(57)【要約】【課題】血管系の中の障害を検出するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】解剖学的領域内の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法は、少なくとも部分的に解剖学的知識に基づいて解剖学的領域を複数の小領域に区分けする段階を含む。更に本方法は、複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算する段階を含む。また本方法は、計算された対応する閾値強度値に基づいて複数の小領域の各々の中の血管系を抽出する段階を含み、該抽出された血管系は複数の血管セグメントを有する。本方法はまた、抽出された血管系の中の障害を検出する段階を含む。この方法によって規定された種類の機能を提供することのできるコンピュータ読取り可能な媒体も本発明技術に関連して考えられる。【選択図】図１
2009011828.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的領域内の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法であって、
少なくとも部分的に解剖学的知識に基づいて解剖学的領域を複数の小領域に区分けする段階と、
前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算する段階と、
前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出する段階であって、該抽出された血管系が複数の血管セグメントを有している、当該段階と、
前記抽出された血管系の中の障害を検出する段階と、
を有する方法。
【請求項２】
前記血管系の中の障害には、塞栓、石灰化部、プラーク、又はそれらの組合せが含まれる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記障害を検出する段階は、前記複数の血管セグメントの各々に対応する局部的統計量を特定する段階を含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記局部的統計量を特定する段階は、
前記抽出された血管系内の前記複数の血管セグメントの各々に対応する中心線を規定する段階と、
前記複数の血管セグメントの各々の前記中心線に沿ったコントラスト強度値を特定する段階と、
前記複数の血管セグメントの各々に対応するサイズ・パラメータを決定する段階と、
を有している、請求項３記載の方法。
【請求項５】
更に、前記複数の血管セグメントの各々に前記特定された対応するコントラスト強度値でラベルを付ける段階を有する請求項４記載の方法。
【請求項６】
更に、別の記憶装置から所定の強度分布モデル、所定の形態計測モデル、又は両者を求める段階と、
障害の検出を容易にするために、前記複数の血管セグメントの各々に関連した前記特定されたコントラスト強度値を対応する所定の強度分布モデルと比較し、又は、前記複数の血管セグメントの各々に関連した前記サイズ・パラメータを対応する所定の形態計測モデルと比較し、或いは両方の比較を行う段階と、
を有する請求項５記載の方法。
【請求項７】
肺領域内の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法であって、
解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域に適応的に区分けする段階と、
前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算する段階と、
前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出する段階であって、該抽出された血管系が複数の血管セグメントを有している、当該段階と、
前記抽出された血管系の中の障害を検出する段階と、
を有する方法。
【請求項８】
１つ以上の有形の媒体を有するコンピュータ読取り可能な媒体であって、前記１つ以上の有形の媒体が、
解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域に区分けするように構成されているコードと、
前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算するように構成されているコードと、
前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出するように構成されているコードであって、該抽出された血管系が複数の血管セグメントを有している、当該コードと、
前記抽出された血管系の中の障害を検出するように構成されているコードと、
を有していること、を特徴とするコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項９】
解剖学的領域の血管系の中の１つ以上の障害を検出するように構成されている障害検出プラットフォーム（２４）を有する検出システム（１２０）であって、前記障害検出プラットフォーム（２４）が、
解剖学的領域内の所定の場所（２２２）からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）に区分けし、
前記複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算し、
前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）の各々の中の血管系を抽出し、その場合に、該抽出された血管系（２３２）には複数の血管セグメントが含まれており、そして
前記抽出された血管系（２３２）の中の障害（２６２）を検出するように構成されていることを、を特徴とする検出システム（１２０）。
【請求項１０】
解剖学的領域を表す画像データを取得するように構成されている取得サブシステム（２０）と、
前記取得サブシステム（２０）と関連して動作し且つ障害検出プラットフォーム（２４）を有している処理サブシステム（２２）であって、該障害検出プラットフォーム（２４）が、
解剖学的領域内の所定の場所（２２２）からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）に区分けし、
前記複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算し、
前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域（２２４，２２６，２２８、２３０）の各々の中の血管系を抽出し、その場合に、該抽出された血管系（２３２）には複数の血管セグメントが含まれており、そして
前記抽出された血管系（２３２）の中の障害（２６２）を検出するように構成されている、当該処理サブシステム（２２）と、
を有するイメージング・システム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に云えば、医学的イメージング検査を再検討するための方法及び装置に関するものであり、より具体的には、肺の検査の結果得られるもののような画像データを再検討するための方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
血管系内の血管は、典型的には、身体の様々な部分へ血液を輸送するのに役立つ。しかしながら、血管系内の大動脈が血栓又は他の粒子によって閉塞されたとき、組織に供給される血液量が不充分になり、最終的には組織を壊死させる。例えば、プラークが存在すると、血液の流れが制限され、血管壁が損傷を受け及び／又は血栓の形成が促進される。加えて、脂質が血管壁に累積する場所で血管の石灰化が生じて、動脈硬化に進む。また、血管内の塞栓が器官の重度の機能障害を引き起こすことがあり、これは、未だ診断及び／又は処置が為されていない場合には致命的なことがある。例えば、内頸動脈の閉塞は脳への血液の供給を少なくし、発作を引き起こすことがある。更に、肺の中の動脈の機能は、肺の組織を健康に保つために酸素と栄養素を含有する充分な血液を運ぶことであり、且つ二酸化炭素を身体から除去するために肺へ運ぶことである。しかしながら、肺動脈が塞栓、プラーク又は石灰化部によって閉塞されたとき、肺の組織に供給される血液の量が不充分になり、最終的に組織を壊死させることがある。
【０００３】
様々な形態の肺血管疾患の中で、肺塞栓が最も一般的であり、且つ臨床的に最も重要である。肺塞栓は、入院患者における突然死の主な原因である。また、塞栓は、或る材料又は物質が一部位から生じて血管内をより遠位部位の嵌入点まで移動したことに起因する血管の閉塞であることが理解されよう。前に述べたように、肺塞栓は、典型的には、下肢の深部静脈系に由来する血栓から生じる。しかしながら、稀なことであるが、肺塞栓はまた骨盤静脈、腎静脈又は上肢静脈及び右心腔に由来することがある。より具体的に述べると、肺塞栓（血栓塞栓）は、血栓、一般的には静脈血栓がその形成部位から離脱して、一方の肺の動脈血供給部を閉塞したときに生じる。また、肺塞栓に伴う症状には、呼吸困難、呼吸時の痛み、より稀に循環不全及び死亡がある。残念なことに、肺塞栓を持つ患者は非特異的な徴候及び症状を示すので、しばしば誤った診断がなされている。
【０００４】
典型的には、人の肺疾患を検出するための診断用手段として胸部Ｘ線写真が用いられている。肺塞栓の早期発見及び治療を容易にするためにコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングも用いられている。ＣＴイメージングは解剖学的構造を非常に詳細に描写する利点を有し、その結果、肺塞栓の発生を検出して追跡するために益々使用されるようになっている。
【０００５】
現在では、放射線科医師が胸部の軸方向スライス（断層画像）を観察することによって肺塞栓を検出する。しかしながら、ＣＴシステムは一般に単一のＣＴスキャンで数枚の画像を提供する。その結果、画像を判読して、疾患を表すことのある疑わしい領域を検出するのに使用するために放射線科医師に提供される情報が、かなりの量になる。単一のＣＴスキャンに関連したかなりの量のデータは、放射線科医師にとって処理に時間が掛かる。更に、この大量のデータは、不利なことに、肺塞栓の検出失敗を招く虞がある。と云うのは、大量のデータの中から疑わしい領域を特定するのが困難であるからである。
【０００６】
技術の急速な発展に伴って、スキャナの分解能が劇的に増大し、これにより比較的小さい亜区域血管の視覚化が可能になっている。しかしながら、これらの比較的小さい血管における肺塞栓の検出は難しい課題である。また、比較的小さい塞栓についての検出は放射線科医師によってバラツキがある。更に、血管系内の分岐点、静脈、モーション・アーティファクト、部分容積及び他の病理によって惹起される混同が誤診を招くことがある。
【０００７】
コンピュータ支援検出、コンピュータ援用検出又はコンピュータ支援診断などと表現され、しばしば頭字語で「ＣＡＤ」と表されている技術が、胸部Ｘ線写真及び胸部ＣＴスキャンにおける肺塞栓の検出の際に放射線科医師を支援するため、並びに他の解剖学的構造及び病状を検出及び診断するための実行可能な方策として出現している。しかしながら、ＣＡＤ方式で生じる極めて重要で複雑な問題の１つは、可能性のある閾値の初期設定である。
