JP2023148676A - 医用画像処理装置、ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定すること。【解決手段】 実施形態に係る医用画像処理装置は、対応情報取得部と、Ｘ線画像取得部と、特定部と、位置合わせ部と、推定部とを備える。対応情報取得部は、被検体に関する３次元医用画像データにもとづいて、血管と被検体の部位における当該血管の支配領域の情報とを対応付けた対応情報を取得する。Ｘ線画像取得部は、被検体に対し異なる時相で収集された血管を含む複数のＸ線画像を取得する。特定部は、複数のＸ線画像にもとづいて異なる時相間で血流が変化した血流変化血管を特定する。位置合わせ部は、血流変化血管と３次元医用画像データとを位置合わせする。推定部は、位置合わせ部による位置合わせ結果と対応情報とにもとづいて、血流変化血管に対応する支配領域の情報を推定する。【選択図】 図１
Description
本明細書および図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、Ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラムに関する。
Ｘ線診断装置を用いた検査に、Ｘ線サブトラクション・アンギオグラフィがある。この検査では、被検体の同一部位について造影剤の注入前の画像（マスク画像）および造影剤の注入後の画像（コントラスト画像）がそれぞれ撮影される。そして、これらの画像の差を計算した画像（サブトラクション画像）が生成される。
このサブトラクション画像は、造影剤により造影された血管の像が抽出された画像となる。このため、サブトラクション画像を観察することにより、ユーザは被検体の血流の様子を容易に把握することができる。たとえば、カテーテルを使った血栓回収治療を行う場合、手技前後のサブトラクション画像において血栓の下流にある血管の像が現れたか否かを観察し、抹消への血液灌流が梗塞血管全体のうちどれくらいかを確認することで、血栓回収治療の終了タイミングが判断されていた。
しかしながら、抹消への血液灌流がある程度認められ、血栓回収治療成功とみなされたとしても、予後が良くならない被検体がいる。これは、たとえば脳梗塞の血栓回収治療では、造影画像だけでは、血液の灌流量と灌流された血管が支配（栄養）する脳領域のおおよその場所はわかるものの、当該脳領域が感覚機能や運動機能に関わる領域なのか、あるいは灌流すべき重要な領域なのかといった、灌流された血管が栄養する領域についての予後につながりうる詳細な情報を知ることが難しいためである。
本明細書および図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定することである。ただし、本明細書および図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
実施形態に係る医用画像処理装置は、対応情報取得部と、Ｘ線画像取得部と、特定部と、位置合わせ部と、推定部とを備える。対応情報取得部は、被検体に関する３次元医用画像データにもとづいて、血管と被検体の部位における当該血管の支配領域の情報とを対応付けた対応情報を取得する。Ｘ線画像取得部は、被検体に対し異なる時相で収集された血管を含む複数のＸ線画像を取得する。特定部は、複数のＸ線画像にもとづいて異なる時相間で血流が変化した血流変化血管を特定する。位置合わせ部は、血流変化血管と３次元医用画像データとを位置合わせする。推定部は、位置合わせ部による位置合わせ結果と対応情報とにもとづいて、血流変化血管に対応する支配領域の情報を推定する。
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、Ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。
図１は、一実施形態に係るＸ線診断装置１００と医用画像処理装置２００を含む医用画像処理システムの一構成例を示すブロック図である。Ｘ線診断装置１００としては、Ｘ線アンギオ装置などを用いることができる。本実施形態では、Ｘ線診断装置１００としてＣアーム１５を有するＸ線アンギオ装置を用いる場合の一例を示した（図１参照）。なお、Ｘ線診断装置１００としてのＸ線アンギオ装置は、Ｃアームを有するシングルプレーンのＸ線アンギオ装置には限定されず、ＣアームとΩアームとを備えるバイプレーンタイプのＸ線アンギオ装置であってもよい。
Ｘ線診断装置１００は、高電圧発生器１１と、Ｘ線管１２と、コリメータ１３と、天板１４と、Ｃアーム１５と、Ｘ線検出器１６と、Ｃアーム回転・移動機構１７と、天板移動機構１８と、Ｃアーム・天板機構制御回路１９と、絞り制御回路２０と、処理回路２１と、入力インターフェース２２と、ディスプレイ２３とを有する。また、Ｘ線診断装置１００は、画像データ生成回路２４と、記憶回路２５と、画像処理回路２６と、通信インターフェース２７とを有する。
また、Ｘ線診断装置１００は、インジェクター３０と接続される。Ｘ線診断装置１００は、図１に示すように、各回路が相互に接続され、各回路間で種々の電気信号を送受信したり、インジェクター３０と電気信号を送受信したりする。
インジェクター３０は、被検体に挿入されたカテーテルから造影剤を注入するための装置である。インジェクター３０からの造影剤注入は、処理回路２１を介して受信した注入指示に従って実行される。具体的には、インジェクター３０は、処理回路２１から受信する造影剤の注入開始指示、注入停止指示、注入速度などを含む造影剤注入条件に従って造影剤注入を実行する。なお、インジェクター３０は、ユーザ（術者を含む）がインジェクター３０に直接入力した注入指示に従って注入開始、注入停止を実行してもよい。
