JPWO2011152094A1 - 医療機器および医療機器の制御方法 - Google Patents

医療機器および医療機器の制御方法 Download PDF

Info

Publication number
JPWO2011152094A1
JPWO2011152094A1 JP2011527140A JP2011527140A JPWO2011152094A1 JP WO2011152094 A1 JPWO2011152094 A1 JP WO2011152094A1 JP 2011527140 A JP2011527140 A JP 2011527140A JP 2011527140 A JP2011527140 A JP 2011527140A JP WO2011152094 A1 JPWO2011152094 A1 JP WO2011152094A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
region
blood vessel
organ
dimensional image
extracting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2011527140A
Other languages
English (en)
Other versions
JP4824146B1 (ja
Inventor
大西 順一
順一 大西
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Medical Systems Corp
Original Assignee
Olympus Medical Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Medical Systems Corp filed Critical Olympus Medical Systems Corp
Priority to JP2011527140A priority Critical patent/JP4824146B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4824146B1 publication Critical patent/JP4824146B1/ja
Publication of JPWO2011152094A1 publication Critical patent/JPWO2011152094A1/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20036Morphological image processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30061Lung
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30096Tumor; Lesion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

ナビゲーション装置1は、予め取得した被検者の3次元画像データ、を記憶する記憶部21と、3次元画像データから所定の臓器を抽出する臓器抽出部22と、3次元画像データにおける腫瘍60を指定する第1の領域指定部23と、3次元画像データから臓器の内部の血管を抽出する血管抽出部と、血管を動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類部25と、血管の3次元画像情報をもとに、臓器の解剖学的特徴にもとづき分類された一の領域であり、腫瘍60を含む腫瘍切除領域を抽出する第2の領域抽出部26と、を具備する。

