データセットを選択式及び対話式に処理する方法

专利摘要:
データセットを選択式及び対話式に処理する方法及び機器が提案されている。第１のデータセットが収集され、第２のデータセットが収集される。第１の特徴は前記第１のデータセットから対話式に選択される。この選択の後、前記第１の特徴は、特定するステップ中、前記第２のデータセットにおける第２の特徴に対応してもたらされる。第１の特徴、第２の特徴及びこれらの組み合わせが視覚化されることができる。
公开号:JP2011516108A
申请号:JP2010549232
申请日:2009-03-03
公开日:2011-05-26
发明作者:ジュエルゲン ヴェーセ；サビネ モルス
申请人:コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ；
IPC主号:A61B6-03

专利说明:

[0001] 本発明は、データセットの選択式及び対話式処理の方法に関する。さらに、本発明は、上記方法を行うのに適した装置、コンピュータ上で実行されるとき、上記方法を行うのに適したコンピュータプログラム、及び上記プログラムを有するコンピュータ読み取り可能媒体にも関する。]
背景技術

[0002] 科学技術、科学及び産業のほぼ如何なる分野において、情報の処理は、ますます重要になってきている。収集され得る及び別の目的のために分析されなければならない情報の量は増えている。データ量が増大することにより、ハードウェア装置のメモリ及び計算容量は酷使されている。]
[0003] 例えば、診断、画像誘導治療及び手術計画のような医療目的にとって、患者の身体における関連する解剖学的及び潜在病変的構造を処理及び視覚化することが重要である。このような状況においてさらに、２つのデータセットからなる生理学的及び／又は解剖学的な対応する構造の選択も重要である。新しい科学技術により、大量の高解像度データが異なる技術及び撮像システムにより取得されることができる。]
[0004] 幾つかのデータセットの相関関係及び相互関係は、幾つかの目的に特に興味深いものである。例えば、機能及び構造情報のような患者の身体から取得されるデータセットの相関関係は、医師が患者の状態を判定するのに非常に重要である。]
[0005] 幾つかのデータセットの相関関係は、莫大な計算量で関連付けられ、この計算量は、高コスト及び場合により長い計算時間にも関連する。]
発明が解決しようとする課題

[0006] これにより、本発明の目的は、改善したデータの処理を供給することである。]
[0007] これらの要求は、独立請求項に従う内容により満たされている。本発明の有利な実施例はこれら従属請求項に開示されている。]
課題を解決するための手段

[0008] 本発明の第１の例示的な実施例によれば、データセットの選択式及び対話式処理の方法が示され、この方法は、第１のデータセットを収集するステップ、第２のデータセットを収集するステップ、前記第１のデータセットにおける第１の特徴を対話式選択に基づいて決定するステップ、及び前記第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に選択的に対応するように、前記第２のデータセットにおける第２の特徴を特定するステップ、を有する。]
[0009] 言い換えると、本発明の第１の例示的な実施例は、２つのデータセットの選択的な相関関係を可能にする考えに基づく、すなわち、一方のデータセットにおける特徴の選択に基づいて、場合によって全データセットの相関関係を計算する必要なしで、他方のデータセットにおける対応する特徴が決められる。この目的のために、２つのデータセットが収集され、これらデータセットの一方において、第１の特徴が対話式に、すなわちユーザにより又は自動的に選択される。この第１の特徴を選択した後、第２の対応する特徴が他方のデータセットにおいて特定される。]
[0010] 以下において、第１の例示的な実施例による方法の他の特徴及び利点が詳細に説明される。]
[0011] 前記方法のステップは部分的に順不同で行われることができる。例えば、第１のデータセット及び第２のデータセットの収集が同時に行われたり又は逐次的、つまり第２のデータセットの前に第１のデータセット若しくは第２のデータセットの後に第１のデータセットで行われたりすることができる。]
[0012] 前記データセットの収集は、例えば以下の技術、ＣＴ(computed tomography)、ＳＰＥＣＴ(single-photon emission computed tomography)、ＰＥＴ(positron emission tomography)、ＭＲ、回転Ｘ線及び超音波撮像の１つを用いることによる前記データセットの取得を有する。同じ技術又はシステムにより収集されるとき、２つのデータセットは、時系列取得の異なる時点で取得したデータを有する。]
[0013] 代わりに、１つ又は両方のデータセットは、組織学的データセットのような微視的分析に基づく例えば解剖図録（アトラス）又はデータを有する、ＰＡＣＳ(Picture Archiving and Communication System)のような記憶媒体又はシステムから取り出されることができる。前記第１及び第２のデータセットは、取得する若しくは取り出すために同じ技術を用いて収集されることができ、又はこれらデータセットが異なる技術を用いて収集されてもよい。]
[0014] 前記データセットは、如何なる情報も含むことができると共に、幾つかの次元を含むことができる。例えば、前記データセットの何れかは、１次元、２次元、３次元又は４次元の画像データセットとすることができる。代わりに、前記データセットの何れかは、未処理又は処理済みの解析データセットとすることができる。]
