(57)【要約】【課題】血管内の石灰化プラークの自動検出を可能にする、医療用画像のコンピュータ支援による解析方法及び装置を提供すること。【解決手段】第１の画像と前記第２の画像の両方において、１つ以上の解剖学的構造部を識別し、その結果として第１及び第２の画像内の前記１つ以上の解剖学的構造部の位置情報を提供し、第１の画像内で複数の血管の複数の第１の中心線を識別し、その結果として第１の画像内の複数の第１の中心線の位置情報を提供し、第１の画像内の前記各第１の中心線に対応する、第２の画像内の複数の血管の複数の第２の中心線を識別し、その結果として第２の画像内の前記第２の中心線の位置情報を提供し、第２の画像内で複数の石灰化プラーク候補を抽出し、複数の石灰化プラーク候補の中から、複数の特徴を処理する機械学習分類器よって、石灰化プラークを識別する。【選択図】図１
2016041247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用画像のコンピュータ支援による解析方法であって、
ヒト又は動物の身体部位を造影スキャンした第１の画像（Ｉ１）と、
ヒト又は動物の同じ身体部位を非造影スキャンした第２の画像（Ｉ２）とを含む一対の医療用画像が解析される解析方法において、
前記方法は、以下のステップ、すなわち、
ａ）前記第１の画像（Ｉ１）と前記第２の画像（Ｉ２）の両方において、１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）を識別し、その結果として前記第１及び前記第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内の前記１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）の位置情報を提供するステップと、
ｂ）前記第１の画像（Ｉ１）内で複数の血管の複数の第１の中心線（ＣＬ１）を識別し、その結果として前記第１の画像（Ｉ１）内の前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）の位置情報を提供するステップと、
ｃ）前記第１の画像（Ｉ１）内の前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）それぞれに対応する、前記第２の画像（Ｉ２）内の複数の血管の複数の第２の中心線（ＣＬ２）を識別し、その結果として前記第２の画像（Ｉ２）内の前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の位置情報を提供するステップと、；但し前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の識別には、前記第１及び前記第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内で識別された前記１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）に基づいて、前記第１の画像（Ｉ１）から前記第２の画像（Ｉ２）への空間変換を推定することにより、前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）を前記第１の画像（Ｉ１）から前記第２の画像（Ｉ２）へマッピングするステップが含まれており、
ｄ）前記第２の画像（Ｉ２）内で複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）を抽出するステップと、
ｅ）前記複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の中から、当該複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の複数の特徴を処理する機械学習分類器（ＲＦＣ）によって、複数の石灰化プラーク（ＣＰ）を識別するステップと
を含み、
前記ステップｄ）及び／又は前記ステップｅ）において、前記第２の画像（Ｉ２）内の前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の位置情報が使用されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記医療用画像（Ｉ１，Ｉ２）は、三次元スキャン及び／又はＣＴスキャン、特に三次元ＣＴスキャンしたものである、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記医療用画像（Ｉ１，Ｉ２）は、ヒト又は動物の心臓をスキャンしたものであり、ここでは複数の血管の、識別された前記複数の第１及び第２の中心線（ＣＬ１，ＣＬ２）は冠状動脈に関連する、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記識別された１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）は、ヒト又は動物の心臓における心膜及び／又は大動脈根を含む、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記ステップａ）において、前記第１及び第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内の１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）を識別するために、マージナル空間学習が使用される、請求項１から４いずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記ステップｃ）における空間変換の推定は、シンプレートスプラインモデル又はアフィン変換モデルに基づいている、請求項１から５いずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記ステップｄ）において、前記抽出された各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）は、一つの特定の血管にそれぞれ割り当てられ、但し前記特定の血管は、前記抽出された各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）のほとんどの画像要素までの距離が最短である第２の中心線を有している、請求項１から６いずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