JP4822142B2 - 内視鏡挿入支援システム及び内視鏡挿入支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、管腔臓器の管腔路内への内視鏡の挿入を支援する内視鏡挿入支援システム及び内視鏡挿入支援方法に関するものである。

近年、画像による診断が広く行われるようになっており、例えばＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置等により被検体の断層像を撮像することにより被検体内に３次元画像データを得て、該３次元画像データを用いて目的の診断が行われるようになってきた。

ＣＴ装置では、Ｘ線照射・検出を連続的に回転させつつ被検体を体軸方向に連続送りすることにより、被検体の３次元領域について螺旋状の連続スキャン（ヘリカルスキャン：ｈｅｌｉｃａｌ ｓｃａｎ）を行い、３次元領域の連続するスライスの断層像から、３次元画像を作成することが行われる。

そのような３次元画像の１つに、肺の気管支の３次元像がある。気管支の３次元像は、例えば肺癌等が疑われる異常部の位置を３次元的に把握するのに利用される。そして、異常部を生検によって確認するために、気管支内視鏡を挿入して先端部から生検針や生検鉗子等を出して組織のサンプル（ｓａｍｐｌｅ）を採取することが行われる。

気管支のように、体内において多段階の分岐を有する管路では、異常部の所在が分岐の末梢に近いとき、内視鏡の先端を短時間で正しく目的部位に到達させることは難しい。

このために、例えば文献１としての「日本国特開２０００−１３５２１５号公報等」では、（１）被検体の３次元領域の画像データに基づいて前記被検体内の管路の３次元像を作成し、（２）前記３次元像上で前記管路に沿って目的点までの経路を求め、（３）前記経路に沿った前記管路の仮想的な内視鏡像を前記画像データに基づいて作成し、（４）前記仮想的な内視鏡像を表示することで、気管支内視鏡を目的部位にナビゲーションする装置が提案されている。

また、被検体の３次元領域の画像データに基づいて被検体内の管路の３次元像を作成するためには３次元領域の画像データより所望の臓器、例えば、前記気管支の領域情報（気管支枝がどのように繋がり気管支全体を形成しているかを表す情報）を抽出する必要がある。

そこで、例えば文献２としての「T.Kitasaka,K.Mori,J.Hasegawa and J.Toriwaki:"A Method for Extraction of Bronchus Regions from 3D Chest X-ray CT Image by Analyzing Structural Features of the Bronchus", Forma 17, pp.321-338(2002)」等においては、被検体の３次元領域上に所定のボクセルよりなる所定の大きさのＶＯＩ（Volume Of Interest：注目体積領域）を設定し、このＶＯＩを管腔臓器の走行方向に沿って設置しながらＶＯＩ内の被検体の３次元領域の画像データより所望の臓器、例えば、前記気管支の領域情報を抽出する手法、いわゆるセグメンテーション処理が提案されている。

しかしながら、上記文献２の技術においては、ＶＯＩ内の被検体の３次元領域の画像データより前記気管支の領域情報を抽出する際には、ＶＯＩを伸長させたり、ＶＯＩの向きを変更しているが、気管支の分岐点先の気管支管腔が所定以上の曲率で曲がっている場合には、ＶＯＩの伸長や向きの変更といった処理では、ＶＯＩ内に気管支管腔を収納させることができず、必ずしも全ての気管支管腔の領域情報を取得することができない虞れがある。

また、体腔内の木構造をなす管腔臓器は、上階層の管腔臓器の内径に対して下階層の管腔臓器の内径が狭くなると共に、管腔臓器の径路上に異形部（例えば狭窄部）がある場合、上記非特許文献１の技術では、新たなＶＯＩを適切な大きさで設定できず、このような場合、最適な管腔臓器の領域情報を抽出することができないといった問題がある。

本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、例えば狭窄部等の異形部を有する管腔臓器に対して、ＶＯＩ（Volume Of Interest：注目体積領域）を効果的に設定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することのできる内視鏡挿入支援システム及び内視鏡挿入支援方法を提供することを目的としている。

本発明の請求項１に記載の内視鏡挿入支援システムは、
被検体の３次元画像データ内の管腔臓器の管腔路内に設定された開始点を有し、前記管腔臓器を内含するように所定の大きさを持つ体積領域を設定する体積領域設定手段と、
前記体積領域内の前記管腔臓器の３次元画像データに基づき、前記体積領域内の管腔領域情報を抽出し、管腔路形状を表すセグメンテーションデータを算出する臓器領域情報算出手段と、
前記体積領域設定手段によって設定された前記体積領域に前記管腔路が内含されているか否かを判定する内含状態判定手段と、
前記臓器領域情報算出結果に基づき、管腔路形状の異形状態を検出する異形状態検出手段と、
前記体積領域設定手段が設定した前記体積領域に階層的に連結させることで得られる階層体積領域を、前記内含状態判定手段の判定結果及び前記異形状態検出手段の検出結果に基づいた大きさに設定する階層体積領域設定手段と、
を備えることを特徴として構成される。

請求項１に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、異形部を有する管腔臓器に対して、体積領域を効果的に設定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することができるという効果がある。

請求項２に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１に記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記階層体積領域設定手段は、前記階層体積領域に対して、さらに階層的に連結する次段階層体積領域を設定し、
前記臓器領域情報算出手段は、前記次段階層体積領域における管腔路形状を表すセグメンテーションデータを算出し、
前記異形状態検出手段は、前記臓器領域情報算出結果に基づき、前記階層体積領域内の管腔路形状の異形状態を検出し、
前記階層体積領域制御手段は、検出された前記異形状態に基づき、前記次段階層体積領域の大きさを制御する
ことを特徴として構成される。

請求項２に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、所定以上の曲率で曲がっている部位を有す管腔臓器に対して、体積領域を効果的に設定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することができるという効果がある。

請求項３に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１または２に記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記体積領域の端面間の距離を伸縮させる体積領域変更手段を有する
ことを特徴として構成される。

請求項３に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、管腔臓器の着目部分に対して、体積領域を効果的に設定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することができるという効果がある。

請求項４に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項３に記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記体積領域あるいは前記階層体領域の伸縮方向を判定する方向判定手段をさらに有し、
前記体積領域変更手段は、前記方向判定手段の判定結果に基づき、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面間の距離を伸縮させる
ことを特徴として構成される。

請求項４に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、体積領域あるいは前記階層体積領域の伸縮方向を管腔路の形状にあわせて適切に設定し、処理時間を短縮することができるという効果がある。

請求項５に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし４のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記異形状態検出手段は、前記セグメンテーションデータの径、面積、周囲長の少なくともいずれか一に基づき、前記階層体積領域の端断面における前記管腔路の狭窄または拡張の状態を、少なくとも前記異形状態として検出する
ことを特徴として構成される。

請求項５に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、セグメンテーションデータの径、面積、周囲長の少なくともいずれか一の関係で、階層体積領域の端断面における管腔路の狭窄または拡張の状態を、異形状態として検出するので、実際のシステムと同様に異形状態を検出できることになる。

請求項６に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし５のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記内含状態判定手段は、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面における前記管腔路の分岐穴の検出に基づき前記管腔路の内含状態を判定する
ことを特徴として構成される。

請求項６に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、体積領域あるいは前記階層体積領域における管腔路の内包状態を適切に判定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することができるという効果がある。

請求項７に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし６のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記内含状態判定手段は、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の側面における前記管腔臓器の検出に基づき前記管腔路臓器の内含状態を判定する
ことを特徴として構成される。

請求項７に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、体積領域あるいは前記階層体積領域における管腔路の内包状態を適切に判定し、正しく管腔臓器の領域情報を抽出することができるという効果がある。

請求項８に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし７のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記体積領域及び前記階層体積領域の、少なくとも端面近傍内の管腔路断面の重心点を結ぶ線を略中心線として内視鏡挿入支援ルートに設定するルート設定手段を
さらに有することを特徴として構成される。

請求項８に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、ルートが管腔路断面の重心点を通ることにより、実際の内視鏡挿入時の内視鏡先端の軌跡と比べて遜色のないものになるという効果がある。

請求項９に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項８に記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記管腔路挿入支援ルートは、前記略中心線を曲線補正して設定される
ことを特徴として構成される。

請求項９に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、ルートが滑らかな曲線になることにより、実際の内視鏡挿入時の内視鏡先端の軌跡と比べて遜色のないものになるという効果がある。

請求項１０に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし９のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記被検体の前記３次元画像データに基づき前記被検体内の多断面再構築画像を生成する多断面再構築画像生成手段と、
生成された前記多断面再構築画像上において前記開始点を指定する開始点指定手段と、
をさらに有することを特徴として構成される。

請求項１０に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、開始点を多断面再構築画像上で指定させることにより、使用者が意図した位置を正確に取得することができるという効果がある。

請求項１１に記載の内視鏡挿入支援システムは，
請求項１ないし１０のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記開始点座標指定手段が指定する前記開始点の座標は、少なくとも前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面の近傍座標である
ことを特徴として構成される。

請求項１１に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、開始点近傍より臓器抽出を抽出し、臓器の意図しない範囲を抽出することを防ぎ、処理時間を短縮することができるという効果がある。

請求項１２に記載の内視鏡挿入支援システムは、
請求項１ないし１１のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システムであって、
前記管腔臓器は、気管支、血管、大腸、小腸、または、リンパ管のいずれかである
ことを特徴として構成される。