[0015] 両方のデータセットを収集した後、第１のデータセットにおける第１の特徴は、対話式選択に基づいて決められる。この第１の特徴は例えば、第１のデータセットに含まれるデータの集合とすることができる。第１の特徴に対する一例は、血管造影データセットにおける血管樹上の関心地点とすることができ、代わりに、その第１の特徴が組織を特徴付ける(tissue characterizing)データセットにおける関心領域とすることもできる。この組織を特徴付けるデータセットは、心臓のような器官の解剖学的、形態学的又は組織学的画像又はデータセットとすることができる。代わりに、前記組織を特徴付けるデータセットは、解剖図録データとすることができる。]
[0016] 前記対話式選択は、例えば医師によるようなユーザにより行われ、そのユーザの選択は、医学的問題及び用いられる手法に依存する。例えば、その選択は、場合により入力装置を用いることにより、ディスプレイのような出力装置上の前記データセットの視覚化により行われる。この対話式選択は、例えば事前に選択したパラメタに依存して自動的に行われることもできる。]
[0017] 第１の特徴の対話式選択は、第２のデータセットにおける第２の特徴を特定することが続く。この第２の特徴は例えば、第１の特徴と同様に第２のデータセットに含まれるデータの集合とすることができる。第２の特徴に対する一例は、第１の特徴の選択、前記組織を特徴付けるデータセットにおける組織領域又は血管造影データセットにおける血管樹部分に依存している。すなわち、血管樹上の関心地点が第１のデータセットから選択される場合、第２のデータにおける組織領域は、対応する特徴として決められることができる。]
[0018] データセットの選択式特定又は処理は、コスト及び時間を節約することができる、必要処理容量の大幅な削減を可能にすると考えられる。さらに、選択式及び対話式手法は、必須の又は要求されたデータのためだけの前記処理容量を使用することにより、データセットの処理をさらに効率的にさせる。これは、医療応用において特に重要となり、この応用では、検査手順の速度を上げ、患者の不快感を減少させる。その上、前記データの選択式特定又は処理は一般に、データの解釈という医師の業務を楽にして、故に、例えば異なる臨床データセット間における対応の特定及びデータ融合のような多くの異なる医療応用に対する診断及び治療計画を容易に並びに促進することが可能である。加えて、画像処理方法が専用血管領域(vascular territory)に対し局所的及び選択的に適用されるとき、画像品質は向上する。]
[0019] 本発明の例示的な実施例によれば、前記方法はさらに、前記第１の特徴、前記第２の特徴並びにこれら第１の特徴及び第２の特徴の組み合わせの１つを視覚化するステップを有する。]
[0020] 前記特徴は、ディスプレイ又はスクリーンのような別個の出力装置上に視覚化されることができ、又はこれら特徴は、１つの出力装置上に結合表現で視覚化されることができる。その上、これら特徴は、互いに及び全データセットと結合して視覚化されることができる。さらに、両方のデータセットは、別個又は結合した２次元若しくは３次元の表現で、疑似未処理データ(quasi-raw data)として視覚化されることができる。]
[0021] 相関性がある特徴の視覚化は、データを評価及び分析するのに重要である。例えば、手術計画において、ある血管トポロジーからの器官の異なる領域における組織の特徴を分析することが重要である。そのように、ユーザは血管セグメントを選択し、結果として、対応する潅流情報(perfusion information)を得る。ある組織の特徴を眺めて、異常を見つけるとき、ユーザは例えば問題になっている潅流領域をスクリーン上にマーキングすることにより選択し、結果として選択した潅流領域への供給を担う対応する血管トポロジーを得る。これは、潅流領域における潅流が供給血管(supplying vessel)と強い相関関係がある又はその逆であるため、例えば患者の診断に非常に重要であり、有用である。]
[0022] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記第１のデータセットは、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットの一方であり、前記第２のデータセットは、血管造影データセット及び潅流データセットの夫々他方の１つである。血管造影データセットは、血管樹に関するデータを含み、組織を特徴付けるデータは組織の特徴に関するデータを含む。]
[0023] 例えば潅流データのような組織を特徴付けるデータは、例えば処理に関する重要な機能情報を供給することができ、それにより、栄養分は血管系を通り組織領域及び心臓、肝臓、腎臓及び脳のような器官の細胞に運ばれる。潅流は、組織の生存力及び病的な血液供給の本質的な指標とすることができる。組織を特徴付けるデータセットは、多次元のデータセットとすることができ、例えばそれは、情報を３次元又は好ましくは４次元で含むことができる。この組織を特徴付けるデータは、組織の特徴に関するデータ、例えば組織領域及びこれら領域に関するパラメタを含む。]
[0024] 潅流測定において、造影剤が静脈注射され、造影剤の分布及び局所的濃度は、後続する画像を繰り返し取得することにより測定される。この造影剤は、取得したデータの信号の変化を測定すること可能にし、この測定は例えば４次元のデータセット、つまり造影剤の濃度に正比例している造影剤のその強度を持つ体積の位置に対する３次元と、時間に対する１次元とをもたらす。]
[0025] 組織を特徴付けるデータセットを取得した後、分析が行われ、例えば潅流データの場合、潅流分析が行われる。画像の解釈を容易にするため、及び情報を圧縮するために、前記組織を特徴付けるデータはさらに処理される。例えば、ノイズリダクション及び動き補正が行われる。次いで、位置合わせ手法を用いて、専用のコンパートメントモデル(compartment model)を使用した後、例えばいわゆる潅流マップが取り出される。]
