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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-07-26
(54)【発明の名称】血行力学パラメータ及び損傷を受けた脳組織の同時表示
(51)【国際特許分類】
A61B 6/50 20240101AFI20240719BHJP
A61B 6/46 20240101ALI20240719BHJP
A61B 5/0275 20060101ALI20240719BHJP
【ＦＩ】
A61B6/50 511G
A61B6/50 500B
A61B6/46 536Q
A61B5/0275 J
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024504985
(86)(22)【出願日】2022-07-28
(85)【翻訳文提出日】2024-03-22
(86)【国際出願番号】 US2022074272
(87)【国際公開番号】W WO2023010089
(87)【国際公開日】2023-02-02
(31)【優先権主張番号】17/387,965
(32)【優先日】2021-07-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/713,123
(32)【優先日】2022-04-04
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521480846
【氏名又は名称】イスキマビュー インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＩＳＣＨＥＭＡＶＩＥＷ，ＩＮＣ．
(74)【代理人】
【識別番号】100105957
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100068755
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 博宣
(74)【代理人】
【識別番号】100142907
【弁理士】
【氏名又は名称】本田 淳
(72)【発明者】
【氏名】バンマー、ローラント
(72)【発明者】
【氏名】ストラカ、マトゥーシュ
(72)【発明者】
【氏名】エンドレス、ユルゲン
【テーマコード（参考）】
4C017
4C093
【Ｆターム（参考）】
4C017AA11
4C017AB06
4C017AC40
4C017BC11
4C017BC23
4C017BD04
4C017BD06
4C017CC01
4C017CC08
4C017DD17
4C093AA22
4C093AA24
4C093CA17
4C093DA02
4C093FD12
4C093FF17
4C093FF19
4C093FF23
4C093FF37
(57)【要約】
血液供給の妨げに基づいて脳組織損傷量を示すオーバーレイを有する画像を生成することができる。造影データが解析されて、個人の脳の領域に関する灌流パラメータを特定することができる。損傷した脳組織の存在に関する灌流パラメータの閾値は、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を妨げる生体状況の発症から経過した時間期間に基づくことができる。造影データが解析されて、個人の脳の領域に関する低濃度測度を特定することもできる。低濃度測度が脳組織損傷に対応する尤度も、生体状況の発症から経過した時間期間に基づいて特定することができる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
方法であって、各々がプロセッサ及びメモリを含む１つ又は複数の計算デバイスを含む計算システムが、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて前記個人の前記脳内の第１の特性を示す造影データを取得することと、
前記計算システムにより、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定することと、
前記計算システムにより、前記個人の前記脳の血管に関連し、前記時間量及び前記造影データに基づく１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、
前記計算システムにより、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定することと、
前記計算システムにより及び前記１つの血流パラメータに基づいて、損傷を受けた組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成することと、
を含む方法。
【請求項2】
前記１つ又は複数の閾値は、前記生体状況の発症から経過した第１の時間期間に対応する血流パラメータの第１の閾値レベルを含み、前記１つ又は複数の閾値は、前記生体状況の発症から経過した第２の時間期間に対応する前記血流パラメータの第２の閾値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記計算システムにより、前記時間量が第１の時間量に対応すると判定することと、前記計算システムにより、前記血流パラメータが少なくとも前記第１の閾値レベルであることに基づいて、損傷が前記個人の前記脳の前記領域に生じたと判定することと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記第２の閾値レベルは、前記第１の閾値レベルよりも大きい前記血流パラメータの値に対応する、請求項２に記載の方法。
【請求項5】
前記血流パラメータは脳血流を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項6】
前記計算システムにより、前記第１の造影データのボクセル情報を解析することにより前記血流パラメータを特定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記計算システムにより、前記個人の前記脳内の前記造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の第２の特性を示す追加の造影データを取得することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記計算システムにより、前記追加の造影データの幾つかのボクセルの強度値を解析することにより、前記モデルのパラメータの値を特定することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記パラメータの重みを決定することと、
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記計算システムにより、前記パラメータの前記重みを使用して実行される前記モデルに、前記個人の前記脳の領域の低濃度測度を特定させることと、前記計算システムにより、前記低濃度測度が少なくとも低濃度閾値レベルであると判定することと、
前記計算システムにより、前記個人の前記脳の前記領域の組織が損傷したと判定することと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記生体状況は、前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域への血流の妨げである、請求項１に記載の方法。
【請求項11】
システムであって、１つ又は複数のハードウェアプロセッサと、
コンピュータ可読命令を含む１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
を備え、
前記コンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させ、
前記動作は、
個人の脳内の造影剤の存在に基づいて前記個人の前記脳内の第１の特性を示す造影データを取得する動作と、
前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定する動作と、
前記個人の前記脳の血管に関連し、前記時間量及び前記造影データに基づく１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定する動作であって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定する動作と、
前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定する動作と、
前記個人の前記脳の前記血管に基づいて、損傷を受けた組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成する動作と、
を含む、システム。
【請求項12】
前記１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、前記追加のコンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、前記追加の動作は、前記個人の前記脳内の前記造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の第２の特性を示す追加の造影データを取得する動作と、
前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定する動作と、
を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記第１の造影技法は、１つ又は複数の灌流ベースのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）造影技法を実施し、前記第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項14】
前記第１の造影技法は、１つ又は複数のコンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）造影技法を実施し、前記第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項15】
前記１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、前記追加のコンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、前記追加の動作は、前記個人の前記脳の前記領域に対応する第１のオーバーレイ及び前記個人の前記脳の追加の領域に対応する第２のオーバーレイを含む画像を生成する動作
を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項16】
方法であって、１つ又は複数のプロセッサ及びメモリを含む計算システムにより、個人の脳内の造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の特性を示す造影データを取得することと、
前記計算システムにより、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定することと、
前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定することと、
前記計算システムにより、追加の造影データの幾つかのボクセルの強度値を解析することにより、前記モデルの１つ又は複数のパラメータのうちの１つのパラメータの値を特定することと
前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記１つのパラメータの重みを決定することと、
前記計算システムにより及び前記個人の前記脳の前記血管に基づいて、損傷した組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成することと、
を含む、方法。
【請求項17】
前記計算システムにより、前記個人の前記脳内の造影剤の存在に基づいて、前記個人の前記脳内の追加の特性を示す追加の造影データを取得することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の血管に関連する１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項18】
前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の血管に関連する１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、前記計算システムにより、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定することと、
を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記造影データは、非灌流ベースの造影技法を含む造影技法により生成され、前記追加の造影データは、灌流ベースの造影技法を含む追加の造影技法により生成される、請求項１７に記載の方法。
【請求項20】
前記計算システムにより、第１の時間期間中の前記血流パラメータの前記１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度に対応する第１のユーザインタフェースデータを生成することと、前記計算システムにより、第２の時間期間中の前記血流パラメータの前記１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度に対応する第２のユーザインタフェースデータを生成することと、
を含む、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
血行力学パラメータ及び損傷を受けた脳組織の同時表示に関する。
【背景技術】
【0002】
損傷は、組織への血流が妨げられたとき、人体に生じ得る。組織への血流の減少には、血管閉塞、血管破裂、血管狭窄、又は血管圧迫等の幾つかの原因があり得る。組織への損傷の重症度は、組織への血流の妨げの程度及び組織への血流が妨げられる時間量に依存し得る。組織への血液供給が長期間にわたり不適切である状況では、組織は梗塞し得る。梗塞組織は、血液供給の欠如に起因して組織細胞が死ぬことから生じ得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
血行力学パラメータ及び損傷を受けた脳組織の同時表示に関する。
【課題を解決するための手段】
【0004】
必ずしも一定の縮尺で描かれているわけではない図面中、同様の番号は様々な図における同様の構成要素を記載し得る。任意の特定の要素又は動作の考察を容易に識別するために、参照番号中の最初の１つ又は複数の桁は、その要素が最初に紹介された図番を指す。幾つかの実施態様は、限定ではなく例として示される。
【図面の簡単な説明】
【0005】
【図1】１つ又は複数の実施態様例による、異なる造影モダリティからのデータを集計し、脳組織への潜在的な損傷を示すオーバーレイを含む画像を生成するアーキテクチャの一例の図表現である。
【図2】１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳を通る血流に関する灌流パラメータを特定するアーキテクチャの一例の図表現である。
【図3】１つ又は複数の実施態様例による、脳組織に関する低濃度測度を特定するアーキテクチャの一例の図表現である。
【図4】１つ又は複数の実施態様例による、脳組織への損傷量を特定するために異なる造影モダリティから生成された情報を集計するアーキテクチャの一例の図表現である。
【図5】１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症のタイミングに基づいて脳組織への損傷量を示す画像データを生成するアーキテクチャの一例の図表現である。
【図6】１つ又は複数の実施態様例による、異なる造影モダリティにより生成された画像データに基づいて集計画像を特定し、脳組織への潜在的な損傷量を示す集計画像のオーバーレイを生成するプロセスの動作例を示すフローチャートである。
【図7】１つ又は複数の実施態様例による、脳組織に関する灌流パラメータ及び低濃度測度を特定し、脳組織の少なくとも一部への潜在的な損傷量を特定するプロセスの動作例を示すフローチャートである。
【図8】１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症に基づいて、損傷した脳組織を示す出力画像を生成するプロセスの動作例を示すフローチャートである。
【図9】１つ又は複数の実施態様例による、異なる灌流パラメータ及び低濃度解析に従って特定された個人の脳内の関心領域を示すオーバーレイを有する灌流ベースのＣＴ造影データの幾つかのスライスを含むユーザインタフェースの一例の図である。
【図10】１つ又は複数の実施態様例による、１つ又は複数の機械可読媒体から命令を読み取って実行し、本明細書に記載の任意の１つ又は複数の方法論を実行し得るコンピュータシステムの形態の機械の構成要素を示すブロック図である。
【図11】１つ又は複数の実施態様例による、本明細書に記載の１つ又は複数のハードウェアアーキテクチャと併せて使用し得る代表的なソフトウェアアーキテクチャを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0006】
組織への血流減少に起因した組織への損傷及び／又はリスクの程度を特定するために、種々の造影技法を実行することができる。１つ又は複数の例では、灌流ベースの造影技法が実施されて、血液供給の減少を経験した個人の脳の領域を識別することができる。別の実施態様は、脳血管造影を通して査定を実行することである。例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）造影技法が使用されて、個人の脳の画像を捕捉することができる。ＣＴ造影技法により生成された画像は解析されて、損傷した個人の脳の領域が、それらの領域への血液供給欠如に起因して不可逆的損傷を受けたリスクが高いと判定することができる。種々の例において、造影剤を個人に送達することができ、個人の脳に血液を供給する血管を通る造影剤の流れを示すＣＴ画像を捕捉することができる。造影剤がまだ動脈にある間に画像が撮影される場合、これはＣＴ血管造影（ＣＴＡ）と呼ばれる。ＣＴＡ造影技法は、血液を脳に運ぶ血管の画像を捕捉することを含むことができ、血管の狭窄又は閉塞の指示を提供することができる。血液を脳に運ぶ血管の重症の狭窄又は閉塞は、血流が損なわれるか又は妨げられる組織に損傷を生じさせる恐れがある。したがって、少なくとも幾つかの場合、１つ又は複数の血管の狭窄又は閉塞の量は、組織損傷が持続しているか又は将来、組織損傷を持続する恐れし得る脳の領域の疑いが生じ得る。血流又は組織における血液到達時間等の血行力学パラメータの導出を目的として、造影剤が大きな動脈、毛細血管床、及び流出静脈を通っている時間中に画像が動的に撮影される場合、技法はＣＴ灌流（ＣＴＰ）と呼ばれる。脳の領域への造影剤の流れの妨げは、その領域の脳組織に損傷を生じさせる恐れがある脳の領域への血液供給の欠如を示し得る。１つ又は複数の例において、造影剤は、キャリア溶液内に配置されるヨウ素又はガドリニウムを含むことができる。造影剤を実施する灌流ベースの磁気共鳴（ＭＲ）造影技法は、血液の供給が妨げられている個人の脳の領域を識別するのに使用することもできる。
【0007】
さらに、非造影剤ベースの造影技法は、血液供給の欠如に起因して損傷した可能性がある個人の脳の領域を識別するために実施することができる。説明のために、拡散ベースのＭＲ造影技法を使用して、血液供給が妨げられ、ひいては損傷を受けた個人の脳の部分を特定することができる。少なくとも一部の例において、脳組織への損傷は不可逆的であり得る。１つ又は複数の説明のための例において、拡散ベースのＭＲ造影技法は、血液供給の欠如に起因して損傷した脳組織を識別するために実施することができる。さらに、非造影ＣＴ撮像技法は、領域への血液供給が不十分であることに起因して損傷した脳組織の領域の特定に使用することができる。梗塞の超急性期において、非造影ＣＴ頭部画像でのわずかな強度及び形態変化は、もはや救出することができない脳組織のエリアを明らかにすることができる。非造影ＣＴは典型的には、別個のＣＴ取得であるが、造影剤が脳に到達する前に撮影される動的ＣＴ灌流スキャンフェーズから情報を導出することもできる。造影剤が脳に入る前に捕捉されたスキャンフェーズは、ベースライン時点と呼ぶことができる。ベースライン時点は脳の非造影ＣＴ画像から導出することもできる。
【0008】
個人の脳への組織損傷の量及び組織への血流が回復できない場合に危険に曝される恐れがある脳の量の特定は、個人の処置選択肢の決定に使用することができる。種々の例において、再灌流治療を実施して、妨げられていた脳の領域への血液供給を回復することができる。種々の例において、再灌流治療の有効性は、脳組織への血流欠如を生じさせた状況を受けて脳組織への既存の損傷の程度に基づき得る。１つ又は複数の例において、個人の脳への既存の組織損傷量に基づいて脳の領域への血流を回復するための種々の介入は、効果がないか又は個人に更なる損傷を生じさせる恐れがある。したがって、脳組織への血流を回復するための介入の安全性及び有効性は、脳組織への損傷量に依存し得るため、血液供給の妨げによる脳組織への損傷量を特定するために使用される技法の正確性の改善が望ましい。
【0009】
既存の造影技法では、血液供給の欠如に起因した脳組織への損傷量は過小評価され得る。例えば、第１の血液源からの血流が妨げられる脳の領域には、第２の血液源から血液を供給することができる。しかしながら、種々の状況において、第２の血液源から領域に供給される血液は、第１の血液源からの血液供給の妨げに起因して損傷が既に発生した後、その領域に到達し得る。したがって、脳の領域への組織損傷を特定するために灌流造影が使用される状況において、灌流造影技法を使用して捕捉される画像は、領域の脳組織への既存の損傷にも拘わらず、領域への血液供給が回復されたことを示すことができる。灌流造影技法を使用して捕捉される画像は再灌流を示すことができるため、再灌流造影技法を使用して捕捉された画像に基づく組織損傷の特定は過小評価され得る。これらの状況において、個人に提供される処置選択肢は、脳組織の実際の損傷量では有効ではないことがあり、むしろ、灌流ベースの造影技法を使用して捕捉された画像により示される脳組織の見掛け損傷量に有効であることがある。したがって、これらの状況で個人に提供される処置は、個人に提供される処置選択肢が脳組織の実際の損傷量に対応する状況よりも有効性が低い可能性がある。
【0010】
灌流造影は、急性脳卒中患者において、領域における血流が実質的に低下した場合、その組織が損傷することを推測するのに使用される。例えば、損傷した脳組織は、脳の第１の半球における領域への血流が脳の第２の半球の対応する領域での値の３０％未満である状況において特定することができる。経験的に、そのような大きな血流低下は、永久的に損傷した脳組織の良好であるが完全ではない予測子であることがわかっている。しかしながら、これらの脳血流低下の不在は、脳組織が損傷していないことの兆候として常に解釈されるわけではない。例えば、血餅を溶解するために血栓溶解剤が与えられている可能性があり又は血餅が血管中でより遠位に移動し、そうすることにより、分枝血管の出口（口）を含むセグメントを解放した可能性がある。即ち、幾つかの領域は少なくとも部分的に再灌流することができる。そのような場合、灌流ベースの造影は、これらの領域の再灌流成功の結果として、これらの領域での血流低下を示さないことがある。しかしながら、その領域における下層組織は既に不可逆的に損傷している可能性がある。不可逆的に損傷した組織の全体量は、患者を処置するか否かの判定に重要な因子であるため、救出することができない組織量を可能な限り精密に知ることは、重要な知識である。したがって、灌流画像で検出可能ではない、不可逆的に損傷した組織の説明のために、追加情報を含むことが必要とされる。これは、非造影ＣＴからの追加情報が有用であり得る場合である。灌流ベースの画像と非造影ＣＴ画像を使用して特定される低濃度値との組合せが、１つのみの方法だけよりも梗塞サイズのより真の推定を与える。
【0011】
本明細書に記載の技法、システム、プロセス、及び方法は、既存の技法よりも血液供給の妨げに基づいて脳組織損傷量の正確な指示を提供する画像を生成することに関する。１つ又は複数の実施態様において、第１の造影データを第１の造影技法により生成することができ、第２の造影データを第２の造影技法により生成することができる。第１の造影技法は灌流ベースの造影技法であることができる。説明のために、第１の造影技法はＣＴ灌流造影を含むことができる。第２の造影技法は非灌流ベースの造影技法であることができる。例えば、第２の造影技法は非造影ＣＴ造影を含むことができる。
【0012】
第１の造影データのボクセル強度を解析して、個人の脳の幾つかの領域への血液供給を示す幾つかの灌流パラメータを特定することができる。それらの幾つかの灌流パラメータを使用して、損傷した個人の脳組織の１つ又は複数の第１の領域を特定することができる。１つ又は複数の第１の領域は、第１の造影技法を使用して生成された個人の脳の１つ又は複数の画像に配置されるオーバーレイとして表示することができる。１つ又は複数の例において、灌流パラメータは、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域が不可逆的損傷を受けたことを示すことができる。さらに、灌流パラメータは、１つ又は複数の第１の領域に関して少なくとも１つの閾値確率の損傷が発生したことを示すことができる。
【0013】
さらに、第２の造影データのボクセル強度を解析して、損傷した個人の脳組織の１つ又は複数の第２の領域を特定することができる。１つ又は複数の例において、第２の造影データを解析して、個人の脳の領域に関連する低濃度のインジケータを生成することができる。低濃度は、脳組織領域の濃度低下を指す。脳組織領域の濃度低下は、健康な脳組織で見られる水分量よりも、領域における水分量が多い結果であり得る。種々の例において、低濃度は脳組織損傷のインジケータであり得る。１つ又は複数の例において、脳組織損傷に対応する、少なくとも閾値測度の低濃度を有する脳の１つ又は複数の領域は、第２の造影技法を使用して生成された個人の脳の１つ又は複数の画像に配置されるオーバーレイとして示すことができる。１つ又は複数の例において、低濃度のインジケータは、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域が不可逆的損傷を受けたことを示すことができる。さらに、低濃度のインジケータは、１つ又は複数の第２の領域に関して損傷が発生した少なくとも閾値確率があることを示すことができる。
