JP5764147B2 - 心臓イメージングにおける関心領域定義 - Google Patents

Description

本願は医用画像分野に関する。これは核画像診断における心筋組織の関心領域（ＲＯＩ）定義に特に応用される。

核画像診断においては、循環系を画像化するために、又は注入された放射性医薬品を蓄積する特定臓器を画像化するために、放射性核種分布が患者の血流を通過する際に研究される。単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）において、例えば１つ以上の放射線検出器、通称ガンマカメラが、放射性崩壊事象によって生じる放射線放出を介して放射性医薬品を検出するために使用される。典型的には、各ガンマカメラは放射線検出器アレイと、放射線検出器アレイの前に配置されるコリメータを含む。コリメータは検出放射線が投影データを有するように直線若しくは小角円錐視線を定義する。ガンマカメラが例えば１８０°若しくは３６０°角度範囲にわたる角度視野にわたって動かされる場合、得られる投影データはフィルタ補正逆投影、期待値最大化、若しくは別の画像技術を使用して患者における放射性医薬品分布の画像に再構成されることができる。有利なことに、放射性医薬品は心臓イメージングの目的で心臓組織などの選択組織の選択的画像化をもたらすために、こうした選択組織に蓄積するように開発されることができる。

多くの心臓イメージング研究においては、左心室が特に関心が高い。予備段階として、心臓、及びより具体的には左心室の関心領域を定義しようとする。心臓イメージング研究におけるＲＯＩ定義に関する１つの問題は、取得画像データが比較的高レベルのノイズを示し、あるとしても限られた解剖学的情報しか示さないことである。心臓イメージングにおいては、心臓付近の放射性医薬品の放射能分布が、心筋血流、局所心筋血流、血流予備能、駆出率、若しくは診断と治療に関連する他のパラメータを推定するために使用されることができる。これらのパラメータを定量化し推定するために、心筋ＲＯＩが画像データにおいて最初に識別される。しかしながら、心筋パラメータの正確な定量的評価は正確で再現可能な心筋ＲＯＩの識別に一部依存する。

典型的に、心筋ＲＯＩの範囲と境界は臨床医によって手動で描かれる。例えば、臨床医はＲＯＩの輪郭をなぞるか、又はグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を用いてＲＯＩに含まれる個別ボクセルをマークし得る。あいにく、範囲と境界の手動ＲＯＩ描写は厄介で時間のかかる作業となり得る。さらに、手動ＲＯＩ描写の結果はユーザ依存性になる傾向があり、再現不可能な結果になりやすい。

代替的に、マルチモダリティイメージングシステムは、ＣＴ、ＭＲＩなどが核イメージングシステムからの心筋パラメータに加えて解剖学的情報を提供することを可能にする。解剖学的情報は心筋ＲＯＩを識別するために使用されることができる。ＲＯＩに対応する核イメージングデータは診断パラメータを決定するために定量化される。しかしながら、解剖学的イメージングデータは臓器運動及び／又は低分解能の影響を受けやすく、これはレジストレーションエラーや不十分な心筋ＲＯＩ定義をあらわし得る。

本願は上述の問題などを克服する正確で再現可能な心筋ＲＯＩ定義を提供する新たな改良されたシステムと方法を提供する。

一態様によれば、心臓イメージングのための方法が提示される。方法は対象の機能イメージングデータを取得するステップを含み、機能イメージングデータは少なくとも心筋を含む領域を含む。取得された機能イメージングデータから最大でも心筋を含む関心領域が決定され、決定されたＲＯＩに基づいて心筋の診断パラメータが推定される。

別の態様によれば、画像診断システムが提示される。画像診断システムは機能イメージングデータを取得するための少なくとも１つの検出器ヘッドを持つ機能イメージングシステムを含む。制御ユニットは機能イメージングデータの取得及び／又は検出器ヘッドの位置を制御する。関心領域プロセッサは心臓イメージングの方法を実行するようにプログラムされる。

別の態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによって実行されるときに、コンピュータに心臓イメージングの方法を実行させる命令を含む。

１つの利点は関心領域定義のロバスト性が改良されることにある。

別の利点は定義された関心領域から抽出されるパラメータの精度が改良されることにある。

別の利点は関心領域を決定するためにユーザ相互作用がほとんど若しくは全く必要ないことにある。

本発明のなおさらなる利点は以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者に理解される。

本発明は様々な要素及び要素の構成、並びに様々なステップ及びステップの構成で具体化し得る。図面は好適な実施形態を例示する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されない。

