JP2020120828A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】臓器の区域の分割精度を向上できる医用画像処理装置を提供する。【解決手段】医用画像処理装置は、臓器を含むボリュームデータを取得する機能を有する取得部と、臓器の区域分割に関する処理を行う機能を有する領域処理部を備える。領域処理部は、臓器に含まれる第１の木構造を取得する機能を有し、臓器に含まれる第２の木構造を取得する機能を有し、第１の木構造及び第２の木構造に基づいて、臓器が分割された複数の第１の区域を生成する機能を有する。第１の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域の中心部を走行する。第２の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域間の境界に沿って走行する。【選択図】図５

Description

本開示は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、肺における気管支構造に基づいて、肺の区域を分割することが知られている（特許文献１参照）。特許文献１では、胸部の３次元医用画像を取得し、３次元医用画像から気管支構造を抽出し、気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得することが開示されている。

特開２０１４−７３３５５号公報

気管支を基準に肺の区域を分割すると、分割精度が低くなり、区域同士の境界の位置が実際の境界の位置と異なることがある。

本開示は、上記事情に鑑みてされたものであって、臓器の区域の分割精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムを提供する。

本開示の一態様は、臓器の区域分割を行う医用画像処理装置であって、前記臓器を含むボリュームデータを取得する機能を有する取得部と、前記臓器の区域分割に関する処理を行う機能を有する領域処理部を備え、前記領域処理部は、前記臓器を含むボリュームデータを取得し、前記臓器に含まれる第１の木構造を取得する機能を有し、前記臓器に含まれる第２の木構造を取得する機能を有し、前記第１の木構造及び前記第２の木構造に基づいて、前記臓器が分割された複数の第１の区域を生成する機能を有し、前記第１の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域の中心部を走行し、前記第２の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域間の境界に沿って走行する。

本開示によれば、臓器の区域の分割精度を向上できる。

第１の実施形態における医用画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図 医用画像処理装置の機能構成例を示すブロック図 比較例のボロノイ分割結果を示す図 第１の実施形態のボロノイ分割結果を補正した図 区域分割に用いる静脈の範囲の一例を示す図 区域分割手順の第１例を示すフローチャート 区域分割手順の第１例を示す図 区域分割手順の第１例を示す図 区域分割手順の第１例を示す図 区域分割手順の第２例を示すフローチャート ボロノイ分割結果の補正例を示す図 静脈を加味した区域分割結果を利用した処理手順の一例を示すフローチャート 従来の肺の区域分割を説明するための図 従来の肝臓の区域分割を説明するための図

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

（本開示の一形態を得るに至った経緯）
図１０Ａは、従来の肺の区域分割を説明するための図である。図１０Ａに示すＭＲＲ画像では、葉間膜（矢印の先端部参照）が映り込んでいる。肺は、葉間膜の位置を基に複数の区域に分割可能である。図１０Ｂは、従来の肝臓の区域分割を説明するための図である。図１０Ｂに示すＭＲＲ画像では、肝鎌状間膜（矢印の先端部参照）が映り込んでいる。肝臓は、肝鎌状間膜の位置を基に複数の区域に分割可能である。しかし、区域よりも下位の亜区域では、葉間膜や肝鎌状間膜を基にした区域分割が困難である。また、葉間膜や肝鎌状間膜が一部欠損している患者では、葉間膜や肝鎌状間膜を基にした区域分割が困難である。

また、動脈や門脈が臓器（組織）を栄養するため、動脈や門脈を中心に、臓器の区域が形成される。肺の場合、気管支と動脈とが合わせて発達するので、気管支も臓器の区域の中心に位置し易い。よって、気管支や動脈を中心としてボロノイ分割を行うと区域の近似が得られる。

以下の実施形態では、臓器の区域の分割精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムについて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における医用画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１００は、ポート１１０、ＵＩ１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

医用画像処理装置１００には、ＣＴ装置２００が接続される。医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００からボリュームデータを取得し、取得されたボリュームデータに対して処理を行う。医用画像処理装置１００は、ＰＣとＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。

ＣＴ装置２００は、被検体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。被検体は、生体、人体、動物、等を含んでよい。ＣＴ装置２００は、被検体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータを医用画像処理装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。ＣＴ画像の撮像には、ＣＴ撮像に関する撮像条件や造影剤の投与に関する造影条件が考慮されてよい。なお、造影は、臓器の動脈や静脈に対して行われてよい。造影は、臓器の特性に応じて異なるタイミングで複数回実施されてよい。

医用画像処理装置１００内のポート１１０は、通信ポートや外部装置接続ポート、組み込みデバイスへの接続ポートを含み、ＣＴ画像から得られたボリュームデータを取得する。取得されたボリュームデータは、直ぐにプロセッサ１４０に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。また、ボリュームデータは、記録媒体や記録メディアを介して取得されてもよい。また、ボリュームデータは中間データ、圧縮データやシノグラムの形で取得されてもよい。また、ボリュームデータは医用画像処理装置１００に取り付けられたセンサーデバイスからの情報から取得されてもよい。ポート１１０は、ボリュームデータ等の各種データを取得する取得部として機能する。

