WO2021019809A1 - 血管壁厚み推定方法、血管壁厚み推定装置及び血管壁厚み推定システム - Google Patents

血管壁厚み推定方法、血管壁厚み推定装置及び血管壁厚み推定システム Download PDF

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由恵 杉山
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    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating blood vessel wall thickness and the like.
  • Cerebral aneurysm which is one of the vascular diseases, is an extremely high-risk disease with a fatality rate of more than about 50% once it ruptures, and it is a disease with a high social impact that leaves a high rate of sequelae. is there. Therefore, preventive treatment (preemptive medicine) to prevent rupture of cerebral aneurysm is very important, and appropriate therapeutic intervention is indispensable.
  • the information (for example, thickness) of the aneurysm wall of the cerebral aneurysm is effective to know the information (for example, thickness) of the aneurysm wall of the cerebral aneurysm. This is because it is known that rupture of a cerebral aneurysm is more likely to occur in a thin part of the aneurysm wall than in a thick part of the aneurysm wall.
  • the shape such as the thickness of the aneurysm wall varies from aneurysm to aneurysm. Therefore, information on the shape such as the thickness of the aneurysm wall can be inferred only from the morphology such as the lumen of the aneurysm wall obtained by CT (Computed Tomography) and MRI (Magnetic Resonance Imaging). It is difficult for even an expert to do.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus disclosed in Patent Document 1 is known as a method for measuring the thickness of a blood vessel wall such as a cerebral aneurysm aneurysm wall with minimal invasiveness.
  • Patent Document 1 discloses an ultrasonic diagnostic apparatus in which image data is generated using an ultrasonic signal and information on the thickness of a blood vessel wall of a subject is displayed based on the image data.
  • the present invention provides a method capable of proposing useful information for performing specific treatment for a vascular disease by generating highly accurate information on the blood vessel wall by a minimally invasive method. For the purpose of provision.
  • the blood vessel wall thickness estimation method relates to a time change of the position of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall based on a moving image including the blood vessel wall obtained by using a four-dimensional angiography method.
  • the acquisition step of acquiring the behavior information which is numerical information the generation step of generating the estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall based on the behavior information acquired by the acquisition step, and the generation step.
  • the estimated information includes an output step of outputting the generated estimated information, and the estimated information is obtained from the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, and the displacement and the acceleration. At least one selected from the spring constant and the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement is the visualized information.
  • the computer program according to one aspect of the present invention causes the computer to execute the above-described blood vessel wall thickness estimation method.
  • the blood vessel wall thickness estimation device is based on a moving image including the blood vessel wall obtained by using a four-dimensional angiography method, and the time at a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • An acquisition unit that acquires behavior information that is numerical information related to a change
  • a generation unit that generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall based on the behavior information acquired by the acquisition unit, and the generation unit.
  • It is provided with an output unit that outputs the estimated information generated by the unit, and the estimated information is derived from the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, and the displacement and the acceleration. At least one selected from the obtained spring constant and the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement is visualized information.
  • the blood vessel wall thickness estimation system includes the blood vessel wall thickness estimation device described above, a moving image information processing device that acquires the moving image and generates the behavior information, and the output unit. It is provided with a display device that displays the output estimated information.
  • useful information for performing specific treatment for a blood vessel disease is proposed by generating highly accurate information on the blood vessel wall by a minimally invasive method. can do.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a blood vessel wall thickness estimation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the blood vessel wall thickness estimation device according to the embodiment.
  • FIG. 3A is a perspective view showing a cerebral aneurysm according to the embodiment.
  • FIG. 3B is a cross-sectional view of the cerebral aneurysm according to the embodiment in lines III-III of FIG. 3A.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view of a near portion of the cerebral aneurysm according to the embodiment taken along line IV-IV of FIG. 3B.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view of the middle part of the cerebral aneurysm according to the embodiment in line VV of FIG. 3B.
  • FIG. 6 is a cross-sectional view of a distant portion of the cerebral aneurysm according to the embodiment on the VI-VI line of FIG. 3B.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure in which the blood vessel wall thickness estimation device according to the embodiment estimates the thickness of the aneurysm wall of the cerebral aneurysm.
  • FIG. 8A is a diagram showing the time change of the displacement of the near point in the case 1 in the z-axis direction.
  • FIG. 8B is a diagram showing the time change of the displacement of the central point in the z-axis direction in Case 1.
  • FIG. 8C is a diagram showing the time change of the displacement of the distant point in the z-axis direction in Case 1.
  • FIG. 8A is a diagram showing the time change of the displacement of the near point in the case 1 in the z-axis direction.
  • FIG. 8B is a diagram showing the time change of the displacement of the central point in the z-axis direction in Case 1.
  • FIG. 9A is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of the near, middle, and distant parts in Case 1.
  • FIG. 9B is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9C is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9D is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near, middle, and distant parts in Case 1.
  • FIG. 9E is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part and the far part in the case 1.
  • FIG. 9F is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9E is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9G is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9H is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9I is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9J is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9K is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 9L is a diagram showing the time change of the displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points of another example of the near part, the middle part, and the distant part in the case 1.
  • FIG. 10A is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of the distant part in Case 1.
  • FIG. 10B is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10C is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10D is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10E is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10F is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10G is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10H is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10I is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10J is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10G is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10H is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10K is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 10L is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point of another example in the distant part in Case 1.
  • FIG. 11A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point of the near part in Case 1.
  • FIG. 11B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of another example point in the vicinity in Case 1.
  • FIG. 12A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point of the central example in Case 1.
  • FIG. 12B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of another example point in the central part in Case 1.
  • FIG. 13A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point of the distant part in Case 1.
  • FIG. 13B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of another example point in the distant part in Case 1.
  • FIG. 14A is a diagram showing a time change of acceleration in the z-axis direction of an example point in the near portion in Case 1.
  • FIG. 14B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of another example point in the near portion in Case 1.
  • FIG. 15A is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point of the central example in Case 1.
  • FIG. 15B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of another example point in the central part in Case 1.
  • FIG. 16A is a diagram showing a time change of acceleration in the z-axis direction of a point in a distant part in Case 1.
  • FIG. 16B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of another example point in the distant part in Case 1.
  • FIG. 17A is a diagram showing the time change of the kinetic energy of a point in the near part in Case 1.
  • FIG. 17B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of another example point in the vicinity in Case 1.
  • FIG. 18A is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point of the central example in Case 1.
  • FIG. 18B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the other example point in the central part in Case 1.
  • FIG. 19A is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point of the distant part in Case 1.
  • FIG. 19B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of another example point in the distant part in Case 1.
  • FIG. 20A is a diagram showing acceleration in the z-axis direction and displacement from a predetermined start point of a point in a distant part in Case 1.
  • FIG. 20B is a diagram showing acceleration in the z-axis direction and displacement from a predetermined start point of another example point in the distant part in Case 1.
  • 21A is a diagram showing acceleration in the x-axis direction and displacement from a predetermined start point of a point in a distant part in Case 1.
  • FIG. 21B is a diagram showing acceleration in the x-axis direction and displacement from a predetermined start point of another example point in the distant part in Case 1.
  • FIG. 22A is a diagram showing the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement of the distant point in Case 2.
  • FIG. 22B is a diagram showing the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement of the distant point in Case 3.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a blood vessel wall thickness estimation system 1000 according to the present embodiment.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 uses a four-dimensional angiography method to acquire behavior information, which is numerical information regarding a time change of a predetermined point position, from a moving image including the blood vessel wall of subject P, and uses the behavior information as behavior information. Based on this, it is a system that generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall. As a specific example, the blood vessel wall thickness estimation system 1000 estimates the thickness of the cerebral aneurysm of the subject P.
  • the four-dimensional angiography method is a method in which the time axis is added to the three-dimensional angiography method.
  • the three-dimensional angiography method is a method of collecting three-dimensional data of blood vessels by X-ray CT or MRI and extracting blood vessel information.
  • the four-dimensional angiography method using X-ray CT is also called 4DCTA (4 Dynamic Computed Tomography Angiography).
  • a moving image can be obtained by the four-dimensional angiography method.
  • the moving image may be a time series of three or more still images, and may be, for example, a moving image over a period of time when the heart pulsates n times (n is a natural number). Further, for example, the moving image may be a moving image within a predetermined time.
  • the predetermined time may be, for example, m seconds (m is a natural number).
  • the thickness of the blood vessel wall may be the thickness of the wall of the blood vessel including the artery or vein, the thickness of the aneurysm or varicose vein wall, or the thickness of the aneurysm wall of the cerebral aneurysm. There may be.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 includes a blood vessel wall thickness estimation device 100, a display device 200, a moving image information processing device 300, and a moving image photographing device 400.
  • the moving image photographing device 400 is a device that generates a moving image including a blood vessel wall by using a four-dimensional angiography method.
  • the moving image capturing device 400 is, for example, a CT device or an MRI device.
  • the CT device includes an X-ray tube for irradiating X-rays, a detector for receiving signals, and a computer.
  • the detector is located opposite the X-ray tube and detects X-rays after passing through the body of subject P.
  • the computer generates a moving image including the blood vessel wall at the specific part of the subject P by utilizing the fact that the absorption of X-rays differs depending on the body part of the subject P.
  • the method using a CT device or MRI device and a four-dimensional angiography method is a minimally invasive method because it does not require an incision or the like, which places a heavy burden on the body of subject P, unlike a method such as craniotomy.
  • a method using a CT device or an MRI device and a four-dimensional angiography method can generate a highly precise moving image.
  • the moving image information processing apparatus 300 acquires a moving image including a blood vessel wall generated by the moving image photographing device 400 by using a four-dimensional angiography method, and numerical information regarding a time change of a position of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall. Generates behavioral information that is.
  • the behavior information is a set of a specific time in the moving image and a three-dimensional coordinate position of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall at the specific time, and the time during which the heart pulsates in the moving image. It is numerical information in which a plurality of sets are arranged according to the progress of.
  • the moving image information processing device 300 outputs the behavior information to the blood vessel wall thickness estimation device 100.
  • the moving image information processing device 300 is, for example, a personal computer, but may be a server device connected to a network and having high computing power.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 acquires the behavior information generated by the moving image information processing device 300, and based on the acquired behavior information, generates and generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall.
  • the estimated information is output to the display device 200. The details of the estimated information will be described later with reference to FIGS. 8A to 22B, but the estimated information is visualized information for estimating the thickness of the blood vessel wall.
  • the estimated information is, for example, image data.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 is, for example, a personal computer, but may be a server device connected to a network and having high computing power.
  • the display device 200 displays the estimation information output from the blood vessel wall thickness estimation device 100.
  • the display device 200 is a monitor device composed of a liquid crystal panel, an organic EL (Electro Luminescence) panel, or the like.
  • a television, a smartphone, a tablet terminal, or the like may be used.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100, the display device 200, and the moving image information processing device 300 may be connected by wire or wirelessly as long as they can transmit and receive behavior information or estimation information. You may be.
  • the moving image information processing apparatus 300 acquires a moving image including the blood vessel wall, and generates behavior information which is numerical information regarding a time change of positions of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 acquires the behavior information generated by the moving image information processing device 300, and generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall based on the acquired behavior information. Further, the blood vessel wall thickness estimation device 100 outputs the generated estimation information to the display device 200.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 a moving image including the blood vessel wall can be obtained by a minimally invasive method. Further, the blood vessel wall thickness estimation system 1000 can generate estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall by using the behavior information related to the moving image. Therefore, the blood vessel wall thickness estimation system 1000 can generate highly accurate information about the wall thickness in the vicinity of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the blood vessel wall thickness estimation device 100 according to the present embodiment.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 includes an acquisition unit 110, a generation unit 120, and an output unit 130.
  • the acquisition unit 110 acquires behavior information, which is numerical information regarding time changes in the positions of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall, based on a moving image including the blood vessel wall obtained by using a four-dimensional angiography method. Specifically, the acquisition unit 110 acquires the behavior information generated by the moving image information processing apparatus 300.
  • the acquisition unit 110 is, for example, a communication interface for performing wired communication or wireless communication.
  • the generation unit 120 generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall based on the behavior information acquired by the acquisition unit 110.
  • Estimated information is from the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, the spring constant obtained from the displacement and acceleration, and the Fourier coefficient obtained from the time change of displacement. At least one selected is the visualized information.
  • the estimated information is information about a plurality of predetermined points. That is, the estimation information is information used for estimating the thickness of the blood vessel wall in the vicinity of a plurality of predetermined points.
  • the estimated information may be image data in which information based on at least one selected from the above is graphed.
