JP5331299B2 - 解剖学的構造内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は全般的には、医用画像データを処理して疾患の検出及び診断を支援するための方法及びシステムに関する。本発明はさらに詳細には、医用画像データを処理して慢性閉塞性肺疾患などの疾患における疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための方法及びシステムに関する。

慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は米国その他の国々における主要な死亡原因のうちの１つである。ＣＯＰＤは２つの主たる疾患過程（すなわち、組織の破壊（気腫）と気道炎症（慢性気管支炎））を有する。目下のところ、疾患の進行を逆行させることができる処置は知られていない。最良としても、疾患の進行を止められるに過ぎない。したがって、疾患の早期診断及び処置が特に重視されている。早期の診断及び有効な処置によれば、患者の生活の質を改善させることができる。

ＣＯＰＤは、咳、喘鳴及び息切れ（呼吸困難）を含む症状に基づいて特定される。ＣＯＰＤは多くの呼吸器疾患を含んでおり、その最も顕著な疾患は気腫と慢性気管支炎である。ＣＯＰＤによって、患者の太い気道、細い気道及び実質（ｐａｒｅｎｃｈｙｍａ）が冒される。疾患は典型的には、喫煙や空気の汚染によって生じると共に、アルファ−アンチエラスターゼ欠乏を起こす遺伝的素因と連関している。

気腫（すなわち、通気空間の破壊）は、ＣＯＰＤ患者の実質変化に関する最も顕著な特徴である。気腫は肺組織の弾力のある反跳が失なわれた結果である。気腫には、中心小葉気腫、汎小葉性または全葉性気腫、遠位腺房または傍隔壁性気腫、及び不規則性気腫という４つの種類がある。気腫性のＣＯＰＤの大部分には、初めの２つの種類が寄与している。この分類は細葉からなる一集団である小葉内部における通気空間破壊の解剖学的分布に基づいている。目下のところ、気腫は死後解剖によってのみ分類することが可能である。気腫は典型的には、総生理学的応答、医用撮像、及び死後解剖検査によって診断される。

Ｘ線胸部放射線撮像システムは、ヒトの肺疾患を発見するためにより多く使用される診断ツールである。気管支炎、気腫、肺がんなどの肺疾患は、コンピュータ断層（ＣＴ）でも発見可能である。しかしＣＴシステムは、ＣＴスキャン１回あたり８０枚以上の個別の画像を提供しており、これによりその画像を解釈して疾患を示す可能性がある被疑領域を発見する際に使用するために放射線医に対して提供される情報量がかなりの量になるのが一般的である。

高分解能のＣＴ画像データを使用することは、肺の疾患を診断するための有望な技法の１つである。しかし気腫などの疾患では、気腫に関するより顕著な疾患指標の１つが目下のところＣＴ画像データから計測することが困難であるような肺胞の退化や肺のその他の組織変化であるために、ＣＴ画像を見ただけで放射線医が疾患進行の程度を分類することは困難である。

周知の幾つかの診断技法では、単純ＣＴ画像を使用して気腫の定量化を試みている。こうした技法のうちの幾つかは、特徴ベース解析、密度マスクなどのＣＴ計量、ＡＭＦＭ及びフラクタル解析の使用を含む。しかし上述の技法は疾患の根底的なモデルに基づいておらず、またこれらの技法により得られる結果の信頼度は可変のスキャンパラメータやスキャナ較正、並びに別の疾患の病理により影響される可能性がある。さらに、周知の技法は組織破壊の速度や箇所の推定値を提供できず、「患者特異的統計」に基づいておらず、かつ典型的にはある患者に関して母集団統計に基づいた疾患の進行の証拠しか提供できない。
米国特許出願公開第２００５／０１３５７０７号

したがって、医用画像内の疾患関連の組織変化を計測し、様々な形態のＣＯＰＤの診断及び追跡を可能とさせる方法及びシステムに対する要求が存在する。さらに、ＣＯＰＤなどの疾患の疾患関連の変化に対して「患者特異的解析」を実行するための方法及びシステムが要求されている。

本発明の実施形態はこうした要求やその他の要求に対処するものである。一実施形態では、関心対象の解剖学的構造内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための方法を提供する。本方法は、患者特異的健康組織モデルを使用して解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された百分率を決定する工程と、解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された該百分率及び当初の推定組織量に基づいて解剖学的構造内の疾患に由来する組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせを決定する工程と、を含む。

