(57)【要約】  肺における異常な組織を特定するイメージング方法が提供される。その方法は、X線放射線を用いて肺のスライス画像を記録するステップと、血管を記録するステップと、血管と異常な組織とを差別化するステップと、異常な組織をセグメント化するステップと、セグメント化された異常な組織を出力デバイスに表示するステップとを有する。更に、肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置が提供される。その装置は、X線放射線を用いて肺と血管とのスライス画像を記録する放射線源と、異常な組織から血管を差別化し、かつ異常な組織をセグメント化するコンピュータユニットと、セグメント化された異常な組織を表示する出力デバイスとを持つ。更に、放射線源を用いて肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置を制御するコンピュータプログラムが提供される。そのプログラムは、X線放射線を用いて肺及び血管のスライス画像を記録し、血管を異常な組織から差別化し、異常な組織をセグメント化し、及び異常な組織を表示する出力デバイスを制御するようデザインされる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肺における異常な組織を特定するイメージング方法において、
X線放射線を用いて、前記肺のスライス画像を記録するステップと、血管を記録するステップと、血管と異常な組織とを差別化するステップと、前記異常な組織をセグメント化するステップと、出力デバイスに前記セグメント化された異常な組織を表示するステップとを有する、イメージング方法。
【請求項２】
X線放射線を用いて、前記肺のスライス画像を記録するステップと、血管を記録するステップと、異なる位置での前記血管の寸法と前記異常な組織の寸法との評価により、血管と異常な組織とを差別化するステップと、出力デバイスに前記セグメント化された異常な組織を表示するステップとを有する、請求項１に記載のイメージング方法。
【請求項３】
前記血管と異常な組織との差別化ステップが、異なる位置での前記血管の直径と前記異常な組織の直径とを評価することにより実行される、請求項２に記載のイメージング方法。
【請求項４】
前記スライス画像において、前記血管の直径と前記異常な組織の直径とを決定するため、前記血管における開始点が計算され、前記開始点から始まり、前記血管の境界で停止される一定速度の波面が生成される、請求項３に記載のイメージング方法。
【請求項５】
追加的な波面が、前記血管の各分岐点で生成される、請求項３又は４に記載のイメージング方法。
【請求項６】
前記血管の分岐点から前記血管の境界までの前記波面の短いパスに基づき、異常な組織が特定される、請求項３乃至５のいずれか一項に記載のイメージング方法。
【請求項７】
肺腔が、前記スライス画像において前記肺の血管なしに前記出力デバイスに表示される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のイメージング方法。
【請求項８】
前記肺腔を備える前記血管の境界が、前記記録データのグレースケール値を用いて決定される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のイメージング方法。
【請求項９】
ヘシアン行列の固有値を用いて、前記異常な組織のグレースケール値から前記血管のグレースケール値を差別化するステップを有する、請求項１に記載のイメージング方法。
【請求項１０】
前記肺の記録されたスライス画像が、肺血管と肺腔とにセグメント化される、請求項１乃至９のいずれか一項に記載のイメージング方法。
【請求項１１】
肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置であって、X線放射線を用いて、前記肺及び血管のスライス画像を記録する放射線源と、前記血管を異常な組織から差別化し、かつ前記異常な組織をセグメント化するコンピュータユニットと、前記セグメント化された異常な組織を表示する出力デバイスとを持つ、コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１２】
前記コンピュータユニットが、異なる位置で前記血管の寸法と前記異常な組織の寸法とを評価することにより、血管と異常な組織との差別化をするようデザインされる、請求項１１に記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１３】
