JP6523642B2

JP6523642B2 - 画像診断装置

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Inventors: 真透坂本
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Description

本発明は画像診断装置に関するものである。

バルーンカテーテル、ステント等の高機能カテーテルによる血管内治療が行われている。この手術前の診断、或いは、手術後の経過確認のため、光干渉断層診断装置（ＯＣＴ:Optical Coherence Tomography）等の画像診断装置が用いられるのが一般的になってきた。

光干渉断層診断装置は、光学レンズと光学ミラーを有するイメージングコアを先端に取り付けた光ファイバを内蔵し、少なくとも先端部が透明なシースを有するプローブを用いる。そして、そのプローブを患者の血管内に導き、イメージングコアを回転させながら、光学ミラーを介して血管壁に光を照射し、血管からの反射光を再度、その光学ミラーを介して受光することでラジアル走査を行い、得られた反射光を元に血管の断面画像を構成するものである。そして、この光ファイバを回転させながら、所定速度で引っ張る操作（一般にプルバックと呼ばれる）を行うことで、血管の長手方向の内壁の３次元画像を形成する（特許文献１）。また、ＯＣＴの改良型として、波長掃引を利用した光干渉断層診断装置（ＳＳ−ＯＣＴ:Swept-source Optical coherence Tomography）も開発されている。

特開２００７−２６７８６７号公報

一般に、ステントはステンレス等の金属製である。このため、イメージングコアから出射した光は、血管組織よりもステントの方が格段に高い強度で反射するので、ＯＣＴ画像からステントを検出するのは容易であった。

しかし、近年では、ポリマーで生成され、生体に吸収される生体吸収性血管スキャフォールド（ＢＶＳ）が利用されるようになってきている。ＢＶＳとは、全分解ステントや完全生体吸収性薬剤溶出性ステントとも呼ばれ、金属製ステントとは異なる。この非金属のＢＶＳはＯＣＴの光に対して透明、又はそれに近い部材で構成され、光が透過してしまう。このため、従来の金属製ステントのステント検出アルゴリズムを適用することはできない。

本発明は係る問題に鑑みなされたものであり、ＢＶＳ等の光の反射が無い、もしくは反射が少ないことに起因した低い輝度の部分をＯＣＴ画像から検出する技術を提供しようとするものである。

上記課題を解決するため、例えば本発明の画像診断装置は以下の構成を有する。すなわち、
信号の送受信を行うイメージングコアを収容したプローブを備え、イメージング対象物に対して信号の送受信を繰り返し、イメージング対象物の断層画像を生成する生成手段とを備える画像診断装置であって、
前記断層画像においてモルフォロジ演算を行うことにより、周囲の画素値と比較して相対的に画素値が低い低輝度領域を検出対象領域として検出する検出手段と、
前記検出対象領域から過検出物を除去する過検出物除去手段と、
前記画像診断装置は、前記断層画像においてモルフォロジ演算を行うことにより、前記検出対象領域とは異なる低輝度領域を準検出対象領域として検出する準検出手段と、
前記検出対象領域から過検出物を除去するために、前記検出対象領域と前記準検出対象領域とを比較して、共通領域もしくは差分領域を改めて検出対象領域とする領域処理手段とを有する。

本発明によれば、ＢＶＳ等の光の反射が無い、もしくは反射が少ないことに起因した低い輝度の部分をＯＣＴ画像から検出することが可能になる。

本実施形態に係る画像診断装置の外観構成を示す図である。画像診断装置の構成を示す図である。断面画像の再構成処理を説明するための図である。再構成された断面画像と３次元モデルデータとの関係を示す図である。実施形態におけるＢＶＳの検出のアルゴリズムを示す図である。生体吸収性スキャフォールドの断面画像とその３次元モデルデータとの関係を示す図である。実施形態における画像診断装置の処理手順を示すフローチャートである。実施形態における画像診断装置の処理手順を示すフローチャートである。実施形態における画像診断装置の処理手順を示すフローチャートである。第２の実施形態における処理対象の画像の例を示す図である。

以下、本発明に係わる実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。

［第１の実施形態］
図１は、本発明の一実施の形態に係わる波長掃引を利用した画像診断装置１００の全体構成の一例を示す図である。

画像診断装置１００は、プローブ（もしくはカテーテル）１０１と、プルバック部１０２と、操作制御装置１０３で構成され、プルバック部１０２と操作制御装置１０３は、コネクタ１０５を介してケーブル１０４で接続されている。このケーブル１０４には、光ファイバ、並びに各種信号線が収容されている。

プローブ１０１は、光ファイバを回転自在に収容する。この光ファイバの先端には、操作制御装置１００からプルバック部１０２を介在して伝送された光（測定光）を、光ファイバの中心軸に対してほぼ直行する方向に送信するとともに、送信した光の外部からの反射光を受信するための光送受信部を有するイメージングコア２５０が設けられている。

