JP2007090064A - 気道及び動脈を定量分析のためにグループ化するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステム及び方法を提供することである。
【解決手段】上記課題は、気道の２Ｄ断面を計算し、２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し、高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和し、高輝度領域の各々に対するスコアを得て、どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定することによって解決される。
【選択図】図２

Description

本発明は医用画像処理に関し、より特定すれば、定量分析のために気道及び動脈をグループ化するためのシステム及び方法に関する。

気管支拡張症は、気管支壁にダメージを与え弱める疾患であり、気管支気道を持続的に拡大させる。気管支拡張症は気管支及び動脈の直径の変化によって顕在化する。例えば、気管支拡張症により影響を受けた肺の中では気道内腔が先細りにならず、しかるに健康な肺の中では引き続き起こる発生とともに気道直径がだんだん小さくなる。気管支紋理（bronchial tree）は肺動脈に並行し、健康な肺の中では気道はほぼ伴行動脈と同じ直径を有するので、気管支・動脈比率（broncho-arterial ratio）の変化が気管支拡張症の存在のインジケータとなりうる。

これらの変化を診断するために、高分解能コンピューテッドトモグラフィ（ＨＲＣＴ）が患者データを収集するために使用される。例えば、ＨＲＣＴによって気道／動脈直径を評価することが可能である。というのも、ＨＲＣＴは準等方性（near-isotropic）データの収集を可能にするからである。しかし、医師がコンピュータ支援なしに異常な気管支・動脈比率を含む気道／動脈ペアを識別することは困難である。さらにＨＲＣＴデータセットにおける患者毎の多数のスライスは医師が気管支拡張症の程度を評価することを困難にする。

本発明の課題は、上記の困難を克服し、気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステム及び方法、気道及び動脈ペアをグループ化するためにコンピュータユーザブルメディアに記録されたコンピュータプログラムロジックを有するこのコンピュータユーザブルメディアを含むコンピュータプログラム製品、気道の周囲の構造物から気道に相応する動脈をセレクトするための方法を提供することである。

上記課題は、気道及び動脈ペアをグループ化するための方法において、この方法は、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し、高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て、さらに、どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定することを含むことによって解決され、
さらに、気道及び動脈ペアをグループ化するためにコンピュータユーザブルメディアに記録されたコンピュータプログラムロジックを有するこのコンピュータユーザブルメディアを含むコンピュータプログラム製品において、このコンピュータプログラムロジックは次のものを含む、すなわち、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算するためのプログラムコードを含み、２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別するためのプログラムコードを含み、高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得るためのプログラムコードを含み、さらに、どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するためのプログラムコードを含むことによって解決され、
さらに、気道の周囲の構造物から気道に相応する動脈をセレクトするための方法において、この方法は、胸部の画像データを収集し、胸部の画像データから気管支紋理をセグメント化し、セグメント化された気管支紋理から気道をセレクトし、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、２Ｄ断面内の気道の周囲の構造物を見つけ出し、周囲の構造物の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する周囲の構造物の配向尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは周囲の構造物の真円度尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する周囲の構造物の近接度尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、周囲の構造物の各々に対するスコアを得て、さらに、周囲の構造物のうちのどれが気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定し、この場合、最も高いスコアを有する周囲の構造物が相応する動脈であることを含むことによって解決され、
さらに、気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステムにおいて、このシステムは、気道の画像データを収集するためのスキャニングデバイスを含み、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し；２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し；高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり；高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て；さらにどの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するための気道／動脈グルーピングモジュールを含むことによって解決される。

本発明の例示的な実施形態では、気道及び動脈ペアをグループ化するための方法において、この方法は、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し、高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て、さらに、どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定することを含む。

