JP2013530755A - 少なくとも１つの３次元画像を構成する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のデータから少なくとも１つの３次元画像（１００）を構成する方法を提供すること。
【解決手段】本方法は、少なくとも１つの画像に対して重心の公式を使用してデータの中心線を抽出するステップと、少なくとも１つの画像を複数の部分に区分するステップと、各々の部分で複数のグレースケール点を決定するステップと、複数のグレースケール点をしきい値と比較するステップと、各々の部分に対して重心を決定するステップと、複数の重心を接続するステップとを含む。複数のデータから構成可能な３次元画像（１００）がさらに生成され、画像（１００）は、３次元点の少なくとも１つの群を形成するために線形に接続可能な、複数の３次元点を含む。
【選択図】図１

Description

発明の分野

本発明は、少なくとも１つの３次元画像を構成する方法に関する。

発明の背景

冠状動脈樹が、酸素及び栄養の豊富な血液を筋肉に供給する動脈の系統であることは、既存の従来技術では既知である。いくつかの医療処置が、心事故を治療する際に診断を行うために実施される。

血管造影図などの画像化システムが、冠状動脈樹を観察する際に外科医を支援するために、ある時には使用されてきた。米国特許第７，１１３，６２３Ｂ２号では、動いている動脈樹状構造の表示及び分析のための方法を説明している。この文献では、動いている脈管樹状構造の３次元表現を視覚化し分析する方法を説明している。この方法では、画像化フレームの配列間の対応関係を示す。しかしながら、この方法は、画像を再構成するために、複数の視点の血管造影図を必要とする。

既知の従来技術の大多数では、３次元再構成をもたらすためにバイプレーンの手法を使用する。２つの視点が、３次元構造を構成するために使用される。すべての問題が、バイプレーンの手法を必要とするとは限らない。これは、容認可能な再構成を実現するために、バイプレーンが、計算のためにより長い時間を必要とし、より高い同期が、２つの視点間で必要とされるからである。

他の態様では、脈管樹状構造の３次元表現を、それが心周期を通して動くように再構成するために、１対の時変の動脈造影画像配列を必要とする。他の手法では、回転デジタルサブトラクション血管造影図配列からの再構成を必要とする。上述の解決策の大多数は、かなり時間がかかる傾向があり、手術の時は急を要するという基準で情報が必要とされるので、手術の進行中の使用には、適切ではない場合がある。

したがって、計画立案において外科医を支援するために、ほぼ即時の状況で、手術の進行中に、外科医のために医用画像を再構成する解決策をもたらす必要がある。

したがって、複数のデータから少なくとも１つの３次元画像を構成する方法が提供され、本方法は、少なくとも１つの画像に対して重心の公式を使用してデータの中心線を抽出するステップと、少なくとも１つの画像を複数の部分に区分するステップと、各々の部分で複数のグレースケール点を決定するステップと、複数のグレースケール点をしきい値と比較するステップと、各々の部分に対して重心を決定するステップと、複数の重心を接続するステップとを含む。

複数のデータから構成可能な３次元画像がさらに生成され、画像は、３次元点の少なくとも１つの群を形成するために線形に接続可能な、複数の３次元点を含む。

本発明は、付随する説明及び図面で、これ以降十分に説明し、例示する、いくつかの新規の特徴部、及び部分の組み合わせからなるものであり、本発明の範囲から逸脱することなく、又は本発明の利点のいずれも犠牲にすることなく、細部での様々な変更が行われ得ることが理解される。

本発明は、例示のみの目的で与えられ、したがって本発明に対して限定的でない、本明細書の以下で与えられる詳細な説明、及び付随する図面から十分に理解されよう。

複数のデータから少なくとも１つの３次元画像を構成する方法の実施形態の流れ図である。 ２点間接続による従来技術で説明した方法を使用してもたらされた出力を例示する図である。 本方法の好ましい実施形態を使用してもたらされた出力を例示する図である。 本方法の好ましい実施形態を使用する試験結果のグラフィカル表現である。

