"器官のボクセルと呼ばれる単位容積において複数の動脈/組織/静脈の動態系の中から関心対象量14を推定57するために、灌流強調イメージング解析システムの処理ユニット4によって実行され、実験による灌流データ15から前記関心対象量を推定するステップを含んでいる方法であって、前記ステップが、前記ボクセルにおける動脈/組織/静脈の動態系の関心対象量の推定に関係するパラメータに鑑みた実験による灌流データの直接確率分布の割り当て54を行うこと、および前記動態系のインパルス応答に関する完全不確実情報の導入51bを行なうことによって、前記量の結合事前確率分布の割り当て53を行なうことによって、前記関心対象量の事後周辺確率分布56をベイズ法に従って評価することを含むことを特徴とする方法。器官のボクセルと呼ばれる単位容積において複数の動脈/組織/静脈の動態系の中から関心対象量14を推定57するために、灌流強調イメージング解析システムの処理ユニット4によって実行され、実験による灌流データ15から前記関心対象量を推定するステップを含んでおり、前記動態系は、線形であり、時不変であり、関係Ct=BFCatRtによって形式的に決定され、ここでCtはボクセルを循環する造影剤の濃度であり、Catは前記ボクセルに流れ込む動脈における前記造影剤の濃度であり、BFは前記ボクセルにおける血流量であり、は畳み込み積を表わし、Rtは前記ボクセルにおける移動時間の相補累積分布関数である方法であって、前記ステップが、前記ボクセルにおける動脈/組織/静脈の動態系の関心対象量の推定に関係するパラメータに鑑みた実験による灌流データの直接確率分布の割り当て54を行うこと、および前記ボクセルにおける相補累積分布関数Rtに関する完全不確実情報の導入51bを行なうことによって、前記量の結合事前確率分布の割り当て53を行なうことによって、前記関心対象量の事後周辺確率分布56をベイズ法に従って評価することを含むことを特徴とする方法。前記量の結合事前確率分布の割り当てが、ボクセルに流れ込む動脈における前記造影剤の濃度-時間曲線に関する完全不確実情報の導入51bによってさらに達成されることを特徴とする請求項1または2に記載の方法。該当の複数のボクセルについての逐次の反復によって実行されることを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。推定した関心対象量に関する信頼区間によって表わされる補足の情報を計算するステップ58を含むことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。推定した関心対象量に関する信頼区間への賭け率によって表わされる補足の情報を計算するステップ59を含むことを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。該当のボクセルにおける動脈/組織/静脈の動態系の関心対象量の推定の問題に関係するパラメータに鑑みた実験による灌流データの直接確率分布の割り当て54、および前記量の結合事前確率分布の割り当て53の産物の適切さの指標によって表わされる補足の情報を計算するステップ60を含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。推定した関心対象量14を、該関心対象量をユーザ6へと提供することができるヒューマンマシンインターフェイス5へともたらすステップを含むことを特徴とする請求項4~7のいずれか一項に記載の方法。前記推定した関心対象量に関する補足の情報を、該情報をユーザ6へと提供することができるヒューマンマシンインターフェイス5へともたらすステップを含むことを特徴とする請求項5~8のいずれか一項に記載の方法。実験による灌流データが、実験による灌流信号の値のベクトルまたは該ベクトルの濃度-時間曲線の値のベクトルへの変換を含むことを特徴とする請求項1~9のいずれか一項に記載の方法。記憶手段と、外界との通信手段と、処理手段とを備える処理ユニット4であって、通信手段が、外界から実験による灌流データ15を受け取ることができ、処理手段が、器官のボクセルと呼ばれる単位容積において複数の動脈/組織/静脈の動態系の中から関心対象量14を推定するための請求項1~10のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されていることを特徴とする処理ユニット。通信手段が、推定された関心対象量14を、該関心対象量をユーザ6へと提供することができるヒューマンマシンインターフェイス5に適したフォーマットでもたらす57ことを特徴とする請求項11に記載の処理ユニット。通信手段が、推定された関心対象量14に関する補足の情報を、該情報をユーザ6へと提供することができるヒューマンマシンインターフェイス5に適したフォーマットでもたらす58、59ことを特徴とする請求項12に記載の処理ユニット。請求項11~13のいずれか一項に記載の処理ユニット4と、前記処理ユニット4によって実行される請求項1~10のいずれか一項に記載の方法に従って、推定された量14をユーザ6へと提供することができるヒューマンマシンインターフェイス5とを備える灌流強調イメージング解析システム。図1が、灌流強調画像の解析のためのシステムを示している。核磁気共鳴イメージング装置またはコンピュータ断層撮影装置1が、コンソール2によって制御される。ユーザが、装置1を制御するためのパラメータ11を選択することができる。装置1によって生成される情報10から、人間または動物の体の一部分の複数の一連のデジタル画像12が得られる。好ましい例として、人間の脳の観察からのデジタル画像を使用して、先行技術からの解決策および本発明を例証する。他の器官も考えられる。一連の画像12を、随意によりサーバ3に保存し、患者の医療記録13を構成してもよい。そのような記録13は、灌流強調または拡散強調画像など、さまざまな種類の画像を含むことができる。一連の画像12を、専用の処理ユニット4を使用して解析することができる。そのような処理ユニットは、画像を集めるべく外界と通信するための手段を備える。