(57)【要約】  胚移植技術を補助する変形可能なモデルネットワークを使用しての子宮画像分析による、子宮収縮解析方法。該方法は哺乳類における早期子宮収縮活動の診断にも用いられる。該方法は、オキシトシン拮抗薬と併用すれば、胚移植時または早期陣痛時における収縮活動の制御にも用いることができる。
2016503324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定期間にわたり対象の子宮の超音波画像を記録することと、
子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して画像解析することと、
グラフィック形式で子宮収縮を表示することと
を含む、コンピューターで実行される方法。
【請求項２】
子宮収縮の頻度が１分間当たり０回から１５回の収縮の範囲内と判定される、請求項１に記載のコンピューターで実行される方法。
【請求項３】
対象患者から１つまたは複数の卵子を採取することと、
患者にルテアールサポートを提供することと、
生存可能な胚を提供するために１つまたは複数の卵子を受精させることと、
子宮収縮画像を記録し、変形可能なモデルネットワークの使用により画像を評価することによって患者の子宮収縮を定性化することと、
収縮レベルを１分間当たり４回未満に低減させることと、
子宮に胚を移植することと、
ルテアールサポートを継続することと
を含む胚移植方法。
【請求項４】
患者にルテアールサポートを提供するステップが、微粒子状プロゲステロンの投与を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ルテアールサポートを継続するステップが、微粒子状プロゲステロンの投与を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
子宮収縮レベルを１分間当たり４回未満に低減させるステップが、オキシトシン拮抗薬の投与を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
オキシトシン拮抗薬が、アトシバンまたはバルシバンである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
コンピューターで実行される子宮画像解析方法であって、
所定期間にわたり子宮画像を記録することと、
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置することと、
対象の子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置することと、
対象の子宮内膜内に内部スネークを設置することと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用することと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させることと、
使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示することと
を含む、子宮画像解析方法。
【請求項９】
胚移植に対する患者の感受性を判定するための診断方法であって、該診断方法は、
コンピューターで実行される方法を用いて子宮収縮活動を測定すること
を含み、該コンピューターで実行される方法は、
所定期間にわたり超音波子宮画像を記録することと、
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置することと、
対象の子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置することと、
対象の子宮内膜内に内部スネークを設置することと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用することと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させることと、
使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示することと、
表示された記録上で子宮収縮活動を特定し、該収縮活動の期間および強度が最小または最大の範囲内にあるか否かを判定することと
をさらに含む、診断方法。
【請求項１０】
子宮収縮活動の制御方法であって、
請求項７に記載の方法を用いて子宮収縮活動レベルを特定することと、
オキシトシン拮抗薬を投与することと
を含む、制御方法。
【請求項１１】
オキシトシン拮抗薬が、アトシバンまたはバルシバンである、請求項１０に記載の子宮収縮活動の制御方法。
【請求項１２】
妊娠した哺乳類における早期収縮を判定するための診断方法であって、該診断方法は、
コンピューターで実行される方法を用いて子宮収縮活動を測定すること
を含み、該コンピューターで実行される方法は、
所定期間にわたり超音波子宮画像を記録することと、
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置することと、
対象の子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置することと、
対象の子宮内膜内に内部スネークを設置することと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用することと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させることと、
使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示することと、
表示された記録上で子宮収縮活動を特定することと、
該収縮活動の期間および強度が最小または最大の範囲内にあるか否かを判定することと
をさらに含む、診断方法。
【請求項１３】
哺乳類における早期収縮の制御方法であって、
請求項１０に記載の方法を用いて子宮収縮活動レベルを特定することと、
オキシトシン拮抗薬を投与することと
を含む、制御方法。
【請求項１４】
オキシトシン拮抗薬が、バルシバンである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
オキシトシン拮抗薬が、アトシバンである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
アトシバンが、３種の用量で投与される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
アトシバンが、第１の１分間にわたる０．９ｍｌの静脈内ボーラス注入で６．７５ｍｇの用量で投与され、第２の３時間にわたる１時間当たり２４ｍｌの静脈内注入で１時間当たり１８ｍｇの用量で投与され、そして第３の１時間当たり８ｍｌの静脈内点滴による注入で１時間当たり６ｍｇの用量で投与される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
子宮画像を解析するためのシステムであって、該システムは、
所定期間にわたり取得された対象の子宮の超音波画像記録を解析するよう構成されたデータ処理機器を含み、ここで該データ処理機器は、変形可能なモデルネットワークを使用して画像を解析するよう構成され、該データ処理機器は、
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置するステップと、
対象の子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置するステップと、
対象の子宮内膜内に内部スネークを設置するステップと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用するステップと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させるステップと、
使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示するステップと
を実行するよう構成されている、システム。
【請求項１９】
子宮収縮を検出するためのシステムであって、
子宮を画像化するための超音波機器と、
所定期間にわたり超音波子宮画像を記録するためのデータ記録機器と、
子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して記録画像を解析するよう構成されたデータ処理機器と、
子宮収縮をグラフィック形式で表示するためのディスプレイ機器と
を含む、システム。
【請求項２０】
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置するステップと、
子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置するステップと、
子宮内膜内に内部スネークを設置するステップと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用するステップと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させるステップと、
ディスプレイ機器に記録およびスネークの動きを表示するステップと
を実行するようデータ処理機器が構成されている、請求項１９に記載の子宮収縮を検出するためのシステム。
【請求項２１】
子宮画像を解析するために配列されたシステムであって、該システムは、
所定期間にわたり取得された対象の子宮の超音波画像記録を解析するよう構成されたデータ処理機器を含み、ここで該データ処理機器は、変形可能なモデルネットワークを使用して画像を解析するよう構成され、該データ処理機器は、
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置するステップと、
対象の子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置するステップと、
対象の子宮内膜内に内部スネークを設置するステップと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用するステップと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させるステップと、
