JP5019825B2 - ディジタル画像データにおけるコントラスト増強された血管の識別方法 - Google Patents
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Description
Boskamp,Tobias et al.,"New Vessel Analysis Tool for Morphometric Quantification and visualization of Vessels in CT and MR Imaging Data Sets",RadioGraphics,Vol.24,No.1,pp.287−297,Published Online,2004
ディジタル3D画像データにおけるコントラスト増強された血管の識別方法であって、
a)3D画像データの、血管に属する1つの画像ボクセルが種点として選択されるステップ、
b)画像ボクセルの強度に対する現在の閾値が、種点の強度として選択され、種点が閾値に割り付けられるステップ、
c)新たな種点を発見するためのチェック基準に基づいて、新たな種点が種点と接する画像ボクセルにおいて探索され、その強度と現在の閾値とに応じて決定された閾値に割り付けられるステップ、
d)現在の閾値において更に他の種点が発見できなくなるまで、何度もステップc)が繰り返されるステップ、
e)発見された種点が、血管に属する血管ボクセルとして記憶され、かつ現在の閾値に割り付けられるステップ、
f)現在の閾値が低下させられるステップ、
g)中断基準が満たされるまで、ステップc)〜f)が繰り返されるステップ、
h)血管が画像データにおける全ての血管ボクセルの集合として識別されるステップを有するディジタル3D画像データにおけるコントラスト増強された血管の識別方法において、
特定の方法部分の期間中に同一の閾値に割り付けられた種点の個数が検出され、
この個数が最大値を上回った場合に漏洩信号が発生され、
漏洩信号の場合にその方法部分の期間中に閾値に割り付けられた種点が血管ボクセルとして記憶されず、
漏洩の個所で方法が中断され、
残りの方法が継続される
ことによって解決される。
図1は3D画像データにおける血管のセグメンテーション方法についてのフローチャートの一部を示し、
図2は図1の方法の代替方法部分のフローチャートを示し、
図3は図1および図2の方法の他の代替を示し、
図4は図1ないし図3に対する代替の方法変形のフローチャートを示し、
図5は内部にセットされた種点および付属の閾値を有する血管の一部を示し、
図6は図5の閾値を決定するためのシグモイド関数を示し、
図7は漏洩へ向かって進行するセグメンテーション結果を有するセグメント化すべき血管の一部を示し
図8は図3に従って2つの並行に行なわれた成長方法において求められた2つの部分結果から組み合わされた血管ツリーを示し、
図9は従来技術による3D画像データにおける血管のセグメンテーション方法のフローチャートを示す。
2b 方法部分
4 ステップ
6 ステップ
8 分岐
10 Noの枝
12 Yesの枝
14 ステップ
16 分岐
18 Yesの枝
20 Noの枝
22 矢印
24 ステップ
26 方法部分
28 ステップ
30a ループ開始
32 ステップ
34a ループ開始
34b ループ終了
36 方法部分
38 Yesの枝
40 ステップ
42 Noの枝
44 判定ステップ
46 Noの枝
48 ステップ
50 Yesの枝
51 ステップ
60 血管ツリー
62 種点
64 種点
66 血管
68 シグモイド関数
70 血管ツリー
72 血管
74 矢印
76 血管分岐
78 矢印
80 個所
82 血管
83 個所
84 漏洩
86 血管
88 個所
90 血管ツリー
92a 冠動脈
92b 冠動脈
94a 種点
94b 種点
200 成長方法
300 開始ステップ
302a ループ開始
302b ループ終了
304a ループ開始
304b ループ終了
306a ループ開始
306b ループ終了
308 分岐
310 Yesの枝
311 ステップ
312 Noの枝
314 ステップ
HU 画像ボクセルの強度値
N 部分範囲内の画像ボクセルの個数
Nmax 個数Nの最大値
NI 部分範囲内の血管ボクセルの個数
n カウント変数
nsp 種点と隣接する画像ボクセル
R 血管ボクセル(集合)
R1〜R3 部分血管(集合)
