JP5780748B2 - 医用画像処理装置 - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。
くも膜下出血の発症後、４日後から２週間後に起こる脳血管攣縮という症状がある。これは脳内の血管が細くなる症状であり、くも膜下出血のほぼ全例に起こるとされている。脳血管攣縮が起こり脳内の血管が細くなると、脳梗塞を併発しやすい。よって、脳血管の攣縮箇所を、早期かつ確実に確定する必要がある。
脳血管攣縮の有無の判定の診断方法として、経頭蓋的なドプラー検査が行われる。この検査で中大動脈水平部の平均血流速度が通常より早くなっていれば、血管攣縮が発生していると疑われる。次に、造影剤やＭＲ(磁気共鳴)を用いた検査により、血管攣縮が発生しているか否かの確定診断が行われる。診断の例として、造影剤を用いて行う３次元ＣＴ angiography（ＣＴＡ）やＣＴ perfusion（ＣＴＰ：血流解析）、磁気共鳴によるＭＲＡ(Magnetic Resonance Angiography：磁気共鳴血管画像)やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴イメージング）、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography:単光子放出コンピュータ断層）があり、これらの検査で撮影された画像を単体あるいは複数用いて診断を行う。特に、ＣＴＡとＣＴＰとの併用診断は、検査が患者に対して低侵襲であり、迅速かつ簡便に行われるため、その有用性が注目されている。
ＣＴＰは血管から組織内の毛細血管に流れる血流量（灌流値）を表す。流入された造影剤による脳動脈と脳組織部分での時間経過に伴う濃度変化の様子から、脳組織内の単位体積および単位時間あたりの血流量（ＣＢＦ）、脳組織内の単位体積あたりの血液量である脳血液量（ＣＢＶ）、脳組織内の血流の平均通過時間（ＭＴＴ）をそれぞれ検出し、灌流値を算出する。
ＣＴＡによる診断では、脳血管のどの位置に攣縮があるのか、情報がない状態で観察者が画像を移動させて攣縮箇所を探すことになるため、密集した脳血管の中では攣縮箇所を見落とす可能性がある。また、ＣＴＡの表示条件によって、脳血管の攣縮箇所がＣＴＡの画像上で見えない場合もある。また、従来ではＣＴＡとＣＴＰとの併用診断を行っても、血管形状と血流量について画面に同時表示しておらず、血流量の悪化がどの位置の血管攣縮によるものなのか、判断が難しかった。また、ＣＴＡとＣＴＰの両検査画像を単純に並べて表示すると、血管攣縮箇所で脳梗塞を発症する危険度を評価する際、観察者の主観に依存してしまい、定量的な評価が出来なくなる。
本発明の実施形態はこのような点を考慮してなされたもので、血管の攣縮を検出して表示し危険度を定量的に評価する医用画像処理装置を提供することを目的とする。
実施形態の医用画像処理装置は、３次元医用画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得した前記３次元医用画像に基づき、血管領域を抽出する血管領域抽出部と、前記血管領域抽出部で抽出した前記血管領域の血管形状の画像を作成する血管形状画像作成部と、前記画像取得部で取得した前記医用画像から、灌流解析を行って、前記血管領域周辺の組織内の血流量である灌流値を解析する灌流解析部と、前記灌流解析部で解析した前記灌流値を示す画像を作成する灌流画像作成部と、前記血管形状画像作成部で作成した前記血管の攣縮箇所における血管形状の画像と、前記灌流画像作成部で作成した前記灌流値を示す画像のうち前記血管の攣縮箇所を含む前記血管領域周辺の組織内の画像とを合成した血管形状灌流合成画像を作成する画像合成部と、前記画像合成部で合成した前記血管形状灌流合成画像を表示する表示部と、を有することを特徴とする。
