(57)【要約】標的への管腔ネットワークを介する経路を決定するための三次元モデルを構築するために、組み立てられた三次元画像を用いる方法。三次元モデルは、プローブの位置を追跡し記録すること、およびモデルとプローブの位置の表示との間でレジストレーションを継続的に調整することによって、プローブの実際の位置に自動的にレジストレーションされる。動きがモデルとプローブの表示との間のレジストレーションに対してより大きな影響を有するネットワークの末梢において、プローブがより小さい管腔に近づくにつれて、レジストレーションアルゴリズムは、動的（弾性）になる。
2010510815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体の内側の標的への管腔内の経路を生成する方法であって、該方法は、
複数のスキャンを得るために患者を画像化することと、
複数のボクセルを含む該スキャンから３Ｄ画像ボリュームを作成することと、
該３Ｄ画像ボリューム中の標的を選択することと、
ネットワークに関係した解剖学的特徴を検出することと、
該ネットワークの該管腔の内側の空間を表すボクセルをセグメント化することと、
該セグメント化されたボクセルを用いて該管腔ネットワークのコンピューター化された三次元モデルを生成することと、
該管腔ネットワークの三次元モデル上の該標的への経路をマークすることと
を含む、方法。
【請求項２】
前記ネットワークに関係した解剖学的特徴を検出することは、気管を検出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記気管を検出することは、前記ネットワークの上部領域中に空気の密度を有する前記管腔ネットワーク中の管状の物体を探すことを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ネットワークに関係した解剖学的特徴を検出することは、大動脈を検出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ネットワークのうちの前記管腔の内側の空間を表すボクセルをセグメント化することは、該ネットワークのうちの該管腔の内部に含まれた物質を表すボクセルをマークすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ネットワークのうちの前記管腔の内側の物質を表すボクセルをセグメント化することは、画像化ノイズおよびアーチファクトによって引き起こされるバブルを回避することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ネットワークのうちの前記管腔の内側の空間を表すボクセルをセグメント化することは、
ａ）閾値を定義することと、
ｂ）該ネットワークに関係した前記解剖学的特徴の内側の中心点にシードポイントを定義することと、
ｃ）該シードポイントから始めて該閾値に従ってすべての関係したボクセルをマークすることと、
ｄ）マークされたボクセルの全部の数を記録することと、
ｅ）該閾値を増加させることと、
ｆ）ステップｃ）およびｄ）を繰り返し、それによって次の反復を始めることと、
ｇ）該マークされたボクセルの数を該前の反復で決定された数と比較することと、
ｈ）該増加が漏れに起因する該ｇ）で決定された増加に対する限界を設定し、該ｅ）で増加された閾値は、その限界に対して該前の反復から再設定され、それによって選択された閾値を構築することと、
ｉ）該マークされたボクセルを該選択された閾値を用いてセグメント化することと、
ｊ）該セグメント化されたボクセルを該シードポイントに追加し、それによって経路を成長させること、および該シードポイントを該経路の遠位の末端の中心に再設定することと、
ｋ）ステップｃ）からｊ）を該経路が完全になるまで繰り返すことと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
管腔ネットワークをプローブでナビゲートしながら、管腔ネットワークのコンピューターモデルを患者の実際の管腔ネットワークにレジストレーションする方法であって、該方法は、
プローブの実際の位置に関するデータを収集することと、
プローブの経路を構築するために連続するデータポイントを処理することと、
該プローブの位置を追跡しながら、該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に反復的にレジストレーションすることと、
該プローブの経路が該経路の形の中にあるように該コンピューターモデルの位置を反復的に調整することと
を含む、方法。
【請求項９】
プローブの実際の位置に関するデータを収集することは、該プローブの先端から位置データを受け取ることを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
プローブの経路を構築するために連続するデータポイントを処理することは、クリーニングを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に反復的にレジストレーションすることは、該プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に固定的にレジストレーションすることを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に反復的にレジストレーションすることは、該プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に変形可能にレジストレーションすることを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に反復的にレジストレーションすることは、
該プローブを含む管腔の直径が該プローブに対して大きい間、該プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に固定的にレジストレーションすることと、
