(57)【要約】【課題】気道内腔の直径、気道壁の厚さおよび気管支動脈比を使用する自動的な気道評価のためのシステムおよび方法において、異常部の位置検出をするのに関連する可視化を実現するシステムおよび方法を提供することを課題とする。【解決手段】気管支ツリーをセグメンテーションし、セグメンテーションされた該気管支ツリーをモデリングし、セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで、気道内腔の直径と該気道に付随する動脈の直径との比である第１の比を計算するか、または動脈の直径と気道壁の厚さとの比である第２の比を計算するか、または気道内径の直径の漸減を示す漸減指数を計算し、第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよびカラーコーディングし、セグメンテーションおよびモデリングされカラーコーディングされた該気管支ツリーを、第１の比、第２の比または漸減指数にしたがって可視化する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
気管支ツリーで気道を推定するための方法において、
気管支ツリーをセグメンテーションするステップと、
セグメンテーションされた該気管支ツリーをモデリングするステップと、
セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで、気道内腔の直径と該気道に付随する含む動脈の直径との比である気道の第１の比を計算するステップか、または
該動脈の直径と気道壁の厚さとの比である該気道の第２の比を計算するステップか、または、
該気道内腔の直径の漸減を示す該気道の漸減指数を計算するステップと、
該第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよび色符号化するステップと、
セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比または第２の比または漸減指数にしたがって色符号化された該気管支ツリーを可視化するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
気管支ツリーをセグメンテーションする前記ステップにおいて、気管支ツリーに到達するため、気管における種ポイントから開始して、フィルタリングによる適合的閾値領域拡大を適用する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
セグメンテーションされた気管支ツリーをモデリングする前記ステップにおいて、セグメンテーションされた該気管支ツリーの骨格を定義し、ツリー構造に到達するため、該骨格の多段式の高精度化を行い、該ツリー構造の直径マップを計算する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
気道内腔の直径および気道壁の厚さを求めるために、
気道の中心線を計算し、
気道のボリュームの３次元（３Ｄ）傾斜を第１の閾値内で計算し、
中心線に沿って管を位置決定し、
該管の半径が該第１の閾値に達するまで半径を増大することにより、該管を繰り返し拡張し、
繰り返しするごとに該管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、該管の内側半径および外側半径を求め、
求められた該内側半径および外側半径を使用して、該管を気道にフィッティングし、
フィッティングされた該管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、
該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである、請求項１記載の方法。
【請求項５】
動脈を識別し、該動脈の直径を求めるために、
気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、
該領域の真円度と気道に対する類似度と該気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、
該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算し、該平均距離が、動脈の直径の半分である、請求項１記載の方法。
【請求項６】
漸減指数を求めるために、
気道内腔の直径を、気管から、気道が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、
該経路に沿った気道内腔の直径の傾きを計算し、該漸減指数は、ここで計算された傾きと関連性を有する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記第１の比、第２の比および漸減指数をスコアリングするために、
該第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、
該第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、
該漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定する、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と該第２の比の値と該漸減指数の値とにしたがって色符号化する、請求項８記載の方法。
【請求項９】
コンピュータ断層撮影または磁気共鳴イメージングを使用して、気管支ツリーを含む胸部のイメージを取得する、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
気管支ツリーで気道を推定するシステムにおいて、
プログラムを記憶するための記憶装置と、該記憶装置と通信するプロセッサとを有し、
該プロセッサは、
気管支ツリーをセグメンテーションし、
セグメンテーションされた該気管支ツリーをモデリングし、
セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで、気道内腔の直径と気道に付随する動脈の直径との比である気道の第１の比を計算するか、または、該動脈の直径と気道壁の厚さとの比である該気道の第２の比を計算するか、または、該気道内腔の直径の漸減を示す該気道の漸減指数を計算し、
該第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよび色符号化し、
セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比または第２の比または漸減指数にしたがって色符号化された該気管支ツリーを可視化するためのプログラムによって動作することを特徴とするシステム。
【請求項１１】
気管支ツリーのセグメンテーション時には、前記プロセッサはさらに、気管における種ポイントから開始して、フィルタリングによる適合的閾値領域拡大を適用して気管支ツリーに到達するためのプログラムによって動作する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
セグメンテーションされた気管支ツリーのモデリング時には、前記プロセッサはさらに、
セグメンテーションされた該気管支ツリーの骨格を定義し、
ツリー構造に到達するため、該骨格の多段式の高精度化を行い、
該ツリー構造の直径マップを計算するためのプログラムによって動作する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１３】
気道内腔の直径および気道壁の厚さを求める際に、前記プロセッサはさらに、
気道の中心線を計算し、
気道のボリュームの３次元（３Ｄ）傾斜を第１の閾値内で計算し、
中心線に沿って管を位置決定し、
該管の半径が該第１の閾値に達するまで半径を増大することにより、該管を繰り返し拡張し、
繰り返しするごとに該管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、該管の内側半径および外側半径を求め、
求められた該内側半径および外側半径を使用して、該管を気道にフィッティングするためのプログラムによって動作し、
フィッティングされた該管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、
該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである、請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
動脈を識別し、該動脈の直径を求めるために、前記プロセッサはさらに、
