JPH11506950A

JPH11506950A - コントラスト強調撮像を用いた自動境界線引きおよび部位寸法記入

Info

Publication number: JPH11506950A
Application number: JP8536746A
Authority: JP
Inventors: レベン，ハロルド
Original assignee: モレキュラーバイオシステムズ，インコーポレイテッド
Priority date: 1995-05-31
Filing date: 1996-05-30
Publication date: 1999-06-22
Also published as: EP0829068A1; CA2220177A1; WO1996038815A1; AU5962996A

Abstract

(57)【要約】本発明は、患者の器官または組織の画像内の関心部位の境界を自動的に識別する新規なシステムおよび方法である。システムは、コントラスト剤の投与前、投与中、および投与後の画像を生成する。画像セットが取られると、システムは画像の自動処理を開始する。処理のステップは、基線両像フレームの識別、ROI内の各所定の画素の基線強度の識別、各画素ベースの基線減算、各画素のための信号対ノイズ比の確率の決定、および画素が境界部位内の領域に属するか境界部位外の領域に属するかを決定するための各画素のしきい値の決定を含む。どの画素が境界にあるかを正確に決定するために、この方法は、コントラスト強調画像に典型的に見られる点に低い値を関連付ける全費用関数を局所的に最小限にすることによってセットを精密にする。これによって関心部位の境界が得られる。

Description

【発明の詳細な説明】コントラスト強調撮像を用いた自動境界線引きおよび部位寸法記入発明の分野本発明は、一般に、患者の器官および組織の超音波画像を処理する方法に関する。詳しくは、このような画像における患者の器官および組織の境界の線引きを行いまた部位寸法記入方法に関する。発明の背景医療診断用撮像において、患者の体内の関心部位(ROI)を画像化し、得られた画像を分析して潜在する病気の症状を効果的に診断することは重要である。この診断に必要な１つの要素は、器官、腫瘍、血管などを含むがこれらに限定されない患者の組織の様々な構造体を互いから区別して、診断を行う特定のROIを識別する能力である。 ROIが撮像中に有意に動く組織または器官内に位置する場合には、構造体の識別は困難になる。撮像中に大きく動く器官の１つは心臓である。いくつかの撮像の方式が現在用いられている。例えば、単一光子放射型コンピュータ断層撮影（「SPECT」）、陽電子放射型断層撮影（「PET」）、コンピュータ断層撮影（「CT 」）、磁気共鳴撮像（「MRI」）、血管造影、および超音波を使用することが知られている。これらの様々な方式についての概観は、Melvin L．Marcus、Heinri ch R．Schelbert、David J．Skorton、およびGerald L．Wolf編の「Cardiac Ima ging - A Companion to Braunwald's Heart Disease」（W.B．Saunders Co.，Ph iladelphia、1991）に述べられている。特に有用な方式の１つは、コントラスト強調超音波撮像である。簡単に述べると、この方法は超音波撮像を利用し、これは、音響エネルギー波を「関心部位」（「ROI）に収束し反射してその画像を生成し得るという原理に基づく。使用される超音波トランスデューサは、撮像される領域を覆う体の表面上に配置され、音波がこの領域に向けられる。トランスデューサは反射した音波を検出し、接続するスキャナがデータをビデオ画像に変換する。超音波エネルギーが物質を通して伝達するとき、反射するエネルギー量は伝達周波数および物質の音響特性に依存する。物質の音響特性の変化（例えば、音響インピーダンスの変動）は、液体−固体または液体−気体などの音響密度および圧縮率が異なる界面で最も顕著である。この結果、超音波エネルギーが組織を通って進むとき、器官構造体は音反射信号を生成し、これが超音波スキャナによって検出される。このような信号は、コントラスト剤を適切に用いることによって強調され得る。コントラスト剤には、液状エマルジョン、固形物、被包性流体、および気体を使用するものなといくつかのタイプがある。気体を使用する薬剤は超音波の反射体として効率が良いため、これが特に重要である。共鳴気泡は、同じサイズの固体粒子より1000倍も効率よく音を散乱させる。このようなタイプの薬剤としては、フリーな気泡、およびシェル材料によって被包されるものがある。コントラスト強調画像は、特定のROI内にコントラスト剤が存在すると、この薬剤で満たされていない周囲の部位から視覚的に識別可能なコントラストが生成されるという特性を有する。このタイプの撮像法の１つの例としては、心筋コントラスト心エコー検査（「MCE」）がある。MCEでは、コントラスト剤が血管内注射により患者の心臓に流れ込み、これと同時に超音波が心臓に向けられ心臓により反射される。これにより、一連の心エコー検査画像が生成される。