JP2019053748A - 自動医療画像注釈の検証及び修正のためのシステム及び方法 - Google Patents

自動医療画像注釈の検証及び修正のためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】自動医療画像注釈の検証及び修正のためのシステム及び方法を提供すること。【解決手段】画像注釈を操作するシステム及び方法が開示される。１つの方法は：個々の解剖学的構造の画像を受取ること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する1つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて生成すること、を含む。【選択図】図１Ｂ

Description

関連出願
本出願は、２０１３年９月２５日出願された米国仮出願Ｎｏ．６１／８８２，４９２への優先権を主張し、その全開示は、参照によりその全体が本明細書に組込まれる。
本開示の様々な実施形態は、コンピュータ解析のための正確なモデルを作成することに一般に関連する。より具体的には、本開示の特定の実施形態は、自動画像注釈を操作または検証及び修正するためのシステム及び方法に関する。
自動画像注釈は商用システムで増加する役割を果たしている。具体的には、医療画像コミュニティは、大規模なイメージの自動 解析及び注釈にますます依存している。この自動画像 解析は、患者のケアの決定を行うために使用することができるので、知識の豊富なユーザーが自動化された結果を検証し、（必要であれば）適切に修正するために、重要である。従って、自動画像解析及び注釈の承認または修正を通してユーザーを導く要望が存在する。
本開示の特定の態様によれば、画像注釈を操作するためのシステム及び方法が開示される。１つの方法は：画像注釈を操作するためのシステム及び方法が開示されることを含む。１つの方法は、個々の解剖学的構造の画像を受取ること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する1つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて、生成すること、を含む。
別の実施形態によれば、画像注釈を操作するためのシステムは：画像注釈を操作する命令を記憶するデータ記憶装置；及び、以下：個々の解剖学的構造の画像を受取ること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する1つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて、生成すること、のために構成されたプロセッサ、を含む。
さらに別の実施形態によれば、画像注釈を操作するコンピュータ実行可能なプログラム命令を含むコンピュータシステムで使用するための、非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。この方法は：個々の解剖学的構造の画像を受取ること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する１つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて生成すること、を含む。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
画像注釈を操作するコンピュータ実装方法であって：
個々の解剖学的構造の画像を受取ること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する１つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて、生成すること、を含む方法。
（項目２）
前記ワークフローは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈を、最大数の依存性から最小数の依存性の順で、提示することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ワークフローにおいて次の注釈を提示する前に検証要求を指示することをさらに含む、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈のサブセットに対する検証要求を指示することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈の前記サブセットを、複数回または複数のユーザーに提示することをさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈のそれぞれに対して、１つまたは複数の可視化を作成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記１つまたは複数の可視化に関連したツールに基づいて、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈に対して、１つまたは複数の修正を受けることをさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記１つまたは複数の修正に関連する、１つまたは複数の従属注釈を決定すること、及び
前記１つまたは複数の修正に基づいて、前記１つまたは複数の従属注釈の再計算を決定すること、をさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
画像注釈を操作するためのシステムであって：
画像取得パラメータを識別するための命令を記憶するデータ記憶装置；及び
以下：
個々の解剖学的構造の画像を受取ること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する１つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて、生成すること、
を含む方法を実行するための命令を実行するように構成されるプロセッサ、を含むシステム。
（項目１０）
前記ワークフローは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を、最大数の依存性から最小数の依存性の順で、提示することを含む、項目９に記載のシステム。
（項目１１）
前記システムは、前記ワークフローにおいて次の注釈を提示する前に検証要求を指示すること、のためにさらに構成されている、項目１０に記載のシステム。
（項目１２）
前記システムは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈のサブセットに対する検証要求を指示すること、のためにさらに構成されている、項目９に記載のシステム。
（項目１３）
前記システムは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈の前記サブセットを、複数回または複数のユーザーに提示すること、のためにさらに構成されている、項目１２に記載のシステム。
（項目１４）
前記システムは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のそれぞれに対して１つまたは複数の可視化を作成すること、のためにさらに構成されている、項目９に記載のシステム。
（項目１５）
前記システムは、前記１つまたは複数の可視化に関連したツールに基づいて、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈に対する１つまたは複数の修正を受けとること、のためにさらに構成されている、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記システムは：
前記１つまたは複数の修正に関連する１つまたは複数の従属注釈を決定すること；及び
前記１つまたは複数の修正に基づいて、前記１つまたは複数の従属注釈の再計算を決定すること、
のためにさらに構成されている、項目１５に記載のシステム。
（項目１７）
画像注釈の操作方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム命令を含むコンピュータシステムで使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法は：
個々の解剖学的構造の画像を受取ること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する１つまたは複数の注釈を、プロセッサを使用して、自動的に決定すること；
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈のうちの少なくとも２つの間の依存性または階層を決定すること；及び
前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を操作するようにユーザーに指示するワークフローを、前記依存性または階層に基づいて、生成すること、
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記ワークフローは、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する前記１つまたは複数の注釈を、最大数の依存性から最小数の依存性の順で提示することを含む、項目１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記方法は、前記ワークフローにおいて次の注釈を提示する前に検証要求を指示することをさらに含む、項目１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記方法は、前記個々の解剖学的構造の前記画像で識別された解剖学的特徴に対する、前記１つまたは複数の注釈のサブセットに対する検証要求を指示することをさらに含む、項目１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
開示された実施形態のさらなる目的及び利点は、以下の説明において部分的に記載され、一部は説明から明らかであろうように、または開示された実施形態の実施によって知ることができる。開示された実施形態の目的及び利点は、添付の特許請求の範囲に具体的に指摘される要素及び組合せの手段によって実現され達成されるであろう。
前述の一般的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のみのものであり、特許請求されるように、開示された実施形態を限定するものではないことが理解されるべきである。
図１Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、画像注釈を操作するための、特に自動画像注釈の検証及び修正における、例示的なシステム及びネットワークのブロック図である。 図１Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な方法のブロック図である。 図１Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な方法の別のブロック図である。 図１Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な一連の依存性の図である。 図２は、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なレッドフラッグタスクのブロック図である。 図３Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な大動脈タスクのブロック図である。 図３Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、大動脈検査モードの表示である。 図３Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、大動脈編集モードの表示である。 図３Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、大動脈作成モードの表示である。 図４Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なランドマークタスクのブロック図である。 図４Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、ランドマークモードの表示である。 図５Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な心筋タスクのブロック図である。 図５Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋検査モードの表示である。 図５Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋編集モードの表示である。 図５Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋作成モードの表示である。 図６Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な中心線タスクのブロック図である。 図６Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、中心線モードの表示である。 図６Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、中心線標識化モードの表示である。 図７Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な内腔タスクのブロック図である。 図７Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、内腔モードの表示である。 図８Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なファイナライズタスクのブロック図である。 図８Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、ファイナライズモード８２０の表示である。 図９は、本開示の例示的な実施形態に係る、ナビゲートモード９００の表示である。
本開示は、正確なモデル、例えば、コンピュータ解析の準備におけるモデルの作成を容易にすることに関する。具体的には、本開示はガイドつきワークフローを含むことができ、それによって、ユーザーはモデルを検証するために複数のステップを行うことができる。例えば、本開示の実施形態は、心臓の血流のモデリングとシミュレーションに使用されるセグメンテーションの検証を容易にし得る（Ｔａｙｌｏｒ，Ｆｏｎｔｅ，＆Ｍｉｎ，“Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｆｌｕｉｄ Ｄｙｎａｍｉｃｓ Ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ Ｃａｒｄｉａｃ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｆｏｒ Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｆｌｏｗ Ｒｅｓｅｒｖｅ．”Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ．２０１３ Ｊｕｎｅ ４；６１（２２）：２２３３−２２４１、この開示は、参照により、その全体が本明細書に組込まれる）。そのようなモデリング及びシミュレーションのセグメンテーションは、患者の心臓の患者固有の３Ｄ幾何学的モデルを作成するために、心臓のＣＴ画像から非常に正確な画像セグメンテーションを含むことができる。本開示は、自動画像注釈を介してユーザーを案内することができ、従って、患者固有の３Ｄモデルの検証及び修正においてトレーニングされたユーザーに効率的かつ効果的に構造を提供して、血流シミュレーションの信頼性及びシミュレーション由来の治療の決定の正しさを保証する。プロセスは、アナリストの処理時間を低減し、計算フローリザーブ（ＦＦＲｃｔ）の結果の精度を維持するかまたは高め、測定されたフラクショナルフローリザーブ（ｍＦＦＲ）の結果の再現性を向上させるように設計されている。
言い換えると、画像を介してユーザーを案内するための方法及びシステムは、アナリストがセグメンテーションの結果（例えば、セグメンテーションから得られる画像注釈）を検査する助けとなり得る。本開示は、画像データセットのセグメンテーションの作成において使用するための、セグメンテーションを検証するユーザーのためのガイドつきワークフローを含む。画像注釈という用語は、一般的に、局在化または標識化を含む画像（２Ｄ画像、３Ｄ画像またはそれより大きな次元の画像、を含むが、これらに限定されない）における任意の識別または兆候を、表すことができる。例としては以下が含まれる：特定のポイント（ランドマーク）の局在化、直線及び曲線（例えば、直径、中心線）の局在化、２Ｄの関心領域（２Ｄセグメンテーション）、３Ｄの関心領域（３Ｄセグメンテーション）、ｎ−Ｄの関心領域（ｎ−Ｄセグメンテーション）、ｎ−Ｄ＋時間の関心領域（時間を介して追跡されるｎ−Ｄセグメンテーション）または画像の１つ以上の識別された構造またはセクションの標識化／分類（例えば、時系列の各画像に対する標識）またはスコア）。
本開示は、検証においてアナリストを支援するためにワークフローを設計もしくは指示するための、またはアナリストの検証情報の集合的なプールがある場合に、検証の一部を自動化するための、いくつかの方法を含むことができる。
以下の開示では、各セットの注釈は検証「タスク」に関連付けられ得る。例えば、大動脈のセグメンテーション「大動脈タスク」であることができ、小孔のポイントの特定は「ランドマークのタスク」であることができ、左心室の心筋のセグメンテーションは「心筋タスク」中にあることができ、血管の標識化は、「中心線標識化タスク」中に発生することができ、及び血管内腔のセグメンテーションは「セグメンテーションタスク」に対して生じることができる。一実施形態では、本開示のワークフローは、各タスク提示するための順序または順番を含み得る。例えば、タスクは依存性の順序で提示されることができ、ここで他の注釈を支配、または影響を与えることができる注釈は、ワークフローにおいて先に提示され得る。このように、後続の注釈は、それらのそれぞれの支配する注釈の検証または修正に基づいて調整することができる。言い換えると、依存性を有する１つの注釈がレビューでユーザーにより修正される場合、得られる注釈のための自動化されたアルゴリズムは、入力される修正された注釈により再実行され得る。
一実施形態では、本開示のワークフローを含むタスクは、レッドフラッグに対するレビューを指示し、次いで、続いて、例えば、大動脈、ランドマーク、心筋、中心線、中心線標識化及びセグメンテーションを検証するためのタスク含む様々な検証タスクを、ユーザーに指示することを含み得る。最後のタスクとして、ユーザーは、モデルをファイナライズすることができる。画像注釈の依存性及び順序付けは、図１Ｄによってより詳細に説明され得る。
デジタルメモリ記憶装置、プロセッサを有するコンピュータ、及び任意の所望のユーザーインターフェースを有するコンピュータなどの、任意のタイプのコンピューティングシステムが、本明細書に開示された方法を実行するように構成され得ることが理解されるべきである。また、任意のタイプのサーバー、クラスター化されたコンピュータ、及び／またはクラウドコンピュータが、本明細書に開示された方法を実行するように構成され得る。上記で参照したデバイスの任意のものは、本明細書に開示された方法の実行において使用されるデータを送受信するために、インターネットなどのネットワークに接続され得る。
ここで図面を参照して、図１Ａは、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的なシステム及びネットワークのブロック図を示す。具体的には、図１は、複数の医師１０２、及び第３者プロバイダ１０４を示し、これらの任意のものは、1つまたは複数のコンピュータ、サーバー、及び／またはハンドヘルドモバイルデバイスを介して、インターネットなどの電子ネットワーク１００に接続され得る。医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４は、例えば、１人または複数の患者の心臓及び／または血管系の画像を作成するか、あるいは、得ることができる。医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４は、年齢、病歴、血圧、血液粘度等、などの患者固有の情報の任意の組合せも得ることができる。医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４は、電子ネットワーク１００を介してサーバーシステム１０６に、心臓／血管の画像及び／または患者固有の情報を送信することができる。サーバーシステム１０６は、医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受信した画像及びデータを記憶するための記憶装置を含み得る。サーバーシステム１０６は、記憶装置に記憶された画像及びデータを処理するための処理装置を含み得る。
図１Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な方法１１０のブロック図である。図１Ｂの方法は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、ステップ１１１は、画像を取得することを含み得る。例えば、ステップ１１１は、画像データのデジタル表示（例えばコンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバー等、などの計算装置の、例えば、メモリまたはデジタル記憶[例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ]）の取得を含み得る。一実施形態では、ステップ１１３は、画像注釈のセットを生成するために自動画像解析システムを適用することを含み得る。自動画像解析システムの例には以下が含まれるが、これらに限定されない：
ａ．デジタルカメラにおける顔検出
ｂ．画像／ビデオ（例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標））のコレクションにおける画像または動画の標識化（タグ付け）
ｃ．放射線治療計画のためのＣＴ医療画像内における３Ｄ臓器セグメンテーション
ｄ．駆出率を計算するための超音波医療画像における２Ｄ左心室セグメンテーション
ｅ．画像ベースのサイトメトリーのための顕微鏡画像における２Ｄ細胞検出
ｆ．有糸分裂イベントの決定のための光学顕微鏡画像におけるビデオによる２Ｄ細胞追跡
ｇ．化学塞栓の立案のためのＣＴ医療画像における３Ｄ腫瘍セグメンテーション及びフィーダー血管中心線注釈
ｈ．骨再建立案のためのＣＴ医療画像における３Ｄ骨折セグメンテーション
ｉ.デジタルマンモグラフィアプリケーションにおける腫瘍の検出及びセグメンテーション
一実施形態では、ステップ１１５は、もしあれば、お互いの画像注釈の依存性を決定することを含み得る。例えば、１つまたは複数の画像注釈は、他の注釈に、依存するかまたは左右されてもよい。言い換えると、１つまたは複数の画像注釈は、他の注釈に影響を与えるか、またはインパクトを与え得る。一実施形態では、ステップ１１７は、依存性の順に、ユーザーに、各注釈を提示することを含み得る（例えば、ある注釈は、それに従属する別の注釈より先に提示される）。いくつかの例では、注釈のサブセットは、例えば、ユーザーの検証の必要性に基づいて、提示され得る。換言すれば、ステップ１１７は、注釈のグループを提示することを控えることを含み得る。注釈の提示を控えることは、自動画像解析が自動注釈の正確性の高い信頼性を報告している場合、または注釈の重要性が低い場合に生じ得る。一実施形態では、ステップ１１７は、提示するべき、または提示するべきでない注釈を決定することを含み得る。各注釈について、ユーザーに注釈を提示するステップ１１７は、ユーザーが注釈を表示して検証することを可能にする注釈及び／またはサポート画像データの１つまたは複数の視覚化を提供することを含み得る。視覚化は、ユーザーからの対話式の質問を許可してもしなくてもよい。ステップ１１７で注釈を提示することは、ユーザーの満足を適える品質を達成するために、ユーザーが注釈を修正することを可能にするツールを提供することをさらに含み得る。ステップ１１７は、さらに、ユーザーが、次の注釈に進む前にその釈注を検証されたものして受け入れることを可能にすることを含み得る。いくつかの例では、ステップ１１７は、注釈の視覚化（例えば、ツールを介して）においてなされた、注釈の修正を検出することも含み得る。このような状況では、従属注釈は再計算することができる。例えば、再計算は自動的に実行することができる。いくつかのケースでは、すでに検証済みの注釈は再計算されないであろう。
一実施形態では、ステップ１１９は、アプリケーションに対して非常に重要なものとして１つまたは複数の注釈を決定することを含むことができる。ステップ１１９は、さらに、検証のために、ユーザーにそのような注釈を再提示するか、または１人または複数の追加のユーザーにそのような注釈を提示することを含み得る。「非常に重要な」状態の決定は、多くのアプリケーション固有の方法（例えば他の注釈に対するサイズ、形状、外観、密度、空間的または他の関係を含む注釈の態様を含むが、これらに限定されない）で行うことができる。例えば、非常に重要であると決定される注釈は：
ａ．二度目のユーザー
ｂ．管理者
ｃ．別の専門家
ｄ．他の個人のパネル
ｅ．再現性を確保するためのトレーニング演習の一環として
によって提示され、レビューされ得る。
ステップ１２１は、検証された注釈を電子記憶媒体（例えば、ハードドライブ、コンピュータＲＡＭ、ネットワーク通信チャネル）に記憶または保存することを含むことができる。
図１Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な方法１２０の別のブロック図である。図１Ｃの方法は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。方法１２０は、方法１１０の具体的な実施形態として機能し得る。
上述のシステム及び方法の具体的な実施形態は、血流シミュレーション及びシミュレートされた血流予備量比の決定を含み得る。本開示は、血管の形状（大動脈と冠動脈）の３Ｄ患者固有モデル（セグメンテーション）、冠状血管の標識化、左心室の心筋の３Ｄ患者固有モデル（セグメンテーション）、及び、大動脈弁ポイントを生成するための自動画像解析システムを使用することを対象とする。
