JP2019141578A - 脈管叢構造の弾性マッピングを用いた画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理方法および医用観察装置に関する。【解決手段】弾性マッチングされた術前三次元画像データを術中画像データと共に表示することにより、外科医は可視の表面階層下にある生体軟組織の一貫性を認識できるようになる。変形する可能性のある生体軟組織において手術が実施される場合には、画像誘導手術のための既存のシステムを手動で再調節しなければならない。これを避けるため、生体軟組織の術中画像データに基づき、術前三次元画像データの弾性マッチングを実施する。少なくとも１つの脈管叢構造が最初に術中画像データにおいて識別され、次いで同じ脈管叢構造が術前三次元画像データにおいて識別される。その後、術前三次元画像データにおける脈管叢構造が、術中画像データにおける脈管叢構造と弾性マッチングされる。弾性マッチングされた術前三次元画像データを術中画像データと組み合わせて、出力画像データが生成される。【選択図】図１

Description

本発明は、特に手術中にリアルタイムに、軟組織画像を表示するための画像処理方法および医用観察装置に関する。

近年、脳外科手術といった特定の種類の外科手術のために、画像誘導手術が一般的に用いられている。画像誘導手術は、手術領域に関する画像データの形態で記憶された術前三次元情報を使用する。かかる術前三次元画像データを例えば、磁気共鳴イメージングを用いて取得されたものとすることができる。手術中、術前情報が、手術すべき組織の目下の光学ビューと視覚的に整列させられる。術前三次元情報を用いれば、そうでなければ可視組織表面の下にあって見ることのできない腫瘍または脈管叢構造といった組織構造を視覚化することができる。

術前三次元情報の使用は、神経、動脈および静脈といった過敏な組織を避ける目的で、かつ／または腫瘍のような特定の組織を効果的に切除する目的で、外科医が組織の特定の領域を見つけてそこに到達するために役立つ。

術前三次元情報を外科医の目下のビューに整列させる目的で、患者体部に取り付けられた光学的または電磁的なマーカを検出するためのステレオ赤外線カメラまたはセンサが一般的に用いられる。

しかしながら、マーカに対し相対的に変位および変形する可能性がある軟組織上で手術が実施される場合には、これらの方法の空間精度は不十分である。

このため既存のシステムの場合には、手術中のあるポイントにおいて、外科医が術前三次元情報を手動で自身の目下のビューに整列させなければならない。これは時間を浪費するものであり、時間はあらゆる手術にとってクリティカルである。しかも外科医は手術から注意を逸らされてしまい、これも避けなければならないことである。

したがって本発明の課題は、たとえ手術中に変形および変位しやすい軟組織において手術が実施される場合であっても、画像誘導手術を実施できるようにする方法および装置を提供することにある。

本発明の方法によればこの課題は、特に手術中にリアルタイムに軟組織画像を表示するための、以下のステップを有する画像処理方法によって解決される。すなわちこの方法は、生体軟組織の術前三次元画像データを準備するステップと、可視光スペクトルと近赤外スペクトルとのうちの少なくとも一方において、生体軟組織の術中画像データを取得するステップと、少なくとも１つの脈管叢構造を術中画像データにおいて自動的に識別するステップと、少なくとも１つの識別された脈管叢構造を術前三次元画像データにおいて識別するステップと、術前三次元画像データの少なくとも一部を術中画像データにおける少なくとも１つの識別された脈管叢構造にマッピングすることによって、術前三次元画像データを術中画像データに弾性マッチングさせるステップと、弾性マッチングされた術前三次元画像データと術中画像データとから出力画像データを形成するステップと、を有する。

