(57)【要約】【課題】解剖学的構造の正確で確実なセグメント化を可能にする。【解決手段】先ず３Ｄ画像データにおいて始点が設定され、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点（６，９）および／または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面（１１）が３Ｄ画像データにおいて識別され、  引続いて構造（５）が始点から出発して画素ごとに複数のセグメント化ステップで、各セグメント化ステップにおいて自動的に解剖学的特徴点（６，９）および／または解剖学的特徴表面（１１）に対する相対的な瞬間的距離が求められ、距離に依存してセグメント化パラメータおよび／またはセグメント化の続行のための隣接画素からの選択が既知のモデルトポロジーを考慮して決定されるようにセグメント化される。【選択図】図４
2006075600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
先ず、３Ｄ画像データにおいて始点が設定され、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点（６，９）および／または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面（１１）が３Ｄ画像データにおいて識別され、
引続いて、構造（５）が始点から出発して画素ごとに複数のセグメント化ステップでセグメント化され、各セグメント化ステップにおいて自動的に解剖学的特徴点（６，９）および／または解剖学的特徴表面（１１）に対する相対的な瞬間的距離が求められ、距離に依存してセグメント化パラメータおよび／またはセグメント化の続行のための隣接画素からの選択が既知のモデルトポロジーを考慮して決定される
ことを特徴とする３Ｄ画像データからの解剖学的構造のセグメント化方法。
【請求項２】
構造（５）のセグメント化の開始前に、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点（６，９）または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面（１１）から出発しかつ画素を割り付けられる少なくとも１つの距離ラスタが作成され、セグメント化中に解剖学的特徴点（６，９）または解剖学的特徴表面（１１）に対する瞬間的距離が各画素について距離ラスタから直接的に求められることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
各セグメント化ステップにおけるセグメント化パラメータの決定は、解剖学的特徴点（６，９）および／または解剖学的特徴表面（１１）に対する種々の距離にそれぞれ予め与えられたセグメント化パラメータが割り付けられているテーブルを参照して行なわれることを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
各セグメント化ステップにおけるセグメント化の続行のための隣接画素からの選択の決定は、解剖学的特徴点（６，９）および／または解剖学的特徴表面（１１）に対する種々の距離にそれぞれセグメント化の続行のための１つ又は複数の予め与えられたセグメント化方向が割り付けられているテーブルを参照して行なわれることを特徴とする請求項１乃至３の１つに記載の方法。
【請求項５】
モデルトポロジーを考慮して構造（５）をまだ中断すべきでない位置におけるセグメント化の中断点への到達時に、探索アルゴリズムが、既にセグメント化された構造（５）の外挿法によって求められる画像範囲において構造（５）の延長部分のための画素を探索し、構造（５）の延長部分のための画素の検出時に当該画素においてセグメント化が続行され、引続いてセグメント化された構造（５）における不足部分（１０）が補間法により補充されることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
【請求項６】
外挿のために、既にセグメント化された構造（５）の接線ベクトル（１２）が中断点の範囲において算出されることを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
構造（５）の延長部分のための画素の検出のために、既にセグメント化された構造（５）の接線ベクトル（１２）と中断点の範囲において延長された構造の接線ベクトルとの間に平滑条件が満たされなければならないことを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
解剖学的構造が心臓（１）の３Ｄ画像データからなる冠状血管系統であり、この冠状血管系統をセグメント化する際に始点が大動脈（２）内に設定され、既知の解剖学的特徴点（６，９）として心臓の心尖部（６）および／また幾何学的重心が３Ｄ画像データにおいて識別されることを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の方法。
【請求項９】
