JP6169912B2 - 医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

本明細書に記載の実施形態は、概して、例えば医用画像用途における分岐構造のモデル化の方法および装置に関する。実施形態は、脈管樹構造の脈管の輪郭を、特に分岐点で、または、分岐点近傍で自動的に決めることに特に適用される。

３次元医用画像技術を利用して、患者の体または他の対象の内部の構造を表す画像データを得ることはよく知られている。

例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナを使用して、血管または他の構造を表す３次元画像データを得ることはよく知られている。通常、造影剤が被験者の血管に、関心血管を通過するように注入される。造影剤があると、ＣＴスキャナを使用して得られた、血管を表す画像データが、比較的高い輝度を有し、周囲の組織および他の構造体から区別しやすくなる。

血管はまた、例えば、ＭＲＩ、ＰＥＴ、または、Ｘ線アンギオグラフィを含む、他のさまざまな３次元画像技術を使用して画像化することができる。

血管および他の分岐構造を識別し、モデル化するために、３次元画像データを自動的に処理する非常に多くの技術が知られている。多くの既知技術では、血管または他の分岐構造の中心線の位置が、その構造に沿った一連の点で、例えばその構造の強度分布を解析して決められる。これらの点同士を接合する、またはフィッティングし、血管または他の構造体の長さに沿って伸びる中心線を生成することができる。

このことは、血管や他の構造体の境界を表す輪郭を決めるのにも有用である。例えば、血管の場合、輪郭は、血管内の狭窄の程度を輪郭内の点を表す画像データの輝度レベルおよび輝度変化から自動的に計算するために後続の手順において使用することができる。したがって、輪郭の迅速で正確な決定が重要でありうる。

一部の既知技術では、血管に沿った一連の点に対する輪郭を、それらの点での血管の中心線におおむね垂直な平面上に生成する。血管に沿った一連の点の各々について、輪郭面が決められ、その輪郭面上のデータの強度分布を分析して、血管の境界が決められる。血管に沿ったその点での境界が、次に、輪郭で表される。

しかしながら、中心線は連続的かもしれないが、中心線の湾曲は、一般的に滑らかではない（曲線の一次導関数は連続的ではない）。中心線の曲線を滑らかにすることは、例えばベストフィットアルゴリズムを利用することによって可能であるが、この場合には、修正した中心線がカルシウムを通過する、すなわち、場所によって脈管の外側にある、という恐れがある。この点は、図１ａ、図１ｂおよび図１ｃを参照して説明する。

図１ａは、血管４の、計算で求めた中心線２を示している。中心線は連続的であるが、長さに沿って方向が急に変化することが分かる。血管は、カルシウム沈着または他の閉塞部６を含んでいる。（例えば図１ｂに示されているような）輪郭面７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ、７ｅ、７ｆ、７ｇを、一連の点で、中心線に対して垂直にとると、その結果得られた輪郭が方向を急に変え過ぎることが分かる。場合によっては、方向の変化のうちの１つの直前と直後で決定した輪郭が、輪郭によって表された血管が元に戻ると間違って見えるように、重なることがある。

図１ｃは、図１ａの血管４を示しているが、ここでは、中心線は滑らかにしてある。中心線８を滑らかにすると、一連の滑らかな輪郭が得られるかもしれないが、滑らかにすることで、中心線８が、血管４の中心に沿ってではなく、カルシウム沈着領域を通る、という結果にもなっていることが分かる。

オペレータは、計算して得られた中心線と輪郭を重ねた脈管または他の構造の画像を見て、中心線または輪郭の位置を手動で修正することができる。しかし、これは、オペレータにとって時間がかかり、効率が悪いことがある。その上、計算して得られた中心線または輪郭に重大な間違いをオペレータが見つけた場合、中心線または輪郭を計算した画像処理システムに対するオペレータの信頼度は低下することになる。

体内の脈管は、多くの場合、図２に模式的に示したような樹状構造という形態をしている。図２の脈管構造は、根ノード１０を備えており、根ノード１０は、分岐点２０、２２、２４を介して、さまざまな葉ノード１２、１４、１６、１８まで至っている。脈管とは、根ノード１０から葉ノード１２までの経路で、１つまたは複数の分岐点を通過しうる経路、または、そのような経路の一部とみなすことができる。セグメントとは、１つの分岐点から次の分岐点までの（例えば、分岐点２０から分岐点２２までの）、または、根１０から次の分岐点２０までの、構造の一部分とみなすことができる。

