JP5543922B2 - 強調された冠状動脈表示 - Google Patents

Description

本発明は一般に、医療撮像の分野に関する。より詳細には、本発明は、医療画像データセットにおける飛行経路に沿ったオブジェクトの視覚化に関する。

生体構造に関する印象を与えるボリュームレンダリングされた医療画像の動画が、ますます重要になっている。なぜなら、この種の視覚化が、より現実に近いからである。

心臓撮像において、例えば冠状動脈における狭窄を検出するため、又は、手術前に外科医に冠状動脈を見せるため、取得された心臓画像データセットにおいて心臓の冠状動脈を視覚化することを可能にしたいという願望が存在する。心臓画像データセットは、患者の心臓の磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）スキャンを実行することにより得られることができる。一旦スキャンが記録されると、適切な分類及びセグメント化を適用した後、このスキャンは例えば、ボリュームレンダリングとして視覚化されることができる。異なる方向のカメラのボリュームレンダリング画像を選択することにより、動画を形成する一連の画像が、得られることができる。

この種の視覚化は、医師が見るものに非常に似ているので、患者に手術を行うとき、心臓専門医は、冠状動脈を備える心臓のボリュームレンダリング画像を好む。冠状動脈を検査する自然な方法は、大動脈で始まり下方に移動する血流の方向に冠状動脈を個別に表示することである。

現在、医療画像データセットにおける飛行経路を定めるため、ユーザは、特定のいわゆるキー画像を選択する。これらのキー画像は、カメラの飛行経路上の画像である。一旦ユーザが好みのキー画像をすべて選択すると、飛行経路が、キー画像の幾何学特性を補間することにより算出される。この幾何学特性は、空間における原点、空間における方向及びズーム係数である。また、これらの手動で選択されたキー画像とは別に、自動的な飛行経路が存在する。例えば、オブジェクトの周りの円のような簡単な数学的経路である。その後、飛行経路に沿った画像を含む動画が作成され、ユーザに提示されることができる。

現在の飛行経路動画に伴う問題は、注目する構造体を特定するのが困難な場合があること、又は他の構造体が注目する構造体の表示を妨害する場合があることである。従って、増加された柔軟性を可能にする装置、方法、コンピュータ可読媒体及び使用が有利である。

従って、本発明は好ましくは、単独で又は任意の組合せにおいて従来技術における上述の欠点及び不都合点の１つ又は複数を緩和、軽減又は除去しようとするものであり、添付の特許請求の範囲に記載の装置、方法、コンピュータ可読媒体及び使用を提供することにより、少なくとも上述した問題を解決する。

本発明の１つの側面によれば、オブジェクトを有する画像データセットを処理する装置が提供される。この装置は、上記オブジェクトの画像セグメント化を実行するよう構成されるセグメント化ユニットと、上記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するよう構成される入力ユニットと、上記セグメント化されたオブジェクト及び上記キー画像に基づき、所定の分類を持つ各キー画像を処理するよう構成され、結果として処理されたキー画像のセットを生じさせる処理ユニットと、上記処理されたキー画像の間の経路に沿って中間画像を補間するよう構成される補間ユニットであって、上記処理ユニットが更に、各補間された画像の分類を算出するよう構成される、補間ユニットと、上記処理されたキー画像及び上記補間された画像を有する画像のシーケンスを作成するよう構成される動画作成ユニットとを有する。

本発明の別の側面によれば、オブジェクトを有する画像データセットを処理する方法が提供される。この方法は、上記オブジェクトの画像セグメント化を実行するステップと、上記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するステップと、上記キー画像及び上記セグメント化されたオブジェクトに基づき、所定の分類を持つ各キー画像を処理するステップであって、結果として処理されたキー画像のセットが生じる、ステップと、上記処理されたキー画像の間の経路に沿って配置される中間画像を補間するステップであって、上記処理が更に、各補間された画像の分類を算出するステップを有する、ステップと、上記処理されたキー画像及び上記補間された画像を有する画像のシーケンスを作成するステップとを有する。

