JP5475347B2 - 磁気共鳴イメージング（ｍｒｉ）を用いる白質線維トラクトの特定 - Google Patents
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関連出願への相互参照
本出願は、２００８年７月１日に出願された米国仮出願番号６１／０７７，３３５の優先権を主張し、この文献の内容の全体は、引用によって本願に援用される。
本出願は、２００８年７月１日に出願された米国仮出願番号６１／０７７，３３５の優先権を主張し、この文献の内容の全体は、引用によって本願に援用される。
米国政府の援助に関する宣言
本発明は、米国の国立衛生研究所（National Institutes of Health：ＮＩＨ）、国立画像生物医学・生物工学研究所（National Institute of Biomedical Imaging and BioEngineering：ＮＩＢＩＢ）及び形態計測バイオインフォマティクス研究ネットワーク（Morphometry Bioinformatics Research Network：ＭＢＩＲＮ）によって授与されたＧｒａｎｔ Ｎｏ．１Ｕ０１ＡＧ０２４９０４−０２に基づき、米国政府の援助を受けて完成されたものである。米国政府は、本発明について所定の権利を有する。
本発明は、米国の国立衛生研究所（National Institutes of Health：ＮＩＨ）、国立画像生物医学・生物工学研究所（National Institute of Biomedical Imaging and BioEngineering：ＮＩＢＩＢ）及び形態計測バイオインフォマティクス研究ネットワーク（Morphometry Bioinformatics Research Network：ＭＢＩＲＮ）によって授与されたＧｒａｎｔ Ｎｏ．１Ｕ０１ＡＧ０２４９０４−０２に基づき、米国政府の援助を受けて完成されたものである。米国政府は、本発明について所定の権利を有する。
本発明は、磁気共鳴イメージング（magnetic resonance imaging：ＭＲＩ）技術及びシステムに関する。
ＭＲＩ技術を用いたイメージングは、よく知られており、医療、生物学及び他の分野におけるイメージング用途に広く適用されている。典型的なＭＲＩ技術は、オブジェクト内で磁気スピンを操作し、測定された磁気スピンからの応答を処理することによって、検査されるオブジェクトの画像を生成する。ＭＲＩシステムは、磁気スピンの一部を分極するｚ方向に沿う静磁場と、（例えば、互いに直交するｘ方向、ｙ方向又はｚ方向に沿う）磁場勾配と、スピンを操作するＲＦ磁場とを含む、イメージングのための異なる磁場を生成するハードウェアを備えていてもよい。
本発明は、ＭＲＩを用いる線維の特定に関する。線維トラクトアトラス（地図）を用いて、被験者の測定された領域が線維トラクトに対応する確率を算出する。
１つの包括的な側面では、神経系の線維トラクトアトラスを得る。線維トラクトアトラスは、それぞれが神経系の異なる体積要素を表すアトラスボクセルを含み、第１のアトラスボクセルは、神経系の第１の体積要素を表す。また、線維トラクトアトラスは、神経系の第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報も含む。被験者の神経系から磁気共鳴データが取得される。磁気共鳴データは、データボクセルを含み、第１のデータボクセルは、第１のアトラスボクセルに関連する。取得した磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、第１のデータボクセルの拡散ベクトルが生成される。線維トラクトアトラスを用いて、生成された拡散ベクトル及び第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、第１のデータボクセルが第１の線維トラクトを表している確率が見出される。
具体例は、以下の特徴の１つ以上を含んでいてもよい。また、線維トラクトアトラスは、第１のアトラスボクセルの位置確率を含み、位置確率は、第１の線維トラクトが第１の体積要素内にある確率を表す。位置確率及び第１の線維トラクトの方向に関する情報は、アトラス空間から被験者の被験者空間にリサンプリングされ、見出された確率は、リサンプリングされた位置確率及びリサンプリングされた方向情報に部分的に基づいている。神経系は、人間の神経系を含む。第１の線維トラクトの方向に関する情報は、複数の人間の神経系の測定値に少なくとも部分的に基づく平均拡散テンソルを含む。線維トラクトアトラスを用いて、第１のデータボクセルが第１の線維トラクトを表している確率を見出すステップは、生成された拡散ベクトル及び平均拡散テンソルに少なくとも部分的に基づいている。第１の線維トラクトの方向に関する情報は、第１のアトラスボクセルのための第１のテンソルを含む。また、線維トラクトアトラスは、他のアトラスボクセルのそれぞれのための追加的なテンソルも含む。他のアトラスボクセルのそれぞれのための追加的なテンソルは、アトラスボクセル内の第１の線維トラクトの方向を表す。線維トラクトアトラスを用いて、他のデータボクセルのそれぞれについての追加的な確率が見出される。他のデータボクセルのそれぞれについての追加的な確率は、データボクセルのための生成された拡散ベクトル及びデータボクセルに関連するアトラスボクセルのための追加的なテンソルに少なくとも部分的に基づいている。データボクセルそれぞれについての追加的な確率は、データボクセルが第１の線維トラクトを表している確率を表す。第１のデータボクセルが第１のアトラスボクセルにどれ程関連しているかは、Ｔ１強調画像を線維トラクトアトラスのアトラス空間に位置合わせし、データボクセルをアトラス空間にリサンプリングすることによって判定される。線維トラクトアトラスは、それぞれが神経系の第１の体積要素内の追加的な線維トラクトの方向を表す追加的なテンソルを含む。見出された確率は、第１の確率であり、線維トラクトアトラスを用いて、生成された拡散ベクトル及び追加的なテンソルに少なくとも部分的に基づいて、追加的な確率が見出される。追加的な確率のそれぞれは、第１のデータボクセルが追加的な線維トラクトの１つを表している相対的確率を表す。線維トラクトアトラスは、追加的な被験者の神経系から追加的な磁気共鳴データを取得し、追加的な被験者のそれぞれのためのデータボクセルのそれぞれについて、追加的な磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて追加的な拡散テンソルを生成し、線維トラクトアトラスのアトラスボクセルのそれぞれについて、追加的な被験者に亘る追加的な拡散テンソルを平均することによって平均拡散テンソルを生成することによって構築される。
線維トラクトアトラス及び取得した磁気共鳴データを使用して、被験者の神経系の少なくとも第１の部分のための線維確率マップが生成される。確率マップを用いて、第１の線維トラクトの異方性比率及び第１の線維トラクトの拡散性のうちの少なくとも１つが判定される。磁気共鳴データを取得するステップは、被験者に複数のラジオ周波数パルスを印加するステップと、被験者に複数の勾配磁場を印加するステップと、被験者から少なくとも１つのエコー信号を検出するステップとを含んでいてもよい。ＭＲＩシステムは、被験者の神経系から磁気共鳴データを取得するように構成されたデータ取得システムを含む。また、ＭＲＩシステムは、磁気共鳴データ取得システムから磁気共鳴データを受信するデータプロセッサも含む。データプロセッサは、説明した動作を実行するメカニズムを含む。ＭＲＩシステムは、実質的な静磁場である主磁場を生成する磁石と、複数の勾配磁場を被験者に印加する勾配サブシステムと、被験者に複数のラジオ周波数パルスを印加し、被験者から少なくとも１つのエコー信号を検出するラジオ周波数サブシステムとを含んでいてもよい。
拡散強調磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）により、研究者及び臨床医は、個々の白質線維トラクト（white matter fiber tract）を特定し、これらの軌道をマッピングすることができる。線維追跡手順の信頼性及び解釈可能性は、先験的な解剖学的情報をガイドとして用いることによって向上する。個々の被験者の白質線維トラクトをラベリングする自動化された技術は、線維トラクト位置及び方向の確率論的アトラス（probabilistic atlas）に基づいている。
ある具体例においては、確率論的線維アトラスは、２３個の線維トラクトを含む。２１人の健康な対照群と、側頭葉てんかん（temporal lobe epilepsy：ＴＬＥ）を罹患する２１人の患者群とについて、手動で線維トラクトを特定することによって例示的な確率論的線維アトラスを構築した。例示的な手動によるトラクト特定法では、訓練された画像解析技術者が、複数の関心領域（regions of interest：ＲＯＩ）を用いて、流線型の線維（streamline fiber）を選択又は除外することによって、約４０時間の手動による編集を行った。例示的な線維トラクトアトラスによる線維トラクトの特定は、人間の介入を必要としないが、それにもかかわらず、例示的アトラス内に含まれているトラクトを手動で特定するために使用された先験的な解剖学的情報から利益を得ることができる。この技術を適用して、対照被験者とＴＬＥ患者との間の個々の線維トラクトにおいて、白質の整合性の尺度であると考えられている異方性比率を比較した。この具体例では、アトラスベースの手法及び手動による線維選択法による結果のパターンは類似した。アトラス導出線維（atlas-derived fibers）を用いる群間の効果量は、手動選択線維トラック（manually selected fiber track）により得られる効果量と同じか、これらより大きいこともある。
個々の被験者の白質線維トラクトをラベリングするための上述した技術は、Ｔ１強調及び拡散強調ＭＲＩ画像に基づいて実施することができる。確率論的アトラスは、複数の白質線維トラクトの３次元相対的確率マップ（three-dimensional relative probability map）を算出するために使用することができる。これらの確率マップは、関心領域（regions of interest）として機能でき、これを用いて、各線維トラクトについて、ＭＲＩから導出された関心尺度（measures of interest）を抽出することができる。関心尺度の具体例には、異方性比率、拡散性等が含まれる。
自動化された技術は、人間の介入なしで実施でき、この技術は、多数の線維トラクトを効率的に特定できる。この技術は、拡散データ内の雑音に影響され難く、アトラスに含まれる位置及び方向情報に整合しない逸脱した線維（stray fiber：以下、逸脱線維）を自動的に除外する。幾つかの具体例では、解析に必要な時間を短縮でき、及び／又は訓練された画像解析技術者の負担を軽減できる。