一部の既知のシステムでは、輪郭が、異なる血管について、個別に計算されることがあり、このことは、輪郭が、異なる血管の一部を形成する構造の部分について、何度も再計算されうることを意味する。例えば、分岐点２０と２２の間のセグメントは、根ノード１０と葉ノード１２の間の血管の一部を形成し、そしてさらに、根ノードと葉ノード１４の間の血管の一部を形成する。もし、オペレータが、ある血管についてのセグメントまたはセグメントの一部に対して輪郭を手動で調整しなければならない場合、その同じセグメントまたはセグメントの一部に対して、別の血管を考慮して既に手動で輪郭を調整していたときは、オペレータにとって、ことさら時間を無駄にすることになりうる。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、分岐点と、当該分岐点に対して血流の上流側に位置する上側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置する第1の下側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置し前記第1の下側セグメントとは異なる第２の下側セグメントと、を少なくとも含む被検体の血管につき、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第１の脈管モデルと、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第２の脈管モデルと、を少なくとも生成する脈管モデル生成ユニットと、前記第１の脈管モデルと前記第２の脈管モデルとを少なくとも用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定する輪郭分岐点特定ユニット

血管と中心線を示す模式図。 分岐構造の略図。 一実施形態による装置の略図。 一実施形態に従って行われるプロセスの概要を示す流れ図。 脈管の別の略図。 分岐構造の略図。 分岐構造の略図。 分岐構造の略図。

一実施形態に係る医用画像処理装置は、分岐点と、当該分岐点に対して血流の上流側に位置する上側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置する第1の下側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置し前記第1の下側セグメントとは異なる第２の下側セグメントと、を少なくとも含む被検体の血管につき、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第１の脈管モデルと、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第２の脈管モデルと、を少なくとも生成する脈管モデル生成ユニットと、前記第１の脈管モデルと前記第２の脈管モデルとを少なくとも用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定する輪郭分岐点特定ユニットと、を具備する。

一実施形態に係る画像処理装置が、図３に模式的に示され、先の段落に記載した方法を実施するように構成されている。この装置は、この場合、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）またはワークステーションである処理装置３２を備えており、処理装置３２は、表示デバイス３４とＣＴスキャナ３６と、この場合、コンピュータキーボードとマウスであるユーザ入力デバイスまたはデバイス３８とに接続されている。処理装置はまた、データ格納部４０に接続されている。

患者またはその他の対象について３次元ＣＴ計測を行うことができる任意の適切なタイプのＣＴスキャナを使用してもよい。図１の実施形態は、ＣＴスキャンデータに関して記載しているが、任意の適切なタイプの画像データを生成する、他の任意の適切なタイプのスキャナを代替実施形態で使用してもよく、例えば、適切な形式のＭＲデータや、適切な前処理を行っていれば、ＰＥＴデータまたはデジタルサブトラクションＸ線アンギオグラフィデータ、超音波画像データを使用してもよい。さらに、本実施形態に係る医用画像処理を実行する装置は、医用ワークステーション等によって単体で実現することができるが、当該医用画像処理を実行する機能を、医用画像診断装置（Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ、Ｘ線診断装置、超音波診断装置等）に実装するようにしてもよい。また、本実施形態に係る医用画像処理は、専用プログラムに従ってコンピュータによっても実現可能である。

処理装置３２は、画像データを自動的または半自動的に処理する処理用リソースを提供するものであり、また、中央処理装置（ＣＰＵ）１０を備えており、中央処理装置（ＣＰＵ）１０は、図４を参照しながら以下に詳述する方法を実行するように構成された、さまざまなソフトウェアモジュール、または、他のソフトウェアコンポーネントをロードし、実行するように動作することができる。

処理装置には、画像レンダリングユニット４２と、ユーザインタラクションユニット４４と、輪郭計算ユニット４６と、画像データ処理ユニット４８とが含まれる。

画像データ処理ユニットは、上側セグメントの少なくとも一部と、第１の下側セグメントの少なくとも一部とを表す第１の脈管モデルの経路を決めるように、かつ、上側セグメントの少なくとも一部と、第２の下側セグメントの少なくとも一部とを表す第２の脈管モデルの経路を決めるように構成されており、上側セグメントは、第１の下側セグメントと、第２の下側セグメントとに分岐点で分かれている。