【0014】
１つ又は複数の実施態様において、第１の造影技法を使用して生成された第１の造影データに基づいて特定された第１の領域及び第２の造影技法を使用して生成された第２の造影データに基づいて特定された第２の領域は、少なくとも部分的な重複量を有することができる。種々の例において、１つ又は複数の第２の領域は、１つ又は複数の第１の領域に含まれない脳組織の部分を含むことができる。これらの状況では、１つ又は複数の第１の領域と１つ又は複数の第２の領域との組合せは、１つ以上の第１の領域のみ又は１つ以上の第２の領域のみのいずれかよりも、個人に関して脳組織損傷の正確な指示を提供することができる。１つ又は複数の説明のための例では、第１の造影データから導出された画像を含み、１つ又は複数の第１の領域を表示する第１のオーバーレイ及び１つ又は複数の第２の領域を表示する第２のオーバーレイの両方を含むユーザインタフェースを生成することができる。このようにして、計算デバイスを介してユーザインタフェースを見る医療従事者に、個人に関する脳組織損傷のより正確なビューを提供することができる。したがって、医療従事者は、個人の脳組織への損傷量に関連する、既存のシステムにより提供される情報を見る場合よりも安全で有効であり得る個人の処置選択肢を示すことができる。
【0015】
図１は、１つ又は複数の実施態様例による、異なる造影モダリティからのデータを集計し、脳組織への潜在的な損傷を示すオーバーレイを含む画像を生成するアーキテクチャ１００の図表現である。１つ又は複数の例において、アーキテクチャ１００は、不可逆的に損傷した脳組織を示すユーザインタフェースを生成するのに実施することができる。アーキテクチャ１００は画像処理システム１０２を含むことができる。画像処理システム１０２は１つ又は複数の計算デバイス１０４により実施することができる。１つ若しくは複数の計算デバイス１０４は、１つ若しくは複数のサーバ計算デバイス、１つ若しくは複数のデスクトップ計算デバイス、１つ若しくは複数のラップトップ計算デバイス、１つ若しくは複数のタブレット計算デバイス、１つ若しくは複数のモバイル計算デバイス、又はそれらの組合せを含むことができる。特定の実施態様において、１つ又は複数の計算デバイス１０４の少なくとも一部は、分散計算環境で実施することができる。例えば、１つ又は複数の計算デバイス１０４の少なくとも一部は、クラウド計算アーキテクチャで実施することができる。
【0016】
画像処理システム１０２は灌流画像処理システム１０６を含むことができる。灌流画像処理システム１０６は、第１の造影技法１１０により生成された第１の造影データ１０８を取得することができる。第１の造影技法１１０は灌流ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の例において、第１の造影技法１１０はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影技法１１０はＣＴ灌流ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、第１の造影技法１１０はＣＴ血管造影ベースの造影技法であることができる。
【0017】
第１の造影データ１０８は、ＣＴ造影装置により捕捉された個人１１４の脳１１２の１つ又は複数の画像に対応することができる。１つ又は複数の例において、ＣＴ造影装置は、時間期間にわたる個人１１４の脳１１２の幾つかの画像を捕捉することができる。このようにして、脳１１２の一連の画像をその時間期間にわたって連続して捕捉することができる。一連の画像中の個々の画像は、本明細書では「スライス」と呼ぶことができる。スライスは脳１１２の異なる領域に対応することができる。例えば、ＣＴ造影装置は、個人１１４の肩又は首のスライスの捕捉を開始し、頭蓋底、脳１１２を通って個人１１４の頭部の頂部まで上に移動することができる。１つ又は複数の例において、ＣＴ造影装置は、個人１１４の脳１１２の同じ又は同様の領域の複数の画像を経時捕捉することができる。造影プロセスの一環として、静脈注射等を介して個人１１４に造影剤を送達することができる。第１の造影データ１０８は、造影剤が送達される前の脳１１２を示す個人１１４の脳１１２の画像と、脳１１２の１つ又は複数の領域における造影剤の存在を示す個人１１４の脳１１２の画像とを含むことができる。
【0018】
第１の造影データ１０８は、個人１１４の脳１１２の捕捉された画像のボクセルの強度値を示すことができる。強度値はハウンズフィールド単位で示すことができる。１つ又は複数の例において、造影剤が存在する脳１１２の領域に対応するボクセルの強度値は、造影剤が存在しない脳１１２の領域に対応するボクセルの強度値よりも大きい値であることができる。種々の例において、第１の造影データ１０８に含まれるボクセルの強度値は、脳１１２の領域に存在する造影剤の量を示すことができる。説明するために、脳１１２の領域内に存在する造影剤の量が増えるにつれて、その領域に対応するボクセルの強度値も上がることができる。さらに、脳１１２の領域内に存在する造影剤の量が減るにつれて、その領域に対応するボクセルの強度値も下がることができる。
【0019】
１つ又は複数の例において、第１の造影データ１０８は、医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）規格に従ってフォーマットすることができる。ＣＴ造影装置により捕捉される画像に対応するデータに加えて、第１の造影データ１０８はＣＴ造影装置により捕捉された画像についての追加情報を含むことができる。例えば、第１の造影データ１０８は、個人１１４の脳１１２の個々のスライスが捕捉された時間及び／又は個人１１４の脳１１２の個々のスライスが捕捉された時間間隔を示すタイミングデータを含むことができる。加えて、第１の造影データ１０８はスライスの特性を示すことができる。説明のために、第１の造影データ１０８はスライスの厚さ、スライス間距離、ボクセル寸法、又はボクセル位置の少なくとも１つを示すことができる。第１の造影データ１０８は、個人１１４に対応する情報、第１の造影データ１０８が生成された施設に対応する情報、又は第１の造影データ１０８に含まれた個人１１４の脳１１２の画像を捕捉したＣＴ造影装置に対応する情報の少なくとも１つ等の更なる情報を示すこともできる。
【0020】
灌流画像処理システム１０６は、第１の造影データ１０８を解析し、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を生成することができる。１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は、個人１１４の脳１１２の１つ又は複数の領域を通る血流を示すことができる。１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は脳血流（ＣＢＦ）の測度を含むことができる。加えて、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は脳血液量（ＣＢＶ）の測度を含むことができる。さらに、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は、平均トレーサ通過時間（ＭＴＴ）の測度を含むことができる。ＭＴＴは、脳の領域を通る造影剤の平均通過時間に対応することができる。１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は、組織残留関数（ｔｉｓｓｕｅ ｒｅｓｉｄｕｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）のピークに対応するＴｍａｘを含むこともできる。組織残留関数は、ボクセルに入った造影剤の量が後にそのボクセル内部に留まる確率を示す。１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は、第１の造影データ１０８の少なくとも一部における個々のボクセルについて特定することができる。
【0021】
種々の例において、灌流画像処理システム１０６は、脳１１２の１つ又は複数の領域に関して第１の造影データ１０８のボクセルの強度値を解析して、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を特定することができる。例えば、灌流画像処理システム１０６は、第１の造影データ１０８に含まれる１つ又は複数の画像をテンプレート画像と見当合わせすることができる。テンプレート画像は、多くの個人の脳の画像から導出される解剖学的テンプレートを含むことができる。テンプレート画像と見当合わせされた後、第１の造影データ１０８に含まれる１つ又は複数の画像は、人間の脳の幾つかの領域を示すアトラスと位置合わせすることができる。種々の例において、アトラスは血管、実質等の位置を示すことができる。このようにして、第１の造影データ１０８に含まれる１つ又は複数の画像に関して幾つかの領域を識別することができる。１つ又は複数の例において、第１の造影データ１０８の１つ又は複数の画像は、アトラスに含まれる幾つかの領域に従ってラベリングすることができる。次いで、灌流画像処理システム１０６が、ある時間期間にわたり領域の１つ又は複数に対応するボクセルの強度値を解析して、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を特定することができる。説明のために、灌流画像処理システム１０６は、脳１１２の血管に対応するボクセルの強度を解析して、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を特定することができる。
【0022】
灌流画像処理システム１０６は、第１の造影データ１０８と併せて１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を解析して、１つ又は複数の領域への血液供給の妨げに起因して損傷した組織である脳１１２の１つ又は複数の領域を特定することもできる。例えば、第１の造影データ１０８は、個人１１４の脳１１２の第１の画像１１８を含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の画像１１８は、所与の時間にＣＴ造影装置により捕捉されたスライスを含むことができる。第１の画像１１８は、造影剤が存在する血管１２０を示すことができる。灌流画像処理システム１０６は、血液を脳１１２のセクション１２２に供給する血管１２０に対応するボクセルの１つ又は複数の灌流パラメータ１１６及び強度値を解析して、セクション１２２への血流の妨げの程度及びセクション１２２への血流の妨げの時間量を特定することができる。セクション１２２への血流の妨げの程度に基づいて、灌流画像処理システム１０６は、組織が損傷した確率が少なくとも閾値確率であるセクション１２２の第１の関心領域１２４を特定することができる。１つ又は複数の実施態様において、灌流画像処理システム１０６は、第１の関心領域１２４を示す第１のオーバーレイに対応する第１のオーバーレイ造影データ１２６を生成することができる。１つ又は複数の例において、第１のオーバーレイは、第１の画像１１８と併せて表示することができる。
【0023】
灌流画像処理システム１０６は、個々の灌流パラメータ１１６に基づいて損傷した脳組織を有する領域を特定することができる。例えば、灌流画像処理システム１０６は、領域に含まれるボクセルの脳洪水流の１つ又は複数の測度に基づいて、損傷した脳組織を含む確率が少なくとも閾値確率である領域を特定することができる。１つ又は複数の追加の例において、灌流画像処理システム１０６は、Ｔｍａｘの１つ又は複数の値に基づいて、損傷した脳組織を有する領域を特定することができる。１つ又は複数の更なる例において、灌流画像処理システム１０６は、脳血液量の１つ又は複数の値に基づいて、損傷した脳組織を有する領域を特定することができる。灌流画像処理システム１０６は、平均トレーサ通過時間の１つ又は複数の値に基づいて、損傷した脳組織を有する領域を特定することができる。更なる追加の例において、灌流画像処理システム１０６は、脳血流、脳血液量、Ｔｍａｘ、又は平均トレーサ通過時間の少なくとも１つの１つ又は複数の値に基づいて、損傷した脳組織を有する領域を特定することができる。
【0024】
１つ又は複数の説明のための例において、灌流画像処理システム１０６は、灌流パラメータ１１６の２つ以上を使用して識別された領域間の差に基づいて、損傷した脳組織の量及び／又は損傷した脳組織の予測量を特定することができる。説明のために、灌流画像処理システム１０６は、脳血流の値を使用して損傷した脳組織を含む確率が少なくとも閾値確率である第１の領域と、Ｔｍａｘの値を使用して損傷した脳組織を含む確率が少なくとも閾値確率である第２の領域とを特定することができる。１つ又は複数の例において、第１の領域は、第１の時間における損傷した脳組織量の近似に対応することができ、第２の領域は、後の第２の時間における損傷した脳組織量の近似に対応することができ、第２の領域の体積は第１の領域よりも大きい。これらの状況において、第１の領域と第２の領域との間の体積差は、第１の領域の体積が第２の領域の体積に経時増大し得ることを示すことができる。種々の例において、損傷した脳組織を処置又は損傷した脳組織量を最小に抑えるために処方される介入は、第１の領域と第２の領域との間の体積差に基づくことができる。例えば、第１の処置は、第１の領域と第２の領域との間の体積差が閾値差未満である状況で処方することができ、第２の処置は、第１の領域と第２の領域との間の体積差が閾値差以上である状況で処方することができる。
【0025】
灌流画像処理システム１０６は、損傷した個人１１４の脳１１２内の組織の領域を特定する１つ又は複数の機械学習技法を実施することもできる。種々の例において、１つ又は複数の機械学習技法を使用して、損傷確率が少なくとも閾値確率である個人１１４の脳１１２内の組織の領域を特定することができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の畳み込みニューラルネットワークを実施して、個人１１４の脳１１２内の潜在的に損傷した組織の領域を特定し得る。例えば、Ｕ－Ｎｅｔアーキテクチャを実施して、個人１１４の脳１１２内の損傷した組織の領域を特定し得る。さらに、１つ又は複数の分類畳み込みニューラルネットワークを実施して、個人１１４の脳１１２内の損傷した組織の領域を特定し得る。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度解析システム１２８は、幾つかのＣＴ灌流画像をトレーニング画像として取得することができる。トレーニング画像は、１つ又は複数の損傷領域を有する第１の個人の脳の第１の幾つかの画像と、損傷領域を含まない第２の個人の脳の第２の幾つかの画像とを含むことができる。１つ又は複数の状況において、第１の幾つかの画像は１つ又は複数の損傷領域を有するものとして分類することができ、第２の幾つかの画像は損傷領域がないものとして分類することができる。１つ又は複数の更なる例において、第１の画像に含まれる第１の個人の脳の指定された領域は、損傷領域として分類することができる。１つ又は複数の機械学習技法と併せて生成された１つ又は複数のモデルのパラメータの値は、トレーニングプロセスを通して特定することができる。トレーニングプロセスが完了し、１つ又は複数のモデルが、追加の画像セットを使用して検証された後、１つ又は複数のモデルを使用して、新しい画像の損傷領域を分類することができる。
【0026】
画像処理システム１０２は低濃度解析システム１２８を含むこともできる。低濃度解析システム１２８は、第２の造影データ１３０に基づいて個人１１４の脳１１２の１つ又は複数の領域の濃度値を特定することができる。１つ又は複数の例において、低濃度解析システム１２８は、１つ又は複数の閾値未満の濃度値を有する組織を含む個人１１４の脳１１２の１つ又は複数の領域を特定することができる。種々の例において、１つ又は複数の閾値未満の濃度値を有する脳組織は、損傷が脳組織で生じたことを示すことができる。
【0027】
第２の造影データ１３０は第２の造影技法１３２により生成することができる。第２の造影技法１３２は非灌流ベースの造影技法であることができる。種々の例において、第２の造影技法１３２は非造影剤ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、第２の造影技法１３２は１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施することができる。しかしながら、第２の造影技法１３２は、第１の造影技法１０８からの１つ又は複数の画像、特に造影剤が脳に到達する前に取得された画像で置換することもできる。これらの状況において、第１の造影技法１１０及び第２の造影技法１３２は、異なるときに捕捉された第１の造影データ１０８及び第２の造影データ１３０と同じ造影モダリティを含み得る。説明のために、第１の造影データ１０８は、個人１１４の脳１１２に造影剤が存在する時間期間中、ＣＴ灌流等の造影技法により捕捉することができ、第２の造影データ１３０は、個人１１４の脳１１２に造影剤が存在しない時間期間中、同じ造影モダリティにより捕捉することができる。
【0028】
第２の造影データ１３０は、ＣＴ造影装置により捕捉された個人１１４の脳１１２の１つ又は複数の画像に対応することができる。１つ又は複数の例において、ＣＴ造影装置は、時間期間にわたり個人１１４の脳１１２の幾つかの画像を捕捉することができる。このようにして、脳１１２の一連の画像を時間期間にわたり連続して捕捉することができる。スライスは、脳１１２の異なる領域に対応することができる。例えば、ＣＴ造影装置は、個人１１４の肩又は首の画像の捕捉を開始し、頭蓋底、脳１１２を通って個人１１４の頭部の頂部まで上に移動することができる。１つ又は複数の例において、ＣＴ造影装置は、個人１１４の脳１１２の同じ又は同様の領域の複数の画像を経時捕捉することができる。
【0029】
第２の造影データ１３０は、個人１１４の脳１１２の捕捉された画像のボクセルの強度値を示すことができる。強度値はハウンズフィールド単位で示すことができる。１つ又は複数の例において、比較的低濃度を有する脳１１２の領域に対応するボクセルの強度値は、比較的高濃度を有する脳１１２の領域と比べて比較的低い強度値を有する。これらの状況において、第２の造影データ１３０に含まれるボクセルの強度値は、ボクセルに対応する脳組織の濃度が上がるにつれて増大する。
【0030】
１つ又は複数の例において、第２の造影データ１３０は医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）規格に従ってフォーマットすることができる。ＣＴ造影装置により捕捉される画像に対応するデータに加えて、第２の造影データ１３０はＣＴ造影装置により捕捉された画像についての追加情報を含むことができる。例えば、第２の造影データ１３０は、個人１１４の脳１１２の個々のスライスが捕捉された時間及び／又は個人１１４の脳１１２の個々のスライスが捕捉された時間間隔を示すタイミングデータを含むことができる。加えて、第２の造影データ１３０はスライスの特性を示すことができる。説明のために、第２の造影データ１３０はスライスの厚さ、スライス間距離、ボクセル寸法、又はボクセル位置の少なくとも１つを示すことができる。第２の造影データ１３０は、個人１１４に対応する情報、第１の造影データ１０８が生成された施設に対応する情報、又は第２の造影データ１３０に含まれた個人１１４の脳１１２の画像を捕捉したＣＴ造影装置に対応する情報の少なくとも１つ等の更なる情報を示すこともできる。
【0031】
種々の例において、低濃度解析システム１２８は、脳１１２の１つ又は複数の領域に関して第２の造影データ１３０のボクセルの強度値を解析して、脳１１２の領域のハウンズフィールド濃度値を特定し、ハウンズフィールド濃度値に基づいて損傷組織である脳１１２の領域を識別することができる。種々の例において、低濃度解析システム１２８は、第２の造影データ１３０に含まれるボクセルの強度値を解析して、損傷の確率が少なくとも閾値確率である個人１１４の脳１１２の領域を特定することができる。１つ又は複数の例において、低濃度解析システム１２８は、第２の造影データ１３０に含まれる１つ又は複数の画像をテンプレート画像と見当合わせすることができる。テンプレート画像は、多くの個人の脳の画像から導出された解剖学的テンプレートを含むことができる。テンプレート画像と見当合わせされた後、第２の造影データ１３０に含まれる１つ又は複数の画像は人間の脳の幾つかの領域を示すアトラスと位置合わせすることができる。このようにして、第２の造影データ１３０に含まれる１つ又は複数の画像に関して幾つかの領域を識別することができる。１つ又は複数の例において、第２の造影データ１３０の１つ又は複数の画像は、アトラスに含まれる幾つかの領域に従ってラベリングすることができる。説明のために、低濃度解析システム１２８はアトラスを使用して、脳１１２の脳室、脳１１２内の脳脊髄液、及び脳１１２の軟組織、例えば実質及び追加の血管を特定することができる。
【0032】
１つ又は複数の例において、低濃度解析システム１２８は、脳１１２の異なる半球におけるボクセルを解析して、低濃度組織を含む脳１１２の１つ又は複数の領域を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、第２の造影データ１３０は個人１１４の脳１１２の第２の画像１３４を含むことができる。種々の例において、第２の画像１３４は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を使用して所与の時間にＣＴ造影装置により捕捉されたスライスを含むことができる。低濃度解析システム１２８は、脳１１２の第１の半球１３６に含まれるボクセルと脳１１２の第２の半球１３８に含まれるボクセルとの間の空間的相関を特定することができる。１つ又は複数の例において、第１の半球１３６及び第２の半球１３８は、本明細書では互いの対側と呼ぶことができる。加えて、第２の半球１３８に配置された第２のボクセルに空間的に対応する第１の半球１３６に配置された第１のボクセルは、本明細書では互いの対側と呼ぶことができる。
【0033】
低濃度解析システム１２８は次いで、第２の半球１３８に配置されたボクセルの強度値に関して、第１の半球１３６に配置されたボクセルの強度値を解析することができる。種々の例において、低濃度解析システム１２８は、第１の半球１３６における対側ボクセル位置と第２の半球１３８における対側ボクセル位置との差を特定することができる。１つ又は複数の例において、低濃度解析システム１２８は、対側の第２のボクセルとの強度値差が少なくとも閾値差である第１のボクセルを有する脳１１２の１つ又は複数の領域を特定することができる。図１の説明のための例では、低濃度解析システム１２８は、第２の半球１３８の第２の関心領域１４０が、第２の関心領域１４０におけるボクセル位置の対側である第１の半球１３６におけるボクセル位置との強度値差が少なくとも閾値差であるボクセルを含む。１つ又は複数の例において、第２の関心領域１４０は、第２の関心領域１４０への血液供給の妨げに起因して損傷した脳組織を示すことができる。１つ又は複数の追加の例において、低濃度解析システム１２８は、第１の半球１３６及び第２の半球１３８におけるボクセル位置の強度値の対側解析に代えて又は加えて、１つ又は複数の機械学習技法を使用して第２の関心領域１４０を特定することができる。１つ又は複数の実施態様において、低濃度解析システム１２８は、第２の関心領域１４０を示す第２のオーバーレイに対応する第２のオーバーレイ造影データ１４２を生成することができる。１つ又は複数の例において、第１のオーバーレイは第２の画像１３４と併せて表示することができる。
【0034】
低濃度解析システム１２８は、個人１１４の脳１１２内の低濃度組織の領域を特定する１つ又は複数の機械学習技法を実施することもできる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の畳み込みニューラルネットワークを実施して、個人１１４の脳１１２の低濃度組織の領域を特定し得る。例えば、Ｕ－Ｎｅｔアーキテクチャを実施して、個人１１４の脳１１２の低濃度組織の領域を特定することができる。さらに、１つ又は複数の分類畳み込みニューラルネットワークを実施して、個人１１４の脳１１２の低濃度組織の領域を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度解析システム１２８は、幾つかの非造影ＣＴ画像をトレーニング画像として取得することができる。トレーニング画像は、１つ又は複数の低濃度領域を有する第１の個人の脳の第１の幾つかの画像と、低濃度領域を含まない第２の個人の脳の第２の幾つかの画像とを含むことができる。１つ又は複数の状況において、第１の幾つかの画像は１つ又は複数の低濃度領域を有するものとして分類することができ、第２の幾つかの画像は低濃度領域がないものとして分類することができる。１つ又は複数の更なる例において、第１の画像に含まれる第１の個人の脳の指定された領域は、低濃度領域として分類することができる。１つ又は複数の機械学習技法と併せて生成された１つ又は複数のモデルのパラメータの値は、トレーニングプロセスを通して特定することができる。トレーニングプロセスが完了し、１つ又は複数のモデルが、追加の画像セットを使用して検証された後、１つ又は複数のモデルを使用して、新しい画像の低濃度領域を分類することができる。
【0035】
画像処理システム１０６は出力画像システム１４４を含むことができる。出力画像システム１４４は、第１のオーバーレイ造影データ１２６及び第２のオーバーレイ造影データ１４２を取得して、１つ又は複数の集計画像１４６を生成することができる。１つ又は複数の集計画像１４６は、第１のオーバーレイ造影データ１２６に対応する第１のオーバーレイと、第２のオーバーレイ造影データ１４２に対応する第２のオーバーレイとを含むことができる。１つ又は複数の例において、出力画像システム１４４は、第１のオーバーレイ造影データ１２６及び第２のオーバーレイ造影データ１４２と併せて第１の造影データ１０８又は第２の造影データ１３０の少なくとも一方を使用して１つ又は複数の集計画像１４６を生成することができる。例えば、出力画像システム１４４は、第１のオーバーレイ造影データ１２６に対応する第１のオーバーレイ及び第２のオーバーレイ造影データ１４２に対応する第２のオーバーレイと共に第１の造影データ１０８の画像を含むように、１つ又は複数の集計画像１４６を生成することができる。１つ又は複数の説明のための例において、出力画像システム１４４は、第１の関心領域１２４に対応する第１のオーバーレイと、第２の関心領域１４０に対応する第２のオーバーレイとを有する第１の画像１１８を含むように、１つ又は複数の集計画像１４６を生成することができる。
