(57)【要約】本発明は、空間的に関係するデータ点の集合として記憶されている複数の構造の画像を区分するシステム及び方法に関するものである。これらの点は所定パラメータの変化を表わし、このパラメータは区分を行うことを可能にする。一旦、データを取得すると、対象構造を示すシード点を選択する。各データ点に、当該点がシード点と同じ構造の一部であることの信頼度に関する接続性の値を割り当てる。対象構造の終点を選択し、接続性の値に基づいてシード点と終点との間の経路を構成する。経路に沿って平面を切り出し、各平面上に位置するデータ点を用いて最終接続性を決定し、これにより、最終的な区分画像を生成する。
2008514317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定パラメータの変化を表現し空間的に関係するデータ点の集合として記憶された複数の構造の画像を区分する方法において、
区分する構造内でシード点を選択するステップと；
前記データ点の各々に、それぞれのデータ点が前記シード点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す予備接続性値を割り当てるステップと；
前記区分する構造内で終点を選択するステップと；
前記シード点から始まり前記終点で終わる前記データ点のうち、所定値を上回る前記予備接続性値を有する前記データ点の接続列を規定するステップと；
前記データ点の接続列中の前記データ点毎に、関連する点の集合を規定するステップと；
前記データ点の接続列中の前記データ点の各々に、前記関連する点の集合のそれぞれの点が、前記シード点及び前記終点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す最終接続性値を割り当てるステップと
を具えていることを特徴とする複数構造の画像の区分方法。
【請求項２】
前記関連する点の集合が、前記データ点の接続列中のそれぞれの前記データ点を通る平面を規定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記平面の各々が、前記データ点の接続列中のそれぞれのデータ点を通るそれぞれのベクトルに対する法平面をなすことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記関連する点の集合が、前記データ点の接続列中のそれぞれの前記データ点を通る一対の直交する平面を規定し、前記最終接続性値が、前記一対の直交する平面の第１の方に沿った初期処理経路において割り当てられた接続性値、及び前記一対の直交する平面の第２の方に沿った第２処理経路において割り当てられた接続性値のうちの小さい方の接続性値のそれぞれが前記シード点及び前記終点と同じ構造の一部であることの信頼度を示すことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
さらに、前記データ点の接続列を表示して、前記予備接続性値または前記最終接続性値のいずれかを示すステップを具えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記予備接続性値が、前記シード点からそれぞれの前記データ点までの経路に沿った所定特性の変化の関数によって決まることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記最終接続性値の決定が、前記区分する構造に完全に接続していない隣接構造を切り捨てることを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記最終接続地の決定が、前記データ点のフィルタリングを行うことを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記最終接続性値を、
前記シード点後の前記データ点毎に、前の前記データ点から現在の前記データ点に至る局所方向を特定するステップと；
前記局所方向に対する法平面をなす平面を決定するステップと；
前記平面上の領域内の前記データ点毎に、接続性値を計算するステップと；
前記平面上の前記領域内の前記データ点に対する接続性値に基づいて、前記データ点に対し最終接続性値を割り当てるステップと
によって決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
空間的に関係し所定パラメータの変化を表わすデータ点の集合を有するデータ記憶装置と；