前記コンピュータユニットが、へシアン行列の固有値を用いて、前記異常な組織のグレースケール値から前記血管のグレースケール値を差別化するようデザインされる、請求項１１に記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１４】
前記肺の記録されたスライス画像を肺血管及び肺腔へとセグメント化するようデザインされる、請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１５】
前記スライス画像において前記血管の直径と前記異常な組織の直径とを決定し、前記血管における開始点を計算し、前記開始点から始まり、前記血管の境界で停止される一定速度の波面を生成するようデザインされる、請求項１２に記載のコンピュータ断層撮影装置。
【請求項１６】
放射線源を用いて肺における異常な組織の特定をするコンピュータ断層撮影装置を制御するコンピュータプログラムであって、X線放射線を用いて、前記肺及び血管のスライス画像を記録し、前記血管を異常な組織から差別化し、前記異常な組織をセグメント化し、及び前記異常な組織を表示する出力デバイスを制御するようデザインされる、コンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記血管の寸法と前記異常な組織の寸法とを評価することにより、血管と異常な組織とを差別化するべく、前記コンピュータ断層撮影装置の計算ユニットを動作させるようデザインされる、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
ヘシアン行列の固有値を用いて、前記異常な組織のグレースケール値から前記血管のグレースケール値を差別化することにより、血管と異常な組織とを差別化するよう、前記コンピュータ断層撮影装置の計算ユニットを動作させるようデザインされる、請求項１６に記載の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、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影のためのイメージング方法、請求項１１に記載のコンピュータ断層撮影装置、及び請求項１６に記載のコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療放射線学の技術分野において、コンピュータ断層撮影装置は、近年重要さを増している。コンピュータ断層撮影においては、X線放射線が、一般的に患者である検査対象物に対して放射線源から照射される。検査対象物を通った後のX線放射線の減衰に基づき、画像がモニタ上に生成される。この処理において、放射線源は検査対象物の周りを移動され、異なる位置から、検査対象物の個別のスライス画像を記録する。個別のスライス画像又は断層撮影写真(tomogram)は、最終的に一緒に合成(added)されることができ、検査対象物の３次元画像をモニタ上に生成する。特に、肺のコンピュータ断層撮影記録の場合、その目的は、結節として知られる、肺における初期段階の異常な組織の特定である。肺の解析可能な画像を準備するために、例えば胸郭又は心臓といった肺とは異なる他の構造が、スライス画像において抑圧される。これは、実質的に知られたセグメンテーション方法により実現される。そこでは、検査対象物の構造のスライス画像が、互いから減算され、それにより個別の構造が結果の画像から除去される。除去されるべき構造をほぼ合同的に示す２つのスライス画像が他方の表面に配置されており、そのスライス画像のグレースケール値が互いから減算されるとき、その構造の画像は２つのスライス画像から除去される。特殊なプロセスにおいては、干渉する構造が画像から除去され、その結果、肺腔と血管だけが見える。血管はこの場合、患者に注入される造影剤を用いてX線画像において実質的に認識可能なようにレンダリングされる。背景に対するコントラストの観点から、この場合、肺腔がはっきりと目立つ。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、このプロセスでの問題は、異常な組織と造影剤を含む血管との間のコントラストが低く、コンピュータ断層撮影装置の検出器デバイスにより受信される、ハウンスフィールド値として知られる互いの減衰値の差があまり出ないという点にある。特に、異常な組織と血管とが同様なグレースケール値を持つので、血管の近く又は血管上にある異常な組織は画像において特定されない。
【０００４】
