JP6662866B2 - 動脈／組織／静脈の動態系の注目量を推定するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、患者のボリュームまたはステーションを複数取得することで得られる灌流データから注目量を推定するシステムおよび方法に関する。本発明は、その精度により、および、特に器官を検査（調査）するための、複数のステーションに紐づく推定されたパラメータの高い首尾一貫性により周知の方法とは著しく異なる。

本発明は、灌流強調磁気共鳴イメージング（ＰＷ−ＭＲＩ）またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング技術に特に基づく。これらの技術により、人間または動物の器官の血行動態に関する貴重な情報を迅速に得ることができる。この情報は、病状の処置における診断を確立し治療上の決定を行おうとする医師にとって特に重要である。

このような技術を実行するために、非限定的な例として図１および図２に示すような核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影イメージング装置１が一般的に使用される。この装置は、非限定的な例として脳、心臓、肺などの、身体の１つ以上の部分の複数のデジタル画像系列１２を供給する。上記装置は、高周波電磁波の組み合わせを問題となっている身体部分に印加し、非限定的な例として核磁気共鳴イメージングにおける水素などの、ある原子によって再伝送された信号を測定する。その結果、装置は、画像化されたボリュームの、ボクセルなどの各基本ボリュームにおいて、化学組成の決定、したがって生物学的組織の性質の決定を可能にする。核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影イメージング装置１はコンソール２を用いて操作される。ユーザは装置１を制御するためにパラメータ１１を選択することができる。人間または動物の身体の一部分の複数のデジタル画像系列１２は装置１により生成された情報１０から得られる。核磁気共鳴イメージング装置１はイメージング解析システムに任意に含まれていてもよい。

代替的に、装置１は解析システムから分離していてもよい。この代替によれば、画像系列１２は任意にサーバ３に保存されて患者の医療記録１３を構成してもよい。このような記録１３は灌流または拡散画像などの異なるタイプの画像を含んでいてもよい。画像系列１２は専用処理ユニット４を用いて解析される。該処理ユニットは画像収集のために外部と通信する手段を備える。該通信手段は、さらに、処理ユニット４が、図形、音、またはその他のレンダリングを提供する出力手段５を介して、デジタル画像１２、好ましくは灌流画像から、あるコンテンツの形式に任意にフォーマットされた、血行動態パラメータ１４などの１つ以上の注目量の推定値を、適応型マン・マシン・インターフェースによって、医師６または研究者に最終的に伝達することを可能にする。このように、解析システムのユーザ６、好ましくは、医師は、診断の是非の確認、適当と思われる治療行為の決定、さらなる検査などを行うことができる。場合によっては、ユーザ６はパラメータ１６によって処理ユニット４または出力手段５の操作を設定することができる。例えば、表示閾値を設定すること、または自分が表示したい推定されたパラメータを選択することができる。図２に関して説明される変形例では、上述のイメージングシステムは前処理ユニット７をさらに備え、該ユニット７は実験信号１５（灌流または透過性）を得るために画像系列を解析し、それらを処理ユニット４に出力し、その結果、該ユニット４はこのタスクから解放される。さらには、血行動態パラメータ、またはより一般的には注目量の推定値を得るために、処理ユニット４は推定方法を実行するための計算機などの処理手段を通常含み、推定方法は該処理手段と協働する記憶手段にプリロードされたコンピュータプログラムの形式で実行される。

核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影による灌流画像は、磁気共鳴イメージングのためのガドリニウム塩などの造影剤を静脈に注入し、一定間隔での取得を通じて、画像の各ボクセルにおいて経時的にそのボーラスを記録することで得られる。そのような画像は、経時的に取得されたボリュームの各ボクセル内の造影剤の濃度変化を追跡することで、特に所与の器官の組織における血流量を特徴づけることを可能にする。本発明により、また本明細書を通じ、「ボクセル」（"volumetric pixel"の短縮形）という用語は、三次元におけるマトリクス・デジタル画像の解像度を評価するための基本ボリュームを意味する。このようなボクセルは三次元におけるピクセルと考えることもできる。全ての場合において、このようなボクセルはその閉曲面が６面からなる直方体である。

簡潔さのため、ボクセルを識別する添え字ｘ，ｙ，ｚを省略する。例えば、時間に基づく座標ｘ，ｙ，ｚを有するボクセルの信号をＳ_{ｘ，ｙ，ｚ}（ｔ）と示す代わりに、それを単にＳ（ｔ）と示す。一般的に、下記の演算および計算は、推定対象の注目量、特に血行動態パラメータを表す画像またはマップを最終的に取得するために、各注目ボクセルに対して実行される。

標準モデルは時間ｔに亘り測定された信号強度Ｓ（ｔ）を上記造影剤の濃度Ｃ（ｔ）に関連付けることを可能にする。

非限定的な例として、灌流コンピュータ断層撮影において、各ボクセルに対する信号はＳ（ｔ）＝ｋ・Ｃ（ｔ）+Ｓ₀のように濃度に正比例する。核磁気共鳴による灌流イメージングにおいて指数関数的な関係Ｓ（ｔ）＝Ｓ₀・ｅ^{−ｋ・ＴＥ・Ｃ（ｔ）}が存在する。両方の場合において、Ｓ₀は造影剤が到達する前の信号の平均強度を表す。核磁気共鳴によるイメージングに関して、ｋは常磁性磁化率と組織中の造影剤の濃度との間の関係に依存する定数でありＴＥはエコー時間である。各ボクセルに対する定数ｋの値は未知であるため、全ての注目ボクセルに対して定数ｋは任意の値に設定される。そのため、絶対推定値ではなく、相対推定値が得られる。しかしながら、空間における、特に健康な組織と病的な組織との間におけるこれらの値の相対変動に主に注目しているため、この情報は依然として有意義である。

