JP7106096B2 - 心機能解析装置、解析方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の心室の機能を手軽に解析する心機能解析装置、解析方法、およびプログラムに関する。

超音波エコーの検査装置は、大学病院等の大規模な総合病院から比較的小規模なクリニックを含む様々な医療機関において、多くの診察室に配置されており、医師は患者の心臓を診察する際に手軽に利用している。また。このような医師の診察を補助するために、コンピュータを用いて被験者の心臓の機能を分析または解析する様々な技術が提案されている。

例えば特許文献１には、心機能の診断に有用な心機能表示システムが開示されている。特許文献１に記載のシステムによると、超音波エコー検査等のイメージング検査により得られる被験者の心臓の動画像に基づいて、心臓の機能を解析し解析結果を表示することができる。

特許文献１のシステムでは、心臓の動画像に対してスペックルトラッキング法を適用することにより、被験者の心臓の機能を解析している。スペックルトラッキング法では、超音波エコー信号に由来する類似したスペックル（斑点状の模様）パターンをフレーム毎に追跡することにより、拡張および収縮を繰り返す心筋の伸長または短縮の程度（以下、心筋のストレイン値と呼ぶ）を算出している。

特許文献２には、心臓活動を分析するための、及び、心臓関連の異常を診断及び治療するためのシステムであり、このような活動に有用な心臓関連情報を表示するシステムが開示されている。

特開２００９－７８１３８号公報 特表２０１７－５１４５５３号公報

近年では、医療機関においてもスマートフォンやタブレット端末等の情報処理端末が積極的に導入されており、情報通信技術（ICT: Information and Communication Technology）を活用した診療の効率化が進められている。患者を目の前にした診察の現場においては、医師の一人一人がそのような情報処理端末を携帯して活用することにより、高度な診療を迅速に患者に提供することが求められつつある。

特許文献１に記載されているスペックルトラッキング法では、スペックルの追跡を行うデータ処理に多大な演算能力が必要とされ、解析には例えばワークステーション等の高性能な計算機が用いられている。特許文献２のシステムにおいても、心腔の幾何学モデルは１０００個を越える多数の三角形によりモデル化されている。従来の特許文献１および２のどちらの技術においても、データ処理には高性能な計算機が必要とされる。

しかしながら、クリニック等の比較的小規模な医療機関においては、超音波エコーの検査装置を診察室に既に導入していても、心臓の機能を解析するためだけの目的で、その目的に特化した高性能な計算機をさらに導入することは現実的ではない。診察室の床面積も限られており、専用の計算機を設置するスペースを診察室内に確保する余裕は無い。比較的大規模な病院であれば、病院内の例えばデータセンタ等に高性能な計算機が配置されているものの、医師が診察室において撮影した心臓の超音波エコー動画をさらに専門の解析処理にまわす必要があり、医師は各種の解析結果を即座に得ることはできていない。

医療機関の規模を問わず、多くの診察の現場においては診察室内に超音波エコーの検査装置が配置されており、医師は超音波エコーの検査装置を用いながら日々多くの患者を診察している。それにもかかわらず、医師は、目前の検査装置のモニターに表示されている心臓の超音波エコー動画に関する各種の解析情報を手軽に得ることはできていない。したがって、診察室において医師が患者を診察する際に、心臓の超音波エコー動画を医師が参照しながらより手軽に心臓の機能を解析することが求められている。

本発明は、被験者の心室の機能を手軽に解析する心機能解析装置、解析方法、およびプログラムを提供する。

本発明は、例えば以下に示す態様を含む。

（項１）
拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得する動画像取得手段と、
複数の線分で外縁が画定される多角形のモデルを、前記動画像に含まれている前記心室の断面の画像にあてはめて、前記心室を構成する複数の心筋のそれぞれと、前記複数の線分のそれぞれとを対応付ける心筋モデル化手段と、
前記線分の時間的に連続した変化に基づいて、前記心室の機能を解析する心機能解析手段と、
を備える、解析装置。
（項２）
前記動画像取得手段は、前記被験者の左心室短軸像を撮影した動画像を取得する、項１に記載の解析装置。
（項３）
前記心筋モデル化手段は、６つの線分で外縁が画定される六角形のモデルを、前記動画像に含まれている前記心室の断面の画像にあてはめる、項１または２に記載の解析装置。
（項４）
前記心機能解析手段は、前記線分の長さの変化率を算出する、項１から３のいずれかに記載の解析装置。
（項５）
前記心機能解析手段は、前記心室の内径短縮率を算出する、項１から４のいずれかに記載の解析装置。
（項６）
前記心機能解析手段は、前記心室の駆出率を算出する、項１から５のいずれかに記載の解析装置。
（項７）
前記心室の機能の解析結果を表示する心機能表示手段をさらに備える、項１から６のいずれかに記載の解析装置。
（項８）
前記心機能表示手段は、前記線分の長さの変化を示す複数の波形を、各波形の時間軸を同期させて表示する、項７に記載の解析装置。
（項９）
前記心機能解析手段は、複数の前記線分のそれぞれについて、前記線分の短縮開始から短縮終了までの時間または前記線分の伸長開始から伸長終了までの時間を算出し、
前記心機能表示手段は、前記線分の短縮開始から短縮終了までの時間の長さまたは前記線分の伸長開始から伸長終了までの時間の長さを示すベクトルを、各ベクトルの始点をあわせて放射状に表示する、項８に記載の解析装置。
（項１０）
前記心機能表示手段は、前記心室の機能の解析結果を、前記被験者の心電図の波形と共に表示する、項７から９のいずれかに記載の解析装置。
（項１１）
前記モデルの外縁を画定する前記線分を、前記心室の断面の画像内に含まれている前記心筋に対応する画像の領域と対応させて識別可能に表示するモデル表示手段をさらに備える、項１から１０のいずれかに記載の解析装置。
（項１２）
前記心筋モデル化手段は、画像認識のアルゴリズムに基づいて、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像に、前記モデルを時間的に連続的にあてはめる、項１から１１のいずれかに記載の解析装置。
（項１３）
前記心筋モデル化手段は、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像内のそれぞれにおいて、前記心筋に対応する画像の領域を追跡する、項１２に記載の解析装置。
（項１４）
拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得する動画像取得ステップと、
複数の線分で外縁が画定される多角形のモデルを、前記動画像に含まれている前記心室の断面の画像にあてはめて、前記心室を構成する複数の心筋のそれぞれと、前記モデルの外縁を画定する前記複数の線分のそれぞれとを対応付ける心筋モデル化ステップと、
前記線分の時間的に連続した変化に基づいて、前記心室の機能を解析する心機能解析ステップと、
を含む、解析方法。
（項１５）
項１から１３のいずれかに記載の解析装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
（項１６）
項１５に記載のプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