輪郭計算ユニット４６は、輪郭分岐点の位置を決めるように、かつ、輪郭分岐点の上の少なくとも１つの位置、または、すべての位置について、第１の脈管モデルの輪郭が、第２の脈管モデルの輪郭と、実質的に等しいことを保証するように構成されている。

処理装置３２にはまた、ハードディスクドライブと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、データバスと、さまざまなデバイスドライバを含むオーペレーティングシステムと、グラフィックカードを含むハードウェアデバイスと、を含むパーソナルコンピュータの他のコンポーネントが含まれる。このようなコンポーネントは、図を見やすくするため、図１には示されていない。

図３の実施形態では、処理装置３２が２．０ＧＨｚのチップセットと、２×４コアプロセッサとを備え、９スレッドを使うマルチスレッド環境を提供し、６．０ギガバイトのＲＡＭが設けられている。しかし、任意の適切なＣＰＵや他のコンポーネントにも用いることができる。

図３の実施形態では、画像データセット３７は、ＣＴスキャナ３６によってスキャンされた後、処理装置３２によってＣＴスキャナ３６から受信され、データ格納部４０に格納され、その後、処理装置によって処理される。図３の実施形態に示したスキャナ３６は、ＣＴスキャナであるが、代替実施形態では、画像データセットを得るのに、他の任意の適切なタイプのスキャナを使用することができる。

図３の実施形態の変形例では、処理装置３２が、画像データセットをスキャナ３６からではなく、遠隔のデータ格納部（図示せず）から受信する。遠隔のデータ格納部は、ある期間にわたって、多くの異なるスキャナから得られた大量の異なるデータセットを、関連する患者のデータとともに格納している。データ格納部は、大量の患者のデータを格納するサーバであってもよいし、医用画像保存通信システム（ＰＡＣＳ）、例えば東芝メディカルシステムズ株式会社のＲａｐｉｄｅｙｅ（登録商標）システムの一部を形成してもよい。

図３のシステムは、図４のフローチャートに概要を示すように、一連の段階を有するプロセスを行うように構成されている。

プロセスの第１の段階では、画像データ処理ユニット４８が、ボリューム画像データセット３７をデータ格納部４０から受信する。この場合、データセット３７は、造影剤を注入した患者のＣＴ画像データであって、ＣＴスキャナ３６を用いて得られたものを備えている。

画像データ処理ユニット４８は、血管構造、例えば冠状動脈構造、を表すデータを自動的に識別するための既知の手法を実行する。

画像データ処理ユニット４８は、次に、段階５２で、血管の中心に沿った中心線点を生成し、それらの点を結んで、または、フィッティングして中心線を得る既知の手法を実行する。中心線は、樹状構造を形成し、この樹状構造は、例えば図２に模式的に示すように、脈管と、セグメントと、ノードと、分岐点とを備えている。

次の段階では、輪郭計算ユニット４６が、構造の脈管モデルの各々について、輪郭平面を計算する。各脈管モデルは、１つのノードから別のノードまでの経路を表し、例えば根ノードから葉ノードまでの経路を表したり、このような経路の一部を表したりする。各脈管モデルは、いくつかのセグメントと分岐点を含むことがある。各脈管の開始点と終点は、例えば関心点または関心領域を含むように、ユーザによって、手動で選択されてもよいし、自動的に選択されてもよい。ある脈管モデルが、１つまたは複数のセグメントおよび分岐点を他の脈管モデルと共有していてもよいことは理解されよう。

記載した実施形態の特徴は、脈管モデルの中心線に沿ったある特定の位置での輪郭平面を、その特定の位置での中心線のみに基づいて決める代わりに、その特定の位置より上の中心線点と、下の中心線点との両方の位置に基づいて決める、というものである。この特徴は、図５に模式的に示されている。図５は、図１ａから１ｃに示した、血管構造４と、計算して得られた中心線２と、石灰化特徴部（calcification feature）６とを示している。

図５の場合、輪郭計算ユニット４６が、輪郭を計算しようとする中心線点より上および下に、中心線に沿って所定の距離のところにある中心線点７０、７２を選択する。次に、輪郭計算ユニット４６は、輪郭平面７４を、中心線点７０、７２を結ぶ直線７６の中間点で垂直である平面と決める。このように、ある特定の位置での輪郭平面は、その特定位置での直線の方向だけでなく、脈管の領域にわたる中心線の方向から決定される。これには、中心線の位置に影響を与えることなく、輪郭の向きにおける変化を滑らかにするという効果がありうる。

