第1の画像と第2の画像とを位置合わせする位置合わせユニット、前記第1の画像及び前記第2の画像にある組織をセグメント化するセグメンテーションユニット、並びに前記第1の画像と前記第2の画像とを比較することにより、前記組織の潅流偏差を評価するための評価ユニットを有する血管内塞栓の成功を自動定量化するための装置において、前記装置に供給される前記第1の画像は、血管内塞栓治療前に得られ、前記装置に供給される前記第2の画像は、検査される組織の関心領域の血管内塞栓後に得られる、装置。前記評価ユニットは、前記第1の画像のボクセルを前記第2の画像のボクセルと、絶対的又は相対的なHUエンハンスメント値に基づいて比較する、請求項1に記載の装置。前記評価ユニットは、前記第1の画像における第1のHUエンハンスメント分布を決定する、前記第2の画像における第2のHUエンハンスメント分布を決定する、及び前記第1のHUエンハンスメント値と前記第2のHUエンハンスメント値との差を決定する、請求項1に記載の装置。前記組織は腫瘍組織である、請求項1に記載の装置。放射線源、放射線検出モジュール、中央処理ユニット、メモリ及び請求項1乃至4の何れか一項に記載の装置を備えるデータ処理ユニット、並びに前記データ処理ユニットと接続される表示ユニットを有する撮像システムにおいて、前記装置は前記放射線検出モジュールから画像データを受信する、撮像システム。組織の関心領域の第1の画像を得るステップ、前記組織の前記関心領域の第2の画像を得るステップ、前記第1の画像と前記第2の画像とを位置合わせするステップ、前記第1の画像及び前記第2の画像における関心のある組織をセグメント化するステップ、並びに前記第1の画像と前記第2の画像との比較に基づいて前記組織の潅流を評価するステップ、を有する血管内塞栓の成功を自動定量化するための方法において、前記第1の画像は血管内塞栓治療前に得られ、前記第2の画像は血管内塞栓後に得られる、方法。前記第1の画像及び前記第2の画像は、後期動脈相で各々得られる、請求項6に記載の方法。セグメント化は、前記第1の画像にのみ行われ、さらに第2の画像に対しても使用される、請求項6又は7に記載の方法。評価するステップは、前記第1の画像及び前記第2の画像のセグメント化した領域を健康な基準組織と比較することを含んでいる、請求項6乃至8の何れか一項に記載の方法。評価するステップは、所与のしきい値より上のHU値を有する第1の画像にある第1のボクセル数を決定する、所与のしきい値より上のHU値を有する第2の画像にある第2のボクセル数を決定する、及び前記第1のボクセル数と前記第2のボクセル数との差を決定する、ことを含んでいる、請求項6乃至9の何れか一項に記載の方法。評価するステップは、前記第1の画像にある第1のHUエンハンスメント分布を決定する、前記第2の画像にある第2のHUエンハンスメント分布を決定する、及び前記第1のHUエンハンスメント分布と前記第2のHUエンハンスメント分布との差を決定する、ことを含んでいる、請求項6乃至9の何れか一項に記載の方法。評価するステップは、前記第1の画像と前記第2の画像との間の直接的なボクセル毎の差を決定することを含んでいる請求項6乃至9の何れか一項に記載の方法。前記差を視覚化するステップをさらに有する請求項9乃至12の何れか一項に記載の方法。前記画像を得ることは、コントラスト強調したスキャンを行うことを含んでいる、請求項6乃至13の何れか一項に記載の方法。データ処理ユニットにより実施されるとき、請求項6乃至14の何れか一項に記載の方法のステップを行う、請求項1乃至4の何れか一項に記載の装置を制御するためのコンピュータプログラム要素。請求項15に記載のプログラム要素を記憶しているコンピュータ読取可能媒体。しかしながら、これらの治療の方法において、薬剤溶出性ビーズと放射性ミクロスフェアは両方ともX線不透過ではないので、インターベンションの技術的な成功が従来のリピオドールのTACE治療の場合と同じくらい簡単に検証されることができず、薬物送達は、リピオドールに基づくTACE治療中及び治療後に行われるように全ての状況において簡単に監視できない。ビーズが送達されている位置をトラッキングすることの必要性は、治療の有効性を測定するのに特に重要である。さらに、腫瘍部位から何らかのビーズの還流又は排出が非常に重大な副作用を引き起こすと考えることが義務付けられている。