JP2019213784A - Treatment plan determination support device, operation method thereof, and treatment plan determination support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、脳の疾病に対する治療方針の決定を支援する治療方針決定支援装置、治療方針決定支援装置の作動方法、および治療方針決定支援プログラムに関する。 The present invention relates to a treatment policy determination support device that supports the determination of a treatment policy for a brain disease, an operation method of the treatment policy determination support device, and a treatment policy determination support program.
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。とくに、対象部位を脳とした場合において、ＣＴ画像およびＭＲＩ画像等を用いた画像診断により、脳梗塞および脳出血等の脳の血管障害を起こしている領域を特定することができるため、特定した結果に基づく適切な治療が行われるようになってきている。 2. Description of the Related Art In recent years, advances in medical equipment such as a CT (Computed Tomography) apparatus and an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus have enabled image diagnosis using higher-quality, high-resolution medical images. In particular, in the case where the target region is the brain, an image diagnosis using a CT image, an MRI image, and the like can identify a region in which a cerebral vascular disorder such as cerebral infarction and cerebral hemorrhage has occurred. The appropriate treatment based on is being started.
例えば、特許文献１においては、脳のＣＴ画像を脳機能毎の領域に分割し、それぞれの領域から脳血管領域を抽出し、脳血管における異常部位を検出し、異常部位による将来の発症傾向を予測する手法が提案されている。また、特許文献２においては、脳を複数の領域に分割し、分割された領域ごとにテクスチャー解析を行い、テクスチャー解析の解析結果を用いて、複数の領域のそれぞれに対して、疾患の好発程度を表す注目度を設定する手法が提案されている。また、特許文献３においては、脳の画像である脳画像において頭骨の内側領域を区分し、区分した領域の中から出血部位が含まれる可能性のある領域を区分し、区分した出血部位が含まれる可能性のある領域の中から出血部位を判定する手法が提案されている。医師はこれらの手法により特定された、脳内における障害を起こしている領域（以下、疾病領域とする）を確認して、治療方針を決定している。 For example, in Patent Document 1, a CT image of the brain is divided into regions for each brain function, a cerebral vascular region is extracted from each region, an abnormal site in the cerebral blood vessel is detected, and a future onset tendency due to the abnormal site is determined. A prediction method has been proposed. Further, in Patent Document 2, a brain is divided into a plurality of regions, texture analysis is performed for each of the divided regions, and the analysis result of the texture analysis is used to frequently cause a disease in each of the plurality of regions. A method of setting a degree of attention indicating a degree has been proposed. Further, in Patent Literature 3, an inner region of a skull is divided in a brain image which is a brain image, a region where a bleeding site may be included is divided from the divided regions, and the divided bleeding region is included. There has been proposed a method of determining a bleeding site from a region where the bleeding may occur. The physician determines a treatment policy by confirming a region in the brain where a disorder has occurred (hereinafter referred to as a diseased region) specified by these methods.
一方、脳の血管障害を起こした患者に対して治療を施す際には、脳における血管により支配される支配領域を特定することが重要であり、支配領域の情報を加味して、治療方針を決定することが望ましい。このため、支配領域を決定するための各種手法が提案されている。 On the other hand, when treating patients with cerebral vascular disorders, it is important to identify the dominant region governed by blood vessels in the brain, and take into account information on the dominant region to determine the treatment policy. It is desirable to decide. For this reason, various methods for determining the dominant region have been proposed.
例えば、特許文献４においては、脳のＣＴ画像を脳の機能を司る支配領域毎に分割し、どの支配領域がどの脳機能（運動、言語、知覚、記憶、視覚、および聴覚等）を司っているかを示す手法が提案されている。また、特許文献４においては、虚血領域を特定し、分割した支配領域に虚血領域がどれくらい含まれるかを特定する手法も提案されている。 For example, in Patent Literature 4, a CT image of the brain is divided into control regions that control brain functions, and which control regions control which brain functions (motion, language, perception, memory, vision, hearing, etc.). Has been proposed. Patent Document 4 proposes a method of specifying an ischemic region and specifying how many ischemic regions are included in the divided dominant regions.
上記特許文献４に記載された手法を用いて虚血領域を確認すれば、その虚血領域に影響される脳機能賦活領域を特定することができる。しかしながら、支配領域を特定したとしても、支配領域における疾病領域（梗塞領域および出血領域）の程度に応じて、適切な治療方針は異なるため、脳の専門医であってもどのような治療を行うべきかの判断が難しい場合がある。とくに、脳の疾患の患者は病院に救急搬送されることが多く、当直医等の脳の専門医ではない医師が最初に診断に当たるケースが多い。このような場合、治療方針を決定することはさらに困難なものとなり、最適ではない治療が行われてしまう可能性もある。 If the ischemic region is confirmed using the technique described in Patent Document 4, it is possible to identify the brain function activation region affected by the ischemic region. However, even if the dominant area is specified, the appropriate treatment policy differs depending on the extent of the disease area (infarct area and bleeding area) in the dominant area, so even a brain specialist should perform any treatment. It may be difficult to determine whether or not. In particular, patients with brain diseases are often transported to hospitals by emergency, and doctors who are not brain specialists, such as on-duty doctors, often first diagnose. In such a case, it is more difficult to determine a treatment policy, and a suboptimal treatment may be performed.
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、脳画像を用いて、支配領域および支配領域内の疾病領域の程度に応じて、適切な治療方針を決定できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is an object of the present invention to be able to determine an appropriate treatment policy according to a dominant region and a degree of a disease region in the dominant region using a brain image.
本発明による治療方針決定支援装置は、被検体の脳を含む脳画像を取得する画像取得部と、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出部と、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定部と、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出部と、
指標値に基づいて治療方針を決定する決定部とを備える。
The treatment policy determination support device according to the present invention, an image acquisition unit that acquires a brain image including the brain of the subject,
A disease area extraction unit that extracts a disease area where a disease exists from the brain image,
A dominant region specifying unit that specifies a dominant region dominated by blood vessels in the brain in the brain image,
An index value calculation unit that calculates an index value representing a degree of the disease area in the dominant area;
A determination unit that determines a treatment policy based on the index value.
「疾病領域の程度を表す指標値」としては、疾病領域の体積、および支配領域に占める疾病領域の体積の割合等を用いることができる。 As the “index value indicating the extent of the diseased area”, the volume of the diseased area, the ratio of the volume of the diseased area to the dominant area, or the like can be used.
なお、本発明による治療方針決定支援装置においては、疾病領域は梗塞領域であってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the disease area may be an infarction area.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、指標値算出部は、疾病領域の体積を指標値として算出するものであってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the index value calculation unit may calculate the volume of the diseased area as the index value.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、指標値算出部は、支配領域における疾病領域が占める体積の割合を指標値として算出するものであってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the index value calculation unit may calculate the ratio of the volume occupied by the disease area in the dominant area as the index value.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定部は、さらに被検体のバイタルデータに基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the determination unit may further determine a treatment policy based on vital data of the subject.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定部は、さらに被検体に症状が現れてからの経過時間に基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the determination unit may further determine the treatment policy based on the time elapsed since the symptom appeared in the subject.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、画像取得部は、被検体の対象となる脳画像を第１の脳画像として取得し、第１の脳画像よりも撮影日が過去の脳画像を第２の脳画像として取得し、
第１の脳画像および第２の脳画像に基づいて、疾病領域の変化の情報を取得する変化情報取得部をさらに備え、
決定部は、さらに変化の情報にも基づいて、治療方針を決定するものであってもよい。
In the treatment policy determination support device according to the present invention, the image acquisition unit acquires a brain image to be a subject as a first brain image, and the imaging date of the brain image is earlier than the first brain image. As a second brain image,
A change information acquisition unit configured to acquire information on a change in the disease area based on the first brain image and the second brain image;
The determination unit may determine a treatment policy based on information on the change.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、決定された治療方針を表示部に表示する表示制御部をさらに備えるものであってもよい。 Further, the treatment policy determination support device according to the present invention may further include a display control unit that displays the determined treatment policy on the display unit.
