JP2013504394A - イメージング方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
粒子画像速度測定法(PIV)は、瞬間的な速度場を正確に測定するためによく知られた方法である。可視光を用いるPIV技術は、光学的に透明なサンプルに限られる。しかし、PIVを用いたX線の使用は、本方法の用途を不透明な組織にまで広げてきた。これにより、このイメージング方法が生体内の血流場の測定に理想的なものとなった。
KimおよびLee(Kim GBおよびLee SJ/2006年/Exp.Fluids/第41巻195頁)は、粒子および血液細胞をトレーサとし、X線PIVを用いたチューブ内の流れを測定した。この研究において説明された方法は、測定体積内における速度の2成分(画像平面と垂直な次元に関して平均化されている)に限定されている。使用されたPIVアルゴリズムは、光学/レーザーに基づいた速度測定に関連する従来技術であった。これらのアルゴリズムは、パルス状の(瞬間的な)照射およびゼロの面外流量勾配を仮定していた。そのため、X線を用いて現実の流れをイメージングする3D特性を考慮することができなかった。これにより流速が大幅に過小評価されてしまっていた。
最近、X線PIV解析は3D流量データを含むように拡張されてきた。Fourasら(Fouras A、Dusting J、Lewis RおよびHourigan Kら/2009年/Journal of Applied Physics/第102巻第064916頁)が教示するのは、相関ピークが測定体積内における速度の確率密度関数(PDF)を表すということである。流れ場に関するある仮定と組み合わせた場合、速度に関するこの体積PDFを速度プロファイルへと変換することが可能である。これにより、3Dの流量データを単一のX線投影画像から測定することができるようになる。
(i)従来技術の3Dイメージング技術を用いては行えない、動きの3D再構築を行い、
(ii)初めに3D画像を再構築することなく3Dの動き(速度)情報を再構築し、
(iii)ずれ、コンプライアンスおよび体積流れなどのデータを4D(x,y,z,t)において評価し、3Dまたは4D上に速度の3成分を再構築することにより、それらを画像形式にて表示する能力を提供する。
1:少なくとも1つの映写角から画像を記録し、デカルト座標に関してサンプルに対して速度データをコード化する画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
2:相互相関解析で得られた画像ペアの相互相関から直接的に2Dまたは3Dの速度場を再構築するステップ。
ここで、再構築は初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
1:デカルト座標にてサンプルに対するデータをコード化する画像を記録するステップと、
2:記録された画像においてコード化された情報から、2Dまたは3Dデータ場を再構築するステップと、
3(a):サンプルの画像をセグメント化するステップと、
3(b):各セグメントと2Dまたは3Dデータ場の領域とを関連づけるステップ。
ここで再構築は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
1.少なくとも1つの映写角から画像を記録し、3つのデカルト座標に関してサンプルに対する2D速度データを得るために画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
2.相互相関解析から得られた画像ペアの相互相関から直接的に3D速度場を再構築するステップ。
ここで、ステップ1および2は自動化されている。
1:少なくとも1つの映写角から画像を記録し、デカルト座標に関してサンプルに対する速度データをコード化する画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
2(a):相互相関解析から得られた画像ペアの相互相関から直接的に3D速度場を再構築するための反復法を用いるステップと、
2(b):4D速度場を生成するために反復法を繰り返すステップと、
3:4D速度場を使用することにより、さらなる情報を提供するステップ。
ここで再構築は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1〜3は自動化されている。
・X線
・可視レーザーを含む可視光
・赤外レーザーを含む赤外線放射
・紫外線レーザーを含む紫外線放射
・超音波
・電気インピーダンス
・磁気共鳴
1(a):複数の映写角から画像を記録するステップと、
1(b):画像を長方形の調査(interrogation)ウィンドウ内に割り当てるステップと、
1(c):画像からx,y,z方向に速度成分u,v,wを導出するステップと、
