JP2023138979A - 解剖学的構造の着目領域をモデリングすること - Google Patents

Abstract

【課題】解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングする。【解決手段】方法に、少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを含むことができ、分割された画像ボリュームデータは、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを含む。方法には、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられた値を閾値と比較して評価することによって少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行うことを含むことができる。また、方法には、探索に応答して、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域を分離し、１つ以上の分離された着目領域に基づいて着目領域モデルを作成することをさらに含むことができる。【選択図】図１

Description

関連出願へのクロスリファレンス

本出願は、２０１９年４月４日に出願され、発明の名称を「MODELING REGION OF INTEREST OF AN ANATOMIC STRUCTURE（解剖学的構造の着目領域をモデリングすること）」とする米国特許仮出願第６６２／８２９３７８号の優先権を主張するものであり、その内容全体を本明細書に援用する。

技術分野
本開示は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングすることに関する。

様々なイメージング技術を用いて、人体のアナトミーをデジタル的に可視化することができる。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）および陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）は、患者の解剖学的構造を画像化するのに使用されるイメージング技術のほんの一例である。このイメージングデータは、アナトミーを３次元で表した典型的なものであり得るため、コンピュータを使用して３次元（３Ｄ）画像を生成またはレンダリングすることができる。この３Ｄ画像のレンダリングについては、イメージングデータを生成するのに用いられたイメージングデバイスから受信した画像データに基づいて行うことができる。

本開示は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングすることに関する。

一例において、システムには、データと命令とを格納するように構成することが可能な非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体と、非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体にアクセスして命令を実行するように構成することが可能なプロセッサと、を含むことができる。命令には、着目領域方法のコードと着目領域モデルのコードとを含むことができる。この着目領域方法のコードを、少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを受信するように、プログラムすることができる。分割された画像ボリュームデータには、少なくとも１つの解剖学的構造を含むことが可能な３次元（３Ｄ）画像ボリュームを含むことができる。また、着目領域方法のコードを、少なくとも１つの解剖学的構造を含み得る３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルまたはピクセルに紐付けられた値を閾値と比較して評価することによって少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行うように、さらにプログラムすることができる。さらに、着目領域方法のコードを、１つ以上の識別された着目領域に基づいて着目領域モデルを作成するように、プログラムすることができる。

別の例では、コンピュータに実装される方法には、少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを受信することを含むことができる。分割された画像ボリュームデータには、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを含むことができる。また、コンピュータに実装される方法には、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルまたはピクセルに紐付けられた値を閾値と比較して評価することによって少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行うことを含むことができる。また、コンピュータに実装される方法には、探索に応答して、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域を分離することと、１つ以上の分離された着目領域に基づいて、着目領域モデルを作成することと、をさらに含むことができる。

別の例では、システムには、少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを含み得るデータと、命令と、を格納するように構成することが可能な非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体を含むことができる。分割された画像ボリュームデータには、少なくとも１つの解剖学的構造を含み得る３Ｄ画像ボリュームを含むことができる。また、システムには、非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体にアクセスして命令を実行するように構成することが可能なプロセッサを、さらに含むことができる。命令には、着目領域モデリングエンジンを含むことができる。この着目領域モデリングエンジンを、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられたハウンズフィールドユニット（ＨＵ）の値をＨＵ閾値と比較して評価することによって少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行うように、プログラムすることができる。また、着目領域モデリングエンジンを、探索に応答して、識別された１つ以上の着目領域についての３D画像ボリュームを少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータから除外することにより、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域を分離するように、さらにプログラムすることができる。また、着目領域モデリングエンジンを、少なくとも１つの解剖学的構造の分離された１つ以上の着目領域のボクセルデータセットにマーチングキューブアルゴリズムを適用することにより、着目領域モデルを作成するように、さらにプログラムすることができる。

図１は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングするために実装可能なシステムの一例である。 図２は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域のモデルを提供するようにプログラムされたコンピュータシステムの一例である。 図３は、着目領域モデルを作成するための方法の一例を示す流れ図である。 図４は、骨と解剖学的構造を含むセグメント画像の一例を示す。 図５は、解剖学的構造のグラフィック表示の一例を示す。 図６は、石灰化モデルのグラフィック表示の一例を示す。 図７は、解剖学的モデルに石灰化モデルを重ねて表示するグラフィカルユーザーインタフェースの一例を示す。 図８は、解剖学的モデルに石灰化モデルを重ねて表示する別のグラフィカルユーザーインタフェースの一例を示す。

本開示は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングすることに関するものである。いくつかの例では、着目領域モデルを作成するために、着目領域モデリングエンジン（例えば、プロセッサによって実行可能なソフトウェアコード）をプログラムすることができる。着目領域モデルによって、患者の血管系の石灰化領域、石化領域、プラーク領域など、解剖学的構造の異常な領域または区別が可能な他の領域の特徴を明らかにする（例えば、特定する）ことができる。この着目領域モデルを医療現場で活用し、対応する処置（例えば、外科的処置）の計画を立てる一助とすることができる。いくつかの例では、（例えば、出力装置で）対応する処置のあいだなどに着目領域モデルを解剖学的構造の特徴を示す解剖学的モデルと対比させて表示することができる。解剖学的構造に着目領域モデルを重ねれば、術中に患者に対して物体を位置決めしたり誘導したりしやすくすることができる。このため、例えば、解剖学的構造の石灰化領域の着目領域モデルを提供することで、処置時に効果的な処置計画およびナビゲーションを可能にすることができる。いくつかの例では、着目領域モデルを利用して、異なるイメージングモダリティで取得した複数の画像のレジストレーションを容易にしてもよい。

例として、着目領域モデルを作成するために、対応するイメージングモダリティによって術前に所与の患者について取得可能な１つ以上の３次元（３Ｄ）医用画像ボリュームを含み得る画像ボリュームデータを受信するように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。画像ボリュームデータには、患者のアナトミーに対応するボクセル（例えば、３D画像要素）を表す画像データを含むことができる。いくつかの例では、値をハンスフィールド単位（ＨＵ）で示し、これらの値を画像データのそれぞれのボクセルに紐付けることができる。また、解剖学的構造と１つ以上の骨および／または他の解剖学的構造（例えば、臓器）とを分離するために、画像ボリュームデータを分割するように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。さらに、分割された画像ボリュームデータに基づいて、解剖学的構造（例えば、各々の分枝血管）のジオメトリの特徴を示すことができる中心線モデルと、解剖学的構造（例えば、血管構造）の表面モデルとを作成するように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。

解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面モデルによって特徴が示される表面を検出するために、中心線モデルから（例えば、半径方向に）外側に向かって探索を行うように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。探索には、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３次元画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値をＨＵ閾値と比較して評価することを含むことができる。探索に応答して、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域を分離するように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。例えば、着目領域モデリングエンジンは、識別された１つ以上の着目領域の３Ｄ画像ボリュームを、少なくとも１つの解剖学的構造の分割された画像ボリュームデータから除外するようにプログラムされ得る。着目領域モデリングエンジンは、１つ以上の識別された着目領域に基づいて着目領域モデルを作成するようにプログラムすることができる。いくつかの例では、少なくとも１つの解剖学的構造の分離された１つ以上の着目領域のボクセルデータセットにマーチングキューブアルゴリズムを適用することによって着目領域モデルを作成するように、着目領域モデリングエンジンをプログラムすることができる。着目領域モデルは、１つ以上の着目領域をグラフィカルにレンダリングする（例えば、表現する）ことができる。１つ以上の着目領域は、石灰化領域、鉱化領域、プラーク領域またはステント領域を含むことができる。

