(57)【要約】【課題】器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するための自動化された方法を提供する。【解決手段】方法が、画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成するステップと、分節された画像内の塞栓ポイントを識別するステップと、塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップとを包含する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するための自動化された方法において、
画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成するステップと、
前記分節された画像内の塞栓ポイントを識別するステップと、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップと、
を包含することを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記器官は肺である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
塞栓ポイントを識別する前記ステップは、ユーザからの入力としての該塞栓ポイントの受け取りを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
塞栓ポイントを識別する前記ステップは該塞栓ポイントの自動的な識別を含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記画像体積データはコンピュータ断層撮影データを包含する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記ステップは、さらに、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を、部分的な塞栓の閉塞の割合に基づいてスケーリングするステップを包含する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記ステップは、さらに、
前記分節された画像内のサブツリーを計算するステップを包含する、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記分節された画像内のサブツリーを計算する前記ステップは、さらに、
前記塞栓ポイントについての末梢である血管を識別するステップを包含する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記分節された画像内のサブツリーを計算する前記ステップは、さらに、
前記塞栓ポイントにおける血管に対して垂直な平面を求めるステップを包含し、
ここにおいて、前記サブツリーは前記平面に関して前記血管系の末梢部分を包含する、請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記サブツリーの画像は該画像内の近接血管により複数のオーバラップツリーを包含し、さらに、
前記オーバラップツリーを識別するステップと、
該オーバラップツリーを前記サブツリーから除去するステップと、
を包含する、請求項７記載の方法。
【請求項１１】
オーバラップツリーを識別する前記ステップは、さらに、
前記サブツリーの画像内のブランチ角度を分析するステップを包含する、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
オーバラップツリーを識別する前記ステップは、さらに、
子ブランチが補助ブランチ角度を有する子孫ブランチに沿った鋭角なブランチ角度を有する場合には、オーバラップ血管を識別するステップを包含する、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記ステップは、さらに、
前記サブツリーが広がっている前記器官の体積を計算するステップを包含する、請求項７記載の方法。
【請求項１４】
前記サブツリーが広がっている前記器官の体積を計算する前記ステップは、さらに、
前記サブツリーの終端ブランチが前記器官の縁へと延長することにより延長されたサブツリーを形成するステップと、
前記延長されたサブツリーの凸包を計算するステップと、
を包含する、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
器官内の塞栓症により冒されている領域を分析する装置において、
画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成する手段と、
前記分節された画像内の塞栓ポイントを識別する手段と、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める手段と、
を包含することを特徴とする、装置。
【請求項１６】
塞栓ポイントを識別する前記手段は、ユーザからの入力として該塞栓ポイントを受け取る手段を包含する、請求項１５記載の装置。
【請求項１７】
塞栓ポイントを識別する前記手段は該塞栓ポイントを自動的に識別する手段を包含する、請求項１５記載の装置。
【請求項１８】
前記画像体積データはコンピュータ断層撮影データを包含する、請求項１５記載の装置。
【請求項１９】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記手段は、さらに、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を、部分的な塞栓の閉塞の割合に基づいてスケーリングする手段を包含する、請求項１５記載の装置。