関心領域プロセッサを持つ画像診断システムの略図である。 投影像から心筋関心領域を決定するための方法をあらわすフロー図である。 ３つのテストケースに対する図２の方法の様々なステップにおける投影像のスクリーンショットをあらわす。 ヒストグラムに基づく閾値化のための方法をあらわすフロー図である。 ヒストグラムに基づく閾値化法において使用するための閾値化係数を決定するための方法をあらわすフロー図である。 ヒストグラムに基づく閾値化法において使用するためのベンチマーク度数を決定するための方法をあらわすフロー図である。 ヒストグラムに基づく閾値化法において使用するためのヒストグラムである。 心臓部のレイキャスティングに基づく局在化のための方法をあらわすフロー図である。 ｙ方向に投じられる水平光線を描くチャートである。 ３つのテストケースに対するヒストグラム及び関連レイキャスティングプロファイルを図示する。 レイキャスティングに基づく局在化において使用するための解剖学的ヒューリスティックの図である。 局在化心臓部の画像処理に基づく削除法のための方法をあらわすフロー図である。 局在化心臓部のヒューリスティックに基づく削除法のための方法をあらわすフロー図である。 ボリュメトリック画像から心筋関心領域を決定するための方法をあらわすフロー図である。 左心室を分離するクラスタリングのための方法をあらわすフロー図である。 初期関心領域のマンハッタンに基づく削除のための方法をあらわすフロー図である。 初期関心領域と選択クラスタのスクリーンショットを図示する。 左心室を分離して関連する心臓角度を決定するための方法をあらわすフロー図である。 図８Ｅの方法のスクリーンショットを図示する。 図８Ｅの方法のスクリーンショットを図示する。 図８Ｅの方法のスクリーンショットを図示する。 図８Ｅの方法のスクリーンショットを図示する。 左心室を再配向するための方法をあらわすフロー図である。 左心室の再配向のために決定された左心室の寸法を図示する。

図１を参照すると、画像診断システム１０が検査領域１４内の対象１２の機能イメージングデータを取得する。ＳＰＥＣＴシステムが記載されるが、ポジトロン放出断層撮影法（ＰＥＴ）などといった他の画像診断法も考慮されることが理解されるものとする。画像診断システム１０は例えば関心領域が長手軸１８まわりを中心とするように所望位置において撮像若しくは検査される対象１２を適所に進めるように選択的に平行移動可能な患者支持台１６を含む。代替的に、外側ガントリ２０が長手軸１８に沿って対象１２の所望位置を得るためにトラック２２に運動可能に取り付けられる。

内側ガントリ２４は段階的若しくは連続的運動のために外側ガントリ２０に回転可能に取り付けられる。回転する内側ガントリ２４は対象を受ける検査領域１４を定義する。１つ以上の検出器ヘッド２６，２８，３０は回転式内側ガントリ２４上に個々に位置付け可能である。検出器ヘッド２６，２８，３０は回転式内側ガントリ２４の回転とともに検査領域１４及び対象１２まわりをグループとして回転する。検出器ヘッド２６，２８，３０は、検出器ヘッドを中心軸まわりの様々な角度方向のいずれかに位置付けるよう、それらの対象１２からの距離及び回転ガントリ２４上の間隔を変えるために、半径方向に、円周方向に、及び横方向に調節可能である。

検出器ヘッド２６，２８，３０は各々放射性医薬品からの入射放射線事象に応じて閃光すなわち光子を放出する１つ以上のシンチレータなどの放射線検出器のアレイを含む。シンチレータは閃光を受光してそれを電気信号へ変換する光検出器のアレイによって見られる。代替的に、直接放射線から電気パルスへの検出器アレイもまた考慮される。例えば検出器アレイの前に配置される放射線吸収ハニカムコリメータなど、投影データを定義するために適切なコリメーションが提供される。リゾルバ回路は各受光放射線事象のｘ、ｙ座標と入射放射線のエネルギーを分解する。光検出器の相対出力が従来の方法で処理され修正され、（ｉ）各放射線事象が受光される検出器ヘッド上の位置座標、及び（ｉｉ）各事象のエネルギーを示す出力信号を生成する。エネルギーは多重発光放射線源、迷放射及び二次放出放射線、散乱放射線、透過放射線など様々な種類の放射線を区別するために、並びにノイズを除去するために使用される。

ＳＰＥＣＴイメージングにおいて、投影像表現は検出器ヘッド上の各座標において受信される放射線データによって定義される。ＳＰＥＣＴイメージングにおいて、コリメータはそれに沿って放射線が受光される光線（ｒａｙ）を定義する。図示の実施形態はＳＰＥＣＴイメージングに関して記載されるが、ポジトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）イメージングシステムなどの他の核画像診断法もまた考慮されることが理解されるべきである。

ＰＥＴイメージングにおいて、検出器ヘッド出力は２つのヘッド上の同時放射線事象について観察される。ヘッドの位置と配向、及び同時放射線が受光される面上の位置から、同時事象検出点間の光線が計算される。この光線はそれに沿って放射線事象が起こった線を定義する。ＰＥＴ及びＳＰＥＣＴの両方において、ヘッドの多数の角度方向からの投影データは投影データバッファ３６に保存され、そして再構成プロセッサ３８によって関心領域の横ボリュメトリック画像表現及び投影像表現に再構成され、これはそれぞれボリューム画像メモリ４０と投影像メモリ４２に保存される。投影像表現はボリュームデータセットを通して投影される線に沿った最高減衰ボクセルが選択されるボリュームの２次元（２Ｄ）軸表現であり得る。ボリュメトリック画像表現とともに、計算時間及び投影像表現に対し小さな特徴の視覚化という代償を払って３Ｄ空間関係が保存される。両画像表現は長手軸１８に沿って画像表現の複数の横スライスを含み得る。機能イメージングシステム１０は対象の選択標的領域の選択イメージングシーケンスを実行するようにコントローラ４４によって操作される。コンソール４６は、臨床医がスキャンシーケンス若しくはプロトコルを選択するようにスキャナコントローラ４４を制御するためにユーザ入力装置５０とともに使用することができるグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示する表示ユニット４８を含む。