[0026] これら潅流マップにおいて、例示的な実施例によれば、注入した造影剤の塊(bolus)の平均通過時間（ＭＴＴ）、ピーク強調到達時間（ＴＴＰ）、ピーク強調（ＰＥＩ）のような異なる潅流パラメタは、例えば色符号化形式で視覚化されることができる。医師は、例えば腫瘍からなる異常組織を検出するためにこれら潅流マップを用いて、例えば脳卒中患者に対する組織の生存力を評価することができる。]
[0027] 血管造影データセットは、動脈、静脈及び心室のような血液で満たされた構造物に関する重要な構造情報を供給することができる。特に、この血液で満たされた構造物に関する情報から、血管樹の構造が得られ、これは、血液系の血管のトポロジー及び形態に対応している。前記血管造影データセットは、多次元のデータセット、例えば２次元又は好ましくは３次元のデータセットにすることもできる。]
[0028] 一連の画像処理ステップは、適切な解剖学的及び潜在的な病理学的構造の表現が生成する前に、血管造影データセット上で行われる。例えば、組織を特徴付けるデータセットと同様に、ノイズリダクション及び動き補正が行われる。次いで、血管のセグメント化は例えば、領域拡張(region-growing)アルゴリズムを用いて行われる。このセグメント化は、手動で又は好ましくは自動で行われる。このセグメント化の後、血管構造を分析するステップが実行される。このステップにおいて、セグメント化した血管の形状及び分岐構造が分析される。この分析からの情報を用いて、関心領域における血管系は、例えば人間の身体における血管系構造のライブラリと自動的に比較され、特定される。従って、例えば患者の肝臓の血管造影図を見ている医師は、肝臓に供給及び肝臓から排出する別の肝臓の血管を特定する必要は無く、それらは例示的な実施例に従って自動的に特定及び表示される。]
[0029] 例えば、手術計画において、血管の構造及び形態並びに血管と腫瘍との関係が主な関心事である。医師にとって、両方のデータセット、血管造影測定値及び潅流測定値のような組織を特徴付ける測定値を入手することは有益である。従って、例えば組織に栄養を送る血管(tissue feeding vessel)での如何なる病変も評価する必要があり、これは潅流データセットの視覚化で特定される局所的な潅流障害と一緒に、血管造影データセットの視覚化で特定されることができる。]
[0030] 構造的及び機能的データセットの結合、すなわち血管造影及び組織を特徴付けるデータセットの結合は、医師が必要な情報をさらに素早く得られることができるので、有利であると考えられる。]
[0031] 本発明の他の例示的な実施例によれば、ユーザは第１の特徴の選択を求められ、このユーザの選択が取得され、第１のデータセットにリンクされる。前記特定するステップ中、前記第１の特徴は、第２の特徴に対応するようにもたらされる。]
[0032] 両方のデータセットを収集した後、ユーザは、第１の特徴の選択を求められ、これは、血管造影データセットにおける血管樹の関心地点又は例えば潅流データセットのような組織を特徴付けるデータセットにおける関心領域とすることができる。ユーザは、入力及び出力装置を含むことができる、例えば対話装置を用いて選択を行うことを求められる。この対話装置は、例えばスクリーン及びポインター装置を備えるコンピュータとすることができる。]
[0033] 前記ユーザの選択は、前記第１のデータにリンクされ、相関処理を可能にする。第１の特徴が第２の特徴に対応する前記特定するステップに対し、別の方法が適用されることができる。例えば、血管又は血管セグメントと、これら血管から栄養を受けている血管領域との相関関係のために、血管造影データセットにおける各ボクセルにセグメント番号を割り当てることが必要であり、各ボクセルは供給血管又は血管セグメントに対応する。この割り当ては、メトリック空間(metric space)における距離のような関数であり、血管又は血管セグメントがボクセルに到達する及び供給することができる可能性を説明することができる。前記割り当ての関数において、次の血管セグメントまでのボクセルの最小距離が考慮されることができる。さらに、夫々の血管又は血管セグメントにおいて測定される局所的な流れ分画(flow fraction)も前記割り当てにおいて考慮される。この局所的な流れ分画は、ある時間における血管の断面を通る血流量に対応している。この局所的な流れ分画ｆｉに関するデータは、例えばリアルタイムの２次元の侵襲性血管造影又はＭＲ測定での取得のような異なる技術を用いて収集されることができる。]
[0034] 前記第１のデータセットと前記第２のデータセットとの間における位置合わせの他のステップが必要である。例えば、組織を特徴とするデータセットと血管造影データセットとの間における位置合わせは、特に前記データが異なる収集又は撮像モダリティから生じるとき、重要である。このステップにおいて、血管造影データセットは、例えば自動又は場合によっては半自動の位置合わせ手段を用いて、前記組織を特徴付けするデータセットに整列することができる。]
[0035] ユーザは例えば医師であり、ユーザの選択は医療問題及び手法に依存することがある。例えば手術計画において、ある血管トポロジーから生じる、器官の異なる領域における潅流を分析することが重要である。そのように、ユーザは血管樹上の関心地点を選択することにより血管セグメントを選択することができ、結果として、対応する潅流情報を得る。ある潅流マップを見て、異常を検出するとき、ユーザは、問題になっている潅流領域を、例えばその領域をスクリーン上にマーキングすることにより選択することができ、結果として、この選択した潅流領域への供給を担う対応する血管トポロジー、すなわち血管樹を得る。これは、潅流領域における潅流が供給血管と強い相関関係がある又はその逆であるため、例えば患者の診断に非常に重要であり、有用である。]
