(57)【要約】  本発明の好ましい他の形態では、血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管の破裂の危険性を決定するための方法であって、２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管のメッシュ・モデルを生成するステップと、メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算するステップと、メッシュ・モデル上の異なる位置の計算された応力レベルに基づいて、血管の破裂の危険性を決定するステップとを含む方法が、提供される。本発明の好ましい他の形態では、血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管の破裂の危険性を決定するための装置であって、２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管のメッシュ・モデルを生成するための装置と、メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算する装置と、メッシュ・モデル上の異なる位置の計算された応力レベルに基づいて、血管の破裂の危険性を決定するための装置とを含む装置が、提供される。
2008510499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、前記血管の破裂の危険性を決定するための方法であって、
前記２−Ｄスライス画像セットを使用して、前記血管のメッシュ・モデルを生成するステップと、
前記メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算するステップと、
前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルに基づいて、前記血管の破裂の危険性を決定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルが、前記メッシュ・モデル上で可視化される、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記メッシュの多角形を色分けすることによって、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルが、前記メッシュ・モデル上で可視化される、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、前記メッシュのノードを色分けすることによって、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルが、前記メッシュ・モデル上で可視化される、方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法であって、前記メッシュのレッグを色分けすることによって、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルが、前記メッシュ・モデル上で可視化される、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、破裂の危険性が、前記メッシュ・モデル上で視覚化される、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記メッシュの多角形を色分けすることによって、破裂の危険性が、前記メッシュ・モデル上で視覚化される、方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法であって、前記メッシュのノードを色分けすることによって、破裂の危険性が、前記メッシュ・モデル上で視覚化される、方法。
【請求項９】
請求項６に記載の方法であって、前記メッシュのレッグを色分けすることによって、破裂の危険性が、前記メッシュ・モデル上で視覚化される、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、前記メッシュ・モデルが、セグメンテーション技法を使用して生成される、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、前記セグメンテーション技法が、それぞれの２−Ｄスライス内の特定の解剖学的物体を識別するステップと、それぞれの２−Ｄスライス内の前記識別された解剖学的物体を、前記メッシュ・モデルを作成するように集約するステップとを含む、方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の方法であって、それぞれの２−Ｄスライス内の前記識別された解剖学的物体を、前記メッシュ・モデルを作成するように集約する前記ステップの前に、前記セグメンテーション技法が更に、それぞれの２−Ｄスライスから無関係な解剖学的構造を除去するステップを含む、方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、前記血管が大動脈を含み、前記無関係な解剖学的構造が内臓血管を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の方法であって、前記血管の前記メッシュ・モデルを生成する前記ステップが更に、有限要素応力解析を実行する前に、前記メッシュ・モデルの境界デリニエーションを制限するステップを含む、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、前記血管が大動脈を含み、前記メッシュ・モデルの上部境界デリニエーションが、前記セグメンテーションが始まるスライスから決定され、前記メッシュ・モデルの下部境界デリニエーションが、左右の腸骨動脈分枝が垂直方向に整列したスライスから決定される、方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載の方法であって、前記メッシュ・モデルを生成する前記ステップが、
（ｉ）画素−ミリメートル変換係数がｘ、ｙおよびｚ軸において同様であり、それによって前記メッシュ多角形がより正多角形に近くなることを保証するのに役立つように、形状ベース補間を実行するステップと、
（ｉｉ）前記セグメンテーションに低域フィルタを適用し、ｘ、ｙ方向に前記セグメンテーションをデシメートし、それによって前記メッシュ中のジャグド・エッジおよびステア・ステップ・アーチファクトを除去するのを助けるステップと、
（ｉｉｉ）処理されたセグメンテーションから前記多角形メッシュをテセレートするステップと、
（ｉｖ）前記多角形メッシュをボクセル空間からミリメートル空間へスケーリングするステップと、
（ｖ）前記多角形メッシュにラプラシアン・スムージング・アルゴリズムを適用し、それによってシミュレーション内の応力アーチファクトを更に低減させるステップと、
（ｖｉ）選択された数の最も形の悪い多角形を除去するステップと、
（ｖｉｉ）有限応力解析に対して使用することができるフォーマットで前記メッシュ・モデルを記憶するステップと
を含む、方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記メッシュ・モデルが、Ａｂａｑｕｓ  ＩＮＰフォーマットで記憶される、方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法であって、前記メッシュ・モデルが、Ａｂａｑｕｓ  ＩＮＰフォーマットで記憶され、前記ＩＮＰファイルが、Ａｂａｑｕｓソルバに直接に入力されて、応力出力を生み出す、方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、最も高い応力を有するメッシュ要素を見ることによって決定される、方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、前記多角形メッシュ内のそれぞれの要素の応力テンソルを計算し、前記応力テンソルの最大値をとることによって決定される、方法（方法Ａ：最大要素応力（Ｍａｘ  Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  Ｓｔｒｅｓｓ）法）。
【請求項２１】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、前記多角形メッシュ内のそれぞれのノードの応力レベルを計算し、前記応力レベルの最大値をとることによって決定される、方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、それぞれのノードの応力レベルが、そのノードの周囲のそれぞれの要素の最大要素値を平均することによって計算される、方法（方法Ｂ：要素平均ノード（Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ａｖｅｒａｇｅｄ  Ｎｏｄａｌ）法）。
【請求項２３】
請求項２１に記載の方法であって、それぞれのノードの応力レベルが、周囲の全ての要素のテンソルを平均し、次いでこの平均合成値に対して最大主応力計算を実行して結果を得ることによって計算される、方法（方法Ｃ：Ａｂａｑｕｓノード（Ａｂａｑｕｓ  Ｎｏｄａｌ）法）。
【請求項２４】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、最も高い応力が加えられた要素から開始して、その不連続を計算し、その計算された不連続を絶対不連続限界と比較し、前記計算された不連続が前記絶対不連続限界よりも大きい場合に、このプロセスが、次に高い要素に着目し、これを、前記絶対不連続限界よりも低い計算不連続値を有する１つの要素を見つけるまで続けることによって、決定される、方法（方法Ｄ：絶対不連続限界（Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  Ｌｉｍｉｔｅｄ）法）。
【請求項２５】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、最も高い応力が加えられた要素から開始して、その不連続を計算し、その計算された不連続を、前記血管の最大応力に基づいて計算された不連続限界と比較し、前記計算された不連続が前記絶対不連続限界よりも大きい場合に、このプロセスが、次に高い要素に着目し、これを、前記絶対不連続限界よりも低い計算不連続値を有する１つの要素を見つけるまで続けることによって決定される、方法（方法Ｅ：パーセント不連続限界を用いた要素（Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  ｗｉｔｈ  Ｐｅｒｃｅｎｔ  Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  Ｌｉｍｉｔ）法）。
【請求項２６】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、最も高い応力が加えられた小さなパーセンテージの要素を除去することによって決定される、方法（方法Ｆ：上からＮ％の除去を伴う要素（Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  ｗｉｔｈ  ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｏｐ  Ｎ％）法）。
【請求項２７】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、最も高い応力が加えられた要素の不連続を使用することによって決定される、方法（方法Ｇ：最大応力要素の不連続（Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  ｏｆ  ｍａｘｉｍｕｍ  ｓｔｒｅｓｓｅｄ  ｅｌｅｍｅｎｔ）法）。
【請求項２８】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、低い血圧における不連続に基づいて選択された数の要素を捨て、次いで、より高い血圧においてそれと同じ数の要素を捨てることによって決定される、方法（方法Ｈ：スマートクロップ（ＳｍａｒｔＣｒｏｐ）法）。
【請求項２９】
請求項２１に記載の方法であって、それぞれのノードの応力レベルが、そのノードの周囲のそれぞれの要素の要素値のメジアンをとることによって計算される、方法（「方法Ｉ」：メジアン要素ノード（Ｍｅｄｉａｎ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｎｏｄａｌ）法）。
【請求項３０】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、所与のモデルについて、最も高い応力が加えられたノード群を見つけることによって決定される、方法（方法Ｊ：エリア平均（Ａｒｅａ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ）法）。
【請求項３１】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、ある所定の値よりも大きい応力レベルを有する要素の数を識別することによって決定される、方法（方法Ｌ：応力Ｘよりも大きなノードの数（Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｎｏｄｅｓ  Ａｂｏｖｅ  Ｘ  Ｓｔｒｅｓｓ）法）。
【請求項３２】
請求項１に記載の方法であって、前記破裂の危険性が、上からＮ％の要素の平均を識別することによって決定される、方法（方法Ｍ：上からＮ％の平均（Ａｖｅｒａｇｅ  ｏｆ  Ｔｏｐ  Ｎ％）法）。
【請求項３３】
請求項１に記載の方法であって、最初に、所定の複数の血圧について応力レベルが計算され、次いで、前記所定の複数の血圧から計算された壁応力から補間することによって、患者の実際の測定血圧に対する壁応力が決定される、方法。
【請求項３４】
請求項１に記載の方法であって、応力レベルが、（ｉ）最初に、所定の複数の血圧について計算され、（ｉｉ）その後に、患者の実際の測定血圧に対して計算され、更に、前記所定の複数の血圧から以前に計算された壁応力からの補間によって、前記患者の実際の測定血圧に対する応力レベルが計算される、方法。
【請求項３５】
血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、前記血管の破裂の危険性を決定するための装置であって、
前記２−Ｄスライス画像セットを使用して、前記血管のメッシュ・モデルを生成するための装置と、
前記メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、前記メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算するための装置と、
前記メッシュ・モデル上の異なる位置の前記計算された応力レベルに基づいて、前記血管の破裂の危険性を決定するための装置と
を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（係属中の先行特許出願の参照）
本特許出願は、デイビッド・チェン（Ｄａｖｉｄ  Ｃｈｅｎ）他によって２００４年６月２３日に出願された、参照によって本明細書に組み込まれる「ＭＥＴＨＯＤ  ＴＯ  ＣＲＥＡＴＥ  ＭＥＳＨ  ＯＢＪＥＣＴＳ  ＦＯＲ  ＦＩＮＩＴＥ  ＥＬＥＭＥＮＴ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＯＦ  ＢＬＯＯＤ  ＶＥＳＳＥＬＳ  ＡＮＤ  ＰＯＳＴ−ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＳＴＲＥＳＳ  ＶＩＳＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という名称の係属中の先行特許出願、米国仮特許出願第６０／５８２，１２８号（弁理士整理番号ＭＭＳ−３２ＰＲＯＶ）の恩典を主張するものである。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は一般に医療装置に関し、詳細には解剖学的可視化／測定システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
