JP2008503303A - 気管気管支樹を表示する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、気管気管支樹（４００）の自動的セグメント化及び表示、並びにセグメント化された気管気管支樹（４００）に関連した医療値の表示に関する。

Description

本発明は、生体の気管気管支樹を表示する方法に関する。

本発明は、生体の気管気管支樹を表示するシステムに更に関する。

本発明は、そのようなシステムを有する画像取得装置に更に関する。

本発明は、そのようなシステムを有する画像ワークステーションに更に関する。

本発明は、そのような方法を実行するようにデザインされたコンピュータプログラムプロダクトに更に関する。

本発明は、そのようなコンピュータプログラムプロダクトを有する情報担体に更に関する。

そのような方法及びシステムの実施形態については、米国特許第６，２７２，３６６号明細書に記載されている。その特許文献においては、方法及びシステムは、医療用観察及び診断目的で選択された生体の器官のインタラクティブな三次元レンダリングに有効な方法及びシステムが提供されている。選択された生体の器官の一連のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像が取得される。一連のＣＴ画像は、三次元ボリュームファイルを構成するように積み重ねられる。インタラクティブな三次元レンダリングを容易にするように、三次元ボリュームファイルは、画素分解能を低くする及び／又はその三次元ボリュームを選択されたサブボリュームに分割するように、任意のデータセット削減手順に供せられることが可能である。選択されたボリューム又はサブボリュームから、選択された生体の器官の画像がセグメント化される又は分離される。画像セグメント化は、複数の技術により有効にされることが可能である。例えば、三次元ボリュームファイルにおける画像スライスを、Ｘ線減弱のような二次元画像スライスの物理的特性が、対象器官に対応する、Ｘ線減弱値の範囲のような特定の閾値範囲を確立するように用いることが可能である。適切な閾値範囲が決定された後、全体的な三次元ボリュームファイルは、次いで、対象器官をセグメント化するように閾値処理される。例えば、大腸をセグメント化するように、大腸内の気柱に対応する閾値範囲は、大腸の内壁を分離するように選択されることが可能である。

領域成長技術が大腸内の気柱を分離するように用いられる代替のセグメント化技術を用いることが可能である。領域成長技術を用いる場合、“シード”は、大腸の気柱内のデータ点又はボクセルを選択することにより、蒔かれる。隣接するボクセルは、空気を表す選択された閾値領域内にあるＸ線減弱値のような選択された受け入れ基準に適合するように進行的にテストされる。したがって、大腸の管腔内の全気柱がファイルされるまで、シード領域は拡大又は成長し続ける。

大腸を表す気柱の表面又は等値面が、次いで、生成される。等値面のワイヤフレームモデルが、次いで、マーチングキューブアルゴリズムのような選択された画像処理技術を用いて生成される。大腸のワイヤフレームモデルにより、病理学的状態の検出のために、大腸の管腔の一連の三次元画像をユーザが迅速に見ることが可能であるような、三次元インタラクティブレンダリングが生成される。

それ故、ユーザは、それらの画像から、例えば、喘息、気管支拡張症、気腫及び他の呼吸器系統の病気の診断及び処置の決定に関連する関連医療パラメータを手動で測定しなければならない。

本発明の目的は、改善された方式で気管気管支樹の評価を可能にする冒頭の段落による方法を提供することである。この目的を達成するように、その方法は、生体の三次元画像の集合から気管気管支樹を自動的にセグメント化する段階と、気管気管支樹に基づいて数量的測定を自動的に決定する段階と、表示された気管気管支樹に加えて数量的測定を表示する段階とを有する。それにより、他の画像の統計学的データ等のような生体の他の情報をロードする時点で、前に又は後に、セグメント化が自動的に実行されることが可能である。生体は、患者か動物のどちらかであることが可能である。気管気管支樹を自動的に表示することにより、この樹の評価はより容易に行われることができる。更に、数量的測定を自動的に決定することにより、この数量的測定は、生体の他の情報をロードする時点で、前に又は後に実行されることが可能である。有利であることに、医療値を有し且つツリーの高速評価を可能にするそれらの数量的測定が実行され、表示される。

