(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖ツリー構造の点を識別するデータセットにより表わされる解剖ツリー構造を分割する方法であって、
前記解剖ツリー構造の主要な流入及び／又は流出を示すルート点を見つけるステップと、
前記ルート点に依存して、前記解剖ツリー構造の２つの主要なサブツリーを結合する主要な分岐点を見つけるステップと、
前記主要な分岐点において、前記解剖ツリー構造を分割するステップとを含み、
前記主要な分岐点を見つけるステップが、
前記解剖ツリー構造の複数の分岐点を識別するステップと、
前記ルート点を含まず、前記それぞれの分岐点で結合される前記ツリー構造の一部と関連するサイズ関連量を、各識別された分岐点に対して計算するステップと、
前記複数の分岐点のうち最大の関連付けられたサイズ関連量を持つ分岐点を、前記主要な分岐点として識別するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記ルート点を見つけるステップが、
前記ツリー構造において複数のシード点を選択するステップと、
前記複数のシード点の各々から複数の他の点の各々への前記ツリー構造に沿う経路の長さを計算するステップと、
前記複数のシード点の各々から前記複数の他の点の各々への距離を計算するステップと、
前記規定された長さ及び距離に依存して、前記シード点が前記ルート点である可能性を表わす量をそれぞれのシード点に対して計算するステップと、
前記それぞれのシード点が前記ルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられた前記シード点に依存して、前記ツリー構造の前記ルート点を識別するステップと
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ルート点を識別するステップが、
前記それぞれのシード点が前記ルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられた前記シード点に最も近い前記ツリー構造の端部を見つけるステップと、
前記ルート点として前記端部を識別するステップと、
を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記可能性を表わす量により、現在最もありそうなルート点である前記シード点からの距離で結合される、セットの候補シード点を識別するステップと、
前記セットの候補シード点から前記複数のシード点に含めるために点を選択するステップと、
前記距離を縮めるステップと
を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の分岐点の各分岐点に対して、
前記分岐点で結合する複数のサブツリーを区別するとともに、前記複数のサブツリーの各々のサイズを計算するステップと、
前記複数のサブツリーの各々の最小のサイズとして、前記ツリーの前記部分に関連するサイズ関連量を計算するステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記解剖ツリー構造を分割するステップが、
前記主要な分岐点で複数のサブツリーを区別するステップと、
前記複数のサブツリーのうちの少なくとも１つのサブツリーが、人により区別され得るように、前記ツリー構造をレンダリングするステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ユーザに対して、前記解剖ツリー構造のサブツリーを選択することを可能にするステップと、
前記選択されたサブツリーに位置される前記複数の分岐点のうちの前記分岐点のみを考慮して、最大の関連付けられたサイズ関連量を有する分岐点を、更なる主要な分岐点として識別するステップと
を更に有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ツリー構造が、人間又は動物の体の血管ツリーを表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ツリー構造が、人間又は動物の体の気管支ツリーを表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データセットが、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴イメージング、３Ｄ−Ｘ線、及び／又は超音波イメージングにより得られる、３次元イメージボリュームデータセットに関する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
