JP2015091432A - 病気の診断およびモニタリングのための医療画像化方法および装置ならびにその用途 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被検体(例えば、人間または他の動物)の体における1つ以上のインサイチュ構造の表示を分析して、被検体の健康に関する情報を収集するための方法が開示されている。病気を診断し、段階付けし、等級付けし、かつモニタリングするための方法が開示されている。治療の標的を絞りスクリーニングし、インサイチュパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)の分析に基づいて治療法の妥当性を確認し、かつ治療法の効果をモニタリングするための方法も開示されている。
【選択図】図2
Description
この出願は、2004年12月22日を出願日とし、「Method and Apparatus for Analyzing Internal Body Structure」と題し、その全容が参考として本明細書に援用されている米国特許仮出願第60/639196号からの35U.S.C.§119(e)のもとで優先権を主張する。
例えば、本願発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
動物におけるインサイチュ微小血管を自動的に分析する、コンピュータでインプリメントされた方法であって、該方法は、
動物におけるインサイチュ微小血管系と関連する少なくとも1つの構造パラメータを決定することと、
該構造パラメータは、少なくとも1つの生理学上のインディシアと関連するかどうかを決定することと
を包含する、方法。
(項目2)
前記微小血管系は、直径が1mmより小さい微小血管を備え、前記動物は人間である、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記微小血管系は、直径が200ミクロンより小さい微小血管を備え、前記動物は小さな哺乳類であり、該小さな哺乳類はウサギ、マウス、ラット、または他の小さな哺乳類である、項目1に記載の方法。
(項目4)
前記生理学上の徴候は、病気の感知、病気の診断、病気の段階付け、または治療モニタリングに対して使用される、項目1に記載の方法。
(項目5)
前記病気は癌である、項目4に記載の方法。
(項目6)
前記病気は、心臓病、冠状動脈血栓症、心筋症、心筋虚血、動脈硬化、アテローム性動脈硬化、アテローム斑新血管形成、動脈閉鎖疾患、虚血、虚血性心筋虚血後の再血管形成、末梢血管疾患、血栓塞栓症、脳卒中、肺塞栓症、脳動脈瘤、深部静脈血栓症、跛行、リウマチ性疾患、関節炎、免疫性疾患、リウマチ性関節炎、血管炎、ウェグナー肉芽腫瘍、全身性狼瘡紅班(SLE)、肺/呼吸器系疾患、気腫、慢性閉塞性肺疾患、突発性肺繊維症、肺動脈高血圧、骨髄腫、血管増殖性疾患、胃腸疾患、クローン病、潰瘍性大腸炎、炎症性腸疾患(IBD)、婦人疾患、子宮内膜ポリープ、膣からの出血、子宮内膜症、機能不全による子宮内出血、卵巣過刺激症候群、子癇前症、多嚢胞卵巣症候群(PCO)、子宮頸ガン、子宮頸形成異常、皮膚疾患、小児血管腫、尋常性疣贅、乾癬、神経線維腫症、表皮水疱症、スチーヴンズ-ジョンソン症候群、中毒性表皮壊死症(TEN)、眼疾患、
黄斑変性、黄斑症、糖尿病性網膜症、未熟網膜症(水晶体後繊維増殖症)、創傷治癒、免疫反応と関連する炎症、虚血、肢虚血、心虚血、アルツハイマー病、創傷離開、バーガー病(閉塞性血栓血管炎、閉塞性動脈硬化(ASO))、虚血性潰瘍、多発性硬化症、特発性肺繊維症、HIV感染、足底部筋膜症、足底部筋膜炎、フォンヒッペルリンダウ病、CNS血管芽細胞腫、網膜血管芽細胞腫、甲状腺炎、良性前立腺過形成、糸球体腎炎、異所性骨形成、またはケロイドである、項目4に記載の方法。
(項目7)
前記構造パラメータは、血管の捻れ、血管の分枝、血管の直径、血管樹形分枝長さ、血管直径における多様性、血管の湾曲度、前記微小血管の分枝密度、標的ボリュームにおける血管密度、標的ボリュームにおける血管分枝密度、標的ボリューム内の微小血管直径分布、またはその組み合わせの評価基準である、項目1に記載の方法。
(項目8)
前記インサイチュ微小血管系の一部分が分析される、項目1に記載の方法。
(項目9)
前記一部分は少なくとも1mmの長さを有する、項目1に記載の方法。
