特許 6851359 ボリューム測定位相コントラストＭＲＩによる総合的心血管解析

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6851359

(24)【登録日】2021年3月11日

(45)【発行日】2021年3月31日

(54)【発明の名称】ボリューム測定位相コントラストＭＲＩによる総合的心血管解析

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20210322BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/055 382

   A61B5/055 380

【請求項の数】20

【全頁数】24

(21)【出願番号】特願2018-219902(P2018-219902)

(22)【出願日】2018年11月26日

(62)【分割の表示】特願2016-175588(P2016-175588)の分割

【原出願日】2012年7月5日

(65)【公開番号】特開2019-48152(P2019-48152A)

(43)【公開日】2019年3月28日

【審査請求日】2018年12月4日

(31)【優先権主張番号】61/571,908

(32)【優先日】2011年7月7日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】503115205

【氏名又は名称】ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ レランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティー

(74)【代理人】

【識別番号】110001379

【氏名又は名称】特許業務法人 大島特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】シャオ、アルバート

(72)【発明者】

【氏名】ヴァサナワラ、シュレヤス・エス

(72)【発明者】

【氏名】アレー、マーカス・ティー

【審査官】 安田 明央

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１０／１３７５１６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開昭６２−１５０４８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／０１０７３１６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１０−０８８５１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１０／００８７７３０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１０−０４６４７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１０／００２２８６９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特表２００８−５０８０７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２００９／１４２１６７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／００６４２９４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００９−００５８３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００２−５３９５６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００２／００４５１５３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開平０２−１４７０４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許第０５１１５８１２（ＵＳ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２０６１８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／０２３７９３８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００４／０１２８０９２（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／０５５

Ｇ０１Ｒ ３３／２０−３３／５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ボリューム測定位相コントラスト核磁気共鳴画像（ＭＲＩ）データを用いる医用画像システムの少なくとも１つの構成要素の動作方法であって、
複数のボクセルを含むボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータを受信するステップと、
静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群を特定するために、前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに対して、フィルタの組を適用するステップであって、前記フィルタの組は、信号強度及び位相データの両方に少なくとも部分的に基づく１つ以上の信号強度フィルタを含む、該フィルタの組を適用するステップと、
静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群を特定するステップと、
前記静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群に基づき、少なくとも１つのコンピュータによって、前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに表される撮像ボリュームに対して複数の時点にわたる渦電流関連の位相オフセットの平均的なモデルを作成するステップと、
前記平均的なモデルに基づき、位相誤差補正を行うステップとを含むことを特徴とする方法。

【請求項2】

前記平均的なモデルを作成する前記ステップが、
前記複数の時点の各時点における３次元モデルの複数のパラメータを計算するステップと、
前記３次元モデルの複数のパラメータの各々の平均を計算するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記平均的なモデルを作成する前記ステップが、
前記撮像ボリューム内の各静的ボクセルに対して前記複数の時点にわたって平均位相を適合させるステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記渦電流関連の位相オフセットの平均的なモデルを作成する前記ステップが、
前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに表される前記複数の時点の全てにわたって、静的ボクセルデータを用いて最小二乗回帰を行うステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記渦電流関連の位相オフセットの平均的なモデルを作成する前記ステップが、
関係式

（ｎ、ｍ、ｌは非負整数）で表される渦電流関連の位相オフセットについての３次元モデルを定義するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記位相誤差補正に基づいて生成された解剖学的画像をレンダリングするステップと、
前記レンダリングされた解剖学的画像にベクトル場データを重ね合わせるステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記ベクトル場データの信号強度に基づくマスクを適用するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。

【請求項8】

ユーザインタフェースを介して少なくとも１つのユーザ入力を受け取るステップをさらに含み、
前記解剖学的画像に適用されるマスクの不透明度は、受け取った前記少なくとも１つのユーザ入力に基づくことを特徴とする請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記フィルタの組を適用する前記ステップが、
前記１つ以上の信号強度フィルタを選択するための少なくとも１つのユーザ入力を受け取るステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記１つ以上の信号強度フィルタは、空気または肺組織に対応するボクセルを除去する第１のフィルタまたは移動している組織に対応するボクセルを除去する第２のフィルタの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータを受信する前記ステップが、
個々の撮像面の組ではない撮像ボリューム全体を表すＭＲＩデータを受信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項12】

撮像ボリューム全体を表すＭＲＩデータに関して３次元ベクトル場を分解するステップと、
前記３次元ベクトル場を分解する前記ステップの後に、前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータを表す、レンダリングされた解剖学的画像に前記ベクトル場データを重ね合わせるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項13】

プロセッサをベースにしたシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
プログラムの命令を含む１つ以上のメモリとを含み、
前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
複数のボクセルを含むボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータを受信し、
静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群を特定するために、前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに対して、信号強度及び位相データの両方に少なくとも部分的に基づく１つ以上の信号強度フィルタを含むフィルタの組を適用し、
静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群を特定し、
前記静的軟部組織を表す少なくとも１つのボクセル群に基づき、少なくとも１つのコンピュータによって、前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに表される撮像ボリュームに対して複数の時点にわたる渦電流関連の位相オフセットの平均的なモデルを作成し、
前記平均的なモデルに基づき、位相誤差補正を行うように構成されたことを特徴とするシステム。

【請求項14】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記複数の時点の各時点における３次元モデルの複数のパラメータを計算し、
前記３次元モデルの複数のパラメータの各々の平均を計算するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【請求項15】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記撮像ボリューム内の各静的ボクセルに対して前記複数の時点にわたって平均位相を適合させるように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【請求項16】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータに表される前記複数の時点の全てにわたって、静的ボクセルデータを用いて最小二乗回帰を行うように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【請求項17】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記位相誤差補正に基づいて生成された解剖学的画像をレンダリングし、
前記レンダリングされた解剖学的画像にベクトル場データを重ね合わせるように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【請求項18】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記ベクトル場データの信号強度に基づくマスクを適用するように構成されたことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。

【請求項19】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
１つ以上のユーザ選択のフィルタを適用するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【請求項20】

前記命令を前記１以上のプロセッサによって実行することによって前記システムが、
前記１つ以上の信号強度フィルタを選択するための少なくとも１つのユーザ入力を受け取ることを含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、心臓の動き及び血液の流れの測定を含む心臓及び血管の測定を行う方法及びシステムに関し、より詳細には、ＭＲＩから得られるボリュームデータ、例えば、ボリューム測定位相コントラストＭＲＩパルスシーケンスから得られる解剖（マグニチュード）データ及びベクトル場（位相）データなどを用いて上記測定を行う方法及びシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

