JP2008136850A - 臓器外部の解剖学的特徴を利用した臓器の画像の対応付け - Google Patents

Abstract

【課題】臓器の異なる医療用画像を、その臓器の外側の解剖学的特徴を利用して対応付ける方法およびシステムを提供する
【解決手段】イメージング方法は、被験者の体内の臓器周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、臓器の周辺の第一３Ｄ画像における管状構造体の幾何学モデルを生成することとを含む。侵襲プローブが臓器に挿入され、臓器を含む第二３Ｄ画像が侵襲プローブを使って取得される。管状構造体の表面上の１つ以上の点の位置が、侵襲プローブを使用して特定され、１つ以上の点を幾何学モデルに一致させることにより、第二３Ｄ画像が第一３Ｄ画像に対応付けられる。
【選択図】図１

Description

開示の内容

〔関連出願に対するクロスリファレンス〕
本出願は、２００６年１０月９日に出願した米国特許仮出願第６０／８２８，７０３号の利益を主張するものである。米国特許仮出願第６０／８２８，７０３号は、参照により本明細書に組み込まれる。

〔発明の分野〕
本発明は、概して、画像処理に関するものであり、特に、医療用画像の解析および表示のための方法およびシステムに関するものである。

〔発明の背景〕
一部の医療用画像の応用例では、複数のモダリティー(modality)を用いて生成された、異なるソースからの画像が、互いに対応付けられ（registered）、表示される。例えば、参照することによりその開示内容が本明細書に組み込まれる米国特許第５，５６８，３８４号は、複数のモダリティーによる三次元画像のセットを１つの合成画像に統合するための方法を説明している。２つ以上の異なる画像から表面を最初に抽出し、半自動的なセグメンテーション技術を用いて合わせる（matched）。表面は、合わせるべき共通の特徴を有する輪郭として表される。マッチングプロセスは、マルチパラメータースペース（multi-parameter space）を探すことと、１つの面または複数の面を調整して、面の間で最もよく合うところを見つけることとを伴う。Makela, et al.は、“A Review of Cardiac Image Registration Methods”、IEEE Transactions on Medical Imaging 21:9 (September 2002), 1011-1021ページにおいて画像の対応付け方法を調査している。上記刊行物は、参照することにより本明細書に組み込まれる。

Aylward, et al.は、いずれも参照により本明細書に組み込まれる米国特許第６，６９０，８１６号および”Registration and Analysis of Vascular Images,” International Journal of Computer Vision 55:2-3 (November-December 2003), 123 138ページにおいて、医療用画像における管状対象物の処理方法を説明している。彼らは、多次元画像の管状対象物を対応付けることが、医療用画像の応用において役立ちうることを指摘している。この種の管状対象物の対応付けでは、元の画像と目的の画像との間で管状対象物の画像要素の位置を揃える。ここで、元の画像および目的の画像は、異なる画像モダリティーで生成されていることもある。前述の特許は、手術前のＣＴまたはＭＲデータを、肝臓病変の高周波切除術のための手術中の超音波データと対応付ける一例を与えるものである。

〔発明の概要〕
以下に説明する本発明の実施形態は、臓器の異なる医療用画像を、その臓器の外側の解剖学的特徴を利用して対応付ける方法およびシステムを提供するものである。用語「画像」は、本特許出願および特許請求の範囲では、概して、臓器の形状または輪郭に関するあらゆる三次元（３Ｄ）表示の意味で用いられる。以下に説明する方法は、異なるモダリティーを使用して取得された画像の対応付け、例えば、臓器の事前取得３Ｄ画像と、臓器内にある侵襲プローブによってリアルタイムで生成した臓器の３Ｄ表示との対応付けなどに利用することができる。

実施形態によっては、血管のような、臓器の外側にある管状構造体を、画像の対応付けに用いる。管状構造体は、３Ｄ画像において、以下に説明する高速で正確な方法を利用することで、その管状構造体のセグメント化した表面に基づいて識別することができる。心臓カテーテルのような、臓器を治療するための侵襲プローブは、多くの場合に、対象の臓器に血管を通して挿入されるので、血管のリアルタイム画像を、そのプローブを利用して、そのプローブを血管に通している間に生成することができる。この画像は、事前に取得した画像での対応する血管と対応付けることができ、この結果、プローブの基準フレームは、プローブが対象の臓器に入る前でさえ、事前取得画像と対応付けられる。

上記に代えてまたは加えて、人であるオペレーターは、例えばポインティングデバイスを利用してディスプレイ上の関連する点に印を付けることにより、事前取得画像における対象臓器の外側にある目印を対話式に指定することができる。次にオペレーターは、リアルタイム画像での対応する点を指定できる。これは、恐らくは、プローブをその目印の場所に物理的に接触させることで行う。再び、前述した血管の例に言及すると、目印は、大動脈または大静脈に位置していてもよく、オペレーターは、プローブが心臓へ向かう途中で問題の血管を通るときに、そのプローブをこれらの場所に接触させることができる。

よって、本発明のある実施形態によれば、イメージング方法が提供され、この方法は、
被験者の体内の臓器周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
臓器の周辺の第一３Ｄ画像における管状構造体の幾何学モデルを生成することと、
臓器に侵襲プローブを挿入することと、
臓器を含む第二３Ｄ画像を、侵襲プローブを使って取得することと、
侵襲プローブを使用して、管状構造体の表面上の１つ以上の点の位置を特定することと、
１つ以上の点を幾何学モデルに合わせること（matching）によって、第二３Ｄ画像を第一３Ｄ画像に対応付けること（registering）と、を含む。

実施形態によっては、１つ以上の点の位置を特定することには、侵襲プローブを管状構造体に挿入すること、および侵襲プローブが管状構造体の内部にある間に、管状構造体の表面を識別することが含まれる。一実施形態では、表面を識別することには、プローブを１つ以上の点に接触させること、およびプローブの座標を測定することが含まれる。１つ以上の点の位置を特定することには、ユーザーからの入力を受信し、第一３Ｄ画像に１つ以上の点の印を付けることが含まれていてもよい。上記に代えてまたは加えて、侵襲プローブを管状構造体に挿入することは、侵襲プローブを、管状構造体を通して臓器に入れることを含む。開示した実施形態では、臓器は、被験者の心臓を含み、侵襲プローブを通す管状構造体は、心腔（a chamber of the heart）とつながっている血管を含む。

実施形態によっては、第一３Ｄ画像における管状構造体に関し生成した幾何学モデルは、第一幾何学モデルであり、１つ以上の点の位置を特定することは、管状構造体の第二幾何学モデルを生成するために第二３Ｄ画像を処理することを含み、１つ以上の点を合わせることは、第二幾何学モデルを第一幾何学モデルに合わせることを含む。開示した実施形態では、第二３Ｄ画像を取得することは、プローブを臓器の内面に、内面の複数箇所において接触させることにより、臓器の内面の解剖学的マップを生成すること、および各々の箇所において、プローブの位置座標を記録することを含む。解剖学的マップを生成することは、プローブを用いて局所的な電気活動を複数の箇所で測定することにより、電気解剖学的マップを作ることを含み、第二３Ｄ画像を第一３Ｄ画像に対応付けることは、局所的な電気活動の表示を第一３Ｄ画像に重ね合わせることを含むことであってもよい。あるいは、第二３Ｄ画像を取得することは、プローブ内の超音波トランスデューサーを使用して臓器の超音波画像を生成することを含み、１つ以上の点の位置を特定することは、超音波画像において１つ以上の点を識別することを含む。