気道の２Ｄ断面を計算することは、気道の局所的形状を得るために気道内のポイントから３次元（３Ｄ）リージョングローイング（3D region growing）を使用して気道を成長させること、及び、気道の共分散行列の固有ベクトルを計算することによって気道の軸を推定することを含む。このポイントはユーザによりセレクトされるか又は自動的にセレクトされる。２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別することは、気道の周囲の構造物をスレッショルディングすること、及び、高輝度を有する気道の周囲の構造物をラベリングすることを含む。

配向尺度は気道及び高輝度領域の長軸のスカラー積である。真円度尺度は高輝度領域の面積と高輝度領域の最大直径内に成長された円板との間の比率である。近接度尺度は気道の中心と高輝度領域の中心との間の距離と気道の外径との間の比率である。

上記方法は、さらに、相応する動脈をセグメント化すること、及び、気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率（broncho-arterial ratio）又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率（broncho wall-arterial ratio）を決定することを含む。上記方法は、さらに、３Ｄイメージング技術を利用して気道の画像データを収集することを含む。

本発明の例示的な実施形態では、気道及び動脈ペアをグループ化するためにコンピュータユーザブルメディアに記録されたコンピュータプログラムロジックを有するこのコンピュータユーザブルメディアを含むコンピュータプログラム製品において、このコンピュータプログラムロジックは次のものを含む、すなわち、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算するためのプログラムコードを含み、２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別するためのプログラムコードを含み、高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、この第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、前この第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、この第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得るためのプログラムコードを含み、さらに、どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するためのプログラムコードを含む。

気道の２Ｄ断面を計算するためのプログラムコードは、気道の局所的形状を得るために気道内のポイントから３次元（３Ｄ）リージョングローイングを使用して気道を成長させるためのプログラムコード、及び、気道の共分散行列の固有ベクトルを計算することによって気道の軸を推定するためのプログラムコードを含む。上記コンピュータプログラム製品は、さらに、ポイントをセレクトするためのプログラムコードを含む。

２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別するためのプログラムコードは、気道の周囲の構造物をスレッショルディングするためのプログラムコード、及び、高輝度を有する気道の周囲の構造物をラベリングするためのプログラムコードを含む。上記コンピュータプログラム製品は、さらに、相応する動脈をセグメント化するためのプログラムコード、及び、気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率を決定するためのプログラムコードを含む。

本発明の例示的な実施形態では、気道の周囲の構造物から気道に相応する動脈をセレクトするための方法において、この方法は、胸部の画像データを収集し、胸部の画像データから気管支紋理をセグメント化し、セグメント化された気管支紋理から気道をセレクトし、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、２Ｄ断面内の気道の周囲の構造物を見つけ出し、周囲の構造物の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する周囲の構造物の配向尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは周囲の構造物の真円度尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する周囲の構造物の近接度尺度であり、周囲の構造物の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、周囲の構造物の各々に対するスコアを得て、さらに、周囲の構造物のうちのどれが気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定し、この場合、最も高いスコアを有する周囲の構造物が相応する動脈であることを含む。

配向尺度は気道及び周囲の構造物の長軸のスカラー積である。真円度尺度は周囲の構造物の面積と周囲の構造物の最大直径内に成長された円板との間の比率である。近接度尺度は気道の中心と周囲の構造物の中心との間の距離と気道の外径との間の比率である。

上記方法は、さらに、相応する動脈をセグメント化すること、及び、気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率を決定することを含む。

本発明の例示的な実施形態では、気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステムにおいて、このシステムは、気道の画像データを収集するためのスキャニングデバイスを含み、気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し；２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し；高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、この第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり；高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、この第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、この第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て；さらにどの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するための気道／動脈グルーピングモジュールを含む。

上記特徴は代表的な実施形態であり、本発明を理解する際の助けとして提示されている。これらは請求項により定められているように本発明への限定又は請求項に等価なものへの限定と考えてはならないと理解していただきたい。それゆえ、特徴のこの要約は等価なものを決定するに際して方向性を決定するものと考えるべきではない。本発明の付加的な特徴は次の記述、図面及び請求項から明らかとなる。

