JP2004283583A - 画像形成医療検査装置の作動方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成医療検査装置の経過および評価を時間的、コスト的に有利に構成する。
【解決手段】撮影ユニット（３，３Ａ）と、データ処理ユニット（５，５Ａ）と、画像形成ユニット（７，７Ａ）とを備え、測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクル内で、撮影ユニット（３，３Ａ）により画像生データセット（３Ｒ）が測定され、データ処理ユニット（５，５Ａ）により画像生データセット（３Ｒ）が処理されて画像データセット（５Ｂ）に形成され、ほぼ時間的に同時にセグメント化アルゴリズムにより少なくとも１つのセグメントデータセット（５Ｓ）が算出され、セグメントデータセット（５Ｓ）は画像データセット（５Ｂ）における１つのセグメントの空間的経過を表わし、画像形成ユニット（７，７Ａ）によりセグメントデータセット（５Ｓ）および画像データセット（５Ｂ）が共通に表示され、表示は測定およびデータ処理に対してほぼ同時に行なわれる。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮影ユニットと、データ処理ユニットと、画像形成ユニットとを備え、測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルが実行される画像形成医療検査装置の作動方法に関する。

画像形成医療検査装置を用いた心臓検査においては、心臓の動特性を心臓断層像の動画化により表示するために、例えばいわゆるシネ・スタディが測定される。このために、例えば磁気共鳴装置（ＭＲ装置）により撮影された一連の撮影が専用のワークステーションにおいてこのワークステーションに備え付けられている評価および後処理ソフトウェアに読み込まれる。評価および後処理ソフトウェアは、例えば内側および外側心筋輪郭（心筋壁）に沿ったその撮影のセグメント化を自動的または半自動的に実行する。セグメント化により取り出されたセグメントは２次元または３次元で評価されるので、心臓専門医は患者の心臓の動的および生理学的なデータを得る。心臓検査は、一方では患者の撮影から、他方では撮影の２次評価から成り立っている。その心臓検査はそれ相応に時間と人手がかかる。大抵は患者が検査装置から既に離れてからはじめて評価が実行される。心臓専門医が評価により新たな検査が必要であることを見出した場合に、このことは画像形成医療検査の別の計画および実施を意味する。これは、医師、病院および患者にとって著しい時間的および金銭的な無駄につながる。

画像形成医療検査装置を用いた血管検査（アンギオグラフィ）についても類似の手続が実行される。最初に検査装置によりアンギオデータセットが取得される。それに続いて、大抵は患者が検査装置から離れた後で、狭窄または動脈瘤のような障害形成を定量化することによって診断を行なうために、この場合にも専用のワークステーションでアンギオデータが別の評価および後処理ソフトウェアに読み込まれる。検査装置における測定と専用のワークステーションにおける評価という２段階に分けられた方法は時間と人手がかかる。評価に基づいて狭窄症の詳細な測定を行なうための新たな検査が必要であることを検査医師が確認した場合、このことは同様に医師、病院および患者にとって新たな時間的および金銭的な無駄を意味する。

セグメント化方法は公知である（例えば特許文献１参照）。これには、心臓画像のセグメント化方法および特に輪郭伝播法による左心室のセグメント化方法が開示されている。
国際特許出願公開第０２／０９３１８８号明細書

本発明の課題は、画像形成医療検査装置の経過および評価を時間的およびコスト的に有利に構成することにある。

この課題は、本発明によれば、撮影ユニットと、データ処理ユニットと、画像形成ユニットとを備え、測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクル内で、
一番目に、撮影ユニットにより画像生データセットを測定し、
二番目に、データ処理ユニットにより画像生データセットを処理して画像データセットを形成し、時間的にほぼ同時にセグメント化アルゴリズムにより少なくとも１つのセグメントデータセットを算出し、セグメントデータセットは画像データセットにおける１つのセグメントの空間的経過、特に輪郭経過および／またはボリューム経過を表わし、
三番目に、画像形成ユニットによりセグメントデータセットおよび画像データセットを共通に表示し、その表示を測定およびデータ処理に対してほぼ同時に行なう
ことによって解決される。