【0036】
１つ又は複数の例において、個々に見ると、第１の関心領域１２４は、損傷した脳組織の実際の量よりも少ない損傷脳組織量を示し得る。これらの状況において、第１の関心領域１２４は、第２の関心領域１４０の体積よりも小さい体積を有することができる。したがって、第１の関心領域１２４と第２の関心領域１４０との体積差を示す１つ又は複数の集計画像１４６を生成することにより、出力画像システム１４４は、脳１１２の組織への損傷のより正確な推定を示す集計画像１４６を含むユーザインタフェースを医療従事者に提供することができる。その結果、再灌流治療の患者選択を改善することができ、低濃度領域全体が既に梗塞している場合等、潜在的に効果のない処置を回避することができる。
【0037】
図１の説明のための例に示されていないが、画像処理システム１０２は、脳組織損傷及びリスク解析システムを含むこともできる。脳組織損傷及びリスク解析システムは、異なる灌流パラメータ１１６を使用して特定された関心領域の体積差を特定することができる。例えば、脳組織損傷及びリスク解析システムは、第１の閾値における第１の灌流パラメータに従って第１の関心領域、例えば梗塞領域の第１の体積を特定し、第２の閾値における第２の灌流パラメータに従って第２の関心領域、例えばリスク領域に梗塞領域を加えたものの第２の体積を特定することができる。説明のために、脳組織損傷及びリスク解析システムは、第１の領域における相対脳血流が脳１１２の対側領域における相対脳血流の少なくとも３０％未満であることに基づいて、脳１１２の第１の領域の第１の体積を特定することができる。さらに、脳組織損傷及びリスク解析システムは、６秒よりも長いＴｍａｘを有する脳１１２の第２の領域の第２の体積を特定することができる。第１の体積と第２の体積との体積差、即ち、リスクのある組織を計算し、ユーザインタフェース内に表示することができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の体積と第２の体積との差は、本明細書ではミスマッチ体積と呼ぶことができる。さらに、第１の体積と第２の体積との比率も計算し、ユーザインタフェース内に表示することができる。第１の体積と第２の体積との比率は、本明細書ではミスマッチ比率と呼ぶことができる。種々の例において、脳組織損傷確率が少なくとも閾値確率である個人の処置推奨を決定するために、ミスマッチ体積及びミスマッチ比率は医療従事者により使用されることができる。
【0038】
さらに、図１の説明のための例に示されないが、第１の造影技法１１０はＣＴ血管造影システムを含むことができ、第１の造影データ１０８はＣＴ血管造影画像を含むことができる。これらの状況において、画像処理システム１０２は、ＣＴ血管造影画像に基づいて損傷組織を有する脳１１２の１つ又は複数の領域を特定するために、追加の画像処理システムを含み得る。１つ又は複数の例において、追加の画像処理システムは、わずかなシグナル強調が不在である１つ又は複数のＣＴ血管造影画像の領域を識別するとともに、１つ又は複数のＣＴ血管造影画像に基づいて脳１１２の血管の狭窄を特定することにより、脳１１２のコア領域を導出することができる。脳１１２の領域。脳１１２の１つ又は複数の領域における血管の狭窄を解析して、損傷組織を有する１つ若しくは複数の領域の確率を特定するか又は１つ若しくは複数の領域への損傷の測度を特定することができる。種々の例において、１つ又は複数の機械学習技法を実施して、脳の血管の狭窄を解析し、損傷組織を含む個人１１４の脳１１２の領域を特定することができる。説明のために、幾つかのＣＴ血管造影トレーニング画像を取得することができる。トレーニング画像は、脳の損傷領域において血管の狭窄を有する第１の個人の脳の第１の幾つかの画像と、損傷組織に生じた血管の狭窄を含まない第２の個人の脳の第２の幾つかの画像とを含むことができる。第１の幾つかの画像は損傷組織を有する少なくとも１つの領域を有するものとして分類することができ、第２の幾つかの画像は損傷領域がないものとして分類することができる。１つ又は複数の追加の例において、第１の画像に含まれる第１の個人の脳の指定された領域は、損傷領域として分類することができる。１つ又は複数の機械学習技法と併せて生成された１つ又は複数のモデルのパラメータの値は、トレーニングプロセスを通して特定することができる。トレーニングプロセスが完了し、１つ又は複数のモデルが、追加の画像セットを使用して検証された後、１つ又は複数のモデルを使用して、損傷組織を含むもの又は損傷組織を含まないものとして新しい画像に含まれた脳の領域を分類することができる。
【0039】
図２は、１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳を通る血流に関する灌流パラメータを特定するアーキテクチャ２００の図表現である。アーキテクチャ２００
は灌流画像処理システム１０６を含むことができる。灌流画像処理システム１０６は、ＣＴ灌流画像データ２０２を取得することができる。ＣＴ灌流画像データ２０２はＣＴ造影装置により捕捉することができる。灌流ベースのＣＴ造影プロセス中、造影剤を個人に送達することができ、灌流ベースの造影プロセス中、個人の脳を通る造影剤の存在及び移動を捕捉することができる。個人の脳を通る造影剤の存在及び移動は、個人の脳を通る血液の存在及び移動に対応することができる。加えて、ＣＴ灌流画像データ２０２は、時間期間にわたり捕捉された幾つかの画像を含むことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる幾つかの画像は、本明細書ではスライスと呼ぶことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２はフォーマットすることができ、ＤＩＣＯＭ規格に対応する情報を含むことができる。
は灌流画像処理システム１０６を含むことができる。灌流画像処理システム１０６は、ＣＴ灌流画像データ２０２を取得することができる。ＣＴ灌流画像データ２０２はＣＴ造影装置により捕捉することができる。灌流ベースのＣＴ造影プロセス中、造影剤を個人に送達することができ、灌流ベースの造影プロセス中、個人の脳を通る造影剤の存在及び移動を捕捉することができる。個人の脳を通る造影剤の存在及び移動は、個人の脳を通る血液の存在及び移動に対応することができる。加えて、ＣＴ灌流画像データ２０２は、時間期間にわたり捕捉された幾つかの画像を含むことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる幾つかの画像は、本明細書ではスライスと呼ぶことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２はフォーマットすることができ、ＤＩＣＯＭ規格に対応する情報を含むことができる。
【0040】
灌流画像処理システム１０６は、動作２０４において１つ又は複数の造影剤前画像を生成すること等の幾つかのプロセスを実行することができる。説明のために、灌流画像処理システム１０６は、動作２０６において幾つかの動作を実行して、動作２０６において、ＣＴ灌流画像データ２０２が灌流画像処理システム１０６により処理されるために、幾つかのルールに関してＣＴ灌流画像データ２０２を解析することができる。例えば、灌流画像処理システム１０６は、動作２０６において、ＣＴ灌流画像データ２０２を解析して、画像の捕捉のタイミングに関連する、タグ等のＣＴ灌流画像データ２０２がＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるか否かを判定することができる。ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる画像のサンプリングのタイミングが、動作２０６において、ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるタイミングタグに基づいて特定することができる。１つ又は複数の例において、灌流画像処理システム１０６は、１０００秒等のＣＴ灌流画像データ２０２の捕捉に使用されたスキャンの最大時間閾値に基づいて、処理されるＣＴ灌流画像データ２０２の量を特定することができる。灌流画像処理システム１０６は、動作２０６において、ＣＴ灌流画像データ２０２が、画像の位置、間隔、及び向きを示すタグを含むか否かを判定することもできる。ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる情報は灌流画像処理システム１０６により使用されて、スライスを重ねる処理を決定することができる。動作２０６は、ＣＴ灌流画像データ２０２が、損傷し梗塞リスクのある脳組織を示すことができる関心領域を計算するのに灌流画像処理システム１０６が使用可能であるという情報を含むか否かを判定することもできる。
【0041】
動作２０８において、灌流画像処理システム１０６は動き補正プロセスを実行することができる。種々の例において、画像取得中の患者の動きは灌流画像の品質を低下させる恐れがある。動作２０８における動き補正プロセスは、画像取得中の患者の動きの影響を低減することができる。動作２０８における動き補正プロセスは、空間位置合わせずれについての３次元（３Ｄ）剛体コレジストレーションを含むことができる。１つ又は複数の例において、灌流時系列における時点が参照ボリュームと位置合わせされる。参照ボリュームは、ＣＴ灌流画像データ２０２の多くの他のボリュームと最も類似するボリュームであることができる。説明のために、ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる個々のスライスを解析して、互いに対する類似性メトリックを特定することができる。個々のスライスの類似性メトリックは最適化されて、最も多数の追加画像に関して類似性メトリックの値が最大であるスライスを特定することができる。１つ又は複数の実施態様において、参照画像であると判定されなかったスライスの少なくとも一部が、参照画像に関して解析されることができ、造影プロセス中の個人の動きに対応するスライスとして識別されることができる。１つ又は複数の説明のための例において、類似性測度は、平均二乗差手順を使用して特定することができる。
【0042】
個々の画像スライスで、個々の画像スライスと参照画像との間の類似性を最適化する回転パラメータ及び／又は並進パラメータを特定することができる。並進パラメータ及び／又は回転パラメータは、画像セグメントの再位置合わせに使用することができる。１つ又は複数の説明のための例において、スライスは参照画像に関して再サンプリングされて、参照画像のボクセルの位置及び／又はサイズに対応するようにスライスのボクセルの位置又はサイズの少なくとも一方を変更することができる。説明のために、参照画像からの位置差が任意の寸法におけるボクセルの１０％、任意の寸法におけるボクセルの２５％、任意の寸法におけるボクセルの半分、又は任意の寸法におけるボクセルの７５％等の指定量を超える状況において、個人が動いている時間期間中の画像を捕捉したスライスは、回転パラメータ及び並進パラメータを用いて新しい位置に再サンプリングすることができる。ボクセルの寸法は、ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる情報から灌流画像処理システム１０６により識別することができる。このようにして、スライスは、費用関数が最適化され、位置変更により、参照画像と幾つかの追加のスライスとの間の位置合わせの少なくとも閾値量の改善が生じる状況において再サンプリングされる。
【0043】
種々の例において、動作２０６における動き補正プロセスを使用して、参照画像との位置合わせ閾値量未満の破損スライスを特定することができる。破損スライスは、灌流画像処理システム１０６によりラベリングすることができ、灌流画像処理システム１０６による灌流パラメータの計算で利用されなくてよい。動作２０８における動き補正プロセスの最終結果は、ＣＴ灌流画像データ２０２のスライスに含まれた解剖学的構造が参照画像の解剖学的構造と比較的同じ又は同様の位置にあるように位置合わせされたＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるスライス数を最大化する動き補正済み画像データを生成することであることができる。１つ又は複数の例において、造影プロセス中、個人の頭部を保持する頭部ホルダ等の非解剖学的構造は除去することができる。
【0044】
動作２１０において、様々な時間間隔で取得されているＣＴ灌流画像データ２０２のスライスに基づいて、時間補正プロセスを灌流画像処理システム１０６により実行することができる。動作２１０において実行される時間補正プロセスは、動作２０８において実行される動き補正プロセスにより生成される動き補正済みデータに関して実行することができる。時間補正動作は、一定の間隔の時間間隔を有する共通時間軸上にＣＴ灌流画像データ２０２を再サンプリングすることを含むことができる。一定間隔の時間間隔は、約０．１秒から約２秒、約０．１秒から１秒、約０．５秒から２秒、約１秒から２秒、又は約０．５秒から約１秒であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、一定間隔の時間間隔は１秒であることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、一定間隔の時間間隔は０．５秒であることができる。１つ又は複数の説明のための更なる例において、一定間隔の時間間隔は２秒であることができる。更に他の説明のための例において、一定間隔の時間間隔は０．２５秒であることができる。動作２１０において実行される時間補正プロセスは、スライスのボクセルに関連するＣＴ灌流画像データ２０２の部分を使用し、ＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるタイミングデータに基づいて、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸上の座標により表される各空間位置で区分線形曲線を特定することを含むことができる。各空間位置の区分線形曲線は定義された一定の時間間隔に再サンプリングされて、共通の時間間隔を有する時間的に解決されたデータセットを生成することができる。動作２０８で実行される動き補正プロセスから特定され、動き補正済みデータから除去された破損スライスのタイミングデータは、破損スライスの近傍時点で捕捉されたスライスに基づいて、線形補間を使用して補間することができる。
【0045】
灌流画像処理システム１０６は、動作２１２において、ＣＴ灌流画像データ２０２に関して造影剤の性質及びタイミングを推定するプロセスを実行することもできる。例えば、動作２１２において、灌流画像処理システム１０６は、脳組織に対応するボクセルに関する造影剤の到着時間を特定することができる。脳組織は、血管と、血管内にある血液とを含むことができる。種々の例において、所与の時点での脳組織に対応するボクセルにわたるシグナル変化の平均を特定することにより、平均造影剤通過曲線を生成することができる。１つ又は複数のボクセルの造影剤到着時間は、平均造影剤通過曲線から特定された情報を使用して特定することができる。造影剤到着時間は、ＣＴスキャンの開始から造影剤到着時間までの時間を含むベースライン時間フレームを特定するのに使用することができる。ベースライン時間フレームは、その後、ＣＴ灌流画像データ２０２の灌流パラメータを特定するために、灌流画像処理システム１０６により使用されることができる。例えば、動作２１４において、ＣＴ灌流画像データ２０２の造影剤前ベースライン画像２１６は、造影剤が到着する前のベースライン時間範囲内のスライスの平均として特定することができる。造影剤前ベースライン画像２１６は、灌流画像処理システム１０６による後続処理のために提供することができる。例えば、造影剤前ベースライン画像２１６は、動作２１８において、画像データを解剖学的テンプレートに位置合わせし、個人の脳の領域を識別するために使用することができる。造影剤前ベースライン画像２１６は、オーバーレイを有する集計画像を生成する際に使用するために、出力画像システム１４４に提供することもできる。種々の例において、造影剤前ベースライン画像２１６は、灌流ベースの造影空間への非灌流ベースの画像の見当合わせを実行するのに使用することができる。
【0046】
解剖学的テンプレートへのＣＴ灌流画像データ２０２の位置合わせ及びＣＴ灌流画像データ２０２に基づく個人の脳領域の識別は、動作２２０において、脳組織をセグメント化し、脳マスクを生成することを含むことができる。脳マスクは、造影剤の到着前に計算された造影剤前ベースライン画像２１６に基づいて決定することができる。脳マスクは、血管及び実質を含む脳組織等の個人の脳の特徴の２次元画像を含むことができる。頭蓋骨、硬膜、脂肪、皮膚、筋肉、眼、及び骨等の、造影剤前ベースライン画像２１６に含まれる追加の特徴は除去することができる。脳マスクは、造影剤前ベースライン画像２１６のボクセルに関する、開閉等の形態学的動作を実行することにより生成することができる。形態学的動作の後に連結成分解析技法が続き、造影剤前ベースライン画像２１６から非脳特徴を除去して、脳マスクを生成することができる。１つ又は複数の強度値閾値を使用して、脳マスクの生成に使用されるボクセルを決定することができる。１つ又は複数の例において、相対的又は絶対的強度値閾値の少なくとも１つを使用することができる。
【0047】
ＣＴ灌流画像データ２０２が、５ｍｍ、１０ｍｍ、２０ｍｍ、３０ｍｍ、４０ｍｍ、５０ｍｍ、６０ｍｍ、又は７５ｍｍ等の閾値量未満のＺ軸に沿った解剖学的カバレッジを有するＣＴ造影技法を使用して生成される実施態様において、動作２２０において、セグメント化プロセスを実行して脳マスクを生成することができる。ＣＴ造影技法の解剖学的カバレッジは、データチャネルの数、検出器行の数、ピッチ、セクションの厚さ、スキャン時間、又はガントリ回転時間の少なくとも１つに対応することができる。セグメント化プロセスは、様々な強度値を含むセグメント化閾値を決定することができる。強度値の範囲は、脳組織の以前に特定された強度値に基づいて、脳組織に対応することができる。ボクセルは、ボクセルの強度値が、セグメント化閾値に対応する値の範囲に含まれるとの判定に基づいて脳マスクに含まれ得る。さらに、ボクセルは、ボクセルの強度値が、セグメント化閾値に対応する値の範囲外であるとの判定に基づいて脳マスクから除外し得る。
【0048】
ＣＴ灌流画像データ２０２が、少なくとも閾値量のＺ軸に沿った解剖学的カバレッジを有するＣＴ造影技法を使用して生成される状況において、動作２２２において、ＣＴ灌流画像データ２０２に共に見当合わせされる解剖学的テンプレートを使用して脳マスクが決定され、頭蓋内組織を識別することができる。解剖学的テンプレートは、人間の脳の幾つかのＣＴ画像から生成される人間の頭蓋骨及び脳の複合画像を含むことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２は、解剖学的テンプレートと弾性的に共に見当合わせされて、変更後画像データを生成することができる。変更後画像データは、解剖学的テンプレートに対応するようなＣＴ灌流画像データ２０２の変更量を示すパラメータに対応することができる。種々の例において、見当合わせプロセスに基づいて変形場を生成することができる。１つ又は複数の例において、変形場は、個人の脳の幾つかの領域を示すアトラスに適用することができる。アトラスは、幾人かの個人の脳の幾つかの画像から導出された脳の個々の領域の各位置に基づいて生成することができる。アトラスはＣＴ灌流画像データ２０２に対応するように変換されることができ、ＣＴ灌流画像データ２０２の脳マスクは、変更されたアトラスに対応するＣＴ灌流画像データ２０２の領域に基づいて生成することができる。１つ又は複数の実施態様において、Ｚ軸に沿った解剖学的カバレッジが少なくとも閾値量である状況において動作２２０に関して実行される手順を使用して決定された脳マスクは、Ｚ軸に沿った解剖学的カバレッジが閾値量以下である状況において動作２２２において実行される手順を使用して決定される脳マスクと組み合わせることができる。
【0049】
動作２２４は、ＣＴ灌流画像データ２０２のボクセルに存在する造影剤効果の効果に対応するボクセルの強度差値を生成することを含むことができる。ＣＴ灌流画像データ２０２は、造影剤が１つ又は複数のボクセルの位置に存在しなかった時間期間に対応するＣＴ灌流画像データ２０２に含まれる情報を除去することにより造影剤効果を示すように変更することができる。種々の例において、造影剤の存在に対応するボクセルの強度値を特定するために使用される動作は、画像データを生成する１つ又は複数の造影技法に基づくことができる。例えば、コンピュータ断層撮影法がＣＴ灌流画像データ２０２の生成に使用される状況において、造影剤の存在に対応するピクセルの強度値は、所与の時間における幾つかの場所のボクセルの強度値をハウンズフィールド単位（ＨＵ）で示す造影剤濃度曲線の値に基づいて特定することができる。１つ又は複数の例において、濃度曲線の値は、指定された時間において所与の位置におけるＣＴ灌流画像データでの強度値とベースライン強度値との間の差に基づくことができる。１つ又は複数の説明のための例において、ベースライン値は、動作２１４において特定された平均造影剤前ベースラインスライスに基づいて特定することができる。
【0050】
動作２１８において画像データを解剖学的テンプレートに位置合わせし、個人の脳の領域を識別するプロセスは、動作２２６において、動脈入力関数（ＡＩＦ）及び静脈出力関数（ＶＯＦ）を特定することを含むこともできる。動作２２６は、脳内にある大きな血管に対応するボクセルのクラスタを特定することにより動脈入力関数を特定することを含むことができる。動脈入力関数は、比較的大きな入力動脈での造影剤の経時濃度を示すことができる。１つ又は複数の例において、動脈入力関数は、脳の中大脳動脈又は前大脳動脈にある血管に基づくことができる。解剖学的カバレッジがコンピュータ断層撮影造影の閾値未満の場合等の追加の例において、骨及び他の非脳組織が除去された後の脳の前部及び後部に対応するＣＴ灌流画像データ２０２の部分で動脈入力関数のボクセルのクラスタ候補を決定することができる。
【0051】
静脈出力関数は、脳内にある大きな血管に対応するボクセルのクラスタを特定することにより特定することができる。静脈入力関数は、比較的大きな出力静脈の造影剤の経時濃度を示すことができる。１つ又は複数の例において、静脈出力関数は、脳の矢状静脈洞及び直静脈洞という静脈エリアにある血管に基づくことができる。解剖学的カバレッジがコンピュータ断層撮影造影の閾値未満である場合等の追加の例において、骨及び他の非脳組織が除去された後の脳の前部及び後部に対応する画像データの部分において、クラスタ候補を決定することができる。
【0052】
１つ又は複数の例において、動脈入力関数及び静脈出力関数を特定する動作２２６におけるプロセスは、ボクセル候補に関する脳組織を表す各ボクセルにおける造影剤濃度曲線の振幅、造影剤濃度曲線のピークの時間、及び造影剤濃度曲線のピークの幅を特定することを含むことができる。種々の例において、所与のボクセルの最高ピークを使用して、所与のボクセルの造影剤濃度曲線の振幅、造影剤濃度曲線のピーク時間、及び造影剤濃度曲線のピークの幅を特定することができる。個々のボクセルのピーク情報は、振幅値の範囲、時間値の範囲、及び幅値の範囲に対応する標的ピーク形状に関して解析することができる。ボクセル候補のサブセットが、１つ又は複数の基準に従ったボクセルのピーク情報の解析に基づいて識別することができる。１つ又は複数の基準は、負の振幅、閾値ピーク幅未満のピーク幅、又はＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるボクセルの少なくともピーク閾値数の残り外のピークを含むことができる。１つ又は複数の基準を満たすボクセルのサブセットについて、灌流画像処理システム１０６はピーク振幅、オフセット、及び幅の平均値を特定することができる。灌流画像処理システム１０６は、ボクセル候補のサブセットのピーク振幅、オフセット、及び幅値の標準偏差を特定することもできる。ボクセル候補のサブセットに含まれる各ボクセルのピーク情報の値は、ピーク振幅、オフセット、及び幅の平均値に関連して正規化することができる。
【0053】
ボクセル候補のサブセットに含まれる個々のボクセルの動脈入力関数のスコアを特定することができる。スコアは、個々のボクセルの振幅値が平均振幅値よりも大きい量に基づいて、個々のボクセル候補で特定することができる。個々のボクセルのオフセット値が平均オフセット値よりも先である量に基づいて、個々のボクセル候補のスコアを特定することもできる。さらに、ピークの幅が平均ピーク値よりも狭い量に基づいて、個々のボクセル候補のスコアを特定することができる。
【0054】
灌流画像処理システム１０６は、最高スコアを有する少なくとも閾値数のボクセルを特定することができる。ボクセルの閾値数は１０から５０、１２から４５、１５から３０、又は１８から２５であることができる。灌流画像処理システム１０６は、第２の群に含まれる近傍ボクセルを含まないボクセルをこの追加のサブセットから特定することもできる。平均動脈入力関数は、残りのボクセルの時間対造影剤濃度曲線を使用して特定することができる。
【0055】
ボクセル候補のサブセットに含まれる個々のボクセルの静脈出力関数についてのスコアを特定することもできる。個々のボクセルの振幅値が平均振幅値よりも大きい量に基づいて、個々のボクセル候補のスコアを特定することができる。動脈入力関数に関して造影剤の到着時間後少なくとも０．５秒、少なくとも１秒、少なくとも２秒、少なくとも３秒、又は少なくとも４秒である造影剤到着時間を有するボクセル候補のスコアを特定することができる。１つ又は複数の例において、動脈入力関数に関する造影剤の到着時間後約２秒から約１５秒、動脈入力関数に関する造影剤の到着時間後約３秒から約１２秒、動脈入力関数に関する造影剤の到着時間後約４秒から１０秒、又は動脈入力関数に関する造影剤の到着時間後約２秒から約１０秒の造影剤到着時間を有するボクセル候補のスコアを特定することができる。灌流画像処理システム１０６は、最高スコアを有する少なくとも閾値数のボクセルを特定することができる。ボクセルの閾値数は約１０から５０、１２から４５、１５から３０、又は１８から２５であることができる。灌流画像処理システム１０６は、この追加のサブセットから、第２の群に含まれる近傍ボクセルを含まないボクセルを特定することもできる。平均動脈出力関数は、残りのボクセルの時間対造影剤濃度曲線を使用して、平均静脈出力関数を特定することができる。
【0056】