好ましい実施形態の詳細な説明

本発明は、複数のデータから少なくとも１つの３次元画像を構成する方法に関する。これ以降、本明細書では、本発明の好ましい実施形態によって本発明を説明する。しかしながら、本発明の好ましい実施形態に説明を限定するのは、単に本発明の考察を容易にするためであるということを理解されたい、また、当業者であれば、添付の特許請求の範囲の範囲から逸脱することなく、様々な修正及び等価物を考案し得るということが想像される。

次に、好ましい実施形態の以下の詳細な説明を、付属の図面を個別に、又は組み合わせてのいずれかによって説明する。

複数のデータから少なくとも１つの３次元画像（１００）を構成する方法の実施形態を、流れ図として図１に示す。

本方法は、少なくとも１つの画像に対して重心の公式を使用してデータの中心線を抽出するステップと、少なくとも１つの画像を複数の部分に区分するステップと、各々の部分で複数のグレースケール点を決定するステップと、複数のグレースケール点をしきい値（Ｔ）と比較するステップと、各々の部分に対して重心を決定するステップと、複数の重心を接続するステップと、を含む。

動いている医用デジタル画像と通信（ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｍｅｄｉｃｉｎｅ）（ＤＩＣＯＭ）の血管造影図などの、複数の画像が処理される。血管造影図は、単一視点の血管造影図として血管造影図を使用するために、ＢＭＰ画像などのコンピュータ可読フォーマットに血管造影図を区切るために前処理される。区切られた血管造影図は、血管抽出アルゴリズムに対する入力として使用される。ガウシアンフィルタ及び膨張処理が、抽出処理をより容易にし、何らかの前処理の雑音を除去するために適用される。

網膜アルゴリズムが、少なくとも１つの血管造影図に適合するように修正され、冠状動脈樹状血管を抽出するために使用される改善を伴って、網膜血管抽出が、少なくとも１つの血管造影図に適用される。標準偏差σが、１≦σ≦２の範囲内で変更される。この修正が、網膜アルゴリズムを改善し、冠状動脈樹状血管抽出に対して容認される。

抽出された血管の画像は、２値の形態であり、使用される背景は、黒色及び白色の血管である。マスキング処理が、黒色の背景及びグレースケールの血管を伴う複数の新しい画像をもたらすために、元のグレースケールの血管造影図を用いて、抽出された２値の血管に適用される。抽出された血管情報（ｘ，ｙ，ｚ＝Ｉ（ｘ，ｙ））が、データファイルに保存され、３次元点の少なくとも１つの群の３次元構成などのさらなるステップのために保持される。

複数の新しい画像は、区画に再帰的に分割され、さらなるステップで対処されるが、これは、複数の画像を一かたまりのまとまりとして扱うよりも複雑でない。複数の画像は、再帰的データ構造技法を使用して分割される。各々の区画ごとに、グレースケール値点の数が計算される。しきい値（Ｔｈｒ）が、設定され、このしきい値を用いて、点の数（ＮｏＰ）と比較される。ＮｏＰがＴｈｒより大きいならば、区画は再度分割され、比較が再度遂行される。

重心（ＣＯＧ）点が、提案される公式を使用して、個々の区画に対して計算される。公式は、少なくとも１つの画像の端部までグレースケールの血管を追跡して停止するために、ＣＯＧ点を計算する際に重要な要素として、フォーマット内のグレースケール値を必要とする。特定の区画内の各々の画素に対して、ｘ位置の出現の数及びグレースケール値を合計することによる、各々の区画に対するＣＯＧに対するｘ値の計算。特定の区画内の各々の画素に対して、ｙ位置の出現の数及びグレースケール値を合計することによる、各々の区画に対するＣＯＧに対するｙ値の計算。
さらに、計算されたＣＯＧ点は、線を使用して接続される。このステップは、血管点に関するより多くの情報を与えるために、及び、血管点、及び血管点に対する各々の血管分岐部の関係に関する認識を高めるために遂行される。ＣＯＧ点情報（Ｘｃｏｇ，Ｙｃｏｇ，Ｚｃｏｇ＝Ｉ（Ｘｃｏｇ，Ｙｃｏｇ））が、接続された線の３次元構成のさらなるステップのために使用するために、データファイルに保存される。