(項目10)
前記長さは、少なくとも5mmである、項目9に記載の方法。
(項目11)
前記長さは、少なくとも50mmである、項目10に記載の方法。
(項目12)
前記長さは、少なくとも1cmである、項目11に記載の方法。
(項目13)
前記長さは、少なくとも5cmである、項目12に記載の方法。
(項目14)
前記長さは、少なくとも50cmである、項目13に記載の方法。
(項目15)
前記長さは、少なくとも1mである、項目14に記載の方法。
(項目16)
前記微小血管系を備えるインサイチュボリュームが分析される、項目1に記載の方法。
(項目17)
複数の微小血管の少なくとも1つの構造パラメータは、前記ボリューム内で分析される、項目16に記載の方法。
(項目18)
前記ボリュームは少なくとも1mm3である、項目17に記載の方法。
(項目19)
前記ボリュームは少なくとも1cm3である、項目18に記載の方法。
(項目20)
前記ボリュームは、臓器またはその一部分である、項目17に記載の方法。
(項目21)
前記ボリュームは、前記動物の体全体である、項目17に記載の方法。
(項目22)
血管系パターンが、前記ボリュームに対して分析される、項目16に記載の方法。
(項目23)
被検体における病気、または病気の1つ以上の徴候の存在の有無を決定する方法であって、該方法は、
被検体における少なくとも1つのインサイチュ管状構造を分析することと、
該インサイチュ管状構造分析から、該被検体における病気のまたは該病気の1つ以上の徴候の存在の有無を決定することと
のコンピュータでインプリメントされた行為または自動的な行為を包含する、方法。
(項目24)
前記少なくとも1つのインサイチュ管状構造は、3次元の血管構造である、項目23に記載の方法。
(項目25)
前記血管構造の少なくとも1つの構造パラメータが決定され、該少なくとも1つの構造パラメータは、血管の捻れ、血管の分枝、血管の直径、血管樹形分枝長さ、管直径における多様性、管の湾曲度、前記微小血管の分枝密度、標的ボリュームにおける血管密度、標的ボリュームにおける血管分枝密度、標的ボリューム内の微小血管直径分布、またはその組み合わせの評価基準である、項目24に記載の方法。
(項目26)
インサイチュ血管系構造が、病気と関連している確率を示すスコアを生成することをさらに包含する、項目1に記載の方法。
(項目27)
前記スコアは、前記少なくとも1つのインサイチュ血管系構造を、病気におかされていない血管系の特徴を示す既知の構造パラメータと比較することによって生成される、項目26に記載の方法。
(項目28)
前記スコアを基準スコアと比較することをさらに包含する、項目27に記載の方法。
(項目29)
前記構造パラメータは、CTスキャン、スパイラルCTスキャン、MRI、回転デジタルX線スキャン、1つ以上の平面パネルディテクタを有する回転X線スキャナを使用するスキャン、1行以上のディテクタ要素を有するTomosynhesisスキャナを使用するスキャン、PETスキャン、機能的なMRI、または1行以上のディテクタ要素を有するCTスキャナ、またはそれらの組み合わせから獲得されたデータを使用して感知される、項目23に記載の方法。
(項目30)
前記病気は、心臓病、冠状動脈血栓症、心筋症、心筋虚血、動脈硬化、アテローム性動脈硬化、アテローム斑新血管形成、動脈閉鎖疾患、虚血、虚血性心筋虚血後の再血管形成、末梢血管疾患、血栓塞栓症、脳卒中、肺塞栓症、脳動脈瘤、深部静脈血栓症、跛行、リウマチ性疾患、関節炎、免疫性疾患、リウマチ性関節炎、血管炎、ウェグナー肉芽腫瘍、全身性狼瘡紅班(SLE)、肺/呼吸器系疾患、気腫、慢性閉塞性肺疾患、突発性肺繊維症、肺動脈高血圧、骨髄腫、血管増殖性疾患、胃腸疾患、クローン病、潰瘍性大腸炎、炎症性腸疾患(IBD)、婦人疾患、子宮内膜ポリープ、膣からの出血、子宮内膜症、機能不全による子宮内出血、卵巣過刺激症候群、子癇前症、多嚢胞卵巣症候群(PCO)、子宮頸ガン、子宮頸形成異常、皮膚疾患、小児血管腫、尋常性疣贅、乾癬、神経線維腫症、表皮水疱症、スチーヴンズ-ジョンソン症候群、中毒性表皮壊死症(TEN)、眼疾患、