ＵＩ１２０は、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでよい。ＵＩ１２０は、医用画像処理装置１００のユーザから、任意の入力操作を受け付ける。ユーザは、医師、放射線技師、学生、又はその他医療従事者（Paramedic Staff）を含んでよい。

ＵＩ１２０は、各種操作を受け付ける。例えば、ボリュームデータやボリュームデータに基づく画像（例えば後述する３次元画像、２次元画像）における、関心領域（ＲＯＩ）の指定や輝度条件の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、各種組織（例えば、血管、気管支、臓器、器官、骨、脳、心臓）の領域を含んでよい。組織は、病変組織、正常組織、腫瘍組織、等を含んでよい。

ディスプレイ１３０は、例えばＬＣＤを含んでよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像や２次元画像を含んでよい。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、仮想内視鏡画像、仮想超音波画像、ＣＰＲ画像、等を含んでもよい。ボリュームレンダリング画像は、レイサム（RaySum）画像、ＭＩＰ画像、ＭｉｎＩＰ画像、平均値画像、又はレイキャスト画像を含んでもよい。２次元画像は、アキシャル画像、サジタル画像、コロナル画像、ＭＰＲ画像、等を含んでよい。

メモリ１５０は、各種ＲＯＭやＲＡＭの一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤやＳＳＤの二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、ＵＳＢメモリやＳＤカードの三次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、ポート１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、各種プログラムを含んでもよい。メモリ１５０は、プログラムが記録される非一過性の記録媒体の一例である。

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、又はＧＰＵを含んでもよい。プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶された医用画像処理プログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う処理部１６０として機能する。

図２は、処理部１６０の機能構成例を示すブロック図である。

処理部１６０は、領域処理部１６１、画像生成部１６２、及び表示制御部１６３を備える。処理部１６０は、医用画像処理装置１００の各部を統括する。なお、処理部１６０に含まれる各部は、１つのハードウェアにより異なる機能として実現されてもよいし、複数のハードウェアにより異なる機能として実現されてもよい。また、処理部１６０に含まれる各部は、専用のハードウェア部品により実現されてもよい。

領域処理部１６１は、例えばポート１１０を介して、被検体のボリュームデータを取得する。領域処理部１６１は、ボリュームデータに含まれる任意の領域を抽出する。領域処理部１６１は、例えばボリュームデータの画素値に基づいて、自動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。領域処理部１６１は、例えばＵＩ１２０を介して、手動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。関心領域は、肺、肝臓、気管支、肺動脈、肺静脈、門脈、肝静脈、等の領域を含んでよい。

領域処理部１６１は、被検体の臓器を区域によって分割する。領域処理部１６１は、この区域分割に係る処理を行う。区域は、臨床的に予め規定された領域と少なくとも大まかに一致してよい。臓器は、肺、肝臓、その他の臓器を含んでよい。区域は、複数の区域の組み合わせの少なくとも一部の領域であってもよい。臓器が肺の場合、区域は、区域よりも細かな範囲の単位である亜区域を含んでよい。また、区域は、亜区域よりも細かな範囲の単位（例えば亜々区域）を含んでよい。また、区域は、葉を含んでよい。

領域処理部１６１は、ボロノイ分割により臓器を複数の区域に分割してよい。ボロノイ分割では、基準となる線又はこの線上の点との距離を基に、区域を分割してよい。基準となる線は、血管、気管支、等の管状組織の走行を表す線であってよい。

領域処理部１６１は、抽出された、臓器の区域の中心部を走行し易い木構造Ｔ１（例えば気管支、動脈、門脈）に基づいて、ボロノイ分割により臓器の区域を分割してよい。領域処理部１６１は、このボロノイ分割の結果を、区域の端部や境界を走行し易い木構造Ｔ２（例えば、静脈、リンパ管）を用いて補正してよい。また、領域処理部１６１は、抽出された木構造Ｔ１及び木構造Ｔ２に基づいて、ボロノイ分割により臓器を区域で分割してよい。領域処理部１６１は、このボロノイ分割の結果を、木構造Ｔ２を用いて補正してよい。木構造Ｔ１、Ｔ２は、管状組織でよい。

領域処理部１６１は、補正されたボロノイ分割結果を用いて、臓器における切除対象領域を算出してよい。切除対象領域は、例えば、臓器から腫瘍部分を切除するための腫瘍を含む領域である。

画像生成部１６２は、各種画像を生成する。画像生成部１６２は、取得されたボリュームデータの少なくとも一部（例えば抽出された領域、区域のボリュームデータ）に基づいて、３次元画像や２次元画像を生成する。表示制御部１６３は、各種データ、情報、画像をディスプレイ１３０に表示させる。例えば、３次元画像又は２次元画像を表示させてよい。例えば、静脈を加味して臓器をボロノイ分割した結果を表示させてよい。

