(57)【要約】【課題】４Ｄ画像データセット全体からのセグメント化を高速化し、セグメント化の結果の信頼性を向上させる。【解決手段】先ず一連の３Ｄ画像データセットにおける最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造（３〜７）がセグメント化される、時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造（３〜７）のセグメント化方法において、一連の３Ｄ画像データセットにおける他の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造（３〜７）をセグメント化する際に、周囲に存在する解剖学的対象に対するセグメント化すべき構造の既知の空間的関係と、一連の３Ｄ画像データセットにおいてその都度すぐ隣にあり既に構造がセグメント化された３Ｄ画像データセットのセグメント化結果とに基づいて、セグメント化の探索空間（９）が制限されるおよび／または空間的関係を割り付けられたセグメント化パラメータが使用される。【選択図】図２
2006075601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
先ず一連の３Ｄ画像データセットにおける最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造（３〜７）がセグメント化される、時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造（３〜７）のセグメント化方法において、
一連の３Ｄ画像データセットにおける他の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造（３〜７）をセグメント化する際に、周囲に存在する解剖学的対象に対するセグメント化すべき構造の既知の空間的関係と、一連の３Ｄ画像データセットにおいてその都度すぐ隣にあり既に構造がセグメント化された３Ｄ画像データセットのセグメント化結果とに基づいて、セグメント化の探索空間（９）が制限されるおよび／または空間的関係を割り付けられたセグメント化パラメータが使用される
ことを特徴とする解剖学的構造のセグメント化方法。
【請求項２】
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最初の３Ｄ画像データセットにおいて識別され、探索空間（９）の制限時にその都度、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距離が考慮されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
最初の３Ｄ画像データセットおよび他の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造をセグメント化した後、その都度セグメント化された解剖学的構造（３〜７）において拠点が決定され、拠点を出発点としてその都度引き続いてセグメント化を施される３Ｄ画像データセットにおいて解剖学的構造（３〜７）のセグメント化のための探索空間（９）が決定さ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】
最初の３Ｄ画像データセットから冠状血管系をセグメント化する際に既知の解剖学的特徴表面として心室の表面および／または心筋層（８）の表面が３Ｄ画像データセットにおいて識別され予めセグメント化さ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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、先ず一連の３Ｄ画像データセットにおける最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造がセグメント化される、時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造、特に冠状血管系のセグメント化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この方法はとりわけコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）の分野において血管構造の撮影に適用される。磁気共鳴断層撮影法（ＭＲ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ポジトロン断層撮影法）、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と比べた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全体を唯一のＣＴスキャンで記録できることにある。マルチスライスＣＴ装置の急速な発展によって、少し前から、心拍動の多数の時相を３Ｄ画像データセットの形で短い時間順で撮像することができるようになった。この技術の診断上特別な価値は、特に、今や心臓の解剖学的構造全体を心拡張状態から心収縮状態まで追跡できることにある。
【０００３】
特別な関心は心臓の冠状血管の検査である。なぜならば、これは、例えばプラーク沈着によって血管の狭まり（狭窄）が存在する場合に心筋層への供給不足を惹き起こし得るからである。これはしばしば心筋梗塞を招き、患者を死に至らしめることも珍しくない。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、血管構造の相応の範囲が３Ｄ画像データセットからセグメント化されなければならない。従って、解剖学的血管構造のアルゴリズム的なセグメント化、すなわち３Ｄボリュームデータセットにおいて血管を表わすグレー値を残りの解剖学的構造から分離することは、冠状血管の心臓医学的および放射線医学的な検査にとって非常に重要である。
