(57)【要約】  分類／予測法は、検査中の脳卒中患者の脳の断層撮影（ＭＲＩ又はＣＴ）イメージデータセットにおける梗塞、周辺及び健常部位の区別のために説明されている。当該方法は、当該モダリティが構造的及び機能性モダリティ両方で構成される複数のベースラインモダリティから、特徴ベクトルの多次元セット（７，１１）を導出する。イメージデータセットの各体積要素については、ｎ次元の特徴ベクトルが抽出されるため（８，１２）、体積要素の構造性及び機能性モダリティ両方を示す。分類（１３）は体積要素で実施され、その分類は健常組織、周辺組織、梗塞組織に属するように体積要素をラベル付けするため、区分（１４）へ情報を提供するために使用される。分類オペレーション（１３）では学習ベース分類子を使用し、複数の第二低酸素部位、脳卒中歴のある患者の脳の第二低酸素部位から成る前治療イメージデータセットをトレーニングに使用する。第二の実施態様では、フォローアップ（治療後）イメージデータセットは分類子のトレーニングに使用される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査中脳卒中患者の脳の第一断層撮影イメージデータセット（１１）における、第一低酸素部位（１８，１８’，１９，１９’）と脳の健常部位との体積要素の区分に関する分類法及び／又は予測法であり、その方法は以下の手順により特徴づけられている。
（１１）第一イメージデータセットによる第一の複数の断層撮影イメージングモダリティ、構造的及び機能性モダリティの両方からなる第一の複数モダリティの導出
体積要素のそれぞれに対する、（１２）体積要素の構造的及び機能性モダリティによるｎ次元特徴ベクトルの抽出
体積要素のそれぞれに対する、体積要素に対する分類オペレーション（６，１３）の実施、以前に検査を受けた脳卒中患者の脳の複数の第二断層撮影イメージデータセット（７）、複数の第二低酸素部位から成る第二イメージデータセット（７）を使用してトレーニングされた学習ベース分類子（１３）から成る分類オペレーション（６，１３）の実施。
【請求項２】
第一低酸素部位は梗塞部位（１９，１９’）及び周辺（１８，１８’）部位から成り、当該方法は梗塞部位（１９，１９’）の列要素と周辺（１８，１８’）部位の列要素を区別から成る、請求項１による分類法及び／又は予測法。
【請求項３】
第二イメージデータセット（７）は以前に検査を受けた脳卒中患者の脳の前治療断層撮影イメージデータセットから成る、請求項１又は請求項２による分類法及び／又は予測法。
【請求項４】
学習ベース分類子  （１３）は第二低酸素部位の第三断層撮影イメージデータセットを使用してトレーニングされ、第三イメージデータセットは以前に検査を受けた脳卒中患者の脳のフォローアップ又は治療後イメージデータセットから成る、請求項１から３までによる分類法及び／又は予測法。
【請求項５】
第三イメージデータセットは第二イメージデータセットよりも少ないモダリティを構成する、請求項４による分類法及び／又は予測法。
【請求項６】
第三イメージデータセットは実質的に構造モダリティのみを構成する、請求項５による分類法及び／又は予測法。
【請求項７】
治療後データセットは、治療後データセットとなる複数の治療における１つ以上のパラメータを構成し、
学習ベース分類子は前述のパラメータを使用してさらにトレーニングされる、
請求項４から６による分類法及び／又は予測法。
【請求項８】
ｎは５０超、あるいはｎは１００超、あるいはｎは２００超となる、請求項１〜７のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【請求項９】
第一イメージデータセットはＭＲＩイメージを構成し、第一の複数のモダリティは少なくとも７つのモダリティ、又はＣＴイメージを構成し、第一の複数のモダリティは少なくとも５つのモダリティを構成する、請求項１〜８のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【請求項１０】
少なくとも７つのモダリティ又は少なくとも１つの構造的モダリティを構成する少なくとも５つのモダリティから成る、請求項９による分類法及び／又は予測法。
【請求項１１】
第一の複数のモダリティは少なくとも１つの拡散強調（ＤＷＩ）イメージから成る、請求項１〜１０のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【請求項１２】