開示した実施形態において、１つ以上の点の位置を特定することは、プローブ内にある位置センサーによって与えられる信号に基づいて、１つ以上の点の座標を測定することを含む。

一実施形態では、管状構造体が臓器の外部にあり、臓器は被験者の心臓であり、管状構造体は、心臓の周辺の血管を含む。

本発明のある実施形態によれば、イメージング方法がさらに提供され、この方法は、
被験者の体内にある管状構造体の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
３Ｄ画像において、管状構造体の表面に現れている複数の点を識別することと、
リングを定義することであって、各リングが、表面の点の個別のサブセットを通り、管状構造体を囲んでいる、リングを定義することと、
管状構造体の表面の３Ｄ幾何学モデルを生成するために、リングを組み合わせることと、を含む。

典型的には、リングを定義することは、開始点を指定すること、および各リングのそれぞれのサブセットに、開始点から等距離の点のグループを組み入れることを含む。

本発明のある実施形態によれば、イメージング用装置がさらに提供され、この装置は、
被験者の体内の臓器に挿入されるように構成された侵襲プローブと、
臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信するように、かつ、臓器の周辺の第一３Ｄ画像に管状構造体の幾何学モデルを生成するように接続されたプロセッサーであって、侵襲プローブを使用して、臓器を含む第二３Ｄ画像を取得するように、かつ、侵襲プローブを使用して、管状構造体の表面の１つ以上の点の位置を特定するように、かつ、１つ以上の点を幾何学モデルに合わせることによって第二３Ｄ画像を第一３Ｄ画像に対応付けるように構成されたプロセッサーと、を備える。

本発明のある実施形態によれば、コンピュータソフトウェア製品がさらに提供され、この製品は、プログラム命令が格納されたコンピューター読み取り可能媒体を備えており、命令は、コンピューターに読み取られたときに、コンピューターに、被験者の体内における臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信させ、第一３Ｄ画像における臓器周辺にある管状構造体の幾何学モデルを生成させ、臓器に挿入された侵襲プローブを用いて、臓器を含む第二３Ｄ画像を取得させ、侵襲プローブを使用して管状構造体の表面にある１つ以上の点の位置を特定させ、１つ以上の点を幾何学モデルと合わせることにより、第二３Ｄ画像を第一３Ｄ画像と対応付けさせる。

本発明のある実施形態によれば、コンピュータソフトウェア製品がさらに提供され、この製品は、プログラム命令が格納されたコンピューター読み取り可能媒体を備え、命令は、コンピューターに読み取られたときに、コンピューターに、被験者の体内にある管状構造体の三次元（３Ｄ）画像を受信させ、３Ｄ画像において管状構造体の表面に現れる複数の点を識別させ、各々が表面にある点のそれぞれのサブセットを通り、管状構造体を囲むリングを定義させ、リングを組み合わせて、管状構造体の表面の３Ｄ幾何学モデルを生成させる。

本発明は、以下の本発明に関する詳細な説明を図面とともに参照することにより、よりよく理解できるであろう。

〔実施形態の詳細な説明〕
＜システムの説明＞
図１は、本発明のある実施形態による、患者２２の心臓２４を画像化するためのシステム２０を絵で概略的に説明したものである。このシステムは、医師などのオペレーター２６によって、静脈または動脈を通して心腔（chamber of the heart）に挿入されるカテーテル２８を備えている。システム２０は、カテーテル２８の位置（場所および向き）座標を測定するポジショニング・サブシステムを備えている。ある実施形態において、このポジショニング・サブシステムは、磁気式位置追跡システムを備えており、この磁気式位置追跡システムは、患者の体外の、一定で公知の位置に配置された一組の外部放射器３０を備えている。コイル３０は、心臓２４の周辺に、典型的には電磁場である場を生成する。生成された場は、カテーテル２８の遠位端の内部にある位置センサー３１によって検出される。

本方法で使用することができるいくつかの位置追跡システムが、たとえば米国特許第６，６９０，９６３号、同第６，６１８，６１２号、および同第６，３３２，０８９号、ならびに米国特許公開公報第２００２／００６５４５５Ａ１号、同第２００４／０１４７９２０Ａ１号、および同第２００４／００６８１７８Ａ１号に記載されている。これら米国特許および米国特許公開公報の開示内容は、全て、参照することにより本明細書に組み込まれる。この種の追跡システムは、Biosense Webster Inc.（カルフォルニア州ダイヤモンドバー）が生産しているＣＡＲＴＯ（商標）システムに使用されている。あるいは、図１に示したポジショニング・サブシステムは、磁場を利用しているが、以下に説明する方法は、他の適する任意のポジショニング・サブシステム、たとえば電磁場、電気インピーダンス測定、または音響測定を利用したシステムなどを利用して実施することもできる。

カテーテル２８はまた、その遠位端に、心臓２４の画像を生成するのに使用するための少なくとも１つのトランスデューサーを備えている。トランスデューサー３３は、たとえば電極を備えていてもよく、この電極は、心内膜上の、カテーテルの先端部を接触させた点における電気活動を測定する。このような電極は、位置センサーと組み合わせた状態で、例えば前述したＣＡＲＴＯシステムのように、１つ以上の心腔の電気解剖学的マップ(electro-anatomical maps)を生成するのに用いることができる。このようなマップは、前述した定義に従い、本特許出願および特許請求の範囲では「画像」とみなされる。

上記に加えてまたは代えて、トランスデューサー３３は、心臓内の超音波画像を取得するのに用いる１つ以上の超音波トランスデューサーを含んでいてもよい。位置センサー３１によって与えられた測定値は、完全な三次元画像を再構築するために、異なる位置にあるカテーテルで取得された超音波画像（これは二次元であるかもしれないし、三次元であるかもしれない）を対応付けるのに用いられる。このような画像は、１つ以上の心腔に加え、血管のような、心臓の外部にある隣接構造を含んでいてもよい。このような性能を有する（さらには電気解剖学的センシングを行うための電極を含む）カテーテルおよびシステムは、米国特許公開公報第２００６／０２４１４４５号に記載されている。米国特許公開公報第２００６／０２４１４４５号の開示内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

上記にさらに加えてまたは代えて、カテーテル２８およびシステム２０は、他の種類の画像、たとえば心臓内部の機械的活動または他の種類の生理学的活動を示すマップのような画像を生成するように構成されてもよい。さらに、本明細書に記載の実施形態は、特に心臓のイメージング(imaging)に関するものであるが、本発明の原理は、身体の他の臓器に同じように応用してもよい。