灌流画像処理システム１０６は、動作２２８において、灌流パラメータを生成することもできる。灌流パラメータを生成することは、動作２３０において、ＣＴ灌流画像データ２０２の少なくとも一部に含まれるノイズを低減する１つ又は複数の空間フィルタリング演算を含むことができる。例えば、１つ又は複数の空間フィルタリング演算により、急激な強度変化を除去することができる。説明のために、適用される最小量の空間フィルタリングから適用される最大量の空間フィルタリングまでを含む指定されたフィルタ幅を有するガウス平滑化カーネル。１つ又は複数の説明のための例において、指定されたフィルタリングの最小量は０．０ｍｍ、０．１ｍｍ、０．２５ｍｍ、０．５ｍｍ、０．７５ｍｍ、又は１ｍｍであることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、空間フィルタリングの最大量は７ｍｍ、８ｍｍ、９ｍｍ、１０ｍｍ、１１ｍｍ、１２ｍｍ、又は１３ｍｍであることができる。種々の例において、動脈入力関数及び静脈出力関数の計算に使用されるボクセルに対応するデータは、１つ又は複数の空間フィルタリング演算から除外される。さらに、１つ又は複数の実施態様において、脳の組織に対応しないＣＴ灌流画像データ２０２に含まれるボクセルは、１つ又は複数の空間フィルタリング演算から除外することができる。
【0057】
さらに、動作２３２において、１つ又は複数の逆畳み込み演算を実行して、組織残留関数を特定することができる。組織残留関数は、所与の時間にボクセルに入った造影剤の量が後の時間においてボクセルに残留している確率を記述することができる。１つ又は複数の逆畳み込み演算は、脳組織に対応するボクセルの造影剤濃度対時間曲線に関して実行することができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の逆畳み込み演算は、フーリエ変換スペクトルに適用された１つ又は複数のフィルタを使用して正規化された１つ又は複数のフーリエ変換を実施することを含むことができる。
【0058】
動作２３４において、ＣＴ灌流画像データ２０２の少なくとも一部の個々のスライスに含まれる個々のボクセルの１つ又は複数の灌流パラメータを特定することができる。１つ又は複数の灌流パラメータは、灌流パラメータデータ２３６に含まれることができる。灌流パラメータデータ２３６は、灌流画像処理システム１０６により、損傷している確率が少なくとも閾値確率である脳組織を特定するため及び／又は損傷リスクのある脳組織を特定するために使用することができる。１つ又は複数の状況において、損傷した脳組織は梗塞する恐れがある。さらに、種々の例において、損傷した脳組織は不可逆的に損傷する恐れがある。
【0059】
１つ又は複数の灌流パラメータは相対脳血液量（ｒＣＢＶ）を含むことができる。相対脳血液量は、組織残留関数下面積を特定することにより特定することができる。さらに、１つ又は複数の灌流パラメータは相対脳血流（ｒＣＢＦ）を含むことができる。相対脳洪水流は、組織残留関数のピークを特定することにより特定することができる。さらに、１つ又は複数の灌流パラメータは平均トレーサ通過時間（ＭＴＴ）を含むことができる。個々のボクセルの平均トレーサ通過時間は、セントラルボリューム原理を使用して特定することができる。セントラルボリューム原理は、ＭＴＴ＝ＣＢＶ／ＣＢＦであることを示す。１つ又は複数の追加の例において、１つ又は複数の灌流パラメータはＴｍａｘを含むことができる。Ｔｍａｘは、組織残留関数のピークを特定することにより特定することができ識別することができる。
【0060】
１つ又は複数の説明のための例において、個々のボクセルの脳血液量、脳血流、及び平均トレーサ通過時間は、Ｌ．エステルゴー（Ｌ．Ｏｓｔｅｒｇａａｒｄ）、Ｒ．Ｍ．ワイスコフ（Ｒ．Ｍ．Ｗｅｉｓｋｏｆｆ）、Ｄ．Ａ．チェスラー（Ｄ．Ａ．Ｃｈｅｓｌｅｒ）、Ｃ．ギルデンステッド（Ｃ．Ｇｙｌｄｅｎｓｔｅｄ）、Ｂ．Ｒ．ローズ（Ｂ．Ｒ．Ｒｏｓｅ）著、「血管内トレーサボーラスを使用した脳血流の高解像度測定（Ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｃｅｒｅｂｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ ｕｓｉｎｇ ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ ｔｒａｃｅｒ ｂｏｌｕｓ ｐａｓｓａｇｅｓ）」、第１部：数学的手法及び統計的解析（Ｐａｒｔ Ｉ：Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ）、磁気共鳴医学（Ｍａｇｎ Ｒｅｓｏｎ Ｍｅｄ．）、１９９６年１１月；３６（５）：７１５－２５に記載の技法に関連する技法を使用して特定することができる。脳血液量、脳血流、及び平均トレーサ通過時間の値は相対値であることができる。１つ又は複数の説明のための更なる例において、個々の時間スライスの組織残留関数の最大値に基づいて個々のボクセルのＴｍａｘを特定することができる。Ｔｍａｘの値は秒単位で与えられる絶対値であることができる。
【0061】
図３は、１つ又は複数の実施態様例による、脳組織に関する低濃度測度を特定するアーキテクチャ３００の一例の図表現である。低濃度の脳のエリアは、対側半球における脳の対応する領域よりも小さい強度値を有するボクセルを含むことができる。１つ又は複数の例において、低濃度領域のより低い強度値は、低濃度領域のボクセルに対応する組織における水分量の増大を示すことができる。
【0062】
ＣＴ画像データの低濃度解析は、非造影ＣＴ画像データ３０２を使用して特定することができる。非造影ＣＴ画像データ３０２は、結合された被験者の脳の３次元画画像を形成する幾つかの２次元スライスを含むことができる。１つ又は複数の例において、非造影ＣＴ画像データ３０２は、軸方向に沿って被験者の脳の少なくとも６０ｍｍ、少なくとも７０ｍｍ、少なくとも８０ｍｍ、少なくとも９０ｍｍ、少なくとも１００ｍｍ、少なくとも１１０ｍｍ、少なくとも１２０ｍｍ、少なくとも１３０ｍｍ、少なくとも１４０ｍｍ、又は少なくとも１５０ｍｍをカバーすることができる。１つ又は複数の追加の例において、非造影ＣＴ画像データ３０２は、約０．５ｍｍから約５ｍｍ、約０．１ｍｍから約６ｍｍ、約１ｍｍから約４ｍｍ、約２ｍｍから約５ｍｍ、又は約２ｍｍから約６ｍｍの厚さを有するスライスを含むことができる。種々の例において、非造影ＣＴ画像データ３０２は、スライス厚と同様の値を有するスライス間隔を有することができる。
【0063】
低濃度解析システム１２８は、動作３０４において、１つ又は複数の画像データ前処理動作を実行することができ、非造影ＣＴ画像データ３０２に対して実行されることができる。例えば、ガントリがＣＴスキャン中に傾斜する状況において、非造影ＣＴ画像データ３０２の各スライスに対応するデータは、ガントリの傾斜に基づいて生成される画像原点のオフセットを補正するように、ガントリ傾斜に従って並進することができる。さらに、１つ又は複数の演算を実行して、一貫した厚さを有する非造影ＣＴ画像データ３０２のスライスを生成することができる。説明のために、種々の例において、非造影ＣＴ画像データ３０２は、部分容積効果及びストリークアーチファクトを最小化するために、頭蓋底におけるスライスが脳組織に対応するスライスよりも厚いことに起因して異なる厚さを有するスライスを含み得る。１つ又は複数の例において、一貫した厚さを有するスライスを生成する１つ又は複数の前処理動作は、第１の厚さを有するスライスの第１の群と、第１の厚さよりも厚い第２の厚さを有するスライスの第２の群とを含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の厚さは１ｍｍ、１．２５ｍｍ、１．５ｍｍ、１．７５ｍｍ、２ｍｍ、２．２５ｍｍ、２．５ｍｍ、２．７５ｍｍ、３ｍｍ、３．２５ｍｍ、又は３．５ｍｍであることができ、第２の厚さは４ｍｍ、４．５ｍｍ、５ｍｍ、５．５ｍｍ、６ｍｍ、６．５ｍｍ、又は７ｍｍであることができる。第１の群に含まれるスライスは、第２の群のスライス間隔に対応するように軸方向において再サンプリングすることができる。さらに、スライス厚が閾値厚未満の状況において、幾つかのスライスをマージすることができる。１つ又は複数の説明のための例において、マージの閾値厚は０．５ｍｍ、０．７５ｍｍ、１ｍｍ、１．２５ｍｍ、１．５ｍｍ、２ｍｍ、又は２．５ｍｍであることができる。閾値厚未満の厚さを有するスライスをマージすることは、個々のスライスの信号対雑音比を改善することができる。マージされるスライスの数は、スライス間の標的間隔メトリックに基づくことができる。種々の例において、標的間隔メトリックは２ｍｍ、２．５ｍｍ、３ｍｍ、３．５ｍｍ、４ｍｍ、４．５ｍｍ、又は５ｍｍであることができる。
【0064】
動作３０６において、対側ミラーリング演算を実行することができる。対側ミラーリング演算は、低濃度に関して非造影ＣＴ画像データ３０２を解析するのに使用されるべき非造影ＣＴ画像データ３０２の部分を決定する演算を含むことができる。このようにして、非造影ＣＴ画像データ３０２のボクセルの低濃度性の正確な速度を提供し、低濃度解析を実行するための処理時間を短縮するために、非造影ＣＴ画像データ３０２のサブセットが低濃度解析を受ける。１つ又は複数の例において、灌流画像処理システム１０６で利用されるアトラスを用いて非造影ＣＴ画像データ３０２のコレジストレーションプロセスを実行することにより、非造影ＣＴ画像データ３０２は軟組織、脳室、及び脳脊髄液に分けることができる。
【0065】
さらに、非造影ＣＴ画像データ３０２に含まれるボクセルのメジアン強度値を特定することができる。メジアン強度値は、脳脊髄液に対応する非造影ＣＴ画像データ３０２のボクセルを特定するのに使用される閾値強度値であることができる。種々の例において、０ＨＵから６０ＨＵの強度値を有するボクセルが、メジアン強度値の特定に利用される。ＣＴ画像データのボクセルのメジアン強度値は、脳脊髄液の位置、脳内出血の位置、又は骨に関連する体積効果の少なくとも１つの特定に使用される。１つ又は複数の説明のための例において、脳脊髄液を特定する閾値強度値は６ＨＵから１５ＨＵ、８ＨＵから１２ＨＵ、又は１０ＨＵから１５ＨＵであることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、脳内出血及び体積効果を判定するための閾値強度値は、２５ＨＵから５０ＨＵ、３５ＨＵから４５ＨＵ、又は４０ＨＵから５０ＨＵであることができる。種々の例において、脳脊髄液、脳内出血、及び／又は体積効果の閾値は、１つ又は複数の閾値と異なるメジアン強度値に基づくオフセットにより変更することができる。脳脊髄液を判定するための閾値強度値は動的輪郭モデルに関連して使用されて、脳脊髄液に対応するスライスのピクセルを特定することができる。これらの状況において、脳脊髄液マスクを生成することができる。脳脊髄液に対応しない非造影ＣＴ画像データ３０２の部分は、低濃度解析で使用することができる。
【0066】
さらに、個人の脳の第１の半球の軟組織ボクセル（例えば、脳室及び脳脊髄液に対応しないボクセル）の個人の脳の第２の半球における軟組織ボクセルと関連した空間相関を特定することができる。種々の例において、非造影ＣＴ画像データ３０２は矢状面にミラーリングすることができ、ミラーリングされたデータは非造影ＣＴ画像データ３０２と位置合わせすることができ、その後に１つ又は複数の非剛体位置合わせプロセスが続く。脳室及び脳脊髄液は、ミラーリングされたデータ及び非造影ＣＴ画像データ３０２の両方で識別することができる。ミラーリングされたデータ及び非造影ＣＴ画像データ３０２は次いで、メジアンフィルタリング及びガウスフィルタリングによりスライス前処理することができる。１つ又は複数の説明のための例において、１つ又は複数のメジアンフィルタリング演算は、約０．５ｍｍから約２．５ｍｍ、約０．８ｍｍから約１．６ｍｍ、又は約１．２ｍｍから約２ｍｍのカーネル半径を用いて実行することができ、１つ又は複数のガウスフィルタリング演算は、約０．２ｍｍから約２ｍｍ、約０．４ｍｍから約１．２ｍｍ、又は約０．５ｍｍから約１．５ｍｍのカーネル半径を用いて実行することができる。
【0067】
非造影ＣＴ画像データ３０２に対応する脳組織の低濃度を特定することは、非造影ＣＴ画像データ３０２及び１つ又は複数の追加のパラメータを含む入力データに基づくことができる。１つ又は複数の追加のパラメータは、脳の対抗する半球における健康な組織と低濃度組織との間の最小強度値差を含むことができる。動作３０８において、低濃度解析が実行され得る。低濃度解析は、脳の第２の半球における対側領域にあるボクセルの強度値に関して解析することができる第１の半球にある脳の領域に対応するボクセルの強度値を特定することを含むことができる。
【0068】
動作３１０において、低濃度解析を受けるボクセルの低濃度測度を特定するために、幾つかの閾値演算を実行することができる。対側半球の強度値間の差が閾値よりも大きい状況において、ボクセルは低濃度組織と関連すると判定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度領域を識別するための強度値の閾値差は少なくとも２ＨＵ、少なくとも３ＨＵ、少なくとも４ＨＵ、少なくとも５ＨＵ、少なくとも６ＨＵ、少なくとも７ＨＵ、少なくとも８ＨＵ、少なくとも９ＨＵ、又は少なくとも１０ＨＵであることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、低濃度領域を識別するための強度値の閾値差は２２ＨＵ以下、２１ＨＵ以下、２０ＨＵ以下、１９ＨＵ以下、１８ＨＵ以下、１７ＨＵ以下、１６ＨＵ以下、１５ＨＵ以下、１４ＨＵ以下、１３ＨＵ以下、又は１２ＨＵ以下であることができる。１つ又は複数の説明のための更なる例において、低濃度領域を識別するための強度値の閾値差は、２ＨＵから２２ＨＵ、３ＨＵから２０ＨＵ、４ＨＵから１８ＨＵ、又は５ＨＵから１２ＨＵ等の上記強度値から選択される幾つかの強度値範囲を含むことができる。
【0069】
低濃度閾値は、動作３１２において、損傷した脳組織及び／又は損傷確率が少なくとも閾値確率である脳組織を示す１つ又は複数の関心領域を生成するのに使用することができる。１つ又は複数の例において、損傷した脳組織は梗塞していることができる。
【0070】
低濃度関心領域３１４は、１つ又は複数のインサイトセグメンテーション及びレジストレーションツールキット（ＩＴＫ）画像に含まれることができる。１つ又は複数のＩＴＫ画像は、初期ＣＴ画像データの生成に使用されるＣＴ造影デバイスのガントリ傾斜に基づいて変更された初期非造影ＣＴ画像データ３０２に対応することができる。１つ又は複数のＩＴＫ画像は、初期ＣＴ画像データにおける可変スライス厚に基づいて変更され、一貫した厚さを有する変更済みスライスをマージするように再サンプリングされた初期非造影ＣＴ画像データ３０２に対応することもできる。１つ又は複数のＩＴＫ画像は、２つ以上のラベルを有する１つ又は複数の造影マップを含むことができる。例えば、１つ又は複数のＩＴＫ画像は、亜急性脳組織を「１」とラベリングし、背景及び／又は非亜急性脳組織を「０」とラベリングする造影マップを含むことができる。さらに、１つ又は複数のＩＴＫ画像は、１つ又は複数のハウンズフィールド単位閾値からの差を示すラベルを有する造影マップを含むことができる。１つ又は複数の機械学習技法が実施される状況において、非造影ＣＴ画像データを使用して梗塞を判定するために閾値は使用されなくてよい。
【0071】
低濃度解析の結果は、灌流パラメータデータ２３６のミスマッチ解析に使用することができる。ＣＴ灌流ミスマッチ解析は、１つ又は複数のＪＳＯＮファイルに含まれる参照を介して低濃度解析ＩＴＫファイルにアクセスすることができる。非造影ＣＴ画像データ３０２は、造影剤前ベースライン画像２１６と共にＣＴ灌流画像データ２０２の座標空間に見当合わせすることができる。低濃度解析は灌流画像処理システム１０６のミスマッチ出力と統合されて、低濃度解析において検出された領域を可視化し、低濃度領域を有するスライスを特定することができる。非造影ＣＴ画像データ３０２が別のスキャンから取得されず、造影剤前ベースライン画像に基づく状況において、非造影ＣＴ画像データ３０２と造影剤前ベースライン画像２１６との間の見当合わせプロセスは実行されなくてよい。非造影ＣＴ画像データ３０２が別のスキャンから取得されず、造影剤前ベースライン画像に基づく状況において、ＣＴ灌流画像データ２０２は、見当合わせずれを回避するために、患者の動きに関して補正することができる。造影剤が個人の脳に入る前及び後に捕捉された画像を含むＣＴ灌流画像データ２０２を生成するために捕捉された時系列の画像は、動き補正することができる。
【0072】
損傷した及び／又は損傷確率が閾値確率である脳組織に対応する灌流関心領域の体積、例えば、正常なＣＢＦ値の２５％、正常なＣＢＦ値の３０％、正常なＣＢＦ値の３５％、又は正常なＣＢＦ値の４０％及びＮＣＣＴ（若しくは造影剤前ベースラインＣＴスキャン）での低濃度領域の体積は、ラベリングされた画像のラベリングされた領域に含まれるボクセルを計算し、ボクセル数を単一のボクセルの体積で乗算することにより特定することができる。異なる程度の低濃度、異なる量の組織損傷、及び／又は組織損傷が存在する異なる確率を示す、複数の領域が重複する状況において、より大きな領域は、上記より大きな領域内にあるより小さな領域の体積を含むことができる。例えば、第１の領域が第２の領域を含む状況において、第１の領域の体積は、第１の領域に対応するボクセル及び第２の領域の体積を含むことができる。
【0073】
異なる灌流パラメータに関する領域灌流画像の体積間の差を示すミスマッチ比率及び体積を特定することができる。ミスマッチ比率及びミスマッチ体積は、脳組織への血流が引き続き妨げられた場合、損傷するリスクがあり得る脳組織の量に対応することができる。１つ又は複数の説明のための例において、ＣＴ灌流では、ミスマッチ比率は
【0074】
【数1】
【0075】
により特定することができ、ミスマッチ体積は
ミスマッチ体積＝ＲＯＩｖｏｌｕｍｅ（Ｔｍａｘ＞ｔｈ１）－ＲＯＩ（ｒＣＢＦ＜ｔｈ２）
により特定することができ、式中、ｔｈは所与の領域の閾値である。
ミスマッチ体積＝ＲＯＩｖｏｌｕｍｅ（Ｔｍａｘ＞ｔｈ１）－ＲＯＩ（ｒＣＢＦ＜ｔｈ２）
により特定することができ、式中、ｔｈは所与の領域の閾値である。
【0076】
１つ又は複数の例において、Ｔｍａｘのｔｈ１値は少なくとも４秒、少なくとも６秒、少なくとも８秒、又は少なくとも１０秒であることができる。さらに、相対脳血流（ｒＣＢＦ）のｔｈ２値は２０％未満、３０％未満、３４％未満、又は３８％未満であることができる。種々の例において、相対脳血液量（ｒＣＢＶ）のｔｈ値は３４％未満、３８％未満、又は４２％未満であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、閾値ｔｈ１及びｔｈ２は、医療従事者の裁量で任意に選ぶことができる。
【0077】
図３の説明のための例は、非造影ＣＴ画像データに対して低濃度解析を実行する１つ又は複数の実施態様例に関するが、低濃度関心領域を特定するのに異なる実施態様を使用することも可能である。例えば、図１及び低濃度解析システム１２８に関して説明したように、機械学習技法を実施して低濃度関心領域を特定することができる。
【0078】
図４は、１つ又は複数の実施態様例による、脳組織への不可逆的損傷の程度の推定を特定するために異なる造影モダリティから生成された情報を集計するアーキテクチャ４００の一例の図表現である。アーキテクチャ４００は出力画像システム１４４を含むことができる。動作４０２において、出力画像システム１４４は、灌流パラメータデータ２３６及び低濃度関心領域３１４並びにＣＴ灌流画像データ２０２を取得することができる。出力画像システム１４４は、動作４０４において、脳室及び脳脊髄液に対応するＣＴ灌流画像データ２０２の部分を除去することができる。出力画像システム１４４は、動作４０６において、ＣＴ灌流画像データ２０２に基づいて、非造影ＣＴ画像データ３０２から導出された低濃度関心領域と灌流画像処理システム１０６により識別された関心領域とを見当合わせすることもできる。種々の例において、出力画像システム１４４は、低濃度解析システム１２８により実行された低濃度解析から導出された関心領域と、灌流画像処理システム１０６によりＣＴ灌流画像データ２０２の解析から導出された関心領域とに基づいて、１つ又は複数の集計画像１４６を生成することができる。説明のために、１つ又は複数の集計画像１４６は、灌流画像処理システム１０６によりＣＴ灌流画像データ２０２から導出された関心領域を示す第１のオーバーレイと、低濃度解析システム１２８により実行された低濃度解析から導出された関心領域を示す第２のオーバーレイとを含むことができる。第１のオーバーレイ及び第２のオーバーレイは、ＣＴ灌流画像データ２０２の１つ又は複数のスライス上に表示することができる。
【0079】
図４の説明のための例は、損傷した可能性がある個人の脳の関心領域を示すオーバーレイを生成する１つ又は複数の実施態様例に関するが、追加の実施態様を実行することもできる。脳室及び脳脊髄液に対応する部分以外のＣＴ灌流画像データ２０２の異なる部分は除去することができ、即ち、脳室及び脳脊髄液に対応するＣＴ灌流画像データ２０２の部分は残すことができる。さらに、出力画像システム１４４への適用に先立って、灌流関心領域及び低濃度関心領域が識別され結合することができる。
【0080】
図５は、１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症のタイミングに基づいて脳組織への損傷量を示す画像データを生成するアーキテクチャの一例の図表現である。画像処理システム１０２は造影データ５０２を取得し得る。造影データ５０２は、１つ又は複数の造影データ源から取得し得る。１つ又は複数の造影データ源は、１つ又は複数の造影技法を実施して造影データ５０２を生成し得る。
【0081】
１つ又は複数の例において、造影データ５０２は、第１の造影技法を実施することにより生成される第１の造影データを含み得る。第１の造影技法は灌流ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影技法はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、第１の造影技法はＣＴ灌流ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、第１の造影技法はＣＴ血管造影ベースの造影技法であることができる。
【0082】
さらに、造影データ５０２は、第２の造影技法により生成することができる第２の造影データを含むことができる。第２の造影技法は非灌流ベースの造影技法であることができる。種々の例において、第２の造影技法は非造影剤ベースの造影技法であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、第２の造影技法は１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施することができる。
【0083】
種々の例において、造影データ５０２は、脳の一連の画像を時間期間にわたり連続して捕捉することができるように、ＣＴ造影装置により時間期間にわたり捕捉された個人の脳の１つ又は複数の画像に対応することができる。一連の画像の個々の画像は、本明細書では「スライス」と呼ぶことができる。造影データは、造影剤が送達される前の脳を示す個人の脳の画像と、脳の１つ又は複数の領域における造影剤の存在を示す個人の脳の追加の画像とを含むことができる。
【0084】
造影データ５０２は、個人の脳の捕捉された画像のボクセルの強度値を示すことができる。強度値はハウンズフィールド単位で示すことができる。１つ又は複数の例において、造影剤が存在する脳の領域に対応するボクセルの強度値は、造影剤が存在しない脳の領域に対応するボクセルの強度値よりも大きい値であることができる。種々の例において、造影データ５０２に含まれるボクセルの強度値は、個人の脳の領域に存在する造影剤の量を示すことができる。１つ又は複数の説明のための例において、造影データ５０２は、医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）規格に従ってフォーマットすることができる。種々の例において、造影データ５０２は、図１の第１の造影データ１０８又は図１の第２の造影データ１３０の少なくとも一方を含むことができる。画像処理システム１０２は発症タイミングデータ５０４を取得することもできる。発症タイミングデータ５０４は、生体状況が個人の脳内に存在するようになったときから経過した時間量を示すことができる。１つ又は複数の例において、発症タイミングデータ５０４は、数分から数時間までの時間期間を示すことができる。例えば、発症タイミングデータ５０４は、１分から４８時間、１０分から４０時間、３０分から３６時間、１時間から３０時間、２時間から２４時間、３０分から１２時間、１時間から１２時間、１５分から６時間、又は１５分から４時間であることができる。１つ又は複数の説明のための例において、発症タイミングデータ５０４は、生体状況が個人の脳内で検出されてから経過した時間量を示すことができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、発症タイミングデータ５０４は、生体状況の１つ又は複数の症状が個人で検出されてから経過した時間量を示すことができる。種々の例において、生体状況は、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を低下させ得る。少なくとも幾つかの例において、生体状況は個人の脳の１つ又は複数の血管に関連することができる。説明のために、生体状況は卒中を含むことができる。
【0085】
１つ又は複数の例において、発症タイミングデータ５０４は、１つ又は複数の計算デバイスの１つ又は複数の入力デバイスを介して捕捉することができる。例えば、発症タイミングデータ５０４は、計算デバイスにより表示される１つ又は複数のユーザインタフェースを介して捕捉することができる。さらに、発症タイミングデータ５０４は、計算デバイスの１つ又は複数のマイクロホン等の１つ又は複数のオーディオ入力デバイスを介して捕捉することができる。１つ又は複数の説明のための例において、発症タイミングデータ５０４は医療従事者の計算デバイスにより捕捉することができる。１つ又は複数の説明のための更なる例において、発症タイミングデータ５０４は、生体状況が存在する個人の計算デバイスにより捕捉することができる。種々の例において、発症タイミングデータ５０４は造影データ５０２の解析に基づいて特定することができる。
【0086】
