易にするための様々な方程式（式１から式６）を示す。
【図２６Ｂ】図２６Ｂは、本発明のいくつかの様態の議論を容易にするための様々な方程式（式７から式１１）を示す。
【図２６Ｃ】図２６Ｃは、本発明のいくつかの様態の議論を容易にするための様々な方程式（式１２から式１４）を示す。
【図２７】図２７は、本発明を踏まえた心臓容積における深さ層を示す。
【図２８】図２８は、（ｄ2／２ｄｚ）Ｂmz（ｚ）ｖｓ深さｚのグラフのグラフである。
【図２９】図２９は、本時点で好ましい方法によって生成されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像とグラウンドトルースサンプルを用いた先行技術の方法とを比較する。
【図３０】図３０は、逆問題の計算の構成を示す。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
電流ソースの推定は、様々な電気画像化および磁気画像化技術に共通の問題である。電流ソースの推定は、多くの研究分野および臨床応用において有益である。例えば、脳における電流ソースの位置およびモーメントの推定は、細胞集合体の機能的組織化のようなニューロン集団の研究にとって重要な意味合いを持ち、心臓における異常な電流ソースの位置特定は、心筋梗塞および狭心症のような虚血性疾患の診断にとって決定的に重要である。
【００５１】
2013244403.tif 000011
【００５２】
図４に示されるように、組織における電気的活動のより適切な像は、二重層ダイポール１０’によって具現化される。容積導体２３内に２つの対向表面を定義する任意形状の滑らかな導電性シート（または層）１が示される。図３に示されるような、多くのダイポールモーメント３がシート１を横断して均一に分布し、それぞれの点ソースおよび点シンクのペアがシート１の対向表面上にある。このようにして、それぞれのダイポールモーメント３がシート１に垂直、かつその各表面に垂直に置かれる。ダイポール密度（すなわち、ダイポールモーメント３の密度）は、良く振る舞う位置関数であると仮定され、これは小さい領域におけるダイポールモーメント３の数が十分に大きいので、ダイポールモーメント３の密度が連続関数で良好に近似されうることを意味する。かかるソースは、二重層ダイポール１０’と呼ばれる。
【００５３】
2013244403.tif 000012
【００５４】
2013244403.tif 000013
【００５５】
次に、磁気画像から二重層ダイポールの情報を生成する方法を記載する。より具体的には、本発明の目的は、電磁気画像化を用いて二重層ダイポールの位置を見出すことである。例として、以下の議論は、心臓組織（すなわち、心臓の組織）の電磁気画像化に注目するが、当然のことながら、以下の議論は、電磁気画像化一般に等しく適用でき、特に他のタイプの組織の磁気画像化に適用することができる。
【００５６】
心臓組織の電磁気画像化（すなわち、心電図記録法ＥＣＧ、および／または脳磁図記録法ＭＥＧ）に基本的なことは、画像化される心臓組織が、同様の活動電位で伝搬する高度に結合された一連の活性細胞を有することである。さらに、心臓組織が均一かつ等方性であり、従ってすべてのダイポールモーメント（またはダイポール要素）が等時的な活性化表面にあり、かくして揃って振る舞うものと仮定される。
【００５７】
図５は、議論のために単純化した二重層ダイポール１０を示す。図５における図４と同様のすべての要素は、同様の参照符号を持ち、上にそれらが記載される。当然のことながら、単純化した二重層ダイポール１０の構造は、二重層ダイポール１０’の構造を反映する。図４の連続的なダイポールモーメント３は、図５では容積導体２３内の複数のダイポールモーメント３のセットとして単純化される。本議論では、シート１を定義する対向表面がそれぞれ二重層２Ｄパッチ４および５と呼ばれる。かくして、本構成物において、二重層ダイポール１０は、２つの対向二重層２Ｄパッチ４および５からなり、１つは点電流ソース（正のソース）のセットに対応し、他は点電流シンク（負のソース）のセットに対応する。実際、二重層２Ｄパッチ４および５は、二重層ダイポール１０を２つの部分、正側から見た１つの部分（二重層２Ｄパッチ５）と負側から見た他の部分（二重層２Ｄパッチ４）とに分ける。両側は、大きさは等しいが反対極性の電位を作り出す。
【００５８】
二重層ダイポール１０、或いはダイポール分布のかかる二重層２Ｄパッチ４および５から遠い距離では（すなわち、それらの表面の直径の複数倍の距離では）、観察される電界（それ故に観察される電気または磁気、ＭＣＧ、画像）は、あたかも強度および配向がソース成分（すなわち、個別ダイポールモーメント）のベクトル和である単一ダイポールモーメントから発生するかのように、そしてソース成分がすべて同じ点に位置するかのように現われる。この単一ダイポールモーメントは、二重層ダイポールの等価ダイポールモーメントと呼ぶことができる。
【００５９】
図６は、二重層２Ｄパッチ４および５のダイポール分布を単一等価ダイポールモーメント６に結合する、さらなる単純化を示す。上に説明されるように、二重層ダイポール１０と等価なダイポールモーメントは、二重層ダイポール１０内のすべてのソース成分（すなわち、複数のダイポールモーメント３のセット）のベクトル和を取ることによって理論的に同定することができ、結果として生じる等価ダイポールモーメント６は、あたかもすべてのソース成分が共通点に位置するかのように見えるであろう。図６は、いかにこの共通点の位置を決定するかという問題に対処する。むしろすべてのソース成分のベクトル和を取ることは、計算として実用的ではなく、それぞれの個別ソース成分を物理的に同定する利用しやすい方法がないので物理的にも実行不可能であり、本時点で好ましい実施形態は、図６では二重層２Ｄパッチ４および５の幾何学的中心７に対応することになるであろう、二重層ダイポール１０の幾何学的中心に等価ダイポールモーメント６の位置を割り当てる。