1(d):調査ウィンドウによって規定された画像ペアにおいて相互相関解析を実行するステップと、
2:相互相関解析から得られた画像ペアの相互相関から直接的に3D速度場を再構築するステップ。
ここで再構築は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
1(a):少なくとも1つの映写角から画像を記録し、コード化された以下のパラメータを測定するために画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
(i)時間に対する(against time)デカルト座標(x,y,z)とは正反対の(opposite)速度(u,v,w)
(ii)圧力または体積を含む群から選択されたさらなる物理的パラメータ(p)
2(a):測定を積分することにより、単一の3D速度場を提供するステップと、
2(b):以下の式により定義される微分係数に関して、局所的なコンプライアンスを記述するステップ。
(δu/δx+δv/δy+δw/δz)/δp
ここでステップ2は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
1:少なくとも1つの映写角から画像を記録することにより、コード化された以下のパラメータを測定するために画像ペアの相互相関解析を行うステップと、
(i)デカルト座標(x,y)とは正反対の動き(u,v)、
(ii)サンプルの厚さ(t)、圧力(p)および体積(V)
2(a):測定を積分することにより、単一の3D速度場を提供するステップと、
2(b):以下の式に関して局所的なコンプライアンスを記述するステップと、
(δu/δx+δv/δy).t/δp
2(c):全コンプライアンスと、以下の式に従って局所的なコンプライアンスを加えることにより決定された全コンプライアンスとを数学的に比較することにより、tに対して解くステップ。
t=V/Σ/(δu/δx+δv/δy)
ここでステップ2は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
(i)1つ以上のエネルギー源と、
(ii)1つ以上のエネルギー源から発せられたサンプルを通過するエネルギーにより作られた画像を記録するための1つ以上の検出器と、
(iii)1つ以上のエネルギー源と1つ以上の検出器との間にサンプルを配置するためのサンプル保持具。
使用時には、サンプル保持具はサンプルを複数のエネルギー映写角に回転させることにより、少なくとも1つの画像が映写角のそれぞれに対して記録される。
(i)1つ以上のエネルギー源と、
(ii)1つ以上のエネルギー源から発せられたサンプルを通過するエネルギーにより作られた画像を記録するための1つ以上の検出器。
使用時には、サンプルは1つ以上のエネルギー源と1つ以上の検出器との間に配置される。エネルギー源および検出器はサンプルに対して複数のエネルギー映写角に回転されることにより、サンプルの少なくとも1つの画像が映写角のそれぞれに対して記録される。
(i)それぞれの映写角を有する2つ以上のエネルギー源と、
(ii)エネルギー源から発せられたエネルギーによりサンプルを通過するときに作られた画像を記録するための1つ以上の検出器。
ここで各映写角における記録は同時に行われる。
・従来のCTが画像から抽出する(X線吸収の線積分)よりも画像ペアからはるかに多くの情報(すべての投影速度の確率密度関数)を解読する能力
・従来技術の方法と比べてより高い解像度を有する改善されたイメージング
・PIV技術、特にX線PIVおよびホログラフィック速度測定における著しい進歩
・肺、心臓および血管などの不透明なサンプルにおける3D動き場を測定するための改善された性能
・放射線源に対するサンプル暴露を最小限にする比較的短い走査時間
・臨床的診断および治療に対する新たな選択肢
・血液
・心臓およびその弁
・肺組織
・粘液線毛除去を含む繊毛
・肺や他の組織の内部における空気の流れ
・消化管およびその内容物
・鼓膜、繊毛および骨を含む耳の内部の構造
・耳の内部の液体
・脳腫脹を含む腫脹
・関節における滑液および結合組織を含む骨
・筋肉
・リンパ液を含むリンパ液システム
上述したように、本願発明は、血液などの液体の動きをイメージングすることに限られず、組織または肺などの器官全体の動きを表現することもできる。イメージングに使用されるデータをさらに定量的に処理することにより、肺の内部の気流やずれの量などの追加的で有用な情報を提供することができる。
1:少なくとも1つの映写角、好ましくは複数の映写角から画像を記録し、デカルト座標に関してサンプルに対して速度データをコード化する画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
2:相互相関解析で得られた画像ペアの相互相関から直接的に2Dまたは3Dの速度場を再構築するステップ。
