WO2023079657A1 - 情報処理装置、木構造を示す器官の構造の対応付け方法、及び、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム - Google Patents

情報処理装置、木構造を示す器官の構造の対応付け方法、及び、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム Download PDF

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WO2023079657A1
WO2023079657A1 PCT/JP2021/040673 JP2021040673W WO2023079657A1 WO 2023079657 A1 WO2023079657 A1 WO 2023079657A1 JP 2021040673 W JP2021040673 W JP 2021040673W WO 2023079657 A1 WO2023079657 A1 WO 2023079657A1
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WO
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branch
information
organ
unit
time
Prior art date
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PCT/JP2021/040673
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English (en)
French (fr)
Inventor
循哉 冨永
寛 水藤
Original Assignee
国立大学法人東北大学
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus, a method for associating organ structures representing tree structures, and a program for associating organ structures representing tree structures.
  • Organs of vertebrates such as humans contain tubular structures with tree structures that repeatedly branch toward the periphery, for example, bronchi and blood vessels in specific organs. There are various techniques for discovering changes in these tree-like organs.
  • the method of evaluating images by human visual inspection is most commonly used. Taking bronchiectasis as an example, it is a method of visually and subjectively evaluating whether individual bronchi are simply dilated or not dilated. Such qualitative evaluation is the most convenient method for judging abnormalities in respiratory diseases.
  • a semi-quantitative evaluation the whole lung is divided into multiple regions, and the bronchial changes in each region are scored and evaluated according to predetermined criteria (e.g., differences in abnormal shadows indicating specific findings). There is a method of adding weights and calculating the total value. This includes scoring the level of bronchial branching with dilation and scoring the degree of bronchodilation with reference to a reference image.
  • Patent Literature 1 describes a method of calculating the image similarity of a target region before and after a specific time using a template matching algorithm in a micrograph of a capillary region including a target region to be continuously observed. .
  • the image similarity is 70% or more, it is determined that the target region before and after the lapse of a specific time is the same, and changes in the number, spacing, thickness, and abnormal shape of capillaries in the target region are measured. Identify.
  • the method of evaluating measured values is objective and quantitative. On the other hand, when evaluating changes over time, it is necessary to identify the same site for comparison from the bronchi at different times. need.
  • Patent Literature 1 requires a narrow range of target regions, and is applicable to blood vessel structures that can be specified by template matching in the first place. is not suitable.
  • the object of the present invention is to accurately associate tree-structured organ structures of the same object at different times so that information for quantitatively evaluating changes in the organ can be presented to an output device.
  • the information processing device has an acquisition unit, a comparison unit, a processing unit, and a presentation unit.
  • the obtaining unit obtains first branch information about the coordinate data of the center line of the organ representing the tree structure at a first time and second branch information about the coordinate data of the center line of the organ at a second time. to get A comparison unit compares the first branch information and the second branch information acquired by the acquisition unit. If there is a mismatch between the first branching information and the second branching information as a result of the comparison by the comparing unit, the processing unit compares the first branching information or the second branching information A process of changing the definition of each branch included in the organ in the branch information is performed.
  • the presenting unit presents the first branch information and the second branch information to the output device after execution of the process of changing the definition of each branch by the processing unit.
  • the present invention is capable of presenting on an output device information that accurately associates structures of tree-structured organs of the same target at different times, and is highly useful for quantitatively evaluating changes in organs that exhibit tree structures. contribute.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing a software functional configuration example of an information processing apparatus according to an embodiment
  • FIG. FIG. 2A is a diagram showing an example of a three-dimensional shape of bronchi
  • FIG. 2B is a diagram for explaining an example of centerline extraction.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a process of acquiring a connection relationship between branches
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining an example of branch integration processing
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of branch replacement processing
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of branch insertion processing
  • FIG. 7A is a diagram showing an example of bronchi graph-structured information
  • FIG. 7B is a diagram showing an example of simple graph-structured information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of simplified association of bronchial structures at different times; 6 is a flowchart for explaining an example of overall processing of association processing of bronchus structures according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of branch integration processing in FIG. 9 ;
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of branch replacement processing in FIG. 9 ;
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of branch insertion processing in FIG. 9 ;
  • FIG. It is a block diagram which shows the hardware structural example of a computer typically.
  • vertebral animals such as humans have tree-structured organs.
  • the bronchi of a human will be used to describe association of organ structures.
  • the directions used in the explanation are defined as follows. "Upstream” refers to the direction toward the trachea, and “downstream” refers to the direction away from the trachea.
  • a section from a bifurcation point to the next bifurcation point or end point on the bronchi is called a branch.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing a software functional configuration example of the information processing device 1 according to the embodiment.
  • the information processing device 1 includes a control section 2 and a memory section 3 .
  • the control unit 2 and the memory unit 3 may be connected so as to be able to communicate with each other.
  • the control unit 2 performs various controls related to the association of bronchial structures.
  • the control unit 2 functions as an acquisition unit 21 , an integration processing unit 22 , a comparison unit 23 , a replacement processing unit 24 , an insertion processing unit 25 and a presentation unit 26 .
  • the memory unit 3 stores various data used by the information processing device 1 .
  • the memory unit 3 stores center line information 31 , branch geometric information 32 , branch difference information 33 and graph structuring information 34 .
  • center line information 31, the branch geometric information 32, and the branch difference information 33 will be described as data in table format, and the graph structuring information 34 will be described as data in graph format. It is not limited to this, and may be in various data formats.
  • the acquiring unit 21 extracts the center line information 31 from the medical image in which the organ of the subject to be analyzed is captured.
  • a medical image may be input to the acquisition unit 21 via a communication unit (not shown), or may be stored in the memory unit 3 in advance.
  • the acquisition unit 21 acquires coordinate data of the center line of bronchi included in a computed tomography (CT) image as the center line information 31 .
  • CT computed tomography
  • the acquisition unit 21 extracts the three-dimensional shape of the bronchi included in the CT image, and further extracts the center line of the extracted bronchi.
  • FIG. 2A is a diagram of a three-dimensional shape of bronchi constructed from a CT image
  • FIG. 2B is a diagram of extracted centerlines of the bronchi.
  • the center line is a line connecting the centers of cross sections perpendicular to the axial direction of the tubular structure.
  • the centerline of the trachea and the centerline of the two bronchi branching off from the end of the trachea are drawn for the sake of explanation, but the centerline of the entire bronchi is actually extracted.
  • a point at which a branch diverges from a branch is referred to as a branch point.
  • Each branch can be represented by the coordinates of the start point and end point of the center line of the branch.
  • the acquiring unit 21 acquires, as the center line information 31, a set of xyz coordinates (coordinate data of each point) representing the positions of the start and end points of the center line of the branch.
  • the centerline information 31 may include the xyz coordinates of the start and end points of the centerline, the distance from the startpoint to any point on each centerline, the cross-sectional area at any point, and the like.
  • the center line information 31 may include, for example, numbers assigned to the center lines of branches in a predetermined order, and information such as xyz coordinates and cross-sectional areas of points at 0.5 mm intervals from the starting point of each center line.
  • the above CT image may be captured by an existing CT device.
  • imaging was performed using thin-section CT.
  • the extraction of the three-dimensional shape and the extraction of the center line from the CT image described above can be realized using commercial free software.
  • Synopsys' Simpleware was used for three-dimensional construction and centerline extraction from CT images.
  • the acquisition unit 21 acquires bronchi branch geometric information 32 based on the center line information 31 .
  • the branch geometric information 32 is an example of branch information related to the coordinate data of the centerline of the bronchi.
  • the acquisition unit 21 creates a set of points representing each branch from the coordinate data of each point of the center line information 31, and defines each branch. Specifically, the acquisition unit 21 creates a set of the start point and the end point of each branch, and extracts a set of branches in which the end point of one branch and the start point of another branch are shared. , search the branch group (take out the branch points in order), and obtain the connection relations of the branches.
  • the bronchi are characterized by their hierarchical tree structure, which starts from the trachea and repeats branching, but never merges again.
  • a branch connected upstream from a branch point is called a "parent”, and a branch connected downstream is called a "child”. If a branch has no branches downstream (no "children"), it is the end of the bronchi. Since all branch points are bifurcated or trifurcated, it is assumed that the number of children is 2 or 3 at all branch points.
  • the acquisition unit 21 attaches a label indicating the connection relationship to each branch.
  • Labels may be made up of, for example, numbers, letters, symbols, or combinations thereof.
  • an identification number that is a combination of numbers is added as a label.
  • the child's identification number is a number obtained by adding 1, 2, or 3 to the end of the parent's identification number.
  • 1, 2, and 3 are assigned in descending order of the angle formed by the half line extending from the end of the parent branch and the child branch (hereinafter referred to as the connection angle). As a result, the children's identification numbers do not overlap.
  • the identification number of the trachea which is the root of the bronchi, is 1. If the trachea is the first generation, the identification numbers of the second generation branches branching from the trachea are 11 and 12, and the third generation following the second generation is 111, 112, 121, 122, and so on. Although the identification number is expressed only by numbers, it may be hereinafter referred to as parent (1) for the sake of convenience.
  • the process of assigning an identification number indicating the connection relationship to each branch is an example of defining each branch.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the process of acquiring branch connection relationships.
  • FIG. 3(a) is an example showing the connection relationship at the branch point J1. Since the branch upstream of the branch point J1 shares its end point with the start points of the two downstream branches, the relationship between these branches is classified as parent-child. Therefore, the acquisition unit 21 assigns an identification number 1 to the parent branch on the upstream side. Furthermore, since the connection angle between the parent (1) and the left child branch is smaller than the connection angle between the parent (1) and the right child branch, the acquisition unit 21 Assign identification number 11, and assign identification number 12 to the right child branch.
  • FIG. 3(b) is an example showing the connection relationship at the branch points J2 and J3.
  • the acquisition unit 21 obtains the children (grandchildren) connected to the end points of the children (11) and (12) based on the connection angles with the children (11) and (12). Label with identification numbers 111, 112, 121, 122, 123.
  • the branch geometric information 32 may include the connection angle in addition to the identification number of each branch, and may also include information indicating the characteristics of each branch.
  • Features of each branch include, for example, the cross-sectional area, curvature, opening angle, direction change, and length of each branch.
  • the opening angle is the largest angle among the angles formed by two child branches in the case of bifurcation, and the angles formed by any two of the three child branches in the case of trifurcation.
  • the opening angle is obtained by calculating the inner product from the directions of the centerlines of the parent-child branches.
  • the direction change is the angle formed by the average direction of child branches and a half line extending from the end of the parent branch.
  • the acquisition unit 21 acquires a plurality of pieces of branch geometric information 32 at different times.
  • the acquisition unit 21 acquires the branching geometric information 32a at time 1 and the branching geometric information 32b at time 2 different from time 1 .
  • Branching geometric information 32a at time 1 is an example of first branching information at a first time
  • branching geometric information 32b at time 2 is an example of second branching information at a second time. be.
  • the first time and the second time may be arbitrary times, for example, they are not limited to two times in different disease stages, and may be arbitrary times in the period before, during, and after illness.