前記データ点における前記所定パラメータの値を、構造の一部のシード点における前記所定パラメータの値と比較して、前記データ点のそれぞれが、前記シード点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す予備接続性値を確立する第１比較器と；
前記シード点を前記構造の終点部分に接続した前記データ点の列の前記予備接続性値を、前記データ点のそれぞれに関連する点の集合の前記予備接続性値と比較して、前記データ点のそれぞれが、前記シード点及び前記終点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す最終接続性値を確立する第２比較器と
を具えていることを特徴とする画像化装置。
【請求項１１】
前記関連する点の集合が、前記シード点と前記終点とを接続するそれぞれのデータ点を通る平面を規定することを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
さらに、前記データ点のマッピングを表示して、前記予備接続性値及び前記最終接続性値を示すディスプレイを具えていることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記比較器の各々がさらに、前記データ点のフィルタリングを行うフィルタを具えていることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記比較器の各々が、前記データ点の各々を通るベクトルに対する法平面を選定することを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記比較器の各々が、前記予備接続性値及び前記最終接続性値を決定するに当たりファジー論理概念を実行するためのファジー論理モジュールを具えていることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、米国特許暫定出願第60/614,495号、2004年10月1日出願に基づいて優先権を主張する。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、撮像の分野に関するものであり、特に、画像の特定部分集合を区分して構造を分離するシステム及び方法に関するものである。本発明は血管構造のセグメンテーション（区分）において特に有用である。
【０００３】
（発明の背景）
多くの疾病は、人間の主要な血管の不完全な働きによるものであり、狭窄及び動脈瘤は主な病状に過ぎない。現在技術状況では、非常に多数の血管診断技術が存在し、例えば超音波技術、ディジタル血管造影法、ＣＴ造影法（ＣＴＡ）、等である。不都合なことに、ほとんどすべての造影技術は非常に侵襲的である。一部はＸ線を使用し、他のものは、対象区域の非常に近くに配置したプローブを用いることによる造影剤の注入を必要とする。
【０００４】
近年、磁気共鳴造影法（ＭＲＡ：Magnetic Resonance Angiography）、特にそのコントラスト強調版（ＣＥ−ＭＲＡ：Contrast-Enhanced MRA）が医療団体によって大いに受け入れられてきた。在来の造影法に比べてより良好な画質を持つことに加えて、この技術の大きな利点の一つは、この技術はほとんど非侵襲であることである。磁気共鳴は電離放射線を用いず、この技術に用いる造影剤はＣＴＡに用いる造影剤より無害であることは良く知られている。
【０００５】
ＣＥ−ＭＲＡは、２つの異なる取得様式、即ち動的状態及び定常状態によって取得することができる。動的取得は、取得時刻と造影剤注入との同期を提供する。完全なタイミングにより、結果的なボリュームは強調された動脈構造のみを示す。この取得は、血流の率または速度のようないくつかの測定不能な変数の推定を必要とする。しかし、取得プロセスの高い速度により、取得画像は低い解像度を有する。他方では、定常状態の取得は、ＣＥ−ＭＲＡにおいて使用する造影剤を区別するより長い持続時間を利用する。このことは、強調した際に血管の完全な構造を示す画像を生じさせる。定常状態の取得様式は、造影剤の注入と画像取得との間の時間遅延を予見する。この時間は、造影剤と血液との完全な混合を得るために有用である。動的な取得とは反対に、定常状態の取得はずっと単純であり、かつ良好な解像度を提供する。
【０００６】