図１は本発明の実施例による定量分析のための気道及び動脈をグループ化するためのシステム１００を示すブロック線図である。図１に示されているように、システム１００はワイヤード又はワイヤレスネットワーク１２０を介して接続された収集デバイス１０５、ＰＣ１１０及びオペレータ用コンソール１１５を含む。

収集デバイス１０５は高分解能コンピューテッドトモグラフィ（ＨＲＣＴ）イメージングデバイス又は磁気共鳴（ＭＲ）スキャナのような他の３次元（３Ｄ）高分解能イメージングデバイスである。

ＰＣ１１０はポータブル又はラップトップコンピュータ、医用診断イメージングシステム又は画像アーカイビングコミュニケーションシステム（ＰＡＣＳ）データマネジメントステーションでもよく、ＣＰＵ１２５及び入力デバイス１５０及び出力デバイス１５５に接続されたメモリ１３０を含む。ＣＰＵ１２５は気道／動脈グルーピングモジュール１４５を含み、この気道／動脈グルーピングモジュール１４５は図２〜４を参照して後で議論される定量分析のための気道及び動脈グループ化のための１つ又は複数のメソッドを含む。ＣＰＵ１２５内部に図示されているが、気道／動脈グルーピングモジュール１４５はＣＰＵ１２５の外部に配置されうる。

メモリ１３０はＲＡＭ１３５及びＲＯＭ１４０を含む。メモリ１３０はデータベース、ディスクドライブ、テープドライブなど又はこれらの併用を含むことができる。ＲＡＭ１３５はＣＰＵ１２５でプログラムの実行の間に使用されるデータを格納するデータメモリとして機能し、ワークエリアとして使用される。ＲＯＭ１４０はＣＰＵ１２５で実行されるプログラムを格納するためのプログラムメモリとして機能する。入力側１５０はキーボード、マウスなどによって構成され、出力側１５５はＬＣＤ、ＣＲＴディスプレイ、プリンタなどによって構成される。

システム１００の動作はオペレータ用コンソール１１５から制御されうる。このオペレータ用コンソール１１５はコントローラ１６５、例えばキーボード及びディスプレイ１６０を含む。オペレータ用コンソール１１５はＰＣ１１０及び収集デバイス１０５と通信し、その結果、収集デバイス１０５により収集された画像データがＰＣ１１０によりレンダリングされ、ディスプレイ１６０に表示される。ＰＣ１１０は、コントローラ１６５及びディスプレイ１６０により実施されるある種のタスクを実行するために例えば入力１５０及び出力１５５デバイスを使用することによってオペレータ用コンソール１１５なしで収集デバイス１０５により提供される情報を操作及びディスプレイするように構成されうる。

オペレータ用コンソール１１５はさらになんらかの適切な画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションを含み、この画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションはディスプレイ１６０に画像を生成及び表示するために収集された画像データセット（又はこの収集された画像データセットの部分）のデジタル画像データを処理することができる。より特定すれば、画像レンダリングシステムは医用画像データのレンダリング及び視覚化を提供するアプリケーションでもよく、これは汎用又は特別なコンピュータワークステーションで実行される。ＰＣ１１０も上述の画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションを含みうる。

図２は本発明の実施例による定量分析のための気道及び動脈をグループ化するための方法を示すフローチャートである。図２に示されているように、気管支紋理（bronchial tree）の３Ｄ画像データが患者から収集される（２０５）。これは、例えば収集デバイス１０５を使用することによって遂行され、この収集デバイス１０５はオペレータ用コンソール１１５で操作され、患者の胸部をスキャンして、これにより胸部に関連する一連の２Ｄ画像スライスを生成する。２Ｄ画像スライスは次いで結合されて気管支紋理の３Ｄ画像を形成する。