図１に示すＸ線診断装置１００の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２５へ記憶されている。Ｃアーム・天板機構制御回路１９、絞り制御回路２０、処理回路２１、画像データ生成回路２４、および画像処理回路２６は、記憶回路２５からプログラムを読み出して実行することにより各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。プログラムを読み出した各回路は、読み出したプログラムに対応する機能を有する。
高電圧発生器１１は、処理回路２１に制御されて、高電圧を発生してＸ線管１２に供給する。Ｘ線管１２は高電圧発生器１１から供給される高電圧によりＸ線を発生する。
コリメータ１３は、絞り制御回路２０に制御されて、Ｘ線管１２が発生したＸ線を、被検体の関心領域に対して選択的に照射されるように絞り込む。たとえば、コリメータ１３は、スライド可能な４枚の絞り羽根を有する。コリメータ１３は、絞り制御回路２０に制御されて、これらの絞り羽根をスライドさせることでＸ線管１２が発生したＸ線を絞り込んで被検体に照射させる。天板１４は、図示しない寝台の上に配置され、被検体を載置する。
Ｘ線検出器１６は、被検体を透過したＸ線を検出する。たとえば、Ｘ線検出器１６は、マトリックス状に配列された検出素子を有する。各検出素子は、被検体を透過したＸ線を電気信号に変換して画像データ生成回路２４に送信する。
Ｃアーム１５は、Ｘ線管１２、コリメータ１３、およびＸ線検出器１６を保持する。Ｘ線管１２およびコリメータ１３と、Ｘ線検出器１６とは、Ｃアーム１５により被検体を挟んで対向するように配置される。
Ｃアーム回転・移動機構１７は、Ｃアーム１５を回転および移動させるための機構である。天板移動機構１８は、天板１４を移動させるための機構である。Ｃアーム・天板機構制御回路１９は、処理回路２１に制御されて、Ｃアーム回転・移動機構１７および天板移動機構１８を制御することでＣアーム１５の回転や移動、天板１４の移動を調整する。絞り制御回路２０は、処理回路２１に制御されて、コリメータ１３の絞り羽根の開度を調整することで、被検体に対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。
画像データ生成回路２４は、Ｘ線検出器１６によってＸ線から変換された電気信号を用いて画像データを生成し、生成した画像データを記憶回路２５に格納する。たとえば、画像データ生成回路２４は、Ｘ線検出器１６から受信した電気信号に対して、電流・電圧変換やＡ（Analog）／Ｄ（Digital）変換、パラレル・シリアル変換を行い、画像データを生成する。
たとえば、画像データ生成回路２４は、造影剤の注入前の画像データ（マスク画像）および造影剤の注入後の画像データ（コントラスト画像）を生成し、記憶回路２５に格納する。
記憶回路２５は、画像データ生成回路２４が生成した画像データを記憶する。たとえば、記憶回路２５は、造影剤が投与される前後の被検体の画像データを記憶する。記憶回路２５はこれらをサブトラクトして得たＤＳＡ（Digital Subtraction Angiography）画像を記憶してもよい。
画像処理回路２６は、記憶回路２５が記憶する画像データに対して各種画像処理を行う。たとえば、画像処理回路２６は、記憶回路２５が記憶するマスク画像とコントラスト画像をサブトラクトすることでＤＳＡ画像を生成してもよい。
このサブトラクトは、コントラスト画像およびマスク画像のＸ線強度の自然対数を計算した後で実行される。あるいは、減算はまた、マスク画像からコントラスト画像を除算し、次いで、その演算結果の自然対数を計算することによっても実行可能である。サブトラクション画像は、骨などの構造物を含む背景を除去することによって血管系構造をより見やすくする。
なお、画像処理回路２６は、造影剤投与直前の少なくとも１フレームをマスク画像として用いることで、体動による位置合わせ（レジストレーション）のミスを最小限に抑えることが可能である。また、画像処理回路２６は、移動平均（平滑化）フィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタなどの画像処理フィルタによるノイズ低減処理を実行することも可能である。すなわち、画像処理回路２６は、造影剤を用いて経時的に撮影された複数のＸ線画像群それぞれに対して、位置ずれ補正およびノイズ除去を含む処理をサブトラクションの前処理としてまたは後処理として実行することができる。
入力インターフェース２２は、所定の領域（たとえば、差分画像内で補正処理の対象領域）などの設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等によって実現される。入力インターフェース２２は、処理回路２１に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路２１へと出力する。
ディスプレイ２３は、ユーザの指示を受付けるための画像や、画像処理回路２６によって生成された差分画像などを表示する。