Rges セグメンテーション結果集合
sp 種点
SPT 種点集合
T 現在の閾値
Tmax 最大の閾値
Tmin 最小の閾値
Claims (8)
- ディジタル3D画像データにおけるコントラスト増強された血管(60,70,92a,92b)の識別方法であって、
a)3D画像データの、血管(60,70,92a,92b)に属する1つの画像ボクセルが種点(sp)として選択されるステップ、
b)画像ボクセル(sp,nsp)の強度(HU)に対する現在の閾値(T)が、種点(sp)の強度(HU)として選択され、種点(sp)が閾値(T)に割り付けられるステップ、
c)新たな種点を発見するためのチェック基準(308)に基づいて、新たな種点(sp)が種点と接する画像ボクセル(nsp)において探索され、その強度(HU)と現在の閾値とに応じて決定された閾値(T,HU(nsp))に割り付けられるステップ、
d)現在の閾値(T)において更に他の種点(sp)が発見できなくなるまで、何度もステップc)が繰り返されるステップ、
e)発見された種点(sp)が、血管(60,70,92a,92b)に属する血管ボクセル(R)として記憶され、かつ現在の閾値(T)に割り付けられるステップ、
f)現在の閾値(T)が低下させられるステップ、
g)中断基準が満たされるまで、ステップc)〜f)が繰り返されるステップ、
h)血管が画像データにおける全ての血管ボクセル(R)の集合として識別されるステップ
を有するディジタル3D画像データにおけるコントラスト増強された血管の識別方法において、
特定の方法部分の期間中に同一の閾値(T)に割り付けられた種点(sp)の個数(N)が検出され、
個数(N)が最大値(N max )を上回った場合に漏洩信号(24)が発生され、
漏洩信号(24)の場合にその方法部分の期間中に閾値(T)に割り付けられた種点(sp)が血管ボクセル(R)として記憶されず、
漏洩の個所で方法が中断され、
残りの方法が継続される
ことを特徴とするディジタル3D画像データにおけるコントラスト増強された血管の識別方法。 - 血管(60,70,92a,92b)として複数の枝(82,86)を有する血管が識別され、同一の閾値(T)に割り付けられた種点(sp)の個数(N)が第1の枝(82)においてのみ最大値(Nmax)を上回った場合に、
方法が第1の枝(82)については中断され、
方法が残りの枝(86)については継続されることを特徴とする請求項1記載の方法。 - 記憶された血管ボクセル(R)の少なくとも1つの部分範囲について、
部分範囲内における画像ボクセルの総数(N)が決定され、
部分範囲内における内部の血管ボクセルの総数(NI)が決定され、内部の血管ボクセルと隣接する全ての画像ボクセル(nsp)が同様に血管ボクセル(R)であり、
部分範囲についてd=NI/Nに従って密度(d)が求められ、
密度(d)が限界値(dmin)を下回る場合、記憶された血管ボクセル(R)の部分範囲が更には記憶されないことを特徴とする請求項1又は2記載の方法。 - ステップb)において、閾値(T)として、ステップa)の種点(sp)を取囲む予め定められた個数の画像ボクセルの強度値(HU)の最大値が選択されることを特徴とする請求項1乃至3の1つに記載の方法。
- 方法の1回目の実行でのステップh)の終了後に、識別された血管(R)が第1の部分血管(R1)として記憶され、
方法の2回目の実行がステップa)により開始され、
第2の種点(sp)がステップa)において選択され、
方法の2回目の実行がステップb)〜h)で実施され、
ステップh)において識別された血管(R)が第2の部分血管(R2,R3)として第1の部分血管(R1)と統合されて1つの共通な血管(Rges)を形成することを特徴とする請求項1乃至4の1つに記載の方法。 - 3D血管撮影法または造影剤コンピュータ断層撮影法で実施されることを特徴とする請求項1乃至5の1つに記載の方法。
- 血管(60,70,92a,92b)として患者の心臓冠状血管が識別されることを特徴とする請求項1乃至6の1つに記載の方法。
- ステップa)における現在の閾値(T)から出発してステップf)における現在の閾値(T)が変化される範囲(ΔT)が、ステップa)において決定された現在の閾値(T)に依存させられることを特徴とする請求項1乃至7の1つに記載の方法。
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