請求項１２に記載の内視鏡挿入支援システムによれば、少なくとも気管支、血管、大腸、小腸、胆管、膵管または、リンパ管のいずれかの臓器の管腔の情報を提示することにより的確な内視鏡による診断、治療をすることができるという効果がある。

本発明によれば、狭窄部を有する管腔臓器に対して、ＶＯＩ（Volume Of Interest：注目体積領域）を効果的に設定し、管腔臓器の管腔路領域情報を抽出することができるという効果がある。

本発明の実施例１に係る気管支内視鏡挿入支援システムの構成を示す構成図 図１のＶＯＩ生成設定部の構成を示す機能ブロック図 図１の気管支内視鏡挿入支援システムの作用を説明するフローチャート 図３の処理で展開される患者情報選択画面を示す図 図１のＭＰＲ画像生成部が生成するＭＰＲ画面を示す図 図５のＭＰＲ画面上で設定される始点を模式的に示す気管支模式図 図５のＭＰＲ画面上で設定されるルートを模式的に示す気管支模式図 図３の気管支領域情報抽出処理の流れを示すフローチャート 図８の新規ＶＯＩ配置・登録処理の流れを示すフローチャート 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第３の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第４の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第５の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第６の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第７の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第８の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第９の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１０の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１１の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１２の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１３の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１４の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１５の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１６の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１７の図 図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第１の図 図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第２の図 図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第３の図 図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第４の図 図８の分岐点抽出処理を説明する第１の図 図８の分岐点抽出処理を説明する第２の図 図８の気管支領域断面判定処理を説明する第１の図 図８の気管支領域断面判定処理を説明する第２の図 図８の気管支領域断面判定処理を説明する第３の図 図８の気管支領域断面判定処理を説明する第４の図 図８の気管支領域断面判定処理を説明する第５の図 図８の気管支領域情報抽出処理と対比される従来の気管支領域情報抽出処理の流れを示すフローチャート 図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１の図 図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２の図 図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第３の図 図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第４の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１８の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１９の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２０の図 図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２１の図 図１のルート設定部のルート設定を説明する第１の図 図１のルート設定部のルート設定を説明する第２の図 図１のルート設定部のルート設定を説明する第３の図 図１のルート設定部のルート設定を説明する第４の図 図１のルート設定部によるルートの曲線化処理を説明する図 図５１の曲線化処理されたルートを示す図 図１の内視鏡挿入支援装置により生成される挿入支援画面を示す図 図１のＶＯＩ生成設定部で生成されるＶＯＩの変形例を示す図

以下、図面を参照しながら本発明の実施例について述べる。

（実施例１）
図１ないし図５４は本発明の実施例１に係わり、図１は気管支内視鏡挿入支援システムの構成を示す構成図、図２は図１のＶＯＩ生成設定部の構成を示す機能ブロック図、図３は図１の気管支内視鏡挿入支援システムの作用を説明するフローチャート、図４は図３の処理で展開される患者情報選択画面を示す図、図５は図１のＭＰＲ画像生成部が生成するＭＰＲ画面を示す図、図６は図５のＭＰＲ（多断面再構築画像）画面上で設定される始点を模式的に示す気管支模式図、図７は図５のＭＰＲ画面上で設定されるルートを模式的に示す気管支模式図、図８は図３の気管支領域情報抽出処理の流れを示すフローチャート、図９は図８の新規ＶＯＩ配置・登録処理の流れを示すフローチャート、図１０は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１の図である。

図１１は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２の図、図１２は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第３の図、図１３は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第４の図、図１４は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第５の図、図１５は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第６の図、図１６は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第７の図、図１７は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第８の図、図１８は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第９の図、図１９は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１０の図、図２０は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１１の図である。

図２１は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１２の図、図２２は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１３の図、図２３は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１４の図、図２４は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１５の図、図２５は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１６の図、図２６は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１７の図、図２７は図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第１の図、図２８は図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第２の図、図２９は図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第３の図、図３０は図９の新規ＶＯＩ配置・登録処理を説明する第４の図である。

図３１は図８の分岐点抽出処理を説明する第１の図、図３２は図８の分岐点抽出処理を説明する第２の図、図３３は図８の気管支領域断面判定処理を説明する第１の図、図３４は図８の気管支領域断面判定処理を説明する第２の図、図３５は図８の気管支領域断面判定処理を説明する第３の図、図３６は図８の気管支領域断面判定処理を説明する第４の図、図３７は図８の気管支領域断面判定処理を説明する第５の図、図３８は図８の気管支領域情報抽出処理と対比される従来の気管支領域情報抽出処理の流れを示すフローチャート、図３９は図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１の図、図４０は図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２の図である。

図４１は図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第３の図、図４２は図３８の気管支領域情報抽出処理を説明する第４の図、図４３は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１８の図、図４４は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第１９の図、図４５は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２０の図、図４６は図８の気管支領域情報抽出処理を説明する第２１の図、図４７は図１のルート設定部のルート設定を説明する第１の図、図４８は図１のルート設定部のルート設定を説明する第２の図、図４９は図１のルート設定部のルート設定を説明する第３の図、図５０は図１のルート設定部のルート設定を説明する第４の図である。

図５１は図１のルート設定部によるルートの曲線化処理を説明する図、図５２は図５１の曲線化処理されたルートを示す図、図５３は図１の内視鏡挿入支援装置により生成される挿入支援画面を示す図、図５４は図１のＶＯＩ生成設定部で生成されるＶＯＩの変形例を示す図である。

実施例１：
図１に示すように、本実施例の内視鏡挿入支援システムとしての気管支内視鏡挿入支援システム１は、気管支内視鏡装置２と、気管支形状抽出装置としての内視鏡挿入支援装置６とから構成される。

内視鏡挿入支援装置６はＣＴ画像データに基づき気管支形状を抽出し、気管支内部の仮想の内視鏡像（以下、ＶＢＳ画像と記す）を生成する。そして、気管支内視鏡装置２により得られる内視鏡画像（以下、ライブ画像と記す）とＶＢＳ画像を合成して合成画像をモニタ５に表示し気管支内視鏡装置２の気管支への挿入支援を行う。

また、気管支内視鏡装置２は、図示はしないが、撮像手段を有する気管支内視鏡と、気管支内視鏡に照明光を供給する光源と、気管支内視鏡からの撮像信号を信号処理するカメラコントロールユニット等から構成される。そして、気管支内視鏡装置２は、気管支内視鏡を患者体内の気管支内に挿入し気管支内を撮像しながら目的組織を生検する。

また、内視鏡挿入支援装置６はライブ画像とＶＢＳ画像を合成して合成画像を操作モニタ７にも表示する。操作モニタ７にはタッチパネルからなる入力部８が設けられ、気管支内視鏡の挿入手技を行いながらタッチパネルからなる入力部８を容易に操作することが可能となっている。

内視鏡挿入支援装置６は、ＣＴ画像データ取り込み部１０、ＣＴ画像データ格納部１１、多断面再構築画像生成手段としてのＭＰＲ画像生成部１２、体積領域設定手段及び階層体積領域設定手段としてのＶＯＩ（Volume Of Interest：注目体積領域＝以下、単にＶＯＩと記す）生成設定部１３、臓器領域情報算出手段及び異形状態検出手段としての臓器領域抽出部１４、ルート設定手段としてのルート設定部１５、ＶＢＳ画像生成部１６、ＶＢＳ画像格納部１７、画像処理部１８、画像表示制御部１９及び設定情報入力部２０とを備えて構成される。以下、上記各部を説明する。

ＣＴ画像データ取り込み部１０は、患者のＸ線断層像を撮像する図示しない公知のＣＴ装置で生成された３次元画像データを、例えばＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）装置やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）装置等、可搬型の記憶媒体を介して取り込みを行う。

ＣＴ画像データ格納部１１は、ＣＴ画像データ取り込み部１０によって取り込まれたＣＴ画像データを格納する。

ＭＰＲ画像生成部１２は、ＣＴ画像データ格納部１１に格納されているＣＴ画像データに基づきＭＰＲ画像（多断面再構築画像）を生成する。

ＶＯＩ生成設定部１３は、設定情報入力部２０によりＭＰＲ画像上で設定された始点等を含むＣＴ画像データ格納部１２に格納されているＣＴ画像データ上に所定の大きさのＶＯＩを設定する。なお、ＶＯＩ生成設定部１３は、後述するように、設定したＶＯＩを伸長したり、回転させて向きを変更したり、あるいは新たな任意の位置を起点に新たなＶＯＩを設定する機能を有する。詳細は後述する。

臓器領域抽出部１４は、ＶＯＩ生成設定部１３が設定したＶＯＩ内のＣＴ画像データより管腔臓器の管腔路領域情報（少なくとも管腔路内壁面を含む）を抽出する（以下、セグメンテーション処理と記す）。さらに、臓器領域抽出部１４は、ＶＯＩ生成設定部１３が設定した複数のＶＯＩ毎に臓器構造をセグメンテーション処理して得られた前記管腔路領域情報をリンクさせ、気管支全体の管腔路領域情報の抽出処理を実行する。臓器領域抽出部１４での具体的な処理は後述する。

ルート設定部１５は、設定情報入力部２０により挿入支援を開始する支援開始点と支援終点であるターゲットに至る気管支内の支援に最適な挿入ルートを臓器領域抽出部１４が抽出した気管支全体の管腔路領域情報より設定する。

ＶＢＳ画像生成部１６は、ＣＴ画像データ格納部１１に格納されているＣＴ画像データに基づきルート設定部１５によって設定されたルートにおける連続したＶＢＳ画像をフレーム単位で生成する。