【請求項２０】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記手段は、さらに、
前記分節された画像内のサブツリーを計算する手段を包含する、請求項１５記載の装置。
【請求項２１】
前記分節された画像内のサブツリーを計算する前記手段は、さらに、
前記塞栓ポイントについての末梢である血管を識別する手段を包含する、請求項２０記載の装置。
【請求項２２】
前記分節された画像内のサブツリーを計算する前記手段は、さらに、
前記塞栓ポイントにおける血管に対して垂直な平面を求める手段を包含し、
ここにおいて、前記サブツリーは前記平面に関して前記血管系の末梢部分を包含する、請求項２０記載の装置。
【請求項２３】
前記サブツリーの画像は該画像内の近接血管により複数のオーバラップツリーを包含し、さらに、
前記オーバラップツリーを識別する手段と、
該オーバラップツリーを前記サブツリーから除去する手段と、
を包含する、請求項２０記載の装置。
【請求項２４】
オーバラップツリーを識別する前記手段は、さらに、
前記サブツリーの画像内のブランチ角度を分析する手段を包含する、請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
オーバラップツリーを識別する前記手段は、さらに、
子ブランチが補助ブランチ角度を有する子孫ブランチに沿った鋭角なブランチ角度を有する場合には、オーバラップ血管を識別する手段を包含する、請求項２４記載の装置。
【請求項２６】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める前記手段は、さらに、
前記サブツリーが広がっている前記器官の体積を計算する手段を包含する、請求項２０記載の装置。
【請求項２７】
前記サブツリーが広がっている器官の体積を計算する前記手段は、さらに、
前記サブツリーの終端ブランチが前記器官の縁へと延長することにより延長されたサブツリーを形成する手段と、
前記延長されたサブツリーの凸包を計算する手段と、
を包含する、請求項２６記載の装置。
【請求項２８】
器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するためのコンピュータプログラムコードが記憶されているコンピュータ読み取り可能媒体において、
前記コンピュータプログラムコードは、プロセッサによって実行される場合に、
画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成するステップと、
前記分節された画像内の塞栓ポイントを識別するステップと、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップと、
を規定していることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２９】
塞栓ポイントを識別するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、ユーザからの入力としての該塞栓ポイントを受け取るステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項２８記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３０】
塞栓ポイントを識別するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、該塞栓ポイントを自動的に識別するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項２８記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３１】
前記画像体積データはコンピュータ断層撮影データを包含する、請求項２８記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３２】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を部分的な塞栓の閉塞の割合に基づいてスケーリングするステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項２８記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３３】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記分節された画像内のサブツリーを計算するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項２８記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３４】
前記分節された画像内のサブツリーを計算するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記塞栓ポイントについての末梢である血管を識別するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項３３記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３５】