３次元構成の型を選定するために、ユーザインターフェースが使用される。ユーザは、３次元点の少なくとも１つの群の３次元冠状動脈樹、又は線形に接続可能な３次元冠状動脈樹を選択することができる。コンピュータ実装手段が、保存された３次元点の少なくとも１つの群から３次元冠状動脈樹を再構成するために使用される。コンピュータ実装手段は、保存されたデータから冠状動脈樹を再構成するためにさらに使用される。３次元画像（１００）は、各々の血管分岐部に対する各々の点の関係に関する、より多くの情報及び細部を与えることになる、線を用いて接続された３次元点から構成される。３次元画像（１００）は、少なくとも１つの単一視点の血管造影図から構成可能である。

上記のように、本発明の好ましい実施形態は、段階を踏む手法で適用される。第１の段階では、血管が、血管造影図で冠状動脈樹状血管の輪郭を位置決めするために、抽出され、分類される。これは、従来技術に対する改善であり、本発明の好ましい実施形態では、血管造影図から冠状動脈を自動的に細分化し、続いて、血管特徴部の精密な抽出を行う。細分化ステップは、コンピュータ実装手段でアルゴリズムを実行するために高級プログラミングコードを使用することにより、血管に対してフィルタを整合するサブステップ及びしきい値処理を行うサブステップをさらに含む。各々の血管点に対する各々の位置（ｘ値及びｙ値）、及びｚ値により表される各々の画素値（血管点の輝度）が、外部の位置に保存される。この段階では、背景が無視され、複数のグレースケール点値（１〜２５５）、深さ情報（ｚ値）、及び各々の血管点の位置（ｘ値及びｙ値）が、外部の位置に保存される。

３次元点の少なくとも１つの群は、公式、すなわち、中心線の抽出をもたらす、上記に見られる式１及び２によって接続される。本方法では、ｘ、ｙ及びｚの次元を使用する。ｘ値及びｙ値は、血管造影図に対するデカルト座標とみなされ、一方でｚ値は、血管に対するグレースケール値となる。グラフィックライブラリと対話することにより、データは、深さの感覚を犠牲にすることなく、連続的な冠状樹によって表示される。高級プログラミングとグラフィックライブラリとの間のこの対話機能、冠状動脈樹の３次元構成は、単一の細分化された投影図から遂行される。次の段階では、高級プログラミングコードが、ｘ、ｙ及びｚの値を読み出すために使用される。

重心（ＣＯＧ）を決定するための中心線の抽出を、本明細書でさらに説明する。血管造影図の区分が、血管造影図を複数の部分に分割するために、再帰的細分化技法を使用して行われる。次に、各々の区画でのグレースケール点が、計算され、しきい値と比較される。次いで、ＣＯＧが、式（１）及び（２）を用いて、各々の区画に対して計算される。区画ごとの計算された複数のグレースケール点が、しきい値以上であるならば、前記区画は、さらに分割され、再計算される。最後に、ＣＯＧは、前のステップからの計算結果を使用して接続される。

本方法は、図２及び図３でわかるように、血管及び中心線の抽出において、従来技術のものと比較して高い頑強性を示すということを、実験結果が示している。図２は、従来技術により説明されるような２点間接続を示す。図３は、本発明を使用する画像の構成を示す。

