JP2017077455A - 3d+時間再構成を改良する方法および装置 - Google Patents

3d+時間再構成を改良する方法および装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2017077455A
JP2017077455A JP2016153318A JP2016153318A JP2017077455A JP 2017077455 A JP2017077455 A JP 2017077455A JP 2016153318 A JP2016153318 A JP 2016153318A JP 2016153318 A JP2016153318 A JP 2016153318A JP 2017077455 A JP2017077455 A JP 2017077455A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
reconstruction
model
image
images
perspective
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
JP2016153318A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6912168B2 (ja
Inventor
アーベン、ジャン−ポール
Jean-Paul Aben
プント、マルク
Punt Mark
ラモス、ヘラルド ディビルドクス
Dibildox Ramos Gerardo
ラモス、ヘラルド ディビルドクス
ヴォルスム、テオドールス ファン
Van Walsum Theodores
ヴォルスム、テオドールス ファン
ライナルツ、リアネ
Rianne Reinartz
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.)
Pie Medical Imaging BV
Original Assignee
Pie Medical Imaging BV
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 Pie Medical Imaging BV filed Critical Pie Medical Imaging BV
Publication of JP2017077455A publication Critical patent/JP2017077455A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6912168B2 publication Critical patent/JP6912168B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • G06T7/55Depth or shape recovery from multiple images
    • 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
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • 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)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

【課題】オブジェクトの2以上の二次元画像(いわゆる2D画像)から前記オブジェクトの三次元表面再構成を作成する方法を提供する。
【解決手段】以下のステップ:a)前記オブジェクトの三次元データ・セット(いわゆる3Dデータ・セット)を提供するステップ;b)ステップa)において記載された前記データ・セットを使用して3Dモデルを生成するステップ;c)時間に渡る3Dモデルを構築するために動き情報を提供するステップ;d)当該少なくとも2つの2D画像から3D再構成を生成するステップ;e)時間に渡る前記3Dモデルからの情報を使用して時間に渡る前記3D再構成を修正するステップを備える方法。
【選択図】図4

