JP2014512210A - 神経外科における脳変形の追跡 - Google Patents
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Abstract
本発明は脳変形の決定に関する。本発明は特に、脳変形を追跡する装置、脳変形を追跡する撮像システム、脳変形を追跡する方法、脳変形を追跡する装置の作動方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能媒体に関する。脳変形についての強化された情報を提供するため、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写（１１２）が提供され（１１０）且つ脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写（１１６）が提供される（１１４）。そして、第１の３Ｄ描写の少なくとも一部が第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と弾性的に３次元でレジストレーションされる（１１８）。この弾性レジストレーションに基づいて脳血管の血管構造の変形場（１２２）が決定される（１２０）。決定された血管変形が脳構造描写に適用されて（１２４）、脳構造の変形（１２６）が決定される。例えば、脳構造の介入用のプランニングデータ（１３０）が提供され（１３２）、決定された脳構造の変形がプランニングデータに適用されて（１３４）、変形調整されたプランニングデータ（１３６）が生成される。
Description
本発明は、脳変形の決定に関する。本発明は特に、脳変形を追跡する装置、脳変形を追跡する撮像システム、脳変形を追跡する方法、脳変形を追跡する装置の作動方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能媒体に関する。
神経外科介入では、関心領域に関する画像情報がユーザに提供される。例えば、特許文献１には、前もって収集された画像が手術中に執刀医に示されることが記載されている。しかしながら、神経外科において、例えば脳神経手術又は脳神経介入において、例えば、脳脊髄液の漏れが処置中の脳の局所的な変形を生じさせ得る。結果として、処置前に収集された画像データは、少なくとも局所的に、現在の脳構造と位置が一致しないことになり得る。
脳の変形の正確な知識が、処置手順を進めるために重要且つ重大であることが示されている。
故に、現在の脳変形に関する改善された情報を提供することが望まれる。
本発明の課題は、独立請求項の主題によって達成され、更なる実施形態が従属請求項に組み入れられる。
なお、以下に記載される本発明の態様は、脳変形を追跡する装置、脳変形を追跡する撮像システム、脳変形を追跡する方法、脳変形を追跡する装置の作動方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能媒体にもあてはまる。
本発明の第１の態様によれば、処理ユニットとインタフェースユニットとを有する脳変形を追跡する装置が提供される。インタフェースユニットは、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を前記処理ユニットに提供するように適応される。インタフェースユニットはまた、前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を処理ユニットに提供するように適応される。処理ユニットは、前記第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を前記第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションするように適応されたレジストレーションユニットを有する。処理ユニットは、この弾性レジストレーションに基づいて脳血管の血管構造の変形場を決定するように適応された決定ユニットを有する。処理ユニットは、決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定するように適応された適用ユニットを有する。
例えば、第１の３Ｄ描写は術前の画像データに基づき、第２の３Ｄ描写は術中の画像データに基づく。
第１の３Ｄ描写はまた、規則的にスケジュールされた検査の画像データに属する過去に収集された画像データに基づいてもよく、第２の３Ｄ描写は検査画像データに基づいてもよい。
脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写は、例えばＣＴＡ、ＭＲＡといった外部からのデータセットを起源としてもよい。
本発明の典型的な一実施形態によれば、適用ユニットは、決定した脳構造の変形を、脳構造の介入用のプランニングデータに適用して、変形調整されたプランニングデータを生成するように適応される。
本発明の典型的な更なる一実施形態によれば、処理ユニットは、決定された血管変形を脳構造描写へ外挿するように適応された外挿ユニットを有し、脳構造描写は、血管構造と、血管が内部に配置される多数の脳回を有する脳葉構造とを有し、且つ適用ユニットは、前記変形を脳葉のみに適用するように適応される。
本発明の第２の態様によれば、上述の態様又は典型的実施形態の何れかに従った脳変形を追跡する装置と、画像収集装置と、を有する脳変形を追跡する撮像システムが提供される。画像収集装置は、第１及び第２の３Ｄ描写の３Ｄ画像データを収集するように適応される。処理ユニットは、該３Ｄ画像データから第１及び第２の３Ｄ描写を生成するように適応された３Ｄ画像データ生成ユニットを有する。また、画像収集装置は、第２の画像データを非接触で収集するように適応される。
例えば、画像収集装置は、３Ｄ Ｘ線画像データを収集するように適応されたＸ線画像収集装置である。