Description

本発明は、術者により指定された第1の領域を含む、被検者の臓器の一部である第2の領域を抽出することにより、術者が被検者に対して行う処置のナビゲーションを行う医療機器、および前記医療機器の制御方法に関する。
従来は、被検者の肺の腫瘍、例えば、肺がん組織を切除するとき、右葉または左葉の全体を切除する片肺切除が広く行われていた。これに対して、近年では、手術後の肺機能の温存および心肺機能維持のために、限局した腫瘍に対しては、片肺の一部の大葉または大葉の一部の肺区域の切除が行われるようになっている。
ここで、日本国特開2008−142481号公報には、CT画像から肺葉を肺区域の単位にセグメンテーションする装置が開示されている。
また、日本国特表2008−529641号公報には、3次元画像をもとに肺血管を動脈または静脈に分ける方法が開示されている。
しかし、第1の領域(腫瘍領域)から、第1の領域を含む適切な範囲の第2の領域(腫瘍切除領域)を決定することは、術者にとって容易ではないことがあった。
本発明は、第1の領域を含む適切な範囲の第2の領域を抽出する医療機器、および前記医療機器の制御方法を提供することを目標とする。
実施形態の医療機器は、予め取得した被検者の体内の3次元画像データを記憶する記憶手段と、前記3次元画像データから所定の臓器を抽出する臓器抽出手段と、前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を指定する第1の領域指定手段と、前記3次元画像データから前記臓器の内部の血管を抽出する血管抽出手段と、前記血管抽出手段が抽出した複数の前記血管を動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類手段と、前記血管分類手段が分類した前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像情報をもとに、前記臓器の解剖学的特徴にもとづき分類された一の領域であり、前記第1の領域を含む第2の領域を抽出する第2の領域抽出手段と、を具備する
また別の実施形態の医療機器の制御方法は、予め取得した被検者の体内の3次元画像データを記憶するデータ記憶ステップと、前記3次元画像データから所定の臓器を抽出する臓器抽出ステップと、前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を指定する第1の領域指定ステップと、前記3次元画像データから前記臓器の内部の血管を抽出する血管抽出ステップと、前記血管抽出手段がステップにおいて抽出した複数の前記血管を動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類ステップと、前記血管分類ステップにおいてがした前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像情報をもとに、前記臓器の解剖学的特徴にもとづき分類された一の領域であり、前記第1の領域を含む第2の領域を抽出する第2の領域抽出ステップと、を具備する。
肺の解剖学的特徴にもとづき分類された領域を説明するための正面から観察したときの図である。 肺の解剖学的特徴にもとづき分類された領域を説明するための背面から観察したときの図である。 肺の血管と気管支とを説明するための図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の構成を説明するための構成図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するためのフローチャートである。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するための説明図である。 第1実施形態の変形例のナビゲーション装置の動作を説明するためのフローチャートである。 第2実施形態のナビゲーション装置の構成を説明するための構成図である。 第2実施形態のナビゲーション装置の動作を説明するためのフローチャートである。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するための標準テンプレートを示す図である。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するための被検者の3次元画像を示す図である。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するためのマッチング処理状態を示す図である。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するための標準テンプレートを示す図である。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するための被検者の3次元画像を示す図である。 第2実施形態のナビゲーション装置のマッチング処理を説明するためのは腫瘍切除領域を示す図である。
<第1実施形態>
以下、図面を参照して本発明の第1実施形態の医療機器である肺腫瘍切除のためのナビゲーション装置1について説明する。図1Aおよび図1Bに示すように、肺2は解剖学的特徴、言い換えれば生理学的分類にもとづいて、複数の部位に分割される。すなわち、肺は左右二つある。右肺は上から順に上葉RU、中葉RMおよび下葉RDからなり、左肺は上葉LUおよび下葉LDからなる。この5つの肺葉を大葉と言う。右上葉RUは、1、2、3の3つの肺区域(以下、「小葉」ともいう)に分割されており、右中葉RMは、4、5の2つの肺区域に分割される。さらに、右下葉RDは、6、7、8、9、10の5つの肺区域に分割されている。左上葉LUは、1+2、3、4、5の4つの肺区域に分割されており、左下葉LDは、6、8、9、10の4つの肺区域に分割される。
なお、図1に示すように気管支3は気管6からつながるカリーナ3A近傍以外は肺2の内部にあるため外部からは観察できない。
一方、図2に示すように、肺2の内部には、気管支3と肺動脈4と肺静脈5があるが、肺動脈4と肺静脈5および腫瘍も、気管支3と同様に肺2の外部からは観察できない。このため、腫瘍切除のとき、術者が、腫瘍を完全に切除することができる領域を決めることは容易ではない。
図3に示すようにナビゲーション装置1は、抽出ユニット10と、表示手段である表示部11と、入力手段である入力部12と、を具備する。表示部11は抽出ユニット10の処理結果を表示する。入力部12はキーボード、マウス、またはタッチパネル等である。術者は入力部12を介して、被検者の情報を入力したり、腫瘍の位置および大きさを、表示部11に表示された肺の画像をもとに指定したり、表示部11に表示される画像の観察方向または透過表示等の表示状態を目的に応じて変化させるための指示を入力したりする。
抽出ユニット10は、記憶手段である記憶部21と、臓器抽出手段である臓器抽出部22と、第1の領域指定手段である第1の領域指定部23と、血管抽出手段である血管抽出部24と、血管分類手段である血管分類部25と、第2の領域抽出手段である第2の領域抽出部26と、テンプレート作成手段であるテンプレート作成部27と、を具備する。抽出ユニット10の前記各機能部は、それぞれ独立したハードウエアであってもよいが、抽出ユニット10の例えば制御部であるCPU20が全ての機能部の機能を有していてもよい。すなわち、前記各機能部は、図示しない記憶媒体等に記憶されたプログラムがCPU20に読み込まれて処理を行うものであってもよい。
記憶部21は、予め取得した被検者の体内の3次元画像データ、を記憶する。臓器抽出部22は、記憶部21に記憶された3次元画像データから所定の臓器、例えば、肺および気管支を、抽出する。術者は、入力部12を介して第1の領域指定部23により3次元画像データにおける第1の領域である腫瘍を、指定する。血管抽出部24は、肺の内部の血管、すなわち肺動脈および肺静脈を抽出する。血管分類部25は、血管抽出部24が抽出した血管を動脈または静脈のいずれかに分類する。テンプレート作成部27は、血管の3次元画像情報をもとに、血管の径を所定量増加した血管関連領域、からなる血管領域テンプレートを作成する。