ここで再構築は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
本願発明は、データセットを局所的なコンプライアンス地図へと変換する方法を提供する。たとえば肺換気に対しては、(速度場を規定する)データセットは、2Dまたは3Dにおける速度の測定、呼吸中の肺圧力の範囲の測定、および場合によっては患者が呼吸をする際に吸入および吐出した空気の体積の測定を含んでもよい。
1:少なくとも1つの映写角、好ましくは複数の映写角から画像を記録し、デカルト座標に関してサンプルに対して速度データをコード化する画像ペアの相互相関解析を実行するステップと、
2(a):吸息または吐息の任意の部分にわたって速度を積分することにより、単一の3D速度場を得るステップ(この3D地図は、方向(directional)座標(x,y,z)においてu,v,wとして定義できる速度量を有する)と、
2(b):次に局所的なコンプライアンスは、数学的に以下の式で記述される:
(δu/δx+δv/δy+δw/δz)/δp
(式中、δp=ステップ2(a)における吸息または吐息の同じ部分に対する圧力変化)
ここでは、ステップ2の再構築は初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、ステップ1および2は自動化されている。
2(a):吸息または吐息の任意のすべての部分にわたって速度を積分することにより、単一の2D速度場を得るステップ(この2D地図は、方向座標(x,y)においてu,vとして定義できる速度量を有する)と、
2(b):局所的なコンプライアンスを以下の式により数学的に記述するステップと、
(δu/δx+δv/δy).t/δp
(式中、t=厚さ、p=吸息または吐息における圧力)
2(c):(一般に測定される)全コンプライアンスと、方程式の形で以下の式により表現できる局所的なコンプライアンスを加えることにより決定された全コンプライアンスとを数学的に比較することにより、tに対して解くステップ。
t=V/Σ/(δu/δx+δv/δy)
(式中、V=吸入または吐出された体積)
ここで、このステップ2の再構築は、最初に2Dまたは3D画像を再構築することなく行われる。また、自動化されている。
3(a):サンプルの3D画像をセグメント化するステップと、
3(b):3D画像のセグメントと対応する微分係数とを関連づけるステップ。
本願発明の方法は、広範囲のイメージングシステムに実装することができるであろう。本方法はCTXVシステムを用いて実装されることが好ましい。なぜなら本方法はあらゆる医療用イメージングモダリティに対して最高の分解能および透過性を与えることができるという利点を有するからである。
a:ビデオの速度または二重シャッタX線カメラ(1)と、
b:円錐ビームX線源(2)と、
c:エネルギー源調節システム(3)と、
d:基本エネルギー源整列ハードウェア(4)と、
e:高分解能カメラ整列ハードウェア(4)と、
f:画像撮影および解析ハードウェア(5)と、
g:ユーザーインターフェース(6)
h:高速画像撮影ハードウェアと、
i:高速画像処理ハードウェアと、
j:画像処理ソフトウェアと、
k:整列、イメージングおよび解析用のユーザーインターフェース。
本願発明は、Spring−8シンクロトロンにおいて4頭の異なる動物試験に使用されて成功してきた。これらの試験では、以下の内容が研究された:
a.人工呼吸器により誘導された肺損傷
b.ブレオマイシンに誘導された線維症
c.メタコリン接種およびサルブタモール反転(reversal)に基づくぜんそく
d.嚢胞性線維症肺病
本実施例では、本願発明の方法が強い3D流れの測定に適用された。
従来のPIVのように、粒子画像ペアは調査領域へと離散化され、相互相関がこれらの調査領域上で実行される(図3(a)(i))。しかし、投影された調査領域内における広い速度分布によって、相互相関関数は大きく歪められるであろう。結果として生じる投影された相互相関統計値は、その画像の小区画上に投影され、粒子画像の自己相関関数(図3(a)(ii))とともに畳み込まれた流れの速度の確率密度関数(PDF)としてモデル化することができる。したがって、流れ場および粒子画像の自己相関関数が知られている場合には、理論的には流れ場から生じる相互相関関数を推定することができる。これは前方投影モデルをあらわす(図3(a)(iii)を参照)。CTXVは、既知の相互相関データから流れ場を再構築するという逆問題の解法を提供する。
図3(b)はCTXVの実装を示す。投影画像内における調査領域の列(図3(b)(iii))とともに、速度場は回転軸に直角の切片(図3(b)(i))にて再構築される。長方形格子モデルは、再構築領域内の流れ場を表す。3つの速度成分はモデル中の各節点にて規定されている。また、節点間の流れを規定するために、双線形補間が使用されている。計算時間および堅牢性を犠牲にして、スプライン補間などのより高次の補間スキームが使用されてもよい。