【０００４】
３Ｄ画像データセットから心臓冠状血管をセグメント化するために、例えばリージョングローイング技術、閾値法またはレベルセット法という名称で知られている技術のように、既に種々の方法が公知である。血管構造をセグメント化するためのこの種のセグメント化技術の例は刊行物から取り出すことができる（例えば、非特許文献１参照）。しかしながら、アルゴリズム的なセグメント化の際、しばしば誤って冠状血管に属さない周囲組織もセグメント化の中に含まれてしまう。
【０００５】
時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットは以下において４Ｄ画像データセットとも呼ばれ、この３Ｄ画像データセットから血管構造をセグメント化する際、本発明者の知識によれば一般に、個々の各３Ｄ画像データセットは他とは関係なくセグメント化される。１つの完全な心周期の３Ｄ画像データセットをセグメント化する際、これは時間費用および計算費用のかかるプロセスである。しかしながら、まさに心臓の機能的評価にとって、冠状血管系の時間的追跡、従って一連の３Ｄ画像データセットにおける個々の３Ｄ画像データセットのセグメント化が非常に重要である。
【０００６】
時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造をセグメント化する際、計算時間の節約のために、最初の３Ｄ画像データセットのセグメント化結果を他の３Ｄ画像データセットをセグメント化するために利用することを基礎とする方法は公知である（特許文献１参照）。この方法では、先ず、最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造がセグメント化される。次のステップのために、種々のセグメント化された構造の弾力的な定数の知識が必要である。その際に選択された点からなる網が形成され、その点に相応の定数が割り付けられる。この点網および既知の物質定数に基づいて、次の画像までの個々の点の動きが推定される。この新たに算出された点網が、全エネルギーの最小化による点ごとの一致を作り出すために、その後この次の画像と比較される。このようにして個々の画素の推定された動きが次の画像に適応されるので、最初の画像からのセグメント化を受け継ぐことができる。この方法はもちろん必要な物質データおよび運動方程式のために非常に高価である。
【特許文献１】米国特許第６１６９８１７号明細書
【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  Ｄａｔｅ  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】
【０００７】
本発明の課題は、僅かの時間費用および計算費用で実施することができ信頼性のある結果を生じる、時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造、特に冠状血管系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】
【０００８】
この課題は、本発明によれば、先ず一連の３Ｄ画像データセットにおける最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造がセグメント化される、時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造のセグメント化方法において、
一連の３Ｄ画像データセットにおける他の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造をセグメント化する際に、周囲に存在する解剖学的対象に対するセグメント化すべき構造の既知の空間的関係と、一連の３Ｄ画像データセットにおいてその都度すぐ隣にあり既に構造がセグメント化された３Ｄ画像データセットのセグメント化結果とに基づいて、セグメント化の探索空間が制限されるおよび／または空間的関係を割り付けられたセグメント化パラメータが使用されるによって解決される。
本発明の有利な実施態様は次の通りである。
（１）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最初の３Ｄ画像データセットにおいて識別され、探索空間の制限時にその都度、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距離が考慮される（請求項２）。
（２）最初の３Ｄ画像データセットおよび他の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造をセグメント化した後、その都度セグメント化された解剖学的構造において拠点が決定され、拠点を出発点としてその都度引き続いてセグメント化を施される３Ｄ画像データセットにおいて解剖学的構造のセグメント化のための探索空間が決定される（請求項３）。
（３）最初の３Ｄ画像データセットから冠状血管系をセグメント化する際に既知の解剖学的特徴表面として心室の表面および／または心筋層の表面が３Ｄ画像データセットにおいて識別され予めセグメント化される（請求項４）。
【０００９】