多くの医療手技は、医師の視野から通常隠された内部の解剖学的部位で実施せざるをえない。これらの状況では、医師は一般に、実際の医療手技を実行する前に、その準備として、患者のその内部部位の解剖学的構造を調べるために、ある種のスキャニング装置を使用する。このようなスキャニング装置には一般にＣＴスキャナ、ＭＲＩ装置、Ｘ線機器、超音波装置などが含まれ、このようなスキャニング装置は本質的に、実際の医療手技を開始する前に患者の解剖学的内部構造のある種の可視化を医師に提供する役目を果たす。医師は次いで、この情報を使用して、患者固有の解剖学的構造を考慮して、前もってその医療手技の計画を立てることができる。
【０００４】
以上のことに加えて、医師は更に、このような予備的スキャニングから得られた情報を使用して、選択された構造（例えば腫瘍など）の位置（これらの構造自体が内部器官または他の内部体構造の内側に位置する可能性がある）をより正確に識別することができる。その結果、医師は、その後に実施される医療手技中に、選択されたこのような構造により容易に「照準」を合わせることができる。
【０００５】
更に、多くの場合、医師の関心の解剖学的構造は、非常に小さく、かつ／または肉眼で識別することが困難である。これらの状況において、高解像度スキャニング装置を使用した患者の解剖学的内部構造の予備的スキャニングは、その後に実施される医療手技中に、医師が、さまざまな関心の構造の位置を突き止めるのを助けることができる。
【０００６】
以上のことに加えて、上述の種類のスキャニング装置はしばしば、純粋に診断的な手技においても使用される。例えば、血管の狭窄、または血管内における斑（ｐｌａｑｕｅ）の蓄積、または大動脈壁の薄化などを探索するために、上述の種類のスキャニング装置が使用されることがある。
【０００７】
全般的に、上述の種類のスキャニング装置は、患者の解剖学的構造の２次元（即ち「２−Ｄ」）画像を生成することが多い。多くの場合、これらのスキャニング装置は、一組の２−Ｄ画像セットを提供するように適合されており、その画像セット内の２−Ｄ画像はそれぞれ、その画像セット内の他の全ての２−Ｄ画像に、ある所定の関係に従って関係付けられている。例えばＣＴスキャナは一般に、それぞれの２−Ｄ画像が、患者の解剖学的構造を横切ってとられた特定の平面または「スライス」に対応する、一連の２−Ｄ画像を生成する。更に、多くのスキャニング装置では、隣接する画像平面またはスライス間の角度および間隔が、非常に明確に定義されており、例えば、それぞれの画像平面またはスライスが、他の全ての画像平面またはスライスに対して平行にセットされ、隣接する画像平面またはスライスが、所定の間隔で配置される。一例として、平行な画像平面は１ｍｍ間隔でセットされる。
【０００８】
上述の種類のシステムでは、医師は、それぞれの２−Ｄ画像を個別に見ることができ、更に、一連の２−Ｄ画像を適当な順番で見ることによって、頭の中に、患者の解剖学的内部構造の３次元（即ち「３−Ｄ」）の印象を生み出すことができる。
【０００９】
幾つかのスキャニング装置は、前述の複数の２−Ｄ画像を使用して患者のスキャンされた解剖学的構造（被スキャン解剖学的構造）の３−Ｄデータベースを構築するために、それらの基本システムの一部として、関連コンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアを含む。例えば、幾つかのＣＴスキャナおよびＭＲＩスキャナは、それらの基本システムの一部として、このような関連コンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアを含む。あるいは、このような関連コンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアは、そのシステムに対する一種の「アドオン（ａｄｄ−ｏｎ）」として、スキャニング装置とは独立に提供され、この場合、このスキャンされた２−Ｄ画像（スキャン２−Ｄ画像）からのデータは、スキャニング装置から関連コンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアに、別個のステップで供給される。何れにせよ、訓練を積んだ操作者は、このような装置を使用して一組のスキャン２−Ｄ画像セットを生み出し、これらのスキャン２−Ｄ画像のデータを組み立てて被スキャン解剖学的構造の３−Ｄデータベースとし、この３−Ｄデータベースを使用して被スキャン解剖学的構造のさまざまな追加画像を生成することができる。この特徴は、医師が、患者の被スキャン解剖学的構造を異なるさまざまな視点から見ることを本質的に可能にするため、非常に強力なツールであることが分かっている。その結果、患者の被スキャン解剖学的構造についての医師の理解は一般に、大幅に高められる。
【００１０】
更に、上述の種類のスキャニング・システムはしばしば、患者の被スキャン解剖学的構造を測定することを可能にするハードウェアおよび／またはソフトウェア・ツールを含む。一例として、これらのシステムの多くは、医師に、患者の解剖学的構造の画像の上に線を引かせ、次いでこれらの線の長さを計算して、表示されているその構造のサイズを指示する。
【００１１】
前述のスキャニング装置によって生成される２−Ｄスライス画像、ならびに／または前述の関連コンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアによって生成される３−Ｄデータベース画像は一般に、医師にとって非常に有益だが、ある種の重大な限界も存在する。
【００１２】
１つには、現在のシステムでは、それぞれのスキャン２−Ｄスライス画像が、別個の異なる画像として表示され、３−Ｄデータベースから生成されたそれぞれの画像は、別個の異なる画像として表示される。残念ながら、医師が、１つの画像上で見たものと別の画像上で見たものとを互いに関係付けることは時に難しい。限定されない一例としては、医師が、特定のスキャン２−Ｄスライス画像上で見たものと、３−Ｄデータベースから生成された特定の画像上で見たものとを互いに関係付けることは時に難しい。
【００１３】
２つめには、多くの状況において、医師は、患者にプロテーゼ装置をはめ込まなければならないその後の医療手技を実行するための準備として、患者の被スキャン解剖学的構造の画像を見ている。これらの状況において、医師が、患者に合わせてプロテーゼ装置のサイズを適当に決定するために必要な全ての解剖学的寸法を正確に測定し記録することは、比較的に困難であり、かつ／または時間のかかる作業となりかねない。一例として、ある種の状況において、患者が、大動脈の腸骨動脈分枝の近くで腹部大動脈瘤（「ＡＡＡ」）を発症し、プロテーゼ装置による冒された血管構造の修復または置換が指示されることがある。この場合には、適当なプロテーゼ装置のサイズが患者に合わせて適切に決定されることを保証するために、手技を開始する前に、医師が、血管の冒されたそれぞれの部分の正確な長さおよび断面寸法を決定することが極めて重要である。残念ながら、既存の可視化システムを用いて正確な解剖学的測定を実施することは困難であり、かつ／または不可能である。このことは特に、蛇行性経路に沿って延び、かつ／または複雑で変化に富む分枝構造を有する解剖学的構造、例えば血管を扱うときにそうであることが分かっている。
【００１４】
更に、多くの場合、患者の解剖学的構造の指定された部分の特定の斜位像を医師に提供することが望ましい。例えば、血管に沿った非常に特定的な位置で、その血管の長さに垂直にとられた像を医師に提供することが望ましい。このような像は、把握および／または測定目的で要望される可能性がある。残念ながら、既存の可視化システムを使用してこのような像を正確に生成することは困難であり、かつ／または不可能である。
【００１５】
以上のことに加えて、多くの状況で、医師は、患者の解剖学的構造の特定の部分に関連した体積を正確に計算することに関心を持つ。限定されない一例としては、医師が、大動脈内の血栓の体積を時間を追って追跡し、または化学療法中の腫瘍のサイズを追跡することを欲することがある。残念ながら、既存の可視化システムを使用してこのような計算を正確に実施することは困難であり、かつ／または不可能である。
【００１６】
以上のことに加えて、多くの状況で、医師は、解剖学的構造に負荷された応力を正確に計算し、その構造の破裂の危険性を評価することに関心を寄せる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
従って、本発明の１つの目的は、解剖学的構造を視覚化し測定するための改良された解剖学的可視化／測定システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、スキャン２−Ｄスライス画像を、３−Ｄデータベースから生成された画像と適当に結合して、単一の複合画像を生み出すことができるシステムを提供することにある。
【００１８】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、画面上に表示された２−Ｄスライス画像上にマーカを配置することができ、該当する場合に、このマーカが、このシステムによって保持された３−Ｄコンピュータ・モデルおよびこのシステムによって保持された他の任意の２−Ｄスライス画像データに自動的に組み込まれる、システムを提供することにある。
【００１９】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、前述の種類のマーカに、所定のサイズのマージンを関連付けることができ、更に、このマージンが、マーカとともに、３−Ｄコンピュータ・モデルおよび他の任意の２−Ｄスライス画像データに自動的に組み込まれる、システムを提供することにある。
【００２０】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、このシステムによって保持された３−Ｄコンピュータ・モデル内に含まれるオブジェクトの周縁を、このシステムによって保持された任意の２−Ｄスライス画像データ内で自動的に識別することができ、更に、該当する場合に、このようなオブジェクトの周縁を、このシステムによって表示された２−Ｄスライス画像内で強調表示することができるシステムを提供することにある。
【００２１】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、長さおよび／または断面寸法などの患者固有の解剖学的寸法を、迅速、容易かつ正確に決定することができるシステムを提供することにある。
【００２２】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、蛇行性形状および／または分枝形状を有する構造、例えば血管の患者固有解剖学的寸法を決定するように特によく適合されたシステムを提供することにある。
【００２３】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースとすることができ、この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化することができ、次いで、このセグメント化された情報を使用して、セグメント化された解剖学的構造の中心線などの解剖学的フィーチャを決定することができるシステムを提供することにある。
【００２４】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、患者の解剖学的構造の指定された部分の特定の斜位像、例えば、血管に沿った非常に特定的な位置で、その血管の長さに垂直にとられた像を、容易かつ正確に医師に提示することができるシステムを提供することにある。
【００２５】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、患者固有の解剖学的体積を、迅速、容易かつ正確に決定することができるシステムを提供することにある。
【００２６】
本発明の他の目的は、改良された解剖学的可視化／測定システムであって、適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースとすることができ、この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化することができ、次いで、このセグメント化された情報を使用して、所望の患者固有の解剖学的体積を計算することができるシステムを提供することにある。
【００２７】
本発明の他の目的は、解剖学的構造を視覚化し測定するための改良された方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、長さおよび／または断面寸法などの患者固有の解剖学的寸法を、迅速、容易かつ正確に決定することができる、改良された方法を提供することにある。
【００２８】
本発明の他の目的は、適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースとすることができ、この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化することができ、次いで、このセグメント化された情報を使用して、セグメント化された解剖学的構造の中心線などの解剖学的フィーチャを決定することができる、改良された方法を提供することにある。
【００２９】
本発明の他の目的は、患者の解剖学的構造の指定された部分の特定の斜位像、例えば、血管に沿った非常に特定的な位置で、その血管の長さに垂直にとられた像を、容易かつ正確に医師に提示するための方法を提供することにある。
【００３０】
本発明の他の目的は、患者固有の解剖学的体積を、迅速、容易かつ正確に決定するための改良された方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、解剖学的構造上の応力を計算するための改良された方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
（発明の概要）
これらの目的およびその他の目的は、解剖学的構造をスキャンすることによって生成された複数の２−Ｄスライス画像を含む第１のデータベースを備えた解剖学的可視化／測定システムを含む本発明によって達成される。これらの２−Ｄスライス画像は、第１のデータ・フォーマットで記憶される。更に、被スキャン解剖学的構造の３−Ｄコンピュータ・モデルを含む第２のデータベースが提供される。この３−Ｄコンピュータ・モデルは、被スキャン解剖学的構造を表現し、３−Ｄ幾何形状データベースによって定義された第１のソフトウェア・オブジェクトを含む。
【００３２】
本発明の一実施形態では、第１のデータベースから特定の２−Ｄスライス画像を選択するための手段が提供される。更に、第２のソフトウェア・オブジェクトを３−Ｄコンピュータ・モデルに挿入して、３−Ｄコンピュータ・モデルを増補するための手段が提供される。この第２のソフトウェア・オブジェクトも、３−Ｄ幾何形状データベースによって定義され、平面を含む。本発明のこの実施形態では、第２のソフトウェア・オブジェクトが、被スキャン解剖学的構造に対する選択された２−Ｄスライス画像の位置に対応する、３−Ｄコンピュータ・モデル内の位置に挿入される。その特定の２−Ｄスライス画像を、第２のソフトウェア・オブジェクトの平面上にテクスチャ・マップするための手段も提供される。第１のソフトウェア・オブジェクトと、第２のソフトウェア・オブジェクトの平面上にテクスチャ・マップされた特定の２−Ｄスライス画像の両方の像を同時に提供するように、増補された３−Ｄコンピュータ・モデルの画像を表示する手段も提供される。
【００３３】
本発明の他の実施形態では、このシステムが、解剖学的構造をスキャンすることによって生成された複数の２−Ｄスライス画像を含む第１のデータベースを含む。これらの２−Ｄスライス画像は、第１のデータ・フォーマットで記憶される。更に、被スキャン解剖学的構造の３−Ｄコンピュータ・モデルを含む第２のデータベースが提供される。この３−Ｄコンピュータ・モデルは、被スキャン解剖学的構造を表し、３−Ｄ幾何形状データベースによって定義される第１のソフトウェア・オブジェクトを含む。本発明のこの第２の実施形態では、更に、第２のソフトウェア・オブジェクトを３−Ｄコンピュータ・モデルに挿入して、３−Ｄコンピュータ・モデルを増補するための手段が提供される。この第２のソフトウェア・オブジェクトも、３−Ｄ幾何形状データベースによって定義され、平面を含む。更に、増補された３−Ｄコンピュータ・モデルに挿入された第２のソフトウェア・オブジェクトの平面の位置に対応する特定の２−Ｄスライス画像を決定するための手段も提供される。本発明のこの実施形態では、その平面の位置に対応する特定の２−Ｄスライス画像を、第２のソフトウェア・オブジェクトの平面上へテクスチャ・マップするための手段も提供される。本発明のこの実施形態では、第１のソフトウェア・オブジェクトと、第２のソフトウェア・オブジェクトの平面上にテクスチャ・マップされた特定の２−Ｄスライス画像の像を同時に提供するように、増補された３−Ｄコンピュータ・モデルの画像を医師に対して表示するための表示手段も提供される。
