JP5571654B2 - 肺動脈のセグメント化 - Google Patents

Description

本発明は、肺動脈のセグメント化、特に肺動脈樹の少なくとも一部のセグメント化に関する。

多列検出器型コンピュータ断層撮影(MDCT: Multi-Detector Row Computed Tomography)は、胸部全体の高解像度データの取得を可能にする。このデータの品質は、肺動脈樹と同様に気管支の評価を可能にする。肺動脈樹の抽出は、例えば塞栓の検出にとって重要な前処理ステップである。その上、気管支樹の定量的評価において、付随する動脈樹は、ＭＤＣＴデータから抽出され得る重要な追加情報を含んでいる。従って、喘息及び肺気腫患者の診断及び治療にとって、気管気管支樹及び付随する肺動脈樹の同時評価が非常に重要である。例えば、付随する動脈の直径に対する気管支の内径の比は、気道狭窄及び気管支拡張を検出及び定量化するために、臨床診療において重要なパラメタである。

ＭＤＣＴデータから肺血管樹を抽出するとき、肺動脈を肺静脈と区別するときに問題が生じる。例えば、肺動脈を抽出するためのシードポイント(seed point)ベースの領域拡張法は、肺静脈中への漏れに悩まされる。

国際特許出願公開番号WO 2006/085254号は、例えばマルチスライスＣＴデータのような３Ｄ医療画像から肺動脈樹を自動抽出する方法を開示している。この方法において、セグメント化した肺血管は、この血管の動脈らしさ(arterialness)の局所的測定を決めることにより、動脈又は静脈の何れか一方であると特定される。この測定は、局所気管支の方位と、この局所気管支のセグメント化した肺血管の方位との関係に基づいている。血管が肺動脈と特定されると、その血管は肺動脈樹に加えられる。

しかしながら、既知の方法での肺動脈と肺静脈との分類は時々失敗する。

肺動脈の少なくとも一部をセグメント化する改良した方法を持つことが利点である。この問題をより上手く対処するために、本発明の第１の態様において、
気管支樹構造の気管支セグメントの３次元位置及び方位を示す、この気管支樹構造のデータ表現を受信するステップ、
前記肺血管構造の肺血管セグメントの３次元位置及び方位を示す、この肺血管構造のデータ表現を受信するステップ、
前記気管支樹構造の第１の気管支セグメントと前記肺血管構造の第１の血管セグメントとの対を特定するステップであり、前記第１の気管支セグメント及び前記第１の血管セグメントは、位置及び方位に対して隣接しているステップ、
前記第１の血管セグメントを前記肺動脈樹の動脈セグメントと特定するステップ、
前記第１の気管支セグメントと前記第１の血管セグメントとが略一致するような空間変換を前記気管支樹構造の少なくとも一部及び/又は前記血管構造の少なくとも一部に適用するステップ、
前記気管支樹構造の夫々の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管樹の夫々の他の血管セグメントを特定するステップであり、これら夫々の気管支セグメントは、前記変換が適用された気管支樹構造の少なくとも一部に含まれている及び/又は前記夫々の他の血管セグメントは、前記変換が適用された血管構造の少なくとも一部に含まれているステップ、並びに
前記夫々の他の血管セグメントを前記肺動脈樹の動脈セグメントと特定するステップ
を有する方法が示される。

前記変換により、前記第１の気管支セグメント及び前記第１の血管セグメントの近くにある気管支セグメント及び動脈セグメントは、良好に位置合わせされる。結果的に、他の気管支セグメント及び他の血管セグメントの他の隣接する対がさらに容易に検出されることができる。これは、国際特許出願公開番号WO 2006/085254に開示される方法の改良であり、この公報では、肺動脈及び肺静脈の分類は、局所画像の特徴に依存し、例えば不十分な局所画像の質のせいで気管支セグメントが見落とされる場合、失敗することがある。

例えば、気管支樹構造のサーフェスモデルが与えられる場合、前記変換は、このサーフェスモデルを血管構造の上に重畳することを可能にし、従って前記肺動脈樹をセグメント化するための、能動輪郭アルゴリズムに非常に良い開始地点を提供する。

代わりに、隣接する気管支セグメントと血管セグメントとの他の対は、前記変換後に検出されることができる。これら他の対が他の変換を生じさせることもある。好ましくは、前記気管支樹構造はこのように、気管に近い気管支セグメントから横断され、より遠位の気管支セグメントに向かい作業を行う一方、前記気管支セグメントの夫々の部分木（サブツリー）に適切な空間変換を適用する。このように、気管支樹構造及び肺動脈樹は適切に位置合わせされ、これが肺動脈と肺静脈との分離を改善させる。

肺動脈樹の少なくとも一部を特定する方法の処理ステップを説明するフローチャート。 肺動脈樹の少なくとも一部を特定する方法の処理ステップを説明するフローチャート。 肺動脈樹の少なくとも一部を特定するシステムのブロック図。 気管支セグメント及び隣接する肺動脈セグメントの交差の説明図。 肺血管構造の説明図。 気管支樹構造の説明図。 気管支樹構造に対する肺血管構造の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の一部を特定する処理のフェーズの態様の説明図。 肺動脈樹の少なくとも一部を特定するシステムを実施するための可能なハードウェアアーキテクチャを説明するブロック図。

本発明のこれら及び他の態様は、図面を参照してさらに説明及び開示されるだろう。

例えば喘息及び肺気腫患者の診断及び治療にとって、気管気管支樹及び付随する肺動脈樹の同時評価が重要な役割を果たす。付随する動脈の直径に対する気管支の内径の比は、気道狭窄及び気管支拡張を検出及び定量化するために、臨床診療において重要なパラメタである。

