JP2005131011A - 急性脳梗塞診断治療支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】急性脳梗塞の診断及び治療方針決定に有用な情報を提供すること。
【解決手段】急性脳梗塞診断治療支援装置は、被検体頭部断面に関するＣＴ画像と被検体の略同じ断面に関する脳血流動態指標の空間分布を表する脳血流画像とを記憶するデータ記憶部３７と、ＣＴ画像から同定される虚血に関する第１ＲＯＩと脳血流画像から同定される低血流に関する第２ＲＯＩとをＣＴ画像に重畳する脳梗塞エキスパートシステム５０と、第１ＲＯＩ及び第２ＲＯＩが重畳されたＣＴ画像を表示するディスプレイ部３８とを具備する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、急性脳梗塞の診断及び治療方針決定に有用な情報を提供する急性脳梗塞診断治療支援装置に関する。

医療分野において急性期の脳梗塞の診断及び治療方針の決定には迅速性とともに高い精度が要求される。例えば虚血個所が発見されたからといって、直ちに血栓溶解治療を行うことは出血の危険性を伴うため細心の注意が必要とされる。急性期の脳梗塞の診断及び治療方針の決定には、豊富な知識と経験とが要求される。

本発明の目的は、急性脳梗塞の診断及び治療方針決定に有用な情報を提供することにある。

本発明の局面に係る急性脳梗塞診断治療支援装置は、被検体頭部断面に関する非造影のＣＴ画像と前記被検体の略同じ断面に関する脳血流動態指標の空間分布を表する脳血流画像とを記憶する記憶部と、前記ＣＴ画像から同定される虚血に関する第１ＲＯＩと前記脳血流画像から同定される低血流に関する第２ＲＯＩとを前記ＣＴ画像に重畳する画像処理部と、前記第１ＲＯＩ及び前記第２ＲＯＩが重畳された前記ＣＴ画像を表示する表示部とを具備する。

本発明によれば、虚血領域と低血流領域との２種のＲＯＩをＣＴ画像に重畳して表示することは、急性脳梗塞の診断及び治療方針決定にとって有用である。

以下、図面を参照して本発明に係る急性脳梗塞診断治療支援装置について説明する。急性脳梗塞診断治療支援装置では、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により取得されるＣＴ画像（ＣＴ値の空間分布）を扱う。ここでは、急性脳梗塞診断治療支援装置はＸ線コンピュータ断層撮影装置に組み込まれた装置として説明する。しかし、急性脳梗塞診断治療支援装置はＸ線コンピュータ断層撮影装置とは分離して単独で構成されることが可能である。

図１に示すように、本実施形態のＸ線コンピュータ断層撮影装置は、被検体に関する投影データを収集するために構成された架台１を有する。架台１は、Ｘ線管１０とＸ線検出器２３を有する。Ｘ線管１０とＸ線検出器２３は、架台駆動装置２５により回転駆動されるリング状の回転フレーム１２に搭載される。回転フレーム１２の中央部分は開口され、その開口部に、寝台２の天板２ａ上に載置された被検体Ｐが挿入される。なお、回転フレーム１２の回転中心軸をＺ軸（スライス方向軸）、Ｚ軸に直交する平面をＸＹの直交２軸で定義する。

Ｘ線管１０の陰極陽極間には高電圧発生器２１から管電圧が印加され、またＸ線管１０のフィラメントには高電圧発生器２１からフィラメント電流が供給される。管電圧の印加及びフィラメント電流の供給によりＸ線が発生される。Ｘ線検出器２３としては、１次元アレイ型検出器と２次元アレイ型検出器（マルチスライス型検出器ともいう）とのいずれを採用してもよい。Ｘ線検出素子は例えば０．５ｍｍ×０．５ｍｍの正方の受光面を有する。例えば９１６個のＸ線検出素子がチャンネル方向に配列される。この列がスライス方向に例えば４０列並設されたものが２次元アレイ型検出器である。単一の列からなるものが１次元アレイ型検出器である。

一般的にＤＡＳ(data acquisition system) と呼ばれているデータ収集装置２６は、検出器２３からチャンネルごとに出力される信号を電圧信号に変換し、増幅し、さらにディジタル信号に変換する。このデータ（生データ）は架台外部の計算機ユニット３に供給される。計算機ユニット３の前処理部３４は、データ収集装置２６から出力されるデータ（生データ）に対して感度補正等の補正処理を施して投影データを出力する。この投影データは計算機システム３のデータ記憶装置３７に送られ記憶される。

計算機システム３は、上記前処理部３４及び記憶装置３７とともに、システムコントローラ２９、スキャンコントローラ３０、再構成処理部３６、ディスプレイ部３８、マウスやキーボード等を備えた入力器３９、脳虚血診断支援装置（脳虚血解析（ＣＴ−ＤＥ）装置ともいう）４０、脳梗塞エキスパートシステム５０、ＣＢＰスタディ処理部１２０から構成される。

脳虚血診断支援装置４０は、その詳細は後述するが、脳虚血診断支援に有用な情報として、例えば再構成処理部３６で再構成されたＣＴ値の空間分布（ＣＴ画像）を処理して、コントラスト強調画像と脳溝強調画像とを生成する。図２（ａ）に例示するように、コントラスト強調画像は、オリジナルのＣＴ画像の脳組織領域がＣＴ値に応じて少なくとも３種類に色分けされた画像である。脳溝強調画像は、オリジナル画像の脳脊髄液領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像である。虚血領域は低ＣＴ値領域として現れる。コントラスト強調画像と脳溝強調画像から、低ＣＴ値領域を虚血可能性の高い領域として抽出することができる。