[0036] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記第１の特徴が血管造影データセットにおける血管樹上の関心地点である場合、前記組織を特徴付けるデータセットにおける対応する組織領域である前記第２の特徴が特定される。前記第１のデータセットが前記組織を特徴付けるデータセットにおける関心領域である場合、前記血管造影データセットにおける対応する血管樹部分である第２の特徴が特定される。前記第１の特徴が血管樹上の関心地点である場合、対応する組織領域又は夫々の血管樹部分及び組織領域を備える関心地点の何れか一方が表示される。前記第１の特徴が前記組織を特徴とするデータセットにおける関心地点である場合、前記対応する血管樹部分又は関心領域及び前記対応する血管樹部分の何れか一方が表示される。]
[0037] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記視覚化は強調する方法で行われる及び／又は選択した特徴及び対応する特徴は融合表現で視覚化される。]
[0038] 強調方式は、重要な又は選択した部分が、例えば前記データの部分だけを示すこと、前記表現を色符号化すること、又は不透明及び透明な表現を用いること、により強調及び／又は選び出される視覚化のモードを示すことができる。例えば、予測される血管領域に対して潅流データのような組織を特徴付けるデータの視覚化において、関心のある血管又は血管セグメントに対し計算された血管領域の組織を特徴付けるデータだけが視覚化される。代わりに、大量の組織を特徴付けるデータは、栄養を送る血管の階層に対して順序付けられ、切り取られる。強調される視覚化に対する他の実施例は、関心のある血管領域をハイライトにする特別なカラーマップの応用である。代わりに、組織を特徴付けするデータにおけるボクセルが関心のある血管又は血管セグメントの供給領域に属している可能性を視覚化するために、メトリック空間における距離のようなある関数を用いて、他のカラーマップが規定されることができる。]
[0039] 強調した可視化を使用することは、第１及び第２のデータセットの複雑な相関関係の解釈並びに評価を容易にすることができる。]
[0040] 融合表現は、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットのような２つ以上の画像又は情報源からの関連する情報を１つの画像に結合する処理により生じることができる。この結果生じる画像は、入力画像よりも多くの情報を含む、又はその情報がより簡単に感知することができる。画像融合のための方法は例えば、ハイパスフィルタリング技術、平均化又は主成分分析に基づいている。代わりに、ソフトウェア又はハイブリッド検出技術を用いて、２つ以上の画像が重畳されることができる。]
[0041] 第１及び第２のデータセットの融合表現の応用は、データを見ること及び分析することに大きな利点がある。例えば、診断時、組織供給血管の明確な分析と組み合わせた融合表現は、局所的な潅流障害と一緒に組織に栄養を送る血管トポロジーでの病変を評価するのに役立つ。]
[0042] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記方法はさらに、血管造影データセットを処理するステップを有する。この血管造影データセットの処理は、血管セグメントと、夫々の血管セグメントから栄養を受けている領域との間における相関関係を発生させる。血管セグメントと、夫々の血管セグメントから栄養を受けている領域との間における相関関係の発生は、組織の潅流の生理学的モデル又は距離メトリックに基づいている。]
[0043] 血管セグメントと、夫々の血管セグメントから栄養を受けている領域との間における前記相関関係の発生は、血管造影データのボクセルと血管セグメントとの間における最小距離を得るためのユークリッド距離変換を含むことができる。この相関関係は、血管セグメント内で測定される局所的な流れ分画にも基づくことができる。]
[0044] 血管セグメントと血管領域との相関関係にとって、３次元の血管造影データセットの測定で取得した各ボクセルνに、取得したデータセットにおける全ての血管Ｂの集合から供給血管セグメントＢｉに対応するセグメント番号又は添え字ｉを割り当てることが必要である。
Ｂｉ⊂Ｂ，ｉ＝１，・・・，ｎ
ここでｎは、取得したデータセットにおける全ての血管Ｂの数である。この血管セグメント又は分岐により供給される全ボクセルの組は、器官のセグメントｉを示すことができる。このボクセルの組はＳｉで示される。]
[0045] セグメント番号ｉのボクセルνへの割り当ては、血管セグメントＢｉがボクセルνに到達する及び供給することができる可能性を表している関数とすることができる。この可能性の測定は、メトリック空間における距離により述べられる。前記メトリックを選択した後、ボクセルνは、この選択したメトリックに対して、ボクセルνへの最短距離を持つ血管セグメントＢｉに割り当てられる。]
[0046] ユークリッド距離変換は、可能なメトリックの選択である。各血管セグメントＢｉに対し、ユークリッド距離ｄｉ（ν）は、



と規定される。]
[0047] 前記距離変換は、各ボクセルνに対し考えられる血管セグメントＢｉへの最短距離を供給し、これを用いて以下の通りメトリックボクセルνが血管セグメントＢｉに割り当てられる。各ボクセルνに対し、全てのｎ個の距離変換にわたる最小の距離値が計算され、夫々の血管Ｂｉのセグメント番号ｉがボクセルνに割り当てられる。
ｄｋ（ν）＝ｍｉｎ｛ｄ１（ν）・・・ｄｎ（ν）｝
ｇ（ν）＝ｋ]
[0048] ｇ（ν）は、次の隣接する血管Ｂｋのセグメント番号ｋをボクセルνに割り当てる関数を示すことができる。]
[0049] 次いで、個々の血管領域を規定するために、同じセグメント番号ｉを持つ全てのボクセルνは、
Ｓｉ＝｛ν｜ｇ（ν）＝ｉ｝
の組に集められる。]
