WO2014155916A1 - 手術支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】管状臓器に対する切除手術を行う際、切除すべき部分の決定について医師を支援する。 【解決手段】管状臓器とその管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像（Ｄ）から管状臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段（３３）と、管状臓器領域内に関心領域を設定する関心領域設定手段（３４）と、３次元画像から管状臓器を支配する血管領域を抽出する血管領域抽出手段（３５）と、血管領域から血管の分枝構造を抽出する分枝構造抽出手段（３６）と、分枝構造の末端点と関心領域との位置関係を用いて、血管領域内の関心領域を支配する支配血管領域を特定する支配血管特定手段（３７）とを備えた手術支援装置（３）を提供する。

Description

手術支援装置、方法およびプログラム

　本発明は、大腸や気管支などの管状臓器に対する切除手術を行う際、切除すべき部分の決定について医師を支援するための手術支援装置、方法及びプログラムに関するものである。

　医療分野において、外科手術で腫瘍などの患部を切除する場合、手術前に画像診断によってその切除する部分を適切に決めておくことが行われている。たとえば特許文献１には、肝臓の３次元Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）画像において、肝臓実質を構成する画素と肝臓内を走行する血管を構成する画素との三次元的距離に基づいて各肝臓実質画素を支配する血管画素を特定することにより、患部に栄養を供給する血管枝を特定し、その血管枝により支配される肝臓実質画素の集合を切除すべき部分として決定するコンピュータによる支援技術が提案されている。

特開２００５‐１２４６１４号公報

　しかしながら、特許文献１に提案されている手法は、その臓器を支配する血管、すなわちその臓器に対し酸素や栄養分を供給する血管（以下、「栄養血管」ともいう）がその臓器内に入り込んでいるという肝臓の構造的特性を利用して各肝臓実質画素を支配する血管画素を特定するというものであるため、大腸や気管支のような栄養血管がその臓器の外部を走行しているものには適用することができない。しかし、このような大腸や気管支などの臓器についても、医師による切除すべき領域の決定を支援するため、その臓器内の各位置に対応する支配血管を容易に特定できるようにするコンピュータによる支援技術の実現が期待されている。

　本発明は、上記事情に鑑み、大腸や気管支などの管状臓器に対する切除手術を行う際、切除すべき部分の決定について医師を支援することができる手術支援装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。

　上記課題を解決するために、本発明による手術支援装置は、管状臓器とその管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像から管状臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、３次元画像から管状臓器を支配する血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、管状臓器領域内に関心領域を設定する関心領域設定手段と、血管領域から血管の分枝構造を抽出する分枝構造抽出手段と、分枝構造の末端点と関心領域との位置関係を用いて、血管領域内の関心領域を支配する支配血管領域を特定する支配血管特定手段とを備えたことを特徴とする。

　ここで、「管状臓器」は、管状、袋状の形態を有する臓器をいい、胃,大腸,直腸,気管支,膀胱などを含む。ただし、血管は含まない。また、「臓器を支配する」とは、その臓器に対し酸素や栄養分を供給することにより臓器の機能を正常に保つことを意味し、「３次元画像を記憶する」とは、３次元画像を表す画像データを記憶することを意味する。

　また、「血管領域内の関心領域を支配する支配血管領域を特定する」とは、血管領域抽出手段により抽出された血管領域全体のうち関心領域を支配する部分の少なくとも一部の区間を特定することを意味する。また、「末端点」は、末端または実質的に末端とみなせる範囲内にある点を意味する。たとえば末端から３０ｍｍの範囲内の点を末端点とみなすことができる。

　本発明の手術支援装置において、支配血管特定手段は、関心領域から予め定められた距離内にある分枝構造の末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する血管部分を支配血管領域として特定するものであってもよい。たとえば関心領域から３０ｍｍの範囲内にある分枝構造の末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する血管部分を支配血管領域として特定することができる。このとき、関心領域から予め定められた距離内にある分枝構造の末端が２以上ある場合は、それらの末端のそれぞれから１回以上分枝前の枝までの区間に対応する血管領域内の部分を全て支配血管領域として特定することができる。

　また、支配血管特定手段は、関心領域から最短距離にある前記分枝構造の末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する血管部分を支配血管領域として特定するものであってもよい。ここで、分枝構造において任意の枝に対する「１回上位の枝」とはその枝に分枝する直前の枝を意味し、「ｎ回上位の枝」とはｎ－１回上位の枝に分枝する直前の枝を意味する。

