JP2009072576A5

JP2009072576A5 - 管状器官の医療用画像データについて定量解析を実行する方法、データ処理装置およびプログラム記憶デバイス

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Publication date: 2014-01-16
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Description

血管造影法（特に、冠動脈造影法）とは、例えば、狭窄した動脈を見出すことにより、存在するかもしれない如何なる狭小化の深刻度の程度も決定する冠動脈を調査するプロセスのことをいう。一本の血管の定量的冠動脈造影法(QCA: Quantitative Coronary Analysis)は、冠動脈再生において治療介入をガイドしかつ追跡研究(trail study)を実行するための基準になった。しかしながら、一本の血管のためのQCAは、より複雑な構造を扱うことができないので、分岐の近くまたは分岐内の病変を血管造影により解析することは、多くの問題をもたらす。本願明細書において分岐とは、主管状血管の二本以上の更なる管状血管への分割と定義される。例えば、左冠動脈は、左前下行動脈と左回旋動脈とに、分岐する。

分岐についての定量的冠動脈造影法(QCA)は、分岐の自動セグメント化に関係する。この後、分岐領域自体を含む健康な状態を再構成することが可能である。QCAによって計算された血管の健康な直径を意味する基準血管直径は、典型的には、それぞれ、分岐の前後の血管の「正常」部分の平均に基づく。従って、分岐の病変を解析するための最大の課題は、近位の血管とその側枝の両方の真の基準血管サイズを抽出することである。従来のQCAは、最小血管が先細り(tapering)していると仮定して、血管の輪郭を検出するので、分岐自体に起因する直径における大きい段差を扱うことができない。

現在、如何なる詳細な刊行物も、この限界を解決していない。非特許文献１は、各々に従来のQCAが適用される3つの部分に、分岐が分けられる分岐パッケージを評価している。Goktekinの論文（非特許文献１）は、基準の計算から中央の分岐領域を除去することによって基準の問題を解決する方法を記載する。従って、中央の分岐は、直径の算出と基準の定義に対し、依然として考慮されていない。

従って、従来技術の限界を解決するように、分岐の定量解析を実行するためのより正確かつ再現可能な方法およびシステムを提供することが、本発明の目的である。この目的は、分岐した管状器官の医療用画像データに関する定量解析方法による本発明によって実現される。この方法は、分岐した管状器官の輪郭を特定するために医療用画像データを処理することが必要である。輪郭は、分岐した管状器官の間に合流点多角形(Polygon of Confluence)を決定するために使用される。合流点多角形は、分岐した管状器官のジオメトリを特徴づけている少なくとも一つのパラメーター値を決定するために使用される。少なくとも一つのパラメーター値は、血管造影法の目的のためにユーザに出力される。少なくとも一つのパラメーター値は、分岐した管状器官の少なくとも一つの直径値、分岐した管状器官の部分間の少なくとも一つの角度値、および分岐した管状器官のための少なくとも一つの基準直径値である。この基準直径値の少なくとも一つは、分岐した管状器官への病変を補正する。

図１は、分岐のデータを処理するためのフローチャートを示す。ここで、ブロック20は、境界検出を表し、ブロック22は、境界結合を表し、ブロック24は、合流点五角形(Pentagon of Confluence)の定義を表し、ブロック26は、枝間の角度の定義を表し、ブロック28は、直径の測定を表し、ブロック30は、基準の定義を表し、およびブロック32 ブロック26、28および30の測定は、例えば表示画面または印刷出力の一部として、ユーザに出力される。以下に、線図において定義したブロック20〜28の各1つを、詳述する。本発明の方法は、（キーボードおよびポインティングデバイスのような）ユーザ入力デバイスおよびユーザ出力のための一つ以上の表示装置および／またはプリンタにインターフェイスするデータ処理プラットホーム（例えば、CPU、メモリシステム、不揮発性記憶装置、ディスプレイアダプタ）を含むコンピュータ・ワークステーションのようなデータ処理機能によって実行されることが好ましい。本発明の方法は、一つ以上の光ディスク（または他の形態の不揮発性メモリ）に格納されている、または遠隔のコンピュータシステムからおそらくダウンロードされ、かつそこでの実行のためにデータ処理プラットホーム上へロードされる、ソフトウェア・アプリケーションとして実現することが好ましい。