例えば、画像収集装置は、３Ｄ ＭＲ画像データを収集するように適応されたＭＲ画像収集装置１４のような、非Ｘ線モダリティである。
本発明の第３の態様によれば、以下のステップ群を有する脳変形を追跡する方法が提供される。第１の提供ステップにて、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写が提供される。第２の提供ステップにて、前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写が提供される。レジストレーションステップにて、第１の３Ｄ描写の少なくとも一部が、第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションされる。決定ステップにて、この弾性レジストレーションに基づいて、脳血管の血管構造の変形場が決定される。さらに、適用ステップにて、決定された血管変形が脳構造描写に適用されて、脳構造の変形が決定される。
例えば、関心領域に関する術前の解剖学的データ及び／又は機能的データが提供され、決定された脳構造の変形が、該解剖学的データ及び／又は機能的データに適用されて、変形調整された解剖学的データ及び／又は変形調整された機能的データが生成される。
本発明の第４の態様によれば、脳変形を追跡する装置の作動方法が提供される。処理ユニットが、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を提供する。処理ユニットが、前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を提供する。処理ユニットが、第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションする。処理ユニットが、この弾性レジストレーションに基づいて脳血管の血管構造の変形場を決定する。処理ユニットが、決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定する。
本発明の骨子として、弾性３次元レジストレーションを提供することで現在の脳構造の局所移動が達成されることが理解され得る。弾性レジストレーションは、血管構造又は血管系に対して実行される。次いで、決定された血管の変形が脳構造自体に適用される。換言すれば、本発明は、弾性レジストレーションを、直接的に脳構造に対してではなく、先ず血管構造に対して実行することを提供する。そして、決定された変形が、脳自体に適用あるいは変換される。何故なら、脳内の血管は脳回内に格納されており、脳内の血管の変位は、局所的な脳変形を正確に推定することを可能にするからである。その後、脳変形は、手順前計画を実際の現在状況に合わせて調整するために使用され得る。脳変形情報はまた、例えば介入装置を操舵する外部のナビゲーションシステムに送られてもよい。３Ｄ描写用の画像データ、特に、第２の表現用の画像データは、非接触画像収集を用いて、例えばＸ線撮像を用いて提供され、故に、脳変形自体に影響を及ぼさない。
本発明の上述及びその他の態様は、以下に記載の実施形態を参照して明らかになる。
以下の図を参照して本発明の典型的な実施形態を説明する。
本発明の典型的な一実施形態に係る脳変形を追跡する撮像システムを示す図である。
本発明の典型的な一実施形態に係る脳変形を追跡する装置を模式的に示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する装置の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な一実施形態に係る脳変形を追跡する方法の基本的なステップ群を例示する図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
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本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な実施形態に係る脳変形を追跡する方法の更なる例を示す図である。
本発明の典型的な一実施形態に係る更なる一態様を示す図である。
本発明の典型的な一実施形態に係る更なる一態様を示す図である。
本発明の典型的な更なる一実施形態に係る更なる一態様を示す図である。
図１は、脳変形を追跡する撮像システム１０を模式的に示している。システム１０は、脳変形を追跡する装置１２と、画像収集装置１４とを有している。脳変形を追跡する装置１２については、図２−９を参照して更に詳細に後述する。
画像収集装置１４は例えば、３ＤのＸ線画像データを収集するように適応されたＸ線画像収集装置である。
図示しない更なる一実施形態によれば、画像収集装置は、３ＤのＭＲ画像データを収集するように適応されたＭＲ画像収集装置である。
Ｘ線画像収集装置１４は、Ｘ線源１６及び検出器１８を有している。検出器１８及びＸ線源１６は、Ｃアーム構造２０の反対側の端部に配置されている。Ｃアーム構造２０は、回転可能且つスライド可能なアタッチメント２４を用いて吊り構造２２に取り付けられている。吊り構造２２は支持構造２６に取り付けられている。支持構造２６は例えば、病院の手術室の天井に取り付けられる。
また、例えば患者である関心対象３０を受けるためにテーブル２８が設けられている。テーブル２８は、水平方向及び鉛直方向に適応可能であるように設けられ得る。
斯くして、関心対象３０はＸ線源１６と検出器１８との間に配置されることができる。
水平軸３２の周りで回転可能であるとともに、天井取付けにより鉛直軸３４の周りで回転可能であるようにＣアーム構造を設けることにより、対象３０に関する画像情報を様々な方向から収集することができる。
また、テーブルの近傍に表示ユニット３６が設けられる。表示ユニット３６は例えば、マウント構造３８を用いて天井から吊り下げられる。