ＣＢＰスタディ処理部１２０は、その詳細は後述するが、造影剤の通過の様子をダイナミックＣＴで撮影して、その連続画像から、脳組織内の毛細血管の血流動態を定量的に表すインデックスとしてＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｅｒｒの画素ごとに計算し、これらインデックスの空間マップ（脳血流画像）を生成する。図２（ｂ）にＣＢＰマップを例示している。ＣＢＰは、脳組織の毛細血管内の単位体積及び単位時間あたりの血流量［ml/１００ml/miｎ］を表し、ＣＢＶは、脳組織内の単位体積あたりの血液量［ml/１００ml］、ＭＴＴは毛細血管の血液平均通過時間［秒］を表し、Ｅｒｒは伝達関数を近似する際の残差の総和又は残差の２乗和の平方根を表している。これら脳組織中の毛細血管の血流動態を定量的に表しているインデックスのマップ（脳血流画像）から、低血流領域を虚血性脳血管障害の可能性の高い領域として抽出することができる。

本実施形態では、このように異なる２種類の画像、つまり非造影ＣＴ撮影によるＣＴ値空間分布（ＣＴ画像）をしきい値処理やクラスタリング処理して得た低ＣＴ値領域コントラスト強調画像等と、ダイナミックＣＴ撮影による連続画像を処理して得た脳組織内の毛細血管の血流動態を定量的に表すＣＢＰ等のマップ（脳血流画像）とを提供すると共に、コントラスト強調画像等から同定される低ＣＴ値領域（虚血領域）の輪郭を示す枠線（第１ＲＯＩ）と脳血流画像から同定される低血流領域の輪郭を示す枠線（第２ＲＯＩ）とを、上記ＣＴ画像に重畳して表示することを最大の特徴としている。つまり単純なＣＴ値からみた虚血領域と、脳組織中の毛細血管の血流動態の定量値からみた虚血領域とは一致しない。通常は性脳血管障害に対して過敏な後者の領域が、前者の単純なＣＴ値からみた虚血領域より広い。前者の単純なＣＴ値から判断できる虚血領域は回復不能であることが多い。また、虚血治療は脳内出血の危険性もはらんでいる。そのような危険性の中で虚血治療を決断するには、ある程度の回復可能性（治療効果）を期待する必要がある。低ＣＴ値領域と低血流領域との差の領域は、治療によって回復可能性が残された領域とみなすことができる。これは治療決断時の非常に有用な情報である。

図３に、本実施形態による動作手順を示している。当該動作は脳梗塞エキスパートシステム５０の制御のもとで機能する。本実施形態ではＣＴ撮影（データ収集のためのスキャン）として、単純ＣＴ撮影Ｓ１と、造影ダイナミックＣＴ撮影Ｓ５との２系統がある。典型的には、被検体頭部に関するアキシャルの特定スライスについて単純ＣＴ撮影が行われ、単純ＣＴ撮影終了後の任意の時期に被検体に造影剤が注入され、それとともに同じ特定スライスについてダイナミックＣＴ撮影が開始される。

単純ＣＴ撮影とは、造影剤を用いないで、特定スライスに関する３６０°分又は１８０°＋ファン角分の投影データを１セット又は数セットで収集するためのスキャン動作をいう。それに対してダイナミックＣＴ撮影とは、造影剤の時間的変化を調べるために、造影剤を注入して適当な時刻から、特定スライスに関する３６０°分又は１８０°＋ファン角分の投影データセットの収集を開始して、それを例えば造影剤が特定スライスからほぼ完全に流出する時刻までの期間、連続的に繰り返す動作をいう。

単純ＣＴ撮影Ｓ１で収集された投影データに基づいて特定スライスのＣＴ値の空間分布（ＣＴ画像）が再構成処理部３６により再構成される（Ｓ２）。脳虚血診断支援装置４０では、このＣＴ画像を処理して、コントラスト強調画像と脳溝強調画像とを生成する（Ｓ３）。コントラスト強調画像は、オリジナル画像の脳組織領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像であり、この色分けにより虚血領域に対応する低ＣＴ領域が強調される。脳溝強調画像は、オリジナル画像の脳脊髄液領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像であり、この色分けにより虚血により消失した脳溝領域が強調される。

コントラスト強調画像は、脳溝強調画像と選択的にディスプレイ部３８に表示される。操作者による入力器３９の操作により、コントラスト強調画像又は脳溝強調画像上に、低ＣＴ値領域（回復不能領域）の輪郭を示す枠線（第１ＲＯＩ）が指定される（Ｓ４）。図４（ａ）に第１ＲＯＩを例示する。第１ＲＯＩは、手動で入力されることには限定されず、ＣＴ画像からしきい値処理やクラスタリング処理により特定しても良い。第１ＲＯＩを定義するデータは、コントラスト強調画像、脳溝強調画像、オリジナルのＣＴ画像と共にデータ記憶部３７に記憶される。