プルバック部１０２は、プローブ１０１に設けられたアダプタを介して、プローブ１０１内の光ファイバと保持する。そして、プルバック部１０２に内蔵されたモータを駆動させることでプローブ１０１内の光ファイバを回転させることで、その先端に設けられたイメージングコアを回転させることが可能になっている。また、プルバック部１０２は、内蔵の直線駆動部に設けられたモータを駆動して、プローブ１０１内の光ファイバを所定速度で引っ張る（プルバック部と呼ばれる所以である）処理も行う。

上記構成により、プローブ１０１を患者の血管内に案内し、プルバック部１０２に内蔵したラジアル走査モータ（図２の符号２４１）を駆動して、プローブ内の光ファイバを回転させることで、血管内を３６０度に渡ってスキャンすることが可能になる。さらに、プルバック部１０２が直線駆動部（図２の符号２４３）によってプローブ１０１内の光ファイバを所定速度で引っ張ることで、血管軸に沿ったスキャンが行われることになり、結果的に血管軸の各箇所の血管の内側から見た断層像を構築することが可能となる。

操作制御装置１０３は、画像診断装置１００の動作を統括制御する機能を有する。操作制御装置１０３は、例えば、ユーザ指示に基づく各種設定値を装置内に入力する機能や、測定により得られたデータを処理し、体腔内の断層画像として表示する機能を備える。

操作制御装置１０３には、本体制御部１１１、プリンタ／ＤＶＤレコーダ１１１−１、操作パネル１１２及びＬＣＤモニタ１１３、等が設けられている。本体制御部１１１は、光断層画像を生成する。光断層画像は、測定により得られた反射光と光源からの光を分離することで得られた参照光とを干渉させることで干渉光データを生成するとともに、当該干渉光データに基づいて生成されたラインデータを処理することにより生成される。

プリンタ／ＤＶＤレコーダ１１１−１は、本体制御部１１１における処理結果を印刷したり、データとして記憶したりする。操作パネル１１２は、ユーザが各種設定値及び指示の入力を行なうユーザインターフェースである。ＬＣＤモニタ１１３は、表示装置として機能し、例えば、本体制御部１１１において生成された断層画像を表示する。１１４は、ポインティングデバイス（座標入力装置）としてのマウスである。

次に、画像診断装置１００の機能構成について説明する。図２は、画像診断装置１００のブロック構成図である。以下、同図を用いて波長掃引型ＯＣＴの機能構成について説明する。

図中、２０１は画像診断装置の全体の制御を司る信号処理部であり、マイクロプロセッサをはじめ、いくつかの回路で構成される。２１０はハードディスクに代表される不揮発性の記憶装置であり、信号処理部２０１が実行する各種プログラムやデータファイルを格納している。２０２は信号処理部２０１内に設けられたメモリ（ＲＡＭ）である。２０３は波長掃引光源であり、時間軸に沿って、予め設定された範囲内で変化する波長の光を繰り返し発生する光源である。

波長掃引光源２０３から出力された光は、第１のシングルモードファイバ２７１の一端に入射され、先端側に向けて伝送される。第１のシングルモードファイバ２７１は、途中の光ファイバカップラ２７２において第４のシングルモードファイバ２７５と光学的に結合されている。

第１のシングルモードファイバ２７１における光ファイバカップラ２７２より先端側に発した光は、コネクタ１０５を介して、第２のシングルモードファイバ２７３に導かれる。この第２のシングルモードファイバ２７３の他端はプルバック部１０２内の光ロータリージョイント２３０に接続されている。

一方、プローブ１０１はプルバック部１０２と接続するためのアダプタ１０１ａを有する。そして、このアダプタ１０１ａによりプローブ１０１をプルバック部１０２に接続することで、プローブ１０１が安定してプルバック部１０２に保持される。さらに、プローブ１０１内に回転自在に収容された第３のシングルモードファイバ２７４の端部が、光ロータリージョイト２３０に接続される。この結果、第２シングルモードファイバ２７３と第３シングルモードファイバ２７４が光学的に結合される。第３のシングルモードファイバ２７４の他方端（プローブ１０１の先頭部分側）には、光を回転軸に対してほぼ直行する方向に出射するミラーとレンズを搭載したイメージングコア２５０が設けられている。

上記の結果、波長掃引光源２０３が発した光は、第１シングルモードファイバ２７１、第２シングルモードファイバ２７３、第３のシングルモードファイバ２７４を介して、第３のシングルモードファイバ２７４の端部に設けられたイメージングコア２５０に導かれる。イメージコア２５０は、この光を、ファイバの軸に直行する方向に出射するとともに、その反射光を受信し、その受信した反射光が今度は逆に導かれ、操作制御装置１０３に返される。