インターベンショナルCTの前後又は二重相スキャン単独での目視比較に基づく治療の成功の判断は、単に主観的及び定性的な測定を与えるだけである。さらに、結果制御というこの手法は、例えば腫瘍の正確な輪郭を定めることの一般的な難しさにより、治療前のスキャンと治療後のスキャンと間に起こる患者の動きにより、並びに未治療の及び塞栓した腫瘍の異なる外観により、複雑になる。特に、腫瘍の正確な輪郭を特定することは通常、腫瘍が塞栓された状態である及び結果生じる潅流不足のために、インターベンション前のスキャンにおいてさらに難しくする。これらの問題は、治療前及び治療後の画像内にある対応する腫瘍領域を関連付ける及び比較することを難しくさせる。故に、例えば撮像システムに使用するために、血管内塞栓の自動的及び信頼できる定量化を達成することが利点である。上述したような肝動脈化学塞栓療法の治療の効果を測定するための信頼できる及び正確な方法を提供することが利点である。これらの問題の1つ以上を上手く対処するために、本発明の第1の態様において、動脈内塞栓の成功を自動定量化するための装置を提供する。この装置は、第1の画像と第2の画像とを位置合わせするのに適した位置合わせユニット有し、第1の画像は好ましくは血管内塞栓治療前の後期動脈相で得られ、第2の画像は好ましくは、検査される組織の関心領域の血管内塞栓後の後期動脈相で得られる。第1の画像と第2の画像とを位置合わせすることは、患者により及び/又は2つの画像を得る間に起こる器官の動きにより引き起こされるこれら画像における形状偏差を補償する。好ましくは、この位置合わせ処理は自動的である。前記装置はさらに、第1の画像及び第2の画像にある組織をセグメント化するのに適したセグメンテーションユニットを有する。従って、組織の治療前の相と治療後の相との直接的な比較が達成される。これら画像を事前に位置合わせしているので、前記セグメンテーションは単に一方の画像に行うだけでよい。これは好ましくは、治療前の画像であり、この画像は通常、関心のある組織の良好な視認性を提供している。セグメンテーションは二次的に取得される画像にも用いられる。上に提言したように、位置合わせは、セグメンテーションする前が好ましく、このセグメンテーション自身はこれら画像の1つにのみ行われる。治療前の第1の画像における関心のある組織の輪郭の視認性に依存して、前記セグメンテーションは代替的に独立して両方の画像に行われることができる。この場合、セグメンテーションの結果は、位置合わせ処理をサポートするのに使用されることができる。上記特徴は腫瘍組織にだけ向けられているのではないことに注意すべきである。実際に、腫瘍組織の血管内塞栓は、関連する応用である。それにもかかわらず、上記特徴は、如何なる他の関心のある組織構造にも向上した結果制御となる。さらに、前記装置は、第1の画像と第2の画像との比較に基づいて組織の潅流を評価するための評価ユニットを有する。画像の取得中に注入される造影剤から生じる組織内の観測される画像のエンハンスメントは、このエンハンスメントがハウンズフィールド単位HUで測定され、インターベンション前後の画像の間で及び/又は夫々の健康な組織と定量的に評価並びに比較される。これは、塞栓の成功に対する多くの測定値を生じる。本発明の予想される実施例の大部分は主に、得られる測定値の形式が異なっている。第1及び第2の画像は、関心のある血管及び組織のエンハンスメントのために造影剤の使用下で得られることに注意する。基本的に、本発明による装置は、インターベンション前後のスキャンの間に差があるように造影剤の摂取を利用することによって、健康な組織と比較して強調されている関心のある組織の画像を得ることが可能である如何なる画像取得装置にも適する。本発明の要旨は、造影剤を血管及び組織のエンハンスメントに使用する下で、例えばCT又は二重相スキャンによりインターベンション前後の画像を取得すること、並びに2つの夫々の後期動脈相の画像を位置合わせするステップ、組織をセグメント化するステップ、並びに治療前及び治療後の組織の潅流を定量的に評価及び比較するステップを行うことにある。本発明の他の態様によれば、評価ユニットは、第1の画像にあるボクセルと第2の画像にあるボクセルとを、絶対的又は相対的なHUエンハンスメント値に基づいて比較するのに適する。