各時点において各ボクセルに含まれている組織ボリューム中の造影剤の質量の保存は、

として記述される。Ｃ_ａ（ｔ）は、組織ボリュームに供給される動脈中の造影剤の濃度である（動脈入力関数、ＡＩＦ）。ＢＦ（Blood Flow）は、組織ボリューム内の血流量であり、Ｃ_ｖ（ｔ）は、この組織ボリュームから流れ出る静脈中の造影剤の濃度である（静脈出力関数、ＶＯＦ）。

動脈／組織／静脈の動態系が線形時不変であると仮定すると、

と記述することが可能であり、式中、ｈ（ｔ）は、システムインパルス応答であり、

は、畳み込み積を表す。したがって、初期条件がＣ（ｔ＝０）＝０である前述の微分方程式の形式的解は、

となり、式中、Ｒ（ｔ）は、剰余関数であり、

によって定義され、式中、Ｈは、ヘビサイド単位ステップ一般化関数である。

ＢＦ、ＭＴＴまたはＢＶなどの血行動態パラメータ、および剰余関数Ｒ（ｔ）は核磁気共鳴による灌流イメージングの場合においては一般的に以下のように推定される。

各ボクセルに対して、測定時ｔ_ｉ，ｉ＝１，Ｎにサンプリングされた実験灌流信号Ｓ_ｅｘｐ（ｔ）は濃度曲線Ｃ（ｔ）に変換される。濃度曲線Ｃ（ｔ）、および関連する理論上の動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）が既知であるとする仮定から、積ＢＦ・Ｒ（ｔ）は数値的逆畳み込みによって推定される。

続いて濃度曲線Ｃ（ｔ）の逆畳み込みを行うために、理論上の動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）を取得するための様々な手法が考えられてきた。

第一の手法において、医師は実験に基づく大域的な動脈入力関数を手動で選択する。例えば、それは検査対象の器官付近の動脈において測定されてもよい。

別の手法によれば、信号処理技術および選択基準を用いて、局所的な動脈入力関数が灌流画像から自動的に取得される。例えば、「最適な」関数は、血行動態パラメータまたは付加的な分布関数の推定対象である現在の組織ボクセルのごく近傍で探索される。この手法の目的は、遅延および分散問題を少なくとも部分的に克服することで、より偏りの少ない正確な推定値を最終的に得ることである。

いったん動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）が取得されると、剰余関数Ｒ（ｔ）を推定し、血流量ＢＦ、平均通過時間ＭＴＴ、または血液容量ＢＶなどの血行動態パラメータを得るために、濃度曲線の逆畳み込みを行う必要がある。

上述の方法によって得られた理論上の動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）を用いて、実験に基づく濃度曲線Ｃ（ｔ）の逆畳み込み演算を行うために、２つの手法が一般的に用いられる。

１つの手法はパラメトリック逆畳み込みである。

造影剤を相互にやり取りするいくつかの別の区画によりボクセルのモデルを形成することを目指す。このようにして、剰余関数のためのパラメトリックモデルＲ（ｔ，Θ_Ｒ）が導入され、式中、Θ_Ｒは該モデルのパラメータのベクトルであり、該モデルはボクセルの血行動態パラメータに依存する。これらのモデルは例えばベイズ法によって実験信号に適合される。

次に、各ボクセル中の造影剤の濃度曲線を記述するために、いくつかの周知のパラメトリックモデルが用いられる。非限定的な例として、最も単純なモデルはKetyモデルであり、それは下記の前提を用いる。各ボクセルは血管内空間および血管外空間の２区画に分かれており、該各区画は、造影剤濃度Ｃ_ａ（ｔ）およびＣ_ｅ（ｔ）によって同等かつ個々に特徴づけられるボクセルの一部ｖ_ａおよびｖ_ｅをそれぞれに占める。したがって、Ketyモデルは通常、積分形式

で記述され、式中、Ｋ_{ｔｒａｎｓ}は血流量、ｋ_ｅｐは２区画間の移動を特徴づける時間定数、

は畳み込み積を表し、Ｃ_ａ（ｔ）は動脈入力関数である。

このようなモデルの血行動態パラメータの組み合わせは

である。さらには、他の血行動態パラメータである血液容量ｖ_ｅは中央体積定理（central volume theorem）によって下記のとおり定義される。

Kety-Toftsまたは拡張Tofts-Kermodeモデル、St.LawrenceおよびLeeモデルなどのような他のモデルは、付加的な血行動態パラメータだけでなく、より複雑な剰余関数を導入することで、ボクセルで発生する生理的過程をより正確に説明することができる。

いったんモデルが選択され、その結果、剰余関数のタイプが固定されると、動脈入力関数もまた選択されなければならない。該関数の選択は血行動態パラメータの推定にとって決定的であることがわかっており、一般的に、医師またはイメージングシステムは、動脈に位置するボクセルの造影剤の濃度曲線を、検査対象のボリュームの全てのボクセルの動脈入力関数として選択する。続いて、動脈入力関数と剰余関数との間の畳み込み積が灌流データの取得の時間的グリッド上で離散化されることで数値計算される。取得の全ての瞬間ｔ_ｉにおける造影剤の理論上の濃度Ｃ（ｔ）は血行動態パラメータθ_ｈｅｍに基づいて、Ｃ（ｔ_ｉ）＝ｆ（ｔ_ｉ，θ_ｈｅｍ）と記述される。各ボクセル内の造影剤濃度曲線から血行動態パラメータθ_ｈｅｍを推定するために、いろいろな方法を適用することができる。図１または図２に関して説明されるようなシステムの処理ユニットによって実行されるこのようなパラメータの推定方法は、下記の式を用いて、モデルと実験の測定値との間の二乗誤差の和を最小化するステップを有る。