[0050] Ｓｉは、血管セグメント又は分岐により供給される全てのボクセルの組を示すと共に、器官のセグメントｉを示すことができる。]
[0051] 血管領域と血管セグメントとの相関関係に対する方法の精度を向上させるために、他のパラメタが考えられることができる。例えば、骨、裂溝及び靭帯のような潅流の自然の障壁のような関心領域の局所的な組織特徴に関する深い図録の知識が局所的な潅流をさらに正確にモデリングするのに用いられることができる。この知識は、場合によっては検査に使用する装置にあるライブラリに保存されることができる。代わりに、前記知識は、画像分析でよく知られるセグメント化方法を用いて、考えられるデータセットから取り出される。]
[0052] 血管セグメントと血管範囲との相関関係に対する方法のさらなる精度の向上は、血管セグメントＢｉ内で測定される局所的な流れ分画ｆｉを考慮することにより達成される。関数解析は、例えば以下の方法で



局所的な流れ分画ｆｉの測定値を血管領域の予測される位置及び大きさに関連付けるために利用される。
ｓは血管枝固有のタイミングパラメタを示し、このパラメタは局所的な狭窄又は他の病変の程度を表している。前記局所的な流れ分画ｆｉを血管セグメントと血管領域との相関関係に含めるとき、生理学的条件下で、高い流量供給の大きな血管セグメントは、小さな流れ分画の血管セグメントよりも、より大きな組織ベッド及びより大きな血管領域を供給するという事実が説明される。これは、前記相関関係をさらに正確且つ精密にさせる。]
[0053] 集めたデータセットと、第１の特徴及び第２の特徴の間に発生した相関関係と間における妥当性の検査を行う他のステップが可能である。]
[0054] 妥当性の検査は、例えば注入した造影剤の測定される塊の到達時間に基づいて、潅流データのような集めた組織を特徴付けるデータと予測される血管領域と比較することにより行われることができる。この妥当性の検査は、視覚化のような結果の精度に対する検証及び認証として機能を果たすことができる。]
[0055] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記方法はさらに、第１のデータセット、第２のデータセット、第１の特徴、第２の特徴及びこれらの組み合わせを選択的に処理するステップを有する。]
[0056] この選択的な処理は、第１のデータセット、第２のデータセット、第１の特徴、第２の特徴又はそれらの組み合わせに局所的に基づいて適用される動き補償又はノイズリダクションのような技術である。好ましくは、この選択的な処理は視覚化の前に第２の特徴に適用される。]
[0057] 例えば血管領域のような対話形式で規定した特徴に対して画像処理技術の適用は、視覚化した結果の精度を高めるのにかなり役に立つことができる。]
[0058] 本発明の他の例示的な実施例によれば、視覚化装置、ユーザ対話装置及び計算ユニットを有する機器が示される。この機器は、以下のステップ、第１のデータセットを集めるステップ、第２のデータセットを集めるステップ、対話式選択に基づいて第１のデータセットにおける第１の特徴を決めるステップ、第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に選択的に対応するように、前記第２のデータセットにおける前記第２の特徴を特定するステップ、を行うのに適している。]
[0059] 本発明の他の例示的な実施例によれば、前記機器はさらに、第１のデータセット及び第２のデータセットを集めるための装置を有する。第１のデータセット及び第２のデータセットを集めるためのこの装置は、ＣＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置、ＰＥＴ装置、ＭＲ装置、回転Ｘ線装置、超音波撮像装置及び例えば組織学的データセットのような微視的分析からの解剖図録又はデータを有するＰＡＣＳシステムの１つである。]
[0060] その上、前記機器は、造影剤注入システムを有することができる。この造影剤注入システムは、例えばＣＴ及びＸ線撮像用のヨウ素、ＭＲ用のガドリニウム並びに核医学イメージング用のＯ−１５標識水及び／又はＴｃ−９９ｍ配位子を含む物質のような造影剤を患者の血管系に例えば静脈注射で注入することができる。]
[0061] ユーザ対話装置は、入力装置、出力装置又は例えばスクリーンとキーパッド若しくはタッチ式スクリーンのような入力及び出力装置の組み合わせとすることができる。このユーザ対話装置は、例えば血管造影データセットのような第１のデータセット及びその特徴、並びに潅流データセットのような例えば組織を特徴付けるデータセットである第２のデータセット及びその特徴の視覚化を、結合した視覚化で示すのに役立つことがある。]
[0062] 前記計算ユニットは、上述した方法のステップの実施を行う又は引き起こさせるのに適している。その上、そのユニットは造影剤注入システムのようなものに接続される装置、データセットを取得するための装置、及びユーザ対話装置を動作させるのにも適している。さらに、前記計算ユニットは、収集装置から又は代わりにＰＡＣＳのようなシステムからのどちらか一方から前記第１及び第２のデータセットを集めることができる。計算ユニットは、ユーザの命令を自動的に動作させる及び／又は実施するのに適している。さらに、この計算ユニットは、ユーザに選択を要求し、そのユーザの入力を処理することができる。]
[0063] 本発明の他の例示的な実施例によれば、コンピュータプログラム要素を備えるコンピュータ読み取り可能媒体が示される。このコンピュータプログラム要素は、コンピュータ上で実行されるとき、以下のステップ、
−第１のデータセットを収集するステップ、
−第２のデータセットを収集するステップ、
−前記第１のデータセットにおける第１の特徴を対話式選択に基づいて決定するステップ、及び
−前記第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に選択的に対応するように、前記第２のデータセットにおける前記第２の特徴を特定するステップ
