JP7616084B2 - 機能的情報を用いた血管位置合わせ - Google Patents

Description

本発明は、診断画像データ、いくつかの実施形態では、マルチモダリティ診断画像データを分析する方法、対応する装置、及びそれぞれのコンピュータプログラムに関する。特に、本発明は、機能パラメータ値を使用することによって、複数の診断画像において表されるように、患者の血管系内の関心血管に対する対応検出をより確実かつ正確に実行することを可能にする、改善された方法及び装置に関する。

今日、冠動脈疾患は、多くの社会で広がっている病気である。各個々の患者に対する適切な治療オプションを確立するためには、冠状血管系についてできるだけ多くの情報を得ることが、極めて重要である。これにより、十分な信頼性を有する血管系の幾何学的特性及び血管系を通る血行力学的特性の正確な評価が、特に関連する。

そのために、これらの特性に関するそれぞれの医療データを得るために、多数の異なる医療測定モダリティが知られている。その中には、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影、侵襲的血管造影、血管内超音波（ＩＶＵＳ）撮像、磁気共鳴（ＭＲ）撮像、心臓内エコー（ＩＣＥ）、経食道心エコー（ＴＥＥ）などの医用撮像モダリティ侵襲的機能的血流予備能（ＦＦＲ）又は瞬時波自由比（ＩＦＲ）測定などの流体力学測定モダリティ、ドップラ血流測定などの超音波血流測定のような、医療撮像モダリティがある。

医用撮像モダリティの各々は、血管系に関する特定の情報を明らかにする特定の診断画像データを収集することを可能にする。この特定の情報は、投影方向、心臓の動きなどの取得設定が、異なる診断画像における血管系の視覚化を変化させうるため、撮像モダリティごとに、更には同じ撮像モダリティを使用して取得された診断画像ごとに異なってもよい。

したがって、血管系、したがって任意の潜在的な（冠動脈）動脈疾患の正確かつ信頼性のある評価を実行するために、単一の診断画像を使用するだけでなく、血管系のより完全な画像を引き出すために複数の診断画像の組み合わせを使用することが、有益である。

したがって、複数の異なる診断画像が、冠動脈についてのより多くの情報を引き出すために互いに関連付けられる方法が、開発されている。そのような関連付けを可能にする用途は、例えば、血管ロードマップのコレジストレーション（co-registration）、異なる撮像モダリティのための画像融合、又は動き補償血管モデリングである。

これにより、異なる診断画像を適切に組み合わせるために、いわゆる対応検出が、実行されなければならず、その間に、同じ関心血管又はそのセグメントが、全ての診断画像において識別され、従って、全ての診断画像に対してコレジストレーションされる。すなわち、第１の診断画像内のどの血管（セグメント）が第２の診断画像内のどの血管（セグメント）に対応するかが、決定される。

しかしながら、正確な対応検出は、しばしば、変化した投影方向、心臓の動き、通常は較正されていないＣアーム幾何構成などの要因によって妨げられる。一例として、異なる投影方向から取得された２つ以上の二次元血管造影図では、同じ血管（セグメント）は、第１の診断画像において表される血管（セグメント）と第２の診断画像において表される同じ血管セグメントとの間の対応が、低い精度でのみ確立され得るような、異なる特性を有するように見えてもよい。この問題は、診断画像が異なる撮像モダリティを使用して取得される場合に、更に深刻になる。一例として、ＣＴ血管造影図と侵襲性血管造影データとのコレジストレーションが、言及される。心臓の動き及び／又は未知の相対的な幾何構成が、あいまいさを引き起こしうるため、血管造影データに対するＣＴ血管造影図のこのような位置合わせは、非常に困難でありうる。

そこで、これらの対応を正確に決定することを可能にすると考えられる様々な特徴検出モードが、開発されている。これらの特徴検出モードは、典型的には、分岐位置、特性曲線、幾何学的制約等のような多くの特徴の組み合わせに基づいている。これらの特徴を使用することは、しばしば、最もロバストな対応を生じる。

これにもかかわらず、異なる診断画像において表される同じ血管（セグメント）間の特に正確で信頼性のある対応確立を可能にするアプローチは、まだ開発されていない。

したがって、本発明の目的は、信頼性のある、正確かつ効率的な方法において、血管系の１つ以上の血管セグメントに対する対応検出を可能にする方法及び装置を提供することである。

より詳細には、本発明の目的は、個々に使用される診断画像間の信頼性のある関連付けを実行することによって複数の診断画像を組み合わせることを可能にする、診断画像データを分析するための方法及び装置を提供することである。

更なる目的は、信頼性のある正確な方法で、患者の血管系、すなわち、その中の１つ以上の血管又は血管セグメントのマルチモダリティ画像視覚化及び／又はマルチモダリティモデリングを実行することを可能にする方法及び装置を提供することである。

この目的は、診断画像データを分析するための方法によって達成され、この方法は、患者の血管系における関心血管の第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するステップと、第１の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの決定位置と、第２の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの対応する決定位置とを規定するステップと、第１の診断画像に対する少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータに対する第１の値、及び第２の診断画像に対する対応する決定位置における同じ少なくとも１つの機能パラメータに対する第２の値を決定するステップと、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び少なくとも１つの機能パラメータの第２の値の比較に基づいて、第１の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、第２の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるステップとを有する。

すなわち、２つの診断画像は、両方の診断画像における少なくとも１つの特定の決定位置について決定された機能パラメータに基づいて、互いにコレジストレーションされる。

その文脈において、診断画像という用語は、特に、患者の血管系を表す画像を指してもよい。ここで、血管系という用語は、血管樹又は単一の血管を指してもよい。用語「血管系」は、特に、関心血管の血管セグメントを指してもよい。いくつかの実施形態では、診断画像が、冠状血管系の１つ以上の関心血管を含む血管系を表してもよい。

