JP2010517633A - 中空臓器を通る３ｄ経路計画のためのシステム - Google Patents

Abstract

方法および装置は、患者内の中空の分岐臓器を通る経路を計画する補助をし、その後の内視鏡下手技を最適化する。臓器および臓器に関連する後続の内視鏡下手技に関する情報が提供される。次いで、提供される情報から導出される解剖学的、内視鏡デバイスの、または手技特有の制約を考慮して、臓器内の標的着目領域（ＲＯＩ）への最も適切な誘導可能経路または複数の経路が識別される。方法は、経路に沿った各部位における観察方向を修正し、物理的に意味のある誘導方向を提供または後続のライブ内視鏡下手技の要件を反映するステップを含んでもよい。既存の経路は、必要に応じて、臓器を越えて、ＲＯＩまでさらに延長してもよい。提供される情報は、回避すべき位置または臓器を画定する解剖学的制約、特有の幾何学的位置内の経路を制限する解剖学的制約、または最も適切な経路を選択するための測定基準を含んでもよい。

Description

（関連出願の引用）
本願は、米国仮特許出願第６０／８８７，４７２号（２００７年１月３１日出願）および米国特許出願第１２／０１８，９５３号（２００８年１月２４日出願）に基づく優先権の利益を主張する。両出願の内容全体が本明細書において参照により援用される。

（政府資金援助）
本研究は、一部、ＮＩＨの国立癌センターからの助成番号ＣＡ０７４３２５による支援を得ている。米国政府はこの発明における権利を有し得る。

（本発明の技術分野）
本発明は、概して、医療用撮像に関し、特に、患者内の中空の分岐臓器にアクセスするための３次元（３Ｄ）経路計画および延長のためのシステムと方法とに関する。

医師は、日常的に、３次元（３Ｄ）医療用撮像方法を利用して、患者内の中空の分岐臓器にアクセスする。そのような臓器の実施例は、肝血管系、心血管系、および胸部の気道を含む。^１-３ これらの臓器を検査するために使用される３Ｄ医療用撮像モダリティの実施例は、多列検出器コンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）および磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）である。^４ 多くの場合、医師は、標的着目診断領域（ＲＯＩ）に到達するために、臓器を通して誘導する経路を見つけなければならない。臓器を通しての誘導は、仮想的（単に３Ｄ画像から導入されるデータ内において）であってもよく、または内視鏡等のデバイス（後続のライブ手技において、臓器を通して移動される）によるものであってもよい。^{１，３，５−７} 各状況においては、標的位置への臓器を通る適切な経路の決定が困難である場合が多い。

肺癌は、米国において最も死に至る可能性の高い癌の形態であって、全癌死亡数の約３０％を占め、５年生存率は１５％を下回る。^８ 肺癌を決定するために使用される最先端のワークフローは、２つの段階から成る。（１）ＭＤＣＴスキャン画像形態の３Ｄ立体医療用画像の取得および分析と、（２）気管支鏡検査である。^{５，９−１１}
段階１の際、医師は、３Ｄ ＭＤＣＴ画像の一連の２次元（２Ｄ）軸平面スライス画像を手動でスクロールし、疑わしい結節および他の異常を識別する。特定の着目診断領域（ＲＯＩ）の３Ｄ位置および形状を決定すると、医師は、ＲＯＩに到達するために、気道ツリー（複雑な分岐構造）を通る適切な経路を決定する。胸部の疑わしい末梢結節へのそのような経路を画定することは、（１）気管のいくつかの気道世代が、通過される必要があり、（２）気道横断面は、所与の軸平面データに対し、斜めに配向されており、および（３）経路が通過される場合、気道ツリーは、継続的に分岐するため、特に困難である可能性がある。^{１２−１３}
気管支鏡検査の際、医師は、静的ＭＤＣＴデータにおいて頭の中で画定された経路を内視鏡によって撮影された動的映像に変換し、気道ツリーを通して誘導しなければならない。最良の状況下でさえ、ＭＤＣＴデータおよび映像送出に示される内視鏡、気道、および標的ＲＯＩ間の３Ｄ関係を頭の中で画定することは困難である。呼吸運動、咳、および気道壁を越えて位置するＲＯＩを観察できないことは、タスクをより困難にする。以前の研究は、医師の間での気管支鏡検査性能大きく変わることを示しており、これらの困難点を確認している。^１４
コンピュータベースの画像分析技術は、経路計画タスクを容易にするのに役立ち得る。画像分割方法は、気道ツリーに属する画像ボクセル（ｉｍａｇｅ ｖｏｘｅｌ）を識別する。^{１５−１８} 中心線分析方法は、気道ツリーの軸構造を決定する。^{１９−２４} ともに、気道ツリー分割および中心線分析演算は、気道ツリーおよびＲＯＩの３Ｄ視覚化に対する入力を提供する。異なる視覚化技術と相互作用することによって、ＲＯＩへの経路は、手動で画定することができる。しかしながら、中心線分析および分割演算によって提供される付加的情報をもってさえ、手動経路画定は、依然として、困難なタスクである。

適切な経路を手動で選択することの困難性は、図１に示されており、ここで、経路選択は、統合された３Ｄ医療用画像視覚化システムの使用に基づく。図は、胸部の２つの加重和投影を示しており、左投影は、前頭面で計算され、右投影は、矢状面で計算されている。^１０ Ｋｉｒａｌｙらの自動中心線分析方法^２０から導出される気道ツリーの中間軸および末端ＲＯＩは、投影上でオーバーレイされる。３Ｄ ＭＤＣＴ画像サイズは、５１２×５１２×７０６であって、Δｘ＝Δｙ＝０．６７ｍｍ、Δｚ＝０．５０ｍｍを有する（事例２１４０５．３ａ）。ＲＯＩへの経路は、前頭面投影上の気管から末端位置への軸路の１つを選択することによって、手動で画定される。本像では、ＲＯＩに接近するように見えるため、本経路が選択される。しかしながら、矢状面像では、本経路は不適切であることが分かる。気道が、胸部の前方で終端する一方、ＲＯＩは、後部に位置する。

先の実施例は、経路計画の問題点を示す。薄スラブ視覚化、３Ｄ気道、表面、およびＲＯＩのレンダリング、ならびに気道測定の定量的プロット等の２Ｄ、３Ｄ、および定量的視覚化技術の補助をもってさえ、手動による経路計画は困難である。^{２５−２８} 中心線分析技術は、２００を上回る主な気道を通る個別の通路を生成する場合がある。その結果、最良の気道路を選択することは、骨の折れるタスクである。さらに、気道ツリー分割方法は、時として、ＲＯＩへつながり得る小さい気道を見逃す場合がある。したがって、気道を通って抽出される通路は、特定のＲＯＩに到達するために、不十分に画定される可能性がある。

３Ｄ医療用画像から分岐解剖学的構造の中心線を抽出する多くの研究が存在する。^{１９−２４} 中心線は、そうでなければ、立体画像から頭の中で抽出される必要がある情報を医師に提供する。それらは、臓器のトポロジーを画定し、それを通る一式の潜在的経路を提供する。しかしながら、複雑な着目分岐臓器は、多くの独自の通路を含む。したがって、許容可能なＲＯＩへの経路を見つけるために、多数の通路を手動で検索することは、厄介である。我々の方法は、本検索を迅速に行い、最も有望なＲＯＩへの経路を提供する経路を決定する。既存の中心線分析方法によって決定される通路内に適切な経路が存在しない場合、本方法は、３Ｄ医療用画像を分析し、分岐臓器の以前に検出されていない部分の位置を用いて通路を増やす。

気管支鏡デバイス通路計画における以前に行われた最も広範な研究は、Ｋｕｋｕｋによるものであって、気管支鏡手技を行うために、挿入深度、回転角度、先端のたわみ量、および針挿入長等の一式のパラメータを定義することを目標とした。^{２９−３１} これらのパラメータを決定するために、方法は、所定の標的位置への移動に伴って、気道ツリー内の気管支鏡の構成を正確にモデル化する。方法は、気道ツリー分割から導出される表面を利用して、気道の幾何学的境界を決定する。方法は、３Ｄ医療用画像を利用せず、代わりに、気道ツリーを表す表面に依存するため、臓器の断面は、分割技術の不完全性によって、正確にモデル化されない場合がある。他の入力は、気道ツリー内の内視鏡の概算終端位置（経路目的地点）、ならびに内視鏡直径、曲げ半径、および堅い内視鏡先端長等の物理的内視鏡パラメータを含む。これらの入力を使用して、方法は、特定の位置へ誘導するために必要なパラメータを提供する。しかしながら、標的位置は、元の気道ツリー分割内に制限され、先験的に既知である必要がある。