本発明の更に別の側面によれば、オブジェクトを有する画像データセットを処理するコンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読媒体が提供される。このコンピュータプログラムは、上記オブジェクトの画像セグメント化を実行するセグメント化コードセグメントと、上記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得する取得コードセグメントと、上記キー画像及び上記セグメント化されたオブジェクトに基づき、所定の分類を持つ各キー画像を処理し、結果として処理されたキー画像のセットを生じさせる処理コードセグメントと、上記処理されたキー画像の間の経路に沿って配置される中間画像を補間する補間コードセグメントであって、上記処理コードセグメントが更に、各補間された画像の分類を算出するステップを有する、補間コードセグメントと、上記処理されたキー画像及び上記補間された画像を有する画像のシーケンスを作成する動画作成コードセグメントとを有する。

本発明の別の側面によれば、患者における生体構造の診断、後続の処置又は外科的療法を容易にする、請求項１に記載の装置の使用が提供される。

提案される方法は、心臓全体のＭＲスキャンのボリュームレンダリング動画に焦点をあてる。注目する構造体の強調を可能にすることにより、更に、冠状動脈の分類及びセグメント化データの不透明度における変化を可能にすることにより、本発明は、上述の問題を解決する。結果として、さまざまな分類の不透明度が、飛行経路動画にわたり変化されることができ、注目する構造体が、強調されることができる。

心臓のボリュームレンダリング画像を示す図である。 ある実施形態による伝達関数の図である。 ある実施形態による方法を示すブロック図である。 ある実施形態による装置を示す図である。 ある実施形態による飛行経路を示す図である。 ある実施形態によるキー画像を示す図である。 ある実施形態によるキー画像を示す図である。 ある実施形態によるキー画像を示す図である。 ある実施形態によるキー画像を示す図である。 異なる分類を持つ飛行経路に沿ったキー画像のセットを示す実施形態の図である。 ある実施形態による方法を示すフローチャートである。 ある実施形態によるコンピュータプログラムを示す図である。

本発明のこれら及び他の側面、特徴及び利点が、本発明の実施形態に関する以下の説明から明らかとなり、対応する図面を参照して説明されることになる。

図１は、心臓のボリュームレンダリング画像を示す図である。図１において、カメラの好適な飛行経路が、従来技術に基づかれるボリュームレンダリング画像の表面に描画される。飛行経路は、カメラの空間における位置を説明する経路である。この例において、この経路は、心臓の周りの仮想的な球体上に投影される。カメラは、この球体の中央点に常に向けられる。飛行経路上のカメラは、冠状動脈を１つ１つなぞり、それが「８の字状の」閉ループを作るよう選択される。

当業者が本発明を実施することができるよう、本発明の複数の実施形態が、添付の図面を参照して以下更に詳細に説明されることになる。しかしながら、本発明は、多くの異なる形式において実現されることができ、本願明細書に記載される実施形態に限定されるものとして解釈されるべきでない。この開示が、完全であり完結するよう、及び当業者に対して本発明の範囲を完全に伝えるよう、これらの実施形態は提供される。これらの実施形態は本発明を限定するものではなく、本発明は添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。更に、添付の図面において説明される特定の実施形態の詳細な説明で使用される用語は、本発明を限定することを目的とするものではない。

以下の説明は、画像データセットからのデータを有する飛行経路動画の表示の間、オブジェクトの不透明度又は分類が変化することを可能にする撮像分野に適用可能な本発明の実施形態に焦点をあてる。画像データセットは、例えばコンピュータ断層撮影法、磁気共鳴イメージング又は超音波イメージングを用いて得られるボリュメトリック画像データセットとすることができる。

分類は、（レイ・キャスティングの間）特定の構造体だけが見え、他の構造体がマスクされる(mask：隠す)よう、ボリュームにおけるグレーレベルの範囲だけを選択する既知の技術である。伝達関数は、特定の不透明度を持つ特定の色値へと特定のグレー値を変換するのに用いられる。

図２は、ある実施形態による伝達関数２１の例を示す。０〜２８０の間のすべてのグレー値が、マスクされる。２８０を超えるボクセルは、特定の色及び特定の不透明度を得る。１０００を超えるグレー値は、完全に不透明体（不透明度値＝１．０）である。即ち、ある光線に沿って、さまざまなボクセル値が、異なる色及び異なる不透明度で貢献する。この結果、最終的な色及び不透明度が生じる。不透明度パラメタだけが修正されるとき、これは、青い曲線全体がα値を用いて増倍されることを意味する。しかしながら、ちょうど０〜１の定数の乗算以外の他の演算を実行することも可能である。これは、例えば、傾斜が更に右にずれた関数とすることができるか、又は、例えば最大不透明度を０．５とすることの組み合わせで、より高いピクセル値をマスクする関数とすることができる。この場合実際は、分類の不透明度パラメタだけでなく、分類全体が変更される。