再構築に必要な最適化パラメータおよびメモリの数量を減らすために、相互相関関数の1次元化が実行される。これにより、vrおよびvqに対する個々のデータの再構築が可能となる。相互相関データの投影によって、図3(C)に示すように速度成分vrおよびvqのそれぞれに対して関数の2つの1次元表現がもたらされる。2成分を分けることにより、これらは個別に再構築することができる。これにより、再構築に必要となる最適化パラメータの数を大幅に減らすことができる。さらに、このプロセスにより保存および解析されるべきデータ量が大幅に減少する。
速度PDFの前方投影を正確にモデル化するために、再構築される領域内の粒子の相対播種密度が分からなければならない。作動流体内に均一に播種されていると仮定すると、相対播種密度は流れ形状の知見に対応する。したがって、CTXVスキャン中に得られたデータを用いて流れ形状を再構築することを可能とするCT技術が提供される。
本実施例では、構造と速度の同時測定に対するCTXVの適用を実証する実験が説明される。図2に示されるように設置されたSpring−8シンクロトロン(日本の兵庫県)の高分解能医療用イメージングビームライン(BL20XU)とともに、本願発明の方法が使用される。245mというエネルギー源とサンプルとの距離により、位相差イメージングに対して非常に位相のそろったX線が得られる。25KeVの単色ビームエネルギーを供給するために、Si−111複結晶モノクロメータが使用される。
サンプルは、3D印刷技術を用いて製造された950μmの平均直径を有する光学的に不透明な可塑性の動脈模型を含んでいた。本模型は、Objet社(商標)のFullCure(登録商標)アクリル系感光性樹脂材料から製造された。模型を保護する16μmの層厚を備えた高分解能技術は、研究された小規模において正確であった。形状は狭窄動脈を模倣するために選択された。この形状により、生体内において生じるのと類似した三次元の流れ場が生じる。血液は、注射器ポンプ(WPI社のUMP2)を用いてこの模型を通して流速4.8μl/mnにて供給された。PCIは赤血球をPIVトレーサ粒子としてイメージングするのに成功を収めてきたが、SN比を増大させるために、血液が気体の超微粒気泡とともに播種された。PCIは気体と液体の接触面にて高コントラストを形成する。そのため、超微粒気泡はこのイメージングモダリティに対して理想的な流れ追跡媒体となる。超音波造影剤であるDefinityr(Bristol−Myers Squibb Medical Imaging社)が使用された。活性化された場合、Definityrは2.5μmの平均直径を有し、安定かつ注入可能でペルフルオロカーボンで充填された超微粒気泡の均一な懸濁液を形成する。
イメージング設備が図2に示されている。シンクロトロン貯蔵リング(7)から、X線ビームがモノクロメータ(8)を通過する。X線ビームの放出は、X線シャッタ(9)により制御される。X線ビーム(10)はサンプル(12)を通って方向pに進む。サンプル(12)は、注射器ポンプ(11)の制御のもと、方向zへと流れる。X線ビーム(10)は次にシンチレータ(14)に作用する。シンチレータ(14)はX線の放射を可視光へと変換する。シンチレータは、高速増感CMOS検出器(20)(IDT社、X5i、4メガピクセル)を用いて顕微鏡対物レンズ(16)を通してイメージングされる。その結果、約15倍の倍率または有効画素サイズ0.52μmとなる。光学ミラー(18)は、検出器をX線ビーム(10)経路から除去する。高速増感カメラを使用することにより、10秒未満の合計走査時間が実現された。この合計走査時間により、4.5ミリ秒の露光時間および200Hzのフレーム率が可能となった。サンプルは、180°にわたって間隔が空けられた9つの映写角にて回転された。各角度において195画像を取得することにより、粒子投影画像(22)が提供された。サンプルと検出器との距離は、blood−Definity(登録商標)の混合物の位相差に対して実験的に最適化された。これにより、最適なシグナルを得るためには900mmが最適であることが明らかとなった。
X線位相差粒子画像には、相互相関解析の前に前処理が必要となる。不均一な照射の影響を除去するために、空間高域フィルタが用いられた。血管壁などの固定構造、モノクロメータの影響、および検出器または関連する光学機器上のほこりは、平均画像減算により除去された。Irvineら(Irvine SC、Paganin DM、Dubsky S、Lewis RAおよびFouras A/2008年/Applied Physics Letters/第93巻第153901頁)により説明されたように、Paganinら(Paganin D、Mayo SC、Gureyev TE、Miller PRおよびWilkins SW/2002年/Journal of Microscopy/第206巻第1号第33〜40頁)により説明された単一画像の位相回復アルゴリズムが次に実行されることにより、位相差縞(fringes)が取り除かれ、相互相関解析用の画像が改善される。