本発明の目的は、コンピュータ断層撮影を用いて、肺における異常な組織をはっきりと識別可能な態様でレンダリングすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的は、請求項１、請求項１１及び請求項１６の特徴を用いる本発明により実現される。
【０００６】
本発明によれば、肺における異常な組織を特定するイメージング方法が提供され、その方法は、X線放射線を用いて肺のスライス画像を記録するステップと、血管を記録するステップと、血管と異常な組織と差別化するステップと、異常な組織をセグメント化(segment:分離する)するステップと、そのセグメント化された異常な組織を出力デバイスに表示するステップとを有する。更に、肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置が提供され、その装置は、X線放射線を用いて肺と血管とのスライス画像を記録する放射線源と、異常な組織から血管を差別化し、かつ異常な組織をセグメント化するコンピュータユニットと、セグメント化された異常な組織を表示する出力デバイスとを持つ。更に、肺における異常な組織を特定し、X線放射線を用いて肺及び血管のスライス画像を記録する放射線源を持つコンピュータ断層撮影装置を制御し、血管を異常な組織から差別化し、異常な組織をセグメント化し、及び異常な組織を表示する出力デバイスを制御するためのコンピュータプログラムが提供される。本発明を用いると、血管の近傍における異常な組織が、血管から区別可能となる。これは、イメージング方法の結果の連続的な解析をかなり簡略化する。
【０００７】
本発明の有利な実施形態が従属項において特定される。
【０００８】
本発明の１つの実施形態において、肺における異常な組織を特定するイメージング方法が提供され、その方法は、X線放射線を用いて肺のスライス画像を記録するステップと、血管を記録するステップと、異なる位置での血管の直径と異常な組織の直径とを評価することにより、血管と異常な組織と差別化するステップと、その異常な組織を出力デバイスに表示するステップとを有する。これと共に、異常な組織の特定の邪魔をする血管を選び出し、結果として異常な組織を排他的に表示することができるよう、適切な識別基準が使用される。
【０００９】
別の実施形態においては、X線放射線を用いて肺及び血管のスライス画像を記録する放射線源により、肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置が提供される。その装置は、異なる位置での血管の直径と異常な組織の直径とを評価することにより、血管と異常な組織とを差別化するコンピュータユニットと、異常な組織を表示する出力デバイスとを持つ。
【００１０】
更に、追加的な実施形態においては、放射線源を用いて肺における異常な組織を特定するコンピュータ断層撮影装置を制御するコンピュータプログラムが提供される。そのコンピュータプログラムは、X線放射線を用いて肺及び血管のスライス画像を記録し、異なる位置での血管の直径と異常な組織の直径とを評価することにより、血管と異常な組織とを差別化するコンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニットを処理し、及び異常な組織を表示する出力デバイスを制御するようデザインされる。
【００１１】
スライス画像において、血管の直径と異常な組織とが互いに区別できるよう、血管の直径と異常な組織との直径を決定するため、ある実施形態では、血管における開始点が計算されることができる。その開始点から始まる一定速度の波面(wave front)が生成され、それは、血管の境界で停止される。血管内及び異常な組織内を伝播し、その境界で停止する波面であって、一方では血管と異常な組織との間の境界でのグレースケール値におけるコントラスト、他方ではその周辺でのグレースケール値とのコントラストを用いて検出可能である波面を用いて、血管及び異常な組織の直径が、生成された画像において例示的な態様で決定されることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明のこれら及び他の側面が、以下の実施形態を参照し、非限定的な例示を介して、明らかとなり、及び説明されることになる。
【００１３】