一実施形態では、３Ｄモデルの生成は、患者の心臓スキャン（３Ｄ心臓ＣＴ画像）のデジタル表示（例えばコンピュータ、ラップトップ、ＤＳＰ、サーバー等などの計算装置の、例えば、メモリまたはデジタル記憶[例えば、ハードドライブ、ネットワークドライブ]）を取得するステップ１２３で開始することができる。一実施形態では、ステップ１２５は、モデルまたはモデルに関連した画像に画像注釈を適用する自動画像解析システムを含み得る。具体的には、システムは以下を自動的に注釈することができる：大動脈の３Ｄセグメンテーション(例えば、（Ｋｉｒｉｓｌｉ，ｅｔ ａｌ．，“Ｆｕｌｌｙ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃａｒｄｉａｃ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ３Ｄ ＣＴＡ ｄａｔａ：ａ ｍｕｌｔｉ−ａｔｌａｓ ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ，”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｏｆ ＳＰＩＥ．Ｖｏｌ．７６２３，７６２３０５−９，２０１０）を用いる、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる)、小孔ポイントの位置(例えば、（Ｚｈｅｎｇ，ｅｔ ａｌ．，“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｎａｔｉｖｅ ａｎｄ Ｂｙｐａｓｓ Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ｏｓｔｉａ ｉｎ Ｃａｒｄｉａｃ ＣＴ Ｖｏｌｕｍｅｓ：Ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｖｓ． Ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，”Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ．Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，２０１１）を用いる、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる)、大動脈弁のポイントの位置(例えば、（Ｚｈｅｎｇ，Ｂａｒｂｕ，Ｇｅｏｒｇｅｓｃｕ，Ｓｃｈｅｕｅｒｉｎｇ，＆ Ｃｏｍａｎｉｃｉｕ，“Ｆｏｕｒ−Ｃｈａｍｂｅｒ Ｈｅａｒｔ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ３Ｄ Ｃａｒｄｉａｃ ＣＴ Ｖｏｌｕｍｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｓｐａｃｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｓｔｅｅｒａｂｌｅ Ｆｅａｔｕｒｅｓ，”ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｖｏｌ．２７，Ｎｏ．１１，ｐｐ．１６６８−１６８１，２００８）を用いて、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる)、冠状血管の中心線(例えば、（Ｋｉｔａｍｕｒａ，Ｌｉ，＆ Ｉｔｏ，“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｒｏｎａｒｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｂｙ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｈａｐｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ（ＩＳＢＩ），２０１２ ９ｔｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＥＥ）Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍａｙ ２−５ ２０１２）を用いる、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる)、血管の名前（すなわち、右冠動脈（ＲＣＡ）、左前下行枝（ＬＡＤ）、左回旋枝（ＬＣＸ））による血管中心線の標識化、ここでこの標識化は、それぞれの標識血管中心線の幾何学的な位置決めの統計値を決定するために、トレーニング標識のセットを使用して、その幾何学的位置に基づいて血管中心線に最大尤度を有する標識を割当てることによって、実行され得る（例えば、（Ｌｏｒｅｎｚ ＆ Ｂｅｒｇ，“Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｓｈａｐｅ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｅａｒｔ” Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．４，ｐｐ．６５７−６７０，（１８ Ｍａｙ ２００６））参照、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる）、冠動脈血管内腔の３Ｄセグメンテーション(例えば、（Ｓｃｈａａｐ，ｅｔ ａｌ．“Ｒｏｂｕｓｔ Ｓｈａｐｅ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｖｅｓｓｅｌ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｒｏｎａｒｙ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ ＣＴＡ”ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｖｏｌ．３０，Ｎｏ．１１，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１１）を用いる、この開示は参照によりその全体が本明細書に組込まれる)、左心室の心筋の３Ｄセグメンテーション(例えば、（Ｋｉｒｉｓｌｉ，ｅｔ ａｌ．，２０１０）を用いる)、など。言い換えると、ステップ１２７は、ユーザーに画像注釈を以下の順に提示することを含み得る：
ａ．大動脈セグメンテーション
ｂ．小孔のポイント
ｃ．大動脈弁のポイント
ｄ．左心室の心筋のセグメンテーション
ｅ．冠状血管の中心線
ｆ．血管の標識化
ｇ．血管内腔セグメンテーション
そのような順序は、画像注釈の依存関係を示すことができる。依存性を有する注釈の１つがレビューでユーザーによって修正される場合、得られる注釈のための自動化されたアルゴリズムが、入力される修正された注釈によって再実行され得る。
完全に検証されたセグメンテーションに続いて、ステップ１２９は、重要な領域に対する内腔セグメンテーションの解析を含み得る。例えば、ステップ１２９は、直径減少が５０％を超える領域を決定することによって重要な領域を見出すことを含むことができる。必要であれば、重要とマークされている任意の内腔セグメンテーションの成分が、２回目の検査と修正のためにユーザーに再び提示され得る。一実施形態では、ステップ１３１は、電子記憶媒体（例えば、ハードドライブ、コンピュータＲＡＭ、ネットワーク通信チャネル）に完全に検証されたモデル（すべての修正を含む）を保存することを含むことができる。
図１Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、自動画像注釈の検証及び修正のための例示的な一連の依存性１４０の図である。例えば、大動脈セグメンテーション１３３（例えば、大動脈タスク３００を示す図３Ａに詳述）は、出発点として作動することができる。続く検証ステップは、大動脈セグメンテーション１３３に依存し得る。大動脈セグメンテーション１３３に続いて、ワークフローは、大動脈弁ポイント１３５及び／または小孔ポイント１３７（例えば、図４Ａに示すランドマークタスク４００に対応）に関連するステップを提示することができる。次のステップは、左心室の心筋のセグメンテーション１４３（例えば、図５Ａの心筋タスク５００）に関連し得る。続く従属タスク冠状血管の中心線１３９（例えば、図６の中心線タスク６００に示される）の解析を含むことができる。冠状血管の中心線１３９に関連するワークフローステップから、ワークフローはユーザーを血管標識化１４１または血管内腔セグメンテーション１４３（例えば、図７Ａの内腔タスク７００）に導くことができる。タスクにおけるこの依存性の連鎖は、ユーザーを、予測可能な、論理的な一連の検証ステップを介して、完全なモデルの構築に向けて案内することができる。
前述のように、注釈は、１つまたは複数の可視化を介して提示され得る。一実施形態では、注釈の各可視化は、検証セグメンテーションを完了させる助けとなるツールを含むことができる。例えば、ツール“Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ”及び“Ｎｕｄｇｅ”が、セグメンテーション利用する任意のタスクに対して、ワークステーション全体にわたって使用され得る。異なるタスクまたはモードに対する特定の機能が異なる場合があるが、ツールの基本原理は、異なるタスクにわたって一致し得る。
例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔは、画像データに“ｉｎｓｉｄｅ”（または“ｏｂｊｅｃｔ”）及び“ｏｕｔｓｉｄｅ”（または“ｂａｃｋｇｒｏｕｎd”)シードを加えることによって動作し得る。スマートペイントアルゴリズムは、これらのシードとおそらく任意の既存のセグメンテーション情報を使用して新しいセグメンテーションを生成することができる。スマートペイントアルゴリズムはセグメンテーションのためのランダムウォーカーアルゴリズムのバージョンを使用することができる。いくつかの例では、ユーザーは良いセグメンテーションを得るために、最小数のシードを追加することができる。最終的には、十分なペイントで、ユーザーは任意のセグメンテーションを得ることができる。スマートペイントはＭＰＲ上で機能することができ、ディスク状の形状でペイントを追加することができる。さらに、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔのブラシのサイズは調整可能であり得る。ときに、ユーザーがマウスホイール上でスクロールアップする場合には、ブラシのサイズを増加し、ユーザーがマウスホイール上でスクロールダウンする場合には、ブラシのサイズを小さくすることができる。さらに、シードを消去することができる（例えば、内側と外側のシードの両方を消去することができるＥｒａｓｅ Ｓｅｅｄｓツールを使用して）。ユーザーが反対型のシードを有する既存のシードの上にペイントする場合、元のシードは上書きされ得る。
大動脈タスクと心筋タスクの編集モードでは、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔは、内側または外側のシードの各加算または減算により、セグメンテーションを更新することができる。このアルゴリズムは、現在のセグメンテーションを使用して動作することができる。スマートペイントアルゴリズムは、現在追加されているペイントストロークの周りの関心領域（ＲＯＩ）のセグメンテーションを更新することができる。
大動脈タスクと心筋タスクの作成モードでは、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔは、ボタンクリックで指示された場合にのみ、セグメンテーションを更新することができる。いくつかのケースでは、アルゴリズムは、現在のセグメンテーションを使用するのではなく、すべてのペイントを組込んで、新しいセグメンテーションを作成することができる。このアルゴリズムは、作業するＲＯＩを定義するために、すべてのペイントストロークを使用することができる。
内腔モードでは、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔは、隣接する未レビューまたはレビュー済みのセクションのセグメンテーションに影響を及ぼし得る。セグメンテーションは、現在のセグメンテーションを出発点として使用して、シードの各配置により更新することができる。このアルゴリズムは、現在追加されているペイントストロークの周りのＲＯＩにおけるセグメンテーションを更新することができるが、ＲＯＩ内に含まれるすべてのシードを組込むことができる。
Ｎｕｄｇｅツールに関しては、Ｎｕｄｇｅは、マウスカーソルを中心とする球面形状で、マウスの動きの方向にセグメンテーションを押すことによって動作することができる。ユーザーが、セグメンテーションを、セグメンテーション可視化の内部にある間に押して起動した場合、“ｉｎｓｉｄｅ Ｎｕｄｇｅ”として編集が参照され得る。ユーザーが、セグメンテーションの外側でセグメンテーションを押すことを起動した場合、“Ｏｕｔｓｉｄｅ Ｎｕｄｇｅ”として編集が参照され得る。ナッジのサイズは、カーソルとセグメンテーションの間の距離によって決定することができる。カーソルがさらに遠くになると、編集はより大きくなる。Ｎｕｄｇｅはセグメンテーションに直接影響を及ぼし得るため、このツールは、リアルタイムで動作することができる。
一実施形態では、ＮｕｄｇｅはＭＰＲ表示で作業することができる。さらなる実施形態では、Ｎｕｄｇｅは、大動脈編集モード３４０（例えば、図３Ｃに示される）、心筋編集モード５４０（例えば、図５Ｃに示される）、及び内腔タスク７００で利用可能である。３つの間の機能は非常に似ているが、心筋及び内腔のアプリケーションに関しては、独特の変化がある。心筋編集モード５４０については、セグメンテーションは左心室の筋肉にのみ関連し得るので、内側と外側の輪郭が存在することができる。従って、外側輪郭を外側に、または内側輪郭を内側に押すいずれかの筋肉内の編集は、“Ｉｎｓｉｄｅ Ｎｕｄｇｅｓ”と考えることができ；外側輪郭を内側に、または内側輪郭を外側に押すいずれかのセグメンテーションの外側の編集は、“Ｏｕｔｓｉｄｅ Ｎｕｄｇｅｓ”と考えることができる。内腔タスク７００については、セクションの切替え及びセグメンテーションカスプの作成を最小限にするために、Ｎｕｄｇｅは異なる輪郭及びセクションで動作することができる。いくつかのケースでは、Ｎｕｄｇｅは、遠位セクションの輪郭上、または分枝血管の輪郭上では動作し得ない。しかし、Ｎｕｄｇｅは、近位または分岐接続の輪郭上で動作することができる。このように、ユーザーは、分岐セクションでのみ、両方の輪郭の分岐を修正するためにツールを使用することができる。親血管のセクションでは、Ｎｕｄｇｅは、親血管のセクションに影響を与えて、分岐輪郭をそのまま残すことができる。
図２は、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なレッドフラッグタスク２００のブロック図である。レッドフラッグタスク２００は、ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取った情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、レッドフラッグタスク２００の目的は、それからモデルを作成する一連の画像の選択を確認することであり得る。例えば、モデルが、内腔及び心筋のモデリングを含み得る場合、レッドフラッグタスク２００は、ユーザーがデータを詳細にレビューして、モデルへの処理のための画像の妥当性を決定するための最初の機会であることができる。また、レッドフラッグタスク２００は、ユーザーがそのシリーズから明らかな任意の解剖学的異常を書き留める助けとなることができる。ＦＦＲｃｔは、特定の患者の解剖学的異常、疾患、または特定のＣＴ取得の問題においてその使用を妨げるであろう、いくつかの禁忌を含み得る。従って、処理の前に、妥当性についてＦＦＲｃｔのデータをレビューすることが有用である。レッドフラッグタスク２００は、患者及び／またはデータが処理に対して適切であることを証明するために、ユーザーに各禁忌を入念に提示することができる。いくつかのケースでは、ユーザーは、処理に対する一連の選択の妥当性を決定することができるが、計算に重大なエラーが観測されなければ、自動決定をそのまま残すことができる。
一実施形態では、レッドフラッグタスク２００は、ユーザーが一連の画像を表示して評価することができるステップ２０１を含むことができる。例えば、ユーザーは、最上の内腔を示す画像のための一連の画像を評価することができる。一実施形態では、ステップ２０１は、制約ナビゲーションを有する単一のマルチプレーナ再構成（ＭＰＲ）を提示するレッドフラッグタスク２００、一連の選択のためのユーザーインターフェース（ＵＩ）要素、許容可能な画像品質及び／または患者の品質要素のリスト、評価されるべき病理または異常の代表的な画像、及び受諾または拒絶の適性として特定の病理及び／または異常をマークするＵＩ要素、を含み得る。一実施形態では、ＭＰＲ表示は画像ボリュームを通る平面と交差する画像データを含み得る。より具体的には、ＭＰＲ表示は、軸方向ＭＰＲ表示（例えば、横断面内）を含み得る。例えば、ＭＰＲ表示はデフォルトのズーム及び中心点に設定することができ；及び自動ウィンドウ／レベルを適用することができる。一実施形態では、ウィンドウは、ズームレベルを含むワークステーションの視覚化において示される表示を含むことができる。レベルは、表示の方向または配向を含むことができる。前方向が画面の上部を向くように、さらに、ＭＰＲ表示を配向させてもよい。一実施形態では、ＭＰＲ表示はスクロール及びウィンドウ機能を含むことができる。レッドフラッグタスク２００の一実施形態では、回転、ズーム、及びパンが利用し得ない。これは、焦点が全レッドフラッグの問題に維持され得るようにするためである。一旦画像または画像注釈のセットが解析及び使用のために許容可能と既にみなされていると、回転、ズーム、パンニング機能は任意選択のナビゲーションとして含まれ得る。
一実施形態では、ユーザーは、最初に、デフォルトの表示としての軸方向ＭＰＲ及びレビューされる病理の１つの例示画像を提示される。ユーザーは、特定の項目に対して画像データをレビューすることを課されるであろう。例えば、レッドフラッグを検索するステップ２０３は、不備に関して画像データをレビューすることを含むことができる。ユーザーは、提示された項目がそのシリーズを処理のために使用することを妨げるかどうかに依存してその項目を受諾または拒否としてマークするように、指示されるかまたはツールを与えられ得る。ユーザーが受諾としてアイテムをマークした場合は、レッドフラッグタスク２００は、レビューのために、シリーズにおける次の項目をもたらすことができる。拒否として項目がマークされる場合、ワークステーションは自動的に閉じ、そのケースを拒否として記録することができる。一実施形態では、タスクマネージャは、ユーザーにさらなる任意選択、例えば、レビューする別のシリーズを選択する任意選択、シリーズの前の項目に戻る任意選択、受諾及び拒否のシリーズのリストを含むすべての入手可能なシリーズを参照する任意選択、等を提示するように表示され得る。ユーザーは誤ったデータのリスト及び異常のリストについて各項目を検討することができる。各項目が受諾としてマークされると、異常のリストは受諾として入力され、マークされ得る。一実施形態では、レッドフラッグタスク２００は、ユーザーがシリーズを受諾したか拒否したかのいずれかを決定することができる（ステップ２０５）。
処理のために第２のシリーズが選択される（すなわち、内腔及び心筋の処理に対して異なるシリーズが選択される）場合、第２のシリーズも、妥当性についてレビューされ得る。例えば、ユーザーは、第２シリーズの画像を表示して評価するステップ２０７、レッドフラッグを検索するステップ２０９、及び画像の受諾及び／または拒否（ステップ２１１）、を通じてフォローするように指示され得る。一実施形態では、ユーザーは各項目を順番に提示され得る。次いで、ユーザーは、２つの画像品質のリスト（例えば、誤ったデータのリスト及び異常のリスト）の各項目をマークすることができる。リストの最後の項目の受諾で、次のタスク、大動脈タスクがアクティブにされ得る。項目が任意のポイントで拒否される場合、患者に関連した注釈のシリーズ全体またはセットが拒否され得る。一実施形態では、ワークステーションは自動的に閉じ得る。別の実施形態では、ユーザーは、次のシリーズ（例えば、次のシリーズの最初の項目）またはユーザーがシリーズを選択することができるメニューを提示され得る。一実施形態では、レッドフラッグタスク２００は、１つのモードのみ有することができるので、モード切替え選択は不要であり得る。
誤ったデータが処理のために選択され得る場合には、サンプリングまたはテストサイトによって送られた残りのデータは、まだ処理のために適切であり得る。例えば、レッドフラッグタスク２００は、利用可能なすべてのシリーズが解析されたかどうかの決定（ステップ２１３）を含むことができる。より多くの画像及び／またはシリーズが利用可能な場合、ステップ２０７、２０９、及び２１１を、別のシリーズで画像に対して繰返すことができる。すべてのシリーズが解析されている場合、レッドフラッグタスク２００はエラーを指摘することができる（ステップ２１５）。
一実施形態では、ユーザーが処理の後の段階で異常に気づいた場合、ユーザーが戻るレッドフラッグタスク２００が利用可能である。例えば、ワークフローは、ユーザーをレッドフラッグタスク２００に戻すことができるレッドフラッグタブを含み得る。次いで、レッドフラッグタスク２００は、ユーザーに、レビューのための各異常を提示し得る。ユーザーが、この時点でシリーズを無効にする場合、レッドフラッグタスク２００は、シリーズを拒否と指摘し、ワークステーションを閉じることができる。
一実施形態では、レッドフラグタスク２００はタスク名をオーバーレイするプログレスバーを含むことができる。ユーザーが現在レッドフラッグタスク２００を受けている場合にのみ、プログレスバーは可視であり得る。レビューされなければならない各項目は、タスクバーの同じ部分を取ることができる。従って、処理のために２つのシリーズが選択される場合、１つのシリーズの項目はプログレスバーの半分を埋めることができる。また、ＵＩは、異常のリストを含むことができる。リストはユーザーによって選択可能であり得、選択（選択の欠如を有する）は、後の段階で異常が検出される場合、変更可能である。
図３Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な大動脈タスク３００のブロック図である。大動脈タスク３００は、ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取った情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、大動脈タスク３００は、大動脈のセグメント化を介してユーザーを導くことができる。さらなる実施形態では、大動脈タスク３００は、ユーザーが何らかの大動脈セグメンテーションを受け入れた後にのみ、次のタスクに進むことができる。一実施形態では、大動脈のタスク３００は、大動脈の中心線を計算することを含み得る。大動脈の中心線は、大動脈の入口及び出口の境界条件平面を計算するための“Ｆｉｎａｌｉｚｅ”サブタスクで使用され得る。一実施形態では、大動脈タスク３００は、３つのモード：検査、修正、及び作成、を含み得る。各モードは、大動脈セグメンテーションの検査、修正、及び／または作成を支援するための表示とツールのセットを有することができる。一実施形態では、大動脈タスク３００は、２つのコンポーネント：総エラー識別及びセクション解析、に分けることができる。総エラー識別は、ユーザーが大動脈全体の構造を全体的に見ることを可能にするが、セクション解析はより詳細な解析を含むことができる。一実施形態では、ステップ３０１は、全大動脈を見て評価することを含むことができる。例えば、ステップ３０１は、大動脈の全体構造をユーザーに提示することを含み得る。次に、ステップ３０３は、ユーザーが大動脈の構造を修正することを許可することができる。一実施形態では、大動脈タスク３００の意図は、ユーザーは処理のためのシリーズの選択の妥当性を決定し得るが、計算に重大なエラーが発生しなければ自動決定は変えないで残すということであリ得る。ステップ３０３の様々な実施形態は、修正を保証することができる、「深刻なエラー」を構成するものに関する様々な閾値を包含することができる。大動脈の構造を修正する選択は、セクション解析のステップ３０５〜３１１をトリガーすることができる。例えば、ステップ３０５は、ユーザーが各セクションを表示して評価することを可能にし得る。次いで、ステップ３０７は、ユーザーがセクションを編集することを可能にすることができる。編集後、ユーザーはセクション（ステップ３０９）を受諾するように指示され得る。あるいは、ユーザーは、セクション（ステップ３１１）を編集し続けることができる。一実施形態では、セクションの受諾は、修正するために大動脈画像の別の部分を選択する前に、ユーザーが大動脈の全体解析のステップ３０１に戻ることを許可することができる。別の実施形態では、セクションを受諾するステップ３０９は、大動脈タスク３００を終らせて、ユーザーが次のタスク、ランドマークタスク４００に行くことを可能にすることができる。
別の実施形態では、大動脈のタスク３００の総エラー識別は、各セクションを修正するよりもむしろ、大動脈の一部を作成すること（ステップ３１３）の任意選択をさらに含むことができる。ステップ３１３は、新たに、大動脈の部分を描画するための「ペイント」機能を使用することを含み得る。大動脈セグメンテーションの問題が非常に大きく、セグメンテーションを新たに作成することが前のセグメンテーションを編集するより好ましくなり得る場合に、ステップ３１３が生じることができる。
図３Ｂ〜３Ｄは、ユーザーが、大動脈を検査し、大動脈をセグメント化し、及び大動脈の中心線を計算し得る、例示的なインタフェースを示す。ユーザーは、図３Ｂ〜３Ｄの例示的なインタフェースをそれぞれ使用して、大動脈セグメンテーションを選択的に、検査し、編集し、及び作成することができる。各モードは、大動脈セグメンテーションの検査、修正、または作成を支援するための表示とツールのセットを含み得る。この時点で入手可能なツールは、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”及び“Ｒｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ”を含み得る。“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”の選択は、プロセスを次のタスク、ランドマークタスク４００に移動させることができる。“Ｒｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ”の選択は、大動脈の編集モードを可能にすることができる（例えば、図３Ｃに示される）。一実施形態では、大動脈タスク３００は、タスク名（例えば、検査、編集及び作成）をオーバーレイするプログレスバーを含むことができる。例えば、プログレスバーは、ユーザーが大動脈タスク３００を受けている場合にのみ可視であり得る。さらなる実施形態では、大動脈タスク３００のプログレスは二択：全か無、であり得る。言い換えると、セグメンテーションが許容されないときは、プログレスバーは空であることができ、セグメンテーションのタスクが完了したときには１００％であることができる。プログレスバーのそのような実施形態では、別のタスクから大動脈タスク３００へナビゲートバックする場合にのみ、１００％の状態を見ることができる。
図３Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、大動脈検査モード３２０の表示である。大動脈検査モード３２０は、自動アルゴリズムによって生成された大動脈の総セグメンテーションが、処理を続けるのに適合するかどうか、または生成された大動脈は修正を必要とするかどうかを迅速に決定するのに使用され得る。一実施形態では、大動脈検査モード３２０は、矯正された湾曲した平面再構成（ｓＣＰＲ）からの複数画像及び等値面（ＩＳＯ）からのいくつかの画像を含むレイアウトを有することができる。ｓＣＰＲは、単一表示で管状構造の全長の画像データの表示を含み得る。例えば、ｓＣＰＲは、構造の中心線の矯正表現を使用することを含むことができる。構造体の中心線は、この表示を生成するのに必要とされ得る。いくつかの場合では、ｓＣＰＲは、湾曲した平面再構成（ＣＰＲ）に基づくことができる。ＩＳＯは現在のセグメンテーションの符号付距離場（ＳＤＦ）の３Ｄ表現のディスプレイを含むことができる。
一形態では、大動脈検査モード３２０の１つの形態は、４つのｓＣＰＲ３２１及び４つのＩＳＯ３２３を含むことができ、ＩＳＯ３２３はｓＣＰＲ３２１の下にあるように配置される。一実施形態では、ｓＣＰＲ３２１は、自動アルゴリズムから生成された大動脈中心線を使用して大動脈検査モード３２０によって構成され得る。ｓＣＰＲ３２１は、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。次いで、ｓＣＰＲ３２１は、０°、４５°、９０°、及び１３５°の面を示すように回転させることができる。ｓＣＰＲ３２１は、大動脈中心線の先頭（最初のポイント）が表示の上部境界に位置するように中心配置することができる。大動脈検査モード３２０におけるすべてのｓＣＰＲ３２１のズームレベルは、同じレベルにしておいてよい。ｓＣＰＲ３２１は、セグメンテーション（及びバッファー領域）の「半径」が表示内に示され得るようにズームすることができる。ｓＣＰＲ３２１は自動−ウィンドウ及び／またはレベル化であることもでき、この場合大動脈強度が適切なウィンドウ及びレベルを計算するために使用され得る。
一実施形態では、ＩＳＯ３２３は優れた方向が画面の上部に向かって位置するように配向され得る。ＩＳＯ３２３は、０°、９０°、１８０°、及び２７０°の面を示すように回転させることができる。ＩＳＯ３２３は、大動脈セグメンテーションの重心が表示の中心にあるように中心配置することができる。一実施形態では、すべてのＩＳＯ３２３のズームレベルは同じレベルにあり得る。さらなる実施形態では、ＩＳＯ３２３は、セグメンテーション（及びバッファー領域）の半径が表示内に示され得るようにズームすることができる。一実施形態では、大動脈検査モード３２０用の表示は、ユーザーが大動脈セグメンテーションを「一目で」評価することを可能にするように設計され得、従って受諾に対して再現性のある二択決定を可能にするので、ナビゲーションは、すべての表示に対して無効にされ得る。一実施形態では、受諾に対して再現性のある二択決定を容易にするために、大動脈検査モード３２０に対してナビゲーションが利用できないことがあり得る。細かな詳細は大動脈セグメンテーションには重要ではないかもしれないので、大動脈検査モード３２０では強調されない。
一実施形態では、大動脈検査モード３２０は、利用可能なツールＡｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ ３２５及びＲｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ ３２７を含むことができる。Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ ３２５の選択は、次のタスク、ランドマークに継続させることができる。Ｒｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ ３２７の選択は、大動脈編集モード３４０を可能にすることができる。
図３Ｃは、本開示の例示的実施形態に係る、大動脈編集モード３４０の表示である。大動脈編集モード３４０は、大動脈セグメンテーションの迅速かつ再現性のある修正を支援するツール、表示、及びナビゲーション機能を提供するために使用され得る。一実施形態では、大動脈編集モード３４０は、１つのｓＣＰＲ３４１、多面レンダリング（ＭＰＲ）３４３ａ〜３４３ｃ（またはＭＰＲ３４３）からの３つの画像、及びＩＳＯ表示３４５を含むことができる。一実施形態では、ｓＣＰＲ３４１は基準として画面の左側に配置することができるが、他の４つの表示は、２×２の構成で画面スペースの残りの部分を共有し、ＩＳＯ３４５を底部の右隅に配置する。ｓＣＰＲ３４１は、自動アルゴリズムから生成された大動脈中心線を使用して構築することができる。一実施形態では、ｓＣＰＲ３４１は、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。ｓＣＰＲ３４１は、大動脈中心線の先頭（例えば、最初のポイント）が表示の上部境界に位置するように中心配置することができる。ｓＣＰＲ３４１は、セグメンテーション（プラスバッファー）の「半径」が表示内に示され得るようにズームすることができる。ｓＣＰＲ３４１は自動−ウィンドウ及び／またはレベル化であることもでき、この場合大動脈強度が適切なウィンドウ及びレベルを計算するために使用され得る。
