JP4384628B2 - Apparatus and program for evaluating changes in organ state - Google Patents
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Description
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムに関し、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to an apparatus and program for evaluating a change in the state of an organ, and in particular, whether or not the regenerative treatment of a blood vessel has progressed by evaluating a change from a state before the revascularization treatment to a state after the revascularization treatment. The present invention relates to an apparatus and a program that enable evaluation of whether or not.
近年、再生医療が進歩するにつれて、再生治療が進んでいるかどうかの評価をどのように行うかが課題となっている。 In recent years, as regenerative medicine advances, it has become a problem how to evaluate whether regenerative treatment is progressing.
従来、医師は、再生治療前に撮像された血管の画像と再生治療後に撮像された血管の画像とを目視で比較することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかを評価していた。しかし、このような評価手法は医師の経験に依存するところが大きいため、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を客観的に行うことを可能にする手法の開発が求められていた。 Conventionally, doctors have evaluated whether or not blood vessel regenerative treatment is progressing by visually comparing a blood vessel image taken before regenerative treatment with a blood vessel image taken after regenerative treatment. However, since such an evaluation method largely depends on the experience of a doctor, there has been a demand for the development of a method that makes it possible to objectively evaluate whether or not revascularization treatment is progressing.
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することを目的とする。さらに、本発明は、一般に、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and whether or not blood vessel regenerative treatment is progressing by evaluating a change from a state before blood vessel regenerative treatment to a state after blood vessel regenerative treatment. An object of the present invention is to provide an apparatus and a program that make it possible to perform evaluation of the above. Furthermore, the present invention generally aims to provide an apparatus and a program for evaluating changes in the state of an organ.
本発明のプログラムは、器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、該評価処理は、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップと、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価するステップとを包含し、このことにより、本発明の目的が達成される。
The program of the present invention is a program for causing a computer to execute an evaluation process for evaluating a change in the state of an organ, and the evaluation process includes first image data obtained by imaging the organ in a first state. And acquiring second image data obtained by imaging the organ in a second state different from the first state; the first image data and the second image data Performing binarization and thinning for each of
Extracting feature points from the binarized and thinned first image data, extracting feature points from the binarized and thinned second image data, and binarized thin lines Evaluating a change in the state of the organ based on the feature points extracted from the converted first image data and the feature points extracted from the binarized and thinned second image data; This achieves the object of the present invention.
前記器官は、枝分かれ構造を有しており、前記２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含み、前記２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含んでいてもよい。 The organ has a branching structure, and feature points extracted from the binarized and thinned first image data include end points or branch points of the organ, and the binarized thin line The feature point extracted from the converted second image data may include an end point or a branch point of the organ.
前記第１の状態は、前記器官の治療前の状態であり、前記第２の状態は、前記器官の治療後の状態であってもよい。 The first state may be a state before treatment of the organ, and the second state may be a state after treatment of the organ.
前記器官は、血管、気管支、骨格、神経細胞ネットワークからなる群から選択された器官であってもよい。 The organ may be an organ selected from the group consisting of a blood vessel, a bronchus, a skeleton, and a nerve cell network.
前記評価処理は、前記器官の状態変化を評価した結果を出力するステップをさらに包含してもよい。 The evaluation process may further include a step of outputting a result of evaluating a change in the state of the organ.
本発明の装置は、器官の状態変化を評価する装置であって、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出する手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価する手段とを備え、このことにより、本発明の目的が達成される。 The apparatus of the present invention is an apparatus for evaluating a change in the state of an organ. The first image data obtained by imaging the organ in the first state and a second different from the first state Means for acquiring the second image data obtained by imaging the organ in the state, and binarization and thinning for each of the first image data and the second image data Means for extracting feature points from the binarized and thinned first image data, and extracting feature points from the binarized and thinned second image data; Based on the feature points extracted from the binarized and thinned first image data and the feature points extracted from the binarized and thinned second image data, the state change of the organ is determined. Means for evaluating, thereby achieving the object of the present invention. It is.