これは、撮影の評価が検査装置のデータ処理ユニットによりインラインで行なわれる利点を有する。この場合、インライン（インライン技術）とは、データの後処理に代わる処理のことであり、つまり、インライン技術は画像再構成中におけるリアルタイム処理を象徴する。これは、画像コンピュータ上で、あるいは例えば心臓撮影の測定を制御するコンピュータ上で画像データの処理が既に行なわれるので、測定に続いて直ぐに診断または後続検査計画を行なうことができることを意味する。これは、測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクル内で画像データの評価が行なわれることから可能である。その際に作成されたセグメントデータセットの有効性は、画像データセットの主要情報、例えばセグメントの空間的経過が抽出される形で利用できることによって、この情報の算出および記憶のために付加的な記憶媒体が殆ど必要でないという別の利点を有する。

他の利点は、検査を実施する医師がインライン処理に基づいて直ちに例えば心臓収縮能力に関するまたは患者の他の生理学的状態を表わすパラメータに関する可視化処理された情報を得ることができる点にある。従って、例えばセグメントデータセットから、拍出量、吐出量または心臓質量の如き情報が得られる。

別の他の利点は、例えば著しく縮小された評価および後処理ソフトウェアに匹敵する評価ソフトウェアを用いて診断を行なうことができる点にある。例えば心臓病学において検査の実施がもはや放射線専門医によって実施されて評価されるのではなくて、心臓病専門医が自立して検査を実施し、場合によっては更に引き続く測定を計画することができる。それによって、時間の節約のみならず、心臓病学観点での検査および評価が達成される。

本発明による方法の特に有利な実施態様では、画像形成ユニットにおける表示に基づいて、検査装置の操作者によって、先行サイクルに時間的に直ぐに続く第２の測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルが開始される。「時間的に直ぐに続く」とは、なおも同じ検査中に、場合によっては生じる疑問を解明するための後続の測定が実施されることであり、それによって患者を新たに出頭させて検査に備えさせなくても済む。これは、著しく迅速な患者治療を可能にする。従って、本発明のこの実施態様は、評価および後続検査計画に加えてこれらを実施することができる利点を有する。これは、不必要な繰り返し測定を避け、検査の作業経過を著しく効率的に構成する。例えば画像形成検査装置内での患者の全滞在時間が著しく短縮される。

他の実施態様では、とりわけ時間的または空間的な容積変化および／または絶対的な容積寸法を算出して画像形成ユニットによりグラフおよび／または表に表示するために、セグメントデータセットによって表わされるセグメントの形状が分析される。これは、インライン評価を検査を実施する医師の要求にきめ細かく合わせることができ、従って重要な医学的および生理学的パラメータ（心臓吐出量、心筋質量、心拡張期容積、心収縮期容積、拍出量、心臓ポンプ出力、最大吐出率、最大充填率、吐出最大までの時間、心周波数など）が医師に直接に視覚的に提供される利点を有する。

他の実施態様では、セグメント化アルゴリズムの経過中に全ての利用できるセグメントデータセットまたはセグメントデータセットの最後に算出された部分が画像データセットと一緒に可視化される。これは、インライン評価に基づいて情報を直ちに利用できる表示を可能にする。

他の特に有利な実施態様では、複数の２次元（２Ｄ）画像データセットが作成され、それに属し特別の組織種類の空間的経過を特徴付けるセグメントデータセットが、処理ユニットによって測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルの実施にともなって段階的に当該組織を３次元および／または時間に関連させて再構成する３次元（３Ｄ）セグメントデータセットに纏められる。これは診断が動特性または空間的関係の表示により改善される利点を有する。このような３Ｄセグメントデータセットは、画像データセットに比べて非常にコンパクトな、殆どメモリを要求しないデータセットであることから、簡単に処理して表示することができる。それによって、例えば観点の回転のような迅速な操作が可能である。

本発明の他の好ましい実施態様は従属請求項の特徴事項によって特色付けられている。

本発明の他の実施例を図１乃至図１１に基づいて説明する。
図１は本発明による方法を明確に説明するための概略図および医師の対話可能性、
図２は本発明による方法を実施するための画像形成医療検査装置の概観図、
図３は心筋の概略化されセグメント化されたＭＲ撮影（Ａ）、３Ｄセグメントデータセットの表示（Ｂ）および心拍動中における心筋直径の時間的経過の表示（Ｃ）を有する表示ユニットによる表示の一部、
図４は３Ｄモデルから算出された心筋収縮挙動の表示、
図５はセグメント化開始時の血管ツリーの表示、
図６はセグメント化が進行したときの血管ツリーの表示、
図７はセグメント化が行なわれた後の血管ツリーの表示、
図８はセグメント化アルゴリズムの追跡を特に良好に可能にするセグメント化開始時の血管ツリーの表示、
図９は２つのマークを有する血管ツリーの表示、
図１０は血管撮影におけるセグメントデータセットの構造を具体的に説明するための表示、
図１１は図１０の主血管の血管経過に依存した半径推移の表示を示す。