この最小化は、好ましくは非線形最適化アルゴリズムの実行により、数値的に行われる。

各注目ボクセルに対する血行動態パラメータの推定後、該パラメータの値に基づいて、異なる組織タイプ、すなわち健康または病的な組織タイプを強調したパラメータマップの形式で結果が表示されてもよい。

第２の手法は、非パラメトリック逆畳み込みに基づくより広範な手法であり、剰余関数に対してモデルは仮定されない。

標準的な畳み込みモデル

は、まず、次の式ｃ＝ＢＦＡｒにおいて時間的に離散化され、式中、
・ｃは取得時間における造影剤の濃度を含むベクトルであり、
・ＢＦは血流量であり、
・ｒは離散化された剰余関数のベクトルであり、
・Ａは動脈入力関数に依存する畳み込み行列である。

第１の手法の場合において上記で説明した通り、畳み込み行列Ａの構築を可能にするために、動脈入力関数は検査対象のボクセルに関して正確に選択されなければならない。

このような離散化は例えば矩形法の近似を用いて行うことができる。

式中、Δｔはサンプリング周期である。このようにして

とすることにより線形系Ａｄ＝ｃに帰着する。

実際には、行列Ａは悪条件であり、ほぼ特異であるので、無意味な解および異常な推定値を取得するリスクなしに、この線形系を数値的に逆転できない。したがって、例えば行列Ａの擬似逆行列Ａ^〜−１を取得し、その結果、ｄ＾＝Ａ^〜−１・ｃを用いてｄの推定値ｄ＾を取得するために、様々な方法に頼らなければならない。図１または図２に関して説明されるようなイメージングシステムの処理ユニットによって実行される擬似逆行列を取得するためのそれらの方法の中から、打ち切り特異値分解（（Ｔ）ＳＶＤ）または単純特異値分解（ｓＳＶＤ）、および周波数領域におけるＨｕｎｔ逆畳み込みを挙げることができる。本明細書は言及された技術のみに限定されるべきものではない。

より一般的には、このような注目量の推定方法は、

タイプの基準を最小化するものであり、式中、

は特定の解を強調する正則化項であり、

によってｄの推定値を取得するものである。これらの方法の中から、Tikhonov正則化、ウェーブレット変換の利用などを挙げることができる。

いったんｄ＾が取得されると、定義によりＲ（０）＝１であるため、処理ユニットはＢＦ＾＝ｄ＾（ｔ_１）＝ｄ＾（０）によってＢＦのＢＦ＾を推定する方法を実行することができる。動脈入力関数に基づくこのような方法には多くの変形例があり、例えば、信号対雑音比を人為的に増加させるために、実験に基づく動脈入力関数をパラメトリックまたはセミパラメトリック理論モデルＣａ（ｔ，Θ_ａ）に事前に適合させておくことが可能であり、式中、Θ_ａはパラメータのベクトルである。

剰余関数Ｒ（ｔ）自身が推定された後、次の式

を用いて表すことができる、ボクセルを通る平均通過時間（ＭＴＴ）などの他の血行動態パラメータの推定が可能である。ボクセル中の血液容量（ＢＶ）も、中央体積定理ＢＶ＝ＢＦ・ＭＴＴを用いて計算することができる。

今日において、図１および図２に例として示されるような核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影によるイメージング装置の技術的な制約のために、数平方センチメートルに限定された取得フィールドの画像の供給または取得しかできない。したがって、画像系列の様々な取得および解析によってもたらされるボリュームは制限され、特に核磁気共鳴またはコンピュータ断層撮影といった灌流イメージング解析の周知技術は、非限定的な例として脳または心臓などの、「小さな」器官の検査、または身体の限定された部分の検査に適している。一方で、非限定的な例として脊髄などの、イメージング装置の取得フィールドによってカバーすることができないより大きなサイズの器官の検査、または、特に、非限定的な例として身体の至る所で確認され得る腫瘍転移の徴候および／または推移を追跡するための全身の検査には、このような技術は不適当であるか、効果的でない。

この問題を解決するための「単純な」方法は、解析したいボリュームを全てカバーするのに必要なだけの多くの灌流検査、特に取得を行うことであろう。この場合、総取得時間、特にイメージング装置内で患者が過ごす時間は、全注目ボリュームの解析に必要なサブボリュームの数によって増大し、そのため検査の累計時間を著しく増加させることとなる。このような検査は非常に重荷となり、患者にとってより耐え難いものとなる。原則的に、コンピュータ断層撮影による解析は、様々なボクセルの組織によるＸ線吸収を測定することを含んでもよい。上述のプロトコールを用いることで、このようなプロトコールを実行する間に患者が受ける放射線量は著しく増加し、該放射線への過剰曝露の結果、検査は該患者にとって非常に危険なものとなる。

それに加えて、サブボリュームの取得それぞれに対し造影剤を注入する必要がある。こうした造影剤により医用磁気共鳴イメージングによる診断の品質が改善できるとは言え、高濃度のこのような造影剤における有毒性は患者にとって問題となり得る。患者が耐容可能な造影剤の量は限られているので、このような手法は不適当であるか、むしろ危険性をはらんでいる。