別の実施形態では、関心対象の解剖学的構造内の所与の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するためのシステムを提供する。本システムは、解剖学的構造に対応する画像データを収集するための撮像デバイスを備える。本システムはさらに、この撮像デバイスと結合させた画像プロセッサを備える。この画像プロセッサは、患者特異的健康組織モデルを使用して解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された百分率を決定するように構成されている。この画像プロセッサはさらに、解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された該百分率及び当初の推定組織量に基づいて解剖学的構造内の疾患に由来する組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせを決定するように構成されている。

本発明に関するこれらの特徴、態様及び利点、並びにその他の特徴、態様及び利点については、同じ参照符号が図面全体を通じて同じ部分を表している添付の図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことによってより理解が深まるであろう。

図１を参照すると、疾患検出のためのシステム１０の全体ブロック図を表している。システム１０は、コンピュータ断層（ＣＴ）やＸ線などの複数の画像を作成するために当技術分野で周知の多数の医用撮像デバイスから選択可能な撮像デバイス１４を含む。

ＣＴ撮像期間中に、患者は撮像デバイスの内部に配置されると共に、Ｘ線検出器の配列を用いて計測を受ける複数のＸ線に対して曝露される。Ｘ線ビームは患者のある特定の薄層断面すなわち「スライス」を通過する。検出器は送出された放射線の量を計測する。この情報を用いて、身体内の各標本点に関するＸ線減衰係数が計算される。次いで、計算されたこのＸ線減衰係数に基づいてグレイスケール画像が制作される。画像内の濃淡は、そのスライス内部のあらゆる点に関するＸ線吸収値を表している。ＣＴ期間中に得られたスライスは、身体内のＸ線の曝露を受けた関心エリアに関する解剖学的に正しい描出を提供するように再構成させることができる。

さらに図１を参照すると、システム１０は撮像デバイス１４、プロセッサ１６及びインタフェースユニット１８を含む。撮像デバイス１４は、複数の画像データ組１２を作成するように適応させており、一例ではコンピュータ断層（ＣＴ）スキャナである。ＣＴのコンテクストでは、画像データの収集のことを一般に「スキャン」と呼んでいる。例示的な一実施形態では、ＣＴ撮像デバイスを用いて画像が収集される。プロセッサ１６は本発明の実施形態に従った計算を実行するように構成されている（これについては図２を参照しながらさらに詳細に説明することにする）。プロセッサ１６はさらに、再構成、画像データ記憶保存、セグメント化処理、その他などのよく知られた画像処理技法のために計算や制御の機能を実行するように構成されている。プロセッサ１６は、マイクロプロセッサなどの単一の集積回路などの中央処理ユニット（ＣＰＵ）を備えることや、中央処理ユニットの機能を実現するために協働する適当な任意の数の集積回路デバイス及び／または回路基板を備えることがある。プロセッサ１６はメモリを含むことが望ましい。プロセッサ１６内部のメモリは、当業者に周知の任意のタイプのメモリを含むことがある。これには、動的ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、フラッシュ・メモリ、キャッシュメモリ、その他が含まれる。図１には明示的に表していないが、このメモリは単一の種類のメモリコンポーネントとすることや、異なる多くの種類のメモリコンポーネントから構成させることがある。プロセッサ１６はさらに、メモリ内の含まれたプログラムを実行すること、並びにこれらのプログラム及び画像収集や画像観察の過程で生じることがあるその他の作業に応答した動作を行うことが可能である。本明細書で使用する場合、「ように適応させた（ａｄａｐｔｅｄ ｔｏ）」、「構成させた（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）」その他の表現は、記載の効果を提供するように素子が協働できるような素子同士の機械的または構造的な接続に言及したものであり、またこれらの用語はさらに、与えられた入力信号に応答して出力を提供する手順を実行するようにプログラムしたアナログ式やディジタル式の計算機、特定用途向けデバイス（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））などの電気素子の動作機能に言及したものでもある。