図３は、第１の冠状動脈３１、第２の冠状動脈３２及び心臓３３という３つのセグメント化されたオブジェクトに基づき画像が作成される実施形態を示す。各オブジェクトは、特有の分類を持つ。処理ユニット３４、４３は、ブレンドされた又はマージされた分類を持つ画像を作成するよう構成される。各分類は、自身のボクセルの集合及び自身のカラーマップを持つ。各分類は、特定の重みを与えられることができる。ブレンドの際、カメラ位置３５に基づき、例えば第１の冠状動脈には特定のα、又は例えば第２の冠状動脈にはβを適用することが可能である。処理ユニットはこの情報を利用し、各分類画像の重みがカメラ位置３５に依存するよう画像３６を作成するべく構成される。

いくつかの実施形態では、α又はβのいずれかはゼロである。これは、その時２つの冠状動脈の１つだけが強調され、その他が全く貢献していないことを意味する。しかしながら、α及びβの任意のパーセンテージ重みが使用されることができる。例えばα８０％及びβ５％とすることができる。このセットアップは、この場合心臓が１５％分貢献することを意味する。

このやり方の拡張は、各分類自身の不透明度が修正されることができるというものである。曲線全体がこのα値により増倍される場合、これは結果として多かれ少なかれ同じマージ画像を生じさせるだろう。しかし、いくつかの実施形態によれば、オブジェクトの一部だけがそれでも少し見えるよう、曲線の形状を変化させることも可能である。これは、一般化である。

特定の構造体を分離する別の既知の技術は、セグメント化である。この技術では、ボクセルの特定の集合が分離される。

いくつかの実施形態において、セグメント化技術及び分類の組合せは、ボリュメトリック心臓画像データセットにおいてカメラの最も近くに配置される冠状動脈の視覚化を強調するために使用される。

本発明のアイデアは、いくつかの実施形態によれば、飛行経路動画が作成されることになる画像データセット上でセグメント化を実行することである。例えば、医療画像データセットにおいて注目する構造体が冠状動脈である場合、冠状動脈が医療画像データセットにおいて特定されることができるような医療画像データセット上で、セグメント化が実行されることができる。

別の実施形態によれば、注目するオブジェクトのセグメント化は、画像データセットに含まれる画像を有する、すでに作成された飛行経路動画上で実行されることができる。

いくつかの実施形態によれば、例えば、カメラが特定の冠状動脈に焦点をあてるとき冠状動脈が１つ１つ強調されるよう、この装置は、飛行経路の間、分類の伝達関数の不透明度値を変化させるよう構成される。これは、仮想的なカメラの位置及びその方向に基づき、例えば動脈といった特定のオブジェクトが他より重要になることを意味する。

分類又は不透明度を変化させることは、結果として生じる飛行経路動画におけるその視覚的外観が、観測ユーザによりその周囲から容易に区別されることができるよう、セグメント化オブジェクトが強調されることができることを意味する。

図４を参照すると、ある実施形態において、装置４０が提供される。この装置は、画像データセットにおいて、例えば心臓のような生体構造における例えば冠状動脈といった注目対象物のセグメント化を実行するセグメント化ユニット４１を有する。

任意の適切な一般に既知の画像セグメント化技術が、このセグメント化を実行するために使用されることができる。この装置において使用される特定のセグメント化技術は、オブジェクト・タイプに基づき時々変化することができるか、又は例えば、セグメント化技術は常に改善される。いくつかの実施形態によれば本発明は、特定のセグメント化技術に限定されない点を理解されたい。

この装置４０は、画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するよう構成される入力ユニット４２を有することもできる。キー画像は、飛行経路に沿った特定の位置でのカメラ位置及び方向を定める。飛行経路は、事前に手動で定められることができるか、又は事前に自動的に算出されることができる。

いくつかの実施形態において、入力ユニット４２は、所定の飛行経路動画を取得する、及び飛行経路動画から複数のキー画像を選択するよう構成されることができる。

この装置は、所定の分類を持つ各キー画像を処理するよう構成される処理ユニット４３を有することもできる。結果として、処理されたキー画像のセットが生じる。こうして、セグメント化された注目オブジェクトが、いくつかのキー画像においてその周囲と比較して強調されることができる。

