JP5068516B2 - 医用画像を表示する方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は一般的には、医用イメージング・システムに関し、さらに具体的には、医用イメージング・システムによって実行される走査から得られた画像を表示するシステムに関する。

医学的な解析及び診断はしばしば、患者の走査の結果を表示する表示器を有する医用イメージング・システムによって行なわれる。画像の解析は、時間が長くなると患者の容態のため患者への危険が増す可能性があり、時間感度が極めて高いか又は時間に対して極めて厳格であり得る。時間が長くなると、恒久的な損傷又は死亡の危険が増す虞がある。例えば、脳卒中は、時間に対して極めて厳格であり、分を争う患者の容態である。従って、適当な診断及び治療経路を迅速に決定することがしばしば極めて重要であり、これにより恒久的な損傷又は死亡の可能性を減じることができる。具体的に、脳溢血の可能性の徴候を示している患者では、脳の出血があるか否かを迅速に決定することが重要である。診断に掛かる時間が長くなると恒久的な損傷の可能性が高まり得る。また、診断が正確でない場合、例えば脳溢血が存在しないのに患者に脳溢血の処置を施すと、深刻な被害及び死亡を齎し得る。不適当な診断は不適当な処置を招き得る。このように、迅速且つ堅牢な診断及び適当な患者処置を行なえば、患者の結果の改善を保証する助けとなる。
米国特許第７０２０５１１号 米国特許第６９８０８４４号

患者を診断するために解析すべき医用画像データを表示する公知の方法は、観察又は自由移動閲覧（ナビゲート）が難しく、これにより診断時間を長引かせる場合がある。例えば、脳のように、解剖学的部位によっては根本的に複雑であるため、既存のセグメント分割手法では明瞭な視覚化が可能でない。同様に、これらのシステムは時間について単一の画像を表示し、医師に対して、適正な診断に必要とされる情報の全てを与えない場合がある。医師はしばしば、様々な画像を観察しなければならないが、これらの画像が異なるスクリーンに表示されたり、同時に観察することができなかったりする場合がある。このことから画像を再閲覧（レビュー）して解析するのが益々困難になり、これにより適正な診断を下すのに掛かる時間が長くなる。

このように、医用画像を表示する公知の方法及びシステムは、自由移動閲覧及び再閲覧が難しい場合がある。さらに、これらのシステムは利用が煩雑であったり不自然であったりして、適正な診断を下すまでの時間がさらに長くなる場合がある。このように時間が長くなると、深刻な結果を招き得る。

一実施形態によれば、医用画像データを表示する方法を提供する。この方法は、連続して取得された複数の二次元（２Ｄ）画像に対して三次元（３Ｄ）容積視覚化（ボリューム・ビジュアリゼーション）を実行するステップを含んでいる。この方法はさらに、上述の３Ｄ容積視覚化を経時的に表わす複数の四次元（４Ｄ）容積を形成するように、各３Ｄ容積視覚化を結合するステップと、少なくとも一つの４Ｄ容積を表示するステップとを含んでいる。

もう一つの実施形態では、器官を流れる血流を追跡する方法を提供する。この方法は、器官の三次元（３Ｄ）視覚化を形成するように、器官の取得された走査画像を結合するステップを含んでいる。この方法はさらに、上述の３Ｄ容積視覚化から複数の四次元（４Ｄ）容積を形成するステップを含んでいる。これらの４Ｄ容積は、３Ｄ容積視覚化を経時的に表現して、器官を流れる血流を示す。

さらにもう一つの実施形態によれば、画像データ集合を連続して取得するように構成されているスキャナを含む医用イメージング・システムを提供する。この医用イメージング・システムはさらに、三次元（３Ｄ）容積視覚化を経時的に表わす四次元（４Ｄ）容積を形成するように、取得された画像データ集合の再構成された３Ｄ容積視覚化を結合するように構成されている４Ｄプロセッサを含んでいる。この医用イメージング・システムはまた、上述の４Ｄ容積を表示して、利用者入力を受け取るように構成されている４Ｄビューワを含んでいる。