輪郭計算ユニット４６は、図６に示したような、分岐点またはその近くにある位置で、構造の輪郭面を決めるために、図５に関連して記載されたプロセスを利用することができる。図６は、分岐点８６で、第１の下側セグメント８２と第２の下側セグメント８４とに分かれる上側セグメント８０を示している。第１の脈管モデルが、上側セグメント８０と、第１の下側セグメント８２とを表すために用いられる。第２の脈管モデルが、上側セグメント８０と、第２の下側セグメント８４を表すために用いられる。

輪郭計算ユニット４６は、最初に、第１と第２の脈管モデルの両方に対して分岐点８６またはその近くの位置に関する輪郭面を計算する。

例えば、図６を参照すると、分岐点近くの位置１０４の輪郭面１００を、輪郭計算ユニット４６が、第１の脈管モデルと第２の脈管モデルの両方に対して決める。位置１０４での第１の脈管モデルについての輪郭面は、位置１０４より上の点１０６と、下の点１０８とを選択し、点１０６と点１０８を直線１１２で結び、輪郭面１００を直線１１２の中間点で、直線１１２に垂直な面であると決めることによって特定する。同様に、第２の脈管モデルについて、同じ位置１０４での輪郭面１０２を計算する場合には、その位置１０４のより上の点１０６と、下の点１１０とを選択し、点１０６と１１０を直線１１４で結び、輪郭面１０２を直線１１４の中間点で、直線１１４に垂直な面であると決める。

しかしながら、下側の点１０８、１１０は、分岐点８６よりも下にあるので、点１０８と１１０は、第１の脈管モデルと、第２の脈管モデルとで異なっている。したがって、輪郭面１００、１０２は、図６に模式的に示すように、第１の脈管モデルに対して、および第２の脈管モデルに対して異なる方向を向くように決まる。

次の段階５６では、輪郭計算ユニットが、輪郭面１００、１０２の各々に対する垂直方向を決め、それらの輪郭面の法線の間の角度１２４を予め定められたしきい値と比較する。その場合、しきい値は、しきい角である。図７に法線間の角度１２４を示す。角度１２４が予め定められたしきい値よりも大きければ、その位置での輪郭面１００、１０２は、異なるものとみなされる。輪郭面１００に垂直な方向は、第１の輪郭パラメータとみなすことができ、輪郭面１０２に垂直な方向は、第２の輪郭パラメータとみなすことができる。

次に、段階５４での輪郭面決定手続きは、中心線分岐点８６より上にある次の位置について、第１の脈管モデルと第２の脈管モデルの両方に対して繰り返される。輪郭面に対する法線の間の角度は、しきい値と再度比較され、その角度が、予め定められたしきい値よりも大きいと、中心線分岐点８６よりも上にある次の位置について、手続きが繰り返される。

中心線分岐点８６よりも上に進むと、２つの脈管の輪郭面に対する法線の間の角度が、徐々になくなってゼロになる。もし、段階５６で、輪郭面に対する法線の間の角度１２４が、予め定められたしきい値以下であると決められると、その位置は、輪郭分岐点１２０であると決められる。したがって、輪郭分岐点は、輪郭面に対する法線の間の角度が、許容できるほどにゼロに近いと考えられるところに配置される。輪郭分岐点１２０は、図８に示してあり、輪郭分岐点１２０が、脈管分岐点８６と異なることが分かる。

輪郭分岐点が決まると、手続きは段階５８へ移り、輪郭面が残っているすべての位置について決められる。記載した実施形態の特徴は、輪郭分岐点１２０より上の位置については、一方の第１の脈管モデルおよび第２の脈管モデルに対する輪郭面を一度定め、それらの位置に対する輪郭面は、もう一方の第１の脈管モデルおよび第２の脈管モデルに対しても同じ設定にする、というものである。したがって、輪郭面の一部は、２回以上ではなく、１回だけしか計算しないことがあり、これにより、時間を節約し、処理負担を減らすことができる。

図６の例において、上側セグメント上の、分岐点８６から遠く離れた位置に対する輪郭面８８、９０は、両方の脈管モデルに対して同じであり、１回だけ計算され、次いで両方の脈管モデルについて使用される。輪郭分岐点より下にある輪郭面９２、９４、９６、９８、１００、１０２は、異なる脈管モデル用にそれぞれ異なっている。