図１は本発明による方法を明確に説明するための概略図を示す。画像形成医療検査装置１は、撮影ユニット３と、データ処理ユニット５と、画像形成ユニット７とを含んでいる。検査装置は、例えば磁気共鳴装置、コンピュータ断層撮影装置または超音波装置であってよい。付加的に、図１には検査を担当して評価する医師９と、更には個々のユニットと医師９の対話可能性との関係を説明するための矢印とが示されている。

撮影ユニット３により、例えば２次元または３次元の測定が実施され、生データ３Ｒの形で処理ユニット５に伝送される。処理ユニット５は、例えば測定コンピュータおよび／または個別の画像処理コンピュータを含んでいる。そこでは、生データセット３Ｒから画像データセット５Ｂが換算され、画像データセット５Ｂは同時にデータ分析される。この分析は、ＭＲ撮影にける例えば平面構造を識別する１つ又は複数の個別のセグメント化アルゴリズムを介して行なわれる。１つのセグメントは、その部分の形状がアルゴリズムによって、例えば縁を検出することによりセグメントデータセット５Ｓとして検出される。セグメント化時に種々の入力パラメータを使用することができる。例えば最初のバージョンでは、セグメント化すべき識別値またはセグメント化開始点を含む多数の標準パラメータをアルゴリズムによって使用することができる。

画像形成ユニット７により、一方では画像データセット５Ｂおよび／またはそのときまでに実施された全ての測定の概観を可視化することができる。更に、作成されたセグメントデータセット５Ｓを表示することができる。例えば、医師９は、最初に算出されたセグメントデータセット５Ｓの表示に基づいて初期パラメータを変更することができ、その結果他の全てのセグメント化アルゴリズムは変更後のパラメータで実行される。

セグメントデータセット５Ｓは、例えば２次元でまたは多くの撮影では３次元で表示することができる。付加的に、例えばセグメントデータセット５Ｓの評価を画像形成ユニット７により表示することができる。

検査に付き添う医師９はこの医師９が可視的に使用できるこれらの情報から患者診断の際の支援を得る。医師は、同時に、なおも同じ検査診療の中で行なわれる後続測定の可能な測定パラメータを設定することができる。医師９は、セグメント化様式への影響力行使に加えて、表示様式を選択することができる。

図２はＭＲ装置１１の例で本発明による方法を具体的に示す。これは、例えば静磁場磁石と送信および受信アンテナとからなる撮影ユニット３Ａを有する。寝台１５上に寝ている患者１３はＭＲ装置１１の撮影範囲に運び込まれる。患者１３のＭＲ撮影は画像処理ユニット５Ａによって画像データセットに変換される。この画像データセットから１つ又は複数のセグメント化アルゴリズムによってセグメントデータセットが作成される。画像データセットおよびセグメントデータセットは画面を有する画像形成ユニット７Ａによって表示される。医師９ＡはＭＲ撮影の表示を基にして診断を行なうことができ、あるいは診断のために他の測定が必要であるかどうかを決定することができる。その場合に表示は専門医、例えば心臓病専門医に合わせるとよい。それによって、得られたデータが放射線専門医によって初めて処理される中間ステップが省略される。

本発明による方法の大きな利点は、医師が検査後直ちに測定結果、例えば患者の生理学に関する情報をインライン方式で知らされることにある。このインライン方式では、測定結果（収縮挙動、心臓容積データ等）が例えば３Ｄモデル、グラフおよび／または表で具体的に表示される。これは患者が検査装置内にいる間に行なわれる。検査が分離して評価される通常の進行形式に対して、これは、患者１３の位置決めが１回だけで済み、多数の検査の作業経過を最適化し、検査装置１１内での患者１３の滞在時間を最小にする利点を有する。