さらに、この通信のための手段は、処理ユニットが専用のヒューマンマシンインターフェイス5によって医師6または研究者に灌流強調画像12からの血行動態パラメータ14の推定を最終的にもたらすことを可能にする。分析システムのユーザ6は、診断の承認または却下、自身が適切であると考える治療行為の決定、さらなる検査の実行、などを行なうことができる。随意により、ユーザは、設定16を通じて処理ユニット4の動作を設定することができる。例えば、表示のしきい値を定めることができ、あるいは閲覧を希望する推定パラメータを選択することができる。図2が、前処理ユニット7が一連の画像12を解析して各ボクセルの灌流データ15を取り出す解析システムの実施の形態を示している。このようにして、血行動態パラメータ14の推定を担当する処理ユニット4が、この動作から解放され、外界との通信のための手段によって受信される灌流データ15からの推定方法を実行する。図3が、人間の脳の厚さ5mmのスライスの画像12の典型例を示している。この画像は、核磁気共鳴によって得られている。この技術を使用して、各々のスライスについて、1.5×1.5×5mmの寸法を有する128×128のボクセルの行列を得ることができる。双一次補間を使用して、画像20などの458×458ピクセルのフラット画像を生成することができる。図4が、図3に関して示した画像と同様の画像20を示している。しかしながら、この画像は、造影剤の注入後に得られている。この画像は、灌流強調脳画像の典型例である。図3に示した同じ画像と対照的に、動脈がはっきりと現れている。公知の技術に従い、血行動態パラメータを推定するために、異常のある半球の対側にある半球内の1つ以上の動脈入力関数21を選択することが可能である。図5bが、図2に関連して説明した前処理ユニット7によってもたらされるデータ15などの核磁気共鳴による灌流強調信号Stの例を示している。したがって、灌流強調信号は、造影剤の注入後のボクセルの時間tにつれての変化を表わしている。例えば、図5bは、そのような信号を50秒の期間にわたって示している。縦座標は、信号強度を任意単位にて示している。そのような信号を得るために、図1による処理ユニット4あるいは、図2による前処理ユニット7が、例えば図5aに示されるような時点t1,t2,...,ti,...,tnにおける核磁気共鳴による一連のn枚の灌流強調画像I1,I2,...,Ii,...,Inを解析する。所与のボクセル例えば、ボクセルVについて、造影剤の注入後のボクセルの時間tにつれての変化を表わす灌流強調信号Stが決定される。図6が、図5bに示したとおりの灌流強調信号から導出された濃度-時間曲線を示している。すでに述べたように、灌流強調信号と関連の濃度-時間曲線との間には、関係が存在する。すなわち、核磁気共鳴による灌流強調イメージングにおいては、指数関数の関係St=S0e-kTECtが存在し、ここでS0は、造影剤の到着前の平均の信号強度であり、TEは、エコー時間であり、kは、常磁性磁化率と組織における造影剤の濃度との間の関係に依存する定数である。図6が、ボクセル内の造影剤の濃度の時間変化の観察を可能にする。ボクセルにおける造影剤の1回目の通過において高い振幅のピークが存在し、その後に造影剤の再循環2回目の通過の現象に関係したより低い振幅のピークが存在することを、見て取ることができる。図7が、図4に関連して示したボクセル21などの動脈ボクセルにおける造影剤の循環を表わす典型的な動脈入力関数Catを示している。図7は、詳細には、造影剤の1回目の通過の後の再循環の現象がきわめて弱いことを示している。図8が、器官内のボクセルの複数の動脈/組織/静脈の動態系において関心対象量を推定するための本発明による方法の例を示している。そのような方法を、図1および2に関連して説明した相応に構成された灌流強調イメージング解析システムの処理ユニットによって実行することができる。本発明による方法は、主として、血行動態パラメータ、サンプリング時点における理論上のインパルス応答の値、または相補累積分布関数の値などの推定すべき種々の関心対象量について、1つ以上の事後周辺分布を割り当てるステップ56を含む。さらに、前記推定を計算するステップ57も含む。そのような事後周辺分布を割り当てるために、処理ユニットの設定プロセス50を行なうことが必要である。処理ユニット自身が、好ましくは、1つ以上の設定セッティングによって、この設定を実行することができる。設定は、1つ以上の事後周辺分布からなるライブラリの構築ももたらすことができ、このライブラリは、あらかじめ確立されて前記ユニットのプログラムメモリに保存される。本発明によれば、前記ライブラリを、外部の処理ユニットによって使用または提供されるときに充実したものにすることができる。この外部の処理ユニットは、前記設定セッティングから前記設定を実行することができ、前記ライブラリを出力するために処理ユニットと協働することができる。したがって、本発明による方法は、割り当て56の前に実行される設定ステップを含むことができ、その中でも、以下が必要かつ充分である。対象ボクセルの動脈/組織/静脈の動態系の関心対象量の推定の問題に関係するすべてのパラメータを鑑みた実験データへの直接確率分布の割り当て54。それらすべてのパラメータについての結合事前確率分布の割り当て53。本発明は、さまざまな応用の事例において1つ以上の関心対象量の推定を可能にする。理論上の動脈入力関数が、絶対的な確かさおよび無限の精度で知られると仮定される。局所的動脈入力関数は、やはり推定されるべき未知の遅延にて大域的動脈入力関数から相違する。動脈入力信号だけが、おそらくは遅延まで測定される。動脈入力関数が与えられず、動脈入力信号が測定されない。これが最も現実的な事例である。設定ステップは、該当の応用の事例に依存することができる。図8が、動脈入力信号がおそらくは遅延τまで測定されるときの第1の応用の例における本発明による方法を示している。実験の灌流モデルMを、以下のように表わすことができる。b=[Rt1,...,RtN]Tは、未知の相補累積分布関数の値のベクトルである。