気管支紋理の３Ｄ画像データが収集された後で、気管支紋理は適応スレッショルディング（adaptive thresholding）、フィルタリング及びリーク検出(leak detection)を使用する３Ｄリージョングローイング（3D region growing）によってセグメント化される。リージョングローイングは第１のスライスの中心の周りの空気状領域をラベリングすることによって自動的に決定される気管の中のシードポイントからスタートし、これらのスライスに亘る領域サイズにおける安定性を探す。サイズ安定性はサイズ変動に許容差ξを使用して決定され、
Ｓ_i+1−Ｓ_i＜ξ
ただしここでＳ_i及びＳ_i+1はそれぞれスライスi及びi+1の面積である。

一度気管支紋理がセグメント化されると、ユーザは分析すべき気道内のクリックポイントを提供する（２１５）。このクリックポイントは所与の気道ツリーモデルから自動的に選択されうることを理解すべきであり、これによって図２の方法は完全に自動化される。

ユーザがクリックポイントを提供すると、セレクトされた気道の２Ｄ断面が計算される（２２０）。これは気道の局所的形状を与える局所的閾値に基づいて気道を成長させることによって行われる。次いで、気道の３つの主軸が、局所的にセグメント化された気道の共分散行列の固有ベクトルを使用して推定される。その推定された軸が与えられると、この気道の２Ｄ断面が決定される。

気道の固有ベクトルは気道の共分散行列によって計算される。共分散計算は、
によって与えられ、Ｌはラグ（lag）であり、
はサンプル母集団すなわちｘ＝（ｘ0,ｘ1,...ｘn-1）及びｙ＝（ｙ0,ｙ1,...ｙn-1）の平均である。固有ベクトルの計算はハウスホルダＱＬ法を利用して行われる。共分散行列は最初に固有ベクトル計算にフィットするためにハウスホルダ法を利用して三重対角形式に還元される。

気道の長軸はセレクトされたポイントの周囲の原データのヘッセ行列の固有ベクトルを計算することによっても決定されうる。ヘッセ行列Ｈ（ｆ）は
の形式の実数値ボリューム
の２階偏導関数から構成される。

上述の方法を使用して計算された気道の２Ｄ断面の例は図３Ａに示されている。図３Ａでは、ユーザによりセレクトされたクリックポイント３０５（画像の中心の十字により示されている）が気道３１０（十字の下の円の微かな白いエッジによって示されている）の中に示されている。

気道の２Ｄ断面が決定された後で、どの領域が気道に相応する動脈であるかを決定するために高輝度の領域が識別される（２２５）。高輝度の領域は２Ｄ断面へスレッショルディングを適用すること及び高輝度領域をラベリングすることによって識別される。

上記スレッショルディング及びラベリングを行った後の図３Ａの２Ｄ断面の例が図３Ｂに示されている。図３Ｂでは気道３１０の周囲に位置する高輝度の領域３１５ａ〜ｃが示されている。

一度高輝度の領域が識別されると、どの領域が相応する動脈であるかを決定するために複数の測定が各領域に対して行われる。

測定を行う前に、各領域毎に、中心点が計算され、２Ｄ座標が肺ボリュームデータ内の３Ｄ座標に変換される。局所的リージョングローイングが局所的血管形状を得るために実施され、領域が気道のように処理される。例えば、共分散行列が計算され、ＱＬ法が領域の固有ベクトルを得るために適用される。これらの固有ベクトルはラインフィルタリングオペレータを使用しヘッセ行列から計算されても得られうる。

実施される最初の測定は、気道と高輝度領域からの長軸を互いに比較するのに使用される方向及び類似度インジケータである（２３０）。この比較はこれら２つの長軸の間のスカラー積を使用して行われる。気道及びこれの隣接する動脈は一般的に並行であるので、このスカラー積の絶対値は１．０に近い。このスカラー積を計算する場合に約１５％の誤差が適正な血管セレクションを保証するために考慮されうる。スカラー積は
によって与えられる第１の方向類似度インジケータであり、ここでｘ_i及びｙ_iはそれぞれ動脈及び気道の長軸である。