第2の領域抽出部26は、血管分類部25が分類した動脈または静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像情報、より具体的には第1の領域を含む前記血管関連領域の情報をもとに、第1の領域(腫瘍)を含む第2の領域(腫瘍切除領域)を抽出する。
すなわち、第2の領域抽出部26は、領域判定手段である領域判定部26Xと、区域判定手段である区域判定部26Yと、を有する。領域判定部26Xは、臓器抽出部22から得られる腫瘍の位置情報を含む臓器の情報と、テンプレート作成部27から得られる血管関連領域の情報と、から、いずれかのテンプレート内に腫瘍が存在しているかを判定する。判定には、それぞれの座標情報が用いられる。
区域判定部26Yは、いずれかのテンプレート内に腫瘍が存在した場合に、腫瘍が含まれる血管関連領域テンプレートを判定するとともに、静脈または動脈の情報から関連づけられる肺区域を特定する。
以下、図4のフローチャートに従い、ナビゲーション装置1の動作について説明する。
<ステップS10>データ記憶ステップ
図示しない公知のCT装置で生成された被検者のX線断層像データ、例えば、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)形式の3次元画像データが、図示しない受信部を介してナビゲーション装置1に受信され、半導体記憶装置または磁気記録装置等である記憶部21に記憶される。
<ステップS11>臓器抽出ステップ
臓器抽出部22は、記憶部21に記憶された3次元画像データから、所定の臓器、すなわち処置対象の臓器である肺および気管支を抽出する。ここで抽出するとは、図1に示した肺および図2に示した気管支の3次元形状情報を得ることである。なお、3次元画像データに、腫瘍のデータが含まれている場合には、腫瘍の3次元形状情報も抽出される。
臓器抽出部22が抽出した肺、気管支および腫瘍の3次元形状情報は表示部11に表示される。このとき、気管支および腫瘍の位置等を明示するためには、肺を透過画像として表示することが好ましい。
<ステップS12>第1の領域(腫瘍)指定ステップ
例えば、術者は、表示部11に表示されている肺の画像における第1の領域、すなわち腫瘍の位置および大きさを、入力部12を介して、第1の領域指定部23により指定する。第1の領域は、CAD(Computer-Aided Detection)により指定されてもよい。
<ステップS13>血管抽出ステップ
血管抽出部24は、肺の内部の血管、すなわち肺動脈および肺静脈の3次元形状情報を抽出する。肺血管は、図2に示すように太い血管から段階的に枝分かれした一群の血管からなる血管網を形成している。そして、それぞれの血管網は、解剖学的特徴により分類された領域の組織に酸素および栄養を供給している。
<ステップS14>血管分類ステップ
ナビゲーション装置1は、臓器抽出ステップで抽出した肺の内部の血管を、動脈または静脈のいずれかに分類する。例えば、気管支に隣接し気管支と平行な血管は肺動脈に分類され、肺動脈と肺動脈の間にある血管は肺静脈に分類される。図2に示すように、肺動脈および肺静脈は、太い血管から段階的に枝分かれした複数の血管網を形成していることも、抹消の血管分類に利用される。そして、分岐した、それぞれの肺静脈の血管は、いずれかの大葉と関連づけられる。
<ステップS15>テンプレート作成ステップ
テンプレート作成部27は、静脈の3次元画像情報をもとに、それぞれの血管径を所定量増加、例えば、外径をn倍にした静脈関連領域、からなる静脈領域テンプレートを作成する。ここで、nは例えば、2〜10である。なお、血管径の増加割合は、所定値を加算する方法であってもよい。また、径を増加した場合に、隣接する血管と重複する領域が発生した場合には、両方の血管から同じ距離の箇所を境界とする。
例えば、図5Aは静脈30の3次元形状を示しており、静脈30Aは左上葉LUに属する血管網の一部を、静脈30B1、30B2は静脈30Bから分岐した左下葉LDに属する血管網の一部を、示している。各血管の中央の線は血管の、例えば重心点を結んだ芯線50を示している。
そして、図5Bに示すように、テンプレート作成部27は、静脈30A、30B1、30B2の外径を、例えば3倍にした、それぞれの静脈関連領域40A、40B1、40B2を作成する。
なお、テンプレート作成部27は、腫瘍が存在する右肺または左肺についてのみ、または、腫瘍の近傍の静脈30A、30B1、30B2についてのみ、静脈関連領域40A、40B1、40B2を作成してもよいし、臓器抽出ステップで抽出した静脈全体について静脈関連領域を作成してもよい。
<ステップS16>第2の領域抽出ステップ
第2の領域抽出部26は、いずれかの静脈関連領域が、第1の領域指定ステップで指定した第1の領域、すなわち腫瘍60Aを、含むか(YES)否か(NO)を判定する。
<ステップS17>手動選択ステップ(第2の領域抽出ステップA)
図6Dに示すように、腫瘍60Dを含む静脈関連領域がなかった場合には、ナビゲーション装置1は、術者が第2の領域を選択する手動選択モードになる。表示部11に表示された肺、気管支、血管、または腫瘍の画像を見ながら、術者は入力部12を介して腫瘍切除領域を選択することができる。
なお、腫瘍60Dを含む静脈関連領域がなかった場合には、術者が、静脈領域テンプレートを作成するときの血管径の増加量を再設定することにより、第2の領域抽出部26が新条件で再度、抽出を行うようにしてもよい。
<ステップS18、S19>第2の領域抽出ステップB
図6Cに示すように、腫瘍60C(第1の領域)が複数の静脈関連領域40A、40B1に含まれていた場合には、その静脈関連領域のもととなった、それぞれの血管が属する複数の大葉すなわち、左上葉LUおよび左下葉LDを、第2の領域抽出部26は抽出する。言い換えれば、第2の領域抽出部26は複数の第2の領域を抽出する。
<ステップS20>第2の領域抽出ステップC
図6Aに示すように、腫瘍60Aを含む静脈関連領域40B2が1つあった場合には、その静脈関連領域のもととなった血管が属する、肺の大葉を、すなわち、左下葉LDを、第2の領域抽出部26は、第2の領域61Aとして抽出する。第2の領域61Aは腫瘍60Aを切除するのに適した腫瘍切除領域である。
また、例えば、図6Bに示すように、静脈関連領域40Aが腫瘍60Bを含む場合には、静脈関連領域40Aのもととなった血管が属する、肺の大葉を、すなわち、左上葉LUを、第2の領域抽出部26は、第2の領域Aとして抽出する。
なお、第2の領域抽出部26は、静脈関連領域40B2に含まれる腫瘍60Aの割合に応じて算出した参考情報を表示部11に表示してもよい。例えば、参考情報は、腫瘍60Aの全体が静脈関連領域40B2に含まれる場合には「100%」、腫瘍60Aの一部分(例えば30%)が静脈関連領域40B2に含まれる場合には「30%」となる。
また、ナビゲーション装置1は、静脈関連領域40B2に含まれる腫瘍60Aの割合が所定値以下、例えば5%以下の場合には、第2の領域抽出部26が第2の領域を抽出しないように設定可能であってもよい。前記所定値は術者が適宜、入力部12を介して設定可能であることが好ましい。同様に、テンプレート作成部27の作成する静脈領域テンプレートの血管径増加量も、術者が適宜、入力部12を介して設定可能であることが好ましい。
<ステップS21>切除領域表示ステップ
第2の領域抽出部26が抽出した腫瘍切除領域(第2の領域)が、他の領域と区別可能な色等により表示部11に表示される。
以上の説明のように、本実施形態のナビゲーション装置1は、腫瘍60を含む適切な腫瘍切除領域を抽出することができる。