【００３４】
本発明の上記のそれぞれの実施形態では、３−Ｄ幾何形状データベースが、サーフェス・モデルを含むことができる。
同様に、このシステムは更に、第１のデータベースにマーカを挿入するための手段を含むことができ、それによってマーカは、第２のデータベースに自動的に組み込まれ、更に、該当する場合には、このマーカが、システムによって表示された任意の画像内に自動的に表示される。
【００３５】
このシステムは更に、前述のマーカに関連付けられた所定のサイズのマージンを含むことができる。
このシステムは更に、第２のデータベースに含まれる任意のオブジェクトの周縁を自動的に識別するための手段と、第１のデータベース内の対応するデータ点を識別するための手段とを含むことができ、それによって、該当する場合に、このようなオブジェクトの周縁を、このシステムによって表示された任意の画像内で強調表示することができる。
【００３６】
スキャン構造はしばしば、解剖学的内部構造を含む。
本発明の他の形態では、可視化／測定システムが、長さおよび／または断面寸法などの患者固有の解剖学的寸法を、適当なスキャン２−Ｄ画像データを使用して決定するための手段を含むことができる。より具体的には、この可視化／測定システムは、適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースにするための手段と、この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化するための手段と、このセグメント化された情報から、セグメント化された解剖学的構造の中心線などの解剖学的フィーチャを決定するための手段と、実施される測定を、決定された解剖学的フィーチャに基づいて指定するための手段と、そのようにして指定された測定を計算するための手段とを含むことができる。
【００３７】
本発明のより特定の形態では、可視化／測定システムが、蛇行性形状および／または分枝形状を有する構造、例えば血管の患者固有解剖学的寸法を決定するように特によく適合される。本発明のこの形態では、可視化／測定システムが、（１）適当なスキャン２−Ｄ画像なセットを組み立てて３−Ｄデータベースにすること、（２）この３−Ｄデータベース内に含まれる体積測定データを、測定される特定の解剖学的構造に対応する一組の３−Ｄ位置セットにセグメント化すること、（３）関心の特定の解剖学的構造内に含まれるそれぞれの分枝構造について、スキャン２−Ｄ画像セットの２つの画像上で適当な開始および終了位置を選択することによって、その枝構造を一意的に指示する体積測定データ・セット内の枝線を指定すること、（４）関心の特定の解剖学的構造内に含まれるそれぞれの分枝構造について、この枝線に対応するそれぞれのスキャン２−Ｄ画像に関して、その特定のスキャン２−Ｄ画像に含まれるその分枝構造の重心を計算することによって、体積測定データ・セット内のその分枝構造の重心経路を計算すること、（５）前述の重心経路に、曲線の当てはめアルゴリズムを適用して、前述の枝線間に存在する部分の解剖学的構造のデータを供給し、このシステムで生じる可能性のある雑音を「平滑化」すること、ならびに（６）結果として生じる空間曲線に知られている技法を適用して、所望の解剖学的寸法を決定すること、を容易にするように適合される。
【００３８】
本発明の他の形態では、可視化／測定システムが、患者の解剖学的構造の指定された部分の特定の斜位像、例えば、血管に沿った非常に特定的な位置で、その血管に垂直にとられた像を、容易かつ正確に医師に提示するための手段を含むことができる。
【００３９】
本発明の他の形態では、可視化／測定システムが、ある解剖学的構造の長さに沿ってとられた１つまたは複数の斜位像を利用することによって、その解剖学的構造の寸法をより正確に測定するための手段を含むことができる。
【００４０】
本発明の他の形態では、可視化／測定システムが、適当なスキャン２−Ｄ画像データを使用して患者固有の解剖学的体積を決定するための手段を含むことができる。より具体的には、この可視化／測定システムが、適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースにするための手段と、この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化するための手段と、このセグメント化された情報から、セグメント化された解剖学的構造の解剖学的体積を決定するための手段と、関心の構造を指定するための手段と、指定された構造の体積を計算するための手段とを含むことができる。
【００４１】
本発明は更に、解剖学的構造を視覚化し測定するための改良された方法を含む。
本発明は更に、適当なスキャン２−Ｄ画像データを使用して患者固有の解剖学的寸法を計算するための方法を含む。本発明の一形態では、この方法が、（１）適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースにするステップと、（２）この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化するステップと、（３）このセグメント化された情報から、セグメント化された解剖学的構造の中心線などの解剖学的フィーチャを決定するステップと、（４）実施される測定を、決定された解剖学的フィーチャに基づいて指定するステップと、（５）そのようにして指定された測定を計算するステップとを含む。
【００４２】
本発明は更に、患者の解剖学的構造の指定された部分の特定の斜位像、例えば、血管に沿った非常に特定的な位置で、その血管に垂直にとられた像を、容易かつ正確に医師に提示するための方法を含む。
【００４３】
本発明は更に、適当なスキャン２−Ｄ画像データを使用して患者固有の解剖学的体積を計算するための方法を含む。本発明の一形態では、この方法が、（１）適当なスキャン２−Ｄ画像セットを組み立てて３−Ｄデータベースにするステップと、（２）この３−Ｄデータベース内に含まれる情報から、患者固有の解剖学的構造に関する情報をセグメント化するステップと、（３）このセグメント化された情報から、セグメント化された解剖学的構造の体積を決定するステップと、（４）関心の構造を指定するテップと、（５）指定された構造の体積を計算するステップとを含む。
【００４４】
本発明の好ましい他の形態では、血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管の破裂の危険性を決定するための方法であって、
２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管のメッシュ・モデルを生成するステップと、
メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算するステップと、
メッシュ・モデル上の異なる位置の計算された応力レベルに基づいて、血管の破裂の危険性を決定するステップと
を含む方法が提供される。
【００４５】
本発明の好ましい他の形態では、血管をスキャンすることによって得られた適当な２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管の破裂の危険性を決定するための装置であって、
２−Ｄスライス画像セットを使用して、血管のメッシュ・モデルを生成するための装置と、
メッシュ・モデルに対して有限要素応力解析を実行して、メッシュ・モデル上の異なる位置の応力レベルを計算する装置と、
メッシュ・モデル上の異なる位置の計算された応力レベルに基づいて、血管の破裂の危険性を決定するための装置と
を含む装置が提供される。
【００４６】
本発明のこれらの目的および特徴、ならびにその他の目的および特徴は、添付の図面とともに検討される本発明の好ましい実施形態の以下の詳細な説明によって、より完全に開示され、または明らかにされる。添付図面中、同様の符号は同様の部分を指す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
基本システム
最初に図１を見ると、患者１０の解剖学的内部構造をスキャンするスキャニング装置５が示されており、患者１０は、スキャニング・プラットホーム１５の上に横たわっている。
【００４８】
スキャニング装置５は、一連の２−Ｄ画像に対応したスキャニング・データを生成するように適合された種類の装置であり、その一連の２−Ｄ画像のそれぞれの画像は、患者の体を横切ってとられた特定のビューイング平面（ｖｉｅｗｉｎｇ  ｐｌａｎｅ）または「スライス」に対応する。更に、スキャニング装置５は、隣接する画像平面またはスライス間の角度および間隔を非常に明確に定義することができるように適合されている。例えば、それぞれの画像平面またはスライスが、他の全ての画像平面またはスライスに対して平行にセットされ、隣接する画像平面またはスライスが、所定の間隔で配置される。一例として、平行な画像平面は、１ｍｍ間隔でセットされる。
【００４９】
スキャニング装置５によって得られたスキャニング・データは、２−Ｄスライス画像としてディスプレイ２０上に表示することができ、かつ／または２−Ｄスライス画像データの形態で、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶することができる。更に、スキャニング・データに関連した追加情報（例えば患者名、年齢など）を、データ記憶装置または媒体２５の第２のセクション２７に記憶することができる。
【００５０】
一例として、スキャニング装置５は、ＧＥ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社（米ウィスコンシン州Ｍｉｌｗａｕｋｅｅ）によって製造された種類のＣＴスキャナを含む。
他の例として、スキャニング装置５によって生成されディスプレイ２０上に表示される種類の２−Ｄスライス画像は、図２に示された２−Ｄスライス画像を含む。図２に示された特定の例では、示された２−Ｄスライス画像が、個人の腹部を横切ってとられた、特にその個人の肝臓を示す、軸スライスに対応する。
【００５１】
スキャニング装置５は、そのスキャニング・データを、幾つかの異なるデータ構造のうちの１つにフォーマットすることができる。一例として、スキャニング装置５は、そのスキャニング・データを、ＧＥ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社（米ウィスコンシン州Ｍｉｌｗａｕｋｅｅ）によって製造された種類のＣＴスキャナによって使用される特定のデータ・フォーマットにフォーマットする。より具体的には、このようなスキャニング装置では、スキャニング・データが一般に、一連のデータ「フレーム」として保持され、その一連のデータ・フレームのそれぞれのデータ・フレームは、患者の体を横切ってとられた特定の２−Ｄスライス画像に対応する。更に、それぞれのデータ・フレーム内で、スキャニング・データは一般に、その２−Ｄスライス画像内の特定の位置に被スキャン解剖学的構造を表示するように編成されている。このようなデータ構造は、本発明に関連した種類のスキャニング装置に対してかなり一般的である。しかし、本発明は、スキャニング装置５によって利用される特定のデータ・フォーマットに依存しないことを理解しなければならない。本発明の目的上、そのデータ構造が明確に定義されており、それによってスキャニング・データを検索し、後により詳細に開示されるように利用することができる限りにおいて、スキャニング装置５によって提供されるスキャニング・データは、所望のほとんど全てのデータ構造にフォーマットすることができる。
【００５２】
本発明を説明する目的上、スキャニング装置５によって生成されるスキャニング・データが、図３および４に概略的に示されたデータ構造として編成されていると考えると便利である。
【００５３】
より具体的には、図３では、平行アレイとして配置された一連のデータ・フレーム３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、．．．が示されている。これらのデータ・フレーム３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、．．．はそれぞれ、スキャニング装置５によって患者の体を横切って互いに平行にとられた複数の２−Ｄスライス画像のうちの特定の１つの２−Ｄスライス画像に対応する。更に、隣接する画像平面またはスライスは、予め定められた一定の間隔、例えば１ｍｍ間隔で配置される。データ・フレーム３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、．．．は、集合的に、患者の被スキャン解剖学的構造を表す体積測定（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ）データ・セットを構成することが理解される。
【００５４】
更に、図４には、例示的なデータ・フレーム３０Ａの中に含まれるスキャニング・データが示されており、このデータは、その２−Ｄスライス画像内の特定の位置に配置された被スキャン解剖学的構造を迅速かつ容易に識別することができるように、ｘｙ座標系で表されている。一般に、特定のｘｙ座標に関係するスキャニング・データは、画像強度値を表す。この画像強度値は一般に、特定の被スキャン解剖学的構造の幾つかの属性、例えば組織密度を反映する。
【００５５】
前述のとおり、スキャニング装置５によって生成されたスキャニング・データは、２−Ｄスライス画像データの形態で、スキャニング装置５の製造業者によって決定された特定のデータ・フォーマットで、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶される。
【００５６】
次に図５を見ると、本発明によれば、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶されたスキャニング・データは検索され、処理され、次いでデータ記憶装置または媒体３０に再び記憶される。
【００５７】
より具体的には、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶されたスキャニング・データが検索され、スキャニング装置５によって生成された２−Ｄスライス画像データの形態のスキャニング・データを、患者の解剖学的構造の３−Ｄコンピュータ・モデルに変換するように、処理される。この３−Ｄコンピュータ・モデルは次いで、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶される。
【００５８】
更に、必要に応じて、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶されたスキャニング・データが検索され、このスキャニング・データを、その２−Ｄスライス画像データに対する好ましいデータ・フォーマットに変換するように、処理される。この２−Ｄスライス画像データは次いで、この好ましいデータ・フォーマットで、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶される。
【００５９】
更に、データ記憶装置または媒体２５の第２のセクション２７に以前に記憶されたスキャニング・データに関連した追加情報（例えば患者名、年齢など）を、データ記憶装置または媒体３０の第３のセクション４２に記憶することができる。
【００６０】
本発明によれば、３−Ｄコンピュータ・モデルが、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶され、２−Ｄスライス画像データが、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に好ましいデータ・フォーマットで記憶された後、医師は次いで、適当にプログラムされたコンピュータを使用して、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶された３−Ｄコンピュータ・モデル、および／あるいはデータ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶された２−Ｄスライス画像データにアクセスし、所望の患者固有画像を生成することができる。
【００６１】