該プローブを含む管腔の直径が該プローブに対して大きくない間、該プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に変形可能にレジストレーションすることと
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記プローブの位置を追跡しながら該プローブの経路を管腔ネットワークのコンピューターモデル上の経路の形に反復的にレジストレーションすることは、
プローブの位置のストリームを獲得することと、
プローブの位置の散乱状態を収め、プローブの位置に重みを付与することと、
投影のためにプローブの位置を選択することと、
選択されたプローブの位置をコンピューターモデル上に投影することと
を含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関係する出願）
本出願は、Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄという名称で２００６年１１月１０日に出願された米国仮特許出願第６０／８６５，３７９号、Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ｆｏｒ  Ｎａｖｉｇａｔｉｎｇ  Ａ  Ｃａｔｈｅｔｅｒ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ａ  Ｂｏｄｙ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｏｒ  Ｃａｖｉｔｙという名称で２００６年１１月２８日に出願された米国仮特許出願第６０／８６７，４２８号、およびＡｄａｐｔｉｖｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  Ｆｏｒ  Ｎａｖｉｇａｔｉｎｇ  Ａ  Ｃａｔｈｅｔｅｒ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ａ  Ｂｏｄｙ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｏｒ  Ｃａｖｉｔｙという名称で２００７年２月１日に出願された米国仮特許出願第６０／８８７，６６３号への優先権を主張し、上記出願のすべては、本明細書で参照により援用される。
【背景技術】
【０００２】
（本発明の背景）
肺動脈系に見られるもののような蛇行性の通路を通して予め決定された標的へのカテーテルの先端のナビゲーションを可能にするブレイクスルー技術が出現した。この技術は、身体のうちの標的とされるエリアの三次元デジタル地図に対する配置可能なガイド（ＬＧ；ｌｏｃａｔａｂｌｅ  ｇｕｉｄｅ）のリアルタイムの動きを比較する（当業者は、本発明が、いくつか例を挙げれば、循環器系、消化器系、肺動脈系など、任意の体腔または器官において用いられ得ることを認識するであろうが、説明の目的で肺の肺動脈気道が以下で用いられるであろう）。
【０００３】
そのような技術は、すべてＧｉｌｂｏａまたはＧｉｌｂｏａ他に帰属する特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、特許文献５、特許文献６、特許文献７、特許文献８、特許文献９、特許文献１０、特許文献１１、およびＧｉｌｂｏａまたはＧｉｌｂｏａ他のいずれかに帰属する特許文献１２、特許文献１３、特許文献１４、特許文献１５で説明されている。これらの参照のすべては、それらの全体において本明細書で援用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第６，１８８，３５５号明細書
【特許文献２】米国特許第６，２２６，５４３号明細書
【特許文献３】米国特許第６，５５８，３３３号明細書
【特許文献４】米国特許第６，５７４，４９８号明細書
【特許文献５】米国特許第６，５９３，８８４号明細書
【特許文献６】米国特許第６，６１５，１５５号明細書
【特許文献７】米国特許第６，７０２，７８０号明細書
【特許文献８】米国特許第６，７１１，４２９号明細書
【特許文献９】米国特許第６，８３３，８１４号明細書
【特許文献１０】米国特許第６，９７４，７８８号明細書
【特許文献１１】米国特許第６，９９６，４３０号明細書
【特許文献１２】米国特許出願公開第２００２／０１９３６８６号明細書
【特許文献１３】米国特許出願公開第２００３／００７４０１１号明細書
【特許文献１４】米国特許出願公開第２００３／０２１６６３９号明細書
【特許文献１５】米国特許出願公開第２００４／０２４９２６７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この背景技術の一局面は、集合的に、肺動脈系を通るＬＧの実際の動きに対する三次元デジタル地図として用いられるＣＴ画像のレジストレーションに関連する。ユーザーインターフェースは、再構成された画像の交差点に重ねられたＬＧの位置と同時に、ｘ、ｙ、およびｚの方向からソフトウェアによって再構成される三つの別個のＣＴベースの画像を示す。ＣＴ画像が気道の実際の位置を正確に反映しない場合には、ＬＧが進められるにつれて、ＬＧは、すばやく気道の外にそれるように見え、それによってナビゲーションシステムの有用性を減ずる。
【０００６】
現在、肺の中心エリアの中の選ばれた公知の標識にあるレジストレーションポイントは、ＣＴベースのデジタル地図を患者の胸部腔とレジストレーションまたは整列させるために用いられる。これらのレジストレーションポイントは、計画段階中に最初に選ばれ、内側の肺の表面上にマークされる。手順の始めに、患者の気道中で気管支鏡によって補助されたＬＧを用いて、対応する地点が接触され、記録される。そうすることは、ＬＧの位置の正確な表現がモニター上に表示されるように、コンピューターがデジタル地図をＬＧから受け取ったデータと整列させることを可能にする。