図２は、分岐の典型的な具体例、またはさらに一般的にいえば、血管造影画像による管状器官を示す。定量的分岐解析のためには、分岐に「接続している」血管を、検出しなければならない。ここで、3本の血管は、近位の血管、第一の遠位の血管（すなわち主枝の遠位の部分）および第二の遠位の血管（すなわち側枝の遠位の部分）である。2本の遠位の血管は、等しいサイズであってもよいし、またはそうでなくてもよく、および最適方法で分岐の画像を視覚的に示すために実行されるステップは、最高水準の技術と考察される。共通部分を共有する2本または3本の血管として分岐を示すことを試みる代わりに、分岐した血管を、更なる前提無しに、左側、中間および右側の強調された輪郭によって描かれた一つの対象として見る。

分岐の検出をスタートさせる第一の方法は、ポイントを結んでいるすべての線が、分岐の中心から主枝（近位および遠位1）および側枝（遠位2）の範囲内に概略的に存在するように、ユーザが、動脈の分岐センターラインを概略的に多数のポイントで示すことである。このアプローチの具体例は、非特許文献２に述べられている。

分岐の検出をスタートさせる第二の方法は、近位の枝のスタートポイントと、遠位1および遠位2の各々におけるエンドポイントを、ユーザに、示させることである。これらのポイントから、3つのパスラインは、波面アルゴリズムを使用することにより、自動的に計算される。このようなアルゴリズムは、（川の水の波のような）波面伝搬をシミュレーションする。非特許文献3を参照されたい。

分岐の検出をスタートさせる第三の方法は、3本の枝において自動パスライン抽出がスタートする分岐の中心を、ユーザに示させることによる。この方法も、波面アルゴリズムに基づく。分岐の病変を解析するための現在のシステムの大きな欠点が、信頼できる基準定義の欠如であることを考慮して、我々の好適な方法は、枝が検出されたとき、または、例えば、図３ａのポイント31、39で既定の長さに達したときの何れかに、自動的にパスラインの伝搬を止める。このことは、各枝の基準を定義することを安定させ、かつユーザによる変動性を減らし、かつ興味がある血管セグメントの再現可能性が高い定義をもたらす。図３ａおよび図３ｂは、3本の枝（近位、遠位1および遠位2）に対するパスラインを見出すための、補正されたユーザ・ポイントから延在するパスラインとその画像濃度を示す。（その既定の長さにまで達していない限り）伝搬を制限するために、波面伝搬は、接合／枝の検出によって延長される。第一に、ポイントi（36）で、我々は、中心iと半径n×rを有する円（rは、ポイントiでの血管半径で、nは、例えば、1.5〜5の1より大きい適切なファクタ）に沿って、密度プロフィルを調べる。iが実際に接合ポイントである場合、密度プロフィルは、この接合での3本の血管に対応する3つのディップ（例えば、図３ｂのポイント32、34、38）を有する。各ディップは、血管の局所的な幅に関係する幅を有する。ポイントPを通るパスラインが、この接合で接続される血管のうちの2つを通過するので、ディップのうちの2つ（32、34）は、血管にすでにリンクさせることが可能である。パスラインi1とi2との接合ポイント（図３ａ、図３ｂの両方における、黒いドット32および灰色のドット34）を、円に沿ったインデックス値と呼ぶことにする。2本の血管の半径が、パスラインに沿ったあらゆるポイントに対して適応される波面アルゴリズムから既知であるので、これらの2つのディップの幅も既知である。

図４は、図示のように境界付けられた領域の振幅を示す。第一に、ディップ1およびディップ2は、強度プロフィル上に破線で提示されている水平矢印により示されている。32、34でのディップ以外に、2つのインデックス範囲が、円に沿って見出される。いずれの範囲においても、最も小さい強度を有するインデックスは、それぞれi3、i4と示されている。

我々は、ここで、インデックスの組｛i1, i2, i3｝および｛i1, i2, i4｝を別々に考察する。我々は、i3かi4（または両方とも）が、i1およびi2と同等のディップ・サイズを有する血管の中心であるかどうかを知りたい。最初に、｛i1, i2, i3｝を考察する。第二の組のためのアルゴリズムは、同じものである。我々は｛i1, i2, i3｝により境界付けられた範囲に、強度極大値m1、m2、m3を探す。これらの極大値は、血管の左右の背景強度を定義する。このことから、我々は、3本の血管の最小の背景強度bmin1、bmin2、bmin3および最大の背景強度bmax1、bmax2、bmax3を定義する。