【０００８】
従来では、既知のＣＡＤの殆どが、肺塞栓の検出のために閾値判定技術を用いている。理解されるように、一般に、外部からの造影剤を用いることにより、肺血管のような血管を強調し、これによって血管を背景の構造から分離させることができる。更に、血管の直径は、各分岐レベルでの枝分かれ毎に小さくなっている。血管直径のこの減少は、血管のコントラスト・レベルを比例的に減少させることになる。ところで、ＣＴ画像を閾値判定する従来の方法では、分岐レベルに依存してコントラスト・レベルが変化することに伴って、閾値を適切に選択することが非常に困難であり、その結果として誤診の数が増大し、そのため放射線科医師の時間を増やすことが必要となると云う問題が生じる。より具体的に述べると、単一のグローバル強度(global intensity)  閾値により血管樹全体を分離できないことがある。厳密な閾値帯域幅を選択すると、その結果より小さい枝管のセグメント化不足が生じることがあり、他方、厳密でない閾値帯域幅を選択すると、その結果気管壁及び間質性肺炎（存在する場合）のような背景構造が混入することがある。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００６００２５６７４号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従って、血管系の中の障害の実質的に優れた検出を容易にすると同時に偽陽性の数を最少にする利点を持つロバストな画像データ処理法及びシステムを開発するのが望ましい。特に、血管系の中の障害の自動検出を容易にするように構成されていて、障害を検出し易くし且つ診断用イメージング・システムの臨床的ワークフローを簡単化するシステムが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明技術の様々な面によれば、解剖学的領域内の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法を提供する。本方法は、少なくとも部分的に解剖学的知識に基づいて解剖学的領域を複数の小領域に区分けする段階を含む。更に、本方法は、前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算する段階を含む。また、本方法は、前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出する段階を含み、該抽出された血管系は複数の血管セグメントを有する。本方法はまた、前記抽出された血管系の中の障害を検出する段階を含む。この方法によって規定された種類の機能を提供することのできるコンピュータ読取り可能な媒体もまた本発明技術に関連して提供することができる。
【００１１】
本発明技術の別の面によれば、肺領域内の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法を提供する。本方法は、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域に適応的に区分けする段階を含む。更に、本方法は、前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算する段階を含む。本方法はまた、前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出する段階を含み、該抽出された血管系は複数の血管セグメントを有する。また、本方法は、前記抽出された血管系の中の障害を検出する段階を含む。
【００１２】
本発明技術の更に別の面によれば、検出システムを提供する。本検出システムは、解剖学的領域の血管系の中の１つ以上の障害を検出するように構成されている障害検出プラットフォームを含む。障害検出プラットフォームは、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域に区分けし、前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算し、前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出し、その場合に、該抽出された血管系には複数の血管セグメントが含まれており、そして、前記抽出された血管系の中の障害を検出するように構成されている。
【００１３】
本発明技術のまた更に別の面によれば、イメージング・システムを提供する。本イメージング・システムは、解剖学的領域を表す画像データを取得するように構成されている取得サブシステムを含む。更に、本システムは、前記取得サブシステムと関連して動作し且つ障害検出プラットフォームを含んでいる処理サブシステムを含む。障害検出プラットフォームは、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて前記解剖学的領域を複数の小領域に区分けし、前記複数の小領域の各々に対応する閾値強度値を適応的に計算し、前記計算された対応する閾値強度値に基づいて前記複数の小領域の各々の中の血管系を抽出し、その場合に、該抽出された血管系には複数の血管セグメントが含まれており、そして、前記抽出された血管系の中の障害を検出するように構成されている。
【００１４】
本発明のこれらの及び他の特徴、側面並びに利点は、添付の図面を参照して以下の詳しい説明を読めばより良く理解されよう。図面全体を通じて、同様な部品は同じ参照符号で表している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に詳しく説明するように、血管系の中の障害の検出を最適化し且つ診断用イメージング・システムにおける臨床的ワークフローを簡単化するように構成された、血管系の中の障害を自動的に検出するための方法及び血管系の中の障害を自動的に検出するためのシステムが提供される。以下に述べる方法及びシステムを用いて、障害を自動的に検出するためのシステムは、血管系の中の障害の実質的に優れた検出を容易にして、これにより障害の検出の臨床的ワークフローを簡単化するように構成することができる。
【００１６】
以下に例示する模範的な実施形態は医用イメージング・システムに関連して説明するが、本発明技術については工業用途における診断用システムに用いることも考えられることが理解されよう。
【００１７】
図１は、本発明技術の様々な面に従った、診断用イメージングに使用するための模範的なシステムのブロック図である。システム１０は、画像取得装置１４を介して患者１２から画像データを取得するように構成することができる。一実施形態では、画像取得装置１４は、画像データの取得に役立つように構成されたプローブを含むことができ、このプローブには侵襲性プローブ、或いは外部の超音波プローブのような非侵襲性すなわち外部のプローブを含むことができる。また、他の実施形態では、画像データは、患者１２の上に配置することのできる１つ以上のセンサ（図示せず）を介して取得することができる。例えば、このようなセンサには、心電図（ＥＣＧ）センサのような生理学的センサ（図示せず）、及び／又は電磁場センサ又は慣性センサのような位置センサを含むことができる。これらのセンサは、例えば、リード（図示せず）を介してイメージング・システムのようなデータ取得装置に動作上結合することができる。
【００１８】
システム１０はまた、画像取得装置１４と動作上関連した医用イメージング・システム１８を含むことができる。ここで、以下に例示する模範的な実施形態を医用イメージング・システムに関連して説明するが、工業用イメージング・システムのような他のイメージング・システム及び用途、並びにパイプライン検査システムや液体反応装置検査システムのような非破壊評価検査システムにも利用し得ることに留意されたい。更に、例示し以下に説明する模範的な実施形態は、コンピュータ断層撮影イメージングを他のイメージング・モダリティ、位置追跡システム又は他のセンサ・システムと共に用いるマルチモダリティ・イメージング・システムに利用することができる。更にまた、以下に例示する模範的な実施形態を、例えば、限定するものではないが、ＣＴイメージング・システム、磁気共鳴（ＭＲ）イメージング・システム又はＸ線イメージング・システムのような、医用イメージング・システムに関連して説明するが、本発明技術の様々な面に従った他のイメージング・システムも考えられることに留意されたい。
【００１９】
現在考えられる構成では、医用イメージング・システム１８は取得サブシステム２０及び処理サブシステム２２を含むことができる。更に、医用イメージング・システム１８の取得サブシステム２０は、画像取得装置１４を介して患者１２内の関心のある１つ以上の解剖学的領域を表す画像を取得するように構成することができる。このように患者１２から取得された画像データは処理サブシステム２２によって処理することができる。
【００２０】
また、医用イメージング・システム１８によって取得され及び／又は処理された画像データは、臨床医が病状を特定し、処置の必要性を判断し、適当な治療法を決定し、及び／又は病状についての処置の効果を監視するのを支援するために用いることができる。ここで、「処置」及び「治療」という用語は交換して使用できることに留意されたい。実施形態によっては、処理サブシステム２２は、データ貯蔵所２６のような記憶装置システムに結合することもでき、この場合、データ貯蔵所２６は画像データを受け取るように構成される。
【００２１】
本発明技術の様々な模範的な面によれば、処理サブシステム２２は、患者１２の解剖学的領域内の血管系の中の１つ以上の障害の検出に役立つように構成された障害検出プラットフォーム２４を含むことができる。より具体的に述べると、障害検出プラットフォーム２４は、医用イメージング・システム１８を介して取得された画像を用いて、血管系の中の障害の検出を容易にするように構成することができ、それについては図４〜図１１を参照してより詳しく説明する。本書で用いる用語「障害(obstruction) 」は、例えば、限定するものでないが、塞栓、石灰化部、プラーク、又はそれらの組合せのような、血管系の閉塞を含むように用いることができる。
【００２２】
更に、図１に示されているように、医用イメージング・システム１８は表示装置２８及びユーザ・インターフェース３０を含むことができる。しかしながら、実施形態によっては、タッチ・スクリーンにおけるように、表示装置２８及びユーザ・インターフェース３０をオーバーラップさせることができる。また、実施形態によっては、表示装置２８及びユーザ・インターフェース３０は共通の領域を含んでいてよい。本発明技術の様々な面によれば、医用イメージング・システム１８の表示装置２８は、画像取得装置１４を介して取得された画像データに基づいて医用イメージング・システム１８によって生成された画像を表示するように構成することができる。また、本発明技術の別の面によれば、障害検出プラットフォーム２４によって検出された障害は表示装置２８で視覚化することができ、それについては図４〜図１１を参照してより詳しく説明する。
【００２３】