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置１００の概略構成を示すブロック図である。医用画像処理装置１００は、パーソナルコンピュータまたはワークステーションをベースとして構成される。なお、医用画像処理装置１００は、モダリティに含まれる機能であってもよい。医用画像処理装置１００は、制御部１０、表示部１２、操作部１３、通信部１５、記憶部１６、情報記憶媒体１７、危険度評価データベース２１、血管情報データベース２２が、バスによって相互に通信可能に接続されて構成されている。本実施形態では、脳の医用画像を用いて説明を行う。
表示部１２はモニタ等である。操作部１３は操作キーやマウス等の入力装置である。通信部１５は、病院内ＬＡＮに接続し、他のモダリティ等との通信を行う。
記憶部１６は、制御部１０や通信部１５などのワーク領域となるもので、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。
情報記憶媒体１７（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、ハードディスク、或いはメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。情報記憶媒体１７には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム）、複数のアプリケーション等が記憶される。
制御部１０は、全体の制御を司り、例えばＯＳ(Operating System)等の基本プログラム及び所定のプログラムに従って処理を実行する演算装置である。制御部１０は、情報記憶媒体１７に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。
危険度評価データベース２１は、後述する灌流解析部３３で解析する灌流値について、危険度が高いか否かを判定する閾値、および脳の灌流値の左右差について、危険度が高いか否かを判定する閾値を格納する。格納したこれらの閾値は、危険度の評価に用いる。
血管情報データベース２２は、血管領域を含む３Ｄの造影画像、血管形状の２次元画像、および血管の灌流値のデータを格納する。
図２に制御部１０の詳細なブロック図を示す。制御部１０は、画像処理部３１、攣縮領域設定部３２、灌流解析部３３、領域分割部３４、比較部３５、危険度評価部３６を含む。
画像処理部３１は、画像取得部３１１、血管領域抽出部３１２、画像作成部３１３、画像合成部３１４を含む。画像取得部３１１は、例えば外部の３Ｄ−ＣＴ装置が撮影した、脳等の３Ｄの造影画像データを、通信部１５を介して取得する。血管領域抽出部３１２は、造影画像データより血管の領域を抽出する。画像作成部３１３は、血管領域抽出部３１２で抽出した、３Ｄ画像である血管領域のうち、攣縮領域設定部３２で抽出した攣縮箇所を含む血管領域について、血流の走行方向に沿った、曲面上の血管断面の形状である２次元の血管画像を作成する。詳細は後述する。画像合成部３１４は、画像作成部３１３で作成した２次元の血管画像と、後述する灌流解析部３３で解析した灌流値を示す画像とを合成する。
攣縮領域設定部３２は、血管芯線探索部３２１、血管形状抽出部３２２、推定部３２３、狭窄箇所識別部３２４、攣縮判定部３２５を含む。血管芯線探索部３２１は、血管領域抽出部３１２で抽出した血管領域より、血管芯線を抽出する。血管形状抽出部３２２は、血管芯線探索部３２１で抽出した血管芯線に基づき、現在の血管の内壁および外壁をそれぞれ抽出する。
推定部３２３は、血管芯線探索部３２１で抽出した血管芯線に沿った血管内壁の断面積変化から、血管が正常な場合の血管内壁を推定する。狭窄箇所識別部３２４は、血管形状抽出部３２２で抽出した現在の血管の内壁と、推定部３２３で推定した、正常な場合の血管の内壁との断面積の差分に基づいて、血管狭窄箇所を識別する。
攣縮判定部３２５は、狭窄箇所識別部３２４で識別した狭窄箇所について、血管内壁と外壁間の性状解析により、その狭窄箇所が血管攣縮によるものか否かを判定する。
