JP6176843B2 - 血管検出装置、磁気共鳴装置、およびプログラム - Google Patents
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Description
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出手段とを有する血管検出装置である。
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出手段とを有する磁気共鳴装置である。
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出処理とを計算機に実行させるためのプログラムである。
磁気共鳴装置(以下、「MR装置」と呼ぶ。MR:Magnetic Resonance)100は、マグネット2、テーブル3、受信コイル4などを有している。
送信器6はRFコイルに電流を供給し、勾配磁場電源7は勾配コイルに電流を供給する。
受信器8は、受信コイル4から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を実行する。
検出手段92は、アキシャル画像DA1〜DAmの各々から大動脈を検出する。
選択手段93は、アキシャル画像ごとに検出された大動脈の中から、血液の信号が十分に低減されている大動脈を選択する。
特定手段94は、アキシャル画像ごとに大動脈の中心位置を特定する。
トラッカー領域設定手段95は、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する。
MR装置100は、上記のように構成されている。
本形態では、ローカライザスキャンLSと本スキャンMSなどが実行される。
ローカライザスキャンLSの後に本スキャンMSが実行される。
ステップST1では、ローカライザスキャンLS(図2参照)を実行する。
本形態では、ローカライザスキャンLSは、磁場不均一に強いSSFSE(Single
Shot Fast Spin Echo)法によりデータを収集するスキャンである。
アキシャル画像データDA1〜DAmを作成した後、ステップST2に進む。
教師データは、実際の複数の人間を撮影することにより得られた腹部のアキシャル画像や胸部のアキシャル画像などを用いて作成することができる。本形態では、教師データとして、2種類の教師データVおよびWが用いられている。教師データVは、アキシャル画像DA1〜DAmの中から大動脈Aを検出するためのデータであり、教師データWは、大動脈A以外の組織を検出の対象から除外するためのデータである。教師データVおよびWは、いずれも、x0×y0ピクセルの長方形領域のデータとして規定されている。以下に、これらの教師データについて順に説明する。
教師データVは、2種類の教師データ、即ち、教師データv11〜v1pと、教師データv21〜v2qに分けられる。
(1a)教師データv11〜v1pについて
教師データv11〜v1pは、大動脈の断面が長方形領域の右側に内接するように規定されている。教師データv11〜v1pは、大動脈内の血液の信号が十分に低減されているデータである。教師データv11〜v1pの大動脈は黒色で示されている。
(1b)教師データv21〜v2qについて
教師データv21〜v2qは、大動脈の断面が長方形領域の右側に内接するように規定されている。教師データv21〜v2qは、大動脈内の血液の信号があまり低減されていないデータである。教師データv21〜v2qの大動脈は白黒模様で示されている。
教師データWには、大動脈以外の組織の信号を表す教師データw1〜wsが含まれている。大動脈以外の組織は、例えば、肝臓や腎臓等である。
検出手段92は、脳脊髄液CSFから水平に延びるラインL0と、脳脊髄液CSFを中心としてラインL0に対してθ=θe1だけ傾いたラインL1とを規定する。ラインL0とラインL1とに挟まれる領域が、大動脈Aの検索範囲を規定する検索領域R1として設定される。検索領域R1は、大動脈Aが含まれるように設定される。θe1は、例えば、θe1=60°である。
ウィンドウWは、x×yのピクセルサイズを有している。検出手段92は、脳脊髄液CSFを基準にして、ラインL0上にウィンドウWを設定する。ウィンドウWを設定した後、検出手段92は、検索領域R1内で、脳脊髄液CSFを中心としてウィンドウWを回転させることによりウィンドウWの回転角θを変更し、更にウィンドウWのサイズ(ピクセル数x、ピクセル数y)も変更する。そして、識別器C(図6参照)を用いて、大動脈AがウィンドウWの先端部に内接するときのウィンドウWの回転角θ、ピクセル数x、およびピクセル数yを求める(図9参照)。