Ａｕｓｔｉｎによって提案された中心線決定方法は、「正面から」標的ＲＯＩに接近する重要性をその計算に含めていた。^３２ 方法は、まばらに画定された中心線を通る通路を決定する。通路に沿った任意の位置に最短である分離した通路上の位置を決定することができる。最短の分離した通路の位置は、この通路が標的位置を超過しないように選択される。我々が提案する方法は、本アイディアに基づいて構築され、元の中心線位置を越えて延長され得る複雑な複数ボクセルのＲＯＩへの経路を決定する。

Ａｕｓｔｉｎによって提案された方法と同様に、Ｍｏｒｉらは、臓器の中間軸に沿って、空間内の任意の位置に最短である目的地点への経路を記述している。^３３ 本方法では、経路は、通過する臓器セグメントを記述する解剖学的ラベルを用いて増やされる。

Ｈｅｎｇらは、経路の開始および終了点の両方のユーザ入力を必要とする対話型通路生成方法を提案した。動的プログラミングを利用することによって、本方法は、通路を決定する際、画像内の低品質領域を通過することができる。しかしながら、低画像品質または曖昧に画定された気道の領域では、ユーザは、許容可能な結果を達成するために、複数の「シード点」を提供する必要がある場合がある。本方法は、通路を確実に画定するが、自動経路計画を完全に達成するわけではない。

気管支鏡経路を決定するための別の方法は、Ｇｅｉｇｅｒら^１３ によって提案されており、本方法は、肺血管の使用を模索しており、彼らは、肺血管がＲＯＩ位置への代理通路として、気道自体よりも３Ｄ医療用画像中で検出が容易であると主張する。この方法は、気道位置と血管位置との間の密接な相関を前提とする。しかしながら、本相関の有無または正確性は、保証されていない。

また、Ｇｅｉｇｅｒらは、医師が管腔内位置から観察した場合、気道壁上に投影されるＲＯＩを観察可能にする視覚化方法を提案している。^３５ 本研究は、自動経路計画を断念し、医師が概算経路（気管支鏡）目的地点を既知であることが必要となるが、針の配置を補助する。我々は、過去に、類似技術を使用したことがあり、同程度の情報を提示する視覚化ツールを我々の方法の経路検証段階に組み込む。^１０
Ｈａｉｇｒｏｎらによって提案されたもの等の仮想血管造影のためのアプローチは、画像事前処理をほとんど必要としない。^３６ 誘導および経路計画は、「能動的視覚」によって制御され、特定の位置における場面の外観によって、方法の誘導決定を駆動する。本アプローチでは、分割および中心線分析は、本質的に「オンザフライ」で行われ、方法は、所定の終点への進行に伴って、分岐構造のトポロジーを構築する。本方法は、気道ツリーの場合によくあるように、臓器の分割が困難である場合、適切な経路を決定できない場合がある。

立体医療用画像に示される生体構造の仮想誘導および視覚化は、多くの研究の主題である。^{３７−４０} 多くの場合、ＲＯＩが、その細胞構成を決定するために、生検を行われる必要がある気管支鏡検査の場合と異なり、仮想内視鏡検査自体が、最終目標である。これは、特に、仮想結腸鏡検査の場合であって、目標は、後続の手技を排除することである。Ｋａｎｇらの研究は、必ずしも臓器中心線ではない結腸を通して、通路（３Ｄ位置および観察方向）を画定することを模索する。代わりに、通路は、ポリープ検出を対象とする。^４２ 方法は、結腸の仮想フライスルーのために最適化される通路を画定する。目標は、可能な限り長い間、医師が、ポリープを検出する機会が得られるように、結腸壁の各断面を継続的に示すことである。仮想結腸鏡検査および類似仮想手技では、方法は、特定のＲＯＩへ誘導するための最良の経路を見つけることではなく、ＲＯＩを露出するための経路を最良に画定することを模索する。

Ｆｕｊｉｉらの研究は、低侵襲的神経外科手術のための適切な経路を見つけることを模索する。本方法では、モデル脳の範囲内のボクセルは、局所コストが割り当てられる。これらのコストは、切開および接触等、異なる手術事象の悪影響に相当する。ボクセルコストは、神経学の専門家の蓄積知識に従って割り当てられる。

要するに、種々の臓器を通る「通路」または「経路」を画定することを模索する多くの研究が存在する。これらの通路／経路は、画像の仮想問い合わせのためだけに存在してもよく、または後続の内視鏡下手技を促す方法で画定されてもよい。しかしながら、内視鏡デバイスの物理的特性、解剖学的制約、および手技特有の制約を考慮して、立体画像内の正確に画定されたＲＯＩへの実行可能な通路を見つけ、また、必要に応じて、分割を越えて経路の延長を可能にする方法は存在しないようである。

本発明は、患者内の中空の分岐臓器を通る経路を計画し、その後の内視鏡下手技を最適化するための方法および装置に属する。適用臓器の実施例は、血管系および胸部の気道を含むが、本発明は、これらに制限されず、消化管、生殖器系、導管、および任意の他の通路に適用されてもよい。

方法によると、臓器および臓器に関連する後続の内視鏡下手技に関する情報が提供される。次いで、提供される情報から導出される解剖学的、内視鏡デバイスの、または手技特有の制約を考慮して、臓器内の標的着目領域（ＲＯＩ）への最も適切な誘導可能経路または複数の経路が識別される。

方法は、経路に沿った各部位における観察方向を修正し、物理的に意味のある誘導方向を提供または後続のライブ内視鏡下手技の要件を反映するステップを含んでもよい。既存の経路は、必要に応じて、臓器を越えて、ＲＯＩまでさらに拡張されてもよい。

提供される情報は、回避すべき位置または臓器を画定する解剖学的制約、特有の幾何学的位置内の経路を制限する解剖学的制約、または最も適切な経路を選択するための測定基準を含んでもよい。例えば、経路が、あらゆる適用される解剖学的、デバイス、および手技上の制約を満たすように、測定基準は、ＲＯＩへの最接近経路を画定してもよい。

また、情報は、ＲＯＩの画定または臓器の分割を含んでもよく、それを通して、誘導は、内視鏡デバイスによって、３Ｄ画像または実際の臓器において生じる。情報は、分割された臓器の中心軸または複数の軸、ならびに内視鏡デバイスのパラメータ記述を含んでもよい。パラメータ記述は、例えば、内視鏡デバイスの直径、可撓性、または他の物理的特徴、あるいは主要内視鏡デバイスと併せて使用され得る補助デバイスの記述を含んでもよい。情報は、多列検出器コンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）胸部画像等の診断器具を通して導出されてもよい。

また、本発明のシステムレベルの実装も開示される。

図１は、分岐臓器における適切な経路を手動で選択する困難性を示す。 図２は、異なる構造の視覚的描写である。 図３は、各方法の入力、アルゴリズム、および出力を含む、自動経路計画のための統合された方法の集合のグラフィック表示である。 図４は、いくつかのデバイスおよび手技特有の制約を示す。 図５は、１次元における検索距離Ｎの値を示す。 図６は、経路計画コンピュータプログラムの図である。 図７は、経路計画コンピュータプログラムの異なる図である。 図８Ａは、表面レンダリングされた経路の図を示す。 図８Ｂは、本位置におけるＣＴデータを示し、気道直径は、４．１ｍｍである。 図８Ｃは、経路目的地点近傍の気道表面およびＲＯＩの管腔内像を示す。 図８Ｄは、通路、経路、およびＲＯＩを伴うＣＴデータの加重和前頭面投影を示す。 図９Ａは、中心線、延長部、およびＲＯＩの３Ｄ表示を示す。 図９Ｂは、図９Ａの拡大図である。 図９Ｃは、ＲＯＩ、中心線、および延長部、ならびに延長部が横断するスライス画像の拡大図を示す。 図１０は、末端肺結節ＲＯＩに到達するために延長された通路を有する、経路の異なる視覚的表示を示す。 図１１Ａ−１１Ｈは、右肺上葉の前部内のＲＯＩに到達するために、観察方向が修正され得る様子を示す。

我々は、中空分岐臓器を通して後続の誘導を補助する、３Ｄ画像に基づく自動経路計画作成のための方法を開発した。我々の研究では、胸部ＭＤＣＴ画像に焦点を当てており、多くの場合、肺癌の治療および評価のために、気道ツリーを通して誘導することを目標とする。本パラダイムでは、我々は、結腸または気道ツリー等の管状臓器の患者特有のモデル内に含まれる経路に制限した。