次に、各々の位置について、それらの位置で輪郭面上にくる画像データから輪郭が決められる。ここでも、記載した実施形態の特徴は、輪郭分岐点１２０より上の位置については、一方の第１の脈管モデルおよび第２の脈管モデルの一方に対する輪郭を一度定め、それらの位置の輪郭は、もう一方の第１の脈管モデルおよび第２の脈管モデルに対しても同じ割り当てをする、というものである。したがって、輪郭の一部は、２回以上ではなく、１回しか計算しないことがあり、これにより、ここでも時間を節約し、処理負担を減らすことができる。

次の段階６０では、構造体を表す画像を、構造体の境界を表す輪郭とともに、画像レンダリングユニット４２の管理下で、必要に応じてグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）上でレンダリングし表示することができる。輪郭は、画像内で接合し、構造体の連続的な境界を表してもよい。

脈管モデルの一方または両方の輪郭および中心線の位置は、特定の実施形態では、その後、ユーザによって手動で編集されてもよい。例えば、冠動脈解析に用いる際には、ユーザが、血管を表す画像データを見て、血管の経路または境界をもっと良く表すように、脈管モデルの中心線または輪郭の位置を動かすべきだと思うかもしれない。ＧＵＩの詳細な内容によるが、ユーザは、中心線または輪郭の位置をマウスを操作することによって、例えば、ドラッグアンドドロップ操作を使って、変更するかもしれない。ユーザインタラクションユニット４４は、ユーザの入力を受信し、求められた変更を輪郭および／または中心線に対して行う。

図４に関して記載された実施形態の特徴は、輪郭計算ユニットを、輪郭分岐点より上の位置について、ある位置での第１の脈管モデルの輪郭と、同じ位置での第２の脈管モデルの輪郭とを自動的にリンクさせることで、第２の脈管モデルの輪郭が、第１の輪郭モデルでの変更に応じて、自動的に変わるように構成しうる、というものである。したがって、ユーザが、輪郭分岐点より上の位置で、第１の脈管モデルの輪郭を手動で変更すると、同じ変更が、第２の脈管モデルの対応する輪郭に対して、自動的に行われる。対照的に、輪郭分岐点よりも下の位置については、ユーザは、第１および第２の血管ごとの輪郭を互いに独立して変更できる。

図４に関して記載された実施形態は、樹状構造に沿った輪郭での変化を滑らかにすることに備えることができる。この実施形態は、樹状構造を効率的に編集することにも有用となりうる。画像解析技術で抽出した元の脈管中心線は、修正する必要はなく、輪郭は、分岐点にでさえも、滑らかにつながったように見えるであろう。ユーザが、共有されている輪郭を編集することも簡単であろうし、分岐点近くの脈管ごとにユーザが輪郭を別々に編集することも可能である。輪郭を不必要に重複して生成しないことにより、性能を向上させることができる。

記載された実施形態では、中心線に沿って選択した位置での輪郭面を、その選択した位置より上および下の中心線点を結んだ直線に垂直であると定めたが、代替実施形態では、選択した位置より上および下の複数の中心線点を輪郭面を決めるのに用いてもよい。例えば、選択した位置より上の２つ以上の中心線点と、選択した位置よりも下の２つ以上の中心線点とを利用してもよく、また、任意の適切なカーブフィッティング技術を用いて、曲線にフィッティングしてもよい。このような実施形態での輪郭面は、フィッティングした曲線に垂直であるとみなされる。

図６から８に関連して記載された実施形態では、輪郭分岐点の位置が、輪郭面に対する法線の間の角度の予め定められたしきい値と比較することによって決められる。代替実施形態では、別の輪郭パラメータを使用して、輪郭または輪郭面の類似性を決め、それによって、輪郭分岐点の位置を決める。例えば、一実施形態では、輪郭の形状を比較し、中心線に沿った一連の点での、各輪郭位置の間の平均間隔を決める。次いで、輪郭分岐点は、平均間隔がしきい値以下になる位置に決められる。他の任意の適切な輪郭パラメータも、他の実施形態で使用することが可能である。

さらに別の代替実施形態では、輪郭分岐点が、分岐点より上の予め定められた距離の位置に決められる。したがって、このような実施形態では、輪郭分岐点の位置を、異なる脈管モデルの輪郭パラメータを比較することなく決定することもできる。