図３ｂおよび図４において、360°の円のプロフィルは、現実のエンドを有しないことに留意されたい。このため、m1が、その曲線の終わりに位置する。図から、bmin1 = MIN(m1, m2)、bmin2 = MIN(m2, m3)、bmin3 = MIN(m3, m1)、およびbmax1 = MAX(m1, m2)、 bmax2 = MAX (m2, m3)、 bmax3 = MAX (m3, m1)が成り立つ。例えば、i2がi1の前に位置する場合、手順は、いくぶん変化するかもしれない。最小のコントラストは、この時、血管に対して以下のように定義することができる：
・cmin1 = bmin1−i1での強度
・cmin2 = bmin2−i2での強度
・cmin3 = bmin3−i3での強度
最大コントラストは、この時、血管に対して以下のように定義することができる：
・cmax1 = bmax1−i1での強度
・cmax2 = bmax2−i2での強度
・cmax3 = bmax3−i3での強度
我々は、以下の条件が成り立つ場合、i3が第三の血管内のポイントであると仮定する：
・cmin1、cmin2、cmin3が、すべて、画像ノイズ・レベルの閾値(n)を上
回る。
・cmax3が、少なくともn1 * MIN(cmax1, cmax2)に等しいコントラスト
を有する。ここで、n1は閾値である。このことは、弱い背景構造、およ
び主血管と分離しているずっと小さい血管のような無関係な細部を無視
することを可能にする。
・血管からの左右のコントラストが異なる場合、背景を有する血管のコン
トラストは、左右の血管のコントラストが同じである場合より高いが、
第一のケースにおけるより低い。このことを考察するために、我々は、
結果が、最高でも最大コントラスト値であることを保証しながら、最小
のコントラスト値に1.5を乗算することによって3本の血管の強化され
たコントラストを定義する：
・enh1 = MAX(cmax1, n2 * cmin1 )
・enh2 = MAX(cmax2, n2 * cmin2 )
・enh3 = MAX(cmax3, n2 * cmin3 )
ここで、enh3は0.4 * MAX(enh2, enh3)より大きいことが成立しなければならない。したがって、第三の血管の強化されたコントラストは、他の2本の血管の強化されたコントラストの最大値の少なくとも約半分でなければならない。今、i3（またはi4）が第三の血管である場合、ポイントiに3本の血管があり、かつ、i (36)は、接合ポイントであると仮定される。

一つの位置からパスを見出す上記の方法は、1本の血管に適用することができる。その場合、パスラインは、近位／遠位の分岐で、そうでなければ、示されたユーザ・ポイントから既定の距離で、終わるであろう。

上記の方法は、血管のツリー構造のような複数の分岐に拡張することができる。その場合、別の限定数を定義することも出来るが、これは、第一の近位の分岐または遠位の分岐で進行するように適応されるべきである。停止距離は、維持することができる。

上記の方法は、起こり得る間違った場所に置いたことを訂正するための、ユーザが示したポイントの位置の前処理に、拡張することができ、これは、さらにより高い再現性をもたらす。このことは、血管の外側のスタート位置さえ可能にするであろう。

前処理は、水平、垂直および斜めの方向でユーザ・ポイントと交差する既定の長さの4本の双方向性のスキャンラインを発生させる。マルチ・スケール・アプローチを使用することにより、血管の中心を、スキャンライン上で探す。各スキャンラインに沿った密度の一次微分および否定二次離散微分(negated second discrete derivative)の組合せは、一組の異なるスケールで計算される。このことは、スキャンラインと一次元のガウス関数の否定一次および否定二次微分を畳み込むことによって行われる。スキャンラインk上のポイントcは、以下の場合、および以下の場合のみ、直径zを有する血管の中心である：
・スケールs = ceil( z/2 )でスキャンラインkの一次微分の否定にゼロクロ
ッシングがあり、
・スケールsでcの二次微分の否定は、正値であり、かつスキャンラインk
上でj [c - z, c + z]を有するSにおいて、任意のスケールでゼロクロッシ
ングを有するすべてのインデックスjにわたって最大である。