位相コントラストＭＲＩ位相誤差補正

【0003】

ボリューム測定位相コントラスト核磁気共鳴画像（４ＤＰＣ ＭＲＩ）は、周期運動及び血流のデータを取得する技術として有望である。しかし、この技術の有用性には限界があった。ＭＲＩの取得中の補償されていない渦電流に関連していると推定される位相オフセット誤差に対処する方法が存在しないためである。ボリュームデータ内の位相オフセット誤差に対処する技術は、平面２次元ＰＣ−ＭＲＩからそのまま流用される技術に頼ってきた。

【0004】

２次元位相コントラストＭＲＩは、血管内血流の定量化のためのデータを取得するのに一般的に用いられる画像化方法である。現在の臨床診療では、これは、測定対象血管の軸に対して垂直に方向づけられた２次元平面を得ることにより行われる。心臓周期の複数の位相にわたって、速度の平面通過（through-plane）成分の画像が得られる。このデータからボリューム測定血流測定値を得るために、測定対象血管の輪郭によって画定された領域全体で平面通過速度成分が合計される。これらの測定値には位相オフセット誤差が生じる（１，２）が、この平面データにおいて位相オフセット誤差を補正することは容易ではない。

【0005】

位相オフセットは、補償されていない渦電流に関連していると推定され、血流の測定値に誤差を生じさせるおそれがある。これらの誤差を補正するための１つの方法は、スライス面内の静止組織の被選択領域から速度成分を手動で減算することである。この方法は、最も簡単に行うことができるので最も広く用いられているが、（ａ）人手を介する必要があり、（ｂ）位相誤差の空間依存性を完全には考慮していないために、この第１の方法には限界がある。これらの誤差を補正するための別の提案方法は、静止ファントムで測定された誤差の減算である（３）。しかし、この第２の方法は、多大な労力を要するものであり、ＭＲＩスキャナでの収集時間を倍増させることから、臨床環境での使用は現実的でない。第３の提案方法は、位相オフセット補正のための自動計算法を利用することであり、最も単純なものは、次式で表される線形２次元モデルを利用する。

【数1】

【0006】

このモデルのパラメータ（ｃ_０，ｃ_ｘ，ｃ_ｙ）は、各画像データ面における静止組織から得られたデータを用いて、通常は最小二乗回帰法により推定される（４）。その結果得られた位相オフセットモデルｆ（ｘ，ｙ）は、その後、速度画像の各ピクセルから減算される。

【0007】

他にもいくつかの２次元モデルが提唱されている。それらは、次式で表される。

【数2】

ここで、ｎ及びｍは非負整数である。このモデルファミリーは、ｎ及びｍがともに１に設定されたときには上記の線形モデルを含むが、より詳細な空間的変化をモデリングするために高次項を追加することもできる。高次項の追加が可能ではあるが、高次項のモデリング及び減算が全体の精度を向上させないであろうことが従来の研究において示唆されている（５）。

【0008】

ボリューム測定位相コントラストＭＲＩは、単一平面の代わりにデータのボリューム全体を取得し、３次元ベクトル場、すなわち各ボクセルについてのベクトルエンコード動き（vector encoding motion）を分解する関連ＭＲＩ技術である。速度の各成分は、空間に依存し得る渦電流関連位相オフセットの影響を受けるので、血流の定量化に誤差を生じさせる可能性がある。このデータを補正するための典型的な方法は、ここでもやはり次式で表されるモデルを用いることである。

【数3】

【0009】

このモデルは、撮像ボリューム内の各データ面において各血流方向に別々に適用することができ、通常は、データの各時間位相にも別々に適用される。この手法は、各同期時点（gated time-point）についての各データスライスに対して別々のモデルをもたらす。このようなデータのスライス毎、位相毎のモデリングは、必要以上に、予測がつかないほどに一貫性がないので、本願出願人は、本明細書において、本発明により位相オフセット誤差の補正を行うための新たな、より信頼性のある方法を提供する。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0010】

【非特許文献1】Gatehouse PD, Rolf MP, Graves MJ, et al. Flow measurement by cardiovascular magnetic resonance: a multi-centre multi-vendor study of background phase offset errors that can compromise the accuracy of derived regurgitant or shunt flow measurements. J Cardiovasc Magn Reson;12(1):5.

【非特許文献2】Kilner PJ, Gatehouse PD, Firmin DN. Flow measurement by magnetic resonance: a unique asset worth optimising. J Cardiovasc Magn Reson. 2007;9(4):723-8.

【非特許文献3】Chernobelsky A, Shubayev O, Comeau CR, Wolff SD. Baseline correction of phase contrast images improves quantification of blood flow in the great vessels. J Cardiovasc Magn Reson. 2007;9(4):681-5.

【非特許文献4】Walker PG, Cranney GB, Scheidegger MB, Waseleski G, Pohost GM, Yoganathan AP. Semiautomated method for noise reduction and background phase error correction in MR phase velocity data. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 1993;3(3):521-30.

【非特許文献5】Lankhaar JW, Hofman MB, Marcus JT, Zwanenburg JJ, Faes TJ, Vonk-Noordegraaf A. Correction of phase offset errors in main pulmonary artery flow quantification. J Magn Reson Imaging. 2005;22(1):73-9.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

ベクトル場融合可視化及び定量化

【0012】

ボリューム測定位相コントラスト核磁気共鳴画像は、撮像ボリューム内の構造物に関する解剖学的情報を提供するのみならず、データエンコード動き（data encoding motion）のベクトル場をも提供する発展途上の画像化技術である。本願出願人は、この技術には心疾患及び心血管疾患の評価を行うことができる大きな可能性があると考える。最近のＭＲ画像法の進歩により、最近では、解剖画像及びベクトル場の高ＳＮ比を維持しながらほぼ等方性の高解像度画像を取得することが可能になった。しかし、通常は放射線学及び／または心臓病学に関する研修を受けた医師が行う臨床画像判読及び診断を可能にし得るコンピュータシステムはまだ存在しない。

【0013】

そこで、本願出願人は、４ＤＰＣ ＭＲＩデータの画像判読及び定量分析を容易にする一連の発明及びステップを考案した。臨床診療において用いられるようにするために、本願出願人は、本明細書において、本発明により撮像ボリュームの解析ができるようにし、グラフィクスハードウェアを活用することによってユーザインタラクションを最適化する一連の発明を提供する。本発明により、ユーザは、必要な可視化及び計算タスクを動的に行うことができ、臨床環境において４ＤＰＣ画像化技術を用いて心血管検査を行うことを実行可能にする。