一実施形態では、ＭＰＲ３４３は大動脈中心線に基づいて移動し、回転するように制約され得る。ＭＰＲ３４３ａは、断面表示を含むことができる：ＭＰＲ３４３ｂは横方向表示を含むことができ、ＭＰＲ３４３ｃは、長手方向表示を含むことができる。横方向ＭＰＲ３４３ｂ及び長手方向ＭＰＲ３４３Ｃは、優れた方向が画面の上を向くように配向され得る。断面ＭＰＲ３４３ａは、長手方向ＭＰＲ３４３ｃと同期するように最初に設定された方向を有することができる。ＭＰＲ３４３は、大動脈中心線のポイントの周りに中心配置され得る。また、ズームは固定されて、すべてのＭＰＲ３４３にわたって一貫性が保たれ得る。一実施形態では、ＭＰＲ３４３は、ｓＣＰＲ３４１と同じウィンドウ及び／またはレベルを共有することができる。
一実施形態では、ＩＳＯ３４５は優れた方向が画面の上部を向くように最初に配向され得る。ＩＳＯ３４５は、大動脈セグメンテーション指定された中心が表示の中心に位置するように、中心配置され得る。一実施形態では、ＩＳＯ３４５は、セグメンテーション（バッファ領域と共に）の半径が表示内に示されるように、ズームされ得る。
一実施形態では、大動脈編集モード３４０は、制約されたナビゲーションを含むことができる。あるいは、またはさらに、大動脈編集モード３４０は、主にｓＣＰＲ３４１に位置したＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ３４７に起因し得る。例えば、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ３４７を上下にドラッグすると、ＭＰＲ３４３のすべての表示を、中心ポイントが大動脈中心線上に残り、中心ポイントが表示の中心に留まるように、再中心配置し、パンすることができる。同様に、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ３４７を左右にドラッグすると、ＭＰＲ３４３及びｓＣＰＲ３４１のすべての表示を回転させることができる。断面表示及び長手方向表示の回転は大動脈中心線の周りに生じ得る。横方向表示の回転は、横軸の周りに生じ得る。３Ｄ回転、ズーム、及びパンは、ＩＳＯ３４５の表示で利用可能である。
さらに、大動脈編集モード３４０は、ユーザーが大動脈セグメンテーションを編集し得る、例示的なインタフェースを含むことができる。具体的には、一実施形態では、大動脈編集モード３４０は編集のための２セットのツールを提供し得る：Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９及びＮｕｄｇｅ ３５１。これらのツールは異なるセクションに対して様々な形態の機能で使用され得るが、大動脈編集モード３４０は各ツールに対して特定の動作を含むことができる。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９は２つのツール：内側シード及び外側シード、を含むことができる。これらのツールのいずれかを使用すると、セグメンテーションを自動的に更新することができる。例えば、更新は１秒以下で生じ得る。アルゴリズムは、最新のセグメンテーション修正するために、最新のセグメンテーションを使用して、追加のシードを使用することができる。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９に関連したツールは、ＭＰＲ３４３上で動作することができる。一実施形態では、ツール、Ｎｕｄｇｅ ３５１もＭＰＲ３４３上で動作することができる。Ｎｕｄｇｅ ３５１は、ユーザーがシードをわずかに移動させることを許可することができる。Ｎｕｄｇｅ ３５１の使用からの更新は、ほぼリアルタイムであり得る。
図３Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、大動脈作成モード３６０の表示である。大動脈作成モード３６０は、大動脈セグメンテーションの作成を支援するツール、表示、及びナビゲーション機能を提供するために使用することができる。大動脈作成モード３６０は、アルゴリズムが、大動脈を誤認させるか、または図５Ｃに記載の心筋編集モード５４０において解決するのに不都合であろう大きなエラーを発生させるセグメンテーションを生成する場合にトリガーされ得る。一実施形態では、大動脈作成モード３６０は、２ｘ２のレイアウトで配置された３つのＭＰＲ３６１ａ〜３６１ｃ（またはＭＰＲ３６１）及びＩＳＯ３６３を含むことができる。一実施形態では、ＭＰＲ３６１ａ、３６１ｂ、及び３６１ｃは、それぞれ、横方向、冠状、及び矢状面を最初に示すことができる。ＭＰＲ３６１は、示された画像のボリュームの中心に中心配置され得る。ＭＰＲ３６１は、画像ボリュームが表示の１つを埋めるようにデフォルトのズームに設定することができる。一実施形態では、３つのＭＰＲ３６１は、自動プリセットに設定された、同じウィンドウ及び／またはレベルを有することができる。本実施形態では、３つのＭＰＲ３６１は中心ポイント、ズーム、ウィンドウ及び／またはレベルを共有することができる。回転は、任意の時点で表示されている面が常に直交しているように、３つのＭＰＲ３６１間で同期させることができる。
一実施形態では、大動脈作成モード３６０に入るとき、ＩＳＯ３６３は、最初は空白であり得るが、ＩＳＯ３６３は、大動脈セグメンテーションが生成されるとき入力され得る。ＩＳＯ３６３は、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。一実施形態では、ＩＳＯ３６３は、大動脈セグメンテーションの「中心」が表示の中心にあるように、中心配置することができる。ＩＳＯ３６３は、セグメンテーション（バッファ領域を含む）の半径が表示内に示されるようにズームされる。
一実施形態では、大動脈作成モード３６０は完全なナビゲーションを含むことができるが、これは、ユーザーが、回転させ、パンし、再中心配置し、ズームし、及び任意のＭＰＲ３６１上のウィンドウ及び／またはレベルを調整することができるということを意味する。一実施形態では、大動脈作成モード３６０は、ツール、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３６５を含むことができる。ユーザーがボタン、Ｕｐｄａｔｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ３６７を選択すると、セグメンテーションが生じ得る。一実施形態では、セグメンテーションはＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３６５からのシードに基づいて再計算され得る。たとえば、セグメンテーションがＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３６５からのシードにのみ基づく場合、大動脈作成モード３６０は初期セグメンテーションを破棄することができる。更新は、従って、大動脈編集モード３４０のＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９より長くかかり得る。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３６５及び更新セグメンテーション３６７は、ＭＰＲ３６１上でのみ動作し得る。
組合せにおいて、大動脈検査モード３２０、大動脈編集モード３４０、及び大動脈作成モード３６０は、以下の方法で使用することができる。大動脈タスク３００が有効になっている場合、ユーザーはセグメンテーション結果を表示するためにｓＣＰＲを使用することができる。この段階で、ユーザーは大動脈セグメンテーションが上行大動脈まで十分に高いかどうかを監視することができる。ユーザーは、弁ポイントがセグメンテーションによって十分にカバーされているかどうかを探すこともできる。さらに、ユーザーは小孔がｓＣＰＲに表示されているかどうかを観察することができる。一実施形態では、ボリュームレンダリング（ＶＲ）画像を、決定を支持するのに使用することができる。例えば、ＶＲ画像は、３Ｄデータセットの３Ｄ投影を表示することができる。１つのそのようなケースは、伝達関数を使用して、不透明度及び色に強度をマッピングするＶＲ表示を含むことができる。大動脈が許容可能であると見なされる場合、ユーザーは“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”（例えば、図３ＢのＡｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ ３２５）を選択して、ランドマークタスク４００に移動することができる。
ユーザーが説明を希望するか、またはユーザーがセグメンテーションで問題を観察する場合、ユーザーは、大動脈タスク３００のステップ３０７及び３１１に関連した大動脈編集モード３４０をトリガーするために、“Ｒｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ”（例えば、図３ＢのＲｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ ３２７）を選択することにより、大動脈編集モード３４０を有効にすることができる。大動脈編集モード３４０では、ユーザーは、セグメンテーションを表示してセグメンテーションが完了しているどうかを再評価するために、ｓＣＰＲ ３４１上でナビゲートするか、またはＭＰＲ３４３を回転させることができる。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９は、所望のセグメンテーションにできるだけ近くなるよう、セグメンテーションを最初に修正するのに使用することができる。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９を使用する編集は、大動脈セグメンテーションのローカルセクションに影響を与えることができ、内側と外側のシードの両方を使用すると、より良いセグメンテーションを定義する助けとなり得る。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９はより大きな編集をするのに使用することができるが、セグメンテーションへのマイナーな編集はＮｕｄｇｅ ３５１を使用して完了することができる。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９及びＮｕｄｇｅ ３５１の両方のツールは３次元コンテキストで動作し得るので、ユーザーは、ツールの効果を確認するために画像スライスをスクロールすることを思い出すであろう。一実施形態では、ユーザーは小孔セグメンテーションを確認するよう指示され得る。小孔セグメンテーションに関しては、ユーザーは、大動脈セグメンテーションが上行大動脈まで十分に高いかどうか、弁ポイントが含まれているかどうか、等を再び尋ねることができる。編集が完了した後、ユーザーは、図３ＢのＡｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ ３２５を含む、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”をクリックすることができる。
一実施形態では、大動脈作成モード３６０は、セグメンテーションに対する編集が所望のセグメンテーションを達成することができないシナリオに対しては、好ましいモードであり得る。例えば、大動脈モード３６０は、現在のセグメンテーションを消去するためにセグメンテーションを破棄し、大動脈（例えば、弁ポイント近傍）上に画像を再中心配置させることができる。一実施形態では、ユーザーは、上行大動脈、弁ポイント、及び小孔の部分が見えるように、表示を回転させることができる。ユーザーは、大動脈の範囲は内側シードによってカバーされ、大動脈は内側シードによって囲まれるように、表示に内側及び外側のシードを加えることができる。一実施形態では、ユーザーは、表示にほぼ直交し、同じ範囲の大動脈を見ることができるような表示に回転させることを選択することができる。表示は直交するように制約され得るので、回転は、さらに別の表示で行うことができる。再び、内側及び外側のシードを上記の基準を使用して加えることができ、セグメンテーションは新しいシードに基づいて更新され得る。一実施形態では、これらのステップは、大動脈のすべての主要な特徴が捕捉されるように、内側と外側の両方のシードを使用して、必要に応じて、繰返すことができる。セグメンテーションが完了すると、ユーザーは、所望であれば、ナビゲーションのためのセグメンテーションから中心線を使用するための大動脈編集モード３４０に戻ることができる。一実施形態では、ユーザーはセグメンテーションを確認するために大動脈編集モード３４０にのみ戻ることができる。セグメンテーションは、大動脈作成モード３６０における元のシードの破棄によって予期されない方法で変り得るので、さらなる編集は、この時点で阻止され得る。さらなる編集が望まれない場合、ユーザーはボタン、例えば、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”を選択することができ、ランドマークタスク４００に移動することができる。
一実施形態では、大動脈検査モード３２０は、ユーザーがワークステーションを開くときの初期モードであり得る。例えば、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”を選択すると、ユーザーは次のタスクに移動することができる。すべての大動脈モードは、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”の任意選択の何らかのフォームを含み得る。前述のように、大動脈検査モード３２０は、２つの任意選択：Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ及びＲｅｊｅｃｔ Ａｏｒｔａ、のみ有し得る。大動脈に排出するように選択すると大動脈編集モード３４０を有効にすることができる。大動脈編集モード３４０から移動するためには、ユーザーは“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”を選択することができる。大動脈セグメンテーションが容易に修正できない場合、ユーザーは既存の大動脈セグメンテーションを完全に破棄し、大動脈作成モード３６０をアクティブにするために、“Ｄｉｓｃａｒｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”の何らかのフォームを選択することができる。そのような場合、画像のパイプラインの初期セグメンテーションは再利用できないであろう。セグメンテーションは、セグメンテーションの作成または修正に応じて再計算することができる。一実施形態では、ユーザーは、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”のフォームを選択することにより、大動脈作成モード３６０における次のタスクに移動することもできる。ユーザーが大動脈編集モード３４０に戻りたい場合（例えば、大動脈編集モード３４０で利用可能な表示及びレイアウトを使用して作成されたセグメンテーションを検証するために）、ユーザーは、例えば、“Ｅｎａｂｌｅ Ｅｄｉｔ Ｍｏｄｅ”を伴い得るボタンを選択することができる。
バックグラウンドの計算に関しては、大動脈セグメンテーションに対する任意の変更は、下流タスクに影響を与え得る。大動脈編集モード３４０では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９またはＮｕｄｇｅ ３５１はセグメンテーションに小孔候補すなわち許容された小孔を除外させ得る。このような状況では、小孔のポイントが削除され得る。候補が許容された小孔である場合、小孔ポイントの状態をユーザーに思い出させる警告メッセージが表れ得る。一実施形態では、編集が大動脈編集モード３４０で行われている場合、大動脈中心線は再計算されないであろう。
一実施形態では、選択中の大動脈作成モード３６０は自動的に以前のすべての計算を削除することができ、セグメンテーションは、大動脈作成モード３６０で行われたセグメンテーション内のすべての更新により再計算することができる。大動脈作成モード３６０において大動脈セグメンテーションを受諾すると、大動脈中心線が再計算され、次のタスク（例えば、ランドマークタスク４００）及び境界条件生成に使用され得る。
一実施形態では、ユーザーは、他のタスクから大動脈タスク３００に戻り、及び／または、を再有効化するように選択することができる。一実施形態では、任意の他のタスクから大動脈タスク３２０〜３６０の任意のものに戻るためには、表示のための初期モードが大動脈編集モード３４０であり得る。また、ランドマークタスク４００から許容された任意の小孔は、すべての表示で可視であることができ、内腔タスク７００から許容された小孔セグメンテーションは、すべての表示で可視であることができる。一実施形態では、編集または作成ツールのいずれかが使用されるまで、“Ａｃｃｅｐｔ Ａｏｒｔａ”の任意選択はアクセスできなくなり得る。言い換えると、大動脈タスク３００は、ユーザーが、大動脈の画像を、それを受諾する前に少なくともレビューすることを、保証することができる。
図４Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なランドマークタスク４００のブロック図である。ランドマークタスク４００は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、ランドマークタスク４００は小孔ポイントと弁ポイントをレビュー及び／または修正するために使用することができる。例えば、ランドマークタスク４００は、すべての正しい小孔ポイントを識別し、次いで大動脈弁ポイントの正確な位置を識別することを通じて、ユーザーを導くことができる。小孔ポイントと弁ポイントは、それぞれ、容器中心線と大動脈トリム面の起点を標準化するのに役立ち得る。一実施形態では、ランドマークタスク４００は、少なくとも小孔が識別されなければ、ユーザーはそのケースにおいて前進できない大動脈タスク３００と、同様であり得る。
一実施形態では、小孔ポイントと弁ポイントのレビューと修正は順に発生し得るが、ランドマークタスク４００は本質的に唯一のモードを有することができる（図４Ｂにさらに記載されている）。例えば、ランドマークタスク４００は、各候補（すなわち、各可能な小孔）を表示し、評価することを含むことができる（ステップ４０１）。ユーザーは、次いで、候補小孔が適切であるかどうかを決定するよう指示され得る（ステップ４０３）。一実施形態では、ユーザーは、候補を受諾することができ、従って小孔候補を検証または「受諾する」（ステップ４０５）。一実施形態では、小孔候補の受諾は積極的に小孔を識別することに導き得る（ステップ４０７）。ユーザーがステップ４０３で小孔候補が適切でないと決定する一実施形態では、ワークフローは、すべての候補の小孔が訪問されているかどうかを決定するステップ４０９に進むことができる。すべての候補が表示されて評価されている場合、ユーザーは小孔を検証して、積極的に識別するよう指示され得る（ステップ４０７）。そうでない場合、ワークフローは、ユーザーが別の小孔候補を提示されるステップ４０１に戻ることができる。
小孔が識別されると、ワークフローは小孔の検索のステップ４１１に進むことができる（例えば、偽陰性すなわち“ＦＮ”小孔の画像化）。例えば、ユーザーは、候補弁ポイント（ステップ４１３）を表示し、評価するよう指示され得る。候補弁ポイントが適切とみなされる場合（ステップ４１５）、候補弁ポイントは、受諾された候補及び確認された弁ポイントとして指定され得る（ステップ４１７）。弁ポイントがステップ４１５で適切とみなされない場合、ユーザーは代りに、ある弁ポイントを識別するように指示され得る（ステップ４１９）。
図４Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、ランドマークモード４２０の表示である。前述のように、ランドマークタスク４００は、別々のモードを有することができない。小孔ポイント及び弁ポイントのレビューと修正が順次生じ得るが、両方の活動は、同じレイアウトを使用して生じることができる。一実施形態では、ランドマークモード４２０は、１つのｓＣＰＲ４２１、３つのＭＰＲ４２３、及びＶＲにおけるＩＳＯ４２５を含むことができる。一実施形態では、ｓＣＰＲ４２１は画面の左側に配置され得るが、他の４つの表示は底部右隅にＶＲを有する、２×２の構成であることができる。
一実施形態では、ｓＣＰＲ４２１は、大動脈タスク３００からの大動脈中心線を使用して構築することができる。一実施形態では、ｓＣＰＲ４２１は、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。ｓＣＰＲ４２１は、大動脈中心線の先頭（すなわち、最初のポイント）が表示の上部境界に位置するように中心配置することができる。ｓＣＰＲｓ４２１は、セグメンテーション（バッファー領域を有する）の「半径」が表示内に示され得る詳細のレベルにズームすることができる。ｓＣＰＲ４２１は、適切なウィンドウ及びレベルを計算するために、大動脈強度を使用して、自動−ウィンドウ及び／またはレベルとすることもできる。
一実施形態では、ＭＰＲ４２３は、互いに直交し得る。タスクを開くと、ＭＰＲ４２３は大動脈中心線に応じて整列することができる。一実施形態では、ＭＰＲ４２３は、上部左に位置した断面ＭＰＲ、上部右に位置した横方向ＭＰＲ、ディスプレイの底部左に位置し、他の２つのＭＰＲに直交したＭＰＲ、を含むことができる。一実施形態では、横方向のＭＰＲは、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。断面ＭＰＲの向きは、長手方向ＭＰＲと同期するように最初に設定され得る。ＭＰＲは大動脈中心線ポイントの周りに中心配置され、ズームはすべてのＭＰＲ表示にわたって同じであり得る。一実施形態では、ＭＰＲ４２３はｓＣＰＲ４２１と同じウィンドウ／レベルを共有することができる。
一実施形態では、ＩＳＯ４２５は、優れた方向が画面の上部を向き、大動脈セグメンテーションの「中心」が表示の中心にあり、及び、セグメンテーション（バッファー領域を有する）の半径が表示内に示されるようにズームされるように、最初に配向され得る。
一実施形態では、ランドマークタスク４００は、ランドマークを識別するために大動脈を介してナビゲートするためのさまざまなパラダイムを提供することができる。第一の実施形態では、ナビゲーションは、大動脈中心線に沿って存在するように制約され得る。ｓＣＰＲ４２１でＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７ツールを使用することにより、ユーザーは、大動脈中心線に沿って回転させ、スクロールすることができる。第二の実施形態では、ランドマークタスク４００は、小孔の候補リストを介した簡単なナビゲーションにより、完全なナビゲーション機能を提供することができる。例えば、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７がｓＣＰＲ４２１の表示とそれぞれのＭＰＲ４２３の表示の間のナビゲーションを同期させることができる場合、ｓＣＰＲ４２１は、回転させることができる。ＭＰＲ４２３は、完全な回転、スクロール、ズーム、パンニング、再中心配置、及びウィンドウの機能を有し得る。また、候補が小孔の候補リストから選択されると、該候補は、すべての３つのＭＰＲ４２３表示上で再中心配置され得る。ＩＳＯ４２５のためのＶＲ表示は、現在選択されている小孔候補をできるだけ表示するために自動的に中心配置し、回転することができる。一例では、ＶＲは、ＶＲが回転させられ、ズームされ、及びパンされ得る独自のナビゲーションコントロールを有することができる。
一実施形態では、小孔ポイントは、ツール、例えば、Ｋｅｅｐ Ｐｏｉｎｔ ４２９を使用して、受諾または拒否され得る。一実施形態では、例示的なボタン、Ｋｅｅｐ Ｐｏｉｎｔ ４２９は、選択された小孔ポイントの状態を“Ａｃｃｅｐｔｅｄ”に変更することができる。例示的なボタン、Ｒｅｊｅｃｔ Ｐｏｉｎｔ ４３１は、選択された小孔ポイントのステータスを“Ｕｎａｃｃｅｐｔｅｄ”に変更することができる。どちらの場合も、ユーザーインターフェースと色は更新することができ、リストの次の候補が選択され得る。
一実施形態では、ランドマークモード４２０は、さらなる例示的なボタン、Ｎｅｗ Ｏｓｔｉｕｍ Ｐｏｉｎｔ ４３３を含み得る。一実施形態では、Ｎｅｗ Ｏｓｔｉｕｍ Ｐｏｉｎｔ ４３３は、小孔のリストに別の候補を追加するのに使用され得る。一例では、新たな小孔は受諾状態で加えられ得る。さらなる例では、Ｎｅｗ Ｏｓｔｉｕｍ Ｐｏｉｎｔ ４３３の選択時にインクルージョンゾーンが表示され得る。例えば、インクルージョンゾーンの輪郭は、小孔ポイントが配置される大動脈セグメンテーションの境界内の空間を表すことができる。
ナビゲーションは、さらに２つのツール：Ｎｅｘｔ Ｐｏｉｎｔ ４３５及びＰｒｅｖｉｏｕｓ Ｐｏｉｎｔ ４３７を含むことができる。一実施形態では、これらのツールは、小孔リスト４３９上で、それぞれ、次の小孔候補と前の小孔候補にナビゲートする助けとなり得る。ステータス（例えば、受諾されるまたは受諾されない）は、Ｎｅｘｔ Ｐｏｉｎｔ ４３５及び／またはＰｒｅｖｉｏｕｓ Ｐｏｉｎｔ ４３７を使用することによって影響され得ない。すべての小孔がレビューされ、ランドマークタスク４００の小孔部分が完了したのち、例示的なボタン、Ａｃｃｅｐｔ Ｏｓｔｉａ Ｐｏｉｎｔｓ ４４１は、ランドマークモード４２０を弁ポイントのレビューに更新することができる。弁ポイントのレビューの一実施形態では、ユーザーは、例えば、ツール、Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｉｎｔ ４４３を用いて、弁ポイントを再配置することのみできる。表示されているバルブのポイントが間違っている場合、Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｉｎｔ ４４３は、弁ポイントを所望の位置に移動させることができる。小孔のようなインクルージョンゾーンが、モデルにおいて弁ポイントを配置され得る場所を示すために表示され得る。
ランドマークモード４２０を開くと、ランドマークタスク４００の第１の部分は小口のポイントをレビューすることになり得る。一実施形態では、第１の小孔が自動的に選択されて、表示内に中心配置される。ユーザーは、中心線生成に対して配置が遠すぎないことを確認するために、第１小孔の配置をレビューすることができる。配置が許容される場合、ユーザーは、小孔ポイントを受諾することを選択することができる（例えば、Ｋｅｅｐ Ｐｏｎｔ ４２９を使用して）。位置決めが許容可能でない場合、ユーザーは、小孔ポイントを拒否することを選択することができる（例えば、Ｒｅｊｅｃｔ Ｐｏｎｔ ４３１を使用して）。小孔リスト４３９内のすべての小孔をレビューした後、ユーザーは、任意の欠落している小孔に対して大動脈セグメンテーションを再びレビューするように指示され得る。小孔が欠落している場合、Ｎｅｗ Ｏｓｔｉｕｍ Ｐｏｉｎｔ ４３３によって該小孔を追加することができる。一旦全ての小孔がレビューされ、及び／または追加されると、Ａｃｃｅｐｔ Ｏｓｔｉａ Ｐｏｉｎｔｓ ４４１が選択されて弁ポイントの識別に移動することができる。再び、弁ポイントは自動的に表示内に中心配置され得る。ユーザーは、正しいポイントがタグ付けされていることを確認するために、弁ポイントの配置をレビューすることができる。ポイントが正しければ、例示的なボタン、Ａｃｃｅｐｔ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｉｎｔ ４４５が、ユーザーによって選択され得る。位置が間違っている場合、ユーザーはＲｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｉｎｔ ４４３を選択した後、弁ポイントを移動させることができる。弁ポイントを再配置した後、ユーザーは続いてＡｃｃｅｐｔ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｎｔ ４４５を選択することができる。
一実施形態では、小孔レビューから弁ポイントレビューに移動するために、Ａｃｃｅｐｔ Ｏｓｔｉａ Ｐｏｉｎｔｓ ４４１が選択され得る。次のタスク、心筋タスク５００に移動するために、ユーザーはランドマークモード４２０の最後の選択、Ａｃｃｅｐｔ Ｖａｌｖｅ Ｐｏｎｔ ４４５を選択することができる。一実施形態では、小孔及び弁ポイントの両方は、ワークフローにさらに沿ったアルゴリズムのポイントを案内するように機能することができる。小孔は、血管中心線の出発点として機能し得る。従って、受諾されていない小孔がユーザーによって受諾される場合、中心線アルゴリズムは、単に、受諾された小孔及びおそらく、ユーザーによって追加された新たに配置された小孔を使用して動作し得る。同様に、前に受諾された小孔が拒否される場合、それらの小孔に対応する中心線は消去され得る。弁ポイントは、大動脈中心線のランドマークとして機能することができる。大動脈中心線はワークフローにおいて後に使用され得る。例えば、大動脈中心線は、弁面で大動脈入口を正確にトリミングするためにモデル化の際に使用され得る。次いで、バルブポイントの受入れの際に、大動脈中心線は再計算され得る。
一実施形態では、一連の設定は、ユーザーがランドマークタスク４００に戻る際のデフォルトであり得る。例えば、小孔リスト４３９の最初の小孔ポイントは、ユーザーがランドマークタスク４００を再オープンする際に、選択され得る。一実施形態では、小孔ポイントがリストに追加されるまで、またはステータスが変更されるまで、Ａｃｃｅｐｔ Ｏｓｔｉａ Ｐｏｉｎｔｓ ４４１はアクセス不能のままであり得る。Ａｃｃｅｐｔ Ｏｓｔｉａ Ｐｏｉｎｔｓ ４４１の選択後、ユーザーは、弁ポイントセクションに移動して、別のタスクに移動するために弁ポイントを再受諾するように指示され得る。