ＣＥ−ＭＲＡの欠点の１つは、その貧弱な画像解像度であり、このことは部分容積（パーシャルボリューム）効果のような問題を生じさせる。部分容積効果とは、診断技術が用いる空間要素（画素、ピクセル）のサイズが有限であることによって生じる多数の効果を称し、この効果はＣＥ−ＭＲＡ手順中の患者の動きによっても生じ得る。例えば、２本の血管が互いに非常に近くに延びている際に、１つ以上の接点が生じ得る。ＣＥ−ＭＲＡでは、造影剤により血液しか見ることができないので、２本の血管が接触するとこれらが接続して見え、従って、これらの接点は往々にして、元の観察面の分析によって見ることができない。一般的なセグメンテーション技術は、互いに接触している血管を区別せず、このことはあらゆる造影剤を使用する際に当てはまる。
【０００７】
ＣＥ−ＭＲＡの他の欠点は、血管内の造影剤の濃度の不均一性である。往々にして、造影剤は血中に均一に分布せず、より明るい画素が血管の外側縁に位置するのに対し、血管の中心に位置する画素は幾分暗い、という結果を伴う。
【０００８】
上述した欠点は、画像セグメンテーション・アルゴリズムの不具合の主な原因である。
【０００９】
従って、本発明の目的は、上述した欠点を解消または軽減するシステム及び方法を提供することにある。
【００１０】
（発明の概要）
１つの態様では、本発明は、所定パラメータの変化を表わす空間的に関係する一組のデータ点として記憶される複数の構造の画像を区分する方法を提供することにある。この方法は、区分する構造内のシード（種）点を選択することによって始まる。データ点毎に予備接続性値を割り当て、この値は、それぞれのデータ点が前記シード点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す。そして、区分する構造内に終点を選択し、前記シード点と前記終点との間のデータ点の列を、所定値を上回る予備接続性値を有する点に基づいて規定する。前記列のデータ点毎に、データ点に関連する点の集合を定める。そして、接続性の最終値を前記列中の各データ点に割り当て、この最終値は、前記関連する点の集合が前記シード点及び前記終点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す。
【００１１】
他の態様では、本発明は撮像装置を提供する。この撮像装置は、所定パラメータの変化を表わす空間的に関係する点を有する一組のデータ記憶装置を有する。この撮像装置は、これらの点における所定パラメータの値を、ある構造の一部であるシード点の前記所定パラメータの値と比較し、それぞれのデータ点が前記シード点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す信頼度の予備値を確立する第１比較器も有する。この撮像装置は、前記構造の前記シード点と前記終点とを接続するデータ点の列の予備接続性値を、前記データ点の各々に関連する点の集合の予備接続性値と比較する第２比較器も有する。前記接続性の最終値は、前記列中のデータ点が前記シード点及び前記終点と同じ構造の一部であることの信頼度を示す。
【００１２】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
（実施例の詳細な説明）
図１〜１３は、血管構造、例えば動脈及び静脈を他の構造から区分し、そして互いに区分するセグメンテーション（区分）のシステム及び方法を表わし、撮像システムを利用する血管診断技術から始まる。本明細書に記載の例は、その低レベルの非侵襲性により、従って本発明を含む血管診断の最も好適な方法であることにより、コントラスト強調磁気共鳴造影法（ＣＥ−ＭＲＡ）を例示目的で参照する。他の血管診断撮像技術も本発明の教示を含むことができ、システムをＣＥ−ＭＲＡのみに限定することを意図するものではないことは明らかである。
【００１４】
例えば、許容可能な造影剤のＣＴＡが適切な代替である。従って、こうした本発明の適用は、あらゆる血管診断法を用いて撮像した構造の分離を強化する。本明細書に記載の方法及び装置は、あらゆるデータセット、例えば骨格、の構造を区分するのに適しており、血管のセグメンテーションの例示目的で参照するに過ぎないことは明らかである。
【００１５】
図１に、対象物の画像データを取得し、この画像データから血管構造を区分し、そしてこうした構造を表示する血管診断システムを示し、その全体を参照番号１０で参照する。
【００１６】