図３Ａは、比較例のボロノイ分割結果を示す図である。図３Ａでは、木構造Ｔ１としての動脈ＡＸ１を基に、臓器が区域ＺＸ１，ＺＸ２に分割されている。ボロノイ分割の分割面ＳＸ１が区域ＺＸ２に入り込んでおり、分割面ＳＸ１が臓器の臨床的な区域ＺＸ１，ＺＸ２の境界面ＩＳＸと一致していない。

図３Ｂは、本実施形態の木構造Ｔ２としての静脈Ｖ１を加味してボロノイ分割結果の補正した図である。図３Ｂでは、動脈Ａ１、静脈Ｖ１、等が示されている。ボロノイ分割の分割面ＳＸ１が、臨床上の区域Ｚ１，Ｚ２の境界を走行し易い静脈Ｖ１を基に補正され、移動している。図３Ｂでは、静脈Ｖ１に沿って臨床的な区域Ｚ１，Ｚ２間の境界面ＩＳが配置され、分割面Ｓ１がこの境界面ＩＳと一致するよう補正されている。これは、静脈が隣り合う臓器の区域間に沿って走行し易い性質があることに、発明者が気付いたことを利用している。

図４は、区域分割に用いる木構造Ｔ２としての静脈の範囲の一例を示す図である。ＵＩ１２０は、区域分割に用いる静脈Ｖ１の枝を選択する操作を受け付けてよい。この選択は、静脈Ｖ１の枝における任意の点ｐ１の選択でもよいし、静脈Ｖ１の枝における任意の範囲の選択でもよい。領域処理部１６１は、ＵＩ１２０を介して静脈の枝の点ｐ１が選択された場合、選択された点ｐ１に基づいて、区域分割に用いる静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。例えば、点ｐ１から枝の根元側における分岐点ｐ２までの距離を基に、静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。静脈Ｖ１における第何分枝（第Ｎ分枝）まで加味して区域分割するかを予め定めておき、Ｎの値を基に静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。点ｐ１と動脈Ａ１との距離を基に、静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。また、ＵＩ１２０を介して静脈の範囲が選択された場合、この範囲を区域分割に用いる静脈の範囲ｖ１１として指定してよい。

領域処理部１６１は、ＵＩ１２０による静脈の範囲ｖ１１の指定の代わりに、自動及び手動ラベリング結果を利用して静脈の範囲ｖ１１を自動及び手動で指定してよい。気管支、動脈、静脈、等においても、ラベリング結果を利用して、それぞれの特定の範囲を自動指定してよい。領域処理部１６１は、腫瘍の大きさ及び位置に基づいて、動脈の枝のどの範囲まで（第Ｎ分枝まで）切除が必要か推定し、推測結果を基に、静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。領域処理部１６１は、区域分割に使用される動脈Ａ１を指定し、この動脈の範囲を指定してよい。この動脈の範囲と静脈の範囲ｖ１１とを対応させて、静脈の範囲ｖ１１を指定してよい。

なお、静脈の末梢ｖ１２は、静脈の範囲ｖ１１に含まれなくてよい。これにより、静脈の末梢側の小枝が全て静脈の範囲ｖ１１に含まれることを抑制でき、静脈の範囲ｖ１１に基づく区域分割の精度を向上できる。また、静脈の末梢側は、腫瘍を加味した切除時に切除範囲に含まれることから、静脈の末梢側の範囲では厳密な分割を要しない。また、静脈の根本ｖ１３についても、静脈の範囲ｖ１１に含まれなくてよい。これにより、区域分割の対象となる静脈の枝とは別の枝も静脈の範囲ｖ１１として指定されることを抑制できる。

次に、医用画像処理装置１００の動作例について説明する。

図５は、区域分割手順の第１例を示すフローチャートである。ここでは、木構造Ｔ１として気管支を例示するが、肺動脈でもよい。図５の処理は、主に領域処理部１６１によって行われる。

まず、肺全体を含むボリュームデータを取得する（Ｓ１１）。ボリュームデータから肺全体の領域及び気管支の領域（気管支領域ＭＰ）を抽出する（Ｓ１２）。また、ボリュームデータから肺動脈の領域（肺動脈領域ＭＡ）及び肺静脈の領域（肺静脈領域ＭＶ）を抽出する（Ｓ１３）。この場合、肺動静脈分離アルゴリズムを実行してよい。抽出された気管支領域ＭＰを基に、気管支領域ＭＰの末梢まで含む気管支のパスツリーＴＰを生成する（Ｓ１４）。抽出された肺静脈領域ＭＶを基に、肺静脈領域ＭＶの末梢まで含む肺静脈のパスツリーＴＶを生成する（Ｓ１４）。