ＶＢＳ画像格納部１７は、ＶＢＳ画像生成部１６が生成したＶＢＳ画像を格納する。

画像処理部１８は、気管支内視鏡装置２からの撮像信号及び入力部８からの入力信号を入力し、ライブ画像、ＶＢＳ画像及び複数のサムネイルＶＢＳ画像からなる合成画像である後述する内視鏡挿入支援画面を生成する。

画像表示制御部１９は、ルート設定部１５が生成したルート設定画面及び画像処理部１８が生成した挿入支援画面をモニタ５に表示させる。

設定情報入力部２０は、ＶＯＩ生成設定部１３及びルート設定部１５に対して設定情報を入力するキーボード及びポインティングデバイス等から構成される。

気管支内視鏡装置２は、内視鏡挿入支援装置６の画像処理部１８からＶＢＳ画像及びサムネイルＶＢＳ画像を受け取りライブ画像と合成した合成画像である挿入支援画像を操作モニタ７に表示すると共に、操作モニタ７のタッチセンサからなる入力部８からの入力情報が内視鏡挿入支援装置６の画像処理部１８に出力するようになっている。

なお、ＣＴ画像データ格納部１１及びＶＢＳ画像格納部１７は、１つのハードディスクによって構成してもよく、また、ＭＰＲ画像生成部１２、ＶＯＩ生成設定部１３、臓器領域抽出部１４、ルート設定部１５、ＶＢＳ画像生成部１６及び画像処理部１８は１つの演算処理回路で構成することができる。

また、ＣＴ画像データ取り込み部１０はＭＯあるいはＤＶＤ等の可搬型の記憶媒体を介してＣＴ画像データを取り込みとしたが、ＣＴ装置あるいはＣＴ画像データを保存している院内サーバが院内ＬＡＮに接続されている場合には、ＣＴ画像データ取り込み部１０を該院内ＬＡＮに接続可能なインターフェイス回路により構成し、院内ＬＡＮを介してＣＴ画像データを取り込むようにしてもよい。 ＶＯＩ生成設定部１３は、図２に示すように、設定点座標指定手段及び体積領域設定手段としてのＶＯＩ設定機能部１３ａ、体積領域変更手段としてのＶＯＩ伸長機能部１３ｂ、方向判定手段としてのＶＯＩ方向判定機能部１３ｃ、ＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄ、設定点座標指定手段及び階層体積領域設定手段としてのＶＯＩ再設定機能部１３ｅ、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆ、ＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇ及びＶＯＩ分岐抽出機能部１３ｈより構成される。これらの各機能部の詳細は後述する。

なお、設定点座標指定手段は、上記のＶＯＩ設定機能部１３ａ及びＶＯＩ再設定機能部１３ｅにより構成される。また、内含状態判定手段は、上記のＶＯＩ方向判定機能部１３ｃ、ＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇ及びＶＯＩ分岐抽出機能部１３ｈより構成される。

このように構成された本実施例の作用について説明する。

図３に示すように、気管支内視鏡装置２による観察・処置に先立ち、内視鏡挿入支援装置６は、ステップＳ１にてＣＴ画像データ取り込み部１０によりＣＴ装置で生成された患者のＣＴ画像データを取り込み、ステップＳ２にて取り込んだＣＴ画像データをＣＴ画像データ格納部１１に格納する。

そして、ステップＳ３にて設定情報入力部２０が操作されることにより、ＶＯＩ生成設定部１３は、画像処理部１８を介して（図１参照）、モニタ５に図４に示すような患者情報選択画面２２を表示させ、患者情報選択画面２２にてユーザによる患者情報の選択を待つ。

ここで、ユーザが患者情報を選択し、患者情報選択画面２２のＶＯＩ設定ボタン２３を設定情報入力部２０の操作でポインタ２４により選択する。患者情報選択画面２２による患者情報の選択は、例えば設定情報入力部２０により患者を識別する患者ＩＤを入力することで行われる。

ユーザによる選択操作が確認されると、ステップＳ４にて画像処理部１８を介して（図１参照）ＭＰＲ画像生成部１２は、選択された患者の例えば３つの異なる多断面像からなるＭＰＲ画像を生成する。すなわち、ＭＰＲ画像生成部１２は、図５に示すようなアキシャル画像２５ａ、サジタル画像２５ｂ、コロナル画像２５ｃからなるＭＰＲ画像２５とＶＯＩ情報を表示するＶＯＩ情報画面２８とを有するＭＰＲ画面２６を生成し、画像処理部１８を介して（図１参照）モニタ５に表示する。

そして、内視鏡挿入支援装置６は、ステップＳ５にてユーザによるＭＰＲ画像２５上での根ＶＯＩの設定位置である始点の設定を待つ。ここで、ユーザが設定情報入力部２０を用いてポインタ２４によりＭＰＲ画像２５上での根ＶＯＩの設定位置である始点を指定すると、指定した位置に始点マーカ２７がＭＰＲ画像２５上に表示される。なお、この始点はトラキア等の体軸方向（頭と足を結ぶ方向：ＣＴ画像のスライス画像に直交する方向）と平行に走行する気管支内に指定される。

次に、ステップＳ６にて後述する気管支領域情報抽出処理において、ＶＯＩ生成設定部１３は、始点マーカ２７に体積領域である根ＶＯＩを設定し、この根ＶＯＩを起点に複数のＶＯＩを設定しつつ、臓器領域抽出部１４がＶＯＩ内のセグメンテーション処理を実行する。なお、根ＶＯＩは、体軸方向と垂直で始点を含む、上面を有するように設定される。

この処理の詳細は後述するが、模式的には、図６に示すように、ＶＯＩ生成設定部１３が気管支５０の所望の気管支枝内の位置に始点マーカ２７を指定すると、ＶＯＩ生成設定部１３はさらに始点マーカ２７を含む所定の大きさの根ＶＯＩ１０２を設定し、ＶＯＩ１０２を伸長したり、新たなＶＯＩを再設定することで、臓器領域抽出部１４が気管支５０全体のセグメンテーション処理を行う。

そして、ステップＳ７にてルート設定部１５が、図７に示すように、モニタ５に表示されている気管支５０上で設定情報入力部２０により設定された挿入支援開始点５１から挿入支援終了点であるターゲット５００に至るルート５２を設定する。このルート５２が設定されるとＶＢＳ画像生成部１５は、設定したルート５２の連続したＶＢＳ画像をフレーム単位で生成する。

なお、挿入支援開始点５１は始点マーカ２７とは必ずしも一致せず、ユーザが挿入支援の開始を必要とする位置に挿入支援開始点５１が設定される。

次に、ステップＳ８にてＶＢＳ画像生成部１５は、生成したＶＢＳ画像をＶＢＳ画像格納部１６に格納し、ステップＳ９にて画像処理部１８及び画像表示制御部１９がＶＢＳ画像格納部１６に格納されているＶＢＳ画像を気管支内視鏡装置２の挿入手技に応じてモニタ５及び操作モニタ７に表示可能な状態とする。

上記のステップＳ１〜Ｓ９の処理により、気管支内視鏡による観察・処置時の内視鏡挿入支援装置６による挿入支援の準備が完了する。

次に、上記ステップＳ６の気管支領域情報抽出処理の詳細を図８及び図９のフローチャートを用いて説明する。

気管支領域情報抽出処理は、図８に示すように、ステップＳ１１にてユーザの指示によって設定情報入力部２０により始点（設定点）が指定され、始点マーカ２７が始点（設定点）に設定されると、ステップＳ１２にて新規に根ＶＯＩ１０２を配置・登録する。

ステップＳ１２のＶＯＩ配置・登録処理の詳細は後述するが、ここではまず、具体的には、図１０に示すように、ＶＯＩ生成設定部１３において、ＶＯＩ設定機能部１３ａが気管支の第１階層気管支枝１００の始点マーカ２７が設定された上部断面１０１を含む、例えば四角柱形状の所定の大きさの根ＶＯＩ１０２を設定する。そして、この根ＶＯＩ１０２の設定情報である、根ＶＯＩ１０２を構成する各ボクセルの座標データがＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録／格納される。

なお、上述したように、根ＶＯＩ１０２は、体軸方向に垂直な始点を含む上面を有し、始点よりも足側に底面を有する。

次に、ステップＳ１３にて臓器領域抽出部１４は、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録されている根ＶＯＩ１０２の各ボクセルの座標データを取り出す。そして、ステップＳ１４にて、図１１に示すように、臓器領域抽出部１４は、ＣＴ画像データ格納部１１からのＣＴ画像データに基づいて根ＶＯＩ１０２に対してセグメーテション処理を実行して、根ＶＯＩ１０２内の第１階層気管支枝１００の管腔路領域情報を抽出し、この管腔路領域情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

続いて、ステップＳ１５にて臓器領域抽出部１４は、抽出した管腔路領域情報に基づき気管支領域の断面形状を判定し、この断面形状を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。そして、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄが根ＶＯＩ１０２の底面が気管支枝の分岐に到達したかどうか判定する。

ここで気管支枝の分岐に到達していない場合には、ステップＳ１７にてＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇが根ＶＯＩ１０２の大きさが所定以下かどうか判断する。詳細は後述する。

次に、ＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇが根ＶＯＩ１０２の大きさが所定以下と判定すると、ステップＳ１８にてＶＯＩ方向判定機能部１３ｃは、設定されている根ＶＯＩ１０２の方向が第１階層気管支枝１００が延びている方向（以下、第１階層枝延長方向と記す）１１０に対して適切な向きかどうかを判定する。