図１は、例示的なイメージング・システム１０の遠近図である。図２は、イメージング・システム１０（図１に示すもの）の概略ブロック図である。実施形態の一例では、イメージング・システム１０は単一モダリティ型のイメージング・システムであって、例えば計算機式断層写真法（ＣＴ）システムである。しかしながら、１よりも多い撮像モダリティを有するイメージング・システム（すなわちマルチ・モダリティ型イメージング・システム）と共に様々な実施形態を具現化し得ることを理解されたい。加えて、特定の撮像モダリティ、例えばＣＴ撮像に関連して様々な実施形態を説明する場合があるが、医用でも非医用でも様々な撮像モダリティ、例えば陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）及び一般的に任意の形式のＸ線撮像又は核医学撮像を用いてよい。

図１及び図２を具体的に参照しながら説明すると、ＣＴスキャナ用のガントリ１２を含む計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム１０が示されている。ガントリ１２はＸ線源１４を含んでおり、Ｘ線源１４はＸ線のビーム１６を、ガントリ１２の反対側に設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。検出器アレイ１８は、検出器素子２０（例えば複数の検出器横列）によって形成されており、検出器素子２０は一括で、対象２２、例えば患者を透過した投射Ｘ線を感知する。検出器アレイ１８は、シングル・スライス構成として又はマルチ・スライス構成として製造されていてよい。各々の検出器素子２０は、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って対象２２を透過する際のビームの減弱を表わす電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得するための１回の走査の間に、ガントリ１２及びガントリ１２に装着されている構成部品は、検査軸を画定し得る回転中心２４の周りを回転する。

ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、一実施形態ではＣＴイメージング・システムであるイメージング・システム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６は実施形態の一例では、Ｘ線制御器２８とガントリ・モータ制御器３０とを含んでおり、Ｘ線制御器２８はＸ線源１４に電力信号及びタイミング信号を供給し、ガントリ・モータ制御器３０はガントリ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が検出器素子２０からのデータ（例えばアナログ・データ）をサンプリングして、後続の処理のためにこれらのデータをディジタル信号へ変換（又は調整）する。ＤＡＳ３２は、例えば低線量モードＣＴ走査から特定のガントリ回転角度で得られた減弱測定値を含む投影データ集合を出力する。一群の投影データ集合が対象２２の完全な走査を形成する。再構成モジュール３４が、サンプリングされてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取って、後に説明するような高速画像再構成を実行する。再構成モジュール３４によって出力された再構成データ集合はコンピュータ３６又は他の処理ユニットへの入力として供給され、コンピュータ３６又は他の処理ユニットはメモリ３８に再構成データ集合を記憶させる。再構成データ集合は、対象２２の全体にわたる容積データ集合及び／又は画像スライスを表わすことができる。コンピュータ３６はまた、１又は複数の利用者入力、例えばキーボード（図示されていない）を含んでいてよい操作者コンソール４０を介して操作者から指令及び走査用パラメータを受け取る。付設されている表示器、例えば陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された画像及びコンピュータ３６からのその他のデータを観測することができる。さらに、操作者が供給した指令及びパラメータはコンピュータ３６によって用いられて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２８及びガントリ・モータ制御器３０に制御信号及び情報を供給する。加えて、コンピュータ３６は、電動式テーブル４６を制御するテーブル・モータ制御器４４を動作させて、対象２２をガントリ１２内で配置する。具体的には、テーブル４６は対象２２の各部分をガントリ開口４８を通して移動させる。

