JP6653706B2 - 血管腔サブ解像度セグメンテーション - Google Patents

Description

以下は、概して医用撮像に関し、特に管腔構造のセグメンテーションに適用される。

文献が示していることには、冠動脈疾患は世界中でただ１つの最大の死因である。冠動脈疾患は、血液を介して心筋に酸素を供給する冠動脈の管腔の狭窄（narrowing）である。冠動脈の管腔は直径が変化する。例えば、健康な成人の左主冠動脈管腔は、典型的には直径４．５±０．５ｍｍであり、遠位左前下行冠動脈管腔は典型的には１．９±０．４ｍｍである。

例えば狭窄症（stenosis）といった冠動脈管腔の狭窄を調べるための１つの非侵襲技術は、心臓コンピュータ断層血管撮影法（cardiac computed tomography angiography；ＣＣＴＡ）である。ＣＣＴＡにおいては、冠動脈の、例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像といった、１つ以上の３次元（３Ｄ）画像を使用して、内腔の狭窄を特定して定量化する。別の定量的指標は、管腔の３Ｄモデルに基づく血流予備量比（fractional flow reserve；ＦＦＲ）シミュレーションによる圧力の差を使用する。

例えばＣＣＴＡ撮像などでの可視撮像解像度又は精度は、例えば、画像内の違いを正確に解像できる１つの空間次元で、典型的に約１．５ｍｍである。画像を用いて可視解像度よりも３〜４倍小さい管腔の狭窄を決定することは、第１に、狭窄が検出されるかに影響を及ぼし、第２に、狭窄を患っている測定結果を定量化するためにセグメント分けされる管腔の構造の正確さに影響を及ぼす。再構成アルゴリズムは典型的に、管腔境界をぼかすものであるローパスフィルタを用いて画像を平滑化する。管腔の直径が、ローパスフィルタが支持するものよりも小さい場合、平滑化処理は、セグメントテーションアルゴリズムが管腔直径を過大評価することを引き起こし得る。動脈内でのカルシウム沈着は動脈を狭くし、それにより、撮像及び典型的なセグメンテーションアルゴリズムにおいて、真に内在する管腔よりも大きい管腔を模擬してしまうブルーミングアーチファクトを生じさせ得る。

ここに記載される態様は、以上にて言及した問題及びその他の問題を解決するものである。

以下、血管腔のサブ解像度狭窄を検出し、そして、グラフ最小カット（ｍｉｎ−ｃｕｔ）アルゴリズムを用いる改善されたグラフで血管腔をセグメント化するシステム及び方法を記述する。

一態様において、撮像システムはサブ解像度管腔狭窄検出部を含み、該サブ解像度管腔狭窄検出部は、画像ボリューム内の血管腔のサブ解像度狭窄を中心線プロファイル分析によって検出し、且つ、近似された可視の管腔径を、検出されたサブ解像度狭窄を用いて修正することによって、サブ解像度で決定される直径を計算する。

他の一態様において、血管腔をセグメント化する方法は、画像ボリューム内の血管腔における近似された可視の管腔径の中心線プロファイル分析を用いて、サブ解像度狭窄を検出することを含む。近似された可視の管腔径を、検出されたサブ解像度狭窄に基づいて修正することによって、サブ解像度で決定される直径が計算される。

他の一態様において、撮像システムは、画像ボリュームのセグメント化される領域内の各ボクセルがノードによって表されるグラフを構築するグラフ最小カットバラつきセグメンテーション部を含む。各ノードが管腔ノード及び背景ノードに接続される。各ボクセルを管腔ノードに接続するエッジが、最も近い中心線ボクセルの強度及び訓練されたモデルに従った、そのボクセルが、セグメント化される血管腔の一部である尤度Ｌ_ｉと、最も近い中心線ポイントからのそのボクセルの空間的距離及びサブ解像度で決定される直径に基づいた、そのボクセルが、セグメント化される血管腔の一部である尤度Ｌ_ｄとの積で重み付けられる。各ボクセルを背景ノードに接続するエッジが、１−Ｌ_ｉ＊Ｌ_ｄによって重み付けられる。隣接し合うボクセル間のエッジが平滑さペナルティによって重み付けられる。グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部は、上記グラフを切断し、それにより、上記グラフを、最小コストに基づいて、管腔ノードに接続された第１の部分と、背景ノードに接続された第２の部分とに分離し、第１の部分内のノードが、セグメント化される血管腔のボリュームを生成する。