心エコー検査の分野では、重要な診断上の測定基準として、(1)部位の(region al)壁の動きの分析、および(2)駆出率(ejection fraction)の決定がある。収縮機能の異常は心臓病の診断上の指標であり、駆出率の測定および部位の壁の動きは、慢性的虚血の検出に最も有用である。駆出率は収縮機能の包括的な測定基準であり、部位の壁の動きは局所的な測定基準である。「駆出率」（「EF」）は、心室の収縮能力についての広く用いられている測定基準である。EFは、全心室の一回拍出量（「SV」）の拡張終期心室容量（「EDV 」）に対する比率として定義される。等式の形態では以下のように表される。ここで、ESVは収縮終期心室容量である。しかし、EFおよび壁の動きの正確な決定は、左心室および左心室内の心内膜の境界などの患者の特定の心臓構造体の正確な識別に基づく。現在では、心内膜の境界の識別は、非コントラスト強調画像により行われる。これらの非コントラスト強調画像での心内膜の境界は、熟練した心エコー検査技師によって手作業でトレースするか、または特に非コントラスト強調画像用に調整される画像処理方法によって決定される。このような画像処理方法については、Geiserらによる「A Second-generation Computer-based Edge Detection Algorithm for Short-axis ，Two-dimensional Echocardiographic Images: Accuracy and Improvement in Interobserver Variability」、Journal of the American Society of Echocard iography、第３巻第２号、1990年3・4月号（79〜90頁）に記載されている。 Geiserらの方法では、コンピュータ画像処理は、人間であるオペレータが心周期から３つの画像フレーム、すなわち開始の拡張終期フレーム、収縮終期フレーム、および終わりの拡張終期フレームを選択することにより開始される。選択が終了すると、オペレータは、選択された３つのフレームのそれぞれに心内膜および心外膜の境界を規定する。最初の３つのフレームに対して境界が規定されると、境界は精密にされ、心周期内の他の時点からの他のフレーム内の境界がGeiser らのプロセスによって自動的に決定される。心内膜の識別を行うGeiserらのプロセスの欠点は、心臓の画像のコントラスト強調を行わずに識別を行うことである。コントラスト強調を行わない場合はいくつかの撮像上の問題が生じる。例えば、心筋内の繊維により、入射する超音波ビームに対するこれら繊維の方位に依っては後方散乱が幾分かは生成される。ビームに平行な繊維の散乱は少ない。従って、これらの部位内では、心内膜を下方反響(hypoechoic)心室部位から区別するのがより困難である。これらの部位は画像の横方向の部位で生じる。ゲインを単に増大させるだけでは満足のいく解決とはならない。何故なら、多くの器機で横方向の解像度はゲインに依存するため、境界の適切な識別にとっては悪影響となるからである。この問題を解決する１つの方法は、コントラストを強調させて撮像することで剤を心エコー検査に用いることにより、患者の心臓構造体の画像解像度が向上した。コントラスト剤を心室に加えることによって、心室は最初は（心内膜を含む）心筋に比べて非常に明るくなる。その後、この薬剤が心室から流出されると、薬剤は心筋組織に潅流しているため、心筋は心室に比較して明るい状態を維持する。いずれの場合も、心筋と心室との間の境界部位は顕著に区別される。これは、コントラスト強調を行わない区別化の問題がコントラストなしでは最も大きい横方向の部位においても同様である。コントラスト剤の使用は心内膜の境界の区別化の補助となるが、境界線引きの典型的な方法は、依然として、熟練した心臓専門医が境界を「凝視(eyeballing) 」する手作業のプロセスである。しかし、境界識別の手作業による方法には問題がある。具体的には、コントラスト剤によって心室をほぼ最大に不透明化している間に、心エコー検査画像データの単一のフレームが選択される。次に、熟練した心エコー検査技師が、心エコー検査技師の最良の判断において、この単一のフレーム内の心内膜の境界であると考えられるものを手作業でトレースする。心エコー検査技師の判断は、画像内の輝度のテクスチャーの差異を感知することに基づく。コントラスト剤は心筋へと潅流されているが左心室にも依然として存在するようなフレームでは、テクスチャーの差異はより不明瞭であり得る。従って、この手作業によるプロセスでは、心内膜の境界の正確な決定に関しては偶然にまかせる部分が多い。さらに、単一フレームの選択の場合には、心室は完全に不透明化されていないかもしれない。左心室のすべての領域はコントラスト剤の注入中のある時点で不透明化され得るが、すべての領域が同時には不透明化されないようである。例えば、減衰、および陰影化の効果により画像が生成され得、これにより左心室のある部位では輝度は最大であるが、他の領域てはコントラストは全く観察されない。これらの問題により、左心室の境界部位を識別することは困難であり、診断プロセスが不確実になり得る。特に、拡張終期または収縮終期中の境界部位の識別が不適切だと、心室の動きの見積もりが過大または過小となり得る。