本発明によれば、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することができる。特に、本発明によれば、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the apparatus and program which evaluate the state change of an organ can be provided. In particular, according to the present invention, it is possible to evaluate whether or not the revascularization treatment is progressing by evaluating the change from the state before the blood vessel regenerative treatment to the state after the blood vessel regenerative treatment. Devices and programs can be provided.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、血管の状態変化を評価するように動作可能なコンピュータ１の構成の一例を示す。 FIG. 1 shows an example of the configuration of a computer 1 operable to evaluate a change in the state of a blood vessel.
コンピュータ１は、中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、メモリ１２と、外部インタフェース１３と、入力インタフェース１４と、出力インタフェース１５とを少なくとも含んでいる。これらの構成要素は、内部バス１６を介して相互に接続されている。 The computer 1 includes at least a central processing unit (CPU) 11, a memory 12, an external interface 13, an input interface 14, and an output interface 15. These components are connected to each other via an internal bus 16.
外部インタフェース１３は、血管造影検査装置に結合されるように構成されている。外部インタフェース１３は、ケーブル等により直接的に血管造影検査装置に結合されてもよいし、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワークを介して血管造影検査装置に結合されてもよい。血管造影検査装置は、血管造影剤を用いて血管を撮像し、撮像された血管を表す画像データを出力する。画像データは、外部インタフェース１３を介してＣＰＵ１１に入力される。あるいは、血管造影検査装置のプリンタから出力された画像を外部インタフェース１３に接続されたスキャナで読み込むことにより、画像データをＣＰＵ１１に入力するようにしてもよい。ここで、画像データは、グレースケールで濃淡を表す画像データである。 The external interface 13 is configured to be coupled to the angiographic examination apparatus. The external interface 13 may be directly coupled to the angiography apparatus by a cable or the like, or may be coupled to the angiography apparatus via a network such as a local area network (LAN) or a wide area network (WAN). Also good. The angiographic examination apparatus images a blood vessel using an angiographic contrast agent and outputs image data representing the imaged blood vessel. The image data is input to the CPU 11 via the external interface 13. Alternatively, the image data may be input to the CPU 11 by reading an image output from the printer of the angiography apparatus with a scanner connected to the external interface 13. Here, the image data is image data that represents light and shade on a gray scale.
血管造影検査装置は、任意のタイミングで血管を撮像し、任意のタイミングで撮像された血管を表す画像データを出力することができる。このようにして、ＣＰＵ１１は、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することができる。 The angiography inspection apparatus can image a blood vessel at an arbitrary timing and output image data representing the blood vessel imaged at an arbitrary timing. In this way, the CPU 11 obtains the first image data and the second state (for example, the state after the regenerative treatment) obtained by imaging the blood vessel in the first state (for example, the state before the regenerative treatment). The second image data obtained by imaging the blood vessel in the can be acquired via the external interface 13.
ＣＰＵ１１は、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムを実行する。そのプログラムは、メモリ１２に格納されている。メモリ１２は、任意のタイプのメモリであり得る。プログラムは、コンピュータ１の出荷前にメモリ１２にインストールされてもよいし、コンピュータ１の出荷後にメモリ１２にインストールされてもよい。記録媒体に記録されたプログラムを読み出すことによってプログラムをメモリ１２にインストールしてもよいし、インターネット等のネットワーク経由でダウンロードされたプログラムをメモリ１２にインストールしてもよい。このように、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムがインストールされたコンピュータ１は、血管の状態変化を評価する装置として機能する。 The CPU 11 executes a program in which an evaluation process for evaluating a change in blood vessel state is implemented. The program is stored in the memory 12. The memory 12 can be any type of memory. The program may be installed in the memory 12 before shipment of the computer 1 or may be installed in the memory 12 after shipment of the computer 1. The program may be installed in the memory 12 by reading the program recorded on the recording medium, or the program downloaded via a network such as the Internet may be installed in the memory 12. As described above, the computer 1 in which the program that implements the evaluation process for evaluating the change in the state of the blood vessel is installed functions as an apparatus for evaluating the change in the state of the blood vessel.
入力インタフェース１４は、マウスやキーボード等の入力装置に結合されるように構成されている。 The input interface 14 is configured to be coupled to an input device such as a mouse or a keyboard.
出力インタフェース１５は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置に結合されるように構成されている。 The output interface 15 is configured to be coupled to an output device such as a display or a printer.
図２は、血管の状態変化を評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of a procedure of an evaluation process for evaluating a change in the state of a blood vessel.