パスツリーＴＰに含まれる気管支領域ＭＰの各枝{Ｐｉ|ｉは気管支枝の識別番号}を得る（Ｓ１５）。パスツリーＴＶに含まれる肺静脈領域ＭＶの各枝{Ｖｉ|ｉは肺静脈枝の識別番号}を得る（Ｓ１５）。{Ｐｉ}∪{Ｖｉ}に含まれる点を基に、ボロノイ分割する（Ｓ１６）。

ボロノイ分割の結果、気管支領域ＭＰの各枝{Ｐｉ}が属する各分割領域{Ｍｉ|Ｐｉを近傍とする領域、ｉは分割領域の識別番号}が形成される（図６Ａ参照）。肺全体の領域において、各分割領域{Ｍｉ}以外の領域は、肺静脈領域ＭＶの各枝{Ｖｉ}が属する残された各領域（各残領域{Ｒｉ｜ｉは残領域の識別番号}）となる。{Ｍｉ}を、例えばFast Marchingによって{Ｒｉ}へ領域拡張し、各拡張分割領域{Ｍ２ｉ}を生成する（図６Ｂ、図６Ｃ参照）。この場合、{Ｍｉ}の所定の点のMarching速度は、{Ｍｉ}の所定の点とこの点に最も近い{Ｖｉ}との距離に比例してよい。これにより、{Ｒｉ}に含まれていた点も、{Ｍ２ｉ}のいずれかに属することとなる。そして、各拡張分割領域{Ｍ２ｉ}の境界に、肺静脈領域ＭＶの各枝{Ｖｉ}が概ね走行することとなる。このように、Ｓ１６のボロノイ分割の結果発生する各残領域{Ｒｉ}を、肺静脈領域ＭＶの各枝{Ｖｉ}を元に按分する（Ｓ１７）。

図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃは、ボロノイ分割結果の按分例を示す図である。図６Ａでは、ボロノイ分割の結果、気管支領域ＭＰの枝Ｐｉは、分割領域Ｍｉに属する。気管支領域ＭＰの枝Ｐｉ＋１は、分割領域Ｍｉ＋１に属する。肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉは、残領域Ｒｉに属する。ボロノイ分割の結果得られる分割面Ｓ１１は、各分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１、残領域Ｒｉなどの領域の境界に位置する。

図６Ｂでは、ボロノイ分割結果を示す図６Ａの状態から、分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１が、分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１の間に存在し肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉが属する残領域Ｒｉに向かって浸食し、拡張する様子を示している。この場合、拡張中の分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１が肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉに近づく程、分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１が拡張する速度が遅くなる。拡張速度が遅くなることは、肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉと分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１との距離が疑似的に遠くなるようにすることに相当する。つまり、肺静脈領域ＭＶの近傍に重み付けがされている。

図６Ｃでは、分割領域Ｍｉ、Ｍｉ＋１が残領域Ｒｉに属する肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉに向かって拡張した結果、肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉを境界として、分割領域Ｍｉの拡張結果に相当する拡張分割領域Ｍ２ｉと、分割領域Ｍｉ＋１の拡張結果に相当する拡張分割領域Ｍ２ｉ＋１と、が形成されることを示す。

図７は、区域分割手順の第２例を示すフローチャートである。図７の処理は、主に領域処理部１６１によって行われる。

まず、肝臓を含むボリュームデータを取得する（Ｓ２１）。ボリュームデータから肝臓の領域を抽出する（Ｓ２２）。また肝臓の領域から、門脈の領域（門脈領域ＭＰ）及び肝静脈の領域（肝静脈領域ＭＶ）を抽出する（Ｓ２３）。区域分割の粒度を指定する（Ｓ２４）。区域分割の粒度は、門脈及び肝静脈の第何分枝（第Ｎ分枝）までの区域を分割するかを示してよい。この場合、ＵＩ１２０を介して区域分割の粒度の入力を受け付けてよい。抽出された門脈領域ＭＰを基に、指定された粒度で、門脈の第Ｎ分枝まで含む門脈のパスツリーＴＰを生成する（Ｓ２５）。抽出された肝静脈領域ＭＶを基に、指定された粒度で、肺静脈の第Ｎ分枝まで含む肝静脈のパスツリーＴＶを生成する（Ｓ２５）。

肝臓において、門脈のパスツリーＴＰを基に、ボロノイ分割する（Ｓ２６）。ボロノイ分割により、各分割区域{Ｓｉ|ｉは門脈支枝の識別番号}が得られる。ＵＩ１２０を介して肝静脈の枝Ｖｉの指定を受け、この際の操作情報を取得する（Ｓ２７）。肝静脈の枝Ｖｉに隣接する門脈の枝Ｐｉ、Ｐｉ＋１と、門脈の枝Ｐｉ、Ｐｉ＋１が属する分割区域Ｓｉ、Ｓｉ＋１と、を取得する（Ｓ２８）。肝静脈の枝Ｖｉ上の点を含み、門脈の枝Ｐｉから枝Ｐｉ＋１に向かうベクトルＶＲに垂直な面Ｓ１２を設定する（図８参照）。そして、分割区域Ｓｉ、Ｓｉ＋１の境界を面Ｓ１２に移動させる（Ｓ２９）。これにより、ボロノイ分割の分割面が面Ｓ１２に移動し、肝静脈の枝の位置が分割区域Ｓｉ、Ｓｉ＋１の境界となる。