具体例として、図５ａ〜５ｃは、スキャンラインに沿う強度プロフィルのマルチ・スケール応答を示す。図５ａは、未処理のプロフィルを有し、水平のスケールは、スキャンラインに沿ったピクセルである。図５ｂは、それぞれ、スケール・パラメータ値1、2、3および4での強度プロフィルの否定ガウス形一次微分スケールスペース(80, 82, 84, 86)を示す。血管の中心（ほぼ水平のインデックス46）で、すべてのスケールでの一次微分が、ゼロクロッシングを有する。同様に、図５ｃは、それぞれ、スケール・パラメータ値1、2、3および4で、強度プロフィルの否定ガウス形二次微分スケールスペース(90, 92, 94, 96)を示す。ここで、スケール3に最大(94)があり、これは、（水平軸の単位で）6の血管直径に対応する。何れのより高次の否定二階微分値も、この最大の何れの側にもこの直径内にはゼロクロッシングを有しない。この範囲は、矢印88、98によって示されている。108も参照されたい。このことは、直径6（原則として任意のスケール値）を有するインデックス46で血管を検出することを示す。これで、我々の具体例を終える。

ここで、上記定義されたcからユーザ・ポイントまでのユークリッド距離が、最高でもz（ここで、zは、cでの血管直径）である場合、他の全ての候補のセンターポイントは、廃棄される。我々は、ここで、廃棄されない候補の中の最大の否定二次微分Dを決定する。

最後に、我々は、少なくとも0.5 * Dの否定二次微分をもつすべての候補の中で、ユーザ・ポイントに最も近い候補の血管の中心へ、ユーザ・ポイントを動かす。二次微分に関するチェックは、ユーザ・ポイントが背景構造へ移動するのを防止する。コントラスト流体が存在するため、血管の中心での二次微分は、背景構造のそれよりかなり高いであろう。

我々は、今や、3本のパスラインを有しているので、分岐の検出は、例えば、GronenschildおよびTijdens論文（非特許文献２）に記載された最小コスト・アルゴリズムを使用することにより、従来の3つの縁検出に軽減させることができる。

ここで、これらの中心線は、「分岐のポイント(Point of Bifurcation)」で効果的に結合すべきである。各中心線は、縁検出のために使用されるアルゴリズムから得られる。要約すると、中心線は、血管に沿った各位置で検出された輪郭の間の中央にある。

「分岐のポイント」を推定するために、まず、近位の血管の中心線上の最後のポイントが、使用される。最初に、分岐境界線上の最も近いポイント：
の位置を決める。これらのポイントを通るように、円をフィットさせる。この円の中心点は、分岐のポイントのためのより良好な近似として使用される。分岐のポイントが著しく変化しなくなるまで、このことは繰り返して適用される：
これらの繰返しが終了すると、分岐のポイントは、分岐の内側にフィットする最大の円の中心点となる。

次に、我々は、境界の結合（図１のブロック22）について説明する。GronenschildおよびTijdens論文（非特許文献２）に記載されるような方法によって作り出される3本の血管の周囲の輪郭は、ここで、結合されなければならない。この点で、図６は、左の血管と右の血管を決定するために使用される3つのポイントc0、c1、c2を示す。図７は、例示的な合流点五角形を示す。

図６において、ポイントc0, c1, c2は、それぞれ、分岐のポイントと、第一の遠位の血管および第二の遠位の血管上の合流点五角形に近い任意の中心線ポイントである。方向は、角度c1c0c2の関係によって与えられる。これが正の場合、c2はc1の左にある。逆の場合c2は、c1の右にある：
分岐の方向を決定した後に、我々は、どの輪郭を結合するべきかを知る：
- 近位の血管の左の輪郭は、左の遠位の血管の左の輪郭に結合されなければな
らない
- 近位の血管の右の輪郭は、右の遠位の血管の右の輪郭に結合されなければな
らない
- 右の遠位の血管の左の輪郭は、交換され、かつ左の遠位の血管の右の輪郭に
結合される。輪郭が同じ方向に進まなければならないので、交換が必要で
ある。

結合自体は、2つの輪郭が、各々と交差するか、または互いに接近しているかどうかをチェックすることによって行われる。
一つの輪郭に沿った各ポイントに対して、
他の輪郭上の3つの連続するポイントに対するベクトルが、算出され、かつ内積は、ベクトルが同じ方向を示すか否かを決定するために、使用される。輪郭が、他の輪郭と交差した場合：
さらに、あるポイントで2つの境界線が、一定量のピクセル以上に互いに接近しているときには、これらもまた、結合可能と、見られる：