解剖ツリー構造の点を識別するデータセットにより表わされる解剖ツリー構造を分割するシステムであって
前記解剖ツリー構造の主要な流入及び／又は流出を示すルート点を見つける手段と、
前記ルート点に依存して、前記解剖ツリー構造の２つの主要なサブツリーを結合する主要な分岐点を見つける手段と、
前記主要な分岐点において、前記解剖ツリー構造を分割する手段とを含み、
前記主要な分岐点を見つける手段が、
前記解剖ツリー構造の複数の分岐点を識別し、
前記ルート点を含まず、前記それぞれの分岐点で結合される前記ツリー構造の一部と関連するサイズ関連量を、各識別された分岐点に対して計算し、
前記複数の分岐点のうち最大の関連付けられたサイズ関連量を持つ分岐点を、前記主要な分岐点として識別する、システム。
【請求項１２】
コンピュータシステムに、請求項１に記載の方法を実行させる命令を有する、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、解剖ツリー構造の点を識別するデータセットにより表わされる解剖ツリー構造を分割する方法に関する。本発明は、システム及びコンピュータプログラムにも関する。
【背景技術】
【０００２】
国際特許出願公開ＷＯ０３／０３４３３７は、複数の枝及び分岐を含む環状構造が生じるオブジェクトデータセットを分析する方法を開示し、前記オブジェクトデータセットが、データ値を多次元空間における位置に割り当て、該データ値は、検査されるべきオブジェクトに関し、前記環状構造の枝に沿った分岐の位置がラベリングされ、各枝及び分岐は、固有のラベルを持つ。特に完全に自動化された血管トレーシングに対して、特に患者の脳の血管構造において前記方法を適用する場合に、精度を改善するため、環状構造の関心ある枝又は分岐内又は付近の開始点を選択するステップと、球面及び該球面の中心を通る平面を含むプローブを、前記平面が前記開始点を通るように、前記開始点の周囲に向けるステップと、前記平面が環状構造に直交し、前記球面の中心が前記環状構造の中心軸にあるように、プローブの向きを調整するステップとが、提案され、これにより、球面内の表面の頂点を使用して、前記表面の頂点が、枝に沿う、分岐の最も近い位置のラベルにしたがってラベル付けされ、表面の頂点のみが、枝、又は関心ある分岐、又は次の分岐、又は関心ある枝に沿う先端のラベルと同じラベルを持つプローブの方向を調整するために使用される。
【０００３】
既知の方法は、定量的な管分析アルゴリズムの処理ステップとして枝及び分岐のラベリングを提供する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、解剖ツリー構造を探査する改善された方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この目的は、解剖ツリー構造の主な流入及び／又は流出を示すルート（root）点（４８）を見出すステップと、
該ルート点に依存して、解剖ツリー構造の２つの主要なサブツリーを結合する主要な分岐点（６４）を見出すステップと、
前記主要な分岐点において、前記解剖ツリー構造を分割するステップと
を含む方法を提供することにより実現される。
【０００６】
データセットは、解剖ツリー構造の点を識別するデータセットにより表わされ得る。点は、人間が元々３次元であるので、多次元空間、通常３次元空間における点である。２次元空間は、例えば３次元データセットが２次元平面に投影される場合に適用する。４次元空間は、例えば時間の次元も含まれる場合に適用する。
【０００７】
主要な分岐点は、以下に説明されるであろう２つの主要なサブツリーを結合する。まずルート点を見出し、それから主要な分岐点を見出すことにより、各分岐点において関連するサブツリーを識別することが可能になり、これは、分岐点の重要性について決定するために重要である。２つの主要なサブツリーは、例えばサブツリーが、異なる臓器又は同じ臓器の異なる葉（lobe）に供給し得る特定の解剖学的意味を有する比較的高い可能性を有し得る。
【０００８】
通常、ルート点は、主要な分岐点を識別することにおいて重要な役割を果たす。複数の主要な分岐点は、階層的に決定され得、ルート点により近い主要な分岐点は、ルート点から遠くに離れた主要な分岐点よりも通常階層的に高い。
【０００９】