また、医用イメージング・システム１８のユーザ・インターフェース３０は、臨床医が表示装置２８上に表示される画像データを操作するのを容易にするように構成されたヒューマン・インターフェース装置（図示せず）を含むことができる。ヒューマン・インターフェース装置は、マウス型装置、トラックボール、ジョイスティック、スタイラス・ペン、又はタッチ・スクリーンを含むことができ、これらは、臨床医が治療を必要とする関心のある１つ以上の領域を特定するのを容易にするように構成される。しかしながら、例えば、限定するものではないが、タッチ・スクリーンのような他のヒューマン・インターフェース装置を用いてもよいことが理解されよう。また更に、本発明技術の様々な面によれば、ユーザ・インターフェース３０は臨床医が医用イメージング・システム１８によって取得された画像を検索するのを支援するように構成することができる。加えて、ユーザ・インターフェース３０は、表示装置２８上に表示された検出した障害を操作し及び／又は整理するのを支援するように構成することもでき、それについては図４〜図１１を参照してより詳しく説明する。
【００２４】
図１に関して前に述べたように、医用イメージング・システム１８はＣＴイメージング・システムを含むことができる。図２は、本発明技術に従って画像データを取得し処理するためのイメージング・システム５０を示すブロック図である。図示の実施形態では、システム５０は、Ｘ線投影データを取得し、投影データを画像に再構成し、そして本発明技術に従って表示及び分析のために画像データを処理するように設計されたコンピュータ断層撮影システムである。図２に示される実施形態では、イメージング・システム５０はＸ線源５２を含む。模範的な一実施形態では、Ｘ線源５２はＸ線管を含むことができる。Ｘ線源５２は、Ｘ線を発生するために陽極に向けられた熱電子又は固体電子エミッタを含み、又は、実際には、所望の対象物を撮像するために有用なスペクトル及びエネルギを持つＸ線を発生することのできる任意の他のエミッタを含むことができる。適当な電子エミッタとしては、例えば、タングステン・フィラメント、タングステン・プレート、電界エミッタ、熱電界エミッタ、ディスペンサ型陰極、熱電子陰極、光電子エミッタ、及び強誘電体陰極が挙げられる。
【００２５】
放射線源５２はコリメータ５４の近くに配置することができ、コリメータ５４は、放射線源５２によって放出された放射線流５６を成形するように構成することができる。放射線流５６は、患者１２（図１参照）のような撮像しようとする被検体を包含するイメージング・ボリュームの中に進入する。放射線流５６は、一般に、以下に説明する検出器アレイの構成と所望のデータ取得方法とに応じて扇形又は円錐形に形成することができる。放射線の一部分６０は被検体の中とその周囲を通過して、全体を参照数字６２で表した検出器アレイに衝突する。アレイ内の各検出器素子は入射したＸ線源ビームの強度を表す電気信号を発生する。これら信号は収集され処理されて、被検体内部の様々な特徴部の画像を再構成する。
【００２６】
放射線源５２はシステム制御装置６４によって制御され、システム制御装置６４は電力とＣＴ検査シーケンスのための制御信号とを供給する。更に、検出器６２がシステム制御装置６４に結合され、システム制御装置６４は、検出器６２内で生成された信号の取得を指令する。システム制御装置６４はまた、ダイナミックレンジの初期調節、ディジタル画像データのインターリーブ等々のためのような、様々な信号処理及びフィルタリング機能を実行することができる。一般に、システム制御装置６４は、検査プロトコルを実行し且つ取得されたデータを処理するようにイメージング・システムの動作を指令する。本例では、システム制御装置６４はまた、典型的には汎用又は特定用途向けディジタル・コンピュータをベースにした信号処理回路と、コンピュータによって実行されるプログラム及びルーチン並びに構成設定パラメータ及び画像データを記憶するための関連したメモリ回路と、インターフェース回路、等々とを含む。
【００２７】
図２に示された実施形態では、システム制御装置６４はモータ制御装置７２を介して回転サブシステム６６及び線形位置決めサブシステム６８に結合される。一実施形態では、回転サブシステム６６は、Ｘ線源５２、コリメータ５４及び検出器６２を、患者１２の周りを１回又は複数回にわたって回転させることができる。他の実施形態では、回転サブシステム６６は線源５２又は検出器６２の一方のみを回転させることができ、或いはイメージング・ボリュームの周りにリング上に配列された、Ｘ線を発生させる様々な不動の電子エミッタ及び／又は検出器素子を個別に作動することができる。線源５２及び／又は検出器６２を回転させる実施形態では、回転サブシステム６６はガントリ（図２に示していない）を含むことができる。この場合、システム制御装置６４はガントリを動作させるために利用することができる。線形位置決めサブシステム６８は、患者１２を、より詳しく述べると、患者テーブル（図２に示していない）を、直線的に変位させることができる。従って、患者テーブルは、患者１２の特定の領域の画像を生成するようにガントリ内を直線的に動かすことができる。
【００２８】
また、当業者に理解されるように、放射線源５２は、システム制御装置６４内に配置されたＸ線制御装置７０によって制御することができる。具体的に述べると、Ｘ線制御装置７０は、Ｘ線源５２に電力及びタイミング信号を供給するように構成される。
【００２９】
更に、システム制御装置６４はまたデータ取得システム７４を含むものとして示されている。この模範的な実施形態では、検出器６２はシステム制御装置６４に、より具体的には、データ取得システム７４に結合される。データ取得システム７４は、検出器６２の読出し電子回路によって収集されたデータを受け取る。データ取得システム７４は、典型的には、検出器６２からサンプリングされたアナログ信号を受け取って、該データを、コンピュータ７６によるその後の処理のためのディジタル信号へ変換する。
【００３０】
コンピュータ７６は、典型的には、システム制御装置６４に結合されるか又はシステム制御装置６４を組み入れている。データ取得システム７４によって収集されたデータは、その後の処理及び再構成のためにコンピュータ７６に伝送することができる。コンピュータ７６はメモリ７８を含むか又はメモリ７８と連絡することができ、メモリ７８はコンピュータ７６によって処理されたデータ又はコンピュータ７６によって処理すべきデータを記憶することができる。ここで、大量のデータを記憶するように構成された任意の種類のメモリをシステム５０によって利用できることに留意されたい。更に、メモリ７８は取得システムに配置することができ、或いは、データ、処理パラメータ、及び／又は以下に説明する技術を具現化するためのルーチンを記憶するためのネットワークによりアクセス可能な記憶媒体のような、遠隔の構成要素を含むことができる。
【００３１】
コンピュータ７６はまた、システム制御装置６４によって作動することのできる走査動作及びデータ取得のような機能を制御するように適応させることができる。更に、コンピュータ７６は、オペレータ・ワークステーション８０を介してオペレータから指令及び走査パラメータを受け取るように構成することができ、オペレータ・ワークステーション８０は典型的にはキーボード及び他の入力装置（図示せず）を備えている。ここで、実施形態によっては、オペレータ・ワークステーション８０はユーザ・インターフェース３０（図１参照）を含むことができることに留意されたい。そこで、オペレータ、例えば、臨床医は、入力装置を介してシステム５０を制御することができる。従って、臨床医は、コンピュータ７６からの再構成画像及びシステムに関する他のデータを観察し、イメージングを開始すること等を行うことができる。
【００３２】
表示装置８２がオペレータ・ワークステーション８０に結合されており、表示装置８２は再構成画像を観察するために利用することができる。ここで、実施形態によっては、表示装置８２は表示装置２８（図１参照）を含むことができることに留意されたい。また、走査画像をプリンタ８４によって印刷することもでき、プリンタ８４はオペレータ・ワークステーション８０に結合することができる。表示装置８２及びプリンタ８４はまた、コンピュータ７６に、直接に又はオペレータ・ワークステーション８０を介して接続することができる。オペレータ・ワークステーション８０はまた画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）８６に結合することができる。ここで、ＰＡＣＳ８６は、放射線医学部情報システム（ＲＩＳ）や病院情報システム（ＨＩＳ）のような遠隔のシステム８８に、或いは内部又は外部のネットワークに結合して、異なる場所に居る他の臨床医が画像データにアクセスできるようにし得ることに留意されたい。
【００３３】
更に、コンピュータ７６及びオペレータ・ワークステーション８０は、標準的な又は専用のコンピュータ・モニタ及び関連処理回路を含むことのできる他の出力装置に結合することができることに留意されたい。更に、システム・パラメータを出力し、検査を要求し、画像を観察することなどのために１つ以上のオペレータ・ワークステーション８０をシステム内で互いにリンクさせることができる。一般に、システム内に設けられた表示装置、プリンタ、ワークステーション及び同様な装置は、データ取得用構成装置と同じ場所に設けることができ、或いは、これらの構成装置から離れた場所に、例えば、インターネットや仮想プライベート・ネットワークなどのような１つ以上の構成設定可能なネットワークを介して画像取得システムにリンクされている施設又は病院内の他の場所や全く異なる場所に設けることができる。
【００３４】
前に述べたように、一実施形態で利用される模範的なイメージング・システムは、図３により詳しく示しているようなＣＴ走査システム９０であってよい。ＣＴ走査システム９０は、軸方向撮影範囲の広いアレイ、高回転速度のガントリ及び高空間分解能を持つマルチスライスＣＴ（ＭＳＣＴ）システムとすることができる。代替態様では、ＣＴ走査システム９０は、円錐ビーム形状及び面積型検出器を利用して、高い又は低いガントリ回転速度で、被検体の内部器官全体のようなボリュームのイメージングを可能にする三次元ＣＴ（ＶＣＴ）システムとすることができる。図示のＣＴ走査システム９０は、フレーム９２と、その中に患者１２（図１参照）を通すことのできる開口９６を持つガントリ９４とを含んでいる。患者テーブル９８をフレーム９２及びガントリ９４の開口９６内に配置して、典型的には、線形位置決めサブシステム６８（図２参照）によるテーブル９８の直線的変位により、患者１２の移動を容易にすることができる。図示のガントリ９４には、焦点１０２からＸ線を放出するＸ線管のような放射線源５２が含まれている。心臓のイメージングの場合、放射線流が、心臓を含む患者１２の断面へ向けて差し向けられる。
【００３５】
典型的な動作では、Ｘ線源５２が焦点１０２から検出器アレイ６２へ向けてＸ線ビームを投射する。鉛又はタングステンのシャッタのようなコリメータ５４（図２参照）が、典型的には、Ｘ線源５２から放出されたＸ線ビームの大きさ及び形状を画成する。検出器６２は一般に複数の検出器素子によって形成され、これらの検出器素子は心臓及び胸部のような関心のある被検体の内部及び周囲を通過したＸ線を検出する。各々の検出器素子は、Ｘ線ビームが検出器に入射しているときに該素子の位置におけるＸ線ビームの強度を表す電気信号を発生する。複数のＸ線撮影像をコンピュータ７６（図２参照）によって収集できるように、ガントリ９４が関心のある被検体の周りを回転する。
【００３６】