システム１０は撮像システム１２を具え、この例ではＣＥ−ＭＲＡ撮像システムを使用して、血流内に造影剤を注入した患者を検査して、そのデータをコンピュータ２０に供給し、このデータから画像を作成することができる。このデータは、空間的に関係し輝度を表現する一組のデータ点として記憶され、この輝度の変化はカラースケールまたはグレースケールにおける変化として表示することができる。コンピュータ２０は、コンピュータ上で実行され、ＣＥ−ＭＲＡ撮像システム１２から得られたデータを操作し表示するためのプログラム３０を含む。プログラム３０は、機械が読み取り可能な一組の命令から成り、これらの命令はコンピュータが読み取り可能な媒体上に記憶される。こうした媒体は、磁気ディスク、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭのような光学的に読み取り可能な媒体、及びＰＣＭＣＩＡカードのような半導体メモリー、のようなハードウェア及び／またはソフトウェアを含むことができ、これらは例に過ぎない。各場合において、こうした媒体は、小型ディスク、フロッピー（登録商標）ディスケット（登録商標）、カセットのような可搬アイテムの形をとることができ、あるいは、ハードディスクドライブ（駆動装置）、固体メモリーカード、またはコンピュータ２０内に設けたＲＡＭのような比較的大型の固定アイテムの形をとることができる。なお、以上に挙げた媒体の例は単独でも組合せでも用いることができる。
【００１７】
データ及び結果的な画像はデータベース２２上に記憶され、そして、キーボード、マウス、または他の適切な装置のようなユーザインタフェース２４を介してアクセスされ、ディスプレイ２６上に表示される。ディスプレイ２６がタッチ（指接触）検出型であれば、ディスプレイ２６自体をユーザインタフェースとして用いることができる。通常、撮像手順中に、ＣＥ−ＭＲＡ撮像システム１２は患者を走査（スキャン）して、患者の体の一連の断面像（またはスライス）を生成する。これらの断面像は、各々が測定可能な輝度値を有する画素で構成され、そしてコンピュータ２０に転送される。プログラム３０は、このデータをボクセルの三次元アレイの形で蓄積して、患者の三次元画像を作成し、この画像はディスプレイ２６上の表示画像として観察され、そしてデータセット２８としてデータベース２２中に記憶される。ボクセルまたはボリューム画素は、三次元画像の区別可能な最小部分として規定される空間要素である。ユーザインタフェース２４は、オペレータ（操作員）がシステムと対話するための便宜、特に、表示画像２６の領域を選択して処理すべき構造を識別するか、あるいはシステムの種々のパラメータを設定するための便宜を提供する。表示画像は、最大輝度投影（ＭＩＰ：Maximum Intensity Projection）可視化ソフトウェア、例えばＶＴＫ（登録商標）から入手可能なVisualization Toolkit（登録商標）、version 3.1のような、あらゆる適切なソフトウェア及び／またはハードウェアを用いて生成することができる。
【００１８】
コンピュータ２０はプログラム３０を用いて、データセット２８を処理して、必要な画像を、以下により詳細に説明する方法で生成する。
【００１９】
図２に示すように、各画像は一般に、個々のボクセルｖで構成される三次元アレイを形成する断面像の積層から成り、この積層はデータセット２８としてデータベース２２中に記憶される。プログラム３０はセグメンテーション・アルゴリズムを含み、このアルゴリズムを図３にフローチャートで示す。このアルゴリズムを構成するステップの列をブロック１０２〜１１４で示す。ブロック１０２では、上記三次元アレイを入力として取得することによってアルゴリズムを開始し、ブロック１０４では、対称構造中の１つの末端の付近に位置するシード点ａを選択する。シード点ａは通常、ユーザがユーザインタフェース２４を用いて選択してシステムに入力し、ユーザは全体構造を観察して対象領域を選択する。
【００２０】
ブロック１０６では、アレイ中のボクセルν毎に、アルゴリズムは対象物の予備定義として、ボクセルνとシード点ａとの間の接続性を計算する。この段階は２つの重要な目的があり：即ち、接続性の予備フィルタリング（選別、フィルタ処理）を実行すること、及び対象構造のあいまいな接続性ツリーを構築することである。
【００２１】
特定ボクセルνからシード点ａへの接続性は、シード点ａからボクセルνへの経路（パス）Ｐ(ν，ａ)に沿ったボクセル輝度のような所定特性の変化の関数である。従って、経路Ｐ(ν，ａ)はシード点ａからボクセルνまで選択し、この経路に沿ったボクセル毎の変化を特定する。以下に説明するように、この変化を用いてボクセルνへの接続性値を割り当てる。
【００２２】