  • the estimated information is, for example, image data of a graph in which time is described on the horizontal axis and displacement is described on the vertical axis.
  • the method for generating the estimated information will be described later with reference to FIGS. 8A to 22B.
  • the generation unit 120 is realized by a processor, a microcomputer, or a dedicated circuit that executes a program.
  • the output unit 130 outputs the estimation information generated by the generation unit 120.
  • the output unit 130 may output the estimation information generated by the generation unit 120 to the display device 200.
  • the output unit 130 is, for example, a communication interface for performing wired communication or wireless communication.
  • the blood vessel wall is the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10.
  • the x-axis positive direction is the direction in which the cerebral aneurysm 10 extends from the mother blood vessel 20
  • the z-axis is the direction in which the mother blood vessel 20 extends
  • the y-axis is the x-axis and z. It is a direction extending in a direction orthogonal to the axis.
  • FIG. 3A is a perspective view showing the cerebral aneurysm 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 3B is a cross-sectional view of the cerebral aneurysm 10 according to the present embodiment in lines III-III of FIG. 3A.
  • the mother blood vessel 20 is one of the blood vessels constituting the artery in the brain of the subject P.
  • the cerebral aneurysm 10 is an aneurysm in which a part of the mother blood vessel 20 is swollen, and is an aneurysm that extends from the mother blood vessel 20 in the x-axis direction.
  • the region near the mother blood vessel 20 is the near portion n
  • the region far from the mother blood vessel 20 is the far portion f
  • the region between the near portion n and the far portion f is an intermediate region.
  • the central part is m.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view of a near portion n of the cerebral aneurysm 10 according to the present embodiment on the IV-IV line of FIG. 3B.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view of the central portion m of the cerebral aneurysm 10 according to the present embodiment in the VV line of FIG. 3B.
  • FIG. 6 is a cross-sectional view of a distant portion f of the cerebral aneurysm 10 according to the present embodiment on the VI-VI line of FIG. 3B. 4 to 6 are cross-sectional views in the yz plane.
  • points are provided in the direction from 0:00 to 11:00 so as to correspond to the time indicated by the clock face. That is, points n0 are provided in the 0 o'clock direction, and points n1 to n11 are provided in the 1 o'clock to 11 o'clock directions, respectively. Further, as shown in FIGS. 5 and 6, points are provided in the directions from 0:00 to 11:00 in the cross-sectional views of the central portion m and the distant portion f. In the central portion m, points m0 to m11 are provided in the direction from 0:00 to 11:00, respectively, and in the distant portion f, points f0 to f11 are provided in the directions from 0:00 to 11:00, respectively.
  • a plurality of predetermined points on the blood vessel wall are, for example, points n0 to n11, points m0 to point m11, and points f0 to f11. That is, since there are 12 predetermined points in each of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f, there are a total of 36 predetermined points on the blood vessel wall. Further, in the following, points n0 to n11, points m0 to m11, and points f0 to f11 may be collectively described as points in the 0:00 to 11:00 direction.
  • the acquisition unit 110 acquires behavior information, which is numerical information regarding the time change of the position, at each of the 36 predetermined points. Based on this behavior information, the generation unit 120 generates estimation information for estimating the thickness of the bump wall 11 near a predetermined point. Further, the plurality of predetermined points on the blood vessel wall are not limited to the above, and can be selected from two or more points on the blood vessel wall.
  • the behavior information is numerical information regarding the time change of the position during a certain period of time.
  • the fixed time is the time during which one pulsation of the heart occurs.
  • the time between one pulsation of the heart is evenly divided into 83 steps.
  • the behavior information includes information on the positions of the x-axis, y-axis, and z-axis of 36 predetermined points in each step from step 0 to step 83.
  • the fixed time may be a specific number of seconds, for example, 1 second, 5 seconds, or 10 seconds. Further, the fixed time may be subdivided as long as it is divided into three or more. For example, unlike the above, the fixed time may be divided by a different number of steps instead of 83 steps. Further, the fixed time does not have to be evenly divided.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure in which the blood vessel wall thickness estimation device 100 according to the present embodiment estimates the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10.
  • the acquisition unit 110 acquires behavior information, which is numerical information regarding time changes in the positions of a plurality of predetermined points of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10 of the subject P, via the moving image information processing device 300 (acquisition step S101). ..
  • the generation unit 120 generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall from the behavior information acquired by the acquisition unit 110 in the acquisition step S101 (generation step S102).
  • the estimation information may be, for example, graphed image data.
  • the output unit 130 outputs the estimation information generated by the generation unit 120 (output step S103).
  • the output unit 130 transmits, for example, the graphed image data generated by the generation unit 120 in the generation step S102 to the display device 200.
  • the display device 200 acquires the image data output by the output unit 130 and displays the image based on the image data.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 may execute the blood vessel wall thickness estimation method by reading a computer program recorded on a recording medium such as a computer-readable CD-ROM.
  • Estimated information includes, for example, the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, the spring constant obtained from the displacement and acceleration, and the Fourier coefficient obtained from the time change of displacement.
  • cases 1, 2 and 3 which are examples of symptoms of a disease will be described. Cases 1, 2 and 3 are all cases relating to a cerebral aneurysm, and each of cases 1, 2 and 3 is an example obtained from different subjects P.
  • the estimated information is the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, and the spring constant obtained from the displacement and acceleration, it will be described using Case 1. If the estimated information is a Fourier coefficient obtained from the time change of displacement, it will be described with reference to Cases 2 and 3.
  • FIG. 8A is a diagram showing the time change of the displacement in the z-axis direction of the points n0 to n11 of the near portion n in the case 1.
  • FIG. 8B is a diagram showing the time change of the displacement of the points m0 to m11 of the central portion m in the z-axis direction in Case 1.
  • FIG. 8C is a diagram showing the time change of the displacement of the points f0 to f11 of the distant portion f in the case 1 in the z-axis direction.
  • the horizontal axis is a step which is a unit related to time
  • the vertical axis is a displacement of the z-axis.
  • the z-axis displacement is a value obtained by translating the z-axis position of each step so that the z-axis position in the 0 step becomes 0 (origin).
  • the displacement of each axis is a value obtained by translating the position of each axis of each step so that the position of each axis in 0 step becomes 0 (origin). Is.
  • the thickness of the bump wall 11 may be estimated by an index such as the difference between the maximum value and the minimum value of displacement or the variation of displacement.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of displacement increases from the near portion n to the far portion f, that is, as the distance from the mother blood vessel 20 increases.
  • the maximum value or the minimum value of the displacement is, for example, the maximum value or the minimum value of the displacements of all the steps 0 to 83 at the points n0 to n11.
  • the maximum value of the displacement in the near portion n is the maximum value nmax
  • the minimum value of the displacement is the minimum value nmin.
  • variation in displacement may be used as an index.
  • the variation in displacement which is one of the indexes, increases from the near portion n to the far portion f, that is, as the distance from the mother blood vessel 20 increases.
  • the aneurysm wall 11 is thin because it easily stretches due to pulsation. That is, it is estimated that the thickness of the aneurysm wall 11 decreases from the near portion n to the far portion f.
  • the variation of the above numerical values is represented by the standard deviation and may be calculated as follows.
  • the average value of a total of 12 numerical values from points n0 to n11 in any of the steps is defined as ⁇
  • the variance ⁇ 2 is obtained for the 12 numerical values in any of the steps.
  • the square root ⁇ of this variance ⁇ 2 is the standard deviation.
  • variation may be other than the standard deviation as long as it is an index based on statistics.
  • the z-axis is used as an example, but when the estimated information is the time change of the displacement, the x-axis and the y-axis are close to each other as well as the z-axis. It is confirmed that the thickness of the aneurysm wall 11 tends to decrease from the portion n to the distant portion f.
  • FIG. 9A is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of points n0, point m0, and points f0 in the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9B is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of points n1, point m1, and points f1 in the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9A is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of points n1, point m1, and points f1 in the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9C is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n2, m2, and f2 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9D is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n3, m3, and f3 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9C is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n3, m3, and f3 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9E is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n4, m4, and f4 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9F is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n5, m5, and f5 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9E is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n5, m5, and f5 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9G is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n6, m6, and f6 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9H is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n7, m7, and f7 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9G is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n6, m6, and f6 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9I is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n8, m8, and f8 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9J is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n9, m9, and f9 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9I is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n9, m9, and f9 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9K is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n10, m10, and f10 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 9L is a diagram showing time-dependent displacements of the x-axis, y-axis, and z-axis of the points n11, m11, and f11 of the near portion n, the central portion m, and the distant portion f in Case 1.
  • each axis is a displacement of the x-axis, y-axis, and z-axis.
  • the displacements of the near portion n and the central portion m do not change significantly from the points n0 to n11 and the points m0 to m11.
  • the displacement of the distant portion f changes particularly significantly at the point f5, as shown in FIG. 9F. More specifically, at point f5, the difference between the maximum value and the minimum value of displacement, which is one of the indexes, is large. Therefore, in FIG. 9F, it is confirmed that the curve drawn by the point f5 is widely spread in the space. That is, it is estimated that the thickness of the aneurysm wall 11 in the vicinity of the point f5 is particularly thin in the distant portion f.
  • FIG. 10A is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f0 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10B is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f1 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10C is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f2 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10D is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f3 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10E is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f4 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10A is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f0 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 10B is a diagram showing the time change of the displacement of the xy
  • FIG. 10F is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f5 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10G is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f6 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10H is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f7 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10I is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f8 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10J is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f9 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10F is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f5 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10G is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f
  • FIG. 10K is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f10 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 10L is a diagram showing the time change of the displacement of the xy plane of the point f11 of the distant portion f in Case 1.
  • the horizontal axis is the displacement on the y-axis
  • the vertical axis is the displacement on the x-axis.
  • the displacement of the distant portion f is particularly large at the point f5 (corresponding to FIG. 10F). More specifically, at point f5, the difference between the maximum value and the minimum value of displacement, which is one of the indexes, is large. Therefore, in FIG. 10F, it is confirmed that the curve drawn by the point f5 greatly extends in the xy plane. That is, it is estimated that the thickness of the aneurysm wall 11 in the vicinity of the point f5 is particularly thin in the distant portion f.
  • FIG. 11A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point n1 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 11B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point n10 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 12A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point m1 of the central portion m in Case 1.
  • FIG. 12B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point m10 at the central m in Case 1.
  • FIG. 13A is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point f5 of the distant portion f in the case 1.
  • FIG. 13B is a diagram showing the time change of the velocity in the z-axis direction of the point f10 of the distant portion f in Case 1.
  • the horizontal axis is a step which is a unit related to time
  • the vertical axis is a speed in the z-axis direction.
  • the velocity is a value calculated by time-differentiating the position obtained from the behavior information.
  • the hump wall 11 is determined by an index such as the maximum value of the velocity, the maximum value of the absolute value, the difference between the maximum value and the minimum value, the integrated value or the integrated value of the absolute value. Thickness may be estimated.
  • the larger the value of the index the larger the point in the 0 o'clock to 11 o'clock direction moves from the origin, so that it is easy to extend due to pulsation, and the bump corresponding to the point in the 0 o'clock to 11 o'clock direction. It is estimated that the wall 11 is thin.
  • the number of peaks of the speed may be used as an index.
  • the peak is a peak including an upward convex and a downward convex.
  • the larger the value of the index the more times the moving direction of the point in the 0 o'clock to 11 o'clock direction is reversed on the x-axis, y-axis or z-axis, so that it is easy to extend due to pulsation. It is estimated that the thickness of the bump wall 11 corresponding to the points in the 0 o'clock to 11 o'clock direction is thin.
  • the points n1 and n10 in the near portion n are compared using FIGS. 11A and 11B.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point n1 shown in FIG. 11A is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point n10 shown in FIG. 11B. Therefore, since the point n1 moves more from the origin than the point n10, it is easily extended by pulsation, and it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point n1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point n10. To.
  • FIGS. 12A and 12B are used to compare the points m1 and m10 in the central portion m
  • FIGS. 13A and 13B are used to compare the points f5 and f10 in the far portion f.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point m1 is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point m10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point m1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point m10.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point f5 is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the velocity at the point f10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point f10.
  • the estimated information is the time change of acceleration.
  • FIG. 14A is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point n1 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 14B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point n10 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 15A is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point m1 of the central portion m in Case 1.
  • FIG. 15B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point m10 at the central m in Case 1.
  • FIG. 16A is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point f5 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 16B is a diagram showing the time change of the acceleration in the z-axis direction of the point f10 of the distant portion f in Case 1.
  • the horizontal axis is a step which is a unit related to time
  • the vertical axis is an acceleration in the z-axis direction.