上述の課題を解決するため、特に手術中に生体軟組織を観察するための医用観察装置は、術前三次元画像データを有するメモリアセンブリと、可視光スペクトルと近赤外スペクトルとのうちの少なくとも一方において術中画像データを取得するためのカメラアセンブリと、画像プロセッサアセンブリと、出力画像データを出力するための出力インタフェースとを有しており、この場合、画像プロセッサアセンブリは、少なくとも１つの脈管叢構造を術中画像データにおいて識別するための、および少なくとも１つの識別された脈管叢構造を術前三次元画像データにおいて識別するための、パターンマッチングモジュールと、少なくとも１つの識別された脈管叢構造に基づき、術前三次元画像データを術中画像データに弾性マッチングさせるためのマッチングモジュールと、弾性マッチングされた術前三次元画像データを術中画像データと組み合わせて出力画像データを形成するための画像形成モジュールと、を有する。

本発明による方法および装置によって、たとえ組織が体内で変形および移動しても、術前画像データを術中画像データに手動で整列し直す必要なく、軟組織において画像誘導手術を継続的に実施できるようになる。その理由は、術前三次元画像データを弾性マッチングさせるために用いられる構造は、軟組織の一部分でありしたがって軟組織と共に変形および移動する構造だからである。よって、術前三次元画像データは、外科医が目下見ているものに継続的にマッピングされる。実際には、外科医が利用可能な視覚情報自体が、術前三次元画像データを整列させるために用いられる。

本発明による画像処理方法および医用観察装置を、以下の特徴のうちの１つまたは複数を加えることによって改良することができる。以下の特徴各々を、他の特徴とは無関係に加えることができる。以下の特徴各々は、それらに固有の有利な技術的効果を有する。さらに以下の特徴をすべて、方法および装置の双方に等しく加えることができる。

また、上述のモジュールを、ソフトウェア、ハードウェアまたはソフトウェアとハードウェア双方の組み合わせとして実装することができる。さらに固有のモジュール間の相違点は、主として機能的なことである。したがってそれぞれ異なるモジュールを、単一または複数の電気的な構成要素および／または単一の論理単位例えば単一のサブルーチンから成るものとすることができる。

出力画像データをディスプレイアセンブリにおいて表示することができ、これを医用観察装置の一部とすることができる。

弾性マッチングさせるステップは、Gee, J. C., Reivich, M.およびBajcsy, R.による“Elastically Deforming a Three-Dimensional Atlas to Match Anatomical Brain Images” (1993). IRCS Technical Reports Series. 192に記載されているような技術を含むことができる。脈管叢構造を識別するステップは、Suri, J.S., Laxminarayan, S.編による"Angiography and Plaque Imaging: Advanced Segmentation Techniques", CRC Press, 2003 ５０１〜５１８頁、およびRouchdy, Y., Cohen, L.による"A Geodesic Voting Method of Tubular Tree and Centrelines”, DOI: 10.1109/ISBI.2011.5872566, 2011 ９７９〜９８３頁に記載されているような方法を使用することができる。マッチングモジュールを特に、これらの参考文献のいずれかに記載されているマッチングルーチンを実行するように構成することができる。

１つの実施形態によれば、少なくとも１つの脈管叢構造の識別を、好ましくはもっぱら術中蛍光発光画像データを用いて実施することができる。かかる蛍光発光画像データを、インドシアニングリーンなどのような蛍光体を組織中に注入することによって、取得することができる。カメラアセンブリは、通過帯域が蛍光体の蛍光スペクトルに制限されているバンドパスフィルタアセンブリなどのような光学フィルタアセンブリを有することができる。蛍光体は血液によって搬送されるので、蛍光発光画像において脈管叢構造をいっそう簡単に規定することができる。医用観察装置は、蛍光体の蛍光をトリガする波長の光を含む照射スペクトルをもつ照射アセンブリを有することができる。照射スペクトルを、これらの蛍光トリガ波長に制限することができる。

別の実施形態によれば、術中画像データは、白色光画像データと蛍光発光画像データの双方を含むことができる。外科医が自分自身の眼で見ているものを表す出力画像データを外科医に呈示するために、白色画像データを使用することができる。この目的で照射スペクトルは、可視スペクトル特に白色光の波長を有することもできる。

