(57)【要約】  撮像方法１００を行うために少なくとも１つの電子プロセッサ２０によって読み取り可能かつ実行可能な命令を格納する非一時的記憶媒体。この方法は、患者の関心領域ＲＯＩについて、拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ及び磁化緩和パラメータによってパラメータ化されたマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを取得するステップと、マルチパラメトリックＭＲ撮像データから、複数の組織タイプのそれぞれについて、ＲＯＩの体積分率マップを決定するステップと、表示デバイス２４を制御して、決定された体積分率マップを含むか又は決定された体積分率マップから生成される、組織組成マップを表示するステップとを含む。
2020534914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像方法を行うために少なくとも１つの電子プロセッサによって読み取り可能かつ実行可能な命令を格納する非一時的記憶媒体であって、前記方法は、
患者の関心領域（ＲＯＩ）について、拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ及び磁化緩和パラメータによってパラメータ化されたマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを取得するステップと、
前記マルチパラメトリックＭＲ撮像データから、複数の組織タイプのそれぞれについて、前記ＲＯＩの体積分率マップを決定するステップと、
前記決定された体積分率マップを含むか又は前記決定された体積分率マップから生成された組織組成マップを表示するように表示デバイスを制御するステップと、
を含む、非一時的記憶媒体。
【請求項２】
前記拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータの少なくとも１つが、拡散重み付けパラメータを含み、前記拡散重み付けパラメータは、ｂ値、拡散時間、拡散勾配のうちの１つを含む、請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項３】
前記拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータの少なくとも１つが、かん流重み付けパラメータを含む、請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項４】
少なくとも１つの前記磁化緩和パラメータが、エコー時間（ＴＥ）、フリップ角のうちの一方を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項５】
少なくとも１つの前記磁化緩和パラメータが、エコー時間（ＴＥ）を含み、拡散重み付けパラメータは、ｂ値を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項６】
前記マルチパラメトリックＭＲ撮像データは、少なくとも９つの（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて収集されたＭＲ撮像データを含み、
前記体積分率マップを決定するステップは、少なくとも各組織タイプの体積分率について、各ボクセルにおいて連立方程式を解くステップを含み、
前記連立方程式は、各（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて、前記（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアで収集された前記ボクセルのＭＲ信号を、組織タイプの緩和時間Ｔ２及び見かけの拡散係数（ＡＤＣ）に関数的に依存する各組織タイプの信号成分の加重和に関連付ける方程式を含み、各信号成分は、前記組織タイプの前記体積分率によって重み付けされる、請求項５に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項７】
各ボクセルにおける前記連立方程式は更に、前記体積分率の合計が１になることを必要とする方程式を含む、請求項６に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項８】
各ボクセルにおける連立方程式は、各組織タイプの前記体積分率並びに各組織タイプの緩和時間Ｔ２及びＡＤＣについて解かれる、請求項６又は７に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項９】
前記マルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データは、少なくとも９つの（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて収集されたＭＲ撮像データを含み、
前記体積分率マップを決定するステップは、少なくとも各組織タイプＴｉ∈｛Ｔ｝の体積分率ＶΤｉについて、各ボクセルにおいて連立方程式を解くステップを含み、式中、｛Ｔ｝は、前記複数の組織タイプの集合を示し、
前記連立方程式は、各（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて、次式：
【数６】
2020534914.tif 000008
を含み、式中、Ｓは、前記ボクセルにおける前記ＭＲ信号であり、Ｓ０は、定数であり、ＴＥ及びｂは、それぞれ、前記（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアのエコー時間ＴＥ及びｂ値であり、Ｔ２Ｔｉ及びＡＤＣＴｉは、組織タイプＴｉの緩和時間Ｔ２及びＡＤＣを示す、請求項５に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１０】
各ボクセルにおける前記連立方程式は更に、前記体積分率の合計が１になることを必要とする次式：
【数７】
2020534914.tif 000009
を含む、請求項９に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１１】
各ボクセルにおける前記連立方程式は、各組織タイプの前記体積分率ＶＴｉ並びに各組織タイプの前記緩和時間Ｔ２Ｔｉ及びＡＤＣＴｉについて解かれる、請求項９又は１０に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１２】
前記決定するステップは、