次に、動脈の断面はほぼ円形であるので、真円度オペレータが計算される（２３５）。真円度オペレータは高輝度領域の面積と高輝度領域の最大直径を有する相応の円板との間の比率である。この相応の円板は、マッチするかどうかを調べるためにこの領域にフィットされる円板である。真円度オペレータは
によって与えられ、ここでＮは高輝度領域のピクセルの数であり、Ｒmaxはこの領域の最大半径である。

最後に、相応する動脈は一般に気道に近いので、高輝度領域の気道への近接度が計算される（２４０）。このインジケータは気道外径と気道中心と動脈中心との間の距離との間の距離比率であり、
により与えられ、ここでＤairwayは気道外径であり、Ｄistは気道の中心点と動脈の中心点との間の距離である。

高輝度領域の各々に対するこれらのインジケータは次いで総和され、スコアが割り当てられる（２４５）。この場合、最高スコアはどの高輝度領域が相応する動脈であるかを決定する（２５０）。

一度相応する動脈が決定されると、正確なセグメンテーションがクリックポイントの周囲の円板に沿った光線を使用して実現されうる。相応する動脈のグレイスケール値のグラジエントが次いで各光線の長さを決定し動脈の輪郭をトレースするために使用されうる。

今記述したように検出及びセグメント化された動脈の例が図４に示されている。図４では、気道の内径４０５及び外径４１０がそれぞれ示されており、動脈の外径４１５が示されている。この情報を利用することによって、気道内径４０５と動脈直径４１５との間の比率である気管支・動脈比率及び気道壁（例えば気道外径-内径（４１０-４０５））と動脈直径４１５との間の比率である気管支壁・動脈比率が計算され、それぞれ気道壁拡張及び気道壁肥大を観察するために使用される。

本発明の実施例によれば、気道及び動脈をグループ化するための方法は、気道位置が与えられれば、自動的に関連する動脈を見つけ出してセグメント化する。この方法は３つの特徴、すなわち配向類似度、気道近接度及び真円度を計算し、気道の周囲の構造物から動脈をセレクトする。この方法はさらに気管支・動脈比率又は気管支壁・動脈比率のような特徴を測定するために適用され、気管支・動脈比率又は気管支壁・動脈比率は気管支拡張症、肺気腫などのような気道及び動脈疾患を決定するのに非常に有用である。

３つの測定が本発明の実施例によって記述されたが、周囲の構造物のスコアを決定するために他の測定を行うか又は既存の測定によって置換することができることを理解してほしい。さらに動脈をローカライズするための方法は動脈又は気道セグメンテーションならびに動脈／静脈分離に対する基礎としても使用されうる。

本発明はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定用途プロセッサ又はこれらの結合の様々な形式でインプリメントされうることを理解してほしい。１つの実施例では、本発明はプログラムストレージデバイス（例えば、磁気フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリ）に明確に具体化されたアプリケーションプログラムとしてソフトウェアにおいてインプリメントされうる。アプリケーションプログラムはなんらかの適切なアーキテクチャを有するマシンにアップロードされ実行されうる。

さらに、添付図に記載された構成システムコンポーネント及び方法ステップの幾つかはソフトウェアにインプリメントされうるので、システムコンポーネント（又はプロセスステップ）間の実際の接続は本発明がプログラムされるやり方に依存して異なりうることを理解してほしい。ここで提示された本発明の教示が与えられれば、通常の当業者はこれらの及び類似のインプリメンテーション又は本発明のコンフィギュレーションを考案することができるであろう。