第一の複数のモダリティは、少なくとも４つの灌流イメージモダリティから成る、請求項１〜１１のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【請求項１３】
少なくとも４つのモダリティがＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｔｍａｘモダリティから成る、請求項１２による分類法及び／又は予測法。
【請求項１４】
機能性モダリティ又は第一の複数のモダリティは、前述の灌流モダリティが抽出されている空間的及び一時的な脳の微細血管構築パラメータから成る、請求項１〜１３のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【請求項１５】
低酸素部位の少なくとも３つのカテゴリを区別されるものから成る、請求項１〜１４のいずれかによる分類法及び／又は予測法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の技術分野
本発明は多次元イメージングの分野に関連するものであり、特に救助可能な脳組織であるかどうかを識別するため、急性虚血性脳卒中患者の脳における病変部位の容積測定要素を分類する分野に関連するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景
急性虚血性脳卒中あるいは脳虚血は迅速に処置が行われれば回復可能な神経救急傷病である。脳卒中患者の転帰は、虚血が特定及び処置されることが可能な速度及び精度により大きく影響を受ける。効果的な再灌流療法及び血管再生治療は、回復可能な低酸素症により特徴づけられる脳組織部位の救助に利用でき、該当病変部位は梗塞する可能性が高い組織から特定及び識別しなければならない。ＣＴ（コンピューター断層撮影法）あるいはＭＲＩ（磁気共鳴映像法）を使用する脳組織の容積測定イメージングは、患者の脳組織の４Ｄ（時空間的）スキャンを生成するために使用することができる。熟練の臨床医はイメージ分析ソフトウェアの支援を受けて、上記画像シーケンスを判読して、最終的に梗塞する部位の可能性を査定することができる。イメージ分析及び治療の意思決定は、神経放射線科医あるいは脳卒中神経科医により視覚的に実施することができる。梗塞体積及び周辺体積の比率あるいは不整合は、再灌流療法の高い有効性を示す指標として見なすことができる。不整合が大きければ大きいほど、当該患者が良好な予後となる可能性が高くなる。この比率を正確に測定するため、容積測定要素を梗塞する可能性の高いもの、周辺に属するもの、正常組織から成るものへ迅速かつ正確に分類することが重要である。この分析はＣＴイメージセット又はＭＲＩイメージセットで実施することができ、虚血中心部は拡散強調イメージングにより特定でき、低灌流で致命的であり虚血中心部に隣接する救助可能性がある細胞はＰＷＩ（灌流強調イメージング）を使用して特定できる。この分類技術は、拡散灌流不整合分析と呼ばれる場合がある。ＤＷＩ及びＰＷＩはよく知られている抽象化技術であり、ここでは説明されない。
【０００３】
先行技術
上記不整合を定量化するには、コンピュータ支援イメージ分析の利用が考えられている。しかしながら、先の提案は通常、梗塞のみ、あるいは低灌流部位のみの分類に焦点を当てたものである。両方の部位を同時に考慮するアプローチが提案されているが、これらは相対的に単純な分類モデルを使用し、精度が限られている。
【０００４】
Ｍ．  Ｓｔｒａｋａ  ｅｔ  ａｌ，  “Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  Ｍｉｓｍａｔｃｈ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ａｃｕｔｅ  Ｓｔｒｏｋｅ”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  ＪＭＲＩ，  ｖｏｌ  ３２，  ｎｏ．  ５，  ｐａｇｅｓ  １０２４−１０３７，  Ｎｏｖｅｍｂｅｒ  ２０１０では、自動化イメージ分析ツールは急性発作治療の候補者を特定するために説明された。このアプローチは不整合を定量化するＤＷＩ及びＰＷＩに依存する。虚血（梗塞）中心部、ＡＤＣ（見かけの拡散係数）の特定について、拡散イメージから導出される定量的測定は、６００ｘ１０−６  ｍｍ２／ｓ未満の拡散率で閾値が設定されている。周辺部位を特定するには、ＤＳＣ（動的感受率コントラスト）灌流イメージから導出されるＴｍａｘマップは、６秒超の灌流時間で閾値設定される。異常値を抑制するため、形態に関する追加制約が適用される場合がある。本技術は有望と思われるが、その不整合分析のパフォーマンスは改善の余地がある。