アキシャル画像DA2は、アキシャル画像DA1の隣りに位置している。したがって、アキシャル画像DA2における大動脈Aの位置は、アキシャル画像DA1における大動脈Aの位置に近いと考えられる。そこで、検出手段92は、アキシャル画像DA1における大動脈Aの位置を表す回転角θ1を基準にして、回転角θ1を含む角度範囲θs2≦θ≦θe2を規定し、この角度範囲θs2≦θ≦θe2を検索領域R2として設定する。
検出手段92は、脳脊髄液CSFを基準にして、アキシャル画像DA2のθ=θs2上にウィンドウWを設定する。ウィンドウWを設定した後、検出手段92は、検索領域R2内で、脳脊髄液CSFを中心としてウィンドウWの回転角θを変更し、更にウィンドウWのサイズ(ピクセル数x、ピクセル数y)を変更する。そして、識別器Cを用いて、アキシャル画像DA2の大動脈AがウィンドウWの先端部に内接するときのウィンドウWの回転角θ、ピクセル数x、およびピクセル数yを求める(図13参照)。
検出手段92は、アキシャル画像DA2における大動脈Aの位置を表す回転角θ2を基準にして、回転角θ2を含む角度範囲θs3≦θ≦θe3を規定し、この角度範囲θs3≦θ≦θe3を、検索領域R3として設定する。
検出手段92は、脳脊髄液CSFを基準にして、アキシャル画像DA3のθ=θs3上にウィンドウWを設定する。ウィンドウWを設定した後、検出手段92は、検索領域R3内で、脳脊髄液CSFを中心としてウィンドウWの回転角θを変更し、更にウィンドウWのサイズ(ピクセル数x、ピクセル数y)を変更する。そして、検出手段92は、図9および図13を参照しながら説明したように、ウィンドウWの(θ,x,y)のうちのいずれかのパラメータを変更するたびに、ウィンドウW内のピクセルデータを抽出し、識別器Cの出力値Outが最大になるときのウィンドウWのパラメータ(θ,x,y)を求める。ここでは、(θ,x,y)=(θ3,x3,y3)のときに、識別器Cの出力値Outが最大になったとする。したがって、ウィンドウWのパラメータ(θ,x,y)=(θ3,x3,y3)のときに、アキシャル画像DA3の大動脈AがウィンドウWの先端部に内接していると判断される。図17に、アキシャル画像DA3の大動脈AがウィンドウWの先端部に内接しているときのウィンドウWのパラメータ(θ,x,y)=(θ3,x3,y3)を示す。
アキシャル画像DA1〜DAmから大動脈Aを検出した後、ステップST40に進む。
教師データは、実際の複数の人間を撮影することにより得られた腹部のアキシャル画像や胸部のアキシャル画像などを用いて作成することができる。本形態では、教師データとして、2種類の教師データFおよびGが用いられている。
選択手段93は、アキシャル画像DA1の大動脈AがウィンドウWの先端部に内接するときのウィンドウWのパラメータ(θ,x,y)=(θ1,x1,y1)を確認し、パラメータ(θ1,x1,y1)のウィンドウW内から、ピクセルデータを抽出する。そして、識別器Dは、抽出されたデータに基づいて、アキシャル画像DA1の大動脈A内の血液の信号が十分に低減されているか否かを判断するための値を出力する。選択手段93は、識別器Dの出力値Outに基づいて、血液の信号が十分に低減されているか否かを判断する。本形態では、血液の信号が十分に低減されている場合、出力値Outが閾値TH以上になり、血液の信号があまり低減されていない場合、出力値Outが閾値THより小さくなるように、識別器Dが構成されている。したがって、識別器Dの出力値Outを閾値THと比較することにより、大動脈A内の血液の信号が十分に低減されているか否かを判断することができる。ここでは、識別器Dの出力値Outが閾値TH以上であるとする。したがって、選択手段93は、アキシャル画像DA1の大動脈A内の血液の信号は十分に低減されていると判断する。
選択手段93は、アキシャル画像DA2の大動脈AがウィンドウWの先端部に内接するときのウィンドウWのパラメータ(θ,x,y)=(θ2,x2,y2)を確認し、パラメータ(θ2,x2,y2)のウィンドウW内から、ピクセルデータを抽出する。そして、識別器Dは、抽出されたデータに基づいて、アキシャル画像DA2の大動脈A内の血液の信号が十分に低減されているか否かを判断するための値を出力する。選択手段93は、識別器Dの出力値Outと閾値THとを比較する。そして、その比較結果に基づいて、血液の信号が十分に低減されているか否かを判断する。ここでは、識別器Dの出力値Outが閾値THより小さいとする。したがって、選択手段93は、アキシャル画像DA2の大動脈A内の血液の信号はあまり低減されていないと判断する。
特定手段94は、先ず、ウィンドウWの先端部に内接する円Cを設定する。図22に、設定された円Cを概略的に示す。一般的に大動脈Aの輪郭は円形に近いので、大動脈Aの輪郭は円Cに近似することができる。円Cを設定した後、特定手段94は、円Cの中心位置C0を開始点としてMean Shift法により、アキシャル画像DA1における大動脈Aの中心位置を求める。図23に、求められた大動脈Aの中心位置p1を示す。