をこのコンピュータのプロセッサに行わせる。]
[0064] 本発明の実施例は、別の内容を参照して説明されることにも注意すべきである。特に、幾つかの実施例は、方法形式の請求項を参照して説明されている一方、他の実施例は、装置形式の請求項を参照して説明されている。しかしながら、他が知らされない限り、ある形式の内容に属する特徴の如何なる組み合わせに加え、別の内容に関する特徴間における如何なる組み合わせも、この出願と共に開示されると考えられると、当業者は上記及び以下の記述から推論するであろう。]
[0065] 上記態様並びに本発明の他の態様、特徴及び利点は、以下に記載される実施例から得られることができ、実施例を参照して説明される。本発明は、実施例を参照して以下に詳細に説明されるが、本発明はそれらに限定されない。]
図面の簡単な説明

[0066] 本発明の例示的な実施例によるデータセットを選択式及び対話式に処理するための方法を概略的に表す流れ図を示す。
本発明の例示的な実施例によるトポロジー固有の組織を特徴付けるデータの選択式の視覚化のための方法を概略的に表す流れ図を示す。
本発明の他の例示的な実施例によるトポロジー固有の組織を特徴付けるデータの選択式の視覚化のための方法を概略的に表す流れ図を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられるセグメント化した血管を用いた３次元の血管造影データの視覚化の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられる関心領域及び対応する血管領域に対する血管トポロジーを用いた３次元の血管造影データの視覚化の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられるセグメント化した血管を用いた３次元の血管造影データの視覚化の他の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられる関心領域及び対応する血管領域に対する血管トポロジーを用いた３次元の血管造影データの視覚化の他の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられる対応する血管領域及び栄養を送る血管の視覚化のステップを用いた４次元の組織を特徴付けるデータの視覚化の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例に用いられる対応する血管領域及び栄養を送る血管の視覚化のステップを用いた４次元の組織を特徴付けるデータの視覚化の他の概略的表現を示す。
本発明の例示的な実施例による血管造影データ及び組織を特徴付けるデータセットを結合した視覚化で視覚化するための装置の概略的表現を示す。]
実施例

[0067] 図１は、本発明の例示的な実施例によるデータセットを選択式及び対話式に処理するための、流れ図で示される方法のステップを説明している。] 図１
[0068] 第１のステップＳ０１において、第１のデータセットが収集される。第２のステップＳ０２において、第２のデータセットが収集される。前記第１のデータセットは、血管造影データセット及び潅流データセットのような組織を特徴付けるデータセットの一方とすることができる。前記第２のデータセットは、血管造影データセット及び潅流データセットの夫々のデータセットとすることができる。第３のステップＳ０３において、ユーザは第１の特徴の選択を求められ、このユーザの選択が取得され第１のデータセットにリンクされる。この選択の後、第１の特徴は、特定するステップＳ０４中、第２の特徴と対応してもたらされる。]
[0069] ユーザにより選択された第１の特徴が血管造影データセットにおける血管樹上の関心地点である場合、潅流データセットにおける対応する組織領域である前記第２の特徴は、ステップＳ０５において特定される。この特定の後、前記対応する組織領域又は前記夫々の血管樹部分を備える関心地点及び前記組織領域の何れか一方がステップＳ０７において表示及び／又は処理される。]
[0070] ユーザにより選択される第１の特徴が潅流データセットにおける関心領域である場合、前記血管造影データセットにおける対応する血管樹部分である前記第２の特徴は、ステップＳ０６において特定される。この特定の後、前記対応する血管樹部分又は前記関心領域及び対応する血管樹部分の何れか一方がステップＳ０８において表示及び処理される。]
[0071] 図２は、本発明の例示的な実施例によるトポロジー固有の組織を特徴付けるデータの選択式の可視化のための流れ図に示される方法のステップを説明している。図２に示される例示的な実施例において、ユーザは前記血管造影データセットだけからのみ関心のある特徴を選択することができる。] 図２
[0072] 最初に、ステップＳ１０ａにおいて血管造影データセットが収集される。この血管造影データセットの収集と同時に、収集前に又は収集後に、ステップＳ１０ｂにおいて潅流データセットのような組織を特徴付けるデータセットが収集される。栄養を送る血管トポロジーの血管セグメント化及びモデリングは、血管造影データセットを用いてステップＳ２０において自動的に行われる。次いで、ステップＳ３０において血管造影データセットにおける血管樹上の関心地点の選択がユーザから要求される。ステップＳ４０において、血管セグメントと夫々の血管セグメントにより与えられる領域との間の相関関係が生じる。これらステップの前、後又は同時に、ステップＳ５０において潅流マップを規定するための潅流分析が行われる。最終ステップとして、ステップＳ６０において前記夫々の血管セグメントにより与えられる相関領域内に対応する組織領域と一緒に選択した関心地点を含んでいる血管が視覚化及び／又は処理される。]