図１は、支持部又はガントリ１の概略図を示す。ガントリ１は、図示される座標系のy平面に平行な曲線矢印によりマークされるサーキュラパスに沿って回転することができる。そのため、ガントリ１は、好ましくは一定の、だが調整可能な角速度でモータ２により駆動される。放射線源２０、例えばX線管が、ガントリ１に固定され、かつ放射線源２０により生成される放射線からファン形状のビーム束４を抽出するコリメータ装置を含む。ビーム束４は、ビーム束４の境界を示す２つの線を用いて概略的に図示される。ファン形状のビーム束４は、対象物１３を少なくとも部分的に貫通し、それは、図１において、シリンダの一部として示される。対象物１３は通常、患者支持テーブル上の患者又は患者の一部であり、この場合、その対象物は、肺又はその一部、肺を有する肺腔５、肺組織、及び肺組織に広がる血管６を有する。放射線源２０の光線が対象物１３を通過した後、ビーム束４は、放射線源２０の反対側にあり検出器表面１８を持つ、ガントリ１に接続される検出器デバイス１６に入射する。検出器は、本実施形態では行に配置される複数の検出器要素を持つ。ガントリ１が移動すると、放射線源２０及び検出器デバイス１６がそれに従って移動する。ビーム束４のビームが入射する検出器デバイス１６の各検出器要素は、移動する放射線源２０の異なる位置に対する測定値を提供する。この測定値は、イメージングのために使用されることができる。
【００１４】
対象物１３は、ガントリ１の回転軸１４に平行してz軸方向に、モータ５により患者支持テーブルに配置される。選択的及び同等に、ガントリ１がその方向で変位されることができる。
【００１５】
モータ２及び５が同時に起動すると、放射線源２０と検出器ユニット１６とが対象物１３の周りでスパイラル、ヘリカル軌跡又は検出器パスを描く。
【００１６】
検出器ユニット１６により取得される測定値が、コンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニット１０に与えられる。それは、例えば、非接触的処理のデータ通信を介して、検出器ユニット１６に接続される。コンピュータユニット１０は、測定値を計算し、対象物１３により実質的にもたらされる放射線源２０の放射線の吸収分布を再構成し、及び一般にモニタである出力デバイス１１上にそれを表示する。２つのモータ２及び５、コンピュータユニット１０、放射線源２０並びに検出器ユニット１６からコンピュータユニット１０への測定値の転送が、制御ユニット７により制御される。制御ユニット７及びコンピュータユニット１０が１つのユニットを形成することができる。特に、コンピュータ断層撮影装置を制御するコンピュータプログラムは、制御ユニット７のメモリ又はコンピュータユニット１０に格納されることができる。
【００１７】
コンピュータ断層撮影は、肺のスライス画像を以下のように記録する。放射線源２０は、肺ができるだけ動かない状態で肺のスライスを照射する。z軸方向での対象物１３の動きは、休息時のものである。断層撮影の記録の後、患者及び肺がz軸方向に変位され、対象物１３は再度停止され、肺の隣接スライスが記録される。これは、ステップ・アンド・シュート(step and shoot)として知られる。更に、対象物１３が記録の間z軸方向に移動するよう、コンピュータ断層撮影がデザインされることもできる。その結果、対象物１３の周りの放射線源２０のヘリカル又はスパイラルパス又は軌跡が実現される。
【００１８】
図２は、対象物１３により囲まれる肺の一部の３次元表示を示す。肺は、肺腔５及び血管６を持ち、血管６の分岐を伴ったある種の血管ツリーを形成する。本書では肺腔５という用語は、肺組織により満たされる肺の空間を意味する。血管６は、その空間と肺腔５における肺組織とに広がる。図２による３次元画像は、上述された態様で記録された複数の重畳されたスライス画像から形成される。その表現は、最大密度投影としても知られる。断層撮影の記録の後、例えば、心臓又は胸郭といった身体の干渉する構造がセグメント化(segmented)される。つまり、これらは画像から除去される。画像処理において、血管６と肺腔５とはその周囲から分離される。この場合周囲という用語は、上述されたイメージング方法により検出されたすべての身体構造を含む。身体構造のセグメント化の後、説明されたように、肺腔５及び血管６が残される。
【００１９】
図３は、幾つかの分岐を持つ、図２に示される血管６の概略図を示す。血管６の一端において、初期点８が入力され、それは、血管６において伝播する波面２２の開始点として使用される。初期点８がある位置は、出力デバイス１１に描かれる血管６の画像においてユーザにより決定されることができるか、又はコンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニット１０における画像処理ソフトウェアにより決定されることができる。血管６のモデルが描写され、それは、画像として記録され、周囲からセグメント化される。血管６の壁の厚い限界又は境界６０が、画像における血管６の周囲に対して、コントラストにおける差の遷移を明らかにする(mark)。