第１の診断画像及び第２の診断画像は、特に、診断撮像モダリティによって取得されてもよい。診断撮像モダリティは、特に、ゲートされてもよい。ゲート診断撮像モダリティは、典型的には、診断画像の取得が、心電図（ＥＣＧ）又はフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データのような、心周期にわたる情報を提供するデータの取得と並行して実行される、ゲート再構成を使用してもよい。これにより、このデータは、心周期のそれぞれ選択された位相点を用いて、画像取得及び再構成をゲートするために使用され得る。

用語「決定位置」は、特に、第１の診断画像及び第２の診断画像において表されるような関心血管に沿った特定の位置を指してもよく、この位置において、機能パラメータの値が、例えば、血管内プルバック測定などの実際の侵襲的測定及び／又はドップラ流量測定などの非侵襲的測定によって、及び／又はそれぞれの流体力学モデルを使用して関心血管を通る流体力学をシミュレートすることによって、決定されてもよい。その各々において、１つ以上の機能パラメータの対応する値が決定されてもよい複数の決定位置が、使用されてもよい。

機能パラメータという用語は、特に、関心血管の動的挙動、特に、関心血管を通る流体力学を示すパラメータを指してもよい。すなわち、機能パラメータは、関心血管に沿って変化する圧力、流量、血管抵抗などのパラメータを指してもよい。

血管位置という用語は、特に、関心血管に沿った位置を指してもよい。複数の血管位置は、関心血管の長さに沿って決定されてもよい。第１の診断画像及び第２の診断画像における血管位置は、第１の診断画像における決定位置及び第２の診断画像における決定位置について得られた少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び第２の値を比較することによって互いに関連付けられる。

すなわち、複数の第１の値が第１の診断画像における特定の機能パラメータについて取得され、複数の第２の値が第２の診断画像における同じ機能パラメータについて取得される場合、これらの値は、互いに比較されてもよい。この場合、値が互いに対応する決定位置は、互いに関連付けられ、すなわち、２つの画像に表される同じ血管位置に対応すると仮定される。

したがって、本方法によれば、少なくとも１つの決定位置が、両方の診断画像において決定される。この後に、機能パラメータの値が、少なくとも１つの決定位置について決定される。次いで、第１の診断画像及び第２の診断画像についてそれぞれ決定された、このようにして決定された値は、関連付けを確立するために互いに比較される。一例として、第１の診断画像内の１つの特定の決定位置に対する値が、第２の診断画像内の１つの特定の決定位置に対する値に対応する場合、これらの決定位置は、特定の機能パラメータに対して同じ値を示すため、関心血管内の同じ血管位置に対応すると仮定される。これは、診断画像が異なる取得設定及び／又は異なる撮像モダリティを用いて取得された場合であっても、第１の診断画像と第２の診断画像との対応検出を実行することを可能にする。

いくつかの実施形態では、第１の診断画像及び第２の診断画像の取得は、第１の取得設定を使用して第１の診断撮像モダリティによって第１の診断画像を取得するステップと、第１の取得設定とは異なる第２の取得設定を使用して第１の診断撮像モダリティによって第２の診断画像を取得するステップとを有する。

いくつかの実施形態において、第１の診断画像及び第２の診断画像は、異なる収集設定で、ＣＴ血管造影、侵襲的血管造影、ＩＶＵＳ撮像、ＭＲ撮像、ＩＣＥ、ＴＥＥなどの１つの特定の診断又は医用撮像モダリティを用いて取得されていてもよい。特定の一実施形態では、第１の診断画像及び第２の診断画像が、それぞれ２つの異なる取得設定を有する二次元Ｘ線血管造影法を使用して取得されてもよい。

その文脈では、取得設定という用語が、特に、放射線時間、投影方向、心周期に対する取得タイミングなどの取得パラメータの設定を指してもよく、取得パラメータは、患者ごとに、又は画像ごとに調整されてもよい。したがって、取得設定の変化は、それぞれの取得を実行するための１つ以上の取得パラメータの変化に対応する。このような変化は、典型的には、診断画像における関心血管の表現の変化をもたらす。

したがって、２つ以上の診断画像を取得し、続いてこれらの画像を互いに関連付けるように異なる取得設定を使用ことは、関心血管又はそのセグメントに関するより多くの情報を収集することを可能にする。

いくつかの実施形態では、第１の診断画像及び第２の診断画像の取得は、第１の診断撮像モダリティによって第１の診断画像を取得するステップと、第１の診断撮像モダリティとは異なる第２の診断撮像モダリティによって第２の診断画像を取得するステップとを有する。いくつかの実施形態において、第１の診断撮像モダリティは、非侵襲的診断撮像モダリティに対応し、第２の診断撮像モダリティは、侵襲的診断撮像モダリティに対応する。

いくつかの実施形態では、第１及び第２の診断画像は、また、異なる撮像モダリティを使用して取得されてもよい。一例として、第１の診断画像は、ＣＴ血管造影、Ｘ線血管造影、ＭＲ撮像、ＵＳ撮像などの非侵襲的撮像モダリティを用いて取得されてもよく、第２の診断画像は、侵襲的血管造影、ＩＶＵＳ撮像、ＩＣＥ又はＴＥＥ撮像などの侵襲的撮像モダリティを用いて取得されてもよい。他の実施形態では、第１及び第２の診断画像は、両方とも、侵襲的撮像モダリティを使用して取得されてもよく、又は第１及び第２の診断画像は、両方とも、非侵襲的撮像モダリティを使用して取得されてもよい。更に、それぞれの取得設定は、特に、使用される個々の撮像モダリティに依存し得ることを理解されたい。