図８は、ボロノイ分割結果の補正例である。

領域処理部１６１は、肝静脈の枝Ｖｉ上の点について、ベクトルＶＲに垂直に面Ｓ１２を設定する。枝Ｖｉ上の点は、枝Ｖｉ上の全体の点でもよいし、図８に示すように、門脈の枝Ｐｉと枝Ｐｉ＋１と枝Ｐｉ、Ｐｉ＋１の分岐点ｐ３に囲まれた範囲内の枝Ｖｉ上の点でもよい。ベクトルＶＲの向きは、厳密に枝Ｐｉから枝Ｐｉ＋１に向かうベクトルの向きでなくてもよい。例えば、ベクトルＶＲの向きは、枝Ｐｉの先端（分岐点ｐ３と反対側のＰｉの端部）から枝Ｐｉ＋１の先端（分岐点ｐ３と反対側のＰｉ＋１の端部）に向かうベクトルの向きでもよい。ベクトルＶＲの向きは、枝Ｐｉ、Ｐｉ＋１において分岐点ｐ３から等距離な点同士を結ぶベクトルの向きでもよい。枝Ｖｉ上の各点を通る各ベクトルＶＲの向きは、枝Ｖｉにおける各点の位置によって同じでも異なってもよい。領域処理部１６１は、枝Ｖｉの先端から先のパスを補外してもよい。なお、図８では、門脈領域ＭＰの枝Ｐｉ＋１と肝静脈領域ＭＶの枝Ｖｉとが交差しているが、３次元空間上では交差しなくてもよい。

図９は、静脈を加味した区域分割結果の利用の一例を示すフローチャートである。図９の処理は、例えば、肺の腫瘍を除去するための区域切除の術前シミュレーションとして用いてよく、図５のＳ１７の後に行われてよい。また、肝臓の腫瘍を除去するための区域切除の術前シミュレーションとして適用してよく、図７のＳ２９の後に適宜、肝臓や門脈などと読み替えて行われてもよい。図９の処理は、主に領域処理部１６１によって行われる。

まず、肺全体の領域から、腫瘍の領域（腫瘍領域ＭＬ）を抽出する（Ｓ３１）。腫瘍領域ＭＬを外方に向かって手術時の安全距離だけ拡張し、安全領域ＭＬ２を得る（Ｓ３２）。各拡張分割領域{Ｍ２ｉ}から、ＭＬ２と領域が重複する１つ以上のＭ２ｉからなる組Ｓｅｔ（Ｍ２ｉ）を抽出する（Ｓ３３）。気管支の各枝ΣＰｉから、拡張分割領域の組Ｓｅｔ（Ｍ２ｉ）のいずれかに属する１つ以上の枝Ｐｉの組Ｓｅｔ（Ｐｉ）を取得する（Ｓ３４）。気管支の組Ｓｅｔ（Ｐｉ）に共通する枝の根本Ｐｒｏｏｔ（分岐点）を取得する（Ｓ３５）。根本Ｐｒｏｏｔから延びている（根本Ｐｒｏｏｔよりも先端側の）気管支の枝Ｐｉの組Ｓｅｔ２（Ｐｉ）を取得する（Ｓ３６）。Ｓｅｔ２（Ｐｉ）が属する、Ｍ２ｉの組Ｓｅｔ（Ｍ２ｉ）を切除対象領域とする（Ｓ３７）。ディスプレイ１３０は、切除対象領域を表示する（Ｓ３７）。ディスプレイ１３０は、切除対象領域以外の領域を表示し、ユーザは、この表示を見比べることができる。

このように、医用画像処理装置１００は、静脈を加味した区域分割結果を利用して、腫瘍を切除するための切除対象領域を導出できる。よって、ユーザは、切除対象領域の形状及び区域間の境界面と血管との位置関係を手術計画の段階で把握でき、手術時の目安とすることができる。また、ユーザは、切除区域と残置区域の体積を手術計画の段階で把握でき、手術時の目安とすることができる。また、ユーザは、腫瘍からある程度の安全距離を加味しながら、腫瘍を含む肺の領域を最小限に切除できる。肺や肝臓のように区域毎に区分可能な臓器は、例えば腫瘍が発見された際に、区域単位でその臓器の一部を切除可能である。この際、ユーザは、安全距離を加味して臓器の静脈に沿って剥離鉗子等を被検体に挿入でき、臓器の一部を切除し易くなる。