システム１０は心筋などといった関心領域を定義するためのアルゴリズムを実行する関心領域（ＲＯＩ）プロセッサ６０を含む。心臓イメージングの実施例においては、多量の放射性医薬品を吸収する肝臓のような臓器など、腹部から心筋を分離することが有利である。ＲＯＩプロセッサ６０は各画像メモリ４０，４２に保存される再構成投影及び／又はボリュメトリック画像表現を受信し、解剖学的画像若しくは人オペレータの助けを必要とすることなく、受信核データを分析してＲＯＩを定義する。ＲＯＩを含む画像表現と、投影及び／又はボリュメトリック画像表現のいずれかは、臨床医が見るために表示ユニット４８に供給され得る。ＲＯＩプロセッサは受信画像データ、処理画像データ、処理、生成、再構成などのための決定アルゴリズム、ＲＯＩ決定アルゴリズムなどを保存するコンピュータ可読記憶ユニット６２に結合される。投影データバッファ３６、ボリューム画像メモリ４０、投影像メモリ４２、及び記憶媒体６２は、単一コンピュータ可読メモリモジュールの一部であるか又は個別モジュールとして実装され得ることが理解される。

ＲＯＩプロセッサ６２に動作可能に接続されるパラメータ化プロセッサ６４は、心臓評価の背景においては、心筋血流、局所心筋血流、血流予備能、駆出率など、ＲＯＩからパラメータを推定し定量化する。心臓イメージング、肺イメージング、脳イメージングなどの特定イメージング研究に合わせたパラメータもまた考慮されることが理解されるべきである。

図２を参照すると、一実施形態において、ＲＯＩプロセッサは最大でも心筋を含むＲＯＩを決定し、ＲＯＩの再構成範囲を決定するための方法７０を実行するようプログラムされる。ＲＯＩプロセッサ６０は投影像メモリ４２に保存される投影像表現を受信する（Ｓ２００）。投影像表現を構成する２Ｄ画像は３次元（３Ｄ）ガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタでフィルタされる。３Ｄガウシアンフィルタの実施例において、パラメータ（例えば標準偏差、カーネル幅、カーネル高さなど）はイメージングシステム、患者などに適合され得る。代表スライスが、スライス位置に基づいて自動的に、臨床医によって手動で、ＧＵＩ５０を介して代表スライスの選択を提供することによって半自動的に、のいずれかでフィルタスライスから選択される（Ｓ２０２）。代表スライスの強度分布はピクセル強度の範囲を調節するために正規化される（Ｓ２０４）。代表スライスを正規化するための１つの方法は、代表スライスの全体最大ピクセル強度にわたって対応ピクセル強度の逆正接に従って各ピクセルを更新することである。
Ｉ（ｉ，ｊ）＝ａｔａｎ（Ｉ（ｉ，ｊ）／Ｉ_ｍａｘ）×１００
Ｉ（ｉ，ｊ）は位置（ｉ，ｊ）におけるピクセル強度であり、Ｉ_ｍａｘは代表スライスの全体最大ピクセル強度であり、１００は定数係数である。

強度正規化代表スライスは例えば心臓部、肝臓部、腹部などの高吸収領域を保持し、バックグラウンドノイズを抑制するためにヒストグラムプロファイルを用いて閾値化される（Ｓ２０６）。他の高吸収領域から心臓部を分離するために、心臓部を局在化するように閾値化スライスにレイキャスティングが実行される（Ｓ２０８）。心臓部が局在化された後、右心室、重なっている肝臓及び胸部といった部分など、心臓部を囲む不要な部分が画像処理に基づく方法及び／又はヒューリスティックを用いて削除若しくは除去される（Ｓ２１０）。局在化心臓部が削除されると、局在化心臓部を囲む境界ボックスが推定され（Ｓ２１２）、心筋の範囲が境界ボックスの位置と寸法から決定されることができる。図３は３つのテストケースについて方法７０の様々なステップにおける選択代表スライスを図示する。

図４Ａ‐４Ｃ及び図５を参照すると、代表スライスにおいて高吸収領域を保持し、バックグラウンドノイズを抑制するために、代表スライスのヒストグラムに基づく閾値化が実行される。閾値化アルゴリズム７２は心臓部を除去すべきでないので、反復適応ヒストグラムに基づく閾値化アルゴリズムが導入される。ヒストグラムの極大値、極大値が生じるインデックス、ヒストグラム内の谷などの係数が、閾値化係数を決める前に研究される。閾値化係数が決定されると、正規化代表スライスが極大値と閾値化係数の比に基づいて決定される。臨床研究は閾値化係数が２．５乃至５の範囲内にあると推定されることを示した。従って、初期閾値化係数は３に設定され、閾値化アルゴリズム７２はヒストグラム係数に従って閾値化係数を反復的に更新する。