このように、Ｘ線源５２及び検出器６２が回転しているとき、検出器６２は減弱したＸ線ビームに関連したデータを収集する。検出器６２で収集されたデータは、次いで前処理され較正されて、走査された対象物の減弱係数の線積分を表すように調整される。このように処理されたデータ（これは普通「投影」と呼ばれる）は次いでフィルタリングされ逆投影されて、走査された領域の画像を形成する。形成される画像は、或る特定のモードでは、ガントリ９４の３６０°未満又は３６０°以上の回転にわたる投影データを取り入れることができる。
【００３７】
一旦再構成されると、図２〜図３のシステムによって生成された画像は患者１２の内部の特徴部１０６を明らかにする。病状の診断、より一般的には医学的状態又は事象の診断のための伝統的な方法では、放射線科医師又は内科医が典型的には、関心のある固有の特徴部を識別するために再構成画像１０４を考察している。心臓のイメージングでは、このような特徴部１０６は、関心のある冠状動脈又は狭窄病変部、及び個々の実施者の熟練度及び知識に基づいて画像内で識別し得る他の特徴部を含む。他の分析は、一般にコンピュータ支援検出又はコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）アルゴリズムと呼ばれているアルゴリズムを含む、様々なアルゴリズムの能力に基づくことができる。
【００３８】
ここで図４を参照すると、図１の診断用システム１０の一実施形態のブロック図１２０が示されている。図１について前に述べたように、取得サブシステム２０（図１参照）が患者１２（図１参照）から画像データの取得を支援するように構成されている。また、理解されるように、患者１２を表す１つ以上の画像は取得サブシステム２０によって取得することができる。実施形態によっては、１つ以上の画像はＣＴ画像１２２を含むことができる。
【００３９】
また、図１に関して述べたように、画像データは画像取得装置１４（図１参照）を介して取得サブシステム２０によって取得することができる。取得された画像はデータ貯蔵所２６（図１参照）に保存することができる。実施形態によっては、データ貯蔵所２６はローカル・データベース１２４を含むことができる。障害検出プラットフォーム２４（図１参照）はこれらの画像をローカル・データベース１２４から呼び出すことができる。代替態様では、ＣＴ画像１２２は取得サブシステム２０によって、保管所、データベース又は光学式データ記憶物品から得ることができる。例えば、取得サブシステム２０は、光学式データ記憶物品内に記憶された画像を取得するように構成することができる。ここで、光学式データ記憶物品は、光学式記憶媒体、例えば、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ＤＶＤ−５又はＤＶＤ−９のような多相構造体、ＤＶＤ−１０又はＤＶＤ−１８のような多面構造体、高精細度ディジタル多用途ディスク（ＨＤ−ＤＶＤ（商標））、ブルーレイ（商標）ディスク、近接場光学式記憶ディスク、ホログラフィック記憶媒体、或いは、２光子又は多光子吸収記憶フォーマットのような別の同様な３次元光学式記憶媒体であってよいことに留意されたい。更に、取得サブシステム２０によって取得されたＣＴ画像１２２は、医用イメージング・システム１８（図１参照）の設置された場所で記憶させることができる。例えば、ＣＴ画像１２２はローカル・データベース１２４に記憶することができる。
【００４０】
図１に関して前に述べたように、処理サブシステム２２（図１参照）は画像１２２を処理して、これにより臨床医が病状を特定し、処置の必要性を判断し、適当な治療法を決定し、及び／又は病状についての処置の効果を監視するのを支援するように構成される。より具体的に述べると、処理サブシステム２２は、患者１２（図１参照）内の関心のある１つ以上の解剖学的領域内の血管系の中の障害を検出するように構成することができる。本書で用いられる用語「障害」は、例えば、限定するものではないが、肺塞栓のような塞栓、石灰化部、プラーク、又はそれらの組合せのような、血管系の閉塞を含むものとして用いることができる。ここで、用語「障害」と「閉塞」は交換して使用できることに留意されたい。更に、処理サブシステム２２は障害検出プラットフォーム２４を含むものとして示されており、障害検出プラットフォーム２４は、前に述べたように、取得された画像１２２を用いて、解剖学的領域の血管系の中の障害を検出するのに役立つように構成されている。
【００４１】
一実施形態では、障害検出プラットフォーム２４は区分けモジュール１２６及び検出モジュール１２８を含むことができる。本発明技術の模範的な面に従って、区分けモジュール１２６は、少なくとも部分的に解剖学的知識に基づいて、患者１２（図１参照）内の関心のある解剖学的領域を複数の小領域に区分けするように構成することができる。区分けモジュール１２６は、一実施形態では、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて、関心のある解剖学的領域を複数の小領域に区分けするように構成することができる。また、前に述べたように、血管セグメントの直径の減少に起因にして血管系におけるコントラスト・レベルにかなりの変動が存在し、これは、不利なことに、血管系全体について単一のグローバル閾値強度を選択することを不可能にする。更に、理解されるように、血管の直径は典型的には分岐点で減少する。従って、模範的な区分けモジュール１２６は解剖学的領域の区分けを容易にする。より具体的に述べると、本発明技術の模範的な面によれば、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて、関心のある解剖学的領域を複数の小領域に区分けすることができる。このような区分けの結果、同様な分岐レベルの血管が対応する小領域にグループ化される。区分けモジュール１２６の働きについて、図４〜図１１を参照してより詳しく説明する。
【００４２】
図４に示されているように、障害検出プラットフォーム２４はまた検出モジュール１２８を含むことができ、検出モジュール１２８は、区分けされた小領域内の１つ以上の障害の検出に役立つように構成することができる。より具体的に述べると、検出モジュール１２８は、解剖学的領域に関連した血管系を周囲の背景から抽出するように構成することができる。更に、検出モジュール１２８はまた、抽出された血管系内の血管セグメントに対応する局部的統計量を特定するように構成することができる。局部的統計量は、本発明技術の模範的な面に従って、抽出された血管系の中の障害の検出に役立つように用いることができる。本書で用いられる用語「局部的統計量」は、強度値、強度分布、局部的強度ヒストグラム、平均強度、強度の標準偏差、テクスチャ特徴部、形状、サイズ・パラメータ、局部コントラスト、勾配、形態計測値、又はそれらの組合せを表すために使用することができる。従って、一実施形態では、検出モジュール１２８は、抽出された血管系の区分けされた小領域内の血管セグメントの中心線に沿ったコントラスト強度値を特定するように構成することができる。検出モジュール１２８はまた、血管セグメントの直径のようなサイズ・パラメータの決定を容易にするように構成することができる。
【００４３】
検出モジュール１２８に関して説明を続けると、本発明技術の別の面に従って、検出モジュール１２８は、抽出された血管系の中の障害を検出するように構成することができる。より具体的に述べると、本発明技術の模範的な面に従って、検出モジュール１２８は、抽出された血管系内の血管セグメントに関連した特定されたコントラスト強度値を対応する所定の強度分布モデルと比較することによって、又は抽出された血管系内の血管セグメントに関連した決定されたサイズ・パラメータ値を対応する所定の形態計測モデルと比較することによって、或いはそれらの両方によって、抽出された血管系の中の障害の自動検出を容易にするように構成することができる。本書で用いられている用語「自動検出」は、臨床医の関与を実質的に最少にして、障害検出プラットフォーム２４によって血管系内の障害を検出することを表す。
【００４４】
一実施形態では、所定の強度分布モデル及び／又は所定の形態計測モデルは第２の記憶装置１３０で作成し記憶することができる。更に、現在考えられる構成では、第２の記憶装置１３０は、所定の強度分布モデル及び／又は所定の形態計測モデルを記憶するように構成されている強度分布及び形態計測モデル・データベースを含むことができる。ここで、関心のある解剖学的領域の血管系内の各々の血管セグメントについて、その血管セグメントにおける強度の期待値を表す強度モデルを作成して、例えば、強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０に記憶させることができることに留意されたい。同様に、各々の血管セグメントについて、血管セグメントの直径のような予期されるサイズ・パラメータを表す形態計測モデルを作成して、強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０に記憶させることもできる。これらの強度モデル及び／又は形態計測モデルは、例えば、解剖学的知識及び血管分岐構造に基づいて作成することができる。  
【００４５】
その後、所与の血管セグメントについて、検出モジュール１２８は、対応する強度モデル、形態計測モデル、又は両方を得るために強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０に問合せを行うように構成することができる。より具体的に述べると、検出モジュール１２８は、現在検査している血管セグメントに関連した強度モデル及び／又は形態計測モデルを得るために強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０に問合せを行うように構成することができる。特定の血管セグメントに対応する強度モデル及び／又は形態計測モデルの検索に続いて、検出モジュール１２８は、その血管セグメントの中の障害の検出を支援するために、特定された強度値を対応する強度モデルと比較し、又は決定されたサイズ・パラメータを対応する形態計測モデルと比較し、或いはそれらの両方の比較を行うように構成することができる。このプロセスは、抽出された血管系内の全ての血管セグメントについて繰り返すことができる。検出モジュール１２８の働きについては、図４〜図１１を参照してより詳しく説明する。
【００４６】
更に、障害検出プラットフォーム２４はまた、検出モジュール１２８によって検出された障害に対する視覚的インターフェースを提供するように構成することができる。一実施形態では、障害検出プラットフォーム２４は、検出された障害と該検出された障害に関連した情報とを表示するように構成することができる。検出された障害及び関連した情報は、実施形態によっては、表示装置２８（図１参照）で視覚化することができる。また更に、ユーザ・インターフェース３０（図１参照）を利用することにより、検出された障害の視覚化を走査することができる。また、検出された障害に対応する情報は、第３の記憶装置１３２に記憶させることができる。
【００４７】
障害検出プラットフォーム２４（図１参照）の働きは、図５〜図１１に示されている模範的な論理を参照することによりより良く理解されよう。ここで図５Ａ〜図５Ｂに関して説明すると、関心のある解剖学的領域の血管系の中の障害を検出するための模範的な論理１４０の流れ図を示している。本発明技術の模範的な面に従って、関心のある解剖学的領域の血管系の中の障害を自動的に検出するための方法が提供される。
【００４８】