使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示するステップと
を実行するよう構成されている、システム。
【請求項２２】
子宮収縮を検出するために配列されたシステムであって、
子宮を画像化するための超音波機器と、
所定期間にわたり超音波子宮画像を記録するためのデータ記録機器と、
子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して記録画像を解析するよう構成されたデータ処理機器と、
子宮収縮をグラフィック形式で表示するためのディスプレイ機器と
を含む、システム。
【請求項２３】
変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置するステップと、
子宮内膜を取り囲む外部スネークを設置するステップと、
子宮内膜内に内部スネークを設置するステップと、
目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用するステップと、
両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させるステップと、
ディスプレイ機器に記録およびスネークの動きを表示するステップと
を実行するようデータ処理機器が構成されている、請求項１９に記載の子宮収縮を検出するために配列されたシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
子宮収縮活動の検出は、体外受精時の胚移植を含む多数の医療処置において、また妊娠中の早期陣痛の検出および予防においても必要である。
【０００２】
胚移植（「ＥＴ」）を受けた女性における子宮収縮活動の増大は、ＥＴ成功率に影響を及ぼす可能性がある。ＥＴ被施術者において子宮が「無症候性」の場合、着床成功率は、子宮収縮活動が増大した患者に比べ３倍高くなる可能性がある。近年、オキシトシン拮抗薬の投与は子宮収縮を減少させ得、また妊娠率を改善し得るという仮説が立てられている。マウスに対して行われた移植研究試験において、オキシトシン拮抗薬はオキシトシンの悪影響を打ち消すことが確認された。
【０００３】
ヒトの場合、倫理上の問題により、子宮内圧測定など、侵襲的な子宮収縮評価技術を、胚移植処置を受ける予定の患者に用いることは認められない。たとえ倫理上の問題がなかったとしても、侵襲的測定方法を胚移植処置の前処置として用いることは望ましくないため、間接的かつ非侵襲的な収縮評価方法を用いなければならない。子宮内膜界面運動の評価と併せた経膣音波検査法が、様々な文脈で文献に記載されており、また複数の方法が、収縮評価問題の解決を目指して考案されている。音波検査法は、一般的に超音波を使用する画像診断技術であり、皮下身体構造の可視化に用いられる。典型的な音波検査診断用スキャナーは２から１８メガヘルツの周波数帯で動作するが、眼球前房など特殊領域における生体顕微鏡検査法として知られる技術では最高５０から１００メガヘルツの周波数帯が実験的に使用されている。周波数の選択は、画像の空間解像度と撮像深度との間での二律背反であり、すなわち周波数が低いほど解像度も低くなるが、身体のより深い部分の画像を得ることができる。音波は周波数が高いほど波長が短いため、より小さい構造からの反射または散乱が可能である。また音波は周波数が高いほど減衰係数が大きいため、組織中に吸収されやすく、身体への音波の透過深度を制限する。
【０００４】
音波検査法（超音波検査法）は医療分野で幅広く用いられている。超音波を介入処置（例えば生検または採取体液排出）の誘導に使用して、診断処置および治療処置の両方を行うことができる。音波検査法は身体の軟組織を画像化するのに有効である。筋肉、腱、睾丸、乳房および新生児脳などの浅層構造は高い周波数（７〜１８ＭＨｚ）で画像化され、それにより良好な距離および方位分解能が提供される。肝臓および腎臓などの深層構造は低い周波数１〜６ＭＨｚで画像化され、距離および方位分解能は低いが浸透性が大きい。
【０００５】
１９９８年、Ｒ．ＦａｎｃｈｉｎはＨｕｍａｎ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １９９８：１３（７）：１９６８において、線分の断面、ならびに連続フレームを使用して水平成分が線分の長さを表し、垂直成分が時間を表す二次元プロットを生み出す連続ビデオの解析に基づく方法を提唱する論文を公表した。実施は単純かつ容易であるが、この方法は明らかに欠点がある。ノイズの量または臓器全体の運動が少しでも増えると、この方法は不正確な結果または収縮性に関して有用な情報源とならない結果を生み出す傾向にある。これらの欠点は、モデルをプロセスに組み込んでいないこと、および低レベルの画像データしか解析に使用しないことによる結果である。この方法は試験されているが、実際に発生する入力が多岐にわたることから、収縮性を測定するうえで正確な手段とは認められなかった。
【０００６】
前述の技術のようなモデルフリー技術は多数の方法を含み、また画像解析で用いる最も古い技術に属する。それらすべてを際立たせる特徴は、それらが低レベルの画像データしか使用しないため、物体の形状および位置に関連する先験的前提からの恩恵を受けないことである。よって、それらの用途は、医療用画像処理特有の多数の条件によって制限される。そのような方法の一部、例えば閾値化などでさえ、正確な画像処理フレームワークにおける主要な要因であるピクセルの空間的位置によってもたらされる情報の使用を行わず、むしろそれらの数値のみ使用することを選好する。モデルフリー技術の例として振幅モード（Ａモード）、輝度モード（Ｂモード）および運動モード（Ｍモード）の音波検査法の使用が挙げられる。
【０００７】
Ｍモード音波検査法は、超音波パルスを連続的に素早く放出することによって臓器の画像を創出するものであり、典型的にはＡモードまたはＢモードいずれかの画像と各パルスとを併用する。経時的に複数の連続画像を一体的に連結して、動いている臓器の境界と速度を判定することができる。子宮収縮検出におけるＭモード法の不都合な点は、子宮全体を分割する手段を提供せず、使用者が指定する交差部分内に存在する上方および下方の境界しか分からないという点にある。この提供不足は、子宮境界において以前は際立っていた隙間の位置を変化させ得る、腸または呼吸器の運動が大きい場合、重大となる。加えて、子宮は、設定された交差部分と相対的に前方または後方に移動する場合がある。そのような運動は無関係と見られ得るが、収縮から区別がつかない分割プロットを生成する結果となり得る。さらなる問題は、ノイズまたは偽の端部という形で顕在化する。この方法では子宮全体の形状を考慮に入れず、交差部分を横断する境界しか追跡できないことから、測定が困難となり得る。境界が明瞭で追跡しやすい理想的条件であっても、正確な測定は達成困難となり得る。同様に、収縮性が存在しているが、境界の動きが止まったままで、子宮内膜のテクスチャ変化のみ影響を受けるという状況においても、画像の解釈は困難である。この技術は、変動性が高く子宮の後傾位置または膀胱の充満といった要因によって影響を受ける子宮の適切な可視化にも依存する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、子宮収縮を検出するシステムおよび方法の提供である。本発明のさらなる目的は、胚移植処置中に変形可能なモデルネットワークを使用して子宮収縮を検出することである。本発明のさらなる目的は、妊娠中の早期陣痛の初期段階で子宮収縮を検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施形態において、一方法は所定期間にわたり対象の子宮の超音波画像を収集することと、子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して画像解析することと、グラフィック形式で子宮収縮を表示することとを含む。本発明のさらなる実施形態において、子宮収縮は、強度または頻度の最小閾値または最大閾値の範囲内にあると判定される。収縮頻度は１分間につき０回から１５回の範囲であり得る。
【００１０】
本発明のさらに別の実施形態において、対象患者から１つまたは複数の卵子を採取することと、微粒子状プロゲステロンなどの使用によって患者にルテアールサポートを提供することと、生存可能な胚を提供するために１つまたは複数の卵子を受精させることと、子宮収縮画像を記録し、変形可能なモデルネットワークの使用により画像を評価することによって患者の子宮収縮を定性化することと、収縮レベルを１分間当たり４回未満（ｕｎｄｅｒ ４）に低減させることと、子宮に胚を移植することと、微粒子状プロゲステロンなどの投与によってルテアールサポートを継続することとを含む、子宮への胚の送達および移植のための一方法が提供される。
【００１１】
本発明のさらに別の実施形態において、子宮画像を解析する一方法は、所定期間にわたり子宮画像を記録することと、変形可能なモデルネットワークで使用する基準軸を設置することと、対象の子宮内膜を取り囲む外部スネーク（ｓｎａｋｅ）を設置することと、対象の子宮内膜内内に内部スネークを設置することと、目的とする１つまたは複数の特徴を増強するために１つまたは複数の画像フィルターを適用することと、両方のスネークが子宮内膜周囲に達するまでスネークを弛緩させること（スネークは複数のポイントへ、各ポイントを包囲する近傍において可能なポイントの最小エネルギー尺度を取得することによって移動する）と、使用者ディスプレイに記録およびスネークの動きを表示することとを含む。内側および外側のスネークに関するパラメーター（剛性、弾性、軸数など）は、スネークが子宮内膜の輪郭を最も適切に表すよう、平均的な超音波画像について予め定義されるが、使用者が特別に修正を加えてもよい。スネークの動きは、解析中、観察者により画面上で生で監視され、ノイズが発生し（例えば患者が突発的に動いた結果、画像パラメーターに予想外の変化が生じた場合など）、スネークの位置にバイアスが生じた場合、解析を中止し、軸および現在の輪郭線（スネーク）をリセットしてよい。
【００１２】