ステップＳ２１：第１画像データおよび第２画像データの取得
ステップＳ２１では、第１の画像データおよび第２の画像データが取得される。ステップＳ２１は、例えば、上述したように、ＣＰＵ１１が、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することによって達成される。
Step S21: In the acquisition step S21 of the first image data and the second image data , the first image data and the second image data are acquired. In step S21, for example, as described above, the CPU 11 captures the first image data obtained by imaging the blood vessel in the first state (for example, the state before regenerative treatment) and the second state (for example, for example). This is achieved by acquiring the second image data obtained by imaging the blood vessel in the state after regenerative treatment via the external interface 13.
ステップＳ２２：２値化
ステップＳ２３では、第１の画像データおよび第２の画像データのそれぞれについて、２値化が行われる。ここで、２値化とは、所定のしきい値より大きな濃度値を有する画素には”白”を表す濃度値（例えば、”１”）を割り当て、その所定のしきい値以下の濃度値を有する画素には”黒”を表す濃度値（例えば、”０”）を割り当てるプロセスをいう。所定のしきい値は、画像のヒストグラム特性を考慮して決定される。所定のしきい値を決定する方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。２値化により、グレースケールで濃淡を表す画像データが白黒画像データ（すなわち、２値化された画像データ）に変換される。
Step S22: In the binarization step S23, binarization is performed for each of the first image data and the second image data. Here, binarization means assigning a density value (eg, “1”) representing “white” to a pixel having a density value larger than a predetermined threshold value, and a density value equal to or lower than the predetermined threshold value. This is a process of assigning a density value (for example, “0”) representing “black” to a pixel having. The predetermined threshold value is determined in consideration of the histogram characteristics of the image. Any known method can be used as a method of determining the predetermined threshold value. By binarization, image data representing light and shade on a gray scale is converted into black and white image data (that is, binarized image data).
ステップＳ２３：細線化
ステップＳ２３では、２値化された第１の画像データおよび２値化された第２の画像データのそれぞれについて、細線化が行われる。ここで、細線化とは、画像データの連結成分を線図形（すなわち、トポロジカルな性質が変わらない幅１の連結成分）に変換するプロセスをいう。細線化は縮退化と似たプロセスであるが、可能な限り連結成分を縮小しない点で縮退化とは異なる。細線化の方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。細線化により、２値化された画像データが細線化された画像データ（すなわち、スケルトン化された画像データ）に変換される。
Step S23: In the thinning step S23, thinning is performed for each of the binarized first image data and the binarized second image data. Here, thinning refers to a process of converting a connected component of image data into a line figure (that is, a connected component having a width of 1 whose topological property does not change). Thinning is a process similar to degeneration, but differs from degeneration in that the connected components are not reduced as much as possible. Any known method can be used as the thinning method. By thinning, the binarized image data is converted into thinned image data (that is, skeletonized image data).
ステップＳ２４：特徴点抽出
ステップＳ２４では、２値化され細線化された第１の画像データから特徴点が抽出され、２値化され細線化された第２の画像データから特徴点が抽出される。ここで、特徴点の抽出とは、画像データ中の注目画素について、その注目画素の特徴点を決定することをいう。注目画素の特徴点は、例えば、３画素×３画素のマスクを用いて、その注目画素の周囲の８画素の状態を検出することによって決定される。例えば、図３Ａ〜図３Ｄに示される３画素×３画素のマスクを用いて、注目画素の特徴点を端点、連結点、分岐点、交差点に分類することが可能である。すなわち、注目画素の周囲の８画素のうち、値”１”を有する独立している（連続していない）画素の数を連結数とするとき、連結数＝１（端点）、連結数＝２（連結点）、連結数＝３（分岐点）、連結数＝４（交差点）というように注目画素の特徴点を分類することができる。
Step S24: In the feature point extraction step S24, feature points are extracted from the binarized and thinned first image data, and feature points are extracted from the binarized and thinned second image data. . Here, feature point extraction refers to determining a feature point of a target pixel for the target pixel in the image data. The feature point of the target pixel is determined by detecting the state of eight pixels around the target pixel using, for example, a 3 pixel × 3 pixel mask. For example, it is possible to classify feature points of a pixel of interest into end points, connection points, branch points, and intersections using a 3 × 3 pixel mask shown in FIGS. 3A to 3D. That is, when the number of independent (non-contiguous) pixels having the value “1” among the eight pixels around the pixel of interest is the connection number, the connection number = 1 (end point) and the connection number = 2. The feature points of the pixel of interest can be classified as (connection point), connection number = 3 (branch point), and connection number = 4 (intersection).