本方法は段階１４４で開始し、段階１４４では、関心のある解剖学的領域を表すデータ１４２を求める。更に、関心のある解剖学的領域を表すマスクを作成する。マスクは、解剖学的領域を周囲の背景から分離するのに役立つように構成することができる。その後、作成されたマスクを画像データ１４２に適用して、解剖学的領域を画像データ１４２内の周囲の背景から分離することができる。例えば、画像データ１４２が胸部ＣＴ画像を含んでいる場合、肺マスクを作成してＣＴ画像に適用することにより、肺領域のみを、胸郭、心臓、肝臓又は横隔膜のような周囲の背景から分離することができる。更に、画像データ１４２の供給源が画像ファイルのような以前に記憶されていたファイルを含んでいる場合、画像データ１４２はローカル・データベース１２４（図４参照）のようなデータ貯蔵所から検索することができることに留意されたい。この代わりに、段階１４４は実時間データ流を処理するように構成できることも理解されよう。段階１４４におけるマスクの適用の結果、関心のある解剖学的領域のみを得ることができる。
【００４９】
次いで、段階１４６で、解剖学的領域を表す画像データは複数の小領域に区分けすることができる。理解されるように、典型的には外部から造影剤を患者１２に投与すると、血管を背景の構造から有利に分離できるように患者内の血管系を強調させることができる。しかしながら、コントラストが解剖学的領域内で且つケース毎に大きく変動することに留意されたい。更に、血管系内の血管セグメントの直径が各々の分岐レベルで枝分かれする毎に減少する。理解されるように、このような血管の大きさの減少はまた、それに比例して血管のコントラスト・レベルを減少させることになる。更に、コントラスト・レベルの変化は視覚化に不利に影響を及ぼして、血管セグメントの強度を分岐レベルに依存させ、これにより血管系の中の障害の検出を妨害する。
【００５０】
現在利用可能な技術に伴う欠陥は、少なくとも部分的に解剖学的知識に基づいて解剖学的領域を複数の小領域に区分けすることによって回避することができる。より具体的に述べると、一実施形態では、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて、解剖学的領域を複数の小領域に区分けすることによって、現在利用可能な技術の欠点を回避することができる。従って、検出方法は、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて、解剖学的領域を複数の小領域に区分けする段階を含むことができる。言い換えると、解剖学的知識及び解剖学的構造の血管分岐パターンを領域して、区分け処理に役立てることができる。前に述べたように、血管系内の血管セグメントの直径は各々の分岐レベルで枝分かれする毎に減少する。また更に、解剖学的領域の区分けは、その解剖学的領域内の分岐パターンに依存して行うことができることに留意されたい。より具体的に述べると、解剖学的領域は、比較的大きい直径を持つ血管系内の血管を第１の小領域にグループ化することができ、また比較的小さい直径を持つ血管をＮ番目の小領域にグループ化することができるように、区分けすることができ、ここで、Ｎは整数であって、Ｎの値は血管系の分岐レベルに依存した値にすることができる。
【００５１】
前に述べたように、自動検出方法は、解剖学的領域内の所定の場所からの距離に基づいて、解剖学的領域を複数の小領域に区分けする段階を含む。例えば、解剖学的領域が患者１２（図１参照）の肺領域を含む場合、肺領域は肺門領域からの距離に基づいて複数の小領域に区分けすることができる。また更に、肺血管の直径は肺門領域からの距離が増すにつれて各分岐レベルで減少し、その結果として血管のコントラスト・レベルが比例して減少する。従って、実施形態によっては、肺領域は、複数の小領域が肺領域内の血管分岐の階層を表すように、複数の小領域に区分けすることができる。より具体的に述べると、肺の近位端（例えば、肺門）から遠位端（例えば、肺の辺縁）まで血管の経路を模擬するように、肺領域は複数の小領域に区分けすることができる。段階１４６に示された区分け処理の結果、複数の小領域１４８を作成することができる。
【００５２】
段階１４６の後、段階１５０で、複数の小領域１４８の各々についての閾値強度値を計算することができる。前に述べたように、血管の大きさは次第に小さくなり、これは血管のコントラスト・レベルを比例して減少させる。更に、コントラスト・レベルの変化は視覚化に不利に影響を及ぼして、血管セグメントの強度を分岐レベルに依存させ、これにより血管系全体を分離するために単一のグローバル強度閾値を用いることが妨げられる。厳密な閾値帯域幅を選択すると、その結果より小さい枝管のセグメント化不足が生じることがあり、他方、厳密でない閾値帯域幅を選択すると、その結果気管壁及び間質性肺炎（存在する場合）のような背景構造が混入することがある。また、様々なコントラスト・プロトコルにより、各々のデータ・セットについて異なる強度パターンが生じることがある。本発明技術の模範的な面によれば、解剖学的知識及び血管分岐パターンを利用することによって、単一のグローバル閾値強度を選択することの欠点を回避することもできる。より具体的に述べると、段階１５０に示されているように、複数の小領域１４８の各々に対応する閾値強度値を計算することができる。本実施形態は各々の小領域１４８に対応する閾値強度値に関して説明しているが、段階１５０はまた、他の局部的統計量を計算するように、例えば、限定するものではないが、強度値、強度分布、局部的強度ヒストグラム、平均強度、強度の標準偏差、テクスチャ特徴部、形状、サイズ・パラメータ、局部的コントラスト、勾配、形態計測、又はそれらの組合せを計算するように構成することができることが理解されよう。
【００５３】
一実施形態では、段階１５０における閾値強度値の計算は、複数の小領域１４８の各々に関連したオツ(Otsu)閾値の計算を含むことができる。理解されるように、オツ閾値は、加重級内分散を最小にする閾値、又は逆に言えば、級間分散を最大にする閾値として定義される。より具体的に述べると、一実施形態では、複数の小領域１４８の各々について、局部的ヒストグラムをその小領域１４８内の全てのボクセルから構成することができる。その後、両者間に最大の分散を持つ２つのガウス分布を当てはめることができ、そして２つの分布を分離する対応する閾値をその小領域１４８についての閾値として選択することができる。従って、段階１５０で、複数の小領域１４８の各々に関連した計算された閾値強度値を得ることができる。
【００５４】
ここで、複数の小領域１４８の各々についての閾値強度値の計算は本質的に適応的で局部的であり、これにより検討中の解剖学的領域内の場所に基づいて血管と背景との間の可変強度分離を可能にすることに留意されたい。換言すると、本発明技術は解剖学的領域の知識及び血管分岐パターンを利用して、所与の小領域１４８について使用されるコントラスト強度を適応させる。閾値強度値が本質的に適応的で局部的である結果、グローバル閾値強度値の使用に伴う欠点を回避することができる。
【００５５】
更にまた、段階１５２において、複数の小領域１４８の各々の中の血管系を抽出することができる。より具体的に述べると、複数の小領域１４８の各々の中の血管系は、段階１５０で計算された対応する閾値強度値に基づいて抽出することができる。例えば、特定の小領域１４８内の血管系を抽出するために、他の小領域をマスクすることができる。次いで、その小領域１４８に関連した計算された閾値強度値を適用することにより、小領域１４８に対応する血管セグメントの抽出を容易にすることができる。この手順は、その後、全ての小領域１４８に適用して、対応する血管セグメントを抽出することができる。段階１５２の結果として、複数の小領域１４８の各々の中の血管セグメントを求めることができる。換言すると、解剖学的領域に関連した血管系を求めることができ、その血管系は複数の小領域１４８の各々の中の血管セグメントを含んでいる。その後、随意選択による段階１５４で示されているように、領域成長処理及び／又は三次元（３Ｄ）連結処理を適用して、任意のバラバラになっている血管系を接続することができる。抽出された血管系は一般的に参照数字１５５で表すことができる。
【００５６】
一旦血管系１５５が抽出されると、段階１５６で示されているように、抽出された血管系１５５内の関心のある領域を検出することができる。本書で用いられている用語「関心のある領域」は、抽出された血管系１５５の中の１つ以上の障害を表すために使用することができる。障害は、前にのべたように、塞栓、プラーク、石灰化部、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００５７】
段階１５６での抽出された血管系の中の障害の自動検出については、図６及び図７を参照するとより良く理解されよう。本発明技術の模範的な面に従って、抽出された血管系１５５の中の障害の自動検出は、抽出された血管系１５５内の血管セグメントに関連した局部的統計量の決定を含むことができる。局部的統計量は強度値、強度分布、局部的強度ヒストグラム、平均強度、強度の標準偏差、テクスチャ特徴部、形状、サイズ・パラメータ、局部的コントラスト、勾配、形態計測、又はそれらの組合せを含むものとして前に述べたが、図６及び図７を参照して説明する例では、用語「局部的統計量」はコントラスト強度値、サイズ・パラメータ、又は両方を表すために使用することができる。更に、本書で用いられる、抽出された血管系１５５内の血管セグメントの「サイズ・パラメータ」と云う用語は、直径、形状、長さ、体積、又はそれらの組合せを表すことができる。更に、本発明技術の別の面によれば、抽出された血管系１５５の中の障害の自動検出はまた、特定されたコントラスト強度値及び／又は決定されたサイズ・パラメータを所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルと比較することを含むことができる。
【００５８】
小領域１４８（図５参照）の各々についての局部的統計量を特定するための模範的な論理１６０の流れ図を図６に例示する。ここで、図６について説明すると、局部的統計量の特定が段階１６２で開始され、段階１６２では、血管系１５５（図５参照）内の血管セグメントの各々についての中心線を特定する。実施形態によっては、例えば、限定するものではないが、スケルトン化、中間軸又は細線化のような技術を用いることにより、血管セグメントの中心線を特定することができる。次いで、段階１６４で、血管系１５５内の血管セグメントの各々についての中心線に沿ったコントラスト強度値を特定することができる。例えば、特定の血管セグメントについて、中心線を定めることができ、且つ該中心線に沿った該血管セグメントに関連したコントラスト強度値を特定することができる。更に、血管系１５５の分岐点もまた特定することができる。更にまた、一実施形態では、血管中心線を前記抽出された血管系１５５の上にオーバーレイすることができる。また、実施形態によっては、分岐点を球として表示することができる。また、他の実施形態では、特定の分岐レベルにおける各々の血管セグメントを一意的な色を用いて特定することができる。段階１６４の結果として、抽出された血管系１５５内の血管セグメントの中心線に沿ったコントラスト強度値１６６を得ることができる。
【００５９】