主要な分岐点は、解剖学的意味を有する位置において、階層的ツリーを分割する分割点として使用され得る。例えば、これは、各々が腎臓又は肺のような臓器の異なる葉を供給する部分における血管ツリーを分割し得る。気管支ツリーを表わすツリー構造の場合、主要な分岐点は、空気を肺の異なる葉にもたらす気管支ツリーの部分を識別するために使用され得る。本発明は、分割点が自動的に示されるので、臨床ユーザがツリーの重要な部分を識別するのをより容易にする。
【００１０】
一実施例において、ルート点を見出すステップが
ツリー構造において複数のシード点（２４）を選択するステップと、
複数のシード点（２４）の各々から複数の他の点（１４）の各々へのツリー構造に沿う経路（２０）の長さを計算するステップと、
前記複数のシード点（２４）の各々から、前記複数の他の点（１４）の各々への距離（２６）を計算するステップと、
確立された長さ（２０）及び距離（２６）に依存して、前記シード点がルート点である可能性を表わす量（measure）を各シード点（２４）に対して計算するステップと、
それぞれのシート点がルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられるシード点に依存して、ツリー構造（１２）のルート点を識別するステップと、
を含む。
【００１１】
ルート点を見出すこの態様は、ルート点からいずれかの他の点への経路が、いずれか２つのランダムな点の間の経路よりも平均して短いという洞察を使用する。
【００１２】
一実施例において、ルート点を識別するステップは、
それぞれのシード点がルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられたシード点に最も近い構造のリーフ（leaf）を見出すステップと、
該リーフをルート点として識別するステップと
を有する。
【００１３】
ここでリーフは、ツリー構造の端の点である。シード点に最も近いリーフが、シード点に対してより短いか、又はツリー構造の他のリーフに対する経路とせいぜい同じ経路を有するリーフとみなされ得る。
【００１４】
本発明の一実施例において、ルート点は、それぞれのシード点がルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられるシード点として識別される。これは、計算上、より効率的である。
【００１５】
一実施例は、可能性を表わす量にしたがって、現在最もルート点になりそうなシード点からの距離により結合されるセットの候補シード点を識別するステップと、
前記セットの候補シード点から複数のシード点に含めるために点（３０）を選択するステップと、
距離を短縮するステップと
を含む。
【００１６】
いずれかの発見的最適化法は、最もそれらしいルート点を見出すために使用され得る。
【００１７】
一実施例において、主要な分岐点を見出すステップは、解剖ツリー構造の複数の分岐点（６４）を識別するステップと、
ルート点（４８）を含まず、それぞれの分岐点により結合される、ツリー構造の一部（６６）に関連する量を、各識別された分岐点（６４）に対して計算するステップと、
主要な分岐点（６４）を最大の関連付けられた量を持つ複数の分岐点のうちの分岐点として識別するステップと、
を含む。
【００１８】
主要な分岐点は、ルート点を含まない主要な分岐点により結合されるツリー構造の一部を分析することにより見出される。分岐点の重要性は、ルート点に関連して決定され得る。ツリー構造の一部に関連する量は、ツリー構造の一部における管の体積又は長さを含む。これは、例えばツリー構造の部分における分岐の数のような他の値も含み得る。
【００１９】
一実施例は、複数の分岐点のうちの各分岐点に対して、
分岐点で結合する複数のサブツリーを区別するステップと、
複数のサブツリーの各々のサイズを計算するステップと、
複数のサブツリーの各々の最小のサイズとして、ツリーの一部に関連する量を計算するステップと、
を含む。
【００２０】
主要な分岐点は、通常ツリー構造を少なくとも２つの比較的大きなサブツリーに分割するであろう。複数のサブツリーの各々の最小サイズを含めることは、大きなサブツリーから小さなサブツリーのみを分離する分岐点が、誤って主要な分岐点として識別されることを回避するのを支援する。
【００２１】
一実施例において、解剖ツリー構造を分割するステップは、
主要な分岐点で結合する複数のサブツリーを区別するステップと、
主要なサブツリーのうちの少なくとも１つのサブツリーが人により区別され得るように、ツリー構造をレンダリングするステップと
を有する。
【００２２】
