JP5715064B2 - 血管分析 - Google Patents

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Description

本発明は、管状構造体の分析に関し、特に、医療用画像における1又は複数の管状構造体の血管の分析に関する。本発明は、血管分析ツールとの使用者の相互作用にも関する。
医療用画像のデータセットは、血管構造体の医療用画像を含む。これらの医療用画像は、(血管X線におけるもの等の)二次元、又は、(CT血管造影又はMR血管造影におけるもの等の)三次元であり得る。三次元画像は、容積測定画像でありえ、血管構造体がグレー値によって表されることを意味している。これらのグレー値に基づき血管構造体の部分を同定することができる血管トラッキングツールが存在する。
例えば、US2008/0101667 A1は、血管の評価のために、血管に関連した情報を使用者に与える装置を開示している。前記装置は、三次元で示された画像データを記憶することができるメモリ、及び、該メモリに作動的に結合され、画像データを受けるプロセッサを含む。前記プロセッサは、血管の三次元画像データの二次元スライスを、第1のユーザーインターフェースにおいて使用者に与えるよう;使用者から血管の選択を受け、使用者は、第1のユーザーインターフェースとの相互作用を介して血管を選択するよう;三次元画像データから受けた血管の選択に関連する血管経路を同定するよう;及び、同定された血管経路に沿って選択された血管の強度を、選択された血管の分析のため使用者に与えるよう;構成される。
血管分析を行うための改善されたシステムを有することが有利である。
この問題によりよく取り組むために、本発明の第1の態様において、
少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像を表示する表示手段;
指示された位置を得るために、前記管状構造体の血管上の位置を使用者が指示するのを可能にする指示手段;及び
同定された一部を得るために、いかなる分岐点も含めた指示された位置の周りに位置し、指示された位置から所定の距離まで延びた管状構造体の一部を同定する同定手段;
を含むシステムが示されている。
使用者は、血管構造体上で一点を指示することのみを必要とする。これに続いて、当該システムは、予測でき一貫した方法で管状構造体の一部を同定する。同定された一部は、いかなる分岐点も含めた完全な管状構造体を含有するため、どの血管が同定されるかに関して驚きはない。これによって、位置を指示する場合に使用者の信頼が増す。また、血管は所定の距離まで同定されるため、分析されることになる血管区分のいかなる終了点も指示する必要はない。当該システムは、血管構造体の一部の血管分析を行うための能率的なツールを提供する。
表示手段は、表示された三次元画像において、同定された管状構造体の一部を示すグラフィカルなアノテーションを表示するよう配置することができる。これは、使用者に同定された一部のフィードバックを提供し、使用者が同定した一部を検証するのを可能にする。使用者はその後、例えば、血管構造体上の別のポイントを指示することができ、その後、同定手段は対応する管状構造体の一部を同定することができる。管状構造体の一部が同定される再現性のある方法は、表示されたグラフィカルなアノテーションも再現可能にする。そのようなアノテーションも、患者ファイルに記憶することができる。
同定手段は、管状構造体に沿って所定の距離を測定する測定手段を含み得る。これは、血管の形状を考慮に入れた所定の距離を測定する適した方法である。同定された一部は、指示された位置から血管の終了位置までの血管を含むことができ、指示された位置から終了位置までの血管の長さは、所定の距離に実質的に等しい。あるいは、ユークリッドの距離を使用することができる。
測定手段は、管状構造体に沿って指示された位置から追跡した血管の長さを測定するよう構成することができる。追跡した血管の長さを一定に維持することは、血管の追跡に一貫性を持たせる能率的な方法である。
測定手段は、管状構造体に沿って指示された位置から遭遇する複数の分岐点を発見するよう構成することができる。これは、血管の追跡に一貫性を持たせる別の方法である。
再構成(reformat)手段は、指示された位置から、管状構造体の分岐点まで、及び、さらに管状構造体の分岐点を越えて、血管の少なくとも一部の曲率に従って、並びに、分岐点を越えた2つの血管の少なくとも一部の曲率に従って、マルチカーブ再構成(multi−curved reformat)を提供するよう構成することができる。この視覚化モードは、分岐点の有用なビューを提供する。
指示手段は、マウスムーブイベントに反応するよう配置することができる。マウスムーブイベントは、関心のある血管の位置にわたりマウスカーソルを動かすことによって、いくつかの血管構造体の一部を非常に能率的に同定することを可能にする。マウスムーブイベントが検出された時はいつでも、同定手段は及び/表示手段を、最新の同定された一部を提供するよう活性化することができる。