段階１６４でコントラスト強度値１６６を特定した後、段階１６８で、血管系１５５内の血管セグメントにラベルを付けることができる。より具体的に述べると、実施形態によっては、各々の血管セグメントに対応する特定されたコントラスト強度値１６６でラベル付けすることができる。本発明技術の別の面に従って、血管セグメントの中心線に沿ったコントラスト強度値の特定に加えて、段階１７０で示されているように、各々の血管セグメントに関連したサイズ・パラメータもまた決定することができる。例えば、血管セグメントの直径を決定することができる。このように段階１７０で決定されたサイズ・パラメータは、一般的に参照数字１７２で表すことができる。これらのサイズ・パラメータ１７２は、次いで、血管系１５５の中の障害の検出を支援するように用いることができる。
【００６０】
再び図５Ａ〜５Ｂについて説明すると、段階１５６における血管系１５５の中の障害の検出では、また、特定されたコントラスト強度値１６６（図６参照）及び／又は決定されたサイズ・パラメータ１７２（図６参照）を、所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルと比較することを含むことができる。
【００６１】
血管系の中の障害は、典型的には、コントラスト強度の変化としてことが理解されよう。例えば、肺塞栓の存在は、血管を流れる明るいコントラスト強調した血液によって囲まれた比較的暗い領域として現れることができる。また、比較的明るい領域は血管内の石灰化部の存在を表すことができる。本発明技術の模範的な面によれば、血管系の中の障害の存在に起因にしたこのコントラスト強度の変化は、障害の検出に役立つように利用することができる。換言すると、このコントラスト強度の変化は、局部的コントラスト特性を定義するために用いることができ、そこで局部的コントラスト特性は、障害を血管セグメント及び背景から識別するために利用することができる。
【００６２】
更にまた、血管系におけるコントラストは、前に述べたように、血管セグメントの分岐に依存して解剖学的領域にわたって変化する。換言すると、血管セグメントは、典型的には、血管系内の血管セグメントと所定の場所との間の距離が増加するにつれて、強度及び大きさが減少する。本発明技術の様々な面によれば、特定された局部的統計量、例えば、限定するものではないが、各々の血管セグメントに関連したコントラスト強度値１６６及び／又はサイズ・パラメータ１７２を利用して、血管系の中の障害の存在を検出することができる。より具体的に述べると、所与の分岐レベルでの各々の血管セグメントにおけるコントラスト強度値１６６及び／又は血管直径１７２を先験的モデルの期待値と比較することができる。先験的モデルは、実施形態によっては、対応する血管分岐レベルでの血管系内の血管セグメントに関連した所定の強度分布モデル及び形態計測モデルを含むことができる。更に、これらの所定の強度分布モデル及び形態計測モデルは、解剖学的領域についての知識及びその解剖学的領域内の血管分岐パターンに基づいて作成することができる。また、これらのモデルは、例えば、強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０（図４参照）に記憶させることができる。従って、特定の血管分岐レベルでの各々の血管セグメントについて、対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルを得ることができる。
【００６３】
次いで、特定の血管セグメントに関連したコントラスト強度値及び／又は血管直径を、その血管セグメント内の関心のある任意の領域の特定を容易にするために、対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルと比較することができる。前に述べたように、関心のある領域は、例えば、限定するものではないが、肺塞栓のような塞栓、石灰化部、プラーク、又はそれらの組合せを含むことができる。対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルからの偏差があると、この偏差は血管セグメントの中の障害の存在を表していることがある。と云うのは、障害が存在すると、それが典型的にはコントラストに影響を及ぼし且つ血管の大きさを変化させるからである。一実施形態では、対応する所定の強度分布モデルからの、特定されたコントラスト強度値の偏差が約２０％であると、これは血管セグメントの中の障害を表すことができる。例えば、類似している所定の強度分布モデルと比較したときの強度値の約２０％の低下は、その血管セグメントの中の障害の存在を表すことができる。同様に、対応する所定の形態計測モデルからの、決定されたサイズ・パラメータの偏差が約２０％であると、これはその血管セグメントの中の障害を表すことができる。ここで、本例での偏差を変化率（パーセント）で規定しているが、特定された局部的統計量とその対応する所定のモデルとの間の偏差を決定する他の形態も考えられることに留意されたい。
【００６４】
段階１５６で特定の血管分岐レベルでの各々の血管セグメントの中の障害を特定することについては、図７を参照するとより良く理解されよう。図７には、段階１５６（図５参照）の一部分として、関心のある１つ以上の領域を特定するための模範的な論理１８０の流れ図を示す。ここで図７について説明すると、段階１８２で、特定の分岐レベルでの各々の血管セグメントについて、それぞれ検討中の血管セグメントに対応している所定の強度分布モデル及び所定の形態計測モデルの内の一方又は両方を求めることができる。一実施形態では、これらの所定のモデルは、前に述べたように、強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０（図４参照）から検索することができる。また、段階１８２の結果としてこのように検索された所定のモデルは、一般的に参照数字１８４で表すことができる。
【００６５】
前に述べたように、本発明技術の様々な面によれば、特定された局部的統計量は、抽出された血管系１５５（図５参照）内の血管セグメントの中の障害の検出を容易にするために、対応する所定のモデルと比較することができる。従って、段階１８６で、抽出された血管系１５５内の血管セグメントの各々に関連した特定された局部的統計量は、対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルと比較することができる。ここで、局部的統計量は、各々の血管セグメントに関連したコントラスト強度値１６６（図６参照）及び／又はサイズ・パラメータ１７２（図６参照）を含むことができることに留意されたい。より具体的に述べると、一実施形態では、所与の血管セグメントについて、特定されたコントラスト強度値１６６を対応する所定の強度分布モデルと比較することができる。また、別の実施形態では、所与の血管セグメントについて、決定されたサイズ・パラメータ１７２を対応する所定の形態計測モデルと比較することができる。更に、実施形態によっては、所与の血管セグメントについて、特定されたコントラスト強度値１６６を対応する強度モデルと比較することができ、且つ決定されたサイズ・パラメータ１７２を対応する形態計測モデルと比較することができる。特定された局部的統計量１６６、１７２と所定のモデル１８４との比較を達成するために、例えば、限定するものではないが、グラフ・マッチング、モデル・マッチング、レジストレーション（整合）又はツリー・マッチングのような技術を利用することができる。
【００６６】
また、前に述べたように、特定されたコントラスト強度値１６６及び／又は決定されたサイズ・パラメータ１７２は、対応する強度モデル及び／又は形態計測モデルと比較することにより、所定のモデル１８４からの特定された値１６６、１７２の偏差を決定するのを容易にすることができる。特定された強度値１６６及び／又は決定されたサイズ・パラメータ１７２と所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデル１８４との間に偏差があると、それは所与の血管セグメントの中に障害が存在する可能性を表すことができる。従って、所与の血管セグメントに関連した特定されたコントラスト強度値１６６及び／又は決定されたサイズ・パラメータ１７２と対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルとの間に偏差が存在するかどうかを検証するために、段階１８８でチェックを行うことができる。例えば、特定の分岐レベルでの各々の血管セグメントについて、段階１８８での比較は、障害の自動検出を容易にするために、特定されたコントラスト強度値１６６を対応する所定の強度分布モデルと比較し、又は決定されたサイズ・パラメータ１７２を対応する所定の形態計測モデルと比較し、或いはそれらの両方の比較を行うことを含むことができる。段階１８８での比較に続いて、何らかの偏差の検出は、対応する血管セグメントの中の障害の存在を示すことができる。前に述べたように、各々の血管セグメントについて、対応する所定のモデルからの、特定されたコントラスト強度値及び／又は決定されたサイズ・パラメータの偏差が約２０％であると、該偏差はその血管セグメントの中の障害の存在を示すことができる。検出された障害は一般的に参照数字１９０で表すことができる。しかしながら、段階１８８で、もし何らの偏差も検出されなかった場合、その次の血管セグメントを処理することができる。
【００６７】
再び図５に戻って説明すると、段階１５６の結果として、障害１９０（図７参照）のような関心のある１つ以上の領域を特定することができる。段階１５６に続いて、段階１５８で示されるように、検出された障害１９０を臨床医に提示するのを容易にするために、検出された障害１９０は１つ以上の後処理段階を受けることができる。より具体的に述べると、検出された障害１９０の場所及び範囲に関連した情報を得ることができる。例えば、検出された障害１９０が塞栓を含んでいる場合、その塞栓の場所及び範囲に関連した情報を使用して、血餅負担量(clot burden) を表すことができる。更にまた、血管のラベル付けから得られる羅患血管セグメントの血管分岐レベルについての情報を使用して、塞栓より遠位の血管枝の数を決定して、重症度の定量的測度を臨床医に提供することができる。
【００６８】
段階１４２〜１５８（図５参照）に示した、解剖学的領域内の抽出された血管系１５５の中の障害の検出法は、図８〜図１１を参照するとより良く理解されよう。図８〜図１１に示した例では、肺領域内の肺塞栓の検出を示す。しかしながら、障害を自動的に検出する方法はまた、例えば、限定するものではないが、脳又は肝臓のような、患者１２の他の解剖学的領域内の障害の検出にも適用できることが理解されよう。
【００６９】
次に図８について説明すると、患者１２（図１参照）の胸部領域の概略図２００を示している。心臓は一般的に参照数字２０２で表すことができる。また、左肺は参照数字２０４で表すことができると共に、右肺は参照数字２０６で表すことができる。更に、左肺２０４内の肺血管系は参照数字２１０で表すことができると共に、参照数字２１２は右肺２０６内の肺血管系を表すことができる。また、横隔膜は参照数字２１４で表すことができる。また、大動脈は一般的に参照数字２１６で表すことができると共に、参照数字２１８は肺幹動脈を表すことができる。参照数字２１９は上大静脈を表すことができる。
【００７０】