例えば形状または強度経過をセグメント化するために、多数のセグメント化アルゴリズムがデータ処理に組み込まれている。該当アルゴリズムとそれのパラメータとを多数の撮影のために使用することができ、すなわち、それらを画像データセットから画像データセットへ受け継ぐことができるので、画像データセットの首尾一貫した処理が行なわれる。輪郭を見つけ出すアルゴリズムは、例えば完全自動で行なうことも、付加的に入力を必要とすることも可能である。

次に、左心室または右心室の格子構造の形で３Ｄモデルを取得することができる３つの可能な方法を説明する。

第１のシナリオは、心臓の短軸面断層の段階的実行による心臓３Ｄモデルの自動作成を説明する。この場合に、心臓の最初の短軸面断層はシネ・スタディとして測定される。すなわち、環状の心筋断面が、表示ユニットのモニタ上に画像列として上映することのできる時間シリーズにて撮影される。この２次元のシネ・スタディでは、心筋環が収縮時相においてどのように収縮しかつ回復時相においてどのように弛緩するかが認識される。シネ・スタディの表示は、例えばＭＲ測定の実施時における図式による断層位置決め表示に相当する。

シネ・スタディのセグメント化のために、医師は心筋断層の表示において心筋環の中央をクリックし、それにより内側および外側心筋の周りにおけるセグメント化および輪郭の書き込みを開始させる。これの代替として、セグメント化を測定により自動的に行なわせてもよく、この場合に標準初期パラメータはアルゴリズムの基礎をなしている。このようにして作成された輪郭は医師に提案される。医師はそれを受け入れるかまたは必要に応じて修正を行なうことができる。更に、測定中にまたは表示と同時に、確認されたセグメント化アルゴリズムがシネ・スタディの全てのＭＲ撮像で実施されるので、輪郭は全ての心臓時相に亘って伝播し、シネ・スタディへ提供される。

医師は心臓の他の短軸面断層をシネ・スタディとして測定する。この場合に、セグメント化アルゴリズムがこのシネ・スタディのＭＲ撮像にも適用される。心臓を検出し、相応の心筋周囲の輪郭を有するＭＲ撮像が生じる。

断層の２次元表示に加えて並行して心臓の３Ｄモデルが構成され、部分ウィンドウにおいてモニタに表示される。３Ｄモデルは、心臓の左心室または右心室が全体として再現されるまで段階的に次第に形成される輪郭から構成される。３Ｄモデルは一方では空間的な、他方では時間的な心筋活動の動特性を示す。

場合によっては、医師がモデルと測定との一致性を調べることができるようにするために、３Ｄモデルにおける測定されたＭＲ撮像を投入または遮断することができるならば有利である。

第２のシナリオでは、部分自動で多数の短軸面断層および長軸面断層により３Ｄモデルが作成される。断層は環状もしくは馬蹄形の心筋断層を示す。心筋の動特性は合成３Ｄシネ・スタディにおいて認識可能である。第１のシナリオと同様に、医師は、少なくとも１つの短軸面断層像において心筋環中央をクリックすることによって、内側および外側の心筋周囲におけるセグメント化および輪郭の書き入れを開始させる。続いて、そのようにして作成された輪郭がここでも自動的に短軸面断層の全ての心臓時相に亘って広げられる。

心臓の長軸面断層のセグメント化の場合、医師は心筋の内部境界線上へも外部境界線上へも、可視表示される点を入れるためにクリックする。医師は多数の時点についてかつ異なる長軸面断層について手動の目印付けを繰り返す。

長軸面断層および短軸面断層像から得られたセグメントデータセットは、ここでも測定と並行して心臓の３Ｄモデルに統合される。この３Ｄモデルは、作成された輪郭および長軸面断層の点から、左心室または右心室が全体として再現されるまで次第に発生する。この場合にも、モデルを調べるために、測定された断層との比較を行なうことができる。

第３のシナリオはセグメント化の主に手動による開始を開示する。この種の手動方式は超音波検査の場合に有利である。ここでも心臓の多数の短軸面断層および長軸面断層がシネ・スタディとして測定される。医師は、長軸面断層においても短軸面断層においても心筋の内縁および外縁に多数の時点で点状にマークを付ける。