記ステップｄ）において、前記石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）を、前記第１の画像（Ｉ１）からも抽出し、その場合には前記ステップｃ）における前記空間変換を、前記第１及び第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内の対応する石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）間の位置の差に基づいて洗練し、前記洗練された空間変換から導出された前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の位置情報に基づいて、当該方法を継続する、請求項１から７いずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記ステップｃ）における前記空間変換の洗練では、前記第１及び第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内の対応する複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）間の平均最短距離を最小化する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の画像（Ｉ１）からの前記石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の抽出を、好適には、前記第２の画像（Ｉ２）内の抽出された石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の数が、所定の第１の閾値を超えるという第１の条件が満たされた場合にのみ実行する、請求項８又は９記載の方法。
【請求項１１】
前記空間変換の前記洗練を、好適には、前記第１の画像（Ｉ１）内の抽出された石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の数が、所定の第２の閾値を超えるという第２の条件が満たされた場合にのみ実行する、請求項８から１０いずれか１項記載の方法。
【請求項１２】
前記機械学習分類器（ＲＦＣ）は、ランダムフォレスト分類器又はサポートベクターマシン又は線形判別解析又はロジスティック回帰又は確率的ブースティング決定木である、請求項１から１１いずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
前記ステップｄ）の石灰化プラーク候補の抽出は、前記第２の画像（Ｉ２）内の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）を、各画像要素が所定値を超える放射線濃度を有する隣接する画像要素のグループとして識別する、請求項１から１２いずれか１項記載の方法。
【請求項１４】
前記隣接する画像要素のグループの識別は、複数の条件のうちの少なくとも１つの条件が満たされた場合に破棄される暫定的な識別であり、前記複数の条件には以下の１つ以上の条件が含まれる、すなわち、
前記隣接する画像要素のグループ内の全ての画像要素が、前記第２の画像（Ｉ２）内の予め定められる解剖学的構造部（ＡＳ１）の外側にあること、
前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素の数が、所定値未満であること、
前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素から前記第２の中心線（ＣＬ２）までの平均距離が、所定の閾値よりも大であること、
前記隣接する画像要素のグループ内の全ての画像要素が、前記第２の画像（Ｉ２）内の予め定められた解剖学的構造部（ＡＳ２）の内側にあること、
前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素の最大の放射線濃度が、所定値未満であること、
前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素と、前記隣接する画像要素のグループ周りの予め定められた近傍内の画像要素との間の平均放射線濃度の差が、所定の閾値よりも大であること、
のうちの１つ以上の条件が含まれる、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記ステップｅ）において処理される複数の特徴には、以下の特徴のうちの１つ以上が含まれる、すなわち、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の数、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の平均放射線濃度、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の最大放射線濃度、
１つ以上の放射線濃度閾値を上回る、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の数、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の数によって正規化された１つ以上の放射線濃度閾値を上回る、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の数、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の最大放射線濃度、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の放射線濃度の標準偏差、
各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の平均放射線濃度と、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度との差分、
次のような第１の値と第２の値との間の差分、すなわち前記第１の値は、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素の平均放射線濃度と、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度との差分であり、前記第２の値は、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）周りの予め定められた近傍内の画像要素の放射線濃度の標準偏差であり、