なお、上記説明では、テンプレート作成部27は、血管径を所定量増加した静脈関連領域からなる静脈領域テンプレートを作成した。しかし、図7Aに示すように、テンプレート作成部27は、芯線50A、50B1、50B2をもとに、芯線を中心とする所定の径の静脈関連領域41A、41B1、41B2を作成し、第2の領域抽出部26は、静脈関連領域41A、41B1、41B2と腫瘍60Eとの関係から第2の領域を抽出してもよい。
また、図7Bに示すように、第2の領域抽出部26の抽出方法は、芯線50A、50B2から腫瘍60Fまでの距離d1、d2を算出し、最短距離にある芯線のもととなった血管が属する大葉を、第2の領域として抽出する方法でもよい。
また、図7Cに示すように、テンプレート作成部が、腫瘍60Gの外形(輪郭)を所定量増加、例えば、n倍にした腫瘍関連領域60G1、からなる腫瘍領域テンプレートを作成し、第2の領域抽出部が、腫瘍関連領域60G1と、静脈30A、30B1、30B2との関係から第2の領域を抽出してもよい。
さらに、図7Dに示すように、第2の領域抽出部が、芯線50A、50B1、50B2と、腫瘍60Hの外形(輪郭)を所定量増加した腫瘍領域テンプレート(腫瘍関連領域)60Hと、の関係から第2の領域を抽出してもよい。
以上の説明のように、ナビゲーション装置1の第2の領域抽出部26は、静脈血管の3次元画像と、第1の領域と、の距離関係から第2の領域を抽出する。すなわち、第2の領域抽出部26は、第1の領域と最短距離にある、血管分類部25が分類した静脈の情報から、第2の領域として、いずれかの大葉を抽出する。
<第1実施形態の変形例>
次に、本発明の第1実施形態の変形例の医療機器であるナビゲーション装置1Aについて説明する。ナビゲーション装置1Aは第1実施形態のナビゲーション装置1と類似しているため同じ構成要素には同じ符号を付し説明は省略する。
肺区域に限局した腫瘍の場合には、例えば大葉等を構成する肺区域1〜10のいずれかの切除のみでも完全に腫瘍を切除可能なことがある。この場合、ナビゲーション装置1Aの第2の領域抽出部26Aは、術者の指示等により、最初に抽出した、いずれかの大葉から、より小さい領域である肺区域を第2の領域を抽出する。
以下、図8のフローチャートに従い、ナビゲーション装置1Aの動作について説明する。なお、S10〜S20までの動作は、図4に示したナビゲーション装置1と同であるため、説明を省略する。
<ステップS22>第2の領域抽出ステップ
第1実施形態のナビゲーション装置1では、第2の領域抽出部26は、静脈関連領域をもとに第2の領域として、いずれかの大葉を抽出した。これに対して、ナビゲーション装置1Aの第2の領域抽出部26は、動脈関連領域をもとに、第2の領域を大葉の一部の肺区域1〜10に限定して抽出する。
すなわち、第2の領域抽出部26Aは、S10〜S20までの動作により、静脈関連領域をもとに腫瘍切除領域(第2の領域A)61Aとして、いずれかの大葉、例えば左上葉LUを抽出する。
<ステップS23>動脈テンプレート作成ステップ
テンプレート作成部27Aは、肺動脈の3次元画像情報をもとに、それぞれの血管径を所定量増加、例えば、外径をn倍にした肺動脈関連領域、からなる肺動脈領域テンプレートを作成する。なお、テンプレート作成部27Aは、静脈関連領域と同様に一部の肺動脈についてのみ動脈関連領域を作成してもよい。
<ステップS24>第2の領域抽出ステップ
第2の領域抽出部26Aは、いずれかの動脈関連領域が、第1の領域指定ステップで指定した第1の領域、すなわち腫瘍60Aを、含むか(YES)否か(NO)を判定する。
<ステップS25>手動選択ステップ(第2の領域抽出ステップD)
腫瘍を含む動脈関連領域がなかった場合(S24:NO)には、ナビゲーション装置1Aは、術者が第2の領域を選択できるように手動選択モードとなる。
なお、第2の領域抽出部26Aは、大葉抽出の場合と同様に、各種の方法を用いて、第2の領域として一の肺区域を抽出してもよいし、抽出条件を変えて再度、抽出を行っても良い。
<ステップS26、S27>第2の領域抽出ステップE
腫瘍(第1の領域)が複数の動脈関連領域に含まれていた場合(YES)には、その動脈関連領域のもととなった、それぞれの血管が属する複数の肺区域を、第2の領域抽出部26Aは抽出する。言い換えれば、第2の領域抽出部26Aは複数の第2の領域62を抽出する。
<ステップS28>第2の領域抽出ステップF
腫瘍60Aを含む動脈関連領域が複数なかった場合(S26:NO)には、その動脈関連領域のもととなった血管が属する、肺区域を第2の領域抽出部26は、第2の領域62Aとして抽出する。第2の領域62Aは第2の領域61Aの一部であり、腫瘍60Aを切除するのに、より適した腫瘍切除領域である。
<ステップS29>切除領域表示ステップ
第2の領域抽出部26Aが抽出した腫瘍切除領域(第2の領域)が、表示部11に表示される。
以上の説明のように、本変形例のナビゲーション装置1Aは、ナビゲーション装置1Aが有する効果を有し、さらに腫瘍60Aを含む、より狭い範囲の第2の領域(腫瘍切除領域)62を抽出することができる。
<第2実施形態>
次に、本発明の第2実施形態の医療機器であるナビゲーション装置1Bについて説明する。ナビゲーション装置1Bは第1実施形態のナビゲーション装置1と類似しているため同じ構成要素には同じ符号を付し説明は省略する。
図9に示すようにナビゲーション装置1Bは、標準テンプレート記憶手段である標準テンプレート記憶部28と、マッチング処理手段であるマッチング処理部29と、を具備する。そして、第2の領域抽出部26Bは、3次元画像情報と対応づけられた第1の領域と、標準テンプレートの臓器等の情報と、から第2の領域を抽出する。ナビゲーション装置1と同様に、ナビゲーション装置1Bの抽出ユニット10Bの各機能部は、CPU20Bに読み込まれて処理を行うプログラムであってもよい。
標準テンプレート記憶部28は、被検者の、少なくとも性別、体型、および年齢をもとにした、標準的な臓器および臓器内の血管の3次元形状情報等からなる標準テンプレートを記憶する。マッチング処理部29は、標準テンプレートと被験者の3次元形状情報とのマッチング処理を行う。
以下、図10のフローチャートに従い、ナビゲーション装置1Bの動作について説明する。
<ステップS40>データ記憶ステップ
図示しない公知のCT装置で生成された被検者のX線断層像データ、例えば、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)形式の3次元画像データが、図示しない受信部を介してナビゲーション装置1Aに受信され、半導体記憶装置または磁気記録装置等である記憶部21に記憶される。
<ステップS41>臓器抽出ステップ
臓器抽出部22は、記憶部21に記憶された3次元画像データから、所定の臓器、例えば肺2および気管支3を抽出する。3次元画像データに、腫瘍のデータが含まれている場合には、腫瘍60の3次元形状情報も抽出される。
<ステップS42>第1の領域(腫瘍)指定ステップ
例えば、術者は、表示部11に表示されている肺の画像における第1の領域、すなわち腫瘍の位置および大きさを、入力部12を介して、第1の領域指定部23により指定する。第1の領域は、CAD(Computer-Aided Detection)により指定されてもよい。
<ステップS43>血管抽出ステップ
血管抽出部24は、肺の内部の血管、すなわち肺動脈4および肺静脈5の3次元形状情報を抽出する。
<ステップS44>血管分類ステップ
ナビゲーション装置1Bは、臓器抽出ステップで抽出した肺内部の血管を、肺動脈4または肺静脈5のいずれかに分類する。
<ステップS45>被検者情報入力ステップ
術者は入力部12を介して被検者の少なくとも性別、体型、および年齢の情報を入力する。入力される被検者の情報は、性別、体型、および年齢に加えて、体重、身長、または胸囲等であってもよい。
<ステップS46>標準テンプレート選択/記憶ステップ
被検者の情報をもとにした、標準的な臓器および臓器内の血管の3次元形状情報からなる標準テンプレート70が標準テンプレート記憶部28に記憶される。
