JP6285304B2 - Computer program, image processing apparatus and method - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理技術に関し、特に、被験者に所定の薬剤を投与した後に撮像されたダイナミック画像を解析する技術に関する。 The present invention relates to an image processing technique, and more particularly, to a technique for analyzing a dynamic image captured after a predetermined drug is administered to a subject.
被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤（放射性薬剤）や所定の造影剤などを投与して、その直後の一定時間に目的とする臓器（例えば、心臓、脳など）をコマ撮りするように時間経過を追って撮影するダイナミック収集（ダイナミックスキャン）という撮像方法がある。この方法で撮像された時系列のダイナミック画像を解析し、時間の経過に伴う画像の変化を捉えることで、臓器の機能や血流を定量的に解析することが行われている。このダイナミック収集は、例えばＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）及びＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）などで行われる。 The patient is administered RI (Radio Isotope) drug (radiopharmaceutical) or a prescribed contrast agent, and the time elapses so that the target organ (for example, heart, brain, etc.) is time-taken at a fixed time immediately after that. There is an imaging method called dynamic acquisition (dynamic scan) for capturing images later. Analyzing a time-series dynamic image captured by this method and capturing changes in the image with the passage of time, quantitatively analyzing organ functions and blood flow. This dynamic collection is performed by, for example, PET (Positron Emission Tomography), SPECT (Single Photon Emitted Tomography), CT (Computed Tomography), and MRI (Magnetic Resonance I).
従来は、このようなダイナミック画像の解析は、医師等の解析者が着目する領域にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定し、設定されたＲＯＩ内の画素値に基づいて行われていた。 Conventionally, such dynamic image analysis has been performed based on pixel values in the set ROI by setting ROI (Region of Interest) in a region focused by an analyst such as a doctor.
特に心臓の時系列のダイナミック画像を解析する場合、心筋領域と内腔領域の画素値に基づいて画素値の時間変化曲線を生成して解析することが一般的である。 In particular, when analyzing a time-series dynamic image of the heart, it is common to generate and analyze a temporal change curve of pixel values based on the pixel values of the myocardial region and the lumen region.
しかしながら、ＲＯＩを設定して解析を行う場合、ＲＯＩの設定が適切に行われるか否かは解析者の経験や技能によるところが大きい。従って、従来の手法は解析者による個人差が出やすく、客観性に欠けるという問題があった。 However, when an analysis is performed with a ROI set, whether or not the ROI is set appropriately depends largely on the experience and skill of the analyst. Therefore, the conventional method has a problem that individual differences among analysts are likely to occur and lack of objectivity.
また、心筋血流での時系列のダイナミック画像を解析する場合、心筋領域で予め設定されたセグメント内のピーク値の画素を用いて解析が行われており、解析を行う画素の位置が変動して正確な時系列での評価ができないという課題があった。 Also, when analyzing time-series dynamic images in myocardial blood flow, the analysis is performed using the pixel of the peak value in the segment set in advance in the myocardial region, and the position of the pixel to be analyzed varies. In other words, there was a problem that accurate time series evaluation was not possible.
そこで、本発明の目的は、時系列画像の解析において、客観性及び定量性を担保した解析手法を提供することである。 Therefore, an object of the present invention is to provide an analysis method that guarantees objectivity and quantitativeness in the analysis of time-series images.
本発明の別の目的は、心臓の時系列画像の解析において、より詳細な解析手法を提供することである。 Another object of the present invention is to provide a more detailed analysis method in the analysis of time series images of the heart.
本発明の一つの実施態様に従う、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムは、前記画像処理装置に、前記複数の画像における心筋の位置を特定するステップと、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を実行させる。 According to one embodiment of the present invention, there is provided image processing having storage means for storing image data of a heart image of a subject dynamically collected after administration of a predetermined drug, and storing image data of a plurality of time-series images A computer program for an apparatus is specified in the image processing apparatus, the step of specifying a myocardial position in the plurality of images, a step of specifying a pixel value of a pixel at a myocardial position in the plurality of images, Performing a segmental analysis of the heart based on the obtained pixel values.
好適な実施態様では、前記セグメント解析の結果に基づいて、各セグメントの画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップを、さらに前記画像処理装置に実行させてもよい。 In a preferred embodiment, the image processing apparatus may further execute a step of outputting a time change curve indicating a time series change of the pixel value of each segment based on the result of the segment analysis.
好適な実施態様では、前記時間変化曲線は、各セグメントの代表値の時系列変化を示す曲線であってもよい。 In a preferred embodiment, the time change curve may be a curve showing a time series change of a representative value of each segment.
好適な実施態様では、前記セグメント解析は、ブルズアイマップに従うセグメント解析であってもよい。 In a preferred embodiment, the segment analysis may be a segment analysis according to a bullseye map.
本発明の一つの実施態様に従う、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムは、前記複数の画像における心筋の位置を特定するステップと、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、前記特定された画素値に基づいて、前記複数の画素の画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、を実行させる。 According to one embodiment of the present invention, there is provided image processing having storage means for storing image data of a heart image of a subject dynamically collected after administration of a predetermined drug, and storing image data of a plurality of time-series images A computer program for an apparatus includes: identifying a myocardial position in the plurality of images; identifying a pixel value of a pixel at a myocardial position in the plurality of images; and based on the identified pixel value And a step of outputting a time change curve indicating a time series change of pixel values of the plurality of pixels.
好適な実施態様では、前記複数の画像のうち、最も心房よりの短軸断層画像で、心基部の中心位置を特定するステップと、前記心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、前記薬剤の心臓に対する入力を特定するステップと、前記薬剤の心臓に対する入力の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。 In a preferred embodiment, among the plurality of images, a step of specifying a center position of a heart base in a short-axis tomographic image closest to the atrium and a pixel value of one or more pixels including the center position of the heart base The image processing apparatus may further include a step of specifying an input of the medicine to the heart and a step of outputting a time change curve indicating a time-series change of the input of the medicine to the heart.
好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記複数の画像のうちの第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内壁及び外壁の位置を特定して前記第１の画像内の心筋の位置を特定するようにしてもよい。 In a preferred embodiment, in the step of specifying the position of the myocardium, the positions of the inner wall and the outer wall of the myocardium in the first image are specified based on the pixel value of the first image of the plurality of images. The position of the myocardium in the first image may be specified.
好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記複数の画像のうちの第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内腔の中心位置を特定し、前記中心位置を通る直線上にある画素の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の位置を特定するようにしてもよい。 In a preferred embodiment, in the step of specifying the position of the myocardium, the center position of the lumen of the myocardium in the first image is specified based on the pixel value of the first image of the plurality of images. The position of the myocardium in the first image may be specified based on the pixel value of a pixel on a straight line passing through the center position.