駆出率または部位の壁の動きが過大に見積もられると、心臓専門医は、虚血が実際には存在するのに虚血の疑いを除外するかもしれない。一方、駆出率または部位の壁の動きが過小に見積もられると、心臓専門医は、実際には存在しないのに虚血を疑い、患者をもっと高額な診断法（例えば、血管造影または核撮像）もしくは高額で侵襲性の治療（例えば、血管形成）に回すかもしれない。従って、心臓の心内膜の境界などの患者の組織の境界を正確に識別する方法を開発することが望まれる。このため、本発明の目的は、このような正確に境界を識別する方法を提供することである。本発明の別の目的は、駆出率および部位の壁の動きの診断の改良された方法を提供することである。発明の要旨本発明の他の特徴および利点は、以下の好適な実施態様の説明および請求の範囲から明らかとなり得る。本発明は、患者の器官または組織の画像における関心部位の境界を自動的に識別する新規のシステムおよび方法である。先ず、システムのオペレータは、システムが自動分析を行うために得られた所定の画像セットを識別する。例えば、関心器官が心臓の場合は、分析用に選択された画像セットは、通常は、心周期内の同じ時点で得られる画像である。画像セットに含むための基準（例えば、心周期内の同じ時点からの画像）が決定されると、システムは、コントラスト剤の投与前、投与中、および投与後の画像の生成を開始する。画像セットが得られると、システムはその自動処理を開始する。概略すれば、この処理のステップとしては、基線(baseline)画像フレームの識別、ROI内の各所定の画素に対する基線強度の識別、画素単位の基線の減算、各画素に対する信号対ノイズ比の確率の決定、および画素が境界部位内の領域に属するかまたは境界部位外の領域に属するかどうかを決定する各画素のしきい値の決定が含まれる。この方法では、どの画素が境界に位置するかを正確に決定するために、コントラスト強調画像上で典型的に見つけられる点に低い値を関連付ける全費用関数(cost function)を局所的に最小限にすることによって、画像セットが精密にされる。これにより関心部位の境界が決定される。本発明を十分に理解するために、本発明の以下の好適な実施態様の詳細な説明および添付図面を参照して説明を行う。図面の簡単な説明本特許のファイルはカラーで実現される少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を有する本特許のコピーは、必要な料金の支払いと共に要請することにより特許商標庁によって提供される。図１は、本発明の原理に従って用いられる超音波画像処理装置によって、患者の心臓の超音波画像を取る方法を示す。図２は、本発明の原理に従って用いられる画像処理ユニットの１つの実施態様の高レベルブロック図である。図３〜図７は、本発明の境界線引き方法のフローチャートを示す。図8(A)および図8(B)は、本発明のシステムが心室境界画素候補をどのように選択するかを示す。発明の詳細な説明本発明は、撮像され得るいかなる患者の組織または器官であっても撮像および診断を行う一般的な方法を包含するが、本明細書では、人間の心臓の撮像という観点から述べる。多くの方法において、境界の線引きおよび寸法記入(dimension ing)という目的で人間の心臓を撮像する場合に生じる問題は、他の器官の場合より困難である。１つの理由は、境界の両側の部位がコントラスト強調され得ることである。しかし、主たる理由は動きである。人間の心臓は、通常の機能中に非常によく動く。ほとんどの境界線引き方法では、境界を正確に決定するために多くの画像を必要とする（いくつかはコントラスト剤で潅流された心臓を有する）ため、心臓組織がフレームからフレームへ動くと、心臓組織の各部分を相互関連させるとき、特に、組織が必ずしも異なるフレームで同じ画素位置を占めないとき問題が生じる。よって、このような困難を伴わない患者の他の器官および組織を撮像するためには、心臓を撮像する方法である本記述は簡略化され得る。従って、本発明は、人間の心臓の撮像のみに限定されるべきではなく、撮像し得るすべての組織を包含する。同様に、本記述は、超音波撮像法と共に用いられるコントラスト剤の投与に基づいている。この場合も、本発明は超音波のみに限定されるべきではなく、他の方法も包含し、これらの方法は、その特定の方法に特異的に適合するコントラスト剤を用い得る（または用いなくてもよい）。超音波方法については、同時係属の同じ出願人による、Leveneらによる1995年4月25日出願の特許出願第08/428、7 23号「A METHOD FOR PROCESSING REAL-TIME CONTRAST ENHANCED ULTRASONIC IMA GES」に詳細に記載されている。この特許出願は本明細書において参考として援用されている。超音波撮像システムは当該分野では既知である。例えば、典型的なシステムは、Hewlett Packard Company、Acuson，Inc.、Toshiba America Medical Systems ，Inc.、およびAdvanced Technology Laboratoriesによって製造されている。これらのシステムは二次元撮像のために用いられる。三次元撮像に基づく別のタイプの撮像システムがある。