本発明は、３Ｄ経路計画のための自動技術に属し、（１）標的ＲＯＩへの最接近通路を捜し出し、（２）ＲＯＩに到達するように、必要に応じて、未完成通路を延長する。３Ｄ医療用画像が与えられると、我々の方法は、入力として、（１）正確に画定されたＲＯＩ、（２）内視鏡デバイスが誘導される分岐臓器の分割、（３）分割された臓器を通る中心線（通路）、および（４）内視鏡デバイスのパラメータ記述を採用する。

我々は、分岐臓器分割および中心線抽出のための既存方法を使用する。次いで、これらの入力を使用して、我々の方法は、（１）ＲＯＩへの最接近経路を識別し、（２）内視鏡デバイス、手技上、および解剖学的制約を考慮して、誘導可能な最接近経路を識別し、（３）必要に応じて、既存の通路を延長し、ＲＯＩへの経路を完成させ、および（４）経路に沿った各部位における観察配向を修正し、特有の視覚化または後続のライブ手技を反映する。

ＲＯＩへの経路を決定する際、我々は、パラメータを導入し、可能性のある内視鏡デバイス、解剖学的、および手技特有の制約を考慮する。ＲＯＩへの経路を決定するために、我々は、事前設定制約を満たし、ＲＯＩ近傍にある通路を見つける。ある場合には、分割された臓器および抽出された中心線は、標的への実行可能な経路を提供するわけではない。これらの状況では、我々は、分割された着目臓器からＲＯＩへの有向検索を行うことによって、既存の通路を延長する。方法は、コンピュータベースのソフトウェアパッケージに統合されている。ヒト３Ｄコンピュータ断層撮影胸部画像の結果は、方法の有効性を示す。

（方法の概説）
本セクションでは、胸部気道を通る経路を見つけるステップに焦点を当て、経路計画問題に対する我々のアプローチを説明する。分岐臓器およびその中間軸の表示、方法への入力、および出力の議論から開始する。次いで、我々の統合された方法の集合の概説を提供する。

（分岐臓器および経路表示）
臓器を通るＲＯＩへの経路の決定は、臓器およびＲＯＩの３Ｄグレースケール医療用画像Ｉを必要とする。Ｉから、画像分割ルーチン（例えば、Ｋｉｒａｌｙらのもの^１６ ）は、着目臓器を画定するバイナリ３Ｄ画像Ｉｓを生成する。我々は、Ｋｉｒａｌｙらの従来技法を使用して、Ｉｓの中間軸を記述する。^２０
集合的に、全中間軸の集合は、ツリーＴ＝（Ｖ，Ｂ，Ｐ）を含み、式中Ｖ＝｛ｖ１，．．．，ｖＬ｝は、観察部位の集合であって、Ｂ＝｛ｂ１，．．．，ｂＭ｝は、枝の集合であって、Ｐ＝｛ｐ１，．．．，ｐＮ｝は、通路の集合であって、Ｌ、Ｍ、およびＮは、整数≧１である。観察部位ｖ＝（ｓ，ｄ）は、個々に中間軸を表すデータ構造であって、ｓは、観察部位の３Ｄ位置（ｘ、ｙ、ｚ）に対応し、ｄは、その配向に対応する。配向は、２つの方向ベクトル：

を含む。

は、接線方向であって、

は、上方向である。枝ｂ＝｛ｖａ，．．．，ｖｌ｝，ｖａ，．．．，ｖｌIＶは、臓器のトポロジー的に有意な点間の連結された観察部位を組み合わせる。トポロジー的に有意な点は、臓器の起点（付根）、臓器の分岐点、および終点を含む。枝は、それぞれ、枝の開始および終了を画定する２つであって、２つのみであるトポロジー的に有意な点を含んでいなければならない。通路ｐ＝｛ｂａ，．．．，ｂｍ｝，ｂａ，．．．，ｂｍIＢは、一式の連結された枝を含む。通路は、枝付根ｂ１から開始し、Ｉｓの端部で終端しなければならない。

我々は、経路データ構造ｒ＝｛ｖＡ，．．．，ｖＤ｝を用いて、これらのデータ構造を拡大する（一部は、ｖIＶであって、その他は新しく、連結された観察部位の集合から成る）。経路に沿った最終観察部位ｖＤは、経路目的地点であって、ＲＯＩ近傍に位置する。元のツリー内で適切な経路が見つからない場合、我々の統合された方法の集合は、付加的観察部位を元のツリーに付加することによって、Ｉｓを越えて臓器の画定を延長する。付加された観察部位は、元のツリー内の観察部位と併せて、ＲＯＩ近傍で終端する新しい通路を画定する。我々は、通路に沿って新しく画定される部位を通路延長と称する。

図２は、これらの異なる構造の視覚的描写を提供する。元の臓器分割は、平滑な境界内に含まれる。中間軸ツリーは、分割内の円形観察部位によって表される。ＲＯＩは、六角形として示される。図の上部のＲＯＩへの経路は、元のツリー内に完全に含まれる。図の下部では、ＲＯＩへの経路は、通路延長を必要とする。

（入力）
統合された方法の集合によって必要とされる入力が、以下に提供される。
１．着目生体構造の３Ｄ医療用画像データ。例えば、３Ｄ ＭＤＣＴ画像。
２．３Ｄ医療用画像データ内の所定の着目診断領域（ＲＯＩ）。ＲＯＩは、手動で、半自動的に、または自動的に画定されてもよい。ＲＯＩの実施例は、疑わしい末端癌結節、中心胸部リンパ節、湿潤、または他の疑わしい胸部腫瘤であり得る。
３．着目生体構造の事前分割された領域。例えば、分割された気道ツリー。
４．自動的に事前演算されたツリー。例として、ツリーは、肺気道の中心軸であり得る。ツリー内の各観察部位は、随意に、生体構造内のその位置を記述する解剖学的ラベルを用いて拡大することができる。肺では、これらのラベルは、葉およびセグメントの割当を提供し得る。
５．手技特有の経路の要件。実施例として、要件は、経路目的地点における内視鏡の配向が、器具が内視鏡の作業チャネルからＲＯＩへ延びることが可能である等であってもよい。
６．内視鏡の寸法および機械的曲げ特性。経路演算は、後の介入内視鏡検査のための実際の内視鏡の実行可能な軌道を計算するために、内視鏡の制約を使用してもよい。
７．解剖学的要件。解剖学的要件の例は、介入内視鏡下手技によって、主要血管または他の傷つきやすい解剖学的領域が穿刺され得る位置および配向で、候補経路が終端しないことであってもよい。

（出力）
統合された方法の集合は、ＲＯＩへのＮ個の最接近経路を出力する。各経路は、３Ｄ医療用データ内の一連の観察部位から成る。経路は、気道ツリーの気管等の着目生体構造の基部から開始し、可能な限りＲＯＩ表面の近くで終了する。経路に沿った観察方向は、随意に、後続のライブ手技における場合のように、各観察部位が配向されるよう修正することができる。各方法の入力、アルゴリズム、および出力を含む、自動経路計画のための統合された方法の集合のグラフィック表示が、図３に提供される。各方法のアルゴリズムへの入力は、平行四辺形中に提供される。各方法のアルゴリズムは、四角形内に含まれる。アルゴリズムの列挙は、本セクションの後半の提示と一致する。各方法の右側の丸い形は、方法の最終出力を提供する。

（統合された方法）
本セクションは、統合された方法の集合の概説を提供する。各方法の特有のアルゴリズムおよび数学的詳細は、後述される。各構成要素の目的は、以下に要約される。
方法１：ＲＯＩに最接近する経路を決定する。ＲＯＩに最も近い目的地点を有する、入力ツリーＴ内に含まれる経路を見つける。
方法２：ＲＯＩに最接近し、また、デバイス、手技上、および解剖学的制約を満たす経路を見つける。特定のデバイスに対し誘導可能であって、許容可能な位置で終端し、ＲＯＩに最も近い目的地点を有する、Ｔ内に含まれる経路を見つける。
方法３：未検出の通路を見つける。Ｔ内に含まれる最接近経路が、適切にＲＯＩに到達しない場合、Ｉ内の着目臓器の未検出セグメントに対し、有向検索を行う。
方法４：制約を満たす位置近傍の未検出の通路を見つける。デバイス、手技上、および解剖学的制約を満たす位置から、着目臓器の未検出のセグメントに対し、有向検索を行う。
方法５：手技に適切な観察方向を決定する。決定された経路に沿った各観察部位における適切な誘導方向を計算し、実行される手技を反映する。