黄斑変性、黄斑症、糖尿病性網膜症、未熟網膜症(水晶体後繊維増殖症)、創傷治癒、免疫反応と関連する炎症、虚血、肢虚血、心虚血、アルツハイマー病、創傷離開、バーガー病(閉塞性血栓血管炎、閉塞性動脈硬化(ASO))、虚血性潰瘍、多発性硬化症、特発性肺繊維症、HIV感染、足底部筋膜症、足底部筋膜炎、フォンヒッペルリンダウ病、CNS血管芽細胞腫、網膜血管芽細胞腫、甲状腺炎、良性前立腺過形成、糸球体腎炎、異所性骨形成、またはケロイドである、項目23に記載の方法。
(項目31)
生きた被検体における血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた被検体に対して、少なくとも1つのインサイチュ血管系構造の分割された表示を
獲得することと、
該インサイチュ血管系構造から、生きた被検体における血管形成の存在の有無に関する情報を収集することと
のコンピュータでインプリメントされた行為を包含する、方法。
(項目32)
前記少なくとも1つのインサイチュ血管系構造は、3次元の構造である、項目31に記載の方法。
(項目33)
前記血管系構造の少なくとも1つの構造パラメータが決定され、該少なくとも1つの構造パラメータは、血管の捻れ、血管の分枝、血管直径、血管の空間分布、またはその組み合わせである、項目31に記載の方法。
(項目34)
少なくとも1つの構造パラメータは、複数のインサイチュ血管に対して識別され、前記少なくとも1つのインサイチュ血管系構造は、該複数のインサイチュ血管の組織密度である、項目31に記載の方法。
(項目35)
インサイチュ血管系構造が、血管形成と関連している確率を示すスコアを生成することをさらに包含する、項目31に記載の方法。
(項目36)
前記スコアは、前記少なくとも1つのインサイチュ血管系構造を、血管形成におかされていない血管系の特徴を示す既知の構造パラメータと比較することによって生成される、項目35に記載の方法。
(項目37)
前記スコアは、前記少なくとも1つのインサイチュ血管系構造を定量化することによって生成される、項目35に記載の方法。
(項目38)
前記スコアを基準スコアと比較することをさらに包含する、項目37に記載の方法。
(項目39)
2つ以上の構造パラメータが、前記少なくとも1つのインサイチュ血管に対して分析される、項目31に記載の方法。
(項目40)
生きた人間を被検体として、血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた人間を被検体として500ミクロンよりも小さい直径を有する少なくとも1つのインサイチュ血管の少なくとも1つの構造パラメータを分析することと、
該少なくとも1つのインサイチュ構造パラメータが血管形成を示すかどうかを決定することであって、該構造パラメータは、1行以上の感知要素を有するCTスキャナから獲得されたビューデータを使用して感知される、ことと
の行為を包含する、方法。
(項目41)
前記少なくとも1つのインサイチュ血管は、200ミクロンよりも小さい直径を有する、項目40に記載の方法。
(項目42)
生きた人間を被検体として、血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた人間を被検体として50ミクロンよりも小さい直径を有する少なくとも1つのインサイチュ血管の少なくとも1つの構造パラメータを分析することと、
該少なくとも1つのインサイチュ構造パラメータが血管形成を示すかどうかを決定することであって、該構造パラメータは、1つ以上の平面パネルディテクタを有するCTスキャナから獲得されたビューデータを使用して感知される、ことと
の行為を包含する、方法。
(項目43)
前記少なくとも1つのインサイチュ血管は、20ミクロンよりも小さい直径を有する、項目42に記載の方法。
(項目44)
前記生きた被検体は、人間、マウス、ウサギ、ヤギ、ラット、ブタ、ウマ、ウシ、または他の哺乳類の被検体である、項目31に記載の方法。
(項目45)
前記分割された表示は、CTスキャン、スパイラルCTスキャン、MRI、回転デジタルX線スキャン、1つ以上の平面パネルディテクタを有する回転X線スキャナを使用するスキャン、1行以上のディテクタ要素を有するTomosynhesisスキャナを使用するスキャン、PETスキャン、機能的なMRI、またはそれらの組み合わせからのスキャンデータに基づいている、項目31に記載の方法。
(項目46)
前記分割された表示は、前記被検体の体領域に対して獲得される、項目31に記載の方法。
(項目47)
前記体領域は、臓器またはその部分である、項目46に記載の方法。