また、本発明による治療方針決定支援装置においては、疾病領域抽出部は、脳画像における解剖学的な位置に基づいて、脳画像からアーチファクトを除去し、アーチファクトが除去された脳画像から疾病領域を抽出するものであってもよい。 In the treatment policy determination support device according to the present invention, the disease area extraction unit removes an artifact from the brain image based on the anatomical position in the brain image, and extracts the disease area from the brain image from which the artifact has been removed. It may be extracted.
本発明による治療方針決定支援装置の作動方法は、画像取得部が、被検体の脳を含む脳画像を取得し、
疾病領域抽出部が、脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
支配領域特定部が、脳画像において血管が支配する支配領域を特定し、
指標値算出部が、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
決定部が、指標値に基づいて治療方針を決定する。
The operation method of the treatment policy determination support device according to the present invention, the image acquisition unit acquires a brain image including the brain of the subject,
A disease area extraction unit that extracts a disease area where a disease exists from the brain image,
The dominant region specifying unit specifies a dominant region dominated by blood vessels in the brain image,
An index value calculation unit calculates an index value representing a degree of the disease area in the dominant area,
The determining unit determines a treatment policy based on the index value.
本発明による治療方針決定支援プログラムは、被検体の脳を含む脳画像を取得する手順と、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する手順と、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する手順と、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する手順と、
指標値に基づいて治療方針を決定する手順とをコンピュータに実行させる。
The treatment policy determination support program according to the present invention, a procedure for acquiring a brain image including the brain of the subject,
Extracting a disease area where the disease exists from the brain image;
A procedure for identifying a dominant region governed by blood vessels in the brain in the brain image,
Calculating an index value representing the extent of the disease area in the dominant area;
And determining a treatment policy based on the index value.
本発明による他の治療方針決定支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
被検体の脳を含む脳画像を取得し、
脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定し、
支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
指標値に基づいて治療方針を決定する処理を実行する。
Another treatment plan determination support device according to the present invention includes a memory for storing instructions to be executed by a computer,
A processor configured to execute the stored instructions, the processor comprising:
Obtain a brain image including the subject's brain,
Extract the disease area where the disease exists from the brain image,
In the brain image, specify the dominant region governed by blood vessels in the brain,
Calculate an index value indicating the extent of the disease area in the dominant area,
A process for determining a treatment policy is executed based on the index value.
本発明によれば、脳画像から疾病が存在する疾病領域が抽出され、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域が特定される。さらに、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値が算出され、指標値に基づいて治療方針が決定される。このため、支配領域に含まれる疾病領域の程度を表す指標値に応じて、適切な治療方針を決定することができる。したがって、決定された治療方針に従うことにより、被検体である患者に適切な治療を施すことができる。 According to the present invention, a disease area where a disease exists is extracted from a brain image, and a dominant area where blood vessels in the brain dominate is specified in the brain image. Further, an index value indicating the extent of the disease area in the dominant area is calculated, and a treatment policy is determined based on the index value. Therefore, an appropriate treatment policy can be determined according to the index value indicating the degree of the disease area included in the dominant area. Therefore, by following the determined treatment policy, appropriate treatment can be given to the patient as the subject.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による治療方針決定支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、第１の実施形態による治療方針決定支援装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a hardware configuration diagram illustrating an outline of a diagnosis support system to which a treatment policy determination support device according to a first embodiment of the present invention is applied. As shown in FIG. 1, in the diagnosis support system, a treatment policy determination support device 1, a three-dimensional image capturing device 2, and an image storage server 3 according to the first embodiment are communicable via a network 4. It is connected.
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２はＭＲＩ装置であり、被検体の脳を含む３次元のＭＲＩ画像を脳画像Ｂ０として生成する。また、本実施形態においては、後述するように脳画像における梗塞領域を特定する。ここで、ＭＲＩ画像のうちの拡散強調画像（ＤＷＩ：Diffusion Weighted Image）においては梗塞領域が他の領域とは異なる画素値を有するものとなる。とくに急性期の脳梗塞の領域は、拡散強調画像においては他の領域との画素値の相違が顕著となる。このため、本実施形態においては、脳画像として、ＭＲＩの拡散強調画像を使用するものとする。 The three-dimensional image capturing device 2 is a device that captures a part to be diagnosed of a subject to generate a three-dimensional image representing the part, and specifically, a CT device, an MRI device, and a PET ( Positron Emission Tomography) device. The three-dimensional image generated by the three-dimensional image photographing device 2 is transmitted to the image storage server 3 and stored. Note that, in the present embodiment, the diagnosis target site of the patient who is the subject is the brain, the three-dimensional image capturing device 2 is an MRI device, and a three-dimensional MRI image including the subject's brain is used as a brain image B0. Generate. In the present embodiment, an infarct region in a brain image is specified as described later. Here, in the diffusion weighted image (DWI) of the MRI images, the infarct region has a different pixel value from the other regions. In particular, in the region of cerebral infarction in the acute phase, the difference in pixel value from other regions becomes remarkable in the diffusion weighted image. Therefore, in the present embodiment, a diffusion-weighted image of MRI is used as a brain image.
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された脳画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。 The image storage server 3 is a computer that stores and manages various data, and includes a large-capacity external storage device and database management software. The image storage server 3 communicates with other devices via a wired or wireless network 4 to transmit and receive image data and the like. Specifically, various data including the image data of the brain image generated by the three-dimensional image capturing device 2 is acquired via a network, and stored and managed in a recording medium such as a large-capacity external storage device. The storage format of the image data and communication between the devices via the network 4 are based on a protocol such as DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine).
治療方針決定支援装置１は、１台のコンピュータに、本発明の治療方針決定支援プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよく、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。治療方針決定支援プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。 The treatment policy determination support device 1 is a computer in which the treatment policy determination support program of the present invention is installed. The computer may be a workstation or a personal computer directly operated by a physician performing the diagnosis, or a server computer connected thereto via a network. The treatment policy decision support program is recorded and distributed on a recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and is installed in a computer from the recording medium. Alternatively, the information is stored in a storage device of a server computer connected to a network or a network storage in a state where it can be accessed from the outside, and is downloaded and installed on a computer used by a doctor in response to a request.
図２は、コンピュータに治療方針決定支援プログラムをインストールすることにより実現される、第１の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、治療方針決定支援装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、治療方針決定支援装置１には、ディスプレイ１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。なお、ディスプレイ１４が表示部に対応する。 FIG. 2 is a diagram illustrating a schematic configuration of a treatment policy determination support device according to the first embodiment, which is realized by installing a treatment policy determination support program in a computer. As shown in FIG. 2, the treatment plan determination support device 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a memory 12, and a storage 13 as a standard workstation configuration. Further, a display 14 and an input unit 15 such as a keyboard and a mouse are connected to the treatment policy determination support device 1. The display 14 corresponds to a display unit.
ストレージ１３は、ハードディスクドライブ等からなり、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した、被検体の医用画像、並びに処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。 The storage 13 is composed of a hard disk drive or the like, and stores medical images of the subject and various types of information including information necessary for processing obtained from the image storage server 3 via the network 4.