【０００５】
複数のＭＲＩモダリティを使用する自動分類法は、脳腫瘍のＭＲＩ分析に対し提案されている。Ｓ．  Ｂａｕｅｒ  ｅｔ  ａｌ，  “Ｆｕｌｌｙ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｒａｉｎ  ｔｕｍｏｕｒ  ｉｍａｇｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ｒａｎｄｏｍ  ｆｉｅｌｄ  ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ”，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，  ｖｏｌ．  １４，  ｎｏ．Ｐｔ  ３．Ｊａｎ．２０１１，  ｐｐ．３５４−６１では、複数の構造的モダリティを使用する脳腫瘍の描写法について提案している。
【０００６】
組織結果予測法は、ＤＷＩ（拡散強調イメージ）及びＰＷＩ（灌流強調イメージ）を組み合わせを利用する米国特許出願ＵＳ２００７／０１６７７２７で提案された。
【０００７】
先行技術の方法にはその出力データの信頼性が不十分であるか、又は精度が低いという欠点があり、自動化組織分類、結果予測、治療法評価における方法として信頼して使用することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の簡単な説明
本発明は上記の問題点及び先行技術の欠点を克服することを目的とする。特に、本発明は要求項１で説明されている方法を提供することを目的とする。本発明法の追加的な異形は従属クレームで説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明及びその優位点は以下の添付図面で与えられる実施態様及び実施例の説明を併せ、以下の詳細な説明で説明される。
【図１】図１では、本発明による分類／予測法での使用に関する区分法の例についての単純なフローチャートを示している。
【図２】図２では、本発明による分類／予測例の単純化したフローチャートを示している。
【図３ａ】図３ａでは、大幅に単純化された概略図としての脳卒中患者の軸方向脳断面のＭＲＩイメージ例を示している。
【図３ｂ】図３ｂでは、先行技術の区分法を使用して、図３ａで脳が描写されている患者に対し生成されたＭＲＩ区分を示している。
【図３ｃ】図３ｃでは、本発明の第一実施態様に従って分類／予測法を使用して、図３ａで脳が描写されている患者に対し生成されたＭＲＩ区分を示している。
【図３ｄ】図３ｄでは、本発明の第二実施態様に従って分類／予測法を使用して、図３ａで脳が描写されている患者に対し生成されたＭＲＩ区分を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の詳細な説明
本発明は、図面への参照番号を付加して詳細に説明される。図面は本発明の実施態様例の説明のみを意図しているものであり、本発明の範囲を限定するものではないことを留意しなければならない。同一の参照数字が異なる描画で使用されている場合、上記参照番号は同一あるいは類似の特徴を示すことを目的としている。ただし、異なる参照番号の使用は、参照されている機能が異なるものであることを必ずしも示すものではない。
【００１１】
以下の例及び議論は、ＭＲＩイメージングの使用に対する本発明の方法の応用を参照して説明される。ただし、本発明は原則として、ＣＴイメージングなどのその他の断層又は容積測定イメージング形態に適用することもできる点についても理解すべきである。
【００１２】
同様に、本発明は体積要素の梗塞、周辺及び健常組織への区分又はラベル付けに関連性において説明されている。ただし、区分又は予測は上記３つ以外の組織タイプを特定するために利用することができる。上述の３つ以外にも相当数の組織タイプ（ラベル）が特定される場合がある。