前記分節された画像内のサブツリーを計算するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記塞栓ポイントにおける血管に対して垂直な平面を求めるステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含し、
ここにおいて、前記サブツリーは前記平面に関して前記血管系の末梢部分を包含する、請求項３３記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３６】
前記サブツリーの画像は該画像内の近接血管により複数のオーバラップツリーを包含し、該コンピュータ読み取り可能媒体は、さらに、
前記オーバラップツリーを識別するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含し、
前記オーバラップツリーを前記サブツリーから除去するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項３３記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３７】
オーバラップツリーを識別するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記サブツリーの画像内のブランチ角度を分析するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項３６記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３８】
オーバラップツリーを識別するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
子ブランチが補助ブランチ角度を有する子孫ブランチに沿った鋭角なブランチ角度を有する場合には、オーバラップ血管を識別するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項３７記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３９】
前記塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記サブツリーが広がっている前記器官の体積を計算するステップを規定しているコンピュータプログラムコードを包含する、請求項３３記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４０】
前記サブツリーが広がっている前記器官の体積を計算するステップを規定している前記コンピュータプログラムコードは、さらに、
前記サブツリーの終端ブランチが前記器官の縁へと延長することにより延長されたサブツリーを形成するステップを規定しているコンピュータプログラムコードと、
前記延長されたサブツリーの凸包を計算するステップを規定しているコンピュータプログラムコードと、
を包含する、請求項３９記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するための自動化された方法および装置ならびに器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するためのコンピュータプログラムコードが記憶されているコンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
塞栓症は異物による血管の閉塞である。血餅は塞栓症の最も一般的な原因である。肺塞栓は肺動脈（心臓から肺へと延びる血管）への血流によって運ばれる血餅であり、部分的または完全にその血管をブロックする。述語「塞栓」は血管を閉じる栓を指し、塞栓症はこの塞栓によって生じる経過を指す。
【０００３】
肺塞栓症（ＰＥ）は突然死の一般的な原因であるが、これは多くの場合予防可能なものである。抗凝固薬を用いた速効性の治療は生命が失われることを本質的に阻止できる。しかしながら治療には危険も伴うので、正確な診断が極めて重要である。コンピュータ断層血管撮影法（ＣＴＡ）は、肺血管撮影法や換気血流スキャンのような代替的な方法に相当するまたはそれよりも優れた感度および特異性を提供する診断法としてますます広範に受け入れられている。ＣＴＡは高速且つ非侵襲性であり、また多くの場合患者の症状を説明するための択一的な診断を可能にする利点を有する。
【０００４】
１６スライスコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）マシンから得られる、造影剤が注入された患者の画像は非常に高い解像度のデータを提供し、亜区域の動脈内に存在する塞栓をより良好に検出することができる。この高解像度の３次元データは肺におけるＰＥの作用を正確に分析するための可能性を提供するが、そのような評価は自動化が行われない限り実行不可能である。
【０００５】
造影ＣＴ画像においてＰＥを自動的に分析するための現在の技術は、動脈内の血餅自体の直接的な検出に関係するか、冒された肺の領域内の灌流の異常を視覚化することによる血餅位置の間接的な推論に関係する。前者の場合には、ＰＥの正確な位置を検出するために動脈の良好な分節が一般的に必要とされる。血餅の検出を視覚化技術またはコンピュータ支援による検出（ＣＡＤ）によって行うことができる。
【０００６】
