(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１個のＸ線画像における血管部分の輪郭を特徴づけるデータを得る方法であって、前記方法が、前記少なくとも１個のＸ線画像を表す画像データにアクセスするデータ処理システムにより実行され、
a) 前記画像データを処理して、セグメンテーション法により前記血管部分の境界と前記血管部分の中心線位置を検出するステップ
b) 前記画像データを処理して、前記血管部分の長さ方向に沿った前記中心線位置のデンシオメトリエリアを得るステップ、及び
c) ステップb)で得られた前記対応する中心線位置の前記デンシオメトリエリアに基づいて、ステップa)で得られた前記血管部分の少なくとも１個の境界の位置を、ステップa)で得られた前記中心線位置に対して、自動的に補正するステップ
を備える方法。
【請求項２】
d) 前記Ｘ線画像の前記血管部分の境界の視覚表示を表示するステップであって、前記視覚表示が、ステップc)で変位された少なくとも１個の境界の位置を示す、ステップ
を、更に、備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記デンシオメトリエリアが、バックグラウンドに対して前記血管部分により吸収された放射線量から得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記血管部分の所定の中心線位置で、前記バックグラウンドに対して前記所定の中心線位置で前記血管位置によって吸収される放射線量の対数が、前記所定の中心線位置で前記デンシオメトリエリアの密度に比例する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
当該デンシオメトリエリアを前記血管部分の円形であるとみなす、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記補正するステップc)に続いて、前記血管部分の境界に円滑化処理を行う、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
輪郭に基づくエリアが、所定の中心線位置の前記デンシオメトリエリアよりも大きいときのみ、ステップc)の前記補正が行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記方法が、中間でのデンシオメトリくぼみを示す、見出された境界の間に位置する異なる血管を、相互に区別するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記方法が、定量的な動脈分析に用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記血管部分が、1 mm未満の血管を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記血管部分が、動脈ステントおよびカテーテルなどの異なるＸ線吸収特性を有する埋め込まれた物体を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ステップc)で補正される所定の中心線位置に対応する前記境界の位置が、前記境界にスキャンラインを挿入することにより規定され、前記スキャンラインが前記所定の中心線位置で前記中心線に直交している、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記補正するステップc)が、デンシオメトリエリアと当該セグメンテーションに基づく輪郭エリアとの間の変換係数を得ることに関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
当該変換係数が、セグメンテーションにより見出された輪郭エリアの第一の累積ヒストグラムを、デンシオメトリエリアの第二の累積ヒストグラムにフィットさせることにより見出される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
min argcQ(S(Acirc) - S(cAdens))
を計算して、デンシオメトリエリアと輪郭エリア間の統計量をフィットさせることによって、当該変換係数を、得る（ここで、cは、前記変換係数、Sは、前記エリアの統計量、かつQは、前記デンシオメトリエリアAdensと前記輪郭エリアAcircとの間の前記差を定量化する差関数である）、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記補正するステップc)が、
i)前記血管部分の所定の中心位置に対して内側の少なくとも１個の境界を変位させるステップと、
ii)ステップi)における少なくとも１個の境界の内側への変位による前記血管部分の所定の中心線位置に対し前記デンシオメトリエリアを再計算するステップとを、備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