前記複数の組織タイプの各組織タイプについて前記体積分率値を決定するように、各ボクセルについて連立方程式を解くステップを含み、
各ボクセルについての前記連立方程式は、前記マルチパラメトリックＭＲ撮像データにおける前記拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ及び前記磁化緩和パラメータの各値ペアについての方程式を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１３】
各ボクセルについての前記連立方程式は更に、前記体積分率の合計が１になることを必要とする方程式を含む、請求項１２に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１４】
前記決定するステップは更に、
前記複数の組織タイプの各組織タイプについて、Ｔ２値及び見かけの拡散係数（ＡＤＣ）値を決定するステップを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１５】
前記複数の組織タイプは、間質組織タイプ、上皮組織タイプ及び管腔組織タイプを含み、
前記間質組織タイプ、前記上皮組織タイプ及び前記管腔組織タイプの前記体積分率は、生体内ｐＴＣＭによって非侵襲的に測定され、ホールマウントヘマトキシリン及びエオシン染色組織の定量分析と比較される、請求項１から１４のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１６】
前記表示デバイスは、
前記複数の組織タイプの各組織タイプの前記体積分率マップの表示、
前記複数の組織タイプの前記体積分率マップを融合させた単一組成マップの表示のうちの少なくとも一方を含む前記組織組成マップを表示するように制御される、請求項１から１５のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項１７】
モデルを使用してＭＲＩデータの多次元配列を変換することによって、前立腺組織組成マップ（ｐＴＣＭ）をＭＲＩ画像から生成して、前立腺組織成分の体積分率、ＡＤＣ及びＴ２を非侵襲的に評価するプロセッサを含む、医用撮像ワークステーション。
【請求項１８】
前記前立腺組織成分は、間質、上皮及び管腔を含む、請求項１７に記載の医用撮像ワークステーション。
【請求項１９】
前記ＭＲＩデータの多次元配列は、エコー時間ＴＥ及びｂ値によってパラメータ化され、少なくとも９つの（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて収集されたＭＲ撮像データを含み、
前記ｐＴＣＭマップは、前記間質、前記上皮及び前記管腔のそれぞれの体積分率Ｖｓｔｒｏｍａ、Ｖｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＶｌｕｍｅｎについて、前記間質、前記上皮及び前記管腔のそれぞれの緩和時間Ｔ２ｓｔｒｏｍａ、Ｔ２ｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＴ２ｌｕｍｅｎついて、並びに、前記間質、前記上皮及び前記管腔のそれぞれの見かけの拡散係数ＡＤＣｓｔｒｏｍａ、ＡＤＣｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＡＤＣｌｕｍｅｎについて、各ボクセルにおいて連立方程式を解くことによって生成され、
前記連立方程式は、各（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて、次式：
【数８】
2020534914.tif 000010
を含み、式中、Ｓは、前記ボクセルにおける前記ＭＲ信号であり、Ｓ０は、定数であり、ＴＥ及びｂは、それぞれ、前記（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアのエコー時間ＴＥ及びｂ値である、請求項１８に記載の医用撮像ワークステーション。
【請求項２０】
患者の関心領域（ＲＯＩ）について、拡散重み付けパラメータ及び磁化緩和パラメータによってパラメータ化されたマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを取得するステップと、
前記マルチパラメトリックＭＲ撮像データから、複数の組織タイプのそれぞれについて、前記ＲＯＩの体積分率マップを決定するステップと、
前記決定された体積分率マップを含むか又は前記決定された体積分率マップから生成される、組織組成マップを表示するように表示デバイスを制御するステップと、
を含む、撮像方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権
本願は、２０１７年９月２６日に出願された米国特許出願第６２／５６３，３６２号及び２０１８年６月２８日に出願された米国特許出願第６２／６９１，２６８号の優先権を主張し、これらは参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
以下は、概して、医用撮像技術、腺組織モニタリング技術、非侵襲的組織モニタリング技術、腫瘍学及び腫瘍学的撮像技術並びに関連技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
前立腺がんは、最も一般的な非皮膚がんであり、米国における男性の２番目に多い死因である（例えばSiegel R、Naishadham D、Jemal AによるCancer statistics, 2012（CA: A Cancer Journal for Clinicians、２０１２年、６２（１）：１０−２９）及びJohnson LM、Choyke PL、Figg WD、Turkbey BによるThe Role of MRI in Prostate Cancer Active Surveillance（BioMed Research International、２０１４年、２０１４：６）を参照)。効果的なスクリーニング及び治療計画の鍵は、病変の侵攻性に関する知識である。現在受け入れられている前立腺がんの侵攻性評価手法は、組織学で評価される組織構造変化に基づくグリーソン（Gleason）分類システムである。