通信インターフェース２７は、処理回路２１に接続され、ネットワークを介して接続された医用画像処理装置２００等の他の装置との間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。たとえば、通信インターフェース２７は、ネットワークカードやネットワークアダプタ等によって実現される。たとえば、通信インターフェース２７は、記憶回路２５に記憶されているＸ線画像を医用画像処理装置２００に送信する。
処理回路２１は、Ｘ線診断装置１００全体の動作を制御するプロセッサである。たとえば、処理回路２１は、装置全体を制御するための制御機能に対応するプログラムを記憶回路２５から読み出して実行することにより、種々の処理を実行する。たとえば、処理回路２１は、入力インターフェース２２を介したユーザの指示に従って高電圧発生器１１を制御し、Ｘ線管１２に供給する電圧を調整することで、被検体に対して照射されるＸ線量やＯＮ／ＯＦＦを制御する。
また、処理回路２１は、ユーザの指示に従って、画像データ生成回路２４による画像データ生成処理や、画像処理回路２６による画像処理や解析処理などを制御する。また、処理回路２１は、ユーザの指示を受付けるための画像や記憶回路２５が記憶する画像などを、ディスプレイ２３に表示するように制御する。また、処理回路２１は、インジェクター３０に対して造影剤の注入開始および終了の信号を送信することで造影剤の注入タイミングを制御する。
一方、医用画像処理装置２００は、入力インターフェース２０１と、ディスプレイ２０２と、記憶回路２０３と、通信インターフェース２０４と、処理回路２０５とを有する。
通信インターフェース２０４は、処理回路２０５に接続され、ネットワークを介して接続された各種の医用画像診断装置等の他の装置との間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。たとえば、通信インターフェース２０４は、ネットワークカードやネットワークアダプタ等によって実現される。たとえば、通信インターフェース２０４は、Ｘ線診断装置１００からＸ線画像を受信して処理回路２０５に与える。
記憶回路２０３は、処理回路２０５に接続され、各種データを記憶する。たとえば、記憶回路２０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。記憶回路２０３は、Ｘ線診断装置１００から受信したマスク画像、コントラスト画像、差分画像などのＸ線画像を記憶する。
入力インターフェース２０１は、処理回路２０５に接続され、ユーザから受付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２０５に出力する。たとえば、入力インターフェース２０１は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
ディスプレイ２０２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成され、処理回路２０５の制御に従ってＸ線画像などの各種画像を表示する。
処理回路２０５は、医用画像処理装置２００が有する各構成要素を制御する機能を実現するプロセッサである。処理回路２０５は、通信インターフェース２０４から出力されるＸ線画像を記憶回路２０３に記憶させる。また、処理回路２０５は、記憶回路２０３からＸ線画像データを読み出し、ディスプレイ２０２に表示する。
また、処理回路２０５は、記憶回路２０３に記憶された医用画像処理プログラムを読み出して実行することにより、手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定するための処理を実行する。
具体的には、図１に示すように、処理回路２０５のプロセッサは、取得機能２０５ａ、解析機能２０５ｂ、特定機能２０５ｃ、位置合わせ機能２０５ｄ、支配領域推定機能２０５ｅ、および重畳画像生成機能２０５ｆを実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路２５に記憶されている。
取得機能２０５ａは、被検体に関する３次元医用画像データを他の医用画像処理装置から取得するとともに、３次元医用画像データにもとづいて、血管と、被検体の部位における当該血管の支配領域（栄養領域）の情報と、を対応付けた対応情報を取得する。
３次元医用画像データとしては、たとえばＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置により生成されたＣＴボリュームデータや磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）により生成されたＭＲボリュームデータなどを用いることができる。また、対応情報は、Ｘ線ＣＴ装置から取得してもよいし、ＭＲＩ装置から取得してもよい。取得機能２０５ａは、対応情報取得部の一例である。
また、取得機能２０５ａは、被検体に対し異なる時相で収集された、血管を含む複数のＸ線画像を取得する。取得機能２０５ａは、Ｘ線画像取得部の一例である。
ここで、Ｘ線画像は、Ｘ線診断装置１００のＸ線管１２、コリメータ１３、Ｘ線検出器１６などのＸ線撮像に係る構成（撮像装置）により取得される。Ｘ線画像の撮影時のＣアーム１５の位置および角度と天板１４の位置を含む幾何学的パラメータの情報は、記憶回路２０３に記憶されてもよい。