以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

上記実施形態では、ボロノイ分割は、距離の定義によって様々な結果が得られてよい。ここでの距離は、ユークリッド距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、等を含んでよい。例えば、離散ボロノイ分割では、計算の高速化のために、様々な距離が用いられてよい。

上記実施形態では、区域分割では、臓器全体の形状の抽出後に、抽出された領域内において距離が算出されてよい。また、区域分割では、肝鎌状間膜、葉間膜、小葉間隔壁、等のボリュームデータ上に顕在している境界面が予め抽出されて利用されてよい。また、区域分割では、ボロノイ分割の他、距離マップを用いて区域を分割したり、各種ボロノイ分割の亜種、Snake、LevelSetなど境界面がボリュームデータ上に顕在することを必要としない手法を用いて区域を分割したりしてよい。

上記実施形態では、ボロノイ分割によって、区域に属する領域と、いずれの区域に属するか未確定の領域に分割してから、未確定の領域を各区域に按分することと、を例示したが、これに限られない。また、ボロノイ分割の後に、分割された区域の境界を補正することを例示したが、これに限られない。１度のボロノイ分割により、静脈付近を境界とする分割領域を生成してもよい。例えば、臓器が肺であるとすると、気管支のパスツリーＴＰにおける隣接する枝Ｐｉ、Ｐｉ＋１についてそれぞれ、間を通る肺静脈の枝Ｖｉを特定してよい。肺静脈の枝Ｖｉ上の点を含み、気管支の枝Ｐｉから枝Ｐｉ＋１に向かうベクトルＶＲに垂直な面Ｓ１３（不図示）を設定してよい。面Ｓ１３上では距離に重み付けして進行するような距離空間ｍｅｔを生成してよい。つまり、距離空間ｍｅｔは、面Ｓ１３において、移動する（拡張する）点が進み難い（拡張し難い）空間であり、実際よりも距離が長くなるような空間である。肺全体の領域内で、距離空間ｍｅｔを用いて、気管支のパスツリーＴＰを基に、ボロノイ分割してよい。なお、面Ｓ１３上だけでなく、面Ｓ１３から所定距離以内の範囲において、距離に重み付けして進行する距離空間ｍｅｔが設定されてよい。

また、このボロノイ分割では、気管支の枝Ｐｉにおける点を中心に拡張させていき、枝Ｐｉが属する仮定分割領域ＺＭｉ（不図示）、枝Ｐｉが属する仮定分割領域ＺＭｉ＋１（不図示）を仮定してよい。拡張中の仮定分割領域ＺＭｉ、ＺＭｉ＋１が肺静脈領域ＭＶの枝Ｖｉに近づく程、仮定分割領域ＺＭｉ、ＺＭｉ＋１が拡張する速度が遅くなるようにして、ボロノイ分割してよい。このボロノイ分割の結果、境界面を補正することなく、肺静脈領域ＭＶを境界とした拡張分割領域Ｍ２ｉ、Ｍ２ｉ＋１に相当する分割領域ＺＭ２ｉ、ＺＭ２ｉ＋１（不図示）が生成され得る。

上記実施形態では、臓器の区域は、複数の臓器にまたがってもよい。領域処理部１６１は、腫瘍を抽出し、腫瘍表面と区域の境界面との距離を算出し、安全距離として表示してよい。例えば、安全距離を加味して、区域切除もしくは亜区域切除を選択できる。また、区域単位の切除もしくは、非区域切除（区域によらない切除、例えば楔形切除、部分切除）を選択するよう支援できる。

上記実施形態では、表示制御部１６３は、臓器の体積、区域体積、切除対処領域の体積、残存体積、等を表示してよい。表示制御部１６３は、臓器の領域と切除対象領域とに基づいて、切除割合や残存割合を表示してよい。区域体積は、区域分割されたそれぞれの区域の体積でよい。区域体積は、指定された第Ｎ分枝までの区域の体積でよい。残存割合は、臓器全体の体積に対する切除されずに残存した区域の体積の割合でよい。区域体積や残存割合を算出することで、区域切除と非区域切除との比較でき、ユーザが、より適した切除方法を検討できる。この場合、領域処理部１６１は、非区域切除の場合の区域体積や残存割合も算出してよい。区域分割の分割精度が向上することで、医用画像処理装置１００は、切除対象の区域の体積を正確に把握でき、切除後の臓器の機能に対する影響度を正確に認識できる。

上記実施形態では、腫瘍の切除を例示したが、腫瘍以外の病変部を切除する術式に適用しても良い。この場合は、安全距離はなくても良い。上記実施形態では、領域処理部１６１は、区域を区分する境界面を移動（補正）させるために、既知のセグメンテーション手法（例えばレベルセット法、スネーク法）を複合して利用してよい。上記実施形態では、管状組織の領域からパスツリーを作成したが、トラッキング処理によりボリュームデータからパスツリーを直接生成してもよい。