当該システムは、使用者が位置を指示した後に、その指示された位置にて体積画像からローカルトラッキングパラメータを推定する推定手段を含み得る。これは、ローカルトラッキングパラメータで血管トラッキングアルゴリズムを初期化することを可能にする。この初期化ステップは、血管トラッキングツールが広範囲の血管と共に使用されることを可能にする。
推定手段は、構造テンソルの要素の加重平均を計算するよう配置することができ、加重平均は、指示された位置の周辺の所与のサイズの領域にわたって計算される。そのような構造テンソルの要素の加重平均は、平均された構造テンソルの要素として使用することができる。平均された構造テンソルを使用して、指示された位置での血管の方向付けを確立することができる。
医療用画像ワークステーションは、明記された当該システムを含み得る。
血管分析を行う方法は:
少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像を表示するステップ;
指示された位置を得るために、使用者が管状構造体の血管上の位置を指示するのを可能にするステップ;及び、
同定された一部を得るために、いかなる分岐点も含めた指示された位置の周辺に位置づけられ、指示された位置から所定の距離測度まで延びた管状構造体の一部を同定するステップ;
を含み得る。
コンピュータプログラムは、明記された当該方法をプロセッサシステムに行わせる指示を含み得る。
本発明における上記の実施形態、実行、及び/又は、態様のうち2つ以上を、有用であると考えられるいかなる方法でも組み合わせることができるということを、当業者は正しく理解するはずである。
記述した当該システムの修正及び変更に一致する、画像取得装置、ワークステーション、システム、及び/又は、コンピュータプログラムの修正及び変更は、本明細書に基づき当業者によって実行することができる。
当該方法は、例えば、それだけに限られないが、標準的なX線画像化、コンピュータ断層撮影法(CT)、磁気共鳴映像法(MRI)、超音波(US)、陽電子放射断層撮影法(PET)、単一光子放射型コンピュータ断層撮影法(SPECT)、及び、核医学(NM)等、種々の取得様式によって取得された、2次元(2−D)3次元(3−D)、又は、4次元(4−D)の画像等の多次元の画像データに適用することができるということを当業者は正しく理解するはずである。
本発明の前記及び他の態様が、図面を参考にしてさらに説明及び記載される。
血管分析を行うためのシステムのブロック図を示している。 血管分析を行う方法のブロック図を示している。
一部の血管への適用において、目的の1つは、曲面再構成(curved planar reformat)又は直線再構成(straightened reformat)のビューを利用することによって血管を視覚化することである。また、画像データ内のいくつかの位置にて面積及び半径等の局所的な血管のパラメータを測定し、例えば、狭窄症の程度又は動脈瘤のサイズを定量化することができる。これらの視覚化技術は、血管の中心を通る経路を使用することができる。自動の経路トラッキングツールはいくつかの血管のみに限定されることが多くある。半自動の経路トラッキングツールは、血管上で一点トラッキング又は二点トラッキングを指示するために使用者からの入力を必要とする場合がある。1つの入力点のみが使用される場合、使用者は、追跡された経路又は追跡された血管の長さにわたった制御を有することはない。使用者によって与えられた開始点及び終了点を使用するツールは、さらなるユーザーインプットを必要とするという欠点を有する。さらに、使用者が必要以上に離して点を配置するか、又は、異なる血管に点を配置する場合、どちらの経路の結果も間違っているか、又は、計算時間が長くかかり過ぎている。一部の血管トラッキングツールは、第一に血管構造体を分割した後、そこを通る中心線を追跡することを必要とする。これは、能率的ではない場合がある。
異なる相互作用の可能性を提供するトラッキングツールを使用することによって、相互作用を改善することができる。任意の視覚化を利用して、使用者は、(例えば、画像上でマウスカーソルを動かすことによって)血管構造体上のいかなる位置も指摘することができ、アルゴリズムは、局所的なツリーを自動的又は相互作用的に追跡することができる。このトラッキングは、最大の血管の長さまで行うことができる。本明細書に記載された相互作用方法は、血管検査の範例の再定義を可能にする。アルゴリズムは、一種の「ここをクリックした場合どうなるか」ということにおいて、特定の血管を選択する効果はどのようなものか下検分を使用者に与えることができる。本明細書に記載された相互作用方法は、広範ないろいろの視覚化及び定量化技術に直接リンクされ得る。