すでに説明したように、このベクトルを、インパルス応答h=[ht1=0,...,htN]Tの値のベクトルから表現することができる。例えば、左矩形近似法によれば、であり、右矩形近似法によれば、であり、c=[ct1,...,ctN]Tは、ボクセルにおける造影剤の未知の理論上の濃度の値のベクトルであり、s=[St1,...,StN]Tは、灌流強調イメージングによる信号強度の実験による測定値の実または複素ベクトルであり、ΘSは、StをCtに結び付けるパラメータのベクトルであり、ξ=[ξt1,...,ξtN]Tは、前記測定信号における測定雑音のベクトルであり、sa=[Sat1,...,SatN]Tは、実験による動脈入力信号Satの測定値のベクトルであり、ΘSaは、SatをCatに結び付けるパラメータのベクトルであり、ξa=[ξat1,...,ξatN]Tは、前記動脈信号における測定雑音のベクトルであり、a=[Cat1,...,CatN]Tは、未知の理論上の動脈入力関数Catの値のベクトルであり、Aは、矩形近似法、台形規則、あるいはSimpson法、Boole法、Gauss-Legendre法などのより高次の方法などによって畳み込み積分を数値的に近似することによって得られる未知の理論上の動脈入力関数aの値のベクトルに関する畳み込み行列である。Aは、cSVDおよびoSVDなどのような特異値の打ち切りにもとづく逆畳み込み法において使用されるような循環畳み込み行列であってもよい。モデルMの血行動態パラメータのベクトルをΘと称し、例えばここではΘ=BF,τである。図1、2、および8に関連し、処理ユニット4によって実行される方法は、実験による信号sの測定値のベクトルについての情報ISおよび実験による動脈入力信号saの測定値のベクトルについての情報ISaをそれぞれ導入することからなる2つの初期設定ステップ51dおよび51eを含むことができる。例えば、実数値の測定雑音ベクトルの組の最初の2つのモーメントおよびに専念すると、最大エントロピーLebesgue基準測度のもとでの微分Shannonエントロピーの原理により、ベクトルξおよびξaが、標準偏差σSおよびσSaをそれぞれ有する相互に独立な白色の定常ガウス確率過程と見なされる必要がある。より一般的には、測定雑音ベクトルの組ξ,ξaを特徴付けるパラメータをES,ESaと称する。例えば、ES,ESa=σS,σSaである。本発明による方法は、ベクトルaおよびb、ベクトルΘ、パラメータのベクトルΘSおよびΘSa、ならびにベクトルの組ES,ESaに鑑みて測定ベクトルの組s,saに結合直接確率分布を割り当てる設定ステップ54を含む。したがって、この結合直接確率分布は、ps,sa|a,b,Θ,ΘS,ΘSa,ES,ESa,IS,ISa,Mと表わされる。例えば、であるξおよびξaを、標準偏差σSおよびσSaをそれぞれ有する相互に独立な白色の定常ガウス確率過程と考えた場合。あるいは、本発明は、所望であれば、前記結合直接確率分布を別なやり方で、未知の理論上の相補累積分布関数の値のベクトルbにて直接にではなく、インパルス応答の値のベクトルhにて表現することを可能にできる。この目的のために、bをhに関して表現するだけでよい。したがって、結合直接確率分布54が、例えば下記のように表わされる。一般性を失うことなく、上述した理由でベクトルhが優先的に注目されることを後に考慮すべきである。同じやり方で、複素信号の測定値のベクトルの組についての結合直接確率分布を、それらの実部および虚部の直接確率分布を乗算することによって割り当てることもできる。さらに、本発明は、例えば核磁気共鳴による灌流強調イメージングにおいてを使用することによって灌流信号sおよびsaの値のベクトルを濃度cexpの値のベクトルへと正確に変換できるときに変種を提供する。例えば、造影剤の到着前の平均の灌流信号強度S0を正確かつ他のパラメータとは別個独立に推定できるとき、そのようにすることが可能である。この実施の形態によれば、他のすべてのパラメータに鑑みたベクトルの組cexp,cexpaについてのガウス確率分布を下記のように割り当てることが依然として正当であることを示すことができ、σおよびσaは、今やcexpおよびcexpaのそれぞれの測定雑音の標準偏差である。より一般的には、実験による灌流信号sの値のベクトルならびにその濃度-時間曲線cexpの値のベクトルへの変換を指して、用語<<実験灌流データ>>が使用される。その後に、一般性を失うことなく、実験灌流データをsおよびsaと称する。さらに、この方法は、モデルMの血行動態パラメータΘのついての情報IΘ、インパルス応答hについての情報Ih、および動脈入力関数aについての情報Iaをそれぞれ導入することからなる3つの設定ステップ51a、51b、および51cを含む。設定ステップ51a~51eにおいて導入される情報は、本発明によれば、処理ユニットを設定し、すなわち処理ユニットが事後周辺分布の割り当て56を行なうことができ、次いで関心対象量の推定57を行なうことができるようにするための設定パラメータを構成する。それらの情報または設定パラメータから、本発明による方法は、pa,h,Θ,ΘS,ΘSa,ES,ESa|IΘ,Ih,Ia,IS,ISa,Mと表わすことができる結合事前確率分布を割り当てるステップ53を含むことができる。最大エントロピーの原理を適用し、この分布を、下記のように典型的に因数分解することができる。したがって、そのような方法は、事前確率分布pΘ|IΘ,Mを割り当てることからなるステップ52aを含む。例えば、無情報事前分布を割り当てることができる。例えば、情報IΘが、BFおよびτがそれぞれ区間[BFmin,BFmax]および[τmin,τmax]に属することを知ることだけからなる場合、事前確率分布pΘ|IΘ,Mを、下記のように表わすことができる。他端において、過去の実験から得られ、例えば陽電子放出断層撮影PETまたは動脈スピンラベリングASLなどの定量的な灌流強調イメージング技術から得られる相対頻度サンプリング分布または事後周辺確率分布などの情報確率分布を割り当てることも可能である。本発明による方法は、情報Ihあるいは、相補累積分布関数だけが関心の対象である場合には、Ibからの事前確率分布を割り当てることからなる設定ステップ52bをさらに含む。