(項目48)
前記臓器は、眼、のど、肺、中枢神経系、心臓血管、腎臓、肝臓、膵臓、結腸、***、脳、皮膚、胃腸器官、生殖器官、泌尿生殖器官、筋骨格からなるグループから選択される、項目47に記載の方法。
(項目49)
前記決定することは、前記少なくとも1つの構造パラメータの再構成されたモデルを分析することを包含する、項目40または項目42に記載の方法。
(項目50)
前記情報を収集することは、前記少なくとも1つの構造パラメータの再構成されたモデルを分析することを包含する、項目31に記載の方法。
(項目51)
前記情報を収集することは、前記少なくとも1つの構造パラメータの再構成された画像を分析することを包含する、項目31に記載の方法。
(項目52)
前記スコアは、前記生きた被検体における、血管形成と関連する病気の確率、または血管形成と関連する病気の段階の確率の指示を提供する、項目35に記載の方法。
(項目53)
前記生きた被検体を、血管形成と関連する前記病気を有するとして診断することをさらに包含する、項目52に記載の方法。
(項目54)
前記病気は癌である、項目52に記載の方法。
(項目55)
前記癌は肺癌である、項目54に記載の方法。
(項目56)
前記癌は、肝臓癌、結腸癌、乳癌、脳癌、泌尿生殖器癌、胃腸癌、前立腺癌および皮膚癌からなるグループから選択される、項目54に記載の方法。
(項目57)
前記被検体は、癌の徴候を有すると知られていた、項目52に記載の方法。
(項目58)
前記被検体は、堅い腫瘍を有すると知られていた、項目57に記載の方法。
(項目59)
前記堅い腫瘍を囲む領域、前記腫瘍に侵入する領域、またはそれらの組み合わせをなす領域における1つ以上の血管に対して、スコアが生成される、項目58に記載の方法。
(項目60)
癌の存在に対して生きた被検体をスクリーニングする方法であって、該方法は、
生きた被検体に対して獲得された構造データから分割された表示を生成して、少なくとも1つのインサイチュ血管系構造を分析することと、
該少なくとも1つのインサイチュ血管系構造に関連した第1のスコアを生成することと、
該第1のスコアを基準スコアと比較することであって、該第1のスコアが該基準スコアと異なる場合は、癌の少なくとも1つの徴候を有するとして、該被検体は識別される、ことと
のコンピュータでインプリメントされた行為を包含する、方法。
(項目61)
前記被検体は、癌の危険があるとして知られている、項目60に記載の方法。
(項目62)
前記被検体は、喫煙者である、項目61に記載の方法。
(項目63)
前記被検体は、癌の家族歴を有する、項目61に記載の方法。
(項目64)
前記被検体が、癌の徴候を有するとして識別された場合、病気の予後を提供することをさらに包含する、項目60に記載の方法。
(項目65)
前記被検体が、癌の徴候を有するとして識別された場合、病気の治療を推奨することをさらに包含する、項目60に記載の方法。
(項目66)
生きた被検体における血管形成をモニタリングする方法であって、該方法は、
第1の時点で生きた被検体に対して獲得された第1の構造データを処理して、該生きた被検体における少なくとも1つのインサイチュ血管に関する第1の構造パラメータを該第1の構造データから識別することと、
第2の時点で該生きた被検体に対して獲得された第2の構造データを処理して、該被検体における少なくとも1つのインサイチュ血管に関する第2の構造パラメータを該第2の構造データから識別することと、
該第1の構造パラメータと該第2の構造パラメータとを比較して、血管形成の特徴であり得る血管系パラメータが該第1の時点と該第2の時点との間で変化したかどうかを決定することと
のコンピュータでインプリメントされた行為を包含する、方法。
(項目67)
血管形成の特徴を示す血管系パラメータの量が、前記第1の時点と前記第2の時点との間で増加した、項目66に記載の方法。
(項目68)
血管形成の特徴を示す血管系パラメータの量が、前記第1の時点と前記第2の時点との間で減少した、項目66に記載の方法。
(項目69)
前記第1の構造データおよび前記第2の構造データは、前記生きた被検体における臓器領域に対して獲得される、項目66に記載の方法。
(項目70)
前記生きた被検体は、癌を発病する危険がある、項目66に記載の方法。
(項目71)
前記生きた被検体は、肺癌を発病する危険がある、項目70に記載の方法。