図１は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をモデリングするために実装可能なシステム１００の例を示す。このシステム１００を、スタンドアロンのコンピュータ、ワークステーション、アプリケーション固有のマシンまたはネットワーク環境に実装することができる。その際、モジュールまたはデータのうちの１つ以上を、ユーザーがシステム１００と対話する場所に対してローカルまたはリモートにおくことができる。システム１００には、プロセッサ１０２を含むことが可能である。プロセッサ１０２は、メモリ１０４にアクセスし、解剖学的構造の１つ以上の着目領域のモデリングなどの１つまたは複数の機能をインプリメントするためにメモリ１０４に格納された機械読み取り可能な命令を実行するように構成し得るものである。機械読み取り可能な命令には、着目領域モデリングエンジン１０６を含むことができる。

この着目領域モデリングエンジン１０６については、解剖学的構造の１つ以上の着目領域をグラフィカルにレンダリングする（例えば、特徴を示す）ために、モデリングデータ１０８を受信し、モデリングデータ１０８を処理して着目領域モデル１１０をモデリング（例えば、作成）するようにプログラムすることが可能である。いくつかの例では、１つ以上の着目領域モデル１１０を提供するために、各着目領域を着目領域モデリングエンジン１０６で別々にモデリングすることができる。他の例では、１つ以上の着目領域の圧縮モデルを提供するために、着目領域モデリングエンジン１０６を、統合された着目領域モデル１１０を提供するようにプログラムすることできる。いくつかの例では、ユーザーインタフェース（図１には図示せず）を設け、着目領域モデリングエンジン１０６のモデリングプロセスを開始するためのユーザー入力をユーザーが提供できるようにすることが可能である。

また、ユーザーインタフェースを用いて、着目領域モデリングエンジン１０６によって用いられるデータパスと変数とを設定し、これを確立することもできる。別の例として、ユーザーインタフェースを用いて、準備し得る１つ以上の出力装置１１２および／または着目領域モデリングエンジン１０６によって実行されるコンピュータ処理を構成することもできる。例えば、ユーザーインタフェースは、モデリングデータ１０８に基づく分析と処理（例えば、モデリング）を形成する際に用いられる方法およびパラメータのタイプを構成することができる。いくつかの例では、１つ以上の着目領域を可視化するために、出力装置１１２に着目領域モデル１１０を提供するようにプロセッサ１０２をプログラムすることができる。着目領域モデル１１０をレンダリングして可視化したものを使用して、治療の医療処置制御の実施を促進または支援しやすくしてもよい。

例として、１つ以上の着目領域をモデリングするために、着目領域モデリングエンジン１０６を、画像ボリュームデータ１１４を検索するようにプログラムすることができる。
画像ボリュームデータ１１４には、対応するイメージングモダリティによって術前または術中に所与の患者について取得可能な１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームを含むことができる。例えば、画像ボリュームデータ１１４を、患者のある領域についての術前の解剖学的（例えば、動脈）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンに対応したものとすることができる。画像ボリュームデータ１１４には、患者のアナトミーに対応するボクセル（例えば、３D画像要素）を表す画像データを含むことができる。いくつかの例では、値をＨＵで示し、これらの値を画像データのそれぞれのボクセルに紐付けることができる。対応するボクセルに紐付けられた各ＨＵ値は、材料によるＸ線減弱のデクストリー（dextree）に比例する。このため、各々のＨＵで組織密度を表すことができる。本明細書で説明するように、ボクセルに紐付けられたＨＵ値に基づいて患者の解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。各着目領域の検出された表面を着目領域モデリングエンジン１０６によって分析し、各着目領域の密度を決定することができる。

また、解剖学的構造と１つ以上の骨および／または他の解剖学的構造（例えば、臓器）とを分離するために、画像ボリュームデータ１１４を分割するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。いくつかの例では、分離される解剖学的構造を、主要血管ならびにそのような血管からのびる１本以上の分枝血管などの軟結合組織に対応したものとすることができる。このため、分割された画像ボリュームデータを準備するために、組織を画像ボリュームデータ１１４から分離するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。

いくつかの例では、分割された画像ボリュームデータに基づいて、解剖学的構造（例えば、各々の分枝血管）のジオメトリの特徴を示すことができる中心線モデルと、解剖学的構造（例えば、血管構造）の表面モデルとを作成するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。表面モデルは、解剖学的構造の外面のみならず内部のジオメトリも記述することができる。また、解剖学的構造の中心軸に沿って長手方向にのびるピクセルまたはボクセルの厚さとして中心線モデルを抽出するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。いくつかの例では、表面モデルは、分割された画像ボリュームデータに基づいて、解剖学的構造（またはその一部）の形状を記述するための点群表現（例えば、ｘ，ｙ，ｚ）の特徴を示す（例えば、これを提供する）ことができる。点群の各点には、対応する強度、密度（例えば、ＨＵ値）、位置および／または方向を持たせることができる。さらに、解剖学的構造の表面の３Ｄ画像を提供するために、マーチングキューブアルゴリズムなどのメッシュアルゴリズムに基づいて表面点群データを変換するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。

また、解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、中心線モデルから（例えば、半径方向に）外側に向かって探索を行うように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。いくつかの例では、解剖学的構造の厚さを決定するために解剖学的構造を初期評価するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。また、ある厚さ閾値（例えば、値または範囲）以上の厚さであってもよい解剖学的構造の１つ以上の部分を識別するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。また、１つ以上の着目領域についての１つ以上の部分のより詳細な分析（例えば、細かな評価）など、さらに評価を実施するために１つ以上の部分にフラグを立てるように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。

いくつかの例では、１つ以上の着目領域の表面に対応する各エッジを見つけるように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。例えば、着目領域モデリングエンジン１０６は、分割された画像ボリュームデータに基づいて、各ボクセル（またはピクセル）に対する勾配ベクトルをコンピュータ処理で求めるようにプログラムされている。また、勾配閾値（例えば、値または値の範囲）に基づいて解剖学的構造の各々表面と１つ以上の着目領域との間の遷移を識別するために、求められた各々の勾配ベクトルを評価するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。さらに、計算された勾配ベクトル間の差異（例えば、計算された勾配の大きさ）が勾配閾値以上であるか否かを判断することによって遷移を識別するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。

いくつかの例では、着目領域モデリングエンジン１０６は、いくつかの例では厚さの閾値に基づいて、１つ以上の着目領域を識別するために１つ以上の部分を評価するようにプログラムされている。１つ以上の着目領域を、解剖学的構造の他の周囲領域とは物質のタイプ（例えば、密度）が異なるものとすることができる。例えば、着目領域モデリングエンジン１０６は、解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値に基づいて、１つ以上の着目領域の表面を検出するようにプログラムされている。そのようなものとして、解剖学的構造の異常な部分について分割された画像ボリュームデータを表すボクセルは、解剖学的構造の１つ以上の正常な部分で想定されるものとはＨＵ値が異なる場合がある。また、１つ以上の着目領域を表すボクセル（またはピクセル）を識別する（例えば、解剖学的構造の１つ以上の異常な部分または区別が可能な他の部分を識別する）ために、各々のＨＵ値をＨＵ閾値と比較するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。いくつかの例では、画像ボリュームデータ１１４を提供するのに用いられるイメージングモダリティのタイプに基づいて、ＨＵ閾値を設定することができる。