分岐のセグメント化の結果、図２に示される3つの縁が得られる。図１のブロック24は、「合流点五角形」の定義を表す。分岐領域のエンドおよび分岐領域のスタートを決定するために、我々は、まず、分岐の内側にフィットする最も大きい円を決める。中心線とこの円が交差する場所が、分岐領域を表す位置である。この近位の部分のポイントは分岐のスタートを表し、かつ遠位の部分のポイントは分岐のエンドを表す；この領域は、「合流点五角形」と呼ばれる。図７に示されるように、この五角形110、112、114の3つの縁は、各々、チャネルの1つを横切って位置する。五角形の2つの縁116、118は、チャネルの外側に沿っている。2つの縁112、114がぶつかる場所には、五角形の頂点によって近似される小さい空間しか存在しない。まれではあるが、六角形が、測定されたポイントに、よりよくフィットすることもあり得る。

図１のブロック26は、枝の間の角度を算出する方法を示す。図８は、さまざまな枝の間の角度の計算を示す；ドットおよび×印は、五角形の縁を決定するための交差ポイントである。合流点五角形に接続する動脈の枝の間の角度は、以下の再現性が高い方法に従って算出される。分岐の中心（分岐のポイント）の位置の影響は、このようにして除去される。各枝内で、血管の一部が、その特定の枝の向きを表す合流点五角形の近くで定義される。この向きは、その枝の中心線に基づいて、線片によって示される。

これらの線片のスタートポイントを決めるために、我々は、「合流点五角形」内で定義される円を使用する。この円と中心線との交差位置（図８の50、52、54）が、線片のスタート位置である。次いで、我々は、これらの交差ポイントの各々を中心とする新しい円（それぞれ、56、58、60）を作成する。これらの新しい円は、「合流点五角形」内に位置する円と同じ半径、または特定の枝の平均の血管直径に基づく半径を有する。これらの新しい円と中心線の交差は、線片のエンドポイント（それぞれ、62、64、66）である。これらの交差ポイントは、角度決定に用いられる線片のスタートおよびエンドポイントである。我々は、ここで、これらの交差ポイント間に3本の線片を形成する。これらの線の各々に対して、我々は、タンジェント、つまり、角度を算出することができる。分岐に沿った直径は、図１のブロック28に従って測定される。分岐の配列は、左、中間および右の境界から構成される。合流点五角形内の直径測定は、「最小自由(Minimum Freedom)」アプローチに基づく。このアプローチは、合流点五角形の境界から合流点五角形内の中心ポイントの方へ進む各ポイント上で実行される。各スキャンポイントは、境界の範囲内の中心におかれる。

図９は、上記の新しい計量を導入することによって、分岐直径の計算を視覚的に説明する。図９ａに陰影のついた部分によって示される合流点五角形内で、合流点五角形内の任意の中心線位置70での一つの直径が、中心線ポイント70に対して最短距離となる境界位置を探すことによって見出される、境界ポイント72および74の間の距離として、算出される。中心線が、分岐76のポイントで遠位1および遠位2に分割されたので、（図９ｂに示されるように）近位から、主枝と側枝の分岐ポイント76までの直径Dは、同じであることに、留意されたい。合流点五角形の外側の直径は、GronenschildおよびTijdens論文（非特許文献２）において説明されるように、特定の枝の左右の境界の間の距離として決定される。

図１のブロック30は、分岐に沿った基準定義を表す。得られた病変は、百分率狭窄(percentage narrowing)のような量によって表すことができ、したがって、健康な血管は、その直径を定義することによって再現される。従来技術では、近位の血管とその側枝の両方に対し、かつ合流点五角形内で、得られた病変を補正する真の「基準」を定義するには、制限がある。特に、合流点五角形を再現することは、挑戦的な作業である。

ここで、最初に、各枝ごとに、基準量が、GronenschildおよびTijdens論文（非特許文献２）の従来技術に開示されるように算出される。これらの量から導き出される再現された縁に基づいて、合流点五角形内部の基準量は、後述する新しい曲率ベースの補間技術の手段により補間される。