本発明によると、被験者の心室の機能を手軽に解析する心機能解析装置、解析方法、およびプログラムを提供することができる。

超音波エコー検査により得られる左心室短軸像である。 本発明の一実施形態に係る多角形のモデルと心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る心機能解析装置が使用される際の態様を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る心機能解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る演算装置の機能を説明するためのブロック図である。 本発明の一実施形態に係る演算装置が行うデータ処理の全体的な手順を示すフローチャートである。 あてはめられた多角形のモデルを表示する際の画面イメージの一例である。 図６に示す心室機能解析処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る多角形のモデルの外縁と心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る多角形のモデルの向かい合う頂点間を結ぶ線分と心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。 心室の動きとモデルを構成する線分の長さの変化との関係を模式的に示す図である。 モデルを構成する線分の長さの変化を示す波形を、心室を構成する６つの心筋のそれぞれについて模式的に示す図である。 図６に示す解析結果表示処理の手順を示すフローチャートである。 解析結果を波形にて表示する場合の画面イメージの一例である。 解析結果をベクトルにて表示する場合の表示態様の一例である。 本発明の心機能解析方法と従来法との比較結果を示す図である。 本発明の心機能解析方法と従来法との比較結果を示す図である。

以下、本発明の実施形態を、添付の図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明および図面において、同じ符号は同じまたは類似の構成要素を示すこととし、よって、同じまたは類似の構成要素に関する重複した説明を省略する。

［発明の概要］
以下に説明する本発明の一実施形態では、拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得し、取得した心室の動画像に基づいて、心室の機能を解析する。

解析対象とする被験者の心室の動画像は、超音波エコー検査、ＣＴ検査、およびＭＲＩ検査等の種々の心臓イメージング検査により取得される。本実施形態では、診察室での利用の手軽さから、超音波エコー検査により得られる超音波エコー動画を取得して解析する。

解析対象とする心室は、右心室または左心室であり、左心室が好ましい。対象とする心室の断面を撮影する方向は、心室の長軸像または短軸像であり、短軸像が好ましい。心室の短軸像とは、心臓の心室を、直立する被験者から見て水平方向に切断した形で示される画像である。本実施形態では、被験者の左心室短軸像を撮影した動画を取得して解析する。

解析する心室の機能は、心室を構成する心筋の伸長または短縮の程度を意味する心筋のストレイン値や、心室の内径短縮率および心室の駆出率である。本実施形態では、左心室を解析対象とし、心室の内径短縮率および心室の駆出率として、左室内径短縮率（LVFS: left ventricular fractional shortening）および左室駆出率（LVEF: left ventricular ejection fraction）を算出する。算出した心筋のストレイン値は、モデルを構成する線分の長さの変化を示す波形として、視覚的に表示される。被験者の心室における異常の有無は、表示される波形の形状を通じて視覚的に把握される。算出した心室の内径短縮率および心室の駆出率も表示される。

心室の機能の解析は、心室を構成する心筋をモデル化することにより行う。心筋のモデル化に用いるモデルは、複数の線分で外縁が画定される多角形のモデルである。本実施形態では、６つの線分で外縁が画定される六角形のモデルをモデル化に用いる。モデル化は、多角形のモデルを、心室の動画像に含まれている心室の断面の画像にあてはめることにより行う。本発明において行う心筋のモデル化では、従来のスペックルトラッキング法の開発のベースとなっていた、各心筋の運動メカニクスはある程度無視している。