造影ダイナミックＣＴ撮影Ｓ５で収集された投影データに基づいて、単純ＣＴ撮影時と同じ特定スライスに関する撮影時刻の異なる複数のＣＴ画像（一連のＣＴ画像）が再構成処理部３６により再構成される（Ｓ６）。ＣＢＰスタディ処理部１２０では、一連のＣＴ画像を処理して、脳組織内の局所的な血流動態、つまり局所組織内の毛細血管を通過する血流の動態を定量的に表すＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｅｒｒのインデックスを画素ごとに求め、これら各インデックスのマップ（脳血流画像）を生成する（Ｓ７）。ＣＢＰのマップが、ＣＢＶ、ＭＴＴ又はＥｒｒのマップと選択的にディスプレイ部３８に表示される。操作者による入力器３９の操作により、ＣＢＰマップ等の上に、低血流領域の輪郭を示す枠線（第２ＲＯＩ）が指定される（Ｓ８）。図４（ｂ）に第２ＲＯＩを例示する。第２ＲＯＩは、手動で入力されることには限定されず、いずれかのマップからしきい値処理により特定しても良い。第２ＲＯＩを定義するデータは、ＣＢＰマップ等と共にデータ記憶部３７に記憶される。

次にＳ９において、脳梗塞エキスパートシステム５０では、図４（ｃ）に示すように、Ｓ２で再構成されたＣＴ画像に、低ＣＴ値領域（第１ＲＯＩ）と低血流領域（第２ＲＯＩ）とを重畳して（Ｓ９）、ディスプレイ部３８に表示する（Ｓ１０）。また、脳梗塞エキスパートシステム５０は、画像とともに、第１ＲＯＩ内の画素数（面積）と、第２ＲＯＩ内の画素数（面積）と、第２ＲＯＩ内の画素数（面積）から第１ＲＯＩ内の画素数（面積）を引き算した差領域の画素数とを表示してもよい。また、第２ＲＯＩ内の画素数（面積）に対する第１ＲＯＩ内の画素数（面積）の比を求め、表示してもよい。

このようにＣＴ値の画像と脳血流画像との２種類の画像を使い、低ＣＴ値領域と低血流領域とを比較することにより、急性脳梗塞の診断及び治療方針を効果的且つ迅速に決定することができる。

次に、脳虚血診断と、脳血流診断についてそれぞれ詳細に説明する。図１５には本実施形態に関連する急性脳梗塞の診断及び治療方針決定の典型的な作業手順を参考例として示している。

図１に示したように、脳虚血診断支援装置４０は、脳虚血解析制御部４１、画像表示方向補正部４２、画像処理部４３、インデックス計算部４４、ガイダンス発生部４５を有する。画像表示方向補正部４２は、画像処理部４３でボリュームデータから初期的に生成された断層画像の表示方向を補正する。実際的には、画像表示方向補正部４２は、初期的に生成された断層画像から左右脳を分離する中心面を手動又は自動的に検出し、その左右脳を分離する中心面に対して垂直な面の断層画像をボリュームデータから断面変換処理（ＭＰＲ）により生成する。

画像処理部４３は、画像表示方向補正部４２で生成された断層画像（オリジナル画像という）を処理して、出血の有無を判定すると共に、コントラスト強調画像と脳溝強調画像とを生成する。オリジナル画像は、システムコントローラ２９又はＣＴ−ＤＥ制御部４１の制御のもとで、コントラスト強調画像及び脳溝強調画像とともにディスプレイ部３８に表示される。コントラスト強調画像は、オリジナル画像の脳組織領域がＣＴ値に応じて少なくとも３種類に色分けされた画像である。脳溝強調画像は、オリジナル画像の脳脊髄液領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像である。インデックス計算部４４は、左脳と右脳との間の対称性を表す脳虚血診断の有用な指標として、例えば、左脳領域と右脳領域との間の体積比、オリジナル画像の左脳領域と右脳領域との間の面積比、オリジナル画像と、オリジナル画像の中心線を挟んで左右反転画像との間の相関係数が計算される。ガイダンス発生部４５は、ユーザ判断による複数の診断結果の組み合わせに基づいて治療（例えば血栓溶解療法）の可否を判定する。

図５には、本実施形態による脳虚血診断支援処理の流れを示している。まず、スキャンが開始される（Ｓ１）。当該スキャンは、被検体の頭部を範囲とするヘリカルスキャン又はボリュームスキャンである。1枚の断層画像再構成に必要な角度分の投影データが収集されるごとに、スキャンと並行して断層画像が次々と再構成される（Ｓ２）。このスキャンと並行して断層画像を次々と再構成する技術はリアルタイムＣＴ又はＣＴ透視と呼ばれて周知の技術である。被検体の頭部を含む予定範囲のデータの収集が完了した時点で、スキャンは終了する（Ｓ３）。

スキャンの開始と共に、解析制御部４１により脳虚血解析（ＣＴ−ＤＥ）のための機能が起動する（Ｓ４）。解析制御部４１により制御された画像処理部４３は、リアルタイムＣＴで再構成された断層画像を、出血領域の発見を容易にするために次のように例えば５種類に色分けして表示する（Ｓ５）。リアルタイムで再構成される断層画像は、回転軸（Ｚ軸）に対して垂直な面に関する画像である。

ＣＴ値が、−２０５１以上、０未満の範囲の領域（主に空気及び水）を黒で表示する。
ＣＴ値が、０以上、３２未満の範囲の領域（主に白質）を青で表示する。
ＣＴ値が、３２以上、４０未満の範囲の領域（主に灰白質）を青で表示する。
ＣＴ値が、４０以上、２００未満の範囲の領域（主に出血個所）を緑で表示する。
ＣＴ値が、２００以上、４０４８未満の範囲の領域（主に骨）を白で表示する。