インタフェースユニット１８はプロセッサ１６と結合させると共に、人間のユーザがシステム１０と連絡することを可能とさせるように適応させている。プロセッサ１６はさらに、人間のユーザがその伝達情報を解釈できるような整合的な方式でインタフェースユニット１８に伝送される計算を実行するように適応させている。伝達される情報は、２Ｄ画像や３Ｄ画像、カラー画像やグレイスケール画像、診断及び検出情報に関するテキストメッセージを含むことがある。インタフェースユニット１８は、パーソナル・コンピュータ、画像ワークステーション、ハンドヘルド型画像表示ユニット、あるいはＣＴやＭＲＩシステムの一部として一般にグループ分けされる従来式の任意の画像表示プラットフォームとすることがある。

患者に対する複数のスキャンから収集した全データは、１つのデータ組と見なすことができる。各データ組は、画素またはボクセルのいずれかであるような、より小さい単位にまで分解することができる。データ組が２次元である場合、その画像は画素と呼ぶ単位から成り立っている。１つの画素は２次元座標（通常は、ｘ及びｙ）を用いて表現できるような２次元空間内の１つの点である。画像内の各画素は、８個の別の画素によって取り囲まれており、これら９個の画素で３×３の１つの正方形を形成している。中央の画素を取り囲んでいるこれら８個の別の画素は、その中央画素に対する８接続式近隣値と見なされる。データ組が３次元である場合、その画像はボクセルと呼ぶ単位で表示される。１つのボクセルは、３次元座標（通常は、ｘ、ｙ及びｚ）を用いて表現できるような３次元空間内の１つの点である。各ボクセルは２６個の別のボクセルによって取り囲まれている。この２６個のボクセルは、元のボクセルに対する２６接続式近隣値と見なすことができる。

画像データの収集の一部として、適当な患者スキャンプロトコルが必要であることは当業者であれば理解されよう。例えばＣＴを利用した胸部検査では、画像データ内の患者呼吸に由来する運動アーチファクトを低減させるために、患者（被検体）に対してその呼吸の停止を要求するのが典型的である。ＣＴ検査は、最大吸気または最大呼気時に撮像されるのが通常である。さらに、身体のうちの特定の領域におけるＸ線放射を減衰させるために造影剤を使用することがある。造影剤は、造影剤の影響下にある組織と造影剤の影響下にない組織との間の識別性を向上させるのに役立つ。ＣＴ画像において造影強調した組織と非造影強調の組織の間のＣＴ値の差は通常より大きくなる。造影剤は患者に対して、経口的、静注式、あるいは経直腸的で投与される。

上述した撮像方法から画像データを収集した後、画像プロセッサ１６は本発明の実施形態に従って疾患関連の組織変化を計測するための処理を実行するように適応させている。具体的には、画像プロセッサ１６は肺内の健康組織領域を特定し、この健康組織領域に基づいて患者特異的健康組織モデルを構築するように構成されている（より詳細には以下で説明することにする）。画像プロセッサ１６はさらに、患者特異的健康組織モデルを使用して肺のうちの病変組織領域により囲繞された百分率を決定すること、患者特異的健康組織モデル及び肺の体積の患者特異的計測値に基づいて肺内に存在した当初の組織量を推定すること、並びに解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された該百分率及び該当初推定組織量に基づいて肺内の組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせを決定すること、を行うように構成されている。

図２は、関心対象の解剖学的構造内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための例示的な工程を表した流れ図である。本発明の一実施形態では、その関心対象の疾患はＣＯＰＤであり、また具体的には「気腫」であると共に、その関心対象の解剖学的構造は「肺」である。本明細書で使用する場合、「疾患関連の変化」とはその関心対象疾患に関連付けされた変化を意味している。肺のうちの影響を受けた領域の強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）と肺のうちの影響を受けた領域の範囲は気腫が存在することの指標となると共に、これらの様相の変化によって疾患の進行が示されることは当業者であれば理解されよう。したがって、組織変化及び肺領域の体積を計測することが、気腫の診断及び段階判定にとって主要な指標となる。本発明の実施形態は、肺組織のうちの気腫による影響を受けた部分を特定することによって気腫に由来する肺内の組織体積変動の量及び／または空間分布を推定する技法を開示している（これについては以下でより詳細に記載することにする）。