Description

本発明は、X線血管造影に基づいて3D+時間再構成を改良する方法および装置に関する。
血管造影は、数多くある様々な介入の中で通常使用される画像作成技術である。このような介入の間、臨床医が、問題のオブジェクトを良好に理解することは、非常に重要である。例えば、脈管介入において、臨床医が、観察対象の血管ツリーの部分に関し全ての情報を有することは、重要である。このことは、例えば、二分岐した血管が、さらに2本以上の動脈または静脈に分離している主動脈または静脈である場合に、ステントを二分岐した血管内に配置しなければならないときに、必要である。
X線のような二次元血管造影は、しばしば、二分岐領域を正しく視覚化するという可能性を欠く。特に、血管が分離するポイントとして定義される二分岐のカリーナ(突起部)の位置は、二分岐に接続されている1つ以上の血管分節が重なり合っているため、二次元血管造影によって正しく視覚化すると言うチャレンジに値する課題である。
医師が、この分岐した管状形状のオブジェクトについての不完全なまたは不正確な情報に基づいて、彼または彼女の決定をなす場合、これは深刻な結果をもたらす可能性がある。例えば、二分岐での閉塞を見落したり、またはこれを過小評価したり、またはこれに対して間違った寸法のステントを選択してしまう可能性がある。これは、結果として患者に深刻な合併症をもたらす可能性がある。
実際には、介入治療は、通常、いわゆるCアームまたはLアーム・タイプの血管造影X線システムによって取得される2D画像のガイダンスに従って実行される。これらのシステムは、検査しているオブジェクトの2D画像を、2D透視とも呼ばれる異なる方向から取得することを可能にする。これらの異なる透視は、X線源および蛍光増倍管を保持しているアームを患者の周囲に回転させることによって、得ることができる。
少なくとも2つの異なる透視において取得された2D画像から3D再構成を作成することは、しばしば、行われる。しかしながら、分岐した血管の3D再構成を作成するために使用される2D画像は重なっているので、二分岐周辺の血管の正確な形状の3D再構成を得ることにはかなりの不確定度が、残る。
重なりについてのこの問題の具体例は、図1に示されている。カリーナが適切に視覚化された結果となる二分岐の正しい形状は、最後の(右側の)画像にしか示されていない。
従って、3D再構成に対して、2D血管造影画像を正しい透視から取ることが重要である。血管造影システムの場合、正しい透視とは、できるだけ多くの情報を含むX線システムの角形成(システム回転および角形成の両者)として定義される。この透視では、周囲の血管の遠近短縮および重なりは、最小にすべきである。
遠近短縮とは、あるオブジェクトをある透視から視覚する場合に、このオブジェクトが圧縮されているように見えて、情報に歪みを発生させてしまう原因となる事象のことを言う。
左冠状動脈のような複雑な血管に対処する場合、図2に見られるように、他の血管との重なりが発生することがある。これらの分枝は、同じ冠状動脈に属し、かつ例えば、造影剤が導入されたポイントの後に分岐する場合があるので、観察対象のセクションは造影剤を含むように描かれることがある。これは、観察対象のセクションにおける閉塞が見逃されるまたはそれが過小評価されてしまう可能性をもたらす。
この誤った解釈に対処することを可能とするために、臨床医は、冠状動脈ツリー全体を正しく理解する必要がある。しかしながら、X線血管造影では、2つの2D血管造影画像を用いて冠状動脈ツリー全体を再構成することは出来ない。これは、図3に示されるようなX線画像作成技術の視野(FOV)および造影剤の排出に起因する。
また、例えば、冠状動脈に対処する際、観察対象の部位の中に二分岐が多数存在する場合がある。これらの二分岐の方位は、各々、異なる。従って、X線を使用して各二分岐領域を正しく視覚化することは、ほとんど不可能である。
考慮することが必要な更なる観点は、心臓周期の間に冠状ツリーが移動してしまうことである。この移動は、例えば、心臓自体の動きのみならず患者の呼吸が原因となる。これらの移動の間、冠状ツリーの異なる部分は、相互に移動する。この移動は、心臓周期の特定のステージで選ばれた2D透視において血管の重なりを生じさせ、かつ所定時刻での冠状ツリーの理解をより複雑な作業にする原因となる。
現在の診療においては、血管造影の間の観察対象の血管の移動は、多数の心臓周期に渡って連続して造影剤を注入している間に、決定される。これにより、臨床医は、X線血管造影画像において冠状動脈の移動を追跡することができる。これは、患者には大きい負担となる。これらの連続する記録から、多数の3D再構成を作成することが出来る。しかしながら、これらの3D再構成に対し最適情報量を得るために、各再構成は、最適投影を使用して作成される必要がある。しかしながら、実際には、これが、実現可能となるわけではない。従って、これらの再構成の大部分は、ある一時点で最適である透視を使用して作成される。これは、3D再構成の間に不連続が生じる原因となる。
さまざまな別個の3D再構成を作成する代替方法は、非特許文献1および非特許文献2によって教示された3D再構成の伝搬である。しかしながら、このアプローチを用いて収集することが出来る情報は、FOVのような上述したX線の限界、重なりおよび二分岐が多数存在することにより限定される。区別のつかない重なりがない多数の二分岐に関する情報を得る方法は、CTまたはMRシステムによって得られるボリューム画像による。
しかしながら、これらの画像取得システムは、介入の間には、用いることができない。また、CT記録は、記録当たり1つの心位相しか含まない単一の位相記録である。さらに、CTおよびMR撮像方法の空間分解能および/または時間分解能は、X線血管造影のものより著しく低い。
従って、これらの3D画像作成方法は、単独では、介入の間に必要となる全ての情報を得るためには、使用できないまたは不十分である。しかしながら、これらの方法には、二分岐、重なりおよび疾患部位に関する重要な情報が含まれている。
さらに、3D画像作成方法により以前に得られたデータは、介入の間、臨床医が、例えば、血管マッチングを行うことをガイドするために用いることが出来る。
非特許文献3には、一平面X線システムによる冠状動脈介入の間のガイダンスの方法が、提示されている。ここに記載されている方法は、予め行った介入の3D CT画像から3D冠状動脈の中央線を検索することに基づく。この改良されたガイダンスを実行するためには、患者の特定の心臓および呼吸の動きを知るために、フレームワークが提示されて、一平面X線像シーケンスにより3D中央線が登録される。この方法は、特定のX線血管造影画像透視の範囲内での動きを知るために、予め行った介入の3D CT画像作成および一平面X線血管造影によって得られた3D冠状動脈の中央線再構成を使用するが、この方法は、この特定のX線血管造影画像透視の範囲内のガイダンスに限定される。冠状動脈の介入の間、通常の診療では、医師は、観察対象のオブジェクトの所望の透視を得るために、(X線システムの角形成、回転により)X線システムの多数の透視を使用するが、これは、この解決法を臨床に応用することを著しく制限する。
