JP2011036458A - Medical image display device, and medical image display method - Google Patents

Medical image display device, and medical image display method Download PDF

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Kensuke Shinoda
健輔 篠田
Hitoshi Yamagata
仁 山形
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a medical image display device, and a medical image display method reducing work quantity of doctors, improving throughput, facilitating determining whether or not CAS is applicable before an operation, and obtaining necessary image data for creating low invasive images to an examinee by automatically generating and displaying images indicating a P/M ratio and length of constriction as risk factors for embolic complication. <P>SOLUTION: The device includes: an image data analysis means 10 including an extraction processing means 12 to extract a blood vessel region, a blood vessel inner cavity region, a plaque region, and a muscle region by use of image data obtained by photographing an examinee, a measurement and computation processing means 13 to determine the P/M ratio by use of plaque region inner signal values and muscle region inner signal values, and measure the length of constriction in the blood vessel by use of the blood vessel region, the blood vessel inner cavity region and the plaque region, and a determination means 14 to determine whether or not there are risk factors based on information of the P/M ratio and the length of constriction; and a display means 1g displaying results of analysis by the image data analysis means. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、画像生成装置で撮影された被検体内部の画像を加工し、表示させることによって術前の治療選択を支援する医用画像表示装置及び医用画像表示方法に関する。   The present invention relates to a medical image display device and a medical image display method for supporting preoperative treatment selection by processing and displaying an image inside a subject photographed by an image generation device.

近年、被検体内部の情報を収集し、この収集された画像データに基づいて被検体内部を画像化して医用画像を生成、表示する医用画像表示装置が用いられるようになっている。この医用画像表示装置が、例えば、頚動脈狭窄症の治療において使用される場合の一つの使用方法を示しているのが、以下に示す特許文献1である。   2. Description of the Related Art In recent years, medical image display apparatuses that collect information inside a subject and generate and display a medical image by imaging the inside of the subject based on the collected image data have been used. Patent Document 1 shown below shows one method of use when this medical image display device is used, for example, in the treatment of carotid artery stenosis.

この特許文献1に開示されている発明は、頚動脈狭窄症に対する治療、患者行動修正または継続管理による疾患の変化を評価する目的で、縦断的検査において冠動脈プラーク病変の特性変化を自動的に、経時的に追跡、検出するものである。   The invention disclosed in Patent Document 1 automatically evaluates changes in the characteristics of coronary plaque lesions over time in longitudinal examinations for the purpose of evaluating changes in disease due to treatment for carotid artery stenosis, patient behavior correction, or continuous management. Tracking and detection.

頚動脈狭窄症に対する治療法として、外科手術である頚動脈内膜剥離術や血管内治療である頚動脈ステント留置術(CAS:Carotid Artery Stenting)等が挙げられる。この特許文献1のような発明が開示されるのは、このうち、CASの方が治療時の患者(被検体)への負担が低い点で注目されているからである。   Examples of the treatment for carotid artery stenosis include carotid endarterectomy, which is a surgical operation, and carotid artery stenting (CAS), which is an endovascular treatment. The invention as disclosed in Patent Document 1 is disclosed because CAS is attracting attention because it places less burden on patients (subjects) during treatment.

ところで、このCASについては、低侵襲であるものの術中に飛散するプラーク等の破片(デブリ)が末梢血管へと移動し、遠位塞栓(塞栓性合併症)を起こす可能性が指摘されている。遠位塞栓を防ぐために、バルーンやフィルタといった末梢血管保護デバイスが使用される。但し、脳内の血流を維持したまま手技が可能なフィルタを使用する場合、デブリの大きさがフィルタの孔のサイズ以下であった場合、フィルタを通過してしまう可能性がある。このことから、塞栓性合併症の防止効果が確実ではない点も指摘される。   By the way, although this CAS is minimally invasive, it has been pointed out that a fragment (debris) such as plaque scattered during the operation may move to a peripheral blood vessel and cause a distal embolism (embolization complication). Peripheral vascular protection devices such as balloons and filters are used to prevent distal emboli. However, when using a filter capable of performing a procedure while maintaining blood flow in the brain, if the size of the debris is less than the size of the filter hole, the filter may pass through the filter. From this, it is pointed out that the effect of preventing embolic complications is not certain.

この、塞栓性合併症との関連性が高い危険因子として、「P/M比」と「狭窄長」が挙げられる。「P/M比」とは、術前のMRI(磁気共鳴診断装置:magnetic resonance imaging)画像診断でBlack Blood法T1強調画像を使用する際の、プラーク領域内の信号値と近接する筋の信号値との比である。また、「狭窄長」は、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す領域を、血管の長手方向に沿って示す長さのことである。そのため、これら「P/M比」及び「狭窄長」は塞栓性合併症の発症の有無を判断するに好適な目安であるといえる。   Risk factors that are highly related to embolic complications include “P / M ratio” and “stenosis length”. The “P / M ratio” is a signal of a muscle adjacent to a signal value in the plaque region when using a Black Blood T1-weighted image in preoperative MRI (magnetic resonance imaging) image diagnosis. It is the ratio to the value. Further, the “stenosis length” is a length indicating a region showing a high stenosis rate along the longitudinal direction of the blood vessel due to plaque present in the blood vessel. Therefore, it can be said that these “P / M ratio” and “stenosis length” are suitable guidelines for determining the presence or absence of embolic complications.

特開2008−289861号公報JP 2008-289861 A

しかしながら、上記特許文献1において開示されている発明では、次の点について配慮がなされていない。   However, the invention disclosed in Patent Document 1 does not give consideration to the following points.

すなわち、上述したような冠動脈プラーク病変の特性変化を検出するに当たっては、造影剤を用いて患者(被検体)を撮影し必要な画像を取得するため、被検体に対する侵襲度が高い。そのため、被検体にとって大きな負担となる。   That is, when detecting the characteristic change of the coronary artery plaque lesion as described above, the patient (subject) is imaged using a contrast agent to obtain a necessary image, so that the degree of invasiveness to the subject is high. Therefore, it becomes a big burden for the subject.

また、上述した危険因子のうち特にP/M比の算出には、これまでは算出に必要なプラーク領域内の信号値及び筋領域内の信号値を手動で取得していた。これら信号値の取得は手間が掛かる上、CAS適用の可否を判断するために用いる画像の解析に多くの時間が必要とされていた。   Of the risk factors described above, in particular, for calculating the P / M ratio, the signal value in the plaque region and the signal value in the muscle region necessary for the calculation have been manually acquired. Acquisition of these signal values is time-consuming, and much time is required for analysis of an image used to determine whether CAS can be applied.

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、塞栓性合併症の危険因子であるP/M比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のCAS適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することにある。   The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to automatically generate and display an image displaying the P / M ratio and the stenosis length, which are risk factors for embolic complications. By doing so, the amount of work of the doctor is reduced, the throughput is improved, and it is made easier to determine whether or not to apply CAS before surgery. In addition, image data acquisition necessary for generating a minimally invasive image of the subject is also performed. Another object of the present invention is to provide a medical image display device and a medical image display method capable of performing the above.