また、ここで、異なる時相は、たとえば脳梗塞の血栓回収治療では、血管の血栓を回収する手技の前の時相と後の時相とするとよい。また、経皮的冠動脈インターベンション（ＰＣＩ：Percutaneous Coronary Intervention）では、異なる時相は、虚血をもたらしている冠動脈を拡張する手技の前の時相と後の時相とするとよい。また、肝動脈化学塞栓療法（ＴＡＣＥ：Transcatheter Arterial Chemo Embolization）では、異なる時相は、肝細胞がんを栄養する血管を塞栓する手技の前の時相と後の時相とするとよい。
以下、脳梗塞の血栓回収治療において、手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定する場合の例について説明する。
図２は、脳のＸ線ＣＴ画像におけるＡＳＰＥＣＴＳスコアの算出において区分される領域（以下、分類領域という）５０の一例を示す説明図である。
被検体の部位が脳である場合は、取得機能２０５ａは、脳の機能ごとに分類された領域と各領域を栄養する血管とを対応付けた対応情報を取得する。脳の機能ごとに分類された領域としては、ＡＳＰＥＣＴＳスコアの算出において用いられる分類領域５０（図２参照）や、ブロードマンの脳地図における領域を用いることができる。図２に示す例では、対応情報は、血管と、ＡＳＰＥＣＴスコアの算出において用いられる分類領域５０の情報とを対応付けた情報である。
血栓がないときは分類領域５０のすべてが栄養されている領域（以下、正常領域という）５１（図２の破線参照）であるが、血栓によって血流が悪化すると、分類領域５０のうち血栓の下流の血管に対応する分類領域５０は栄養されない領域（以下、塞栓領域という）５２となる。
また、解析機能２０５ｂは、被検体に関する３次元医用画像データを解析して病変位置、領域情報を取得する。図２には、解析機能２０５ｂが取得した梗塞巣領域６０（図２の一点鎖線参照）の一例を示した。
図３（ａ）は血栓回収手技の前の血管を含むＸ線画像４２ａの一例を示す説明図であり、（ｂ）は血栓回収手技の後の血管を含むＸ線画像４２ｂの一例を示す説明図である。
Ｘ線診断装置１００は、血栓回収前後に、血管を含む複数方向からのＸ線画像を取得する。シングルプレーンタイプでは、たとえば被検体の正面と側面の２方向のそれぞれからＸ線撮像を行うことで複数方向からのＸ線画像を取得できる。バイプレーンタイプであれば、たとえば被検体の正面と側面の２方向のＸ線撮像を同時に行うことができる。
血管を含む複数方向からのＸ線画像は、ＤＳＡ（Digital Subtraction Angiography）画像でもよいし、マスク画像を使用せずに生成したＤＳＡ画像相当のＸ線画像でもよいし、透視造影画像でもよい。Ｘ線画像がＤＳＡ画像である場合は、手技前後のＸ線画像４２ａ、４２ｂのそれぞれは骨などの構造物が除去されて造影血管が抽出された画像である（図３（ａ）、（ｂ）参照）。Ｘ線画像がＤＳＡ画像相当のＸ線画像である場合には、手技前後のＸ線画像４２ａ、４２ｂのそれぞれは骨などの構造物がＤＳＡ画像と同様に除去され、造影血管が抽出された画像である。なお、マスク画像を使用せずに生成したＤＳＡ画像相当のＸ線画像は、コントラスト画像の入力に対してＤＳＡ画像相当の画像を出力するように学習された学習済みモデルにもとづいて、コントラスト画像から生成されたＸ線画像である。Ｘ線画像が透視造影画像である場合は、手技前後のＸ線画像４２ａ、４２ｂのそれぞれは構造物などの背景とともに造影血管が描出された画像である。
血管を含む複数方向からのＸ線画像は、２次元画像でもよいし、回転収集用に多数撮像したＸ線画像にもとづいて再構成したボリュームデータにもとづいて生成される３次元画像でもよい。血管を含む複数方向からのＸ線画像は、３次元医用画像データとの位置合わせに用いられる。たとえば、血管を含む複数方向からのＸ線画像が２方向からの２枚の２次元画像である場合は、位置合わせ機能２０５ｄは、２枚の２次元画像を用いたステレオ幾何モデルにもとづいてＸ線画像と３次元医用画像データとを位置合わせしてもよい。
図３（ａ）、（ｂ）に示すように、血栓によって塞栓されていた血管は、血栓回収手技によって灌流される。また、図４（ａ）は血流変化血管画像４３とＸ線ＣＴ画像４１の位置合わせを概念的に示す説明図であり、（ｂ）は血流変化血管に対応する支配領域を示す強調画像８１をＸ線ＣＴ画像４１に重畳した重畳画像８０の一例を示す説明図である。
特定機能２０５ｃは、複数のＸ線画像にもとづいて、異なる時相間で血流が変化した血流変化血管７０を特定する。特定機能２０５ｃは、特定部の一例である。特定機能２０５ｃの機能は、画像処理回路２６によって実現されてもよい。
具体的には、特定機能２０５ｃは、手技の前後のＸ線画像をサブトラクトすることにより、血流変化血管７０の画像（以下、血流変化血管画像という）４３を取得する。手技の前後の撮像でＸ線管焦点とＸ線検出器の距離（ＳＩＤ：Source Image receptor Distance）やＦＯＶ（Field of View）が変化した場合は、特定機能２０５ｃは、手技の前後のＸ線画像４２ａ、４２ｂの拡大率の違いを考慮して互いの画像をサブトラクトするとよい。また、特定機能２０５ｃは、手技の前後で被検体の体動があった場合は、画像処理を用いて体動などによる位置ずれ量を計算し、ピクセルシフトした状態でサブトラクトすることで、ずれによるミスレジストレーションを低減するとよい。
位置合わせ機能２０５ｄは、血流変化血管７０と３次元医用画像データとを位置合わせする。位置合わせ機能２０５ｄは、位置合わせ部の一例である。