その方法の更なる実施形態においては、その方法は、気管、気管支及び／又は気管気管支樹に基づく小さい気道の中心線を抽出する段階と、抽出された中心線に基づいて、気管気管支樹の分岐点を決定する段階とを有する。気管、気管支及び／又は小さい気道を決定し、気管気管支樹の分岐点を決定することにより、それらは、気管気管支樹の全部又は一部に沿った医療値を決定するための基準として用いられることができる。有利であることに、気管支セグメント又はサブセグメントは、分岐点間で開始及び終了し、分岐点は、気管支セグメント又は分岐点により限定されるサブセグメントを表示するように用いられることが可能である。

本発明の更なる実施形態においては、その方法は、気管支の管腔、管腔の直径、中心線の点から内側の気管支壁までの内側の半径、内側の半径に基づく内側の直径、中心線の点から外側の気管支壁までの外側の半径、外側の半径に基づく外側の直径、不随する動脈の半径、及び動脈の半径に基づく動脈の直径の少なくも位置における少なくとも１つを中心線について決定する段階を有する、方法であり、中心線の点は抽出された複数の中心線のうちの中心線における点を有する。それらの値の少なくとも１つを決定することにより、それらの値は、生体の気道構造の評価を可能にする他の医療値を導き出すように用いられる。

その装置の更なる実施形態においては、その方法は、管腔の関数としての内側の半径と外側の半径との間の第１差分、管腔の関数としての動脈の直径と内側の気管支の直径との間の第２差分の少なくとも１つを、少なくとも１つの分岐点について決定する段階を有する。それらの値の少なくとも１つを決定することにより、それらの値はまた、生体の気道構造の評価を可能にする他の医療値を導き出すように用いられる。

その方法の更なる実施形態においては、その方法は、数量的測定に対応する気管気管支樹における位置を示すインジケータを表示する段階を有する。数量的測定に対応する気管気管支樹における位置を示すことにより、ユーザは、どの数量的測定がツリーにおけるどの位置に対応するかを容易に認識することができる。

その装置の更なる実施形態においては、インジケータは、気管気管支樹における異常を示す。異常を示すインジケータを用いることにより、ユーザは、生体の気道構造をより適切に評価することができる。更に、ユーザの注意は異常に向けられる。

その装置の更なる実施形態においては、ボリューム画像集合を再構成するようにデザインされた画像取得は三次元画像集合を取得する。そのようなボリューム画像集合は、例えば、ＣＴ装置により及びＣＴ画像集合を用いることにより取得されることができ、ＣＴ画像集合の特性は、気管気管支樹を決定するように用いられることができる。他の画像取得装置、例えば、ＭＲスキャナ、三次元回転可能血管造影（３Ｄ−ＲＡ）スキャナ、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナ又は単光子放出断層撮影（ＳＰＥＣＴ）スキャナをまた、用いることができる。

その装置の更なる実施形態においては、気管気管支ツリーは一部を表示される。気管気管支ツリーの一部を表示することにより、左肺、右肺又は肺葉毎のツリーのみを表示することができる。それにより、ユーザは生体の気道構造の一部により焦点を当てることが可能である。

その装置の更なる実施形態においては、ユーザは、自動的にセグメント化及び／又は表示された気管気管支樹を操作することができる。表示されたツリーと予測されたツリーとの間の不一致は、ユーザが一部の操作を行うことが可能であることにより、克服することができる。

本発明の目的は、改善された方式で気管気管支樹の評価を可能にする冒頭の段落によるシステムを提供することである。この目的を達成するように、気管気管支樹を表示するためのシステムは、生体の三次元画像集合から気管気管支樹を自動的にセグメント化するための手段を有する。