次に図６を見ると、より具体的には、３−Ｄコンピュータ・モデルが、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶され、２−Ｄスライス画像データが、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に好ましいデータ・フォーマットで記憶された後、医師は、入力装置５５によって操作される適当にプログラムされたコンピュータ５０を使用して、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶された３−Ｄコンピュータ・モデル、および／あるいはデータ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶された２−Ｄスライス画像データにアクセスし、所望の患者固有画像を生成し、それらの画像をディスプレイ６０上に表示することができる。
【００６２】
この目的のため、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に３−Ｄコンピュータ・モデルを記憶するために使用される特定のデータ構造、およびデータ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に２−Ｄスライス画像データをするために使用される特定のデータ構造は、コンピュータ５０の特定の性質、ならびにコンピュータ５０上で動作中の特定のオペレーティング・システムおよびアプリケーション・ソフトウェアに依存することが理解される。
【００６３】
しかし一般に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルは、それぞれのオブジェクトが当技術分野でよく知られている種類の多角形サーフェス・モデルによって定義された、ソフトウェア・オブジェクトの集合として構築されることが好ましい。一例として、ヒトの肝臓などの被スキャン解剖学的構造は、３つの異なるソフトウェア・オブジェクトとしてモデル化することができ、ここで、肝臓の全体的な塊の外面が、１つのソフトウェア・オブジェクトであり、肝臓の血管構造の外面が、第２のソフトウェア・オブジェクトであり、肝臓の中に位置する腫瘍の外面が、第３のソフトウェア・オブジェクトである。他の例として、図７および８は、多角形サーフェス・モデルによってソフトウェア・オブジェクトを定義する一般的な方法を示している。具体的には、図７は、Ｘ−Ｙ−Ｚ座標系内の１つの単位立方体セットの頂点を示し、図８は、この単純な単位立方体に対する多角形サーフェス・モデルのデータ・ファイル・フォーマットを示す。当技術分野ではよく知られているように、ヒトの解剖学的構造などのより複雑な形状は、対応する複数の項によって表現することができる。
【００６４】
更に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルは、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶された２−Ｄスライス画像データを当技術分野でよく知られている技法を使用して解析することによって、生み出される。例えば、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶された２−Ｄスライス画像データは、よく知られている「マーチング・キューブス（Ｍａｒｃｈｉｎｇ  Ｃｕｂｅｓ）」アルゴリズムを使用して処理することができる。このアルゴリズムは、体積測定データ・セットから等密度表面を抽出して、その表面を含むボクセル内に１つから５つの三角形を生成するいわゆる「ブルート・フォース（ｂｒｕｔｅ  ｆｏｒｃｅ）」表面構成アルゴリズムである。あるいは、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶された所望の３−Ｄコンピュータ・モデルを得るために、データ記憶装置または媒体２５の第１のセクション２３に記憶された２−Ｄスライス画像データを、他の適当なモデル化アルゴリズムによって処理して、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶される３−Ｄコンピュータ・モデルにすることもできる。
【００６５】
前述のとおり、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に２−Ｄスライス画像データを記憶するために使用される特定のデータ構造は、コンピュータ５０の特定の性質、ならびにコンピュータ５０上で動作中の特定のオペレーティング・システムおよびアプリケーション・ソフトウェアに依存する。
【００６６】
しかし一般に、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像データが、一連のデータ「フレーム」として構築され、その一連のデータ・フレームのそれぞれのデータ・フレームが、患者の体を横切ってとられた特定の２−Ｄスライス画像に対応し、それぞれのデータ・フレーム内で、スキャニング・データが、その２−Ｄスライス画像内の特定の位置に被スキャン解剖学的構造を表示するように編成されていることが好ましい。
【００６７】
本発明では、コンピュータ５０が、Ｐｏｗｅｒ  ＰＣベースのＭａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティング・システム（「Ｍａｃ  ＯＳ」）タイプのコンピュータ、例えばＡｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｉｎｃ．社（米カリフォルニア州Ｃｕｐｅｒｔｉｎｏ）によって製造された種類のＰｏｗｅｒ  ＰＣ  Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ  ８１００／８０を含むことが好ましい。更に、コンピュータ５０が、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティング・システム・ソフトウェア、例えばＭａｃ  ＯＳ  Ｖｅｒ．７．５．１を実行中であり、そのため、コンピュータ５０が、Ａｐｐｌｅ社のよく知られたＱｕｉｃｋＤｒａｗ  ３Ｄデータ・フォーマットでフォーマットされた３−Ｄコンピュータ・モデルに容易にアクセスし、その３Ｄコンピュータ・モデルから生成された画像を表示することができ、更に、コンピュータ５０が、Ａｐｐｌｅ社のよく知られたＱｕｉｃｋＴｉｍｅ画像データ・フォーマットでフォーマットされた２−Ｄ画像に容易にアクセスし、それを表示することができることが好ましい。入力装置５５は、Ｐｏｗｅｒ  ＰＣベースのＭａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティング・システム・コンピュータに関連した通常のコンピュータ入力装置を含むことが好ましい。例えば入力装置５５は、キーボード、マウスなどを含むことが好ましい。
【００６８】
以上のことを考慮すれば、本発明では更に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルが、Ａｐｐｌｅ社のＱｕｉｃｋＤｒａｗ  ３Ｄデータ・フォーマットでフォーマットされており、それによって、Ｍａｃ  ＯＳコンピュータ５０が、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルに迅速かつ容易にアクセスし、その３−Ｄコンピュータ・モデルから生成された画像をディスプレイ６０に表示することができることが好ましい。
【００６９】
以上のことを考慮すれば、本発明では更に、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像データが、Ａｐｐｌｅ社のＱｕｉｃｋＴｉｍｅ画像データ・フォーマットでフォーマットされていることが好ましい。こうすることによって、コンピュータ５０は、スキャニング装置５によって得られたスキャン２−Ｄスライス画像を迅速かつ容易に表示することができる。スキャニング装置５が、そのスキャニング・データを、好ましいＱｕｉｃｋＴｉｍｅ画像データ・フォーマットでフォーマットする場合には、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に２−Ｄスライス画像データを記憶する前に、２−Ｄスライス画像データを再フォーマットする必要がないことが理解される。しかし、スキャニング装置５が、そのスキャニング・データを別のデータ構造でフォーマットする場合には、そのスキャニング・データを好ましいＱｕｉｃｋＴｉｍｅ画像データ・フォーマットにするために、２−Ｄスライス画像データを再フォーマットする必要がある。画像データのこのような再フォーマットは、当技術分野ではよく知られている種類の操作である。
【００７０】
以上の結果、入力装置５５を介してコンピュータ５０を操作している医師は、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから所望の画像を生成することができることが分かる。具体的には、医師は、入力装置５５を使用して、（１）ディスプレイ６０上のウインドウを開き、（２）所望の視角に関する命令をコンピュータに発し、（３）データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルを使用して、所望の視角からの被スキャン解剖学的構造の対応する画像を生成し、（４）ディスプレイ６０上の開いたウインドウにその画像を表示することができる。
【００７１】
更に、入力装置５５を介してコンピュータ５０を操作している医師は、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像データから、所望の２−Ｄスライス画像を表示することができる。具体的には、医師は、入力装置５５を使用して、（１）ディスプレイ６０上のウインドウを開き、（２）データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる特定の２−Ｄスライス画像を選択し、（３）ディスプレイ６０上の開いたウインドウにそのスライス画像を表示することができる。
【００７２】
次に図９Ａ〜９Ｆを見ると、より具体的には、コンピュータ５０は、入力装置５５を介してコンピュータ５０を操作している医師が選択することができるさまざまな所定のメニュー選択肢を提供するように、プログラムされていることが好ましい。
【００７３】
従って、例えば、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから所望の画像を生成したい場合、医師は、入力装置５５を使用して、３−Ｄコンピュータ・モデルを表示するためのコマンドを呼び出す。次いでソフトウェアが、その画像を表示するためのウインドウを生成し、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから１つの画像をレンダリングし、次いで、ディスプレイ６０上の開いたウインドウにその画像を表示する。一例として、図１０は、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に記憶された３−Ｄコンピュータ・モデルに含まれるデータを使用してウインドウに描かれた画像を示している。医師は、入力装置５５を使用して、所望の特定の視角に関する命令を、画像レンダリング・ソフトウェアに発することができる。具体的には、コンピュータ５０は、医師がオブジェクト上でマウス・キーを押し、次いでドラッグして、そのオブジェクトを所望の視角まで回転させることができるように、プログラムされていることが好ましい。更に、コンピュータ５０は、医師がキーボードおよびマウスを使用して、像をより近くにまたはより遠くに移動させ、あるいは画像平面に対してオブジェクトを左右または上下に平行移動させることができるように、プログラムされていることが好ましい。このようなコンピュータ操作を達成するプログラミングは、当技術分野でよく知られている種類のプログラミングである。
【００７４】
同様の方法で、医師は、図９Ａ〜９Ｆに示されているようなメニュー選択肢を使用して、ディスプレイ６０上にウインドウを開き、次いでそのウインドウに、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０から所望の２−Ｄスライス画像を表示することができる。コンピュータ５０は、入力装置５５によって医師が異なるスライス画像間で選択できるように、プログラムされる。一例として、図１１は、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれるデータを使用してオペレーティング・システムによってウインドウに描かれた２−Ｄスライス画像を示している。この場合、コンピュータ５０は、スライダ７５に沿って医師がアイコン７０を左右にドラッグすることによって、軸スライスの集合全体にわたって画像「ページ」を前後にめくることができるように、プログラムされる。即ち、軸スライス＃２１が表示された図１１の例では、アイコン７０を左へドラッグすることによって軸スライス＃２０を表示させ、アイコン７０を右へドラッグすることによって軸スライス＃２２を表示させることができる。更に、コンピュータ５０は、メニュー・コマンドを使用することによって、またはスライダ７５の右側にセットされたシングル・ステップ・アイコン７６上でマウス・カーソルをクリックすることによって、医師がその時点のスライス番号の画像から、前のまたは後続のスライス番号の画像へ行くことができるようにプログラムされていることが好ましい。コンピュータ５０は更に、スライス・ウインドウ表示を、２−Ｄスライス画像セットの最初または最後のスライス画像に直接に変更し、あるいは、スライス・ウインドウ表示を、ユーザによって指定されたスライス番号に変更するためのメニュー・コマンドが提供されるように、プログラムされていることが好ましい。このようなコンピュータ操作を達成するプログラミングは、当技術分野でよく知られている種類のプログラミングである。
【００７５】
前述のハードウェアおよびソフトウェア・アーキテクチャ（即ちＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータ、Ｍａｃ  ＯＳ、Ａｐｐｌｅ  ＱｕｉｃｋＤｒａｗ  ３Ｄデータ・フォーマットおよびソフトウェア、ならびにＡｐｐｌｅ  ＱｕｉｃｋＴｉｍｅ画像データ・フォーマットおよびソフトウェア、または他の等価のハードウェアおよびソフトウェア）を使用すると、その結果として、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルに追加のソフトウェア・オブジェクトを挿入することが可能である。具体的には、「ブランク（ｂｌａｎｋ）」平面を有する追加のソフトウェア・オブジェクトを３−Ｄコンピュータ・モデルに挿入することが可能である。更に、コンピュータの画像レンダリング・ソフトウェアを使用して、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０の２−Ｄスライス画像を、挿入されたソフトウェア・オブジェクトのブランク平面上へテクスチャ・マップすることが可能である。最も重要には、３−Ｄコンピュータ・モデルは、２−Ｄスライス画像と同じスキャニング・データから生成されるため、３−Ｄコンピュータ・モデル内のブランク平面の所与の位置に対応する特定の２−Ｄスライス画像を決定することが可能である。従って、本発明では、３−Ｄコンピュータ・モデルから画像が生成されるときに、３−Ｄモデル構造と２−Ｄスライス画像構造の両方を、互いに適当に位置合せされた状態で同時に表示し、それによってこれらの２つの別個の画像の単一の複合画像を提供することができる。例えば、このような複合画像を示す図１２を参照されたい。この場合も、コンピュータ５０は、医師が、入力装置５５を使用して、オペレーティング・システムの画像レンダリング・ソフトウェアに、前述の「追加」のソフトウェア・オブジェクトがモデルに挿入される場所および特定の所望の視角に関する命令を発することができるように、プログラムされる。このようなコンピュータ操作を達成するプログラミングは、当技術分野でよく知られている種類のプログラミングである。
【００７６】
更に、コンピュータ５０は、（１）医師が、入力装置５５を使用して、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０から特定の２−Ｄスライス画像を選択することができ、（２）次いでコンピュータが、前述の追加のソフトウェア・オブジェクトを３−Ｄコンピュータ・モデルに自動的に挿入するように、プログラムされ、このとき、追加のソフトウェア・オブジェクトの「ブランク」平面は、被スキャン解剖学的構造に対して、選択された２−Ｄスライス画像の位置に対応する位置に配置される。この場合も、このようなコンピュータ操作を達成するプログラミングは、当技術分野でよく知られている種類のプログラミングである。