上記実施形態では、木構造Ｔ１が例えば気管支や門脈であり、木構造Ｔ２が例えば静脈であることを例示したが、臓器によっては木構造Ｔ１を動脈や静脈、木構造Ｔ２を動脈やリンパ管としてもよい。この場合、静脈を境界として肝臓の区域が認識されてもよいし、動脈を境界として肝臓の区域が認識されてもよい。これによって、例えば、静脈を温存したいときに利用できる。また、肺では、木構造Ｔ１を肺動脈から作成してもよい。また、木構造Ｔ１もしくは木構造Ｔ２としての腸管の内腔や腸壁を用いて、折り畳まれた腸壁（臓器の一例）を認識してもよい。この場合、静脈を境界として腸の区域が認識されてもよいし、動脈を境界として腸の区域が認識されてもよい。また、木構造Ｔ１もしくは木構造Ｔ２として神経の走行を用いてもよい。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ（例えば画像データサーバ（ＰＡＣＳ）（不図示））等へ送信され、保管されてもよい。この場合、必要時に医用画像処理装置１００のポート１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へポート１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００と医用画像処理装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、医用画像処理装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。

上記実施形態では、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、被検体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、血管造影装置（Angiography装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、ＰＥＴ装置は、他のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。また、臓器、腫瘍、木構造Ｔ１、木構造Ｔ２はそれぞれ異なるモダリティ装置から取得されて良い。

上記実施形態は、医用画像処理装置１００における動作が規定された医用画像処理方法として表現可能である。また、コンピュータに医用画像処理方法の各ステップを実行させるためのプログラムとして表現可能である。

（上記実施形態の概要）
上記実施形態の一態様は、臓器の区域分割を行う医用画像処理装置１００であって、臓器を含むボリュームデータを取得する機能を有する取得部（例えばポート１１０）と、臓器の区域分割に関する処理を行う機能を有する処理部１６０（例えば領域処理部１６１）を備えてよい。処理部１６０は、臓器に含まれる第１の木構造（例えば木構造Ｔ１）を取得する機能を有し、臓器に含まれる第２の木構造（例えば木構造Ｔ２）を取得する機能を有し、第１の木構造及び第２の木構造に基づいて、臓器が分割された複数の第１の区域（例えば、拡張分割領域Ｍ２、面が移動した分割区域Ｓｉ、分割領域ＺＭ２）を生成する機能を有し。第１の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域の中心部を走行し、第２の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域間の境界に沿って走行する、医用画像処理装置であってよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、第２の木構造を利用して、臨床上の臓器の区域に近い区域を得ることができる。第２の木構造が属する区域を曖昧とせずに境界に位置させることで、臓器の区域の分割精度を向上でき、手術計画や術中ナビゲーションの精度を向上させることが出来る。また、区域分割に対するユーザの違和感が低減する。

また、処理部１６０は、第１の木構造及び第２の木構造に基づいて、臓器を複数の第２の区域（例えば分割領域Ｍｉ）に分割する機能を有してよい。処理部１６０は、複数の第２の区域のうち第２の木構造に従属する区域（例えば残領域Ｒｉ）を、第２の木構造の枝の少なくとも一部が区域間の境界に沿って走行するように、従属する区域を分割し、第１の木構造に従属する区域（例えば分割領域Ｍｉ）に按分することによって、複数の第１の区域（例えば拡張分割領域Ｍ２）を生成する機能を有してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、第２の木構造（例えば肺静脈領域ＭＶに見いだされる木構造）を加味した区域分割（例えばボロノイ分割）ができる。その結果、第２の木構造を加味した区域分割の分割面が、第２の木構造に沿うように作成され、第１の木構造のみを利用した区域分割と比較して臨床上の区域の境界面ＩＳに近づき、区域の分割精度が向上する。

また、処理部１６０は、少なくとも第１の木構造に基づいて、臓器を複数の第３の区域（例えば分割区域Ｓｉ）に分割する機能を有してよい。処理部１６０は、第２の木構造に基づいて、複数の第３の区域の境界面（例えば分割面）の位置を補正して、複数の第１の区域を生成してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、第２の木構造（例えば肝静脈領域ＭＶ）を加味しない区域分割の結果を、肝静脈領域ＭＶを用いて補正できる。したがって、第２の木構造を加味しない区域分割の分割面が、肝静脈領域ＭＶに沿うように補正される。よって、区域分割の分割面が臨床上の区域の境界面ＩＳに近づき、区域の分割精度が向上する。

また、処理部１６０は、第１の木構造における隣り合う第１の枝（例えば枝Ｐｉ）及び第２の枝（例えば枝Ｐｉ＋１）を取得する機能を有してよい。処理部１６０は、第１の枝と第２の枝の間に位置する第２の木構造における第３の枝（例えばＶｉ）を取得する機能を有してよい。処理部１６０は、第３の枝の近傍に重み付けし、第１の木構造、第２の木構造、及び重み付けに基づいて、臓器を第１の区域に分割する機能を有してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、ボロノイ分割のための距離空間を工夫して、１度の区域分割で区域の分割精度を向上できる。