前記第２の画像（Ｉ２）における第２の中心線（ＣＬ２）の最近接点と、各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の各画像要素との距離に関する１つ以上の統計値、但し前記第２の中心線（ＣＬ２）の最近接点とは、前記各画像要素に最も近い点であり、
１つ又は複数の座標系における各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の重心、
のうちの１つ以上が含まれている、請求項１から１４いずれか１項記載の方法。
【請求項１６】
前記第２の画像（Ｉ２）内の前記第２の中心線（ＣＬ２）の前記最近接点と、前記各石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）内の画像要素との距離に関する前記１つ以上の統計値は、以下の１つ以上の値、すなわち、
距離の平均値、
距離の標準偏差、
距離の最大値、
距離の中央値、
距離の中央値からの距離の中央絶対偏差、
のうちの１つ以上の値を含んでいる、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
医療用画像のコンピュータ支援による解析装置であって、
ヒト又は動物の身体部位の造影スキャンである第１の画像（Ｉ１）と、
ヒト又は動物の同じ身体部位の非造影スキャンである第２の画像（Ｉ２）とを含む一対の医療用画像が解析される、解析装置において、
前記第１の画像（Ｉ１）と前記第２の画像（Ｉ２）の両方において、１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）を識別し、その結果として前記第１及び前記第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内で前記１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）の位置情報を提供するステップａ）を実行する手段と、
前記第１の画像（Ｉ１）内で、複数の血管の複数の第１の中心線（ＣＬ１）を識別し、その結果として前記第１の画像（Ｉ１）内の前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）の位置情報を提供するステップｂ）を実行する手段と、
前記第１の画像（Ｉ１）内の前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）それぞれに対応する、前記第２の画像（Ｉ２）内の複数の血管の複数の第２の中心線（ＣＬ２）を識別し、その結果として前記第２の画像（Ｉ２）内の前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の位置情報を提供するステップｃ）を実行する手段と、；但し前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の識別には、前記第１及び前記第２の画像（Ｉ１，Ｉ２）内で識別された前記１つ以上の解剖学的構造部（ＡＳ１，ＡＳ２）に基づいて、前記第１の画像（Ｉ１）から前記第２の画像（Ｉ２）へ空間変換を推定することにより、前記複数の第１の中心線（ＣＬ１）を前記第１の画像（Ｉ１）から前記第２の画像（Ｉ２）へマッピングするステップが含まれており、
前記第２の画像（Ｉ２）内で複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）を抽出するステップｄ）を実行する手段と、
前記複数の石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の中から、前記石灰化プラーク候補（ＣＣＰ）の複数の特徴を処理する機械学習分類器（ＲＦＣ）によって、複数の石灰化プラーク（ＣＰ）を識別するステップｅ）を実行する手段と、
を含み、
前記ステップｄ）を実行する手段、及び／又は、前記ステップｅ）を実行する手段は、前記第２の画像（Ｉ２）内の前記複数の第２の中心線（ＣＬ２）の位置情報を使用するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項１８】
前記装置は、請求項２から１６いずれか１項記載の方法を実行するように構成されている、請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
コンピュータ上で実行される、請求項１から１６いずれか１項記載の方法を実行するプログラムコードが含まれている、デジタルコンピュータの内部メモリ内に直接ロード可能なコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
コンピュータ上で実行される、請求項１から１６いずれか１項記載の方法を実行するプログラムコードが含まれている、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用画像のコンピュータ支援による解析方法並びに対応する装置に関している。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、医療用画像の解析により、血管内の石灰化プラーク（特に動脈）を検出する分野に属している。検出された石灰化プラークに基づいて、医師は動脈疾患を明らかにするために患者の診断を行うことができる。特に心臓医療用画像にとってはこの石灰化プラークの検出は、疾患が検出されたその後の診断のために重要であり、特に冠状動脈疾患の診断に対しては非常に重要である。
【０００３】
ほとんどの臨床ツールでは、動脈内の石灰化プラークの検出のために、半自動的な取り組みが用いられている。これを行うために、石灰化プラークに対する潜在的な候補である、３次元ＣＴスキャンされたボクセルグループが自動的に識別される。これらの識別されたボクセルグループは、血管外のカルシウムや骨、ノイズ等から、血管内部の冠動脈カルシウムを区別するために、手作業で特定の血管に割り当てられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、血管内の石灰化プラークの自動検出を可能にする、医療用画像のコンピュータ支援による解析方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、ヒト又は動物の身体部位を造影スキャンした、すなわちヒト又は動物の身体内へ造影剤を注入した後でスキャンした第１の画像と、ヒト又は動物の同じ身体部位を造影剤を用いないで非造影スキャンした第２の画像とを含む一対の医療用画像が解析される。この非造影スキャンは、通常は、造影スキャンの前に行われる。その理由は、造影剤が所定の期間の間はヒト又は動物の身体内に残留し、そのため非造影スキャンができないからである。本発明の方法に基づけば、以下のステップａ）乃至ｅ）が実行される。