ステップＳ２５：評価
ステップＳ２５では、２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、血管の状態変化が評価される。
Step S25: In the evaluation step S25, based on the feature points extracted from the binarized and thinned first image data and the feature points extracted from the binarized and thinned second image data. Thus, changes in the state of the blood vessels are evaluated.
例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の特定の端点Ｔ１と特定の分岐点Ｂ１との間の距離Ｌ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の特定の端点Ｔ２と特定の分岐点Ｂ２との間の距離Ｌ２が計算され、距離Ｌ１と距離Ｌ２とが比較される。距離Ｌ２が距離Ｌ１より大きい場合には、その血管は「伸張した」と評価することができる。ここで、第２の画像データ中の特定の端点Ｔ２は第１の画像データ中の特定の端点Ｔ１に対応しており、第２の画像データ中の特定の分岐点Ｂ２は第１の画像データ中の特定の分岐点Ｂ１に対応しているものとする。 For example, a distance L1 between a specific end point T1 of the blood vessel before regenerative treatment and a specific branch point B1 is calculated based on the binarized and thinned first image data, and binarized and thinned. The distance L2 between the specific end point T2 of the blood vessel after regenerative treatment and the specific branch point B2 is calculated based on the second image data thus obtained, and the distance L1 and the distance L2 are compared. If the distance L2 is greater than the distance L1, the blood vessel can be evaluated as “stretched”. Here, the specific end point T2 in the second image data corresponds to the specific end point T1 in the first image data, and the specific branch point B2 in the second image data is the first image data. Assume that it corresponds to a specific branch point B1.
このように、第１の画像データ中の距離Ｌ１と第２の画像データ中の距離Ｌ２とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価することができる。 Thus, by comparing the distance L1 in the first image data with the distance L2 in the second image data, it is possible to evaluate whether or not the blood vessel is “stretched” as expected.
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。 Alternatively, by comparing the average value of the distance between the end point and the branch point in the first image data and the average value of the distance between the end point and the branch point in the second image data, You may make it evaluate whether it was extended.
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。 Alternatively, the maximum value (or minimum value) of the distance between the end point and the branch point in the first image data, and the maximum value (or minimum value) of the distance between the end point and the branch point in the second image data. To evaluate whether the blood vessel is “stretched” as expected.
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。 Such an evaluation is useful, for example, for objectively evaluating whether or not the blood vessel regeneration therapy is proceeding as expected. Similarly, it is possible to assess whether organ expansion is suppressed as expected. Such an evaluation is useful, for example, for objectively evaluating whether anti-cancer treatment of an organ is proceeding as expected.
また、例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２が計算され、端点の総数Ｓ１と端点の総数Ｓ２とが比較される。端点の総数Ｓ２が端点の総数Ｓ１より大きい場合には、血管が「新生した」と評価することができる。 Further, for example, the total number S1 of the blood vessel end points before regenerative treatment is calculated based on the binarized and thinned first image data, and based on the binarized and thinned second image data. The total number S2 of end points of the blood vessel after regenerative treatment is calculated, and the total number S1 of end points is compared with the total number S2 of end points. When the total number S2 of endpoints is larger than the total number S1 of endpoints, it can be evaluated that the blood vessel is “new”.
なお、血管の端点の総数が増加すれば、血管の分岐点の数も増加することから、再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１の代わりに、再生治療前の血管の分岐点の総数ＳＳ１を計算し、再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２の代わりに、再生治療後の血管の分岐点の総数ＳＳ２を計算し、分岐点の総数ＳＳ１と分岐点の総数ＳＳ２とを比較するようにしてもよい。この場合、分岐点の総数ＳＳ２が分岐点の総数ＳＳ１より大きければ、血管が「新生した」と評価するようにしてもよい。 If the total number of blood vessel end points increases, the number of blood vessel branch points also increases. Therefore, instead of the total number S1 of blood vessel end points before regenerative treatment, the total number SS1 of blood vessel branch points before regenerative treatment is calculated. Calculate, instead of the total number S2 of blood vessel end points after regenerative treatment, calculate the total number SS2 of blood vessel branch points after regenerative treatment, and compare the total number of branch points SS1 with the total number of branch points SS2. Also good. In this case, if the total number SS2 of branch points is larger than the total number SS1 of branch points, the blood vessel may be evaluated as “new”.