そして、例えば対象構造に属するボクセルをより高いグレーレベルで表現する予備接続性マップを、全体構造を見るためのディスプレイ２６を用いてユーザに対して表示し、ブロック１０８では、アルゴリズムは、対象構造内の、シード点ａが位置する末端とは逆の末端付近に位置する終点ｂを選択する。シード点の選択と同様に、終点ｂは通常、ユーザが、全体構造を見て対象領域を選択するためのユーザインタフェース２４を用いて選択してシステムに入力する。そして、ブロック１１０では、アルゴリズムはシード点ａから終点ｂまでのｓ−経路を構築する。このｓ−経路は対象構造の最良の内部経路であり、シード点ａから終点ｂまでの最大接続性値を有するボクセルの接続列として規定される。ブロック１０６における予備接続性マップの計算プロセス中には、シード点ａと各ボクセルとの間のすべての処理した経路が既に計算されており、従って、シード点ａと終点ｂとの間のｓ−経路を決定することは比較的簡単なことである。この例では、最大の接続性値を有するボクセルを選定しているが、他の基準、例えば接続性が所定値である、特定しきい値を上回る、あるいは特定範囲内にある、というような基準も用いることができる。
【００２３】
ブロック１１２では、アルゴリズムはｓ−経路に基づく２Ｄ接続性を用いた最終接続性マップを計算する。２Ｄ接続性に基づくｓ−経路は、対象構造に完全には接続されていない隣接構造を切り捨てるためのファジー・フィルタリング（選別、フィルタ処理）として見ることができる。このことは、２つの構造間の接点は通常、それぞれの構造の全長に沿って存在しないが、比較的小さい局所領域に存在する、という観察に基づく。ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性の原理は、２つの構造間の接点は、データ取得の平面内よりも代わりの平面内により見られやすい、ということである。
【００２４】
ｓ−経路が対象構造の骨格の良好な近似であるものと仮定すれば、ｓ−経路の各点を、ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性計算用のシード点として用いて、この計算は、ｓ−経路のシード点毎に、当該シード点と当該シード点における当該ｓ−経路の法平面上に位置するすべてのボクセルとの間の接続性を計算する。
【００２５】
なお、ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性計算の目的のために、一般には上記法平面に属する点から成る経路のみを考えるが、複雑性は増すが他の平面を用いることもできる。以下に説明するように、ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性を用いて接続性値をボクセルに割り当てる。
【００２６】
第２の実現は２つの経路を用い、ｓ−経路の法平面を用いる代わりに、固定の向きを有し、かつ互いに直交する一対の平面を用いる。第１の経路では、アルゴリズムは各ｓ−経路のシード点毎に、このシード点と平面Ｐ1上に位置するすべてのボクセルとの間の接続性を計算し、平面Ｐ1の向きはｓ−経路内のすべてのシード点について固定である（通常はＸＺ平面に平行である、というのは、コストのかかる斜面の計算を含まないからである）。ここでも、Ｐ1平面に属する点から成る経路のみを考える。第２の経路では、アルゴリズムは各ｓ−経路のシード点毎に、このシード点と、平面Ｐ1に直交し（例えば、Ｐ1がＸＺ平面に平行ならば、Ｐ2はＹＺ平面に平行にすることができる）、かつ当該シード点を含む平面Ｐ2上に位置するすべてのボクセルとの間の接続性を計算する。ボクセル毎に、最終の接続性値を上記第１及び第２経路に割り当てられた接続性値の最小として解釈する。
【００２７】
なお、ｓ−経路はローパス・フィルタリング（低域通過フィルタ処理）のようなフィルタリングを用いることができる。ｓ−経路は骨格状ではなく、いくつかの不所望な偏移に影響され得る。従って、計算の複雑性を低減するために、いくつかの簡略化を考慮に入れることができる。
【００２８】
最後に、ブロック１１４では、例えば、対象構造に属するボクセルを高いグレーレベルで表現する最終接続性マップを、ディスプレイ２６を用いてユーザに対して表示する。最終接続性マップを用いて、ＭＩＰ視覚化を作成して、例えば、対象構造のみを示すか、あるいはまた、強調したセグメンテーション部分及び構造内の残りのデータ点を表わす背景データを示すセグメンテーション（区分）画像を提供することもできる。あらゆる視覚化技法を用いることができ、そして用途に適したあらゆる方法で表示することができることは明らかである。
