Source: https://patents.google.com/patent/JP2017522952A/en
Timestamp: 2019-04-23 18:47:30+00:00

Document:
肺の胸膜境界を判定するためのシステム、デバイスおよび方法が開示され、例示的方法は、撮像デバイスから画像データを取得するステップ、取得された画像データに基づいて２次元（２Ｄ）スライス画像のセットを生成するステップ、プロセッサによって２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像内のシードボクセルを判定するステップ、プロセッサによって閾値を使用してシードボクセルから始まって、領域増大プロセスを２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像に適用するステップ、プロセッサによってシードボクセルから増大させられる領域に基づいて２値化２Ｄスライス画像のセットを生成するステップ、プロセッサによって２値化２Ｄスライス画像のセットの各スライス画像内の肺の接続される構成要素 System for determining the pleural boundary of the lung, devices and methods are disclosed, exemplary method includes the steps of acquiring the image data from the imaging device, a set of 2-dimensional (2D) slice image based on acquired image data generating a step, a first step of determining a seed voxel in a slice image from a set of 2D slice images by the processor, starting from the seed voxel using the threshold by the processor, a set of 2D slice images of the region growing process applied to the first slice image from step, the step of generating a set of binary 2D slice images based on the area is increased from the seed voxel by the processor, each slice of a set of binary 2D slice images by the processor connected thereto elements of the lung in the image 除外するステップ、及びプロセッサによって２値化２Ｄスライス画像のセットに基づいて肺の胸膜境界を識別するステップを含む。 Excluding steps, and identifying the pleura boundaries of the lung based on a set of binary 2D slice image by the processor.
本出願は、２０１４年７月２日に出願された米国仮特許出願番号第６２／０２０，２６１号に基づく利益および優先権を主張しており、その全体の開示は参考として本明細書中に援用される。 This application claims the benefit of and priority to No. 2014 July 2 to U.S. Provisional Patent Application No. 62 / 020,261, filed, the entire disclosure of herein by reference which it is incorporated.
本開示は、肺の分割（セグメント化）のためのシステムおよび方法に関する。 The present disclosure relates to systems and methods for dividing the lung (segmentation). より具体的には、本開示は、患者の胸部のＣＴスキャン画像データに基づいて生成される３次元（３Ｄ）モデルに基づいて、肺の境界を画定するシステムおよび方法に関する。 More specifically, the present disclosure is based on the three-dimensional (3D) model is generated based on the CT scan image data of the patient's chest, to a system and method for defining the boundary of the lung.
患者の肺は、肺の基部に位置する筋肉横隔膜によって腹腔から分離される、胸腔内に位置する。 The patient's lungs are separated from the abdominal cavity by intramuscular diaphragm positioned at the base of the lung, located within the thoracic cavity. さらに、肺は、胸膜（臓側胸膜および壁側胸膜）と呼ばれる二重壁嚢および胸膜と肺との間の胸膜液によって取り囲まれる。 Furthermore, the lung is surrounded by pleural fluid between the double walls sac and pleura and lungs called pleura (visceral pleura and parietal pleura). 胸膜液は、肺が胸膜に付着することなく拡張および収縮することを可能にする。 Pleural fluid, makes it possible to expand and contract without lung adheres to pleura.
肺の視覚化に関連する視覚化技法が、診断、手術、および／または他の治療手技を行う臨床医に役立つよう、開発されてきた。 Visualization techniques relating to visualization of the lungs, diagnosis, surgery, and / or other to help clinicians to perform therapeutic procedures have been developed. 視覚化は、特に、対応する症状を有する疾患領域の場所を識別するために重要である。 Visualization is particularly important to identify the location of disease areas with corresponding symptoms. さらに、疾患領域を処置するとき、適切な手技が正しい場所で行われるように、正しい場所の識別に付加的な重点が置かれている。 Furthermore, when treating a disease region, as appropriate procedure is carried out in the right place, an additional emphasis on the identification of the correct location is located. さらに、外科手術のための疾患領域および場所が肺の境界内にあるはずであるため、肺の境界の視覚化が重要である。 Moreover, since the disease area and location for the surgery should be within the boundaries of the lung, visualization of the lung border is important. したがって、胸膜が肺の境界を画定するため、胸膜の視覚化が重要である。 Accordingly, since the pleural defining a boundary of the lung, visualization of pleural is important.
本開示に従って、肺の胸膜境界を判定するための方法が提供される。 In accordance with the present disclosure, a method for determining the pleural boundary of the lung is provided.
本開示の側面では、分割方法は、撮像デバイスから画像データを取得するステップと、取得された画像データに基づいて、２次元（２Ｄ）スライス画像のセットを生成するステップと、プロセッサによって、２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像内のシードボクセルを判定するステップと、プロセッサによって、閾値を使用してシードボクセルで始まって、領域増大プロセスを２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像に適用するステップと、プロセッサによって、シードボクセルから増大させられる領域に基づいて、２値化２Ｄスライス画像のセットを生成するステップと、プロセッサによって、２値化２Ｄスライス画像のセットの各スライス画像内の肺の接続される構成要素を除外するステップと、プロセッサ In aspects of the present disclosure, the division method includes a step of acquiring the image data from the imaging device, based on the acquired image data, to generate a set of 2-dimensional (2D) slice image, by the processor, 2D slices determining a first seed voxels in the slice image from the set of images, by the processor, starting with a seed voxel using a threshold, the first slice image of a region growing process from a set of 2D slice images by the step of applying, processor, based on the regions is increased from the seed voxel, and generating a set of binary 2D slice image, by the processor, binary 2D slice image set each slice image of the a step of excluding connected thereto elements of the lung, the processor よって、２値化２Ｄスライス画像のセットに基づいて、肺の胸膜境界を識別するステップとを含む。 Therefore, based on a set of binary 2D slice image, and identifying the pleura boundaries of the lung.
本開示の別の側面では、シードボクセルは、肺の気管に対応する２値化２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像の一部の中にある。 In another aspect of the present disclosure, seed voxel is within a portion of the first slice images from the set of binary 2D slice image corresponding to the lung trachea.
本開示のさらに別の側面では、閾値は、シードボクセルの強度を上回るか、またはそれに等しい。 In yet another aspect of the present disclosure, the threshold above or the strength of the seed voxel, or equal to.
本開示のさらなる側面では、取得された画像データは、医用デジタル画像および通信（ＤＩＣＯＭ）画像形式で記憶される。 In a further aspect of the present disclosure, the image data obtained is stored in a Digital Imaging and Communication (DICOM) image format.
本開示の別の側面では、画像データは、ネットワークデバイスを介して取得される。 In another aspect of the present disclosure, the image data is obtained via the network device.
本開示のさらなる側面では、領域増大プロセスを適用するステップは、２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像内の第１のボクセルの強度が事前判定された閾値より低く、第１のボクセルがシードボクセルに接続される場合、第１のボクセルの強度を最大値として設定することと、２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像内の第２のボクセルの強度が事前判定された閾値より低くないか、または第１のボクセルがシードボクセルに接続されない場合、第２のボクセルの強度を最小値として設定することとを含む。 In a further aspect of the present disclosure, the step of applying a region growing process, the intensity of the first voxel in the first slice image from a set of 2D slice images is lower than pre-determined threshold, the first voxel when connected to the seed voxel, and setting the intensity of the first voxel as a maximum value, the intensity of the second voxels in the first slice image from a set of 2D slice image from the pre-determined threshold or not low, or if the first voxel is not connected to the seed voxel, and a setting the intensity of the second voxel as a minimum value.
本開示の別の側面では、閾値は、２Ｄスライス画像のセット内のシードボクセルの周囲に高強度領域を出現させる。 In another aspect of the present disclosure, the threshold to appear high intensity regions around the seed voxel in the set of 2D slice images.
本開示のさらなる側面では、領域増大プロセスを適用するステップはさらに、２値化２Ｄスライス画像のセットを得るように、最小値から最大値まで、および最大値から最小値まで、２Ｄスライス画像のセットの中のボクセルの値を逆に割り当てることを含む。 In a further aspect of the present disclosure, further applying a region growing process, to obtain a set of binary 2D slice images, from a minimum value to a maximum value, and from the maximum value to the minimum value, a set of 2D slice images It includes assigning a value of the voxel in the reversed.
本開示の別の側面では、肺の接続される構成要素を除外するステップは、２値化２Ｄスライス画像のセットの中の接続される構成要素を検出することと、２値化２Ｄスライス画像のセットの中の各接続される構成要素の面積を計算することと、各接続される構成要素の面積が事前判定された値未満であるかどうかを判定することと、第１の接続される構成要素の面積が事前判定された値未満であることが判定されるときに、最小値を第１の接続される構成要素のピクセルに割り当てることと、第２の接続される構成要素の面積が事前判定された値を上回るか、または等しいことが判定されるときに、最大値を接続される構成要素のピクセルに割り当てることとを含む。 In another aspect of the present disclosure excludes components that are the lungs of the connecting step includes detecting a connected thereto elements in the set of binary 2D slice images, the binary 2D slice images and calculating the area of ​​each connected by elements in the set, configuration area of ​​the components to be each connection and determining whether the below pre determined value, which is the first connection when the area of ​​the element is determined to be less than pre-determined value, and assigning the minimum value to the pixels of the first of the connected components, the area of ​​the second of the connected components in advance when above or determined value, or are equal it is determined, and assigning to the pixels of components connected to the maximum value.