好適な実施態様では、前記所定の薬剤は、ＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤であり、前記複数の画像は何れもＲＩ画像であってもよい。 In a preferred embodiment, the predetermined medicine is an RI (Radio Isotopes) medicine, and all of the plurality of images may be RI images.
好適な実施態様では、前記第１の画像は、前記ＲＩ薬剤を前記被験者に投与してから４分以上の時間が経過した後に撮像された画像であってもよい。 In a preferred embodiment, the first image may be an image taken after a time of 4 minutes or more has elapsed since the RI drug was administered to the subject.
好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記被験者の心臓を撮像した、前記複数のＲＩ画像とは異なるモダリティの参照画像において心筋の位置を特定し、前記参照画像における心筋位置に基づいて前記複数のＲＩ画像における心筋の位置を特定するようにしてもよい。 In a preferred embodiment, in the step of specifying the position of the myocardium, the position of the myocardium is specified in a reference image having a modality different from that of the plurality of RI images obtained by imaging the heart of the subject, and the myocardial position in the reference image. The position of the myocardium in the plurality of RI images may be specified based on the above.
好適な実施態様では、前記所定の薬剤は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査用の造影剤であってもよい。 In a preferred embodiment, the predetermined agent may be a contrast agent for CT (Computed Tomography) examination.
以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。画像処理装置１は、本実施形態では、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像を処理して、心筋の血流を定量解析する。 FIG. 1 is an overall configuration diagram of an image processing apparatus 1 according to the present embodiment. In this embodiment, the image processing apparatus 1 processes a dynamic SPECT image to quantitatively analyze the blood flow of the myocardium.
画像処理装置１は、例えば汎用的な情報処理装置（コンピュータシステム）により構成され、以下に説明する画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。 The image processing apparatus 1 is configured by, for example, a general-purpose information processing apparatus (computer system), and individual components or functions in the image processing apparatus 1 described below are realized by, for example, executing a computer program. The
画像処理装置１は、心筋ポイント抽出部１１と、心筋画素値サンプリング部１３と、セグメント処理部１５と、入力処理部１６と、時間変化曲線生成部１７と、表示処理部１９と、画像データ記憶部２１と、心筋ポイントデータ記憶部２３と、画素値データ記憶部２５と、セグメントデータ記憶部２７と、入力データ記憶部２９とを有する。 The image processing apparatus 1 includes a myocardial point extraction unit 11, a myocardial pixel value sampling unit 13, a segment processing unit 15, an input processing unit 16, a time change curve generation unit 17, a display processing unit 19, and an image data storage. Unit 21, myocardial point data storage unit 23, pixel value data storage unit 25, segment data storage unit 27, and input data storage unit 29.
画像データ記憶部２１は、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の時系列の複数の画像の画像データを記憶する。本実施形態では、ＲＩ薬剤を投与して撮像された複数のＲＩ画像を対象とする。複数のＲＩ画像は、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像である。ＲＩ薬剤は、例えばへキサキス（2-メトキシイソブチルイソニトリル）テクネチウム（99mTc）注射液（MIBI）や塩化タリウム（201Tl）注射液でもよい。 The image data storage unit 21 stores image data of a plurality of time-series images of the heart of the subject dynamically collected after a predetermined medicine is administered. In the present embodiment, a plurality of RI images taken by administering an RI drug are targeted. The plurality of RI images are dynamic SPECT images. The RI drug may be, for example, hexakis (2-methoxyisobutyl isonitrile) technetium ( 99m Tc) injection (MIBI) or thallium chloride ( 201 Tl) injection.
本実施形態ではＳＰＥＣＴ画像を中心に説明するが、所定の造影剤を投与し、ダイナミック収集されたＣＴ画像またはＭＲＩ画像を対象の画像とすることもできる。なお、何れのモダリティの画像も心電図に同期してダイナミック収集された心電図同期画像であってもよい。 In the present embodiment, the SPECT image is mainly described. However, a predetermined contrast agent is administered, and a dynamically acquired CT image or MRI image can be used as a target image. Note that images of any modality may be ECG-synchronized images that are dynamically acquired in synchronization with the ECG.
図２は、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０のデータ構成の一例を示す。 FIG. 2 shows an example of the data configuration of the image data 210 stored in the image data storage unit 21.
画像データ２１０は、ＲＩ薬剤投与後に被験者の心臓をダイナミックＳＰＥＣＴ収集して得られたＳＰＥＣＴ画像である。画像データ２１０は、所定の枚数の短軸断層（Ｓｈｏｒｔ Ａｘｉｓ、以下ＳＡという）のスライス画像を含む３次元のボクセルデータからなる画像データである。さらに、画像データ２１０では、各スライスにおいて、ＲＩ薬剤投与後の時間経過に応じて撮像した複数のフレーム画像が含まれている。本実施形態では、フレーム数は第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までの１９である。同一フレームＮｏの複数のスライス画像は、すべて同じ時間帯に撮像された画像である。図２では、スライス単位にフレームＦ１〜Ｆ１９までを並べている。 Image data 210 is a SPECT image obtained by dynamic SPECT acquisition of the subject's heart after RI drug administration. The image data 210 is image data composed of three-dimensional voxel data including slice images of a predetermined number of short axis slices (hereinafter referred to as SA). Furthermore, in the image data 210, each slice includes a plurality of frame images picked up as time elapses after the RI drug administration. In the present embodiment, the number of frames is 19 from the first frame F1 to the 19th frame F19. A plurality of slice images of the same frame No are all images taken in the same time zone. In FIG. 2, frames F1 to F19 are arranged in units of slices.
ここで、スライス画像は１６枚のスライスに規格化されていてもよい。これは、撮像する際の条件（画像収集条件）、画像処理の条件及び被験者の心臓サイズの個人差等によって、被験者に応じて１フレーム（１ボリューム）のスライス枚数が変動し得るからである。ここでは、例えば、心基部から心尖部までの長さを基に線形補間によって１６スライスに正規化された画像データ２１０を用いてもよい。 Here, the slice image may be standardized to 16 slices. This is because the number of slices for one frame (one volume) can vary depending on the subject depending on the conditions at the time of imaging (image collection conditions), image processing conditions, individual differences in the subject's heart size, and the like. Here, for example, image data 210 normalized to 16 slices by linear interpolation based on the length from the base to the apex may be used.