本発明は、様々な構成要素及びその配置、並びに様々なステップ及びその編成の形態を取り得る。図面は、単に好適実施形態を例示するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
撮像システムと関連付けて、サブ解像度管腔狭窄検出・セグメンテーションシステムの一例を模式的に示している。 半値全幅（ＦＷＨＭ）ルールを用いて近似された管腔径の一例を示している。 変化する血管径の可視撮像解像度での可視化の例を模式的に示している。 低強度化された管腔狭窄の一例をグラフで示している。 カルシウムブルーミングのある管腔狭窄の一例を示している。 フィッティングされた線形モデルでの管腔断面における最小及び最大閾値強度の一例をグラフで示している。 フィッティングされた線形モデルとともに管腔断面の閾値強度分散の一例をグラフで示している。 サブ解像度管腔狭窄検出・セグメンテーションの方法の一例をフローチャートにしたものである。 可視管腔径を近似する方法の一例をフローチャートにしたものである。 サブ解像度管腔狭窄を検出する方法の一例をフローチャートにしたものである。

最初に図１を参照するに、サブ解像度管腔狭窄検出・セグメンテーションシステム１００の一例が示されている。例えばコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング装置、超音波（ＵＳ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、及びこれらに類するものなどの、撮像装置１０２が、当該撮像装置の解像度の範囲内で、撮像装置１０２の撮像開口１０４内の被検体の関心領域の、例えば投影データ、ロー（生）データ、及びこれらに類するものといった、撮像データを生成する。関心領域は、管腔を有する構造を含んでいる。再構成部１０６が、撮像データを受け取り、撮像データから、例えば（１つ以上の）再構成された画像ボリュームといった、１つ以上の画像を再構成する。例えば、ＣＴ撮像装置は、心臓ＣＴ血管造影（ＣＣＴＡ）画像を生成する。再構成画像は、撮像装置１０２から、及び／又は、例えば画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、電子医療記録（ＥＭＲ）、及びこれらに類するものなどの、ストレージ１０８から受け取られ得る。

血管中心線生成部１１０が、セグメント化されるように選択された血管の管腔を通る中心線を生成する。血管中心線生成部１１０は、例えば冠動脈などの指し示された血管構造の中心線を生成するための技術的に知られた技術、及び／又はその他の技術を使用することができる。血管中心線生成部１１０は、再構成画像を受け取り、受け取った画像から、自動的に又はマニュアル指示されての何れかで、画像ボリュームから血管腔の中心線を決定する。

サブ解像度（ｓｕｂ−ｒｅｓ）管腔狭窄検出部１１２が、画像ボリューム及び決定された中心線に基づいて、可視の管腔径を近似する。サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、中心線強度プロファイル分析を用いて、例えば再構成画像の可視解像度よりも高い精細さを持つ管腔狭窄の測定といった、サブ解像度狭窄を検出する。中心線強度プロファイル分析は、強度プロファイルにおける変化と、カルシウムブルーミングを指し示す増加した強度とに従って、サブ解像度狭窄を検出することを含む。サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、上述の近似した可視管腔径を、検出された狭窄に基づいてサブ解像度で決定された直径に修正する。

グラフ最小カット（ｍｉｎ−ｃｕｔ）バラつきセグメンテーション部１１４が、非限定的な一例において、ボクセルワイズ（voxel-wise）強度ベース尤度、ボクセルワイズ直径ベース尤度、平滑さペナルティ、及び最適化に基づいて、管腔をサブ解像度でセグメント化する。

各ボクセルについてのボクセルワイズ強度ベース尤度は、中心線に対する断面内のボクセル強度の特性の訓練されたモデルを用いて計算される。例えば血管の領域といったセグメンテーション領域の中の各ボクセルに、最も近い中心線ボクセルの強度及び訓練されたモデルに従って、そのボクセルが管腔の一部である尤度を表す値Ｌ_ｉが割り当てられる。最も近い中心線ボクセルの強度Ｉ_ｃｔｒが、訓練されたモデルによって使用されることで、最大強度閾値ｆ_ｍａｘ（Ｉ_ｃｔｒ）及び最小強度閾値ｆ_ｍｉｎ（Ｉ_ｃｔｒ）が計算される。そのボクセルがセグメント化される管腔の一部であることの尤度は、関数：