画像処理システム１０２は灌流画像処理システム１０６を含むことができる。灌流画像処理システム１０６は、造影データ５０２を解析し、造影データ５０２の１つ又は複数のボクセルの１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を生成することができる。例えば、灌流画像処理システム１０６は、脳の１つ又は複数の領域に関して造影データ５０２のボクセルの強度値を解析して、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を特定することができる。１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は、個人の脳の１つ又は複数の領域を通る血流を示すことができる。１つ又は複数の説明のための例において、灌流パラメータ１１６は、脳血流（ＣＢＦ）の測度、脳血液量（ＣＢＶ）の測度、平均トレーサ通過時間（ＭＴＴ）の測度、又はボクセルに入り、後にボクセル内部に残る造影剤の量に対応するＴｍａｘの少なくとも１つを含むことができる。
【0087】
灌流画像処理システム１０６は、造影データ５０２と併せて１つ又は複数の灌流パラメータ１１６を解析して、１つ又は複数の領域への血液供給の妨げに起因して損傷した組織を有する脳の１つ又は複数の領域を特定することができる。例えば、灌流画像処理システム１０６は、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６及び個人の脳の血管に対応するボクセルの強度値を解析して、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流の妨げの程度を特定することができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の灌流パラメータ１１６は解析されて、個人の脳の領域への血流への妨げの時間量を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、灌流画像処理システム１０６は造影データ５０２を解析して、発症タイミングデータ５０４の少なくとも一部を特定することができる。個人の脳の１つ又は複数の領域への血流の妨げの程度に基づいて、灌流画像処理システム１０６は、損傷組織を有する確率が少なくとも閾値確率である１つ又は複数の関心領域を特定することができる。
【0088】
１つ又は複数の例において、灌流画像処理システム１０６は閾値データ５０６を利用して、損傷組織が存在する可能性がある個人の脳の１つ又は複数の領域を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、閾値データ５０６は灌流パラメータ１１６の１つ又は複数の閾値レベルを示すことができる。閾値レベルは、個人の脳の領域における損傷組織に対応する灌流パラメータ１１６の値を示すことができる。種々の例において、閾値レベルは、個人の脳の領域内の組織が損傷した最小確率に少なくとも対応する灌流パラメータ１１６の値を示すことができる。少なくとも幾つかの例において、閾値データ５０６は、脳血流、脳血液量、ＭＴＴ、又はＴｍａｘの少なくとも１つの１つ又は複数の閾値を含むことができる。
【0089】
灌流画像処理システム１０６により利用される閾値データ５０６は、発症造影データ５０４に基づくことができる。例えば、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を妨げる生体状況の発症からの時間期間が変わるにつれて、灌流画像処理システム１０６により使用される１つ又は複数の閾値も変わることができる。１つ又は複数の例において、生体状況の発症からの時間期間が長くなるにつれて、１つ又は複数の灌流パラメータの１つ又は複数の閾値も上がることができる。種々の例において、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を妨げた生体状況の発症から現在時刻までの第１の時間期間中、個人の脳の１つ又は複数の領域で損傷が生じたか否かを判定するために、灌流画像処理システム１０６により１つ又は複数の第１の閾値を使用することができる。さらに、生体状況の発症からの第２の時間期間中、個人の脳の１つ又は複数の領域で損傷が生じたか否かを判定するために、灌流画像処理システム１０６により１つ又は複数の第２の閾値を使用することができる。
【0090】
１つ又は複数の説明のための例において、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を妨げる生体状況の発症からの第１の時間期間は、３０分以下、１時間以下、２時間以下、４時間以下、又は６時間以下であることができる。これらの状況において、第１の時間期間に関連する灌流パラメータ１１６の閾値の説明のための例は、標準脳血流値の１０％未満、標準脳血流値の１５％未満、標準脳血流値の２０％未満、又は標準脳血流値の２５％未満、又は標準脳血流値の３０％未満である脳血流値であることができる。１つ又は複数の例において、標準脳血流値は、造影データ５０２が捕捉された個人からの情報を使用して特定することができる。標準脳血流値は、幾人かの個人からの情報を使用して特定することもできる。種々の例において、標準脳血流値は、幾人かの個人の脳血流値の解析に基づく平均脳血流値であることができる。少なくとも幾つかの例において、標準脳血流値は個人の年齢に基づくことができる。１つ又は複数の追加の例において、標準脳血流値は、個人の脳の１つ又は複数の領域に含まれる１つ又は複数の血管の血液値値に基づくことができる。１つ又は複数の更なる例において、標準脳血流値は血管の直径に基づくことができる。
【0091】
１つ又は複数の説明のための追加の例において、生体状況の発症からの第２の時間期間は、第１の時間期間と関連する閾値よりも長いことができる。説明のために、個人の脳の１つ又は複数の領域への血流を妨げる生体状況の発症からの第２の時間期間は少なくとも３０分、少なくとも１時間、少なくとも２時間、少なくとも４時間、又は少なくとも６時間であることができる。１つ又は複数の例において、第２の時間期間は、第２の時間期間の下限に応じて、４８時間以下、３６時間以下、２４時間以下、１８時間以下、１２時間以下、１０時間以下、８時間以下、６時間以下、又は４時間以下等の上限を有することもできる。種々の例において、第２の時間期間に関連する血流パラメータの閾値は、第１の時間期間に関連する血流パラメータの閾値よりも大きい値であることができる。説明のために、第２の時間期間での灌流パラメータ１１６の閾値の説明のための例は、標準血流値の２５％未満、標準血流値の３０％未満、標準血流値の３５％未満、標準血流値の４０％未満、標準血流値の４５％未満、又は標準血流値の５０％未満である脳血流値であることができる。種々の例において、第２の時間期間に関連する血流パラメータの閾値は、第１の時間期間に関連する血流パラメータの閾値よりも大きい値であることができる。更に他の例において、第２の時間期間に関連する血流パラメータの閾値は、第１の時間期間に関連する血流パラメータの閾値よりも小さい値であることができる。血流パラメータが脳血流、脳血液量、ＭＴＴ、又はＴｍａｘの少なくとも１つを含む状況において、個人の脳の領域への血流を妨げる生体状況の発症からの時間が長くなるにつれて、その領域で生じる再灌流尤度も高くなることができるため、第１の時間期間の閾値は第２の時間期間の閾値未満であることができる。したがって、個人の脳の領域への血流は、卒中等の領域への血流の妨げを生じさせた生体状況の初期段階では比較的低い値であることができ、一方、生体状況の後期段階では、血流は、かつて又は現在血流を制限するのに使用された血管以外の血管から増大している可能性がある。
【0092】
灌流画像処理システム１０６は、第１のシステム出力データ５０８を生成することができる。第１のシステム出力データ５０８は、灌流パラメータ１１６の１つ又は複数の値を含むことができる。第１のシステム出力データ５０８は、個人の脳の１つ又は複数の領域への損傷の確率を示すこともできる。加えて、第１のシステム出力データ５０８は、組織損傷が存在するか又は存在確率が少なくとも閾値確率である個人の脳の領域を示すオーバーレイに対応するオーバーレイ造影データを含むことができる。種々の例において、灌流画像処理システム１０６は１つ又は複数の計算モデルを実行して、灌流パラメータ１１６又は第１のシステム出力データ５０８の１つ又は複数の値の少なくとも１つを特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、灌流画像処理システム１０６は１つ又は複数の機械学習技法を実行して、灌流パラメータ１１６又は第１のシステム出力データ５０８の１つ又は複数の値の少なくとも１つを生成することができる。
【0093】
画像処理システム１０２は低濃度解析システム１２８を含むこともできる。低濃度解析システム１２８は、個人の脳の１つ又は複数の領域に関して造影データ５０２のボクセルの強度値を解析して、低濃度５１０の１つ又は複数の測度を特定することができる。低濃度の１つ又は複数の測度は、ハウンズフィールド密度値として表すことができる。１つ又は複数の例において、低濃度５１０の１つ又は複数の測度が特定されて、組織損傷が存在する個人の脳の１つ又は複数の領域を識別することができる。種々の例において、低濃度解析システム１２８は造影データ５０２に含まれるボクセルの強度値を解析して、損傷確率が少なくとも閾値確率である個人の脳の領域を特定することができる。１つ又は複数の追加の例において、低濃度解析システム１２８は、個人の脳の異なる半球におけるボクセルを解析して、低濃度組織を含む脳の１つ又は複数の領域を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度解析システム１２８は１つ又は複数の機械学習技法を実施して、個人の脳における低濃度組織の領域を特定することもできる。
【0094】
発症タイミングデータ５０４は低濃度解析システム１２８により解析されて、個人の脳の領域に組織損傷が存在する尤度を特定することができる。１つ又は複数の例において、個人の脳の領域に組織損傷が存在する尤度は、個人の脳の１つ又は複数の血管に関する生体状況の発症からの時間が長くなるにつれて上がり得る。１つ又は複数の状況において、低濃度解析システム１２８により生成された結果の正確性又は精度の少なくとも一方は、生体状況の発症からの時間が長くなるにつれて増大することができる。即ち、個人の脳の低濃度組織は、生体状況の発症からの時間が長くなるにつれてより確実に検出することができる。したがって、低濃度解析システム１２８は、組織損傷が存在する個人の脳の１つ又は複数の領域及び組織損傷の存在尤度に対応する尤度スコアを特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度解析システム１２８は、組織損傷が存在する個人の脳の１つ又は複数の領域を示す第２のシステム出力データ５１２を生成することができる。低濃度解析システム１２８は、造影データ５０２を使用して生成された低濃度５１０の測度が１つ又は複数の領域における組織損傷を示す尤度を生成することもできる。
【0095】
１つ又は複数の計算モデルを実行して、組織損傷が個人の脳に存在することを示す、低濃度５１０の測度に関する尤度を特定することができる。種々の例において、低濃度解析システム１２８は１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを実行して、組織損傷が個人の脳に存在することを示す、低濃度５１０の測度に関する尤度を特定することができる。例えば、１つ又は複数の機械学習分類アルゴリズムを実行して、組織損傷が個人の脳に存在することを示す、低濃度５１０の測度に関する尤度を特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、１つ又は複数のランダムフォレストアルゴリズムを実行して、組織損傷が個人の脳に存在することを示す、低濃度５１０の測度に関する尤度を特定することができる。１つ又は複数の説明のための更なる例において、組織損傷が個人の脳に存在することを示す、低濃度５１０の測度に関する組織損傷が存在する尤度は、個人の脳の領域への組織損傷を示す１つ又は複数のランダムフォレストアルゴリズムの出力の分岐数に基づくことができる。
【0096】
１つ又は複数の説明のための例において、低濃度解析システム１２８は、生体状況の発症からの第１の時間期間中の個人の脳の造影データ５０２を解析し、低濃度５１０の第１の測度を特定することができる。低濃度解析システム１２８は、低濃度５１０の第１の測度に基づいて、組織損傷が存在する個人の脳の１つ又は複数の領域を特定することができる。低濃度解析システム１２８、発症タイミングデータに基づいて、組織損傷が１つ又は複数の領域に存在することを示す低濃度５１０の第１の測度の尤度を特定することもできる。尤度が閾値尤度未満の状況において、低濃度解析システム１２８は第２のシステム出力データ５１２において、組織損傷が１つ又は複数の領域に存在しないことを示すことができる。さらに、尤度が少なくとも閾値尤度である状況において、低濃度解析システム１２８は、組織損傷が１つ又は複数の領域に存在することを第２のシステム出力データ５１２において示すことができる。
【0097】
低濃度解析システム１２８は、生体状況の発症から第２の時間期間中、個人の脳の造影データ５０２を解析し、低濃度の第２の測度を特定することもできる。第２の時間期間は第１の時間期間に続くことができる。種々の例において、低濃度解析システム１２８は、発症タイミングデータ５０４に基づいて、組織損傷が少なくとも１つ又は複数の領域に存在することを低濃度５１０の第２の測度が示す追加の尤度を特定することができる。追加の尤度が閾値尤度未満の状況において、低濃度解析システム１２８は、組織損傷が１つ又は複数の領域に存在しないことを第２のシステム出力データ５１２において示すことができる。さらに、追加の尤度が少なくとも閾値尤度である状況において、低濃度解析システム１２８は、組織損傷が１つ又は複数の領域に存在することを第２のシステム出力データ５１２において示すことができる。１つ又は複数の説明のための例において、低濃度の第２の測度に基づいて特定された追加の尤度は、低濃度の第１の測度に基づいて特定された初期尤度よりも大きい値であることができる。
【0098】
画像処理システム１０２は出力画像システム１４４を含むことができる。出力画像システム１４４は、第１のシステム出力データ５０８及び第２のシステム出力データ５１２を解析して、１つ又は複数の出力画像５１４を特定することができる。１つ又は複数の例において、出力画像システム１４４は１つ又は複数の計算モデル５１６を実行して、１つ又は複数の出力画像５１４を生成することができる。１つ又は複数の例において、出力画像システム１４４は、第１のシステム出力データ５０８に対して１つ又は複数の計算モデル５１６を実行して、組織損傷が存在する個人の脳の第１の領域を特定することができる。さらに、出力画像システム１４４は、第２のシステム出力データ５１２に対して１つ又は複数の計算モデル５１６を実行して、組織損傷が存在する個人の脳の第２の領域を特定することができる。種々の例において、第２の領域は第１の領域の少なくとも一部と重複することができる。さらに、第２の領域は、第１の領域に含まれない個人の脳の部分を含むことができる。
【0099】
１つ又は複数の説明のための例において、出力画像システム１４４は、第１の領域及び第２の領域に基づいて集計画像を生成することができる。集計画像は、第１の領域に対応する第１のオーバーレイと、第２の領域に対応する第２のオーバーレイとを含むことができる。１つ又は複数の実施態様において、１つ又は複数の計算モデル５１６は、第２の領域に関連する第２のシステム出力データ５１２に含まれる尤度に基づいて実行することができる。１つ又は複数の状況において、１つ又は複数の計算モデル５１６は、尤度値に基づいて第２の領域が集計画像に含まれるべきではないと判定することができる。１つ又は複数の追加の例において、１つ又は複数の計算モデル５１６は、尤度値に基づいて第２の領域の部分が集計画像に含まれるべきではないと判定することができる。１つ又は複数の更なる例において、第２の領域又は第２の領域の少なくとも一部は、集計画像から第２の領域の少なくとも一部を除外するという、第２のシステム出力データ５１２に含まれる指示に基づいて、集計画像に含まれなくてよい。指示は、第２の領域における損傷組織に対応する低濃度５１０の測度に関連して低濃度解析システム１２８により生成される尤度値に基づいて決定することができる。１つ又は複数の出力画像は、造影データ５０２に含まれた画像に重ねられた第１の領域及び第２の領域の少なくとも一部の少なくとも一方を含むことができる。例えば、１つ又は複数の出力画像５１４は、損傷組織が存在する個人の脳の１つ又は複数の領域を示す１つ又は複数のオーバーレイと併せて、造影剤が存在した状態での個人の脳の１つ又は複数のＣＴ画像を含むことができる。１つ又は複数の追加の例において、１つ又は複数の出力画像５１４は、損傷組織が存在する個人の脳の１つ又は複数の非造影ＣＴ画像を含むことができる。１つ又は複数の更なる例において、１つ又は複数の出力画像５１４は、造影剤が存在した状態での個人の脳の少なくとも第１のＣＴ画像と、損傷組織が存在するか又は損傷組織が存在する確率が少なくとも閾値確率である個人の脳の領域を示す１つ又は複数のオーバーレイと併せた個人の脳の少なくとも第２の非造影ＣＴ画像とを含むことができる。少なくとも幾つかの例において、１つ又は複数の出力画像５１４に含まれるＣＴ画像は、１つ又は複数の出力画像５１４に含まれた非造影ＣＴ画像に関する１つ又は複数のオーバーレイとは異なる１つ又は複数のオーバーレイを有することができる。１つ又は複数の状況において、灌流ベースのＣＴ画像の１つ又は複数のオーバーレイは、組織損傷が存在するものとして灌流画像処理システム１０６により特定された１つ又は複数の領域に対応することができる。非造影ＣＴ画像の１つ又は複数のオーバーレイは、組織損傷が存在するものとして低濃度解析システム１２８により特定された１つ又は複数の領域に対応することができる。
【0100】
図６～図８は、損傷された脳組織を示す画像を生成するプロセスのフローチャートを示す。プロセスは、プロセスの動作が画像処理システム１０２の機能構成要素により部分的又は全体的に実行し得るように、１つ又は複数のプロセッサにより実行されるコンピュータ可読命令で具現化し得る。したがって、後述のプロセスは、幾つかの状況において、図６～図８を参照した例としてのものである。しかしながら、他の実施態様において、図６～図８に関して説明されるプロセスの動作の少なくとも幾つかは、他の種々のハードウェア構成でデプロイし得る。したがって、図６～図８に関して説明されるプロセスは、画像処理システム１０２への限定を意図せず、１つ又は複数の追加の構成要素により全体的又は部分的に実施することができる。記載のフローチャートは順次プロセスとして動作を示すことができるが、動作の多くは並列又は同時に実行することができる。加えて、動作の順序は再構成することが可能である。プロセスは、動作が完了したときに終了する。プロセスはメソッド、プロシージャ、アルゴリズム等に対応し得る。方法の動作は、全体的又は部分的に実行されてよく、他の方法の動作の幾つか又は全てと併せて実行されてよく、本明細書に記載のシステム等の任意の数の異なるシステム又は任意のシステムに含まれるプロセッサ等のシステムの任意の部分により実行されてよい。
【0101】
図６は、１つ又は複数の実施態様例による、異なる造影モダリティにより生成された画像データに基づいて集計画像を特定し、脳組織への潜在的な損傷量を示す集計画像のオーバーレイを生成するプロセス６００の動作例を示すフローチャートである。動作６０２において、プロセス６００は、個人の脳の第１の造影データを取得することを含むことができる。１つ又は複数の例において、第１の造影データは第１の造影技法により生成し得る。第１の造影技法は、個人の脳内の流体の灌流特性に関連することができる。種々の例において、第１の造影技法は、個人の脳の血管内の血液の存在を示す個人の脳の画像を生成することができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影技法はコンピュータ断層撮影灌流造影技法を含むことができる。１つ又は複数の追加の例において、第１の造影技法はコンピュータ断層撮影血管造影技法を含むことができる。
【0102】
加えて、プロセス６００は、動作６０４において、第２の造影データを取得することができる。１つ又は複数の例において、第２の造影データは、非灌流ベースの造影技法である第２の造影技法により生成し得る。１つ又は複数の説明のための例において、第２の造影技法は非造影コンピュータ断層撮影造影技法を含むことができる。１つ又は複数の説明のための追加の例において、第２の造影技法は拡散ベースの磁気共鳴造影技法を含むことができる。第２の造影データは、第２の時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第２のスライスを含むことができる。個々の第２のスライスは、個人の脳の一部の断面を含むことができる。種々の例において、第１の造影データ及び第２の造影データは、異なる造影装置により生成することができる。第１の造影データ及び第２の造影データは、同じ造影装置を使用して生成することもできる。さらに、１つ又は複数の例において、第１の造影データ及び第２の造影データは、異なる時間期間中に生成することができる。少なくとも幾つかの例において、異なる時間期間は重複しなくてよい。
【0103】
種々の例において、第１の造影データ及び第２の造影データは、異なるときに同じ造影モダリティを使用して捕捉することができる。例えば、第１の造影データは、造影剤が個人の脳に存在している時間期間中、造影技法を使用して捕捉することができる。さらに、第２の造影データは、造影剤が個人の脳に存在していない時間期間中、造影技法を使用して捕捉することができる。１つ又は複数の説明のための例において、造影技法は、造影剤が個人に送達される前に脳の画像を捕捉し、造影剤が個人に送達された後に個人の脳の画像を捕捉するコンピュータ断層撮影灌流造影技法を含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影データは、第１の時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第１のスライスを含むことができ、第２の造影データは、第２の時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第２のスライスを含むことができる。個々の第１のスライス及び第２のスライスは、個人の脳の一部の断面を含むことができる。
【0104】
プロセス６００は、動作６０６において、第１の造影データの第１のボクセルの第１の強度値に基づいて１つ又は複数の灌流パラメータを特定することを含むこともできる。１つ又は複数の灌流パラメータは、個人の脳における血流を示すことができる。１つ又は複数の灌流パラメータは、第１の造影データに含まれる個々のボクセルについて生成することができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の灌流パラメータが特定されるボクセルの数は、脳組織に対応することができる。種々の例において、第１の造影データは解析されて、脳組織に対応する第１の造影データに含まれるボクセルを識別することができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影データ内の脳組織に対応するボクセルは、ボクセルの強度値を解析することにより特定することができる。さらに、第１の造影データ内の脳組織に対応するボクセルは、第１の造影データの少なくとも一部がアトラスと位置合わせされる、脳の幾つかの領域を示すアトラスに基づいて特定することができる。
【0105】
プロセス６００は、動作６０８において、１つ又は複数の灌流パラメータに基づいて、組織への損傷が個人の脳の１つ又は複数の第１の領域で生じたと判定することを含むこともできる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の関心領域の１つ又は複数の灌流パラメータは、１つ又は複数の閾値に関連して解析することができる。種々の例において、１つ又は複数の閾値は、脳組織の損傷に対応すると前に判定された１つ又は複数の灌流パラメータの値に対応することができる。種々の例において、１つ又は複数の閾値は、脳組織に損傷が存在する確率に対応することができ、例えば、脳組織に損傷が存在する少なくとも５０％の確率、脳組織に損傷が存在する少なくとも６０％の確率、脳組織に損傷が存在する少なくとも７０％の確率、脳組織に損傷が存在する少なくとも８０％の確率、脳組織に損傷が存在する少なくとも９０％の確率、脳組織に損傷が存在する少なくとも９５％の確率、又は脳組織に損傷が存在する少なくとも９９％の確率に対応することができる。１つ又は複数の説明のための例において、１つ又は複数の灌流パラメータは脳血流を含むことができる。脳血流の測度は、第１の造影データに含まれるボクセルの強度値を解析することにより特定することができる。個人の脳の１つ又は複数の領域に対応するボクセルの脳血流の測度は、脳血流の１つ又は複数の測度に関して解析することができる。個人の脳の領域のボクセルが、１つ又は複数の閾値に対応する脳血流の測度と関連する状況において、組織損傷が個人の脳の領域に存在する確率が少なくとも閾値確率であるとの判定がなされることができる。
【0106】
さらに、プロセス６００は、動作６１０において、低濃度の閾値測度に対応する低濃度測度を有する脳組織の１つ又は複数の部分に対応する脳の１つ又は複数の第２の領域を特定することを含むことができる。低濃度測度は、１つ又は複数の第２の領域に含まれるボクセルの強度値に基づいて特定することができる。低濃度の閾値測度は、非造影コンピュータ断層撮影造影技法を使用して生成された画像含まれるボクセルの前に解析された強度値に基づいて、脳組織損傷確率が関連する低濃度測度に対応することができる。
【0107】
さらに、動作６１２において、プロセス６００は、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイと、１つ又は複数の第２の領域を含む第２のオーバーレイとを含む集計画像を生成することを含むことができる。１つ又は複数の例において、集計画像は、第１の造影データに含まれる複数のスライスの個々のスライスに対応することができる。これらの状況において、集計画像は、灌流ベースのコンピュータ断層撮影造影技法により捕捉された複数のスライスのうちのスライスを含むことができる。種々の例において、集計画像はユーザインタフェースに含まれることができる。１つ又は複数の説明のための例において、ユーザインタフェースに対応するユーザインタフェースデータを生成することができる。ユーザインタフェースは、第１の造影データに含まれる複数のスライスを表示することもできる。個々のスライスの少なくとも一部は、１つ又は複数の灌流パラメータの値に従って、損傷していたか又は損傷確率が少なくとも閾値確率である、個々のスライスにより表示される脳組織の１つ又は複数の領域に対応する第１のオーバーレイの各々を含むことができる。さらに、個々のスライスの少なくとも一部は、１つ又は複数の領域の低濃度値に従って、損傷していたか又は損傷確率が少なくとも閾値確率である、個々のスライスにより表示される脳組織の１つ又は複数の領域に対応する第２のオーバーレイの各々を含むことができる。