Chen外による「シネ血管造影図から再構成された4D冠状動脈ツリーの運動学的および変形解析("Kinematic and Deformation Analysis of 4-D Coronary Arterial Trees Reconstructed From Cine Angiograms")」、IEEE Transactions on medical imaging、第22巻、2003年6月、第6号、710-721頁 Zheng外による「X線の冠状血管造影シーケンスからの、血管スケルトンの経時的再構成("Sequential reconstruction of vessel skeletons from X-ray coronary angiographic sequences")」Computerized Medical Imaging and Graphics 34、2010年、333-345頁 Baka外による「冠状動脈介入の間の改良されたガイダンスに対する、X線血管造影における呼吸の動きの評価("Respiratory motion estimation in x-ray angiography for improved guidance during coronary interventions")」、Physics in Medicine & Biology、60、2015年、316-3637頁 Lesage外による「3D CT血管造影からの冠状動脈を分割するためのベイジアン最大経路("Bayesian Maximal Paths for Coronary Artery Segmentation from 3D CT Angiograms")」、MICCAI 2009、パート1、LNCS 5761、222-229頁 Dumay外による「最適な血管造影視野角の決定:基本原理および評価の研究("Determination of optimal angiographic viewing angles: basic principles and evaluation study")」、IEEE Trans.Med.Imaging、第13巻、第1号、1994年3月 Layによる「線形代数およびそのアプリケーション("Linear algebra and its applications")」、2012年、第4版、142-143頁、Addison-Wesley Longman Dodge外による「通常の人間の冠状動脈のルーメン直径:年齢、性別、解剖学的変動、および左心室肥大または拡張の影響("Lumen diameter of normal human coronary arteries: influence of age, sex, anatomic variation, and left ventricular hypertrophy or dilation")」、Circulation、1992年:82: 232-246頁 Baka外による「集団ベースの動きの見積値を使用する3D+t/2D+t CTA-XAの登録("3D+t/2D+t CTA-XA registration using population-based motion estimates")」、Demirci, Lee, Radeva, Unal (eds):MICCAI-STENT 2012年、64-71頁 Frangiによる「多重スケール血管強化フィルタリング("Multiscale vessel enhancement filtering")」、医療画像コンピューティングおよびコンピュータ支援介入(In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)−MICCAI 1998年、Lecture Notes in Computer Science、第1496号、130-137頁 Sarry外による「パラメータにより変形可能なモデルを使用する二面血管造影シークエンスからの冠状動脈の3次元トラッキング(" Three-Dimensional Tracking of Coronary Arteries From Biplane Angiographic Sequences Using Parametrically Deformable Models")」、IEEE Transactions on Medical Imaging、第20巻、第12号、2001年12月 Onuma外による「二分岐病変のための新規な三次元の定量的冠状動脈分析方法"("A novel dedicated 3-dimensional quantitative coronary analysis methodology for bifurcation lesions")」、EuroIntervention、2011年、6号、1-00頁 Freed外による「慢性完全閉塞("Chronic Total Occlusion")」、Interventional Cardiologyのマニュアル、287-299頁、Physicians Press 2001年 Jian外による「ガウシアン混合モデルを使用するロバスト・ポイント・セットの登録("Robust point set registration using Gaussian mixture models")」、IEEE Trans. Pattern Anal. Match. Intell、33(8)、1633-1645頁、2011年 Shechter外による「二平面の血管シネ撮影図における冠状動脈の三次元の動きのトラッキング("Three-Dimensional Motion Tracking of Coronary Arteries in Biplane Cineangiograms")」、IEEE Transactions on Medical Imaging、第22巻、第4号、2003年4月 Baka外による「X線冠動脈造影およびCTAの2D + t/3D登録に対する統計的冠状動脈動きモデル("Statistical coronary motion models for 2D + t/3D registration of X-ray coronary angiography and CTA")」、Medical Image Analysis、第17巻、2013年、698-709頁
従って、本発明の目的は、上記の問題を少なくとも部分的に解決するために、2次元の画像から正確な3D再構成を得る改良された方法を提供することである。
本発明は、請求項1に係る方法によってこの目的を達成する。このアイデアは、CTのような3D+時間データ・セットから収集された情報を使用して、例えば、介入の間の血管のマッチングを支援するために、改良された3D+時間再構成を可能にする。
本発明は、ディジタル・コンピュータのメモリに直接ロード可能なコンピュータ製品であり、かつコンピュータおよび二次元画像を得るためのX線撮像デバイスに本製品を作動させると、本発明の方法を実施するためのソフトウエア・コード部分を備える、コンピュータ製品にも関する。このデバイスは、異なる透視から血管ツリーまたは血管ツリーの一部の少なくとも2つの画像を得るための手段、ツリーの3Dまたは4Dデータ・セットを受信するための入力手段、および本発明の方法を実施するようにプログラムされている処理手段を備える。
本発明は、X線画像作成デバイス、および3Dまたは4Dデータ・セットを処理し、この画像作成デバイスの回転および角形成位置を決定し、最適透視から2D画像を得て、ツリーの最適3D再構成を作成する手段を備えるX線血管造影装置にも関する。
本発明の更なる改良は、従属クレームの主題を形成するであろう。
本発明の特性およびそこから導かれる効果は、添付の図面において示される非限定的な実施態様の以下の説明からより明らかになるであろう。
異なる方向から見た二分岐を示す。 右の画像では、異なる透視により同じ分枝が重ならないが、左の画像では、重なりが発生している、左冠状動脈血管の複雑構造を示す。 FOVにより冠状動脈ツリー全体が含まれない血管造影画像を示す。 本発明の実施態様のフローチャートを示す。 CTデータ・セット(上部)と血管造影画像(下部)における右冠状動脈(RCA)の部分の完全閉塞部を示す。 最適投影を示すために用いられるカラーマップの一例であって、1心位相に対する、遠近短縮、周囲の血管の重なりおよび冠状動脈の面内の動きに関するカラーマップである。 最適投影を示すために用いられるカラーマップの一例であって、幾つかの心位相を含む、遠近短縮、周囲の血管の重なりおよび冠状動脈の面内の動きに関するカラーマップである。
図4に示されるように、本発明は、特定のステップを備える。これらのステップは、後述され、そして如何なる論理シーケンスでも、または一部を省略しても実行させることが出来る。