ＣＴＡの自動化された分析に関する別の技術においては、灌流の異常を直接的に視覚化するために肺の局所的な領域の平均的な密度が計算されて、描写される。平均密度よりも低い密度を示す肺の領域は上流の血餅を暗示している可能性がある。この技術の利点は、疾患の範囲および重傷度をグラフィック的に表せる点にある。しかしながら、血流を適切に測定するためには造影剤の注入の前後での２回のスキャンが必要とされ、このことは取得を複雑にし、また倍の放射線が必要とされる。さらには、２回のスキャンをアライメントするためには厳格でない重ね合わせが必要とされ、これは困難且つ時間がかかるものである。現在のところ、潜在的なＰＥを持つ患者を評価するために許容される臨床的な診療では、造影剤注入後にただ１回だけスキャンを実施すべきである。したがって、塞栓症が器官を冒している範囲を１回のスキャンから分析するための自動化された技術が必要とされる。
【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、器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するための自動化された方法および装置を提供することである。また本発明の課題は、器官内の塞栓症により冒されている領域を分析するためのコンピュータプログラムコードが記憶されているコンピュータ読み取り可能媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に関する課題は、画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成するステップと、分節された画像内の塞栓ポイントを識別するステップと、塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップとを包含することを特徴とする方法によって解決される。
【０００９】
請求項１５に関する課題は、画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成する手段と、分節された画像内の塞栓ポイントを識別する手段と、塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求める手段とを包含することを特徴とする装置によって解決される。
【００１０】
請求項２８に関する課題は、コンピュータプログラムコードがプロセッサによって実行される場合に、画像体積データを使用して器官の血管系の分節された画像を形成するステップと、分節された画像内の塞栓ポイントを識別するステップと、塞栓症によって冒されている器官の体積を自動的に求めるステップとを規定していることを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体によって解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、気管内の塞栓症により冒されている部位を分析するための自動化された技術を提供する。本発明の実施形態によれば、器官の血管系の分節された画像が、例えばコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）マシンから受け取る画像体積データを使用して形成される。続いて分節された画像内の塞栓が識別される。塞栓は塞栓ポイント（例えばここでは塞栓ポイントは手動で識別される）を入力として受け取ることによって識別することができる。択一的に、塞栓ポイントを自動的に識別することができる。このデータに基づいて、塞栓によって冒されている器官の体積が自動的に求められる。
【００１２】
塞栓によって冒されている器官の体積は、分節された画像内のサブツリーを計算することによって求めることができ、ここでサブツリーは識別された塞栓ポイントに対して末梢の血管を包含している。１つの実施形態においては、塞栓ポイントにおける血管に対して垂直な平面を求めることによってサブツリーが形成され、このような垂直な平面はサブツリーがその平面に関して血管系の末梢部分を包含するように求められる。サブツリー画像は不所望なオーバラップツリーも包含する可能性があるので、そのようなオーバラップツリーは（例えばブランチの角度を分析することによって）識別されて、サブツリーから除去される。この時点において、サブツリーによって灌流される器官の体積、すなわちサブツリーが広がっている器官の体積を計算することにより、塞栓症によって冒されている器官の体積を求めることができる。さらには、塞栓症は動脈を部分的にしか遮断しないこともあるので、部分的な塞栓の閉塞パーセンテージに基づいて体積をスケーリングすることにより、冒されている体積を調整することができる。さらには、患者内に１つ以上の塞栓が存在する可能性もあるので、付加的な塞栓を識別し、各サブツリーが広がっている器官の割合を計算し、全ての塞栓によって冒されている器官の全体の割合を得るためにこれらを一緒に合計することによって処理を繰り返すことができる。
【００１３】
本発明の上記の利点および別の利点は、当業者には以下の詳細な説明並びに添付の図面を参照することにより明らかになる。
【実施例】
【００１４】