各撮像モダリティは、関心血管の異なる態様を視覚化することを可能にするので、異なる撮像モダリティの使用は、単一の撮像モダリティの使用から利用可能であるよりも多くの情報を収集することを可能にする。第１の診断画像と第２の診断画像との間の関連付けに対する機能パラメータ値を使用することによって、第１の診断画像及び第２の診断画像それぞれにおける関心血管の対応検出は、それらを取得するために使用される異なる撮像方法にかかわらず、依然として可能である。これは、機能パラメータが関心血管のダイナミクスに関連し、（主に）幾何学的特性に関連しない場合であり、幾何学的特性は、異なる撮像モダリティを使用する場合に異なるように表され得る。特に、非侵襲的技術と侵襲的技術との組み合わせは、関心血管についての多種多様な情報を取得することを可能にする。これは、血管評価の精度を改善し、従って、あらゆる可能な病気の診断を改善する。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び／又は第２の値の決定は、関心血管についての血管内測定データを取得することと、血管内測定データに基づいて、少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び第２の値を導出することとを有する。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び／又は第２の値の決定が、関心血管のための流体力学モデルを生成することと、流体力学モデルに基づいて、少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び第２の値を導出することとを有する。

いくつかの実施形態では、機能パラメータ値が、特に、前記機能パラメータの侵襲的測定から導出されてもよい。その目的のために、それぞれの測定装置を取り付けられたカテーテル等は、患者の血管系、特に関心血管に導入されてもよい。関心血管の内側で、測定装置は、関心血管の長さに沿った専用の位置でにおける圧力、流量、血管抵抗などのうちの１つ又は複数に対する値などの血管内測定データを取得するために使用されてもよい。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値は、第１の測定モダリティによって取得された第１の血管内測定データを使用して決定されてもよく、少なくとも１つの機能パラメータの第２の値は、第２の測定モダリティによって取得された第２の血管内測定データを使用して決定されてもよい。

更に、いくつかの特定の実施形態では、第１の診断画像内の関心血管及び第２の診断画像内の関心血管について収集された測定データは、圧力プルバックデータなどのプルバックデータに対応してもよい。次いで、プルバックデータは、第１の診断画像に示されるように、関心血管内の各測定位置、すなわち、プルバック測定が実行された各位置に１つずつ、複数の第１の機能パラメータ値を有してもよい。プルバックデータは、第２の診断画像に示されるように、関心血管内の各測定位置に対して１つずつ、複数の第２の機能パラメータ値を更に有してもよい。

いくつかの実施形態では、機能パラメータ値は、関心血管を通る血流及び／又は血管系内の複数の血管を通る血流を表す流体力学モデルを使用して、それぞれの流体流シミュレーションから導出されてもよい。ここで、流体力学モデルという用語は、特に、関心血管を通る血流のモデルを指してもよい。

この流体力学モデルは、血管壁と血液の相互作用をシミュレートすることによって生成される。血液が、流体であり、血管壁は、流体が相互作用するそれぞれの表面と見なされてもよいので、血管壁と血液の相互作用は、血管壁及びそれと相互作用する血液の特性を考慮するそれぞれの境界条件によって最も正確に規定されてもよい。これらの特性は、血管壁組成、血管壁弾性及び血管インピーダンス、血管内の分岐、これらの分岐を通る流出量、血液粘度、血管の長さに沿った特定の位置における血管出口抵抗などを含んでもよい。流体力学モデルは、二次元又は三次元の幾何学モデルと統合されてもよく、これにより、幾何学モデルに示される１つ以上の関心血管内の各位置における血液の流体力学を表す。

いくつかの実施形態では、一方の、例えば第１の機能パラメータ値は、測定値に対応してもよいのに対し、他方の、例えば第２の機能パラメータ値は、流体力学モデルを用いてシミュレートされたシミュレート値に対応してもよい。一例として、第１の関数パラメータ値は、圧力、特にＦＦＲ又はｉＦＲプルバック測定のようなプルバック測定、又はドップラ流量測定のような超音波流量測定等を使用して取得されてもよく、第２の関数パラメータは、流体力学モデルを使用して対応する関数パラメータをシミュレートする手段によって取得されてもよい。

その文脈において、いくつかの例示的な実施形態では、第１の診断画像は、ＣＴ血管造影画像に対応してもよく、第２の診断画像は、侵襲性血管造影画像に対応してもよく、それによって、第１の診断ＣＴ血管造影画像に対する第１の機能パラメータ値は、流体力学モデルから導出されたシミュレートｉＦＲ値に対応し、第２の診断侵襲性血管造影画像に対する第２の機能パラメータ値は、測定されたＦＦＲ又はｉＦＲプルバック値に対応する。

いくつかの例示的な実施形態では、第１の診断画像は、ＩＶＵＳ画像に対応してもよく、第２の診断画像は、ＣＴ又は侵襲性血管造影画像に対応してもよく、対応検出は、第１の診断画像及び第２の診断画像の両方に対する流体力学モデルを用いてシミュレートされた、圧力又は流量分布のような第１及び第２の機能パラメータ値に基づいて実行される。

いくつかの例示的な実施形態では、２つのＣＴ又は侵襲性血管造影画像が、コレジストレーションされてもよく、それによって、シミュレートされた機能パラメータ値に基づいて、対応検出を実行する。いくつかの例示的な実施形態では、第１の診断画像は、神経ＭＲ画像に対応してもよく、第２の診断画像は、超音波（ＵＳ）画像に対応してもよく、それによって、第１の診断画像に対する第１の機能パラメータ値は、ＭＲベースの流量測定値を使用して取得されてもよく、第２の診断画像に対する第２の機能パラメータ値は、ドップラ流量測定値を使用して取得されてもよい。

他の例示的実施形態では、第１の診断画像は、第１の機能パラメータ値としてシミュレート流量分布とともに提供され、第２の機能パラメータ値としてドップラ流量測定値とともに提供される血管内ＵＳ画像に対して位置合わせされる、ＣＴ画像に対応してもよい。

いくつかの例示的な実施形態では、第１の診断画像は、ＣＴ画像に対応してもよく、第２の診断画像は、ＩＣＥ画像又はＴＥＥ画像であってもよく、対応検出は、ドップラ流量測定からの第１の機能パラメータ値を、シミュレート流量分布から導出された第２の機能パラメータ値にマッチングさせることによって実行されてもよい。他の組み合わせも、同様に可能である。