グリーソン分類システムによって説明される組織構造変化は、前立腺組織の微細構造、つまり、組織組成に直接関連付けられている（例えばChatterjee A、Watson G、Myint E、Sved P、McEntee M、Bourne RによるChanges in Epithelium, Stroma, and Lumen Space Correlate More Strongly with Gleason Pattern and Are Stronger Predictors of Prostate ADC Changes than Cellularity Metrics（Radiology、２０１５年、２７７（３）：７５１−６２）、Langer DL、van der Kwast TH、Evans AJ他によるProstate tissue composition and MR measurements: investigating the relationships between ADC, T2, K(trans), v(e), and corresponding histologic features（Radiology、２０１０年、２５５（２）：４８５−９４）、Kobus T、Laak JAWMvd、Maas MC他によるContribution of Histopathologic Tissue Composition to Quantitative MR Spectroscopy and Diffusion- weighted Imaging of the Prostate（Radiology、２０１５年、２７８（３）：８０１−１１）及びZhao M、Myint E、Watson G、Bourne RによるComparison of conventional histology and diffusion weighted microimaging for estimation of epithelial, stromal, and acinar volumes in prostate tissue（第２１回ＩＳＭＲＭ年次総会（米国ユタ州ソルトレークシティ）の議事録、２０１３年、３０９０頁）を参照)。
【０００４】
前臨床の１６Ｔ  ＭＲを使用した固定前立腺組織の磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）顕微鏡を使用して、個々の前立腺を十分な解像度（４０μｍ等方性）で撮像し、腺微細構造の様々なＭＲ特性とがんに関連するこれらの微細構造の変化とが示されてきている（例えばBourne RM、Kurniawan N、Cowin G他によるMicroscopic diffusivity compartmentation in formalin-fixed prostate tissue（Magnetic Resonance in Medicine、２０１２年、６８（２）：６１４−２０）及びBourne R、Kurniawan N、Cowin G、Sved P、Watson Gによる16T diffusion microimaging of fixed prostate tissue: preliminary findings（Magnetic Resonance in Medicine、２０１ｌ年、６６（ｌ）：２４４−７）を参照）。しかし、臨床ＭＲスキャンの空間分解能は低すぎて、前立腺腺房の直径が約０．１ｍｍであることから、腺構造を分解することができない（例えばBourne RによるMagnetic resonance microscopy of prostate tissue: How basic science can inform clinical imaging development（Journal of Medical Radiation Sciences、２０１３年、６０（１）：５−１０）を参照)。
【０００５】
マルチパラメトリック磁気共鳴撮像（ｍｐＭＲＩ）が、前立腺がんの検出、特性評価及び病期診断に使用されることが増えてきている。現在のＭＲバイオマーカーのほとんど（例えばＡＤＣ及びＴ２Ｗ像）は、現象論モデル、即ち、単指数、双指数及び尖度モデルに基づいている。これらの現象論モデルに基づくマーカーは、前立腺がんの検出に臨床的に広く受け入れられているが、多くの前立腺がんが検出されないことがあり、特に小さい重要な病変は、正常な腺及び良性症状に類似していることから、検出されないことがよくあり（例えばKitzing YX、Prando A、Varol C、Karczmar GS、Maclean F、Oto AによるBenign Conditions That Mimic Prostate Carcinoma: MR Imaging Features with Histopathologic Correlation（RadioGraphics、２０１６年、３６（１）：１６２−７５）及びRosenkrantz AB、Taneja SSによるRadiologist, Be Aware: Ten Pitfalls That Confound the Interpretation of Multiparametric Prostate MRI（American Journal of Roentgenology、２０１３年、２０２（１）：１０９−２０）を参照）、病変を特徴付けるために提供される情報は限られている。これにより、放射線科医は、通常、がんの侵攻性を評価するには、病変のサイズ及び数、場合によっては長期追跡情報しか使用できない。したがって、組織学的変化が依然としてがんの侵攻性を評価するための参照標準となっている。
【０００６】
「腫瘍におけるサイトメトリーのための血管、細胞外及び制限拡散（vascular, extracellular, and restricted diffusion for cytometry in tumors：ＶＥＲＤＩＣＴ）」のような構造モデルに基づく研究（例えばPanagiotaki E、Chan RW、Dikaios N他によるMicrostructural Characterization of Normal and Malignant Human Prostate Tissue With Vascular, Extracellular, and Restricted Diffusion for Cytometry in Tumours Magnetic Resonance Imaging（Investigative Radiology、２０１５年、５０（４）：２１８−２７）を参照）は、拡散を３つの異なる微細構造コンパートメントで特徴付け、前立腺がんを良い精度で特徴付けるのに役立つ可能性がある。しかし、このモデルでは、がんの主要マーカーとして細胞質の増加を使用する。これは、前立腺がんと相関することが知られている組織学的マーカーとは大きく異なる（例えばSelnass KM、Vettukattil R、Bertilsson H他によるTissue Microstructure Is Linked to MRI Parameters and Metabolite Levels in Prostate Cancer（Frontiers in Oncology、２０１６年、６（１４６））を参照)。