【０００７】
しかしながら、多様な要因に起因して、レジストレーションの正確さは、ＬＧとレジストレーションポイントとの間の距離が増すにつれて減ずる。言い換えれば、ナビゲーションシステムは、正確さが最も必要とされる肺の末梢でより正確でなくなる。このことは、多様な要因に起因し、それらのうちの二つは、本発明の焦点である。第一の要因は、肺の構造が柔軟であるのに対して、現行のシステムによるデジタル地図として利用されるＣＴデジタル画像の硬直性に関係する。第二に、最後のレジストレーションポイントからの距離が増すにつれて、エラーが合成される。合成されたエラーは、柔軟な気道と結合して、ＣＴ画像上の気道の外側にあるように見えるＬＧとなる。
【０００８】
累積する不正確さの結果として、既存のシステムの性能には限界がある。例えば、いったん気管支鏡が大きすぎて進めなくなると、既存のシステムは、柔軟性および生きている気道の内部の動きによって作られる不正確さを無視して、ＬＧが標的の方向に進められているかどうかに関してユーザーへのガイダンスを提供する。加えて、標的へのガイダンス命令は、標的に通じる気道の幾何学的形態を考慮することなく与えられる。その結果、ユーザーは、ＬＧを徐々に進め、ＬＧが標的の方向に動いているかどうか見守る。そうでない場合には、ＬＧが引っ込められ、ユーザーは、ＣＴ断面図上で標的を直接見るのでなく、標的に通じ得る別の気道を「感じる」。したがって、二つの問題が生じる。第一に、ＬＧは、もはや気道内に配置されているように見えない。第二に、提供されたガイダンスは、ユーザーを論理的な経路に沿ってガイドせず、それは単に病変への大体の方向を提供するに過ぎない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、気管支気道の三次元仮想地図であるＢＴスケルトンを作成するためのユニークなアルゴリズムを用いることによって、およびＬＧ経路をＢＴスケルトンに継続的かつ適応的にマッチさせることによって、これら二つの問題に取り組む。ＢＴスケルトンおよびレジストレーションの正確さが増したことに起因して、三次元ガイダンスが気管支鏡の限界を超えて拡張される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明のアルゴリズムの図による表現である。
【図２】図２は、本発明の方法において遭遇されるエラー不確実性の根源の相対的な重要性を示す表である。
【図３】図３は、本発明の経路生成プロセスのステップを示すチャートである。
【図４】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャー（ｓｃｒｅｅｎ  ｃａｐｔｕｒｅ）である。
【図５】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図６】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図７】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図８】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図９】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図１０】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図１１】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図１２】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図１３】図４〜図１３は、本発明の経路生成プロセス中のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【図１４】図１４は、手順が患者に対して実行されている間の、本発明のユーザーインターフェースのスクリーンキャプチャーである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本発明の詳細な説明）
（肺の中の標的への経路を生成する方法）
本発明は、標的への正確かつ論理的な経路が形成され得るようにＢＴスケルトンを生成するユニークな方法を含む。概して、この方法は、複数のＣＴスキャンから作られた三次元画像であるＣＴボリューム内部の気管を自動的に検出し、これをＢＴの生成のための出発点として用いるアルゴリズムから始まる。次いで、気管支内の空気を表すＣＴスキャンのそれらのボクセル（ｖｏｘｅｌ）をマークするために、異なるセグメント化ステップが適用される。次いで、セグメント化され、フィルターに掛けられたデータがスケルトン化される、すなわち、感知された気道の中心線が定義され、解剖学的に有効な気道の仮想モデルを構築するために用いられる。
【００１２】
より具体的には、肺の中の標的への経路を生成する方法は、概略が次のようである。
【００１３】
１．気管支ツリー生成
気管支ツリー生成は、バックグラウンドで進行する完全に自動的なプロセスであり、それゆえ、アプリケーションソフトウェアを用いて仕事をしている間、ユーザーに対して透過性である。
【００１４】
２．自動シードポイント検出
自動シードポイント検出は、ＣＴボリュームの上部領域中の空気の密度を有する管状の物体を探すことによって気道を検出するアルゴリズムである。見つけ出された管状の物体の重心は、さらなるセグメント化のためのシードポイントとして定義される。
【００１５】
３．セグメント化：肺の空気の識別