この情報は、確実および不確実情報で作られる。本発明によれば、確実情報が、不確実情報から区別される。確実情報は、確かであると考えられ、すなわち確率が1に等しいあらゆるブール命題Booleanpropositionに相当する。例えば、<<この曲線は滑らかである>>または<<この信号はこのモデルに従う>>などのブール命題は、確実情報を構成する。対照的に、不確実情報は、ブール命題を示すことからなるが、そのようなブール命題を特定の確率で示すにすぎないあらゆるブール命題に関する。最後に、これは、<<この曲線はほぼ滑らかである>>または<<この信号はこのモデルにほぼ従う>>などのブール命題を導入することを意味する。以後、確実でないあらゆる不確実情報を<<完全不確実情報>>と呼ぶ。確実情報と不確実情報との間の相違を強調するために、最も単純かつ最も極端な事例を検討する。ガウス分布Nx,σ2に従って独立かつ同一に分布したサンプルx1,...,xnから実際の量xを推定したいと仮定する。実数aを設定する。事前の確実な定量的情報<<x=a>>を考える。この確実情報は、ディラック事前確率分布px|a=δx-aへと変換され、すなわちx=aであればpx|a=1であり、x≠aであればpx|a=0である。次に、対応する不確実な定量的情報、すなわち<<xがaにほぼ近い>>、つまりはを考える。最大エントロピーの原理を適用し、この不確実な定量的情報は、ガウス事前確率分布へと変換される。確実情報および対応する不確実情報が、異なる事前確率分布へと変換されることを理解できるであろう。詳細には、不確実情報についての事前分布において、事前確率分布pεを割り当てることによって<<ほぼ>>を定量的なやり方で先験的に変換することを可能にする新たなハイパーパラメータεが現れる。詳細には、確実情報は、εを0へと向けることによる不確実情報の限定の事例と理解される。しかしながら、本発明は、ε>0である完全不確実情報だけを取り扱う。確実および対応する完全不確実な事前確率分布は常に異なっており、通常はそれ自身が異なる関心対象量の推定をもたらす。上述の極端な例では、実際に、確実な場合にはx=aが既知であるためxを推定する必要がない。他方で、不確実な場合には、ガウス分布の数学的期待値を推定するという古典的な問題に帰着する。次に、第2の例として、<<yがセミパラメトリックモデルMx,Θに従う>>という古典的な確実な定量的情報を考えるここで、Θは、Mのパラメータのベクトルであり、yは実数である。本質的に、この定量的情報は、ディラック事前確率分布へと変換される。ここで、zがz~Ny,σ2などの雑音の多い実験データである場合、尤度関数または直接確率分布が得られ、ここから例えばベイズ規則を適用することによって関心対象量Θおよびσを推定することができる。次に、<<yがセミパラメトリックモデルMx,Θにほぼ従う>>という対応する不確実な定量的情報を検討する。この不確実情報は、以下のように変換される。最大エントロピーの原理を適用し、この不確実情報は、下記の事前確率分布へと変換される。上述のようにz~Ny,σ2である場合、尤度関数または直接確率分布が得られ、ここから例えばベイズ規則を適用することによって関心対象量を推定することができる。この第2の例から、確実情報および対応する完全不確実情報が、第1の例のように事前確率分布のレベルにおいてのみならず、尤度関数のレベルにおいても相違しうることを、見て取ることができる。やはり、一般に、関心対象量の異なる推定が最終的に得られる。この例は、本発明に従ってセミパラメトリックモデルおよび確定的な血行動態パラメータ推定法を<<不確実に>>するやり方を大まかに示している。定性的情報を説明するための第3の例を検討する。Stが実際の信号であり、s=[St1,...,StN]がその値のベクトルであるとする。<<Stが滑らかである>>という確実な定性的情報を検討する。この定性的情報が、という定量的情報へと正規にcanonically変換され、ここでは、関数のL2ノルムを表わす。したがって、Stは線形であり、St=atbなどのa,bが存在する。実際、直線よりも滑らかなものは存在しない。この確実情報が、事前確率分布pSt|t,a,b=δ[St-at-b]へと最終的に変換される。したがって、実務においては、組a,bの推定に帰着する。ここで、<<Stがほぼ滑らかである>>という対応する完全不確実な定性的情報を考える。これが、という完全不確実な定量的情報へと変換される。関数空間を扱っているため、この不確実情報を変換する事前確率プロセスを得るために最大エントロピーの原理を直接適用することができないように思われる。しかしながら、という定量的情報の離散時間バージョンを考えることができ、ここでd2s/dt2は、sからd2s/dt2=Dsなどの二次導関数の有限差分数値近似を使用することによって得られる。したがって、以下のようになる。次いで、最大エントロピーの原理の適用により、ベクトルsについての多変量ガウス事前確率分布がもたらされる。やはり、確実情報と完全不確実情報との間の相違を評価することができる。確実情報の場合には、siが直線y=atb上に位置するように制約される一方で、完全不確実情報の場合には、推定しなければならないε>0の値に応じて直線から離れるように多少なりとも移動する。第1の場合が、2つのパラメータa,bの推定に帰着する一方で、第2の場合は、N1個のパラメータの推定に帰着するベクトルsについてのN個のパラメータおよびεハイパーパラメータ。本発明による不確実および完全不確実情報の考え方を明確に定義したので、インパルス応答htについての確実および不確実情報に戻る。確実な定量的情報は、ht1=h0=0を含み、例えば右矩形法によるを含む。両方の情報により、推定すべき値/パラメータの数をN-2に減らすことができる。理解できるとおり、賢明な選択は、値h’=[ht2,...,htN-1]Tを保ち、htNをによって表現することからなる。さらに、確実な定量的情報も考慮することができる。