気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、
該領域の真円度と気道に対する類似度と該気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、
該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算するためのプログラムによって動作し、
該平均距離が、該動脈の直径の半分である、請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
漸減指数の検出時には、前記プロセッサはさらに、
気道内腔の直径を、気道から気管が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、
該経路に沿って該気道内腔の直径の傾きを計算するためのプログラムによって動作し、
ここで漸減指数は、計算された該傾きと関連性を有する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１の比、第２の比および漸減指数をスコアリングするために、前記プロセッサはさらに、
該第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、
該第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、
該漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定するためのプログラムによって動作する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１７】
前記プロセッサはさらに、
前記第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と該第２の比の値と該漸減指数の値とにしたがって色符号化するためのプログラムコードによって動作する、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、コンピュータ断層撮影装置または磁気共鳴イメージング装置を使用して気管支ツリーを含む胸部のイメージを取得するためのプログラムコードによっても動作する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１９】
気管支ツリーの多断層コンピュータ断層撮影（ＭＳＣＴ）イメージデータを自動的に評価する方法において、
気管から出発して気管支ツリーをセグメンテーションおよびモデリングするステップと、
該気管支ツリーの各気道の第１の比を計算し、該第１の比は、気道内腔の直径と該気道に付随する動脈の直径との比であり、該第１の比をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比にしたがって色符号化された該気管支ツリーを可視化するステップ、または、
該気管支ツリーの各気道の第２の比を計算し、該第２の比は、動脈の直径と気道壁の厚さとの比であり、該第２の比をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該第２の比にしたがって色符号化された気管支ツリーを可視化するステップ、または、
該気管支ツリーの各気道の漸減指数を計算し、該漸減指数は、気道内腔の直径の漸減を示し、該漸減指数をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該漸減指数にしたがって色符号化された気管支ツリーを可視化するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項２０】
気道内腔の直径および気道壁の厚さを求めるために、
気道の中心線を計算し、
該気道のボリュームの３次元（３Ｄ）傾斜を第１の閾値内で計算し、
該中心線に沿って管を位置決定し、
該管の半径が該第１の閾値に達するまで該半径を増大することにより、該管を繰り返し拡張し、
繰り返しするごとに該管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、該管の内側半径および外側半径を求め、
求められた該内側半径および外側半径を使用して、該管を気道にフィッティングし、
フィッティングされた該管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、
該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
動脈を識別し、該動脈の直径を求めるために、
気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、
該領域の真円度と気道に対する類似度と該気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、
該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算し、該平均距離が、該動脈の直径の半分である、請求項１９記載の方法。
【請求項２２】
漸減指数を求めるために、
気道内腔の直径を、気管から、気道が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、
該経路に沿った気道内腔の直径の傾きを計算し、該漸減指数は、ここで計算された傾きと関連性を有する、請求項１９記載の方法。
【請求項２３】
前記第１の比、第２の比および漸減指数をスコアリングするために、
該第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、
該第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、
該漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定する、請求項１９記載の方法。
【請求項２４】
前記第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と該第２の比の値と該漸減指数の値とにしたがって色符号化する、請求項２３記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００５年８月３１日に提出された米国特許仮出願番号６０／７１３０２４で留保されている権利を請求するものである。ここに記載された内容は、参照によって本願の開示内容に含まれる。
【０００２】
本発明は、医療用イメージ処理に関し、より特定的には、気道内腔の直径、気道壁の厚さおよび気管支動脈比を使用して多断面コンピュータトモグラフィ（ＭＳＣＴ）イメージデータの自動的な気道評価を行うためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
たとえば気管支拡張、喘息および肺気腫等の肺疾患は、気道サイズの異常を特徴とする。多断面コンピュータ断層撮影（ＭＳＣＴ）が、このような異常を表すための主な手段の１つになっている。その理由は、高分解能および近似的に等方性のデータが得られることにより、スキャン面に対して斜めの角度で気道を評価できるからだ。しかし、気道の臨床的な評価は一般的に、視覚的な検査に限られている。気道のこの種の体系的な評価は、自動化なしでは非実用的であることが判明している。
【０００４】
コンピュータによる気道内腔の直径および気道壁の厚さの測定は、気道疾患の管理にはクリティカルである。薄いセクションのコンピュータ断層撮影を使用して気道の健康状態をスコアリングするためのスコアリングシステムの有用性は、『Cystic Fibrosis: Scoring System with Thin Section CT』（Bhalla M.、Turcios N.、Aponte V.、Jenkins M.、Leitman B.、McCauley D. および Naidich D. 著、Radiology 1991 179、１９９１年）第７８３〜７８８頁に記載されているように実証されている。
【０００５】
マルチディテクタコンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）の使用は、『A visualization tool for global evaluation of bronchiectasis and local evaluation of the airways』（Odry B.L.、Kiraly A.P.、Novak C.L.、Naidich D.P.、Lerallut J-F著、European Medical & bilogical Engineering Conference EMBEC'05 Proceedingsより、プラハ、２００５年１１月）において、気管支拡張の評価で期待できるものとして報告されている。