  • the acceleration is a value calculated by differentiating the velocity with respect to time.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 may be estimated by the same index as when the estimated information is a time change of acceleration, for example, when the estimated information is a time change of velocity.
  • the thickness of the bump wall 11 is estimated from indicators such as the maximum value of acceleration, the maximum value of absolute value, the difference between the maximum value and the minimum value, the integrated value, the integrated value of absolute value, or the number of peaks. You may. Further, as in the case where the estimated information is the time change of the velocity, even when the estimated information is the time change of the acceleration, it is estimated that the larger these index values are, the easier it is to stretch due to the pulsation and the thinner the aneurysm wall 11. To.
  • the points n1 and n10 in the near portion n are compared using FIGS. 14A and 14B.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point n1 shown in FIG. 14A is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point n10 shown in FIG. 14B. Therefore, since the point n1 moves more from the origin than the point n10, it is easily extended by pulsation, and it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point n1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point n10. To.
  • FIG. 15A and FIG. 15B are used to compare the points m1 and m10 in the central portion m
  • FIGS. 16A and 16B are used to compare the points f5 and f10 in the far portion f.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point m1 is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point m10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point m1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point m10.
  • the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point f5 is larger than the difference between the maximum value and the minimum value of the acceleration at the point f10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point f10.
  • the z-axis is used as an example, but when the estimated information is the time change of the velocity or the time change of the acceleration, the z-axis and the y-axis are also z. The thickness tendency of the bump wall 11 similar to that of the shaft is confirmed.
  • the estimated information is the time change of kinetic energy.
  • FIG. 17A is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point n1 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 17B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point n10 in the near portion n in the case 1.
  • FIG. 18A is a diagram showing the time change of the kinetic energy at the point m1 at the central m in Case 1.
  • FIG. 18B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point m10 at the central m in Case 1.
  • FIG. 19A is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point f5 of the distant portion f in Case 1.
  • FIG. 19B is a diagram showing the time change of the kinetic energy of the point f10 of the distant portion f in Case 1.
  • the horizontal axis is a step which is a unit related to time
  • the vertical axis is kinetic energy.
  • Kinetic energy is a value calculated based on the square of velocity.
  • the velocity for calculating the kinetic energy the combined velocity of the velocity in the x-axis, y-axis and z-axis directions may be used.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 may be estimated by the following index. Specifically, the thickness of the aneurysm wall 11 may be estimated from an index such as a maximum value, an integral value, or the number of peaks of kinetic energy. Further, as in the case where the estimated information is the time change of the velocity, even when the estimated information is the time change of the kinetic energy, the larger these index values are, the easier it is to stretch due to the pulsation, and the thickness of the aneurysm wall 11 is thin. It is estimated to be.
  • the points n1 and n10 in the near portion n are compared using FIGS. 17A and 17B.
  • the maximum value of the kinetic energy at the point n1 shown in FIG. 17A is larger than the maximum value of the kinetic energy at the point n10 shown in FIG. 17B. Therefore, since the point n1 moves more from the origin than the point n10, it is easily extended by pulsation, and it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point n1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point n10. To.
  • FIG. 18A and FIG. 18B are used to compare the points m1 and m10 in the central portion m
  • FIGS. 19A and 19B are used to compare the points f5 and f10 in the far portion f.
  • the maximum value of the kinetic energy at the point m1 is larger than the maximum value of the kinetic energy at the point m10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point m1 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point m10.
  • the maximum value of the kinetic energy at the point f5 is larger than the maximum value of the kinetic energy at the point f10. Therefore, it is estimated that the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point f10.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 is estimated by using, for example, the integrated value of the kinetic energy obtained from FIGS. 17A to 19B as an index.
  • the total value of the integrated values of the kinetic energies of the aneurysm wall 11 in the near portion n is the total value of the integrated values of the kinetic energies of the points n1 and n10.
  • the total value of the integrated values of the kinetic energies of the aneurysm wall 11 in the central portion m is the total value of the integrated values of the kinetic energies of the points m1 and m10.
  • the total value of the integrated values of the kinetic energies of the aneurysm wall 11 of the distant portion f is the total value of the integrated values of the kinetic energies of the points f5 and f10.
  • the total value of the integrated values of the kinetic energy of the knob wall 11 in the near portion n the total value of the integrated values of the kinetic energy of the knob wall 11 in the central portion m, and the knob wall 11 in the far portion f.
  • the total value increases in the order of the total value of the integral values of the kinetic energy of. Therefore, it is presumed that the thickness of the aneurysm wall 11 becomes thinner from the near portion n to the far portion f.
  • the following treatment may be performed.
  • the total value is calculated for each of the near part n, the middle part m and the far part f.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 may be estimated by calculating and comparing the calculated total values.
  • the estimated information is the spring constant obtained from the displacement and the acceleration. Since the cerebral aneurysm 10 performs an amplitude motion in accordance with the pulsation of the heart, it can be regarded as a spring motion.
  • FIG. 20A is a diagram showing the acceleration of the point f5 of the distant portion f in the case 1 in the z-axis direction and the displacement from a predetermined start point.
  • FIG. 20B is a diagram showing the acceleration of the point f10 of the distant portion f in the case 1 in the z-axis direction and the displacement from a predetermined start point.
  • FIG. 21A is a diagram showing the acceleration of the point f5 of the distant portion f in the case 1 in the x-axis direction and the displacement from a predetermined start point.
  • FIG. 21B is a diagram showing the acceleration of the point f10 of the distant portion f in the case 1 in the x-axis direction and the displacement from the predetermined start point. Further, a predetermined starting point can be determined in advance.
  • the equation of motion is expressed by the equation (1).
  • the spring constant is k [unit: N / mm]
  • the displacement is u [unit: mm]
  • ⁇ , ⁇ , and ⁇ are constants
  • the equation based on Hooke's law is that the displacement u is a cubic function. In the case, it is expressed by the equation (2).
  • the acceleration a is a function that depends on the displacement u.
  • the displacement u is one of the displacements in the x-axis, y-axis, and z-axis directions.
  • the acceleration a corresponds to the displacement u corresponding to a cubic function
  • the direction in which the cerebral aneurysm 10 extends from the mother blood vessel 20 On an orthogonal plane (yz plane), the acceleration a reveals that the displacement u corresponds to a linear function.
  • the coefficient of the function having the displacement u of the third order is ⁇ k / m
  • the coefficient of the function of the first order of the displacement u is ⁇ k ( ⁇ + ⁇ + ⁇ ) / m.
  • the acceleration a corresponds to a function in which the displacement z is a linear function.
  • the slope of the straight line connecting the point where the acceleration a is maximized and the point where the acceleration a is minimized corresponds to ⁇ k ( ⁇ + ⁇ + ⁇ ) / m.
  • the inclination of the straight line is smaller than that of the point f10 shown in FIG. 20B, so that the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is the thickness of the bump wall 11 near the point f10. It is estimated to be thinner than the thickness.
  • the slope of the straight line connecting the point where the displacement u is maximized and the point where the displacement u is minimized may be used. That is, in this case, the slope of the straight line connecting the point where the displacement x becomes the maximum and the point where the displacement x becomes the minimum may be used.
  • the acceleration a corresponds to a function in which the displacement x is a cubic function.
  • the coefficient of the function whose displacement x is cubic is -k / m, and the smaller the spring constant, the larger the point in the 0 o'clock to 11 o'clock direction moves from the origin, and the force given by the pulsation. It is easy to stretch, and it is estimated that the thickness of the bump wall 11 corresponding to the points in the 0 o'clock to 11 o'clock direction is thin.
  • FIGS. 21A and 21B a high correlation between the values of displacement and acceleration is not observed, but it is expected that a more highly correlated displacement and acceleration can be obtained by improving the technique according to the present embodiment. Will be done.
  • the estimated information is the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement.
  • FIG. 22A is a diagram showing the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement of the points f0 to f11 of the distant portion f in the case 2.
  • FIG. 22B is a diagram showing the Fourier coefficient obtained from the time change of the displacement of the points f0 to f11 of the distant portion f in Case 3.
  • the horizontal axis is points f0 to f11 which are a plurality of predetermined points
  • the vertical axis is when the time change of the displacement of the points f0 to f11 of the distant portion f is Fourier-expanded. It is the value of the Fourier coefficient of.
  • the time change of the displacement of the point f0 to the point f11 of the distant portion f is expanded to the tenth term, and in FIGS. 22A and 22B, the lines corresponding to the first term to the tenth term are shown. ing.
  • the estimated information is a Fourier coefficient obtained from the time change of displacement
  • the maximum value of the Fourier coefficient or the difference between the maximum value and the minimum value of the Fourier coefficient is used as an index. It is shown that the larger the maximum value of the Fourier coefficient is, the larger the amplitude of the corresponding frequency is, and it is presumed that the pulsation tends to extend and the thickness of the aneurysm wall 11 is thin.
  • the maximum value of the Fourier coefficient is, for example, the maximum value of the displacements of the Fourier coefficients of the first to tenth terms at points f0 to f11.
  • the maximum value of the Fourier coefficient is approximately 3 ⁇ 1018, as shown by the second term in FIG. 22A, and in case 3, the Fourier coefficient is as shown by the second term in FIG. 22B.
  • the maximum value of is approximately 4 ⁇ 1018. That is, in case 3, it is estimated that the thickness of the aneurysm wall 11 at the distant portion f of the cerebral aneurysm 10 is thinner than that of case 2.
  • the distant portion f has been described as an example, but in the near portion n and the central portion m, as in the distant portion f, the case 3 has a cerebral artery as compared with the case 2. It is confirmed that the thickness of the aneurysm wall 11 at the far portion f of the aneurysm 10 tends to be thin.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 becomes thinner from the near portion n to the distant portion f. Further, in Case 1, the thickness of the aneurysm wall 11 near the point n1 is thinner than the thickness of the aneurysm wall 11 near the point n10, and the thickness of the aneurysm wall 11 near the point m1 is the aneurysm near the point m10. It is presumed that the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is thinner than the thickness of the wall 11, and the thickness of the bump wall 11 near the point f5 is thinner than the thickness of the bump wall 11 near the point f10.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 revealed by craniotomy in cases 1, 2 and 3 will be described.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 is estimated because the portion where the thickness of the aneurysm wall 11 is thin is red and the portion where the aneurysm wall 11 is thick is white.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 in cases 1, 2 and 3 revealed by the craniotomy has the same tendency as the thickness of the aneurysm wall 11 estimated by using the blood vessel wall thickness estimation method according to the present embodiment. Was done.
  • the blood vessel wall thickness estimation method it is possible to generate estimation information for estimating the blood vessel wall thickness.
  • the thickness of the vessel wall estimated based on the estimated information showed a tendency similar to the thickness of the vessel wall of the vessel wall obtained by the craniotomy. That is, it is possible to generate highly accurate information about the wall thickness in the vicinity of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10 is estimated.
  • the blood vessel wall thickness estimation method relates to the positions of a plurality of arbitrary points on the blood vessel wall and the time in the moving image based on the moving image including the blood vessel wall obtained by using the four-dimensional angiography method.
  • the acquisition step S101 for acquiring behavior information which is information is included.
  • the blood vessel wall thickness estimation method includes a generation step S102 that generates estimation information for estimating the blood vessel wall thickness based on the behavior information acquired in the acquisition step S101, and an estimation information generated by the generation step S102. Is included in the output step S103 to output.
  • the estimated information is from the time change of position, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, the spring constant obtained from the position and acceleration, or the Fourier coefficient obtained from the time change of position. At least one selected is the visualized information.
  • the computer program according to the present embodiment causes the computer to execute the blood vessel wall thickness estimation method described above.
  • a moving image including the blood vessel wall is generated by using a CT device or an MRI device and a four-dimensional angiography method.
  • a minimally invasive technique can obtain a moving image including the blood vessel wall.
  • the blood vessel wall thickness estimation method can generate estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall by using the behavior information related to the moving image.
  • the thickness of the vessel wall estimated based on the estimated information showed a tendency similar to the thickness of the vessel wall of the vessel wall obtained by the craniotomy. That is, the blood vessel wall thickness estimation method can generate highly accurate information about the wall thickness in the vicinity of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10 is estimated.
  • Such information is useful information for classifying, for example, a cerebral aneurysm that is easily ruptured and a cerebral aneurysm that is difficult to rupture, and appropriately determining the necessity of treatment.
  • the blood vessel wall thickness estimation method according to the present embodiment is useful information for performing specific treatment for a vascular disease by generating highly accurate information on the blood vessel wall by a minimally invasive method. Can be proposed.