セクションの残りは、方法のそれぞれのさらなる詳細を提供する。

（方法１：元のツリー内に留まる）
本方法は、ＲＯＩに最接近する経路を見つけるが、経路検索は、入力臓器ツリーＴ内の観察部位Ｖの集合に制限される。最初に、ＲＯＩｐｃへの最接近通路が見つけられる。経路目的地点ｖＤは、ＲＯＩに最も近いｐｃ上の観察部位である。多くの場合、本単純方法は、最小限の演算複雑性を伴って、許容可能な経路をもたらす。許容可能な経路を見つけるより良い機会を求めて、複数の経路が見つけられる。方法は、それぞれ、違ったツリー構成要素（観察部位、枝、または通路）上の目的地点を有する、Ｎ個の最接近経路を出力する。

最接近経路を見つけるために、各３Ｄ観察部位からＲＯＩへの距離が決定される。通路等のＲＯＩは、空間内の離散３Ｄ点（ボクセル）の集合によって表される。方法は、各離散観察部位に対し、最小ユークリッド距離を有するＲＯＩボクセルを見つける。距離の計算は、多くの３Ｄ立体医療用画像の異方性を考慮する。

それが属する枝および通路ならびにＲＯＩへの最小距離に関する情報を含む各観察部位は、優先待ち行列に挿入される。Ｎ最接近部位は、Ｎ個の部位が違ったセグメント上で見つけられるまで、ＲＯＩからの昇順距離で優先待ち行列から値を取り出すことによって見つけられる。性能の理由から、距離は、ＲＯＩ表面上のそれらのボクセルだけに対して計算される。このように経路を決定するための手順は、アルゴリズム１に概略される。

アルゴリズム１：最接近経路。Ｎ個の最接近経路を見つけるための手順であって、それぞれ、違ったツリー構成要素における目的地点を有する。

（方法２：付加的物理的制約を満たす）
方法１によって見つけられる絶対最接近経路は、３Ｄデータの仮想検査または可能性のある後続のライブ手技に準最適な結果をもたらしてもよい。最接近経路目的地点は、多くの場合、ＲＯＩが、経路目的地点において、接線方向にほぼ直角となるように位置する。したがって、ＲＯＩは、仮想技術において可視ではないか、または内視鏡デバイスの先端から真っ直ぐに延長するツールによって到達可能ではない場合がある。他の場合では、臓器狭窄を越えて位置する場合、または経路があまりに大きな湾曲を有する場合、経路目的地点は、内視鏡デバイスによって到達不可能である場合がある。これらの問題を緩和するために、本方法は、候補経路が、使用される内視鏡デバイスの物理的特徴、実行される手技、および生体構造に関連する制約を満たすことを必要とすることによって、方法１に基づいて構築される。これらの制限は、以下を含む。
１．内視鏡直径
許容可能な経路に沿った全観察部位は、最小直径閾値を上回らなければならない。手技が、臓器内に挿入されるあるサイズの内視鏡デバイスを必要とする場合、本制約は、デバイスが、経路全体に沿って、臓器内に適合可能であることを確実にする。
２．分岐角度
許容可能な経路に沿った全観察部位は、分岐角度閾値以下の分岐角度を有していなければならない。手技が、臓器内に挿入されるある可撓性の内視鏡デバイスを必要とする場合、本制約は、デバイスが、経路を通して曲がり可能であることを確実にする。
３．ＲＯＩ／観察部位位置の幾何学形状
実行可能な経路目的地点は、ＲＯＩボクセルの十分な割合および／または最小容積が、「診断視野」内にある地点である。内視鏡デバイスが、ＲＯＩ（針生検等）と相互作用する必要がある場合、本制約は、デバイスが、相互作用可能なように、ＲＯＩに接近することを確実にする。
４．解剖学的制限
経路目的地点は、臓器内の適切な位置にあるべきである。例えば、気管支鏡手技上の制約は、目的地点が、主要血管の穿刺を妨げる位置にあって、そのような配向を有することであってもよい。別の制約は、目的地点が、標的ＲＯＩと同じ肺葉内に位置することであってもよい。手技が、ＲＯＩと相互作用するために、針または他の種類のツールを必要とする場合、後者の制約は、経路目的地点からＲＯＩへツールを延長する際、肺葉が穿刺されるのを防止する。

図４は、いくつかのデバイスおよび手技特有の制約を示す。セクション（Ａ）は、内視鏡先端の単純モデルを示す。特有の経路目的地点に到達するためのその能力を決定するデバイスの３つの最も重要な特徴は、その直径（狭窄を越えること、または臓器の小末端位置に適合できない場合がある）、その曲げ角度（急な曲がり角に対応できない場合がある）、およびデバイスの作業チャネルから延長するツール長である。ツール長は、ＲＯＩに対し、どれだけ近くに経路がある必要があるかを決定する。セクション（Ｂ）は、「正面から」ＲＯＩに接近する必要性を示し、内視鏡先端に位置する診断視野によって定量化される。セクション（Ｃ）は、分岐臓器の切断面を示す。臓器は、特に、分岐領域では、必ずしも円筒形ではない。したがって、「最小直径」は、内視鏡が特定の位置に適合可能かどうかの指標を提供する。最後に、セクション（Ｄ）は、大分岐角度を有する枝間の位置における内視鏡（青色）を示す。内視鏡が、十分に可撓性でない場合、これらの大きな湾曲領域を通して移動できない場合がある。

アルゴリズム２は、候補となる制約を満たす経路目的地点を決定するための手順を概略する。本アルゴリズムの出力は、アルゴリズム１への入力となり、次いで、それぞれ、異なるツリー構成要素上の目的地点を有するＮ個の最接近経路を見つける。

アルゴリズム２：制約に一致する部位。デバイスおよび解剖学的制約を考慮して、アクセス不可能である、または特有の手技を行うために許容できないＲＯＩに対する配向を有する観察部位を排除するための手順。これらの計算後も残る観察部位は、候補経路目的地点である。

（方法３：既存の通路をＲＯＩ近傍へ延長する）
いくつかの状況では、入力ツリー内の通路の集合は、ＲＯＩに適切に到達する経路をもたらさない場合がある。３Ｄ画像の不完全性および患者状態の変動によって、分割手順は、着目臓器を完全に画定することができない場合がある。中心線分析方法は、臓器分割から臓器のツリーを抽出するため、分割の不完全性は、不完全ツリーの結果となる。ＲＯＩへの適切な経路を見つけるために、中心線分析方法によって獲得されるものを越えて、ツリーを拡張するステップの必要性のより詳細な説明、および本方法の数学的詳細は、本明細書の他の場所において提示される。

既存の通路が不適切である場合、本方法は、通路をＲＯＩ表面へと延長する。延長された通路内の観察部位は、元のツリーの一部（ｖ∈Ｔ）または延長部

であってもよい。延長部は、個々のボクセルの局所外観と、着目臓器のものとを比較することによって演算される。各ボクセルは、コストが割り当てられ、その外観が臓器に類似するボクセルには、低コストが割り当てられ、臓器と類似しないボクセルには、高コストが割り当てられる。通路延長は、ＲＯＩから既存の分割へとつながるボクセルの低累積コスト集合を検索することによって見つけられる。局所コストは、以下の基準を使用して決定される。
１．グレースケール（ＨＵ）値
気道内のボクセルは、空気に対応する低ＨＵ値を有するべきである。
２．局所的谷挙動
気道内のボクセルは、周囲気道壁のより大きいＨＵ値のため、局所最大値内であるべきである。

立体画像内の各ボクセルは、有向グラフ内の頂点として表される。有向グラフのエッジは、各ボクセルをその２６個の隣接ボクセルと連結し、ボクセルＭからその隣接ボクセルＮまでのエッジウエイトＥ（Ｍ、Ｎ）は、ボクセル（頂点）間のユークリッド距離によって測られる局所頂点コストで決定される。

方法の第１のステップは、ＲＯＩを拡大することである。拡大量は、延長された通路がＲＯＩから終端し得る距離に対応する。ＲＯＩは、多くの場合、気道内にないため、ＲＯＩの拡大は、ＲＯＩが以前に未検出の気道に交差する機会を提供する。

他者によって以前に提案された類似方法において、Ｄｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムは、拡大されたＲＯＩから既存の気道ツリーまでの２６個の連結されたボクセルの最小累積コスト集合を決定する。^{３４，４３−４５} アルゴリズムは、拡大されたＲＯＩ上の位置から開始し、そのボクセルは、ゼロ局所コストを有する。次いで、繰り返し、最小累積コストを有する頂点から拡張し、最小累積コスト頂点と各連結された頂点との間のエッジウエイトを合計する。連結された頂点の累積コストは、連結された頂点が、以前に決定された累積コストよりも小さくない限り、この値として設定する。アルゴリズムは、各拡張された位置に到達するために通過されるエッジおよび頂点を追跡する。これらのエッジおよび頂点は、ＲＯＩから所与の位置へのボクセルの最小コスト連結集合である。拡張される頂点が、既存の３Ｄ通路のうちの１つに来ると、拡張は停止する。アルゴリズム３を参照。