また、メモリ１２には、治療方針決定支援プログラムが記憶されている。治療方針決定支援プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、被検体の脳を含む脳画像を取得する画像取得処理、脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出処理、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定処理、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出処理、指標値に基づいて治療方針を決定する決定処理、および決定された治療方針をディスプレイ１４に表示する表示制御処理を規定する。 Further, the memory 12 stores a treatment policy determination support program. The treatment policy determination support program includes, as processing to be executed by the CPU 11, image acquisition processing for acquiring a brain image including the brain of the subject, disease area extraction processing for extracting a disease area where a disease exists from the brain image, Dominant region specifying processing for specifying a dominant region controlled by blood vessels in the inside, an index value calculating process for calculating an index value indicating the degree of a diseased region in the dominant region, a determining process for determining a treatment policy based on the index value, and determining A display control process for displaying the performed treatment policy on the display 14 is defined.
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、疾病領域抽出部２２、支配領域特定部２３、指標値算出部２４、決定部２５および表示制御部２６として機能する。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ１１が治療方針決定支援プログラムによって、各部の機能を実行するようにしたが、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサとしては、ＣＰＵ１１の他、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）を用いることができる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等により、各部の処理を実行するようにしてもよい。 When the CPU 11 executes these processes in accordance with the program, the computer becomes the image acquisition unit 21, the diseased region extraction unit 22, the dominant region identification unit 23, the index value calculation unit 24, the determination unit 25, and the display control unit 26. Function. In the present embodiment, the CPU 11 executes the functions of the respective units by the treatment policy determination support program. However, general-purpose processors that execute software and function as various processing units include other than the CPU 11. A programmable logic device (PLD), which is a processor whose circuit configuration can be changed after manufacturing an FPGA (Field Programmable Gate Array) or the like, can be used. Further, the processing of each unit may be executed by a dedicated electric circuit or the like, which is a processor having a circuit configuration specifically designed to execute a specific processing such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、またはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上を用いて構成される。 One processing unit may be configured by one of these various processors, or may be a combination of two or more processors of the same type or different types (for example, a plurality of FPGAs or a combination of a CPU and an FPGA). It may be configured. Further, the plurality of processing units may be configured by one processor. As an example in which a plurality of processing units are configured by one processor, first, as represented by a computer such as a client or a server, one processor is configured by a combination of one or more CPUs and software. There is a form in which a processor functions as a plurality of processing units. Second, as represented by a system-on-chip (System On Chip: SoC), a form using a processor that realizes the functions of the entire system including a plurality of processing units with one integrated circuit (IC) chip is used. is there. As described above, the various processing units are configured by using one or more of the above various processors as a hardware structure.
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。 Furthermore, the hardware structure of these various processors is more specifically an electric circuit (circuitry) in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
画像取得部２１は、被検体の脳の脳画像Ｂ０を画像保管サーバ３から取得する。なお、脳画像Ｂ０が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から脳画像を取得するようにしてもよい。 The image acquisition unit 21 acquires a brain image B0 of the subject's brain from the image storage server 3. If the brain image B0 is already stored in the storage 13, the image acquisition unit 21 may acquire the brain image from the storage 13.
疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０から疾病が存在する疾病領域を抽出する。本実施形態においては、疾病領域抽出部２２は、脳内において梗塞を起こしている梗塞領域を疾病領域として抽出する。ここで、脳内における梗塞領域は、脳画像Ｂ０において周囲の組織と明らかに異なる画素値を有する。例えば、ＭＲＩの拡散強調画像においては、梗塞領域内の画素（ボクセル）は、脳実質と比較すると大きい画素値を有するものとなる。図３は脳梗塞を発症している患者の脳画像を示す図である。なお、図３においては３次元画像の脳画像Ｂ０における１つの断層面のスライス画像Ｓ０を示している。図３に示すように、拡散強調画像である脳画像Ｂ０においては、大きい画素値を有する領域４０が脳梗塞を発症している梗塞領域となる。このため、疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０に対してしきい値Ｔｈ１を用いたしきい値処理を行い、脳画像Ｂ０から梗塞領域を疾病領域として抽出する。具体的には、脳画像Ｂ０における画素値がしきい値Ｔｈ１を超えるボクセルからなる領域を疾病領域として抽出する。 The disease area extraction unit 22 extracts a disease area where a disease exists from the brain image B0. In the present embodiment, the diseased area extraction unit 22 extracts an infarcted area in the brain where an infarction has occurred as a diseased area. Here, the infarct region in the brain has a pixel value clearly different from that of the surrounding tissue in the brain image B0. For example, in an MRI diffusion-weighted image, a pixel (voxel) in an infarct region has a larger pixel value than a brain parenchyma. FIG. 3 is a diagram showing a brain image of a patient who has developed cerebral infarction. FIG. 3 shows a slice image S0 of one tomographic plane in a three-dimensional brain image B0. As shown in FIG. 3, in the brain image B0 that is a diffusion-weighted image, an area 40 having a large pixel value is an infarct area where cerebral infarction has occurred. For this reason, the disease area extraction unit 22 performs threshold processing using the threshold value Th1 on the brain image B0, and extracts an infarct area from the brain image B0 as a disease area. Specifically, an area composed of voxels whose pixel value exceeds the threshold Th1 in the brain image B0 is extracted as a disease area.
なお、しきい値Ｔｈ１は以下のようにして決定する。図４は梗塞領域を抽出する際のしきい値の決定を説明するための図である。図４に示すように、疾病領域抽出部２２は、脳画像Ｂ０の頻度分布を表すヒストグラムＨ０を生成する。なお、ヒストグラムＨ０においては、脳の背景の画素値の頻度が高く、かつ脳実質の画素値の頻度にピークを有するものとなる。疾病領域抽出部２２は、脳実質の画素値の頻度のピークをガウス分布で近似し、近似したガウス分布におけるピークに対して＋３σとなる画素値をしきい値Ｔｈ１に決定する。 The threshold value Th1 is determined as follows. FIG. 4 is a diagram for explaining determination of a threshold value when extracting an infarct region. As shown in FIG. 4, the disease area extraction unit 22 generates a histogram H0 representing the frequency distribution of the brain image B0. In the histogram H0, the frequency of pixel values of the background of the brain is high, and the frequency of pixel values of the brain substance has a peak. The diseased area extraction unit 22 approximates the peak of the frequency of the pixel value of the brain parenchyma with a Gaussian distribution, and determines a pixel value that is + 3σ with respect to the peak in the approximated Gaussian distribution as the threshold Th1.
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における血管が支配する支配領域を特定する。図５は脳における動脈および支配領域を説明するための図である。なお、図５には脳のある断層面におけるスライス画像Ｓ１を示す。図５に示すように、脳には、前大脳動脈４１、中大脳動脈４２および後大脳動脈４３が含まれている。脳は、前大脳動脈４１、中大脳動脈４２および後大脳動脈４３のそれぞれにより支配される、左右の前大脳動脈支配領域５１Ｌ，５１Ｒ、中大脳動脈支配領域５２Ｌ，５２Ｒおよび後大脳動脈支配領域５３Ｌ，５３Ｒに分割される。なお、図５においては向かって右側が脳における左側の領域となっている。 The dominant region specifying unit 23 specifies a dominant region dominated by blood vessels in the brain image B0. FIG. 5 is a diagram for explaining an artery and a dominant region in the brain. FIG. 5 shows a slice image S1 on a tomographic plane of the brain. As shown in FIG. 5, the brain includes an anterior cerebral artery 41, a middle cerebral artery 42, and a posterior cerebral artery 43. The brain is governed by the anterior cerebral artery 41, the middle cerebral artery 42, and the posterior cerebral artery 43, and the left and right anterior cerebral artery governing regions 51L, 51R, the middle cerebral artery governing regions 52L, 52R, and the posterior cerebral artery governing region 53L. , 53R. In FIG. 5, the right side is the left side area in the brain.