請求項1に記載の発明の特徴は、医用画像表示装置において、被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域及び筋領域を抽出する抽出処理手段と、プラーク領域内の信号値及び筋領域内の信号値を用いてP/M比を算出するとともに、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を用いて血管内の狭窄長を計測する計測算出処理手段と、P/M比及び狭窄長の情報を基に危険因子の有無を判断する判断手段と、を備える画像データ解析手段と、画像データ解析手段による解析結果を表示する表示手段とを備える。   According to a first aspect of the present invention, in the medical image display device, extraction is performed to extract a blood vessel region, a blood vessel lumen region, a plaque region, and a muscle region using image data acquired by photographing a subject. The processing means calculates the P / M ratio using the signal value in the plaque region and the signal value in the muscle region, and measures the stenosis length in the blood vessel using the blood vessel region, the blood vessel lumen region, and the plaque region. Image data analysis means comprising: measurement calculation processing means; judgment means for judging the presence or absence of risk factors based on information on the P / M ratio and stenosis length; and display means for displaying an analysis result by the image data analysis means Is provided.

請求項3に記載の発明の特徴は、医用画像表示方法において、被検体を撮影することにより取得された画像データを基にP/M比を算出するステップと、血管内腔における狭窄長を計測するステップと、P/M比及び狭窄長を基に危険因子の有無を判断するステップと、危険因子有無の判断結果を表示するステップとを備える。   According to a third aspect of the present invention, in the medical image display method, a step of calculating a P / M ratio based on image data acquired by photographing a subject, and measuring a stenosis length in a blood vessel lumen A step of determining the presence / absence of a risk factor based on the P / M ratio and the stenosis length, and a step of displaying a determination result of the presence / absence of the risk factor.

本発明によれば、塞栓性合併症の危険因子であるP/M比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のCAS適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。   According to the present invention, by automatically generating and displaying an image displaying the P / M ratio and stenosis length, which are risk factors for embolic complications, the amount of work for the doctor is reduced and the throughput is improved. In addition, a medical image display device and a medical image display method capable of easily determining whether or not to apply CAS before surgery and also acquiring image data necessary for generating a less invasive image on a subject are also provided. can do.

本発明の実施の形態における医用画像表示装置の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the medical image display apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における画像データ解析手段の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the image data analysis means in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における医師がCAS適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての基本的な流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the fundamental flow about the production | generation of the image used when the doctor in embodiment of this invention determines the applicability of CAS, and a display. 本発明の実施の形態におけるP/M比算出の流れを示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the flow of P / M ratio calculation in embodiment of this invention. P/M比算出の流れにおいて抽出された血管領域を表わした模式図である。It is a schematic diagram showing the blood vessel region extracted in the flow of P / M ratio calculation. 頚部をMRIで撮影して示すアキシャル断面画像において、主要組織の解剖学的位置を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the anatomical position of a main tissue in the axial cross-sectional image shown by imaging | photography of a neck by MRI. 本発明の第1の実施の形態において採用する筋領域の抽出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the extraction process of the muscle area | region employ | adopted in the 1st Embodiment of this invention. 筋領域の抽出処理の方法を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the method of the extraction process of a muscle area. 本発明の実施の形態における狭窄長を計測する流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow which measures the stenosis length in embodiment of this invention. 狭窄長を計測する方法を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the method to measure stenosis length. 表示手段に表示される画像の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the image displayed on a display means. 本発明の第2の実施の形態における筋領域の推定を行う流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow which estimates the muscle area | region in the 2nd Embodiment of this invention.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(第1の実施の形態)
図1は、本発明の実施の形態における医用画像表示装置1の内部構成を示すブロック図である。医用画像表示装置1は、被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて医師に対してCAS適用の可否を判断する上で最適な画像を生成、表示させる装置である。この表示される画像には、塞栓性合併症との関連性が高い危険因子である「P/M比」や「狭窄長」を表示させることが可能である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing an internal configuration of a medical image display apparatus 1 according to an embodiment of the present invention. The medical image display apparatus 1 is an apparatus that generates and displays an optimal image for determining whether or not CAS can be applied to a doctor using image data acquired by imaging a subject. In this displayed image, it is possible to display “P / M ratio” and “stenosis length” which are risk factors highly related to embolic complications.

なお、医用画像表示装置1にて使用される被検体の画像データは、例えば、上述したMRIの他、X線診断装置やCT(computed tomography:コンピュータ断層撮影)装置において取得される。   Note that the image data of the subject used in the medical image display apparatus 1 is acquired by, for example, an X-ray diagnostic apparatus or a computed tomography (CT) apparatus in addition to the MRI described above.

医用画像表示装置1は、CPU(Central Processing Unit)1aと、ROM(Read Only Memory)1bと、RAM(Random Access Memory)1c及び入出力インターフェイス1dがバス1eを介して接続されている。入出力インターフェイス1dには、入力手段1fと、表示手段1gと、通信制御手段1hと、記憶手段1iと、リムーバブルディスク1jと、画像データ解析手段10とが接続されている。   In the medical image display device 1, a CPU (Central Processing Unit) 1a, a ROM (Read Only Memory) 1b, a RAM (Random Access Memory) 1c, and an input / output interface 1d are connected via a bus 1e. An input unit 1f, a display unit 1g, a communication control unit 1h, a storage unit 1i, a removable disk 1j, and an image data analysis unit 10 are connected to the input / output interface 1d.

CPU1aは、入力手段1fからの入力信号に基づいてROM1bから医用画像表示装置1を起動するためのブートプログラムを読み出して実行し、記憶手段1iに格納されている各種オペレーティングシステムを読み出す。またCPU1aは、入力手段1fや入出力インターフェイス1dを介して、図1において図示していないその他の外部機器からの入力信号に基づいて各種装置の制御を行う。さらにCPU1aは、RAM1cや記憶手段1i等に記憶されたプログラム及びデータを読み出してRAM1cにロードするとともに、RAM1cから読み出されたプログラムのコマンドに基づいて、画像生成のための処理やデータの計算、加工等、一連の処理を実現する処理装置である。   The CPU 1a reads out and executes a boot program for starting up the medical image display apparatus 1 from the ROM 1b based on an input signal from the input unit 1f, and reads out various operating systems stored in the storage unit 1i. The CPU 1a controls various devices based on input signals from other external devices not shown in FIG. 1 via the input means 1f and the input / output interface 1d. Further, the CPU 1a reads out the program and data stored in the RAM 1c, the storage unit 1i, etc. and loads them into the RAM 1c. Based on the program command read out from the RAM 1c, the CPU 1a performs processing for image generation and data calculation. It is a processing device that realizes a series of processing such as processing.

入力手段1fは、医用画像表示装置1の操作者(例えば、医師や検査技師)が各種の操作を入力するキーボード、ダイヤル等の入力デバイスにより構成されており、操作者の操作に基づいて入力信号を作成しバス1eを介してCPU1aに送信される。また、医用画像表示装置1には、キーボード等だけでなく専用の操作パネルが設けられており、その操作パネル上の入力デバイスを介して操作画面に対する操作を行うこともできる。   The input unit 1f is configured by an input device such as a keyboard and a dial for an operator (for example, a doctor or an examination engineer) of the medical image display apparatus 1 to input various operations, and an input signal based on the operation of the operator Is transmitted to the CPU 1a via the bus 1e. The medical image display device 1 is provided with a dedicated operation panel as well as a keyboard and the like, and an operation screen can be operated via an input device on the operation panel.