標準テンプレート70はテンプレート記憶部28Aに記憶されている多数のテンプレートの中から選択されてもよいし、入力情報をもとに作成されてもよいし、選択されたテンプレートをさらに修正したものでもよい。標準テンプレートには、肺2/気管支3/肺血管4、5の3次元形状情報に加えて、大葉/肺区域の境界情報も含まれている。
<ステップS47>マッチング処理ステップ
マッチング処理部29は、標準テンプレート70と、被検者の3次元形状情報と、のマッチング処理を行う。マッチング処理部29は、標準テンプレート70の血管の3次元形状情報と、血管抽出部24が抽出した血管の3次元画像情報と、のマッチング処理、または、標準テンプレートの臓器の3次元形状情報と、臓器抽出手段が抽出した臓器の3次元画像情報と、のマッチング処理の少なくともいずれかを、を行う。
すなわち、マッチング処理部29は、「気管支(臓器)3」、「気管支(臓器)3+肺血管4、5」、「肺血管4、5」、「肺動脈4」、または「肺静脈5」の少なくともいずれかを対象にマッチング処理を行う。例えば、図11Aは標準テンプレート70を示しており、図11Bは被検者の3次元形状情報70Xを示しており、図11Cは標準テンプレート70と被検者の3次元形状情報70Xとをマッチング処理した状態を示している。
なお、気管支3を対象にマッチング処理を行ったのちに、より精度の高い結果を得るために、肺血管4、5を対象にマッチング処理を行っても良い。後述するように、マッチング処理は、少なくとも「血管4、5」を対象に行うことが好ましい。
マッチング処理は、公知の画像処理により行われ、画素データレベルのマッチング、または、画像から抽出した特徴のレベルにおけるマッチングのいずれを用いてもよい。
なお標準テンプレート70と、被検者の3次元形状情報との類似度を比較し算出した両画像の誤差eが、許容誤差e0よりも大きい場合には、マッチング処理部29は、選択した標準テンプレートを別の標準テンプレートに変えて再度、マッチング処理を行ってもよいし、手動選択モード(S51)に移行してもよい。
ここで、画像の誤差eとは、例えば、図11Cに示すように、マッチング対象が気管支3の場合であれば、気管6が気管支3につながるカリーナ3Aにおいて気管芯線6Aを用いて、マッチング処理したときに、末梢の複数の気管支分岐点の位置ずれの合計値である。
<ステップS48>第2の領域抽出ステップ
第2の領域抽出部26Bはマッチング処理後の被検者の腫瘍60Jが、標準テンプレート70における肺のいずれかの領域に含まれているかを判断する。なお、ここで、領域とは、肺大葉または肺区域である。
なお、第1実施形態で説明したように、特に、マッチング処理を、肺静脈5を対象に行うことにより、肺大葉を第2の領域として抽出する場合の精度が高く、マッチング処理を、肺動脈4を対象に行うことにより、肺区域を第2の領域として抽出する場合の精度が高い。このため、マッチング処理ステップおよび第2の領域抽出ステップを繰り返し行っても良い。すなわち、「肺静脈5」を対象に第1マッチング処理を行い、いずれかの大葉を抽出した後に、「肺動脈4」を対象に第2マッチング処理を行い、抽出された大葉中の一の肺区域を抽出してもよい。
<ステップS49>手動選択ステップ(第2の領域抽出ステップG)
腫瘍60Dを含む領域がなかった場合(S48:NO)には、ナビゲーション装置1は、術者が第2の領域を選択できるように手動選択モードとなる。
<ステップS50、S51>第2の領域抽出ステップH
腫瘍60J(第1の領域)が複数の領域に含まれていた場合には、その複数の領域を、第2の領域抽出部26は抽出する。言い換えれば、第2の領域抽出部26Bは複数の第2の領域を抽出する。
<ステップS52>第2の領域抽出ステップI
腫瘍60J(第1の領域)が1つの領域に含まれていた場合には、その領域を、第2の領域抽出部26は抽出する。
<ステップS53>切除領域表示ステップ
第2の領域抽出部26Bが抽出した腫瘍切除領域(第2の領域)が、表示部11に表示される。
以上の説明のように、本実施形態のナビゲーション装置1Bは、第1実施形態のナビゲーション装置1等と同じ効果を有する。
なお、個体差により、被検者の血管の配置状態等が標準テンプレートと大きく異なる場合がある。例えば、図11Aに示す標準テンプレートでは、左下葉LDの内部に留まっている下葉静脈の末端が、図11Bに示すように、被検者によっては、左上葉LUにまで延伸していることがある。
このような場合には、図11Cに示すように、第2の領域抽出部26Bは、同一の血管網に属する第3の領域63を、腫瘍切除追加領域として抽出することが好ましい。図11Cに示す第3の領域63は左上葉LUの肺区域2(LU2)である。そして図11Cに示すように、表示部11に表示される画像は第3の領域63を、第2の領域61とは異なるハッチングまたは表示色等を用いて表示することにより、術者に注意を促すことが好ましい。
また、被検者の血管の配置等が標準テンプレートと大きく異なる場合には、腫瘍切除領域とは関係のない位置であっても、ナビゲーション装置1Bは、術者に注意を促すために表示を行っても良い。
以上の説明では肺の腫瘍切除領域の抽出を例に説明したが、他の臓器、例えば、肝臓においても同様の方法でナビゲーションを行うことが可能である。すなわち、肝臓の切除では、亜領域切除、領域切除、葉切除、または拡大右葉切除のいずれかが行われるが、ナビゲーション装置は、適切な腫瘍切除領域を抽出して、術者に表示することができる。
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。
本出願は、2010年6月2日に日本国に出願された特願2010−127187号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。
実施形態の医療機器は、予め取得した被検者の体内の3次元画像データを記憶する記憶手段と、前記3次元画像データから所定の臓器を抽出する臓器抽出手段と、前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を指定する第1の領域指定手段と、前記3次元画像データから前記臓器の内部の複数の血管を抽出する血管抽出手段と、前記血管抽出手段が抽出した前記複数の血管を、動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類手段と、前記血管分類手段が分類した前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの径を、所定量増加した血管関連領域からなる血管領域テンプレートを作成するテンプレート作成手段と、前記血管領域テンプレートに基づき、前記臓器の解剖学的特徴により分類された領域であり、かつ前記第1の領域を含む、第2の領域を抽出する第2の領域抽出手段と、を具備する。
また別の実施形態の医療機器の制御方法は、予め取得した被検者の体内の3次元画像データを記憶するデータ記憶ステップと、前記3次元画像データから所定の臓器を抽出する臓器抽出ステップと、前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を指定する第1の領域指定ステップと、前記3次元画像データから前記臓器の内部の複数の血管を抽出する血管抽出ステップと、前記血管抽出ステップにおいて抽出した前記複数の血管を、動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類ステップと、前記血管分類ステップにおいて分類した動脈または前記静脈の少なくともいずれかの径を所定量増加した血管関連領域、からなる血管領域テンプレートを作成するテンプレート作成ステップと、前記血管領域テンプレートに基づき、前記臓器の解剖学的特徴により分類された領域であり、かつ前記第1の領域を含む第2の領域を抽出する第2の領域抽出ステップと、を具備する。