本発明のさらなる実施形態において、早期陣痛が生じた女性における変形可能なモデルネットワークの使用による子宮収縮検出方法が提供され、該方法は所定期間にわたり対象の子宮の超音波画像を収集することと、子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して画像解析することと、グラフィック形式で子宮収縮を表示することと、子宮収縮測定結果が強度または頻度の最小閾値または最大閾値の範囲内にあるか否かの判定（収縮頻度は１分間につき０回から１５回の範囲となり得る）とを含む。
【００１３】
本発明のさらに別の実施形態において、早期陣痛収縮を検出および阻止するための一方法が提供され、該方法は所定期間にわたり対象の子宮の超音波画像を収集することと、子宮収縮を特定するための変形可能なモデルネットワークを使用して画像解析することと、グラフィック形式で子宮収縮を表示することと、子宮収縮測定結果が強度または頻度の最小閾値または最大閾値の範囲内にあるか否か（収縮頻度は１分間につき０回から１５回の範囲となり得る）の判定と、オキシトシン拮抗薬の投与とを含む。オキシトシン拮抗薬はどのようなオキシトシン拮抗薬でもよく、例えばアトシバンまたはバルシバンなどが挙げられるがこれらに限定されない。アトシバンは、１種または複数の用量で投与されてもよい。アトシバンは３種の用量で投与されてもよい。アトシバンは、第１の１分間にわたる０．９ｍｌの静脈内ボーラス注入で６．７５ｍｇの用量で投与され、第２の３時間にわたる１時間当たり２４ｍｌの静脈内注入で１時間当たり１８ｍｇの用量で投与され、そして第３の１時間当たり８ｍｌの静脈内点滴による注入で１時間当たり６ｍｇの用量で投与されてもよい。
【００１４】
本発明の１つまたは複数の実施形態の詳細は、添付の図面および下記の説明に記載されている。本発明の他の特徴、目的および利点は、記述および図面から、また請求項から明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】Ｍモードでの子宮横断面の記録である。
【図２】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図３】Ｍモードでの子宮横断面の記録である。
【図４】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図５】Ｍモードでの記録である。
【図６】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図７】ＩＵＰ記録とＣＰＰ記録との比較である。
【図８】Ｍモードでの記録である。
【図９】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図１０】Ｍモードでの記録である。
【図１１】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図１２】Ｍモードでの記録である。
【図１３】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図１４】子宮内圧の記録である。
【図１５】Ｍモードでの記録である。
【図１６】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図１７】Ｍモードでの記録である。
【図１８】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図１９】子宮内圧の記録である。
【図２０】Ｍモードでの記録である。
【図２１】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図２２】Ｍモードでの記録である。
【図２３】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図２４】子宮内圧の記録である。
【図２５】Ｍモードでの記録である。
【図２６】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図２７】Ｍモードでの記録である。
【図２８】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図２９】子宮内圧の記録である。
【図３０】Ｍモードでの記録である。
【図３１】変形可能なモデルネットワークに基づく記録である。
【図３２】子宮内圧の記録である。
【００１６】
様々な図面における同様の参照記号は同様の要素を意味する。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
子宮収縮活動は、子宮受容性の主要要素の１つであり、補助的生殖治療（ＡＲＴ）患者における妊娠率に影響を及ぼすことが示されている。オキシトシン／バソプレシンのＶ１Ａ拮抗薬は、ある動物モデルにおいて、着床を促進することが実証されている。胚移植を受けたヒトの場合、そのような治療は収縮を減らし、妊娠率を改善すると期待されている。
【００１８】
胚移植（ＥＴ）処置は、ＩＶＦ−ＥＴ治療の成功率に影響を及ぼす独立的要因である。効果を発揮するには、理想的には非侵襲的であるべきである。これは特に、エストロゲン過剰の子宮環境は子宮筋オキシトシン受容体の発現を促す結果、潜在的にオキシトシンおよび他の収縮剤に対する感受性を高めると考えられているという事実を踏まえると重要である。胚移植時に使用される支持鉤などの応力因子刺激が、最長６０分間にわたり収縮を増大させることが実証されている（Ｌｅｓｎｙ  Ｐ，Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １９９８；１３（６）：１５４０）。また、頸部における挿入や拡張が子宮収縮を引き起こし得ることも示されている（Ｈａｎｄｌｅｒ  Ｊ  ｅｔ  ａｌ．，Ｔｈｅｒｉｏｇｅｎｏｌｏｇｙ  ２００３；５９：１３８１）。したがって、子宮内圧評価を含む如何なる侵襲的処置も、胚移植の前および途中においては避けるべきである。ＥＴの前と途中における非侵襲的な子宮収縮測定向けに、潜在的治療の評価を可能にする効果的な手段が必要とされている。
【００１９】
子宮収縮はこれまで、前述のようなＭモード測定技術によって観察されてきた。非侵襲的ではあるが、Ｍモード測定技術にはいくつかの制限がある。そのような制限の例として、異なるサイズの子宮および子宮内膜厚に対する感度、画像ノイズ、呼吸運動などが挙げられる。
【００２０】
本発明の実施においては、Ｍモード測定で使用するものと同じ連続フィルムに適用可能な画像解析方法での変形可能なモデルネットワークを使用し、その結果、より正確なデータが得られる。本発明の一実施において、コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションは、Ｍモード評価を用いる場合よりも強固でノイズ耐性があり、一貫性の高い結果をもたらす。該方法は、単に（Ｍモード評価のような）単一の画像セグメントまたは（子宮内圧評価のような）単一のポイントではなく、矢状方向断面全体における画像構造の総体的変化に関するデータを提供する。したがって、変形可能なモデルネットワークの使用は、従前の技術に比べ、より大域的かつ正確な測定結果をもたらす。
【００２１】
本発明の実施において、コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションは、子宮収縮を表すグラフからの生データを、さらなる処理および解析に使用することも可能にする。変形可能なモデルネットワークを使用すると、異常値も自動的に排除され、また画像の技術的不安定性の影響もかなり受けにくくなる。本発明の実施は相対的価値をもたらし、また結果は子宮の直径または画像の倍率に左右されない。
【００２２】
コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションなど、子宮画像処理に対する変形可能なモデルアプローチは、収縮の振幅も図示する。信号の統計的処理は、収縮の強度を反映する曲線下方域の計算も可能にする。子宮内圧（ＩＵＰ）記録とスネークスタジオ（Ｓｎａｋｅ  Ｓｔｕｄｉｏ）測定結果との間におけるプロファイルの相違は、ＩＵＰは子宮の単一ポイントで測定される一方、スネークスタジオは大域的評価を提供するという事実に起因すると考えられる。ＩＵＰは子宮筋収縮強度だけでなく、腹腔内圧、呼吸運動、カテーテルの位置、そして最終的に子宮内膜の状態および厚さにも左右される。したがって、ＩＵＰを用いて記録された子宮内圧の変化を、コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションによって測定されたものと直接比較することはできない（すなわち、子宮内膜の離散的テクスチャ変化はＩＵＰの顕著な変化に関連する場合もあれば、その逆もあり得る）。しかし、変形可能なモデルネットワーク法は、より大域的なデータを提供するという範囲において、ＩＵＰより優れていると考えられる記録を提供する。
【００２３】
ボランティアの対象を使用し、ＩＵＰ評価と超音波評価を同時に行った結果、両方の種類の記録を比較することができた。コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションは、子宮内圧に比べ、一貫性が高いことが示されている。これは特に、Ｍモードによるデータに一貫性がない、または決定的でない場合に有用と考えられる。この方法は、Ｍモードでの記録に比べ優位性をもたらすことが実証されている。
【００２４】
例えば、変形可能なモデルネットワークは矢状方向断面全体における画像構造の総体的変化に関するデータを提供することから、結果的に、子宮全体を分割する手段を提供せず、使用者が指定する交差部分内に存在する上方および下方の境界しか提供しないＭモード法での解析に比べ、より大域的かつ正確な測定結果が得られる。また変形可能なモデルは臓器全体に関連する測定結果を提供し、また音波検査法における可変倍率の影響を受けにくい一方、Ｍモード記録はサイズの影響を受けやすい（すなわち、絶対振幅が画像サイズに左右される）。変形可能なモデルは記録された資料に対する操作を一切必要としない一方、Ｍモード記録は連続フィルムの変換や操作を必要とする場合がある。またＭモード記録では、変形可能なモデルが行うのと同じ方式で人為的影響を排除することができない。
【００２５】