　本発明の手術支援装置は、血管領域のうち前記特定された支配血管領域とその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した画像を、３次元画像から生成する画像生成手段を備えたものであってもよい。

　本発明の手術支援装置は、血管領域のうち、前記特定された支配血管領域の上流側端からその全ての最終分枝先の末端までの領域とその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した画像を、３次元画像から生成する画像生成手段を備えたものであってもよい。

　また、本発明の手術支援装置は、支配血管領域の特定に用いる上位の回数を記憶するパラメータ記憶手段を備え、支配血管特定手段が、パラメータ記憶手段に記憶された回数の上位の枝までの区間に対応する血管領域の部分を支配血管領域として特定するものであってもよい。

　また、本発明の手術支援装置において、関心領域設定手段は、管状臓器領域上の任意の２つの位置のユーザによる指定を受け付け、その指定された２つの位置のそれぞれを通る管状臓器領域の横断面を求め、それらの横断面に挟まれた管状臓器領域の部分を関心領域として設定するものであってもよい。

　ここで、「管状臓器領域の横断面」というのは、中心線に直交する断面を意味する。このとき、管状臓器領域上の任意の２つの位置は、中心線に沿って間隔をもって指定された点である必要がある。なお、このようにして関心領域が設定された場合、末端点の「関心領域との位置関係」には、関心領域（空間領域）そのものとの位置関係、関心領域の表面（曲面状領域）との位置関係、関心領域の中心線（線状領域）との位置関係などが含まれる。

　また、本発明の手術支援装置は、前記その他の領域と視覚的に区別可能な態様で表示される血管領域について、管状臓器領域内の当該血管領域に支配される被支配領域を特定する被支配領域特定手段を備え、画像生成手段が、管状臓器領域のうち前記特定された被支配領域もその他の領域と視覚的に区別可能な態様で表した画像を、３次元画像から生成するものであってもよい。

　本発明による手術支援方法は、一台または複数台のコンピュータに、上記本発明の手術支援装置の各手段が行う処理を実行させる方法である。

　本発明による手術支援プログラムは、一台または複数台のコンピュータを、上記本発明の手術支援装置の各手段として機能させるプログラムである。このプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。

　本発明の手術支援装置、方法およびプログラムは、管状臓器とその管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像から管状臓器領域を抽出し、管状臓器領域内に関心領域を設定し、３次元画像から管状臓器を支配する血管領域を抽出し、血管領域から血管の分枝構造を抽出し、分枝構造の末端点と関心領域との位置関係を用いて、血管領域内の関心領域を支配する支配血管領域を特定するものである。医師は、この特定された支配血管領域をもとに切除手術においてクリッピング等を行う血管位置を的確かつ容易に決定することが可能になる。

本発明の手術支援装置が導入された画像診断支援システムの概略構成図 本実施形態における手術支援装置の機能ブロック図 大腸領域内に関心領域を設定する処理を模式的に示す図 大腸領域内に関心領域を設定する処理を模式的に示す図 血管の分枝構造を用いて支配血管領域を特定する処理を説明するための図 表示画像生成部により生成する表示画像の例を示す図 表示画像生成部により生成する表示画像の他の例を示す図 表示画像生成部により生成する表示画像の他の例を示す図 画像診断支援システムにおいて行われる処理の流れを表すフローチャート

　以下、本発明の実施の形態となる手術支援装置が導入された画像診断支援システムについて説明する。図１は、この画像診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図に示すように、このシステムでは、モダリティ１と、画像保管サーバ２と、手術支援装置３とが、ネットワーク９を経由して通信可能な状態で接続されている。

　モダリティ１は、被検体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像の画像データを生成し、その画像データにＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）などの規格で規定された付帯情報を付加して、画像情報として出力する装置であり、その具体例として、ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などが挙げられる。

　画像保管サーバ２は、モダリティ１で取得された画像データや手術支援装置３での画像処理によって生成された画像データを画像データベースに保存・管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置やデータベース管理用ソフトウェア（たとえば、ＯＲＤＢ（Object Relational Database）管理ソフトウェア）を備えている。