アルゴリズム３：ＲＯＩへの通路の延長。ＲＯＩ近傍に通路を延長するための手順。アルゴリズムは、Ｄｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムを使用して、３Ｄ医療用画像から導出される重み付き有向グラフを通過する。本アルゴリズムは、既存のツリーからＲＯＩ近傍の終端位置に延長する一式の連結されたボクセル（３Ｄ位置）を返す。

アルゴリズム３の通路延長は、多くの場合、ぎざぎざであって、通常、平滑な下層の解剖学的構造と整合しない。さらに、アルゴリズム３によって出力された３Ｄ位置の連結集合は、観察方向が欠けている。これらの懸念は、一式の３Ｄ線を複数の点に適合させることによって解決される。３Ｄ線は、短い低湾曲末端枝に非常に近似する。通路延長は、多数の下層解剖学的枝を通過し得るため、多数の３Ｄ線分が、ボクセルに適合される。

連結集合中のボクセルの組み合わせは、潜在的線分の端点を画定する。最良の累積「線適合スコア」を有する線分集合は、解として承認される。ボクセルの連結集合は、これらの線分上に投影され、接線観察方向は、既存の通路位置から離れて、ＲＯＩへ指向する。上観察方向は、元の中心線上に位置するボクセルから、ＲＯＩへの各後続ボクセルに投影される。これらのステップは、アルゴリズム４に詳述される。

アルゴリズム４：通路延長の平滑化、観察方向の決定。アルゴリズム３によって生成される３Ｄ通路延長を平滑化するための手順。本アルゴリズムでは、延長された通路に沿った観察部位の３Ｄ位置が平滑化され、観察方向が割り当てられる。

（方法４：物理的制約を満たし、通路延長を組み込む）
本方法は、方法２および３の混合であって、方法３の通路延長手順は、通路が、デバイス、手技上、および解剖学的制約を満たす位置から延長されるように修正される。したがって、内視鏡デバイスは、少なくとも延長部の開始点に到達することができる。

本通路延長を決定するために、方法２の入力および出力を方法４への入力として使用する。分割Ｉｓ内のボクセルは、アクセス可能な観察部位よりもアクセス不可能観察部位に近い場合、検討から排除される。本決定を行うために必要とされる距離は、ユークリッド距離測定値を用いる距離変換を使用して、効率的に演算される。^４６ 方法２の後も残るそれらの観察部位から開始し、方法は、各観察部位からＩｓ内の各ボクセルまでの距離を漸次的に見つける。本プロセスは、その距離が計算されていないボクセルだけが、Ｉｓ内の最大の気道の直径と少なくとも同程度である距離にあると停止する。

プロセスは、接近不可能観察部位に対し繰り返され、以前のパスによって設定された距離を有していない、または以前のパスによって設定された距離未満の排除された観察部位からの距離を有する、すべての付加ボクセルを追跡する。これらのボクセルは、通路延長内に含まれてはならない。本方法の出力を使用する場合、方法３の局所頂点コストは、通路延長がそれらを通過しないように、ブラックリストに載せられたボクセルに対し効果的に無限である値に設定される。本修正によって、通路延長は、方法３に記述される手順を使用して見つけられる。ブラックリストに載せられたボクセルを決定するための手順は、アルゴリズム５に概略される。

アルゴリズム５：許容可能な位置からの延長。通路延長が、臓器ツリーの接近不可能領域に連結しないように、ブラックリストに載せられるボクセルの集合を決定するための手順。

（方法５：手技特有の誘導方向を組み込む）
これまで提示された方法ならびに以前に提案された中心線分析方法は、必ずしも、物理的に意味のある誘導方向を提供しない。実施例として、誘導方向は、経路に沿った位置において、容認される気管支鏡配向を反映することが望ましい場合がある。典型的には、誘導方向は、接線観察方向（観察部位が向く方向）は、枝の端部を向くように選択される。ほとんどの内視鏡デバイスは、より大きな管状臓器内の管状物体であるため、概して、臓器の方向に配向される。しかしながら、内視鏡デバイスは、自由に回転するため、観察方向はまた、各観察部位において相対的「上」方向を画定しなければならない。概して、本上方向を定量化する上ベクトルは、任意に選択される。しかしながら、気管支鏡検査等の内視鏡下手技では、医師が、手技を通して、３Ｄ配向の向きを維持し、特有の経路に沿って円滑に誘導することができるように、多くの場合、内視鏡デバイスの回転は慣例となっている。本方法は、方法１−４によって導出される経路を精緻化し、経路観察部位に対し、実践的有用方向を割り当てる。

観察方向は、ライブ気管支鏡検査の標準的技法を反映するように割り当てられる。気管支鏡を配向するために使用されるルールの実施例は、以下に提供される。本手順では、方向は、３つの異なる方法で決定される。
１．解剖学的に容認される標準的位置。最初のいくつかの気道世代の際、気管支鏡は、生体構造内のその位置に応じて、標準的位置に配向される。
２．末端上方に経路を配向する。気管支鏡の肺末端への移動に伴って、生体構造内の特有の位置に関連した標準的配向はもはや存在しない。代わりに、分岐で「急な」旋回が必要な場合、経路に沿った次の枝が場面の上部に位置するように、内視鏡を回転させる。
３．経路目的地点において、ＲＯＩに向けて配向する。気管支鏡は、内視鏡ツールがそこから延長し、経路目的地点においてＲＯＩと相互作用するように配向される。ツールは、気管支鏡の片側（中心ではない）から延長するため、ＲＯＩの質量中心と内視鏡ツールが、視界の同一部分内に位置付けられるように配向される。

これらのルールを反映する観察方向は、経路の幾何学形状および解剖学的構成の知識によって決定される。観察部位が、枝の端部または経路目的地点近傍にある場合、その配向が修正され、次の枝または目的地点に行く所望の配向を反映する。移行が円滑かつデバイスの移動を反映するように、修正は、いくつかの観察部位にかけて徐々に生じる。アルゴリズム６は、本プロセスを記述する。

アルゴリズム６：経路特有の観察方向。特有の内視鏡下手技のための経路に沿った観察方向を決定するための手順。

（方法の詳細および実装）
（方法１：元のツリー内に留まる）
本方法は、既知の以前に分割された気道内に完全に留まる経路を提供する。これは、内視鏡が、十分小型かつ可撓性である場合、経路を追従することができることを含意する。本経路は、必ずしも、完全にＲＯＩに到達しないが、針が、気道壁を穿孔し、ＲＯＩの生検を行うことができる。

ＲＯＩに絶対的最接近単一経路を見つけるのではなく、方法は、Ｎ個の最接近経路の集合をユーザに提供する。しかしながら、Ｎ個の絶対的最接近目的地点は、多くの場合、互いに近傍点となるであろう。最接近経路目的地点が、許容不可能な経路をもたらす経路上に位置する場合、同一通路上のその近傍点は、同様に、許容不可能な経路を決定する可能性がある。したがって、方法は、それぞれ、違ったツリーセグメント（観察部位、枝、または通路）上に目的地点を有するＮ個の最接近経路を返す。

（方法２：付加的物理的制約を満たす）
本方法は、ライブ手技の際、ＲＯＩに到達するために、内視鏡を介して、物理的に通過可能な経路を提供する。

使用されるパラメータおよび制限に関する詳細は、以下に提供される。

（１．内視鏡直径）
所与の直径のデバイスは、患者に害を及ぼさずに、気道ツリーの全部分に到達しない場合がある。有効経路上、経路起部と目的地点との間の観察部位位置はすべて、少なくとも内視鏡デバイスの直径と同程度である。気道は、管状構造であるが、一般に、円形横断面を有していない。これは、特に、狭窄した気道の場合および分岐において当てはまる。したがって、内視鏡が、所与の観察部位に適合可能であるかどうかは、観察部位の横断面の最小「直径」によって決定される。

（２．分岐角度）
内視鏡デバイスは、可撓性の程度が制限されている。したがって、デバイスは、急な曲がり角を通して誘導できない場合がある。任意の１つの特定の枝に沿った部位は、湾曲がほとんどない傾向にあるため、最も問題となる領域は、１つの枝から別の枝への遷移領域である。連続した枝間に形成される分岐角度は、可撓性の制約の原因となる。本質的に、同一枝上の位置は、分岐角度ゼロを有する。

（３．ＲＯＩ／観察部位位置の幾何学形状）
ＲＯＩに最も近い観察部位は、別個の枝または通路上のものであっても、特有の手技を行うために実践不可能である場合がある。多くの手技は、「正面から」ＲＯＩに接近する経路を必要とする。定量的に、ＲＯＩ内の観察部位とボクセルの接線観察方向との間に形成される角度は、小さくあるべきである。接線観察方向