第１フレームＦ１から第１２フレームＦ１２までの１２枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が１０秒である。第１フレームは、ＲＩ薬剤投与と同時に撮像を開始する。第１３フレームＦ１３から第１６フレームＦ１６までの４枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が３０秒である。第１７フレームＦ１７から第１９フレームＦ１９までの３枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が１２０秒である。従って、全１９枚のフレーム画像のデータ収集に要する時間は９分間である。 The twelve frame images from the first frame F1 to the twelfth frame F12 have an imaging time (data collection time) per frame of 10 seconds. In the first frame, imaging is started simultaneously with the RI drug administration. The four frame images from the thirteenth frame F13 to the sixteenth frame F16 have an imaging time (data collection time) of 30 seconds per frame. The three frame images from the 17th frame F17 to the 19th frame F19 have an imaging time (data collection time) of 120 seconds per frame. Therefore, the time required for collecting data of all 19 frame images is 9 minutes.
改めて図１を参照する。心筋ポイント抽出部１１は、複数の画像における心筋の位置を特定する。心筋ポイント抽出部１１は、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０に基づいて、一つのフレーム画像（第１のＲＩ画像）で、そのフレーム画像内の心筋の位置を特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、スライス単位に、各スライス画像の中で心筋が存在する位置の座標を特定する。ここで、対象とするフレーム画像は、ＳＥＰＣＴ画像を用いる場合は、ＲＩ薬剤を被験者に投与してから４分以上の時間が経過した後に撮像された画像でよい。本実施形態では、最終フレーム画像である第１９フレームＦ１９を用いる。これは、ＲＩ薬剤投与からの経過時間が長いほど血中クリアランスが進み、ＲＩ薬剤が心筋に行き渡って心筋ポイントの抽出が容易になるためである。 Reference is again made to FIG. The myocardial point extraction unit 11 specifies the position of the myocardium in a plurality of images. Based on the image data 210 stored in the image data storage unit 21, the myocardial point extraction unit 11 specifies the position of the myocardium in the frame image using one frame image (first RI image). For example, the myocardial point extraction unit 11 specifies the coordinates of the position where the myocardium exists in each slice image for each slice. Here, in the case where a SEPCT image is used, the target frame image may be an image captured after a time of 4 minutes or more has elapsed since the RI drug was administered to the subject. In this embodiment, the 19th frame F19 which is the final frame image is used. This is because the longer the elapsed time from the RI drug administration, the more the blood clearance progresses, and the RI drug spreads to the myocardium, facilitating the extraction of myocardial points.
図３は、心筋ポイント抽出部１１が心筋ポイントを特定する手順の説明図である。まずは、ＳＰＥＣＴ画像における心筋ポイントの特定手法を説明する。 FIG. 3 is an explanatory diagram of a procedure for the myocardial point extraction unit 11 to specify myocardial points. First, a method for specifying a myocardial point in a SPECT image will be described.
同図に示すように、心筋ポイント抽出部１１は、処理対象フレームのＳＡスライス画像を選択する。処理対象フレームは、ここでは第１９フレームＦ１９のフレームとする。これは、上述の通り、第１９フレームＦ１９のフレーム画像では、心筋にＲＩ薬剤が集積しているので、心筋の領域の画素値（ボクセル値）が高いからである。また、心筋の形状は略円形または略円弧である。従って、心筋ポイント抽出部１１は、第１９フレームＦ１９のフレーム画像の画素値に基づいて、その画像において、心筋の内壁または外壁を円で近似し、その円の中心、つまり、心臓の内腔の中心ポイントＯを特定する。 As shown in the figure, the myocardial point extraction unit 11 selects an SA slice image of the processing target frame. Here, the processing target frame is the 19th frame F19. This is because, as described above, in the frame image of the 19th frame F19, since RI medicine is accumulated in the myocardium, the pixel value (voxel value) of the myocardial region is high. The shape of the myocardium is a substantially circular shape or a substantially arc shape. Accordingly, the myocardial point extraction unit 11 approximates the inner wall or the outer wall of the myocardium with a circle in the image based on the pixel value of the frame image of the nineteenth frame F19, and the center of the circle, that is, the lumen of the heart. The center point O is specified.
心筋ポイント抽出部１１は、中心ポイントＯを通る直線上にある画素の画素値に基づいて、このフレーム画像内の心筋の位置を特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、その中心Ｏから放射状に７．５度間隔で４８方向に伸びる直線方向において、それぞれの直線上での画素値に基づいて心筋ポイントを特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、中心から心筋の外壁までの間の画素値を検出し、その最大画素値の位置座標を心筋ポイントとして特定してもよい。つまり、第１９フレームＦ１９において、４８の心筋ポイントＰが特定される。ここで特定された内腔の中心ポイントＯ及び４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置座標が心筋ポイントデータ記憶部２３に保存される。心筋ポイント抽出部１１は、この処理をすべてのＳＡスライスに対して行い、全ＳＡスライスでそれぞれ４８の心筋ポイントを特定する。心筋ポイント抽出部１１は、心筋の内壁及び外壁を抽出して、前述の直線上の内壁と外壁の間の点を心筋ポイントとしてもよい。 The myocardial point extraction unit 11 specifies the position of the myocardium in this frame image based on the pixel values of the pixels on the straight line passing through the center point O. For example, the myocardial point extraction unit 11 specifies myocardial points based on the pixel values on each straight line in a linear direction extending radially from the center O in 48 directions at intervals of 7.5 degrees. For example, the myocardial point extraction unit 11 may detect a pixel value from the center to the outer wall of the myocardium and specify the position coordinate of the maximum pixel value as the myocardial point. That is, 48 myocardial points P are specified in the 19th frame F19. The position coordinates of the myocardial points P1 to P48 of the lumen center point O and 48 specified here are stored in the myocardial point data storage unit 23. The myocardial point extraction unit 11 performs this process on all SA slices, and specifies 48 myocardial points in all SA slices. The myocardial point extraction unit 11 may extract an inner wall and an outer wall of the myocardium, and use a point between the inner wall and the outer wall on the straight line as a myocardial point.
ここで、心筋ポイント抽出部１１が特定したすべての心筋ポイントは、ＡＨＡ（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）が定める１７セグメントのいずれかに属するように対応づけられている。 Here, all the myocardial points specified by the myocardial point extracting unit 11 are associated with each other so as to belong to any one of 17 segments defined by AHA (American Heart Association).
次に、ＳＰＥＣＴ画像ではなく、ＣＴ画像またはＭＲＩ画像などの形態画像を対象とした場合の心筋ポイントの特定手法を図４及び図５を参照して説明する。つまり、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０がダイナミック収集されたＣＴ画像またはＭＲＩ画像の画像データである場合は、以下の手法で各スライスの心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置を特定する。ここではＣＴ画像を例にとって説明する。 Next, a method for specifying a myocardial point when a morphological image such as a CT image or an MRI image is used instead of a SPECT image will be described with reference to FIGS. That is, when the image data 210 stored in the image data storage unit 21 is image data of a dynamically acquired CT image or MRI image, the positions of the myocardial points P1 to P48 of each slice are specified by the following method. . Here, a CT image will be described as an example.