【課題を解決するための手段】

【0014】

位相コントラストＭＲＩ位相誤差補正

【0015】

従来の方法では、或る所与のボクセルが、（ａ）静止組織、（ｂ）移動している流体または組織、あるいは（ｃ）ノイズのいずれを表すかを判断するためにコンピュータアルゴリズムを用いて位相の時間的変化が検出され、経時的変化が最も小さいピクセルが静止組織を最も良く表すと仮定されていた。しかし、静止組織のボクセルの割合は、患者によって異なったり、人体の異なる領域においてかなり異なったり、撮像範囲（ＦＯＶ）の大きさの影響を受けたりすることがある。これらの欠点は、従来の研究では概して認識されないままであった。既存の手法に基づく静止組織の割り当ては、誤りを含むおそれが多大にあるので、本願出願人は、画像フィルタの特定の組合せを用いてユーザ誘導型の静止組織の選択を可能にするような、コンピュータによって実行可能なソフトウェアプログラムの使用方法を提供する（図１Ａ〜図１Ｂを参照）。

【0016】

静止組織ボクセルの特定に加えて、位相誤差の空間的関係を不正確に伝えるＭＲＩデータを特定することも重要である。ＭＲＩデータは、撮像範囲が被撮像物体の大きさを超えないときに空間エイリアシング（空間折り返し（spatial wrapping））の誤差が生じやすい。これらは通常、位相エンコード方向及びスライス方向において生じ、撮像ボリュームのエッジにおけるボクセルの折り返しをもたらす。位相誤差補正のために、空間的に折り返されたデータを特に除去することは、従来の研究では取り上げられていなかった。位相誤差の正確なモデリングのために、本願出願人は、本明細書において、これらの折り返されたボクセルをユーザによる誘導で除去することを可能にするために、コンピュータによって実行可能なソフトウェアプログラムの使用方法を提供する（図２Ａ）。

【0017】

既存のボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータの位相誤差補正技術は、平面毎に行われてきた。これらのアルゴリズムは、計算量はそれほど多くないが、ボリューム測定データの固有の空間的関係を生かせない場合がある。さらに、そのような補正が、互いに隣接する複数の平面にわたって一貫しているという保証はない。本願出願人は、本明細書において、これらの基礎的ではあるが認識されていない平面毎手法の制限を克服するために、大量の位相コントラストデータに対して、ボリューム測定位相誤差モデルのコンピュータによって実行可能な、コンピュータによって実現される使用方法を提供する。

【0018】

複数の使用可能な３次元モデル及び時間的平均化手法について、以下に詳細に説明する。最低次モデルは、最小の計算複雑性で渦電流位相オフセットを効率的にモデリングすることができるが、より高次のモデルは、より広い撮像範囲が用いられる場合には特に、より良好に適合し得る。より広い撮像範囲またはより高いＭＲＩ磁場及び傾斜強度が用いられるときには、位相オフセットの空間依存性は次第に非線形になり得る。しかし、これらの問題を解決するための計算資源は多種多様であり得るので、本願出願人は、本明細書において、コンピュータによって実行可能なソフトウェアプログラムを用いることにより、どのモデルを用いるべきかを決定する方法を提供する（図２Ｂ）。

【0019】

ベクトル場融合可視化及び定量化

【0020】

心血管検査を行うための４ＤＰＣ ＭＲＩの使用を実現可能にするために、本願出願人は、コンピュータ上でこの高次元データの可視化を行うためにコンピュータによって実現される一連の手順であって、測定対象心血管構造物を通る個々の平面の選択を容易にし、測定またはセグメンテーションを行うことができる手順を提供する。本願出願人は、これらの原理を具体化するソフトウェアプラットフォームを考案し、ＦＬＯＷＡＮＡＬＹＴＩＸと名付けた。このソフトウェアは、心臓及び心血管の画像判読に合わせて作られており、撮像ボリュームの徹底的な定性及び定量分析のために必要な多くのステップが組み込まれている。これらのステップは、
・複数平面及びボリューム測定による可視化、
・この可視化に基づくベクトル場の測定のための平面の選択、
・心内構造物及び血管のコンピュータ支援セグメンテーション、
・血流の計算、
・診断用心臓平面の選択、
・心室ボリュームのコンピュータ支援セグメンテーション、及び
・心室ボリュームの計算
を含む。

【0021】

各４ＤＰＣ ＭＲＩデータセットの効率的かつ正確な臨床判読を可能にするべく、病的血流の被視認性を最大にする一方でソース画像データに含まれるノイズの被視認性を低下させるために、幾つかの特定の機能が必要とされる。これらの機能のためのアルゴリズムについては以下で詳述する。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1A】本発明の或る例示的な実施形態に従う非静止組織用マスクの手動選択を可能にするソフトウェアのユーザインタフェースのスクリーンショットであり、生データを示す。

【図1B】本発明の或る例示的な実施形態に従う非静止組織用マスクの手動選択を可能にするソフトウェアのユーザインタフェースのスクリーンショットであり、静止組織を保持するマスキングされたデータを示す。

【図2A】本発明の或る例示的な実施形態に従う位相オフセットモデリングのためのサブボリュームの手動選択を可能にするソフトウェアのユーザインタフェースのスクリーンショットであり、垂直線及び水平線は、撮像ボリュームの範囲を表しているが、空間エイリアシング（もしあれば）の領域を除去するように動的に調整可能である。

【図2B】本発明の或る例示的な実施形態に従う位相オフセットモデリングのためのサブボリュームの手動選択を可能にするソフトウェアのユーザインタフェースのスクリーンショットであり、スライス方向における撮像ボリュームの範囲は調整可能である。加えて、ボリューム測定モデルの種類（積または和）、モデルの次数（１次、２次、３次など）及びモデリングの方法が選択可能である。

【図3A】本発明の或る例示的な実施形態に従う血流の定量化ビューアの画面キャプチャを示す。再構成された軸位断、冠状断及び矢状断の像が自動的にレンダリングされ、該像の回転及び再配置を自由に行うことができる。

【図3B】本発明の或る例示的な実施形態に従う血流の定量化ビューアの画面キャプチャを示す。個々のパネルは、画面空間のより大きな部分を占めるように拡大することができる。