一方、光ファイバカップラ２７２に結合された第４のシングルモードファイバ２７５の反対の端部には、参照光の光路長を微調整する光路長調整機構２２０が設けられている。この光路長可変機構２２０は、プローブ１０１を交換した場合など、個々のプローブ１０１の長さのばらつきを吸収できるよう、その長さのばらつきに相当する光路長を変化させる光路長変更手段として機能する。そのため、第４のシングルモードファイバ２７５に端部に位置するコリメートレンズ２２５が、その光軸方向である矢印２２６で示すように移動自在な１軸ステージ２２４上に設けられている。

具体的には、１軸ステージ２２４はプローブ１０１を交換した場合に、プローブ１０１の光路長のばらつきを吸収できるだけの光路長の可変範囲を有する光路長変更手段として機能する。さらに、１軸ステージ２２４はオフセットを調整する調整手段としての機能も備えている。例えば、プローブ部１０１の先端が生体組織の表面に密着していない場合でも、１軸ステージにより光路長を微小変化させることにより、生体組織の表面位置からの反射光と干渉させる状態に設定することが可能である。

１軸ステージ２２４で光路長が微調整され、グレーティング２２１、レンズ２２２を介してミラー２２３にて反射された光は再び第４のシングルモードファイバ２７５に導かれ、光ファイバカップラ２７２にて、第１のシングルモードファイバ２７１側から得られた光と混合されて、干渉光としてフォトダイオード２０４にて受光される。

このようにしてフォトダイオード２０４にて受光された干渉光は光電変換され、アンプ２０５により増幅された後、復調器２０６に入力される。この復調器２０６では干渉した光の信号部分のみを抽出する復調処理を行い、その出力は干渉光信号としてＡ／Ｄ変換器２０７に入力される。

Ａ／Ｄ変換器２０７では、干渉光信号を例えば９０ＭＨｚで２０４８ポイント分サンプリングして、１ラインのデジタルデータ（干渉光データ）を生成する。なお、サンプリング周波数を９０ＭＨｚとしたのは、波長掃引の繰り返し周波数を４０ｋＨｚにした場合に、波長掃引の周期（２５μｓｅｃ）の９０％程度を２０４８点のデジタルデータとして抽出することを前提としたものであり、特にこれに限定されるものではない。

Ａ／Ｄ変換器２０７にて生成されたライン単位の干渉光データは、信号処理部２０１に入力され、一旦、メモリ２０２に格納される。そして、信号処理部２０１では干渉光データをＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数分解して深さ方向のデータ（ラインデータ）を生成し、これを座標変換することにより、血管内の各位置での光断面画像を構築し、所定のフレームレートでＬＣＤモニタ１１３に出力する。

信号処理部２０１は、更に光路長調整用駆動部２０９、通信部２０８と接続されている。信号処理部２０１は光路長調整用駆動部２０９を介して１軸ステージ２２４の位置の制御（光路長制御）を行う。

通信部２０８は、いくつかの駆動回路を内蔵するとともに、信号処理部２０１の制御下にてプルバック部１０２と通信する。具体的には、プルバック部１０２内の光ロータリージョイントによる第３のシングルモードファイバの回転を行うためのラジアル走査モータへの駆動信号の供給、ラジアルモータの回転位置を検出するためのエンコーダ部２４２からの信号受信、並びに、第３のシングルモードファイバ２７４の所定速度で引っ張るための直線駆動部２４３への駆動信号の供給である。

なお、信号処理部２０１における上記処理も、所定のプログラムがコンピュータによって実行されることで実現されるものとする。

上記構成において、プローブ１０１を患者の診断対象の血管位置（冠状動脈など）に位置させると、ユーザの操作によるプローブ先端から透明なフラッシュ液（通常は生理食塩水や造影剤）を血管内に放出させる。血液の影響を除外するためである。そして、ユーザがスキャン開始の指示入力を行うと、信号処理部２０１は、波長掃引光源２０３を駆動し、ラジアル走査モータ２４１並びに直線駆動部２４３を駆動させる（以降、ラジアル走査モータ２４１と直線駆動部２４３の駆動による光の照射と受光処理をスキャニングと呼ぶ）。この結果、波長掃引光源２０３から波長掃引光が、上記のような経路でイメージングコア２５０に供給される。このとき、プローブ１０１の先端位置にあるイメージングコア２５０は回転しながら、回転軸に沿って移動することになるので、イメージングコア２５０は、回転しながら、なおかつ、血管軸に沿って移動しながら、血管内腔面への光の出射とその反射光の受信を行うことになる。