図3は、使用された再構築方法を概説する。粒子画像は長方形の調査ウィンドウ内に割り当てられる。また相互相関がこれらのウィンドウにおいて投影画像ペア間で行われる(図3(a))。調査ウィンドウの列によって定義される軸方向断面において体積が再構築される。断面の流れプロファイルを規定するために、長方形格子モデルが使用される(図3(c))。x,y,z方向における速度成分vx,vy,vzは、モデル中の各結節点において定義される。節点間で双線形補間が使用されることにより、モデル空間において速度プロファイルが規定される。モデル上の地点P(x,y)が画像平面上にP(q)として投影される。この場合、zにおける所定の断面に対して
q=ycos(θ)−xsin(θ)
である。同様に、以下の式により速度成分が画像平面上へと変換される。
vq=vysin(θ)−vxcos(θ)
vr=vz
式中、vqおよびvrはqおよびr方向における速度成分である。
本実施例では、さらなる実験が説明される。この実験は、構造と速度の同時測定に対するCTXVの適用を実証する。Spring−8シンクロトロン(日本の兵庫県)の高分解能医療用イメージングビームライン(BL20XU)とともに、本願発明の方法が再び使用される。
使用されたサンプルは、複雑な三次元の形状を有する不透明な可塑性のモデル(図7(a))であった。このサンプルは、物体高速プロトタイピング技術を用いて製造された。試験された区画は、内部に作動流体を流すことができる中空断面を有する直径14mmの固体円柱で構成されていた。中空断面の形状は、錐体とらせん状に湾曲した(swept)円との結合体として構築された。これにより、断面積が減少するコルク栓抜き形状として形成された。この形状は、強力な三次元の流れを示すために選択された。作動流体である(公称)35μmの固体のガラス球が播種されたグリセリンが注射器ポンプを用いて0.1ml/分にてモデル中に供給された。物体の前面からシンチレータまでの距離として定義される伝搬距離は、6mにてグリセリン/ガラス混合物のSN比の最大値に対して最適化された。
イメージング設備が図2に示され、実施例2を参照して説明される。具体的には、BL20B2ビームラインは、曲げ(bending)磁石挿入装置を使用した。Si−111モノクロメータを用いて25keVのX線エネルギーが選択された。サンプル線量を最小化するため、およびP43シンチレータを高中性子束X線ビームから保護するためにも、高速X線シャッタが使用された。高感度および低ノイズ特性を有するため、EM−CCD検出器(浜松ホトニクス社のC9100−02)が使用された。使用された光学機器により、9.5×9.5μm2の有効画素サイズがもたらされた。これにより、9.5mm×9.5mmの視界が得られた。画像は19の角度にて取得され、180°の全体にわたって均一に間隔が空けられた(包括的)。サンプルの回転中心の計算を可能とするために、180°の投影が含められた。しかし、180°の投影は、単純なキャリブレーション/整列プロセスの代わりに除外されてもよい。検出器は、30ミリ秒の露光時間を用いて1秒あたり28.5フレームにて画像を取得した。
実施例1で説明した方法を用いて流れ形状が再構築された。(生の位相差画像を用いた場合と比較して)粒子スペックル対照データを用いて大幅に高いシグナルが得られた。50%オーバーラップした16×16px2(ピクセル2)の小区画を用いて、スペックル対照地図が作成された。図7は、勾配型エッジ検出法(図7(b))を用いて分割され、流れモデルの中空断面および断層撮影法により再構築された形状の作成に使用されたコンピュータ支援設計(CAD)モデル(図7(a))を示す。
本実施例は、肺組織の動きを検出するため、および呼吸中における局所的な肺の動きの速度および方向を規定する速度場を測定するための位相差X線イメージング(PCXI)とのPIVの結合を説明する。肺の局所的な地図が速度場からの膨張の程度およびタイミングを示すために生成される。肺の局所的な地図は、実験的に誘導された不均一な肺病により引き起こされた異常な組織特性を有する領域を明らかにする。