加えて、子宮収縮のグラフ表現からの生データは、変形可能なモデルネットワークにおけるさらなる処理および解析に対応するが、Ｍモード法ではグラフデータをそれ以上解析することができない。変形可能なモデルはまた、子宮収縮活動の統計的図表の計算も可能にし、身体の動きおよび他の画像不安定性の影響を受けにくく、子宮の可視化に対する依存度が低く、信号ノイズの影響も受けにくい。
【００２６】
Ｍモード表示に基づく子宮収縮モニタリングのパッケージにおける欠点を克服するため、本発明の実施においては、大幅に強化され、より有用な出力を生成する、変形可能なオブジェクトフレームワークに基づく包括的な画像化方法を活用する。変形可能なモデル（「スネーク」とも呼ばれる）は１９８８年に紹介された（Ｋａｓｓ  Ｍ．，Ｗｉｔｋｉｎ  Ａ．、およびＴｅｒｚｏｐｏｏｕｌｏｓ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ；１９８８；１（４）：３２１を参照のこと）。
【００２７】
変形可能なモデルは、様々な変形を使用する画像解析のための有力な方法になりつつある。そのような画像は、取得プロセスに起因するノイズや人為的影響など、多様な抽出対象オブジェクト、一貫性のないオブジェクト境界、空間輝度などによって特徴付けられる。変形可能なモデルはこうしたデータ破損の影響を低減して、より強固かつ正確な分割を可能にする。これは多くの場合、プロセスとしては労力がかかり、再現性が低く、また人為的誤差の存在が原因で信頼性を欠くことの多い手作業による分割の排除を可能にする。人的要因は依然、プロセスを監視するうえで必要であるが、前述の問題はほとんどは、変形可能なモデルの使用によって克服される。他に、変形可能なオブジェクトの恩恵を大いに受ける領域として運動追跡があるが、当然ながら経時的な形状変化に適用するようモデルを拡張することができる。
【００２８】
この新たな方法は、Ｌｉａｎｇ，ＭｃＩｎｅｒｅｙ  ａｎｄ  Ｔｅｒｚｏｐｏｕｌｏｓが２００６年にＭｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓで初めて提唱された「結合型スネーク（Ｕｎｉｔｅｄ  Ｓｎａｋｅｓ）」と呼ばれるフレームワーク（Ｌｉａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ２００６；１０（２）：２１５−２３３）と、Ｇｕｎｎ  ａｎｄ  Ｎｉｘｏｎが１９９７年に提唱した「二重能動的輪郭線（Ｄｕａｌ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｏｕｒ）」と呼ばれる方法（Ｇｕｎｎ  ＳＲ  ａｎｄ  Ｎｉｘｏｎ  ＭＳ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ａｒｃｈｉｖｅ  １９９７；１９（１）：６３）とを統合したものである。該方法は微調整が施され、また一連の画像フィルター処理ツールを使用して、取得後の連続ビデオが示す特有の問題に対処する。さらに、様々な画像や連続ビデオから、広範なオブジェクトを抽出することもできる。
【００２９】
本発明の実施において、二次元の変形可能なモデルは閉曲線で表される。最初の２つのスネークは操作者によって画像内に配置され、１つは抽出対象オブジェクト（子宮内膜）の外側に、もう１つは内側に配置される。最初のスネークを境界付近に配置する必要はないが、唯一の制約は、スネークが境界と交差してはならないことである。相対する力が加えられ、これにより両方のスネークが互いに向かい合って動き、その後、他の特異的な力を受けて変形可能となる。１つの力はインターン（ｉｎｔｅｒｎ）と呼ばれ、その目的は、要求された形状を維持することである。この力を調節することにより、操作者はスネークを硬い棒のように、もしくは柔らかいロープのように、もしくはこれら両極の間で力を加減して動かすことができる。もう１つの力は「外力」と呼ばれ、これは画像データ（輝度の変化など）によってスネークが誘引される形態を決定付ける。スネークは指定された力を受けて変形し、要求される形状の維持を結果的に可能にする、画像に適合し得る最も低いエネルギーレベルに達する。
【００３０】
分割は、抽出対象となるオブジェクトに関する先験的情報と併せて行われ、これは他の大部分の分割方法では考慮されない要素である。基本的に、スネークはヒトの脳に似た方式で挙動する。脳にはあるオブジェクトの位置と形状に関する概念があり、これが後に、利用可能な画像データに対してモデルを適応させることにより、特定の画像に変換される。オブジェクトの一部の領域は輝度の変化に応じて重複し、許容される一方、他の領域は許容不能と見なされる形状に至った場合、無視される。スネーク分割は、これと非常に似たプロセスと捉えることができる。先験的モデルが画像に埋め込まれ、低レベルのデータと調和的に作用して、正確な結果を生み出す。さらに、より高次の制約が存在し、それらがオブジェクトの出力特性を決定付ける。例えば、ノイズおよび他の人為的影響の影響をあまり受けないと想定される剛性オブジェクト、またはそれ以外の方式でより正確に画像データを適合させることが可能と思われる剛性オブジェクトを形成するように、スネークを設定することが可能である。
【００３１】
オブジェクトの特定後、一連の統計が計算される。次いでスネークを（所定の距離分）遠ざけ、そして再び後続フレーム上で弛緩させる（連続するフレームが少ししか違わない場合、いくつかのフレームを飛び越してよい）。
【００３２】
子宮収縮活動は、子宮内膜形状および画像テクスチャの動的変化を、収縮中に発生する変化も含め反映する、複合的統計を使用して評価される。収縮性存在確率（ＣＰＰ）の値は、０（子宮収縮なし）から１０００（数学モデルに基づくシミュレーション上の子宮収縮）の範囲であってもよい。
【００３３】
コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーション内に含まれる統計モジュールは、一連の既定の統計を、形状（特にモデルに沿った子宮の厚さ）およびテクスチャ（局所的な流れか均等分布かのいずれを問わない）が収縮の様々な段階で変化する状況を反映するとされる「モデル／理想収縮性パターン」と合致させようと試みる。統計が、時系列全体に沿ってモデル収縮に正確に追従する場合、ビデオスコアは１００となり（決して起こらない）、形状およびテクスチャが一定であれば、スコアは０である。小さい時間フレーム内の異常値を排除し、「統計を平均化」する後処理ステップが存在する（フレーム間での小さい不一致を排除するため）。
【００３４】
該方法は実時間での処理を十分に高速で行うことができ、解釈が比較的容易である。また、異なる種類の収縮性をラベル付けする能力もあり、それ自体大いに価値がある。該方法を子宮収縮性ツールとしてもっと使いやすくするために、初期設定のプロファイルを作成して、使用者はスネークの初期化だけを行えばいいようにすることもでき、このような初期化は簡単であり、Ｍモードの超音波に基づく方法の初期化ほど複雑ではない。もう１つの重要な利点は、コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーションは、解釈を簡略化する、はるかに高いレベルの出力データを提供し、またはるかに詳細な子宮収縮活動の画像を示すという点にあり、これは子宮内膜の形状に影響を及ぼすことなく子宮収縮活動が画像の変化を引き起こす場合、大いに重要な要因である。
【００３５】
該アプリケーションではＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＤｉｒｅｃｔＸの技術を使用してビデオメモリにアクセスし、そして記録されたビデオフレームを、画面に表示される前に処理する。該アプリケーションがもたらす作業環境は、カスタマイズ可能であると同時に柔軟性も有し、また複数のモジュールで構成され、これらを通じて以下のような様々な操作を行うことができる。
・  フォーマットプロパティ−ビデオファイル形式およびパフォーマンス統計に関する情報を示す
・  プレイバックプロパティ−再生速度およびサイズ関連オプションにアクセスできる
・  前処理フィルター−様々な図形処理用フィルターを画像に適用することができる
・  スネークプロパティ−スネーク関連パラメーターにアクセスできる
・  スネーク座標−スネークのノードの座標を表示する
・  時系列解析−ビデオの時系列上で目的とする間隔を示す手段を提供する
・  時系列プロット−時系列を通じたスネーク統計の変化状況を表示する。
【００３６】
これらのモジュールは、分割のあらゆる態様を独立的に制御することを可能にし、また画像のフィルター処理や、新しい種類のビデオに対応するためのスネークの微調整にも使用できる。
【００３７】
解析は実時間で実施され、また実行中に生成される統計プロットによって可視化される。該アプリケーションは他にも多数、例えばビデオウィンドウのスクロール、フレームのコマ送り、フレームキャプチャ、制御情報に関するアルファチャンネルの制御ならびにビデオ座標内のカーソル位置表示能力などの機能を提供する。
【００３８】
連続フレーム間での比較的小さい相違に起因する冗長性は、スネークの位置を再計算する比率を指定することによって回避することができる。これにより、子宮収縮を表す子宮内膜画像内での撹乱を反映するグラフデータを生成することができる。
【００３９】
該方法は、結果への迅速なアクセスを提供する準診断用ツールとして適用されると予測され、また子宮収縮活動および治療の必要性の判定に用いることができる。
【実施例】
【００４０】
コンピューターベースの変形可能なモデルネットワークアプリケーション方式の妥当性を確認するため、子宮内圧測定と対比しての該方法の交互検証を可能にする臨床研究が提案された。この研究には、制御された卵巣刺激を受け、模擬胚移植（模擬ＥＴ）および子宮内圧評価に志願した患者が参加した。ボランティアは全員、制御された卵巣刺激および模擬ＥＴを受けた。当初、対象に含まれた患者における刺激サイクルは治療サイクルとして計画されたが、いずれの場合においても過剰な卵巣応答または受精失敗が原因で治療をさらに進めることができなかった。処置に同意した上で、患者は標準的なルテアールサポートを受けた（２００ｍｇの微粒子状プロゲステロンを１日３回、経膣投与）。模擬ＥＴおよび超音波スキャンを、卵母細胞回収の２日後、もしくは卵母細胞回収が始まらなかった患者については２日＋ｈＣＧ投与の３６時間後に実施した。子宮内膜が比較的薄い場合における変形可能なモデルネットワークの適切性を検証するために、月経中であったボランティア２名における評価を開始した。
