CN111803101B - 医用图像处理装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
实施方式的医用图像处理装置具有取得部、生成部及解析部。取得部取得在多个时刻从至少一个方向透视拍摄到的、包含被检体的血管的时间序列的医用图像。生成部基于由所述取得部取得的所述时间序列的医用图像,生成血管形状模型,该血管形状模型包含与所述血管的解析区域中的所述血管相关的时间序列的变化信息。解析部基于由所述生成部生成的血管形状模型,进行在所述血管中流动的血液的流体解析。
Description
技术领域
本发明的实施方式涉及医用图像处理装置及存储介质。
背景技术
以往,已知有使用图像进行血管的功能、构造的解析的技术。在血管的解析中,已知有基于血管的物理指标和与血行状态相关的血管的功能指标的相关信息,根据包含被检体的血管的时间序列的图像来同定被检体的血管的功能指标的技术。另外,以往已知有如下技术基,即,于时间序列的形态指标、形状变形指标及医用图像,暂定地构建与解析对象区域的构造流体解析相关的力学模型,以基于构建出的力学模型的血管形态指标的预测值及血液流量指标的预测值与预先计测的血管形态指标的观测值及血液流量指标的观测值的至少一方匹配的方式同定与潜在变量同定区域的潜在变量的技术。但是,在上述技术中,测定花费工夫,或者解析方法本身花费工夫,因此有时无法进行急性期等中的血管的解析。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2015-231524号公报
专利文献2:日本特开2014-113264号公报
专利文献3:日本特表2015-531264号公报
发明内容
本发明要解决的课题在于,在更短时间内进行血管的解析。
实施方式的医用图像处理装置具有取得部、生成部及解析部。取得部取得在多个时刻从至少一个方向透视拍摄到的、包含被检体的血管的时间序列的医用图像。生成部基于由所述取得部取得的所述时间序列的医用图像,生成包含与所述血管的解析区域中的所述血管相关的时间序列的变化信息的血管形状模型。解析部基于由所述生成部生成的血管形状模型,进行在所述血管中流动的血液的流体解析。
附图说明
图1是表示包含第1实施方式的医用图像处理装置的医用图像处理系统1的一例的图。
图2是表示第1实施方式的医用图像生成装置100的一例的图。
图3是表示第1实施方式的医用图像处理装置200的一例的图。
图4是用于说明通过第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄图像的图。
图5是用于说明生成功能243的图。
图6是用于说明使两个血管结合的图。
图7是表示能够视为两个血管结合的情况的一例的图。
图8是用于说明取得末端部的位置的图。
图9是用于说明取得血管关联信息的图。
图10是用于说明在血管内留置了支架的情况的图。
图11是表示在由医用图像生成装置100拍摄到的图像上重叠显示有解析结果后的图像的一例的图。
图12是表示在重建图像数据254中重叠有解析结果后的图像IFB2-2的一例的图。
图13是表示第1实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。
图14是表示第2实施方式的医用图像处理装置200A的一例的图。
图15是表示第2实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。
图16是表示第3实施方式的医用图像处理装置200B的一例的图。
图17是表示第3实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。
具体实施方式
以下,参照附图对实施方式的医用图像处理装置及存储介质进行说明。
(第1实施方式)
图1是表示包含第1实施方式的医用图像处理装置的医用图像处理系统1的一例的图。医用图像处理系统1具备医用图像生成装置100和医用图像处理装置200。医用图像生成装置100及医用图像处理装置200经由网络NW连接。网络NW例如包括WAN(Wide AreaNetwork:广域网)、LAN(Local Area Network:局域网)、因特网、专用线路、无线基站、提供商等。
医用图像生成装置100例如是使用X射线等生成用于诊断被检体的医用图像的X射线诊断装置。更具体而言,医用图像生成装置100例如是将造影剂注入到被检体的血管来进行血管拍摄的血管造影检查装置(血管造影装置)。以下,举出医用图像生成装置100是血管造影检查装置的情况为例进行说明,但并不限定于此。
医用图像处理装置200由一个或多个处理器实现。例如,医用图像处理装置200可以是包含在云计算系统中的计算机,也可以是不依赖于其他设备而单独动作的计算机(独立的计算机)。关于医用图像处理系统1,在图1的例子中,医用图像生成装置100和医用图像处理装置200分别各设置1台,但并不限定于此,一方或双方也可以设置多台。另外,医用图像生成装置100和医用图像处理装置200也可以作为医用图像诊断装置而构成为一体。
[医用图像生成装置的结构]
图2是表示第1实施方式的医用图像生成装置100的一例的图。医用图像生成装置100例如具有拍摄装置110和控制台装置140。在图2的例子中,拍摄装置110具备多个拍摄系统(具体而言为两个拍摄系统),但并不限定于此,只要具备至少一个以上的拍摄系统即可。即,第1实施方式中的拍摄装置110在多个时刻从至少一个方向透视拍摄包含后述的被检体的血管的医用图像。
拍摄装置110例如包括高电压产生器111、第1臂部112A、第2臂部112B,第1X射线发生器113A、第2X射线发生器113B、第1X射线检测器114A、第2X射线检测器114B,臂移动机构115、诊视床116、诊视床移动机构117、注射器118及心电图仪119。以下,有时将合并了第1臂部112A、第1X射线发生器113A及第1X射线检测器114A的系统称为“第1拍摄系统SA”,将合并了第2臂部112B、第2X射线发生器113B及第2X射线检测器114B的系统称为“第2拍摄系统SB”。
高电压产生器111通过处理电路150的控制而产生高电压,并将所产生的高电压供给至第1X射线发生器113A及第2X射线发生器113B。供给至第1X射线发生器113A及第2X射线发生器113B的电压值可以是相同的值,也可以是不同的值。
第1臂部112A及第2臂部112B例如是一部分或全部具有C字等弯曲形状或弯折形状的保持装置。第1臂部112A及第2臂部112B根据后述的机构控制电路146的控制,通过臂移动机构115被驱动,而能够分别单独地旋转及移动。
第1臂部112A在一端保持第1X射线发生器113A,在另一端以与第1X射线发生器113A对置的方式保持第1X射线检测器114A。第1X射线发生器113A例如具备第1X射线管(未图示)和第1准直器(未图示)。第1X射线管接受来自高电压产生器111的高电压(管电压)的施加及管电流的供给,从X射线焦点产生X射线。第1准直器安装于第1X射线管的放射窗,调整第1X射线检测器114A的检测面上的X射线照射野。通过利用第1准直器调整X射线照射野,能够减少对被检体P的不必要的辐射。第1X射线检测器114A例如具备多个X射线检测元件。多个X射线检测元件排列成二维的阵列状。2维度的阵列状的检测器被称为FPD(Flat PanelDisplay:平面检测器)。FPD的各元件检测从第1X射线发生器113A放射并透射了被检体的X射线。FPD的各元件输出与检测出的X射线强度对应的电信号。另外,第1X射线检测器114A也可以由图像增强器和TV摄像机的组合来代替上述FPD。将连结第1X射线管的焦点与第1X射线检测器114A的检测面的中心的线称为“第1拍摄轴AX1”。
第2臂部112B在一端保持第2X射线发生器113B,在另一端以与第2X射线发生器113B对置的方式保持第2X射线检测器114B。第2X射线发生器113B例如具备第2X射线管(未图示)和第2准直器(未图示)。第2X射线发生器113B的说明与前述的第1X射线发生器113A的说明相同。第2X射线检测器114B的说明与前述的第1X射线检测器114A的说明相同。将连结第2X射线管的焦点与第2X射线检测器114B的检测面的中心的线称为“第2拍摄轴AX2”。