この装置は、処理されたキー画像の間で飛行経路上に配置される中間画像を補間するよう構成される補間ユニット４４を有することもできる。処理ユニット４３は、各補間画像の分類を算出するよう更に構成されることができる。

この装置は、処理されたキー画像と補間画像とを有する一連の画像を作成するよう構成される動画作成ユニット４５を更に有することができる。作成された画像シーケンスは、異なる分類を持つ画像を有する飛行経路動画を構成する。

いくつかの実施形態において、飛行経路動画は、飛行経路に沿ってセグメント化されたオブジェクトに追従する画像を有する。

３Ｄ飛行経路に沿って仮想的なカメラの方向を定めるため、３つの直交する回転軸が用いられることができる。補間ユニットは、飛行経路に沿ったカメラ方向の情報に基づき、中間画像を補間することができる。好ましくは、セグメント化されたオブジェクト又はオプションでサブオブジェクトがカメラの前に配置されるよう、カメラは方向付けられる。いくつかの実施形態において、画像データセットにおいて定められる中央点の方をカメラが常に指すという事実により、３つの回転のうち２つが決定される。例えば、中央点は、セグメント化されたオブジェクトを有する仮想的な球体における中央点とすることができる。この場合、飛行経路は、仮想的な球体面における弧とすることができ、カメラは、仮想的な球体の中央点の方を常に向く。

残りの第３の軸が、この方向の水平成分を説明すると言うことができる。

図５は、この場合心臓であるオブジェクト５０と、心臓の２つの冠状動脈を表す２つのサブオブジェクト５１、５２との周りの飛行経路を示す。各サブオブジェクトに対して、開始点Ｓ１、Ｓ２及び終了点ＡＥ１、ＡＥ２が観察されることができる。Ｃは、中央点を示す。Ｐ１は、中央点を起点とし、サブオブジェクト５１における開始点Ｓ１へと延びるベクトルを示す。Ｐ２は、中央点を起点とし、サブオブジェクト５１における終了点Ｓ２へと延びるベクトルを示す。カメラ飛行経路は、中央点からの所定距離で規定されることができる。従って、カメラ飛行経路は、仮想的な球体の表面上に配置されるものとして示されることができる。この球体は、心臓全体がこの仮想的な球体内部に適合するような半径を持つ。カメラは、この仮想的な球体の表面上にあり、常に中央点の方向を指している。飛行経路の点の座標は、サブオブジェクトに沿った各点に対して、中央点を起点とするベクトルを利用して算出されることができる。このベクトルが仮想的な球体の表面と交差する座標は、飛行経路の点であろう。従って、ベクトルＰ１が仮想的な球体の表面と交差する座標は、飛行経路の開始点を表すことになる。同様に、ベクトルＰ２が仮想的な球体の表面と交差する座標は、飛行経路の終了点を表すであろう。このようにして、飛行経路Ｆ１が算出されることができる。従って、飛行経路は、仮想的な球体の表面上の弧である。

例として、入力ユニット４２は、飛行経路上で４つのメイン・カメラ位置／方向を定める心臓画像データセットの４つのキー画像を取得することができる。例えば、これらの４つのカメラ位置は、２つの冠状動脈の開始点及びそれらの平均終了点としてそれぞれ規定されることができる。サブオブジェクトが分割された構造体を有する場合、平均終了点が算出されることができる。この結果、サブオブジェクトは、複数の終了点を含むことができる。例えば、各終了点に対するベクトルを計算し、それから平均終了点を見つけるためこのベクトルを平均化することにより、複数の終了点が、単一の平均化された終了点へと平均化されることができる。

図６は、異なる分類を持つ４つのキー画像を示す。図６ａは、第１の冠状動脈の第１のキー画像であるキー画像１を示す。第１のキー画像は、第１の冠状動脈の開始点に基づかれるカメラ位置／方向を持つ。図６ｂは、心臓全体の第２のキー画像であるキー画像２を示す。第２のキー画像は、第１の冠状動脈の平均終了点に基づかれるカメラ位置／方向を持つ。図６ｃは、第２の冠状動脈の第３のキー画像であるキー画像３を示す。第３のキー画像は、第２の冠状動脈の開始点に基づかれるカメラ位置／方向を持つ。図６ｄは、第４のキー画像であるキー画像４を示す。第４のキー画像は、第２の冠状動脈の平均終了点に基づかれるカメラ位置／方向を持つ。例えば図７に観察されることができるように、これらの４つのキー画像は、８の字状の飛行経路の「転換点」を表すことができる。