上述した技術は、拡散イメージングからの線維の方向情報を用いて線維確率推定の精度を高めることを含む。これにより、各被験者について線維ＲＯＩを個別化でき、及び／又は方向アトラスに含まれている大多数の線維方向情報に矛盾する拡散方向を示す領域の影響を軽減（又は最小化）できる。非線形位置合わせによって、被験者とアトラスとの間で、アフィン位置合わせによって提供される整列より良好な整列を提供できる。更に、幾つかの具体例においては、上述した技術は、Ｂ０歪みのロバストな補正を含み、拡散画像と、アトラス空間への位置合わせに用いられるＴ１強調構造画像との間の優れた位置合わせを提供する。上述した技術は、ストリームライン法に基づくトラクトグラフィ（streamline tractography）なしで実施することができ、例えば、拡散強調ＭＲＩ画像の雑音に起因する逸脱線維等のエラーを低減できる。
上述した技術は、健康な対照群と、側頭葉てんかんを罹患する患者群との比較の際の群解析における使用に適していることが証明された。上述した技術は、例えば、難治性てんかん又は腫瘍の治療のために脳組織除去が行われる患者のための手術計画のために用いることができた。また、個々の線維トラクトについての白質特性の定量化は、診断目的にも潜在的に有用であると考えられる。拡散ＭＲＩに基づく白質トラクトの定量化は、慣例的な診療になる可能性を有する。上述した技術によって提供される自動化及び精度により、イメージングセンタ及び遠隔処理プロバイダのみではなく、個々の神経学及び放射線医学の現場において、このような定量化がより容易で実用的になる。
拡散イメージング（diffusion imaging：ＤＩ）は、複数の方向に沿って、水の拡散係数を推定するために使用できる磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）の一形式である。方向を有する拡散は、テンソルによって、一次で表現できる。白質においては、水は、主として神経突起に沿って拡散するため、拡散テンソル（diffusion tensor：ＤＴ）演算から推定される一次方向を用いて、白質線維方向を推定することができる。異方性比率（fractional anisotropy：ＦＡ）は、ＤＴ演算から導出される尺度であり、３個の直交する主軸に沿う拡散係数が互いに異なる程度を示す。ＦＡは、０〜１の範囲の値をとり、１の値は、単一方向の拡散を排他的に示し、０の値は、等方性拡散を示す。灰白質は、低いＦＡ（例えば、０．１５以下）を有する傾向があり、白質のＦＡは、通常、与えられたボクセル内の線維の母集団に依存する。臨床母集団についての、健常な対照群に対するＦＡの減少は、例えば、てんかんの研究における白質整合性の尺度として用いられることが多い。但し、例えば、髄鞘形成、自由水の比率、交差する線維等の有無等の多くの要素が潜在的にＦＡに影響を与える可能性がある。したがって、ＦＡは、白質整合性に直接的に又は排他的に関連しているとは断定できないが、便利で広く使用されている尺度である。
このような差異を調べる研究では、ボクセルに関する統計的比較、関心領域（ＲＯＩ）の手動による定義、又は白質トラクトグラフィ法に基づくＲＯＩの定義を用いることできる。ボクセルに関する解析のための統計マップは、複数回の比較毎に修正され、ＲＯＩ解析に比べて、統計的検出力が劣っていることがある。ボクセルに関する解析及びテンプレートベースのＲＯＩ解析の両者は、多くの場合、アフィン変換によって行われる被験者間位置合わせ（例えば、タライラッハ（Talairach）位置合わせ）を含むことができる。アフィン変換は、必ずしも、被験者間に亘って、与えられたアトラス空間位置に含まれている特定の白質線維についての良好な対応関係を提供するわけではなく、ＦＡ又は他の尺度の明確な差異は、生来的な線維特性ではなく、線維の位置の差異から生じることもある。個々の被験者についてトラクトグラフィ法を用いて定義された線維トラクトＲＯＩは、特定の線維トラクトの全て又は一部を取り囲み、群解析のために、並びに手術計画等の臨床現場で用いることができる。
白質トラクトグラフィは、「決定論的」トラクトグラフィとして知られるトラクトグラフィ法によって実現してもよく、「確率論的」トラクトグラフィ法によって実現してもよい。決定論的トラクトグラフィでは、白質ボクセルだけを含ませるために、ある閾値、例えば、０．１５より大きいＦＡを有するボクセルにシードを配置し、次に、支配的な拡散方向に沿った両方の方向に沿って、このシードを、線維トラック又はストリームラインに成長させる。ここで、用語「トラック（track）」は、解剖学的なトラクト（tract）自体と区別され、これらの１つ以上のストリームライン経路を意味する。トラックが隣接するボクセルに拡張される際、そのボクセルにおける支配的な拡散方向が、トラックを次にどこに拡張するかを決定する。トラックは、ＦＡが閾値を下回るボクセルに達した場合、又は回転角がある閾値（例えば、５０°）を超えた場合に終了する。そして、手動で描かれたＲＯＩを用いて、１つ以上の領域を通過するトラックを選択し、交差する線維又は測定雑音のために望ましくない位置に逸脱したトラックを除外する。幾つかの場合、各関心線維トラクト（fiber tract of interest）について、既知の線維トラクトの軌道に関する解剖学的知識による誘導に基づくＲＯＩ選択ストラテジを用いてもよい。
確率論的トラクトグラフィ法は、各ボクセルにおいて、線維方向確率分布を調べ、拡散データが与えられたとして、線維が特定の経路をたどっている尤度を評価する。この技術では、データにおける不確実性を明示的に表現することができる。更に、幾つかの具体例においては、確率論的トラクトグラフィ法によって、より高い信頼度で交差する線維を再構築することができる。これらの技術は、数千回もの繰り返しを使用することがあり、したがって、演算負荷が大きい。ここでも、決定論的なトラッキング法と同様、解剖学上の線維トラクトに関する事前知識を用いて、関心線維トラクトと、あり得ない経路をたどる又は脳領域間の実在しない接続を示すストリームライントラックとを見分けることができる。
代替となる手法は、線維トラクトの特定を、Ｔ１強調ＭＲ画像から皮質下の構造をセグメント化することに類似するセグメント化問題とみなす手法である。この場合、特定の皮質下の構造に属すボクセルは、画像強度と、アトラス空間内の位置が与えられた場合の特定のラベルの尤度に関する事前情報（確率論的アトラスの形式を有する。）との組合せを用いて特定できる。
セグメント化の手法は、拡散強調画像、Ｔ１強調画像、並びに線維トラクトの位置及び方向の確率論的アトラスを用いて、個々の被験者の白質線維トラクトをラベリングするために用いることができる。ある例示的な具体例では、線維アトラスは、２３個の線維トラクトを含み、これらのうちの２０個は、１０対の左右半球から構成される。この技術は、アトラスの構築を除き、人間の介入を必要としないので、オペレータ間で結果がばらつくことを排除することができる。側頭葉てんかん（temporal lobe epilepsy：ＴＬＥ）の患者群と、これらに年齢が一致する健康な対照群とにこの技術を適用した結果の具体例は、群効果量が手動の手順を用いた場合に匹敵し、又はこれより大きいことを示唆している。したがって、上述した技術は、研究及び臨床現場の両方において、非常に有用である可能性を有している。
被験者に関する研究事例では、全ての関係者が、研究への参加の前に、治験審査委員会（Institutional Review Board）によって承認された承諾書を提出した。２１人の健康な対照被験者（年齢２１〜５２歳、平均年齢３３歳、標準偏差１０．２年）を公募した。この対照群は、神経障害、意識喪失又は重大な病状又は精神疾患の病歴がない１１人の女性と１０人の男性から構成された。また、２１人のＴＬＥ患者（年齢２１〜５４歳、平均年齢３７．３歳、標準偏差１０．０年）も研究に参加した。この研究事例における全ての患者は、サンディエゴのカリフォルニア大学、てんかんセンターから募集され、てんかん学を専門とする、専門医師会認定の神経科医によって診断された。患者群及び対照群は、平均年齢に有意の差がなく、年齢及び性別が一致するようにした。エジンバラ式利き手調査法（Edinburgh Handedness Inventory）によって、全ての関係者の利き手を査定した。２人の対照被験者及び２人の左ＴＬＥ患者が左利きであった。拡散データの収集の間に不正確なスキャンパラメータ（ｂ＝１０００の代わりにｂ＝２０００）が使用されたことが発覚した後に、１人の左ＴＬＥ患者を除外した。
研究事例では、ビデオＥＥＧテレメトリ（video-EEG telemetry）、発作症候学及び神経画像の結果に基づいて、患者を左ＴＬＥ及び右ＴＬＥに分類した。てんかん焦点又は放射線学的な病変のエビデンスが側頭部の外側にある被験者を除外した。ＴＬＥを罹患する２１人の全ての患者において、診断は、ビデオＥＥＧテレメトリによってモニタリングされた発作時及び発作間の側頭葉てんかん様活動に基づいて行われた。患者の大部分では、頭皮上脳波記録を蝶形骨電極によって補った。幾つかの場合、５接点の卵円孔電極を用いて患者をモニタリングし、内側側頭葉での発症を確認した。これらの基準に基づき、１１人の患者は、一側性の右ＴＬＥと診断され、１０人の患者は、一側性の左ＴＬＥと診断された。診断は、２１人の患者のうちの１６人において、海馬萎縮の存在及び内側側頭葉硬化（mesial temporal sclerosis：ＭＴＳ）を示唆するＴ２強調画像上の信号の増大によって支持された。何れのケースでも、ＭＲＩ上に二重病変（dual-pathology）のエビデンスはなかった。残りの５人の患者については、てんかんを専門とする神経放射線学者による目視検査によってもＭＴＳのエビデンスが見出されなかった。全ての参加者について、イメージングプロトコルは同じものを使用し、発作後の拡散パラメータの急激な変化の影響の可能性を回避するために、全ての患者は、少なくとも２４時間は発作がない状態でＭＲＩスキャンを行った。