【０００６】
種々の気管支ツリーセグメンテーション法が提案されており、『Three-dimensional human airway segmentation methods for clinical virtual bronchoscopy』（Kiraly A.P.、McLennan G.、Hoffman E.A.、Reinhardt J.M.およびHiggins W.E.著、Academic Radiology, 2002.9(10)、２００２年）第１１５３〜１１６８頁、および『Three dimensional path planning for virtual bronchoscopy』（Kiraly A.P.、Helferty J.P.、Hoffman E.A.、McLennan G.およびHiggins W.E.著、IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 23, no. 1, November 2004より、２００４年）第１３６５〜１３７９頁に記載された１つの方法では、種ポイントから開始する適合的な領域拡大ベースのセグメンテーションを使用する。
【０００７】
『Pulmonary airways: 3-D reconstruction from multislice CT and clinical investigation』（Fetita C.I.、Preteux F.、Beigelman-Aubry C. およびGrenier P. 著、vol. 23, no. 11, IEEE Transaction Medical Imaging, Nov. 2004より、２００４年）および『Segmentation and analysis of the human airway tree from three-dimensional X-ray CT Images』（Aykac D、Hoffman EA、McLennan GおよびReinhardt JM著、IEEE Transaction Medical Imaging, 22(8): 940-950、２００３年８月）に記載されたモルフォロジーベースの手法によって詳細なセグメンテーションを実現できるが、この処理時間は最大で１時間にまで及ぶ。さらにこのセグメンテーションは、多重スケールオペレータを肺領域全体に適用することにより、すべての寸法の気道を対象とする。
【０００８】
Kiraly A.P.、McLennan G.、Hoffman E.A.、Reinhardt J.M. およびHiggins W.E. による『Three-dimensional human airway segmentation methods for clinical virtual bronchoscopy』（Academic Radiology, 2002. 9(10)より、２００２年）第１１５３〜１１６８頁で紹介された択一的なセグメンテーションでは、初期の適合的な領域拡大と後続の小スケールモルフォロジーとを組み合わせて、小さい気道を対象とする。
【０００９】
Tschirren J、Hoffman EA、McLennan G およびSonka Mによる『Airway tree segmentation using adaptive regions of interest』（Medical Imaging 2004: Physiology, Function, and Structure from Medical Images, Vol. 5369より、２００４年）で紹介された追跡ベースのアプローチでは、気道ツリー全体が気管から終末分岐まで、生成時に存在する複数の異なるスケールに適合するセグメンテーションによって追跡される。
【００１０】
Schlatholter, T., Lorenz, C., Carlsen, I., Renisch, S. および Deschamps, T. による『Simultaneous segmentation and tree reconstruction of the airways for virtual bronchoscopy』（Image Processing. Volume 4684 of SPIE Medical Imaging（2002）、１０３−１１３、２００２年）にて、形状の前部の分析に基づくレベルセットのアプローチが提案されている。
【００１１】
Wiemker R., Blaffert T., Bulow T., Renisch S. および Lorenz C. による『Automated assessment of bronchial lumen, wall thickness and bronchioarterial diameter ratio of the tracheobronchonchial tree using high-resolution CT』（Computer Assisted Radiology and Surgery 2004, International Congress Series 1268 967-972、２００４年）、Berger P., Perot V., Desbarats P., Tunon-de-Lara J. M., Marthan R. および Laurent F. による『Airway wall Thickness in Cigarette Smokers: Quantitative Thin-Section CT Assessment』（Radiology 2005 235:1055-1064、２００５年）、Kiraly A.P., Reinhardt J.M., Hoffman E.A., McLennan G および Higgins W.E. による『Virtual bronchoscopy for quantitative airway analysis』（SPIE Conference on Medical Imaging, vol. 5746、２００５年）第３６９〜３８３頁、および Grenier P., Maurice F., Musset D., Menu Y. and Nahum H. による『Bronchiectasis: assessment by thin section CT』（Radiology 1986 161:95-99、１９８６年）に記載されたシステムにおいて、気道内腔直径、気道壁直径および／または気管支動脈比等の気道パラメータの自動的な割り当てが提案されているが、プロットを除いて、異常部の位置検出をするための関連の可視化は全く記載されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本願は、異常部の位置検出をするのに関連する可視化を実現する、気道評価のシステムおよび方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前記課題は、
気管支ツリーをセグメンテーションするステップと、
セグメンテーションされた該気管支ツリーをモデリングするステップと、
セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで、気道内腔の直径と該気道に付随する含む動脈の直径との比である気道の第１の比を計算するステップか、または
該動脈の直径と気道壁の厚さとの比である該気道の第２の比を計算するステップか、または、
該気道内腔の直径の漸減を示す該気道の漸減指数を計算するステップと、
該第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよび色符号化するステップと、
セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比または第２の比または漸減指数にしたがって色符号化された該気管支ツリーを可視化するステップ
とを有することを特徴とする、気管支ツリーで気道を推定するための方法によって解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の１つの実施例では、気道を気管支ツリーで評価する方法において、気管支ツリーをセグメンテーションし、セグメンテーションされた該気管支ツリーをモデリングし、セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで気道に関する第１の比を計算するか、または該気道に関する第２の比を計算するか、または該気道における漸減指数を計算し、第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよびカラーコーディングし、セグメンテーションおよびモデリングされカラーコーディングされた該気管支ツリーを、第１の比、第２の比または漸減指数にしたがって可視化する。ここでは第１の比は、気道内腔の直径と該気道に付随する動脈の直径との比であり、第２の比は、動脈の直径と気道壁の厚さとの比であり、漸減指数は、気道内径の直径の漸減を示す。