灌流解析部３３は、画像取得部３１１で取得した時系列な複数の３Ｄの造影画像データより、灌流解析を行って、血流の状態を解析する。具体的には、造影画像データの脳動脈部分に対応する画素値（造影剤の濃度に対応する値）の時間変化と、脳組織部分に対応する画素値の時間変化の情報から、灌流値（ＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴ等の血流の状態を表した情報）を求める。
領域分割部３４は、画像取得部３１１で取得した脳の医用画像から、脳正中線に沿って左右の脳を分割する。
比較部３５は、領域分割部３４で分割した左右脳について、血流量（灌流値）の差を比較する。また比較部３５は、血管情報データベース２２に格納される過去の検査の灌流値と、現在の検査の灌流値との差を比較する。
危険度評価部３６は、灌流解析部３３で解析した灌流値、および比較部３５で比較した灌流値の左右差の値に基づき危険度の評価を行う。
次に、上記構成の医用画像処理装置の動作について説明する。本実施形態では、脳血管の造影画像データについて扱うものとする。まず、血管の攣縮箇所を抽出する動作について、図３を参照して説明する。
外部の３Ｄ−ＣＴ装置が被検体に造影剤を注入して撮影した頭部の造影画像データについて、制御部１０内の画像取得部３１１は、その頭部の３Ｄ造影画像データを、通信部１５を介して取得する（ステップＳ１０１）。次に血管領域抽出部３１２は、ステップＳ１０１で画像取得部３１１が取得した頭部の造影画像データより、血管領域を抽出する（ステップＳ１０３）。次に攣縮領域設定部３２内の血管芯線探索部３２１は、ステップＳ１０３で抽出した血管領域より、血管の芯線を抽出する（ステップＳ１０５）。次に血管形状抽出部３２２は、ステップＳ１０５で血管芯線探索部３２１が抽出した血管の芯線に基づき、領域拡張法を用いて現在の血管内壁および外壁をそれぞれ抽出する（ステップＳ１０７）。
次に推定部３２３は、ステップＳ１０５で血管芯線探索部３２１が抽出した血管芯線に沿った血管内壁の断面積変化から、血管が正常な場合の血管内壁を推定する（ステップＳ１０９）。次に狭窄箇所識別部３２４は、ステップＳ１０７で抽出した現在の血管の内壁と、ステップＳ１０９で推定した正常な場合の血管内壁との断面積の差分を取り、その差分が所定値より大きい箇所を、血管狭窄箇所として識別する（ステップＳ１１１）。
次に攣縮判定部３２５は、狭窄箇所識別部３２４で識別された狭窄箇所における血管の内壁と、当該箇所における、血管形状抽出部３２２で抽出した現在の血管の外壁との性状を解析し、当該狭窄箇所がプラーク（血管内に蓄積する脂肪や繊維質）によるものか、血管攣縮によるものかを判定する（ステップＳ１１３）。なお、操作者が画像の目視等を行って血管攣縮箇所を判定してもよい。
次に、灌流値を解析して、低灌流領域を抽出する動作について、図４を参照して説明する。
灌流解析部３３は、ステップＳ１０１で画像取得部３１１が取得した頭部の時系列な複数の造影画像データより、灌流解析を行ってＣＢＦ、ＣＢＶ、ＭＴＴを算出し（ステップＳ２０１）、全脳の灌流値を算出する(ステップＳ２０３)。次に灌流解析部３３は、ステップＳ２０３で算出した全脳の灌流値のうち、危険度評価データベース２１に格納される灌流値の閾値以下の血流量の領域（低灌流領域）を抽出する（ステップＳ２０５）。
次に、脳の左右の灌流値の差を判定する動作について、図５を参照して説明する。
領域分割部３４は、画像取得部３１１が取得した任意の時相の頭部の３Ｄ造影画像データより脳正中線を抽出し（ステップＳ３０１）、全脳領域を抽出後、脳正中線に沿って左右の領域に分割する（ステップＳ３０３）。次に比較部３５は、ステップＳ２０３で灌流解析部３３が算出した全脳の灌流値のうち、ステップＳ３０３で領域分割部３４が分割した左右の領域における灌流値を比較し、左右の灌流値の差を算出する（ステップＳ３０５）。
次に、血管攣縮と灌流値の同時表示を行う動作について、図６を参照して説明する。