【０００６】
ステップａ）においては、前記第１の画像と第２の画像の両方において１つ以上の解剖学的構造部が識別され、その結果として前記第１及び前記第２の画像内で１つ以上の解剖学的構造部の位置情報が得られる。
【０００７】
ステップｂ）においては、前記第１の画像内で、血管、特に動脈の第１の中心線が識別され、その結果として前記第１の画像内の前記第１の中心線の位置情報が提供される。
【０００８】
ステップｃ）においては、前記第１の画像内で、前記複数の第１の中心線それぞれに対応する、前記第２の画像内の複数の血管の複数の第２の中心線が識別され、その結果として前記第２の画像内で前記複数の第２の中心線の位置情報が提供される。但しこのステップｃ）において、前記複数の第２の中心線の識別には、前記第１及び前記第２の画像内で識別された前記１つ以上の解剖学的構造部に基づいて、前記第１の画像から前記第２の画像への空間変換を推定することにより、前記複数の第１の中心線を前記第１の画像から前記第２の画像へマッピングするステップが含まれている。
【０００９】
その後のステップｄ）においては、前記第２の画像内で石灰化プラーク候補が抽出され、前記石灰化プラーク候補の中から、当該石灰化プラーク候補の複数の特徴を処理する（例えばコンピュータ上で実行され得る機械学習によって学習を実施する）機械学習分類器によって、複数の石灰化プラークが識別される。前記ステップｄ）及び／又は前記ステップｅ）においては、前記ステップｃ）にて決定された前記第２の画像内の前記複数の第２の中心線の位置情報が使用される。
【００１０】
本発明は、非造影スキャンよりも、造影スキャンの方がより正確に血管を抽出することができるという知見に基づくものであるが、しかしながら石灰化されたプラークについては、非造影スキャンにおいて容易に見つけることが可能である。両スキャンの処理によって識別された血管中心線の位置情報を使用することにより、血管に属する石灰化プラークの、コンピュータ上で自動実行可能な迅速かつ正確な検出が達成可能になる。
【００１１】
特に好ましい実施形態によれば、本発明の方法に従って処理される医療用画像は、三次元スキャン及び／又はＣＴスキャン（ＣＴ=コンピューター断層撮影法）した画像である。特に本発明の方法によれば、三次元ＣＴスキャンによる画像処理も可能である。またこの方法は、ＭＲＴスキャン、とりわけ３Ｄ−ＭＲＴスキャン（ＭＲＴ＝磁気共鳴断層撮影法）にも使用することができる。
【００１２】
石灰化プラークの検出は、冠状動脈においては特に重要である。好適な実施形態によれば、前記医療用画像は、ヒト又は動物の心臓をスキャンしたものであり、そこでは冠状動脈に関連する血管の第１及び第２の中心線が識別される。
【００１３】
ヒト又は動物の心臓の医療用画像を解析する場合、前記ステップ（ａ）において、好適には、ヒト又は動物の心臓における心膜及び／又は大動脈根を含む、1つ以上の解剖学的構造部が識別される。
【００１４】
解剖学的構造部の識別には公知の従来技法を使用することが可能である。特に好適な実施形態によれば、この識別のためにマージナル空間学習が使用される。既知の従来技法では、前記ステップｃ）における空間変換の推定にも使用することができる。特に好適な実施形態によれば、前記空間変換の推定は、両画像内の解剖学的構造部の変形を考慮に入れた公知のシンプレートスプラインモデルに基づく。しかしながら他のモデル、例えばアフィン変換モデルも前記空間変換のために使用することができる。
【００１５】
本発明の前記ステップｄ）の別の実施形態によれば、抽出された各石灰化プラーク候補は、一つの特定の血管にそれぞれ割り当てられ、但し前記特定の血管は、前記抽出された各石灰化プラーク候補のほとんどの画像要素までの距離が最短である第２の中心線を有している。ここ、並びに以下の記載では、「中心線までの画像要素の距離」との記載は、画像要素と中心線との間の最短長さの直線を意味する。３次元スキャンの場合には、前記画像要素は、ボクセルを指し、この画像要素は、２Ｄスキャンの場合の画素（ピクセル）である。
【００１６】
前記ステップｄ）のさらに別の好ましい実施形態によれば、前記石灰化プラーク候補を、前記第１の画像からも抽出し、その際には前記ステップｃ）における前記空間変換を、前記第１及び第２の画像内の対応する石灰化プラーク候補間の位置の差に基づいて洗練し、さらに前記洗練された空間変換から導出された前記複数の第２の中心線の位置情報に基づいて当該方法が継続される。このような実施形態は、石灰化プラークのさらに正確な検出を可能にさせる。
【００１７】
特に好ましい実施形態によれば、ステップｃ）における前記空間変換の上記で定義された洗練では、前記第１及び第２の画像内の対応する複数の石灰化プラーク候補間の平均最短距離が最小化される。この最短距離とは、第１の画像の石灰化プラーク候補内の画像要素と第２の画像の石灰化プラーク候補内の画像要素との間で最小限可能な距離である。
【００１８】
特に好ましい実施形態によれば、第１の画像からの石灰化プラーク候補の抽出は、第１の条件が満たされた場合にのみ実行される。この第１の条件とは、好適には前記第２の画像内の抽出された石灰化プラーク候補の数が、所定の第１の閾値（例えば３つ）を超えることである。
【００１９】
他の好適な実施形態によれば、前記空間変換の前記洗練は、第２の条件が満たされた場合にのみ実行される。この第２の条件とは、好適には、前記第１の画像内の抽出された石灰化プラーク候補の数が、所定の第２の閾値（例えば３つ）を超えることである。
【００２０】
本発明の特に好ましい変形例によれば、前記機械学習分類器は、ランダムフォレスト分類器である。また代替的に他の機械学習分類器を使用することも可能である。例えばサポートベクターマシン、線形判別解析、ロジスティック回帰又は確率的ブースティング決定木などである。
【００２１】
本発明の他の好適な実施形態によれば、ステップｄ）の石灰化プラーク候補の抽出は、前記第２の画像内の石灰化プラーク候補を、各画像要素が所定値を超える放射線濃度を有する隣接する画像要素のグループとして識別する。この放射線濃度は、医療用画像の画像要素のためのよく知られた検出量である。これは通常ＨＵと略記されるハウンズフィールド単位で測定される。