図１は、超音波エコー検査により得られる左心室短軸像である。（ａ）は左心室の拡張期の像であり、（ｂ）は左心室の収縮期の像である。

図中、符号３を付して示す領域は左心室の断面であり、符号４を付して示す領域は右心室の断面である。符号５１を付して示す線分は、本発明において導入する後述する多角形のモデル５を構成する複数の線分のうちの一つである。線分５１は、図示する左心室短軸像において、左心室３の前壁３１の画像の領域に対応している。

時間ｔ_０において拡張期にある線分５１の長さをＬ_０とし、時間ｔ_１において収縮期にある線分５１の長さをＬ_１とすると、線分５１に対応する心筋である、左心室３の前壁３１のストレイン値ＳＳ（segmental strain）は、（Ｌ_１－Ｌ_０）／Ｌ_０で算出することができる。

図２は、本発明の一実施形態に係る多角形のモデルと心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。（ａ）は、左心室の拡張期におけるモデルおよび心筋を示し、（ｂ）は左心室の収縮期におけるモデルおよび心筋を示す。

図２に示すように、左心室短軸像の視点から見ると、左心室３は、前壁３１と、側壁３２と、後壁３３と、下壁３４と、中隔３５と、前壁中隔３６とを含む６つの心筋で構成されている。本実施形態では、６つの線分で外縁が画定される六角形のモデル５を心筋のモデル化に用いる。六角形のモデル５は、外縁が６つの線分５１～５６で画定されている。後述する心筋のモデル化処理により、六角形のモデル５を構成する６つの線分５１～５６のそれぞれと、左心室３を構成する６つの心筋３１～３６のそれぞれとが対応付けられる。３つの線分５７～５９は、六角形のモデル５の向かい合う頂点間を結ぶ線分であり、６つの線分５１～５６が６つの心筋３１～３６に対応付けられることにより長さが決定される線分である。

図２（ａ）および（ｂ）に示すように、時間的に連続した心室の断面の一連の画像に、六角形のモデル５を時間的に連続的にあてはめることにより、６つの線分５１～５６のそれぞれの長さは時間的に連続して変化する。本実施形態では、これら線分５１～５６の時間的に連続した変化に基づいて、心室の各種の機能を解析する。このように、本発明において行う心筋のモデル化では、従来のスペックルトラッキング法の開発のベースとなっていた、各心筋の運動メカニクスはある程度無視している。

［システム構成］
図３は、本発明の一実施形態に係る心機能解析装置が使用される際の態様を模式的に示す図である。以下では、心機能解析装置１を単に解析装置１とも記載し、超音波エコー検査装置９を単に検査装置９とも記載する。

一実施形態に係る心機能解析装置１は、例えば超音波エコー検査装置９等のイメージング検査装置から被験者の心室の動画像を取得し、被験者の心室の機能を解析する。

解析装置１は、被験者の心室の動画像を種々の態様により取得する。本実施形態では、解析装置１は、検査装置９のモニタ９ｂ上にリアルタイムに表示されている被験者の心室の動画像を、解析装置１に接続されている動画撮影装置２を用いてリアルタイムに撮影することにより取得する。または、解析装置１は、有線の若しくは無線のネットワーク８、または例えばＵＳＢメモリ等の記録媒体７を介して、検査装置９から心室の動画像を取得してもよい。または、解析装置１は、検査装置９により予め取得されて記録されている心室の動画像を、例えば病院内のデータセンタに配置されているデータサーバ６から取得してもよい。

解析装置１は、例えば汎用コンピュータや、スマートフォンまたはタブレット端末で構成されている。動画撮影装置２は、例えばＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサ等の撮影素子を備える公知のビデオカメラで構成されている。本実施形態では、解析装置１と動画撮影装置２とを一体化して、例えばカメラ付きのスマートフォンやタブレット端末で解析装置１および動画撮影装置２を構成している。このようなカメラ付きのスマートフォンやタブレット端末には、医師が携帯しているものや診察室に備品として配置されているものを用いることができる。

超音波エコー検査装置９には、超音波プローブ９ａおよび付属のモニタ９ｂが備えられている。検査装置９は、超音波エコーによる被験者の心室の動画像を取得し、取得した超音波エコーによる動画像を付属のモニタ９ｂに表示する。検査装置９には、多くの診察室に配置されている公知の超音波エコー装置を用いることができる。

なお、解析装置１は検査装置９に一体化して設けられてもよい。この場合、一体化された検査装置９および解析装置１間で直接的にデータ交換が可能となるため、動画撮影装置２は不要となる。本明細書において用いる用語「解析装置」は、このような超音波エコー検査装置９に一体化された解析装置も意味する。

［ハードウェア構成］
図４は、本発明の一実施形態に係る心機能解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

一実施形態に係る心機能解析装置１は、演算装置１０と、入力装置１６と、表示装置１７とを備える。入力装置１６は任意の構成である。本実施形態では、解析装置１は、動画撮影装置２と一体化されて例えばカメラ付きのスマートフォンで構成されている。解析装置１は、ネットワーク８を介して検査装置９またはデータサーバ６と接続することもできる。