正規化代表スライスのヒストグラムが生成される（Ｓ４００）。ヒストグラムは図５に示す通り正規化代表スライスにおけるピクセル強度の表形式度数（ｔａｂｕｌａｔｅｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）のグラフィック表示である。最大度数８０（ＭａｘＦｒｅｑ）及びその対応インデックスがヒストグラムから決定される（Ｓ４０２）。ヒストグラムインデックスゼロに対応する度数は、バックグラウンド、すなわち強度ゼロのピクセルに関連するので、閾値化アルゴリズム７２において考慮されないことに留意されたい。ＭａｘＦｒｅｑが決定された後、ヒストグラム内の極大値（ＬｏｃＭａｘ）８２とその対応インデックスが所定の予め選択された条件に基づいて検索される（Ｓ４０４）。

条件はコンソール４６の入力装置５０を用いてＧＵＩに予め選択される制約を入力することによって臨床医によって設定されることができる。条件は度数及び／又はインデックス制約を含み得る。例えば、条件はＭａｘＦｒｅｑとＬｏｃＭａｘの度数の差が最大でもＭａｘＦｒｅｑの２０％であるべきと規定し得る。言い換えれば、ＬｏｃＭａｘの度数はＭａｘＦｒｅｑの度数の２０％以内であるべきである。別の条件はＬｏｃＭａｘのインデックスがＭａｘＦｒｅｑのインデックス以上から８大きいものとすることを含み得る。ＬｏｃＭａｘの検索はこの条件例に限定されるべきではなく、他の条件及び条件の量もまた考慮されることが理解されるべきである。

ＬｏｃＭａｘが決定されると、初期設定閾値化係数がＬｏｃＭａｘの度数とインデックスに基づいて反復的に決定される（Ｓ４０６）。ＬｏｃＭａｘのインデックスが１０未満であり、ＬｏｃＭａｘの度数がバックグラウンド（すなわちヒストグラム［０］若しくはゼロ強度のピクセル）の度数未満である場合、閾値化係数が更新される（Ｓ４０８）。これらの条件の両方が満たされる場合、アルゴリズム７２はＬｏｃＭａｘのインデックスが１に等しいかどうかをチェックすることによってノイズが優勢であるかどうかを決定する（Ｓ４１０）。ＬｏｃＭａｘが１に等しい場合、現在のＬｏｃＭａｘを除外するために（Ｓ４１２）、すなわち検索からインデックス１と関連する度数を除外するために新たなＬｏｃＭａｘが検索される。新たなＬｏｃＭａｘインデックスが５未満である場合（Ｓ４１４）、閾値化係数が１削減され（Ｓ４１６）、アルゴリズムが継続する。新たなＬｏｃＭａｘインデックスが５以上乃至１０未満である場合（Ｓ４１８）、閾値化係数が１増加され（Ｓ４２０）、アルゴリズムが継続する。ＬｏｃＭａｘが１ではない場合、ＬｏｃＭａｘインデックスが５以上乃至１０未満であるかどうかをチェックする（Ｓ４２２）。もしそうであれば、閾値化係数は１削減されアルゴリズムが継続する（Ｓ４２４）。

ステップＳ４０８のテストが失敗する場合、アルゴリズムは引き続き決定された閾値化係数に対するＬｏｃＭａｘ度数の比に従ってベンチマーク線８４を決定する（Ｓ４２６）。
ｙ＝ＬｏｃＭａｘ度数／閾値化係数

そしてベンチマーク線８４以下の度数になるようにベンチマーク度数が決定される（Ｓ４２８）。ベンチマーク度数は決定されたベンチマーク度数のうちの１つよりも上の閾値化の範囲を設定する、すなわち閾値化度数を超える及び／又は含むインデックスが閾値化後に保存される。まず、ベンチマーク線以下の全度数が特定されベンチマーク度数とラベルされる。複数の度数の数が１未満である（すなわちベンチマーク線以下の度数がない）場合（Ｓ４３０）、ベンチマーク線に最も近い度数が検索され、ベンチマーク度数として選択される（Ｓ４３２）。

ベンチマーク度数の数が１以上である場合（Ｓ４３０）、最初と最後のベンチマーク度数が検索される（Ｓ４３４）。最初のベンチマーク度数８６はベンチマーク線直下の最初のヒストグラム度数である。最後のベンチマーク度数８８は最初のベンチマーク度数とベンチマーク線の間の、最初のベンチマーク点インデックスの３乃至５０の間のインデックスを持つヒストグラム度数である。閾値度数は最初と最後のベンチマーク度数の間の最低度数であり（Ｓ４３６）、すなわちこれは谷である。ベンチマーク度数が決定された後（Ｓ４２８）、正規化代表スライスが決定されたベンチマーク度数よりも上に閾値化される（Ｓ４３８）。