一実施形態では、ランドマークモード４２０は、タスク名をオーバーレイするプログレスバーを有することができる。プログレスバーはランドマークタスク４００の最中でのみ可視であり得る。一実施形態では、ランドマークタスク４００の進行は、ランドマークタスク４００の「サブタスク」によってまず分割され得る。例えば、小孔の識別はバーの７５％に向かってカウントすることができ、弁ポイントの識別は２５％に向かってカウントすることができる。小孔部分内では、各小孔の受諾または拒否は、７５％の等しい部分に向かってカウントし得る。従って、ユーザーが各小孔を受諾するか拒否するとき、バーは、処理のために利用可能な全小孔に基づく増分で、次第に７５％まで満たされ得る。たとえば、増分は、すべての利用可能な小孔に基づいて、サイズが同じであり得る。増分サイズが受諾または各小孔の受諾または拒否に直接対応し得ない場合、バーはまさに視覚的なガイドラインとして満たすことができる。一実施形態では、小孔ポイントが追加される場合、各小孔のパーセンテージは、プログレスバーの視覚的な部分は同じであるが、（受諾状態では小孔が追加されるので）プログレスバーの全長に加わるように、シフトされ得る。ユーザーがすべての小孔を受入れた後、バーが７５％完了であることができる。弁ポイントの受入れ後、バーは１００％完了に達することができる。
一実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７はｓＣＰＲ４２１上のランドマークモード４２０に表示され得る。一実施形態では、ドット４４７は、ｓＣＰＲ４２１の回転を示すことができ、ＭＰＲ４２３の回転はｓＣＰＲ４２１上の回転によって制御され得ることをユーザーに対して示す役目を果たすことができる。また、中心線に沿った線４４９の位置決めは、ＭＰＲ４２３の表示の中心位置を示すことができる。ランドマークモード４２０は、少なくとも２つの異なる方法のナビゲーションを有することができるので、中心点との表示の同期化は、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７を用いるナビゲーションが使用される場合にのみ、正確に表示され得る。ＭＰＲ４２３上でさらにナビゲーションの使用される場合、ＭＰＲ４２３は、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７が中心位置を表示しないように、配向させることができる。
一実施形態では、ｓＣＰＲ４２１は、選択された小孔ポイントまたは弁ポイントの相対位置の表示を含むことができる。例えば、ｓＣＰＲ４２１を横切る実線４５１は、ポイントの中心線に沿って投影された場所を示すことができる。一実施形態では、線４５１は、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ４２７が正確に小孔ポイントまたはバルブポイントの位置を決めるために使用され得るように、基準として機能することができる。小孔ポイント及び／またはバルブポイントを正確に配置すると、ＭＰＲ４２３を正確に表示することを可能にすることができる。
図５Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な心筋タスク５００のブロック図である。心筋タスク５００は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、心筋タスク５００は、左心室をセグメントするのに使用することができる。例えば、左心室質量は、ＣＦＤソリューションが左心室セグメンテーションのボリュームから計算するできることを意味する、計算流体力学（ＣＦＤ）ソリューションに使用することができる。一実施形態では、左心室のセグメンテーションに使用される画像または注釈のシリーズは、内腔に使用されるシリーズと異なり得る。一解析では、各シリーズの品質は、内腔処理と左心室処理の両方に対して計算することができる。左心室をセグメント化するのに拡張期が大幅に好ましくなり得るので、左心室セグメンテーションのほとんどすべての場合に、拡張期が優先することができる。一実施形態では、ユーザーは、前のタスク（例えば、レッドフラッグタスク２００、大動脈タスク３００、及びランドマークタスク４００）と同様の許容範囲内の質量を有する、許諾された左心室セグメンテーションなしには、前進することができない。
左心室を分割するのを支援するために、心筋タスク５００は、２つの成分：総エラーの識別及び各セクションのより綿密な検査、を含むことができる。一実施形態では、心筋タスク５００は大動脈タスク３００に類似することができ、この場合、全体構造を最初に評価することができ、次いで、より細かい解析を各セクションについて実行することができる。一実施形態では、心筋タスク５００は、総エラーの識別のステップ５０１で開始することができ、ここでユーザーは、基本的にその全体において、左心室を表示し、評価するように指示され得る。ユーザーは全体構造が正しいかどうかを決定するように指示され得る（ステップ５０３）。ユーザーが、構造は概して正しいと選択する場合、ユーザーは、次いで、左心室のさまざまなセクションを表示して評価するためのステップ５０５を含む、より詳細な解析を提示され得る。一実施形態では、ユーザーは、セクションを編集することを選択することができる（ステップ５０７）。続いて、ユーザーは、セクションを受諾するか（ステップ５０９）、またはさらにセクションを編集するか（ステップ５１１）のいずれかであり得る。ユーザーが左心室の全体構造を表示（ステップ５０１）した後に、構造に欠陥があると決定することができる一実施形態では、ユーザーは、左心室の新しいモデルを新たに作成することを選択することができる（ステップ５１３）。一実施形態では、ステップ５１３は、ツール、例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔを使用して完了することができる。
一実施形態では、心筋タスク５００は、心筋セグメンテーションのレビューと修正を支援するためのツール、表示、及びナビゲーション機能を提供することができる。具体的には、心筋タスク５００は３つのモード：心筋検査モード５２０、心筋編集モード５４０、及び心筋作成モード５６０、を含み得る。一実施形態では、各モードは、心筋セグメンテーションをレビューし、編集し、作成するための異なるツール及び表示を含むことができる。
図５Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋検査モード５２０の表示である。一実施形態では、心筋検査モード５２０は、ユーザーが、自動アルゴリズムによって生成された心筋の全体構造及びセグメンテーションが進行するのに十分であるか、または修正を必要とするかどうか、を迅速に決定することを可能にすることができる。一実施形態では、心筋検査モード５２０は４つの長軸のＭＰＲ５２１及び９つの軸方向のＭＰＲ５２３を含むことができる。一実施形態では、長軸のＭＰＲ５２１は画面の左側を占めることができるが、軸方向のＭＰＲ５２３は右側に配置され得る。表示は、心尖部及び基底のポイントによって決定することができる心筋セグメンテーションの長軸から構築することができる。
一実施形態では、長軸のＭＰＲ５２１は、０°、４５°、９０°、及び１３５°でスライスすることにより、心筋長軸を使用して構築することができる。表示は、心臓の尖部は、基底を画面の左側に向けることにより、画面の右側に向かうように配向され得る。セグメンテーションは、長軸が図の横軸に沿うように、表示において中心配置することができる。表示は、ウィンドウの境界に最も近いセグメンテーションのポイントが、境界から離れて何らかのバッファーとなり得るように、ズームすることができる。
一実施形態では、軸方向のＭＰＲ５２３は、心筋の長軸に沿って９つの断面スライスをとることによって構築することができる。スライスは等間隔であり、長軸の全体に及ぶことができる。一実施形態では、上部と下部のスライスがセグメンテーションの小片のみを示さないように、心尖部及び基底のスライスを心尖部及び基底からわずかな距離に配置することができる。一実施形態では、ＭＰＲ５２１及び５２３は、０°方向が表示の上部に向かうように配向され得る。ＭＰＲ５２１及び５２３は長軸が表示の中心になるように中心配置され得る。表示はすべて同じズームを共有することができ、ＭＰＲ５２１と５２３のすべてのズームは、最大のセグメンテーションを有するスライスのズームに基づくことができる。一実施形態では、最大のセグメンテーションを有するスライスは、ウィンドウの境界に最も近いセグメンテーションのポイントが、境界から離れて何らかのバッファーとなり得るように、ズームすることができる。
一実施形態では、心筋検査モード５２０内の表示に対して、ナビゲーションを無効にすることができる。表示の初期設定は、セグメンテーションの正確性に関する迅速な決定をサポートすることができるので、心筋タスク５００の他のモードのためにナビゲーションをリザーブすることができる。心筋検査モード５２０は、単に総エラー識別のために意図され得るので、一実施形態では、心筋検査モード５２０は、セグメンテーションを受諾する（例えば、ツール、Ａｃｃｅｐｔ ５２５）か、またはセグメンテーションを拒否する（例えば、ツール、Ｒｅｊｅｃｔ ５２７）ツールのみ含むことができる。Ａｃｃｅｐｔ ５２５が選択される場合、心筋タスク５００を完了することができ、中心線タスク６００を開始することができる。Ｒｅｊｅｃｔ ５２７が選択される場合、心筋検査モード５２０はやはり完了したと見られ得るが、心筋編集モード５４０を有効にすることができる。心筋編集モード５４０により、ユーザーは、心筋検査モード５２０の最中に、該ユーザーにセグメンテーションを拒否させたセグメンテーションを修正することができる。
図５Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋編集モード５４０の表示である。一実施形態では、心筋編集モード５４０は、正確で再現性のある心筋セグメンテーションを得ることができるように、心筋セグメンテーションに対する迅速かつ自信のある編集を可能にすることができる。一実施形態では、心筋編集モード５４０は、２つのＭＰＲ ５４１ａ及び５４１ｂと１つのＩＳＯ／ＶＲ ５４３を含むことができる。一実施形態では、ＭＰＲ ５４１ａは、心筋編集モード５４０の左半分を占める長軸のＭＰＲであり得る。ＭＰＲ ５４１ｂは、心筋編集モード５４０のディスプレイの上部右半分を占める軸方向表示のＭＰＲであり得る。ＩＳＯ／ＶＲ ５４３は、表示の底部右半分を占めることができる。
一実施形態では、長軸のＭＰＲ ５４１ａは、表示の底部に心臓の心尖部及び表示の上部に基底部を表示するように配向され得る。一実施形態では、ＭＰＲの ５４１ａ及び５４１ｂの両方は、図中の輪郭の大きさに基づいたズームレベルを有することができる。長軸のＭＰＲ ５４１ａは、最も近いセグメンテーションの輪郭が表示の境界から離れて何らかのバッファーを有するように、表示をズームすることができる。軸方向のＭＰＲ ５４１ｂは、最大の輪郭も表示の境界から離れて何らかのバッファーを有するように、ズームを有することができる。
一実施形態では、心筋編集モード５４０におけるナビゲーションは主にＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ５４５に基づくことができる。一実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ５４５は、ユーザーが心筋内の特定の軸方向スライスをプローブすることを可能にすることができる。Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ５４５は、さらに、長軸表示を表示するためにユーザーが長軸のＭＰＲ ５４１ａを回転させることを可能にすることができる。ＩＳＯ／ＶＲ ５４３は、穴やバンプを検査するためにも回転させることができる。
一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７及びＮｕｄｇｅ ５４９が心筋編集モード５４０で使用可能なツールであり得る。一実施形態では、これらのツールは、心筋編集モード５４０に固有の機能を有することができる。例えば、セグメンテーションは、内側または外側シードを配置した後に自動的に更新することができる。心筋タスク５００の性質のために、心筋タスク５００は「内側」輪郭及び「外側」輪郭を含み得る。内側と外側の輪郭は、ユーザーがＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７を用いるときに尊重することができる。心筋編集モード５４０におけるＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７は大動脈編集モード３４０におけるＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９に類似であり得る。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３４９とＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７に対して同じコードを使用することができる。
一実施形態では、Ｎｕｄｇｅ ５４９のためのツールも、心筋タスク５００に固有の機能を有することができる。たとえば、内側と外側の輪郭のために、ユーザーはＮｕｄｇｅ ５４９を使用してセグメンテーションにおける切断を作成することができる。例えば、Ｎｕｄｇｅ ５４９ は、ユーザーがポインターを移動させることができる任意の方向に輪郭を押すために使用することができる。一実施形態では、Ｎｕｄｇｅ ５４９を使用する場合、輪郭は、任意のポインターの移動または選択に対して敏感であり得る。例えば、ポインターの移動は、輪郭の位置をシフトさせることができ、選択は心筋編集モード５４０でセグメンテーションを通して穿孔すると読むことができる。そのような場合、ユーザーは、輪郭またはセグメンテーションへの予期しない、または意図しない変更をさせないように、ナッジ運動の開始点を配置する場所に関する警告を使用することができる。
一実施形態では、心筋編集モード５４０は、セグメンテーションを受諾及び／または拒否する能力を含むことができる。例えば、すべての編集が完了し、ユーザーがセグメンテーションを正しいとみなすと、ユーザーは、中心線タスク６００に移動するために、ツール（例えば、Ａｃｃｅｐｔ ５５１）を選択することができる。心筋編集モード５４０が妥当な時間内にセグメンテーションを完了するのに使用できない場合、ユーザーは新しいセグメンテーションを作成する任意選択を有することができる。ユーザーにこれらの任意選択を提供するために、心筋編集モード５４０は、自動的にユーザーに心筋作成モード５６０をもたらし得るツール、例えば、Ｄｉｓｃａｒｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ５５３を含むことができる。
図５Ｄは、本開示の例示的な実施形態に係る、心筋作成モード５６０の表示である。一実施形態では、心筋作成モード５６０は、ユーザーが心筋セグメンテーションを作成するための表示、ツール、及びナビゲーションを提供することができる。パイプラインアルゴリズムが、心筋を誤認し、多数のエラーを生成し、心筋編集モード５４０に解決するのに面倒なエラーを生成するか、またはそれらの組合せをもたらすセグメンテーションを生成する場合、心筋作成モード５６０を使用することができる。
一実施形態では、心筋作成モード５６０のための標準的なレイアウトは、３つのＭＰＲ ５６１及び１つのＩＳＯ／ＶＲ ５６３を含むことができる。一実施形態では、３つのＭＰＲ ５６１は、横方向、冠状、及び矢状面を示し得る。ＭＰＲ ５６１は、画像ボリュームの中心に中心配置し、最初に画像ボリュームが、少なくとも１つの表示を満たす程度にズームすることができる。一実施形態では、ＭＰＲ ５６１は、すべて、自動プリセットに設定された、同じウィンドウ及び／またはレベルを有し得る。さらなる実施形態では、３つのＭＰＲ ５１は中心ポイント、ズーム、及び／またはウィンドウレベルを共有することができる。回転は、任意の時点で表示されている面が常に直交したままであるように、３つのＭＰＲ間で同期させることができる。
一実施形態では、ＩＳＯ／ＶＲ ５６３は、心筋作成モード５６０が開いたとき、最初は空白であり得る。ＩＳＯ／ＶＲ ５６３は、心筋セグメンテーションが生成されると入力され得る。ＩＳＯ／ＶＲは、優れた方向が画面の上部を向くように配向させることができ、心筋セグメンテーション「中心」が表示の中心にあるように中心配置することができる。ＩＳＯ／ＶＲ ５６３は、セグメンテーション（プラスバッファ部）の半径が表示内に示されるように、ズームすることができる。
一実施形態では、心筋作成モード５６０でナビゲーションが利用可能であり得る。例えば、ユーザーは、任意のＭＰＲ ５６１で、回転、パン、再中心配置、ズーム、及びウィンドウ及び／またはレベルの調整を行うことができる。一実施形態では、心筋作成モード５６０はツール、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５６５を含むことができる。例えば、セグメンテーションの更新は、ユーザーがツール、例えば、Ｕｐｄａｔｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ５６７を選択すると、生じ得る。一実施形態では、セグメンテーションは、初期セグメンテーションは破棄されるということを意味して、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５６５からのシードにのみ基づいて再計算され得る。一実施形態では、この更新は、再計算のために、大動脈作成モード３６０からのＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ３６５よりも長くかかり得る。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５６５はＭＰＲ ５６１上でのみ動作することができる。心筋作成モード５６０は、さらに、モード切替えのためのツール、例えば、Ｐｒｏｃｅｅｄ ｔｏ Ｅｄｉｔ ５６９を含むことができる。一実施形態では、ユーザーは、心筋の長軸が心筋セグメンテーションをレビューするために使用され得る、セグメンテーションをレビューするための心筋編集モード５４０に戻ることができる。
要約すると、一実施形態では、心筋タスク５００は、心筋検査モード５２０で開始することができる。心室のすべての表示された輪郭がユーザーには正確と見えれば、ユーザーはすぐにそのモデルを受諾することを選択し、中心線タスク６００に移動することができる。ユーザーに確信がないか、またはユーザーがセグメンテーションを修正したい場合、ユーザーはセグメンテーションを拒否するツールを選択するか、または心筋編集モード５４０に行くことを選択することができる。心筋編集モード５４０では、ユーザーは、変更を行うために、（例えば、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ５４５を使用して）関連のスライスにナビゲートすることができる。一実施形態では、ユーザーは、セグメンテーションを編集するためにＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７を使用することができる。ユーザーがＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７からの編集を完了すると、ユーザーは微調整のためにＮｕｄｇｅ ５４９を使用することができる。編集ツールＳｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５４７及びＮｕｄｇｅ ５４９がセグメンテーションを正常に終了するには不十分である場合、ユーザーはセグメンテーション拒否し、心筋作成モード５６０を入力することを選択することができる。
心筋作成モード５６０では、ユーザーは、矢状、冠状、及び横断面に沿って配向した心筋の標準表示で開始することができる。表示は、１つの表示が、認識された心筋の長軸に沿って軸面を表示するように、できるだけ最善に配向することができる。他の２つの表示は自動的に２つの長軸表示を表示するように整列させることができる。ユーザーは、心筋の範囲を定義するために、２つの長軸表示上でツール（例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５６５）を使用することができる。一実施形態では、心筋作成モード５６０は、さらに、左心室プールに外側シードを含めるために、及び目に見える乳頭筋を排除するために、特別な注意をするように、ユーザーにガイダンスを提供することができる。操作する関心領域（ＲＯＩ）を定義して、両方の表示が内側及び外側のシードを有するように、ユーザーは別の表示にシードを追加することができる。ユーザーが編集を終了したと感じると、セグメンテーションは更新され得る（例えばＵｐｄａｔｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ５６７を使用して）。Ｕｐｄａｔｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ５６７の選択は、心筋作成モード５６０にセグメンテーションを計算するように指示することができる。セグメンテーションが生成された後、ユーザーは、結果をレビューして、総エラーが存在しないことを検証することができる。エラーが指摘された場合、エラーは（例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ５６５を使用して）直ちに修正することができる。エラーが指摘されない場合、ユーザーは（例えば、Ｅｄｉｔ ５６９に進むことを選択することによって）心筋編集モード５４０に戻ることができる。心筋編集モード５４０で、ユーザーは、心筋編集モード５４０から利用可能な表示及びツールを使用して、再びセグメンテーションをレビューすることができる。一実施形態では、形状モデルを自動的に使用することができる。さらなる実施形態では、形状モデル出力と生のスマートペイント出力を切替えるために、トグルの任意選択が利用可能であり得る。
切替えモードに関しては、心筋タスク５００は、心筋検査モード５２０、心筋編集モード５４０、及び心筋作成モード５６０を含むことができる。ユーザーは、心筋検査モード５２０から心筋編集モード５４０へ、及び心筋編集モード５４０と心筋作成モード５６０の間で、順次移動させることができる。また、ユーザーは、心筋検査モード５２０または心筋編集モード５４０のいずれかから、次のタスク（例えば、中心線タスク６００）へ進むことができる。
心筋検査モード５２０の一実施形態では、セグメンテーションが間違っていると見える場合、ユーザーは、セグメンテーションを拒否することを選択して心筋編集モード５４０に移動することができる。心筋編集モード５４０では、編集が許容可能なセグメンテーションを作成するのに十分な修正をすることができなければ、ユーザーは編集を拒否してセグメンテーションを完全に破棄することを選択することができる。セグメンテーションを破棄した後、ユーザーは心筋作成モード５６０に進むことができる。前述のように、セグメンテーションが心筋作成モード５６０を完了したのち、ユーザーは心筋編集モード５４０に戻って、セグメンテーションをレビューすることを選択することができる。心筋検査モード５２０と心筋編集モード５４０の両方において、心筋セグメンテーションが正しければ、ユーザーはセグメンテーションを受諾して中心線タスク６００に進むことを選択することができる。一実施形態では、心筋作成モード５６０は、直接セグメンテーションを受諾する任意選択を提示することはできない。
一実施形態では、いくつかのバックグラウンド計算が、心筋セグメンテーションに関して生じ得る。まず、ユーザーが心筋作成モード５６０に続いて心筋編集モード５４０に戻る場合、心筋の長軸を再計算することができる。また、心筋タスク５００は、少なくとも部分的には、心筋ブリッジの検出に基づいた、中心線タスク６００内の示唆されたトリミング位置を含むことができる。一実施形態では、心筋の境界は、血管が心筋に浸漬するときを決定するのに使用され得る。
一実施形態では、ユーザーが心筋タスク５００に戻る場合、心筋編集モード５４０がデフォルト画面として活性化され得る。受諾の任意選択（例えば、Ａｃｃｅｐｔ ５５１を使用して）は、編集ツールまたは作成ツールがセグメンテーションで使用されるまで、アクセス不能であり得る。つまり、心筋タスク５００に戻るユーザーは、セグメンテーションを受諾する前に、何らかの修正を行うことができる。
一実施形態では、プログレスバーは、心筋タスク５００がアクティブなタスクであるときに、心筋のタブと重なり得る。このプログレスバーは心筋タスク５００の完了を追跡することができ、心筋が受諾されれば１００％に進むことができる。心筋検査モード５２０については、長軸と軸のＭＰＲ ５２３の位置決めは、長軸のＭＰＲ ５２１上に表示することができる。ユーザーが軸のＭＰＲ ５２３上にカーソルを乗せると、スライスの位置が、長軸のＭＰＲ ５２１上に表示され得る。
図６Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な中心線タスク６００のブロック図である。中心線タスク６００は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、中心線タスク６００は、例えば、予め決められた順序で予め決められた中心線の長さ（例えば、セクション）における中心線ツリーを、レビューするのに使用することができる。一実施形態では、ユーザーは、右冠動脈（ＲＣＡ）で開始して、主血管の近位部分から遠位部分に順にセクションをレビューすることができる。自動計算に基づいて主血管を決定することができ、その決定は次のタスク（例えば、中心線標識化タスク６４０）で更新することができる。主血管のセクションをレビューした後、ユーザーは血管の近位部分から遠位部分に移動して、主血管上の最も近位のブランチ及び主血管からのすべてのブランチをレビューする任意選択を提供され得る。ＲＣＡツリーのレビューに続いて、ユーザーは、ＬＡＤツリー、次いで、左回旋枝（ＬＣＸ）ツリーをレビューすることができる。一実施形態では、ユーザーは、各小孔ポイントから少なくとも１つの中心線を識別して受諾することなしに、次のタスクに進むことができない。
言い換えると、中心線タスク６００は、内腔タスク７００（例えば、図７Ａに示される）に使用可能な中心線ツリーを生成するために使用することができる。これを行うには、中心線タスク６００は、ユーザーが中心線ツリーを迅速に検査、追加、削除、及び編集することを可能にする、自動ナビゲーション、セクション、ツール、並びに指向性及び追跡ワークフローを含むことができる。一実施形態では、中心線タスク６００と内腔タスク７００は、正しい血管の識別、並びに正確なトポロジの識別のために設計され得る。従って、ツールは、中心線ツリーに追加し、中心線ツリーから削除し、中心線の位置を編集するために提供される。
一実施形態では、中心線タスク６００及び内腔タスク７００はセクションに体系化されたワークフローを含むことができる。例えば、中心線タスク６００及び内腔タスク７００は管理可能な部分にデータ及びセグメンテーションを分割する手段としてセクションを使用することができる。セクションは、単一の中心線パスに沿って中心線の連続した長さを参照することができる。例えば、セクションは中心線パス上の最初のポイントで開始し、近位から遠位方向に進むことができる。いくつかの場合には、セクションの長さは、おそらく、各パスの端部セクションを除いて、すべての中心線パスにわたって一定であり得る。端部セクションにおいては、セクションが小さすぎる場合、前のセクションに結合することができる。中心線のセクションも、順序に依存し得る。主血管の定義が変更される場合、セクションは再計算することができ、前の定義及び順序付けから更新され得る。従って、単一中心線は、その長さに沿って定義された複数のセクションを有し得る。主血管は、特に、順序付けによってその長さに沿って定義されたより多くのセクションを含むことができる。この理由で、主血管は最初にレビューすることができる。
一実施形態では、セクションは、ユーザーが検証または修正している、現在利用可能なセグメンテーションの１つを表すことができる。例えば、両方中心線タスク６００及び内腔タスク７００の両方のツールは、局部的なセクションに関係することができる。例えば、ツールは、全体の血管ツリーまたはセグメンテーションに対しては使用できない。このように、ユーザーはツールに関して一貫した経験を有することができ、ツールの使用が予想外の方法でセグメンテーションにどのように影響するかについて心配する必要はないであろう。
一実施形態では、セクションは、その状態の明確な表示も有し得る。セクションの状態は、実行された作業を追跡するため、及び再実行されなければならない作業を追跡するための方法としての役割を果す。中心線タスク６００については、セクションは、「未受諾」または「受諾」のいずれかあることができる。一例では、ユーザーによる審査を待つ間、すべてのセクションは、「未受諾」として起動することができる。中心線の長さの変更が必要でなければ、ユーザーは、セクションを承認または検証するために「受諾」を選択することができる。「受諾」セクションにおけるツールの使用により、「未受諾」に戻るセクションのステータスを変更することができ、セクションを検証のために再受諾することができる。内腔タスク７００については、セクションは、「未レビュー」、「レビュー済」、または「受諾」であり得る。セクションは「未レビュー」として開始することができる。ユーザーセクションをレビューした後、ステータスは「レビュー済」に変更することができる。セクション及び隣接するすべてのセクションがレビューされると、セクションのステータスは「受諾」に更新され得る。ツールは、未レビューまたはレビュー済のセクションに影響を与え得るが、受諾されたセクションは同一のままであることができる。中心線タスク６００及び内腔タスク７００の両方については、ユーザーは、次のタスクにナビゲートするか、または進む前に、すべてのセクションを受諾するように指示され得る。