【００７７】
本発明の上記の説明では、スキャニング装置５によって生成された２−Ｄスライス画像データが、全般的に、本発明に関連したタイプのスキャニング装置によって通常生成される標準の「軸」スライス画像の文脈で論じられた。しかし、本発明は、矢状および／または冠状２−Ｄスライス画像を利用するようにも適合されることを理解しなければならない。更に、本発明は、後述されるタイプの斜めスライス画像を利用するようにも適合されることを理解しなければならない。
【００７８】
より具体的には、次に図１３を見ると、軸、矢状および冠状スライス画像の相対的な方向が、人体８０の概略図の文脈で示されている。特許をスキャンするとき、スキャニング装置５は通常、軸スライス画像データを生成する。更に、多くの場合、スキャニング装置５は、この軸スライス・データを組み立てて、被スキャン解剖学的構造の３−Ｄデータベース（即ち体積測定データ・セット）とし、次いでこの３−Ｄデータベースを使用して、対応する矢状および／または冠状２−Ｄスライス画像セットを生成する。スキャニング装置５が、前述の矢状および／または冠状２−Ｄスライス画像を生成する能力を持たない場合、このような矢状および／または冠状２−Ｄスライス画像は、後続の操作において、当技術分野でよく知られている種類のコンピュータ・ハードウェアおよびソフトウェアを使用して、一組の軸方向２−Ｄ画像セットから生成することができる。あるいは、希望される場合には、このような矢状および／または冠状２−Ｄスライスを、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像データから「即座に」レンダリングするように、コンピュータ５０をプログラムすることもできる。
【００７９】
本発明の文脈では、この矢状および冠状２−Ｄスライス画像データは、軸スライス画像データとともに、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶することができる。これらの矢状および冠状スライス画像が、２−Ｄ軸スライス画像と正確に同じデータ・フォーマットで記憶され、それによって、これらの矢状および冠状スライス画像が、２−Ｄ軸スライス画像に関して以前に論じられた方法と同じ方法で、コンピュータ５０によって容易にアクセスされ、ディスプレイ６０に表示されることが好ましい。その結果、ディスプレイ６０上に、軸、矢状および冠状２−Ｄスライス画像を個別に表示し、または図１４に示された方法で、別個のウインドウとして同時に表示することができる。更に、図１２に示された種類の複合画像（即ちデータ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルと、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像の両方から生成された画像）を生成するとき、この複合画像は、好みに応じて、軸、矢状または冠状２−Ｄスライス画像を使用して生成することができる。
【００８０】
更に、本発明のシステムは、前述の軸、矢状および冠状スライス画像データの代わりに、斜め２−Ｄスライス画像データを生成し利用するようにも構成されることを理解しなければならない。より具体的には、コンピュータ５０は、医師が、所望の斜め２−Ｄスライス画像の位置を入力装置５５を使用して指定し、次いでコンピュータ５０が、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に存在する体積測定データ・セットから（即ちデータ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像の集合から）その２−Ｄスライス画像を生成するように、プログラムされる。
【００８１】
データ記憶装置または媒体３０は、従来の記憶媒体（例えばハード・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、テープ・カートリッジなど）を含むことができ、これらの媒体は、その場に位置し、または適当なデータ転送手段によってリンクされた遠隔位置に位置することができることを理解しなければならない。
【００８２】
マーカおよびマージン
本発明の他の態様では、コンピュータ５０が、医師が、ディスプレイ６０上に開かれたウインドウに特定の２−Ｄスライス画像を表示し、マウスまたは他の入力装置５５を使用してその特定の２−Ｄスライス画像の中にマーカ（ｍａｒｋｅｒ）を配置し、次いで（ｉ）データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルと、（ｉｉ）データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる適当な任意の２−Ｄスライス画像データの両方にそのマーカを自動的に組み込ませることができるように、プログラムされる。その結果、その後に、データ記憶装置または媒体３Ｄの第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから、および／またはデータ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる２−Ｄスライス画像データから画像が生成されるときに、これらのその後の画像は、該当する場合に、マーカを自動的に表示する。例えば、表示された３つのそれぞれの２−Ｄスライス画像、即ち軸スライス画像９０と、矢面スライス画像９５と、冠状面スライス画像１００の適当な位置にそのような１つのマーカ８５が表示された、図１４を参照されたい。該当する場合に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから生成された画像内にマーカ８５を表示することも可能であることを理解しなければならない。例えば、画像内にこのようなマーカ８５が表示された、図１５を参照されたい。
【００８３】
本発明の他の態様では、コンピュータ５０が、医師がこのようなマーカの周りにある所定のサイズの「マージン（ｍａｒｇｉｎ）」を生成することができるように、プログラムされる。従って、例えば図１５では、マーカ８５の周りにマージン１０５が配置されている。この点に関して、図１５の像は、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルから生成されるため、マージン１０５は、マーカ８５の周りの３次元球形として現れ、同様にマーカ８５も、３次元形として現れることを理解しなければならない。あるいは、マーカ８５およびマージン１０５が、２−Ｄスライス画像の文脈で表示される場合、マーカおよびマージンは、単純な円として現れる。マージン１０５は、コンピュータ上に表示されている解剖学的構造の文脈で、医師がある空間関係を決定するために使用することができる。
【００８４】
周縁の強調表示
データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルは、多角形サーフェス・モデルによって定義された複数のソフトウェア・オブジェクトを構成しているため、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる対応する任意の２−Ｄスライス画像データ内において、このようなオブジェクトのうちの任意のオブジェクトの周縁を識別することが可能であることを理解しなければならない。その結果、ディスプレイ６０上に表示された任意の２−Ｄスライス画像内において、このようなオブジェクトの周縁を強調することが可能である。従って、本発明の他の態様では、コンピュータ５０が、医師が入力装置５５を使用して１つまたは複数の解剖学的構造を選択することができ、次いでコンピュータが、ディスプレイ６０上に表示された対応する任意の２−Ｄスライス画像内においてその構造の周縁を強調表示するように、プログラムされる。例えば、２−Ｄスライス画像内に表示されたオブジェクト１１５の周縁の輪郭を表す境界１１０が示された、図１６を参照されたい。
【００８５】
基本システムの他の変更
更に、以上の説明では、医師によって使用されている解剖学的可視化システムの文脈で本発明が記述されたが、このシステムを、医師以外の人によって見られている無生物とともに使用することができることも理解しなければならない。例えば、このシステムを使用して、その３−Ｄコンピュータ・モデルおよび２−Ｄスライス画像データの集合を組み立てることができる任意の物体を、実質的に視覚化することができる。
【００８６】
先に論じた多角形サーフェス・モデルの代わりに、他のタイプのサーフェス・モデルが使用されることも予想される。従って、本明細書で使用されるとき、用語「サーフェス・モデル」は、多角形サーフェス・モデル、Ｂ−スプライン曲面モデル（Ｂ−ｓｐｌｉｎｅ  ｓｕｒｆａｃｅ  ｍｏｄｅｌ）などのパラメトリック曲面モデル（ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｓｕｒｆａｃｅ  ｍｏｄｅｌ）、クアドララテラル・メッシュ（ｑｕａｄｒａｌａｔｅｒａｌ  ｍｅｓｈ）などを含むことが意図される。
【００８７】
中心線の計算
本発明の他の形態では、可視化／測定システムが、適当なスキャン２−Ｄ画像データを使用して患者固有の解剖学的寸法を決定するための手段を含むことができる。
【００８８】
限定のためではなく例示のため、本発明のこの態様は、大動脈／腸骨動脈分枝の領域で患者の血管構造を測定する文脈で論じられる。他の例として、このような測定は、人工血管の取付けによって大動脈瘤を修復する過程で実行される。
【００８９】
より具体的には、最初に、前述のスキャニング装置５を使用して一組の２−Ｄスライス画像セットが生成され、この２−Ｄスライス画像セットのそれぞれの画像は、患者の体を横切ってとられた特定のビューイング平面または「スライス」に対応する。前述のとおり、これらの２−Ｄスライス画像上では、異なるタイプの組織が一般に、異なる画像強度によって表現される。一例として、図１７は、大動脈／腸骨動脈分枝よりも高い位置で患者の腹部を横切ってとられた２−Ｄスライス画像２００を示しており、図１８は、大動脈／腸骨動脈分枝よりも低い位置で患者の腹部を横切ってとられた２−Ｄスライス画像２０２を示している。これらの画像では、血管組織が２０５、骨が２０７、他の組織が２１０で示されている。これらの２−Ｄスライス画像の適当な画像セットが、３−Ｄデータベースに組み立てられて、患者の解剖学的構造に対応する体積測定データ・セットを提供する。図６に示されたシステムを再び参照すると、この３−Ｄデータベースを構成する２−Ｄスライス画像セットは、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶される。この点に関しては更に、ここで参照されている３−Ｄデータベースは、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄコンピュータ・モデルと同じものではなく、ここで参照されている３−Ｄデータベースは単に、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる一連の２−Ｄスライス画像からなる体積測定データ・セットであることを理解しなければならない。
【００９０】
次に、関心の解剖学的構造を強調表示するため、適当にプログラムされたコンピュータ５０を使用して、（この３−Ｄデータベースに含まれる２−Ｄスライス画像の集合から形成された）患者固有の体積測定データ・セットがセグメント化される。
【００９１】
これは以下のように達成されることが好ましい。コンピュータのディスプレイ６０上で、この３−Ｄデータベースの２−Ｄスライス画像がユーザに提示される。これらの画像は、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶されていることが好ましい。前述のとおり、これらの２−Ｄスライス画像はそれぞれ、患者の体を横切ってとられた特定のビューイング平面または「スライス」に対応し、または、少し違う言い方をすれば、これらの２−Ｄ画像はそれぞれ、本質的に、この３−Ｄデータベースに含まれる患者固有の体積測定データ・セットを横切る平面を表す。やはり先に論じられたとおり、これらのそれぞれの２−Ｄスライス画像では、異なるタイプの組織が一般に、異なる画像強度によって表現される。１つまたは複数の入力装置５５、例えばマウスを使用して、ユーザ（医師または医師以外の人）は、ディスプレイ６０上で見る特定の２−Ｄスライス画像、例えば「スライス画像＃１５５」を選択する。ユーザは次いで、１つまたは複数の入力装置５５を使用して、関心の解剖学的構造内に位置する１つまたは複数の点を選択する。便宜上、ユーザによって選択されるこのような点を「シード」と呼ぶことができる。例えば、血液を識別するために血管組織２０５の内部のシード点２１５が選択された図１７を参照されたい。ユーザは更に、１つまたは複数の入力装置５５を使用して、体積測定データ・セット内の関心の解剖学的構造、例えば血管内部の血液に対応すると思われる画像強度の範囲を指定する。
【００９２】
本発明によれば、適当にプログラムされたコンピュータ５０は次いで、当技術分野でよく知られている種類のセグメント化アルゴリズムを適用して、患者固有３−Ｄデータベース内の関連構造をセグメントとして分離する。コンピュータ５０は、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる体積測定データ・セットに３−Ｄ連結成分探索（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｓｅａｒｃｈ）を適用して、（ｉ）血液に対して指定された範囲内にあって、（ｉｉ）１つのシードに戻る連結経路に沿って連結することができる体積測定サンプルのセットを決定するように、プログラムされていることが好ましい。この連結経路上のそれぞれの位置も、血液に対して指定された範囲内にある。この３−Ｄ連結成分探索の結果は、血管を流れる血液に対応する体積測定データ・セット内の一組の３−Ｄ位置セットである。この例の目的上、この３−Ｄ位置セットを「血液領域」として特徴付けることができる。次いで、セグメント化されたこの解剖学的構造（即ち血液領域内の血液）を、それぞれの２−Ｄスライス画像上で強調表示し、または他の方法で識別することができる。例えば、このような強調表示を表現するために、血管組織２０５内のセグメント化された血液領域に陰影線が付けられた図１７Ａおよび１８Ａを参照されたい。
【００９３】
次に、セグメント化された解剖学的構造内の分枝が識別される。例えば、次に図１９を見ると、大動脈／腸骨動脈分枝の領域の血管構造を取り扱うこの例では、大動脈および２本の腸骨動脈枝が別々に識別される。
【００９４】
これは、以下の方法で実行される。関心の分枝構造の部分であるそれぞれの血管セグメントに対して、ユーザは、その血管セグメントを一意的に指示する体積測定データ・セット内の枝線を指定する。これは、枝線ごとに、１つまたは複数の入力装置５５を使用して、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる１つの２−Ｄスライス画像上で適当な「開始」位置を選択し、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる別の１つの２−Ｄスライス画像上で適当な「終了」位置を選択することによって達成される。これらの枝線が、血管の関心の長さ全体をカバーする必要がないこと、および、これらの枝線が、実際には、さまざまな枝が互いに収束する接合部よりもいくぶん短く停止する傾向があることを理解しなければならない。しかし同時に、分枝構造をモデリングする正確さを向上させるためには、枝線が、分枝点の近くまで延びなければならない。
【００９５】
血管枝ごとに、開始位置および終了位置は、血液領域を以下のように再分割するために使用される。その血管枝の領域は、開始平面と終了平面の間の血液領域内の一組の位置セットであり、それぞれの血管枝の開始平面は、対応する枝線の開始位置を通る２−Ｄ画像平面であり、それぞれの血管枝の終了平面は、それぞれの血管枝の終了位置を通る２−Ｄ画像平面である。
【００９６】
本発明は、明らかな延長部分を通過するより複雑な分枝構造に対して使用することができるが、分枝点で互いに合流する３つの血管セグメントからなる血管分枝構造、例えば図１９に示された大動脈／腸骨動脈分枝などの血管分枝構造を考えることが有効である。この場合、ユーザは、１つの血管領域を、ルート（ｒｏｏｔ）領域（例えば、開始平面２３５に含まれる開始位置２３０および終了平面２４５に含まれる終了位置２４０を有する枝線２２５によって定義される大動脈領域２２０）と呼び、残りの血管領域をそれぞれ、枝領域Ａ（例えば、開始平面２６５に含まれる開始位置２６０および終了平面２７５に含まれる終了位置２７０を有する枝線２５５によって定義される腸骨動脈領域２５０）、および枝領域Ｂ（例えば、開始平面２９５に含まれる開始位置２９０および終了平面３０５に含まれる終了位置３００を有する枝線２８５によって定義される腸骨動脈領域２８０）と呼ぶ。