【００２２】
第２の画像内の偽陽性石灰化プラーク候補の数を減らすために、前記隣接する画像要素のグループの識別は、複数の条件のうちの少なくとも一つの条件が満たされた場合に破棄される暫定的な識別であり、前記複数の条件には以下の１つ以上の条件が含まれる。すなわち、
−前記隣接する画像要素のグループ内の全ての画像要素が、第２の画像内の予め定められる解剖学的構造部の外側、特に心膜の外側にあること、
−前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素の数が、所定値（例えば３）未満であること、
−前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素から前記第２の中心線までの平均距離が、所定の閾値（例えば１５ｍｍ）よりも大であること、
−前記隣接する画像要素のグループ内の全ての画像要素が、第２の画像内の予め定められた解剖学的構造部の内側に、特に大動脈根の内側にあること、
−前記第２の画像内の前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素の最大の放射線濃度が、所定値（例えば１４０ＨＵ）未満であること、
−前記隣接する画像要素のグループ内の画像要素と、前記隣接する画像要素のグループ周りの予め定められた近傍内の画像要素との間の平均放射線濃度の差が、所定の閾値（例えば、９０ＨＵ）よりも大であること、
のうちの少なくとも１つ以上が含まれている。
【００２３】
上述の予め定められた近傍とは、好ましくは次のように定義される。すなわち、隣接する画像要素のグループ周りの隣接する所定数の画素がこの近傍に含まれるようにである。
【００２４】
前記抽出ステップｄ）が第２の中心線の位置情報を使用する場合には、上記で定義されている、第２の中心線までの平均距離は、本発明の好適な変化実施例の位置情報として使用される。
【００２５】
本発明の別の好ましい実施形態によれば、前記ステップｅ）において処理される複数の特徴には、以下の特徴のうちの１つ以上が含まれる、すなわち、
−各石灰化プラーク候補内の画像要素の数、
−各石灰化プラーク候補内の画像要素の平均放射線濃度、
−各石灰化プラーク候補内の画像要素の最大放射線濃度、
−１つ以上の放射線濃度閾値を上回る、各石灰化プラーク候補内の画像要素の数、
−各石灰化プラーク候補内の画像要素の数によって正規化された１つ以上の閾値放射線濃度値を上回る、各石灰化プラーク候補内の画像要素の数、
−各石灰化プラーク候補周りで予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度、
−各石灰化プラーク候補周りの予め定められた近傍内の画像要素の最大放射線濃度、
−各石灰化プラーク候補周りの予め定められた近傍内の画像要素の放射線濃度の標準偏差、
−各石灰化プラーク候補内の画像要素の平均放射線濃度と、各石灰化プラーク候補周りの予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度との差分、
−次のような第１の値と第２の値との間の差分、すなわち前記第１の値は、各石灰化プラーク候補内の画像要素の平均放射線濃度と、各石灰化プラーク候補周りの予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度との間の差分であり、前記第２の値は、各石灰化プラーク候補周りの予め定められた近傍内の画像要素の放射線濃度の標準偏差であり、
−前記第２の画像における第２の中心線の最近接点と、各石灰化プラーク候補内の各画像要素との距離に関する１つ以上の統計値、但し前記第２の中心線の最近接点とは、前記各画像要素に最も近い点のことであり、
−１つ又は複数の座標系における各石灰化プラーク候補の重心、
のうちの１つ以上の特徴が含まれ、場合によっては前記特徴の全てが含まれる。
【００２６】
前述したように、予め定められた近傍とは、好ましくは、各石灰化プラーク候補周りの隣接する所定数の画素を指す。ステップｅ）において、第２の中心線の位置情報を使用した場合、本発明の好適な実施形態によれば、第２の中心線を処理する上記特徴の１つ以上が使用される。重要な特徴は、第１の値と第２の値との間の上記差分ばかりでなく、各石灰化プラーク候補内の画像要素の平均放射線濃度と、予め定められた近傍内の画像要素の平均放射線濃度との間の上記所定の差分である。
【００２７】
本発明の特に好適な変化実施例によれば、前記第２の画像内の前記第２の中心線の前記最近接点と、前記各石灰化プラーク候補内の画像要素との距離に関する前記１つ以上の統計値は、以下の１つ以上の値、すなわち、
−距離の平均値、
−距離の標準偏差、
−距離の最大値、
−距離の中央値、
−距離の中央値からの距離の中央絶対偏差、
のうちの１つ以上の値を含んでいる。
【００２８】
上記の方法の他に、本発明は、医療用画像のコンピュータ支援による解析装置にも関しており、この装置では、ヒト又は動物の身体部位の造影スキャンである第１の画像と、ヒト又は動物の同じ身体部位の非造影スキャンである第２の画像とを含む一対の医療用画像が解析される。この解析装置は以下の手段、すなわち、
前記第１の画像と前記第２の画像の両方において、１つ以上の解剖学的構造部を識別し、その結果として前記第１及び前記第２の画像内で前記１つ以上の解剖学的構造部の位置情報を提供するステップａ）を実行する手段と、
前記第１の画像内で、複数の血管の複数の第１の中心線を識別し、その結果として前記第１の画像内の前記複数の第１の中心線の位置情報を提供するステップｂ）を実行する手段と、
前記第１の画像内の前記複数の第１の中心線それぞれに対応する、前記第２の画像内の複数の血管の複数の第２の中心線を識別し、その結果として前記第２の画像内の前記複数の第２の中心線の位置情報を提供するステップｃ）を実行する手段と、但し前記複数の第２の中心線の識別には、前記第１及び前記第２の画像内で識別された前記１つ以上の解剖学的構造部に基づいて、前記第１の画像から前記第２の画像への空間変換を推定することにより、前記複数の第１の中心線を、前記第１の画像から前記第２の画像へマッピングするステップが含まれており、
前記第２の画像内で複数の石灰化プラーク候補を抽出するステップｄ）を実行する手段と、
前記複数の石灰化プラーク候補の中から、前記石灰化プラーク候補の複数の特徴を処理する機械学習分類器によって、複数の石灰化プラークを識別するステップｅ）を実行する手段とを含み、
前記ステップｄ）を実行する手段、及び/又は、前記ステップｅ）を実行する手段は、前記第２の画像内の前記複数の第２の中心線の位置情報を使用するように構成されている。