本発明の第一ステップとして、図4のステップ401において説明されるように、(大部分の)冠状動脈ツリーの3Dモデルが、作成される。これは、3D画像作成技術(例えば、CT)から得られるデータを使用して、行われる。これは、血管の中心線を、例えば、手動で示すことによって、または例えば、非特許文献4に教示されるように、自動的に示すことによって行うことが出来る。このデータは、明らかに、介入の間に得ることはできない。従って、このデータは、介入を始めるときに、例えば、サーバから入手可能であることが必要である。この3Dモデルは、少なくとも2つの2D血管造影画像を使用して作成される3D再構成を改良しかつ時間に渡ってこの3D再構成を伝搬させることを容易にするために、後に用いられるであろう。
介入の間に、観察対象のセクションの3D再構成を作成することを可能とするためには、図4のステップ402において説明されているように、少なくとも2つの2D血管造影画像を得る必要がある。これは、既に得られている画像を得るまたは使用するの何れかによって、行うことができる。2D血管造影画像は、特定の透視からの、心臓周期の間の多数のフレームの記録である。3D再構成に対して、2D血管造影画像を正しい透視から撮ることは、重要である。血管造影システムの場合、正しい透視とは、観察対象の部位に関してできるだけ多くの情報を含むX線システムの角形成(システム回転および角形成の両方)として定義される。この透視において、遠近短縮および周囲の血管の重なりは、最小にする必要がある。
遠近短縮とは、特定の透視から見るときにオブジェクトが圧縮されているように見える(これが情報の歪みの原因となる)現象のことである。観察対象のオブジェクトの遠近短縮が最小に見える透視は、非特許文献5によって教示されるように、最適透視と呼ばれる。
好ましい実施態様では、3D画像作成技術から入手可能なデータを使用して、遠近短縮および周囲の血管の重なりの観点から、少なくとも2つの最適透視がユーザに提案される。この3Dモデルについて、X線システムに対する方位は、知られている。3Dモデルまたはその断面の方位に対して垂直である透視が、遠近短縮が最小である最適透視として、決定される。このモデルは、全てがそれに対して垂直である異なる角度から見ることができるので、さまざまな量の最適透視が可能となる。
しかしながら、最適透視は、遠近短縮を最小化することに依存するのみならず周囲の血管の重なりにも依存する。従って、この重なりの程度も、考慮される。心臓自体または呼吸の動きの何れかの移動により、周囲の血管は、特定の時間の間、観察対象の部位に重なってしまうことがあるので、1つ以上の心位相に対して、周囲の血管が重なってしまうことがある。
CTデータから抽出される3Dモデルは、非特許文献6によって教示されるように、特定の透視を表す2D平面に逆投影される。3Dモデルの各血管の全ての中心線ポイントに対し、特定の直径が、知られている。例えば、この直径は、非特許文献7、実際の3Dルーメン・モデルまたは固定値から導くことができる。3Dモデルにおける観察対象の血管内のあらゆるポイントには、ある値が割り当てられている。その値は、3Dポイントごとに、逆投影画像内の対応する2Dポイントに加えられる。
値を含む2Dポイントが最大量である平面は、重なりが最小であることから最も望ましい透視である。
加えて、例えば、介入の間の使用に対して、透視を、冠状動脈の面内の動きが最小となるように示すことができる。この透視は、観察対象の血管において、冠状動脈の面内の動きの量がこの透視で最少となることを示す。これは、臨床医が、血管をできる限り静止させた位置で観察対象の血管を観察することを可能にする。
各透視に対する冠状動脈の面内の動きの程度は、非特許文献6によって教示されるように、例えば、CTデータから抽出された3Dモデルを、特定の透視を表す2D平面に逆投影することにより決定することが出来る。3Dモデルの各血管の中心線ポイントに対し、位置は、知られている。次で、CTデータから抽出された3Dモデルは、非特許文献8により教示される動きモデルを使用して変形させて、3Dモデルを異なる時点で生成することが出来る。この変形させた3Dモデルは、次で、特定の透視を表す2D平面上にも逆投影される。ここでも、各中心線ポイントの位置は、知られているが、今や異なる時点に対して知られている。
冠状動脈の面内の動きは、各中心線ポイントごとに、両方の逆投影の各中心線ポイントの位置を比較することによって、決定することができる。
全ての中心線ポイントに対する面内の移動が最小量を示す平面は、冠状動脈の面内の動きが最小であることから、最も望ましい透視である。これは、1つ以上の心位相に対して行うことができる。
次で、角形成および回転のあらゆる組合せに対し(つまり、各透視に対し)、結果としての透視が、どの程度最適であるかを示すことができる。例えば、この指標は、少なくとも1つの心位相に対する、遠近短縮、周囲の血管の重なりおよび/または冠状動脈の面内の動きの加重和である。
多数の心位相が考慮されるときには、算出は、各フレームの各時点に対して行われる。透視がどの程度最適であるかという全体の指標を得るために、次で、多数の心位相内の全てのフレームの加重和が、作成される。
これは、例えば、図6a、6bに示されるカラーマップを使用して視覚化させることができる。図6aは、1つの心位相に対する、周囲の血管の遠近短縮、重なりおよび冠状動脈の面内の動きに関する、カラーマップを示す。図6bは、多数の心位相を含む、冠状動脈の遠近短縮、周囲の血管の重なりおよび面内の動きに関する、カラーマップを示す。
この結果を使用して、ユーザは、2D血管造影画像を得ることができる透視を選択することができる。
第一の透視に関する情報が、次で、次に得られることになる2D血管造影画像を提案するために、用いることができる。例えば、以前の1つ以上の2D血管造影画像において遠近短縮および/または重なりを生じている特定のセクションは、次の2D血管造影画像において最適に見える必要がある。また、加えて、2つの透視が互いに直交しているときに、3D再構成のための最大情報量が入手可能であるという事実および/または使用される画像作成技術の範囲の限界を、考慮する場合がある。これらの限界は、例えば、Cアームが一定程度の角度しか回転および/または角形成させることができず、その結果、1つ以上の透視を達成することが出来ないという事実による場合がある。
3D再構成は、少なくとも2つの取得した2D血管造影画像を使用して、図4のステップ403において説明されるように、作成することができる。
このために、観察対象の血管が、画像に示されている必要がある。これは、両方の画像において観察対象の血管の中心線を手動または(半)自動的に示すことによって、手動で行うことができる。
好ましい実施態様では、CTデータから作成された3Dモデルは、ユーザが、第二の2D血管造影画像において観察対象の血管を示す際のガイドとして用いることができる。
これを行うために、3Dモデルと第二の2D血管造影画像との間にマッチングを確立しなければならない。最初、3Dモデルは、患者の方位が第二の2D血管造影画像および視覚する透視に等しくなるように配置される。第二の2D血管造影画像の心位相を、3Dモデルのそれにマッチングさせることも好ましい。提案された最適透視を使用して、入手可能な最善の情報は、3D画像作成データおよび2D血管造影画像を登録するために用いることができる。
CTデータは、1つの心位相の間に記録されるが、2D血管造影画像は多数の心位相を含む。心位相の位相を合わせることは、より良好なマッチングを確実にする。
3Dモデルは、次で、例えば、非特許文献6に教示されるように、第二の2D血管造影画像に逆投影される。これは、3D中心線モデルまたは3Dルーメン・モデルを用いて行うことができる。
逆投影された3Dモデルの第二の2D血管造影画像へのマッチングを単純化するために、第二の2D血管造影画像のルーメンは、強調される。これは、例えば、非特許文献9に教示されるように、画像内で見出すことが必要となるルーメンの直径を考慮する血管強化フィルタを使用して行うことが出来る。これらの直径は、ルーメン―モデルの場合には3Dモデルから直接検索することができる。中心線しか抽出されない場合には、対応する直径の経験則に基づいた推測を、非特許文献7を使用して、作成することが出来る。これは、結果として2D血管強化画像になる。
