JP4572401B2 - 医療用三次元可視化画像の自動最適化 - Google Patents

Description

本発明は、一般的に医療用可視化画像形成のための方法及び装置に関し、より具体的には、医療用三次元可視化画像の自動最適化のための方法及び装置に関する。

医療用画像形成は、一般的にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）法や磁気共鳴撮影（ＭＲ）法のような医用走査装置を使用して、解剖学的構造体の二次元画像を生成する。解剖学的構造体のスライスを表すそのような二次元画像の集合は、医師によって分析されて解剖学的構造体内の病変を識別することができる。元来、医師は、得られた三次元構造体を概念的に可視化するために、多くの場合、複数のスライスを分析することが必要であった。

マルチスライスらせんＣＴのような最新装置の導入により、日常的な臨床検査では、１人の患者の検査に数百から千を越える画像を容易に生成することができる。スライス毎に画像を吟味することはかなりの時間を要し、疲労を招き易いから、医師や放射線技師の仕事の能率に大きな制限を加える可能性がある。そのような多数の画像に対処するために、医療用画像形成では、これらの画像の吟味において医師を助ける三次元可視化ツールを使用するようになってきた。

画像の検査を促進するために、今日では多様な三次元可視化ツールが利用可能である。多断面再構成（ＭＰＲ）、最大値投影（ＭＩＰ）、ボリュームレンダリング（ＶＲ）、及びサーフェースレンダリング（ＳＲ）ツールは、入手可能な可視化ツールのうちのほんの一部に過ぎない。これらのツールは、大量の情報を処理しかつ表示することができる。しかしながら、操作者は、三次元画像生成に最適なパラメータを決定するための再構成データの全量を調べる時間を持てないことが多い。一般的に、省略時パラメータ・セットを使用して、ＭＰＲ、ＭＩＰ、ＶＲ、又はＳＲ画像を生成する。

多くの場合、三次元（３Ｄ）画像の事前定義配向及び３Ｄ画像の数は、かなり大きな改善の余地を残している。三次元（３Ｄ）キャスティング角度の不適切な選択に起因するオーバラップした構造体により、診断精度が大巾に低下する可能性がある。このオーバラップすることが原因となって、得られた３Ｄ画像内で解剖学的構造体を明瞭に見ることができないことがしばしばある。多くの場合、このことは、正しい診断にとって容認できないことである。パラメータは調節可能であり、また３Ｄ画像の数は変更可能であるが、多くの場合、そのような再構成によって望ましくない出費や時間の浪費を招くことがある。更に、元の二次元（２Ｄ）データセットを再処理することは、元の画像形成データが保管されているか又は抹消されている場合には、実用的でないか又は実行不可能となる場合がある。臨床研究により、そのような再処理は利用可能な選択肢とはならないことが判明している。
米国特許第５９３３１４６号

従って、適切な３Ｄキャスティング角度が使用されるように、得られる三次元（３Ｄ）可視化画像を自動的に最適化する三次元（３Ｄ）画像形成装置及び方法を獲得することが大いに望まれるであろう。更に、このような装置及び方法にとっては、解剖学的構造体の適切な可視化画像が得られるように、生成される３Ｄ画像の数を最適化することが有利であろう。

従って本発明の目的は、適切な３Ｄキャスティング角度が達成されるように医療用３Ｄ可視化画像を自動的に最適化するための装置及び方法を提供することである。本発明のもう１つの目的は、適切な数の３Ｄ画像が生成されるように医療用３Ｄ可視化画像を最適化する装置及び方法を提供することである。

本発明の目的に従って、医療用３Ｄ可視化画像を自動的に最適化するための方法が提供される。この方法は、３Ｄ可視化画像内で複数の解剖学的構造体を分離するステップを含む、次に、複数のキャスティング角度に対し、複数の解剖学的構造体の１つより多くと交差する光線交点の数を計算するステップが実行される。最適化された三次元可視化画像の選択を可能にするために、前記光線交点を最少化するキャスティング角度を選択するステップが実行される。最後に、選択されたキャスティング角度による最適化された医療用３Ｄ可視化画像が表示される。