コンソール３２は、システム２０の要素を駆動し、制御する。コンソール３２は、放射器駆動回路３４を備えており、この放射器駆動回路３４は、放射器３０を駆動するための信号を生成する。シグナルプロセッサー３６は、カテーテル２８が出力する信号を処理するものであり、この信号は、センサー３１が出力する位置信号およびトランスデューサー３３が出力するトランスデューサー信号を含んでいる。シグナルプロセッサーは、前述した三次元超音波画像および／または電気解剖学的マップのような心臓２４の画像を生成するために、これらの信号を処理する。典型的には、この画像は、オペレーターがカテーテルを患者の体内で操作しているとき、リアルタイムで、つまり、カテーテルを用いてデータを取得している間に生成される。（あるいは、以下に説明する方法は、この画像が取得された後に適用されてもよい。）画像は、ディスプレイ３８のような出力装置に示される。オペレーターは、トラックボール４０または他のポインティングデバイスのようなユーザー入力装置を用いて、シグナルプロセッサーと対話してもよい。

以下により詳細に記載する一部の実施形態では、シグナルプロセッサー３６が、心臓２４の事前取得３Ｄ画像をも受信する。この画像は、別のイメージングモダリティー(imaging modality)を用いて別個に取得されているという意味で「事前取得」されている。このようなモダリティーの例としては、コンピューター断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、および外部プローブを用いた超音波イメージングがある。シグナルプロセッサーは、事前取得画像およびリアルタイム画像の両方を処理し、リアルタイム画像を事前取得画像に対応付ける。このような処理および対応付けを行うための方法を、以下に詳細に説明する。対応付けた画像は、その後、一緒にディスプレイ３８に表示してもよい。たとえば、リアルタイム画像から得られた解剖学的および／または機能的な細部を、事前取得画像に重ね合わせてもよい。

典型的には、シグナルプロセッサー３６は、汎用コンピューターを含み、この汎用コンピューターは、関連する画像および位置データを受信するための適当な入力回路を有し、本明細書に説明した機能を実行するように、ソフトウェアがプログラムされている。このようなソフトウェアは、例えばネットワークを介して、電子的な形態でコンピューターにダウンロードされてもよい。これに代えてまたは加えて、ソフトウェアは、光学的、磁気的、または電子的記憶媒体のような実体のある媒体に保存されていてもよい。上記にさらに加えてまたは代えて、シグナルプロセッサーの少なくとも一部の機能は、専用の、または、プログラム可能な信号処理回路で実行されてもよい。

〔管状対象物の対応付け〕
図２は、ＭＲＩ、ＣＴ、またはＰＥＴ画像など、画像座標系で取得された事前取得３Ｄ画像を、システム２０のカテーテル２８のような、電磁式位置検出システムを有するカテーテルを用いて生成したリアルタイム心臓モデルと対応付けるための方法を概略的に説明する流れ図である。リアルタイム心臓モデルは、電気解剖学的コンタクトマッピング(electro-anatomical contact mapping)または心臓内超音波イメージングのいずれかによって生成される。最終的な結果は心腔（heart chamber）の対応付けられた画像であるが、対応付け処理は、事前取得モデルおよびリアルタイムモデルにおける興味対象の血管を対応付けることに基づいて行われる。血管は、必ずしも心臓自体の一部ではない。

本特許出願を通じて、対応付けに利用する血管を「管状構造体」という。（血管だけでなく）他の管状構造体も、同じ方法で対応付けを行うのに利用することができる。たとえば、以下の管状構造体も心臓の画像の対応付けを行う対象として使うことができる。
・下大静脈
・上大静脈
・管状静脈洞
・管状動脈
・大動脈
・食道
・肺静脈

管状構造体の対応付けは高速かつ正確であり、興味対象である臓器の画像の座標を、カテーテルがその臓器の外部にあるときに、カテーテルの座標系に対応付けることを可能にする。したがって、たとえば図２の方法では、心臓の外部にある血管または他の管状構造体を用いて、心腔を対応付けることができる。この方法は、事前取得画像の体積データ(volumetric data)に頼らず、管状構造体のセグメント化された表面(segmented surface)を利用する。

カテーテルは、普通、大静脈または大動脈のような特定の血管を通して心臓に挿入されるので、図２の方法で使用されるリアルタイム画像は、カテーテルを血管に通している間に取得することができる。事前取得画像は、次に、カテーテルが心臓に入る前でさえ、基準となるカテーテルフレームに予め対応付けることができる。カテーテルが通されている血管をリアルタイムでモデル化すると、血管の形状および血管内のカテーテルの位置に関する明確なフィードバックがユーザーに与えられる。本発明のこのような特徴により、マッピング手続きの安全性およびスピードが向上する。

さらに、この後の図面に図示されているように、図２の方法は、いくつかの管状構造体を同時に対応付けるのに用いることもできる。発明者は、このように同時にアプローチすると、血管を１つのみ利用するのに対し、あるいは、いくつかの血管を順に対応付けることに対してすら、対応付けの精度が良くなることを確認した。同時に対応付けすることで、マッピング中のカテーテルによる軟部組織の変形だけでなく、心臓の周期運動の変化による心臓および周囲組織の変形によって引き起こされうる誤差が、平均化される。

図２の方法は、管状の血管モデルと、その血管がつながっている心腔などの、興味対象である腔との交差領域を自動的に検出することもできる。この技術は、その後の診断および／または治療活動に確実に使用できる別個の幾何学的実体(geometrical entity)を作り出す。たとえば、この後の図面に示されているように、肺静脈の左心房との交差を検出すると、その後の切除処置を計画する際に利用するために、小孔の位置を強調することができる。

ここで図２の詳細に移ると、この方法は、第一画像モデリングステップ５０で、事前取得画像における血管のような１つ以上の管状構造体をモデル化することで始まる。事前取得画像を提供するのに用いることができる、ＣＴのような一部のイメージングモダリティーでは、血管のような管状構造体が、多くの場合に、その管状構造体が関連する主要な腔のセグメンテーション(segmentation)の一部として出力される。さらに、このセグメンテーションは、ボクセルデータ(voxel data)ではなくて、メッシュとして提供されることがあり、また、セグメンテーションアーティファクト(segmentation artifact)を含んでいることもある。このような状況のもとでは、プロセッサーがこれらの構造体を適切に識別し、位置を特定できるように、ステップ５０で管状構造体をモデル化する必要がある。このステップの詳細は、以下に図３で示されている。たとえば、不正確なセグメンテーションにより誤りを犯す可能性を低減するために、オペレーターは、事前取得画像におけるモデル化すべき管状構造体を指定してもよい。

リアルタイム取得ステップ５２では、カテーテル２８が体内の興味対象領域に通され、マップ点が、とりわけモデル化しようとする血管の内面に沿って取得される。マップ点は、カテーテルの先端を血管の内面に、空間的にも電気的にも安定な場所において接触させることにより作ることができる。上記に代えてまたは加えて、興味対象の血管の心臓内輪郭(intra-cardiac contours)は、前述したように、位置センサーを備えた心臓内超音波カテーテルを用いて取得できる。このようなオペレーションモードでは、カテーテルで取得された血管の各輪郭が、いくつかのマップ点を含むものとみなされる。