演算装置１０は、後述するデータ処理を行うＣＰＵ１１と、データ処理の作業領域に使用するメモリ１２と、処理データを記録する記録部１３と、各部の間でデータを伝送するバス１４と、外部機器とのデータの入出力を行うインタフェース部１５（以下、Ｉ／Ｆ部と記す）とを備えている。

入力装置１６および表示装置１７は、演算装置１０に接続されている。例示的には、入力装置１６はキーボードまたはマウス等の入力装置であり、表示装置１７は液晶ディスプレイ等の表示装置である。本実施形態では、解析装置１はスマートフォンであり、入力装置１６および表示装置１７は、一体化されてタッチパネル式の表示装置として実現されている。

演算装置１０は、以下の機能ブロック図およびフローチャートで説明する各ステップの処理を行うためのプログラムを、例えば実行形式（例えばプログラミング言語からコンパイラにより変換されて生成される）で記録部１３またはメモリ１２に予め記録しており、演算装置１０は、記録部１３に記録したプログラムを使用して処理を行う。または、プログラムは、例えばＵＳＢメモリやＤＶＤ－ＲＯＭ等の、コンピュータ読み取り可能であって非一時的な有形の記録媒体７から記録部１３またはメモリ１２にインストールされてもよいし、別所に配置されたデータサーバ６からネットワーク８を介して記録部１３またはメモリ１２にインストールされてもよい。

以下の説明においては、特に断らない限り、演算装置１０が行う処理は、記録部１３またはメモリ１２に格納されたプログラムに基づいて、ＣＰＵ１１が行う処理を意味する。ＣＰＵ１１はメモリ１２を作業領域として必要なデータ（処理途中の中間データ等）を一時記憶し、記録部１３に演算結果等の長期保存するデータを適宜記録する。

［機能ブロックおよび処理手順］
図５は、本発明の一実施形態に係る演算装置の機能を説明するためのブロック図である。

演算装置１０は、動画像取得手段２１と、心筋モデル化手段２２と、モデル表示手段２３と、心機能解析手段２４と、心機能表示手段２５と、心電図取得手段２６とを備える。これらの機能ブロックは、プログラムを演算装置１０の記録部１３またはメモリ１２にインストールし、このプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより実現される。

図６は、本発明の一実施形態に係る演算装置が行うデータ処理の全体的な手順を示すフローチャートである。図６に示す各ステップの処理は、演算装置１０が備える各機能ブロックにより、すなわち演算装置１０によりそれぞれ実行される。

図６に示すステップＳ１において、動画像取得手段２１は、拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得する。

動画像取得手段２１は、被験者の左心室短軸像を撮影した動画像を取得する。本実施形態では、被験者の左心室短軸像は、診察室等に配置されている超音波エコー検査装置９を用いて、医師によりリアルタイムに撮影される。検査装置９のモニタ９ｂ上には左心室短軸像がリアルタイムに表示されており、医師および看護師等の医療従事者を含む解析装置１のユーザは、解析装置１に接続されている動画撮影装置２を用いて、検査装置９のモニタ９ｂをリアルタイムに撮影する。これにより、解析装置１は、被験者の左心室短軸像を撮影した動画像を取得する。

ステップＳ２において、心筋モデル化手段２２は、複数の線分で外縁が画定される多角形のモデルを、動画像に含まれている心室の断面の画像にあてはめて、心室を構成する複数の心筋のそれぞれと、複数の線分のそれぞれとを対応付ける。

本実施形態では、心筋モデル化手段２２は、図２に示す６つの線分５１～５６で外縁が画定される六角形のモデル５をモデル化に用いる。モデル化は、心筋モデル化手段２２が、六角形のモデル５を、左心室短軸像に含まれている心室３の断面の画像にあてはめることにより行う。

すなわち、モデル化は、画像認識のアルゴリズムに基づいて、時間的に連続した心室３の断面の一連の画像に、モデル５を時間的に連続的にあてはめることにより行う。より詳細には、モデル化は、時間的に連続した心室３の断面の一連の画像内のそれぞれにおいて、心室を構成する心筋３１～３６に対応する画像の領域を追跡することにより行う。このようなモデル化の際、モデル５を構成する線分５１～５６が成す角度は固定されていない。したがって、六角形のモデル５は、外縁の全体形状が六角形をなす範囲内でモデル５の全体形状を変化させながら、心室３を構成する６つの心筋３１～３６のそれぞれと、モデル５を構成する６つの線分５１～５６のそれぞれとが時間的に連続的に対応付けられる。画像認識のアルゴリズムは、所定の画像の領域を追跡する処理であり、好ましくはモーショントラッキングである。モーショントラッキングの技術は、動画像内の特定の被写体（画像）を自動的に追跡する機能である。例えば米国Adobe Systems 社のAfter Effects等の動画像処理ソフトウェアに実装されている。

ステップＳ３において、モデル表示手段２３は、モデル５の外縁を画定する線分５１～５６を、心室３の断面の画像内に含まれている心筋３１～３６に対応する画像の領域と対応させて識別可能に表示する。

図７は、あてはめられた多角形のモデルを表示する際の画面イメージの一例である。図７に示すように、心筋モデル化手段２２により心室の断面の画像にあてはめられた六角形のモデル５は、外縁の全体形状を時間的に連続的に変化させながら、超音波エコー動画の一連の画像に重ねて表示される。図７には、後述するステップＳ４２およびＳ４３において算出する、心室の内径短縮率９１および心室の駆出率９２もそれぞれ表示されている。