したがって、それらの確実な定量的情報を純粋に定性的な完全不確実情報と組み合わせることによってベクトルh’の結合事前確率分布を割り当てることが残る。例えば、上述のように、<<htがほぼ滑らかである>>という完全不確実な定性的情報Ih1を考える。すでに述べたように、この定性的情報Ih1を、最初にという完全不確実な定量的情報へと変換することができる。サンプリング時点ti=1,Nにおける時間離散化の後で、hの二次導関数の二次数値近似が、例えば下記によって与えられる。例えば下記の四次の式など、さらに高次の数値近似も使用することが可能である。それらの数値近似を、行列表示にてと表わすことができ、ここでDは、例えば二次の近似の場合に次元Nの正方行列であり、h’は上記にて定めたとおりである。したがって、h’の二次導関数のユークリッドノルムの平方を、と表わすことができる。したがって、インパルス応答htが多少なりとも滑らかになると定性的に仮定することを、が多少なりとも大きくなると仮定することによって定量的に変換することができる。したがって、同じユークリッドノルムを有するすべての連続確率分布の中から境界点ht1およびhtNが別々に取り扱われる事前確率分布ph’|ht1,htN,Iが探し求められる。ハイパー象限[0,∞]N-2を台とするそれらのすべての分布の中から最も不確か、したがって最も正当であるがゆえに最大の微分ShannonエントロピーLebesgue基準測度のもとでを有する分布を選択することからなる最大エントロピーの原理の適用により、一定のベクトルの数学的期待値M=μ1,...,μ1Tおよび共分散行列ε12W1-1/σ2を有する[0,∞]N-2についての条件付き多変量打ち切りガウス分布あるいは、相補累積分布関数の値のベクトルについて[0,1]N-2で打ち切られた多変量ガウス分布が得られる。ここでC1μ1,ε1,σSは、正規化定数である。したがって、2つの新たなハイパーパラメータ、すなわち我々の灌流モデルの正則化パラメータの役割を果たすスカラー数学的期待値μ1および逆分数分散ε1が、我々の大域的灌流モデルに現れる。ε1は、実験データsおよびsaによってもたらされる確実な定量的情報に対する事前の不確実な定性的情報Ih1の不確実さを定量化する。さらに、定義により、下記のとおりである。しかしながら、遅延τがサンプリング時点ti,i=1,Nにほとんど等しくないという事実を考慮するために、とすることができ、ここでかつC1,1μ1,1,ε1,1,σSは正規化定数であり、だけが示される。最後に、情報Ih1についてハイパー象限[0,∞]Nを台とするhの事前確率分布を、以下のように表わすことができる。一般に、例えばEh=μ1,ε1またはEh=μ1,ε1,μ1,1,ε1,1など、hの事前分布のハイパーパラメータのベクトルがEhまたは、Ebと称される。Ehの事前確率分布を割り当てることが残る。例えば、無情報非正則Bayes-Laplace-Lhoste-Jeffreys分布pμ1,ε1|Ih1,M∝ε1-1またはpμ1,ε1,μ1,1,ε1,1|Ih1,M∝ε1-1ε1,1-1を割り当てることができる。同じやり方で、という完全不確実な定量的情報Ih2を導入でき、より一般的には、という完全不確実情報Ihk,k=1,2,...を導入することができる。最後に、最大エントロピーの原理を適用することによってhの新たな事前多変量打ち切りガウス確率分布が得られる。上述のような不確実情報Ih1,Ih2,...が唯一の完全不確実情報であり、我々の問題に正当に導入することができる唯一の制約であり、それらが検証できる任意の仮説ではなく、あるいは実験によるものでなく、むしろ対照的に、それらは基本的な生理学的特性の表現にすぎず、それなしでは血行動態パラメータ、インパルス応答、または相補累積分布関数の推定の問題が実際に絶対的に無意味になりかねず、それらが我々の問題にとって論理的に必要かつ充分であることに、注目すべきである。他のあらゆる情報は、対照的に、潜在的に実験によって検証されることができる単純仮説であると考えられる。本発明によれば、それでもやはり、単純作業仮説である他の完全不確実情報を導入することができる。例えば、インパルス応答が所与の関数形式にほぼ従うにすぎない旨を、確実情報によってこの形式に正確に従うように制約するのではなく、示すことができる。この種の半定量的な完全不確実情報の追加は、提案された関数形式でインパルス応答をどの程度まで表わすことができるかを判断できるようにする。したがって、例えば<<htがパラメトリックまたはセミパラメトリックモデルMh:ft,Θhにほぼ従う>>という上述のような完全不確実情報Ih3を導入したいと仮定するここで、Θhはこのモデルのパラメータのベクトルである。すでに述べたように、そのようなパラメトリックモデルは、例えば下記のように与えられる2パラメータΓモデルなど、すでに提案されている。この場合に、パラメータMTTを、上述のようにインパルス応答の第1のモーメントまたは、相補累積分布関数の積分を数値的に推定する必要なく、直接推定できることに注目すべきである。hが所与の関数形式ft,Θhにほぼ従う旨を示すことは、剰余のベクトルのユークリッドノルムが多少なりとも大きい旨を定量的に示すことを意味する。やはり最大エントロピーの原理を適用し、同じやり方で、hの事前確率分布がハイパー象限[0,∞]Nで打ち切られた多変量分布であることが分かる。ここでC3ε3,σS,Θhは、正規化定数である。同じやり方で、<<htが所与の値h-=[h-t1,...,h-tN]Tのベクトルにほぼ従う>>などの不確実情報Ih4を導入することができる。最大エントロピーの原理を適用し、事前確率分布を得る。ここでC4ε4,σ,h-は、正規化定数である。さらに、本発明は、インパルス応答htまたは、相補累積分布関数についてのいくつかの情報およびそれらの対応する事前確率分布を組み合わせることを可能にする。したがって、ph|Eh1,Ih1,M,...,ph|Ehn,Ihn,Mがそれぞれの正則化パラメータEh1,...,Ehn例えば、Eh1=ε1,μ1、Eh3=ε3,Θh、などで情報Ih1,...,Ihnを変換するn個の事前確率分布である場合、それらn個の情報を考慮するhの事前分布を、Eh=Eh1,...,EhnおよびIh=Ih1∧...