このタイプのシステムの１つの例が、例えばTomTec I maging Systems，Inc.によって製造されている。本発明は、二次元撮像または三次元撮像システムのいずれにおいても用いられ得る。同様に、超音波コントラスト剤もまた当該分野において既知である。これらは、液状エマルジョン、固形物、被包性液体、被包性生体適合性気体、およびこれらの組み合わせを含むがこれらに限定されない。コントラストを作る際には、フッ素化された液体および気体が特に有用である。気体状薬剤は超音波の反射体としての効率性がよいため特に重要である。共鳴気泡は、同じサイズの固体粒子より1000倍も効率よく音を散乱させる。これらのタイプの薬剤としては、フリーな気泡、およびシェル材料によって被包されるものがある。コントラスト剤は、既知のルートのいずれを介してでも投与され得る。これらのルートとしては、血管内 (IV)、筋肉内(IM)、動脈内(IA)、および心臓内(IC)ルートがあるが、これらに限定されない。血液流を受けるいかなる組織または器官でも、本発明の方法で画像処理され得ることは、理解されたい。これらの組織／器官としては、腎臓、肝臓、脳、睾丸、筋肉、および心臓を含むが、これらに限定されない。撮像中に器官の像(views)を得るために用いられる角度および方向は、当該分野では既知である。音響窓(acoustic window)を規定する肺または肋骨には問題はないため、ほとんどの器官にとって、使用される様々な像はその器官の平面のみから得られる。従って、像は矢状方向、横方向、および縦方向とされる。心臓を撮像するときは、３つの直交する平面、長軸、短軸、および４心室(cha mber)軸が存在する。また、先端(apical)、胸骨傍、肋骨下、または胸骨上の音響窓が存在する。これらから得られる像(views)の俗称は、胸骨傍短軸、先端長軸、胸骨傍長軸、胸骨上長軸、肋骨下短軸、肋骨下４腔、先端２腔、および先端４腔像である。短軸の像は、例えば、心臓を異なるいくつかの平面で、すなわち僧帽弁のレベル、乳頭筋のレベル、または先端のレベルで二等分し得る。最後に、トランスデューサが僅かに傾いた先端４腔像は５腔像を与える。この像では、大動脈は通常の４心室と共に視覚化される。これら様々な像のさらなる記述については、Harvel Feigenbaum編の「Echocardiography」、第５版（Lee & Febiger ，Philadelphia、1994）を参照のこと。図１は、心エコー検査トランスデューサ36が取り付けられた患者30の切開図を示す。トランスデューサは患者の心筋32の近くに配置されている。画像は胸腔を通してかまたは食道を通して得られ得る。コントラスト剤の注射(34)は患者の静脈へ行われ、これによりコントラスト剤は心臓に到達し、トランスデューサ36によって生成される超音波と相互作用する。反射されトランスデューサ36で検出される音波は画像処理システム38へ入力として送られる。コントラスト剤が様々な心臓部位に入るとき、画像処理システム38は反射された超音波における振幅の増大を検出する。このような振幅が増大は画像が明るくなることに特徴づけられる。予期した時に明るくならない組織領域は、その領域が疾患状態（例えば、血液循環が悪い、循環しない、血栓の存在、壊死など）であることを示す。図２は、画像処理システム38の１つの実施態様をブロック図で示す。画像処理システム38は、診断超音波スキャナ40、オプションとしてのアナログ／デジタル変換器42、画像処理装置44、デジタル／アナログ変換器56、およびカラーモニタ 58を有する。超音波スキャナ40は、超音波を関心部位へ放射し反射波を検出する手段を備える。スキャナ40は、トランスデューサ36と検出された反射波に従って電気信号を生成する手段とを有し得る。このようなスキャナは当該分野では既知であることは理解できる。スキャナ40によって発生された電気信号はデジタルまたはアナログのいずれかであり得る。信号がデジタルの場合は、本実施態様ではこれらの信号を画像処理装置44に直接入力し得る。アナログの場合は、オプションとしてのA/D変換器42 を用いてアナログ信号を変換し得る。画像処理装置44はこれらのデジタル信号を受け取って処理し、ビデオ画像を出力として生成する。本実施態様の画像処理装置44は、中央処理装置46、所定の関心部位のユーザ供給入力のためのトラックボール48、キーボード50、およびメモリ52を有する。メモリ52は、いくつかのビデオ画像を保持するのに十分な大きさであり、本発明の境界線引き法54を格納する。従ってCPU44は格納された境界線引き法54に従ってビデオ画像を分析する。画像処理装置44によって所定のビデオ画像が処理された後、このビデオ画像はデジタル形態でD/A変換器56に出力される。これによりD/A変換器はカラーモニタ 58にモニタ上で表現可能なアナログ信号を供給する。本発明はまた別にデジタルカラーモニタを使用し得るが、この場合には、D/A変換器56はオプションである。以上、本発明の本実施態様について述べたが、次に本発明の境界線引き方法について述べる。図３〜図７は、本実施態様の境界線引き方法を説明するフローチャートである。この方法は、オペレータが、処理される画像セットが常に生じる心周期内の関心時点を選択するステップ100で開始される。