本発明のその他の目的及び特徴は、添付図面と特許請求の範囲に関連してなされた、好ましい実施形態についての詳細な説明に照らして検討すると、明らかになるであろう。

次に、本発明による医療用三次元（３Ｄ）可視化画像１０を示す図である図１を参照する。可視化画像１０は、これらに限定するわけではないが、医学界において知られているＭＰＲ、ＭＩＰ、ＶＲ、及びＳＲ可視化画像を含む多様な３Ｄ可視化画像のうちのいずれであってもよい。一般にこれらの可視化画像は、ＣＴ法、ＭＲ法、又はその他の方法を用いて生成された解剖学的画像１４の二次元（２Ｄ）画像１２の再構成された集合体である。一般に解剖学的画像１４は、図１乃至図３に示す造影剤で満たされた血管１８のような複数の解剖学的構造体１６を含む。ここでは例示のために血管１８を使用したが、本発明は、多様な解剖学的構造体１６を表す広範囲の解剖学的画像１４に適用可能であることを理解されたい。

検査医師に対して得られた３Ｄ可視化画像１０が表示される時、該可視化画像１０はキャスティング角度２０の透視方向により示される。図１に示すキャスティング角度２０は、最適化されていないキャスティング角度２２である。キャスティング光線２４が複数の解剖学的構造体１６と交差して光線交点２５を形成し、検査医師が見た場合、それらが望ましくないオーバラップを生じるので、このキャスティング角度２２は最適化されていないことが分かる。３つの血管１８は、この最適化されていないキャスティング角度２０からはほぼ同一平面に在るから、オーバラップするために、血管１８は得られた３Ｄ可視化画像１０内で明瞭に可視化できない。本発明では、３Ｄ可視化画像１０の発生するオーバラップが最少化されるようにキャスティング光線２４が複数の解剖学的構造体１６と交差するように、図２に示すような最適化されたキャスティング角度２６を選択する。次に、３Ｄ可視化画像１０は、この最適化されたキャスティング角度２６で、図３に示すようにディスプレイ装置２８上に投影されることができる。これらの図においては再構成される２Ｄデータセットに対して平行に配向されたキャスティング角度２０を利用しているが、この配向方向は平行な平面に限定される必要はないことを理解されたい。これらのキャスティング角度は、再構成される幾つかの２Ｄ画像を通る傾斜角度になっていてもよい。

本発明は、キャスティング角度２０を最適化するように、３Ｄ可視化画像１０を自動的に処理することを企図している。図４は、企図した方法の１つの実施形態を示している。本発明は、３Ｄ可視化画像１０内で複数の解剖学的構造体１６を分離することによって始まる（４０）。これは、周知の多様な技術を用いて行うことができる。単純な閾値処理技術又はセグメンテーション技術は、画像内で解剖学的構造体１６を分離するためのよく知られた方法である。公知のセグメンテーション技術もまた、骨構造体を自動的に分離することが可能であり、またそれらを画像から分離することも可能である。個々の解剖学的構造体１６が識別されたら、複数のキャスティング角度２６を評価することができる。

複数のキャスティング角度２０は、各キャスティング角度２０に対し、複数の解剖学的構造体１６の１つより多くと交差する光線交点２５の数を計算することによって、評価される（４２）。光線交点２５の数に加えて、光線交点２５の量も計算することができる。次に、複数の解剖学的構造体１６の１つより多くと交差する光線交点２５の数を最少化することにより最少量のオーバラップを生じるよにすることに基づいて、最適キャスティング角度２６が選択される（４４）。これは様々な方法及びアルゴリズムを用いて達成できるが、１つの実施形態では、ディスプレイ内でオーバラップするピクセルの数を最少化する（４６）ことに基づく選択（４４）を考えている。特定のキャスティング角度αについてのオーバラップした３Ｄ画像を生じることになるピクセルの組をＭαとすると、
Ｍα＝｛（ｘ１，ｙ１，ｚ１），（ｘ２，ｙ２，ｚ２），．．．，（ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）｝
となり、ここで、（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）は、ピクセルｋ（ｋ＝１，．．．ｎ）のｘ，ｙ，ｚ座標値を表す。次にキャスティング角度αは、それがピクセルの組Ｍαを最少化するように選択されなければならない。