【００６０】
等価ダイポールモーメント６の位置を二重層２Ｄパッチ（４または５）の幾何学的中心と見做してしまうと、等価ダイポールモーメント６の大きさおよび方向の決定にさらなる単純化を利用する。上に説明されるように、二重層２Ｄパッチ４および５は大きさの等しい電位を作り出すので、図７において単一二重層２Ｄパッチ５に限定することによって、本問題がさらに単純化される。二重層２Ｄパッチ５は、二重層ダイポール１０の片側だけなので、以下では単一二重層ダイポール５と呼ぶことができる。或いは、本例は、垂直単一二重層ダイポールを示すので、垂直パッチ５と呼ぶこともできる。本例において、垂直パッチ５は、１５×１５の点ソースから構築され、従って導電性容積２３内の１５×１５のダイポールモーメントからなる二重層ダイポールの１層を定義する。
【００６１】
図８は、電磁気センサー１３の８×８アレイからなるセンサー面によって観察される垂直パッチ５を示す。磁界のｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁気画像も示される。好ましくは、（垂直パッチ５によって表現されるような）観察される二重層ダイポールの伝搬方向は、センサー面に平行であると定義される。
【００６２】
説明のために、導電性容積２３内の５個の垂直パッチ５１から５５を図９に示す。本発明を踏まえて水平パッチの１つの定義を構築するために、この隣接する垂直パッチの図を用いる。
【００６３】
図１０を参照して、好ましくは複数の隣接する垂直パッチ５1から５nと交差する水平スライス（または面）８について点ソースの水平パッチ、または層を定義することができる。本例では、垂直パッチ５1から５nのそれぞれが１５×１５の点ソースによって定義され、面８がｎ個の個別（１５×１）垂直パッチを定義し、これらｎ個の隣接する（１５×１）垂直パッチの一群が１つの水平パッチを定義することになろう。すなわち、水平パッチは、複数の隣接する（Ｘ×１）垂直パッチからなるとして定義することができる、但しそれぞれの垂直パッチは１Ｄの列であり、Ｘは列における点ソースの数を定義する。
【００６４】
図１１は、８×８電磁気センサー１３のセンサー面によって観察される５×５水平パッチ９を示す。磁界のｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁気画像も示される。上に説明されるように、水平パッチは、隣接する垂直パッチからの複数の隣接する列からなると考えることができる。それぞれの垂直パッチは、二重層ダイポールの片側であるので、水平パッチは、複数の深さゼロの二重層ダイポールとして定義することができる。従って、水平パッチによって定義される二重層ダイポールの伝搬方向は、依然としてセンサー面に平行であると定義することができる。
【００６５】
本発明の目標は、磁気画像から二重層ダイポールの位置を見出すことである。これを達成するために、図５に示されるように、連続的なダイポールモーメント（図４を参照）が複数のダイポールモーメントのセットに単純化される。複数のダイポールモーメントのセット内において結合された活性細胞（すなわち、結合された点ソース）が２Ｄパッチを定義する。より具体的には、単一二重層ダイポールによって垂直パッチ（図８を参照）が定義され、複数の深さゼロの二重層ダイポールによって水平パッチ（図１１を参照）が定義される。図７に示されるように、二重層ダイポールの位置は、その対応する単一二重層ダイポールの幾何学的中心７（図６を参照）（すなわち、対応する垂直または水平パッチの幾何学的中心）として定義される。加えて、二重層ダイポールの伝搬方向は、いくつかの実施形態において好ましくはセンサー面に平行であると定義される。
【００６６】
図３に示されるように、最も単純な二重層ダイポールモデルは、ただ１つのダイポールモーメントを持つ。取り込まれた磁気画像内の単純な二重層ダイポールのような位置を見出して定義するための好ましい方法が以下に説明される。しかし、２Ｄパッチ、面にわたって分布する複数のダイポールモーメントからなる二重層ダイポールの位置を見出して定義するためには、第１のステップは、既知の二重層ダイポールとそれらの幾何学的中心にある対応する単一ダイポールモーメントとから生成される、磁気（すなわち、心磁図またはＭＣＧ）画像を比較することである。次に、以下に記載される単一ダイポールモーメント位置法を二重層ダイポールのＭＣＧ画像に適用して、（等価磁界に関するような）磁気的な意味でそれぞれがその対応する二重層ダイポールを表現する、対応する等価ダイポールモーメントの位置を見出す。最後に、同定された等価ダイポールモーメントを用いて二重層ダイポールの幾何学的中心を近似し、同定された等価ダイポールモーメントの位置と二重層ダイポールの真の幾何学的中心との距離を比較する。
【００６７】
得られた結果の議論を続ける前に、有益でありうるのは、図１２から１５を参照して、二重層ダイポールの与えられたＭＣＧ画像から等価ダイポールモーメントの位置を見出して定義する好ましい方法の概観を最初に提供することである。好ましい方法のより詳細な記載が以下にさらに提供される。
【００６８】