2D血管強化画像と逆投影3Dモデルとの間のマッチングは、逆投影3D中心線モデルと2D血管強化中心線との間のミスマッチによるコストを算出することによって実行される。逆投影3Dポイントごとに、コストが、決定される。例えば、このコストは、最も近い隣接ポイントまでのユークリッド距離である。この逆投影3D中心線モデルと2D血管強化画像との間のマッチングのための総コストは、逆投影3D中心線モデルの全てのポイントに対するコストの総額である。
最小限コストは、逆投影3Dモデルと第二の2D血管造影画像との間の最善のマッチングを表す。このマッチングを使用して、例えば、観察対象の血管を、第二の2D血管造影画像において強調し、これにより、臨床医に血管マッチングをガイドすることができる。
他のオプションは、CTデータから得られた3D中心線モデルを、両方の2D血管造影画像に同時に逆投影することである。この場合、観察対象の血管は、自動的に示される。
多数の透視に同時に3Dモデルを適用することの効果は、3D空間についての全ての知識を考慮に入れることであり、そしてマッチング・プロセスを容易にするためにコスト情報を透視間で共有することが出来ることである。
透視が同時刻に正確に記録されないときには、例えば、非特許文献10に教示されるように、非同期マッチングを算出することも出来る。
観察対象の部位が、少なくとも2つの2D血管造影画像において知られている場合には、3D再構成を作成することができる。これは、例えば、非特許文献11に教示されるように、行うことが出来る。
結果として得られる3D再構成は、2D血管造影画像から入手可能な全ての情報を得る。しかしながら、2D血管造影画像のために選択される透視が、周囲の血管の遠近短縮および重なりに関して最適であっても、これは、重なりが絶対に発生しないという保証にはならない。特に観察対象の血管が多数の二分岐を含む場合には、全ての二分岐が最適に視覚できるというわけではないであろう。
これに対処するために、図4のステップ404において説明されるように、CTデータの3Dモデルを使用して、3D再構成を改良することが出来る。
2D血管造影画像と同じ方位および透視で3Dモデルを視覚するときには、どの領域に重なりが起こるかは知られている。これらの領域は非常に重要であるので、これらの領域が3D再構成に対して改良する領域である。
2D血管造影画像において、例えば、二分岐のカリーナ位置は、図1に示すように明確に見えないかもしれない。しかしながら、3Dモデルにおいて、カリーナの正確な位置は、知られている。この位置情報は、例えば、分岐した動脈の中心線位置を修正することによって、3D再構成を調整するために用いることができる。
さらに、血管が重なっている場合、2D再構成における対応する直径および中心線を誤ることがある。重なる部分に対して3Dモデルの逆投影中心線を組み込むことによって、より正確な3D中央線再構成を作成することができ、そして直径を組み込むことによって、それらを修正することもできる。
また、特定の位置の導管の構造が、かなり複雑になることがある。例えば、重篤な狭窄症または完全閉塞部が存在する場合である。
図5に示されるように完全閉塞部が存在する場合には、2D血管造影画像は、血管のこのセクションについて如何なる情報も提供することができない。血液はこの完全閉塞部を流れることが出来ないので、造影剤は、例えば、非特許文献12に記載されているように、血管造影の間、閉塞された部位を視覚化するために用いることはできない。これは、2D血管造影画像に基づいて得られた3D再構成の情報には失われた情報があると言う結果をもたらす。しかしながら、完全閉塞部に関する情報は、3Dデータには存在する。
重篤な狭窄症が存在するときには、血管のこのセクションにおいては僅かな血液フローしか可能ではない。従って、2D血管造影画像は、血管のこのセクションに関する情報をほとんど含まないであろう。これは、血管のこのセクションについて誤った表示をもたらす可能性がある。CTデータから導出される3Dモデルは、この狭窄症に関して追加の情報を提供するために用いることができる。
これらの複雑構造に対して、例えば、3Dデータのルーメン分割は、完全閉塞部の位置で3D再構成の形状を調整するために用いることができる。他の可能性は、3Dモデルの中心線分割を使用して、完全閉塞部の位置で3D再構成の中心線を調整することである。
上述の改良は、3Dモデルを以前に記載したように2D血管造影画像に逆投影することによって2Dにおいて、または直接3Dにおいて行うことができる。すなわち、3Dモデルの情報は、3D再構成を直接改良するために用いることが出来る。そのためには、3Dモデルと3D再構成との間に、リンクが、確立されていなければならない。これは、例えば、非特許文献13によって教示されるように、行うことができる。
また、3Dモデルと2D血管造影画像または3D再構成の何れかとの間にマッチングを確立するときにも、3Dから入手可能である遠近短縮および重なりに関する情報を、使用することが出来る。これらの領域が局所的なミスマッチングの原因になることは、ありそうである。荷重関数をこれらの領域に適用することによって、マッチング・プロセスを、容易にすることができる。
冠状動脈の正確な3D再構成が入手可能になると、図4のステップ405において説明するように、3D+時間再構成を得るために、3D再構成を、時間に渡って伝搬することができる。これは、2Dまたは3Dの何れにおいても実行することができる。3D再構成を伝搬することによって、第一の3D再構成の情報は、他の3D再構成を作成するために使用される。第一の3D再構成が最も最適な投影を使用して作成されると言う理由により、3Dボリューム・データから収集された情報に結合されたX線から入手可能な最善の情報が、3D再構成のために使用される。
2D血管造影画像のフレームごとに、以前の再構成が、他の時点での3D再構成を生成する入力として使用される。これを行うため、例えば、非特許文献14によって教示されるように、(以前の3D再構成の剛性変換および非剛性変換である)異なる方法を使用して、3D再構成を他の時点での正しい3D再構成に変換することができる。
この伝搬ステップを多数回実行すると、鼓動が完全にカバーされたときに、冠状ツリーのセクションの時間に渡る移動を反映する3D+時間再構成が、生成される。
また、非特許文献15に説明されているように、平均動きモデルを導出することも出来る。この動きモデルは、3D+t再構成を改良する助けに使用することができる。動きが2つの時点の間で知られているので、この情報は、2つの3D再構成の間の最初のオフセットを推定するために用いることができ、これは、時間に渡って3D再構成を伝搬することを容易にする。上述したように、これが、観察対象の血管の動きについて十分な知識を提供する助けとなるので、この情報は臨床医にとって重要である。
また、例えば、血管の部位が著しく時間に渡って短縮する、または移動により周囲血管の著しい重なりが、心臓周期の後ろの方で起こるときには、2D血管造影画像の透視情報に組み合わされる移動情報は、如何なる心位相の3D+t再構成をも改良することができる。
これの効果は、臨床医が、冠状ツリーの全体または大きいセクションの位置に関する、時間に渡る情報を有するということである。特に冠状動脈を取扱うときに、これは非常に重要である。この情報は、臨床医が、動脈について十分理解し、かつ定常的に造影剤を注入する必要なく、介入の間臨床医を案内するのに、役立たせることができる。従って、患者に対する負担は減少する。
オプションとして、患者に対して4D CTデータ・セットを入手することも可能である。4D CTデータ・セットは、多数の3次元CT記録の連続記録である。3Dモデルはあらゆる心位相に対して入手可能であるので、時間に渡るあらゆる3D再構成は、心臓周期の全ての心位相において改良させることができる。
オプションとして、3D+t再構成は、望ましい任意の方向で冠状ツリーを動的に重ねるために用いることができる。