【図3C】本発明の或る例示的な実施形態に従う血流の定量化ビューアの画面キャプチャを示す。血管のセグメンテーションを、マウス・ユーザインタラクションを用いて手作業で行うことができる。

【図3D】本発明の或る例示的な実施形態に従う血流の定量化ビューアの画面キャプチャを示す。第２のタブでは、速度エイリアシングされたピクセルの特定を容易にしかつセグメンテーションの精度を向上させるために、血管の最近傍補間された像も自動的に生成される。

【図4A】本発明の或る例示的な実施形態に従う心臓ビューアの画面キャプチャを示す。各ウィンドウの下部に示されるスライドバーにより調整可能である色伝達関数により、複数平面の再構成された像に位相（速度）データが自動的に重ね合わせられる。標準的な心内構造物に対して時間分解したランドマークを定めることにより、これらの構造物の動的トラッキングを容易にすることができる。

【図4B】本発明の或る例示的な実施形態に従う心臓ビューアの画面キャプチャを示す。短軸像、長軸像、二腔像、三腔像及び四腔像が自動的に生成される。標準的な心内構造物に対して時間分解したランドマークを定めることにより、これらの構造物の動的トラッキングを容易にすることができる。

【図4C】本発明の或る例示的な実施形態に従う心臓ビューアの画面キャプチャを示す。短軸像、長軸像、二腔像、三腔像及び四腔像が自動的に生成される。標準的な心内構造物に対して時間分解したランドマークを定めることにより、これらの構造物の動的トラッキングを容易にすることができる。

【図5A】本発明の或る例示的な実施形態に従うマグニチュード（解剖）データ及び位相（速度）データの統合ボリュームレンダリングの画面キャプチャを示す。解剖データをレンダリングする複数の方法は、ビーム和（ray sum）の方法を含むコンテキストメニューから容易にアクセス可能である。各ウィンドウの下部に示されるスライドバーにより調整可能である色伝達関数により、解剖学的レンダリングに位相速度データが自動的かつ動的に重ね合わせられる。

【図5B】本発明の或る例示的な実施形態に従うマグニチュード（解剖）データ及び位相（速度）データの統合ボリュームレンダリングの画面キャプチャを示す。解剖データをレンダリングする複数の方法は、ＭＩＰの方法を含むコンテキストメニューから容易にアクセス可能である。各ウィンドウの下部に示されるスライドバーにより調整可能である色伝達関数により、解剖学的レンダリングに位相速度データが自動的かつ動的に重ね合わせられる。

【図5C】本発明の或る例示的な実施形態に従うマグニチュード（解剖）データ及び位相（速度）データの統合ボリュームレンダリングの画面キャプチャを示す。解剖データをレンダリングする複数の方法は、表面（サーフェス）の方法を含むコンテキストメニューから容易にアクセス可能である。各ウィンドウの下部に示されるスライドバーにより調整可能である色伝達関数により、解剖学的レンダリングに位相速度データが自動的かつ動的に重ね合わせられる。

【図5D】本発明の或る例示的な実施形態に従うマグニチュード（解剖）データ及び位相（速度）データの統合ボリュームレンダリングの画面キャプチャを示す。解剖データをレンダリングする複数の方法は、内腔の方法を含むコンテキストメニューから容易にアクセス可能である。各ウィンドウの下部に示されるスライドバーにより調整可能である色伝達関数により、解剖学的レンダリングに位相速度データが自動的かつ動的に重ね合わせられる。

【発明を実施するための形態】

【0023】

位相コントラストＭＲＩ位相誤差補正

【0024】

位相コントラストＭＲＩデータにおけるバックグラウンド位相誤差の正確なモデルを計算するために、静的軟部組織を代表する画像ボクセルを正確に特定することが不可欠である。本願出願人は、以下の画像フィルタの組合せを用いることにより、静的軟部組織の正確な特定を可能にする。
１．解剖（マグニチュード）画像の信号強度に基づくフィルタ。
２．ボクセルが「空気または肺」を表す可能性を反映するスコアに基づくフィルタ。
３．ボクセルが「血液または移動している組織」を表す可能性を反映するスコアに基づくフィルタ。

【0025】

取得した画像データにはある程度のノイズがつきものであるので、静止組織における高信号の持続性を生かすことは、多くの場合に有用である。本願出願人は、各時間位相における各画像をそれと同じ時間位相における信号によってフィルタリングするのではなく、全ての時間的な時点にわたって最大信号強度に基づいてフィルタを適用する。ユーザは、その後、非静止組織を抑制するために最適な信号強度閾値を選択することができる。

【0026】

信号強度フィルタは有用であるが、これらのフィルタ単独では、静的軟部組織を代表するボクセルを分離するには不十分である。さらに、画像データから、静止組織を代表するボクセルを特に選択することができる１つの計算値を決めることは困難である。代わりに、本願出願人は、概念的に直感で理解できる画像フィルタであって、（ａ）「空気または肺」及び（ｂ）「血液」または「移動している組織」を除去するために用いることができ、解剖（マグニチュード）画像データ及び速度（位相）画像データに基づいて計算される画像フィルタを定義する。

【0027】

「空気または肺」フィルタを計算するために、本願出願人は、「空気または肺」を通常は表す大部分のピクセルに共通な幾つかの特徴を特定した。これらのボクセルは、通常、（ａ）低いマグニチュード信号強度、（ｂ）速度場における高い局所的相対的空間的変化、及び（ｃ）速度場における低い局所的コヒーレンスを有する。従って、本願出願人は、空間内の各位置における「空気または肺」フィルタの集計スコアを計算する関数を定義することができる。

【数4】

ここで、ｍはマグニチュード（解剖）画像強度を表し、ｖは位相（速度）ベクトル場を表し、ａ（ｍ）は、ボクセルが信号強度単独に基づく「空気または肺」であることの相対的確率の推定値を表し、

【数5】

であり、これは、各位置におけるマグニチュード画像の信号強度ｍ_０及び任意のパラメータｍ_ｍｉｎ、ｍ_ｍａｘ、ｐ_ｍｉｎに基づいて計算される。関数ｂ（ｖ）は、速度場における相対的な局所的空間的変化を表し、