動物実験:青年期のオスのヌードマウス(Balb/c)には、イソフルラン麻酔のもと、経鼻投与の点滴によってブレオマイシン(20μlの生理食塩水中に体重1kgあたり20mg、シグマ社、n=8)または生理食塩水(20μl、n=6)が投与された。イメージング中に、マウスは麻酔され(ソムノペンチル、15mg/kg、腹腔内投与)、筋肉が弛緩され(ミオブロック1gh/kg、筋肉内投与)、次に外科的に挿管され、あらかじめ温められた(37℃)水柱中に換気およびイメージングのために配置された。次にマウスは人道的に殺された(ソムノペンチル、100mg/kg、腹腔内投与)。肺が摘出され、10%ホルマリン中で20cmH2Oの圧力にて固定された。パラフィンに包埋され、マッソントリクロームにより染色された肺の切片(5μm)、つまり3つ以上の無作為に選択された肺の切片/マウスから5つの視角が、アシュクロフトスコアを決定するために使用された。アシュクロフトスコアに対して1回換気量の平均値およびパラメータを比較するために、片側t検定が使用された。両側反復測定の分散分析が、肺膨張の度数分布および時間における差を決定するために使用された。結果は、5%の確率水準にて統計的に有意であるとみなされた。値は平均±標準誤差として報告された(特に断らない限り)。
上を覆う複数の気道を通るX線ビームの投影により、高コントラストなスペックル強度パターンが生成された。このパターンの続くX線画像上における動きは、従来型のPIVに使用される導入された追跡粒子の代わりをする。PIVの解析方法を位相差X線画像に適用することにより、呼吸サイクルにおける局所的な肺の速度の包括的な地図が生成された。
Claims (22)
- 少なくとも1つの映写角から画像を記録し、デカルト座標においてサンプルに対して速度データをコード化する画像ペア相互相関解析を実行するステップ1と、
前記解析から得られた画像ペア相互相関から直接的に2Dまたは3Dの速度場を再構築するステップ2と、を含むサンプルのイメージング方法であって、
再構築は、初めに2Dまたは3D画像を再構築することなく実行され、ステップ1および2は自動化されていることを特徴とするサンプルのイメージング方法。 - ステップ2は、
反復法または直接法を用いることによって、前記解析から得られた画像ペア相互相関から直接的に3Dの速度場を再構築するステップ2(a)と、
4Dの速度場を生成するために反復法または直接法を繰り返すステップ2(b)と、を含み、
4Dの速度場を用いてさらなる情報を提供するステップをさらに含む請求項1に記載のサンプルのイメージング方法。 - ステップ1は、
複数の映写角から画像を記録するステップ1(a)と、
画像を長方形の調査ウィンドウへと割り当てるステップ1(b)と、
画像からx,y,z軸方向に速度成分u,v,wを導出するステップ1(c)と、
調査ウィンドウにより規定された画像ペアにおいて相互相関解析を実行するステップ1(d)と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のサンプルのイメージング方法。 - 請求項1〜3のいずれか1項に記載のサンプルのイメージング方法であって、
ステップ1は、少なくとも1つの映写角から画像を記録することにより、コード化された以下のパラメータを測定するために画像ペア相互相関解析を実行するステップ1(a)を含み、
(i)デカルト座標(x,y,z)とは正反対の時間に対する速度(u,v,w)
(ii)圧力または体積を含む群から選択される追加的な物理的パラメータ(p)
ステップ2は、
単一の3D速度場をもたらすために、測定を統合するステップ2(a)と、
(δu/δx+δv/δy+δw/δz)/δpで定義される微分係数に関して、局所的なコンプライアンスを記述するステップ2(b)とを含むことを特徴とするサンプルのイメージング方法。 - 請求項1〜3のいずれか1項に記載のサンプルのイメージング方法であって、
ステップ1は、少なくとも1つの映写角から画像を記録することにより、コード化された以下のパラメータを測定するために画像ペア相互相関解析を実行するステップ1(a)を含み、
(i)デカルト座標(x,y)とは正反対の動き(u,v)
(ii)サンプルの厚さ(t)、圧力(p)および体積(V)
ステップ2は、
単一の3D速度場をもたらすために、測定を統合するステップ2(a)と、
(δu/δx+δv/δy+δw/δz)/δpで定義される微分係数に関して、局所的なコンプライアンスを記述するステップ2(b)と、
全コンプライアンスと、t=V/Σ/(δu/δx+δv/δy)に従って局所的なコンプライアンスを加えることにより決定された全コンプライアンスとを数学的に比較することにより、tに対して解くステップ2(c)と、を含むことを特徴とするサンプルのイメージング方法。 - サンプルの画像を断片化するステップ3(a)と、
各断片を2Dまたは3Dデータ場の領域と関連づけるステップ3(b)と、をさらに含むことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。 - 映写角は、1°〜360°の範囲、より好ましくは30°〜180°の範囲をカバーすることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法。
- サンプルがヒトまたは動物の組織を含み、動きを測定するために使用されることを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法。