ここで、１枚の断面画像の生成にかかる処理を図３を用いて簡単に説明する。同図はイメージングコア２５０が位置する血管の血管軸に実質的に直交する内腔面３０１の断面画像の再構成処理を説明するための図である。イメージングコア２５０の１回転（３６０度）する間に、複数回の測定光の送信と受信を行う。１回の光の送受信により、その光を照射した方向の１ラインのデータを得ることができる。従って、１回転の間に、例えば５１２回の光の送受信を行うことで、回転中心３０２から放射線状に延びる５１２個の干渉光データを得ることができる。この５１２個の干渉光データは、高速フーリエ変換され、回転中心から放射線状の径方向のラインデータが生成される。ラインデータは、回転中心位置の近傍では密で、回転中心位置から離れるにつれて互いに疎になっていく。そこで、この各ラインの空いた空間における画素については、周知の補間処理を行なって生成していき、人間が視覚できる血管断面画像を生成することになる。そして、図４に示すごとく、生成された２次元断面画像４０１を血管軸に沿って互いに接続することで、３次元血管画像４０２を得ることができる。なお、２次元の断面画像の中心位置は、イメージングコア２５０の回転中心位置と一致するが、血管断面の中心位置ではない点に注意されたい。また、微弱ではあるが、イメージングコア２５０のレンズ表面、カテーテルの表面などで光は反射するので、図示の符号３０３に示すように、回転中心軸に対して同心円がいくつか発生する。信号処理部２０１は、再構成した血管断面画像４０１や３次元血管画像４０２をメモリ２０２に蓄積していく。

次に、ＢＶＳを留置した血管断面像におけるステント検出処理について図５を参照して説明する。ＢＶＳは、先に説明したように、ＯＣＴの測定光に対して透明、もしくはそれに近い性質を有するため光が透過しく、断面像としては黒く表示される。そのため、従来の金属製ステント検出アルゴリズムでは自動検出ができない。本実施形態は、ＢＶＳを自動で検出するものである。

図５において、参照符号５０１乃至５１０は血管軸に実質的に直交する面の断面画像を示している。

断面画像５０１は、先に説明した処理を経て再構成された直後の断面画像を示している。断面画像５０１は、基本的に強く反射する部位がより白く、反射しない部位はより黒く表される。ＢＶＳはＯＣＴの測定光に対して透明もしくはそれに近い部材で構成されるものの、その表面で若干の反射光が得られる。よって、再構成された断面画像中におけるＢＶＳは、所定サイズ（既知）以下であり、その周囲が白く（輝度が高く）て中が黒い（輝度が低い）という孔が開いているような特性を有している。

本実施形態では、この孔を埋める処理を行うことにより、前述の課題を解決する。かかる処理を実現するために好適なものとして、モルフォロジ演算におけるクロージング処理が挙げられる。その際に用いる構造要素としては、異方性の構造要素を用いる。なお、本実施形態では、フラットで線形な構造要素を用いる。構造要素の大きさや形を特徴付けるパラメータＬ１は、スキャフォールドとして検出される孔のサイズに準じて設定する。スキャフォールドを留置した直後であればそのサイズは既知であり、例えば深さ方向の大きさである留置前スキャフォールドの厚みが設定される。ＢＶＳは吸収されていくため、時間が経つにつれその大きさは小さくなっていくが、留置前スキャフォールドの厚みに準じたパラメータとしたままでも検出は行える。ただし、精度を上げるためには、別途パラメータを設定することが必要となる。パラメータＬ１の設定の方法としては、通常のＯＣＴ画像を見て、スキャフォールドのサイズからパラメータを手動で入力してもよいし、装置の距離測定ツールを用いてスキャフォールドの大きさを測定し、その値からパラメータを算出して反映されるようになされていてもよい。また、スキャフォールドの大きさの経時的変化の曲線を予め作成しておき、留置からの経過時間から大きさを推定し、パラメータを算出してもよい。上述のようにして設定されたパラメータを持つ構造要素を用いて、断面画像５０１に対してクロージング処理を行い、断面画像５０２を得る。

断面画像５０２は、孔が開いたような画像上のＢＶＳ内部が白く埋まった断面画像であるので、この断面画像５０２から断面画像５０１を差し引いくブラックハット（ボトムハット）処理を行うことで、ブラックハット画像５０３（０）が得られる。しかし、この段階でのブラックハット画像において検出対象であるＢＶＳが低輝度になっている場合があるため、低輝度域の輝度を上げるような階調補正を行う。