根ＶＯＩ１０２の方向が第１階層枝延長方向１１０に向いていると判定されると、ステップＳ１９にて図１２に示すように、ＶＯＩ伸長機能部１３ｂが根ＶＯＩ１０２を第１階層枝延長方向１１０に所定量Δｔだけ伸長してステップＳ１４に戻る。ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データに基づいて所定量Δｔ伸長した根ＶＯＩ１０２に対してセグメーテション処理を実行して管腔路領域情報を抽出し、臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

そして、ステップＳ１４〜Ｓ１９の処理を繰り返し、図１３に示すように根ＶＯＩ１０２の伸長がΔｔ×ｎに達し、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄが図１４に示すように根ＶＯＩ１０２の底面に、例えば２つの気管支枝の分岐断面１１１（１）、１１１（２）を検知し、第１階層気管支枝１００が分岐に到達したと判断すると、ステップＳ１２に戻る。すなわち、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄが根ＶＯＩ１０２の底面において分岐に到達したと判断すると、ステップＳ１２に戻る。

そして、ステップＳ１２では、図１５に示すように、ＶＯＩ再設定機能部１３ｅが、例えば第１階層枝延長方向１１０と分岐断面１１１（１）、１１１（２）の各重心Ｃ１，Ｃ２との交点との交点を新たな分岐始点（設定点）ｂとして、図１６及び図１７に示すように、それぞれの分岐に沿った新たなＶＯＩ１０２（１）、ＶＯＩ１０２（２）を配置する。そして、ＶＯＩ再設定機能部１３ｅがＶＯＩ１０２（１）、ＶＯＩ１０２（２）を構成する各ボクセルの座標データをＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録／格納する。

このＶＯＩ１０２（１）、ＶＯＩ１０２（２）が、体積領域である根ＶＯＩ１０２に対する階層体積領域となる。

このとき、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆでは、根ＶＯＩ１０２を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（１）、ＶＯＩ１０２（２）を構成する各ボクセルデータの座標データとがリンクされて、データベース化されて格納される。すなわち、根ＶＯＩ１０２を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（１）、ＶＯＩ１０２（２）を構成する各ボクセルの座標データとが連結された状態でデータが格納される。

ここで、少なくとも、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、図示しないメモリに３次元データ上で根ＶＯＩ１０２の上面が位置する座標とどのＶＯＩが接続されるかを登録する。また、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、始点マーカ２７が示す始点と分岐始点ｂとを結ぶ線分と、分岐始点ｂと重心Ｃ１とを結ぶ線分と、分岐始点ｂと重心Ｃ２とを結ぶ線分とを根ＶＯＩ１０２の略中心線であるＶＯＩ芯線として登録する。

なお、分岐始点ｂは分岐断面１１１（１）、１１１（２）の各重心Ｃ１，Ｃ２を通り、分岐断面１１１（１）を有する第２階層第１気管支枝１００（１）の第２階層第１枝延長方向１１０（１）（＝第２層第１気管支枝１００（１）が延びている方向）と第１階層枝延長方向１１０との交点及び分岐断面１１１（２）を有する第２階層第２気管支枝１００（２）の第２階層第２枝延長方向１１０（２）（＝第２層第２気管支枝１００（２）が延びている方向）と第１階層枝延長方向１１０との交点とにより決定される。

具体的には、例えば第２階層第１気管支枝１００（１）に配置・登録される新たなＶＯＩ１０２（１）は、図１６に示すように、第１階層気管支枝１００上の分岐始点ｂを有し第２階層第１枝延長方向１１０（１）を法線とする断面１０１（１）を上面に含む所定の大きさ四角柱形状として設定される。

同様に、第２階層第２気管支枝１００（２）に配置・登録される新たなＶＯＩ１０２（２）は、図１７に示すように、第１階層気管支枝１００上の分岐始点ｂを有し第２階層第２枝延長方向１１０（２）を法線とする断面１０１（２）を上面に含む所定の大きさ四角柱形状として設定される。

このように設定された新たなＶＯＩ（１）あるいはＶＯＩ１０２（２）においても、上述した図８のステップＳ１４〜Ｓ１９の処理を繰り返される。

すなわち、図１６の第２層第１気管支枝１００（１）に配置・登録される新たなＶＯＩ１０２（１）を例に説明すると、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４は、ＣＴ画像データ格納部１１からのＣＴ画像データに基づいてＶＯＩ１０２（１）に対してセグメーテション抽出処理を実行しＶＯＩ１０２（１）内の第２層第１気管支枝１００（１）の管腔路領域情報を抽出する。そして臓器領域抽出部１４は、管腔路領域情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

そしてステップＳ１５を経て、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄがＶＯＩ１０２（１）の底面が気管支枝の分岐に到達したかどうか判定する。

ここで気管支枝の分岐に到達していないと判定された場合には、ステップＳ１７にてＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇがＶＯＩ１０２（１）の大きさが所定以下かどうか判断する。詳細は後述する。

そして、ステップＳ１８にてＶＯＩ方向判定機能部１３ｃが、設定されているＶＯＩ１０２（１）の方向が第２層第１枝延長方向１１０（１）に対して適切な向きかどうかを判定する。

ＶＯＩ１０２（１）の方向が第２層第１枝延長方向１１０（１）に向いていると判定されると、ステップＳ１９にて図１８に示すように、ＶＯＩ伸長機能部１３ｂがＶＯＩ１０２（１）を第２層第１枝延長方向１１０（１）に所定量伸長してステップＳ１４に戻り、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データに基づいて所定量伸長したＶＯＩ１０２（１）に対してセグメーテション処理を実行し、ステップＳ１４〜Ｓ１７の処理を繰り返す。

ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄがＶＯＩ１０２（１）の底面が分岐に到達したと判断しステップＳ１２に戻った場合には、ステップＳ１２では、上述したＶＯＩ（１）及びＶＯＩ１０２（２）の配置の場合と同様な処理が行われる。すなわち、図１９及び図２０に示すように、ＶＯＩ再設定機能部１３ｅは、第２層第１枝延長方向１１０（１）と分岐断面１１１（１１）、１１１（１２）の各重心Ｃ３，Ｃ４との交点との交点を新たな分岐始点ｂ１としてそれぞれの分岐に沿った新たなＶＯＩ１０２（１１）（図１９参照）、ＶＯＩ１０２（１２）（図２０参照）を配置する。そして、ＶＯＩ１０２（１１）、ＶＯＩ１０２（１２）を構成する各ボクセルの座標データがＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録／格納される。

このＶＯＩ１０２（１１）、ＶＯＩ１０２（１２）が、階層体積領域であるＶＯＩ１０２（１）に対する次段階層体積領域となる。

このとき、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆでは、根ＶＯＩ１０２を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（１）を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（１１）、ＶＯＩ１０２（１２）を構成する各ボクセルの座標データとがリンクされて、データベース化されて格納される。

ここで、少なくとも、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、図示しないメモリに３次元データ上でＶＯＩ１０２（１）の上面が位置する座標とどのＶＯＩが接続されるかを登録する。また、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、ＶＯＩ１０２（１）内の分岐始点ｂとＶＯＩ１０２（１１）内の分岐始点ｂ１を結ぶ線分と、ＶＯＩ１０２（１１）内の分岐始点ｂ１と重心Ｃ３とを結ぶ線分と、分岐始点ｂ１と重心Ｃ２とを結ぶ線分とをＶＯＩ１０２（１）の略中心線であるＶＯＩ芯線として登録する。

そして、ステップＳ１３にて臓器領域抽出部１４は、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録されている新たなＶＯＩ１０２（１１）あるいはＶＯＩ１０２（１２）を取り出し、上述した図８のステップＳ１４〜Ｓ１９の処理が繰り返される。

すなわち、図１９の第３層第１気管支枝１００（１１）に配置・登録される新たなＶＯＩ１０２（１１）を例に説明すると、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４は、ＣＴ画像データ格納部１１からのＣＴ画像データに基づいてＶＯＩ１０２（１１）に対してセグメーテション処理を実行しＶＯＩ１０２（１１）内の第３層第１気管支枝１００（１１）の管腔路領域情報を抽出する。そして臓器領域抽出部１４は、管腔路領域情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

続いて、ステップＳ１５を経て、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄがＶＯＩ１０２（１１）の底面が気管支枝の分岐に到達したかどうか判定する。

ここで気管支枝の分岐に到達していないと判定された場合には、ステップＳ１７にてＶＯＩ方向判定機能部１３ｃが、設定されているＶＯＩ１０２（１１）の方向が第３層第１枝延長方向１１０（１１）（＝第３層第１気管支枝１００（１１）が延びている方向）に対して適切な向きかどうかを判定する。

ＶＯＩ１０２（１１）の方向が第３層第１枝延長方向１１０（１１）に向いていると判定されると、ステップＳ１８を経て、ステップＳ１９にて図２１に示すように、ＶＯＩ伸長機能部１３ｂがＶＯＩ１０２（１１）を第３層第１枝延長方向１１０（１１）に所定量伸長してステップＳ１４に戻り、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データに基づいて所定量伸長したＶＯＩ１０２（１１）においてセグメーテション処理を実行し、ステップＳ１４〜Ｓ１９の処理を繰り返す。

ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄがＶＯＩ１０２（１１）の底面が分岐ではなく、分岐点を超えたと判断すると、ＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄはステップＳ２０にて末梢かどうか判断し、図２１に示すように、末梢に到達したと判断した場合には、図８に示したステップＳ２２に進む。また、末梢に到達していないと判断するとステップＳ２１に進み、ステップＳ２１にて後述する分岐点抽出処理を実行しステップＳ１２に戻る。

なお、ステップＳ２０にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄは、図２２に示すように、ＶＯＩ１０２（１１）の底面での気管支断面の数が０であると検知すると、末梢であると判定する。

ステップＳ２２では、ＶＯＩ生成設定部１３が全ＶＯＩを構成するボクセルの座標データがＶＯＩ情報格納機能部１３ｆにリンクして登録／格納する。また、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、ＶＯＩ１０２（１１）内の分岐始点ｂ１とＶＯＩ１０２（１１）の末梢点ｘ１を結ぶ線分をＶＯＩ１０２（１１）のＶＯＩ芯線として登録する。

さらに、ステップＳ２２では、臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データに基づいて全気管支領域でのセグメーテション処理が完了し、全気管支枝の管腔路領域情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納したかどうか（抽出完了）を判断する。

ＶＯＩ生成設定部１３及び臓器領域抽出部１４が全気管支枝の抽出完了していないと判断すると、ステップＳ１３に戻り、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録／格納されていて、管腔路領域情報が抽出されていない分岐を底面に有するＶＯＩを取り出し、該ＶＯＩの分岐に対して上記ステップＳ１３〜Ｓ２２の処理を実行する。

また、ステップＳ２２にてＶＯＩ生成設定部１３及び臓器領域抽出部１４が全気管支枝の抽出が完了したと判断すると、ステップＳ２３に進む。

このステップＳ２３では、抽出されなかった気管支枝への抽出領域を拡張するかどうかをユーザの判断によりＶＯＩ再設定機能部１３ｅが確認する。抽出されなかった気管支枝への抽出領域をＶＯＩ再設定機能部１３ｅが確認するとステップＳ１１に戻り抽出されなかった気管支枝への抽出処理を行う。また、抽出されなかった気管支枝への抽出領域をＶＯＩ再設定機能部１３ｅが確認しない場合には処理を終了する。

なお、抽出領域拡張判断のステップＳ２３の処理の具体例の詳細は後述する。

また、図１７の第２層第２気管支枝１００（２）に配置・登録される新たなＶＯＩ１０２（２）を例に説明すると、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データ格納部１１からのＣＴ画像データに基づいてＶＯＩ１０２（２）においてセグメーテション処理を実行しＶＯＩ１０２（２）内の第２層第２気管支枝１００（２）の管腔路領域情報を抽出する。そして管腔路領域情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

続いて、ステップＳ１５を経て、ステップＳ１６にてＶＯＩ分岐判定機能部１３ｄがＶＯＩ１０２（２）の底面が気管支枝の分岐に到達したかどうか判定する。

ここで気管支枝の分岐に到達していないと判定された場合には、ステップＳ１７を経て、ステップＳ１８にてＶＯＩ方向判定機能部１３ｃが設定されているＶＯＩ１０２（２）の方向が第２層第２枝延長方向１１０（２）に対して適切な向きかどうかを判定する。

ＶＯＩ１０２（２）の方向が第２層第２枝延長方向１１０（２）に向いていると判定されると、ステップＳ１９にてＶＯＩ伸長機能部１３ｂがＶＯＩ１０２（２）を第２層第２枝延長方向１１０（２）に所定量伸長してステップＳ１４に戻り、ステップＳ１４にて臓器領域抽出部１４がＣＴ画像データに基づいて所定量伸長したＶＯＩ１０２（２）に対してセグメーテション抽出処理を実行し、ステップＳ１４〜Ｓ１９の処理を繰り返す。

ここで、ステップＳ１４〜Ｓ１９の処理を繰り返し中に、図２３に示すように、第２層第２気管支枝１００（２）が途中から所定の角度（あるいは曲率）以上に湾曲していると、ＶＯＩ１０２（２）を伸長した結果、図２４に示すように、ＶＯＩ１０２（２）において底面以外に側面側に第２層第２気管支枝１００（２）の断面がはみ出すために、ステップＳ１８にてＶＯＩ方向判定機能部１３ｃが、設定されているＶＯＩ１０２（２）の方向が不適切と判断する。

ＶＯＩ１０２（２）の方向が不適切と判断されると、ＶＯＩ伸長機能部１３ｂがＶＯＩ１０２（２）の伸長を１ステップ分だけ戻し、ＶＯＩ１０２（２）の底面のみに第２層第２気管支枝１００（２）の断面を位置させる。そして、図２５に示すように、第２層第２気管支枝１００（２）を複数の気管支枝に分割し、底面のみに第２層第２気管支枝１００（２）の断面を位置させたＶＯＩ１０２（２）は第１レベルの第２層第２気管支枝１００（２ａ）の管腔路領域情報の抽出に用いる。

なお、図２６に示すように、第１レベルの第２層第２気管支枝１００（２ａ）の上側は第１階層気管支枝１００に連結しており、第１レベルの第２層第２気管支枝１００（２ａ）の下側は第２レベルの第２層第２気管支枝１００（２ｂ）に連結している。

そして、ステップＳ１８からステップＳ１２に戻り、ステップＳ１２にてＶＯＩ再設定機能部１３ｅは、上面中心がＶＯＩ１０２（２）に含まれていることが判明している気管支断面１０１（２ａ）の重心ｇ１であって、下面中心が第１レベルの第２層第２気管支枝１００（２ａ）に含まれていることが判明している気管支断面１０１（２ａ１）の重心ｇ２である新しいＶＯＩ１０２（２ａ）を配置する。そして、ステップＳ１３にてＶＯＩ１０２（２ａ）を構成する各ボクセルの座標データがＶＯＩ情報格納機能部１３ｆに登録／格納される。そして、ステップＳ１４以降の処理を実行する。

なお、このステップＳ１３の処理のときも、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆでは、根ＶＯＩ１０２を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（２）を構成する各ボクセルの座標データと、ＶＯＩ１０２（２ａ）を構成する各ボクセルの座標データとがリンクされて、データベース化されて格納される。

ここで、少なくとも、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、図示しないメモリに３次元データ上でＶＯＩ１０２（２）の上面が位置する座標とどのＶＯＩが接続されるかを登録する。また、ＶＯＩ情報格納機能部１３ｆは、ＶＯＩ１０２（２）内の重心ｇ１とＶＯＩ１０２（２ａ）内の重心ｇ２を結ぶ線分をＶＯＩ１０２（２ａ）のＶＯＩ芯線として登録する。

以下、第２層第２気管支枝１００（２）の曲がりに応じて、ステップＳ１６からステップＳ１２に戻り、例えば図２６に示すように、上述したようにＶＯＩ１０２（２ａ）に連結する新たなＶＯＩ１０２（２ｂ）を第１レベルの第２層第２気管支枝１００（２ａ）に連結する第２レベルの第２層第２気管支枝１００（２ｂ）に配置する。

なお、ＶＯＩ方向判定機能部１３ｃがＶＯＩの方向を不適切と判断する条件として、上記では「底面以外に側面側に気管支枝の断面がはみ出した場合」としたが、これに限らず、例えば
（１）「ＶＯＩの側面に気管支枝が接触した場合」
あるいは、
（２）「ＶＯＩの底面の重心が気管支断面の重心と一致しない場合」
等を条件として、ＶＯＩの方向を不適切と判断するようにしてもよい。

次に、図９及び図２７ないし図３０を用いて、図８のステップＳ１２の新規ＶＯＩ配置・登録処理について説明する。

上記ステップＳ１２の新規ＶＯＩ配置・登録処理では、図９に示すように、ステップＳ１２ａにて、まず、ＶＯＩ設定機能部１３ａが、設定点を含む、ＶＯＩ断面及びステップＳ１９にて伸長した伸長ＶＯＩ断面、さらにステップＳ１６での分岐点検出に基づく新規ＶＯＩ断面、あるいはステップＳ１７でのＶＯＩ大きさ判定に基づく新規ＶＯＩ断面、またステップＳ１８でのＶＯＩ方向判定に基づく新規ＶＯＩ断面等における管腔臓器の断面形状を解析する。

そして、ステップＳ１２ｂにて、ＶＯＩ設定機能部１３ａが管腔臓器の断面形状に基づき、例えば図２７に示すような管腔臓器の断面１０１を有するＶＯＩ開始断面を設定する。

次に、ステップＳ１２ｃにて、ＶＯＩ設定機能部１３ａが管腔臓器の断面形状に基づき、ＶＯＩ開始断面内の管腔臓器の断面の重心及び半径ｒを算出し、さらに、ＶＯＩ設定機能部１３ａはステップＳ１２ｄにて管腔臓器の断面において体軸方向（頭から足に向かう軸方向）の法線ベクトル７５０（図２７参照）を算出する。

そして、ステップＳ１２ｅにて、ＶＯＩ設定機能部１３ａが管腔臓器の断面形状に基づき、管腔臓器の断面１０１を上面に有する体積領域としてのＶＯＩ１０２（図２７参照）を設定する。このＶＯＩ１０２の大きさは、例えば、縦＝横＝ａ（＝５ｒ）、長さ＝ｂ0（ｒ＜ｂ0＜ａ）に設定される。

次に、ステップＳ１２ｆにて、ＶＯＩ設定機能部１３ａが法線ベクトル７５０方向に伸長させる伸長量Δｔを算出する。ここで、Δｔは、例えばΔｔ＝ｒに設定される。このΔｔ（＝ｒ）は、少なくともＣＴ画像データの１画素長さ以上に設定される。