一実施形態では、コンピュータ３６は、フレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はネットワーク若しくはインターネットのような他のディジタル・ソース等のコンピュータ読み取り可能な媒体からの命令及び／又はデータを読み取る読み書き装置（図示されていない）、例えばフレキシブル・ディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、光磁気ディスク（ＭＯＤ）装置又はイーサネット(商標）装置等のネットワーク接続装置を含めたその他任意のディジタル装置、並びに開発途上のディジタル手段を含んでいる。他の実施形態では、コンピュータ３６はファームウェア（図示されていない）に記憶されている命令を実行する。コンピュータ３６は、本書に記載する作用を果たすようにプログラムされており、本書で用いられるコンピュータという用語は当技術分野でコンピュータと呼ばれている集積回路に限らず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブル論理コントローラ、特定応用向け集積回路、及び他のプログラム可能な回路を広範に指しており、これらの用語は本書では互換的に用いられている。

イメージング・システム１０はまた、再構成モジュール３４及びコンピュータ３６に結合されて通信する四次元最大強度投影（４ＤＭＩＰ）プロセッサ５０を含んでいる。４ＤＭＩＰプロセッサ５０は、４ＤＭＩＰビューワ５２への表示用の時間依存型画像データを形成するために、ＣＴスキャナから受け取った画像データ又は再構成モジュール３４からの再構成された画像データを処理するように構成されており、このことについては後にあらためて詳述する。４ＤＭＩＰビューワ５２は、表示器４２の一部又は全部に設けられていてよい。尚、４ＤＭＩＰプロセッサ５０は別個の構成要素として図示されているが、４ＤＭＩＰプロセッサ５０によって果たされる作用は、例えばコンピュータ３６によって果たされる作用に組み入れられていてもよいことを理解されたい。従って、４ＤＭＩＰプロセッサ５０は、多機能プロセッサで実行されるソフトウェア・コード・セグメントとして具現化されていてもよいし、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして具現化されていてもよい。

加えて、本発明の実施形態は、医療環境において記載されるが、輸送拠点、例えば空港又は鉄道駅で典型的に用いられる例えば手荷物走査用ＣＴシステムのような産業用イメージング・システムを含めた他のイメージング・システムと共に具現化されてもよいものと思量される。

さらに、このイメージング・システムは、単一の撮像モダリティを提供するものとして記載されているが、図３に示すようにマルチ・モダリティ型イメージング・システム６０を設けてもよい（同図では、図１と類似の参照番号は類似の構成要素を表わす）。イメージング・システム６０は、マルチ・モード型イメージング・システムであって、第一のモダリティ・ユニット６２と第二のモダリティ・ユニット６４とを含んでいる。モダリティ・ユニット６２及び６４は、イメージング・システム６０が、第一のモダリティでは第一のモダリティ・ユニット６２を用いて対象、例えば患者を走査し、第二のモダリティでは第二のモダリティ・ユニット６４を用いて対象を走査することを可能にする。イメージング・システム６０は、異なるモダリティでの多数の走査を可能にして、単一モダリティ型システムを凌ぐ診断能力の向上を容易にする。一実施形態では、マルチ・モダリティ型イメージング・システム６０は計算機式断層写真法／陽電子放出断層写真法（ＣＴ／ＰＥＴ）イメージング・システムである。ＣＴ／ＰＥＴシステムは、第一のモダリティ・ユニット６２に付設される第一のガントリ６６と、第二のモダリティ・ユニット６４に付設される第二のガントリ６８とを含んでいる。代替的な実施形態では、ＣＴ及びＰＥＴ以外のモダリティをイメージング・システム６０と共に用いてよい。第一のガントリ６６はＸ線源７０を含んでおり、Ｘ線源７０はＸ線のビームを、ガントリ６６の反対側に設けられている検出器アレイ７２に向かって投射する。検出器アレイ７２は複数の検出器素子を含む複数の検出器横列（図示されていない）によって形成されることができ、検出器素子は一括で、患者２２のような対象を透過した投射Ｘ線を感知する。各々の検出器素子は、入射Ｘ線ビームの強度を表わし従って対象又は患者２２を透過する際のビームの減弱の推定を可能にする電気信号を発生する。さらに、造影剤を用いて走査時の付加的な情報を提供してもよい。