以下では本発明の実施形態を実現するために必要とされる処理ステップに関して本発明を説明する。これらのステップを、当業者には十分公知のコンフィギュレーションを有する、適切にプログラミングされたコンピュータによって実施することができる。適切なコンピュータは例えば、公知のコンピュータプロセッサ、メモリユニット、記憶装置、コンピュータソフトウェアおよび他の構成要素を使用して実現することができる。そのようなコンピュータの高レベルのブロック図が図１に示されている。コンピュータ１０２はこのコンピュータ１０２の演算全体を制御するプロセッサ１０４を包含し、この制御はそのような演算を規定するコンピュータプログラム命令を実行することにより行われる。コンピュータプログラム命令を記憶装置１１２（例えば磁気ディスク）に記憶することができ、またこのコンピュータプログラム命令の実行が要求されるとメモリ１１０にロードすることができる。コンピュータ１０２は、他の装置と（例えば局所的に、またはネットワークを介して）通信するための１つまたは複数のインタフェース１０６も有する。コンピュータ１０２は入力／出力部１０８も有し、この入力／出力部１０８はコンピュータ１０２とのユーザインタラクションを可能にする装置（例えばディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカ、ボタンなど）を表す。当業者であれば、実際のコンピュータのインプリメンテーションが他の構成要素も包含することを認識するであろうし、また図１が例示を目的としてそのようなコンピュータの幾つかの構成要素を高レベルで表していることを認識するであろう。さらには当業者であれば、本明細書に記載されている処理ステップを、そのような処理ステップを実現するために特別にコンフィギュレートされた回路を有する専用のハードウェアを使用して実現できることを認識するであろう。択一的に、処理ステップをハードウェアとソフトウェアの種々の組み合わせを使用して実現することができる。
【００１５】
図２は本発明の実施形態に関して実施されるステップのフローチャートを示す。最初にステップの簡単な概要を述べる。図２の各ステップに関しては以下の一般的な説明の後に詳述する。最初に、ステップ２０２において画像体積データ（ｌ）が受け取られる。ステップ２０２において画像体積データを受け取った後に、ステップ２０４において肺の血管系の分節および分析が実行される。次にステップ２０６において、分節された肺の血管系内のＰＥ部位が識別される。ＰＥ部位のこの識別は分節された肺の血管系の画像を考察した後に手動で入力することができる、またはＰＥ部位を自動的に識別することができる。ステップ２０８においては、ＰＥによって冒されている血管のサブツリーが分析され、このＰＥによって冒されている肺の体積が求められる。
【００１６】
ここで図２のステップのさらなる詳細を以下の記号を使用しながらさらに詳細に説明する。オリジナル画像の体積はｌで表される。選択されたＰＥ部位はｐ＝（ｘ、ｙ、ｚ）で表され、ここで（ｘ、ｙ、ｚ）はＰＥ部位の３次元座標を表す。肺内の分節された血管系を包含する体積はＳと表される。最後に、分節されたサブツリーの体積はＳ′と表される。
【００１７】
ステップ２０２は処理ステップに対する入力としての画像体積データの取得を表す。有利な実施形態においては、この画像体積データは、マルチスライスコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）マシンにより取得される、造影剤が注入された患者の画像を表す。このデータを例えば、インタフェース１０６を介したＣＴマシンとの（直接的またはネットワークを介する）コネクションによって、または取り外し可能なデータ記憶装置（例えばＣＤロム、磁気ディスク、フラッシュメモリまたは他のあらゆる取り外し可能なデータ記憶装置）を介して受信することができる。択一的には、本発明をＣＴマシン内に統合されたシステムとして実現することができ、その場合には本明細書に記載する処理をＣＴマシン自体において実施することができる。
【００１８】
ステップ２０４においては、肺の血管系の分節および特性付けが実行される。１つの実施形態においては、このステップが Pichon E, Novak CL, Kiraly AP, Naidich DP, "A novel method for pulmonary emboli visualization from high-resolution CT images," Proceedings of the SPIE Medical Imaging 2004、第５３６７巻１６１〜１７０頁、２００４年に記載されているように実施され、この刊行物の開示内容は参照により本明細書に取り入れられる。この技術は以下のように処理を行う。最初に肺のマスクが形成される。シード（種）ポイントが初めに気管内に選択される。領域成長はこのシードポイントにおいて肺全体が分節されるまで実施される。この領域成長は気道を介する肺を充填するために高い閾値を必要とする。侵食に続く拡張が分節された画像において実施され、血管のような液体で充填されている領域に起因する空間が満たされる。胸壁近傍の肋骨および他の構造物がマスクに包含されることを阻止するために、侵食オペレータは拡張オペレータよりも僅かに大きい。肺の血管は閾値を上回る全てのボクセルを肺マスク内に包含することによって分節される。ＰＥが存在することによって幾つかの血管への造影剤の流れがブロックされるので、閾値は造影剤を含む血管および造影剤を含まない血管の両方が包含されるよう選択されている。次に、連結している構成要素の標識化が分節された構造において実施される。体積の小さい構造は除去される。結果として肺の血管系の分節Ｓが得られる。この処理の限界は、肺静脈または他の密な構造が動脈に沿って包含される可能性があることである。結果として得られた分節Ｓが３００として図３に示されている。分節３００は肺３０２ならびに血管系３０４の輪郭を示す。
【００１９】
他の公知のあらゆる方法も分節を形成するために使用することができる。例えば、Sato Yらによる"Three-dimensional multi-scale line filter for segmentation and visualization of curvilinear structures in medical images," Medical Image Analysis、第２巻第２号１４３〜１６８頁、１９９８年に記載されているようなラインフィルタも使用することができる。付加的に、ラインフィルタ出力におけるツリー分析も精度を高めるために使用することができる。