【００１５】
気管支ツリーをセグメンテーションするステップでは、気管における種ポイントから開始して、フィルタリングによる適合的閾値領域拡大を適用して気管支ツリーに到達する。
【００１６】
セグメンテーションされた気管支ツリーをモデリングするステップでは、セグメンテーションされた該気管支ツリーの骨格を定義し、ツリー構造に到達するため、該骨格の多段式の高精度化を行い、該ツリー構造の直径マップを計算する。
【００１７】
気道内腔の直径および気道壁の厚さを求めるためには、気道の中心線を計算するステップと、気道のボリュームの３次元（３Ｄ）傾斜を第１の閾値内で計算するステップと、中心線に沿って管を位置決定するステップと、管の半径が第１の閾値に達するまで半径を増大することにより、管を繰り返し拡張するステップと、繰り返しするごとに管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、管の内側半径および外側半径を求めるステップと、求められた内側半径および外側半径を使用して、管を気道にフィッティングするステップとを含む。フィッティングされた管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである。
【００１８】
動脈を識別し、該動脈の直径を求めるためには、気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、該領域の真円度と気道に対する類似度と気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算する。この平均距離が、動脈の直径の半分である。
【００１９】
漸減指数を求めるためには、気道内腔の直径を、気管から、気道が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、該経路に沿った気道内腔の直径の傾きを計算する。前記漸減指数は、ここで計算された傾きと関連性を有する。
【００２０】
第１の比、第２の比および漸減指数をスコアリングするためには、該第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、該第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、該漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定する。本方法ではさらに、第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と該第２の比の値と該漸減指数の値とにしたがって色符号化する。また本方法は、コンピュータ断層撮影または磁気共鳴イメージングを使用して、気管支ツリーを含む胸部のイメージを取得することも含む。
【００２１】
本発明の１つの実施例では、気管支ツリーで気道を推定するシステムを提供する。該システムは、プログラムを記憶するための記憶装置と、該記憶装置と通信するプロセッサとを有する。該プロセッサは、次のようなプログラムによって動作する。すなわち、気管支ツリーをセグメンテーションし、セグメンテーションされた気管支ツリーをモデリングし、セグメンテーションおよびモデリングされた該気管支ツリーで、気道内腔の直径と気道に付随する動脈の直径との比である気道の第１の比を計算するか、該動脈の直径と気道壁の厚さとの比である該気道の第２の比を計算するか、または、該気道内腔の直径の漸減を示す該気道の漸減指数を計算し、該第１の比、第２の比または漸減指数をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比または第２の比または漸減指数にしたがって色符号化された気管支ツリーを可視化するためのプログラムによって動作する。
【００２２】
気管支ツリーのセグメンテーション時には、前記プロセッサはさらに、気管における種ポイントから開始して、フィルタリングによる適合的閾値領域拡大を適用して気管支ツリーに到達するためのプログラムによって動作する。セグメンテーションされた気管支ツリーのモデリング時には、前記プロセッサはさらに、セグメンテーションされた該気管支ツリーの骨格を定義し、ツリー構造に到達するため、該骨格の多段式の高精度化を行い、該ツリー構造の直径マップを計算するためのプログラムによって動作する。
【００２３】
気道内腔の直径および気道壁の厚さが求められる際には、前記プロセッサはさらに、気道の中心線を計算し、気道のボリュームの３次元（３Ｄ）傾斜を第１の閾値内で計算し、中心線に沿って管を位置決定し、管の半径が第１の閾値に達するまで半径を増大することにより、管を繰り返し拡張し、繰り返しするごとに管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、管の内側半径および外側半径を求め、求められた内側半径および外側半径を使用して、管を気道にフィッティングするためのプログラムによって動作する。フィッティングされた管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである。
【００２４】
動脈が識別され、該動脈の直径が求められる際には、前記プロセッサはさらに、気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、該領域の真円度と気道に対する類似度と気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算するためのプログラムによって動作する。この平均距離は、動脈の直径の半分である。
【００２５】
漸減指数の検出時には、プロセッサはさらに次のようなプログラムによって動作する。すなわち、気道内腔の直径を、気道から気管が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、該経路に沿って該気道内腔の直径の傾きを計算するためのプログラムによって動作する。ここでは漸減指数は、計算された傾きと関連性を有する。
【００２６】
第１の比、第２の比および漸減指数のスコアリング時には、プロセッサはさらに、第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定するためのプログラムによって動作する。
【００２７】
前記プロセッサはさらに、前記第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と第２の比の値と漸減指数の値とにしたがって色符号化するためのプログラムコードによって動作する。該プロセッサはまた、コンピュータ断層撮影装置または磁気共鳴イメージング装置を使用して気管支ツリーを含む胸部のイメージを取得するためのプログラムコードによっても動作する。
【００２８】
本発明の１つの実施例では、気管支ツリーの多断層コンピュータ断層撮影（ＭＳＣＴ）イメージデータを自動的に評価する方法を提供する。ここでは、
気管から出発して気管支ツリーをセグメンテーションおよびモデリングし、
該気管支ツリーの各気道の第１の比を計算し、該第１の比は、気道内腔の直径と気道に付随する動脈の直径との比であり、該第１の比をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該第１の比にしたがって色符号化された該気管支ツリーを可視化し、
該気管支ツリーの各気道の第２の比を計算し、該第２の比は、動脈の直径と気道壁の厚さとの比であり、該第２の比をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該第２の比にしたがって色符号化された気管支ツリーを可視化し、
該気管支ツリーの各気道の漸減指数を計算し、該漸減指数は、気道内腔の直径の漸減を示し、該漸減指数をスコアリングおよび色符号化し、セグメンテーションおよびモデリングされ該漸減指数にしたがって色符号化された気管支ツリーを可視化する。
【００２９】