表示手段1gは、例えば液晶ディスプレイである。この表示手段1gは、CPU1aからバス1eを介して出力信号を受信し、例えば画像処理や生成された画像を表示する際の諸条件の設定を行うにあたって必要な画像等、或いはCPU1aの処理結果等を表示する。   The display means 1g is a liquid crystal display, for example. The display means 1g receives an output signal from the CPU 1a via the bus 1e and, for example, an image necessary for setting various conditions for image processing or displaying a generated image, a processing result of the CPU 1a, or the like. Is displayed.

通信制御手段1hは、LANカードやモデム等の手段であり、医用画像表示装置1をインターネットやLAN等の通信ネットワークに接続することを可能とする手段である。通信制御手段1hを介して通信ネットワークと送受信したデータは入力信号または出力信号として、入出力インターフェイス1d及びバス1eを介してCPU1aに送受信される。   The communication control unit 1h is a unit such as a LAN card or a modem, and is a unit that enables the medical image display apparatus 1 to be connected to a communication network such as the Internet or a LAN. Data transmitted / received to / from the communication network via the communication control unit 1h is transmitted / received to / from the CPU 1a via the input / output interface 1d and the bus 1e as an input signal or an output signal.

記憶手段1iは、半導体や磁気ディスクで構成されており、CPU1aで実行されるプログラムやデータが記憶されている。また、後述する筋領域の推定の際に使用される血管−筋領域位置モデル等が事前に記憶されている。   The storage means 1i is composed of a semiconductor or a magnetic disk, and stores programs and data executed by the CPU 1a. In addition, a blood vessel-muscle region position model or the like used for estimation of a muscle region described later is stored in advance.

リムーバブルディスク1jは、光ディスクやフレキシブルディスクのことであり、ディスクドライブによって読み書きされた信号は、入出力インターフェイス1d及びバス1eを介してCPU1aに送受信される。   The removable disk 1j is an optical disk or a flexible disk, and signals read and written by the disk drive are transmitted to and received from the CPU 1a via the input / output interface 1d and the bus 1e.

画像データ解析手段10は、被検体について撮影された画像データを解析して、塞栓性合併症の危険因子であるP/M比及び狭窄長を算出、計測するとともに、併せてこれらを表示させた画像の生成を行う。   The image data analysis means 10 analyzes the image data taken of the subject, calculates and measures the P / M ratio and stenosis length, which are risk factors for embolic complications, and displays them together. Generate an image.

なお、本発明の実施の形態においては画像データ解析手段10が一連の画像処理を行うが、その処理は画像データ解析手段10によってではなく、記憶手段1i、或いはリムーバブルディスク1jに格納されている画像データ解析プログラムを利用することで行うこともできる。この場合は、これらに格納されている画像データ解析プログラムがCPU1aに読み込まれ実行されることにより、画像データ解析手段が医用画像表示装置1に実装されることになる。   In the embodiment of the present invention, the image data analysis means 10 performs a series of image processing, but the processing is not performed by the image data analysis means 10 but the image stored in the storage means 1i or the removable disk 1j. It can also be done by using a data analysis program. In this case, the image data analysis program stored therein is loaded into the medical image display apparatus 1 by being read and executed by the CPU 1a.

図2は、本発明の実施の形態における画像データ解析手段10の内部構成を示すブロック図である。画像データ解析手段10は、受信手段11と、抽出処理手段12と、計測算出処理手段13と、判断手段14と、送信手段15と、から構成されている。   FIG. 2 is a block diagram showing the internal configuration of the image data analysis means 10 in the embodiment of the present invention. The image data analysis unit 10 includes a reception unit 11, an extraction processing unit 12, a measurement calculation processing unit 13, a determination unit 14, and a transmission unit 15.

抽出処理手段12は、取得した被検体の画像データを基に、後述する例えば、血管領域等を抽出する。計測算出処理手段13は、抽出された血管領域等を利用してP/M比、及び狭窄長を計測、或いは算出する。判断手段14は、計測、算出されたP/M比、及び狭窄長を基に危険因子の有無を判断するとともに、医師がCAS適用の可否の際の条件として生成された画像とともに提示する。   The extraction processing unit 12 extracts, for example, a blood vessel region, which will be described later, based on the acquired image data of the subject. The measurement calculation processing means 13 measures or calculates the P / M ratio and the stenosis length using the extracted blood vessel region and the like. The determination unit 14 determines the presence / absence of a risk factor based on the measurement, the calculated P / M ratio, and the stenosis length, and presents it together with an image generated as a condition when the CAS can be applied.

次に、医師がCAS適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての流れを図3ないし図10に示すフローチャート及び適宜、理解の一助となる模式図も利用して説明する。   Next, the flow of image generation and display used when a doctor determines whether or not CAS can be applied will be described using the flowcharts shown in FIGS.

図3は、本発明の実施の形態における医師がCAS適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての基本的な流れを示すフローチャートである。危険因子として表示の対象とする項目は「P/M比」と「狭窄長」である。従って、これら2つの因子をどのように計測、算出し、表示させるかが以下に説明する流れの主題となる。   FIG. 3 is a flowchart showing a basic flow of image generation and display used when a doctor determines whether or not CAS can be applied in the embodiment of the present invention. Items to be displayed as risk factors are “P / M ratio” and “stenosis length”. Therefore, how to measure, calculate and display these two factors is the subject of the flow described below.

「P/M比(Plaque/Muscle Ratio)」は、上述したように、プラーク領域内の信号値と近接する筋の信号値との比である。この比が高い方がより危険性が高い、と判断される。一方、「狭窄長」は、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す領域を、血管の長手方向に沿って示す長さのことである。この「狭窄長」はその数値が大きい方が血管内において狭窄が生じている領域が大きい(長い)ことになるため、より危険性が高いと判断される。   As described above, the “P / M ratio (Plaque / Muscle Ratio)” is the ratio between the signal value in the plaque region and the signal value of the adjacent muscle. It is determined that the higher the ratio, the higher the risk. On the other hand, the “stenosis length” is a length indicating a region showing a high stenosis rate along the longitudinal direction of the blood vessel due to plaque present in the blood vessel. This “stenosis length” is judged to be more dangerous because a larger value means that a region where stenosis occurs in the blood vessel is larger (longer).

画像データ解析手段10は、まず被検体の頚部の画像データをMRI等の画像撮影装置から取得する(ST1)。ここで、図示してはいないが、画像データ解析手段10は、ネットワークを介してMRI等のモダリティ、或いは、画像の保管を行っている、例えばサーバと接続されている。   The image data analysis means 10 first acquires image data of the neck of the subject from an image photographing apparatus such as MRI (ST1). Although not shown in the figure, the image data analysis means 10 is connected to a modality such as MRI or, for example, a server that stores images via a network.

この場合には、医用画像表示装置1が、例えば、病院情報管理システム(HIS:Hospital Information System)、放射線部門情報管理システム(RIS:Radiological Information System)、医用画像管理システム(PACS:Picture Archiving Communication System)といった医療機関内に構築された各種管理システムと組み合わされて用いられても良い。   In this case, the medical image display device 1 is, for example, a hospital information management system (HIS), a radiology information management system (RIS), a medical image management system (PACS: Picture Archiving Communication System). ) May be used in combination with various management systems built in medical institutions.