セグメント化は、領域成長アルゴリズム（本明細書で参照によりその全体において援用されるＨａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｉｓａａｃ  Ｎ．  Ｂａｎｋｍａｎ，  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，  ２０００の７３ページを参照されたい）に基づくプロセスであり、そのアルゴリズムは、人体胸部のＣＴボリューム画像から気管支の気道を定義し、表示する。領域成長アルゴリズムの目的は、出発点であるシードポイントに連結され、以下の条件：これらの点のすべてにおけるハウンスフィールド（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）値（ＨＵ）が予め定義された最大閾値より低い−−を満たす点の均一な領域を作成することである。
【００１６】
実装されたプロセスは、完全に自動化され、反復的で、次のいくつかのステップからなる。
【００１７】
３．１  解剖学的特徴のセグメント化：
その目的は、管腔ネットワークの認識可能な特徴内の実体のボクセル（ｖｏｘｅｌ＝Ｖｏｌｕｍｅ  Ｐｉｘｅｌ）の部分をマーク（またはセグメント化）することである。この認識可能な特徴は、出発点として用いられる。例えば、管腔ネットワークである肺の気道の場合において、好ましくは気管が、解剖学的特徴として選択される。その結果、ＣＴ画像内のノイズおよび人工物によって引き起こされるバブルを避けながら、気管内の空気を表すボクセルの部分がマークされる。次いで、この目的のために、高い閾値を有する領域成長がボリューム内に適用される。例えば、血管が管腔ネットワークを構成する場合には、大動脈が解剖学的特徴として用いられ得る。
【００１８】
３．２  領域成長アルゴリズム用の適応可能な閾値検出：
３．２．１  ステップ３．１から、以前にセグメント化されたエリアの境界を出発し、領域成長アルゴリズムの多数の反復が実行される。各反復について、以下のステップが起きる。
【００１９】
３．２．１．１  閾値が定義され、閾値より低いすべてのボクセルは空気のみを含んでいると見なされ、その結果、セグメント化される。このプロセスは、反復的であるが、成長のレートおよび幾何学的形態は考慮されない。
【００２０】
３．２．１．２  その反復についてセグメント化プロセスが完了した後で、シードポイントから生じる肺内部のセグメント化されたボクセルの全体数が記録される。
【００２１】
３．２．２  次に、閾値が増加され、次の反復が実行される。この反復が完了した後で、現在の反復と前の反復との間のセグメント化されたボクセルの数が比較される。
【００２２】
３．２．３  閾値が各反復とともに増加するので、各反復の結果、より大きな数の結合されたボクセルが生じ得る。閾値を増加させることは、より多くのボクセルが空気と見なされることを意味する。
【００２３】
３．２．４  二つの連続した反復の間のセグメント化されたボクセルの数の違いが実質的に増加してきた場合には、この出来事は、漏れと見なされる。実際に、そのことは、気管支壁がセグメント化によって、および肺中の空気に加えて「破られ」た場所では、外側の肺の空気は、ここではセグメント化されたボリュームに連結されることを意味する。したがって、現在の閾値が高すぎ、前の反復からの閾値が用いられるという結論が得られる。
【００２４】
３．２．５  最後に、選択された閾値でセグメント化が実行される。今回、セグメント化の結果は、ステップ１に追加され、格納される。このことは、次のステップのために出発点として用いられる。
【００２５】
３．３  漏れの制御：
このことは、追加のエリアをセグメント化することにより適応可能な閾値の局所値を用いて領域成長アルゴリズムの結果を改善するために必要とされる。セクション３．２の技術は、以前にセグメント化されたエリアのすべての境界点（組織上に位置する点）に対して適用される。
【００２６】
３．４  幾何学制御波の伝播：
このことは、論文“Ｈｙｂｒｉｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｌｕｎｇｓ，”  ＩＥＥＥ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ２００３，  Ｄｉｒｋ  Ｂａｒｔｚ，  Ｄｉｒｋ  Ｍａｙｅｒ，  Ｊａｎ  Ｆｉｓｃｈｅｒ，  Ｓｅｂａｓｔｉａｎ  Ｌｅｙ，  Ａｎｘｏ  ｄｅｌ  Ｒｏ，  Ｓｔｅｆ  Ｔｈｕｓｔ，  Ｃｌａｕｓ  Ｐｅｔｅｒ  Ｈｅｕｓｓｅｌ，  Ｈａｎｓ−Ｕｌｒｉｃｈ  Ｋａｕｃｚｏｒ，およびＷｏｌｆｇａｎｇ  Ｓｔｒａｓｓｅｒで説明され、その全体は、本明細書で参照により援用される。この論文は、成長している枝の幾何学的パラメーター制御の機構に起因するより高い閾値レベルを用いて、以前のステップに対する追加の改善を可能にする。
【００２７】
３．５  「テンプレートマッチング」：
このアプローチは、Ｂａｒｔｚ他による上記論文に基づいており、不定の密度の値（−９５０ＨＵと−７７５ＨＵとの間）を有するテンプレート未満の候補エリアを評価する。このことは、二つの段階で組織される。第一の段階は、テンプレートを構築し、それらのテンプレートは、局所的なボクセルの近傍を評価するために第二段階で用いられる。第一に、２Ｄのテンプレートマッチングは、以前のセグメント化の境界ボクセルから出発する２Ｄの領域成長を適用する。閾値は、不定な密度値の区間（−７７５ＨＵ）の上の閾値から、選択されたボクセルの数が臨界未満となるまで多様である。なぜなら、それらが漏れ出なかったと仮定され得るからである。この選択されたボクセルのエリアに基づいて、可変の大きさの循環的なテンプレートが生成される。第二の段階において、我々は、２Ｄの領域成長を適用する。各々の結合されたセグメント化されたエリアの形は、第一段階からの循環的なテンプレートの組と比較される。ポジティブな比較結果が次いで選択され、セグメント化に追加される。
【００２８】
３．６  バブルフィルター：