気管気管支樹を使用する場合、マルチスライスＣＴデータから肺動脈樹の抽出が自動化される。気管支樹及び付随する動脈樹が利用可能である場合、これら気管支樹及び動脈樹は、例えば仮想気管支鏡検査応用において接合部の視覚化のために用いられる。気管支及び動脈の直径は、これら気管支樹及び動脈樹の両方に沿って全自動で測定される。これらの半径の比が異常な値を示す位置は、画面上にマークされ、後で評価する放射線専門医に注意を向けさせることができる。

ここに開示される方法及びシステムは、例えばＣＴスキャナコンソール、撮像ワークステーション又はＰＡＣＳワークステーションに対するソフトウェアオプションとして実装されてもよい。これらの結果が視覚的に表示されてもよい。このような表示は、例えば潜在的な罹患部の表示と同様に気管気管支樹及び肺動脈樹の組み合わせを含んでもよい。

ＭＤＣＴは、胸部全体の高解像度データの取得を可能にする。このデータの品質は、肺動脈樹と同様に気管支の評価を可能にする。肺動脈樹の抽出は、例えば塞栓の検出にとって重要な前処理ステップである。その上、気管支樹の定量的評価において、付随する動脈樹は、ＭＤＣＴデータから抽出され得る重要な追加情報を含んでいる。

マルチスライスＣＴデータから肺血管樹及び気管支樹を抽出する方法が文献に示されている。しかしながら、肺動脈を抽出するためのシードポイントベースの領域拡張方法は、肺静脈中への漏れに悩まされる。従って、動脈と静脈との交差点が血管樹の分岐点と容易に誤解されることがある。結果的に、これらの方法から得られる血管樹のトポロジーは信頼できない。

一般に、気管気管支樹及び肺血管樹のセグメント化は別々に行われ、故に、これら気管気管支樹及び肺動脈樹間の関係は、このセグメント化の結果に固有ではない。

肺動脈は気管支に平行に走る一方、この気管支に近づいてくる肺静脈は気道と略直角に交差する傾向があるという事実を使用することが可能である。この事実は、近隣の平行な気管支セグメントを探して血管樹セグメントを検索し、付随する気管支が見つかるたびに、血管セグメントを動脈と特定することにより利用されている。この手順の欠点は、（通常は血管樹の略線形な部分であり、この血管樹の分岐点で始まり、次の分岐点で終わる）血管セグメントが互いに独立して扱われることである。従って、（例えば画像ノイズ又は不十分な解像度のせいで起こることがある）気管支が見つからないときは必ず、対応する動脈セグメントが誤って静脈と特定されることがある。血管のセグメント化における不正確さのせいで、静脈及び動脈は、実際は静脈と動脈とは分離した構造を形成している場所で、医療画像（例えばＣＴ画像）においては接続されている。結果的に、検出した動脈の動脈らしさの特徴を隣接する血管に広めない方がいい。

互いの血管セグメントを独立して評価するのではなく、気管気管支樹のサブツリーの気管支セグメントが考慮され、前記血管樹に適合されてもよい。これは、血管構造のサブツリー全体の検出を可能にし、ここで前記サブツリーは、所定の気管支のサブツリーに対応する。この全血管のサブツリーは次いで、動脈樹のサブツリーと特定されてもよい。

図１Ａは、ある実施例に現れる処理ステップを説明するフローチャートを示す。これらの処理ステップが図面を簡略化するために特定の順番で描かれたとしても、これらステップを異なる順番で行うことが可能である。ステップ１００において、前記処理は、例えばユーザ命令により又は自動的に開始される。この処理の自動的な開始は、例えばコンピュータシステムに接続されるＣＴ装置を用いてデータの取得を行う際に生じるのに対し、このコンピュータシステムにより実施されるように方法が設計される。

図４Ａ、４Ｂ、５及び６Ａから６Ｈは、肺樹構造及び血管構造のスケッチを用いて処理を説明する。図１Ａの処理ステップは、これら図面と一緒に説明される。この目的のために、これら図面の簡単な説明が最初に提供される。

図４Ａは、肺血管構造４００を示す。この血管構造４００は好ましくは、前処理ステップにおいてセグメント化される。しかしながら、この血管構造４００は、図１Ａの処理中にオンザフライ(on-the-fly)で計算されてもよい。血管構造４００は、肺動脈樹４０２の少なくとも一部及び肺静脈樹４０４の少なくとも一部を有する。患者を撮像するのに用いられる画像走査装置の不正確さのせいで、前記方法に利用可能な血管構造４００は全く正しくない。特に、血管構造４００において、肺動脈４０２と肺静脈４０４との間に接続が発生するのに対し、これら接続は実際には存在していない。これらの誤った接続は、前記血管構造４００のどの部分が肺動脈樹４０２に属しているのか、及び血管構造４００のどの部分が肺静脈樹４０４に属しているかを正確に確立することを難しくする。

４Ｂは、気管支樹構造５００を説明する。好ましくは、この気管支樹構造５００は、別の気管支との間に多くの誤った接続を持たないという点でより信頼できる。気管支樹構造５００及び肺血管構造４００は、同じ患者に対し得られる。図５は、前記構造４００と５００とを一緒に示している。図５において肺血管構造４００は波線を用いて示されるのに対し、気管支樹構造５００は実線を用いて示されていることが分かる。