医用観察装置を、顕微鏡と内視鏡のうちの一方とすることができる。

術中画像データを、二次元、三次元または多次元のデータとすることができる。三次元の術中画像データを例えば、ｚスタックまたは立体視設定を用いる顕微鏡によって、あるいはＳＣＡＰＥ顕微鏡またはＳＰＩＭ顕微鏡によって、取得することができる。

例えば２台以上のカメラ、１台のマルチスペクトルカメラおよび／または１台のハイパースペクトルカメラを用いて、４つ以上のそれぞれ異なる波長帯域において同時に、術中画像データを記録することができる。

弾性マッピングは、術前三次元画像データにおいて識別された少なくとも１つの脈管叢構造を、術中画像データにおいて識別された少なくとも１つの対応する脈管叢構造に弾性マッチングさせるステップを含むことができ、またはこのステップから成るものとすることができる。少なくとも１つの脈管叢構造に対して用いられるマッピングを、術前三次元画像データの残りの部分に対して用いることができる。

術中画像データへの術前三次元画像データのマッピングの精度および信頼性は、少なくとも１つの脈管叢構造をどのくらい正確に認識できるのかに左右される。上述の記載ですでに述べたように、蛍光体が配置されているため高い蛍光発光強度を有する領域を用いて、蛍光発光術中画像データに対してパターン認識を実施することができる。

別の実施形態による方法は、術中画像データ内で少なくとも１つの動脈脈管叢構造を識別するステップ、および／または術中画像データ内で少なくとも１つの静脈脈管叢構造を識別するステップ、を有することができる。脈管叢構造のタイプを識別するために、かつそれぞれ異なるタイプの脈管叢構造がそれぞれ異なる擬似カラーでマーキングされた出力画像データを生成するために、欧州特許出願第１７１７４０４７．５号明細書（EP 17 174 047.5）に記載されたシステムおよび方法を使用することができる。この出願をここで参照したことにより、その内容全体が本願に取り込まれたものとする。

これに加え、または別の選択肢として、例えばマルチスペクトルカメラおよび／またはハイパースペクトルカメラによって、複数の別個の波長のうちの少なくとも１つにおいて取得された術中画像データを用いて、少なくとも１つの脈管叢構造を識別することができる。動脈血または静脈血、または個々の血管のうちの少なくとも１つの分布を示すために、マルチスペクトルおよび／またはハイパースペクトルの術中画像データを、分離および／または処理することができる。少なくとも１つの脈管叢構造を識別するための方法および装置については例えば、Matthew B. Bouchard, Brenda R. Chen, Sean A. BurgessおよびElizabeth M. C. Hillmanによる"Ultra-fast multispectral optical imaging of cortical oxygenation, blood flow, and intracellular calcium dynamics" Opt. Express 17, 15670-15678 (2009)に記載されている。

少なくとも１つの脈管叢構造の識別を容易にする別の手法は、鏡面反射を低減するために少なくとも１つの光学的な交差偏光子フィルタアセンブリを使用することである。この方法については、欧州特許出願第１６２０４９３３．２号明細書（EP 16 204 933.2）に記載されており、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に取り込まれたものとする。

少なくとも１つの脈管叢構造のいっそう信頼性の高い識別を目的としたさらなるステップを、術中画像データ内の少なくとも１つのロケーションにおいて、蛍光発光画像データを用いて血流方向を計算することとすることができる。時間導関数と空間導関数とのうちの少なくとも一方を求めることによって、所定のロケーションにおいて血流方向を計算することができる。これについては欧州特許出願第１７２１０９０９．２号明細書（EP 17 210 909.2）に記載されており、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に取り込まれたものとする。術中画像データの１つのロケーションを、単一の画素または干渉画素配列に応じさせることができる。これに加えて、または別の選択肢として、血流方向を求めるために主成分分析を用いることができ、これについては欧州特許出願第１７１７４０４７．５号明細書（EP 17 174 047.5）に記載されており、ここでこの文献を参照したことにより同様にその内容全体が本願に含まれるものとする。