このネットワークの例としては、LAN(Local Area Network)やインターネット等のネットワークを挙げることができる。また、このネットワークで使用される通信規格は、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)等、いずれの規格であっても良い。   Examples of this network include a network such as a LAN (Local Area Network) and the Internet. The communication standard used in this network may be any standard such as DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine).

画像データ解析手段10が画像撮影装置から取得する画像データは、Black Blood法T1強調画像及び3次元画像である。これらの画像データには、画像種や被検体に対する撮影位置等の付帯情報も付いているが、併せて取得される。   Image data acquired by the image data analysis means 10 from the image capturing device is a Black Blood method T1-weighted image and a three-dimensional image. These image data are accompanied by additional information such as an image type and an imaging position with respect to the subject.

画像データ解析手段10は、受信手段11で受信した画像データを抽出処理手段12へと送信する。抽出処理手段12では、取得した画像データを基に、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域、及び筋領域を抽出する。このうち、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域の抽出に当たっては、既存の抽出処理を施すことによって、各血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を取得することができる。なお、抽出は、例えば、予め記憶手段1iに記憶されている解析条件を基に行われる。   The image data analyzing unit 10 transmits the image data received by the receiving unit 11 to the extraction processing unit 12. The extraction processing unit 12 extracts a blood vessel region, a blood vessel lumen region, a plaque region, and a muscle region based on the acquired image data. Among these, in extracting a blood vessel region, a blood vessel lumen region, and a plaque region, each blood vessel region, blood vessel lumen region, and plaque region can be acquired by performing an existing extraction process. In addition, extraction is performed based on the analysis conditions memorize | stored in the memory | storage means 1i previously, for example.

次に、P/M比の算出処理(ST2)について、図4のP/M比算出の流れを示したフローチャートを利用して述べる。   Next, the calculation process (ST2) of the P / M ratio will be described using the flowchart showing the flow of the P / M ratio calculation in FIG.

P/M比の算出に当たっては、「プラーク領域内の信号値」と「筋領域内の信号値」の2種類の信号値が必要となる。従って、まず、抽出処理手段12においてプラーク領域の抽出処理が行われる(ST21)。Black Blood法T1強調画像においては、血管が黒く見えるように表示されるが、プラークが存在する領域は、白く見えるように表示される。抽出処理手段12は、画像データのうち、アキシャル断面の各画像スライスごとにそれぞれプラーク領域を抽出する。   In calculating the P / M ratio, two types of signal values, “signal value in the plaque region” and “signal value in the muscle region”, are required. Therefore, first, extraction processing means 12 performs plaque region extraction processing (ST21). In the Black Blood method T1-weighted image, the blood vessel is displayed to appear black, but the region where the plaque is present is displayed to appear white. The extraction processing means 12 extracts a plaque region for each image slice of the axial section from the image data.

プラーク領域が抽出されると、計測算出処理手段13において、抽出されたプラーク領域内の信号値を計測し、さらに、ヒストグラムを作成する。ヒストグラムは、計測された信号値を適当な階調に分け、階調ごとの頻度を示したものである。そして、ヒストグラムから中央の値を算出し、その値をプラーク領域内の信号値とする(ST22)。   When the plaque region is extracted, the measurement calculation processing means 13 measures the signal value in the extracted plaque region, and further creates a histogram. The histogram shows the frequency for each gradation by dividing the measured signal value into appropriate gradations. Then, a central value is calculated from the histogram, and the value is set as a signal value in the plaque region (ST22).

ここで、プラーク領域内の信号値は画像スライスごとに計測されるものであり、画像スライスの数分信号値が計測される。従って、計測された信号値の中には極端な値を示すものも含まれる可能性がある。そこで、そのような値を除くためにヒストグラムを作成して適切な信号値を算出することとしている。このように信号値を算出することは、医師に生成された画像を表示する際に、より精度の高い画像を提供することができることにつながる。   Here, the signal value in the plaque region is measured for each image slice, and signal values are measured for the number of image slices. Therefore, the measured signal value may include an extreme value. Therefore, in order to remove such values, a histogram is created to calculate an appropriate signal value. Thus, calculating the signal value leads to providing a more accurate image when displaying the image generated by the doctor.

次に、抽出処理手段12において血管領域を抽出する(ST23)。図5は、抽出された血管領域を表わす模式図である。但し、この状態ではどの位置にどのような血管が配置されているのかは分かりづらい。そこで、抽出処理手段12では、細線化処理を施し、分類を行う(ST24)。血管を分類することによって、解剖学的な位置関係から筋領域の位置を推定することが容易になる。従って、血管領域の抽出、分類は、筋領域内の信号値を算出するために行われる。   Next, the blood vessel region is extracted by the extraction processing means 12 (ST23). FIG. 5 is a schematic diagram showing the extracted blood vessel region. However, in this state, it is difficult to understand what kind of blood vessel is arranged at which position. Therefore, the extraction processing means 12 performs thinning processing and performs classification (ST24). By classifying the blood vessels, it becomes easy to estimate the position of the muscle region from the anatomical positional relationship. Therefore, extraction and classification of the blood vessel region are performed in order to calculate a signal value in the muscle region.

細線化処理によって、図5に示されているように、血管は「内頚動脈O」、「外頚動脈P」、「総頚動脈Q」、及び「椎骨動脈R」の4つの血管に分類される。なお、本発明の実施の形態においては、頚動脈に近接する筋領域として、胸鎖乳突筋Mを例に挙げて以下説明する。従って、算出する対象となる筋領域内の信号値は、胸鎖乳突筋M内の信号値ということになる。   As shown in FIG. 5, the thinning process classifies blood vessels into four blood vessels: “inner carotid artery O”, “external carotid artery P”, “common carotid artery Q”, and “vertebral artery R”. In the embodiment of the present invention, the sternocleidomastoid muscle M will be described as an example of the muscle region close to the carotid artery. Therefore, the signal value in the muscle region to be calculated is the signal value in the sternocleidomastoid muscle M.

さらに、図6は、頚部をMRIで撮影して示すアキシャル断面画像において、主要組織の解剖学的位置を示す模式図である。模式図の中心付近に脊椎Aが、脊椎Aの上の位置に背骨Bが表わされている。脊椎Aの周囲には、椎骨動脈Rがあり、この椎骨動脈Rよりも表皮Sに近い位置に総頚動脈Qが位置する。そして、胸鎖乳突筋Mは、総頚動脈Qのさらに表皮Sに近い場所に位置する。従って、椎骨動脈Rから表皮Sに向かって、総頚動脈Q、胸鎖乳突筋Mの順に位置することになる。これら互いの位置関係は、解剖学的にほぼ決まっている。   Furthermore, FIG. 6 is a schematic diagram showing anatomical positions of main tissues in an axial cross-sectional image obtained by imaging the neck by MRI. A spine A is shown near the center of the schematic diagram, and a spine B is shown at a position above the spine A. There is a vertebral artery R around the spine A, and the common carotid artery Q is located closer to the epidermis S than the vertebral artery R. The sternocleidomastoid muscle M is located further closer to the epidermis S of the common carotid artery Q. Therefore, the common carotid artery Q and the sternocleidomastoid muscle M are located in this order from the vertebral artery R toward the epidermis S. These positional relationships are almost anatomically determined.