最初に、幾つかの仮定を行うことにより、「合流点五角形」の縁を再現することが可能になる。次いで、再構成法は、論理的に以下のように続く。
（分岐についての）仮定
B1. 血液は、近位の血管から2つの遠位の血管へと滑らかに流れる。
B2. 「合流点五角形」で、曲率は、一定である。
一本の血管に対する等価な仮定は、以下の通りである：
V1. 血液は、健康な血管では滑らかに流れる。
V2. 局部的には、健康な血管の曲率は、一定である
仮定V1は、血管の直径が大きく変化しないことを意味する。我々が局所的なモデルしか見ないので、このことは健康な血管に対して真である。仮定V2は、関連する曲線が円であるので、一定曲率のモデルを使用することができることを意味する。一定直径を有する対象にこの考えを拡張することは、3Dのトーラスおよび2Dの円環を作り出す。従って、2Dの場合、図１０に示されるように、血管は、局部的に円環の一部としてモデル化することができる。円環は、その内側半径（r；曲率に反比例する）、その幅（d；血管の幅に等しい）、および局部的なモデルが、図示されている角度φ_prox (100)およびφ_dist (102)間で成立するセグメントによって記載される。

仮定B1およびB2を満たすために、モデルは、分岐に拡張される。分岐に対して、我々は、3つの幅：d_prox、d_leftおよびd_rightを有する。仮定B2により、近位の血管から遠位の血管の1つに移動するとき、曲率は変化するべきでない。それ故、3つの幅は、2つの内側半径：r_leftおよびr_rightと結合しなければならず、このことは、3つの円環を与える。

第一の2つの円環は、左の枝に対し仮定B1を保証する。最後の2つの円環は、右の枝に対し仮定B1を保証する。第一の2つの円環は、左の境界線を共有し、最後の2つの円環は、右の境界線を共有する：
4つの円環の組を分岐のいくつかの基準ポイントにフィットさせることによって、境界線が見出される。2つの近位のポイント130、132、2つの左の遠位のポイント134、136および2つの右の遠位のポイント138、140が、得られる。

図１１ａ、図１１ｂは、一組の円環による分岐のモデル化を示す。（図１１ａの）右の境界に対して、2つの円環の中心点は、2つの右のポイント130（φ_{prox, right}）および138（φ_{right, right})に垂直な線上のどこかに位置する。この線上の位置は、「proximal, left（近位の、左）」ポイント132を円環
に、かつ「right, left（右、左）」ポイント140を円環
にフィットさせることによって決定される。同様なことが、図１１ｂ（右の画像）に示される左の境界に対しても行われる。円環の中心点は、それぞれ、148、150として示される。左右の境界の各々に対して、6つのポイントのうち4つが、円環にフィットさせるために使用される。

一般に、4つのポイントおよび2つの幅が、以下の様に、2つの円環のパラメーターを見出すために使用される：

「合流点五角形」内の基準直径は、前に記載した直径測定方法を使用することにより決定される。

しばしば、この多角形は、当該管状器官のいずれかの縁に頂点を有し、かつ2つの遠位の当該管状器官の間で共有される頂点を有する合流点五角形である。このことは、事実、解析を容易にする、全く通常の状況である。

容易かつ高速な手順により、近位の管状器官(50)のスタートポイントから始まりそれぞれの遠位の管状器官（52、54）のエンドポイント（31、39）までの部分が、分岐として特定される。特に、直径値は、分岐に沿って決定される。

合流点五角形内の分岐直径を、1個の分岐中心線ポイント（図9ａの70）に最も近い2本の動脈の縁ポイント（72-74）間に延在するものと決定することによって、新しい計量値を定義することは有利である。

近位の動脈と遠位の動脈の間の角度を、合流点多角形の外側の中心線上のポイント（図８の50、52、54、62、64、66）間に延在している線から決定することは、有利である。これは、高速な手順である。

分岐を特定するための入力を、分岐の中心を近似する1個のポイント（36）とすることは、有利である。

1個のスタートポイントから、分岐にぶつかるまで、または予め定められた距離がカバーされるまで、近位の分岐と遠位の分岐間の1個の管状器官セグメントを追跡することを可能にする手順を使用することは、有利である。この方法は、複数の血管ツリーの分岐の組合せを検出するために適用されるであろう。

基準分岐を、内側動脈の縁曲線にフィットする内側の円の縁と、対向する動脈の縁の曲線にフィットする外側の円の縁とを有する一組の円環によって、モデル化する（図１１ａ、１１ｂ）ことは、有利である。

ここで、本発明は、好適な実施例によって記載された。しかしながら、当業者は、それに加えてさまざまな補正および変更を容易に認識するであろう。ゆえに、開示は、限定する代わりに、例証として考察されるべきであり、かつ添付の特許請求の範囲によって明示的に記載される以外のいかなる制限も解釈されるべきでない。