【００４１】
以下の方法論を採用した。患者は全員、ＩＵＰ測定を受ける前に、矢状方向子宮断面の音波検査連続フィルムを記録された。次に、膣用プローブを取り出し、側方からアクセスする検鏡を配置した後、Ｌａｂｏｔｅｃｔ製胚移植カテーテルの外側シートにマイクロチップ圧力カテーテルＳＰＣ３３０を装着したもの（Ｍｉｌｌａｒ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ（米国）製）を子宮内へ導入し、経腹スキャンに従って子宮峡部内に配置した。続いてＥＴカテーテルを固定した後、検鏡を慎重に取り出し、経膣プローブを再び、膣内へ慎重に導入した。Ｌａｂｏｔｅｃｔ製カテーテルの外側鞘と子宮内圧カテーテルの柔軟性とにより、検鏡を慎重に取り出し、超音波膣用プローブを再び導入することができた。カテーテルの位置を確認した後、子宮内圧測定を超音波スキャン記録と同時に開始した。
【００４２】
精密かつ柔軟性のある子宮内圧カテーテルの使用により、全処置を模擬ＥＴと同様に行った。ＥＴカテーテルのチップを内部頸管口のすぐ後方に配置し、ＩＵＰカテーテルを子宮内へ１．５ｃｍ導入したが、底部に接触するとそれだけで収縮を引き起こし、記録にバイアスをかけてしまうおそれがあったため、接触しないようにした。全体で、子宮内圧測定の合計時間を１０分未満に制限した。患者への著しい不快感には全く関連しないが、子宮内感染症の潜在的リスクを理由に、移植後５日間にわたるドキシサイクリン（１００ｍｇを１日２回）の予防的投与を処方した。患者は全員、処理を進める前に処置に対する同意書を提出した。望ましくない効果は全く観察されなかった。
【００４３】
以下の機器を使用した。
【００４４】
子宮内圧測定：
−  マイクロチップカテーテル  ＳＰＣ３３０型−人体用として承認された自在ポリウレタン製カテーテル、フランスサイズ３（０．９ｍｍ）、先端に圧力センサーを装着（Ｍｉｌｌａｒ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  Ｉｎｃ．（米国）製）
−  胚移植カテーテル−（Ｌａｂｏｔｅｃｔ  ＧｍｂＨ（ドイツ）製）
−  Ｐｏｗｅｒ  Ｌａｂ  ２０００データ取得システム（Ｍｉｌｌａｒ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  Ｉｎｃ．（米国）製）
−  Ｃｈａｒｔ  ５  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）用データ取得ソフトウェア（ＡＤＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ（米国）製）
−  ＰＣコンピューター
【００４５】
スキャン
−  Ａｌｏｋａ製ＳＳＤ１７００型スキャナー（７．５Ｍｈｚセクターの膣用２ｄプローブ付き）
−Ｓｏｎｙ製ビデオカメラ
−Ｐｉｎｎａｃｌｅ  Ｓｔｕｄｉｏ  ビデオ処理パッケージ
【００４６】
音波検査連続フィルムの解析
−  ＰＣコンピューターステーション（データ取得用）
−  スネークスタジオパッケージ（子宮収縮評価用）
−  Ｍモード測定パッケージ（子宮収縮のＭモードグラフを生成する特別製操作パッケージ）
【００４７】
結果の形式
−  子宮内圧測定−Ｃｈａｒｔ  ｖ  ５．５．９のグラフ
−  Ｍモードでの子宮収縮評価−子宮内膜界面の動きを示すグラフ
−  変形可能なモデルネットワークによる子宮収縮評価−収縮性存在確率（ＣＰＰ）の経時的変化を示すグラフ。
【００４８】
結果
子宮内圧の記録を、スネークスタジオによって記録されたＣＰＰ記録およびＭモード記録と比較した。各患者の結果を別々に提示する。
【００４９】
患者ＳＳ０１
年齢：２５歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  ７．４ＩＵ／ｍｌ；ＬＨ  ５．５ＩＵ／ｍｌ；Ｅ２  ２５．９ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ５９ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．３８ｎｇ／ｍｌ
刺激プロトコル：ブセレリン、クエン酸クロミフェン（５０ｍｇを５日間）およびフォスティモン（１日おきに５０ＩＵ−３回に分けて投与）
卵巣応答：誘発当日、卵巣内に１６〜１８ｍｍの卵胞が２個存在
子宮応答：子宮内膜厚９ｍｍ
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度：２９６ｐｇ／ｍｌ
追加データ；ＩＶＦのための１２日間の卵巣刺激の後にサイクルを中止し、ＩＵＰ測定に同意した後、患者は１０，０００ＩＵのｈＣＧを受け、ＩＵＰ測定日までの微粒子状プロゲステロンの投与を開始した（２日間＋誘発後３６時間）。
【００５０】
図１は、矢状方向子宮断面のＭモード記録を示す図である。図２は、子宮収縮を表す、ソフトウェアによって計算される１つの尺度である収縮存在確率（ＣＰＰ）の、変形可能なモデルネットワークによる記録を示す図である。
【００５１】
Ｍモード法では、明確な収縮を特定できない（図１）。変形可能なモデルネットワークによる解析時に同一の入力データ（同じ超音波連続フィルム）を採用して記録すると、おおよそ４、３３、６２、７５、１１０、１５０、１６０、１７５、１９０、２２０、２３０、および２４０の時点でのピークによって特定される合計１２回の収縮を特定することができる（図２）。
【００５２】
この患者では、子宮内圧カテーテルの位置が最適でなかったため、記録の質を満足のいくものにすることができず、利用可能な圧力測定結果はない。
【００５３】
Ｍモード測定は実際のところ、収縮が原因と考えられる変化もしくは目に見えてノイズと異なる変化を示すものではない。スネークスタジオ測定は、収縮回数の計数に使用できる良質な信号および測定結果をもたらした。さらに、Ｍモードでの結果と対照的に、スネークスタジオのデータは数値化され、これを統計解析に使用することができる。Ｍモードは超音波画像を生成するための方法を提供し、これにより収縮回数を定量化することができたが、出力が画像ファイルであり、これをさらなる面倒な解析の対象とする必要がある。
【００５４】
患者ＳＳ０２
年齢：２９歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  ９．８ＩＵ／ｌ；ＬＨ  ３．６ＩＵ／ｌ；Ｅ２  ６５．１ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ２９ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．４３ｎｇ／ｍｌ
刺激プトロコル：ブセレリンでの短期プトロコル；ＣＯＳ：１日当たり１５０ＩＵのフォスティモンを５日間および１日当たり１５０ＩＵのメノピュアを３日間
卵巣応答：１０個の成熟卵胞
子宮応答：子宮内膜厚１１ｍｍ
ＣＯＳ終了時の試験所測定：エストラジオール濃度  ２８０７ｐｇ／ｍｌ；ＰＧＳ  ０．８１ｎｇ／ｍｌ
コメント：卵母細胞が低質で、ＩＣＳＩ後すべての卵母細胞において受精に失敗し、患者は卵母細胞回収後のＩＵＰ測定に同意し、１０，０００ＩＵのｈＣＧを受け、ＩＵＰ測定日までの微粒子状プロゲステロンの投与を開始した（卵母細胞回収の２日後）。
【００５５】
図３は、子宮内カテーテルの配置前に取得した矢状方向子宮断面のＭモード記録を示す図である（模擬胚移植）。そのグラフ上で、１２回の収縮と特定することができた。図４は、変形可能なモデルネットワークを使用して解析した同じ信号を示す図である。収縮存在確率（ＣＰＰ）測定ではＭモード法と同一の入力データを使用し、Ｍモード法よりも正確に収縮を特定することができ、この記録上で合計１８回の収縮が確認された（対照的に図３では１２回の収縮）。
【００５６】
前述の記録の直後、子宮内カテーテルを患者の子宮頸部経由で挿入し、子宮腔内に配置した。同時の超音波スキャン記録および子宮内圧の記録を再開した。図５は、子宮内圧測定時に取得したＭモード記録を示す図である。図６は、Ｍモード記録と同一の入力データ（図５に記載）を使用して変形可能なネットワーク方式によって生成されたＣＰＰ記録を示す図である。
【００５７】
図７は、超音波スキャンの記録と同時に取得した子宮内圧の記録を示す図である（図５および図６に記載の記録の解析）。子宮内圧の記録を超音波スキャンと同時に取得したが、これはＬａｂｏｔｅｃｔ製自在胚移植カテーテルをＩＵＰカテーテルの外側鞘として使用することによって可能となった。ＩＵＰカテーテルの適切な配置を、スキャン上で検証した。子宮内圧の記録では、２５０秒間の解析対象セグメント内で合計１９回の収縮が特定された（図７）。スネークスタジオを使用したところ、同じ回数の収縮が超音波記録上で特定された（図６）。振り返って、Ｍモードでは１２回の収縮を検出した（図５）。これらの実施例は、スネークスタジオによって生成された結果がＭモード法よりも正確であったことを示すものである。
【００５８】
子宮内圧の値およびＣＰＰの値（変形可能なモデルネットワークによって生成された値）は生データファイル形式であり、これらをさらに解析することができる。Ｍモード記録の結果では、子宮内膜界面の動きを示す画像が生成される。そのような画像からの数値データの抽出は、複雑かつ主観的である。加えて、変形可能なモデルネットワークは子宮内膜の矢状方向断面全域における変化を図示するデータを提供するという点を踏まえ、それは少なくとも子宮内圧の参照記録として信頼性があると見なすこともでき、ただし非常に信頼性の高いデータを提供するものの、子宮の単一ポイントでの測定しか行わない。
【００５９】
患者ＳＳ０３
年齢：３１歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  １１．６ＩＵ／ｍｌ；ＬＨ  ３．０ＩＵ／ｍｌ；Ｅ２  ２７．２ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  １７．２ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．４７ｎｇ／ｍｌ