臂移动机构115通过后述的机构控制电路146的控制,使第1臂部112及第2臂部112B在三维坐标(XYZ坐标)上的规定的位置进行旋转、移动。另外,臂移动机构115以与第1拍摄系统SA的X射线照射野对应的拍摄范围和与第2拍摄系统SB的X射线照射野对应的拍摄范围包含相同的范围的方式进行各个臂部的旋转、移动。并且,臂移动机构115以第1拍摄轴AX1与第2拍摄轴AX2相交并且由两个轴的交点形成的角成为规定角度以上的方式进行各个臂部的旋转、移动。
诊视床116将载置被检体P的顶板支承为能够移动。顶板根据机构控制电路146的控制,通过床移动机构117驱动而移动。在图2的例子中,被检体P仰卧地载置于顶板。
注射器118例如是用于从插入到被检体P的导管注入造影剂的装置。在此,来自注射器118的造影剂注入按照来自处理电路150的注入指示来执行。具体而言,注射器118执行与从处理电路150得到的造影剂的注入开始指示、注入停止指示、及包含注入速度等的造影剂注入条件相应的造影剂注入。另外,注射器118也能够按照利用者(操作者)直接对注射器118输入的注入指示来执行注入开始、注入停止。
心电图仪119取得装戴有未图示的端子的被检体P的心电波形(ECG:Electrocardiogram),将使所取得的心电波形和时间信息对应起来而得到的心电数据输出到处理电路150。
控制台装置140例如具备存储器141、通信接口142、输入接口143、显示器144、光圈控制电路145、机构控制电路146、处理电路150。存储器141例如由RAM(Random AccessMemory:随机存取存储器)、闪存等半导体存储器元件、硬盘、光盘等实现。存储器141例如存储由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的图像(医用图像的一例)、程序、其他各种信息等。这些数据也可以不存储于存储器141(或者除了存储于存储器141以外),存储于医用图像生成装置100能够通信的外部存储器。外部存储器例如通过由管理外部存储器的云服务器受理读写的请求,从而由云服务器控制。
通信接口142例如包括NIC(Network Interface Controller)等通信接口。通信接口142与拍摄装置110、医用图像处理装置200进行通信,将所取得的信息输出到处理电路150。另外,通信接口142也可以接受处理电路150的控制,向经由网络NW连接的其他装置发送信息。
输入接口143受理利用者的各种输入操作,将表示所受理的输入操作的内容的电信号输出到处理电路150。例如,输入接口143受理收集摄像数据时的收集条件、对图像进行规定的处理的图像处理条件等的输入操作。例如,输入接口143由鼠标、键盘、触摸面板、轨迹球、开关、按钮、操纵杆、脚踏板、相机、红外线传感器、麦克风等实现。输入接口143也可以设置于拍摄装置110。另外,输入接口143也可以通过能够与控制台装置140的主体部进行无线通信的显示装置(例如平板终端)来实现。
显示器144显示各种信息。例如,显示器144显示由处理电路150生成的医用图像(例如血管造影图像)、受理利用者的各种操作的GUI(Graphical User Interface:图形用户界面)图像等。显示器144例如是液晶显示器、CRT(Cathode Ray Tube:阴极射线管)、有机EL(Electroluminescence:电致发光)显示器等。显示器144也可以设置于拍摄装置110。显示器144可以是台式,也可以是能够与控制台装置140的主体部进行无线通信的显示装置(例如平板终端)。
光圈控制电路145例如基于处理电路150的控制,控制对被检体P照射的X射线的照射范围(X射线照射野)。与照射范围相关的信息也称为FOV(Field Of View)信息。光圈控制电路145例如通过进行调整第1X射线发生器113A的第1准直器和第2X射线产生器113B的第2准直器具有的光圈叶片的开度等的控制,来控制X射线的照射范围。
机构控制电路146基于处理电路150的控制,控制臂移动机构115、床移动机构117,从而变更第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB中的拍摄范围、第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB相对于被检体P的相对位置、拍摄角度等。
处理电路150控制医用图像生成装置100的整体的动作。处理电路150例如具备控制功能151、图像数据生成功能152、图像处理功能153、显示控制功能154。处理电路150例如通过硬件处理器执行存储在存储器141中的程序来实现这些功能。硬件处理器是指例如CPU(Central Processing Unit:中央处理单元)、GPU(Graphics Processing Unit:图形处理单元)、面向特定用途的集成电路(Application Specific Integrated Circuit;ASIC)、可编程逻辑器件(例如,简单可编程逻辑器件(Simple Programmable Logic Device;SPLD)或复合可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device;)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array;FPGA))等电路(circuitry)。也可以构成为代替在存储器141中存储程序,而在硬件处理器的电路内直接装入程序。在该情况下,硬件处理器通过读出并执行装入于电路内的程序来实现功能。硬件处理器并不限于构成为单一的电路,也可以将多个独立的电路组合而构成为1个硬件处理器,实现各功能。另外,也可以将多个构成要素综合为一个硬件处理器来实现各功能。
控制台装置140或者处理电路150所具有的各构成要素也可以被分散化并由多个硬件实现。处理电路150也可以不是控制台装置140所具有的结构、而通过能够与控制台装置140进行通信的处理装置来实现。处理装置例如是与一个医用图像生成装置连接的工作站或与多个医用图像生成装置连接并一并执行与以下说明的处理电路150同等的处理的装置(例如云服务器)。
控制功能151例如基于输入接口143接受的输入操作,控制处理电路150的各种功能。具体而言,控制功能151例如通过多个拍摄系统(例如第1拍摄系统SA、第2拍摄系统SB)在多个时刻分别从多个方向(例如第1拍摄轴AX1、第2拍摄轴AX2)拍摄包含被检体的血管的医用图像。在这种情况下,高电压产生器111、注射器118、心电图仪119、光圈控制电路145和机构控制电路146基于来自输入接口143等的指示内容、拍摄内容等执行规定控制。另外,控制功能151针对拍摄到的时间序列的图像使图像数据生成功能152、图像处理功能153、显示控制功能154执行规定的处理。另外,控制功能151进行将拍摄到的图像和拍摄时的参数信息(例如,光圈控制内容、机构控制内容)、心电图仪119的计测结果等经由网络NW发送到医用图像处理装置的控制等。
图像数据生成功能152使用由第1X射线检测器114A及第2X射线检测器114B分别从X射线变换的电信号来生成图像数据,并将生成的图像数据存储在存储器141中。例如,图像数据生成功能152对从第1X射线检测器114A及第2X射线检测器114B分别接收到的电信号进行电流/电压转换、A(Analog)/D(Digital)转换、并行/串行转换,生成图像数据。例如,图像数据生成功能152生成在未注入造影剂的状态下拍摄到的图像数据(掩模图像)及在注入了造影剂的状态下拍摄到的图像数据(对比度图像)。然后,图像数据生成功能152将生成的掩模图像和对比度图像存储在存储器141中。