【００９７】
次いで、以前のステップで決定された血管領域ごとに、重心経路が計算される。これは、以下の方法で達成される。最初に、血管線に沿って、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる本来のそれぞれの２−Ｄスライス画像の体積測定位置に対応する間隔で、その特定の２−Ｄスライス画像内の血管領域の重心が計算される。これは、血管領域内にあるその２−Ｄスライス画像内の全ての位置の画像座標を平均して、重心点を得ることによって実行される。例えば、代表的な２−Ｄスライス画像３１５内の代表的な血管領域３１２の重心３１０を計算する方法を概略的に示す図２０を参照されたい。
【００９８】
次いで、それぞれの血管セグメントに沿って３次元空間内に位置する集合的な重心点セットによって、それぞれの血管領域の重心経路が確定される。ルート領域に対応する蛇行性の経路は、ルート重心経路と呼ばれ、枝領域ＡおよびＢに対応する蛇行性の経路はそれぞれ、枝重心経路Ａおよび枝重心経路Ｂと呼ばれる。例えば、複数の重心３２０と、全体が３２５で指示されたルート重心経路と、全体が３３０で指示された枝重心経路Ａと、全体が３３５で指示された枝重心経路Ｂを示す図２１を参照されたい。これらは全て、先に論じられた大動脈／腸骨動脈分枝の例などの血管枝構造の文脈で示されている。終了平面２４５および開始平面２６５によって境界された「未知」の領域３３６、ならびに終了平面２４５および開始平面２９５によって境界された「未知」の領域３３７では、重心が画定されないことを理解しなければならない。
【００９９】
前述の枝線間にある解剖学的構造の部分に対する推定データを供給するため、およびシステム内に存在する雑音を除去して「滑らか」にするために、このシステムは、上で決定された蛇行性重心経路に曲線の当てはめ（ｃｕｒｖｅ−ｆｉｔｔｉｇ）アルゴリズムを適用するように、プログラムされる。
【０１００】
これは、以下の方法で実施されるスプライン当てはめアルゴリズムによって実行されることが好ましい。最初に、ルート重心経路３２５上の点を、２つのそれぞれの枝重心経路３３０および３３５上の点と連結して、ルート−Ａ経路およびルート−Ｂ経路を生み出すことによって、２つの新しい経路が生み出される。これらの２つの新しい経路は次いで、最小自乗法で経路上の点を最もよく近似する区分多項式空間曲線の係数を選択するスプライン当てはめルーチンへの入力として使用される。この近似曲線の区分の数および多項式の次数は、ユーザが変更することができる。結果として生じる曲線は、ルート−Ａスプラインおよびルート−Ｂスプラインと呼ぶことができる。例えば、全体が３４０で指示されたルート−Ｂスプラインを示す図２２を参照されたい。
【０１０１】
次いで、数値積分により、２本のスプライン（即ちルート−Ａスプラインおよびルート−Ｂスプライン）に沿った距離を、よく知られた標準技法を使用して計算することができ、その結果をユーザに提示することができる。これらの計算は、さまざまな目的に使用することができ、例えば、大動脈／腸骨動脈接合部の動脈瘤を修復する際に使用される人工血管の適当なサイズを決定するのに役立てることができる。
【０１０２】
更に、確立された数学的技法を使用して、スプライン経路上の任意の点の接線ベクトルおよび垂直平面を、直接計算によって、または直接計算が未定義の場合には定義によって、容易に決定することができる。スプライン経路から、垂直平面のイプシロン距離内にある血管枝領域に対応する体積測定データ・セット内の点までの距離を計算することによって、その点における血管の形状を決定することができ、更に、その点の血管の断面積に最もよく当てはまる円の半径を容易に計算することができる。この場合も、この結果を使用して、その所望のグラフト形状を決定するのに役立てることができる。
【０１０３】
図２３は、スキャン２−Ｄデータから患者固有解剖学的寸法を決定する本発明に基づく方法の流れ図である。
以上のことに加えて、上で導き出された中心線を使用して、観察者に対して追加の像を生成し、かつ／または追加の解剖学的計算および測定を実施することが可能である。
【０１０４】
中心線から導き出された斜めスライス
上で導き出された中心線を使用して、特に、体積測定データ・セット（この体積測定データ・セットは、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に含まれる組み立てられたスキャン２−Ｄスライス画像から形成されたものである）を横切る一連の斜めスライスを構築することが可能である。これらの斜めスライスは、再構築された斜めスライスが中心線に垂直に配置されるように構築される。
【０１０５】
より具体的には、斜めスライス自体は、このような斜めスライスが体積測定データ・セットの任意の平面リサンプリング（ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ）であるという程度まで、当技術分野において一般によく知られている。しかし、斜めスライスの位置と関心の解剖学的構造との間に明確に定義された明示の関係がないため、これらの任意の斜めスライスの有用性は、多くの応用にとって限定的である。一例として、血管の場合、血管の長さに垂直にとられた斜めスライスは、医師にとって特に重要である。しかし、従来の技法を使用して（例えばディスプレイ６０を見ながら入力装置５５で指し示すことによって）斜めスライスを生成するときに、医師が、指定された点で血管に対して真に垂直な斜めスライスを指定することは非常に困難である。上で導き出された中心線を利用して、血管に対して垂直に広がる一組の斜めスライス・セットを生成する本発明では、この問題が回避される。中心線から導き出されたこの斜めスライス・セットは、データ記憶装置または媒体３０の第４のセクション４００（図５および６）に記憶されることが好ましい。
【０１０６】
一般に、任意の斜めスライスの生成について考える１つの方法は、体積測定データ・セットによって定義された空間内に置かれた４辺形を考える方法である。この４辺形は次いで、軸画像をリサンプリングして所望の斜めスライスを生成するために走査変換される。本明細書で使用されるとき、用語「走査変換」は、多角形を、長方形格子上の規則正しい間隔の複数の区間に再分割する、よく知られた技法を指すことが意図される。
【０１０７】
本発明では、上で導き出された中心線によって定義された斜めスライスの特定のセットを生成するために、プログラム可能なコンピュータが使用される。これは、以下のように達成される。最初に、中心線が、ｎ個の増分（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）に分割される。これは、図２４に示された点Ｐ０、Ｐ１、．．．、Ｐｎによって実行することができる。次いで、それぞれの点Ｐｉに対して、点Ｐｉの接線Ｔｉが導き出される。最後に、Ｐｉを中心としＴｉに垂直な一連の４辺形を構築することによって、一連の斜めスライスが生成される。４辺形のかどの位置は、結果として生じる画像方向が、予め選択された画像方向（例えば軸方向）にできるだけ近くなるように選択される。次いで、中心線に垂直に広がる斜めスライス画像セットを提供するため、これらの４辺形は、前述のように走査変換される。前述のとおり、この斜めスライス画像セットは、データ記憶装置または媒体３０の第４のセクション４００に記憶される。同時に、それぞれの斜めスライス画像に関連付けられたそれぞれの４辺形のかどの位置も、データ記憶装置または媒体３０の第４のセクション４００に記憶され、それによって、体積測定データ・セット内のそれぞれの斜めスライス画像の正確な位置が確定される。
【０１０８】
以上の結果、データ記憶装置または媒体３０の第４のセクション４００に記憶された斜めスライス画像は、データ記憶装置または媒体３０の第２のセクション４０に記憶された２−Ｄ軸スライス画像と全く同じ方法でコンピュータ５０によってアクセスされるように使用可能である。
更に、前述の斜めスライスが中心線から導き出された後、これらの斜めスライスを、追加のさまざまな目的に使用することができる。
【０１０９】
中心線に沿った直径の測定
前述のとおり、中心線から導き出された斜めスライス画像は、データ記憶装置または媒体３０の第４のセクション４００から、コンピュータ５０によってアクセスすることができる。次いで医師は、入力装置５５を使用して、血管に沿った特定の位置の斜めスライスにアクセスし、その直径を測定する命令を、コンピュータ５０に発することができる。具体的には、医師は、入力装置５５を使用して、所望の特定の斜めスライスにアクセスし、次いで、血管の直径を確定するために直径方向に反対側の２つのマークを配置することができる。コンピュータは、当技術分野でよく知られている方法で、これらの２つのマーク間の距離を計算するように適合される。この点に関しては、前述の斜めスライス画像は、定義から、血管に沿ったそれぞれの点で血管に垂直にとられるので、このようにして測定された血管直径は、単に軸スライス画像から、ならびに／あるいは冠状スライス画像および／または矢状スライス画像および／または中心線以外から導き出された「標準」の斜めスライス画像から計算された直径よりもはるかに正確である傾向があることを理解しなければならない。
【０１１０】
累積和表を用いた距離の測定
中心線上の点Ｐ１、Ｐ２、．．．、Ｐｎ間の増分距離を累積和表に記憶することが有利でありうることも分かった。この累積和表では、第１のエントリＣ０が０、第２のエントリＣ１がＰ１とＰ０の間の距離（即ちＣ１＝Ｐ１−Ｐ０）、第３のエントリＣ２がＣ１＋（Ｐ２−Ｐ１）であり、以下同様である。従って、任意の２つの点ＰｉとＰｊの間の中心線距離は、単純にＤｉｊ＝Ｃｉ−Ｃｊである。
【０１１１】
本発明では、累積和表を図２５に示された種類の表とすることができる。この累積和表は、データ記憶装置または媒体３０の第５のセクション４０５に記憶されることが好ましい。コンピュータ５０は更に、ユーザ・インタフェースが、中心線長計算ダイアログ・ボックス４０７（図２６）をディスプレイ６０上で医師に提示するようにプログラムされ、これによって医師は、決定されるべき長さの端点である２つの斜めスライス画像を（入力装置５５を使用して）指定することができる。コンピュータ５０は次いで、選ばれた２つの斜めスライス画像の位置の差を累積和表から計算することによって、それらのスライス画像間の長さを決定するように、プログラムされる。
【０１１２】
コンピュータ５０は更に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄモデルに３−Ｄグラフィック・アイコン４０８（図２７）が挿入されるように、プログラムされる。このアイコンは、長さの端点を表す２つの斜めスライス画像を介して医師によって指定された血管中心線の部分を表す。
【０１１３】
累積和表を使用した体積の計算
累積和表を使用して解剖学的構造に沿った長さを計算することができる方法と全く同じ方法で、累積和表を使用して、解剖学的構造に関する体積を計算することができる。しかし、増分スライス体積は、斜めスライスの方向よりも軸方向に計算した方がより適当に計算される。これは、軸スライスは全てのスライスが互いに平行だが、斜めスライスは（中心線から生成されるため）全てが平行というわけではないためである。
【０１１４】
この目的のため、コンピュータを使用して、それぞれの軸スライスの体積Ｖｉを、（１）その軸スライスのセグメント化された領域の画素数を決定し、（２）適当な画素−長さ係数によってスケーリングし、次いで（３）スライス厚を乗じることによって計算する。次いで累積和表が生成される。この累積和表では、第１のエントリＣ０がＶ０、第２のエントリＣ１がＣ０＋Ｖ１、第３のエントリＣ２がＣ１＋Ｖ２であり、以下同様である。本発明では、この累積和表が、図２８に示された種類の表である。この累積和表は、データ記憶装置または媒体３０の第６のセクション４１０に記憶される。コンピュータ５０は更に、ユーザ・インタフェースが、体積計算ダイアログ・ボックス４１２（図２９）をディスプレイ６０上で医師に提示するようにプログラムされ、これによって医師は、決定されるべき体積の端点として２つの軸スライスを都合よく指定することができる。コンピュータ５０は次いで、この累積和表を使用して、指定された領域の体積を計算する。コンピュータ５０は更に、データ記憶装置または媒体３０の第１のセクション３５に含まれる３−Ｄモデルの中に３−Ｄグラフィック・アイコン４１５（図３０）を配置するように、プログラムされる。このアイコンは、体積計算ダイアログ・ボックスを使用することにより医師によって指定された体積を表す。
【０１１５】
血管の有限要素解析（ＦＥＡ）および解析後の応力可視化
腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）の患者は、米国だけでも約２３０万人いる。治療されずに放置されると、大動脈瘤が破裂する可能性があり、これによって年間約１５，０００人が死亡し、このことがこの病気を、米国における死因の１５位に押し上げている。ＡＡＡ患者は一般に６５才を超えており、その多くが別の健康状態を抱えていて、このことが彼らを、手術の対象者にさせにくくしている。多くのＡＡＡ患者で治療の危険性が高いことが、動脈瘤破裂の危険性の評価を、それぞれの患者の評価における重大問題にしている。
【０１１６】
一般に動脈瘤の最大径に基づく破裂危険性の従来の指標（例えば一般に５ｃｍの閾値）は、当てにならないと広く理解されているが、これまで、これに優る代替法はなかった。
本発明は、ＡＡＡ破裂の危険性を動脈壁の応力解析に基づいて評価する改良されたシステムを提供する。
【０１１７】
有限要素法（ＦＥＭ）を使用した有限要素解析（ＦＥＡ）は、ＡＡＡ患者の大動脈壁の応力解析を含む、物理構造の応力解析を実行するために使用することができる数学的技法である。計算最大壁応力は一般に、ＡＡＡ破裂を予測するために現在使用されている直径５ｃｍという標準の尺度よりもはるかに優れたＡＡＡ破裂の予測因子であることが示されている。
【０１１８】
本発明は、手術前ＡＡＡ症例に対してＦＥＭ応力解析を実行するための新規のシステムであって、前述のスキャン／セグメンテーション／多角形サーフェス・モデル（「メッシュ・オブジェクト」）システムおよび前述の血管測定システムに基づくシステムを提供する。これらのシステムは、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｍｅｔｒｘ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ（ＭＭＳ）社（米ニューハンプシャー州  Ｗｅｓｔ  Ｌｅｂａｎｏｎ）から販売されているＰｒｅｖｉｅｗ（登録商標）製品に組み込まれている。本発明は、特に、（ｉ）セグメンテーション技法を使用して患者固有メッシュ・オブジェクトを生成し、（ｉｉ）それらの患者固有メッシュ・オブジェクトに対して有限要素応力解析を実行し、（ｉｉｉ）解析後の応力可視化を提供するための技術を含む。
【０１１９】
より具体的には、好ましい一実施形態では、本発明が、（ｉ）セグメンテーション・マージング、（ｉｉ）内臓血管の除去、（ｉｉｉ）メッシュ境界デリニエーション（ｄｅｌｉｎｅａｔｉｏｎ）、（ｉｖ）ＦＥＭメッシュの構成、（ｖ）応力解析後処理および可視化、ならびに（ｖｉ）血圧補間、のためのシステムを含む。
【０１２０】
（ｉ）セグメンテーション・マージング
本発明によれば、出発点は一般に、コンピュータ連動断層撮影（ＣＴ）スキャナ、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）スキャナなどからの医用ソース画像であり、この画像上では、さまざまな解剖学的構造を識別することができる。このような構造には、血流腔、石灰化斑、血栓、非石灰化斑などが含まれうる。一般に、ＣＴスキャナは、Ｘ線を体に系統的に通すことによって機能し、ＭＲＩスキャナは、超伝導磁石を使用して体内の全ての水分子を整列させることによって誘起されるラジオ波感受効果に依存する。
【０１２１】