上記記述は実例的な実施形態の代表でしかないことも理解してほしい。読者の役に立つように、上記記述は可能な実施形態の代表的なサンプルに焦点を当てた。このサンプルは本発明の原理の実例である。この記述は全ての可能な変形実施形態を網羅的に数え上げようとはしていない。代替的な実施形態が本発明の特定の部分に対して提示されていないこと、又は、更なる記述されていない代替実施形態は部分に対して利用可能であることはこれら代替的な実施形態の否認であるとは考えてはならない。他の適用事例及び実施形態は本発明の精神及び範囲から離れることなしにインプリメントされうる。それゆえ、本発明は特に記述された実施形態に限定されていない。なぜなら、上記の記述に対する非発明的な置換を含む上記の記述及びインプリメンテーションの多数の置換及び組み合わせが作成されうるが、本発明は請求項によって定義されるからである。記述されていない実施形態の多くは請求項のリテラルな範囲内にあり、他のものは等価であるとも考えられる。

本発明の実施例による定量分析のための気道及び動脈をグループ化するためのシステムのブロック線図である。 本発明の実施例による定量分析のための気道及び動脈をグループ化するための方法を示すフローチャートである。 本発明の実施例により計算される気道の２次元（２Ｄ）断面を示す画像である。 本発明の実施例によるスレッショルディング及びラベリングを適用した後の図３Ａの気道の２Ｄ断面を示す画像である。 本発明の実施例によりグループ化された動脈及びその相応する気道を示す画像である。

符号の説明

１００ システム
１０５ 収集デバイス
１１０ ＰＣ
１１５ オペレータ用コンソール
１２０ ワイヤード又はワイヤレスネットワーク
１２５ ＣＰＵ
１３０ メモリ
１３５ ＲＡＭ
１４０ ＲＯＭ
１４５ 気道／動脈グルーピングモジュール
１５０ 入力側
１５５ 出力側
１６０ ディスプレイ
１６５ コントローラ
３０５ クリックポイント
３１０ 気道
３１５ａ〜ｃ 高輝度の領域
４０５ 気道内径
４１０ 気道外径
４１５ 動脈直径

Claims (20)