一例では、血管系の中の障害を自動的に検出する方法を提供する。前に述べたように、図８は、患者１２の胸部領域の画像を表す。本発明技術の様々な面によれば、肺領域内の血管系を、例えば、胸郭及び心臓のような周囲の背景内の他の構造から分離することができる。従って、周囲の背景から胸部領域の描写を容易にするために、肺マスクを作成して、画像データに適用することができる。ここで、胸部領域は、肺２０４及び２０６と、心臓２０２と、大動脈２１６と、肺幹動脈２１８とを含むことができる。
【００７１】
図８について説明を続けると、胸部領域を分離した後、胸部領域は、胸部領域内の所定の場所からの距離に基づいて、複数の小領域に区分けすることができる。所定の場所は、前に述べたように、肺門を含むことができる。更にまた、本発明技術の模範的な面によれば、区分け処理は、適応的であるように構成することができる。より具体的に述べると、区分け処理は、胸部領域内の領域に基づいて区分け処理を適応させるように構成することができる。実施形態によっては、胸部領域内の領域には、肺幹動脈２１８及び肺２０４、２０６を含むことができる。
【００７２】
肺塞栓はしばしば肺幹動脈２１８において生じることが理解されよう。肺幹動脈２１８と大動脈２１６とを分離することは、それらが近接していてそれらの強度値が同程度であるので、困難な課題である。従って、区分けすべき胸部領域が肺幹動脈２１８を含んでいる場合、区分け処理は両肺２０４及び２０６の間の領域の分離を含むことができ、該領域は心臓２０２、大動脈２１６及び肺幹動脈２１８を含む。一実施形態では、この分離は、凸包領域から肺マスクを減算することによって達成することができる。肺の凸包は、全ての点を含む最小の凸集合であることが理解されよう。
【００７３】
その後、強度閾値をこの分離された領域に適用することができ、この領域はこのとき心臓２０２、大動脈２１６及び肺幹動脈２１８の部分を含んでおり、この場合、強度閾値は、大きい血管領域のみを抽出し、その結果として柔らかい組織を除くのに役立つように構成されている。例えば、肺幹動脈２１８、大動脈２１６、及び心腔の特定の部分を分離するために、約２００ハウンスフェルド単位（ＨＵ）〜約７５０ＨＵの範囲の下側及び上側強度閾値を使用することができる。また、大きい血管領域は、例えば、大動脈２１６、肺幹動脈２１８及び静脈構造を含むことができる。心臓２０２及び大動脈２１６から肺幹動脈２１８を分離するために、モルフォロジー演算を用いることができる。例えば、心臓２０２及び大動脈２１６から肺幹動脈２１８を分離するために、ボリューム閾値を用いることができる。換言すると、肺幹動脈２１８は、最大ボリュームを持つ成分として分離して抽出することができる。また、大動脈２１６の特異な形状を利用することにより、矢状面のような適切なビューを用いて大動脈２１６を肺幹動脈２１８から分離することができる。その後、一旦肺幹動脈２１８が抽出されると、領域成長法を肺幹動脈２１８の端部に適用して、肺２０４，２０６内の血管の中へ成長するようにすることができる。
【００７４】
しかしながら、本発明技術の模範的な面によれば、胸部領域が左肺２０４及び右肺２０６に血管系２１０，２１２をそれぞれ含んでいる場合、適応的区分け方法は、血管系２１０，２１２を含む胸部領域を、胸部領域内の所定の場所からの距離に基づいて、複数の小領域に区分けする段階を含むことができる。一実施形態では、胸部領域は、前に述べたように、肺門領域からの距離に基づいて複数の小領域に区分けすることができる。肺血管系２１０，２１２の中の肺塞栓のような障害を自動的に検出する方法は、図９を参照するとより良く理解されよう。
【００７５】
そこで図９について説明すると、左肺２０４（図８参照）内の血管系２１０（図８参照）の概略図２２０を示している。ここでは、血管系の中の障害を検出するプロセスを左肺２０４について説明することに留意されたい。
【００７６】
前に述べたように、左肺２０４は、肺門領域２２２からの距離に基づいて複数の小領域に区分けすることができる。更に、前に述べたように、血管の直径は典型的には各分岐レベル毎に減少し、これによって血管のコントラスト・レベルを比例的に減少させる。従って、実施形態によっては、血管系２１０は、小領域が血管分岐レベルに対応するように区分けすることができる。図９に示した例では、血管系２１０は４つの小領域に区分けされる。しかしながら、区分けする小領域の数は血管系２１０内の血管分岐レベルの数に応じて定め得ることが理解されよう。参照数字２２４、２２６、２２８及び２３０は、第１の小領域、第２の小領域、第３の小領域及び第４の小領域をそれぞれ表す。
【００７７】
前に述べたように、血管系２１０について単一のグローバル閾値強度レベルを選択すると、不利なことに血管系２１０の中の異常を検出し損なうことがある。従って、一旦血管系２１０が複数の小領域２２４〜２３０に区分けされると、複数の小領域２２４〜２３０の各々について閾値強度値を計算することができる。実施形態によっては、閾値強度値は、図５に関して前に述べたように、オツ閾値を含むことができる。更に、図５に関して前に述べたように、一実施形態では、第１の小領域２２４についての閾値強度値の計算は、第１の小領域２２４内の全てのボクセルから局部的ヒストグラムを構成することを含むことができる。また、両者の間に最大の分散を持つ２つのガウス分布を当てはめることができ、且つ２つのガウス分布を分離する対応する閾値を、第１の小領域２２４についての閾値強度値として選択することができる。次いで、上述のような閾値強度値の計算は、第２の小領域２２６、第３の小領域２２８及び第４の小領域２３０について繰り返すことができる。
【００７８】
その後、所与の小領域について、計算された対応する閾値強度値を、その小領域内の血管セグメントの抽出を容易にするために適用することができる。ここで、所与の小領域内の血管セグメントを抽出している間、他の小領域をマスクすることができることに留意されたい。例えば、第１の小領域２２４内の血管セグメントを抽出するために、他の３つの小領域２２６〜２３０はマスクすることができる。更に、第１の小領域２２４に関連した計算された閾値強度値は、第１の小領域２２４内の血管セグメントの抽出を容易にするために適用することができる。図９に示した例では、血管セグメントを抽出するこの手順を他の３つの小領域２２６〜２３０について繰り返すことができる。計算された閾値強度値に基づいたこの抽出の結果、４つの小領域２２４〜２３０の各々の中の血管セグメントを求めることができる。小領域２２４〜２３０の各々の中の血管セグメントの抽出の後、左肺２０４内の血管系を求めることができる。ここで、抽出された血管系が４つの小領域２２４〜２３０の各々の中の抽出された血管セグメントを含むことに留意されたい。この抽出された血管系は一般的に参照数字２３２で表すことができる。また領域成長法を適用することにより、任意のバラバラになった血管セグメントを接続することができる。
【００７９】
血管セグメントの抽出の後、抽出された血管系２３２の血管セグメントの中の障害のような関心のある領域を検出することができる。本発明技術の様々な面によれば、検出段階は、抽出された血管系２３２内の血管セグメントに関連した局部的統計量を特定することを含むことができ、その局部的統計量は、前に述べたように、コントラスト強度値及び／又はサイズ・パラメータを含むことができる。更に、障害の検出にはまた、特定された局部的統計量を対応する所定のモデルと比較することを含むことができる。
【００８０】
本例では、局部的統計量の特定には、抽出された血管系２３２内の各々の血管セグメントに沿った中心線２３４を定めることを含むことができる。例えば、局部的統計量の計算に、抽出された血管系２３２内の各々の血管セグメントに対応する中心線２３４を定めることを含むことができる。次いで、血管セグメントの中心線２３４に沿ったコントラスト強度値を特定することができる。更に、血管系２３２内の血管セグメントの直径のようなサイズ・パラメータもまた決定することができる。更に、血管系２３２内の血管セグメントの分岐点２３６もまた特定することができる。これらの分岐点２３６は、抽出された血管系２３２の中の障害の物理的場所を特定するのを容易にするために使用することができる。図９に示した例では、定められた中心線２３４が、抽出された血管系２３２上にオウバーレイされるものとして図示されている。更に、分岐点２３６が球として描かれている。更に、本発明技術の様々な面によれば、特定の分岐レベルでの血管セグメントの各々を特異な色によって特定することができる。
【００８１】
次いで、抽出された血管系２３２内の各々の血管セグメントを対応する特定されたコントラスト強度値でラベル付けすることができる。血管セグメントを対応する特定されたコントラスト強度値でラベル付けするプロセスは、図１０を参照するとより良く理解されよう。そこで図１０について説明すると、抽出された血管系２３２（図９参照）内の血管セグメントを対応する特定されたコントラスト強度値でラベル付けすることを表すスティック線図２４０を示している。ここで、図１０に示す例が肺塞栓のない正常なデータ・セットを示していることに留意されたい。参照数字２４２は肺幹動脈を表す。また、肺尖動脈が参照数字２４４で表されると共に、参照数字２４６は上葉動脈を表す。更に、中葉動脈が参照数字２４８で表されると共に、参照数字２５０は下葉動脈を表す。また、様々な動脈２４４〜２５０内の血管セグメントは一般的に参照数字２５２で表すことができる。更に、本発明技術の別の面によれば、各分岐レベルにおける血管セグメント２５２は特異な色で特定することができる。また、各々の血管セグメント２５２は、図１０に示されているように、それぞれの中心線２３４に沿った特定された対応するコントラスト強度値でラベル付けすることができる。ここで、コントラスト強度値は典型的には、図１０に示されるように、肺門領域２２２（図９参照）と血管セグメントとの間の距離が増加するにつれて低下することに留意されたい。
【００８２】
再び図９を参照して説明すると、一旦局部的統計量が特定され且つ血管セグメント２５２（図１０参照）が適切にラベル付けされると、抽出された血管系２３２の血管セグメント２５２の中の肺塞栓のような１つ以上の障害の存在を検出することができる。本発明技術の模範的な面によれば、抽出された血管系２３２の中の肺塞栓の検出には、特定されたコントラスト強度値及び／又はサイズ・パラメータを対応する所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルと比較することを含むことができる。より具体的に述べると、肺塞栓の検出には、障害の自動検出を容易にするために、各々の血管セグメントに関連した特定された強度値を対応する所定の強度分布モデルと比較し、又は各々の血管セグメントに関連したサイズ・パラメータを対応する所定の形態計測モデルと比較し、或いはそれらの両方の比較を行うことを含むことができる。前に述べたように、所定の強度分布モデル及び／又は所定の形態計測モデルは、強度分布及び形態計測モデル・データベース１３０（図４参照）のような記憶装置から検索することができる。ここで、各々の血管セグメントに関連した特定されたコントラスト強度値は、実質的に同様な分岐レベルの対応する所定の強度分布モデルと比較されることに留意されたい。同様に、各々の血管セグメントに関連したサイズ・パラメータが、実質的に同様な分岐レベルの対応する所定の形態計測モデルと比較される。
【００８３】