图像处理功能153对存储器141所存储的图像数据进行各种图像处理。例如,图像处理功能153读出存储器141所存储的掩模图像和对比度图像,通过进行减法(Log算子)来生成差分图像。另外,图像处理功能153通过将造影剂投放之前的1帧用作掩模图像,能够将基于体动的对位(配准)的错误抑制到最小限度。另外,图像处理功能153也可以执行基于移动平均(平滑化)滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等图像处理滤波器的噪声降低处理。图像处理功能153也可以对使用造影剂经时地拍摄的多个X射线图像组,分别执行包含位置偏移校正及噪声去除的前处理。
显示控制功能154控制显示器144上显示的显示内容和显示形态。具体而言,显示控制功能154例如使显示器144显示受理来自利用者的指示的GUI图像、由图像数据生成功能152生成的图像数据。另外,显示控制功能154也可以使显示器144显示从医用图像处理装置200接收到的解析结果。
[医用图像处理装置的结构]
图3是表示第1实施方式的医用图像处理装置200的一例的图。医用图像处理装置200例如具备通信接口210、输入接口220、显示器230、处理电路240及存储器250。
通信接口210例如包括NIC等通信接口。通信接口210经由网络NW与医用图像生成装置100进行通信,从医用图像生成装置100接收信息。通信接口210将接收到的信息输出到处理电路240。另外,通信接口210也可以接受处理电路240的控制,向经由网络NW连接的其他装置发送信息。其他装置例如可以是医生、护士等图像的读影者可利用的终端装置。
输入接口220受理来自利用者的各种输入操作,将所受理的输入操作转换为电信号并输出到处理电路240。例如,输入接口220由鼠标、键盘、轨迹球、开关、按钮、操纵杆、触摸面板等实现。另外,输入接口220例如也可以通过麦克风等的受理声音输入的用户接口来实现。在输入接口220是触摸面板的情况下,显示器230可以与输入接口220形成为一体。
显示器230显示各种信息。例如,显示器230显示由处理电路240生成的图像、血管形状模型、解析结果等,或者显示用于受理来自利用者的各种输入操作的GUI等。例如,显示器230是LCD、CRT显示器、有机EL显示器等。
处理电路240例如具备控制功能241、取得功能242、生成功能243、解析功能244及显示控制功能245。取得功能242是“取得部”的一例。生成功能243是“生成部”的一例。解析功能244是“解析部”的一例。显示控制功能245是“显示控制部”的一例。这些功能(构成要素)例如通过CPU或GPU等硬件处理器(或者处理器电路)执行存储在存储器250中的程序(软件)来实现。另外,这多个功能中的一部分或全部可以由LSI、ASIC、FPGA等硬件(电路部:circuitry)实现,也可以通过软件和硬件的协作来实现。另外,上述程序可以预先保存在存储器250中,也可以保存在DVD或CD-ROM等可装卸的存储介质中,通过将存储介质安装于医用图像处理装置200的驱动装置中而从存储介质中被安装到存储器250中。
存储器250例如由RAM、闪存等半导体存储器元件、硬盘、光盘等实现。这些非暂时性的存储介质也可以通过NAS、外部存储服务器装置这样的经由网络NW而连接的其他存储装置来实现。另外,存储器250中也可以包括ROM或寄存器等暂时性的存储介质。存储器250例如存储图像数据252、重建图像数据254、血管形状模型256、解析数据258、程序、其他各种信息等。
控制功能241基于由输入接口220受理的输入操作,控制医用图像处理装置200的各种功能。例如,控制功能241控制经由通信接口210的图像数据的取得、取得的图像数据向存储器250的保存等。另外,控制功能241例如读出由存储器250存储的图像数据252,并对所读出的图像数据252实施各种图像处理,由此生成血管的三维形状的图像(例如重建图像数据)、血管形状模型等。另外,控制功能241使得进行使用所生成的血管形状模型的图像的解析,或者使得生成用于显示解析结果的图像,或者使显示器230、医用图像生成装置100输出所生成的图像。
取得功能242使通信接口210与医用图像生成装置100通信,从该通信对方的医用图像生成装置100取得由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB在多个时刻分别拍摄到的包含被检体的血管的图像、心电数据、图像拍摄时的光圈控制、机构控制等信息。所取得的信息作为通过时间信息而建立了对应的图像数据252被存储在存储器250中。
生成功能243使用由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的图像,重建三维图像。另外,生成功能243生成将重建出的三维图像所包含的血管结合而成的血管形状模型256,并使生成的血管形状模型256存储于存储器250。另外,生成功能243生成血管形状模型256,该血管形状模型256包含与血管的解析区域(例如,每个分支)的血管相关的时间序列的变化信息。生成功能243根据规定的更新条件,更新血管形状模型256。关于生成功能243的功能的详细,在后面叙述。
解析功能244使用血管形状模型256进行被检体P的血管形状的解析,将解析结果作为解析数据258存储于存储器250。关于解析功能244的功能的详细,在后面叙述。
显示控制功能245使显示器230显示从医用图像生成装置100接收到的图像数据252、重建图像数据254、血管形状模型256、解析数据258等,或者发送给医用图像生成装置100。关于显示控制功能245的功能的详细,在后面叙述。
以下,对医用图像处理装置200中的处理的详细进行说明。医用图像处理装置200例如取得包括由医用图像生成装置100生成的通过第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB从不同的方向拍摄到的多个时刻的被检体P的血管的血管造影图像(以下,称为血管图像)。图4是用于说明通过第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄图像的图。在图4中,作为一例,示意性地示出与被检体P的心脏HT相关的血管B1~B3。血管B1表示右冠状动脉,血管B2表示左冠状动脉,血管B3表示上行大动脉。以下,对右冠状动脉及左冠状动脉中的血管的解析进行说明,但并不限定于此,也能够应用于其他血管(例如大动脉、脑血管、肝脏动脉)。
例如,利用者例如一边观察由医用图像生成装置100的拍摄装置110拍摄到的血管图像,一边进行针对被检体的冠状动脉或末梢血管系统等的治疗、诊察、施行手术等。另外,血管图像包含在造影下收集到的X射线图像及在非造影下收集到的X射线图像。另外,在造影下收集的情况下,意味着造影X射线图像,在通过医用图像生成装置100在非造影下收集的情况下,意味着非造影X射线图像。
医用图像生成装置100对被检体P的心脏HT生成由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB从不同的方向(第1拍摄轴AX1、第2拍摄轴AX2)拍摄到的时间序列的血管图像组(所谓的动态图像),并将由心电图仪119计测出的心电数据、拍摄时的光圈控制内容、机构控制内容等计测信息与所生成的图像组一起,发送到医用图像处理装置200。另外,医用图像生成装置100以由第1拍摄轴AX1、第2拍摄轴AX2的交点形成的角为规定角度以上的方式进行第1臂部112A和第2臂部112B的旋转、移动。规定角度例如是指设定为约45度的角度。由此,能够通过第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB更高精度地生成血管图像所包含的血管的三维形状。医用图像处理装置200的取得功能242从医用图像生成装置100取得血管图像组、心电数据等计测信息,将所取得的数据作为图像数据252存储在存储器250中。
接下来,对生成功能243的详细进行说明。生成功能243基于由第1拍摄系统SA拍摄到的多个时刻的包含被检体P的血管的血管图像组IFA、和由第2拍摄系统SB拍摄到的多个时刻的包含被检体P的血管的血管图像组IFB,重建三维血管图像。图5是用于说明生成功能243的图。在图5的例子中,血管图像组IFA1是从右前斜位(第1拍摄轴AX1侧)对血管B1(右冠状动脉)进行血管造影时的图像,血管图像组IFB1是从左前斜位(第2拍摄轴AX2侧)对血管B1进行血管造影时的图像。另外,血管图像组IFA2是从右前斜位对血管B2(左冠状动脉)进行血管造影时的图像,血管图像组IFB2是从左前斜位对血管B2进行血管造影时的图像。在图5的例子中,示出了右冠状动脉及左冠状动脉,但对于其他血管也可以取得从两个方向拍摄到的图像。