血管部分の追跡及び追跡された血管部分の視覚化が高速の作動であると確認することによって、相互作用力を改善することができる。限られた血管ツリーの一部のみが追跡されるため、追跡はより迅速に行われる。経路又はツリーベースの視覚化及び測定を、限られた相互作用のみでどこでも行うことができる。視覚化のフィードバックを提供することによって、使用者の行動に対する直接反応が示され、ツールをより理解し易い及び学び易いものにしている。追跡された血管部分の長さがマウスの位置とは関係なくあり得るため、ツールの振る舞いは、使用者にとってより予測可能であり得る。これは、マウスが血管に沿って動かされる場合に、予測可能及び理解可能な結果を与える。本明細書に記載された技術は、例えば、多様式3D血管分析に対する用途に適用することができる。これらのツールは、進歩した血管の目視、分割、検査、及び、定量化を提供する。
3D血管定量化という用語は、異なる取得方法を使用して異なる血管構造体を標的にするが、所望される測定に対する要求は類似し得る適用のコレクションを意味する場合がある。解剖学上の例は、大動脈、頚動脈、冠動脈、足末梢動脈及び冠動脈である。MR及びCT、並びに、回転X線が、前記解剖学上の構造体の画像データを取得するために使用される様式の例である。血管検査の例は、血管のうち広くされたか又は遮断された部分を探すことであるだろう。より特定の例は、肺動脈内の肺動脈塞栓を探索することであるだろう。血管への適用は、曲面MPR等の検査目的に対する進歩した視覚化技術を使用して血管を視覚化することができる。これらの適用は、狭窄症の程度又は動脈瘤のサイズを定量化するために、画像データにおけるいくつかの位置での血管の面積及び半径等の局所的な血管のパラメータも測定することができる。これらの測定は、自動的に生成され得るか、又は、血管の中心線に沿って進むことによって生成され得る関心のある血管を通る断面上で行うことができる。他の適用は、ステント計画等の血管へのインターベンションの手術計画に着目し得る。
図1は、血管分析を行うためのシステムのブロック図を示している。当該システムは、いくつかのブロックから構築され得る。各ブロックは、ソフトウェアにおいて部分的又は完全に実行することができる。当該システムは(図示されていないけれども):プロセッサ、記憶手段、ディスプレイ、キーボード及び/又はマウス等のユーザー入力手段、通信ポートをさらに含み得る。プロセッサは、血管分析ツールの一部である指示を実行するよう配置することができる。記憶手段は、RAM、ROM、ハードディスク、CD及びDVD等の可換型媒体を含み得る。記憶手段は、コンピュータ命令を記憶するため、及び/又は、医療用画像データを記憶するために使用することができる。入力手段は、使用者が管状構造体内の位置を指示するのを可能にするために使用することができる。さらに、入力手段は、使用者が当該システムを制御するのを可能にするために使用することができる。通信ポートは、例えばサーバー等の別のコンピュータシステムと通信するために使用することができる。通信ポートは、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、及び/又は、インターネット等のネットワークに接続されるよう配置することができる。その他のコンピュータシステムには、例えば、画像データを検索するため、及び、血管分析のレポートを伝えるためにネットワークを介して到達することができる。
表示手段1は、少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像を表示するために提供することができる。この三次元画像は、通信ポートを介して得られ、記憶手段に記憶することができる。異なる種類の視覚化を利用して、画像を表示することができる。例えば、直接ボリュームレンダリング、最大値投影、又は、スライスビューを表示することができる。多数の種類のレンダリングを順次又は同時に利用することができる。当該システムは、適切な画像のビューを得るために、画像が拡大される、パンされる、及び/又は、回転されるのを可能にする。画像は、管状構造体を表すことができ、例えば、その容積のうち特定の座標位置にてグレー値を示す画像は体素(ボクセル)を含む。血管構造体は、その特定の形状によって、及び、一部の場合、そのグレー値によって認識され得る。三次元画像は、例えば表面モデルとして血管構造体も表すことができる。
指示手段2は、指示された位置を得るために、管状構造体の血管上の位置を使用者が指示するのを可能にするために提供することができる。そのような指示手段は、使用者が表示された画像内の位置にマウスカーソルを位置づけるのを可能にすることによって実現することができる。マウスカーソルの位置に基づき、それ自体は当業者において知られた方法で血管上の位置をコンピュータ処理することができる。
同定手段3は、同定された一部を得るために、いかなる分岐点も含めた指示された位置周辺に位置し、指示された位置から所定の距離測度まで延びた管状構造体の一部を同定するために提供することができる。同定手段3は、例えばマウスムーブイベントに応答して操作的であるよう配置することができる。