【0108】
図７は、１つ又は複数の実施態様例による、脳組織に関する灌流パラメータ及び低濃度測度を特定して、脳の不可逆的損傷の程度を特定するプロセス７００の動作例を示すフローチャートである。動作７０２において、プロセス７００は、個人の脳内の灌流特性に対応する第１の造影技法により生成された個人の脳の第１の造影データを取得することを含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１の造影技法は、コンピュータ断層撮影灌流造影技法を含むことができる。
【0109】
加えて、プロセス７００は、動作７０４において、非灌流ベースの造影技法である第２の造影技法により生成された第２の造影データを取得することを含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、第２の造影技法は非造影コンピュータ断層撮影造影技法を含むことができる。第２の造影データは、第２の時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第２のスライスを含むことができる。個々の第２のスライスは、個人の脳の一部の断面を含むことができる。
【0110】
プロセス７００は、動作７０６において、第１の造影データに基づいて、組織への損傷が個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して生じたと判定することを含むこともできる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の第１の領域の特定に先立って、第１の造影データは、第１の造影データの捕捉中の個人の動きについて補正することができる。例えば、第１の造影データは、時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第１のスライスを含む。第１の造影データの捕捉中の個人の動きに応答して、少なくとも閾値量だけ参照画像からオフセットされた第１のスライスの１つ又は複数を特定することができる。種々の例において、見当合わせプロセスを実行して、１つ又は複数の第１のスライスを参照画像と位置合わせすることができる。見当合わせプロセスに基づいて、１つ又は複数の動き補正パラメータを決定することができる。１つ又は複数の動き補正パラメータは、１つ又は複数の第１のスライスのボクセルを参照画像の対応するボクセルの閾値距離内に位置決めする１つ若しくは複数の回転パラメータ又は１つ若しくは複数の並進パラメータの少なくとも一方を含むことができる。
【0111】
１つ又は複数の追加の例において、第１の造影データは時間補正プロセスを受けることができる。時間補正プロセスは、第１のスライスの一部がある時間間隔で捕捉され、上記ある時間間隔が第１のスライスの追加の部分の捕捉間の追加の時間間隔と異なることを突き止めることを含むことができる。さらに、時間補正プロセスは、第１のスライスが、連続した第１のスライス間の時間間隔が共通する状態で配置されるように、時間間隔及び追加の時間間隔を共通の時間間隔に変更することを含むことができる。
【0112】
種々の例において、組織損傷を有する１つ又は複数の第１の領域を特定することは、幾つかの灌流パラメータを特定することを含むことができる。１つ又は複数の例において、灌流パラメータは、造影剤がボクセルに到着する前のボクセルのベースライン強度値に基づいて特定することができる。ベースライン強度値を特定するために、造影剤がボクセルに到着する前に捕捉された第１の造影データの部分を特定することができる。例えば、時間期間にわたる第１の造影データに含まれるボクセルの少なくとも一部の強度値変化を特定することができ、強度値変化に基づいて、造影剤が個人の脳の一部に入った時間を特定することができる。即ち、造影剤の到着前のボクセルの強度値は、造影剤が存在するボクセルの強度値よりも低いことができる。第１の造影データの個々のスライスに含まれるボクセルへの造影剤の到着時間を特定した後、到着時間前に捕捉した第１の造影データの部分に基づいて、造影剤が存在しない個人の脳像の画像を生成することができる。
【0113】
加えて、損傷した脳組織を有する脳の１つ又は複数の第１の領域を特定することは、第１の造影データの少なくとも一部と人間の頭部の解剖学的テンプレートとの間の見当合わせプロセスを実行することと、見当合わせプロセスの結果として変形場を生成することとを含むことができる。変形場は、解剖学的テンプレートと位置合わせするために、第１の造影データに含まれるボクセルを変形すべき程度を示すことができる。解剖学的構造との位置合わせ後、第１の造影データに関して個人の脳の種々の領域を識別することができる。例えば、人間の脳の幾つかの領域を示すアトラスに変形場を適用して、個人の脳に対応する変更済みアトラスを生成することができる。このようにして、１つ又は複数の灌流パラメータの特定に使用されない脳の領域に対応する第１の造影データの部分を除去することができる。説明のために、変更済みアトラスに含まれる各領域は、個人の脳の個々の領域の特定に使用することができ、脳組織に対応しない第１の造影データの１つ又は複数の部分は除去することができる。その結果、頭蓋骨又は眼等の第１の造影データに捕捉され得る個人の身体の他の部位のない、脳組織に対応する変更済み第１の造影データが生成される。
【0114】
１つ又は複数の灌流パラメータは、個人の脳組織に関連するボクセルの強度値に基づいて特定することができ、強度値は、個々のボクセルの造影剤濃度曲線により示すことができる。１つ又は複数の例において、造影剤濃度曲線は、１つ又は複数の参照強度値に対する個々のボクセルの経時強度値に基づいて、変更済みの第１の造影データに含まれる個々のボクセルについて特定することができる。種々の例において、１つ又は複数の参照値のうちの少なくとも１つの参照値との差が閾値差を超える変更済みの第１の造影データに含まれるボクセルの強度値は、造影剤がボクセルに存在することを示す。
【0115】
種々の例において、動脈入力関数及び静脈出力関数を使用して、１つ又は複数の灌流パラメータを特定することができる。１つ又は複数の例において、変更済みアトラスにおいて閾値直径を有する第１の血管の１つ又は複数の第１の位置に基づいて、少なくとも閾値直径を有する第１の血管を含む変更済みの第１の造影データの動脈入力関数の１つ又は複数の第１の候補領域を特定することができる。１つ又は複数の第１の候補領域は、中大脳動脈の少なくとも一部又は前大脳動脈の少なくとも一部を含むことができる。動脈入力関数は、１つ又は複数の第１の候補領域のうちの第１の候補領域に含まれる第１のボクセルの第１の造影剤濃度曲線に基づいて生成することができる。さらに、変更済みアトラスにおいて閾値直径を有する第２の血管の１つ又は複数の第２の位置に基づいて、少なくとも閾値直径を有する第２の血管を含む、変更済みの第１の造影データの静脈出力関数の１つ又は複数の第２の候補領域を特定することができる。１つ又は複数の第２の候補領域は、矢状静脈洞領域の少なくとも一部又は直静脈洞領域の少なくとも一部を含む。静脈出力関数は、１つ又は複数の第２の候補領域のうちの第２の候補領域に含まれる第２のボクセルの第２の造影剤濃度曲線に基づいて特定することができる。
【0116】
さらに、第１の造影データに関連する灌流パラメータの値の特定は、個人の脳の１つ又は複数の領域に含まれるボクセルの組織残留関数に基づいて特定することができる。組織残留関数は、動脈入力関数に関する変更済み造影データに含まれるボクセルの造影剤濃度曲線に対して１つ又は複数の逆畳み込み演算を実行することにより生成することができる。
【0117】
１つ又は複数の灌流パラメータは、個々のボクセルの組織残留関数下面積に対応する相対脳血液量を含むことができる。１つ又は複数の灌流パラメータは、個々のボクセルの組織残留関数のピークに対応する相対脳血流を含むこともできる。さらに、１つ又は複数の灌流パラメータは、個々のボクセルの脳血流に対する脳血液量の比率に対応する平均トレーサ通過時間を含むことができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の灌流パラメータは、個々のボクセルの組織残留関数のピークの時間に対応するＴｍａｘを含むことができる。
【0118】
プロセス７００は、動作７０８において、第１の造影データに対応し、造影剤が存在する個人の脳の第１のオーバーレイとして、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイ造影データを生成することを含むことができる。１つ又は複数の例において、第１のオーバーレイは、灌流ベースのコンピュータ断層撮影画像のスライス上に表示することができる。
【0119】
動作７１０において、プロセス７００は、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して組織が生じたと判定することを含むことができる。１つ又は複数の第２の領域の一部は、１つ又は複数の第１の領域の少なくとも一部と重複することができる。種々の例において、第２のオーバーレイにより示される体積は、第１のオーバーレイにより示される体積よりも大きいことができる。
【0120】
１つ又は複数の例において、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して生じた組織への損傷は、１つ又は複数の第２の領域に関する低濃度の値に基づいて特定することができる。低濃度値は、１つ又は複数の第２の領域に含まれるボクセルの強度値を解析することにより特定することができる。説明のために、個人の脳の第１の半球にある第１のボクセルと個人の脳の第２の半球にある第２のボクセルとの間の相関を特定することができる。加えて、個々の第２のボクセルの第２の強度値に対する個々の第１のボクセルの第１の強度値の差を特定することができる。個々の第２のボクセルは、個々の第１のボクセルの対側に表示することができる。第１の強度値と第２の強度値との間の差は、個々の第１のボクセル及び個々の第２のボクセルに対応する脳組織の低濃度測度を示すことができる。
【0121】
１つ又は複数の実施態様において、低濃度測度は、幾つかの閾値強度差に関して差を解析して、幾つかのボクセル群を生成することにより生成することができ、個々のボクセル群は、幾つかの閾値強度差値のうちの１つ又は複数の閾値強度差に対応する。個々のボクセル群に対応する１つ又は複数の閾値強度差値は、個々のボクセル群に対応する脳組織の各部分の低濃度測度を示すことができる。種々の例において、少なくとも第１の閾値強度差値に対応する第１のボクセル群を特定することができる。第１のボクセル群は第２のオーバーレイの１つ又は複数の第２の領域のうちの第２の領域に対応することができ、第１のボクセル群は、脳組織の第１の部分の低濃度の第１の測度に対応することができる。さらに、少なくとも第２の閾値強度差値に対応する第２のボクセル群を特定することができる。第２のボクセル群は、第２のオーバーレイの１つ又は複数の第２の領域のうちの追加の第２の領域に対応することができる。第２のボクセル群は、脳組織の第２の部分の低濃度の第２の測度に対応することができ、低濃度の第２の測度は低濃度の第１の測度と異なることができる。１つ又は複数の説明のための例において、脳組織の異なる部分に対応する低濃度の異なる速度は、異なる閾値強度差値を示すように表示することができる。例えば、第１のボクセル群は第１の色と併せて表示することができ、第２のボクセル群は第２の色と併せて表示することができる。
【0122】
プロセス７００は、動作７１２において、第２のオーバーレイ造影データを生成することを含むこともできる。第２のオーバーレイ造影データは、個人の脳の１つ又は複数の領域を個人の脳の第２の画像への第２のオーバーレイとして示すことができる。第２の画像は第２の造影データに含まれるスライスであることができる。さらに、第２の画像は、造影剤が個人の脳にないことを示すことができる。
【0123】
さらに、動作７１４において、プロセス７００は、個人の脳の第１の画像、第１のオーバーレイ、及び第２のオーバーレイを含む集計画像を生成することを含むことができる。１つ又は複数の説明のための例において、ユーザインタフェースに対応し、医療従事者に表示するために計算デバイスに提供することができるユーザインタフェースデータを生成することができる。ユーザインタフェースは、第１の造影データに含まれる複数のスライスを表示することもできる。個々のスライスの少なくとも一部は、１つ又は複数の灌流パラメータの値に従って、損傷したか又は損傷確率が少なくとも閾値確率である個々のスライスにより表示される脳組織の１つ又は複数の領域に対応する第１のオーバーレイの各々を含むことができる。さらに、個々のスライスの少なくとも一部は、１つ又は複数の領域の低濃度値に従って、損傷したか又は損傷確率が少なくとも閾値確率である個々のスライスにより表示される脳組織の１つ又は複数の領域に対応する第２のオーバーレイの各々を含むことができる。
【0124】
図８は、１つ又は複数の実施態様例による、個人の脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症に基づいて、損傷した脳組織を示す出力画像を生成するプロセス８００の動作例を示すフローチャートである。プロセス８００は、動作８０２において、個人の脳の第１の造影データを取得することを含むことができる。第１の造影データは第１の造影技法により生成することができる。第１の造影データは、個人の脳内の流体の灌流特性に対応することができる。動作８０４において、プロセス８００は、個人の脳の第２の造影データを取得することを含むこともできる。第２の造影データは、非灌流ベースの造影モダリティである第２の造影技法により生成することができる。１つ又は複数の例において、第１の造影技法は１つ又は複数の灌流ベースのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）造影技法を実施することができ、第２の造影技法は１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する。１つ又は複数の追加の例において、第１の造影技法は１つ又は複数のコンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）技法を実施し、第２の造影技法は１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する。１つ又は複数の更なる例において、第１の造影データは、非灌流ベースの造影技法を含む造影技法により生成することができ、第２の造影データは、灌流ベースの造影技法を含む追加の造影技法により生成することができる。
【0125】
加えて、動作８０６において、プロセス８００は、個人の脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定することを含むことができる。１つ又は複数の例において、生体状況は、個人の脳の少なくとも１つの領域への血流の妨げである。１つ又は複数の説明のための例において、生体状況は卒中を含むことができる。
【0126】
プロセス８００は、動作８０８において、第１の造影データ及び時間量に基づいて、個人の脳の血管に関連する１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することを含むことができる。１つ又は複数の閾値レベルは、生体状況の発症から経過した第１の時間期間に対応する血流パラメータの第１の閾値レベルを含むことができる。さらに、１つ又は複数の閾値レベルは、生体状況の発症から経過した第２の時間期間に対応する血流パラメータの第２の閾値を含むことができる。第２の時間期間は第１の時間期間よりも長い時間期間であることができる。種々の例において、第１の時間期間は１５分から２時間又は３０分から４時間であることができる。さらに、第２の時間期間は４時間から６時間、３時間から５時間、又は５時間から８時間であることができる。１つ又は複数の更なる例において、第２の閾値レベルは、第１の閾値レベルよりも大きい血流パラメータの値に対応することができる。１つ又は複数の説明のための例において、血流パラメータは脳血流を含むことができる。
【0127】
さらに、動作８１０において、プロセス８００は、血流パラメータが、個人の脳に関して少なくとも閾値レベルであると判定することを含むことができる。血流パラメータの１つ又は複数の値は、第１の造影データのボクセル情報を解析することにより特定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、血流パラメータは、第１の時間期間中、第１の閾値レベルに関して解析することができる。これらの状況において、個人の脳の領域への損傷は、血流パラメータが少なくとも第１の閾値レベルであることに基づいて判定することができる。加えて、血流パラメータは、第２の時間期間中、第２の閾値に関して解析することもできる。これらの状況において、個人の脳の領域への損傷は、血流パラメータが少なくとも第２の閾値レベルであることに基づいて判定することができる。１つ又は複数の例において、血流パラメータは、第１の時間期間及び第２の時間期間の両方中、解析することができる。１つ又は複数の追加の例では、個人の脳の領域への損傷が第１の時間期間中に検出される状況において、第２の時間期間中の続く解析は行われなくてよい。１つ又は複数の更なる例では、個人の脳の領域への損傷が第１の時間期間中に検出されない状況において、第２の時間期間中等、１つ又は複数の続く解析が行われることができる。
【0128】
さらに、プロセス８００は、動作８１２において、第２の造影データに基づいて、個人の脳に関する１つ又は複数の低濃度測度を特定することを含むことができる。造影データに含まれるボクセルの強度値が解析されて、損傷確率が少なくとも閾値確率である個人の脳の領域を特定することができる。少なくとも幾つかの例において、個人の脳の異なる半球におけるボクセルが解析されて、低濃度組織を含む脳の１つ又は複数の領域を特定することができる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の機械学習技法を実施して、個人の脳における低濃度組織の領域を特定することができる。１つ又は複数の追加の例において、個人の脳の組織への損傷を測定するために、時間量に基づいて、モデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定することができる。１つ又は複数の説明のための例において、追加の造影データの幾つかのボクセルの強度値が解析されて、モデルのパラメータの値を特定することができ、パラメータの重みは時間量に基づいて決定することもできる。種々の例において、モデルはパラメータの重みを使用して実行されて、個人の脳の領域の低濃度測度を特定することができる。
【0129】
動作８１４において、プロセス８００は、１つ又は複数の低濃度測度に基づいて、損傷が個人の脳の１つ又は複数の領域に存在すると判定することを含むことができる。低濃度測度が少なくとも閾値レベルの低濃度である状況において、損傷は個人の脳に存在する可能性がある。
【0130】
プロセス８００は、動作８１６において、時間量に基づいて、１つ又は複数の低濃度測度が１つ又は複数の領域の組織損傷に対応する尤度を特定することもできる。１つ又は複数の例において、１つ又は複数の計算モデル、例えば、１つ若しくは複数の機械学習分類モデル又は１つ若しくは複数のランダムフォレストモデルが実行されて、組織損傷が個人の脳に存在することを示す低濃度測度の尤度を特定することができる。
【0131】
動作８１８において、プロセス８００は、個人の脳の少なくとも１つの領域が損傷組織を含むことを示す画像を生成することを含むことができる。１つ又は複数の例において、画像は、第１の時間期間中の血流パラメータの１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度の少なくとも１つを表示するユーザインタフェースに含まれ得る。少なくとも幾つかの例において、ユーザインタフェースは、第２の時間期間中の血流パラメータの１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度を表示することもできる。さらに、ユーザインタフェースは、損傷が生じた個人の脳の１つ又は複数の領域を示す１つ又は複数のオーバーレイを含み得る。１つ又は複数の説明のための例において、個人の脳への損傷は、卒中に起因して生じ得る。
【0132】
図９は、１つ又は複数の実施態様例による、異なる灌流パラメータ及び低濃度解析に従って特定された個人の脳内の関心領域を示すオーバーレイを有する灌流ベースのＣＴ画像の幾つかのスライスを含むユーザインタフェース９００の一例の図である。例えば、ユーザインタフェース９００は幾つかの第１のスライス９０２を含むことができる。幾つかの第１のスライス９０２は、灌流ベースのコンピュータ断層撮影造影技法を使用して捕捉することができ、異なるときに捕捉された個人の脳の異なるセクションに対応することができる。幾つかの第１のスライス９０２の一部は、脳血流（ＣＢＦ）の値が閾値（３０％）未満である個人の脳の領域に対応する第１のオーバーレイ９０４を有することができる。閾値は、第１のオーバーレイ９０４と関連する領域に含まれる組織と健康な脳組織の脳血流値との間の差の量に対応することができる。
【0133】
幾つかのスライス９０２の一部は、第２のオーバーレイ９０６を含むこともできる。第２のオーバーレイは、閾値ハウンズフィールド単位差範囲（≧５ＨＵ且つ≦１２ＨＵ）内の低濃度値を有する脳の領域に対応することができる。第２のオーバーレイ９０６と関連する領域に含まれるボクセルの閾値差範囲は、第１のオーバーレイ９０４及び第２のオーバーレイ９０６と関連する領域を含む脳の対向する半球にある脳の半球における対側にあるボクセルに関連することができる。１つ又は複数の説明のための例において、第１のオーバーレイ９０４に関連する体積と第２のオーバーレイ９０６に関連する体積との組合せは、個人の脳内の損傷組織の総体積を生み出すことができる。
【0134】
図９の説明のための例は、異なるパターンを有する領域として第１のオーバーレイ９０４及び第２のオーバーレイ９０６を示しているが、追加の例において、第１のオーバーレイ９０４及び第２のオーバーレイ９０６は、複数の色の連合として又は重複領域が半透明であることができ、色の混合として表示することができるように、異なる色を使用して表示することができる。
【0135】
図１０は、機械可読媒体（例えば、機械可読記憶媒体）から命令を読み取り、本明細書で考察される方法論の任意の１つ又は複数を実行することが可能な、幾つかの実施態様例による機械１０００の構成要素を示すブロック図である。特に、図１０は、コンピュータシステムの形態例での機械１０００の図表現を示し、機械１０００内で、機械１０００に本明細書で考察される方法論の任意の１つ又は複数を実行させる命令１００２（例えば、ソフトウェア、プログラム、アプリケーション、アプレット、アプリ、又は他の実行可能コード）を実行し得る。したがって、命令１００２を使用して、本明細書に記載のモジュール又は構成要素を実施し得る。命令１００２は、記載され図示された機能を記載されたように実行するようにプログラムされた特定の機械１０００に汎用のプログラムされていない機械１０００を変換する。代替の実施態様において、機械１０００は、スタンドアロンデバイスとして動作し、又は他の機械に結合（例えば、ネットワーク接続）されてもよい。ネットワーク接続されるデプロイでは、機械１０００は、サーバ－クライアントネットワーク環境においてサーバ機若しくはクライアント機の立場として動作してもよく又はピアツーピア（若しくは分散）ネットワーク環境においてピア機として動作してもよい。機械１０００は、限定されないが、サーバコンピュータ、クライアント歩ユタ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ネットブック、セットトップボックス（ＳＴＢ）、個人情報端末（ＰＤＡ）、エンターテイメントメディアシステム、セルラ電話、スマートフォン、携帯電話、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチ）、スマートホームデバイス（例えば、スマート家電）、他のスマートデバイス、ウェブ家電、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークブリッジ、又は機械１０００により行われるべき動作を指定する命令１００２を順次若しくは他の方法で実行することが可能な任意の機械を含み得る。さらに、単一の機械１０００のみが示されているが、「機械」という用語は、本明細書で考察される方法論の任意の１つ又は複数を実行するための命令１００２を個々に又はまとめて実行する機械の集まりを含むものとしても解釈されるものとする。
【0136】
機械１０００は、プロセッサ１００４、メモリ／ストレージ１００６、及びＩ／Ｏ構成要素１００８を含み得、これらはバス１０１０等を介して互いと通信するように構成し得る。これに関して、「プロセッサ」は、制御信号（例えば、「コマンド」、「演算コード」、「機械コード」等）に従ってデータ値を操作し、機械１０００を動作させるために適用される対応する出力信号を生成する任意の回路又は仮想回路（実際のプロセッサ１００４で実行される論理によりエミュレートされる物理的な回路）を指す。一実施態様例において、プロセッサ１００４（例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）プロセッサ、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）プロセッサ、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、無線周波数集積回路（ＲＦＩＣ）、別のプロセッサ、又はそれらの任意の適した組合せ）は、例えば、命令１００２を実行し得るプロセッサ１０１２及びプロセッサ１０１４を含み得る。「プロセッサ」という用語は、命令１００２を同時に実行し得る２つ以上の独立したプロセッサ（「コア」と呼ばれることがある）を含み得るマルチコアプロセッサ１００４を包含することが意図される。図１０は複数のプロセッサ１００４を示しているが、機械１０００は、単一のコアを有する単一のプロセッサ１０１２プロセッサ１０１２、複数のコアを有する単一のプロセッサ１０１２プロセッサ１０１２（例えば、マルチコアプロセッサ）、単一のコアを有する複数のプロセッサ１０１２、１０１４、複数のコアを有する複数のプロセッサ１０１２、１０１４、又はそれらの任意の組合せを含み得る。