大動脈は、心臓から、腹部を通して、下半身に血液を送る主要な動脈である。動脈瘤は、血管壁が弱くなり、次いで特徴的な方法で血管壁が「風船のように膨らんだ」病態を指す。腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）は、腎動脈（腎臓に血液を送る動脈）よりも下、腸骨動脈分枝（脚に血液を送る動脈）よりも上の大動脈の限局性の異常拡大を指す。一般に、このような動脈瘤は拡大し続け、治療されずに放置された場合には一般に破裂し、その結果として死を引き起こす可能性がある。ＡＡＡの正確な原因はまだ分かっていないが、最も一般的には、アテローム性動脈硬化症、高血圧および喫煙に関連している。
【０１２２】
血流は、血液が自由に流れている解剖学的血管構造の部分を指す。血栓は、非常に濃厚で粘りけがある凝固血である。石灰化斑は、血管内に形成し、血管狭窄の明白な誘因である骨に似た硬い物質である。
【０１２３】
前述のとおり、再構成ソフトウェア（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｍｅｔｒｘ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ（ＭＭＳ）社（米ニューハンプシャー州ＷｅｓｔＬｅｂａｎｏｎ）から販売）は、訓練された技術者によって使用されたときに、複数の解剖学的構造のセグメンテーションの正確さを最適化するように設計されている。技術者によって誘導されたＣＴスキャン・データの処理中に、さまざまなセグメンテーション・ツールが、血流、血栓／非石灰化斑、カルシウムおよび他の物体の正確な画定を同時に提供する。限定されない一例として、図３１に、実際の腹部大動脈瘤のＭＭＳ再構成を示す。明瞭にするため、血液が流れている領域が赤（この白黒図では濃灰色）、血栓および斑形成の領域が黄（明灰色）、カルシウムの領域が白で示されている。
【０１２４】
図３２は、このＭＭＳ再構成ソフトウェアのユーザ・インタフェースのスクリーン・キャプチャの一例を示している。この図では、セグメンテーションＡが、モデル内の血栓の輪郭を示し、セグメンテーションＢが、コントラスト増強された血流の輪郭を示し、セグメンテーションＣがカルシウムの輪郭を示す。
【０１２５】
本発明によれば、スキャン・データが、スライスごとに解剖学的にセグメント化されて、解剖学的にセグメント化されたスライスを生成する。
次に、血管のＦＥＭメッシュを生成するために、それぞれのスライス上のセグメント化された個々の要素（例えば自由血流、血栓、石灰化斑など）が、血管の内容を表す単一の集合的要素に再びマージされる。この操作は、論理「ＯＲ」演算子を用いて達成することができる。本発明の一実施形態では、この操作が、血管を含むスライスごとにセグメント化された適当な要素を単一の集合的要素にマージする単純なツールを使用して、自動的に実行される。
【０１２６】
限定されない一例として、次に図３３を見ると、ａａａ．ｓｅｇファイルを指定して、選択されたセグメント化された要素を、単一の集合的な「ｂｌｏｏｄｆｌｏｗ」要素にマージすることができる。このマージングは、既存のセグメンテーションの下で（即ち既存のセグメンテーションに加えて）、または既存のセグメンテーションの上に（即ち既存のセグメンテーションの代わりに）実施される。更に、空間オフセットを指定することができるが、これは一般に必要ない。このようにして、このプロセスのこの時点で、それぞれのスライスは、そのスライスの血管の内容全体（自由血流、血栓、石灰化斑など）を表す集合的な血流要素を含むようにセグメント化される。
【０１２７】
（ｉｉ）内臓血管の除去
患者の解剖学的構造のこのコンピュータ・モデルはしばしば、主大動脈流から延びる小さな内臓血管を含む。このような血管には、特に、腹腔、ｓｍａおよび腎動脈、ならびにｉｍａおよび内部腸骨動脈が含まれる。これらの小さな内臓血管は一般に、血管外科医が手術プランを練るときの有用な目印となるが、これらの内臓血管は一般に、ＦＥＭ解析中に見出される全体的な応力パターンにあまり寄与せず、その解剖学的構造のコンピュータ・モデルを構築するときに、処理時間および解のサイズを大幅に増大させる。従って、ＦＥＭメッシュが構成される前に、これらの血管のセグメンテーション要素を除去することは、一般に有用である。
【０１２８】
このような所望の内臓血管除去は、幾つかの方法で達成することができる。
例えば、内臓血管を含むスライスの数は比較的に少ないので、不必要なセグメンテーション要素を手作業で除去することは受入れ可能である。従って、ＭＭＳ社によって提供されたモデル化ワークステーションでは、これを、「ｅｒａｓｅｒ」ツールを用いて実行することができる。このシステムでは、「ｅｒａｓｅｒ」ツールで「Ｃｏｎｔｒｏｌ＋クリック」することによって、（図３４Ａの左側の小さな腎臓アイランドのような）領域全体を１回のクリックで除去することができる。
【０１２９】
同様の結果を達成するために、より自動的な手段を利用することもできる。図３４Ａおよび３４Ｂでは、「不必要な」内臓血管からなるセグメンテーション領域が一般に大動脈よりも小さいことが明白である。従って、最も大きなセグメンテーション領域を除く全ての領域を消去する単純なフィルタが有益である場合がある。しかし、多数のセグメンテーション領域が予想される腸骨動脈分枝よりも下の領域では、注意を払わなければならない。
【０１３０】
（ｉｉｉ）メッシュ境界デリニエーション
心周期中の大動脈の運動の研究によれば、腎動脈に近い付着（ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）ゾーン（「高」付着ゾーン。心臓の文脈では近位付着ゾーンと呼ぶことができる）および腸骨動脈に近い付着ゾーン（「低」付着ゾーン、心臓の文脈では遠位付着ゾーンと呼ぶことができる）は比較的に固定されているが、その間の血管はある堅い体動をサポートすることができる。従って、最近位ノードおよび最遠位ノードが完全に固定される（即ち平行移動しない）動脈瘤モデルの単純化を生み出すことができる。この拘束を緩めて、モデルの真の解剖学的拘束をよりよく表すことができるようにするために、本発明は、モデルに「スプリング（ｓｐｒｉｎｇ）」または「タイ（ｔｉｅ）」を追加することができるように、腸骨動脈よりも下のメッシュを十分に保存することを可能にするシステムを開示する。これは、次に説明される図３５に示されたユーザ・インタフェースによって達成される。
【０１３１】
最初に、３Ｄ血管モデル上での「Ｃｏｎｔｒｏｌ＋クリック」によって、左または右腸骨動脈分枝の下部と交差する軸スライスが見つけられる。次のステップは、「ＦＥＭ  Ｂｕｉｌｄ  Ｒａｎｇｅ」ボタン（図３５）を押すステップである。「ＦＥＭ  Ｂｕｉｌｄ  Ｒａｎｇｅ」ボタンが押されると、「Ｆｒｏｍ」フィールドに、セグメンテーションが始まるスライス番号が示され、「Ｔｏ」フィールドに、左右の両方の腸骨動脈枝が垂直方向に整列している最も低い分枝よりも低いフレーム番号が表示される。このシステムの好ましい一形態では、このような垂直方向の整列が、中心線の接線とｚ軸（０  ０  １）との間の角度を見つけることによって決定される。この角度が、左右の両方の腸骨動脈枝の所定の閾値（例えば４５度）よりも小さいとき、この垂直方向の整列は、達成されたとみなされる。      
図３６を参照されたい。
【０１３２】
（ｉｖ）ＦＥＭメッシュの構成
ＡＡＡ応力解析に対して使用されることが好ましいＦＥＭ要素は、次数低減積分（ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）３ノード・シェルであり、三角形メッシュとして容易に表すことができる。血管の外面を表現する三角形メッシュを入力セグメンテーションから構築する方法は多数ある。限定されない一例として、本発明の好ましい一形態は、以下の多ステップ・プロセスを使用して、三角形メッシュを構築する。
【０１３３】
（ｉ）画素−ミリメートル変換係数がｘ、ｙおよびｚ軸において同様であるように、形状ベース補間（ｓｈａｐｅ−ｂａｓｅｄ  ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を実行する。この操作は、三角形がより正三角形に近くなることを保証するのに役立つ。
【０１３４】
（ｉｉ）低域フィルタをセグメンテーションに適用し、ｘ、ｙ方向にセグメンテーションをデシメート（ｄｅｃｉｍａｔｅ）する。これらのステップは、メッシュ中の「ジャグド・エッジ（ｊａｇｇｅｄ  ｅｄｇｅ）」および「ステア・ステップ（ｓｔａｉｒ  ｓｔｅｐ）」アーチファクトを除去するのを助ける。
【０１３５】
（ｉｉｉ）処理されたセグメンテーションから三角形メッシュをテセレート（ｔｅｓｓｅｌｌａｔｅ）する。
（ｉｖ）三角形メッシュをボクセル空間からミリメートル空間へスケーリングする。
【０１３６】
（ｖ）よく知られている「ラプラシアン・スムージング（ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）」アルゴリズムを三角形メッシュに適用する。この操作は、シミュレーション内の応力アーチファクトを更に低減させる。
【０１３７】
（ｖｉ）「最も形の悪い（ｗｏｒｓｔ  ｓｈａｐｅｄ）」幾つかの三角形を除去する（例えば５％）。
（ｖｉｉ）その結果得られた三角形メッシュに基づいて、ＦＥＭ解析ファイルを書く。このファイルは、Ａｂａｑｕｓ  ＩＮＰフォーマットを使用して書かれることが好ましい。次いで、このＩＮＰファイルは、Ａｂａｑｕｓソルバによって直接に使用されて、応力出力を生み出すことができる。
【０１３８】
（ｖ）応力解析後処理および可視化
このＦＥＭプロセスの結果、莫大な量のデータが生成される。最も高い応力を有する要素を単に見ることは、多くの場合に良好な結果を提供することができるが、知られている「異常値」（即ち非常に高いまたは非常に低い壁応力レベル）の解析は、データを見て、破裂症例と非破裂症例とをよりよく区別する新しい方法の発見につながった。本発明によれば、所与のモデルで破裂の危険性を決定する最もロバストな方法を見つける努力の中で、複雑さの異なる多数のさまざまな後処理法が開発された。実際には一般に、破裂の危険性を報告する目的には１つの方法しか使用されないと予想されるが、破裂に至る応力の分布をよりよく理解するために、さまざまな方法が使用された。
【０１３９】
基本解析
このＦＥＭプロセスの基本出力は、三角形メッシュのそれぞれの要素に対して、それぞれの血圧で計算された４つの応力テンソルである。これらの応力テンソルを処理して、それぞれの要素の「最大主応力（Ｍａｘ  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｓｔｒｅｓｓ）」を決定することができる。メッシュ・シェルの厚さ全体を通じて複数の位置で応力を見ることも可能である。本発明の好ましい一形態では、応力が、シェルの中央（ＳＭＩＤ）で調べられる。本発明の目的上、モデルのそれぞれの要素に対してこの値を計算し、最大値をとることを、「方法Ａ」と呼ぶことができる。
【０１４０】
ノード結果
このＦＥＭプロセスは、ノードにおける結果を直接には生み出さないが、しかしこれは、結果を調べる標準の方法である。この目的のため、例えば２つの異なる方法を使用して、ノードにおける値を計算することができる。両方の方法は本質的に、ノードの周囲の全ての要素を平均し、ＦＥＭプロセスまたは原ＣＴデータのアーチファクトである可能性がある潜在的な高応力要素値をならすことによって、よりロバストな結果を生み出す。
【０１４１】
第１の方法は、ノードの周囲のそれぞれの要素の最大要素値を単純に平均する方法である。本発明の目的上、この方法を「方法Ｂ」と呼ぶことができる。
これらのノード値を計算する第２の方法は、周囲の全ての要素のテンソルを平均し、次いでこの平均された合成値に対して「最大主応力」計算を実行して結果を得る方法である。この方法は、Ａｂａｑｕｓ  Ｖｉｅｗｅｒソフトウェアがノード結果を表示するときに使用する方法に近い。本発明の目的上、この方法を「方法Ｃ」と呼ぶことができる。
【０１４２】
不連続認識法
破裂危険性解析のための患者プールは、破裂症例と非破裂症例、即ち選択的手術症例の、２つのカテゴリに分類される。破裂危険性解析の基本的な仮説は、単に患者の計算壁応力を知ることによって、破裂することが分かっている患者を、選択的手術群の患者から区別することができるということである。
【０１４３】
「異常値」（高応力および低応力を有する既知の観察値）の解析中に、観察「異常値」と非常に不連続な応力の分布との間に高い相関があることが分かった。「異常値」および良好な結果のヒストグラムを見ることによって、モデル内のより高い応力の一部を割り引いて考えた方がしばしば安全であり、特に、それらが他の高い応力の近くに現れない場合にそうであることが確認された。このことが、「応力アーチファクト」のように見えるものを識別するように設計された多数の新しい方法の開発につながった。
【０１４４】
本発明の目的上「方法Ｄ」と呼ぶことができる第１の方法は、絶対不連続限界（ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  ｌｉｍｉｔ）法である。ここで、不連続（ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ）は、ある要素の値とその隣接要素の値との間の最大差と定義される。従って、このプロセスは、最も高い応力が加えられた要素から始まり、その不連続を計算し、その計算された不連続を絶対不連続限界と比較する。計算された不連続が絶対不連続限界よりも大きい場合、このアルゴリズムは、次に高い要素に注目し、これを、絶対不連続限界よりも低い計算不連続値を有する要素を見つけるまで続ける。この方法が、さまざまな絶対不連続限界の範囲に対して実行された（例えば約０．５から約１０Ｎ／ｃｍ２）。
【０１４５】
この方法は、ノード値に対しても実行された。これは本質的に同じアルゴリズムだが、この方法は、はるかに大きな結果群で処理を終える。これは、それぞれのノードが約６〜７個の隣接要素を有し、同様の数の要素からそれぞれのノード値が計算されるからである。
【０１４６】
この方法とともに使用することができる他のバリエーションでは、不連続が計算される方法が多少変更される。「方法Ｄ」を実行するための例示的な幾つかのバリエーションの要約が、下表１に示されている。「本来の」「方法Ｄ」は、本来の要素の値よりも小さかった要素だけを抽出することによって、不連続限界の適用が相対的に厳格でない試みである。「新しい」「方法Ｄ」は、上下の不連続を計算し、従って、指定された限界を超えて大きい、または指定された限界を超えて小さい隣接値を有する要素を一切考慮しない。
【０１４７】
【表１】
2008510499.tif 000003
【０１４８】
「方法Ｅ」は、不連続限界が動脈瘤の最大応力に基づいて計算されることを除けば、「方法Ｄ」に非常によく似ている。この方法は、血圧および最大応力ごとに不連続を別々に計算する効果を有する。従って、方法Ａの最大値が３４である血圧１２０におけるＥ１０は、絶対不連続が３．４であるようにふるまうであろう（即ちそれは「方法Ｄ」値３．４を有するであろう）。
【０１４９】
「方法Ｆ」は、異なる「異常値」に関して計算された応力のヒストグラムに基づく。「異常値」の多くは、破裂「異常値」および既知の「良好な解析」と比較されたときに、高い応力が加えられた要素を少数しか持たない。従って、最も応力が高い小さなパーセンテージの要素だけを除去し、モデルの大部分に影響を及ぼさず、「異常値」が影響を受け、従って区別を促進することができるという仮説を立てることができる。本発明の一形態では、この方法が、０．０５％から０．１５％のパーセンテージで実行され、そしてそれは、１０から１００個の要素をクロップ（ｃｒｏｐ）する。
【０１５０】
「方法Ｇ」は、最も高い応力が加えられた要素の不連続の単純な出力である。この計算は、「正／負不連続法」を使用して実行されるが、その結果は、必然的に、この要素に対する「本来の」不連続法と同一である。
【０１５１】
「方法Ｈ」は、本発明の他の形態を表し、多くの異なる血圧でのシミュレーションの実行中に生じうる効果を打ち消す努力の中で開発された。より具体的には、絶対限界法（即ち「方法Ｄ」）を使用することにより、より高い血圧で結果を計算するときに、より厳密な不連続限界が本来的に規定される。大部分の要素の応力は、血圧に関してほぼ直線的に増大するように見える。全ての要素がより高い血圧でこのように増大する場合、より高い血圧でのより大きな不連続が予想されることになっている。この結論は、「方法Ｇ」の結果の解析によって支持される。「方法Ｅ」は、血圧ごとに最大応力に基づいて新しい不連続を計算することによって、この効果を打ち消そうとするが、これは、アーチファクトの存在のために補正される必要があるモデルの正確に一部に高い限界を適用する望ましくない効果を有する。
【０１５２】