  • the velocity is a value obtained by the time derivative of the position, and the kinetic energy is calculated based on the square of the velocity.
  • the kinetic energy which is one of the estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall, can be calculated by using the blood vessel wall thickness estimation method.
  • the blood vessel wall thickness is the thickness of the blood vessel wall in the aneurysm.
  • the blood vessel wall thickness is the thickness of the blood vessel wall in a cerebral aneurysm.
  • the blood vessel wall thickness is the thickness of the blood vessel wall in the artery.
  • the blood vessel wall thickness estimation method can estimate the thickness of an aneurysm, a cerebral aneurysm, or an artery as the thickness of the blood vessel wall.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 is a behavior that is numerical information regarding a time change of the position of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall based on a moving image including the blood vessel wall obtained by using a four-dimensional angiography method.
  • the acquisition unit 110 for acquiring information is provided.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 has a generation unit 120 that generates estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall based on the behavior information acquired by the acquisition unit 110, and an estimation unit 120 that generates estimation information. It is provided with an output unit 130 that outputs information.
  • the estimation information is selected from the time change of displacement, the time change of velocity, the time change of acceleration, the time change of kinetic energy, the spring constant obtained from the displacement and acceleration, and the Fourier coefficient obtained from the time change of displacement. At least one of these is the visualized information.
  • a moving image including the blood vessel wall is generated by using a CT device or an MRI device and a four-dimensional angiography method.
  • a minimally invasive technique can obtain a moving image including the blood vessel wall.
  • the blood vessel wall thickness estimation method can generate estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall by using the behavior information related to the moving image.
  • the thickness of the vessel wall estimated based on the estimated information showed a tendency similar to the thickness of the vessel wall of the vessel wall obtained by the craniotomy.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 can generate highly accurate information about the wall thickness in the vicinity of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10 is estimated.
  • Such information is useful information for classifying, for example, a cerebral aneurysm that is easily ruptured and a cerebral aneurysm that is difficult to rupture, and appropriately determining the necessity of treatment.
  • the blood vessel wall thickness estimation device 100 is useful for performing specific treatment for a blood vessel disease by generating highly accurate information on the blood vessel wall by a minimally invasive method. Information can be suggested.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 displays the blood vessel wall thickness estimation device 100 described above, the moving image information processing device 300 that acquires a moving image and generates behavior information, and the estimated information output by the output unit 130.
  • the display device 200 is provided.
  • a moving image including the blood vessel wall is generated by using a CT device or an MRI device and a four-dimensional angiography method.
  • a minimally invasive technique can obtain a moving image including the blood vessel wall.
  • the blood vessel wall thickness estimation method can generate estimation information for estimating the thickness of the blood vessel wall by using the behavior information related to the moving image.
  • the thickness of the vessel wall estimated based on the estimated information showed a tendency similar to the thickness of the vessel wall of the vessel wall obtained by the craniotomy.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 can generate highly accurate information about the wall thickness in the vicinity of a plurality of predetermined points on the blood vessel wall.
  • the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10 is estimated.
  • Such information is useful information for classifying, for example, a cerebral aneurysm that is easily ruptured and a cerebral aneurysm that is difficult to rupture, and appropriately determining the necessity of treatment.
  • the blood vessel wall thickness estimation system 1000 is useful for performing specific treatment for a blood vessel disease by generating highly accurate information on the blood vessel wall by a minimally invasive method. Information can be suggested.
  • the estimated information for example, a doctor or the like can obtain highly accurate information on the thickness of the blood vessel wall.
  • a method for obtaining behavioral information was shown by using an actual case and a four-dimensional angiography method.
  • the method for obtaining behavior information is not limited to this.
  • behavioral information may be obtained by the methods of the two other examples shown below.
  • behavior information can be obtained by using an artificially created artificial aneurysm, an artificial heart connected to the artificial aneurysm, and an imaging device.
  • the artificial aneurysm has an artificial blood vessel and an artificial aneurysm. Artificial blood vessels and artificial aneurysms are created by imitating human blood vessels and aneurysms that occur in human blood vessels.
  • the artificial aneurysm may be made of, for example, a rubber material, and silicon rubber, fluororubber, or the like can be used. Further, the artificial aneurysm may be made of, for example, a silicone resin.
  • the artificial aneurysm is not limited to the above as long as it is made of a flexible material.
  • the artificial aneurysm is made by using the image data obtained by the CT or MRI described above.
  • This image data includes data on human blood vessels and aneurysms that occur in the blood vessels.
  • the artificial aneurysm is created based on DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) data related to the obtained image data.
  • DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine
  • the artificial heart is a device that substitutes for the pump function of the human heart.
  • the artificial heart and the artificial aneurysm are connected, and by operating the pump function of the artificial heart, the artificial aneurysm moves in a pulsating manner.
  • Behavior information can be obtained by using the movement of the artificial aneurysm and the imaging device.
  • the image pickup device is, for example, a camera device capable of capturing still images and moving images. Further, the imaging device may be a device capable of obtaining three-dimensional coordinates of the surface of the observation target. By using such an imaging device, the displacement or velocity of the surface of the observation target in the three-dimensional space can be obtained. Such an imaging device can obtain three-dimensional coordinates of the surface to be observed by imaging for 1 second, 5 seconds, or 10 seconds.
  • the imaging device images the pulsating artificial aneurysm, so that the three-dimensional coordinates of the surface of the artificial aneurysm, the displacement in the three-dimensional space, or the velocity in the three-dimensional space. Is obtained. Behavior information may be obtained based on these.
  • Example 1 The other method of Example 1 is a less invasive method than the above-described craniotomy, so that behavior information can be obtained more easily.
  • behavior information can be obtained by using the model animal in which the aneurysm is generated in the blood vessel and the above-mentioned imaging device.
  • the imaging device images the blood vessel and the aneurysm of the model animal
  • the three-dimensional coordinates of the surface of the blood vessel and the aneurysm of the model animal can be determined. can get. Behavior information may be obtained based on these.
  • Example 2 unlike the case of the human case shown in the embodiment, the consent form of the human being the target of the case is not required.
  • the surface of the blood vessel and the aneurysm of the model animal can be patterned (for example, marking by spraying) necessary for imaging, precise time evolution data of three-dimensional coordinates can be acquired.
  • data on blood vessels and aneurysms of model animals can be acquired at equal time intervals (such as once every two weeks). Therefore, the behavior information can be obtained more easily than in the embodiment.
  • a plurality of estimated information shown in the embodiment may be used in combination.
  • the thickness of the blood vessel wall may be estimated by combining the time change of displacement and the time change of kinetic energy.