図３のステップＳ１１３で血管攣縮と判定した特定の位置（これを位置Ａとする）および位置Ａの周辺について、画像作成部３１３は、２次元の血管形状画像を作成する（ステップＳ４０１）。本実施形態では、血流の走行方向に沿った曲面上の血管断面の形状であって、血管を伸ばした形状であるStretch MPR画像(Multi Planar Reconstruction:多断面再構成画像)を作成する。このときStretch MPR画像では、ステップＳ１０７で抽出した、現在の攣縮している血管の内壁と、ステップＳ１０９で推定した、血管が正常な場合の血管の内壁との両方を同時に表示する。
また画像作成部３１３は、図４で求めた灌流値から、位置Ａおよび位置Ａの周辺における、灌流値の変化を示す２次元の灌流値遷移画像を作成する（ステップＳ４０３）。次に画像合成部３１４は、位置Ａにおける、ステップＳ４０１で作成したStretch MPR画像と、ステップＳ４０３で作成した灌流値遷移画像とを合成し、表示部１２に表示させる（ステップＳ４０５）。このとき、灌流値の変化は、例えばステップＳ２０３で算出した全脳の灌流値のうち、危険度評価データベース２１に格納される灌流値の閾値以下の血流量の領域（低灌流領域）についてのみ表示されても良い。
図７に、血管攣縮位置Ａにおける血管形状画像（Stretch MPR画像）と、所定の閾値以下の灌流値についての灌流値遷移画像との合成画像の例を示す。血管攣縮位置Ａでは、血管内壁の断面積変化が不連続であり、内壁が***している現在の血管形状と、内壁の断面積変化が一定で***していない推定された血管形状との両方を表示している。また伸ばした血管形状の周辺には脳組織内の血液の灌流の様子を示している。図７における灌流値は、カラーバーで示す所定の閾値以下について色表示しており、低い灌流値ほど濃い色で示している。図７では、血流の向きを左から右とすると、血管攣縮位置Ａから右側に進むにつれて、低い灌流値の領域が血管に近づくように広がっている。これは、位置Ａの攣縮により、攣縮箇所より右側の血管に流れる血液が滞り、それと共に脳組織内への血液の灌流が次第に滞っていることを示している。
なお、血管形状画像は、Stretch MPR画像に限らず、曲断面であるCurved MPR画像であっても、他の形状画像であっても良い。
また、脳内の血管攣縮位置において、その攣縮が脳梗塞等の病変の危険度の高いものであるか否かを評価し、治療の要否を検討する必要がある。図８に、危険度評価部３６で危険度を評価する指標を示す。血管攣縮位置およびその周辺において、灌流値が所定の閾値以下であり、かつ灌流値の左右差が所定の閾値より大きい場合、危険度評価部３６は評価を「高」とし、優先して治療を行うべき位置とする。灌流値が所定の閾値以下、かつ灌流値の左右差が所定の閾値より小さい場合、または灌流値が所定の閾値以上、かつ灌流値の左右差が所定の閾値より大きい場合は、危険度評価部３６は評価を「中」とし、注意すべき攣縮であると評価する。灌流値が所定の閾値以上、かつ灌流値の左右差が所定の閾値より小さい場合、危険度評価部３６は危険度の評価を「低」とし、攣縮は起きているが軽微なものと評価する。
図９は、血管攣縮位置Ａ、Ｂ、Ｃにおける灌流値および灌流値の左右差について、それぞれ危険度評価データベース２１に格納される閾値以下であるか否かにより、危険度評価部３６が危険度を評価する危険度評価の一覧の例である。
図９において、位置Ａと位置Ｂでは、灌流値の低下は所定の閾値以下であるが、灌流値の左右差は所定の閾値より小さいため、危険度評価部３６は危険度の評価を「中」とする。位置Ｃでは、灌流値の低下が所定の閾値以下であり、かつ灌流値の左右差は所定の閾値より大きいため、危険度評価部３６は危険度の評価を「高」とする。よって、位置Ｃが最も危険度の高い血管攣縮であると判定できる。