Ｘ線画像収集装置１４は、第１及び第２の画像描写のための３Ｄ Ｘ線画像データを収集するように適応される。第１及び第２の画像描写については、脳変形を追跡する装置１２に関連して図２を参照して説明する。
なお、上述のＸ線撮像システム１０の実施形態はＣアーム構造を有するように示されている。しかしながら、本発明によれば、Ｘ線撮像システム１０は、例えば、ＣＴシステムとして、あるいは対象３０の３次元Ｘ線画像データを収集することが可能なその他のＸ線撮像システムとして実現されることもできる。
図２は、本発明に係る脳変形を追跡する装置１２を模式的に示している。脳変形を追跡する装置１２は、処理ユニット４０及びインタフェースユニット４２を有している。
インタフェースユニット４２は、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を処理ユニット４０に提供するように適応される。インタフェースユニット４２はまた、脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を処理ユニット４０に提供するように適応される。
例えば、第１の３Ｄ描写は術前の画像データに基づき、第２の３Ｄ描写は術中の画像データに基づく。
処理ユニット４０は、第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションするように適応されたレジストレーションユニット４４を有している。
処理ユニットは更に、この弾性レジストレーションに基づいて脳血管の血管構造の変形場を決定するように適応された決定ユニット４６を有している。
処理ユニットはまた、決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定するように適応された適用ユニット４８を有している。
インタフェースユニット４２は例えば、複数の異なるデータ収集装置からの画像データを提供するように適応され、あるいは、１つ以上の画像収集装置を用いて収集された複数の異なる種類の３Ｄデータを提供するように適応される。
インタフェースユニット４２は、脳構造の変形を更なる手順（更には示さない）のために提供するように適応されることができる。
図３は、処理ユニット４０の更なる一例を示しており、弾性レジストレーションのために第１の描写と第２の描写とをマッピングするように適応されたマッピングユニット５０を備えている。
例えば、第１の３Ｄ描写は術前の画像データに基づき、第２の３Ｄ描写は術中の画像データに基づく。
本発明によれば、用語“手術”は観血的手術に関連付けられ、用語“介入”は最小侵襲治療のような血管内処置に関連付けられる。しかしながら、本発明は観血的手術だけでなく最小侵襲治療にも関係するものであり、これら２つの態様は“侵襲性脳神経治療”なる用語に関連付けられる。
しかしながら、特に異なる時点に関して、最小侵襲治療及び観血的手術の双方の態様に関して、用語“術前”及び“術中”が使用される。換言すれば、用語“術”（又は“術前”）を使用するとき、明示的に異なる言及がされない限り、本発明は、他方の、最小侵襲治療の態様にも関係する。
故に、用語“手術”は如何なる形態の侵襲性治療をも含むので、第１の３Ｄ描写は手術又は介入の前に収集され、第２の３Ｄ描写は介入又は手術の最中に収集されるということである。
図４は、処理ユニット４０の更なる一例を示しており、決定された血管変形を脳構造描写へ外挿するように適応された該層ユニット５２を有している。脳構造描写は、血管構造と、血管が内部に配置される多数の脳回（コンボリューション）を有する脳葉（ローブ）構造とを有する。適用ユニット４８は、変形を脳葉のみに適用するように適応される。
外挿には、例えば、術前又は術中の検査手順に基づき得る機械的パラメータが考慮される。
処理ユニット４０は、変形を脳構造描写へと変換あるいは変形するように適応されることができる。
図５は、典型的な更なる一実施形態を示しており、処理ユニット４０は、脳構造の変形から変形インジケータを生成するように適応された生成ユニット５４を有している。
例えば、図６に示すように、変形インジケータをユーザに表示するように適応された表示ユニット５６が設けられ得る。
例えば、この表示ユニットは、実際あるいは現在の変形を有する脳の描写を示すように適応される。そして、例えば、元（オリジナル）計画がオーバーレイされ得る。
図示しない更なる一態様によれば、処理ユニット４０は、衝突インジケータを提供するように適応されたコリジョンユニットを備える。これらは、例えば計画された経路といった計画された箇所の、例えば重要な脳葉部分及び／又は重要な血管部分若しくはセグメントなどの所定の脳構造との、可能性ある衝突を指し示す。
図７に示す例によれば、ユーザによる元計画の手動調整用に適応されたインタラクションユニット５８が設けられる。
しかしながら、図８に示すように、処理ユニット４０は、例えば元計画を自動調整するように適応された調整ユニット６０を備えることもできる。処理ユニット４０は、例えばディスプレイ上に調整の評価の情報を与える調整インジケータを提供するように適応される。
インジケータは、着色コーディングとして提供され得る。例えば、脳構造のグレースケール描写が、変形が検出されている領域で着色され得る。故に、ユーザは、何処で変形が起こっているかを容易に見て取ることができる。例えば、“強い”なる用語は所定の閾値に関係するとして、かなり強い変形は赤色コーディングで指し示され、軽い変形は黄色コーディングで指し示される。
プランニング（計画）データが現在の変形に合わせて調整される場合にも、そのようなコーディングが適用され得る。例えば、生検針などの介入デバイスの計画経路が暗い緑色の線で示され、該経路のうちの決定された変形のために適応される部分が明るい緑色で示される。故に、ユーザは、プランニングデータが変形のために適応修正される箇所を容易に見て取ることができる。