最後にバブルフィルターが適用される。バブルフィルターは、形態的拡張（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｄｉｌａｔｉｏｎ）と侵食操作（ｅｒｏｓｉｏｎ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）との組み合わせである。それは、最後のセグメント化されたエリアから小さなセグメント化されていない領域（バブル）を除去するために用いられる。これらのバブルは、ＣＴ画像のノイズの多い性質およびアーチファクトに起因して現れる。
【００２９】
４．スケルトン化および特徴計算
スケルトン化および特徴計算は、以前にセグメント化された気管支の中心線の抽出と、気管支気道の有効な解剖学的階層の構築と、気管支の直径および幾何学的特徴の計算と、各セグメント化された気管支の表面生成をいう。以下のステップが関係する。
【００３０】
４．１  希薄化アルゴリズム：
反復的物体低減技術は、論文Ａ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  ３Ｄ  Ｔｈｉｎｎｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｋ’ａｌｍ’ａｎ  Ｐａｌ’ａｇｙｉ，  Ｅｒｉｃ  Ｓｏｒａｎｔｉｎ，  Ｅｍｅｓｅ  Ｂａｌｏｇｈ，  Ａｔｔｉｌａ  Ｋｕｂａ，  Ｃｓｏｎｇｏｒ  Ｈａｌｍａｉ，  Ｂａｌ’ａｚｓ  Ｅｒｄ”ｏｈｅｌｙｉ，およびＫｌａｕｓ  Ｈａｕｓｅｇｇｅｒ，  １７ｔｈ  Ｉｎｔ．  Ｃｏｎｆ．  ＩＰＭＩ  （２００１）  ４０９−４１５で説明されており、その論文の全体は、本明細書で参照により援用され、以前にセグメント化された気道を幾何学的なスケルトン表示に変換するために用いられる。
【００３１】
４．２  枝およびノードポイントの検出：
すべてのスケルトンボクセルの地図が生成される結果、各ボクセルについて、隣のボクセルのリストが得られる。三つ以上の隣のボクセルを有するボクセルは、「ノードポイント」と見なされる。二つの隣のボクセルを有するボクセルは、枝上の点と見なされる。全体のボクセル地図は、ノードおよび枝を有するグラフとして再配列される。
【００３２】
４．３  偽の枝のフィルタリング：
このことは、以下のステップに関係する：
４．３．１  連結の切れた枝を識別して除去する。
【００３３】
４．３．２  共通のノードに連結した二つの枝のうちの最も長い枝を除去することによって、グラフのループを決定（ｒｅｓｏｌｖｅ）する。
【００３４】
４．３．３  グラフ中の比較的短い葉を漏れの結果と見なして、除去する。
【００３５】
４．３．４  互いに比較的近い葉を除去する。
【００３６】
４．４  グラフをツリーに変換する：
１で見つけ出されたシードポイントに最も近い点として、グラフ上にルート（ｒｏｏｔ）ポイントを見つけ出す。グラフは、バイナリツリーに変換される。枝は、多項式によって近似される。
【００３７】
４．５  枝のラベリング：論理的および階層的：
このことは、論文Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｎｏｍｅｎｃｌａｔｕｒｅ  Ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂｒｏｎｃｈｉａｌ  Ｔｒｅｅ  ｉｎ  ３Ｄ−ＣＴ  Ｌｕｎｇ  Ｉｍａｇｅｓ，  Ｈｉｒｏｋｏ  Ｋｉｔａｏｋａ  ｆｒｏｍ  Ｏｓａｋａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，  Ｙｏｎｇｓｕｐ  Ｐａｒｋ，  Ｊｕｅｒｇ  Ｔｓｃｈｉｒｒｅｎ，  Ｊｏｓｅｐｈ  Ｒｅｉｎｈａｒｄｔ，  Ｍｉｌａｎ  Ｓｏｎｋａ，  Ｇｏｅｆｆｒｅｙ  ＭｃＬｅｎｎａｎ，  ａｎｄ  Ｅｒｉｃ  Ａ．  Ｈｏｆｆｍａｎ  ｆｒｏｍ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｉｏｗａ，  Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  Ｔ．  Ｄｏｈｉ  ａｎｄ  Ｒ．  Ｋｉｋｉｎｉｓ，  Ｅｄｓ．  Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，  Ｔｈｅ  Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ：  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，  Ｏｃｔ．  ２００２，  ｖｏｌ．  ２４８９，  ｐｐ．  １−１１で説明された技術に従って実行され、この論文の全体は、本明細書で参照により援用される。
【００３８】
４．６  ツリーの質の自動的評価
ツリーの質は、スケルトンの以下の主要部分の認識に基づいて評価される：
４．６．１  右下の葉（ＲＬＬ）および右中央の葉（ＲＭＬ）、
４．６．２  右上の葉（ＲＵＬ）
４．６．３  左上の葉（ＬＵＬ）
４．６．４  左下の葉（ＬＬＬ）
枝の番号および枝の長さの特徴は、各エリアについて別々に計算され、ツリーの質を評価するために統計的モデルまたは受容可能な解剖学のテンプレートと比較される。
【００３９】
４．７  気管支管の外部表面の抽出
容積測定のＣＴデータから気道表面を抽出するために、「マーチングキューブ（ｍａｒｃｈｉｎｇ  ｃｕｂｅ）」と呼ばれる広く公知の方法の修正が用いられる。
【００４０】
５．末梢の標的への経路を計画すること
このプロセスは、気管の入り口から標的エリアまでの経路を計画する。
【００４１】
ＣＴ解像度が１で説明された自動的に生成される気管支ツリーの最終的な質を限定するので、ユーザーは、経路の微調整を実行することが可能になる。
【００４２】
６．標的マーキング