【０００７】
最近の研究では、前立腺腺成分、即ち、間質、上皮及び管腔の部分体積が、「細胞質」測定基準よりも、がんの存在とグリーソングレードとの両方により強く相関することが示された。がんでは管腔及び間質体積が減少すると共に、上皮体積が増加する。これらの変化は、グリーソングレードが高くなるほど顕著になる。更に、組織成分である間質、上皮及び管腔には異なる拡散性があるため、これらの拡散性を、前立腺がんの非侵襲的検出のためのバイオマーカーとして使用できる可能性がある。最近の２つの研究では、マルチエコーＴ２強調像に適合するように双指数モデルを使用して推定された管腔体積又は管腔内水分撮像（Luminal Water Imaging: LWI）を前立腺がん検出に使用できることが示された（例えばSabouri S、Fazli L、Chang SD他によるMR measurement of luminal water in prostate gland: Quantitative correlation between MRI and histology（Journal of Magnetic Resonance Imaging、２０１７年、ｎ／ａ−ｎ／ａ及びSabouri S、Chang SD、Savdie R他によるLuminal Water Imaging: A New MR Imaging T2 Mapping Technique for Prostate Cancer Diagnosis（Radiology、２０１７年、０（０）：１６１６８７）を参照)。
【発明の概要】
【０００８】
以下は、これらの問題を解決するための新規の改良システム及び方法を開示する。
【０００９】
開示される一態様では、非一時的記憶媒体が、撮像方法を行うために少なくとも１つの電子プロセッサによって読み取り可能かつ実行可能な命令を格納する。方法は、患者の関心領域（ＲＯＩ）について、拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ及び磁化緩和パラメータによってパラメータ化されたマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを取得するステップと、マルチパラメトリックＭＲ撮像データから、複数の組織タイプのそれぞれについて、ＲＯＩの体積分率マップを決定するステップと、表示デバイスを制御して、決定された体積分率マップを含むか又は当該体積分率マップから生成された、組織組成マップを表示するステップとを含む。
【００１０】
別の開示される態様では、医用撮像ワークステーションが、モデルを使用してＭＲＩデータの多次元配列を変換することによって、前立腺組織組成マップ（ｐＴＣＭ）をＭＲＩ画像から生成して、前立腺組織成分の体積分率、ＡＤＣ及びＴ２を非侵襲的に評価するプロセッサを含む。
【００１１】
別の開示される態様では、撮像方法が、患者の関心領域（ＲＯＩ）について、拡散重み付けパラメータ及び磁化緩和パラメータによってパラメータ化されたマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを取得するステップと、マルチパラメトリックＭＲ撮像データから、複数の組織タイプのそれぞれについて、ＲＯＩの体積分率マップを決定するステップと、表示デバイスを制御して、決定された体積分率マップを含むか又は当該体積分率マップから生成される組織組成マップを表示するステップとを含む。
【００１２】
１つの利点は、患者の標的臓器内の潜在的な腫瘍を非侵襲的に検出する点にある。
【００１３】
別の利点は、がんの非侵襲的な等級付けを提供する点にある。
【００１４】
別の利点は、生検を行わずに標的臓器内の潜在的な腫瘍を検出する点にある。
【００１５】
別の利点は、複数の異なる組織タイプの体積分率の同時撮像を提供する点にある。
【００１６】
別の利点は、各コンパートメントのＡＤＣ及びＴ２に基づいて各コンパートメントの特性を測定する点にある。
【００１７】
別の利点は、制限された拡散とがんに関連する長いＴ２値とで水の追加のコンポーネントを検出及び測定する点にある。
【００１８】
本開示を読み、理解すれば当業者には明らかとなるように、所与の実施形態は、前述の利点のいくつかを提供するか、及び／又は、他の利点を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
本開示は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示するに過ぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【００２０】
【図１】図１は、一態様による例示的な撮像システムを概略的に示す。
【図２】図２は、図１のシステムの例示的なフローチャート動作を示す。
【図３】図３は、図１のシステムによって生成されるマップの例示的な概略図を示す。
【図４】図４は、図１のシステムによって行われた撮像方法の結果を示す。
【図５】図５は、図１のシステムによって行われた撮像方法の結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
ＭＲＩ前立腺がん撮像は、手術の準備（つまり、ＭＲＩ計画画像）又はスクリーニング、誘導生検、がんの等級付け、非侵襲的モニタリング等に使用することができる。Ｔ２撮像又は拡散強調撮像（ＤＷＩ）は、このための一般的な撮像技術である。しかし、これらの技術には、Ｔ２及びＤＷＩのコントラストメカニズムの相互関連性に起因する幾つかの欠点がある。
【００２２】
本明細書に開示される実施形態では、ＭＲＩ信号のパラメータ化モデルが開発され、これは、様々な組織タイプ（前立腺又は他の腺の場合、間質、上皮及び管腔。組織タイプは、組織コンパートメントと呼ばれることもある）を定義する。モデルパラメータには、各組織タイプの体積分率、Ｔ２及び見かけの拡散係数（ＡＤＣ）が含まれる。間質／上皮／管腔モデルの場合、これは９つのモデルパラメータをもたらす。例えば様々な（ＴＥ，ｂ値）ペアの３×３行列（又は、より一般的には９つの異なる（ＴＥ，ｂ値）ペア）といったマルチパラメトリック磁気共鳴（ＭＲ）撮像データを収集することにより、モデルを適用して、各（ＴＥ，ｂ値）ペアのＭＲ信号を予測する９つの方程式を作成することができる。更に、部分体積は合計で１になる必要があり、１０番目の方程式が提供される。したがって、各ボクセルについて、９つの未知数と１０個の方程式がある。したがって、３×３のマルチパラメトリックＭＲ撮像データに適用されたこのモデルは、各ボクセルにおける間質、上皮及び管腔の体積分率について解くことができる。各ボクセルの結果の体積分率値は、前立腺組織組成マップ（ｐＴＣＭ）として表示することができる。前立腺組織組成マップは、３つのマップ（組織タイプ毎に１つのマップ）又は合成マップ（例えば色分けを使用して）として表示されてよい。より大きな行列も使用されてきているが、これは収集時間が長くなる。