  • the interval between the first time and the second time may be short or long.
  • the time 2 may be a time after an arbitrary period of time has passed from the time 1 or an arbitrary period of time before the time 1 . If the state of the organ changes physiologically, the first time may be a time in the first state and the second time may be a time in a second state different from the first state.
  • the first time may be the time the lungs are inspiratory and the second time may be the time the lungs are in the expiratory state, or the first time may be the time the lungs are in the expiratory state.
  • a second time may be a time when the lungs are inspiratory.
  • the acquisition unit 21 stores the acquired center line information 31 and branch geometric information 32 (32a, 32b) in the memory unit 3. In addition, the acquisition unit 21 changes the branch geometric information 32 (“correction” or (which may be referred to as “update”). At the time of the access, the acquisition unit 21 may perform processing of changing the identification number assigned to each branch based on the connection angle according to the processing result. Thereby, the latest branch geometric information 32 can be acquired after each process.
  • the integration processing unit 22, the comparison unit 23, the replacement processing unit 24, and the insertion processing unit 25 search for a branch group for the branch geometric information 32 (take out branch points in order) and perform each process.
  • the integration processing unit 22 performs processing for integrating continuous two branches and changing them into three branches. Specifically, when the length of the branch between two consecutive branch points is less than a predetermined length, the integration processing unit 22 integrates the two branch points.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of branch integration processing.
  • parent (1) has a bifurcation into child (11) and child (12), and child (11) is branched into child (111) and child (112). ).
  • the length of child (11) between branch point J4 (fourth branch point) and branch point J5 (fifth branch point) is less than a predetermined length. Therefore, the integration processing unit 22 integrates the branch point J4 and the branch point J5. Furthermore, the child (12) different from the integrated child (11) is replaced with the integrated branch point J6.
  • the integration processing unit 22 may further change the identification number of the branch based on the connection angle along with the branch point integration processing and the branch replacement processing.
  • the parent (1) and the child (11) become one branch, and the generation after the child (11) moves forward by one generation. Therefore, the identification numbers of children (111) and (112) are changed to children (11) and (12). Furthermore, the identification number of child (12) is changed to child (13) by the replacement process.
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32 according to the processing of the integration processing unit 22.
  • the comparison unit 23 compares branch geometric information 32 at different times acquired or updated by the acquisition unit 21 .
  • the comparison unit 23 compares the branching geometric information 32a at time 1 and the branching geometric information 32b at time 2 .
  • the comparison unit 23 extracts branches having the same identification number from the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b, and evaluates the difference between the positions and directions of the pairs of branches. Specifically, if the difference in position and direction between branches with the same identification number is equal to or less than a preset limit value, these branches are evaluated as being associated.
  • the distance between the two end points after translating one of the two branches to be compared so that the starting points of the two branches are the same is called the "positional difference”
  • the angle formed by the two branches is called It's called “direction difference”.
  • the direction here means the direction of the vector on the three-dimensional space connecting the start point and the end point of each branch.
  • mismatch means that the difference in position or direction between branches with the same identification number exceeds a preset limit value, so that these branches cannot be matched. In other words, a branch that cannot be matched is an unmatched branch.
  • the process of changing the definition is performed by the replacement processing unit 24 and the insertion processing unit 25 .
  • the replacement processing unit 24 and the insertion processing unit 25 are examples of processing units.
  • the comparison unit 23 evaluates all the branch pairs, and terminates the processing when there are no uncorresponding branch pairs or when the preset maximum number of processing times is reached.
  • the replacement processing unit 24 replaces the identification numbers assigned based on the connection angle with respect to one branch point for each of a plurality of branches connected to the terminal side of the bronchi at one branch point on the bronchi. Specifically, when there are two or more child branches at the branch point to be processed at time 1 and time 2, the replacement processing unit 24 performs trial replacement, and based on the results of the trial, replaces the child branch at time 2. exchange the identification numbers of Swap processing is often required, especially when the connection angles are close between multiple child branches.
  • the replacement processing unit 24 replaces the identification number of the child branch at time 2 .
  • the replacement processing unit 24 repeats a series of replacement processing until there are no branch points to be processed. Replacement processing is an example of processing for changing the definition of each branch.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of branch replacement processing.
  • two or more child branches exist in parent branch (1) at time 1 and time 2 at both times.
  • the identification numbers of the child branches at time 1 are (11) and (12) from the left
  • the identification numbers of the child branches at time 2 are (12) and (11) from the left.
  • the replacement trial it is determined that after switching the identification numbers (11) and (12) of the child branch at time 2, the degree of matching between the child branches at time 1 and time 2 is higher than before the replacement. Then, as shown in FIG. 5(b), the identification number of the child branch at time 2 is replaced.
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32 according to the processing of the replacement processing unit 24.
  • the insertion processing unit 25 (Insertion processing unit 25) Next, the insertion processing unit 25 will be described. Especially in diseases in which the bronchi dilates as the disease progresses, the bronchi, which were below the limit of what can be imaged with a CT device before onset, dilates and becomes visible on CT. discrepancies are more likely to occur. Conversely, at a certain time, the bronchial tubes, which were visible on the CT, may become blocked with mucus, for example, and the air cannot enter, and the branches may not be visible. If this condition occurs in one part of the bronchi, it becomes impossible to associate all the branches downstream of the point of occurrence. The insertion process is a process necessary for the bronchi in such a state.
  • the insertion processing unit 25 inserts a new branch point between two consecutive branch points on the bronchi. Specifically, when the branch point to be processed has two or more child branches at either time 1 or time 2, the insertion processing unit 25 performs an insertion trial, and based on the result of the trial, inserts at time 1 or A new branch point is inserted between the start point and the end point of the other parent branch at time 2 .
  • the insertion process is a process of dividing the parent branch at either time 1 or time 2 into two branches to add one generation between the original parent branch and the elementary branch. be.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of branch insertion processing.
  • FIG. 6 shows an example in which a part of the bronchi expands after the onset of bronchiectasis and becomes visible on CT.
  • parent (1) has children (11) and (12) at time 1
  • parent (1) has children (11) and (12) at time 2.
  • child (11) has children (111) and (112).
  • a branch point J3 third branch When it is determined that the degree of coincidence between the child branches at time 1 and time 2 is greater after the insertion of the point) than before the insertion, as shown in FIG. Insert a branch point in the parent branch.
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32 according to the processing of the insertion processing unit 25.
  • the comparison unit 23 evaluates all branch sets of the updated branch geometric information 32 each time the processing of the replacement processing unit 24 and the insertion processing unit 25 is executed.
  • the same identification number is assigned to the anatomically identical branches in the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b. That is, the correspondence between the bronchial structures at time 1 and time 2 is completed.
  • the acquisition unit 21 may integrate the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b for which the association processing has been completed, and acquire one branch geometric information 32.
  • the acquisition unit 21 may acquire the branch difference information 33 based on the integrated branch geometric information 32.
  • the branch difference information 33 includes information on changes in each branch between two times.
  • the change information indicates the rate of change with reference to time 1 for items such as cross-sectional area, opening angle, direction change, and length.
  • the rate of change of each item may be normalized.
  • the change rate values may be color-coded according to the magnitude of the change amount.
  • the bronchus structure may be expressed as a graph structure.
  • the acquisition unit 21 acquires the graph structured information 34 of the bronchi having each branch as a side.
  • the graph-structured information 34 is a kind of infographics that visualizes data, and in this embodiment, is a diagram (three-dimensional image) that visually expresses the branch geometric information 32 in a graph format.
  • the graph structured information 34 may be created based on the branch difference information 33 in addition to the branch geometric information 32 .
  • Fig. 7A represents the bronchi as a graph structure. Due to the complexity of FIG. 7A, simple graph structured information is shown in FIG. 7B.
  • the graph structured information 34 for example, branches are represented by bars and branch points are represented by spheres.
  • the graph-structured information 34 makes it possible to intuitively grasp the complex bronchus structure.
  • the graph structuring described above can be realized using commercial free software.
  • the free software Python package NetworkX is used for graph structuring.
  • each branch may be color-coded. For example, for each generation, branches with identification number suffixed with 1 are classified in dark blue, branches with 2 in light blue, and branches with 3 in green. may be
  • branches with the same identification number may be colored in red. Also, branches that exist at only one of the two times may be colored yellow when the matching is complete.
  • the acquisition unit 21 may acquire the graph structured information 34 before completing the association of the bronchial structures. As a result, it is possible to intuitively confirm the intermediate process of the process of associating the bronchial structures.
  • the presentation unit 26 presents the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b after execution of the process of changing the definition of each branch by the processing unit to the output device 40 (see FIG. 13). Furthermore, the presentation unit 26 may present at least one of the center line information 31, the branch difference information 33, and the graph structuring information 34 acquired by the acquisition unit 21 to the output device 40. FIG. In addition, the presentation unit 26 may present the determination result and the processing result in the process described above to the output device 40 .
  • the following changes may occur, and such changes are reflected in the branch geometric information 32 updated each time the process is performed.
  • Information for quantitative evaluation of changes in organs is prepared in the branch geometric information 32 at the time when the association is completed. 1. 2. Branches became thinner or thicker than at time 1; A branch that was not visible at time 1 (not visualized in the CT image) became visible (if this branch is not terminal, 4 or 6 will also occur at the same time) 3. The branch that was visible at time 1 (depicted in the CT image) became invisible (if this branch is not the terminal, 5 or 6 also occurs at the same time) 4. 5.
  • FIG. 8 shows an example of simplified association of bronchial structures at different times.
  • FIG. 8 shows the bronchi graph structuring information 34 at two times when the correspondence between the bronchi structures has been completed by the processing in the control unit 2 and displayed in an overlapping manner.
  • Light gray is time 1
  • dark gray and white are time 2 bronchial structures.
  • the branches that are absent at time 1 are shown in white, and the regions with large branch diameters are shown in bold.
  • bronchodilation progresses in part of the bronchi.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of overall processing of the bronchial structure association processing according to the embodiment.
  • the acquisition unit 21 extracts the centerline information 31 from the CT image (step S ⁇ b>1 ) and stores it in the memory unit 3 . Furthermore, the acquisition unit 21 acquires branch geometric information 32a and 32b at time 1 and time 2 based on the center line information 31 (step S2).
  • the integration processing unit 22 performs integration processing for integrating two consecutive branch points according to the length of the child branch (step S3).
  • the integration processing will be described later.
  • the comparison unit 23 compares the branches with the same identification number in the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b (step S4). Specifically, the comparison unit 23 evaluates whether or not the differences in the positions and directions of branches with the same identification number exceed a preset limit value.
  • the comparison unit 23 determines whether or not there is an unsupported branch (step S5). Specifically, the comparison unit 23 determines each branch of the set of branches that cannot be associated because the distance and angle deviation between the branches with the same identification number exceeds a preset limit value. Evaluate as a branch. On the other hand, if there is no unsupported branch (No in step S5), the presentation unit 26 presents the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b to the output device 40 (step S9), and ends. The presentation unit 26 may further present the branch difference information 33 and the graph structuring information 34 to the output device 40 in step S9.