図６は、肺動脈樹４０２の少なくとも一部を特定する処理の幾つかの段階を示す。肺動脈樹の特定した部分は、点線（例えば６０４）を用いて示される。

図１に戻って参照すると、ステップ１００において前記処理が開始された後、前記処理は続行する。ステップ１０２において、気管支樹構造５００のデータ表現が受信される。このデータ表現は、気管支樹構造の気管支セグメントの３次元の位置及び方位を示す。例えば、データ構造は、気管支樹のセンターラインモデル又はこの気管支樹のサーフェスモデルを有する。その代わりに又はそれに加えて、前記データ構造は、ボクセルデータセットを有し、ここで気管支樹構造の一部であるボクセルは、それに応じてラベルが付けられる。気管支樹構造が表現されるのに最も都合のよい方法は、気管支の略線形な部分の各々に対する線分を規定する３Ｄ座標を用いることである。

ステップ１０４において、肺血管構造４００のデータ表現が受信される。このデータ表現は、肺血管構造の肺血管セグメントの３次元の位置及び方位を示す。ステップ１０２の状況で気管支樹構造の表現に関し述べたことは、肺血管構造４００の表現のためにここで繰り返される。さらに、肺血管構造４００は、従来知られるような多くの別の方法で示されてもよい。

ステップ１０６において、気管支樹構造の気管支セグメント６０２と肺血管構造の血管セグメント６０４との対が特定される。この対の気管支セグメント６０２及び血管セグメント６０４は、位置及び方位に対して隣接している。この隣接は、２つのセグメント６０２及び６０４の位置及び方位の関数である隣接測度(adjacency measure)を用いて評価される。この位置は、気管支セグメント６０２上の何れかの点と、血管セグメント６０４上の何れかの点との間の最短距離を評価することで比較される。方位は、これら２つのセグメント６０２及び６０４の方位ベクトルの内積を用いて比較される。前記最短距離及び前記内積の逆数は、例えば隣接測度を得るために乗算される。この隣接測度が規定のしきい値よりも下にある場合、これら２つのセグメントは対であると特定される。代わりに、複数の血管セグメント６０４及び/又は気管支セグメント６０２に対し、前記隣接測度が評価され、この隣接測度の最小値が特定した対を示す。

ステップ１０８において、血管セグメント６０４は、肺動脈樹の動脈セグメントと特定される。ここで、肺動脈は気管支樹に隣接して走っているという事実が用いられ、血管セグメントを動脈セグメントと特定する。このような特定するステップを達成するために、"動脈セグメント"を示すラベルが血管セグメント６０４に関連付けられてもよい。代わりに、動脈セグメントについての参照のリストが作成されてもよい。もう１つの代替案は、動脈セグメントと特定される血管セグメントを直接表示することである。多くの代替案は、本開示及び関連する図面を考慮して当業者に明らかである。

ステップ１１０において、空間変換が気管支樹構造の少なくとも一部及び/又は血管構造の少なくとも一部に適用される。この若しくはこれらの変換は、気管セグメント６０２及び血管セグメント６０４が６０２'に示されるように、略一致するように実行され。好ましくは、この空間変換は、その変換がかなり簡単なために剛体変換(rigid transformation)である。好ましくは、前記空間変換は並進を含む。任意として、前記空間変換は、肺セグメント６０２と血管セグメント６０４との間に非常に良好な適合を可能にするために並進及び回転を有する。

明瞭性を理由に、図６において気管支樹と動脈樹とが一致する部分は、互いの隣に描かれている（例えば６０２'参照）。しかしながら、実際にステップ１１０を行う場合、好ましくは、前記変換は、気管支セグメント６０２と動脈セグメント６０４とが実際にできる限り一致するように実行される。

例えばステップ１１０は、気管支樹構造のサブツリーを特定するステップを有する。上記サブツリーは、気管支セグメント６０２をルート（根）として持ち、この気管支セグメント６０２よりも気管から遠い気管支セグメント（例えば６１０及び６１２）を有する。前記空間変換は次いで、少なくとも前記サブツリーに、又は前記サブツリーの気管支セグメントの周囲の血管構造の血管に適用される。好ましくは、気管支樹のサブツリーが空間変換され、気管支樹のサブツリーは前記サブツリーの気管支セグメントの周囲の血管構造よりも描くのが簡単であるため、前記血管構造はそのまま残される。代わりに、気管支樹全体が空間変換されるのに対し、サブツリーの気管支セグメントの処理が行われる。サブツリーの気管支セグメントの処理後、気管支樹の考えられる残りの処理が行われる前に、空間変換は取り消される。

ステップ１１２において、血管構造の夫々の他の血管セグメント（例えば６０６、６０８）が特定される。これらの他の血管セグメントは、気管支樹構造の夫々の気管支セグメント６１０、６１２に一致又は隣接し、これら夫々の気管支セグメント６１０、６１２は、前記変換が適用された気管支樹構造の少なくとも一部に含まれてもよい。しかしながら、血管構造が変換された場合、前記夫々の他の血管セグメントは、前記変換が適用された血管構造の少なくとも一部に含まれてもよい。例えば、前記変換が適用された気管支樹構造の一部の気管支セグメントが１つずつ処理されてもよい。気管支セグメント６１２を処理するとき、隣接する血管セグメント６０８は、ステップ１０６に関して説明したように検索される。この隣接する血管セグメント６０８は、特定した他の血管セグメント６０８である。