特に、磁気共鳴イメージングによる全身の灌流イメージング検査を可能にするために、非限定的な例としてRahmouni教授およびLuciani教授の実験的な取得プロトコールなどの、他の実験的なプロトコールが実施されてきた。このようなプロトコールは、特に、脊髄の細胞を冒すがんの一種である骨髄腫の検査のために開発された。脊柱のサイズおよび結果的に脊髄のサイズは、磁気共鳴によるイメージング装置の撮影領域および／または取得フィールドをはるかに上回るため、この器官の灌流イメージングのために原則使用される従来の方法は適合しない。

造影剤を１回注入した後の脊柱全体における該造影剤の動態追跡を得るため、例えば、次のプロトコールに従って、その取得を行うことができる。患者は通常、一般的に動力を有する移動可能な台に横たわり、磁気共鳴イメージング装置の撮影領域内を移動する。磁気共鳴イメージング装置によって、イメージング装置の取得フィールドに対応する「ステーション」ともいう第１ボリュームがスキャンされた後、患者は上記移動可能な台によって上記イメージング装置内を移動し、先に解析された第１ボリュームまたはステーションに任意に近接する取得フィールドに含まれる、第２のステーションまたはボリュームが取得対象となる。非限定的な例として、このようなプロトコールは図３に関して説明される。この例において、５つの連続したステーションＩからＶ、３つの矢状断ステーションＩ、ＩＩ、ＩＶ、および２つの冠状断ステーションＩＩＩ、Ｖが取得対象であり、該ステーションは取得順に番号をつけられる。５つのボリュームをサンプリングして第１ボリュームに戻るために、６０秒の期間が必要である。このような期間は約３９秒の画像取得サブ期間と約２１秒の移動可能台の移動サブ期間とに分けられる。ボリューム全体における各注目ボクセルは６０秒毎にサンプリングされる。したがって、結果として得られる濃度曲線は６０秒の時間分解能を有する。

このようなプロトコールによると、各ボリュームまたはステーションから取得され、かつ各ボリュームまたはステーションに関連する灌流データは、続いて、非限定的な例として血行動態パラメータなどの注目量を推定するために処理される。「自然な」手法は、上述したような従来の方法、すなわちパラメトリックまたは非パラメトリック手法を用いて各ステーションを個別に検討するものである。例えば、パラメトリック手法に対して、非限定的な例としてKetyモデルなどのモデルおよび動脈入力関数を、各ステーションに対して選択することができる。したがって、例えばパラメータＫ_{ｔｒａｎｓ}、ｋ_ｅｐおよびｖ_ｅなどの血行動態パラメータを推定して、関連するデータマップを作成することもできる。

しかしながら、この「自然な」方法では、ステーション間で比較可能な結果を、ほとんどまたは全く得ることができない。例えば、腰椎Ｌ１において測定されたＫ_{ｔｒａｎｓ}の平均値は、取得が行われたステーションに応じて１倍から２倍にまで変化し得る。このばらつきは他のパラメータｋ_ｅｐおよびｖ_ｅに対しても観察され得る。したがって、周知の推定方法を用いたこのようなプロトコールを使用して得られる結果は、再現不可能なものとなり、上記取得プロトコールによって得られるデータを、ほとんど役に立たない、または全く利用不可能なものにさえする。実際に、各ステーションに対して個別に解析を行うことで、各ボリュームのボクセルが異なる時間に順次取得されたという事実が隠される。例えば、上記のプロトコールに対し、ステーションＩＶはステーションＩＩＩの１５秒後に取得される。したがって、各ステーションに固有の動脈入力関数は同時にサンプリングされるものではなく、各ステーションは異なる動脈入力関数を有するように見える。結果的に、各ステーションの動脈入力関数は、異なるモデルに従って作成され、図４に関して説明されるように、それが帰属するステーションの取得時点のみにおいて有効である。図４は、ステーションＩからＩＶそれぞれに対して作成および／または選択された動脈入力関数の例を示し、該関数は、選択された動脈における時間の関数としての造影剤の濃度曲線として表されている。ステーションＩからＩＶそれぞれに対して、独立した動脈入力関数が自動および／または手動で決定される。実際、動脈入力関数の濃度曲線は、ほんの数十秒の特性時間を有する急増とそれに続く同等の急減によって特徴づけられる。次に、より長い特性時間を有するより緩やかな減少段階が観察される。濃度曲線の時間分解能は１分のオーダーであり、急激な変化を正確にサンプリングすることは不可能である。したがって、各ステーションにおいて決定される異なる動脈入力関数は、実際に存在する動態の全てを再現することはなく、最後に取得されるステーションは、最初のステーションよりもこの効果の影響をより受ける。したがって、各ステーション間の取得の非同時性および低い時間分解能が、ステーション間の血行動態パラメータ推定値の非再現性をもたらす全ての原因であり、周知の灌流イメージング技術による脊髄などの大きな器官の解析を、適当でないかつ効果的でないものにしている。

本発明により、周知の解決手段による欠点の全てにまたは一部に対処することが可能である。

本発明の多くの利益のうちで、可能になることとして以下を挙げることができる。

−解析される全てのステーションに対して共通の動脈入力関数を選択することで、動脈入力関数の経時的なサンプリングを克服すること。

−複数のステーションに存在する大きな器官または全身の解析を可能にする１回の造影剤の注入によって患者の健康を保護すること。

−非限定的な例として脊髄のような、磁気共鳴によるイメージング解析装置の標準の取得フィールドよりも大きいサイズである大きな器官の灌流イメージングによる解析を行うこと。