  • step S6 determines whether the number of times of processing has reached the preset maximum number of times. If the number of times of processing reaches the maximum number of times (Yes in step S6), the process proceeds to step S9. On the other hand, if the number of times of processing has not reached the maximum number of times (No in step S6), processing for changing the definition of each branch is performed by the replacement processing unit 24 and insertion processing unit 25 (steps S7 and S8). Replacement processing and insertion processing will be described later.
  • the control unit 2 repeats the processing of steps S4 to S8 until there are no more unsupported branches (No in step S5) or the number of processing reaches the maximum number of times (Yes in step S6).
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of the branch integrating process in FIG.
  • the integration process is a process of integrating continuous two branches and changing them into three branches.
  • the integration processing unit 22 extracts branch points in a predetermined order from the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b (step S31), and determines whether or not the extracted branch points are to be processed (step S32). ). If there is no branch point to be processed (No in step S32), the process proceeds to step S4 in FIG.
  • step S32 the integration processing unit 22 determines whether or not the length of one of the two child branches of the branch point is less than a predetermined value (step S33). . If the length is greater than or equal to the predetermined value (No in step S33), the process returns to step S31 and the next branch point is processed.
  • the integration processing unit 22 determines whether or not the short child branch whose length was determined to be less than the predetermined value in step S33 is further connected to two child branches (step S34). If two child branches are not connected (No in step S34), the process returns to step S31 and the next branch point is processed. On the other hand, if two child branches are connected (Yes in step S34), the branch point of the short child branch is integrated with the branch point of the parent branch (step S35). Further, the long child branch sharing the starting point with the short branch is replaced with the branch point integrated in step S35 (step S36). As described above, after step S36, the integration processing unit 22 may further change the branch identification number based on the connection angle (not shown).
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b (step S37).
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of branch replacement processing in FIG.
  • the replacement process is a process of replacing the identification numbers given to each of a plurality of branches connected to the terminal side of the bronchi at one branch point on the bronchi based on the connection angle with respect to one branch point. Assignment of the identification number is as described in the description of the function of the acquisition unit 21 .
  • the replacement processing unit 24 extracts branch points in a predetermined order from the branch geometric information 32 (step S71), and determines whether or not the extracted branch points are to be processed (step S72). If there is no branch point to be processed (No in step S72), the process proceeds to step S8 in FIG.
  • step S73 the replacement processing unit 24 determines whether the branch points at time 1 and time 2 have two or more child branches (step S73). If there are not two or more child branches (No in step S73), the process returns to step S71 and the next branch point is processed.
  • the replacement processing unit 24 performs replacement trial processing for determining whether or not to execute the replacement of the branch at time 2 (step S74).
  • the replacement processing unit 24 evaluates the degree of matching between the branches at time 1 and time 2 before switching the child branches (step S74a), and further evaluates the branches at time 1 and time 2 after switching the child branches. are evaluated (step S74b). Specifically, the replacement processing unit 24 compares the position and direction of the branch at time 1 with the position and direction of the branch at time 2 for the branch with the same identification number. Steps S74a and S74b may be performed in parallel.
  • the replacement processing unit 24 determines whether or not the replacement of child branches improves the matching degree of branches (step S74c). Specifically, the replacement processing unit 24 determines whether the difference in the position and direction of the branch with the same identification number at time 1 and time 2 is small before and after the replacement. If the matching degree of the branch is improved (Yes in step S74c), it is determined that the child branch can be replaced (step S74d), and the process proceeds to step S75. On the other hand, if the matching degree of the branch is not improved (No in step S74c), it is determined that the sub-branch cannot be replaced (step S74e), and the process proceeds to step S75.
  • step S75 If the replacement trial result is "exchange executable" (Yes in step S75), the replacement processing unit 24 replaces child branches (step S76). On the other hand, if the replacement trial result is "not executable" (No in step S75), the process returns to step S71 and the next branch point is processed.
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b (step S77).
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of branch insertion processing in FIG.
  • the insertion process is a process of inserting a new branch point between two consecutive branch points on the bronchi.
  • the insertion processing unit 25 extracts branch points in a predetermined order from the branch geometric information 32 (step S81), and determines whether or not the extracted branch points are to be processed (step S82). If there is no branch point to be processed (No in step S82), the process proceeds to step S4 in FIG.
  • step S83 the insertion processing unit 25 determines whether the branch point at time 2 has two or more child branches (step S83). If there are not two or more child branches (No in step S83), the process returns to step S81 and the next branch point is processed.
  • the insertion processing unit 25 performs an insertion trial process for determining whether or not to execute the insertion of the child branch (step S84).
  • the insertion processing unit 25 evaluates the matching degree of the branch before inserting the child branch (step S84a), and further evaluates the matching degree of the branch after inserting the child branch (step S84b). Specifically, the insertion processing unit 25 compares the position and direction of the branch at time 1 with the position and direction of the branch at time 2 for the branch with the same identification number. Steps S84a and S84b may be performed in parallel.
  • the insertion processing unit 25 determines whether or not the insertion of the child branch improves the matching degree of the branch (step S84c). Specifically, the insertion processing unit 25 compares the difference in the position and direction of the branch with the same identification number at time 1 and time 2 before insertion and time 2 after insertion, and determines whether the difference is reduced. If the matching degree of the branch is improved (Yes in step S84c), it is determined that the child branch can be "inserted" (step S84d), and the process proceeds to step S85. On the other hand, if the matching degree of the branch is not improved (No in step S84c), it is determined that the child branch cannot be inserted (step S84e), and the process proceeds to step S85.
  • step S85 If the insertion trial result is "insertion executable" (Yes in step S85), the insertion processing unit 25 inserts a child branch (step S86). On the other hand, if the result of the trial insertion is "insertion not executable" (No at step S85), the process returns to step S81 to perform processing for the next branch point.
  • the acquisition unit 21 updates the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b (step S87).
  • FIG. 13 is a block diagram schematically showing a hardware (HW) configuration example of the computer 10 that implements the functions of the information processing apparatus 1 .
  • the computer 10 illustratively includes a processor 10a, a memory 10b, a storage section 10c, an IF (Interface) section 10d, an I/O (Input/Output) section 10e, and a reading section 10f.
  • the processor 10a is an example of an arithmetic processing unit that performs various controls and operations.
  • the processor 10a is communicably connected to each block in the computer 10 via a bus 10i.
  • Examples of the processor 10a include integrated circuits (ICs) such as CPUs, MPUs, GPUs, APUs, DSPs, ASICs, and FPGAs.
  • the memory 10b is an example of HW that stores information such as various data and programs.
  • Examples of the memory 10b include one or both of a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) and a nonvolatile memory such as a PM (Persistent Memory).
  • a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory)
  • a nonvolatile memory such as a PM (Persistent Memory).
  • the storage unit 10c is an example of HW that stores information such as various data and programs.
  • Examples of the storage unit 10c include magnetic disk devices such as HDDs (Hard Disk Drives), semiconductor drive devices such as SSDs (Solid State Drives), and various storage devices such as nonvolatile memories.
  • Examples of nonvolatile memory include flash memory, SCM (Storage Class Memory), ROM (Read Only Memory), and the like.
  • the storage unit 10c may store a program 10g (a program for associating organ structures representing tree structures) that implements all or part of the various functions of the computer 10 .
  • Various functions of the computer 10 include the functions of the above-described control unit 2 (acquisition unit 21, integration processing unit 22, comparison unit 23, replacement processing unit 24, insertion processing unit 25, presentation unit 26).
  • the processor 10a of the information processing apparatus 1 expands the program 10g (a program for associating an organ structure representing a tree structure) stored in the storage unit 10c in the memory 10b and executes the program 10g, as illustrated in FIG. A function as the information processing device 1 (control unit 2) can be realized. That is, the program for associating the structure of the organ showing the tree structure is an acquisition process for acquiring the center line information 31, the branch geometric information 32, the branch difference information 33, and the graph structuring information 34 as the process to be executed by the processor 10a.
  • a presentation process for presenting geometric information 32 (32a, 32b), branch difference information 33, and graph structuring information 34 is defined.
  • the presentation processing may include presentation of processing results (comparison results and determination results) in the process.
  • the memory unit 3 illustrated in FIG. 1 may be realized by a storage area of at least one of the memory 10b and the storage unit 10c. Furthermore, the acquisition unit 21 illustrated in FIG. 1 stores information (center line information 31, branch geometric information 32 (32a, 32b), branch Branch difference information 33 and graph structuring information 34) may be stored.
  • the IF unit 10d is an example of a communication IF that controls connection and communication with a network.
  • the IF unit 10d may include an adapter conforming to LAN (Local Area Network) such as Ethernet (registered trademark), or optical communication such as FC (Fiber Channel).
  • the information processing device 1 may be communicably connected to an imaging device (CT device) (not shown) via the IF unit 10d.
  • CT device imaging device
  • the program 10g may be downloaded from the network to the computer 10 via the communication IF and stored in the storage unit 10c.
  • the I/O unit 10e may be connected to one or both of the input device and the output device 40.
  • Input devices include, for example, a keyboard, a mouse, and a touch panel.
  • Examples of the output device 40 include a monitor, a projector, and a printer.
  • the presentation unit 26 illustrated in FIG. 33, graph structured information 34) and the processing results (comparison results and judgment results) in the above-described processing steps may be presented.
  • the reading unit 10f is an example of a reader that reads information (data) and program information recorded on the recording medium 10h.
  • the reading unit 10f may include a connection terminal or device to which the recording medium 10h can be connected or inserted.
  • Examples of the reading unit 10f include an adapter conforming to USB (Universal Serial Bus), a drive device for accessing a recording disk, and a card reader for accessing flash memory such as an SD card.
  • the recording medium 10h may store the program 10g, or the reading unit 10f may read the program 10g from the recording medium 10h and store it in the storage unit 10c.
  • Examples of the recording medium 10h include non-temporary computer-readable recording media such as magnetic/optical disks and flash memory.
  • Examples of magnetic/optical discs include flexible discs, CDs (Compact Discs), DVDs (Digital Versatile Discs), Blu-ray discs, HVDs (Holographic Versatile Discs), and the like.
  • Examples of flash memories include semiconductor memories such as USB memories and SD cards.
  • HW in the computer 10 may be increased or decreased (for example, addition or deletion of arbitrary blocks), division, integration in arbitrary combinations, addition or deletion of buses, or the like may be performed as appropriate.
  • HW in the information processing device 1 at least one of the I/O unit 10e and the reading unit 10f may be omitted.
  • the acquisition unit 21 acquires branch geometric information 32a regarding the coordinate data of the bronchus centerline, which is an example of the tree-structured organ at time 1, and branching geometric information 32b regarding the coordinate data of the bronchus centerline at time 2. do.
  • the comparison unit 23 compares the branch geometric information 32 a and the branch geometric information 32 b acquired by the acquisition unit 21 . If there is a mismatch between the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b as a result of the comparison by the comparison unit 23, the processing units 24 and 25 select the bronchi in the branch geometric information 32a or the branch geometric information 32b. Change the definition of each branch contained in .