単なる画像データに加えて、術中画像データつまりは組織内の脈管叢構造のポジションに関する付加的な情報を用いることができるならば、術中画像データに対する術前三次元画像データのマッピングを容易にすることができる。この目的で、カメラアセンブリの視野のポジションを表すポジションデータを発生させるために、ポジションセンサを設けることができる。ポジションデータは、カメラアセンブリの焦点距離、焦点深度および間隔設定のうちの少なくとも１つを有することができる。ポジションデータは、増分ポジションデータと絶対ポジションデータとのうちの少なくとも一方を有することができる。術中画像データの１つのフレームから術中画像データの次のフレームへと視野のポジションが変化したことを表すために、増分ポジションデータを使用することができる。術中画像データのフレームごとに、一定の参照点を基準にして絶対ポジションを表すために、絶対ポジションデータを使用することができる。この場合には個々の絶対ポジションデータの差を計算することによって、術中画像データの相続くフレーム間でのポジションデータの変化を取得することができる。１つの実施形態によれば、三次元データにおける少なくとも１つの脈管叢構造の識別、術中画像データへの術前三次元画像データの弾性マッチング、および出力画像データの表示、のうちの少なくとも１つにおいて、ポジショニングデータを用いることができる。

最後に述べておくと本発明は、上述の実施形態のいずれかにおける方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読媒体にも関する。

次に、添付の図面を参照しながら、本発明の１つの実施形態について例示的に説明する。例示的な実施形態に示されている特徴の組み合わせは、説明の目的で挙げたにすぎない。上述の個々の特徴の技術的効果が、ある特定の用途のためには不要であるならば、ある特徴を実施形態から省いてもよい。これとは逆に、１つまたは複数の技術的特徴の技術的効果が、ある特定の実施形態のために必要とされるならば、上述の特徴のうちの１つまたは複数を実施形態に加えることができる。

本発明による方法および装置の例示的な実施形態について示す図である。

特に手術中、生体組織を観察するための光学観察装置１の構成および機能について説明する。単に説明の目的で、医用観察装置が顕微鏡２であるとして示されている。医用観察装置１を内視鏡としてもよい（図示せず）。

医用観察装置１は、術前三次元画像データ６が記憶されているメモリアセンブリ４を有する。メモリアセンブリ４は、標準的なコンピュータメモリを有することができる。

医用観察装置１はさらに、視野１０を有するカメラアセンブリ８を備えている。手術中、脳組織、筋肉組織、リンパ組織、あるいは内臓器官または他の軟性体部の組織といった生体軟組織１２を、視野１０内に配置することができる。手術中、カメラアセンブリ８は、単一の入力フレーム１６または複数の入力フレーム１６の時系列１８として構築可能な術中画像データ１４を取得する。術中画像データ１４は、複数の画素２０を有することができ、または複数の画素２０から成るものとすることができる。術中画像データ１４を、二次元すなわち視野１０内の１つの平面を表すものとすることができ、または三次元すなわち視野１０内の１つのボリュームを表すものとすることができ、または多次元画像データとすることができ、このデータは例えば、視野１０内の三次元データをそれぞれ異なるスペクトル波長で有することができる。

カメラアセンブリ８は、ＲＧＢカメラ、マルチスペクトルカメラおよびハイパースペクトルカメラのうちの少なくとも１つを有することができる。

術中画像データは、蛍光発光画像データを有することができ、または蛍光発光画像データから成るものとすることができる。インドシアニングリーンといった蛍光体２２が組織１２に注入され、蛍光をトリガする波長でこの蛍光体２２が照射されると、かかる蛍光発光画像データを取得することができる。

カメラアセンブリ８は、１つまたは複数のフィルタアセンブリ２４を有することができ、これは図１には概略的にしか示されていない。フィルタアセンブリ２４は、鏡面反射を阻止するためのフィルタ装置２６を有することができる。かかるフィルタ装置の例は、欧州特許出願第１６２０４９３３．２号明細書（EP 16 204 933.2）に記載されており、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に取り込まれたものとする。

フィルタアセンブリ２４は、術中画像データ１４における光を少なくとも１つの蛍光体２２の蛍光波長に制限するためのバンドパスフィルタ装置２８を有することもできる。かかるフィルタ装置は、欧州特許出願第１７１７９０１９．８号明細書（EP 17 179 019.8）に記載されており、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に取り込まれたものとする。

医用観察装置１はさらに、ある１つの照射スペクトルを有する照射光３４を発生させるための照射アセンブリ３２を含むことができる。照射スペクトルを、少なくとも１つの蛍光体２２の蛍光をトリガする波長に制限することができ、または照射スペクトルはこの波長を含むことができる。照射光３４はさらに、動脈血の反射スペクトルにマッチした波長を有することができ、または照射光３４をこの波長に制限することができる。照射光３４を、静脈血の反射スペクトルにマッチさせた波長に制限することができ、または照射光３４はこの波長を有することができる。照射光３４の照射スペクトルを単一の波長または好ましくは複数の別個の波長に制限することによって、種々の周波数帯域間のクロストークが低減される。これによって、術中画像データ１４の自動的な分析が容易になる。後続の入力フレーム１６を、異なる照射スペクトルにおいて取得されたものとすることができる。別の選択肢として、術中画像データ１４は、好ましくは可視光スペクトルのうちの少なくとも１つにおける情報を含み、例えば動脈血と静脈血の反射スペクトルおよび例えば少なくとも１つの蛍光体２２の蛍光波長における近赤外スペクトルのうちの少なくとも１つにおける情報を含む。

医用観察装置１はさらに画像プロセッサアセンブリ４０を含み、一例にすぎないがこのアセンブリは図１では集積回路として示されている。画像プロセッサ４０およびその構成要素を、ソフトウェアとして実装してもよいし、ハードウェアとして実装してもよいし、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして実装してもよい。メモリアセンブリ４を、画像プロセッサ４０の一部とすることができる。画像プロセッサアセンブリ４０は、機能的にかつ／または構造的に区別可能な複数のモジュールを有することができる。画像プロセッサアセンブリ４０は、有線および／または無線とすることができるデータコネクション４２を介してカメラアセンブリ８に接続されている。画像プロセッサアセンブリ４０の入力インタフェース４４を、少なくとも１つのカメラアセンブリ８から、かつ／または例えば事前処理後に術中画像データ１４が記憶またはバッファリングされる記憶装置例えばメモリアセンブリ４から、術中画像データ１４を取得するように適合させることができる。

画像プロセッサアセンブリ４０は、少なくとも１つの脈管叢構造４８を術中画像データ１４において識別するために、かつ少なくとも１つの識別された脈管叢構造４８を術前三次元画像データ６において識別するために、パターンマッチングモジュール４６を有することができる。

例えば蛍光体２２の蛍光スペクトルに制限された術中画像データ１４ａにおいて、少なくとも１つの脈管叢構造４８を識別することができる。これに加えて、または別の選択肢として、可視光スペクトルにおいて記録されたものであり、かつ特に動脈血および静脈血の反射スペクトルのうちの少なくとも１つに制限可能である、術中画像データ１４ｂにおいて、少なくとも１つの脈管叢構造４８を識別することができる。術中画像データ１４において脈管叢構造４８を識別し、次いでこの構造を術前三次元画像データ６において識別するためのアルゴリズムは例えば、Rouchdy, Y.およびCohen, L.による"A Geodesic Voting Method of Tubular Tree and Centrelines", DOI: 10.1109/ISBI.2011.5872566 ９７９〜９８３頁、ならびにSuri, J.S.およびLaxminarayan, S. 編による"Angiography and Plaque Imaging: Advanced Segmentation Techniques", CRC Press ５０１〜５１８頁に記載されている。さらに少なくとも１つの蛍光体のボーラスを用いることによって脈管叢構造を識別する方法が、欧州特許出願第１７１７４０１７．５号明細書（EP 17 174 017.5）に記載されており、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に含まれるものとする。