計画ソフトウェアは、ヒトの肺の中の病変（標的）にナビゲートするための気管支鏡手順を計画するために用いられる。
【００４３】
標的の中心および標的の寸法は、計画ソフトウェアを用いて手動でマークされる。
【００４４】
７．経路の半自動的生成
この時点で自動的に生成された気管支ツリーと標的との両方がある。しかしながら、標的は、ツリーの外に位置し得る。このことは、以下を含むいくつかの理由で起きる。
【００４５】
−標的が組織の内部にあり得る。
【００４６】
−いくつかの小さな気管支が、ＣＴ解像度の限界に起因して自動的に生成されたツリーからなくなり得る。
【００４７】
したがって、ギャップが作り出され、手動で完成される。気管支ツリーの双方向ディスプレイとＣＴ断面図との両方を用いて、ユーザーは、標的の中心と連結される気管支ツリー上の点を手動で選択する。これは、「エグジットポイント（ｅｘｉｔ  ｐｏｉｎｔ）」と呼ばれる。
【００４８】
気管から「エグジットポイント」への経路は、自動的に生成される。加えて、本来のツリーは、「エグジットポイント」と標的の中心とを連結する直線状の枝によって延長される。
【００４９】
８．経路の微調整
ＣＴ断面図を用いて、ユーザーは、直観的なグラフィックユーザーインターフェースにより、介在する中間地点を定義して、自動的に作られた直線状の枝をセグメントに分割することをオプションで定義し得る。
【００５０】
９．経路上のガイダンス
経路上のガイダンスは、計画された経路（緑で表示される）の内側に設置可能なツールを保持するように設計される。このアプローチにおいて経路は、自動的に生成される３Ｄのポリライン（ｐｏｌｙ−ｌｉｎｅ）によって近似される。ポリラインセグメントは、頂点と連結される。各頂点は、我々のシステムの中では、介在する標的として定義される。ナビゲーション中に、介在する標的が到達されるときのナビゲーション中に、それは消失し、次の介在する標的が現れ、現在の標的となる。設置可能なツールの実際の位置を後継の介在する標的に連結する数学的ベクトルが計算される。この数学的ベクトルは、以下の命令セットを介して設置可能なツールの操作に翻訳される：
９．１  プッシュフォワードバックワード
９．２  特定の回転角度を設定する
９．３  ベンディング（ｂｅｎｄｉｎｇ）ＯＮ＼ＯＦＦを適用する。
上記の方法によって生成されるＢＴの正確さを改善し得る付加的な方法が企図される。最初に、動脈血管が探知されてＣＴからなくなっている気道データを再生成するために用いられ得る。心臓から肺への動脈血管が肺胞で終わるので、肺胞につながる細気管支の位置に関する演繹（ｄｅｄｕｃｔｉｏｎ）が行われ得る。第二に、多数の肺モデルから導かれるデータから作成された解剖学的アトラスが、生成されたＢＴの幾何学的形態を評価し、完成するために用いられ得る。すべての肺がユニークであるが、各肺は、解剖学的アトラスに描かれる共通の特質を有する。この情報は、なくなっているＢＴの幾何学データを演繹し、記入するために用いられ得る。
【００５１】
正確さはまた、多数のセンサーを利用することによって改善され得る。例えば、電磁的システムから位置および方位測定のデータを入手することは、多数の外部および／または多数の内部のセンサーを用いて実行され得る。これらは、長いワーキングチャネル（ＥＷＣ）、設置可能なガイド（ＬＧ）、気管支鏡の上に位置し得るか、または肺の内側に付着され得る。
【００５２】
電磁的システムから入手される位置および方位測定のデータは、用いられるセンサーの数にかかわらず、ＣＴ解像度の限界に起因してＢＴからなくなっている任意の枝を完成するために用いられ得る。
【００５３】
各データの組が患者の呼吸周期中の異なる点を表す多数のＣＴデータの組を利用することによって、生成されたＢＴ構造に柔軟性が追加され得ることもまた、企図される。例えば、三つのＣＴスキャンが撮影され得、一つが正常な呼吸周期中のピークの吸息点、一つが正常な呼吸周期中のピークの呼息点、および一つが両者の中間である。外部センサー部分は、ＣＴで撮影されるこれらの多様な「スナップショット」中に胸部を記録するためにオプションで注目され得る。三つの位置のうちの各々における気管支の特徴の位置の違いに注目することは、呼吸周期中の特徴の動きの経路のそれぞれに関する情報を提供する。動きの経路は、三つの記録された点を連結することによって見積もられ得る。いったん柔軟なＢＴが生成されると、患者の外部の位置センサーは、患者の呼吸周期を検出するために、およびそれらの各動きの経路に沿っている多様な気管支の特徴の対応する位置を決定するために用いられ得る。
【００５４】
このシミュレーションされた柔軟性は、各患者に対して個別に計算されて用いられ得るか、または、コストおよび多数のＣＴスキャンの放射線曝露を最小化することが所望される場合には、他の患者のためのモデルとして用いられ得る。解剖学的位置、患者の大きさ、性別年齢、呼吸周期のフェーズ等の関数として後で患者に合わせるために、いくつかのモデルがファイルに記録され、保管され得る。
【００５５】
（適応的ナビゲーション方法）
本発明はまた、手順の間に自動的に生成されるＢＴスケルトンを患者に継続的かつ適応的にマッチさせるユニークな方法を提供する。概して、この方法は、ＬＧが気道を通して進められるにつれて、ＬＧの連続的配置を記録する。ＬＧが気道を通って移動することが公知であるので、ＢＴスケルトンは、ＬＧが気道の中に現れるように継続的にマッチさせられる。よって、ナビゲーションの正確さは、ＬＧが進められるにつれて、下がらないで、改善する。
【００５６】
より具体的には、この方法は、概略が以下のようである：
１．一般的な考慮事項
適応的スケルトンナビゲーション方法は、ＣＴスキャンを用いて獲得される気管支ツリーの地図上の患者の気管支気道を通して導入される配置可能なガイド（「ＬＧ」）の現在の位置を検出するために開発される。このことは、気管支気道ツリー地図とセンサーデータ履歴という二つのデータセットの間のコンスタントかつ適応的な相関関係によって達成される。上記の相関関係は、二つのステップを介して実行される。