  • the thickness of the blood vessel wall may be estimated by combining the maximum value of velocity and the integral value of the absolute value of velocity.
  • the output unit 130 may output the thickness estimated as described above as the estimation result.
  • the thickness of the blood vessel wall is the thickness of the aneurysm wall 11 of the cerebral aneurysm 10, but as described above, the thickness of the blood vessel wall including the artery or vein may be used.
  • the blood vessel wall is the thickness of a blood vessel including an artery or a vein
  • the degree of stenosis of the artery or the vein can be estimated by using the blood vessel wall thickness estimation method according to the embodiment.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the blood vessel wall thickness estimation method according to the present disclosure can be used for various purposes such as medical devices and medical methods.

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Abstract

血管壁厚み推定方法は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得工程（Ｓ１０１）と、取得工程（Ｓ１０１）により取得された挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成工程（Ｓ１０２）と、生成工程（Ｓ１０２）により生成された推定情報を出力する出力工程（Ｓ１０３）とを含み、推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、変位と加速度とから得られるばね定数、及び、変位の時間変化から得られるフーリエ係数、のうちから選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。

Description

血管壁厚み推定方法、血管壁厚み推定装置及び血管壁厚み推定システム
　本発明は、血管壁厚み推定方法などに関する。
　血管の疾患の１つである脳動脈瘤は、一旦破裂すると、致死率が約５０％を越える極めてハイリスクな疾患であり、かつ、高率に後遺症を残す社会的にも影響が大きい疾患である。このため、脳動脈瘤の破裂を未然に防ぐ予防的治療（先制医療）の重要性が高く、適切な治療介入が不可欠である。
　適切な治療には、脳動脈瘤の瘤壁の情報（例えば、厚さ）を知ることが有効である。脳動脈瘤の破裂は、瘤壁の厚い部分に比べ、瘤壁の薄い部分において、起こりやすいことが知られているためである。しかしながら、１つの動脈瘤においても、瘤壁の厚みなどの形状は、瘤ごとに多様である。そのため、瘤壁の厚みなどの形状に関する情報を、ＣＴ（コンピュータ断層撮影法（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ））及びＭＲＩ（磁気共鳴画像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ　Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ　Ｉｍａｇｉｎｇ））によって得られる瘤壁の内腔などの形態のみから推察することは、専門家であっても困難である。
　例えば、脳動脈瘤の瘤壁の厚みを測定する手法としては、医師が行う開頭手術による撮影又は目視が知られている。しかしながら、この手法は、高侵襲な手法であり、患者負担が大きく、容易に脳動脈瘤の瘤壁の厚みを測定できる手法ではない。
　また、例えば、低侵襲、かつ、脳動脈瘤の瘤壁などの血管壁の厚みを測定する手法として、特許文献１に開示される超音波診断装置が知られている。特許文献１には、超音波信号を用いて、画像データが生成され、当該画像データに基づいて、被検者の血管壁の厚みに関する情報を表示する超音波診断装置が開示されている。
特開２０１３－１１８９３２号公報
　しかしながら、特許文献１に開示される技術により得られる画像データは、精密さが低いため、血管壁に関して、精度の高い情報が得られにくい。
　そこで、本発明は、低侵襲な手法により血管壁に関する高精度な情報を生成することで、血管の疾患に対して具体的な処置を施すための有益な情報を提案することができる方法などの提供を目的とする。
　本発明の一態様に係る血管壁厚み推定方法は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、前記血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得工程と、前記取得工程により取得された前記挙動情報に基いて、前記血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成工程と、前記生成工程により生成された前記推定情報を出力する出力工程とを含み、前記推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、前記変位と前記加速度とから得られるばね定数、及び、前記変位の時間変化から得られるフーリエ係数、のうちから選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。
　また、本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、上記記載の血管壁厚み推定方法をコンピュータに実行させる。
　また、本発明の一態様に係る血管壁厚み推定装置は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、前記血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記挙動情報に基いて、前記血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成部と、前記生成部により生成された前記推定情報を出力する出力部とを備え、前記推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、前記変位と前記加速度とから得られるばね定数、及び、前記変位の時間変化から得られるフーリエ係数の内から選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。
　また、本発明の一態様に係る血管壁厚み推定システムは、上記記載の血管壁厚み推定装置と、前記動画像を取得し、前記挙動情報を生成する動画像情報処理装置と、前記出力部が出力した前記推定情報を表示する表示装置とを備える。
　本発明の血管壁厚み推定方法等によれば、低侵襲な手法により血管壁に関する高精度な情報を生成することで、血管の疾患に対して具体的な処置を施すための有益な情報を提案することができる。
図１は、実施の形態に係る血管壁厚み推定システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る血管壁厚み推定装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図３Ａは、実施の形態に係る脳動脈瘤を示す斜視図である。 図３Ｂは、図３ＡのＩＩＩ－ＩＩＩ線における実施の形態に係る脳動脈瘤の断面図である。 図４は、図３ＢのＩＶ－ＩＶ線における実施の形態に係る脳動脈瘤の近部の断面図である。 図５は、図３ＢのＶ－Ｖ線における実施の形態に係る脳動脈瘤の中部の断面図である。 図６は、図３ＢのＶＩ－ＶＩ線における実施の形態に係る脳動脈瘤の遠部の断面図である。 図７は、実施の形態に係る血管壁厚み推定装置が脳動脈瘤の瘤壁の厚みを推定する処理手順を示すフローチャートである。 図８Ａは、症例１における近部の点のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。 図８Ｂは、症例１における中部の点のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。 図８Ｃは、症例１における遠部の点のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。 図９Ａは、症例１における近部、中部及び遠部の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｂは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｃは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｄは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｅは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｆは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｇは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｈは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｉは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｊは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｋは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図９Ｌは、症例１における近部、中部及び遠部の他の一例の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ａは、症例１における遠部の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｃは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｄは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｅは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｆは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｇは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｈは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｉは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｊは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｋは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１０Ｌは、症例１における遠部の他の一例の点のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。 図１１Ａは、症例１における近部の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１１Ｂは、症例１における近部の他の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１２Ａは、症例１における中部の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１２Ｂは、症例１における中部の他の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１３Ａは、症例１における遠部の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１３Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。 図１４Ａは、症例１における近部の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１４Ｂは、症例１における近部の他の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１５Ａは、症例１における中部の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１５Ｂは、症例１における中部の他の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１６Ａは、症例１における遠部の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１６Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。 図１７Ａは、症例１における近部の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図１７Ｂは、症例１における近部の他の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図１８Ａは、症例１における中部の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図１８Ｂは、症例１における中部の他の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図１９Ａは、症例１における遠部の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図１９Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点の運動エネルギーの時間変化を示す図である。 図２０Ａは、症例１における遠部の一例の点のｚ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。 図２０Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点のｚ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。 図２１Ａは、症例１における遠部の一例の点のｘ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。 図２１Ｂは、症例１における遠部の他の一例の点のｘ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。 図２２Ａは、症例２における遠部の点の変位の時間変化から得られるフーリエ係数が示される図である。 図２２Ｂは、症例３における遠部の点の変位の時間変化から得られるフーリエ係数が示される図である。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。
　（実施の形態）
　［血管壁厚み推定システムの構成］
　本実施の形態に係る血管壁厚み推定システム１０００の構成に関して説明する。図１は、本実施の形態に係る血管壁厚み推定システム１０００の構成を示す図である。
　血管壁厚み推定システム１０００は、４次元血管撮影法を用いて、被験者Ｐの血管壁を含む動画像から、所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得し、挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成するシステムである。一具体例として、血管壁厚み推定システム１０００は、被験者Ｐの脳動脈瘤の厚みを推定する。
　４次元血管撮影法とは、３次元血管撮影法に時間軸を加味した手法である。３次元血管撮影法とは、Ｘ線ＣＴ又はＭＲＩによって血管の立体データを収集し、血管情報を抽出する手法である。なお、Ｘ線ＣＴを用いた４次元血管撮影法は、４ＤＣＴＡ（４　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ　Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）ともいわれる。
　４次元血管撮影法により動画像が得られる。当該動画像は、３枚以上の静止画の時系列であればよく、例えば、心臓がｎ回脈動（ｎは自然数）する時間にかけての動画像であってもよい。また、例えば、当該動画像は、所定の時間内の動画像であってもよい。所定の時間とは、例えば、ｍ秒間（ｍは自然数）であってもよい。
　また、血管壁の厚みとは、動脈又は静脈を含む血管の壁の厚みであってもよく、動脈瘤又は静脈瘤の瘤壁の厚みであってもよく、脳動脈瘤の瘤壁の厚みであってもよい。
　図１に示されるように、血管壁厚み推定システム１０００は、血管壁厚み推定装置１００と、表示装置２００と、動画像情報処理装置３００と、動画像撮影装置４００とを備える。
　動画像撮影装置４００は、４次元血管撮影法を用いて血管壁を含む動画像を生成する装置である。動画像撮影装置４００は、例えば、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置である。動画像撮影装置４００がＣＴ装置である場合、ＣＴ装置は、Ｘ線を照射するＸ線管と、信号を受け取る検出器とコンピュータとを備える。検出器は、Ｘ線管の向かい側に位置し、被験者Ｐの体を通過したあとのＸ線を検出する。このとき、被験者Ｐの身体の部位によって、Ｘ線の吸収が異なることを利用して、コンピュータが被験者Ｐの特定部位における血管壁を含む動画像を生成する。
　ＣＴ装置又はＭＲＩ装置と、４次元血管撮影法とを用いる手法は、開頭手術などの手法とは異なり、被験者Ｐの体に与える負担が大きい切開などを要しないため、低侵襲な手法である。また、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置と、４次元血管撮影法とを用いる手法は、精密さの高い動画像を生成することができる。
　動画像情報処理装置３００は、動画像撮影装置４００が４次元血管撮影法を用いて生成した血管壁を含む動画像を取得し、血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を生成する。例えば、挙動情報とは、動画像における特定の時刻と当該特定の時刻での血管壁における複数の所定の点の３次元の座標位置とを１つの組とし、動画像において心臓が１脈動する時間の経過に従って複数の組が並べられた数値情報である。動画像情報処理装置３００は、挙動情報を血管壁厚み推定装置１００へ出力する。動画像情報処理装置３００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、ネットワークに接続された計算能力の高いサーバ装置であってもよい。
　血管壁厚み推定装置１００は、動画像情報処理装置３００によって生成された挙動情報を取得し、取得された挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成し、生成された推定情報を表示装置２００へ出力する。推定情報についての詳細は、図８Ａ～図２２Ｂを用いて後述するが、推定情報とは、血管壁の厚みを推定するための、可視化された情報である。推定情報とは、例えば、画像データである。血管壁厚み推定装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、ネットワークに接続された計算能力の高いサーバ装置であってもよい。
　表示装置２００は、血管壁厚み推定装置１００から出力される推定情報を表示する。表示装置２００は、具体的には、液晶パネル又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどによって構成されるモニタ装置である。表示装置２００として、テレビ、スマートフォン又はタブレット端末などが用いられてもよい。