次に、血管内腔領域が抽出される(ST25)。この血管内腔領域は、狭窄長を計測する際に使用される。従って、狭窄長を計測するステップにおいて説明する。   Next, a blood vessel lumen region is extracted (ST25). This vascular lumen region is used when measuring the stenosis length. Therefore, the step of measuring the stenosis length will be described.

血管領域、血管内腔領域が抽出されると、筋領域の抽出処理が行われる(ST26)。上述したように、解剖学的位置関係からすれば、図6に示すように表わした場合には椎骨動脈R、総頚動脈Q、胸鎖乳突筋M、それぞれの大まかな位置は把握できる。但し、実際には図6に示す模式図は作成されないため、画像データ上胸鎖乳突筋Mの位置は予想できるが、これだけでは求める筋領域内の信号値を算出することはできない。そこで、以下の手順を用いて筋領域内の信号値を算出する。   When the blood vessel region and the blood vessel lumen region are extracted, a muscle region extraction process is performed (ST26). As described above, from the anatomical positional relationship, the rough positions of the vertebral artery R, the common carotid artery Q, and the sternocleidomastoid muscle M can be grasped when represented as shown in FIG. However, since the schematic diagram shown in FIG. 6 is not actually created, the position of the sternocleidomastoid muscle M in the image data can be predicted, but it is not possible to calculate the signal value in the muscle region to be obtained only by this. Therefore, the signal value in the muscle region is calculated using the following procedure.

図7は、第1の実施の形態において採用する筋領域の抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図8は、筋領域の抽出処理の方法を説明するための模式図である。なお、図8においては、模式図において、左側に表皮Sが示されており、図示されてはいないが、右側に脊椎Aが存在する。従って、解剖学的位置からすれば、模式図の右から左に向かって椎骨動脈R、総頚動脈Q、胸鎖乳突筋Mが存在することが予想できる。   FIG. 7 is a flowchart showing the flow of a muscle region extraction process employed in the first embodiment. FIG. 8 is a schematic diagram for explaining a method for extracting a muscle region. In FIG. 8, in the schematic diagram, the epidermis S is shown on the left side, and although not shown, the spine A exists on the right side. Therefore, from the anatomical position, it can be expected that the vertebral artery R, the common carotid artery Q, and the sternocleidomastoid muscle M exist from the right to the left in the schematic diagram.

まず、既に抽出処理が行われている血管領域の中から、取得した画像スライスごとに椎骨動脈Rの血管領域RR及び総頚動脈Qの血管領域QRを特定する(ST26A)。その上で、椎骨動脈血管領域RRの中心から総頚動脈血管領域QRの中心へ向けて半直線Hを引く(ST26B)。すなわち、この半直線Hの向きは、椎骨動脈Rから胸鎖乳突筋Mの位置する方向である。   First, the vascular region RR of the vertebral artery R and the vascular region QR of the common carotid artery Q are specified for each acquired image slice from the vascular regions that have already undergone extraction processing (ST26A). Then, a half line H is drawn from the center of the vertebral artery blood vessel region RR toward the center of the common carotid artery blood vessel region QR (ST26B). That is, the direction of the half straight line H is the direction in which the sternocleidomastoid muscle M is located from the vertebral artery R.

ここで、椎骨動脈血管領域RRは、筋領域(胸鎖乳突筋M)を抽出する際の基礎となる血管領域であるといえる。また、総頚動脈血管領域QRは、筋領域(胸鎖乳突筋M)に近接する近接血管領域であるといえる。従って、求める筋領域が異なれば、基礎血管領域と近接血管領域はそれぞれ異なることになる。   Here, it can be said that the vertebral artery blood vessel region RR is a blood vessel region serving as a basis for extracting a muscle region (thoracic chain mastoid muscle M). Further, it can be said that the common carotid artery blood vessel region QR is a proximal blood vessel region close to the muscle region (thoracic chain mastoid muscle M). Accordingly, if the desired muscle region is different, the basic blood vessel region and the adjacent blood vessel region are different.

次に、総頚動脈血管領域QRは既に特定されていることから、この総頚動脈血管領域QRの直径Xを求め、さらにこの直径Xと同じ距離(距離X’)分、半直線Hを延伸する(ST26C)。   Next, since the common carotid artery blood vessel region QR has already been specified, the diameter X of the common carotid artery blood vessel region QR is obtained, and a half line H is extended by the same distance (distance X ′) as this diameter X ( ST26C).

このように総頚動脈血管領域QRの直径X分延伸させることとしたのは、近接血管領域である総頚動脈血管領域QRは、文字通り目標とする筋領域(胸鎖乳突筋M)に近接して位置している。従って、距離X’分半直線Hを延伸させることによって、この半直線Hには筋領域(胸鎖乳突筋M)内に位置する部分が現われることになる。そこで、延伸された距離X’上に存在する半直線Hは、少なくともその一部がこの筋領域(胸鎖乳突筋M)内にある、と推定することができる。換言すれば、このような状態を作出することにより、筋領域(胸鎖乳突筋M)を推定することが可能になる(ST26D)。よって、筋領域の抽出が終了する。   The reason why the common carotid artery blood vessel region QR is extended by the diameter X in this way is that the common carotid artery blood vessel region QR, which is the adjacent blood vessel region, is literally positioned close to the target muscle region (the sternocleidomastoid muscle M). is doing. Therefore, by extending the half straight line H by the distance X ', a portion located in the muscle region (chestoroid mastoid muscle M) appears on the half straight line H. Therefore, it can be estimated that at least a part of the half line H existing on the extended distance X ′ is in this muscle region (chesticular mastoid muscle M). In other words, by creating such a state, it is possible to estimate the muscle region (chest chain mastoid muscle M) (ST26D). Therefore, the extraction of the muscle region is completed.

筋領域が抽出されると、その抽出された筋領域内の信号値が計測算出処理手段13において算出される(図4のフローチャート、ST27)。筋領域内の信号値を算出する場合も、上述したプラーク領域内の信号値を算出する場合同様、ヒストグラムを作成した上で、中央値を求め、この中央値を筋領域内の信号値とする。   When the muscle region is extracted, the signal value in the extracted muscle region is calculated by the measurement calculation processing means 13 (flow chart of FIG. 4, ST27). When calculating the signal value in the muscle region, as in the case of calculating the signal value in the plaque region described above, a median is obtained after creating a histogram, and this median is used as the signal value in the muscle region. .

以上で「プラーク領域内の信号値」及び「筋領域内の信号値」が算出されたことになる。そこで、これら両信号値を基に、計測算出処理手段13が各画像スライスごとにP/M比を算出する(ST28)。   Thus, the “signal value in the plaque region” and the “signal value in the muscle region” are calculated. Therefore, based on these two signal values, the measurement calculation processing means 13 calculates the P / M ratio for each image slice (ST28).

次に「狭窄長」の計測を行う(図3のフローチャート、ST3)。具体的な計測の流れは、図9に示すフローチャートに表わされている。また、図10は、狭窄長を計測する方法を説明するための模式図である。   Next, the “stenosis length” is measured (flow chart of FIG. 3, ST3). A specific measurement flow is shown in the flowchart shown in FIG. FIG. 10 is a schematic diagram for explaining a method of measuring the stenosis length.