図４は、心電図に同期させて撮像したＣＴ画像（ＳＡ画像）３００である。 FIG. 4 is a CT image (SA image) 300 captured in synchronization with the electrocardiogram.
ここではまず、ＳＡ画像３００において、解析者が目視で内腔領域及び心筋領域を特定し、それぞれの領域内の内腔位置及び心筋位置を選択する。心筋ポイント抽出部１１は、選択された位置を、それぞれ、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０とする。心筋ポイント抽出部１１が、ＣＴ画像３００のＣＴ値に基づいて自動的に内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０を特定してもよい。 Here, first, in the SA image 300, the analyst visually identifies a lumen region and a myocardial region, and selects a lumen position and a myocardial position in each region. The myocardial point extraction unit 11 sets the selected positions as the lumen reference position 310 and the myocardial reference position 320, respectively. The myocardial point extraction unit 11 may automatically specify the lumen reference position 310 and the myocardial reference position 320 based on the CT value of the CT image 300.
次に、心筋ポイント抽出部１１は、これと同一のＳＡスライスのすべてのフレーム画像に基づいて、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０のＣＴ値の時間変化を示す時間変化曲線を生成する。ここで、ＣＴ値の時間変化曲線をＴＤＣ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）と呼び、ＳＰＥＣＴカウント値の時間変化曲線をＴＡＣ（Ｔｉｍｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）と呼ぶ。 Next, the myocardial point extraction unit 11 generates a time change curve indicating the time change of the CT values of the lumen reference position 310 and the myocardial reference position 320 based on all the frame images of the same SA slice. Here, the time change curve of the CT value is referred to as TDC (Time Density Curve), and the time change curve of the SPECT count value is referred to as TAC (Time Activity Curve).
図５は、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０のＣＴ値のＴＤＣである。 FIG. 5 is a TDC of CT values at the lumen reference position 310 and the myocardial reference position 320.
心筋ポイント抽出部１１は、このＴＤＣに基づいて処理対象フレームを特定してもよい。例えば、内腔参照位置３１０のＴＤＣのピークとなる経過時間Ｔ１以降のフレームを処理対象フレームとしてもよい。Ｔ１以降、内腔参照位置３１０のＣＴ値が急激に減少するからである。 The myocardial point extraction unit 11 may specify a processing target frame based on the TDC. For example, a frame after the elapsed time T1 that is the TDC peak at the lumen reference position 310 may be set as a processing target frame. This is because the CT value of the lumen reference position 310 decreases rapidly after T1.
心筋ポイント抽出部１１は、対象のＳＡフレーム画像において、ＣＴ値に基づいて心筋の内壁または外壁を円で近似し、その円の中心を内腔の中心ポイントＯを特定する。そして、心筋ポイント抽出部１１は、その中心Ｏから放射状に７．５度間隔で４８方向に伸びる直線上の、心筋の内壁と外壁の間の任意の点、例えば、その直線上の内壁と外壁の中間点の位置座標を心筋ポイントとして特定してもよい。心筋ポイント抽出部１１は、心筋の内壁と外壁の間の前述の直線上の画素値に基づいて心筋ポイントを特定してもよい。 The myocardial point extraction unit 11 approximates the inner wall or the outer wall of the myocardium with a circle based on the CT value in the target SA frame image, and identifies the center point O of the lumen as the center of the circle. Then, the myocardial point extraction unit 11 is an arbitrary point between the inner wall and the outer wall of the myocardium on a straight line that extends radially from the center O at intervals of 7.5 degrees, for example, the inner wall and the outer wall on the straight line. The position coordinates of the intermediate point may be specified as the myocardial point. The myocardial point extraction unit 11 may specify a myocardial point based on the pixel value on the straight line between the inner wall and the outer wall of the myocardium.
心筋ポイント抽出部１１は、この要領で処理対象フレームのすべてのＳＡスライス画像において、心臓の内腔の中心ポイントＯ及び４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置座標を特定する。 In this way, the myocardial point extraction unit 11 specifies the position coordinates of the myocardial points P1 to P48 of the central point O and 48 of the heart lumen in all the SA slice images of the processing target frame.
ＣＴ画像を対象とした場合は、このようにしてＳＡスライス画像毎に特定された４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８のＣＴ値に基づいて、以下に説明する手法と同様の手法で、入力関数及び出力関数が定まる。 When a CT image is targeted, the input function and output are performed in the same manner as described below, based on the CT values of the 48 myocardial points P1 to P48 thus specified for each SA slice image. The function is determined.
なお、上述したＳＰＥＣＴ画像の例では、ＲＩ薬剤投与後４分以降のフレームを処理対象フレームとして選択していたが、このやり方に限定されない。例えば、ＳＰＥＣＴ画像であっても、上述のＣＴ画像の処理について説明したような内腔参照位置及び心筋参照位置の画素値のＴＡＣ及び画素値の比に基づいて、処理対象フレームを特定してもよい。 In the above-described SPECT image example, the frame after 4 minutes after the RI drug administration is selected as the processing target frame, but the present invention is not limited to this method. For example, even if it is a SPECT image, the processing target frame may be specified based on the ratio of the pixel value TAC and the pixel value of the lumen reference position and the myocardial reference position as described for the processing of the CT image described above. Good.
また、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０がＳＰＥＣＴ画像の画像データであっても、心筋ポイントの特定を同一被験者の他のモダリティの画像、例えばＣＴ画像あるいはＭＲＩ画像などの形態画像で行うようにしてもよい。そして、その後ＣＴ画像等とＳＰＥＣＴ画像とを対応させてＳＰＥＣＴ画像上の心筋ポイントの位置座標を特定してもよい。この場合、心筋ポイント抽出部１１は、上述した手法でＣＴ画像等における心筋ポイントを特定する。以下、ＣＴ画像で心筋ポイントを特定し、その心筋ポイントの位置をＳＥＰＣＴ画像の位置座標へ変換する方法を説明する。 In addition, even if the image data 210 stored in the image data storage unit 21 is image data of a SPECT image, the myocardial point is specified as an image of another modality, for example, a morphological image such as a CT image or an MRI image. You may make it carry out. Then, the position coordinates of the myocardial point on the SPECT image may be specified by associating the CT image or the like with the SPECT image. In this case, the myocardial point extraction unit 11 specifies a myocardial point in a CT image or the like by the above-described method. Hereinafter, a method of identifying a myocardial point from a CT image and converting the position of the myocardial point into position coordinates of a SEPCT image will be described.