それにより、この評価ユニットはボクセルに基づくの絶対的又は相対的なエンハンスメントに関する、第1の画像と第2の画像との差を決定し、従ってインターベンションによる組織における潅流偏差に関する情報を提供する。本発明の他の態様によれば、評価ユニットにより行われる評価は、所与のしきい値よりも上にあるHU値を示している組織領域内にあるボクセル数に基づき、その結果、潅流されているとみなされてもよい。潅流される組織の体積に関する治療前及び治療後の差は、塞栓の成功の直接的な測定である。この所与のしきい値は、セグメント化した組織の近くにある健康な組織から得られるか、また代わりに、撮像設定及びプロトコルに合わせて調整される、一定の患者に依存しないしきい値が使用されてもよい。基準領域は、評価ユニット、セグメンテーションユニット又は位置合わせユニットにより自動的に定められてもよい。これが半自動又は手動で行われてもよい。本発明のさらに他の態様によれば、評価ユニットは、第1の画像における第1のHUエンハンスメント分布を決定する、第2の画像における第2のHUエンハンスメント分布を決定する、及び第1のHUエンハンスメント分布と第2のHUエンハンスメント分布との差を決定するのに適する。組織内にあるHUエンハンスメント分布は、例えばヒストグラム又は平均値を用いて定量化されても、治療前と治療後との間で比較されてもよい。より良好な比較のために、データは、第1の実施例と同様に得られる健康な組織にある夫々の基準領域から得られる平均値により正規化される。それにより、評価ユニットは、治療前の時間から治療後の時間までの一般的な潅流変化率に関する情報を提供する。本発明の他の態様によれば、評価ユニットは、治療前と治療後との間の組織領域の直接的なボクセル毎の差を決定するのに適する。両方の画像は位置合わせされているので、計算される差は、前記治療に反応した組織内の潅流変化の空間分布に関する重要な情報を提供する。潅流偏差に関する得られた情報は、色コード化方式でスクリーンに映像化されてもよく、計算された体積分率を有してもよい。さらに他の態様によれば、血管内塞栓の成功を自動定量化するための方法が与えられる。本発明による方法は基本的に、組織の関心領域の第1インターベンション前の画像を得るステップ、この組織の関心領域の第2インターベンション後の画像を得るステップ、第1の画像と第2の画像とを位置合わせするステップ、第1の画像及び第2の画像における関心のある組織をセグメント化するステップ、並びに第1画像と第2の画像との比較に基づいて前記組織の潅流を評価するステップ、を有する。本発明による方法の結果を改善するために、第1の画像及び第2の画像は後期動脈相で各々得られ、故に関心のある組織の視認性を高めさせる。本発明のさらに他の態様によれば、第1の画像及び第2の画像のセグメント化した組織領域は、健康な基準組織と比較される。本発明のさらに他の態様によれば、前記評価は、所与のしきい値より上のHU値を有する第1の画像にある第1のボクセル数を決定する、所与のしきい値より上のHU値を有する第2の画像にある第2のボクセル数を決定する、及びこれら第1のボクセル数と第2のボクセル数との差を決定することを含んでいる。本発明の他の態様によれば、前記評価は、第1の画像にある第1のHUエンハンスメント分布を決定する、第2の画像にある第2のHUエンハンスメント分布を決定する、及び第1のHUエンハンスメント分布と第2のHUエンハンスメント分布との差を決定することを含んでいる。さらに、本発明の他の態様によれば、前記評価は、第1の画像と第2の画像との間の直接的なボクセル毎の差を決定することを含んでいる。本発明の他の例示的な実施例において、コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が与えられ、このコンピュータプログラム要素は、装置、例えば撮像装置を上述した態様の1つに従って制御するのに適したコンピュータプログラムの一部であり、これは処理ユニットにより実施されるとき、本発明による対応する方法のステップを行うのに適している。コンピュータプログラム要素は従って、コンピュータユニット、計算装置、電子装置に記憶されてもよく、これらは本発明の実施例の一部でもあり得る。コンピュータユニットは、上述した装置と関連する方法のステップを行う又は実行を開始させるのに適する。