いくつかの実施形態において、各処理されたキー画像は所定の分類を持つことになる。更に、処理ユニット４３は、各補間された画像の分類を算出するよう構成されることができる。

分類は、セグメント化されたオブジェクトの視覚的外観の任意のタイプの修正を含むことができる。

いくつかの実施形態において、セグメント化されたオブジェクトが、結果として生じる飛行経路動画において色分けされるよう、分類計算は、カラーコーディング（color-coding:色分け作業）を含むことができる。

いくつかの実施形態において、これは、飛行経路の間、冠状動脈が１つ１つ強調されることを意味する。心臓画像データセットの場合、例えば飛行の間、第１の動脈は例えば青色で強調されることができる。一方、第２の動脈は例えば茶色で強調される。飛行経路動画の別の部分では、カメラが飛行経路に沿って第２の動脈の傍を飛行するとき、第２の動脈は動画において青で色分けされ、一方、第１の動脈は茶色で色分けされることができる。従って、両方の冠状動脈に任意の色又は不透明度値を与えることが可能である。カラー・ルックアップテーブルが、色を決定するのに用いられることもできる。この場合、各ボクセルのグレー値は、カラー・ルックアップテーブルを用いて色を決定することができる。

いくつかの実施形態では、飛行経路に沿って各補間された画像の前後の画像の分類に基づき、処理ユニットが、各補間された画像の分類を算出するよう構成される。

各補間された画像の分類の計算は、アルファ・ブレンディングを用いて実行されることができる。従って、分類された補間画像における各ピクセルの値は、
Ｉ_{ｃｌａｓｓ}（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｉ_{ｓｅｇ＿ｏｂｊ}（ｘ，ｙ，ｚ）（１．０−α）＋Ｉ_ｉｎｔ（ｘ，ｙ，ｚ）（α）
として算出されることができる。

α値が０であるように選択される場合、これは、セグメント化された画像データセットにおける対応するピクセルの画素値だけが、分類された補間画像の画素値に影響を与えることを意味する。従って、これは、分類された補間画像が、セグメント化されたオブジェクトと同じ分類を持ち、こうして、セグメント化されたオブジェクトが見えるであろうことを意味する。従って、α値が１であるように選択される場合、セグメント化されたオブジェクトの情報は、分類された補間画像に全く含まれないことになる。

例として、キー画像１は所定のα値１を持ち、キー画像２は所定のα値０を持つことができる。更に、補間ユニットは、２つのキー画像の間の飛行経路に沿って配置される４つの補間された画像を算出することができる。この場合、補間された画像の分類が、線形関数を用いて算出されることができる。その結果、分類が、キー画像１とキー画像２との間で線形に変化することになる。従って、対応するα値は、１（キー画像１）、０．８（補間された画像１）、０．６（補間された画像２）、０．４（補間された画像３）、０．２（補間された画像４）及び０（キー画像２）である。こうして、この分類は、１つの分類から他の分類へと滑らかにフェードされる（faded）ことができる。

ある実施形態では、処理ユニットは、補間された画像の分類を算出するため、線形関数を利用することができる。

他の実施形態では、補間された画像の分類を算出するため、処理ユニットは、例えばコサイン関数といった非線形関数を利用することができる。例えば、キー画像１で始まりキー画像２で終わる、経路セグメント上でｎ個の画像を定める場合を考える。例えばコサイン関数といった非線形関数を利用することにより、キー画像１の不透明度は、コサイン関数の最初の９０度の間で、画像ｎで０へと減少されることができる。更に、キー画像２の不透明度は、コサイン関数の逆を利用することにより、最初の９０度の間、画像ｎで１へと増加されることができる。この特定の例に関して、セグメント上の第１の画像は、このセグメントにおける最後の画像より不透明度の変化が少ない。これは、異なるフェーディング（fading）速度を生じさせ、従って不透明度の非線形なフェーディングを生じさせる。