　手術支援装置３は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリや、本実施形態の手術支援プログラムがインストールされたハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージを備えたコンピュータであり、手術支援プログラムは、コンピュータのＣＰＵに実行させる処理として、臓器領域抽出処理、関心領域設定処理、血管領域抽出処理、分枝構造抽出処理、支配血管特定処理、画像生成処理および被支配領域特定処理などを規定している。また、手術支援装置３は、マウス、キーボードなどの入力装置と、ディスプレイなどの表示装置とが接続されている。

　図２は、手術支援装置３を機能レベルで分割したブロック図である。図２に示すように、手術支援装置３は、臓器領域抽出部３３、関心領域設定部３４、血管領域抽出部３５、分枝構造抽出部３６、支配血管特定部３７、画像生成部３８、被支配領域特定部３９、入力部３１、出力部３２およびパラメータ記憶部４０を備えている。破線枠内の各処理部の機能は、ＣＰＵが手術支援プログラムを実行することによって実現され、入力部３１は入力装置によって実現され、出力部３２は出力装置によって実現され、パラメータ記憶部４０はストレージによって実現される。

　臓器領域抽出部３３は、対象の管状臓器とその管状臓器Ｃを支配する血管とが撮影された３次元画像Ｄを入力として被検体の管状臓器領域を抽出するものである。管状臓器としては、たとえば胃,大腸.直腸,気管支,膀胱などが挙げられる。本実施形態においては大腸領域Ｃを抽出するものとする。３次元画像から大腸領域を抽出する方法としては、具体的には、まず、３次元画像に基づいて体軸に垂直な断面（軸位断；axial）の軸位断画像を複数生成し、その各軸位断画像に対して、公知の手法により、体表を基準に体外と体内領域を分離する処理を行う。たとえば、入力された軸位断画像に対して二値化処理を施し、輪郭抽出処理により輪郭を抽出し、その抽出した輪郭内部を体内(人体)領域として抽出する。次に、体内領域の軸位断画像に対して閾値による二値化処理を行い、各軸位断画像における大腸の領域の候補を抽出する。具体的には、大腸の管内には空気が入っているため、空気のＣＴ値に対応する閾値（たとえば、－６００以下）を設定して二値化処理を行い、各軸位断画像の体内の空気領域を大腸領域候補として抽出する。最後に、各軸位断画像データ間で、抽出された体内の大腸領域候補がつながる部分のみを抽出することによって大腸領域を取得する。なお、大腸領域を抽出する方法としては、上記の方法に限らず、Region Growing法やLevel Set法などの他の種々の画像処理方法を用いるようにしてもよい。

　関心領域設定部３４は、臓器領域抽出部３３によって抽出された管状臓器領域を入力として、その管状臓器領域内に関心領域Ｒを設定するものである。本実施形態においては上記のようにして抽出された大腸領域Ｃ内に関心領域Ｒを設定するものとする。たとえば図３に示すように、大腸領域Ｃ内に病変領域Ａを手動または自動で特定し、大腸領域Ｃの中心線Ｌにおいて病変領域Ａの両端から予め定められた距離（たとえば３０ｍｍ）だけ離れた位置のそれぞれを通る管状臓器領域の横断面ａ、ｂを求め、それらの断面に挟まれた大腸領域Ｃの部分を関心領域Ｒとして設定する。ここで、病変領域Ａは、コンピュータ診断支援技術（ＣＡＤ技術）により自動で抽出されたものであってもよいし、画面表示された大腸の２次元断面画像や擬似３次元画像、仮想内視鏡画像などにおいてユーザにより指定されたものであってもよい。中心線Ｌは、大腸領域Ｃを細線化すことにより抽出することができる。

　また、上記の方法に限らず、たとえば図４に示すように、入力部３１による、大腸領域Ｃ上の任意の２つの位置のユーザによる指定を受け付け、その指定された２つの位置をそれぞれを通る管状臓器領域の横断面ａ、ｂを求め、それらの断面に挟まれた大腸領域Ｃの部分を関心領域Ｒとして設定するようにしてもよい。

　血管領域抽出部３５は、上記３次元画像Ｄを入力として対象の管状臓器を支配する血管領域Ｖを抽出するものである。たとえば、ユーザによって設定された血管領域上の任意のシード点に基づくRegion Growing法を用いて対象の３次元画像から血管領域を抽出することができる。なお、血管領域を抽出する方法としては、上記の方法に限らず、閾値法、Level Set法などの他の種々の画像処理方法を用いるようにしてもよい。