位置合わせ機能２０５ｄは、血管をランドマークとして血流変化血管画像４３とＸ線ＣＴ画像４１を位置合わせするとよい。この場合、たとえば、血栓回収前の複数方向から撮像した造影血管画像と、術前にあらかじめ取得された造影ＣＴ血管画像とを、血管をランドマークとして位置合わせする。
また、位置合わせ機能２０５ｄは、血栓位置情報にもとづいて、術中の透視画像と術前にあらかじめ取得された造影ＣＴ血管画像を位置合わせすることで血流変化血管７０と３次元医用画像データとを位置合わせしてもよい。
ここで、血栓位置情報は、たとえばステントに付されたマーカの位置から推定することができる。ユーザは術中に、血栓回収用デバイスで血栓を貫通したあと、ステントの網目を血栓に絡ませる。このとき、術者は透視画像上でマーカの位置をみながらステントを拡張してからＤＳＡ撮像を行う。このため、マーカの位置から血栓の位置を推定することができる。
なお、ステントが生分解性や生体吸収性に優れたポリマーなどのＸ線透過性の材料で構成される場合は、ステントは金属などのＸ線不透過性の材料により構成されたマーカを有するものが用いられる。マーカは、ステントの両端に設けられてもよいし、ステントの本体中に粉末として分散されてもよい。
血栓位置情報をステントに付されたマーカの位置から推定する場合は、位置合わせ機能２０５ｄは、デバイスに付されたマーカの位置から推定された血栓位置にもとづいて、術中の透視画像と術前にあらかじめ取得された造影ＣＴ血管画像を位置合わせすることで血流変化血管７０と３次元医用画像データとを位置合わせするとよい。
そこで、透視画像に含まれるマーカをトラッキングし、ＤＳＡ撮像に切り替わる最後の透視画像上でのマーカの位置を記憶してからＤＳＡ撮像を行うことで、記憶したマーカの位置にもとづいて、Ｘ線画像における血栓の位置を同定できる。また、Ｘ線ＣＴ装置が有する梗塞部位を判定するアプリケーションによれば、３次元ＣＴ画像データにおける血栓の上流側手前の位置がわかる。したがって、手技前の時相に対応するＸ線画像とＸ線ＣＴ画像のそれぞれに含まれる梗塞位置にもとづいて当該Ｘ線画像とＸ線ＣＴ画像を位置合わせすることにより、血流変化血管７０とＸ線ＣＴ画像とを位置合わせすることができる。また、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置が梗塞部位を判定するアプリケーションを有する場合は、当該アプリケーションを用いて同様に取得した梗塞位置の情報を利用して血流変化血管７０の位置合わせを行ってもよい。
また、位置合わせ機能２０５ｄは、骨などの構造物にもとづいて、Ｘ線透視画像とＸ線ＣＴ画像とを位置合わせすることで血流変化血管７０と３次元医用画像データとを位置合わせしてもよい。
支配領域推定機能２０５ｅは、位置合わせ機能２０５ｄによる位置合わせ結果（図４（ａ）参照）と、対応情報（血管と、被検体の部位における当該血管の支配領域の情報と、を対応付けた情報）とにもとづいて、血流変化血管７０に対応する支配領域（塞栓領域５２）の情報を推定する（図４（ｂ）左参照）。支配領域の情報は、たとえば支配領域に対応するＡＳＰＥＣＴスコアや支配領域が司る感覚機能や運動機能の情報などを含む。支配領域推定機能２０５ｅは、推定部の一例である。
重畳画像生成機能２０５ｆは、支配領域推定機能２０５ｅにより推定された血流変化血管７０に対応する塞栓領域５２を示す強調画像８１を、手技の前に取得された医用画像に重畳した重畳画像８０を生成し、ディスプレイ２３などの表示装置に表示する（図４（ｂ）右参照）。ここで、手技の前に取得された医用画像としては、たとえば３次元ＣＴボリュームデータにもとづくＸ線ＣＴ画像のほか、ＳＰＥＣＴ画像やＳＰＥＣＴとＸ線ＣＴの融合画像、アンギオ画像などを用いることができる。重畳画像生成機能２０５ｆは、生成部の一例である。
なお、図４（ｂ）には１枚の断層像に強調画像８１を重畳する場合の例を示したが、分類領域５０は体積を有することから、強調画像８１は、血流変化血管７０に対応する塞栓領域５２が属するすべてのスライスやボクセルの対応領域に対して生成されてもよい。
重畳画像生成機能２０５ｆは、血流が変化した部分が塞栓領域５２内にひとつでもあれば、その領域全体を単色で着色するように強調画像８１を生成してもよいし、単位領域あたりの血流変化量、すなわち単位面積あたりの血流変化した部分の数や面積の大小に応じて対応する塞栓領域５２全体の色の濃さが変わるように強調画像８１を生成してもよい（図４（ｂ）参照）。
また、血栓回収によって血流変化が増加した部分と増加しなかった部分とで色の種類が異なるように強調画像８１を生成してもよい
図５は、血栓回収手技が繰り返された場合における重畳画像８０の変化の一例を示す説明図である。
血栓は、一度の手技では十分には回収しきれない場合がある（図５の左と中央参照）。この場合、術者は２度目の手技を行い（図５の中央と右参照）、ＤＳＡ画像で血流の改善を確認することになると考えられる。したがって、血栓回収手技およびＤＳＡ撮像が行われるごとに、血流変化血管７０を特定し、強調画像８１を更新して重畳画像８０に反映してもよい。この場合、取得機能２０５ａは、手技が繰り返されると、それぞれの手技の前後の時相の複数のＸ線画像を取得する。また、特定機能２０５ｃは、それぞれの手技ごとに、手技の前後の時相間で血流が変化した血流変化血管７０を特定する。また、位置合わせ機能２０５ｄは、それぞれの手技ごとに、血流変化血管７０と３次元医用画像データとを位置合わせする。そして、図５に示すように、重畳画像生成機能２０５ｆは、それぞれの手技ごとに、たとえば単位領域あたりの血流変化した部分の数や面積の大小に応じて対応する塞栓領域５２全体の色の濃さや色が変わるように強調画像８１を生成する。