まず、ステップ23(図4のフローチャートを参照)において抽出された血管領域を基に、抽出処理手段12が各血管の細線化処理を行い、血管芯線を求める(ST31)。そして、プラーク領域と、血管領域と、細線化処理され血管芯線が求められた血管領域と、をそれぞれ重ねる(ST32)。図10においては、説明の便宜上、内頚動脈O、外頚動脈P、及び総頚動脈Qを示し、さらに、それぞれ二点鎖線、一点鎖線、破線で示される血管芯線も表わされている。また、図10において、内頚動脈Oから総頚動脈Qにかけて斜線で示される領域にプラークが認められる。   First, based on the blood vessel region extracted in step 23 (see the flowchart in FIG. 4), the extraction processing means 12 performs a thinning process for each blood vessel to obtain a blood vessel core (ST31). Then, the plaque region, the blood vessel region, and the blood vessel region in which the thinning process is performed and the blood vessel core line is obtained are overlapped (ST32). In FIG. 10, for convenience of explanation, the internal carotid artery O, the external carotid artery P, and the common carotid artery Q are shown, and furthermore, blood vessel core lines indicated by two-dot chain lines, one-dot chain lines, and broken lines are also shown. Further, in FIG. 10, plaque is observed in a region indicated by oblique lines from the internal carotid artery O to the common carotid artery Q.

次にプラーク領域の端部から所定の距離離れた位置を血管芯線上で検索する(ST33)。これは、図10を用いて説明すると、N点(プラーク領域の端部)から所定の距離L離れた位置N’を検索するという意味である。プラーク領域の端部Nから所定の距離L離れた位置N’を検索したのは、内頚動脈Oの内径αを計測するためである。この位置N’であれば、内頚動脈Oにおけるプラークの影響を受けずに内頚動脈Oの内径αを計測することができるからである。従って、所定の距離Lは任意に設定可能ではあるが、プラーク領域の端部Nから十分離れた位置となるように設定することが好ましい。   Next, a position away from the end of the plaque region by a predetermined distance is searched on the blood vessel core line (ST33). This will be described with reference to FIG. 10. This means that a position N ′ that is a predetermined distance L away from the N point (the end of the plaque region) is searched. The reason for searching for the position N ′ at a predetermined distance L from the end N of the plaque region is to measure the inner diameter α of the internal carotid artery O. This is because at this position N ′, the inner diameter α of the internal carotid artery O can be measured without being affected by plaque in the internal carotid artery O. Therefore, although the predetermined distance L can be arbitrarily set, it is preferable that the predetermined distance L is set to be a position sufficiently away from the end N of the plaque region.

内頚動脈Oの内径αが計測算出処理手段13によって計測されると(ST34)、次に血管内腔領域を利用して内頚動脈Oの各位置における内径βを計測する(ST35)。これは、既に抽出処理されている血管領域を基に、血管芯線に沿ってそれぞれの画像スライスごとに内径βを計測する。例えば、図10に示されている内径βのように、血管内にプラーク領域が存在する位置における内径βは、プラーク領域のない位置における内径αに比してプラークの存在によって血管内腔の距離は短くなる。   When the internal diameter α of the internal carotid artery O is measured by the measurement calculation processing means 13 (ST34), the internal diameter β at each position of the internal carotid artery O is then measured using the blood vessel lumen region (ST35). This measures the inner diameter β for each image slice along the blood vessel core line based on the blood vessel region that has already been extracted. For example, like the inner diameter β shown in FIG. 10, the inner diameter β at the position where the plaque region exists in the blood vessel is equal to the distance of the blood vessel lumen due to the presence of the plaque compared to the inner diameter α at the position where there is no plaque region. Becomes shorter.

計測算出処理手段13は、内径α及び内径βの両者が計測されると、それぞれの画像スライスごとにα値及びβ値を用いて狭窄率を算出する(ST36)。狭窄率の算出に当たっては、例えば、(1−β/α)×100といった式を採用する、NASCET法を用いることができる。   When both the inner diameter α and the inner diameter β are measured, the measurement calculation processing means 13 calculates the stenosis rate using the α value and the β value for each image slice (ST36). In calculating the stenosis rate, for example, a NASCET method that employs an equation of (1−β / α) × 100 can be used.

全ての画像スライスにおいて狭窄率が算出されると、次に予め定められている所定の狭窄率を超える位置を血管芯線上で把握する(ST37)。狭窄率は100%に近くなるに従って、より血管内にプラークが堆積していることを示している。この所定の狭窄率は、任意に設定することができ、予め定められて記憶手段1i内に記憶されている。   When the stenosis rate is calculated for all image slices, a position exceeding a predetermined stenosis rate determined in advance is grasped on the blood vessel core line (ST37). As the stenosis rate approaches 100%, more plaque is accumulated in the blood vessel. The predetermined stenosis rate can be arbitrarily set, and is determined in advance and stored in the storage unit 1i.

そして、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す位置をつなぎ、血管の長手方向に沿って距離(長さ)を計測する(ST38)。この長さが狭窄長である。   And the position which shows a high stenosis rate by the plaque which exists in the blood vessel is connected, and distance (length) is measured along the longitudinal direction of the blood vessel (ST38). This length is the stenosis length.

以上説明した流れによって、「P/M比」及び「狭窄長」が計測、算出される。そこで、計測算出処理手段13は、求められた値を判断手段14に送信する。両値を受け取った判断手段14は、これらの値から危険因子の有無を判断する(ST4、図3のフローチャートを参照)。危険因子の有無の判断は、予め記憶手段1iに記憶されている閾値を基に行われる。判断手段14は、所定の閾値以上のP/M比と狭窄長とを備える血管領域を危険因子のある領域であると判断する。   According to the flow described above, the “P / M ratio” and the “stenosis length” are measured and calculated. Therefore, the measurement calculation processing unit 13 transmits the obtained value to the determination unit 14. The determination means 14 having received both values determines the presence or absence of risk factors from these values (ST4, see the flowchart of FIG. 3). The presence / absence of the risk factor is determined based on a threshold value stored in advance in the storage unit 1i. The determination unit 14 determines that a blood vessel region having a P / M ratio equal to or greater than a predetermined threshold and a stenosis length is a region having a risk factor.

併せて、判断手段14は、表示手段1gに表示させる画像を生成し、判断結果等を併せて表示させる(ST5)。生成される画像としては、例えば、SVR(Shaded Volume Rendering)画像やMPR(Multiple Planer Reconstruction)画像を挙げることができる。これらの画像に、危険因子がある領域と判断した領域を重ね合わせて表示させたり、定量的な数値データを文字情報として併せて表示させたりする。   In addition, the determination unit 14 generates an image to be displayed on the display unit 1g, and displays the determination result and the like together (ST5). Examples of the generated image include an SVR (Shaded Volume Rendering) image and an MPR (Multiple Planer Reconstruction) image. An area that is determined to be an area having a risk factor is superimposed on these images, and quantitative numerical data is also displayed as character information.

図11は、表示手段1gに表示される画像の一例を示す模式図である。ここでは、P/M比の分布、P/M比及び狭窄長の危険因子と判断した条件を示している。さらに、特に危険な領域には、その領域を囲むことで強調表示をしている。   FIG. 11 is a schematic diagram illustrating an example of an image displayed on the display unit 1g. Here, conditions determined to be risk factors of P / M ratio distribution, P / M ratio, and stenosis length are shown. Further, particularly dangerous areas are highlighted by surrounding the areas.