分割する他の態様は、主要な分岐点で接続する２つのサブツリーの体積のような定量的な値の計算および表示のような更なる計算処理ステップの入力として例えば主要な分岐点を使用することにより実現される。
【００２３】
有利なことに、前記方法は、主要な分岐により分割されるサブツリーの可視化に適用される。これは、一度にサブツリーのうちの１つのみをレンダリングするか、異なるレンダリング領域における両方のサブツリーをレンダリングするか、並びに／又は各サブツリーをレンダリングするため、異なる色及び／若しくはテクスチャを使用することを含み得る。これは、特にサブツリーを見るか、又は例えば臓器の葉を可視化することを容易にする。前記方法は、例えば管分析パッケージにおける処理ステップと同様に適用され得る。例えば主要な分岐を識別した後、管分析パッケージにおける管分析ツールが、識別されたサブツリーの１つに適用され得る。
【００２４】
一実施例は、ユーザが解剖ツリー構造のサブツリーを選択することを可能にするステップと、
選択されたサブツリー内に位置される複数の分岐点のうちの分岐点のみを考慮して、最大の関連付けられた量の複数の分岐点のうちの分岐点として、更なる主要な分岐点を識別するステップと
を含む。
【００２５】
これは、解剖ツリー構造のある部分を素早く識別する簡便な方法である。
【００２６】
いくつかの実施例において、ツリー構造は、人間又は動物の体の血管及び／又は気管ツリーを表わす。
【００２７】
本発明は、人体組織にあるいかなるタイプの解剖ツリー構造にも適用する。本発明は、動物又は植物にあるいかなるタイプの解剖ツリー構造にも同様に適用する。
【００２８】
一実施例において、データセットは、コンピュータトモグラフィ、磁気共鳴イメージング、３次元Ｘ線、及び／又は超音波イメージングにより得られる３次元イメージボリュームデータセットに関する。
【００２９】
一実施例は、解剖ツリー構造の主要な流入及び／又は流出を示すルート点を見出す手段と、
該ルート点に依存して、解剖ツリー構造の２つの主要なサブツリーを結合する主要な分岐点を見出す手段と、
主要な分岐点で解剖ツリー構造を分割する手段と
を含む。
【００３０】
一実施例は、コンピュータシステムに上記方法を実行させる命令を含む。
【００３１】
本発明のこれら及び他の態様は、図面を参照すると更に明らかにされ、説明されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
管は、体液を伝える環状構造、言い換えると体辺りの流体、特に血液又はリンパ液を担持するダクトとして理解されるべきである。この意味における管の特定の例は、動脈、静脈、及び気管支である。
【００３３】
実施例の説明において、いくつかの技術及び言葉は、３Ｄイメージ分析技術の当業者に知られていると言及される。例えば、ツリー構造は、通常枝を有する。枝は、分岐点で結合される。分岐点で結合されない枝の端の点は、リーフと呼ばれ得る。ツリーにおけるある点がルート点と規定される。例えば環状構造を表わす解剖ツリーの場合において、ルート点は、構造の主な流入及び／又は流出を示す。このようなルート点を識別する１つの態様は、前記構造の異なる点における管の直径を比較することによるものであり、ルート点は、主な流入及び／又は流出が通常最も幅広い直径を有する。ルート点を識別するより信頼できる態様は、以下に開示される。サブツリーは、より大きなツリー構造の一部であるツリー構造である。解剖ツリー構造の点を表わすデータセットは、いくつかの態様で設けられ得る。このようなデータセットを表わす一態様は、値をボリューム要素（ボクセル）に割り当てるボリュームデータセットによるものである。通常異なる（範囲の）値が、管の一部を表わすボクセルか、又は他の組織を表わすボクセルに割り当てられる。解剖ツリー構造を表わす他の態様は、管と他の組織との間の境界にある離散的な三次元の点のリストによる。これは、管の表面表現として知られる。他の表現も本発明と組み合わせて使用され得、これは当業者に理解されるであろう。
【００３４】