(項目72)
前記生きた被検体は、癌患者である、項目66に記載の方法。
(項目73)
前記第1の時点と前記第2の時点とのうちの少なくとも1つは、前記被検体が癌治療を開始した後である、項目72に記載の方法。
(項目74)
前記第1の時点は、前記被検体が癌治療を始める前であり、前記第2の時点は該被検体が癌治療を始めた後である、項目72に記載の方法。
(項目75)
前記癌治療は、その抗血管形成活性に対して評価される、項目74に記載の方法。
(項目76)
前記第2の時点の前に、候補化合物を前記生きた被検体に投与することと、
血管形成の特徴を示す血管系パラメータの変化量を、該候補化合物がない場合に起きると予期される変化量と比較し、それによって該候補化合物の抗血管形成活性を評価することと
をさらに包含する、項目66に記載の方法。
(項目77)
前記候補化合物は、前記第1の時点の後に投与される、項目76に記載の方法。
(項目78)
コントロール化合物の活性に対して、前記候補化合物の抗血管形成活性を評価することをさらに包含する、項目76に記載の方法。
(項目79)
患者における治療法に対して標的領域を識別する方法であって、該方法は、
構造データを処理して、血管形成の特徴を示す少なくとも1つのインサイチュ血管系パラメータの分割された表示を獲得することと、
血管形成の特徴を示す血管系パラメータを含むインサイチュ領域を、治療法に対する標的領域として識別することと
のコンピュータでインプリメントされた行為を包含する、方法。
(項目80)
前記治療法は放射線治療である、項目79に記載の方法。
(項目81)
治療法期間中に、放射線を標的領域に集中させておくための該標的領域のリアルタイムモニタリングをさらに包含する、項目80に記載の方法。
(項目82)
被検体における血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた被検体の少なくとも1つの体領域に対する構造データを獲得することと、
遠隔プロセッサに前記構造データを送信することであって、該遠隔プロセッサは、
構造データを処理して、少なくとも1つの体領域における少なくとも1つのインサイチュ血管の少なくとも1つの構造パラメータの分割された表示を生成することと、
該分割された表示を分析して構造情報を獲得することと
ができる、ことと、
該遠隔プロセッサから該構造情報を受信することであって、該構造情報は、該少なくとも1つの体領域における血管形成の確率の指示を提供する、ことと
の行為を包含する、方法。
(項目83)
被検体における血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた被検体の少なくとも1つの体領域に対する構造データを遠隔の場所から受信することと、
該構造データを処理して、該少なくとも1つの体領域における少なくとも1つのインサ
イチュ血管の少なくとも1つの構造パラメータの分割された表示を生成することと、
該分割された表示を分析して構造情報を獲得することと、
遠隔の場所へ該構造情報を配信することであって、該構造情報は、該少なくとも1つの体領域において血管形成の確率の指示を提供することと
の行為を包含する、方法。
(項目84)
被検体における血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた被検体の少なくとも1つの体領域に対する構造データを獲得することと、
十分な解像度でインサイチュ血管系の分割された表示を生成し、早期段階の血管形成を示す構造血管系パラメータを識別することのできる遠隔プロセッサへ該構造データを送信することと、
分割された表示を該遠隔プロセッサから受信することと
の行為を包含する、方法を含む。
(項目85)
被検体における血管形成を評価する方法であって、該方法は、
生きた被検体の少なくとも1つの体領域に対する構造データを遠隔の場所から受信することと、
該構造データを処理して、十分な解像度でインサイチュ血管系の分割された表示を生成し、早期段階の血管形成を示す構造血管系パラメータを識別することと、
分割された表示を遠隔の場所へ配信することと
の行為を包含する、方法。
(項目86)
前記構造情報は、スコアである、項目82または項目83に記載の方法。
(項目87)
前記分割された表示は、再構成されたモデルである、項目82〜項目85のうちのいずれか一項に記載の方法。