Claims (14)

  1. 予め取得した被検者の体内の3次元画像データ、を記憶する記憶手段と、
    前記3次元画像データから所定の臓器を、抽出する臓器抽出手段と、
    前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を、指定する第1の領域指定手段と、
    前記3次元画像データから前記臓器の内部の血管を、抽出する血管抽出手段と、
    前記血管抽出手段が抽出した複数の前記血管を、動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類手段と、
    前記血管分類手段が分類した前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像情報をもとに、前記臓器の解剖学的特徴にもとづき分類された一の領域であり、前記第1の領域を含む第2の領域を抽出する第2の領域抽出手段と、を具備することを特徴とする医療機器。
  2. 前記第2の領域抽出手段が、前記第1の領域と最短距離にある、前記血管分類手段が分類した血管の情報から前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の医療機器。
  3. 前記血管の前記3次元画像情報をもとに、前記血管の径を所定量増加した血管関連領域、からなる血管領域テンプレートを作成するテンプレート作成手段を具備し、
    前記第2の領域抽出手段が、前記第1の領域を含む前記血管関連領域の情報をもとに、前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項2に記載の医療機器。
  4. 前記第2の領域抽出手段が、それぞれが前記第1の領域を含む複数の前記血管関連領域がある場合には、複数の前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項3に記載の医療機器。
  5. 前記被検者の、少なくとも性別、体型、および年齢をもとにした、標準的な前記臓器および前記血管の3次元形状情報からなる標準テンプレートを記憶する標準テンプレート記憶手段を、具備し、
    前記標準テンプレートの前記血管の前記3次元形状情報と、前記血管抽出手段が抽出した前記血管の前記3次元画像情報と、のマッチング処理、または、前記標準テンプレートの前記臓器の前記3次元形状情報と、前記臓器抽出手段が抽出した前記臓器の前記3次元画像情報と、のマッチング処理の少なくともいずれかを、を行うマッチング処理手段と、
    前記3次元画像情報と対応づけられた前記第1の領域と、前記標準テンプレートの前記臓器の情報と、から前記第2の領域抽出手段が、前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項2に記載の医療機器。
  6. 前記第1の領域が腫瘍領域であり、
    前記第2の領域が、腫瘍切除領域であることを特徴とする請求項5に記載の医療機器。
  7. 前記臓器が、気管支を含む肺であり、
    前記第2の領域抽出手段が、前記静脈の前記3次元画像情報から、前記第2の領域として、右上葉、右中葉、右下葉、左上葉または左下葉の大葉のいずれかを抽出することを特徴とする請求項6に記載の医療機器。
  8. 前記第2の領域抽出手段が、前記動脈の前記3次元画像情報から、前記第2の領域として、前記大葉の中の小領域を、さらに抽出することを特徴とする請求項7に記載の医療機器。
  9. 前記血管の前記3次元画像情報をもとに、前記第2の領域抽出手段が抽出した前記第2の領域の近接領域を、腫瘍切除追加領域である第3の領域として抽出する第3の領域指定手段を、具備することを特徴とする請求項7に記載の医療機器。
  10. 前記第3の領域の血管が前記第2の領域の血管と同一の血管網に属することを特徴とする請求項9に記載の医療機器。
  11. 予め取得した被検者の体内の3次元画像データ、を記憶するデータ記憶ステップと、
    前記3次元画像データから所定の臓器を、抽出する臓器抽出ステップと、
    前記3次元画像データにおける前記臓器の第1の領域を、指定する第1の領域指定ステップと、
    前記3次元画像データから前記臓器の内部の血管を、抽出する血管抽出ステップと、
    前記血管抽出手段がステップにおいて抽出した複数の前記血管を、動脈または静脈のいずれかに分類する血管分類ステップと、
    前記血管分類ステップにおいて前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像情報をもとに、前記臓器の解剖学的特徴にもとづき分類された一の領域であり、前記第1の領域を含む第2の領域を抽出する第2の領域抽出ステップと、を具備することを特徴とする医療機器の制御方法。
  12. 前記第2の領域抽出ステップにおいて、前記動脈または前記静脈の少なくともいずれかの血管の3次元画像と、前記第1の領域と、の距離関係から第2の領域を抽出することを特徴とする請求項11に記載の医療機器の制御方法。
  13. 前記血管の前記3次元画像情報をもとに、前記血管の径を所定量増加した血管関連領域、からなる血管領域テンプレートを作成するテンプレート作成ステップを具備し、
    前記第2の領域抽出ステップにおいて、前記第1の領域を含む前記血管関連領域の情報をもとに、前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項12に記載の医療機器の制御方法。
  14. 前記被検者の、少なくとも性別、体型、および年齢をもとにした、標準的な前記臓器および前記血管の3次元形状情報からなる標準テンプレートを記憶する標準テンプレート記憶ステップと、
    前記標準テンプレートの前記血管の前記3次元形状情報と、前記血管抽出手段が抽出した前記血管の前記3次元画像情報と、のマッチング処理、または、前記標準テンプレートの前記臓器の前記3次元形状情報と、前記臓器抽出手段が抽出した前記臓器の前記3次元画像情報と、のマッチング処理、を行うマッチング処理ステップと、を具備し、
    前記第2の領域抽出ステップにおいて、前記3次元画像情報と対応づけられた前記第1の領域と、前記標準テンプレートの前記臓器の情報と、から前記第2の領域を抽出することを特徴とする請求項12に記載の医療機器の制御方法。
JP2011527140A 2010-06-02 2011-03-04 医療機器および医療機器の制御方法 Active JP4824146B1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011527140A JP4824146B1 (ja) 2010-06-02 2011-03-04 医療機器および医療機器の制御方法