【００２３】
これらの技術は、他のパラメータペア（磁化緩和パラメータ、（ＴＥ、ｂ値）以外のＤＷＩパラメータ）に一般化することができる。例えば拡散勾配振幅又は勾配間の拡散時間を変化させることにより、ｂ値の調整を行うことができる。磁化緩和パラメータは、例えばエコー時間（ＴＥ）、フリップ角、繰り返し時間（ＴＲ）、磁化移動を誘発するパルス又は他のパラメータである。更に、幾つかの実施形態では、ＤＷＩパラメータ化が、拡散造影（ＤＣＥ）撮像パラメータ化によって置換される。即ち、マルチパラメトリックＭＲ撮像データが、（磁化緩和パラメータ，ＤＣＥパラメータ）ペアを使用してパラメータ化される。
【００２４】
開示されるシステム及び方法は、間質、上皮及び管腔組織タイプを有する任意の腺ベースの臓器（例えば前立腺、結腸直腸、乳房、膵臓又は甲状腺）や、更により一般的には、適切な組織タイプ定義が採用されていることを前提として他の臓器にも適用することができる。例えば肝臓を、次の組織タイプ、即ち、バイオダクト（bioduct）、肝細胞、間質及び血管系を使用して同様に分析することができる。
【００２５】
本明細書に開示される実施形態では、３つのコンパートメントモデルから得られる９つすべてのパラメータが、各ボクセルにおいて独立して解決される。想定される別の手法では、様々な相関関係を制約又は追加の制限として活用することができ、例えば、Ｔ２及び／又はＡＤＣパラメータが体積全体でゆっくりと変化する（又は一定でさえある）という制約である。更に、９つを超える異なる（ＴＥ，ｂ値）組み合わせを収集することや、及び／又は、これらの組み合わせについて、３×３行列を形成しないようにすることが考えられる。
【００２６】
図１を参照すると、撮像システム又はデバイス１０が示されている。図１に示されるように、デバイス１０は、特定のｂ値用に設計された拡散勾配を有するＤＷＩシーケンスを使用して（又は代替実施形態では、（画像から撮像バイオマーカーとして計算される）Ｋｔｒａｎｓ、ｖｅ、最大エンハンスメント率及び初期エンハンスメント時間といったパラメータを生成するために使用することができるＤＣＥを使用して）ＭＲ撮像データを収集する磁気共鳴（ＭＲ）撮像デバイス１２を含む。
【００２７】
デバイス１０はまた、少なくとも１つの電子プロセッサ２０、少なくとも１つのユーザ入力デバイス（例えばマウス、キーボード、トラックボール等）２２及び表示デバイス２４といった典型的なコンポーネントを有するコンピュータ又は他の電子データ処理デバイスを含む医用撮像ワークステーション１８を含む。なお、これらのコンポーネントは、様々に分散することもできる。例えば電子プロセッサ２０は、ワークステーション端末のローカルプロセッサと、ワークステーション端末によってアクセスされるサーバーコンピュータのプロセッサとを含んでよい。幾つかの実施形態では、表示デバイス２４は、コンピュータ１８とは別個のコンポーネントであってよい。ワークステーション１８はまた、１つ以上のデータベース又は非一時的記憶媒体２６を含んでよい。非一時的記憶媒体２６は、非限定的な例として、磁気ディスク、ＲＡＩＤ又は他の磁気記憶媒体、ソリッドステートドライブ、フラッシュドライブ、電子的に消去可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＲＯＭ）又は他の電子メモリ、光ディスク又は他の光学記憶媒体、これらの様々な組み合わせ等のうちの１つ以上を含んでよい。表示デバイス２４は、ユーザ入力デバイス２２からのユーザ入力を受け取る１つ以上のフィールドを含むグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）２８を表示する。様々な組織タイプの体積分率から生成されたマップ３０（以下でより詳細に説明する）が、表示デバイス２４に表示される。
【００２８】
システム１０は、モデルを使用してＭＲＩデータの多次元配列を変換して、前立腺組織成分の体積分率、ＡＤＣ及びＴ２を非侵襲的に評価することによって、ＭＲＩ画像から前立腺組織組成マップ（ｐＴＣＭ）を生成するプロセッサ２０を有する医用撮像ワークステーション１８を含む。例示する例では、組織成分は、間質、上皮及び管腔を含み、これは、前立腺や、直腸及び／又は結腸、乳房、膵臓又は甲状腺といった他の幾つかの腺又は腺組織構造に適した組織コンパートメント化モデルである。
【００２９】
システム１０は、（磁化緩和パラメータ，ＤＷＩ又はＤＣＥパラメータ）ペアのセット１０２、より具体的には、図１の前立腺がん撮像の例では、（ＴＥ，ｂ値）ペアのセット１０２について、マルチパラメトリックＭＲ撮像データを収集し、パラメータ化されたＭＲＩ信号値モデル１０４を、収集したマルチパラメトリックＭＲ撮像データに適用して、関心領域（ＲＯＩ）の各ボクセルについて、モデル１０４の様々な組織タイプ（例えば例示する前立腺がんの撮像の場合では、間質、上皮及び管腔組織タイプ）の体積分率値を生成し、これにより、様々な組織タイプの体積分率マップが形成される撮像方法又はプロセス１００を行う。体積分率マップレンダリング方法１０６によって、撮像方法又はプロセス１００によって出力された体積分率マッピングデータの１つ以上のマップレンダリング、即ち、マップ３０が生成され、これはディスプレイ２４に適切に表示される。非一時的記憶媒体（例えば非一時的記憶媒体２６）は、ワークステーション１８の少なくとも１つの電子プロセッサ２０によって読み取り可能かつ実行可能であり、治療計画方法又はプロセス１００及び体積分率マップレンダリング方法１０６を行うことを含む開示された操作を行うための命令を格納する。幾つかの例では、方法１００、１０６の一方又は両方が、少なくとも部分的にクラウド処理によって行われてもよい。
【００３０】