　分枝構造抽出部３６は、血管領域抽出部３５によって抽出された血管領域Ｖを入力として、その血管領域Ｖから血管の分枝構造Ｓを抽出するものである。たとえば、抽出された血管領域に対して細線化処理を行い、得られた細線の連結関係に基づいて細線上の各画素を端点・エッジ・分岐点に分類することによって、図５に示すような血管の分枝構造Ｓ（たとえば、木構造）を抽出する。さらに、必要に応じて、細線上の各画素における血管径や各エッジ（血管枝）の長さ等の特徴量も分枝構造データとして格納することができる。

　支配血管特定部３７は、分枝構造抽出部３６によって抽出された分枝構造Ｓの末端点と関心領域設定部３４によって設定された関心領域Ｒとの位置関係を用いて、血管領域Ｖ内の関心領域Ｒを支配する支配血管領域ＦＶを特定するものである。具体的には、分枝構造Ｓの全ての末端点ｐ１、ｐ２、…ｐＮ（Ｎは自然数）のそれぞれについてその末端点が関心領域Ｒから予め定められた距離（たとえば３０ｍｍ）の範囲内にあるか否かを調べることにより、予め定められた距離の範囲内にある末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭ（ＭはＮ以下の自然数）を特定し、各末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭを含む枝からＫ回（Ｋは１以上の自然数）上位の枝までの区間に対応する血管領域の部分を支配血管領域として特定する。ここで、Ｋの値は、ユーザが任意に設定・変更可能な値であって、デフォルトでまたはユーザ指定により予め設定され、その設定値がパラメータ記憶部４０に記憶されているものとする。

　たとえば、Ｋの値に１が設定されている場合、図５の分枝構造において、各末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭを含む枝ｂ０から１回上位の枝ｂ１までの区間に対応する血管領域の部分ＦＶが支配血管領域として特定され、Ｋの値に２が設定されている場合、各末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭを含む枝ｂ０と１回上位の枝ｂ１に加え、２回上位の枝ｂ２までの区間に対応する血管領域の部分が支配血管領域として特定されることになる。

　画像生成部３８は、３次元画像Ｄから、関心領域Ｒとその支配血管領域ＦＶおよびその周辺の領域とを少なくとも含む領域を表す画像に、血管領域Ｖのうち支配血管領域ＦＶとその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した表示画像Ｉを生成する。具体的には、支配血管領域ＦＶとその他の領域の各々を表すマスクデータと、各々の色や不透明度を定義したテンプレートを予め用意し、このマスクデータとテンプレートを用いて３次元画像Ｄに対する公知のボリュームレンダリング処理を行うことによって、上記各マスクデータによってマスクされた領域に対して、各々のマスク対象の構造物に対して割り当てられた色や透明度でレイキャスティング処理を行い、上記表示画像Ｉを生成する。このとき、表示画像Ｉには、大腸領域Ｃのうち関心領域Ｒとその他の領域とも視覚的に区別可能な態様で表されるようにしてもよい。図６は、血管領域Ｖのうち支配血管領域ＦＶとその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表し、かつ、大腸領域Ｃのうち関心領域Ｒとその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した表示画像Iの例を示すものである。

　また、表示画像生成部３８は、血管領域Ｖのうち支配血管領域ＦＶの上流側端からその全ての最終分枝先の末端までの領域ＦＶ´とその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した図７に示すような表示画像Ｉ１を生成するものであってもよい。

　また、表示画像生成部３８は、上記区別可能な態様で表示する血管領域ＦＶまたはＦＶ´について、大腸領域Ｃ内のその血管領域ＦＶまたはＦＶ´により支配される被支配領域ＦＣを後述の被支配領域特定部３７より取得し、大腸領域Ｃのうちその被支配領域ＦＣをその他の領域と視覚的に区別可能な態様で表した図８に示すような表示画像Ｉ２を生成するものであってもよい。

　被支配領域特定部３７は、血管領域Ｖ内の任意の部分血管について、その部分血管の枝からの最終分枝先にある複数の末端点と大腸領域Ｃとの位置関係を用いて、大腸領域Ｃ内のその部分血管により支配される被支配領域を特定するものである。

　たとえば、部分血管の枝からの最終分枝先にある複数の末端点と中心線Ｌとの位置関係を用いて中心線Ｌ上の前記各末端点の各々に対応する対応点を決定し、決定された複数の対応点のうちの最外の２つの対応点または該各対応点の近傍にある点をそれぞれ通る前記中心線に直交する断面を求め、それらの断面に挟まれた前記管状臓器領域の部分を前記被支配領域として特定する。このとき、対応点は、対象の末端点から最短距離にある大腸領域Ｃの表面上の点を求め、その各求められた点から最短距離にある中心線上の点をその末端点に対応する対応点として決定してもよいし、対象の末端点から最短距離にある中心線上の点をその末端点に対応する対応点として決定するようにしてもよい。

　次に、図９のフローチャートを参照して、本実施形態の画像診断支援システムにおいて行われる処理の流れの一例について説明する。まず、３次元画像Ｄ（画像データ）が取得される(Ｓ１)。ここで、３次元画像Ｄは、依頼元の診療科の医師からの検査オーダーに基づいてモダリティ１で撮影され、画像保管サーバ２に保管されたものである。ユーザは、手術支援装置３に実装された公知のオーダリングシステムの操作端末インターフェースを操作し、処理対象の３次元画像Ｄの取得を要求する。この操作に応じて、手術支援装置３は画像保管サーバ２に対して３次元画像Ｄの検索要求を送信し、画像保管サーバ２は、データベース検索により、処理対象の３次元画像Ｄを取得し、手術支援装置３に送信する。そして、手術支援装置３は、画像保管サーバ２から送信されてきた３次元画像Ｄを取得する。

　手術支援装置３では、臓器領域抽出部３３が３次元画像Ｄを入力として被検体の大腸領域Ｃを抽出し(Ｓ２)、関心領域設定部３４が大腸領域Ｃ上の任意の２つの位置のユーザによる指定を受け付け、その指定された２つの位置のそれぞれを通る管状臓器領域の横断面ａ、ｂを求め、それらの断面に挟まれた大腸領域Ｃの部分を関心領域Ｒとして設定する(Ｓ３)。一方、血管領域抽出部３５が３次元画像Ｄを入力として大腸を支配する血管領域Ｖを抽出し(Ｓ４)、分枝構造抽出部３６がその抽出された血管領域Ｖから血管の分枝構造Ｓを抽出する(Ｓ５)。なお、このステップＳ２～Ｓ３の処理と、ステップＳ４～Ｓ５の処理とは必ずしもここで述べる順番で実行しなければならないわけではない。これらの処理は同時に実行してもよいし、ステップＳ４～Ｓ５の処理を先に実行してステップＳ４～Ｓ５の処理を後に実行してもよい。

　そして、支配血管特定部３７が分枝構造Ｓの全ての末端点ｐ１、ｐ２、…ｐＮのそれぞれについてその末端点が関心領域Ｒから予め定められた距離の範囲内にあるか否かを調べることにより、予め定められた距離の範囲内にある末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭを特定し、各末端点ｑ１、ｐ２、…ｐＭを含む枝からＫ回上位の枝までの区間に対応する血管領域の部分を支配血管領域ＦＶとして特定する(Ｓ６)。

　そして、画像生成部３８が、３次元画像Ｄから、関心領域Ｒとその支配血管領域ＦＶおよびその周辺の領域とを少なくとも含む領域を表す画像に、血管領域Ｖのうち支配血管領域ＦＶとその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した表示画像Ｉを生成する（Ｓ７）。生成された表示画像Ｉは手術支援装置３のディスプレイに表示される(Ｓ８)。

　以上の述べた通り、本実施形態の手術支援装置３によれば、管状臓器領域内に腫瘍などの患部を含むように設定された関心領域について、その領域を支配する（すなわち、酸素や栄養分を供給する）支配血管領域が特定され、医師は、この特定された支配血管領域をもとに切除手術においてクリッピング等を行う血管位置を的確かつ容易に決定することが可能になる。

　なお、上記実施形態では、支配血管領域ＦＶを特定する処理において、関心領域Ｒから予め定められた距離内にある分枝構造Ｓの末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する血管部分を支配血管領域ＦＶとして特定するようにしているが、これに限らず、関心領域Ｒから最短距離にある分枝構造Ｓの末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する血管部分を支配血管領域として特定するようにしてもよい。