【0137】
メモリ／ストレージ１００６は、メインメモリ１０１６又は他のメモリストレージ等のメモリ及びストレージユニット１０１８を含み得、プロセッサ１００４はバス１０１０等を介してこれらの両方にアクセス可能である。ストレージユニット１０１８及びメインメモリ１０１６は、本明細書に記載の方法論又は機能の任意の１つ又は複数を具現化する命令１００２を記憶する。命令１００２は、機械１０００による実行中、完全又は部分的に、メインメモリ１０１６内、ストレージユニット１０１８内、プロセッサ１００４の少なくとも１つ内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）、又はそれらの任意の適した組合せに存在してもよい。したがって、メインメモリ１０１６、ストレージユニット１０１８、及びプロセッサ１００４のメモリは、機械可読媒体の例である。これに関して、「機械可読媒体」は、本明細書では「コンピュータ可読記憶媒体」とも呼ばれ、命令１００２及びデータを一時的又は永続的に記憶することが可能な構成要素、デバイス、又は他の有形媒体を指し、限定されないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、バッファーメモリ、フラッシュメモリ、光媒体、磁気媒体、キャッシュメモリ、他のタイプのストレージ（例えば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ））、及び／又はそれらの任意の適した組合せを含み得る。「機械可読媒体」という用語は、命令１００２を記憶することが可能な単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中化若しくは分散データベース又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むものとして解釈し得る。「機械可読媒体」という用語は、命令１００２が、機械１０００の１つ又は複数のプロセッサ１００４により実行されると、機械１０００に本明細書に記載の方法論の任意の１つ又は複数を実行させるように、機械１０００により実行される命令１００２（例えば、コード）を記憶することが可能な任意の媒体又は複数の媒体の組合せを含むものとしても解釈されるものとする。したがって、「機械可読媒体」は、単一の記憶装置又はデバイス及び「クラウドベース」のストレージシステム又は複数の記憶装置若しくはデバイスを含むストレージネットワークを指す。「機械可読媒体」という用語はそれ自体、信号を除外する。
【0138】
Ｉ／Ｏ構成要素１００８は、入力の受信、出力の提供、出力の生成、情報の送信、情報の交換、測定値の捕捉等を行うために多種多様な構成要素を含み得る。特定の機械１０００に含まれる特定のＩ／Ｏ構成要素１００８は、機械のタイプに依存することになる。例えば、携帯電話等の可搬性機械はタッチ入力デバイス又は他のそのような入力機構を含む可能性が高く、一方、ヘッドレスサーバ機はそのようなタッチ入力デバイスを含まない可能性が高い。Ｉ／Ｏ構成要素１００８は、図１０には示されていない多くの他の構成要素を含み得ることが理解されよう。以下の考察を単に簡単にするために、Ｉ／Ｏ構成要素１００８構成要素１００８は機能に従ってグループ分けされており、このグループ分けは決して限定ではない。種々の実施形態例において、Ｉ／Ｏ構成要素１００８は、ユーザ出力構成要素１０２０及びユーザ入力構成要素１０２２を含み得る。ユーザ出力構成要素１０２０は、視覚構成要素（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、又は陰極線管（ＣＲＴ）等のディスプレイ）、音響構成要素（例えば、スピーカ）、触覚構成要素（例えば、振動モータ、抵抗機構）、他の信号発生器等を含み得る。ユーザ入力構成要素１０２２は、英数字入力構成要素（例えば、キーボード、英数字入力を受け取るように構成されたタッチスクリーン、光学キーボード、又は他の英数字入力構成要素）、ポイント式の入力構成要素（例えば、マウス、タッチパッド、トラックボール、ジョイスティック、モーションセンサ、又は他のポインティング機器）、触覚入力構成要素（例えば、物理的ボタン、タッチ又はタッチジェスチャの位置又は力を提供するタッチスクリーン、又は他の触覚入力構成要素）、オーディオ入力構成要素（例えば、マイクロホン）等を含み得る。
【0139】
更なる実施形態例において、Ｉ／Ｏ構成要素１００８は、広範囲の構成要素の中でもとりわけ、バイオメトリック構成要素１０２４、動き構成要素１０２６、環境構成要素１０２６、又は位置構成要素１０３０を含み得る。例えば、バイオメトリック構成要素１０２４は、表現（例えば、手による表現、顔による表現、声による表現、身体のジェスチャ、又は目の追跡）の検出、生体信号（例えば、血圧、心拍数、体温、発汗、又は脳波）の測定、人の識別（例えば、音声識別、網膜識別、顔識別、指紋識別、又は脳波に基づく識別）等を行うための構成要素を含み得る。動き構成要素１０２６は、加速度センサ構成要素（例えば、加速度計）、重力センサ構成要素、回転センサ構成要素（例えば、ジャイロスコープ）等を含み得る。環境構成要素１０２６は、例えば、照明センサ構成要素（例えば、光度計）、温度センサ構成要素（例えば、周囲温度を検出する１つ若しくは複数の温度計）、湿度センサ構成要素、圧力センサ構成要素（例えば、気圧計）、音響センサ構成要素（例えば、背景雑音を検出する１つ若しくは複数のマイクロホン）、近接センサ構成要素（例えば、近くの物体を検出する赤外線センサ）、ガスセンサ（例えば、安全のために有害ガスの濃度を検出したり大気の汚染を検出したりするためのガス検出センサ）、又は周囲の物理的環境に対応する示唆、測定結果、若しくは信号を提供可能な他の構成要素を含み得る。位置構成要素１０３０は、位置センサ構成要素（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機構成要素）、高度センサ構成要素（例えば、高度を導出可能な空気圧を検出する高度計又は気圧計）、方向センサ構成要素（例えば、磁力計）等を含み得る。
【0140】
通信は、広範囲の技術を使用して実施され得る。Ｉ／Ｏ構成要素１００８は、機械１０００をネットワーク１０３４又はデバイス１０３６に結合するように動作可能な通信構成要素１０３２を含み得る。例えば、通信構成要素１０３２は、ネットワークインタフェース構成要素又はネットワーク１０３４とのインタフェースに適切な他のデバイスを含み得る。更なる例において、通信構成要素１０３２は、有線通信構成要素、無線通信構成要素、セルラ通信構成要素、近距離通信（ＮＦＣ）構成要素、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）構成要素（例えば、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）ローエナジー（Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ））、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）構成要素、及び他の形態を介して通信を提供する他の通信構成要素を含み得る。デバイス１０３６は、別の機械１０００又は広範囲の周辺デバイス（例えば、ＵＳＢを介して結合された周辺デバイス）のうちの任意のものとすることができる。
【0141】
さらに、通信構成要素１０３２は識別子を検出し得又は識別子を検出するように動作可能な構成要素を含み得る。例えば、通信構成要素１０３２は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダ構成要素、ＮＦＣスマートタグ検出構成要素、光学リーダ構成要素（例えば、ユニバーサルプロダクトコード（ＵＰＣ）バーコード等の１次元バーコード、クイックレスポンスコード（ＱＲコード（登録商標））等の多次元バーコード、アズテックコード（Ａｚｔｅｃ Ｃｏｄｅ）、データマトリックス（Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ）、データグリフ（Ｄａｔａｇｌｙｐｈ）、マキシコード（ＭａｘｉＣｏｄｅ）、ＰＤＦ４１７、ウルトラコード（Ｕｌｔｒａ Ｃｏｄｅ）、ＵＣＣ ＲＳＳ－２Ｄバーコード、及び他の光学コード等を検出するための光学センサ）、又は音響検出構成要素（例えば、タグ付き音響信号を識別するためのマイクロホン）を含み得る。加えて、通信構成要素１０３２、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）ジオロケーションを介した位置、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）信号三角測量を介した位置、特定の位置を示し得るＮＦＣビーコン信号の検出を介した位置等を介して様々な情報が導出され得る。
【0142】
これに関して、「構成要素」は、関数若しくはサブルーチン呼び出し、分岐点、ＡＰＩ、又は特定の処理又は制御機能の区分化又はモジュール化を提供する他の技術により定義される境界を有するデバイス、物理的エンティティ、又は論理を指す。構成要素は、機械プロセスを実行するために、他の構成要素とのインタフェースを介して結合し得る。構成要素は、他の構成要素及び通常、関連する機能のうちの特定の機能を実行するプログラムの一部分と併用されるように設計された、パッケージングされた機能ハードウェアユニットであり得る。構成要素は、ソフトウェア構成要素（例えば、機械可読媒体で具現化されるコード）又はハードウェア構成要素のいずれかで構成し得る。「ハードウェア構成要素」は、特定の動作を実行することが可能な有形ユニットであり、特定の物理的様式で構成又は配置し得る。種々の実施態様例において、１つ又は複数のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロンコンピュータシステム、クライアントコンピュータシステム、若しくはサーバコンピュータシステム）、又はコンピュータシステムの１つ若しくは複数のハードウェア構成要素（例えば、プロセッサ若しくはプロセッサ群）は、本明細書に記載のように特定の動作を実行するように動作するハードウェア構成要素としてソフトウェア（例えば、アプリケーション又はアプリケーション部分）により構成し得る。
【0143】
ハードウェア構成要素は機械的、電子的、又はそれらの任意の適した組合せで実施することもできる。例えば、ハードウェア構成要素は、特定の動作を実行するように永久的に構成された専用回路又は論理を含み得る。ハードウェア構成要素は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又はＡＳＩＣ等の専用プロセッサであり得る。ハードウェア構成要素は、特定の動作を実行するようにソフトウェアにより一時的に構成されるプログラマブル論理又は回路を含むことも可能である。例えば、ハードウェア構成要素は、汎用プロセッサ１００４又は他のプログラマブルプロセッサにより実行されるソフトウェアを含み得る。そのようなソフトウェアにより構成されると、ハードウェア構成要素は、構成された機能を実行するように独自に適用された特定の機械（又は機械１０００の特定の構成要素）になり、もはや汎用プロセッサ１００４ではない。機械的にハードウェア構成要素を専用の永久的に構成された回路で実施するかそれとも一時的に構成された回路（例えば、ソフトウェアにより構成される）で実施するかの決定は、費用及び時間の考慮事項によって決まり得ることが理解されよう。したがって、「ハードウェア構成要素」（又は「ハードウェア実施構成要素」）という句は、エンティティが特定の様式で動作するように又は本明細書に記載の特定の動作を実行するように物理的に構築されるか、永久的に構成される（例えば、ハードワイヤード）か、又は一時的に構成される（例えば、プログラムされる）かを問わず、有形のエンティティを包含するものとして理解されるべきである。ハードウェア構成要素が一時的に構成（例えば、プログラム）され、各ハードウェア構成要素が常に構成又はインスタンス生成される必要があるわけではない実施態様を考える。例えば、ハードウェア構成要素が、専用プロセッサになるようにソフトウェアにより構成された汎用プロセッサ１００４を含む場合、汎用プロセッサ１００４は、異なるときにそれぞれ異なる専用プロセッサ（例えば、異なるハードウェア構成要素を含む）として構成され得る。したがって、ソフトウェアは、例えば、あるときに特定のハードウェア構成要素を構成し、別のときに異なるハードウェア構成要素を構成するように特定のプロセッサ１０１２、１０１４、又はプロセッサ１００４を構成する。
【0144】
ハードウェア構成要素は、他のハードウェア構成要素に情報を提供及び他のハードウェア構成要素から情報を受信することができる。したがって、記載のハードウェア構成要素は、通信可能に結合されるものと見なすことができる。複数のハードウェア構成要素が同時に存在する場合、通信は、ハードウェア構成要素の２つ以上の間又は２つ以上の中で信号伝送を通して（例えば、適切な回路及びバスを経由して）達成し得る。複数のハードウェア構成要素が異なるときに構成又はインスタンス生成される実施態様において、そのようなハードウェア構成要素間の通信は、例えば、複数のハードウェア構成要素がアクセスすることができるメモリ構造への情報の記憶及びメモリ構造からの検索を通して達成し得る。例えば、あるハードウェア構成要素は動作を実行し、通信可能に結合されたメモリデバイスにその動作の出力を記憶し得る。次いで後の時間に、更なるハードウェア構成要素がメモリデバイスにアクセスして、記憶されていた出力を検索して処理し得る。
【0145】
ハードウェア構成要素は、入力デバイス又は出力デバイスとの通信を開始することもでき、リソース（例えば、情報の集まり）に対して動作することができる。本明細書に記載の方法例の種々の動作は、少なくとも部分的に、関連する動作を実行するように一時的に構成（例えば、ソフトウェアにより）又は永久的に構成された１つ又は複数のプロセッサ１００４により実行し得る。一時的に構成されるかそれとも永久的に構成されるかを問わず、そのようなプロセッサ１００４は、本明細書に記載の１つ又は複数の動作又は機能を実行するように動作するプロセッサ実施構成要素を構成し得る。本明細書で使用される場合、「プロセッサ実施構成要素」は、１つ又は複数のプロセッサ１００４を使用して実施されるハードウェア構成要素を指す。同様に、本明細書に記載の方法は少なくとも部分的にプロセッサに実施され得、特定のプロセッサ１０１２、１０１４又はプロセッサ１００４はハードウェアの一例である。例えば、方法の動作の少なくとも幾つかは、１つ又は複数のプロセッサ１００４又はプロセッサ実施構成要素により実行し得る。さらに、１つ又は複数のプロセッサ１００４は、「クラウド計算」環境において又は「サービス型ソフトウェア」（ＳａａＳ）として関連動作の実行をサポートするように動作することもできる。例えば、動作の少なくとも幾つかはコンピュータ群（プロセッサ１００４を含む機械１０００の例として）により実行し得、これらの動作はネットワーク１０３４（例えば、インターネット）を介して及び１つ又は複数の適切なインタフェース（例えば、ＡＰＩ）を介してアクセス可能である。動作の特定の実行は、単一の機械１０００内に存在するのみならず、幾つかの機械にわたりデプロイされたプロセッサ間で分散し得る。幾つかの実施態様例において、プロセッサ１００４又はプロセッサ実施構成要素は、単一の地理的場所（例えば、家庭環境、オフィス環境、又はサーバファーム）に配置されてよい。他の実施態様例において、プロセッサ１００４又はプロセッサ実施構成要素は、幾つかの地理的場所にわたり分散してもよい。
【0146】
図１１は、本明細書に記載の種々のハードウェアアーキテクチャと併用し得る一例のソフトウェアアーキテクチャ１１０２を含むシステム１１００を示すブロック図である。図１１はソフトウェアアーキテクチャの非限定的な例であり、本明細書に記載の機能を促進するために、他の多くのアーキテクチャが実施されてもよいことが理解されよう。ソフトウェアアーキテクチャ１１０２は、とりわけ、プロセッサ１００４、メモリ／ストレージ１００６、及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）構成要素１００８を含む図１０の機械１０００等のハードウェアで実行し得る。代表的なハードウェアレイヤ１１０４が示されており、例えば、図１０の機械１０００を表すことができる。代表的なハードウェアレイヤ１１０４は、実行可能命令１１０８が関連する処理ユニット１１０６を含む。実行可能命令１１０８は、本明細書に記載の方法、構成要素等の実施を含め、ソフトウェアアーキテクチャ１１０２の実行可能命令を表す。ハードウェアレイヤ１１０４は、これもまた実行可能命令１１０８を有するメモリ又はストレージモジュールメモリ／ストレージ１１１０の少なくとも一方も含む。ハードウェアレイヤ１１０４は他のハードウェア１１１２を含んでよい。
【0147】
図１１のアーキテクチャ例において、ソフトウェアアーキテクチャ１１０２は、各レイヤが特定の機能を提供するレイヤのスタックとして概念化し得る。例えば、ソフトウェアアーキテクチャ１１０２は、オペレーティングシステム１１１４、ライブラリ１１１６、フレームワーク／ミドルウェア１１１８、アプリケーション１１２０、及びプレゼンテーションレイヤ１１２０等のレイヤを含み得る。動作的に、アプリケーション１１２０又はレイヤ内の他の構成要素は、ソフトウェアスタックを通してＡＰＩ呼び出し１１２４を呼び出し、ＡＰＩ呼び出し１１２４に応答してメッセージ１１２６を受信し得る。示されているレイヤは代表的な性質のものであり、全てのソフトウェアアーキテクチャが全てのレイヤを有するわけではない。例えば、幾つかのモバイル又は専用オペレーティングシステムによっては、フレームワーク／ミドルウェア１１１８を提供しないものもあれば、そのようなレイヤを提供するものもある。他のソフトウェアアーキテクチャは追加又は異なるレイヤを含み得る。
【0148】
オペレーティングシステム１１１４は、ハードウェアリソースを管理し、一般サービスを提供し得る。オペレーティングシステム１１１４は、例えば、カーネル１１２８、サービス１１３０、及びドライバ１１３２を含み得る。カーネル１１２８は、ハードウェアとその他のソフトウェアレイヤとの間の抽象レイヤとして機能し得る。例えば、カーネル１１２８は、メモリ管理、プロセッサ管理（例えば、スケジューリング）、構成要素管理、ネットワーキング、セキュリティ設定等を担当し得る。サービス１１３０は、他の共通サービスをその他のソフトウェアレイヤに提供し得る。ドライバ１１３２は、下層のハードウェアの制御又はインタフェースを担当する。例えば、ドライバ１１３２は、ハードウェア構成に応じてディスプレイドライバ、カメラドライバ、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）ドライバ、フラッシュメモリドライバ、シリアル通信ドライバ（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ドライバ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ドライバ、オーディオドライバ、電力管理ドライバ等を含む。
【0149】
ライブラリ１１１６は、アプリケーション１１２０、他の構成要素、又はレイヤの少なくとも１つにより使用される共通基盤を提供する。ライブラリ１１１６は、他のソフトウェア構成要素が、下層のオペレーティングシステム１１１４の機能（例えば、カーネル１１２８、サービス１１３０、ドライバ１１３２）と直接インタフェースするよりも容易にタスクを実行できるようにする機能を提供する。ライブラリ１１１６は、メモリ割り振り機能、ストリング操作機能、数学的機能等の機能を提供し得るシステムライブラリ１１３４（例えば、Ｃ標準ライブラリ）を含み得る。加えて、ライブラリ１１１６は、メディアライブラリ（例えば、ＭＰＥＧ４、Ｈ．２６４、ＭＰ３、ＡＡＣ、ＡＭＲ、ＪＰＧ、ＰＮＧ等の種々のメディアフォーマットの提示及び操作をサポートするためのライブラリ）、グラフィックスライブラリ（例えば、グラフィックコンテンツ内の２次元又は３次元をディスプレイにレンダリングするのに使用し得るＯｐｅｎＧＬフレームワーク）、データベースライブラリ（例えば、種々のリレーショナルデータベース機能を提供し得るＳＱＬｉｔｅ）、ウェブライブラリ（例えば、ウェブブラウジング機能を提供し得るＷｅｂＫｉｔ）等のＡＰＩライブラリ１１３６を含み得る。ライブラリ１１１６は、他の多くのＡＰＩをアプリケーション１１２０及び他のソフトウェア構成要素／モジュールに提供するための多種多様な他のライブラリ１１３８を含むこともできる。
【0150】
フレームワーク／ミドルウェア１１１８（ミドルウェアと呼ばれることもある）は、アプリケーション１１２０又は他のソフトウェア構成要素／モジュールにより使用され得るより高水準の共通基盤を提供する。例えば、フレームワーク／ミドルウェア１１１８は、種々のグラフィカルユーザインタフェース機能、高水準リソース管理、高水準ロケーションサービス等を提供し得る。フレームワーク／ミドルウェア１１１８は、アプリケーション１１２０又は他のソフトウェア構成要素／モジュールにより利用し得る広範囲の他のＡＰＩを提供し得、そのうちの幾つかは特定のオペレーティングシステム１１１４又はプラットフォームに固有であり得る。
【0151】
アプリケーション１１２０は、内蔵アプリケーション１１４０及び第三者アプリケーション１１４２を含む。代表的な内蔵アプリケーション１１４０の例には、限定されないが、コンタクトアプリケーション、ブラウザアプリケーション、ブックリーダーアプリケーション、ロケーションアプリケーション、メディアアプリケーション、メッセージングアプリケーション、又はゲームアプリケーションがあり得る。第三者アプリケーション１１４２は、特定のプラットフォームのベンダー以外のエンティティによりアンドロイド（ＡＮＤＲＯＩＤ）（登録商標）又はＩＯＳ（商標）ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）を使用して開発されたアプリケーションを含み得、ＩＯＳ（商標）、アンドロイド（ＡＮＤＲＯＩＤ）（登録商標）、ウィンドウズ（ＷＩＮＤＯＷＳ）（登録商標）フォン等のモバイルオペレーティングシステム又は他のモバイルオペレーティングシステムで実行されるモバイルソフトウェアであり得る。第三者アプリケーション１１４２は、本明細書に記載の機能を促進するために、モバイルオペレーティングシステム（オペレーティングシステム１１１４等）により提供されるＡＰＩ呼び出し１１２４を呼び出し得る。
【0152】
アプリケーション１１２０は、内蔵オペレーティングシステム機能（例えば、カーネル１１２８、サービス１１３０、ドライバ１１３２）、ライブラリ１１１６、及びフレームワーク／ミドルウェア１１１８を使用して、システムのユーザと対話するためのＵＩを作成し得る。これに代えて又は加えて、幾つかのシステムにおいて、ユーザとの対話は、プレゼンテーションレイヤ１１２０等のプレゼンテーションレイヤを通して行うことができる。これらのシステムにおいて、アプリケーション／構成要素「論理」は、ユーザと対話するアプリケーション／構成要素の態様と別であることができる。
【0153】
本開示の範囲から逸脱せずに変更及び修正を開示された実施態様に対して行うことが可能である。これら及び他の変更又は修正は、以下の特許請求の範囲に表現される本開示の範囲内に含まれることが意図される。
【0154】
本主題の態様の非限定的な付番リストを以下に提示する。
態様１．方法であって、各々がプロセッサ及びメモリを含む１つ又は複数の計算デバイスにより、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて、個人の脳内の第１の特性を示す第１の造影データを取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、個人の脳内の造影剤の不在下での個人の脳内の第２の特性を示す第２の造影データを取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データに対応する個人の脳の第１の画像の第１のオーバーレイとして、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイ造影データを生成することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することであって、１つ又は複数の第２の領域の一部は１つ又は複数の第１の領域の少なくとも一部と重複する、判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影データに対応する、造影剤が存在していない個人の脳の第１の画像の第２のオーバーレイとして、１つ又は複数の第２の領域を示す第２のオーバーレイ造影データを生成することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の画像、第１のオーバーレイ、及び第２のオーバーレイを含む集計画像を生成することとを含む、方法。
態様１．方法であって、各々がプロセッサ及びメモリを含む１つ又は複数の計算デバイスにより、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて、個人の脳内の第１の特性を示す第１の造影データを取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、個人の脳内の造影剤の不在下での個人の脳内の第２の特性を示す第２の造影データを取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データに対応する個人の脳の第１の画像の第１のオーバーレイとして、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイ造影データを生成することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することであって、１つ又は複数の第２の領域の一部は１つ又は複数の第１の領域の少なくとも一部と重複する、判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影データに対応する、造影剤が存在していない個人の脳の第１の画像の第２のオーバーレイとして、１つ又は複数の第２の領域を示す第２のオーバーレイ造影データを生成することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の画像、第１のオーバーレイ、及び第２のオーバーレイを含む集計画像を生成することとを含む、方法。
【0155】