引き続き図６Ａ‐Ｃを参照しながら図２に戻ると、レイキャスティングアルゴリズム９０に従って閾値化代表スライスから局在化心臓部が決定される（Ｓ２０８）。局在化心臓部を決定するために、図６Ｂに示す通り水平レイキャスティングプロファイルが生成される（Ｓ６００）。光線は第１の行から開始して閾値化スライスのｙ方向に進むように水平に投じられる。レイキャスティングプロファイルの実施例は３つのテストケースについて図６Ｃに図示される。第１の行は正規化代表スライスのヒストグラムであり、第２の行は対応するレイキャスティングプロファイルである。ヒストグラムのｙ軸は度数をあらわしｘ軸はピクセル強度若しくはインデックスをあらわす。レイキャスティングプロファイルにおいて、ｙ軸は非ゼロピクセルのカウントをあらわしｘ軸は投じられる光線をあらわし、例えば６４光線が投じられる。

図６Ａに戻り、レイキャスティングプロファイルから、非ゼロカウントを持つ光線のグループが連結性基準に基づいて連結されるように決定される。ＬｏｃＭａｘ条件と同様に、臨床医は入力装置５０を用いてコンソール４６のＧＵＩに制約を入力することによって連結性基準を設定することができる。例えば、連結性基準は心筋の寸法及び／又は心筋の位置など特定の解剖学的仮定に基づき得る。臨床医は対象の年齢、身長、体重、胸囲、既往歴などをデータベースに入力し、仮定の根拠として平均寸法及び位置を検索することができる。ＳＰＥＣＴイメージングにおいて、６４×６４ピクセル分解能で４１０ｍｍ×４１０ｍｍのおおよその寸法を持つスライスでは、心筋が少なくとも３８．４ｍｍすなわち６光線若しくは６ピクセルの垂直寸法と、少なくとも４４．８ｍｍすなわち水平光線の２５％について７列若しくは７ピクセルの水平寸法を持つと仮定され得る。連結性基準が心筋を絞り込むことができない場合、例えば連結光線のグループが最小寸法基準を満たさない場合、閾値化係数が１削減され（Ｓ６０４）、ヒストグラムに基づく閾値化が更新された閾値化係数で繰り返される。

連結性基準が満たされ、領域が心筋として絞り込まれる場合（Ｓ６０２）、局在化心臓部が決定され（Ｓ６０４）、ＲＯＩ及び対応する再構成範囲を決定するためにさらに処理される。前のステップから心筋として絞り込まれた最初の（前方）非ゼロ光線から始めて６４×６４ＳＰＥＣＴスライスについて７６．８８ｍｍ若しくは１２ピクセルに及ぶ領域が、局在化心臓部として決定される（Ｓ６０６）。局在化心臓部はノイズと高強度腹部及び肝臓をマスクしてからマスク領域をさらに処理することによって保存される。図６Ｄは心筋を絞り込み局在化心臓部９２を決定するために連結性基準を決定するために使用されるヒューリスティックの一実施例を図示する。

図７Ａ及び７Ｂを参照すると、初期分離及びレイキャスティング操作後（すなわち垂直方向において）、心筋は右心室、重なっている肝臓、及び心臓を囲む他の胸部などの不要部分から水平方向に削除される。画像処理法１００が採用され、ヒューリスティックに基づく削除アルゴリズム１０２が同じものに対し採用される。レイキャスティング（Ｓ２０６）後に決定されるマスクスライスが２値化される（Ｓ７００）。場合によっては、心筋境界内の低強度ピクセルのために２値化画像表現に穴が現れるかもしれない。心筋の領域がその後の収縮（ｅｒｏｓｉｏｎ）操作（Ｓ７０４）において除去されないことを確実にするために、穴埋め操作（Ｓ７０２）が実行される。連結成分分析（Ｓ７０６）が実行され、少なくとも１０ピクセルを持つ成分が選択され、選択成分が膨張（ｄｉｌａｔｅ）される（Ｓ７０８）。膨張２値マスクが得られると、ｘ及びｙ方向に範囲が計算される（Ｓ７１０）。

ヒューリスティックに基づく削除アルゴリズム１０２は残りの部分を削除する。ｘ及びｙ方向の範囲が４ピクセルを超えて異なり（Ｓ７１２）、ｘ方向の部分がｙ方向よりも大きい場合（Ｓ７１４）、ｘ方向の部分が除去される、すなわち範囲内の差がＹ方向の差と同じになるまで左方向から膨張２値マスクから列が反復的に削除される（Ｓ７１６）。Ｘ及びＹ方向の範囲が４ピクセル未満である場合、次のステップが実行される。

適切な範囲を推定した後、ｘ軸に沿ってｙ方向に光線が投じられ、各光線に沿った非ゼロピクセルの数が右から始めてカウントされる（Ｓ７１８）。各非ゼロ光線について、非ゼロピクセルの数がｙ方向の範囲の４０％未満である場合（Ｓ７２０）、ｘ方向の範囲が左にシフト若しくは調節される（Ｓ７２２）。シフトは現在の光線の非ゼロピクセルの数がｙ方向の範囲のもの以上になるまで繰り返される。このプロセスが停止すると、残りの部分の境界ボックスが推定され（Ｓ７２４）、例えば±４ピクセルのマージンが境界ボックスのｘ及びｙ方向の両方に加えられ（Ｓ７２６）、再構成限界を与える。最終再構成限界は、臨床医による検証のために表示ユニット４８で見るために、機能イメージング表現、投影像表現、ボリュメトリック画像表現などにわたってマスクされ得る。