実験は、放物面フィッティング（Ｐａｒａｂｏｌｏｉｄ Ｆｉｔｔｉｎｇ）（ＰＦ）などの標準的なアルゴリズムを用いて、３次元特徴部を比較するために行われた。比較は、冠状動脈樹などの同じ物体の２つの３次元形状間の差を算出するために、標準偏差を使用することにより行われた。本方法は、選定された視点を用いた１００の血管造影図の画像を用いて試験された。図４でわかるように、本方法は適正な曲線性（ｃｕｒｖｉｌｉｎｅａｒｉｔｙ）をもたらす。

上記のような本方法は、手術の計画立案において使用され得る、冠状動脈形態の心筋の位置を指示するために使用され得る。一部の場合では、冠状動脈の位置が、血管造影図のみから決定するのが困難である場合があり、したがって、本方法は、より良好な観察のための３次元構造をもたらす必要を充足する。大多数の従来技術では、３次元冠状動脈樹を再構成するために、バイプレーンの態様を使用していた。３次元冠状動脈樹は、上記のような本方法を使用すると、３〜４秒で構成され得る。本方法は、３次元フォーマットでの冠状動脈の曲線性の動的変動の研究、学術研究、考えられる病気の診断、及び手術の計画立案などの様々な用途で使用され得る。これは、本方法が、重心計算の段階を追加することにより、ただの点の群だけではない、より多くの情報を提供するからである。

ここで提示した例は、外科分野から取り上げたものであるが、本発明は、外科分野のみで使用することには限定されず、コンピュータグラフィックス、医用画像化、及び心胸郭手術などの他の用途で使用され得るということを理解されたい。

Claims (15)

1. 複数のデータから少なくとも１つの３次元画像（１００）を構成する方法であって、
   ｉ．少なくとも１つの画像に対して重心の公式を使用してデータの中心線を抽出するステップと、
   ｉｉ．前記少なくとも１つの画像を複数の部分に区分するステップと、
   ｉｉｉ．各々の部分で複数のグレースケール点を決定するステップと、
   ｉｖ．前記複数のグレースケール点をしきい値と比較するステップと、
   ｖ．各々の部分に対して前記重心を決定するステップと、
   ｖｉ．複数の重心を接続するステップと
   を含む、方法。
2. 前記方法が、請求項１での前記ステップを遂行する前に、少なくとも１つの画像から血管情報を抽出し分類するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法が、前記血管情報を外部の位置に保存するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記血管情報が、外部の位置にｘ、ｙ及びｚの値として保存される、請求項２に記載の方法。
5. 前記複数のグレースケール点が前記しきい値以上であり、前記少なくとも１つの画像が再度区分され、ステップｉｉｉ〜ｖｉが反復される、請求項１に記載の方法。
6. 前記複数のグレースケール点が前記しきい値未満であり、ｖ及びｖｉの前記ステップが実施される、請求項１に記載の方法。
7. 前記画像が、単一視点の血管造影図である、請求項１に記載の方法。
8. 前記データの中心線が、血管の中心線である、請求項１に記載の方法。
9. 前記方法が、３次元画像（１００）をもたらす、単一の細分化された投影図に関して遂行される、請求項１に記載の方法。
10. 前記複数のグレースケール点が、ｚ次元により表される、請求項１に記載の方法。
11. 前記３次元画像（１００）が、３次元冠状動脈樹である、請求項９に記載の方法。
12. 複数のデータから構成可能な３次元画像（１００）であって、３次元点の少なくとも１つの群を形成するために線形に接続可能な複数の３次元点を含む、画像（１００）。
13. ３次元点の前記少なくとも１つの群が、少なくとも１つの冠状動脈樹である、請求項１２に記載の画像。
14. 各々の点が、前記少なくとも１つの冠状動脈樹における、各々の血管分岐部に対する各々の点の関係に関する細部を含む、請求項１３に記載の画像。
15. 前記３次元画像（１００）が、少なくとも１つの単一視点の血管造影図から構成可能である、請求項１３に記載の画像。