【数6】

であり、これは、各位置における速度

【数7】

に基づいて計算される。関数ｃ（ｖ）は、速度場における局所的コヒーレンスの距離（metric）を表し、

【数8】

であり、これは、隣接ボクセル

【数9】

の、局所的コヒーレンスの任意の重みｗ_ｉを掛けた加重和として計算される。ここで、ｖ_０は、画像ボリューム内の現在の位置における速度であり、

【数7】

は、各隣接ボクセルにおける速度である。

【0028】

「血液または移動している組織」フィルタを計算するために、本願出願人は、これらの物質を表す大部分のボクセルに共通な特徴も同様に特定した。これらのボクセルは、通常、（ａ）速度場における高い速度、（ｂ）時間データのフーリエ変換における特徴的な性質、及び（ｃ）速度場における高い局所的コヒーレンスを有する。多くの場合、これらのボクセルは、解剖（マグニチュード）画像上における高信号も有するが、これは、静脈造影剤の使用に応じて変化し得る。従って、本願出願人は、空間内の各位置において「血液または移動している組織」フィルタの集計スコアを計算する関数を定義することができる。

【数10】

ここで、ｍは、マグニチュード（解剖）画像強度を表し、ｖは、位相（速度）ベクトル場を表す。関数ａ（ｖ）は、速度場内の各位置における時間データのフーリエ変換に基づくスコアを表す。

【数11】

これは、各位置における時間経過に伴う速度

【数12】

及び任意のパラメータｂ_ｍｉｎ，ｂ_ｍａｘ，ｐ_ｍｉｎに基づいて計算される。関数ｂ（ｖ）

【数13】

は、各位置における速度の周波数成分の加重和として計算される。最初と最後の周波数成分を除いて、「血液」を代表するボクセルは、通常、周波数領域の始めと終わりにおいて高い値を有するが、中間では低い値を有する。それゆえ、

【数14】

に対する有用な重み付け方式は、（０，１，１，１，１，−１，−１，−１，−１，−１，−１，−１，１，１，１，０）のように見えるであろう。関数ｃ（ｖ）は、この場合もやはり、既により詳細に説明した通り、速度場における局所的コヒーレンスの距離（metric）を表す。

【数8】

【0029】

折り返されていない静止組織の適切なサブボリュームが選択されたら、このデータサブセットを用いて、撮像ボリューム全体にわたって渦電流に関連した位相オフセットのモデルを計算することができる。本願出願人は、このデータのボリューム測定の３次元性を十分に活用するために使用可能なモデルのファミリーを具体的に定義する。すなわち、

【数15】

である。ここで、ｎ、ｍ、ｌは非負整数であり、

【数16】

は、互いに独立した多項式関数

【数17】

【数18】

【数19】

である。

【0030】

このファミリーの最も単純な使用可能モデルは３次元の要素毎の線形モデルであり、本願出願人は通常、１．５Ｔスキャナから得られるボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータにこのモデルを適用する。

【数20】

【0031】

この渦電流モデルファミリーには、次式で表されるサブファミリーが含まれる。

【数21】

これらは、交差項を除外することによって導き出すことができ、それにより、画像軸と一致しない渦電流関連位相誤差のモーメントを十分に特徴付けないモデルが与えられる。前述の式（２）との類似性によって、この単純化されたが不十分と思われるモデルは、同等に

【数22】

の如く表される。

【0032】

ここで提唱されている３次元モデルのパラメータの推定は、撮像ボリュームの全域で静止組織から得られたデータを用いて、最小二乗回帰により行うことができる。しかし、静的ボクセルの特定は不完全であり、１つの時間位相において別の時間位相よりも問題になる場合がある。従って、本願出願人は、全ての時点に対して１つの最適な３次元モデルを計算することを選択する。

【0033】

全時点にわたって平均的なモデルを作成するための効率的な方法は幾つかある。第１の方法は、各時点において３次元モデルのパラメータを個々に計算し、次に、各係数の平均を計算することにより、最終的なモデルに達することである。全時点にわたる係数の分散は、不確実性の有用な測定基準であり得る。第２の方法は、ボリューム内の各静的ボクセルについて全時点にわたって平均位相を適合させることによって３次元モデルのパラメータを計算することである。この方法は、位相測定の異常値を平均する傾向があるであろうが、そうでなければ最小二乗回帰を不当に推進する恐れがある。この方法は、第１の方法よりも僅かに正確である可能性が高い。しかし、この方法を用いてこのモデルの係数の不確実性の度合いの評価を得ることは、より困難である。第３の方法は、全時点にわたって静的ボクセルデータを用いて最小二乗回帰を行うことにより、１つのモデルに達することである。これは、最も多くのメモリを必要とする方法であり、これら３つの選択肢のうちで潜在的に精度が最も低い。

【0034】

本願出願人が本明細書において提供するモデル及び方法は、個々の撮像面の代わりに撮像ボリュームを用いて３次元位相オフセットモデルのパラメータを定義することによって、従来の方法と容易に区別することができる。この新しい方法は、幾つかの利点を有する。３次元モデルは、スライス方向における空間的変化を明確に補正するので、全スライスにわたって位相オフセットの変化を予測可能な方法で補正することができる。従って、この方法は、静止組織を分類する際の誤差に対する感受性が低い。この点をさらに検証するために、各画像スライスに様々な量の静止組織が存在し得ることを考慮することは価値がある。例えば、胸部中間部においては、腹部や胸部上部よりもかなり少ない画像ボクセルが静止組織を表すことになる。ボリューム測定手法を用いることにより、腹部及び胸部上部から得られたデータを用いて胸部中間部における位相誤差に関する情報を得ることができる。

【0035】

本願出願人が適用したモデリング手法はまた、ほぼ利用されなくなった位相誤差の別の特性をうまく利用する。渦電流が各時間位相に等しく影響を及ぼすはずであることを認識することにより、本願出願人は、モデルの精度をさらに向上させるために各時間位相から得られたデータを統合するモデリング手法を選択する。この重要な仮定は、過去の方法において説明されてこなかった。

【0036】

ベクトル場融合可視化

【0037】

高次元ボリューム測定位相コントラストＭＲＩの解剖データ及びベクトル場データの時間効率の良い判読を促すために、得られた取得情報を組み合わせ、それを、判読する医師がすぐに理解できるように表示することが不可欠である。そのような大量の情報が取得され、スライスが薄すぎる場合には読み取る者（リーダー）にとって医用画像を判読することが困難であることもあるので、いくつかの既存のソフトウェアパッケージによって実現されてきたような、画像ボリューム内で任意の厚さのスラブにわたって複数の種類の平均化（ビーム和（ray sum）、最大強度投影法、最小強度投影法、表面レンダリング）を行う機構を提供することが重要である。これは通常、医用画像界において「ボリュームレンダリング」と呼ばれている。