次いで、比較の結果を調べることにより、所定の強度分布モデル及び／又は形態計測モデルからの、特定されたコントラスト強度値及び／又は決定されたサイズ・パラメータの偏差が存在するかどうか決定する。偏差が存在した場合、偏差は対応する血管セグメントの中に障害がある可能性を表すことができる。例えば、偏差は、その血管セグメントの中に肺塞栓が存在することを表すことができる。しかしながら、何ら偏差が検出されなかった場合には、次の血管セグメントを処理することができる。
【００８４】
次に図１１について説明すると、抽出された血管系２３２（図９参照）内の血管セグメントの中の肺塞栓の検出を表すスティック線図２６０を示している。ここで、図１１に示す例は、肺塞栓の存在を表すデータ・セットを描いていることに留意されたい。各々の血管セグメントは、前に述べたように、血管セグメントの中心線に沿った特定された対応するコントラスト強度値でラベル付けされている。正常なデータ・セットの場合、コントラスト強度値は典型的には、肺門領域と血管セグメントとの間の距離が増加するにつれて減少することが理解されよう。従って、図１１の例におけるデータは所定のモデルと比較することができる。より具体的に述べると、それぞれの血管セグメントについて順次記載されたコントラスト強度値を対応する所定の強度分布モデルと比較することができる。この比較の結果、血管セグメントに偏差が存在すると、それは一般的に、例えば、肺塞栓を表すことができる。本例では、−４ＨＵまでの強度の異常な低下が存在することを観測することができる。より具体的に述べると、コントラスト強度が２６５ＨＵから−４ＨＵへ低下し、次いで２３４ＨＵへ増加している。換言すると、肺塞栓２６２の存在が検出される。
【００８５】
前に述べたように、肺塞栓は、血餅、脂質、空気、又は凝集した腫瘍細胞による肺動脈（又は、その枝の１つ）の閉塞である。換言すると、典型的には血餅、一般的には静脈血栓が、その形成部位から遊離して、肺２０４及び２０６の一方の動脈血供給部に塞栓を生じさせる。更に、肺塞栓は典型的には、肺血管系の断面積を減少させ、その結果、肺血管系の抵抗を増分させて、これにより右心室後負荷を不利に増大させる。従って、図１１の血管セグメントに関連した決定されたサイズ・パラメータを対応する所定の形態計測モデルと比較することができる。所定の形態計測モデルからの、決定されたサイズ・パラメータの著しい偏差があると、それもまた肺塞栓を表すことができる。
【００８６】
再び図９を参照して説明すると、抽出された血管系２３２の中の肺塞栓の存在を臨床医に提示することができる。より具体的に述べると、検出された肺塞栓のユーザ視覚可能な表現を作成して、例えば、表示装置２８（図１参照）で臨床医に対して提示することができる。一旦肺塞栓２６２（図１１参照）のような肺塞栓の場所が検出されると、臨床医への肺塞栓２６２の提示を容易にするために肺塞栓２６２に１つ以上の後処理段階を施すことができる。より具体的に述べると、検出された肺塞栓の場所及び範囲に関連した情報を求めることができる。次いで、その塞栓の場所及び範囲に関連した情報を使用することにより、重症度の定量的測度を表すことができる。重症度の定量的測度は、実施形態によっては、血餅負担量を含むことができる。換言すると、羅患血管セグメントの血管分岐レベルについての情報を用いて、塞栓より遠位の血管枝の数を決定することができる。また、各々の検出された肺塞栓について、対応する血管セグメントの直径を関連した形態計測モデルと比較することにより、肺塞栓に起因した血管セグメントの障害の範囲を決定することができる。
【００８７】
次いで、肺塞栓の存在、場所及び範囲に関する情報を利用することにより、検出された肺塞栓に対して重症度の定量的測度を割り当てることができる。例えば、血管セグメントに障害がない場合、その血管セグメントに「０」のスコアを割り当てることができる。しかしながら、血管セグメントが肺塞栓２６２に起因して部分的に閉塞されている場合には、その血管セグメントに「１」のスコアを割り当てることができ、また肺塞栓２６２に起因して実質的に完全に閉塞された血管セグメントには「２」のスコアを割り当てることができる。スコアの割り当てが完了したとき、これらのスコアを肺血管系の全ての枝にわたって合算することができる。肺血管系には、肺幹動脈、右肺動脈、左肺動脈、６葉の肺動脈、及び２０本のセグメント動脈が含まれていることが理解されよう。従って、合算したスコアが約５８のとき、肺血管樹が完全に閉塞されていることが表される。しかしながら、肺血管樹全体に何ら閉塞がない場合、０（ゼロ）の合算スコアを得ることができる。０と５８との間のスコアにより、部分的に閉塞された肺血管樹を表すことができる。障害の場所及び障害の重症度に関連した情報は、臨床医による治療の計画及びフォローアップに有利に役立つ。
【００８８】
図８〜図１１を参照して説明した血管系の中の障害の自動検出方法は、左肺２０４に関して述べたものである。しかしながら、血管樹モデル化法を用いて、左肺２０４と右肺２０６とを対称と近似することができ、その場合、強度及び大きさの減少は分岐の程度の共通の関数である。この対称特性は、特定の分岐レベルでの左肺２０４内の血管セグメントの強度及び形態計測値を右肺２０６内の対応する血管セグメントに対して比較することによって利用することができる。著しい偏差の存在により、１つ以上の肺塞栓の存在を表すことができる。
【００８９】
当業者に理解されるように、上述の例、実施態様及び処理段階は、汎用又は特定用途向けコンピュータのようなプロセッサをベースとしたシステム上で適当なコードによって実現化することができる。また、本発明技術の異なる具現化手段では、本書で述べた段階の幾分か又は全てが異なる順序で又は実質的に同時に（すなわち、並列に）実行することができることに注意されたい。
【００９０】
更に、様々な機能は、限定ではないが、Ｃ＋＋又はＪａｖａ（商標）を含めて種々のプログラミング言語で具現化することができる。このようなコードは、当業者に理解されるように、メモリ・チップ、ローカル又はリモート・ハードディスク、光ディスク（すなわち、ＣＤ又はＤＶＤ）又は他の媒体のような１つ以上の有形の機械読取り可能な媒体上に記憶するか又は記憶のために改変でき、これらの媒体は、記憶されたコードを実行するためにプロセッサをベースとしたシステムによってアクセスすることができる。有形の媒体には、命令が印刷される紙又は別の適当な媒体も含まれることに留意されたい。例えば、命令は紙又は他の媒体を光学的走査することにより電子的に取得し、次いで必要な場合は、編集、翻訳又は他の処理を適当な態様で行い、そしてコンピュータ・メモリに記憶させることができる。
【００９１】
これまで述べた血管系の中の障害を自動的に検出するための方法及び血管系の中の障害を自動的に検出するためのシステムは、患者内の解剖学的領域の血管系の中の障害を検出するための処理手続きのワークフローを劇的に簡単化し、且つ血管系の中の障害の存在を検出及び／又は診断するのに掛かる処理手続きの時間を短縮する。更に、各々の小領域についての閾値強度値の計算が本質的に適応的であり且つ局部的であるので、検討中の解剖学的構造内の場所に基づいた血管とその周囲の背景との間の可変強度分離が実現可能であり、その結果、グローバル閾値強度値を選択することに伴う欠点が回避される。その上、障害に対応する場所情報及び計算された血餅負担量も臨床医に提示されて、臨床医が障害を素早く且つ正確に特定するのを容易にすることにより、臨床的ワークフローが改善される。また、血管系の中の障害の自動検出は、偽陽性診断率を低減させて血管系の中の障害を特定するのに役立ち、これにより放射線科医師又は内科医が、画像を判読して、疾患を示していることのある疑わしい領域を検出するのを容易にする。
【００９２】
本発明の特定の特徴のみを図示し説明したが、当業者には種々の修正および変更をなし得よう。従って、「特許請求の範囲」の記載が本発明の真の精神および趣旨の範囲内にあるこの様な全ての変更および変形を包含するものとして記載してあることを理解されたい。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明技術の様々な面に従った模範的な診断用システムのブロック図である。
【図２】図１の模範的な診断用システムに使用するためのＣＴイメージング・システムの形態の模範的なイメージング・システムのブロック図である。
【図３】図２のＣＴシステムの物理的具現化手段のブロック図である。
【図４】本発明技術の様々な面に従った模範的な障害検出システムのブロック図である。
【図５Ａ】本発明技術の様々な面に従った、血管系の中の障害を自動的に検出する模範的なプロセスを例示する流れ図である。
【図５Ｂ】本発明技術の様々な面に従った、血管系の中の障害を自動的に検出する模範的なプロセスを例示する流れ図である。
【図６】本発明技術の様々な面に従った、関心のある領域を特定する模範的なプロセスを例示する流れ図である。
【図７】本発明技術の様々な面に従った、関心のある領域を特定する模範的なプロセスを例示する流れ図である。
【図８】本発明技術の様々な面に従った、患者の胸部領域の略図である。
【図９】本発明技術の様々な面に従った、患者の肺内の血管系の中の障害を自動的に検出する模範的なプロセスを例示する略図である。
【図１０】本発明技術の様々な面に従った、患者の肺内の血管系の中の障害を自動的に検出する模範的なプロセスを例示する略図である。
【図１１】本発明技術の様々な面に従った、患者の肺内の血管系の中の障害を自動的に検出する模範的なプロセスを例示する略図である。
【符号の説明】
【００９４】
１０  診断用システム
１２  患者
１４  画像取得装置
５０  イメージング・システム
５２  Ｘ線源
５４  コリメータ
５６  放射線流
６０  放射線の一部分
６２  検出器
６４  システム制御装置
６６  回転サブシステム
６８  線形位置決めサブシステム
９０  ＣＴ走査システム
９２  フレーム
９４  ガントリ
９６  開口
９８  患者テーブル
１０２  焦点
１０４  再構成画像
１０６  特徴部
１２０  一実施形態の診断用システム
１４０  障害を検出するための論理
１６０  局部的統計量を特定するための論理
１８０  関心のある１つ以上の領域を特定するための論理
２００  患者の肺領域を表す略図
２０２  心臓
２０４  左肺
２０６  右肺
２１０  左肺内の肺血管系
２１２  右肺内の肺血管系
２１４  横隔膜
２１６  大動脈
２１８  肺幹動脈
２１９  上大静脈
２２０  左肺内の血管系の概略図
２２２  肺門領域
２２４  第１の小領域
２２６  第２の小領域
２２８  第３の小領域
２３０  第４の小領域
２３２  抽出された血管系
２３４  中心線
２３６  分岐点
２４０  正常なデータ・セットを表すスティック線図
２４２  肺幹動脈
２４４  肺尖動脈
２４６  上葉動脈
２４８  中葉動脈
２５０  下葉動脈
２５２  血管セグメント
２６０  肺塞栓を含むデータ・セットを表すスティック線図
２６２  肺塞栓
【図１】
2009011828.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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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１０】
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【図１１】
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