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010127187 2010-06-02
JP2010127187 2010-06-02
PCT/JP2011/055044 WO2011152094A1 (ja) 2010-06-02 2011-03-04 医療機器および医療機器の制御方法
JP2011527140A JP4824146B1 (ja) 2010-06-02 2011-03-04 医療機器および医療機器の制御方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP4824146B1 JP4824146B1 (ja) 2011-11-30
JPWO2011152094A1 true JPWO2011152094A1 (ja) 2013-07-25

Family

ID=45066483

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011527140A Active JP4824146B1 (ja) 2010-06-02 2011-03-04 医療機器および医療機器の制御方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8150138B2 (ja)
EP (1) EP2441388A4 (ja)
JP (1) JP4824146B1 (ja)
CN (1) CN102395320B (ja)
WO (1) WO2011152094A1 (ja)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007033206A2 (en) 2005-09-13 2007-03-22 Veran Medical Technologies, Inc. Apparatus and method for image guided accuracy verification
US20070066881A1 (en) 2005-09-13 2007-03-22 Edwards Jerome R Apparatus and method for image guided accuracy verification
EP2605693B1 (en) 2010-08-20 2019-11-06 Veran Medical Technologies, Inc. Apparatus for four dimensional soft tissue navigation
US8787649B2 (en) * 2011-06-24 2014-07-22 Siemens Aktiengesellschaft System and method for processing an X-ray image of an organ
US9972082B2 (en) 2012-02-22 2018-05-15 Veran Medical Technologies, Inc. Steerable surgical catheter having biopsy devices and related systems and methods for four dimensional soft tissue navigation
JP5814853B2 (ja) * 2012-04-18 2015-11-17 富士フイルム株式会社 立体モデルデータ生成装置および方法並びにプログラム
US10092251B2 (en) * 2013-03-15 2018-10-09 Varian Medical Systems, Inc. Prospective evaluation of tumor visibility for IGRT using templates generated from planning CT and contours
US20150305612A1 (en) 2014-04-23 2015-10-29 Mark Hunter Apparatuses and methods for registering a real-time image feed from an imaging device to a steerable catheter
US20150305650A1 (en) 2014-04-23 2015-10-29 Mark Hunter Apparatuses and methods for endobronchial navigation to and confirmation of the location of a target tissue and percutaneous interception of the target tissue
CN104323860B (zh) * 2014-11-07 2018-08-31 常州朗合医疗器械有限公司 导航路径规划装置和方法
JP6271458B2 (ja) * 2015-02-25 2018-01-31 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
DE112016003687T5 (de) * 2015-09-09 2018-05-03 Fujifilm Corporation Zuordnungsbild-anzeigesteuervorrichtung, -verfahren und -programm
CN106909770B (zh) * 2015-12-21 2020-11-03 佳能株式会社 医疗图像处理装置、其控制方法和存储介质
JP6702902B2 (ja) * 2017-02-24 2020-06-03 富士フイルム株式会社 マッピング画像表示制御装置および方法並びにプログラム
US10692211B2 (en) * 2017-06-20 2020-06-23 Case Western Reserve University Intra-perinodular textural transition (IPRIS): a three dimenisonal (3D) descriptor for nodule diagnosis on lung computed tomography (CT) images
CN111433817A (zh) * 2017-12-15 2020-07-17 威里利生命科学有限责任公司 生成未染色样本的虚拟染色图像
US11354804B1 (en) 2019-09-27 2022-06-07 Verily Life Sciences Llc Transforming multispectral images to enhanced resolution images enabled by machine learning
US20240303807A1 (en) * 2021-03-25 2024-09-12 Nec Corporation Inspection assistance device, inspection assistance method, and recording medium