接下来,生成功能243根据从两个方向拍摄到的右冠状动脉的血管图像组IFA1和血管图像组IFB1,重建拍摄范围所包含的血管图像,生成三维形状的血管图像(以下,称为重建图像数据)R1。另外,生成功能243基于由心电图仪119计测出的心电图数据所包含的ECG信息,使两个血管图像组各自的心跳相位同步,重建三维图像。
在此,由于血管图像组IFA1及血管图像组IFB1分别由不同的拍摄系统(第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB)拍摄,因此可能有时图像的大小不同。因此,生成功能243使用图像所包含的对象血管以外的周围的血管(例如,大动脉)、周围的人体构造(例如肋骨等骨、心脏等部位形状)等来,对一方的图像组或者双方的图像组的大小(拍摄范围、FOV信息)进行修正,以使血管图像组IFA1及血管图像组IFB1成为相同或者近似的大小。由此,能够抑制因拍摄系统的不同而引起的血管的大小的误差。
另外,生成功能243使用血管图像组IFA2和血管图像组IFB2,进行与上述的生成重建图像数据R1的处理同样的处理,生成重建图像数据R2。另外,生成功能243读出经时地收集到的多个时相的图像数据,对读出的多个时相的图像数据进行图像处理,由此提取时间序列的重建图像数据。
接下来,生成功能243基于两个重建图像数据R1、R2各自所包含的血管的端部的位置关系等,使解析区域所包含的血管的区域(血管区域)结合而生成三维的血管形状模型256。图6是用于说明使两个血管结合的图。生成功能243例如基于注入到血管的造影剂的伴随时间经过的位置的变化(造影剂的流动),推定血管B1及B2各自的前端部(图像中的流路的入口)SP1、SP2的三维位置。然后,生成功能243计算推定出的前端部SP1的三维坐标(x1,y1,z1)与前端部SP2的三维坐标(x2,y2,z2)之间的距离D1,在距离D1为第1规定距离Dth1以下的情况下,判定为前端部SP1与前端部SP2已被结合。
另外,生成功能243在即使是前端部SP1与前端部SP2的距离比第1规定距离Dth1大的情况、但推定为经由其他血管连结的情况下视为两个血管结合。图7是表示能够视为两个血管结合的情况的一例的图。例如,生成功能243在血管B1的前端部SP1的三维位置(x1,y1,z1)与血管B2的前端部SP2的三维位置(x2、y2、z2)之间的距离是大于第1规定距离Dth1的距离D2、但通过图像解析(例如色差、边缘提取等的特征解析)而解析出前端部SP1与前端部SP2通过其他血管(上行主动脉)B3连结的情况下,视为前端部SP1与前端部SP2结合。
另外,生成功能243也可以在代替通过上述的其他血管B3连结(或者在此基础上),而从图像解析识别为存在支架ST1等医疗部件的情况下,视为前端部SP1与前端部SP2结合。
此外,生成功能243关于血管B1与血管B2被结合后的血管位置关系,也可以不再现生物体的血管位置关系本身。这是因为,在第1实施方式中的血管的解析处理中,使用被判断为结合的三维模型来实现更适当的流体解析是重要的,重建使前端部彼此疑似地结合的三维血管图像的重要性较低。因此,生成功能243在将血管的前端部彼此连接的情况下,仅作为流路连接即可,例如,在前端部之间的距离D1为规定距离Dth1以下的情况下,使前端部彼此在三维模型的同一坐标结合,在比规定距离Dth1大的情况下,使前端部彼此经由其他流路(例如,伪流路)结合。此外,在是距离D2、且在前端部之间不存在其他血管或医疗部件的情况下,生成功能243不进行前端部彼此的结合。生成功能243对重建图像数据254的各血管进行上述的血管的结合。
接下来,生成功能243取得解析区域所包含的血管的末端部的三维位置。图8是用于说明取得末端部的位置的图。在图8的例子中,示意性地示出血管B1及血管B2的一部分。生成功能243例如基于图像数据252的FOV信息等,取得血管形状模型256所包含的图像的1像素边的直径的长度(例如,短径)。接下来,生成功能243将从前端(入口)SP1、SP2起搜索血管B1及B2并成为规定直径以下的位置、或者从末端起搜索并成为规定直径以上的位置,识别为血管的末端部EP。另外,生成功能243也可以在识别为血管中存在分支部、且分支后的各个血管的直径为规定直径以下的情况下,将分支点的位置推定为末端部。在图8的例子中,生成功能243通过上述的解析处理,识别血管B1的末端部EP1和血管B2的末端部EP2、EP3。通过设定末端部,能够将细的血管从解析对象中排除,因此能够提高从图像数据解析的血管相关的信息的精度。
接下来,生成功能243基于重建图像数据254取得血管B1、B2的各位置处的关联信息(以下,为血管关联信息)。血管关联信息例如包括与血管相关的时间序列的变化信息。在第1实施方式中的血管关联信息中,例如包含从前端部到末端部的路径中途的形状信息。形状信息例如是血管的入口及出口的血管截面积、伴随时间变化的截面积的变动率、血管的扭转、曲率、长度等信息。另外,血管关联信息中也可以包含由后述的解析功能244解析的流路的入口(前端部)、出口(末端部)、其他的规定位置处的边界条件的信息等。边界条件例如是血管内的血流的流速、流量。
图9是用于说明取得血管关联信息的图。在图9中,示出了相对于血管B2的前端部SP2到末端部EP2的规定位置RI1~RI5处的血管关联信息的例子,但关于解析位置、数量并不限定于此。另外,对于其他对象血管也同样地取得血管关联信息。另外,生成功能243从时间序列的重建图像数据254提取血管B2的规定位置RI1~RI5处的截面积变动率。另外,关于血管关联信息的种类,既可以预先装入于系统,也可以由利用者以对话方式定义。另外,上述的规定位置RI既可以是根据血管的形状、距离而自动地导出的位置,也可以通过利用者经由输入接口220的指示来指定。
生成功能243将上述血管关联信息与使血管结合而成的三维血管形状建立对应而生成血管形状模型256,并将所生成的血管形状模型256存储在存储器250中。血管形状模型256是包含血管的截面积的变动在内的三维的血管形状模型。另外,在第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB的拍摄中,由注射器118进行的造影剂的喷射间歇地进行。因此,处理电路240将从图像数据的取得到血管形状模型256的生成为止的处理与造影剂的喷射的定时建立关联而进行。这样,通过生成最新的血管形状模型256,能够通过后述的解析功能244得到更高精度的解析结果。
接下来,对解析功能244的详细进行说明。解析功能244使用血管形状模型256进行在血管中流动的血液的流体解析。例如,解析功能244利用根据由生成功能243生成的截面积变动量能够推定该位置处的流量及流速的特性,根据规定位置RI1~RI5处的截面积变动量取得在血管中流动的血液的流量及流速作为流体解析。另外,解析功能244也可以使用将截面积变动量作为输入并将流量及流速作为输出的规定函数来取得流量及流速。另外,解析功能244也可以使用截面积变动量仅取得流量及流速中的一方。
另外,解析功能244基于血管形状模型256,计算心肌血流预备量比(FFR:Fractional Flow Reserve)。在此,FFR是推测通过病变(例如狭窄或斑块等)而何种程度阻碍了血流的指标,由没有病变的情况下的流量与有病变的情况下的流量之比来定义,通过“FFR=Qs/Qn···(1)”来计算。在式(1)中,“Qn”表示没有病变的情况下的流量,“Qs”表示有病变的情况下的流量。例如,解析功能244使用血管形状模型256所包含的血管B2的规定位置RI1~RR5的流量来计算FFR。另外,没有病变的情况下的流量(流量的正解数据)可以根据截面积、形状等血管关联信息预先设定,也可以根据其他血管的流量、或者同一血管的其他位置的流量来推定。