なお、図９に示した危険度評価の一覧、または血管攣縮の位置に対応する３Ｄ造影画像データの少なくともひとつを、図７に示した血管形状画像と灌流値遷移画像との合成画像に同時に表示してもよい。血管形状画像と灌流値遷移画像との合成画像、危険度評価の一覧、３Ｄ造影画像データを同時に表示した例を図１０に示す。図１０では、位置Ａにおける合成画像を表示し、対応する危険度評価の一覧の、位置Ａの欄を反転表示している。例えば、３Ｄ造影画像データで所定の位置を指定すると、対応する血管形状画像と灌流値遷移画像との合成画像を表示し、危険度評価一覧の、対応する所定の位置の欄を反転表示させる等、合成画像、危険度評価の一覧、３Ｄ造影画像データの画面を連動させて表示してもよい。また、各攣縮位置Ａ、Ｂ、Ｃの、３Ｄ造影画像における位置を四角で囲み、危険度評価が「高」である位置Ｃについては、３Ｄ造影画像データ上で他よりも目立つように表示してもよい。
また、過去の検査と現在の検査とを比較して、回復の度合いを表示部１２に表示させても良い。この場合、まず血管情報データベース２２に格納された過去の検査の３Ｄ造影画像データと、現在の検査の３Ｄ造影画像データとの位置合わせを行う。例えば、頭部領域から頭蓋骨領域を閾値処理により抽出し、２つの３Ｄ造影画像データから抽出される頭蓋骨領域間で線形位置合わせを行う。さらに、脳領域に対し、解剖学情報を用い非線形位置合わせを行って、位置合わせの精度を向上してもよい。
上記の位置合わせを行った上で、比較部３５は、血管情報データベース２２に格納された、血管の攣縮位置周辺における、過去の検査における灌流値と、現在の検査における灌流値との差分を算出し、当該箇所の血管における灌流値が改善されているかを判定する。
過去の検査Ｘと現在の検査Ｙとを比較した場合の、血管形状画像と灌流値遷移画像との合成画像、危険度評価の一覧、３Ｄ造影画像データの同時表示例を図１１に示す。血管形状画像と灌流値遷移画像との合成画像では、位置Ａにおける、過去の検査Ｘでの血管形状と現在の検査Ｙでの血管形状とが同時に表示される。また灌流値は、比較部３５で算出した、過去の検査Ｘと現在の検査Ｙとの差分に基づき、改善の度合いを表示する。図１１では、灌流値の回復が高くなるにつれて、濃い色で示している。
また危険度評価の一覧も、過去の検査Ｘと現在の検査Ｙとの比較を行い、過去の検査Ｘからの改善度を表示する。図１１では、改善度を矢印の向きで表し、例えば位置Ａにおいて、ＣＢＶの低下が少し改善された場合には斜め上向きの矢印を、ＣＢＶの左右差は変化がない場合には横向きの矢印を、それぞれ表示させる。
図１１のように、過去の検査と比較して、改善の度合いを表示することにより、攣縮箇所における現在の状態が改善しているか、または悪化しているかを明瞭に判断できるため、今後の治療計画に役立てることが出来る。
以上説明した実施形態によれば、３Ｄ造影画像データの血管領域から血管攣縮箇所を抽出して２次元の血管形状画像を作成し、３Ｄ造影画像データから灌流解析を行って２次元の灌流値遷移画像を作成し、この血管形状画像と灌流値遷移画像とを合成して表示する。これにより、血管攣縮箇所における灌流値の様子を総合的に判断することが出来る。また、特定の攣縮箇所における灌流値、および当該攣縮箇所の灌流値と、対照の位置における灌流値との差から、脳梗塞等病変の危険度を評価することで、主観に寄らない定量的な危険度の評価を行うことが出来る。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
１０…制御部、１２…表示部、１３…操作部、１５…通信部、１６…記憶部、１７…情報記憶媒体、２１…危険度評価データベース、２２…血管情報データベース、３１…画像処理部、３２…攣縮領域設定部、３３…灌流解析部、３４…領域分割部、３５…比較部、３６…危険度評価部。
Claims (11)
- ３次元医用画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得した前記３次元医用画像に基づき、血管領域を抽出する血管領域抽出部と、
前記血管領域抽出部で抽出した前記血管領域の血管形状の画像を作成する血管形状画像作成部と、
前記画像取得部で取得した前記医用画像から、灌流解析を行って、前記血管領域周辺の組織内の血流量である灌流値を解析する灌流解析部と、
前記灌流解析部で解析した前記灌流値を示す画像を作成する灌流画像作成部と、