図６に示すステップＳ４において、心機能解析手段２４は心室の機能を解析する処理を行う。心室の機能の解析は、線分の時間的に連続した変化に基づいて行う。

図８は、図６に示す心室機能解析処理の手順を示すフローチャートである。なお、心室機能解析処理において、ステップＳ４４の処理は任意の処理とすることができる。図９は、本発明の一実施形態に係る多角形のモデルの外縁と心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。図９において、（ａ）は時間ｔ_０におけるモデルおよび心筋を示し、（ｂ）は時間ｔ_１におけるモデルおよび心筋を示す。好ましくは、時間ｔ_０は拡張末期の時間であり、時間ｔ_１は収縮末期の時間である。

図８に示すステップＳ４１において、心機能解析手段２４は、線分の長さの変化率を算出する。

図９を参照しながら、一例として左心室３を構成する６つの心筋のうち前壁３１に着目して説明する。時間ｔ_０における線分５１の長さをＬ_０とし、時間ｔ_１における線分５１の長さをＬ_１とすると、線分５１に対応する心筋である、左心室３の前壁３１のストレイン値は、（Ｌ_１－Ｌ_０）／Ｌ_０で算出することができる。

左心室３を構成する残りの５つの心筋である、側壁３２、後壁３３、下壁３４、中隔３５、および前壁中隔３６のそれぞれについても、前壁３１と同様に、ストレイン値を算出することができる。

ステップＳ４２において、心機能解析手段２４は心室の内径短縮率を算出し、ステップＳ４３において、心機能解析手段２４は心室の駆出率を算出する。

図１０は、本発明の一実施形態に係る多角形のモデルの向かい合う頂点間を結ぶ線分と心室を構成する心筋とを模式的に示す図である。図１０において、（ａ）は時間ｔ_０におけるモデルおよび心筋を示し、（ｂ）は時間ｔ_１におけるモデルおよび心筋を示す。好ましくは、時間ｔ_０は拡張末期の時間であり、時間ｔ_１は収縮末期の時間である。

本実施形態では、左室内径短縮率（LVFS）および左室駆出率（LVEF）を算出する。左室内径短縮率および左室駆出率はどちらも、図１０に示す六角形のモデル５の向かい合う頂点間を結ぶ３つの線分５７～５９のうち、少なくとも一つの線分の長さの変化率を用いて算出することができる。

図１０を参照しながら、一例として線分５７に着目して説明する。時間ｔ_０における線分５７の長さをＬ_０とし、時間ｔ_１における線分５７の長さをＬ_１とすると、左室内径短縮率（LVFS）は（Ｌ_０－Ｌ_１）／Ｌ_０で算出することができる。左室駆出率（LVEF）は、［７×Ｌ_０ ^３／（２．４＋Ｌ_０）－７×Ｌ_１ ^３／（２．４＋Ｌ_１）］／［７×Ｌ_０ ^３／（２．４＋Ｌ_０）］で算出することができる。

なお、左室内径短縮率および左室駆出率の算出に用いるモデルの線分は、例示した線分５７に限定されない。左室内径短縮率および左室駆出率はどちらも、３つの線分５７～５９のうち、少なくとも一つの線分の長さの変化率から算出することができ、線分５８または線分５９の長さの変化率から算出してもよい。または、３つの線分５７～５９のそれぞれについて左室内径短縮率を算出し、算出された３つの左室内径短縮率の平均値を求めて、求めた平均値を左室内径短縮率としてもよい。左室駆出率（LVEF）についても左室内径短縮率（LVFS）と同様に、３つの線分５７～５９のそれぞれについて左室駆出率を算出し、算出された３つの左室駆出率の平均値を求めて、求めた平均値を左室駆出率としてもよい。

図８に示すステップＳ４４において、心機能解析手段２４は、複数の線分のそれぞれについて、線分の短縮開始から短縮終了までの時間を算出する。算出した時間の情報は、後述するステップＳ５２において利用する。なお、算出する時間の情報は、線分の伸長開始から伸長終了までの時間であってもよい。

図１１は、心室の動きとモデルを構成する線分の長さの変化との関係を模式的に示す図である。

図１１を参照して、心室の動きとモデルを構成する線分の長さの変化との関係を説明し、ステップＳ４４において算出する、線分の短縮開始から短縮終了までの時間の意味を説明する。説明では、一例として、左心室３を構成する一つの心筋とモデル５を構成する一つの線分とに着目する。

図中、横方向は時間の流れを意味している。図の上段には、拡張および収縮を繰り返す被験者の左心室３の、時間的に連続した一連の断面画像の模式図と、モデル５を構成する線分５１とを示している。線分５１は、左心室３の前壁３１の画像の領域に対応している。中段には、上段に示した断面画像の模式図に対応する、被験者の心電図の波形９０（Electrocardiogram: ECG）を示している。下段には、モデル５を構成する線分５１の長さの変化を示す波形６１を示している。図中の符号「ＳＳ」は、ステップＳ４１において線分５１の長さの変化から算出される、左心室３の前壁３１のストレイン値である。