【００２９】
接続性は多数の異なる方法で決定することができるが、特に有益なものは、ファジー理論の概念を用いて数学的に決定する方法である。ファジー空間上の特性関数βa(ν)、ここでは、予備接続性マップを計算する場合に区分する画像を構成するボクセルｖの三次元アレイ、または、最終接続性マップを計算する場合に特定平面によって規定されるボクセルνの部分集合のいずれかが、各要素νの所定特性に対して、間隔[０，１]内の範囲の実数値を割り当て、経路Ｐ(ν，ａ)はボクセルνからボクセルａまでを接続した点の列であり、そして、νからａまでの連結性Ｃβの通常のファジー度は次式のように表現される：
Ｃβa＝conn(βa，ａ，ｖ)＝maxP(a,v)[minp∈P(a,v)βa(ｐ)]      （式１）
ここに、Ｃβa(ｖ)は、特性関数βa上でのνとａとの間の連結性または接続性の度合いを表わし、Ｐ(ａ、ν)はファジー空間内のａからνまでの経路である。
【００３０】
従って、接続性Ｃβは、シード点ａとボクセルνとの間のそれぞれの経路における所定特性の最小値のうち最大のものとして決まる
【００３１】
特性関数βaは、血管構造を高い輝度レベルで示すＣＥ−ＭＲＡの特性を考慮に入れる。βa関数は、シード点の輝度より高い輝度を有するボクセルを優先し、換言すれば、シード点は、シード点の輝度より高い輝度を有するあらゆる点を伴って最大メンバシップを有し、従って最大のグレーレベルでマッピングされ、このようにして、最高輝度の画素が優先される。ボクセルν及びシード点ａに対するβa関数は次式のように定義することができる：
η(ν)＜η(ａ)の場合に、βa＝１＋ｎ(ν)−ｎ(ａ)      （式２）
η(ν)≧η(ａ)の場合に、βa＝１
ここに、η(ν)はボクセルνの輝度を表わす。
【００３２】
図４に、以上で定義したβa関数を示し、図４では、シード点ａの輝度η(ａ)より高い輝度η(ν)を有するすべてのボクセルνが最良のメンバシップ、即ち１を有し、他のボクセルは線形に値を縮小される。
【００３３】
【非特許文献１】Dellepiance他：”Nonlinear Image Labeling for Multivalued Segmentation”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 5, No. 3
【００３４】
図５に、ボクセルνのシード点ａへの接続性を得るアルゴリズムをフローチャートで示す。このアルゴリズムを構成する一連のステップをブロック２０２〜２１０の列で示す。ブロック２０２では、ファジー空間内で、シード点ａからボクセルνへのまだ訪ねていない経路を選択することによってアルゴリズムが始まる。経路の選択は適切なアルゴリズムによって実行することができ、Dellepiance他：”Nonlinear Image Labeling for Multivalued Segmentation”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 5, No. 3、1996年3月の429〜446ページに記載のアルゴリズムが特に有用であることが判明している。
【００３５】
ブロック２０４では、アルゴリズムは選択した経路に、経路中のすべてのボクセルのうちの最小ボクセル・メンバシップでラベル付けをする。ブロック２０６では、アルゴリズムは、ファジー空間内のシード点ａからボクセルνまでのすべての経路を考慮したか否かを判定する。すべての経路を考慮していなければ、アルゴリズムは他の経路を選択するためにブロック２０２に戻る。すべての経路を訪ねると、アルゴリズムはブロック２０８に進み、ここでは最大ラベル値を有する経路を選択する。最後に、ブロック２１０では、ボクセルνとシード点ａとの間の接続性を、ブロック２０８において選択した経路のラベル値として設定する。なお、このアルゴリズムは[０，１]間隔内の接続性値を返すが、他のスケールも同様に用いることができる。ブロック２０２〜２１０で示すアルゴリズムは、予備接続性マップと称する出力アレイを生成する。この予備接続性マップは後に最終接続性マップを決定するために使用し、最終接続性マップを用いて、区分した構造を例えば可視化ソフトウェアを用いてディスプレイ２６上に表示する。
【００３６】