他の実施形態において、処理ユニットは、補間された画像の分類を算出するため階段関数を利用することができる。

別の実施形態では、処理ユニットは、所定の分類を持つ選択された数の補間された画像を処理することができ、こうしてこれらの補間された画像は、まるでキー画像であるかのように機能することになる。従って、特定の分類は、任意の補間された画像に対して規定されることができる。図７は、オリジナルのキー画像Ｋ１〜Ｋ４のセットと、キー画像Ｋ１ａ、Ｋ１ｂ、Ｋ２ａ、Ｋ３ａ、Ｋ３ｂ、Ｋ４ａ、即ちキー画像として機能する補間された画像の派生セットとを備える飛行経路を示す。これらの派生キー画像の経路上の位置は、それらの主要なキー画像の比較的近くに選択される。この目的は、フェーディングが１つの分類から他の分類へと発生する、より小さなセグメントを規定することである。一方、飛行経路の残りのより大きなセグメントにおいては、分類は一定に保たれることができる。例として、キー画像１からキー画像４の間に配置される複数の補間された画像の分類は、以下のように規定又は算出されることができる。

キー画像１
キー画像１ａ＝キー画像１の７５％及びキー画像２の２５％。
キー画像１ｂ＝キー画像１の７５％及びキー画像２の２５％。

キー画像２
キー画像２ａ＝キー画像２の７５％及びキー画像３の２５％。

キー画像３
キー画像３ａ＝キー画像３の７５％及びキー画像４の２５％。
キー画像３ｂ＝キー画像３の７５％及びキー画像４の２５％。

キー画像４
キー画像４ａ＝キー画像４の７５％及びキー画像１の２５％。

こうして、各補間された画像の分類が、処理ユニットを用いて規定されることができる。

いくつかの実施形態において、動画作成ユニットは、注目するオブジェクトを様々な態様で強調しつつ、任意の不連続箇所のない画像を有する動画を作成するよう構成される。従って、飛行経路は閉じた経路とされることができる。これの利点は、注目するオブジェクトが様々な態様で強調されつつ、迷惑な飛躍点なしに、動画が何度も再生されることができる点にある。

ある実施形態において、セグメント化されたオブジェクトは、少なくとも１つのサブオブジェクトを有することができる。実際的な例において、このオブジェクトは、冠状動脈とすることができ、第１のサブオブジェクトは、第１の冠状動脈とすることができ、及び第２のサブオブジェクトは、第２の冠状動脈とすることができる。処理ユニットは、いくつかの実施形態によれば、セグメント化されたサブオブジェクトのいずれかに基づき、画像の分類を算出することができる。従って、第１の冠状動脈は、飛行経路動画のある部分において強化、即ち強調され、第２の冠状動脈は、飛行経路動画の別の部分において強調されることができる。従って、その後作成された飛行経路動画における画像の分類は、セグメント化されたオブジェクト又はセグメント化されたサブオブジェクトに依存することになる。

いくつかの実施形態では、セグメント化ユニット４１、入力ユニット４２、処理ユニット４３、補間ユニット４４又は動画作成ユニット４５は、１つの統合されたユニットに含まれることができる。

図８を参照すれば、ある実施形態において、オブジェクトを有する画像データセットを処理する方法が提供される。この方法は、オブジェクトの画像セグメント化を実行するステップ８１を有する。更に、この方法は、画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するステップ８２を有する。更に、この方法は、キー画像及びセグメント化されたオブジェクトに基づき、所定の分類を持つ各キー画像を処理するステップ８３を有する。結果として、処理されたキー画像のセットが生じる。この方法は、処理されたキー画像の間の経路上に配置される中間画像を補間するステップ８４も有することができ、この処理は更に、各補間された画像の分類を算出するステップを有する。更に、この方法は、処理されたキー画像及び補間された画像を有する画像のシーケンスを作成するステップ８５を有することができる。

図９を参照すると、ある実施形態において、オブジェクトを有する画像データセットを処理するための、コンピュータによる処理に関するコンピュータプログラムが実現されるコンピュータ可読媒体が提供される。このコンピュータプログラムは、オブジェクトの画像セグメント化を実行するためのセグメント化コードセグメント９１を有する。更に、コンピュータプログラムは、画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するためのコードセグメント９２を有する。更に、このコンピュータプログラムは、キー画像及びセグメント化されたオブジェクトに基づき、所定の分類を持つ各キー画像を処理する処理コードセグメント９３を有する。結果として、処理されたキー画像のセットが生じる。このコンピュータプログラムは、処理されたキー画像の間の経路上に配置される中間画像を補間するための補間コードセグメント９４も有することができ、処理コードセグメント９３は更に、各補間された画像の分類を算出するステップを有する。更に、このコンピュータプログラムは、処理されたキー画像及び補間された画像を有する、画像のシーケンスを作成するための動画作成コードセグメント８５を有することができる。