図１２を参照して、典型的な心磁図システムは、超伝導量子干渉デバイス（ＳＱＵＩＤ）センサーのような、少数の個別電磁気センサー１３を収容したＭＣＧセンサーユニット１１からなる。電磁気センサー１３は、典型的に平面アレイとして配置され、典型的な心磁図システムは、６４個以下のセンサーを持つ。体内の電気インパルス１７は、磁界１５を生成する。この場合には、観察される電気インパルス１７のソースとして（すなわち、電流ソースとして）ヒトの心臓１９が機能する。
【００６９】
それぞれの電磁気センサー１３は、取り込み点であり、以下ではキャプチャー１３と呼ぶことができる。それぞれのキャプチャー１３は、患者の胸２１（すなわち、ヒトの胴）から放射する、センサー平面アレイに垂直な方向（すなわち、ｚ方向）の１次元（すなわち、１Ｄ）磁気波形を測定する。ｚ方向の与えられた深さにおいてキャプチャー１３のアレイの深さ測定（すなわち、１Ｄ磁気波形）を整列させる（または同期させる）ことによって、与えられた深さにおける２次元（２Ｄ）ＭＣＧマップ（またはＭＣＧ画像）を構築することができる。ＭＣＧセンサーユニット１１は、通常、患者の胸２１より上方５から１０センチメートルに置かれて、非侵襲的な仕方で患者の心臓の磁界を測定する。かくして、キャプチャー１３のアレイは、電磁気的活動に関する一群の低解像度２次元（２Ｄ）ＭＣＧマップを測定する。
【００７０】
このようにして、磁気センサー１３は、生きた組織から放射する磁界のｚ成分を時間領域で連続的に測定する。これが一連の２Ｄ磁界画像をもたらし、それぞれの２Ｄ磁界画像は、例えば心臓周期における心房収縮期の開始のような、特定の生理機能の時点に対応する。異なった部位で得られた磁界の測定結果を用いて、観察される磁界を生成した電流ソースの位置およびモーメントを推定する試みは、逆問題と呼ばれる。
【００７１】
この電流ソースの推定位置およびモーブメントは、３Ｄ空間における電流ダイポール（または流れダイポール、或いはダイポールモーメント）と考えることができる。当分野で知られるように、流れダイポールは、シンクとソースとの距離間隔である。例えば、この基本的な定義を（シナプスが興奮性か、或いは抑制性かどうかによって）脳のシナプスにおける電流ダイポールに適用すると、樹状突起が電流ダイポールのソースとして、細胞体がシンクとして機能することがありうる（或いはバイスバーサである）。
【００７２】
残念ながら、磁気センサー１３によって作り出される画像は、有意義な解釈に十分な解像度を提供しない。それ故に、ＭＣＧシステムは、通常は低解像度のＭＣＧ画像を高解像度のＭＣＧ画像に変換するためのメカニズムも必要である。
【００７３】
ｌｏｗ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像（すなわち、ｌｏｗ−ｒｅｓマップ）をｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像（すなわち、ｈｉｇｈ−ｒｅｓマップ）に変換するための本時点で好ましいメカニズムは、与えられた組織、すなわちこの場合にはヒトの心臓に関する電気的活動モデルを利用する。好ましくは、このモデルは、電磁気的活動のｌｏｗ−ｒｅｓ、２Ｄ  ＭＣＧマップを受け取って、ｌｏｗ−ｒｅｓ、２Ｄマップに対応するシミュレートされたｈｉｇｈ−ｒｅｓ、２Ｄ  ＭＣＧマップを出力することが可能なｈｉｇｈ−ｒｅｓモデルである。心臓１９を心臓組織２３のブロックとしてシミュレートし、心臓組織２３のブロックに基づいてｈｉｇｈ−ｒｅｓモデルを定義することによって、これを達成することができる。
【００７４】
ｌｏｗ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像（すなわち、ｌｏｗ−ｒｅｓマップ）をｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像（すなわち、ｈｉｇｈ−ｒｅｓマップ）に変換するための本時点で好ましいメカニズムは、モデル学習アルゴリズムに基づき、磁気センサー１３によって提供される疎な測定結果のセットに基づいて逆問題を解くためにこのアルゴリズムを用いる。
【００７５】
この好ましいメカニズムの単純化したプロセスの一般的なプロセスフローが図１３に示される。上に説明されるように、物理的ＭＣＧセンサーユニット１１は、第１ｌｏｗ−ｒｅｓ  ＭＣＧマップ（または画像）１２を作り出す。この第１ｌｏｗ−ｒｅｓ  ＭＣＧイメージ１２が、それよりｈｉｇｈ−ｒｅｓモデル１４へ渡されて、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ、２Ｄ第２ＭＣＧ画像１６を作り出す。
【００７６】
以下により詳細に説明されるように、ｈｉｇｈ−ｒｅｓモデル１４は、好ましくは多数の訓練ｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像の原理成分分析（ＰＣＡ）に基づく。すなわち、ｈｉｇｈ−ｒｅｓモデル１４は、物理的ＭＣＧセンサーユニット１１から得られる疎な測定結果と線形モデルをフィッティングすることによって、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ２Ｄ第２ＭＣＧ画像を推定する。このモデルは、ビオサバールの法則に基づく多数のランダムに生成されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ磁界画像からなりうる、合成ｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練画像のライブラリーを用いて構築することができる。