次いで、断面画像５０１に対する構造要素の向きを所定の角度ｄＡ１だけ傾けて、上記と同様の処理を行い、ブラックハット画像を得る。そして、この角度の変更を変更角度の合計が１８０°未満の間だけ繰り返す。したがって例えば、所定の角度ｄＡ１を３０°に設定すると、０°、３０°、６０°、９０°、１２０°、１５０°の６枚のブラックハット画像５０３（０）、５０３（３０）、５０３（６０）、５０３（９０）、５０３（１２０）、５０３（１５０）が得られる。構造要素の向きを変えて複数枚（実施形態では６枚）のブラックハット画像をそれぞれ足し合わせ、最高輝度値で各ピクセルの輝度値を除すことで規格化し断面画像５０４（ブラックハット合算画像）を得る。例えば、さらに２５５倍し、小数点以下を処理して２５６階調の画像にするなどしてもよい。

断面画像５０４において、血管内腔面の位置に沿って点在する高輝度部分がＢＶＳであるが、血管壁内の位置にスキャフォールドでないもの（以下、過検出物という）が含まれる場合もある。以下、過検出物除去処理の方法を説明する。

スキャフォールドに対して相対的に細かいもしくは輝度の低い過検出物に対して、公知のフィルタリング処理や、輝度や面積に閾値を設けた閾値処理を施すことにより過検出物を除去することが可能である。このようにして得られた画像を断面画像５０５とする。しかし、元の断面画像５０１において、スキャフォールドが輝度の高い完全に閉じた閉曲線でない場合、ブラックハット合算画像５０４としてスキャフォールドは検出されるが、過検出物と同程度の低い輝度になってしまうため、上記フィルタリングや閾値処理を用いて過検出物のみを除去することは難しくなる。

そこで、本実施形態のように血管内腔付近の対象物を検出する場合、血管内腔付近を別途検出し、それ以外の領域を過検出物としてさらに除去するようにしてもよい。血管内腔付近の領域を検出する方法の一例としてはまず、血管内腔も１つの大きな孔と見立て、ＢＶＳの検出と同様の構造要素を用いてブラックハット処理を行う。構造要素のパラメータＬ２は血管内腔の直径程度に設定し、所定の角度ｄＡ２ごとに構造要素の向きを変えることで各角度におけるクロージング処理画像５０６、さらにはブラックハット画像５０７を得る。ここで、パラメータＬ２の設定方法としてはパラメータＬ１と同様であり、スキャフォールドのサイズとしてはこの場合、スキャフォールドを拡張した際の直径がそれにあたる。得られた各ブラックハット画像を足し合わせて規格化することにより、ＢＶＳの部分も白く埋まった血管内腔のブラックハット合算画像５０８が得られる。

元の断面画像５０１において、血管内腔の境界は過検出物の境界に比べて明瞭であることが多いため、ブラックハット合算画像５０８では、血管内腔は過検出物に対して高い輝度で得られる場合が多く、公知のフィルタリング処理や、輝度や面積に閾値を設けた閾値処理を施すことにより過検出物が除去された血管内腔の断面画像５０９を得ることができる。そして、この画像５０９に対し所定の閾値で２値化処理を行って得られた２値画像を、断面画像５０５（もしくは５０４）に乗じる処理を行うことにより、過検出物が除去されたＢＶＳのみの断面画像５１０を得ることができる。

信号処理部２０１は、この断面画像５１０をメモリ２０２に格納したり、モニタ１１３に表示する。

上記のような処理を行うことで、ＯＣＴ画像からＢＶＳのみを高い精度で得ることが可能となる。この結果、図６に示すようなＢＶＳのみの断面画像群６０１が得られ、そこから３次元のＢＶＳ６０２を構築することができる。一般に、非金属のＢＶＳはＯＣＴの光に対して透明もしくはそれに近く、ＯＣＴ画像上の自動判別は容易ではない。しかし、実施形態のごとく、図６に示すような画像６０１、６０２を得ることができるため、それらに適当な色や３次元表示の場合はさらに透明度を割り当てた後、図４の画像４０１、４０２と合成することで、本来は見難い非金属のＢＶＳを視覚的に強調して表示することも可能となる。

以上が実施形態におけるＢＶＳの検出に係る処理である。次に、実施形態における信号処理部２０１の処理手順を図７乃至図９のフローチャートに従って説明する。なお、以下の説明では、プローブ１０１は目標とする患者の血管部位に挿入済みであるものとする。

まず、ステップＳ１０１にて、操作パネル１１２からスキャン開始の指示があったか否かを判定する。スキャン開始指示があったと判断した場合、ステップＳ１０２に進み、プルバックスキャン処理を実行する。このプルバックスキャン処理において、信号処理部２０１が通信部２０８を介してプルバック部１０２にイメージングコア２５０を予め設定された速度で回転させると共に、イメージングコア２５０を所定速度で後退させる処理を行わせる。この結果、測定光と参照光とが合波である干渉光データが得られるので、それをメモリ２０２に蓄積する処理を行う。そしてステップＳ１０３にて、イメージングコア２５０の血管軸に対する移動量が、計画した移動量になったか否かを判定し、否の場合にはプルバックスキャンを継続する。