さらに図２を参照すると工程２０では、コンピュータ断層（ＣＴ）システムとＸ線システムのうちの一方を用いて上述したような方式で画像データが収集される。

工程２２では、工程２０で収集した画像データがセグメント化処理され肺内の健康組織領域が特定される。本発明の一実施形態では、肺内の健康組織領域の該特定は、肺内の組織の減衰特性に基づいて１つまたは複数の領域になるように肺をセグメント化処理することを含む。ある具体的な実施形態では、そのセグメント化処理過程は、肺内の健康組織領域を均一の減衰特性を有する領域として特定しまた病変組織領域を広範で多様な減衰を有する肺内の領域として特定しており、この減衰の程度は疾患の重症度の関数となっている。疾患に関して関連する画像情報や疾患が疑われる領域を抽出するためには、画像データに対して周知の多くの様々なセグメント化処理技法が適用され得ることは当業者であれば理解されよう。

工程２４では、工程２２で特定した健康組織領域に基づいて患者特異的健康組織モデルが構築される。本発明の一実施形態では、その患者特異的健康組織モデルは所与の患者の健康組織領域の減衰特性に対する統計学的モデルに基づいて構築される。この統計学的モデルは健康組織領域内の画素に関連する１つまたは複数の統計測度（例えば、健康組織領域内の画素の平均値や分散など）に基づくことがある。別のある種の実施形態では、その患者特異的健康組織モデルは、分類子（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、モデルベースの方法あるいは回帰分析に基づいて構築されることがある。当技術分野では多くの分類子が知られている。パラメトリック分類子は、健康組織全体の統計測度に基づいて分布（例えば、ガウス分布など）を規定した後、この分布を評価することによって所与の組織が健康である確率を計測することができる。非パラメトリック分類子はインプリシット（ｉｍｐｌｉｃｉｔ）分布（例えば、ヒストグラムやカーネル・エスティメータ（ｋｅｒｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）など）を規定して組織が健康である確率を評価することができる。モデルベースの方法は、当てはめテストの適合度やモデル由来のしきい値を用いてその組織がモデルと十分に整合するか否かを規定することができる。

工程２６では、肺に対して第２のセグメント化処理過程を適用し、工程２２で特定した病変組織領域からの健康組織領域の精細セグメント化処理が実行される。具体的には、第２のセグメント化処理過程は、患者特異的健康組織モデルを用いて肺のうちの病変組織領域により囲繞された百分率を決定する。一実施形態では、そのセグメント化処理過程は、患者特異的健康組織モデルに対する肺組織内の各画素の当てはめ適合度すなわち確率を計測することによって、肺内の各画素を健康組織領域か病変組織領域かのいずれかに分類する。代替的な一実施形態では、その分類は画素近傍域に基づいており、この際、所与の近傍域に属するすべての画素が健康か病的かのいずれかであると特定される確率に基づいて肺内の画素からなる群が健康組織領域か病変組織領域かのいずれかに分類される。

工程２８では、工程２４で決定した患者特異的健康組織モデル及び解剖学的構造の体積の患者特異的計測値に基づいて肺内に存在した当初の組織量が推定される。本明細書で使用する場合、「当初の組織量」とは、疾患による影響を受ける以前に患者が有していたとされる肺組織の質量及び体積の推定値であり、また「肺の体積の患者特異的計測値」は一般に健康組織と病変組織の両方により囲繞された肺の体積を意味している。より詳細には以下で記載するが本発明の実施形態によれば、患者の当初の肺組織量の推定値を基底計測値として使用して患者内の疾患に由来する組織体積の変動を推定している。本技法の一実施形態では、肺内に存在した「当初の組織量」は、患者特異的健康組織モデルからの密度推定値と肺の体積の患者特異的計測値との積に基づいて推定される。

代替的な一実施形態では、その肺内に存在した当初の組織量は患者特異的肺過膨張量（ｏｖｅｒｉｎｆｌａｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔ）に対する計測に基づいて推定される。過膨張の量は当初の肺組織量の改良推定値を作成するために使用される。この実施形態によれば、肺の病変部分内で肺体積の過膨張の量を推定する外挿によって肺内に存在した「当初の組織量」を決定することができる。次いでこの過膨張の推定値を使用して当該患者に関する「当初の肺体積」の精製推定値が決定される。次いで、「当初の肺体積」の患者特異的推定値を肺の体積の患者特異的計測値に置き換えることによって患者の「当初の肺組織量」が推定される。