【００１３】
脳卒中ＭＲＩプロトコルには、非造影及び造影Ｔ１強調、Ｔ２強調、ＦＬＡＩＲ（水抑制Ｔ２強調画像）などの構造情報、ＰＷＩ及びＤＷＩイメージデータセット並びに血管イメージング（ＭＲＡ（磁気共鳴血管造影法））などの機能情報を含む多量の情報が含まれている。構造情報及び機能情報を組み合わせ、現代的な機械学習コンセプトを採用することにより、本発明の方法では、梗塞中心部及び周辺組織の特定に関する先行技術の方法を顕著に改善する容積測定要素の区分及び予測を行う。指導を受けている分類アプローチは、多くの異なるＭＲＩモダリティにおけるマルチパラメータ区分の実施に利用される。分類は手動でラベル付けされているサンプルを使用してトレーニングすることができる。
【００１４】
本発明による方法の概要例は図１に対する参照とともに説明される。当該区分は構造的及び機能的ＭＲ（磁気共鳴）イメージに基づくが、本発明の基礎となる原理は、断層撮影イメージのその他の種類を使用して実行することもできることを理解すべきである。例図では、コントラスト促進によるＴ１強調イメージ（Ｔ１コントラストモダリティと呼ばれる）、Ｔ２強調イメージ、ＤＷＩ（拡散強調イメージ）及びＤＳＣ（動的感受率コントラスト）ＰＷＩ（灌流強調イメージ）は、治療前後の急性虚血性脳卒中患者から得られる場合がある。このイメージ取得ステップは図１の参照番号１で示される。
【００１５】
ＡＤＣ（見かけの拡散係数）マップは参照番号２で示されるように、拡散強調イメージから抽出される。標準的な灌流マップ（４つの異なるモダリティを示す４つのマップが存在する場合がある）は、既知の技術を利用して、参照番号３で示されるように、ＤＳＣ灌流強調イメージから計算することができる。例えば、灌流マップは脳血流量（ＣＢＦ）、脳血液量（ＣＢＶ）、平均通過時間（ＭＴＴ）、ピーク時（Ｔｍａｘ）モダリティから成る場合がある。治療前後における７つ全てのモダリティ（Ｔ１コントラスト、Ｔ２、ＡＤＣ、ＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｔｍａｘ）は、参照番号４で示されるように、当該患者の前治療Ｔ１コントラストイメージなどに対し厳格に登録される場合がある。頭蓋除去の手順５では以下で説明されるように自動的に実施され、組織分類６の品質を改善する場合がある。頭蓋除去には当該イメージより頭蓋部位の検出及び除去が含まれる。頭蓋部位は、不要な異常値や分類プロセスにおける誤検出を引き起こす場合がある。
【００１６】
図示されている概要図では、７つの前治療ＭＲＩモダリティ（Ｔ１コントラスト、Ｔ２、ＡＤＣ、ＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｔｍａｘ）が図２に関連して説明される区分／予測アルゴリズムに対する入力データとして使用される。この例で使用される提案区分／予測法では、上述のＳ．  Ｂａｕｅｒ他の論文で脳腫瘍に対して提案されている方法から適合する分類法を採用することができる。当該区分タスクはＣＲＦ（条件付き確率場）におけるエネルギー最小化問題として変換される場合がある。エネルギーは以下の式で示されるように最小化される。
【数１】
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方程式ＥＱ１の第一項はボクセルシングルトンポテンシャルに対応し、第二項は対ポテンシャルに対応し、ボクセル間の相互作用をモデリングする。ｘ  はボクセル特徴ベクトルであり、ｙ  は最終区分ラベルである。シングルトンポテンシャルは、図２の参照番号１３で示されるように、ディシジョンフォレスト分類子により計算することができる。ディシジョンフォレストは、特定の特徴ベクトルに基づく全てのボクセルに対する確率的な出力ラベルを計算するために使用する、トレーニングデータを活用する監督下にある分類子である。例として、２８３次元の特徴ベクトル  ｘ  は分類子１３に対する入力データとして抽出（図２の８及び１２）及び利用され、ボクセル強度及びマルチスケールローカルテクスチャ、勾配、各モダリティのシンメトリー及び位置記述子から成る。上記のシングルトンポテンシャルは、
【数２】
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を分類子からの出力確率とし、δ  をクロネッカーデルタ関数とする方程式（ＥＱ２）により計算される。