気道内腔の直径および気道壁の厚さを求めるためには、気道の中心線を計算するステップと、該気道のボリュームの３Ｄ傾斜を第１の閾値内で計算するステップと、中心線に沿って管を位置決定するステップと、管の半径が第１の閾値に達するまで半径を増大することにより、管を繰り返し拡張するステップと、繰り返しするごとに管の境界で、該管のｘ軸およびｙ軸に沿って計算された３Ｄ傾斜を検査することにより、管の内側半径および外側半径を求めるステップと、求められた内側半径および外側半径を使用して、管を気道にフィッティングするステップとを含む。フィッティングされた管の内側半径は気道内腔の直径の半分であり、該フィッティングされた管の外側半径−該フィッティングされた管の内側半径が気道壁の厚さである。
【００３０】
動脈を識別し、該動脈の直径を求めるためには、気管支ツリーの断面にある高い強度の領域をラベリングし、該領域の真円度と気道に対する類似度と気道に対する近接度とに基づいてスコアを計算し、ここで最も高いスコアを有する領域が動脈であり、該動脈の中心から該動脈の境界ポイントまでの平均距離を計算する。この平均距離が、動脈の直径の半分である。
【００３１】
漸減指数を求めるためには、気道内腔の直径を、気管から、気道が位置する気管支ツリーの末端分岐までの経路に沿ったボクセルの関数としてプロットし、該経路に沿った気道内腔の直径の傾きを計算する。前記漸減指数は、ここで計算された傾きと関連性を有する。
【００３２】
第１の比、第２の比および漸減指数をスコアリングするためには、該第１の比のスコアを該第１の比の値にしたがって設定し、該第２の比のスコアを該第２の比の値にしたがって設定し、該漸減指数のスコアを該漸減指数の値にしたがって設定する。本方法ではさらに、第１の比と第２の比と漸減指数とを、それぞれ該第１の比の値と該第２の比の値と該漸減指数の値とにしたがって色符号化する。
【００３３】
上記特徴は代表的な実施形態の一部であり、本発明を理解できるようにするために挙げられたものである。これらは、特許請求の範囲で定義された本発明を限定すると見なされるべきものではなく、特許請求の範囲と同等のものを限定すると見なされるべきものでもないことを理解すべきである。したがってこの特徴の概要は、同等のものを決定するための方向性を有するものであると見なすべきではない。本発明の別の特徴が、以下の説明、図面および特許請求の範囲に記載されている。
【実施例】
【００３４】
図１は、本発明の１つの実施例による自動的な気道評価を行うためのシステム１００を示すブロック図である。図１に示されているように、システム１００は取得装置１０５と、ＰＣ１１０と、オペレータコンソール１１５とを有する。これらは有線ネットワークまたは無線ネットワーク１２０を介して接続されている。
【００３５】
取得装置１０５は多断面コンピュータ断層撮影（ＭＳＣＴ）イメージング装置であるか、または磁気共鳴（ＭＲ）スキャナ等の、別の任意の３次元（３Ｄ）高分解能イメージング装置である。
【００３６】
ＰＣ１１０はＣＰＵ１２５およびメモリ１３０を有し、これらは入力装置１５０および出力装置１５５に接続されている。このＰＣ１１０は、ポータブルコンピュータまたはラップトップコンピュータとするか、または医療診断イメージングシステムまたは画像アーカイブ通信システム（ＰＡＣＳ）データ管理ステーションとすることができる。ＣＰＵ１２５は気道評価モジュール１４５を有する。この気道評価モジュール１４５は、下記で図２〜１３を参照して説明する自動的な気道評価を行う１つまたは複数の方法を含む。気道評価モジュール１４５はここではＣＰＵ１２５内部に示されているが、ＣＰＵ１２５外部に配置することができる。
【００３７】
メモリ１３０はＲＡＭ１３５およびＲＯＭ１４０を有する。また、データベース、ディスク駆動機構、テープ駆動機構等を含むことができ、またはそれらの組み合わせを含むこともできる。ＲＡＭ１３５はデータメモリとして機能し、ＣＰＵ１２５においてプログラムの実行中に使用されるデータを記憶し、作業域として使用される。ＲＯＭ１４０は、ＣＰＵ１２５において実行されるプログラムを記憶するためのプログラムメモリとして機能する。入力部１５０はキーボード、マウス等によって構成され、出力部１５５はＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プリンタ等によって構成される。
【００３８】
システム１００の操作はオペレータコンソール１１５から制御され、このオペレータコンソール１１５は、たとえばキーボード等のコントローラ１６５とディスプレイ１６０とを有する。オペレータコンソール１１５はＰＣ１１０および取得装置１０５と通信し、これによって、取得装置１０５によって収集されたイメージデータはＰＣ１１０によってレンダリングされ、ディスプレイ１６０で見られる。ＰＣ１１０は、例えば入力装置１５０および出力装置１５５を使用して、オペレータコンソール１１５を用いずに、取得装置１０５によって供給された情報を演算および表示し、コントローラ１６５および表示装置１６０によって実施される特定のタスクを実行するように構成できることを理解すべきである。
【００３９】
オペレータコンソール１１５はさらに、イメージを生成し表示装置１６０において表示するために取得されたイメージデータセット（またはそれらのイメージセットの一部）のデジタルイメージデータを処理することができる適した任意のイメージレンダリング用のシステム／ツール／アプリケーションを包含する。より詳細には、イメージレンダリングシステムは医用イメージデータのレンダリングおよび可視化を行うために使用され、かつ汎用または特殊なコンピュータワークステーションにおいて実行されるように構成されたアプリケーションであってよい。ＰＣ１１０は、上記のイメージレンダリング用のシステム／ツール／アプリケーションも含むことができることを理解すべきである。
【００４０】
図２は、本発明の１つの実施例による自動的な気道評価を行う方法の実施を示すフローチャートである。図２に示されているように、気管支ツリーの３Ｄイメージデータを患者から取得する（２０５）。このことを行うためには、たとえばオペレータコンソール１１５で操作される取得装置１０５を使用して患者の胸部をスキャンし、胸部に関連する連続的な２次元（２Ｄ）イメージ断層を生成する。この２Ｄイメージ断層を組み合わせ、気管支ツリーの３Ｄイメージを形成する。
【００４１】
その後、システム１００は気管を自動的に見つける（２１０）。たとえば、イメージデータセットの（患者から見て頭から足への方向で）第５の断層で開始して、閾値をハウンスフィールド単位（ＨＵ）で−４００を下回る空気領域と、該イメージの中心周辺の最小の領域とで使用する。数個の断層で領域拡大プロセスを使用して、該領域の２Ｄサイズが断層間で１０％を上回る増加量で増大しないことを確認する。これらのステップが図３に図解されている。
【００４２】
図３においてイメージ（ａ）は、前記閾値が第５の断層において暗部（たとえば空気状の領域）を選択するために使用されるのを示しており、イメージ（ｂ）は連結構成要素のラベリングを示しており、イメージ（ｃ）は、該断層の中心周辺のサイズ制限された領域（断層の境界近傍の領域は除外されている）の選択を示している。気管は、イメージ（ａ）〜（ｃ）の中心に白色の円によって示されている。イメージ（ａ）〜（ｃ）中の黒色の領域は、患者の胸部を示している。閾値の値（たとえば−４００ＨＵ）は調整可能であることを理解すべきである。また、閾値を上回るボクセルは、血液、軟組織等の固体物に相応する。
【００４３】
気管を検出した後、気管支ツリーをセグメンテーションおよびモデリングする（２１５）。気管支ツリーは、任意の数の適切なセグメンテーション技術によってセグメンテーションすることができる。たとえば、Kiraly A.P.、McLennan G.、Hoffman E.A.、Reinhardt J.M. および Higgins W.E. による『Three-dimensional human airway segmentation methods for clinical virtual bronchoscopy』（Academic Radiology, 2002. 9(10)、２００２年）第１１５３〜１１６８頁記載の技術を使用して気管支ツリーをセグメンテーションする。この文献の開示内容はすべて、参照によって本願の開示内容に含まれる。このセグメンテーションは、自動フィルタリングを使用して完全に自動化されていることを理解すべきである。
【００４４】
気管支ツリーは、Kiraly A.P.、Helferty J.P.、Hoffman E.A.、McLennan G. および Higgins W.E. による『Three dimensional path planning for virtual bronchoscopy』（IEEE Transactions on Medical Imaging. vol. 23, no.1, November 2004、２００４年）第１３６５〜１３７９頁記載のアルゴリズムに基づいてモデリングされる。この文献の開示内容はすべて、参照によって本願の開示内容に含まれる。この手法は、セグメンテーションされた気道ツリーの滑らかなツリーモデルを作成するための細線化ステップと後続の高精度化ステップとに基づいている。ここで得られる結果は、連結された連続的な分岐であるツリーの階層的な記述である。各分岐は、サイトの連続によって記述される。位置情報を含む他に、各サイトはそのポイントにおける分岐の方向情報も含む。