領域の成長又はボクセルの成長は、通常、区分及び画像分析に使用される既知の技術である。これは、ボクセル又は三次元の点の順序付けを生成するためにも使用され得る。該技術は、所定の規準に従ってボクセルのサブセットを識別するためにも使用され得る。ボクセル成長アルゴリズムは、１又はそれより多くのシードのボクセルを含むセットで通常開始する。より多くのボクセルが、逐次前記セットに加えられる。所定の規準を満たすボクセルのみが加えられる。通常、主要な規準は、加えられるべきボクセルが、すでにセットにおいてボクセルの近隣であること、及び加えられるべきボクセルが、管の一部であることである。近隣のボクセルＶ１は、ボクセルＶ１のk近傍にあるボクセルＶ２として規定される。ボクセルＶ１の２６近傍は、面又は縁でＶ１に接続される２６のボクセルのセットとして規定される。２６近傍の代わりに、例えば面で接続される８つのボクセルを含む８近傍が使用され得る。優先順位を付けられたボクセル成長において、規準を満たすボクセルが、特定の順序で加えられる。道のり（walking  distance）の優先順位が最も低いボクセル成長において、ボクセルが加えられる順序は、シードのボクセルから、サブセットにおいてすでにボクセルに接続される面及び／又は縁を介して加えられるボクセルへの最短経路の長さにより規定される。
【００３５】
所与のツリーを２つの主要な枝に分割する方法の一実施例は、ツリーのルートを見出すステップ、及びルートに関して、ツリーの主要な分岐点を見出すステップの２つの主要な部分からなる。
【００３６】
第１のステップ、ツリーのルートを見出すステップは、以下のように続く。複数のシードの点は、ランダムなプロセスか、又はユーザの入力に基づいて選択され得る。代替として、ツリー構造の全てのボクセルは、複数のシード点に含まれる。手近にツリー構造についてのいくつかの先験的な知識が利用可能である場合、シード点は、ルート点の位置についての仮定に基づいて選択され得る。好ましくは、ルート点の付近のシード点が選択される。複数のシード点のうちの各シード点に対して、この点がツリーのルートである可能性を表わすコスト（cost）関数が、計算される。シード点から開始するので、ボクセル成長は、全体の構造の全てのボクセルがアクセスされるまで開始される。好ましくは、道のりの優先順位が最低の優先的ボクセル成長は、データ構造における可能なサイクルに対処するために使用される。これは、ツリー構造のシード点から他の点の各々へのツリー構造に沿う経路の長さを規定する。シード点から複数の他の点の各々へのツリー構造に沿う経路の長さを計算する他の態様は、従来技術で知られる。複数のボクセルにとって、道のりは、より短い又は等しい直線距離（flight  distance）（ユークリッド距離）と比較され、このシード点に対するコスト関数は、
コスト＝Σ（ｄ道のり−ｄ直線距離）
として計算される。
【００３７】
コスト関数は、シード点がルート点である可能性を表わす量として、シード点と関連付けられる。コスト関数は、特に枝が放射状に展開する場合に解剖ツリーのルートで最も小さくなる。ツリーにおける多くの点が、直線からの強い偏差を使用してのみ到達され得るので、ツリーの枝から遠くに位置されるシード点に対して高くなる。したがって、ルート点は、複数のシード点の中の最大の量に関連付けられるシード点として識別される。
【００３８】
原則として、ツリーのルートは、ツリー構造の全てのボクセルに対するコスト関数を計算し、最も小さいコスト関数を備える点を見出すことにより決定され得る。これは、複数のシード点に全てのボクセルを含めることに対応する。好ましい実施例は、必要とされる計算の数を減らすために以下の方式を使用する。実施例は、アニーリングを模したような方法を利用する。（場合によってはランダムの）開始点は、複数のシード点におけるシード点として含まれ、このコスト関数が計算される。それから、現在最もよい点から（せいぜい）道のりｈのランダムな点が選択される。選択された点は、複数のシード点にシード点として含まれ、このコスト関数が計算される。コスト関数の値がより低い場合、新しい点が現在最もよい点として採用される。距離ｈのランダムな点のこのテストは、ある数の試行を繰り返される。それから距離ｈは、徐々に小さくなり、ランダムな点を試みるプロセスが繰り返される。全体のプロセスは、長い距離ｈ、例えばツリーサイズの半分で開始され、ｈが所望の空間的精度よりも小さくなるときに停止される。したがって、複数のシード点は、開始時以外の手続きの間、徐々に確立される。模擬的なアニーリングの代わりの処理に使用され得る他の非線形最適化法、及び模擬的なアニーリングに関連する方式のいくつかのバリエーションは、当業者に知られている。
【００３９】
第２ステップ、ツリーの主要な分岐点を見出すステップは、第１のステップに続く。シード点として、ルート点から開始し、（道のりの優先順位が最も低い）（好ましくは優先順位付けされた）ボクセル成長は、ツリー構造の全ての管ボクセルがアクセスされるまで開始される。好ましい実施例において、第１ステップの結果のボクセル成長は、不要な計算を回避するために使用される。
【００４０】