いくつかの実施形態では、本方法は、第１の診断画像及び／又は第２の診断画像をそれぞれ取得するために使用される１つ以上の取得パラメータを取得するステップと、１つ以上の取得パラメータに基づいて、第１及び第２の診断画像にそれぞれ表されるような関心血管に沿った１つ以上の血管位置を関連付けるステップとを更に有する。

いくつかの実施形態では、第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するために使用される取得パラメータは、対応検出を実行するための更なる情報として使用されてもよい。

そのような更なる情報として使用され得る取得パラメータは、特に、それぞれ第１及び第２の診断画像の投影幾何構成、心臓位相、及び特定の画像特徴に関連してもよい。これにより、これらの取得パラメータのうちの１つ以上は、対応検出を実行する場合に存在し得る不確実性に起因し得る曖昧さ及び／又は不正確さを取り除くために組み合わされてもよい。

一例として、投影幾何構成を知ることにより、診断画像内の関心血管の向きが、決定されてもよい。したがって、投影幾何構成が知られているので、第１の診断画像及び／又は第２の診断画像において、これら２つの間の対応検出を実行する場合に、関心血管を誤って識別するという固有のエラーが、低減されることができる。したがって、特定の投影幾何構成（又は、同様の方法で関心血管及び診断画像におけるその表現に影響を及ぼす他の要因）について、関心血管が診断画像においてどのように表されるべきかを示すことが、可能であり、それによって、対応検出を正確に実行することを可能にする。

上述のように、取得パラメータは、血管識別に関する不確実性を除去するために使用されてもよい。特定の例として、ＦＦＲ又はｉＦＲプルバック測定は、左前下降（ＬＡＤ）についてシミュレートされた圧力値、又は左回旋枝（ＬＣｘ）についてシミュレートされた圧力値のいずれかにマッチングされることができる複数の圧力値の取得を生じてもよい。投影幾何構成の知識、特に、ＦＦＲ又はｉＦＲプルバックデータと共に記録された１つ以上の侵襲性血管造影画像の投影角度は、データがＬＡＤ又はＬＣｘにマッチングされるべきかどうかを解決してもよい。

いくつかの実施形態では、取得パラメータは、対応検出のための初期開始点を提供するために更なる情報として使用されてもよい。具体的な例として、１つ以上の侵襲性血管造影画像の投影幾何構成に関する及び１つ以上のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影画像の再構成幾何構成に関する知識は、それぞれ、侵襲性血管造影及びＣＴ血管造影からの画像データの初期コレジストレーションを実施する際に役立ってもよい。この初期コレジストレーションは、この場合、更なる対応検出のための開始点として使用されてもよく、更なる対応検出は、この場合、例えば、ＦＦＲ又はｉＦＲプルバック測定からの圧力値を、それぞれのシミュレートされた圧力値にマッチングさせることによって、（冠状動脈）運動及び潜在的な較正ミスを考慮に入れる。

いくつかの実施形態では、更なる追加情報、例えば、関心血管自体に関する幾何学的情報も、より正確な対応検出を提供するのに役立ち得る。特に、更なる幾何学的情報は、複数の血管位置が１つの特定の機能パラメータ値にマッチングされ得る場合に、血管位置を一意に識別することを可能にし得る。これの一例として、例えば、侵襲的血管造影画像において可視であるような１つの特定の血管位置についての侵襲的測定によって得られる圧力値は、第１の値として、それぞれのＣＴ血管造影画像における２つ以上の血管位置における２つ以上のシミュレートされた圧力値、第２の値にマッチングされ得る。すなわち、侵襲的血管造影画像における血管位置に対応するＣＴ血管造影画像における血管位置は、あいまいである。その場合、血管サイズが特定の血管位置における侵襲的血管造影画像及びＣＴ血管造影画像の両方から導出可能であると見なすことは、侵襲的血管造影画像において見られる血管サイズがＣＴ血管造影画像における血管サイズに最良にマッチする血管位置を決定することを可能にする。次いで、この最良のマッチは、侵襲性血管造影画像内の１つの血管位置にマッチングされるべきＣＴ血管造影画像内の特定の血管位置を一意に識別することを可能にする。

いくつかの実施形態では、第１の診断画像で表されるような関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、第２の診断画像で表されるような関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けることは、それぞれ、第１及び第２の診断画像で表されるような関心血管に沿った１つ以上の血管位置に対するポイントツーポイント対応を決定することを含む。

いくつかの実施形態では、対応検出は、対応する機能情報の第１及び第２の値を互いにマッチングさせることによって、第１及び第２の診断画像に示されるように、血管系間のポイントツーポイント対応を作成することによって実行される。次いで、ポイントツーポイント対応は、マルチモダリティ血管モデリング又はマルチモダリティ画像視覚化のために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、ポイントツーポイント対応は、特に、流出、特に仮想流出を決定し、第１の診断画像及び第２の診断画像それぞれについて導出された前記（仮想）流出のピークを互いに連続的にマッチングさせることによって達成されてもよい。いくつかの実施形態では、ポイントツーポイント対応決定は、本明細書で上述したように、投影幾何構成などの取得パラメータに関する追加情報に基づいて更に実行される。

いくつかの実施形態において、第１の診断画像及び／又は第２の診断画像は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）血管造影及び／又は侵襲的血管造影及び／又は血管内超音波（ＩＶＵＳ）撮像及び／又は磁気共鳴（ＭＲ）撮像及び／又は心臓内心エコー（ＩＣＥ）及び／又は経食道心エコー（ＴＥＥ）のうちの１つ以上を用いて取得されていてもよい。

様々な異なる（医用）撮像モダリティが、開発の目的のために想定されることができる。更に、ＩＶＵＳ、ＴＥＥ、ＩＣＥなどによって、様々な機能パラメータ測定値が、取得されてもよい。