１回の走査の間に、Ｘ線投影データを取得するために、ガントリ６６及びガントリ６６に装着されている構成部品は検査軸の周りを回転する。図２は、検出器素子２０の単一の横列（すなわち検出器横列１列）のみを示している。放出データを取得するためには、ガントリ６８は１又は複数のガンマ・カメラ（図示されていない）を検査軸の周りに回転させる。ガントリ６８は、撮像走査中に連続回転を行なうように構成されていてもよいし、且つ／又は撮像フレームの間で間歇回転を行なうように構成されていてもよい。ガントリ６６及び６８の回転、並びにＸ線源７０の動作は、図２に示すものと同様のシステムによって制御される。但し、制御機構２６内に設けられているＤＡＳ３２は、検出器素子及びガンマ・カメラからのデータをサンプリングして、後続の処理のためにこれらのデータを調整する。再構成モジュール３４はサンプリングされてディジタル化されたＸ線データ及び放出データをＤＡＳ３２から受け取って、画像再構成を実行する。

様々な実施形態が、表示用の時間依存型画像を形成する画像データの処理を提供する。実施形態の一例では、３ＤＭＩＰ画像を結合することにより４ＤＭＩＰ画像を形成して、４ＤＭＩＰビューワに様々な異なる構成で表示することができる。図４は、４ＤＭＩＰビューワ５２（図２に示す）での表示用の４Ｄ画像を形成するために４ＤＭＩＰプロセッサ５０（図２に示す）によって実行される例示的な方法８０を示す流れ図である。尚、この方法８０を改変して、人体以外の対象の走査と共に用いてもよいし、医用イメージング・システム以外のイメージング・システムと共に用いてもよいことを特記しておく。さらに、ここでは特定の対象、例えば人間の脳を撮像することを参照しているが、様々な実施形態と方法８０とを用いて、異なる対象、例えば他の身体部分を撮像して、他の臨床的応用のための多数の時間基準型撮像を提供してよい。

明確に述べると、方法８０は、イメージング・システム、さらに具体的には、ＣＴ及び／又はＰＥＴイメージング・システムのような医用イメージング・システムと共に用いられる画像データ処理の工程を示している。具体的には、ステップ８２では、例えばＣＴスキャナ又はＰＥＴスキャナから所定の時間増分で取得された連続画像データを受け取る。例えば、当技術分野で公知の任意の態様の連続取得で容積ＰＥＴ画像データ集合又はＣＴ画像データ集合が取得される。これらの画像データ集合は所望の解剖学的位置についてのものであってよい。これらのデータ集合は、例えば所望の患者全走査時間に基づいて予め決められた又は定義された時間増分で取得される。例えば、脳走査の場合に、３５秒間の走査時間での単一の連続データ取得が、４０ミリメートル（ｍｍ）撮像範囲のような定義された撮像範囲にわたって実行され得る。画像データを取得するスキャナは、予め決められた速度、例えば秒当たり１回転で回転し、この回転において予め決められた枚数、例えば６４枚の画像を取得する。このようにして、６４枚の画像から成るデータ集合３５組が連続取得される。

尚、取得される画像の枚数、走査域及び走査時間は所望に応じて又は必要に応じて変更してよいことを特記しておく。さらに、診断用の医用画像を形成するのに用いられる様々な動作モード、例えば低線量動作モードで走査を実行してよいことを特記しておく。

ステップ８４では、取得されたデータ集合を処理し、さらに具体的には、当技術分野で公知の任意の態様で再構成して、二次元（２Ｄ）画像を形成する。例えば、２Ｄの平坦な画像の多数の積層体（スタック）が形成される。上と同じ例を用いて、３５秒間でのスキャナの回転当たり一組のデータ集合から、毎秒又は毎回転での６４枚の画像から成る積層体又は集合３５組が得られて４０ｍｍをカバーし、脳走査ではウィリス輪の解剖学的構造を包含することができる。このように、画像データ再構成は、定義された時間増分で走査取得の持続時間にわたって平坦な２Ｄ画像の積層体を生成する。