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における支配領域を特定するために標準脳画像Ｂｓを用いる。ここで、標準脳画像Ｂｓとは、標準的な形状および大きさ、並びに標準的な画素値を有する脳、すなわち標準脳を表す３次元の脳画像である。標準脳画像Ｂｓは、複数の健常者の頭部を３次元画像撮影装置により取得した複数の脳画像から脳を抽出し、抽出した複数の脳を平均することにより生成することができる。また、標準脳画像Ｂｓは、コンピュータグラフィックス等により作成されたものであってもよい。また、一人の健常者の脳画像を標準脳画像Ｂｓとして用いてもよい。 The dominant region specifying unit 23 uses the standard brain image Bs to specify a dominant region in the brain image B0. Here, the standard brain image Bs is a brain having a standard shape and size and a standard pixel value, that is, a three-dimensional brain image representing the standard brain. The standard brain image Bs can be generated by extracting brains from a plurality of brain images acquired by a three-dimensional image capturing apparatus of the heads of a plurality of healthy persons, and averaging the extracted plurality of brains. Further, the standard brain image Bs may be created by computer graphics or the like. Further, a brain image of one healthy person may be used as the standard brain image Bs.
本実施形態においては、標準脳画像Ｂｓは支配領域に分割されている。図６は標準脳画像Ｂｓの例を示す図である。なお、図６には標準脳画像Ｂｓのある断層面におけるスライス画像Ｓｓ１を示す。図６に示すように、標準脳画像Ｂｓは、左右の前大脳動脈支配領域６１Ｌ，６１Ｒ、中大脳動脈支配領域６２Ｌ，６２Ｒおよび後大脳動脈支配領域６３Ｌ，６３Ｒに分割されている。 In the present embodiment, the standard brain image Bs is divided into dominant regions. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the standard brain image Bs. FIG. 6 shows a slice image Ss1 on a tomographic plane of the standard brain image Bs. As shown in FIG. 6, the standard brain image Bs is divided into left and right anterior cerebral artery governing regions 61L and 61R, middle cerebral artery governing regions 62L and 62R, and posterior cerebral artery governing regions 63L and 63R.
支配領域特定部２３は、脳画像Ｂ０における支配領域を特定するために、脳画像Ｂ０と標準脳画像Ｂｓとの位置合わせを行う。位置合わせの手法としては、まず、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間でのランドマークを用いた第１の位置合わせを行う。そして、第１の位置合わせを行った後に、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間での全領域を用いた第２の位置合わせを行う。ランドマークとしては、脳に含まれる脳溝および脳室等の特徴的な領域の少なくとも１つを用いることができる。 The dominant region specifying unit 23 performs positioning between the brain image B0 and the standard brain image Bs in order to specify a dominant region in the brain image B0. As a positioning method, first, a first positioning using landmarks between the standard brain image Bs and the brain image B0 is performed. Then, after performing the first positioning, a second positioning using the entire region between the standard brain image Bs and the brain image B0 is performed. As a landmark, at least one of characteristic regions such as a cerebral sulcus and a ventricle included in the brain can be used.
支配領域特定部２３は、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間において、対応するランドマークを一致させるように第１の位置合わせを行う。本実施形態において、第１の位置合わせは相似変換による位置合わせである。具体的には、脳画像Ｂ０を平行移動、回転および相似に拡大縮小することによる位置合わせである。支配領域特定部２３は、標準脳画像Ｂｓに含まれるランドマークと、脳画像Ｂ０に含まれる標準脳画像Ｂｓのランドマークに対応するランドマークとの相関が最大となるように、脳画像Ｂ０を相似変換して、第１の位置合わせを行う。 The dominant region specifying unit 23 performs the first alignment between the standard brain image Bs and the brain image B0 so that the corresponding landmarks match. In the present embodiment, the first alignment is alignment by similarity conversion. Specifically, alignment is performed by translating, rotating, and scaling the brain image B0 similarly. The dominant region specifying unit 23 converts the brain image B0 such that the correlation between the landmark included in the standard brain image Bs and the landmark corresponding to the landmark of the standard brain image Bs included in the brain image B0 is maximized. By performing similarity conversion, first alignment is performed.
支配領域特定部２３は、このようにランドマークを用いた第１の位置合わせを行った後、標準脳画像Ｂｓおよび脳画像Ｂ０間での全領域を用いた第２の位置合わせを行う。本実施形態において、第２の位置合わせは非線形変換による位置合わせである。非線形変換による位置合わせとしては、例えばＢスプラインおよびシンプレートスプライン(Thin Plate Spline)等の関数を用いて画素位置を非線形に変換することによる位置合わせが挙げられる。支配領域特定部２３は、第１の位置合わせ後の脳画像Ｂ０の各画素位置を、標準脳画像Ｂｓに含まれる対応する画素位置に非線形変換することにより、第２の位置合わせを行う。 After performing the first alignment using the landmark in this way, the dominant region specifying unit 23 performs the second alignment using the entire region between the standard brain image Bs and the brain image B0. In the present embodiment, the second alignment is an alignment by non-linear conversion. The alignment by non-linear conversion includes, for example, alignment by non-linearly converting pixel positions using a function such as a B-spline and a thin plate spline. The dominant region specifying unit 23 performs the second alignment by nonlinearly converting each pixel position of the brain image B0 after the first alignment into a corresponding pixel position included in the standard brain image Bs.
支配領域特定部２３は、このようにして標準脳画像Ｂｓと脳画像Ｂ０とを位置合わせし、標準脳画像Ｂｓにおける支配領域の境界を脳画像Ｂ０に適用することにより、図７に示すように、脳画像Ｂ０において支配領域、すなわち左右の前大脳動脈支配領域５１Ｌ，５１Ｒ、中大脳動脈支配領域５２Ｌ，５２Ｒおよび後大脳動脈支配領域５３Ｌ，５３Ｒを特定する。 The dominant region specifying unit 23 aligns the standard brain image Bs and the brain image B0 in this manner, and applies the boundary of the dominant region in the standard brain image Bs to the brain image B0, as shown in FIG. In the brain image B0, dominant regions, that is, left and right anterior cerebral artery dominant regions 51L and 51R, middle cerebral artery dominant regions 52L and 52R, and posterior cerebral artery dominant regions 53L and 53R are specified.
指標値算出部２４は、支配領域特定部２３が特定した支配領域において、疾病領域の程度を表す指標値を算出する。本実施形態においては、疾病領域の体積、および支配領域に占める疾病領域の体積の割合を指標値として算出する。なお、疾病領域が複数の支配領域に跨がる場合には、支配領域毎に指標値を算出する。例えば、図７に示す脳画像Ｂ０においては、梗塞領域４０が右の中大脳動脈支配領域５２Ｒおよび右の後大脳動脈支配領域５３Ｒに跨がっている、このため、指標値算出部２４は、右の中大脳動脈支配領域５２Ｒおよび右の後大脳動脈支配領域５３Ｒのそれぞれについて指標値を算出する。なお、体積は脳画像Ｂ０におけるボクセルの数に１ボクセル当たりの体積を乗算することにより算出することができる。支配領域に対する疾病領域の体積の割合は、算出した体積を支配領域の体積により除算することにより算出することができる。 The index value calculation unit 24 calculates an index value indicating a degree of a disease area in the dominant area specified by the dominant area specifying unit 23. In the present embodiment, the volume of the diseased area and the ratio of the volume of the diseased area to the dominant area are calculated as index values. When the diseased region extends over a plurality of dominant regions, an index value is calculated for each dominant region. For example, in the brain image B0 shown in FIG. 7, the infarct region 40 straddles the right middle cerebral artery governing region 52R and the right posterior cerebral artery governing region 53R. Therefore, the index value calculation unit 24 An index value is calculated for each of the right middle cerebral artery governing region 52R and the right posterior cerebral artery governing region 53R. Note that the volume can be calculated by multiplying the number of voxels in the brain image B0 by the volume per voxel. The ratio of the volume of the diseased area to the dominant area can be calculated by dividing the calculated volume by the volume of the dominant area.