マップモデル化ステップ５４では、プロセッサー３６が、多数のマップ点からリアルタイムで血管モデルを構築する。前述したように、本特許出願および特許請求の範囲では、この種のマップが「画像」とみなされる。ステップ５４の詳細を、以下、図６に示す。

血管分離ステップ５６では、プロセッサーが、モデル化した１つまたは複数の血管を興味対象である心腔から分離する。このためにプロセッサーは、たとえば肺静脈が左心房に入る、または、大動脈が左心室から出る、血管の小孔を識別する。このステップの目的は、取得された、血管の一部のマップ点が、誤って心腔に関連付けられた場合、または、その逆である場合に、マッピング手続において生じうる混乱を解消することである。たとえば、オペレーターの仕事の流れにおける手違いのために、肺静脈の点が誤って左心房の一部と識別されることがあり、または、大動脈の点が左心室の一部と識別されることがある。ステップ５６は、小孔の輪郭を自動的に描くことによってこのような誤りを修正しようとするものである。小孔は、たとえば、血管（または複数の血管）に対応するメッシュと、心腔（chamber）に対応するメッシュとの交線を検出し、血管のメッシュで心腔内部に位置する部分を識別することで、識別することができる。交線が通るメッシュの三角形は分割され、したがって、二つの別個のメッシュができる。次に、各メッシュの内側部分が取り除かれる。メッシュをトポロジー的に整合性のあるものにするために、穴は三角形分割(triangulation)によって閉じられる。

対象物関連付けステップ５８では、プロセッサー３６が、ステップ５４および５６でモデル化された各血管を、ステップ５０の事前取得画像のモデルにおける対応する血管と関連付ける。前述したように、より正確な結果を与えるように、肺静脈のようないくつかの異なる血管をこのステップで同時に対応付けることもできる。血管の識別および関連付けの処理は、図９および図１０を参照しながら以下にさらに説明する。血管を関連付ける処理は、典型的には、自動的に実行されるが、オペレーターは、オプションとして、（事前取得画像およびマップにおいて）互いに関連付けるべき血管の対を示すことにより、特に複数の血管が関連しているときに、その自動処理を補助することができる。

対応付けステップ６０では、関連付けた血管に基づいて、プロセッサーが、ステップ５０から５６までで生成したモデルの対応付けを行う。モデルは、最初、ステップ５８で関連付けた血管の各対を表す管の中心線の対応するセグメント間の距離を最小にすることで対応付けられる。次に、マップを回転および平行移動させることにより、ステップ５６で生成したメッシュ点の、事前取得画像モデルの表面からの符号つき距離の二乗和を最小にすることにより、精密な対応付けを行う。符号つき距離は、事前取得画像モデルにおけるメッシュの内部に配置されたメッシュ点について、負となる。これら内部点の各々の距離は、オペレーターが不完全な、または、偏ったマッピングを行ったことにより生じうる影響をなくすために、ゼロに設定される。上記に代えてまたは加えて、事前取得画像モデルを、マップモデルに合うように修正してもよい。

対応付け手続に続いて、ステップ５２で取得したマップデータを、事前取得画像に重ね合わせることができる。この種のモデル化および対応付けで得られる重ね合わせ画像を、図１１に示す。同様の対応付け手続は、必要に応じていつでも、オペレーターが取得した新しいマップ点に基づいて、繰り返し続けることができる。対応付けの精度もまた、評価して、オペレーターに表示することができる。

図３は、本発明のある実施形態により、ステップ５０で、事前取得画像における管状構造体をモデル化するのに用いることができる方法の詳細を、概略的に示す流れ図である。この方法は、セグメント化された対象物の表面、つまり、事前取得画像における輪郭上の点の位置に基づいて、管状構造体をモデル化するものであり、ボクセル（位置／強度）データを必要としない。したがって、この方法は、当業者に公知である一部の方法のように完全なボリューム画像(volume image)ではなく、前述したようにセグメント化したメッシュの入力を受信し、処理することができる。

図３の方法に備えて、プロセッサー３６は、事前取得画像のメッシュをハーフエッジデータ構造に変換する。このハーフエッジデータ構造は、効率的な３Ｄ計算を促進するものである。（ハーフエッジは有効辺であり、ハーフエッジの始点に対するポインター、ハーフエッジの左にある面分に対するポインター、ハーフエッジの終端頂点に対するポインター、および、ハーフエッジの右の面分における反対側の辺に対するポインターを格納している。）モデルのメインボディを識別するために、プロセッサーは、リング構築ステップ７０において、画像内のボリュームの外面を取り囲む一組のリングを構築する。リングを構築するのに、プロセッサーは、モデル化しようとするボリューム内の任意の点から開始し、ボリュームの端で、その開始点から等距離にある点のサブセットを結ぶ。開始点は、ユーザーが介入することなく、自動的かつランダムに選択してもよい。次にプロセッサーは、ハーフエッジ間の関係を利用して、これら端の点の間をトポロジー的に結び、これにより、異なる血管の枝に属するリングを分ける。一定のステップにおいて、１つの初期リングからいくつかのリングが定義される度に、プロセッサーは、対応する２つ以上の子ノード（枝）を生成する。プロセッサーは、これらの枝をツリー構造に配置する。

モデル化した結果を改善するために、プロセッサーは、今度はこのツリーのルートを識別し、（最初にデータを一巡するのに用いた任意の点の代わりに）そのルートを開始点として用いて、リングの新しいセットを構築する。枝構築ステップ７２では、これら新しいリングに基づいてプロセッサーがツリーを再構築し、リングの中心を結んで枝の中心線の第一近似を行う。次に、リング正規化ステップ７４では、プロセッサーが、リングをこれら中心線に直交するように調整する。正規化および中心線の構築は、矛盾のないモデルを生成するために、反復して繰り返される。

図４は、本発明のある実施形態による、ステップ７２および７４の後の左心房の概略図である。肺静脈８２のツリーは、各々の静脈およびその静脈の補助的な枝(subsidiary branches)を囲むリング８４によって表されている。ツリーの枝の中心線８６は、ルート８８で交わっている。

図３に戻って、枝分離ステップ９０では、プロセッサー３６が枝入口点(branch entry points)を検出し、分離する。ここで枝の「入口点(entry points)」とは、枝の基部をいい、主要な枝(main branches)がメインボディから分かれる入口点をも含む。入口点の第一近似は、ステップ７４で構築されたツリーのトポロジーに基づいて行う。次に表面解析アルゴリズムを用いて、入口点を正確に識別する。このアルゴリズムは、ボリュームの表面に、中心線回りに回転させた平面とその表面が交差する所に沿ったラインストリップ(line strips)を構築する。大きな交差角の点を結び、枝入口のリングを生成する。プロセッサーは、これらのリングを用いて、（肺静脈のような）管状構造体を、ボリュームの他の部分から分離する。