研究事例では、ＵＣＳＤ放射線イメージング研究所（UCSD Radiology Imaging Laboratory）において、８チャンネルのフェイズドアレヘッドコイルを備えるジェネラルエレクトリック社（General Electric）の１．５Ｔ ＥＸＣＩＴＥ ＨＤスキャナを用いて磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）を行った。画像取得には、周知の３平面ローカライザ（3-plane localizer）、ＧＥ較正スキャン、２つのＴ１強調３Ｄ構造スキャン（ＴＥ＝３．８ｍｓ、ＴＲ＝１０．７ｍｓ、ＴＩ＝１ｓｅｃ、フリップ角＝８°、帯域幅＝１５．６３ｋＨｚ、ＦＯＶ＝２５．６ｃｍ、マトリクス＝１９２×１９２、スライス厚＝１．０ｍｍ）及び５つの拡散強調（diffusion-weighted：ＤＷ）シーケンスを用いた。拡散データは、大脳及び脳幹の全体を隙間なく覆う等方性の２．５ｍｍボクセル（マトリクスサイズ＝９６×９６、ＦＯＶ＝２４ｃｍ、４７アキシャルスライス、スライス厚＝２．５ｍｍ）によるシングルショットエコープラナイメージング（single-shot echo-planar imaging）を用いて取得した。５１の拡散勾配方向で、６００ｍｍ２／ｓ（ＴＥ／ＴＲ ６８．４／１０，９００）のｂ値、８００ｍｍ２／ｓ（ＴＥ／ＴＲ ７２．３／１１，７００）のｂ値、１，０００ｍｍ２／ｓ（ＴＥ／ＴＲ７５．６／１２，３００）のｂ値を用いて、それぞれが追加的なｂ＝０ボリュームを有する３組のボリュームシリーズを取得した。非線形Ｂ０歪み補正（nonlinear B0 distortion correction）で使用するために、位相符号化極性を反転させた２組の追加的なシリーズを取得した。
研究事例では、ＤＩＣＯＭフォーマットの画像ファイルをＬｉｎｕｘワークステーションに転送し、ＭＡＴＬＡＢ及びＣ＋＋によって書かれた、カスタマイズされ、自動化された処理ストリームによってこれを処理した。２つのＴ１強調画像を互いに剛***置合わせし、前交連−後交連線に基づく整列と概ね同様に、共通空間に再方向付けした。画像では、勾配磁場コイルによって生成される非一様な磁場によって生じた非線型歪み（non-linear warping）を補正した（２００６年、Ｊｏｖｉｃｉｃｈ他）。画像強度については、ボディコイルスキャンのヘッドコイルスキャンに対する比（ＧＥ社のＰＵＲＥキャリブレーションスキャンから算出した。）によって正規化を行うことによって、８チャンネルのヘッドコイルにおける空間的な感度の不均一性を補正した。
研究事例では、拡散強調画像に対して以下の５つの前処理ステップを実行した。（１）各ＤＷスキャンのｂ＝０画像間の剛***置合わせによって、スキャン間の頭部の動きを取り除いた。（２）拡散テンソルの算出を含む技術（詳細については後述する拡散テンソル演算を参照）、これらのテンソルからのＤＷボリュームの合成、及び各データボリュームと対応する合成ボリュームとの間の剛***置合わせを用いて、スキャン中の動きを取り除いた。この技術は、適切に整列された場合にＤＷボリューム間の強度の相関が最大になるといった単純な仮定を回避する。画像強度は、拡散方向の間で異なることがあるので、このような仮定は、通常、不正確である。（３）各ＤＷボリューム毎に４個の自由パラメータ（位相符号化方向に沿った平行移動及びｘ、ｙ又はｚの一次関数としての位相符号化方向に沿ったスケーリング）を用いる非線形最適化によって、渦電流により生じたＤＷボリューム内の画像歪みを最小化した。（４）位相符号化極性を反転させた対の画像を用いる非線形Ｂ０歪み補正技術（nonlinear B0-unwarping technique）によって、磁化率アーチファクトにより生じた画像歪みを最小化した。この技術は、磁化率アーチファクトにより生じる殆ど全ての画像歪みを補正し、Ｔ１強調画像との高精度な位置合わせを可能にする。（５）一次補間を用いて、画像を、１．８７５ｍｍ等方性ボクセル（６３アキシャルスライス）を有する画像にリサンプリングした。画像は、２．５ｍｍの等方性分解能で取得したが、この画像をｋ−空間において、９６×９６から１２８×１２８にゼロパディングし、１．８７５×１．８７５×２．５ｍｍのボクセルを再構築した。
研究事例では、３つの異なるｂ値の拡散スキャンを、３つの異なるエコー時間で収集したので、ＭＲ信号のバリエーションは、拡散特性だけではなく、Ｔ２時定数にも依存する。研究事例で用いたスキャナは、信号強度のこれらの差分を、完全になくしはしないが、縮小するように、データを自動的にスケーリングした。強度スケーリング内の残差を補正するために、３つの拡散スキャンのそれぞれに追加的なスケーリング係数を適用した。スケーリング係数は、ｂ＝０の画像の平均信号を算出することによって得た。脳以外の部位及びＣＳＦを除外するために、平均の算出には、信号強度が７５パーセンタイルから９５パーセンタイルまでのボクセルのみを含ませた。
研究事例では、拡散テンソルは、データのログを取った後に線形逆変換（linear inversion）を用いて算出し、したがって、３個のｂ＝０のボリューム、１５３個のＤＷボリューム（５１の独立した方向）によって制約された３つのｂ値に亘って単一指数関数的あてはめ（monoexponential fit）を実行した。また、単一のｂ値によって個々のスキャンの拡散テンソルも算出した。３つのｂ値から得られた拡散テンソルは、手動で補助される線維追跡のために用い、ｂ＝１０００の画像のみから導出された拡散テンソルは、ＲＯＩ ＦＡ測定のために用いた。回転を考慮して頭部の動きを補正するために（上述した前処理ステップ１及び２）、拡散パルスシーケンスによって使用される５１個の拡散傾斜ベクトルを、動き補正変換行列のその要素によって回転させた。特異値分解を用いてテンソル行列を対角化し、３つの固有ベクトル及び３つの対応する固有値を得た。式（１）に基づき、固有値から異方性比率（ＦＡ）を算出した。
ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏ（ジョンホプキンス医学研究所脳解剖ＭＲＩ研究室（Laboratory of Brain Anatomical MRI, Johns Hopkins Medical Institute））は、決定論的な線維追跡のために自由に利用可能なソフトウェアであり、研究事例では、これを用いて、２３個の線維トラクトのストリームライントラックを生成した。この研究事例に含まれる線維トラクトの簡単な説明は、図５に示す表５００に示している。線維のうちの２つである大鉗子及び小鉗子は、脳梁のサブセットである。残りの２０の線維は、１０組の左右の線維対を含む。左右の側頭上縦束（temporal superior longitudinal fasciculi：ｔＳＬＦ）は、左右のＳＬＦのサブセットである。帯状束は、２つの分離された帯状の海馬部分として表されている。この分離を行う主な理由は、トラクトの２つの部分間で交差する線維が、決定論的な追跡アルゴリズムによって全体の帯状束をトレースするストリームラインを生成することを困難又は不可能にするためである。
研究事例では、ＦＡ及び第１固有ベクトル（Ｖ０）ボリュームをＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏにエクスポートし、線維アトラスのトレーニングセットとして使用するための線維トラックを生成した。ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏは、「線維割当連続追跡（fiber assignment continuous tracking：ＦＡＣＴ）」アルゴリズムを使用して同様の拡散方向を有するボクセルを線維トラックに接続した。（実質的に非白質を除外するために）ＦＡ＞０．１５の全てのボクセルの中心にシード点を置き、このＦＡ閾値を下回るボクセルに達するまで又は線維トラックが、特定の角度閾値、この場合、５０°を超えて曲がった点まで、線維トラックを拡張した。研究事例では、これらの設定によっては完全な脳弓のトラックを得ることが困難であったため、脳弓については、４０°の角度閾値及び０．０７のＦＡ閾値を用いて線維追跡を行った。そして、後に全ての線維トラックに閾値を適用し、ＦＡ＜０．１５のボクセルを除外した。
研究事例では、複数のＲＯＩを用いて各線維トラクトを特定し、解剖学から既知である経路をたどるストリームラインの母集団を選択した。更なるＲＯＩを用いて、特定の線維トラクトに関する先験的な知識に整合しない、逸脱線維を除外し、又は端部を切り捨てた。これらの手動で補助される追跡手順は、以前に線維の追跡経験がないオペレータが行う場合であっても、かなり信頼度が高いことが以前より示されている。研究事例では、数カ月に亘って、各線維トラクトを一貫して、効率的に追跡するためのストラテジを実践し、熟練させた技術者によって手動の線維追跡を行った。本研究に含まれる全ての手動で補助された線維トラックは、１カ月未満の期間で、このプロセスの最後に生成された。追跡作業は、１線維トラクトあたり約２〜３分かかった。したがって、４２人の被験者及び２３個の線維トラクトのアトラストレーニングセットを生成する作業には、約４０時間かかった。
研究事例では、殆どの被験者について良好に適用される追跡ストラテジであっても、必ずしも、全ての被験者について満足できるトラックが得られるわけではなかった。特定の追跡ストラテジがうまく適用できない理由は、第１に、交差する線維の存在によって説明される。例えば、特定の線維トラクトをモデリングするストリームラインの全ては、曲がって、異なる線維トラクトをたどる可能性があり、したがって、全てのストリームラインが、関心トラクト（tract of interest）の経路を、始めから終わりまで実際にたどるわけではない。各トラクト及び各被験者についてカスタマイズされた追跡ストラテジを開発することも可能であったかもしれないが、これに代えて、標準化された追跡ストラテジを用いて、トラックが関心線維トラクトの完全な軌道をマッピングしたときだけ、トラックを含ませた。各線維のためのアトラスに含まれた被験者の数を図１０の表１０００にまとめて示す。
研究事例においては、ここでは線維密度マップとも呼ぶストリームライン線維カウントの３Ｄマップを用いて、ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏによる線維追跡から得られた情報をまとめた。特定のボクセル内のストリームラインの数は、１単位体積あたりの軸索の密度に線形の関係を有しているわけではないが、この数は、ボクセルが関心線維トラクトに実際に属する相対尤度を示している。これらの線維密度マップを用いて、ＦＡの加重ＲＯＩ平均を算出し、線維アトラスに位置情報を提供した（後述）。
Ｔ２強調画像（例えば、ＤＷスキャンのｂ＝０画像）とＴ１強調画像との間の正確な位置合わせでは、特化された位置合わせ技術を利用できる。研究事例では、最初の粗い整列として、まず、（強度相関を用いて）Ｔ２強調イメージを１０人の被験者のＴ２強調画像の平均に剛***置合わせした。これらのＴ２強調画像は、アトラス空間にリサンプリングされた対応するＴ１強調画像に先に位置合わせされている。そして、同時確率密度関数（joint probability density function：ＪＰＤＦ）技術を用いて、Ｔ２強調画像とＴ１強調画像との間の精密な位置合わせを行った。ＪＰＤＦ、すなわちＴ１強調画像及びＴ２強調画像における強度値の２Ｄヒストグラムを、以前に位置合わせされた１０人のＴ２強調画像のそれぞれについて生成し、次に、被験者に亘って平均を算出した。これらの１０人のＴ２強調画像は、単一の被験者の手動で整列されたＴ２強調画像から算出されたＪＰＤＦを用いて、それらの対応するＴ１強調画像に整列させた。この最初のＪＰＤＦに基づく整列が良好ではない被験者は、平均ＪＰＤＦには含めなかった。研究事例では、平均ＪＰＤＦは、全ての被験者について優れた位置合わせを提供した（それぞれの位置合わせ精度は、目視で検査した）。