図９は、変形調整されたプランニングデータを外部のナビゲーションシステム６２に提供するようにインタフェースユニット４２が適応された装置の一例を示している。このデータ提供は、ナビゲーションシステム６２の方への矢印６４で指し示されている。
なお、上述の図２−９の例は互いに組み合わされて実現されることもできる。換言すれば、これらの例のうちの１つ以上又は全てが、本発明に係る脳変形を追跡する装置１２にて組み合わされてもよい。
本発明に係る方法の例を説明する前に、図１を参照して、幾つかの更なる態様を説明しておく。
典型的な一実施形態によれば、Ｘ線画像収集装置は、第１及び第２の３Ｄ描写のためのデータを、同じ撮像モダリティで収集するように適応される。
脳変形を追跡する装置１２は、図１において、例えば１つ以上の表示ユニット５６を有するディスプレイ構成６６とともに示されている。
また、装置１２の処理ユニット４０に接続された例えばキーボード６８、マウス７０、グラフィックタブレット７２、及び更なる入力装置７４などのインタラクション装置も示されている。なお、図１には処理ユニット４０は示していない。
更なる一例によれば、処理ユニット４０は、図１０に指し示されるように３Ｄ画像データ生成ユニット７６を有する。３Ｄ画像データ生成ユニット７６は、３Ｄ Ｘ線画像データから第１及び第２の描写を生成するように適応される。故に、３Ｄ画像データ生成ユニット７６はインタフェースユニット４２と接続されている。換言すれば、図１を参照するに、Ｘ線画像収集装置１４によって提供される画像データは３Ｄ画像データ生成ユニット７６に提供され、そこで上記描写の生成が行われる。Ｘ線画像収集装置によって提供される画像データの入力は、図１０に矢印７８で指し示されている。
例えば、３Ｄ画像データ生成ユニット７６は、第１の３Ｄ描写及び第２の３Ｄ描写のデータを同じ処理工程で生成するように適応され得る。
当然ながら、Ｘ線画像収集装置１４によって提供されるように、第１の描写と第２の描写とで異なる３Ｄ画像データの場合には、異なる処理工程が設けられ得る。
図示しない更なる一例によれば、適用ユニット４８は、脳構造の決定された変形を、脳構造の介入用のプランニングデータに適用するように適応して、変形調整されたプランニングデータを生成するように適応される。これについては更に後述する。
なお、“レジストレーションユニット”、“決定ユニット”、“適用ユニット”、“マッピングユニット”、“外挿ユニット”、“生成ユニット”、“３Ｄ画像データ生成ユニット”、“調整ユニット”、及び“インタフェースユニット”は、処理ユニットに加えての別個のユニットとして設けられ得るが、これらのユニットのうちの１つ、一部又は全てが処理ユニット自体の一体化部分として設けられてもよい。これは、本発明の概要を述べている節にも云えることである。
典型的な更なる一実施形態によれば、インタフェースユニット４２は、更なる脳血管の血管構造に関する少なくとも１つの更なる３Ｄ描写を提供するように適応される。この更なる脳血管の血管構造は、例えば、形態学的（モルフォロジカル）脳スキャン及び／又は機能的（ファンクショナル）脳スキャンに基づく。適用ユニット４８は、決定された血管変形を、この更なる脳血管の血管構造にも適用するように適応され得る。インタフェースユニット４２への更なる脳血管の血管構造の入力は、点線の矢印８０で指し示されている。なお、この更なる入力は、図１０に関連して説明されるその他の態様の不可欠あるいは必要な特徴ではない。入力８０はむしろ、例えば図２−９に示したものなど、上述のその他の典型的な実施形態及び態様にも適用されることが可能な追加オプションとして示されている。
見出された変形場に従って変形される上記更なる３Ｄ描写は、外部ソースからもたらされてもよい。例えば、これは第１の３Ｄ描写と同じ種類のデータセットとし得るが、必ずしもそうである必要はない。
更なる一例によれば、このデータセットはまた、血管構造を含んでいる必要もない。しかしながら、このデータセットが第１の３Ｄ描写と同じでない場合、これら２つの間の空間的なマッピングが提供される。そう云えるのは、これらが例えばＭＲＡ及びｆＭＲＩなど同じマシンで収集されるか、あるいは例えばＰＥＴ−ＣＴなどの結合型マシンで収集されるかの何れかであるため、あるいは、剛体レジストレーション若しくは弾性レジストレーションがこれら２つの間で行われているためである。なお、このレジストレーションは、上述のレジストレーションに加えての追加レジストレーションである。
例えば、この更なる脳血管の血管構造の更なる３Ｄ描写は、ＭＲＩ撮像手順から、あるいはコーンビーム撮像を用いてＣＴ撮像手順若しくはＣアーム撮像手順から取得される。
例えば、決定された変形を、この更なる脳血管の血管構造、例えば形態学的脳スキャン又は機能的脳スキャン、にも適用することにより、これらの様子又はパラメータも、現在の変形状況に適応されてユーザに提供されることができる。換言すれば、本発明によれば、例えば外科医の側での現在の状況の理解を更に改善且つ支援することも可能である。上述のように、第１の３Ｄ描写は術前の３Ｄ Ｘ線スキャンに基づくことができ、第２の３Ｄ描写は術中の３Ｄ Ｘ線スキャンに基づくことができる。
例えば、図１に示すように、ＣＴ装置又はＣアーム装置を用いて画像データが収集される。
第１の描写は、ＣＴＡ（コンピュータ断層血管造影）３Ｄ画像データから生成され得る。
第１の描写はまた、ＭＲＡ（磁気共鳴血管造影）３Ｄ画像データから生成され得る。
第１の描写はまた、ＶａｓｏＣＴ ３Ｄ画像データから生成され得る。ここで、ＶａｓｏＣＴは、例えば図１に示した装置などのＣ線Ｃアーム装置による３Ｄ断層撮影コーンビーム再構成を有する。
図１１は、脳変形を追跡する方法１００を示している。方法１００は以下のステップ群を有する。第１の提供ステップ１１０にて、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写１１２が提供される。第２の提供ステップ１１４にて、この脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写１１６が提供される。次に、レジストレーションステップ１１８にて、第１の３Ｄ描写１１２の少なくとも一部が、第２の３Ｄ描写１１６の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションされる。