  • the presenting unit 26 presents the branch geometric information 32a and the branch geometric information 32b after execution of processing for changing the definition of each branch by the processing units 24 and 25.
  • the branch geometric information 32a, 32b that correctly defines the relationship between each branch of the bronchus, which is an example of a tree-structured organ. can be associated. Furthermore, by presenting the branch geometric information 32 to the output device 40, the output device 40 visually shows information including the connection relationship of each branch and the characteristics of each branch. It is possible to quantitatively evaluate how the subject's bronchi progressed at different times, for example, how the bronchial dilatation changed at which site.
  • the replacement processing unit 24 replaces the identification numbers assigned to each of the plurality of branches connected to the terminal side of the bronchi at one branch point on the bronchi based on the connection angle with respect to one branch point.
  • the relationship between multiple child branches can be accurately obtained, so even if there is a morphological change in which the size relationship between the connection angles is reversed between the child branches, the bronchial structure can be handled with high accuracy. It is possible to realize the attachment and contribute to the quantitative evaluation of the bronchi.
  • the insertion processing unit 25 inserts the branch point J3 between the consecutive branch points J1 and J2 on the bronchi.
  • the integration processing unit 22 determines if the length of the branch between the continuous branch point J4 and the branch point J5 on the bronchi is less than a predetermined length. Integrate J4 and branch point J5.
  • control unit 2 and the memory unit 3 in the information processing apparatus 1 shown in FIG. 1 may be merged or separated.
  • the present invention can be applied to any tree-structured organ other than the bronchi without changing the above-described processing (branch geometric information acquisition processing, integration processing, comparison processing, replacement processing, insertion processing).
  • Other organs that exhibit tree structures are blood vessels (vasculature; arteries and veins) within certain organs.
  • the present invention is applied to the pulmonary artery, it is possible to evaluate the course of diseases such as pulmonary hypertension and pulmonary thromboembolism that change the vascular diameter.
  • the application is expanded, it can be expected not only to the lungs but also to the follow-up observation of arterial diseases such as arteriosclerosis.
  • Vascular structures exhibiting a tree structure may exhibit various branching forms, including tri-branching, tetra-branching, and a greater number of branches. is impossible. Therefore, by applying the trifurcation processing of the present embodiment, the above processing can be applied to vessels.
  • information processing device 10 computer 10a processor 10b memory 10c storage unit 10d IF unit 10e I/O unit 10f reading unit 10g program (organ structure correspondence program showing tree structure) 10h recording medium 2 control unit 21 acquisition unit 22 integration processing unit 23 comparison unit 24 replacement processing unit (processing unit) 25 insertion processing unit (processing unit) 26 presentation unit 3 memory unit 31 center line information 32, 32a, 32b branch geometric information (branch information) 33 branch difference information 34 graph structured information 40 output device J branch point

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Abstract

情報処理装置（１）は、第１の時刻における木構造の器官の中心線の座標データに関する第１の分枝情報（３２ａ）と、第２の時刻における前記木構造の器官の中心線の座標データに関する第２の分枝情報（３２ｂ）とを取得する取得部（２１）と、前記取得部によって取得された前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報とを比較する比較部（２３）と、前記比較部による比較の結果、前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報との間に不一致がある場合には、前記第１の分枝情報又は前記第２の分枝情報における前記木構造の器官に含まれる各分枝の定義を変更する処理を行う処理部（２４，２５）と、前記処理部による前記各分枝の定義を変更する処理の実施後における、前記第１の分枝情報及び前記第２の分枝情報を出力装置に提示する提示部（２６）と、を備える。

Description

情報処理装置、木構造を示す器官の構造の対応付け方法、及び、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム
　本発明は、情報処理装置、木構造を示す器官の構造の対応付け方法、及び、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラムに関する。
　ヒトなどの脊椎動物の器官には、末梢に向かって分岐を繰り返す木構造を持つ管状構造物が含まれ、例えば、気管支や特定の臓器内の血管がこれに該当する。これらの木構造を示す器官の変化を発見するには、様々な手法がある。
　日常臨床では、人の目視によって画像を評価する手法が最も一般的に用いられている。気管支拡張を例に挙げれば、個々の気管支が単純に拡張しているか、あるいは拡張していないか、目視で主観的に評価する方法である。このような質的評価は、最も簡便に呼吸器疾患の異常を判定しうる方法である。これに対して、半定量評価として、全肺を複数の領域に分割し、各領域における気管支の変化に対しスコアを付し、所定の基準（例えば、特定の所見を示す異常陰影の違い）で重み付けを加え、合計値を算出する方法がある。これには、拡張を伴う気管支分岐レベルをスコア化したり、参照画像を参考に、気管支拡張の程度をスコア化したりする方法がある。これらの半定量評価では、スコア値と、患者の病状及び予後との間に関連が示されており、臨床的にも有用とされる。
　さらに、ワークステーション上で気管支の特定の部位を測定し、直径や半径などのパラメータを測定し、測定値を評価する手法がある。この方法では、熟練度にかかわらず、客観的に気管支の拡張の程度を定量評価できる。
　血管の評価を行なう前提として、機械学習を用いて血管の対応付けを行なう手法がある。例えば、特許文献１には、継続観察する標的領域を含む毛細血管領域の顕微鏡写真に、テンプレートマッチングのアルゴリズムを用いて特定時間経過前後の標的領域の画像類似性を算出する手法が記載されている。特許文献１では、画像類似性が７０％以上である場合に、特定時間経過前後の標的領域が同一であると判定し、標的領域における毛細血管の数、間隔、太さ、形状異常の変化を特定する。
特開２０２１－６２１２７号公報
　人の目視による評価手法は、経過で明らかな変化があれば容易に判断が可能である。一方、その判断には主観が入るため、種々のバイアスで適切な評価ができないおそれがある。また、経験や能力によって評価に個人差が生じること、微妙な変化の判断が困難であること、定量評価ができないことなどの課題もある。
　測定値を評価する手法は、客観的かつ定量的である。一方、経時的変化を評価する際、比較対象の同一部位を異なる時期の気管支からそれぞれ特定する必要があるが、このような対応付けの作業は人の目視で行わなければならず、多大な労力を必要とする。
　上記特許文献１の手法は、標的領域を狭い範囲に設定する必要があり、また、そもそもテンプレートマッチングで特定できる程度の血管構造には適用可能であるが、複雑な木構造の血管の対応付けには適しないという課題がある。
　上述した気管支や血管以外の木構造を有する器官についても、変化の前後における対応付け作業は人が目視で行なう。
　木構造の器官の変化を定量評価するには、器官全体の変化の有無や程度だけでなく、木構造のどの部位が変化しているかを特定できることが望ましい。そのためには、変化の前後における木構造を示す器官の構造を細部にわたって対応づける作業が必要となるが、この対応付け作業を人が目視で正確に行うことは極めて困難である。
　１つの側面では、本発明は、異なる時刻における同一対象の木構造の器官の構造を正確に対応付けて、器官の変化を定量評価するための情報を出力装置に提示できるようにすることを目的とする。