さらに、ステップＳ１２ｇにて、ＶＯＩ設定機能部１３ａがＶＯＩ開始断面座標、法線ベクトル７５０及び伸長量Δｔを臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納し、登録して処理を終了する。

図２８は図２７に示した管腔臓器をＶＯＩ開始断面に垂直で、体軸に平行な面でスライスしたＶＯＩ１０２の断面を示し、図２９は図２８のＶＯＩ１０２を伸長させ、ＶＯＩ１０２の大きさが、例えば、縦＝横＝ａ（＝５ｒ）、長さ＝ｂ0＋４ｒ（＞ａ）となったＶＯＩ１０２の断面を示している。

図２９のように、ＶＯＩ１０２の長さ＝ｂ0＋４ｒ（＞ａ）となると、ＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇがステップＳ１７にてＶＯＩ１０２の大きさが所定の大きさを超えたと判断する。このステップＳ１７では、ＶＯＩサイズ判定機能部１３ｇがさらに伸長されたＶＯＩ１０２の伸長側端面上の管腔臓器の断面の重心位置と、法線ベクトル７５０が伸長側端面で交差する交点との差分Δｒが所定値Ｌを超えたかどうか判断する。

ＶＯＩ１０２の大きさが所定の大きさを超え、かつ差分Δｒが所定値Ｌを超えた場合は、ステップＳ１２に戻り、ＶＯＩ設定機能部１３ａが、最終的に伸長されたＶＯＩ１０２の伸長側端面上の管腔臓器の断面の重心位置と、１ステップ伸長前のＶＯＩ１０２の伸長側端面上の管腔臓器の断面の重心位置とを結び、体軸方向（頭から足に向かう軸方向）に向かう新たな法線ベクトル７５０’（図２９参照）を設定する。そして、ＶＯＩ設定機能部１３ａがこの法線ベクトル７５０’と直交する点を有し、最終的に伸長されたＶＯＩ１０２の伸長側端面上の管腔臓器の断面をＶＯＩ開始断面として設定する。

そして、ＶＯＩ設定機能部１３ａがステップＳ１２にて新たなＶＯＩ開始断面有する下層体積領域としての新たなＶＯＩ１０２’（図２９参照）を設定する。

なお、新たなＶＯＩ１０２’のＶＯＩ開始断面を単純にＶＯＩ１０２の最終断面の重心に連結させると、図２９に示すように、新たなＶＯＩ１０２’のＶＯＩ開始断面とＶＯＩ１０２の最終断面との間にギャップが生じ、ＶＯＩ１０２と新たなＶＯＩ１０２’内の管腔路領域情報が不連続となる虞れがある。そこで、図３０のように、ＶＯＩ設定機能部１３ａは管腔路領域情報の連続を保つようにギャップを修正して新たなＶＯＩ１０２’（図３０参照）を設定する。

従来は画素単位で伸長量を設定していたため管腔路領域情報の算出に多大な時間を要していたが、上述の新規ＶＯＩ配置・登録処理により、伸長量Δｔを従来の画素単位伸長量も大きな、ＶＯＩ開始断面内の管腔臓器の断面の半径ｒに設定するので、高速に管腔路領域情報を得ることができる。

なお、伸長量Δｔを管腔臓器の断面の半径ｒに設定することで、気管支の場合、全気管支領域の管腔路領域情報の取得時間を、例えば１／６に短縮することが可能である。

次に、図８のステップＳ２１における分岐点抽出処理について図３１及び図３２を用いて説明する。図８で説明したように、分岐点を超え（ステップＳ１６）、かつ気管支末梢ではない（ステップＳ２０）と判断されると、ステップＳ２１の分岐点抽出処理が実行される。

この分岐点抽出処理では、図３１及び図３２に示すように、ＶＯＩ分岐抽出機能部１３ｈにより、ｒ（＝Δｔ）ピッチで伸長したＶＯＩ１０２の伸長側断面を以下の手順で進退させ、分岐点（＝分岐穴が接する点）の抽出を行う。

（１）ｉを１にセット。

（２）ＶＯＩ１０２の伸長側断面をｒ／（２×ｉ）の長さ分だけ退行して移動させる。

（３）移動させたＶＯＩ１０２の伸長側断面上に分岐点があるかどうか判断し、分岐点があれば処理を終了する。

（４−１）退行させたＶＯＩ１０２の伸長側断面上に分岐点がなく、かつ分岐穴がないと判断すると、ｉをインクリメントしてＶＯＩ１０２の伸長側断面をｒ／（２×ｉ）の長さ分だけ伸長し移動させ、上記（３）に戻る。

（４−２）退行させたＶＯＩ１０２の伸長側断面上に分岐点がなく、かつ分岐穴があると判断すると、ｉをインクリメントしてＶＯＩ１０２の伸長側断面をｒ／（２×ｉ）の長さ分だけ退行し移動させ、上記（３）に戻る。

以上の（１）〜（４−２）の処理を繰り返すことで、従来は分岐点の位置にＶＯＩ１０２の伸長側断面を収束させることが困難であったが、本実施例の分岐点抽出処理では、簡単な処理により高速に分岐点の位置にＶＯＩ１０２の伸長側断面を収束させることができる。

次に、本発明の特徴部分である、図８のステップＳ１５における臓器領域抽出部１４による気管支領域断面処理について図３３ないし図３７を用いて説明する。

図３３に示すように、気管支領域断面処理では、臓器領域抽出部１４は、ＶＯＩ１０２の伸長側断面の形状を抽出し、ＶＯＩ１０２の伸長側断面に、例えば狭窄部１０００が存在するかどうか判定する。

すなわち、狭窄部１０００が生じていない場合は、図３４に示すように、ＶＯＩ１０２の伸長側断面は略円形となる。この場合、気管支領域断面処理では、臓器領域抽出部１４は、伸長側断面の面積Ｓに対応する真円の周囲長（＝２×（πＳ）^1/2）と、伸長側断面の周囲長との差分がわずかであるため、伸長側断面の半径をｒ＝（Ｓ／π）^1/2として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

また、狭窄部１０００での変形量が小さい場合は、図３５に示すように、ＶＯＩ１０２の伸長側断面は変形円形となる。この場合、気管支領域断面処理では、臓器領域抽出部１４は、伸長側断面の面積Ｓに対応する真円の周囲長（＝２×（πＳ）^1/2）と、伸長側断面の周囲長との差分が所定差分を超えていないため、伸長側断面の半径をｒ＝（Ｓ／π）^1/2として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

さらに、狭窄部１０００での変形量が大きい場合は、図３６に示すように、ＶＯＩ１０２の伸長側断面は円形とみなすことのできない形状となる。この場合、気管支領域断面処理では、臓器領域抽出部１４は、伸長側断面の面積Ｓに対応する真円の周囲長（＝２×（πＳ）^1/2）と、伸長側断面の周囲長との差分が所定差分を超えているため、伸長側断面を狭窄発生部情報として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

すなわち、異形状態検出手段を構成する臓器領域抽出部１４が、この狭窄発生部情報を気管支の断面形状の異形状態を示す情報として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

なお、図３７に示すように、ＶＯＩ１０２の伸長側断面が略楕円形状である場合、気管支領域断面処理では、臓器領域抽出部１４は、伸長側断面の長軸長さａと短軸長さｂの差分が所定差分を超えているときは、伸長側断面を狭窄発生部情報として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。また、長軸長さａと短軸長さｂの差分が所定差分を超えていないときは、臓器領域抽出部１４は、略楕円形状の伸長側断面の面積をＳとした場合、伸長側断面の半径をｒ＝（Ｓ／π）^1/2として臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

なお、気管支領域断面処理は、狭窄部１０００に限らず、例えばポリープ状の組織により断面が真円に対して異形と判断すると、異形状態検出手段である臓器領域抽出部１４は、異形状態を示す情報を臓器領域抽出部１４内の記憶部（図示せず）に格納する。

また、ＶＯＩを上述したように伸長して、気管支の断面形状の異形状態を示す情報である、例えば狭窄発生部情報を有する断面が、ＶＯＩ再設定機能部１３ｅによる新たなＶＯＩの設定断面となる場合には、ＶＯＩ再設定機能部１３ｅは、直前の伸長前の気管支の断面形状が異形状態でない伸長側断面の半径（ｒ＝（Ｓ／π）^1/2）を用いて新たなＶＯＩの大きさを決定し、設定する。

従来のＶＯＩによる気管支領域情報抽出処理に関しては、例えば文献２としての「T.Kitasaka,K.Mori,J.Hasegawa and J.Toriwaki:"A Method for Extraction of Bronchus Regions from 3D Chest X-ray CT Image by Analyzing Structural Features of the Bronchus",Forma 17, pp.321-338(2002)」では、図３８に示すように、ステップＳ１１〜Ｓ１７までの処理は、本実施例と同じであるが、ステップＳ１８の方向判定処理において、ＶＯＩの方向を不適切と判断した際の処理が異なる。

具体的には、図３９に示すように、例えばＶＯＩ伸長機能部１３ｂがＶＯＩ１０２（２）を伸長しつつ第２層第２気管支枝１００（２）の管腔路領域情報を抽出する際に、ＶＯＩ１０２（２）を伸長した結果、図４０に示すように、第２層第２気管支枝１００（２）の側面がＶＯＩ１０２（２）と接触すると、ステップＳ１６の方向判定処理において、ＶＯＩ方向判定機能部１３ｃがＶＯＩの方向を不適切と判断する。