図８は指標値の算出結果を示す図である。なお、図８には、各支配領域、すなわち左右の前大脳動脈支配領域、中大脳動脈支配領域および後大脳動脈支配領域のそれぞれに対する疾病領域の体積の比率（％）、疾病領域の体積（ｍｌ）および支配領域の体積（ｍｌ）が示されている。 FIG. 8 is a diagram showing a calculation result of the index value. FIG. 8 shows the ratio (%) of the volume of the diseased region to each of the governing regions, that is, the left and right anterior cerebral artery governing regions, the middle cerebral artery governing region, and the posterior cerebral artery governing region, and the volume of the diseased region (ml). ) And the volume of the dominant region (ml) are shown.
決定部２５は、指標値算出部２４が算出した指標値に基づいて治療方針を決定する。本実施形態においては、指標値に加えて、被検体に症状が現れてからの経過時間および被検体のバイタルデータにも基づいて、治療方針を決定する。バイタルデータとしては、血圧、心拍数、呼吸数および体温等を用いることができる。バイタルデータおよび被検体に症状が現れてからの経過時間は、入力部１５からの操作者の入力により取得される。なお、バイタルデータは、画像保管サーバ３に保存されている患者である被検体の診断情報から取得してもよい。 The determination unit 25 determines a treatment policy based on the index value calculated by the index value calculation unit 24. In the present embodiment, the treatment policy is determined based on the elapsed time since the symptom appeared in the subject and the vital data of the subject in addition to the index value. Blood pressure, heart rate, respiratory rate, body temperature, and the like can be used as vital data. The vital data and the elapsed time from the appearance of the symptom on the subject are acquired by the input from the input unit 15 by the operator. The vital data may be acquired from the diagnostic information of the subject, which is a patient, stored in the image storage server 3.
本実施形態においては、各種支配領域、各種指標値、各種経過時間および各種バイタルデータと、各種治療方針とを対応づけて登録したデータベースがストレージ１３に保存されている。図９および図１０はデータベースの登録内容を示す図である。例えば、脳梗塞患者に対しては、血栓溶解療法、抗血小板薬を使った治療（抗血小板薬投与）、抗脳浮腫療法、および脳保護療法等の治療方針がある。ここで、支配領域における梗塞領域の割合が一定値以下の場合には、血栓溶解療法が望まれる。しかしながら、梗塞を発症してからの経過時間が予め定められた時間（例えば４．５時間）以上経過している場合、梗塞した先の血管が脆くなっている可能性がある。この場合は、血栓溶解療法ではなく、抗脳浮腫療法または抗血小板薬投与等の治療が望まれる。また、支配領域における梗塞領域の割合が一定値を超える場合においても、梗塞を発症してからの経過時間に応じて治療方針が異なる。 In the present embodiment, a database in which various control areas, various index values, various elapsed times, and various vital data are registered in association with various treatment policies is stored in the storage 13. 9 and 10 are diagrams showing registered contents of the database. For example, for patients with cerebral infarction, there are treatment strategies such as thrombolytic therapy, treatment with antiplatelet drugs (administration of antiplatelet drugs), anticerebral edema therapy, and cerebral protection therapy. Here, when the ratio of the infarct region in the dominant region is equal to or less than a certain value, thrombolytic therapy is desired. However, when the elapsed time after the onset of the infarction is longer than a predetermined time (for example, 4.5 hours), there is a possibility that the blood vessel to which the infarction has been made is brittle. In this case, instead of thrombolytic therapy, treatment such as anti-cerebral edema therapy or antiplatelet drug administration is desired. Further, even when the ratio of the infarct region in the dominant region exceeds a certain value, the treatment policy differs according to the elapsed time since the onset of the infarct.
したがって、図９に示すデータベースＤＢ１には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０以下であり、経過時間が４．５時間未満の場合には、治療方針として血栓溶解療法が登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０を超え、経過時間が４．５時間未満の場合には、治療方針として脳保護療法が登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０以下であり、経過時間が４．５時間以上の場合は、治療方針として、抗脳浮腫療法および抗血小板薬投与がそれぞれ登録されている。また、梗塞領域の割合が一定値Ｄ０を超え、経過時間が４．５時間以上の場合は、治療方針として、抗脳浮腫療法および抗凝固薬投与がそれぞれ登録されている。なお、支配領域Ａ１，Ａ２は、支配領域特定部２３が特定した脳の支配領域のいずれかである。また、図９においては、説明のために、２つの支配領域Ａ１，Ａ２のみがデータベースＤＢ１に登録されているが、実際には、脳における複数の支配領域のすべてまたはその一部が登録されている。 Therefore, in the database DB1 shown in FIG. 9, if the ratio of the infarct region is less than or equal to the fixed value D0 and the elapsed time is less than 4.5 hours as the index value for the dominant regions A1 and A2, the treatment is performed. Thrombolytic therapy is registered as a policy. If the ratio of the infarct region exceeds the fixed value D0 and the elapsed time is less than 4.5 hours, cerebral protection therapy is registered as a treatment policy. When the ratio of the infarct region is equal to or less than the fixed value D0 and the elapsed time is equal to or greater than 4.5 hours, anti-cerebral edema therapy and antiplatelet drug administration are registered as treatment policies. When the ratio of the infarct region exceeds the fixed value D0 and the elapsed time is 4.5 hours or more, anti-cerebral edema therapy and anticoagulant administration are registered as treatment policies. The dominant regions A1 and A2 are any of the dominant regions of the brain specified by the dominant region specifying unit 23. Also, in FIG. 9, for the sake of explanation, only two dominant regions A1 and A2 are registered in the database DB1, but in practice, all or some of a plurality of dominant regions in the brain are registered. I have.
また、脳梗塞の治療に有用とされているｔＰＡ静注療法は禁忌事項があり、高血圧患者には使用しない。具体的には、収縮期血圧が１８５ｍｍＨｇ以上、または拡張期血圧が１１０ｍｍＨｇ以上の患者には使用しない。このため、図１０に示すデータベースＤＢ２には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合がＤ０を超え、バイタルデータとして、収縮期血圧が１８５ｍｍＨｇ以上、または拡張期血圧が１１０ｍｍＨｇ以上の場合は、治療方針としてｔＰＡ静注療法は禁忌であることが登録されている。 Intravenous tPA therapy, which is considered useful for treating cerebral infarction, has contraindications and is not used for hypertensive patients. Specifically, it is not used for patients whose systolic blood pressure is 185 mmHg or more or diastolic blood pressure is 110 mmHg or more. For this reason, in the database DB2 shown in FIG. 10, for the dominant regions A1 and A2, the ratio of the infarct region exceeds D0 as the index value, and the systolic blood pressure is 185 mmHg or more or the diastolic blood pressure is the vital data. In the case of 110 mmHg or more, it is registered that the intravenous tPA therapy is contraindicated as a treatment policy.
決定部２５は、上記データベースＤＢ１，ＤＢ２を参照して、治療方針を決定する。例えば、支配領域がＡ１であり、指標値として梗塞領域の割合がＤ０以下であり、発症からの経過時間が４．５時間以上の場合、治療方針を抗脳浮腫療法または抗血小板薬投与に決定する。なお、この際に、被検体の脳画像Ｂ０と、画像保管サーバ３に保管されている他の患者の脳画像および治療結果を参照して、症状が類似する他の患者の脳画像を検索し、検索した脳画像に対応づけられている治療結果を参照して、治療実績が良好であった治療方針に決定することが好ましい。例えば、抗脳浮腫療法または血小板薬投与が治療方針に決定される場合、症例が類似する患者において、抗脳浮腫療法の治療実績が良好な場合には、抗脳浮腫療法を治療方針に決定することが好ましい。 The determination unit 25 determines a treatment policy with reference to the databases DB1 and DB2. For example, when the dominant region is A1, the ratio of the infarct region is D0 or less as an index value, and the elapsed time from the onset is 4.5 hours or more, the treatment policy is determined to be anticerebral edema therapy or antiplatelet drug administration. I do. At this time, by referring to the brain image B0 of the subject, the brain image of another patient stored in the image storage server 3, and the treatment result, a brain image of another patient with similar symptoms is searched. It is preferable to determine a treatment policy with a good treatment result by referring to a treatment result associated with the searched brain image. For example, if anti-cerebral edema therapy or platelet drug administration is determined as the treatment strategy, anti-cerebral edema therapy is determined as a treatment strategy if the treatment performance of anti-cerebral edema therapy is good in similar patients Is preferred.