選択（４４）の後に、最適化された医療用３Ｄ可視化画像が、選択されたキャスティング角度により表示される（４８）ことができる。

図５には、別の方法を示している。この方法は、解剖学的構造体の断面３０（図２参照）の単純な幾何学的関係を利用する。解剖学的構造体が識別されて分離される（４０）と、この実施形態は、各解剖学的構造体の断面を単純な幾何学形状に近似させる（５２）。図示した血管１８の幾何学形状３２は楕円形として図示されているが、様々な断面に対して様々な幾何学形状３２が考えられる。これらの幾何学形状の形と位置に基づいて、キャスティング角度の各々に対しオーバラップの量を分析的に求めることができる（５４）。それによって、前の場合と同様に、最適キャスティング角度を、オーバラップを最少化することに基づいて選択する（４４）ことができる。この場合にもまた、この選択（４４）を行うために、多様な単純な幾何学的計算を利用することができる。そして選択（４４）の後に、選択されたキャスティング角度により最適化された３Ｄ可視化画像を表示する（４８）ことができる。

何らのオーバラップもしていない状態で３Ｄ画像を生成することを不可能にするか或いは著しく困難にする可能性がある状況及び３Ｄ可視化画像１０となる場合があると考えられる。そのような場合には、複数の３Ｄ可視化画像１０を生成することが推奨される。図６の実施形態は、そのような場合に好ましい本発明の方法を示している。この実施形態では、複数の解剖学的構造体を分離して（６０）、上述した方法のいずれか又他の種々の方法で複数のキャスティング角度を評価する（６２）。上に述べたのと同様に、全体的なオーバラップを最少化することに基づいて、第１の３Ｄ可視化画像が選択される（６４）。しかしながら、この実施形態では、解剖学的構造体のオーバラップ位置を計算して記憶する（６６）。次に、前のオーバラップ領域内におけるオーバラップの数を最少化する新たなキャスティング角度に基づいて、第２の３Ｄ可視化画像が選択される（６８）。言い換えると、最少化ピクセル法が用いられる場合には、新しい投影角度βは、それがＭαにおけるオーバラップを最少化するように選択されるべきである。オーバラップの量が所定の閾値より小さくなるまで、この手順が反復される（７０）。

最後に、以上の議論は、複数の解剖学的構造体１６が等しい重要度を持つものとして進めてきたが、常にこれが当てはまるとは限らない。その例を１つだけ挙げると、３Ｄ可視化画像１０の目的が腎臓ドナーの生存能を判定することである場合には、腎臓構造体の部分ではない解剖学的構造体１６は、腎臓構造体の部分と同じ重要度は持たないことになる。腎臓そのものを見るのを妨げるおそれがある近傍の構造体も同様に有害となる場合がある。従って、本発明は、図７に示した実施形態を考えている。

この実施形態は、異なる解剖学的構造体に対して重み関数（すなわちペナルティ関数）を割当てるステップ（７２）を含む。これは様々な方法で利用できる。大きな血管の僅かなオーバラップは、小さな血管の同じサイズのオーバラップよりも低く重み付けすればよい。オーバラップのパーセンテージは、最少化のための重み係数として利用できる。その他の利用においては、前述したように、該当構造体のオーバラップに対しては重要度の低い構造体のオーバラップに対するよりも高く重み付けすることができる。更に、重み付けされた解剖学的構造体を妨げる構造体全てを、ディスプレイから自動的に除去することも考えられる。この実施形態は、上に開示したどの実施形態とも組み合わせて使用することができる。このことは、自動化された可視化画像を更に改善する。

本発明の特定実施形態を図示し説明してきたが、当業者には数多くの変更及び別の実施形態が考えられるであろう。従って、本発明は、特許請求の範囲の記載によってのみ限定されるべきであることを意図している。