【００５７】
１）適応的なスケルトンベースのレジストレーション。
【００５８】
２）適応的なスケルトンベースのナビゲーション。
【００５９】
以下で詳細に説明されるこれらのステップは反復的に実行され得ることに留意されたい。
２．適応的スケルトンベースのレジストレーションアルゴリズム
このセクションは、適応的スケルトンベースのレジストレーションの提案されたアルゴリズムの説明を含む。レジストレーションは、概して、二つの異なる座標系の間の変換を計算する方法である。ここで、その目的は、気管支ツリー（ＢＴ）スケルトンを配置可能なガイド（ＬＧ）の経路にレジストレーションすることである。
【００６０】
２．１  要求事項：
２．１．１  レジストレーションの正確さは、配置可能なガイドが下のレベルの管腔ネットワーク（例えば、気管支ツリー）および末梢の標的に近づくにつれて改善する。
【００６１】
２．１．２  レジストレーションは、気管支ツリーの中のＬＧの位置に依存して、継続的かつ適応的に更新される。ＬＧ経路は、ＬＧが気管支ツリーを通して操作されるときのＬＧの位置の履歴である。
【００６２】
２．２  技術的問題：
２．２．１  ＢＴスケルトンおよびＬＧ経路からの幾何学的な３Ｄ／３Ｄの点（または他の物体）の対は、レジストレーションのベースである（例えば、図１中の対１−１’および２−２’を参照されたい）。
【００６３】
２．２．２  レジストレーションは、継続的かつ適応的である。「継続的」は、新たなＬＧ経路点が獲得されるにつれてレジストレーションが継続的に（反復的に）再計算されることを意味する。「適応的」は、ＬＧが標的に向かって進むにつれて、異なる点の対、重さ、およびレジストレーション方法が用いられることを意味する。
【００６４】
２．２．３  レジストレーションは、二つの主な段階からなり、全体の固定的レジストレーションと、それに続く局所の変形可能なレジストレーションとである。変形可能なレジストレーションは、下のレベルの気管支ツリーで、および末梢の標的の近くでのみ実行される。その考え方は、気管支が広いときに固定的レジストレーションを開始し、プローブの直径が気管支の直径に近づき気管支が柔軟になるときに、束縛的な（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ）局所化された変形可能なレジストレーションに切り換えることである。
【００６５】
２．２．４  全体の固定的レジストレーションは、アウトライアー除去を伴う高度な重み付けされた反復的最近接点（ＷＩＣＰ）方法により実行される。ペアリングは、対になった物体の位置の距離と方向付けの差との重み付けされた関数を用いることによって実行される。最適化関数は、対になった点の距離の重み付けされた合計である。決定すべきパラメーターは、重み関数および用いるべき点の数である。
【００６６】
２．２．５  局所の固定的でないレジストレーションは、閉じ込められた弾性レジストレーション方法を用いて実行され、対になった点は、スプリングに連結されて、最適化関数はスプリングの位置エネルギーである。
【００６７】
２．２．６  ＬＧ経路は、単調ではなく、したがってそれは、経路データが良質になるように、慎重にサンプリングされ、窓が取り付けられるべきである。
【００６８】
２．２．７  正確さまたはレジストレーションは、ユーザーに定義された標識点がＬＧとともに入手されるときに改善する。
【００６９】
３．  レジストレーションアルゴリズム
３．１  入力：ＣＴスキャンからのＢＴ経路、最初のレジストレーション推測（ｇｕｅｓｓ）、ＬＧの位置（ストリーム）
３．２  出力：固定的レジストレーション（６パラメター）＋局所の変形地図
３．３  アルゴリズム方法−図１は、ＢＴスケルトン１１０を示す線と、気管支１００を通るＬＧ１１５の経路を示す第二の線１２０を有する実際の気管支１００の概略を示す。ＬＧ１１５の経路１２０は、医師によって見られるＢＴスケルトンが実際の気管支の位置の正確な表示であるように、ＢＴスケルトン１１０を実際の気管支１００にレジストレーションするために用いられる。ＬＧ経路１２０は、複数の実際のＬＧの位置１３０を含む。対応する投影された点１４０は、ＢＴスケルトン１１０上に示される。実際の点１３０と投影された点１４０との間の差は、スケルトン１１０と経路１２０との間の線（例えば、ｄ１、ｄ２）で表示される。引き続く図１への参照によって、レジストレーションアルゴリズムが説明される：
３．３．１  最初のレジストレーション推測により、第一のレジストレーションを実行する。変形をＢＴに適用する。最初のレジストレーション段階から獲得されたレジストレーション結果を用いる。
【００７０】
３．３．２  標的への途中にある間：
３．３．２．１  センサーからＬＧ位置の新たなストリームを獲得する。
【００７１】
３．３．２．２  ＬＧ位置のストリーム上でクリーニング、散乱状態を収めること（ｄｅｃｌｕｔｔｅｒ）および分類（重み付け）を実行する。
【００７２】
３．３．２．３  最適化決定およびレジストレーション履歴に従ってＬＧ位置ストリームの選択を実行する。
【００７３】
３．３．２．４  対になったセグメント／点を獲得するために、選択されたＬＧ位置セグメント／点をＢＴスケルトン上に投影する。投影は、以下の基準を最適化することによって実行される。
【００７４】
３．３．２．４．１  局所の気管支直径に対する最小の距離。
【００７５】
３．３．２．４．２  最小の方向付けの差。
【００７６】
３．３．２．４．３  経路上でマッチされた枝の点（ｐ１、ｐ２等）。
【００７７】
３．３．２．５  全体の固定的レジストレーション：対になった点に重み付けをして、ＷＩＣＰを有する新たな固定的レジストレーションを獲得する。新たな計算された変形をＬＧに適用する。
【００７８】