緑で表示される領域が出血の可能性が高い個所である。観察者は、ＣＴ値に応じて色分けされてリアルタイムに表示される断層画像から脳虚血診断のための概略的な情報を事前に取得することができる。

スキャン終了後に、解析制御部４１の制御のもとで、脳虚血診断支援処理が開始される。まず、画像表示方向補正部４２により、画像の表示方向が補正される（Ｓ６）。上述したようにリアルタイムで再構成される断層画像は、回転軸（Ｚ軸）に対して垂直な面に関する画像である。画像表示方向補正部４２は、リアルタイムで再構成される断層画像（以下、リアルタイム断層画像という）の表示方向を補正する。実際的には、画像表示方向補正部４２は、リアルタイム断層画像から左右脳を分離する中心面を手動又は自動的に検出し、その左右脳を分離する中心面に対して垂直な面の断層画像をボリュームデータから断面変換処理（ＭＰＲ）により生成する。

左右脳中心面は、Ｚ軸位置の異なる少なくとも２本の左右脳中心線により既定され得る。左右脳中心線は、スライス面（ＸＹ面）内で脳の左脳（左半球）と右脳（右半球）を分離する線である。左右脳中心線の計算方法は後述する。図６に示すように、ｎ枚のスライス面の断層画像からｎ本の左右脳中心線ＣＬ１、ＣＬ２…ＣＬｎが計算される。図７に示すように、これらｎ本の左右脳中心線ＣＬ１、ＣＬ２…ＣＬｎに対する距離（ずれ）の総和が最小となる面Ａを探索する。この面Ａが左右脳中心面として既定される。ここでは、以後の画像生成処理を容易にするために、左右脳中心面Ａを、ＹＺ面に一致させるように、図８に示すように、ボリュームデータを移動・回転する（座標変換）。座標変換したボリュームデータからＸＹ面の画像を切り出すことにより、左脳と右脳とが最も対称に近いスライス面の断層画像を生成することができる。脳虚血により脳が部分的に膨張しまたは萎縮する。そのため、脳虚血診断では、脳の左右の対称性が重要である。スライス面が左右いずれかに傾斜しているとき、その対称性に基づく診断の信頼性は低下する。左右脳中心面に対して垂直な面をスライスとして断層画像を生成することで、その対称性に基づく診断の信頼性は向上する。脳の左・右半球はほぼ対称であり、対称の中心となる面Ａがスライス面（ＸＹ面）と垂直であれば、画像内に描出される脳も左右対称となるので、読影者は左・右半球を見比べることによって、低吸収領域の発見や、脳の膨張、脳室の狭小化などを判断することができる。また、画像内の対称の中心となる線が、Ｙ軸と一致していれば、左・右半球が比較しやすい。よって、面ＡがＹＺ平面と一致するように、それぞれの画像を作成し直すことにより、読影に非常に有効である。

なお、上述では、左右脳中心面を自動的に計算しているが、マニュアルにて設定しても良い。この場合、図９に示すように、少なくとも２スライスの断層画像を生成し、２スライスの断層画像各々から、操作者が想定した中心面上の少なくとも３点を指定する。指定された３点から左右脳中心面が計算され得る。また、ボリュームデータから脳の３次元画像を生成し、半透明のＹＺ面と共に表示する。操作者による手動操作により３次元画像を自由に移動、回転することにより、操作者が想定した左右脳中心面をＹＺ面に一致させるようにしてもよい。

次に、左右脳中心線の算出方法について説明する。左右脳中心線の算出は、画像の右半分と左半分との間の対称性が最も高くなる線を探すアルゴリズムである。実際には、対称性の高低は、想定した左右脳中心線を中心に断層画像を折り返した左右反転画像と、反転前の画断層画像との間の相互相関として求められる。

例えば、図１０において、画像FがＸ方向にＮxピクセル、Ｙ方向にＮyピクセルの幅を持っているとする。ＣＴ画像の場合、典型的には、Ｎxは、Ｎyと同じ５１２である。
ｉ＝{0,1,・・・,Nx-1}
ｊ＝{0,1,・・・,Ny-1}
ここで、ｘiとｙjを次のように定義する。
ｘi＝[ｉ−(Nx-1)/2]dx
ｙj＝[ｊ−(Ny-1)/2]dy
なお、dx,dyは、それぞれx、y方向のピクセル間の幅である。

ここで、初期的に画像中心線を左右脳中心線として設定し、画像Ｆを左右脳中心線を中心として左右反転した画像Ｇを作成する。そして、画像Ｆ上の点ｆ(xi,yi)に対応する、画像Ｇ上の点ｇ(xi,yi)を求める。ｇ(xi,yi)は、図９に示すように、周囲の点から線形補間により求める。そして、ｆ(xi,yi)とｇ(xi,yi)の相関係数Ｒ(f,g)を求める。

R(f,g)=Sfg／√(Sf*Sg)
なお、Ｍf＝Σｆ(xi,yi)／(Nx*Ny)
Ｓf＝Σ[{ｆ(xi,yi)−Mf}²]
Ｍg＝Σｇ(xi,yi)／(Nx＊Ny)
Ｓg＝Σ[{ｇ(xi,yi)−Mg}²]
Ｓfg=Σ[{f(xi,yi)-Mf }*{g(xi,yi)-Mg }]
相関係数Ｒ(f,g)の値が最大となる左右脳中心線の式を反復法により求める。