　血管壁厚み推定装置１００と、表示装置２００及び動画像情報処理装置３００とは、挙動情報又は推定情報を送受信可能であればよく、有線で接続されていてもよいし、無線通信可能に接続されていてもよい。
　動画像情報処理装置３００は、血管壁を含む動画像を取得し、血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を生成する。血管壁厚み推定装置１００は、動画像情報処理装置３００によって生成された挙動情報を取得し、取得された挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成しする。さらに、血管壁厚み推定装置１００は、生成された推定情報を表示装置２００へ出力する。
　これにより、血管壁厚み推定システム１０００においては、低侵襲な手法によって、血管壁を含む動画像が得られる。さらに、血管壁厚み推定システム１０００は、当該動画像に関する挙動情報を利用して、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成することができる。そのため、血管壁厚み推定システム１０００は、血管壁における複数の所定の点の付近の壁厚さについて、精度の高い情報を生成することができる。
　次に、本実施の形態に係る血管壁厚み推定装置１００の機能構成を具体的に説明する。
　図２は、本実施の形態に係る血管壁厚み推定装置１００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。血管壁厚み推定装置１００は、取得部１１０と、生成部１２０と、出力部１３０とを備える。
　取得部１１０は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する。取得部１１０は、具体的には、動画像情報処理装置３００によって生成された挙動情報を取得する。取得部１１０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
　生成部１２０は、取得部１１０により取得された挙動情報に基づいて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する。推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、変位と加速度とから得られるばね定数、及び、変位の時間変化から得られるフーリエ係数、のうちから選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。また、推定情報は、複数の所定の点に関する情報である。つまり、推定情報は、複数の所定の点の付近の血管壁の厚みを推定するために用いられる情報である。
　また、例えば、推定情報は、上記の内から選ばれる少なくとも１つに基いた情報がグラフ化された画像データであってもよい。例えば、推定情報が変位の時間変化を可視化した情報である場合、推定情報は、例えば、横軸に時間と縦軸に変位とが記載されたグラフの画像データである。なお、推定情報を生成する手法については、図８Ａ～図２２Ｂを用いて後述する。生成部１２０は、具体的には、プログラムを実行するプロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。
　出力部１３０は、生成部１２０が生成した推定情報を出力する。出力部１３０は、生成部１２０が生成した推定情報を表示装置２００へ出力してもよい。出力部１３０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
　ここで、挙動情報に関する情報の１つである、血管壁における複数の所定の点について、図３Ａ～図６を用いて説明する。本実施の形態においては、血管壁とは、脳動脈瘤１０の瘤壁１１である。なお、図３Ａ～図２２Ｂにおいて、ｘ軸正方向は、母血管２０から脳動脈瘤１０が延びる方向であり、ｚ軸は、母血管２０が延びる方向であり、ｙ軸は、ｘ軸及びｚ軸と直交方向に延びる方向である。
　図３Ａは、本実施の形態に係る脳動脈瘤１０を示す斜視図である。図３Ｂは、図３ＡのＩＩＩ－ＩＩＩ線における本実施の形態に係る脳動脈瘤１０の断面図である。母血管２０は、被験者Ｐの脳内の動脈を構成する血管の１つである。脳動脈瘤１０は、母血管２０の一部が膨らんだ瘤であって、母血管２０からｘ軸方向に延びて発生した瘤である。
　また、図３Ｂに示すように、脳動脈瘤１０において、母血管２０に近い領域を近部ｎ、母血管２０から遠い領域を遠部ｆ、近部ｎと遠部ｆとの中間の領域を中部ｍとする。
　図４は、図３ＢのＩＶ－ＩＶ線における本実施の形態に係る脳動脈瘤１０の近部ｎの断面図である。図５は、図３ＢのＶ－Ｖ線における本実施の形態に係る脳動脈瘤１０の中部ｍの断面図である。図６は、図３ＢのＶＩ－ＶＩ線における本実施の形態に係る脳動脈瘤１０の遠部ｆの断面図である。図４～図６はいずれも、ｙｚ平面における断面図である。
　図４が示すように、近部ｎの断面図において、時計盤が示す時間に対応するように、０時～１１時の方向に点が設けられている。すなわち、０時方向には、点ｎ０が設けられ、１時～１１時方向に、それぞれ点ｎ１～点ｎ１１が設けられている。また、図５及び図６が示すように、中部ｍ及び遠部ｆの断面図においても、０時～１１時の方向に点が設けられている。中部ｍにおいては、０時～１１時方向に、それぞれ点ｍ０～点ｍ１１が設けられ、遠部ｆにおいては、０時～１１時方向に、それぞれ点ｆ０～点ｆ１１が設けられている。本実施の形態に係る血管壁における複数の所定の点は、例えば、点ｎ０～点ｎ１１、点ｍ０～点ｍ１１及び点ｆ０～点ｆ１１である。つまり、近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆのそれぞれにおいて、１２個の所定の点が存在するため、血管壁における複数の所定の点は合計で３６個存在する。また、以下では、点ｎ０～点ｎ１１、点ｍ０～点ｍ１１及び点ｆ０～点ｆ１１を纏めて、０時～１１時方向の点と記載することがある。
　取得部１１０は、この３６個の所定の点のそれぞれにおいて、位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する。生成部１２０は、この挙動情報に基づいて、所定の点の付近の瘤壁１１の厚みを推定するための推定情報を生成する。また、血管壁における複数の所定の点は、上記に限られず、血管壁において、２個以上の点から選択することができる。
　なお、本実施の形態においては、挙動情報は、一定時間の間の位置の時間変化に関する数値情報である。例えば、一定時間とは、心臓が１脈動する間の時間である。さらに、心臓が１脈動する間の時間は、８３ステップに均等に分割される。このときの、脈動が開始される時刻を０ステップとし、脈動が終了した時刻を８３ステップとする。よって、挙動情報には、０ステップ～８３ステップのそれぞれのステップにおける、３６個の所定の点のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の位置に関する情報が含まれている。
　なお、一定時間は、具体的な秒数でもよく、例えば、１秒間、５秒間又は１０秒間でもよい。また、当該一定時間は、３分割以上であれば、どのように細分化されてもよい。例えば、上記とは異なり、当該一定時間は、８３ステップではなく、異なるステップ数によって分割されてもよい。さらに、当該一定時間は、均等に分割されなくてもよい。
　［血管壁厚み推定方法の処理手順］
　続いて、血管壁厚み推定装置１００が実行する血管壁厚み推定方法における具体的な処理手順について説明する。図７は、本実施の形態に係る血管壁厚み推定装置１００が脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みを推定する処理手順を示すフローチャートである。
　取得部１１０は、動画像情報処理装置３００を介して被験者Ｐの脳動脈瘤１０の瘤壁１１複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する（取得工程Ｓ１０１）。
　次に、生成部１２０は、取得工程Ｓ１０１で取得部１１０が取得した挙動情報から血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する（生成工程Ｓ１０２）。推定情報は、例えば、グラフ化された画像データであってもよい。
　次に、出力部１３０は、生成部１２０が生成した推定情報を出力する（出力工程Ｓ１０３）。出力工程Ｓ１０３において、出力部１３０は、例えば、生成工程Ｓ１０２で生成部１２０が生成したグラフ化された画像データを表示装置２００へ送信する。
　表示装置２００は、出力部１３０が出力した画像データを取得して、当該画像データに基づいて画像を表示する。
　また、血管壁厚み推定装置１００は、コンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み出すことによって、血管壁厚み推定方法を実行してもよい。
　続いて、推定情報の具体的な例を示す。推定情報として、例えば、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、変位と加速度とから得られるばね定数、及び、変位の時間変化から得られるフーリエ係数、が挙げられる。また、ここでは、本実施の形態の例として、病気の症状の例である症例１、２及び３を用いて説明する。症例１、２及び３は、いずれも脳動脈瘤に関する症例であり、症例１、２及び３のそれぞれは、互いに異なる被験者Ｐから得られた例である。
　ここで、推定情報が変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、及び、変位と加速度とから得られるばね定数の場合は、症例１を用いて説明し、推定情報が変位の時間変化から得られるフーリエ係数の場合は、症例２及び３を用いて説明する。
　［推定情報の例］
　まず、推定情報が変位の時間変化である一例について説明する。
　図８Ａは、症例１における近部ｎの点ｎ０～点ｎ１１のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。図８Ｂは、症例１における中部ｍの点ｍ０～点ｍ１１のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。図８Ｃは、症例１における遠部ｆの点ｆ０～点ｆ１１のｚ軸方向の変位の時間変化を示す図である。
　図８Ａ～図８Ｃにおいて、横軸は、時間に関する単位であるステップであり、縦軸は、ｚ軸の変位である。ｚ軸の変位とは、０ステップにおけるｚ軸の位置が０（原点）となるように、各ステップのｚ軸の位置が平行移動された値である。なお、以下説明する図９Ａ～図２２Ｂにおいても、各軸の変位とは、０ステップにおける各軸の位置が０（原点）となるように、各ステップの各軸の位置が平行移動された値である。
　推定情報が変位の時間変化である場合、瘤壁１１の厚みは、例えば、変位の最大値と最小値の差、又は、変位のばらつきなどの指標により、推定されてもよい。
　図８Ａ～図８Ｃが示すように、近部ｎから遠部ｆに向けて、すなわち、母血管２０から離れるに従って、指標の１つである変位の最大値と最小値との差が大きくなっている。このとき、変位の最大値又は最小値とは、例えば、点ｎ０～点ｎ１１における０ステップ～８３ステップの全てのステップの変位のうちの最大値又は最小値である。例えば、図８Ａが示すように、近部ｎにおける変位の最大値は、最大値ｎｍａｘであり、変位の最小値は、最小値ｎｍｉｎである。
　１脈動における変位の最大値と最小値との差が大きいほど、０時～１１時方向の点は、原点から大きく動くため、脈動により伸び易く、０時～１１時方向の点に対応する瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。よって、近部ｎから遠部ｆに向けて、変位の最大値と最小値との差が大きくなっているため、瘤壁１１の厚みが薄くなっていると推定される。
　また、指標として、変位のばらつきが用いられてもよい。
　図８Ａ～図８Ｃが示すように、近部ｎから遠部ｆに向けて、すなわち、母血管２０から離れるに従って、指標の１つである変位のばらつきが大きくなっている。
　近部ｎ、中部ｍ又は遠部ｆなどのうち１つの領域のなかで、１脈動における変位のばらつきが大きいほど、０時～１１時方向の点のうち、互いに異なる動きを示す点が多いため、脈動により伸び易く、瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。すなわち、近部ｎから遠部ｆに向けて、瘤壁１１の厚みが薄くなっていると推定される。
　上記数値のばらつきは、標準偏差によって表され、次のように算出されてもよい。例えば、図８Ａにおいて、いずれかのステップにおける点ｎ０～点ｎ１１の合計１２個の数値の平均値をμとし、当該いずれかのステップにおける１２個の数値に対して、分散σ２が得られる。この分散σ２の平方根σが標準偏差である。同様の処理が各ステップ（本実施の形態においては、０ステップ～８３ステップの全て）において行われることで、各ステップにおける標準偏差が算出され、全てのステップの標準偏差の合計値を算出する。さらに、同様の処理が図８Ｂ、図８Ｃにおいても行われ、それぞれの合計値が比較された場合に、合計値が高いほど、ばらつきが大きく、すなわち、本実施の形態においては、瘤壁１１の厚みが薄くなっていると推定される。
　なお、ばらつきは、統計学に基いた指標であれば、標準偏差以外が用いられてもよい。
　また、図８Ａ～図８Ｃにおいては、一例として、ｚ軸を用いて説明したが、推定情報が変位の時間変化である場合には、ｘ軸及びｙ軸においても、ｚ軸と同様に、近部ｎから遠部ｆに向けて瘤壁１１の厚みが薄くなる傾向が確認される。
　さらに、推定情報が変位の時間変化である別の一例について説明する。
　図９Ａは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ０、点ｍ０及び点ｆ０のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｂは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ１、点ｍ１及び点ｆ１のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｃは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ２、点ｍ２及び点ｆ２のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｄは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ３、点ｍ３及び点ｆ３のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｅは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ４、点ｍ４及び点ｆ４のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｆは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ５、点ｍ５及び点ｆ５のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｇは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ６、点ｍ６及び点ｆ６のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｈは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ７、点ｍ７及び点ｆ７のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｉは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ８、点ｍ８及び点ｆ８のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｊは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ９、点ｍ９及び点ｆ９のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｋは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ１０、点ｍ１０及び点ｆ１０のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。図９Ｌは、症例１における近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆの点ｎ１１、点ｍ１１及び点ｆ１１のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位の時間変化を示す図である。
　図９Ａ～図９Ｌにおいて、各軸は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の変位である。図９Ａ～図９Ｌが示すように、近部ｎ及び中部ｍの変位は、点ｎ０～点ｎ１１及び点ｍ０～点ｍ１１にかけて、大きく変化することはない。一方で、遠部ｆの変位は、図９Ｆが示すように、点ｆ５において、特に大きく変化する。より具体的には、点ｆ５において、指標の１つである変位の最大値と最小値との差が大きくなっている。そのため、図９Ｆにおいては、点ｆ５が描く曲線は、大きく空間に広がっていることが確認される。すなわち、遠部ｆにおいて、特に点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　さらに、推定情報が変位の時間変化である別の一例について説明する。
　図１０Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ０のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｃは、症例１における遠部ｆの点ｆ２のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｄは、症例１における遠部ｆの点ｆ３のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｅは、症例１における遠部ｆの点ｆ４のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｆは、症例１における遠部ｆの点ｆ５のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｇは、症例１における遠部ｆの点ｆ６のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｈは、症例１における遠部ｆの点ｆ７のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｉは、症例１における遠部ｆの点ｆ８のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｊは、症例１における遠部ｆの点ｆ９のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｋは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。図１０Ｌは、症例１における遠部ｆの点ｆ１１のｘｙ平面の変位の時間変化を示す図である。
　図１０Ａ～図１０Ｌにおいて、横軸は、ｙ軸の変位であり、縦軸は、ｘ軸の変位である。図１０Ａ～図１０Ｌが示すように、遠部ｆの変位は、点ｆ５（図１０Ｆに相当）において、特に大きい。より具体的には、点ｆ５において、指標の１つである変位の最大値と最小値との差が大きくなっている。そのため、図１０Ｆにおいては、点ｆ５が描く曲線は、大きくｘｙ平面に広がっていることが確認される。すなわち、遠部ｆにおいて、特に点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　続いて、推定情報が速度の時間変化である一例について説明する。
　図１１Ａは、症例１における近部ｎの点ｎ１のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。図１１Ｂは、症例１における近部ｎの点ｎ１０のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。図１２Ａは、症例１における中部ｍの点ｍ１のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。図１２Ｂは、症例１における中部ｍの点ｍ１０のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。図１３Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ５のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。図１３Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０のｚ軸方向の速度の時間変化を示す図である。