いくつかの実施形態では、本方法は、分類結果を得るために、第１の診断画像及び第２の診断画像の関心血管の間の関連を示す訓練データセットを用いて分類装置を訓練するステップと、分類結果に基づいて、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び少なくとも１つの機能パラメータの第２の値を比較するステップとを更に有する。

いくつかの実施形態では、それぞれ第１の診断画像及び第２の診断画像について導出された機能パラメータ値のマッチングは、特に訓練された分類器として、又はニューラルネットワークの観点から実装され得る機械学習アルゴリズムを用いて実行されてもよい。機械学習アルゴリズム、及び特に分類器は、特に、関心血管及び機能パラメータ値の関連を示す訓練データセットで訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、分類器は、それぞれ第１の診断画像と第２の診断画像との間の機能パラメータ値のマッチングを実行するように訓練結果を使用し、それによってポイントツーポイント対応を生成する。

いくつかの実施形態では、本方法は、それぞれ第１の診断画像及び第２の診断画像に表されるように、関心血管をセグメント化するステップと、前記セグメント化に基づいて、関心血管の生理学的モデルを生成するステップとを更に有する。

いくつかの実施形態では、第１及び第２の診断画像は、関心血管の生理学的モデルを生成するために使用されてもよい。すなわち、対応検出が実行されると、異なる取得設定及び／又は異なる撮像モダリティを使用することによって収集された情報は、関心血管のより完全な生理学的モデルを生成するのに使用されてもよい。この目的のために、第１及び第２の診断画像に表されるような関心血管は、複数のセグメントにセグメント化されてもよい。このセグメンテーションに基づいて、関心血管の幾何学モデル、すなわち関心血管及び／又は血管系全体の幾何学的表現を有する関心血管の生理学的モデルが、生成されてもよい。この幾何学モデルは、典型的には、第１及び第２の診断画像から導出され得る情報に応じて、二次元又は三次元モデルであり得る。すなわち、第１及び／又は第２の診断画像が、三次元において情報を導出することを可能にする場合、幾何学モデルは、三次元モデルであってもよく、第１及び／又は第２の診断画像が、二次元において情報を導出することを可能にする場合、幾何学モデルは、二次元モデルであってもよい。

二次元情報のみが利用可能である他の実施形態では、幾何学モデルは、他の二次元から補間された三次元を有する準三次元モデルであってもよい。更なる態様によると、診断画像データを分析するための装置が、提供され、前記装置は、患者の血管系における関心血管の第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するように構成された入力ユニットと、第１の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの決定位置、及び第２の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの対応する決定位置を規定するように構成された規定ユニットと、第１の診断画像に対する少なくとも１つの決定一における少なくとも１つの機能パラメータに対する第１の値及び第２の診断画像んち愛する対応する決定位置における同じ少なくとも１つの機能パラメータに対する第２の値を決定するように構成された決定ユニットと、 少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び少なくとも１つの機能パラメータの第２の値の比較に基づいて、第１の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、第２の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるように構成された関連付けユニットとを有する。いくつかの実施形態では、装置は、第１の診断画像及び第２の診断画像に基づいて関心血管の生理学的モデルを生成するように構成されたモデリングユニットを更に有する。

更なる態様では、本発明による装置を制御するためのコンピュータプログラムが、提供され、このコンピュータプログラムは、処理ユニットによって実行される場合、本発明による方法ステップを実行するように構成される。更に別の態様では、上で引用されたコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読媒体が、提供される。

請求項１の方法、請求項１２の装置、請求項１４のコンピュータプログラム、及び請求項１５のコンピュータ可読媒体は、特に、従属請求項に規定されるように、類似及び／又は同一の好ましい実施形態を有することを理解されたい。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項又は上記の実施形態とそれぞれの独立請求項との任意の組み合わせであることができることを理解されたい。

本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、それらを参照して説明される。

一実施形態による診断画像データを分析するための装置を概略的に示す。 一実施形態による第１の診断画像と第２の診断画像との間の相互関係を概略的に示す。 図１による装置の変形例を示す。 一実施形態による診断画像データを分析する方法のフローチャートを示す。

図面中の図は、概略的なものである。異なる図面において、類似又は同一の要素は、同じ参照番号を付されている。

図１は、診断画像データを分析する装置１の例示的な実施形態を概略的に示す。装置１は、入力ユニット１００、規定ユニット２００、決定ユニット３００、相互関係ユニット４００、モデリングユニット５００、表示ユニット６００を有する。

入力ユニット１００は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を受信するように構成される。例示的な実施形態では、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０は、異なる取得設定を使用して、同じ撮像モダリティ、すなわちＸ線血管造影を使用して取得された二次元画像に対応する。特に、第１の診断画像１０は、第２の診断画像２０とは異なる投影方向で取得されている。図１による特定の実施形態では、装置１は、同じ撮像モダリティによって取得された２つの診断画像を受信するように構成されるが、装置１は、第１の撮像モダリティを使用して取得された第１の診断画像１０と、第２の撮像モダリティを使用して取得された第２の診断画像２０とを処理するようにも構成されることを理解されたい。

図１の例示的な実施形態では、入力ユニット１００は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を取得するために使用されるそれぞれの取得設定を示すデータ３０を受信するように更に構成される。図１による例示的な実施形態では、データ３０から取得パラメータを取得するように更に構成されるのは、入力ユニット１００である。他の実施形態では、規定ユニット２００、決定ユニット３００、及び／又は相互関係ユニット４００は、代替的に又は追加的に、前記取得パラメータを取り出すように構成されてもよい。

入力ユニット１００は、更に、第１の診断画像１０、第２の診断画像２０、及び導出された取得パラメータを規定ユニット２００に提供するように構成される。規定ユニット２００は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を受信し、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０に示されるように、それぞれの関心血管について少なくとも１つの決定位置を規定するように構成される。図１による特定の実施形態では、規定ユニット２００は、第１の診断画像１０における関心血管の長手方向軸に沿った３つの決定位置と、第２の診断画像２０における関心血管の長手方向軸に沿った３つの対応する決定位置とを規定する。他の実施形態では、規定ユニット２００は、関心血管のためのより多くの又はより少ない決定位置を規定してもよいことを理解されたい。続いて、規定ユニット２００は、第１診断画像１０及び第２診断画像２０とともに規定された決定位置を示すデータを決定ユニット３００に提供する。