波面２２は、血管６の一端における血管６の境界６０から始まり、血管６の反対側の境界６０で終わる。画像の基になる画像データセットのグレースケール値が、血管６の境界６０を特定するためのコントラスト値をコンピュータユニット１０に与える。血管６の周囲と血管６との間のコントラストは高く、従って、血管６は、その周囲とくっきり区別されることができる。波面２２は、血管６の画像内部のみを沿うように移動する。血管６の境界６０でコントラスト閾値が検出されるとき、波面２２はこの位置で終了する。図３において、初期点８から波面２２に向けて線が引かれているが、それは、血管６の画像において既に波面２２が伝播した距離を示す。血管６の反対側の境界６０での波面２２の開始と終了との間の距離は、コンピュータユニット１０により検出される。これは、血管６の直径とほぼ同じである。こうして測定距離が特定の値範囲内にある場合、図３に示されるように、波面２２が血管６内を伝播していると結論付けられる。そのため、血管６の直径におよそ対応する測定距離が、コンピュータユニット１０で比較値と比較される。血管における波面伝播の概念は、Thomas Bulow、Cristian Lorenz、Steffen Reinisch、C.Barillot、D.R.Haynor、P.Hellierによる「A general framework for tree segmentation and reconstruction from medical volume data」、MICCAI2004、LNCS3216、533-540頁に更に記載され、その内容は本明細書においても参照により含まれる。Cristian Lorenz、Steffen Reinisch、Thorsten Schalatholter、Thomas Bulowによる「Simultaneous segmentation and tree reconstruction of the coronary arteries in MSCT images」、SPIE Conference on medical imaging、proceedings of SPIE 巻5031号、167-177頁、2003が更に参照され、波伝播についての内容は本明細書においても参照により含まれる。「Simultaneous segmentation and tree reconstruction of the airways for virtual bronchoscopy」、proceedings of SPIE medical imaging 2002、SPIE 巻4684号 part I、103-113頁が更に参照され、同様に波伝播についての内容が本明細書において参照により含まれる。
【００２０】
図４は、図３と同様な表示を示し、波面２２が、血管６の終端まで進行した状態を示す。血管６がいくつかの分岐に分割されるような血管６の交差点において、波面が分かれる分岐点１２、１２'、１２"が存在する。その結果、血管６の個別の分岐へと伝播する独立した波面２２が複数生まれる。第１の分岐点１２において、波面２２は、血管の２つの分岐へと分かれ、２つの波面２２が生まれる。第２の分岐点１２'において、第１の分岐点１２で生じた波面２２が２つの波面２２に分かれ、それらはそれぞれ、血管６の分岐の末端まで血管６の個別の分岐内を伝播する。このことは、血管６の周囲と比較したコントラストにおける差により検出される。血管６と血管６の周囲との間のコントラストにおける差は大きく、従って容易に検出することができる。分岐点１２、１２'、１２"の通過後の波面２２の伝播経路を示す線が破線で引かれている。波面２２の進む方向で見たとき、第１の分岐点１２から、新しい波面が分かれていき、再度分岐点１２"で分岐する。分岐点１２"では、血管６は分岐しない。逆に、異常な組織１５が血管６に合流する。異常な組織１５は肺結節であり、それは、ここではほぼ円形のものとして示される。分岐点１２"の通過後の波面２２の伝播方向を示す矢印の方向から見て、波面２２は、血管６の分岐及び異常な組織１５へと伝播する。上述されたように、血管６における異なる位置で、血管６の境界６０から反対側の境界６０までの波面２２での距離が、連続的に決定される。異なる位置での血管の直径とほぼ同じである異常な組織１５の場合、この距離は、およそ血管６の直径と同じである。第２の分岐点１２"の後、血管６の近傍で、血管６の慣習的な直径におよそ対応する距離が更に決定される。コンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニット１０において、比較を用いて、決定された距離から、血管６が存在すると推察される。