−作成された動脈入力関数を調べる機会。

−全ての血行動態パラメータ推定技術に依存しない解決手段を提案すること。

−いくつかのステーションに存在する器官マップの表示および大域の画像を可能にすること。

−ステーション間を比較することができる再現可能な結果をもたらすこと。

この目的のため、ボクセルとよばれる器官の基本ボリュームの動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値を生成する方法が特に提供される。このような方法は灌流イメージング解析システムの処理ユニットの処理手段によって実行されることを意図され、複数のステーションに関連する灌流データから上記注目量を推定するステップを備える。本発明によると、このような方法は上記複数のステーションのうちの少なくとも１つのステーションに関連する灌流データから共通の動脈入力関数を作成するステップを備え、各ステーションは、医用イメージング装置によって規定される取得フィールドに対応するボリュームである。さらには、上記注目量を推定するステップは上記作成された共通の動脈入力関数を使用する。

好適な実施形態によると、本発明は、共通の動脈入力関数を作成するステップが、上記少なくとも１つのステーションのうちの各ステーションに固有の動脈入力関数を決定するステップを含むことができ、共通の動脈入力関数は上記固有の動脈入力関数から作成されることを提供する。

有利には、灌流イメージング解析システムが該システムのユーザに対する出力手段を備えて、該出力手段と処理ユニットが協働する場合に、上記方法は、該出力手段による共通の動脈入力関数の出力をもたらす後続のステップを備えていてもよい。

灌流データの品質を改良するために、本発明は、上記方法が灌流データを前処理する予備的なステップを含んでいてもよく、該ステップは上記灌流データを補正するように定められることを提供する。

第２の主題によれば、本発明は注目領域の動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値を生成する方法に関し、該方法は本発明の第１の主題による方法を備え、上記領域は少なくとも１つのボクセルを備える。本発明によれば、上記注目量は本発明の第１の主題による方法を用いてボクセル単位で推定される。

灌流イメージング解析装置の取得フィールドを超えるサイズまたは形状の器官を解析するために、上記注目領域は上記複数のステーションのうちのいくつかのステーションに亘っていてもよい。

有利には、灌流イメージング解析システムが該システムのユーザのための出力手段を備えて、該出力手段と処理ユニットが協働する場合に、上記方法は、注目領域のボクセルに対する上記推定される注目量の、該出力手段による出力をもたらす後続のステップを備えていてもよい。

第３の主題によれば、本発明は、外部との通信手段と、記憶手段と協働する処理手段と、を備える処理ユニットに関する。通信手段は、複数のステーションに紐づく灌流データを外部から受信することができ、各ステーションは医用イメージング装置によって規定される取得フィールドに対応するボリュームであり、記憶手段は処理手段により実行可能または解釈可能な命令を備え、該処理手段が該命令の解釈または実行をすることによって本発明による処理の実行をする。

医師による診断および迅速な決定を可能にするために、本発明の処理ユニットの通信手段は、ユーザに対する出力が可能な出力手段に適した形式で、推定された注目量を伝達することができる。

第４の主題によれば、本発明は、本発明による処理ユニットと、上記処理ユニットによって実行される本発明の方法により推定された注目量をユーザに出力するように適合された出力手段と、を有する灌流イメージング解析システムに関する。

第５の主題によれば、本発明は、本発明による処理ユニットの処理手段により解釈可能または実行可能な１つ以上の命令を備えるコンピュータプログラム製品に関する。上記処理ユニットはさらに記憶手段を含むか、またはそのような記憶手段と協働し、上記プログラムは該記憶手段にロード可能である。上記処理手段が上記命令の解釈または実行をすることによって本発明による注目量の推定方法の実行をする。

他の特徴および利点は、以下の説明を読み添付図面を検討することでより明らかになるであろう。

既に説明したように、医用イメージング解析システムの２つの代替実施形態を示す。 既に説明したように、医用イメージング解析システムの２つの代替実施形態を示す。 既に説明したように、造影剤の注入後の人間のいくつかの画像化されたステーションに関する、核磁気共鳴によるイメージング装置により取得された灌流画像を示す。 既に説明したように、時間の関数としての、動脈のボクセル内を流れる造影剤の濃度曲線Ｃ（ｔ）の形式で、４つのステーションに対し決定された動脈入力関数の例を示す。 本発明に関する方法を概略化したフロー図を示す。 本発明に関する方法を概略化したフロー図を示す。 本発明に関する、４つのステーションの灌流データから作成された動脈入力関数の一例を示す。 本発明による、複数のステーションからの推定された血流量に関連する５つのマップを示す。 上記推定された血流量に関連する統合されたマップを示す。

図５ａは、ボクセルとよばれる器官の基本ボリュームの、動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値を作成するための本発明による方法１００を概略化したアルゴリズムの一例を示す。このような方法１００は、図１または図２に関して説明されて、そのように適合されるシステムのような、灌流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されてもよい。

本発明による方法１００は、非限定的な例として、血行動態パラメータなどの注目量または剰余関数を、複数のステーションに紐づく灌流データから推定するステップ１３０を主に備える。本発明の趣旨において、「ステーション」という用語は、図１または図２に関して説明される灌流イメージング解析システムの装置１のような医用イメージング装置の取得フィールドに対応するボリュームを表す。したがって、各ステーションは、医用イメージング装置によって規定される取得フィールドに対応するボリュームに紐づくか、または関連する。上記取得フィールドは、変形例に依存して、患者が通常横たわる医用イメージング装置の移動可能な台の特定の位置に関連してもしなくてもよい。本発明の趣旨において、「灌流データ」という用語は、患者の体内に事前に注入された造影剤の変化を検査するために、医用イメージング装置によって数回にわたり取得される全ての画像または信号を表す。このようなデータは、有利には、図１または図２に関して説明される画像系列１２のような画像系列で構成されていてもよい。図１および図２に関して上述したように、灌流データは、有利には、イメージング解析システムのユーザ、好ましくは医師によって後ほど処理されることが可能なように、その取得時にサーバに保存されてもよい。灌流データは有利には特定のステーションに紐づくか、または関連している。