このとき従来は、ＶＯＩ生成設定部１３において、図４１に示すように、ステップＳ３２にてＶＯＩ１０２（２）内に２層第２気管支枝１００（２）が入るようにＶＯＩ１０２（２）の方向を修正する。しかしながら、図４２に示すように、ＶＯＩ１０２（２）内に２層第２気管支枝１００（２）が収まらない場合が生じる。

ＶＯＩ１０２（２）の方向を修正し、ステップＳ３３にてＶＯＩ生成設定部１３がＶＯＩ１０２（２）内に２層第２気管支枝１００（２）が収まると判定すると、ステップＳ１９でＶＯＩ１０２（２）を伸長させステップＳ１４に戻り処理を繰り返す。

しかし、ステップＳ３２にてＶＯＩ生成設定部１３がＶＯＩ１０２（２）内に２層第２気管支枝１００（２）が収まらないと判定するとステップＳ２２に進み、抽出完了の判定に移行する。そして、ステップＳ２２にてＶＯＩ生成設定部１３及び臓器領域抽出部１４が全気管支の抽出が完了したと判断するとステップＳ２３を経て処理を終了し、全気管支枝の抽出完了していないと判断すると、ステップＳ１３に戻り処理を繰り返す。

このように従来例では、ＶＯＩの方向を修正しＶＯＩに気管支枝が収まらないと判定すると、該気管支枝の臓器領域情報の抽出が行われない。

本実施例では、このような場合、図２６に示したように、ＶＯＩ１０２（２ａ）に連結する新たなＶＯＩ１０２（２ｂ）を第２レベルの第２層第２気管支枝１００（２ｂ）に配置し、このＶＯＩ１０２（２ｂ）を用いて臓器領域抽出部１４が管腔路領域情報の抽出を行う。したがって、本実施例では、確実に連続した全気管支枝の抽出を行うことが可能となる。

さらに、本実施例では、図８のステップＳ２３の抽出領域拡張判断処理は、例えば図４３に示すように、第３層第２気管支枝１００（２２）が末梢ではなく、閉塞している場合、第３層第２気管支枝１００（２２）の閉塞先に、さらなる気管支枝２００が存在する。そこで、ステップＳ２３では、抽出されなかった閉塞先の気管支２００への抽出領域を拡張するかどうかをユーザの判断によりＶＯＩ再設定機能部１３ｅが確認する。閉塞先の気管支２００への抽出領域をＶＯＩ再設定機能部１３ｅが確認するとステップＳ１１に戻る。

そして、ステップＳ１１にてユーザの指示によって設定情報入力部２０により閉塞先の気管支２００に始点が指定され、始点マーカ２７ａが設定される。これにより図４４に示すように、ステップＳ１２にて始点マーカ２７ａを有する閉塞先の気管支２００の断面を含む上面２０１が設定され、さらに図４５に示すように、閉塞先の気管支２００を内蔵する新たなＶＯＩ２０２を配置・登録する。そして、ステップＳ１３以降の処理により閉塞先の気管支２００への抽出処理を行う。

なお、始点（設定点）は気管支の基端側ではなく、図４６に示すように、気管支の末梢に設定し末梢側から体軸上部にＶＯＩを配置・登録し、気管支２００への抽出処理を行うようにしてもよい。

また、本実施例では、上述したように、始点から末梢に至る全ての気管支枝にＶＯＩが配置・登録されると共に、各ＶＯＩ１０２には略中心線であるＶＯＩ芯線が登録されている。

そこで、始点から末梢に至る全ての気管支の管腔路領域情報の抽出が完了すると、図３のステップＳ７にてルート設定部１５が、モニタ５に表示されている気管支５０上で設定情報入力部２０により設定された支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至るルート５２を設定する。

具体的には、図４７に示すように、気管支内にターゲット５００が指定されると、該ターゲット５００のあるＶＯＩ芯線を有するＶＯＩが選択される。図４７ではまず、ＶＯＩ１０２（２１１）がターゲットＶＯＩとして選択され、このＶＯＩ１０２（２１１）に準じ連結されているＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２が自動的に抽出され、これらＶＯＩ１０２（２１１）、ＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２のＶＯＩ芯線１１０（２１１）、１１０（２１）、１１０（２）及び１１０がルート設定部１５により支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至るルート５２として設定される。

また、図４８に示すように、気管支外にターゲット５００が指定されると、該ターゲット５００に最も近い距離ΔＤにあるＶＯＩ芯線を有するＶＯＩがターゲットＶＯＩとして選択される。図４８ではまず、ＶＯＩ１０２（２１１）が選択され、このＶＯＩ１０２（２１１）に順次連結されているＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２が自動的に抽出され、これらＶＯＩ１０２（２１１）、ＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２のＶＯＩ芯線１１０（２１１）、１１０（２１）、１１０（２）及び１１０がルート設定部１５により支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至るルート５２として設定される。

図４９及び図５０に示すように、気管支外にターゲット５００が指定された場合、該ターゲット５００に最も近い距離ΔＤにあるＶＯＩ芯線を有するＶＯＩが複数選択される。図４９ではまずＶＯＩ１０２（２１２）がターゲットＶＯＩとして選択され、このＶＯＩ１０２（２１２）に順次連結されているＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２が自動的に抽出される。一方、図５０ではまずＶＯＩ１０２（２２１）がターゲットＶＯＩとして選択され、このＶＯＩ１０２（２２１）に順次連結されているＶＯＩ１０２（２２）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２が自動的に抽出される。

この図４９及び図５０のような場合は、ルート設定部１５は、支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至る連結された芯線の距離が短い方をルート５２として設定する。図４９及び図５０の場合では、連結された芯線の距離が短い図４９のＶＯＩ１０２（２１２）、ＶＯＩ１０２（２１）、ＶＯＩ１０２（２）及びＶＯＩ１０２のＶＯＩ芯線１１０（２１２）、１１０（２１）、１１０（２）及び１１０がルート設定部１５により支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至るルート５２として設定される。

また、ルート設定部１５は、このように支援開始点５１から支援終了点であるターゲット５００に至る連結された芯線をルート５２として設定した後、図５１に示すように、観察に適したように、スプライン補間処理を実行し各点を微調整し、滑らかな曲線６００に修正し、図５２に示すように、この曲線６００をルート５２とする。

このようにしてルート設定がなされた内視鏡挿入支援装置６及び気管支内視鏡装置２による観察・処置時の挿入支援に用いられる挿入支援画面について説明を簡略化するため、ルート上の分岐点が１０カ所の場合を例に説明する。

内視鏡挿入支援装置６による挿入支援下での気管支内視鏡検査を開始すると、モニタ５に図５３に示すような挿入支援画面１５１を表示する。

この挿入支援画面１５１は、気管支内視鏡装置２からのライブ画像１５２ａを表示する内視鏡ライブ画像表示エリア１５２と、ＶＢＳ画像像１５３ａを表示するＶＢＳ画像表示エリア１５３と、ルートの全ての分岐点でのＶＢＳ画像像１５３ａを縮小して分岐サムネイルＶＢＳ画像１５４（ａ）〜１５４（ｊ）として表示する分岐サムネイルＶＢＳ画像エリア１５４とからなり、ＶＢＳ画像表示エリア１５３にはルートの最初の分岐点のＶＢＳ画像１５３ａが表示され、分岐サムネイルＶＢＳ画像エリア１５４には全ての分岐点での分岐サムネイルＶＢＳ画像１５４（ａ）〜１５４（ｊ）が表示される。

なお、ＶＢＳ画像１５３ａにはルートに進む経路穴にナビマーカ１５５を重畳して表示している。また、ＶＢＳ画像表示エリア１５３に表示されるＶＢＳ画像１５３ａと同じ分岐サムネイルＶＢＳ画像の枠が太枠あるいはカラー表示され、他の分岐サムネイルＶＢＳ画像と識別可能となっており、術者はＶＢＳ画像表示エリア１５３に表示されるＶＢＳ画像がどの分岐の画像かを容易に認識できるようになっている。最初の段階では分岐サムネイルＶＢＳ画像１５４（ａ）の枠が太枠あるいはカラー表示される。

このように本実施例では、根ＶＯＩの設定後に分岐点毎に新たなＶＯＩを設定すると共に、ＶＯＩの伸長処理によりＶＯＩ内に気管支枝が収納しきれないと判断した場合にも新たなＶＯＩを設定する。さらに、気管支枝が狭窄あるいは閉塞していた場合にも、狭窄部の断面情報を除外あるいは補正して新たなＶＯＩを適切な大きさで設定すると共に、閉塞先の気管支枝に新たにＶＯＩを適切な大きさで設定することができる。そして、適切な大きさで設定したＶＯＩを伸長させ、セグメンテーション処理を実行するので、少なくとも、狭窄部に影響されることなく、確実に全ての気管支枝の管腔路領域情報が抽出できる。

また、挿入支援を行うルート設定においては、支援終了点であるターゲット５００に対して最も近接あるいはターゲット５００を有するターゲットＶＯＩを選択して、ターゲットＶＯＩに連結するＶＯＩを辿って支援始点５１に至るＶＯＩ芯線をルートとするので、ルート設定を容易かつ高速に行うことができる。

なお、ＶＯＩは四角柱形状として説明したが、これに限らず、図５４に示すように円柱形状でもよく、気管支の断面を上下面に含むことができる断面形状の多角形柱形状でも良い。