を含むことができ、ここで、Ｗ_ｓｈｕは重みであり、Ｉ_{ｖｏｘｅｌ}はボクセル強度である。

各ボクセルについてのボクセルワイズ直径ベース尤度は、中心線に対する断面内のボクセル強度の特性の訓練されたモデルを用いて計算される。セグメンテーション領域内の各ボクセルに、最も近い中心線ボクセルからのそのボクセルの空間的距離及びサブ解像度決定された直径に基づいて、そのボクセルが管腔の一部である尤度を表す値Ｌ_ｄが割り当てられる。この、距離に基づいた、そのボクセルがセグメント化される管腔の一部であることの尤度は、関数：

を含むことができ、ここで、Ｗ_ｄは重みであり、ｄ_{ｖｏｘｅｌ}は、ボクセルと最も近い中心線ポイントとの間の空間的距離であり、Ｄは、その中心線ポイントにおけるサブ解像度決定された直径である。

平滑さペナルティは、ｐ及び隣のｑとの隣接ボクセルのペアについての、ローカル強度差、表面方向、及びローカル強度差方向の積と、訓練されたモデルとに基づいて計算される。隣接ボクセルの各ペアについてのローカル強度差は：

によって与えられ、ここで、Ｉ_ｐ及びＩ_ｑは、ハンスフィールドユニット（ＨＵ）単位での隣接ボクセルの強度であり、ｄ_ｐ，ｑは、ボクセルｐとｑとの間の空間的距離であり、ｆ_ｖａｒ（Ｉ_{ｃｔｒ，ｐ}）は、ｐに最も近い中心線ポイントにおけるＨＵ単位の強度のバラつきの、訓練されたモデルからの関数である。表面方向は：

によって与えられ、ここで、ａｂｓは絶対値関数であり、（ｐ−ｑ）は、ボクセルｐとｑとの間のベクトルであり、ｄｉｒ（ｃｔｒ，ｐ）は、ｐに最も近い中心線ポイントにおける中心線の方向であり、そして、θは、例えば、０．３など０．１−０．５の範囲内及び／又はその他の値などの、定数である。局所強度差方向は、ｍは或る定数の所定の閾最大強度（例えば、６００ＨＵなど、４００−８００ＨＵの範囲内の値など）であるとして、Ｉｐ−Ｉｑ＞０又はｐ（ｑ）＞ｍの場合に１、それ例外では０、によって与えられる。

最適化は、構築されたグラフの、該グラフを管腔と背景とに分離する最小コストでのカットに基づいて、セグメンテーション領域内の各ボクセルに、セグメント化される管腔内にボクセルがあるか否かを表す値（例えば、背景）としてラベルを割り当てる。このグラフは、各ボクセルをノードによって表して含み、２つの追加ノードが管腔及び背景（例えば、管腔でない）を表す。各ボクセルノードは、管腔ノード及び背景ノードにエッジによって接続される。各ボクセルと管腔ノードとの間のエッジの重みが、Ｌ_ｉ＊Ｌ_ｄによって与えられ、ここで、Ｌ_ｉ及びＬ_ｄは、上述の強度及び距離に基づいてボクセルに割り当てられた尤度値である。各ボクセルと背景ノードとの間のエッジの重みは、１−Ｌ_ｉ＊Ｌ_ｄによって与えられる。各ボクセルのノードは、隣接するボクセル（例えば、そのボクセルに接するボクセルなど、所定の隣接ボクセルの組など）のノードに、ローカル強度差、表面方向及び局所強度差方向の積としての平滑さペナルティで重み付けされたエッジによって接続される。ノード及び重み付けられたエッジを含む構築されたグラフのカットは、例えばＦｏｒｄ−Ｆｕｌｋｅｒｓｏｎ、Ｅｄｍｏｎｄｓ−Ｋａｒｐ、Ｐｕｓｈ−Ｒｅｌａｂｅｌ、Ｂｏｙｋｏｖ−Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ、及びこれらに類するものなどの、最小カットアルゴリズムを用いて実行される。

グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部１１４は、最小カットアルゴリズムから割り当てられたラベルに基づいて、サブ解像度で管腔をセグメント化する。管腔に接続されるカット部分内のボクセルが、サブ解像度セグメント化管腔１１６として定められる。背景に接続されるカット部分のボクセルは、セグメント化管腔に含まれない。サブ解像度セグメント化管腔は、表示装置１１８上に表示され、画像ボリューム上に重ね合わされ、且つ／或いは画像データ１０８とともに格納され得る。

血流予備量比（fractional flow reserve）分析部１２０が、サブ解像度セグメント化管腔１１６に基づいて血流予備量比を計算し得る。血流予備量比分析部１２０は、例えば、より精細なセグメント化構造といった、より正確にセグメント化された構造を使用して、低減された強度及び／又はカルシウムブルーミングに従ったサブ解像度狭窄を含む血流予備量比を決定する。計算された血流予備量比は、表示装置１１８上に表示され、且つ／或いは例えば画像データとともになどで、コンピュータメモリに格納され得る。

再構成部１０６、血管中心線生成部１１０、サブ解像度管腔狭窄検出部、グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部１１４、及び血流予備量比分析部１２０は、好ましくは、例えば電子データプロセッサ、光データプロセッサ、マイクロプロセッサ、デジタルプロセッサ、及びこれらに類するものなどの、１つ以上の構成データプロセッサ１２２によって具現化され得る。構成データプロセッサ１２２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体（“メモリ”）に格納されたコンピュータ読み取り可能命令を実行する。構成データプロセッサ１２２はまた、搬送波、信号又は他の一時的媒体によって搬送される１つ以上のコンピュータ読み取り可能命令を実行してもよい。データプロセッサ１２２は、例えばワークステーション、ラップトップ、モバイルコンピューティング装置、スマートフォン、サーバ、身体着用型コンピューティング装置、及びこれらに類するものなどの、コンピューティング装置１２４に含められ得る。データプロセッサ１２２は、例えばピアツーピアコンピューティング装置、クライアント−サーバコンピューティング装置、及びこれらに類するものなどの、分散コンピューティング装置であってもよい。

コンピューティング装置１２４は、例えば陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、双安定ディスプレイ、電子ペーパー、ベクトルディスプレイ、フラットパネルディスプレイ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネセントディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）、プロジェクタ、及びヘッドマウントディスプレイ、並びにこれらに類するものなどの、表示装置１１８を含み得る。コンピューティング装置１２４は、例えばキーボード、マイクロフォン、マウス、タッチスクリーン、及びこれらに類するものなどの、１つ以上の入力装置１２６を含み得る。

図２を参照するに、半値全幅（ＦＷＨＭ）ルールを用いて決定された、近似された可視管腔径の一例が示されている。左冠動脈前下降枝管腔２００が、直線状のマルチプレーナビューで示されている。このビューは、生成された中心線からの距離をミリメートル（ｍｍ）単位の縦軸に使用し、心門からの距離をミリメートル単位の横軸に使用している。近似された可視管腔径２０２は、白線で示されている。

中心線に垂直な面内の異なる角度にあるレイ（線）が、強度値に関してサンプリングされる。半値全幅（ＦＷＨＭ）のルールを適用することで、サンプリングされたレイ各々の可視直径の近似が決定される。ＦＷＨＭは、強度値が最大又はピークの強度値の半分である直径終点と、強度分布曲線の最大幅とを選択する。近似された可視管腔径を決定するために、各断面について、各平面内のサンプリングされたレイにわたる例えば中央値などの直径値が計算される。一例において、直径値に対して、サンプルレイの平均値が計算される。フィルタが、中心線に垂直な平面群の間で直径値を平滑化し得る。