【００４５】
肺では、各気道に相応の動脈が付随している。健康な気道の直径は常に、世代の数に依存して変化し、気道の世代が上昇すると気道は縮小する。動脈の直径もまた、世代が上昇するとともに縮小する。健康な肺では、気道の直径は付随の動脈の直径とほぼ同等のはずである。気道直径が動脈より有意に大きい場合、このことは、患者の気道はおそらく異常に膨張されていることを示唆する。この状態は、気管支拡張として知られている。択一的に、動脈が異常に収縮されているという解釈もある。
【００４６】
計算されたツリーモデルが得られると、気管支‐動脈比を気道ごとに計算する（２２０）。このことはたとえば、セグメンテーションの最後の分岐世代に相応するツリーのすべての末端分岐を選択することによって行われる。これらの選択された末端分岐は、複数のサイトかつ方向によって特徴づけられる。ツリーの各末端分岐ごとに、発明の名称『System and Method for Determining a Size of an Airway Lumen and a Thickness of an Airway Wall』の米国特許出願に記載されたような気道の３Ｄセグメンテーションを適用する。この米国特許出願は、米国仮出願番号６０／７１３０２５で２００５年８月３１日に提出された出願で留保されている権利を請求するものであり、該出願の開示内容はすべて、参照によって本願の開示内容に含まれるものとする。付随の動脈は、Odry B.L.、Kirally A.P、Novak C.L.、Naidich D.P.、Lerallut J-Fによる『A visualization tool for global evaluation of bronchiectasis and local evaluation of the airways』（European Medical & biological Engineering Conference EMBEC'05 Proceedings、プラハ、２００５年１１月）に記載されたようなスコアを使用して検出され、その後、たとえば Kiraly A.P.、McLennan G.、Hoffman E.A.、Reinhardt J.M. および Higgins W.E. による『Three-dimensional human airway segmentation methods for clinical virtual bronchoscopy』（Academic Radiology, 2002. 9(10)、２００２年）第１１５３〜１１６８頁記載のように、該動脈はセグメンテーションされる。
【００４７】
ここで、これらのプロセスを詳細に説明する。
【００４８】
ツリーモデルを使用して、選択された気道の中心線を選択し、管の最大サイズを設定し、該気道のボリュームの３Ｄ傾斜を該管の最大サイズ内で計算する。このことを行うためには、デカルト座標の傾斜式を使用して、最大の管内で（たとえば管の最大サイズで）ボリュームの３Ｄ傾斜を計算する：
【００４９】
【数１】
2007061622.tif 000003
【００５０】
ここでは、ｘ，ｙおよびｚは主軸である。
【００５１】
この傾斜計算は、管のこれらの軸に沿って行われる。傾斜を計算するために、３線補間によって再フォーマットされたデータを使用することができる。たとえば図４では、再フォーマットされたデータを使用することにより、気道がｚ軸に対して垂直に延在するようにして、気道４０５の内側境界４１０および外側境界４１５（イメージ（ａ）の中心にあるぼんやりした白色の円によって識別される）を、イメージ（ｂ）および（ｃ）に示されたように見ることができるようになっている。図４では、イメージ（ａ）は該イメージの中心において気道４０５の横断面を示し、イメージ（ｂ）および（ｃ）はそれぞれ、管内のｘ方向およびｙ方向に沿って計算された３Ｄ傾斜の横断面を示している。
【００５２】
その後、該管を中心線に沿って位置決定する。気道の二叉の分岐を回避するためには、気道分岐の中間の２／３をセグメンテーションすることを理解すべきである。中心線上の管を使用して、半径を繰り返し増大することにより、該管を拡大または拡張する。たとえば半径＝０から開始して、管を等方性ボクセルの１／４ごとに拡張する。各繰り返しごとに管の境界において傾斜を検査し、これによって、求めるべき気道の内腔および壁の形状に当てはまる内側半径および外側半径を得る。
【００５３】
管が拡大されると、これを４つの部分に分割する。たとえば、x方向で計算された傾斜に対する右部分および左部分と、ｙ方向で計算された傾斜に対する頂部および底部である。半径の各値に対する各半円の和をモニタリングする。付加的に、４つの各部分の平均傾斜値は、半径を増大する各繰り返しごとに、各部分の境界における４つの平均傾斜値を使用して計算される。半円を使用することにより、部分ボリューム作用が低減されることを理解すべきである。というのも、曲線はｘ方向およびｙ方向の傾斜を使用して計算されるからである。このことにより、失われた境界または不連続的な境界を見つける機会が増える。その理由は、半円が対象とする領域が、部分ボリューム作用に該当する領域より大きいからである。
【００５４】
図５のグラフで示されているように、半円に沿った傾斜の和を半径に依存してプロットすることにより、該グラフのピーク分析をして、検出すべき右方向、左方向、頂部方向および底部方向で管の内径および外径を得ることができる。たとえば図５では、グラフ（ａ）は円部分の傾斜の和を、ｘ方向に沿った半径に依存して示し、グラフ（ｂ）は、円部分の傾斜の和を、ｙ方向に沿った半径に依存して示している。これらのグラフの最小ピークおよび最大ピークはそれぞれ、気道に最も当てはまる管の内側半径および外側半径に相応する。
【００５５】
図６Ａおよび６Ｂはそれぞれ、ｘ方向およびｙ方向に沿った傾斜情報曲線で見つかった最適な管の内径および外径を示している。図６Ａおよび６Ｂにおいて、イメージ（ａ）の曲線６０５ａ，６０５ｂは管の外側半径の第１の半分を示しており、イメージ（ｂ）の曲線６１０ａ，６１０ｂは、管の内側直径の第１の半分を示している。イメージ（ｃ）の曲線６１５ａ，６１５ｂは管の内径の最後の半分を示しており、これをもって完全な内径が完成される。イメージ（ｄ）の曲線６２０ａ，６２０ｂは管の外径の最後の半分を示しており、これをもって完全な外径が完成される。
【００５６】
その後にセグメンテーションは、選択された内径および外径を使用して調節される。換言すると、求められた内側半径および外側半径を使用して管を気道にフィッティングする。このことを行うためにはたとえば、内径および外径に共通するｘ方向およびｙ方向に沿った傾斜からのポイントを、セグメンテーションの一部として有効化する。大抵の場合には両境界は、気道壁または気道内腔の直径の一部として確定される共通のポイントを有する。
【００５７】
残りのポイント、たとえばｘ方向に沿った傾斜またはｙ方向に沿った傾斜の直径の一部であるだけで両方向に沿った傾斜の直径の一部ではないポイントに関しては、ｘ傾斜およびｙ傾斜の最大値の１／３に相応する閾値が計算される。それぞれで閾値を下回るポイントの場合、同位置における相応の傾斜値が検査され、この値が閾値を上回る場合、このポイントは維持される。そうでない場合には、このポイントは破棄される。
【００５８】
このプロセスは、内径および外径で別個に行われるので、内径および外径の描写に不連続性または穴が生じることがある。これを修復するためには、この不連続性または穴を埋める。こうするためにはたとえば、中心線から最も遠いポイントを選択し、隣接するポイント間の穴を埋める。
【００５９】
図７は、本発明の実施例によるセグメンテーションを高精度化する方法を図解するイメージのシーケンスである。イメージ（ａ）は、気道７０５のセグメンテーションすべき本来の断面を示している。この断面は、イメージの中心にあるぼんやりした白い円で識別される。イメージ（ｂ）は気道の内腔を示している。この内腔は、ｘ傾斜およびｙ傾斜を使用してセグメンテーションされる。このイメージでは、ｘ傾斜およびｙ傾斜による内径の両半分および外径の両半分７１０がマージされている。イメージ（ｃ）は、傾斜が高精度化された後にセグメンテーションされた内腔を示している。イメージ（ｂ）のマージされた内径の両半分７１５は、余分なものが取り除かれている（たとえば閾値比較、傾斜比較または検査が行われる）。イメージ（ｄ）は、ｘ傾斜およびｙ傾斜を使用して行われる気道の壁のセグメンテーションを示している。このイメージには、マージされた外径の両半円７２０が示されている。イメージ（ｅ）は、余分なものが取り除かれた後の壁のセグメンテーションを示している。マージされた外径の両半円７２０は、余分なものが取り除かれている。イメージ（ｆ）は、穴が埋められた後のイメージ（ｂ〜ｅ）の最終的なセグメンテーションを示している。気道の内径７３０および外径７３５は、イメージ（ｆ）の中心に示されている。