ステップ１１４において、これらの夫々の特定した他の血管セグメント（例えば６０８）は、肺動脈樹４０２の動脈セグメントと特定される。

ステップ１１４の最後に、ステップ１１２で特定された全ての他の血管セグメントが動脈セグメントと特定された場合、前記肺動脈樹４０２の少なくとも一部が特定される。

ステップ１３０において、特定した肺動脈樹４０２は、例えば静脈を視覚化しない肺動脈樹の視覚化のために使用される。この肺動脈樹４０２は、気管支樹構造５００と一緒に表示されてもよい。さらに、前記処理は気管支セグメント及び肺動脈セグメントの特定した対を持つので、これらの対にしたセグメントが互いに比較されてもよい。特に、何れかの所与の地点における肺動脈の直径は、気管支の隣接する部分の直径と比較されてもよい。例えば、これら２つの直径の比が計算されてもよい。この情報は次いで表示され、これらの比の臨床上適切な値がディスプレイ上に強調表示される又は印刷される。

図１Ｂは、ステップ１１２の幾つかの実施例を詳細に説明している。ある実施例において、気管支樹構造５００のデータ表現は、この気管支樹構造５００のサーフェスモデルを有する。このサーフェスモデルは、例えば三角形のサーフェスメッシュを有する。このサーフェスモデルは、気管支の壁部の３次元形状を示す。ステップ１３２において、気管支樹構造５００のサーフェスモデルが存在している、及び肺動脈樹４０２の適応サーフェスモデル化が所望されることが確立される。この場合、ステップ１１６が行われる。ステップ１１６において、サーフェスモデルベースのセグメント化アルゴリズムが用いられ、高い有向画像勾配(directed image gradient)を引力として用いて気管支樹構造のサーフェスモデルを肺動脈樹のサーフェスモデルに適応させる。

ステップ１１６は、アクティブサーフェス変形アルゴリズムを用いて行われる。上記アルゴリズムは、A. Saragaglia他著の"Airway wall thickness assessment: a new functionality in virtual bronchoscopy investigation" in SPIE Medical Imaging 2007, Proc. of SPIE, Vol. 6511, 65110P（以下Saragaglia他）により知られている。このSaragaglia他は、治療のフォローアップ状況において、気管支壁の容積定量化のための自動化アプローチを目的としてサーフェスモデル変形を開示している。このモデルは、事前にセグメント化した気管支の管腔境界に初期化され、適応変形処理は、内側の気道壁のサーフェスモデルをこの気道壁の外部面のサーフェスモデルに変形するのに用いられる。外力として、勾配力が規定され、バルーンフォース(balloon force)が規定される。Saragaglia他に開示されるアルゴリズムは、そのアルゴリズムが以下に開示される方式で肺動脈のサーフェスモデルを見つけることを可能にするように当業者が適応させることがある。適応サーフェスモデルは、ステップ１１０において空間変換したように、気管支のサーフェスモデルに初期化される。前記勾配力は、例えばSaragaglia他に開示されるように、前記バルーンフォースを省いた前記外力として用いられる。血管の境界は気管支壁よりも大きな画像勾配を持つので、この勾配は、血管をモデル化するとき、かなり強い引力を示す。当業者に知られるように、当業者は、前記サーフェスモデルを肺動脈樹に適応するために適用される異なる種類の内力及び外力を知っている。肺動脈をモデリングするこの方法の利点は、気管支のサーフェスモデルが適応サーフェスモデルを初期化するために患者特定のモデルとして使用される。ステップ１１０の空間変換（例えば並進）は、初期化した通りサーフェスモデルが肺動脈の壁部に近いことを保証する。このように、前記適応サーフェスモデルの高い信頼性のある初期化が得られ、これは、肺動脈樹の高品質のセグメント化となる。このような状況において、気管支樹は、肺動脈樹にとって患者の特定モデルであることが重要である。前記動脈樹の患者間(inter-patient)のばらつきは、一般的に大きすぎて一般モデルを使用できない。

もう１つの実施例において、サーフェスモデルが存在しない又は肺動脈を特定するもう１つのやり方を使用することが好ましい。結果的に、ステップ１３２において、夫々の他の血管セグメントを特定するもう１つの方法が望まれることが確立されてもよい。その場合、前記方法はステップ１２０−１２８に進む。

ステップ１２０において、気管支セグメント６０２に取り付けられる気管支セグメント６１０は、その気管支セグメント６０２がルートであるサブツリー内に特定される。気管支セグメント６１０は、セグメント６１０及び６０２が一方の端部で接合されているという意味で気管支セグメント６０２に取り付けられている。

ステップ１２２において、血管構造４００の血管セグメント６０６が特定され、そのために、前記血管セグメント６０６が前記気管支セグメント６１０に一致又は隣接するのを保つ。血管セグメント６０６が気管支セグメント６１０に隣接しているので、この血管セグメント６０６は、ステップ１１４において肺動脈セグメントと特定される前記夫々の他の血管セグメントの１つと特定される。

ステップ１２４において、気管支樹構造の第２のサブツリーは、このサブツリーが気管支セグメント６１０をルートとして持つように特定される。

ステップ１２６において、もう１つの空間変換は、ステップ１２４で特定した少なくともサブツリーに、及び/又はステップ１２４で特定した前記サブツリーの気管支セグメントの周りの血管構造の少なくとも血管に適用される。この空間変換は、気管支セグメント６１０及び血管セグメント６０６が６１０'で概略的に示されるように略一致するように行われる。この空間変換は、それの効率及び容易な実施のために、好ましくは剛体変換である。この空間変換は好ましくは、その地点は既に先行する変換で訂正されたので、前記第２の気管支セグメントが前記第１の気管支セグメントに取り付けられる地点の周りの回転を有し、基本的に気管支セグメント６１０の方位の訂正だけが必要とされる。