ここで、本発明は、好適な実施例の以下の詳細な開示に関し、より詳しく述べれば以下に示す図に関して、更に詳細に以下に論議される。
分岐のデータを処理するフローチャートである。分岐の血管造影画像の具体例である。修正されたユーザ・ポイントから延在しているパスラインを示している線図である。修正されたユーザ・ポイントから延在しているパスラインを示している線図である。示されるように境界付けられる領域内のさまざまな極大値を示している線図である。強度プロフィルのマルチ・スケール応答を示している線図である。強度プロフィルのマルチ・スケール応答を示している線図である。強度プロフィルのマルチ・スケール応答を示している線図である。左右の血管を決定するために使用されるポイントを示している線図である。本発明の例示的な合流点五角形(pentagon of confluence)を示す。本発明の方法に従う分岐のさまざまな枝の間の角度の計算を示す。本発明の方法に従う分岐の直径の計算を示す線図である。本発明の方法に従う分岐の直径の計算を示す線図である。円環を通って血管の一部のモデル化を示している線図である。一組の円環による分岐のモデル化を示している線図である。一組の円環による分岐のモデル化を示している線図である。

20 境界検出
22 境界結合
24 合流点五角形の定義
26 分枝間の角度の定義
28 直径の測定
30 基準の定義

Claims

少なくとも、近位の部分、第一の遠位の部分、および第二の遠位の部分を備える分岐した管状器官の医療用画像データについて定量解析を実行する方法であって、
当該医療用画像データを処理して、当該分岐した管状器官の輪郭を特定するステップと、
当該輪郭を使用して、分岐領域を特定するために当該分岐した管状器官の間に合流点多角形を決定するステップであって、当該合流点多角形の辺が、当該近位の部分のスタートを特定する線と、当該第一の遠位の部分および当該第二の遠位の部分のエンドを特定する線とによって形成されていて、かつ前記管状器官の輪郭が前記線の内側にある、ステップと、
当該合流点多角形を使用して、当該分岐した管状器官のジオメトリを特徴づけている少なくとも一つのパラメーター値を決定するステップと、
当該少なくとも一つのパラメーター値を、ユーザに出力するステップと
を備える、方法。
前記少なくとも一つのパラメーター値が、当該分岐した管状器官の少なくとも一つの直径値を備える、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも一つの直径値が、前記分岐した管状器官の前記近位の部分の直径値、前記分岐した管状器官の前記第一の遠位の部分の直径値、および前記分岐した管状器官の前記第二の遠位の部分の直径値を含むグループから選択される、請求項２に記載の方法。
前記少なくとも一つの直径値は、前記合流点多角形上の2つの境界ポイントの間の距離から導き出される、請求項２に記載の方法。
当該2つの境界ポイントは、前記合流点多角形の範囲内の中心線ポイントに最も近いそれらの2つのポイントを特定するために前記合流点多角形上のポイントをスキャンすることによって特定される、請求項４に記載の方法。
前記少なくとも一つのパラメーター値が、当該分岐した管状器官の部分間の少なくとも一つの角度値を備える、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも一つの角度が、前記分岐した管状器官の前記近位の部分および第一の遠位の部分の間の角度、前記分岐した管状器官の前記近位の部分および第二の遠位の部分の間の角度、および前記分岐した管状器官の前記第一の遠位の部分および第二の遠位の部分の間の角度を含むグループから選択される、請求項６に記載の方法。
前記少なくとも一つの角度が、前記合流点多角形上の中心線ポイントと前記合流点多角形の外側の中心線ポイントとの間に延在している線から導き出される、請求項７に記載の方法。
前記少なくとも一つのパラメーターが、当該分岐した管状器官のための少なくとも一つの基準直径値を備え、前記少なくとも一つの基準直径値が、前記分岐した管状器官への病変を補正する、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも一つの基準直径値が、前記分岐した管状器官の前記近位の部分のための基準直径値、前記分岐した管状器官の前記第一の遠位の部分の基準直径値、および前記分岐した管状器官の前記第二の遠位の部分の基準直径値を含むグループから選択される、請求項９に記載の方法。
前記少なくとも一つの基準直径値が、内側縁曲線にフィットする内側の円形の縁および対向する縁曲線にフィットする外側の円形の縁を有する一組の円環から導き出される、請求項９に記載の方法。