本発明によれば、動脈入力関数の経時的なサンプリングを克服するために、このような方法１００は、血行動態パラメータの推定１３０の前に、上記複数のステーションのうちの少なくとも１つのステーションに紐づく灌流データから共通の動脈入力関数を作成するステップ１２０を備える。しかしながら、ステップ１２０に従うこのような動脈入力関数の作成は、１つのステーションに関連する灌流データのみに限られるものでなくてもよく、事実、例えば、動脈入力関数のモデルを現実により近いように適合させ、上記共通の動脈入力関数の作成を精密化するために、灌流データは、２つ以上のステーション、すなわち利用可能な限りのステーションに紐づくか、または関連することが可能である。非限定的な例として、図３に関して説明するように、共通の動脈入力関数を作成するために、５つのステーションＩからＶより灌流データを得ることができる。

図６は、取得された５つのステーションうちの４つのステーションＩからＩＶより作成された動脈入力関数の一例を示し、上記ステーションは、図３により示され、Rahmouni教授およびLuciani教授の実験的な取得プロトコールにより取得される。

一般的に、作成された共通の動脈入力関数は有利には全てのステーションに対して一意であり、このような動脈入力関数はＣ_ａ（ｔ，θ_ａ）として与えられる解析関数によって記述可能であり、式中、θ_ａは動脈入力関数のパラメータの組である。このようなパラメータθ_ａは、異なるステーションの灌流データから１２０において推定され、全てのステーションの全てのボクセルに対して同一である。非限定的な例として、全てのステーションから選択された動脈からの造影剤の濃度曲線に基づいて、定義されたモデルＣ_ａ（ｔ，θ_ａ）を調節することによって、このようなパラメータθ_ａの推定値が取得可能である。上記動脈は、選ばれたプロトコールによって手動でまたは自動的に選択されることが可能である。代替的にまたは付加的に、パラメータθ_ａは、また、ボクセルの血行動態パラメータθ_ｈｅｍと合わせて調節可能である。好適な実施形態によれば、本発明は、共通の動脈入力関数を作成するステップ１２０が、上記少なくとも１つのステーションのうちのあるステーションに特有または専用の動脈入力関数を、手動でまたは自動的に決定するステップを含むことができ、共通の動脈入力関数が上記特定の動脈入力関数から作成されることを提供する。既に述べたように、動脈入力関数のモデルを現実に最も近づけるように調節し、パラメータθ_ａの推定によって上記関数の作成を精密化するために、灌流データは２つ以上のステーション、すなわち利用可能な限りのステーションに紐づくか、または関連していてもよい。

このような好適な実施形態は図６に関して説明される。この例において、共通の動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）を作成するステップ１２０は、該関数を、ステーションＩからＩＶのうちの各ステーション内のサンプリング時間における造影剤濃度の測定値に適合させることを含む。上記で明示したように、上記共通の動脈入力関数は、Ｃ_ａ（ｔ，θ_ａ）として与えられる解析関数によって記述することができ、式中、θ_ａは動脈入力関数のパラメータの組である。非限定的な、しかし好適な例として、このような解析関数は、

のような双指数関数に対応してもよく、式中、

である。このようなモデルは本発明による方法の実行に特に適しており、それは、このモデルが動脈入力関数Ｃ_ａ（ｔ）の曲線の時間的特性、つまり、急激な減少に追随される突然のスパイク波形、そして最終的なより緩やかな減少を正確に再現するためである。

代替的にまたは付加的に、本発明は、共通の動脈入力関数を作成するステップ１２０が、既存の動脈入力関数のデータベース内から共通の動脈入力関数を選択することを含み、上記既存の動脈入力関数は十分な時間分解能で対照患者の集団において事前に測定されることをまた提供する。このようなオーバーサンプリングされた動脈入力関数の選択は、各ステーションの灌流データを用いて行われてもよい。

有利には、図１および図２に関して説明される灌流イメージング解析システムが、非限定的な例として、画面または他の同等の手段のようなマン・マシン・インターフェースなどの、上記システムのユーザ６に対する出力手段５を含んで、該出力手段５が処理ユニット４と協働する場合に、上記方法は、そうして作成された共通の動脈入力関数の上記出力手段による出力をもたらす後続のステップ１２１を備えていてもよい。代替的にまたは付加的に、このようなステップ１２１は、また、共通の動脈入力関数の作成に用いられる灌流データのボクセルの出力をもたらしてもよい。このようなステップ１２１は、特に共通の動脈入力関数を作成するためにボクセルが自動的に選択された場合に、該選択されたボクセルの適切さ、つまり、選択されたボクセルが実際に動脈内の注目ボクセルに対応することを確認することを可能にする。

さらに、注目量を推定するステップ１３０は作成された共通の動脈入力関数を使用し、このような動脈入力関数は全ての時間における全てのステーションに対して有効である。注目量を推定するステップ１３０は、全ての既知の血行動態パラメータ推定技術、有利には上述のようなパラメトリックまたは非パラメトリック方法を処理ユニットが実行することからなっていてもよい。

所与の微小循環モデルに対するパラメトリック手法によれば、剰余関数はＲ（ｔ，θ_ｈｅｍ）として与えられる解析関数によって記述されてもよく、式中、θ_ｈｅｍは血行動態パラメータの組である。非限定的な例として、制約条件付きまたは無しの最小二乗最小化、またはベイズ推定法などの、関数のパラメータを最適化する方法が有利に実行されてもよい。

代替的にまたは付加的に、非パラメトリック手法によれば、上記動脈入力関数に存在する異なる時間目盛を適切にサンプリングするために、畳み込み行列は、取得プロトコールの時間的グリッドよりも細かい時間的グリッドを用いて作成された共通の動脈入力関数から作成されてもよい。非限定的な例として、ＳＶＤ（特異値分解）法が実行されてもよい。しかしながら、作成される推定値の特に証明された正確さ、という観点からは、ベイズ逆畳み込み法のほうが好ましい。

さらに、図１および図２に関して説明される灌流イメージング解析システムが、非限定的な例として、マン・マシン・インターフェースまたは他の任意の同等な手段などの上記システムのユーザ６に対する出力手段５を含んで、該出力手段が処理ユニット４と協働する場合に、上記方法は、例えば、血行動態パラメータ１４などの推定された注目量の、適切な形式での出力をもたらす後続のステップ１３１を備えていてもよい。非限定的な例として、このような形式は、値、上記推定された注目量の強度を表すための特定のパレット内の色、または他の任意の同等の手段であってもよい。

灌流データの適切さを向上させるため、本発明は、方法が灌流データの前処理のための予備的なステップ１１０を含んでいてもよく、該ステップが特にアーチファクトの補正または他の任意の補正フィルタの適用を含むことを提供する。

他の全ての医用イメージング技術同様、コンピュータ断層撮影イメージングおよび特に磁気共鳴イメージングも、誤った画像であるアーチファクトを作成することを免れない。アーチファクトは、どんな解剖学的現実も実際には表さない観察可能な画像である。特定の取得または再構築パラメータを修正することによって、それらの除去または最小化を試みる必要が頻繁にある。このようなアーチファクトの種類は異なり得る。原則的に、非限定的な例として、灌流データの品質改善のために、患者の動き、または呼吸、心拍および血流量による動きの補正、灌流イメージング装置の撮影領域の補正、および／または画像ノイズ除去の３つの補正が一般的に適用される。

図５ｂは、注目領域の動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値を作成するための本発明による方法２００を概略化したアルゴリズムの一例を示す。

方法２００は、非限定的な例として血行動態パラメータなどの、注目領域の動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値または剰余関数を作成するように定められる。「注目領域」とは少なくとも１つのボクセルを有する任意の領域を意味する。それでも、注目領域は１つのボクセルに限定されるべきではなく、手動でまたは自動的に選択された複数のボクセルを含んでよい。本発明によれば、上記注目量は、上述のとおり、処理ユニット４の処理手段によって各ボクセルに対して反復的に実行される本発明による方法１００により、各ボクセルに対して推定されてもよい。したがって、ステップ２１０により、注目領域を規定する複数のボクセルにおける注目量を推定することが可能になり、例えば、灌流イメージング解析装置の取得フィールドよりも大きな器官の解析を行うために、該注目領域は任意に複数のステーションのうちのいくつかのステーションに亘っていてもよい。

さらに、上記方法は、注目領域のボクセルに対して推定された上記注目量、すなわち血行動態パラメータ１４の、適切な形式に従う上記出力手段による出力をもたらす後続のステップ２１１を備えていてもよい。有利には、出力は、推定された注目量に関する強度の度合に各ボクセルが対応するパラメータマップに関連していてもよい。このようなステップは各ステーションに対するパラメータマップを表示するサブステップを含んでいてもよい。そのような実施形態は図７に関して説明される。図７は、本発明に従って、複数のステーション、好ましくは５つのステーションから推定された血流量に関する５つのマップを示し、血流量はＫ_{ｔｒａｎｓ}としても知られ、５つのマップはステーションＩからＶに対応する。このようなステーションＩからＶに対するマップは、有利には脊髄の細胞を冒すがんである骨髄腫の検査において使用されてもよい。各ステーションはこのように互いに独立した画像を備える。

代替的にまたは付加的に、方法２００は複数のステーションから大域のボリュームを生成するステップ２２０を含んでいてもよい。方法２００は、例えば上記複数のステーションに対し作成されたマップを統一またはマージする統合マップの形式での出力をもたらすステップをまた含んでいてもよい。したがって、このようなステップ２２０は、複数のステーションに含まれた異なるステーションマップを結合するサブステップを備えていてもよい。このような実施形態は図８に関して説明される。

図８は推定された血流量に関するパラメータマップから得られる複数のステーションの統合マップを示し、該パラメータマップは非限定的な例として図７に関して示される。異なるステーションＩからＶのうちの２つの近接するマップは一般的に重複する領域を備え、該重複する領域は好ましくは対応する周辺ボクセルを有し、それらはペアで対応し、対応するボクセルのペアを形成する。このようなボクセルのペアに関する注目量は、処理ユニット４によって、２つの近接するステーション内の対応するボクセルの上記注目量の推定値の線形結合の結果として、推定されてもよい。したがって、ステーションＩからＶのうちの各ステーションに固有のパラメータマップの融合から得られる統合マップにおけるあらゆる不連続性は、防止または減衰され、また、このような不連続性の存在の観察は、図１または図２と合わせて説明されるような医用イメージング装置の出力手段５を通して検証されてもよい。図８に関して説明される例によれば、ステーションＩおよびＩＩのマップは、ＩＩＩおよびＩＶのマップと同じく、統合マップを生成するためにマージされる。

代替的にまたは付加的に、方法２００は推定された注目量の推定値を検証するステップ２３０を含んでいてもよく、このような検証は自動的にまたは視覚的に行われてもよい。上記検証ステップ２３０は統合マップにおける任意の顕著な不連続性を検出することを含んでもよい。代替的にまたは付加的に、このような検証ステップ２３０は、対応するボクセルの上記注目量の推定値がコヒーレントであるかを、すなわち、このような推定値の値が狭い範囲内にあるかどうかを自動的に検証することを含んでもよい。このような検証は、非限定的な例として、コルモゴロフ‐スミルノフ検定、または、好ましくはベイズ理論などの統計的検定を用いて行うことが可能である。したがって、方法２００は、２３０においてほとんどコヒーレントでないとみなされたボクセルを、出力手段を介して強調表示するステップ２３１を含んでもよい。

上記で提示した新たな推定値および／またはマップのおかげで、本発明は適切で首尾一貫した情報の組を医師に提供することができ、従来技術における周知技術を用いてはそうした情報の利用は不可能である。図１および図２による処理ユニット４を適合させることによってこれらの利用が可能になり、この処理ユニット４において、処理手段は、１つ以上のステーションに紐づく灌流データからの動脈入力関数の作成を含む、注目量の推定方法を実行する。有利には、上記処理手段と協働する記憶手段内にコンピュータプログラム製品をアップロードまたは保存することで、このような実行が可能になる。コンピュータプログラム製品は上記処理手段により解釈可能および／または実行可能な命令を実際に備える。上記命令の解釈または実行は本発明による方法１００または２００の実行をトリガする。処理ユニットの外部との通信手段は、ユーザ６に出力できる出力手段に適合する形式で、注目量、すなわち推定されたパラメータ１４を伝達でき、一方で上記推定された注目量は例えば、図７および図８に示されるようにマップ形式で有利に出力されてもよい。

本発明のおかげで、伝達されるデータは、いっそう、多く、首尾一貫性、再現性、および正確性を有する。したがって、医師が利用可能な全ての情報は、診断を決定し決断を下す際の医師の自信を向上させやすい。

Claims (11)

1. 器官における、ボクセルと呼ばれる基本ボリュームの動脈／組織／静脈の動態系の注目量（１４）の推定値を生成する方法（１００）であって、前記方法（１００）は、灌流イメージング解析システムの処理ユニット（４）の処理手段によって実行され、複数のステーション（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、Ｖ）に紐づく灌流データ（１２）から前記注目量（１４）を推定するステップ（１３０）を備え、各ステーションは医用イメージング装置によって規定される取得フィールドに対応するボリュームであって、
   前記方法は、前記複数のステーションのうちの少なくとも１つのステーションに紐づく灌流データから共通の動脈入力関数を作成するステップ（１２０）を備え、
   前記注目量を推定する前記ステップ（１３０）は、前記作成された共通の動脈入力関数の関数を使用することを特徴とする方法（１００）。
2. 共通の動脈入力関数を作成するステップ（１２０）は前記少なくとも１つのステーションのうちのステーションに固有の動脈入力関数を決定するステップを備え、前記共通の動脈入力関数は前記固有の動脈入力関数から作成される、請求項１に記載の方法（１００）。
3. 前記灌流イメージング解析システムは前記システムのユーザ（６）に対する出力手段（５）を備え、前記出力手段（５）は前記処理ユニット（４）と協働し、前記方法は、前記出力手段による前記共通の動脈入力関数の出力をもたらす後続のステップ（１２１）を備える、請求項１または２に記載の方法（１００）。
4. 前記灌流データ（１２）を前処理する予備的なステップ（１１０）を備え、前記ステップは前記灌流データ（１２）を補正するように定められる、請求項１から３のいずれかに記載の方法（１００）。
5. 注目領域の動脈／組織／静脈の動態系の注目量の推定値を生成する方法（２００）であって、請求項１から４のいずれかに記載の方法（１００）を備え、前記領域は少なくとも１つのボクセルを備え、前記注目量は請求項１から４のいずれかに記載の方法（１００）を使用してボクセル単位で推定される方法（２００）。
6. 前記注目領域は前記複数のステーション（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、Ｖ）のうちのいくつかのステーションに亘っている、請求項５に記載の方法（２００）。
7. 前記灌流イメージング解析システムは前記システムのユーザ（６）に対する出力手段（５）を有し、前記出力手段（５）は前記処理ユニット（４）と協働し、前記方法は、前記注目領域の前記ボクセルに対する前記推定された注目量の、前記出力手段（５）による出力をトリガする後続のステップ（２１１）を備える、請求項５または６に記載の方法（２００）。
8. 外部との通信手段と、記憶手段と協働する処理手段と、を有する処理ユニット（４）であって、
   前記通信手段は複数のステーション（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、Ｖ）に紐づく灌流データ（１２）を前記外部から受信するように適合され、各ステーションは医用イメージング装置によって規定される取得フィールドに対応するボリュームであって、
   前記記憶手段は前記処理手段により実行可能または解釈可能な命令を含み、前記処理手段が前記命令の解釈または実行をすることによって請求項５から７のいずれかに記載の方法（２００）の実行をすることを特徴とする処理ユニット（４）。
9. 前記通信手段は、推定された注目量（１４）をユーザ（６）に対して出力するように適合された出力手段（５）に適した形式で、前記推定された注目量（１４）を伝達する、請求項８に記載の処理ユニット（４）。
10. 請求項８または９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５から７のいずれかに記載の方法により推定された量（１４）をユーザ（６）に出力するように適合された出力手段（５）と、を備える灌流イメージング解析システム。
11. 請求項８または９に記載の処理ユニット（４）の前記処理手段によって解釈可能または実行可能な１つ以上の命令を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記処理ユニット（４）はさらに、記憶手段を備えるか、またはそのような記憶手段と協働し、前記プログラムは前記記憶手段にロード可能であって、前記処理手段が前記命令の解釈または実行をすることによって請求項５から７のいずれかに記載の方法（２００）の実行をすることを特徴とするコンピュータプログラム製品。

Images