３．３．２．６  局所の変形可能なレジストレーション：適切な（長いワーキングチャネル−ＥＷＣおよび気管支直径が互いに近いときのみ）場合には、選ばれたウィンドウ上で変形可能なレジストレーションを実行する。変形をＢＴ局所の枝に適用する。この対応の有用性は、経験的に決定される。
【００７９】
３．３．３  レジストレーションがノイズセンサーデータの結果として悪くならない有効化：
３．３．３．１  呼吸の平均化または特定の局面によってＬＧ履歴分類を実行する。最初のレジストレーションからの最大偏差を定義する。
【００８０】
３．３．３．２  ＬＧ履歴がほとんど気管支の内側にあることを確認する。
【００８１】
４．  適応的なスケルトンベースのナビゲーション
４．１  基本的な考え方
ナビゲーションの実装は、地図によるナビゲーションに類似しているであろう。盲目の人のためのＰＤＡ（パーソナルデジタルアシスタント）システムのようなＧＩＳ（地理情報システム）において、類似したタスクが実装されてきた。そのデータによって、より高いナビゲーションの正確さのためには、トポロジーが重要であることが証明されてきた。しかしながら、気管支ツリーの柔軟性および動きに起因して、問題は、上記とは実質的に異なっている。
【００８２】
４．２  必要な入力情報
４．２．１  現在のセンサーの位置および方向付けのデータ
４．２．２  センサーの位置および方向付けのデータの履歴
４．２．３  レジストレーション（マトリックス）履歴
４．２．４  ナビゲーションの不確実性の根源
図２は、表の上部の最終エラーへのより高い寄与を有する値を備えた、重要性の順位におけるエラーの不確実性の根源を示す表である。この表に基づくエラー予測モデルが、ナビゲーションの不確実性を予測するために開発されるであろう。仮定された予測モデルは、計算された位置を囲む球であり、その球の半径は、位置の不確実性を含む。この球の半径は、時間および位置の関数である。
【００８３】
（使用において）
図３〜１３は、上記方法のいくつかの段階を示す。最初に、経路生成プロセスが説明される。図３は、経路生成ステップ１０〜１８を示すチャートである。図４〜１３は、手順の前の計画段階中にこれらのステップを介してユーザーをガイドするユーザーインターフェースの表示である。
【００８４】
標的を追加している、第一のステップ１０に携わっているユーザーが図４に示されている。左上の象限は、患者の足元から頭のほうを見る視点から再構成されたＣＴ断面図である。左下の象限は、面が患者が横たわっている台に平行になるように患者の正面から再構成されたＣＴ断面図である。右上の象限は、患者のわき腹に向けられたＣＴから再構成された断面図である。照準用十字線は、標的とされるスポットをマークし、そのスポットは、ＣＴから再構成されたすべての断面図の交差個所である。ＣＴ断面図の各々は、ＣＴボリューム内の仮想気管支鏡を表す小さなカメラの投影を示す。右下の象限は、あたかもカメラから見られたような、ＢＴ内部からの標的とされるスポットの仮想気管支鏡画像である。図中で示される表示が単なる例であることは、留意に値する。ユーザーが異なる画像の必要性を感じる場合には、システムは、任意の角度からの画像が多様な象限に表示されることを可能にする。よって、システムは、完全に構成可能であり、ユーザーの好みにカスタマイズ可能である。
【００８５】
図５で、ユーザーは、標的を選択済みで、ユーザーインターフェースの右上隅のユーザーメッセージボックス中にメッセージ「照準用十字線ポジショニング」が現れている。図６に見られるように、まさに最下部のボタン２０を選択することは、標的をマークする。ユーザーは、ボックス２２中の標的名を入力し得、よって図３の次のステップを始め得る。
【００８６】
図７は、ユーザーがわき腹の画像でなく右上の象限中のＢＴスケルトンを表示するオプションを有することを図示する。
【００８７】
図８で、選択された標的が測定されている。図９では、名称が標的に付与されたところである。
【００８８】
図１０で経路作成ステップ１４が始まる。経路ボタン２４が押され、経路に名称が与えられる。
【００８９】
図１１は、ステップ１６をマークするエグジットポイントを示す。エグジットポイントは、地図上にマークされ、エグジットポイントから標的に直線が引かれる。目的地（エグジットポイント）を識別し終えると、経路が決定され得る。
【００９０】
次いで、図１２および図１３に見られるように、中間地点を追加するステップ１８が完了する。中間地点は、エグジットポイントへの途中の曲がり角をマークすることによって、ユーザーが経路をたどるのを助けるために追加され得る。
【００９１】
図１４は、患者に対して実施されている手順中のユーザーインターフェースを示す。右上の象限において、ＬＧインジケーター３０が可視の状態で三次元のＢＴスケルトンが示されている。上記のＡＮアルゴリズムは、ＢＴスケルトンが患者に対してレジストレーションされたままであることを保証する。
【００９２】
本発明は特定の実施形態および用途に関して説明されてきたが、当業者は、この教示を考慮して、主張される本発明の精神から逸脱または範囲を超えることなく付加的な実施形態および修正を生成し得る。したがって、本明細書中の図および説明が本発明の理解を容易にするための例として提供されること、および本発明の範囲を限定するように解釈されるべきでないことが、理解されるべきである。したがって、添付された文書中で参照される任意の付加的な文書がそれらの全体において本明細書で参照により援用されることが、留意されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図１０】
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【図１４】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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