画像処理部４３では、画像表示方向補正部４２で生成された左右脳中心面に垂直なＸＹ面の断層画像（オリジナル断層画像）に対してＳ５と同様の処理を施し、出血の有無を判定する（Ｓ７）。つまり、オリジナル断層画像から、ＣＴ値が出血を示すＣＴ値範囲（例：４０以上、２００未満の範囲）の領域を抽出し、その領域の大きさを所定の大きさより大きいか否かを判定する。具体的には、当該領域内の画素数を、しきい値と比較する。この領域内の画素数に代えて、脳組織（例：０以上、４０未満）の範囲内のＣＴ値を持つ画素の数に対する当該出血を示すＣＴ値範囲（例：４０以上、２００未満の範囲内）のＣＴ値を持つ画素数の割合、または骨に該当する範囲（例：２００以上）のＣＴ値を持つ画素数に対する当該出血を示すＣＴ値範囲（例：４０以上、２００未満の範囲内）のＣＴ値を持つ画素数の割合を、それぞれに対応するしきい値と比較してもよい。

当該領域内画素数がしきい値と等しいか又はしきい値より多いとき、当該領域を出血の可能性が高い領域と判定し、当該領域内画素数がしきい値より少ないとき、当該領域を出血の可能性が低くノイズの可能性が高いと判定する。出血の可能性が高い判定されたとき、オリジナル断層画像に当該領域の輪郭線を特定色で重ねて表示し（Ｓ８）、虚血診断支援を終了することができる。

ＣＴ値が出血を示すＣＴ値範囲（４０以上、２００未満の範囲）の領域が存在しないとき、又は存在したとしても、その領域の大きさが所定の大きさより小さいとき、出血の可能性が低いと判定され、虚血診断支援が続行される。

画像処理部４３はオリジナル画像を処理して、コントラスト強調画像と脳溝強調画像とを生成し、またインデックス計算部４４はオリジナル画像から脳虚血診断に有効なインデックス（指標）を計算し（Ｓ９、Ｓ１０）、図１２に示すように表示する（Ｓ１１）。

コントラスト強調画像は、オリジナル画像の脳組織領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像である。脳溝強調画像は、オリジナル画像の脳脊髄液領域がＣＴ値に応じて少なくとも２種類に色分けされた画像である。インデックス計算部４４は、左脳と右脳との間の対称性を表す脳虚血診断の有用な指標として、例えば、左脳領域と右脳領域との間の体積比、オリジナル画像の左脳領域と右脳領域との間の面積比、オリジナル画像と、オリジナル画像の中心線を挟んで左右反転画像との間の相関係数が計算される。

コントラスト強調画像は、ＣＴの断層画像におけるＸ線低吸収領域を観察しやすいようにカラーコーディングされた画像である。例えば虚血判断を容易にするカラースケールとして、脳組織のＣＴ値範囲（２０〜４０）を色付けの対象範囲として、次のように３種類に色分けをする。

高い（３４〜４０）・・・赤
普通（２７〜３３）・・・ピンク
低い（２０〜２７）・・・青
正常な頭部画像の場合、ＣＴ値の分布はほぼ左右対称であるが、虚血領域では、反対側に比べて、低いＣＴ値に相当する色（青）が広く分布する。これを観察することによって、虚血領域を判断することができる。なおＣＴ値は、断層画像の作成条件によって変動する。よって、次の方法にて、脳組織のＣＴ値範囲と色分けの区分とを自動的に調整してもよい。周知のとおり、ＣＴ値は、再構成関数と管電圧に対して依存性が高い。そこで、再構成関数と管電圧ととの複数の組み合わせに対して、脳組織のＣＴ値範囲と色分けの区分との複数の組み合わせ対応付けておき、画像の付帯情報から管電圧・再構成関数を読み込むと、その組み合わせに応じて脳組織のＣＴ値範囲と色分けの区分を適用する。

脳組織のＣＴ値範囲と色分けの区分を、ＣＴ値ヒストグラムから自動的に決定する方法を採用しても良い。画像において、脳組織のＣＴ値範囲の変動を許容する程度の広い例えば５〜６０までのＣＴ値範囲内の値を有するピクセルのみを処理範囲として、脳組織のピクセルだけのＣＴ値ごとのピクセル数を表すヒストグラムを作成する。そして、あるＣＴ値Ｘ以上のピクセルの数が脳組織の全ピクセル数の４０％にあたるＸの値を求め、これを虚血の可能性が高い領域（青領域）のか上限閾値とする。この閾値により検出されるのは、厳密には皮質ではないが、低吸収領域（ＣＴ値が低い領域）を見つける目的には十分である。ここで、ヒストグラムの横軸はＣＴ値、縦軸は全体のピクセル数に対しての割合[％]とし、左右のヒストグラムを重ねてグラフ表示した場合に、左右の差が比較しやすくする。