は、単に図示の目的のために記述され、本明細書に記述されている本発明の局面は、この点に関しては限定されないということである。なぜならば、表示は、任意の適切な方法で、構造データから生成され得るからである。
一実施形態において、本発明の局面は、インサイチュの管状の網状組織のパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)に関連する病気を感知し、かつ、診断するために使用され得る。一部の場合において、診断は、一時点における関心のパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)の検査から提示される。代替的に、被検体における病気の進行は、二つ以上の時点における構造分析を実行することによって追跡され得る。病気のトラッキングは、患者に関する診断および予後の情報を提供するために使用され得る。例えば、病気の進行情報は、腫瘍の進行度および/または侵襲性を評価するために使用され得る。
本発明の一部の局面において、全身の血管の樹形分岐が、分析され得、他の局面において、標的の臓器、組織、またはそれらの一部分の血管の樹形分岐が、分析され得る。本発明の一部の局面において、サブセットの血管のサイズ(例えば、直径が、約500ミクロン未満、好適には約200ミクロン未満、さらに好適には約100ミクロン未満、さらにより好適には50ミクロン未満、さらにより好適には25ミクロン未満である血管)のみを含む血管の樹形分岐が、分析される。一実施形態において、毛細血管のみが、分析される。別の実施形態において、毛細血管と小さい動脈および静脈(例えば、細動脈および細静脈)とが、分析される。例えば、樹枝状の血管系(例えば、食道の樹枝状の粘膜の血管のような樹枝状の粘膜の血管)のみが、樹枝状の血管系が見つけられた任意の組織において分析され得る。
患(黄斑変性、黄斑症、糖尿病性網膜症、未熟網膜症(水晶体後繊維増殖症))、創傷治癒、免疫反応と関連する炎症、肢虚血および心虚血を含む虚血、アルツハイマー病、および他の疾患、例えば、創傷離開、バーガー病(閉塞性血栓血管炎、閉塞性動脈硬化(ASO)、虚血性潰瘍)、多発性硬化症、特発性肺線維症、HIV感染、足底部筋膜症、足底部筋膜炎、フォンヒッペルリンダウ病、CNS血管芽細胞腫、網膜血管芽細胞腫、甲状腺炎、良性前立腺過形成、糸球体腎炎、異所性骨形成、およびケロイドを含む。
Pathology、2003年、Vol.162:2、pp.1747〜1757を参照)。早期の血管形成は、血管の過透過性、線維素堆積およびゲル形成、ならびに浮腫によって特徴付けられ得る。これは、微細血管、例えば、細静脈の膨張をもたらし得る。膨張した微細血管の断面エリアは、通常の微細血管の断面エリアの約4倍の大きさであり得る。膨張した微細血管の外周は、通常の微細血管の外周の約2倍の大きさであり得る。膨張した微細血管は、アクティブな血管形成の領域において、通常の微細血管の範囲の約4〜7倍を占め得る。膨張した微細血管の出現に、膨張した血管壁の薄い蛇行性であり過透過性の「母」血管の出現が続き得る。母血管は、ブリッジングのプロセスを行なわれ得、それにより、経腔的ブリッジングが形成され、血管内の血管の流れを小さいチャネルに分割する。発達している母血管は、一つ以上の糸球体をも含み得、該糸球体は、母血管の内腔をいくつかの小さいチャネルに分割するように広がり得、該小さいチャネルは、一般的に曲りくねる。母血管におけるブリッジングおよび糸球体の形成は、血管形成に特性的な小さい毛細血管の出現をもたらし得る。しかしながら、特定の母血管は、薄い血管壁を有する異常に膨張した血管として残る。これらの血管の形成異常は、多くの場合に、非対称性筋肉コートおよび血管周囲線維症の存在によって特徴付けられ得る。小さい動脈および細動脈は、病気の組織において、サイズに関しても増加し得る。本発明の局面は、本明細書において記述されている血管構造の変化のうちの一つ以上の任意のものを感知および/またはモニタリングすることを含む。一実施形態において、新しい血管形成に特性的な一つ以上のパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)の存在は、病気を感知またはモニタリングするために使用され得る。別の実施形態において、一つ以上の特定のパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)の存在は、体の領域における血管形成の段階(例えば、早期、中期、後期など)決定するために使用され得る。