そのシステムの実施形態については、請求項１１乃至１６に記載している。

本発明の上記の及び他の特徴については、以下の図に示している、詳述する実施形態を参照することにより明らかになり、理解することができるであろう。

人間の肺は２つの主な部分、即ち、左肺及び右肺を有する。右肺には３つの肺葉があり、それらの肺葉は、所謂、主裂及び副裂により分離されている。左肺は僅かに異なる構造を示す。副裂がないため、その左肺は２つの肺葉のみを有し、それにより、中央右の肺葉に解剖学的に対応する部分は上方の肺葉と合併している。各々の肺葉はまた、１つ又はそれ以上の肺セグメントに分割され、１０個の肺セグメントが肺の各々の側にある。それらのセグメントは、ガス交換が行われる末端領域に血液及び空気を導く分岐ツリーの複雑なシステムにより与えられている。気管支樹は、空気で満たされる管構造を有している。その管構造は、気管から始まり、より小さい枝に繰り返し繰り返して分割されて、末端領域に延びている。人間の肺においては、分割は、通常、分岐部で生じ、例えば、親枝は２つの子枝に分割されるが、三又の分割も存在する。子枝についての一般的傾向は、小枝は直径及び長さが小さくなるが、このことは個々の場合で異なるものである。サブリング（ｓｕｂｌｉｎｇ）は必ずしも同じ直径を有しない。気管支は、肺葉を与える気管支葉、個々のセグメントを与えるセグメント気管支及び副セグメント気管支に分類される。気管支壁は、気管支の空気で満たされた管腔で囲まれている。この壁の厚さは、より小さい直径に対してはより薄くなるような様式で、セグメントの直径と関連している。高解像度のマルチスライスＣＴは、六次の分岐生成における気管支セグメントを明らかにし、より高い解像度のマルチスライスＣＴはｍｍオーダーの直径を有する。喘息及び気腫の患者の診断及び処置については、気管支の管腔、気管支壁の厚さ及び気管支の内側の不随する動脈の直径に対する比は、狭くなる気道、気管支肥大、気管支壁肥厚、気管支拡張症、応答性亢進等を検出し、定量化するように臨床で用いられるパラメータである。

図１は、本発明にしたがった方法の主な段階を示している。３つの主な段階１００、１０２及び１０４は、本発明にしたがった方法において特徴付けられている。

第１段階においては、気管気管支樹が自動的にセグメント化される。そのセグメント化は、胸部の三次元画像集合（３Ｄ画像集合）をロードすることから開始する。３Ｄ画像集合は、マルチアレイＣＴスキャナのような高分解能ＣＴスキャナにより好適に取得される。高分解能とは、約１．０乃至１．３ｍｍ又はそれ以下のスライス厚さをいう。例えば、ＭＲスキャナ、３Ｄ ＲＡスキャナ、ＰＥＴスキャナ又はＳＰＥＣＴスキャナ等の高分解能画像集合を生成することができるスキャナにより取得される他の３Ｄ画像集合をまた、用いることができる。更に、３Ｄ画像集合が、増影剤、心拍又は呼吸ゲーティングの有無において取得される。ＣＴ ３Ｄ画像集合が用いられる場合、肺及び気管領域は、ハウンスフィールド閾値、即ち、−５００ＨＵを設定することにより胸部の全体的な３Ｄ画像集合からセグメント化され、ハウンスフィールド閾値以下の全ての３Ｄ関連ボクセルを識別することができる。それ故、肺及び気管領域は、画像の境界に影響しない３Ｄ関連ボクセルの最大の構成要素として識別される。次いで、気管が決定される必要がある。この目的のために、スキャン方向は、頭から足の方向又は足から頭の方向であるため、スライス面に対して垂直な方向、即ち、ｚ方向における、肺及び気管支領域に属す、最初のボクセルは認識され、この方向で、最後のボクセルも認識される。それらのボクセルの位置の１つであって、スライス面、即ち、ｘｙ方向のより中央にある１つが選択される。その画像集合がスキャン方向を表す記述データを有する場合、この記述データは、気管を決定するように用いられる。