また、処理部１６０は、第２の木構造の少なくとも一部を指定する操作情報を取得する機能を有してよい。指定された上記一部を境界とするように、複数の第３の区域の境界面ＩＳの位置を補正する機能を有してよい。また、医用画像処理装置１００は、複数の第１の区域を表示する表示部（例えばディスプレイ１３０）、を備えてよい。また、第２の木構造は、静脈でよい。

これにより、ユーザは、ＵＩ１２０を用いて、特定の第２の木構造を指定して、この第２の木構造を基に区域分割の結果を修正できる。医用画像処理装置１００は、例えば、第２の木構造の領域が所望しない区域に含まれる場合でも、指定された第２の木構造が所望する区域の境界に位置するように、区域の境界を決定できる。また、ユーザは、ディスプレイ１３０を確認して、第１の区域の様子を観察できる。また、医用画像処理装置１００は、どの区域に属するか曖昧になり易い静脈の少なくとも一部が、区域間の境界に位置するよう区域を生成できる。

本実施形態の一態様は、臓器の区域分割を行う医用画像処理方法であって、臓器を含むボリュームデータを取得するステップと、臓器に含まれる第１の木構造を取得するステップと、臓器に含まれる第２の木構造を取得するステップと、第１の木構造及び第２の木構造に基づいて、臓器が分割された複数の第１の区域を生成するステップと、を有し、第１の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域の中心部を走行し、第２の木構造の枝の少なくとも一部が、複数の第１の区域間の境界に沿って走行する、医用画像処理方法でよい。

本実施形態の一態様は、上記の医用画像処理方法をコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラムでよい。

本開示は、臓器の区域の分割精度を向上できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム等に有用である。

１００ 医用画像処理装置
１１０ ポート
１２０ ユーザインタフェース（ＵＩ）
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
１６０ 処理部
１６１ 領域処理部
１６２ 画像生成部
１６３ 表示制御部
２００ ＣＴ装置

Claims (9)

1. 臓器の区域分割を行う医用画像処理装置であって、
   前記臓器を含むボリュームデータを取得する機能を有する取得部を備え、
   前記臓器の区域分割に関する処理を行う機能を有する領域処理部を備え、
   前記領域処理部は、
   前記臓器に含まれる第１の木構造を取得する機能を有し、
   前記臓器に含まれる第２の木構造を取得する機能を有し、
   前記第１の木構造及び前記第２の木構造に基づいて、前記臓器が分割された複数の第１の区域を生成する機能を有し、
   前記第１の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域の中心部を走行し、
   前記第２の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域間の境界に沿って走行する、
   医用画像処理装置。
2. 前記領域処理部は、
   前記第１の木構造及び前記第２の木構造に基づいて、前記臓器を前記複数の第２の区域に分割する機能を有し、
   前記複数の第２の区域のうち前記第２の木構造に従属する区域を、前記第２の木構造の枝の少なくとも一部が区域間の境界に沿って走行するように前記従属する区域を分割し、前記第１の木構造に従属する区域に按分することによって、前記複数の第１の区域を生成する機能を有する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記領域処理部は、
   少なくとも前記第１の木構造に基づいて、前記臓器を前記複数の第３の区域に分割する機能を有し、
   前記第２の木構造に基づいて、前記複数の前記第３の区域の境界面の位置を補正して、前記複数の第１の区域を生成する機能を有する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
4. 前記領域処理部は、
   前記第１の木構造における隣り合う第１の枝及び第２の枝を取得する機能を有し、
   前記第１の枝と前記第２の枝の間に位置する前記第２の木構造における第３の枝を取得する機能を有し、
   前記第３の枝の近傍に重み付けする機能を有し、
   前記第１の木構造、前記第２の木構造、及び前記重み付けに基づいて、前記臓器を前記第１の区域に分割する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
5. 前記領域処理部は、
   前記第２の木構造の少なくとも一部を指定する操作情報を取得する機能を有し、
   指定された前記一部を境界とするように、前記複数の前記第３の区域の境界面の位置を補正する機能を有する、
   請求項３に記載の医用画像処理装置。
6. 前記複数の第１の区域を表示する表示部、を更に備える
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第２の木構造は、静脈である、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
8. 臓器の区域分割を行う医用画像処理方法であって、
   臓器を含むボリュームデータを取得するステップと、
   前記臓器に含まれる第１の木構造を取得するステップと、
   前記臓器に含まれる第２の木構造を取得するステップと、
   前記第１の木構造及び前記第２の木構造に基づいて、前記臓器が分割された複数の第１の区域を生成するステップと、
   を有し、
   前記第１の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域の中心部を走行し、
   前記第２の木構造の枝の少なくとも一部が、前記複数の第１の区域間の境界に沿って走行する、
   医用画像処理方法。
9. 請求項８に記載の医用画像処理方法をコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラム。