JP2019500960A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 三次元心臓画像における患者の心臓の冠動脈血管樹をセグメント化するためのシステムであって、
   適合心臓モデルに基づいて前記三次元心臓画像における心臓組織の内面及び外面から空間境界を設定するように構成される一つ又はそれより多くのプロセッサを有する冠動脈ボリューム規定ユニットと、
   前記心臓組織の前記内部及び外部から設定される前記空間境界によって制限される探索空間を用いるセグメンテーションアルゴリズムを使用して、前記三次元心臓画像における前記冠動脈血管樹をセグメント化するように構成される前記一つ又はそれより多くのプロセッサを有する冠動脈セグメンテーションユニットと
   を有する、システム。
2. 前記空間境界は、外部の心臓表面からの第一の距離の第一の境界を含み、セグメンテーションから前記第一の距離の外部の組織を除外し、内部の心臓表面からの第二の距離の第二の境界を含み、セグメンテーションから前記第二の距離によって囲まれる組織を除外する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記適合心臓モデルに基づいて冠動脈確率マップを適合させるように構成される前記一つ又はそれより多くのプロセッサを有する冠動脈補助ユニット
   を更に含み、
   前記セグメンテーションアルゴリズムは、前記確率マップに基づいてセグメンテーションを導くように前記確率マップを使用する、
   請求項１乃至２の何れか一項に記載のシステム。
4. 前記冠動脈確率マップは、前記適合心臓モデルの心臓モデルに変形可能に適合されるセグメント化冠動脈のサンプリングから構成される、請求項３に記載のシステム。
5. 前記適合心臓モデルに基づいて識別される所定のポイントに基づいて位置されるセグメンテーションアルゴリズムのための初期シードポイントを識別するように構成される、前記一つ又はそれより多くのプロセッサを有する冠動脈口ファインダユニット
   を更に含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステム。
6. 前記外面及び前記内面は異なる表面である、請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステム。
7. 前記第一の境界距離は、徐々に短縮され、前記患者の心臓の頂点に向かって減少する、請求項２乃至６の何れか一項に記載のシステム。
8. 前記冠動脈確率マップは、対応する空間的に位置されるボクセルが前記冠動脈血管樹に含まれる、指向性動脈流に基づく確率を含む、請求項３乃至７の何れか一項に記載のシステム。
9. 三次元心臓画像における患者の心臓の冠動脈血管樹をセグメント化する方法であって、
   適合心臓モデルに基づいて、前記三次元心臓画像における心臓組織の内面及び外面から空間境界を設定するステップと、
   前記心臓組織の前記内面及び外面から設定される前記空間境界によって制限される探索空間を用いるセグメンテーションアルゴリズムを使用して、前記三次元心臓画像における前記冠動脈血管樹をセグメント化するステップと
   を有する、方法。
10. 前記空間境界は、外部の心臓表面からの第一の距離の第一の境界を含み、セグメンテーションから前記第一の距離の外部の組織を除外し、内部の心臓表面からの第二の距離の第二の境界を含み、セグメンテーションから前記第二の距離によって囲まれる組織を除外する、請求項９に記載の方法。
11. 前記セグメント化するステップは、前記適合心臓モデルに基づいて冠動脈確率マップを適合させるステップを含み、
    前記セグメンテーションアルゴリズムは、前記確率マップに基づいてセグメンテーションを導くように前記確率マップを使用する、
    請求項９乃至１０の何れか一項に記載の方法。
12. 前記設定するステップは、
    前記適合心臓モデルの心臓モデルに変形可能に適合されるセグメント化冠動脈のサンプリングから前記冠動脈確率マップを構成するステップ
    を含む、請求項９乃至１１の何れか一項に記載の方法。
13. 前記内面及び外面は異なる表面である、請求項９乃至１２の何れか一項に記載の方法。
14. 前記冠動脈確率マップは、対応する空間的に位置されるボクセルが前記冠動脈血管樹に含まれる、方向性動脈流に基づく確率を含む、請求項１２乃至１３の何れか一項に記載の方法。
15. 医用画像における患者の心臓の冠動脈血管樹をセグメント化するためのシステムであって、
    適合心臓モデルを使用して前記画像における心臓組織の内面及び外面から設定される空間境界によって制限される探索空間を用いるセグメンテーションアルゴリズムを使用して前記画像における前記冠動脈血管樹をセグメント化するように構成される一つ又はそれより多くのプロセッサ
    を有する、システム。