【００２０】
分節の形成後に、符号付き距離マップＤｓが肺の血管に対して計算される。ＤｓはＳ内の各ボクセルから最も近い表面ポイントまでの距離を表す。比較的大きい動脈は比較的大きな半径を有するので、その芯において比較的大きいＤｓ値を有する。この情報は以下さらに詳細に説明するサブツリーを計算するために使用される。
【００２１】
ステップ２０６（図２）は、分節された肺の血管系におけるＰＥ部位ｐの識別を表す。そのようなＰＥ部位がポイント３０６として図３に示されている。このポイントは（例えば医師によって）手動で識別されて表すことができるか、自動的な検出アルゴリズムの出力であってもよい。いずれの場合にも、ステップ２０６はＰＥ部位ｐが処理ステップに対する入力であることを表す。ＰＥ部位は、例えば（手動で識別される場合には）入力／出力部１０８を介して、または（自動的に識別される場合には）インタフェース１０６を介して入力することができる。
【００２２】
この時点では処理において以下のデータを利用できる。
ａ）オリジナルの造影ＣＴ画像ｌ；
ｂ）距離標識Ｄｓを包含する肺の血管の分節Ｓ；および
ｃ）さらなる分析のための分節された画像内のポイントｐ。
【００２３】
この時点においては、処理をステップ２０８、すなわちＰＥによって冒されている動脈サブツリーの分析でもって続行することができる。このステップにおいては、ＰＥによって冒されている肺の体積を求めるために、ＰＥによって冒されているサブツリーが分析される。ステップ２０８に関する処理を図４のフローチャートと関連させてさらに説明する。サブツリー分析ステップは図４に示されているように４つのステップ（４０２〜４０８）を含む。最初にステップ４０２において、血管の方向に対して垂直な二分平面がポイントｐにおいて求められる。この平面はステップ４０４において、サブツリーと称されるツリーの末梢部分を隔離するために、限定的な領域成長の実行に使用される。ステップ４０６においては、スケルトン化ベースの方法によってサブツリーからツリーモデルが計算され、交差する血管を除去するために分析される。ステップ４０８においては冒されている肺の体積が求められる。図４の各ステップのさらなる詳細を以下説明する。
【００２４】
ステップ４０２は血管において選択されたＰＥポイントと交差する垂直な平面を求める。図５においてこの平面は５０２として図示されており、ＰＥポイントは５０４として図示されている。このステップに関して、選択されたポイントｐ５０４が与えられて入れば、分節Ｓの固定の大きさのサブ体積がｐに関して形成される。この固定の大きさのサブ体積は局所的なツリー構造のみを包含するのであって、基部方向または末梢方向における完全なツリーは包含していないことを言及しておく。このサブ体積内の分節された血管系は、公知のスケルトン化ベースのツリー計算方法によってモデリングされる。このスケルトンル化ベースのツリー計算方法はA.P. Kiralyらによる"Three-Dimensional Path Planning for Virtual Bronchoscopy," IEEE Transactions on Medical Imaging、第２３巻第９号１３６５〜１３７９頁、２００４年９月に記載されており、この刊行物の開示内容は参照により本明細書に取り入れられる。この方法は一般的に以下のことを規定している。
【００２５】
ツリー計算方法は、血管系の分節された画像および根部位が与えられていればツリーモデルを計算する。単純なツリーモデルが図６に示されている。ツリーは連結されている一連のブランチから構成されている。各ブランチはやはり一連の部位から構成されている。根部位はツリーの根部を規定し、全てのブランチに関する親子関係を決定する。ブランチ部位は２つのブランチ間において分岐が生じている部位である。終端部位は子を有さないブランチの端点において発見される。最後に、他の全ての部位は観察部位と称される。
【００２６】
以下のプロシージャはツリーモデルを求めるために使用される。分節された構造が与えられていれば、その構造の３Ｄスケルトンが先ず計算される。この演算は分節を分岐３Ｄ線からなる１ボクセルの厚さの構造に変換するものである。スケルトンはブランチおよびブランチポイントが発見されるツリーモデルのフォーマットで記憶される。根部位はツリーの根を決定する。各ブランチの部位はブランチを形成するボクセル位置である。この初期的なツリーモデルは、データの離散的な性質および分節の粗さに起因して誤りブランチを包含している可能性が高い。大きさを基礎とする判定基準を使用することにより、誤りブランチは除去されてモデルは洗練される。部位の位置はサブボクセルレベルについても洗練される。最終的には残りのブランチの各部位にも、隣接する部位の位置に基づいてブランチ方向に垂直な方向が割り当てられる。
【００２７】
上述の方法はポイントｐに関して取得されたサブ体積に適用される。位置ｐにおいて垂直平面を取得することが重要である。根部位は単にｐから最も遠い分節内のポイントとして選択される。この根部位はツリーの末梢および基部に関して適切でない可能性があることを言及しておく。実際の根部位はツリーの最基部のブランチに配置されているべきである。しかしながら根部位の位置は、位置ｐにおいて計算された垂直平面には影響を及ぼさない。計算されたモデルが与えられていれば、ｐに最も近い部位を採用し、またその部位の観察方向が平面に垂直とされる。
【００２８】