本発明の局面は、病気と関連する一つ以上の構造異常を位置特定することによって、病気の位置を識別するためにも使用され得る。この情報は、バイオプシー処置または治療(一つ以上の毒性のある化学物質を使用する治療、放射線、加熱、加冷、小分子、遺伝子療法、手術、その他任意の治療、または上記のうちの二つ以上の組み合わせ)を病変の正確な位置に向けるため、または任意の他の目的のために使用され得る。
本発明の局面は、患者に対する治療法を最適化するためにも使用され得る。病気の進行または後退の程度は、様々な治療のタイプまたは投薬量に反応してモニタリングされ得、最適な治療が、識別され得る。最適な治療は、病気の進行に応じて変化し得る。時間の経過に従って、治療の有効性が、本明細書において記述されている本発明の局面を使用して、病気関連のパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)に関する変化を分析することによってモニタリングされ得る。
一実施形態において、本発明の局面は、関心の生物学的なプロセス(例えば、病気の発達および進行)と関連する構造変化を理解するために使用され得る。例えば、動物の血管系は、さらなるパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)を識別するために分析され得、該パターンは、傷の治療、または異なる病気、または異なる病気の段階と関連付けられ得る。これらのさらなるパターン(例えば、個々の構造的特徴または分布)は、本発明の診断、診療、療法、および開発の局面のうちの一つ以上において使用され得る。
別の実施形態において、本発明の局面は、化合物ライブラリのスクリーニングにおいて使用され得るか、または異常な内部構造(例えば、異常な管状の網状組織)と関連付けられる病気を治療する候補化合物の妥当性を確認するために使用され得る。本発明の局面は、内部構造の変化に関する効果的な高スループット分析を可能にする。これらの変化は、特定の病気に対する代理マーカ(バイオマーカ)としての役割を果たし得る。結果として、スクリーニングのプロセスは、かなりの程度、自動化され得、多くの場合に、病気の兆候の変化を待つことを含み、組織のバイオプシーを必要ともし得る現在の妥当性の確認と比較した場合には、結果を獲得するための時間は、かなり短縮される。
以下の実施例は、どのように本発明の局面が、異なる病気と関連付けられた血管構造を分析することによって、診断、療法、および研究の目的のために使用され得るかを示している。しかしながら、理解されるべきは、本明細書において記述されている技術は、異なる構造および異なる病気または状態に適用され得るということである。
所定の療法に対して最も反応すると考えられる患者は、療法(例えば、抗血管形成療法または抗ガン療法)に対して最も反応すると考えられる患者を予測する方法として、壊死の領域の始まりと、適度な血管の病気の組織との組み合わせを使用して識別され得る。さらに、上記で識別された患者の壊死領域の増加は、療法に対する陽性の反応の確認として使用され得る。
本発明の局面は、組織の区別(例えば、正常な組織と腫瘍組織との間の区別)のために使用され得る。一部の実施形態において、血管の存在のみでは、充分に有益ではなく、組織および/または腫瘍固有の血管パターンが、本発明の方法に従った分析のために、識別および使用され得る。一部の実施形態において、悪性の組織と悪性ではない柔らかい組織とは、互いに区別され得る(例えば、良性の嚢胞と被検体の胸における腫瘍との対比、縦郭における良性のリンパ節と悪性のリンパ節との対比)。区別のために使用され得るパラメータは、限定するわけではないが、以下のもののうちの一つ以上を含む:血管の直径、血管の密度(血管のボリューム/腫瘍のボリューム)、血管の直径の分布曲線、血管の間の距離、血管の直径の多様性、捻れ、湾曲、分枝の密度など。