【００２９】
本発明の前記装置は、本発明による方法の好適な変化実施例の１つ若しくは複数を実行するように構成されている。
【００３０】
また本発明は、本発明による方法を実行するための、コンピュータ上で実行されるプログラムコードが含まれている、デジタルコンピュータの内部メモリ内に直接ロード可能なコンピュータプログラム製品にも関している。
【００３１】
さらに本発明は、本発明による方法を実行するための、コンピュータ上で実行されるプログラムコードが含まれている、コンピュータプログラムも含んでいる。
【００３２】
次に本発明の実施形態について、添付の図面に基づいて以下で詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態によって処理されるヒトの心臓の非造影ＣＴスキャン画像を概略的に示した図
【図２】本発明の実施形態によって実行される主要なステップのフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下では、本発明を、ヒトの心臓を３Ｄスキャンした形態の医療用画像に基づいて説明を続ける。本発明の目的は、非造影ＣＴスキャンと造影ＣＴスキャンの両方に基づいて、ヒトの心臓における冠状血管内の石灰化プラークを識別することにある。特許請求の範囲で特定されているように、造影ＣＴスキャンは、第１の画像の実施形態に対応しており、非造影ＣＴスキャンは、第２の画像の実施形態に対応している。
【００３５】
図１は、本明細書に記載の実施形態において処理された非造影３ＤＣＴスキャンの二次元スライスの概略図である。この非造影ＣＴスキャンは、画像Ｉ２として参照される。図１中に斜線で示される構造は、ヒトの心臓の構造を示した図である。実際の視覚化においては、この構造体は、白色パーティションを含み得る、異なるグレーレベルの領域である。また前記画像Ｉ２の背景は、実際の可視化では実質的に黒色である。図２において、画像Ｉ１と称される対応する造影ＣＴスキャンは、別個に示されてはいないが、図１のスキャンと同様の構造を有している。但し、造影剤を使用しているため、造影が良好となり、それが冠状動脈ばかりでなくヒトの心臓の別の領域の識別も容易にさせている。
【００３６】
以下でも説明するように、本発明は、コンピュータ内のソフトウェアとして実装され、造影ＣＴスキャンＩ１と非造影ＣＴスキャンＩ２の両方に基づく解析を行い、冠状動脈内の石灰化プラークを検出し、それらの石灰化プラークを、ＣＴスキャン内に含まれる骨の石灰化から区別している。従来技術とは対照的に、本発明によれば、石灰化プラークを識別するための自動的なアプローチが人による介入なしで提供される。
【００３７】
この方法の最初のステップでは、解剖学的構造形態の解剖学的情報を、当該方法の入力値を形成する造影スキャン画像Ｉ１と非造影スキャン画像Ｉ２の両方から抽出する。これは図２中のステップＳ１として示されている。本明細書に記載の実施形態では、特許請求の範囲に記載の解剖学的構造部を形成する心膜のセグメント化が、図１の非造影ＣＴスキャンＩ１内の境界ＡＳ１（破線）として検出される。同様に、特許請求の範囲に記載の解剖学的構造部である大動脈根が、図１の非造影ＣＴスキャンＩ２内の境界ＡＳ２（破線）として識別される。同様に図１内では、心膜と大動脈根の形態に対応する解剖学的構造部が、造影ＣＴスキャンＩ１において識別される。心膜と大動脈根のセグメント化は、公知の従来技術による方法によって行われる。本明細書に記載の実施形態によれば、文献［１］で導入されているいわゆるマージナル空間学習（ＭＳＬ）がこのセグメント化のために使用される。このマージナル空間学習ＭＳＬは、心臓の位置、向き、サイズを推定するために使用される。（例示的形状セットに向けられる）平均形状は、心膜及び大動脈根の境界の初期推定値としての推定姿勢に合わせられる。本実施形態において実行されるマージナル空間学習ＭＳＬ法では、学習ベースの境界検出器が、周知のアクティブ形状モデル（ＡＳＭ）の枠組みのもとで境界の展開を導き出すために使用される。しかしながらアクティブ形状モデル（ＡＳＭ）を直接使用する場合には、多くのケースで胸骨と肋骨も自動的にセグメント化された心膜メッシュに含まれる。そのためそれらの胸骨及び肋骨を、心膜及び大動脈根から区別するために、これらの骨を明確に区別化するための後処理ステップが実施され、石灰化プラークのためのカルシウムスコアリングとの不要な干渉が避けられる。本明細書に記載の実施形態では、この後処理ステップは、文献［２］に開示されている解析方法で実施される。
【００３８】
図２中のＳ２で示されている次のステップでは、冠動脈樹に対する中心線が、文献［３］に記載された方法を用いて造影ＣＴスキャンから自動的に抽出される。文献［４］に記載されている検証ステップに基づく学習は、血管樹の部分のための非血管構造への誤ったトレースを補正する。ステップＳ２の結果、冠動脈中心線樹を形成している冠動脈中心線が造影ＣＴスキャンＩ１において識別される。これらの冠動脈中心線は、図２においてＣＬ１とも称されている。
【００３９】
図２中の次のステップＳ３では、冠状動脈中心線ＣＬ１が、セグメント化された心膜メッシュと（ヒンジ部分から始まる）大動脈根の重畳部分とに基づいて、造影スキャンＩ１から非造影スキャンＩ２にマッピングされる。換言すれば、造影ＣＴスキャンから非造影ＣＴスキャンへの空間変換は、造影内で抽出された冠状動脈の中心線を、対応する非造影スキャンにおいて識別するために推定している。モデルベースのアプローチ（ＡＳＭ）が使用されているので、非造影スキャンと造影スキャンのセグメントメッシュ間の点対応を想定することが可能である。本明細書に記載の実施形態では、文献［５］に記載されているような周知のシンプレートスプライン（ＴＰＳ）モデルが空間変換の推定のために使用されている。このモデルは、心膜内の変形領域を補間する。但し、他のポイントベースの記録方法ないしマッピング方法（剛性かつ同様の変形が可能）も適用可能ではあるが、前記シンプレートスプライン（ＴＰＳ）モデルについては、任意の順序の誘導体との補間がスムーズである利点を有しており、このモデルは手動調整を要する何らかのパラメータは持たず、ワーピングとパラメータ推定の両方に対して閉鎖形の解決手段を備えている。
【００４０】
前記マッピングステップＳ３の結果として、冠状動脈の中心線ＣＬ２が非造影ＣＴスキャンにおいて識別される。それらの中心線ＣＬ２は、図１に示すように、非造影ＣＴスキャン内で実線として表されている。識別されたこれらの中心線ＣＬ２は、ヒトの心臓内の種々異なる動脈、詳細には左前下行枝ＬＡＤ、第１の対角枝Ｄ１及び左回旋枝ＬＣＸに関する。これらの動脈の中心線への割り当ては図１内では括弧内の参照符号に対応させて示されている。