[0073] より詳細には、前記方法のステップは以下の通り説明される。最初に、ステップＳ１０ａ及びＳ１０ｂにおいて、夫々の組織範囲の動的潅流の研究と一緒に血管造影が収集される。次いで、ステップＳ２０において前記血管造影データを用いて自動的な血管セグメント化及び栄養を送る血管トポロジーのモデリングが行われる。その後、ユーザは、ステップＳ３０において血管セグメント化の結果に対し、関心のある血管又は関心のある血管階層を規定する。次いで、関心地点から生じる潅流モデルが適用され、均一の組織潅流のモデルは、ステップＳ４０において別々の栄養を送る血管領域を規定すると仮定される。前記関心地点から生じることを目的とするために、血管セグメント化の結果の距離変換は、ユークリッド距離変換を用いて、及び上述したように局所的な流れ画分のような他のパラメタを考慮して計算される。次いで、ステップＳ５０において、よく知られた（グローバルな）方法を用いた潅流分析が行われる。好ましくは、関心のある血管における流れ分析の結果は、潅流分析のより正確な入力関数を規定するのに用いられる。これらステップが実施された後、ステップＳ６０において予測される血管領域に対し潅流データが視覚化される。視覚化の方法に対し、幾つかの可能性が存在し、関心のある血管に対し計算した血管領域の潅流データが単に視覚化されるか、又は栄養を送る血管の階層に対し並べられる及び切り取られる(cropped)潅流データのスタックが視覚化される。代わりに、特別なカラーマップは、関心のある血管領域をハイライトにするのに用いられるか、又はもう１つのカラーマップが例えば上述したような距離メトリックを用いて、潅流データセットにおけるボクセルが関心のある血管の供給領域に属する可能性を視覚化するために規定される。任意に、潅流マップ及び固有の潅流データの後処理ステップ（流れ図には示されない）は、ステップＳ４０においてラベリングの結果に対して行われる。]
[0074] 図３は、本発明の他の例示的な実施例によるトポロジー固有の組織を特徴付けるデータの選択的な視覚化のために流れ図で示される方法のステップを示す。図３に示される実施例において、ユーザは、組織を特徴付けるデータセットから関心領域を選択することができる。] 図３
[0075] 図２と同様に、ステップＳ１０１ａにおいて血管造影データセットが収集され、この血管造影データセットの収集と同時に、収集前に又は収集後に、ステップＳ１０１ｂにおいて潅流データセットのような組織を特徴付けるデータセットが収集される。栄養を送る血管トポロジーの血管セグメント化及びモデリングは、血管造影データセットを用いてステップＳ１０２において自動的に行われる。さらに、図２と同様に、これらステップの前、後又は同時に、ステップＳ１０５において潅流マップを規定するための潅流分析が行われる。図３の実施例において、関心領域に含まれる潅流領域の選択は、潅流分析の結果に基づき、この潅流分析のステップの後でステップＳ１０３においてユーザから要求される。ステップＳ１０４において、血管セグメントと夫々の血管セグメントにより与えられる領域との間の相関関係は、ステップ１０２において血管造影データセットの血管セグメント化に基づく潅流分析の平均時間、その前又はその後に生じる。最終ステップとして、ステップＳ１０６において相関する血管樹部分と一緒に選択した組織領域内にある部分的な潅流マップが視覚化される。] 図２ 図３
[0076] 図３に示される実施例は、図２の実施例に示されるラザーフォワードディレクティッド(rather forward directed)方法の逆を示す。ステップＳ３０におけるような血管樹上に関心地点を規定する代わりに、ユーザはステップＳ１０３において臨床上適切な潅流データをマーキングする。このステップの後、バックディレクティッド潅流分析が開始され、最も高い可能性を持つ夫々の組織体積に栄養を送る血管セグメントを見つけることができる。故に、ユーザが規定した関心領域は、異なる血管領域の予測の組に関連しなければならない。予測される血管領域の次元は主に考えられる血管階層に依存するので、関心のある血管階層の予測される値は、事前設定から計算又は収集されなければならない。] 図２ 図３
[0077] 図４Ａは、本発明の例示的な実施例によるセグメント化した血管を用いた３次元の血管造影データの視覚化の概略的な表現を説明している。そして図４Ｂは、本発明の例示的な実施例による対応する血管領域を用いた図４Ａにおける視覚化の概略的な表現を説明している。]
[0078] 図４Ａ及び図４Ｂにおいて、潅流分析のような組織を特徴付けるデータのトポロジー固有の分析及び人間の肝臓９の視覚化の臨床例が示されている。３次元の血管造影データの収集した組から得られる肝臓の血管樹１において、関心のある動脈３がユーザ、例えば医師により選択される。この関心のある動脈３と同じ階層の全ての血管に対し、前記夫々の血管領域５が計算及び視覚化される。次のステップ（図４Ａ及び４Ｂには図示せず）において、４次元の潅流分析が別々の血管領域５に対し行われる。前記視覚化は、図２に説明される方法の実施例のステップＳ２０、Ｓ３０及びＳ４０に対応している。] 図２
[0079] 図５Ａは、本発明の他の例示的な実施例によるセグメント化した血管を用いた３次元の血管造影データの視覚化の概略的な表現を示す。そして図５Ｂは、本発明の他の例示的な実施例による対応する血管領域を用いた図５Ａにおける視覚化の概略的な表現を示す。図５Ａ及び図５Ｂは、図４Ａ及び図４Ｂに対する血管造影の他の臨床例を示す。]
[0080] 図６Ａは、本発明の例示的な実施例による前記対応する血管領域及び栄養血管の視覚化の以下のステップを用いた４次元潅流データの視覚化の概略的な実施例を示す。] 図６Ａ
[0081] 図３に流れ図で示される方法によれば、トポロジー固有の潅流分析及び人間の肝臓９に対する視覚化の臨床例が示される。４次元の潅流データの取得した組から得られる肝臓の潅流マップ１１において、関心領域１３がユーザにより選択される。関連する肝臓の血管樹１の血管領域５が分析され、ユーザが規定した潅流領域１３に栄養を送る血管セグメント１５を特定する。図６Ｂは図６Ａに対する他の臨床例を血管造影で示す。] 図３ 図６Ａ 図６Ｂ