決定ユニット３００は、規定ユニット２００から、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０、並びに規定された決定位置を示すデータを受信するように構成される。更に、決定ユニット３００は、図１による特定の実施形態では、関心血管を通して圧力ワイヤをゆっくりと引き戻すことによって取得された圧力プルバックデータに対応する血管内測定データ４０を受信するように構成される。

決定ユニット３００は、更に、血管内測定データ４０に基づいて、それぞれの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータに対するそれぞれの値を決定するように構成される。図１にかかる実施形態例では、決定ユニット３００は、第１の診断画像１０から、第１の決定位置に対する第１の圧力値、第２の決定位置に対する第１の圧力値、第３の決定位置に対する第１の圧力値を得るように構成されている。更に、決定ユニット３００は、第１の対応する決定位置に対する第２の圧力値と、第２の対応する決定位置に対する第２の圧力値と、第２の診断画像２０から第３の決定位置に対する第２の圧力値とを取得するように構成されている。

決定ユニット３００は、次いで、第１の診断画像１０、第２の診断画像２０、及び任意に取得パラメータと共に、３つのそれぞれの決定位置における第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０から取得された第１及び第２の圧力値をそれぞれ示すデータを相互関係ユニット４００に提供する。

相互関係ユニット４００は、第１及び第２の圧力値、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０、並びに任意に取得パラメータを示すデータを受信するように構成される。次に、相互関係ユニット４００は、第１の診断画像１０に表される関心血管の長手方向軸に沿った第１の複数の血管位置と、第２の診断画像２０に表される同じ関心血管の長手方向軸に沿った第２の複数の血管位置との間の相互関係を決定するために、第１及び第２の圧力値を互いに比較する。図１による特定の実施では、相互関係ユニット４００は、特に、第１の圧力値及び第２の圧力値から導出された圧力分布を評価し、第１の圧力値について決定された圧力分布を第２の圧力値について決定された圧力分布にマッチングさせる。そうすることによって、相互関係ユニット４００は、第１の診断画像１０に示される関心血管と、第２の診断画像２０に示される関心血管との間のポイントツーポイント対応を確立しうる。すなわち、第１の診断画像１０における関心血管の各血管位置に対して、第２の診断画像２０における関心血管の対応する血管位置が決定される。図１による特定の実施形態では、ポイントツーポイント対応の導出は、取得パラメータに関する情報によって更にサポートされる。

第１の診断画像１０内の関心血管を第２の診断画像２０内の関心血管に位置合わせすると、位置合わせされた複数の画像が、モデリングユニット５００に提供される。モデリングユニット５００は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０において関心血管をセグメント化し、関心血管の生理学的モデルを生成する。図１による特定の実施形態では、生理学的モデルは、特に、関心血管の幾何構成を導出することを可能にする幾何学モデルを有する。いくつかの実施形態では、生理学的モデルは、また、流体力学モデルを有してもよい。

モデリングユニット５００は、更に、モデルを生成すると、生成されたモデルを、任意に第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０とともに、スクリーン６０１及びユーザインタフェース６０２を有する表示ユニット６００に提供するように構成される。

表示ユニット６００は、生理学的モデルのグラフィック表現を生成し、このグラフィック表現を、任意に第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０の一方又は両方とともに、ユーザに提示するように構成される。いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザインタフェース６０２を介してモデルとインタラクトしてもよい。

図２は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０に表される関心血管を関連付けるためのアプローチを表す。図２による特定の実施形態では、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０は、異なる投影方向を使用して取得された冠動脈血管造影図に対応する。

図２による例示的な実施形態では、流体力学モデルが、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０から生成される。次いで、流体力学モデルは、関心血管に沿った少なくとも決定位置１１、１２、１３、２１、２２、及び２３についての機能パラメータをシミュレートするのに使用される。図２による特定の実施形態では、流体力学モデルは、診断画像１０に対する決定位置１１、１２、及び１３、並びに診断画像２０に対する決定位置２１、２２、及び２３において、関心血管を通る仮想流出を導出するために使用される。その後、相互関係ユニット４００は、関心血管を通る仮想流出のピークのマッチングを実行し、それによって、少なくとも２つの画像間のポイントツーポイント基準を提供する。

図３は、図１による装置１の変形例である装置１'を概略的に示す。装置１と比較した装置１'の同様の構成要素は、同じ参照符号によって参照される。すなわち、装置１'も、入力ユニット１００、規定ユニット２００、決定ユニット３００、モデリングユニット５００及び表示ユニット６００を有する。装置１'は、分類装置４０１を有する相互関係ユニット４００'を更に有する。

繰り返しを避けるために、以下では、装置１と装置１'との間の差のみが、詳細に説明される。すなわち、入力ユニット１００、規定ユニット２００及び決定ユニット３００、並びにモデリングユニット５００及び表示ユニット６００は、図１に関連して説明されるように構成される。

図３による特定の実施形態では、入力ユニット１００は、図２の特定の場合には、Ｘ線血管造影に対応する第１の撮像モダリティによって取得された第１の診断画像１０'を受信する。更に、入力ユニット１００は、この特定の場合には、磁気共鳴撮像に対応する第２の撮像モダリティを使用して取得された第２の診断画像２０'を受信する。装置１'は、２つの異なる撮像モダリティで取得された第１の診断画像１０'及び第２の診断画像２０'を受信する（かつ処理する）ように構成されているが、装置１'は、１つの特定の撮像モダリティで取得された第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を同様に受信及び処理することができることを理解されたい。