此外,在第1实施方式中计算的FFR的值并不限定于使用上述的计算方法的值,例如,只要是对血管的上游侧的点处的压力与下游侧的点处的压力的比较进行表示的压力指标值,则计算方法并不限定于此。例如,解析功能244可以对安静状态下的被检体计算压力比,也可以根据其他的值推测或置换上游侧的压力的值或下游侧的压力的值而进行计算。
另外,解析功能244也可以计算将每个规定位置RI1~RI5的FFR在相邻的位置间进行差分后的ΔFFR。由此,解析功能244能够从ΔFFR中提取各区间中的存在狭窄的区间(以下,称为狭窄区间)SI1、SI2、斑块PRK1、PRK2等。另外,通过解析功能244算出的ΔFFR例如能够利用于针对狭窄区间SI1、SI2的评价。例如,如图9所示,在血管B2存在多个狭窄区间SI1和SI2的情况下,解析功能244将由规定部位RI1~RR5引起的△FFR的变化大(FFR的值急剧降低)的部分解析为,狭窄对血流带来更强烈的影响。由此,能够更适当地解析治疗的优先级高的血管的位置。
另外,解析功能244也可以基于血管形状模型256进行计算血管内的血流的速度分布的FSI(Fluid Structure Interaction)解析。另外,解析功能244也可以基于血管的内径来计算内径狭窄率。在该情况下,解析功能244也可以使用血管形状模型256所包含的血管的各位置处的血管的内腔直径来计算内径狭窄率(%DS)。
另外,解析功能244也可以在通过生成功能243基于规定的更新条件更新了血管形状模型256的情况下,再次进行解析。更新条件例如是通过上述的注射器118喷射了造影剂的情况、或者根据由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的图像数据的解析结果识别到在血管内留置了支架等医疗部件的情况。
图10是用于说明在血管内留置了支架的情况的图。在图10的例子中,示出了支架ST被留置在狭窄区间SI1的场面。在该情况下,在留置了支架ST的瞬间,由于是非造影状态,所以成为无法从图像数据252确认血管B2的位置,而仅描绘出支架ST的状态。但是,由于拍摄到描绘出了支架ST的图像时的拍摄角度等能够从图像数据取得,所以解析功能244通过对照从以多个拍摄角度拍摄到的图像生成的血管形状模型256和现行的拍摄角度下的支架ST的位置,能够确定血管形状模型256中的支架的位置。因此,生成功能243以刚刚放置了支架ST之后的拍摄位置为基础,更新图像数据的一部分,重新生成血管形状模型256。即,生成功能243与造影/非造影无关地,取得放置了支架ST的血管的位置处的血管关联信息,基于取得的血管关联信息来更新血管形状模型256并存储于存储器。另外,生成功能243也可以取得通过使支架或其他医疗部件留置而产生的压力损失,并基于所取得的压力损失来重新生成血管形状模型256。
解析功能244通过使用更新后的血管形状模型256进行解析,能够使用最新的模型信息,更高精度地进行血管的解析。另外,解析功能244也可以基于上述的解析结果,根据血管内的病变的位置、程度,诊断心绞痛、心肌梗塞等缺血性心脏病等被检体P的症状。
另外,解析功能244例如也可以使用机械学习导出针对截面积变动量或其他血管关联信息的流体解析结果。该情况下的机器学习模型例如是利用CNN(Convolution NeuralNetwork:卷积神经网络)的DNN(Deep Neural Network),但并不限定于此,可以使用任意的模型。在使用机器学习取得解析结果(例如,FFR、ΔFFR、诊断结果等)的情况下,生成功能243例如预先存储很多针对模型形状的血管的血管关联信息和针对血管关联信息的解析结果的信息并进行学习。更具体而言,例如,解析功能244通过将由模型形状的血管生成的血管形状模型与该血管的血管关联信息及解析结果建立对应地存储及学习,从而形成根据从施行手术中的图像生成的血管的形状模型导出血管关联信息、解析结果的识别器。通过对各种血管形状进行该存储及学习,从而能够通过机器学习根据由图像数据生成的血管形状模型导出解析结果。
解析功能244将上述解析结果作为解析数据258存储在存储器250中。
接下来,对显示控制功能245的详细进行说明。显示控制功能245使显示器230显示与上述血管形状模型256、解析数据258相关的信息。另外,显示控制功能245也可以将与血管形状模型256、解析数据258相关的信息经由通信接口210发送到医用图像生成装置100,并显示于医用图像生成装置100的显示器144。
另外,显示控制功能245也可以使与解析结果相关的信息重叠于由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的各自的图像中的一方或双方而显示于显示器。图11是表示在由医用图像生成装置100拍摄到的图像上重叠显示有解析结果的图像的一例的图。在图11的例子中,示出了在针对由第2拍摄系统SB拍摄到的血管B2的血管图像组图像IFB2上重叠了基于解析结果的图像IM1~IM3而成的图像IFB2-1。显示控制功能245基于从拍摄血管图像组图像IFB2时的第2拍摄系统SB的三维位置坐标、拍摄范围、拍摄角度等导出的血管B2的二维坐标和解析数据258的三维坐标,进行基于仿射变换等的坐标变换等,使解析结果与血管B2的二维坐标对应地描绘。在图11的例子中,以解析结果和与得到的FFR的值对应的图案、颜色等表示的图像IM1~IM3与各自的位置对应地显示。
另外,显示控制功能245也可以代替由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的图像(或者在此基础上),而在由医用图像处理装置200生成的重建图像数据254、血管形状模型256上重叠解析结果的图像并显示于显示器230、显示器144。图12是表示在重建图像数据254上重叠有解析结果的图像的图像IFB2-2的一例的图。在图12的例子中,示出了对血管B2的图像重叠显示有解析结果的图像的图像IFB2-2。显示控制功能245通过仿射变换等将血管B2的三维的图像数据的三维坐标与解析数据258的三维坐标建立对应,在血管B2的对应的位置重叠显示基于解析结果的图像。在图12的例子中,与图11同样地,以与FFR的值对应的图案、颜色等表示的图像IM1~IM3与各自的位置对应地显示。此外,显示控制功能245也可以在每次更新解析数据258时,生成对应的图像并重叠显示于血管图像。
如图11和图12所示,通过将与解析结果、诊断结果对应关联的图像重叠显示于血管图像,医用图像处理装置200能够向利用者等进行辅助,使其能够以一边观察图像IFB2-1、图像IFB2-2一边直观地易于掌握被设想为存在狭窄或斑块的位置、或者能够进行针对被验体P的适当的治疗。另外,在图11及图12的例子中,在血管图像上重叠显示与解析结果对应的图像,但关于显示形态,并不限定于此。例如,显示控制功能245既可以使显示器显示由解析结果得到的数值、诊断结果的字符信息,也可以将表示与FFR的值对应的血液的流动的动画图像与血管建立对应地显示。
[处理流程]
以下,对第1实施方式中的处理电路240的处理流程进行说明。图13是表示第1实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。另外,在以下的例子中,对使用由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的动态图像(图像组)来执行医用图像处理的情况进行说明。
在图13的例子中,取得功能242取得由第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB拍摄到的图像数据(步骤S100)。接下来,生成功能243根据各个图像数据重建三维的图像数据(步骤S110),在重建后的三维的图像数据(重建图像数据)所包含的血管彼此的前端部的距离满足规定的条件的情况下将血管彼此结合(步骤S120)。
接下来,生成功能243根据结合后的血管的重建图像数据,取得包含基于血管的截面积的变动的边界条件在内的血管关联信息(步骤S130),生成包含所取得的血管关联信息和结合后的血管的重建图像数据的血管形状模型(步骤S140)。