Claims (19)

  1. オブジェクトの2以上の二次元画像(いわゆる2D画像)から前記オブジェクトの三次元表面再構成を作成する方法であって、以下のステップ:
    a) 前記オブジェクトの三次元データ・セット(いわゆる3Dデータ・セット)を提供するステップ;
    b) ステップa)において記載された前記データ・セットを使用して3Dモデルを生成するステップ;
    c) 時間に渡る3Dモデルを構築するために動き情報を提供するステップ;
    d) 当該少なくとも2つの2D画像から3D再構成を生成するステップ;
    e) 時間に渡る前記3Dモデルからの情報を使用して時間に渡る前記3D再構成を修正するステップ
    を備える方法。
  2. 前記三次元データ・セットが、三次元情報および動き情報を含むいわゆる4Dデータ・セットである、請求項1に記載の方法。
  3. 動き情報が、前記オブジェクトの平均動きモデルによって決定される、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 前記3D再構成が、前記3Dモデルから外挿入された幾何学情報を使用して、改良される、請求項1−3の何れか1項に記載の方法。
  5. 前記オブジェクトが血管または血管のツリーであり、前記幾何学情報が、直径、中心線、狭窄等を備える、請求項4に記載の方法。
  6. 観察対象の部位を決定するステップを更に備え、前記3D再構成が、観察対象の前記部位またはその部分に限定されている、請求項1−5の何れか1項に記載の方法。
  7. 観察対象の前記部位が、前記2D画像の少なくとも1つで決定される、請求項6に記載の方法。
  8. 前記3Dモデルを使用して、前記2D画像の他の2D画像で観察対象の前記部位を自動的にまたは半自動式に決定する、請求項7に記載の方法。
  9. 時間に渡る前記3Dモデルに算出を実行して、遠近短縮および/または重なりおよび/または冠状動脈の面内の動きに関して第一の最適投影透視を得るステップを更に備える、請求項1−8の何れか1項に記載の方法。
  10. 得る画像または既に入手可能となっている画像を使用して、前記第一の最適投影透視から前記2D画像の少なくとも1つを得るステップを更に備える、請求項9に記載の方法。
  11. 第二の最適投影透視を決定して、第二の2D画像を得るステップを更に備える、請求項9または10に記載の方法。
  12. 前記第二の最適投影透視が、前記第一のものに対して直角である、請求項11に記載の方法。
  13. 遠近短縮の前記程度および/または周囲血管および/または冠状動脈の面内の動きの重なりを示すカラーマップを決定するステップを更に備える、請求項1−12の何れか1項に記載の方法。
  14. 前記第一の最適投影透視が、前記カラーマップと対話するユーザによる入力である、請求項13に記載の方法。
  15. 多数の2D画像が、時間に渡る3D再構成を許容する時間の異なる時点における同じ最適透視から得られる、請求項1−14の何れか1項に記載の方法。
  16. 時間に渡る前記3D再構成が、時間に渡って同じ最適投影透視から得られる多数の2D画像を使用して達成される、請求項1−15の何れか1項に記載の方法。
  17. ディジタル・コンピュータのメモリに直接ロード可能であるコンピュータ製品であって、前記製品がコンピュータ上で実行されると請求項1−16の何れか1項に記載の前記方法を実行するソフトウエア・コード部分を備えるコンピュータ製品。
  18. 二次元画像を得るためのX線撮像デバイスであって、
    異なる透視から血管ツリーまたは血管ツリーの部分の少なくとも2つの画像を得るための手段と、
    前記ツリーの3Dまたは4Dデータ・セットを受信するための入力手段とを備え、
    更に、請求項1−16の何れか1項に記載の前記方法を実行するようにプログラムされている処理手段
    を備える、X線撮像デバイス。
  19. 請求項18に記載のX線撮像デバイス、および前記3Dまたは4Dデータ・セットを処理し、前記撮像デバイスの回転および角形成位置を決定し、最適透視から2D画像を取得し、前記ツリーの最適3D再構成を作成する手段を備えるX線造影装置。
JP2016153318A 2015-08-04 2016-08-04 3d+時間再構成を改良する方法および装置 Active JP6912168B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15179724.8 2015-08-04
EP15179724.8A EP3128481B1 (en) 2015-08-04 2015-08-04 Method and apparatus to improve a 3d + time reconstruction