図３を参照するに、変化する血管径の可視撮像解像度での可視化の例が模式的に示されている。血管の直径が、再構成画像に基づいて過大評価されている。例えば本当の寸法である管腔プロファイル３００が、３ｍｍ ３０２、１．５ｍｍ ３０４、１．３ｍｍ ３０６、１ｍｍ ３０８、及び０．５ｍｍ ３１０という異なるプロファイル又は直径で示されている。これらの寸法は、中心線を４ｍｍの位置にして横軸上に示されており、縦軸上に１．０の強度が示されている。本当の管腔プロファイルの各々に対応して、例えば或る解像度で撮像装置を通して見られるような、コンボリューション後の管腔プロファイル３１２が示されている。これらのコンボリューション後の管腔プロファイルは、本当の管腔プロファイルと同じ軸を使用している。直径が狭くなるにつれて、コンボリューション後の強度プロファイル３１４の、例えばピーク、幅、形状及び／又はＦＷＨＭ（上で定義）の測定によって指し示されるような測定結果が低減される。例えば、管腔のピーク強度は、サイズが小さくなる順に、およそ１．１、１．０、０．９、０．８、及び０．４である。例えばコンボリューション後のプロファイルにおいてそれぞれ０．５５、０．５、０．４５、及び０．４の強度での寸法である、最大値の半分での幅は、本当の管腔を過大評価している。

異なる直径の管腔の各々に対応して、管腔を２次元（２Ｄ）で可視化したもの３１６が示されている。白色で示された強度の第１の領域は管腔３１８を表しており、暗い領域によって示される強度の第２の領域は管腔でないこと３２０を表している。描かれているように、管腔の直径が減少するにつれて、第１の領域が縮小され又は狭められるとともに、これらの可視化に表されている管腔３１８の強度が同様に低減される。

図４を参照するに、低強度化された管腔狭窄のグラフ例が示されている。第１のグラフ４００は、中心線に沿ったＨＵ単位での強度値を示している。縦軸すなわちｙ軸がＨＵ単位での強度値であり、横軸すなわちｘ軸は心門からの中心線に沿った距離である。このグラフ上の第１のプロットは、中心線に沿った強度値４０２であり、第２のプロットは、強度値の平滑処理４０４である。心門から中心線に沿って１９ｍｍと２３ｍｍとの間の距離に、例えば最小閾値４０８を下回るなどの強度値の低下によって、狭窄４０６が示されている。最小閾値４０８は、例えば中心線強度値の中央値などの中心線強度値に基づく。

サブ解像度管腔狭窄検出部１１２が、中心線プロファイルのマルチスケール２次導関数、例えば、中心線に沿った強度値を表す平滑化された線４０４の二次導関数を計算する。例えば線であるそれらの値が閾値を下回り、且つ二階微分が、例えば＞０など、正であるところで、狭窄４０６が検出される。

第２のグラフ４１０は、図３を参照して説明した強度地の変化に基づいて、縦軸に割合として狭窄４１２を示すとともに、第１のグラフ４００と同じスケールである横軸に、中心線に沿った心門からの距離を示している。対応する画像４１４が示されており、これは、中心線に沿った強度値に基づいてサブ解像度管腔狭窄検出部１１２によって検出された狭窄に対応した、低減された強度の領域４１６（例えば、暗くなった領域又はあまり明るくない領域）を含んでいる。この対応画像４１４は、第１のグラフ４００及び第２のグラフ４１０と同じ横軸を含んでいる。一例において、サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、入力装置１２６から、狭窄を探索すべき領域及び／又は狭窄を提示している領域を指し示す入力を受け取る。

サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、検出された狭窄に基づいて、近似された可視管腔径から、サブ解像度決定される直径を計算する。この計算は、式：

を含むことができ、ここで、Ｄ_ｓｕｂはサブ解像度管腔狭窄の直径であり、Ｄ_{ａｐｐｒｏｘ}は、近似された可視管腔径であり、Ｉ_ｃｔｒは中心線の強度値であり、μ_０は、例えば大動脈の強度値などの基準管腔強度値であり、そして、α、β、及びγは、それぞれ、例えば０．５、０．１６、及び０．１４などの定数である。

図５を参照するに、管腔狭窄を伴うカルシウムブルーミングの一例が示されている。サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、閾値よりも高い強度値に基づいて、カルシウムブルーミングによる狭窄を検出する。第１のグラフ５００は、中心線に沿った強度値を表す線５０２と、フィルタで平滑化された強度値を表す第２の線５０４とを含んでいる。強度値が縦軸すなわちｙ軸に表され、中心線に沿った距離が横軸すなわちｘ軸に表されている。心門から９ｍｍと１２ｍｍとの間に、閾値５０８を超える強度値５０６が示されている。

サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、例えば線である値が最大閾値５０８を上回り、且つ二次導関数が、例えば＜０など、負であるところで、カルシウムブルーミングの狭窄を検出する。上側閾値の強度値は、例えば大動脈の強度などの基準値を使用し得る。サブ解像度管腔狭窄検出部１１２は、検出されたカルシウムブルーミングによる狭窄に基づいて、近似された可視解像度の直径を、サブ解像度決定された直径に修正する。

第２のグラフ５１０は、縦軸すなわちｙ軸に、管腔の割合として狭窄５１２を示すとともに、第１のグラフ５００と同じ横軸に、中心線に沿った心門からの距離を示している。対応する画像５１４が示されており、これは、検出されたカルシウムブルーミングによる狭窄に対応して、９ｍｍから１２ｍｍの距離に、増大された強度の領域５１６（例えば、より明るい領域）を含んでいる。この対応画像５１４は、第１のグラフ５００及び第２のグラフ５１０と共通の横軸を含んでいる。

図６を参照するに、モデルのフィッティングされた線形関数６０２を有した、管腔断面における最小閾値強度６００と、モデルのフィッティングされた線形関数６０６を有した、管腔断面における最大閾値強度６０４との一例がグラフで示されている。グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部１１４が、中心線に沿った断面の強度特性に基づいて管腔をセグメント化する際に使用されるボクセル固有強度限界を規定するモデルを生成する。

グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部１１４は、中心線に沿った断面におけるボクセルの特性強度をサンプリングする。例えば、各断面において、セグメント化される領域内の強度の最小値、最大値、及び標準偏差の特性が計算される。図６は、横軸すなわちｘ軸にＨＵ単位の中心線強度を有し、縦軸すなわちｙ軸にＨＵ単位の最大及び最小強度を有する散布図である。

グラフ最小カットバラつきセグメンテーション部１１４は、サンプリングされた特性に基づいてモデルを生成する。このモデルは、中心線強度の関数を含む。最大強度６０６は暗くなり、そして、最大強度閾値限界が導出するために、第１の関数６０６が最大強度にフィッティングされる。第１の関数６０６は、ｆ_ｍａｘ＝ａＩ_ｃｔｒ＋ｂの形態を含むことができ、ここで、ｆ_ｍａｘは、計算されたサブ解像度決定された直径によって境界付けられた中心線に垂直な平面内のボクセルの最大強度閾値であり、Ｉ_ｃｔｒは、中心線にあるボクセルの強度であり、ａ及びｂは、線形回帰分析によって計算される定数である。最小強度６００はより明るくなり、そして、最小強度閾値を導出するために、第２の関数６０２が最小強度６００にフィッティングされる。第２の関数６０２は、ｆ_ｍｉｎ＝ｃＩ_ｃｔｒ＋ｄの形態を含むことができ、ここで、Ｉ_ｍｉｎは、中心線に垂直な平面内のボクセルの最小強度であり、Ｉ_ｃｔｒは、中心線にあるボクセルの強度であり、ｃ及びｄは、線形回帰分析によって計算される定数である。このモデルは、例えば大動脈の強度から導出される値や、中心線の値から導出される値（例えば、中心線の値の平均）などのグローバルな値とは異なる。

図７を参照するに、管腔断面のプロットされた分散強度７００及びフィッティングされた線形関数７０２のグラフ例が示されている。モデルは、サンプリングされた中心線断面強度の分散のフィッティングされた関数７０２を含んでいる。中心線強度が、ＨＵ単位で横軸すなわちｘ軸に表されており、例えば標準偏差といった分散が、縦軸すなわちｙ軸にＨＵ単位で表されている。第３の関数７０２は、サンプリングされた分散にフィッティングされている。第３の関数７０２は、ｆ_ｖａｒ＝ｅＩ_ｃｔｒ＋ｆという形態を含むことができ、ここで、Ｉ_ｖａｒは、中心線に垂直な平面内のボクセルの強度の分散であり、Ｉ_ｃｔｒは、中心線にあるボクセルの強度であり、ｅ及びｆは、線形回帰分析によって計算される定数である。