図６は、ユーザが注目する注目支配領域の血流が改善したことを示す強調画像８１の一例を示す説明図である。図６には、注目支配領域が一次運動野である場合の例を示した。
術者を含むユーザが重要な領域として注目していた領域（一次運動野など）やユーザが注目すべき重要な領域がある場合は、重畳画像生成機能２０５ｆは、当該注目支配領域の血流が改善したか否かを直感的に把握可能な強調画像８１を生成してもよい（図６参照）。この場合、重畳画像生成機能２０５ｆは、対応情報に含まれる支配領域のうちのユーザが注目する注目支配領域が、血流変化血管７０に対応する支配領域に含まれていると、少なくとも注目支配領域を強調して示す強調画像８１を生成して重畳画像８０を生成する。また、アンギオ治療中に限らず、アンギオ治療が開始される前かつ、術前のＸ線ＣＴ撮像後から、Ｘ線ＣＴ画像４１における注目支配領域の位置をユーザが容易に把握できるように当該領域を目立たせるような強調画像８１が用いられてもよい。
また、重畳画像生成機能２０５ｆは、図２等に示したＡＳＰＥＣＴＳスコアの算出において用いられる分類領域５０などの脳の機能ごとに分類した領域ごとに強調画像８１を生成する以外にも、梗塞巣領域６０の位置の把握を支援するように梗塞巣領域６０を強調する強調画像８１を生成してもよい。
図７は、Ｘ線画像に対して強調画像８１ｘを重畳した重畳画像８０ｘの一例を示す説明図である。
血流が改善した支配領域を強調して表示するための強調画像８１ｘは、Ｘ線画像に重畳されてもよい。この場合、術前に収集されたＸ線ＣＴ画像４１から得られた所定の血管に対応する支配領域５１、５２の解剖学的位置に対応するアンギオ画像上の領域５１ｘ、５２ｘの位置と、手技後に取得されたＸ線画像における血管の解剖学的位置と重複した場合に、領域５１ｘ、５２ｘが治療された可能性が高いと判断し、重畳画像生成機能２０５ｆは、同領域５１ｘ、５２ｘを強調する強調画像８１ｘを生成してＸ線画像に重畳した重畳画像８０ｘを生成するとよい（図７参照）。このとき、強調画像８１ｘの重畳対象となるＸ線画像は、手技前のＸ線画像４２ａであってもよいし、術中のＸ線画像や血栓回収後のＸ線画像４２ｂ、あるいは血流変化血管画像４３であってもよい。
また、術者を含むユーザが重要な領域として注目していた領域（一次運動野など）やユーザが注目すべき重要な領域がある場合は、重畳画像生成機能２０５ｆは、当該注目支配領域の血流が改善したか否かを直感的に把握可能な強調画像８１ｘを生成してＸ線画像に重畳して重畳画像８０ｘを生成してもよい。
図８（ａ）は重畳画像８０の第１変形例を示す説明図であり、（ｂ）は第２変形例を示す説明図であり（ｃ）は第３変形例を示す説明図である。
重畳画像生成機能２０５ｆは、血流が変化した領域を着色するだけでなく、どの脳の領域かを示す文字列などの情報を強調画像８１として重畳画像８０を生成してもよい（図８（ａ）、（ｂ）参照）。また、血栓回収手技の後、術者は血液が抹消に灌流しているか否かを、２Ｄ－ＤＳＡにもとづいてＴＩＣＩ（Thrombolysis In Cerebral Infarction）グレードなどを判断基準として判断することがある。そこで、重畳画像生成機能２０５ｆは、ＴＩＣＩの推定グレードを重畳画像８０に含めてもよい。
また、一次運動野は、一つの支配領域として扱ってもよいし（図８（ｂ）参照）、一次運動野内の体部位局在ごとに強調画像８１を生成してもよい。一次運動野内の場所によって、下肢や体幹、上肢、顔面などの異なる機能を支配することが知られている。そこで、どの体部位局在の血流が灌流されたかを可視化するよう、血流が変化した部分と体部位局在の情報を含むように重畳画像８０を生成してもよい（図８（ｃ）参照）。
上記説明では、脳梗塞の血栓回収治療において、手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定する場合の例を示したが、Ｘ線診断装置１００および医用画像処理装置２００は他の血流改善治療に用いられてもよい。たとえば、経皮的冠動脈インターベンション（ＰＣＩ）では、ＳＰＥＣＴ画像にもとづいて把握済みの虚血領域と、当該虚血領域を栄養する血管との対応情報を取得し、血栓回収手技による血流変化血管が虚血領域を栄養するか否かを示す重畳画像８０を生成してもよい。また、肝動脈化学塞栓療法（ＴＡＣＥ）では、肝細胞がんを栄養する血管を塞栓する手技による血流変化血管が、肝臓のどの領域の栄養を中止したかを示す重畳画像８０を生成してもよい。
また、重畳画像８０は、ＶＲゴーグルやタブレットなどの携帯型表示装置に表示されてもよい。
本実施形態に係るＸ線診断装置１００、医用画像処理装置２００によれば、ユーザは、手技により血流が変化した血管の支配領域の情報を容易に取得することができる。このため、本実施形態に係るＸ線診断装置１００、医用画像処理装置２００によれば、たとえば脳梗塞の血栓回収手技では、手技により血流が変化した血管によって栄養が再開された支配領域がどのような感覚機能や運動機能をつかさどっているか、その支配領域が栄養されず損傷するとどのような障害が起こるか、どの支配領域につながる血管を再灌流すれば予後がよくなりそうか、を容易に把握することができる。このため、予後の予測を精度良く行うことができるとともに、治療のエンドポイントを的確に決定することができる。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、手技により血流が変化した血管の支配領域についての予後につながりうる情報を推定することができる。
なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサがたとえばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。また、プロセッサがたとえばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存するかわりに、当該プログラムに相当する機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行するハードウェア処理により各種機能を実現する。あるいはまた、プロセッサは、ソフトウェア処理とハードウェア処理とを組み合わせて各種機能を実現することもできる。
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶回路は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶回路が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
４１ Ｘ線ＣＴ画像
４２ａ、４２ｂ Ｘ線画像
５０ 領域
５０ 分類領域
５１ 正常領域
５２ 塞栓領域
６０ 梗塞巣領域
７０ 血流変化血管
８０ 重畳画像
８１ 強調画像
１００ Ｘ線診断装置
２００ 医用画像処理装置
２０５ａ 取得機能
２０５ｂ 解析機能
２０５ｃ 特定機能
２０５ｄ 位置合わせ機能
２０５ｅ 支配領域推定機能
２０５ｆ 重畳画像生成機能
４２ａ、４２ｂ Ｘ線画像
５０ 領域
５０ 分類領域
５１ 正常領域
５２ 塞栓領域
６０ 梗塞巣領域
７０ 血流変化血管
８０ 重畳画像
８１ 強調画像
１００ Ｘ線診断装置
２００ 医用画像処理装置
２０５ａ 取得機能
２０５ｂ 解析機能
２０５ｃ 特定機能
２０５ｄ 位置合わせ機能
２０５ｅ 支配領域推定機能
２０５ｆ 重畳画像生成機能
Claims (16)
- 被検体に関する３次元医用画像データにもとづいて、血管と前記被検体の部位における当該血管の支配領域の情報とを対応付けた対応情報を取得する対応情報取得部と、
前記被検体に対し異なる時相で収集された血管を含む複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、
前記複数のＸ線画像にもとづいて前記異なる時相間で血流が変化した血流変化血管を特定する特定部と、
前記血流変化血管と前記３次元医用画像データとを位置合わせする位置合わせ部と、
前記位置合わせ部による位置合わせ結果と前記対応情報とにもとづいて、前記血流変化血管に対応する支配領域の情報を推定する推定部と、
を備えた医用画像処理装置。 - 前記異なる時相は、血管の血栓を回収する手技の前の時相と後の時相、または血管を塞栓する手技の前の時相と後の時相である、
請求項１記載の医用画像処理装置。 - 前記推定部により推定された前記血流変化血管に対応する支配領域を強調して示す強調画像を生成し、前記手技の前に取得された前記３次元医用画像データにもとづく医用画像に重畳した重畳画像を生成する生成部、
をさらに備えた請求項２記載の医用画像処理装置。 - 前記推定部により推定された前記血流変化血管に対応する支配領域を強調して示す強調画像を生成し、前記手技の前に取得されたＸ線画像に重畳した重畳画像を生成する生成部、
をさらに備えた請求項２記載の医用画像処理装置。 - 前記生成部は、
前記血流変化血管に対応する支配領域の解剖学的位置と、前記手技の後に取得されたＸ線画像における血管の解剖学的位置とが重複すると、前記血流変化血管に対応する支配領域を強調して示す前記強調画像を生成して前記重畳画像を生成する、
請求項４記載の医用画像処理装置。 - 前記生成部は、
前記対応情報に含まれる支配領域のうちのユーザが注目する注目支配領域が、前記血流変化血管に対応する支配領域に含まれていると、少なくとも前記注目支配領域を強調して示す強調画像を生成して前記重畳画像を生成する、
請求項３ないし５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記生成部は、
前記血流変化血管に対応する支配領域における前記異なる時相間の血流の変化量に応じて異なる前記強調画像を生成する、
請求項３ないし６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記被検体の部位は脳であり、
前記対応情報において血管と対応付けられる支配領域のそれぞれは、脳の機能ごとに分類された領域であり、
前記血流変化血管に対応する支配領域は、前記手技により血栓が回収されることによって灌流された血管により栄養される領域である、
請求項３ないし７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記脳の機能ごとに分類された領域は、ＡＳＰＥＣＴＳスコアの算出において区分される領域またはブロードマンの脳地図における領域である、
請求項８記載の医用画像処理装置。 - 前記Ｘ線画像取得部は、
手技が繰り返されると、それぞれの手技の前後の時相の複数のＸ線画像を取得し、
前記特定部は、
それぞれの手技ごとに、手技の前後の時相間で血流が変化した血流変化血管を特定し、
前記位置合わせ部は、
それぞれの手技ごとに、前記血流変化血管と前記３次元医用画像データとを位置合わせする、