ＣＴ画像の位置座標をＳＰＥＣＴ画像の位置座標へ変換する際は、ＣＴ画像の画像データのボクセルとＳＰＥＣＴ画像の画像データのボクセルとの対応関係を定義したマッピング情報を参照して行う。一般に、ＣＴ画像とＳＰＥＣＴ画像とでは、それぞれの画像データのボクセル数が異なる。通常は、ＣＴ画像の方がＳＰＥＣＴ画像よりも１ボクセルの容積が小さく、ボクセル数が多い。従って、マッピング情報では、ＳＰＥＣＴ画像の１ボクセルに対して、ＣＴ画像の複数ボクセルが対応付けられる。心筋ポイント抽出部１１は、このマッピング情報を参照して、ＣＴ画像において特定した心筋ポイントをＳＰＥＣＴ画像の画素位置に変換する。 When the position coordinates of the CT image are converted into the position coordinates of the SPECT image, the mapping information that defines the correspondence between the voxels of the image data of the CT image and the voxels of the image data of the SPECT image is referred to. In general, the number of voxels in image data differs between a CT image and a SPECT image. Normally, a CT image has a smaller volume of one voxel and a greater number of voxels than a SPECT image. Therefore, in the mapping information, one voxel of the SPECT image is associated with a plurality of voxels of the CT image. The myocardial point extraction unit 11 refers to this mapping information and converts the myocardial point specified in the CT image into the pixel position of the SPECT image.
図６には、ＣＴ画像３００、ＳＰＥＣＴ画像４００、及びＣＴ画像３００とＳＰＥＣＴ画像４００とを重ね合わせたフュージョン画像５００を含む表示画面の一例を示す。フュージョン画像５００は、上述のマッピング情報に基づいてＣＴ画像３００とＳＰＥＣＴ画像４００の位置合わせをしたのち重ね合わせられる。 FIG. 6 shows an example of a display screen including a CT image 300, a SPECT image 400, and a fusion image 500 in which the CT image 300 and the SPECT image 400 are superimposed. The fusion image 500 is overlaid after the CT image 300 and the SPECT image 400 are aligned based on the mapping information described above.
心筋ポイントデータ記憶部２３は、心筋ポイント抽出部１１が抽出した心筋ポイントデータ２３０を記憶する。 The myocardial point data storage unit 23 stores the myocardial point data 230 extracted by the myocardial point extraction unit 11.
図７は、心筋ポイントデータ２３０のデータ構造の一例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the data structure of the myocardial point data 230.
同図に示すように、心筋ポイントデータ２３０は、スライスＮｏ２３１に対して、内腔中心ポイント２３２と、４８の心筋ポイント２３３の座標とが対応づけられている。ここで、最も心房よりのＳＡスライス画像（心基部スライス画像、以下、スライスＳ１という）の内腔中心ポイント２３２は、入力処理部１６が後述する入力関数を特定するときの基準ポイント（心基部中心ポイント）となる。 As shown in the figure, in the myocardial point data 230, the lumen center point 232 and the coordinates of 48 myocardial points 233 are associated with slice No231. Here, the lumen center point 232 of the SA slice image from the atria (cardiac slice image, hereinafter referred to as slice S1) is a reference point (cardiac center) when the input processing unit 16 specifies an input function to be described later. Point).
図１に戻ると、心筋画素値サンプリング部１３は、心筋ポイント抽出部１１が心筋ポイントの特定に使用したフレーム画像（第１のＲＩ画像）よりも前の時間に撮像されたフレーム画像（第２のＲＩ画像）において、心筋ポイント（心筋の位置）に対応する画素の画素値を特定する。 Returning to FIG. 1, the myocardial pixel value sampling unit 13 uses a frame image (second image) captured before the frame image (first RI image) used by the myocardial point extraction unit 11 to identify the myocardial point. In the (RI image), the pixel value of the pixel corresponding to the myocardial point (myocardial position) is specified.
例えば、心筋画素値サンプリング部１３は、画像データ２１０及び心筋ポイントデータ２３０を参照して、スライス毎に、全スライス画像について心筋ポイント２３３に示す４８個の座標の画素値を特定する。ここで特定された画素値は、画素値データ記憶部２５に保存される。 For example, the myocardial pixel value sampling unit 13 refers to the image data 210 and the myocardial point data 230 and specifies the pixel values of 48 coordinates indicated in the myocardial point 233 for all slice images for each slice. The pixel value specified here is stored in the pixel value data storage unit 25.
同一スライスであれば、すべてのフレーム画像において心筋が存在する位置は同じである。従って、本実施形態では、第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までのすべてのフレーム画像について、第１９フレームＦ１９を用いて位置決めされた心筋ポイント２３３に基づいて、心筋画素値サンプリング部１３が心筋の画素値をサンプリングする。 If the slices are the same, the position where the myocardium is present in all the frame images is the same. Therefore, in the present embodiment, the myocardial pixel value sampling unit 13 performs the myocardial pixel value sampling unit 13 based on the myocardial point 233 positioned using the 19th frame F19 for all frame images from the first frame F1 to the 19th frame F19. Sample pixel values.
画素値データ記憶部２５は、心筋画素値サンプリング部１３でサンプリングされたサンプリングデータ２５０を記憶する The pixel value data storage unit 25 stores the sampling data 250 sampled by the myocardial pixel value sampling unit 13.
図８は、サンプリングデータ２５０のデータ構造の一例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the data structure of the sampling data 250.
同図に示すように、サンプリングデータ２５０は、スライスＮｏ２５１及びフレームＮｏ２５３で特定される１枚の画像でそれぞれサンプリングされた４８ポイントの画素値２５５が対応づけられている。画素値１〜４８は、それぞれ、心筋ポイント１〜４８の画素値である。 As shown in the figure, the sampling data 250 is associated with pixel values 255 of 48 points sampled in one image specified by slice No 251 and frame No 253. Pixel values 1 to 48 are pixel values of myocardial points 1 to 48, respectively.
図１に戻ると、セグメント処理部１５は、心筋画素値サンプリング部１３で特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行う。本実施形態では、セグメント処理部１５は、ブルズアイマップによるセグメント解析を行う。 Returning to FIG. 1, the segment processing unit 15 performs heart segment analysis based on the pixel value specified by the myocardial pixel value sampling unit 13. In the present embodiment, the segment processing unit 15 performs segment analysis using a bullseye map.