刺激プロトコル：ジフェレリン（Ｄｉｐｈｅｒｅｌｉｎｅ）での短期炎症プロトコル（１日当たり０．１ｍｇ、ＣＤ１に開始）および１５０ＩＵのフォスティモンをＣＤ２から１０まで
卵巣応答：４個の成熟卵胞
子宮応答：子宮内膜厚１２ｍｍ
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度：５７６ｐｇ／ｍｌ
追加データ：当初はＩＵＩを計画していたが、多胎妊娠のリスクがあったためサイクルを中止した。ＩＵＰ測定に同意した後、ｈＣＧ  １０，０００を投与し、ＩＵＰ測定を４日後に行い、患者はサイクル終了時までバリア避妊法を用い、合併症は認められなかった。
【００６０】
図８は、子宮収縮活動のＭモード記録を示す図である。図９は、図８に記載のＭモード記録と同じ研究に基づく画像パラメーターの変化の、変形可能なネットワークによる記録を示す図である。
【００６１】
この患者では、子宮内圧の同時記録が確定的な読み出しデータを提供しなかったが、これは子宮内圧の偶発的な分断が原因である。子宮収縮は、スネークスタジオ記録上でもＭモード記録上でも容易に特定される。スネークスタジオが生成した記録はより複雑で、この患者における子宮収縮活動に関する情報をより多く提供した。
【００６２】
患者ＳＳ０４
年齢：２５歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  ４．９ＩＵ／ｍｌ；ＬＨ  ２．２ＩＵ／ｍｌ；Ｅ２  ５３．４ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ２５ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．４４ｎｇ／ｍｌ
刺激プロトコル：ジフェレリンでの短期炎症プロトコル（１日当たり０．１ｍｇ）および１５０ＩＵのフォスティモンをＣＤ３から８まで
卵巣応答：２１個の成熟卵胞
子宮応答：正常
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度：Ｅ２＞３０００ｐｇ／ｍｌ（明白な臨床画像を理由に正確な濃度を測定せず）；ＰＧＳ  １．１ｎｇ／ｍｌ
コメント：１２個の卵母細胞が回収され、患者はこのサイクルでＥＴを受けないことに決めた（胚は冷凍された）。卵母細胞回収の２日後にＩＵＰ測定を実施した。５０００ＩＵのｈＣＧを、卵母細胞回収の３６時間前に投与し、標準的なルテアールサポートを施し、卵母細胞回収の２日後に測定を行った。
【００６３】
図１０は、子宮内圧測定前に実施した矢状方向子宮断面のＭモード記録を示す図である。図１１は、図１０に記載のＭモード記録と同じ連続フィルムに基づく収縮存在確率（ＣＰＰ）の、変形可能なモデルネットワークによる記録を示す図である。
【００６４】
図１２は、子宮内圧測定時に取得したＭモード記録を示す図である。図１３は、図１３に記載のＭモード記録と同じ連続フィルムに基づく、変形可能なネットワークによる解析を示す図である。
【００６５】
図１４は、子宮内圧の記録を示す図である。Ｍモード記録の質は、患者の呼吸運動に著しく影響を受けた。スネークスタジオ記録はＭモード記録に比べ、ノイズに対する耐性および可読性が高い。加えて、スネークスタジオ記録はＩＵＰ測定結果に近く、子宮収縮活動を適切に反映している。
【００６６】
患者ＳＳ０５
年齢：２１歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  １２．０ＩＵ／ｌ；ＬＨ  ４．４ＩＵ／ｌ；Ｅ２  ７８ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ４１．９ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．６４ｎｇ／ｍｌ
刺激プロトコル：ブセレリンでの短期炎症プロトコル、１５０ＩＵのフォスティモンを１０日間（ＣＤ３から１３まで）
卵巣応答：２個の成熟卵胞
子宮応答：子宮内膜厚１３ｍｍ
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度−２９１ｐｇ／ｍｌ、ＰＧＳ−１．３６ｎｇ／ｍｌ
コメント：不十分な卵巣応答、良好な子宮内膜画像、特定可能な子宮収縮を背景にサイクルを中止し、患者はプレグニール投与後のＩＵＰ測定を進んで申し出た。
【００６７】
図１５は、模擬胚移植中に取得した、矢状方向子宮断面のＭモード記録およびスネークスタジオ記録である。ＩＵＰカテーテルの技術的不具合のため、子宮内圧の記録は開始しなかった。超音波記録は約７分間分で、また技術上の理由から、Ｍモードグラフを２つの部分に分ける必要があった（１８０秒から２４０秒のセグメントにおける縦の破線に注目のこと）。Ｍモード記録では合計１０回の収縮を特定できた一方、変形可能なモデル方式では１６回の収縮を特定した。この図は、１５回の収縮を検出した超音波スキャン（Ｍモードおよび変形可能なネットワーク双方による収縮評価に使用）の連続フィルムの観察結果と一致した。変形可能なモデルネットワーク方式によって行った記録が図１６に記載されている。
【００６８】
患者ＳＳ０６
年齢：４３歳
ボランティアの患者は月経中、ＩＵＰ測定を超音波画像記録と同時に受けた。
追加データ：超音波記録の検査中に子宮収縮を特定することができた。ＩＵＰ記録から、集中的な子宮収縮活動が明らかとなった。
【００６９】
図１７は、子宮内圧測定と同時に取得したＭモード記録を示す図である。これにより３回の収縮を特定することができた。注目すべき点として、この症例では収縮の可視化がかなり複雑であったが、これはおそらく子宮内膜が薄かったためである。図１８は、変形可能なモデルネットワーク方式によって評価された子宮収縮活動記録を示す図である。これにより５回の収縮を特定することができ、図１９に記載の子宮内圧測定と一致する結果であった。変形可能なモデルネットワークを適用したところ、収縮を正確に特定することができ、基準とした−非侵襲的−子宮内圧測定方式と比較可能であった。対照的に、Ｍモード記録の結果は決定的でなかった。逆に、スネークスタジオは、低質な画像（薄い子宮内膜）を基本とする場合であっても子宮収縮に関して有意なデータを提供する能力を実証した。
【００７０】
患者ＳＳ０７
年齢：２８歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  ４．４ＩＵ／ｍｌ；ＬＨ  ２．８ＩＵ／ｍｌ；Ｅ２  ３２．７ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ４８ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．４１ｎｇ／ｍｌ
刺激プトロコル：ブセレリンでの短期炎症プトロコル；１日当たり１５０ＩＵのフォスティモンを５日間および１日当たり１５０ＩＵのメノピュアを３日間
卵巣応答：１０個の成熟卵胞、重大なＯＨＳＳのリスク
子宮内膜応答：良好、子宮内膜厚１１ｍｍ
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度：４２４３ｐｇ／ｍｌ；ＰＧＳ  １．２４ｎｇ／ｍｌ
コメント：ＯＨＳＳのリスクがあったためＥＴを実施しなかった。卵母細胞回収の２日後にＩＵＰ測定を行い、５個のＣＯＣが回収され、２個が肺胞期に達し、凍結保存された。標準的なルテアールサポートを、ＩＵＰ測定まで行った。
【００７１】
図２０は、子宮内圧測定前に取得した矢状方向子宮断面のＭモード記録を示す図である（模擬胚移植）。患者の呼吸運動の結果、超音波に対する「信号」のノイズがかなり多かった。結果的に、図２０に記載のＭモード測定では収縮を特定することができなかった。図２１は、子宮内膜界面の画像パラメーター（収縮存在確率（ＣＰＰ））の変化に関する変形可能なモデルネットワーク方式による記録を示す図であり、測定は図２０に記載のものと同じソースデータに関して行われた。この解析では子宮収縮活動が明確に分かる。
【００７２】
図２２は、子宮内圧測定時に取得したＭモード記録を示す図である（模擬胚移植）。ノイズレベルが高かったため（呼吸運動）、収縮を特定することができなかった。
【００７３】
図２３は、子宮内圧測定と同時に取得した変形可能なネットワーク方式による記録を示す図である。これにより１１回の収縮を特定することができた。図２４は、図２２および図２３に記載の解析で使用した超音波スキャン記録と同時に取得した子宮内圧の記録を示す図である。これにより、変形可能なモデル方式同様、合計１１回の収縮を特定することができた。変形可能なモデルネットワークは、子宮収縮活動に関して有意な情報を提供しなかったＭモード記録より優れていると見られる。図２０および図２２は、ノイズの多い信号に対する感度がＭモード法では比較的高いことを示す例である。この特異的症例では、患者の呼吸運動が臓器全体（子宮）の動きを引き起こし、それがこの方式を用いて生成された画像の質に影響を及ぼした。見て分かるとおり、スネークスタジオ方式は子宮収縮と解釈できる結果を生み出した。図２４でさらに記載のとおり、スネークスタジオによって生成された記録のみ、子宮内圧の変化と比較可能である。前述の方式を適用した結果、子宮内圧の客観的測定と同じ回数の収縮を特定することができた。この症例では、Ｍモード法はノイズの影響を受けやすいことが分かり、またさらなる解析に使用できる結果を生み出さなかった。
【００７４】
患者ＳＳ０８
年齢：２８歳
早期卵胞期における受精プロファイル：ＦＳＨ  １２．４ＩＵ／ｍｌ；ＬＨ  ２．０ＩＵ／ｍｌ；Ｅ２  １５．２ｐｇ／ｍｌ；ＰＲＬ  ２４ｎｇ／ｍｌ；Ｔ  ０．６２ｎｇ／ｍｌ
刺激プロトコル：ジフェレリンでの短期炎症プロトコル（１日当たり０．１ｍｇ）および３００ＩＵのフォスティモンをＣＤ５から１１まで
卵巣応答：１個の卵胞が成長中
子宮内膜応答：良好、子宮内膜厚１０ｍｍ
ＣＯＳ終了時のエストラジオール濃度：３１９ｐｇ／ｍｌ、ＰＧ  ０．７５ｎｇ／ｍｌ
コメント：不十分な卵巣応答によりサイクルを中止し、ＩＵＰ測定を実施した。
【００７５】