一実施形態では、セクションは、血管階層に従って、及び小孔ポイントからの距離によって順序付けされ得る。まず、セクションは、主血管中心線に沿って近位から遠位に順序付けすることができる。主血管の後、最も近位のブランチが次の順序になり得る。ブランチは小孔への近接度に従って順序付けすることができる。
セクションは、いくつかの異なる方法によって再計算することもできる。例えば、中心線タスク６００では、中心線長さを変化させる任意のツールがセクションの再計算を指示することができる。これらのツールは以下を含むことができる：再配置ツール、トリミングツール、拡張ツール、及びスプラインツール。内腔タスク７００では、セクションは中心線ツリーの変更または標識化の変更に基づいて再計算することができる。分岐が追加される場合、内腔セクションは、再計算されたセクションに依存するセクションで計算することができる。内腔セグメンテーションも再計算することができる。いくつかのケースでは、新たに追加された分岐を含むセクションは、「未レビュー」のステータスに更新することができる。セクションの長さが再配置ツールの使用によって変る場合、内腔セクションは、現在の中心線パスに対して再計算することができる。そのような場合、内腔セグメンテーションは再計算され得ず、ステータスは、最低の前のセクションのステータスに変更され得る。中心線がトリミングされる場合、端部セクションを切り取ることができる。いくつかの実施形態では、中心線のトリミングはセグメンテーションの再計算を指示し得ないが、セグメンテーションのステータスは「未レビュー」に変更され得る。標識化が変更される場合、血管検証の順序が影響を受け得る。順序付けが変わる場合、セクションは、影響を受けた血管で再計算され得る。ステータスも、最低の前のセクションのステータスに更新され得る。ユーザーが、受諾された中心線を排除するために内腔を編集し得る状況では、対応する内腔セクションは、そのセクションを「受諾」する任意選択を持つことを中止され得る。これを行うために、ユーザーは、中心線タスクに戻ってナビゲートし、中心線を修正し、及び中心線セクションを再受諾することができる。
一実施形態では、中心線タスク６００は、各中心線（例えば、セクションにおいて）をレビューすることにより各小孔を再レビューすることを含むことができる。例えば、中心線タスク６００は、小孔が少なくとも１つの中心線を有するかどうかを決定して（ステップ６０１）、起動することができる。その場合は、ユーザーは、各セクションを検査することに移動することができる（例えば、ステップ６０３〜６１１を使用して）。例えば、各セクションの検査は、まず、セクションの閉塞の検査を含むことができる（ステップ６０３）。例えば、ユーザーは、偽陰性閉塞（例えば、「ＦＮ閉塞」）の画像を検索し（ステップ６０５）、中心線配置を検査する（ステップ６０７）ことができる。その後、ユーザーは、分岐候補を検査し（ステップ６０９）偽陰性分岐点（例えば、「ＦＮ分岐点」）の画像を検索することができる（ステップ６１１）。一実施形態では、ユーザーは、セクションを検査した後、中心線末端を検査することができる（ステップ６１３）。末端が新しいセクションとして識別される場合（ステップ６１５）、新しいセクションに対してセクション解析（例えば、ステップ６０３〜６１１を使用して）再び始めることができる。ステップ６１５で新しいセクションが識別されない場合、ユーザーは、末端が、メジャー／プライマリーであるかまたはマイナーであるかどうかを評価することができる（ステップ６１７）。一実施形態では、ステップ６０１で小孔が検出されない場合、ユーザーは、中心線を作成することを任意選択することができる（ステップ６１９）。
図６Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、中心線モード６２０の表示である。一実施形態では、中心線モード６２０は、角度最大強度投影（ａＭＩＰ）６２１の６つの表示、ＭＰＲ ６２３の表示、ＣＰＲ ６２５の表示、及びＶＲ ６２７の表示を含むことができる。ａＭＩＰは、ディスプレイがまっすぐな表示で中心線の全体の長さの画像データを含み得るという点で、構造がｓＣＰＲと同様の表示を含むことができる。ａＭＩＰとｓＣＰＲの間の１つの区別はしかし、ｓＣＰＲは平面に基づく表示であるのに対し、ａＭＩＰは６０°のくさび形に中心線の周りにとられたＭＩＰに基づくことを含み得る。一実施形態では、ａＭＩＰ ６２１は、３つのｓＣＰＲ表示に似るように、ディスプレイの左側に配置され得る。ＭＰＲ ６２３は、残りの右、垂直方向のスペースの半分を占めることができる。ＣＰＲ ６２５ 及びＶＲ ６２７は、残りのスペースを等しく共有することができる。一実施形態では、ａＭＩＰ ６２１は、０°〜６０°、１８０°〜２４０°、６０°〜１２０°、２４０°〜３００°、１２０°〜１８０°、及び３００°〜３６０°のくさびを表示することができる。一実施形態では、ａＭＩＰ ６２１は、近位方向が画面の上部に向かうように配向させることができ、ここで血管中心線の起点は、ウィンドウの上部に配置され得る。一実施形態では、ａＭＩＰ ６２１は自動的にズームさせることができ、特定の長さの血管は画面を埋め、所定の長さよりも長い血管は、全血管がａＭＩＰ ６２１中に見えるようにズームアウトされる。
一実施形態では、ＭＰＲ ６２３は、選択された中心線の周りに回転するように拘束され得る。例えば、ＭＰＲ ６２３は、現在選択されているセクションに応じて、最初に、中心配置され得る。現在のセクションがセクション中に分岐点を有する場合、最初の中心点は、セクションの最初の分岐点であり得る。セクションが分岐を有しない場合、最初の中心点がセクションの中心であり得る。ＭＰＲ ６２３は、近位方向が画面の上部にあるように配向されることができ、ＭＰＲ ６２３は、中心点の接線ベクトルが、表示の上下方向を定義するように構成され得る。表示の初期回転もセクションによって決定され得る。中心配置ポイントが分岐である場合、初期回転はブランチがＭＰＲ ６２３において最も見えるようなものであることができる。分岐が選択されない場合、回転は更新され得ない。ＭＰＲ ６２３は、表示の垂直方向のスペースを埋めることができるようにズームされ得る。一実施形態では、ＭＰＲ ６２３はａＭＩＰ ６２１と同じウィンドウ生成を有することができる。
一実施形態では、ＶＲ ６２７は、心臓マスクに切取られ得る。ＶＲ ６２７は、自動的に画面の中央に解析されるセクションを表示するように回転することができる。一実施形態では、ＶＲ ６２７は、優れた方向が画面の上部を向くように配向され得る。ＶＲ ６２７は、断面が表示内に見えるようにズームすることができる。
一実施形態では、中心線モード６２０のナビゲーションはａＭＩＰ ６２１とＭＰＲ ６２３の相互作用によって達成することができる。再中心配置またはプロービングにクリックするナビゲーションツールが利用可能であり得る。一実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９は、これらの機能を提供する例示的なナビゲーションツールであることができる。Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９は、例えば、カーソルが、ａＭＩＰ ６２１とＭＰＲ ６２３の上に乗っていると検出されると、色付きの線として表示され得る。線は、プローブ位置の表示であり得る。一実施形態では、ユーザーは、次いで、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９によって示される中心線へＭＰＲ ６２３の表示を再中心配置するためにクリックすることができる。一実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９は、選択されたセクション及び選択された中心線上の任意の以前に受諾されたセクションを制限することができる。そのような実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９は、受諾されていないセクション上または異なる中心線内のセクション上では、動作することはできない。一実施形態では、中心線タスク６００は、制約された回転機能を有し得る。例えば、ａＭＩＰ ６２１及び／またはＭＰＲ ６２３上で左または右にドラッグすると、拘束された回転を可能にすることができる。一実施形態では、回転は選択された中心ポイントで生じることができ、回転は、選択された中心ポイントにおいて血管中心線に対してほぼ正接であり得る。一実施形態では、ＭＰＲ ６２３は、中心ポイントを含む画像面の上下に１０スライススクロールすることができる。
一実施形態では、中心線モード６２０で使用可能なツールは、ＵＩの異なる部分に分離することができ、各部分は他のタスクの異なるモードの命名体系を共有する。例えば、中心線モード６２０は、検査セクション６３１と編集セクション６３３を含むことができる。検査セクション６３１は、選択されたセクション及びセクションにおけるすべての分岐のステータスを「受諾」に変更し得る任意選択を含むことができる。例えば、例示的なツールＡｃｃｅｐｔ Ｓｅｃｔｉｏｎ ６３５は、解析を受けるセクション及びそれぞれの分岐のステータスを変更する、そのような機能を有することができる。一実施形態では、Ａｃｃｅｐｔ Ｓｅｃｔｉｏｎ ６３５は、さらに、ナビゲーションツールとして動作することができ、ここでＡｃｃｅｐｔ Ｓｅｃｔｉｏｎ ６３５の選択は、次の未受諾のセクションへのナビゲーションを自動的に指示することができる。Ｉｎｓｐｅｃｔ ｓｅｃｔｉｏｎ ６３１は、さらに、ツール、例えば、Ｐｒｅｖｉｏｕｓ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６３７及びＮｅｘｔ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６３９を含むことができる。これらのツールは、処理されているセクションの前または次の分岐に自動的にナビゲートする、ナビゲーションツールでもあり得る。Ｎｅｘｔ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６３９の選択は、現在選択されている分岐のステータスを「受諾」に変更することもできる。もう一つのナビゲーションツールは、前のセクションにナビゲートするための任意選択を含むことができる。一実施形態では、ツールは、ディスプレイ上のボタンとしての表示ではなく、または、に加えて、キーボードショートカットに結合することもできる。
編集セクション６３３は、選択された遠位のセクションの中心位置を編集するために、例えば、Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６４１、Ａｄｄ Ｂｒａｎｃｈ ６４３、Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５、Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７、Ｄｅｌｅｔｅ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６４９、Ｔｒｉｍ ６５１、Ｅｘｔｅｎｄ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５３、Ｔｒｉｍ ａｎｄ Ａｄｄ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６５５、Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５７、などのいくつかのツールを含むことができる。一実施形態では、ユーザーは、中心線の位置を定義するためにＭＰＲ ６２３上にコントロールポイントを配置することができる。それぞれ新たに配置されたコントロールポイントは、再配置アルゴリズムを実行させ、中心線を実行し、更新することができる。一実施形態では、コントロールポイントは移動させ、削除することもできる。例えば、ユーザーは、コントロールポイントを移動させるためにハイライト表示されるまで、コントロールポイントの上にカーソルを乗せることができる。ユーザーは次いで、コントロールポイントを移動させるためにハイライトされたポイント上でクリックしてドラッグすることができる。コントロールポイントを削除するには、ユーザーは、ハイライト表示されるまで、ポイント上にカーソルを乗せることができる。例えば、ユーザーは、選択を削除するために、コントロールポイントを選択し、Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７またはＤｅｌｅｔｅ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６４９を選択するようにクリックすることができる。Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５７も、コントロールポイントを移動または削除するときに再配置アルゴリズムを実行させることができる。一実施形態では、Ａｄｄ Ｂｒａｎｃｈ ６４３は、ＭＰＲ ６２３上の指定された場所からセクション中心線に戻って、中心線ツリーを追加することができる。Ａｄｄ Ｂｒａｎｃｈ ６４３から追加された分岐は、処理のために提示され得るが、未受諾であるというデフォルトステータスを有することができる。Ａｄｄ Ｂｒａｎｃｈ ６４３は、処理されているセクションから配置されたコントロールポイントに、中心線を接続することができ、例えば、アルゴリズムが、可能性が高いパスを見出すことができない場合、直線パスを作成する。
Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５は、ユーザーが選択された分岐ポイントを中心線の上下にスライドさせることを可能にし得る。例えば、分岐は、次の近位分岐に近位にのみスライドさせてもよく、及び／または次の遠位の分岐に遠位にのみスライドさせてもよい。一実施形態では、Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５は、分岐が選択されている場合にのみ動作可能であり得る。従って、分岐ポイントから離れて移動するのにＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９が使用される場合、移動する必要がある分岐点を選択するのにＰｒｅｖｉｏｕｓ ６３７及びＮｅｘｔ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６３９を使用することができる。一実施形態では、Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５の使用は、選択されたセクション及び分岐が通過する通過する任意のセクションのステータスを、「未受諾」に変更させることができる。Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７は、選択されたブランチの中心線ツリー及び分岐ポイントを除去することができる。Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５と同様に、Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７は、分岐ポイントが選択されている場合にのみ動作することができる。Ｄｅｌｅｔｅ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６４９は、選択された中心線の閉塞タグを除去することができる。一実施形態では、Ｄｅｌｅｔｅ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６４９は、選択された中心線が閉塞としてタグ付けされている場合にのみ利用可能であり得る。Ｔｒｉｍ ６５１は、ユーザー固有のポイントに遠位の中心線ツリーを削除するのに使用することができる。言い換えると、配置されたトリムポイントから遠位のすべてのパスラインは、ツリーから除去することができる。分岐ポイントの近くでトリムポイントが使用される場合、Ｔｒｉｍ ６５１は分岐ポイントをハイライトさせることができ、Ｔｒｉｍ ６５１は、選択されたパスライン、そのポイントに遠位の中心線ツリー、及び分岐ポイントを除去することができる。Ｅｘｔｅｎｄ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５３は、選択された中心線末端から配置されたポイントに中心線を作成することができる。一実施形態では、ツールは中心線の末端セクションでのみ利用可能であり得る。Ｔｒｉｍ ａｎｄ Ａｄｄ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６５５は、選択された中心線をトリミングし、中心線に閉塞タグを追加するのに使用することができる。Ｃｒｅａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ ６５９は、中心線タスク６２０の「作成」の部分で利用可能なツールであり得る。Ｃｒｅａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ ６５９は、中心線末端からユーザー配置のポイントにスプライン線を作成することができる。一実施形態では、ユーザーは、例えば、ダブルクリックによって、スプラインをファイナライズするまで、スプライン線を継続することができる。Ｃｒｅａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ ６５９も、中心線の末端セクションでのみ利用可能であり得る。
一実施形態では、中心線モード６２０に対して意図されたワークフローは、ユーザーが、中心線ツリーの各セクションを、誤った中心線配置、誤った分岐識別、誤った分岐配置、欠落している分岐の識別、などについてレビューするためのものであることができる。Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６４１、Ａｄｄ Ｂｒａｎｃｈ ６４３、Ｍｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５、Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７、及びＤｅｌｅｔｅ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６４９を、これらのレビューのために使用することができる。末端セクションでは、ユーザーは、血管が十分に拡張されているかどうか、及び中心線に閉塞タグが存在するべきかどうかをチェクすることができる。Ｔｒｉｍ ６５１、Ｅｘｔｅｎｄ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５３、及びＴｒｉｍ ａｎｄ Ａｄｄ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ６５５は、末端セクションのレビューに使用することができる。一実施形態では、ユーザーは、中心線が後続表示の設定に影響を与え得るので、最初の線として正しい中心線の配置をチェックすることができる。すべての表示は、血管中心線の周りに構築することができるので、血管内の中心線の配置は、極めて重要であり得る。
次に、セクション内の各ブランチは、正確性について検査され得る。チェックは、正確な識別、並びに正確な配置を含むことができる。どちらかが間違っている場合、ユーザーは、ブランチを修正するために、Ｄｅｌｅｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ６４７及びＭｏｖｅ Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ ６４５をそれぞれ使用することができる。最後に、中心線モード６２０は、欠落しているブランチに対して検査する機能を提供することができる。例えば、ブランチが見られる場合、中心線が追加され得る。ブランチが小さすぎてモデル中に確実に含まれ得ない場合、示唆されたトリム位置が分岐そのものに近くなるように位置を示すことができる。ブランチはａＭＩＰ ６２１の少なくとも1つの表示に表示され得るので、ａＭＩＰ ６２１は、このアクティビティのために使用することができる。ａＭＩＰ ６２１に何かが見える場合、ユーザーは、ある位置にＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ６２９を配置して、さらにＭＰＲ ６２３の位置を検査することができる。
中心線が内腔から出ている場合、特殊なケースが存在し得る。この状況では、Ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６４１が中心線を血管に戻すように移動させることができない場合、または中心線が間違った構造に入っている場合、Ｔｒｉｍ ６５１は中心線を切断するために使用することができる。中心線末端に到達すると、ユーザーは、より適切な長さに、中心線を延長するか、または中心線をトリミングすることを決定することができる。提案されたトリム位置が中心線タスク６２０によって提供され得る。中心線が短すぎる場合、ユーザーは中心線の長さを追加するためにＥｘｔｅｎｄ Ｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅ ６５３を使用することができる。提案されたトリム位置が表示でまだ示されていない場合、ユーザーは中心線がまだ短すぎると決定することができる。さらに、プラークまたは疾患が血管内に検出される場合、血管を延長することができる。血管が十分長く、プラークが表示されていない場合、ユーザーは提案されたトリムを受諾し、中心線をトリミングすることができる。
一実施形態では、ユーザーは、セクション毎に血管から血管に進む指定された順序で中心線ツリーを検査することができる。セクションのレビューは、近位端から遠位端に生じ得る。各セクションについて、中心線タスク６００について記載されたように、検査が解析に続き得る。各セクションが受諾された後、ユーザーは、選択された中心線の末端セクションに到達し、中心線の長さをチェックすることができる。末端セクションを受諾した後、ユーザーは次の中心線を選択して、その中心線に対するプロセスを繰返すことができる。
中心線タスク６００は、大動脈タスク３００及び心筋タスク５００のように、異なるモードにインタフェースを分離するのではなく、すべてのモードを１つのインタフェース内に含ませることができる（例えば、中心線モード６２０）。セクションは、レビューの程度を制御するのに使用することができる。例えば、中心線モード６２０内のツールは、セクション毎に利用可能であり（例えば、検査セクション６３１及び編集セクション６３３）、使用は、各セクションのプロパティとプロセスによって制御することができる。例えば、Ｃｒｅａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ ６５９は、ユーザーが中心線末端セクションをレビューしているときにのみ動作可能であり得る。
一実施形態では、すべてのセクションが受諾されると、ユーザーは中心線モード６２０を越えて移動することができる。中心線ツリーの最後のセクションの受諾で、中心線タスク６００は完了と見ることができ、中心線標識化タスク６４０がアクティブにされ得る。
一実施形態では、中心線タスク６００は直ちにはユーザーに示されない複数のバックグラウンド計算を含むことができる。例えば、１セットの計算は、セクションの自動計算を含むことができる。例えば、セクションは中心線長さを修正する任意のツールに従って、再計算することができる。いくつかのケースでは、再計算は、ワークフローに影響を与え得ない。ユーザーが以前に受諾されたセクションを編集し、選択された中心線を変更する編集（例えば、編集、中心線の延長、または中心線のトリミング）を行う場合、セクション及び任意の遠位セクションは更新することができ、それぞれのステータスは「未受諾」に変えることができる。
一実施形態では、計算は、中心線検査のための画像及びセクションの順序付けのためのバックグラウンド計算をさらに含むことができる。中心線検査は、いくつかの要因に基づくことができる。まず、血管は、直感的なガイド付きワークフローをより良くサポートし、順序付けを標準化するために、主血管（例えば、ＲＣＡ、ＬＡＤ、及び次いでＬＣＸ）によって順序付けすることができる。標識は、ユーザーの確認または自動パイプラインの結果からのいずれかを入手可能である。標識が利用可能でない場合、最初の血管は長さによって選択することができる。一実施形態では、次の画像は、主血管から離れるブランチの順序、近位から遠位の順序、であり得る。その後順番は、近位から遠位の順序で、ブランチのブランチ上にあり得る。従って、第１のブランチから分れた全ての第２世代のブランチは、第２のブランチ及びそのブランチの前に、レビューすることができる。
さらに別の計算は、提案されたトリム位置アルゴリズムを含むことができる。アルゴリズムはセグメンテーションの半径評価に基づいて、示唆または提案されたトリム位置を示す中心線ツリー上のポイントを配置することができる。提案されたトリム位置は、分岐から血管の末端ポイントへの中心線の最後のセグメントを意味する、すべての中心線葉血管にあり得る。従って、中心線がツリーに追加されるとき、新たな示唆されたトリム位置は、それぞれ新たに作成された葉血管について計算することができる。
例えば、ユーザーが内腔タスク７００から中心線タスク６００に戻る場合、内腔モード７２０で選択されたセクションは、同様に中心線モード６２０において自動的に選択され得る。すべての他のタスクに関して、中心線モード６２０で最後に訪問したセクションは、ユーザーが中心線タスク６００に戻るときにユーザーに提示されるインタフェースであり得る。ほとんどの場合、「最後に訪問したセクション」は、トポロジーツリーであることができる。一実施形態では、Ａｃｃｅｐｔ Ｓｅｃｔｉｏｎ ６３５は、中心線上で使用されるツールが中心線セクションの受諾を無効にするまで、利用不可またはアクセス不可であり得る。
一実施形態では、中心線タスク６００がアクティブであるとき、プログレスバーが中心線タブに重なることができる。バーは、全体のツリーに対して現在表示されているセクションの数を追跡することができる。さらなるセクションが追加されると、プログレスバーは正しいパーセンテージに応じて更新することができる。同様に、各セクションがレビューされて受諾されると、すべてのセクションがレビューされて受諾されるまでバーを自動的に埋めることができる。
図６Ｃは、本開示の例示的な実施形態に係る、中心線標識化モード６４０の表示である。一実施形態では、中心線標識化モード６４０は、ユーザーが主血管の標識を識別することができるユーザーインターフェースをユーザーに提供することを含むことができる。一実施形態では、標識は、おそらく内腔タスク７００で使用される正確な順序付けを決定するのに使用することができる。さらに重要なことには、標識はＦＦＲｃｔ値を報告する最終レポートで使用することができる。例えば、標識は、以下の順序：ＲＣＡ、ＬＡＤ、ＬＣＸ、及びＲａｍｕｓ、で識別することができる。これらの標識は、事前ソルバー／ソルバー計算において血管の固有膨張係数を設定するのに使用することができる。さらなる実施形態では、標識はＦＦＲｃｔレポートに標識化を通知することができる。一実施形態では、ユーザーはすべての標識をレビューし、内腔タスク７００に進むために標識を受諾するかまたは拒否する、のいずれかをすることができる。言い換えると、そのような実施形態は、内腔タスク７００をアクティブにする前に、少なくとも１つの受諾された標識を有するそれぞれ血管を含むことができる。
一実施形態では、中心線標識化モード６４０は、ＶＲ ６６１である表示を含むことができる。ＶＲ ６６１は、クロッピングのための２つの利用可能なマスク、例えば、心臓マスクと大動脈マスクを有することができる。各標識は、血管の間で分化し、分離するための独特の色及び／またはタグを有することができる。一実施形態では、中心線モード６２０で定義された中心線は、ＶＲ ６６１に表示することができる。
一実施形態では、中心線標識化タスク６４０はＶＲ ６６１のための完全なナビゲーションコントロールを含むことができる。一実施形態では、ラベルは一貫して選択することができるので、ナビゲーションを有効にするためにスペースバーを使用することができる。ＶＲ ６６１は、ナビゲーション画面で中心線ポイントのＭＰＲとの同期を特徴とすることができる。画像間の中心線ポイントを同期させるために、ユーザーは、再中心配置が生じ得る中心線ポイントをダブルクリックすることができる。
一実施形態では、中心線標識化タスク６４０は、標識リスト６６３を含むことができる。標識リスト６６３は、選択された標識にナビゲートするのに使用することができる。標識は標識リスト６６３から選択されると、標識はハイライト表示することができ、ＶＲ ６６１は、選択された標識が表示された中心線を表示するために、最適な角度に回転することができる。