態様２．第１の造影データは第１の造影技法により生成され、第２の造影データは、第１の造影技法と異なる第２の造影技法により生成される、態様１に記載の方法。
【0156】
態様３．第１の造影技法は、１つ又は複数の灌流ベースのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）造影技法を実施し、第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、態様２に記載の方法。
【0157】
態様４．第１の造影技法は、１つ又は複数のコンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）造影技法を実施し、第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、態様２に記載の方法。
【0158】
態様５．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の画像及び第２の画像に先立ち、造影剤が追加の個人の脳内に存在する時間期間中に捕捉されたトレーニング画像を取得することであって、トレーニング画像は、少なくとも１つの損傷した脳領域を示す第１の画像群と、損傷した脳領域の不在を示す第２の画像群とを含む、取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、トレーニング画像を使用してトレーニングプロセスを実行することであって、それにより、１つ又は複数の畳み込みニューラルネットワークに対応する１つ又は複数のトレーニング済みモデルのパラメータの値を特定する、実行することとを含み、１つ又は複数のトレーニング済みモデルは、損傷した個人の脳の１つ又は複数の第１の領域を特定するのに使用される、態様１～４のいずれか１つに記載の方法。
【0159】
態様６．第１の造影データは、時間期間にわたり連続して捕捉された幾つかの第１の画像を含み、方法は、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データの捕捉中の個人の動きに対応して、少なくとも閾値量だけ参照画像からオフセットされた１つ又は複数の第１の画像を特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、見当合わせプロセスを実行することであって、それにより、１つ又は複数の第１の画像を参照画像と位置合わせする、実行することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、見当合わせプロセスに基づいて、１つ又は複数の第１の画像のボクセルを参照画像の対応するボクセルの閾値距離内に位置決めする１つ若しくは複数の回転パラメータ又は１つ若しくは複数の並進パラメータの少なくとも一方を含む１つ又は複数の動き補正パラメータを特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、幾つかの第１の画像の一部が、幾つかの第１の画像の追加の一部の捕捉の追加の時間間隔と異なる時間間隔で捕捉されたと判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、幾つかの第１の画像が、連続した第１の画像間の時間間隔が共通の状態で配置されるように、共通の時間間隔であるように時間間隔及び追加の時間間隔を変更することとを含む、態様１～５のいずれか１つに記載の方法。
【0160】
態様７．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、時間期間にわたる第１の造影データに含まれるボクセルの少なくとも一部の強度値変化を特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、強度値変化に基づいて、造影剤が個人の脳の一部に入った到着時間を特定することとを含む態様１～６のいずれか１つに記載の方法。
【0161】
態様８．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、到着時間に続けて捕捉された第１の画像に基づいて第１の造影データを生成することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、到着時間に先立って捕捉された第２の画像に基づいて第２の造影データを生成することとを含む態様７に記載の方法。
【0162】
態様９．第１の造影データ及び第２の造影データは、１つ又は複数の灌流ベースのコンピュータ断層撮影造影技法を使用して生成される、態様８に記載の方法。
態様１０．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、動脈入力関数に関して、第１の造影データに含まれるボクセルの造影剤濃度曲線に対して１つ又は複数の逆畳み込み演算を実行することであって、それにより、組織残留関数を生成する、実行することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データの個々のスライスに含まれる個々のボクセルの組織残留関数に基づいて複数の灌流パラメータを特定することであって、１つ又は複数の第１の領域は複数の灌流パラメータに基づいて特定される、特定することとを含む態様８に記載の方法。
態様１０．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、動脈入力関数に関して、第１の造影データに含まれるボクセルの造影剤濃度曲線に対して１つ又は複数の逆畳み込み演算を実行することであって、それにより、組織残留関数を生成する、実行することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データの個々のスライスに含まれる個々のボクセルの組織残留関数に基づいて複数の灌流パラメータを特定することであって、１つ又は複数の第１の領域は複数の灌流パラメータに基づいて特定される、特定することとを含む態様８に記載の方法。
【0163】
態様１１．複数の灌流パラメータは、個々のボクセルについて、個々のボクセルの組織残留関数下面積に対応する相対脳血液量と、個々のボクセルの組織残留関数のピークに対応する相対脳血流と、個々のボクセルの相対脳血流に対する相対脳血液量の比率に対応する平均トレーサ通過時間と、個々のボクセルの組織残留関数のピークの時間に対応するＴｍａｘとを含む、態様１０に記載の方法。
【0164】
態様１２．システムであって、１つ又は複数のハードウェアプロセッサと、コンピュータ可読命令を含む１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを備え、コンピュータ可読命令は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させ、動作は、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて、個人の脳内の第１の特性を示す第１の造影データを取得する動作と、個人の脳内の造影剤の不在下での個人の脳内の第２の特性を示す第２の造影データを取得する動作と、第１の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定する動作と、第１の造影データに対応する個人の脳の第１の画像の第１のオーバーレイとして、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイ造影データを生成する動作と、第２の造影データに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定する動作であって、１つ又は複数の第２の領域の一部は１つ又は複数の第１の領域の少なくとも一部と重複する、判定する動作と、第２の造影データに対応する、造影剤が存在していない個人の脳の第１の画像の第２のオーバーレイとして、１つ又は複数の第２の領域を示す第２のオーバーレイ造影データを生成する動作と、個人の脳の第１の画像、第１のオーバーレイ、及び第２のオーバーレイを含む集計画像を生成する動作とを含む、システム。
【0165】
態様１３．１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、追加のコンピュータ可読命令は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、追加の動作は、個人の脳の第１の半球にある第１のボクセルと個人の脳の第２の半球にある第２のボクセルとの間の相関を特定する動作と、個々の第２のボクセルの第２の強度値に対する個々の第１のボクセルの第１の強度値の差を特定することであって、個々の第２のボクセルは個々の第１のボクセルの対側に配置され、第１の強度値と第２の強度値との間の差は、個々の第１のボクセル及び個々の第２のボクセルに対応する脳組織の低濃度測度を示す、特定する動作と、幾つかの閾値強度差値に関して差を解析する動作であって、それにより、幾つかのボクセル群を生成し、個々のボクセル群は、幾つかの閾値強度差値のうちの１つ又は複数の閾値強度差値に対応する、解析する動作とを含み、個々のボクセル群に対応する１つ又は複数の閾値強度差値は、個々のボクセル群に対応する脳組織の各部分に関する低濃度測度を示す、態様１２に記載のシステム。
【0166】
態様１４．１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、追加のコンピュータ可読命令は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、追加の動作は、少なくとも第１の閾値強度差値に対応する第１のボクセル群を特定する動作であって、第１のボクセル群は第２のオーバーレイの１つ又は複数の第２の領域の第２の領域に対応し、第１のボクセル群は脳組織の第１の部分の第１の低濃度測度に対応する、特定する動作と、少なくとも第２の閾値強度差値に対応する第２のボクセル群を特定する動作であって、第２のボクセル群は第２のオーバーレイの１つ又は複数の第２の領域の追加の第２の領域に対応し、第２のボクセル群は脳組織の第２の部分の第２の低濃度測度に対応し、第２の低濃度測度は第１の低濃度測度と異なる、特定する動作とを含む、態様１３に記載のシステム。
【0167】
態様１５．１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、追加のコンピュータ可読命令は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、追加の動作は、第１の画像及び第２の画像に先立って、造影剤が幾つかの追加の個人の脳内に存在しない時間期間中に捕捉されたトレーニング画像を取得する動作であって、トレーニング画像は、少なくとも１つの損傷した脳領域を示す第１の画像群及び損傷した脳領域がないことを示す第２の画像群を含む、取得する動作と、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、トレーニング画像を使用してトレーニングプロセスを実行する動作であって、それにより、１つ又は複数の畳み込みニューラルネットワークに対応する１つ又は複数のトレーニング済みモデルのパラメータの値を特定する、実行する動作とを含み、個人の脳の１つ又は複数の第２の領域に関連して組織への不可逆的損傷が生じた確率は、１つ又は複数のトレーニング済みモデルを使用して特定される、態様１２～１４のいずれか１つに記載のシステム。
【0168】
態様１６．１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、追加のコンピュータ可読命令は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、追加の動作は、第１の造影データの第１のボクセルの第１の強度値に基づいて１つ又は複数の灌流パラメータを特定する動作であって、１つ又は複数の灌流パラメータは、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定するのに使用される、特定する動作を含む、態様１２～１５のいずれか１つに記載のシステム。
【0169】
態様１７．方法であって、各々がプロセッサ及びメモリを含む１つ又は複数の計算デバイスにより、１つ又は複数の灌流ベースの造影技法を実施する第１の造影技法により生成された個人の脳の第１の造影データを取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影技法により生成された第２の造影データを取得することであって、第２の造影技法は非灌流ベースの造影技法である、取得することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データの第１のボクセルの第１の強度値に基づいて１つ又は複数の灌流パラメータを特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、１つ又は複数の灌流パラメータに基づいて、個人の脳の１つ又は複数の第１の領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第２の造影データの第２のボクセルの第２の強度値に基づいて個人の脳の１つ又は複数の第２の領域を特定することであって、１つ又は複数の第２の領域は、低濃度の閾値測度に対応する低濃度測度を有する脳組織の１つ又は複数の部分に対応する、特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、１つ又は複数の第１の領域を示す第１のオーバーレイ及び１つ又は複数の第２の領域を含む第２のオーバーレイを含む集計画像を生成することとを含む、方法。
【0170】
態様１８．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データに基づいて、個人の脳の領域の脳血流量を特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、脳血流量が脳血流の閾値量未満であると判定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、脳血流量が閾値量未満であることに基づいて、領域に関連して組織への損傷が生じたと判定することとを含み、領域は１つ又は複数の第１の領域に含まれる、態様１７に記載の方法。
【0171】
態様１９．１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、第１の造影データの第１のボクセルの第１の強度値に基づいて脳血流の測度を特定することと、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、脳血流の閾値測度に対応する第１のボクセルの一部の脳血流の測度の一部に基づいて１つ又は複数の第１の領域を特定することとを含む態様１７又は１８に記載の方法。
【0172】
態様２０．第１の造影データは、時間期間にわたり捕捉された複数のスライスを含み、複数のスライスの個々のスライスは、個人の脳の各断面に対応し、集計画像は複数のスライスの個々のスライスに対応し、方法は、１つ又は複数の計算デバイスのうちの少なくとも１つの計算デバイスにより、複数のスライスの個々のスライスを表示し、複数のスライスのうちの個々のスライスの少なくとも一部の第１のオーバーレイの各々及び第２のオーバーレイの各々を表示するユーザインタフェースに対応するユーザインタフェースデータを生成することを含む、態様１７～２０のいずれか１つに記載の方法。
【0173】
態様２１．方法であって、各々がプロセッサ及びメモリを含む１つ又は複数の計算デバイスを含む計算システムが、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて前記個人の前記脳内の第１の特性を示す造影データを取得することと、前記計算システムにより、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定することと、前記計算システムにより、前記個人の前記脳の血管に関連し、前記時間量及び前記造影データに基づく１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、前記計算システムにより、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定することと、前記計算システムにより及び前記１つの血流パラメータに基づいて、損傷を受けた組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成することと、を含む方法。
【0174】
態様２２．前記１つ又は複数の閾値は、前記生体状況の発症から経過した第１の時間期間に対応する血流パラメータの第１の閾値レベルを含み、前記１つ又は複数の閾値は、前記生体状況の発症から経過した第２の時間期間に対応する前記血流パラメータの第２の閾値を含む、態様２１に記載の方法。
【0175】
態様２３．前記計算システムにより、前記時間量が第１の時間量に対応すると判定することと、前記計算システムにより、前記血流パラメータが少なくとも前記第１の閾値レベルであることに基づいて、損傷が前記個人の前記脳の前記領域に生じたと判定することと、を含む、態様２２に記載の方法。
【0176】
態様２４．前記第２の閾値レベルは、前記第１の閾値レベルよりも大きい前記血流パラメータの値に対応する、態様２２に記載の方法。
態様２５．前記血流パラメータは脳血流を含む、態様２２に記載の方法。
態様２５．前記血流パラメータは脳血流を含む、態様２２に記載の方法。
【0177】
態様２６．前記計算システムにより、前記第１の造影データのボクセル情報を解析することにより前記血流パラメータを特定することを含む、態様２１～２５のいずれか１つに記載の方法。
【0178】
態様２７．前記計算システムにより、前記個人の前記脳内の前記造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の第２の特性を示す追加の造影データを取得することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定することと、を含む、態様２１～２６のいずれか１つに記載の方法。
【0179】
態様２８．前記計算システムにより、前記追加の造影データの幾つかのボクセルの強度値を解析することにより、前記モデルのパラメータの値を特定することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記パラメータの重みを決定することと、を含む、態様２７に記載の方法。
【0180】
態様２９．前記計算システムにより、前記パラメータの前記重みを使用して実行される前記モデルに、前記個人の前記脳の領域の低濃度測度を特定させることと、前記計算システムにより、前記低濃度測度が少なくとも低濃度閾値レベルであると判定することと、前記計算システムにより、前記個人の前記脳の前記領域の組織が損傷したと判定することと、を含む、態様２８に記載の方法。
【0181】
態様３０．前記生体状況は、前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域への血流の妨げである、態様２１～２９のいずれか１つに記載の方法。
態様３１．システムであって、１つ又は複数のハードウェアプロセッサと、コンピュータ可読命令を含む１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて前記個人の前記脳内の第１の特性を示す造影データを取得する動作と、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定する動作と、前記個人の前記脳の血管に関連し、前記時間量及び前記造影データに基づく１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定する動作であって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定する動作と、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定する動作と、前記個人の前記脳の前記血管に基づいて、損傷を受けた組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成する動作と、を含む、システム。
態様３１．システムであって、１つ又は複数のハードウェアプロセッサと、コンピュータ可読命令を含む１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を備え、前記コンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、個人の脳内の造影剤の存在に基づいて前記個人の前記脳内の第１の特性を示す造影データを取得する動作と、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定する動作と、前記個人の前記脳の血管に関連し、前記時間量及び前記造影データに基づく１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定する動作であって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定する動作と、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定する動作と、前記個人の前記脳の前記血管に基づいて、損傷を受けた組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成する動作と、を含む、システム。
【0182】
態様３２．前記１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、前記追加のコンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、前記追加の動作は、前記個人の前記脳内の前記造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の第２の特性を示す追加の造影データを取得する動作と、前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定する動作と、を含む、態様３１に記載のシステム。
【0183】
態様３３．前記第１の造影技法は、１つ又は複数の灌流ベースのコンピュータ断層撮影（ＣＴ）造影技法を実施し、前記第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、態様３２に記載のシステム。
【0184】
態様３４．前記第１の造影技法は、１つ又は複数のコンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）造影技法を実施し、前記第２の造影技法は、１つ又は複数の非造影ＣＴ造影技法を実施する、態様３２に記載のシステム。
【0185】
態様３５．前記１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は追加のコンピュータ可読命令を含み、前記追加のコンピュータ可読命令は、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサにより実行されると、前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサに追加の動作を実行させ、前記追加の動作は、前記個人の前記脳の前記領域に対応する第１のオーバーレイ及び前記個人の前記脳の追加の領域に対応する第２のオーバーレイを含む画像を生成する動作を含む、態様３２に記載のシステム。
【0186】
態様３６．方法であって、１つ又は複数のプロセッサ及びメモリを含む計算システムにより、個人の脳内の造影剤の不在下での前記個人の前記脳内の特性を示す造影データを取得することと、前記計算システムにより、前記個人の前記脳の１つ又は複数の血管に対応する生体状況の発症から経過した時間量を特定することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の組織への損傷を判定するためのモデルの１つ又は複数のパラメータの１つ又は複数の重みを決定することと、前記計算システムにより、追加の造影データの幾つかのボクセルの強度値を解析することにより、前記モデルの１つ又は複数のパラメータのうちの１つのパラメータの値を特定することと前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記１つのパラメータの重みを決定することと、前記計算システムにより及び前記個人の前記脳の前記血管に基づいて、損傷した組織を含む前記個人の前記脳の少なくとも１つの領域を示す画像を生成することと、を含む、方法。
【0187】
態様３７．前記計算システムにより、前記個人の前記脳内の造影剤の存在に基づいて、前記個人の前記脳内の追加の特性を示す追加の造影データを取得することと、前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の血管に関連する１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、を含む、態様３６に記載の方法。
【0188】
態様３８．前記計算システムにより及び前記時間量に基づいて、前記個人の前記脳の血管に関連する１つ又は複数の血流パラメータの１つ又は複数の閾値レベルを決定することであって、前記１つ又は複数の閾値レベルは前記個人の脳への損傷を示す、決定することと、前記計算システムにより、前記１つ又は複数の血流パラメータのうちの１つの血流パラメータが、少なくとも、前記個人の前記脳の血管に関する前記１つ又は複数の閾値レベルのうちの１つの閾値レベルであると判定することと、を含む、態様３７に記載の方法。
【0189】
態様３９．前記造影データは、非灌流ベースの造影技法を含む造影技法により生成され、前記追加の造影データは、灌流ベースの造影技法を含む追加の造影技法により生成される、態様３７に記載の方法。
【0190】
態様４０．前記計算システムにより、第１の時間期間中の前記血流パラメータの前記１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度に対応する第１のユーザインタフェースデータを生成することと、前記計算システムにより、第２の時間期間中の前記血流パラメータの前記１つ又は複数の値及び１つ又は複数の低濃度測度に対応する第２のユーザインタフェースデータを生成することと、を含む、態様３８に記載の方法。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【国際調査報告】