また、１つ以上の識別された着目領域を解剖学的構造から分離するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。例えば、着目領域モデリングエンジン１０６は、解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータから１つ以上の分離された着目領域の画像ボリュームを表すボクセルを抽出することができ、この抽出されたボクセルをメモリ１０４に格納し、その評価に基づいて着目領域に対応するものとしてタグ付けすることができる。また、１つ以上の分離された着目領域の画像ボリュームを表す除去されたボクセルに基づいて着目領域モデル１１０を作成するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。例えば、１つ以上の着目領域を、石灰化領域、鉱化領域、プラーク領域またはステント領域に対応したものとすることができる。いくつかの例では、ユーザーインタフェースを介したユーザー入力に応答して１つ以上の分離された着目領域または１つ以上の分離された着目領域の一部を（例えば、解剖学的モデルの上に）重ねられるようにするために、着目領域モデル１１０を作成するように着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。

いくつかの例では、着目領域モデリングエンジン１０６は、１つ以上の分離された着目領域に対応する点（例えば、ピクセルまたはボクセル）の３Ｄモデルとして着目領域モデル１１０を作成するようにプログラムされている。例えば、着目領域モデリングエンジン１０６は、解剖学的構造と、それに応じて１つ以上の分離された領域の点群表現を提供し、解剖学的構造を表す点の集合に紐付けられたＨＵ値に基づいて１つ以上の着目領域と解剖学的構造の他の領域との間の遷移（例えば、境界）を識別するようにプログラムされている。

このため、石灰化領域、鉱化領域、プラーク領域などの解剖学的構造の異常な領域の特徴をあきらかにする（例えば、特定する）ことが可能な着目領域モデル１１０を作成するように、着目領域モデリングエンジン１０６をプログラムすることができる。この着目領域モデル１１０を使用して、対応する処置（例えば、外科的処置）の計画を立てる一助とすることができる。いくつかの例では、例えば、術中に患者に対して物体を位置決めしたり誘導したりしやすくするためにトラッキングシステムを使用しながら、（例えば、出力装置１１２で）対応する処置のあいだに着目領域モデル１１０を解剖学的構造の特徴を示す解剖学的モデルと対比させて表示することができる。いくつかの例では、トラッキングシステムを、全文を本明細書に援用する、発明の名称が「Method and System to Facilitate Intraoperative Positioning and Guidance（術中の位置決めと誘導を容易にするための方法およびシステム）」である米国特許出願第１４／２０９，３００号（以下、「’３００特許出願」）に記載されているようなトラッキングシステムに対応したものとすることができる。他の例では、異なるトラッキングシステムを使用することができる。

図２は、解剖学的構造の１つ以上の着目領域のモデル２２８を提供するようにプログラムされたコンピュータシステム２００の一例である。いくつかの例では、モデル２２８は、図１に示すような着目領域モデル１１０に対応する。コンピュータシステム２００には、１つ以上のプロセッサ２０２と、メモリ２０４とを含むことができる。メモリ２０４には、命令とデータが格納された１つ以上の非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体を含むことができる。メモリ２０４には、コンピュータシステム２００に対してローカルにある記憶媒体を含むことができる（例えば、プロセッサ２０２に物理的に取り付けられているか、プロセッサ２０２と同じ筐体内にある）および／またはメモリ２０４がリモート（例えば、ネットワークストレージまたはクラウドコンピューティングインフラストラクチャ）にあってもよい。また、コンピュータシステム２００には、ユーザー入力装置２０６および出力装置２０８など、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含むことができる。例えば、ユーザー入力装置２０６としては、ユーザー入力データ２１０としてメモリ２０４に格納することができる命令およびコマンドを提供するように構成することが可能なキーボード、マウス、タッチスクリーンインタフェース、ジェスチャーインタフェースなどがあげられる。出力装置２０８としては、モニタ、ヘッドアップディスプレイあるいは、仮想現実もしくは拡張現実のヘッドセットやゴーグルなどの１つ以上のディスプレイがあげられる。いくつかの例では、コンピュータシステム２００の入力と出力の両方を提供するために、ユーザー入力装置２０６と出力装置２０８とを統合することができる（例えば、タッチスクリーンまたは他のディスプレイ）。

一例として、ユーザー入力装置２０６は、出力装置２０８に表示することができる画像ボリュームデータ２１２のグラフィカル表現に対するポインタ（例えば、カーソル）の位置（例えば、空間座標）および／または移動を指定するためのユーザー入力データ２１０を提供することができる。これに加えてまたはこれに代えて、ユーザー入力装置２０６を、出力装置２０８に画像の一部として表示されている特定のボクセルまたはピクセルを選択するためのユーザー入力データ２１０を提供するように構成することができる。別の例として、ユーザー入力装置２０６を使用して、本明細書に記載した機能など所与の場所（例えば、ディスプレイ２０８のある領域）に提示されている機能を起動してもよい。

いくつかの例では、メモリ２０４には、（例えば、Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM)または他のタイプのファイルとして）画像ボリュームデータ２１２を含むことができる。画像ボリュームデータ２１２については、図１に示すような画像ボリュームデータ１１４に対応したものとすることができる。画像ボリュームデータ２１２には、相応のイメージングモダリティによって所与の患者について術前に取得することができる１つ以上の３D医用画像ボリュームを含むことができる。いくつかの例では、３D医用画像ボリュームを術中に取得することができる。一例として、画像ボリュームデータ２１２を、患者の領域についての術前の解剖学的（例えば、動脈）ＣＴスキャンに対応したものとすることができる。いくつかの例では、ＣＴスキャンは、対応する処置（例えば、外科的介入）の同日あるいは、数日、数週間または数ヶ月前にも取得することができる。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、超音波検査、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）などの他の医用イメージングモダリティを使用して、画像ボリュームデータ２１２を提供することができる。このようなスキャンは、診断を行う、手術を計画するまたは他の介入を容易にする一助となる手術ワークフローにおける術前計画の一般的な部分とすることができる。画像ボリュームデータ２１２には、患者の解剖学的構造に対応するボクセル（３D画像要素）を表す画像データを含むことができる。いくつかの例では、値をＨＵで示し、画像データのそれぞれのボクセルに紐付けてもよい。ＣＴスキャンでは、ＨＵは、材料によるＸ線減弱のデクストリーに比例する。このため、ＨＵ値を使用して、組織の密度を評価することができる。本明細書で開示するように、ボクセルに紐付けられたＨＵ値を用いて、患者の解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出することができる。

上述したように、メモリ２０４は、本明細書で開示する様々な機能を実行するためにプロセッサ２０２によって実行可能な命令を含む。図２の例では、命令には出力生成器２１４を含むことができ、出力生成器２１４は、画像ボリュームデータ２１２に基づくグラフィカルな出力としてレンダリングして出力装置２０８に表示することが可能な出力をインタラクティブに可視化するようにプログラムすることが可能なものである。出力生成器２１４には、出力装置２０８によって表示される出力を可視化したもので画像がどのように見えるか（例えば、大きさ、グラフィカルオーバーレイ、視野角など）を制御するための１つ以上のレンダリング方法および／または制御を含むことができる。また、メモリ２０４に格納された命令には、セグメンテーション方法２１８を含む様々な機能のみならず表示されている画像および（例えば、図７および図８に示すような）グラフィカルユーザーインタフェース（ＧＵＩ）とのユーザーの対話を（例えば、ユーザー入力装置２０６を介して）可能にするためのユーザーインタフェース２１６を含むことができる。いくつかの例では、セグメンテーション方法２１８は、図１に示すように、着目領域モデリングエンジン１０６の一部を形成することができる。