さらに、決定ステップ１２０にて、弾性レジストレーション１１８に基づいて、脳血管の血管構造の変形場１２２が決定される。次いで、適用ステップ１２４にて、決定された血管変形が脳構造描写に適用されて、脳構造の変形１２６が決定される。
第１の提供ステップ１１０はステップａ）としても参照され、第２の提供ステップ１１４はステップｂ）としても参照され、弾性レジストレーションステップ１１８はステップｃ）としても参照され、決定ステップ１２０はステップｄ）としても参照され、適用ステップ１２４はステップｅ）としても参照される。
弾性レジストレーションステップにおいて、所定の部分又は領域がレジストレーションに使用され得る。弾性レジストレーションされた部分同士の間の領域について、その変形を弾性レジストレーション結果に基づいて推定することができる。レジストレーションは、例えば以前の検査から得られた重要な変形挙動を指し示す特定部分に焦点を当て得る。
当然ながら、弾性レジストレーションは完全な３Ｄ描写に対して実行されてもよい。
ステップｅ）で使用される脳構造描写は例えば、最初の画像データ収集ステップ１２８（これから、例えば第１の３Ｄ描写１１２が生成あるいは処理される）から提供されることができる。
しかしながら、この最初のステップ１２８は必ずしも上述の方法の一部である必要はなく、故に、最初のステップ１２８の第１の提供ステップ１１０への接続、及び最初のステップ１２８から適用ステップ１２４への接続は、点線の矢印で示されている。
例えば、第１の３Ｄ描写１１２は術前画像データに基づき、第２の３Ｄ描写１１６は術中画像データに基づく。
図１２は、方法の典型的な更なる一実施形態を示しており、脳構造の介入のプランニングデータ１３０が第３の提供ステップ１３２で提供され、そして、ステップｅ）に続くステップｆ）として、脳構造の決定された変形がプランニングデータに適用されて、変形調整されたプランニングデータ１３６が生成される第２の適用ステップ１３４が設けられている。
プランニングデータは、例えば生検介入などの介入に関係したものとすることができ、例えば、プランニングデータは介入プランニングデータを有する。
プランニングデータはまた、手術に関係したものとすることができ、例えば、プランニングデータは手術プランニングデータを有する。
ステップｆ）は、変形補償された手術プランニングデータの生成を有していてもよい。
例えば、プランニングデータは、図１３に示すように、経路（コース）データ１３８を有していてもよく、これが第２の適用ステップ１３４に提供されて（１３９）、変形調整された経路データ１４０が生成される。変形調整された経路データ１４０は、更なる提供ステップ１４２にて、例えば介入装置を操舵するシステムに提供される。操舵システムは、生検針の挿入又は脳穿刺装置を自動制御することを有し得る。
既に示唆したように、図１４に示すように、関心領域に関する術前の解剖学的データ１４４及び／又は機能的データ１４６が提供されてもよい。解剖学的データ１４４及び／又は機能的データ１４６は、最初のデータ収集ステップ１４８から取得され得る。例えば、第１の３Ｄ描写１１２も、この最初の収集ステップ１４８から取得されてもよく、そこでそれぞれの画像情報１５０が収集され得る。ここでも、これが必須ではなく、取り得るオプションであることを指し示すために、最初の収集ステップと第１の提供ステップ１１０との間の接続は点線１５２で示している。
また、決定ステップ１２０からの決定された変形場１２２は、更なる適用ステップ１５４及び１５６にて、それぞれ、解剖学的データ１４４及び機能的データ１４６に適用され得る。
故に、変形調整された解剖学的データ１５８、及び／又は変形調整された機能的データ１６０が生成され得る。
図１４にも示すように、最初の収集ステップ１４８で収集される画像データは、適用ステップ１２４に脳構造描写を提供することにも使用され得る。これは、更なる点線矢印１６２で指し示されている。
図１１を再び参照するに、弾性レジストレーションステップ１１８は、画像ベース又はモデルベースとし得る。
ステップｃ）は、他の脳構造のそれらのボクセル値に基づく弾性レジストレーションを有していてもよい。ステップｅ）は、該他の脳構造の変形場の決定を有し得る。
弾性レジストレーションは、対応し合う血管領域、血管部分又は血管部の、局所的な変位の決定を有し得る。
一例によれば、レジストレーションは、第１の描写１１２内のランドマーク点を第２の描写１１６内の対応するランドマーク点と位置合わせすることによって達成される。
例えば、ランドマーク点は、脳血管の血管構造内の分岐である。更なる一例によれば、ランドマーク点は、脳血管の血管構造内の明白な湾曲部（脳血管の血管構造の所定の区画である）とし得る。
典型的な更なる一実施形態によれば、図１５に示すように、第１の３Ｄ描写１１２及び第２の３Ｄ描写１１６は、それぞれ第１及び第２の画像データ収集ステップ１６８及び１７０にて、それぞれ第１及び第２の３Ｄ画像データ１６４及び１６６を収集することによって提供される。第１及び第２の３Ｄ画像データ１６４、１６６は各々、それぞれセグメンテーションステップ１７２、１７４にて、第１の提供ステップ１１０に入る矢印１７６及び第２の提供ステップ１１４に入る更なる矢印１７８で指し示すように、脳血管の複数の血管構造へとセグメント化（分割）される。
故に、図１５に示した例によれば、血管樹構造がセグメント化され得る。
セグメント化はまた、頭蓋骨をセグメント化し、且つ頭蓋骨でないボクセルに対して閾値手順を実行することによって達成され得る。
セグメント化はまた、脳ボリューム自体をセグメント化することによって達成され得る。