接下来,解析功能244使用血管形状模型256进行流体解析(步骤S150)。接下来,显示控制功能245将通过流体解析等得到的解析结果重叠于血管图像并输出到显示器144、显示器230(步骤S160)。接下来,处理电路240判定是否结束医用图像处理(步骤S170)。例如,在无法从医用图像生成装置100取得图像数据的情况下、或通过输入接口220受理了结束图像处理的指示的情况下,判定为结束处理,结束本流程图的处理。另外,在步骤S170的处理中,在判定为不满足上述的条件而不结束处理的情况下,返回到步骤S100的处理。
根据以上说明的第1实施方式,通过具有如下功能由此能够在更短时间内进行血管的解析:取得功能242,取得在多个时刻从至少一个方向拍摄到的包含被检体的血管的医用图像;生成功能243,基于由取得功能242取得的医用图像,生成包含血管的截面积的变动的三维的血管形状模型;和解析功能244,基于由生成功能243生成的血管形状模型,进行在血管中流动的血液的流体解析。
(第2实施方式)
以下,对第2实施方式进行说明。在第2实施方式中,不同点在于,代替第1实施方式的取得基于血管的截面积的变动的边界条件(例如,血管内的血流的流速、流量),而基于注入到被检体的血管中的造影剂的浓度变化来解析边界条件。因此,以下主要以上述的不同点为中心进行说明。另外,第2实施方式中的医用图像处理系统及医用图像生成装置的各结构能够使用与第1实施方式中的医用图像处理系统1及医用图像生成装置100相同的结构,因此在此省略具体的说明。对于后述的第3实施方式也同样。
图14是表示第2实施方式的医用图像处理装置200A的一例的图。医用图像处理装置200A与第1实施方式的医用图像处理装置200相比,不同点在于,具备取得功能242A、生成功能243A及解析功能244A来代替取得功能242、生成功能243及解析功能244。
取得功能242A除了具有与第1实施方式中的取得功能242同样的功能之外,还取得与注入到被检体的血管中的造影剂相关的信息。与造影剂相关的信息例如是与基于注射器118的造影剂的注入控制相关的信息。与注入控制相关的信息例如包括被机械地控制的注入的造影剂的量、流入速度、注入间隔(间歇时间)等信息。与注入控制相关的信息例如通过控制功能151而被发送到医用图像处理装置200A。
生成功能243A除了具有与第1实施方式中的生成功能243相同的功能之外,还基于重建图像数据254取得血管的各位置处的血管关联信息。在第2实施方式中的血管关联信息中,也可以包含由解析功能244A解析的流路的入口、出口、其他的规定位置处的边界条件的信息等。此处的边界条件是指基于血管内的造影剂的浓度变化而解析出的血管内的血流的流速、流量。
生成功能243A将上述血管关联信息与使血管结合而成的三维血管形状建立对应而生成血管形状模型256,并将所生成的血管形状模型256存储于存储器250。血管形状模型256是包含根据血管内的造影剂的浓度变化得到的边界条件等在内的三维的血管形状模型。
解析功能244A使用血管形状模型256进行在血管中流动的血液的流体解析。例如,解析功能244A从由生成功能243A生成的造影剂的注入后的浓度变化,取得在血管中流动的血液的流量及流速而作为该位置的流体解析。
例如,解析功能244A通过针对X射线图像的图像解析,解析出与血管的规定位置处的造影剂的浓度变化相关的信息。具体而言,解析功能244A从注入造影剂之前的图像中取得血管内的亮度值(基准亮度值),之后按时间序列解析造影剂的注入后的亮度的变化。例如,亮度值越接近基准亮度值,则造影剂的浓度越小,亮度值越远离基准亮度值(具体而言,亮度值小于基准亮度值),则造影剂的浓度越大。解析功能244A解析出注入造影剂而血管内的亮度值变化之后到再次成为基准亮度值为止的亮度变化或者注入造影剂之后经过规定时间为止的亮度变化作为浓度变化,并基于解析出的浓度变化和由取得功能242A取得的来自注射器118的造影剂的注入量、注入速度,解析规定位置处的造影剂的流速、流量。例如,解析功能244A可以使用将规定位置处的造影剂的浓度变化、造影剂的注入量、注入速度作为输入、并将血管内的血流的流速、流量作为输出值的规定的函数来计算血流的流速、流量,也可以通过参照对造影剂的浓度变化、注入量及注入速度对应关联了血流的流速、流量而得到的表,来取得血流的流速、流量。另外,在上述的规定的函数、表中,也可以将浓度变化置换为从图像解析得到的亮度变化。
另外,解析功能244A也可以代替从对注射器118的控制信息中取得上述的注入量,而通过将造影剂的注入口的血管的截面积与注入速度相乘来取得注入量,并基于所取得的注入量来取得血流的流量。
[处理流程]
以下,对第2实施方式中的处理电路240的处理流程进行说明。图15是表示第2实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。图15所示的处理与图13所示的步骤S100~S170的处理相比较,不同点在于代替步骤130的处理而具有步骤S132的处理。因此,以下主要以步骤S132的处理为中心进行说明。
在图15的例子中,生成功能243A取得包含基于造影剂的浓度变化而取得的边界条件(血管内的血流的流量等)在内的血管关联信息(步骤S132)。接下来,生成功能243A基于取得的血管关联信息和结合的血管的重建图像数据,生成包含从造影剂的浓度变化取得的边界条件的血管形状模型(步骤S140)。然后,解析功能244A使用血管形状模型256进行流体解析(步骤S150)。
根据以上说明的第2实施方式,根据血管内的造影剂的浓度变化取得边界条件,使用包含所取得的边界条件的血管形状模型进行解析,从而能够与第1实施方式同样地在更短时间内进行血管的解析。
(第3实施方式)
以下,对第3实施方式进行说明。第3实施方式与第1实施方式及第2实施方式相比,不同点在于,分别取得基于血管的截面积的变动的边界条件和基于血管内的造影剂的浓度变化的边界条件,并基于所取得的各个边界条件进行血管的流体解析。以下,主要以上述的不同点为中心进行说明。
图16是表示第3实施方式的医用图像处理装置200B的一例的图。医用图像处理装置200B与第1实施方式的医用图像处理装置200相比,不同点在于,具备取得功能242B、生成功能243B、决定功能246、及解析功能244B来代替取得功能242、生成功能243及解析功能244。
取得功能242B具有与第2实施方式中的取得功能242A相同的功能。生成功能243B与第1实施方式中的生成功能243同样地,取得基于血管的截面积的变动的边界条件(第1边界条件)。进而,生成功能243B与第2实施方式中的生成功能243A同样地,取得基于血管内的造影剂的浓度变化的边界条件(第2边界条件)。另外,生成功能243B,取得包含从第1边界条件或第2边界条件中的一方或双方得到的边界条件的血管关联信息,作为决定功能246的决定结果。另外,生成功能243B生成包含血管关联信息的血管形状模型256。解析功能244B使用由生成功能243B生成的血管形状模型256进行流体解析。
决定功能246基于第1边界条件或第2边界条件,决定血管关联信息所包含的边界条件。例如,决定功能246,在取得第1边界条件时血管的截面积的变动量在预先决定的变动量的范围外的情况下,不能够正确地识别截面积的变动量,将第2边界条件决定为血管关联信息所包含的边界条件。另外,决定功能246在造影剂的浓度(X射线图像的亮度)处于预先决定的浓度(亮度)的范围外的情况下,不能够正确地识别浓度变化,将第1边界条件决定为血管关联信息所包含的边界条件。另外,决定功能246也可以将第1边界条件和第2边界条件的平均决定为血管关联信息所包含的边界条件。另外,决定功能246也可以将第1边界条件或第2边界条件中的、预先决定的优先顺序高的边界条件决定为血管关联信息所包含的边界条件。在该情况下,决定功能246例如比较使用各个边界条件进行了流体解析的结果,基于比较结果决定下次以后的边界条件的优先顺序。上述的边界条件的决定可以按血管的每个解析区域进行,也可以在多个解析区域集中进行。
[处理流程]
以下,对第3实施方式中的处理电路240的处理流程进行说明。图17是表示第3实施方式的处理电路240的处理的一系列流程的流程图。图17所示的处理与图13所示的步骤S100~S170的处理相比较,不同点在于,代替步骤S130而具有步骤S122~S126及S134的处理。因此,以下主要以步骤S122~S126及S134的处理为中心进行说明。