さて、イメージングコア２５０を計画距離だけ移動した場合、処理はステップＳ１０４に進み、メモリ２０２に蓄積された干渉光データに高速フーリエ変換を施す。そして、ステップＳ１０５にて、後の検出処理の妨げになる得るシースやガイドワイヤの像、ノイズおよびリング状や放射状のアーチファクトを除去する前処理を行い、その結果をラインデータとする。そして、ステップＳ１０６にて、血管軸に実質的に直交する断面画像の再構成処理を行う。

ステップＳ１０６にて、断面画像の再構成を終えると、処理は２つに分かれる。まず、ステップＳ１１１に始まる処理を説明する。

ステップＳ１１１では、構造要素のパラメータＬ１をＢＶＳの厚みに基づいて設定する。そして、ステップＳ１１２にて、モルフォロジ処理（ブラックハット処理）を実行し、ステップＳ１１３にて、その処理結果に対して階調補正を施す。そして、ステップＳ１１４にて、前ループまでに足しあわされたモルフォロジ処理結果に対して、モルフォロジ処理結果を足し合わせる（最初のループでは行わない）。そして、ステップＳ１１５にて、次のモルフォロジ処理に備えて、構造要素の向きを所定角度ｄＡ１だけ傾ける（前ループでの向きにｄＡ１を加算する）。ステップＳ１１６にて、構造要素の向きが最初のループから１８０°傾いたか否かを判定し、１８０°傾いていない場合にはステップＳ１１２へ戻り、１８０°傾いた場合にはステップＳ１１７に進み、足し合わせた画像を最高輝度で除して規格化する。そして、ステップＳ１１８にて、過検出物の除去処理もしくは除去の前処理のとしてウィナーフィルタなどの公知のフィルタリング処理を行い、ステップＳ１１９にて輝度・面積閾値処理を行う。以上の結果、ＯＣＴ画像上にあるスキャフォールドの大きさ程度の黒い孔を埋める処理が完了し、図５の断面画像５０５が得られる。

次に、ステップＳ１２１に始まる処理を説明する。ステップＳ１２１では、構造要素のパラメータＬ２を血管内腔の直径に基づいて設定する。この後のステップＳ１２２〜Ｓ１２９までの処理は、ステップＳ１１２〜Ｓ１１９と同じであるのでその説明は省略する。ただし、ステップＳ１２５におけるｄＡ２の値、ステップＳ１２８およびＳ１２９におけるパラメータや閾値の値は異なる。ステップＳ１２９までの処理の結果、図５の断面画像５０９を得ることができる。ステップ１３０では、断面画像５０９を２値化し、検出対象領域を決定する。

ステップＳ１４１に処理が進むと、ステップＳ１１９までの処理で得られた断面画像５０５に、断面画像５０９を２値化することで得られた２値画像を乗じて、断面画像５１０を得る。つまり、ＢＶＳが存在することに起因する黒い孔を埋める処理が完了する。最後のステップＳ１４２では、断面画像５１０に基づいて元のＯＣＴ画像である断面画像４０１および５０１、さらには３次元の血管４０２に対して強調処理を実行する。強調処理としては、ＢＶＳを最高輝度にする処理、或いは、適当な色や３次元表示の透明度を割り当てても良い。

［第２の実施形態］
以上、第１の実施形態では、ラインデータを放射状に配置し、公知の補間処理を施して生成された２次元断面画像４０１もしくは５０１上の、ＢＶＳが存在することに起因する黒い孔を埋める処理について述べたが、第２の実施形態として、図１０のような、ラインデータを平行に並べた画像７００上の、ＢＶＳが存在することに起因する黒い孔を埋める処理について、以下に説明する。なお、図１０における水平軸方向が回転角（θ）を示し、垂直方向（下方向）が回転軸からの距離を示している。また、おおよそ第１の実施形態と同じステップおよび処理であるので、ここでは違う点のみ説明する。また、一度に並べて１枚の画像として処理するライン数は問わないが、ガイドワイヤや金属製ステントなどの光を遮る物体によって作られた影を有するラインが画像の両端に来るように１枚の画像を生成するのが好適である。勿論、１フレーム分のラインを並べて１枚の画像を生成してもよい。

第１の実施形態においては、血管内腔を検出する際に構造要素の長さを固定し、角度を変えたブラックハット画像を足し合わせる処理を行ったが、第２の実施形態においては、構造要素の向きを固定し、長さを変えて各ブラックハット画像を得るようにする。構造要素の対称軸のうち最も長い方向を主軸として、その主軸がライン方向に向くように構造要素の向きを固定する。