この後に、ステップ８６では、画像の２Ｄ積層体に対して三次元（３Ｄ）容積視覚化を実行して、３Ｄ容積視覚化モデルを形成する。具体的には、２Ｄ画像の各々の積層体の全体にわたり最大強度ピクセル投影を実行して、各々の時間点での３ＤＭＩＰ容積を得る。さらに、離散的な２Ｄの平坦な画像積層体の各々に対して３ＤＭＩＰ容積視覚化を適用し、各々の積層体が取得中の定義された時間点を表わし、結果的に例えば血管サイクルの定義された点を表わすようにして、当技術分野で公知のようにＩＶ造影剤強調又はＰＥＴ撮像によって強調して識別することができる。この後に、ステップ８８では、４ＤＭＩＰビューワからの利用者入力を受け取るが、この入力は、３ＤＭＩＰ画像の後の結合のための様々なパラメータ、例えば容積の全体にわたる結合の形式（ディジタル加算又は減算等）、加重、平均、スライス幅、スライス角度、ボリューム・レンダリング等を定義していてよい。ステップ９０では、受け取った１又は複数の利用者入力を用いて、３Ｄ容積視覚化を処理して４ＤＭＩＰ容積及び５ＤＭＩＰシネ・ループ（４ＤＭＩＰ画像を繋げて時間で配列したもの）を形成する。例えば、４ＤＭＩＰビューワによって、利用者は、２以上の３ＤＭＩＰ容積視覚化を結合することにより２〜Ｎの３ＤＭＩＰ容積視覚化から４ＤＭＩＰ容積を作成することが可能になる。３ＤＭＩＰ容積視覚化の結合は、ＭＩＰ、ディジタル加算及び減算、加重、平均、最小ＭＩＰ、ボリューム・レンダリング、並びに他の数学的構成体を含めた多様な手法によって達成することができる。次いで、４ＤＭＩＰ視覚化を、時間的に観察したり、空間的位置で観察したり、ディジタル加算及び減算、ＭＩＰ、加重、平均、最小ＭＩＰ、ボリューム・レンダリング、並びに他の数学的構成体と共に再結合したりして、例えば血管血流の様々な相及び他の診断情報を示す画像の表示を提供することができる。尚、１〜Ｎ個の時間基準型の容積データ集合はディジタル式で加算又は減算され得ることを特記しておく。

次いで、これらの得られた４ＤＭＩＰ容積視覚化を、例えば時間でスクロールするか、空間的位置でスクロールするか、又は様々な角度で容積をスライス切断することにより、算術的に修正し又は結合し、また共に結合し又は編集して５Ｄシネ・ループ又は動画を形成して、例えば血管サイクルの４ＤＭＩＰ容積視覚化の連続再生を行なうことができる。例えば、血流形式の研究では、２点の異なる時間点において一つの時間及び空間ＭＩＰによる視覚化をもう一つの時間及び空間ＭＩＰによる視覚化からディジタル減算することができる。一つの中間的視覚化は、例えば５個の時間標本から成る時間窓内で時間標本１０を中心として行なうことができる（すなわち時間標本８〜１２にわたって一つのＭＩＰ）。次いで、第二の中間的視覚化は時間標本４を中心とすることができる（すなわち時間標本２〜６にわたって一つのＭＩＰ）。次いで、第二の中間的視覚化を第一の中間的視覚化から減ずるディジタル減算を行ない、時間標本４と時間標本１０との間の平均血流を表わすことができる。尚、画像データ集合の結合に関して、最大、平均又はＭＩＰを指定してスラブ又はスライスの時間窓を確立することができ、Ｎ未満の時間窓は、画像データ集合における特別の切断線を与え得ることを特記しておく。