ｈｉｇｈ−ｒｅｓ第２ＭＣＧ画像１６は、第１ＭＣＧ画像１２のより高解像度の画像表現である。例えば、第１ＭＣＧ画像１２がＭ×Ｍの画素解像度を持つならば、第２ＭＣＧ画像１６はＰ×Ｐの画素解像度を持つことができる、但しＰ≫Ｍである。好ましくは、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ第２ＭＣＧ画像は、ｌｏｗ−ｒｅｓ第１ＭＣＧ画像の解像度より少なくとも２０倍大きい解像度を持つ。さらに好ましくは、第２ＭＣＧ画像１６は、第１ＭＣＧ画像１２より一貫して高い画素密度を持つ。例えば、第１ＭＣＧ画像１２が２０ｃｍ×２０ｃｍの画像領域に及ぶならば、その一様に分布する画素密度は、４００ｃｍ2当たりＭ×Ｍ画素となり、一方で対応する第２ＭＣＧ画像１６の同じ画像領域に一様に分布する画素密度は、４００ｃｍ2当たりＰ×Ｐ画素となるであろう。
【００７７】
ｈｉｇｈ−ｒｅｓ第２ＭＣＧ画像１６が電流位置特定器２４に供され、逆問題が解かれて、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ第２ＭＣＧ画像１６に描かれた磁界を生成する電流ソース２０の三次元（３Ｄ）位置およびモーメントが推定される。すなわち、電流位置特定器２４は、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ第２ＭＣＧ画像１６と一致する電流の３Ｄ位置およびモーメンタムを決定する。かくして、推定電流ソース２０は、等価ダイポールモーメント（または等価二重層ダイポール）に対応する。
【００７８】
2013244403.tif 000014
【００７９】
ｈｉｇｈ−ｒｅｓモデル１４の性能は、それを定義するために用いる訓練画像に依存する。例えば、図１４では、ｈｉｇｈ−ｒｅｓモデル１４を定義するために、複数の高解像度訓練画像４２aから４２kが主成分分析（ＰＣＡ）ブロック２２へ供される。ある点で、問題は、数多くの高解像度訓練画像４２aから４２kをいかに定義するかである。理解されるであろうように、図１２に描かれるような、物理的ＭＣＧセンサーユニットの技術の現状を前提とすると、物理的に高解像度画像／マップを得ることはできない。この問題の本時点で好ましい解決法は、必要とされる高解像度訓練画像４２aから４２kをシミュレートすることである。一実施形態において、シミュレートされた高解像度訓練画像４２aから４２k、またはランダムに生成された二重層ダイポールのもの。代わりの実施形態において、シミュレートされた高解像度訓練画像４２aから４２kは、ランダムに生成された単一ダイポールモーメントのものである。
【００８０】
図１２〜１４と同様のすべての要素が同様の参照符号を持ち、上にそれらが記載される図１５を参照すると、基本的な理想は、（図１２に示される）心臓１９を心臓組織ブロック２３としてシミュレートし、次に心臓組織ブロック２３内の複数の電流インパルス３６（または二重層ダイポール３６a）をシミュレートすることである。心臓組織２３（および心臓１９と物理的ＭＣＧセンサーユニット１１との間の任意の他の介在組織／媒体）の物理的特性は知られているので、電流インパルス３６（または二重層ダイポール３６ａ）によって生成された、心臓組織ブロック２３を通る磁界の伝搬をシミュレートすることができる。心臓組織ブロック２３のサイズは、心臓１９と同等のサイズ（または平均的なヒトの心臓と同様の容積）とするとよい。
【００８１】
図１２の物理的ＭＣＧセンサーユニット１１と同様のシミュレートされたＭＣＧセンサーユニット１１’が、心臓組織容積（すなわち、ブロック）２３上に示される。シミュレートされたＭＣＧセンサーユニット１１’は、図１２の物理的電磁気センサー１３と同様の数のシミュレートされた電磁気センサー１３’を収容しうるであろう。この場合、シミュレートされたＭＣＧセンサーユニット１１’は、図１２のような、低解像度ＭＣＧセンサーユニットとなるであろう。しかしながら、この場合の目的が物理的ＭＣＧセンサーユニットからの測定値の読み取りを強化することであり、かつシミュレートされたＭＣＧセンサーユニット１３’が任意の望ましい機能を持つように自由に定義できるので、シミュレートされた低解像度ＭＣＧセンサーユニット１１’は、シミュレートされた仮説的な高解像度ＭＣＧセンサーユニット３２で置き換えることが好ましい。
【００８２】
仮説的なｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧセンサーユニット３２は、所望のｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練ＭＣＧ画像４２a〜４２kと同様の解像度を持つことになり、かくして所望のｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の画素当たり１個と、より大きいシミュレートされた電磁気センサーのアレイ３４を収容することになろう。いまや、ランダムな電流インパルス３６（またはランダムな二重層ダイポール３６ａ）を心臓組織容積２３内に定義して、その結果として生じる磁界３８をビオサバールの法則の使用によって生成することができるであろう。ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧセンサーユニット３２は、次に心臓組織容積２３内の様々な深さにおいて磁界３８の高解像度の読み取りを行う（すなわち、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練ＭＣＧ画像を生成する）ことになろう。