ステップ１２８において、前記血管構造の夫々の他の血管セグメント６１４が特定される。前記第２のサブツリーの夫々の気管支セグメント６１２に一致又は隣接する他の血管セグメント６１４だけが特定される。

ステップ１３４でもう１つの決定が行われる。幾つかの実施例において、ステップ１２０−１２８だけが行われ、ステップ１１６はスキップされる。しかしながら、サーフェスモデルにステップ１１６の適応サーフェスモデルをさらに良好に初期化させるために、気管支樹のサーフェスモデルの夫々の部分にステップ１２６の変換を適用することも可能である。結果的に、前記処理は、ステップ１３４から、適応サーフェスモデル化を行うために、ステップ１１６を続行する。代わりに、前記処理は、ステップ１３４から直に終端器１３６に進み、前記処理はステップ１１４を続行する。

上述したステップは、ソフトウェアで実施されてもよいことが分かるだろう。例えばサブルーチンとして、肺動脈の少なくとも一部を特定する方法を含むンピュータプログラムプロダクトが提供されてもよい。このコンピュータプログラムプロダクトは、包括的な医療撮像ソフトウェアである。このコンピュータプログラムプロダクトは、例えば、ＣＴスキャナ又はＭＲＩスキャナのような医療撮像装置のバックエンドソフトウェアプロダクトでもよい。

図２は、肺動脈樹の少なくとも一部を特定するシステムを説明している。このシステムは、Ｘ線を用いて患者を走査するＣＴスキャン装置２２０を有する。上記ＣＴスキャナは従来知られている。好ましくは、マルチスライスＣＴスキャナが用いられる。このＣＴスキャン装置２２０内にあるＸ線検出器により取得した未処理データは、前処理ユニット２２２に転送され、このユニット２２２は、既知のＣＴ計算を行うことにより前記データを前処理し、それがボリュームデータセットを生じさせる。この前処理ユニット２２２は、例えば肺血管構造及び気管支樹構造のセグメント化のような他の処理を行ってもよい。これらの構造は、例えば、従来知られるようなセンターラインモデル及び/又はサーフェスモデルとしてデータ表現で記憶される。結果的に、気管支樹構造の気管支樹セグメントの３次元の位置及び方位を示す気管支樹構造のデータ表現が前記前処理ユニット２２２により作成される。さらに、肺血管構造の肺血管セグメントの３次元の位置及び方位を示す肺血管構造のデータ表現が前処理ユニット２２２により作成される。これらデータ表現は、サブシステム２００に転送される。このサブシステム２００の入力２０２は、前記データ表現を受信し、これらデータ表現を例えばＲＡＭメモリに記憶する。例えばＲＯＭ又はディスク記憶手段のような永久記憶手段を含む他の記憶装置が用いられてもよいことを注意しておく。しかしながら、処理を目的に、前記データをＲＡＭで利用可能にすることが最も便利である。他のアーキテクチュアルデザインが可能であることも注意しておく。

前記システムは、気管支樹構造の第１の気管支セグメントと前記肺血管構造の第１の血管セグメントとの対を特定するための、メモリ２１４にアクセスする隣接度評価器２０６を有し、この第１の気管支セグメント及びこの第１の血管セグメントは、位置及び方位に対して隣接している。

前記システムは、前記第１の血管セグメントを動脈樹の動脈セグメントと特定するための、メモリ２１４にアクセスする特定する手段２０８を有する。

前記システムは、前記第１の気管支セグメントと第１の血管セグメントとが略一致するように、前記気管支樹構造の少なくとも一部及び/又は前記血管構造の少なくとも一部に空間変換を適用するための、メモリ２１４にアクセスする変換器２１０を有する。

気管支樹構造の夫々の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管構造の夫々の他の気管支セグメントを特定するための前記隣接度評価器２０６が配されてもよく、これら夫々の気管支セグメントは、前記変換が適用された気管支樹構造の少なくとも一部に含まれる及び/又は前記夫々の他の血管セグメントは、前記変換が適用された血管構造の少なくとも一部に含まれる。前記夫々の他の血管セグメントを肺動脈樹の動脈セグメントと特定する前記特定する手段２０８が配されてもよい。

構成要素２０６−２１０からの結果はメモリ２１４に記憶される。表示ユニット２１２は、前記メモリ２１４から肺動脈樹の動脈セグメントと特定される血管セグメントを取り出し、表示ユニット２２４に表示するための動脈セグメントの図形表示を作り出す。この図形表示は、気管支樹の図形表示を含んでもよい。その上、前記表示ユニット２１２は、局所肺動脈及び対応する局所気管支の血管断面積の比を計算し、その結果をディスプレイ２４に、好ましくは異常な値及び/又は疾病に関する値をハイライトにすることで示す。

本発明の実施例は、以下に記載される方法を有する。第１のステップにおいて、気管支樹構造及び肺血管構造が画像から抽出される。気管支樹及び肺血管樹は現在のアルゴリズムを用いて抽出されてもよい。このようなアルゴリズムは、例えばBulow他著及びT. Schalatholter他著の"Simultaneous segmentation and tree reconstruction of the airways for virtual bronchoscopy", SPIE Medical Imaging, Proceefings of SPIE Vol. 4684, pp. 103-3113(2002)に見られる。他の方法も同様に発表されている。抽出した肺血管構造は動脈と静脈とを分けることが難しく、抽出した肺血管構造において静脈は動脈に接続されているので、この抽出した肺血管構造は動脈樹構造を正確に表していないことに注意すべきであり、実際に静脈と動脈とは、接続されずに単に互いに交差しているだけである。