従って、図５に示すように、第一の処理ステップ１００で２Ｄ画像再構成を実行することができ、このとき一連の２Ｄ画像積層体１０２（例えば３５の積層体の各々に６４枚の画像）が形成される。この後に、第二の処理ステップ１０４では、３Ｄ画像再構成を実行して一連の３ＤＭＩＰ画像１０６（例えば３５枚のＭＩＰ画像）を形成する。続いて、第三の処理ステップ１０８では、２枚以上の３ＤＭＩＰ画像、例えば近接し合った又は隣り合った画像を結合して、複数の４ＤＭＩＰ画像１１０を形成し、この画像を、例えば４Ｄ加算したＭＩＰ画像とすることができる（例えば１７枚までの画像）。これら４ＤＭＩＰ画像の形成は、１又は複数の利用者入力に基づいたものであってよい。最後に、第五の処理ステップ１１２では、４ＤＭＩＰ画像を結合することにより一つの５ＤシネＭＩＰ１１４を形成する。このようにして、４ＤＭＩＰ画像１１０及び５ＤシネＭＩＰ１１４で示すように、脳のような器官を流れる血流１２４を表示することができる。

図６にさらに具体的に示すように、表示器、例えば、４ＤＭＩＰビューワ５２は、表示器を分割する複数の画面（ビューポート）１２０を含み得る。例えば、４ＤＭＩＰ画像を表示するために二つの画面１２０を設け、５ＤシネＭＩＰを表示するために二つの画面１２０を設けることができる。また、ユーザ・インタフェイス部分１２２を設けて利用者入力等の受け入れを可能にすることができ、このことについてはあらためて詳述する。利用者にはスクロール・バー１２６が与えられて、特定の時間点又は空間的位置にある特定の画像を表示することができ、例えば、血流サイクルの特定の点における血流を観察することができる。４ＤＭＩＰビューワ５２を観察している利用者は、多数の時間点での多数の画像集合を同時に観察することができる。例えば、利用者は、全三相を通じての脳の血流を観察し又は追跡することができる。この時間方式の観察は、スクロール・バーを用いて手動で提供されてもよいし、又は処理された４ＤＭＩＰ画像を５Ｄシネ・ループとして観察することにより自動的に提供されてもよい。

この方法８０は、１個〜Ｎ個の時間点を圧縮した時間的な窓を提供する。時間的な窓が予め決められた最大値よりも大きい場合には、画像を平均することができる。例えば、ＣＴ灌流検査のような低線量ＣＴ走査モードには平均を用いてよい。

この方法８０の一部として他の動作を実行してもよい。例えば、血管の全最大不透明度を有する時間点について利用者がこの時間点を中心として窓の位置を決定することを可能にする自動検出を行なうことができる。最大不透明度の自動検出は、様々な方法の中でも、事前設定されている最大ハンスフィールド単位強調閾値の検出、対時間強調曲線の傾きの一次導関数を解析する、及び正からゼロを経て負へと傾きが変化する位置を検出する等を含めた多様な方法で達成することができる。さらに、例えば仮想的な時間的及び／又は位置的スライド・バーを４ＤＭＩＰビューワに設ける等で容積視覚化の内部での４Ｄの時間的な対話能力を提供することができる。また、加重付きＭＩＰモードを設けることもでき、この場合には、空間的なボリューム・レンダリングと同様に、最新の時間点データが以前の全ての点を上回る加重を有する。造影剤注入前の容積データ集合ベースラインを用いて、他の全ての時間基準型の容積データ集合からベースライン容積を減じるディジタル減算を行なうことを含むもう一つの工程を提供することもできる。また、各々の４Ｄ又は５Ｄの時間的スラブの幅の対話型操作、４Ｄ又は５Ｄの空間的スラブの幅の操作、並びに異なるビュー角度での４Ｄ及び５Ｄ容積の自由移動閲覧を支援するさらにもう一つの工程を設けることもできる。これにより、例えば動脈相、中間相及び静脈相を含めた１又は複数の血流相での神経血管構造の表示を提供する。