研究事例では、１２５の自由度で、離散コサイン変換の技術を用いて、各被験者のＴ１強調ボリュームを、Ｔ１強調アトラスボリュームとの整列に非線形的にモーフィングした。上述のように、ＤＷイメージをＴ１強調画像に剛***置合わせし、これにより得られる変換行列を用いて、ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏを用いて生成された線維密度ボリュームをＴ１空間にリサンプリングした。そして、Ｔ１強調ボリュームのために以前に算出した非線型変換を用いて、これらをＴ１強調アトラス空間に非線形的にワーピングした。
研究事例では、互いに位置合わせされた線維密度マップを複数の被験者に亘って平均化した。そして、各線維トラクトについて、平均線維密度値を最大平均値に正規化した。これらの正規化された平均線維密度マップは、線維トラクトが所与の位置を占める相対的確率を示している。各被験者についての第１固有ベクトルは、Ｔ１への位置合わせ及びアトラスへの位置合わせの剛体成分を用いて、アトラスに整列するよう回転させ、次に、アトラス空間にリサンプリングした。これらの回転された第１固有ベクトルのテンソル外積を算出し、次に、各線維について、特化されたテンソル平滑化技術（後述）を用いて、これを平滑化した。そして、アトラス空間内の各位置における可能な拡散方向の範囲に関する被験者間平均テンソルを含む情報を算出した。
研究事例では、線維マスクに含まれていたボクセルが、線維束の一般的な軌道及び隣接するボクセルに矛盾する第１固有ベクトルを有することがあった。これは、明らかに、隣接する線維トラクトに逸脱するストリームライン及び交差する線維の何れかによって引き起こされたものである。テンソル平滑化技術は、アトラス内で用いられる方向情報が、線維束の総合的な軌道を反映し、単一の被験者線維マスク内の拡散テンソルフィッティングから算出された矛盾する方向を除外するように設計した。図３及び図４は、対照被験者のＦＡボリュームのアキシャルスライス上に重ねられた線分としてプロットされた、手動選択脳梁線維トラックＲＯＩ内のボクセルの拡散方向を示している。図４の左の画像４００は、円滑化の前の拡散データからの方向を示しており、図４の右の画像４０２は、線維円滑化後の方向を示している。ボクセルの平滑化されたテンソルは、隣接する３ボクセル半径内の値の重み付け平均値とした。重みには、第１の固有値を第２固有値に比較する、ＤＴ固有値から算出された優占度（dominance ratio：ＤＲ）を使用した。
研究事例では、各線維トラクトの位置及び方向に関する確率論的な情報を含むアトラスを用いて、ある所与のボクセルが特定の線維トラクトに属する事後確率を推定した。単一の被験者のための線維確率分布は、式（３）によって表される。
ここで、Ｐ（ｆ｜ν）は、拡散テンソル演算から導出された第１固有ベクトルνが与えられた場合の、ボクセルが、与えられた線維トラクトに属する確率を表す。Ｐ（ｆ）は、位置のみが与えられた場合の線維確率を表し、これは、アトラス空間から単一被験者空間へのリサンプリングの後の正規化された上述の平均線維密度に等しい。Ｐ（ν｜ｆ）は、拡散テンソルの第１固有ベクトルが与えられた場合の線維確率を表し、式（４）に基づき、（回転され、単一の被験者空間にワーピングされた）拡散テンソルのアトラス平均を用いて推定された。
研究事例では、ここでは、アトラス導出線維ＲＯＩ（atlas-derived fiber ROI）と呼ぶ、式（３）によって算出された事後確率のマップを用いて、ＦＡの重み付け平均値を算出した。ＦＡが０．１５を下回るボクセルを除外して、同じ閾値を用いて生成された、手動選択線維トラックとの比較を容易にした。比較のため、後述するように、このＦＡ閾値なしのＲＯＩ ＦＡ測定値も算出した。目視によってアトラス導出線維マスクを手動選択線維トラックと比較するために、ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏの連続追跡による線維割当（ＦＡＣＴ）アルゴリズムを用いて、アトラス導出線維マスク（atlas-derived fiber mask）内のストリームライントラックを生成した。アトラス導出線維マスクは、確率閾値を適用することによって線維確率マップから生成した。閾値は、閾値の範囲を検査し、閾値上ボクセルのボリュームを算出し、全ての被験者及び線維に亘って、手動選択線維マスクと、アトラス導出線維マスクとの間の線維ボリュームの差が最小になる閾値を選ぶことによって選択した。
上述した技術により、単一の被験者の拡散データ及び確率論的線維アトラスからの情報を用いて、白質線維トラクトを自動的にラベリングすることができる。アトラスは、選択された線維トラクトの位置及び局所的な方向に関する平均化された情報を含む。線維ＲＯＩは、Ｔ１強調画像と、ＤＴ演算からの方向推定値との両方を用いて、単一の被験者のためのアトラスから導出することができる。Ｔ１強調画像は、脳を共通空間にマッピングするために用いることができ、ＤＴ方向推定値をアトラスと比較して、拡散方向の類似性が与えられた場合にボクセルが特定の線維に属する相対的確率を得ることができる。
図１は、例示的な手動選択線維トラックと、例示的なアトラス導出線維トラックとの比較を示す画像１００を示している。画像１００では、１人の代表的な対照被験者の線維トラックを示している。追加的な被験者の線維トラックの具体例は、図７の画像７００、７０２及び図８の画像８００、８０２に示している。例示的な画像１００、７００、７０２、８００、８０２では、大鉗子及び小鉗子（脳梁のサブセット）及びｔＳＬＦ（ＳＬＦのサブセット）を除く全ての線維のトラックが示されている。ここに示す例示的なアトラス導出線維トラックは、線維ＲＯＩ内でＦＡＣＴアルゴリズムを用いて生成された（相対的線維確率（relative fiber probability：ＲＦＰ）＞０．０７、ＦＡ＞０．１５）。図７の画像７００は、前面の冠状断像によって７人の代表的な対照被験者の線維トラックを示している。図７の画像７０２は、前面の冠状断像によって７人のＴＬＥ患者の線維トラックを示している。図８の画像８００は、右側の矢状断像によって７人の代表的対照被験者の線維トラックを示している。図８の画像８０２は、右側の矢状断像によって７人のＴＬＥ患者の線維トラックを示している。
例示的な手動選択線維トラック及び例示的なアトラス導出線維ＲＯＩの両方について平均ＦＡ値を算出した。図２の座標軸２００は、例示的な手動選択線維トラックについての、対照被験者、左ＴＬＥ患者及び右ＴＬＥ患者における白質の異方性比率の加重平均を示している。図２の座標軸２０２は、例示的なアトラス導出線維ＲＯＩについての、対照被験者、左ＴＬＥ患者及び右ＴＬＥ患者における白質の異方性比率の加重平均を示している。エラーバーは、ＳＥＭを表している。ＦＡが０．１５を下回るボクセルは、除外した。図２では、有意の（ｐ＜０．０１）群効果（ＡＮＯＶＡ）を有する線維トラクトを「＊」印で示している。図６の表６００は、対照被験者、左ＴＬＥ患者及び右ＴＬＥ患者のための例示的な手動選択線維及びアトラス導出線維からのＡＮＯＶＡ−Ｆ検定を示している。各トラクトについて、グループに亘って、個別の一元配置ＡＮＯＶＡを行った。表６００内の太字は、ｐ＜０．０１を示している。
この具体例において、ＤＴＩ Ｓｔｕｄｉｏによって用いられるトラクトグラフィ法では、ＦＡが０．１５等の閾値より低い場合、線維トラックからボクセルを除外した。これと同じＦＡ閾値をアトラス導出線維ＲＯＩにも適用した。また、ＦＡ閾値なしでアトラス導出線維ＲＯＩの平均ＦＡ値も算出した。図９の座標軸９００は、例示的なアトラス導出線維ＲＯＩについての対照被験者、左右ＴＬＥ患者における白質の異方性比率の加重平均を示している。エラーバーは、ＳＥＭを表している。図２の座標軸２０２に示すデータとは異なり、図９の座標軸９００に示すデータは、ＦＡ閾値を使用せずに生成された。図９では、有意の（ｐ＜０．０１）群効果（ＡＮＯＶＡ）を有する線維トラクトを「＊」印で示している。
実例データでは、手動選択線維トラック及びアトラス導出線維ＲＯＩについて、対照被験者、左ＴＬＥ患者及び右ＴＬＥ患者のために個別に算出された平均ＦＡ値は、高い相関性を示した（ＦＡ閾値ありの場合、Ｒ２＝０．９８、閾値なしの場合、Ｒ２＝０．９７）。アトラス導出線維値の平均ＦＡ値は、手動選択線維トラックより僅かに低かった（線維に亘って平均化された正規化された差分：３．１±０．８％ＳＥＭ；ｔ検定ｐ＜１０−３）。アトラス導出線維ＲＯＩにＦＡ閾値を適用しなかった場合、平均ＦＡ測定値は、手動選択線維トラックに比べて更に減少した（線維に亘って平均化された正規化された差分：１３．１±１．０％ＳＥＭ；ｔ検定ｐ＜１０−１１）。全ての線維トラクトに亘る平均変動係数（標準偏差／平均）は、アトラス導出線維ＲＯＩ（５．９±０．２％ＳＥＭ）の方が手動選択線維トラック（６．６±０．４％ＳＥＭ）に対して僅かに低かった（ｐ＜０．０５、対応のあるｔ検定：paired t-test）。
実例データにおいては、手動選択線維トラックが対照被験者と、左右のＴＬＥ患者との間の差を明らかにし（各線維トラクトあたり３つのグループに亘る一元配置ＡＮＯＶＡ）、アトラス導出線維ＲＯＩによっても類似する結果のパターンが観測された。これは、例えば、図２の座標軸２００、図６の表６００、図１１の表１１００、図１２の表１２００及び図１３の表１３００に示されている。図１１の表１１００は、（ＦＡ閾値＝０．１５を用いた）例示的な手動選択線維トラックについての各グループの平均ＦＡ（±標準偏差）を示している。表１１００内の値は、図２の座標軸２００にプロットされた情報と同じデータに基づいている。図１２の表１２００は、（ＦＡ閾値＝０．１５を用いた）アトラス導出線維ＲＯＩについての各グループの平均ＦＡ（±標準偏差）を示している。表１２００内の値は、図２の座標軸２０２にプロットされた情報と同じデータに基づいている。図１３の表１３００は、（ＦＡ閾値なしの）アトラス導出線維ＲＯＩについての各グループの平均ＦＡ（±標準偏差）を示している。表１３００内の値は、図９の座標軸９００にプロットされた情報と同じデータに基づいている。