脳溝強調画像は、ＣＴの断層画像における脳溝を観察するために脳溝領域がカラーコーディングされた画像である。脳溝が判断しやすいカラースケールとして、脳溝に存在する脳脊髄液のＣＴ値範囲（−２００〜２０）を色付け対象範囲として、例えばその範囲を次のように２種類に色分けされるようなカラースケールにする。
高い（１０〜２０）・・・オレンジ
低い（−２００〜１０）・・・黄色
正常な頭部のＣＴ断層画像の場合、脳溝はほぼ左右対称に描出される。しかし、虚血領域付近では、脳が腫れることにより脳溝が狭くなり、反対側に比べて脳溝が描出されない。これを観察することによって、虚血領域を判断することができる。

また、脳溝をカラー化しコントラスト強調する代わりに、脳の輪郭線を引くことで脳溝の存在を強調しても良い。正常の場合、脳溝の存在により、輪郭線はうねうねと曲がった線になるが、虚血領域付近では、脳溝が描出されないことにより、輪郭線はうねりが無く滑らかな線になる。ここで、例えば輪郭線を左右に２分割、前・真中・後ろに３分割、合計６分割して６つの線を作成し、この長さを比較することによって、脳溝の有無を数値によって表現できる。そして、短かった線を色付けし、脳溝の消失している部分を強調する。これにより、ユーザは虚血域の判断が行える。

虚血診断に有効なインデックスとして、右脳領域と左脳領域との対称度と、脳表面付近の領域を体軸中心に円周方向に分割した６つの領域（ＲＯＩ）各々の平均ＣＴ値と、６つのＲＯＩ各々のＣＴ値ごとのピクセル数分布とがインデックス計算部４４で計算される。脳表面付近領域を限定するために、まず脳の輪郭が抽出される。この輪郭を平曲線Ｃとし、Ｃを７０%ほどに縮小した閉曲線をＤとすると、ＣとＤに囲まれた円環形状の領域ができる。この領域を左右に２分割、前・真中・後ろに３分割、合計６分割して６つの領域（ＲＯＩ）に分割する。そして、この６つのＲＯＩ各々の平均ＣＴ値を計算する。インデックス計算部４４ではさらに右側の前方のＲＯＩの平均ＣＴ値と左側の前方のＲＯＩの平均ＣＴ値との差を計算し、その差が所定のしきい値より大きいとき、平均ＣＴ値の小さい右側前方ＲＯＩ又は左側前方ＲＯＩを虚血の可能性の高い領域としてその輪郭をオリジナル画像、コントラスト強調画像、脳溝強調画像の全て又はいずれかに重畳する。円環形状の領域の真中領域、後方領域各々に関しても同様に、左右間で平均ＣＴ値を比較し、その差がしきい値より大きいとき、平均ＣＴ値の小さい領域を虚血の可能性の高い領域としてその輪郭をオリジナル画像、コントラスト強調画像、脳溝強調画像の全て又はいずれかに重畳する。また、６つの領域各々の平均ＣＴ値を数値表示する。

ここで、領域内のピクセル数ＯとＣＴ値のばらつきＳＤと平均ＣＴ値Ｍとを用いて、統計的に判断する。統計的に差が出た場合、その領域を縁取る輪郭部分を色付けし、どの領域に虚血があるかを強調する。これにより、ユーザは虚血域の判断が行える。

右脳領域と左脳領域との対称度に関しては左右脳中心線を探索するにあたって用いたパラメータである。対称度の値がしきい値を超過して、正常値から大きく外れることは、左右脳のいずれかが、膨張、または萎縮していることを示唆している。そして、この場合は、その対称度の数字を対称度の値がしきい値以下の正常時と異なる色で表示することで、膨張・萎縮があることを強調する。

また、上述では断層画像の２次元領域で左右半球の対称度を算出したが、左右の脳組織のボリューム（３次元領域）で比較をしても良い。２次元時と同様に、左右脳中心面を挟んで左右の３次元領域を入れ替え、入れ替え前のボリュームとの間で相関係数を計算する。また、対称度として、単に、左脳領域と右脳領域との間の容積（又は面積）の差（又はその比率）を採用しても良い。容積又は面積の差又は比が所定のしきい値を超過したとき、容積又は面積をその差又は比とともに、差又は比がしきい値以下のとき時と異なる色で表示することで、膨張・萎縮があることを強調する。

なお、図１２の表示画面に表示する画像の初期的なスライス位置は次のように決定されている。制御部４１は次のいづれか、もしくはいづれかの組み合わせにて、臨床上価値の高い基底核が描出されているスライスを検出する。
耳の上側が見えなくなるスライスの２cm上のスライス
脳室が４つに分かれていて、それぞれが特定の大きさ以上あるスライス
シルビウス裂がある程度の大きさに見えるスライス
次に、ガイドライン発生部４５による診断ガイドライン表示について説明する。例えば図１２の画面には「診断・治療のガイド」と表記されたボタンが表示されている。このボタンのクリックにより、図１３，図１４に示すように、脳虚血診断のガイドラインが表示される。ガイドラインには、脳虚血診断のための複数のユーザチェック項目が備考とともに用意されている。それら項目としては例えば、
レンズ核に低吸収域がありますか？（備考；将来的に虚血となるが、まだ血栓溶解治療可能）
皮質領域に低吸収域はありますか？（備考；虚血領域あり。血栓溶解治療不可能。）
脳溝の消失がありますか？（備考；虚血領域あり。血栓溶解治療不可能。）
脳の形がゆがんでますか？（備考；脳の膨張、萎縮あり。血栓溶解治療不可能。）
発症何時間経過していますか？（備考；６H以上経っていると、再開通で出血の可能性大。）
ガイドライン発生部４５は、これらチェック項目の回答の組み合わせに対して、虚血変化の有無（虚血診断結果）及び治療（例えば血栓溶解療法）の適応の可否（治療に際しての注意事項）を対応付けて記憶している。チェック項目の回答の組み合わせに対応する虚血変化の有無と治療（血栓溶解療法）の適応の可否が表示される。