在图17的例子中,在步骤S120的处理后,生成功能243B取得基于血管的截面积的变动的第1边界条件和基于造影剂的浓度变化的第2边界条件(步骤S122、S124)。接下来,决定功能246基于第1边界条件和第2边界条件,决定血管关联信息所包含的边界条件(步骤S126)。接下来,生成功能243B生成包含所决定的边界条件的血管关联信息(步骤S134),基于生成的血管关联信息和结合的血管的重建图像数据,生成血管形状模型(步骤S140)。
根据以上说明的第3实施方式,除了起到与第1实施方式及第2实施方式同样的效果以外,还能够基于第1边界条件及第2边界条件,决定更为最优的边界条件来生成包含血管关联信息的血管形状模型。另外,根据第3实施方式,例如,通过按血管的解析区域(例如,分支)决定第1边界条件和第2边界条件,能够按每个分支进行适当的流体解析。因此,能够实现更高精度的流体解析。
另外,根据上述的各实施方式,在施行手术中等为了观察被检体的血管的形状等而使用所拍摄的血管图像(向血管注入造影剂而拍摄到的图像)来生成血管形状模型,并使用生成的模型进行血管的解析,从而能够削减为了解析用的模型生成而拍摄其他图像的工夫和负担,能够更实时地生成血管形状模型并进行解析。更具体地进行说明,例如,以往有使用CT(Computed Tomography:计算机断层扫描)图像的FFR解析、或QFR(QuantitativeFlow Ratio)解析、一边点滴给药冠状动脉扩张剂(腺苷;Adenosine)一边将压力线插入冠状动脉等来计测FFR的Wire-FFR等方法,但由于CT-FFR需要手术前的CT拍摄,所以不适于急性期,QFR在TIMI(Thrombolysis In Myocardial Infarction)frame count(帧计数)的测定花费工夫,Wire-FFR在手术本身花费工夫。因此,无论哪种方法对于急性期中的缺血判断等都不是有效的。在各实施方式中,例如,通过根据通常手术中拍摄到的血管造影(Angio造影图像)生成用于进行FFR等的解析的血管形状模型,并从生成的血管形状模型导出FFR等,从而能够更迅速地进行缺血判断等的解析、诊断。
另外,在上述的各实施方式中的血管形状模型的生成中,为了构筑更准确的三维模型,优选使用从两个方向以上拍摄到的血管图像,但并不限定于此,也可以仅使用从一个方向拍摄到的血管图像来生成血管形状模型,并进行使用所生成的模型的解析。另外,在从一个方向进行拍摄的情况下,通过以拍摄对象的血管大致与拍摄方向垂直的方式决定拍摄方向,由此即使仅进行从一个方向的拍摄,也能够确保某种程度的解析精度。另外,在仅使用从一个方向拍摄到的图像的情况下,上述的医用图像生成装置100中的第1拍摄系统SA及第2拍摄系统SB中的一方的构成也可以不具有。另外,在使用从三个方向以上拍摄到的图像的情况下,医用图像生成装置100也可以具备与方向的数量相应的三个以上的拍摄系统。
上述说明的任一实施方式能够如下表现。
一种医用图像处理装置,构成为,具备:
存储程序的存储器;及
处理器,
所述处理器通过执行所述程序来进行如下处理:
取得在多个时刻从至少一个方向透视拍摄到的、包含被检体的血管的时间序列的医用图像,
基于所取得的所述时间序列的医用图像,生成血管形状模型,该血管形状模型包含与所述血管的解析区域中的所述血管相关的时间序列的变化信息在内,
基于所生成的所述血管形状模型,进行在所述血管中流动的血液的流体解析。
对本发明的几个实施方式进行了说明,但这些实施方式是作为例子而提示的,无意限定发明的范围。这些实施方式能够以其他各种方式实施,在不脱离发明的主旨的范围内,能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围和主旨中,同样地包含在权利要求书所记载的发明及其等同的范围内。
符号说明
1…医用图像处理系统,100…医用图像生成装置,110…拍摄装置,140…控制台装置,141、250…存储器、142、210…通信接口、143、220…输入接口,144、230…显示器、145…光圈控制电路、146…机构控制电路、150、240…处理电路,151、241…控制功能、152…图像数据生成功能、153…图像处理功能、154、245…显示控制功能,200、200A、200B…医用图像处理装置、242、242A、242B…取得功能,243、243A、243B…生成功能、244、244A、244B…解析功能、246…决定功能。
Claims (11)
1.一种医用图像处理装置,具备:
取得部,取得在多个时刻从至少一个方向透视拍摄到的、包含被检体的多个血管的多个时间序列的医用图像;
生成部,基于由所述取得部取得的所述多个时间序列的医用图像,生成血管形状模型,该血管形状模型包含与所述多个血管的解析区域中的所述多个血管相关的时间序列的变化信息;以及
解析部,基于由所述生成部生成的血管形状模型,进行在所述多个血管中流动的血液的流体解析,
所述生成部基于所述被检体的心电数据使所述多个时间序列的医用图像各自的心跳相位同步,重建三维的与所述多个血管相关的医用图像,
针对所重建的所述三维的医用图像的所述解析区域所包含的第一血管和不同于所述第一血管的第二血管,所述生成部推定所述第一血管的第一端部的位置和所述第二血管的第二端部的位置,在所述第一端部的位置及所述第二端部的位置是血管的流路的入口且所述第一端部与所述第二端部间的三维坐标上的距离为规定距离以下的情况下,使所述第一端部与所述第二端部结合来生成所述血管形状模型。
2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部取得所述多个血管各自的截面积的变动作为所述变化信息,所述解析部,基于所述截面积的变动,设定所述流体解析的边界条件,并基于包含所设定的边界条件的所述血管形状模型,进行所述流体解析。
3.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部取得被注入到所述解析区域所包含的所述多个血管中的造影剂的浓度变化作为所述变化信息,
所述解析部基于所述造影剂的浓度变化,设定所述流体解析的边界条件,并基于包含所设定的边界条件的所述血管形状模型,进行所述流体解析。
4.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部取得所述多个血管各自的截面积的变动和被注入到所述解析区域所包含的多个血管中的造影剂的浓度变化,设定与所取得的所述多个血管各自的截面积的变动和所述造影剂的浓度变化分别对应的所述流体解析的边界条件,并基于所设定的各个边界条件,生成所述血管形状模型。
5.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部基于被注入到所述多个时间序列的医用图像所包含的所述多个血管中的造影剂的位置的变化,推定所述流路的入口。
6.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
在所述第一端部与所述第二端部间存在其他血管或医疗部件的情况下,所述生成部视为所述第一端部与所述第二端部结合。
7.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部基于所述第一血管以及所述第二血管以外的血管、或者所述第一血管以及所述第二血管的周围的人体构造,修正所述第一血管的大小以及所述第二血管的大小中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
所述生成部基于所重建的所述三维的医用图像所包含的所述第一血管以及所述第二血管的直径,推定所述第一血管以及所述第二血管的末端部,生成包含从所述流路的入口的端部到所述末端部为止的血管形状模型。
9.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,
在推定为在所述多个时间序列的医用图像所包含的血管的至少一部分留置有医疗部件的情况下,所述生成部更新所述血管形状模型。