次の段階１０２において、気管の中央線、セグメント気管支及びより小さい気管即ちサブセグメント気管支が抽出される。更に、ツリー構造の分岐点が決定される。この段階は、実質組織内において“リーク”を検出するフロント成長方法に基づいていて、それについては、文献、Ｔ．Ｓｃｈｌａｔｈｏｌｔｅｒ，Ｃ．Ｌｏｒｅｎｚ，Ｉ．Ｃ．Ｃａｒｌｓｅｎ，Ｓ．Ｒｅｎｉｓｃｈ，Ｔ．Ｄｅｓｃｈａｍｐｓ，Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒｅｅ Ｒｅｃｏｕｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ａｉｒｗａｙｓ ｆｏｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｂｒｏｎｃｈｏｓｃｏｐｙ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ＳＰＩＥ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ２００２，ＳＰＩＥ ｖｏｌ．４６８４，ｐａｒｔ１，ｐｐ．１０３−１１３を参照されたい。ここで、フロント成長方法は、気管気管支樹の解剖学的モデルと組み合わせて用いられる。フロント成長方法は、物理的波面伝搬から動機付けされた概念を用い、そして、最も簡単な方法の物理的原理に基づく領域成長技術の一種である。フロント成長方法は、例えば、文献、Ｔ．Ｄｅｓｃｈａｍｐｓ，Ｌ．Ｄ．Ｃｏｈｅｎ，Ｍｉｎｉｍａｌ Ｐａｔｈｓ ｉｎ ３Ｄ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｖｉｒｔｕａｌ ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ，Ｌｅｃｔｕｒｅ Ｎｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ−ＥＣＣＶ ２０００；１８４３：５４３−５５７に記載されているような、高速マーチングアルゴリズムを用いる。用いられるフロント成長の式は次式のようなものであり、

ここで、Ｆ（ｘ）はフロントの速度関数であり、Ｔ（ｘ）は、フロントが点ｘに達するときの時間値を表す。次式のような段階的な一定の速度関数が用いられ、

ここで、ｔは気管支の管腔よりほんの少し大きい閾値であり、Ｉ（ｘ）は点ｘにおける濃淡値を表している。

フロント成長方法は、成長されるべき枝のリストを保つ。このリストは、気管により初期化される。初期化の後、そのアルゴリズムは、成長、枝検出及び枝確認のシーケンスに亘ってループをなす。
− 成長：連続的に、１つの枝がそのリストから取られ、その枝は、上記の修正された高速マーチングアルゴリズムにしたがって成長される。各々の枝は、初期の半径（ｒ_ｉ）に対して基準を保ち、これを、全ての成長段階の後に実際の半径と比較する。現在の枝が分岐に近づいているとき、実際の半径は増加し、最終的に最初の半径と増倍率α（例えば、α＝１．１）との積より大きくなる。
− 枝検出：実際の半径がα＊ｒ_ｉより大きいとき、分岐についてのチェックが行われる。αを用いて、計算上、高価な接続性チェック過程を削除することができる。分岐が検出されない場合、αは約０．１増加され、その成長過程は継続される。分岐の場合、現在の枝の有効性がチェックされる。この過程は、リークの検出について寄与する。枝が検出されるとき、このことは、例えば、ツリー構造の分岐点を表す連鎖リストに記憶される。
− 枝確認：分岐が生じた後、枝Ｂ_ｉの親枝Ｂの有効性を確認することができる。確認は、リーク領域を最も可能性高く表す枝を拒否するために寄与する。２つの基準、即ち、半径及び接続性が確認のために用いられる。
− 半径：各々の枝の格子点分布はセグメント化の結果から理解されるため、その分散行列を計算することは可能である。気管気管支樹の円筒形モデルを用いる場合、その分散行列の最小の２つの固有値（ＥＶ）を用いて、次式のように枝の平均半径を評価することが可能である。

ｒ_２＝（ＥＶ_２＋ＥＶ_３）／２
一般に、その半径は、枝の次数の増加と共に減少するため、β＊ｒ_ｍｉｎ（ｒ_ｍｉｎは全ての先祖の最小半径である）より小さい半径はリークを表す。βは、枝の半径の内側の変化性に対して安全マージンを与えるために、１より大きいように選択される。
− 接続性：枝Ｂの全ての表面のボクセルの隣接ボクセルをチェックすることにより、枝数を求めることができ、それらの枝は、Ｂに直接に近接しているものである。認められた枝（γ）の最大数と直接隣接する異なる枝の数を比較する場合、リークを検出することができる。γは、３より大きい整数に設定される必要がある。枝は、通常、親及び２つの子を有するため、３つの隣接する枝は通常の場合である。３つ又はそれ以上の子がまた、可能であり、それ故、このパラメータは、小さ過ぎない及び大き過ぎないように注意深く選択される（例えば、γ＝５）必要がある。