表示手段1は、表示された三次元画像において、管状構造体の同定された一部を示すグラフィカルなアノテーションを表示するよう配置することができる。例えば、血管の中心線が識別可能な色で引かれている。
同定手段3は、管状構造体に沿った所定の距離測度を測定するための測定手段4を含み得る。例えば、波面アルゴリズムを適用して血管が追跡され、どの新しい波も、測定された距離に所定の量を加える。同定手段3は、所定の距離まで管状構造体を同定する。もう1つの方法は、ユークリッドの距離を測定することである。測定手段4は、管状構造体に沿って指示された位置から追跡された血管の長さを測定するよう配置することができる。例えば、波面アルゴリズムを適用して血管が追跡され、どの新しい波も、測定された距離に所定の量を加える。同定手段3は、所定の距離まで管状構造体を同定する。あるいは、測定手段4は、管状構造体に沿って指示された位置から遭遇するいくつかの分岐点を確立するよう配置することができる。例えば、血管は、指示された位置から第2の分岐点まで同定される。
再構成手段5は、マルチカーブ再構成(マルチカーブMPR)を提供する能力を持ち得る。再構成の曲率は、管状構造体の指示された位置から分岐点まで、及び、分岐点を越えた血管の少なくとも一部の曲率に一致し、分岐点を越えた2つの血管のうち少なくとも一部の曲率に従う。再構成は、ディスプレイ1上に示すことができる。
指示手段2は、マウスムーブイベントに応答するよう配置することができる。これは、特に血管の追跡が十分迅速に行われる場合に便利である。血管は、特定位置にて明白にクリックする必要なく探査され得る。マウスムーブイベントに対するシステムの前記応答性に加えて、指示された位置から所定の距離までの血管構造体の同定及びアノテーションは、システムの有用性をさらに高める。
三次元画像は、体積画像を含むことができ、同定手段3は、使用者が位置を指示するのに応じて、指示された位置での体積画像からローカルトラッキングパラメータを推定するための推定手段6をさらに含む。使用者が位置を指示するのに応じて、体積画像(すなわち、ボクセルのグレー値)から直接ローカルトラッキングパラメータを推定することによって、異なる血管領域に適応することが可能であり、特定の種類の血管を第一に選択することなく当該システムを使用することを可能にする。
推定手段6は、構造テンソルの要素の加重平均を計算するよう配置することができ、加重平均は、指示された位置の周辺の所与のサイズの領域にわたって計算される。これは、トラッキングアルゴリズムを初期化する効果的で一般的な方法であり、多くの種類の血管構造体に適用可能である。このテンソルは、迅速に計算することができる。予め血管構造体を追跡する必要はなく、これは、使用者が位置を指示した後に行うことができる。
図1のシステムは、医療用画像ワークステーション又は医療用画像装置のコンソールに組み入れることができる。医療用画像ワークステーション及びコンソールは少なくとも1つの処理ユニット及びメモリを含むと当業者は理解するはずである。例えば、ディスク装置、RAM、キャッシュ、ディスプレイ、データ及び指示のバス、ディスプレイ、及び、キーボード等の多くの他のユニットをさらに含むことができる。
図2は、血管分析を行う方法を例示している。当該方法は、ステップ101において、少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像を表示するステップを含む。ステップ102において、使用者は、指示された位置を得るために、管状構造体の血管上の位置を指示するのを可能にされる。ステップ103において、指示された位置周辺の管状構造体の一部が同定される。前記一部は、同定された一部を得るために、いかなる分岐点も含むことができ、指示された位置から所定の距離測度まで延び得る。
血管の検査のために、使用者は、多断面再構成(MPR)、最大値投影(MIP)、又は、ボリュームレンダリング(VR)等の経路形状非依存性の視覚化技術を用いてデータを視覚化することができる。経路ベースの視覚化技術に対しては、血管の中心部を通る経路が必要とされる。
ツリーを追跡するためのアルゴリズムを提供することができる。ここで、「ツリー」という単語は、分岐点及び側枝を含めた血管構造体の少なくとも一部を表している。そのようなアルゴリズムは、(例えば、使用者が選択した位置等)データ内の3D任意位置から始まる局所的なツリー型トポロジを見つけることができる。ツリー型トポロジにおいて、各血管の座標、血管間の関係、及び、各分起点の位置をコード化することが可能である。ツリーの抽出は、最大血管追跡の長さによって限定することができる。この長さは、直線ではなく追跡された血管に沿って測定することができる。