図２を参照すると、治療計画方法１００及び体積分率マップレンダリング方法１０６の１つの例示的な実施形態が、フローチャートとして概略的に示されている。ステップ１１２において、少なくとも１つの電子プロセッサ２０は、患者の関心領域（ＲＯＩ）について、拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ値及び様々な磁化緩和パラメータ値によって（つまり、パラメータ値ペアのセット１０２（図１参照）について）パラメータ化されたマルチパラメトリックＭＲ撮像データを収集するようにプログラムされる。幾つかの例では、拡散重み付け又はかん流パラメータの少なくとも１つが、拡散重み付けパラメータを含み、拡散重みパラメータは、ｂ値、拡散時間、拡散勾配のうちの１つを含む。他の例では、拡散重み付け又はかん流パラメータ値の少なくとも１つが、かん流重み付けパラメータを含む。更なる例では、少なくとも１つの磁化緩和パラメータは、エコー時間（ＴＥ）、フリップ角のうちの一方を含む。幾つかの実施形態では、少なくとも１つの磁化緩和パラメータ値は、エコー時間（ＴＥ）を含み、拡散重み付けパラメータ値は、ｂ値を含む。
【００３１】
ステップ１１４において、少なくとも１つの電子プロセッサ２０は、パラメータ化されたＭＲＩ信号値モデル１０４（図１参照）を使用して、マルチパラメトリックＭＲ撮像データから複数の組織タイプのそれぞれについて、ＲＯＩの体積分率マップを決定するようにプログラムされる。例えば複数の組織タイプには、間質組織タイプ、上皮組織タイプ及び管腔組織タイプが含まれる。幾つかの例では、決定には、各ボクセルについて連立方程式を解いて、複数の組織タイプの各組織タイプについて体積分率値を決定することが含まれる。各ボクセルについての連立方程式は、マルチパラメトリックＭＲ撮像データ内の（ｉ）拡散重み付け又はかん流重み付けパラメータ及び（ｉｉ）磁化緩和パラメータの各値ペアの方程式を含む。また、各ボクセルについての連立方程式は更に、体積分率の合計が１であることを必要とする方程式を含む。他の制約又は制限が任意選択的に組み込まれてもよい。このプロセスにより、複数の組織タイプの各組織タイプについて、体積分率が、モデル１０４の任意の他の変数（例えば例示する例ではＴ２値及び見かけの拡散係数（ＡＤＣ）値）と共に決定される。
【００３２】
幾つかの実施形態では、マルチパラメトリックＭＲ撮像データは、少なくとも９つの（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて収集されたＭＲ撮像データを含む。体積分率マップを決定するために、体積分率マップの決定には、少なくとも各組織タイプの体積分率について、各ボクセルにおいて連立方程式を解くことが含まれる。連立方程式は、各（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアについて、（ＴＥ、ｂ値）パラメータ値ペアで収集されたボクセルのＭＲ信号を、組織タイプの緩和時間Ｔ２及びＡＤＣに関数的に依存する各組織タイプの信号成分の加重和に関連付ける方程式を含み、各信号成分は、組織タイプの体積分率によって重み付けされる。方程式は、少なくとも各組織タイプＴｉ∈｛Ｔ｝（｛Ｔ｝は、複数の組織タイプの集合を示す）の体積分率ＶＴｉについて、各ボクセルにおいて方程式を解くこととして表現することもできる。ここで、連立方程式は、各（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値のペアについて含む。方程式は、式１：
【数１】
2020534914.tif 000003
として表すことができる。式中、Ｓは、ボクセルにおけるＭＲ信号であり、Ｓ０は、定数であり、ＴＥ及びｂは、それぞれ、（ＴＥ，ｂ値）パラメータ値ペアのエコー時間ＴＥ及びｂ値であり、Ｔ２Ｔｉ及びＡＤＣＴｉは、組織タイプＴｉの緩和時間Ｔ２及びＡＤＣを示す。したがって、式１に示されるように、各ボクセルにおける連立方程式が、各組織タイプの体積分率並びに各組織タイプの緩和時間Ｔ２及びＡＤＣ（例えばＴ２Ｔｉ及びＡＤＣＴｉ）について解かれる。
【００３３】
更に、各ボクセルにおける連立方程式は更に、体積分率の合計が１であることを必要とする方程式を含む。これは、式（２）：
【数２】
2020534914.tif 000004
として表すことができ、体積分率の合計が１であることを必要とする。追加の又は他の方程式及び／又は制約が、より過剰決定された及び／又は制約された方程式のセットを提供するために考えられる。例えばＴ２値及び／又はＡＤＣ値は、ハード制約（例えばフィッティングされたＴ２が指定の物理的に現実的な範囲から外れないようにする）か、又は、ソフト制約（例えばフィッティングされたＴ２が組織のＴ２の事前に既知の「典型的な」値から外れるほど大きくなるペナルティ値によってＴ２にペナルティを課す）を使用して、物理的に現実的な範囲に制約される。別の考えられる制約は、過度の空間変動にペナルティを課すことである。この手法では、フィッティングの滑らかさを向上させることができるが、隣接するボクセルの方程式が相互依存することにより、計算の複雑さが増す。別の考えられる手法として、特定の組織のＴ２及び／又はＡＤＣを、当該組織の一定の「典型的な」値に設定することができる。これにより、計算の複雑さが簡素化され、データが平滑化されるが、決定された体積分率にエラーが増加する可能性がある。
【００３４】
ステップ１１６において、少なくとも１つの電子プロセッサ２０は、各組織タイプの体積分率マップの個々のレンダリングを生成するようにプログラムされる。これは、例えば各体積分率マップ（例示する前立腺の例では、間質の体積分率マップ、上皮の体積分率マップ及び管腔の体積分率マップ）を、ＲＯＩのボクセルの体積分率値のグレースケール又は色分けレンダリングとしてレンダリングすることで行うことができる。或いは、ステップ１１６では、体積分率マップを融合させた単一合成レンダリングが生成されてもよい。このための１つの手法は、赤−緑−青（ＲＧＢ）カラーモデル（又は他の幾つかの選択された３成分カラーモデル）を採用し、レンダリングの各ボクセルの各色成分の強度を、対応する組織タイプのボクセル体積分率に設定することである。ステップ１１６において、任意選択的に、個々の組織タイプレンダリング及び単一合成レンダリングの両方が生成されてもよい。
【００３５】
ステップ１１８において、少なくとも１つの電子プロセッサ２０は、表示デバイス２４を制御して、ステップ１１６において生成されたレンダリングを表示するように、例えば決定された体積分率マップを含むか又は当該マップから生成された組織組成マップを表示するようにプログラムされる。一例では、表示デバイス２４は、複数の組織タイプの各組織タイプの体積分率マップの表示として組織組成マップを表示するように制御される。別の例では、表示デバイス２４は、複数の組織タイプの体積分率マップを融合させた単一組成マップとして組織組成マップを表示するように制御される。
【００３６】