【００８３】
実用上の理由から、心臓組織容積２３内に予め定義された、限られた数の深さまたは層４０においてｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ訓練画像を生成することが好ましい。かくして心臓組織容積２３から個別層４０を抽出し分離して、それぞれの深さレベルに対して個別ｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練ＭＣＧ画像４２を生成することができる。当然のことながら、多数のランダムな電流インパルス（またはランダムな二重層ダイポール）を定義して、それらの磁界を生成し、結果として生じるレベル画像を生み出すことになろう。一実施形態において、深さレベル当たり１０００個のランダムな電流インパルス（またはランダムな二重層ダイポール）が定義されて、１０００個のサンプル画像が生成される。これらのシミュレートされたｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練ＭＣＧ画像４２が、次にＰＣＡに基づいてｈｉｇｈ−ｒｅｓＭＣＧ画像モデル１４を構築するために用いられる。
【００８４】
次に、好ましい実施形態において得られる実験結果の議論に戻る。実験は、次の構成を有した、
８×８センサー、センサー間隔は２．５ｃｍ
一様に分布する５％のノイズ
未知の深さ
未知の配向
次のように定義された二重層ダイポールパッチ
Ａ）垂直パッチ、
ｉ）ｘ＝１，３，...，１５，ｚ＝１，３，...，１５
ii）０．２５ｃｍ間隔
iii）１５０試行
iv）ランダムな位置
Ｂ）水平パッチ、
ｉ）ｘ＝１，３，...，２１，ｚ＝１，３，...，２１
ii）０．２５ｃｍ間隔
iii）２００試行
iv）ランダムな位置
【００８５】
第１のステップは、二重層ダイポールから生成されるＭＣＧ画像をそれらの幾何学的中心にある単一等価ダイポールモーメントと比較することである。上に説明されるように、これは２Ｄパッチ、二重層ダイポールを用いて行うことができる。様々なサイズの垂直パッチ（すなわち、垂直二重層ダイポール）が最初に比較され、水平パッチ（すなわち、水平二重層ダイポール）の比較がそれに続く。すぐ上の実験設定に示されるように、それぞれの二重層のサイズに対してランダムな位置で１５０の試行が実行される。次にそれらの最大および最小誤差が決定される。
【００８６】
図１６は、９つのテスト（垂直テスト１から垂直テスト９）を示し、これらのテストは、様々なサイズの垂直二重層ダイポール（ＤＬ１からＤＬ９）をそれらの各幾何学的中心（幾何学的中心ＤＭ１からＤＭ９）にあるそれらに対応する単一ダイポールモーメントと比較する。２つの間の差異（すなわち、それらの比較結果）が差異１から差異９として示される。二重層ダイポールＤＬ１からＤＬ９は、二重層ソースから生成される（局所的な最大／最小で規格化した）ＭＣＧ画像である。幾何学的中心ダイポールモーメント（ＤＭ１からＤＭ９）は、平均化されたソースからの（極大／極小で規格化した）ＭＣＧ画像と見ることができる。差異１から差異９は、（極大／極小で規格化した）ＭＣＧ誤差画像である。
【００８７】
垂直二重層ダイポールの幅対高さを明示するために、それらのサイズが（Ｘ×Ｚ）として示される。ＤＬ１のサイズは（１×１）であり、単一ダイポールモーメントと同じである。それ故に、ＭＣＧ誤差画像差異１は、ＤＬ１とＤＭ１との間で差異を示さない。しかしながら、垂直テスト２から垂直テスト９では差異が明らかである。差異２から差異９より明らかなように、ＭＣＧ画像差異の分布は中心対照的である。
【００８８】
これらの垂直二重層ダイポールｖｓ等価幾何的中心ダイポールモーメントの比較の結果が図１７に表で示される。図示されるように、二重層ダイポールソースのより大きいサイズにより大きいＭＣＧ誤差画像差異が対応する。とはいえ、最大誤差（すなわち、ＭＣＧ画像間の差異）でさえ小さいので、二重層ダイポールの幾何学的中心を近似するために等価ダイポールモーメントを用いることは、妥当な解決法である。
【００８９】
図１８は、様々なサイズの９つの水平二重層ダイポール（ＤＬ１０からＤＬ１８）の９つのテスト（水平テスト１から水平テスト９）とそれらの幾何学的中心（幾何学的中心ＤＭ１０からＤＭ１８）にあるそれらに対応する単一ダイポールモーメントとの比較を示す。２つの間の差異（すなわち、それらの比較結果）が差異１０から差異１８として示される。二重層ダイポールＤＬ１０からＤＬ１８は、二重層ソースから生成される（局所的な最大／最初の参照によって規格化した）ＭＣＧ画像である。幾何学的中心ダイポールモーメント（ＤＭ１０からＤＭ１８）は、平均化されたソースからの（極大／極小で規格化した）ＭＣＧ画像と見ることができる。差異１０から差異１８は、（極大および極小で規格化した）ＭＣＧ誤差画像である。
【００９０】
水平二重層ダイポールの幅対高さを明示するために、それらのサイズが（Ｘ×Ｙ）として示される。ＤＬ１０のサイズは（１×１）であり、単一ダイポールモーメントと同じである。それ故に、ＭＣＧ誤差画像差異１０は、ＤＬ１０とＤＭ１０との間で差異を示さない。しかしながら、水平テスト２から水平テスト９では差異が明らかである。差異１１から差異１８より明らかなように、ＭＣＧ画像差異の分布は再び中心対照的である。
【００９１】