【００６０】
管をセグメンテーションに使用するので、これが、気道に沿って存在する直径差を制限する。これを補償するためには、気道の直径マップから得られる差に関する公差を、傾斜プロセスの結果として生じる管の変形部がスムースになるように設定する。内側管に関しては、公差をＴｏｌｉ＝５％＊ｄｉａｍｉと定義することができる。ここではｄｉａｍｉは直径マップによって見つけられた直径であり、「ｉ」は相応の中心線ポイントのインデックスである。この公差は、気道直径マップに沿って存在する最大直径を使用して表すこともできる：
Ｔｏｌ＝５％＊ｍａｘ（ｄｉａｍｉ）この公差は正であり、最小直径は、直径マップから得られる最小値である。外側管に関しては、半径に関する中間フィルタを使用して、すべての大きな半径を除去することができる。
【００６１】
上記のように、気道の直径は付随の動脈の直径とほぼ同等でなければならない。隣接する動脈は、気道の周辺構造に基づくスコアを使用して検出され、該動脈の最大直径を計算して、気管支‐動脈比を計算するために使用する。スコアリングは、構造と気道との間の方向の類似度と、該構造の真円度と、気道に対する該構造の近接度とに基づくことを理解すべきである。
【００６２】
気管支‐動脈比が気道の膨張を示唆するので、これを使用して膨張の重度と気管支拡張の有無をスコアリングする。このことは、Bhalla M., Turcios N., Aponte V., Jenkins M., Leitman B., McCauley D. および Naidich D. による『Cystic Fibrosis: Scoring System with Thin Section CT』（Radiology 1991 179:783-788、１９９１年）にて説明されている。このスコアは、たとえば図８中の表によって示されているように、比の値に依存して設定される。
【００６３】
この表では、カテゴリーを定義することにより、気管支ツリーのすべての末端分岐の分類が実現される。これらのスコアを使用して肺全体をサンプリングし、各末端分岐を相応の色によって着色する（２２５）。その後、気管支ツリーを可視化して、異常箇所を識別できるようにする（２３０）。
【００６４】
たとえば、図９では気管支ツリーの末端分岐は、自動的に計算された気管支‐動脈比に基づいて色符号化されている。図９において、緑色（白黒イメージにおいて、分岐終端の白色の比較的暗い陰影として示されている）は、ほぼ１の通常の気管支‐動脈比を示しており、黄色（白黒イメージにおいて、分岐終端の白色の比較的明るい陰影として示されている）は、約２の若干高い比を示しており、オレンジ色または赤色（示されていない）は、２を上回る中間から重度の比を示している。
【００６５】
気道世代が上昇するほど内腔直径が縮小するのとちょうど同じように、気道壁の厚さも気道世代の上昇とともに縮小する。さらに、気管支‐動脈比とちょうど同じように、気道壁の厚さも隣接する動脈の直径を超えてはならない。気道壁の厚さが隣接する動脈の直径を超える場合、このことは異常な気道肥厚を示唆する。このことは、気腫および慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）等の状態に関係する。
【００６６】
気管支‐動脈比が各気道ごとに計算された後、動脈‐気道壁比を計算する（２３５）。この手順は、気管支‐動脈比の計算と非常に類似している。たとえば、上記で説明したようにステップ２２０で気道のセグメンテーションが行われている間、気道壁のセグメンテーションを行う。動脈を検出し直径を計算するためには、米国仮出願番号６０／７１７６６９、発明の名称『Automatic Airway and Artery Grouping Method for Quantitative Analysis』で２００５年９月１６日に提出された仮出願の開示内容と同じ原理を適用する。この文献の開示内容はすべて、参照によって本願の開示内容に含まれるものとする。以下でこのことを説明する。
【００６７】
たとえば、気道の中心線の中心点周辺の２Ｄ断面において、アルゴリズムが、気道近傍のすべての高密度の領域（たとえば血液等であって、空気でない領域）を選択する。この断面の大きさは、選択された気道の推定直径とともに変化することを理解すべきである。これらの各領域ごとに、隣接する動脈に特有のフィーチャを算出する。これらの特徴は、真円度（動脈の断面は円であるべきと仮定されるため）と、気道に対する近接度と、３Ｄ方向の類似度（動脈が気道に対して平行であることを確認するため）とを含むことができる。これらのフィーチャの和によって、すべての領域の最も良好なスコアを有するべき動脈の選択が可能になる。動脈直径は、動脈の中心から該動脈の境界までの平均距離をとることによって計算される。
【００６８】
スコアリングは上記のように、図８の表を参照して行われ（２４０）、気管支ツリーの可視化において末端分岐を、該表に示された符号に基づいて着色する（２４５）。
【００６９】
健康な気道を有する人では、気道世代が上昇するとともに気道内腔が縮小または漸減する。内腔が異常に膨張した患者では、気道世代が上昇しても内腔直径は一定のままであるか、または増大さえすることがある。気管支拡張は、気道経路上のどこかに漸減部を欠如することを特徴とする。
【００７０】
動脈‐気道壁比を計算した後は、漸減指数を計算する（２５０）。このことを行うためにはたとえば、ツリーモデルから、気管から各末端分岐までの各ツリー経路を抽出することにより、各ツリー経路上のすべてのサイトまたはボクセルを得る。気管支ツリーのセグメンテーションから、Kiraly A.P., Helferty J.P., Hoffman E.A., McLennan G. および Higgins W.E. による『Three dimensional path planning for virtual bronchoscopy』（IEEE Transactions on Medical Imaging. vol. 23, no. 1, November 2004、２００４年）第１３６５〜１３７９頁記載のように、ツリー上で最も高い直径値を表す直径マップを計算する。このマップによって、最大直径にしたがって気道における該当する位置で内腔に含まれるボクセルを着色する。したがって、経路の各サイトごとに、相応の内腔直径が存在する。サイトごとの内腔直径も計算できることを理解すべきである。
【００７１】
ここで各経路ごとに、サイトに依存する直径のグラフが得られた。漸減指数を評価するためには、該経路に沿った直径曲線の多重的な傾きを計算する。この直径曲線は４つのセグメント（たとえば、x方向で計算された傾斜に対する右部分および左部分と、ｙ方向で計算された傾斜に対する頂部および底部）に分割され、これによって傾きが計算される。ここで、特定の分岐を強調するのではなく経路全体を強調することにより、大域的なアプローチを選択することができる。しかし、経路から特定の分岐を選択し、各世代ごとに傾きを計算することができる。こうすることにより、同世代に所属する多重的な分岐を内部比較することができる。これもまた、漸減の欠如の指標となる。
【００７２】
この傾きを計算するためには、モデルｙ＝Ａｘ＋Ｂに基づいて線形フィッティング関数を曲線セグメント（データＸｉ，ｙｉ）に適用する。この線形フィッティング関数により、カイ２乗誤り統計が最小化される。
【００７３】
【数２】
2007061622.tif 000004
【００７４】
ここでＯは、観測された周波数セルを表し、Ｅは、偶然性テーブルの所期の周波数セルを表す。同時に示された２つの変数の周波数テーブルが、偶然性テーブルと称される。偶然性テーブルは、一方の変数のすべてのレベルをテーブル中のロウとしてリストアップし、他方の変数のこれらのレベルをカラムとしてリストアップした後、各セルごとに接点またはセル周波数を見つけることによって構築される。
【００７５】