時間順に記録された一連の３Ｄ画像データセットからの解剖学的構造、特に冠状血管系のセグメント化方法において、先ず一連の３Ｄ画像データセットにおける最初の３Ｄ画像データセットから解剖学的構造がセグメント化される。これは公知のように背景技術の項で述べた技術を用いて行なうことができる。しかしながら、もちろんこのセグメント化の際に、セグメント化時の探索範囲の制限のために既知の解剖学的関係を使用することも可能である。本発明による方法の特徴は、とりわけ、一連の３Ｄ画像データセットにおける他の３Ｄ画像データセットをセグメント化する際に、この種の既知の解剖学的関係と、一連の３Ｄ画像データセットにおいて時間的に近くにある、特にすぐ隣の３Ｄ画像データセットからのセグメント化の結果とを考慮することにある。既知の解剖学的関係はセグメント化すべき構造と周囲に存在する解剖学的対象との空間的関係を含む。この基本的に既知の解剖学的関係から、セグメント化の実行時の探索範囲が明白に制限される、および／または空間的関係を割り付けたセグメント化パラメータが使用される。これはセグメント化の実行時の時間費用および計算費用の節減を生じる。付加的に本発明による方法では、時間的に近くにある画像データセット、一般には時間的にすぐ隣の画像データセットからのセグメント化の結果が考慮される。この場合、例えば１つの心周期の４Ｄ画像データセットにおいては、時間的に相前後する２つの３Ｄ画像撮影の間において冠状血管が任意には動き得ないことが利用される。ボリュームデータセットにおいて冠状血管系の一部を表わすかもしれないエレメントの探索が、それによって相当制限されて加速される。その上、解剖学的知識および先行の時間ステップにおいて算出されたセグメント化結果を取り込むことによって、セグメント化結果、従ってセグメント化された構造の診断上の価値について著しく改善された信頼性が達成される。
【００１０】
従来技術の多くの公知の方法の場合、時間的に一連の３Ｄ画像データセットにおける１つの３Ｄ画像データセットのセグメント化は、同じ一連の３Ｄ画像データセットにおける３Ｄ画像データセットからの先行するセグメント化結果に関係せずに行なわれる。既存の方法は、例えば冠状血管のセグメント化中に、その都度、血管自体の代表グレー値だけを観察する。その場合に、例えば心筋層に対する冠状血管の位置もしくは距離のような解剖学的関係は考慮されない。これは、公知の方法の場合、冠状血管とは何の関係もない領域がセグメント化結果に含まれるという欠点を有する。代表例が通常のリージョングローイングアルゴリズムであり、これは解剖学に関する所定の知識がなければ非常にしばしば境界組織内へ入り、それゆえ誤った結果をもたらす。
【００１１】
これに対して、本発明による方法の場合、セグメント化は、既存のアルゴリズムのように３Ｄ画像データセットの時間ステップｔiと無関係に時間ステップｔi+1で行なわれるのではない。むしろ、時点ｔ0の最初の３Ｄ画像データセットの初期の、従って与えられた冠状血管系セグメント化から出発し、その後このセグメント化の結果Ｓ（ｔ0）の直接的な取込みの際にすぐ次の３Ｄ画像データセットもしくは時間ステップｔ1へ進む。同時に、既知の解剖学的関係すなわち解剖学的知識が次の時間ステップのセグメント化の際に付け加えられる。このためにとりわけ事前に、セグメント化すべき構造に対する関係が基本的に既知である少なくとも１つの解剖学的特徴点または少なくとも１つの解剖学的特徴表面が、初期の３Ｄ画像データセットからセグメント化されるか、または少なくとも初期の３Ｄ画像データセット内で求められる。セグメント化時のこれらの解剖学的特徴点または解剖学的特徴表面に対するそれぞれの瞬間的距離の知識によって、セグメント化のための探索空間が相応に限定される。
【００１２】
とりわけ、これは、初期にセグメント化された構造内における個々の拠点の決定を介して行なわれ、その都度これらの拠点から出発して、識別された点もしくは表面に対する位置もしくは距離に依存して次の３Ｄ画像データセットからのセグメント化のための探索空間が決定される。その都度次の３Ｄ画像データセットからセグメント化した後に、同様に、この画像データセットからセグメント化された構造において再び新たな拠点が決定される。
【００１３】
このようにして一連の３Ｄ画像データセットにおける全ての３Ｄ画像データセットに関してセグメント化を実行することができる。しかしながら、もちろん一連の３Ｄ画像データセットにおける個々の３Ｄ画像データセットを抜かすこともでき、この場合には１つの３Ｄ画像データセットのセグメント化の際に、既に構造がセグメント化された時間的に最も近い画像データセットの結果が取り込まれる。
【００１４】
解剖学的関係の考慮は、例えば準備されたテーブルの参照によって行なうことができる。このテーブルにおいては、既知のモデルトポロジーすなわち既知の解剖学的関係に関して、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／または予め与えられた探索空間が割り付けられている。なお、セグメント化パラメータは、例えば特徴点または特徴表面に対する距離を用いてセグメント化結果の改善のために変化させることもできるセグメント化閾値である。
【００１５】
本発明による方法の主要な適用分野はＣＴＡ画像撮影の４Ｄ画像データセット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を使用できるならば、例えばＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴまたは３Ｄ超音波技術のような他の画像化技術の４Ｄ画像データセットにおける他の解剖学的構造をセグメント化するために使用することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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詳細に説明する。