ステップi)及びii)が、前記デンシオメトリエリア内に予め決めていた変化が生じるまで、零回または複数回反復される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
画像データにより表される少なくとも１個のＸ線画像における血管部分の輪郭を特徴づけるデータを得る装置であって、
a) 前記画像データを処理して、セグメンテーション法により前記血管部分の境界と前記血管部分の中心線位置を検出する手段、
b) 前記画像データを処理して、前記血管部分の長さ方向に沿った前記中心線位置のデンシオメトリエリアを得る手段、及び
c) 前記手段b)で得られた前記対応する中心線位置の前記デンシオメトリエリアに基づき、前記手段a)で得られた前記血管部分の少なくとも１個の境界の位置を、前記手段a)で得られた中心線位置に対して、自動的に補正する手段
を備える装置。
【請求項１９】
デジタルコンピュータ上で実行させ、かつこれにより請求項１に記載の方法を実施させるように、適用されるコンピュータプログラム。
【請求項２０】
デジタルコンピュータ上で実行させ、かつこれにより請求項１８に記載の装置を制御させるように、適用されるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、輪郭発見アルゴリズム(contour-finding algorithm)を陰影画像に適用し、かつ画像輝度に基づくセグメンテーションによって血管輪郭を見出すことにより、血管の輪郭データを差分吸収により得るためのＸ線検出方法に関し、この方法は、請求項１のプリアンブルに記載されるステップを有する。主な適用分野は、細い（特に、1mm未満の）血管における用途である。しかしながら、本発明者らは、差分Ｘ線減衰を有する可能性がある他の血管、またはステントなどの埋め込まれた物体への適用もまた考察した。輪郭または境界をこのように見出すことは、医療診断および関連技術において標準技術である。
【背景技術】
【０００２】
従来技術、特に、非特許文献１には、局所的なグレースケールレベルに基づく輪郭検出方法が、断面の推定として用いられる、血管により生ずる照射の全体の減衰を測定する方法とは異なる径推定をもたらす可能性があることが記載されている。通常の丸い血管に対しては、後者は、径推定する。しかしながら、この参照非特許文献では、この発見は系統的に利用されていない。
【０００３】
本発明者らは、輪郭検出が、局所的輝度に基づく時（例えば、非特許文献２に記載されるように、最小コストアルゴリズム(minimum cost algorithm)が使用される時）、時々、血管が太すぎるものと識別されてしまうことを経験した。一般に、このように血管を太すぎるものと推定することは、Ｘ線画像のノイズとぼけにより生じる。特に、約1 mm未満の細い血管において、この効果は、著しい。
【０００４】
このように血管を明らかに太すぎるものと推定してしまうことは、とりわけ冠状動脈狭窄の診断に支障をきたし、また新しい臨床的治療の有効性に関する研究結果に影響を与える可能性がある。冠状動脈以外の他の血管領域も、同様に影響を受けるであろうし、かつこれが改善されれば、これにより大きな利益を得ることができることに留意されたい。
【０００５】
【非特許文献１】「デジタル血管造影法による冠動脈ルーメン・ボリュームの定量化(Quantification of coronary artery lumen volume by digital angiography)」（S. Molloiら）（(C)2001年、米国心臓協会、symolloi@uci.eduからの転載）
【非特許文献２】「オフラインおよびオンラインの定量的冠動脈造影法のための第2世代交替法(A Second Generation System for Off-Line and On-Line Quantitative Coronary Angiography)」（Gronenschild E等）（カテーテル処置および心臓血管診断33：61〜75、（1994年））
【非特許文献３】「科学的コンピューティング技術(The art of scientific computing)」（W.H. Pressら）（ニューメリカルレシピ： pp. 620〜628、 ケンブリッジ大学出版（1992年））
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の上記および上記以外の機能、観点、および利点は、本発明の好適な実施例の開示を参照して、特に、添付の図を参照して、以下でさらに詳細に議論されるであろう。
【０００７】
本発明者らは、さらに、対象物により吸収される照射の全体量が、ノイズとぼけが変動しても一定のままであることを、認識した。ノイズとぼけ、それ自体は、サンプリングおよび様々な外部の現象が原因となる周知の現象である。画像がぼけていても、血管全体の輝度の合計は、同じままである。故に、上記輪郭発見アルゴリズムに基づくような血管の境界位置の決定は、背景画像値に対して補正された境界間の輝度の合計が著しく変化し始めるまで、これらの境界をシフトすることにより、改善させることが可能であろう。この基本的方法では、血管の断面形状は、無関係である。従って、本発明は、その目的の1つによると、デンシオメトリの情報を輪郭に基づく情報に併合して血管のより正確な境界を生成する方法を提案する。