左心房および肺静脈のモデル化のような一部の場合では、プロセッサーが、後処理ステップ９２において、モデルを「整理する」ための後処理をさらに行う。プロセッサーは、公知の解剖学的構造および事前取得３Ｄ画像の向きに基づいて、肺静脈を識別する。このステップにより、プロセッサーは、セグメント化処理が不正確であった結果、または、左心耳（left atrial appendage）のような解剖学的特徴の結果として生成されうる偽枝(spurious branches)を、識別することができる。プロセッサーは、このような枝を「管状構造体」とはみなさない。

図５は、本発明のある実施形態による、ステップ９２を終了した後の肺静脈８２の概略図である。図は、静脈のトポロジーを定義したリング８４を組み合わせて生成したものである。明確にするため、左心房自体がモデルから取り除かれている。この図は、補助的な静脈が主要な静脈から枝分れする入口点１０２に加えて、主要な静脈が左心房に入る入口領域１００を示している。

図６は、本発明のある実施形態による、カテーテル２８が取得したリアルタイム心臓内データをモデル化する、ステップ５４で用いることができる方法の詳細を概略的に示す流れ図である。この方法は、ステップ５２でカテーテルを使って取得された、問題となっている管状構造体の表面にあるマップ点のセットを処理する。管状構造体に枝がある場合、プロセッサー３６は、前処理ステップ１１０においてその枝を識別し、分離する。このために、プロセッサーは、管状構造体を含む最小体積指向性ボックス(oriented minimal-volume box)を構築する。このボックスは、分割することにより体積が著しく小さくなる場合には、２つの最小体積指向性ボックスに分割される。ボックスをより小さなボックスに分割することは、繰り返し続けられる。マップ点のサブセットは、選択された走査方向（典型的には、ボックスの長軸に平行である）に直交している最も近くの平面に、収集した点を投影することで定義される。異なる枝に属する各ボックスの内部にある点群を識別し、これにより枝の範囲を調整するのに、階層的クラスタリングを利用する。図６における方法のその後のステップは、次に、各枝を個別にモデル化するのに利用し、この後、枝のモデルをまとめて血管全体のツリーにする。

各枝について、プロセッサーは、グラフ構築ステップ１１２において、関連のある点のグラフを作成する。点は、それらの間の距離が予め定められた閾値の範囲内であれば、関連していると定義される。端部定義ステップ(extrema definition step)１１４では、プロセッサーが、グラフの最端点、つまり、最大の距離を離れている点を自動的に見つける。端点選択ステップ１１６では、プロセッサーがこのような最端点の１つから開始して、グラフ上の次の端点であって、その座標が、最端点の予め定められたステップサイズの範囲内にある端点までステップする。サークルフィッティングステップ(circle fitting step)１１８では、プロセッサーが、これらの端点の周りを囲む円（リング）を合わせる。管完成ステップ１２０では、次にプロセッサーがこれらの端点から次の端点までステップし（同じステップサイズを繰り返す）、それらの端点の周りを囲む別の円を合わせ、他の最端点に達するまで、ステップ１１６および１１８を繰り返し続ける。プロセッサーは、ステップ１１８で生成した円の中心を結ぶ線を定義し、血管の中心線の第一近似として、この線を円滑化する。

図７は、本発明のある実施形態による、前述したステップで生成された血管の三次元モデルにおける、血管１３０を示す円１３２の概略図である。この例において、血管は大動脈であり、大動脈弓の枝血管のない領域を示している。初期中心線１３４は、円の中心を結んでいる。

図６に戻って、正規化ステップ１４０では、プロセッサー３６が円を正規化する、つまり、滑らかにした中心線に対して直交するように円を調整する。次にプロセッサーは、フィッティングステップ１４２において、先に定義した中心線を近似するために、多項式による曲線を合わせることによって、中心線を定義し直す。この曲線は、中心線を解析的に表すものであり、モデルの改良に使用することができる。この種の多項式による中心線１３６が、図７に示されている。最後に、メッシュ構築ステップ１４４では、プロセッサーが管状構造体に全体の表面を与えるために、円の周りに三角形のメッシュを合わせる。

図８は、本発明のある実施形態による、ステップ１４４で生成した、大動脈の三角形メッシュによる表面１４６の概略図である。

別の実施形態として、図９は、本発明のある実施形態による、左心房１５０の電気解剖学的マップであって、図６の方法でモデル化した肺静脈１５２を含むものの概略図である。カテーテル２８によって取得されたマップ点１５４の印が、心房および静脈の表面に付されている。（図７および図８のモデルとは違い、図９に示した典型的な臨床例における肺静脈では、マップ点がまばらにしか取得されておらず、このために、静脈１５２の管状形状のモデルが歪んでいる。）心房の表面の陰影は、電気活動時間などの電気的な活動に関して測定されたパラメーターの局所的な値を示している。

図１０は、本発明のある実施形態による、図９の心房１５０の電気解剖的マップの概略図であって、ステップ５６（図２）でマップから肺静脈を取り除いた後の概略図である。肺静脈の小孔領域は、入口領域１５６として識別されている。肺静脈を心房のマップから分離するために、プロセッサー３６は、静脈１５２を定義しているメッシュのうちで、心房１５０を定義しているメッシュと交差している線を検出する。次にプロセッサーは、静脈のメッシュのうちで心房腔内部に位置している全ての部分を取り去り、矛盾が生じないように静脈のメッシュを閉じる。

図１１は、本発明のある実施形態による、左心房８０の事前取得ＣＴ画像１６０であって、個別の肺静脈モデルを利用して電気解剖学的マップと対応付けられた画像の概略図である。電気解剖学的マップでのマップ点１６２は、ＣＴ画像における心房の表面と完璧に対応付けられている。心房８０上の陰影は、電気活動のデータを表しており、このデータは、画像の対応付けを行った後に、ＣＴ画像に重ねられたものである。

〔対象臓器の外部にある目印を利用した画像の対応付け〕
本実施形態は、画像座標系で取得された、ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ、または超音波心臓モデルのような３Ｄ事前取得画像を、位置検出システムを備えたプローブを用いて生成されたリアルタイム心臓モデルと対応付ける方法を提供するものである。リアルタイム心臓モデルは、システム２０（図１）のように、例えば、電気解剖学的コンタクトマッピングまたは心臓内超音波輪郭(intra-cardiac ultrasound contours)によって生成することができる。最終的な結果は、心腔のマップおよび画像を対応付けたものであるが、対応付け処理は、心臓自体の一部ではない目印を利用する。

心臓外部の目印を利用して対応付けを行うことには、いくつかの利点がある。
・心腔の外部にある血管における目印は、カテーテル先端部で見つけ、識別することが比較的容易である。
・前述したように、上記の方法は、カテーテルを血管を通して心臓に入れる間に実行することができるので、マッピング手続きの安全性および速度を上げることができる。
・心臓の外部にある目印は、ハートサイクル(heart cycle)の間、あまり動かない。さらに、上行大動脈および大静脈のように、心臓の背後で縦を向いた対象物の場所は、呼吸運動の影響を少ししか受けない。このように比較的動かない目印を事前取得画像と対応付けるのは、心臓内部にある目印を対応付けるよりも簡単であり、信頼性もより高いからである。
・事前取得画像の向きが分かっていれば、画像を対応付けるには、一対の目印で足りる。例えば、事前取得画像がＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine、医療用のデジタル画像および通信）フォーマットとなっていれば、画像の向きはＤＩＣＯＭヘッダーファイルで与えることができる。システム２０の位置追跡能力により、プロセッサー３６は、リアルタイム画像の向きを特定することができる。プロセッサーは、この情報を使って事前取得画像およびリアルタイム画像の向きを合わせ、一対の目印を合わせように平行移動することだけが、画像を対応付けるのに必要となるようにすることができる。
・ユーザーは目印に重み付けをし、対応付け処理の際に、例えば目印の精度についてのユーザーの信頼度に基づいて、異なる目印が異なる重みを有するようにしてもよい。