【0038】

ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータの最適利用のために、解剖学的な詳細情報を完全には覆い隠さない方法でベクトル場データをこれらのレンダリングされた解剖画像に重ね合わせることも必要である。重ね合わせの望ましい程度は、検査やユーザによって大きく異なり得る。従って、本願出願人は、本明細書において、重ね合わせられたベクトル場データの不透明度の動的制御を可能にするユーザインタフェース機構を提供する。本願出願人による実施形態では、これを、可変幅及び開始位置を有しかつユーザによる制御が可能なスライドバーにより行うことができる。スライドバーの開始位置は最小不透明度ｏ_ｍｉｎを定め、スライドバーの終了位置は最大不透明度ｏ_ｍａｘを定め、０から１の間の数をとる。

【0039】

医用画像から得られるデータに色を割り当てるための一般的な方策は、伝達関数を適用することである。そのような伝達関数のパラメータは、可変幅及び開始位置を有するスライドバーを用いることにより制御することができるので、色ｃ_ｉをその速度

【数23】

に基づいて各ボクセルに割り当てることができる。

【数24】

【0040】

速度データがスライドバーの開始位置ｖ_ｍｉｎの下方に位置するとき、領域の最小値における色が割り当てられる。速度データがスライドバーの終了位置ｖ_ｍａｘの上方に位置するとき、領域の最大値における色が割り当てられる。中間の値は、任意のカラースケールに沿って補間される。

【0041】

ベクトル場データの全てが等しく情報を提供するわけではないことを認識することが重要である。実際に、ベクトル場データの表示が過剰であると、見る者の気を散らせたり、撮像ボリューム内の医学的に重要な特徴部を覆い隠したりしかねない。従って、本願出願人は、本明細書において、データのマスキング及び半透明性を用いて高品質速度データの被視認性を上げるための特定のメカニズムを提供するものであり、そのパラメータは、ユーザによる制御が可能である。ユーザにより制御されるこれらの機能は、高品質で診断上重要なベクトル場データを強調する一方で、低品質ベクトル場データを抑制することができる。現時点で本願出願人が実装する２つの例示的なマスクは、
・信号の大きさのみに基づくマスク，ｍ_ｉ
・信号の大きさと速度の積に基づくマスク，

【数25】

である。

【0042】

これらのマスクの各々について、スライドバーは、可変幅及び開始位置を有し、ユーザによる制御が可能である。ソース画像値がスライドバーの開始位置の下方に位置するときには、速度データは十分に半透明であり、ディスプレイ上では見えない。ソース画像値がスライドバーの終了位置の上方に位置するときには、速度データは最大不透明度に設定される。ソース画像値が中間に位置するときには、速度データは部分的に透明であり、不透明度レベルは最小不透明度と最大不透明度（ｏ_ｍｉｎ，ｏ_ｍａｘ）間で線形補間された。

【0043】

速度場をデータ面に重ね合わせることは極めて簡単であるが、全ボリュームにわたってこの融合を最良に行う方法は、直感で理解できるものではない。複数平面の再構成可視化中に解剖データ上の速度場の不透明度を調整するスライドバー制御との整合性を保つために、本願出願人は、ボリュームレンダリングされた解剖画像に対するボリュームレンダリングされたベクトル場の不透明度オーバーレイを制御するために用いることができるように、各ボリュームレンダリング投影に見られるピーク信号の大きさの実行タブ（running tab）を提供する。

【数26】

【数27】

【0044】

本願出願人は、さらに、このボリュームレンダリング・ベクトル場融合問題に対処すると同時にベクトル場における病理学的特徴を強調する具体的な方法を考案した。多くの病的状態が高速血流を示すことを認識することが重要である。従って、本願出願人は、この高速データの被視認性を上げるための速度重み付けの使用方法を提供する。解剖データのためのボリュームレンダリングパイプラインにおいては通常は複数の繰り返しが行われるので、本願出願人は、高速データの不透明度に大きく重み付けする同様の一連の繰り返しを提供し、α_ｉを任意の所与の位置における局所的速度不透明度と定義する。

【数28】

ここで、ｗは、重み付け係数（通常は４以上の値）を表し、ｒ_ｉは、領域［０，１］に合わせて調整された速度を表し、

【数29】

によって与えられる。

【0045】

ボリュームレンダリングの各繰り返しステップにおいて、局所的速度不透明度α_ｉは、要約した色ベクトル

【数30】

を決定するのに役立ち、該ベクトルは、

【数31】

として計算される。ここで、要約した速度不透明度

【数32】

は、

【数33】

によって繰り返し更新される。

【0046】

ボリューム測定位相コントラストＭＲＩデータの高次元性のおかげで、本願出願人は、このデータの判読の効率を最適化するために立体的３Ｄ可視化技術を利用することが有用であると考える。この可視化方法を提供することにより、解剖ノイズ及び速度ノイズの被視認性を被表示ボリューム全体に分散させ、ノイズがデータ中の重要な診断の詳細を分かりにくくすることを防止することができる。この技術をレンダリングパイプラインに取り入れると同時に診断ソフトウェアのインタフェースに対する影響を最小限に抑えるのに最適な方法は、直ちにはっきりと理解されるわけではない。従って、本願出願人は、本明細書において、ユーザによる介入を最小限に抑えて立体的視覚化を可能にする特定のパイプラインを提供する。
１．ユーザが、１回のボタンクリックにより立体的視覚化を有効／無効にする。
２．ユーザが、瞳孔間隔（ＩＯＤ）制御を操作することにより、立体的視覚化の振幅を調整する。
３．コンピュータが、ＩＯＤパラメータに基づいて各眼に対する個別の視野を作成する。

【0047】

立体的視覚化が可能になったとき、固定視野距離ｄ及びＩＯＤパラメータｉｏｄに基づいて各眼からの個別の視野の向きを直接計算することができる。これら２つのパラメータから角度の付いた投影を求める方法は複数あるが、本願出願人は、１つの方法として次の方法を提供する。
１．各眼に対する視野角

【数34】

を計算する。右眼についてはθ_ｒ＝＋θ_ｅ、左眼についてはθ_ｌ＝−θ_ｅである。
２．表示面の中心

【数35】

から眼の位置

【数36】

を計算する。

【数37】

３．レンダリングされた画像内の各位置に関して、眼の位置と画像の位置との差に基づいて眼投影ベクトル（eye projection vector）を計算する。
４．その後、各眼投影ベクトルに沿って、既に説明したように固定厚さのスラブのボリュームレンダリングを行うことができる。