なお、データベースＤＢ１，ＤＢ２に登録された事項を１つのデータベースに纏めるようにしてもよい。この場合、データベースには、支配領域に対して、指標値、経過時間、バイタルデータおよび治療方針が登録されることとなる。 Note that items registered in the databases DB1 and DB2 may be combined into one database. In this case, an index value, an elapsed time, vital data, and a treatment policy are registered in the database for the dominant region.
表示制御部２６は、決定部２５が決定した治療方針をディスプレイ１４に表示する。図１１はディスプレイに表示された治療方針を示す図である。図１１に示すように、ディスプレイ１４には脳画像Ｂ０および治療方針７０（抗脳浮腫療法）が表示されている。なお、脳画像Ｂ０は、支配領域特定部２３が特定した支配領域に分割されており、梗塞領域４０も示されている。このように治療方針７０をディスプレイ１４に表示することにより、医師は決定された治療方針を容易に認識することができる。 The display controller 26 displays the treatment policy determined by the determiner 25 on the display 14. FIG. 11 is a diagram showing the treatment policy displayed on the display. As shown in FIG. 11, the display 14 displays a brain image B0 and a treatment plan 70 (anti-cerebral edema therapy). The brain image B0 is divided into the dominant regions specified by the dominant region specifying unit 23, and the infarct region 40 is also shown. By displaying the treatment plan 70 on the display 14 in this way, the doctor can easily recognize the decided treatment plan.
次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図１２は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、被検体の脳画像Ｂ０を取得し（ステップＳＴ１）、疾病領域抽出部２２が、脳画像Ｂ０から疾病が存在する疾病領域を抽出する（ステップＳＴ２）。そして、支配領域特定部２３が、脳画像Ｂ０における血管が支配する支配領域を特定する（ステップＳＴ３）。なお、ステップＳＴ２の処理とステップＳＴ３の処理を並列に行ってもよく、ステップＳＴ３の処理をステップＳＴ２の処理よりも先に行ってもよい。さらに、指標値算出部２４が、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し（ステップＳＴ４）、決定部２５が、指標値に基づいて治療方針を決定する（ステップＳＴ５）。そして、表示制御部２６が、決定された治療方針をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。 Next, processing performed in the first embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart illustrating processing performed in the first embodiment. First, the image acquisition unit 21 acquires a brain image B0 of the subject (Step ST1), and the disease area extraction unit 22 extracts a disease area where a disease exists from the brain image B0 (Step ST2). Then, the dominant region specifying unit 23 specifies a dominant region dominated by blood vessels in the brain image B0 (step ST3). Note that the processing of step ST2 and the processing of step ST3 may be performed in parallel, or the processing of step ST3 may be performed before the processing of step ST2. Further, the index value calculation unit 24 calculates an index value indicating the degree of the disease area in the dominant area (step ST4), and the determination unit 25 determines a treatment policy based on the index value (step ST5). Then, the display control unit 26 displays the determined treatment policy on the display 14 (step ST6), and ends the processing.
このように、本実施形態においては、脳画像から疾病領域を抽出し、脳画像において脳内の血管が支配する支配領域を特定し、支配領域における疾病領域の程度を表す指標値を算出し、指標値に基づいて治療方針を決定するようにした。このため、支配領域に含まれる疾病領域の程度を表す指標値に応じて、適切な治療方針を決定することができる。したがって、決定された治療方針に従うことにより、被検体である患者に適切な治療を施すことができる。 As described above, in the present embodiment, the diseased area is extracted from the brain image, the dominant area controlled by blood vessels in the brain is specified in the brain image, and an index value representing the degree of the diseased area in the dominant area is calculated. The treatment policy was determined based on the index value. Therefore, an appropriate treatment policy can be determined according to the index value indicating the degree of the disease area included in the dominant area. Therefore, by following the determined treatment policy, appropriate treatment can be given to the patient as the subject.
なお、上記第１の実施形態においては、被検体である患者の過去画像を用いて治療方針を決定してもよい。以下、これを第２の実施形態として説明する。図１３は、第２の実施形態による治療方針決定支援装置の概略構成を示す図である。なお、図１３において、図２と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第２の実施形態による治療方針決定支援装置は、画像取得部２１が、被検体の対象となる脳画像を第１の脳画像Ｂ１として取得し、第１の脳画像Ｂ１よりも撮影日が過去の脳画像を第２の脳画像Ｂ２として取得し、第１の脳画像Ｂ１および第２の脳画像Ｂ２に基づいて、疾病領域の変化を、変化情報として取得する変化情報取得部２７をさらに備え、決定部２５が、さらに変化情報にも基づいて治療方針を決定するようにした点が第１の実施形態と異なる。 In the first embodiment, a treatment policy may be determined using a past image of a patient who is a subject. Hereinafter, this will be described as a second embodiment. FIG. 13 is a diagram illustrating a schematic configuration of a treatment policy determination support device according to the second embodiment. In FIG. 13, the same components as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and the detailed description is omitted here. In the treatment policy determination support device according to the second embodiment, the image acquisition unit 21 acquires a brain image to be a subject as a first brain image B1, and the imaging date is earlier than the first brain image B1. Is further provided as a second brain image B2, and a change information obtaining unit 27 that obtains a change in a diseased area as change information based on the first brain image B1 and the second brain image B2. The difference from the first embodiment is that the determination unit 25 further determines a treatment policy based on change information.
第２の実施形態においては、画像取得部２１は、第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２を画像保管サーバ３から取得する。なお、第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から第１および第２の脳画像Ｂ１，Ｂ２を取得するようにしてもよい。 In the second embodiment, the image acquisition unit 21 acquires the first and second brain images B1 and B2 from the image storage server 3. When the first and second brain images B1 and B2 are already stored in the storage 13, the image acquisition unit 21 acquires the first and second brain images B1 and B2 from the storage 13. It may be.
変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１および第２の脳画像Ｂ２に基づいて、疾病領域の変化の情報を変化情報として取得する。例えば、図１４に示すように、第２の脳画像Ｂ２において梗塞領域８０が見られたが、第１の脳画像Ｂ１においては、梗塞領域８０よりも大きい梗塞領域８１が見られるようになった場合を考える。この場合、変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１と第２の脳画像Ｂ２とのそれぞれにおいて、画素値がしきい値Ｔｈ１を超えるボクセルからなる領域のサイズを算出する。そして、変化情報取得部２７は、第１の脳画像Ｂ１において算出した領域のサイズが第２の脳画像Ｂ２において算出した領域のサイズよりも大きい場合に、梗塞領域が増加したことを変化情報として取得する。 The change information acquisition unit 27 acquires information on a change in the diseased area as change information based on the first brain image B1 and the second brain image B2. For example, as shown in FIG. 14, an infarct region 80 was found in the second brain image B2, but an infarct region 81 larger than the infarct region 80 was seen in the first brain image B1. Consider the case. In this case, the change information acquisition unit 27 calculates the size of a region composed of voxels whose pixel value exceeds the threshold Th1 in each of the first brain image B1 and the second brain image B2. Then, when the size of the region calculated in the first brain image B1 is larger than the size of the region calculated in the second brain image B2, the change information obtaining unit 27 uses the change information indicating that the infarct region has increased as change information. get.