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017077455A true JP2017077455A (ja) 2017-04-27
JP6912168B2 JP6912168B2 (ja) 2021-07-28

Family

ID=53794078

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016153318A Active JP6912168B2 (ja) 2015-08-04 2016-08-04 3d+時間再構成を改良する方法および装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10229516B2 (ja)
EP (1) EP3128481B1 (ja)
JP (1) JP6912168B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102050649B1 (ko) 2018-01-08 2019-12-17 숭실대학교산학협력단 2차원 x-선 조영영상의 혈관 구조 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017199245A1 (en) 2016-05-16 2017-11-23 Cathworks Ltd. System for vascular assessment
WO2017199246A1 (en) 2016-05-16 2017-11-23 Cathworks Ltd. Vascular selection from images
DE102016215971A1 (de) * 2016-08-25 2018-03-01 Siemens Healthcare Gmbh Segmentierung einer Angiographie unter Verwendung einer bestehenden dreidimensionalen Rekonstruktion
EP3382641A1 (en) * 2017-03-30 2018-10-03 Koninklijke Philips N.V. Contrast injection imaging
CN110691553A (zh) * 2017-03-30 2020-01-14 皇家飞利浦有限公司 Oss透视缩短检测***、控制器和方法
EP3420903B1 (de) * 2017-06-29 2019-10-23 Siemens Healthcare GmbH Visualisieren zumindest einer kenngrösse
US10140733B1 (en) * 2017-09-13 2018-11-27 Siemens Healthcare Gmbh 3-D vessel tree surface reconstruction
US11707242B2 (en) 2019-01-11 2023-07-25 Pie Medical Imaging B.V. Methods and systems for dynamic coronary roadmapping
JP7304418B2 (ja) * 2019-02-06 2023-07-06 ウィリアム イー バトラー, 複数の低次元血管造影投影からの移動血管脈波の時空間的再構成
CN109700528B (zh) * 2019-02-27 2021-02-02 江苏霆升科技有限公司 一种实时构建心脏三维模型方法及装置
US10861157B2 (en) 2019-04-04 2020-12-08 Medtronic Vascular, Inc. System and methods for determining modified fractional flow reserve values
WO2021059165A1 (en) * 2019-09-23 2021-04-01 Cathworks Ltd. Methods, apparatus, and system for synchronization between a three-dimensional vascular model and an imaging device
CN116568218B (zh) 2020-11-20 2024-04-30 帕伊医疗成像有限公司 基于病变壁剪切应力描述符计算心肌梗塞可能性的方法和***