3D医療用画像の任意の視覚化に対するマウスの位置は、{x,y,z}データ位置に変えることができる。例えば、マウスカーソル下で見える血管に対応する{x,y,z}位置を使用することができる。センタリングアルゴリズムを使用して、局所的な血管の中心点を計算することができ、最大の血管の長さのクライテリアを使用して、この位置からツリーを追跡することができる。追跡されたツリーを使用して、ツリー又は経路ベースの視覚化を生じることができ、測定値をコンピュータ処理することができる。使用者が結果に満足した場合、追跡結果を「ドックに入れる」/最終的に承認することができる。例えば、マウスのシングルクリックによって、追跡結果を最終的に承認することができる。この後、使用者は、追跡結果を編集するかどうか決定することができる。使用者が満足すると、結果として生じる画像及び対応する測定結果を、レポートツールに送ることができる。
実行例において、「ツリープローブ」の機能性は、作業パネル上のボタンを用いて活性化することができる。「ツリープローブ」の活性化の後、画像上でマウスを動かすことによって、所与の距離までツリーは自動的に追跡される。オルソビュー(orthoview)は、局所的なツリーの方向に基づき、マウスの位置にて整列させられる。分岐点は、例えば、異なる色を使用することによって画像内で標識することができる。オルソビューの代わりに、(縦断面図の位置にて)曲面再構成を生じ且つ表示することも可能である。さらに、多断面再構成された(MPR)ビューを、分岐点からそれる3つの血管区分を考慮に入れて、最も近い分岐点と整列させることができる。
いかなるマウスのクリックも必要とせずに3D医療用画像データの任意の視覚化において完全な相互作用力及び最大の再現性を有した、各分岐点及び血管の正確な位置が知られた局所的なツリー型トポロジを、使用者により定められたマウスの位置から、及び、所与の最大の血管の長さを越えて追跡する方法を提供することができる。ツリー型トポロジを使用して、曲面MPR、多曲面MPR、直線再構成、オルソビュー、強調されたボリュームレンダリング等のツリー型トポロジに基づいた視覚化を相互作用的に示すことができる。面積、直径、及び、半径等の定量化パラメータのコンピュータ処理のため、並びに、これらのパラメータの全ての利用可能なビューでの視覚化のために、血管端検出方法を局所的なツリー型トポロジに沿って使用することができる。自動的に引き出されたパラメータに基づき、定量化及び他の疾患のために、自動測定位置を提案することができる。画像及び測定値等の情報を、1回のマウスのクリックのみでレポートツールに送ることができる。
血管トラッキングシステムは、特定の適用に特異的な設定量を選ぶことによって初期化することができる。例えば、プリセットは、血管の領域(例えば、「末梢血管」若しくは「冠動脈」等)、及び/又は、画像様式(例えば、CT等)に特異的である。
しかし、トラッキングパラメータを初期化する(さらに、任意選択でトラッキング中にパラメータをアップデートする)(好ましくはリアルタイムの)ローカルパラメータ推定アルゴリズムを加えることも可能である。これは、特定の血管の大きさに対する仮定を強要することのない検査を可能にし、広範囲の直径を有した血管をトラッキングツールが追跡するのを可能にする。また、トラッキングパラメータの初期化によって、検査が、血管の強度値が予め知られていない(及び、多くの不均質性アーチファクトが存在し得る)MR画像上で行われることを可能にする。血管構造体の3Dソースデータボリュームが与えられると、使用者は、MIP(最大値投影)、MPR(多断面再構成)、又は、ボリュームレンダリングのような視覚化を選択することができる。血管構造体上の位置を指示するために、使用者は、画像上でマウスを動かすことによって視覚化を検査することができる。指示された位置にて血管の追跡を初期化するために、以下のステップ:3Dソースボリュームにおける指示された位置の座標{x,y,z}を検索するステップ;局所的な血管の方向づけをコンピュータ処理するステップ;を講じることができる。さらに、その局所的な血管の方向づけを考慮して、血管の輪郭をコンピュータ処理することができる。
局所的な血管の方向づけは、画像の構造体の方向づけを確立することによって見つけることができ、すなわち、後者は、構造テンソルを使用して、局所的な画像のグレースケール値から直接コンピュータ処理することができる。構造テンソルは、
Figure 0005715064
によって与えることができる。
ここで、gは、方向iにおける画像の勾配である。ブラケット〔〕は、所与のサイズの領域にわたる加重平均を意味している。重みづけ作業は、ガウスぼかしを使用して実行することができる。構造テンソルがコンピュータ処理された後、固有値{λ,λ,λ}及び固有ベクトル{v,v,v}をコンピュータ処理することができる。固有値は、慣習(convention)λ≦λ≦λを使用して記憶することができる。従って、vは、勾配の重み付け積が最小である方向に相当する。管状構造体において、これは、局所的な血管の方向に相当する。v及びvは、血管に垂直な断面に及ぶ。
構造テンソルを使用して、局所的な血管の方向を確立することができる。この血管の方向に垂直な血管腔の断面の推定を確立することができる。例えば、円形断面を確立することができるか、又は、より詳細な輪郭検出を行うことができる。血管の断面の内側の画像強度と血管の断面の外側の画像強度を比較することができる。そのような比較を利用して、トラッキングアルゴリズムのパラメータを初期化又はアップデートすることができる。