その上、それは上述した装置の構成要素を動作させるのにも適する。コンピュータプログラム要素は、データ処理器の作業メモリに読み込まれてもよく、故にこのデータ処理器が本発明による方法を実行するために装備されてもよい。本発明のこの例示的な実施例は、最初から本発明を使用するのに適したコンピュータプログラム要素、及び現在のプログラムを本発明を使用するプログラムに変換するための更新により組み込まれることで本発明を使用するのに適したコンピュータプログラム要素の両方を扱っている。さらに、このコンピュータプログラム要素は、上述したように、本発明による方法の例示的な実施例の手続きを遂行するのに必要なステップ全てを与えることもできる。本発明の他の例示的な実施例によれば、例えばCD-ROM等のようなコンピュータ読取可能媒体が示され、このコンピュータ読取可能媒体は、コンピュータプログラム要素を記憶し、このコンピュータプログラム要素は上記の段落に説明されている。しかしながら、このコンピュータプログラム要素は、ワールドワイドウェブWWWのようなネットワークによって与えられてもよく、このようなネットワークからデータ処理器の作業メモリにダウンロード可能でもよい。本発明の他の例示的な実施例によれば、コンピュータプログラム要素にダウンロード可能にさせるための媒体が与えられ、このコンピュータプログラム要素は、本発明の上述した実施例の1つに従う方法を行うのに適する。位置合わせした及び/又はセグメント化した画像から抽出される組織の潅流/塞栓の追加の定量的な測定から得られる追加の実施例も考えられ、本開示において説明される本発明に含まれると理解される。さらに、治療の結果制御は、オフラインで及びインターベンション室の外で行われることができる。定量的な結果制御のために説明される機能性は潜在的に、全ての種類の標的薬物送達にだけでなく、二重相スキャン、CT撮像又はエンハンスメントが治療前と治療後とで差があるように組織のエンハンスメントに造影剤を利用する如何なるモダリティを用いて、カテーテル処置室にある又はカテーテル処置室で行われてもよい他の放射線インターベンション例えば子宮筋腫又は子宮動脈塞栓、消化管出血の塞栓にも関連している。本発明の例示的な実施例は、異なる内容を参照して説明されていることに注意すべきである。特に、幾つかの例示的な実施例は、装置の形式の請求項を参照して説明されているのに対し、他の例示的な実施例は、方法の形式の請求項を参照して説明されている。しかしながら、特に知らされない限り、ある形式の内容に属する特徴の如何なる組み合わせに加え、異なる内容に関する特徴の間、特に装置の形式の請求項と方法の形式の請求項との間の如何なる組み合わせも本出願と共に開示されると考えられることを、上記及び以下の説明から当業者は推測するだろう。しかしながら、全ての特徴が組み合わされ、これら特徴を単に合わせた以上の相乗効果を提供することができる。本発明の上に定めた態様、他の態様、特徴及び利点は、ここに後で説明される実施例から得られることができ、これらの実施例を参照して説明されるが、本発明はそれらに限定されない。本発明は、図面を参照して以下に詳細に説明される。第1の例示的な実施例が以下に説明される。図1は、本発明の第1の実施例による血管内塞栓の成功を自動定量化するための装置2を概略的に示す。この装置2は、画像データIDを与えられる位置合わせユニット4を有する。この画像データは、血管内塞栓治療が行われる前に得られる第1の画像と、血管内塞栓治療が行われた後に得られる第2の画像とを有する。位置合わせユニット4は、第1の画像の取得時と、第2の画像の取得時との間で起こる患者/器官の動きを補償するために、第1の画像と第2の画像とを位置合わせて、位置合わせした画像データRIDを供給する。位置合わせ自体は、第1の画像及び第2の画像の1つ以上の基準点を選択し、これらの基準点を互いに合わせること、それにより第1の画像及び第2の画像の少なくとも一方を回転したり、広げたりすることを含む。元の画像データIDは、図1には示されていない撮像システムにより供給されてもよい。装置2はさらに、例えば良く知られるセグメンテーション方法を用いて、位置合わせユニット4により供給される第1の画像及び第2の画像における関心のある組織をセグメント化するのに適するセグメンテーションユニット6を有する。