従って、予備接続性マップを用いて、特定輝度値またはグレースケール値を構造内のボクセルに割り当てて、適切な画像化アプリケーションを用いてディスプレイ２６上に表示することができる。区分した構造は、強調、隔離、輪郭付け、等することができる。あるいはまた、経路に沿った線を表示画像上にオーバレイ（重ね描画）して構造を識別することができる。接続性マップの値は、量的分析、例えば静脈の狭窄または拡張の測定に用いることもでき、従って、接続性マップは表示する必要がない。
【００３７】
前述したように、ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性の原理は、２つの構造間の接点は、データ取得の平面内よりも代わりの平面内の方がより見やすい、ということである。図６に示すような、絡み合う２つの構造はＣＥ−ＭＲＡを用いて可視化すると、これら２つの構造が図７に示すように単一構造を形成するかのように見える恐れが存在する。このことは、ＣＥ−ＭＲＡでは、血流中の造影剤のみが見えること、及び部分容積効果によって生じ、この部分容積効果は、ボクセルのサイズ（解像度）が有限であること、観察中の構造が比較的薄いこと、並びにこれらの構造のわずかな変位による。図７に戻れば、２つの構造間の接点は、元のデータ取得の平面内では区別することができず、これらの接点は、図８及び９に示すような代わりの平面内でより見やすくなり得る。
【００３８】
従って、ブロック１１２において導入したｓ−経路に基づく２Ｄ接続性は、図１１に示すように、ｓ−経路４２を構成する各点をシード点として用い、このシード点からファジー空間を規定する。ＳＰをシード点の集合とすれば、次式が得られる：
SP＝∀ｓi∈ｓ−path(ｂ，ａ)      （式３）
ここに、ｓiはｓ−経路ｓ上のｉ番目の点を表わし、path(ｂ，ａ)はシード点ａから終点ｂまでの経路を表わす。
【００３９】
シード点ｓi∈SPならば、ｓ−経路４２の局所方向θs-path(ｓi，SP)は次式によって定義される：
【数１】
2008514317.tif 000003
ここに、ｗ∈Ｎは最適ウィンドウ（窓）値を規定する。Ｎは、経路の局所方向を計算するために用いるｓ−経路上の隣接点の数を規定する正の整数である。例えば、経路上の現在点に指標（インデックス）10を付け（ｉ＝10）、最適なウィンドウをｗ＝３として指定した場合には、点ｉ＝10におけるｓ−経路の方向は、指標7, 8, 9及び11, 12, 13の付いた点（例えば３つの先行点及び３つの後続点）を用いて計算する。Vector(ｓi-w,...,ｓi+w)は、点ｓを通ってｓ−経路４２に向かう法線ベクトルを返す関数である。
【００４０】
従って、Ｃ２Ｄ（ボリューム、シード点、法線ベクトル）がＣβaの二次元バージョン（版）βaであれば、接続性Ｃの値を示す最終出力は次式のように表現することができる：
【数２】
2008514317.tif 000004
【００４１】
このように図７のＶ1及びＶ2のようなｓ−経路の法平面である平面上で接続性を計算することによって、元のボリューム空間内にはこれらの点を接続する経路４６が存在したので同じ構造上にマッピング（写像）されていたが、今度は、図１０に示すような経路４２の法平面である平面４４内にはこれらの点を接続する経路は存在しないので、これらの点は分離される。
【００４２】
図１３に、ｓ−経路に基づく２Ｄ接続性の計算を実行するアルゴリズムをフローチャートで示す。アルゴリズムを構成する一連のステップをブロック３０２〜３１２の列で示す。ブロック３０２では、図５のフローチャートのブロック１１０において構築したｓ−経路からシード点を選択することによってアルゴリズムが始まる。そしてブロック３０４では、アルゴリズムは、前にブロック３０２において選択したシード点におけるｓ−経路の局所方向を特定する。ブロック３０６では、このｓ−経路の局所方向からｓ−経路に対する法平面を規定し、これに続いてブロック３０８では、接続性値、あるいは２Ｄ連結性を、選択したシード点に対する法平面内に含まれるボクセル毎に、前に得られたボクセル毎の予備接続性値を用いて計算する。ブロック３１０では、アルゴリズムはｓ−経路のすべての点を考慮したか否かを判定する。すべての点を考慮していなければ、アルゴリズムは他の点をシード点として選択するためにブロック３０２に戻る。そしてｓ−経路のすべての点を処理すると、アルゴリズムはブロック３１２に進み、ここでは接続性値を設定する。なお、このアルゴリズムは[０，１]間隔内の接続性値を返すが、他のスケールも同様に用いることができる。ブロック３０２〜３１２で示すアルゴリズムは、最終接続性マップである出力アレイを生成し、この出力アレイを用いて、例えば区分した構造または接続性マッピングをディスプレイ２６上に表示する。従って、出力アレイは、区分した構造を画像中で強調するために、例えばボクセル輝度を割り当てるか、あるいは輪郭を決定するために用いる。