過膨張の量の決定のためには多くの技法を使用することができる。これらの技法は形状モデルを利用するのが一般的である。形状モデルは、肺の境界に対して曲率拘束を強制するようにインプリシット式とすることがある。別法として、形状モデルは、肺に関するある特定の全体形状を詳細化するようにエクスプリシット式（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）とすることがある。後者は一般に、そのモデルが指定のパラメトリックモデルであるような「モデル当てはめ」方式に基づくか、あるいは母集団からの形状モデルに基づいている。別のある種の実施形態では、健康肺組織の量及び肺体積の（偏らせた）推定値（この過膨張だけ偏らせる）の関数として過膨張の量を予測するために回帰ベースの技法が使用されることもある。このことを一般に、健康組織の所与の量（あるいは、単に肺質量）と肺体積の推定値に基づいて真の肺体積を記述する曲線当てはめと表現している。任意選択では、その曲線は多数の患者の観察から得ることがある。

工程３０では、工程２６で決定した肺のうちの病変組織領域により囲繞された百分率と肺工程２８で決定した当初の推定組織量とに基づいて肺内の疾患に由来する組織体積変動の量及び／または空間分布が決定される。本明細書で使用する場合「空間分布」とは、病変肺組織の空間的位置、これらの位置の他の病変領域との関係、及びこれらの位置の健康肺組織との関係を意味している。例えば、肺の疾患部分が肺の上側部分や下側部分に限定されていることがあり、その病変部分が１箇所または数箇所の領域内に集中しているすなわち集団となっていることがあり、あるいはその病変部分が肺全体により均一に拡がっていることがある。ある具体的な実施形態では、疾患に由来する「組織損失」の量及び／または空間分布が推定される。しかし、本発明の実施形態は、例えば肺がん、腫瘍など組織増加や体積増加を示す疾患に由来する「組織体積増加」の量及び／または空間分布を推定するためにも使用できることを理解すべきである。

上述した処理が完了した後、本方法はさらに、解析結果の表示出力を作成することを含むことがある。一実施形態では、その出力は画像内に解析からの値に対応させたハイライト領域を表示することを含む。ある具体的な実施形態では、患者について解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された百分率が表示される。より具体的には、表示する出力は、各画素が肺内部の健康組織領域内に包含されるか病変組織領域内に包含されるかに基づいて、また病変組織領域内部における疾患の重症度に基づいて各画素をハイライト表示することを含む。図３は、例示的な病変組織領域を示す例示的な肺画像を表した図である。図３に示すように、参照番号３４は肺画像３２内の例示的な病変領域を示しており、また参照番号３６は例示的な病変領域３４の内部の重症度の程度を示している。さらにこの実施形態では、肺内のハイライト表示領域は、画像データに重ね合わせて表示される。この表示は２Ｄとすることや３Ｄとすることがある。

本発明の代替的な実施形態では、解剖学的構造内の疾患の進行速度が少なくとも１対の縦列する検査同士で比較される。本明細書で使用する場合、「縦列する検査（ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｅｘａｍｓ）」とは関心対象の解剖学的構造に関して収集された１つまたは複数の患者検査または画像であり、しかも異なる時点における患者検査または画像のことを意味している。この縦列する検査は、関心対象の解剖学的構造内の疾患関連変化を示す変化徴候を得るために比較される。本発明のある具体的な実施形態では、縦列する患者検査間での疾患の進行速度が表示されており、この表示は縦列する検査対の病変組織領域内の各画素を区別してハイライト表示することを含む。より具体的には、このハイライト表示は、縦列する検査対間での疾患の進行を指示するものとなる。

本発明の実施形態は、関心対象の解剖学的構造内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行できることを含め幾つかの利点を有している。開示した実施形態は、母集団統計ではなく患者の特異細目に基づいており、このためより精度が高くかつスキャンプロトコルやスキャナ較正の変動に対してより頑強である。さらに上述のように、本発明の実施形態は解剖学的構造内の疾患に由来する組織損失の量及び／または空間分布を、解剖学的構造のうちの病変組織領域により囲繞された百分率及び当初の推定組織量に基づいて推定している。

さらに、上に提示した本発明の実施形態は、肺内の気腫に関する疾患関連の変化に焦点を当てているが、別の解剖学的構造内の別の生物学的変化も開示した実施形態から恩恵が得られることを理解すべきである。例えば、本発明の実施形態はさらに肝臓、肺または膵臓内の疾患関連の変化を検出するために適用されることがある。さらに上で言及したように、本発明の実施形態は、例えば肺がん、腫瘍などの肺疾患を発見するために疾患に由来する「組織増加」の量を定量化するために適用されることもある。