これらの水平二重層ダイポールｖｓ等価幾何的中心ダイポールモーメントの比較の結果が図１９に表で示される。垂直二重層ダイポールの場合におけるように、水平二重層ダイポールソースのより大きいサイズがより大きいＭＣＧ誤差画像差異に対応する。しかし前と同様に、最大誤差でさえ比較的小さいので、二重層ダイポールの幾何学的中心を近似するために等価ダイポールモーメントを用いることは、同様に妥当な解決法である。
【００９２】
（少なくとも二重層ダイポールから少し遠くでは）二重層ダイポールと等価な（を表現する）ダイポールモーメントの位置を決定するために二重層ダイポールの幾何学的中心を用いるのが妥当であることがいまや確立されたので、対処すべき次の問題は、二重層ダイポールのＭＣＧ画像を所与として、いかに最も良好に等価デポネントモーメントを同定するかである。図１２〜１５を参照して上に示される一般的なプロセス（このプロセスのより詳細な記載は以下に提供される）が、等価ダイポールモーメントを算出するために用いられた。その後、結果が真の幾何学的中心相当物と比較されて、誤差が決定された。
【００９３】
このダイポール位置特定誤差が、算出された等価ダイポールモーメントを真の幾何学的中心ダイポールモーメントと比較した、図２０および２２に表で示される。図２０は、垂直二重層ダイポールに対する誤差を表で示し、図２２は、水平二重層ダイポールに対する誤差を表で示す。
【００９４】
説明を容易にするために、図２１は、１５０の試行での垂直二重層ダイポールに関するダイポールモーメント位置誤差のチャートを示す。誤差の量は、二重層ダイポールが対称か、Ｘ＜Ｚで非対称か、またはＸ＞Ｚで非対称かどうかによって影響される。
【００９５】
同様に、図２３は、２００の試行での水平二重層ダイポールに関するダイポールモーメント位置誤差のチャートを示す。ここでも、誤差の量は、二重層ダイポールが対称か、Ｘ＜Ｙで非対称か、またはＸ＞Ｙで非対称かどうかによって影響される。
【００９６】
図２０〜２３から、対称ソースの平均精度は、非対称ソースの平均精度より少々良いことが明らかである。加えて、ソースサイズがセンサー間隔（例えば、１０×１０ソース＝２．５ｃｍ×２．５ｃｍ）とほぼ同じサイズのときには位置特定誤差が少し小さい。しかし全体として、算出された等価ダイポールモーメントは幾何学的中心に非常に近い。それ故に、算出された等価ダイポールモーメントを妥当に用いて、二重層ダイポールの幾何学的中心を近似することができる。そのうえ、二重層にわたって分布するダイポールモーメントのそれぞれの知識を必要とする、より厳密な平均法を用いて単一ダイポールモデルの位置を見出す方法と同じ精度を、本方法を用いて達成することができる。ソースのサイズおよび／または非対称分布にかかわらず、この精度が達成される。
【００９７】
より複雑な二重層ダイポールについては、３Ｄボクセルに基づくモデルが適切でありうる。加えて、回帰モデルを構築することによって精度を改善することができる。
【００９８】
与えられたＭＣＧ画像から等価ダイポールモーメントを算出するための好ましい方法のより詳細な記載が以下に続く。
【００９９】
かくして、本実施形態は、ランダムな電気インパルス電流（またはランダムな二重層ダイポール）によって生成される合成ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像のセットから線形モデルを学習する（すなわち、生み出す）ために、様々な計算デバイス（またはデータ処理デバイス）を利用する。物理的／実のＭＣＧセンサーユニットから受け取られた疎なデータ（すなわち、低解像度画像）が、次に線形モデル上に射影されて、そこから低解像度画像の高解像度画像表現が生み出される。
【０１００】
図２４を参照して、上面図（ａ）は、シミュレーション設定における３Ｄ空間的心臓容積３３の側面図［側面図（ｂ）］と関連付けた２Ｄセンサーアレイ（またはセンサー面）の上面図を示す。本例において、上面図（ａ）は、（電磁気（ＳＱＵＩＤ）センサー１３のような）６４個の物理センサー１３が８×８センサーアレイに配置された（図１２のＭＣＧセンサーユニット１１のような）ＭＣＧセンサーユニットの上面図を示す。しかしながら、本実施形態では、隣接する実の物理センサー１３の間にｘ、ｙ方向に、４個の仮想センサー３１のセットがインラインに挿入される。加えて、４隅の物理センサー１３とそれらの仮想センサー３１の４個の整列したセットとによって定義される正方形領域が、付加的な仮想センサー３１の４×４アレイによって満たされる。かくして、本実施形態は、６４個の物理センサー１３に１２３２個の仮想センサー３１が加わり、シミュレートされたセンサーは、合計１２９６個となる。これは、３６×３６センサーアレイに相当し、本シミュレートされたｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練画像の一実施のための基盤を成す。センサー毎に１つの画像画素を割り当て、かくして本実施は、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像にＰ×Ｐ（Ｐ＞８）画素を提供する。センサー面は、心臓容積境界ボックス３３より上方５ｃｍから１０ｃｍにあることが好ましく、この場合には１０ｃｍ3（すなわち、１０ｃｍ×１０ｃｍ×１０ｃｍ）である。この例では、それぞれのｈｉｇｈ−ｒｅｓＭＣＧ画像の画素密度は、（１２９６画素）／（１００ｃｍ2）、すなわち１平方センチメートル当たり約１３画素となろう（すなわち、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ画像は、ｌｏｗ−ｒｅｓ画像の２０倍超の解像度を持つ）。電流は、３Ｄ点に位置するベクトルによって表現される。