画像プロセッサアセンブリ４０はさらに、少なくとも１つの識別された脈管叢構造４８に基づき、術前三次元画像データ６を術中画像データ１４に弾性マッチングさせるための弾性マッチングモジュール５０を有することができる。やはり、かかる弾性マッチングを実施するためのアルゴリズムについても、先に挙げたIRCS Technical Reports Series, 192, “Elastically Deforming a Three-Dimensional Atlas to Match Anatomical Brain Images"に記載されている。弾性マッチングの結果として、両方のデータにおいて識別された脈管叢構造４８が幾何学的に一致するように、術前三次元画像データ６が変位させられ、回転させられ、かつ／または歪められる。このため弾性マッチングさせるステップは、結果として術中画像データ１４において表示される視野１０となる術前三次元画像データ６の１つの断面を規定することもできる。さらにカメラアセンブリ８が、術中画像データ１４を取得するためにマルチスペクトルカメラとハイパースペクトルカメラのうちの少なくとも１つを有するならば、先に挙げたOpt. Express 17, 15670-15678, "Ultra-fast Multispectral Optical Imaging of Cortical Oxigenation, Blood Flow, and Intracellular Calcium Dynamics"に記載されている装置および方法を用いて、血管構造４８およびそのタイプを決定することができる。

画像プロセッサアセンブリ４０はさらに、弾性マッチングされた術前三次元画像データ６またはこのデータのうちの１つの断面を術中画像データ１４と組み合わせて出力画像データ５４を形成するために、画像形成モジュール５２を有することができる。画像プロセッサアセンブリはさらに、出力画像データ５４を出力するための出力インタフェース５５を有することができる。出力インタフェース５５は少なくとも１つの標準コネクタを有することができ、例えばＨＤＭＩ、ＤＶＩ、ＲＧＢまたは他の適切なタイプのコネクタおよび／またはワイヤレスコネクションを有することができ、これにはマッチングデータ伝送プロトコルが含まれる。

出力画像データ５４を表示するために、医用観察装置１はディスプレイアセンブリ５６を有することができ、これは立体ディスプレイ例えば顕微鏡または内視鏡の接眼レンズおよび／またはモニタを含むことができる。ディスプレイアセンブリ５６を、有線または無線により出力インタフェース５５と接続することができる。

術中画像データ１４の識別された脈管叢構造４８を術前三次元画像データ６において配置および／または識別するための計算負荷は、大きい可能性がある。視野１０、脈管叢構造４８および／または術中画像データ１４が、生体軟組織１２内においてどこに配置されているのかについてポジション情報が提供されれば、この負荷を低減することができる。この情報が有用となるのは例えば、時系列１８の１つの入力フレーム１６に対し、弾性マッチングプロセスがすでに首尾よく実施されており、次いで手術中にそのあとで時系列１８の次の入力フレーム１６に対し、このプロセスを繰り返さなければならない場合である。このため医用観察装置１は、医用観察装置１の光学レンズシステム６２の焦点距離、焦点深度および間隔設定、ならびに光学レンズシステム６２および画像プロセッサアセンブリ４０の大きさおよびそれらからの距離、例えば視野１０の寸法など、のうちの少なくとも１つを表すポジショニングデータ６０を取得および／または供給するために、少なくとも１つのポジションセンサ５８を有することができる。

ポジショニングデータ６０を、パターンマッチングモジュール４６、弾性マッチングモジュール５０および画像形成モジュール５２のうちの少なくとも１つに入力することができ、少なくとも１つの識別された脈管叢構造４８を術前三次元画像データ６において識別し、術前三次元画像データ６を術中画像データ１４に弾性マッチングする際に、さらに弾性マッチングされた術前三次元画像データ６および術中画像データ１４から出力画像データ５４を形成する際に、用いることができる。