例えば、セグメント処理部１５は、サンプリングデータ２５０に基づいて、フレーム毎に、ＡＨＡが定める１７セグメントのそれぞれの代表値を特定する。画素値１〜４８は、それぞれ、心筋ポイント１〜４８の画素値であるので、サンプリングデータ２５０に含まれる各画素値２５５は、それぞれ、１７セグメントの何れに属するかが予め定められる。従って、セグメント処理部１５は、各セグメントに属する画素値に基づいて、フレーム別に、それぞれのセグメントの代表値を特定する。代表値は、例えば、平均値、最頻値、最大値、中間値あるいは最小値などの統計値でよい。ここで算出されたフレーム別の各セグメントの代表値はセグメントデータ記憶部２７に保存される。 For example, the segment processing unit 15 specifies each representative value of 17 segments defined by AHA for each frame based on the sampling data 250. Since the pixel values 1 to 48 are the pixel values of the myocardial points 1 to 48, it is determined in advance which of the 17 segments each pixel value 255 included in the sampling data 250 belongs to. Therefore, the segment processing unit 15 specifies the representative value of each segment for each frame based on the pixel values belonging to each segment. The representative value may be, for example, a statistical value such as an average value, a mode value, a maximum value, an intermediate value, or a minimum value. The representative value of each segment for each frame calculated here is stored in the segment data storage unit 27.
セグメントデータ記憶部２７は、セグメント処理部１５で算出された各セグメントの代表値をセグメントデータ２７０として記憶する。 The segment data storage unit 27 stores the representative value of each segment calculated by the segment processing unit 15 as segment data 270.
図９は、セグメントデータ２７０のデータ構造の一例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the data structure of the segment data 270.
同図に示すように、セグメントデータ２７０は、フレームＮｏ２７１及びセグメントＮｏ２７３ごとに、それぞれの代表値２７５が対応づけられている。 As shown in the figure, in the segment data 270, the representative value 275 is associated with each frame No. 271 and segment No. 273.
入力処理部１６は、ＲＩ薬剤の流入を示す入力を特定する。例えば、入力処理部１６は、複数のＲＩ画像のうち、最も心房よりのＳＡ画像で、心基部の中心位置を特定し、その心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、ＲＩ薬剤の心臓に対する入力を特定する。なお、ＣＴ画像またはＭＲＩ画像等を対象とする場合でも、これと同様の手順で造影剤の心臓に対する入力を特定することができる。 The input processing unit 16 specifies an input indicating the inflow of RI medicine. For example, the input processing unit 16 specifies the center position of the heart base in the SA image from the atrium most of the plurality of RI images, and from the pixel values of one or more pixels including the center position of the heart base, Identify drug inputs to the heart. Even when a CT image, an MRI image, or the like is targeted, the input of the contrast agent to the heart can be specified by the same procedure.
心筋の血流の解析では、心臓に流入した血流量を特定する必要がある。そこで、本実施形態においては、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像上で、心臓に流入したＲＩ薬剤の量及び流入したタイミングを入力として把握する。本実施形態では、心基部の内腔の中心ポイント（心基部中心ポイント）の画素の画素値に基づいて、この入力を特定する。心基部中心ポイント以外であっても、例えば、大動脈の位置の画素の画素値で入力を特定しても良い。 In the analysis of the blood flow of the myocardium, it is necessary to specify the amount of blood flowing into the heart. Therefore, in the present embodiment, on the dynamic SPECT image, the amount of RI medicine that has flowed into the heart and the flow-in timing are grasped as inputs. In this embodiment, this input is specified based on the pixel value of the pixel at the center point of the lumen of the heart base (heart base center point). For example, the input may be specified by the pixel value of the pixel at the position of the aorta, even if it is other than the central base point.
まず、入力処理部１６は、心基部中心ポイントを特定する。例えば、入力処理部１６は、図１０の設定画面１００を表示装置５に表示させて、入力装置３を用いた解析者による入力に基づいて、心基部中心ポイントを特定する。 First, the input processing unit 16 specifies a center base center point. For example, the input processing unit 16 displays the setting screen 100 in FIG. 10 on the display device 5 and specifies the center base point based on the input by the analyst using the input device 3.
図１０は、心基部中心ポイントの設定画面１００である。設定画面１００には、第１９フレームの長軸垂直断層画像（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｌｏｎｇ Ａｘｉｓ、以下ＶＬＡという）１１０と、心基部スライスのＳＡ画像（スライスＳ１）１２０とが表示される。ＶＬＡ画像１１０は、画像データ２１０から合成された画像で良い。それぞれの画像において、スライスＳ１の内腔中心ポイント２３２が心基部中心ポイントＰの候補として表示される。医師等の解析者は、この画面上でポインタＰＴの位置を操作することで、心基部中心ポイントＰの位置を修正できる。 FIG. 10 shows a setting screen 100 for the center base point. On the setting screen 100, a long-axis vertical tomographic image (Vertical Long Axis, hereinafter referred to as VLA) 110 of the 19th frame and an SA image (slice S1) 120 of the basal slice are displayed. The VLA image 110 may be an image synthesized from the image data 210. In each image, the lumen center point 232 of the slice S1 is displayed as a candidate for the base center point P. An analyst such as a doctor can correct the position of the central base point P by manipulating the position of the pointer PT on this screen.
心基部中心ポイントＰが確定すると、入力処理部１６は、心基部中心ポイントＰを基点とした３×３×３の２７ボクセルを、入力関数用のボクセル群ＶＧとする。同図に示すように、ＳＡ面では、心基部中心ポイントＰは３×３のボクセル群の中心のボクセルであり、ＶＬＡ面では、心基部中心ポイントＰは３×３のボクセル群の、長軸方向で最も心基部側、短軸方向の中心に位置する。 When the base center point P is determined, the input processing unit 16 sets 3 × 3 × 3 27 voxels based on the base center point P as a voxel group VG for input functions. As shown in the figure, in the SA plane, the central base point P is the center voxel of the 3 × 3 voxel group, and in the VLA plane, the central base point P is the long axis of the 3 × 3 voxel group. It is located in the center of the short axis direction, the most proximal side in the direction.
入力処理部１６は、第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までの各フレーム画像において、画像データ記憶部２１からボクセル群ＶＧの画素値を取得し、フレーム毎にボクセル群ＶＧの画素値の平均値を算出する。ここで算出したフレーム毎の平均値が個々の入力値となる。入力処理部１６は、フレーム毎の入力値を入力データ記憶部２９に保存する。なお、入力値は平均値以外の統計値（例えば、最頻値、最大値、中間値、最小値など）でも良い。 The input processing unit 16 acquires the pixel value of the voxel group VG from the image data storage unit 21 in each frame image from the first frame F1 to the 19th frame F19, and averages the pixel values of the voxel group VG for each frame. Is calculated. The average value for each frame calculated here is an individual input value. The input processing unit 16 stores the input value for each frame in the input data storage unit 29. The input value may be a statistical value other than the average value (for example, the mode value, the maximum value, the intermediate value, the minimum value, etc.).