空のセットで開始すると、ボクセル成長プロセスの間に計算されるように、道のりが短縮する順に、次々にボクセルが加えられる。（図４乃至６を参照されたい）。これは、ボクセルのバイナリソートされたリストを形成することにより、効率的な態様でなされ得る。セットに加えられる各ボクセルは、クラスと関連付けられる。加えられるボクセルが、セットのボクセルの少なくとも１つの近傍にある場合、前記ボクセルと同じクラスに関連付けられ、そうでなければ新たなクラスが生成される。異なるクラスに関連付けられる少なくとも２つのボクセルの近傍に新たに加えられたボクセルがあるといつでも、このボクセルは、２つのこれまで孤立されていたクラスを合併し、このボクセルは分岐点として識別されるといわれる。２つの合併されたクラスは、ルート点を含まず、それぞれの分岐点により結合されるツリー構造の一部を形成する。ボクセルは、最も長い距離で開始し、ボクセル成長プロセスの間に計算されるように、ルート点までの距離の順で選択されるので、ルート点を含まない。ツリー構造の一部は、分岐点自身よりもルート点からの距離が長いボクセルのみを含むので、分岐点により結合される。
【００４１】
ある量が分岐点と関連付けられ、該量は、ルート点を含まず、それぞれの分岐点により結合される、ツリー構造の一部に関連する。
【００４２】
分岐点により合併されるクラスの各々が、別個のサブツリーを表わすので、分岐点で結合する複数のサブツリーを区別することが可能である。複数のサブツリーの各々と関連付けられるサイズは、計算される。主要なサブツリーは、例えば比較的大きなサイズを有し得る。例えば、サブツリーのボクセルの数は、前記サイズとして、又はサブツリーにおける分岐の数は、前記サイズとして使用され得る。分岐点と関連付けられる量は、複数のサブツリーの各々の最小サイズとして計算される。言い換えると、２つの合併するクラスの小さい方のサイズが、分岐点と関連付けられ、ｍ＝ＭＩＮ（ｖ１，ｖ２）であり、新たな合併されたクラスが形成される。
【００４３】
全てのボクセルが単一のクラスに合併された後、主要な合併（すなわち主要な分岐点）は、最大の関連付けられた量ｍ＝ＭＩＮ（ｖ１，ｖ２）を持つものとして決定される。この最大・最小原則は、大きな枝に合併する小さな枝が、主要な分岐とされないことを確かにする。
【００４４】
これら及び他の実施例は、図１乃至７および図８のフローチャート（ステップ１００で開始し、ステップ１１４で終了する）を参照して更に説明されるであろう。オブジェクトが複数の図に現れる場合、同じ参照符号がこれを同定するために使用されている。図１及び２は、ルート点を見出すアルゴリズムでいくつかのステップを図示する。解剖ツリー構造（１２）は、通常、人間の臓器又は人間の身体の環状構造を表わす。このような環状構造は、動脈、静脈、気管支、及びリンパ管を含むいくつかの形態で、人間及び動物にある。環状構造は、臓器から臓器へ（液体及び気体を含む）流体を移送し、臓器内で流体を分散するために使用される。解剖ツリー構造は、通常いくつかのサブツリー構造に分割され得る。多くの場合において、臓器又は臓器の葉は、単一又は少ない数のサブツリーで支配される。この場合及び他の場合において、こうすることは、医学的診断及び治療計画のためにこれらのサブツリーを分離して可視化することに医学的関連を有する。臨床ワークフローを向上させるため、ユーザのインタラクションなく、又は最小のユーザインタラクションで自動的にサブツリーを識別することが有利である。この目的のため、ツリーのルートが識別され、分割点は、ルート点に対して決定される。分割点は、解剖ツリー構造の（潜在的に）重要なサブツリーのルート点を識別する。
【００４５】
好ましい実施例において、ルート点（２４）は、シード点（１０）と関連付けられるコスト関数値を繰り返し計算することにより決定される。シード点は、例えば以下の態様の１つ（又は組み合わせ）で決定され得る（ステップ１０２）。
【００４６】
各ボクセルがシード点である。
複数のシード点が、環状構造（１２）に沿って一様に分散される。
全ての分岐点（１８）は、シード点である。
全ての端の点（１９）は、（好ましくは）シード点である。
分岐点及び端の点は、ボクセル成長アルゴリズムの一部として決定され得ることも、領域成長又はフロント（front）伝搬として知られる。フロントが（ボクセル接続されていない）２つのフロントに分かれるときはいつでも、分岐が検出される。フロントがこれ以上成長できないときはいつも、端点が検出される。分岐及び端点検出のいくつかの改良は、当業者に知られている。管構造がボクセルではなく他の表現により表わされる場合、シード点は、例えば分析的に、上記の態様の一つで依然として選択され得る。