次に、脳血流（ＣＢＰスタディ）による診断について説明する。図１に示したように、ＣＢＰスタディ処理部１２０は、ＲＯＩ設定支援部１２１、時間濃度曲線作成部１２２、脳動脈時間濃度曲線補正部１２３、ＭＴＦ処理部１２４、インデックス計算部１２５、マップ作成部１２６、マップ合成部１２７から構成される。ＣＢＰスタディについて簡単に説明すると、ＣＢＰスタディとは、脳組織内の毛細血管の血流動態に関するインデックス（指標）を演算するための手法である。ＣＢＰスタディでは、組織内の局所的な血流動態、つまり局所組織内の毛細血管を通過する血流の動態を定量的に表すＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｅｒｒ等のインデックスを求め、またこれらインデックスのマップを出力する。

ＣＢＰは、脳組織の毛細血管内の単位体積及び単位時間あたりの血流量［ml/１００ml/miｎ］を表し、ＣＢＶは、脳組織内の単位体積あたりの血液量［ml/１００ml］、ＭＴＴは毛細血管の血液平均通過時間［秒］を表し、Ｅｒｒは伝達関数を近似する際の残差の総和又は残差の２乗和の平方根を表している。

これら脳組織中の毛細血管の血流動態を定量的に表しているインデックスＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴは、脳虚血卒中が発症してからの経過時間情報ととともに、虚血性脳血管障害の病体鑑別、毛細血管の拡大の有無、血流速などの評価のための有益な情報として期待されている。例えば、一般に虚血性の脳血管障害では、提供する動脈の血圧が低下し、その血管内の血流速の低下が見られる。その結果、ＣＢＶは一定でも、ＭＴＴが延長し、ＣＢＰは低下する。また、脳梗塞超急性期では、血圧低下による血流速の低下を補うために、毛細血管を拡張させ、血流速を増加させることにより、血流量ＣＢＰの低下を抑制しようとする働き（オートレギュレーション）がある。従って、ＭＴＴが延長することにより、ＣＢＰが低下しても、ＣＢＶが増加していれば、毛細血管の再開通の可能性を示唆する情報となる。

ＣＢＰスタディではトレーサーとして脳血管透過性を持たない造影剤、例えばヨード造影剤が使用される。ヨード造影剤は例えばインジェクターにより肘静脈から注入される。インジェクターにより静注されたヨード造影剤は、心臓、肺を経由して、脳動脈へ流れ込む。そして、造影剤は、脳動脈から、脳組織内の毛細血管を経て、脳静脈へと流れ出ていく。このとき、ヨード造影剤は正常な脳組織内の毛細血管では血管外へ漏れ出ることなく通過する。図１６はこの様子を模式的に示している。

造影剤の通過の様子をダイナミックＣＴで撮影して、その連続画像から、脳動脈上の画素の時間濃度曲線Ｃａ（ｔ）、脳組織（毛細血管）上の画素の時間濃度曲線Ｃｉ（ｔ）、脳静脈上の画素の時間濃度曲線Ｃｓｓｓ（ｔ）をそれぞれ測定する。

ここで、ＣＢＰスタディでは、図１７に示すように、脳動脈の濃度時間曲線Ｃａ（ｔ）と脳組織の濃度時間曲線Ｃｉ（ｔ）との間で成り立つ理想的な関係を解析モデルとしている。脳組織に入る直前の血管から造影剤を注入した場合、脳組織の単位体積（１画素）内の時間濃度曲線は立ち上がりが垂直で、しばらくは一定の値を維持し、その後、急勾配で立ち下がる形になる。これを矩形関数で近似する（ｂｏｘ−ＭＴＦ法：ｂｏｘ−Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）。

つまり、脳動脈の時間濃度曲線Ｃａ（ｔ）を入力関数、脳組織の時間濃度曲線Ｃｉ（ｔ）を出力関数として、入力関数と出力関数との間の伝達関数を矩形関数で近似する。伝達関数は、トレーサーが毛細血管を通過する過程を表している。

時間濃度曲線作成部１２２は、記憶装置１０Ｍに記憶されているダイナミックＣＴ画像データ（時間的に連続した複数枚の画像データ）から脳動脈、脳静脈及び脳組織（毛細血管）に関する時間濃度曲線を作成する。なお、脳動脈の時間濃度曲線Ｃａ（ｔ）は、設定された例えば６つの脳動脈ＲＯＩに関して個々に作成される。脳静脈の時間濃度曲線Ｃｓｓｓ（ｔ）は、上矢状静脈洞に設定された脳静脈ＲＯＩに関して作成される。また、脳組織の時間濃度曲線Ｃｉ（ｔ）は、脳組織上の全画素を対象として画素ごとに作成される。