更に、部分ウィンドウにおいて、測定と並行してセグメントが心臓の３Ｄモデルとして表示され、ここでもこのセグメントを測定と比較することができる。

３つの全てのシナリオに対して、現在進行中の測定と輪郭付与を有する心臓の３Ｄモデルが発生することと、他のウィンドウにおいて例えば心臓容積を心拍動に亘って時間的に再現した容積曲線を表示できることとが当てはまる。容積曲線の経過は測定中に変化する。というのは、例えば３Ｄモデルの他の断層における輪郭が撮影されるや否や、または３Ｄモデルで例えば手動の変更が行なわれるや否や、容積曲線が途切れなく更新されるからである。

心臓の短軸面断層と長軸面断層とを組合せることの利点は、直交する断層像のゆえに３Ｄモデルを作成するのに僅かな測定で十分であることにある。これは、もちろん短軸面断層の微細分解された測定よりも粗く、より多数の外部入力を前提とするが、もちろん心臓専門医にとって分解能はたいてい十分である。

図３は、とりわけ測定値の時間的経過の形状評価との関連での３Ｄボリューム測定における種々の表示を実現する装置を示す。この例では表示空間（ＭＲ、ＣＴまたは超音波の表示ユニットのウィンドウにおける表示）が３つの部分に区分され、左側の描画範囲Ａには心臓の短軸面断層１９が概略的に表示される。心筋の主な生理学的構造のみが図に採録された。付加的に、環状に延びる心筋２１のセグメント化がこの場合には短軸面断層１９と共に同時に示される。心筋２１にはセグメント化を開始させるための医師のクリック点２３がある。セグメント化は、外側もしくは内側心筋２１の２つの環状輪郭線２５Ａ，２５Ｂによって示される。心筋は、矢印によって特色付けられた個所において、セグメントデータセットから算出することができる厚みＤを有する。

中央の描画範囲Ｂにはインラインで算出された心臓の３Ｄモデル２５が表示され、この３Ｄモデルの中に左側の描画範囲Ａからの短軸面断層１９が挿入されている。３Ｄモデル２５は、心臓の短軸面断層像および／または長軸面断層像の自動式または半自動式のセグメント化に基づいており、例えば心臓の短軸面断層シリ−ズの輪郭線２５Ａ，２５Ｂから構成される。３Ｄモデル２５は、心筋活動が動画化される３Ｄシネ・スタディとして表示することができる。

右側の描画範囲Ｃには心筋の評価された厚みＤの時間的経過が表示され、この厚みＤは回復時相中には厚く、収縮時相では薄い。

図４は代替として表示可能な短軸面断層１９のセグメントデータセット評価Ｃ’を示す。この場合に心筋２１の活動が部分ごとに算出された（窓付き円グラフ表示）。個々の部分における心筋厚みの表示パーセントの変化は付加的にカラーコード化して表示することができる。

３Ｄモデルから、一般に各断層についての心筋収縮挙動がインラインで評価される。更に、付加的な生理学的データ、例えば心筋の動的挙動を心周期に亘って表わすボリューム曲線をインラインで算出することができる。これらのデータは、ＭＲ、ＣＴまたは超音波の表示ユニットにおけるウィンドウの１つにおいて例えば表の形で医師が使用できる。

以下において、本発明による方法を血管撮影の例で、とりわけ空間的な大きさの形状評価と関連して検討する。この方法により人間の血管系における障害形成を自動的に検出してマークを付けることができる。検出はインラインで、すなわちアンギオデータセットの測定の直後に行なわれ、また検出は使用者の入力なしにまたは使用者の入力をともなって行なわれる。

この方法は、例えば、自動的に障害形成の狭窄症度数または動脈瘤ボリュームを測定後に素早く求めて表示することができる。例えば３次元のアンギオデータセットが画像形成ユニットのモニタの部分範囲に表示される。他の部分範囲にはそれに属するセグメントデータセットにおける障害形成のマーキングが強調される。他の部分範囲では狭窄症および動脈瘤評価の結果が例えば計算された数値（直径）により明確に示される。

本発明によれば、画像処理ユニットの専用のコンピュータまたは血管撮影測定を制御する測定コンピュータにおいて血管系の自動セグメント化が行なわれる。たいていは、どの血管がセグメント化されるべきかの医師の設定入力が必要である。血管の選択は例えば最初の測定を基にして行なわれる。

医師がセグメント化の経過を同時に観察することができるように、例えば血管ツリーの既にセグメント化された部分のみが表示されるか、またはその都度最後にセグメント化された範囲が血管経過に従って例えばカラーで強調される。細くなっている血管直径が記録される個所には、もしかすると狭窄症が存在する。太い血管直径が記録されている個所には、その血管直径が続いて再び細くなっているような場合潜在的に動脈瘤が存在することが考えられる。