気管支樹及び動脈樹の多くの部分は平行に走っている。しかしながら、これらツリー（樹）のルート及び気管支樹の第１の大きな分岐は通常、動脈樹と平行に走ってはいない。そして、第２のステップにおいて、動脈樹の対応するサブツリーに平行に走っている気管支樹の最大のサブツリーが特定される。このサブツリーの特定を達成するために、血管セグメントの周辺は、血管セグメントに平行な気管支セグメントの検査を受ける。このステップは、Bulow他に開示されるように実質的に行われる。このステップは、血管樹の全ての線形セグメントに対して行われる。これは、調査中の血管セグメントの血管の方位を最初に推定することにより行われる。これは、構造テンソル(structure tensor)及びそれの固有ベクトルの計算により行われることができる。この血管の方位を計算した後、血管及びそれの周辺部の横断面は、気管支の横断面を検索する。

図３は、このような横断面を示す。この図は、血管の横断面３０２（白色）及び付随する気管支の横断面３０４（黒色で内部に白色の"＋"でマークされる）を示す。

気管支の横断面が特定される場合、その気管支の方位も推定される。血管セグメントの方位は、（例えば、２つの方位に対応する２つの正規化した方向ベクトルの内積を計算することにより）前記気管支の方位と比較され、平行度を得る。この平行度があるしきい値よりも上にある場合、血管セグメントは、付随する気管支セグメントに属する動脈セグメントと特定される。

血管セグメントが付随する気管支セグメントに属する動脈セグメントと特定されるとき、その付随する気管支セグメントは、動脈樹のサブツリーに平行に走っている気管支樹のサブツリーの候補である。しかしながら、候補のサブツリーが動脈樹のサブツリーに平行に走っている気管支樹のより大きなサブツリーに属する場合もある。結果的に、気管支樹の残りに気管支のサブツリーを接続する気管支セグメントである、気管支のサブツリーの親セグメントも同様に平行な血管セグメントを検索する。結果として、親セグメントも対応する動脈セグメントに平行に走っていると特定される場合、このとき、この親セグメントがルートであるサブツリーは、先に特定したサブツリーを置き換える。気管支樹のサブツリーは、（気管に最も近い気管支セグメントである）ルート及びこのルートよりも前記気管から遠くに離れている、このルートに接続される全ての気管支セグメントを有すると理解すべきである。

この処理は、この親セグメントに平行に走ると共にそのセグメントに近接した血管セグメントを持たない親セグメントに到達するまで続けられる。現在のサブツリーはこれ以上広がらない。通常は、２つ以上のサブツリーが開示される方法で特定される。

しかしながら、気管支樹のサブツリーを確立するのに他のアルゴリズムが用いられてもよい。例えば、あるアルゴリズムが気管支樹のルートで始まり、それに近接すると共にそれに平行な血管セグメントを持つ気管支セグメントが見つかるまで、この気管支樹を下がり動作する。この気管支セグメントのサブツリーは、特定したサブツリーの１つと特定され、これら特定したサブツリーにある気管支セグメントは、この段階で評価される必要はない。この処理は、前記気管支樹の全ての気管支セグメントが評価される又は特定したサブツリーの一部と特定されるかの何れかとなるまで続けられる。

気管支樹の特定したサブツリーを血管樹に適合させることにより、動脈のサブツリーが特定される。サーフェスモデル若しくはセンターラインモデル、又はそれら両方の何れかが本目的のために用いられることができる。それら両方の場合、サーフェス又はセンターラインモデルは、前記気管支樹モデルのルートを対応する動脈血管セグメントの上に移動させることにより初期化される。

センターラインモデルを使用する場合、以下の手順が後続する。気管支樹のルートセグメントに対し、対応する血管セグメントは上述したように既に特定されている。

気管支のサブツリーのルートで始まり、１つずつ次世代のサブツリーを含んでいる反復処理において、夫々の気管支セグメントはそれに隣接する血管構造の夫々の部分に適合される。これらの適合した血管構造の夫々の部分は、肺動脈樹の一部と特定される。最初に、前記気管支樹のサブツリーのルートがそれの対応する血管セグメントの上に位置決められ、故にこれは動脈セグメントと特定される。次いで、隣接する血管セグメントを見つけるために、気管支のルートセグメントの２つの子セグメントの付近が調査される。これらの隣接する血管セグメントは、動脈樹の一部と特定もされる。新しく特定された気管支セグメント及びこれらのサブツリーは、対応する隣接した動脈セグメントを適合させるために変換されることができる。前記手順は、全ての気管支樹が血管構造の部分に適合するまで、この気管支樹のより多くの遠位の世代を前記適合手順に含むことにより繰り返される。隣接する気管支セグメントに適合しなかった残りの血管セグメントは、静脈セグメントと分類される。最終結果は、血管構造が動脈樹と静脈樹とに分けられたことである。代わりに、サーフェスモデルベースのセグメント化アルゴリズム（例えばSaragaglia他に開示される方法の適切に改良したバージョン）は、気管支樹（のサブツリー）のサーフェスモデルを同じ患者の動脈樹（のサブツリー）のサーフェスモデルに変換するために用いられてもよい。このサーフェスモデルは、高い有向画像勾配を引力として用いて、前記血管樹に適応されてもよい。実際に、気管支樹のサーフェスモデルは、肺動脈樹の患者固有のモデルとして使用される。

センターラインモデルベースのアルゴリズム及びサーフェスモデルベースのアルゴリズムが、例えば最初にセンターラインモデルベースのアルゴリズムを行い、その後、気管支樹のサブツリーが変換されたのと同じ方法で気管支樹のサーフェスモデルのサブツリーを変換することにより組み合わされる。このように、サーフェスモデルの形状は肺動脈の形状をより密接に追従し、これがサーフェスモデルベースのアルゴリズムの良好な初期サーフェスモデルを供給する。