図８を参照するに、サブ解像度管腔狭窄検出・セグメンテーションの方法の一例がフローチャート化されている。８００にて、例えばＣＣＴＡデータなどの画像データ及び血管中心線から管腔狭窄が検出され、サブ解像度決定された管腔径が計算される。ＦＷＨＭルール及び／又はその他の手法を用いて、画像データ及び中心線から可視管腔径が近似される。強度プロファイルが、中心線に沿った断面でサンプリングされる。中心線強度プロファイルが、図３、４及び５を参照して説明したようにして分析される。図４及び図５を参照して説明したようにして狭窄が検出され、これは、最小閾値よりも低い強度及び最大閾値よりも高い強度によって検出される狭窄を含む。検出された狭窄及び近似された可視管腔径に基づいて、中心線に沿った断面について、サブ解像度決定された直径が計算される。

８０６にて、中心線強度プロファイル及び訓練されたモデルの関数から、ボクセルワイズの強度限界が導出される。訓練されたモデルの関数の例は、図６及び図７を参照して記述されている。

８１０にて、ボクセルワイズ強度ベース尤度、ボクセルワイズ直径ベース尤度、平滑さペナルティ、及び最適化に基づいて、グラフが構築される。グラフは、最小カットセグメンテーションアルゴリズムによって２つの部分に切断される。１つの部分は、セグメント化管腔８１２を画成し、１つの部分は、例えばセグメント化管腔ではない、背景である。セグメント化管腔８１２は、例えば冠動脈管腔などの３次元空間モデルとして表される。

図９を参照するに、可視管腔径を近似する方法の一例がフローチャート化されている。９００にて、画像ボリュームが、血管の生成された中心線とともに受け取られる。９０２にて、中心線に沿って断面がサンプリングされる。各断面が、その断面の平面の複数のレイにてサンプリングされ、それらのレイは、ｋは＞０の整数であるとして、ｋ個の角度にある。

９０４にて、各断面について、ＦＷＨＭルールを使用して下側閾値が計算される。９０６にて、各断面積について、下側閾値の例えば２．３倍などの定数倍を用いて、上側閾値が計算される。

９０８にて、例えば或る角度にあるレイなど、下側閾値又は上側閾値を下回る異常値が各断面から排除される。９１０にて、断面内の残りの角度の各々について、直径が推定される。

９１２にて、各断面の残りの角度にて推定された直径から、例えば中央直径値、平均直径値、及びこれらに類するものなどの、近似された可視径が計算される。

９１４にて、中心線に沿った断面における近似された可視径がフィルタリングされ得る。このフィルタリングは、例えば断面にまたがって平均を取ることなど、近似された直径の断面間でのバラつきをならす平滑化フィルタを使用し得る。

図１０を参照するに、サブ解像度管腔狭窄を検出する方法の一例がフローチャート化されている。１０００にて、画像ボリュームが、生成された血管中心線、及び推定された管腔の近似可視径とともに受け取られる。

１００２にて、上側強度閾値及び下側強度閾値が決定される。上側閾値は、大動脈管腔の強度から決定され得る。下側閾値は、中心線の強度から決定され得る。

１００４にて、中心線プロファイルのマルチスケール二次導関数が計算される。

１００６にて、狭窄が検出される。例えば極大値といった、二階微分が負であり且つ最大閾値よりも高い強度値が、中心線に沿った断面におけるカルシウムブルーミング起因の狭窄を特定する。例えば極小値といった、二階微分が正であり且つ最小閾値よりも低い強度値が、強度に基づいて中心線に沿った断面で検出される狭窄を特定する。

１００８にて、低減された強度に従った狭窄、又はカルシウムブルーミングに起因する狭窄の何れかに基づいて、近似された可視径が修正され、各断面におけるサブ解像度決定された直径が計算される。

以上のものは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体にエンコードされるか埋め込まれるかして、（１つ以上の）データプロセッサによって実行されるときに、記載した動作を該（１つ以上の）データプロセッサに実行させる、コンピュータ読み取り可能命令によって実装され得る。これに加えて、あるいは代えて、それらのコンピュータ読み取り可能命令のうちの少なくとも１つは、信号、搬送波又はその他の一時的媒体によって搬送される。

好適実施形態を参照して本発明を説明した。以上の詳細な説明を読んで理解した者には変更及び改変が思い浮かび得る。本発明は、添付の請求項の範囲又はその均等範囲に入る限りにおいて、そのような全ての変更及び改変を含むとして解釈されるものである。

Claims (12)