第1及び第2の画像は、前記位置合わせ処理により完全に合わされ、第1の画像が関心のある組織、例えば腫瘍組織の良好な視認性を提供するので、第1の画像だけを用いて第1のセグメンテーション処理を行い、第2の画像にも第1のセグメンテーション処理を使用することが有益である。装置2はさらに、評価ユニット8を有し、このユニットは、第1の画像及び第2の画像の組織画像部分、例えば腫瘍画像部分を含んでいる第1の画像及び第2の画像のセグメントISをセグメンテーションユニット6により与えられる。評価ユニット8は、これらのセグメントを比較し、それにより関心のある組織の潅流を評価することを可能にするのに適する。比較することは、前記セグメントのボクセル毎の比較を含み、これらのセグメント間の差に対し、これらの差の大きさに応じて色コード化を行う。それに加え又はその代わりとして、比較することは、これらセグメントのHUエンハンスメント分布を比較することを含んでもよい。良好な比較結果のために、画像セグメントのデータの正規化が果たされる。さらに、それに加え又はその代わりとして、比較することは、所与のしきい値より上のHU値を示している画像セグメントデータの各々においてボクセル数を計数することを含み、次いで比較される。所与のしきい値よりも上に達したボクセルは、潅流したとみなされる。潅流した範囲は、本発明による装置2に付属するスクリーンにおいて異なる色で示される。図2aにおける関心のある組織の一例として、薬剤溶出性ビーズによる治療が行われる前の腫瘍領域12を備える組織10が表されている。従って、図2aに示される画像は、第1の画像と呼ばれる。この第1の画像は後期動脈相で得られ、この後期動脈相は、造影剤が送られた後の短い期間であり、腫瘍領域12と正常な組織との間に最良のコントラストを与える。図2bにおいて、薬剤溶出性ビーズによる治療が行われた後の組織10が表され、従って第2の画像と呼ばれる。第1の画像と第2の画像とが位置合わせされ、図2a及び図2bにおける腫瘍領域12内のエンハンスメントが異なっていることがはっきりと見ることができる。血管内塞栓の治療の成功を判断するのに良好な能力を持つために、図3a及び3bに見られるように、腫瘍領域12のセグメンテーションが行われる。このようなセグメンテーションは、画像データを個別の解剖学的物体を示す隣接する領域に分割することに向けられ、これは通常は他の検査にとって必須条件である。セグメンテーションは、かなり時間のかかる処理において手動で、又は自動的な処理により行われてもよい。何れの方法においても、このセグメンテーション処理は、検査する組織のある特定の種類に依存し、当業者には既に知られている別の方法を有してもよい。故に、このセグメンテーション処理は詳細に説明しない。前記治療の成功を判断するための測定は、図3bにある腫瘍領域が図3aの腫瘍領域よりも潅流が少ないので、腫瘍領域12を比較することにより、図3a及び3bから得られる。この比較は、図1の説明部において既に述べた他の方法のステップにより達成されてもよい。この比較方法が腫瘍領域12のHU値を既定のHU値又はHU間隔と比較することを含む場合、腫瘍領域12の外側にある基準区域14は、図3a及び3bに示されるように、第1の画像及び/又は第2の画像に規定される。これらの基準領域は、平均のHU値を有する。低潅流又は過潅流である組織領域に関する情報を直接得るために、腫瘍領域12を含む画像区域が正規化される、例えば対応する基準領域の平均値との差をとることにより、ヒストグラムの正規化を行う。図4a及び4bにおいて、正規化したインターベンション前後のセグメント化した画像が示され、ここで背景は基準領域14と同じ陰影を持つ、故に基準領域を見えなくさせることがはっきりと見ることができる。より明るい陰影の領域はここで、過潅流と見なすことができ、より暗い陰影の領域は低潅流を示す。図5は、本発明による血管内塞栓の成功を自動定量化するための方法を概略的なブロック図で示す。最初に、組織10の関心領域の第1の画像が得られる18。その後、血管内塞栓が行われた後、前記組織の関心領域の第2の画像が得られる20。比較を可能にするため、第1の画像と第2の画像とが位置合わせされる22。その後、第1の画像及び第2の画像における関心のある組織がセグメント化される24。