気管支樹及び付随する動脈樹が利用可能になった後、これらツリーは、例えば気管支鏡検査応用における接合部の視覚化に使用されることができる。気管支及び対応する動脈の直径は、セグメント化の間に両方のツリーに沿って全自動で測定される。これら直径の比が異常な値を示す地点は、ディスプレイにマークされ、放射線専門医による他の評価のために示されることができる。

図７は、ここに開示される方法及びシステムをソフトウェアで実施するのに適する例示的なハードウェアのアーキテクチャを説明する。メモリ７０６、例えばハードディスクにより実装されるＲＡＭメモリは、データ、ソフトウェアのコード及び計算結果の記憶のために設けられる。このソフトウェアのコードは、処理器７０２により実施されるコンピュータ読取可能命令を有する。通信ポート７０８は、他の装置とデータを交換するために設けられ、例えば画像データが前記通信ポート７０８を介して取り出される。通信ポート７０８は、例えばＬＡＮ又は無線ネットワークのようなネットワークに接続されるか、通信ポート７０８が例えばＣＴスキャナ若しくはＰＡＣＳシステムに直接接続されてもよい。データは、例えばＤＶＤディスクのような取り外し可能な媒体装置７１０を介して得られてもよい。前記システムはユーザ入力装置７０４を用いてユーザにより制御される。ユーザ入力装置７０４は、例えばキーボード及び/又はマウスを有する。ユーザとのやりとりは、ユーザ入力装置７０４を介して選択される可能な命令を表示するのに適したディスプレイ７１２を用いて強化される。ディスプレイ７１２は、計算結果、例えば気管支樹と共にセグメント化した肺動脈樹の視覚化を表示するのにも使用される。

本発明は、本発明を実現するために適応したコンピュータプログラム、特に担体上又は担体内にあるコンピュータプログラムにも拡張されることが分かる。このプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース及びオブジェクトコードの形式、例えば一部がコンパイルされた形式、又は本発明による方法の実施に使用するのに適した如何なる他の形式でもよい。このようなプログラムは、多くの異なるアーキテクチュアルデザインを持つことがあることも分かる。例えば、本発明による方法又はシステムの機能を実施するプログラムコードは、１つ以上のサブルーチンに分割されてもよい。これらサブルーチン間に前記機能を分配する多くの異なる方法は、当業者には明らかである。これらサブルーチンは、自己完結型のプログラムを形成するために、１つの実行可能なファイルに一緒に記憶されてもよい。このような実行可能なファイルは、例えばプロセッサ命令及び/又はインタプリタ命令（例えばJavaインタプリタ命令）のようなコンピュータが実行可能な命令を有する。代わりに、前記サブルーチンの１つ以上又は全てが少なくとも１つの外部のライブラリファイルに記憶され、メインプログラムと静的又は動的の何れかで、例えばランタイムでリンクされる。さらに、前記サブルーチンは、互いの機能呼び出し(function call)を有する。コンピュータプログラムプロダクトに関する実施例は、述べた方法の少なくとも１つの方法の処理ステップの各々に対応するコンピュータが実行可能な命令を有する。これら命令は、サブルーチンに分割されても及び/又は静的若しくは動的にリンクされた１つ以上のファイルに記憶されてもよい。コンピュータプログラムプロダクトに関するもう１つの実施例は、述べた前記システム及び/又はプロダクトの少なくとも一方の手段の各々に対応するコンピュータが実行可能な命令を有する。これら命令は、サブルーチンに分割されても及び/又は静的若しくは動的にリンクされた１つ以上のファイルに記憶されてもよい。

コンピュータプログラムの担体は、このプログラムを担持することが可能である如何なるエンティティ(entity)又は装置でもよい。例えば前記担体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ若しくは半導体ＲＯＭのようなＲＯＭである記憶媒体、又は例えばフロッピー（登録商標）ディスク若しくはハードディスクのような磁気記録媒体を含んでもよい。さらに、担体は、電気信号又は光信号のような伝達可能な担体でもよく、これは、電気若しくは光ケーブルを介して、又は無線若しくは他の手段により搬送されてもよい。前記プログラムが上記信号に組み入れられるとき、前記担体は上記ケーブル又は他の装置若しくは手段により構成される。代わりに、前記担体は、プログラムが組み入れられた集積回路でもよく、この集積回路は、適切な方法を行う、すなわちこの方法の実施を使用するように適応される。

上述した実施例は、本発明を制限するのではなく説明していること、及び当業者は、付随する特許請求の範囲から外れることなく多くの他の代替実施例を考案することが可能であることに注意すべきである。これら請求項において、括弧内の如何なる参照符号もその請求項を制限するとは考えない。"有する"という動詞を使用することが請求項に述べた要素又はステップ以外の要素又はステップが存在するのを排除するものではない。要素が複数あることを述べないことが、その要素が複数あるのを排除するものではない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアを用いて、及び適切にプログラムされたコンピュータを用いて実施されてもよい。幾つかの手段を列挙する装置の請求項において、これら手段の幾つかがハードウェアの同じアイテムにより組み入れられてもよい。ある手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを指しているのではない。

Claims (10)