　図１１Ａ～図１３Ｂにおいて、横軸は、時間に関する単位であるステップであり、縦軸は、ｚ軸方向の速度である。速度は、挙動情報より得られた位置を時間微分することで算出される値である。
　推定情報が速度の時間変化である場合、例えば、速度の、最大値、絶対値の最大値、最大値と最小値との差、積分値又は絶対値の積分値などの指標により、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。これらの指標が用いられる場合は、当該指標の値が大きいほど、０時～１１時方向の点は、原点から大きく動くため、脈動により伸び易く、０時～１１時方向の点に対応する瘤壁１１が薄いと推定される。また、推定情報が速度の時間変化である場合、指標として、例えば、速度のピーク数が用いられてもよい。なお、ピークとは、上向きの凸及び下向きの凸を含むピークである。この指標が用いられる場合は、当該指標の値が大きいほど、ｘ軸、ｙ軸又はｚ軸において、０時～１１時方向の点の動く方向が反転する回数が多いため、脈動により伸び易く、０時～１１時方向の点に対応する瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　ここで、図１１Ａと図１１Ｂとを用いて近部ｎにおける点ｎ１と点ｎ１０とを比較する。図１１Ａが示す点ｎ１における速度の最大値と最小値との差は、図１１Ｂが示す点ｎ１０における速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｎ１は、点ｎ１０に比べ、原点から大きく動くため、脈動により伸び易く、点ｎ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｎ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　さらに、図１２Ａと図１２Ｂとを用いて中部ｍにおける点ｍ１と点ｍ１０とを比較し、図１３Ａと図１３Ｂとを用いて遠部ｆにおける点ｆ５と点ｆ１０とを比較する。点ｍ１における速度の最大値と最小値との差は、点ｍ１０における速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｍ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｍ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。同様に、点ｆ５おける速度の最大値と最小値との差は、点ｆ１０における速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｆ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　また、推定情報が加速度の時間変化である一例について説明する。
　図１４Ａは、症例１における近部ｎの点ｎ１のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。図１４Ｂは、症例１における近部ｎの点ｎ１０のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。図１５Ａは、症例１における中部ｍの点ｍ１のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。図１５Ｂは、症例１における中部ｍの点ｍ１０のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。図１６Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ５のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。図１６Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０のｚ軸方向の加速度の時間変化を示す図である。
　図１４Ａ～図１６Ｂにおいて、横軸は、時間に関する単位であるステップであり、縦軸は、ｚ軸方向の加速度である。加速度は、上記速度を時間微分することで算出される値である。
　推定情報が加速度の時間変化である場合、例えば、推定情報が速度の時間変化である場合と、同じ指標により、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。具体的には、加速度の、最大値、絶対値の最大値、最大値と最小値との差、積分値、絶対値の積分値又はピーク数などの指標により、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。また、推定情報が速度の時間変化である場合と同様に、推定情報が加速度の時間変化である場合においても、これらの指標値が大きいほど、脈動により伸び易く、瘤壁１１が薄いと推定される。
　ここで、図１４Ａと図１４Ｂとを用いて近部ｎにおける点ｎ１と点ｎ１０とを比較する。図１４Ａが示す点ｎ１における加速度の最大値と最小値との差は、図１４Ｂが示す点ｎ１０における加速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｎ１は、点ｎ１０に比べ、原点から大きく動くため、脈動により伸び易く、点ｎ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｎ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　さらに、図１５Ａと図１５Ｂとを用いて中部ｍにおける点ｍ１と点ｍ１０とを比較し、図１６Ａと図１６Ｂとを用いて遠部ｆにおける点ｆ５と点ｆ１０とを比較する。点ｍ１における加速度の最大値と最小値との差は、点ｍ１０における加速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｍ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｍ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。同様に、点ｆ５おける加速度の最大値と最小値との差は、点ｆ１０における加速度の最大値と最小値との差に比べ、大きい。よって、点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｆ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　また、図１１Ａ～図１６Ｂおいては、一例として、ｚ軸を用いて説明したが、推定情報が速度の時間変化又は加速度の時間変化である場合には、ｘ軸及びｙ軸においても、ｚ軸と同様の瘤壁１１の厚み傾向が確認される。
　さらに、推定情報が運動エネルギーの時間変化である一例について説明する。
　図１７Ａは、症例１における近部ｎの点ｎ１の運動エネルギーの時間変化を示す図である。図１７Ｂは、症例１における近部ｎの点ｎ１０の運動エネルギーの時間変化を示す図である。図１８Ａは、症例１における中部ｍの点ｍ１の運動エネルギーの時間変化を示す図である。図１８Ｂは、症例１における中部ｍの点ｍ１０の運動エネルギーの時間変化を示す図である。図１９Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ５の運動エネルギーの時間変化を示す図である。図１９Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０の運動エネルギーの時間変化を示す図である。
　図１７Ａ～図１９Ｂにおいて、横軸は、時間に関する単位であるステップであり、縦軸は、運動エネルギーである。運動エネルギーは、速度の２乗に基づいて算出される値である。運動エネルギーを算出するための速度は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向の速度の合成速度が用いられてもよい。
　推定情報が運動エネルギーの時間変化である場合、例えば、以下の指標により、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。具体的には、運動エネルギーの、最大値、積分値又はピーク数などの指標により、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。また、推定情報が速度の時間変化である場合と同様に、推定情報が運動エネルギーの時間変化である場合においても、これらの指標値が大きいほど、脈動により伸び易く、瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　ここで、図１７Ａと図１７Ｂとを用いて近部ｎにおける点ｎ１と点ｎ１０とを比較する。図１７Ａが示す点ｎ１における運動エネルギーの最大値は、図１７Ｂが示す点ｎ１０における運動エネルギーの最大値に比べ、大きい。よって、点ｎ１は、点ｎ１０に比べ、原点から大きく動くため、脈動により伸び易く、点ｎ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｎ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　さらに、図１８Ａと図１８Ｂとを用いて中部ｍにおける点ｍ１と点ｍ１０とを比較し、図１９Ａと図１９Ｂとを用いて遠部ｆにおける点ｆ５と点ｆ１０とを比較する。点ｍ１における運動エネルギーの最大値は、点ｍ１０における運動エネルギーの最大値に比べ、大きい。よって、点ｍ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｍ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。同様に、点ｆ５おける運動エネルギーの最大値は、点ｆ１０における運動エネルギーの最大値に比べ、大きい。よって、点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｆ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　また、図１７Ａ～図１９Ｂを用いて、近部ｎと中部ｍと遠部ｆとを比較する。ここでは、指標として、例えば、図１７Ａ～図１９Ｂから得られる運動エネルギーの積分値を用いることで、瘤壁１１の厚みが推定される。例えば、近部ｎの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値は、点ｎ１及び点ｎ１０のそれぞれの運動エネルギーの積分値の合計値である。中部ｍの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値は、点ｍ１及び点ｍ１０のそれぞれの運動エネルギーの積分値の合計値である。遠部ｆの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値は、点ｆ５及び点ｆ１０のそれぞれの運動エネルギーの積分値の合計値である。図１７Ａ～図１９Ｂが示すように、近部ｎの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値、中部ｍの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値、遠部ｆの瘤壁１１の運動エネルギーの積分値の合計値の順に、合計値が大きくなる。よって、近部ｎから遠部ｆに向けて、瘤壁１１の厚みが薄くなっていると推定される。
　また、瘤壁１１の厚みが推定される他の方法として、以下のような処理が行われてもよい。近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆのそれぞれの０時～１１時方向の点の付近の瘤壁１１の運動エネルギーの積分値について、近部ｎ、中部ｍ及び遠部ｆごとに合計値を算出し、算出されたそれぞれの合計値を比較することで、瘤壁１１の厚みが推定されてもよい。
　また、推定情報が変位と加速度とから得られるばね定数である一例について説明する。脳動脈瘤１０は、心臓の脈動に合わせて振幅運動を行うため、ばね運動をするとみなすことができる。
　図２０Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ５のｚ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。図２０Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０のｚ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。図２１Ａは、症例１における遠部ｆの点ｆ５のｘ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。図２１Ｂは、症例１における遠部ｆの点ｆ１０のｘ軸方向の加速度と所定の始点からの変位とを示す図である。また、所定の始点は、予め決定しておくことができる。
　ここで、力をＦ［単位：ｍＮ］、質量をｍ［ｋｇ］、加速度をａ［単位：ｍｍ／ｓ２］とすると、運動方程式は、式（１）により表される。さらに、ばね定数をｋ［単位：Ｎ／ｍｍ］、変位をｕ［単位：ｍｍ］とし、α、β及びγを定数とすると、フックの法則に基づく式は、変位ｕが３次の関数の場合、式（２）により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　力Ｆは、式（１）及び式（２）において等しいため、式（３）が導出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　よって、加速度ａは、変位ｕに依存する関数である。変位ｕは、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向の変位のうちの１つである。
　ここで、本実施の形態においては、発明者の検討から、以下のことが明らかになっている。発明者は、母血管２０から脳動脈瘤１０が延びる方向（ｘ軸方向）には、加速度ａは、変位ｕが３次の関数に相当し、母血管２０から脳動脈瘤１０が延びる方向と直交する平面（ｙｚ平面）には、加速度ａは、変位ｕが１次の関数に相当することを明らかにしている。このとき、変位ｕが３次の関数の係数は、－ｋ／ｍであり、変位ｕが１次の関数の係数は、－ｋ（αβ＋βγ＋γα）／ｍである。
　従って、図２０Ａ及び図２０Ｂに示されるｙｚ平面に関する図においては、加速度ａは、変位ｚが１次の関数に相当する。例えば、加速度ａが最大になる点と加速度ａが最小になる点とを結ぶ直線の傾きが、－ｋ（αβ＋βγ＋γα）／ｍに相当する。直線の傾きが小さいほど、すなわち、ばね定数が小さいほど、０時～１１時方向の点は、原点から大きく動き、脈動によって与えられる力によって伸び易く、０時～１１時方向の点に対応する瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　よって、図２０Ａに示される点ｆ５においては、図２０Ｂに示される点ｆ１０に比べ、直線の傾きが小さため、点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｆ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　なお、変位ｕが最大になる点と変位ｕが最小になる点とを結ぶ直線の傾きが用いられてもよい。すなわち、この場合は、変位ｘが最大になる点と変位ｘが最小になる点とを結ぶ直線の傾きが用いられてもよい。
　さらに、図２１Ａ及び図２２Ｂに示されるｘ軸方向に関する図においては、加速度ａは、変位ｘが３次の関数に相当する。上述のように、変位ｘが３次の関数の係数は、－ｋ／ｍであり、ばね定数が小さいほど、０時～１１時方向の点は、原点から大きく動き、脈動によって与えられる力によって伸び易く、０時～１１時方向の点に対応する瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　図２１Ａ及び図２１Ｂにおいては、変位と加速度との値に高い相関性は見られないが、本実施の形態に係る技術の向上により、より相関性の高い変位と加速度とが得られることが期待される。
　続いて、推定情報が変位の時間変化から得られるフーリエ係数である一例について説明する。
　なお上述の通り、ここでは、本実施の形態の例として、症例２及び３を用いて説明する。
　図２２Ａは、症例２における遠部ｆの点ｆ０～点ｆ１１の変位の時間変化から得られるフーリエ係数が示される図である。図２２Ｂは、症例３における遠部ｆの点ｆ０～点ｆ１１の変位の時間変化から得られるフーリエ係数が示される図である。
　図２２Ａ及び図２２Ｂにおいて、横軸は、複数の所定の点である点ｆ０～点ｆ１１であり、縦軸は、遠部ｆの点ｆ０～点ｆ１１の変位の時間変化がフーリエ展開されたときのフーリエ係数の値である。また、ここでは、遠部ｆの点ｆ０～点ｆ１１の変位の時間変化は、第１０次項まで展開され、図２２Ａ及び図２２Ｂには、第１次項～第１０次項に対応する線が示されている。
　推定情報が変位の時間変化から得られるフーリエ係数である場合、指標として、例えば、フーリエ係数の最大値、又は、フーリエ係数の最大値と最小値との差が用いられる。フーリエ係数の最大値が大きいほど、対応する周波数の振幅が大きいことが示されており、脈動により伸び易く、瘤壁１１の厚みが薄いと推定される。
　このとき、フーリエ係数の最大値とは、例えば、点ｆ０～点ｆ１１における第１次項～第１０次項のフーリエ係数の変位のうちの最大値である。例えば、症例２においては、図２２Ａの第２次項が示すように、フーリエ係数の最大値は、およそ３×１０１８であり、症例３においては、図２２Ｂの第２次項が示すように、フーリエ係数の最大値は、およそ４×１０１８である。すなわち、症例３は、症例２に比べ、脳動脈瘤１０の遠部ｆの瘤壁１１厚みが薄いと推定される。
　また、図２２Ａ及び図２２Ｂにおいては、一例として、遠部ｆを用いて説明したが、近部ｎ及び中部ｍにおいても、遠部ｆと同様に、症例３は、症例２に比べ、脳動脈瘤１０の遠部ｆの瘤壁１１厚みが薄くなる傾向が確認される。
　以上のように、症例１においては、近部ｎから遠部ｆに向けて、瘤壁１１の厚みが薄くなっていると推定される。また、症例１において、点ｎ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｎ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄く、点ｍ１の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｍ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄く、点ｆ５の付近の瘤壁１１の厚みは、点ｆ１０の付近の瘤壁１１の厚みよりも薄いと推定される。
　また、症例２と症例３とにおいては、症例３は、症例２に比べ、脳動脈瘤１０の瘤壁１１厚みが薄いと推定される。
　ここで、症例１、２及び３において、開頭手術により明らかになった瘤壁１１の厚みについて記す。開頭手術では、瘤壁１１の厚みが薄い箇所は、赤色を呈し、瘤壁１１の厚みが厚い箇所は、白色を呈することから、瘤壁１１の厚みが推定される。開頭手術により明らかになった症例１、２及び３における瘤壁１１の厚みは、本実施の形態に係る血管壁厚み推定方法を用いて推定された瘤壁１１の厚みと、同様の傾向が確認された。
　以上のように、本実施の形態に係る血管壁厚み推定方法を用いることで、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成することができる。推定情報に基づいて推定された血管壁の厚みは、開頭手術により得られた血管壁の血管壁の厚みと、同様の傾向を示した。つまり、血管壁における複数の所定の点の付近の壁厚さについて、精度の高い情報を生成することができる。本実施の形態においては、例えば、脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みが推定される。
　［効果など］