図８Ａを参照すると、別の実施形態において、ＲＯＩプロセッサ６０は最大でも左心室を含むＲＯＩを決定するための方法１２０を実行し、左心室（Ｌ．Ｖ．）を再配向するように構成される。パラメータ定量化及び推定のために、Ｌ．Ｖ．が再配向される。典型的には、左心室の短軸、水平長軸、及び垂直長軸を配向するために全ボリュメトリック画像表現が再配向される。このＬＶ配向の知識は、心筋血流、局所心筋血流、血流予備能、駆出率などといった診断パラメータの正確で再現可能な評価のためにボリュメトリック断層データの適切なスライシングを可能にする。ストレス及び安静テストなどの実験間のずれは誤診をもたらし得る。Ｌ．Ｖ．再配向の精度と再現性を向上させるために、方法１２０は最大でも左心室を含むＲＯＩの識別と、全ボリュームの代わりにＲＯＩのみの再配向を要する。

ＲＯＩプロセッサ６０は投影像メモリ４０に保存されたボリュメトリック画像表現を受信する（Ｓ８００）。心筋境界を保持し、パラメータ推定及び定量化を妨げ得ることになる肝臓及び腹部から生じる強度とバックグラウンドノイズを抑制するために、ボリュメトリック画像表現を構成する横スライスが個別に閾値化される（Ｓ８０２）。各横スライスに対する最大強度が決定され、予め選択される閾値化係数、例えば２に対する決定された最大強度の比を上回る強度を持つピクセルが保存されるように、スライスが閾値化される。横スライスが閾値化されると、心筋に対応するスライスの中心セットが選択される（Ｓ８０４）。ＳＰＥＣＴイメージングの実施例において、中心スライスはおおよそ７スライスを含み得る横ボリュームの３０‐４０％であると予測される。中心スライスは横ボリューム内のスライス位置に基づいて自動的に、臨床医によって手動で、又はその組み合わせで、例えばＧＵＩを介して適切なセットの検証のために中心スライスの選択を提供することによって、決定されることができる。

心筋に対応する中心に位置するスライスのセットが選択されると、肝臓及び腹部からＬ．Ｖ．を分離するために選択されたスライスの各々に対してクラスタリングが実行される（Ｓ８０６）。引き続き図８Ｂを参照すると、クラスタリングアルゴリズム１２２はまず連結成分分析で選択スライスの各々のうちの最大成分を決定する（Ｓ８０８）。１００ｍｍ^２よりも大きい面積を持つ成分（Ｓ８１０）、若しくは６４×６４スライス内のおおよそ１５‐１６ピクセルが境界ボックスでフィルタされる（Ｓ８１２）。各境界ボックスの重心が決定され（Ｓ８１４）、隣接する重心が横方向において分析される。整列した重心を持つ境界ボックスの最長連続クラスタが選択され、選択クラスタ内の最大境界ボックスが全ボリュメトリック画像表現をマスクするために使用され（Ｓ８１８）、これが初期ＲＯＩを定義する。整列の程度は隣接スライス内の重心間の距離によって決定される。例えば、ｘ若しくはｙ方向のいずれかにおいて４ピクセル若しくは２５．６ｍｍ以内の隣接重心が連続とみなされる。図８Ｄは閾値化（２行目）及びクラスタ選択（３行目の点線）後の選択中心スライス（１行目）を図示する。

引き続き図８Ｃを参照しながら図８Ａに戻って参照すると、クラスタリングアルゴリズム１２２から決定されるマスクＲＯＩは横方向の全スライスを含む。この初期ＲＯＩはその中に特定の腹部若しくは肝臓部分を持つかもしれず、これらはマンハッタン距離に従って横方向に削除される（Ｓ８２０）。マンハッタン距離アルゴリズム１２４は各スライスに存在する心筋部分が一致し、いかなる不一致も適切に調節されることを確実にする。

初期ＲＯＩは予め選択される閾値化係数を超える初期ＲＯＩの最大強度を用いてスライスについて（ｓｌｉｃｅ‐ｗｉｓｅ）閾値化される（Ｓ８２２）。閾値化後の残り部分の重心が初期ＲＯＩの各スライス毎に決定される（Ｓ８２４）。マンハッタン距離が選択中心スライス（Ｓ８２６）の重心から各スライス重心毎に決定される（Ｓ８２８）。決定された各マンハッタン距離に対する予め選択された制約に基づいて、例えば２０ｍｍスライス、選択中心スライスから予め選択されたマンハッタン距離制約を超える閾値化ＲＯＩのスライスが、ＲＯＩから除去される（Ｓ８３０）。アルゴリズム１２４は中心スライスから横ボリュームの終了に向かって及び開始に向かって横断し、マンハッタン距離に従ってＲＯＩの開始と終了を決定する。