図１１に示すように、左心室３の断面画像の時間的に連続した変化に伴い、モデル５を構成する線分５１の長さも時間的に連続して変化する。左心室３の前壁３１の拡張末期から収縮末期までの時間（すなわち、線分５１の短縮開始から短縮終了までの時間）の長さは、図１１中に符号７１で示す時間の長さに対応している。すなわち、ステップＳ４４では、前壁３１に対応する線分５１について、符号７１で示す時間の長さを算出する。

図１２は、モデルを構成する線分の長さの変化を示す波形を、心室を構成する６つの心筋のそれぞれについて模式的に示す図である。

モデル５を構成する他の複数の線分５２～５６についても、図１１を参照して説明した線分５１の場合と同様に、左心室３を構成する残りの５つの心筋３２～３６のそれぞれに対応する、心筋３２～３６のそれぞれの拡張末期から収縮末期までの時間の長さを算出する。図１２中に符号６２～６６で示すそれぞれの波形は、左心室３を構成する側壁３２、後壁３３、下壁３４、中隔３５および前壁中隔３６のそれぞれに対応する、線分５２～５６のそれぞれの長さの変化を示している。左心室３の側壁３２、後壁３３、下壁３４、中隔３５および前壁中隔３６のそれぞれの、拡張末期から収縮末期までの時間（すなわち、線分５２～５６のそれぞれの短縮開始から短縮終了までの時間）の長さは、図１３中に符号７２～７６で示す時間の長さにそれぞれ対応している。

再び図６を参照する。図６に示すステップＳ５において、心機能表示手段２５は解析結果を表示する処理を行う。

図１３は、図６に示す解析結果表示処理の手順を示すフローチャートである。解析結果表示処理において、ステップＳ５２の処理は任意の処理とすることができる。

図１３に示すステップＳ５１において、心機能表示手段２５は、線分の長さの変化を示す複数の波形を、各波形の時間軸を同期させて表示する。

図１４は、解析結果を波形にて表示する場合の画面イメージの一例である。（ａ）は心機能が正常な場合の画面イメージであり、（ｂ）は心機能が異常な場合の画面イメージである。

図１４に例示する画面イメージでは、被験者の超音波エコー動画を例えば画面の上半分に表示し、モデルを構成する線分の長さの変化を示す波形を例えば画面の下半分に表示する。超音波エコー動画には、ステップＳ４２およびＳ４３において算出した、心室の内径短縮率９１および心室の駆出率９２もそれぞれ表示されている。

線分の長さの変化を示す波形６１～６６は、心室を構成する６つの心筋３１～３６のそれぞれについて、各波形の時間軸を同期させて複数を表示することが好ましい。説明の簡略化のために、例示する画面イメージでは、前壁３１に対応する波形６１、側壁３２に対応する波形６２、および後壁３３に対応する波形６３の３つの波形を表示している。

図１４の（ａ）に示すように、心機能が正常な場合は、３つの波形６１～６３のいずれにおいても、符号ＡＭで示す波形の振幅の大きさ、すなわちストレイン値は概ね同じ大きさである。また、各線分５１～５３の長さがピーク（極大または極小）となる時間４１～４３も、３つの波形６１～６３において概ね一致している。

これに対し、心機能が異常な場合は、図１４の（ｂ）に示すように、表示される３つの波形６１～６３のいずれかにおいて、振幅ＡＭの大きさすなわちストレイン値が他のものと異なっている波形が存在する。例示する画面イメージからは、波形６１，６２にそれぞれ対応する前壁３１および側壁３２において、心筋が伸長および短縮する程度が後壁３３のそれよりも弱くなっていることを読み取ることができる。また、後壁３３に対応する線分５３の長さがピークとなる時間４３が、前壁３１および側壁３２に対応する線分５１，５２の長さがピークとなる時間４１，４２よりも遅れていることを読み取ることができる。

このように、ユーザは、表示される波形６１～６６の形状を通じて、被験者の心室における異常の有無を視覚的に把握することが可能となる。

なお、任意の機能として、心機能表示手段２５は、図１４に示すように、心室の機能の解析結果を、被験者の心電図の波形９０と共に表示することができる。被験者の心電図の波形９０は、心電図取得手段２６が種々の態様で取得することができる。例示的には、心電図取得手段２６は、ネットワーク８または記録媒体７を介して、検査装置９から心電図の波形９０を示すデータを取得することができる。または、心電図取得手段２６は、検査装置９により予め取得されて記録されている心電図の波形９０を示すデータを、例えば病院内のデータセンタに配置されているデータサーバ６から取得してもよい。

心室の機能の解析結果と共に心電図の波形９０が表示されることにより、ユーザは、被験者の心室における異常の有無を、心電図の波形９０と対比してより直感的に視覚的に把握することが可能となる。

図１３に示すステップＳ５２において、心機能表示手段２５は、線分の短縮開始から短縮終了までの時間の長さを示すベクトルを、各ベクトルの始点をあわせて放射状に表示する。本ステップにおいてベクトルとして表示しようとする、線分の短縮開始から短縮終了までの時間の長さは、ステップＳ４４において予め算出しておいたものを用いる。ステップＳ４４において、線分の伸長開始から伸長終了までの時間を算出している場合には、心機能表示手段２５は、線分の伸長開始から伸長終了までの時間の長さを示すベクトルを、各ベクトルの始点をあわせて放射状に表示する。