心臓は心周期内の同じ時点では恐らく同じ位置にあるので、収縮中の心臓を同じ時点で撮像し、心臓のゆがみ量およびフレームからフレームへのドリフト(drift)を減らすために、周期内の同じ時点が主に用いられる。心周期のすべての時点のなかで、最も頻繁に使用されるのは収縮終期点および拡張終期点である。これらの時点は、心周期内の心臓の最大収縮点および最大拡張点を表すため、特に心臓の撮像において有用である。これらの心臓時点は、心臓の収縮能力、すなわち心臓の駆出率を測定するのに使用できるため有用である。画像を捕捉するための心周期の時点（または複数の時点）を決定すると、ステップ102で階調（非コントラスト強調）の超音波撮像が開始される。画像が生成されているとき、現在の画像を処理するかどうかが決定される。画像が心周期内の関心時点のものである場合は、画像はステップ104〜108で処理される。そうでない場合は処理されない。非コントラスト強調撮像は、ステップ110で十分な量の最初の基線(baseline)画像が得られるまで続けられる。これらの最初の画像は、コントラスト剤が「流出」された後に取られた後の画像と共に、基線画像の全体の基礎を形成する。必要数の最初の基線フレームが取られると、ステップ114でコントラスト剤が患者に投与され、先ず心室に「流入」し、次に心筋自体の組織へゆっくりと潅流する。次に心周期内の選択された時点で画像が捕捉され、これはステップ116〜1 22で心室内にコントラスト剤がなくなるまで続けられる。これは、コントラスト剤が心室内に存在するかどうかを識別するために用いられる「トリガー」関心部位(T-ROI)を選択することによって決定され得る。心室は心筋内の潅流前にコントラスト剤を受け入れるため、選択すべき最も有利なT-ROIは心室内のいずれかの位置である。コントラスト剤が心臓から「流出」した後、いくつかのコントラスト後基線画像フレームが取られ、ステップ124および126で超音波撮像が終了する。リアルタイム処理を実現する場合には、コントラスト後基線値を得るステップは適切には省略され得る。基線フレームを得た後、ステップ128で画質を向上させるために画像の動きの修正が行われる。これは、手作業でまたは自動で行われ得る。手作業で行う場合は、例えば、オペレータは、１つの画像を基準画像と合わせるためにその画像をどの程度およびどの方向に動かす必要があるかを各画像について示す。このような手作業による方法については、M．Halmannらによる「Digital Su btraction Myocardial Contrast Echocardiography: Design and Application o f a New Analysis Program for Myocardial Perfusion Imaging」、J．Am．Soc ．Echocardiogr.、7:355-362(1994)に記載されている。自動による方法の例については、例えば、A.R．Jayaweeraらによる「Quantifi cation of Images Obtained During Myocardial Contrast Echocardiography」、Echocardiography 11:385-396(1994)およびJ.R．Batesらによる「Color Codin g of Digitized Echocardiograms: Description of a New Technique and Appli cation in Detecting and Correcting for Cardiac Translation」、J．Am．Soc ．Echocardiogr．7:363-369(1994)に記載されている。動きの修正が行われた後、オペレータは、ステップ130で、境界の位置をつきとめるための最初の部位でプロセスを施すために、所定のフレーム上のおおよその関心部位を予め選択する。これは、オペレータが対話型(interactive)ビデオ画面上でライトペンにより関心部位を丸で囲むことによって、もしくはマウスでまたはキーを用いて線を引くことによって実現され得る。この選択された部位は、心内膜の境界のためのサーチ領域を制限して処理時間を短縮するために用いられる。適切に選択された部位は、心筋組織によって囲まれた左心室を含むべきである。次にROI内の各画素で分析が開始される。最初のコントラスト前フレームセットおよびコントラト後フレームセットから真の基線フレームセットが選択される。ステップ134、136、および138は、このセットを形成し得る３つの異なる方法を示す。第１は、オペレータは基線フレームのすべてを手作業により選択し得る。第２は、オペレータは明らかに左心室内の領域を識別し、平均画素強度が時間の関数として計算される。次にオペレータは強度対時間のプロットから基線フレームを識別し得る。最後は、ステップ138で開始される方法であって、システムは各画素のための基線を自動的に決定し得る。データポイントのすべてにおいて線形回帰が行われ、ステップ140および142で適合度の標準偏差が計算される。分析は、開始時の可変数のフレームおよび一連の終了時の可変数のフレームにより、最良の適合度が決定されるまで行われる。このような回帰分析は当業者には既知である。