決定部２５は、変化情報取得部２７が取得した変化情報にも基づいて治療方針を決定する。第２の実施形態においては、各種変化情報と各種治療方針とを対応づけて登録したデータベースがストレージ１３に保存されている。図１５は第２の実施形態におけるデータベースの登録内容を示す図である。ここで、梗塞領域の割合がＤ０以下の場合には、血栓溶解療法による治療が行われるが、血栓溶解療法の治療の効果が見られない場合、血管内治療が必要である。このため、図１５に示すように、データベースＤＢ３には、支配領域Ａ１，Ａ２に対して、指標値として、梗塞領域の割合がＤ０以下であり、変化情報として梗塞領域増加および梗塞領域変化なしの場合は、治療方針として、血管内療法が登録されている。一方、脳梗塞の治療の効果が認められた場合には、脳梗塞の再発を予防するための治療が必要である。このため、梗塞領域の割合がＤ０以下であり、変化情報が梗塞領域減少の場合は、治療方針として、抗血小板薬投与が登録されている。また、梗塞領域の割合がＤ０を超え、変化情報が梗塞領域減少の場合は、治療方針として、抗凝固薬投与が登録されている。 The determination unit 25 determines a treatment policy based on the change information acquired by the change information acquisition unit 27. In the second embodiment, a database in which various change information and various treatment policies are registered in association with each other is stored in the storage 13. FIG. 15 is a diagram showing registered contents of a database according to the second embodiment. Here, when the ratio of the infarct region is D0 or less, treatment by thrombolysis is performed, but when the effect of the treatment by thrombolysis is not seen, endovascular treatment is necessary. Therefore, as shown in FIG. 15, in the database DB3, the ratio of the infarct region is D0 or less as the index value for the dominant regions A1 and A2, and the change information indicates that the infarct region increases and the infarct region does not change. In this case, endovascular therapy is registered as a treatment policy. On the other hand, when the effect of treatment for cerebral infarction is recognized, treatment for preventing recurrence of cerebral infarction is necessary. For this reason, when the ratio of the infarct region is equal to or less than D0 and the change information indicates the decrease of the infarct region, antiplatelet drug administration is registered as a treatment policy. When the ratio of the infarct region exceeds D0 and the change information indicates that the infarct region decreases, anticoagulant administration is registered as a treatment policy.
このように、第２の実施形態においては、疾病領域の変化の情報を用いているため、疾病領域の変化に応じた適切な治療方針を決定することができる。 As described above, in the second embodiment, since the information on the change in the diseased area is used, an appropriate treatment policy according to the change in the diseased area can be determined.
一方、脳画像Ｂ０が拡散強調画像である場合、脳における鼻の近傍領域等、空気と接触する領域において、脳実質の領域よりも大きい画素値を有するアーチファクトが発生する場合がある。例えば図１６に示す脳画像Ｂ１０においては鼻の近傍の領域にアーチファクト９０が発生している。また、脳においても梗塞領域９１が存在している。このような脳画像Ｂ１０を用いて疾病領域を抽出すると、梗塞領域９１のみならず、アーチファクト９０の領域も疾病領域として抽出してしまう。このため、疾病領域抽出部２２が疾病領域を抽出する際に、標準脳画像Ｂｓと脳画像Ｂ１０との位置合わせを行い、標準脳画像Ｂｓにおけるアーチファクトが発生しやすい領域に対応する脳画像Ｂ１０の領域を疾病領域の抽出から除外してもよい。また、疾病領域が抽出された後に、抽出された疾病領域が、標準脳画像Ｂｓにおけるアーチファクトが発生しやすい領域に対応する脳画像Ｂ１０の領域に存在する場合には、抽出した支配領域からその疾病領域を除外してもよい。これにより、アーチファクト９０の影響を低減して、精度よく指標値を算出することができる。 On the other hand, when the brain image B0 is a diffusion-weighted image, an artifact having a larger pixel value than a region of the brain parenchyma may occur in a region that comes into contact with air, such as a region near the nose in the brain. For example, in the brain image B10 shown in FIG. 16, an artifact 90 occurs in a region near the nose. Also, an infarct region 91 exists in the brain. When a disease area is extracted using such a brain image B10, not only the infarct area 91 but also the area of the artifact 90 is extracted as a disease area. For this reason, when the disease area extraction unit 22 extracts a disease area, the standard brain image Bs and the brain image B10 are aligned with each other, and the brain image B10 corresponding to the area where the artifact is likely to occur in the standard brain image Bs. Regions may be excluded from diseased region extraction. In addition, after the disease area is extracted, if the extracted disease area exists in the area of the brain image B10 corresponding to the area where the artifact is likely to occur in the standard brain image Bs, the disease area is extracted from the extracted dominant area. Regions may be excluded. As a result, the influence of the artifact 90 can be reduced, and the index value can be calculated accurately.
ところで、脳卒中が疑われる救急患者が病院に搬送された場合、脳の専門医が不在の場合がある。このような状況に対応するために、図１に示す治療方針決定支援システムに対して外部からアクセス可能とし、例えば脳の専門医が所有する端末において、図１１に示すように治療方針を表示可能としてもよい。これにより、病院にいる脳の専門医でない医師は、脳の専門医の判断を仰ぐことができるため、適切な治療を行うことができることとなる。 By the way, when an emergency patient suspected of having a stroke is transported to a hospital, a brain specialist may be absent. In order to cope with such a situation, the treatment policy determination support system shown in FIG. 1 can be externally accessed, and for example, a treatment policy can be displayed on a terminal owned by a brain specialist as shown in FIG. Is also good. Thereby, a doctor who is not a brain specialist in a hospital can refer to the judgment of the brain specialist, and thus can perform appropriate treatment.
なお、上記各実施形態においては、被検体である患者に対してリスクがある治療方針を決定してもよい。この場合、データベースＤＢ１〜ＤＢ３に対して患者に対してリスクがある治療方針を登録しておけばよい。なお、リスクを伴う治療方針を決定した場合、表示制御部２６は、表示された治療方針がリスクを伴うものであることを報知することが好ましい。報知の態様としては、リスクを伴う治療方針であることを示すテキストまたはアイコンを表示すること、ディスプレイ１４に表示される脳画像の背景の色を変えること、または音声により出力すること等が挙げられる。 In each of the above embodiments, a treatment policy at risk for a patient who is a subject may be determined. In this case, a treatment policy that has a risk for the patient may be registered in the databases DB1 to DB3. When a treatment policy involving risk is determined, the display control unit 26 preferably notifies that the displayed treatment policy involves risk. Examples of the notification include displaying a text or an icon indicating that the treatment policy involves a risk, changing the background color of the brain image displayed on the display 14, or outputting by voice. .
また、上記各実施形態においては、疾病領域として梗塞領域を用いているが、出血領域を疾病領域として用いてもよい。ここで、脳における出血領域はＣＴ画像において確認がし易い。一方、梗塞領域はＭＲＩ画像の方がＣＴ画像よりも確認がし易い。このため、疾病領域として出血領域も使用する場合には、脳画像Ｂ０としてＣＴ画像およびＭＲＩ画像の双方を取得するようにし、出血領域はＣＴ画像から抽出し、梗塞領域はＭＲＩ画像から抽出するようにしてもよい。 In the above embodiments, the infarct region is used as the diseased region, but a bleeding region may be used as the diseased region. Here, the bleeding region in the brain can be easily confirmed in the CT image. On the other hand, the infarct region is easier to confirm in the MRI image than in the CT image. Therefore, when a bleeding region is also used as a diseased region, both a CT image and an MRI image are acquired as the brain image B0, a bleeding region is extracted from the CT image, and an infarct region is extracted from the MRI image. It may be.