【００４７】
他の実施例では、図３に図示されるシード点（３０，３２）は、前のシード点の計算されたコスト関数に基づいて、反復して選択される（ステップ１０６及び１０２）。好ましくは、ある点が適切なルート点であるという高い可能性を示す関連付けられたコスト関数を持つ、前のシード点付近の新たなシード点が選択される。例えば模擬的アニーリングアルゴリズムが使用され得る。
【００４８】
コスト関数は、以下のように計算され得る（ステップ１０４）。（最短）経路（１６）は、シード点（１０）から他の点（１４）まで解剖ツリー構造（１２）に沿って決定される。最短経路（１６）の長さは、シード点（１０）から他の点（１４）までの長さ（１１）と比較される。比較は、例えば２つの値の差又は商として実施され得る。この手続きは、複数の他の点に対して繰り返される。「他の点」は、解剖ツリー構造から選択され、アルゴリズムの間、固定されて維持される。例えばどのボクセルも「他の点」として使用され得るか、又は例えばシード点の選択と類似する態様で選択され得る。
【００４９】
比較の結果は、シード点がルート点である可能性を表わす量を決定するため、（例えば和又は積により）組み合わされる。この量は、それぞれのシード点がルート点である可能性を表わす最大の量と関連付けられるシード点として、最終的なルート点が識別され得るように、複数のシード点に対して決定される。
【００５０】
ルート点を識別した後、次のステップは、主要な分岐点（分割する点）を確立する。比較的簡素な実施例において、ルート点は、主要な分岐点として確立される。より進んだ実施例は、図４乃至７に図示される。分岐点（６４）が主要な分岐点かどうかは、分岐点より下のサブツリー（６６）を分析することにより決定される。このサブツリー（６６）は、ルート点（４８）を含まず、分岐点により結合されるツリー構造（６６）の一部として、ルート点（４８）に対して決定される。この結果、前記分岐点が主要な分岐点である可能性と相関された量となる。該量は、（ステップ１０８で選択される）複数の分岐点に対して（ステップ１１０で）計算され、最大量と関連付けられる分岐点が、主要な分岐点として識別される。例えば前記量は、サブツリーにおける分岐の数に基づくか、又はサブツリーの複雑性の量に基づいて計算される。
【００５１】
好ましい実施例において、前記分岐点（６４）で結合する複数のサブツリー（６０，６２）が区別される。シード点を含まないサブツリーのみが評価される。この意味において、サブツリーは、例えばツリーの分岐点（６４）及び（「リーフ」とも呼ばれる）端部により結合されるツリーの一部として規定され得る。サイズに関連する値は、サブツリーの各々と関連付けられる。分岐点と関連付けられる量（ステップ１１０）は、サイズ関連値の最小のものとみなされる。この手順は、全てのそれぞれの分岐点に対して繰り返される（ステップ１１２及び１０８）。例えばサブツリー４４及び４６は、分岐４５と関連付けられる量の計算に関する。サブツリー５０及び５２は、分岐５５と関連付けられる量の計算に関する。サブツリー６０及び６２は、分岐６４と関連付けられる量の計算に関する。最後にサブツリー７０及び７２は、分岐７５と関連付けられる量の計算に関する。
【００５２】
最大の関連付けられた量をもつ分岐点は、ステップ１１３において、主要な分岐点として識別される。
0005918923.tif 000002
ここでＢｐは、主要な分岐点であり、ｍ（Ｂ）は、主要な分岐点Ｂと関連付けられる量であり、subtr1（Ｂ）及びsubtr2（Ｂ）は、分岐Ｂにより結合される少なくとも２つのサブツリーである。最大‐最小定式化は、メインのツリー７０から小さな側枝７２のみを分ける分岐点７５が、主要な分岐点として選択されていないことを保証する。更に、２つの大きなサブツリー６０及び６２を分割する分岐点６４は、主要な分岐点として選択される。
【００５３】
本発明の一実施例において、レンダリング手段は、医師による更なる分析のため、例えば医療ワークステーションを使用して解剖ツリー構造をレンダリングするために提供される。有利なことに、レンダリングは、複数のサブツリーのうちの少なくとも１つのサブツリーが、人により区別され得るように実施される。ユーザは、前に検出された主要な分岐点の１つで結合するサブツリーの１つにおける第２の主要な分岐点を識別するため、入力を提供し得る。シード点は、２番目に主要な分岐点に対しての妥当であるので、再び計算される必要がない。また、前記量ｍ（Ｂ）は、これが計算の後に記憶されている場合、再び計算される必要がない。ユーザに選択されたサブツリーにおける分岐と関連付けられた量は、比較され得、該サブツリーは、最大関連量をもつ分岐点で分割され得る。