マンハッタン距離に基づく削除後、削除されたＲＯＩは心筋の領域と重なっている特定の肝臓及び腹部の領域を持つかもしれない。Ｌ．Ｖ．は心臓角度の決定を妨げ得るこれらの領域から分離される（Ｓ８３２）。この目的でＬ．Ｖ．の中隔に平行な線が中心スライス内の心筋壁に対して推定される。これらの決定された線の間のＲＯＩ部分はＬ．Ｖ．再配向のために保存される。

図８Ｅ‐８Ｈを参照すると、Ｌ．Ｖ．分離アルゴリズム１２６が選択中心スライスに対して実行される。図８Ｆに図示の通り、最大垂直接線（ＭａｘＶＴ）、最小垂直接線（ＭｉｎＶＴ）、最大水平接線（ＭａｘＨＴ）、及び最小水平接線（ＭｉｎＨＴ）を決定するために垂直及び水平方向のレイキャスティングが使用される。最大及び最小垂直接点を決定するために正負ｙ方向のいずれかにおいて非ゼロカウントを持つ最初の光線（図８Ｇ）が使用される（Ｓ８３６）。最大及び最小水平接点を決定するために正負ｘ方向のいずれかにおいて非ゼロカウントを持つ最初の光線（図８Ｈ）が使用される（Ｓ８３８）。図８Ｉに示す通り、ＭａｘＨＴをＭｉｎＶＴに、及びＭａｘＶＴをＭｉｎＨＴに連結する線（Ｓ８４０，Ｓ８４２）が心臓角度を規定する。角度は各線の傾きの正接から決定され、傾きはｙ＝ｍｘ＋ｂで決定される（Ｓ８４４）。

図８Ｊ及び８Ｋを参照すると、これらの線の間の部分が分離され、Ｌ．Ｖ．の方位角と仰角を決定する（Ｓ８５０）ために心臓線が使用され、それから単軸（ＳＡ）、水平長軸（ＨＬＡ）、垂直長軸（ＶＬＡ）が決定される（Ｓ８５２）。ＳＡ，ＨＬＡ及びＶＬＡにより、ＲＯＩプロセッサ６０は再配向角度を決定し（Ｓ８５４）、Ｌ．Ｖ．を再配向する（Ｓ８５６）。

本発明は好適な実施形態に関して記載されている。前の詳細な説明を読んで理解することで修正及び変更が想到され得る。本発明はかかる修正及び変更を添付の請求項若しくはその均等物の範囲内にある限り全て含むものと解釈されることが意図される。

Claims (17)