「方法Ｈ」の解法は、最も低い血圧における特定の不連続に関して「捨てられた（ｔｈｒｏｗｎ  ａｗａｙ）」要素の数を計算し、次いで、残りの血圧においてその多くの数の要素を単純に「捨て」続ける方法である。この方法で、実際に追求されるのは、アーチファクトまたは高い不連続のために、どの要素が受入れ不能かを決定することである。この「スロー・アウェイ（ｔｈｒｏｗ  ａｗａｙ）」セットを計算し、次いで、他の全ての血圧に適用することができる。本発明の一実施形態では、捨て去る要素の数を単純に「覚えている」ことが許容されることが分かった。この方法は、上からＮ個の要素の単純なクロップとして機能し、この数はモデル固有の方法で計算されるため、この方法を「スマートクロップ（ＳｍａｒｔＣｒｏｐ）」法と呼ぶと時に都合がよい。
【０１５３】
別法
「方法Ｉ」は、ノードにおける値を計算する別の方法を提供する。「方法Ｉ」は、「方法Ｂ」、即ち「要素平均ノード（Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｎｏｄａｌ）」法に非常によく似ており、唯一の違いは、周囲の要素の応力の平均値をノードに割り当てるのではなしに、周囲の要素の応力のメジアンをノードに割り当てることである。
【０１５４】
集約法
「方法Ｊ」は、認識可能な最小フィーチャ・サイズを増大させる試みにおいて開発された。ＣＴ画像の固有の限界のため、最小フィーチャ・サイズはしばしば直径２ミリメートルである。一般的なメッシュ・モデルはこれよりもはるかに小さいため、直径２ミリメートルよりも小さい応力領域が生じうる。その場合、所与のモデルに対して、最も高い応力が加えられたノードの「パッチ（ｐａｔｃｈ）」を見つけ出す方がより適当である。
【０１５５】
メッシュの連結情報を使用して、所与のノードからある距離以内にある全てのノードを見つけ出すことが可能である。しかし、起点ノードからその隣接ノードまでの距離を単純に見つけることは、蛇行性領域において誤った結果を与える可能性がある。表面に沿った距離は、この距離よりもかなり短くなることがあるからである。その代わりに、起点ノードから始まるグラフを作成することができ、このノードは、そのそれぞれの隣接ノードまでの距離を、グラフの縁に沿った最短経路として計算する。指定された距離以内にある全てのノードは「近傍（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）」に含まれることができ、従って、ノードの周りのこの制限距離のおおよその半径を有するパッチを与える。
【０１５６】
このアルゴリズムは、所与のノードおよび距離についてこの近傍を生み出し、次いで、（ｉ）含まれる全てのノードを平均し、または（ｉｉ）メジアンをとり、この値をそのノードに適用する。このアルゴリズムは、モデル内のそれぞれのノードに対してこれを実行し、最も高い値を返す。
【０１５７】
このアルゴリズムは特に、プロセッサ−時間集約的なので、このアルゴリズムが、上からあるパーセンテージのノードだけに注目するように改良された。モデルのサブセットに対して、上から１％に注目することが、動脈瘤上の最も高い半径６ミリメートルのパッチを見つけるのに十分であることが分かった。
【０１５８】
「方法Ｌ」は、高い応力が加えられた要素の数が多い動脈瘤は、応力が加えられた要素の数が少ない動脈瘤よりも破裂しやすいという仮説に基づく。「方法Ｌ」は単に、ある値Ｘよりも大きい応力を有する要素の数を報告する。従って、Ｌ４５は、所与の血圧で４５よりも大きい（「方法Ａ」）応力を有するモデル内の要素の数を報告する。
【０１５９】
「方法Ｍ」は、「方法Ｌ」の前提と同様の前提に基づくが、この方法は単に、上からＮ％の要素の平均だけに注目する。従って、Ｍ１は、モデル内の上から１％の要素の（「方法Ａ」）応力を平均する。
【０１６０】
方法の要約
これらのさまざまな方法は以下のように要約することができる。
「方法Ａ」：最大要素応力（Ｍａｘ  Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  Ｓｔｒｅｓｓ）法
「方法Ｂ」：要素平均ノード（Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ａｖｅｒａｇｅｄ  Ｎｏｄａｌ）法
「方法Ｃ」：Ａｂａｑｕｓノード（Ａｂａｑｕｓ  Ｎｏｄａｌ）法
「方法Ｄ」：絶対不連続限界（Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  Ｌｉｍｉｔｅｄ）法
「方法Ｅ」：パーセント不連続限界を用いた要素（Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  ｗｉｔｈ  Ｐｅｒｃｅｎｔ  Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  Ｌｉｍｉｔ）法
「方法Ｆ」：上からＮ％の除去を伴う要素（Ｅｌｅｍｅｎｔａｌ  ｗｉｔｈ  ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｏｐ  Ｎ％）法
「方法Ｇ」：最大応力要素の不連続（Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ  ｏｆ  ｍａｘｉｍｕｍ  ｓｔｒｅｓｓｅｄ  ｅｌｅｍｅｎｔ）法
「方法Ｈ」：スマートクロップ（ＳｍａｒｔＣｒｏｐ）法
「方法Ｉ」：メジアン要素ノード（Ｍｅｄｉａｎ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｎｏｄａｌ）法
「方法Ｊ」：エリア平均（Ａｒｅａ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ）法
「方法Ｌ」：応力Ｘよりも大きなノードの数（Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｎｏｄｅｓ  Ａｂｏｖｅ  Ｘ  Ｓｔｒｅｓｓ）法
「方法Ｍ」：上からＮ％の平均（Ａｖｅｒａｇｅ  ｏｆ  Ｔｏｐ  Ｎ％）法
（ｖｉ）血圧補間
このＦＥＭベースの応力解析システムに対する２つの１次入力は、（ｉ）前述のマージされた血管セグメンテーションの３Ｄ再構成によって定義された動脈瘤の形状、および（ｉｉ）患者の血圧である。より高い血圧は、血管壁内により多くの負荷を引き起こし、その結果、破裂をより引き起こしやすいということは、広く受け入れられている。メッシュに対する有限要素解析は、完了までに多くの時間をとるので、患者が示す可能性がある任意の所与の血圧に対して解析を繰り返すことは煩わしい作業である。従って、以下の単純化を実施することが望ましいことがある。
【０１６１】
（ｉ）８０ｍｍＨｇから２００ｍｍＨｇまでの血圧に対して、２０ｍｍＨｇきざみで完全な解析が計算される。これは、合計７つの分離した負荷条件であり、血圧の現実的な最小および最大範囲を表す。
【０１６２】
（ｉｉ）任意の所与の血圧に対する最大壁応力を得るため、この７つの既知の最大壁応力値からなるグループに基づく補間関数が開発された。ある一次関数がこのデータに非常によく当てはまることが、幾つかの症例の回帰分析によって見出された。
【０１６３】
（ｉｉｉ）この補間は、前述の全ての後処理法に対して実行することができる。
（ｖｉｉ）応力の可視化および破裂の危険性の報告
本発明の好ましい一形態では、メッシュの外面を壁応力値に従って色分けすることによって、計算された血管壁応力をユーザに対して視覚化することができる。より具体的には、本発明のこの形態では、ノード間に定義された多角形を色分けして、特定の多角形上の応力レベルを反映させることができる。例えば、最も高い応力値に対しては赤、中間の応力値に対しては黄、低応力値に対しては緑で色分けする。上記の代わりに、または上記のことに加えて、多角形にマップされた色の強度は、その多角形に負荷された応力の強度を反映することができる。例えば、より暗い明度はより高い応力レベルを指示し、より明るい明度はより低い応力レベルを指示する。また、計算された応力レベルを、多角形の表面ではなしに、メッシュ・ノードおよび／またはメッシュ・レッグ（ｌｅｇ）上に色分けすることもできる。
【０１６４】
更に、さまざまな技法を使用して、上記の応力レベル解析に基づく破裂の危険性を報告することができる。例えば、本発明の一形態では、システムが単純に、構造上のどこかで得られた最も高い計算応力値を、単一の数値として報告することができる。あるいは、本発明の他の形態では、システムが単純に、例えば破裂確率３２％などと、計算された破裂の確率を報告することができる。更に、希望される場合、破裂確率に基づいてモデルの外面を色分けすることによって、この計算された破裂の確率を、モデル上で可視化することができる。例えば、最も高い破裂確率に対しては赤、中間の破裂確率に対しては黄、低い破裂確率に対しては緑で色分けする。上記の代わりに、または上記のことに加えて、色の強度が、破裂確率を反映することができる。例えば、より暗い明度はより高い破裂確率を指示し、より明るい明度はより低い破裂確率を指示する。また、計算された破裂確率を、多角形の表面ではなしに、メッシュ・ノードおよび／またはメッシュ・レッグ上に色分けすることもできる。
【０１６５】
上記のことに加えて、統計解析または他の解析手段を使用し、ノードまたは多角形の群または集合を考慮して、破裂確率を計算することもできる。更に、外科医にとってなじみ深い一般的な報告形態である等価直径として、破裂確率を報告することもできる。
【０１６６】
他の変更
当業者は、添付の請求項の中に表現される本発明の原理および範囲から逸脱することなく、本発明の本質を説明するために本明細書に記載され示された詳細、材料、ステップおよび部分の配置の多くの追加の変更を実施することができることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０１６７】
【図１】患者の解剖学的構造の２−Ｄ画像セットを生成するためのスキャニング装置を示す概略図である。
【図２】個人の腹部を横切ってとられた軸スライスに対応する２−Ｄスライス画像である。
【図３】平行アレイとして配置された２−Ｄスライス画像に対応する一連のデータ・フレームを示す図である。
【図４】例示的なデータ・フレーム内に含まれるスキャニング・データを示す概略図である。
【図５】第１の記憶装置または媒体に記憶されたスキャニング・データが、検索され、処理され、次いで再び第２のデータ記憶装置または媒体に記憶されることを示す図である。
【図６】スキャニング・データを検索し、見るためのシステムの概略図である。
【図７】多角形サーフェス・モデルを定義する際に使用される単位立方体の概略図である。
【図８】図７に示された単純な単位立方体の多角形サーフェス・モデルのデータ・ファイル・フォーマットを示す図である。
【図９Ａ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図９Ｂ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図９Ｃ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図９Ｄ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図９Ｅ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図９Ｆ】本発明に関連して利用することができるさまざまなメニュー選択肢の１つを示す図である。
【図１０】本発明に関連した３−Ｄコンピュータ・モデルに含まれるデータを使用してウインドウに描かれた画像を示す図である。
【図１１】本発明に従ってウインドウに描かれた２−Ｄスライス画像を示す図である。
【図１２】３−Ｄコンピュータ・モデルに含まれる情報および２−Ｄスライス画像データ構造に含まれる情報から形成された複合画像を示す図である。
【図１３】軸スライスと、矢状スライスと冠状スライスとの間の関係を示す概略図である。
【図１４】コンピュータ画面上に同時に表示されている３つの異なる画像を示す図であり、各画像にはマーカが組み込まれている。
【図１５】３−Ｄコンピュータ・モデルから生成された画像内に示されたマーカを示す図であり、このマーカは、所定のサイズのマージンによって取り囲まれている。
【図１６】システムによってオブジェクトの周縁が自動的に強調表示された、２−Ｄスライス画像を示す図である。
【図１７】大動脈／腸骨動脈分枝よりも高い位置で患者の腹部を横切って軸方向にとられた２−Ｄスライス画像上の、さまざまな解剖学的構造を示す概略図である。
【図１８】大動脈／腸骨動脈分枝よりも低い位置で同じ患者の腹部を横切ってとられた別の２−Ｄスライス画像上の、さまざまな解剖学的構造を示す概略図である。
【図１７Ａ】患者の血管構造を強調表示するために３−Ｄデータベース内でセグメント化が実行された他は、図１７の概略図と同様の概略図である。
【図１８Ａ】患者の血管構造を強調表示するために３−Ｄデータベース内でセグメント化が実行された他は、図１８の概略図と同様の概略図である。
【図１９】大動脈／腸骨動脈分枝付近の同じ患者の血管構造を示す概略図であり、患者の大動脈および２つの腸骨動脈枝に対する枝線が既に指定されている。
【図２０】特定のスキャン２−Ｄ画像に含まれる枝構造の重心がどのように計算されるのかを示す概略図である。
【図２１】図１９に示されたそれぞれの枝線にごとに計算された蛇行性重心経路を示す概略図である。
【図２２】図２１に示された２つの重心経路に曲線の当てはめアルゴリズムを適用することによって決定され空間曲線を示す概略図であり、この適用によって、枝線間の構造が補完され、「最適合致（ｂｅｓｔ  ｆｉｔ）」補間技法によって重心データが「スムージング」されている。
【図２３】スキャン２−Ｄ画像データから患者固有解剖学的寸法を決定する本発明に基づく方法の流れ図である。
【図２４】血管の中心線に垂直に配置された斜めスライス多角形を示す概略図である。
【図２５】解剖学的構造に沿った長さを計算するための累積和表である。
【図２６】ディスプレイのウインドウに描かれた中心線長計算ダイアログ・ボックスを示す図である。
【図２７】長さ計算のために医師によって指定された中心線の部分を示すために３−Ｄモデルに挿入され、ディスプレイ上で見ることができる３−Ｄグラフィック・アイコンを示す図である。
【図２８】解剖学的構造に関する体積を計算するための累積和表である。
【図２９】ディスプレイのウインドウに描かれた体積計算ダイアログ・ボックスを示す図である。
【図３０】体積計算ダイアログ・ボックスを使用して医師によって指定された体積を示すために３−Ｄモデルに挿入され、ディスプレイ上で見ることができる３−Ｄグラフィック・アイコンを示す図である。
【図３１】大動脈瘤のバーチャル・モデルを示す図である。
【図３２】本発明に従って提供されたコンピュータ・モデル化ソフトウェアのユーザ・インタフェースの画面表示である。
【図３３】セグメント化されたスキャン・スライスのマージングを示す画面表示である。
【図３４】図３４Ａはセグメント化されたスキャン・データのスライスを示す図である。図３４Ｂはセグメント化されたスキャン・データのスライスを示す図である。
【図３５】ＦＥＭメッシュの構築を示す画面表示である。
【図３６】モデルに追加要素（例えば中心線）が追加された、大動脈瘤のバーチャル・モデルを示す図である。
【図１】
2008510499.tif 000004
【図２】
2008510499.tif 000005
【図３】
2008510499.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
2008510499.tif 000009
【図７】
2008510499.tif 000010
【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１７Ａ】
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【図１８】
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【図１８Ａ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４Ａ】
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【図３４Ｂ】
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【図３５】
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【図３６】
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