【０００８】
従って、ここで、この観点の1つにより、本発明は、請求項1の特徴部分に従って特徴づけられる。
【０００９】
さらなる観点によれば、血管が、円形などの既知の断面幾何学形状を有していると仮定すると、このデンシオメトリの情報は、問題になっている血管の幅を推定するために、直接使用することができる。この測定法は、処理を簡単にするであろうし、一般に、正確である。
【００１０】
本発明が、予め決められた血管セグメントに対して、デンシオメトリにより得られた血管径と、輪郭検出に基づく血管径との間の変換係数を自動的に見出すことが出来ることは有利である。このような変換係数は、輪郭検出により見出された第1の径の累積ヒストグラムを、デンシオメトリにより見出された第2の径の累積ヒストグラムとフィットさせることにより、見出される。この統計的処理は、成熟した技術であるので、この操作に対し確実な結果をもたらすであろう。
【００１１】
関連した問題は、平行な、分岐する、または交差する血管の存在に関連する。このような状況では、時々、輪郭検出アルゴリズムが、両方の血管の外側の端を、それらが結合されているものとしてトレースし、この結果、これらの血管の幅を実際よりはるかに広く推定してしまう可能性がある。実際、このように血管サイズを過大に推定することは、時々、非常に高い確率で、発生するであろう。従って、本発明は、請求項９に記載されるように、この特殊な状況を解決するために、追加の測定法を行う。
【００１２】
本発明は、また、デジタルコンピュータ上で実行されかつそれにより請求項１に記載の方法を実施するように適用される請求項１９に請求されているコンピュータプログラムと、デジタルコンピュータ上で実行されかつそれにより請求項１８に記載の装置を制御させるように適用される、請求項２０に請求されているコンピュータプログラムに関する。本発明のさらに有利な観点は、従属する請求項に記載される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の好適な実施例は、以下に、詳細に議論されるであろう。輪郭検出がうまくいかない理由は、輪郭のコントラストが、或るエリアにおいて、小さすぎるからである。十分なコントラストが存在するか否かを決定することは、多くの他の方法により行うことができるが、本発明者らは、一例として、独立したグループに対して、スチューデントのtテスト (Student's t-test)を使用した。このような統計的テストの利点は、それがピクセルの数も考慮するであろうことである。このスチューデントのtテストは、見出された血管の内側のピクセル値が、その血管の外側のピクセル値と統計的に著しく異なるか否かを決定する統計的テストである。血管の局所的な中心線にほぼ垂直であるスキャンラインが、血管に定義される。このスキャンラインに沿って、見出された血管の内側の平均ピクセル値 (μin) 及び見出された血管の外側の平均ピクセル値(μout)、並びに見出された血管の内側の標準偏差(σin) 及び見出された血管の外側の標準偏差(σout)が、その血管の内側のピクセルnin及びその血管の外側のピクセルnoutに基づいて決定される。血管の中心線およびスキャンラインの実際の位置を決定するためには、様々な手順を使用することができる。上記に基づいて、t値が、計算される。
【００１４】
【数１】
0005383971.tif 000002
このt値に関連するp値が、或る閾値より大きい時には、見出された血管の内側のピクセルが、その血管の外側のピクセルと統計的に著しく異なることはない。輪郭の強度を示すためには、信号対ノイズ比を定量化するあらゆる解析が、使用できることに留意されたい。スチューデントのtテストの利点は、それがサンプルの数(この場合、ピクセルの数)を補正することである。
【００１５】
デンシオメトリに関する問題は、2本の血管が交差している、さもなければ、互いに近接している時、デンシオメトリが、実際の径を大きすぎるものと推定してしまう可能性があることである。この理由のため、デンシオメトリが、輪郭検出より大きな径を与える場合には、デンシオメトリを用いずに、輪郭検出を使用するという、さらなる基準が、加えられる。
【００１６】
要約すると、その血管の外側のピクセル値が、その血管の内側のピクセル値と統計的に著しく異なり、さらに、輪郭に基づく径が、デンシオメトリに基づいた径より大きい場合に限り、デンシオメトリが、使用される、と言うことができる。
【００１７】
【数２】
0005383971.tif 000003
境界の位置は、2つのステップで補正される。最初に、血管の絶対幅が、デンシオメトリに従って、調整される。続いて、境界の位置を、それがよりよく血管と合致するまで、シフトさせる。
【００１８】