図３は、表示デバイス２４に表示する合成マップ３０の幾つかの例を示す。図３に示されるマップ３０には、ＡＤＣマップ１２０及びＴ２マップ１２２や、個々の体積分率マップ、即ち、間質体積分率マップ１２４、管腔体積分率マップ１２６及び上皮体積分率マップ１２８や、前立腺組織組成マップ（ｐＴＣＭ）１３０や、体積分率マップ１２４、１２６、１２８から導出された予測がんマップ１３２や、例えばヘマトキシリン及びエオシン染色組織で確定されたがんを示す対応するマップ１３４が含まれる。
【００３７】
実施例
有利には、開示される方法１００は、定量的組織学に照らして検証することができる。具体的には、ＭＲＩは、定量的組織学と緊密に合致する上皮、間質及び管腔体積分率の測定値を提供する。これは、上皮、間質及び管腔の体積分率を非侵襲的に測定するための生体内ＭＲＩの使用を初めて示す（下記及びChatterjee, A.、Bourne, R.M.、Karczmar, G.S.、Oto, A.他によるDiagnosis of Prostate Cancer with Noninvasive Estimation of Prostate Tissue Composition by using Hybrid Multidimensional MR imaging: A Feasibility Study（Radiology、２０１８年）を参照）。
【００３８】
ＡＤＣ及びＴ２が独立パラメータであると考えられる場合、異なるＡＤＣを有する成分を、拡散データのモデル化から特定することができ、また、異なるＴ２を有する成分を、スピンエコー測定値から特定することができる（例えばStoras TH、Gjesdal K-I、Gadmar OB、Geitung JT、Klow N-EによるProstate magnetic resonance imaging: Multiexponential T2 decay in prostate tissue（Journal of Magnetic Resonance Imaging、２００８年、２８（５）：１１６６−７２）及びKjaer L、Thomsen C、Iversen P、Henriksen OによるIn vivo estimation of relaxation processes in benign hyperplasia and carcinoma of the prostate gland by magnetic resonance imaging（Magnetic resonance imaging、１９８７年、５（ｌ）：２３−３０）を参照）。しかし、この手法では、拡散及びＴ２測定値によって特定される様々な成分が直接１対１で対応しているかどうかは分からない（例えばBourne R、Panagiotaki EによるLimitations and Prospects for Diffusion-Weighted MRI of the Prostate（Diagnostics、２０１６年、６（２）：２１）及びWange, S.、Oto, A.、Karczmar, G.S.他によるHybrid Multidimentional T2 and diffusion-weighted MRI for prostate cancer detection（J Magnetic Resonance Imaging、２０１４年）を参照）。
【００３９】
例えば生体内ＭＲＩをヘマトキシリン及びエオシンで染色されたホールマウント前立腺組織と位置合わせすることで、生体ＨＭ−ＭＲＩで測定された上皮、間質及び管腔の体積分率は、ゴールドスタンダード組織学と緊密に合致する。具体的には、生検で確認されたＰＣａ患者（ｎ＝８、年齢＝６２歳、ＰＳＡ＝１５．０ｎｇ／ｍｌ）は、前立腺全摘除術を受ける前に３Ｔ前立腺ＭＲＩを受けた。ＴＥ＝５７、７０、１５０、２００ｍｓと０、１５０、７５０、１５００ｓ／ｍｍ２のｂ値とのすべての組み合わせでＨＭ−ＭＲＩを使用して軸位像が収集され、各ボクセルに関連付けられた４×４のデータ配列が得られた。組織成分、即ち、間質、上皮及び管腔の体積は、各コンパートメントに異なるＡＤＣ及びＴ２値ペアを関連付けて、３コンパートメント信号モデルにハイブリッドデータをフィッティングすることで計算される。Ｉｍａｇｅ−Ｐｒｏ  Ｐｒｅｍｉｅｒを使用して、ＭＲのＲＯＩ（ｎ＝１６、８ＰＣａ、８正常組織）に対応する領域から、長方形ＲＯＩの組織成分の体積を計算するために、定量的組織学が行われた。
【００４０】
ＨＭ−ＭＲＩ及び定量的組織学を使用して測定された前立腺組織組成には有意差はなかった（対応のあるｔ検定）：間質（４３．８±１１．８対４１．６±８．７、ｐ＝０．２０）、上皮（３４．２±１８．１対３６．７±１５．３、ｐ＝０．０７）及び管腔（２２．０±１３．１対２１．７±１０．９、ｐ＝０．８０）。これらの方法を使用して測定された前立腺組織組成間には、優れたピアソン（Pearson）相関があった（全体＝０．９４、間質＝０．８４、上皮＝０．９７、管腔＝０．９３、ｐ＜０．０５）。ＨＭ−ＭＲＩ結果（上皮＝０．８９、管腔＝１．００）及び組織学結果（上皮＝０．９１、管腔＝０．９３）を使用したＲＯＣ分析が高い曲線下面積を示し、ＰＣａは、ＨＭ−ＭＲＩによって非侵襲的に推定された正常組織と区別できることを示唆する。これは、正常組織と比較して、ＰＣａでは上皮が増加し、管腔体積が減少するからである。
【００４１】
例えばＡＤＣ及びＴ２が、ＥＰＩ読み出しでスピンエコーモジュールを使用して測定されると、ＡＤＣは、ＴＥの関数として大幅に変化し、Ｔ２は、ｂ値の関数として大幅に変化する。ハイブリッド多次元ＭＲＩ（ＨＭ−ＭＲＩ）撮像では、ＡＤＣ及びＴ２の変化がそれぞれＴＥ及びｂ値の関数として測定され、これらの変化が、基礎組織の微細構造に関する情報源として使用される。したがって、ＨＭ−ＭＲＩは、各組織成分に関連付けられた結合Ｔ２値及びＡＤＣ値を利用して、前立腺組織組成の定量的マップを提供することができる。
【００４２】
このパルスシーケンスを使用して、ＴＥのセット（典型的な値は４７、７５及び１００ミリ秒）で画像を収集した。各ＴＥにおいて、画像は様々なｂ値（典型的な値は０、７５０及び１５００ｓ／ｍｍ２）で収集され、各画像ボクセルに関連付けられているパラメータペア値：
【数３】
2020534914.tif 000005
のデータの多次元配列がもたらされた（前述のＴＥ及びｂ値のすべてのペア組み合わせが収集された場合、これは３×３配列をもたらす）。ＨＭ−ＭＲＩ画像は、軸方向平面で収集され、サジタル画像によって誘導されて、直腸壁に垂直に向けられた。スペクトル断熱反転回復（ＳＰＡＩＲ）を使用して脂肪抑制が行われた。
【００４３】