　１つの側面では、情報処理装置は、取得部、比較部、処理部及び提示部を有する。取得部は、第１の時刻における木構造を示す器官の中心線の座標データに関する第１の分枝情報と、第２の時刻における前記器官の中心線の座標データに関する第２の分枝情報とを取得する。比較部は、前記取得部によって取得された前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報とを比較する。処理部は、前記比較部による比較の結果、前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報との間に不一致がある場合には、前記第１の分枝情報又は前記第２の分枝情報における前記器官に含まれる各分枝の定義を変更する処理を行う。提示部は、前記処理部による前記各分枝の定義を変更する処理の実施後における、前記第１の分枝情報及び前記第２の分枝情報を出力装置に提示する。
　１つの側面では、本発明は、異なる時刻における同一対象の木構造の器官の構造を正確に対応付けた情報を出力装置に提示できると共に、木構造を示す器官の変化を定量評価するのに大いに寄与する。
実施形態に係る情報処理装置のソフトウェア機能構成例を模式的に示すブロック図である。 図２Ａは気管支の三次元形状の一例を示す図であり、図２Ｂは中心線の抽出の一例を説明するための図である。 分枝間の接続関係を取得する過程を説明するための図である。 分枝の統合処理の一例を説明するための図である。 分枝の入替処理の一例を説明するための図である。 分枝の挿入処理の一例を説明するための図である。 図７Ａは気管支のグラフ構造化情報の一例を示す図であり、図７Ｂ単純なグラフ構造化情報の一例を示す図である。 単純化した異なる時刻の気管支構造の対応付けの一例を示す図である。 実施形態に係る気管支構造の対応付け処理の全体処理の一例を説明するフローチャートである。 図９における分枝の統合処理の一例を説明するフローチャートである。 図９における分枝の入替処理の一例を説明するフローチャートである。 図９における分枝の挿入処理の一例を説明するフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
　上述したように、ヒトなどの脊柱動物は木構造の器官を有する。本実施形態では、木構造の器官の一例として、ヒト（被検者）の気管支を用いて、器官の構造の対応付けを説明する。また、説明で用いる方向を下記のように定義する。「上流」は気管に向かう方向をいい、「下流」は気管から遠ざかる方向をいう。なお、気管支上のある分岐点から次の分岐点又は端点までの区間を分枝と称する。
〔Ａ〕実施形態
〔Ａ－１〕ソフトウェア構成例
　図１は、実施形態に係る情報処理装置１のソフトウェア機能構成例を模式的に示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１は、制御部２及びメモリ部３を備える。制御部２とメモリ部３とは、相互に通信可能に接続されてよい。
　制御部２は、気管支構造の対応付けに関する種々の制御を行なう。制御部２は、取得部２１、統合処理部２２、比較部２３、入替処理部２４、挿入処理部２５及び提示部２６として機能する。
　メモリ部３は、情報処理装置１が利用する種々のデータを記憶する。メモリ部３は、中心線情報３１、分枝幾何情報３２、分枝差分情報３３及びグラフ構造化情報３４を記憶する。
　以下の説明では、便宜上、中心線情報３１、分枝幾何情報３２及び分枝差分情報３３のそれぞれを、テーブル形式のデータとして説明し、グラフ構造化情報３４をグラフ形式のデータとして説明するが、これに限定されるものではなく、種々のデータ形式であってよい。
（取得部２１）
　取得部２１は、分枝幾何情報３２を取得する前処理として、解析対象とする被検者の器官が撮像された医用画像から中心線情報３１を抽出する。医用画像は通信部（不図示）を介して取得部２１に入力されてもよく、あるいは、予めメモリ部３に格納されていてもよい。本実施形態においては、取得部２１は、Computed Tomography（ＣＴ）画像に含まれる気管支の中心線の座標データを中心線情報３１として取得する。以下、中心線情報３１の取得方法の一例を説明する。
　取得部２１は、ＣＴ画像に含まれる気管支の三次元形状を抽出し、さらに、抽出した気管支の中心線を抽出する。図２Ａは、ＣＴ画像から気管支の三次元形状を構築した図であり、図２Ｂは、気管支の中心線を抽出した図である。
　図２Ｂに示すように、中心線とは、管状構造物の軸方向に対して垂直な断面の中心を結んだ線である。図２Ｂでは説明のために、気管の中心線及び気管の末端から分岐する二本の気管支の中心線のみを描画しているが、実際は気管支全体の中心線が抽出される。以下、分枝からさらに分枝が分かれる地点を分岐点と称する。
　各分枝は、その分枝の中心線の始点及び終点の座標で表すことができる。取得部２１は、分枝の中心線の始点及び終点の各点の位置を表すｘｙｚ座標の組（各点の座標データ）を中心線情報３１として取得する。中心線情報３１には、中心線の始点及び終点のｘｙｚ座標の他、始点から各中心線上の任意の点までの距離や任意の点での断面積などが含まれてもよい。中心線情報３１は、例えば、分枝の中心線に所定の順番で数字を付し、各中心線の始点から0.5mmごとの点のｘｙｚ座標や断面積等の情報を含んでもよい。
　上記ＣＴ画像は、既存のＣＴ装置で撮像されてよい。本実施形態では、thin-section CTを用いて撮像した。
　また、上述したＣＴ画像からの三次元形状の抽出及び中心線の抽出は、商用のフリーソフトを用いて実現可能である。本実施形態では、ＣＴ画像からの三次元構築及び中心線の抽出にはSynopsys社のSimplewareを用いた。
　さらに、取得部２１は、中心線情報３１に基づいて気管支の分枝幾何情報３２を取得する。分枝幾何情報３２は、気管支の中心線の座標データに関する分枝情報の一例である。取得部２１は、中心線情報３１の各点の座標データから各分枝を表す点の組を作成し、各分枝を定義する。具体的には、取得部２１は、各分枝の始点と終点との組を作成し、ある分枝の終点と他のある分枝の始点とが共有されている分枝の組を抽出し、分枝群を検索して（順番に分岐点を取り出して）、分枝の接続関係を取得する。
　気管支は、気管から始まって分岐を繰り返すが、再度合流することはない木構造(hierarchical tree structure)となっていることが特徴である。ある分岐点から上流側に接続している分枝を「親」、下流側に接続している分枝を「子」と称する。ある分枝が下流側に分岐を有していない（「子」がない）場合、その分枝は気管支の末端である。全ての分岐点は二分岐又は三分岐であるため、全ての分岐点において子の数は２又は３であるとする。
　取得部２１は、各分枝に接続関係を示すラベルを付す。ラベルは、例えば、数字、文字、記号またはこれらの組み合わせ等で作成されてよい。本実施形態では、数字を組み合わせた識別番号をラベルとして付加する。子の識別番号は、親の識別番号の末尾に1,2,3のいずれかを付加した番号である。複数の子が存在する場合には、親分枝の末端から延長する半直線と子分枝とがなす角度（以下、接続角度と称する）の小さい子分枝から順に1,2,3を振る。これにより、子同士の識別番号は重複しない。
　気管支の根元となる気管の識別番号を1とする。気管を第一世代とすれば、気管から分岐する第二世代の分枝の識別番号は11と12、第二世代に連なる第三世代は111,112,121,122などとなる。識別番号は数字のみで表現されるが、以下、便宜上、親(1)と表わしてもよい。各分枝に接続関係を示す識別番号を付す処理は、各分枝の定義づけの一例である。
　図３は、分枝の接続関係を取得する過程を説明するための図である。図３の（ａ）は分岐点Ｊ１における接続関係を示す例である。分岐点Ｊ１の上流側の分枝はその終点を下流側の二本の分枝の始点と共有しているため、これらの分枝の関係性は親子と分類される。そこで、取得部２１は上流側の親分枝に識別番号1を付ける。さらに、親(1)と左側の子分枝との接続角度の方が、親(1)と右側の子分枝との接続角度よりも小さいため、取得部２１は、左側の子分枝に識別番号11を付け、右側の子分枝に識別番号12を付ける。図３の（ｂ）は分岐点Ｊ２，Ｊ３における接続関係を示す例である。取得部２１は、分岐点Ｊ１と同様に、子(11)及び子(12)それぞれの終点に接続している子（孫）に、子(11),(12)との接続角度に基づいて識別番号111,112,121,122,123を付ける。
　分枝幾何情報３２は、各分枝の識別番号の他、接続角度を含んでもよく、さらに、各分枝の特徴を示す情報を含んでもよい。各分枝の特徴として、例えば、各分枝の断面積、曲率、開き角、方向変化、長さなどが挙げられる。開き角とは、二分岐の場合には2つの子分枝がなす角度、三分岐の場合には3つの子分枝のうちいずれか2つがなす角度のうちで最も大きいもののことである。開き角は、親子の分枝の中心線の方向から内積を使って計算することで取得される。方向変化とは、子分枝の方向を平均した方向と親分枝の末端から延長する半直線がなす角度である。
　取得部２１は、異なる時刻における複数の分枝幾何情報３２を取得する。本実施形態では、取得部２１は、時刻１の分枝幾何情報３２ａと、時刻１とは異なる時刻２の分枝幾何情報３２ｂとを取得する。時刻１の分枝幾何情報３２ａは、第１の時刻における第１の分枝情報の一例であり、時刻２の分枝幾何情報３２ｂが、第２の時刻における第２の分枝情報の一例である。
　第１の時刻及び第２の時刻は、任意の時刻であってよく、例えば、病期の異なる二つの時刻に限られず、病前、病中及び病後の期間における任意の時刻であってよい。第１の時刻と第２の時刻の間隔は短期でもよく、長期でもよい。また、時刻２は、時刻１から任意時間経過あるいは任意時間遡上した時刻であってよい。器官の状態が生理学的に変化する場合は、第１の時刻は第１の状態である時刻であり、第２の時刻は第１の状態とは異なる第２の状態の時刻であってよい。例えば、気管支の場合、第１の時刻は肺が吸気状態である時刻であって第２の時刻は肺が呼気状態である時刻であってよく、又は、第１の時刻は肺が呼気状態である時刻であって第２の時刻は肺が吸気状態である時刻であってよい。
　取得部２１は、取得した中心線情報３１及び分枝幾何情報３２（３２ａ，３２ｂ）をメモリ部３に格納する。また、取得部２１は、メモリ部３に対して、統合処理部２２、比較部２３、入替処理部２４、挿入処理部２５の処理結果に応じて分枝幾何情報３２の変更（「修正」又は「更新」と称されてもよい）等のアクセスを行なう。取得部２１は、当該アクセスの際、処理結果に応じて、接続角度に基づいて各分枝に付された識別番号を変更する処理を行なってよい。これにより、各処理後に、最新の分枝幾何情報３２を取得することができる。
　以下、統合処理部２２、比較部２３、入替処理部２４及び挿入処理部２５は、分枝幾何情報３２に対して、分枝群を検索して（順番に分岐点を取り出して）各処理を行なう。
（統合処理部２２）
　気管支における木構造はその多くが二分岐の繰り返しであるが、一部に三分岐と見なすのが適切な分岐形態が存在する。しかしながら、非常に近い位置で連続する二つの二分岐と、三分岐とを明確に区別するのは困難であり、区別の正確性は、元となるＣＴ画像の解像度にも依存する。そこで、非常に近くに位置する二分岐の連続を統合して三分岐に変更する処理を行なってもよい。
　統合処理部２２は、連続する二分岐を統合して三分岐に変更する処理を行なう。具体的には、統合処理部２２は、連続する二つの分岐点の間の分枝の長さが所定の長さ未満である場合に、当該二つの分岐点を統合する。
　図４は、分枝の統合処理の一例を説明するための図である。図４の（ａ）に示すように、親(1)は、子(11)及び子(12)への二分岐を有し、さらに、子(11)は、子(111)及び子(112)への二分岐を有する。そして、分岐点Ｊ４（第４の分岐点）及び分岐点Ｊ５（第５の分岐点）の間の子(11)の長さが所定の長さ未満である。そこで、統合処理部２２は、分岐点Ｊ４と分岐点Ｊ５とを統合する。さらに、統合された子(11)とは別の子(12)を、統合された分岐点Ｊ６に付け替える。
　統合処理部２２は、分岐点の統合処理及び分枝の付け替え処理に伴い、さらに、接続角度に基づいて分枝の識別番号を変更してもよい。統合処理により、親(1)と子(11)とは一本の分枝になり、子(11)の後の世代は一世代分繰り上がる。このため、子(111),(112)の識別番号は、子(11),(12)に変更される。さらに、付け替え処理により、子(12)の識別番号は子(13)に変更される。統合処理部２２による一連の処理によって、図４の（ｂ）に示すように、連続する二分岐が統合され、分岐点Ｊ６に接続する子(11),(12),(13)の三分岐に変更された。
　取得部２１は、統合処理部２２の処理に応じて、分枝幾何情報３２を更新する。
（比較部２３）
　比較部２３は、取得部２１によって取得又は更新された異なる時刻の分枝幾何情報３２を比較する。本実施形態では、比較部２３は、時刻１の分枝幾何情報３２ａと時刻２の分枝幾何情報３２ｂとを比較する。