幅がデンシオメトリの径に等しくなるように中心線の周りで境界のスケールを変更するために、血管の幅を、以下に従って、変化させる：
【数３】
0005383971.tif 000004
【００１９】
最後に、境界の範囲内に見出された平均が最小になるまで、この新しい境界は、スキャンラインに沿って移動させられるであろう：
【数４】
0005383971.tif 000005
ここで、ζは、スキャンラインに沿ったシフトを記述するパラメータである。
【００２０】
本明細書において、ζは、左側の境界と右側の境界の間のピクセル輝度の合計を最小にすることにより決定される。
【数５】
0005383971.tif 000006
【００２１】
ζのある選択に対しては、1つの境界しか移動しないことに留意されたい。2本の血管が互いに接近していて、かつほぼ平行である時、最小コストアルゴリズムは、時として、2本の血管を1本の血管と認識してしまう。デンシオメトリがかなり小さな径を与える場合でさえ、後者は、なお過大に推定される可能性がある。この「平行な血管の問題」も、本発明の拡張により、解決される。
【００２２】
平行な血管を検出することは、時として、困難である。しかしながら、血管間のギャップを検出することは、相対的に容易である。1本の血管を横断して走るスキャンラインに沿ってピクセルをスキャンすると、最大密度は、血管の端ではなく、血管の中央に存在するはずである。このような最大密度が中央に存在しない時、血管は、平行であるか、または結合されている。1つの可能性は、例えば、境界の間のどこかに存在する、少なくとも5%、10%、または状況に適合した別の値の量の、実質的な密度くぼみ(density dip)の発生である。これは、これらが、平行な血管または分岐した血管などの、明らかに分離された2本の血管であるという結論に導くことができる。別の可能性は、極めて非対称な密度プロファイルである。このことは、一方の血管の一部が他方の血管の背後に存在する2本の血管によりもたらされる可能性がある。このような状況は、ユーザーに例外的なものと知らせることもできるであろう。問題になっている血管が、ヨウ素造影液ではなく、CO2ガスなどの周囲組織より低い密度の流体で満たされている場合、処理のために使用される密度値は、逆にしなければならないことに留意されたい。
【００２３】
血管を補正することは、2つの段階で行われる。第1段階では、左端と右端の間に境界が、割り当てられる。これらの境界は、（集合Clhの場合）低密度から高密度への変移により、また、（集合Chlの場合）高密度から低密度への変移により、表すことができる
【数６】
0005383971.tif 000007
【００２４】
右の境界は、新しい中心線ポイントを決定し、かつそれを元の中心線ポイントと比較することにより、選択される：
【数７】
0005383971.tif 000008
見出された距離が或る閾値より小さい場合、このポイントは、可能な、新しい境界ポイントとして選択される。元の端ポイントと新しく計算されたポイントの間のポイントを、制限ラインのポイントとして使用する。
【００２５】
血管の断面エリアを推定するためのデンシオメトリデータを使用するためには、血管が円形であるという仮定のもとに、デンシオメトリ単位と輪郭に基づくエリア（mm2）との間の変換係数を、見出す必要がある。血管が、輪郭に基づく円形エリア(mm2)Acircとデンシオメトリエリア(デンシオメトリ単位)Adensを有すると仮定しよう。この時、結果として得られる変換係数は、Acirc/Adensに等しい。
【００２６】
一般に、変換係数は、円形エリアを、変換係数によりスケールが変更されるデンシオメトリエリアにフィットさせることにより、見出すことができる：
【数８】
0005383971.tif 000009
【００２７】
ここで、cは、変換係数であり、Sは、エリアに関する統計値であり、Qは、2つの見出されたエリアプロファイル間の差を定量化する関数である。Qは、2つのエリア間の差の二乗和とすることができる。しかしながら、1つの代表値を統計値として採用することは、正確性に劣る結果をもたらす正しくない選択に導く可能性がある。この理由のため、全てのデータを表す統計値を採用することが、選択された。ヒストグラムにおいて、エリアの関数としての出現回数は、組み<A,n>mのリストで記述される。ヒストグラムが多峰性となる可能性があるので、累積ヒストグラムを使用する：
【数９】
0005383971.tif 000010
【００２８】
このヒストグラムにおいて定義されるビンは、Am-Am-1のサイズを有する。Qに対して、幾つかのオプションがある。累積ヒストグラム用のいくつかの周知の測定法は、Kolmogorov-Smirnov D およびKuiper Dである（例えば、非特許文献3を参照）。しかしながら、これらの手順は、差の極値しか考慮していない。従って、完全な累積ヒストグラムを解析することが、好ましい。従って、次式を選択する：
【数１０】
0005383971.tif 000011
【００２９】