本発明を実行するよう適応されたコンピュータプログラム、特に、キャリア上又はキャリア内のコンピュータプログラムにも本発明は及ぶと正しく理解されるはずである。当該プログラムは、部分的にコンパイルされた形状等、ソースコード、オブジェクトコード、ソースコードとオブジェクトコードの中間にあるコードの形状、又は、本発明による方法の実行において使用するのに適したいかなる他の形状でもあり得る。そのようなプログラムが多くの異なる方式設計を有し得るということも正しく理解されるはずである。例えば、本発明による方法又はシステムの機能性を果たすプログラムコードは、1又は複数のサブルーチンに再分割することができる。これらのサブルーチンの中に機能性を割り当てるための多くの異なる方法が、当業者には明らかなはずである。自己完結型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おいてサブルーチンを共に記憶することができる。そのような実行可能なファイルは、例えば、プロセッサの指示及び/又はインタープリターの指示(例えば、Java(登録商標)インタープリターの指示)等、コンピュータにより実行可能な指示を含み得る。あるいは、サブルーチンのうち1若しくは複数、又は、全てを、少なくとも1つの外部ライブラリファイルにおいて記憶する、且つ、例えば実行時間にて静的又は動的に主要なプログラムにリンクさせることができる。主要なプログラムは、サブルーチンのうち少なくとも1つに対して少なくとも1つのコールを有する。また、サブルーチンは、互いに対して関数呼び出しを含み得る。コンピュータプログラムに関する実施形態は、明記された方法の少なくとも1つの処理ステップのそれぞれに対応するコンピュータにより実行可能な指示を含む。これらの指示は、サブルーチンに細分することができる、及び/又は、静的又は動的にリンクさせることができる1又は複数のファイルに記憶することができる。コンピュータプログラムに関する別の実施形態は、明記されたシステム及び/又は製品の少なくとも1つの手段のそれぞれに対応するコンピュータにより実行可能な指示を含む。これらの指示は、サブルーチンに細分する、及び/又は、静的又は動的にリンクさせることができる1又は複数のファイルに記憶することができる。
コンピュータプログラムのキャリアは、プログラムを保持する能力を持ついかなる実在物又は装置でもあり得る。例えば、キャリアは、例えばCD ROM若しくは半導体ROM等のROM、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等の磁気記録媒体等の記憶媒体を含み得る。さらに、キャリアは、電気若しくは光ケーブルを介して、又は、無線電信若しくは他の手段によって伝えることができる電気若しくは光信号等の伝達できるキャリアであり得る。プログラムがそのような信号に包含される場合、キャリアは、そのようなケーブル又は他の装置若しくは手段によって構築することができる。あるいは、キャリアは、プログラムが埋め込まれる集積回路でありえ、集積回路は、関連がある方法を行うよう、又は、関連がある方法の実行に使用されるよう適応される。
上記の実施形態は、本発明を限定しているのではなく例示していること、及び、当業者は、付随の特許請求の範囲から逸脱することなく、多くの別の実施形態を設計することができるということに留意するべきである。特許請求の範囲において、括弧内に置かれたいかなる参照番号も、特許請求の範囲を限定するとして解釈されるべきではない。「含む」という動詞及びその語形変化の使用は、特許請求の範囲に記載されたもの以外の要素又はステップの存在を除外しない。要素の前の不定冠詞は、複数のそのような要素の存在を除外しない。本発明は、いくつか異なる要素を含むハードウェアによって、及び、適切にプログラムされたコンピュータによって実行することができる。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段のうちいくつかを、ハードウェアの1つの同じ項目によって具体化することができる。特定の測定が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの測定の組み合わせを役立つよう利用することができないと示しているわけではない。

Claims (12)

  1. 血管分析を行うためのシステムであって、
    少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像を表示する表示手段;
    前記管状構造体の血管上の位置を使用者が指示して、指示された位置を選択するのを可能にする指示手段であり、マウスムーブイベントに反応するよう構成された指示手段;及び