ある実施形態において、画像データセットにおけるオブジェクトの診断、後続の処置又は外科的療法を容易にする方法、装置又はコンピュータプログラムの使用が提供される。

本発明による上記の実施形態の適用及び使用は、多様であり、例えば心臓のデータを有するボリュームレンダリング画像の動画生成が要求されるすべての用途を含む。

セグメント化ユニット、入力ユニット、処理ユニット、補間ユニット及び動画作成ユニットは、関連作業を実行するのに通常使用される任意のユニット、例えば、メモリを備えるプロセッサといったハードウェアとすることができる。プロセッサは、さまざまなプロセッサのいずれかとすることができる。例えばインテル又はＡＭＤプロセッサ、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、プログラム可能なインテリジェントコンピュータ（ＰＩＣ）マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）等である。しかしながら、本発明の範囲は、これらの特定のプロセッサに限定されるものではない。メモリは、情報を格納することができる任意のメモリとすることができる。例えば、ダブルデンシティＲＡＭ（ＤＤＲ（ＤＤＲ２）、シングルデンシティＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ビデオＲＡＭ（ＶＲＡＭ）等のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である。メモリは、例えばＵＳＢ、コンパクトフラッシュ、スマートメディア、ＭＭＣメモリ、メモリスティック、ＳＤカード、ミニＳＤ、マイクロＳＤ、ｘＤ Ｃａｒｄ、トランスフラッシュ及びマイクロドライブメモリ等のフラッシュメモリとすることもできる。しかしながら、本発明の範囲は、これらの特定のメモリに限定されるものではない。

ある実施形態において、この装置は、医療ワークステーション、又は例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システム又は超音波撮像（ＵＳ）システムといった医療システムに含まれる。

ある実施形態において、上記コンピュータ可読媒体は、コンピュータ処理機能を持つ装置により実行されるとき、いくつかの実施形態において規定される上記方法ステップの全てを実行するよう構成されるコードセグメントを有する。

本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせを含む適切な形式で実現されることができる。しかしながら、好ましくは、本発明は、１つ又は複数のデータプロセッサ及び／又はデジタル信号プロセッサ上で実行されるコンピュータ・ソフトウェアとして実現される。本発明の実施形態の要素及び部品は、任意の適切な態様で物理的、機能的及び論理的に実現されることができる。実際、その機能は、単一のユニットで、複数のユニットで、又は他の機能ユニットの一部として実現されることができる。そのようなものとして、本発明は、単一のユニットで実現されることができるか、又は異なるユニット及びプロセッサ間に物理的及び機能的に分散されることができる。

本発明が特定の実施形態を参照して上で説明されたが、これは、本書に記載される上記特定の形式に本発明が限定されることを目的とするものではない。むしろ、本発明は添付の請求項によってのみ限定され、上述した特定の実施形態以外の、これらの添付した請求項の範囲に含まれる実施形態が同様に可能である。