さらに、セグメント化は、収集されたデータセットに血管フィルタを適用し、次いで閾値手順を適用することによって達成され得る。
セグメント化は、ユーザ選択されたシード点によって開始される高速マーチング手法を適用することによって達成され得る。
血管構造は、脳血管の血管構造の第１及び／又は第２の描写を生成するために使用されてもよい。
図示しない更なる一例によれば、さらに、３Ｄデータセットにおいてと同様に、例えば頭蓋骨、及び／又は大脳皮質表面、及び／又は脳室、及び／又は小脳、及び／又は脳幹、及び／又は脳脊髄液、及び／又は脳梁、及び／又は左半球と右半球など、その他の構造がセグメント化され得る。
図１６に示す更なる一例によれば、弾性レジストレーションステップ１１８を初期化する、すなわち、ステップｃ）を初期化する剛体レジストレーション１８０が提供される。この初期化は矢印１８２で指し示されている。
図１７に示す更なる一例によれば、ステップｃ）での弾性レジストレーション１１８に加えて、脳血管の血管構造のグローバル（大域的）変換データ１８６を決定するために剛体レジストレーションステップ１８４が実行される。グローバル変換データは、例えば生検針又は脳穿刺装置の自動操舵のために、ナビゲーションシステムに提供され得る。このデータ提供は矢印１８６で指し示されている。
本発明の更なる一態様に従って、脳変形を追跡する装置の作動方法２００が図１に示される。処理ユニット２１０が、第１の提供ステップ２１４にて、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写２１２を提供する。処理ユニット２１０は更に、第２の提供ステップ２１８にて、該脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写２１６を提供する。さらに、処理ユニット２１０は、弾性３次元レジストレーションステップ２２０にて、第１の３Ｄ描写２１２の少なくとも一部を第２の３Ｄ描写２１６の少なくとも一部と、弾性的に３次元レジストレーションする。処理ユニット２１０は更に、決定ステップ２２４にて、弾性レジストレーションに基づいて、脳血管の血管構造の変形場２２２を決定する。次に、処理ユニット２１０は、適用ステップ２２８にて、決定された血管変形２２２を脳構造描写に適用して、脳構造の変形２２６を決定する。
例えば、脳構造描写は、点線の矢印２３０で指し示されるように処理ユニット２１０に提供される。
図１８に更に示すように、第１及び第２の３Ｄ描写２１２、２１６はまた、それぞれ点線の矢印２３２及び２３４で指し示されるように処理ユニットに提供されてもよい。
更なる一例によれば、決定された変形２２６は、その後、点線の矢印２３６で指し示されるように、更なる目的のために提供され得る。
なお、脳血管の血管構造の第１及び第２の３Ｄ描写は、造影剤を用いた画像収集手順に基づき得る。しかしながら、造影剤を用いずにそれぞれの画像情報データを収集することも提供される。
本発明の更なる一態様によれば、用語“脳血管の血管構造”は脳領域内の血管構造に関係する。
本発明の更なる一態様によれば、血管構造を含む頭部全体スキャンが、例えばＭＲＡ、ＣＴＡ又はＶａｓｏＣＴによって、臨床介入が始まる直前の術前スキャンにて収集される。そして、手順の経過中に、１つ以上のスキャンが実行され得る。これらの３Ｄ画像データセットからの血管構造がセグメント化され、弾性的に互いにレジストレーションされる。脳内の血管は脳回に格納されているので、血管構造の局所変位は、局所的な脳変形を正確に推定することを可能にする。
上述のように、脳変形は、手順前計画を実際の現在状況に合わせて調整するために使用され得る。また、脳変形は、外部ナビゲーションシステムに送られてもよい。
例えば、手順の前に、被検体の脳全体及び血管系を含むように大きい視野で術前データセットが収集される。このデータセットから、血管樹がセグメント化される。そのような血管樹３１０の一例を図１９ａに示す。血管樹のセグメンテーションは、幾つかの手法で行われることができ、例えば、モデルベースの手法を用いて頭蓋骨をセグメント化し、頭蓋骨でないボクセルに閾値手順を実行し、且つ最大の完全に接続されたコンポーネントのみを保持することによる接続性基準を適用することによって行われ得る。あるいは、他の一例として、データセットに血管フィルタを適用し、次いで閾値を適用することによって行われ得る。あるいは、第３の例として、ユーザ選択されたシード点によって開始される高速マーチング手法を適用することによって行われ得る。
臨床手順中、同じ被検体の更なるデータセットが、例えば同様にして、収集されて処理される。そのような第２の血管描写を図１９ｂに示す。見て取れるように、第２の描写３１２は同様の構造を示しているが、特定の領域は変形を示している。例えば、図１９ａに参照符号３１４で指し示した血管部分は、同じ血管部分が参照符号３１６で指し示される図１９ｂでは異なる曲率を有している。
なお、これらの図は、単純化のため、実際のスキャンで視認可能であろうものより少ない血管を示している。また、図１９ａ及び１９ｂにおける描写は、明瞭化のために、変形に関して誇張されている。
その後、いわば第３のステップ（図示せず）にて、３Ｄ描写３１０を有する術前データセットと３Ｄ描写３１２を有する術中データセットとの間での、それら内のセグメント化された血管系の対応関係に基づいて、脳構造の変形が決定される。これは、例えば以下のような幾つかの手法で行われ得る。
１． 複数の血管枝がボクセルで選択され、或る特定のボクセルの移動が、選択された複数の血管枝内の近接点群の移動の加重平均として決定される。この重み付けは、それらの点までの距離の逆数とし得るが、他の重み関数も使用可能である。血管枝の選択は、該特定のボクセルまでの距離に基づいて行われ得るが、例えば、そのボクセルがどの脳葉内に位置するかを決定し且つこの脳葉に隣接する血管枝のみを含めるといった、より洗練された手法も可能である。