    いかなる分岐点も含め、前記指示された位置から予め定義された距離測度まで延びた前記管状構造体の一部を、前記指示された位置に基づき、さらなる使用者の入力を必要とすることなく同定する同定手段;
    を含み、
    前記予め定義された距離測度が、前記指示された位置とは無関係である、システム。
  2. 前記同定手段は、前記管状構造体に沿って前記予め定義された距離測度を測定する測定手段を含む、請求項1に記載のシステム。
  3. 前記測定手段は、前記管状構造体に沿って前記指示された位置から追跡された前記血管の長さを測定するよう構成された、請求項2に記載のシステム。
  4. 前記測定手段は、前記管状構造体に沿って前記指示された位置から遭遇する複数の分岐点を発見するよう構成された、請求項2に記載のシステム。
  5. 前記指示された位置から、前記管状構造体の分岐点まで、及び、さらに前記管状構造体の前記分岐点を越えて、血管の少なくとも一部の曲率に従って、並びに、前記分岐点を越えた2つの血管のうち少なくとも一部の曲率に従って、マルチカーブ再構成を提供する再構成手段をさらに含む、請求項1に記載のシステム。
  6. 前記三次元画像は体積画像を含み、前記同定手段は、前記使用者が前記位置を指示するのに応じて、前記指示された位置にある前記体積画像からローカルトラッキングパラメータを推定する推定手段をさらに含む、請求項1に記載のシステム。
  7. 前記推定手段は、構造テンソルの要素の加重平均を計算するよう構成され、前記加重平均は、前記指示された位置の周辺の所与のサイズの領域にわたって計算される、請求項6に記載のシステム。
  8. 請求項1に記載のシステムを含む、医療用画像ワークステーション。
  9. 血管分析を行うシステムの作動方法であって、
    表示手段が、少なくとも1つの管状構造体を表す三次元画像をディスプレイ装置上に表示するステップ;
    指示手段が、使用者によるマウスムーブイベントに反応して、前記ディスプレイ装置上に表示された前記管状構造体の血管上の位置を指示して、指示された位置を提供するステップ;
    同定手段が、いかなる分岐点も含め、前記指示された位置の周辺に位置づけられ、且つ、前記指示された位置から予め定義された距離測度まで延びた前記管状構造体の一部を、さらなる使用者の入力を必要とすることなく同定するステップ;
    を含み、
    前記予め定義された距離測度が、前記指示された位置とは無関係である、方法。
  10. 請求項9に記載の方法をプロセッサシステムに行わせる指示を含む、コンピュータプログラム。
  11. 前記表示手段は、前記表示された三次元画像において、前記管状構造体の前記同定された一部を示すグラフィカルなアノテーションを表示するよう構成された、請求項1に記載のシステム。
  12. 前記同定手段及び/又は前記表示手段は、マウスムーブイベントが検出された場合に最新の同定された一部を提供するよう構成された、請求項1に記載のシステム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102680085B1 (ko) 2019-06-11 2024-06-28 서강대학교산학협력단 혈관 위치 트래킹 장치 및 혈관 위치 트래킹 장치의 동작방법

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014002095A2 (en) * 2012-06-26 2014-01-03 Sync-Rx, Ltd. Flow-related image processing in luminal organs
DE102010018460B4 (de) * 2010-04-27 2017-02-16 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung wenigstens einer Änderung einer tubulären Gewebestruktur eines Lebewesens, Recheneinheit und Datenträger
US11412998B2 (en) 2011-02-10 2022-08-16 Karl Storz Imaging, Inc. Multi-source medical display
US10631712B2 (en) * 2011-02-10 2020-04-28 Karl Storz Imaging, Inc. Surgeon's aid for medical display
US10674968B2 (en) * 2011-02-10 2020-06-09 Karl Storz Imaging, Inc. Adjustable overlay patterns for medical display
WO2013038290A1 (en) 2011-09-13 2013-03-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Vessel annotator.