欧州特許出願第１７２１０９０９．２号明細書（EP 17 210 909.2）に記載されているように、画像プロセッサアセンブリ４０を、少なくとも１つの識別された脈管叢構造４８における１つのロケーション６６で血流方向６４を計算するように適合することができ、ここでこの文献を参照したことによりその内容全体が本願に含まれるものとする。１つのロケーションを、術中画像データ１４における１つの画素２０または好ましくは干渉画素配列とすることができる。識別された脈管叢構造４８の組織のタイプすなわち静脈組織、動脈組織および毛管組織および／または脈管のいずれであるかの弁別を、欧州特許出願第１７１７４０４７．５号明細書（EP 17 174 047.5）に記載されている方法およびシステムを用いて、実施することができる。

ここで説明したとおり、上述のシステムおよび方法は、術中画像データ１４が記録されるときに自動的に取得される情報のみに依拠するものである。このシステムおよび方法はさらに、術中画像データ１４を取得するための医用観察装置１の設定の結果から得られるポジショニングデータ６０を有することができる。

１ 医用観察装置
２ 顕微鏡
４ メモリアセンブリ
６ 術前三次元画像データ
８ カメラアセンブリ
１０ 視野
１２ 生体軟組織
１４ 術中画像データ
１４ａ 蛍光発光術中画像データ
１４ｂ 可視光術中画像データ
１６ 入力フレーム
１８ 入力フレームの時系列
２０ 画素
２２ 蛍光体
２４ フィルタアセンブリ
２６ 鏡面反射を阻止するためのフィルタ装置
２８ 蛍光発光に対するバンドパスフィルタ装置
３２ 照射アセンブリ
３４ 照射光
４０ 画像プロセッサアセンブリ
４２ データコネクション
４４ 入力インタフェース
４６ パターンマッチングモジュール
４８ 脈管叢構造
５０ 弾性マッチングモジュール
５２ 画像形成モジュール
５４ 出力画像データ
５５ 出力インタフェース
５６ ディスプレイアセンブリ
５８ ポジションセンサ
６０ ポジショニングデータ
６２ 光学レンズシステム
６４ 血流方向
６６ ロケーション

Claims (14)