図１５は、解析結果をベクトルにて表示する場合の表示態様の一例である。（ａ）は心室に非同期運動がない正常な場合の表示例であり、（ｂ）は心室に非同期運動がある異常な場合の表示例である。具体的には、（ａ）に示す心室に非同期運動がない場合とは、６つの心筋の拡張および収縮のタイミングが同期している場合を意味している。（ｂ）に示す心室に非同期運動がある場合とは、６つの心筋の拡張および収縮のタイミングが同期していない場合を意味している。

図１５において符号７１で示すベクトルは、前壁３１の拡張末期から収縮末期までの時間（すなわち、線分５１の短縮開始から短縮終了までの時間）の長さに対応する大きさを有する。同様に、符号７２で示すベクトルは、側壁３２の拡張末期から収縮末期までの時間の長さに対応する大きさを有する。同様に、符号７３～７６で示すそれぞれのベクトルは、それぞれの心筋３３～３６の拡張末期から収縮末期までの時間の長さに対応する大きさを有する。

図１５に例示するように、６つのベクトルは、前壁３１に対応するベクトル７１を基準として、例えば時計回りに、
側壁３２に対応するベクトル７２が６０度、
後壁３３に対応するベクトル７３が１２０度、
下壁３４に対応するベクトル７４が１８０度、
中隔３５に対応するベクトル７５が２４０度、
前壁中隔３６に対応するベクトル７６が３００度、
の角度をそれぞれなすように配置することができる。

または、６つのベクトルは、それぞれのベクトル７１～７６の向きが心室の断面の画像におけるそれぞれの心筋３１～３６の角度に対応するように、各ベクトルの始点をあわせて放射状に配置してもよい。

さらに、心機能表示手段２５は、６つのベクトル７１～７６の終点を結ぶ多角形８１（例示する態様では、六角形８１）を表示することができる。また、心機能表示手段２５は、６つのベクトル７１～７６の合成ベクトル８２を算出して表示することができる。表示される多角形８１の形状のずれは、ベクトル７１～７６の長さの違い、すなわち、各線分５１～５６の長さがピーク（極大または極小）となる時間の違いを表している。同様に、表示される合成ベクトル８２も、各線分５１～５６の長さがピーク（極大または極小）となる時間の違いを表している。

図１５の（ａ）に示すように、心室に非同期運動がない正常な場合は、表示される六角形８１の形状は概ね正六角形となる。表示される合成ベクトル８２も長さは短く、概ね点状となる。

これに対し、心室に非同期運動がある異常な場合は、図１５の（ｂ）に示すように、表示される六角形８１の形状はいびつとなる。表示される合成ベクトル８２も長くなる。

このように、ユーザは、表示される六角形８１の形状のずれを通じて、被験者の心室における異常の有無を視覚的に把握することが可能となる。さらに、ユーザは、合成ベクトル８２の向きおよび大きさを通じて、被験者の心室における異常の有無を視覚的に把握することが可能となる。

以上、一実施形態に係る心機能解析装置によると、検査装置９のモニタ９ｂ上にリアルタイムに表示されている被験者の心室の動画像を、解析装置１に接続されている動画撮影装置２を用いてリアルタイムに撮影することにより、被験者の心室の機能を手軽に解析することができる。また、心室の機能の解析結果として、従来法においては複雑な計算過程を要する心筋のストレイン値や、心室の内径短縮率および心室の駆出率を表示装置１７上に表示することができる。算出した心筋のストレイン値は、モデルを構成する線分の長さの変化を示す波形として、視覚的に表示される。被験者の心室における異常の有無は、表示される波形の形状を通じて視覚的に把握することができる。算出した心室の内径短縮率および心室の駆出率も表示される。

［その他の形態］
以上、本発明を特定の実施形態によって説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではない。

上記実施形態では、演算装置１０は一体の装置として実現されているが、演算装置１０は一体の装置である必要はなく、ＣＰＵ１１、メモリ１２、記録部１３等が別所に配置され、これらがネットワークで接続されていてもよい。演算装置１０と、入力装置１６と、表示装置１７とについても、一ヶ所に配置される必要は必ずしもなく、それぞれ別所に配置されて互いにネットワークで通信可能に接続されていてもよい。

上記実施形態では、演算装置１０の各機能ブロックは、単一のＣＰＵ１１で実行されているが、これら各機能ブロックは単一のＣＰＵ１１で実行される必要は必ずしもなく、複数のＣＰＵで分散して処理されてもよい。また、ＣＰＵ１１に代えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が処理を行ってもよいし、例えばＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）をアクセラレータとして用いて、ＣＰＵ１１が行う並列演算処理を補助してもよい。すなわちＣＰＵ１１が行う処理とは、ＣＰＵまたはＦＰＧＡが、ＧＰＵ等のアクセラレータを用いて行う処理も含むことを意味する。