有効な枝については、フロントの非接続領域が、新しい枝を初期設定するように用いられ、それらの新しい枝は枝リストに記憶され、無効な枝については、それらの枝は捨てられる。それ故、成長の間、各々の“フロントボクセル”は、幾つかの３Ｄ接続成長フロントの１つに属す。それらのフロントの１つが大きくなり過ぎる場合、“リーク”とみなされ、このフロントはフリーズされ、他のフロントからのボクセルのみが増殖する。

気管気管支樹の領域成長は、高ハンスフィールド閾値（例えば、−８００ＨＵ）から始まり、低い閾値（例えば、２０ＨＵのステップで−９００ＨＵまで低下するように）まで減少するように数回反復され、ここで、各々の反復から得られるボクセルは、次の反復のためのシードとして取られる。

各々のボクセルについて最近接の非気管支ボクセルまでの距離を与えて、気管支樹のセグメント化ボリュームについての距離マップを計算することにより、中央線を決定することができる。その距離は半径から導き出される。そのような非気管支ボクセルは、周囲肺実質組織の一部である。全ての気管支の中央線は、終了点としてオリジナルの気管シード点及び開始点として殆どの末端点と共に、テーブルに書き込まれることが可能である。それ故、全ての気管支は、左肺及び右肺について別個に追跡されることができ、下記の医療パラメータの測定が各々の追跡点でなされることが可能である。

最終段階１０４においては、医療パラメータは、セグメント化された気管気管支樹について決定され、それらのパラメータは、セグメント化されたツリーと共に好適に表示される。全ての気管支中央線に沿った各々の点において、内側の気管支壁の半径の２倍に等しい気管支管腔、外側の気管支壁の半径及び不随する動脈の厚さが測定される。平均の壁厚さは、外側の気管支の半径と内側の気管支の半径との間の差分として規定される。

図２は、内側及び外側の気管支壁がどのように測定されるかを示している。ここでは、参照符号２００は三次元球を示し、２０２は気管支の中央線上の点を示し、２０４は気管支を示し、２０６は不随する動脈を示し、２０８は気管支の平均径方向微分のグラフを示している。半径ｒの三次元球２００は、気管支の中央線における所定点２０２の周りに位置している。その球サンプルの表面上において、ハンスフィールド値の径方向微分

がサンプリングされる。その径方向微分は、例えば、０．６乃至０．８ｍｍのスライス内のボクセル間隔に等しい基線長Δｒを用いて離間距離ΔＨＵ／Δｒとして計算される。離間差ＡＨＵはボクセル格子においては計算されないが、連続座標位置間で計算され、その離間差ＡＨＵのハンスフィールド値はトリリニア補間により評価される。次いで、この球は、０．２５ｍｍの半径ステップｄｒを伴って拡大される。内側の気管支壁の半径は、平均半径微分が最大に達する半径を取ることにより決定され、これについては、グラフ２０８を参照されたい。外側の気管支壁の半径は、平均半径微分が最小に達する半径を取ることにより決定され、これについては、グラフ２０８を参照されたい。更に、中心位置はまた、最大の平均半径微分を有する球が求められるまで、ｘ、ｙ及びｚ方向に僅かに変化される。全ての半径微分はハンスフィールド値のトリリニア補間を用いて計算されるため、最適な球の半径及び位置はサブボクセルの精度に対して計算されることが可能である。このような半径評価の有利点は次のようなものである。
− 特定のハンスフィールド閾値に依存しない。
− 部分的に閉じた気管支壁のみにおいて効果がある。
− 三次元の精度及びサブボクセルの精度を得る。
− 測定点が受け入れられるべきとき、明確な基準がある。平均半径微分曲線がはっきりした最大に続いてはっきりした最小を示す場合。
− 測定は、局部の気道軸の評価に依存しない。
− 同じ測定原理を、内側及び外側気道壁並びに動脈の直径に適用することができる。