次のステップ（ステップ４０４、図４）はこの定義済みの平面を使用して、残りのツリーからサブツリーを除去する。ステップ４０４は以下のように処理を行う。血管を二分する平面５０２が与えられていれば、ツリーのどちら側が関心のあるサブツリーを包含し、またどちら側が心臓に向かう近位の血管を包含するのかという問題が依然として存在する。このステップの目的は、選択された血管系の末梢部分の分節を形成することである。このような分節をＳ'と称する。ルールベースの２つの領域成長演算は、平面の各側に１つある位置ｐにおける分節された構造Ｓにおいて実施される。標準的な３Ｄ領域成長演算が実行され、これは２つのことで条件付けられている。第１に、領域がＳ内で規定されている分節によって結合されていなければならない。第２に、領域が事前に規定されている平面５０２と交差してはならない。２つの領域のうちの小さい方が末梢ツリーとみなされる。最終結果は、末梢のサブツリーＳ'⊂Ｓの決定であり、これはさらなる処理の基礎とされる。末梢のサブツリーＳ'は図７において７００で表されている。このサブツリーは付加的な血管７０４を包含する可能性があり、この付加的な血管７０４は部分的な体積の作用によって交差して現れる可能性があることを言及しておく。これらの交差している付加的な血管は次のステップにおいてアドレッシングされる。
【００２９】
ステップ４０６においては、ツリーモデルが（上述したような）スケルトン化ベースの方法によってサブツリーから計算され、また交差する血管を除去するために分析される。サブツリーＳ'７００が与えられていれば、そのサブツリーのツリー構造が上述したようなスケルトン化ベースのツリー計算方法によって求められる。スケルトン化ベースのツリーが血管において線（例えば７０６）として図７に示されている。上述したように、ステップ４０２は選択されたポイントｐに関するツリー構造のみを計算したのであって、サブツリー全体は計算されていない。ステップ４０６の目標はサブツリーのモデルを提供することである。選択されたポイントｐに最も近いブランチ端点がモデルに関する根部位として自動的に選択される。しかしながらツリー計算方法は、入力として表される分節された管状の構造が実際の血管ツリーを形成し、且つオーバラップ構造を包含しないことを想定している。このことは、肺の血管が部分的な体積の作用に基づき明らかなオーバラップを包含する可能性があるので、表される全てのツリーに該当するものではない。したがって計算されたモデルは、そのようなツリーがＳ'と交差している時には常に、近接する血管（の領域）に入り込んでいる適切でないブランチを包含することになる。
【００３０】
分節のツリーモデルが与えられていれば、近接する血管による血管の交差を求めることができる。図８に示されているように、最初に各ブランチのブランチ角度８０２が求められる。図９は交差している血管を識別して除去するための方法を示す。末梢動脈ツリー９０２は分岐構造を有し、この分岐構造は一般的に９０°よりも大きい角度を親ブランチから形成する。例えば、子ブランチ９０４は９０°よりも大きいブランチ角度９０６を有する。ここでＳ'内で交差しているサブツリー９１０の血管９０８が考察され、したがってツリー構造内で補足されている。この交差は、補助ブランチ角度９１６を有する子孫ブランチ９１４に沿った９０°よりも小さいブランチ角度９１２を形成する（エラーのマージンは補助的に考察されるべき角度に対して許容される）。したがってステップ４０６によれば、交差している血管は（１）親ブランチに対して鋭角なブランチ角度を有する子ブランチ、（２）補助的なブランチ角度を有する子孫ブランチによって識別される。したがってこのテストによれば、ブランチ９０８および９１４が交差している血管として識別される。識別された交差ブランチはモデルから除去される。ツリーモデルからのブランチの除去は、その子孫としてモデル内で捕捉されたブランチ全ての除去も要求することを言及しておく。したがって図９の例においては、親ブランチ９０８もブランチ９１８も除去される。何故ならば、根部位に関してツリー構造はブランチ９０８の子孫としてこれらをモデリングしているからである。交差している血管の全ての連結しているツリー構造がモデルから除去されるまで、識別および消去が反復的に続けられる。
【００３１】
交差を全く有さない最終的なツリーモデルおよび分節が図１０において１００２として示されており、Ｓ'内に規定されている血管サブツリーを洗練するために使用することができる。全てのブランチの全ての部位はＤｓによる距離値と関連付けられている。上述したように、距離値は所定の分節されたボクセルから血管の表面までの最短距離の値を表す。したがって、その値は特定のボクセル位置における分節内に包含することができる最大の球体の半径である。これらの距離値のアベイラビリティによって、ツリーモデルはそのツリーモデル内の各部位に適当な大きさの球体を配置して、この球体と交差するＳの部分を捕捉することによりＳ'を再現することができる。交差するツリーはモデルから除去されているので、それらのツリーはこの再現されたＳ'には現れない。最終的なＳ'は図１０に示されているように交差を有さない血管サブツリーのみを包含する。したがって、最初に求められたＳ'は最終的なものではなく、ツリーモデルによって利用される高レベルの情報でもってさらに改善される。
【００３２】
この時点において、ＰＥによって冒されている肺の体積を定量化するためにステップ４０８を続行することができる。この定量化ステップ４０８はサブツリーが広がっている肺体積の領域を評価する。より正確にこの領域を評価するために、胸壁近傍の血管を含む詳細なサブツリーが必要とされる。高解像度ＣＴは小さい血管を抽出することができるが、分節ツリーは大抵の場合胸壁に達しない。しかしながら、冒されている体積の良好な近似を可能にするには十分な程に分節は胸壁に接近している。