しかしながら、異常な組織１５の近傍において、異常な組織１５の境界６０との間にある波面２２の反対端部との間の距離が決定されると、この距離は、血管６の直径とは異なり、この場合更に大きい。血管６の直径と比較される、肺結節におけるこの異なった測定直径から、異常な組織１５の存在が推察される。考慮対象である波面２２での直径は、時間において近い測定と特に比較される。なぜなら、血管６の直径の変化量が大きいからである。コンピュータユニット１０において異常な組織１５を決定する追加的な基準は、肺結節の領域において波面２２は遠くへ伝播することができないが、いくつかの測定後、短時間の実行の後、波面が周囲に対して境界６０と反対側に現れ、それが検出されるという点を利用する。コンピュータユニット１０における異常な組織１５を決定する追加的な基準は、異常な組織１５の測定直径が明らかに変化することである。肺結節の円形又は卵形形状に基づき、最初に最大直径まで拡大し、その後円形形状に一致するよう直径が減少するような波面２２での直径の変化に際し、異常な組織１５の存在が推察されることができる。上の３つの基準の１つ又は複数が存在する場合、異常な組織１５は、血管６上に存在すると予想される。これが検出される画像の領域は、残りの画像つまり血管６の画像から除去され、その結果、異常な組織１５のみの画像データが存在する。これは、異常な組織１５のない血管６の画像データから、異常な組織１５のある血管６の画像データをセグメント化することにより実現される。従って、血管６によりもたらされる干渉する重畳の影響を受けることなく異常な組織１５の出力デバイス１１上への表示が使用されることができる。
【００２１】
図５は、周囲、患者の体における構造又はボディパーツからセグメント化される血管６の３次元表示を示す。その表示は、最大強度投影としても知られる。血管６が分岐する複数の分岐を持つ血管６のツリー構造が見られることができる。３次元表示は、コンピュータ断層撮影により連続的に生成されるスライス画像を配置することにより準備され、３つの空間平面における表示が、スライス画像を重畳することにより出力デバイス１１上で生成される。図５のような、個別のスライス画像又は重畳された断層撮影画像におけるこのセグメント化された表示において、異常な組織１５は存在しない。血管６のこの記録は、血管ツリーとも呼ばれ、血管６と異常な組織１５とを備える肺腔５の対応する記録から１ステップで除去される。その結果、異常な組織１５を備える肺腔５の記録が作成される。肺腔５の記録において、肺腔５における異常な組織１５は、容易に見ることができる。
【００２２】
図６は、血管６がセグメンテーションのイメージング方法により除去される、肺腔５の３次元表示を示す。その表示も、最大強度投影として知られる。図５における表示と同様、肺腔５の複数のスライス画像、ここでは数百のスライス画像が、次々に配置され、その結果、３平面における空間配置が生み出される。上述されたように、血管６を有する血管ツリーが、コンピュータユニット１０の画像データから除去される。異常な組織１５が、上述されたように、血管６とは差別化される。従って異常な組織１５は、セグメント化又は孤立化され、つまり、例えば他の組織、肺の血管６といった周囲における幾つか又はすべての構造とは分離して示される。血管６の差別化のあるなしに関わらず、３次元表示を形成するよう合成する個別のスライス画像を異常な組織１５から減算することにより、異常な組織１５として検出された画像領域のみを観測することのできる、図６のような表示が生成される。図６においては、異常な組織１５の２つの肺結節がはっきり示され、残りの肺腔５に対して、明るく色付けられた領域として目立つようになっている。図６に示される表示は、ユーザに対する出力デバイス１１上に表示されることができる。ユーザは、記録から、コンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニット１０への入力のため、例えばコンピュータマウスといった入力デバイスを用いて記録の特定の部分にアクセスする。図６においてアクセスされる部分は、概して、明るく色付けられた異常な組織１５を有する。ユーザがその部分を選択した後、コンピュータ断層撮影装置のコンピュータユニット１０において、図６において異常な組織１５として追加された複数のスライス画像のうちどのスライス画像が実質的に表示されるかが決定される。異常な組織１５を示すスライス画像が選択され、異常な組織１５を示さない残りのスライス画像に対して追加的な考慮は払われない。実質的に異常な組織１５を示す選択された個別のスライス画像が、出力デバイス１１上に連続して表示される。