特許請求の範囲において、「有する」という用語は、他の要素又はステップの存在を排除するものではない。更に、個別的に記載されていても、複数の手段、要素又は方法ステップが、例えば単一のユニット又はプロセッサにより実現されることもできる。更に、個別の特徴が異なる請求項に含まれることができるが、これらは可能であれば有利に結合されることができる。異なる請求項に含まれることは、これらの特徴の組み合わせが、実現できない及び／又は有利でないことを意味するものではない。更に、単数形の参照は、複数性を排除するものではない。「ａ」、「ａｎ」、「第１の」、「第２の」等の用語は、複数性を排除するものではない。請求項における参照符号は、単に明確化のための例として与えられ、請求項の範囲をいかなる態様でも限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. オブジェクトを含む画像データセットを処理する装置であって、
   前記オブジェクトの画像セグメント化を実行するセグメント化ユニットと、
   前記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得する入力ユニットと、
   前記セグメント化されたオブジェクト及び前記キー画像の所定のセットに基づき、各キー画像が所定の分類を持つよう処理する処理ユニットと、
   前記処理されたキー画像の間の経路に沿って中間画像を補間するよう構成される補間ユニットであって、前記処理ユニットが更に、少なくとも２つのキー画像の前記分類に基づき、各中間画像の分類を算出する、補間ユニットと、
   前記処理されたキー画像及び前記分類の算出された中間画像を含む画像のシーケンスを作成する動画作成ユニットとを有する、装置。
2. 前記オブジェクトが、少なくとも１つのサブオブジェクトを有し、各処理されたキー画像の分類は、前記セグメント化されたオブジェクトについての第１の分類重みと前記セグメント化されたサブオブジェクトについての第２の分類重みとを有する、請求項１に記載の装置。
3. 前記取得されたキー画像のセットが、既存の飛行経路画像シーケンスに含まれる、請求項１に記載の装置。
4. 前記中間画像が、既存の飛行経路画像シーケンスに含まれ、前記補間ユニットは、前記飛行経路画像シーケンスから前記中間画像を抽出する、請求項１に記載の装置。
5. 前記分類が、前記オブジェクトの不透明度、色分け又は明るさ強調のいずれかに関する、請求項１に記載の装置。
6. 前記処理ユニットが、線形関数を用いて各中間画像の前記分類を算出する、請求項１に記載の装置。
7. 前記処理ユニットが、非線形関数を用いて各中間画像の前記分類を算出する、請求項１に記載の装置。
8. 前記処理ユニットが、階段関数を用いて各中間画像の前記分類を算出する、請求項１に記載の装置。
9. 前記処理ユニットが、各キー画像の分類を算出するためアルファ・ブレンディングを利用し、前記セグメント化されたオブジェクトは、前記処理されたキー画像の各々において、特定の不透明度を持つ、請求項１に記載の装置。
10. 前記オブジェクトが、心臓であり、前記サブオブジェクトは、前記心臓の冠状動脈である、請求項２に記載の装置。
11. 前記経路の最も近くに配置される前記オブジェクト又はサブオブジェクトが強調される態様で、前記処理ユニットが、前記キー画像又は前記中間画像の前記分類を算出する、請求項２に記載の装置。
12. 前記分類の算出された中間画像における各ピクセルの値が、Ｉ_{ｃｌａｓｓ}（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｉ_{ｓｅｇ＿ｏｂｊ}（ｘ，ｙ，ｚ）（１．０−α）＋Ｉ_ｉｎｔ（ｘ，ｙ，ｚ）（α）として算出される、請求項１に記載の装置。
13. キー画像又は中間画像のボクセルの特定のグレー値を特定の不透明度を持つ特定の色値へと変換するため、前記処理ユニットが伝達関数を利用する、請求項１に記載の装置。
14. オブジェクトを含む画像データセットを処理する方法において、
    前記オブジェクトの画像セグメント化を実行するステップと、
    前記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得するステップと、
    前記キー画像の所定のセット及び前記セグメント化されたオブジェクトに基づき、各キー画像が所定の分類を持つよう処理するステップと、
    前記処理されたキー画像の間の経路に沿って配置される中間画像を補間するステップであって、前記処理ステップが更に、少なくとも２つのキー画像の前記分類に基づき、各中間画像の分類を算出するステップを備える、ステップと、
    前記処理されたキー画像及び前記中間画像を含む画像のシーケンスを作成するステップとを有する、方法。
15. オブジェクトを含む画像データセットを処理するためのコンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムが、
    前記オブジェクトの画像セグメント化を実行するセグメント化コードセグメントと、
    前記画像データセットに含まれるキー画像の所定のセットを取得する取得コードセグメントと、
    前記キー画像の所定のセット及び前記セグメント化されたオブジェクトに基づき、各キー画像が所定の分類を持つよう処理する処理コードセグメントと、
    前記処理されたキー画像の間の経路に沿って配置される中間画像を補間する補間コードセグメントであって、前記処理コードセグメントが更に、少なくとも２つのキー画像の前記分類に基づき、各中間画像の分類を算出するステップを備える、補間コードセグメントと、
    前記処理されたキー画像及び前記中間画像を含む画像のシーケンスを作成する動画作成コードセグメントとを有する、コンピュータ可読媒体。

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