中心線標識化モード６４０で利用可能なツールは、標識の更新及び標識のステータスの変更のためのツールを含むことができる。新しい中心線で中心線標識を更新するのに、ユーザーはＶＲ ６６１から中心線を選択することができる。選択された中心線は、選択された標識で更新することができる。標識を正しいとして受諾するために、ツール、Ａｃｃｅｐｔ Ｌａｂｅｌ ６６５が利用可能であり得る。標識が存在しない（例えば、患者がＲＣＡを有しない）場合、例示的なツール、Ｃｌｅａｒ Ｌａｂｅｌ、が提供され得る。どちらの場合も、標識のステータスは、それぞれ、受諾または標識のクリアのいずれかに変更することができ、標識リスト６６３における次の標識を選択することができる。例えば、標識リスト６６３におけるＬＡＤ標識はＲＣＡの標識の選択に続いて選択され得る。プロセスは、標識リスト６６３内のすべての標識について繰返すことができる。一実施形態では、標識自体も選択することができる。この機能は、ユーザーが標識間で迅速にナビゲートすることを可能にし得る。自動または手動のいずれかの選択の場合、ＶＲ ６６１は血管中心線を表示するように自動的に回転することができる。いつでも、既存の標識を有する中心線が選択される場合、中心線は、現在選択された標識で更新することができる。以前の標識はクリアすることができる、中心線は「未レビュー」の更新されたステータスを有することができる。
クロッピング用のマスクが、さらに、標識の識別の助けとなることができる。一実施形態では、心臓分離マスク６６７がクロッピング用のデフォルトのマスクであることができる。心分離マスク６６９からのクロッピングが解釈できない場合、大動脈マスク６６７が代替クロッピングマスクを提示することができる。いずれのマスクも満足のいく結果を与えない場合、ユーザーはその上にＶＲ ６６１のナビゲーション画面の表示を再中心配置するポイントを選択することができる。一実施形態では、ユーザーは血管中心線をダブルクリックしてポイントを選択することができる。一実施形態では、この任意選択は、心臓分離マスク６６７及び大動脈マスク６６９の両方が、ユーザーに血管標識を正しく識別するための十分な情報を提供できない場合に使用される、最後の手段であることができる。一実施形態では、すべての血管の標識を受諾またはクリアした後、ツール、例えば、Ａｃｃｅｐｔ Ａｌｌ Ｌａｂｅｌｓ ６５１が表示され得る。Ａｃｃｅｐｔ Ａｌｌ Ｌａｂｅｌｓ ６５１の選択は、次のタスク、内腔タスク７００をアクティブにすることができる。一実施形態では、任意の標識が未レビューであり、及び／または任意の標識のステータスが任意の未レビューの標識を含む場合、Ａｃｃｅｐｔ Ａｌｌ Ｌａｂｅｌｓ ６５１は使用不可のままであり得る。
一実施形態では、バックグラウンドの計算が、標識化タスク自体で生じると予期することはできない。しかし、中心線の順序は中心線標識化モード６４０の標識化タスクの出力から再定義することができる。そのような中心線の再順序付けは、セクションの再順序付け及び再計算をもたらし得る。これらの変更は内腔タスク７００に影響を及ぼすことができる。
内腔タスク７００から中心線標識化モード６４０に戻るとき、標識及びステータスはユーザーが中心線標識化モード６４０を離れるときと同じであり得る。標識が変更されるか、または異なる血管が選択されるまで、最初の標識を選択することができ、Ａｃｃｅｐｔ Ａｌｌ Ｌａｂｅｌｓ ６５１はアクセス不能であることができる。ユーザーが中心線タスク６００に戻って任意の編集を行う場合、中心線標識化アルゴリズムを再実行することができる。次いで、中心線標識化モード６４０に移行すると、正しい標識化を確実にするために、標識は再検査することができる。
一実施形態では、中心線標識化モード６４０がアクティブであるとき、プログレスバーが中心線標識化タブに重なることができる。各標識の受諾またはクリアは、各標識はプログレスバーの２５％としてカウントし得ることを意味して、全体の最終に向かって均等にカウントすることができる。中心線標識化モード６４０ディスプレイについては、標識はデフォルトとして、自動的に選択することができる。従って、ナビゲーションは、標識間のスペースバーの移動に制約され得る。言い換えると、中心線標識化モード６４０は、血管が標識を有しなくてもよい実施形態を有することができる。一実施形態では、中心線の選択はマウスボタンのデフォルトの動作であり得る。
図７Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的な内腔タスク７００のブロック図である。内腔タスク７００は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、内腔タスク７００は内腔セグメントに使用することができる。一実施形態では、内腔タスク７００は、ＣＦＤ計算のために使用することができる境界条件の定義に対して、内腔セグメンテーションを生成することができる。中心線タスク６００のように、ユーザーは、ＲＣＡで開始し、内腔をセクションに分割し、次いでＬＡＤ及びＬＣＸツリーのレビューを通じて同じステップに進むことができる。一実施形態では、血管の順序付けは、例えば、中心線標識化モード６４０でなされた変更のために、中心線タスク６００における順序付けから変更することができる。一実施形態では、セクションは、血管の近位端から遠位端にレビューすることができる。
一実施形態では、内腔タスク７００は、各小孔及び小孔の各中心線のレビューを含むことができる。具体的には、そのようなレビューは、各セクションをレビューすることによって生じ得る。例えば、内腔タスク７００は、各セクションをレビューして評価することで開始するができる（ステップ７０１）。次いで、ユーザーは、セクション編集するための任意選択を提示され得る（ステップ７０３）。一実施形態では、ユーザーではセクションを編集しないことを決定することができる。次いで、ユーザーは、セクションを受諾することを選択することができる（ステップ７０５）。あるいは、ユーザーは、セグメンテーションを編集する任意選択を入力することができ（ステップ７０７）、その後、セクションを表示して評価し、及びセクションが編集を使用することができるかどうかを確認するために、ステップ７０１で再び、内腔タスク７００が開始することができる。
図７Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、内腔モード７２０の表示である。一実施形態では、内腔モード７２０はｓＣＰＲ７２１、３つのＭＰＲ７２３、及びＩＳＯ７２５を含むことができる。一実施形態では、２×２配列で残りの空間を分割するＭＰＲ７２３及びＩＳＯ７２５とともに、ｓＣＰＲ７２１はウィンドウの左側に配置され得る。一実施形態では、ＩＳＯ７２５は、底部右にあることができる。
一実施形態では、ｓＣＰＲ ７２１は、近位方向は画面の上部にあり、遠位方向が底部にあるように、配向され得る。ズームが固定され得るが、中心線の長さに応じて適応させることができる。ＭＰＲ ７２３の１つのＭＰＲは血管の長手方向の表示を表示することができ、その表示は現在の中心線ポイントに中心配置され得る。表示は、画面の上部に向かって中心線接線の近位方向を有するように配向され得る。ズームは、固定することもできるが、全体セクションを表示することができる。ＭＰＲ ７２３の別のＭＰＲは、断面表示または中心線に直交する血管の表示を示すことができる。中心ポイントは、ズームが固定され得る中心線ポイントであることができる。ＭＰＲ ７２３のさらに別のＭＰＲは、データセットのｚ軸に平行な表示を意味する、側面図を示すことができる。表示は、表示の中心線ポイントに中心配置することができ、表示は、前方方向が画面の上部に向かうように配向され得る。ズームは固定することもできる。一実施形態では、ＩＳＯ ７２５はセクションの等値面を示すことができる。ＩＳＯ ７２５は、ＭＰＲ ７２３の上部左のＭＰＲと同じ、中心配置、向き、回転、及びズームを保持することができる。
一実施形態では、主要なナビゲーションツールはＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７を含むことができる。一実施形態では、Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７は、選択されたセクションでのみアクティブであることができる。Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７が回転すると、ＭＰＲ７２３ 及びｓＣＰＲ７２１は回転することができ、再中心配置動作がＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７を使用して実行されると、ＭＰＲ７２３は、指定された中心ポイントに更新することができる。一例では、すべての３つのＭＰＲ７２３は、回転及び中心配置のために一斉に動作することができる。Ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７に加えて、典型的な制約されたナビゲーションがＭＰＲ７２３上で利用可能である。回転と中心配置は、すべての表示で同期させることができる。
一実施形態では、内腔タスク７００は、例示的なツールとして、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９、Ｎｕｄｇｅ ７３１、及びＴｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３を含むことができる。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、他のタスクにおける“Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ”とは異なり得る。例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、受諾された、または受諾されていない、いずれかのセクションに影響を与えることができるので、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、セクションの境界を越えてセグメンテーションに影響を与えることができる。内腔タスク７００は、セクションの境界から生じ得るセグメンテーションの切断を軽減することができるのが好ましい。
一実施形態では、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、内腔タスク７００に固有の機能を有することもできる。内腔タスク７００は、複数のセットの輪郭を含むことができるので、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、ブランチセクションの輪郭ではなく、親セクションの輪郭上で動作することができる。この機能は、Ｎｕｄｇｅ ７３１が、前のセクション、並びに様々なセットの輪郭を介して、ナビゲーションを軽減する助けとなり得る。従って、分岐部を有する特定のセクションについては、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、親セクションが選択されている場合、遠位分岐ブランチセクションの輪郭に影響を与えることはできない。しかし、選択されたセクションが遠位ブランチセクションである場合、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、親セクションの輪郭に影響を与え得る。一実施形態では、Ｔｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３がセクションの間の動作を可能にすることができる。Ｔｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３は、より半自動的なアルゴリズムで画像アーチファクト及び障害を解決するために使用されるツールであることができる。一実施形態では、内腔タスク７００はセグメンテーションのセクションベースの受諾も特徴とすることができる。内腔のセグメンテーションすべてのセクションは、ファイナライズタスク８００がアクティブにされる前に、受諾され得る。例えば、続くセクションは、ユーザーセクションを受諾した後に、レビューのために提示され得る。一旦全てのセクションの受け入れられると、ファイナライズタスク８００が１つの典型的なワークフローで自動的に開始することができる。
一実施形態では、内腔タスク７００は、中心線標識化モード６４０からの順序に応じてセクションを再順序付けすることができる。ＲＣＡ中心線の最初のセクションが、最初にレビューされたセクションとして、デフォルトであることができる。各セクションについて、ユーザーは、セグメンテーションが正しいかどうかを決定することができる。Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、マイナーな変更をするために、ユーザーに提供され得る。Ｎｕｄｇｅ ７３１が最初に使用されている場合、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９を使用する後続の編集は、Ｎｕｄｇｅ ７３１によってなされた前の編集をオーバーライドすることができる。一実施形態では、内腔タスク７００は、異なるセットの輪郭を有する異なる中心線パスを含むことができる。編集を容易にするために、輪郭の分離が決定され得る。一実施形態では、編集ツール（例えば、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９及びＮｕｄｇｅ ７３１）は、様々な階層の異なる輪郭を修正する助けとなり得る。このように、ユーザーは、ワークフローの後の部分の表示によって容易に行うことができる詳細な作業を行うために、前のセクションに戻る機会を減少させることを助けることができる。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、未レビューのまたはレビューされたセクションに対して使用することができる。一実施形態では、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、近位のまたは接続しているブランチの輪郭上で動作することができる。これは、Ｎｕｄｇｅ ７３１は、遠位セクションのまたはブランチ血管の輪郭に対しては動作不能であり得るということを、さらなる実施形態において意味する。このように、ユーザーは、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９及びＮｕｄｇｅ ７３１を、ブランチセクション上で、両方の輪郭の分岐を修正するのに使用することができる。一実施形態では、Ｓｍａｒｔ Ｐａｉｎｔ ７２９は、親血管セクション及び親血管セクション上のブランチセクションの輪郭を変更することができるが、Ｎｕｄｇｅ ７３１は親血管セクションにのみ影響を与えることができる。
一実施形態では、主要な画像アーチファクトが典型的なツールを使用してセグメンテーションが計算される方法に影響を与えるときに、Ｔｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３を使用することができる。Ｔｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３は、Ｔｕｂｅ Ｍｏｄｅ ７３３が様々なセクション全域にわたって１つの直径を使用することができる場合に、セクション全域にわたって使用することができる。セグメンテーションにおける接続性を確保するために、セクションの開始と終了でスムージングを実行することができる。最後のセククションが受諾されると、ファイナライズタスク８００が自動的にアクティブになることができ、モデルが生成され得る。モデルでは、個々の輪郭は、単一のメッシュを作成するために統合され得る。前のタスクに戻るために、ユーザーは各タスクに関連付けられているタブを選択することができる。一実施形態では、タスクの様々なモードは、ユーザーがタスクの特定のモードを通過しなければ、使用不可であり得る。内腔タスク７００では、内腔モード７２０は、特に、例示的な内腔タスク７００は１つの内腔モード７２０のみを含むので、すぐに再訪することができる。
一実施形態では、バックグラウンド計算は、ユーザーがファイナライズタスク８００に移動しているときに内腔タスク７００の完了後に、生じ得る。たとえば、セグメンテーションがモデルに変換されているとき、警告が計算され得る。一実施形態では、内腔セグメンテーションが大動脈セグメンテーションから分離される場合に、警告が生じ得る。別の実施形態では、セグメンテーションにおいてループは検出される場合、警告が生じ得る。
ＭＰＲ ７２３及びｓＣＰＲ ７２１のＩｎｓｐｅｃｔｏｒ Ｇａｄｇｅｔ ７２７に中心配置ポイントを表示することに加えて、内腔タスク７００はＵＩ要素を含むことができる。例えば、内腔モード７２０は、さらに、位置ずれを検出して表示することができる。セクション間の区別をより良く分離するために、選択されたセクションは、他のセクションの輪郭と異なる輪郭インジケーターを有することができる。前述のように、内腔タスク７００は、親血管及び隣接するブランチ血管に対して異なるセットの輪郭を含むことができる。従って、様々な輪郭は、異なる色でＭＰＲ ７２３上に表示され得る。
図８Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る、例示的なファイナライズタスク８００のブロック図である。ファイナライズタスク８００は、電子ネットワーク１００上で医師１０２及び／または第３者プロバイダ１０４から受取る情報、画像、及びデータに基づいて、サーバーシステム１０６によって実行され得る。一実施形態では、ファイナライズタスク８００は、トリミングされたモデルを表示し、最終レポートに追加の表示を追加し、及びサーバー上（例えば、サーバーシステム１０６上）で計算流体力学（ＣＦＤ）計算を起動するのに使用することができる。ファイナライズタスク８００では、ユーザーは、ＣＦＤの計算に使用される最終モデルを表示し、前のタスクをキャンセルするかもしくはそれに戻り、またはＣＦＤソリューションを進めることができる。ファイナライズタスク８００は、ユーザーがＣＦＤシミュレーションのためのモデルを承認するための最後の検証を提供することができる。一実施形態では、ファイナライズタスク８００は、さらに、例えば、最終レポートのために、表示及びＦＦＲｃｔ位置を保存するのに使用することができる。いくつかの例では、ファイナライズタスク８００は、レポートが許容可能な表示及びＦＦＲｃｔの位置を表示していることを確実にするための重要なステップとして機能することができる。一実施形態では、ユーザーは、モデルの検査のために、一連のステップ８０１を有するファイナライズタスク８００を入力することができる。例えば、ステップ８０３は、ユーザー全体モデルを表示し、評価することを含み得る。検査は、セグメンテーションの穴及び／または欠失しているピースを探すことを含み得る。例えば、検査はモデル構造が正しいかまたは正確であるとして検証するステップ８０５を含み得る。ユーザーは、モデルの欠陥を検出するか、またはモデルの任意の部分を修正したい場合、ユーザーは、変更を行うために、前のタスクまたはユーザーインタフェースモードに戻ってナビゲートする、ステップ８０７を実行することができる。
ユーザーが全体のモデルを承認する場合、ユーザーは最終レポートのための表示の設定に進むことができる。表示は、ＣＦＤソリューション及び計算からの情報が提示され、及び／またはアクセスされ得る方法を指示することができる。一実施形態では、保存された表示は、出発点として機能することができ、モデルは、各主要中心線を表示するように配向され得る。さらなる実施形態では、ピンを、任意の狭窄に対して遠位の主中心線上に配置することができる。ピンは、ＦＦＲｃｔ計算が所望されるモデル上の位置のマーカーとして作用し得る。ピンは、さらに、表示が所望されているモデルの位置を示すことができる。ＦＦＲｃｔ計算及び表示の両方を、最終レポートに含めることができる。一実施形態では、ユーザーは、全体モデルを承認すると、ステップ８０９〜８１５に進むことができる。一例では、ステップ８０９〜８１５は、各ピンを検査するプロセスを含むことができる。例えば、ステップ８０９は各ピンを表示して評価することを含むことができ、ステップ８１１はピンを編集することを含むことができる。ピンを受諾するか、またはピンをさらに編集するステップ８１３またはステップ８１５のいずれかは、それぞれ、ピンを編集するステップ８１１に続くことができる。一実施形態では、ステップ８１７〜８２３は、最終レポートのための表示を設定するプロセスを含むことができる。いくつかのケースでは、表示は、各ピンの位置について表示された表示を含むことができる。ステップ８１７は各表示を表示して評価することを含むことができ、ステップ８１９は表示を編集することを含むことができ、次いで、ステップ８２１と８２３は、それぞれ、表示を受諾するかまたは表示を編集することのいずれかを含むことができる。すべての変更が完了すると、ファイナライズタスク８００がＣＦＤソリューションを起動して、ワークステーションを閉じることができる。
図８Ｂは、本開示の例示的な実施形態に係る、ファイナライズモード８２０の表示である。一実施形態では、ファイナライズモード８２０は、ユーザーがＣＦＤの計算に使用される最終的なモデルを表示することができる例示的なインタフェースを、示すことができる。また、ファイナライズモード８２０は、キャンセルして前のタスクに戻るか、またはＣＦＤソリューションを続行するかのいずれかのための最後のステップを、ユーザーに提供することができる。一実施形態では、ファイナライズモード８２０は、前のタスクから生成された内腔のトリミングされたメッシュモデル８２５及び大動脈セグメンテーションを特徴とすることができる。一実施形態では、モデル８２５は任意の軸で回転させることができるので、表示は最終レポート用に適切に設定することができる。モデルのパンニングは、ファイナライズモード８２０に設けられた任意選択でもあり得る。いくつかの実施形態では、ファイナライズモード８２０は、いくつかのナビゲーションツール、例えば、再中心配置ためのツールを含むことができない。
一実施形態では、ファイナライズモード８２０は、既存の向きを表示として保存する、保存された表示をリコールする、保存された表示を削除する、及び保存された表示を上書きするための方法を含む、最終レポートのための表示を生成して保存するためのツールを特徴とし得る。これらのツールは、例えば、Ａｄｄ Ｖｉｅｗ ８２７、Ｓａｖｅ Ｖｉｅｗ ８２９、及びＤｅｌｅｔｅ Ｖｉｅｗ ８３１を含むことができる。ファイナライズモード８２０は、さらに、ＦＦＲｃｔピンを配置するためのツール（例えば、ツール、Ａｄｄ Ｐｉｎ ８３３）を含むことができる。一実施形態では、ファイナライズタスク８００は、モデルがアナリストのワークスペースを出る前の最終チェックを意味する、ワークステーションの最後のタスクとして機能することができる。モデルが検証されて完了として承認される場合、最終編集は行われず、すべての表示が設定され、ユーザーは、ファイナライズモード８２０からＣＦＤソリューションを起動することができる。例えば、ユーザーはワークステーションを閉じて、ＣＦＤソリューションを起動するのにＡｃｃｅｐｔ Ｍｏｄｅｌ ８３５を使用することができる。ユーザーが前のタスクに戻ることを望む場合、タスクバー８３７は、前のタスクにナビゲートするのに使用することができる。
内腔タスク７００からファイナライズタスク８００への移動は、多数のバックグラウンド計算を含むことができる。一実施形態では、１つのバックグラウンド計算は、単一のセグメンテーションを作成するための複数の独立したセグメンテーションの和集合を含むことができる。さらなるバックグラウンド計算は、セグメンテーションのトリミング及び／または境界条件面、例えば、大動脈入口、大動脈出口、及びすべての血管の出口、を定義すること、を含むことができる。大動脈入口及び出口は、内腔タスク７００から中心線に従って定義することができる。出口は、大動脈入口面を含み、少なくともある程度、環状にすることができる。いくつかの実施形態では、大動脈入口面は、他の出口よりもより環状であり得る。トリミングに加えて、他のバックグラウンド計算は、「標準」ＲＡＯ／ＬＡＯの向きに基づく表示の計算を含むことができる。表示は、自動的に計算及び／またはユーザーによって調整することができる。表示が自動であれ、ユーザー作成したものであれ、チューブ角度を計算して保存することができる。さらに、バックグラウンド計算はＦＦＲｍｌの計算を含むことができる。いくつかの実施形態では、ファイナライズモード８２０のモデル８２５は計算されたＦＦＲｍｌを表示することができる。
一実施形態では、ファイナライズモード８２０は、ユーザーが最終モデルを設定してレビューする助けとなる、いくつかのユーザーインターフェース要素を含むことができる。たとえば、「標準」のＣＴ管の向きで事前に記録された表示が表示可能であり得る。モデルを回転して保存する場合、そのときのチューブの向きは自動的に表示に保存され得る。さらに、中心線標識は、ユーザーが、正確性または妥当性のために標識をチェックし、各メイン血管がＦＦＲｃｔピンでマークされていることを保証するための最後の機会として機能するように、表示され得る。別のユーザーインターフェース要素は、プログレスバーを含むことができる。各保存または準備された表示の受諾は、より多くの表示が追加され、各表示の割合が新しい合計で調整できるように、プログレスバーの同一の部分としてカウントすることができる。ファイナライズタスク８００のプログレスバーは、ファイナライズモード８２０でのみ可視であり得る。
図９は、本開示の例示的な実施形態に係る、ナビゲートモード９００の表示である。ナビゲートモード９００を使用して、ユーザーは、内腔及び心筋セグメンテーションの実際の処理とは別に、二次表示画面と対話することができる。捜査している視覚化のロックダウンされた表示が十分な情報を提供せず、フルナビゲーション、ウィンドウ、または代替シリーズが必要とされる場合、ユーザーにより多くの情報を提供するために、ナビゲートモード９００が利用可能であり得る。一実施形態では、ナビゲートモード９００は、自由にナビゲートして、ユーザーにできるだけ多くの情報を提供することを可能にすることができる。同時に、ワークステーションは、ガイド付きワークフローを提供することを意図している。ナビゲートモード９００はガイド付きワークフローを介して案内を提供する意図を妨げ得るので、ナビゲートモード９００は、最初は非表示にすることができる。しかし、例えば、ガイド付きワークフローに従って提供された表示が、正確にセグメンテーションを行うのに十分な情報を提供し得ない状況では、ナビゲートモード９００は、ユーザーがデータを表示するのを助けるために利用可能であり得る。
ナビゲートモード９００はユーザーに追加情報を提供するように意図されているので、セグメンテーションに影響を与えるツールは、ナビゲートモード９００では提供され得ない。むしろ、表示及びツールは、他のモードで処理されたデータを、例えば、ナビゲートし、測定し、及び日付を表示するために提供され得る。また、情報は様々なシリーズから得ることができるので、ユーザーは、任意の操作画面ＭＰＲ（例えば、ｓＣＰＲに依存するＭＰＲ、操作画面ＭＰＲが利用できなければ、ズームには影響しないであろうが）に表示を並べて表示するために、追加のシリーズを選択することができる。例示的なナビゲートモード９００では、他の追加のシリーズを２つまで、表示のために選択することができる（例えば、シリーズ９０３）。
一実施形態では、Ｃｏｐｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｖｉｅｗツールが、操作画面内で、３次元表示で設けられ得る。このツールは、ナビゲートモード９００のＭＰＲ表示内の再中心配置ポイントを、操作画面内の選択された再中心配置ポイントに変更し、ナビゲート画面でＭＰＲ表示を冠状面、矢状面、及び横断面を表示するように再配向させ、ナビゲートモード９００における既存のズームレベルに影響を及ぼさないようにすることができる。操作画面のａＭＩＰ表示上のＣｏｐｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｖｉｅｗツールは、ナビゲートモード９００のＭＰＲ表示内の再中心配置ポイントを中心線に沿った再中心配置ポイントに変更し、ａＭＩＰ中心線に直交したナビゲートモード９００のＭＰＲ表示を配向させ、及び、おそらく、ナビゲートモード９００のＭＰＲ表示のズームレベルをａＭＩＰに依存して任意の操作画面のＭＰＲに変更することができる。
一実施形態では、ナビゲートモード９００は、２×２のレイアウトで配置された３つのＭＰＲとＶＲ表示を含むことができる。ＭＰＲは、最初は横方向、冠状、及び矢状面を示し得る。また、ＭＰＲは、画像ボリューム中心に基づいて中心配置され得る。初期表示として、ＭＰＲは、画像ボリュームが表示の少なくとも１つを満たすように、最初にズームすることができる。ＭＰＲは、自動プリセットに設定された同じウィンドウ／レベルを有し得る。３つのＭＰＲは中心配置ポイント、ズーム、ウィンドウ／レベルを共有し得る。任意の時点で表示されている面が直交して保たれるように、３つのＭＰＲ間で回転を同期させることができる。
一実施形態では、ＶＲ表示は、全データセットを表示することができるが、特定のセグメンテーションでクロップされたデータを表示するために、クロッピングのプリセットが存在し得る。ＶＲは、優れた方向が画面の上部に向かって維持されるように配向され得る。ＶＲはＶＲデータの中心が表示の中心になるように中心配置することができ、及びＶＲは全データセットが表示されるようにズームすることができる。
一実施形態では、完全なナビゲーションがすべての表示で利用可能であり得、ここでＭＰＲ及びＶＲは、再中心配置、ズーミング、パンニング、回転、及びウィンドウの任意選択を含むことができる。ユーザーは、ＭＰＲ表示は横断面、冠状面、及び矢状面に再配向するが、中心配置ポイント、ズーム、ウィンドウはそのままであるように、向きをリセットすることもできる。ユーザーは、ホームナビゲーション機能をアクティブにすることもでき、ここで、ホームコマンドは、ＭＰＲ表示が横断面、冠状面、及び矢状面に再配向するように向きをリセットし、中心配置ポイントをデータセットの中央にリセットし、全データセットを包含するようにズームをリセットし、ウィンドウを維持することができる。