図２５は、子宮内圧カテーテルの挿入前に取得した矢状方向子宮断面のＭモード記録を示す図である（模擬胚移植）。図２６は、子宮内膜界面の画像パラメーター（収縮存在確率（ＣＰＰ））の変化に関する変形可能なモデルネットワーク方式による記録を示す図である。このグラフは、図２５に記載のものと同じソースデータを使用して構築された。図２７は、模擬胚移植中に取得したＭモード記録を示す図である。図２８は、模擬胚移植中に取得した、子宮内膜界面の画像パラメーターの変化に関する変形可能なネットワーク方式による記録を示す図である。図２８は、模擬胚移植中に取得した子宮内圧測定結果を示す図であり、変化は収縮存在確率の変化に反映される。図２に記載のＭモード記録では、記録開始当初の１２０秒間で４回の収縮を特定することができた。信号にノイズが多かったため、収縮をそれ以上特定することはできなかった。しかし、変形可能なモデルネットワーク方式では、同じ信号からより多くの情報を抽出し、８回の収縮を特定することができた。同等数の収縮が、子宮内圧測定によって追認された（図２９）。同様に、模擬胚移植中に超音波による子宮収縮評価を実施したところ、Ｍモードでは収縮を特定することができなかった。変形可能なモデルネットワーク方式では、９回の収縮を特定することができた。スネークスタジオ記録のみ、子宮内圧の変化と比較可能であった。変形可能なモデルネットワーク方式のパッケージは、Ｍモード記録によって生成された結果よりも正確かつ定義しやすい結果をもたらした。
【００７６】
患者ＳＳ０９
年齢：４２歳
ボランティアの患者は月経中、ＩＵＰ測定を超音波画像記録と同時に受けた。
追加データ：超音波記録の検査中に子宮収縮を特定することができた。ＩＵＰ記録から、集中的な子宮収縮活動が明らかとなった。
【００７７】
図３０は、模擬胚移植中に取得したＭモード記録を示す図である。図３１は、模擬胚移植中に取得した、子宮内膜界面の画像パラメーターの変化に関する変形可能なネットワーク方式による記録を示す図である。図３２は、子宮内圧（ＩＵＰ）およびＣＰＰの記録比較である。ＣＰＰ記録は、スネークスタジオ記録によって生成された生データファイルの解析結果を使用して行われた。Ｇｒａｐｈ  Ｐａｄ  Ｐｒｉｓｍパッケージを使用して、ＣＰＰの経時的変化を表すグラフを生成した。Ｉｎモード評価は、子宮内膜厚が不十分であったため、決定的でない。スネークスタジオグラフは、子宮内圧の変化の反映が大幅に良好である。
【００７８】
図２９は子宮収縮のＭモード記録を示す図であるが、不明瞭であるとともに、収縮の存在の判定が複雑／疑わしい。対照的に、図３０に記載の同じ連続する超音波に基づくスネークスタジオ記録は、見て分かる際立ったＣＰＰの変化を明示しており、これは子宮内圧の変化との呼応が−図３１で分かるとおり−より良好な子宮収縮を表している。結論として、上記の一連のデータに関して、変形可能なモデルネットワーク方式のパッケージは、Ｍモード記録によって生成された結果よりも正確かつ定義しやすい結果をもたらした。
【００７９】
前述のとおり、本発明の実施形態は子宮収縮活動の明瞭な表現を提供する。これは、オキシトシン拮抗薬の投与によって子宮収縮活動が制御される胚移植処置に使用することができる。オキシトシン拮抗薬はどのようなオキシトシン拮抗薬でものよく、例えばアトシバンまたはバルシバンなどが挙げられるがこれらに限定されない。アトシバンは、欧州で販売されているＦｅｒｒｉｎｇ社の製品である（Ｔｒａｃｔｏｃｉｌｅ（登録商標））。アトシバンは、参照により本明細書に組み込まれこの仮出願では添付１として包含される欧州特許第ＥＰ０１１２８０９号、標題「Ｖａｓｏｔｏｃｉｎ  Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ」に記載されている。バルシバンは、いずれも参照により本明細書に組み込まれこの仮特許出願ではそれぞれ添付２および３として包含されるＰＣＴ公開番号ＷＯ１９９８／０２７６３６およびＷＯ２００６／１２１３６２に記載されている。
【００８０】
オキシトシン拮抗薬は、早産を遅らせる目的でも使用される。例えば、早期陣痛および早産を遅延または予防する一方法において、アトシバンを３回のボーラスで投与することにより、対象子宮の画像化法は、早期陣痛における第１のボーラスの是非および時期の判定を容易にし得る。本発明の実施において、早期陣痛は、前述のような子宮収縮の頻度および強度の判定によって診断される。アトシバンは、早産を予防するために収縮を遅延または阻止する目的で投与される。アトシバンは、３種の用量で投与されてもよい。アトシバンは、第１の１分間にわたる０．９ｍｌの静脈内ボーラス注入で６．７５ｍｇの用量で投与され、第２の３時間にわたる１時間当たり２４ｍｌの静脈内注入で１時間当たり１８ｍｇの用量で投与され、そして第３の１時間当たり８ｍｌの静脈内点滴による注入で１時間当たり６ｍｇの用量で投与されてもよい。
【００８１】
バルシバンも、早期子宮収縮活動の予防、遅延または阻止を目的に使用され得ることが理解されることになる。
【００８２】
本明細書に記載の対象および操作の実施形態は、デジタル電子回路内、またはコンピューターソフトウェア内、ファームウェア内、または本明細書で開示される構造およびそれらの構造的同等物を含むハードウェア内に、またはそれらのうち１つまたは複数の組み合わせにおいて実施され得る。本明細書に記載の対象の実施形態は、１つまたは複数のコンピュータープログラム、すなわちデータ処理機器による実行、またはデータ処理装置の動作制御のためにコンピューター保存媒体上でコード化された、コンピュータープログラム命令から成る１つまたは複数のモジュールとして実施され得る。
【００８３】
あるいは、または加えて、プログラム命令は人為的に生成された伝播信号、例えばデータ処理機器による実行に適する受信機器に伝送するための情報をコード化するために生成される、機械によって生成される電気信号、光学信号または電磁信号上でコード化され得る。コンピューター保存媒体は、コンピューター可読保存装置、コンピューター可読保存回路基板、ランダムアクセスまたはシリアルアクセスのメモリ配列または装置、もしくはそれらのうち１つまたは複数の組み合わせであってよいし、またはそれらに含まれていてもよい。さらに、コンピューター保存媒体は伝播信号ではない一方、コンピューター保存媒体は、人為的に生成された伝播信号内でコード化されたコンピュータープログラム命令の発信元または宛先となり得る。コンピューター保存媒体は、１つまたは複数の別々の物理的構成要素または媒体（例えば複数のＣＤ、ディスクまたは他の保存装置）であるか、またはそれらに含まれていてもよい。本明細書に記載の操作は、１つまたは複数のコンピューター可読保存装置上に保存されたデータ、または他のソースから受信したデータに対して、データ処理機器によって行われる操作として実施され得る。
【００８４】
「データ処理機器」という用語は、データ処理用のあらゆる種類の機器、装置および機械を含み、例としてプログラム可能なプロセッサー、コンピューター、チップ上のシステム、もしくは前記の複数の存在または組み合わせが挙げられる。機器は特殊用途の論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を含み得る。機器はまた、ハードウェアに加え、当該のコンピュータープログラム向けの実行環境を創出するコード、例えばプロセッサーファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、仮想マシン、またはそれらのうち１つまたは複数の組み合わせを構成するコードをも含み得る。機器および実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティングおよびグリッドコンピューティング用のインフラストラクチャなど、様々なコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現し得る。
【００８５】
コンピュータープログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる）は、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語、宣言型言語または手続型言語などのあらゆる形態のプログラミング言語でも記述することができ、またスタンドアロンプログラムまたはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクトまたはその他、コンピューティング環境での使用に適する単位としての形態などのあらゆる形態でも展開され得る。コンピュータープログラムは、ファイルシステム内のファイルに相当し得るが、そうである必要はない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ（例えばマークアップ言語文書内に保存された１つまたは複数のスクリプト）を保持するファイルの一部に、または当該のプログラム専用の単独ファイル内に、または複数の協調的ファイル（例えば１つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部を保存するファイル）内に保存され得る。コンピュータープログラムは、１箇所に配置されているか、または複数箇所にまたがって分散し、通信ネットワークによって相互接続されている、１台または複数台のコンピューター上で実行されるよう展開され得る。
【００８６】
本明細書に記載のプロセスおよび論理の流れは、入力データに対する操作および出力生成によってアクションを実行するために１つまたは複数のコンピュータープログラムを実行する、１つまたは複数のプログラム可能なプロセッサーによって実行され得る。プロセスおよび論理の流れは、特殊用途の論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によっても実行され得、また機器はこのような論理回路としても実施され得る。
【００８７】