1. 特に手術中にリアルタイムに、生体軟組織（１２）の出力画像データ（５４）を表示するための画像処理方法であって、前記画像処理方法は、
   生体軟組織（１２）の術前三次元画像データ（６）を準備するステップと、
   可視光スペクトルと近赤外スペクトルとのうちの少なくとも一方において、前記生体軟組織（１２）の術中画像データ（１４）を取得するステップと、
   少なくとも１つの脈管叢構造（４８）を前記術中画像データ（１４）において自動的に識別するステップと、
   少なくとも１つの識別された前記脈管叢構造（４８）を前記術前三次元画像データ（６）において識別するステップと、
   少なくとも１つの識別された前記脈管叢構造（４８）に基づき、前記術前三次元画像データ（６）を前記術中画像データ（１４）に弾性マッチングさせるステップと、
   弾性マッチングされた前記術前三次元画像データ（６）と前記術中画像データ（１４）とから出力画像データ（５４）を形成するステップと、
   を有する画像処理方法。
2. 識別される前記脈管叢構造（４８）を、蛍光体（２２）からの蛍光発光を用いて取得された術中画像データ（１４）において識別する、
   請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記術中画像データ（１４）において識別された前記脈管叢構造（４８）は、前記可視光スペクトルの光を用いて記録されていたものである、
   請求項１または２記載の画像処理方法。
4. 前記出力画像データ（５４）を表示する、
   請求項１から３までのいずれか１項記載の画像処理方法。
5. 前記術中画像データ（１４）を取得するために、鏡面反射を低減する少なくとも１つの光学フィルタ装置（２６）を用いる、
   請求項１から４までのいずれか１項記載の画像処理方法。
6. 識別された前記脈管叢構造（４８）における少なくとも１つのロケーション（６６）において、血流方向（６４）を計算する、
   請求項１から５までのいずれか１項記載の画像処理方法。
7. ポジショニングデータ（６０）を取得し、
   前記ポジショニングデータ（６０）は、前記術中画像データ（１４）を取得するために用いられる光学レンズシステム（６２）の焦点距離、前記光学レンズシステム（６２）の焦点深度、前記光学レンズシステム（６２）の間隔設定、前記術中画像データ（１４）の取得時点における前記光学レンズシステム（６２）の視野（１０）の大きさ、寸法および配向、のうちの少なくとも１つを表し、
   前記ポジショニングデータ（６０）を、前記術前三次元画像データ（６）における前記脈管叢構造（４８）の識別、前記術中画像データ（１４）への前記術前三次元画像データ（６）の弾性マッチング、および前記出力画像データ（５４）の表示、のうちの少なくとも１つにおいて用いる、
   請求項１から６までのいずれか１項記載の画像処理方法。
8. 特に手術中に、生体軟組織（１２）の出力画像データ（５４）を生成するための医用観察装置（１）、例えば顕微鏡（２）または内視鏡であって、前記医用観察装置は、
   生体軟組織（１２）の術前三次元画像データ（６）を有するメモリアセンブリ（４）と、
   可視光スペクトルと近赤外スペクトルとのうちの少なくとも一方において、前記生体軟組織（１２）の術中画像データ（１４）を取得するためのカメラアセンブリ（８）と、
   画像プロセッサアセンブリ（４０）と、
   出力画像データ（５４）を出力するための出力インタフェースと、
   を有しており、
   前記画像プロセッサアセンブリ（４０）は、
   少なくとも１つの脈管叢構造（４８）を前記術中画像データ（１４）において識別するための、および少なくとも１つの識別された前記脈管叢構造（４８）を前記術前三次元画像データ（６）において識別するための、パターンマッチングモジュール（４６）と、
   少なくとも１つの識別された前記脈管叢構造（４８）に基づき、前記術前三次元画像データ（６）を前記術中画像データ（１４）に弾性マッチングさせるためのマッチングモジュール（５０）と、
   弾性マッチングされた前記術前三次元画像データ（６）の少なくとも一部を前記術中画像データ（１４）と組み合わせて前記出力画像データ（５４）を形成するための画像形成モジュール（５２）と、
   を有する医用観察装置（１）。
9. 前記医用観察装置（１）は、さらに、前記出力画像データ（５４）を表示するためのディスプレイアセンブリ（５６）を有する、
   請求項８記載の医用観察装置（１）。
10. 前記カメラアセンブリ（８）は、鏡面反射を低減するための少なくとも１つのフィルタ装置（２６）を有しており、前記フィルタ装置（２６）は、少なくとも１つの交差偏光子ペアを有する、
    請求項８または９記載の医用観察装置（１）。
11. 前記カメラアセンブリ（８）は、少なくとも１つの蛍光体（２２）の蛍光スペクトルにマッチされた通過帯域をもつ少なくとも１つのフィルタ装置（２８）を有する、
    請求項８から１０までのいずれか１項記載の医用観察装置（１）。
12. 前記カメラアセンブリ（８）は、光学レンズシステム（６２）と、ポジショニングデータ（６０）を取得するための少なくとも１つのポジションセンサ（５８）と、を有しており、
    前記ポジショニングデータ（６０）は、前記光学レンズシステム（６２）の焦点距離、焦点深度および間隔設定、視野（１０）の大きさ、寸法および配向、のうちの少なくとも１つを表す、
    請求項８から１１までのいずれか１項記載の医用観察装置（１）。
13. 前記画像プロセッサアセンブリ（４０）は、識別された前記脈管叢構造（４８）において血流方向（６４）を計算するように構成されており、その際に前記画像形成モジュール（５２）は、前記出力画像データ（５４）における識別された前記脈管叢構造（４８）を、前記血流方向（６４）を表す時変的なマーカデータと組み合わせるように適合されている、
    請求項８から１２までのいずれか１項記載の医用観察装置（１）。
14. 請求項１から７までのいずれか１項記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。