ここで、wは、重み関数である。一般に、集合内の最小径および最大径は、信頼性が低いので、重み関数は、最小径および最大径に対して、より小さい重みを与えるべきである。このことは、次式を選択することにより実行される：wA= ((1+ω)Nmax-NA,circ) NA,circ。ここで、ωは、最大径に対する重み係数であり、その係数は、0.1に設定される。
【００３０】
式(8)、(9) および(10)を組み合わせると、次式が得られる：
【数１１】
0005383971.tif 000012
【００３１】
デンシオメトリエリアに対する累積ヒストグラムは、cを用いてスケール化される。このことは、ヒストグラムを、cの値ごとに計算し直す必要があることを意味する。従って、プロセスは、エリアを対数目盛でサンプリングすることにより、より速くすることができる。
【００３２】
このことは、デンシオメトリエリアヒストグラムの必要な計算は、一回で済み、かつ時間のかかるスケーリングが、対数デンシオメトリエリアヒストグラムのシフトに変換されることを意味する。
【００３３】
ここで、補正は、3つのステップで達成される。最初の2つにおいて、輪郭を補正すべき時が、判断される。最終的に、アルゴリズムは、境界が位置すべき場所を判断する。最初の部分は、輪郭検出がうまくいかないことを効果的に検出し、一方、後者の部分は、輪郭検出中に何がうまくいかなかったかに関する。
【００３４】
図１は、本発明の方法を適用するフローチャートの具体例を示す。放射線装置およびその関連したコンピュータ環境は、標準仕様とすることができ、その結果、本明細書において、これは詳細に議論されないであろうことに留意されたい。このような装置は、それ自体、当業者には明らかであろう。ブロック20において、データ処理が、スタートし、かつ必要なハードウェアおよびソフトウェアの環境が、請求される。ブロック22において、境界が、検出される。輪郭検出がスタートする前に、ユーザーは、セグメントを指定し、かつこのセグメントに対して、中心線が、決定される。この中心線に基づいて、血管の境界が、標準のセグメンテーション法により、検出される。
【００３５】
さらに、ブロック24において、デンシオメトリエリアが、中心線に沿った方向に計算される。中心線に沿った各位置ごとに、血管により吸収されたバックグラウンドに対する照射の量が、決定される。この吸収係数の対数は、デンシオメトリエリアと呼ばれる血管の断面積に比例する。
【００３６】
次に、ブロック26において、デンシオメトリエリアと境界間のエリアとの間の変換係数が、計算される。後者は、円形である（「円形エリア」）と仮定される。これに関して、図２ａ〜２ｄは、輪郭に基づく結果とデンシオメトリの結果との間の変換係数の決定を示す。これらの図は、定性的にしか示されていない。図２ｄは、「実際の」血管のイラストであるが、血管に沿って、血管の径が一様でないことが明らかであることを示す。図２ａは、径Dを、図２ｄに示された血管の中心線位置Pに沿って、示す。図２ｂもまた、その中心線に沿った位置Pの関数として、円形エリアAcircを示す。図２ｃも、その中心線に沿った位置Pの関数として、デンシオメトリデータに基づくデンシオメトリエリアAdensを示す。図２ｃを図２ｂにスケーリングすることにより、血管セクションの全長に沿って、単一の変換係数が得られるであろう。
【００３７】
ここで、ブロック28が、各スキャンライン上で実行される。各スキャンラインに対して、血管の強度が、決定される。この強度は、血管の内側のピクセル輝度の分布を血管の外側のピクセル輝度と比較することによって決定される。この強度は、これらのピクセル輝度分布間の差に比例する。
【００３８】
ここで、上記操作は、式(1)に記述される様な統計的方法により、または任意の他の適切な方法により実行できる。（ブロック30において決定される様に）それらが、統計的に著しく異なる場合、利用可能なスキャンラインがまだ存在する時(ブロック36)、血管中心線を横切る次のスキャンラインが、選択される。存在しない場合には、デンシオメトリエリアが、円形エリアより小さいか否かがチェックされる（ブロック32）。
【００３９】
小さい場合には、これらの境界の1つまたは2つを、式3、4および5に記述される様に、互いにより近くに、移動させる（ブロック34）。これに代えて、境界を異なる手順で移動させることも、可能であろう。境界の全てが生成されると、ブロック38において、得られた境界が、平滑化される。従って、この方法それ自体は、標準技術である。最後に、ブロック40において、プロセスが、終了する。
【００４０】
図３は、別のアプローチを示す。特に、この手順は、幾何学的なレベルで、反復させることが出来る。
【００４１】