尚、先行型（up-front）時間処理を行なって、容積視覚化のための中間的３Ｄデータ集合を生成してもよいことを特記しておく。この先行型処理は、時間的に行なわれた後に空間的に行なわれてもよいし、また空間的に行なわれた後に時間的に行なわれてもよい。さらに、画像データ集合の結合、例えばデータ集合がディジタル的に加算され又は減算される態様、及びかかる動作のための順序を臨床的試行に基づいて決定し、次いでプロトコルを定義し得ることを特記しておく。

以上、特定の医用撮像モダリティに対する様々な実施形態について説明したが、計算機式断層写真法（ＣＴ）、単光子放出断層写真法（ＳＰＥＣＴ）、陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）、核磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、静的Ｘ線撮像、動的（フルオロスコピィ）Ｘ線撮像のような様々な医用撮像モダリティ、及びこれらのマルチ・モダリティ型結合も本書に記載した方法の利点を享受することができる。また、これらのモダリティに関して本発明の様々な実施形態の利用も想到される。

以上、医用イメージング・システム及び装置の実施形態の例について詳細に説明した。図示の医用イメージング・システム構成要素は本書に記載した特定の実施形態に限定されておらず、各々のシステムの構成要素を本書に記載した他の構成要素とは独立且つ別個に用いてもよい。例えば、上で述べた医用イメージング・システム構成要素を異なる医用イメージング・システム構成要素と組み合わせて用いてもよい。

本書に記載したシステム及び方法の様々な実施形態の技術的効果としては、多数の時間点での多数の画像データ集合の観察を可能にしたことがある。

このように、様々な実施形態が、スクリーンでの時間依存型情報を表示する方法を提供し、このようにして、医師が多数のデータ集合にわたる並べ替えを独立に行なうのではなく単一表示環境を用いて解析を行なうことを可能にする。例えば、臨床神経科放射線医である利用者が、ウィリス輪（ＣｏＷ）血管構造を、脳のＣＴ撮像及びＰＥＴ撮像を用いてさらに詳細に視覚化することができる。これらの利用者は、脳の血管系を流れる血流の相に関係した異なる時間点でのＣｏＷ脈管構造の３Ｄ視覚化を観察することができる。このようにして、利用者は、これら選択された相／時間点での脳の血管系の血管３Ｄ視覚化を作成して、例えば脳溢血患者又は脳卒中患者の診断及び評価を下す助けとすることができる。

様々な特定の実施形態について本発明を説明したが、当業者は、特許請求の範囲の要旨及び範囲に含まれる改変を施して本発明を実施してよいことを認められよう。

本発明の一実施形態に従って動作させられる例示的なイメージング・システムの遠近図である。 図１に示すイメージング・システムのブロック図である。 本発明の一実施形態に従って動作させられるもう一つの例示的なイメージング・システムの遠近図である。 本発明の一実施形態よる四次元（４Ｄ）画像を表示する方法の流れ図である。 様々な画像集合を結合するための図４に示す方法の様々な工程を示す図である。 本発明の一実施形態に従って構築される例示的な４Ｄビューワのブロック図である。

符号の説明

１０ イメージング・システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 対象
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御器
３０ ガントリ・モータ制御器
３２ システム（ＤＡＳ）
３４ 再構成モジュール
３６ コンピュータ
３８ メモリ
４０ 操作者コンソール
４２ 陰極線管表示器
４４ テーブル・モータ制御器
４６ 電動式テーブル
４８ ガントリ開口
５０ ４ＤＭＩＰプロセッサ
５２ ４ＤＭＩＰビューワ
６０ イメージング・システム
６２ 第一のモダリティ・ユニット
６４ 第二のモダリティ・ユニット
６６ 第一のガントリ
６８ 第二のガントリ
７０ Ｘ線源
７２ 検出器アレイ
８０ 例示的な方法
１００ 第一の処理ステップ
１０２ ２Ｄ画像積層体
１０４ 第二の処理ステップ
１０６ ３ＤＭＩＰ画像
１０８ 第三の処理ステップ
１１０ ４ＤＭＩＰ画像
１１２ 第五の処理ステップ
１１４ ５ＤシネＭＩＰ
１２０ 画面
１２２ ユーザ・インタフェイス部分
１２４ 血流
１２６ スクロール・バー