図１２Ａおよび図１２Bは、それぞれ、心臓の事前取得画像１７０および心臓の電気解剖学的マップ１８０の概略図であり、本発明のある実施形態により、目印を合わせることで対応付けられている。画像１７０および１８０を対応付けるために、オペレーターは、３Ｄ画像に表れている、心臓の外部にある解剖学的特徴であって、対応付けの目印として用いるべき特徴を識別する。例えば、オペレーターは、大動脈弓からの主要な血管の分岐のような、大動脈上の一点または複数の点１７２を選択してもよい。別の例としては、オペレーターは、下大静脈または上大静脈の小孔を選択してもよい。

次にオペレーター２６は、ディスプレイ３８上で事前取得３Ｄ画像上の対応する場所を示している間に、カテーテル２８の先端部が問題となっている目印の特徴部の各々と接触するように、カテーテル２８を操作する。あるいは、超音波イメージングカテーテルを使用する場合には、オペレーターは、ディスプレイ上で対応する場所を示している間に、超音波ビームが興味対象の求める領域を取得するように、カテーテルを操作してもよい。目印が大動脈または大静脈のような主要な血管にある場合、オペレーターは、カテーテルを血管に通して心臓に挿入するときに、この対応付け手続きを行ってもよい。この結果、カテーテルを心臓に入れてマッピングまたは心臓内イメージング手続きを始めるときには、リアルタイム画像が既に事前取得画像に対応付けられている。

目印の対を対応付ける方法は、様々な他の目印で使用することもできる。いくつかの例としては、
・左心房への経中隔侵入(transseptal entry)の前に、右心房内で識別された目印を使って、左心房の電気解剖学的マップを対応付ける。
・患者の心臓の中にあるペーシング電極(pacing electrode)を目印として使用して、電気解剖学的マップを対応付ける。
・食道における１つ以上の目印を使用して、電気解剖学的マップを対応付ける。この変形例では、心臓をマッピングする前に（または後に）、カテーテルを食道に挿入する必要がある。

上記の実施形態は、事前取得画像およびリアルタイム画像を対応付けるのに管状の対象物を利用するが、上述した管状対象物を認識し処理する原理は、他の応用例に同様に用いることもでき、例えば、異なる画像の対応付けを必ずしも伴わない画像改善および画像認識などに用いることもできる。したがって、上述した実施形態は例として列挙したものであり、本発明は上記に具体的に示し、記載したことに限定されないことは理解されよう。むしろ、本発明の範囲は、上記した様々な特徴のコンビネーションおよびサブコンビネーションを含み、その上、上記を読んだ結果、当業者が想到する、従来技術に開示されていない上記特徴の変形例および変更例をも含む。

〔実施の態様〕
（１）イメージング方法において、
被験者の体内の臓器周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
前記臓器の周辺の前記第一３Ｄ画像における管状構造体の幾何学モデルを生成することと、
前記臓器に侵襲プローブを挿入することと、
前記臓器を含む第二３Ｄ画像を、前記侵襲プローブを使用して取得することと、
前記侵襲プローブを使用して、前記管状構造体の表面上の１つ以上の点の位置を特定することと、
前記１つ以上の点を前記幾何学モデルに合わせることによって、前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けることと、
を含む、方法。
（２）実施態様１に記載の方法において、
前記１つ以上の点の位置を特定することには、
前記侵襲プローブを前記管状構造体に挿入することと、
前記侵襲プローブが前記管状構造体の内部にある間に、前記管状構造体の前記表面を識別することと、
が含まれる、方法。

（３）実施態様２に記載の方法において、
前記表面を識別することには、
前記プローブを前記１つ以上の点に接触させることと、
前記プローブの座標を測定することと、
が含まれる、方法。
（４）実施態様３に記載の方法において、
前記１つ以上の点の位置を特定することには、ユーザーからの入力を受信し、前記第一３Ｄ画像に前記１つ以上の点の印を付けることが含まれる、方法。
（５）実施態様２に記載の方法において、
前記侵襲プローブを前記管状構造体に挿入することは、前記侵襲プローブを前記管状構造体を通して前記臓器に入れることを含む、方法。
（６）実施態様５に記載の方法において、
前記臓器は、前記被験者の心臓を含み、前記侵襲プローブを通す前記管状構造体は、前記心臓の心腔とつながっている血管を含む、方法。

（７）実施態様１に記載の方法において、
前記第一３Ｄ画像における前記管状構造体に関し生成した前記幾何学モデルは、第一幾何学モデルであり、
前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記管状構造体の第二幾何学モデルを生成するために前記第二３Ｄ画像を処理することを含み、
前記１つ以上の点を合わせることは、前記第二幾何学モデルを前記第一幾何学モデルに合わせること（fitting）を含む、方法。
（８）実施態様７に記載の方法において、
前記第二３Ｄ画像を取得することは、
前記プローブを前記臓器の内面に、前記内面の複数箇所において接触させることにより、前記臓器の内面の解剖学的マップを生成することと、
前記箇所の各々において、前記プローブの位置座標を記録することと、
を含む、方法。
（９）実施態様８に記載の方法において、
前記解剖学的マップを生成することは、前記プローブを用いて局所的な電気活動を前記複数の箇所で測定することにより、電気解剖学的マップを作ることを含み、
前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けることは、前記局所的な電気活動の表示を前記第一３Ｄ画像に重ね合わせることを含む、方法。

（１０）実施態様７に記載の方法において、
前記第二３Ｄ画像を取得することは、前記プローブ内の超音波トランスデューサーを使用して前記臓器の超音波画像を生成することを含み、
前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記超音波画像において前記１つ以上の点を識別することを含む、方法。
（１１）実施態様１に記載の方法において、
前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記プローブ内にある位置センサーによって与えられる信号に基づいて、前記１つ以上の点の座標を測定することを含む、方法。
（１２）実施態様１に記載の方法において、
前記管状構造体が、前記臓器の外部にある、方法。
（１３）実施態様１２に記載の方法において、
前記臓器は、前記被験者の心臓であり、
前記管状構造体は、前記心臓の周辺の血管を含む、方法。