また本実施例では体腔臓器挿入支援システムとして気管支挿入支援システム１を例に説明したが、大腸等の屈曲した体腔臓器内への挿入を支援する大腸挿入支援システム等にも適用でき、適切にＶＯＩを設定することが可能である。

さらにまた、本実施例は、気管支や大腸に限らず、血管、小腸、胆管、膵管または、リンパ管といった木構造をなす体腔臓器にも適用できることはいうまでもない。

なお、従来は画素単位で伸長量を設定していたため管腔路領域情報の算出に多大な時間を要していたが、請求項１４の管腔路挿入支援システムでは、上述の新規ＶＯＩ配置・登録処理により、伸長量Δｔを従来の画素単位伸長量も大きな、ＶＯＩ開始断面内の管腔臓器の断面の半径ｒに設定するので、高速に管腔路領域情報を得ることができる（根拠図面：図２７〜図３０）。

また、従来は分岐点の位置にＶＯＩ１０２の伸長側断面を収束させることが困難であったが、請求項１６の管腔路挿入支援システムの分岐点抽出処理では、簡単な処理により高速に分岐点の位置にＶＯＩ１０２の伸長側断面を収束させることができる（根拠図面：図３１及び図３２）。

本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。

本出願は、２００６年５月２日に日本国に出願された特願２００６−１２８６８２号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲に引用されるものである。

Claims (17)

1. 被検体の３次元画像データ内の管腔臓器の管腔路内に設定された開始点を有し、前記管腔臓器を内含するように所定の大きさを持つ体積領域を設定する体積領域設定手段と、
   前記体積領域内の前記管腔臓器の３次元画像データに基づき、前記体積領域内の管腔領域情報を抽出し、管腔路形状を表すセグメンテーションデータを算出する臓器領域情報算出手段と、
   前記体積領域設定手段によって設定された前記体積領域に前記管腔路が内含されているか否かを判定する内含状態判定手段と、
   前記臓器領域情報算出結果に基づき、管腔路形状の異形状態を検出する異形状態検出手段と、
   前記体積領域設定手段が設定した前記体積領域に階層的に連結させることで得られる階層体積領域を、前記内含状態判定手段の判定結果及び前記異形状態検出手段の検出結果に基いた大きさに設定する階層体積領域設定手段と、
   を備えることを特徴とする内視鏡挿入支援システム。
2. 前記階層体積領域設定手段は、前記階層体積領域に対して、さらに階層的に連結する次段階層体積領域を設定し、
   前記臓器領域情報算出手段は、前記次段階層体積領域における管腔路形状を表すセグメンテーションデータを算出し、
   前記異形状態検出手段は、前記臓器領域情報算出結果に基づき、前記階層体積領域内の管腔路形状の異形状態を検出し、
   前記階層体積領域制御手段は、検出された前記異形状態に基づき、前記次段階層体積領域の大きさを制御する
   ことを特徴とする請求項１に記載の内視鏡挿入支援システム。
3. 前記体積領域の端面間の距離を伸縮させる体積領域変更手段を有する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の内視鏡挿入支援システム。
4. 前記体積領域あるいは前記階層体領域の伸縮方向を判定する方向判定手段をさらに有し、
   前記体積領域変更手段は、前記方向判定手段の判定結果に基づき、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面間の距離を伸縮させる
   ことを特徴とする請求項３に記載の内視鏡挿入支援システム。
5. 前記異形状態検出手段は、前記セグメンテーションデータの径、面積、周囲長の少なくともいずれか一に基づき、前記階層体積領域の端断面における前記管腔路の狭窄または拡張の状態を、少なくとも前記異形状態として検出する
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
6. 前記内含状態判定手段は、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面における前記管腔路の分岐穴の検出に基づき前記管腔路の内含状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
7. 前記内含状態判定手段は、前記体積領域あるいは前記階層体積領域の側面における前記管腔臓器の検出に基づき前記管腔路の内含状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
8. 前記体積領域及び前記階層体積領域の、少なくとも端面近傍内の管腔路断面の重心点を結ぶ線を略中心線として内視鏡挿入支援ルートに設定するルート設定手段を
   さらに有することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
9. 前記管腔路挿入支援ルートは、前記略中心線を曲線補正して設定される
   ことを特徴とする請求項８に記載の内視鏡挿入支援システム。
10. 前記被検体の前記３次元画像データに基づき前記被検体内の多断面再構築画像を生成する多断面再構築画像生成手段と、
    生成された前記多断面再構築画像上において前記開始点を指定する開始点指定手段と、をさらに有することを特徴とする請求項１ないし９のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
11. 前記開始点座標指定手段が指定する前記開始点の座標は、少なくとも前記体積領域あるいは前記階層体積領域の端面の近傍座標である
    ことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
12. 前記管腔臓器は、気管支、血管、大腸、小腸、胆管、膵管または、リンパ管のいずれかである
    ことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか一つに記載の内視鏡挿入支援システム。
13. 被検体の３次元画像データ内の管腔臓器の管腔路内に設定された開始点を有し、前記管腔臓器を内含するように所定の大きさを持つ体積領域を設定する体積領域設定ステップと、
    前記体積領域内の前記管腔臓器の３次元画像データに基づき、前記体積領域内の管腔領域情報を抽出し、管腔路形状を表すセグメンテーションデータを算出する臓器領域情報算出ステップと、
    前記体積領域設定ステップによって設定された前記体積領域に前記管腔路が内含されているか否かを判定する内含状態判定ステップと、
    前記臓器領域情報算出結果に基づき、管腔路形状の異形状態を検出する異形状態検出ステップと、
    前記体積領域設定ステップが設定した前記体積領域に階層的に連結させることで得られる階層体積領域を、前記内含状態判定ステップの判定結果及び前記異形状態検出ステップの検出結果に基いた大きさに設定する階層体積領域設定ステップと、
    を備えることを特徴とする内視鏡挿入支援方法。
14. 被検体の３次元領域の画像データに基づき前記被検体内の多断面再構築画像を生成する多断面再構築画像生成手段と、
    前記多断面再構築画像上において前記被検体内の木構造をなす管腔臓器の管腔路内に設定点の前記３次元領域の座標を指定する設定点座標指定手段と、
    前記設定点を有する、前記管腔臓器を内含する体積領域を設定する体積領域設定手段と、
    前記体積領域での前記管腔臓器の前記３次元領域の画像データに基づき、前記体積領域の管腔領域情報を分割して解析し、分割管腔路形状データであるセグメンテーションデータを算出する臓器領域情報算出手段と、
    前記体積領域設定手段による前記体積領域の前記管腔路の内含状態を判定する内含状態判定手段と、
    前記内含状態判定手段の判定結果に基づき、前記体積領域設定手段が設定した前記体積領域に階層的に連結させた、階層体積領域を設定する階層体積領域設定手段と
    を備え、
    前記臓器領域情報算出手段は、さらに前記階層体積領域の臓器構造データを分割して前記セグメンテーションデータを算出し、
    前記内含状態判定手段は、さらに前記体積領域の端面上の前記管腔路の断面積に基づき内含状態を判定し、
    前記階層体積領域設定手段は、さらに前記内含状態判定手段における前記管腔路の断面積に基づき、前記階層体積領域の断面を設定して、前記体積領域に階層的に連結させた、階層体積領域を設定する
    ことを特徴とする内視鏡挿入支援システム。
15. 前記階層体積領域設定手段は、さらに、前記内含状態判定手段における前記管腔路の断面積に基づいた真円の半径を算出し、前記半径に基づき、前記階層体積領域の断面を設定して、前記体積領域に階層的に連結させた、階層体積領域を設定する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の内視鏡挿入支援システム。
16. 前記階層体積領域設定手段は、さらに、前記管腔臓器の分岐点を抽出する分岐点抽出手段を有し、
    前記分岐点抽出手段は、前記半径に基づき、前記体積領域の端面を前記分岐点に収束させる
    ことを特徴とする請求項１４または１５に記載の内視鏡挿入支援システム。
17. 被検体の３次元領域の画像データに基づき前記被検体内の多断面再構築画像を生成する多断面再構築画像生成ステップと、
    前記多断面再構築画像上において前記被検体内の木構造をなす管腔臓器の管腔路内に設定点の前記３次元領域の座標を指定する設定点座標指定ステップと、
    前記設定点を有する、前記管腔臓器を内含する体積領域を設定する体積領域設定ステップと、
    前記体積領域での前記管腔臓器の前記３次元領域の画像データに基づき、前記体積領域の管腔領域情報を分割して解析し、分割管腔路形状データであるセグメンテーションデータを算出する臓器領域情報算出ステップと、
    前記体積領域設定ステップによる前記体積領域の前記管腔路の内含状態を判定する内含状態判定ステップと、
    前記内含状態判定ステップの判定結果に基づき、前記体積領域設定ステップが設定した前記体積領域に階層的に連結させた、階層体積領域を設定する階層体積領域設定ステップと
    を備え、
    前記臓器領域情報算出ステップは、さらに前記階層体積領域の臓器構造データを分割して前記セグメンテーションデータを算出し、
    前記内含状態判定手段は、さらに前記体積領域の端面上の前記管腔路の断面積に基づき内含状態を判定し、
    前記階層体積領域設定ステップは、さらに前記内含状態判定ステップにおける前記管腔路の断面積に基づき、前記階層体積領域の断面を設定して、前記体積領域に階層的に連結させた、階層体積領域を設定する
    ことを特徴とする内視鏡挿入支援方法。

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