狭窄症または動脈瘤の特徴付けのために、例えばカラーの静止マークがそれぞれの個所に付けられる。従って、これらのマークは医師に、血管系のどの個所に潜在的な変形が存在するかを示す。このようにマークを付けられた血管ツリーは、上述のように部分範囲に示され、オリジナル血管ツリー測定と比較することができる。

医師がマークをクリックすると、バックグラウンドにおいて算出されたこの個所での狭窄症度数もしくは動脈瘤ボリュームが表示の他の部分範囲に示される。代替として高い分解能でマーク範囲を撮影する他の測定を始動させることもできる。本発明による方法は医師の診断を支援する。更に、医師は、場合によっては生じ得る狭窄症または動脈瘤の定量化の後に直ちに他の検査を計画しかつ実行することができる。

図５、図６および図７は血管ツリー４１のセグメント化を具体的に示す。図５はセグメント化の始まりを示す。このセグメント化は、医師によって測定の表示において例えばマウスクリックによりセットされた開始点４３で始まる。セグメント化アルゴリズムが、血管に属するピクセルの同程度の（この場合には高い）強度により主血管４７の経過を認識する。

図６は後の時点でのセグメント化過程の表示を示す。セグメント化アルゴリズムは血管ツリー４１の分岐４５を認識し、今や一方では主血管４７を追い、他方では副血管４９を追う。

図７は、セグメント化が行なわれた後の３次元表示に相当する。全体の血管経過はアルゴリズムによって認識され、今やセグメントデータセットの形で利用できる。従ってセグメントデータセットから血管の細くなっている個所５０Ａを算定しまたは動脈瘤５０Ｂを識別することができる。

図８にはセグメント化の経過を追跡することができる他の様式の表示が示されている。開始点４３から出発して、強調範囲５１が主血管４７に沿って移動する。範囲５１は最後に算出されたセグメントデータセット部分に限定される。従って、範囲５１が血管ツリー４１内を前進していく印象が得られる。その範囲５１は血管分岐４５で分割されている。一部は主血管４７に沿って行き、一部は細い副血管４９に沿って行く。この種の表示はセグメント化過程の動的状態を具体的に示す利点を有する。血管直径の特異性（狭窄症度数、動脈瘤）は、血管ツリー内の静止マーク５１Ａ，５１Ｂによって表示される（図９参照）。

図１０は血管撮影法におけるセグメントデータセットの構造の一例を具体的に示す。セグメントデータセットは、全てのセグメント化された血管４７，４９の中心線５７，５９と、血管４７，４９の半径６１，６３とを含んでいる。半径は、血管の検査された経過に対して、例えば方向に関連させられて記憶されるか、または最大値および最小値と共に平均半径として記憶される。付加的に、セグメントデータセットには血管経過において偏りが見つけ出された位置Ｘ０，Ｘ１がマークされている。

図１１は副血管４９の平均半径Ｒの経過を具体例で示す。位置Ｘ０において半径Ｒは最小値を有する。この種の表示は、例えば３Ｄモデルにおける位置Ｘ０にあるマークをクリックすると、表示ユニットによって表示される。

本発明による方法を説明するための概略図 本発明による方法を実施するための画像形成医療検査装置の概観図 ３つの描画範囲を有する表示ユニットによる表示例を示す図 ３Ｄモデルから算出された心筋収縮挙動の表示を示す図 セグメント化開始時の血管ツリーの表示を示す図 セグメント化が進行したときの血管ツリーの表示を示す図 セグメント化が行なわれた後の血管ツリーの表示を示す図 セグメント化開始時の血管ツリーの表示を示す図 ２つのマークを有する血管ツリーの表示を示す図 血管撮影におけるセグメントデータセットの構造を具体的に説明するための表示を示す図 図１０の主血管の血管経過に依存した半径推移の表示を示す図