　比較部２３は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂから同じ識別番号を持つ分枝を取り出し、この分枝の組の位置と方向との違いを評価する。具体的には、同じ識別番号の分枝同士の位置及び方向の違いがあらかじめ設定した限界値以下であれば、これらの分枝は対応付けられたものと評価する。ここで、比較対象とする二つの分枝の始点が一致するように一方を平行移動した上での双方の終点の間の距離を「位置の違い」と呼び、双方の分枝のなす角度を「方向の違い」と呼ぶ。ここでいう方向とは、各分枝の始点と終点を結ぶ3次元空間上でのベクトルの方向を意味する。
　比較部２３による比較の結果、比較対象分枝が不一致と判断された場合には、分枝幾何情報３２ａ，３２ｂにおける分枝の定義を変更する処理が行なわれる。ここで、不一致とは、同じ識別番号の分枝同士の位置または方向の違いがあらかじめ設定した限界値を超えるため、これらの分枝を対応付けることができないことを意味する。別言すると、対応付けができない分枝は、未対応の分枝である。定義を変更する処理は、入替処理部２４及び挿入処理部２５によって行われる。入替処理部２４及び挿入処理部２５は、処理部の一例である。
　比較部２３は、全ての分枝の組に対して評価を行ない、未対応の分枝の組が無くなるか、又は、あらかじめ設定した最大処理回数に達した時点で処理を終了する。
　同一被検者の気管支であっても、時刻が異なれば病状の進行、回復、呼吸状態の変化などによって形状が変化していることが多いため、異なる時刻のＣＴ画像から取得された分枝幾何情報３２ａ，３２ｂにおける同じ識別番号の分枝が、解剖学的に同一分枝であるとは限らない。このため、入替処理部２４及び挿入処理部２５による処理が必要となる。
（入替処理部２４）
　入替処理部２４は、気管支上の一の分岐点において気管支の末端側に接続される複数の分枝のそれぞれについて一の分岐点に対する接続角度に基づいて割り振られる識別番号を入れ替える。具体的には、入替処理部２４は、時刻１及び時刻２において処理対象の分岐点に子分枝が二本以上ある場合、入替試行を行い、試行の結果に基づいて時刻２の子分枝の識別番号の入れ替えを実行する。入替処理は、特に接続角度が複数の子分枝の間で近いときに必要となることが多い。
　入替試行では、同じ識別番号の分枝について、時刻１における分枝と、時刻２における分枝との位置及び方向の違いを評価し、時刻２における子分枝の識別番号を入れ替える前及び入れ替えた後で、同じ識別番号の分枝の位置及び方向の違い、つまり分枝の一致度の大小を判定する。入れ替えによって分枝の一致度が大きくなる（違いが小さくなる）場合は“入れ替え実行可”と判定し、分枝の一致度が小さくなる（違いが大きくなる）場合は“入れ替え実行不可”と判定する。“入れ替え実行可”と判定された場合は、入替処理部２４は、時刻２の子分枝の識別番号を入れ替える。入替処理部２４は、処理対象分岐点が無くなるまで、一連の入替処理を繰り返す。入替処理は、各分枝の定義づけを変更する処理の一例である。
　図５は、分枝の入替処理の一例を説明するための図である。図５の（ａ）に示すように、時刻１及び時刻２においてともに親分枝(1)に子分枝が二本以上存在している。入替前は、時刻１の子分枝の識別番号は左から(11),(12)であり、時刻２の子分枝の識別番号は左から(12),(11)である。入替試行で、時刻２の子分枝の識別番号(11),(12)を入れ替えた後の方が、入替前に比べて、時刻１及び時刻２の子分枝の一致度が大きくなると判定されると、図５の（ｂ）に示すように、時刻２の子分枝の識別番号を入れ替える。
　取得部２１は、入替処理部２４の処理に応じて、分枝幾何情報３２を更新する。
（挿入処理部２５）
　続いて、挿入処理部２５について説明する。特に病態の進行に伴って気管支が拡張する疾患では、発症前にはＣＴ装置で撮像できる限界以下であった気管支が拡張してＣＴに写るようになるため、時刻１及び時刻２で分枝の不一致が発生しやすくなる。逆に、ある時刻にはＣＴに写っていた気管支が、粘液が詰まるなどして空気が入らなくなり、分枝が写らなくなることも起きる。そして、気管支のある一箇所でこの状態が発生すると、発生箇所の下流の分枝全ての対応付けができなくなる。挿入処理は、このような状態の気管支に必要な処理である。
　挿入処理部２５は、気管支上において連続する二つの分岐点の間に、新たに分岐点を挿入する。具体的には、挿入処理部２５は、時刻１又は時刻２の一方において処理対象の分岐点に子分枝が二本以上ある場合、挿入試行を行い、試行の結果に基づいて、時刻１又は時刻２の他方の親分枝の始点と終点との間に新たに分岐点を挿入する。換言すれば、挿入処理は、時刻１又は時刻２のいずれかの親分枝を二本の分枝に分割することで、元親分枝と元子分枝との間に一世代を追加する処理である。
　挿入試行では、同じ識別番号の分枝について、時刻１における分枝の位置及び方向の違いと、時刻２における分枝の位置及び方向の違いとを比較し、時刻１の親分枝に分岐点を挿入する前及び挿入した後で、同じ識別番号の分枝の位置及び方向の違い（分枝の一致度）の大小を判定する。挿入によって分枝の一致度が大きくなる場合は、“挿入実行可”と判定し、分枝の一致度が小さくなる場合は“挿入実行不可”と判定する。“挿入実行可”と判定された場合は、挿入処理部２５は、時刻１に分岐点を挿入する。挿入処理部２５は、処理対象分岐点が無くなるまで、一連の挿入処理を繰り返す。挿入処理は、各分枝の定義づけを変更する処理の一例である。
　図６は、分枝の挿入処理の一例を説明するための図である。図６は、気管支拡張の発症後に一部の気管支が拡張してＣＴに写るようになった例である。図６の（ａ）に示すように挿入前は、時刻１では親(1)は子(11),(12)を有し、時刻２では親(1)は子(11),(12)を有し、さらに、子(11)は子(111),(112)を有する。時刻１には、時刻２の挿入試行で、時刻１の親分枝の分岐点Ｊ１（第１の分岐点）及び分岐点Ｊ２（第２の分岐点）の間に分岐点Ｊ３（第３の分岐点）を挿入した後の方が、挿入前に比べて、時刻１及び時刻２の子分枝の一致度が大きくなると判定されると、図６の（ｂ）に示すように、時刻１の親分枝に分岐点を挿入する。
　取得部２１は、挿入処理部２５の処理に応じて、分枝幾何情報３２を更新する。
　比較部２３は、入替処理部２４及び挿入処理部２５の処理が実行される度に、更新された分枝幾何情報３２の全ての分枝の組に対して評価を行なう。
　比較部２３の比較処理が終了した時点で、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂにおいて、解剖学的に同一の分枝に同じ識別番号が割り当てられた状態となる。すなわち、時刻１及び時刻２の気管支構造の対応付けが完了した状態となる。
　取得部２１は、対応付け処理が完了した分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを統合し、一つの分枝幾何情報３２を取得してもよい。
　さらに、取得部２１は、統合された分枝幾何情報３２に基づいて、分枝差分情報３３を取得してもよい。分枝差分情報３３は、二つの時刻間の各分枝の変化の情報を含む。変化の情報とは、断面積、開き角、方向変化、長さなどの項目について、時刻１を基準として変化した割合を変化率として示したものである。各項目の変化率は規格化されてもよい。さらに、変化率の値は、変化量の大小に応じて、色分けされてもよい。
　気管支構造は、グラフ構造化して表現されてもよい。取得部２１は、分枝幾何情報３２に基づいて、各分枝を辺とする気管支のグラフ構造化情報３４を取得する。グラフ構造化情報３４は、データを視覚化したインフォグラフィックスの一種であり、本実施形態では、分枝幾何情報３２を視覚的にグラフ形式で表現した図（三次元画像）である。グラフ構造化情報３４は、分枝幾何情報３２に加えて、分枝差分情報３３に基づいて作成されてもよい。
　図７Ａは、気管支をグラフ構造として表現したものである。図７Ａは複雑であるため、図７Ｂに単純なグラフ構造化情報を示す。グラフ構造化情報３４では、例えば、分枝は棒で表され、分岐点は球で表される。グラフ構造化情報３４により、複雑な気管支構造を直感的に把握できる。
　上述したグラフ構造化は、商用のフリーソフトを用いて実現可能である。本実施形態では、グラフ構造化にはフリーソフトウェアのPythonパッケージNetworkXを用いた。
　気管支のグラフ構造化情報３４は、各分枝が色分けされていてもよい。例えば、各世代について、識別番号の末尾に1が付された分枝には濃青色、2が付された分枝には薄青色、3が付された分枝には緑色を付して分類されてもよい。
　さらに、二つの時刻で同じ識別番号の分枝の一致度が小さく、分枝の対応付けが正しくできていないと判断される場合は、これらの分枝に赤色が付されてもよい。また、対応付けが完了したときに、二つの時刻の一方にしか存在しない分枝に黄色が付されてもよい。
　取得部２１は、グラフ構造化情報３４を、気管支構造の対応付けが完了する前に取得してもよい。これにより、気管支構造の対応付け処理の途中過程を直感的に確認することができる。
（提示部２６）
　提示部２６は、処理部による各分枝の定義を変更する処理の実施後における、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを出力装置４０（図１３参照）に提示する。さらに、提示部２６は、取得部２１で取得された中心線情報３１、分枝差分情報３３及びグラフ構造化情報３４の少なくとも一つを出力装置４０に提示してよい。また、提示部２６は、上述した処理過程での判定結果や処理結果を出力装置４０に提示してもよい。
　気管支構造の対応付け処理の過程では、例えば下記のような変化が起こり得、各処理の度に更新される分枝幾何情報３２にはこのような変化が反映される。対応付けが完了した時点の分枝幾何情報３２には、器官の変化を定量評価するための情報が準備されている。
　１．時刻１よりも分枝が細く又は太くなった
　２．時刻１には見えなかった（ＣＴ画像に描出されなかった）分枝が、見えるようになった（この分枝が末端でなければ４又は６も同時に発生）
　３．時刻１では見えていた（ＣＴ画像に描出された）分枝が、見えなくなった（この分枝が末端でなければ５又は６も同時に発生）
　４．時刻１では子分枝と識別されたが、当該子分枝とその親分枝との間に別の分枝の存在が判明したため、子分枝は孫分枝に変更された
　５．時刻１では孫分枝と識別されたが、当該孫分枝の親である子分枝の存在が無くなったため、当該孫分枝は子分枝に変更された
　６．時刻１では分岐点に二本の分枝が接続すると識別されたが、三本の分枝が接続すると変更されたあるいはその反対
　７．上流側で上記1から6のような変化があったため、これに応じて下流側の対応付けが変更された
　図８に、単純化した異なる時刻の気管支構造の対応付けの一例を示す。図８は、制御部２における処理によって気管支構造の対応付けが完了した二つの時刻の気管支のグラフ構造化情報３４を重ねて表示したものである。薄灰色が時刻１、濃灰色及び白色が時刻２の気管支構造である。時刻２の気管支構造は、時刻１には無い分枝が白色で示され、また、分枝の直径が大きくなっている部位は分枝が太く示されている。この例では、時刻１から時刻２の間で、気管支の一部で気管支拡張が進行していることが認められる。
〔Ａ－２〕動作例
　以下、上述した情報処理装置１の動作例（木構造を示す器官の構造の対応付け方法）を、図９～図１２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
〔Ａ－２－１〕全体処理
　図９は、実施形態に係る気管支構造の対応付け処理の全体処理の一例を説明するフローチャートである。情報処理装置１の制御部２において、取得部２１は、ＣＴ画像から中心線情報３１を抽出し（ステップＳ１）、メモリ部３に格納する。さらに、取得部２１は、中心線情報３１に基づいて時刻１及び時刻２それぞれの分枝幾何情報３２ａ，３２ｂを取得する（ステップＳ２）。
　次に、統合処理部２２は、子分枝の長さに応じて連続する二つの分岐点を統合する統合処理を行なう（ステップＳ３）。統合処理については後述する。
　続いて、比較部２３は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂの同じ識別番号の分枝同士を比較する（ステップＳ４）。具体的には、比較部２３は、同じ識別番号の分枝の位置及び方向の違いがあらかじめ設定した限界値を超えるかどうかを評価する。
　さらに、比較部２３は、未対応の分枝があるか否かを判定する（ステップＳ５）。具体的には、比較部２３は、同じ識別番号の分枝同士の距離及び角度のずれがあらかじめ設定した限界値を超えるため、対応付けることができない分枝の組の各分枝を未対応の分枝と評価する。一方、未対応の分枝が無い場合（ステップＳ５でＮｏ）は、提示部２６は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを出力装置４０に提示し（ステップＳ９）、終了する。なお、提示部２６は、ステップＳ９において、さらに、分枝差分情報３３及びグラフ構造化情報３４を出力装置４０に提示してもよい。