最適化されていない配向において図示した、医療用３次元可視化画像を示す図。 最適化された配向おいて図示した、医療用３次元可視化画像を示す図。 図２に図示した最適化されたキャスティング角度により作られた、医療用３次元可視化画像を示す図。 本発明による、医療用３次元可視化画像を自動的に最適化する方法を示す図。 本発明による、医療用３次元可視化画像を自動的に最適化する方法の別の実施形態を示す図。 本発明による、医療用３次元可視化画像を自動的に最適化する方法の更に別の実施形態を示す図。 図４に示した、３次元可視化画像を自動的に最適化する方法の実施形態に対する改善を示す図。

符号の説明

１０ 医療用３Ｄ可視化画像
１２ ２Ｄ画像
１４ 解剖学的画像
１６ 解剖学的構造体
１８ 血管
２０ キャスティング角度
２４ キャスティング光線
２５ 光線交点
２６ 最適化されたキャスティング角度
３０ 解剖学的構造体の断面
３２ 血管の幾何学形状

Claims (10)

1. 医療用三次元可視化画像を処理する装置が前記医療用三次元可視化画像のキャスティング角度を自動的に選択する方法であって、
   前記医療用三次元可視化画像内で複数の解剖学的構造体を前記装置のアイソレイティング手段が分離するステップと、
   複数のキャスティング角度の各々において、前記複数の解剖学的構造体が各キャスティング角度の複数のキャスティング光線と交差するオーバラップの数を前記装置のカルキュレイタ手段が計算するステップと、
   前記複数の解剖学的構造体の各々の重要度係数に基づいて前記オーバラップを前記装置のウェイティング手段が重み付けするステップと、
   前記複数のキャスティング角度の１つによる前記重み付けされたオーバラップを最少化するキャスティング角度を前記装置のセレクタ手段が選択するステップと、
   前記最少化するキャスティング角度による医療用三次元可視化画像を前記装置のディスプレイ手段が表示するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記最少化するキャスティング角度が、前記三次元可視化画像内のオーバラップしたピクセルの数を最少化することに基づいて選択されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の解剖学的構造体の各々の断面を幾何学形状に近似させるステップと、
   前記幾何学形状の位置と形に基づいて前記最少化するキャスティング角度を選択するステップと、
   を更に含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記最少化するキャスティング角度による医療用三次元可視化画像内の解剖学的構造体のオーバラップの位置を計算して記憶するステップと、
   前記解剖学的構造体のオーバラップの位置を最少化する第２のキャスティング角度を選択するステップと、
   前記第２のキャスティング角度による第２の三次元可視化画像を表示するステップと、
   を更に含むことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記複数の解剖学的構造体の各々のサイズに基づいて前記オーバラップを重み付けすることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. より高く重み付けされた解剖学的構造体を妨げるより低く重み付けされた解剖学的構造体を表示から自動的に除去するステップを更に含むことを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記オーバラップを重み付けするステップが、前記複数の解剖学的構造体の各々のオーバラップのパーセンテージに基づいており、
   前記分離するステップが、セグメンテーション技術を用いることにより達成されることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 医療用三次元可視化画像のキャスティング角度を自動的に選択する装置であって、
   前記医療用三次元可視化画像内で複数の解剖学的構造体を分離するアイソレイティング手段と、
   複数のキャスティング角度の各々において、前記複数の解剖学的構造体が各キャスティング角度の複数のキャスティング光線と交差するオーバラップの数を計算するカルキュレイタ手段と、
   前記複数の解剖学的構造体の各々の重要度係数に基づいて前記オーバラップを重み付けするウェイティング手段と、
   前記複数のキャスティング角度の１つによる前記重み付けされたオーバラップを最少化するキャスティング角度を選択するセレクタ手段と、
   前記最少化するキャスティング角度による医療用三次元可視化画像を表示するディスプレイ手段と、
   を含むことを特徴とする装置。
9. 前記複数の解剖学的構造体の各々の断面を幾何学形状に近似させる形状近似装置を更に含むことを特徴とする、請求項８に記載の装置。
10. 前記複数の解剖学的構造体の各々のサイズに基づいて前記オーバラップを重み付けするウェイティング手段を更に含むことを特徴とする、請求項８又は９に記載の装置。
    
    

Images