JP7611737B2 - オブジェクト内データをオブジェクト外データと位置合わせするための方法とシステム - Google Patents

Description

本出願は、特に、経皮的介入における医用画像の技術分野に関連するが、オブジェクト内画像とオブジェクト外画像を相互位置合わせする必要がある任意の分野にも用途を見出すことが出来る。

冠動脈疾患は、通常、アテローム性動脈硬化症を起因とする冠動脈の狭窄又は閉塞である。アテローム性動脈硬化症は、動脈の内壁にコレステロールと脂肪の沈着物（プラークと呼ばれる）が蓄積することである。これらのプラークは、動脈を物理的に詰まらせることにより、又は異常な動脈トーンと機能を発生させることにより、心筋への血流を制限する可能性がある。血液が十分に供給されない場合、心臓が適切に機能するために必要な、心臓への酸素及び重要な栄養素が、不足する。これは、狭心症と呼ばれる胸痛を発生させる原因となる可能性がある。もし、心筋の一部への血液供給が完全に遮断される、又は心臓のエネルギ需要が血液の供給よりもはるかに大きくなると、心臓発作（心筋の損傷）又は脳卒中が、発生し得る。アテローム性動脈硬化症は、心臓、頭、首、及び体の末梢部分の動脈において、さまざまな方法を使用して治療される。血管形成術、ベアメタルステント留置術、薬剤溶出ステント留置術（永久埋め込み型及び生体吸収型）、さまざまなタイプのエネルギ配送（送出）、及び回転性粥腫切除術の様な最も一般的な方法は、どれも、動脈内腔の標的長さの周囲では、動脈を均等に治療する。

現在、ｘ線血管造影法は、経皮的冠動脈インターベンション（ＰＣＩ: percutaneous coronary intervention）としても知られている低侵襲手術による血管疾患の治療中に使用される画像化モダリティである。ｘ線血管造影法の画像化は、アテローム性動脈硬化症を治療する介入手術をガイドするために使用される。ＰＣＩの間、（介入）心臓専門医は、鼠径部の大腿動脈又は橈骨動脈から、カテーテル上の収縮させたバルーン又は他のデバイスを、血管を介して動脈の閉塞部位に到達するまで送る。ＰＣＩは、通常、血流が妨げられていない状態を回復することを目的として、バルーンを膨張させることにより動脈を開くことに関する。ステント又はスキャフォールドを閉塞部位に配置することにより、動脈は、開いたままにすることが出来る。

ｘ線血管造影法は、また、冠動脈の解剖学的評価及び血管疾患の診断のための（ｘ線診断血管造影法として知られている）標準的な画像化技法でもある。狭窄のジオメトリ寸法が、例えば、非特許文献１によって教示されるように、２次元（２Ｄ）定量的冠動脈分析（ＱＣＡ: quantitative coronary analysis）によって、又は例えば、非特許文献２が考えるように、２次元（２Ｄ）ＱＣＡによって、定量化されている場合でさえ、ツール機能的な冠動脈病変の重症度は冠動脈の血行動態に依存するので、解剖学的内腔の縮小を血行力学的狭窄の重症度に変換することは、容易ではない。このように冠動脈狭窄の解剖学的重症度と機能的重症度との間の関係性が薄いことは、また、非特許文献３によっても、マルチディテクタコンピュータ断層撮影冠動脈造影（ＣＣＴＡ: computed tomography coronary angiography）を使用した新しい有望な非侵襲的技法を使用して、示されていた。例えば、管腔縮小が３０～７０％であると定義される中間冠動脈病変の場合には、狭窄が患者にとってリスクであるのか否か、及び対処行動を起こすことが望ましいか否かは、必ずしも明らかではない。狭窄の重症度を過大評価することは、後に考えると不必要である治療を行ってしまうことの原因となる可能性がある。従って、これは、患者を不必要なリスクにさらすことになる。しかしながら、狭窄を過小評価することは、狭窄が実際には重篤である場合、患者は治療されずに放置されてしまうので、リスクを発生させる可能性がある。特に、これらの状況では、適切な意思決定を支援するために、追加の機能評価を行うことが望まれる。

従って、病変血管の追加情報を取得するために、追加される血管画像化モダリティは、通常、ＰＣＩ中に実行される。例えば、アテローム性動脈硬化症のプラークは、介入手術中に、血管内超音波（ＩＶＵＳ: intravascular ultrasounｄ）及び光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ: optical coherence tomography）のような血管内画像化モダリティによって評価される。追加される画像化モダリティの別の例は、病変の血行力学的有意性を特定するために使用される血管内冠血流予備量比である。冠血流予備量比（ＦＦＲ: Fractional Flow Reserve）は、ＰＣＩの恩恵を受ける可能性が最も高い冠動脈病変を特定しそしてそれを効果的に標的化する方法として、過去１５～２０年に渡って年々使用が拡大して来ている。ＦＦＲは、冠動脈狭窄全体の圧力差を測定して、狭窄が心筋への酸素供給を妨げる可能性を決定するために使用される技法である。この技法は、ｘ線冠動脈造影によってガイドされる圧力変換ワイヤを冠動脈内に経皮的に挿入し、そして病変の後（遠位）及び前（近位）の圧力を測定するものである。最大冠拡張時状態の場合、心筋への血流は心筋灌流圧に比例するので、ＦＦＲは、冠拡張時状態で行うのが最適である。従って、ＦＦＲは、非特許文献４によって説明されているように、冠動脈病変の機能的重症度の定量的評価を提供する。圧力変換ワイヤを使用したＦＦＲの測定は侵襲的であるので、この技法は、侵襲的ＦＦＲとも呼ばれる。病変の血行力学的有意性を評価するための血管内画像化デバイスの別の例は、瞬時血流予備量比（ｉＦＲ: instantaneous waveーfree ratio）である。これは、画像化が安静時に実行されそして最大冠拡張時状態を必要としないことを除いて、ＦＦＲと相違しない。冠動脈血流予備能（ＣＦＲ: Coronary Flow Reserve）は、通常の安静時ボリュームを超える、冠動脈を通る血流の最大増加として定義される病変の血行力学的有意性を、評価するための血管内画像化の別の例である。

ＩＶＵＳ、ＯＣＴ、ＦＦＲ、ｉＦＲ、ＣＦＲのような血管内画像化は、血管内デバイスが血管内を引戻される間に実行され、そしてＩＶＵＳ又はＯＣＴの場合には血管断面を示す大量の画像を生成する。ＦＦＲ、ｉＦＲ、又はＣＦＲの場合、結果として得られる測定値は、圧力値である。一般に、血管内画像化には、ａ）血管内画像化デバイスの引戻しが、予め規定された引戻し速度で自動的に実行される自動引戻し、及びｂ）（介入）心臓専門医が手動で血管内画像化デバイスを引戻す手動引戻し、の２つのアプローチがある。

これらの画像化モダリティの課題は、特定の画像の位置又は測定値を、血管造影ビュー内の血管内の場所に相関させることである。実際には、医師は、両方の画像化モダリティの情報を相互に相関させるために、ｘ線血管造影画像と血管内画像の両方で認識出来る分岐点及び多数の側枝のような解剖学的ランドマークを探す。しかしながら、これは、時間を要しかつエラーを発生させやすいので、血管疾患に対し最適な治療をもたらさないかもしれない。さらに、血管内画像化デバイスの結果が、ＦＦＲ、ｉＦＲ、ＣＦＲのような測定値となる場合、このような相関アプローチは、困難になる又は不可能にさえなる。

この問題の解決策は、血管内画像とｘ線血管造影画像との相互位置合わせが、２つのｘ線血管造影投影に基づいて血管の３Ｄ再構成を生成することによって実行される特許文献１に開示されている。相互位置合わせを実行するためには、ユーザが其々の透視画像において血管内トランスデューサの先端を識別する、２つのｘ線透視画像を追加する必要がある。これにより、相互位置合わせを実行するために使用される空間内の３Ｄポイントが得られる。このアプローチは、引戻し中、３Ｄモデルの中心が血管内の血管内経路に対応していることを仮定している。さらに、ｘ線血管造影画像内の血管の２Ｄセグメント化のエラーは、それらが、血管の３Ｄ再構成とその結果である中心線とに直接影響するので、相互位置合わせに悪影響を及ぼす。これらの欠点は、特許文献２により解決された。この特許では、血管内デバイスの引戻しパスを表す３Ｄ中心線のみで構成される３Ｄモデルが、血管内パスを真に表し、そしてこの方法は、血管の２Ｄセグメント化に依存せずに３Ｄモデルを生成する。しかしながら、この方法では、引戻し速度に関する情報が利用可能でなければならない。上記の方法のさらなる欠点は、これらの３Ｄモデルが、２つのｘ線血管造影画像を必要とすることである。

特許文献３には、制御された引戻し中に、ｘ線透視法でガイドワイヤの先端に位置する血管内トランスデューサを追跡することにより、血管画像とｘ線画像を相互位置合わせする方法が、開示されている。この方法の欠点は、血管内ワイヤの自動引戻しが必要なことである。

特許文献４には、引戻し中に、ｘ線透視法でＩＶＵＳワイヤの先端に位置するＩＶＵＳトランスデューサを追跡することにより、ＩＶＵＳとｘ線画像を相互位置合わせする方法が、開示されている。この方法の欠点は、ＩＶＵＳへの限定、及び遠近短縮又は面外倍率エラーにより長さ評価の精度が制限されることである。これらは、血管疾患の治療中に正しいステント及び／又はバルーンの長さを選択するときに重要である。

従って、上記の欠点を少なくとも部分的に解決するために、血管内画像化モダリティ（オブジェクト内画像化）とｘ線血管造影画像化モダリティ（オブジェクト間画像化）の相互位置合わせプロセスを改善する必要がある。

米国特許第７，７２９，７４６号 米国特許第９，８１１，９３９号 米国特許第７，９３０，０１４号 米国特許第８，５６５，８５９号 米国特許出願第１６／７３９，７１８号

Gronenschild E外による「CAASII：オフライン及びオンラインの定量的冠動脈造影のための第２世代システム」、Cardiovascular Diagnosis 1994; 33：61-75 大沼義信外による「分岐病変のための新しい専用の３次元定量的冠動脈分析方法論」、EuＲＯＩntervention 2011; 6：1-00 Sarno 外による「冠動脈血管再生を誘発するための非侵襲的マルチディテクタコンピュータ断層撮影冠動脈造影の不適切性について：侵襲的血管造影との比較」、JACC CardiovascInterv 2009 Jun; 2(6):550-7 Pijls 外による「冠動脈狭窄の機能的重症度を評価するための冠血流予備量比の測定」、N Engl J Med 1996, 334:1703-1708 Ｐａn外による「リアルタイムＱＲＳ検出アルゴリズム」、IEEE Transactions on Biomedical Engineering. BME-32 (3): 230-236 Frangi外による「マルチスケール血管増強フィルタ処理」、Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 1998 Lecture Notes in Computer Science 1496/1998：130 Li 外による「不完全な境界からのグレースケール画像のスケルトン化」、Proceedings of the International Conference on Image Processing, ICIP 2008, October 12-15 Hao外による「完全畳込みネットワークを用いたｘ線血管造影における血管層の分離」、Proc. SPIE 10576,Medical Imaging 2018：Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling Ma外による「形態学的フィルタ処理と堅牢なＰＣＡを使用したインターベンショナルｘ線血管造影法における血管増強のための層分離」、Workshop on Augmented Environments for Computer-Assisted Interventions 2017, Springer. pp. 104-113 Ma 外による「経皮的冠動脈インターベンションのためのｘ線血管造影法における血管増強のための自動オンライン層分離」、Med Image Anal. 2017 Jul; 39:145-161 松本外による「血管内超音波画像における心位相検出」、SPIE Proceedings,Medical Imaging 2008：Ultrasonic Imaging and Signal Processing, Vol.6920,69200D Shalbaf 外による「侵襲的血圧における心拍を抽出するためのリアルタイムアルゴリズム」、Blood Pressure,Biomed 2008,Proceedings 21,pp.103-106 Berne R.B., Levy M.N. (2001)による「冠循環」、Cardiovascular Physiology, 8th Edition, Mosby/Elsevier, p227-240 Lu外による「心周期中の冠状動脈運動及び冠状動脈画像化のための最適なＥＣＧトリガ」、investigative Radiology 2001;36:250-256 Zang外による「２Ｄ ｘ線血管造影法におけるランドマーク検出のためのカスケードアテンションマシン」、Jan 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Wagner外による「ｘ線画像におけるディープラーニングベースのガイドワイヤセグメント化」、SPIE Proceedings、Medical Imaging 2019：Physics of Medical Imaging, 1094844（1 March 2019） Ambrosini外による「ｘ線透視における完全自動及びリアルタイムのカテーテルセグメント化」、International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2017, Springer. pp. 577-585 Maintz外による「医用画像の位置合わせ方法の概要」、symposium of the Belgian hospital physicists association: 1996 Ma 外による「畳込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを使用したｘ線血管造影図における造影剤流入の高速前向き検出」、International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017) 453-461 Klein 外による「Elastix：強度ベースの医用画像の位置合わせのためのツールボックス」、Med. Imag. IEEE Trans. 29(1), 196-205 Gronenschild外による「ＣＡＡＳＩＩ：オフライン及びオンラインの定量的冠動脈造影のための第２世代システム」、Cardiovascular Diagnosis 1994; 33: 61-75

従って、本出願の実施形態の目的は、管腔内データを含む、複数のモダリティ情報を位置合わせするための改善された方法及びシステムを提供することである。

課題を解決しようとする手段

本出願の実施形態によれば、管腔内データとｘ線画像データを相関させるためのデバイス、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータ実装方法が、提供され、前記デバイス、プログラム製品、及び方法は、特定の実行可能命令により構成された１つ又は複数のコンピュータシステムの制御下で、
管状器官のｘ線画像データを提供するステップ；
前記管状器官の管腔内データを提供するステップ；
特定の心位相で管腔内データとｘ線画像データをマッチングさせるために、利用可能な入力信号及び／又は前記ｘ線画像データ及び／又は前記管腔内データから抽出された心周期に基づいてく前記管腔内データと前記ｘ線画像データを同期させるステップ;
前記特定の心位相で累積画像を作成することにより、ｘ線画像データを管腔内データと相互位置合わせするステップであって、この累積画像が、前記管腔内データを前記ｘ線画像内の前記ワイヤが従う前記経路の空間の場所にリンクするために、前記管腔内データを取得するために使用される管腔内ワイヤが従う経路を再構築する、ステップ、
を備える。

一実施形態によれば、累積画像の作成は、前記同じ特定の心位相で前記管腔内ワイヤを含む前記ｘ線画像データから画像フレームを抽出すること、及び前記抽出された画像フレームを累積することによって前記管腔内ワイヤの画像を形成することを備える。前記累積画像を形成する前に、前記管腔内ワイヤは、識別させる又はセグメント化させても良い。

オプションとして、前記血管内データの取得の開始は、参照フレームと前記シーケンスの前記残りの画像フレームとの間の前記検出された管腔内ワイヤの前記絶対距離を計算することによって作成された前記移動曲線を分析することによって、決定させることが出来る。

ｘ線画像データは、通常、造影剤なしで得られた透視画像データと、造影剤を用いて得られた血管造影画像データとを備える。これは、取得セッションでは通常のことである。血管ツリーを検出する必要は無く、ワイヤ経路のみを検出すれば良いので、累積画像は、透視画像データから作成させることが有利である。このように作成された累積画像は、例えば、血管造影画像データに重ね合わせることが出来る。

このｘ線透視画像データから抽出された放射線不透過性ワイヤセクションは、管状器官の相互位置合わせされたセグメントの長さに沿う遠近短縮を計算するため、及び／又はピクセルをミリメートルに変換するため、に使用することが有利である。

もし、管腔内データが圧力のような数値を備えると、このような数値は、対応する空間の場所で血管造影画像データに重ね合わせる、及び／又は管状器官の相互位置合わせされたセグメントの長さに沿うグラフとして表現させる、ことが出来ることは有利である。このような表現は、例えば、病変が限局性であるか又はびまん性であるかを決定するための助けとすることが出来る。

もし、管腔内データが管腔内画像を含むと、一実施形態は、前記血管造影画像データ内の空間の場所を選択するための入力を受信するステップ、及び当該空間の場所から既に取得されている管腔内画像を示すステップを備える。

例えば、呼吸及び／又は患者の運動のような心周期に起因しない運動は、位置合わせプロセスを改善するために、例えば、ｘ線透視画像データ内のカテーテルの先端を追跡することによって修正させることが出来る事は、有利である。

有利な実施形態では、前記追跡は、ベイジアンフィルタ処理アプローチに基づく深層学習を使用して実行される。

もし、ｘ線画像データと管腔内データの時間的関係が既知であるとすると、ｘ線画像データを管腔内データと同期させるステップは、ＥＣＧ信号、前記ｘ線画像データ、又は管腔内データから心周期を抽出すること、前記特定の心位相を選択すること、前記特定の心位相と前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データとの間の遅延を計算すること、計算された前記遅延を補正することによって前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データを整合させること、を備えることが出来る。

もし、ｘ線画像データと管腔内データの時間的関係が、未知であるとすると、この方法は、さらに、前記ｘ線画像データから、又は前記ｘ線画像データと相関するＥＣＧ信号から、及び前記ｘ線画像データから心周期を抽出するステップ、管腔内データ、抽出された前記心周期の特定の心位相を識別するステップ、前記特定の心位相、前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データ間の遅延を計算するステップ、計算された前記遅延を補正することによって前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データを整合するステップを備えることが出来る。

一実施形態では、ＥＣＧ信号の信頼性は、ＥＣＧ信号をテンプレートと整合させること、及びＥＣＧ信号と当該テンプレートとの間の相関関数を決定すること、によって評価される。

もし、ｘ線画像データが、例えば、カテーテルの先端のような心臓の運動に連動する固定要素を含む画像フレームを備えると、一実施形態は、例えば、画像セグメント化技法又は機械学習により、固定要素の運動を決定するステップ、及び当該運動から心臓の周期を抽出するステップを備える。この固定要素の運動が、例えば、主な成分を分析する技法を使用することによって、画像フレーム内の心臓の運動に連動する構造を強化するステップを備えることは有利である。

もし、管腔内データが二次元画像を備えると、一実施形態は、例えば、前記画像を抽出するために使用される前記画像化プローブの前記場所のような、参照点又は線に対する前記管腔境界の運動を決定するステップ、及び当該運動から心周期を抽出するステップを備える。管腔境界の運動は、参照点又は線から画像の各々又は一部の管腔境界までの距離を計算するステップ、及び計算された前記距離を組み合わせて心周期を再構築するステップを備える。

もし、管腔内データが圧力データのような非画像データを備えると、実施形態は、非画像データ内の周期的特徴を決定するステップ、及び当該周期的特徴から心周期を抽出するステップを備える。

実施形態は、また、管状器官のｘ線画像を取得するための血管造影画像化装置；前記管状器官の管腔内データを取得するための血管内装置；データ処理モジュールと、前記血管造影画像化装置からのｘ線画像及び前記血管内装置からの管腔内データを受信するためのインターフェース要素とを備える組み合わせデバイスを備える、管状器官の管腔内データにｘ線画像を位置合わせするためのシステムに関する。データ処理モジュールは、利用可能な入力信号及び／又はｘ線画像データ及び／又は前記管腔内データから抽出された心周期に基づいて、前記ｘ線画像データを前記管腔内データに同期させて、ｘ線画像を特定の心位相の管腔内データとマッチングさせそして前記特定の心位相で累積画像を作成することにより、前記ｘ線画像データと累積データを相互位置合わせさせるにように構成されている。これは、前記管腔内データを取得するために使用される管腔内ワイヤが従う前記経路を再構築して、上記に開示された１つ又は複数のステップを実行するために、前記ｘ線画像内の前記ワイヤが続く前記経路の空間の場所に前記管腔内データをリンクさせる。

一実施形態では、この組み合わせデバイスは、血管造影画像化装置の一部である。この場合、この組み合わせデバイスのデータ処理モジュールは、ｘ線画像にアクセス出来る血管造影画像化装置のプロセッサの１つであり、そして前記血管造影画像化装置は、血管内装置から管腔内データを受信するための入力を有することが有利である。

この組み合わせデバイスは、また、前記血管内装置の一部とすることも出来る。この場合、この組み合わせデバイスのデータ処理モジュールは、管腔内データにアクセス出来る血管内装置のプロセッサの１つであり、そして前記血管内装置は、前記ｘ線画像化装置からｘ線画像を受信するための入力を有することが有利である。

一実施形態では、このシステムは、さらに、前記データ処理モジュールがＥＣＧ信号を処理することを可能にするために、前記ｘ線装置、前記血管内装置、又は前記組み合わせデバイスとインターフェースされるＥＣＧモジュールを備える。

前記ｘ線画像、前記血管内データ、前記ＥＣＧ信号は、少なくとも部分的に、フレームグラバー、Ａ／Ｄ変換器、ＤＩＣＯＭ: Digital Imaging and Communications in Medicine （医用デジタル画像化及び通信規格）転送プロトコル、又はこれらの組み合わせを介して、前記組み合わせデバイスに入力されることが有利である。

一実施形態では、血管内装置は、管腔内ワイヤが管状器官を引かれている間、コンソールを介して管腔内データを収集するためのセンサを先端に有する管腔内ワイヤを備える。当該センサは、ＦＦＲ、ｉＦＲ、ＣＦＲ、ＩＶＵＳ、ＯＣＴデータにより構成されるグループから選択された、例えば、圧力又は画像のような管腔内データを収集するのに適している。

本明細書の実施形態の特徴及びそれから得られる利点は、添付の図面に示される非限定的な実施形態の以下の説明からより明らかになるであろう。

本明細書の実施形態による動的冠動脈ロードマップを決定するための方法のフローチャートを示す。 例示的なシングルプレーン血管造影システムの機能ブロック図を示す。 患者固有のｘ線画像データと血管内データを読込むためのフローチャートを示す。 ＦＦＲ測定デバイスの概略図を示す。 左冠動脈に挿入されたＦＦＲワイヤの概略図を示す。 測定された圧力の例を示す（ｘ軸は時間を表し、ｙ軸は圧力を表す）。 １枚のＩＶＵＳ画像フレーム及びＯＣＴフレームの例を示す。 ｘ線透視フレーム及びｘ線血管造影フレームの例を示す。 血管内画像化デバイスの引戻しをカバーするｘ線透視画像のシーケンスを示す。 血管内データをｘ線透視フレームに同期させる方法を示す。 読込まれた画像データ間の実世界時間の関係が利用可能な同期アプローチを示す。 実世界時間が不明な場合に血管内データとｘ線透視フレームを同期させるフローチャートを示す。 心周期内の固有の位相を持つＥＣＧ信号の例を示す。 ｘ線透視画像のシーケンスから心周期を抽出するためのいくつかのアプローチを示す。 ２Ｄ血管内画像データ（例、ＩＶＵＳ）から心周期を抽出するアプローチを示す。 ２Ｄ血管内画像データ（例、ＩＶＵＳ）から心周期を抽出するための別のアプローチを示す。 圧力信号とＥＣＧ信号の相関関係を示す。 実世界時間が不明な場合に、血管内画像データとｘ線透視フレームを同期させる方法を示す。 本出願の実施形態によるｘ線シネフルオログラフィックユニットのブロック図の例を示す。 実世界時間が既知である場合に、血管内データをｘ線透視フレームに同期させるためのフローチャートを示す。 ｘ線画像データと血管内データを相互位置合わせする手順のフローチャートを示す。 累積画像を生成するためのアプローチを示す。 ｘ線血管造影画像フレームに重ね合わせられた累積画像を作成する方法を示す。 血管内画像化モダリティがＦＦＲモダリティ（１Ｄ血管内画像データ）を表す、相互位置合わせの結果を提供する例を示す。 血管内画像化モダリティがＦＦＲモダリティ（１Ｄ血管内画像データ）を表す、相互位置合わせの結果を提供する別の例を示す。 血管内画像化モダリティがＩＶＵＳモダリティ（２Ｄ血管内画像データ）を表す、相互位置合わせの結果を提供する例を示す。 対象血管のジオメトリ情報を相互位置合わせと組み合わせる例を示す。 遠近短縮を図示する。 引戻しの長さに沿った遠近短縮の量を示す例を示す。 本出願の操作を統合させることが出来るさまざまな高レベルのシステムコンポーネントを示す。

本出願は、血管内モダリティ（オブジェクト内）とｘ線血管造影画像化モダリティ（オブジェクト間）を相互位置合わせするための方法及びシステムに関する。本出願の相互位置合わせとは、同じ被験者からの血管内データとｘ線血管造影画像を整合させて、オブジェクト内情報をオブジェクト間空間にマッピングさせることである。この方法は、主に、血管内モダリティを例とするＦＦＲを用いて開示されるが、この方法は、血管内モダリティのようなＦＦＲには限定されず、ＩＶＵＳ、ＯＣＴ、ｉＦＲ、ＣＦＲ等にも適用可能である。対象血管に挿入される血管内ワイヤ（図４Ａ、図４Ｂ及び対応する説明を参照）は、血管内画像センサからなり、そして典型的には血管内ワイヤ放射線不透過性材料の上部の周りに存在する。この放射線不透過性材料（又はセクション）は、血管内画像化センサの予め定義された距離内にあり、そして一般にわずか数ミリメートルである。血管内ワイヤ（これも、血管内デバイスのタイプに依存させることが出来る）のタイプに応じて、血管内センサの放射線不透過性は、変化させることが出来る。この特許出願全体を通して、放射線不透過性ワイヤセクションは、放射線不透過性セクション又は血管内センサの何れかであると定義されている。本出願の明細書で使用される放射線不透過性ワイヤセクションは、ｘ線画像内の血管内測定の場所を特定するために使用される。この方法の説明中、ｘ線血管造影法が、使用されるが、これは、血管系のｘ線取得（例えば、造影剤液の投与後に、血管系及び放射線不透過性である他のオブジェクトが視認される冠状血管ツリー）を指す。本出願で使用されるｘ線透視法とは、造影剤を使用しないｘ線取得を指し、そして血管系を視覚化することはできないであろう。本出願では、画像又は画像フレームという用語は、単一の画像を指し、画像シーケンスという用語は、時間の経過とともに取得された複数の画像を指し、そしてｘ線に関連して使用される場合、それは、心周期の1つ又は複数の位相をカバーする複数のフレームを含み、そして血管内データに関連して使用される場合、血管内デバイスの引戻し中に取得される複数のフレームを含む。ｘ線血管造影画像シーケンスは、造影剤投与を含んでいても良く、そして造影剤が投与される以前の画像フレームは、造影剤を含まず、したがって、血管系の増強を含まないであろう。ｘ線血管造影画像シーケンス及びｘ線透視シーケンスは、１つ又は複数の心周期の１つ又は複数の位相をカバーする複数のフレームを含んでいても良い。本出願全体を通して、心周期は、患者に固有であり、そして患者の1つの心拍をカバーする期間として定義される。心周期は、例えば、患者のＥＣＧ信号内の連続するＲ波の頂点間の期間（図７、７１０を参照）、又は患者の圧力信号内の連続するピーク間の期間（図１５、１５０４を参照）として定義することが出来る。位相とは、患者の心周期内の瞬間（又は期間）、例えば、左心室の血液量が最小である心周期内の瞬間を定義する収縮末期、を指す。位相は、図７及びそれに対応する説明に示されるように、患者のＥＣＧ信号内のＲ波の頂点からのオフセットとして、又は図１３及びそれに対応する説明に示されるように、患者の圧力信号内のピークからのオフセットとして測定することが出来る。本出願全体で使用される心周期情報という用語は、心周期の開始、心周期の終了、又は心周期内の特定の位相などの情報を指す。

図１は、本明細書の実施形態による操作を示すフローチャートを示す。これらの操作は、血管器官（又はその一部）又は他の対象オブジェクトの二次元画像シーケンスを取得及び処理することができる画像化システムと、血管内データを取得する１つの血管内システムとを使用する。例えば、シングルプレーン又はバイプレーン血管造影システムは、例えば、Siemens社（Artis zeeバイプレーン）又はPhilips社（Allura Xper FD）によって製造されたものとして、ｘ線画像データを取得するために、使用することが出来る。血管内データを取得するために、例えば、ACIST社 (ACIST RXi System)又はBoston Scientific社（Polaris system）又はPhilips社（Core Mobile)）によって製造された、例えば、ＦＦＲシステムを使用することが出来る。

図２は、例示的なシングルプレーン血管造影システムの機能ブロック図であり、このシングルプレーン血管造影システムは、ユーザインターフェースモジュール２１６からのコマンドの下で動作しそしてデータ処理モジュール２１０にデータを提供する血管造影画像化装置を含む。シングルプレーン血管造影画像化装置２１２は、例えば、後前方方向の二次元の対象血管器官のｘ線画像シーケンスをキャプチャする。このシングルプレーン血管造影画像化装置２１２は、典型的には、支持ガントリのアームに取り付けられたｘ線源及び検出器の対を含む。このガントリは、ｘ線源と検出器のアームを、ｘ線源と検出器の間のテーブルに指示されている患者に対してさまざまなアンギュレーションで配置する。データ処理モジュール２１４は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、又は他のコンピュータ処理システムによって実現させても良い。データ処理モジュール２１４は、シングルプレーン血管造影画像化装置２１２によってキャプチャされた２次元画像シーケンスを処理して、本明細書に記載されているデータを生成する。ユーザインターフェースモジュール２１６は、ユーザと対話し、そしてデータ処理モジュール２１４と通信する。ユーザインターフェースモジュール２１６は、視認出力用の表示画面、タッチ入力用のタッチスクリーン、入力用のマウスポインタ又は他のポインティングデバイス、音声入力用のマイク、音声出力用のスピーカ、入力用のキーボード及び／又はキーパッド等の様な、様々な種類の入出力デバイスを含むことが出来る。

例えば、図２７に示される、データ処理モジュール２７０４とユーザインターフェースモジュール２７０５とを備える組み合わせデバイス２７０３により、又は直接、血管造影画像化装置のデータ処理モジュールが、血管内システムコンソールから来るデータを処理するように適合させ、そしてそのような血管内システムコンソールから血管内データを受信することができる入力デバイスを設けることの何れかによって、血管造影画像化装置２７０１は、例えば、図４Ａに示されるような血管内システムのコンソール２７０２とインターフェースさせても良い。また、血管内システムの一部、特にそのデータ処理モジュールは、入力デバイスを介して血管造影システムコンソールから来るデータを処理するためのユニットとして機能することが出来る。可能な構成の何れにおいても、血管造影画像化装置、組み合わせ装置又は血管内システムコンソール、又はそれらの組み合わせのデータ処理モジュール及びユーザインターフェースモジュールは、以下に説明されるように、協働して図１の操作を実行する。

このような操作は、コンピュータ製品（例えば、光ディスク、又はＵＳＢドライブやネットワークサーバの様な他の形式の永続メモリ）に組み込まれているソフトウェアコードによっても実行させることが出来る。ソフトウェアコードは、図1の操作を実行するために、任意のデータ処理システムのメモリに直接ロードさせることが出来る。このようなデータ処理システムは、画像の取得に使用される血管造影システム又は血管内データを取得するために、使用される血管内システムから、物理的に分離させることも出来る。また、このようなデータ処理システムは、例えば、組み合わせデバイスの入力として、このような血管造影画像及び血管内データを取得するために、任意のタイプのデータ通信を利用する、上述した組み合わせデバイスに、含ませても良い。

次の例では、ｘ線画像化システムが、対象オブジェクトの少なくとも1つの２次元画像シーケンスを既に取得しそして格納していて、そして血管内システムが、圧力、ＦＦＲ/ｉＦＲ/ＣＦＲデータ、ＩＶＵＳ/ＯＣＴ画像等の情報のような血管内データを既に取得しそして格納していると想定されている。

ここで、図１を参照して一実施形態が開示される。ここに示されている操作は、任意の論理順序で実行させることができ、そして一部を省略することができることは、明らかである。介入中に使用することが出来る、選択される（例えば、最適な）ワークフローを提供することが本出願の目的であるので、ワークフローの例のステップも参照されるであろう。

図1に示されているように、ワークフローは、いくつかのステップにより構成されている。最初にステップ１０１で、患者固有の画像データが取得される。この患者固有の画像データは、ｘ線画像データと血管内モダリティによって取得されたデータの両方を含む。ブロック１０１は、圧力データには、ＦＦＲ測定によって取得されたものが使用される例を説明している。ｘ線画像データは、ｘ線血管造影画像データとｘ線透視画像データとすることが出来る。ステップ１０２において、圧力データは、取得されたｘ線画像データと同期され、そしてステップ１０３において、ｘ線画像データは、圧力データと組み合わされる。これにより、ｘ線血管造影画像データは、相互位置合わせされた位置で測定された圧力データと相互位置合わせされることになり、そしてステップ１０４によって表示又は報告される。次のセクションでは、これらのステップがより詳細に説明される。

ステップ１０１：患者固有のｘ線画像データと血管内画像データを読出す
患者固有のｘ線画像データ及び血管内データ（例えば、圧力データ又はＩＶＵＳ画像）の読出しが、図３を参照して詳細に説明される。患者固有のｘ線画像データ及び血管内データは、ｘ線冠動脈造影中に読出される。これは、ＰＣＩ手順又は診断用ｘ線血管造影手順の一般的な手順である。ｘ線血管造影画像の一例が、左冠状動脈を示す図６内の６０２によって提供される。ここで、図６の６０１は、同じ患者の同じｘ線アンギュレーションで取得された透視ｘ線画像の一例を示す。図６の図面６０１内では、血管内ワイヤ（例えば、ＦＦＲワイヤ）が左冠状動脈に挿入され、そして血管内ワイヤ（例えば、ＦＦＲワイヤ）の放射線不透過性マーカが視認可能である（６０３）。図４Ａ及び図４Ｂは、血管内システムの詳細をより詳細に示し、そして図４Ａ及び図４Ｂの例では、ＦＦＲシステムが示されている。図４Ａは、ＦＦＲ測定デバイスの概略図を示す。ＦＦＲワイヤ（４０１）は、インターフェース（４０５）を介してコンソール（４０４）に接続されている。ＦＦＲワイヤは、標準的な診断用カテーテル（４０６、図４Ｂ）を通して挿入される、非常に細くて柔軟なワイヤである。通常、ＦＦＲワイヤの先端には、ｘ線透視室で視認可能となる放射線不透過性の材料（４０３）が存在する。圧力センサ（４０２）は、放射線不透過性材料（４０３）から既知の距離内に配置されている。図４Ｂは、冠状動脈閉塞（４０７）の遠位の左冠状動脈（ＬＡＤ）４１２に挿入されたＦＦＲワイヤの概略図を示す。血管系を通して大動脈（４１０）に向かって経皮的に挿入された診断用ガイドカテーテル（４０６）は、ワイヤを所望の位置に向かって押すように、使用される。ＬＡＤ（４１２）又は回旋（４１１）の測定が必要な場合、ガイドカテーテルは左冠状動脈口内に配置され、そして右冠状動脈（ＲＣＡ）４１３の測定が必要な場合、診断用ガイドカテーテルは右冠状動脈口に配置される。図５Ａの図面５０１は、測定された圧力の例を示す（ｘ軸は時間を表し、ｙ軸は圧力を表す）。５０１内には、２つの圧力曲線が視覚化されていて、1つの圧力曲線は、ＦＦＲワイヤで測定されそして冠状動脈内の圧力（

）を表す圧力曲線であり、他方の圧力曲線は、診断ガイドカテーテルに接続された圧力デバイスによって測定されそして大動脈内の圧力（

）を表す。上述したように、本発明の概念は、主として、血管内画像化モダリティの例としてＦＦＲを使用することによって開示されるであろうが、これらの教示は、例えば、ＩＶＵＳ、ＯＣＴ、ｉＦＲ、ＣＦＲ等の様な他の血管内画像化モダリティにも適用可能であるので、これらは、血管内画像化モダリティのようなＦＦＲに限定されない。図５Ｂ内では、５０２は、単一のＩＶＵＳ画像フレームの例を示し、そして５０３は、ＯＣＴ画像シーケンス内の画像フレームの一例を示す。画像（５０２及び５０３）は、両方共、ＩＶＵＳ/ＯＣＴ引戻しにおける血管の断面画像として、1つの画像フレームを表す。

図３のステップ３０１内で、血管内ワイヤ（例えば、圧力ワイヤ）が、対象血管内の遠位位置に配置される。圧力ワイヤが配置された後に取得されたｘ線透視画像の例は、図６の６０１によって示される。血管内ワイヤの放射線不透過性部分（６０３はＦＦＲワイヤを示す）は明瞭に視認することが出来、そして血管の視認可能な情報は、６０１内には存在しない。

図３のステップ３０２で、ｘ線血管造影画像が取得される。この画像又は画像シーケンスは、相互位置合わせの参照画像になる。これは、図１のステップ１０３の説明中により詳細に説明されるであろう。このようなｘ線血管造影画像の例は、図６の６０２によって提示される。この血管造影画像は、画像６０１と同じアンギュレーションで取得され、そしてガイド用カテーテルにより造影剤が投与されるので、左冠状血管は明瞭に視認することが出来る（６０４）。

図３のステップ３０３で、血管内モダリティの記録が開始し、そしてＦＦＲの場合圧力データの記録が開始する。血管内モダリティがＦＦＲの場合、最大の冠状動脈血流（冠拡張時）は、例えば、アデノシン又はパパベリンを注射することによって誘発される。

次に、ステップ３０４において、血管内画像化デバイスの引戻し（例えば、ＦＦＲ圧力ワイヤの引戻し）をカバーするｘ線透視画像シーケンスが取得される。引戻しは、いくつかの心周期をカバーし、そして引戻し速度、患者の心拍数、及び引戻しの長さに依存する。通常、引戻しは、８～４０個の心周期をカバーする。図７は、取得されたｘ線透視画像シーケンスの内の３つのｘ線透視フレーム（７０１、７０２及び７０３）を示す。血管内ワイヤの放射線不透過性マーカ（材料）は、ｘ線透視画像フレーム内のガイドカテーテル（７０５）と同様に視認可能であり（７０４）、そして説明のために強調されている。各ｘ線透視フレームは、心周期（７１０）を表す心電図（ＥＣＧ）信号（７０９）内の７０６、７０７、及び７０８によって示される、心周期の任意の瞬間（位相）内で取得される。心周期の開始は、例えば、Ｒ波の頂点（７１１）であり、そして取得された全てのｘ線フレーム（７０６、７０７及び７０８）は、心周期（７１０）内の位相を表す。この位相には、それぞれのｘ線フレームを取得するための心周期（７１０）の開始に対して、タイムオフセットが与えられている。図７のＥＣＧ信号が、（視覚化されたＥＣＧ信号の右側の）画像フレームに対応するＥＣＧ期間を表し、そしてそれが同じ心周期からのものである必要がないことに注意すべきである。一般に、ＥＣＧ信号は画像データと共に取得され、そして共にＤＩＣＯＭで格納され、これにより、ＥＣＧ信号に対して各画像フレームを識別すことが可能になる。この情報は、図１のステップ１０２の説明中にさらに使用される。ＥＣＧ信号が取得されない又は利用できない場合、心周期に関する画像シーケンス内の特定の画像フレームの時間（瞬間又は位相）は、画像データ自体から抽出させることが出来る。この方法は、カテーテルのようなｘ線透視画像シーケンス内の特徴から抽出された運動に基づいていて、そして図１０のステップ１００２によって、又は血管内画像シーケンスから抽出された運動からさらに説明され、そして図１０のステップ１００３によってさらに説明される。

最後に、図３のステップ３０５で、血管間デバイスの引戻しが停止した後、血管内モダリティの記録が停止する。

ステップ１０２：ｘ線画像データと血管内データを同期させる
ステップ１０２で、血管内データ（例、圧力データ）が、ステップ１０１内で読込まれた画像データと同期される（より詳細には、図３のフローチャートを参照して同期される）。図３のフローチャートによって説明されるように、血管内データは、血管内画像化デバイスの引戻し中に読込まれる。血管内画像化デバイスの引戻しは、ｘ線透視画像のシーケンス（３０４）によってキャプチャされる。血管内データ（例、圧力データ、ＩＶＵＳ／ＯＣＴ画像）の同期とは、血管内データとｘ線透視シーケンス内のｘ線透視フレームとの時間的整合であり、これは、図８（データは圧力データを表す）に示されている。図８は、ｘ線透視画像のシーケンスの典型的な例を示す。ここで、８０１は、このようなシーケンス内のいくつかの連続するｘ線画像フレームを示し、そして８０７は、対応するＥＣＧ信号を示し、そして８０８は、圧力データ信号（圧力波形）を示す。ｘ線透視画像フレーム（８０３、８０４、８０５及び８０６）が、ＥＣＧ信号（８０７）及び圧力波形（８０８）に対して取得される心周期内の位相が、図８に示されている。

ステップ１０２で、データが同期されると、次に、心周期が抽出され、そして各心周期内で、特定の心周期が定義される。この情報は、心臓の運動を低減させるためにステップ１０３によって使用されるであろう。データを同期させる方法には、アプローチが異なる２つの状況がある。読込まれた画像データ（ｘ線画像データ、ＥＣＧデータ、血管内画像データ）間の実世界時間の関係が、相互に、既知でない場合、読込まれた画像データ内の心周期を調整するために、同期アルゴリズムが必要である。読込まれた画像データ間の実世界時間の関係が、相互に、既知である場合、直接同期を行うことが出来る。このことは、第二の状況が示されている図９に、図示されている。図９において、９０５は実世界時間を表し、この実世界時間は現地時間として定義されている。ｘ線透視画像のシーケンスは、９０１で表されていて、連続する各フレームは、ドット（９０４、これはｘ線透視シーケンスの最初のフレームを表す）で表されている。ＥＣＧ信号は９０２で表され、血管内画像データは９０３で表され、そしてこの例では、血管内画像データは圧力信号を表す。実世界時刻（９０６）で、ｘ線透視画像のシーケンスの取得が開始され、そして実世界時刻９０７で、ＥＣＧ信号の取得が開始される。圧力データの実世界の開始時刻は９０８で表される。実世界時間の開始時刻はそれぞれ既知であるので、起り得る信号の遅延（９０９、９1０）を抽出するために（1回の）較正を実行する必要がある。図９に示される状況は、典型的には、図２７に示されるような、読込まれる画像データが、１つ又は複数のシステムによって物理的に収集されるシステム構成の場合である。この文脈で「物理的に収集される」と言う用語は、実世界時間を知っているメモリ内に画像データを生成することを意味する。例えば、システムが、ｘ線透視画像データをフレームグラバーによってデジタル化する際には、このシステムは、このデータが実世界時間で、いつデジタル化されたかを知っている。同じことが、血管内画像デバイスのタイプに応じて、フレームグラバー又はＡ／Ｄコンバータの何れかを使用して、Ａ／ＤコンバータによりＥＣＧ信号を取得しそして血管内画像データを取得する場合にも当てはまる。

ＥＣＧ信号及びｘ線透視画像データが、ファイル転送（例、ＤＩＣＯＭファイル）によって読込まれる場合、ＥＣＧとそれぞれのｘ線透視画像フレームとの間には、実世界時間の整合が存在するが、実際の血管内画像データとの実世界時間の整合は存在しない。さらに、この状況では、ＥＣＧデータが利用できない場合がある、又はＥＣＧデータが、Ａ／Ｄコンバータを使用して別個に取得される。これが典型的となる状況は、図２７に示されるように、ｘ線画像データと血管内画像データが、別々のファイル（例えば、ＤＩＣＯＭ）で受信され、そして実世界時間が相互に接続されていない場合である。このことは、相互に実世界時間の情報が不足しているメモリで、データが提供される際にも起こり得る。

読込まれた画像データ間の実世界時間の関係が不明である：
読込まれた画像データ間の実世界時間の関係が利用できない場合における、血管内画像データとｘ線透視画像データとの同期が、図１０のフローチャートを参照してさらに説明される。ＥＣＧ信号が存在することは常に保証されているわけではないので、図１０のフローチャートは、ＥＣＧデータの代わりに、読込まれたｘ線透視画像データ（ステップ１０１）に基づいて心周期を抽出するための代替ステップ１００２を含む。

図１０の第一のステップ１００１は、ＥＣＧ信号に基づいて心周期を抽出することを含む。ＥＣＧ信号が利用できない場合、ワークフローはステップ１００２に進む。心周期は、取得されたＥＣＧ信号を、１つ以上の心周期から構成されるＥＣＧ信号の汎用テンプレートと整合させることによって決定／識別させ、そして整合アルゴリズムの最小化メジャーとして相関メジャーを計算することが出来る。ＥＣＧ信号のこの一般的なテンプレートは、例えば、患者データの大規模な母集団から導出することが出来る。例えば、相互相関の計算を使用して計算された相関の量は、周期性の尺度とすることが出来、そしてＥＣＧ信号の信頼性を評価するために使用することが出来る。読込まれたＥＣＧ信号から周期性を抽出する別のオプションは、読込まれたＥＣＧ信号に対してフーリエ解析を実行することである。ＥＣＧ信号内の特定の特徴の検出は、例えば、非特許文献５によって教示された、例えば、ＥＣＧ ＱＲＳ群検出アルゴリズムとして、心周期を決定するために使用することが出来る。検出された各ＱＲＳ群は、新しい心周期の開始として使用することが出来る。オプションとして、ＥＣＧ信号の信頼性は、例えば、非特許文献５によって教示されている、例えば、ＥＣＧ ＱＲＳ群検出アルゴリズムのような、心周期識別アルゴリズムに基づいて評価することが出来る。予め定義されたしきい値は、ＥＣＧ信号が信頼出来るか否かを評価するために使用することが出来る。ＥＣＧ信号が信頼できないと見なされた場合、ワークフローはステップ１００２に続く。

もし、ＥＣＧ信号が存在し、そしてＥＣＧ信号が信頼出来ると定義されていると、ワークフローはステップ１００３として続行される。

ステップ１００２で、心周期が、ｘ線透視画像データから抽出される。このステップは、（信頼出来る）ＥＣＧデータが利用できない場合にのみ適用可能である。一般に、冠動脈の運動は、心臓の収縮による心臓の運動、患者の呼吸による呼吸運動、及び患者の移動による患者の運動からなる。心周期が、図３のステップ３０４によって読込まれるｘ線透視法から抽出される場合、画像のシーケンスにより視認可能なカテーテルの先端を使用することが出来る。カテーテルの先端は、冠動脈の小孔(ostium)に位置しているので、心臓の収縮による運動に連動するであろう。心周期は、この運動から抽出することが出来る。心周期を抽出するには、（ガイド）カテーテルの先端から抽出することが出来る冠動脈の運動のみを考慮すれば良い。従って、カテーテルの先端の様な心臓の運動を表すオブジェクトの運動パターンを分析することにより、心臓の運動の代理(surrogate)抽出は、ｘ線透視画像のシーケンス内の心周期に関する情報を提供する。図１２で、１２０１は、ｘ線透視画像のシーケンス内のいくつか（２つ）の連続するｘ線画像フレームを表す。横隔膜１２０２の移動は、連続するｘ線画像フレーム１２０１内で視認可能である。心周期を抽出する１つのアプローチは、図１２の１２０３によって示される。図面１２０３は、１２０１の画像フレームから抽出された（検出された）カテーテルを表す。この検出は、しきい値、畳込み、相関技法、又は他の自動セグメント化技法などのさまざまな既知の画像セグメント化技法を使用して、ユーザの操作なしで実行させることが出来る。例えば、カテーテルは、Frangi血管性フィルタ（非特許文献６）を適用し、その後に非最大抑制（例えば、非特許文献７）を適用することにより検出させることが出来る。また、カテーテルの先端の検出には、例えば、（カテーテルの先端検出のために、深層学習ベースのベイジアンフィルタ処理のアプローチを使用する方法が、開示されている）特許文献５に開示されているように、機械学習アプローチを使用することが出来る。要約すると、参照により本明細書に含まれているとすべき特許文献５の方法は、畳込みニューラルネットワークを用いてベイジアンフィルタ処理の尤度項をモデル化し、そしてそれを包括的に粒子フィルタ処理と統合し、よりロバストな追跡をもたらす。オプションとして、ユーザ入力は、画像のセグメント化のため及びカテーテルの先端の位置を示すために使用することが出来る。カテーテルのセグメント化に基づいて、連続する各フレーム間の変位値を含む関数

が、作成される。フーリエ変換を適用することにより、心臓の運動は、呼吸運動又は患者の運動の両方から分離させることが出来る。

図１２において、図面１２０４は、心周期を抽出するための別のアプローチを示す。この状況では、画像は、心臓の運動を表さない構造は排除され、そしてカテーテルのような心臓の運動を伴う構造が強調されるように、処理される。この状況では、心臓の運動が、画像のシーケンスの強度変化の主な要因となり、そして主成分分析のようなソース分解機能を備えた方法により、さらに分析させることが出来る。第１に、ｘ線透視画像のシーケンス１２０１は、カテーテルのような心臓の運動に連動する構造のみが増強されるように、処理される（１２０５）。これは、非特許文献８又は非特許文献９又は非特許文献１０により教示されるレイヤ分離法を使用することにより実行される。主成分分析は、通常、次元削減に使用される。これは、多変量データセットのほとんどの分散をいくつかの座標で表すことが出来るように、多変量データセットを新しい直交座標系に変換する。従って、その次元削減は、通常、多くの情報を失うことなく、新しい座標系で少数の座標のみを保持することによって達成される。主成分分析は、画像のシーケンスの主成分を取得するために、後処理された画像（１２０４）に使用される。シーケンスのフレームを

行列で表すと、このような行列の各ピクセルは、サイズが

（

）の単一の列ベクトル

に連結される。従って、

フレームで構成されるシーケンスは、

と表される。

の主成分を求めることは、

行列である共分散行列

の固有ベクトルを計算することと同一である。

は通常大きな数であり、そしてこの場合は

であるので、固有解析は

に適用される。

ここで、

は

の固有ベクトルの

行列であり、

は、固有ベクトルの

行列であり、そして

は

の固有値の

対角行列である。次に、後処理されたシーケンス（１２０４）は、

を計算することによって第１の主成分

に投影される。
ここで、

は最大分散の方向を表す

の第１列であり、そして

は

の射影ベクトルである。従って、このようなシーケンスの各フレームは、ベクトル

の要素で表される。上述したアプローチのベースとなる仮定は、呼吸運動と患者の運動が排除されているこれらのシーケンス（１２０４）では、心臓の運動が変動の主な要因であるということである。従って、pは、画像のシーケンス１１０１内の心周期の運動を表す心臓の運動の代理として使用される。

運動代理関数

又は

は、心周期を決定するために使用することが出来る。これは、例えば、変位関数とテンプレート運動関数の相関によって行わせることが出来る。このテンプレートは、例えば、心周期及び呼吸運動と既にマッチングしている信号のデータベースから、例えば、専門家が、手動により抽出することが出来る。他のオプションは、変位関数内の反復パターンを識別することである。各反復は、心周期を再サンプリングする必要がある。

ＥＣＧデータとｘ線透視画像データが結合されているので、ｘ線透視画像データにリンクさせることが出来る心周期は、ステップ１００１又は１００２から抽出される。ｘ線透視画像データを血管内データと同期させることが出来るようにするためには、血管内データの心周期情報を決定する必要があり、そしてこれにより、ｘ線透視データの心周期情報との整合が可能になる。

ステップ１００３で、心周期が血管内画像データから抽出される。血管内画像データは、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ等のような血管内画像データ（血管内２Ｄ画像データ）とすることが出来、また血管内データは、ＦＦＲ、ｉＦＲ等からの圧力データ（血管内１Ｄ画像データ、本明細書で非画像データとしても参照される）とすることが出来る。

血管内２Ｄ画像データからの心周期の抽出：
図３のステップ３０４で実行された血管内画像化が、ＯＣＴ、ＩＶＵＳ等の様な２Ｄ画像で表される場合、心周期は、この血管内画像データから抽出させることが出来る。ＯＣＴ、ＩＶＵＳ等の血管内画像化の間、心臓の運動により、取得中に画像化プローブと内腔の境界との間に、過度的な運動が生じる。管腔境界に対する画像化プローブのこの運動は、血管内画像から心周期を抽出するために使用することが出来る。これは、例えば、各断面画像フレーム（１３０１、１３０２）内の画像化プローブ（１３０５）から管腔境界（１３０６）までの距離（１３０３、図１３）を計算することによって行うことが出来る。各断面画像フレームで計算された距離をグラフ１３０４に組み合わせることにより、心周期に関する情報が提供される。この距離グラフから、心周期情報は、カテーテルをガイドするためにこの情報を決定することが説明されている技法と同様に、計算させることが出来る。断面画像を使用する代わりに、同じ技法を、引戻しの全ての断面から作成された縦方向の画像に適用させることも出来る。縦方向のＩＶＵＳ画像の例は、図１４の１４０１によって与えられる。縦方向画像１４０１において、１４０２によって示される管腔ー血管壁境界の鋸歯状の形状が、画像プローブと管腔壁との間の過渡的な動きを現す。縦方向の画像で内腔の境界位置（鋸歯状）を評価することにより、心臓の運動に関する情報が、提供される。他の解決策が、血管内画像フレーム内の関心領域内のピクセル値から作成された信号を評価する文献で明らかにされている。非特許文献１１は、松本らの超音波画像全体であるＲＯＩから作成された４つの信号、平均強度（ＡＩ）、平均強度密度（ＡＩＤ）、相互相関係数（ＣＣ）、及び相互情報量（ＭＩ）を評価した。

血管内１Ｄ画像データからの心周期の抽出：
図３のステップ３０４で実行された血管内画像化が、ＦＦＲ、ｉＦＲ、CＦＲ等の１Ｄ画像で表される場合、心周期は、圧力信号を通常表すこの１Ｄ画像データから抽出させることが出来る。心周期を抽出可能とするためには、心周期に一致する周期性を持つ周期信号が、必要である。血管内画像化モダリティが、ＦＦＲ、ｉＦＲ、CＦＲの様な圧力画像化モダリティを表す場合、取得された圧力信号を、使用することが出来る。心臓は、心室の連続的な収縮と弛緩によって人体全体に血液を送り出しているので、血圧は、心周期に連動する周期で変化するであろう。収縮中は血液が血管に押込まれて、血圧が上昇し、そして弛緩中は心腔が血液で満たされて、血管内の圧力が低下する。したがって、圧力データも、周期的な信号であり、そして心周期と相関している。圧力信号は、ＥＣＧ信号（1５０１、図１５）との相関関係も示す図１５の1５０２に図示されている。オプションで、信号のベースラインシフト又はドリフトの可能性を取り除くために、最初に、信号の前処理を実行することも出来る。これは、例えば、圧力信号のハイパスフィルタ処理によって行うことが出来る。周期的な心周期は、例えば、非特許文献１２で考えられているようにインスタンスごとに検出することが出来る圧力信号（1５０３）のピークの様な、信号内の周期的な特徴を検出することによって見出すことが出来る。次で、ピーク間間隔（１５０４、図１５）は、例えば、非特許文献１３に基づいて心周期に相関させることが出来る。

ステップ１００４で、血管内データは、ｘ線透視画像データに同期される。このステップには、同じ実世界の時間に整合させるために、血管内画像データとｘ線透視画像シーケンスとの間の時間の整合が含まれる。これは、（ステップ１００１の結果である）ＥＣＧ又はｘ線透視画像データから抽出された（ステップ１００２の結果である）全ての心周期を、血管内データで決定された（ステップ１００３の結果である）心周期と整合させることによって行われる。これは、図１６を参照することによってさらに説明される。図１６内では、ＥＣＧ信号（１６０１）が使用されるが、例えば、ＥＣＧが存在しない又は信頼できない場合、それは、ステップ１００２で決定される、カテーテル先端の運動信号で置換させることができる。図１６内では、血管内画像データから抽出された（ステップ１００３の結果である）心周期が、１６０２によって示され、そしてこの例では、圧力信号が、ＦＦＲ、ｉＦＲ又はＣＦＲ血管内システムの場合として示されている。ＥＣＧ信号（1６０１）及び血管内信号（1６０２）内では、特定の心位相を各心周期（1６０３、1６０４、１６０５及び１６０６）で検出する必要があり、それは、両方の信号で同じ位相（例、収縮末期位相）である必要がある。特定の心位相は、さらに、選択された位相として識別される。

次に、１６０７、１６０８、１６０９及び１６１０で示されているように、２つの信号の検出された位相間の時間差が最小になるまで、1つの信号を時間軸上でシフトする。この原理は、心周期の期間の間に常にある程度の変動がある、つまり、各心周期の持続時間が時間とともにわずかに変化するので、機能する。これは、心周期の期間１６１２が、次の心周期の期間１６１３よりも小さい図１６によって示されている。図面１６１４には、１Ｄ圧力信号（１６０２）が１Ｄ ＥＣＧ信号（１６０１）に整合されている（１６１１）このステップの結果が、視覚化されている。

選択された位相を識別するためには、（ステップ１００１、１００２及び１００３によって作成された）１Ｄ信号が使用される。これらの１Ｄ信号は、全て、心周期に基づく頻度の反復信号を表すので、同様の技法を使用して処理及び分析させることが出来る。これらの各１Ｄ信号は、心周期の固有の位相に属する、信号内で認識させることが出来る特徴を含む。これらの特徴は、例えば、図１１に示される、ＥＣＧ信号内のＲ波の頂点、Ｔ波の頂点、ＱＲＳ群、ＱＴ間隔等である。冠状動脈の運動と圧力の信号には、各心周期内のピークのような反復的な特徴も含まれる。例えば、心周期全体の冠状動脈の運動は、非特許文献１４によって調査されている。非特許文献１４による教示は、例えば、各周期内の運動の特徴を心位相にリンクさせるために使用することが出来る。

心周期の特定の段階に対応するこれらの固有な特徴を特定するために、いくつかの技法を使用することが出来る。最初のテンプレート信号は、１Ｄ信号に相関させるために使用することが出来る。心位相が知られているテンプレート信号は、最小化メトリックとして相互相関のようなメトリックを使用するテンプレートマッチング又は相関アルゴリズムを使用してテンプレート信号をシフト及びストレッチすることにより、１Ｄ信号に整合させることが出来る。これらのテンプレート信号は、例えば、心位相が臨床専門家によって注釈が付けられている、又は非特許文献１４の様な研究から得られた患者集団から、生成させることが出来る。

別の技法は、例えば、信号内のピークを見出すことである（例えば、Ｒ波の頂点、図１０又は圧力信号の最高圧力を参照）。心位相に関するピークの関係が、例えば、文献又は臨床専門家から知られている場合、心周期は、心位相に割り当てることが出来る。

ｘ線透視画像データと血管内データが一致するときには、特定の心位相とそれに対応する血管内データからｘ線透視画像フレームを選択することが可能である。

取得した画像データ間の実世界の時間関係は既知である
図２のステップ１０２に戻る。読出された画像データ間の実世界の時間関係が利用可能である場合、血管内データとｘ線透視画像データとの同期が、図１８のフローチャートを参照してさらに説明される。

画像／信号の取得の開始が、相互に、既知である場合、信号／画像は、取得開始とサンプル及び／又はフレームレートとの間の時間差に基づいて同期させることが出来る。図１８は、このワークフローを示す。異なる信号１８０１、１８０２及び１８０３の同期は、ステップ１８０４で行われる。

前述したように、図９は、読込まれた画像データ間の実世界時間の関係が利用出来る場合を示す。９０１は、ｘ線透視画像のシーケンスを表す。ドット（９０４、ｘ線透視シーケンスの最初のフレームを表す）は、連続する各フレームを表す。９０２はＥＣＧ信号を表し、９０３は血管内画像データを表す（この例では、血管内画像データは圧力信号を表す）。実世界時刻（９０６）で、ｘ線透視画像の取得シーケンスが開始され、実世界時刻９０７で、ＥＣＧ信号の取得が開始される。９０８は、圧力データの実世界の開始時刻を表す。実世界時間の開始時刻はそれぞれ知られているので、起こり得る信号の遅延を抽出するために（1回の）較正を実行する必要がある（９０９、９1０） 。

各周期内の特定の心周期（選択された位相）を決定することも、ステップ１０２の一部である。全ての信号が同期されているので、1つの信号（９０１、９０２又は９０３）に対してのみ、全ての心周期における心位相（選択された位相）を決定すれば良い。これは、例えば、ステップ１００４の説明で前述した方法によって行うことが出来る。

ステップ１０３：ｘ線画像データと血管内データを相互位置合わせする
ステップ１０３内で、実際に、血管内画像データとｘ線画像データとの相互位置合わせが行われる。図１９は、ｘ線画像データと血管内画像データを相互位置合わせするためのステップのフローチャートを提示する。高レベルで、累積画像（１９０４）が、心周期の単一位相で、血管内ワイヤの引戻し中の放射線不透過性ワイヤセクション（図２０の２００６を参照）を表すｘ線透視画像のシーケンスから、作成される。この累積画像は、この累積画像の生成に使用されたものと同じ心周期を表すｘ線血管造影画像フレームと共に位置合わせされる（１９０５）。（ステップ１０２の結果により）血管内画像データとｘ線画像データとの間の時間的整合が知られているので、血管内画像データとｘ線画像データとの相互位置合わせを確立することが出来る。次に、図１９のフローチャートからの全てのステップをより詳細に説明する。

図１９のステップ１９０１で、ｘ線透視画像フレーム内で視認可能な血管内ワイヤの放射線不透過性ワイヤセクション（図７の７０４）を検出することにより、血管内デバイス（例えば、圧力ワイヤ）の引戻しをカバーするｘ線透視画像のシーケンス（図３のステップ３０４）から、放射線不透過性ワイヤセクションの空間情報が、得られる。放射線不透過性ワイヤセクションの検出は、ｘ線透視画像のシーケンス内の全てのフレームで実行させることができるが、少なくとも、図１のステップ１０２によって決定される、心周期内で同じ位相を有する全てのフレームで、実行されるべきである。例えば、Ｒ波の頂点のような心周期内の特定の位相のフレームを使用することにより、心臓の運動を最小化させ、ステップ１９０４での累積画像の計算を適切なものとすることができる。放射線不透過性ワイヤセクションの検出は、完全自動で、すなわち、ユーザの操作なしで、又は例えば、閾値化、畳込み、相関技法又は他の自動セグメント化技術のような様々な公知の画像セグメント化技法を使用して半自動で、行うことが出来る。（半）自動セグメント化の例は、1つのフレーム内の放射線不透過性ワイヤセクションを手動で識別し、そして例えば、非特許文献１５で教示されている画像処理技術を使用してこの場所を残りのフレームに提供することである。また、機械学習アプローチは、例えば、非特許文献１６が教示するように、放射線不透過性ワイヤセクションの検出に使用させることが出来る。オプションとして、ユーザ入力は、画像セグメント化又は放射線不透過性ワイヤセクションに使用させることが出来る。

ステップ１９０２で、オプションとして、ｘ線透視画像のシーケンスに存在する呼吸運動及び起り得る患者の運動の補正が、行われる。前述したように、冠動脈の運動は、心臓の収縮による心臓の運動、患者の呼吸による呼吸運動、及び患者の移動による患者の運動から成る。心臓の運動の補正は、心周期の特定の単一位相のｘ線透視画像フレームを選択することによってのみ実行される（ステップ１９０１及び１９０４も参照）。ステップ１９０２内で、呼吸運動、及び起り得る患者運動の補正は、カテーテルの先端（図２０、２００７）が、冠動脈ツリー内の同じ解剖学的位置に留まり、これにより、この位置をランドマークとして使用して、互いにフレームをマップすることが可能になるとの仮定に基づいている。この方法は、ｘ線透視画像のシーケンスの全てのフレーム内における、又は少なくとも図１のステップ１０２によって決定される、心周期内で同じ位相を有する全てのｘ線透視画像フレーム内における、カテーテルの先端位置の検出に関する。次に、このカテーテルの先端の運動は、呼吸運動及び／又は患者の運動を排除するために、決定させそして使用させることが出来る。例えば、フレームＡ（２００３）とフレームＢ（２００４）におけるカテーテルの先端の場所が、既知である場合、カテーテルの先端の変位を計算し、この変位の逆数を画像Ｂに適用して、画像ＡとＢの間の呼吸運動を排除することが出来る。カテーテル（先端）の検出は、例えば、深層学習ベースのベイジアンフィルタ処理アプローチを使用する、カテーテルの先端を検出する方法が開示されている特許文献５に開示されている機械学習のような技法を使用して実行させることが出来る。要約すると、特許文献５の方法は、畳込みニューラルネットワークによるベイジアンフィルタ処理アプローチの尤度項をモデル化し、それを包括的に粒子フィルタ処理と統合して、より堅牢な追跡を実現する。畳込みニューラルネットワークに基づいてカテーテル（先端）を検出する別の方法は、非特許文献１７に教示されている。カテーテル（先端）のセグメント化は、例えば、圧力ワイヤ検出ステップ１９０１（図１９）に使用される、より一般的なセグメント化技法に基づいて、行わせることも出来る。必要に応じて、例えば、非特許文献１８によって教示される画像位置合わせ技法を使用して、小さなエラーを排除することも出来る。例えば、圧力ワイヤ全体が視認可能である場合、ワイヤ（先端）は、別の画像フレームのワイヤに位置合わせさせることが出来る。

オプションでは、ステップ１９０３で、血管内ワイヤの引戻しの開始が検出される。このステップにより、相互位置合わせが、血管内ワイヤの引戻し中、血管内画像データしか考慮しないことが可能になる。血管内ワイヤの引戻しの開始は、ステップ１９０２の結果により呼吸運動が既に補正されている、検出された放射線不透過性ワイヤセクション（ステップ１９０１）のｘ線透視画像のシーケンスのフレームに沿って移動曲線を検査することによって、達成される。移動曲線は、1番目のｘ線透視画像フレーム（参照フレーム）とｘ線透視画像のシーケンス内の残りの全てのｘ線透視画像フレームとの間で検出された放射線不透過性ワイヤセクションの絶対距離を計算することによって作成される。血管内ワイヤの引戻しが開始する時刻（又はｘ線透視フレーム）は、移動曲線が、例えば、予め定義されたしきい値を超える瞬間として定義される。

ステップ１９０４で、血管内ワイヤの引戻し中の放射線不透過性ワイヤセクションを表す累積画像が、作成される。この累積画像は、心周期内の単一位相（「フリーズ」時点）を表していて、これにより、心臓の運動が排除される。これは、図２０を参照することによってさらに説明される。図２０内で、２００１は、ｘ線透視画像のシーケンスを表し、各ドットは、ｘ線透視画像のシーケンス内の連続するｘ線透視画像フレームを表す。ステップ１９０１内で、ｘ線透視画像フレームで視認可能である放射線不透過性ワイヤセクションが、少なくとも、図１のステップ１０２によって決定される、心周期内で同じ位相を有する全てのフレームで、検出される。一例として、この位相は、ＥＣＧ信号（２００２）のＲ波の頂点（２００５）として選択される。図面２００３は、Ｒ波の頂点の時点２００９でのｘ線透視フレームを示し、図面２００４は、同じ心位相（Ｒ波の頂点）であるが異なる心周期内のｘ線透視フレーム（２０１０）を示す。放射線不透過性ワイヤセクションの検出（２００６）は、ステップ１９０１により記述されていて、そして呼吸運動と、カテーテル（先端）の検出によって既に補正されている、起り得る患者の運動とは、ステップ１９０２により、記述されている。図１のステップ１０２によってステップバイステップで決定された心周期内の同じ位相を有する全てのフレームに対しこのステップを実行する際、及び選択される位相がＲ波の頂点である図２０の例で、累積画像（２００８）が作成される。この画像には、心臓の運動、呼吸及び／又は患者の運動は含まれないであろう。図面２０１１は、このような累積画像の別の例を示す。この画像は、選択した位相の全てのフレームからの、セグメント化された放射線不透過性ワイヤセクションのみを含み、そして平滑化させて1つのセグメント化オブジェクトにしても良い。図１のステップ１０２において、ｘ線透視画像データと血管内画像データとの間で同期が確立されているので、この累積画像は、直接、累積画像内の空間の場所と血管内画像データとのリンクも含む。これは、図２０の２０１２と２０１１により示されている。ここで、２０１２は、血管内画像データ（この例では、圧力値）を表す。信号２０１２では、Ｒ波の頂点（位相）の値が

から

までで示されている。これらの値は、図面２０１１に示されるように、累積画像に直接リンクさせることが出来る。

ステップ１９０５で、ｘ線血管造影の図に重ね合わされた累積画像が、作成される。ステップ１９０４内で、血管内ワイヤの引戻し中のワイヤ位置に関する情報を提供する画像が、作成される。しかしながら、この画像は、造影剤を投与せずに取得されたｘ線透視画像のシーケンスを使用して作成される（図３のステップ３０４）ので、ユーザに任意の血管構造の視認的フィードバックを提供することは出来ない。このフィードバックを提供するために、ステップ１９０５内で、累積画像が、図３のステップ３０２からの結果として得られた、ｘ線血管造影画像データからのｘ線血管造影フレームに、重ね合わされる。ｘ線血管造影フレームは、ステップ１００１又はステップ１００２の場合と同様に、累積画像の作成中（ステップ１９０１）に使用される位相と同じ位相のフレームとして、かつ造影剤がオブジェクトの冠状血管に注入された後の期間中に、ｘ線血管造影シーケンスから選択される。造影ボーラスが到着するフレームは、例えば、非特許文献１９によって教示されているように、ｘ線血管造影画像データ（３０2）を分析することによって検出させることが出来る。

正しいｘ線血管造影画像フレームが選択された後、例えば、位置合わせ技法を使用することによって、累積画像が、選択されたｘ線血管造影フレームに重ね合わされる。累積画像（２００８又は２０１１）は、連続する心周期内の選択された各位相のセグメント化された放射線不透過性ワイヤセクションを表し、そして血管内ワイヤの引戻しを表す。血管内ワイヤは血管内にあるので、累積画像（２００８又は２０１１）は、血管内になければならず、これによりこの累積画像は、血管の場所として画像を位置合わせするために使用させることが出来る。ステップ１９０１でワイヤ位置の検出のために、心位相が同じ画像フレームを選択して使用すると、心臓の運動が既に減少しているので、位置合わせが容易になることに留意されたい。位置合わせは、いくつかの技法を使用して実行させることが出来る。最初にｘ線血管造影画像フレーム内の血管をセグメント化することにより、ラベル付けされた特徴は、整合させることが出来る。次で、セグメント化の中心線をワイヤ位置上に配置させることが出来る。これに代えて、画像位置合わせを使用することも出来る。例えば、ワイヤ位置軌道端の周りに「人工」血管を作成し、そして例えば、２つの画像の平均二乗誤差を最小にする非剛体Ｂスプライン画像位置合わせ技法（非特許文献２０）又は他の画像（非）剛体位置合わせ技法を使用して、この人工血管の画像を造影画像３０２（図３）に位置合わせすることが出来る。図２１は、ｘ線血管造影画像フレームに重ね合わせた累積画像を作成する方法を示す。図２１内で、２１０１は、血管内ワイヤが引戻されている冠状血管が視認可能であるｘ線血管造影画像フレームを表す。このフレームは、図３のステップ３０２の結果として、ｘ線血管造影画像データから得られ、そして好ましくは、放射線不透過性ワイヤセクションの検出（ステップ１９０１）を作成するために使用される位相である。図面２１０２は、ステップ１９０４の結果としての累積画像を示し、そして画像２１０３は、ｘ線血管造影画像フレーム上に重ね合わせられた累積画像を示す。セグメント化された放射線不透過性ワイヤセクション（２１０５）は、上記画像２１０３で説明したように、画像位置合わせの結果として変形（２１０４）されていることに留意されたい。

ステップ１０４：データを表示しそして先進解析法を実行する
ステップ１０４で、血管内モダリティ（オブジェクト内）とｘ線血管造影画像化モダリティ（オブジェクト間）との相互位置合わせの結果が、提供される。図２２Ａは、相互位置合わせの結果を提供する一例を示す。ここで、血管内モダリティは、ＦＦＲモダリティ（１Ｄ血管内画像データ）を表す。図２２Ａ内で、２２０１は、図３のステップ３０２からのステップの結果であるｘ線血管造影画像データを表し、そして、好ましくは、放射線不透過性ワイヤセクションの検出を作成するために使用される位相を表すフレームである（ステップ１９０１）。図面２２０２は、図３のステップ３０４で説明した引戻しの結果としての圧力曲線を示す。２２０２内では、２２０３は、血管内ワイヤの最遠位の位置を表し、そして図１９のステップ１９０３の結果として引戻しの開始に対応する圧力値を表しても良い。２２０２内で、２２０４は、血管内ワイヤの最近位の位置を表す。オプションとして、この位置は、ステップ１９０３によって説明された技法と同様に、自動的に定義させても良いが、ここでは、この位置は、移動曲線が、事前に定義された時間内において長さ（事前定義された閾値）が変化しないように、定義される。図面２２０１内で、相互位置合わせされた圧力値は、「血管に沿ったＦＦＲワイヤ上の位置」軸に沿って、事前に定義された間隔で重ね合わせても良い（２２０２）。これにより、例えば、位置２２０３に対応する０.７０（２２０１）が重ね合わされ、そして位置２２０４に対応する１.０（２２０１）が重ね合わされる結果が得られる。これに代えて、ユーザが、マウスを曲線（２２０２）上に重ねる又はマーカ２２０４を曲線に沿ってドラッグすると、相互位置合わせされる値（圧力）が強調表示される。

図２２Ｂは、相互位置合わせ結果を提供する別の例を示し、そしてこの例では、血管内画像化モダリティは、ＦＦＲ、ｉＦＲ、又はモダリティを表す。この視覚化は、図２２Ａで提供されるものと同様であるが、図２２Ｂでは、ｘ線血管造影フレームも、また、ステップ１９０５の結果として、セグメント化された放射線不透過ワイヤセクションを視覚化した。ユーザが、マウスを曲線（２２０２）に重ねる、又はマーカ２２０４を曲線に沿ってドラッグすると、マーカ（２２０４）が、対応する圧力値（２２０６）と共に視覚化された結果２２０５が得られる。

図２３は、血管内画像化モダリティがＩＶＵＳモダリティ（２Ｄ血管内画像データ）を表す、相互位置合わせの結果を提供する一例を示す。図２３内で、２３０１は、図３のステップ３０２からのステップの結果としてのｘ線血管造影画像データを表し、そして好ましくは、放射線不透過性ワイヤセクションの検出（ステップ１９０１）を作成するために使用される位相を表すフレームである。図面２３０３は、ＩＶＵＳ画像データの縦断図を表す。縦方向のビューは、引戻し中に取得された血管内フレームが、縦方向の線（例えば、２３０７）に沿って互いに積み重ねられている画像である。図面２３０２は、単一断面のＩＶＵＳフレームを示す。患者の用途に応じた相互位置合わせの結果として、位置２３０６は、血管内ワイヤの最遠位の位置に対応し、そして位置２３０４は、血管内ワイヤの最近位の位置に対応する。位置２３０５で、対応するＩＶＵＳフレームが、２３０２によって視覚化されている。ユーザが、縦方向のビュー（２３０３）の上にマウスを置く、または曲線に沿ってマーカ２３０５をドラッグすると、マーカ（２３０５）が、対応するＩＶＵＳフレーム（２３０２）と共に視覚化される結果２３０１が得られる。

これに代えて、血管内ワイヤの経路は、例えば、非特許文献２１によって教示されているように自動的にセグメント化させても良い。これにより、相互位置合わせとともにジオメトリ情報の視覚化が可能になるであろう。セグメント化は、ステップ１９０５の結果としての、セグメント化された放射線不透過性ワイヤセクションにより、又はユーザが、対象血管を識別することにより、開始させても良い。このセグメント化は、図３のステップ３０２からのステップの結果としてのｘ線血管造影画像データで実行され、そして放射線不透過性ワイヤセクションの検出（ステップ１９０１）を作成するために使用される位相を表すフレームであることが好ましい。図２４は、対象血管のジオメトリ情報を相互位置合わせと組み合わせる一例を提供する。図２４の例の血管内画像化モダリティは、２４０２で示されるＦＦＲモダリティ（１Ｄ血管内画像データ）を表す。セグメント化は、ｘ線血管造影フレームで視覚化され（２４０１）、そしてジオメトリの結果は、例えば、血管（２４０３）に沿う直径に沿って抽出される。ユーザは、マウスを曲線（２４０４）に重ねる、またはマーカ２４０４を曲線に沿ってドラッグすることが出来、これにより、マーカ（２４０４）が、対応する圧力値と共に視覚化される（２４０１）。圧力曲線（２４０２）と直径曲線（２４０３）のｘ軸は、ミリメートルで表されていることに注意すべきである。これは、ｘ線血管造影画像フレームで較正を実行することにより実現させることが出来る。このような較正は、ピクセルを物理的寸法（例えば、ミリメートル）に変換し、そして例えば、ｘ線血管造影画像が取得されたｘ線システムのジオメトリ情報（ｘ線源から画像増強器までの距離、オブジェクトまでの距離、ｘ線源及び画像増強器でのピクセルサイズ）又は先行技術によって知られている他の技法を使用することによって、実行させることが出来る。これに代えて、較正（ピクセルサイズの決定）は、次のセクション「ピクセルサイズと遠近短縮の決定」で説明されている方法で実行させることも出来る。

ピクセルサイズと遠近短縮の決定
血管内ワイヤは、画像化を実行するセンサ（４０２、図４Ａ、図４Ｂ）、及び放射線不透過性ワイヤセクション（４０３、図４Ａ、図４Ｂ）を含む。この放射線不透過性ワイヤセクションの長さは、血管内ワイヤを提供するメーカーによって指定されている。この放射線不透過性ワイヤセクションは、ｘ線透視画像シーケンス内で視認可能である。

ピクセルサイズと遠近短縮係数の推定においては、放射線不透過性ワイヤセクションが最も長い距離を有する時点（フレーム）でのｘ線透視シーケンス内のｘ線透視画像フレームが、遠近短縮が発生していないフレームであると仮定することが出来る。この仮定により、ピクセルサイズは、この画像フレーム内（遠近短縮なし）で検出された放射線不透過性ワイヤセクション（ステップ１９０１）のピクセルの長さ及び血管内デバイス放射線不透過性ワイヤセクションの特定された長さを使用することによって、推定させることが出来る。

さらに、ｘ線画像データに存在する遠近短縮の量は、引戻しパスに沿って表すことが出来る。ｘ線血管造影法は、３Ｄ構造を２Ｄ画像に視覚化する２Ｄ画像化モダリティであるので、「遠近短縮」を発生させる可能性がある。遠近短縮とは、特定の視点から視認されるとオブジェクト（例、血管）が圧縮されているように見える（例、血管の長さが２Ｄで短く視覚化される）イベントであり、そして遠近短縮とは、ｘ線での血管及び他の構造の画像が、短すぎるように見えることを意味する。これは、ｘ線図面を撮っている間における、ｘ線管の過度の垂直アンギュレーションによるものである。この具体例は、図２５に図示されている。図２５の正面図（２５０１）内には、遠近短縮の無い血管（２５０４）が示されている。側面図（２５０２）は、ｘ線ビーム２５０３に基づいて取得されたｘ線ビューである。このビューには、血管の長さに沿って変化し得かつ結果的にｘ線画像２５０５をもたらす遠近短縮が存在する。

ＦＦＲワイヤの引戻しの間、連続する画像フレームが、利用可能であり、ここでは自動的に検出させることが出来る放射線不透過性ワイヤセクションが、視認可能である（ステップ１９０１を参照）。センサ部分の長さが最大値であるｘ線画像フレーム（複数）は、センサ部分の長さが短い画像フレームに対する参照として使用させることが出来る。フレームごとに、センサ部分の長さが推定され、これにより参照長さに対する長さの変化（遠近短縮）を決定することが可能になる。これは、図２６に示されている。ここで、ｙ軸は遠近短縮値を表し、そしてｘ軸は引戻しの長さに沿った位置を（ピクセル又はミリメートルの何れかで）表す。

限局性／びまん性
図２２Ａ又は図２２Ｂに示されている対象のジオメトリに沿って提示されたＦＦＲ測定値は、このジオメトリから得られたジオメトリの定量化と組み合わせて、臨床の意思決定に付加価値を提供するために使用することが出来る。このデータは、例えば、病変が限局性であるかびまん性であるかを判断するために使用することが出来、これは、治療計画の情報を提供する。例えば、限局性病変は、膨張可能なバルーンを使用して狭窄を拡張し、その後にステント又はスキャフォールドを配置することにより、より簡単に治療させることが出来る。びまん性病変は、治療がより困難であり、そして患者に不必要なリスクとコストを課さない投薬の様な、さまざまな治療戦略を必要とする場合がある。この意思決定は、直径／面積の変化及び長さのようなジオメトリ情報と組み合わせられる、ジオメトリに沿ったＦＦＲ曲線の形状に基づいて行わせることが出来る。例えば、ＦＦＲの急速な局所的減少又は圧力降下は、病変がより局所的であることを示す。

システム構成
本出願は、血管内画像化モダリティ（オブジェクト内）とｘ線血管造影画像化モダリティ（オブジェクト間）との相互位置合わせのための方法及びシステムに関する。このセクションでは、本出願の操作を利用するシステム構成のいくつかの例を示す。図２７は、異なる高レベルのシステム構成要素を示し、ここには、ｘ線画像化システム（２７０１）、血管内画像化システム（２７０２）、及び本出願の操作が実行されるシステム、例えば、コンピュータシステム（２７０３）が、存在する。一般に、本出願の操作が実行されるシステム、ブロック２７０３は、ｘ線画像化システム（２７０１）及び血管内画像化システム（２７０２）から受信されたデータを受信しそして処理する。ｘ線画像化システムから受信されるデータは、ｘ線画像データ及び、場合によってはＥＣＧデータから構成され、そして血管内画像化システムから受信されるデータは、例えば、ＩＶＵＳ、ＯＣＴ血管内画像化システムの場合の断面画像、又はＦＦＲ、ｉＦＲ、又はＣＦＲ血管内画像化システムの場合の圧力画像データのような、血管内画像化データから構成される。ｘ線画像化システム（２７０１）及び血管内画像化システム（２７０２）から本出願の操作が実行されるシステム（２７０３）へのこのようなデータ転送は、ファイル転送、メモリ転送によって、又は画像化データをデジタル化することによって行わせることが出来る。

第１の例示的なシステムでは、この方法は、フレームグラバー又はデジタルビジュアルインターフェース（ＤＶＩ: digital visual interface）を使用してｘ線画像データを受信し、そして場合によっては、アナログーデジタル（Ａ／Ｄ）変換器を使用して、ＥＣＧ信号を収集する。血管内画像化システムからのデータは、ＩＶＵＳやＯＣＴのような血管内システムの場合には、フレームグラバー又はＤＶＩの何れかによって、又ＦＦＲ、ｉＦＲ、又はＣＦＲ血管内画像化システムの場合には、Ａ／Ｄコンバータによって受信される。

第２の例示的なシステムでは、データ転送は、（例えば、ＤＩＣＯＭファイル標準の）ファイル転送によって行われる。この状況では、この方法は、画像化デバイスから物理的に分離されたスタンドアロンのコンピュータシステムで実行させることが出来る。データは、ファイルに格納されるので、ｘ線と血管内画像化システムを直接接続する必要はなく、そしてこの方法は、オフラインで使用させることが出来る。

ここで記載された何れのシステム構成においても、本明細書の実施形態による操作は、ｘ線画像化システム又は血管内画像化システム又は別個のコンピュータシステムに統合させることが出来る。

本出願の操作がｘ線画像化システムの一部である場合、ｘ線画像データ及び可能性があるＥＣＧデータは、好ましい実施形態では、メモリ転送によって本出願の操作に転送される。本出願が必要とするデータに関するｘ線画像化システムと血管内画像化システムとの間のデータ転送は、好ましい実施形態では、例えば、ＩＶＵＳ又はＯＣＴのような血管内システムの場合には、フレームグラバー又はＤＶＩによって、又ＦＦＲ、ｉＦＲ、又はＣＦＲ血管内画像化システムの場合には、Ａ／Ｄコンバータによって転送される。

本出願の操作が血管内画像化システムの一部である場合、血管内データは、好ましい実施形態では、メモリ転送によって本出願の操作に転送される。本出願が必要とするデータに関する血管内画像化システムとｘ線画像化システムとの間のデータ転送は、好ましい実施形態では、フレームグラバー又はデジタルビジュアルインターフェース（ＤＶＩ）によって転送され、そして場合によると、アナログーデジタル（Ａ／Ｄ）コンバータを使用して、ＥＣＧ信号を収集する。。

操作は、スタンドアロンシステムのプロセッサユニットによって、又はｘ線システムに接続されていて（図２）かつ図２７を参照して詳細に説明されている、又は例えば、２次元血管造影画像のシーケンスを取得するためのｘ線透視システム又は他の画像システム（図２）に直接含まれる、セミスタンドアロンシステムのプロセッサユニットによって、実行させることが出来る。図１７は、ｘ線シネ透視システムの高レベルのブロック図の例を示す。このブロック図には、どのようにして実施形態をこのようなシステムに統合させることが出来るかについての例が示されている。

（さまざまな機能ブロックによって定義される）システムの部分は、専用ハードウェア、アナログ及び／又はデジタル回路、及び／又はメモリに格納されているプログラム命令を操作する1つ又は複数のプロセッサにより実装させることが出来る。

図１７のｘ線システムは、ｘ線ビーム１７０３を生成する高電圧発生器１７０２を備えたｘ線管１７０１を含む。高電圧発生器１７０２は、ｘ線管１７０１に電力を制御及び供給する。電圧発生器１７０２は、ｘ線管１７０１の陰極と回転陽極との間の真空ギャップに高電圧を印加する。ｘ線管１７０１に印加される電圧により、陰極からｘ線管１７０１の陽極に、電子伝達が発生し、これにより、Bremsstrahlungとも呼ばれるｘ線光子生成効果が起こる。生成された光子は、画像検出器１７０６に向かうｘ線ビーム１７０３を形成する。

ｘ線ビーム１７０３は、とりわけ、ｘ線管１７０１に印加される電圧及び電流によって決定される最大値までの範囲のエネルギのスペクトルを有する光子を備える。次に、ｘ線ビーム１７０３は、調整可能なテーブル１７０５に横たわる患者１７０４を通過する。ｘ線ビーム１７０３のｘ線光子は、様々なアンギュレーションで患者の組織を透過する。患者１７０４の異なる構造により、放射線の吸収は異なり、これにより、ビーム強度が変調される。患者１７０４から射出される、変調されたｘ線ビーム１７０３は、ｘ線管の反対側に配置された画像検出器１７０６によって検出される。この画像検出器１７０６は、間接又は直接検出システムの何れかとすることが出来る。

間接検出システムの場合、画像検出器１７０６は、ｘ線射出ビーム１７０３’を増幅された可視光画像に変換する真空管（ｘ線画像増強器）を備える。次に、この増幅された可視光画像は、画像の表示及び記録のために、デジタルビデオカメラなどの可視光画像レセプタに送信される。これにより、デジタル画像信号が生成される。

直接検出システムの場合、画像検出器１７０６は、フラットパネル検出器を備える。フラットパネル検出器は、ｘ線射出ビーム１７０３’を直接デジタル画像信号に変換する。画像検出器１７０６から得られるデジタル画像信号は、デジタル画像処理ユニット１７０７を通過する。デジタル画像処理ユニット１７０７は、１７０６からのデジタル画像信号を、例えば、ＤＩＣＯＭの標準画像ファイル形式で補正された（例えば、反転された及び／又はコントラスト強調された）ｘ線画像に変換する。次で、この補正されたｘ線画像は、ハードドライブ１７０８に格納させることが出来る。

さらに、図１７のｘ線システムは、Ｃアーム１７０９を備える。Ｃアームは、患者１７０４と調整可能なテーブル１７０５が、ｘ線管１７０１と画像検出器１７０６の間にあるように、ｘ線管１７０１及び画像検出器１７０６を保持する。Ｃアームを、所望の位置に移動（回転及びアンギュレート）させて、Ｃアーム制御１７１０を使用して、制御された方法で特定の投影を取得することが出来る。Ｃアーム制御は、特定の投影でのｘ線記録のために、Ｃアームを所望の位置に調整するための手動又は自動入力を可能にする。

図１７のｘ線システムは、シングルプレーン又はバイプレーン画像化システムの何れかとすることが出来る。バイプレーン画像化システムには、それぞれが、ｘ線管１７０１、画像検出器１７０６、及びＣアーム制御１７１０から構成されている複数のＣアーム１７０９が、存在する。

さらに、調整可能テーブル１７０５は、テーブル制御１７１１を使用して移動させることが出来る。調整可能テーブル１７０５は、ｘ、ｙ、及びｚ軸に沿って移動させ、かつ特定の点の周りに傾けることが出来る。

さらに、このｘ線システムには、測定ユニット１７１３が存在する。この測定ユニットは、例えば、ＥＣＧ、大動脈圧、バイオマーカ、及び／又は高さ、長さ等に関する情報である、患者に関する情報を含む。

このｘ線システムには汎用ユニット１７１２も存在する。この汎用ユニット１７１２は、Ｃアーム制御１７１０、テーブル制御１７１１、デジタル画像処理ユニット１７０７、及び測定ユニット１７１３と対話するために、使用することが出来る。

一実施形態は、以下のように図１７のｘ線システムによって実施される。臨床医又は他のユーザは、Ｃアーム制御１７１０を使用して、患者１７０４に対してＣアーム１７０９を所望の位置に移動させることにより、患者１７０４について少なくとも２つのｘ線血管造影画像のシーケンスを取得する。患者１７０４は、ユーザがテーブル制御１７１１を使用して既に特定の位置に移動させている調整可能なテーブル１７０５に横たわっている。

次に、ｘ線画像のシーケンスが、上述したように、高電圧発生器１７０２、ｘ線管１７０１、画像検出器１７０６、及びデジタル画像処理ユニット１７０７を使用して生成される。次に、これらの画像は、ハードドライブ１７０８に格納される。これらのｘ線画像のシーケンスを使用して、汎用処理ユニット１７１２は、例えば、測定ユニット１７１３、デジタル画像処理ユニット１７０７、Ｃアーム制御ユニット１７１０及びテーブル制御ユニット１７１１を使用して、図１に記載される、本出願に記載される方法を実行する。

本明細書では、速度成分の順序及び流れ方向に関する、欠落した情報を復元するための方法及び装置のいくつかの実施形態が、説明及び図示されて来た。本発明の特定の実施形態が説明されて来たが、本発明は、当技術分野が許す限りにおいて広い範囲にあり、かつ本明細書も同様に読まれることが、意図されているので、本発明をそれに限定することは意図されていない。例えば、データ処理操作は、医用画像技術で一般的に使用されるＰＡＣＳの様なデジタルストレージに格納された画像に対して、オフラインで実行させることが出来る。従って、当業者は、請求項に記載されたその精神及び範囲から逸脱することなく、提供された発明に対してさらに他の修正を行うことが出来ることを理解するであろう。

本明細書に記載の実施形態は、上述したように、様々なデータ格納並びに他のメモリ及びストレージ媒体を含むことができる。これらは、1つ又は複数のコンピュータのローカル（及び／又は常駐）ストレージ媒体に、又はネットワーク上の何れか又は全てのコンピュータからリモートにあるストレージ媒体のような、さまざまな場所に配置させることが出来る。実施形態の特定のセットでは、情報は、当業者には周知である格納エリアネットワーク（「ＳＡＮ: storageーarea network」）に存在させることができる。同様に、コンピュータ、サーバ、又は他のネットワークデバイスに固有な機能を実行するために必要なファイルは、必要に応じて、ローカル及び／又はリモートに格納させることが出来る。システムがコンピュータデバイスを含む場合、各デバイスは、バスを介して電気的に結合させることができるハードウェア素子を含むことができる。この素子には、例えば、少なくとも１つの中央処理装置（「ＣＰＵ」又は「プロセッサ」）、及び少なくとも１つの入力デバイス（例、マウス、キーボード、コントローラー、タッチスクリーン又はキーパッド）及び少なくとも1つの出力デバイス（例、ディスプレイデバイス、プリンタ又はスピーカ）が含まれる。このようなシステムは、また、ディスクドライブ、光ストレージデバイス、及びランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）又は読み取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）のようなソリッドステートストレージデバイス及びリムーバブル媒体デバイス、メモリカード、フラッシュカード等のような、1つ又は複数のストレージデバイスを含んでいても良い。

このようなデバイスは、また、コンピュータ可読ストレージ媒体リーダ、通信デバイス（例、モデム、ネットワークカード（無線又は有線）、赤外線通信デバイス等）及び上述のワーキングメモリを含むことが出来る。コンピュータ可読ストレージ媒体リーダは、リモート、ローカル、固定及び／又はリムーバブルストレージデバイスを表すコンピュータ可読ストレージ媒体、並びに一時的及び／又はより恒久的に、コンピュータ可読情報を格納、送信、取得するストレージ媒体に接続させる、又はこれらを受信するように、構成することが出来る。このシステム及び様々なデバイスは、また、通常、オペレーティングシステム及びクライアントアプリケーション又はウェブブラウザのようなアプリケーションプログラムを含む、少なくとも１つのワーキングメモリデバイス内に配置されているいくつかのソフトウェアアプリケーション、モジュール、サービス又は他の要素を含む。代替の実施形態が、上記のものからの多数の変形を有し得ることは、理解されるべきである。例えば、カスタマイズされたハードウェアを使用する、及び／又は特定の要素をハードウェア、ソフトウェア（アプレットなどのポータブルソフトウェアを含む）、又はその両方に実装することも出来る。さらに、ネットワーク入力／出力デバイスのような他のコンピューティングデバイスへの接続も使用することが出来る。