なお、表示手段1gにどのような情報を表示させるか、或いは、画像や文字情報の表示レイアウト、SVR画像、MPR画像といった生成される画像種等については、医師等が入力手段1f等を用いて任意に設定することが可能である。   Note that information such as what kind of information is displayed on the display unit 1g, or a display layout of an image or character information, a generated image type such as an SVR image, an MPR image, or the like is input by a doctor or the like using the input unit 1f or the like. It is possible to set arbitrarily.

以上説明したように、予め判断条件等を設定しておきさえすれば、塞栓性合併症の危険因子であるP/M比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のCAS適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。   As described above, as long as judgment conditions are set in advance, an image that displays P / M ratio and stenosis length, which are risk factors for embolic complications, is automatically generated and displayed. To reduce the workload of doctors and improve throughput, to easily determine whether or not to apply CAS before surgery, and also to acquire image data necessary for generating a minimally invasive image on a subject. It is possible to provide a medical image display device and a medical image display method.

(第2の実施の形態)
次に本発明における第2の実施の形態について説明する。なお、第2の実施の形態において、上述の第1の実施の形態において説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、同一の構成要素の説明は重複するので省略する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the second embodiment, the same components as those described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description of the same components is omitted because it is duplicated.

第2の実施の形態は、P/M比を算出する際の筋領域の抽出処理の方法(図4に示すフローチャートのST26を参照)のみが第1の実施の形態と異なる。第2の実施の形態においては、「血管−筋領域位置モデル」を使用して、解剖学的な位置関係から、より精度良く筋領域の位置を推定し、筋領域内の信号値を算出することを目的とする。   The second embodiment is different from the first embodiment only in the method of extracting a muscle region when calculating the P / M ratio (see ST26 in the flowchart shown in FIG. 4). In the second embodiment, using the “blood vessel-muscle region position model”, the position of the muscle region is estimated more accurately from the anatomical positional relationship, and the signal value in the muscle region is calculated. For the purpose.

ここで、「血管−筋領域位置モデル」とは、血管領域と筋領域との位置関係を示す統計的な情報である。この「血管−筋領域位置モデル」には、特徴量として、血管芯線の形状、分岐点が示されている。また、それらの特徴量を基準とした筋組織の相対的な分布位置が筋組織の種類ごとに保持される。血管の走行には奇形が存在するため、特に分岐に注目した奇形種別ごとの血管−筋領域位置モデルが用意されている。第2の実施の形態においては、記憶手段1i内にこれらの各モデルが予め記憶されている。   Here, the “blood vessel-muscle region position model” is statistical information indicating the positional relationship between the blood vessel region and the muscle region. In this “blood vessel-muscle region position model”, the shape of a blood vessel core line and a branch point are shown as feature amounts. In addition, the relative distribution position of the muscle tissue based on these feature amounts is held for each type of muscle tissue. Since there are deformities in the running of the blood vessels, a blood vessel-muscle region position model is prepared for each of the deformity types with particular attention to branching. In the second embodiment, each of these models is stored in advance in the storage means 1i.

図12は、第2の実施の形態における筋領域の推定を行う流れを示すフローチャートである。ここでは、まず、抽出された血管領域を基に細線化処理及び、分類処理を行う。この結果を、「解析モデル」として生成する(ST26a)。この「解析モデル」は、「血管−筋領域位置モデル」に対して、いわば各被検体ごとに生成されるその被検体特有の血管領域と筋領域との位置関係をしめすモデルであるといえる。   FIG. 12 is a flowchart showing a flow of estimating a muscle region in the second embodiment. Here, first, thinning processing and classification processing are performed based on the extracted blood vessel region. This result is generated as an “analysis model” (ST26a). This “analysis model” can be said to be a model indicating the positional relationship between a blood vessel region and a muscle region peculiar to a subject generated for each subject with respect to the “blood vessel-muscle region position model”.

次に、生成された解析モデルと血管−筋領域位置モデルとを互いに位置合わせする(ST26b)。その上で、「血管−筋領域位置モデル」にて筋領域であるとされる領域を、解析モデル上の筋領域と推定する(ST26c)。   Next, the generated analysis model and the blood vessel-muscle region position model are aligned with each other (ST26b). Then, a region that is considered to be a muscle region in the “blood vessel-muscle region position model” is estimated as a muscle region on the analysis model (ST26c).

以上説明したように、「血管−筋領域位置モデル」を利用して筋領域の推定を行うことによって、より早く精度良く筋領域の推定、信号値の算出を行うことができる。特に、「血管−筋領域位置モデル」の種類を多く記憶手段1iに予め記憶させておくことによって、より多くの被検体の解析モデルに対応することができる。   As described above, by estimating the muscle region using the “blood vessel-muscle region position model”, the muscle region can be estimated and the signal value can be calculated more quickly and accurately. In particular, by storing many types of “blood vessel-muscle region position model” in the storage unit 1 i in advance, it is possible to deal with more analysis models of subjects.

そして、塞栓性合併症の危険因子であるP/M比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のCAS適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。   By automatically generating and displaying images displaying the P / M ratio and stenosis length, which are risk factors for embolic complications, the amount of work for the doctor is reduced, throughput is improved, and preoperative It is possible to provide a medical image display apparatus and a medical image display method that make it easy to determine whether CAS can be applied, and that can acquire image data necessary for generating a minimally invasive image of a subject. .

この発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、P/M比、狭窄長の算出等については、医用画像表示装置を用いて各処理を行ったが、同様の装置構成を備える、例えばMRI等のモダリティにて各処理を行っても良い。   The present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. For example, for the calculation of the P / M ratio, the stenosis length, etc., each process is performed using a medical image display device, but each process may be performed with a modality such as MRI having the same apparatus configuration. .

また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。   Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine the component covering different embodiment suitably.

1 医用画像表示装置
10 画像データ解析手段
11 受信手段
12 週出処理手段
13 計測算出処理手段
14 判断手段
15 送信手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Medical image display apparatus 10 Image data analysis means 11 Receiving means 12 Weekly processing means 13 Measurement calculation processing means 14 Judgment means 15 Transmission means

Claims (7)