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030123606A1 (en) * 2001-12-19 2003-07-03 Sabine Mollus Method of assisting orientation in a vascular system
US20050135558A1 (en) * 2003-12-22 2005-06-23 Claus Bernhard Erich H. Fluoroscopic tomosynthesis system and method
JP2006517822A (ja) * 2003-02-12 2006-08-03 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 管状組織の三次元モデリングのための方法
US20100189337A1 (en) * 2007-07-11 2010-07-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for acquiring 3-dimensional images of coronary vessels, particularly of coronary veins
JP2013501567A (ja) * 2009-08-12 2013-01-17 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 オブジェクトデータの生成
JP2013059623A (ja) * 2011-09-13 2013-04-04 Pie Medical Imaging Bv オブジェクトの最適3d再構成を決定するための方法および装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7467007B2 (en) * 2006-05-16 2008-12-16 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Respiratory gated image fusion of computed tomography 3D images and live fluoroscopy images
US8428316B2 (en) * 2007-12-03 2013-04-23 Siemens Aktiengesellschaft Coronary reconstruction from rotational X-ray projection sequence
CN105869176A (zh) * 2008-03-06 2016-08-17 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于分析管道***的方法
WO2010041201A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 Philips Intellectual Property & Standards Gmbh Angiographic image acquisition system and method with automatic shutter adaptation for yielding a reduced field of view covering a segmented target structure or lesion for decreasing x-radiation dose in minimally invasive x-ray-guided interventions
US20140015836A1 (en) * 2010-12-15 2014-01-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for generating and displaying a 2d projection from a 3d or 4d dataset
EP2525328B1 (en) * 2011-05-19 2017-10-18 Pie Medical Imaging BV Method and apparatus for determining optimal projection images
US9684979B2 (en) * 2013-09-30 2017-06-20 Siemens Healthcare Gmbh MRI 3D cine imaging based on intersecting source and anchor slice data

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030123606A1 (en) * 2001-12-19 2003-07-03 Sabine Mollus Method of assisting orientation in a vascular system
JP2003245273A (ja) * 2001-12-19 2003-09-02 Koninkl Philips Electronics Nv 脈管系における位置確認を支援する方法
JP2006517822A (ja) * 2003-02-12 2006-08-03 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 管状組織の三次元モデリングのための方法
US20050135558A1 (en) * 2003-12-22 2005-06-23 Claus Bernhard Erich H. Fluoroscopic tomosynthesis system and method
JP2005199062A (ja) * 2003-12-22 2005-07-28 General Electric Co <Ge> フルオロスコピー・トモシンセシス・システム及び方法
US20100189337A1 (en) * 2007-07-11 2010-07-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for acquiring 3-dimensional images of coronary vessels, particularly of coronary veins
JP2013501567A (ja) * 2009-08-12 2013-01-17 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 オブジェクトデータの生成
JP2013059623A (ja) * 2011-09-13 2013-04-04 Pie Medical Imaging Bv オブジェクトの最適3d再構成を決定するための方法および装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"3-D Reconstruction of Coronary Arterial Tree to Optimize Angiographic Visualization", IEEE TRANSACTION ON MEDICAL IMAGING, vol. 19, no. 4, JPN6020013644, April 2000 (2000-04-01), pages 318 - 335, ISSN: 0004385451 *
"Novel Approach for 3-D Reconstruction of Coronary Arteries From Two Uncalibrated Angiographic Imaage", IEEE TRANSACTION ON MEDICAL IMAGE PROCESSING, vol. 18, no. 7, JPN6020013645, July 2009 (2009-07-01), pages 1563 - 1572, ISSN: 0004385452 *
BAKA N. ET AL: "Respiratory motion estimation in x-ray angiography for improved guidance during coronary interventio", PHYSICS IN MEDICINE & BIOLOGY, vol. 60, JPN6020013641, 10 April 2015 (2015-04-10), pages 3617 - 3637, XP020283585, ISSN: 0004385449, DOI: 10.1088/0031-9155/60/9/3617 *
BAKA N. ET AL: "Statistical coronary motion models for 2D+t/3D registration", MEDICAL IMAGE ANALYSIS, vol. 17, no. 6, JPN6020013642, 6 January 2013 (2013-01-06), pages 698 - 709, ISSN: 0004385450 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102050649B1 (ko) 2018-01-08 2019-12-17 숭실대학교산학협력단 2차원 x-선 조영영상의 혈관 구조 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
US10229516B2 (en) 2019-03-12
JP6912168B2 (ja) 2021-07-28
EP3128481A1 (en) 2017-02-08
EP3128481B1 (en) 2019-12-18
US20170039736A1 (en) 2017-02-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6912168B2 (ja) 3d+時間再構成を改良する方法および装置
EP2570079B1 (en) Method and apparatus for determining optimal 3D reconstruction of an object
JP6175073B2 (ja) 最適なデバイスナビゲーションのための血管系ビューのリアルタイム表示
US9754390B2 (en) Reconstruction of time-varying data
CN103002808B (zh) 起源于3d的心脏路图绘制
US10853956B2 (en) Device and method for medical imaging of coronary vessels
US8345957B2 (en) Data processing apparatus, X-ray apparatus, and data processing method
US10362943B2 (en) Dynamic overlay of anatomy from angiography to fluoroscopy
Metz et al. Registration of $3 {\rm D}+{\rm t} $ Coronary CTA and Monoplane $2 {\rm D}+{\rm t} $ X-Ray Angiography
US11317875B2 (en) Reconstruction of flow data
CN107170021B (zh) 时变数据的细化重构
CN112669449A (zh) 基于3d重建技术的cag和ivus精准联动分析方法及***
Wink et al. Intra-procedural coronary intervention planning using hybrid 3-dimensional reconstruction techniques1
Breininger et al. Simultaneous reconstruction of multiple stiff wires from a single X-ray projection for endovascular aortic repair
JP6898047B2 (ja) 時変データの定量的評価
JP6662580B2 (ja) 医用画像処理装置
Omar et al. Overlapping Coronary Vessels in Angiography-A Review
Metz Coronary Motion Modeling for CTA to X-Ray Angiography Registration

Legal Events

Date Code Title Description
RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20171201

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190509

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200310

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200414

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200710

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201117

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210212

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: 20210622

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210708

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6912168

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250