様々な実施形態は、さらに、コンピュータ可読媒体上で前述の説明に従って実装される命令及び／又はデータを、受信、送信、又は格納することを含むことができる。コード又はコードの一部を含むためのストレージ媒体及びコンピュータ可読媒体は、当該技術において公知である又は使用される任意の適切な媒体を含むことが出来る。この適切な媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータのような情報を格納及び／又は送信するための任意の方法又は技術で実装された、揮発性及び非揮発性、取り外し可能及び取り外し不可能な媒体のような、ストレージ媒体及び通信媒体を含むが、これらに限定されるものではない。このストレージ媒体及び通信媒は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（「ＣＤーＲＯＭ」）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク格納又は他の磁気ストレージデバイス、又は必要な情報を格納するために使用することが出来そしてシステムデバイスがアクセスすることが出来る他の媒体を含む。本明細書で提供される開示及び教示に基づいて、当業者は、様々な実施形態を実施するための他の方法及び／又は方法を理解するであろう。

従って、本明細書及び図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で開示されていると見なすべきである。しかしながら、特許請求の範囲に記載されている本発明のより広い精神及び範囲から逸脱せずに、そのような発明に様々な修正及び変更を加えることが出来ることは明らかであろう。

本開示の精神の範囲内には、他の変形例がある。したがって、開示された技法は、様々な修正及び代替の構成を受け入れる余地があり、それらの特定の例示された実施態様は、図面に示されていて、そして上述のように詳細に説明されて来た。しかしながら、本発明を、開示された特定の形態に限定する意図はない。それどころか、その意図は、特許請求の範囲に規定されているように、本発明の精神及び範囲内にある全ての修正形態、代替構造、及び均等物を網羅することである。

開示された実施態様を説明する文脈における（特に以下の特許請求の範囲の文脈における）用語「ａ」及び「ａｎ」及び「ｔｈｅ」及び類似の冠詞の使用は、本明細書に別段の指示がない限り、又は文脈と明らかに矛盾しない限り、単数形及び複数形の両方を網羅すると解釈されるべきである。用語「含む(comprising)」、「有する(having)」、「含む(including)」、及び「含有する(containing)」は、特に断りがない限り、制限しない用語として解釈されるべきである（すなわち、「・・を含むがこれらに限定されない」ことを意味する）。「接続された」という用語は、修正されずに物理的な接続を指す場合、例え介在するものがあっても、その一部又は全部がその中に含まれる、つまり、共に取り付けられている又は共に結合されていると解釈される。本明細書中の値の範囲の列挙は、本明細書中に別段の指示がない限り、単にその範囲内に含まれる各個別の値を個々に指す簡潔な方法として機能することを意図している。「セット」（例えば、「項目のセット」）又は「サブセット」という用語の使用は、別段の記載がない限り、又は文脈と矛盾しない限り、１つ以上の構成要素を含む空でない集合として解釈されるべきである。

本明細書に記載のプロセスの操作は、本明細書に別段の指示がない限り又は文脈と明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実行させることが出来る。本明細書に記載のプロセス（又はその変形例及び／又は組み合わせ）は、実行可能命令により構成されている１つ以上のコンピュータシステムの制御下で実行させることができ、かつハードウェア又はそれらの組み合わせによって、１つ以上のプロセッサ上で集合的に実行されるコード（例えば、実行可能命令、１つ以上のコンピュータプログラム又は１つ又は複数の本出願）として実装させることができる。コードは、例えば、１つ以上のプロセッサによって実行可能な複数の命令を含むコンピュータプログラムの形で、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納させることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、非一時的としてもよい。

本発明を実施するために本発明者等が知っている最良の形態を含め、本開示の好ましい実施態様が、本明細書に記載されている。これらの好ましい実施態様の変形例は、前述の説明を読めば当業者には明らかになるであろう。本発明者等は、当業者がそのような変形形態を適切に使用することを予想しており、かつ本発明者等は、本明細書に具体的に記載されたものとは別の方法で本開示の実施態様が実施されることを意図する。したがって、本開示の範囲は、適用法によって許容されるように、本明細書に添付の特許請求の範囲に記載の主題の全ての修正形態及び均等物を含む。さらに、その全ての可能な変形形態における上記の要素の任意の組み合わせは、本明細書で別段に示されない限り、又は文脈によって明らかに否定されない限り、本開示の範囲に含まれる。

本明細書で引用されている刊行物、特許出願及び特許を含む全ての参考文献は、あたかも、各参考文献が、個別に及び具体的に参照により組み込まれることが示され、そしてその全体が本明細書に記載されていると同程度に、参照により本明細書に組み込まれている。

Claims (23)

1. 管腔内データとｘ線画像データを相関させるための方法であって、前記方法が、以下のステップ：
   ａ）管状器官のｘ線画像データを提供するステップ；
   ｂ）前記管状器官の管腔内データを提供するステップ；
   ｃ）特定の心位相で管腔内データとｘ線画像データをマッチングさせるために、利用可能な入力信号及び／又は前記ｘ線画像データ及び／又は前記管腔内データから抽出された心周期に基づいて前記管腔内データと前記ｘ線画像データを同期させるステップ;
   ｄ）前記特定の心位相で累積画像を作成することにより、ｘ線血管造影画像データと管腔内データを相互位置合わせするステップであって、この累積画像が、前記管腔内データを取得するために使用される管腔内ワイヤが従う経路を再構築して、前記管腔内データを前記ｘ線画像内の前記管腔内ワイヤが従う前記経路の空間の場所にリンクさせ、前記累積画像が、前記心周期の特定の位相で、前記管腔内ワイヤの引戻し中の放射線不透過性ワイヤセクションを表すｘ線透視画像のシーケンスから、作成され、そして前記累積画像の生成に使用されたものと同じ心周期を表すｘ線血管造影画像フレームと位置合わせされる、ステップ、
   を備える方法。
2. 累積画像を作成することが、同じ前記特定の心位相で前記管腔内ワイヤを含む前記ｘ線画像データから画像フレームを抽出すること、及び前記抽出された画像フレームを累積することによって前記管腔内ワイヤの画像を形成することを備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記累積画像を形成する前に、前記管腔内ワイヤが識別又はセグメント化される、請求項２に記載の方法。
4. 参照フレームとシーケンスの残りの画像フレームとの間の検出された管腔内ワイヤの絶対距離を計算することによって作成された移動曲線を分析することによって、血管内データの取得の開始を決定することを、さらに、備える、請求項１～３の何れか１項に記載の方法。
5. 前記ｘ線画像データが、造影剤なしで得られた透視画像データ及び造影剤を用いて得られた血管造影画像データを備え、前記累積画像が前記透視画像データから作成される、請求項１～４の何れか１項に記載の方法。
6. 前記累積画像を血管造影画像データに重ね合わせることを、さらに、備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記管腔内データが、圧力の数値を備え、当該数値が、対応する空間の場所で前記血管造影画像データに重ね合わせられている、請求項５又は６に記載の方法。
8. 前記管腔内データが、管腔内画像を備え、前記方法が、前記血管造影画像データ内の空間の場所を選択するための入力を受信すること、及び当該空間の場所から既に取得されている管腔内画像を示すことを備える、請求項５～７の何れか１項に記載の方法。
9. ｘ線透視画像データ内でカテーテルの先端を追跡することにより、呼吸及び／又は患者の運動を補正することを、さらに、備える、請求項１～８の何れか１項に記載の方法。
10. 前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データが、既知の時間的関係を有し、前記管腔内データと前記ｘ線画像データとを同期させるステップが、ＥＣＧ信号、前記ｘ線画像データ又は前記管腔内データを抽出すること、特定の心位相を選択すること、前記特定の心位相と前記ｘ線画像データと管腔内データとの間の遅延を計算すること、前記計算された遅延を補正することにより前記ｘ線画像データと前記管腔内データとを整合させること、とを備える、請求項１～９の何れか１項に記載の方法。
11. 前記ｘ線画像データ及び前記管腔内データが未知の時間的関係を有し、前記ｘ線画像データから、又は前記前記ｘ線画像データと相関するＥＣＧ信号から及び前記管腔内データから心周期を抽出すること、前記抽出された前記心周期の特定の心位相を識別すること、前記特定の心位相と前記ｘ線画像データと前記管腔内データとの間の遅延を計算すること、前記計算された遅延を補正することにより前記ｘ線画像データを前記管腔内データに整合させることを、さらに、備える、請求項１～９に記載の方法。
12. 前記ＥＣＧ信号の信頼性が、前記ＥＣＧ信号とテンプレートを整合させ、そして前記ＥＣＧ信号と当該テンプレートとの間の相関関数を決定することによって、評価される、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 前記ｘ線画像データが、カテーテルの先端である心臓の運動に連動する固定要素を含む画像フレームを備え、画像セグメント化技法又は機械学習により前記固定要素の運動を決定すること、及び当該運動から心周期を抽出することを備える、請求項１～１２の何れか１項に記載の方法。
14. 前記固定要素の運動を決定することが、主成分分析の技法を使用することによって、前記画像フレーム内の心臓の運動に連動する構造を強化することを備える、請求項１３に記載の方法。
15. 前記管腔内データが二次元画像を備え、前記画像を取得するために使用される画像化プローブの位置である、参照点又は線に対する管腔境界の運動を決定すること、及び当該運動から心周期を抽出すること、を備える、請求項１～１４の何れか１項に記載の方法。
16. 前記管腔境界の運動を決定することが、前記画像の各部分又は一部における内腔境界に対する前記参照点又は線から距離を計算すること、及び心周期を再構築するために前記計算された距離を組み合わせることを備える、請求項１５に記載の方法。
17. 前記管腔内データが、圧力データの非画像データを備え、前記非画像データ内の周期的特徴を決定すること、及び当該周期的特徴から心周期を抽出すること、を備える、請求項１～１６の何れか１項に記載の方法。
18. ａ）管状器官のｘ線画像を取得するための血管造影画像化装置（２７０１）；
    ｂ）前記管状器官の管腔内データを取得するための血管内装置（２７０２）；
    ｃ）データ処理モジュール（２７０４）と、前記血管造影画像化装置（２７０１）からｘ線画像を受信しそして血管内装置（２７０２）から管腔内データを受信するためのインターフェース要素とを備える組み合わせデバイス（２７０３）、
    を備える、管状器官の管腔内データとｘ線画像を位置合わせするためのシステムであって、
    前記データ処理モジュールが、
    特定の心位相でｘ線画像データを管腔内データにマッチングさせるために、利用可能な入力信号及び／又は前記ｘ線画像データ及び／又は前記管腔内データから抽出された心周期に基づいて、前記ｘ線画像データを前記管腔内データに同期させるステップ、及び
    前記特定の心位相で累積画像を作成することにより、ｘ線血管造影画像データと管腔内データを相互位置合わせするステップであって、この累積画像が、前記管腔内データを取得するために使用される管腔内ワイヤが従う経路を再構築して、前記管腔内データを前記ｘ線画像内の前記管腔内ワイヤが従う前記経路の空間の場所にリンクさせ、前記累積画像が、前記心周期の特定の位相で、前記管腔内ワイヤの引戻し中の放射線不透過性ワイヤセクションを表すｘ線透視画像のシーケンスから、作成され、そして前記累積画像の生成に使用されたものと同じ心周期を表すｘ線血管造影画像フレームと位置合わせされる、ステップ
    を実行するように構成されていることを特徴とするシステム。
19. 前記組み合わせデバイス（２７０３）が、前記血管造影画像化装置（２７０１）の一部であり、前記組み合わせデバイス（２７０３）の前記データ処理モジュール（２７０４）が、前記ｘ線画像へのアクセスを有する前記血管造影画像化装置（２７０１）のプロセッサの１つであり、前記血管造影画像化装置（２７０１）が、前記血管内装置（２７０２）から管腔内データを受信するための入力を有する、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記組み合わせデバイス（２７０３）が、前記血管内装置（２７０２）の一部であり、前記組み合わせデバイス（２７０３）の前記データ処理モジュール（２７０４）が、前記管腔内データへのアクセスを有する前記血管内装置（２７０２）のプロセッサの１つであり、前記血管内装置（２７０２）が、前記血管造影画像化装置（２７０１）からｘ線画像を受信するための入力を有する、請求項１８に記載のシステム。
21. データ処理モジュール（２７０４）がＥＣＧ信号を精緻化することを可能にするために、ｘ線装置（２７０１）、前記血管内装置（２７０２）又は前記組み合わせデバイス（２７０３）とインターフェースするＥＣＧモジュールを、さらに、備える、請求項１８～２０の何れか１項に記載のシステム。
22. 前記ｘ線画像、血管内データ、ＥＣＧ信号が、少なくとも部分的に、フレームグラバー、Ａ／Ｄ変換器、ＤＩＣＯＭ転送プロトコル又はそれらの組み合わせを介する、前記組み合わせデバイス（２７０３）への入力である、請求項１８～２１の何れか１項に記載のシステム。
23. 前記血管内装置が、前記管腔内ワイヤが、管状器官内を引かれている間に、コンソールを介して管腔内データを収集するためのセンサを先端に有する管腔内ワイヤを備え、当該センサが、ＦＦＲ、ｉＦＲ、ＣＦＲ、ＩＶＵＳ、ＯＣＴデータから構成されるグループから選択された、圧力又は画像である管腔内データの収集に適している、請求項１８～２２の何れか１項に記載のシステム。

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