単一のセグメントが、分岐点において、２つの下側セグメントに分かれる例を参照しながら、実施形態を説明した。しかしながら、実施形態は、より複雑な木構造で、複数の分岐点および／または各分岐点からの複数のセグメントを含むものをモデル化することにも用いることができる。

さらに、ＣＴ計測との関連で実施形態を記載したが、記載した実施形態は、例えばＭＲＩ、Ｘ線アンギオグラフィ、または、ＰＥＴ撮像法を含む、その他の撮像モダリティから得られた画像データをモデル化するのにも使用できる。実施形態は、少なくとも１つの分岐点を含む、任意の適切な構造をモデル化するのに使用でき、実施形態は、血管構造のみをモデル化することに限定されない。例えば、実施形態は、リンパ系または神経系の一部を構成する脈管をモデル化するのに使用してもよい。

別の実施形態では、滑らかな脈管中心線を得る方法であって、方向を（連続的かつ滑らかにではなく）不連続に変えることができる、連結されたセグメントから構成された脈管中心線を備えた脈管樹を入力とすること、を備えた方法が提供される。連結されたセグメントの頂点（分岐点）では、頂点の両側と、頂点から離れたところで、位置を中心線上に配置することができる。このような位置をつなぐベクトルは、頂点での輪郭の法線とみなすことができ、このような輪郭の集まりは、脈管壁を描写することができる。他の輪郭と、それらの法線とともに、これらの輪郭は、元のデータの有用かつ使用可能な抽象化した脈管の滑らかな経路を描写する。

別の実施形態では、脈管中心線を利用して、分岐点での脈管セグメントを識別する方法が提供されており、これは、上記分岐点より上で、滑らかな中心線上にある位置を定め、定めた位置より下の各脈管セグメントについて、輪郭の法線と、これらの法線の方向の違いを調べ、この方向の違いが許容できるほど小さくなったところで、別々のセグメントが今つながったと識別することによって行われる。したがって、分岐点においてでさえ、脈管をはっきりと識別しうる。

本方法を行うために実行可能であるコンピュータ読み取り可能命令を有するコンピュータプログラムを用いることによって、実施形態が特定の機能を実施しうることは、当業者にはよく分かるであろう。コンピュータプログラムの機能は、ハードウェアで（例えば、ＣＰＵを用いて）実施しうる。しかし、実施形態はまた、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって、または、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせたものによって実施してもよい。

特定のユニットについて本明細書に記載したが、代替実施形態では、１つまたは複数のそれらのユニットの機能を単一のユニット、処理用リソース、もしくは、他のコンポーネントによって提供することができ、または、単一のユニットで提供される機能を２つ以上のユニットを組み合わせて提供することができる。ユニットは、個別に、または、組み合わせて設けることができる。

本明細書で使用する場合、上側および下側、ならびに、より上およびより下という用語は、分岐点に一方または他方の側を示すことのみが意図されている。上側および下側、ならびに、より上およびより下という用語は、特定のいかなる座標系での相対的高さまたは位置を示すために用いられるものでもない。例えば、患者または他の対象の向きによるが、上側セグメントまたは脈管は、下側セグメントまたは脈管の上、下または横に位置していてもよく、限定はされない。

また、上記実施形態においては、輪郭分岐点と中心線の分岐点とを区別して表示するようにしてもよい。さらに、上記実施形態においては、対象を血管として輪郭分岐点を特定する場合を例とした。しかしながら、当該例に拘泥されず、分岐点を有する管状構造物（例えば肺等）についても、本実施形態に係る手法は適用可能である。

特定の実施形態を記載したが、これらの実施形態は、例として提示したに過ぎず、本発明の範囲を限定しようとするものではない。実際に、本明細書に記載した新規な方法およびシステムは、さまざまな他の形態で実現してもよい。さらに、本明細書に記載した方法およびシステムの形態において、さまざまな省略、置き換え、および、変更を本発明の趣旨から逸脱することなく行うことができる。添付の特許請求の範囲、および、その等価物は、発明の範囲に入りうるこのような形態および修正を含むことが意図されている。