（１４）実施態様１に記載の方法において、
前記幾何学モデルを生成することは、
前記３Ｄ画像において前記管状構造体の表面に現れている複数の点を識別することと、
前記表面上の前記点を通り、前記管状構造体を囲むリングを定義することと、
前記リングを組み合わせて前記幾何学モデルを生成することと、
を含む、方法。
（１５）イメージング方法において、
被験者の体内にある管状構造体の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
前記３Ｄ画像において、前記管状構造体の表面に現れている複数の点を識別することと、
リングを定義することであって、前記リングの各々が、前記表面の前記点の個別のサブセットを通り、前記管状構造体を囲んでいる、リングを定義することと、
前記管状構造体の前記表面の３Ｄ幾何学モデルを生成するために、前記リングを組み合わせることと、
を含む、方法。

（１６）実施態様１５に記載の方法において、
前記リングを定義することは、
開始点を指定することと、
各リングの個別の前記サブセットに、前記開始点から等距離の点のグループを組み入れることと、
を含む、方法。
（１７）イメージング用装置において、
被験者の体内の臓器に挿入されるように構成された侵襲プローブと、
前記臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信するように、かつ、前記臓器の周辺の前記第一３Ｄ画像に管状構造体の幾何学モデルを生成するように接続されたプロセッサーであって、前記侵襲プローブを使用して、前記臓器を含む第二３Ｄ画像を取得するように、かつ、前記侵襲プローブを使用して、前記管状構造体の表面の１つ以上の点の位置を特定するように、かつ、前記１つ以上の点を前記幾何学モデルに合わせることによって前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けるように構成された、プロセッサーと、
を備える、装置。

（１８）実施態様１７に記載の装置において、
前記侵襲プローブは、前記管状構造体に挿入されるように構成されており、
前記プロセッサーは、前記侵襲プローブが前記管状構造体内部にあるときに、前記管状構造体の表面を識別するように構成されている、装置。
（１９）実施態様１８に記載の装置において、
前記侵襲プローブは、位置センサーを備えており、
前記プロセッサーは、前記プローブが前記１つ以上の点の各々と接触している間に、前記位置センサーを利用して、前記プローブの座標を測定することによって前記表面を識別するように構成されている、装置。
（２０）実施態様１９に記載の装置において、
ユーザー入力装置、
を備え、
前記プロセッサーは、ユーザーから前記ユーザー入力装置を介して入力を受信し、前記第一３Ｄ画像の前記１つ以上の点に印を付けるように接続されている、装置。

（２１）実施態様１７に記載の装置において、
前記第一３Ｄ画像における前記管状構造体について生成された前記幾何学モデルは、第一幾何学モデルであり、
前記プロセッサーは、前記第二３Ｄ画像を処理して前記管状構造体の第二幾何学モデルを生成し、前記第二幾何学モデルを前記第一幾何学モデルに合わせるように構成されている、装置。
（２２）実施態様２１に記載の装置において、
前記第二３Ｄ画像は、前記臓器の内面の解剖学的マップを含み、
前記解剖学的マップは、前記プローブを前記臓器の内面に複数箇所において接触させ、前記箇所の各々において前記プローブの位置座標を記録することにより生成される、装置。
（２３）実施態様２１に記載の装置において、
前記侵襲プローブは、超音波トランスデューサーを備えており、
前記第二３Ｄ画像は、前記プローブ内の前記超音波トランスデューサーを用いて取得された前記臓器の超音波画像を含み、
前記１つ以上の点は、前記１つ以上の点を前記超音波画像内で識別することによって位置が特定される、装置。

（２４）コンピュータソフトウェア製品において、
プログラム命令が格納されたコンピューター読み取り可能媒体、
を備えており、
前記命令は、前記コンピューターに読み取られたときに、前記コンピューターに、
被験者の体内における臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信させ、
前記第一３Ｄ画像における前記臓器周辺にある管状構造体の幾何学モデルを生成させ、
前記臓器に挿入された侵襲プローブを用いて、前記臓器を含む第二３Ｄ画像を取得させ、
前記侵襲プローブを使用して前記管状構造体の表面にある１つ以上の点の位置を特定させ、
前記１つ以上の点を前記幾何学モデルと合わせることにより、前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像と対応付けさせる、
コンピュータソフトウェア製品。

（２５）コンピュータソフトウェア製品において、
プログラム命令が格納されたコンピューター読み取り可能媒体、
を備え、
前記命令は、コンピューターに読み取られたときに、コンピューターに、
被験者の体内にある管状構造体の三次元（３Ｄ）画像を受信させ、
前記３Ｄ画像において前記管状構造体の表面に現れる複数の点を識別させ、
リングであって、各リングが、前記表面にある点の個別のサブセットを通り、前記管状構造体を囲んでいるリング、を定義させ、
前記リングを組み合わせて、前記管状構造体の表面の３Ｄ幾何学モデルを生成させる、
コンピュータソフトウェア製品。

本発明のある実施形態による、医療用の画像化のためのシステムを絵で概略的に説明した図である。 本発明のある実施形態による、心臓の画像を対応付ける方法を概略的に説明する流れ図である。 本発明のある実施形態による、３Ｄ画像における管状構造体をモデル化する方法を概略的に説明する流れ図である。 本発明のある実施形態による、図３の方法によって生成した心臓の３Ｄモデルにおける血管を表すリングおよび中心線の概略図である。 本発明のある実施形態による、図３の方法によって生成した心臓の肺静脈の３Ｄモデルの概略図である。 本発明のある実施形態による、侵襲プローブによって生成した画像における管状構造体をモデル化するための方法を概略的に説明する流れ図である。 本発明のある実施形態による、図６の方法によって生成した血管の３Ｄモデルにおける血管を示すリングおよび中心線の概略図である。 本発明のある実施形態による、図６の方法で生成した血管の３Ｄモデルの概略図である。 本発明のある実施形態による、左心房の電気解剖学的マップの概略図であって、心房につながっている肺静脈を含む図である。 本発明のある実施形態による、マップから肺静脈を取り除いた後の、図９の電気解剖学的マップの概略図である。 左心房の事前取得画像の概略図であって、本発明のある実施形態による画像対応付けの後の、左心房の電気解剖学的マップの特徴を重ね合わせた図である。 心臓の事前取得画像の概略図であって、本発明のある実施形態により、オペレーターが指定した目印を重ね合わせた図である。 心臓の電気解剖学的マップの概略図であって、本発明のある実施形態により、オペレーターが指定した目印を重ね合わせた図である。

Claims (24)