前記血管形状画像作成部で作成した前記血管の攣縮箇所における血管形状の画像と、前記灌流画像作成部で作成した前記灌流値を示す画像のうち前記血管の攣縮箇所を含む前記血管領域周辺の組織内の画像とを合成した血管形状灌流合成画像を作成する画像合成部と、
前記画像合成部で合成した前記血管形状灌流合成画像を表示する表示部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記血管形状画像作成部で作成する前記血管形状の画像は、
血管の３次元的な走行方向に沿った曲面上の血管断面の形状を現したものであることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。 - 前記画像合成部は、前記血管の３次元的な走行方向に沿った曲面上の血管断面の形状の画像と、前記灌流画像作成部で作成した前記灌流値を示す画像のうち前記血管の攣縮箇所を含む前記血管領域の周辺の組織内の画像と、を合成することを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
- 前記血管領域抽出部で抽出した前記血管領域から、血管の攣縮箇所を抽出して設定する攣縮領域設定部を更に有する、
ことを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。 - 前記画像取得部で取得した医用画像のうち、脳の医用画像を第１の領域および第２の領域に分割する領域分割部と、
前記灌流解析部で解析した灌流値のうち、前記領域分割部で分割した前記第１の領域における灌流値と前記第２の領域における灌流値を比較し差を算出する灌流値差分算出部と、
をさらに有することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。 - 前記灌流値差分算出部は、前記第１の領域と前記第２の領域とを位置合わせした上で、前記第１の領域における灌流値と前記第２の領域における灌流値を比較し差を算出する、
ことを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置。 - 前記血管領域抽出部で抽出した前記血管領域から、血管の攣縮箇所を抽出して設定する攣縮領域設定部と、
前記攣縮領域設定部で抽出した血管の攣縮箇所において、前記灌流解析部で解析した灌流値、かつ前記灌流値差分算出部で算出した、前記第１の領域における灌流値および前記第２の領域における灌流値の差より、前記攣縮領域設定部で抽出した血管の攣縮箇所における危険度を評価する危険度評価部と、
をさらに有することを特徴とする請求項５または６に記載の医用画像処理装置。 - 前記灌流解析部で解析した灌流値の閾値、および前記灌流値差分算出部で算出した灌流値の差の閾値を格納する記憶部をさらに有し、
前記危険度評価部は、前記記憶部に格納された前記灌流値の閾値、および前記灌流値の差の閾値に基づいて危険度を評価するよう構成される、
ことを特徴とする請求項７記載の医用画像処理装置。 - 前記表示部は、前記画像合成部で合成した前記血管形状灌流合成画像とともに、少なくとも前記画像取得部で取得した前記医用画像、および前記危険度評価部で評価した、攣縮箇所における危険度のうちひとつを含む画像を表示するよう構成される、
ことを特徴とする請求項８記載の医用画像処理装置。 - 前記表示部は、所定の攣縮箇所に対応した、少なくとも前記医用画像、前記血管形状灌流合成画像、および危険度のうちひとつを表示する、
ことを特徴とする請求項９記載の医用画像処理装置。 - 過去検査での医用画像から作成した血管形状灌流合成画像と、現在検査における医用画像から作成した血管状態灌流合成画像との差分を算出する差分算出部と、
をさらに有し、
前記表示部は、前記差分算出部で算出した、灌流値の差分を示す画像を、前記血管形状の画像と合成して表示する、
ことを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
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