【数３】
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方程式ＥＱ１の第二項は対ポテンシャルに相当し、異常値による雑音出力を抑制するため空間正規化を導入している。これはｗｓ（ｉ，  ｊ）  を各次元のイメージにおけるボクセル空間に依存する重み関数とする、方程式ＥＱ３により計算される。項（１  ―  δ（ｙｉ，ｙｊ））  は近傍ボクセルの異なるラベルにペナルティを科し、近傍平準化程度は項  
【数４】
2017520305.tif 000006
の特徴ベクトルの差異により規制される。
【数５】
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方程式ＥＱ１におけるエネルギー関数の最適化は、既知の最適化戦略を使用することで達成できる。
【００１７】
上述のように、多次元特徴ベクトルはそれぞれの体積要素から導出され、例えば１００超の特徴を構成する場合がある。２８３次元の特徴ベクトル例は上記で言及されているが、５０超の機能、あるいはできれば１００超、又はさらにできれば２００超の機能が本発明の優位な効果を達成することができることが分かっている。特定の例では、関係する２８３の特徴が以下のように、７つのイメージモダリティ（Ｔ１コントラスト、Ｔ２、ＡＤＣ、ＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｔｍａｘ）の組み合わせから構成される場合がある。
【００１８】
ボクセルマルチモード強度  −  モダリティ毎に１つの機能（ボクセル強度正規化数）：
●Ｔ２強度
●Ｔ１コントラスト強度
●ＡＤＣ強度
●ＣＢＦ強度
●ＣＢＶ強度
●ＭＴＴ強度
●Ｔｍａｘ強度
【００１９】
３ｘ３ｘ３近傍パッチのテクスチャ  −  モダリティ毎に１５の機能
（以下のローカルパッチ強度に基づく計算値：平均、分散、歪度、尖度、エネルギー、エントロピー、最小値、最大値、パーセンタイル１０、パーセンタイル２５、パーセンタイル５０、パーセンタイル７５、パーセンタイル９０、範囲、ＳＮＲ）：
●Ｔ２テクスチャ３
●Ｔ１コントラストテクスチャ３
●ＡＤＣテクスチャ３
●ＣＢＦテクスチャ３
●ＣＢＶテクスチャ３
●ＭＴＴテクスチャ３
●Ｔｍａｘテクスチャ３
【００２０】
５ｘ５ｘ５近傍パッチのテクスチャ  −  モダリティ毎に１５の機能
（以下のローカルパッチ強度に基づく計算値：平均、分散、歪度、尖度、エネルギー、エントロピー、最小値、最大値、パーセンタイル１０、パーセンタイル２５、パーセンタイル５０、パーセンタイル７５、パーセンタイル９０、範囲、ＳＮＲ）：
●Ｔ２テクスチャ５
●Ｔ１コントラストテクスチャ５
●ＡＤＣテクスチャ５
●ＣＢＦテクスチャ５
●ＣＢＶテクスチャ５
●ＭＴＴテクスチャ５
●Ｔｍａｘテクスチャ５
【００２１】
３ｘ３ｘ３近傍パッチの勾配統計値  −  モダリティ毎に３つの機能
（以下のローカルパッチの勾配規模に基づく計算値：ｇｒａｄＭａｇＣｅｎｔｅｒ、ｇｒａｄＭａｇＭｅａｎ、ｇｒａｄＭａｇＶａｒｉａｎｃｅ）：
●Ｔ２勾配３
●Ｔ１コントラスト勾配３
●ＡＤＣテクスチャ勾配３
●ＣＢＦテクスチャ勾配３
●ＣＢＶ勾配３
●ＭＴＴ勾配３
●Ｔｍａｘ勾配３
【００２２】
５ｘ５ｘ５近傍パッチの勾配統計値  −  モダリティ毎に３つの機能
（以下のローカルパッチの勾配規模に基づく計算値：ｇｒａｄＭａｇＣｅｎｔｅｒ、ｇｒａｄＭａｇＭｅａｎ、ｇｒａｄＭａｇＶａｒｉａｎｃｅ）：
●Ｔ２勾配５
●Ｔ１コントラスト勾配５
●ＡＤＣテクスチャ勾配５
●ＣＢＦテクスチャ勾配５
●ＣＢＶ勾配５
●ＭＴＴ勾配５
●Ｔｍａｘ勾配５
【００２３】
位置機能  −  ３つの機能（３次元での地図イメージの平準化座標あるいは概算座標から計算される値）：
標準図における平準化座標又は概算座標
【００２４】