US8630764B2 (en) * 2011-12-02 2014-01-14 Continential Automotive Systems, Inc. System operation for telematics systems that use a battery
JP6041504B2 (ja) * 2012-03-15 2016-12-07 富士フイルム株式会社 医用画像表示装置、医用画像表示方法および医用画像表示プログラム
RU2686954C2 (ru) * 2012-06-28 2019-05-06 Конинклейке Филипс Н.В. Навигация с помощью оптоволоконного датчика для визуализации и мониторинга сосудов
EP3503026A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-26 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for interacting with vessel images
RU2684760C1 (ru) * 2018-05-14 2019-04-12 Общество с ограниченной ответственностью "ЭНСИМ" Способ и система предоперационного моделирования медицинской процедуры
US10813612B2 (en) 2019-01-25 2020-10-27 Cleerly, Inc. Systems and method of characterizing high risk plaques
AU2021205821A1 (en) 2020-01-07 2022-07-21 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
US11969280B2 (en) 2020-01-07 2024-04-30 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
US20220392065A1 (en) 2020-01-07 2022-12-08 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
CN111681226A (zh) * 2020-06-09 2020-09-18 上海联影医疗科技有限公司 基于血管识别的目标组织定位方法和装置
US20230289963A1 (en) 2022-03-10 2023-09-14 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination
CN115456950B (zh) * 2022-08-15 2023-08-11 上海交通大学医学院附属第九人民医院 一种穿支血管自动识别和定位方法、设备及存储介质

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04370882A (ja) * 1991-06-20 1992-12-24 Hitachi Ltd グリッド設定方法
FR2708166A1 (fr) * 1993-07-22 1995-01-27 Philips Laboratoire Electroniq Procédé de traitement d'images numérisées pour la détection automatique de sténoses.
JP2776246B2 (ja) * 1994-05-31 1998-07-16 日本電気株式会社 マウスカーソル追従型拡大表示の移動装置
US5782762A (en) * 1994-10-27 1998-07-21 Wake Forest University Method and system for producing interactive, three-dimensional renderings of selected body organs having hollow lumens to enable simulated movement through the lumen
US6095976A (en) * 1997-06-19 2000-08-01 Medinol Ltd. Method for enhancing an image derived from reflected ultrasound signals produced by an ultrasound transmitter and detector inserted in a bodily lumen
EP2143073A2 (en) * 1999-10-01 2010-01-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Analysis of a tubular structure in medical imaging
US7003144B2 (en) * 2000-02-11 2006-02-21 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Vessel delineation in magnetic resonance angiographic images
JP4109575B2 (ja) * 2003-05-27 2008-07-02 アロカ株式会社 超音波画像処理装置及び三次元データ処理方法
US20050110791A1 (en) * 2003-11-26 2005-05-26 Prabhu Krishnamoorthy Systems and methods for segmenting and displaying tubular vessels in volumetric imaging data
US20080071160A1 (en) 2004-06-22 2008-03-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Displaying A Tracheobronchial Tree
JP4503389B2 (ja) * 2004-08-02 2010-07-14 株式会社日立メディコ 医用画像表示装置
WO2006055031A2 (en) 2004-11-18 2006-05-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and system for local visualization for tubular structures
JP2006246941A (ja) * 2005-03-08 2006-09-21 Toshiba Corp 画像処理装置及び管走行トラッキング方法
WO2006109250A2 (en) * 2005-04-12 2006-10-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method, an apparatus and a computer program for segmenting an anatomic structure in a multi-dimensional dataset.
US7711165B2 (en) * 2005-07-28 2010-05-04 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for coronary artery segmentation of cardiac CT volumes
US7379062B2 (en) * 2005-08-01 2008-05-27 Barco Nv Method for determining a path along a biological object with a lumen
US7711164B2 (en) * 2005-08-02 2010-05-04 Siemens Medical Solutiions Usa, Inc. System and method for automatic segmentation of vessels in breast MR sequences
US20070160274A1 (en) * 2006-01-10 2007-07-12 Adi Mashiach System and method for segmenting structures in a series of images
WO2007129616A1 (ja) * 2006-05-02 2007-11-15 National University Corporation Nagoya University 内視鏡挿入支援システム及び内視鏡挿入支援方法
JP4783219B2 (ja) * 2006-06-16 2011-09-28 株式会社トプコン 眼科撮影装置
DE102006049865B4 (de) * 2006-10-23 2013-03-14 Siemens Aktiengesellschaft Auswertungsverfahren für Daten eines Untersuchungsobjekts unter Korrelierung eines Volumendatensatzes mit einer Anzahl von Durchleuchtungsbildern
US7860283B2 (en) 2006-10-25 2010-12-28 Rcadia Medical Imaging Ltd. Method and system for the presentation of blood vessel structures and identified pathologies
JP4545169B2 (ja) * 2007-04-12 2010-09-15 富士フイルム株式会社 画像表示方法、装置およびプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102680085B1 (ko) 2019-06-11 2024-06-28 서강대학교산학협력단 혈관 위치 트래킹 장치 및 혈관 위치 트래킹 장치의 동작방법

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Publication number Publication date
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