【００５４】
図９は、本発明の一実施例において関連するハードウェア素子を図示する。通信ポート９５は、ＰＡＣＳシステムから、又はＣＴ若しくはＭＲＩのような医療イメージングモダリティから画像データを受信するために使用される。画像データは、プロセッサ９２により処理され、処理されたデータ及び／又は生データは、メモリ９１に一時的に記憶される。ディスプレイ９３は、データをレンダリングするために使用される。データが解剖ツリーの構造を有する場合、上記方法は、プロセッサ９２に適切な命令を適用させることにより適用され得る。解剖ツリーは、ディスプレイ９３上にレンダリングされ、例えば医師が、ユーザ入力部９４により更なる検査を必要とする部分を示し得る。ユーザは、例えばマウス装置を使用して解剖ツリー構造の適用可能な部分をクリックするか、又はユーザが複数の事前に計算された主要なサブツリーのうちの１つを選択し得る。プロセッサは、解剖ツリー構造の適用可能な部分を強調する、及び／又は解剖ツリー構造の適用不可能な部分を除去することにより、適切な分割を適用し得る。プロセッサは、ルート点、及び／又は上記主要な分岐点を見出すようにも構成される。
【００５５】
本発明は、コンピュータプログラムにも拡張可能であり、特に、本発明を実行するように適合される担体上のコンピュータプログラムに拡張可能である。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた携帯のようなコード中間ソース及びオブジェクトコード、又は本発明による方法の実施に使用するのに適したいかなる他の形態でもあり得る。担体は、プログラムを担持することができる物又は装置であり得る。例えば担体は、ＲＯＭ、例えばＣＤＲＯＭ若しくは半導体ＲＯＭのような記憶媒体か、又は磁気記録媒体、例えばフロッピー（登録商標）ディスク若しくはハードディスクを含み得る。更に、担体は、電気又は光信号のような伝送可能担体であり得、これは、電気若しくは光ケーブルを介して伝送され得るか、又は無線若しくは他の手段により伝送され得る。プログラムがこのような信号で具現化され得る場合、担体は、このようなケーブル、又は他の装置若しくは手段により構成され得る。代替として、担体は、プログラムが組み込まれる集積回路であり得、該集積回路は、関連する方法を実行するか、又は該方法の実行に使用するように適合される。
【００５６】
上記の実施例は、本発明の制限するのではなく説明するものであり、当業者は、請求項の範囲から逸脱することなく多くの代替の実施例を設計することが可能になるであろうということは、留意されるべきである。請求項において、括弧の間に置かれるいかなる参照符号も、請求項を制限するとして解釈されるべきではない。「有する」という動詞及びこの活用形の使用は、請求項に述べられたもの以外の要素又はステップの存在を排除しない。要素に対する単数の表記は、複数のこのような要素の存在を排除しない。本発明は、いくつかの特徴的な要素を有するハードウェア、及び適切にプログラムされたコンピュータにより実施され得る。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段のいくつかは、ハードウェアの同じアイテムにより実現され得る。ある手段が相互に異なる従属請求項において繰り返されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示さない。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】図１は、ルート点を見出すことに関連したいくつかの態様を図示する。
【図２】図２は、ルート点を見出すことに関連したいくつかの態様を図示する。
【図３】図３は、いくつかの候補となるルート点を図示する。
【図４】図４は、分岐点で結合するいくつかのサブツリーを図示する。
【図５】図５は、分岐点で結合するいくつかのサブツリーを図示する。
【図６】図６は、分岐点で結合するいくつかのサブツリーを図示する。
【図７】図７は、分岐点で結合するいくつかのサブツリーを図示する。
【図８】図８は、本発明による方法のいくつかのステップを図示するフローチャートを示す。
【図９】図９は、本発明の一実施例の図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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