セグメンテーション方法２１８を、例えば解剖学的構造（例えば、１つまたは血管）を分離するために画像ボリュームデータ２１４を分割するように、プログラムすることができる。他の例では、セグメンテーション方法２１８を、１つ以上の骨および／または他の解剖学的構造（例えば、臓器）を分離ために画像ボリュームデータ２１２を分割するように、さらにプログラムすることができる。いくつかの例では、セグメンテーション方法２１８は、全文を本明細書に援用する、発明の名称が「Segmentation of Anatomic Structures」である米国特許出願第１６／２６５，７３２号（以下、「’７３２特許出願」）に記載されているようなセグメンテーション方法を含むことができる。他の例では、異なるセグメンテーション方法論を使用することができる。

一例として、解剖学的構造に対応するような画像ボリュームデータ２１２から組織を分離するように、セグメンテーション方法２１８をプログラムすることができる。セグメンテーション方法２１８は、本明細書で開示するように、解剖学的構造について分割された画像ボリュームデータを準備することができる。いくつかの例では、分離される解剖学的構造を、主要血管ならびにそのような血管からのびている場合がある１本以上の分枝血管などの軟質結合組織に対応したものとすることができる。一例として、血管を、患者の下行大動脈および関連する腎動脈ならびにその他の分枝血管に対応したものとすることができる。他の例では、解剖学的構造を、腸管、気道の一部、患者の消化管または様々な診断および外科的目的で監視または手術を行うことができる他の解剖学的構造（例えば、腎臓）に対応したものとすることができる。

システム２００には、解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータに基づいて解剖学的モデルデータ２２２として表される解剖学的モデルを作成するようにプログラム可能な解剖学的モデル作成器２２０を含むことができる。いくつかの例では、解剖学的モデル作成器２２０を、’７３２特許出願に記載されているような解剖学的モデル作成器に対応したものとすることができる。解剖学的モデルデータ２２２には、解剖学的構造（例えば、各々の分枝血管）のジオメトリを記述することができる中心線モデルと、解剖学的構造（例えば、血管構造）の表面モデルとを含むことができる。表面モデルは、解剖学的構造の内面と外面（例えば、内側と外側の血管壁）のジオメトリを記述することができる。したがって、いくつかの例では、解剖学的モデル作成器２２０は、図１に示すように、着目領域モデリングエンジン１０６の一部を形成することができる。

解剖学的モデル作成器２２０は、解剖学的構造（例えば、大動脈などの血管）についての分割された画像ボリュームデータに基づいて解剖学的構造の対応する中心線を計算するようにプログラム可能なものである。一例として、中心線は、解剖学的構造の中心軸に沿って長手方向にのびるピクセルまたはボクセルの厚さとして、分割された画像ボリュームデータから抽出することができる。一例として、中心線の抽出には、本明細書に援用する、発明の名称が「Automated Centerline Extraction Method and Generation of Corresponding Analytical Expression and Use Thereof（中心線の自動抽出方法および対応する分析表現の生成ならびにその使用）」である米国特許公開第２０１１／００２６７９３号に開示された手法を用いることができる。他の例では、他の方法を使用して中心線を識別し、モデリングしてもよい。

解剖学的構造の対応する表面境界については、解剖学的モデル作成器２２０によって計算することができる。解剖学的構造の表面には、解剖学的モデル作成器２２０によって計算される解剖学的構造の長さ方向の中心線との間で機能的な関係を持たせることができる。この解剖学的モデル作成器２２０を、中心線のジオメトリを記述する分割された画像ボリュームデータからモデルパラメータを計算することで中心線モデルを提供するようにプログラムすることができ、さらに、解剖学的構造の表面を記述する分割された血管画像ボリュームからモデルパラメータを計算することで表面モデルを提供するようにプログラムすることができる。

いくつかの例では、分割された画像ボリュームデータに基づいて解剖学的構造（またはその一部）の形状を記述するための点群表現（例えば、ｘ，ｙ，ｚ）を提供するように、解剖学的モデル作成器２２０をプログラムすることができる。点群の各点には、対応する強度、密度（例えば、ＨＵ値）、位置および／または方向を持たせることができる。また、解剖学的構造の表面の３Ｄ画像を提供するために、マーチングキューブアルゴリズムなどのメッシュアルゴリズムに基づいて表面の点群データを変換するように、解剖学的モデル作成器２２０をプログラムすることができる。他の同様のメッシュアルゴリズムも同様に使用することができる。

別の例として、メモリ２０４が着目領域方法２２４を利用する。いくつかの例では、図１に例示するような着目領域モデリングエンジン１０６を、着目領域方法２２４を実施するようにプログラムすることができる。また、（例えば、１つ以上の探索基準に従った画像データの評価に基づいて）解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために中心線から（例えば、半径方向に）外側に向かって探索を行うように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。いくつかの例では、着目領域が識別されるまで探索を行うように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。例えば、解剖学的構造の厚さを決定するために解剖学的構造を初期評価するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、ある厚さ閾値（例えば、値または値の範囲）以上の厚さであってもよい解剖学的構造の１つ以上の部分を識別するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、１つ以上の着目領域につての１つ以上の部分のより詳細な分析（例えば、細かな評価）など、さらに評価を実施するために１つ以上の部分にフラグを立てるように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

上記に加えてまたは上記に代えて、ユーザーの経験（例えば、ユーザーの知識）をもとに１つ以上の部分に対応し得る出力装置２０８上の解剖学的構造についての画像の一部として表示されている特定のボクセル（またはピクセル）のフラグ（またはタグ）をユーザーが立てたことに応答してユーザー入力データ２１０を提供するように、ユーザー入力装置２０６を構成することができる。着目領域方法２２４については、１つ以上の着目領域を識別するために、本明細書で説明するように１つ以上の部分を評価するようにプログラムすることができる。１つ以上の着目領域は、解剖学的構造の他の周囲の領域とは物質のタイプ（例えば、密度）が異なるものであってもよい。いくつかの例では、画像ボリュームデータ２１２に存在するスペックルノイズを評価することによって１つ以上の着目領域を識別するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

別の例として、着目領域方法２２４は、解剖学的構造、１つ以上の着目領域およびいくつかの例では解剖学的構造を流れる血液の各々のスペックルノイズ特性を決定するようにプログラムされている。この着目領域方法２２４を、空間的に隣接する任意の領域間の解剖学的構造の遷移を識別するためにスペックルノイズ特性を評価するように、プログラムすることができる。例えば、遷移を識別するために画像ボリュームデータ２１２の各ボクセル（またはピクセル）に紐付けられたスペックルノイズ値を隣接する値との比較で評価するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。遷移は、１つ以上の着目領域の表面（例えば、境界）に対応するものとすることができる。