1. 気道及び動脈ペアをグループ化するための方法において、該方法は、
   気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、
   ２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し、
   高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、
   高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、
   高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、
   高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て、さらに、
   どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定することを含む、気道及び動脈ペアをグループ化するための方法。
2. 気道の２Ｄ断面を計算することは、
   気道の局所的形状を得るために気道内のポイントから３次元（３Ｄ）リージョングローイング（3D region growing）を使用して気道を成長させること、及び、
   気道の共分散行列の固有ベクトルを計算することによって気道の軸を推定することを含む、請求項１記載の方法。
3. 前記ポイントはユーザによりセレクトされるか又は自動的にセレクトされる、請求項２記載の方法。
4. ２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別することは、
   気道の周囲の構造物をスレッショルディングすること、及び、
   高輝度を有する気道の周囲の構造物をラベリングすることを含む、請求項１記載の方法。
5. 配向尺度は気道及び高輝度領域の長軸のスカラー積である、請求項１記載の方法。
6. 真円度尺度は高輝度領域の面積と高輝度領域の最大直径内に成長された円板との間の比率である、請求項１記載の方法。
7. 近接度尺度は気道の中心と高輝度領域の中心との間の距離と気道の外径との間の比率である、請求項１記載の方法。
8. 相応する動脈をセグメント化すること、及び
   気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率（broncho-arterial ratio）又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率（broncho wall-arterial ratio）を決定することを含む、請求項１記載の方法。
9. ３Ｄイメージング技術を利用して気道の画像データを収集することを含む、請求項１記載の方法。
10. 気道及び動脈ペアをグループ化するためにコンピュータユーザブルメディアに記録されたコンピュータプログラムロジックを有する前記コンピュータユーザブルメディアを含むコンピュータプログラム製品において、前記コンピュータプログラムロジックは次のものを含む、すなわち、
    気道の２次元（２Ｄ）断面を計算するためのプログラムコードを含み、
    前記２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別するためのプログラムコードを含み、
    高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり、
    高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり、
    高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算するためのプログラムコードを含み、第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり、
    高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得るためのプログラムコードを含み、さらに、
    どの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するためのプログラムコードを含む、気道及び動脈ペアをグループ化するためにコンピュータユーザブルメディアに記録されたコンピュータプログラムロジックを有する前記コンピュータユーザブルメディアを含むコンピュータプログラム製品。
11. 気道の２Ｄ断面を計算するためのプログラムコードは、
    気道の局所的形状を得るために気道内のポイントから３次元（３Ｄ）リージョングローイングを使用して気道を成長させるためのプログラムコード、及び、
    気道の共分散行列の固有ベクトルを計算することによって気道の軸を推定するためのプログラムコードを含む、請求項１０記載のコンピュータプログラム製品。
12. 前記ポイントをセレクトするためのプログラムコードを含む、請求項１１記載のコンピュータプログラム製品。
13. ２Ｄ断面内の高輝度の領域を識別するためのプログラムコードは、
    気道の周囲の構造物をスレッショルディングするためのプログラムコード、及び、
    高輝度を有する気道の周囲の構造物をラベリングするためのプログラムコードを含む、請求項１０記載のコンピュータプログラム製品。
14. 相応する動脈をセグメント化するためのプログラムコード、及び
    気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率を決定するためのプログラムコードを含む、請求項１０記載のコンピュータプログラム製品。
15. 気道の周囲の構造物から気道に相応する動脈をセレクトするための方法において、該方法は、
    胸部の画像データを収集し、
    胸部の画像データから気管支紋理をセグメント化し、
    セグメント化された気管支紋理から気道をセレクトし、
    気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し、
    ２Ｄ断面内の気道の周囲の構造物を見つけ出し、
    周囲の構造物の各々に対する第１のインジケータを計算し、該第１のインジケータは気道に関する周囲の構造物の配向尺度であり、
    周囲の構造物の各々に対する第２のインジケータを計算し、該第２のインジケータは周囲の構造物の真円度尺度であり、
    周囲の構造物の各々に対する第３のインジケータを計算し、該第３のインジケータは気道に関する周囲の構造物の近接度尺度であり、
    周囲の構造物の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、周囲の構造物の各々に対するスコアを得て、さらに、
    周囲の構造物のうちのどれが気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定し、この場合、最も高いスコアを有する周囲の構造物が相応する動脈であることを含む、気道の周囲の構造物から気道に相応する動脈をセレクトするための方法。
16. 配向尺度は気道及び周囲の構造物の長軸のスカラー積である、請求項１５記載の方法。
17. 真円度尺度は周囲の構造物の面積と周囲の構造物の最大直径内に成長された円板との間の比率である、請求項１５記載の方法。
18. 近接度尺度は気道の中心と周囲の構造物の中心との間の距離と気道の外径との間の比率である、請求項１５記載の方法。
19. 相応する動脈をセグメント化すること、及び
    気道と相応する動脈との間の気管支・動脈比率又は気道と相応の動脈との間の気管支壁・動脈比率を決定することを含む、請求項１５記載の方法。
20. 気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステムにおいて、該システムは、
    気道の画像データを収集するためのスキャニングデバイスを含み、
    気道の２次元（２Ｄ）断面を計算し；２Ｄ断面内の高輝度領域を識別し；高輝度領域の各々に対する第１のインジケータを計算し、第１のインジケータは気道に関する高輝度領域の配向尺度であり；高輝度領域の各々に対する第２のインジケータを計算し、第２のインジケータは高輝度領域の真円度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第３のインジケータを計算し、第３のインジケータは気道に関する高輝度領域の近接度尺度であり；高輝度領域の各々に対する第１から第３のインジケータを総和して、高輝度領域の各々に対するスコアを得て；さらにどの高輝度領域が気道に相応する動脈であるかをそのスコアに基づいて決定するための気道／動脈グルーピングモジュールを含む、気道及び動脈ペアをグループ化するためのシステム。