10.根据权利要求1所述的医用图像处理装置,其中,还具备:
显示控制部,将与由所述解析部使用所述血管形状模型而解析出的结果相关的图像重叠于所述多个时间序列的医用图像所包含的所述多个血管而进行显示。
11.一种存储介质,存储有用于使医用图像处理装置的计算机执行如下处理的程序:
取得在多个时刻从至少一个方向透视拍摄到的、包含被检体的多个血管的多个时间序列的医用图像,
基于所取得的所述多个时间序列的医用图像,生成血管形状模型,该血管形状模型包含与所述多个血管的解析区域中的所述多个血管相关的时间序列的变化信息,
基于所生成的所述血管形状模型,进行在所述多个血管中流动的血液的流体解析,
基于所述被检体的心电数据使所述多个时间序列的医用图像各自的心跳相位同步,重建三维的与所述多个血管相关的医用图像,
针对所重建的所述三维的医用图像的所述解析区域所包含的第一血管和不同于所述第一血管的第二血管,推定所述第一血管的第一端部的位置和所述第二血管的第二端部的位置,
在所述第一端部的位置及所述第二端部的位置是血管的流路的入口且所述第一端部与所述第二端部间的三维坐标上的距离为规定距离以下的情况下,使所述第一端部与所述第二端部结合来生成所述血管形状模型。
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Families Citing this family (1)
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---|---|---|---|---|
CN116234844A (zh) | 2020-10-05 | 2023-06-06 | 住友电气工业株式会社 | 树脂组合物、光纤以及光纤的制造方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102525443A (zh) * | 2010-09-16 | 2012-07-04 | 西门子公司 | 非侵入性冠状动脉病评估的方法和系统 |
CN103582697A (zh) * | 2011-06-09 | 2014-02-12 | 富士施乐株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和图像处理系统 |
JP2015029811A (ja) * | 2013-08-06 | 2015-02-16 | パナソニック株式会社 | 3次元モデル生成装置、3次元モデル生成方法、及び3次元モデル生成用プログラム |
JP2015097759A (ja) * | 2013-11-20 | 2015-05-28 | 株式会社東芝 | 血管解析装置、および血管解析方法 |
CN104837407A (zh) * | 2012-12-07 | 2015-08-12 | 株式会社东芝 | 血管解析装置、医用图像诊断装置以及血管解析方法 |
US9445745B2 (en) * | 2009-12-31 | 2016-09-20 | Mediguide Ltd. | Tool shape estimation |
CN108550388A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-09-18 | 深圳科亚医疗科技有限公司 | 基于血管造影的计算血管血流参数的装置和系统 |
JP6491391B1 (ja) * | 2018-11-22 | 2019-03-27 | 国立大学法人信州大学 | 血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラム |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5129480B2 (ja) | 2003-09-25 | 2013-01-30 | パイエオン インコーポレイテッド | 管状臓器の3次元再構成を行うシステム及び血管撮像装置の作動方法 |
WO2014027692A1 (ja) | 2012-08-16 | 2014-02-20 | 株式会社東芝 | 画像処理装置、医用画像診断装置及び血圧モニタ |
US9858387B2 (en) | 2013-01-15 | 2018-01-02 | CathWorks, LTD. | Vascular flow assessment |
WO2014133646A2 (en) | 2012-12-14 | 2014-09-04 | Bp Corporation North America, Inc. | Apparatus and method for three dimensional surface measurement |
US20150327780A1 (en) * | 2014-05-16 | 2015-11-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
EP3229672B1 (en) | 2014-12-08 | 2021-11-17 | Koninklijke Philips N.V. | Bedside interface for percutaneous coronary intervention planning |
EP3340916B1 (en) | 2015-10-21 | 2020-12-02 | St. Jude Medical, Cardiology Division, Inc. | High density electrode mapping catheter |
-
2020
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- 2020-03-30 CN CN202010235891.4A patent/CN111803101B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9445745B2 (en) * | 2009-12-31 | 2016-09-20 | Mediguide Ltd. | Tool shape estimation |
CN102525443A (zh) * | 2010-09-16 | 2012-07-04 | 西门子公司 | 非侵入性冠状动脉病评估的方法和系统 |
CN103582697A (zh) * | 2011-06-09 | 2014-02-12 | 富士施乐株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和图像处理系统 |
CN104837407A (zh) * | 2012-12-07 | 2015-08-12 | 株式会社东芝 | 血管解析装置、医用图像诊断装置以及血管解析方法 |
JP2015029811A (ja) * | 2013-08-06 | 2015-02-16 | パナソニック株式会社 | 3次元モデル生成装置、3次元モデル生成方法、及び3次元モデル生成用プログラム |
JP2015097759A (ja) * | 2013-11-20 | 2015-05-28 | 株式会社東芝 | 血管解析装置、および血管解析方法 |
CN108550388A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-09-18 | 深圳科亚医疗科技有限公司 | 基于血管造影的计算血管血流参数的装置和系统 |
JP6491391B1 (ja) * | 2018-11-22 | 2019-03-27 | 国立大学法人信州大学 | 血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラム |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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