第１の実施形態のステップＳ１２５において、構造要素の向きを所定角度ｄＡ２ずつ傾けたことに対応して、第２の実施形態では構造要素の長さを所定長さｄＬ２ずつ伸ばす。ここで、構造要素の長さの初期値は、前処理でシースが除去されている場合はシース外半径とし、前処理でシースが除去されていない場合は１ピクセルとする。ステップＳ１２６に対応する判定条件は、前処理でシースが除去されている場合は長さが測定時の最大表示半径未満、前処理でシースが除去されていない場合は長さが測定時の最大表示半径からシース外半径を差し引いた値未満の間だけ繰り返すという条件を課す。このようにして、第２の実施形態においても血管内腔のブラックハット画像とそれらの合算画像が得られ、これを基に過検出物処理を行い、ラインデータを平行に並べた画像７００からのＢＶＳ検出が可能となる。

以上、具体例を挙げて第１の実施形態および第２の実施形態を述べたが、本発明はこれら実施形態に限らない。以下に別の例を挙げる。

本実施形態では、異方性の構造要素として線形のものを用いたが、本発明はこれに限らず、楕円や多角形でもよい。

本実施形態では、構造要素のパラメータの一つである長さＬ１をスキャフォールドの厚みに基づいて設定したが、本発明はこれに限らず、スキャフォールドの幅や対角線の長さに基づいて設定してもよい。また、ステップＳ１１７の手前でステップＳ１１１に戻り、構造要素の長さＬ１を変えて、ステップＳ１１２〜１１６を繰り返してもよい。さらに、長さＬ２は血管内腔の直径に基づいて設定したが、血管内腔は必ずしも円形でないため、例えば長さＬ２を長径と短径に基づいて二つ設定し、Ｌ１同様に繰り返してもよい。勿論、長さＬ１もＬ２もここで示した値のみならず、その値に近い複数の値を構造要素の長さとして設定し、ブラックハット合算画像を得る処理を繰り返してもよい。

本実施形態では、血管内腔を検出してＢＶＳの候補なる画像との共通部分を取ることによりＢＶＳを検出しているが、本発明ではこれに限らず、例えば検出された血管内腔から所定の距離以上、所定の距離以下というように、検出対象領域を指定して検出対象の候補なる画像から検出対象を検出してもよいし、血管内腔を上述の手法で検出しなくとも、別の手法で血管壁を算出して検出対象領域を指定してもよい。

またさらに、検出対象ではない略閉領域を新たに検出対象（準検出対象）として検出することにより、検出対象領域を算出してもよい。準検出対象が検出対象よりも大きい場合、準検出対象候補画像部分と検出対象候補画像部分の共通部分を検出対象領域とする。反対に、準検出対象が検出対象よりも小さい場合、検出対象候補画像部分から準検出対象候補画像部分を差し引いた部分を領域とする。

過検出物の除去はこの他にも、隣り合う複数枚の断面画像を参照して、近い位置に同程度の大きさのものが検出されているか否かで、過検出か否かを判断してもよい。

本実施形態では、ステップＳ１０５の前処理をステップＳ１０６の断面画像再構成の前に行うように記載したが、本発明はその限りではなく、前処理の一部もしくは全てを断面画像再構成の後に施してもよい。また、前処理の具体的な方法も限定されるものではなく、輝度による閾値処理、所定領域の除去、形状や特徴点のマッチング処理、空間領域ないしは周波数領域における公知のフィルタリング処理などが挙げられ、これらの少なくとも一つを用いて前処理が行われる。

また、前処理の別の形態として、ＯＣＴを挿入している対象物体の外郭と画像端との距離が構造要素の長さ以下にならないように画像を修正してもよい。具体的には、対象物体の外郭が画像の中央に来るように、対象物体画像を平行移動ないしは回転させる。また別の具体例としては、画像端側に最低輝度値の画像を結合させる方法が挙げられる。

以上、説明したように、本実施形態によれば、ＢＶＳの存在する位置を検出することが可能になる。従って、ＢＶＳのみに色を付けたりといった視覚化も可能になる。

なお、実施形態では、ＢＶＳの黒い孔を検出するものとしたが、例えば、図５のＢＶＳを示す断面画像５１０が得られたとき、白色の画素を最大輝度に強調し、オリジナルの画像５０１と合成して表示しても良い。この結果、ユーザはＢＶＳをこれまでの金属製ステントと同じような感覚で診断できるようになる。