実例データでは、ＴＬＥ患者、特に左半球にてんかん焦点を有するＴＬＥ患者が、対照被験者に比べて、線維トラクトに亘って、ＦＡが広範囲に双方向に減少することを示す総合的な傾向があった。図６の表６００から、群差のパラメトリック検定（すなわち、ＡＮＯＶＡ）は、手動選択線維トラックと比べて、アトラス導出線維ＲＯＩの方が、包括的に、より高いレベルの統計的有意性（すなわち、より低いｐ値）を示していることがわかる。有意な群効果でトラクトを特定するために、誤検出率（false discovery rate：ＦＤＲ）を０．０３未満にすると推定されたｐ＜０．０１の閾値を選択した。すなわち、１００の陽性判定のうち、誤りは、３未満になると予想される。
研究事例では、アトラスは、個々の線維トラクトの位置及び方向情報の両方を含む。位置のみに基づいて線維確率マップを得るにあたっては、アトラスによる非線形位置合わせのためには、Ｔ１強調ＭＲ画像で十分であった。拡散イメージングデータを含ませることによって、マップの精度を高め、各被験者毎にマップを個別化できる。この高精度化は、異なる方向を有する近接する線維間での曖昧性を解決するために重要である場合がある。図３は、方向情報によるアトラス導出線維ＲＯＩの高精度化をまとめて示す６つの画像３００、３０２、３０４、３０６、３０８、３１０を含む。図３に示す画像では、線維ＲＯＩ内のボクセルの拡散方向は、対照被験者のＦＡボリュームのアキシャルスライス上に重ねられた線分としてプロットされている。図３の画像３００は、完全なスライス内に示される脳梁の例示的なアトラス導出線維ＲＯＩ（ＲＦＰ＞０．０７、ＦＡ＞０．１５）を示しており、黄色の矩形は、画像３０２、３０４、３０６、３０８、３１０に示されている領域をマーキングしている。画像３０２は、例示的な手動選択線維トラックＲＯＩ（少なくとも１つのストリームラインを有するボクセル）を示している。画像３０４は、アトラス導出線維ＲＯＩ（画像３００と同じ）を示している。画像３０６は、位置情報のみを用いたアトラス導出線維ＲＯＩを示している（ＲＦＰ＞０．１０、ＦＡ＞０．１５）。画像３０８は、ＲＦＰ＞０である全てのボクセルについての例示的アトラスからの脳梁線維方向を示しており、画像３００、３０２、３０４、３０６、３１０が個々の被験者データを示していることに対して、この画像３０８は、個々の被験者データを示していない。画像３１０は、左右の帯状束のアトラス導出線維ＲＯＩを示している。例えば、脳梁と帯状束のような２つの線維トラクトは、互いに近接するため、位置確率マップは、重なっている。これらの線維トラクトの局所的な方向は、互いに直交しており、したがって、線維方向アトラスに基づいて、２つの線維トラクトを識別することができる。
この具体例では、アトラス内で用いられる方向情報は、まず、個々の被験者における局所的な近傍平滑化（local neighborhood smoothing）によってフィルタリングされる。これは、例えば、図４に示されている。２つ以上の線維が単一のボクセルを占める場合、推定された方向は、１つの線維が他の線維に比べてより支配的である場合もあり、又はある程度ランダムである場合もある。更に、ストリームライン線維トラックは、隣接するトラクトに僅かに逸脱することもある。方向平滑化によって、方向は、関心線維トラクトの総合的な軌道に一致するように修正され、これによって、脳梁及び帯状束のように隣接する線維トラクトを区別することが可能になる。これは、例えば、図３に示されている。
ここに説明した確率論的アトラスに基づく技術によって個々の被験者内の幾つかの主要な線維トラクトの完全に自動化された特定が可能になる。具体例では、対照被験者を左右のＴＬＥ患者に比較する側頭葉てんかんの研究にこの技術を適用した。他の潜在的用途には、異なる患者母集団の研究、並びに正常な発育及び老化の研究も含まれる。上述した技術は、人間の介入を必要としない。したがって、白質線維トラクトの大規模な研究をより実用的且つ効率的に行うことができ、オペレータ間で結果がばらつく可能性を低減又は排除することができる。Ｔ１強調画像を用いる皮質下の構造の自動的なセグメント化とは異なり、白質線維トラクトの割当は、皮質下の構造的なラベルのように互いに排他的ではない。すなわち、２つ以上の線維トラクトが同じボクセルを占めてもよい。具体例で用いられた線維アトラスは、皮質下及び皮質のＲＯＩと同じ空間内に線維ＲＯＩを生成できるようにＴ１強調空間内に構築された。これらの技術は、連携して、皮質下構造及び白質線維トラクトの両方について、ＦＡ、ＡＤＣ、Ｔ１等の組織プロパティのＲＯＩ測定値を効率的に得る手法を提供できる。
研究事例では、群間の比較の効果量、すなわち統計的検出力は、手動選択線維トラックと比べて、アトラス導出線維ＲＯＩの方が概して同等又はより大きかった。確率論的アトラスによって導入される強力な位置及び方向の事前分布（prior）のために、この技術は、より一般的に使用されるストリームライン法に比べて拡散イメージングデータ内の雑音の影響が小さい。線維追跡によって、周知の解剖学に基づく特定のトラクトに矛盾する経路をたどる逸脱トラックが生成されることもあるが、これらのトラックのアトラス導出線維ＲＯＩへの影響は最小限である。ＦＡが低い領域（例えば、病巣）又は交差する線維は、線維追跡に干渉することがあるが、これらによって、確率論的アトラス技術が、アトラスに一致する線維トラクトの他の部分を特定できなくなるわけではない。白質の解剖学的知識を正確に反映する確率論的アトラスを実現するために、線維トラックの生成を含む大規模な手動による編集を行ったが、アトラスを新たなデータに適用する際には、手動による編集は不要である。健康な大人及びＴＬＥ患者以外の被験者母集団は、幾らか異なる白質トラクト軌道を示す可能性があるので、子供等の他の母集団への応用では、この技術の応用を成功させる前に、その目標母集団のサンプルからのアトラス手動選択線維トラックを追加してもよい。
研究事例の結果においては、手動選択線維トラックとアトラス導出線維マスクを用いて選択されたトラックとの間に顕著な質的な差があった。これは、例えば、図１に示されている。幾つかの具体例では、アトラスから提供される事前情報によって、手動選択線維トラックでは回避することが困難であった逸脱線維を排除し、大規模で手間がかかる手動による編集を不要にすることができる。質的な違いにもかかわらず、アトラス導出線維及び手動選択線維のＦＡの平均測定値は、実例データにおいて高い相関性を示した。対照被験者及びＴＬＥ患者の群間比較も、実例データでは、手動選択線維トラック及びアトラス導出線維ＲＯＩの両方において、同様であった。２組の結果の間の差は、手動選択線維トラックの実際の解剖学的事実からの偏りに起因している可能性がある。変動係数によって定量化されるＦＡ測定値の変動性は、実例データでは、アトラス導出線維ＲＯＩの方で僅かに減少した。実例データでは、アトラス導出線維ＲＯＩの平均ＦＡが概して低く、これは、アトラス導出線維ＲＯＩ内の灰白質の割合の高さを反映している可能性があり、又はストリームライン線維追跡技術において用いたＦＡ閾値を反映している可能性がある。アトラス導出線維ＲＯＩにＦＡ閾値を適用することによって、実例データにおける手動選択線維と、アトラス導出線維との間の平均ＦＡの差を大幅に低減することができたが、これによって群解析の結果が実質的に変化することはなかった。
例示的な手動選択線維トラック及び例示的なアトラス導出線維ＲＯＩを使用して、対照被験者とＴＬＥ患者とを比較した。両方の技術からの結果に共通する一般的な傾向として、幾つかの線維は、何れの半球でも、左ＴＬＥ患者において低いＦＡを示した。これは、右ＴＬＥの患者に比べて、左ＴＬＥの患者の方が左右の海馬及び皮質の病変がより大きいという幾つかのエビデンスに一致している。左ＴＬＥで脳病変がより大きい理由は明らかになっていないが、左ＴＬＥと右ＴＬＥとは、別個の病気であり、脳構造に対する影響が異なると考えられている。研究事例の結果は、左ＴＬＥの患者において観測されるより大きな欠陥が拡張して、別の白質トラクトに達することを示唆している。
上述した技術は、拡散イメージングからの線維の方向情報を用いて線維確率推定の精度を高めることを含む。この手法により、各被験者について線維ＲＯＩを個別化でき、及び方向アトラスに含まれている大多数の線維方向情報に矛盾する拡散方向を示す領域の影響を最小化できる。非線形位置合わせによって、被験者とアトラスとの間で、アフィン位置合わせによって提供される整列より良好な整列を提供できる。幾つかの具体例においては、拡散画像とＴ１強調構造画像との間の優れた位置合わせを提供するＢ０歪みのロバストな補正を用いてアトラス空間への位置合わせを行う。上述した技術は、ストリームライン法に基づくトラクトグラフィなしで実施することができ、拡散強調ＭＲＩ画像の雑音による逸脱線維等のエラーを低減できる。新たな被験者のために線維ＲＯＩを生成する上述した技術では、各被験者毎にストリームラインを生成する必要がない。この区別は、病巣によって遮断された線維トラクトの場合に重要であり、このような状況は、ボクセルについての確率論的アトラスベースの技術によって容易に取り扱うことができるが、通常、ストリームライン線維追跡では取り扱うことができない。
幾つかの場合、接続されていない皮質部分（cortical parcel）が生成されることがあり、周知の解剖学的知識による慎重な比較を行い、事実を人為的トラックから区別する必要がある。更に、２個の皮質部分が実際に接続を有している場合であっても、それらを接続するストリームラインが、実際とは異なる人為的な経路をたどる場合もある。単一の被験者に関する線維トラックの幾つかの手動による編集を用いて、このような効果を低減することができた。一旦、編集されると、２個の皮質部分の間の既知の線維軌道を正確にモデル化する線維トラックを確率論的アトラス、例えば、説明した例示的アトラスに含ませることができ、単一の被験者におけるストリームライン線維追跡への将来の依存を低減又は排除することができる。
アトラスベースの線維特定技術は、様々な研究及び臨床現場で使用することができる。幾つかの具体例では、この技術は、Ｔ１強調画像を用いたアトラス空間への個々の被験者の正確な位置合わせに依存する。拡散強調画像に比べて、Ｔ１強調画像は、通常、高解像度（例えば、１ｍｍ以下の等方性データ）で取得され、高いＳＮ比を有し、アトラス空間へのロバストな位置合わせを可能にする。説明した研究事例では、非線形位置合わせのために離散コサイン変換（discrete cosine transform：ＤＣＴ）技術を用いたが、自由度がより高い又は拡散テンソルデータを含む位置合わせ技術によって、被験者間の線維トラクト位置の対応関係を向上させることができた。上述した技術の幾つかの具体例に含ませることができる第２の特徴は、拡散テンソルで用いられる６より多くのパラメータを用いて拡散方向を表現することである。このような表現によって、単一のボクセル内の２つ以上の線維によって占められる断片的なボリュームのより正確な推定を実現できる。第３に、この技術は、幾つかの具体例において、隣接する線維トラクトの相対的な空間配置に関する情報を利用することができた。皮質下のセグメント化の精度を高めるために用いられる技術と同様に、マルコフ確率場を用いて、隣接するトラクトの条件付き確率を符号化することができた。最終的に、線維ＲＯＩの精度は、アトラスの品質に依存する。アトラスを構築するために用いられた手動選択線維トラック内の逸脱線維は、アトラス導出線維ＲＯＩにある程度影響する。この影響は、例えば、手動による編集で、予想された経路から逸脱するストリームラインの一部をトリミングすることによって低減又は排除できた。