いくつかの例では、機械学習技術を利用して、１つ以上の領域の表面を検出することができる。例えば、画像トレーニングデータに基づいてトレーニングされた画像分類器を用いるように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。画像分類器については、画像ボリュームデータ２１２の隣接するボクセル（またはピクセル）間の変化（例えば、遷移）を識別するようにプログラムすることが可能である。例示的な画像分類器（例えば、分類アルゴリズム）としては、決定木分類器、ナイーブベイズ分類器、人工ニューラルネットワーク分類器（例えば、畳み込みニューラルネットワーク）およびｋ近接法分類器があげられる。他の例では、異なる画像分類器を利用することができる。この画像分類器を、１つ以上の着目領域を識別するために画像ボリュームデータ２１２を受信して各オブジェクト（例えば、１つ以上の領域、解剖学的構造、骨、臓器など）を分類するようにプログラムすることができる。いくつかの例では、画像ボリュームデータ２１２の各ボクセル（例えば、ピクセル）にタグを付け（例えば、分類器コードによって分類）、それぞれのクラスにグループ化する（例えば、変換コードによって変換）ように、着目領域手段２２４をプログラムすることができる。例えば、所与のクラスには、１つ以上の着目領域（例えば、プラーク）の表面に対応する（例えば、定義する）画像ボリュームデータ２１２からのボクセル（またはピクセル）を含むことができる。タグ付けされたボクセル（またはピクセル）の各クラスは、画像ボリュームデータ２１２の対応するオブジェクトの特徴を示すことができる。また、１つ以上の着目領域の表面に対応する１つ以上の領域への解剖学的構造の遷移を識別ために各クラスのボクセル（またはピクセル）同士を比較して評価するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

いくつかの例では、解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値に基づいて１つ以上の着目領域の表面を検出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。いくつかの例では、解剖学的構造の１つ以上の着目領域を、ＨＵが解剖学的構造の１つ以上の正常部分（例えば、健康な組織領域）で想定されるものとは異なる特定のＨＵ（またはＨＵ範囲）を持つ場合がある解剖学的構造の異常部分（例えば、異常な組織領域）に対応したものとすることができる。このため、いくつかの例では、１つ以上の着目領域を、石灰化領域、鉱化領域、プラーク領域またはステント領域に対応したものとすることができる。異常部分は、解剖学的構造の周囲の領域とは密度が異なる可能性がある。そのようなものとして、解剖学的構造の異常な部分についての分割された画像ボリュームデータを表すボクセルは、解剖学的構造の１つ以上の正常な部分で想定されるものとはＨＵ値が異なる場合がある。

また、１つ以上の着目領域を表すボクセル（またはピクセル）を識別する（例えば、解剖学的構造の１つ以上の異常部分を識別する）ために各々のＨＵ値ａをＨＵ閾値と比較するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。ＨＵ閾値については、ＨＵ閾値の値（例えば、１３０の値）またはＨＵ閾値の範囲（例えば、１３０～４００の範囲）のいずれかに対応するものとすることができる。いくつかの例では、ＨＵ閾値を、ユーザー入力装置２０６で提供されるユーザー入力データ２１０に基づいて、ユーザーが定義可能なものとすることができる。一例では、（例えば、イメージング前の）患者に投与された造影剤と混合された血液に紐付けられた所与のＨＵ値に基づいて、ＨＵ閾値を設定することができる。いくつかの例では、複数のＨＵ閾値範囲を、異なる物質の複数の密度と紐付けることができる。また、複数のＨＵ閾値範囲に基づいて解剖学的構造の１つ以上の領域の表面を検出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。一例として、ステント材料の密度に基づいて、解剖学的構造（例えば、大動脈）内に留置されたステントを識別するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

別の例では、複数のＨＵ閾値に対する解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値を評価するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、分割された画像ボリュームデータでステントを表す評価に基づいてボクセルを識別するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。このため、密度の異なる材料に紐付けられている１つ以上のＨＵ閾値に基づいて解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。評価から決定し得るＨＵ値および／または他の密度パラメータを、メモリ２０４に（例えば、密度メタデータとして）格納することができる。このＨＵおよび／または密度パラメータを、評価の粒度に応じてなど、個々のボクセルまたは一組のボクセルに割り当てることができる。

別の例として、１つ以上の識別された着目領域を解剖学的構造から分離するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。例えば、解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータから１つ以上の分離された着目領域の画像ボリュームを表すボクセルを抽出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができ、この抽出されたボクセルをメモリ１０４に格納し、その評価に基づいて着目領域に対応するものとしてタグ付けすることができる。

メモリ２０４には、着目領域モデル作成器２２６を含むことができる。いくつかの例では、着目領域モデル作成器２２６は、図１に示すように、着目領域モデリングエンジン１０６の一部を形成することができる。着目領域モデル作成器２２６については、１つ以上の分離された着目領域の画像ボリュームを表す除去されたボクセルに基づいて着目領域モデル２２８を作成するように、プログラムすることができる。いくつかの例では、ユーザーインタフェース２１６を介したユーザー入力に応答して１つ以上の分離された着目領域または１つ以上の分離された着目領域の一部を重ねられるようにするために、着目領域モデル２２８を作成するように着目領域モデル作成器２２６をプログラムすることができる。

１つ以上の着目領域が、（例えば、ユーザー入力装置２０６を介して）出力の可視化から選択的に追加または削除してもよい別の参照フレームを提供することになっている例では、着目領域方法２２４によって提供される１つ以上の分離された着目領域に対応する点（例えば、ピクセルまたはボクセル）の３Ｄモデルとして着目領域モデル２２８を作成するように、着目領域モデル作成器２２６をプログラムすることができる。例えば、１つ以上の分離された領域を表すボクセルに対応するボクセルデータセット（例えば、着目領域方法２２４の出力）を取り、かつマーチングキューブアルゴリズムを適用してポリゴン（例えば、三角形）のメッシュを生成することによって着目領域モデル２２８を作成するように、着目領域モデル作成器２２６をプログラムすることができる。この着目領域モデル２２８をメモリ２０４に格納することができる。

いくつかの例では、解剖学的構造と、それに応じて１つ以上の分離された領域の点群表現を提供し、解剖学的構造を表す点の集合に紐付けられたＨＵ値に基づいて１つ以上の着目領域と解剖学的構造の他の領域との間の遷移（例えば、境界）を識別するように、着目領域モデル作成器２２６をプログラムすることができる。このため、いくつかの例では、物質のタイプに基づいて１つ以上の着目領域と解剖学的構造の他の領域との間の遷移を識別するように、着目領域モデル作成器２２６をプログラムすることができる。点群は、密度に基づいて、異なる材料タイプ間の境界を識別することができる。いくつかの例では、血液（造影剤を含む）のＨＵ値（または範囲）が軟性プラークなどの１つ以上の領域と重なり、１つ以上の着目領域を表すボクセル（またはピクセル）を識別するのが困難になり得る場合がある。本開示では、別のモダリティからの第２の画像データのセットを利用して、血液または他の物質と密度が重なるボクセルを識別し、１つ以上の着目領域の識別をしやすくすることができる。画像ボリュームデータ２１２には、イメージングモダリティによって（例えば、ＣＴスキャンで）所与の患者について術前に取得された、第１の組の１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームと、第２の組の１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームと、を含むことができる。第１の組の３Ｄ医用画像ボリュームについては、患者が造影剤を投与される前に、その患者について術前に取得することができる。造影剤は、血液と混ざってイメージングモダリティでの着目領域内の血液の検出しやすさを増すことができる。
第２の組の１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームについては、患者が造影剤を投与された後、術前に取得することができる。