第１の診断画像１０'及び第２の診断画像２０'は、図１に関連して説明されたように処理される。図１による装置１と図３による装置１'との間の差は、相互関係ユニット４００'内にある。図１による実施形態とは対照的に、図２による相互関係ユニット４００'は、分類装置４０１を有する。分類装置４０１は、典型的には関連付けの前に分類装置４０１に提供され、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０に表される関心血管に沿った少なくとも１つの機能パラメータの間の対応関係を有する、訓練データセット５０によって訓練される。

図３による特定の実施形態では、分類装置は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を受信し、ポイントツーポイント対応を確立するために２つの診断画像を分類する。第１の診断画像１０が第２の診断画像２０に位置合わせされると、位置合わせされた診断画像は、モデリングユニット５００に提供され、図１に関連して説明されるように進む。

図４は、装置１によって実行される診断画像データを分析するための方法１０００を概略的に示す。ステップＳ１０１において、入力ユニット１００は、第１診断画像１０及び第２診断画像２０を受信する。ステップＳ１０２において、入力ユニット１００は、更に、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を取得するために使用される取得設定を示すデータ３０を受信する。ステップＳ１０３において、入力ユニット１００は、データ３０から関連する取得パラメータを導出し、データ３０から導出された取得パラメータと共に第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を規定ユニット２００に提供する。

ステップＳ２０１において、規定ユニット２００は、取得パラメータと共に第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を受信する。ステップＳ２０２において、規定ユニット２００は、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０に示されるそれぞれの関心血管に対する少なくとも１つの決定位置を規定する。図４による特定の実施形態では、規定ユニット２００は、再び、第１の診断画像１０における関心血管に沿った３つの決定位置と、第２の診断画像２０における関心血管に沿った３つの対応する決定位置とを規定する。そして、規定ユニット２００は、第１診断画像１０及び第２診断画像２０と、規定された決定位置を示すデータとを、決定ユニット３００に提供する。

ステップＳ３０１において、決定ユニット３００は、決定ユニット３００から第１の診断画像１０、第２の診断画像２０、及び決定位置を示すデータを受信し、更に、少なくとも１つの機能パラメータを示す血管内測定データ４０を受信する。ステップＳ３０２において、決定ユニット３００は、血管内測定データ４０に基づいて、それぞれの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータに対するそれぞれの値を導出する。図４による例示的な実施形態では、決定ユニット３００は、特に、第１の決定位置に対する第１の圧力値、第２の決定位置に対する第１の圧力値、及び第３の決定位置に対する第１の圧力値を第１の診断画像１０から導出し、第１の対応する決定位置に対する第２の圧力値、第２の対応する決定位置に対する第２の圧力値、及び第３の対応する決定位置に対する第２の圧力値を第２の診断画像２０から導出する。

ステップＳ３０３において、決定ユニット３００は、第１の診断画像１０、第２の診断画像２０、及び任意に、データ３０によって示される取得パラメータを、３つの対応する決定位置において第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０から取得された第１及び第２の圧力値を示すデータとともに、相互関係ユニット４００に提供する。

ステップＳ４０１において、相互関係ユニット４００は、第１及び第２の圧力値を示すデータ、及び任意に取得パラメータと共に、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０を受信する。ステップＳ４０２において、相互関係ユニット４００は、第１及び第２の圧力値を互いに比較し、ステップＳ４０３において、第１の診断画像１０に表される関心血管に沿った第１の複数の血管位置と、第２の診断画像２０に表される同じ関心血管の第２の複数の血管位置との間の相互関係を決定し、したがって、関心血管のための血管位置合わせを実行する。続いて、相互関係ユニット４００は、位置合わせされた複数の画像をモデリングユニット５００に提供する。

ステップＳ５０１において、モデリングユニット５００は、位置合わせされた複数の画像を受信し、ステップＳ５０２において、第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０における関心血管をセグメント化する。ステップＳ５０３において、モデリングユニット５００は、関心血管の生理学的モデルを生成し、生成されたモデルを、任意に第１の診断画像１０及び第２の診断画像２０とともに、表示ユニット６００に提供する。

次に、ステップＳ６０１において、表示ユニット６００は、第１の診断画像１０及び／又は第２の診断画像２０を任意に含む、生理学的モデルのグラフィック表現を生成する。次に、ステップＳ６０２において、表示ユニット６００は、グラフィカル表現をユーザに対して表示し、その表示上で、ユーザは、表示された情報とインタラクトしうる。

上記実施形態において、第１の診断画像及び第２の診断画像は、異なる取得設定でＸ線血管造影を用いて取得されているが、第１の診断画像及び第２の診断画像は、侵襲的血管造影、神経ＭＲ撮像、ＵＳ撮像、ＣＴ撮像、ＩＣＥ撮像、ＴＥＥ撮像等のような異なる撮像モダリティを用いて取得されてもよいと理解されるべきである。

上記の実施形態では、機能パラメータ値は、圧力値に対応するが、他の実施形態では、流量、血管抵抗等のような更なる機能（力学的）パラメータ値が、使用されてもよい。

開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の請求項の検討から、請求項に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、及び実施されることができる。

請求項において、単語「有する」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数性を排除するものではない。

単一のユニット又は装置が、請求項に列挙されるいくつかの項目の機能を満たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。

１つ以上のユニット又は装置によって実行される、少なくとも１つの決定位置を規定すること、少なくとも１つの機能パラメータの第１及び第２の値を決定すること、１つ以上の血管位置を関連付けること、流体力学モデルを生成すること、及び流体力学モデルに基づいて、少なくとも１つの機能パラメータの第１及び第２の値を導出すること、生理学的モデルを生成することなどのプロシージャは、任意の他の数のユニット又は装置によって実行されることができる。これらのプロシージャ、特に、それぞれの装置コントローラによって実行される制御方法に従って診断画像データを分析するための装置の制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として、及び／又は専用ハードウェアとして実施されることができる。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される、光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体上に記憶／配布されてもよいが、インターネット又は他の有線又は無線電気通信システム等を介して、他の形態で配布されてもよい。