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7486811B2 (en) * 1996-09-16 2009-02-03 The Research Foundation Of State University Of New York System and method for performing a three-dimensional virtual examination of objects, such as internal organs
US7526112B2 (en) * 2001-04-30 2009-04-28 Chase Medical, L.P. System and method for facilitating cardiac intervention
JP4688361B2 (ja) * 2001-07-23 2011-05-25 株式会社日立メディコ 臓器の特定領域抽出表示装置及びその表示方法
CN1403057A (zh) * 2001-09-13 2003-03-19 田捷 利用三维欧氏距离变换实现ct图像中软组织显示的方法
JP4193201B2 (ja) * 2002-05-24 2008-12-10 株式会社日立メディコ 臓器の切除領域抽出表示装置
US7968851B2 (en) * 2004-01-13 2011-06-28 Spectrum Dynamics Llc Dynamic spect camera
JP2006034585A (ja) * 2004-07-27 2006-02-09 Fuji Photo Film Co Ltd 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム
WO2006085254A1 (en) * 2005-02-11 2006-08-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of automatic extraction of the pulmonary artery tree from 3d medical images
US7903849B2 (en) * 2005-04-15 2011-03-08 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing apparatus
JP2007117384A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Toshiba Corp 画像診断・治療支援装置及び治療効果判定用画像データ生成方法
JP2008142481A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Med Solution Kk 肺を肺区域の単位に自動的にセグメンテーションする装置およびプログラム
JP5105997B2 (ja) * 2007-08-21 2012-12-26 株式会社東芝 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及びプログラム
CN101303767B (zh) * 2007-11-15 2012-05-09 复旦大学 基于块图像内容自适应分类的数字剪影图像配准方法
US8150113B2 (en) * 2008-01-23 2012-04-03 Carestream Health, Inc. Method for lung lesion location identification
JP5252994B2 (ja) * 2008-05-26 2013-07-31 株式会社東芝 切除マーカを用いた切除領域確認装置、およびその制御プログラム
JP2010127187A (ja) 2008-11-27 2010-06-10 Yanmar Co Ltd ディーゼルエンジン
US9679389B2 (en) * 2009-05-19 2017-06-13 Algotec Systems Ltd. Method and system for blood vessel segmentation and classification

Also Published As

Publication number Publication date
US8150138B2 (en) 2012-04-03
EP2441388A4 (en) 2012-07-25
WO2011152094A1 (ja) 2011-12-08
US20110311124A1 (en) 2011-12-22
JP4824146B1 (ja) 2011-11-30
CN102395320B (zh) 2014-02-26
CN102395320A (zh) 2012-03-28
EP2441388A1 (en) 2012-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4824146B1 (ja) 医療機器および医療機器の制御方法
US12051497B2 (en) Systems and methods for validating and correcting automated medical image annotations
US10111713B2 (en) Surgery assistance apparatus, surgery assistance method and non-transitory computer-readable recording medium having stored therein surgery assistance program
US8625867B2 (en) Medical image display apparatus, method, and program
US8805471B2 (en) Surgery-assistance apparatus, method and program
US20110245650A1 (en) Method and System for Plaque Lesion Characterization
JP2011206186A (ja) 医用画像診断支援装置および方法、並びにプログラム
US9198603B2 (en) Device, method and program for searching for the shortest path in a tubular structure
JP2010075403A (ja) 情報処理装置およびその制御方法、データ処理システム
US11967084B2 (en) PDAC image segmentation method, electronic device and storage medium
US12051156B2 (en) System and method for linking a segmentation graph to volumetric data
US9123163B2 (en) Medical image display apparatus, method and program
US11417071B1 (en) Virtual toolkit for radiologists
KR102229367B1 (ko) 뇌혈관 비교 판독 영상 디스플레이 장치 및 방법
JP5992853B2 (ja) 手術支援装置、方法およびプログラム
JP2012096085A (ja) 医用画像診断支援装置および方法、並びにプログラム
CN116235216A (zh) 胸腔手术规划系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20110809

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20110907

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 4824146

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140916

Year of fee payment: 3

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250