【００４１】
次のステップＳ４においては、石灰化プラーク候補ＣＣＰが、非造影スキャンＩ２において抽出されている。これを行うために、３Ｄ非造影スキャンにおいて三次元ボクセルのハウンズフィールド（ＨＵ）単位の放射線濃度（以下では単に強度とも称する）が処理される。特に、ボクセルのコネクショングループ（３Ｄ−６コネクティビティ）、すなわちｔcal＝１３０ＨＵを上回る強度を有し、少なくとも１つの共通の境界点を有する複数のボクセルは、疑いの可能性がある石灰化プラーク候補として識別される。但し、付加的な制限は、非造影ＣＴスキャン内の中心線ＣＬ２を考慮してかけられる。これは、偽陽性の候補の数を減らすために行われている。換言すれば、疑いの可能性のある石灰化プラーク候補ＣＣＰは、以下の条件のうちの少なくとも１つが満たされている場合、石灰化プラーク候補ＣＣＰとしては破棄される。すなわち、
１．各コネクショングループ内の全てのボクセルが心膜の外側にある；
２．各コネクショングループ内のボクセルの数がｎ＝３よりも少ない；
３．冠状動脈（すなわち中心線ＣＬ２）までの各コネクショングループ内のボクセルの平均距離ｄVが１５ｍｍよりも大である；
４．各コネクショングループ内の全てのボクセルが大動脈根内にある；
５．各コネクショングループ内のボクセルの最大強度Ｉmaxが１４０ＨＵ未満である；
６．各コネクショングループ内の周辺組織に対する平均強度差Ｄmaxが９０ＨＵ未満である。
【００４２】
ここ、並びに、以下では、「（冠状動脈）中心線までのボクセルの距離」との記載は、ボクセルと冠状動脈中心線とを結ぶ最も短い直線の長さを意味するものとする。周囲組織の強度は、疑いの可能性がある石灰化プラーク候補ＣＣＰ周辺の１００個のボクセルの平均強度として計算される。最終的に抽出された石灰化プラーク候補ＣＣＰは、そのボクセルのほとんどが最も近接している血管の種別に属するものとしてラベル付けされる。
【００４３】
上述した抽出ステップの変化実施例によれば、ステップＳ４において非造影スキャンから抽出された石灰化プラーク候補ＣＣＰの数が所定の数（例えばＮCCP＝３）を上回った場合には、造影スキャンから複数の石灰化プラーク候補が抽出される。これを行うためには、非造影スキャンとは異なって、石灰化に対する強度閾値ｔcalは、注入された造影剤に起因するカルシウムの強度に近い、造影スキャンのルーメン強度に調整する必要がある。これを達成するために、ルーメン強度の平均値μlumと標準偏差値σlumとが、セグメント化された上行大動脈内のボクセルから推定される。そこでは大動脈壁に対する小さな境界が潜在的な石灰化の除外のために維持されている。これらに基づいて、石灰化閾値ｔcal＝μlum＋１.２σlumが、石灰化プラーク候補ＣＣＰの抽出のために使用される。さらに上記の６つの条件のうち、最初の３つは、造影スキャンからの石灰化プラーク候補ＣＣＰに適用される。但し第３の条件については、石灰化された中心線の最近接点までの平均距離ｄvが１０ｍｍを超えないように変更される。この場合石灰化された中心線の最近接点は、公知文献［６］に記載されているような石灰化検出器によって識別される。
【００４４】
造影スキャンから抽出された石灰化プラーク候補の数が再びＮCCPを上回る場合には、造影スキャンと非造影スキャンとの間の位置合わせ（マッピング）は洗練される。それを行うために、ステップＳ３において推定した空間変換の変換部分は、非造影スキャンの石灰化プラーク候補ＣＣＰと造影スキャンの石灰化プラーク候補ＣＣＰとの間の平均最短距離が最小化するように調整される。この洗練された空間変換は、新しい中心線ＣＬ２の位置に導かれる。これらの新しい位置に基づいて、石灰化プラークの抽出がステップＳ４において繰り返される。その結果として、前述した方法の好適な変化実施例のケースのように、そのボクセルのほとんどが最も近くの血管タイプに属するものとしてラベル付けされた新規の石灰化プラーク候補ＣＣＰが得られる。
【００４５】
次のステップＳ５では、対応する学習データによって訓練された機械学習分類器が、ステップＳ４において抽出された石灰化プラーク候補ＣＣＰの真陽性と偽陽性との区別のために使用される。本明細書に記載の実施形態では、いわゆるランダムフォレスト分類器ＲＦＣ（文献［７］参照）が適用されている。このランダムフォレスト分類器は、訓練時の多数の決定木の構築によって動作し、個々の全ての決定木の分類レートに基づき（特に多数決）、クラスを出力するアンサンブル学習法である。訓練の間は、訓練データ中の所定の数の観測が置換えでもってサンプリングされる。さらに、ランダムに選択された特徴データの数は、個々の木を学習するときの各ノードで（すなわち決定木の各分割で）使用されている。ランダムフォレスト分類器は、従来技術においては周知のものであるのでここでの詳細な説明は省く。
【００４６】
ここに示す実施形態では、以下の表１にリストアップされる３６の特徴データの全部が訓練のために使用され、ランダムフォレスト分類器への適用のために使用される。この分類器は、異なる確率的閾値を用いて検査されている。（「石灰化プラーク」及び「非石灰化プラーク」のクラスの中から）「石灰化プラーク」のクラス内の個々のすべての決定木の分類レートが所定の閾値を超えた場合には、石灰化プラーク候補は石灰化プラークとみなされる。以下に示す結果は、０.５の確率閾値に基づいている。
【００４７】
【表１】
2016041247.tif 000003
【００４８】
上記の表では、前記特徴データは、対応する抽出された石灰化プラーク候補内のボクセルに関している。前記表中の「局所的近傍」との用語は、石灰化プラーク候補周りの隣接している所定の数のボクセル（例えば１００個のボクセル）を意味する。また、上記表内の式＜ｎ＞＝１３４：４：１６６は、ハウンズフィールド単位の閾値、１３４乃至１６６の間のボクセルの数、後続する４による増分、として使用されていることを表している。さらに上記表１内には以下の略語が適用されている。すなわち、
ｍｅａｎ＝ボクセル距離の平均値；
ｓｔｄ＝ボクセル距離の標準偏差；
ｍａｘ＝ボクセル距離の最大値。
ｍｅｄｉａｎ＝ボクセル距離の中央値
ｍａｄ＝前記距離の中央値からのボクセル距離の中央値絶対偏差。
【００４９】