[0082] 図７は、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットを結合した視覚化で視覚化するための機器の概略的な表現を説明する。機器２１は、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットの取得を行うための装置２３を有する。さらに、前記機器２１は、ユーザ対話装置２７、視覚化装置３１及び計算ユニット２９を有する。前記機器２１の構成要素は、互いに相互接続されている。] 図７
[0083] 「有する」という用語は、他の要素を排除するものではなく、複数あることを述べないことが、それが複数あることを排除するものではないことに注意すべきである。さらに、別の実施例により説明される要素が組み合わされてもよい。請求項における参照符号は、これら請求項の範囲を接合するとは考えるべきではない。]

权利要求:

請求項1
データセットを選択式及び対話式に処理する方法であり、−第１のデータセットを収集するステップ、−第２のデータセットを収集するステップ、−前記第１のデータセットにおける第１の特徴を対話式選択に基づいて決定するステップ、及び−前記第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に選択的に対応するように、前記第２のデータセットにおける前記第２の特徴を特定するステップを有する方法。
請求項2
前記第１の特徴、前記第２の特徴、並びに前記第１及び第２の特徴の組み合わせの１つを視覚化するステップをさらに有する請求項１に記載の方法。
請求項3
前記第１のデータセットは、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットの一方であり、前記第２のデータセットは、血管造影データセット及び組織を特徴付けるデータセットの夫々他方であり、前記血管造影データセットは血管樹に関するデータを含み、並びに前記組織を特徴付けるデータセットは、組織の特徴に関するデータを含んでいる請求項１又は２に記載の方法。
請求項4
ユーザは第１の特徴の選択を求められ、前記ユーザの選択が取得され、前記第１のデータセットにリンクされ、並びに前記特定するステップ中、前記第１の特徴は前記第２の特徴に対応してもたらされる請求項１、２又は３に記載の方法。
請求項5
前記第１の特徴が前記血管造影データセットにおける前記血管樹上の関心地点である場合、前記組織を特徴付けるデータセットにおける対応する組織領域である前記第２の特徴が特定され、及び前記第１の特徴が前記組織を特徴付けるデータセットにおける関心領域である場合、前記血管造影データセットにおける対応する血管樹部分である第１の特徴が特定され、前記第１の特徴が前記血管樹上の関心地点である場合、前記対応する組織領域又は前記夫々の血管樹部分及び組織領域を備える前記関心地点の何れか一方が表示され、並びに前記第１の特徴が前記組織を特徴付けるデータセットにおける関心領域である場合、前記対応する血管樹部分又は前記関心領域及び前記対応する血管樹部分の何れか一方が表示される、請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法。
請求項6
前記視覚化は強調する方法で行われ、前記選択した特徴及び対応する特徴は融合表現で視覚化される請求項２乃至５の何れか一項に記載の方法。
請求項7
前記血管造影データセットを処理するステップをさらに有する請求項３乃至６の何れか一項に記載の方法において、前記血管造影データセットを処理することは、血管セグメントと前記夫々の血管セグメントから栄養を受けている領域との間に相関関係を発生させ、及び前記血管セグメントと前記夫々の血管セグメントから栄養を受けている領域との間の前記相関関係の発生は、前記血管セグメント内で測定される局所的な流れ画分に基づいている方法。
請求項8
前記第１のデータセット、前記第２のデータセット、前記第１の特徴、前記第２の特徴及びそれらの組み合わせを選択的に処理するステップをさらに有する請求項１乃至７の何れか一項に記載の方法。
請求項9
視覚化装置、ユーザ対話装置、並びに第１のデータセットを収集するステップ、第２のデータセットを収集するステップ、前記第１のデータセットにおける第１の特徴を対話式選択に基づいて決定するステップ、及び前記第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に対応するように、前記第２のデータセットにおける前記第２の特徴を特定するステップ、を行うのに適した計算ユニットを有する機器。
請求項10
第１のデータセット及び第２のデータセットを収集する装置をさらに有する請求項９に記載の機器において、第２のデータセット及び第２のデータセットを収集する前記装置は、ＣＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置、ＭＲ装置、回転Ｘ線装置、顕微鏡装置、超音波撮像装置及びＰＡＣＳシステムの１つである機器。
請求項11
コンピュータプログラム要素を備えるコンピュータ読み取り可能媒体において、前記コンピュータプログラム要素は、コンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータのプロセッサに第１のデータセットを収集するステップ、第２のデータセットを収集するステップ、前記第１のデータセットにおける第１の特徴を対話式選択に基づいて決定するステップ、及び前記第１のデータセットにおける前記第１の特徴が前記第２のデータセットにおける第２の特徴に選択的に対応するように、前記第２のデータセットにおける前記第２の特徴を特定するステップを行わせるコンピュータ読み取り可能媒体。