付随する動脈の探索が、中心点２０２の周りの外側の気管支壁の半径の３倍の球において行われる。この探索球において、血管の形態を有する最も大きい構造が特定される。半径の測定及び不随する動脈の探索はまた、気道の中心線に対して垂直な二次元ディスクにおいてなされることが可能である。

図３は、医療パラメータをグラフで表した例を示している。ヒストグラム３００は、０．５ｍｍのビンサイズを有する管腔の直径のヒストグラムである。グラフ３０２は、気管支壁の厚さを表すグラフであり、グラフ３０４は、気管気管支の直径の比を表すグラフである。成功裏の気道のセグメント化の深さに応じて、そのアルゴリズムは、例えば、１０００乃至５０００個の適切な測定点において、気管支の管腔及び気管支壁の厚さの決定のための各々の胸部のデータベースのための複数の適切な測定点を決定することができる。気道のツリー構造のために、管腔の直径の振動数は、長手方向のスケールにおいて与えられる。それ故、壁の厚さ及び気管気管支直径比についての平均偏差及び標準偏差を計算することができる。

医療パラメータは、左肺及び右肺について又は肺葉毎に与えられる。例えば、主な最も長い気管支の中央線のための各々のパラメータについての曲線、若しくは、気管における分岐点である気管竜骨までの距離の関数として、又は気管支の管腔の関数としての医療パラメータを有するスキャッタプロットが与えられる。例えば、特定の管腔を表す気管気管支樹の長さの割合、壁の厚さ、壁の平均厚さ、異なる管腔領域について分割された気管支の部分に対する動脈の直径の比等である。

図４は、医療値を有するグラフと共に気管気管支樹の視覚化について示している。気管気管支樹４００の視覚化はポインタ４０２を有する。上記のような医療値４０４のグラフは他のポインタ４０６を有する。ポインタ４０２及び４０４は、そのグラフの値と、この値が対応するツリー内の位置との間の対応する点を示している。それらのポインタを用いることにより、ユーザは、ポインタ４０２を操作することによりツリーにおいて容易にナビゲートすることができ、ポインタ４０６で示される対応する値を認識することができる。ユーザはまた、ポインタ４０６を操作し、それにより、ポインタがツリーにおける対応する位置を示すようにすることができる。ユーザへの更なる支援として、気管支の管腔の障害物、管腔肥大、気管支壁肥厚のようなパラメータ以上の位置が、オリジナルの３Ｄ画像集合、並びにコロナル概観像及びサジタル概観像においてグラフィカルに印を付けることができる。更に異なる異常は、ポインタの異なる形、色等で表されることが可能である。それ故、本発明にしたがった方法は、最小のユーザ対話を必要とする医療値と共にセグメント化の結果を表示する気管気管支セグメント化方法をユーザに与える。好適には、その方法は、全くユーザ対話を必要とせず、それ故、例えば、適切にプログラムされたコンピュータにおいて実行するバックグラウンドジョブとして実行されることが可能である。それ故、ユーザにとってユーザの存在としての時間の節約は、ツリーをセグメント化するため又は医療値を計算するためには必要ない。このバックグラウンドジョブは、例えば、画像集合の取得直後に、開始されることが可能である。医療値の自動的なセグメント化及び計算は、再生可能な結果に繋がり、それ故、医療画像の良好な評価に寄与することができる。セグメント化処理及び医療値の計算の一部の制御をユーザに与えるように、その方法は、ハンスフィールド値のようなセグメント化処理で用いられる基本的パラメータ、又は、セグメント化される必要がある気管気管支樹の枝をユーザが操作することができる段階を、ユーザに与えることができる。その方法は、例えば、どの医療値が計算及び表示されるべきかをユーザが選択することができる段階を、ユーザに更に与えることができる。更に、ユーザは、セグメント化ツリー及び医療値と共に又はそれらを有することなく、オリジナルの画像を異なる直交する方向から見ることができる。医療値は、グラフ、数値及び本来の目的のために適切な他の視覚化技術として表示されることが可能である。