　未対応の分枝がある場合（ステップＳ５でＹｅｓ）、比較部２３は、処理回数が予め設定した最大回数に達したかどうかを判定する（ステップＳ６）。処理回数が最大回数に達した場合（ステップＳ６でＹｅｓ）は、ステップＳ９に移行する。一方、処理回数が最大回数に達していない場合（ステップＳ６でＮｏ）、入替処理部２４及び挿入処理部２５により、各分枝の定義を変更する処理を行なう（ステップＳ７，Ｓ８）。入替処理及び挿入処理については後述する。
　制御部２は、未対応の分枝がなくなるか（ステップＳ５でＮｏ）、処理回数が最大回数に達する（ステップＳ６でＹｅｓ）まで、ステップＳ４～ステップＳ８の処理を繰り返す。
〔Ａ－２－２〕統合処理
　図１０は、図９における分枝の統合処理の一例を説明するフローチャートである。統合処理は、連続する二分岐を統合して三分岐に変更する処理である。
　統合処理部２２は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂからそれぞれ所定の順番で分岐点を取り出し（ステップＳ３１）、取り出した分岐点が処理対象であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。処理対象の分岐点が無い場合（ステップＳ３２でＮｏ）は、図９のステップＳ４に移行する。
　処理対象の分岐点がある場合（ステップＳ３２でＹｅｓ）は、統合処理部２２は、分岐点の二本の子分枝の一方の長さが所定値未満か否かを判定する（ステップＳ３３）。長さが所定値以上である場合（ステップＳ３３でＮｏ）、ステップＳ３１に戻り、次の分岐点に処理を行なう。
　続いて、統合処理部２２は、ステップＳ３３で長さが所定値未満と判定された短い子分枝にさらに子分枝が二本接続されているか否かを判定する（ステップＳ３４）。子分枝が二本接続されていない場合（ステップＳ３４でＮｏ）、ステップＳ３１に戻り、次の分岐点に処理を行なう。一方、子分枝が二本接続されている場合（ステップＳ３４でＹｅｓ）は、短い子分枝の分岐点を親分枝の分岐点と統合する（ステップＳ３５）。さらに、短い分枝と始点を共有していた長い子分枝を、ステップＳ３５で統合された分岐点に付け替える（ステップＳ３６）。なお、前述の通り、ステップＳ３６の後、統合処理部２２は、さらに、接続角度に基づいて分枝の識別番号を変更してもよい（不図示）。
　取得部２１は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを更新する（ステップＳ３７）。
〔Ａ－２－３〕入替処理
　図１１は、図９における分枝の入替処理の一例を説明するフローチャートである。入替処理は、気管支上の一の分岐点において気管支の末端側に接続される複数の分枝のそれぞれについて一の分岐点に対する接続角度に基づいて付与された識別番号を入れ替える処理である。識別番号の付与は、取得部２１の機能の説明で記載した通りである。
　入替処理部２４は、分枝幾何情報３２から所定の順番で分岐点を取り出し（ステップＳ７１）、取り出した分岐点が処理対象であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。処理対象の分岐点が無い場合（ステップＳ７２でＮｏ）は、図９のステップＳ８に移行する。
　処理対象の分岐点がある場合（ステップＳ７３でＹｅｓ）は、入替処理部２４は、時刻１及び時刻２の分岐点に子分枝が二本以上あるか否かを判定する（ステップＳ７３）。子分枝が二本以上ない場合（ステップＳ７３でＮｏ）、ステップＳ７１に戻り、次の分岐点に処理を行なう。
　続いて、入替処理部２４は、時刻２の分枝の入替を実行するか否かを判定する入替試行処理を行なう（ステップＳ７４）。入替処理部２４は、子分枝を入れ替える前の時刻１及び時刻２の分枝の一致度を評価し（ステップＳ７４ａ）、さらに、子分枝を入れ替えた後の時刻１及び時刻２の分枝の一致度を評価する（ステップＳ７４ｂ）。具体的には、入替処理部２４は、同じ識別番号の分枝について、時刻１における分枝の位置及び方向と、時刻２における分枝の位置及び方向とを比較する。ステップＳ７４ａ及びステップＳ７４ｂは並行して行われてもよい。
　入替処理部２４は、子分枝の入れ替えによって分枝の一致度が改善するか否かを判定する（ステップＳ７４ｃ）。具体的には、入替処理部２４は、入替の前後で、時刻１及び時刻２における同じ識別番号の分枝の位置及び方向の違いが小さくなるかどうかを判定する。分枝の一致度が改善する場合（ステップＳ７４ｃでＹｅｓ）は、子分枝の“入替実行可”と判定し（ステップＳ７４ｄ）、ステップＳ７５に移行する。これに対し、分枝の一致度が改善しない場合（ステップＳ７４ｃでＮｏ）は、子分枝の“入替実行不可”と判定し（ステップＳ７４ｅ）、ステップＳ７５に移行する。
　入替試行結果が“入替実行可”の場合（ステップＳ７５でＹｅｓ）、入替処理部２４は子分枝を入れ替える（ステップＳ７６）。一方、入替試行結果が“入替実行不可”（ステップＳ７５でＮｏ）、ステップＳ７１に戻り、次の分岐点に処理を行なう。
　取得部２１は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを更新する（ステップＳ７７）。
〔Ａ－２－４〕挿入処理
　図１２は、図９における分枝の挿入処理の一例を説明するフローチャートである。挿入処理は、気管支上において連続する二つの分岐点の間に、新たに分岐点を挿入する処理である。
　挿入処理部２５は、分枝幾何情報３２から所定の順番で分岐点を取り出し（ステップＳ８１）、取り出した分岐点が処理対象であるか否かを判定する（ステップＳ８２）。処理対象の分岐点が無い場合（ステップＳ８２でＮｏ）は、図９のステップＳ４に移行する。
　処理対象の分岐点がある場合（ステップＳ８３でＹｅｓ）は、挿入処理部２５は、時刻２の分岐点に子分枝が二本以上あるか否かを判定する（ステップＳ８３）。子分枝が二本以上無い場合（ステップＳ８３でＮｏ）、ステップＳ８１に戻り、次の分岐点に処理を行なう。
　続いて、挿入処理部２５は、子分枝の挿入を実行するか否かを判定する挿入試行処理を行なう（ステップＳ８４）。挿入処理部２５は、子分枝を挿入する前の分枝の一致度を評価し（ステップＳ８４ａ）、さらに、子分枝を挿入した後の分枝の一致度を評価する（ステップＳ８４ｂ）。具体的には、挿入処理部２５は、同じ識別番号の分枝について、時刻１における分枝の位置及び方向と、時刻２における分枝の位置及び方向を比較する。ステップＳ８４ａ及びステップＳ８４ｂは並行して行われてもよい。
　挿入処理部２５は、子分枝の挿入によって分枝の一致度が改善するか否かを判定する（ステップＳ８４ｃ）。具体的には、挿入処理部２５は、挿入前及び挿入後の時刻１及び時刻２における同じ識別番号の分枝の位置及び方向の違いを比較して、差が少なくなるかどうかを判定する。分枝の一致度が改善する場合（ステップＳ８４ｃでＹｅｓ）は、子分枝の“挿入実行可”と判定し（ステップＳ８４ｄ）、ステップＳ８５に移行する。これに対し、分枝の一致度が改善しない場合（ステップＳ８４ｃでＮｏ）は、子分枝の“挿入実行不可”と判定し（ステップＳ８４ｅ）、ステップＳ８５に移行する。
　挿入試行結果が“挿入実行可”の場合（ステップＳ８５でＹｅｓ）、挿入処理部２５は子分枝を挿入する（ステップＳ８６）。一方、挿入試行結果が“挿入実行不可”（ステップＳ８５でＮｏ）、ステップＳ８１に戻り、次の分岐点に対して処理を行なう。
　取得部２１は、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを更新する（ステップＳ８７）。
〔Ａ－３〕ハードウェア構成例
　図１３は、情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ１０のハードウェア（ＨＷ）構成例を模式的に示すブロック図である。図１３に示すように、コンピュータ１０は、例示的に、プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、記憶部１０ｃ、ＩＦ（Interface）部１０ｄ、Ｉ／Ｏ（Input / Output）部１０ｅ、及び読取部１０ｆを備える。
　プロセッサ１０ａは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置の一例である。プロセッサ１０ａは、コンピュータ１０内の各ブロックとバス１０ｉで相互に通信可能に接続されている。プロセッサ１０ａとしては、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＡＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路（ＩＣ；Integrated Circuit）が挙げられる。
　メモリ１０ｂは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。メモリ１０ｂとしては、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性メモリ、及び、ＰＭ（Persistent Memory）等の不揮発性メモリ、の一方又は双方が挙げられる。
　記憶部１０ｃは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。記憶部１０ｃとしては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体ドライブ装置、不揮発性メモリ等の各種記憶装置が挙げられる。不揮発性メモリとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＳＣＭ（Storage Class Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が挙げられる。
　また、記憶部１０ｃは、コンピュータ１０の各種機能の全部若しくは一部を実現するプログラム１０ｇ（木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム）を格納してよい。コンピュータ１０の各種機能には、上述した制御部２（取得部２１，統合処理部２２，比較部２３，入替処理部２４，挿入処理部２５，提示部２６）の機能が含まれる。
　例えば、情報処理装置１のプロセッサ１０ａは、記憶部１０ｃに格納されたプログラム１０ｇ（木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム）をメモリ１０ｂに展開して実行することにより、図１に例示する情報処理装置１（制御部２）としての機能を実現できる。すなわち、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラムは、プロセッサ１０ａに実行させる処理として、中心線情報３１、分枝幾何情報３２、分枝差分情報３３及びグラフ構造化情報３４を取得する取得処理、分枝を統合する統合処理、分枝幾何情報３２同士を比較する比較処理、分枝を入れ替える入替処理、分岐点を挿入する挿入処理、並びに、取得又は更新された中心線情報３１、分枝幾何情報３２（３２ａ，３２ｂ）、分枝差分情報３３及びグラフ構造化情報３４を提示する提示処理を規定する。提示処理には、処理過程における処理結果（比較結果や判定結果）の提示が含まれてよい。
　また、図１に例示するメモリ部３は、メモリ１０ｂ及び記憶部１０ｃの少なくとも１つが有する記憶領域により実現されてよい。さらに、図１に例示する取得部２１は、記憶装置の一例としてのメモリ１０ｂ及び記憶部１０ｃの少なくとも１つに取得した情報（中心線情報３１，分枝幾何情報３２（３２ａ，３２ｂ），分枝差分情報３３，グラフ構造化情報３４）を格納してもよい。
　ＩＦ部１０ｄは、ネットワークとの間の接続及び通信の制御等を行なう通信ＩＦの一例である。例えば、ＩＦ部１０ｄは、イーサネット（登録商標）等のＬＡＮ（Local Area Network）、或いは、ＦＣ（Fiber Channel）等の光通信等に準拠したアダプタを含んでよい。例えば、情報処理装置１は、ＩＦ部１０ｄを介して、図示しない撮像装置（ＣＴ装置）と相互に通信可能に接続されてよい。また、例えば、プログラム１０ｇは、当該通信ＩＦを介して、ネットワークからコンピュータ１０にダウンロードされ、記憶部１０ｃに格納されてもよい。
　Ｉ／Ｏ部１０ｅは、入力装置及び出力装置４０、の一方又は双方に接続されてよい。入力装置としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等が挙げられる。出力装置４０としては、例えば、モニタ、プロジェクタ、プリンタ等が挙げられる。例えば、図１に例示する提示部２６は、Ｉ／Ｏ部１０ｅを介して出力装置４０に、取得された情報（中心線情報３１，分枝幾何情報３２（３２ａ，３２ｂ），分枝差分情報３３，グラフ構造化情報３４）や上述した処理過程での処理結果（比較結果や判定結果）を提示させてもよい。