傾き計算の一例が、図１０に示されている。この例では、直径が１０ｍｍの単位で、サイトの数に依存して示されている。グラフ（ａ）は、経路上の正常な漸減を示している。グラフ（ｂ）は、該経路の終端における漸減の欠如を示している。漸減する経路は、有意な負の傾きを有さなければならないことが分かる（たとえば−０．１５未満）。０に近い傾きを有する経路は、気道世代が上昇しても内腔直径がほぼ一定のままであること、筒状気管支拡張として知られる状態を示唆する。有意に正である（たとえば０．１５を上回る）傾きは、気道世代が上昇するとともに内腔直径が実際に増大することを意味し、中間から重度の気管支拡張を示唆する。
【００７６】
経路上で最も大きい傾きに依存して、図１１の表によって示されたようにスコアを定義し、このスコアに基づく色符号化を定義する（２５５）。このスコアまたは漸減指数は、気管支ツリーの経路上の漸減の欠如を、該経路全体のスコアに基づいて各末端分岐を着色することにより可視化するために使用する（２６０）。
【００７７】
図１２に、この可視化の一例が示されている。図１２において、緑色（白黒イメージにおける分岐終端の白色の比較的暗い陰影として示されている）は、該分岐まで続く気道経路が気道直径の通常の漸減を示していることを示唆し、黄色（白黒イメージにおける分岐終端の白色の比較的明るい陰影として示されている）は、該分岐まで続く経路が漸減の若干の欠如を示していることを示唆し、オレンジ色または赤色（示されていない）は、漸減の重度の欠如を示唆する。
【００７８】
上記で図９および１２を参照して説明したような色符号化を適用することにより、気管支ツリー内のどこに問題が生じているかと、その重度とを視覚的に見つけ出すことができる。さらにこのような色符号化は、肺の特定の領域または特定の肺葉に作用する疾患のどのようなパターンを求めるのも補助することができる。またこのような色符号化は、気管支拡張によって影響される異常箇所が少数であるかまたは多数であるかを示すことにより、異常がどの程度の規模にあるかを示すことができる。
【００７９】
色符号化されたツリーをディスプレイ１６０上にインタラクティブに表示することにより、ユーザが該ツリーを回転し、拡大または縮小して、すべての側から該ツリーを調べられるようになることも理解すべきである。さらに、ユーザはツリーの任意のポイントでクリックすることができ、こうすることによって別のウィンドウが本来のＣＴデータ中の相応のポイントを表示し、かつ選択された気道および隣接する動脈の３Ｄレンダリングの倍率変更された局所的な観察面を表示し、かつ該動脈のスコアを表示することもできる。ユーザはまた、本来のＣＴデータ中の気道をクリックすることにより、相応の場所を３Ｄツリーディスプレイで示すこともできる。
【００８０】
たとえば、図１３のイメージ（ｂ）に示されているように、ユーザは白色のボックスによって強調された特定の気道をクリックすることができる。相応の肺軸面断層が表示され、気道はイメージ（ａ）に示されたように矩形によって強調される。さらに、可視化中にユーザは、動脈‐内腔比の描写、動脈‐壁比または漸減指数に切り換えることもできる。
【００８１】
自動的な気道評価を行うための本発明の１つの実施例によるシステムおよび方法では、気道の漸減の程度と関連の気管支‐動脈比と気管支壁‐動脈比とを定量的に評価するために、気道の大域的な評価を行うことができる。たとえば該システムは、内腔の漸減の欠如と気管支‐動脈比の増大とを特徴とする軽度の気管支拡張の有無および位置を検出するように構成されている。次にこのような定量的な測定結果を、疾患の位置および程度をグラフィック表示する気道ツリーのインタラクティブな３Ｄモデルで可視化する。たとえば、気道の漸減および気管支‐動脈比の定量的な測定結果の３Ｄ可視化により、異常な気道膨張のこれらの相補的な測定結果間の良好な相関関係が示される。また、ｘ傾斜およびｙ傾斜に沿って管フィッティングを使用することによって行われる３Ｄ気道セグメンテーション技術を使用することにより、気道の内径および外径を直接計算することができ、これによって部分ボリュームアーティファクトに対する脆弱性が低減される。
【００８２】
本発明は、種々の形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊用途プロセッサで実現でき、またこれらの組み合わせで実現できることも理解すべきである。１つの実施形態では本発明をソフトウェアで、プログラム記憶装置（たとえば磁気フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリ）上に実装されたアプリケーションプログラムとして、実現することができる。このアプリケーションプログラムは、任意の適切なアーキテクチャを有する機器にアップロードすることができるか、またはこのような機器によって実行することができる。
【００８３】
また、システム構成要素のうち幾つか、および添付図面に示されたステップのうち幾つかをソフトウェアで具現化することができるので、システム構成要素間の実際の接続（または処理ステップ間の繋がり）を、本発明をどのようにプログラミングするかに依存して変更することができることも理解すべきである。当分野の通常の知識を有する者であれば、ここで挙げられた本発明の思想を参酌して、本発明のこのような実施または構成、または同様の実施または構成に想到することができる。
【００８４】
また上記説明は、実施形態を例示する代表的なものに過ぎないことも理解すべきである。読み手に対して簡略化するため、上記説明は可能な実施形態の代表的な例に、本発明の基本的思想を説明するための例に焦点を合わせているが、この説明は、可能な変形形態をすべて、排他的に列挙するためのものではない。本発明の特定の部分において択一的な実施形態を挙げなかったこと、また一部で可能な別の未記載の択一的構成が存在することで、これらの択一的な実施形態を放棄したと見なされるべきではない。この他にも、本発明の思想および範囲から逸脱せずに実施できる別のアプリケーションおよび実施形態が存在する。
【００８５】
したがって、本発明をここで詳細に記載された実施形態に限定する意図はない。というのも、上記実施形態の数多くの順序変更および組み合わせ、ならびに上記実施形態に対する非発明的な代替的手段を有する構成も想到することができ、本発明は特許請求の範囲で定義すべきであるからだ。これら未記載の実施形態のうち多数は、明文化された請求の範囲内であり、他も同等のものであることを理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明の１つの実施例による自動的な気道評価を行うためのシステムのブロック図である。
【図２】本発明の１つの実施例による自動的な気道評価を行う方法を図解するフローチャートである。
【図３】本発明の実施例による気管検出を図解するイメージのセットである。
【図４】本発明の実施例による傾斜計算を図解するイメージのセットである。
【図５】本発明の実施例による、円の部分の傾斜の和を円半径の関数として示すグラフの対である。
【図６Ａ】本発明の実施例にしたがい、図５で計算されたｘ方向の傾斜情報曲線に基づく最適な内側円半径および外側円半径を示すイメージのセットである。
【図６Ｂ】本発明の実施例にしたがい、図５で計算されたｙ方向の傾斜情報曲線に基づく最適な内側円半径および外側円半径を示すイメージのセットである。
【図７】本発明の実施例によるセグメンテーションを高精度化する方法を図解するイメージのシーケンスである。
【図８】本発明の１つの実施例にしたがって計算された気管支動脈比に基づいて行われるスコアリングを示す表である。
【図９】本発明の１つの実施例にしたがって計算された患者の気道ツリーにおける気管支動脈比を示すイメージである。
【図１０】本発明の実施例による傾き計算を示すグラフの対である。
【図１１】本発明の１つの実施例にしたがって計算された漸減指数に基づいて行われるスコアリングを示す表である。
【図１２】本発明の１つの実施例にしたがって計算された患者の気道ツリーにおける漸減指数を示すイメージである。
【図１３】本発明の１つの実施例による自動的な気道評価を行うためのシステムの相互機能を図解するイメージの対である。
【符号の説明】
【００８７】
１００  自動的な気道評価システム
１１０  ＰＣ
１１５  オペレータコンソール
【図１】
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【図２】
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【図８】
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【図１１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【外国語明細書】
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