コンピュータープログラムの実行に適するプロセッサーの例として、汎用および特殊用途双方のマイクロプロセッサー、ならびに種類の如何を問わないデジタルコンピューターの１つまたは複数のプロセッサーが挙げられる。一般的に、プロセッサーは読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリもしくは両方から、命令およびデータを受け取る。コンピューターの必須要素は、命令に従ってアクションを実行するためのプロセッサーと、命令およびデータを保存するための１つまたは複数の記憶装置である。一般的に、コンピューターは、データを保存するための１つまたは複数の大容量記憶装置、例えば磁気ディスク、光磁気ディスクまたは光ディスクをも含む、もしくはそれらからデータを受信すること、またはそれらへデータを転送すること、または両方を目的として動作連結される。ただし、コンピューターはこのような装置を有していなくてもよい。さらに、コンピューターは別の装置、ほんの数例を挙げると携帯電話機、スマート電話機、タブレット装置、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯型オーディオプレーヤーまたはビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、または可搬型記憶装置（例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ）などにも埋め込まれ得る。コンピュータープログラムの命令およびデータの保存に適する装置には、あらゆる形態の不揮発性メモリ、メディアおよび記憶装置が含まれ、例としてＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ装置など半導体記憶装置、内蔵ハードディスクまたは着脱式ディスクなど磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクが挙げられる。プロセッサーおよびメモリは、特殊用途論理回路によって補完され得るか、または特殊用途論理回路に組み込まれ得る。
【００８８】
使用者との相互作用を可能にするため、本明細書に記載の対象の実施形態は、使用者に情報を表示するためのディスプレイ装置、例えばＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタと、使用者がコンピューターへ入力を行う手段となる、キーボードおよびポインティングデバイス、例えばマウスまたはトラックボールとを有するコンピューター上で実施され得る。他の種類の装置を使用して使用者との相互作用を可能にすることもでき、例えば、使用者に提供されるフィードバックは何らかの形態の感覚的フィードバック、例えば視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック、または触覚的フィードバックの形態であってもよく、また使用者からの入力は音響入力、音声入力または触覚的入力を含め、何らかの形態で受信され得る。加えて、コンピューターは使用者が使用する装置との間で文書を送受信することにより、例えばウェブブラウザから受けたリクエストに応える形で使用者のクライアント装置上のウェブブラウザにウェブページを送信することにより、使用者と相互作用し得る。
【００８９】
本明細書に記載の対象の実施形態は、使用者が本明細書に記載の対象の実施と相互作用するために介在する、データサーバーなどバックエンドコンポーネントを含む、またはアプリケーションサーバーなどミドルウェアコンポーネントを含む、またはグラフィカルユーザーインターフェースまたはウェブブラウザを有するクライアントコンピューターなどフロントエンドコンポーネントを含む、もしくは１つまたは複数のそのようなバックエンド、ミドルウェアまたはフロントエンドのコンポーネントの組み合わせを含む、コンピューティングシステム内で実施され得る。システムの構成要素は、通信ネットワークなど何らかの形態または媒体でのデジタルデータ通信によって相互接続され得る。通信ネットワークの例としてローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）および広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、相互ネットワーク（インターネットなど）、およびピアツーピアネットワーク（アドホックピアツーピアネットワークなど）が挙げられる。
【００９０】
コンピューティングシステムは、クライアントおよびサーバーを含み得る。クライアントおよびサーバーは一般的に相互に離れており、また典型的に通信ネットワーク経由で相互作用する。クライアントとサーバーとの関係は、それぞれのコンピューター上で動作し、相互にクライアント／サーバー関係を有する、コンピュータープログラムを背景として発生する。一部の実施形態において、サーバーはデータ（ＨＴＭＬページなど）をクライアント装置へ送信する（例えば、クライアント装置と相互作用している使用者へのデータ表示およびこのような使用者からの入力の受信を目的とする）。クライアント装置側で（例えば使用者との相互作用の結果として）生成されたデータは、クライアント装置からサーバー側で受信され得る。
【００９１】
本明細書には多数の特異的実施の詳細が含まれるが、これらは何らかの発明の範囲または特許請求され得る内容の範囲に対する制限ではなく、むしろ特定の発明の特定の実施形態に特有の特徴の説明と解釈されるべきである。本明細書において個別の実施形態の文脈で記載される一部の特徴は、単一の実施形態において複合的に実施されることもあり得る。逆に、単一の実施形態の文脈で記載される様々な特徴が、複数の実施形態において別々に、または適切なサブコンビネーションの形で実施されることもあり得る。さらに、特徴は特定の組み合わせで作用するように上記で説明されており、当初はそのようなものとして特許請求され得るが、特許請求された組み合わせからの１つまたは複数の特徴が場合により組み合わせから削除される場合もあり、また特許請求された組み合わせが下位の組み合わせまたは１つの下位の組み合わせの変形に向けられる場合もある。
【００９２】
同様に、図面において操作は特定の順序で記載されるが、これは、望ましい結果の達成を目的に、このような操作を記載の特定の順序もしくは連続的順序で実行するという要件、または記載の操作をすべて実行するという要件と理解されないものとする。一定の状況において、多重作業および並行処理が有利な場合もある。さらに、上記の実施形態に記載の様々なシステム構成要素の区別は、すべての実施形態におけるこのような区別の要件と理解されないものとし、それは記載のプログラム構成要素およびシステムが一般的に、単一のソフトウェア製品に統合され得る、または複数のソフトウェア製品へとパッケージ化され得ることを意味すると理解されるものとする。
【００９３】
以上、対象の特異的実施形態を記載した。他の実施形態も以下の請求項の範囲に含まれる。場合により特許請求の範囲に列挙されたアクションが異なる順序で実行することもでき、それでもなお望ましい結果を達成することもあり得る。加えて、添付図面に記載のプロセスは、望ましい結果の達成を目的に、必ずしも記載の特定の順序または連続的順序を要求するものではない。一定の実施において、多重作業および並行処理が有利な場合もある。
【００９４】
以下の文献および刊行物は本明細書において開示または議論されており、その全部が添付として組み込まれる。
添付１：欧州特許第ＥＰ０１１２８０９号、「Ｖａｓｏｔｏｃｉｎ  Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ」
添付２：Ｆａｎｃｈｉｎ  Ｒ．Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １９９８；１３（７）：１９６８
添付３：Ｌｅｓｎｙ  Ｐ，Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １９９８；１３（６）：１５４０
添付４：Ｈａｎｄｌｅｒ  Ｊ  ｅｔ  ａｌ．，Ｔｈｅｒｉｏｇｅｎｏｌｏｇｙ  ２００３；５９：１３８１
添付５：Ｋａｓｓ  Ｍ．，Ｗｉｔｋｉｎ  Ａ．，ａｎｄ  Ｔｅｒｚｏｐｏｕｌｏｓ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ；１９８８；１（４）：３２１
添付６：Ｌｉａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ２００６；１０（２）：２１５−２３３
添付７：Ｇｕｎｎ  ＳＲ  ａｎｄ  Ｎｉｘｏｎ  ＭＳ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ａｒｃｈｉｖｅ  １９９７；１９（１）：６３
【００９５】
本発明の実施形態を多数記載した。とは言え、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、様々な改変が加えられ得ることが理解されよう。かくして、他の実施形態も以下の特許請求の範囲に含まれる。
【図１】
2016503324.tif 000003
【図２】
2016503324.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2016503324.tif 000009
【図８】
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【図９】
2016503324.tif 000011
【図１０】
2016503324.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2016503324.tif 000017
【図１６】
2016503324.tif 000018
【図１７】
2016503324.tif 000019
【図１８】
2016503324.tif 000020
【図１９】
2016503324.tif 000021
【図２０】
2016503324.tif 000022
【図２１】
2016503324.tif 000023
【図２２】
2016503324.tif 000024
【図２３】
2016503324.tif 000025
【図２４】
2016503324.tif 000026
【図２５】
2016503324.tif 000027
【図２６】
2016503324.tif 000028
【図２７】
2016503324.tif 000029
【図２８】
2016503324.tif 000030
【図２９】
2016503324.tif 000031
【図３０】
2016503324.tif 000032
【図３１】
2016503324.tif 000033
【図３２】
2016503324.tif 000034
【国際調査報告】
2016503324.tif 000035
2016503324.tif 000036
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