解剖学的構造が心臓（１）の３Ｄ画像データからなる冠状血管系統であり、この冠状血管系統をセグメント化する際に始点が大動脈（２）内に設定され、既知の解剖学的特徴表面として予めセグメント化された心室（１１）の表面が３Ｄ画像データにおいて識別されることを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばＣＴ血管撮影（ＣＴＡ）において作成されるような３Ｄ画像データからの解剖学的構造、特に冠状血管系統のセグメント化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明による方法は、特にコンピュータ断層撮影の分野において血管構造の撮影時に使用される。磁気共鳴断層撮影（ＭＲ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，ポジトロンエミッション断層撮影法）、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，シングルフォトンエミッションコンピュータ断層撮影法）または３Ｄ超音波技術のような他の画像化技術に対するＣＴ血管撮影法の大きな利点は、造影剤投与のもとで例えば心臓の血管系統全体が唯一のＣＴスキャンにより記録できることにある。その際に得られた３Ｄ画像データは種々の技術により可視化することができる。
【０００３】
定量的評価、特に狭窄またはプラーク沈着の測定のためには、３Ｄ画像データからなる血管構造の相応の範囲がセグメント化されなければならない。このセグメント化は画像コンピュータ上での後処理プロセスにおいて行なわれる。今日最も頻繁に使用され商業的に使用可能なセグメント化技術はいわゆる「リージョングローイング（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｇｒｏｗｉｎｇ）」技術である。この技術では、３Ｄ画像データにおいて使用者によって予め与えられた種まき点（ｓｅｅｄ  ｐｏｉｎｔｓ）から出発してそれぞれ隣接する全ての画素（ボクセル）が解析され、定められた条件が満足された場合に血管構造の一部分として識別される。血管構造に所属するための条件として、例えば、ボクセルが予め与えられたＨＵ範囲（ＨＵ：Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔｓ，ハンスフィールド単位）に属するかどうかを調べるとよい。隣接するボクセル間の密度勾配について最高値を予め与えることもでき、この最高値を超えた場合、隣接ボクセルはもはや血管構造の一部分とはみなされない。その都度新たに血管構造の一部分として識別されたボクセルは、改めて次の解析ステップもしくはセグメント化ステップのための始点として利用される。このようにして、血管構造の予め与え得る範囲全体が完全にセグメント化されるまで、既に識別された構造が３次元で広がってゆく。血管構造のセグメント化のためのこの種の技術の使用例は刊行物から引用することができる（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
公知の「リージョングローイング」技術は、多くの場合に満足のいく動作をするが、しかし、３Ｄ画像撮影の表示において観察者が見ることのできる全ての血管に到達するわけではない。人間の目は適切な３Ｄ可視化技術の場合に最小の血管さえも構造の一部分として認識することができるのに対して、セグメント化アルゴリズムは、検査ボリュームにおいて、均質な繋がった特定部分を検出するだけである。更に、隣接画像範囲が類似のＨＵ値を有しかつ血管構造の非常に近くに存在する場合、セグメント化構造が当該隣接画像範囲を侵食するという結果が生じ得る。
【非特許文献１】Ｔ．Ｂｏｓｋａｍｐ  ｅｔ  ａｌ．“Ｎｅｗ  Ｖｅｓｓｅｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  Ｍｏｒｐｈｏｍｅｔｒｉｃ  Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌｉｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｖｅｓｓｅｌｓ  ｉｎ  ＣＴ  ａｎｄ  ＭＲ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ（ＣＴおよびＭＲ画像データセットにおける血管の形態計測数量化および可視化のための新しい血管解析ツール）”，Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃｓ  ２００４，２４，２８７−２９７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、構造の確実なセグメント化を可能にする、３Ｄ画像データからの解剖学的構造、特に冠状血管系統のセグメント化方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この課題は、本発明によれば、まず、３Ｄ画像データにおいて始点が設定され、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点および／または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面が３Ｄ画像データにおいて識別され、引続いて、構造が始点から出発して画素ごとに複数のセグメント化ステップでセグメント化され、各セグメント化ステップにおいて自動的に解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する相対的な瞬間的距離が求められ、距離に依存してセグメント化パラメータおよび／またはセグメント化の続行のための隣接画素からの選択が既知のモデルトポロジーを考慮して決定されることによって解決される。