【００３３】
図１１に示されているように、ツリーモデル内の各終端ブランチ（すなわち子を有さないブランチ）（１１０２，１１０４）は、胸壁１１０６における肺の縁に接するまで直線的に延びている。上述したように、各部位はその部位に関する観察方向を有し、この観察方向はそのポイントにおける血管の方向を規定する。各終端ブランチの各終端部位（１１０８，１１１０）における観察方向は延長の方向を決定する。
【００３４】
冒されている肺の体積を求めるために、延長しているツリーの３次元の凸包が公知のやり方で計算される。この凸包１１１２は冒されている肺の領域を規定する。この領域の体積が（凸包内のボクセルの数を計数することにより）測定され、また冒されている肺の割合を表すために（肺マスク内のボクセルの数を計数することにより計算された）肺全体の体積で除算される。上述したようにブランチの延長は、これらのブランチが既に胸壁の近傍にあるので許容可能な推定である。さらなる分岐は凸包の外側では殆ど交差しない。
【００３５】
上述した技術により形成された画像は、分節および定量化の結果をグラフィック的にフィードバックするために、入力／出力部１０８（図１）（例えばコンピュータ表示装置）を介してユーザに表示することができる。有利な実施形態においては、図１２に示されているように、分節された動脈１２０２を透明色で表示することができ、また副次的に分節されたツリーの凸包１２０４は冒されている領域を視覚化するために使用される。さらには、肺１２０６を透明に示すことによって肺の冒されている体積が視覚的に表示される。
【００３６】
明瞭にするために、上述の実施形態は単一のＰＥ部位および抽出されたサブツリーに関して説明した。しかしながら患者が複数の塞栓を有している場合もある。上述のステップを、各部位に関して抽出された新たなサブツリーを用いて、付加的に選択されたＰＥ部位に対して繰り返すことができる。各サブツリーによって定められる体積を、冒されている肺の総体積を表すために合計することができる。表されたＰＥが別のＰＥの直接的な下流である場合には、一方のサブツリーを完全に他方のサブツリーに包含させることができる。この条件はツリー計算から検出することができる。この場合において冒されている領域全体を計算するならば、小さい方のツリーの体積は大きい方のツリーには付加されない。
【００３７】
場合によっては、肺塞栓は部分的にしか動脈をブロックしないことを言及しておく。そのような事例においては、血液は血餅を越えて依然として流れることができ、冒されているサブ領域に部分的に血液が灌流することが可能である。これらの事例において、肺が塞栓によって冒されている程度を計算できることは殊に有用である。以下の実施形態は、部分的に閉塞している塞栓の作用を評価する。ＰＥ部位および分節された血管が与えられていれば、分節された血管に垂直な交差部分領域ＡＣを計算するために血餅が動脈から分節される。血餅が生じている血管の交差部分領域ＡＶも血管分節から計算される。閉塞の割合はＡＣ／ＡＶの最大値として計算される。肺への作用の程度は、閉塞の割合によってスケール化されている、冒されているサブ領域によって表される。図１２における例では、閉塞の割合が８０％である場合には、肺への作用の程度は４．６％または５．７％の８０％である。
【００３８】
上記の実施例の説明はあらゆる観点において説明的且つ例示的なものであって、制限的なものでもない。また本明細書に記載されている本発明の範囲は実施例の説明から定められるべきではなく、むしろ特許法によって認められている完全な幅により解釈される請求項から定められるべきである。本明細書において図示して説明した本発明は本発明の原理を単に説明しているに過ぎず、当業者であれば本発明の範囲および精神を逸脱することなく種々の修正形態を実現することができる。当業者であれば本発明の範囲および精神から逸脱することなく他の種々の特徴の組み合わせを実現することができる。例えば、本発明は本明細書において例示的な実施形態としての肺塞栓症を使用して説明した。しかしながら、本発明は肺塞栓症に制限されるものではなく、他のあらゆる種類の塞栓症に適用することができる。さらには、ＣＴデータを使用して説明したがこれも例示的な実施形態である。しかしながら、本発明は他のあらゆる種類の３次元医療画像データ、例えば磁気共鳴に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明を実施することができるコンピュータの高レベルのブロック図を示す。
【図２】本発明の実施形態に関して実施されるステップのフローチャートを示す。
【図３】肺の血管系の分節Ｓを示す。
【図４】ＰＥによって冒されている動脈サブツリーの分析中に実行されるステップのフローチャートを示す。
【図５】選択されたＰＥポイントと交差する、識別された垂直平面を有する器官の血管系を示す。
【図６】ツリーモデルを示す。
【図７】選択された血管系の末梢部分の分節を示す。
【図８】ブランチ角度を示す。
【図９】ブランチ角度分析を使用して交差ブランチを求めるための方法を示す。
【図１０】交差が除去されたツリーモデルおよび分節を示す。
【図１１】ツリーの終端ブランチの延長を示す。
【図１２】器官の冒されている体積の表示。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図１０】
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【図１２】
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