前立腺組織からのＭＲ信号は、間質、上皮及び管腔の３つの組織成分における混合されていない水分のプールとしてモデル化される。組織成分体積は、ボクセル毎に式（３）（特定の３組織タイプの前立腺モデルの式（１）に相当）をフィッティングすることによって計算された。
【数４】
2020534914.tif 000006
式中、Ｖｓｔｒｏｍａ、Ｖｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＶｌｕｍｅｎは、各コンパートメントの体積分率であり、Ｔ２ｓｔｒｏｍａ、Ｔ２ｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＴ２ｌｕｍｅｎは、各コンパートメントのＴ２であり、ＡＤＣｓｔｒｏｍａ、ＡＤＣｅｐｉｔｈｅｉｉｕｍ及びＡＤＣｌｕｍｅｎは、各コンパートメントのＡＤＣである。
【００４４】
更に、３つの組織成分（間質、上皮及び管腔）しか存在しないため（例えば血液からの寄与は推定されなかったため）、３つの組織成分すべての体積分率の合計は、式（４）（特定の３組織タイプの前立腺モデルの式（２）に相当）に表されるように、１である。
【数５】
2020534914.tif 000007
【００４５】
前部線維筋性間質（ＡＦＭＳ）は、間質線維が密であるため、残りの前立腺の間質よりもＡＤＣ及びＴ２値が低いと考えられる（例えばAmin M、Khalid A、Tazeen N、Yasoob MによるZonal Anatomy of Prostate（Annals of King Edward Medical University、２０１１年、１６（３））、Ward E、Baad M、Peng Y他によるMulti-parametric MR imaging of the anterior fibromuscular stroma and its differentiation from prostate cancer（Abdominal Radiology、２０１６年、１−９）及びMcNeal JEによるNormal histology of the prostate（American Journal of Surgical Pathology、１９８８年、１２（８）：６１９−３３)を参照）。間質ＡＤＣ及びＴ２の下限は、ＡＦＭＳにおいて測定されたＡＤＣ（０．７μｍ２／ｍｓ）及びＴ２（４０ｍｓ）に基づいて決定された（例えばNiaf E、Lartizien C、Bratan F他によるProstate Focal Peripheral Zone Lesions: Characterization at Multiparametric MR Imaging--Influence of a Computer-aided Diagnosis System（Radiology、２０１４年、２７１（３）：７６１−９）、Baur AD、Maxeiner A、Franiel T他によるEvaluation of the prostate imaging reporting and data system for the detection of prostate cancer by the results of targeted biopsy of the prostate（Investigative Radiology、２０１４年、４９（６）：４１１−２０）、Hoeks CMA、Vos EK, Bomers JGR、Barentsz JO、Hulsbergen-van de Kaa CA、Scheenen TWによるDiffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging in the Prostate Transition Zone: Histopathological Validation Using Magnetic Resonance-Guided Biopsy Specimens（Investigative Radiology、２０１３年、４８（１０）：６９３−７０１）、Akin O、Sala E、Moskowitz CS他によるTransition Zone Prostate Cancers: Features, Detection, Localization, and Staging at Endorectal MR Imaging（Radiology、２００６年、２３９（３）：７８４−９２）、Shiraishi T、Chikui T、Yoshiura K、Yuasa KによるEvaluation of T(2) values and apparent diffusion coefficient of the masseter muscle by clenching（Dentomaxillofacial Radiology、２０１１年、４０（１）：３５−４１）及びLanger DL、van der Kwast TH、Evans AJ他によるIntermixed normal tissue within prostate cancer: effect on MR imaging measurements of apparent diffusion coefficient and T2--sparse versus dense cancers（Radiology、２００８年、２４９（３）：９００−８)を参照）。
【００４６】
がんは、ＡＤＣ及びＴ２の低下に関連している。がんは、主に上皮で構成されるが、「純粋」な上皮は、ＡＤＣ値及びＴ２値ががん病変よりも更に低い可能性がある（４）。したがって、高悪性度がんから得られた高悪性度値のＡＤＣ（例えば０．７μｍ２／ｍｓ）及びＴ２（例えば７０ｍｓ）を上皮成分の上限として使用した。
【００４７】
管腔ＡＤＣのフィッティングの上限は、３７℃の純水の値より低く設定された。管腔流体のＡＤＣ及びＴ２は、タンパク質の存在により低くなる。
【００４８】
図４及び図５は、パイロット試験結果を示す。網掛けの値は、計算されたｐＴＣＭ値ががんを検出し、がんの侵攻性を予測する能力を示す。
【００４９】
本開示は、好適な実施形態を参照して説明された。前述の詳細な説明を読んで理解すると、他の人が修正態様及び変更態様を想到することができるであろう。本開示は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、このようなすべての修正態様及び変更態様を含むと解釈されることが意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2020534914.tif 000017
2020534914.tif 000018