当該合流点多角形が、当該分岐した管状器官の内側にフィットする円の中心にある分岐のポイントから導き出される、請求項１に記載の方法。
当該合流点多角形が、当該円と、それぞれ、当該近位の部分、当該第一の遠位の部分および当該第二の遠位の部分の中心線との間の交差ポイントを通過している線片から導き出される、請求項１２に記載の方法。
当該合流点多角形が、前記分岐した管状器官の前記第一および第二の遠位の部分の交差付近の頂点を含む5つの頂点を有する、請求項１に記載の方法。
前記分岐した管状器官の前記輪郭が、前記近位の部分のスタートポイントから始まり前記分岐した管状器官のそれぞれの第一および第二の遠位の部分のエンドポイントまでとして特定される、請求項１に記載の方法。
前記分岐した管状器官の前記輪郭が、ユーザが特定しかつ前記分岐した管状器官の分岐の中心を近似する単一のポイントから導き出される、請求項１に記載の方法。
単一の管状器官セグメントを追跡するために、前記分岐した管状器官の前記輪郭が、前記単一のポイントから導き出される方法であって、
前記単一の管状器官セグメントが、検出された近位の分岐、または初期ポイントから予め定められた距離離れた位置の内、前記初期ポイントにより近い何れかから開始し、かつ検出された遠位の分岐、または前記初期ポイントから予め定められた距離離れた位置の内、何れか最初に現れる方で終了する、請求項１６に記載の方法。
前記方法が、複数の血管ツリーの分岐の組合せを検出するための複数の分岐解析に作用するように適合化されている、請求項１に記載の方法。
前記分岐した管状器官が、動脈、静脈、冠動脈、頸動脈、肺動脈、腎動脈、総肝動脈、大腿動脈、および腸間膜動脈を含むグループから選択される、請求項１に記載の方法。
少なくとも、近位の部分、第一の遠位の部分、および第二の遠位の部分を備える分岐した管状器官の医療用画像データの定量解析のためのデータ処理機能であって、
当該医療用画像データを処理して、当該分岐した管状器官の輪郭を特定するための手段と、
当該輪郭を使用して、分岐領域を特定するために当該分岐した管状器官の間に合流点多角形を決定する手段であって、当該合流点多角形の辺が、当該近位の部分のスタートを特定する線と、当該第一の遠位の部分および当該第二の遠位の部分のエンドを特定する線と、当該第一の遠位の部分および当該第二の遠位の部分のエンドを特定する線とによって形成されていて、かつ前記管状器官の輪郭が前記線の内側にある、手段と、
当該合流点多角形を使用して、当該分岐した管状器官のジオメトリを特徴づけている少なくとも一つのパラメーター値を決定するための手段と、
当該少なくとも一つのパラメーター値を、ユーザに出力するための手段と、
を備える、データ処理装置。
前記少なくとも一つのパラメーター値が、
当該分岐した管状器官の少なくとも一つの直径値、当該分岐した管状器官の部分間の少なくとも一つの角度値、および当該分岐した管状器官のための少なくとも一つの基準直径値を含むグループから選択され、前記少なくとも一つの基準直径値が、前記分岐した管状器官への病変を補正する、
請求項２０に記載のデータ処理装置。
少なくとも、近位の部分、第一の遠位の部分、および第二の遠位の部分を備える分岐した管状器官についての医療用画像データの定量解析のための方法ステップを実行する、機械によって実行可能なプログラムの命令を物理的に備える、前記機械によって読み込み可能なプログラム記憶デバイスであって、
当該方法ステップが、
当該医療用画像データを処理して、当該分岐した管状器官の輪郭を特定するステップと、
当該輪郭を使用して、分岐領域を特定するために当該分岐した管状器官の間に合流点多角形を決定するステップであって、当該合流点多角形の辺が、当該近位の部分のスタートを特定する線と、当該第一の遠位の部分および当該第二の遠位の部分のエンドを特定する線とによって形成されていて、かつ前記管状器官の輪郭が前記線の内側にある、ステップと、
当該合流点多角形を使用して、当該分岐した管状器官のジオメトリを特徴づけている少なくとも一つのパラメーター値を決定するステップと、
当該少なくとも一つのパラメーター値を、ユーザに出力するステップと
を備える、プログラム記憶デバイス。
前記少なくとも一つのパラメーター値が、当該分岐した管状器官の少なくとも一つの直径値、当該分岐した管状器官の部分間の少なくとも一つの角度値、および当該分岐した管状器官のための少なくとも一つの基準直径値を含むグループから選択され、前記少なくとも一つの基準直径値が、前記分岐した管状器官への病変を補正する、請求項２２に記載のプログラム記憶デバイス。