説明した例示的アトラスは、人間の脳内の多くの主要な線維トラクトを含む。更に、末梢のトラクトをアトラスに加えることができ、及び他のトラクト、例えば、脳梁を更に細分化することができた。説明した具体例で用いられる決定論的なトラッキング法では、幾つかの線維トラクト例えば、ＬＧＮからＶ１への視放線（例えば、マイヤーループ）は、あらゆる被験者において、高い信頼度で構築することが困難であった。正しい経路をたどる線維トラックの手動選択及び異なる経路をたどる線維の除外も有用であるが、確率論的線維追跡技術、特に、交差する線維を明示的に扱う確率論的線維追跡技術は、これらのトラクトをより良好に再構築することができる。確率論的又は決定論的な線維追跡によって既知のトラクトを高い信頼度で再構築することができる場合、確率論的線維アトラスにこれを追加することができる。
本明細書に開示する技術及び機能的な動作の幾つかの側面は、ＭＲＩシステムを用いて実現することができる。図１４は、ＭＲＩ技術を実現するための例示的なシステム１４００を示すブロック図である。システム１４００を用いて、磁気共鳴信号（例えば、自由誘導減衰信号、エコー信号及び／又はこの他の信号）を取得することができる。この信号を用いて、ＭＲＩスキャンの被験者の画像を生成することができる。例えば、取得した信号を用いて、Ｔ１強調画像、Ｔ２強調画像、拡散強調画像及び／又は他のタイプの画像を生成することができる。ＭＲＩシステム１４００は、特注の及び／又は市販のハードウェア及び／又はソフトウェアを用いて実現することができる。市販のＭＲＩスキャナの具体例としては、例えば、８チャンネルのフェイズドアレヘッドコイルを備えるジェネラルエレクトリック社（General Electric）の１．５Ｔ ＥＸＣＩＴＥ ＨＤスキャナがある。
ＭＲＩシステム１４００は、スキャナ１４１０と、データ処理装置１４３０と、サンプル（又は被験者）１４２０を保持するサンプル（又は被験者）ホルダ又はテーブル１４２５とを備える。スキャナ１４１０は、主磁石１４１２と、勾配システム１４１８と、ＲＦシステム１４１４とを備える。主磁石１４１２は、実質的に一定の一様な磁場（例えば、１．５テスラ、３テスラ又は他の磁場強度）を発生するように設計されている。例えば、主磁石１４１２は、電磁石、超伝導磁石、又は他のタイプの磁石として実現してもよい。
勾配システム１４１８は、磁場勾配（例えば、デカルト幾何学的形状、極形状、又は異なる形状によって定義される軸に沿った勾配）を形成するように設計された複数の傾斜磁場コイルを含んでいてもよい。勾配システム１４１８は、所望のスライスによって生成された取得信号を選択することができる。勾配システム１４１８は、サンプル１４２０の空間周波数領域（すなわち、ｋ−空間）を介する径方向の軌道に対応する取得信号成分を選択することができる。勾配システム１４１８は、位相符号化及び／又はスライス選択磁場を発生することができる。勾配システム１４１８は、更に、例えば、勾配増幅器（図示せず）及び他の様々なハードウェア要素等の部品を備えていてもよい。
ＲＦシステム１４１４は、ＲＦパルスを個別に送信し受信するように設計されたＲＦ送信コイル及びこれとは別のＲＦ受信コイルを備えていてもよい。これに代えて、ＲＦシステム１４１４は、ＲＦ信号を受信し及び送信するための単一のＲＦコイルを有するＲＦ送受信機を備えていてもよい。例えば、小さい領域をイメージングする場合、ぴったりフィットする小さいコイルによって画質が向上することがある。幾つかの場合、サンプル及び／又は特定のイメージング用途に応じて、様々なタイプのコイルを体の特定の部位の周囲（例えば、頭部、膝、手首等）に配置してもよく、場合によっては、コイルを体内に配置してもよい。例えば、ＲＦシステム１４１４は、神経系の少なくとも一部の画像を撮像するために、８チャンネルのフェイズドアレヘッドコイル又は異なるタイプのヘッドコイルを備えていてもよい。ＲＦシステム１４１４は、例えば、ＲＦ合成器（図示せず）、電力増幅器（図示せず）及び他の様々なハードウェア要素等の部品を更に備えていてもよい。
データ処理装置１４３０は、取得されたデータを受信し、処理して、所望の画像及び情報を得るように設計されている。例えば、データ処理装置１４３０は、コンピュータ又は分散型コンピューティング環境における様々な演算コンポーネント（例えば、サーバ、ルータ、ワークステーション及び／又はソフトウェアコンポーネント）として実現することができる。例えば、データ処理装置１４３０は、取得した磁気共鳴信号に基づいて、サンプル１４２０の画像又は他のタイプのデータを生成し、離散フーリエ変換及び／又は他の演算等の信号処理演算を実行し、及び／又は図１５に示す処理１５００の１つ以上のステップを実行することができる。幾つかの場合、データ処理装置１４３０は、データ処理のための遠隔システムを含む。例えば、幾つかの場合、データは、データ解析のために、リモートＬｉｎｕｘシステム（又は他のタイプのシステム）に転送される。
動作の一側面においては、サンプル１４２０には、マグネット１４１２が生成する外部磁界が印加される。この外部磁界に応じて、サンプル１４２０内の核スピンの一部が、外部磁界によって定義される軸に沿って分極され、サンプルは、軸に沿ってバルク磁気モーメントを得る。ＲＦシステム１４１４及び／又は勾配システム１４１８は、例えば、複数のラジオ周波数（radio frequency：ＲＦ）パルス、遅延及び／又は磁場勾配を含むパルスシーケンスに基づいて、核スピンを操作する。ＲＦシステム１４１４は、パルスシーケンスに応じて、サンプル１４２０内の核スピンによって生成される信号を取得する。データ処理装置１４３０は、取得された信号を受信し、この信号に基づいて、画像及び／又は他のタイプのデータを生成する。
図１５は、磁気共鳴に基づいて線維トラクトを特定するための例示的な処理１５００を示すフローチャートである。処理１５００は、例えば、人間の神経系又は他のタイプの生体システム内の線維トラックを特定するために使用できる。処理１５００を用いて、ここに説明した研究事例の幾つかの側面を実現することができる。幾つかの具体例では、処理１５００の１つ以上の動作は、ここに説明した研究事例とは異なる手法で実現される。処理１５００は、説明した具体例より少ない及び／又は多い動作を含んでいてもよく、及び／又は説明した具体例とは異なる動作を含んでいてもよい。処理１５００を用いて、図１〜図４及び図６〜図１３に示すデータの一部又は全部と同様の側面を有するデータを生成することができる。
１５０２では、線維トラクトアトラスを得る。線維トラクトアトラスは、例えば、ネットワークを介して線維トラクトアトラスを受信し、若しくは、コンピュータのメモリ及び／又は他のタイプの記憶媒体から線維トラクトアトラスを読み出すことによって得ることができる。また、線維トラクトアトラスは、上述のようにして又は他の技術によって線維トラクトアトラスを構築することによって得ることもできる。例えば、線維トラクトアトラスは、複数の異なる被験者からＭＲデータを取得し、ＭＲデータに基づいて各被験者について拡散データを算出し、追加的な被験者に亘る拡散データを平均することにより線維トラクトアトラスの各ボクセルの平均拡散テンソルを算出することによって構築することができる。
線維トラクトアトラスは、例えば、人間の神経系の全て又は一部を表すことができる。上述したように、線維トラクトアトラスは、人間の脳の線維トラクトの平均の位置及び方向データを含むことができる。線維トラクトアトラスは、線維トラクトアトラスによって表される神経系のボリュームを集合的に覆う複数のアトラスボクセルを含むことができる。例えば、各アトラスボクセルは、神経系の同一形状の重複しない体積要素を表すことができる。体積要素は、デカルト座標系、円筒座標系、極座標系又は他のタイプの幾何学的配置に配置できる。各アトラスボクセルについて、線維トラクトアトラスは、アトラスボクセルによって表される神経系の体積要素における線維トラクト方向の平均範囲を特定する情報を含むことができる。例えば、線維トラクトアトラスは、各アトラスボクセル毎に１つ以上の拡散テンソルを含むことができる。拡散テンソルは、複数の異なる被験者からの拡散データの測定値に基づく平均拡散テンソルであってもよい。拡散テンソルは、２階の対称テンソルであってもよい。幾つかの具体例では、確率関数、行列及び／又は他のタイプのデータ構造によって線維トラクトの方向を表すことができる。幾つかの場合、線維トラクトアトラスは、各アトラスボクセルあたり１つ以上の値を含み、これを用いて、アトラスボクセルのための拡散テンソルを構築することができる。また、線維トラクトアトラスは、各アトラスボクセルの位置確率を含むことができる。位置確率は、例えば、位置のみに基づいて（すなわち、方向を考慮することなく）アトラスボクセルが所与の線維トラクトを含む平均の相対的確率であってもよい。
所与のアトラスボクセルのための線維トラクト方向データは、アトラスボクセル内の所与の線維トラクトの様々な可能な方向を表すことができる。例えば、アトラスボクセルに関連付けられた第１の拡散テンソルは、アトラスボクセルで表される体積要素内の第１のタイプの線維トラクトの方向を表すことができ、同じアトラスボクセルに関連付けられた第２の拡散テンソルは、アトラスボクセルによって表された体積要素内の第２のタイプの線維トラクトの方向を表すことができる。すなわち、所与のアトラスボクセル内の所定の線維トラクト方向のために、線維トラクトアトラスを用いて、複数の異なる線維トラクトのそれぞれについて、アトラスボクセルが所与の線維トラクトを表している相対的確率を算出することができる。したがって、線維トラクトアトラスは、個々の被験者の神経系の体積要素の拡散データと組み合わせて、個々の被験者の神経系のための線維トラクト確率マップを構築するために使用することができる。