1. 肺動脈樹の少なくとも一部を特定する方法において、
   気管支樹構造の気管支セグメントの３次元の位置及び方位を示す、前記気管支樹構造のデータ表現を受信するステップであり、前記気管支樹構造の前記データ表現が前記気管支樹構造のサーフェスモデルを有する、ステップ、
   肺血管構造の肺血管セグメントの３次元の位置及び方位を示す、前記肺血管構造のデータ表現を受信するステップ、
   前記気管支樹構造の第１の気管支セグメントと前記肺血管構造の第１の血管セグメントとの対を特定するステップであり、前記第１の気管支セグメント及び前記第１の血管セグメントは、位置及び方位に対して隣接しているステップ、
   前記第１の血管セグメントを前記肺動脈樹の動脈セグメントと特定するステップ、
   前記第１の気管支セグメントと前記第１の血管セグメントとが略一致するような空間変換を前記気管支樹構造の少なくとも一部及び/又は前記血管構造の少なくとも一部に適用するステップ、
   高い有向画像勾配を引力として用いて前記気管支樹構造のサーフェスモデルを前記肺動脈樹のサーフェスモデルに適応させるために、サーフェスモデルベースのセグメント化アルゴリズムを用いて、前記気管支樹構造の夫々の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管構造の夫々の他の血管セグメントを特定するステップであり、前記夫々の気管支セグメントは、前記変換が適用された前記気管支樹構造の少なくとも一部に含まれている及び/又は前記夫々の他の血管セグメントは、前記変換が適用された前記血管構造の少なくとも一部に含まれているステップ、並びに
   前記夫々の他の血管セグメントを前記肺動脈樹の動脈セグメントと特定するステップ
   を有する方法。
2. 前記空間変換を適用する前記ステップは、前記気管支樹構造のサブツリーを特定するステップを有し、前記サブツリーは、前記第１の気管支セグメントをルートとして持ち、前記サブツリーは、前記第１の気管支セグメントよりも気管から遠い気管支セグメントを有し、前記空間変換は少なくとも前記サブツリーに又は前記サブツリーの気管支セグメントの周囲の血管構造の血管に適用される、請求項１に記載の方法。
3. 夫々の他の血管セグメントを特定する前記ステップは、
   前記サブツリー内にあると共に、前記第１の気管支セグメントに取り付けられている第２の気管支セグメントを特定するステップ、
   前記第２の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管構造の第２の血管セグメントを特定するステップであり、前記第２の血管セグメントは前記夫々の他の血管セグメントの１つであるステップ、
   前記気管支樹構造の第２のサブツリーを特定するステップであり、前記第２のサブツリーは前記第２の気管支セグメントをルートとして持つステップ、
   前記第２の気管支セグメントと前記第２の血管セグメントとが略一致しているような第２の空間変換を、少なくとも前記第２のサブツリー及び/又は前記サブツリーの前記気管支セグメントの周囲の前記血管構造の少なくとも前記血管に適用するステップ、並びに
   前記第２のサブツリーの夫々の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管構造の夫々の他の血管セグメントを特定するステップ
   を有する請求項２に記載の方法。
4. 前記第２の空間変換は、前記第２の気管支セグメントが前記第１の気管支セグメントに取り付けられる地点を横断する軸の周りの回転を有し、前記回転の軸及び角度は、前記第２の気管支セグメント及び前記第２の血管セグメントが前記回転の後、略一致するように選択される請求項３に記載の方法。
5. 前記空間変換は並進を有する請求項１に記載の方法。
6. 請求項１に記載の方法を機械に実行させるための機械が読取可能な命令を有するコンピュータプログラムプロダクト。
7. 肺動脈樹の少なくとも一部をセグメント化するシステムであり、
   気管支樹構造の気管支セグメントの３次元の位置及び方位を示す、前記気管支樹構造のデータ表現を受信するための、及び肺血管構造の肺血管セグメントの３次元の位置及び方位を示す、前記肺血管構造のデータ表現を受信するための入力、
   前記気管支樹構造の第１の気管支セグメントと前記肺血管構造の第１の血管セグメントとの対を特定する隣接度評価器であり、前記第１の気管支セグメント及び第１の血管セグメントは位置及び方位に対して隣接している、隣接度評価器、
   前記第１の血管セグメントを前記肺動脈樹の動脈セグメントと特定するための特定する手段、並びに
   前記第１の気管支セグメントと前記第１の血管セグメントとが略一致するような空間変換を前記気管支樹構造の少なくとも一部及び前記血管構造の少なくとも一部に適用するための変換器
   を有するシステムにおいて、
   前記隣接度評価器は、前記気管支樹構造の夫々の気管支セグメントに一致又は隣接する前記血管構造の夫々の他の血管セグメントを特定するために配され、前記夫々の気管支セグメントは、前記変換が適用された前記気管支樹構造の少なくとも一部に含まれ及び/又は前記夫々の他の血管セグメントは、前記変換が適用された前記血管構造の少なくとも一部に含まれ、並びに
   前記特定する手段は、前記夫々の他の血管セグメントを前記動脈樹の動脈セグメントと特定するために配され、
   前記気管支樹構造の前記データ表現が前記気管支樹構造のサーフェスモデルを有し、
   前記特定する手段が、高い有向画像勾配を引力として用いて前記気管支樹構造のサーフェスモデルを前記肺動脈樹のサーフェスモデルに適応させるために、サーフェスモデルベースのセグメント化アルゴリズムを用いる、
   システム。
8. 請求項７に記載のシステムを有するＣＴスキャナ。
9. 前記肺動脈樹の前記特定した動脈セグメントと一緒に前記気管支樹を表示するためのディスプレイユニットをさらに有する請求項７に記載のシステム。
10. 前記空間変換が並進を有する請求項７に記載のシステム。

Images