本願発明において心筋をモデル化する際に用いる、複数の線分で外縁が画定される多角形のモデルの妥当性を検証した。図１６および図１７に、本発明の心機能解析方法と従来法との比較結果を示す。図１６はストレイン値の比較を示すグラフであり、図１７は６つの心筋毎にストレイン値の相関を示すグラフである。ここでいう従来法とは、本発明者による特許文献１に記載のシステムにおける解析方法であり、スペックルの追跡を行う解析方法である。

図１６に示すように、本発明の心機能解析方法では、従来のスペックルトラッキング法の開発のベースとなっていた各心筋の運動メカニクスをある程度無視しているにもかかわらず、従来法と比較してストレイン値の良好な対応性を得ることができた。また、図１７に示すように、６つの心筋それぞれについても、従来法と比較してストレイン値の良好な対応性を得ることができた。

１ 心機能解析装置
２ 動画撮影装置
３ 左心室
４ 右心室
５ 多角形のモデル
６ データサーバ
７ 記録媒体
８ ネットワーク
９ 超音波エコー検査装置
１０ 演算装置
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 記録部
１４ バス
１５ インタフェース部
１６ 入力装置
１７ 表示装置
２１ 動画像取得手段
２２ 心筋モデル化手段
２３ モデル表示手段
２４ 心機能解析手段
２５ 心機能表示手段
２６ 心電図取得手段
３１ 前壁
３２ 側壁
３３ 後壁
３４ 下壁
３５ 中隔
３６ 前壁中隔
８１ 多角形
８２ 合成ベクトル
９０ 心電図の波形
９１ 内径短縮率
９２ 駆出率

Claims (15)

1. 拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得する動画像取得手段と、
   ６つの線分で外縁が画定される六角形のモデルを、前記動画像に含まれている前記心室の断面の画像にあてはめて、前記心室を構成する複数の心筋のそれぞれと、前記６つの線分のそれぞれとを対応付ける心筋モデル化手段と、
   前記線分の時間的に連続した変化に基づいて、前記心室の機能を解析する心機能解析手段と、
   を備え、
   前記心筋モデル化手段は、画像認識のアルゴリズムに基づいて、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像内のそれぞれにおいて、前記心筋に対応する画像の領域を追跡することにより、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像に、前記モデルを時間的に連続的にあてはめる、解析装置。
2. 前記動画像取得手段は、前記被験者の左心室短軸像を撮影した動画像を取得する、請求項１に記載の解析装置。
3. 前記心機能解析手段は、前記線分の長さの変化率を算出する、請求項１または２に記載の解析装置。
4. 前記心機能解析手段は、前記心室の内径短縮率を算出する、請求項１から３のいずれかに記載の解析装置。
5. 前記心機能解析手段は、前記心室の駆出率を算出する、請求項１から４のいずれかに記載の解析装置。
6. 前記心室の機能の解析結果を表示する心機能表示手段をさらに備える、請求項１から５のいずれかに記載の解析装置。
7. 前記心機能表示手段は、前記線分の長さの変化を示す複数の波形を、各波形の時間軸を同期させて表示する、請求項６に記載の解析装置。
8. 前記心機能解析手段は、６つの前記線分のそれぞれについて、前記線分の短縮開始から短縮終了までの時間または前記線分の伸長開始から伸長終了までの時間を算出し、
   前記心機能表示手段は、前記線分の短縮開始から短縮終了までの時間の長さまたは前記線分の伸長開始から伸長終了までの時間の長さを示すベクトルを、各ベクトルの始点をあわせて放射状に表示する、請求項７に記載の解析装置。
9. 前記心機能表示手段は、前記心室の機能の解析結果を、前記被験者の心電図の波形と共に表示する、請求項６から８のいずれかに記載の解析装置。
10. 前記モデルの外縁を画定する前記線分を、前記心室の断面の画像内に含まれている前記心筋に対応する画像の領域と対応させて識別可能に表示するモデル表示手段をさらに備える、請求項１から９のいずれかに記載の解析装置。
11. 拡張および収縮する被験者の心室の断面を撮影した動画像を取得する動画像取得ステップと、
    ６つの線分で外縁が画定される六角形のモデルを、前記動画像に含まれている前記心室の断面の画像にあてはめて、前記心室を構成する複数の心筋のそれぞれと、前記６つの線分のそれぞれとを対応付ける心筋モデル化ステップと、
    前記線分の時間的に連続した変化に基づいて、前記心室の機能を解析する心機能解析ステップと、
    を含み、
    前記心筋モデル化ステップは、画像認識のアルゴリズムに基づいて、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像内のそれぞれにおいて、前記心筋に対応する画像の領域を追跡することにより、時間的に連続した前記心室の断面の一連の画像に、前記モデルを時間的に連続的にあてはめる、解析方法。
12. 前記心室の機能の解析結果を表示する心機能表示ステップをさらに含む、請求項１１に記載の解析方法。
13. 前記モデルの外縁を画定する前記線分を、前記心室の断面の画像内に含まれている前記心筋に対応する画像の領域と対応させて識別可能に表示するモデル表示ステップをさらに含む、請求項１１または１２に記載の解析方法。
14. 請求項１から１０のいずれかに記載の解析装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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