一実施形態では、ナビゲートモード９００は、操作画面に表示される情報によって、画面表示をある程度同期するための任意選択をユーザーに提供することもできる。操作画面内の任意の表示をダブルクリックすることにより、対応する画像をナビゲートモード９００に表示することができる。この機能は、Ｃｏｐｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｖｉｅｗの機能の一部であり得る。たとえば、ユーザーが操作画面におけるＭＰＲ表示でダブルクリックすると、ナビゲートモード９００の１つのＭＰＲは、現在操作画面に表示されているものを複製するために、ズーム、再中心配置ポイント、及び向きを変更することができる。操作画面のＣＰＲまたはｓＣＰＲ表示上のＣｏｐｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｖｉｅｗは、ナビゲートモード９００のＭＰＲ表示の再中心配置ポイントを中心線に沿った再中心配置ポイントに変更し、ｓＣＰＲ中心線に直交したナビゲートモード９００のＭＰＲ表示を配向させ、及びナビゲートモード９００のＭＰＲ表示のズームレベルをｓＣＰＲに依存して任意の操作画面のＭＰＲに変更することができる。
一実施形態では、ナビゲートモード９００で利用できるツールは、いくつかのセクション、例えば、シリーズ選択セクション、ナビゲートセクション、測定ツールのセクション、及びオーバーレイ任意選択のセクション、に分けることができる。シリーズ選択ツール９０１については、３シリーズ９０３まで選択可能であり得る。シリーズが選択されると、ナビゲートモード９００に表示されたデータは、選択したシリーズに更新され得る。その他の表示プロパティ（中心配置ポイント、ウィンドウ、ズームレベル、などのような）は、シリーズの変化によって影響され得ない。一実施形態では、ユーザーは、シリーズのディスプレイの下のチェックボックス９０５から内腔と心筋処理のためのシリーズを表示して選択することもできる。
ナビゲートセクションはデータをナビゲートするためのいくつかのツールが含むことができる。例えば、ツール、Ｒｅｓｅｔ Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ９０７は、アクティブにされると、ＭＰＲ表示を再配向させることができる。例えば、Ｒｅｓｅｔ Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ９０７は、既存のズーム、ウィンドウ幅及びウィンドウレベルを維持しながら、冠状面、矢状面、及び横断面を表示するように、ＭＰＲ表示に指示することができる。アクティブにされると、Ｈｏｍｅ ９０９は、冠状面、矢状面、及び横断面を表示するようにＭＰＲ表示を配向させ、全体画像ボリュームを包含するようにズームをリセットし、並びに既存のウィンドウ幅及びウィンドウレベルを維持することができる。アクティブにされると、ツール、Ｃｒｏｓｓｈａｉｒｓ ９１１は、ＭＰＲ表示にいくつかの十字線を表示することができる。ＭＰＲ上でナビゲーションが実行されるときに、十字線は着色及び／または自動的に更新され得る。いくつかのケースでは、十字線は連続的に同期させることができる。アクティブにされると、Ｗｉｎｄｏｗ Ｌｅｖｅｌ ９１３は、ユーザーが、左から右、上部から底部にカーソルをドラッグすると、それぞれ、ウィンドウ幅とウィンドウレベルを調整することができる。アクティブにされると、Ｃｏｐｙ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ＷＬ ９１５は、ナビゲートモード９００におけるＭＰＲ表示のウィンドウ幅とウィンドウレベルを、動作画面に現時点で存在する同じウィンドウ幅とウィンドウレベル設定に調整することができる。ＷＬ Ｐｒｅｓｅｔ ９１７では、プリセットの選択は、ナビゲートモード９００内の全てのＭＰＲのウィンドウを、特定のウィンドウ／レベルプリセットに調整することができる。プリセットの選択は、表示された厚さで、ＭＩＰをオンまたはオフにすることができる。
一実施形態では、別のセクションは様々な測定ツールを含むことができる。例えば、Ｃａｌｉｐｅｒ ９１９は、ユーザーがナビゲートモード９００のＭＰＲ表示に測定線を配置することを可能にすることができる。アクティブにされると、ツール、Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｇｒａｐｈ ９２１は、ユーザーがナビゲートモード９００におけるＭＰＲ表示の線に沿ってハンスフィールドユニットを表示するグラフを配置することを可能にすることができる。キャリパーとプロファイルグラフは、２つの測定ツール間で切替えるためにトグルすることができる。アクティブにされると、Ｈｉｄｅ Ａｌｌ ９２３は、現在選択されている画像ボリュームのすべての測定結果を非表示にすることができる。アクティブにされると、Ｒｅｍｏｖｅ Ａｌｌ ９２５は、現在選択されている画像の測定結果を削除することができる。
さらに別のセクションは、ナビゲートモード９００での画面表示のためのいくつかのオーバーレイの任意選択を含むことができる。３Ｄ表示では、利用可能な任意選択は、「全体」、「心臓」及び「血管のみ」を含むことができる。アクティブにされると、Ｆｕｌｌ ９２７は、心臓分離マスクによってクロップされた選択画像ボリュームのボリュームレンダリングを表示することができる。アクティブにされると、Ｖｅｓｓｅｌｓ Ｏｎｌｙ ９２９は、冠動脈セグメンテーションによってクロップされた選択画像ボリュームのボリュームレンダリングを表示することができる。ＭＰＲ表示の場合は、利用可能な任意選択は、「オフ」、「ＬＶ」及び「血管」を含むことができる。アクティブにされると、Ｏｆｆ ９３１は、心筋タスク５００で行われた作業を表示することができる。アクティブにされると、Ｖｅｓｓｅｌｓ ９３３は、大動脈タスク３００、中心線タスク６００、及び／または内腔タスク７００で行われた作業を表示することができる。ナビゲートモード９００の最後のセクションは、全体ケースのために実行される動作を含むことができる。前の作業をアンドゥー及びリドゥーするために、リストを使用することができる（例えば、操作画面で実行される動作）。いくつかのケースでは、リストも、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｈｉｓｔｏｒｙ ９３５によってアクティブにされ得る。一実施形態では、リストを入力して、ケース全体で共有することができるので、シリーズの切替え及び他のシリーズで実行された動作さえも保存することができる。
一実施形態では、ナビゲートモード９００のバックグラウンド計算は、測定ツールに対して実行される計算を含むことができる。例えば、Ｃａｌｉｐｅｒ ９１９は、２Ｄの長さ測定ツールを設定し、設定された線の長さをミリ単位で表示することができる。Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｇｒａｐｈ ９２１は、設定された線の下にボクセルのハンスフィールドユニットを表示することができる。
一実施形態では、ナビゲートモード９００は、ナビゲートモード９００に固有のいくつかのユーザーインターフェース（ＵＩ）要素を含むことができる。まず、シリーズの表示のために、ナビゲートモード９００内の現在表示されているデータセットを、ハイライト選択によって示すことができる。いくつかのケースでは、ナビゲートモード９００に表示されるシリーズは操作画面に表示されるシリーズと異なり得る。操作画面に表示されるシリーズは、操作画面で現在アクティブになっているタスクに応じて、内腔処理のために、または心筋処理のために選択され得る。選択されたケースまたはシリーズは、ツールのシリーズ選択セットの下のチェックボックスのセットによって示すことができる。また、各アルゴリズムの信頼性は、出力されて選択インジケーターの隣に表示され得る。
本発明の他の実施形態は、本明細書に開示された本発明の明細及び実施の考慮から当業者には明らかであろう。明細書及び実施例は、以下の特許請求の範囲によって示される本発明の真の範囲及び精神により、単なる例示としてみなされることが意図されている。

Claims (15)

  1. 医療画像注釈を操作するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
    個々の解剖学的構造の少なくとも一部の画像を受取ることと、
    前記個々の解剖学的構造の少なくとも前記一部の前記画像内でプロセッサによって自動的に識別された解剖学的特徴を注釈する注釈のセットを生成することと、
    前記注釈のセットのうちの少なくとも２つの注釈間の依存性の順番を、前記注釈のセットのうちの前記少なくとも２つの注釈の各々に関連した前記解剖学的特徴に基づいて決定することであって、前記依存性の順番は、前記画像を受取ることの前に事前に構成され、前記解剖学的特徴は、大動脈、血管中心線、および血管内腔のうちの１つ以上を含み、前記少なくとも２つの注釈は、第１の注釈および第２の注釈を含み、前記依存性の事前に構成された順番は、前記第２の注釈の識別が、前記第１の注釈の事前識別または前記第１の注釈に対する修正に基づくように、定義される、ことと、
    前記注釈のセットに関連した１つ以上の重要なパラメータを決定することであって、前記パラメータは、前記注釈のサイズ、前記注釈の形状、前記注釈の外観、前記注釈の密度、または前記注釈と前記注釈のセットの中の他の注釈との関係のうちの１つ以上を含む、ことと、
    前記１つ以上の重要なパラメータに基づいて前記注釈のセットのサブセットを識別することと、
    前記注釈のセットの前記サブセットを、複数回ユーザーに、前記ユーザーの管理者に、前記ユーザーもしくは前記管理者以外の専門家に、または複数のユーザーに提示することと
    を含む、方法。
  2. 前記順序は、前記注釈のセットのうちの選択された注釈を、前記注釈のセットのうちの別の注釈が前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に従属する場合に、先に提示することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記注釈のセットのうちの前記別の注釈を提示することの前に前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に対する検証を要求することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記画像注釈の前記セットの前記サブセットに対する検証を要求することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記注釈のセットの前記１つ以上の可視化に関連したツールに基づいて前記注釈のセットに対する１つ以上の修正を受けることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記注釈のセット内の１つ以上の従属注釈を決定することであって、前記１つ以上の従属注釈は、前記１つ以上の修正に関連する、ことと、
    前記１つ以上の修正に基づいて前記注釈のセット内の前記１つ以上の従属注釈の再計算を決定することと
    をさらに含む、請求項５に記載の方法。
  7. 医療画像注釈を操作するためのシステムであって、前記システムは、
    医療画像注釈を操作するための命令を記憶するデータ記憶装置と、
    前記命令を実行することにより方法を実行するように構成されたプロセッサと
    を備え、
    前記方法は、
    個々の解剖学的構造の少なくとも一部の画像を受取ることと、
    前記個々の解剖学的構造の少なくとも前記一部の前記画像内でプロセッサによって自動的に識別された解剖学的特徴を注釈する注釈のセットを生成することと、
    前記注釈のセットのうちの少なくとも２つの注釈間の依存性の順番を、前記注釈のセットのうちの前記少なくとも２つの注釈の各々に関連した前記解剖学的特徴に基づいて決定することであって、前記依存性の順番は、前記画像を受取ることの前に事前に構成され、前記解剖学的特徴は、大動脈、血管中心線、および血管内腔のうちの１つ以上を含み、前記少なくとも２つの注釈は、第１の注釈および第２の注釈を含み、前記依存性の事前に構成された順番は、前記第２の注釈の識別が、前記第１の注釈の事前識別または前記第１の注釈に対する修正に基づくように、定義される、ことと、
    前記注釈のセットに関連した１つ以上の重要なパラメータを決定することであって、前記パラメータは、前記注釈のサイズ、前記注釈の形状、前記注釈の外観、前記注釈の密度、または前記注釈と前記注釈のセットの中の他の注釈との関係のうちの１つ以上を含む、ことと、
    前記１つ以上の重要なパラメータに基づいて前記注釈のセットのサブセットを識別することと、
    前記注釈のセットの前記サブセットを、複数回ユーザーに、前記ユーザーの管理者に、前記ユーザーもしくは前記管理者以外の専門家に、または複数のユーザーに提示することと
    を含む、システム。
  8. 前記順序は、前記注釈のセットのうちの選択された注釈を、前記注釈のセットのうちの別の注釈が前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に従属する場合に、先に提示することを含む、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記システムは、前記注釈のセットのうちの前記別の注釈を提示することの前に前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に対する検証を要求するためにさらに構成されている、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記システムは、前記画像注釈の前記セットの前記サブセットに対する検証を要求するためにさらに構成されている、請求項７に記載のシステム。
  11. 前記システムは、前記注釈のセットの前記１つ以上の可視化に関連したツールに基づいて前記注釈のセットに対する１つ以上の修正を受けるためにさらに構成されている、請求項７に記載のシステム。
  12. 前記システムは、
    前記注釈のセット内の１つ以上の従属注釈を決定することであって、前記１つ以上の従属注釈は、前記１つ以上の修正に関連する、ことと、
    前記１つ以上の修正に基づいて前記注釈のセット内の前記１つ以上の従属注釈の再計算を決定することと
    を実行するためにさらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  13. 医療画像注釈を操作する方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム命令を含むコンピュータシステムで使用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
    個々の解剖学的構造の少なくとも一部の画像を受取ることと、
    前記個々の解剖学的構造の少なくとも前記一部の前記画像内でプロセッサによって自動的に識別された解剖学的特徴を注釈する注釈のセットを生成することと、
    前記注釈のセットのうちの少なくとも２つの注釈間の依存性の順番を、前記注釈のセットのうちの前記少なくとも２つの注釈の各々に関連した前記解剖学的特徴に基づいて決定することであって、前記依存性の順番は、前記画像を受取ることの前に事前に構成され、前記解剖学的特徴は、大動脈、血管中心線、および血管内腔のうちの１つ以上を含み、前記少なくとも２つの注釈は、第１の注釈および第２の注釈を含み、前記依存性の事前に構成された順番は、前記第２の注釈の識別が、前記第１の注釈の事前識別または前記第１の注釈に対する修正に基づくように、定義される、ことと、
    前記注釈のセットに関連した１つ以上の重要なパラメータを決定することであって、前記パラメータは、前記注釈のサイズ、前記注釈の形状、前記注釈の外観、前記注釈の密度、または前記注釈と前記注釈のセットの中の他の注釈との関係のうちの１つ以上を含む、ことと、
    前記１つ以上の重要なパラメータに基づいて前記注釈のセットのサブセットを識別することと、
    前記注釈のセットの前記サブセットを、複数回ユーザーに、前記ユーザーの管理者に、前記ユーザーもしくは前記管理者以外の専門家に、または複数のユーザーに提示することと
    を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  14. 前記順序は、前記注釈のセットのうちの選択された注釈を、前記注釈のセットのうちの別の注釈が前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に従属する場合に、先に提示することを含む、請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  15. 前記方法は、前記注釈のセットのうちの前記別の注釈を提示することの前に前記注釈のセットのうちの前記選択された注釈に対する検証を要求することをさらに含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (93)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10210956B2 (en) 2012-10-24 2019-02-19 Cathworks Ltd. Diagnostically useful results in real time
US9943233B2 (en) 2012-10-24 2018-04-17 Cathworks Ltd. Automated measurement system and method for coronary artery disease scoring
US9135381B2 (en) 2013-05-10 2015-09-15 Stenomics, Inc. Modeling and simulation system for optimizing prosthetic heart valve treatment
US9589349B2 (en) * 2013-09-25 2017-03-07 Heartflow, Inc. Systems and methods for controlling user repeatability and reproducibility of automated image annotation correction
US9092743B2 (en) 2013-10-23 2015-07-28 Stenomics, Inc. Machine learning system for assessing heart valves and surrounding cardiovascular tracts
US20170169609A1 (en) * 2014-02-19 2017-06-15 Koninklijke Philips N.V. Motion adaptive visualization in medical 4d imaging
CN107077753A (zh) 2014-08-26 2017-08-18 霍尼韦尔国际公司 对三维显示进行注释
JP6482250B2 (ja) * 2014-11-20 2019-03-13 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US20160247485A1 (en) * 2015-02-17 2016-08-25 Thomas James Bryce Diagnostic Measuring Tools and Methods
JP6726936B2 (ja) * 2015-05-29 2020-07-22 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断システム、サーバー装置及び医用画像表示装置
KR20160143178A (ko) * 2015-06-04 2016-12-14 삼성전자주식회사 의료 영상 처리 장치 및 의료 영상 처리 방법
KR102475822B1 (ko) 2015-07-10 2022-12-09 삼성메디슨 주식회사 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 장치의 동작 방법
CN108471994B (zh) * 2015-10-07 2021-10-29 皇家飞利浦有限公司 移动ffr模拟
JP6530695B2 (ja) * 2015-11-20 2019-06-12 ザイオソフト株式会社 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム
EP4241694A3 (en) 2016-05-16 2023-12-20 Cathworks Ltd. Selection of vascular paths from images
US10276265B2 (en) * 2016-08-31 2019-04-30 International Business Machines Corporation Automated anatomically-based reporting of medical images via image annotation
US10729396B2 (en) 2016-08-31 2020-08-04 International Business Machines Corporation Tracking anatomical findings within medical images
US11081228B2 (en) 2016-09-06 2021-08-03 International Business Machines Corporation Automatic retrospective review of electronic medical records
US11138790B2 (en) * 2016-10-14 2021-10-05 Axial Medical Printing Limited Method for generating a 3D physical model of a patient specific anatomic feature from 2D medical images
GB201617507D0 (en) 2016-10-14 2016-11-30 Axial3D Limited Axial3D UK
US10867445B1 (en) * 2016-11-16 2020-12-15 Amazon Technologies, Inc. Content segmentation and navigation
US10366490B2 (en) * 2017-03-27 2019-07-30 Siemens Healthcare Gmbh Highly integrated annotation and segmentation system for medical imaging
CN110494893B (zh) 2017-03-31 2024-01-23 皇家飞利浦有限公司 基于ffr的对非侵入性成像的交互监测
USD855651S1 (en) 2017-05-12 2019-08-06 International Business Machines Corporation Display screen with a graphical user interface for image-annotation classification
US10152571B1 (en) * 2017-05-25 2018-12-11 Enlitic, Inc. Chest x-ray differential diagnosis system
JP7298949B2 (ja) * 2017-06-22 2023-06-27 株式会社根本杏林堂 医用画像処理装置、医用画像処理システムおよび医用画像処理方法
JP7017220B2 (ja) * 2017-06-22 2022-02-08 株式会社根本杏林堂 医用画像処理装置、医用画像処理システムおよび医用画像処理方法
US11194852B2 (en) 2017-07-19 2021-12-07 International Business Machines Corporation Rapid cross-validated ground truth annotation of large image datasets for image analytics
CN107296620B (zh) * 2017-07-28 2020-10-16 海纳医信（北京）软件科技有限责任公司 主动脉检测方法、装置、存储介质和处理器
AU2018345850B2 (en) 2017-10-06 2024-04-11 Emory University Methods and systems for determining hemodynamic information for one or more arterial segments
GB201716890D0 (en) * 2017-10-13 2017-11-29 Optellum Ltd System, method and apparatus for assisting a determination of medical images
US10719702B2 (en) 2017-11-08 2020-07-21 International Business Machines Corporation Evaluating image-text consistency without reference
US11871995B2 (en) 2017-12-18 2024-01-16 Hemolens Diagnostics Sp. Z O.O. Patient-specific modeling of hemodynamic parameters in coronary arteries
EP3762935A1 (en) * 2018-03-08 2021-01-13 Koninklijke Philips N.V. Interactive self-improving annotation system for high-risk plaque burden assessment
EP3618002A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-04 Koninklijke Philips N.V. Interactive self-improving annotation system for high-risk plaque burden assessment
CN109602434A (zh) * 2018-03-09 2019-04-12 上海慈卫信息技术有限公司 一种胎儿宫内颅脑影像检测方法
US20200410210A1 (en) * 2018-03-12 2020-12-31 Carnegie Mellon University Pose invariant face recognition
US11836997B2 (en) * 2018-05-08 2023-12-05 Koninklijke Philips N.V. Convolutional localization networks for intelligent captioning of medical images
US11176415B2 (en) 2018-05-09 2021-11-16 Figure Eight Technologies, Inc. Assisted image annotation
US11017266B2 (en) 2018-05-09 2021-05-25 Figure Eight Technologies, Inc. Aggregated image annotation
US20200065706A1 (en) * 2018-08-24 2020-02-27 Htc Corporation Method for verifying training data, training system, and computer program product
US10799716B2 (en) 2018-10-18 2020-10-13 Varian Medical Systems International Ag Streamlined, guided on-couch adaptive workflow
EP3706128B1 (en) * 2018-11-09 2026-01-28 Lunit Inc. Method for managing annotation work, and apparatus and system supporting same
US10672510B1 (en) * 2018-11-13 2020-06-02 Biosense Webster (Israel) Ltd. Medical user interface
US11127138B2 (en) * 2018-11-20 2021-09-21 Siemens Healthcare Gmbh Automatic detection and quantification of the aorta from medical images
US11282198B2 (en) 2018-11-21 2022-03-22 Enlitic, Inc. Heat map generating system and methods for use therewith
US11145059B2 (en) 2018-11-21 2021-10-12 Enlitic, Inc. Medical scan viewing system with enhanced training and methods for use therewith
US11011257B2 (en) 2018-11-21 2021-05-18 Enlitic, Inc. Multi-label heat map display system