このように、第１の画像データ中の端点の総数Ｓ１と第２の画像データ中の端点の総数Ｓ２とを比較することにより（もしくは、第１の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ１と第２の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ２とを比較することにより）、期待どおりに血管が「新生した」かどうかを評価することができる。 Thus, by comparing the total number S1 of endpoints in the first image data with the total number S2 of endpoints in the second image data (or the total number SS1 of branch points in the first image data and the first By comparing the total number of branch points SS2 in the image data of 2), it can be evaluated whether or not the blood vessel is “new” as expected.
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。 Such an evaluation is useful, for example, for objectively evaluating whether or not the blood vessel regeneration therapy is proceeding as expected. Similarly, it is possible to assess whether organ expansion is suppressed as expected. Such an evaluation is useful, for example, for objectively evaluating whether anti-cancer treatment of an organ is proceeding as expected.
図４は、２値化され細線化された画像データをコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。 FIG. 4 shows an example in which the binarized and thinned image data is displayed on a display connected to the computer 1.
図５は、２値化され細線化された画像データから抽出された端点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図５において印＊が端点を示す。 FIG. 5 shows an example in which the end points extracted from the binarized and thinned image data are displayed on a display connected to the computer 1. In FIG. 5, a mark * indicates an end point.
図６は、２値化され細線化された画像データから抽出された分岐点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図６において印＊が分岐点を示す。 FIG. 6 shows an example in which branch points extracted from binarized and thinned image data are displayed on a display connected to the computer 1. In FIG. 6, a mark * indicates a branch point.
なお、図４〜図６では、作図の便宜上、ディスプレイ上の実際の表示とは白黒を反転させて描画している。 In FIGS. 4 to 6, for the convenience of drawing, the actual display on the display is drawn with black and white reversed.
このように、２値化され細線化された画像データから抽出された端点および／または分岐点を用いて、器官の状態変化を評価することが可能になる。 In this way, it is possible to evaluate changes in the state of the organ using the end points and / or branch points extracted from the binarized and thinned image data.
上述した実施の形態では、血管の状態を評価するための装置およびプログラムの例を説明した。しかし、本発明は、血管の状態を評価することに限定されない。本発明は、一般に、血管のような器官の状態変化を評価することに適用され得る。ここで、本発明が適用可能な器官としては、血管の他に、例えば、気管支、骨格、神経細胞ネットワークなどが挙げられる。 In the above-described embodiment, the example of the apparatus and the program for evaluating the state of the blood vessel has been described. However, the present invention is not limited to evaluating the state of blood vessels. The present invention can generally be applied to assessing changes in the state of organs such as blood vessels. Here, examples of organs to which the present invention can be applied include bronchi, skeleton, and nerve cell network in addition to blood vessels.
また、評価対象となる状態変化は、治療前の状態から治療後の状態への変化には限定されない。例えば、治療プロセスにおける経過を評価することを目的として、治療を開始した後の第１のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始した直後の状態）から治療を開始した後の第２のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始してから１週間後の状態）への変化を評価対象としてもよい。 Further, the state change to be evaluated is not limited to the change from the state before treatment to the state after treatment. For example, for the purpose of evaluating the progress in the treatment process, the state at the second timing after starting treatment from the state at the first timing after starting treatment (for example, the state immediately after starting treatment). A change to (for example, a state one week after the start of treatment) may be an evaluation target.
さらに、本発明は、再生治療における状態変化を評価することに限定されない。本発明は、任意の治療（例えば、抗ガン治療）における状態変化を評価することにも適用され得る。 Furthermore, the present invention is not limited to evaluating state changes in regenerative therapy. The present invention can also be applied to assessing state changes in any treatment (eg, anti-cancer treatment).