なお、本発明の有利な実施態様は次のように列記される。
（１）構造のセグメント化の開始前に、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面から出発しかつ画素を割り付けられる少なくとも１つの距離ラスタが作成され、セグメント化中に解剖学的特徴点または解剖学的特徴表面に対する瞬間的距離が各画素について距離ラスタから直接的に求められる（請求項２）
（２）各セグメント化ステップにおけるセグメント化パラメータの決定は、解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する種々の距離にそれぞれ予め与えられたセグメント化パラメータが割り付けられているテーブルを参照して行なわれる（請求項３）。
（３）各セグメント化ステップにおけるセグメント化の続行のための隣接画素からの選択の決定は、解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する種々の距離にそれぞれセグメント化の続行のための１つ又は複数の予め与えられたセグメント化方向が割り付けられているテーブルを参照して行なわれる（請求項４）
（４）モデルトポロジーを考慮して構造をまだ中断すべきでない位置におけるセグメント化の中断点への到達時に、探索アルゴリズムが、既にセグメント化された構造の外挿法によって求められる画像範囲において構造の延長部分のための画素を探索し、構造の延長部分のための画素の検出時に当該画素においてセグメント化が続行され、引続いてセグメント化された構造における不足部分が補間法により補充される（請求項５）。
（５）外挿のために、既にセグメント化された構造の接線ベクトルが中断点の範囲において算出される（請求項６）。
（６）構造の延長部分のための画素の検出のために、既にセグメント化された構造の接線ベクトルと中断点の範囲において延長された構造の接線ベクトルとの間に平滑条件が満たされなければならない（請求項７）。
（７）解剖学的構造が心臓の３Ｄ画像データからなる冠状血管系統であり、この冠状血管系統をセグメント化する際に始点が大動脈内に設定され、既知の解剖学的特徴点として心臓の心尖部および／また幾何学的重心が３Ｄ画像データにおいて識別される（請求項８）。
（８）解剖学的構造が心臓の３Ｄ画像データからなる冠状血管系統であり、この冠状血管系統をセグメント化する際に始点が大動脈内に設定され、既知の解剖学的特徴表面として予めセグメント化された心室の表面が３Ｄ画像データにおいて識別される（請求項９）。
【０００７】
３Ｄ画像データ、特にＣＴＡ画像データからなる解剖学的構造のセグメント化方法において、先ず、３Ｄ画像データにおいて始点が設定され、少なくとも１つの既知の解剖学的特徴点および／または少なくとも１つの既知の解剖学的特徴表面が３Ｄ画像データにおいて識別される。引続いて、構造が始点から出発して画素ごとに複数のセグメント化ステップでセグメント化され、各セグメント化ステップにおいて自動的に解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する相対的な瞬間的距離が求められ、距離に依存してセグメント化パラメータおよび／またはセグメント化の続行のための隣接画素からの選択が既知のモデルトポロジーを考慮して決定される。
【０００８】
従って、本発明においては、セグメント化のために、本件明細書においてはモデルトポロジー（モデル位相幾何）とも呼ばれる既知のトポロジー（位相幾何）情報が付加的に利用され、これが構造の確実なセグメント化を可能にする。予め識別された特徴点または特徴表面に対する相対的な瞬間的セグメント化位置のその都度の知識と、構造範囲における原理的なトポロジー（位相幾何）知識とによって、一方ではトポロジー知識に基づいて構造部分がもはや存在し得ない範囲における誤ったセグメント化が回避される。他方ではセグメント化位置に依存したセグメント化パラメータの自動的変化によるセグメント化がトポロジー的知識に基づいてなおも血管が存在するにちがいない範囲においてなおも血管を見つけ出すことができる。通常のセグメント化は設定された閾値の局所的な下回りまたは上回りに基づいて中断されていた。
【０００９】
構造の走破時に各セグメント化ステップ用に決定されるセグメント化パラメータは、ＣＴＡの分野において、例えば画素に相当するボクセルに対するＨＵ閾値または隣接ボクセル間の密度勾配に対する閾値を含む。瞬間的距離に依存したセグメント化の続行のための隣接画素からの選択を決定することによって、更なるセグメント化が行なわれる空間角が限定される。このようにして公知の「リ−ジョングローイング」技術に似たセグメント化が実施されるが、しかしこの場合には一般にボリューム内で隣接する全ての画素が解析されるのではなくて、その都度決定された空間角内における画素だけが解析される。この理由から、始点はとりわけセグメント化すべき構造が延びだしている範囲内に設定され、それによって既に、定められたセグメント化方向が予め与えられている。
【００１０】