本明細書に記載する機能に従って、第１の組の１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームと、第２の組の１つ以上の３Ｄ医用画像ボリュームとを分割し、それぞれの医用画像ボリュームの組の各々で解剖学的構造を分離するように、セグメンテーション方法２１８をプログラムすることができる。また、解剖学的構造についての第１の分割された画像ボリュームデータと、解剖学的構造についての第２の分割された画像ボリュームデータとを提供するように、セグメンテーション手段２１８をプログラムすることができる。着目領域手段２２４については、解剖学的構造内の造影剤、ひいては血液を検出するために、解剖学的構造についての各々の分割された画像ボリュームデータを評価するようにプログラムすることができる。解剖学的構造内の造影剤についての第２のセグメント画像の画像ボリュームを表すボクセルを分離（または識別）するために、第２の分割された画像ボリュームデータから第１の分割された画像ボリュームデータを減算するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。いくつかの例では、第１および第２の分割された画像ボリュームデータ間の画像ボリュームの差異を識別する（例えば、解剖学的構造内の造影剤についての第２のセグメント画像データの画像ボリュームを表すボクセルを識別する）ために、解剖学的構造についての第１の分割された画像ボリュームデータと第２の分割された画像ボリュームデータとを比較するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

解剖学的構造の１つ以上の着目領域を識別するために、第１の分割された画像ボリュームデータに基づいて解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から例えば半径方向外側に探索を行うように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、解剖学的構造についての第１の分割された画像ボリュームデータを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値に基づいて、さらに造影剤に典型的な解剖学的構造についての第２のセグメント画像の分離された画像ボリュームに基づいて、解剖学的構造の１つ以上の識別された着目領域の表面を検出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、造影剤に典型的な解剖学的構造についての第２のセグメント画像の分離された画像ボリュームに基づいて、血液に典型的な解剖学的構造についての第１のセグメント画像の画像ボリュームを除去するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。また、造影剤に対する画像ボリュームを表すボクセルが実質的に存在しない可能性がある解剖学的構造についてのフィルタリングされた第１のセグメント画像を提供するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。

また、ＨＵ閾値に対する、解剖学的構造についてのフィルタリングされた分割された画像ボリュームデータを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値を評価することによって、解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するように、着目領域方法２２４をプログラムすることができる。着目領域モデル作成器２２６については、１つ以上の識別された領域に基づいて着目領域モデル２２８を作成するように、プログラムすることができる。いくつかの例では、解剖学的構造についてのフィルタリングされた分割された画像ボリュームデータに基づいて解剖学的モデルを作成するように、解剖学的モデル作成器２２０をプログラムすることができる。いくつかの例では、着目領域モデル２２８を使用して対応する処置（例えば、外科的処置）の計画を立てる一助とするのみならず、例えば、術中に患者に対して物体を位置決めしたり誘導したりしやすくするためにトラッキングシステムを使用しながら、対応する処置のあいだに、着目領域モデル２２８を解剖学的モデルと相対的に表示することができる。いくつかの例では、トラッキングシステムを、本明細書に援用する上述の’３００特許出願に記載されているようなトラッキングシステムに対応したものとすることができる。他の例では、異なるトラッキングシステムを使用することができる。

着目領域モデル２２８を解剖学的モデルに空間的にレジストレーションするとともに対応する処置の際に使用して、１つ以上の着目領域（例えば、石灰化領域など）のリアルタイムの認識を臨床医に提供することで臨床医（例えば、医師）が解剖学的構造を可視化して誘導するのを支援することができる。着目領域モデル２２８のレジストレーションは、解剖学的モデルが同一の画像データ（例えば、ＣＴ画像データ）から得られる例では、容易に行うことができる。カラーコーディング、シェーディングまたは他の指標を利用して、着目領域モデルと解剖学的モデルとを区別するとともに、着目領域モデルにおける組織のプラークのタイプまたは他の特性を示すことができる。さらに、ユーザー入力装置２０６でのユーザー入力に応答して、解剖学的モデル（または他の基礎となる画像）に対して着目領域モデル２２８に基づくグラフィカルレンダリングを追加または削除することができる。例えば、着目領域が、血管壁内または血管壁上の石灰化組織に対応する場合、トグル（例えば、オンおよび／またはオフ）するようにユーザー入力を提供することで、出力装置２０８によって提供されるディスプレイで石灰化組織を選択的にレンダリングまたはレンダリングしないように出力生成器２１４を制御することができる。

いくつかの例では、着目領域に対する着目領域モデル２２８を解剖学的構造のモデルと組み合わせ、出力の可視化を提供することができる。例えば、出力生成器は、石灰化モデル（例えば、着目領域モデル２２８）を解剖学的構造のモデリングデータと組み合わせて利用して、ディスプレイ上にグラフィカルな出力をレンダリングするための集約的な出力可視化データを提供するように構成されている。いくつかの例では、出力生成器を、’３００特許出願に記載されているような出力生成器３０２に対応するものとすることができる。これらの例では、石灰化モデルをモデルデータ３０８および３０９と組み合わせて利用して、ディスプレイ上でレンダリングするための対応する出力可視化データ３０４を提供するように、出力生成器３０２を構成することができる。

上述した構造的な特徴と機能的な特徴を念頭におくと、図３を参照して、例示的な方法を一層よく理解することができる。説明を簡単にするために、図３の例示的な方法については連続的に実行するものとして図示し、説明するが、他の例では、いくつかの動作が、本明細書で図示し、説明したものとは異なる順序で、複数回および／または同時になされる可能性があるため、本例は図示の順序に限定されるものではないことを理解し、認識されたい。

図３は、着目領域モデル（例えば、図１に示すような着目領域モデル１１０または着目領域モデル２２８）を作成するための方法３００の一例を示す。いくつかの例では、方法３００を、モデリングエンジン（例えば、図１に示すような着目領域モデリングエンジン１０６）またはコンピュータシステム（例えば、図２に示すようなコンピュータシステム２００）によって実装することができる。

本方法は、３０２において、（例えば、着目領域モデリングエンジン１０６または着目領域方法２２４で）少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを受信することによって開始することができる。分割された画像ボリュームデータには、少なくとも１つの解剖学的構造を含む３Ｄ画像ボリュームを含むことができる。３０４において、本方法は、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、その少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって（例えば、着目領域モデリングエンジン１０６または着目領域方法２２４によって）探索を行うことを含む。１つ以上の着目領域の表面は、コンピュータ処理で決定された中心線から半径方向に位置する少なくとも１つの解剖学的構造についての３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられた値（例えば、ＨＵ値）を、値の閾値と比較して評価することによって検出することができる。いくつかの例では、１つ以上の着目領域を、少なくともカルシウムが沈着して硬化した１つ以上の領域に対応したものとすることができる。３０６では、探索に応答して、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域が分離される。例えば、少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域を分離するように、着目領域モデリングエンジン１０６または着目領域方法２２４を構成することができる。３０８では、１つ以上の分離された着目領域に基づいて、着目領域モデル（例えば、着目領域モデル１１０または着目領域モデル２２８）が作成される。この着目領域モデルの作成は、着目領域モデリングエンジン１０６または着目領域方法２２４によって行うことができる。