線形回帰分析が行われた後、画素強度の標準偏差が計算される。ステップ144 で、所定の画素に対して、経時のデータポイントが、計算された標準偏差と比較される。画素強度が推定基線値のための標準偏差以内である場合は、その画素データポイントは基線値であると見なされる。さもなくば、画素データポイントは標準偏差外であり、ステップ146でそのデータポイントは除外され考慮の対象外とされる。次に線形回帰分析は標準偏差を含めて再計算される。これにより、経時の各画素のための反復プロセスが規定される。基線画素データのすべてが識別されると、ステップ148で心室の画素が決定される。心室の画素を明瞭に識別することによって、この方法ではこれらの画素を境界画素の線引きでの考慮の対象外とする。この目標(goal)を実現する最初のステップは基線減算である。ステップ152で、ROI内の各画素に対して、経時の基線画素強度について別の線形回帰分析が行われる。これは、ステップ154で、得られる傾斜および遮断を有する線形最良適合度曲線を提供する。所定の時間ｔ₁で生じている非基線フレームのそれぞれに対して、基線強度は、その特定の時間生じている線形曲線から得られる。次にステップ156で基線値は非基線画素強度から減算される。この見積もられた基線強度を観察された画素強度から減算すると、コントラストからのみ引き出される信号Ｓ_jが決定される。減衰により画像の陰影化が生じる例では、観察された画素強度は、見積もられた基線強度より小さい程度まで減少したかも知れない。このような場合には、Ｓ_jはゼロにされる。各非基線またはコントラストフレームｋに対して、信号Ｓ_kおよび時間的に隣接する心周期からの信号Ｓ_k-1およびＳ_k+1から複合信号対ノイズ比(S/N)_kが決定される。ピーク信号がスプリアス(spurious)ノイズから生じ得、これにより信号は以下の等式により重み付けされる。ここで、σは基線データの計算された標準偏差であり、ｗ_j(j=1,2,3)は信号の重みである。信号対ノイズ比を形成するためには３以上の加数(addends)が用いられ得る。信号対ノイズ比の計算に重み付けの項を設ける目的は、小さな時間領域内で円滑化を行うことによりノイズの影響を減らすことである。これらの計算において重み付けの項のための最適な値は何であるかを演繹的に決定することは困難である。最適値は、「受信機運用特性」(ROC)分析によって決定され得る。この分析では、重み付けファクターの各変動に対して、「金標準(gold standard)」方法（例えば、専門家グループの意見が所定のケースにおける金標準を形成する）と比較することによって感度および特異性が決定される。ROC分析の方法は生物医学的分析の分野では既知である。ROC分析については、Viningらによる「RECEIVE R OPERATING CHARACTERISTIC CURVES: A BASIC UNDERSTANDING」、RadioGraphic s、第12巻第６号（1992年11月）に解説されている。本文献は本明細書において参考として援用されている。次に、信号対ノイズ比は標準化された通常の変数として扱われ、観察された(S /N)_kをランダムノイズ変動P[(S/N)_k]から得る確率は以下のように計算され得る。理解され得るように、信号対ノイズ比が大きくなると、信号がランダムノイズから得られる確率は減少する。ステップ162で、各画素に対して、この確率は各非基線フレームに対して決定され、その画素のための最小確率が得られる。次にどの画素が心室内にあるかを決定するために、非基準フレームにわたる最大信号対ノイズ比が決定される。コントラスト剤強調により、心筋より心室の方が輝きの程度が大きいため、これら２つの部位を区別する確率しきい値が確立され得る。つまり、このしきい値を超える確率では心筋内の画素が識別され、しきい値より低い確率では左心室内の画素が識別される。この比較はステップ164で実現され、ROI内の画素すべてが分析されるまで続く。 ROI内のすべての画素が心室の一部または一部ではないとして決定されると、心室内ではないすべての画素の中でどれが境界画素であるかを決定することが可能である。これは、当該分野では既知のいかなる適切な方法によっても行われ得る。例えば、Ｉ．Crooksらによる「A Novel Algorithm for the Edge Detection and Edge Enhancement of Medical Images」、Med．Phys．20:993-998(1993)およびH．Hwangらによる「Multi1evel Nonlinear Filters for Edged Detection a nd Noise Suppression」、IEEE Trans on Signal Processing 42:249-258(1994) を参照のこと。１つの好適な実施態様では、費用の重み付けが用いられる。この場合には、境界近くの心室内の小さな領域が誤って分類される場合、エッジ検出法により心室領域があるべき大きさより小さくされる。これらの点に対する費用関数は、境界が依然として正確に配置されるように高くし得る。この最終的な決定において補助となるように、二進画像が作成される。