　また、上記実施の形態では、手術支援装置３が被支配領域特定部３９を備えたものである場合について説明したが、その構成は必ずしも必要ではなく、必要に応じて設けるとよい。

Claims (10)

1. 　管状臓器と該管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像から管状臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、
   　前記３次元画像から前記管状臓器を支配する血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、
   　前記抽出された管状臓器領域内に関心領域を設定する関心領域設定手段と、
   　前記抽出された血管領域から前記血管の分枝構造を抽出する分枝構造抽出手段と、
   　前記抽出された分枝構造の末端点と前記設定された関心領域との位置関係を用いて、前記血管領域内の前記関心領域を支配する支配血管領域を特定する支配血管特定手段と
   　を備えた手術支援装置。
2. 　前記支配血管特定手段が、前記関心領域から予め定められた距離内にある前記分枝構造の末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する前記血管領域の部分を前記支配血管領域として特定するものである請求項１記載の手術支援装置。
3. 　前記支配血管特定手段が、前記関心領域から最短距離にある前記分枝構造の末端を含む枝から１回以上上位の枝までの区間に対応する前記血管領域の部分を前記支配血管領域として特定するものである請求項１記載の手術支援装置。
4. 　前記血管領域のうち前記特定された支配血管領域とその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した画像を、前記３次元画像から生成する画像生成手段を備えた請求項１から３のいずれか１項記載の手術支援装置。
5. 　前記血管領域のうち、前記特定された支配血管領域の上流側端からその全ての最終分枝先の末端までの領域とその他の領域とを視覚的に区別可能な態様で表した画像を、前記３次元画像から生成する画像生成手段を備えた請求項１から３のいずれか１項記載の手術支援装置。
6. 　前記支配血管領域の特定に用いる上位の回数を記憶するパラメータ記憶手段と、
   　前記支配血管特定手段が、前記パラメータ記憶手段に記憶された回数の上位の枝までの区間に対応する前記血管領域の部分を前記支配血管領域として特定するものである請求項１から５のいずれか１項記載の手術支援装置。
7. 　前記関心領域設定手段が、前記管状臓器領域上の任意の２つの位置のユーザによる指定を受け付け、該指定された２つの位置のそれぞれを通る前記管状臓器領域の横断面を求め、それらの横断面に挟まれた前記管状臓器領域の部分を前記関心領域として設定するものである請求項１から６のいずれか１項記載の手術支援装置。
8. 　前記その他の領域と視覚的に区別可能な態様で表示される血管領域について、前記管状臓器領域内の当該血管領域に支配される被支配領域を特定する被支配領域特定手段を備え、
   　前記画像生成手段が、前記管状臓器領域のうち前記特定された被支配領域もその他の領域と視覚的に区別可能な態様で表した画像を、前記３次元画像から生成するものである請求項４または５項記載の手術支援装置。
9. 　一台または複数台のコンピュータに、
   　管状臓器と該管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像から管状臓器領域を抽出する臓器領域抽出処理と、
   　前記３次元画像から前記管状臓器を支配する血管領域を抽出する血管領域抽出処理と、
   　前記抽出された管状臓器領域内に関心領域を設定する関心領域設定処理と、
   　前記抽出された血管領域から前記血管の分枝構造を抽出する分枝構造抽出処理と、
   　前記抽出された分枝構造の末端点と前記設定された関心領域との位置関係を用いて、前記血管領域内の前記関心領域を支配する支配血管領域を特定する支配血管特定処理と
   　を実行させる手術支援方法。
10. 　一台または複数台のコンピュータを、
    　管状臓器と該管状臓器を支配する血管が撮影された３次元画像から管状臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、
    　前記３次元画像から前記管状臓器を支配する血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、
    　前記抽出された管状臓器領域内に関心領域を設定する関心領域設定手段と、
    　前記抽出された血管領域から前記血管の分枝構造を抽出する分枝構造抽出手段と、
    　前記抽出された分枝構造の末端点と前記設定された関心領域との位置関係を用いて、前記血管領域内の前記関心領域を支配する支配血管領域を特定する支配血管特定手段として機能させる手術支援プログラム。

Images