時間変化曲線生成部１７は、セグメント解析の結果に基づいて、各セグメントの代表値（セグメントデータ２７０）の時系列変化を示す時間変化曲線を生成する。ここでは、ＳＰＥＣＴ画像が対象であるので、時間変化曲線生成部１７が生成する時間変化曲線はＴＡＣである。時間変化曲線生成部１７は、これと同時に、入力データ記憶部２９に保存されている入力データに基づいて入力のＴＡＣを生成しても良いし、画素値データ記憶部２５に保存されているサンプリングデータ２５０に基づいて、サンプリングされた画素ごとのＴＡＣを生成しても良い。 The time change curve generation unit 17 generates a time change curve indicating the time series change of the representative value (segment data 270) of each segment based on the segment analysis result. Here, since the SPECT image is a target, the time change curve generated by the time change curve generation unit 17 is TAC. At the same time, the time change curve generation unit 17 may generate an input TAC based on the input data stored in the input data storage unit 29, or the sampling stored in the pixel value data storage unit 25. Based on the data 250, a TAC for each sampled pixel may be generated.
表示処理部１９が、時間変化曲線生成部１７が生成した時間変化曲線を表示装置５へ表示させる。 The display processing unit 19 causes the display device 5 to display the time change curve generated by the time change curve generation unit 17.
図１１は時間変化曲線（ＴＡＣ）の一例を示す。同図には、入力のＴＡＣと、各セグメントのＴＡＣがそれぞれ描画されている。 FIG. 11 shows an example of a time change curve (TAC). In the figure, an input TAC and a TAC of each segment are drawn.
また、表示処理部１９は、ブルズアイマップを表示装置５へ表示させてもよい。 Further, the display processing unit 19 may display the bullseye map on the display device 5.
図１２はブルズアイマップの表示例である。同図Ａが画素別ブルズアイマップで、同図Ｂが通常のブルズアイマップである。 FIG. 12 is a display example of a bullseye map. FIG. 5A is a bullseye map for each pixel, and FIG. 5B is a normal bullseye map.
表示処理部１９は、例えば、セグメントデータ２７０に基づいて通常のブルズアイマップを生成する。同図Ｂの例では、各セグメントの領域が、各セグメントの代表値に応じた表示態様、同図Ｂの例では代表値に応じた色で表示されている。 The display processing unit 19 generates a normal bullseye map based on the segment data 270, for example. In the example of Fig. B, the area of each segment is displayed in a display mode corresponding to the representative value of each segment, and in the example of Fig. B, a color corresponding to the representative value is displayed.
また、表示処理部１９は、サンプリングデータ２５０に基づいて画素別ブルズアイマップを生成する。同図Ａの例では、セグメントの表示領域が、各セグメントに属する画素毎に分割されている。そして、分割されたそれぞれの領域が各画素の画素値に応じた表示態様、同図Ａの例では画素値に応じた色で表示されている。また、この画素別ブルズアイマップでは、一つのスライス内でサンプリングされた４８画素が同心円に割り当てられている。つまり、本実施形態では１６スライスあるので、画素別ブルズアイマップは１６の同心円に、各スライスでサンプリングされた画素が割り当てられている。 Further, the display processing unit 19 generates a pixel-specific bullseye map based on the sampling data 250. In the example of FIG. A, the segment display area is divided for each pixel belonging to each segment. Each divided area is displayed in a display mode corresponding to the pixel value of each pixel, and in the example of FIG. Further, in this pixel-specific bullseye map, 48 pixels sampled in one slice are assigned to concentric circles. That is, since there are 16 slices in this embodiment, the pixels sampled in each slice are allocated to 16 concentric circles in the bull's eye map for each pixel.
図１３は、画像処理装置１の全体の処理手順を示すフローチャートである。同図に沿って画像処理装置１の処理手順を説明する。 FIG. 13 is a flowchart showing an overall processing procedure of the image processing apparatus 1. A processing procedure of the image processing apparatus 1 will be described with reference to FIG.
まず、心筋ポイント抽出部１１が、処理対象とするＳＡスライスを一つ選択する（Ｓ１１）。 First, the myocardial point extraction unit 11 selects one SA slice to be processed (S11).
心筋ポイント抽出部１１は、選択されたＳＡスライスにおける最終フレームである第１９フレームＦ１９のフレーム画像を選択し、その画像データ２１０を画像データ記憶部２１から読み出す（Ｓ１３）。心筋ポイント抽出部１１は、第１９フレームＦ１９のフレーム画像において、略円または略円弧の心筋の中心位置（内腔中心ポイント）Ｏを特定する（Ｓ１５）。そして、その中心Ｏから等間隔に４８方向に伸ばした直線上で最も画素値の高い点を心筋が存在するポイントとしてその座標を特定する（Ｓ１７）。ここで特定された内腔中心ポイント及び心筋ポイントの座標は、心筋ポイントデータ２３０として心筋ポイントデータ記憶部２３に保存される。 The myocardial point extraction unit 11 selects a frame image of the 19th frame F19, which is the last frame in the selected SA slice, and reads out the image data 210 from the image data storage unit 21 (S13). The myocardial point extraction unit 11 specifies the center position (lumen center point) O of the substantially circular or substantially circular arc myocardium in the frame image of the 19th frame F19 (S15). Then, the coordinates of the point having the highest pixel value on the straight line extending in 48 directions at equal intervals from the center O are specified as the point where the myocardium exists (S17). The coordinates of the lumen center point and the myocardial point specified here are stored in the myocardial point data storage unit 23 as myocardial point data 230.
心筋画素値サンプリング部１３は、同一スライス内の全フレーム画像の画像データ２１０を画像データ記憶部２１から読み出す。さらに、心筋画素値サンプリング部１３は、心筋ポイントデータ２３０を心筋ポイントデータ記憶部２３から読み出す。そして、心筋画素値サンプリング部１３は、各フレーム画像における各心筋ポイントの画素値を特定する（Ｓ１９）。ここで特定された心筋ポイントの画素値は、サンプリングデータ２５０として画素値データ記憶部２５に保存される。 The myocardial pixel value sampling unit 13 reads out the image data 210 of all frame images in the same slice from the image data storage unit 21. Further, the myocardial pixel value sampling unit 13 reads the myocardial point data 230 from the myocardial point data storage unit 23. Then, the myocardial pixel value sampling unit 13 specifies the pixel value of each myocardial point in each frame image (S19). The pixel value of the myocardial point specified here is stored in the pixel value data storage unit 25 as sampling data 250.
すべてのＳＡスライスについて、すべてのフレーム画像の画素値のサンプリングが完了するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１９までの処理を繰り返す（Ｓ２１）。 For all SA slices, the processing from step S11 to S19 is repeated until sampling of pixel values of all frame images is completed (S21).