Claims (10)

1. 医用画像データを表示する方法（８０）であって、
   連続して取得された複数の二次元（２Ｄ）画像に対して三次元（３Ｄ）容積を生成するステップと、
   前記３Ｄ容積を経時的に表わす複数の四次元（４Ｄ）容積を形成するように、前記各３Ｄ容積を結合するステップであって、前記複数の４Ｄ容積が関心のある容積を含む第１の期間における第１の４Ｄ容積と、前記関心のある容積を含む第２の期間における第２の４Ｄ容積を含む、前記結合するステップと、
   前記第１の４Ｄ容積と前記第２の４Ｄ容積を結合して、修正された４Ｄ容積を生成するステップと、
   前記修正された４Ｄ容積を表示するステップと、
   を備えた方法（８０）。
2. 前記３Ｄ容積は３Ｄ最大強度投影（ＭＩＰ）容積表現を含んでおり、前記４Ｄ容積は４ＤＭＩＰ容積を含んでいる、請求項１に記載の方法（８０）。
3. 前記第１の４Ｄ容積と前記第２の４Ｄ容積を同時に表示するステップと、
   前記第１の期間と前記第２の期間のオペレータによる選択を受けるステップと、
   をさらに含んでいる請求項１に記載の方法（８０）。
4. 運動している前記４Ｄ容積を表わす五次元（５Ｄ）シネ・ループを形成するように、前記４Ｄ容積を結合するステップをさらに含んでいる請求項１に記載の方法（８０）。
5. 前記複数の２Ｄ画像は計算機式断層写真法（ＣＴ）画像及び陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）画像の一方を含んでいる、請求項１に記載の方法（８０）。
6. 前記第１の４Ｄ容積が、造影剤注入前の容積データ集合ベースラインの４Ｄ容積であり、
   前記第２の４Ｄ容積が、造影剤注入後の４Ｄ容積である請求項１に記載の方法（８０）。
7. 運動している前記４Ｄ容積を表わす五次元（５Ｄ）シネ・ループを形成するように、前記４Ｄ容積を結合するステップと、単一の表示器に複数の４Ｄ容積及び少なくとも一つの５Ｄシネ・ループを表示するステップと、をさらに含んでいる請求項１に記載の方法（８０）。
8. 少なくとも一つの利用者入力を受け取るステップと、該少なくとも一つの利用者入力に少なくとも部分的に基づいて前記３Ｄ容積を結合するステップと、をさらに含んでいる請求項１に記載の方法（８０）。
9. 前記複数の２Ｄ画像は脳の画像を含んでおり、前記４Ｄ容積は、動脈相、中間相及び静脈相を含めた脳血管サイクルの１又は複数の血流相の画像を含んでいる、請求項１に記載の方法（８０）。
10. 画像データ集合を連続して取得するように構成されているスキャナと、
    三次元（３Ｄ）容積を経時的に表わす四次元（４Ｄ）容積を形成するように、前記取得された画像データ集合の再構成された３Ｄ容積を結合し、関心のある容積を含む第１の期間における第１の４Ｄ容積と、前記関心のある容積を含む第２の期間における第２の４Ｄ容積を結合して、修正された４Ｄ容積を生成するように構成されている４Ｄプロセッサ（５０）と、
    前記修正された４Ｄ容積を表示するように構成されている４Ｄビューワ（５２）と、
    を備えた医用イメージング・システム（６０）。
    

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