マルチスケール・シンメトリー機能  −  モダリティ毎に３つの機能  （以下の正中矢状対称面における強度差異から計算される値：  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙＤｉｆｆ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｄＳｃａｌｅ１、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙＤｉｆｆ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｄＳｃａｌｅ２、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙＤｉｆｆ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｄＳｃａｌｅ３）：
●Ｔ２シンメトリー
●Ｔ１コントラストシンメトリー
●ＡＤＣシンメトリー
●ＣＢＦシンメトリー
●ＣＢＶシンメトリー
●ＭＴＴシンメトリー
●Ｔｍａｘシンメトリー
【００２５】
上記例はＭＲＩイメージデータセットへの本発明の応用に関するものであるが、類似アプローチはＣＴイメージングなどの容積測定又は断層イメージングのその他の種類と併用することができる点について留意すべきである。ＣＴイメージングの場合、当該方法はより小さなモダリティ、４つの灌流（機能的）モダリティ及び構造的ＣＴモダリティ、及びＭＲＩ実施における特徴ベクトルで言及された２８３の機能よりも少ない（約２００など）機能で実施される場合がある。
【００２６】
ＭＲＩイメージを使用する場合、当該梗塞部位はＤＷＩ又はＴ２イメージを参照して条件に適合するように定義される場合があり、一方でＣＴイメージを使用する場合、当該梗塞部位はＣＢＶモダリティなどの灌流マップのいずれかを参照してトレーニングデータセットに対し定義される場合がある。
【００２７】
本発明による方法例の略図は図２で示されている。説明されている方法では、２つのデータ収集枝が表示されている。点線９で表示される第一枝は、トレーニングデータセット取得を行う手順７、８、１０から成る。これらの手順は「オフライン」、すなわち当該方法が患者の検査で使用される前に、複数の前処理シーケンスが実施される。第二枝は、患者のＭＲＩデータセットの取得及び処理で実行される１１、１２の手順から構成される。
【００２８】
本発明の第一実施態様に関連して説明されるように、当該トレーニングデータはモダリティ及び特徴ベクトル８が患者のイメージデータセット１１、特徴ベクトル１２に一致するイメージデータセットから成る場合がある。分類子１３のトレーニング用トレーニングデータを生成するため、当該トレーニングデータは脳卒中歴のある患者の低酸素部位から成る前治療イメージを構成し、ボクセルは熟練した神経放射線科医により手動で分類１０される場合がある。
【００２９】
本発明の第二実施態様に関連して説明され、図２で示されるように、当該トレーニングデータ７は上述の脳卒中歴のある患者の低酸素部位の前治療ＭＲＩイメージの少なくとも一部に対応する（すなわち同一患者に関連する）治療後イメージデータセットなどの追加的なフォローアップイメージデータセットから成る場合がある。図２で説明される例では、当該フォローアップＭＲＩイメージデータセットはモダリティ（Ｔ１コントラスト及びＴ２など）のみから成る場合がある。これにより学習プロセスは、構造的モダリティ情報で提示される結果情報から恩恵を受けることができる。そのメリットとして、当該トレーニングデータ７は任意にフォローアップＭＲＩイメージデータが含まれている患者に実施された治療に関する情報を含む場合がある。上記治療パラメータ情報（治療タイプ、頻度、投薬量、薬剤詳細、治療期間、外科的介入など）は、手順１４における予測及び手順１６での治療意思決定に対するパラメータの品質向上を目指し、分類子のトレーニングに含まれる場合がある。例えば、後者のパラメータでは試験中の患者へ最高あるいは一番ましな結果を提供することができる治療パラメータに関する提案を含む場合がある。
【００３０】
本発明の２つの実施態様例は、以下で説明される。実施態様は使用されているトレーニングセットにおいて原則的に異なるものである。本発明の第一実施態様によれば、区分は患者の前治療イメージにおける梗塞中心部及び周辺部の手動区分に基づく（すなわち、フォローアップスキャンからのＭＲＩデータセットを考慮に入れない）。本発明の第二実施態様によれば、この方法は区分の代わりに（あるいは追加として）予測を目的とする。第一実施態様では、当該トレーニングは手動区分に基づく場合があるが、この場合、周辺部のみが前治療イメージで定義される。一方、梗塞中心部は実際の梗塞部であり、実際のフォローアップデータセットで定義される（脳卒中発生後数週間後あるいは数か月後のフォローアップ検査によるＴ２強調イメージなど）。フォローアップイメージはトレーニングデータ生成のためにのみ必要となる。分類子１３が既にトレーニングで使用されている場合、前治療イメージのみ新規患者の検査時に必要となる。これにより、当該アプローチが治療前の意思決定に使用することができるようにする。