【０１０１】
当然のことながら、仮想センサーの数、従ってＰの値は、設計上の選択である。図２６Ａから２６Ｃは、以下の議論を容易にするための様々な方程式（式１から式１４）を示す。
【０１０２】
2013244403.tif 000015
【０１０３】
2013244403.tif 000016
【０１０４】
2013244403.tif 000017
【０１０５】
上に説明されるように、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  Ｐ×Ｐ  ＭＣＧ画像のセット（但しＰ＞＞Ｍ、例えば、ＰはＭより４倍大きくてもよい）が訓練ステップで合成される。それぞれのｈｉｇｈ−ｒｅｓ  Ｐ×Ｐ  ＭＣＧ画像を生成するために、ランダムなモーメントおよびランダムな３Ｄ位置の両方を持つ単一電流が定義される。結果として生じるｈｉｇｈ−ｒｅｓ  Ｐ×Ｐ  ＭＣＧ画像が式２に基づいて計算される。
【０１０６】
ランダムなモーメントおよび３Ｄ位置の両方を持つ単一電流によって、それぞれの合成ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像が生成される。心臓によって生成される磁界は非常に弱いので（１０-12から１０-10テスラ）、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像は、好ましくは０〜２５５に規格化されて、ＪＥＴカラーマップを用いて表示される。このようにして、Ｋ個のｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ訓練画像が生成される、すなわち合成される。すべての画像ベクトルが中心化されて（平均ベクトルはμで示される）、行列Ａにそれらが積み重ねられる。かくして行列Ａは、Ｋ行のＰ×Ｐベクトルからなる。行列Ａの固有ベクトルを抽出するためにＰＣＡが適用され、かくして固有行列Σが定義される。
【０１０７】
2013244403.tif 000018
【０１０８】
合成された訓練画像のいくつかの例が図２５に示される。４つの各深さまたは層で生成された異なったＭＣＧ画像の４つの行（すなわち、４つの２Ｄ  ＭＣＧ画像）が示される。深さの変化とともにＭＣＧ画像間に大きな相違が見られる。
【０１０９】
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【０１１０】
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【０１１１】
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【０１１２】
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【０１１３】
本例では、１０個の均一に分布する深さ層またはレベルのそれぞれにおいて１０００個の高解像度訓練ＭＣＧ画像サンプルが生成された。
【０１１４】
次に、図２９に示されるように、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像を生み出す本方法のＢｚ表示およびＢｘｙ表示が、先行技術のバイキュービック補間法、ならびにグラウンドトルース画像と比較された。評価を目的として、ビオサバールの法則に基づいてグラウンドトルース電流から再構築されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像が示される。物理的状態をより良好にシミュレートするために、一様に分布する５％のランダムノイズが、シミュレートされたそれぞれのセンサーに加えられ、その後、ノイズの多いセンサーの結果に対して本時点で好ましい方法ならび先行技術のバイキュービック補間法が適用された。３つの画像を並べた比較から視覚的に明らかなように、本方法によって構築されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像は、グラウンドトルースＭＣＧ画像とよりよく一致する。かくして、本方法は、ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の構築においてバイキュービック補間法より高レベルの精度を達成する。
【０１１５】
このようにして再構築されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ訓練ＭＣＧ画像を用いて、生成されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像を解析し、かかる画像を作り出すであろう電気インパルス電流の位置、深さ、大きさおよび配向を同定することができる。
【０１１６】
上に説明されるように、観察された物理的測定結果から得られる真のＭＣＧ画像は、典型的にｌｏｗ−ｒｅｓ、２Ｄ  ＭＣＧマップからなり、具体的な電気インパルス電流の情報を直接復元するために十分な情報は提供しない。しかしながら、ｌｏｗ−ｒｅｓ、２Ｄ  ＭＣＧマップのｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像推定が一旦構築されると、構築されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の接線成分の最大点として電流の２Ｄ位置が特定される。すなわち、構築されたｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像を解析することによって、電流位置の２Ｄ推定を得ることができる。