本開示のさらなる側面では、接続される構成要素は、高い強度を伴う囲われた面積である。 In a further aspect of the present disclosure, the components to be connected is the area surrounded with high strength.
本開示の別の側面では、接続される構成要素は、血管または気道である。 In another aspect of the present disclosure, the components to be connected is vascular or respiratory tract.
本開示のさらなる側面では、それぞれが３つの独立した方向のそれぞれに由来する３つの２Ｄスライス画像の交差点は、２Ｄスライス画像のセットの中のボクセルを識別する。 In a further aspect of the present disclosure, the intersection of three 2D slice images, each from each of the three independent directions identifies voxels in the set of 2D slice images.
本開示の別の側面では、３つの独立した方向は、軸方向、冠状方向、および矢状方向である。 In another aspect of the present disclosure, the three independent directions is an axial, coronal direction, and sagittal.
本開示のさらなる側面では、２値化２Ｄスライス画像のセットの各ボクセルは、高いか、または低い強度のいずれか一方を有する。 In a further aspect of the present disclosure, each voxel of a set of binary 2D slice image has either a high or low intensity.
本開示の別の側面では、画像データは、コンピュータ断層撮影技法、Ｘ線撮影法、コンピュータ軸トモグラフィスキャンによって生成されるトモグラム、磁気共鳴撮像、超音波検査法、造影撮像、蛍光透視法、核スキャン、および陽電子放射トモグラフィから取得される。 In another aspect of the present disclosure, the image data is tomogram, magnetic resonance imaging, ultrasonography, angiography imaging, fluoroscopy generated computed tomography techniques, X-rays radiography, computer axial tomography scans, nuclear scan, and are obtained from a positron emission tomography.
本開示の別の側面では、肺の胸膜を判定するためのシステムは、患者の胸部を撮像して画像データを得るように構成される、撮像デバイスと、データおよびプロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリと、取得された画像データに基づいて、２次元（２Ｄ）スライス画像のセットを生成し、２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像内のシードボクセルを判定し、閾値を使用してシードボクセルで始まって、領域増大プロセスを２Ｄスライス画像のセットからの第１のスライス画像に適用し、シードボクセルから増大させられる領域に基づいて、２値化２Ｄスライス画像のセットを生成し、２値化２Ｄスライス画像のセットの各スライス画像内の肺の接続される構成要素を除外し、２値化２Ｄスライス画像のセット In another aspect of the present disclosure, a system for determining the pulmonary pleura, to store configured to obtain the image data by imaging a patient's chest, and the imaging device, the data and the processor-executable instructions memory and configured to, based on the obtained image data to generate a set of 2-dimensional (2D) slice image, determining a seed voxel in the first slice image from a set of 2D slice images, the threshold value starting with a seed voxel using, applying the region growing process on the first slice image from a set of 2D slice images, based on the regions is increased from the seed voxel, a set of binary 2D slice images generated, excludes connected thereto elements of the lung in the binarized 2D slices each slice image set of images, a set of binary 2D slice images 基づいて、肺の胸膜境界を識別する、プロセッサ実行可能命令を実行するように構成される、プロセッサとを含む、画像処理デバイスとを備える。 Based on identifying pleural boundary of the lung, configured to execute the processor-executable instructions, and a processor, and an image processing device.
本開示の上記の側面および実施形態のいずれかは、本開示の範囲から逸脱することなく組み合わせられ得る。 Any of the above aspects and embodiments of the present disclosure may be combined without departing from the scope of the present disclosure.
本開示されるシステムおよび方法の目的ならびに特徴が、種々の実施形態の説明が付随の図面を参照して読み取られるとき、当業者に明白となるであろう。 Objects and features of the systems and methods present disclosure, when a description of various embodiments is read with reference to the accompanying drawings, will become apparent to those skilled in the art.
図１は、本開示の実施形態による、患者の肺のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像データを分割するために使用され得る、例示的デバイスの概略図である。 1, according to an embodiment of the present disclosure, may be used to divide the patients lung computed tomography (CT) image data, a schematic diagram of an exemplary device. 図２Ａは、本開示の実施形態による、肺領域が黒色で示される、分割のためのボクセルを識別する２Ｄ画像のグラフィック説明図である。 Figure 2A, according to embodiments of the present disclosure, the lung region is shown in black is a graphical illustration of a 2D image that identifies voxels for division. 図２Ｂは、本開示の実施形態による、肺領域が白色で示される、分割のためのボクセルを識別する２Ｄ画像のグラフィック説明図である。 Figure 2B, according to embodiments of the present disclosure, the lung region is indicated by a white, is a graphical illustration of a 2D image that identifies voxels for division. 図３は、本開示の実施形態による、肺領域が灰色で示される、分割のためのボクセルを識別する２Ｄ画像のグラフィック説明図である。 3, according to an embodiment of the present disclosure, the lung region is shown in gray, it is a graphical illustration of a 2D image that identifies voxels for division. 図４Ａ−４Ｂは、本開示の実施形態による、患者の肺の２Ｄ画像内の接続される構成要素のフィルタリングプロセスのグラフィック説明図である。 Figure 4A-4B, in accordance with an embodiment of the present disclosure, is a graphical illustration of the filtering process of components connected in a patient's lungs 2D image. 図４Ａ−４Ｂは、本開示の実施形態による、患者の肺の２Ｄ画像内の接続される構成要素のフィルタリングプロセスのグラフィック説明図である。 Figure 4A-4B, in accordance with an embodiment of the present disclosure, is a graphical illustration of the filtering process of components connected in a patient's lungs 2D image. 図５Ａは、本開示の実施形態による、患者の肺の胸膜境界を画定するように患者の肺の２Ｄ画像を分割するための例示的方法を図示する、フローチャートである。 Figure 5A, according to an embodiment of the present disclosure, illustrate an exemplary method for dividing the 2D image of the patient's lungs to define a pleural boundaries of the patient's lungs is a flow chart. 図５Ｂは、本開示の実施形態による、領域増大プロセスを適用するための例示的方法を図示する、フローチャートである。 Figure 5B, according to an embodiment of the present disclosure, illustrate an exemplary method for applying a region growing process, a flow chart. 図５Ｃは、本開示の実施形態による、接続される構成要素を除外するための例示的方法を図示する、フローチャートである。 Figure 5C, according to an embodiment of the present disclosure, illustrating an exemplary method for excluding components connected a flowchart.
本開示は、患者の肺の胸膜境界を識別するように患者の胸部の画像データを分割するためのシステムおよび方法に関する。 The present disclosure relates to a system and method for dividing the image data of the patient's chest to identify the pleural boundaries of the patient's lungs.
患者の肺の胸膜境界を識別するように患者の胸部の画像データを分割することは、電磁ナビゲーション（ＥＭＮ）システムを使用するＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＮＡＶＩＧＡＴＩＯＮ ＢＲＯＮＣＨＯＳＣＯＰＹ（登録商標）（ＥＮＢ）手技の必要な構成要素であり得る。 Dividing the image data of the patient's chest to identify the lung pleura boundaries patients have a necessary component of Electromagnetic NAVIGATION bronchoscopy (TM) (ENB) procedure that uses an electromagnetic navigation (EMN) system obtain. ＥＮＢ手技は、概して、少なくとも２つの段階、すなわち、（１）患者の肺内に、またはそれに隣接して位置する標的への経路を計画するステップと、（２）計画された経路に沿って、プローブを標的に進めるステップとを伴う。 ENB procedure is generally at least two stages, namely, (1) into the lungs of a patient, or the steps of planning a route to a target located adjacent thereto, along (2) the planned path, the probe involves the steps of advancing the target. 本明細書に説明される計画ソフトウェアの例は、全て参照することによって本明細書に組み込まれる、全てＣｏｖｉｄｉｅｎ ＬＰによって２０１３年３月１５日に出願され、「Ｐａｔｈｗａｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ」と題された、米国特許出願第１３／８３８，８０５号、第１３／８３８，９９７号、および第１３／８３９，２２４号で見出されることができる。 Examples of planning software described herein are incorporated herein by reference all filed on March 15, 2013 by all Covidien LP, entitled "Pathway Planning System and Method" , U.S. Patent application Serial No. 13 / 838,805, can be found in Chapter 13 / 838,997 Nos, and No. 13 / 839,224. 計画ソフトウェアの例は、その全内容が参照することによって本明細書に組み込まれる、「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＮＡＶＩＧＡＴＩＮＧ ＷＩＴＨＩＮ ＴＨＥ ＬＵＮＧ」と題された、同一出願人に譲渡された米国仮特許出願第６２／０２０，２４０号で見出されることができる。 Examples of planning software, the entire contents of which are incorporated herein by reference, "SYSTEM AND METHOD FOR NAVIGATING WITHIN THE LUNG" entitled and assigned to the commonly assigned US Provisional Patent Application No. 62 / it can be found at No. 020,240.