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記異なる時相のそれぞれの時相のＸ線画像は、複数方向から取得された血管を含むＸ線画像である、
請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 血管を含む前記Ｘ線画像は、ボリュームデータにもとづいて生成される３次元画像である、
請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記位置合わせ部は、
前記異なる時相のうちの前の時相に対応するＸ線画像と前記３次元医用画像データのそれぞれに描出される前記被検体の構造物にもとづいて当該Ｘ線画像と前記３次元医用画像データとを位置合わせすることにより、前記血流変化血管と前記３次元医用画像データとを位置合わせする、
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 前記位置合わせ部は、
前記異なる時相のうちの前の時相に対応するＸ線画像と前記３次元医用画像データのそれぞれに含まれる梗塞位置にもとづいて当該Ｘ線画像と前記３次元医用画像データとを位置合わせすることにより、前記血流変化血管と前記３次元医用画像データとを位置合わせする、
請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 - 被検体に関する３次元医用画像データにもとづいて、血管と前記被検体の部位における当該血管の支配領域とを対応付けた対応情報を取得する対応情報取得部と、
前記被検体をＸ線撮像することにより血管を含むＸ線画像を収集する撮像装置と、
前記被検体に対し異なる時相で前記撮像装置が収集した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、
前記複数のＸ線画像にもとづいて前記異なる時相間で血流が変化した血流変化血管を特定する特定部と、
前記複数のＸ線画像と前記３次元医用画像データとを位置合わせする位置合わせ部と、
前記位置合わせ部による位置合わせ結果と前記対応情報とにもとづいて、前記血流変化血管に対応する支配領域の情報を推定する推定部と、
を備えたＸ線診断装置。 - コンピュータに、
被検体に関する３次元医用画像データにもとづいて、血管と前記被検体の部位における当該血管の支配領域とを対応付けた対応情報を取得するステップと、
前記被検体に対し異なる時相で収集された血管を含む複数のＸ線画像を取得するステップと、
前記複数のＸ線画像にもとづいて前記異なる時相間で血流が変化した血流変化血管を特定するステップと、
前記血流変化血管と前記３次元医用画像データとを位置合わせするステップと、
前記位置合わせの結果と前記対応情報とにもとづいて、前記血流変化血管に対応する支配領域の情報を推定するステップと、
を実行させるための医用画像処理プログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022056824A JP2023148676A (ja) | 2022-03-30 | 2022-03-30 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラム |
| US18/189,473 US20230309941A1 (en) | 2022-03-30 | 2023-03-24 | Medical image processing apparatus, x-ray diagnostic apparatus, and storage medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022056824A JP2023148676A (ja) | 2022-03-30 | 2022-03-30 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023148676A true JP2023148676A (ja) | 2023-10-13 |
Family
ID=88195795
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022056824A Pending JP2023148676A (ja) | 2022-03-30 | 2022-03-30 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置、および医用画像処理プログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230309941A1 (ja) |
| JP (1) | JP2023148676A (ja) |
-
2022
- 2022-03-30 JP JP2022056824A patent/JP2023148676A/ja active Pending
-
2023
- 2023-03-24 US US18/189,473 patent/US20230309941A1/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20230309941A1 (en) | 2023-10-05 |
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