【０１１７】
位置特定の精度を改善するための本時点で好ましい方法は、電流の３Ｄ位置およびモーメントの両方を再構築する非線形最適化、すなわち逆問題を解くことである。線形モデルによって作り出される推定ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像の精度が高いほど逆問題に対する初期化が良好であり、より迅速に大域的最適に収束するのに役立つ。同時に、電流の深さ、大きさおよび配向も復元される。より具体的には、本方法は、２つのステップを反復して交互に行う（すなわち、線形モデルを用いてｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像を推定するステップと推定ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像から逆問題を解くステップとを交互に行う）。第１のステップは、３Ｄ電気インパルス電流の発生位置を推定し、第２のステップは、推定された発生位置に基づいてその大きさおよび配向を再構築する。３Ｄ電気インパルス電流の発生位置を推定するときに、モデルに基づく復元から推定された２Ｄ電流位置を初期化に用いる。本方法は、特定の仮定を必要とすることなく効率的、正確であり、かつ信頼性が高い。簡単にするために、単一電気インパルス電流の場合だけに適用して本システム／方法が説明される。しかし、当然のことながら、本システム／方法／デバイスを複数のインパルス電流に拡張することは容易である。さらに当然のことながら、本方法は、与えられたＭＣＧ画像に対して、そのＭＣＧがいかに生成されるかに係わりなく、単に等価ダイポールモーメントを計算するだけなので、二重層ダイポールから生成されるＭＣＧ画像の本方法を適用することは同様に容易である。
【０１１８】
推定ｈｉｇｈ−ｒｅｓ  ＭＣＧ画像から２Ｄ推定を生成するための好ましい方法は、以下の通りである。
【０１１９】
2013244403.tif 000023
【０１２０】
2013244403.tif 000024
【０１２１】
2013244403.tif 000025
【０１２２】
2013244403.tif 000026
【０１２３】
2013244403.tif 000027
【０１２４】
2013244403.tif 000028
【０１２５】
本発明は、いくつかの具体的な実施形態と併せて記載されたが、当業者に明らかなように上の記載を踏まえて多くのさらなる代替、修正および変形が明らかになるであろう。従って、本明細書に記載される発明は、添付の請求項の精神および範囲に含まれうるようなすべてのかかる代替、修正、応用および変形を包含することが意図される。
【符号の説明】
【０１２６】
３…ダイポールモーメント，４…二重層２Ｄパッチ，５…二重層２Ｄパッチ、単一二重層ダイポール、垂直パッチ，６…等価ダイポールモーメント，７…幾何学的中心，１０…二重層ダイポール，１１…ＭＣＧセンサーユニット，１３…電磁気センサー、キャプチャー，２３…容積導体。
【図３】
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【図４】
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【図５】
2013244403.tif 000040
【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１２】
2013244403.tif 000045
【図１３】
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【図１７】
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【図１９】
2013244403.tif 000048
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２６Ｃ】
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【図２７】
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【図２８】
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【図３０】
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【図１】
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【図２】
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【図８】
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【図１１】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１８】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２９】
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