図25〜図27は、アキシャル画像DA2における大動脈Aの中心位置を求める方法の説明図である。
特定手段94は、先ず、アキシャル画像DA2における大動脈Aの仮の中心位置kを求める。図25に、仮の中心位置kの求め方の一例を示す。仮の中心位置kは、例えば、アキシャル画像DA1の大動脈Aの中心位置p1と、アキシャル画像DA3の大動脈Aの中心位置p3と用いて、線形補間により求めることができる。
一般的に大動脈Aの輪郭は円形に近いので、大動脈Aの輪郭は円Cに近似できる。そこで、特定手段94は、仮の中心位置kが円Cの内側に位置している場合、仮の中心位置kを、アキシャル画像DA2における大動脈Aの中心位置と決定する。図26では、仮の中心位置kが円Cの内側に位置しているので、仮の中心位置kを、アキシャル画像DA2における大動脈Aの中心位置と決定する。
仮の中心位置kが円Cの外側に位置する場合、円Cの円周上の点の中で、仮の中心位置kに最も近い位置を、アキシャル画像DA2における大動脈Aの中心位置p2と決定する。
3 テーブル
3a クレードル
4 受信コイル
5 造影剤注入装置
6 送信器
7 勾配磁場電源
8 受信器
9 制御部
10 操作部
11 表示部
12 被検体
21 ボア
91 画像作成手段
92 検出手段
93 選択手段
94 特定手段
95 トラッカー領域設定手段
Claims (12)
- 血管を横切る複数の面の各々の画像であって、前記血管内の血液の信号が低減されている第1の画像と、前記血管内の血液の信号が前記第1の画像よりも低減されていない第2の画像とを含んでいる画像を作成する画像作成手段と、
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出手段と、
を有する血管検出装置。 - 前記検出手段は、
前記画像ごとに、前記血管の検索範囲を規定する検索領域を設定し、前記検索領域の中から前記血管を検出する、請求項1に記載の血管検出装置。 - 前記検出手段は、
前記検索領域に、前記血管を検出するためのウィンドウを設定し、前記識別器を用いて、前記ウィンドウ内に前記血管が存在している可能性が高いか低いかを判断する、請求項2に記載の血管検出装置。 - 前記検出手段は、
前記検索領域内で前記ウィンドウのパラメータを変化させ、前記ウィンドウ内に前記血管が存在している可能性が最も高いときの前記ウィンドウのパラメータの値を求める、請求項3に記載の血管検出装置。 - 前記パラメータは、前記ウィンドウの回転角および前記ウィンドウの大きさである、請求項4に記載の血管検出装置。
- 前記検出手段は、
前記画像の血管を検出するときに求められた前記ウィンドウの回転角に基づいて、前記画像の隣りに位置する画像に前記検索領域を設定する、請求項5に記載の血管検出装置。 - 前記画像ごとに検出された前記血管の中から、血液の信号が低減されている血管を選択する選択手段を有する、請求項1〜6のうちのいずれか一項に記載の血管検出装置。
- 前記選択手段により選択された血管の中心位置を特定する特定手段を有する、請求項7に記載の血管検出装置。
- 前記特定手段は、
前記選択手段により選択された血管の中心位置に基づいて、前記選択手段により選択されなかった血管の中心位置を特定する、請求項8に記載の血管検出装置。 - 前記特定手段により特定された血管の中心位置に基づいて、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する設定手段を有する、請求項8又は9に記載の血管検出装置。
- 血管を横切る複数の面の各々の画像であって、前記血管内の血液の信号が低減されている第1の画像と、前記血管内の血液の信号が前記第1の画像よりも低減されていない第2の画像とを含んでいる画像を作成する画像作成手段と、
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出手段と、
を有する磁気共鳴装置。 - 血管を横切る複数の面の各々の画像であって、前記血管内の血液の信号が低減されている第1の画像と、前記血管内の血液の信号が前記第1の画像よりも低減されていない第2の画像とを含んでいる画像を作成する画像作成処理と、
前記第1の画像から前記血管を検出するための第1の教師データと、前記第2の画像から前記血管を検出するための第2の教師データとに基づいて作成された識別器を用いて、前記画像から前記血管を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
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