請求項におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

本発明は、診断画像データを分析する方法に関し、本方法は、患者の血管系における関心血管の第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するステップと、第１の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの決定位置及び第２の診断画像における関心血管に対する少なくとも１つの対応する決定位置を規定するステップと、第１の診断画像に対する少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータについての第１の値及び第２の診断画像のための対応する決定位置における同じ少なくとも１つの機能パラメータについての第２の値を決定するステップと、少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び少なくとも１つの機能パラメータの第２の値の比較に基づいて、第１の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、第２の診断画像において表される関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるステップとを有する。

Claims (15)

1. 入力ユニット、規定ユニット、決定ユニットおよび相互関係ユニットを有する診断画像データを分析する装置の作動方法において、
   前記入力ユニットが、患者の血管系における関心血管の第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するステップと、
   前記規定ユニットが、前記第１の診断画像における前記関心血管に対する少なくとも１つの決定位置及び前記第２の診断画像における前記関心血管に対する少なくとも１つの決定位置を規定するステップと、
   前記決定ユニットが、前記第１の診断画像に対する前記少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び前記第２の診断画像に対する前記少なくとも１つの決定位置における同じ少なくとも１つの機能パラメータの第２の値を決定するステップと、
   前記相互関係ユニットが、前記少なくとも１つの機能パラメータの第１の値及び前記少なくとも１つの機能パラメータの第２の値の比較に基づいて、前記第１の診断画像において表される前記関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、前記第２の診断画像において表される前記関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるステップと、
   を有する、方法。
2. 前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像の取得は、
   第１の取得設定を使用して第１の診断撮像モダリティによって前記第１の診断画像を取得するステップと、
   前記第１の取得設定とは異なる第２の取得設定を使用して前記第１の診断撮像モダリティによって前記第２の診断画像を取得するステップと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像の取得は、
   第１の診断撮像モダリティによって第１の診断画像を取得するステップと、
   前記第１の診断撮像モダリティとは異なる第２の診断撮像モダリティによって第２の診断画像を取得するステップと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の診断撮像モダリティが、非侵襲的診断撮像モダリティに対応し、前記第２の診断撮像モダリティが、侵襲的診断撮像モダリティに対応する、請求項３に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１の値及び／又は前記第２の値の決定は、
   前記関心血管の血管内測定データを取得するステップと、
   前記血管内測定データに基づいて、前記少なくとも１つの決定位置における前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１及び第２の値を導出するステップと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１の値及び／又は前記第２の値の決定は、
   前記関心血管に対する流体力学モデルを生成するステップと、
   前記流体力学モデルに基づいて、前記少なくとも１つの決定位置における前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１及び第２の値を導出するステップと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記方法は、
   前記入力ユニットが、それぞれ前記第１の診断画像及び／又は前記第２の診断画像を取得するために使用される１つ以上の取得パラメータを取得するステップ、
   を有し、
   前記関連付けるステップが、前記比較に加えて、前記１つ以上の取得パラメータに基づく、
   を更に有する、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１の診断画像に表される前記関心血管に沿った前記１つ以上の血管位置を、前記第２の診断画像に表される前記関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるステップは、それぞれ前記第１及び第２の診断画像に表される前記関心血管に沿った前記１つ以上の血管位置に対するポイントツーポイント対応を決定するステップを有する、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１の診断画像及び／又は前記第２の診断画像が、コンピュータ断層撮影血管造影及び／又は侵襲的血管造影及び／又は血管内超音波撮像及び／又は磁気共鳴診断撮像及び／又は心臓内心エコー検査及び／又は経食道心エコー検査のうちの１つ以上を用いて取得される、請求項１記載の方法。
10. 前記相互関係ユニットが、前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像に表される関心血管に沿った少なくとも１つの機能パラメータの間の対応関係を有する訓練データセットを用いて機械学習アルゴリズムを訓練するステップと、
    前記相互関係ユニットが、前記訓練された機械学習アルゴリズムを使用して、前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１の値及び前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第２の値から、前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像に表される前記関心血管に沿った前記１つ以上の血管位置に対するポイントツーポイント対応を決定するステップと、
    を更に有する、請求項１に記載の方法。
11. 前記装置が、モデリングユニットを有し、
    前記モデリングユニットが、それぞれ前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像に表される前記関心血管をセグメント化するステップと、
    前記モデリングユニットが、前記セグメント化に基づいて、前記関心血管の生理学的モデルを生成するステップと、
    を更に有する、請求項１に記載の方法。
12. 患者の血管系における関心血管の第１の診断画像及び第２の診断画像を取得するように構成された入力ユニットと、
    前記第１の診断画像における前記関心血管に対する少なくとも１つの決定位置、及び前記第２の診断画像における前記関心血管に対する少なくとも１つの決定位置を規定するように構成された規定ユニットと、
    前記第１の診断画像に対する前記少なくとも１つの決定位置における少なくとも１つの機能パラメータの第１の値、及び前記第２の診断画像に対する前記少なくとも１つの決定位置における同じ少なくとも１つの機能パラメータの第２の値を決定するように構成された決定ユニットと、
    前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第１の値及び前記少なくとも１つの機能パラメータの前記第２の値の比較に基づいて、前記第１の診断画像において表される前記関心血管に沿った１つ以上の血管位置を、前記第２の診断画像において表される前記関心血管に沿った１つ以上の血管位置と関連付けるように構成された相互関係ユニットと、
    を有する、診断画像データを分析する装置。
13. 前記第１の診断画像及び前記第２の診断画像に基づいて前記関心血管の生理学的モデルを生成するように構成されるモデリングユニット、
    を更に有する、請求項１２に記載の装置。
14. 処理ユニットによって実行される場合に、請求項１２又は１３のいずれか１項に記載の装置に請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法を実行させるように構成されたコンピュータプログラム。
15. 請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読媒体。

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