US11457871B2 (en) 2018-11-21 2022-10-04 Enlitic, Inc. Medical scan artifact detection system and methods for use therewith
EP3657514A1 (en) 2018-11-22 2020-05-27 Koninklijke Philips N.V. Interactive iterative image annotation
GB201900437D0 (en) 2019-01-11 2019-02-27 Axial Medical Printing Ltd Axial3d big book 2
US10834306B2 (en) * 2019-01-15 2020-11-10 International Business Machines Corporation Method for a remote control of a radiation detection apparatus
US10813612B2 (en) 2019-01-25 2020-10-27 Cleerly, Inc. Systems and method of characterizing high risk plaques
CN110717498A (zh) * 2019-09-16 2020-01-21 腾讯科技（深圳）有限公司 图像描述生成方法、装置及电子设备
CN121033001A (zh) * 2019-10-17 2025-11-28 华为云计算技术有限公司 特定领域的人类模型协同注释工具
US11462315B2 (en) 2019-11-26 2022-10-04 Enlitic, Inc. Medical scan co-registration and methods for use therewith
CN110989884A (zh) * 2019-11-29 2020-04-10 北京市商汤科技开发有限公司 图像定位的操作显示方法及装置、电子设备和存储介质
JP2023509514A (ja) 2020-01-07 2023-03-08 クリールリー、 インコーポレーテッド 医用画像分析、診断、重症度分類、意思決定、および／または疾患追跡のためのシステム、方法、およびデバイス
US11969280B2 (en) 2020-01-07 2024-04-30 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
US20220392065A1 (en) 2020-01-07 2022-12-08 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
EP3866107A1 (en) * 2020-02-14 2021-08-18 Koninklijke Philips N.V. Model-based image segmentation
US11205287B2 (en) 2020-03-27 2021-12-21 International Business Machines Corporation Annotation of digital images for machine learning
US11189375B1 (en) * 2020-05-27 2021-11-30 GE Precision Healthcare LLC Methods and systems for a medical image annotation tool
US12061994B2 (en) 2020-08-11 2024-08-13 Enlitic, Inc. Inference process visualization system for medical scans
CN112418263A (zh) * 2020-10-10 2021-02-26 上海鹰瞳医疗科技有限公司 一种医学图像病灶分割标注方法及系统
US20220139029A1 (en) * 2020-11-05 2022-05-05 Covidien Lp System and method for annotation of anatomical tree structures in 3d images
KR102606914B1 (ko) * 2020-12-22 2023-11-28 주식회사 인피니트헬스케어 다수 관심 영역의 레이블링 및 컨투어링의 검증을 지원하는 시스템 및 방법
EP4033451B1 (en) 2021-01-20 2026-02-25 Siemens Healthineers AG Interactive image editing using signed distance fields
US12444506B2 (en) 2021-02-11 2025-10-14 Axial Medical Printing Limited Systems and methods for automated segmentation of patient specific anatomies for pathology specific measurements
US11669678B2 (en) 2021-02-11 2023-06-06 Enlitic, Inc. System with report analysis and methods for use therewith
GB202101908D0 (en) 2021-02-11 2021-03-31 Axial Medical Printing Ltd Axial3D pathology
JP2022135392A (ja) * 2021-03-05 2022-09-15 コニカミノルタ株式会社 医用情報管理装置、医用情報管理方法および医用情報管理プログラム
TWI812091B (zh) * 2021-04-21 2023-08-11 德商卡爾蔡司Ｓｍｔ有限公司 訓練機器學習邏輯及分析高深寬比結構中奈米柱橫截面環之方法、半導體檢測裝置、電腦程式及實體儲存媒體
WO2023004451A1 (en) * 2021-07-28 2023-02-02 Artrya Limited A coronary artery disease analysis system
US12315076B1 (en) 2021-09-22 2025-05-27 Cathworks Ltd. Four-dimensional motion analysis of a patient's coronary arteries and myocardial wall
US12136484B2 (en) 2021-11-05 2024-11-05 Altis Labs, Inc. Method and apparatus utilizing image-based modeling in healthcare
US12446839B2 (en) 2021-11-29 2025-10-21 Heartflow, Inc. Systems and methods for processing electronic images using user inputs
WO2023097314A1 (en) 2021-11-29 2023-06-01 Heartflow, Inc. Systems and methods for processing electronic images for physiology-compensated reconstruction
EP4202947A1 (en) 2021-12-21 2023-06-28 Leica Microsystems CMS GmbH Image annotation system and method
KR20240148399A (ko) 2022-02-10 2024-10-11 캐스웍스 엘티디. 기계 학습 기반 센서 분석 및 혈관 트리 분할을 위한 시스템 및 방법
US20250143657A1 (en) 2022-03-10 2025-05-08 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination
US12406365B2 (en) 2022-03-10 2025-09-02 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination
US12440180B2 (en) 2022-03-10 2025-10-14 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination
US20250217981A1 (en) 2022-03-10 2025-07-03 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for image-based plaque analysis and risk determination
CN117710796A (zh) * 2022-09-08 2024-03-15 上海西门子医疗器械有限公司 标注任务管理方法及标注任务管理系统
US12229954B2 (en) * 2022-09-27 2025-02-18 Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. Anatomy-aware contour editing method and system for implementing said method
US12444171B2 (en) * 2022-10-20 2025-10-14 Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. Systems and methods for annotating 3D data
US12488876B2 (en) * 2023-01-20 2025-12-02 GE Precision Healthcare LLC Ease of image annotation via curved planar reformation
IL326432A (en) 2023-08-09 2026-04-01 Cathworks Ltd Coronary artery assessment after PCI
CN121942048A (zh) 2023-08-09 2026-04-28 凯思沃克斯有限公司 针对血管指数测量的增强用户界面和串扰分析
EP4652934A1 (en) * 2024-05-22 2025-11-26 Siemens Healthineers AG Computer-implemented method for processing a model of a vessel structure of a patient, processing device, computer program and electronically readable storage medium
US12512196B2 (en) 2024-06-12 2025-12-30 Cathworks Ltd. Systems and methods for secure sharing of cardiac assessments using QR codes
WO2026003787A1 (en) * 2024-06-28 2026-01-02 Cathworks Ltd. User assist for vascular analysis and modeling

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008020062A1 (en) * 2006-08-16 2008-02-21 Mevis Breastcare Gmbh & Co. Kg Method, apparatus and computer program for displaying marks in an image data set
JP2012515965A (ja) * 2009-01-22 2012-07-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像処理の間のユーザとの対話を予測する方法及び装置
JP2013525898A (ja) * 2010-04-19 2013-06-20 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 放射線ディスクリプタを用いた報告ビューア

Family Cites Families (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3758893B2 (ja) * 1999-04-03 2006-03-22 コニカミノルタホールディングス株式会社 画像診断支援装置
US6785410B2 (en) * 1999-08-09 2004-08-31 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
WO2001011548A1 (en) * 1999-08-09 2001-02-15 Wake Forest University A method and computer-implemented procedure for creating electronic, multimedia reports
JP2001161679A (ja) * 1999-11-03 2001-06-19 Siemens Ag 検査対象物の像情報の表示方法
US7072501B2 (en) * 2000-11-22 2006-07-04 R2 Technology, Inc. Graphical user interface for display of anatomical information
US7244230B2 (en) * 2002-11-08 2007-07-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Computer aided diagnostic assistance for medical imaging
JP2004357866A (ja) * 2003-06-03 2004-12-24 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像処理装置及び表示制御方法
US7233330B2 (en) * 2003-11-03 2007-06-19 Siemens Corporate Research, Inc. Organ wall analysis with ray-casting
US7536044B2 (en) * 2003-11-19 2009-05-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for detecting and matching anatomical structures using appearance and shape
ATE480839T1 (de) * 2005-01-26 2010-09-15 New Jersey Tech Inst System und verfahren zur steganalyse
US20110110568A1 (en) * 2005-04-08 2011-05-12 Gregory Vesper Web enabled medical image repository
CA2610345C (en) * 2005-06-02 2013-12-24 The Medipattern Corporation System and method of computer-aided detection
US20090228299A1 (en) * 2005-11-09 2009-09-10 The Regents Of The University Of California Methods and apparatus for context-sensitive telemedicine
US8014576B2 (en) * 2005-11-23 2011-09-06 The Medipattern Corporation Method and system of computer-aided quantitative and qualitative analysis of medical images
US20070211930A1 (en) * 2006-03-09 2007-09-13 Terry Dolwick Attribute based image enhancement and display for medical imaging applications
US7809190B2 (en) * 2006-04-27 2010-10-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. General framework for image segmentation using ordered spatial dependency
US20080084415A1 (en) * 2006-10-06 2008-04-10 Lutz Gundel Orientation of 3-dimensional displays as a function of the regions to be examined
US20080140722A1 (en) * 2006-11-20 2008-06-12 Vivalog Llc Interactive viewing, asynchronous retrieval, and annotation of medical images
US7962348B2 (en) * 2007-02-15 2011-06-14 Clement C. Darrow, III, legal representative Apparatus, method and software for developing electronic documentation of imaging modalities, other radiological findings and physical examinations
US8654139B2 (en) * 2007-08-29 2014-02-18 Mckesson Technologies Inc. Methods and systems to transmit, view, and manipulate medical images in a general purpose viewing agent
EP2219520B1 (en) * 2007-10-31 2012-12-12 Cabra Technology A/S Method for calculating pressures in a fluid stream through a tube section, especially a blood vessel with atherosclerotic plaque
US8520978B2 (en) * 2007-10-31 2013-08-27 Mckesson Technologies Inc. Methods, computer program products, apparatuses, and systems for facilitating viewing and manipulation of an image on a client device
US20090132285A1 (en) * 2007-10-31 2009-05-21 Mckesson Information Solutions Llc Methods, computer program products, apparatuses, and systems for interacting with medical data objects
US8600771B2 (en) * 2007-11-21 2013-12-03 General Electric Company Systems and methods for generating a teaching file message
US8150113B2 (en) * 2008-01-23 2012-04-03 Carestream Health, Inc. Method for lung lesion location identification
US8275201B2 (en) * 2008-03-06 2012-09-25 Tyco Healthcare Group Lp Image enhancement and application functionality for medical and other uses
EP2341836B1 (en) * 2008-09-24 2017-03-22 Koninklijke Philips N.V. Generation of standard protocols for review of 3d ultrasound image data
US20100082365A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-01 Mckesson Financial Holdings Limited Navigation and Visualization of Multi-Dimensional Image Data
US8560968B1 (en) * 2009-03-26 2013-10-15 Vinod Nair Method and apparatus for evaluating a heart patient
CN102428469B (zh) * 2009-05-19 2015-11-25 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于检索和查看医疗图像的装置
US8503747B2 (en) * 2010-05-03 2013-08-06 Sti Medical Systems, Llc Image analysis for cervical neoplasia detection and diagnosis
US9020235B2 (en) * 2010-05-21 2015-04-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for viewing and analyzing anatomical structures
US20110311116A1 (en) * 2010-06-17 2011-12-22 Creighton University System and methods for anatomical structure labeling
WO2011158136A1 (en) * 2010-06-17 2011-12-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated heart rate detection for 3d ultrasonic fetal imaging
BR112013001487B1 (pt) * 2010-07-21 2022-05-03 Armin E. Moehrle Método e aparelho de criação de relatório de imagem
US8315812B2 (en) 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
US9119540B2 (en) * 2010-09-16 2015-09-01 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for non-invasive assessment of coronary artery disease
US9378331B2 (en) * 2010-11-19 2016-06-28 D.R. Systems, Inc. Annotation and assessment of images
US20140181128A1 (en) * 2011-03-07 2014-06-26 Daniel J. RISKIN Systems and Methods for Processing Patient Data History
WO2012169344A1 (ja) * 2011-06-10 2012-12-13 株式会社日立メディコ 画像診断支援装置、及び方法
JP6091137B2 (ja) * 2011-12-26 2017-03-08 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム
JP2013152701A (ja) * 2011-12-26 2013-08-08 Canon Inc 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法
JP5972570B2 (ja) * 2011-12-27 2016-08-17 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像表示装置及び医用画像保管システム
US9196091B2 (en) * 2012-01-24 2015-11-24 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing method and system
WO2014034940A1 (ja) * 2012-08-31 2014-03-06 株式会社 東芝 医用診断画像処理装置
GB201215944D0 (en) * 2012-09-06 2012-10-24 Univ Manchester Image processing apparatus and method for fittng a deformable shape model to an image using random forests
EP2922477B1 (en) * 2012-11-20 2018-01-10 Koninklijke Philips N.V. Automatic positioning of standard planes for real-time fetal heart evaluation
AU2014217929B2 (en) * 2013-02-18 2018-04-19 Orthogrid Systems, Inc. Alignment plate apparatus and system and method of use
JP6461916B2 (ja) * 2013-04-18 2019-01-30 セント・ジュード・メディカル・エイトリアル・フィブリレーション・ディヴィジョン・インコーポレーテッド ２ｄ平面投影及び部分的展開表面マッピングプロセスを利用して不整脈を視覚化し分析するためのシステムの作動方法
US9561004B2 (en) * 2013-04-29 2017-02-07 Sectra Ab Automated 3-D orthopedic assessments
US10025479B2 (en) * 2013-09-25 2018-07-17 Terarecon, Inc. Advanced medical image processing wizard
US9275432B2 (en) * 2013-11-11 2016-03-01 Toshiba Medical Systems Corporation Method of, and apparatus for, registration of medical images
KR20150068162A (ko) * 2013-12-11 2015-06-19 삼성전자주식회사 3차원 초음파 영상 통합 장치 및 방법
US10037407B2 (en) * 2015-11-23 2018-07-31 Koninklijke Philips N.V. Structured finding objects for integration of third party applications in the image interpretation workflow

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008020062A1 (en) * 2006-08-16 2008-02-21 Mevis Breastcare Gmbh & Co. Kg Method, apparatus and computer program for displaying marks in an image data set
JP2012515965A (ja) * 2009-01-22 2012-07-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像処理の間のユーザとの対話を予測する方法及び装置
JP2013525898A (ja) * 2010-04-19 2013-06-20 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 放射線ディスクリプタを用いた報告ビューア

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MICHIEL SCHAAP: "Robust Shape Regression for Supervised Vessel Segmentation and its Application to Coronary Segmentat", [ONLINE], JPN6020025944, 4 June 2014 (2014-06-04), ISSN: 0004308250 *

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