1. 血管腔の狭窄を検出して前記血管腔をセグメント化する撮像システムであって、
   １つ以上のプロセッサであり、
   画像データを受信し、
   前記画像データから、前記血管腔を通る中心線を生成し、
   前記画像データ及び前記中心線を近似することによって可視の管腔径を推定し、
   中心線プロファイル分析を用いて、当該撮像システムの可視的な解像度よりも高い精細さで、前記画像データ内の前記血管腔の前記狭窄を検出し、前記中心線プロファイル分析は、所定の最小閾値よりも低い又は所定の最大閾値よりも高い強度プロファイルに基づいて、前記血管腔の前記狭窄を検出し、前記強度プロファイルは、前記中心線に沿った複数の断面内のボクセルをサンプリングすることによって取得され、
   前記推定した可視の管腔径を、検出された前記血管腔の前記狭窄を用いて修正することによって、前記中心線に沿った前記複数の断面におけるサブ解像度の直径を計算する、
   ように構成された１つ以上のプロセッサ、
   を有する撮像システム。
2. 前記１つ以上のプロセッサは更に、前記画像データの前記血管腔を、前記血管腔を表す第１の部分と、背景を表す第２の部分とにセグメント化するように構成され、前記第１の部分内の各ボクセルに第１及び第２の値が割り当てられ、前記第１の値は、訓練されたモデルによって使用される最も近い中心線ボクセルの強度に基づいて、そのボクセルが前記第１の部分に含まれる可能性がどの程度であるかを指し示し、前記第２の値は、最も近い中心線ポイントからのそのボクセルの空間的距離及び前記サブ解像度の直径に基づいて、そのボクセルが前記第１の部分に含まれる可能性がどの程度であるかを指し示す、請求項１に記載の撮像システム。
3. 前記サブ解像度の直径は、前記血管腔の前記中心線に沿った各断面について前記強度プロファイルの半値全幅強度を用いて計算される直径に基づいて計算される、請求項１に記載の撮像システム。
4. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の特性をモデル化する、請求項２に記載の撮像システム。
5. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の最小閾値にフィッティングされた線形関数を含む、請求項４に記載の撮像システム。
6. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の最大閾値にフィッティングされた線形関数を含む、請求項４に記載の撮像システム。
7. 撮像システムが血管腔の狭窄を検出して前記血管腔をセグメント化する方法であって、
   画像データを受信し、
   前記画像データから、前記血管腔を通る中心線を生成し、
   前記画像データ及び前記中心線を近似することによって可視の管腔径を推定し、
   中心線プロファイル分析を用いて、前記撮像システムの可視的な解像度よりも高い精細さで、前記画像データ内の前記血管腔の前記狭窄を検出し、前記中心線プロファイル分析は、所定の最小閾値よりも低い又は所定の最大閾値よりも高い強度プロファイルに基づいて、前記血管腔の前記狭窄を検出し、前記強度プロファイルは、前記中心線に沿った複数の断面内のボクセルをサンプリングすることによって取得され、
   前記推定した可視の管腔径を、検出された前記血管腔の前記狭窄を用いて修正することによって、前記中心線に沿った前記複数の断面におけるサブ解像度の直径を計算する、
   ことを有する方法。
8. 当該方法は更に、前記画像データの前記血管腔を、前記血管腔を表す第１の部分と、背景を表す第２の部分とにセグメント化することを有し、前記第１の部分内の各ボクセルに第１及び第２の値が割り当てられ、前記第１の値は、訓練されたモデルによって使用される最も近い中心線ボクセルの強度に基づいて、そのボクセルが前記第１の部分に含まれる可能性がどの程度であるかを指し示し、前記第２の値は、最も近い中心線ポイントからのそのボクセルの空間的距離及び前記サブ解像度の直径に基づいて、そのボクセルが前記第１の部分に含まれる可能性がどの程度であるかを指し示す、請求項７に記載の方法。
9. 前記サブ解像度の直径は、前記血管腔の前記中心線に沿った各断面について前記強度プロファイルの半値全幅強度を用いて計算される直径に基づいて計算される、請求項７に記載の方法。
10. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の特性をモデル化する、請求項８に記載の方法。
11. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の最小閾値にフィッティングされた線形関数を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記訓練されたモデルは、前記中心線に沿った前記複数の断面内の前記ボクセルの強度の最大閾値にフィッティングされた線形関数を含む、請求項１０に記載の方法。

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