計画段階に先立って、患者の肺は、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンによって撮像されるが、付加的かつ適用可能な撮像方法が、当業者に公知であろう。 Prior to the planning stage, the patient's lungs, for example, but is captured by computer tomography (CT) scan, additional and applicable imaging methods will be known to those skilled in the art. ＣＴスキャン中にアセンブルされた画像データは、次いで、例えば、医用デジタル画像および通信（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ；ＤＩＣＯＭ）形式で記憶され得るが、付加的かつ適用可能な形式が、当業者に公知であろう。 The image data that has been assembled during the CT scan, and then, for example, Digital Imaging and Communication (Digital Imaging and Communications in Medicine; DICOM) may be stored in the form, but additional and applicable format is known to those skilled in the art Will. ＣＴスキャン画像データは、次いで、ＥＮＢ手技の計画段階中に使用され得る、３Ｄモデルを生成するために処理されるように、計画ソフトウェアアプリケーション（「アプリケーション」）にロードされてもよい。 CT scan image data can then be used during the planning stage of ENB procedure, to be processed to generate a 3D model may be loaded in the planning software applications ( "application"). 患者の胸部の画像データを分割することは、３Ｄモデルを生成するプロセスの構成要素であってもよく、または別個に行われてもよい。 Dividing the image data of the patient's chest may be a component of a process of generating a 3D model, or separately may be performed.
本アプリケーションは、患者の肺の３Ｄモデルを生成するために、ＣＴスキャン画像データを使用し得る。 This application, in order to generate a 3D model of the patient's lungs may use CT scan image data. ３Ｄモデルは、とりわけ、患者の肺の実際の気道に対応し、患者の実際の気道樹の種々の通路、支流、および分岐部を示す、モデル気道樹を含み得る。 3D models, among other things, corresponds to the actual airway of a patient's lungs, the various passages of the actual airway tree of a patient, indicating branch, and the branch portion, may include model airway tree. ＣＴスキャン画像データは、画像データ内に含まれる間隙、脱落、および／または他の欠陥を有し得るが、３Ｄモデルは、ＣＴスキャン画像データ内の任意のそのような間隙、脱落、および／または欠陥が補填もしくは補正された、患者の気道の平滑な表現である。 CT scan image data, the gap included in the image data, dropping, and / or other may have a defect, 3D models, any such gap in the CT scan image data, dropping, and / or defect is compensated or corrected, which is a smooth representation of the patient's airway. 生成された後、３Ｄモデルは、種々の表示で提示され得る。 After being generated, 3D model can be presented in a variety of display. 本開示は、具体的な例証的実施形態に関して説明されるであろうが、本開示の精神から逸脱することなく、種々の修正、再配列、および置換が行われ得ることが、当業者に容易に明白となるであろう。 The present disclosure will be described with respect to specific exemplary embodiments without departing from the spirit of the present disclosure, various modifications, be rearranged, and substitutions can be made easily by those skilled in the art It will become apparent to. 本開示の範囲は、本明細書に添付される請求項によって定義される。 The scope of the present disclosure is defined by the claims appended hereto.
図１は、肺の分割のために使用され得る、画像処理デバイス１００を示す。 Figure 1 may be used for the division of the lung, indicating the image processing device 100. デバイス１００は、以下に説明される機能を実施するように構成される、特殊化画像処理コンピュータであり得る。 Device 100 is configured to perform the functions described below may be a specialized image processing computer. デバイス１００は、ラップトップ、デスクトップ、タブレット、または他の類似するコンピュータ等の当業者に公知の任意の形状因子において具現化されてもよい。 Device 100 may be a laptop, desktop, tablet or other may be embodied in any shape factors known to those skilled in the art such as a computer similar. デバイス１００は、とりわけ、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１０、とりわけ、上記に参照されるアプリケーション１２２を記憶するメモリ１２０、ディスプレイ１３０、１つまたはそれを上回る特殊化グラフィックプロセッサ１４０、ネットワークインターフェース１５０、および１つまたはそれを上回る入力インターフェース１６０を含んでもよい。 Device 100, among other things, one or processor 110 above it, among other things, a memory 120, a display 130, one or specialized graphics processor 140 over it, a network interface 150 that stores an application 122 that is referenced above and, it may include one or input interface 160 over it.
ＣＴスキャン画像データは、ＤＩＣＯＭ形式でメモリ１２０に記憶されてもよい。 CT scan image data may be stored in the memory 120 in a DICOM format. ２Ｄスライス画像のセットが、ＣＴスキャン画像データに基づいて生成されてもよい。 Set of 2D slice images may be generated based on the CT scan image data. ある側面では、２Ｄスライス画像は、所与の場所における患者の軸、冠状、および矢状図を描写するように生成されてもよい。 In one aspect, 2D slice images, of the patient at a given location axis, coronal, and sagittal view may be generated as depicted. 例えば、胸部の各交差点において、３つの独立した方向において生成される、３つの異なる２Ｄスライス画像が存在してもよい。 For example, in each intersection of the chest, is produced in three independent directions, there may be three different 2D slice images. これらの２Ｄスライス画像は、表示のために２Ｄスライス画像を再フォーマットするようにプロセッサ１１０によって実行される、アプリケーション１２２にロードされてもよい。 These 2D slice images is executed by the processor 110 to reformat the 2D slice image for display may be loaded into the application 122. 例えば、アプリケーション１２２は、意図されるような２Ｄスライス画像を表示するために、２Ｄスライス画像の色空間を表示のために好適な別の色空間に変換し、撮像プロセス、例えば、スケーリング、回転、平行移動、または投影を実施し得る。 For example, application 122 in order to display the 2D slice image as contemplated, is converted into another color space suitable for display the color space of 2D slice images, the imaging process, for example, scaling, rotation, It may implement translation, or projection. 少なくとも３つの異なる２Ｄスライス画像に基づいて、ボクセルが識別されてもよい。 Based on at least three different 2D slice images, voxels may be identified. ２Ｄスライス画像は、異なるタイプの組織および物質を区別して肺の胸膜境界を識別するように、領域増大アルゴリズムを使用して処理されてもよい。 2D slice image is to distinguish between different types of tissue and materials to identify pleural boundary of the lung, it may be processed using a region growing algorithm. 種々の領域増大アルゴリズムが、当技術分野で公知である。 Various regions increase algorithm are known in the art. メモリ１２０はまた、胸部の３Ｄモデルを生成し得るか、または肺の胸膜境界を識別し得る、アプリケーションを記憶してもよい。 Memory 120 may also or may generate a 3D model of the breast, or may identify the pleura boundaries of the lung may store applications.
図２は、本開示の実施形態による、分割（セグメント化）のためのボクセルを画定する、各２Ｄスライス画像（２０５、２１０、２１５）からのピクセルとして識別される、シードボクセル２２０を識別する３つの２Ｄスライス画像を図示する。 2, according to an embodiment of the present disclosure, split defining a voxel for (segmentation), it is identified as pixels from the 2D slice image (205, 210, 215), identifying a seed voxel 220 3 One of illustrating the 2D slice images. 図２に示されるように、シードボクセル２２０は、３つの２Ｄスライス画像が相互と交差する、患者の気管内の交差点において識別される。 As shown in FIG. 2, the seed voxel 220, three 2D slice images intersect with each other are identified in the intersection of the trachea of ​​the patient. 分割は、２Ｄスライス画像のセットの中のボクセルに割り当てられるハウンスフィールド値に基づいて２Ｄスライス画像のセットをパーティション化する、画像処理ステップであり、臓器および画像の他の様々な強度側面、ならびに本開示の実施形態では肺の胸膜境界をより明確に画定するために、画像の強度の差を定義するために使用される。 Division is to partition the set of 2D slice images based on the Hounsfield value assigned to a voxel in the set of 2D slice images, an image processing step, other various strength aspects of organ and images, as well as in embodiments of the present disclosure to define the pleura boundaries lungs more clearly, it is used to define the difference in the intensity of the image.
一実施形態では、分割（セグメント化）は、２Ｄスライス画像のセットの中の肺の内側領域と外側領域を区別するために使用されてもよい。 In one embodiment, division (segmentation) may be used to distinguish the inner and outer regions of the lung in the set of 2D slice images. 分割は、２Ｄスライス画像が２つだけの異なる強度値を伴って表示される、２値化と、以下でさらに詳細に説明されるようなフィルタリングプロセスとを含んでもよい。 Division, 2D slice image is displayed with a different intensity values ​​of only two, and binarization may include a filtering process as described in further detail below.
本開示の第１のステップとして、２Ｄスライス画像のセットが、患者の胸部のＣＴスキャン画像データから生成される。 As a first step of the present disclosure, the set of 2D slice images is generated from CT scan image data of the patient's chest. いったん２Ｄスライス画像のセットが生成されると、シードボクセル２２０が選択されなければならない。 Once the set of 2D slice images are generated, the seed voxel 220 must be selected. 図２Ａは、シードボクセル２２０が２Ｄスライス画像内で選択されて示されている、手動プロセスを描写する。 Figure 2A is a seed voxel 220 is shown selected in the 2D slice images depict the manual process. ３つの２Ｄスライス画像２０５、２１０、および２１５は、軸方向、冠状方向、および矢状方向のそれぞれに沿って患者の胸部を描写し、開始シードボクセル２２０を識別する。 Three 2D slice images 205, 210, and 215, axial, coronal direction, and sagittal direction along each depicts a patient's chest, identifying a starting seed voxel 220. 開始シードボクセル２２０をより良く図示するために、水平軸２２５および垂直軸２３０が、３つの２Ｄスライス画像２０５、２１０、および２１５のそれぞれの中で表示される。 To better illustrate the starting seed voxel 220, the horizontal axis 225 and vertical axis 230, is displayed in each of the three 2D slice images 205, 210, and 215. 水平軸２２５および垂直軸２３０の交差点は、開始シードボクセル２２０である。 Intersection of the horizontal axis 225 and vertical axis 230 is a starting seed voxel 220. ある側面では、開始シードボクセル２２０は、肺または気管の内側にあってもよく、手動で、もしくは自動的に判定されてもよい。 In one aspect, starting seed voxel 220 may be in the inside of the lungs or the trachea, it may be determined manually or automatically. 気管内のシードボクセル２２０をシードボクセル２２０として選択することによって、肺の外側の組織から肺の内側の気道を迅速に識別するように、プロセスが行われることができる。 By selecting a seed voxel 220 in the trachea as a seed voxel 220, so as to quickly identify the inner airways of the lung from the pulmonary tissue outside can process is performed.
気管は、その長さに沿って実質的に一定の直径を有する。 Trachea has a substantially constant diameter along its length. 具体的には、気管の上部は、喉頭および咽頭から胸骨の後ろに実質的に直線的に延在する。 Specifically, the upper part of the trachea, substantially linearly extending behind the sternum from the larynx and pharynx. 気管のこれらの性質を使用することによって、気管は、２Ｄスライス画像内で見出され得る。 By using these properties of the trachea, the trachea can be found in the 2D slice images. 開始シードボクセル２２０を判定するように気管を見出すことのさらなる詳細は、Ｌａｃｈｍａｎｏｖｉｃｈらによって２０１４年７月２日に出願された、「Ｔｒａｃｈｅａ Ｍａｒｋｉｎｇ」と題された同一出願人に譲渡された米国仮特許出願第６２／０２０，２５３号、およびＭａｒｋｏｖらによって２０１４年７月２日に出願された、「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｌｕｎｇ Ｔｒａｃｈｅａ」と題された米国仮特許出願第６２／０２０，２５７号で説明されている。 Further details of finding the trachea to determine the starting seed voxel 220, filed on July 2, 2014 by Lachmanovich et al., Assigned US Provisional Patent to the same applicant entitled "Trachea Marking" application No. 62 / 020,253, and by Markov et al filed July 2, 2014, as described in "Automatic Detection Of Human Lung trachea" entitled U.S. provisional Patent application No. 62 / 020,257 ing.
開始シードボクセル２２０が、手動または自動的のいずれかで選択された後、２Ｄスライス画像を２値化するために、領域増大アルゴリズムが使用される。 Starting seed voxel 220, after being selected either manually or automatically in, for binarizing the 2D slice images, region growing algorithm is used. 領域増大アルゴリズムに基づいて、各ボクセルに割り当てられたハウンスフィールド値が閾値未満であるかどうか、および各ボクセルが開始ボクセル２２０に接続されるかどうかを判定するように、２Ｄスライス画像のセットの中の全てのボクセルがチェックされる。 Based on the region growing algorithm, to determine whether the Hounsfield value assigned to each voxel whether less than a threshold, and each voxel is connected to the starting voxel 220, a set of 2D slice images all of voxels in is checked. ボクセルに割り当てられた値が閾値未満のハウンスフィールド値を有し、開始シードボクセル２２０に接続されていることが判定されるとき、ボクセルのハウンスフィールド値は、１または最大値に設定される。 A value assigned to voxel Hounsfield value less than the threshold value, when it is determined that is connected to the starting seed voxel 220, Hounsfield value of a voxel is set to 1 or the maximum value . そうでなければ、ボクセルのハウンスフィールド値は、ゼロまたは最小値に設定される。 Otherwise, Hounsfield value of a voxel is set to zero or minimum value. 領域増大アルゴリズムの一部として、肺内に漏出を引き起こし、したがって、気道から漏出される強度値で肺を充填するために十分に高い値を伴う閾値が、選択される。 As part of the region growing algorithm, causing leakage into the lungs, thus, the threshold with a sufficiently high value in order to fill the lungs with intensity values ​​leaked from the airways is selected.
２Ｄスライス画像のセットの中の全てのボクセルが最大または最小値に設定された後、２Ｄスライス画像は、２色のみのピクセルを有するであろう。 After all voxels in the set of 2D slice images is set to the maximum or minimum value, 2D slice images will have only two-color pixel. 結果は、最大ハウンスフィールド値を有するボクセル／ピクセルが、白色で出現し、最小ハウンスフィールド値を有するボクセル／ピクセルが、黒色で出現するであろう、２Ｄスライス画像のセットである。 Results are voxels / pixels with maximum Hounsfield value, it appeared white, voxel / pixel having the minimum Hounsfield value will appear in black, a set of 2D slice images. 図２Ｂに示されるように、いくつかの場合には、２Ｄスライス画像のセットの中のボクセル、したがって、２Ｄスライス画像の中のピクセルの値は、肺領域が黒色で示され、非肺領域が白色または別の色で示されるように逆転される。 As shown in Figure 2B, in some cases, a voxel in the set of 2D slice images, therefore, the value of the pixel in the 2D slice images, lung region is shown in black, non-pulmonary region It is reversed as indicated by the white or another color.
図３は、肺組織が胸部の背景上に灰色で、他の非気道または肺組織が白色で明確に描写される、分割および２値化の結果を描写する、３つの２Ｄスライス画像３３５、３４０、ならびに３４５を示す。 Figure 3 is a gray lung tissue on a background of the chest, other non airways or lung tissue are clearly depicted in white depict division and binarization result, three 2D slice images 335 and 340 , as well as the 345. まだ完全ではないが、図３の表示は、肺の胸膜境界を実質的に識別する。 Although not yet fully display of Figure 3, substantially identifying the pleural boundary of the lung.
肺が多孔質構造を有するため、肺および気道を表す２値化２Ｄスライス画像のセットのボクセルの殆どは、黒色で示される。 Lung because it has a porous structure, most of the voxels of a set of binary 2D slice images representing the lungs and airways are shown in black. しかしながら、閾値より大きいハウンスフィールド値を有する、ある気道組織（例えば、図３の３５５）は、白色で示されるであろう。 However, with a large Hounsfield value than the threshold value, there airway tissue (e.g., 355 in FIG. 3) will be shown in white. さらに、肺の外側の２値化３Ｄ体積のボクセルもまた、それらは開始シードボクセル２２０に接続されず、最大強度値を有するため、白色で示されてもよい。 Furthermore, the voxels of the binary 3D volume outside of the lung also they are not connected to the starting seed voxel 220, since it has a maximum intensity value may be shown in white. 実際、閾値を上回るハウンスフィールド値を有する任意の組織（例えば、ボクセル３５０）が、白色で示されるであろう。 In fact, any tissue having a Hounsfield value above a threshold (e.g., voxels 350) is, will be shown in white.
２Ｄスライス画像の分割（セグメント化）、２値化、および逆転されたセットは、肺をカバーする大きい黒色領域を含んでもよい。 Division of the 2D slice images (segmenting), binarization, and reversed the set may include a large black area covering the lungs. ある側面では、閾値は、十分な精度で肺の胸膜境界をカバーするように、大きい黒色領域を可能な限り大きくするように調節されてもよい。 In one aspect, the threshold is to cover the pleura boundaries lungs with sufficient accuracy, it may be adjusted so as to increase as much as possible a large black area. 閾値を減少させることによって、小気道または血管の壁を表すボクセルは、白色で出現し、同時に、大きい黒色領域は、より小さくなる。 By reducing the threshold value, voxels representing the walls of small airways or blood vessels, appeared white, at the same time, a large black area is smaller. 一方で、閾値が増加させられるとき、小気道および血管の壁は、白色で出現しなくてもよく、大きい黒色領域はより大きくなる。 On the other hand, when the threshold is increased, the wall of the small airways and blood vessels may not appear white, large black area becomes larger. したがって、閾値は、あるサイズを有する気道壁および血管が白色で現れるように、および大きい黒色領域が肺の胸膜と同じくらい大きく増大するように、ある値に調節されてもよい。 Thus, the threshold value, as to the airway wall and the vessel having a certain size appears in white, and a large black area increases large as the pleura of the lung, may be adjusted to a value.
２Ｄスライス画像の２値化、分割、および逆転されたセットは、軸方向、冠状方向、ならびに矢状方向で視認されてもよい。 Binarization of the 2D slice images, split, and reverse are set, the axial, may be visible in the coronal direction, and sagittal. 図４Ａおよび４Ｂは、本開示の実施形態による、接続される構成要素を除外するための２値化２Ｄスライス画像、ならびに除外された２Ｄスライス画像を示す。 4A and 4B illustrate in accordance with embodiments of the present disclosure, the binarized 2D slice images to exclude components connected, and the 2D slice images excluded. ３つの２Ｄスライス画像４０５、４１０、および４１５は、白黒画像である。 Three 2D slice images 405, 410, and 415 are black-and-white image. 黒色領域４２０が、肺を表す一方で、白色領域は、肺の外側の領域、また、肺内の血管および気道壁等のいくつかの接続される構成要素も表す。 Black region 420, while representing the lung, white area, outer area of ​​the lung also, also represent some of the connected components, such as vascular and airway wall of the lung. これらの接続される構成要素は、２Ｄスライス画像４１０および４１５内の小さい白色面積４３５として示される。 Components that are these connections are shown as small white area 435 of 2D slice image 410 and 415.
接続される構成要素を除外することは、各２Ｄスライス画像内の接続される構成要素を検出することから始まる。 To exclude components connected begins to detect the connected thereto components within each 2D slice images. 接続される構成要素は、肺を表す大きい黒色領域の中の白色領域として表示される。 Components connected are displayed as white areas in the large black area representing the lung. 接続される構成要素が検出されるとき、各接続される構成要素の面積が計算される。 When components connected is detected, the area of ​​the components that are each connected is computed. 計算された面積が閾値未満である場合、対応する接続される構成要素が除外され、対応する接続される構成要素の中のピクセルがゼロに再び割り当てられることを意味する。 If the calculated area is smaller than the threshold value, it is excluded components corresponding to connected pixels in the corresponding connected thereto components means that is re-assigned to zero. 換言すると、対応する接続される構成要素は、肺領域または大きい黒色領域に合併される。 In other words, components that are the corresponding connections are merged into lung regions or large black area. ２Ｄスライス画像内の全ての接続される構成要素が除外された後、軸方向に沿った除外された２Ｄスライス画像４０５が得られる。 After all of the connected components in the 2D slice image has been excluded, 2D slice image 405 that are excluded along the axial direction is obtained. 除外された２Ｄスライス画像４０５は、その境界が肺の胸膜境界を画定する、大きい黒色領域４２０を含む。 2D slice image 405 that has been excluded, the boundary defining a pleural boundary of the lung, including a large black area 420.
図４Ｂは、それぞれ、軸方向、冠状方向、および矢状方向に沿った、除外された２Ｄスライス画像４４０、４５０、および４６０を含む。 Figure 4B, each including axial, coronal direction, and sagittal along the direction, the 2D slice image 440, 450, and 460 were excluded. 全ての２Ｄスライス画像内の接続される構成要素を除外した後、各除外された２Ｄスライス画像は、除外された２Ｄスライス画像４４０、４５０、および４６０で示されるような大きい黒色領域を有する。 After eliminating connected thereto components in all 2D slice images, each excluded 2D slice image has a large black area as shown in the 2D slice image 440, 450, and 460 were excluded. これらの除外された２Ｄスライス画像は、肺の胸膜境界を画定する黒色領域を含む、２Ｄスライス画像の分割されたセットを生成するように再び組み立てられる。 These excluded 2D slice image includes a black region that defines the pleura boundaries lung, reassembled to produce a divided set of 2D slice images. これらの黒色領域はまた、肺の診断および／または肺への手術のための空間を画定もしくは制限する。 These black area also defines or restricts the space for pulmonary diagnosis and / or surgery to the lungs. ２Ｄスライス画像のセットを画定する、本胸膜境界は、患者の肺の診断ならびに治療のためのＣｏｖｉｄｉｅｎ ＬＰによって販売されているｉＬｏｇｉｃソフトウェア等の経路計画および治療ソフトウェアに組み込まれてもよい。 Defining a set of 2D slice images, the pleura boundaries may be incorporated into the route planning and treatment software iLogic software such as that sold by Covidien LP for diagnosis and treatment of patients with lung. 胸膜境界の明確な画定は、周辺組織から肺を分割するために使用され、それによって、患者の肺の３Ｄ体積を作成するために使用されることができる。 Clear definition of the pleura boundaries are used from the surrounding tissue in order to divide the lungs, thereby can be used to create a 3D volume of the patient's lungs.
図５Ａ−５Ｃは、本開示の実施形態による、肺の胸膜境界を画定する、２Ｄスライス画像の分割されたセットを生成するための分割方法５００のフローチャートを示す。 Figure 5A-5C, according to an embodiment of the present disclosure defines a pleural boundary of the lung shows a flow chart of a dividing method 500 for generating a divided set of 2D slice images. 分割方法５００は、例えば、ＣＴスキャナから、患者の胸部のＣＴスキャン画像データが得られる、ステップ５０５から開始する。 Dividing method 500 may, for example, from the CT scanner, CT scan image data of the patient's chest is obtained, starting from step 505. ある側面では、ＣＴ画像データは、Ｘ線撮影法、ＣＡＴスキャンによって生成されるトモグラム、ＭＲＩ、超音波検査法、造影撮像、蛍光透視法、核スキャン、およびＰＥＴ等の別の画像診断法から得られてもよい。 In one aspect, resulting CT image data, X-rays radiography, tomogram generated by the CAT scan, MRI, ultrasonography, angiography imaging, fluoroscopy, from nuclear scan, and other imaging modalities, such as PET it may be.
ステップ５１０では、ＣＴスキャン画像データが、患者の胸部の２Ｄスライス画像のセットを生成するように処理される。 In step 510, CT scan image data is processed to generate a set of 2D slice images of the patient's chest. ２Ｄスライス画像のセットは、肺、胸膜、気管、心臓、胃、および胸部内の任意の他の臓器を含んでもよい。 Set of 2D slice images, lung, pleura, trachea, heart, may include stomach, and any other organ in the chest. ボクセルは、３つの方向、例えば、軸方向、冠状方向、および矢状方向で視認される、３つの２Ｄスライス画像の交差点として画定される。 Voxels, three directions, for example, axial, is visible in coronal direction and sagittal, is defined as the intersection of three 2D slice images. 各ボクセルは、それぞれ、３つの方向で視認される３つの２Ｄスライス画像の間の対応する２Ｄスライス画像に由来する、３つのピクセルを表す値を有する。 Each voxel, respectively, having a value representing the corresponding derived from 2D slice images, three pixels between the three 2D slice images to be viewed in three directions. 胸部の２Ｄスライス画像のセットの分割は、２Ｄスライス画像のセットの中のシードボクセル２２０を判定することによって開始し、開始シードボクセルを含む領域と開始シードボクセルを含まない領域を区別する。 Dividing the set of 2D slice images of the chest begins by determining the seed voxel 220 in the set of 2D slice images, distinguishing an area not including the region and starting seed voxel containing starting seed voxel. ステップ５１５では、開始シードボクセルが、自動的に、または手動で判定される。 In step 515, starting seed voxel is determined automatically, or manually. 開始シードボクセルは、気管または肺の内側領域に位置してもよい。 Starting seed voxel may be located in the inner area of ​​the trachea or lungs. 気管が開始シードボクセルを判定するために使用されるとき、気管を自動的に見出すための方法は、両方の内容全体が参照することによって組み込まれる、Ｌａｃｈｍａｎｏｖｉｃｈらによって２０１４年７月２日に出願された、「Ｔｒａｃｈｅａ Ｍａｒｋｉｎｇ」と題された同一出願人に譲渡された米国仮特許出願第６２／０２０，２５３号、およびＭａｒｋｏｖらによって２０１４年７月２日に出願された、「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｌｕｎｇ Ｔｒａｃｈｅａ」と題された米国仮特許出願第６２／０２０，２６１号で見出されることができる。 When the trachea is used to determine the starting seed voxel, a method for finding the trachea automatically, the whole both of which is incorporated by reference, filed July 2, 2014 by Lachmanovich et al was, "Trachea Marking" is assigned to the same applicant, entitled US provisional Patent application Serial No. 62 / 020,253, and by Markov et al., filed on July 2, 2014, "Automatic Detection of human Lung can be found in entitled Trachea "U.S. provisional Patent application No. 62 / 020,261. 気管を見出した後、気管の内側の任意のボクセルが、開始シードボクセルとして判定されてもよい。 After finding trachea, any voxels inside the trachea, may be determined as a starting seed voxel.
ステップ５２０では、領域増大アルゴリズムが、２Ｄスライス画像のセットを処理するように適用される。 In step 520, region growing algorithm is applied to process a set of 2D slice images. 領域増大アルゴリズムは、より多くのボクセルをシードボクセルに接続して、開始シードボクセルを含む領域を増大させるために使用される。 Region growing algorithm, more voxels connected to the seed voxel, are used to increase the area including the starting seed voxel. 本領域は、分割方法５００の終了時に肺の境界を判定するために使用されてもよい。 This region may be used to determine the lung boundaries at the end of the division process 500.
領域増大アルゴリズムを適用することによって、２Ｄスライス画像のセットの各ボクセルが２値化され、つまり、これは、閾値と比較され、２色、すなわち、黒色および白色に再び割り当てられる、そのハウンスフィールド値を有する。 By applying a region growing algorithm is the voxel binary set of 2D slice images, i.e., it is compared with a threshold value, two colors, i.e., reassigned to black and white, the Hounsfield It has a value. 黒色ボクセルは、肺領域を表し、白色ボクセルは、非肺領域を表す。 Black voxels represent lung region, white voxels represent a non-lung regions. ステップ５２０の後に、２Ｄスライス画像の新しい２値化セットが生成される。 After step 520, the new binary set of 2D slice images are generated. ステップ５２０の詳細は、以下の図５Ｂを参照してさらに説明される。 Details of step 520 are further described with reference to the following Figure 5B.
ステップ５２５では、全ての２Ｄスライス画像が、その中の接続される構成要素を除外するように処理される。 In step 525, all the 2D slice images are processed so as to exclude connected thereto components therein. 接続される構成要素は、上記で識別される閾値より大きいハウンスフィールド値を有する、血管および気道壁を表してもよい。 Components to be connected, has a large Hounsfield value than a threshold identified above, it may represent a blood vessel and airway wall. 接続される構成要素は、２Ｄスライス画像の中で肺領域内の白色面積として表示される。 Components to be connected, are displayed as white areas in the lung region in the 2D slice images. 肺領域内から事前判定された閾値より小さいサイズを有する白色面積を除外または除去することによって、肺をカバーする領域が、黒色のみで表示されてもよく、２Ｄスライス画像が、肺の胸膜境界を判定するために調製される。 By excluding, or remove the white area having a size smaller than the pre-determined threshold from the lung region, the region covering the lungs may be displayed only in black, 2D slice images, pleural boundary of the lung It is prepared to determine. 除外するプロセスの詳細な説明は、以下の図５Ｃを参照して提供される。 Detailed description of the process to exclude is provided with reference to the following figures 5C.
除外するプロセスの後に、ステップ５４０では、２Ｄスライス画像の処理されたセットが、肺の胸膜境界を識別するために使用されてもよい。 After the process to exclude, in step 540, the processed sets of 2D slice images may be used to identify the pleura boundaries of the lung. 分割方法は、ステップ５４０の後に終了させられる。 Resolution methods, is terminated after step 540. 最小サイズ制限を伴う２Ｄスライス画像上で２値化および接続される構成要素の分析を行うことによって、真の境界、特に、胸膜境界が、臨床医のために明確に画定される。 By the analysis of binary and connected thereto elements on 2D slice image with the minimum size limit, true boundary, in particular, pleural boundaries are clearly defined for clinicians. 代替として、元のＣＴスキャン画像データを使用する代わりに、プロセス５００に使用される２Ｄスライス画像は、異なるデータセットから生成されてもよい。 Alternatively, instead of using the original CT scan image data, 2D slice images used in the process 500 may be generated from different data sets. プロセス５００に使用される別の潜在的データセットの例は、元のＣＴスキャン画像データに基づいて生成された３Ｄモデルに基づいて生成される、２Ｄスライス画像のセットである。 Another example of potential data set used in the process 500 is generated based on the 3D model generated based on the original CT scan image data, a set of 2D slice images. そのような３Ｄモデルは、ＣＴスキャン画像データ内の任意の間隙、脱落、および／または欠陥が補填もしくは補正された、患者の肺の平滑な表示を提示してもよい。 Such 3D models are any gaps in the CT scan image data, dropping, and / or defects are compensated or corrected, may present a smooth display of the patient's lungs. 図５Ｂは、図５Ａのステップ５２０、すなわち、領域増大アルゴリズムを患者の胸部の２Ｄスライス画像のセットのボクセルに適用するステップを図示する、フローチャートを示す。 5B is step 520 of FIG. 5A, i.e., a region growing algorithm illustrating the steps of applying to the voxels of a set of 2D slice images of the patient's chest, illustrating a flow chart. ステップ５２１では、２Ｄスライス画像のセットのボクセルの強度（ハウンスフィールド値）が、閾値と比較される。 In step 521, the voxel intensity of a set of 2D slice images (Hounsfield value) is compared with a threshold value.
ボクセルの強度が閾値を上回るか、または等しいことが判定されるとき、ステップ５２４が後に続き、そうでなければステップ５２２が後に続く。 When the intensity of the voxels it is determined whether above a threshold, or equal, followed by a step 524, followed by a step 522 otherwise. ステップ５２２では、ボクセルと開始シードボクセルとの間の接続性が判定される。 In step 522, the connectivity between the voxel and the starting seed voxel is determined. ここで、接続性は、ボクセルが開始シードボクセルと同一の領域内にあること、または換言すると、ボクセルが肺領域内にあることを確実にする。 Here, connectivity, that voxel is in the starting seed voxel within the same area and, or in other words, to ensure that the voxel is within the lung region. これは、周辺ボクセルを考慮し、それらが同一の閾値基準を満たすかどうかを判定することによって、行われる。 This consideration of the neighborhood voxels, by determining whether they satisfy the same threshold criteria are performed. 本プロセスは、開始シードボクセルに戻って継続される。 This process is continued back to the starting seed voxel. 別の言い方をすれば、ボクセルから開始シードボクセルまでの経路があり、経路が閾値基準を満たす一連の隣接ボクセルで構成されるとき、次いで、ボクセルは、開始シードボクセルに接続されると見なされる。 In other words, there is a path from the voxel to starting seed voxel, when configured with a series of adjacent voxels path meets the threshold criteria, then the voxel is considered to be connected to the starting seed voxel. ボクセルが開始シードボクセルに接続されていることが判定されるとき、ボクセルの強度値は、ステップ５２３において最大値に割り当てられる。 When it is determined that the voxel is connected to the starting seed voxel, the intensity values ​​of the voxels are assigned to the maximum value in step 523. 結果は、全ての接続されたボクセルが、１つの割り当てられた強度値を有する閾値基準および別の強度値を有する他の全てを満たす、ボクセル強度の２値マスクである。 Results are all connected voxel satisfies all the other having a threshold criterion and another intensity value with one of the assigned intensity values, a binary mask of voxel intensities.
ある側面では、シードボクセルに直接隣接する、シードボクセル候補と見なされるボクセルが、接続性を考慮することなく、閾値と再帰的に比較されてもよい。 In one aspect, directly adjacent to the seed voxel, the voxels are considered seed voxel candidate, without considering the connectivity may be recursively compared to a threshold. 本再帰方法は、開始シードボクセルに隣接するボクセルを比較することによって開始し、全ての方向に再帰的に進む。 This recursive method begins by comparing the voxels adjacent to the starting seed voxel, in all directions proceeds recursively. この場合、接続性をチェックすることは不必要である。 In this case, it is unnecessary to check connectivity.
ステップ５２１において、ボクセルの強度が閾値未満ではないこと、またはステップ５２２において、ボクセルが開始シード点に接続されていないことが判定されるとき、ボクセルの強度は、ステップ５２３において最小値に割り当てられる。 In step 521, the strength of the voxel is not less than the threshold value, or in step 522, when it is not connected voxels to start seed point is determined, the intensity of a voxel is assigned to the minimum value in step 523. ステップ５２３および５２４では、２Ｄスライス画像のセットが分割され、最小値または最大値のみを有するボクセルをもたらす。 In step 523 and 524, a set of 2D slice image is divided, resulting in voxels with only minimum or maximum value.
ステップ５２５が、ステップ５２３および５２４の後に続く。 Step 525 follows the steps 523 and 524. ステップ５２５では、領域増大アルゴリズムを通して処理されていないボクセルが残っているかどうかが判定される。 In step 525, whether more voxels that are not processed through region growing algorithm is determined. そのようなボクセルがある場合、処理されていないボクセルがもはやなくなるまで、ステップ５２１−５２５が繰り返される。 If there is such a voxel to a voxel not treated no longer eliminated, step 521-525 are repeated. ステップ５２１−５２５の結果は、非肺領域に黒色ボクセルおよび肺領域に白色ボクセルのみを含む、２Ｄスライス画像の２値化セットである。 Result of step 521-525 are in the non-lung region including a black voxel and pulmonary area white voxels only a binary set of 2D slice images. ステップ５２６では、肺領域が黒色ボクセルを有し、非肺領域が白色ボクセルを有するように、各ボクセルの割り当てられた値が、最大値から最小値に、または最小値から最大値に逆転させられる。 In step 526, the lung region has a black voxel, as a non-lung region has a white voxels, the value assigned each voxel, is reversed from the maximum value to the minimum value or from the minimum value to the maximum value . ある側面では、ステップ５２１で使用される閾値は、高強度領域が肺および肺の境界をカバーし得るように、肺領域中で十分な漏出（例えば、高強度領域）を引き起こすために調節されてもよい。 In one aspect, the threshold used in step 521, as the high intensity region can cover the boundary of the lung and lung, sufficient leak in the lung region (e.g., high-strength area) is adjusted to cause the it may be. 別の側面では、閾値は、シードボクセルの強度値を上回るか、またはそれに等しい。 In another aspect, the threshold above or intensity value of the seed voxel, or equal to.
図５Ｃは、本開示の実施形態による、図５Ａのステップ５２５、すなわち、２Ｄスライス画像から接続される構成要素を除外するためのフローチャートを示す。 Figure 5C, according to an embodiment of the present disclosure, step 525 of Figure 5A, that is, the flow chart for excluding components connected from 2D slice images. ステップ５２５は、ステップ５２６、すなわち、２Ｄスライス画像の２値化セットから生成される２Ｄスライス画像内の接続される構成要素を検出するステップから開始する。 Step 525, Step 526, i.e., starting from the step of detecting the connected thereto components in 2D slice image generated from the binary set of 2D slice images. 接続される構成要素は、血管および／または気道壁を表してもよい。 Components to be connected, may represent a blood vessel and / or airway wall. ステップ５２７では、接続される構成要素が検出されるかどうかが判定される。 In step 527, whether the components are connected is detected is determined. ステップ５２７において、接続される構成要素が検出されないことが判定される場合、除外するステップ５２５は、ステップ５３１に進み、接続される構成要素を検出するためのさらなる２Ｄスライス画像があるかどうかをチェックする。 In step 527, if the components to be connected are determined not be detected, excluding step 525, checks whether the process proceeds to step 531, there are further 2D slice images for the detection of components connected to.
ステップ５２７において、接続される構成要素が検出されることが判定される場合、検出された接続される構成要素の面積が、ステップ５２８において計算される。 In step 527, if the components to be connected are determined to be detected, the area of ​​the components to be detected connected, is calculated in step 528. この面積は、接続される構成要素を表す白色面積の中のいくつかのピクセルであってもよい。 This area may be a few pixels in the white area represent the components connected.
ステップ５２９では、計算された面積が閾値と比較される。 In step 529, the calculated area is compared to a threshold. 計算された面積が閾値を上回るか、またはそれに等しいことが判定されるとき、これは、ステップ５２６に戻る。 When the calculated area is either above a threshold, or be equal to the determination, which returns to step 526. それは、接続される構成要素が血管または気道壁ではない場合があることを意味する。 It means that the components to be connected may not be a vessel or airway wall. 計算された面積が閾値未満であることが判定されるとき、ステップ５３０では、接続される構成要素が除外または除去される。 When it computed area is less than the threshold is determined, in step 530, the components to be connected is excluded or removed. 換言すると、接続される構成要素の中のピクセルが、最小値に割り当てられる。 In other words, pixels in the connected thereto elements are assigned to the minimum value. その結果、接続される構成要素は、肺および胸膜をカバーする大きい黒色領域に合併される。 As a result, components connected are merged into larger black area covering the lung and pleura.
ステップ５３１では、処理されるためのさらなる２Ｄスライス画像があるかどうかが判定される。 In step 531, whether there are additional 2D slice images to be processed is determined. 処理されていない２Ｄ画像があることが判定されるとき、ステップ５２６−５３０が、処理されていない２Ｄスライス画像内の接続される構成要素を除外するように繰り返される。 When it is a 2D image which has not been processed is determined, step 526-530 are repeated to exclude connected thereto components in 2D slice images that have not been processed. そうでなければ、除外するステップ５２５が完了する。 Otherwise, it excludes step 525 is completed.
ある側面では、除外するステップ５４０は、１つの方向に沿って撮影された２Ｄスライス画像を処理し、別の方向に沿って撮影された２Ｄスライス画像を処理してもよい。 In one aspect, it is excluded step 540 processes the 2D slice image taken along one direction may process the 2D slice image taken along another direction. 例えば、ステップ５４０は、最初に、軸方向に沿って撮影された２Ｄスライス画像、順番に冠状方向および矢状方向に沿って撮影された他の２Ｄスライス画像を処理する。 For example, step 540 may first be processed 2D slice image taken along the axial direction, the other 2D slice image taken along a coronal direction and sagittal sequentially. 別の側面では、ステップ５４０は、いかなる順番もなく２Ｄスライス画像を１つずつ処理してもよい。 In another aspect, Step 540 may process any order one 2D slice image without by.
２Ｄスライス画像のセットを２値化し、２Ｄスライス画像内の接続される構成要素を除外することによって、２Ｄスライス画像の分割されたセットである、結果として生じる２Ｄスライス画像のセットが、ＥＮＢ手技の計画段階またはナビゲーション段階のいずれかの間に使用され得る、肺の胸膜境界を判定するために使用されてもよい。 Binarizing the set of 2D slice images, by excluding connected thereto components in 2D slice images are divided set of 2D slice images, a set of 2D slice images the resulting, the ENB procedure planning phase or may be used during any of the navigation phase, it may be used to determine the pleura boundaries of the lung. 例えば、本情報は、疑わしい標的が肺の外側に位置するときを識別するために、計画段階中に有用であり得る。 For example, this information may suspect target to identify when located outside of the lung may be useful during the planning stage. 代替として、手技中に、本情報は、道具が胸膜境界に接近しているときに臨床医に通知するために使用されることができる。 Alternatively, during the procedure, the information can be used to notify the clinician when the tool is approaching the pleural boundary. 両方の場合において、胸膜境界の場所の意識は、臨床医が肺の境界またはその近傍における標的を考慮するか、もしくはそれに接近すると発生し得る、気胸および他の症状等の合併症を回避する際に臨床医を支援する。 In both cases, awareness of the location of the pleural boundary, when or avoid clinician considering target in the boundary or near the lungs or may occur as close to it, complications such as pneumothorax and other conditions to assist the clinician.
ここで、図１に目を向けると、メモリ１２０は、プロセッサ１１０によって実行され得る、ＥＭＮ計画および手技ソフトウェア等のアプリケーション１２２および他のデータを含む。 Turning now to FIG. 1, memory 120 may include may be executed by the processor 110, the application 122 and other data EMN plan and procedures software like. 例えば、データは、ＤＩＣＯＭ形式で記憶されるＣＴスキャン画像データおよび／またはＣＴスキャン画像データに基づいて生成される３Ｄモデルであり得る。 For example, the data may be a 3D model generated based on the CT scan image data and / or CT scan image data is stored in a DICOM format. メモリ１２０はまた、患者の医療記録、処方箋、および／または患者の病歴等の他の関連データも記憶し得る。 Memory 120 also the patient's medical record, prescription, and / or other relevant data history, etc. of the patient may be stored. メモリ１２０は、記憶装置コントローラおよび通信バスを通してプロセッサに接続される、１つまたはそれを上回るソリッドステート記憶デバイス、フラッシュメモリチップ、大容量記憶装置、テープドライブ、もしくは任意のコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。 Memory 120 is coupled to the processor through a memory controller and a communication bus, one or solid-state storage device above it, flash memory chips, a mass storage device, a tape drive, or any computer-readable storage medium, it may be. コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法もしくは技術において実装される、非一過性、揮発性および不揮発性、可撤性および非可撤性媒体を含む。 The computer readable storage medium, the computer readable instructions, data structures, program modules or other implemented in any method or technology for storage of data such as information, non-transitory, volatile and non-volatile, soluble including the 撤性 and non-commutative 撤性 media. 例えば、コンピュータ可読記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリまたは他のソリッドステートメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、または他の磁気記憶デバイス、もしくは所望の情報を記憶するために使用され得、デバイス１００によってアクセスされ得る、任意の他の媒体を含む。 For example, computer-readable storage medium may comprise random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read-only memory (EPROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), flash memory or other solid state memory technology, CD-ROM, DVD or other optical storage, magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or be used to store the desired information, the device 100 It may be accessed by, any other medium.
ディスプレイ１３０は、ディスプレイ１３０が入力デバイスおよび出力デバイスの両方としての役割を果たすことを可能にする、タッチ感応式および／または音声起動式であり得る。 Display 130, a display 130 which enables the act as both an input and output devices may be a touch-sensitive and / or voice-activated. グラフィックプロセッサ１４０は、３Ｄモデルを生成するようにＣＴスキャン画像データを処理し、上記に説明されるような種々の配向における３Ｄモデルの２Ｄスライス画像ならびに３Ｄモデルの３Ｄレンダリングを生成するように、３Ｄモデルを処理する等の画像処理機能を実施する、特殊化グラフィックプロセッサであり得る。 Graphics processor 140, as processing the CT scan image data to generate a 3D model, to generate a 3D rendering of 2D slice images and 3D models of the 3D model in various orientations as described above, 3D implementing the image processing functions such as processing the model may be a specialized graphics processor. グラフィックプロセッサ１４０はさらに、ディスプレイ１３０上に表示されるべきグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を生成するように構成されてもよい。 The graphics processor 140 may further be configured to generate a graphical user interface (GUI) to be displayed on the display 130. ＧＵＩは、とりわけ、２Ｄ画像スライスおよび３Ｄレンダリングを示す表示を含んでもよい。 GUI, inter alia, may include an indication of 2D image slices and 3D rendering. 実施形態では、グラフィックプロセッサ１４０は、１つまたはそれを上回る汎用プロセッサ１１０が他の機能のために利用可能であり得るように、画像処理機能のみを実施する、専用グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）等の特殊化グラフィックプロセッサであってもよい。 In embodiments, the graphics processor 140, as one or a general-purpose processor 110 over it may be available for other functions, to implement the image processing function only, dedicated graphics processing unit (GPU) such as it may be a specialized graphics processor. 特殊化ＧＰＵは、独立型専用グラフィックカードまたは統合グラフィックカードであってもよい。 Specialized GPU may be a stand-alone dedicated graphics card or integrated graphics card.
ネットワークインターフェース１５０は、デバイス１００が、有線および／または無線ネットワーク接続を通して、他のデバイスと通信することを可能にする。 Network interface 150, the device 100 through a wired and / or wireless network connection, making it possible to communicate with other devices. ある実施形態では、デバイス１００は、ネットワーク接続を介して、撮像デバイスからＣＴスキャン画像データを受信してもよい。 In some embodiments, the device 100 via a network connection, may receive the CT scan image data from the imaging device. 他の実施形態では、デバイス１００は、ディスクまたは当業者に公知の他の外部記憶媒体等の記憶デバイスを介して、ＣＴスキャン画像データを受信してもよい。 In other embodiments, the device 100, via a storage device such as a known other external storage medium in the disk, or the skilled person, may receive the CT scan image data.
入力インターフェース１６０は、設定値、テキスト情報、および／または制御デバイス１００等のデータもしくは制御情報を入力するために使用される。 Input interface 160, the setting values ​​are used to enter the data or control information such as text information, and / or control device 100. 入力インターフェース１６０は、キーボード、マウス、タッチセンサ、カメラ、マイクロホン、または当業者に公知のユーザ相互作用のために使用される他のデータ入力デバイスもしくはセンサを含んでもよい。 Input interface 160 may include a keyboard, a mouse, a touch sensor, a camera, may include other data input devices or sensors used for user interaction known microphone or to the person skilled in the art.
加えて、以下の同一出願人に譲渡された出願、すなわち、全ての内容全体が参照することによって本明細書に組み込まれる、「Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｆｅｅｄｂａｃ」と題され、Ｂｒｏｗｎらによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０，２２０号、「Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ＣＴ Ｓｃａｎｓ ｏｆ Ｐａｔｉｅｎｔ Ｌｕｎｇｓ」と題され、Ｇｒｅｅｎｂｕｒｇによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０，２４２号、「Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ＣＴ」と題され、Ｋｌｅｉｎらによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０，２４５号、「Ａｌｇｏｒｉｔ In addition, the following applications assigned to the same applicant, i.e., are incorporated herein by whole entire contents referencing, entitled "Real-Time Automatic Registration Feedbac", 2014 by Brown et al 7 month filed two days, US provisional Patent application No. 62,020,220, entitled "Unified Coordinate System for Multiple CT Scans of Patient Lungs", filed on July 2, 2014 by Greenburg, United States provisional Patent application No. 62,020,242, entitled "Alignment CT", by Klein et al., filed on July 2, 2014, US provisional Patent application No. 62,020,245, "Algorit ｈｍ ｆｏｒ Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｐｏｓｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」と題され、Ｍｅｒｌｅｔによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０，２５０号、「Ｃｏｎｅ Ｖｉｅｗ−Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ Ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｗｈｉｌｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｎｇ ｉｎ ３Ｄ」と題され、Ｌａｃｈｍａｎｏｖｉｃｈらによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０，２５８号、および「Ｄｙｎａｍｉｃ ３Ｄ Ｌｕｎｇ Ｍａｐ Ｖｉｅｗ ｆｏｒ Ｔｏｏｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｉｎｓｉｄｅ ｔｈｅ Ｌｕｎｇ」と題され、Ｗｅｉｎｇａｒｔｅｎらによって２０１４年７月２日に出願された、米国仮特許出願第６２，０２０ Entitled hm for Fluoroscopic Pose Estimation ", filed on July 2, 2014 by Merlet, US Provisional Patent Application No. 62,020,250," Cone View-A Method of Providing Distance and Orientation Feedback While Navigating in entitled 3D ", entitled filed on July 2, 2014 by Lachmanovich et al., US provisional Patent application No. 62,020,258, and the" Dynamic 3D Lung Map View for Tool Navigation Inside the Lung ", It filed on July 2, 2014 by Weingarten et al., US provisional Patent application No. 62,020 ２６２号が、参照される。 262 Patent is referenced. これらの参考文献の全ては、とりわけ、肺治療計画およびナビゲーションに関して、分析、診断、ならびに治療システムのための増進した明瞭度および性能を提供するように、ＤＩＣＯＭ画像を修正および操作することの側面を対象とする。 All of these references, inter alia, with respect to pulmonary treatment planning and navigation, analysis, diagnosis, and to provide enhanced the clarity and performance for treatment systems, the side surface of the modifying and operating the DICOM image set to target.
実施形態が、例証および説明を目的として、付随の図面を参照して詳細に説明されたが、発明的プロセスおよび装置は、本明細書によって限定されるものとして解釈されるべきではないことを理解されたい。 Understood that embodiments, for purposes of illustration and description, has been described in detail with reference to the accompanying drawings, the inventive processes and apparatus are not to be construed as limited by the specification It should be. 前述の実施形態への種々の修正が、本開示の範囲から逸脱することなく成され得ることが、当業者に明白となるであろう。 Various modifications to the foregoing embodiments, it may be made without departing from the scope of the present disclosure will become apparent to those skilled in the art.
前記シードボクセルは、前記肺の気管に対応する前記２値化２Ｄスライス画像のセットからの前記第１のスライス画像の一部の中にある、請求項１に記載の分割方法。 The seed voxel is within a portion of said first slice images from the set of the binary 2D slice image corresponding to the trachea of ​​the lung, the method of division according to Claim 1.
前記閾値は、前記シードボクセルの強度を上回るか、またはそれに等しい、請求項１に記載の分割方法。 The threshold value, above or intensity of the seed voxel, or equal to, the method of division according to Claim 1.
前記取得された画像データは、医用デジタル画像および通信（ＤＩＣＯＭ）画像形式で記憶される、請求項１に記載の分割方法。 The obtained image data is stored in the Digital Imaging and Communication (DICOM) image format, method of division according to Claim 1.
前記画像データは、ネットワークデバイスを介して取得される、請求項１に記載の分割方法。 The image data is obtained via the network device, the method of division according to Claim 1.
を含む、請求項１に記載の分割方法。 Including, dividing method according to claim 1.
前記閾値は、前記２Ｄスライス画像のセット内の前記シードボクセルの周囲に高強度領域を出現させる、請求項６に記載の分割方法。 The threshold value, the to appear high intensity regions around the seed voxel in the set of 2D slice images, the method of division according to claim 6.
前記領域増大プロセスを適用するステップはさらに、前記２値化２Ｄスライス画像のセットを得るように、前記最小値から前記最大値まで、および前記最大値から前記最小値まで、前記２Ｄスライス画像のセットの中のボクセルの値を逆に割り当てることを含む、請求項６に記載の分割方法。 The region growing process the step of applying further wherein to obtain a set of binary 2D slice image, from the minimum to the maximum value, and from said maximum value to said minimum value, the set of 2D slice images It includes assigning a value of the voxel in the reversed method of division according to claim 6.
接続される構成要素は、高い強度を伴う囲われた面積である、請求項９に記載の分割方法。 Components connected is the area surrounded with a high strength, a method of dividing according to claim 9.
前記接続される構成要素は、血管または気道である、請求項９に記載の分割方法。 Components that are the connection is vascular or respiratory tract, the method of division according to claim 9.
それぞれが３つの独立した方向のそれぞれに由来する３つの２Ｄスライス画像の交差点は、前記２Ｄスライス画像のセットの中のボクセルを識別する、請求項９に記載の分割方法。 Intersection of the three 2D slice images, each from each of the three independent directions, the method of division according to identify, to claim 9 voxels in the set of the 2D slice images.
前記３つの独立した方向は、軸方向、冠状方向、および矢状方向である、請求項１２に記載の分割方法。 The three independent directions, axial, coronal direction, and sagittal a direction, dividing method according to claim 12.
前記２値化２Ｄスライス画像のセットの各ボクセルは、高いかまたは低い強度のいずれか一方を有する、請求項１に記載の分割方法。 Wherein each voxel of a set of binary 2D slice image has either a higher or lower intensity, a method of dividing according to claim 1.
前記画像データは、コンピュータ断層撮影技法、Ｘ線撮影法、コンピュータ軸トモグラフィスキャンによって生成されるトモグラム、磁気共鳴撮像、超音波検査法、造影撮像、蛍光透視法、核スキャン、および陽電子放射トモグラフィから取得される、請求項１に記載の分割方法。 The image data, computed tomography techniques, X-rays radiography, tomogram generated by computerized axial tomography scans, magnetic resonance imaging, ultrasonography, angiography imaging, fluoroscopy, nuclear scanning, and positron emission tomography It is obtained from dividing method according to claim 1.

References: Application No. 62
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