好ましくは、予め識別された特徴点または特徴表面に対する瞬間的距離の決定が少なくとも１つの距離ラスタに基づいて行なわれる。この少なくとも１つの距離ラスタは、セグメント化の開始前に作成され、それぞれ識別された点またはそれぞれ識別された表面から出発する。識別された点および／または表面が複数ある場合、それぞれ基礎をなす点または基礎をなす表面に対する距離をそれぞれ示す複数の距離ラスタが算出されるとよい。この１つ又は複数の距離ラスタは３Ｄ画像データセットにおける画素もしくはボクセルに割り付けられるので、セグメント化中、個々の各ボクセルについて、それぞれの解剖学的特徴点またはそれぞれの解剖学的特徴表面に対する距離が既知である。この距離は、既知のモデルトポロジーを考慮して、瞬間的セグメント化パラメータの決定に取り入れられる。
【００１１】
方法を実施する際に、瞬間的セグメント化パラメータを決定するために既知のモデルトポロジーを考慮することは既に用意されたテーブルを参照して行なわれる。このテーブル内では、既知のモデルトポロジーのために、解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する種々の距離に、それぞれ予め与えられたセグメント化パラメータおよび／またはセグメント化の続行のための１つ又は複数の予め与えられたセグメント化方向が割り付けられている。例えば解剖学的特徴点に対する距離に応じて、セグメント化が続行される空間角が決定される。更に、この距離に依存して、構造に属するボクセルが中に入っていなければならないＨＵ値範囲も変更することができる。同様のことは構造のセグメント化に使用できる他の任意のセグメント化パラメータについても当てはまる。
【００１２】
本発明による方法の実施態様では、セグメント化の中断時に、１つ又は複数の解剖学的特徴点および／または解剖学的特徴表面に対する瞬間的距離において構造の中断がトポロジー情報に基づいてあり得ないならば、予め与えられた条件を満たす隣接ボクセルが不足していることに基づいて自動的に近接周囲への構造の延長部分の探索が実行される。中断された構造への更なる経過がふさわしい延長ボクセルが見つけ出されると、その間にある不足部分（空白）が補間によって埋められ、延長ボクセルによりセグメント化が続行される。セグメント化が構造の分岐で中断している際の延長構造の探索は、それぞれの中断の直後に既に行なわれるか、またはセグメント化が構造の全ての分岐で停止した後に初めて行なわれる。後者の場合にはこの種の中断点がまず記憶され、その後方法の終了段階においてこの個所で構造の延長部分が探索される。
【００１３】
本発明による方法の主要適用分野はＣＴＡ画像撮影の３Ｄ画像データにおける解剖学的血管構造のセグメント化であるが、本発明による方法は、セグメント化のために適切なセグメント化パラメータが使用可能であるならば、例えばＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴまたは３Ｄ超音波の如き他の画像化技術においても他の解剖学的構造のセグメント化にも使用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下において本発明による方法を図面を参照しながら実施例に基づいてもう一度詳細に説明する。
図１は本発明による方法を実施する際の第１ステップの例、
図２は本発明による方法を実施する際の第２ステップの例、
図３は本発明による方法を実施する際の第３ステップの例、
図４は本発明による方法を実施する際の第４ステップの例、
図５は本発明による方法を実施する際の第５ステップの例を示す。
【００１５】
本例においては、ＣＴＡ技術により記録された３Ｄ画像データから冠状血管系統をセグメント化するための種々のステップを説明する。これらの図は心臓の種々の眺め並びにその中に含まれる心室および血管を表示し、これらは画像自体の十分でない表示に基づいて概略的に示されているにすぎない。図１は心臓１全体の眺めを示し、この心臓の上部範囲では大動脈２の断面が認識できる。第１ステップでは、例えば、画像を示す画面において対話形式でマウスポインタ３により大動脈２上でのクリックによって始点が設定される。この始点から出発して自動的に、大動脈２が冠状血管構造５に分岐する両分岐点４が検出される。これらの分岐点４がマーキングされる。
【００１６】
次のステップにおいて、部分図２Ａ，２Ｂ，２Ｃから分かるように、心室１１、すなわち左心房および右心房並びに心室がセグメント化され、解剖学的ランドマーク、この例では左心室８の心尖部６が検出されてマーキングされる。部分図２Ａ，２Ｂにおいてこのセグメント化の異なる段階を認識することができる。図２Ｃはセグメント化された左心室８を示し、この表面には心尖部６が解剖学的ランドマークとしてマーキングされる。このマーキングは左心室の尖端を認識する画像処理アルゴリズムによって自動的に行なわれる。
【００１７】
次のステップでは、心臓の周りにおける距離ラスタが算出される。この場合に始点としては、セグメント化されて造影剤を注入された心室１１の表面点が利用される。図３Ａはこれについて示し、この図において心筋７を外側に、左心室８を内側に認識することができる。図３Ｂはもう一度、左心室８の別の眺めを示す。血管構造５がこの表示に示されている。
【００１８】
この前処理ステップの後に血管構造５の本来のセグメント化が行なわれる。セグメント化は第１ステップにおいて検出された分岐点４で始まり、分岐点４は図４の表示にも示されている。セグメント化は本発明による方法によれば適応トポロジーセグメント化技術で行なわれる。図４は、これについて、大動脈２の一部をこれから分岐する冠状血管構造５と共に示す。更に、この表示においては、左心室８並びに２つの解剖学的ランドマークつまり心尖部６および心臓の幾何学的重心９の位置がマーキングされている。