図１は心筋層に沿った冠状血管の位置の例を示し、
図２は本発明による方法による初期の３Ｄ画像データセットからのセグメント化の最初のステップと時間的に後に続く３Ｄ画像データセットからのセグメント化の次のステップとを示す。
【００１７】
図１は具体的説明のために上側部分に心臓の概略表示を示し、これにおいては例えば大動脈弓１、肺動脈２、右冠状動脈の前枝（ＲＣＡ）３、左冠状動脈の前枝（ＬＣＡ）４、左冠状動脈の側枝（ＬＡＤ）５、右冠状動脈の後枝（ＲＣＡ）６を認識することができる。後枝はそれぞれ破線で示されている。解剖学的な事実に基づいて心時相間に冠状血管の動きの限界が存在することは当然である。血管は常に心筋層に沿って延び、この心筋層が探索空間を明らかに制限する。
【００１８】
これに対して下側の例には心筋層８の上側で動く左冠状動脈の側枝５の表示が描かれている。
【００１９】
本発明による方法では、冠状動脈および心筋層の既知の空間的関係に基づいてセグメント化する際の探索空間を制限するために、この解剖学的関係並びに心臓の動きにおける既知の解剖学的関係が利用される。このために、本例ではセグメント化された血管が種々の拠点Ｐiにおいて区分され、拠点を出発点としてそれぞれ許可された探索空間Ｒが規定される。この探索空間Ｒの制限時に、拠点Ｐiが心時相ごとに特定の空間の内部のみで動き得るように考慮される。加えて、心筋層に対する距離ｄは常に守られねばならない。
【００２０】
本例では、本発明による方法に従ってセグメント化されるべき心臓の４Ｄ画像データセットが準備される。このセグメント化の際の進行を図２に基づいて説明する。図２は初期のセグメント化Ｓ（ｔ0）の最初のステップ並びに時間的に後に続く３Ｄ画像データセットのセグメント化Ｓ（ｔ1）の次のステップを示す。
【００２１】
先ず、今問題にしている一連の３Ｄ画像データセットにおいて時点ｔ0、例えば心拡張期に相当する最初の３Ｄ画像データセットから通常の方法で冠状血管がセグメント化される。セグメント化された冠状血管は図２の左側部分に極めて概略化されて示されている。この表示では左冠状動脈の前枝４、左冠状動脈の側枝５並びに左冠状動脈の後枝７が認識できる。通常のセグメント化アルゴリズムで実行可能であるこの初期のセグメント化後、セグメント化された冠状血管系において、図２において認識できるように適切な拠点Ｐ1〜Ｐ4が決定される。更に、この３Ｄ画像データセットから左心室および右心室もしくは心筋層のセグメント化によって心臓モデルが発生される。引続いて心筋層もしくは左心室に対する拠点Ｐ1〜Ｐ4の距離の算出が行なわれる。
【００２２】
この初期のセグメント化Ｓ（ｔ0）後に、心時相内の次の時点ｔ1に相当する３Ｄ画像データセットからセグメント化が行なわれる。これが図２の右側部分に示されている。この場合に、決定された各拠点Ｐ1〜Ｐ4について探索空間Ｒ、例えば時点ｔ0から時点ｔ1までの冠状血管の最大可能な動きと心筋層に対する最小距離とに基づいて決定された固定の半径を有する１つの球が規定される。ここで画像処理方法により、各拠点について、３Ｄ画像データセットにおいて血管の代表であり得る候補が探索される。探索の際、その都度、予めセグメント化された心筋層、左心室または右心室に対する距離ｄを含み各拠点の周りに規定された探索空間９が考慮される。図２の右側部分に、心筋層８の位置が、拠点の１つについて距離ｄおよび探索空間Ｒと同様に示されている。セグメント化自体はここでも探査空間および距離を考慮して公知のセグメント化技術により行なうことができる。例えば、上述の制限が考慮されならば、従来のリージョングローイング技術の使用も可能である。この場合に、例えば平滑化条件の満足、または解剖学的分岐の考慮のような他の最適化ステップも付加的に考慮することができる。
【００２３】
時点ｔ1の３Ｄ画像データセットから冠状血管の完全なセグメント化を行った後、次の時点ｔ2の３Ｄ画像データセットから冠状血管のセグメント化が行なわれる。これは同じようにして行なうことができるが、しかし今回は時点ｔ1での３Ｄ画像データセットからなるセグメント化結果を用いて行なわれる。方法全体は、このようにして相次いで、今問題にしている一連の３Ｄ画像データセットにおいて冠状血管系がセグメント化されるべき全ての３Ｄ画像データセットに関して行なわれる。
【００２４】
特に冠状血管の現在位置に関する既知の解剖学的関係もその都度先行する時点のセグメント化の結果も次の時点における算出に利用することによって、全ての４Ｄ画像データセットからなる冠状血管のセグメント化を従来技術におけるよりも著しく迅速に行なうことができる。更に、上述の情報の利用により明らかに信頼性の高いセグメント化結果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】心筋層に沿った冠状血管の位置の例を示す図
【図２】本発明方法による初期の３Ｄ画像データセットからのセグメント化の最初のステップと時間的に後に続く３Ｄ画像データセットからのセグメント化の次のステップとを示す図
【符号の説明】
【００２６】
１          大動脈弓
２          肺動脈
３          右冠状動脈の前枝
４          左冠状動脈の前枝
５          左冠状動脈の側枝
６          右冠状動脈の側枝
７          左冠状動脈の後枝
８          心筋層
９          探索空間
Ｐi        拠点
Ｒ          探索空間
ｄ          心筋層に対する距離
【図１】
2006075601.tif 000003
【図２】
2006075601.tif 000004