２． ４面体メッシュによって変形が決定される。４面体は、そのノードを移動させ、４面体内部の点に内挿スキームを適用し、例えば典型的には線形加重によるノードの変位の加重平均を得ることによって変形される。４面体ノードは、規則的な格子上又はランドマーク点上に置かれる。ランドマーク点の理にかなった選択は、例えば一定間隔の、あるいは曲率に基づいた、血管の中心線上の点、又は分岐点上の点、又はこれらの組合せである。
３． 有限要素型手法であり、それにより、変形は血管点の変位によって行われ、脳組織の物性が、例えば大域的に、あるいは脳のセグメンテーションに基づいて適用された後に、変形がモデル化される。
更なる一例によれば、セグメンテーションと上述の弾性レジストレーションとが、単一のアルゴリズム手順として結合され得る。
また、術中画像データの収集、ひいては、第２の３Ｄ描写の決定、並びに弾性レジストレーションは、ループ状構造にて適用され得る。すなわち、これらは、一度の手順中に複数回繰り返され得る。
オプションとして、決定された脳の変形がプランニングデータに適用され得る。
図２０は、患者の頭部４００の視覚化を示している。見て取れるように、この脳は、部分的に開かれた頭蓋骨４１０と、頭部内すなわち脳が位置する領域内の血管構造４１２とで示されている。この例では、それぞれの血管構造を視覚化するために、脳構造自体は更には示されていない。
また、プランニングデータを表す、生検針を用いた介入用の挿入経路４１４が示されている。脳の変形が決定される場合、例えば血管描写４１２形態のそれぞれの描写が然るべく適応あるいは調整されることになる。そして、ユーザは、自分の計画経路４１４が重要な構造のうちの１つと衝突すること、例えば穿刺軌道４１４との血管衝突、を見て取ることができる。
従って、ユーザはその後、挿入経路すなわち穿刺軌道を手動調整したり、見出された変形を考慮に入れたプランニングデータの自動調整を実行したりすることができる。しかしながら、血管描写４１２の変形ひいては調整までは示していない。
本発明の典型的な更なる一実施形態（図示せず）において、以上の実施形態のうちの１つに従った方法の方法ステップを適切なシステム上で実行するように適応されたことを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
コンピュータプログラム要素は、故に、これまた本発明の一実施形態に一部とし得るコンピュータユニットに格納され得る。このコンピュータユニットは、上述の方法のステップを実行するように、あるいはそれらのステップの実行を含むように適応され得る。また、コンピュータプログラム要素は、上述の装置の構成要素を作動させるように適応されてもよい。コンピュータユニットは、自動的に作動するように、且つ／或いはユーザの命令を実行するように適応され得る。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードされ得る。データプロセッサは斯くして、本発明に係る方法を実行するように装備され得る。
本発明のこの実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって既存プログラムを、本発明を使用するプログラムへと変化させるコンピュータプログラムとの双方に及ぶ。
さらに、コンピュータプログラム要素は、上述の方法の実施形態の手順を遂行するのに必要な全てのステップを提供することができてもよい。
本発明の典型的な更なる一実施形態（図示せず）によれば、先行セクションに記載したコンピュータプログラム要素を格納した、例えばＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能媒体が提示される。
コンピュータプログラムは、その他のハードウェアとともに供給されるか、あるいはその一部として供給されるかする例えば光記憶媒体若しくは半導体媒体などの好適な媒体に格納され、且つ／或いはそのような好適な媒体上で配給されてもよいし、例えばインターネット又はその他の有線若しくは無線の通信システムを介してなど、その他の形態で配給されてもよい。
しかしながら、コンピュータプログラムはまた、ワールドワイドウェブのようなネットワーク上に提示されて、そのようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリへとダウンロードされてもよい。本発明の典型的な更なる一実施形態によれば、本発明の上述の実施形態のうちの１つに係る方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム要素をダウンロードに利用可能にする媒体が提供される。
なお、様々な主題を参照して本発明の実施形態を説明した。特に、一部の実施形態は方法タイプのクレームを参照して説明し、他の実施形態は装置タイプのクレームを参照して説明した。しかしながら、当業者は、上述及び以下の記載から、別のことが告知されていない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の組合せだけでなく、相異なる主題に関する特徴間の組み合わせも、本願で開示されていると見なされることを認識するであろう。しかしながら、何れの特徴も、組み合わされて、それらの特徴の単純な和を超える相乗効果をもたらし得る。
請求項において、用語“有する”はその他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数であることを排除するものではない。単一のプロセッサ若しくはその他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たしてもよい。特定の複数の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを指し示すものではない。
Claims (14)
- 脳変形を追跡する装置であって：