図４は、骨４０２、解剖学的構造（例えば、血管）４０４および石灰化４０６を含むセグメント画像４００の例を示す。セグメント画像４００は、コンピュータシステム（例えば、図２に示すようなコンピュータシステム２００）によって提供することができるものである。例えば、分割された血管４０４（例えば、図２に示すようなセグメンテーション方法２１８によって作成されたもの）および分割された骨４０２（例えば、図２に示すようなセグメンテーション方法２１８によって作成されたもの）についての別々の画像ボリュームから、セグメント画像４００をレンダリングすることができる。

図５は、血管５０２などの解剖学的構造のグラフィカル表現５００の一例を示す。グラフィカル表現５００は、コンピュータシステム（例えば、図２に示すようなコンピュータシステム２００）によって提供し、ディスプレイ（例えば、図２に示すような出力装置２０８）上にレンダリングすることができるものである。例として、図５に示すように、血管５０２は大動脈である。血管５０２のグラフィカル表現５００は、分離された血管についてのセグメンテーションボリューム（例えば、図２に示すような分割手段２１８によって作成されたもの）からレンダリングすることが可能なものである。

図６は、石灰化モデル（例えば、血管モデル５０２）のグラフィカル表現６００の一例を示す。グラフィカル表現６００は、コンピュータシステム（例えば、図２に示すようなコンピュータシステム２００）によって提供し、ディスプレイ（例えば、図２に示されているような出力装置２０８）上にレンダリングすることができるものである。いくつかの例では、石灰化モデルが、図２に示すような着目領域モデル２２８に対応することができる。例えば、石灰化モデルのグラフィカル表現６００は、１つ以上の分離された領域についてのセグメンテーションボリューム（例えば、図２に示すような着目領域方法２２４によって作成されたもの）からレンダリングすることが可能なものである。

図７は、解剖学的モデルを重ねた石灰化モデルを示すグラフィカルユーザーインタフェース７００の一例を示す。グラフィカルユーザーインタフェース７００は、図２に示すようなコンピューティングシステム２００などのコンピュータシステムによって生成することが可能なものである。グラフィカルユーザーインタフェース７００に関する石灰化モデルの可視化については、本明細書で説明したように、入力装置（例えば、図２に示すようなユーザー入力装置２０６）で受信されるものなどのユーザー入力に応答して、選択的にオン／オフを切り替えることができる。

図８は、解剖学的モデルを重ねた石灰化モデルを示す別のグラフィカルユーザーインタフェース８００の一例を示す。グラフィカルユーザーインタフェース８００は、図２に示すようなコンピューティングシステム２００などのコンピュータシステムによって生成することが可能なものである。グラフィカルユーザーインタフェース８００に関する石灰化モデルの可視化については、入力装置（例えば、図２に示すようなユーザー入力装置２０６）で受信されるものなどのユーザー入力に応答して、選択的にオン／オフを切り替えることができる。

上述した構造的および機能的な説明を考慮すると、本明細書で開示するシステムおよび方法の一部を、方法、データ処理システムまたは非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体などのコンピュータプログラム製品として実現してもよいことを、当業者であれば理解するであろう。したがって、本明細書に開示する手法のこれらの部分は、完全にハードウェアの実施形態、（例えば、１つ以上の非一過性の機械読み取り可能な媒体において）完全にソフトウェアの実施形態またはソフトウェアとハードウェアを組み合わせた実施形態の形をとることができる。さらに、本明細書で開示するシステムおよび方法の一部は、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードを有するコンピュータで利用できる記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品であってもよい。静的記憶装置および動的記憶装置、ハードディスク、光学記憶装置および磁気記憶装置を含むがこれらに限定されるものではない、任意の適切なコンピュータ読み取り可能な媒体を用いることができる。

以上、いくつかの実施形態について、方法、システムおよびコンピュータプログラム製品のブロック図を参照して、本明細書で説明してきた。図示のブロックおよび図示のブロックの組み合わせを、コンピュータで実行可能な命令によって実施できることが、理解されるであろう。これらのコンピュータで実行可能な命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置（または装置と回路の組み合わせ）の１つ以上のプロセッサに提供し、このプロセッサを介して実行される命令が１つ以上のブロックで指定された機能を実現するようなマシンを作ることができる。

これらのコンピュータで実行可能な命令を、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置に特定の方法で機能するように指示することができるコンピュータ読み取り可能なメモリに格納し、コンピュータ読み取り可能なメモリに格納された命令が、１つ以上のフローチャートブロックで指定された機能を実現する命令を含む製品となるようにすることもできる。また、コンピュータプログラム命令を、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードし、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で一連の動作ステップを実行させ、コンピュータ実装プロセスを生成して、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置で実行される命令が、１つ以上のフローチャートブロックで指定された機能を実現するためのステップを提供するようにすることができる。

以上説明したものは例である。もちろん、さらに組み合わせや並べ替えが可能であるため、考えられるすべての構成要素または方法論の組み合わせを説明するのは不可能である。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲を含めて、本願の範囲内に包含されるそのような変更、改変および変形をすべて包含することを意図している。さらに、本開示または特許請求の範囲に「a（１つの）」、「an（１つの）」、「a first（第１の）」、「another（別の）」要素またはそれらの等価物が記載されている場合、２以上のそのような要素を要求することも除外することもなく、１以上のそのような要素を含むと解釈されるべきである。本明細書で使用する場合、「含む（includes）」という表現は、含むがこれに限定されるものではないことを意味する。「基づく」という表現は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。

Claims (29)