また、上記各実施形態においては、支配領域特定部２３において、標準脳画像Ｂｓを用いて脳画像Ｂ０における血管の支配領域を特定しているが、標準脳画像Ｂｓを用いることなく、脳画像Ｂ０における支配領域を特定してもよい。例えば、脳における血管の支配領域は、脳の内部において、頭蓋骨を基準とした絶対的な位置がほぼ決まっている。このため、頭蓋骨を基準とした支配領域の絶対的な位置の情報を用いて、脳画像Ｂ０における血管の支配領域を特定してもよい。 In each of the above embodiments, the dominant region specifying unit 23 specifies the dominant region of the blood vessel in the brain image B0 using the standard brain image Bs. However, the brain image B0 is used without using the standard brain image Bs. May be specified. For example, the dominant region of blood vessels in the brain has an almost fixed absolute position with respect to the skull inside the brain. For this reason, the dominant region of the blood vessel in the brain image B0 may be specified using the information on the absolute position of the dominant region based on the skull.
１ 治療方針決定支援装置
２ ３次元画像撮影装置
３ 画像保管サーバ
４ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ ストレージ
１４ ディスプレイ
１５ 入力部
２１ 画像取得部
２２ 疾病領域抽出部
２３ 支配領域特定部
２４ 指標値算出部
２５ 決定部
２６ 表示制御部
２７ 変化情報取得部
４０，８０，８１ 梗塞領域
４１ 前大脳動脈
４２ 中大脳動脈
４３ 後大脳動脈
５１Ｌ，５１Ｒ，６１Ｌ，６１Ｒ 前大脳動脈支配領域
５２Ｌ，５２Ｒ，６２Ｌ，６２Ｒ 中大脳動脈支配領域
５３Ｌ，５３Ｒ，６３Ｌ，６３Ｒ 後大脳動脈支配領域
６０ 領域
７０ 治療方針
９０ アーチファクト
９１ 梗塞領域
Ａ１，Ａ２ 支配領域
Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ１０ 脳画像
Ｂｓ 標準脳画像
ＤＢ１〜ＤＢ３ データベース
Ｓ０，Ｓ１，Ｓｓ１ スライス画像
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Treatment policy decision support device 2 3D image photographing device 3 Image storage server 4 Network 11 CPU
Reference Signs List 12 memory 13 storage 14 display 15 input unit 21 image acquisition unit 22 diseased region extraction unit 23 dominant region identification unit 24 index value calculation unit 25 determination unit 26 display control unit 27 change information acquisition unit 40, 80, 81 infarct region 41 anterior cerebrum Artery 42 Middle Cerebral Artery 43 Posterior Cerebral Artery 51L, 51R, 61L, 61R Anterior Cerebral Artery Controlled Area 52L, 52R, 62L, 62R Middle Cerebral Artery Controlled Area 53L, 53R, 63L, 63R Posterior Cerebral Artery Controlled Area 60 Area 70 Treatment Policy 90 Artifact 91 Infarct region A1, A2 Dominant region B0, B1, B2, B10 Brain image Bs Standard brain image DB1 to DB3 Database S0, S1, Ss1 Slice image
Claims (11)
前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する疾病領域抽出部と、
前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定する支配領域特定部と、
前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値に基づいて治療方針を決定する決定部とを備えた治療方針決定支援装置。 An image acquisition unit that acquires a brain image including the brain of the subject,
A disease area extraction unit that extracts a disease area where a disease exists from the brain image,
A dominant region specifying unit that specifies a dominant region governed by blood vessels in the brain in the brain image,
An index value calculation unit that calculates an index value representing a degree of the disease area in the dominant area,
A treatment policy determination support device comprising: a determination unit that determines a treatment policy based on the index value.
前記第１の脳画像および前記第２の脳画像に基づいて、前記疾病領域の変化の情報を取得する変化情報取得部をさらに備え、
前記決定部は、さらに前記変化の情報にも基づいて、前記治療方針を決定する請求項１から６のいずれか１項に記載の治療方針決定支援装置。 The image acquisition unit acquires a brain image to be a subject of the subject as a first brain image, acquires a brain image whose shooting date is earlier than the first brain image as a second brain image,
A change information acquisition unit configured to acquire information on a change in the disease area based on the first brain image and the second brain image;
The treatment policy determination support device according to any one of claims 1 to 6, wherein the determination unit further determines the treatment policy based on the information on the change.
疾病領域抽出部が、前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出し、
支配領域特定部が、前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定し、
指標値算出部が、前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出し、
決定部が、前記指標値に基づいて治療方針を決定する治療方針決定支援装置の作動方法。 The image acquisition unit acquires a brain image including the brain of the subject,
A disease area extraction unit, which extracts a disease area where a disease exists from the brain image,
A dominant region specifying unit specifies a dominant region governed by blood vessels in the brain in the brain image,
An index value calculation unit calculates an index value indicating a degree of the disease area in the dominant area,
An operation method of a treatment policy determination support device, wherein a determination unit determines a treatment policy based on the index value.
前記脳画像から疾病が存在する疾病領域を抽出する手順と、
前記脳画像において前記脳内の血管が支配する支配領域を特定する手順と、
前記支配領域における前記疾病領域の程度を表す指標値を算出する手順と、
前記指標値に基づいて治療方針を決定する手順とをコンピュータに実行させる治療方針決定支援プログラム。 Acquiring a brain image including the subject's brain;
Extracting a disease area where a disease exists from the brain image,
A procedure for specifying a dominant region governed by blood vessels in the brain in the brain image,
A step of calculating an index value representing the degree of the disease area in the dominant area,
A procedure for determining a treatment policy based on the index value.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022054858A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | 大原薬品工業株式会社 | Stroke diagnosis and therapy assistance system, stroke state information providing device, and stroke state information providing program |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005095340A (en) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Toshiba Corp | Blood flow analysis apparatus and method |
| JP2011092685A (en) * | 2009-09-30 | 2011-05-12 | Fujifilm Corp | Diagnosis support system, diagnostic support program and diagnostic support method |
| JP2013198763A (en) * | 2005-04-15 | 2013-10-03 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| JP2014520142A (en) * | 2011-06-24 | 2014-08-21 | ノノ インコーポレイテッド | Combination therapy for ischemia |
| JP2015164560A (en) * | 2010-09-15 | 2015-09-17 | 株式会社東芝 | Medical image processor and medical image processing method |
| US20160058408A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Korea University Research And Business Foundation | Method for densitometric analysis of computed tomography image |
-
2018
- 2018-06-14 JP JP2018113771A patent/JP7158904B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005095340A (en) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Toshiba Corp | Blood flow analysis apparatus and method |
| JP2013198763A (en) * | 2005-04-15 | 2013-10-03 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| JP2011092685A (en) * | 2009-09-30 | 2011-05-12 | Fujifilm Corp | Diagnosis support system, diagnostic support program and diagnostic support method |
| JP2015164560A (en) * | 2010-09-15 | 2015-09-17 | 株式会社東芝 | Medical image processor and medical image processing method |
| JP2014520142A (en) * | 2011-06-24 | 2014-08-21 | ノノ インコーポレイテッド | Combination therapy for ischemia |
| US20160058408A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Korea University Research And Business Foundation | Method for densitometric analysis of computed tomography image |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022054858A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | 大原薬品工業株式会社 | Stroke diagnosis and therapy assistance system, stroke state information providing device, and stroke state information providing program |
| JP7497444B2 (en) | 2020-09-11 | 2024-06-10 | 大原薬品工業株式会社 | Stroke diagnosis and treatment support system, stroke status information providing device, and stroke status information providing program |
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