ここでは、輝度しきい値を超える画素にはゼロの強度が与えられ、しきい値より低い画素には１の強度が与えられる。次にステップ172で心室の画素の集合(mass)の中心(x₁,y₁)が決定され、左心室の中心とされる。ここで、ｍは心室の画素数である。これにより心室の画素の包囲線(envelope)（または境界）が二進画像から決定される。心室の画素をサーチして、最小および最大ｙ値ならびに最小および最大ｘ値を有する点を見つけ、これにより４つの点の最大値を規定する。画像の方位は重要ではない。これら４つの位置のそれぞれには、１つ以上の点があり得る。点を１つしか持たない位置を取り出すのが最も便利ではあるが、そうする必要はない。４つの位置すべてが多数の点を有する場合には、どの位置のどの点もステップ178の基準点として十分である。この点が境界に属する第１の点として識別され、包囲線トレース法の開始点として働く。包囲線トレース法概して、包囲線のトレースは、基準点に隣接するすべての点のうちでどの点が最も境界点らしいかを決定することによって行われる。このプロセスは、最も新しく選択された隣接点を新しい基準点として、境界が完全にトレースされるまで続けられる。次の境界点の識別では、開始点が基準点として参照される。基準点(X₂,Y₂)の角度１は以下により決定される。基準点からは、基準点から放射状のラインを延ばすことによって、潜在的な「隣接境界点」セットが確立される。図8Aおよび図8Bは、心筋内の候補境界点の選択を示す。図8Aは、暗い心筋によって囲まれる心室（図では赤）のカラー写真を示す。図8Bは、図8Aの白のボックスで囲まれる部位の拡大図を示す。図8Bに示すように、本発明の方法が進行するに従って、境界は徐々におよび自動的に（白の実線曲線として示されるように）埋められていく。選択される最後の境界点は白い円で示されている。この最後の境界点からは放射状のラインが延ばされ、次の境界点の決定を助ける。候補境界点は放射状のラインそれぞれに沿って見つけられ、基準点に最も近い心室の画素が選択される。放射状のラインは１〜1+180度まで180度にわたって放射される。次に各候補点に対して費用関数が計算される。すべての点の費用がしきい値費用を超える場合は、放射状のラインの角度範囲を大きくする。費用が最も低い候補点が隣接境界点として選択され基準点となる。このトレースは境界が閉鎖ループを形成するまで続く。費用関数は包括ファクターと局所ファクターとを有し得る。包括ファクターは、例えば、心周期にわたって左心室の領域の変化が滑らかであることを強調し得る。局所ファクターは局所的な境界特性を強調する。費用ファクターは独立しており、以下のように重み付けされる。ここでＣ_jは候補画素ｊに関連する全費用、ｃ_ijは候補画素ｊのための費用ファクターｉ、およびｗ_iは費用ファクターｉのための重み付けファクターである。信号対ノイズ確率計算のための上述の重み付けファクターにおけるように、これらの重みも受信機運用特性の既知の方法によって決定され得る。個々の費用ファクターは、例えば以下のものを含む（ステップ180、182、および184に対応する）１．輪郭の決定隣接する境界点間の距離は、輪郭がいかに良好に規定されるかに反比例する。すなわち、点間の距離が大きいと、心内膜の境界がぎざぎざに見える結果となる。候補点に対して、この費用ファクターｃ₁は以下により与えられる。ここで、(x_c,y_c)は候補点、(x_r,y_r)は基準点、そして(x_R,y_R)は前の基準点である。２．境界の先鋭性候補点についての画素強度の第１導関数または勾配の大きさは、この点についての心室の画素から心筋の画素への変化の測定基準である。勾配の大きさG(p₅) は、以下に規定されるようにソベル(Sobel)演算子を用いて決定され得る。ここで、ｐ₅は候補点、およびｐ₁〜ｐ₉はマトリクス型での隣接する画素である。候補点のための費用ファクターｃ₂は以下の通りである。ここで、Ｇ₁は基準点に関する勾配の大きさ、およびＧ₂は候補点に関する勾配の大きさである。３．輪郭の規則性境界についての画素強度の勾配の角度は緩やかに変化して滑らかな輪郭を形成すべきである。候補点のための費用ファクターｃ₃は以下のように与えられる。ここで、Φ_rは基準点での勾配の角度、Φ_cは候補点での勾配の角度、そしてφは、基準点から心室の中心までのラインと候補点との間の角度である。勾配の角度は以下のように与えられる。本明細書では３つの費用関数のみについて述べたが、潜在的な境界点を識別するためには他の多くの異なる費用関数も用いられ得る。従って、本発明はこれらの特定の費用関数の使用に限定されるべきではない。実際において、本発明は、境界点の自動決定を補助するすべての費用方法を包含する。さらに、本発明は、本明細書で述べた費用関数のどのような下位の組み合わせ(subcombination)を使用することも包含する。このようにして心内膜の境界が完全に識別されると、概略画像が表示され得る。概略画像の背景は、基線フレームの平均よりなり得る。この背景に境界が重ねられ、境界は異なるカラーで強調表示され得る。境界を表示する可能な形態を図 8B に白い実線の境界ラインとして示す。このように、境界は、左心室を囲む連続した幅の広い白い帯として示される。以上、本発明の目的および利点を満足させる、患者の組織または器官の境界部位の線引きを行う新規のシステムおよび方法について描写および記述した。しかし、本発明の好適な実施態様を開示する本明細書および添付の図面を考慮すれば、上述のように、本発明の多くの変更、改変、変形、ならびに他の使用および適用が当業者には明らかである。本発明の精神および範囲から外れないこのような変更、改変、変形、ならびに他の使用および適用は、以下の請求の範囲によってのみ制限される本発明によって包含されるものとする。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ

Claims

【特許請求の範囲】１．オペレータが選択する関心部位に見られる患者の組織の境界を自動的に決定する方法であって、該境界はコントラスト強調の階調画像セットから決定され、 A）いくつかは画像強調のためのコントラスト剤を含む、患者の組織の階調画像セットを得るステップと、 B）該患者の組織が位置する関心部位を識別するステップと、 C）ステップ(A)から集められる階調画像セットから基線強度値を得るステップと、 D）該基線強度値を該コントラスト強調画像から減算するステップと、 E）信号対ノイズ比に基づいてしきい値を確立するステップと、 F）基準点を該関心部位内の第１の境界点として確立するステップと、 G）ステップ(E)で見られる該基準点に隣接する候補点セットから、最も境界点らしい候補点を自動的に選択するステップと、 H）ステップ(F)で選択された該候補点を新しい基準点として代用し、境界全体が決定されるまでステップ(F)から続けるステップと、を包含する方法。２．前記患者の組織は心内膜である、請求項１に記載の方法。３．前記ステップ(A)が、 (A)(i) 階調画像セットを得るための心周期内の時点を選択するステップと、 (A)(ii) いくつかは画像強調のためのコントラスト剤を含む階調画像セットを得るステップと、をさらに包含する、請求項２に記載の方法。４．前記ステップ(A)(ii)が、 (A)(ii)(a) コントラスト剤の注入前に階調画像セットを得るステップと、 (A)(ii)(b) コントラスト剤の注入中に階調画像セットを得るステップと、 (A)(ii)(c) コントラスト剤の注入後に階調画像セットを得るステップと、をさらに包含する、請求項３に記載の方法。５．前記ステップ(A)が、 (A)(i) いくつかは画像強調のためのコントラスト剤を含む、前記患者の組織の階調画像セットを得るステップと、 (A)(ii) ステップ(A)(i)で得られた階調画像セットにおいて患者の組織の動きを修正するステップと、をさらに包含する、請求項１に記載の方法。６．前記ステップ(B)の識別するステップがオペレータの選択によるものである、請求項１に記載の方法。７．前記ステップ(C)の基線強度値は画素単位を基本に得られる、請求項１に記載の方法。８．前記ステップ(C)の基線強度値は、オペレータが目視検査により基線画像フレームを選択することによって得られる、請求項１に記載の方法。９．前記ステップ(C)の基線強度値は、オペレータが前記関心部位内の経時の平均画素強度のグラフから基線画像フレームを選択することによって得られる、請求項７に記載の方法。 10．前記ステップ(C)の基線強度値は、経時の画素強度の線形回帰分析を行うことによって自動的に得られる、請求項７に記載の方法。 11．前記ステップ(D)が、 (D)(i) 各画素ベースの前記基線強度値をコントラスト強調画像から減算するステップと、 (D)(ii) 所定の画素が心室内にあるかどうかを画素単位を基本に決定するステップと、 (D)(iii) 該心室の集合(mass)の中心を決定するステップと、をさらに包含する、請求項２に記載の方法。 12．前記ステップ(F)が、 (F)(i) 前記心室内の点セットの最大および最小ｘおよびｙ座標によって規定される該点セットの位置をつきとめるステップと、 (F)(ii) 該ステップ(F)(i)で位置がつきとめられた点のうちの１つを基準点として取り出すステップと、をさらに包含する、請求項11に記載の方法。 13．前記ステップ(G)が、 (G)(i) 前記基準点に隣接する点セットを選択するステップと、 (G)(ii) 該ステップ(G)(i)で選択された隣接点のそれぞれに対して費用関数を計算するステップと、 (G)(iii) 該ステップ(G)(ii)で生成された費用値に基づいて境界点であると考えられる新しい基準点を選択するステップと、をさらに包含する、請求項２に記載の方法。 14．部位の壁の動きを決定するために収縮終期点および拡張終期点が用いられる、請求項１に記載の方法。 15．駆出率を決定するために収縮終期点および拡張終期点が用いられる、請求項１に記載の方法。 16．画分の縮小(fractional shortening)を決定するために収縮終期点および拡張終期点が用いられる、請求項１に記載の方法。 17．撮像は、矢状方向、横方向、縦方向、胸骨傍短軸、胸骨上長軸、先端長軸、胸骨傍長軸、肋骨下短軸、肋骨下４腔、先端２腔、および先端４腔よりなる群から選択される像から行われる、請求項１に記載の方法。 18．前記境界は左心室を線引く、請求項１に記載の方法。 19．前記境界は血栓を線引く、請求項１に記載の方法。 20．前記処理はリアルタイムで行われる、請求項１に記載の方法。