∧Ihnとすることによってと表わすことができる。情報Iaを局所的動脈入力関数へとエンコードするために、本発明による方法は、事前確率分布を割り当てることからなるステップ52cをさらに含む。そのような分布は、動脈入力関数についての確実および/または不確実情報を導入して組み合わせることによって、インパルス応答hに関する分布と同じやり方で割り当てられる。例えば、動脈入力関数がほぼ滑らかであり、正であり、単峰であり、双峰であり、原点においてゼロであり、ゼロに漸近であり、あるいは所与の範囲を有する旨を指定することができ、もしくは所与のパラメータまたはセミパラメトリックモデルCat,Θaにほぼ従うことだけを示すことができ、ここでΘaは、例えば11パラメータの<<3ガンマ>>モデルなどの、パラメータのベクトルである。すでに述べたように、ガウス事前確率分布を得る。ここでCεa1,σSa,Θaは、正規化定数である。同様に、ベクトルaが局所的動脈入力関数などの所与の値のベクトルa-=[a-t1,...,a-tN]Tにほぼ近いことだけを示すそうでない場合、動脈入力関数が与えられる事例に帰着することができ、事前確率分布を得る、ここでCεa,σa,a-は、正規化定数である。本発明による方法は、典型的には以下のように因数分解される事前確率分布pES,ESa,ΘS,ΘSa|IS,ISa,Mを割り当てることからなる設定ステップ52dをさらに含む。例えば、無情報事前確率分布が得られる。ステップ52b~52dにおいて導入された種々のハイパーパラメータを考慮し、結合事前確率分布53を、pa,Ea,h,Eh,Θ,ΘS,ΘSa,ES,ESa|IΘ,Ih,Ia,IS,ISa,Mと書き直すことができる。以下の表現を簡単にするために、処理ユニットの設定パラメータとして入力された情報一式をI=IΘ,Ih,Ia,IS,ISa,Mとする。上述のとおりの直接確率分布54および結合事前確率分布53に鑑み、ベイズ規則を適用することによってすべてのパラメータの結合事後確率分布55が得られる。初期設定が行なわれると、今や本発明は、ベクトルΞ=a,Ea,h,Eh,Θ,ΘS,ΘSa,ES,ESaのすべての要素中からθと称するべき関心対象量の推定を可能にする。例えば、θ=BFまたはθ=τ、あるいはθ=htiなどである。したがって、本発明による方法は、θの事後周辺分布を評価することからなるステップ56、すなわちを含む。この事後周辺分布から、θの推定θ^を入手57することができる。例えば、この分布の数学的期待値をとることによって、二次損失関数のもとでのベイズ推定量が得られる。同じやり方で、によって最大事後推定量θ^P、すなわちMAPを得ることができる。例として、各々のサンプリング時点tiにおけるインパルス応答の値hti,i=1,Nの事後周辺確率分布を、他のすべての時点を周辺化することによって得ることができ、その後にh^Qtiまたはh^Ptiなどのそれらの値の推定を得ることができる。同じやり方で、必ずしもサンプリング時点tiに等しくない任意の時点xにおけるインパルス応答hxの値の推定h^xまたは、R^xを入手57することも可能である。この目的のために、上述のような相補累積分布関数Rtの値の表現にhxを導入し、その周辺確率分布を計算すれば充分である。そのような追加の時点x1,...,xLを推定の問題に導入することは、考慮される時点の数が多いほどなどの積分の数値近似ならびにd2h/dt2またはdh/dtの数値近似がより良好になるため、さらに望ましい。その後に、得られる推定もより良好である。したがって、であるため、例えばここでは右矩形法などの数値積分法を適用することによって、<<平均>>推定または最確推定などといったこのパラメータの推定を得ることができる。さらに、本発明による方法は、パラメータθの推定の精度の推定を得、さらにはそれらの推定についての信頼区間を得るステップ58を含むことができる。本発明によれば、そのような方法が、前記信頼区間についての賭け率を得るステップ59をさらに備えることができる。例えば、推定θ^Qの精度を、θの事後周辺確率分布の共分散行列によって定量化することができる。したがって、例えばθに対する<<1シグマ>>における信頼ハイパー区間ならびにθがこの区間に属する確率または同等のオッズpJ/1-pJが得られる。また、パラメータBV=BFMTT、相補累積分布関数の値のベクトルb、静脈出力関数の値のベクトルv=Ah、または理論上の濃度-時間曲線の値のベクトルc=BFAbについての推定、信頼区間、およびそれら信頼区間への賭け率を得ることも、いくつかのランダム変数の結合確率分布に鑑みてそれらの任意の関数の確率分布関数を計算できるがゆえに可能である。例えば、数学的期待値の線形性によって、相補累積分布関数Rtの値の推定が、例えば右矩形法に従うことによってインパルス応答およびのそれらからすぐに得られる。同じやり方で、cおよびΘSについての結合確率分布pc,ΘS|s,sa,Iから、理論上の灌流信号Sthtの値の確率分布sth=[Stht1,...,SthtN]Tを、sth=Ψc,ΘSであるがゆえに導出することもできる。この分布から、上述した方法と同様の方法に従って、推定sth^を入手57することができ、信頼ハイパー区間58およびそれらハイパー区間についての賭け率59も入手することができる。本発明によれば、信頼区間またはそれらの信頼区間の賭け率が、処理ユニットの設定のセッティング62を可能にすることができる。したがって、設定パラメータを変更し、より高品質の推定をもたらすことができる。さらに、本発明による方法は、理論上および実験による灌流強調信号の間の剰余rti=Sti-sth^ti,i=1,Nを計算するステップ60を含むことができる。したがって、本発明は、それらのベクトルの間の種々の統計量または距離Ds,sth^の計算を可能にし、その最も古典的な1つは、誤差の平方和SSEである。それらの種々の統計量は、灌流モデルの実験データへの適合度を定量化できるようにする。このようにして、関心対象の各ボクセルにおけるモデルの<<誤差マップ>>が得られる。