1. データと命令とを格納するように構成された、非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体と、
   前記非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体にアクセスし、かつ、前記命令を実行するように構成されたプロセッサと、を備えるシステムであって、
   前記命令は、
   少なくとも１つの解剖学的構造を含む３次元（３Ｄ）画像ボリュームを含む、前記少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを受信し、
   前記少なくとも１つの解剖学的構造を含む前記３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられた値を閾値と比較して評価することによって前記少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、前記少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行い、
   前記１つ以上の識別された着目領域に基づいて着目領域モデルを作成する
   ようにプログラムされた着目領域方法のコードを含む、システム。
2. 前記着目領域方法のコードは、着目領域モデルを作成するために、前記少なくとも１つの解剖学的構造の前記１つ以上の識別された着目領域のボクセルデータセットにマーチングキューブアルゴリズムを適用するようにさらにプログラムされている、請求項１に記載のシステム。
3. 前記命令は、所与の患者の患者領域の第１の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと、前記患者領域の第２の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと、を含む画像ボリュームデータを受信するようにプログラムされたセグメンテーション方法のコードをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記セグメンテーション方法のコードは、前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームの各組における少なくとも１つの解剖学的構造を分離するために、前記第１の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと前記第２の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームとを分割するようにさらにプログラムされている、請求項３に記載のシステム。
5. 分離することは、前記第１の組の前記１つ以上の３次元画像ボリュームから、少なくとも１つの解剖学的構造についての第１の組の分割された画像ボリュームデータを準備することと、前記第２の組の前記１つ以上の３次元画像ボリュームから、少なくとも１つの解剖学的構造についての第２の組の分割された画像ボリュームデータを準備することと、を含み、
   前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記第１の組の分割された画像ボリュームデータは、前記分割された画像ボリュームデータに対応している、請求項４に記載のシステム。
6. 前記着目領域方法のコードは、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータにおける３Ｄ画像ボリュームを識別するために、前記第１の組の分割された画像ボリュームデータと、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータとを評価するようにさらにプログラムされている、請求項５に記載のシステム。
7. 前記着目領域方法のコードは、前記１つ以上の着目領域の前記表面を検出するための探索時に、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータにおける前記識別された３Ｄ画像ボリュームに基づいて前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記第１の組の分割された画像ボリュームデータにおける３Ｄ画像ボリュームを除外するように、さらにプログラムされている、請求項６に記載のシステム。
8. 前記着目領域方法のコードは、フィルタリングされた分割された画像ボリュームデータを提供するために、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータにおける前記識別された３Ｄ画像ボリュームに基づいて前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記第１の組の分割された画像ボリュームデータにおける３Ｄ画像ボリュームを除外するように、さらにプログラムされている、請求項６に記載のシステム。
9. 前記評価することは、前記フィルタリングされた分割された画像ボリュームデータの３次元画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられた値を前記閾値と比較して評価することを含む、請求項８に記載のシステム。
10. 前記患者領域の前記第１の組の前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームは、前記患者が造影剤を投与される前に取得されたものであり、前記患者領域の前記第２の組の前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームは、前記患者が前記造影剤を投与された後で取得されたものである、請求項９に記載のシステム。
11. 前記第２の組の分割された画像ボリュームデータで識別された前記３次元画像ボリュームは、前記造影剤に典型的なものである、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記着目領域モデルが石灰化モデルに対応している、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記命令は、前記分割された画像ボリュームデータに基づいて、前記少なくとも１つの解剖学的構造のジオメトリについてのモデルデータを生成するようにプログラムされた解剖学的モデル作成器をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
14. 前記命令は、前記着目領域モデルおよび前記解剖学的モデルをディスプレイ上にレンダリングするようにプログラムされた出力生成器をさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 少なくとも１つの解剖学的構造を含む３次元（３Ｄ）画像ボリュームを含む、前記少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを受信する工程と、
    前記少なくとも１つの解剖学的構造を含む前記３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられた値を閾値と比較して評価することによって前記少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、前記少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行う工程と、
    前記探索に応答して、前記少なくとも１つの解剖学的構造の前記１つ以上の着目領域を分離する工程と、
    前記１つ以上の分離された着目領域に基づいて、着目領域モデルを作成する工程と、
    を含む、コンピュータに実装される方法。
16. 前記値は、ハウンズフィールドユニット（ＨＵ）値に対応する、請求項１５に記載のコンピュータに実装される方法。
17. 前記評価することは、前記解剖学的構造の前記１つ以上の着目領域についての前記３次元画像ボリュームを表すボクセルを識別するために、前記少なくとも１つの解剖学的構造についての各ボクセルに紐付けられた各ＨＵ値を、前記閾値に対応するＨＵ閾値と比較することを含む、請求項１６に記載のコンピュータに実装される方法。
18. 前記分離することは、前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記分割された画像ボリュームデータから、前記識別された１つ以上の着目領域の３Ｄ画像ボリュームを除外することを含み、前記着目領域モデルは、前記除外された３Ｄ画像ボリュームに基づいて作成される、請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法。
19. 前記作成することは、前記少なくとも１つの解剖学的構造の前記分離された１つ以上の着目領域のボクセルデータセットにマーチングキューブアルゴリズムを適用して着目領域モデルを作成することを含む、請求項１５に記載のコンピュータに実装される方法。
20. 少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータを含むデータと、命令と、を格納するように構成された、非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体と、
    前記非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体にアクセスし、かつ、前記命令を実行するように構成されたプロセッサと、を備え、
    前記分割された画像ボリュームデータは、前記少なくとも１つの解剖学的構造を含む３次元（３Ｄ）画像ボリュームを含み、
    前記命令は、着目領域モデリングエンジンを含み、
    前記着目領域モデリングエンジンは、
    前記少なくとも１つの解剖学的構造を含む前記３Ｄ画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられたハウンズフィールドユニット（ＨＵ）の値を閾値と比較して評価することによって前記少なくとも１つの解剖学的構造の１つ以上の着目領域の表面を検出するために、前記少なくとも１つの解剖学的構造についてコンピュータ処理で決定された中心線から外側に向かって探索を行い、
    前記探索に応答して、前記識別された１つ以上の着目領域についての３Ｄ画像ボリュームを前記少なくとも１つの解剖学的構造についての分割された画像ボリュームデータから除外することにより、前記少なくとも１つの解剖学的構造の前記１つ以上の着目領域を分離し、
    前記少なくとも１つの解剖学的構造の前記分離された１つ以上の着目領域のボクセルデータセットにマーチングキューブアルゴリズムを適用することにより、着目領域モデルを作成する
    ようにプログラムされている、システム。
21. 前記命令は、所与の患者の患者領域の第１の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと、前記患者領域の第２の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと、を含む画像ボリュームデータを受信し、
    前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームの各組における少なくとも１つの解剖学的構造を分離するために、前記第１の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームと前記第２の組の１つ以上の３Ｄ画像ボリュームとを分割する
    ようにプログラムされたセグメンテーション方法のコードをさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記セグメンテーションコードは、前記第１の組の前記１つ以上の３次元画像ボリュームから、少なくとも１つの解剖学的構造についての第１の組の分割された画像ボリュームデータを準備し、前記第２の組の前記１つ以上の３次元画像ボリュームから、少なくとも１つの解剖学的構造についての第２の組の分割された画像ボリュームデータを準備するようにさらにプログラムされ、
    前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記第１の組の分割された画像ボリュームデータは、前記分割された画像ボリュームデータに対応している、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記着目領域モデリングエンジンは、
    前記第２の組の分割された画像ボリュームデータにおける３D画像ボリュームを識別するために、前記第１の組の分割された画像ボリュームデータと、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータとを評価し、
    前記１つ以上の着目領域の表面を検出するための探索時に、フィルタリングされた分割された画像ボリュームデータを提供するために、前記第２の組の分割された画像ボリュームデータにおける前記識別された３Ｄ画像ボリュームに基づいて前記少なくとも１つの解剖学的構造についての前記第１の組の分割された画像ボリュームデータにおける３Ｄ画像ボリュームを除外する
    ようにさらにプログラムされている、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記評価することは、前記フィルタリングされた分割された画像ボリュームデータの３次元画像ボリュームを表すボクセルに紐付けられたＨＵ値を前記閾値と比較して評価することを含む、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記患者領域の前記第１の組の前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームは、前記患者が造影剤を投与される前に取得されたものであり、前記患者領域の前記第２の組の前記１つ以上の３Ｄ画像ボリュームは、前記患者が前記造影剤を投与された後で取得されたものである、請求項２１、２２、２３または２４に記載のシステム。
26. 前記第２の組の分割された画像ボリュームデータで識別された前記３次元画像ボリュームは、前記造影剤に典型的なものである、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記着目領域モデルが石灰化モデルに対応している、請求項２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６のいずれか１項に記載のシステム。
28. 前記命令は、前記分割された画像ボリュームデータに基づいて、前記少なくとも１つの解剖学的構造のジオメトリについてのモデルデータを生成するようにプログラムされた解剖学的モデル作成器をさらに含む、請求項２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６または２７に記載のシステム。
29. 前記命令は、前記着目領域モデルおよび前記解剖学的モデルをディスプレイ上にレンダリングするようにプログラムされた出力生成器をさらに含む、請求項２８に記載のシステム。
    

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