と、ＲＯＩ位置を観察部位位置に連結するベクトルによって形成される方向との間に許容される最大角度を倍にすることによって、「診断視野」の構成要素が画定される。本「診断視野」は、その先端が観察部位に位置し、

に沿って配向され、前述の角度が、円錐の両辺間の角度を画定する円錐である。したがって、有効経路目的地点は、ＲＯＩ容積の許容可能な量（ユーザによる指定に応じて、割合的または絶対的）が円錐内にあるものである。割合的ＲＯＩ容積は、ＲＯＩボクセル総数に対する円錐内にあるＲＯＩボクセル数の割合によって決定される。絶対ＲＯＩ容積は、円錐内にあるＲＯＩボクセル数を合計し、その結果を異方性ボクセル寸法によって調整することによって決定される。

（４．解剖学的制限）
多くの場合、解剖学的制限は、経路が終端すべき場所を指示する。多くの状況では、経路目的地点は、主要血管または他の敏感な領域近傍に位置せず、患者に害を及ぼす危険性を最小限にすることが必要である。本種類の解剖学的制限は、経路が終端すべきではないない領域を示す。反対に、制限は、経路が終端すべき場所を指示してもよい。実施例として、ＲＯＩおよび経路目的地点は、同一肺葉内にあることが必要とされてもよい。本要件の誘因は、手技（生検等）の際の肺穿孔または他の損傷を防止することである。それが位置する肺葉等のＲＯＩの解剖学的情報は、それが分割される際に割り当てられる。主要気道の識別および他の気道ツリーの解剖学的ラベル付けタスクは、自動技術によって決定可能である。^{３３，４７，４８}
（方法３：既存の通路をＲＯＩ近傍へ延長する）
方法１は、分岐臓器の全体的分割から導出される通路を利用するため、方法１によって決定される経路は、適切にＲＯＩに接近できない場合がある。気道は、公称ハンスフィールドユニット（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ Ｕｎｉｔ：ＨＵ）値−１０００を有し、相応じてより大きなＨＵ値を有するより明るい気道壁によって囲繞された暗色ボクセルとして、ＭＤＣＴ画像上に出現する。分割方法は、有効気道内に含まれるボクセルすべてを見つけようとする。しかしながら、分岐構造全体の効率的分割は、画像ノイズ、部分容積効果、および他の画像アーチファクトのため、困難なタスクである。

我々の方法は、肺の残りの中へ、気道外に「漏出」することなく、可能な限り多くの気道ツリーを獲得するように設計される入力分割方法を利用する。経路計画方法では、漏出は、到達不可能位置を通して誘導するように経路が提案される場合があるため、いくつかの気道を検出しないよりも厄介である。気道ツリーを控えめに画定する結果、入力分割は、非常に低い検出誤り率（非気道ボクセルを気道ボクセルとして分類すること）を有するが、比較的に高い検出漏れ率（気道ボクセルを正確に識別しない）を示す場合がある。検出漏れ率は、特に、気道壁が薄く、気道内に位置する少ないボクセルが、部分容積効果（ボクセルのＨＵ値は、気道壁および空気等の物質の種類と異なり、広がると平均化される）およびノイズによって容易に破損する小直径末端枝において高い。本検出漏れ率が高いため、多くの場合、通路延長が必要となる。

延長に先立つＲＯＩの拡大は、着目臓器に交差する機会をＲＯＩに提供する。本拡大がない場合、通路延長は、分岐臓器の以前に未検出のセグメントからジャンプして、最終的には、ＲＯＩに交差しなければならないであろう。延長部が、実際の下層臓器とＲＯＩとの間の格差を埋めるときに遭遇するボクセルは、最終最小コスト通路に多大な影響を及ぼし得る。適切な量によるＲＯＩの拡大において、ＲＯＩのサイズ、行われる手技、および手技の際に使用される医療用器具によって決定されるとき、これらの課題は緩和される。

（ボクセルコストの決定）
局所コスト決定は、アプリケーション特有である。例えば、肺血管の局所外観は、肺気道と非常に異なる。血管は、気道よりも均質であって、したがって、検出が容易である。我々は、気道を見つけることに着目するため、以下のコスト評価基準を適宜調整する。しかしながら、代わりに、着目臓器の外観の任意の局所的に決定可能な定量化を使用することもできる。

その局所外観が気道への属性を示すボクセルには低コストが割り当てられるように、局所気道コストが割り当てられる。同様に、気道の局所外観を有さないそれらのボクセルには、高コストが提供される。拡大されたＲＯＩに属するボクセルは、ゼロコストが割り当てられる。前述の気道の質的特性を使用して、３Ｄ位置Ｘ＝［ｘ，ｙ，ｚ］^ＴにおけるボクセルＶの定量的コストは、Ｃ（Ｘ）として表される。本コストは、以下のように決定される。

非ＲＯＩボクセルの局所コストＬ（Ｘ）は、以下のように与えられる。

関数ｆＧ（Ｘ）は、ボクセルのＨＵ値だけに基づいてコストの構成要素を決定し、ｆＶ（Ｘ）は、気道ボクセルが周囲気道壁未満でなければならないという要件を実施する「谷」コストであって、それぞれに与えられる相対重み付けを決定する。

グレースケールＨＵコストｆＧ（Ｘ）は、気道ボクセルが、小さなＨＵ値を有していなければならないという事実を実施する。

Ｉ（Ｘ）は、位置Ｘにおける画像容積のグレースケール値であって、Ｔは、空気として見なされ、公称上値−７５０ＨＵに設定されるボクセルの最大グレースケール閾値である。

関数ｆＶは、気道ボクセルの値は、その近傍のものよりも小さくなければならないということを実施する中間「谷」コストである。中間ステップとして、値は、以下のように演算される。

式４は、Ｘにおけるボクセルが、その近傍よりも小さいかどうかを決定し、式中、Ｎは、方向ｘ，ｙ，ｚに沿った検索距離である。１次元では、本値は、図５に示される。位置Ｘにおけるボクセル両側の最大値のうちの最小値であるＭＡＸ Ｉ（Ｘ∈Ｎ^＋）は、この次元の谷コストである。

次いで、中間値は、以下の関数によって線形的に調整される。

値ＴＬおよびＴＨは、許容可能な谷コスト値の範囲を決定する上限および下限閾値である。

（連結集合の決定）
通路延長は、医療用画像内の各ボクセルが、各ボクセルをその２６個の連結近傍ボクセルに接続するエッジを有する頂点であるグラフを構築することによって決定される。位置Ｕにおけるボクセルから位置Ｖにおけるボクセルまでの有向エッジウエイトＥ（Ｕ，Ｖ）は、以下のように、

位置Ｖにおけるボクセルのボクセルコストによって調整されるボクセル位置間の距離で決定される。

（３Ｄ位置の平滑化および観察方向の決定）
アルゴリズム３の出力は、典型的には、ぎざぎざである。これらの位置の平滑化によって、視覚的により目を引く通路延長をもたらす。平滑化は、線分の集合を適合することによって達成され、その端点は、ぎざぎざの連結集合（Ｊ）内の位置（ＵＪ）におけるボクセルの組み合わせによって画定される。端点（Ｓ）の最良の集合は、以下によって求められる総合誤差（Ｅ）を最小限にするものである。

上式は、重み付け要因によって調整された、連結集合内のボクセルとＳによって画定される線分上へのそれらの投影との間の距離の２乗と、別の重み付け要因によって調整された点の投影のグレースケールコストとの合計である。このように誤差を定義することによって、連結集合内のボクセルの投影は、幾何学的に元のボクセルに近く、ならびに気道ボクセルの局所外観を有する位置になければならない。

（方法５：手技特有の誘導方向を組み込む）
本方法は、各観察部位の配向を修正し、所望の手技または視覚化を反映する。２つの直交方向（接線観察方向および上方向）の集合は、各観察部位において計算される。接線観察方向は、各観察部位がその枝の端部に向くように、Ｋｉｒａｌｙの方法を使用して演算される。^２０ 本方法は、枝上の第１のＮ接線観察方向と、以前の（親）分岐上の最終観察部位における接線観察方向とを線形的に混合し、分岐における急激な接線観察方向変更を回避する。各部位における上方向を決定するために、Ｋｉｒａｌｙの方法は、各通路に沿って部位から部位に投影される付根において、上ベクトルを選択する。各投影は、隣接部位間の上方向の変更を最小限にすることを模索する一方、上ベクトルが接線ベクトルに直交しなければならないという制約を満たす。