上述の理由すなわち、過剰適合の問題で、灌流モデルの実験データsおよびsaへの適合度の定量化を、関心対象の各ボクセルの灌流モデルを鑑みて実験データs,saの確率を計算することによってきわめて好都合に達成することができる。この場合には、誤差マップが1-ps,sa|Iにもとづくと考えられる。さらに本発明によれば、剰余rtiが実際に独立であるかどうか、等しく分布しているかどうか、ガウスであるかどうか、などをチェックするために、Q-Qプロットまたはポアンカレの帰還写像などの種々の統計テストまたは種々のグラフィカル診断技術の適用61を行なうこともできる。したがって、本発明によれば、反復プロセスおよび試行錯誤によって、灌流現象のモデル化、理解、および処理を進歩させるとともに、血行動態パラメータ、インパルス応答、相補累積分布関数、動脈入力関数、または静脈出力関数の良好な推定を精密に得るために、設定プロセス50詳細には、理論上の灌流モデルの修正および洗練62を行なうことができる。次に、図8に関連して、本発明による方法を、理論上の動脈入力関数が遅延τまで絶対的な確かさおよび無限の精度で与えられると仮定される第2の応用の例について説明する。したがって、実験による灌流モデルMをと表わすことができ、ここですべての量は、今や既知であると仮定される理論上の動脈入力関数の値のベクトルであるa=[Cat1,...,CatN]Tを除き、すでに定めたとおりである。したがって、結合直接確率分布が、ps|a,h,Θ,ΘS,ES,Iと表わされ、結合事前確率分布が、ph,Eh,Θ,ΘS,ES|Iと表わされ、I=IΘ,Ih,IS,Mである。これらの分布が、上述のように割り当てられる。ベイズ規則は、下記のようになる。続いて、すでに説明した同じやり方で、任意のパラメータの推定、信頼区間、およびそれらの信頼区間の賭け率が得られる。次に、図8に関連して、本発明による方法を、理論上の動脈入力関数が与えられず、動脈入力信号も測定されない第3の応用の例について説明する。したがって、実験による灌流モデルMをと表わすことができ、ここですべての量は、すでに定めたとおりである。結合直接確率分布が、やはりps|a,h,Θ,ΘS,ES,Iと表わされ、結合事前確率分布は、今やpa,Ea,h,Eh,Θ,ΘS,ES|Iと表わされ、I=IΘ,Ih,Ia,IS,Mである。ベイズ規則は、下記のようになる。続いて、すでに説明した同じやり方で、任意のパラメータの推定、信頼区間、およびそれらの信頼区間の賭け率が得られる。該当の応用の例がどれであっても、公知の方法と対照的に、本発明による推定方法が、関心対象量について先験的に有する定性的、定量的、または半定量的な情報を、実験による測定によってもたらされるそれらの量についての事後情報を一意に決定するために、ベイズ確率理論へと変換することだけからなる点で、正確な方法であることに、注目すべきである。本発明は、問題を解決するために論理的に必要かつ充分な種々の不確実な定性的制約をエンコードしている最も不確かな確率分布だけを導入するため、検証されることができ、あるいは実際には可能であっても検証されることができない詳細には、インパルス応答または相補累積分布関数についての恣意的な仮説が、不要である。したがって、動脈入力関数が与えられず、せいぜい測定されるにすぎない場合でも、それらの方法は、提案された動脈入力信号が関心対象の各ボクセルの<<真の>>局所的動脈入力関数に効果的に対応することができるか否かをテストすることを可能にし、実際に、動脈入力信号が適しておらず、真の局所的動脈入力関数に対応しない場合に、問題の解であると同時に種々の事前制約を満足するまたは、少なくともその確率が先験的に無視できないパラメータ血行動態パラメータ、相補累積分布関数、などの組が、存在しない可能性がある。この場合、確率論は、提案された動脈入力信号を雑音と解釈し、標準偏差σa/εaが、より適した動脈入力信号から典型的に得られる標準偏差と比べてはるかに大きくなる。したがって、本発明は、技術水準による大域的または局所的動脈入力関数の種々の選択および推定方法をテストするというきわめて興味深い応用を有する。それらの大域的または局所的動脈入力関数から得られた推定詳細には、それらの正則化パラメータEaの推定が、或るボクセルから他のボクセルへと過剰に頻繁に異常であることが明らかになる場合、それらの関数の新たなより適切な局所的選択法を導入するか、あるいは動脈入力関数が与えられること、または動脈入力信号が事前に測定されることを必要としない方法に頼るか、のいずれかが必要であると結論付けられ、これがまさに上述した第3の方法の目的である。応用の例として、図1または2において説明したような灌流強調解析イメージングシステムによる本発明の主たる実行のステップに言及することができる。処理ユニット4または、前処理ユニット7によって、患者の記録が開かれ、あるいは一連の画像が取り込まれ、関心対象の一連の画像が選択され、詳細には図5aによって示されるように各ボクセルについての灌流信号Stを得るための時間につれての灌流強調画像I1~Inが選択される。関心対象のスライスまたは領域のユーザ6による特定を可能にするためのヒューマンマシンインターフェイス5による画像のプレビュー。本発明による推定方法の実行を可能にするための設定パラメータ入力情報からの処理ユニット4の設定。推定すべき1つ以上の関心対象量の選択。人間の脳などの器官についてのBF^、τ^、またはMTT^などの血行動態パラメータ14の処理ユニット4による推定。動脈入力関数が与えられないときのEh、ES、ΘSまたはEa、ESaまたはΘSaなどの他のパラメータの随意による推定。随意による、インパルス応答の値のベクトルの推定h^、相補累積分布関数の推定b^、動脈入力関数の値のベクトルの推定a^、静脈出力関数の値のベクトルの推定v^、理論上の濃度の値のベクトルの推定c^、理論上の信号の推定sth^、または剰余の推定r^。の前記推定による関心対象量14が、内容を医師へと示すために、例えば各ピクセルの輝度または色が計算された値に応じて決まるマップとして最終的に表示されるよう、ヒューマンマシンインターフェイス5へと引き渡される。