また、実施形態では、ＢＶＳの存在する位置を検出するものとして説明したが、過検出物除去の際に行ったように血管内腔を検出することも可能であるし、ＯＣＴが挿入されている血管に沿って存在する血管（vasa vasorum）やその他脈管、血管の内腔壁が剥がれた解離腔、石灰化なども、パラメータの設定を変えることにより、同じ処理で検出することが可能となるため、検出対象が上記実施形態に限定されないのは明らかである。本実施形態では、波長掃引を利用した光干渉に基づく画像診断装置（ＯＣＴ）に適用する例を説明した。しかし、ＩＶＵＳとＯＣＴの両方を用いる装置など、ＯＣＴとその他モダリティが組み合わされた装置やシステムに適用することも可能である。

また、実施形態では、ＳＳ−ＯＣＴによってイメージングコアを回転させて測定を行う場合を例に記載したが、本発明はこれに限らず、回転させない場合の画像に対しても適応でき、その場合は第２の実施形態が好適である。また、ＴＤ−ＯＣＴやＳＤ−ＯＣＴによる画像に対しても同様に適応できる。

上記実施形態からもわかるように、実施形態における特徴部分の一部は、少なくともマイクロプロセッサで構成される信号処理部２０１によるものである。マイクロプロセッサはプログラムを実行することで、その機能を実現するわけであるから、当然、そのプログラムも本願発明の範疇になる。また、通常、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読記憶媒体に格納されており、それのコンピュータが有する読み取り装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）にセットし、システムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になるわけであるから、係るコンピュータ可読記憶媒体も本願発明の範疇に入ることも明らかである。また、上記実施形態で説明している画像とは、ＬＣＤモニタ１１３に出力表示される表示データとしての画像と、ＬＣＤモニタ１１３に表示されない非表示データとしてのデータ配列の２つの意味を兼ね備えていることは言うまでもない。

１０１…プローブ、１０２…プルバック部、１１１…本体制御部、１１３…モニタ、２０１…信号処理部、２０２…メモリ、２５０…イメージングコア

Claims

信号の送受信を行うイメージングコアを収容したプローブを備え、
イメージング対象物に対して信号の送受信を繰り返し、イメージング対象物の断層画像を生成する生成手段とを備える画像診断装置であって、
前記断層画像においてモルフォロジ演算を行うことにより、周囲の画素値と比較して相対的に画素値が低い低輝度領域を検出対象領域として検出する検出手段と、
前記検出対象領域から過検出物を除去する過検出物除去手段と、
前記画像診断装置は、前記断層画像においてモルフォロジ演算を行うことにより、前記検出対象領域とは異なる低輝度領域を準検出対象領域として検出する準検出手段と、
前記検出対象領域から過検出物を除去するために、前記検出対象領域と前記準検出対象領域とを比較して、共通領域もしくは差分領域を改めて検出対象領域とする領域処理手段と、
を有することを特徴とする画像診断装置。
前記モルフォロジ演算を行うときに異方性の構造要素を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像診断装置。
前記生成手段は、前記イメージング対象物の断層画像を生成するためのラインデータを平行に並べ、前記構造要素の向きを前記ラインデータの向きに設定し、前記構造要素の長さを変えてブラックハット画像を得る処理を最大表示半径までの範囲で繰り返し行い、得られた前記ブラックハット画像を足し合わせてブラックハット合算画像を得て、
前記最大表示半径は測定に基づく前記ラインデータのライン長さの最大値に相当することを特徴とする請求項２に記載の画像診断装置。
前記生成手段は、前記イメージング対象物の断層画像を生成するためのラインデータを放射線状に並べて補間処理を行い、前記イメージング対象物の特徴を表わす長さに基づいて前記構造要素のパラーメータを設定し、前記断層画像に対する前記構造要素の向きを傾けてブラックハット画像を得る処理を最初の向きから１８０度未満の範囲で繰り返し行い、得られた前記ブラックハット画像を足し合わせてブラックハット合算画像を得ることを特徴とする請求項２に記載の画像診断装置。
前記生成手段において、前記ブラックハット画像を足し合わせる前に、低輝度域の輝度をあげる階調補正を行うことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の画像診断装置。
前記信号が光信号であり、
前記画像診断装置内部で光源から出力された光を測定光と参照光に分割し、前記イメージング対象物に前記測定光を出射することにより得られた反射光と前記参照光とから得られる干渉光の光強度に基づいて前記イメージング対象物の断層画像を生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかの１項に記載の画像診断装置。
前記信号が、さらに超音波信号を含むことを特徴とする請求項６に記載の画像診断装置。
前記イメージング対象物に対して前記信号を送受信するためのイメージングコアは、少なくとも回転可能または回転軸方向に移動可能であることを特徴とする請求項１から７のいずれかの１項に記載の画像診断装置。