1. 心臓イメージングのための方法であって、
   少なくとも心筋を含む、対象の機能イメージングデータを取得するステップと、
   前記取得された機能イメージングデータから最大でも心筋を含む関心領域を決定するステップと、
   前記決定された関心領域に基づいて心筋の診断パラメータを推定するステップと
   を有し、前記関心領域を決定するステップが、
   前記機能イメージングデータから投影像表現を生成するステップと、
   選択代表スライスのヒストグラムに基づいて前記投影像表現を閾値化するステップと、
   水平レイキャスティングプロファイルと解剖学的ヒューリスティックのうち少なくとも１つに従って前記閾値化データ内の局在化心臓部を決定するステップと、
   画像に基づく及びヒューリスティックに基づく削除法に従って前記局在化心臓部の範囲を決定するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記推定された診断パラメータが、心筋血流、局所心筋血流、血流予備能、及び駆出率のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記取得された機能データを閾値化するステップが、
   前記選択代表スライスのヒストグラムを生成するステップと、
   前記ヒストグラムから最大度数とそのインデックスを決定するステップと、
   前記最大度数のインデックスに基づいて予め選択される条件に基づいて極大度数とそのインデックスを検索するステップと、
   前記極大度数のインデックスと度数のうち少なくとも１つに基づいて閾値化係数を反復的に決定するステップと
   を含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記投影像表現を閾値化するステップが、
   前記決定された閾値化係数に対する前記極大度数の比からベンチマーク線を決定するステップと、
   前記ベンチマーク線以下の最初の度数である、最初のベンチマーク度数とそのインデックスを前記ヒストグラム上で特定するステップと、
   前記最初のベンチマーク度数と前記ベンチマーク線の間の度数、及び前記最初のベンチマーク点インデックスの３乃至５０の間のインデックスを持つ、最後のベンチマーク度数とそのインデックスを特定するステップと、
   前記最初と最後のベンチマーク度数の間の最低度数である、閾値化度数とそのインデックスを特定するステップと、
   第２のベンチマークインデックス以上のインデックスを持つ度数が保存されるように前記投影像表現を閾値化するステップと
   をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記閾値化データ内の局在化心臓部を決定するステップが、
   水平に投じられた光線から前記閾値化投影像表現の前記レイキャスティングプロファイルを生成するステップと、
   連結性基準に従って連結される光線を決定するステップと、
   前記連結光線に解剖学的ヒューリスティックに従って前記局在化心臓部を決定するステップと
   を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記解剖学的ヒューリスティックが投じられた光線の非ゼロピクセルカウントに基づいておおよその心臓寸法と解剖学的位置に従って局在化心臓部を規定する、請求項５に記載の方法。
7. 前記局在化心臓部決定の失敗に応じて、前記閾値化係数を更新し、更新されたベンチマーク線及び／又は度数に従って前記投影像表現を閾値化する、請求項５又は６に記載の方法。
8. 前記局在化心臓部の範囲を決定するステップが、
   前記決定された局在化心臓部をマスクするステップと、
   画像に基づく削除法を用いて前記マスクされた局在化心臓部を削除するステップと、
   削除された局在化心臓部の範囲を決定するステップと、
   垂直レイキャスティングに基づくヒューリスティックに従って削除された局在化心臓部の範囲を調節するステップと、
   前記調節された範囲に対して境界ボックスを推定するステップと
   を含む、請求項５乃至７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記関心領域を決定するステップが、
   前記機能イメージングデータをボリューム画像表現に再構成するステップと、
   各対応スライスの最大ピクセル強度に従って前記ボリューム画像表現の横スライスを閾値化するステップと、
   左心室に対応する前記閾値化スライスのクラスタを決定するステップと、
   中心スライス内の左心室重心から残りのクラスタ化スライス内の左心室重心の間の所定のマンハッタン距離に従って前記決定されたスライスのクラスタを削除するステップと、
   心筋の中隔の心臓角度に従って前記削除されたスライスにおいて左心室を分離するステップと
   を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記分離された左心室の方位角と仰角を決定するステップと、
    前記決定された方位角と仰角に従って左心室の短軸、垂直長軸、及び水平長軸を決定するステップと、
    前記決定された短軸、垂直長軸、水平長軸に従って左心室の再配向角度を決定するステップと
    をさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記横スライスを閾値化するステップが、
    各横スライスについて最大ピクセル値を決定するステップと、
    予め選択される閾値化係数に対する対応最大ピクセル値の比を超える強度を持つ各スライス内のピクセルを保存するステップと
    を含む、請求項９又は１０に記載の方法。
12. 前記閾値化スライスのクラスタを決定するステップが、
    心筋に対応する複数の中心に位置するスライスを選択するステップと、
    連結成分分析に従って各選択スライス内の最大成分を決定するステップと、
    最大成分の各々の周辺に境界ボックスをフィッティングするステップと、
    ４ピクセル未満異なる隣接重心を持つ境界ボックスの最長連続クラスタを決定するステップと、
    前記決定されたクラスタ内の最大境界ボックスで前記ボリューム画像表現をマスクすることによって初期関心領域を生成するステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記決定されたスライスのクラスタを削除するステップが、
    各対応スライスの最大ピクセル強度及び予め選択される閾値化係数の比に従って前記初期関心領域の各スライスを閾値化するステップと、
    前記初期関心領域の各閾値化スライスの重心を決定するステップと、
    中心スライスの重心から所定のマンハッタン距離を超えるスライスを閾値化関心領域から除去するステップと
    を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 左心室を分離するステップが、
    前記削除されたスライスの中心スライスを選択するステップと、
    最大及び最小水平接点と、最大及び最小垂直接点を決定するステップと、
    前記最小垂直接点と前記最大水平接点の間の線の第１の心臓角度を推定するステップと、
    前記最大垂直接点と前記最小水平接点の間の第２の線の第２の心臓角度を推定するステップと
    を含む、請求項９乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 機能イメージングデータを取得するための少なくとも１つの検出器ヘッドを持つ機能イメージングシステムと、
    前記機能イメージングデータの取得及び／又は前記検出器ヘッドの位置を制御するための制御ユニットと、
    前記取得された機能イメージングデータから最大でも心筋を含む関心領域を決定する関心領域プロセッサと、
    前記決定された関心領域からパラメータを推定及び／又は定量化するパラメータ化プロセッサと
    を有し、前記関心領域プロセッサが、
    前記機能イメージングデータから投影像表現を生成する処理と、
    選択代表スライスのヒストグラムに基づいて前記投影像表現を閾値化する処理と、
    水平レイキャスティングプロファイルと解剖学的ヒューリスティックのうち少なくとも１つに従って前記閾値化データ内の局在化心臓部を決定する処理と、
    画像に基づく及びヒューリスティックに基づく削除法に従って前記局在化心臓部の範囲を決定する処理と、
    を実行する、画像診断システム。
16. 前記推定される診断パラメータが、心筋血流、局所心筋血流、血流予備能、駆出率のうち少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の画像診断システム。
17. 前記関心領域プロセッサが、
    前記選択代表スライスのヒストグラムを生成するステップと、
    前記ヒストグラムから最大度数とそのインデックスを決定するステップと、
    前記最大度数のインデックスに基づいて予め選択される条件に基づいて極大度数とそのインデックスを検索するステップと、
    前記極大度数のインデックスと度数のうち少なくとも１つに基づいて閾値化係数を反復的に決定するステップと
    を含む、請求項１５又は１６に記載の画像診断システム。

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