【0048】

ベクトル場平面の選択

【0049】

本願出願人は、心臓及び血管の定量的評価に必要とされる最も重要な診断タスクの１つが、ベクトル場を測定するために用いることができる特定の撮像面の正確な配置であることを見つけ出した。適切な可視化ツールがない場合にはこれらの撮像面の配置は極めて困難であるので、このタスクの実行には、上記した可視化手法が不可欠である。これらの撮像面を正確に配置することのみならず、それを最小限のユーザ労力または対話式処理で行うことが重要である。

【0050】

上記したベクトル場融合可視化手法とともに、本願出願人は、最適撮像面の初期配置及び向きについての、１回のボタンクリックによる対話式の方法を提供する。１回のボタンクリックイベント時に、ディスプレイ上のポインタの位置は撮像面の中央を指定する。次に、当該位置またはその近傍におけるベクトル場の値を用いて、撮像面の向き（法線ベクトル）を指定することができる。換言すれば、１回のクリックイベントによって画定される撮像面は、

【数38】

を満たす全ての点

【数39】

として描写することができる。ここで、

【数40】

は前記画像におけるポインタの位置であり、

【数41】

は当該位置におけるベクトル場の値である。この最初の位置及び向きが定まったら、撮像面の再位置合わせまたは再方向合わせを、他の撮像面上に現れるマーカ及び相互参照線を用いて行うことができる。

【0051】

心臓及び血管の総合評価に必要な別の重要なタスクは、動的（移動している）撮像面の配置である。ユーザにとってデータの複数の時点にわたってそのような撮像面の位置及び向きを指定する最良の方法が何であるかは、直ちにはっきりと理解されるわけではない。よって、本願出願人は、本明細書において、動的撮像面を指定するのに必要な労力を最小限に抑える手順を提供する。この手順により、ユーザは、動的撮像面を最大限指定するための一連のステップを行うことができる。
１．ユーザが、特定の位置及び向きを有する最初の静的撮像面を配置する。
２．ユーザが、データセット内の別の時点へ移動する。
３．ユーザが、この新しい時点で撮像面の再位置合わせ及び再方向合わせを行う。
４．コンピュータが、ユーザ指定の撮像面間で線形補間された法線ベクトル及び位置を有する中間の時点に対して、中間の撮像面を自動的に作成する。
５．コンピュータが、動的に指定された撮像面にデータを自動的に表示する。
６．ステップ２〜５を繰り返す。

【0052】

可視化による心内構造物及び血管のセグメンテーション

【0053】

ユーザが静的または動的撮像面を指定したら、任意の所与の構造物または測定対象血管の境界を画定すること、すなわち「セグメンテーション」が必要である。これは通常、取得したデータの全ての時点に対して測定対象構造物の境界を画定するために膨大なユーザ入力を必要とする。この多くの時間を必要とすることになりかねない労力を最小限に抑えるために、一例において、本願出願人は、或る構造物の境界が具体的に画定される中間の時点で、自動補間を用いる。任意の数の閉多角形補間方法を用いることができる。これにより、所与の構造物の境界を最大限に画定するための手順を簡略化することができる。
１．コンピュータが、ユーザによって前もって指定された撮像面においてデータの表示を作成する。
２．ユーザが、測定対象構造物（すなわち、大動脈、肺動脈）の周りに境界を引く。
３．ユーザが、データセット内の別の時点へ移動する。
４．コンピュータが、ユーザによって前もって指定された撮像面において境界を前記画像に重ね合わせたデータの表示を作成する。
５．ユーザが、測定対象構造物の周りの境界を引くかまたは更新する。
６．コンピュータが、中間の時点についての補間された境界を自動的に作成する。
７．必要に応じて、ステップ３〜６を繰り返す。

【0054】

ボリューム測定位相コントラストＭＲＩ取得時に取得した解剖データ及びベクトル場データはともに、血管及び心内構造物の適切な境界に関する詳細情報を与えることができる。本願出願人は、これら両データが互いに独立して情報を提供するが、速度場融合レンダリングがこれらの解剖構造物のセグメンテーション精度の向上にも役立ち得ることを認識した。このような理由で、本願出願人は、上記した色及びベクトルの融合のレンダリング方法を用いることにより、セグメンテーションの精度をさらに向上させる。このことは、これらの融合画像上で直接ユーザがセグメンテーションを行えるようにすることによって可能にされる。

【0055】

融合画像は、セグメンテーションに非常に役立つが、色伝達関数が動きの方向性を包含していない場合には特に、元となる画像データ内でアーチファクトを隠すことができる。このことは、ベクトル場データに位相エイリアシングが存在するときには特に問題である。アーチファクトの存在は、血流の測定精度にマイナスの影響を及ぼしかねない。位相（速度）エイリアシングの存在を強調するために、本願出願人は、最近傍（ニアレスト・ネイバー）レンダリングされた複数の画像を同時に表示する。これにより、ユーザはアーチファクトの存在を容易に検出し、データの別の平面を選択することにより、定量化を行うことができる。

【0056】

本願出願人は、色及び速度の融合のレンダリング及び隣接（side-by-side）最近傍補間が、判読する医師がエイリアシングを迅速に特定するのに役立ち得ることを発見したが、これらの別々の画像を見る過程は、ボリューム測定位相コントラストイメージングデータの判読及びセグメンテーションの効率を低下させる可能性が高い。従って、本願出願人は、特定の色伝達関数により分かりにくくされてしまう場合がある方向情報を封じ込める（encapsulating）さらなる別の方法を提供する。ここまで説明したレンダリングされた画像の上に矢印を重ね合わせることによって、この方向情報を基本的なデータセットについてのユーザの理解に迅速かつより効率的に組み入れることができる。本願出願人は、ソフトウェアインタフェースの単純さを維持するために、重ね合わせられる矢印に関して以下の一連の要件を与える。
１．速度ベクトルの長さに比例する矢印の長さ及び／または大きさ。
２．色オーバーレイのマスキングを決定する制御と類似または同一の制御を用いて決定される矢印のマスキング。
３．色オーバーレイの不透明度を決定する制御と類似または同一の制御を用いて決定される矢印の不透明度。