１５０４では、被験者の磁気共鳴（ＭＲ）データを取得する。ＭＲデータは、例えば、ネットワークを介してデータを受信し、若しくは、コンピュータのメモリ及び／又は他のタイプの記憶媒体からデータを読み出すことによって取得することができる。ＭＲデータは、拡散テンソルイメージングプロトコルによって取得することができ、拡散テンソルイメージングプロトコルは、例えば、複数の無線周波パルスを被験者に印加すること、複数の勾配磁場を被験者に印加すること、及び被験者からエコー信号を検出することを含む。様々な具体例においては、被験者のための拡散テンソルを構築するために使用できるＭＲデータを取得するために、複数の異なるパルスシーケンス、勾配シーケンス及び／又は取得スキームを用いてもよい。ＭＲデータは、被験者の神経系の領域を集合的に覆う複数のデータボクセルを含むことができる。例えば、各アトラスボクセルは、人間の脳の同一形状の重複しない体積要素を表すことができる。
１５０６では、取得した磁気共鳴データに基づいて、被験者のための拡散データを算出する。拡散データは、各データボクセル毎の拡散テンソル、例えば、２階の対称テンソルを含むことができる。拡散データは、拡散ベクトル、例えば、与えられたデータボクセルにおける拡散の一次方向を示す２値又は３値のベクトルを含むことができる。ベクトルは、拡散テンソルの固有ベクトルであってもよい。例えば、拡散データの算出は、各データボクセルの拡散テンソルを算出すること、算出された拡散テンソルのそれぞれの固有ベクトル及び固有値を特定すること、及び最大の固有値に関連する固有ベクトルを選択することを含んでいてもよい。拡散ベクトルを特定するために他のタイプの自動的な手法を用いてもよい。
１５０８では、拡散データ及び線維トラクトアトラスに少なくとも部分的に基づいて、被験者のための線維トラクト確率マップを生成する。幾つかの場合、線維トラクト確率マップの算出は、１つ以上のデータボクセルと１つ以上のアトラスボクセルとの間の空間的対応を特定することを含む。被験者のためのＭＲデータと線維トラクトアトラスとの間の対応関係の特定は、取得したＭＲデータを線維トラクトアトラスに位置合わせすることによって行ってもよい。例えば、ＭＲデータと線維トラクトアトラスとの間の対応関係の特定は、線維トラクトアトラスのアトラス空間にＴ１強調画像を位置合わせすること、及び／又はデータボクセルをアトラス空間にリサンプリングすることを含んでいてもよい。アフィン位置合わせ及び／又は非線型位置合わせ技術を用いてもよい。
一般に、線維トラクト確率マップの算出は、特定の被験者のための拡散データを線維トラクトアトラスと比較することを含んでいてもよい。幾つかの具体例では、線維トラクト確率マップの算出は、線維トラクトアトラスを用いて、データボクセルについて算出された拡散ベクトル及びアトラスの領域内のある線維トラクトの方向の識別に少なくとも部分的に基づいて、所与のデータボクセルがある線維トラクトを表す（例えば、線維トラクトのメンバである、線維トラクトに対応している及び／又は線維トラクト属す）確率を算出することを含む。
更に、確率の算出は、各ボクセルにおいて、複数の異なる線維トラクトについて行ってもよい。このように、線維トラクト確率マップは、各ボクセルあたり１つ以上の確率値を含むことができ、各確率値は、ボクセルが特定の線維トラクトを含む相対的確率を表すことができる。各ボクセルの位置確率及び／又は各線維トラクトの方向に関する情報は、アトラス空間から被験者のための被験者空間にリサンプリングすることができる。したがって、所与のデータボクセルがある線維トラクトを表す算出された確率は、リサンプリングされた位置確率及びリサンプリングされた方向情報に基づくことができる。例えば、幾つかの場合、リサンプリングされた位置確率は、上述した式（３）におけるＰ（ｆ）として表すことができる。
１５１０では、線維トラクト確率マップに少なくとも部分的に基づいて、被験者を解析する。例えば、線維トラクト確率マップを使用して、神経系の関心領域を特定し、１つ以上の線維の異方性比率を算出し、１つ以上の線維の拡散性を算出し、線維マスクを生成し、及び／又は他のタイプの解析を実行してもよい。幾つかの具体例では、ある主の疾患を診断するため、脳内の白質の整合性を評価するため、及び／又は他のタイプの臨床の又は診断アプリケーションのために解析を使用してもよい。
本明細書において説明した技及び機能的動作の幾つかの側面は、ここに説明した構造的な手段及びこの構造的な均等物を含むデジタル電子回路、若しくはコンピュータソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアによって実現してもよく、これらの組合せによって実現してもよい。幾つかの側面は、１つ以上のコンピュータプログラム製品、すなわち、例えば、マシンによって読出可能な記録装置又は伝播される信号等の情報担体において具体的に具現化され、例えば、プログラミング可能なプロセッサ、コンピュータ又は複数のコンピュータ等のデータ処理装置によって実行され、又はデータ処理装置の動作を制御する１つ以上のコンピュータプログラムとして実現することができる。コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション又はコードとも呼ばれる。）は、コンパイラ言語又はインタープリタ言語を含む如何なる形式のプログラミング言語で書いてもよく、例えば、スタンドアロンプログラムとして、若しくはモジュール、コンポーネント、サブルーチン又は演算環境での使用に適する他のユニットとして、如何なる形式で展開してもよい。コンピュータプログラムは、必ずしもファイルに対応していなくてもよい。プログラムは、他のプログラム又はデータを含むファイルの一部に保存してもよく、当該プログラムに専用の単一のファイルに保存してもよく、連携する複数のファイル（例えば、モジュール、サブプログラム又はコードの一部を保存する１つ以上のファイル）に保存してもよい。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように展開してもよく、１つの場所に設けられた又は複数の場所に亘って分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開してもよい。
本明細書に開示したプロセス及びロジックフローの幾つかの側面は、入力データを処理し、出力を生成することによって機能を実現する１つ以上のコンピュータプログラムを実行する１つ以上のプログラミング可能なプロセッサによって実現してもよい。プロセス及びロジックフローの側面は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array：ＦＰＧＡ）又は特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：ＡＳＩＣ）等の専用論理回路によって実行してもよく、装置をこのような専用論理回路として実現してもよい。
コンピュータプログラムの実行に適するプロセッサには、一例として、汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方、並びにあらゆる種類のデジタルコンピュータの１つ以上のプロセッサの何れかを含ませてもよい。プロセッサは、通常、読出専用メモリ又はランダムアクセスメモリ、若しくはこれらの両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータは、命令を実行するプロセッサと、命令及びデータを保存する１つ以上のメモリデバイスとを含む。また、コンピュータは、通常、データを保存するための１つ以上の大容量記憶装置、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク又は光ディスクを含み、若しくは、大容量記憶装置からデータを受信し、大容量記憶装置にデータを送信し、又はこの両方の動作を行うように大容量記憶装置に動作的に接続されている。コンピュータプログラム命令及びデータの格納に適するデバイスには、一例として挙げれば、半導体記憶デバイス、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリデバイスを含む全ての形式の不揮発性メモリ、磁気ディスク、例えば、内蔵ハードディスク又はリムーバブルディスク、光磁気ディスク、並びにＣＤ−ＲＯＭディスク及びＤＶＤ−ＲＯＭディスク等が含まれる。プロセッサ及びメモリは、専用論理回路によって補ってもよく、専用論理回路に組み込んでもよい。
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置、例えば、陰極線管（cathode ray tube：ＣＲＴ）又は液晶ディスプレイ（liquid crystal display：ＬＣＤ）モニタと、ユーザがコンピュータに入力を行うためのキーボード及びポインティング装置、例えば、マウス又はトラックボールとを備えていてもよい。他の種類のデバイスを用いて、ユーザとのインタラクションを提供してもよく、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、何らかの形式の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック又は触覚フィードバックであってもよく、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力又は触覚入力を含む如何なる形式で受け付けてもよい。
コンピュータシステムは、通信ネットワーク又は他のタイプの接続を介して互いにインタラクトするクライアント及びサーバを含んでいてもよい。システムのコンポーネントは、デジタルデータ通信の如何なる形式又は媒体によって、例えば、通信ネットワークによって相互接続してもよい。通信ネットワークの具体例には、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）と、例えば、インターネット等のワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）とが含まれる。
本明細書は、多くの詳細事項を含んでいるが、これらの詳細事項は、本発明の範囲又は特許請求の範囲を限定するものとは解釈されず、本発明の特定の実施の形態の特定の特徴の記述として解釈される。本明細書おいて、別個の実施の形態の文脈で開示した幾つかの特徴を組み合わせて、単一の実施の形態として実現してもよい。逆に、単一の実施の形態の文脈で開示した様々な特徴は、複数の実施の形態に別個に具現化してもよく、適切な如何なる部分的組合せとして具現化してもよい。更に、以上では、幾つかの特徴を、ある組合せで機能するものと説明しているが、初期的には、そのように特許請求している場合であっても、特許請求された組合せからの１つ以上の特徴は、幾つかの場合、組合せから除外でき、特許請求された組合せは、部分的組合せ又は部分的な組合せの変形に変更してもよい。
ここでは、僅かな具体例のみを開示した。但し、本明細書の開示及び例示に基づいて、説明した具体例の変形例及び拡張例及び他の具体例を想到することができる。