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。 As mentioned above, although this invention has been illustrated using preferable embodiment of this invention, this invention should not be limited and limited to this embodiment. It is understood that the scope of the present invention should be construed only by the claims. It is understood that those skilled in the art can implement an equivalent range from the description of specific preferred embodiments of the present invention based on the description of the present invention and common general technical knowledge.
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムとして有用であり、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムとして有用である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful as an apparatus and program for evaluating a change in the state of an organ, and in particular, by evaluating a change from a state before a blood vessel regenerative treatment to a state after a blood vessel regenerative treatment, the blood vessel regenerative treatment It is useful as an apparatus and a program that enable evaluation of whether or not it is progressing.
１ コンピュータ
１１ 中央処理装置（ＣＰＵ）
１２ メモリ
１３ 外部インタフェース
１４ 入力インタフェース
１５ 出力インタフェース
１６ 内部バス
1 Computer 11 Central Processing Unit (CPU)
12 Memory 13 External interface 14 Input interface 15 Output interface 16 Internal bus
Claims (5)
該器官は、枝分かれ構造を有し、
該評価処理は、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから該器官の端点および分岐点を特徴点として抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから該器官の端点および分岐点を特徴点として抽出するステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された該特徴点のうち特定の端点Ｔ１と特定の分岐点Ｂ１との間の距離Ｌ１と、該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された該特徴点のうち特定の端点Ｔ２と特定の分岐点Ｂ２との間の距離Ｌ２とに基づいて、該器官が伸張したか否かを評価するステップであって、該特定の端点Ｔ２は、該特定の端点Ｔ１に対応し、該特定の分岐点Ｂ２は、該特定の分岐点Ｂ１に対応する、ステップと
を包含する、プログラム。 A program for causing a computer to execute an evaluation process for evaluating a change in the state of an organ,
The organ has a branched structure;
The evaluation process is:
First image data obtained by imaging the organ in the first state, and second image data obtained by imaging the organ in a second state different from the first state And a step of obtaining
Performing binarization and thinning on each of the first image data and the second image data;
The binarized extracts end points and branch points of the organ from the first image data that has been thinned as a feature point, end point and branch organ from the binarized second image data that has been thinned Extracting points as feature points;
Of the feature points extracted from the binarized and thinned first image data, the distance L1 between a specific end point T1 and a specific branch point B1, and the binarized and thinned feature data Evaluating whether the organ has expanded based on a distance L2 between a specific end point T2 and a specific branch point B2 among the feature points extracted from the second image data, The specific end point T2 corresponds to the specific end point T1, and the specific branch point B2 corresponds to the specific branch point B1.
該装置は、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから該器官の端点および分岐点を特徴点として抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから該器官の端点および分岐点を特徴点として抽出する手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された該特徴点のうち特定の端点Ｔ１と特定の分岐点Ｂ１との間の距離Ｌ１と、該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された該特徴点のうち特定の端点Ｔ２と特定の分岐点Ｂ２との間の距離Ｌ２とに基づいて、該器官が伸張したか否かを評価する手段であって、該特定の端点Ｔ２は、該特定の端点Ｔ１に対応し、該特定の分岐点Ｂ２は、該特定の分岐点Ｂ１に対応する、手段とを備えた、装置。 An apparatus for evaluating changes in the state of an organ, the organ having a branching structure,
The device
First image data obtained by imaging the organ in the first state, and second image data obtained by imaging the organ in a second state different from the first state And means for obtaining
Means for binarizing and thinning each of the first image data and the second image data;
The binarized extracts end points and branch points of the organ from the first image data that has been thinned as a feature point, end point and branch organ from the binarized second image data that has been thinned Means for extracting points as feature points;
Of the feature points extracted from the binarized and thinned first image data, the distance L1 between a specific end point T1 and a specific branch point B1, and the binarized and thinned feature data Means for evaluating whether or not the organ has expanded based on a distance L2 between a specific end point T2 and a specific branch point B2 among the feature points extracted from the second image data; The specific end point T2 corresponds to the specific end point T1, and the specific branch point B2 corresponds to the specific branch point B1.
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| JP4473358B2 (en) * | 1999-01-21 | 2010-06-02 | 株式会社東芝 | Diagnostic equipment |
| JP2004008304A (en) * | 2002-06-04 | 2004-01-15 | Hitachi Ltd | Method for generating and displaying three-dimensional shape using multidirectional projection image |
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