【００４３】
図１４に第２の実現を示し、ここではアルゴリズムが１つの法平面を用いる代わりに直交する一対の平面を用いる。図１５に、このアルゴリズムの変形例をフローチャートで示す。なお、式１、２及び３もこの場合に適用可能であり、式５を変形して式５’のように表わすことができる：
【数３】
2008514317.tif 000005
ここで、Θ1はΘ2に直交する。
【００４４】
図１５に戻れば、第１（左側）の処理経路では、ステップ４０２においてシード点をｓ−経路から選択し、ステップ４０４では、第１の所定ベクトルに対する法平面内のボクセルの接続性を計算し、判定基準４０６は、ｓ−経路内にまだ点があるか否かをチェックし、その答が「はい」であればステップ４０２を繰り返す。第２（右側）の処理経路中のステップ４０８、４１０及び４１２のそれぞれにおいても、同様のステップが生じる。ｓ−経路内に残りの点がなくなると、ステップ４１２において接続性値が設定され、そしてボクセル毎に、最終接続性値は、第１処理経路及び第２処理経路において割り当てられた接続性値の小さい方をとる。そして、最終接続性値は、上述した表示目的に用いる。
【００４５】
さらに他の実施例では、本発明はシード点の複数対を含み、これにより、血管構造内の分岐を断片毎に区分することができる。あるいはまた、本発明を用いて、特定対象領域に目を付けて、通常の区分方法を他の領域（例えば静脈及び動脈の分岐）にも用いて、ただ１つの対象動脈の背後にある完全な血管構造の画像を抽出することができる。骨格のような他の構造も、以上に説明した原理を用いて区分することができる。
【００４６】
本発明は、その特定実施例によって説明してきたが、本発明の範囲を逸脱することなしに請求項に記載の範囲内で、本発明の特定実施例に変形を加えることができることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】血管診断撮像システムの構成要素を示す概略図である。
【図２】ボクセルの三次元アレイを形成する断面の積層を示す概略図である。
【図３】画像セグメンテーションアルゴリズムの一般化したフローチャートである。
【図４】特性関数βa(v)のグラフである。
【図５】２つのボクセルの接続性を接続性を判定するアルゴリズムの一般化したフローチャートである。
【図６】２つの血管構造の透視図である。
【図７】図６の２つの血管構造をＣＥ−ＭＲＡによって見た透視図である。
【図８】図６及び７に示す２つの血管構造の（図６及び７に示すVIII−VIII線に沿う）断面図である。
【図９】図６及び７に示す２つの血管構造の（図６及び７に示すIX−IX線に沿う）断面図である。
【図１０】図６及び７に示す２つの血管構造の（図６及び７に示すＸ−Ｘ線に沿う）断面図である。
【図１１】図７の血管構造に適用されるｓ−経路を示す図である。
【図１２】ｓ−経路を関連する法平面と共に示す透視図である。
【図１３】２つのボクセルの２Ｄ接続性に基づいてｓ−経路を決定するアルゴリズムの一般化したフローチャートである。
【図１４】ｓ−経路を関連する一対の直交平面と共に示す透視図である。
【図１５】関連する一対の直交平面を有する２つのボクセルの２Ｄ接続性に基づいてｓ−経路を決定するアルゴリズムの一般化したフローチャートである。
【図１】
2008514317.tif 000006
【図２】
2008514317.tif 000007
【図３】
2008514317.tif 000008
【図４】
2008514317.tif 000009
【図５】
2008514317.tif 000010
【図６】
2008514317.tif 000011
【図７】
2008514317.tif 000012
【図８】
2008514317.tif 000013
【図９】
2008514317.tif 000014
【図１０】
2008514317.tif 000015
【図１１】
2008514317.tif 000016
【図１２】
2008514317.tif 000017
【図１３】
2008514317.tif 000018
【図１４】
2008514317.tif 000019
【図１５】
2008514317.tif 000020
【国際調査報告】
2008514317.tif 000021
2008514317.tif 000022