図５は、本発明にしたがった医療用装置５００を模式的に示している。医療用装置５００は、マルチアレイＣＴガントリ５０２及びそのガントリ内に位置付けられる患者用テーブル５０４を有するＣＴ取得装置である。患者用テーブル５０４は、患者の粗い画像データの取得中に患者を支持する。粗い画像データはマイクロコンピュータ５０６に供給され、そのマイクロコンピュータ５０６は、その粗い画像データのボリューム画像データを再構成する。そのコンピュータは、本発明にしたがって、気管気管支樹のセグメント化ツリー及び対応する医療値を計算し、前記気管気管支樹のセグメント化ツリー及び対応する医療値をコンピュータの表示ユニット５０８に表示するような方式にプログラムされている。代替として、再構成ボリューム画像データは、本発明の方法にしたがって、データを処理するために画像処理システム５１０に伝送されることが可能である。画像処理システム５１０は、適切にプログラムされたコンピュータ又はワークステーションであることが可能である。ワークステーションはスクリーン５１２に接続されている。その画像処理システム５１０は、マイクロプロセッサ５１４と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の汎用メモリ５１６と、ソフトウェアバス５１８を介して互いに通信可能であるように接続される他のメモリ５２４とを更に有する。メモリ５１６は、上記のように本発明にしたがった方法を実行するようにデザインされたコンピュータ読み取り可能ソフトウェアコードを有する。メモリ５２４は、上記のように、セグメント化された気管気管支樹と、医療値のグラフと、オリジナルの画像集合とを有するようにデザインされたディスプレイバッファである。このディスプレイバッファのコンテンツは、表示装置５１２において表示される。コンパクトディスク（ＣＤ）５２０、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のような記憶装置からコンピュータ読み取り可能ソフトウェアをダウンロードする、又は、例えば、インターネットからワークステーションのメモリにコンピュータ読み取り可能ソフトウェアをダウンロードすることが可能である。それ故、ワークステーションは、記憶装置からソフトウェアを読み取ることができるＣＤドライブのような適切な記憶読み取り装置５２２を有する。このＣＤドライブは、このとき、ソフトウェアバスにも動作可能であるように接続されている。上記実施例においては、本発明について、ＣＴ取得装置を参照して詳述した。しかしながら、本発明は、ＣＴ取得装置に限定されるものではなく、例えば、３Ｄ−ＲＡ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等のようなボリューム画像データを再生することができる全ての撮像装置に拡大適用することができる。

本発明の方法の上記の実施形態における順序は必須ではなく、当業者は、段階の順序を変更し、本発明により意図されている概念から逸脱することなく、スレッドモデル、マルチプロセッサシステム又は複数の処理を同時に用いる段階を実行することが可能である。

上記の実施形態は例示であって、本発明を限定するものではなく、当業者は同時提出の特許請求の範囲に記載されている本発明の範囲から逸脱することなく多くの代替の実施形態をデザインすることが可能であることに留意する必要がある。“を有する”及びそれらの派生語は、何れの請求項又は全体の明細書において列挙されている要素又は段階以外の要素又は段階を排除するものではない。要素の単数表現は、その要素の複数の存在を排除するものではなく、その逆もまた排除されるものではない。本発明は、幾つかの個別の要素を有するハードウェアにより、そして、適切にプログラムされたコンピュータにより実施されることが可能である。幾つかの手段を列挙している装置請求項においては、それらの手段の幾つかは、ハードウェアの同一のアイテムにより実施されることが可能である。特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されていることのみにより、それらの手段の組み合わせが有利に用いられないことを示すものではない。

本発明にしたがった方法の主な段階を示す図である。 内側及び外側気管支壁がどのように測定されるかを示す図である。 医療パラメータをグラフで表す実施例を示す図である。 医療値を有するグラフと共に気管気管支樹の視覚化を示す図である。 本発明にしたがった医療用装置を模式的に示す図である。

Claims (19)