1. イメージング方法において、
   被験者の体内の臓器周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
   前記臓器の周辺の前記第一３Ｄ画像における管状構造体の幾何学モデルを生成することと、
   前記臓器に侵襲プローブを挿入することと、
   前記臓器を含む第二３Ｄ画像を、前記侵襲プローブを使用して取得することと、
   前記侵襲プローブを使用して、前記管状構造体の表面上の１つ以上の点の位置を特定することと、
   前記１つ以上の点を前記幾何学モデルに合わせることによって、前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けることと、
   を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法において、
   前記１つ以上の点の位置を特定することには、
   前記侵襲プローブを前記管状構造体に挿入することと、
   前記侵襲プローブが前記管状構造体の内部にある間に、前記管状構造体の前記表面を識別することと、
   が含まれる、方法。
3. 請求項２に記載の方法において、
   前記表面を識別することには、
   前記プローブを前記１つ以上の点に接触させることと、
   前記プローブの座標を測定することと、
   が含まれる、方法。
4. 請求項３に記載の方法において、
   前記１つ以上の点の位置を特定することには、ユーザーからの入力を受信し、前記第一３Ｄ画像に前記１つ以上の点の印を付けることが含まれる、方法。
5. 請求項２に記載の方法において、
   前記侵襲プローブを前記管状構造体に挿入することは、前記侵襲プローブを、前記管状構造体を通して前記臓器に入れることを含む、方法。
6. 請求項５に記載の方法において、
   前記臓器は、前記被験者の心臓を含み、
   前記侵襲プローブを通す前記管状構造体は、前記心臓の心腔とつながっている血管を含む、方法。
7. 請求項１に記載の方法において、
   前記第一３Ｄ画像における前記管状構造体に関し生成した前記幾何学モデルは、第一幾何学モデルであり、
   前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記管状構造体の第二幾何学モデルを生成するために前記第二３Ｄ画像を処理することを含み、
   前記１つ以上の点を合わせることは、前記第二幾何学モデルを前記第一幾何学モデルに合わせることを含む、方法。
8. 請求項７に記載の方法において、
   前記第二３Ｄ画像を取得することは、
   前記プローブを前記臓器の内面に、前記内面の複数箇所において接触させることにより、前記臓器の内面の解剖学的マップを生成することと、
   前記箇所の各々において、前記プローブの位置座標を記録することと、
   を含む、方法。
9. 請求項８に記載の方法において、
   前記解剖学的マップを生成することは、前記プローブを用いて局所的な電気活動を前記複数の箇所で測定することにより、電気解剖学的マップを作ることを含み、
   前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けることは、前記局所的な電気活動の表示を前記第一３Ｄ画像に重ね合わせることを含む、方法。
10. 請求項７に記載の方法において、
    前記第二３Ｄ画像を取得することは、前記プローブ内の超音波トランスデューサーを使用して前記臓器の超音波画像を生成することを含み、
    前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記超音波画像において前記１つ以上の点を識別することを含む、方法。
11. 請求項１に記載の方法において、
    前記１つ以上の点の位置を特定することは、前記プローブ内にある位置センサーによって与えられる信号に基づいて、前記１つ以上の点の座標を測定することを含む、方法。
12. 請求項１に記載の方法において、
    前記管状構造体が、前記臓器の外部にある、方法。
13. 請求項１２に記載の方法において、
    前記臓器は、前記被験者の心臓であり、
    前記管状構造体は、前記心臓の周辺の血管を含む、方法。
14. 請求項１に記載の方法において、
    前記幾何学モデルを生成することは、
    前記３Ｄ画像において前記管状構造体の表面に現れている複数の点を識別することと、
    前記表面上の前記点を通り、前記管状構造体を囲むリングを定義することと、
    前記リングを組み合わせて前記幾何学モデルを生成することと、
    を含む、方法。
15. イメージング方法において、
    被験者の体内にある管状構造体の三次元（３Ｄ）画像を受信することと、
    前記３Ｄ画像において、前記管状構造体の表面に現れている複数の点を識別することと、
    リングを定義することであって、前記リングの各々が、前記表面の前記点の個別のサブセットを通り、前記管状構造体を囲んでいる、リングを定義することと、
    前記管状構造体の前記表面の３Ｄ幾何学モデルを生成するために、前記リングを組み合わせることと、
    を含む、方法。
16. 請求項１５に記載の方法において、
    前記リングを定義することは、
    開始点を指定することと、
    各リングの個別の前記サブセットに、前記開始点から等距離の点のグループを組み入れることと、
    を含む、方法。
17. イメージング用装置において、
    被験者の体内の臓器に挿入されるように構成された侵襲プローブと、
    前記臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信するように、かつ、前記臓器の周辺の前記第一３Ｄ画像に管状構造体の幾何学モデルを生成するように接続されたプロセッサーであって、前記侵襲プローブを使用して、前記臓器を含む第二３Ｄ画像を取得するように、かつ、前記侵襲プローブを使用して、前記管状構造体の表面の１つ以上の点の位置を特定するように、かつ、前記１つ以上の点を前記幾何学モデルに合わせることによって前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像に対応付けるように構成された、プロセッサーと、
    を備える、装置。
18. 請求項１７に記載の装置において、
    前記侵襲プローブは、前記管状構造体に挿入されるように構成されており、
    前記プロセッサーは、前記侵襲プローブが前記管状構造体内部にあるときに、前記管状構造体の表面を識別するように構成されている、装置。
19. 請求項１８に記載の装置において、
    前記侵襲プローブは、位置センサーを備えており、
    前記プロセッサーは、前記プローブが前記１つ以上の点の各々と接触している間に、前記位置センサーを利用して、前記プローブの座標を測定することによって前記表面を識別するように構成されている、装置。
20. 請求項１９に記載の装置において、
    ユーザー入力装置、
    を備え、
    前記プロセッサーは、ユーザーから前記ユーザー入力装置を介して入力を受信し、前記第一３Ｄ画像の前記１つ以上の点に印を付けるように接続されている、装置。
21. 請求項１７に記載の装置において、
    前記第一３Ｄ画像における前記管状構造体について生成された前記幾何学モデルは、第一幾何学モデルであり、
    前記プロセッサーは、前記第二３Ｄ画像を処理して前記管状構造体の第二幾何学モデルを生成し、前記第二幾何学モデルを前記第一幾何学モデルに合わせるように構成されている、装置。
22. 請求項２１に記載の装置において、
    前記第二３Ｄ画像は、前記臓器の内面の解剖学的マップを含み、
    前記解剖学的マップは、前記プローブを前記臓器の内面に複数箇所において接触させ、前記箇所の各々において前記プローブの位置座標を記録することにより生成される、装置。
23. 請求項２１に記載の装置において、
    前記侵襲プローブは、超音波トランスデューサーを備えており、
    前記第二３Ｄ画像は、前記プローブ内の前記超音波トランスデューサーを用いて取得された前記臓器の超音波画像を含み、
    前記１つ以上の点は、前記１つ以上の点を前記超音波画像内で識別することによって位置が特定される、装置。
24. コンピュータソフトウェア製品において、
    プログラム命令が格納されたコンピューター読み取り可能媒体、
    を備えており、
    前記命令は、前記コンピューターに読み取られたときに、前記コンピューターに、
    被験者の体内における臓器の周辺の第一の三次元（３Ｄ）画像を受信させ、
    前記第一３Ｄ画像における前記臓器周辺にある管状構造体の幾何学モデルを生成させ、
    前記臓器に挿入された侵襲プローブを用いて、前記臓器を含む第二３Ｄ画像を取得させ、
    前記侵襲プローブを使用して前記管状構造体の表面にある１つ以上の点の位置を特定させ、
    前記１つ以上の点を前記幾何学モデルと合わせることにより、前記第二３Ｄ画像を前記第一３Ｄ画像と対応付けさせる、
    コンピュータソフトウェア製品。

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