処理ユニット；及び
インタフェースユニット；
を有し、
前記インタフェースユニットは、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を前記処理ユニットに提供し、且つ前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を前記処理ユニットに提供するように適応され；
前記処理ユニットは、前記第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を前記第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションするように適応されたレジストレーションユニットを有し；
前記処理ユニットは、該弾性レジストレーションに基づいて前記脳血管の血管構造の変形場を決定するように適応された決定ユニットを有し；且つ
前記処理ユニットは、決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定するように適応された適用ユニットを有する、
装置。 - 前記適用ユニットは、決定した前記脳構造の前記変形を、前記脳構造の介入用のプランニングデータに適用して、変形調整されたプランニングデータを生成するように適応される、請求項１に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記決定された血管変形を前記脳構造描写へ外挿するように適応された外挿ユニットを有し；
前記脳構造描写は、血管構造と、血管が内部に配置される多数の脳回を有する脳葉構造とを有し；且つ
前記適用ユニットは、前記変形を前記脳葉のみに適用するように適応される、
請求項１又は２に記載の装置。 - 前記インタフェースユニットは、更なる脳血管構造の少なくとも１つの更なる３Ｄ描写を提供するように適応され；
前記更なる脳血管構造は、形態学的脳スキャン及び／又は機能的脳スキャンに基づき；且つ
前記適用ユニットは、前記決定された血管変形を前記更なる脳血管構造に適用するように適応される、
請求項１乃至３の何れか一項に記載の装置。 - 前記処理ユニットは、前記脳構造の前記変形から変形インジケータを生成するように適応された生成ユニットを有し；且つ
前記変形インジケータをユーザに表示するように適応された表示ユニットが設けられる、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の装置。 - 前記インタフェースユニットは、前記変形調整されたプランニングデータを外部のナビゲーションシステムに提供するように適応される、請求項２に記載の装置。
- 脳変形を追跡する撮像システムであって：
請求項１乃至６の何れか一項に記載の装置；及び
画像収集装置；
を有し、
前記画像収集装置は、前記第１及び第２の３Ｄ描写の３Ｄ画像データを収集するように適応され；
前記処理ユニットは、前記３Ｄ画像データから前記第１及び第２の３Ｄ描写を生成するように適応された３Ｄ画像データ生成ユニットを有し；且つ
前記画像収集装置は、第２の画像データを非接触で収集するように適応される、
撮像システム。 - 前記画像収集装置は、前記第１及び第２の３Ｄ描写の前記３Ｄ画像データを同じ撮像モダリティで収集するように適応され；且つ
前記３Ｄ画像データ生成ユニットは、前記第１及び第２の３Ｄ描写のデータを同じ処理工程で生成するように適応される、
請求項７に記載の撮像システム。 - 前記画像収集装置は、３Ｄ Ｘ線画像データを収集するように適応されたＸ線画像収集装置である、請求項７又は８に記載の撮像システム。
- 脳変形を追跡する方法であって：
ａ） 対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を提供するステップ；
ｂ） 前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を提供するステップ；
ｃ） 前記第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を前記第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションするステップ；
ｄ） 該弾性レジストレーションに基づいて前記脳血管の血管構造の変形場を決定するステップ；及び
ｅ） 決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定するステップ；
を有する方法。 - 前記脳構造の介入用のプランニングデータが提供され、ステップｅ）の後に、決定された前記脳構造の前記変形が前記プランニングデータに適用されて、変形調整されたプランニングデータが生成されるステップｆ）が設けられる、請求項１０に記載の方法。
- 脳変形を追跡する装置の作動方法であって：
処理ユニットが、対象の関心領域の脳血管の血管構造の第１の３Ｄ描写を提供し；
前記処理ユニットが、前記脳血管の血管構造の第２の３Ｄ描写を提供し；
前記処理ユニットが、前記第１の３Ｄ描写の少なくとも一部を前記第２の３Ｄ描写の少なくとも一部と、弾性的に３次元でレジストレーションし；
前記処理ユニットが、該弾性レジストレーションに基づいて前記脳血管の血管構造の変形場を決定し；且つ
前記処理ユニットが、決定された血管変形を脳構造描写に適用して脳構造の変形を決定する、
方法。 - 請求項１乃至９の何れか一項に記載の装置を制御するコンピュータプログラムであって、処理ユニットによって実行されるときに、請求項１０乃至１２の何れか一項に記載の方法を実行させるように適応されたコンピュータプログラム。
- 請求項１３に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能媒体。
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