すべてのＳＡスライスについて、すべてのフレーム画像の画素値のサンプリングが完了すると、セグメント処理部１５が画素値データ記憶部２５からサンプリングデータ２５０を読み出して、ブルズアイマップの１７セグメントの代表値を算出する（Ｓ２３）。ここで算出された１７セグメントの代表値は、セグメントデータ２７０としてセグメントデータ記憶部２７に保存される。 When sampling of the pixel values of all the frame images is completed for all the SA slices, the segment processing unit 15 reads the sampling data 250 from the pixel value data storage unit 25 and calculates the representative values of 17 segments of the bullseye map ( S23). The representative values of the 17 segments calculated here are stored as the segment data 270 in the segment data storage unit 27.
入力処理部１６は、心基部中心ポイントＰ及びボクセル群ＶＧの位置を特定し（図１０参照）、各フレームのボクセル群ＶＧの画素値から、フレームごとの入力値を特定する（Ｓ２４）。特定されたフレーム毎の入力値は入力データ記憶部２９に保存される。 The input processing unit 16 specifies the base center point P and the position of the voxel group VG (see FIG. 10), and specifies the input value for each frame from the pixel values of the voxel group VG of each frame (S24). The specified input value for each frame is stored in the input data storage unit 29.
そして、時間変化曲線生成部１７は、セグメントデータ記憶部２７からセグメントデータ２７０、入力データ記憶部２９から入力データを読み出して、入力及びセグメント毎の時間変化曲線を生成し（図１１参照）、表示装置５に表示させる（Ｓ２５）。 The time change curve generation unit 17 reads the segment data 270 from the segment data storage unit 27 and the input data from the input data storage unit 29, generates a time change curve for each input and segment (see FIG. 11), and displays it. It is displayed on the device 5 (S25).
本実施形態によれば、心筋内腔壁への薬剤吸着等の影響をキャンセルすることができ、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像を解析して、本来の心筋内部への薬剤の吸収の状態をセグメント毎に詳細なＴＡＣを得ることができる。 According to this embodiment, it is possible to cancel the influence of drug adsorption or the like on the myocardial lumen wall, analyze the dynamic SPECT image, and determine the state of drug absorption into the myocardium in detail for each segment. TAC can be obtained.
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。 The above-described embodiments of the present invention are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention only to those embodiments. Those skilled in the art can implement the present invention in various other modes without departing from the gist of the present invention.
１ 画像処理装置
３ 入力装置
５ 表示装置
１１ 心筋ポイント抽出部
１３ 心筋画素値サンプリング部
１５ セグメント処理部
１６ 入力処理部
１７ 時間変化曲線生成部
２１ 画像データ記憶部
２３ 心筋ポイントデータ記憶部
２５ 画素値データ記憶部
２７ セグメントデータ記憶部
２９ 入力データ記憶部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image processing apparatus 3 Input apparatus 5 Display apparatus 11 Myocardial point extraction part 13 Myocardial pixel value sampling part 15 Segment processing part 16 Input processing part 17 Time change curve generation part 21 Image data storage part 23 Myocardial point data storage part 25 Pixel value data Storage unit 27 Segment data storage unit 29 Input data storage unit
Claims (14)
前記画像処理装置に、
前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を実行させるコンピュータプログラム。 A computer program for an image processing apparatus having storage means for storing image data of a heart image of a subject dynamically collected after administration of a predetermined medicine and storing a plurality of time-series image data ,
In the image processing apparatus,
Identifying a myocardial position based on a first image of the plurality of images;
Identifying pixel values of pixels at myocardial positions of the plurality of images based on the myocardial positions identified based on the first image ;
Performing a segment analysis of the heart based on the specified pixel value.
前記画像処理装置に、
前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
前記特定された画素値に基づいて、前記複数の画素の画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。 A computer program for an image processing apparatus having storage means for storing image data of a heart image of a subject dynamically collected after administration of a predetermined medicine and storing a plurality of time-series image data ,
In the image processing apparatus,
Identifying a myocardial position based on a first image of the plurality of images;
Identifying pixel values of pixels at myocardial positions of the plurality of images based on the myocardial positions identified based on the first image ;
And a step of outputting a time change curve indicating a time series change of pixel values of the plurality of pixels based on the specified pixel values.
前記心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、前記薬剤の心臓に対する入力を特定するステップと、
前記薬剤の心臓に対する入力の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる請求項１〜５のいずれかに記載のコンピュータプログラム。 Of the plurality of images, a short axis tomographic image from the atria most preferably identifies the center position of the heart base,
Identifying an input to the heart of the drug from pixel values of one or more pixels including a center position of the heart base;
The computer program according to claim 1, further causing the image processing apparatus to execute a step of outputting a time change curve indicating a time-series change of input of the medicine to the heart.
前記複数の画像のうちの前記第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内壁及び外壁の位置を特定して前記第１の画像内の心筋の位置を特定する、請求項１〜６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。 In the step of specifying the position of the myocardium,
Identifying the positions of the inner and outer walls of the myocardium in the first image based on the pixel values of the first image of the plurality of images to identify the position of the myocardium in the first image; The computer program according to claim 1.
前記複数の画像のうちの前記第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内腔の中心位置を特定し、前記中心位置を通る直線上にある画素の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の位置を特定する、請求項１〜６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。 In the step of specifying the position of the myocardium,
The center position of the lumen of the myocardium in the first image is specified based on the pixel value of the first image of the plurality of images, and the pixel value of a pixel on a straight line passing through the center position The computer program according to claim 1, wherein a position of a myocardium in the first image is specified based on the first image.
前記被験者の心臓を撮像した、前記複数のＲＩ画像とは異なるモダリティの参照画像において心筋の位置を特定し、前記参照画像における心筋位置に基づいて前記複数のＲＩ画像における心筋の位置を特定する、請求項９または１０に記載のコンピュータプログラム。 In the step of specifying the position of the myocardium,
Identifying a myocardial position in a reference image of a modality different from the plurality of RI images obtained by imaging the subject's heart, and identifying a myocardial position in the plurality of RI images based on the myocardial position in the reference image; The computer program according to claim 9 or 10.
前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定する手段と、
前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定する手段と、
前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行う手段と、を備える画像処理装置。 Storage means for storing image data of a heart image of a subject dynamically collected after administering a predetermined medicine, and storing image data of a plurality of time-series images;
Means for identifying a myocardial position based on a first image of the plurality of images;
Means for identifying a pixel value of a pixel at a myocardial position of the plurality of images based on the myocardial position identified based on the first image ;
Means for performing segment analysis of the heart based on the specified pixel value.
前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を行う方法。
An image processing apparatus having storage means for storing image data of a plurality of time-series image data, which is image data of a subject's heart dynamically collected after administration of a predetermined drug,
Identifying a myocardial position based on a first image of the plurality of images;
Identifying pixel values of pixels at myocardial positions of the plurality of images based on the myocardial positions identified based on the first image ;
Performing a cardiac segment analysis based on the identified pixel values.
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