最初に、ブロック20、22は、図１のものと同じであるので、ここでは説明を省略する。ブロック60において、中心線の必要と考えられる数のポイントに対して、ローカルな中心線方向に実質的に垂直であるスキャンラインが、設定される。ここで、デンシオメトリエリアが、このスキャンラインに沿って計算される。このエリアは、明らかに、中心線に沿った位置の関数である。次に、ブロック62において、セグメンテーションの境界を、互いにより近くに、移動させる。ブロック64において、（移動された）境界間の残りのデンシオメトリエリアが、計算される。ブロック66において、システムは、デンシオメトリエリアが変化したか否かを検出する。変化していない場合、システムは、ブロック62へ戻る。ブロック66において、変化を検出するための基準は、任意の適切なレベルに、セットすることができる。
【００４２】
このスキャンラインの処理が既に終了している場合、システムは、ブロック60へ進む。一般に、ブロック36、38、および40の手順は、図１に対応するので、ここでは、説明されない。
【００４３】
図４ａは、造影液を1本または複数本の血管に適用して、従来技術の輪郭計算のみを使用して処理された冠状動脈Ｘ線画像を示す。白色の曲線は、セグメンテーション・プロセスにより見出された血管の境界を示す。この図で、これらの境界の間の最小の径が、垂直な白色の線により示されている。この画像の下に、実際に見出された径がグラフ化されている。径Dは、位置Pの関数として、プロットされている。位置Pは、このグラフの上の画像内の血管に沿った白色の矢印方向にある。
【００４４】
図４ｂは、同じ標本画像に本発明の改善を使用して、作成された結果を示す。図４aと図４ｂにおけるこれらの径は大体一致しているが、特に、経路が狭くなっている部分で、本発明により得られた径の値は、従来のそれより約20%以上も小である。或る臨床上の状況において、このようなことは、大きな差を表す場合がある。これらの図において、径は、全て、任意の単位で、示されている。
【００４５】
図５ａ、５ｂは、別の画像に対し、図４ａ、４ｂに対応する結果を示す。特に、最小径の位置が、本発明を使用することにより、関心血管に沿って、多少シフトする可能性があることに留意されたい。
【００４６】
図６ａ、６ｂは、平行な一組の血管に対して得られた同様な結果を示す。図6aにおいて、境界40および42は、平行する血管における血管を「太い」血管と見なして過大に推定してしまう問題を示す。図６ｂは、同じ画像に対し本発明に従う改善を使用して作成された結果を示す。中間に密度くぼみが検出され、一本のはるかに細い血管が、エッジ44、46により識別することができる。
【００４７】
図７ａ、７ｂは、分岐している血管の検出を示す。図７ａにおいても、エッジ48、50に、血管が過大に推定されていることが判る。図７ｂは、同じ画像に対し本発明の改善を使用して作成された結果(52、54)を示す。スキャンラインの一部に沿って中間に密度くぼみがあることを示すことにより、このサブセクションが、2本の分離された血管からなり、一方、残りの部分は、元の形状のままであることが判明する。事実、ほぼ同じ画像において2つの異なる状況が生じるのは、中心線の選択が異なるからである。
【００４８】
ここで、本発明は、好適な実施例を参照して開示された。当業者は、多数の修正および変更が、添付の請求の範囲を超えることなく行うことができることを認識するであろう。従って、実施例は、例示として考慮されるべきであり、かつ請求の範囲に記載された以外に、いかなる制限も、これらの実施例から解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の方法を適用するフローチャートである。
【図２ａ】血管の中心線位置Pと径Dの関係を示す。
【図２ｂ】中心線位置Pと円形エリアAcircとの関係を示す。
【図２ｃ】中心線位置Pと、デンシオメトリデータに基づくデンシオメトリエリアAdensとの関係を示す。
【図２ｄ】「実際の」血管を示す。
【図３】本発明の方法を適用するさらなるフローチャートである。
【図４】図４aは、従来技術の輪郭計算のみを使用して作成されたＸ線画像で、図４bは、同じものに本発明を使用することにより作成されたＸ線画像である。
【図５】図５aは、別の画像に対して得られた図４ａに対応する結果で、図５bは、別の画像に対して得られた図４ｂに対応する結果である。
【図６】図６aは、一組の平行な血管に対して得られた図４ａに対応する結果で、図６bは、一組の平行な血管に対して得られた図４ｂに対応する結果である。
【図７】図７aは、分岐している血管対して得られた図４ａに対応する結果で、図７bは、図７ａと同じ画像に本発明を適用した検出を示す。
【符号の説明】
【００５０】
40、42    端
44、46    エッジ
48、50    エッジ
【図１】
0005383971.tif 000013
【図３】
0005383971.tif 000014
【図２ａ】
0005383971.tif 000015
【図２ｂ】
0005383971.tif 000016
【図２ｃ】
0005383971.tif 000017
【図２ｄ】
0005383971.tif 000018
【図４】
0005383971.tif 000019
【図５】
0005383971.tif 000020
【図６】
0005383971.tif 000021
【図７】
0005383971.tif 000022