【0057】

ユーザにとって望ましい位置及び撮像面においてセグメンテーションが行われたら、コンピュータは、ベクトル場から得られる任意の数の値を容易に計算することができる。それには、ボリューム測定の血流のみならず、渦度、せん断応力、圧力及び乱流の定量化も含まれ、これらは、ナビエ・ストークス方程式を用いて速度ベクトル場から計算することができる。

【0058】

ランドマークベースの従来の心臓平面の可視化

【0059】

ボリューム測定位相コントラストＭＲＩから得られたデータの判読に従事することになる医師にとって、大量のデータのフリーハンドでの対話式ナビゲーションは難題となる場合がある。従って、これらの判読を行う医師によりよく知られている従来の撮像断面画像を獲得するための追加の直感で理解できるメカニズムを提供することが重要である。従来の心臓ＭＲＩの取得中、これらの従来の撮像断面画像（左室二腔像及び右室二腔像、左室三腔像及び右室三腔像、四腔像、左室短軸像及び右室短軸像）の指定は、通常、他の平面において画像に重ね合わせられた基準線を平行移動及び回転させることによって、ＭＲＩスキャナ上で行われる。この過程は、ボリューム測定ＣＴまたはＭＲＩデータ内で平面を配置するためのソフトウェアにおいてミラーリングを行うことができるが、依然として多大な時間を必要とする。さらに、この手法により、変化する心臓の向きをトラッキングすることができる動的断面画像を示すことは不可能である。従って、本願出願人は、時間分解したランドマークのユーザ指定によって可能になる別の手法を提供する。
１．ユーザが、画像上の或る位置にラベルを付ける（すなわち、左室心尖部、右室心尖部、僧帽弁、三尖弁、大動脈弁、肺動脈弁、前乳頭筋、後乳頭筋）
２．コンピュータが、当該位置を表す画像データの上に重ね合わせられたマーカ（すなわち、Ｙ）を表示する。このマーカは、ユーザが別の位置に移動させることができる。
３．ユーザが、データセット内の別の時点へ移動する。
４．ユーザが、マーカの位置を別の位置に変更する。
５．コンピュータが、表示を更新することにより新しい位置を反映させる。
６．コンピュータが、マーカを明示した全ての中間の時点について、マーカの位置を自動的に補間する。
７．必要に応じて、ステップ３〜６を繰り返す。

【0060】

十分な一連のランドマークが明示されたら、これらの位置に基づいて特定の心臓像が自動的に計算され得る。例えば、左室三腔像は、３つの点、すなわち、左室心尖部、僧帽弁の中心及び大動脈弁の中心によって画定することができる。これらの位置の各々は時間とともに変化するので、心臓のＭＲＩ、ＣＴまたはＥＣＨＯに通常用いられる従来の静的平面の向きは、心臓周期中に心臓の軸が著しく変化する場合には特に、準最適であり得る。この問題を克服するために、本願出願人は、時間分解したランドマークを用いて心臓像の動的平面を指定する。これらの心臓像の動的平面は、各時点における各ランドマークの位置に従って平行移動及び回転する。例えば、左室三腔像の場合、各時点における動的平面は、

【数42】

を満たす全ての点

【数38】

として描写することができる。ここで、

【数43】

は、大動脈弁の位置であり、

【数44】

は、左室心尖部の位置であり、

【数45】

は、僧帽弁の位置である。

【0061】

本願出願人は、従来の撮像面上にいくつかのランドマークの位置を正確に配置することが場合によっては困難であることを認識している。しかし、適切な心臓像が得られたら、これらのランドマークの手動調整をユーザは遙かに容易に行うことができる。一例では、本願出願人は、以下の手順を用いて心臓像を微調整する。
１．コンピュータが、上記のランドマークに基づいて最初の心臓像を表示する。
２．コンピュータが、これらの心臓像に重ね合わせられたマーカを表示する。
３．ユーザが、これらの心臓像のうちの１つにおいてマーカの位置を変更する。
４．コンピュータが、変更したマーカの位置に依存する全ての心臓像を自動的に更新する。
５．コンピュータが、マーカを明示した全ての中間の時点について、マーカの位置を自動的に補間する。
６．コンピュータが、影響を及ぼした時点について、変更したマーカの位置に依存する全ての心臓像を自動的に更新する。
８．ユーザが、データセット内の別の時点へ移動する。
９．必要に応じて、ステップ１〜８を繰り返す。

【0062】

心臓ＭＲＩから得られた心室ボリュームの定量化には、心室壁と内腔の間の境界を一貫して画定することが必要である。これは、心室壁と内腔との間のコントラスト差の質のみならず、どの１つの画像表示面にも容易に現れないであろう解剖構造物の３次元レジストレーションに依存する不正確な技術である。その上、あらゆる時点またはスライスの別々のセグメンテーションが必要である場合には、ユーザが境界を特定することは多くの時間を必要とする行為でもある。代わりに、一例において、本願出願人は、より一貫した信頼できる心室の境界のセグメンテーションを可能にする一連の手順を用いる。
１．コンピュータが、短軸及び長軸（二腔、三腔、四腔）像の各々を、これらの心臓像に重ね合わせられたランドマークマーカとともに表示する。
２．ユーザが、測定対象構造物（すなわち心室壁）の周りに境界を引く。
３．ユーザが、データセットにおける別の時点またはスライスを選択する。
４．コンピュータが、短軸及び長軸（二腔、三腔、四腔）像の各々及びこれらの心臓像に重ね合わせられたランドマークマーカ及び特定された境界の表示を更新する。
５．ユーザが、測定対象構造物（すなわち心室壁）の周りの境界を引くかまたは更新する。
６．コンピュータが、中間の時点及び／またはスライスについての補間された境界を自動的に作成する。
７．必要に応じて、ステップ３〜６を繰り返す。

【0063】

２以上のスライスにおいて、測定対象構造物の境界のセグメンテーションが指定されたら、当該構造物のボリュームの推定値を、各境界内に含まれる面積Ａ_ｊと、セグメンテーション（通常は短軸）を行うために用いたスライス間の間隔Δ_ｊとの関係に基づいて、容易に計算することができる。例えば、最も簡単な場合には、リーマン和を計算することによってボリュームＶの推定値を求めることができる。

【数46】

【0064】

本発明の態様は、スタンドアロン型パッケージとしてのコンピュータシステムあるいは画像装置または画像システムと一体化したコンピュータシステムによって実行可能な、コンピュータによって実現されるソフトウェア、モジュールまたはパイプラインであり得る。

【図1A】

【図1B】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図3D】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】