我々の手技特有の誘導方向は、任意に画定された上ベクトルを修正し、手技の際の内視鏡デバイスの配向に対応させる。多くの場合、上方向は、現在の枝（親ｂＰ）と比較した、経路に沿って遭遇される次の枝の相対的配向（子ｂＣ）に依存する。各枝は、それぞれ、方向ベクトル

を有する。

は、それらの枝上の第１の観察部位で配向され、それらの枝上の最終観察部位へ指向する。慣例により、

は、単位ベクトルである。我々は、これらの方向を使用して、上ベクトル

および接線ベクトル

（同様に単位ベクトルであって、各観察部位において、

は、

と直交する）を決定する。直交性の制約は、その法線が

によって与えられる平面上に上ベクトルがあることを必要とする。手技特有の観察方向を決定するために、投影は、

によって表される。デバイスの配向は、多くの場合、次の枝の配向に依存するため、

を計算することによって、最終部位における上ベクトルが、

に対する任意の所望の位置に配向されるように、観察方向を構築することができる。

は、以下によって決定される。

次いで、観察部位は、

と比較される

の相対的配向が、経路のルールに従うように、

を設定することによって決定される。子枝が視界の上部にあることを必要とする実施例では、ルールは、枝上の最終観察部位に対し、

となるであろう。

上ベクトルは、経路に沿って大幅に変化し、手技特有のルールに追従することができる。上述の「常に上」というルールを使用して、近接した枝間では、１８０度回転することができる。内視鏡デバイスが、概して、円滑に移動するという事実を反映させるために、枝間の上ベクトルは、接線ベクトルに類似する方法で線形的に混合される。

（経路計画の実装）
経路計画コンピュータプログラムの図は、図６および７に示される。プログラムの本部分では、ユーザは、種々のデバイスおよび手技上の制約を入力することができる。方法１および２におけるように、入力ツリー内の許容可能な経路を見つけることは、ほぼ瞬時である。これらの計算を完了することによって、最接近経路の目的地点が表示され、随意に、ファイルに保存される。アプリケーションの左半分は、方法１および２のための入力および出力を表示する。ユーザは、３Ｄ ＭＤＣＴ画像、ＲＯＩが属するボクセル、および気道ツリーの観察部位を含む通路ファイルを含む、事例研究をロードする。ユーザは、「Ｆｉｎｄ Ｃｌｏｓｅｓｔ（最接近経路を見つける）」セクションに、各ＲＯＩに対し見つけられるべき違った気道ツリーセグメント上の最接近経路の数を入力する。「Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓ（幾何学的制限）」セクションは、デバイスおよび手技上の制約のための入力を含む。方法１および２の結果は、「Ｐａｔｈ ｔｏ ＲＯＩ（ＲＯＩへの通路）」セクションに表示される。アプリケーションの右半分は、方法３に関する詳細を示す。ＲＯＩの拡大量は、「ＲＯＩ Ｄｉｌａｔｉｏｎ（ｍｍ）（ＲＯＩ拡大）」に入力される。プロットは、コスト関数の各構成要素の関数の視覚的表示を提供する。ユーザは、グレースケールコストの上限（初期値−７５０で示される）と、グレースケールおよび谷コストに提供される相対的重み付けとを変更することができる。通路延長の結果は、図７に表示される。これらの結果が、手技のために正確および適切であるとみなされる場合、ユーザは、延長部を元の通路（中心線）ファイルに付加することができる。

方法１および２によって決定される経路が、不適切である場合、方法３を使用して、既存の通路を延長する。方法３は、通常、その計算を完了するのに数秒（今までの検査症例では、最短０．５秒から最長１５秒）を要する。通路延長を行った後、アプリケーションは、元の通路、ＲＯＩ、通路延長、および３Ｄ画像データを観察するための３Ｄ視覚化を含む。これは、図７に示される。ユーザは、３Ｄ観察位置を変更することによって、場面と動的に相互作用し、表示させる構造（気道ツリー、３Ｄ立体画像の任意のスライス画像（白黒の正方形）、通路延長、またはＲＯＩ）を選択することができる。延長された通路が進行する３Ｄ医療用データの異なるスライス画像を検査することによって、延長部の正確性が、容易に検証される。ユーザは、マウスを使用して、３Ｄ空間内の任意の観察位置から場面を見ることができる。ユーザが、立体医療用画像内の経路の正確性を視覚的に検査可能なように、３Ｄ立体画像の任意のスライス画像は、通路延長およびＲＯＩ上にオーバーレイさせることができる。経路が不正確な場合、ユーザは、ＲＯＩ拡大量および延長可能な枝の変更を含む、図６に示されるプログラムの部分内のパラメータを変更することができる。許容可能な通路延長が見つかると、ユーザは、延長部を中心線位置を含むファイルに付加することができる。

（結果）
我々は、１０例のヒトＣＴ事例において、経路計画方法の性能評価を行った。ＭＤＣＴデータをＰｈｉｌｉｐｓ Ｍｘ８０００ ４検出器スキャナおよびＳｉｅｍｅｎｓ Ｓｅｎｓａｔｉｏｎ−１６ １６検出器スキャナから収集した。肺末端に位置する結節および湿潤を含む疑わしいＲＯＩを、３Ｄライブワイヤ技術を使用して、医師によって画定した。テスト事例の概要は、表Ｉに提供され、我々の自動経路計画方法の結果は、表ＩＩに概略される。

これらの結果では、経路は、標的ＲＯＩの３０ｍｍ以内で終端するように求められる。方法１を最初に使用し、そのような経路が元の臓器ツリーＴ内に存在するかどうか決定する。そのような場合の実施例は、図８Ａから８Ｄに提供される。上左図は、表面レンダリングされた図の経路を示す。経路は、ＲＯＩ表面から１６．９ｍｍで終端する。球体は、経路の終端位置を示し、線分は、本位置における観察方向を示す。上右図は、気道直径が４．１ｍｍである本位置におけるＣＴデータを示す。下左管腔内図は、経路目的地点（矢印）近傍の気道表面およびＲＯＩの仮想図を提供する。経路目的地点は、管腔内図の固定サイズの矢印として出現し、３Ｄ斜視図内のその出現は、現在の位置が目的地点からどれくらい離れているかの理解を提供する。矢印は、ＲＯＩ質量中心を指向し、ＲＯＩの相対位置、現在の観察位置、および経路目的地点に関する付加的３Ｄの手掛かりを提供する。下右図は、通路、経路、およびＲＯＩを有するＣＴデータの加重和前頭面投影である。そのような経路が存在しない場合、方法３または方法４は、通路延長を見つける。これらの方法を使用することによって、すべてのＲＯＩに対し、許容可能な経路が見つけられる。方法３を使用して、症例２１４０５．３ａにおける経路を延長した。方法４を使用して、症例ｂ００４における最小直径１．５ｍｍの位置から通路を延長した。図９Ａから９Ｃは、既存の中心線位置、ＲＯＩ、通路延長の３Ｄ像を有する通路延長を含む経路と、延長部が画定される３Ｄデータのスライス画像とを示す。図９Ａに示される画像は中心線、延長部、およびＲＯＩの３Ｄ表示である。図９Ｂに示される画像は、同一画像の拡大図である。図９Ｃに示される画像は、ＲＯＩ、中心線、および延長部の拡大図、ならびに延長部が横断するスライス画像を示す。本スライス画像は、初期分割の際に見逃された気道を明瞭に示し、ＲＯＩへの適切な経路を提供し得る。３Ｄ ＭＤＣＴ画像サイズは、５１２×５１２×５９６であって、Δｘ＝Δｙ＝０．７４ｍｍ、Δｚ＝０．６０ｍｍを有する（事例ｈ０１９）。図１０は、末端肺結節ＲＯＩに到達するために延長された通路の図の統合された集合を示す。３Ｄ ＭＤＣＴ画像サイズは、５１２×５１２×４１４であって、Δｘ＝Δｙ＝０．５７ｍｍ、Δｚ＝０．６０ｍｍを有する（事例ｈ００１）。最左図は、表面レンダリングされた図の延長された通路を示す。既存の通路は、中心線および分割された気道のレンダリングの両方を示す一方、延長された通路は、中心線のみを示す。中間図は、右側の前頭面投影図に示される延長された枝上の位置におけるＣＴ容積の表示を示す。中央上の画像は、延長された通路に対し接線方向に配向される観察方向を有する容積の斜めの横断面を表示する。中央下の画像は、同一方向から観察されるデータ集合の管腔内レンダリングを示す。通路延長の長さは、２８．１ｍｍである。