被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域及び筋領域を抽出する抽出処理手段と、
前記プラーク領域内の信号値及び前記筋領域内の信号値を用いてP/M比を算出するとともに、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を用いて血管内の狭窄長を計測する計測算出処理手段と、
前記P/M比及び前記狭窄長の情報を基に危険因子の有無を判断する判断手段と、を備える画像データ解析手段と、
前記画像データ解析手段による解析結果を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像表示装置。
An extraction processing means for extracting a blood vessel region, a blood vessel lumen region, a plaque region, and a muscle region using image data acquired by imaging a subject;
The P / M ratio is calculated using the signal value in the plaque region and the signal value in the muscle region, and the measurement calculation is used to measure the stenosis length in the blood vessel using the blood vessel region, the blood vessel lumen region, and the plaque region. Processing means;
A determination means for determining the presence / absence of a risk factor based on the information of the P / M ratio and the stenosis length;
Display means for displaying an analysis result by the image data analysis means;
A medical image display device comprising:
前記医用画像表示装置は、さらに、前記筋領域の推定に際して使用される血管−筋領域位置モデル及び前記判断手段が危険因子の有無を判断する際の条件を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の医用画像表示装置。   The medical image display device further includes a storage unit that stores a blood vessel-muscle region position model used for estimating the muscle region and a condition when the determination unit determines whether there is a risk factor. The medical image display device according to claim 1. 被検体を撮影することにより取得された画像データを基にP/M比を算出するステップと、
血管内腔における狭窄長を計測するステップと、
前記P/M比及び前記狭窄長を基に危険因子の有無を判断するステップと、
前記危険因子有無の判断結果を表示するステップと、
を備えることを特徴とする医用画像表示方法。
Calculating a P / M ratio based on image data acquired by imaging a subject;
Measuring the stenosis length in the vessel lumen;
Determining the presence or absence of risk factors based on the P / M ratio and the stenosis length;
Displaying the determination result of the presence or absence of the risk factor;
A medical image display method comprising:
前記P/M比を算出するステップは、
血管内のプラーク領域を抽出し、前記プラーク領域内の信号値を算出するステップと、
血管領域を抽出し、分類するステップと、
血管内腔領域を抽出するステップと、
筋領域を抽出するステップと、
前記筋領域内の信号値を算出するステップと、
前記プラーク領域内の信号値と前記筋領域内の信号値とを基にP/M比を算出するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項3に記載の医用画像表示方法。
The step of calculating the P / M ratio includes:
Extracting a plaque region in the blood vessel and calculating a signal value in the plaque region;
Extracting and classifying the blood vessel region;
Extracting a vessel lumen region;
Extracting a muscle region;
Calculating a signal value in the muscle region;
Calculating a P / M ratio based on the signal value in the plaque region and the signal value in the muscle region;
The medical image display method according to claim 3, further comprising:
前記筋領域を抽出するステップは、
前記筋領域を抽出するに基礎となる血管領域を前記血管領域の中から特定するステップと、
前記筋領域に近接する近接血管領域を前記血管領域の中から特定するステップと、
前記基礎血管領域の中心と前記近接血管領域の中心とを結ぶ半直線を設定するステップと、
前記近接血管領域の血管径と同じ長さ分さらに前記半直線を延伸させるステップと、
前記延伸された半直線上の領域を筋領域と推定するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項4に記載の医用画像表示方法。
Extracting the muscle region comprises:
Identifying a blood vessel region as a basis for extracting the muscle region from the blood vessel region;
Identifying a nearby blood vessel region proximate to the muscle region from the blood vessel region;
Setting a half line connecting the center of the basic blood vessel region and the center of the adjacent blood vessel region;
Extending the half straight line by the same length as the blood vessel diameter of the adjacent blood vessel region; and
Estimating the region on the stretched half-line as a muscle region;
The medical image display method according to claim 4, further comprising:
前記筋領域を抽出するステップは、
前記分類された血管領域に対して細線化処理を行い、解析モデルを生成するステップと、
前記解析モデルと、血管と筋領域との位置関係を予め定める血管−筋領域位置モデルとを位置合わせするステップと、
前記血管−筋領域位置モデルにて筋領域とされる領域を前記解析モデルにおける筋領域と推定するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項4に記載の医用画像表示方法。
Extracting the muscle region comprises:
Performing thinning processing on the classified blood vessel region to generate an analysis model;
Aligning the analysis model with a blood vessel-muscle region position model that predetermines a positional relationship between blood vessels and muscle regions;
Estimating a region to be a muscle region in the blood vessel-muscle region position model as a muscle region in the analysis model;
The medical image display method according to claim 4, further comprising:
前記狭窄長を計測するステップは、
前記血管領域の細線化処理を行い、血管芯線を取得するステップと、
前記血管領域、前記プラーク領域及び前記血管芯線を重複させるステップと、
前記血管芯線を用いて前記プラーク領域の端部から予め定められた距離だけ離れた位置を検索するステップと、
前記血管芯線上で検索された位置における第1の血管径を計測するステップと、
前記血管内腔領域を用いて前記血管芯線に沿った各位置における第2の血管径を計測するステップと、
前記第1の血管径と前記第2の血管径とに基づいて前記血管内腔領域の各位置における狭窄率を算出するステップと、
予め定められた閾値を超える狭窄率を備える前記血管内腔領域の位置を血管芯線上にて把握するステップと、
前記把握された予め定められた閾値を超える狭窄率を備える前記血管内腔領域の位置が連続する長さを計測し、狭窄長を求めるステップと、
を備えることを特徴とする請求項3ないし請求項6のいずれかに記載の医用画像表示方法。
The step of measuring the stenosis length comprises:
Performing thinning processing of the blood vessel region and obtaining a blood vessel core;
Overlapping the blood vessel region, the plaque region and the blood vessel core;
Searching for a position away from the end of the plaque region by a predetermined distance using the blood vessel core;
Measuring a first blood vessel diameter at a position searched on the blood vessel core line;
Measuring a second blood vessel diameter at each position along the blood vessel core line using the blood vessel lumen region;
Calculating a stenosis rate at each position of the vascular lumen region based on the first vascular diameter and the second vascular diameter;
Grasping on the blood vessel core line the position of the blood vessel lumen region having a stenosis rate exceeding a predetermined threshold; and
Measuring the length of the continuous position of the vascular lumen region having a stenosis rate exceeding the grasped predetermined threshold, and obtaining a stenosis length;
The medical image display method according to claim 3, further comprising:
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012192159A (en) * 2011-03-02 2012-10-11 Toshiba Corp Magnetic resonance imaging apparatus
US10349919B2 (en) 2015-08-18 2019-07-16 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasound diagnosis apparatus and method of operating the same
CN111275668A (en) * 2020-01-13 2020-06-12 浙江杜比医疗科技有限公司 Breast blood vessel extraction method, system and device of NIR image

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002312472A (en) * 2001-01-24 2002-10-25 Siemens Medical Solutions Usa Inc Medical information system and method to be used by medical information system
JP2003533253A (en) * 2000-05-12 2003-11-11 ペーエー ディアグノスティク ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング Methods for data collection and evaluation at the time of OP patient admission
JP2005328977A (en) * 2004-05-19 2005-12-02 Hitachi Medical Corp Image diagnosis supporting device and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003533253A (en) * 2000-05-12 2003-11-11 ペーエー ディアグノスティク ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング Methods for data collection and evaluation at the time of OP patient admission
JP2002312472A (en) * 2001-01-24 2002-10-25 Siemens Medical Solutions Usa Inc Medical information system and method to be used by medical information system
JP2005328977A (en) * 2004-05-19 2005-12-02 Hitachi Medical Corp Image diagnosis supporting device and method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN7013002651; 柏木淳之 他: 'Angioguard XPを用いた頸動脈ステント留置術中塞栓性合併症に関する多施設共同研究-MR plaque imageと狭窄' Journal of Neuroendovascular Therapy vol.2, no.3, 200812, pp.179-187 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012192159A (en) * 2011-03-02 2012-10-11 Toshiba Corp Magnetic resonance imaging apparatus
US10349919B2 (en) 2015-08-18 2019-07-16 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasound diagnosis apparatus and method of operating the same
CN111275668A (en) * 2020-01-13 2020-06-12 浙江杜比医疗科技有限公司 Breast blood vessel extraction method, system and device of NIR image
CN111275668B (en) * 2020-01-13 2023-09-15 浙江杜比医疗科技有限公司 Method, system and device for extracting breast blood vessels of NIR (near infrared) image

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