1. 気管気管支樹を表示する方法であって：
   生体の三次元画像集合から前記気管気管支樹を自動的にセグメント化する段階；
   気管気管支樹に基づいて、数量的測定を自動的に決定する段階；及び
   前記表示された気管気管支樹に加えて、前記数量的測定を表示する段階；
   を有する方法。
2. 請求項１に記載の方法であって：
   前記気管気管支樹に基づいて、気管、気管支及び／又は小さい気道の中心線を抽出する段階；及び
   前記抽出された中心線に基づいて、前記気管気管支樹の分岐点を決定する段階；
   を有する方法。
3. 請求項２に記載の方法であって：
   気管の管腔、
   管腔の直径、
   前記中心点から内側の気管支壁までの内側半径、
   前記内側半径に基づく内側直径、
   前記中心点から外側の気管支壁までの外側半径、
   前記外側半径に基づく外側直径、
   不随する動脈の動脈半径、及び
   前記動脈半径に基づく動脈直径、
   の少なくとも１つを少なくとも１つの中心線の点について決定する段階；
   を有する方法であり、
   前記の中心線の点は、前記抽出された中心線における中心線における点を有する；
   方法。
4. 請求項３に記載の方法であって：
   前記管腔の関数として、前記外側半径と前記内側半径との間の第１距離、及び前記の内側の気管支直径と前記動脈直径との間の第２距離の少なくとも１つを前記少なくとも１つの中心線の点について決定する段階；
   を有する方法。
5. 請求項１に記載の方法であって：
   前記数量的測定に対応する前記気管気管支樹における位置を示すインジケータを表示する段階；
   を有する方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、前記インジケータは、前記気管気管支樹における異常を示す、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、ボリューム画像集合を再構成するようにデザインされた画像取得装置は前記三次元画像集合を取得する、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、前記気管気管支樹は一部が表示される、方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、ユーザは、前記自動的なセグメント化及び／又は前記表示された気管気管支樹を操作することができる、方法。
10. 生体の三次元画像集合から気管気管支樹を自動的にセグメント化するためのセグメント化手段を有する気管気管支樹を表示するためのシステム。
11. 請求項１０に記載のシステムであって：
    前記気管気管支樹に基づいて、数量的測定を自動的に決定するための決定手段；及び
    前記数量的測定を表示するための表示手段；
    を有するシステム。
12. 請求項１０に記載のシステムであって：
    前記気管気管支樹に基づいて、気管、気管支及び／又は小さい気道の中心線を抽出するための抽出手段；及び
    前記抽出された中心線に基づいて、前記気管気管支樹の分岐点を決定するように更に備えられている決定手段；
    を有するシステム。
13. 請求項１２に記載のシステムであって、前記決定手段は：
    気管の管腔、
    管腔の直径、
    前記中心点から内側の気管支壁までの内側半径、
    前記内側半径に基づく内側直径、
    前記中心点から外側の気管支壁までの外側半径、
    前記外側半径に基づく外側直径、
    不随する動脈の動脈半径、及び
    前記動脈半径に基づく動脈直径、
    の少なくとも１つを少なくとも１つの中心線の点について決定するように更に備えられている、決定手段であり、
    前記の中心線の点は、前記抽出された中心線における中心線における点を有する；
    システム。
14. 請求項１３に記載のシステムであって：
    前記管腔の関数として、前記外側半径と前記内側半径との間の第１距離、及び前記の内側の気管支直径と前記動脈直径との間の第２距離の少なくとも１つの分岐点について決定するように更に備えられている；
    システム。
15. 請求項１１に記載のシステムであって、前記表示手段は、前記気管気管支樹と前記数量的測定との間の対応を示すインジケータを表示するように更に備えられている、システム。
16. 請求項１１乃至１５の何れ一項に記載のシステムを有する画像取得装置。
17. 請求項１１乃至１５の何れ一項に記載のシステムを有する画像ワークステーション。
18. 請求項１乃至９の何れ一項に記載の方法を実行するようにデザインされたコンピュータプログラム。
19. 請求項１８に記載のコンピュータプログラムを有する情報担体。

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