以下の実施例は、X線または他のスキャニングデバイスから獲得されたビューデータから画像を再構成するための特定のモデルベースの再構成技術に関する。以下で詳細に記述されるように、そのような技術は、小さい血管系(例えば、従来技術のCTスキャナを使用する場合、直径が約500ミクロンを下回る血管、または例えば、平面パネルの感知器を使用するマイクロCTスキャナのようなX線スキャナからのデータを使用する場合、直径が約50ミクロンを下回る血管)のモデルを生成するために使用され得る。しかしながら、理解されるべきは、以下に記述される技術は、様々な他の構造を感知および再構成するために使用され得るということである。
ρiは、ithシリンダ状の部分の中心における密度係数であり、riは、ithシリンダ状の部分の半径であり、シリンダ状の部分の中心において最大であるようにモデルされ(すなわち、ρiと等しい)、中心からの半径の距離の関数として、指数的に減衰する。図8Aは、方程式2において与えられた関数のグレースケールの表示を図示し、濃いグレースケールの値は、密度の値の増加を示す。図8Bは、図8Aにおけるグレースケールのガウス分布の中心において、x軸に沿った強度の値のプロトを示す。
角度γおよびφは、図7Aで定義された方向パラメータである。理解されるべきは、図でモデルされた方程式2の密度分布は、図7Aに関して述べられたモデルパラメータのみに依存するということである。従って、値が、各モデルパラメータに割り当てられている場合には、分布は、密度分布が、どのような追加のパラメータも導入しないように、充分に記述され得る。理解されるべきは、本発明は、この点に関して限定されないということである。なぜならば、密度分布は、一つ以上の独立したモデルパラメータを含むようにモデル化され得るからである。
tおよびθは、2Dのビュー空間における座標フレームの軸であり、Φは、モデルパラメータを表す。従って、血管がスキャンされt場合には、方程式5で表された形状と似たビューデータにおける情報をもたらすことが、期待され得、該方程式5は、ガウスプロファイルを有する正弦曲線関数を記述する。図12は、方程式5において表された関数
gは、ヘッシアンによって動作されるサイノグラムであり、tおよびθは、サイノグラムの座標軸である。例えば、ヘッシアン演算子は、標的ピクセルと呼ばれるサイノグラム内の各ピクセルまたはピクセルのサブセットにおいて、ヘッシアンマトリクスを計算することによって、サイノグラムに適用され得る。ヘッシアンマトリクスの偏導関数要素は、様々な方法で各標的ピクセルにおいて計算され得る。例えば、ヘッシアンマトリクスは、標的ピクセルのピクセル近傍(例えば、標的ピクセルの隣接近傍の八つのピクセル)に関する違いを適切に計算することによって決定され得る。3x3の近傍ヘッシアンマトリクス要素を使用することは、離散的な導関数マスクの対応する要素に従って、ピクセルの強度を測り、次に、結果を合計することによって、計算され得る。ヘッシアンの偏導関数要素に対する例示的な導関数マスクは、
標的ピクセルに対応する各マトリクスの中心と、標的ピクセルに隣接する八つのピクセルのそれぞれの強度とは、マスクの対応する要素によって乗算されて、合計される。各マスクからの合計は、ヘッシアンにおける対応する要素を決定する。理解されるべきは、他のサイズの近傍および近傍内のピクセルに対する異なる内挿関数(すなわち、マスクウェート)が、使用され得るということである。なぜならば、離散的な偏導関数を計算することに関連する本発明局面は、特定の方法またはインプリンテーションに限定されないからである。
gは、感知された***点において評価される(すなわち、方程式13は、***点に関する強度分布の適切な離散的導関数を取ることによって適用され得る)。感知された***点に対して局所的なグレースケール面を評価する他の方法がまた、使用され得る。なぜならば、最初の半径評価を決定することに関連する本発明の局面は、どのような特定のインプリメンテーション技術にも限定されないからである。例えば、各***点に関する湾曲の主方向(すなわち、ベクトルu0)に沿った方向における強度分布の変曲点への距離は、モデルにおける各シリンダ状の部分の直径に関する最初の値を評価するために決定され得る。従って、一実施形態において、半径パラメータに関する値(すなわち、ri)は、ビューデータ内の情報から決定され得る。
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- 本願明細書に記載された発明。
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