ユーザによって選択された関心対象のいくつかのボクセルについて、インパルス応答、相補累積分布関数、動脈入力関数、静脈出力関数、理論上の濃度、理論上の信号、または剰余が、随意により表示される。血行動態パラメータなどの関心対象の1つ以上のパラメータについての信頼マップまたは賭け率マップが随意により表示される。ユーザによって選択された関心対象のいくつかのボクセルに関して、いくつかのインパルス応答、相補累積分布関数、動脈入力関数、などについての信頼区間またはそれら区間への賭け率が随意により表示される。実験データと大域的非パラメータ灌流モデルとの間の1つ以上の距離の誤差マップが随意により表示され、詳細には大域的灌流モデルに鑑みた実験データの確率が表示される。1つ以上の血行動態パラメータ、インパルス応答または、相補累積分布関数、または局所的動脈入力関数の異常な分布を特徴とする関心対象の前記病気の領域の補助された選択。おそらくは病変の領域に関係しており、医師による治療行為例えば、血栓を分解するための経静脈血栓溶解の決定の対象となりうる異常な灌流の組織領域部分の処理ユニットによる推定。病変の容積と異常な灌流の領域との間の比など、医師による診断および治療の決定例えば、血栓を分解するための経静脈血栓溶解の精緻化を可能にするための何らかの量の処理ユニットによる推定。すでに述べたように、処理ユニット4の設定プロセス50を、ユニットそのものによって実行することができる設定プロセス50の実行。あるいは、前記設定は、推定を望む関心対象量に応じた結合事後確率分布のライブラリの保存および選択するこを含むことができる。このライブラリの構築を、処理ユニット4と協働することができる専用のユニットによって達成することができる。あるいは、前記設定の精緻化のために、いくつかの関心対象量についての信頼区間およびそれら信頼区間の賭け率の推定に続いて、繰り返しを行なうことができる。実験データと大域的非パラメータ灌流モデルとの間の距離の提供、詳細には大域的灌流モデルに鑑みた実験データの確率の表示は、設定の更新をさらに含むことができる。したがって、本発明は、パラメータの推定を、各ボクセルの輝度または色が計算された値に例えば線形なやり方で依存する<<パラメータマップ>>の形態で表示することを目的とする。同様に、本発明は、おそらくは、それらの推定の標準偏差を<<信頼度マップ>>の形態で表示するとともに、対応する信頼区間についての賭け率を<<賭け率マップ>>の形態で表示することを目的とする。インパルス応答、相補累積分布関数、動脈入力関数、静脈出力関数、濃度-時間曲線、灌流信号、または剰余の値のベクトルの推定に関して、本発明は、それらをユーザによって選択された各ボクセルについて時系列の形態で表示することを目的とする。最後に、本発明は、実験による信号と非パラメータ灌流モデルとの間の距離またはこのモデルに鑑みた実験データの確率を<<誤差マップ>>の形態で表示することを目的とする。図9~12が、本発明に従って推定された血行動態パラメータ14あるいはそれらに関する標準偏差または確率などのいくつかの関心対象量について、マップの形態での表示の態様を説明することを可能にしている。したがって、核磁気共鳴イメージングによって分析された人間の脳について、図9が、脳血液容量CBVの推定を眺めることを可能にする。そのようなマップ458×458ピクセルが、おそらくは虚血性の領域80の強調を可能にする。実際、適切なインターフェイス5によって、右後大脳動脈の領域において反対側の半球と比べてパラメータCBVが明らかに増加していることを見て取ることができる。図9に示されるマップを読み取ることによって、虚血の後の血管拡張が明らかになる。図10が、虚血性脳梗塞の場合における脳血流の推定に関するマップ458×458ピクセルを示すことを可能にする。マップを分析することによって、虚血の後の右後大脳動脈の領域における反対側の半球と比べたパラメータCBF脳血流量の減少を見て取ることができる。そのようなマップが、おそらくは虚血性の領域80の強調を可能にする。図11が、平均通過時間MTTの推定に関するマップ458×458ピクセルを示すことを可能にする。マップを分析することによって、虚血の後の右後大脳動脈の領域81における反対側の半球と比べたMTTの明らかな増加を見て取ることができる。図12が、脳血流量が信頼区間[CBF^-σ^CBF,CBF^σ^CBF]に属する確率の推定に関するマップ458×458ピクセルを示すことを可能にする。マップを分析することによって、異常なモデルの適合を除いて、確率が0.68のあたりに中心を有することを見て取ることができる。これは、CBFの事後確率分布がガウスの法則に従う場合に期待することができる値である。上述のマップのおかげで、本発明は、技術水準の公知の技術を用いた場合には入手することができなかったさまざまな有用な情報をユーザに提供することを可能にする。この提供は、図1または2に示したとおりの処理ユニット4を、推定したパラメータ14を例えば図9~13によって示されるとおりのマップの形態でユーザ6へと示すことができるヒューマンマシンインターフェイス5に適したフォーマットで、外界との通信のための手段がそのパラメータ14をもたらすことができるように、構成することによって可能にされる。本発明によれば、もたらされる情報がより多数かつより公正である。医師にとって利用可能な情報が、診断における判断および治療上の意志決定における医師の自信を高めると考えられる。本発明によるシステムの性能を向上させるために、処理ユニットが、血行動態パラメータ、相補累積分布関数、または動脈入力関数の推定が必要とされる画像のボクセルについての演算を並列化するための手段を備えることができる。これは、グラフィカルプロセッサユニットGPUなどのハードウェア技術、コンピュータクラスタ、または並列モンテカルロ法などのソフトウェア技術、などを使用することによって達成することができる。あるいは、本発明による処理ユニットが、離れて位置する演算手段に頼ることができる。このやり方で、演算の時間をさらに大幅に減らすことができる。"