【００３１】
図３ａから３ｄまでは、本発明による方法がどのように先行技術の区分／予測法を顕著に改善することができるのかを説明する、詳細図の４軸スライスを示している。図３ａは、患者の脳１７における梗塞部位１０と周辺部位１８との明確な区分を表す非常に正確なイメージを示している。上記の非常に正確なイメージは、専門家による手動区分により行われる場合がある。
【００３２】
図３ｂでは同一軸でのスライスを表し、区分はＤＷＩ／ＰＷＩ不整合法を使用するＳｔｒａｋａ他で説明されている先行技術による方法によって実施されている。図３ｂで見ることができるように、この方法により特定されている周辺部１８’は、非常に正確な周辺部と同様の形状をしているが、著しく小さい体積となっている。誤判定の異常値１８’’がこの方法で特定されているが、これは単純な閾値手順を利用したことが理由である場合がある。対照的に、梗塞部位１９’はこの方法における実際のサイズよりも非常に大きいものとして特定された。著しい異常値が特定されたが、これは単純な閾値手順の結果によるものである。これらを基に上記区分エラーが集約され容積での非常に顕著なエラーとなり、従って拡散／灌流不整合（割合）のエラーにつながる場合がある。図示されている場合では、例えば当該患者は実際の場合よりも相当不整合が少ないとして分類され、従って再灌流又は血管再生治療に適していないと不正確に評価されることになる。
【００３３】
図３ｃでは、本発明の第一実施態様による方法を使用して区分が実施されている、同一患者の同一軸スライスを示している。この場合、その他の患者に対する前治療イメージのトレーニングに使用されることで分類子の使用は先行技術、結果が図３ｂで表示されている閾値法と比べ顕著にその区分が改善していることが分かる。トレーニング用マニホールド（＞５０、又はできれば＞１００、あるいはさらに望ましくは＞２００）特徴ベクトルの利用及び分類により、区分精度を大幅に改善した。分類子トレーニングをオフラインで実施することにより、分類子のアクティブなオペレーションも著しく迅速に行うことができる。
【００３４】
図３ｄでは、本発明の第二実施態様による方法を使用して区分が実施されている、同一患者の同一軸スライスを示している。梗塞１８’及び周辺１９’の相対体積は、先行技術の方法又は第一実施態様のいずれかによるイメージよりも、非常に正確なこれらのイメージに非常に類似している。特に、フォローアップトレーニングデータセットを考慮して、第二実施態様の予測アプローチは実際の梗塞中心部の予測に優れている。
【００３５】
第一及び第二実施態様の方法は、フォローアップ検査時に梗塞中心部がない患者に対しても、先行技術に比べ顕著に優れている。ただし、先行技術及び第一実施態様の両方とも、梗塞部位を誤検出する傾向がある。また、第二実施態様の予測アプローチは周辺のみ（梗塞部位除く）が検出されるため、優れていると思われる。所定のＭＲＩデータセット内で利用できる情報全てを統合すれば、個別患者の治療選択に役立つ。実験的な臨床観察では、当該発明による方法により顕著かつ一貫して先行技術の方法よりも優れた分類が行われ、従って患者の診断に優れていることが示唆されている。さらに正確な予測を行うには、当該方法には脳卒中トポグラフィー、強度、低灌流組織の血管供給及びモデリングパラメータとしてのその他の予後因子などの臨床的に重要な情報を含むことができる。
【図１】
2017520305.tif 000008
【図２】
2017520305.tif 000009
【図３ａ】
2017520305.tif 000010
【図３ｂ】
2017520305.tif 000011
【図３ｃ】
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【図３ｄ】
2017520305.tif 000013
【国際調査報告】
2017520305.tif 000014
2017520305.tif 000015
2017520305.tif 000016