符号の説明

１ 検査装置
３ 撮影ユニット
５ データ処理ユニット
７ 画像形成ユニット
９ 医師
１１ ＭＲ装置
３Ａ 撮影ユニット
１３ 患者
１５ 寝台
５Ａ 画像処理ユニット
７Ａ 画像形成ユニット
９Ａ 医師
１９ 短軸面断層
２１ 心筋
２３ クリック点
２５ ３Ｄモデル
２５Ａ，２５Ｂ 輪郭線
４１ 血管ツリー
４３ 開始点
４５ 分岐
４７ 主血管
４９ 副血管
５０Ａ 血管狭窄
５０Ｂ 動脈瘤
５１ 範囲
５１Ａ，５１Ｂ マーク
５７，５９ 中心線
６１，６３ 半径
Ｘ０，Ｘ１ 位置
Ｄ 厚み
３Ｒ 生データセット
５Ｂ 画像データセット
５Ｓ セグメントデータセット

Claims (13)

1. 撮影ユニット（３，３Ａ）と、データ処理ユニット（５，５Ａ）と、画像形成ユニット（７，７Ａ）とを備え、測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクル内で、
   撮影ユニット（３，３Ａ）により画像生データセット（３Ｒ）を測定し、
   データ処理ユニット（５，５Ａ）により画像生データセット（３Ｒ）を処理して画像データセット（５Ｂ）を形成し、時間的にほぼ同時にセグメント化アルゴリズムにより少なくとも１つのセグメントデータセット（５Ｓ）を算出し、セグメントデータセット（５Ｓ）は画像データセット（５Ｂ）における１つのセグメントの空間的経過を表わし、
   画像形成ユニット（７，７Ａ）によりセグメントデータセット（５Ｓ）および画像データセット（５Ｂ）を共通に表示し、その表示を測定およびデータ処理に対してほぼ同時に行なう
   ことを特徴とする画像形成医療検査装置の作動方法。
2. 画像形成ユニット（７，７Ａ）における表示に基づいて、検査装置（１、１１）の操作者（９，９Ａ）によって、先行サイクルに時間的に直ぐに続く第２の測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルが開始されることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. セグメント化アルゴリズムが画像データセット（５Ｂ）における同程度の信号強さを持つ関係するセグメントを選択することを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 時間的または空間的な容積変化および／または絶対的な容積寸法（Ｄ，Ｄ（ｔ））を算出して画像形成ユニット（７，７Ａ）によりグラフ（Ｃ，Ｃ’）および／または表に表示するために、セグメントデータセットによって表わされるセグメントの形状を分析することを特徴とする請求項１記載の方法。
5. セグメント化アルゴリズムの経過中に全ての使用可能なセグメントデータセット（５Ｓ）またはセグメントデータセット（５Ｓ）の最後に算出された部分を画像データセットと一緒に可視化することを特徴とする請求項１記載の方法。
6. 画像データセット（５Ｂ）は、ＣＴ装置またはＭＲ装置（１）の血管撮影法により作成される３次元データセットであることを特徴とする請求項１記載の方法。
7. 血管がセグメント化アルゴリズムによってセグメントとして選択され、セグメントデータセット（５Ｓ）が血管中心の経過および／または方向に関連した半径（Ｒ）を表わすことを特徴とする請求項１記載の方法。
8. 方向に関連した半径（Ｒ）の最大値および／または最小値が表示中にマークを付けられていることを特徴とする請求項１記載の方法。
9. 空間的にずらされおよび／または時間的に相前後する複数の２Ｄ画像データセット（５Ｂ）を作成する複数の測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルが実施されることを特徴とする請求項１記載の方法。
10. ２Ｄ画像データセット（５Ｂ）に属するセグメントデータセット（５Ｓ）は、特別の組織種類（２１，４１）の空間的経過を特徴付け、処理ユニットによって測定サイクル、処理サイクルおよび画像形成サイクルの実施にともなって段階的に当該組織（２１，４１）を３次元および／または時間に関連させて再構成する３Ｄセグメントデータセットに纏められることを特徴とする請求項１記載の方法。
11. 特別の組織種類（２１，４１）は内部および／または外部の心筋（２１）であることを特徴とする請求項１記載の方法。
12. ２Ｄ画像データセット（５Ｂ）が３Ｄ画像データセットに統合され、３Ｄ画像データセットが３Ｄセグメントデータセットと一緒に表示されることを特徴とする請求項１記載の方法。
13. 時間的に相前後する画像データセット（５Ｂ）および／またはそれに属するセグメントデータセット（５Ｓ）はシネ表示で可視化されることを特徴とする請求項１記載の方法。

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