要約すると、各石灰化プラーク候補のための表1内の上記の特徴は、分類されたプラーク候補が血管内の石灰化プラークＣＰとして識別できるか否かを出力するランダムフォレスト分類器に入力されている。図２に示されているような解析方法によれば、ステップＳ５のランダムフォレスト分類器ＲＦＣによって識別された石灰化プラークＣＰが最終的に出力される。
【００５０】
上述の解析方法は、６４人の患者に対する非造影スキャンと造影スキャンとに基づいて検査されたものである。これらはそれぞれ３２の訓練セットと３２の検査セットに均等に分けられ、それらの各々には、４つの異なるベンダーからのＣＴスキャナーで捕捉されたそれぞれ８人分の患者データが含まれている。前記訓練セットに対しては、グラウンドトルースアノテーション（すなわち石灰化プラーク又は非石灰化プラークとしての適正分類指標）も提供される。ランダムフォレスト分類器は、ＬＯＰＯ（leave-one-patient-out）方式で訓練されている。評価のために、周知の感度ＳＥＮＳと陽性的中率ＰＰＶとが、ボクセル毎に基づいてだけでなく、病変毎に基づいて計算されている。ボクセル単位に基づく手法を用いれば、各ボクセルの適正な分類がチェックできる。病変単位に基づく手法を用いた場合には、抽出された石灰化プラーク候補全体としての適正な分類がチェックされる。また、カルシウムスコア（Agatston）のための級内相関係数ＩＣＣは、それぞれ正解データと自動検出とに基づいて計算されている。このカルシウムスコアとは、冠動脈石灰化の程度を表す周知の定量評価である。さらに、病変毎の評価のために、真陽性ＴＰの数と、偽陰性ＦＮの数と、偽陽性ＦＰの数とが計算される。これらの方法は、パフォーマンスを向上させ、前記の感度ＳＥＮＳ，陽性的中率ＰＰＶ，カルシウムスコアのための級内相関関数ＩＣＣの各値を１００％又は１.０の値に近付けている。テストされた方法の結果は下記の表２に示されている。
【００５１】
【表２】
2016041247.tif 000004
【００５２】
これらの結果から明らかに言えることは、上記のすべての値が１００％か又は１.０の最適値に近いことである。従って本発明による解析方法は、冠状血管内の石灰化プラークの非常に正確な検出を提供する。
【００５３】
本発明は、上記でも説明したように多くの利点を有している。特に本発明は、人の介入を必要としない冠状血管の全自動化された検出を提供する。造影スキャンから推定された冠状血管樹を用いることにより、個々の血管は、患者の自主的な一般事項を事前に用いるよりも、非造影スキャンにおいてはるかに正確に局在化させることができる。さらに、両スキャンにおいて同定された石灰化は、必要に応じてさらなる精度向上のために使用することも可能である。セグメント化された解剖学的構造部に基づく造影スキャンと非造影スキャンのマッピングは、画像ベースのレジストレーションに比べて非常に高速である。また医師にとっては、完全に自動化されたアプローチのために、ＣＴスキャンを解析するための時間を安全に得ることも可能になる。
【００５４】
参考文献リスト
[文献１]  Zheng, Y., Barbu, A., Georgescu, B., Scheuering, M.,Comaniciu, D.: Four-chamber heart modeling and automatic segmentation for 3D cardiac CT volumes using marginal space learning and steerable features. IEEE Trans. Med. Imaging 27 (11), S.1668-1681 (2008).
[文献２]  Zheng, Y., Vega-Higuera, F. , Zhou, S.k., Comaniciu, D.: Fast and automatic heart isolation in 3D CT volumes: Optimal shape initialization. In: Proc. Intl. Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (In conjunction with MICCAI) (2010).
[文献３]  Zheng, Y., Tek, H., Funka-Lea, G.: Robust and accurate coronary artery centerline extraction in CTA by combining model-driven and data-driven approaches. In: Proc. MICCAI (2013).
[文献４]  Kelm, B., Mittal, S., Zheng, Y., Tsymbal, A., Dominik, Vega-Higurera, F., Zhou, S., Meer, P., Comaniciu, D.:Detection, grading and classification of coronary stenosis in computed tomography angiography. In: Proc.'MICCAI (2011).
[文献５]  Zheng, Y.: Pericardium based model fusion of CT and non-contrasted C-arm CT for visual guidance in cardiac interventions. In: Proc. MICCAI (2014).
[文献６]  Isgum, I., Rutten, M., Prokop, M., van Ginneken, B.:Detection of coronary calcifications from computed tomography scans for automated risk assessment of coronary artery disease. Medical Physics 34(4), S.1450-1461 (2007).
[文献７]  Breiman, L.: Random forest. Mach. Learn. 45(1), S.5-32 (2001)
【符号の説明】
【００５５】
Ｉ１      第１の画像
Ｉ２      第２の画像
ＡＳ１    解剖学的構造部
ＡＳ２    解剖学的構造部
ＣＬ１    第１の中心線
ＣＬ２    第２の中心線
ＣＣＰ    石灰化プラーク候補
【図１】
2016041247.tif 000005
【図２】
2016041247.tif 000006
【外国語明細書】
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