- 組織の動きが測定されることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 液体の動きが測定され、
動きは、空気、血液、リンパ液またはこれらの組み合わせを含む群から選択されることを特徴とする請求項8に記載の方法。 - イメージングできるように構成されたアプリケーションであって、請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法を実行できるように構成された所定の命令セットを含むことを特徴とするアプリケーション。
- コンピュータで使用可能なメディアを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記メディア上で統合されたコンピュータ可読のプログラムコードおよびコンピュータ可読のシステムコードと、請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法に従って画像ペアの相互相関解析および速度場の再構築を可能にするアプリケーションと、を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。 - 請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法に使用される装置であって、
(i)1つ以上のエネルギー源と、
(ii)1つ以上のエネルギー源から発せられたサンプルを通過するエネルギーにより作られた画像を記録するための1つ以上の検出器と、
(iii)1つ以上のエネルギー源と1つ以上の検出器との間にサンプルを配置するためのサンプル保持具と、を含み、
使用時には、サンプル保持具はサンプルを複数のエネルギー映写角に回転させることにより、少なくとも1つの画像が映写角のそれぞれに対して記録されることを特徴とする装置。 - 請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法に使用される装置であって、
(i)1つ以上のエネルギー源と、
(ii)1つ以上のエネルギー源から発せられたサンプルを通過するエネルギーにより作られた画像を記録するための1つ以上の検出器と、を含み、
使用時には、サンプルは1つ以上のエネルギー源と1つ以上の検出器との間に配置され、エネルギー源および検出器がサンプルに対して複数のエネルギー映写角に回転されることにより、サンプルの少なくとも1つの画像が映写角のそれぞれに対して記録されることを特徴とする装置。 - 請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法に使用される装置であって、
(i)それぞれ個別の映写角を有する2つ以上のエネルギー源と、
(ii)エネルギー源から供給されたエネルギーがサンプルを通過するときに形成された画像を記録するための1つ以上の検出器と、を含み、
各映写角における記録が同時に行われることを特徴とする装置。 - 請求項13〜15のいずれか1項に記載の装置の制御に使用されることを特徴とするコンピュータ実装システム。
- サンプルの画像を提供するための方法であって、
サンプルに対してデカルト座標に関してデータをコード化する画像を記録するステップ1と、
記録された画像中にコード化された情報から2Dまたは3Dデータ場を再構築するステップ2と、
サンプルの画像をセグメント化するステップ3(a)と、
各セグメントを2Dまたは3Dデータ場の領域と関連づけるステップ3(b)と、を含み、
ステップ1〜3が自動化されていることを特徴とする方法。 - サンプルがヒトまたは動物の組織を含み、動きを測定するために使用されることを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 組織の動きが測定されることを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 液体の動きが測定され、
動きは、空気、血液、リンパ液またはこれらの組み合わせを含む群から選択されることを特徴とする請求項18に記載の方法。 - イメージングできるように構成されたアプリケーションであって、
請求項17にしたがった方法を可能とするよう構成された所定の命令セットを含むことを特徴とするアプリケーション。 - コンピュータで使用可能なメディアを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記メディア上で統合されたコンピュータ可読のプログラムコードおよびコンピュータ可読のシステムコードと、請求項21に従ったイメージングを可能にするアプリケーションと、を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
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