脳動脈時間濃度曲線補正部１２３は、ノイズやパーシャルボリューム効果の影響を除去するために、脳動脈の時間濃度曲線Ｃａ（ｔ）を、上矢状静脈洞の時間濃度曲線Ｃｓｓｓ（ｔ）に基づいて補正する。この補正方法については後述する。ＭＴＦ処理部１２４は、補正された脳動脈の時間濃度曲線Ｃａ（ｔ）と、脳組織の時間濃度曲線Ｃｉ（ｔ）とに基づいて、ｂｏｘ−ＭＴＦ法により、伝達関数ＭＴＦを、脳組織領域内の全画素を対象として画素ごとに計算する。

インデックス計算部１２５は、計算された伝達関数ＭＴＦから脳組織の血流動態を表すインデックス（ＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴ、Ｅｒｒ）を、脳組織領域内の全画素を対象として画素ごと計算する。マップ作成部１２６は、図１８に示すように、計算されたインデックス各々のマップを、脳動脈（ＡＣＡ，ＭＣＡ，ＰＣＡ）ごとに生成する。

図１５に示すように、ＣＴ値画像を使った診断と、脳血流画像を使った診断とを組み合わせることで、一方のみを使った診断より精度の高い診断及び治療方針を決定することができる。特に、ＣＴ値画像からの低ＣＴ値領域は、回復不能領域と推定できる。その回復不能領域は、低血流領域に含まれており、低血流領域内であって、回復不能領域外の範囲は回復可能性の高い領域とみなすことができる。この領域の大きさは治療効果の重要な判断材料として用いられる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態に係る急性脳梗塞診断治療支援装置を装備したＸ線コンピュータ断層撮影装置の概略構成を示す図。 本実施形態による２種類の画像を例示する図。 本実施形態による急性脳梗塞診断治療支援動作の流れ図。 図３のＳ４、Ｓ８、Ｓ９の補足図。 本実施形態による急性脳梗塞診断治療支援動作の中のＣＴ画像を使った虚血診断支援動作の流れ図。 図５の画像表示方向補正処理を補足するために、脳中心線を例示する図。 図５の画像表示方向補正処理を補足するために、図６の中心線から既定される左右脳を分離する中心面Ａを例示する図。 図５の画像表示方向補正処理を補足するために、中心面に基づいたボリュームデータの座標補正を示す図。 図７の中心面の手動による指定方法を示す図。 図６の中心線の自動検出方法の説明図。 図６の中心線の自動検出方法において用いられる左右反転画像の生成のための補間処理を例示する図。 図５のＳ１１の表示画面例を示す図。 図５のＳ１２の表示画面例を示す図。 図１３のガイドラインの詳細図。 本実施形態による急性脳梗塞診断治療支援装置を使った急性脳梗塞診断治療のための作業の流れを例示する図。 図１のＣＢＰスタディ処理部によるＣＢＰスタディの原理説明図。 図１のＣＢＰスタディ処理部によるＭＴＦ処理の説明図。 図１のＣＢＰスタディ処理部による脳血流画像（ＣＢＰマップ等）を例示する図。

符号の説明

１…架台、２…寝台、３…計算機ユニット、１０…Ｘ線管、１２…回転フレーム、２１…高電圧発生器、２３…Ｘ線検出器、２５…架台駆動装置、２６…データ収集装置、２９…システムコントローラ、３０…スキャンコントローラ、３４…前処理部、３６…再構成処理部、３７…データ記憶部、３８…ディスプレイ部、３９…入力器、４０…ＣＴ−ＤＥ装置（脳虚血解析装置）、４１…ＣＴ−ＤＥ制御部、４２…画像表示方向補正部、４３…画像処理部、４４…インデックス計算部、４５…ガイダンス発生部、１２０…ＣＢＰスタディ処理部。

Claims (6)

1. 被検体頭部断面に関するＣＴ画像と前記被検体の略同じ断面に関する脳血流動態指標の空間分布を表する脳血流画像とを記憶する記憶部と、
   前記ＣＴ画像から同定される虚血に関する第１ＲＯＩと前記脳血流画像から同定される低血流に関する第２ＲＯＩとを前記ＣＴ画像に重畳する画像処理部と、
   前記第１ＲＯＩ及び前記第２ＲＯＩが重畳された前記ＣＴ画像を表示する表示部とを具備することを特徴とする急性脳梗塞診断治療支援装置。
2. 前記ＣＴ画像から特定のＣＴ値範囲の領域を強調するコントラスト強調画像と、前記ＣＴ画像から脳溝領域を強調する脳溝強調画像との少なくとも一方を生成する画像生成部を更に備えることを特徴とする請求項１記載の急性脳梗塞診断治療支援装置。
3. 前記脳血流動態指標として、脳組織の毛細血管内の単位体積及び単位時間あたりの血流量、脳組織内の単位体積あたりの血液量又は毛細血管の血液平均通過時間を計算し表示する画像生成部を更に備えることを特徴とする請求項１記載の急性脳梗塞診断治療支援装置。
4. 前記第２ＲＯＩに対する前記第２ＲＯＩと前記第１ＲＯＩとの差領域の面積比を計算する計算部を更に備えることを特徴とする請求項１記載の急性脳梗塞診断治療支援装置。
5. 前記第２ＲＯＩに対する前記第２ＲＯＩと前記第１ＲＯＩとの差領域を色付けして強調表示することを特徴とする請求項１記載の急性脳梗塞診断治療支援装置。
6. 前記第１，第２ＲＯＩを入力するための入力器を更に備えることを特徴とする請求項１記載の急性脳梗塞診断治療支援装置。

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