表Ｉは、経路計画方法の評価において使用された画像の概要である。ＲＯＩ位置は、ＲＯＩが画定される、肺葉の（Ｒ）右、（Ｌ）左、（Ｕ）上、（Ｍ）中、（Ｌ）下を記述する。

表ＩＩは、方法１および３を使用する、肺末端に位置するＲＯＩへの経路計画の結果の概要を示す。通路延長（方法３または方法４）が必要な事例では、通路延長（前、後）の結果が示される。経路の終端位置からの最大許容可能距離３０ｍｍを使用して、方法は、調査されたＲＯＩすべてに対し適切な経路をもたらす（列３）。

表ＩＩＩに提示される結果は、方法２におけるデバイスの制約の利用によって、どのように以前に決定されたものと異なる経路がもたらされ得るかを示す。表中、最小通路直径上の制約は、ほとんどの例において、現在市販されている極薄気管支鏡の直径を反映して、２．８ｍｍに選択される。終端経路位置では、１８０度（本制約を本質的に無くす）または７０度（より厳格な標準）の診断視野が必要とされる。これらのデバイスの制約を考慮すると、以前と同じ３０ｍｍカットオフを使用する場合、すべての標的ＲＯＩへの経路は存在しない。

図１１Ａ-Ｈは、右肺上葉の前部におけるＲＯＩに到達するために、方法５によって観察方向が修正される方法を示す。本実施例では、観察方向は、各観察部位が、それが属する枝の端部に向き、経路に沿った次の枝が、現在の枝の端部の上となる（視界の上部に配向される）ように選択される。図１１Ａから開始すると、観察位置は、上竜骨内にある。図１１Ｂでは、右主気管支が視界の上部に出現するように、場面が回転される。図１１Ｃでは、右肺上葉起点が、遠方に見られる。図１１Ｄでは、右肺上葉起点が、視界の上部に向かって配向されている。図１１Ｅの右上葉気管支を下方へ進むと、前、後、尖端部への３分岐が、遠方に見られる。３分岐が接近するのに伴って、図１１Ｆでは、後部が像の上部の方へ向くように、像が回転される。図１１Ｇでは、ＲＯＩおよび経路目的地点（矢印）が、遠方に見られる。図１１Ｈでは、経路目的地点およびＲＯＩは、ほぼ到達されている。ＲＯＩ表面は、最終経路目的地点から１２ｍｍの距離に位置する。

（参考文献）

Claims (44)

1. 管状臓器の３Ｄ画像を通る経路を計画する方法であって、
   臓器および該臓器に関連する後続の内視鏡下手技に関する情報を提供するステップと、
   該提供される情報から導出される解剖学的、内視鏡デバイス上の、または手技特有の制約を考慮して、誘導可能な、該臓器内の標的着目領域（ＲＯＩ）への最も適切な経路または複数の経路を識別するステップと
   を包含する、方法。
2. 必要に応じて、前記臓器を越えて、ＲＯＩへの既存の経路を延長するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 物理的に意味のある誘導方向を提供するために、または後続のライブ内視鏡下手技の要件を反映するために、前記経路に沿った各部位における観察方向を修正するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記情報は、回避すべき位置または臓器を画定する解剖学的制約を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記情報は、特有の幾何学的位置内の前記経路を制限する解剖学的制約を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記情報は、最も適切な経路を選択するための測定基準を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記測定基準は、前記経路が、あらゆる適用され得る解剖学的、デバイス上の、および手技上の制約を満たすような、前記ＲＯＩへの最接近経路である、請求項６に記載の方法。
8. 前記情報は、前記ＲＯＩの画定を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記情報は、前記臓器の分割を含み、該臓器を通って、内視鏡デバイスによって、３Ｄ画像または実際の臓器において誘導が生じる、請求項１に記載の方法。
10. 前記情報は、前記分割された臓器の中心軸を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記情報は、内視鏡デバイスのパラメータ記述を含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記パラメータ記述は、前記内視鏡デバイスの直径、可撓性、または他の物理的特徴を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記パラメータ記述は、前記主要内視鏡デバイスと併せて使用され得る補助デバイスの記述を含む、請求項１１に記載の方法。
14. 前記臓器は、分岐臓器である、請求項１に記載の方法。
15. 前記臓器は、気道ツリーである、請求項１に記載の方法。
16. 前記情報は、多列検出器コンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）胸部画像を通して導出される、請求項１に記載の方法。
17. 内視鏡下経路を計画する方法であって、
    臓器および該臓器に関連する後続の内視鏡下手技に関する情報を提供するステップと、
    該提供される情報に従って、該臓器内の標的着目診断領域（ＲＯＩ）への最も適切な経路または複数の経路を捜し出すステップと、
    該経路が該ＲＯＩに到達するように、必要に応じて、不完全経路を延長するステップと
    を包含する、方法。
18. 前記情報は、回避すべき位置または臓器を画定する解剖学的制約を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記情報は、特有の幾何学的位置内の前記経路を制限する解剖学的制約を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記情報は、最も適切な経路を選択するための測定基準を含む、請求項１７に記載の方法。
21. 前記測定基準は、前記経路が、あらゆる適用され得る解剖学的、デバイス上の、および手技上の制約を満たすような、前記ＲＯＩへの最接近経路である、請求項２０に記載の方法。
22. 前記情報は、前記ＲＯＩの画定を含む、請求項１７に記載の方法。
23. 前記情報は、前記臓器の分割を含み、該臓器を通って、前記内視鏡デバイスが誘導される、請求項１７に記載の方法。
24. 前記情報は、前記分割された臓器の中心軸を含む、請求項１７に記載の方法。
25. 前記情報は、前記内視鏡デバイスのパラメータ記述を含む、請求項１７に記載の方法。
26. 前記パラメータ記述は、前記内視鏡デバイスの直径、可撓性、または他の物理的特徴を含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記パラメータ記述は、前記主要内視鏡デバイスと併せて使用され得る補助デバイスの記述を含む、請求項２５に記載の方法。
28. 前記臓器は、分岐臓器である、請求項１７に記載の方法。
29. 前記臓器は、気道ツリーである、請求項１７に記載の方法。
30. 前記情報は、多列検出器コンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）胸部画像を通して導出される、請求項１７に記載の方法。
31. 管状臓器を通る経路を計画するためのシステムであって、
    該臓器の３Ｄ画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
    該臓器および該臓器に関連する後続の内視鏡下手技に関する情報を格納するためのメモリと、
    ａ）該格納された情報にアクセスし、解剖学的、内視鏡デバイス上の、または手技特有の制約を考慮して、誘導可能な該臓器内の標的着目領域（ＲＯＩ）への最も適切な経路または複数の経路を決定する機能と、
    ｂ）該臓器の画像と併せて、該ディスプレイデバイス上に該経路または複数の経路を表示する機能と
    を実行するように動作するプロセッサと
    を備える、システム。
32. 前記プロセッサは、前記臓器を越えて、経路を決定するようにさらに動作する、請求項３１に記載のシステム。
33. 前記プロセッサは、物理的に意味のある誘導方向を提供するために、または後続のライブ内視鏡下手技の要件を反映するために、前記経路に沿った各部位における観察方向を修正するようにさらに動作する、請求項３１に記載のシステム。
34. 前記格納された情報は、回避すべき位置または臓器を画定する解剖学的制約を含む、請求項３１に記載のシステム。
35. 前記格納された情報は、特有の幾何学的位置内の経路を制限する解剖学的制約を含む、請求項３１に記載のシステム。
36. 前記格納された情報は、最も適切な経路を選択するための測定基準を含む、請求項３１に記載のシステム。
37. 前記測定基準は、前記経路が、あらゆる適用され得る解剖学的、デバイス上の、および手技上の制約を満たすような、前記ＲＯＩへの最接近経路である、請求項３６に記載のシステム。
38. 前記格納された情報は、前記ＲＯＩの画定を含む、請求項３１に記載のシステム。
39. 前記格納された情報は、前記臓器の分割を含み、該臓器を通って、内視鏡デバイスによって、３Ｄ画像または実際の臓器において誘導が生じる、請求項３１に記載のシステム。
40. 前記格納された情報は、前記分割された臓器の中心軸を含む、請求項３１に記載のシステム。
41. 前記格納された情報は、前記内視鏡デバイスのパラメータ記述を含む、請求項３１に記載のシステム。
42. 前記パラメータ記述は、前記内視鏡デバイスの直径、可撓性、または他の物理的特徴を含む、請求項４１に記載のシステム。
43. 前記パラメータ記述は、前記主要内視鏡デバイスと併せて使用され得る補助デバイスの記述を含む、請求項４１に記載のシステム。
44. 前記格納された情報は、多列検出器コンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）胸部画像を通して導出される、請求項３１に記載のシステム。