　読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈに記録された情報（データ）やプログラムの情報を読み出すリーダの一例である。読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈを接続可能又は挿入可能な接続端子又は装置を含んでよい。読取部１０ｆとしては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等に準拠したアダプタ、記録ディスクへのアクセスを行なうドライブ装置、ＳＤカード等のフラッシュメモリへのアクセスを行なうカードリーダ等が挙げられる。なお、記録媒体１０ｈにはプログラム１０ｇが格納されてもよく、読取部１０ｆが記録媒体１０ｈからプログラム１０ｇを読み出して記憶部１０ｃに格納してもよい。
　記録媒体１０ｈとしては、例示的に、磁気／光ディスクやフラッシュメモリ等の非一時的なコンピュータ読取可能な記録媒体が挙げられる。磁気／光ディスクとしては、例示的に、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク、ＨＶＤ（Holographic Versatile Disc）等が挙げられる。フラッシュメモリとしては、例示的に、ＵＳＢメモリやＳＤカード等の半導体メモリが挙げられる。
　上述したコンピュータ１０のＨＷ構成は例示である。従って、コンピュータ１０内でのＨＷの増減（例えば任意のブロックの追加や削除）、分割、任意の組み合わせでの統合、又は、バスの追加若しくは削除等は適宜行なわれてもよい。例えば、情報処理装置１において、Ｉ／Ｏ部１０ｅ及び読取部１０ｆの少なくとも一方は、省略されてもよい。
〔Ｂ〕効果
　実施形態の一例における情報処理装置１、木構造を示す器官の構造の対応付け方法及び木構造を示す器官の構造の対応付けプログラムによれば、例えば、以下の作用効果を奏することができる。
　取得部２１は、時刻１における木構造の器官の一例である気管支の中心線の座標データに関する分枝幾何情報３２ａと、時刻２における気管支の中心線の座標データに関する分枝幾何情報３２ｂとを取得する。比較部２３は、取得部２１によって取得された分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを比較する。処理部２４，２５は、比較部２３による比較の結果、分枝幾何情報３２ａと分枝幾何情報３２ｂとの間に不一致がある場合には、分枝幾何情報３２ａ又は分枝幾何情報３２ｂにおける気管支に含まれる各分枝の定義を変更する。提示部２６は、処理部２４，２５による各分枝の定義を変更する処理の実施後における、分枝幾何情報３２ａ及び分枝幾何情報３２ｂを提示する。
　これにより、木構造の器官の一例である気管支の各分枝の関係性を正しく定義した分枝幾何情報３２ａ，３２ｂを取得することができるため、異なる時刻において同一対象の気管支の構造を正確に対応付けることができる。さらに、分枝幾何情報３２を出力装置４０に提示することにより、出力装置４０には、各分枝の接続関係と、各分枝の特徴と、を含む情報が視覚的に示されるため、同一被検者の気管支が異なる時刻間でどのように進行したか、例えば気管支拡張がどの部位でどのように変化したかを定量的に評価することができる。
　入替処理部２４は、気管支上の一の分岐点において気管支の末端側に接続される複数の分枝のそれぞれについて一の分岐点に対する接続角度に基づいて付与された識別番号を入れ替える。
　これにより、複数の子分枝の関係性を正確に取得できるため、接続角度の大小関係が子分枝の間で逆転するような形態変化があった場合にも、高い精度の気管支構造の対応付けを実現でき、気管支の定量評価に資する。
　挿入処理部２５は、気管支上において連続する分岐点Ｊ１と分岐点Ｊ２との間に、分岐点Ｊ３を挿入する。
　これにより、挿入した分岐点から下流の分枝の対応付けが改善されるため、気管支の一部が描出されない状態が発生した場合にも、高い精度の気管支構造の対応付けを実現でき、気管支の定量評価に資する。
　比較部２３による比較の前に、統合処理部２２は、気管支上において連続する分岐点Ｊ４と分岐点Ｊ５との間の分枝の長さが所定の長さ未満である場合には、分岐点Ｊ４と分岐点Ｊ５とを統合する。
　これにより、非常に近い位置で連続する二分岐と三分岐とが整理されるため、気管支の木構造を系統的に対応付けることができる。
〔Ｃ〕その他
　開示の技術は上述した各実施形態に限定されるものではなく、各実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。各実施形態の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
　例えば、図１に示す情報処理装置１における制御部２及びメモリ部３は併合してもよく、それぞれ分割してもよい。図１に示す制御部２が備える取得部２１、統合処理部２２、比較部２３、入替処理部２４及び挿入処理部２５は、任意の組み合わせで併合してもよく、それぞれ分割してもよい。
　本件発明は、木構造の器官であれば、気管支以外にも上記処理（分枝幾何情報の取得処理、統合処理、比較処理、入替処理、挿入処理）を変更することなく、適用可能である。木構造を示す他の器官としては、特定の臓器内の血管（脈管；動脈及び静脈）がある。本件発明を肺動脈に適用する場合、肺高血圧症や肺血栓塞栓症といった脈管径が変化する疾患の経過を評価することができる。さらに、適応を広げれば、肺に限らず、動脈硬化症など、動脈系疾患の経過観察にも期待できる。
　木構造を示す脈管は、様々な分岐形式を示す可能性があり、三分岐，四分岐と、より多くの分岐数を示す可能性があるが、生体で、全くずれなく同時に多数分岐することはあり得ない。従って、本実施形態の三分岐の処理を応用することで脈管にも上記処理を適用することができる。
符号の簡単な説明
　１　情報処理装置
　１０　コンピュータ
　１０ａ　プロセッサ
　１０ｂ　メモリ
　１０ｃ　記憶部
　１０ｄ　ＩＦ部
　１０ｅ　Ｉ／Ｏ部
　１０ｆ　読取部
　１０ｇ　プログラム（木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム）
　１０ｈ　記録媒体
　２　　制御部
　２１　取得部
　２２　統合処理部
　２３　比較部
　２４　入替処理部（処理部）
　２５　挿入処理部（処理部）
　２６　提示部
　３　　メモリ部
　３１　中心線情報
　３２，３２ａ，３２ｂ　分枝幾何情報（分枝情報）
　３３　分枝差分情報
　３４　グラフ構造化情報
　４０　出力装置
　Ｊ　　分岐点
 

Claims (6)

  1. 　第１の時刻における木構造の器官の中心線の座標データに関する第１の分枝情報と、第２の時刻における前記木構造の器官の中心線の座標データに関する第２の分枝情報とを取得する取得部と、
    　前記取得部によって取得された前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報とを比較する比較部と、
    　前記比較部による比較の結果、前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報との間に不一致がある場合には、前記第１の分枝情報又は前記第２の分枝情報における前記木構造の器官に含まれる各分枝の定義を変更する処理を行う処理部と、
    　前記処理部による前記各分枝の定義を変更する処理の実施後における、前記第１の分枝情報及び前記第２の分枝情報を出力装置に提示する提示部と、
    を備える、情報処理装置。
  2. 　前記各分枝の定義を変更する処理は、前記木構造の器官上の一の分岐点において前記木構造の器官の末端側に接続される複数の分枝のそれぞれについて前記一の分岐点に対する接続角度に基づいて付与された識別番号を入れ替える処理である、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記各分枝の定義を変更する処理は、前記木構造の器官上において連続する第１の分岐点と第２の分岐点との間に、第３の分岐点を挿入する処理である、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記比較部による比較の前に、前記木構造の器官上において連続する第４の分岐点と第５の分岐点との間の分枝の長さが所定の長さ未満である場合には、前記第４の分岐点と前記第５の分岐点とを統合する統合処理部
    を更に備える、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　第１の時刻における木構造の器官の中心線の座標データに関する第１の分枝情報と、第２の時刻における前記木構造の器官の中心線の座標データに関する第２の分枝情報とを取得し、
    　取得された前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報とを比較し、
    　比較の結果、前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報との間に不一致がある場合には、前記第１の分枝情報又は前記第２の分枝情報における前記木構造の器官に含まれる各分枝の定義を変更する処理を行い、
    　前記各分枝の定義を変更する処理の実施後における、前記第１の分枝情報及び前記第２の分枝情報を出力装置に提示する、
    木構造を示す器官の構造の対応付け方法。
  6. 　コンピュータに、
    　第１の時刻における木構造の器官の中心線の座標データに関する第１の分枝情報と、第２の時刻における前記木構造の器官の中心線の座標データに関する第２の分枝情報とを取得し、
    　取得された前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報とを比較し、
    　比較の結果、前記第１の分枝情報と前記第２の分枝情報との間に不一致がある場合には、前記第１の分枝情報又は前記第２の分枝情報における前記木構造の器官に含まれる各分枝の定義を変更する処理を行い、
    　前記各分枝の定義を変更する処理の実施後における、前記第１の分枝情報及び前記第２の分枝情報を出力装置に提示する、
    処理を実行させる、木構造を示す器官の構造の対応付けプログラム。
     
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040066958A1 (en) * 2002-10-08 2004-04-08 Chen Shiuh-Yung James Methods and systems for display and analysis of moving arterial tree structures
JP2007044488A (ja) * 2005-06-22 2007-02-22 Siemens Corporate Res Inc パスベースのツリーマッチングのためのシステムおよび方法
JP2011212314A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Fujifilm Corp 血管表示制御装置および方法、並びにプログラム
JP2016087433A (ja) * 2014-10-31 2016-05-23 株式会社東芝 医用画像処理装置および医用画像処理方法
US20210174500A1 (en) * 2018-05-03 2021-06-10 Koninklijke Philips N.V. Interactive coronary labeling using interventional x-ray images and deep learning

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040066958A1 (en) * 2002-10-08 2004-04-08 Chen Shiuh-Yung James Methods and systems for display and analysis of moving arterial tree structures
JP2007044488A (ja) * 2005-06-22 2007-02-22 Siemens Corporate Res Inc パスベースのツリーマッチングのためのシステムおよび方法
JP2011212314A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Fujifilm Corp 血管表示制御装置および方法、並びにプログラム
JP2016087433A (ja) * 2014-10-31 2016-05-23 株式会社東芝 医用画像処理装置および医用画像処理方法
US20210174500A1 (en) * 2018-05-03 2021-06-10 Koninklijke Philips N.V. Interactive coronary labeling using interventional x-ray images and deep learning

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