図示しまた上述した実施形態や用途は典型的には、プログラムされたコンピュータ内の適当な実行可能コードを含む、あるいは該実行可能コードによって実行されることは当業者であれば理解されよう。こうしたプログラム作業には、論理機能を実現するための実行可能命令の一覧作成を含むことになる。こうした一覧作成は、こうした命令の取り出し、処理及び実行が可能なコンピュータベースのシステムによって、または該コンピュータベースのシステムと連係して使用するための任意のコンピュータ読み取り可能な媒体の形で具現化することができる。別法として、この処理の一部または全部を、未処理画像データや部分的に処理済みの画像データに基づいて追加的な計算処理リソースによってリモートで処理させることがある。

本技法のコンテクストでは、コンピュータ読み取り可能な媒体は、命令の包含、保存、通信、伝播、送信または伝達が可能な任意の手段である。このコンピュータ読み取り可能媒体は電子式、磁気式、光学式、電磁式、あるいは赤外線式のシステム、装置またはデバイスとすることができる。コンピュータ読み取り可能媒体の例示的で非網羅的なリストには、１つまたは複数の配線を有する電気的接続（電子式）、可搬式コンピュータ・ディスケット（磁気式）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（磁気式）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）（磁気式）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）（磁気式）、光ファイバ（光学式）、及び可搬式コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）（光学式）を含むことができる。コンピュータ読み取り可能媒体は、その上に命令がプリントされた紙や別の適当な媒体を含むことがあることに留意されたい。例えばこの紙やその他の媒体に対する光学走査を介して命令を電子式に取り込み、次いで必要に応じて適当な方式でこれをコンパイル、翻訳さもなければ処理し、次いでコンピュータ・メモリ内に保存することが可能である。

本発明のある種の特徴についてのみ本明細書において図示し説明してきたが、当業者によって多くの修正や変更がなされるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神の範囲に属するこうした修正や変更のすべてを包含させるように意図したものであることを理解されたい。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。

本発明の実施形態の適用が可能な医用イメージング・システムを表したブロック図である。 関心対象の解剖学的構造内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための例示的な工程を表した流れ図である。 本発明の実施形態の適用が可能な例示的な病変組織領域を示す例示的な肺画像の図である。

符号の説明

１０ イメージング・システム
１２ 画像データ
１４ 撮像デバイス
１６ プロセッサ
１８ インタフェースユニット
２０ 画像データを収集する工程
２２ 画像データをセグメント化処理する工程
２４ 患者特異的健康組織モデルを構築する工程
２６ 肺のうちの病変組織領域により囲繞された百分率を決定する工程
２８ 肺内に存在した当初の組織量を推定する工程
３０ 疾患に由来する組織体積変動の量及び／または空間分布を決定する工程
３２ 肺画像
３４ 肺画像内の病変領域
３６ 病変領域内部の重症度の程度

Claims (10)