この態様で、他のスライス画像の干渉する影響が排除される。画像平面に垂直な方向で、肺結節における異常な組織１５の位置も決定可能である。なぜなら、個別のスライス画像の情報を用いて、この方向における位置も確立されるからである。個別のスライス画像は、肺腔５の開始位置での最初のスライス画像から肺腔５の反対側の端での最終スライス画像まで記録され、特定の数及び厚みを持つ。スライス画像の数及び厚みの情報、並びに最初スライス画像と最後のスライス画像との間の距離の情報を用いて、図６に示される画像平面に垂直方向に選択されたスライス画像の位置が決定可能である。このスライス画像は、異常な組織１５を再現するので、異常な組織１５の対応する位置は、言わば知られている。こうした位置決定は、医療処置のために不可欠である。
【００２３】
図７は、図６同様、肺腔５の表示を示す。但し、対照的なことに、スライス画像が互いに配置されるものではない。代わりに、図６による合成３次元表示からの個別のスライス画像が示され、それは、選択される上述の個別のスライス画像に類似する。図６において示される表示とは異なり、ここでは、血管６が画像において存在し、スライス画像において明るく色付けされた線として目に見える。血管６から肺腔５をセグメント化することは実行されていない。およそ円形のパッチが画像において観測できる。その円形パッチは、図６に示される２つの円形パッチの左側のものと同じ異常な組織１５から生じている。図８は、図７と同様なスライス画像を、血管６のセグメント化なしで示す。その画像は、図６において示される３次元画像を形成するよう一緒にされるスライス画像に類似する。ここでは、およそ円形で、明るく色付けられたパッチが観測でき、その円形パッチは、図６に示される２つの円形パッチの右側のものと同じ異常な組織１５から生じている。図７及び図８から、この場合における異常な組織１５は、個別のスライス画像を用いてでさえ認識可能であり、異常な組織１５の検出が血管６のセグメント化なしでも可能になることが観測できる。
【００２４】
血管６を異常な組織１５と差別化する別の可能性として、コンピュータユニット１０は、ヘシアン行列の固有値を用いて、異常な組織１５のグレースケール値から血管６のグレースケール値を差別化するようデザインされる。この場合、記録のグレースケール構造が、コンピュータユニット１０で解析される。高いグレースケール値は、記録の位置に存在し、コンピュータユニット１０は、この位置で血管６が存在することを認識する。低いグレースケール値は、記録の位置で存在し、コンピュータユニット１０は、この位置で異常な組織１５が存在することを認識する。C.Lorenz、I.-C.Carlsen、T.M.Buzug、C.Fassnacht及びJ.Weeseによる「A Multi-Scale Line Filter with Automatic Scale Selection based on the Hessian Matrix for Medical Image Segmentation」、Scale-Space、1997、LNCS 1252、152-163頁、及びA.F.Frangi、W.J.Niessen、K.L.Vincken、M.A.Viergeverによる「Multiscale Vessel Enhancement Filtering」、MICCAI、1998、130-137頁が参照され、本明細書においても参照により含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】コンピュータ断層撮影装置の一部の概略を示す図である。
【図２】血管と肺腔とを備える肺葉の３次元画像記録を示す図である。
【図３】開始点から始まる波面により横断される血管の概略を示す図である。
【図４】異常な組織を備える図３に示される血管の概略を示す図である。
【図５】周囲と切り離された血管の３次元画像記録を示す図である。
【図６】異常な組織を備える、周囲と切り離された肺腔のスライス画像を示す図である。
【図７】血管と異常な組織とを備える、周囲と切り離された肺腔のスライス画像を示す図である。
【図８】異常な組織を備える、周囲と切り離された肺腔の追加的なスライス画像を示す図である。
【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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【国際調査報告】
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