　以上説明したように、血管壁厚み推定方法は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、血管壁における複数の任意の点の位置及び動画像における時間に関する情報である挙動情報を取得する取得工程Ｓ１０１を含む。さらに、血管壁厚み推定方法は、取得工程Ｓ１０１により取得された挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成工程Ｓ１０２と、生成工程Ｓ１０２により生成された推定情報を出力する出力工程Ｓ１０３とを含む。推定情報は、位置の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、位置と加速度とから得られるばね定数、又は、位置の時間変化から得られるフーリエ係数、のうちから選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。
　また、本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、上記記載の血管壁厚み推定方法をコンピュータに実行させる。
　これにより、血管壁厚み推定方法においては、血管壁を含む動画像が、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置と、４次元血管撮影法とを用いて生成される。例えば、開頭手術などの手法と比較すると、低侵襲な手法によって、血管壁を含む動画像が得られる。血管壁厚み推定方法は、当該動画像に関する挙動情報を利用して、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成することができる。推定情報に基づいて推定された血管壁の厚みは、開頭手術により得られた血管壁の血管壁の厚みと、同様の傾向を示した。つまり、血管壁厚み推定方法は、血管壁における複数の所定の点の付近の壁厚さについて、精度の高い情報を生成することができる。本実施の形態においては、例えば、脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みが推定される。このような情報は、例えば、破裂しやすい脳動脈瘤と、破裂し難い脳動脈瘤とを分別し、治療要否を適切に判断するための有益な情報である。
　つまり、本実施の形態に係る血管壁厚み推定方法は、低侵襲な手法により血管壁に関する高精度な情報を生成することで、血管の疾患に対して具体的な処置を施すための有益な情報を提案することができる。
　また、血管壁厚み推定方法においては、速度は、位置の時間微分により得られる値であって、運動エネルギーは、速度の２乗に基づいて算出される。
　これにより、血管壁厚み推定方法を用いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報の１つである運動エネルギーを算出することができる。
　また、血管壁厚み推定方法においては、血管壁の厚みは、動脈瘤における血管壁の厚みである。
　また、血管壁厚み推定方法においては、血管壁の厚みは、脳動脈瘤における血管壁の厚みである。
　また、血管壁厚み推定方法においては、血管壁の厚みは、動脈における血管壁の厚みである。
　これにより、血管壁厚み推定方法は、血管壁の厚みとして、動脈瘤、脳動脈瘤又は動脈の厚みを推定することができる。
　また、血管壁厚み推定装置１００は、４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得部１１０を備える。さらに、血管壁厚み推定装置１００は、取得部１１０により取得された挙動情報に基いて、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成部１２０と、生成部１２０により生成された推定情報を出力する出力部１３０とを備える。推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、変位と加速度とから得られるばね定数、及び、変位の時間変化から得られるフーリエ係数の内から選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である。
　これにより、血管壁厚み推定装置１００においては、血管壁を含む動画像が、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置と、４次元血管撮影法とを用いて生成される。例えば、開頭手術などの手法と比較すると、低侵襲な手法によって、血管壁を含む動画像が得られる。血管壁厚み推定方法は、当該動画像に関する挙動情報を利用して、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成することができる。推定情報に基づいて推定された血管壁の厚みは、開頭手術により得られた血管壁の血管壁の厚みと、同様の傾向を示した。つまり、血管壁厚み推定装置１００は、血管壁における複数の所定の点の付近の壁厚さについて、精度の高い情報を生成することができる。本実施の形態においては、例えば、脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みが推定される。このような情報は、例えば、破裂しやすい脳動脈瘤と、破裂し難い脳動脈瘤とを分別し、治療要否を適切に判断するための有益な情報である。
　つまり、本実施の形態に係る血管壁厚み推定装置１００は、低侵襲な手法により血管壁に関する高精度な情報を生成することで、血管の疾患に対して具体的な処置を施すための有益な情報を提案することができる。
　また、血管壁厚み推定システム１０００は、上記記載の血管壁厚み推定装置１００と、動画像を取得し、挙動情報を生成する動画像情報処理装置３００と、出力部１３０が出力した推定情報を表示する表示装置２００とを備える。
　これにより、血管壁厚み推定システム１０００においては、血管壁を含む動画像が、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置と、４次元血管撮影法とを用いて生成される。例えば、開頭手術などの手法と比較すると、低侵襲な手法によって、血管壁を含む動画像が得られる。血管壁厚み推定方法は、当該動画像に関する挙動情報を利用して、血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成することができる。推定情報に基づいて推定された血管壁の厚みは、開頭手術により得られた血管壁の血管壁の厚みと、同様の傾向を示した。つまり、血管壁厚み推定システム１０００は、血管壁における複数の所定の点の付近の壁厚さについて、精度の高い情報を生成することができる。本実施の形態においては、例えば、脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みが推定される。このような情報は、例えば、破裂しやすい脳動脈瘤と、破裂し難い脳動脈瘤とを分別し、治療要否を適切に判断するための有益な情報である。
　つまり、本実施の形態に係る血管壁厚み推定システム１０００は、低侵襲な手法により血管壁に関する高精度な情報を生成することで、血管の疾患に対して具体的な処置を施すための有益な情報を提案することができる。
　さらに、推定情報が可視化されて表示されることで、例えば、医師などは、血管壁の厚みについての精度の高い情報を得ることができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態に係る血管壁厚み推定方法等について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　上記実施の形態においては、実際の症例と４次元血管撮影法とを用いることで、挙動情報が得られる方法が示された。しかしながら、挙動情報が得られる方法はこれに限らない。例えば、以下に示す２つのその他の例の方法により挙動情報が得られてもよい。
　その他の例１の方法においては、人工的に作られた人工瘤と、人工瘤に接続された人工心臓と、撮像装置とが用いられることで、挙動情報が得られる。
　人工瘤は、人工的な血管と人工的な瘤とを有する。人工的な血管と人工的な瘤とは、ヒトの血管とヒトの血管に発生した瘤とを模して作られる。人工瘤は、例えば、ゴム材料によって構成されてもよく、シリコンゴム、フッ素ゴムなどを利用することができる。また、人工瘤は、例えば、シリコン樹脂によって構成されてもよい。人工瘤は、可撓性のある材料によって構成されれば、上記に限られるものではない。
　人工瘤は、上記記載のＣＴ又はＭＲＩにより得られた画像データを利用して作られる。この画像データには、ヒトの血管と、当該血管に発生した瘤とのデータが含まれる。人工瘤は、上記得られた画像データに関するＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）データを基にして、作られる。
　人工心臓は、ヒトの心臓がもつポンプ機能を代行する装置である。この人工心臓と人工瘤とが接続され、人工心臓がもつポンプ機能を稼働させることで、人工瘤が脈動するように動く。この人工瘤の動きと撮像装置とを用いて、挙動情報が得られる。
　撮像装置は、例えば、静止画及び動画を撮像可能なカメラ装置である。さらに、撮像装置は、観察対象の表面の３次元座標を得ることができる装置であってもよい。このような撮像装置を用いることで、観察対象の表面の３次元空間での変位又は速度が得られる。このような撮像装置は、１秒、５秒又は１０秒撮像することで、観察対象の表面の３次元座標を得ることができる。
　以上のように、その他の例１の方法においては、撮像装置が、脈動する人工瘤を撮像することで、人工瘤の表面の３次元座標、３次元空間での変位又は３次元空間での速度が得られる。これらを基に、挙動情報が得られてもよい。
　その他の例１の方法においては、上記記載の開頭手術と比べ、低侵襲な手法であるため、より容易に挙動情報を得ることができる。
　また、その他の例２の方法においては、血管に瘤が発生しているモデル動物と、上記の撮像装置とが用いられることで、挙動情報が得られる。
　具体的には、撮像装置が、モデル動物の血管と瘤とを撮像することで、モデル動物の血管と瘤との表面の３次元座標、３次元空間での変位又は３次元空間での速度が得られる。これらを基に、挙動情報が得られてもよい。
　その他の例２の方法においては、実施の形態で示したヒトの症例の場合と異なり、症例の対象となるヒトの同意書などが必要ではない。また、モデル動物の血管と瘤との表面に、撮像に必要な模様付け（例えば、スプレーの吹き付けによるマーキング）が出来るため、精緻な３次元座標の時間発展データが取得される。さらに、モデル動物の血管と瘤のデータを時間等間隔（２週間に１度など）で取得することができる。よって、実施の形態に比べ、より容易に挙動情報を得ることができる。
　上記の方法を用いることで、容易に数多くの挙動情報が得られるようになり、その結果、多数の推定情報が得られるようになる。これにより、血管壁に関する情報の精度の向上が見込まれる。
　実施の形態で示した推定情報は、複数を組み合わせて用いられてもよい。例えば、変位の時間変化と運動エネルギーの時間変化とを組み合わせて、血管壁の厚みが推定されてもよい。
　また、同様に、指標は、複数を組み合わせて用いられてもよい。例えば、推定情報が速度の時間変化である場合、速度の最大値と、速度の絶対値の積分値とを組み合わせて、血管壁の厚みが推定されてもよい。
　また、出力部１３０は、推定結果として、上記のように推定された厚みを出力してもよい。
　実施の形態では、血管壁の厚みが脳動脈瘤１０の瘤壁１１の厚みである場合を示したが、上述のように、動脈又は静脈を含む血管の壁の厚みであってもよい。例えば、血管壁が動脈又は静脈を含む血管の厚みである場合、実施の形態に係る血管壁厚み推定方法などを用いることで、当該動脈又は静脈の狭窄の程度が推定される。
　なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
　本開示に係る血管壁厚み推定方法は、医療機器、医療方法などの様々な用途に利用可能である。
　１０　脳動脈瘤
　１１　瘤壁
　２０　母血管
　１００　血管壁厚み推定装置
　１１０　取得部
　１２０　生成部
　１３０　出力部
　２００　表示装置
　３００　動画像情報処理装置
　４００　動画像撮影装置
　１０００　血管壁厚み推定システム
　ｆ　遠部　
　ｍ　中部　
　ｎ　近部
　ｎｍａｘ　最大値
　ｎｍｉｎ　最小値
　ｎ０、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４、ｎ５、ｎ６、ｎ７、ｎ８、ｎ９、ｎ１０、ｎ１１、ｍ０、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６、ｍ７、ｍ８、ｍ９、ｍ１０、ｍ１１、ｆ０、ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆ５、ｆ６、ｆ７、ｆ８、ｆ９、ｆ１０、ｆ１１　点
　Ｐ　被験者
　Ｓ１０１　取得工程
　Ｓ１０２　生成工程
　Ｓ１０３　出力工程

Claims (8)

  1. 　４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、前記血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得工程と、
    　前記取得工程により取得された前記挙動情報に基いて、前記血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成工程と、
    　前記生成工程により生成された前記推定情報を出力する出力工程とを含み、
    　前記推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、前記変位と前記加速度とから得られるばね定数、及び、前記変位の時間変化から得られるフーリエ係数、のうちから選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である
    　血管壁厚み推定方法。
  2. 　前記速度は、前記位置の時間微分により得られる値であって、
    　前記運動エネルギーは、前記速度の２乗に基づいて算出される
    　請求項１に記載の血管壁厚み推定方法。
  3. 　前記血管壁の厚みは、動脈瘤における血管壁の厚みである
    　請求項１又は２に記載の血管壁厚み推定方法。
  4. 　前記血管壁の厚みは、脳動脈瘤における血管壁の厚みである
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の血管壁厚み推定方法。
  5. 　前記血管壁の厚みは、動脈における血管壁の厚みである
    　請求項１又は２に記載の血管壁厚み推定方法。
  6. 　請求項１から５のいずれか１項に記載の血管壁厚み推定方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
  7. 　４次元血管撮影法を用いて得られた血管壁を含む動画像に基づいた、前記血管壁における複数の所定の点の位置の時間変化に関する数値情報である挙動情報を取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された前記挙動情報に基いて、前記血管壁の厚みを推定するための推定情報を生成する生成部と、
    　前記生成部により生成された前記推定情報を出力する出力部とを備え、
    　前記推定情報は、変位の時間変化、速度の時間変化、加速度の時間変化、運動エネルギーの時間変化、前記変位と前記加速度とから得られるばね定数、及び、前記変位の時間変化から得られるフーリエ係数の内から選ばれる少なくとも１つが可視化された情報である
    　血管壁厚み推定装置。
  8. 　請求項７に記載の血管壁厚み推定装置と、
    　前記動画像を取得し、前記挙動情報を生成する動画像情報処理装置と、
    　前記出力部が出力した前記推定情報を表示する表示装置とを備える
    　血管壁厚み推定システム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023021671A1 (ja) * 2021-08-19 2023-02-23 国立大学法人大阪大学 壁厚み推定方法、壁厚み推定装置及び壁厚み推定システム
WO2023058759A1 (ja) * 2021-10-08 2023-04-13 国立大学法人大阪大学 壁厚み推定方法、コンピュータプログラム、学習方法、模型作製方法、壁厚み推定装置及び壁厚み推定システム

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115054276B (zh) * 2022-06-20 2024-06-21 中国科学院上海应用物理研究所 脑动脉瘤瘤壁稳定性指标数据的时域频谱分析方法和***

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02153990A (ja) * 1988-06-29 1990-06-13 Exxon Res & Eng Co 壁振動を利用して反応器の壁厚変化を検出、測定する方法
JP2000229078A (ja) * 1999-02-10 2000-08-22 Japan Science & Technology Corp 血管病変診断システムおよび診断プログラム記憶媒体
WO2013031742A1 (ja) * 2011-08-26 2013-03-07 イービーエム株式会社 血管治療効果の血流シュミレーションシステム、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013118932A (ja) 2011-12-07 2013-06-17 Toshiba Corp 超音波診断装置及び血管厚測定プログラム
US20140086461A1 (en) 2012-09-25 2014-03-27 The Johns Hopkins University Method and system for determining time-based index for blood circulation from angiographic imaging data
JP5953437B2 (ja) * 2013-09-20 2016-07-20 国立大学法人旭川医科大学 血管内血流動態の画像処理方法及びシステム
JP6362853B2 (ja) 2013-11-20 2018-07-25 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 血管解析装置、および血管解析装置の作動方法
JP6667999B2 (ja) * 2014-05-16 2020-03-18 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US10896507B2 (en) 2017-09-21 2021-01-19 The Regents Of The University Of Michigan Techniques of deformation analysis for quantification of vascular enlargement
JP7462898B2 (ja) 2018-01-05 2024-04-08 ラドウィスプ プライベート リミテッド 診断支援プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02153990A (ja) * 1988-06-29 1990-06-13 Exxon Res & Eng Co 壁振動を利用して反応器の壁厚変化を検出、測定する方法
JP2000229078A (ja) * 1999-02-10 2000-08-22 Japan Science & Technology Corp 血管病変診断システムおよび診断プログラム記憶媒体
WO2013031742A1 (ja) * 2011-08-26 2013-03-07 イービーエム株式会社 血管治療効果の血流シュミレーションシステム、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIANG, XIONG ET AL.: "Effects of Wall Thickness on Stress Distribution in Patient-specific Models of Abdominal Aortic Aneurysm", 2009 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL ENGINEERING AND INFORMATICS, 30 October 2009 (2009-10-30), XP031557043 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023021671A1 (ja) * 2021-08-19 2023-02-23 国立大学法人大阪大学 壁厚み推定方法、壁厚み推定装置及び壁厚み推定システム
WO2023058759A1 (ja) * 2021-10-08 2023-04-13 国立大学法人大阪大学 壁厚み推定方法、コンピュータプログラム、学習方法、模型作製方法、壁厚み推定装置及び壁厚み推定システム

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