1. 関心対象の解剖学的構造（３２）内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための方法であって、
   プロセッサ（１６）が、前記解剖学的構造（３２）に対応する画像データを処理することにより、前記解剖学的構造（３２）内の組織の減衰特性に基づいて前記解剖学的構造（３２）内の少なくとも１つの健康組織領域を特定する工程と、
   所与の患者の特定された健康組織領域に含まれる画素に関連した統計パラメータに基づいて患者特異的健康組織モデルを、前記プロセッサ（１６）が構築する工程と、
   解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の百分率を患者特異的健康組織モデルを使用して、前記プロセッサ（１６）が決定する工程と、
   解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の百分率を決定するために前記画像データ（１２）に対してセグメント化処理過程を前記プロセッサ（１６）が適用する工程と、
   解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の前記百分率及び当初の推定組織量に基づいて、解剖学的構造（３２）内の前記疾患に由来する組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせを、前記プロセッサ（１６）が決定する工程と、
   を含み、
   前記セグメント化処理過程による前記病変組織領域（３４）の前記百分率の特定は、解剖学的構造（３２）内部の各画素を該解剖学的構造内部の健康組織領域と病変組織領域（３４）のいずれかに分類することによっている、方法。
2. 前記疾患が慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）でありかつ前記関心対象の解剖学的構造が肺である、請求項１に記載の方法。
3. 前記病変組織領域（３４）の前記百分率を、表示ユニットが表示する工程を含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 解剖学的構造（３２）内の前記当初の組織量は、患者特異的健康組織モデル及び解剖学的構造（３２）の体積の患者特異的計測値に基づいて推定されている、請求項１に記載の方法。
5. 解剖学的構造（３２）内の前記当初の組織量は、患者特異的肺過膨張量に対する計測に基づいて推定されている、請求項１に記載の方法。
6. 解剖学的構造（３２）の疾患の進行速度を少なくとも１対の縦列する検査間で比較する工程と、該少なくとも１対の縦列する検査間の疾患の進行速度を表示ユニットが表示する工程と、をさらに含み、該表示は該少なくとも１対の縦列する検査の病変組織領域（３４）内の各画素を区別してハイライト表示することを含み、かつ該ハイライト表示は該少なくとも１対の縦列する検査間の疾患の進行に関する指標となる、請求項１に記載の方法。
7. 関心対象の解剖学的構造（３２）内の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するための方法であって、
   プロセッサ（１６）が、前記解剖学的構造（３２）に対応する画像データを処理することにより、前記解剖学的構造（３２）内の少なくとも１つの健康組織領域を特定する工程であって、健康組織領域を特定する前記工程が、前記画像データ（１２）に対してセグメント化処理過程を適用する工程を含み、該セグメント化処理過程が前記解剖学的構造（３２）内の組織の減衰特性に基づく、前記工程と、
   所与の患者の特定された健康組織領域に含まれる画素に関連した統計測度に基づいて患者特異的健康組織モデルを、前記プロセッサ（１６）が構築する工程と、
   前記患者特異的健康組織モデルを用いて解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の百分率を前記プロセッサ（１６）が決定する工程と、
   前記患者特異的健康組織モデル及び前記解剖学的構造（３２）の体積の患者特異的計測値に基づいて解剖学的構造（３２）内に存在した当初組織量を、前記プロセッサ（１６）が推定する工程と、
   前記病変組織領域（３４）の前記百分率及び該当初推定組織量に基づいて前記解剖学的構造（３２）内の前記疾患に由来する組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせを、前記プロセッサ（１６）が決定する工程と、
   を含む方法。
8. 前記患者特異的画像データ組（１２）及び関心対象の解剖学的構造（３２）内の健康組織領域の患者特異的健康組織モデルに基づいて解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の百分率を表示ユニットが表示する工程であって、各画素が解剖学的構造（３２）の健康組織領域内に包含されるか病変組織領域内に包含されるかに基づいてハイライト表示されることを含む表示工程を含む、請求項７に記載の方法。
9. 請求項１、２、４、５、７のいずれかに記載の方法を前記プロセッサ（１６）に実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体。
10. 関心対象の解剖学的構造（３２）内の所与の疾患に関する疾患関連の変化の患者特異的解析を実行するためのシステム（１０）であって、
    解剖学的構造（３２）に対応する画像データ（１２）を収集するための撮像デバイス（１４）と、
    前記撮像デバイス（１４）に結合されており、かつ
    前記解剖学的構造（３２）に対応する画像データを処理することにより、前記解剖学的構造（３２）内の組織の減衰特性に基づいて前記解剖学的構造（３２）内の少なくとも１つの健康組織領域を特定すること、
    所与の患者の特定された健康組織領域に含まれる画素に関連した統計パラメータに基づいて患者特異的健康組織モデルを構築すること、
    前記患者特異的健康組織モデルを使用して解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の百分率を決定すること、
    前記解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の前記百分率を決定するために、前記画像データ（１２）に対してセグメント化処理過程を適用すること、
    解剖学的構造（３２）のうちの病変組織領域（３４）の前記百分率及び当初の推定組織量に基づいて解剖学的構造（３２）内の疾患に由来する組織体積変動の量または空間分布、あるいはこれらの組み合わせ決定すること、
    を行うように構成された画像プロセッサ（１６）と、
    を備え、
    前記セグメント化処理過程による前記病変組織領域（３４）の前記百分率の特定は、解剖学的構造（３２）内部の各画素を該解剖学的構造内部の健康組織領域と病変組織領域（３４）のいずれかに分類することによっている、システム。