セグメンテーション処理は、煩わしいかもしれないが、関心のある組織が良好な視認性を有するので、第1の画像に対してのみ行われる26。次いで、既に決定したセグメンテーションの境界を第2の画像に適用する28。その後、第1の画像と第2の画像との比較に基づいて、関心のある組織の潅流が評価される30。この評価は、所与のしきい値より上のHU値を有する第1の画像における第1のボクセル数を決定すること32、所与のしきい値より上のHU値を有する第2の画像における第2のボクセル数を決定すること34、及び第1のボクセル数と第2のボクセル数との間の差を決定すること36を有する。前記評価は、それに加えて又はその代わりとして、第1の画像における第1のHUエンハンスメント分布を決定すること38、第2の画像における第2のHUエンハンスメント分布を決定すること40、及び第1のHUエンハンスメント分布と第2のHUエンハンスメント分布との間の差を決定すること42を有する。さらに、前記評価は、第1の画像と第2の画像との間の直接的なボクセル毎の差を決定すること44も有する。この評価の視認性を向上させるために、潅流に関する差は、適切及び明白な色コードを利用することにより、この差を視覚化すること46により強調表示されてもよい。最後に、潅流に関する評価した差は、スクリーン又は何らかの他の適切な出力装置に出力されてもよい48。撮像システムの例示的な実施例が以下に説明される。図6は、本発明による撮像システム50のブロック図である。撮像システム50は、放射線源52、放射線検出モジュール54、並びに中央処理ユニット、メモリ及び図1に関して説明した本発明の第1の実施例による装置2を備えるデータ処理ユニット56を有する。好ましくは、撮像システム50はさらに、表示ユニット58を有し、この表示ユニットはデータ処理ユニット56と接続される。前記装置2は放射線検出モジュール54から画像データIDを受信する。図6における、しかしそれに限定されない一例として、放射線源52及び放射線検出モジュール54はCアームシステムの一部である、従って放射線源52はX線源であり、放射線検出モジュールはX線検出モジュールである。放射線源52及び放射線検出モジュール54は、検査される物体又は被験者の周りを回転するCTシステムの一部でもよい。請求項において、有するという言葉は、他の要素又はステップを排除するものではなく、複数あることを述べないことは、それらが複数あることを排除するものではない。単一の処理器又は他のユニットが請求項に列挙された幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。ある方法が互いに別々の従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの方法の組み合わせが上手く使用できないことを示しているのではない。コンピュータプログラムは、適切な媒体、例えば他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される光学記憶媒体若しくはソリッドステート媒体に記憶及び/又は分配されるが、他の形式、例えばインターネット若しくは他の有線或いはワイヤレス電話通信システムを介して分配されてもよい。本発明の実施例は、異なる内容を参照して説明されていることに注意しなければならない。特に、幾つかの実施例は、方法の形式の請求項を参照して説明されているのに対し、他の実施例は、装置の形式の請求項を参照して説明されている。しかしながら、特に知らされない限り、ある形式の内容に属する特徴の如何なる組み合わせに加えて、異なる内容に関する特徴の間の如何なる組み合わせも本出願と共に開示されていると考えられることは、上記及び以下の説明から当業者は推測するだろう。しかしながら、全ての特徴が組み合わされ、これら特徴を単に合わせた以上の相乗効果を提供することができる。本発明は、図面及び上記説明において詳細に説明及び開示されている一方、このような説明及び開示は、説明的又は例示的であると考え、限定的であるとは考えない。本発明は、開示した実施例に限定されない。開示した実施例の他の変形例は、図面、明細書及び特許請求の範囲の研究から、請求する本発明を実施する当業者により理解及び生じることができる。請求項にある如何なる参照符号もその範囲を限定すると考えるべきではない。