Claims (22)
- 磁気共鳴イメージングのための方法であって、
それぞれが神経系の異なる体積要素を表し、神経系の第１の体積要素を表す第１のアトラスボクセルを含む複数のアトラスボクセルと、前記神経系の第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報とを含む神経系の線維トラクトアトラスを得るステップと、
被験者の神経系から、前記第１のアトラスボクセルに関連する第１のデータボクセルを含む複数のデータボクセルを含む磁気共鳴データを取得するステップと、
前記取得した磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルの拡散ベクトルを生成するステップと、
前記線維トラクトアトラスを用いて、前記生成された拡散ベクトル及び前記第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルが前記第１の線維トラクトを表している確率を見出すステップとを有する方法。 - 前記線維トラクトアトラスは、前記第１の線維トラクトが前記第１の体積要素内にある位置確率を更に含み、当該方法は、前記位置確率及び前記第１の線維トラクトの方向に関する情報をアトラス空間から被験者の被験者空間にリサンプリングするステップを更に有し、前記見出された確率は、リサンプリングされた位置確率及びリサンプリングされた方向情報に部分的に基づいている請求項１記載の方法。
- 前記神経系は、人間の神経系を含み、前記第１の線維トラクトの方向に関する情報は、複数の人間の神経系の測定値に少なくとも部分的に基づく平均拡散テンソルを含み、前記線維トラクトアトラスを用いて、前記第１のデータボクセルが前記第１の線維トラクトを表している確率を見出すステップは、前記生成された拡散ベクトル及び前記平均拡散テンソルに少なくとも部分的に基づいている請求項１記載の方法。
- 前記第１の線維トラクトの方向に関する情報は、前記第１のアトラスボクセルのための第１のテンソルを含み、前記線維トラクトアトラスは、アトラスボクセル内の第１の線維トラクトの方向を表す他のアトラスボクセルのそれぞれのための追加的なテンソルを更に含み、当該方法は、前記線維トラクトアトラスを用いて、他のデータボクセルのそれぞれについての追加的な確率を見出すステップを有し、前記他のデータボクセルのそれぞれについての追加的な確率は、前記データボクセルのために生成された拡散ベクトル及びデータボクセルに関連するアトラスボクセルのための追加的なテンソルに少なくとも部分的に基づいており、前記他のデータボクセルのそれぞれについての追加的な確率は、前記データボクセルが前記第１の線維トラクトを表している確率を表す請求項１記載の方法。
- 前記第１のデータボクセルが前記第１のアトラスボクセルに関連することを判定するステップを更に有し、この判定は、
Ｔ１強調画像を、線維トラクトアトラスのアトラス空間に位置合わせするステップと、
データボクセルをアトラス空間にリサンプリングするステップとを含む追加的な動作によって実行される請求項１記載の方法。 - 前記第１の線維トラクトの方向に関する情報は、第１のテンソルを含み、前記線維トラクトアトラスを得るステップは、複数の追加的なテンソルを更に含む線維トラクトアトラスを得るステップを含み、前記追加的なテンソルのそれぞれは、前記神経系の前記第１の体積要素内の追加的な線維トラクトの方向を表す請求項１記載の方法。
- 前記見出された確率は、第１の確率を含み、当該方法は、前記線維トラクトアトラスを用いて、前記生成された拡散ベクトル及び前記複数の追加的なテンソルに少なくとも部分的に基づいて、複数の追加的な確率を見出すステップを更に有し、前記追加的な確率のそれぞれは、前記第１のデータボクセルが追加的な線維トラクトの１つを表している相対的確率を表す請求項６記載の方法。
- 前記線維トラクトアトラスを構築するステップを更に有し、この構築は、
複数の追加的な被験者の神経系から、前記追加的な被験者のそれぞれのための複数のデータボクセルを含む追加的な磁気共鳴データを取得するステップと、
追加的な被験者のそれぞれのためのデータボクセルのそれぞれについて、前記追加的な磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、追加的な拡散テンソルを生成するステップと、
前記線維トラクトアトラスのアトラスボクセルのそれぞれについて、前記追加的な被験者に亘る追加的な拡散テンソルを平均することによって、平均拡散テンソルを生成するステップとを含む追加的な動作によって実行される請求項１記載の方法。 -
- 前記線維トラクトアトラス及び前記取得した磁気共鳴データを用いて、被験者の神経系の少なくとも第１の部分のための線維確率マップを生成するステップと、
前記確率マップを用いて、前記第１の線維トラクトの異方性比率及び前記第１の線維トラクトの拡散性のうちの少なくとも１つを判定するステップとを更に有する請求項１記載の方法。 - 前記磁気共鳴データを取得するステップは、
被験者に複数のラジオ周波数パルスを印加するステップと、
被験者に複数の勾配磁場を印加するステップと、
被験者から少なくとも１つのエコー信号を検出するステップとを有する請求項１記載の方法。 - 被験者の神経系から、第１のデータボクセルを含む複数のデータボクセルを有する磁気共鳴データを取得する磁気共鳴データ取得システムと、
前記磁気共鳴データ取得システムから前記磁気共鳴データを受信するデータプロセッサとを備え、
前記データプロセッサは、
前記神経系の第１の体積要素を表す第１のアトラスボクセルを含み、前記第１のデータボクセルは前記第１のアトラスボクセルに関連し、それぞれが神経系の異なる体積要素を表す複数のアトラスボクセルと、前記神経系の前記第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報とを含む、前記神経系の線維トラクトアトラスを前記磁気共鳴データから得るメカニズムと、
取得した前記磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルのための拡散ベクトルを生成するメカニズムと、
前記線維トラクトアトラスを処理して、前記生成された拡散ベクトル及び前記第１の体積要素内の前記第１の線維トラクトの方向に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルが前記第１の線維トラクトを表している確率を見出すメカニズムとを備える磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム。 - 前記磁気共鳴データ取得システムは、
実質的な静磁場である主磁場を生成する磁石と、
被験者に複数の勾配磁場を印加する勾配サブシステムと、
被験者に複数のラジオ周波数パルスを印加し、被験者から少なくとも１つのエコー信号を検出するラジオ周波数サブシステムとを備える請求項１２記載のＭＲＩシステム。 - 前記ラジオ周波数サブシステムは、人間の神経系から磁気共鳴データを取得するヘッドコイルを含む請求項１３記載のＭＲＩシステム。
- 前記線維トラクトアトラス及び前記取得した磁気共鳴データを処理し、被験者の神経系の少なくとも第１の部分のための線維確率マップを生成するメカニズムと、
前記確率マップを用いて、被験者の神経系の関心領域を特定するメカニズムとを更に備える請求項１２記載のＭＲＩシステム。 - 前記磁気共鳴データ取得システムと、前記データプロセッサを含むコンピューティング装置とを通信可能に接続するデータ通信ネットワークを更に備える請求項１２記載のＭＲＩシステム。
- データ処理装置に動作を実行させる命令を保存するマシンによって読取可能な媒体を備える物品であって、前記動作は、
神経系の第１の体積要素を表す第１のアトラスボクセルを含み、それぞれが前記神経系の異なる体積要素を表す複数のアトラスボクセルと、前記神経系の前記第１の体積要素における第１の線維トラクトの方向に関する情報とを含む前記神経系の線維トラクトアトラスを得るステップと、
被験者の神経系から、前記第１のアトラスボクセルに関連する第１のデータボクセルを含む複数のデータボクセルを含む磁気共鳴データを取得するステップと、
前記取得した磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルの拡散ベクトルを生成するステップと、
前記線維トラクトアトラスを用いて、前記生成された拡散ベクトル及び前記第１の体積要素における前記第１の線維トラクトの方向に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のデータボクセルが前記第１の線維トラクトを表している確率を見出すステップとを有する物品。 - 前記線維トラクトアトラスは、前記第１の線維トラクトが前記第１の体積要素内にある位置確率を更に含み、前記動作は、前記位置確率及び前記第１の線維トラクトの方向に関する情報をアトラス空間から被験者の被験者空間にリサンプリングするステップを更に有し、前記見出された確率は、リサンプリングされた位置確率及びリサンプリングされた方向情報に部分的に基づいている請求項１７記載の物品。
- 前記動作は、
前記線維トラクトアトラス及び前記取得した磁気共鳴データを用いて、被験者の神経系の少なくとも第１の部分のための線維確率マップを生成するステップと、
前記確率マップを用いて、前記第１の線維トラクトの異方性比率及び前記第１の線維トラクトの拡散性のうちの少なくとも１つを判定するステップとを更に有する請求項１７記載の物品。 - 前記第１の線維トラクトの方向に関する情報は、第１のテンソルを含み、前記線維トラクトアトラスは、神経系の前記第１の体積要素内の追加的な線維トラクトの方向を表す複数の追加的なテンソルを更に含む請求項１７記載の物品。
- 前記見出された確率は、第１の確率を含み、前記動作は、前記線維トラクトアトラスを用いて、前記生成された拡散ベクトル及び前記複数の追加的なテンソルに少なくとも部分的に基づいて、複数の追加的な確率を見出すステップを更に有し、前記追加的な確率のそれぞれは、前記第１のデータボクセルが前記追加的な線維トラクトの１つを表している相対的確率を表す請求項２０記載の物品。
- 前記第１の線維トラクトの方向に関する情報は、２階のテンソルを含み、前記拡散ベクトルを生成するステップは、前記取得した磁気共鳴データに少なくとも部分的に基づいて、拡散テンソルの固有ベクトルを生成するステップを有し、前記線維トラクトアトラスを用いて確率を見出すステップは、前記２階のテンソル及び前記固有ベクトルを結合するステップを有する請求項１７記載の物品。
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