３２…処理装置、３４…表示デバイス、３６…ＣＴスキャナ、３７…データセット、３８…ユーザ入力デバイス、４０…データ格納部、４２…画像レンダリングモジュール、４４…ユーザインタラクションモジュール、４６…輪郭計算モジュール、４８処理モジュール、８０…上側セグメント、８２…第１の下側セグメント、８４…第２の下側セグメント、８６…脈管分岐点、８８、９０、９２、９４、９６、９８、１００、１０２…輪郭面、１２０…輪郭分岐点

Claims (12)

1. 分岐点と、当該分岐点に対して血流の上流側に位置する上側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置する第1の下側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置し前記第1の下側セグメントとは異なる第２の下側セグメントと、を少なくとも含む被検体の血管につき、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第１の脈管モデルと、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第２の脈管モデルと、を少なくとも生成する脈管モデル生成ユニットと、
   前記第１の脈管モデルと前記第２の脈管モデルとを少なくとも用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定する輪郭分岐点特定ユニットと、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記上側セグメントの中心線が前記第1の下側セグメントの中心線と前記第２の下側セグメントの中心線とに分岐する第1の分岐点よりも上流側に位置する前記上側セグメントの中心線を用いて、前記前記血管の輪郭分岐点を特定すること、を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記第１の脈管モデルを用いて決定される前記血管の第１の輪郭面と、前記第２の脈管モデルを用いて決定される前記血管の第２の輪郭面と、を用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定すること、を特徴とする請求項１又は２記載の医用画像処理装置。
4. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記上側セグメントにおいて選択された位置と前記第1の下側セグメントにおいて選択された位置とを用いて前記第１の輪郭面を決定し、前記上側セグメントにおいて選択された位置と前記第２の下側セグメントにおいて選択された位置とを用いて前記第２の輪郭面を決定すること、を特徴とする請求項３記載の医用画像処理装置。
5. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記上側セグメントの所定位置における中心線と前記第1の下側セグメントの所定位置における中心線とを用いて前記第１の輪郭面を決定し、前記上側セグメントの所定位置における中心線と前記第２の下側セグメントの所定位置における中心線とを用いて前記第２の輪郭面を決定すること、を特徴とする請求項３記載の医用画像処理装置。
6. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記第１の輪郭面の法線と前記第２の輪郭面の法線とのなす角と、所定の閾値と、を比較に基づいて、前記血管の輪郭分岐点を特定すること、を特徴とする請求項３乃至５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
7. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記第１の輪郭面と前記第２の輪郭面との類似性に基づいて、前記血管の輪郭分岐点を特定すること、を特徴とする請求項３乃至５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
8. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記輪郭分岐点に対して血流の上流側に位置する前記第１の脈管モデルの輪郭面、及び前記輪郭分岐点に対して血流の上流側に位置する前記第２の脈管モデルの輪郭面の一方を変更した場合には、当該変更に従って他方の前記輪郭面も変更することを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
9. 前記輪郭分岐点特定ユニットは、前記輪郭分岐点に対して血流の下流側に位置する前記第１の脈管モデルの輪郭面と、前記輪郭分岐点に対して血流の下流側に位置する前記第２の脈管モデルの輪郭面とを、互いに独立して変更することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
10. 前記輪郭分岐点と前記第１の分岐点とを区別して表示する表示ユニットをさらに具備することを特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
11. 分岐点と、当該分岐点に対して血流の上流側に位置する上側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置する第1の下側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置し前記第1の下側セグメントとは異なる第２の下側セグメントと、を少なくとも含む被検体の血管につき、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第１の脈管モデルと、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第２の脈管モデルと、を少なくとも生成する脈管モデル生成ユニットと、
    前記第１の脈管モデルと前記第２の脈管モデルとを少なくとも用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定する輪郭分岐点特定ユニットと、
    を具備することを特徴とする医用画像診断装置。
12. コンピュータに、
    分岐点と、当該分岐点に対して血流の上流側に位置する上側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置する第1の下側セグメントと、当該分岐点に対して血流の下流側に位置し前記第1の下側セグメントとは異なる第２の下側セグメントと、を少なくとも含む被検体の血管につき、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第１の脈管モデルと、前記上側セグメントと、前記分岐点と、前記第1の下側セグメントとを含む第２の脈管モデルと、を少なくとも生成させる脈管モデル生成機能と、
    前記第１の脈管モデルと前記第２の脈管モデルとを少なくとも用いて、前記血管の輪郭分岐点を特定させる輪郭分岐点特定機能と、
    を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。

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