【００１９】
セグメント化は、本発明による方法では、複雑な構造５が徐々に事前にマーキングされたランドマーク６，９に対する相対的な瞬間的位置に依存して解析されるように秩序正しく行なわれる。このようにしてセグメント化アルゴリズムは常に心臓内の血管部分の実際の形、大きさおよび位置を認識する。なぜならば、距離ラスタによって常に心室の表面に対する、特に心尖部６または心臓重心９に対する距離が既知であるからである。この知識によって、例えばセグメント化のための閾値をその都度実際のセグメント化位置に合わせることができる。末端に位置する比較的太い血管は、周囲を取り巻く構造から区別するために、しばしばより小さい閾値を必要とする。各セグメント化ステップにおいて既知の心尖部６に対する距離は、血管分岐におけるセグメント化の中断時に、近くの周辺において構造の延長部分を探索されるかどうかを決定するために利用される。心尖部６に対する距離が、血管が一般に周囲に対して良好なコントラストを失う予め与え得る値よりも大きい場合、この中断位置が後での延長ステップのためにまず記憶される。
【００２０】
セグメント化自体は、例えば球がそれぞれの血管部分において血管と交差するまで拡大されるような距離変換アルゴリズムを用いて行なわれる。この場合に、セグメント化は、心臓の構成に関するトポロジー情報、すなわちトポロジー心臓モデルの考慮のもとに、従来の「リージョングローイング」技術におけるような全空間方向にではなく指向性の方法で行なわれる。拡大する球によるこのセグメント化は図４にリングによって示されている。その都度の位置情報もしくは距離情報は、１つの解剖学的ランドマークに対して、または前述の例のように複数の解剖学的ランドマークに対して相対的に決定される。位置のこの知識によってセグメント化方向を予め与えることができるので、トポロジーに基づいて血管がもはや存在し得ない範囲での誤りのあるセグメント化が回避される。
【００２１】
本例では、前述のステップによる血管構造５の走破後に、セグメント化条件を満足する隣接ピクセルがないためにセグメント化を中断した先に記憶された中断位置において延長構造の探索が行なわれる。この位置はこの個所におけるトポロジー情報に基づいて血管構造の中断があり得ない場合に記憶されたものである。この位置において自動的に血管構造の延長部分であり得るボクセルが近くの周辺において探索される。この場合に冠状系統は、付属の直径情報を有するベクトルセットによって、すなわち繋ぎ合わせられた円筒のセットによって表わすことができる。この秩序正しいベクトルセットに沿って接線ベクトルが算出される。この算出により、どの範囲に血管の延長部分が位置するはずかを推定することができる。この算出された探索範囲において、画像処理アルゴリズムは、あり得る血管範囲を、例えば局所的なヘシアン行列の解析によって、または血管構造にとって妥当なＨＵ範囲内に位置するボクセル群の固有ベクトルの計算によって識別することを試みる。この種のボクセルが見つけ出されたならば、これは補間によって既にセグメント化された構造と接続される。接線ベクトル１２が、これらのベクトルによって予め与えられる探索範囲１３と同じように図５に示されている。図５では血管構造５の表示中において不足部分１０が認識できる。不足部分１０はこの最後のステップによって補充される。
【００２２】
本発明による方法によれば、構造特有の情報つまりトポロジー情報が構造のセグメント化の際に考慮される。血管の経過に対して予め平滑条件が与えられる場合、各セグメント化ステップにおいて血管構造に対して尤もらしいボクセルだけが算出されることを達成することができる。予め識別された解剖学的ランドマーク、特に心室の表面に対する距離の考慮は、既にセグメント化された心室の外側だけにおいて血管が識別されることを保証する。それによって、セグメント化された構造の他の周囲の構造（例えば心室）へ侵害することが防止される。
【００２３】
本発明による方法によれば、例えば冠状血管系統が従来技術の公知の方法にて可能であるよりも著しく正確にセグメント化される。セグメント化の際に血管系統自体のみならず、心臓の解剖学構造全体が解析される。中断された血管構造の補充のための付加的な探索ステップは最小の血管構造さえも検出およびセグメント化することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明による方法を実施する際の第１ステップの例を示す図
【図２】本発明による方法を実施する際の第２ステップの例を示す図
【図３】本発明による方法を実施する際の第３ステップの例を示す図
【図４】本発明による方法を実施する際の第４ステップの例を示す図
【図５】本発明による方法を実施する際の第５ステップの例を示す図
【符号の説明】
【００２５】
１        心臓
２        大動脈
３        マウスポインタ
４        分岐点
５        血管構造
６        心尖部
７        心筋
８        左心室
９        心臓の幾何学的重心
１０        不足部分
１１        心室
１２        接線ベクトル
１３        探索範囲
【図１】
2006075600.tif 000003
【図２】
2006075600.tif 000004
【図３】
2006075600.tif 000005
【図４】
2006075600.tif 000006
【図５】
2006075600.tif 000007