JP2003210456A - 時系列画像の処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】被検体の体動や組織の動きによる時系列画像の
位置ずれを軽減すること。 【解決手段】被検体内の動脈、静脈、組織を含む時系列
画像から実測の時間濃度曲線を生成し、各々の時間濃度
曲線モデルの重み付け和を実測の時間濃度曲線に対して
フィッティングすることにより各モデルのカーブパラメ
ータ及び各モデルの重みパラメータを決定し、決定され
たカーブパラメータによるモデルの重みパラメータによ
る重み付け和としての時間濃度曲線と実測の時間濃度曲
線との差を計算し、組織の時間的な変形及び／又は移動
に関連する変形移動パラメータを重み付け和としての時
間濃度曲線に対して適用し、差が最小又は最大になるよ
うに変形移動パラメータを最適化し、この最適化された
変形移動パラメータと決定されたカーブパラメータと決
定された重みパラメータとにより組織の最適化された時
間濃度曲線を求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、Ｘ線コンピュータ
断層撮影装置等の医用画像診断装置により撮影した時系
列画像の処理装置に係り、特に体動や組織の動きによる
画像間の位置ずれを軽減するための時系列画像の処理装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】（ダイナミックスタディ；ｄｙｎａｍｉ
ｃ ｓｔｕｄｙ）寝台を固定して同一スライスの脳のＣ
Ｔ画像を１秒１枚程度（ないし３０秒に１枚）の時間間
隔にて連続撮影し、それぞれのＣＴ画像から造影剤注入
前のＣＴ画像（マスク画像）を引き算し、撮影した断面
の造影剤濃度に比例する画素値をもつ時系列の画像を作
成してその画像を観察したり、その画素値の造影剤濃度
の変化（時間−濃度曲線）を求めて脳の灌流（血液によ
り物質が組織に供給され排出される現象）に関する打診
を行っていた。

【０００３】（パフュージョンイメージング；ｐｅｒｆ
ｕｓｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ）さらに、脳の灌流に関連
する画像（例えば局所血流量の画像）を作成し、低血流
領域を同定したり、脳の活動の分布を画像化することが
行われており、脳梗塞の診断などに利用されている。こ
の様なｐｅｒｆｕｓｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇは肝臓や心
臓など脳以外の組織へも適用が考えられている。

【０００４】（心臓や肝臓など動く組織のダイナミック
スタディの問題点）しかし、心臓や肝臓を対象に数１０
秒から数分の間連続撮影したＣＴ画像は、これら組織の
周辺に肺や胃などの動く組織が存在するため呼吸や胃の
蠕動運動によって心臓や肝臓などの対象組織に位置ずれ
が生じる。このため、対象組織内のある局所の時間濃度
曲線を作成したつもりでも同一の部位の時間−濃度曲線
にはならず、組織内の造影剤濃度の違いが時間濃度曲線
に混入してしまい、正確な時間−濃度曲線を求めること
ができず、これを用いた診断や局所血流量などの解析結
果が信頼できないものになってしまうという問題があっ
た。

【０００５】（脳のダイナミックスタディの問題点）脳
のダイナミックスタディにおいても、数１０秒から数分
の撮影の間に被験者（の頭部）が動いてしまうと、血流
量の解析精度が著しく劣化し、せっかく検査を行っても
全く診断ができないという問題があった。このような問
題は、撮影が終わったあと血流量の解析を始めた時点で
気がついても、すでに被験者が検査室を退出した後であ
れば再検査は不可能であり、もし被験者が検査室にいる
間に気がついたとしてもＸ線被爆の問題のため撮影のや
り直しは実質的に行えず、従って、当初の目的の診断が
行えず、患者や医師にとって不利益になるという問題が
あった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、被検
体の体動や組織の動きによる時系列画像の画像間の位置
ずれを軽減する処理装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明による時系列画像
の処理装置は、被検体内の動脈、静脈、組織を含む時系
列で撮影された時系列画像を記憶する手段と、前記記憶
された時系列画像から領域毎に実測の時間濃度曲線を生
成する手段と、前記動脈、前記静脈及び前記組織ごとの
時間濃度曲線モデルの重み付け和を、前記実測の時間濃
度曲線に対してフィッティングすることにより、前記各
時間濃度曲線モデルのカーブパラメータ及び前記各時間
濃度曲線モデルの重みパラメータを決定する手段と、前
記決定されたカーブパラメータによる時間濃度曲線モデ
ルの前記重みパラメータの重み付け和としての時間濃度
曲線と、前記実測の時間濃度曲線との差又はそれに基づ
く値を計算する手段と、前記組織の時間的な変形及び／
又は移動に関連する変形移動パラメータを前記重み付け
和としての時間濃度曲線に対して適用し、前記差又はそ
れに基づく値が最小又は最大になるように前記変形移動
パラメータを最適化する手段と、前記最適化された変形
移動パラメータと前記決定されたカーブパラメータと前
記決定された重みパラメータとにより、前記組織の最適
化された時間濃度曲線を求める手段と、前記組織の最適
化された時間濃度曲線に基づいて前記組織内血流に関す
るインデックスを演算する手段とを具備することを特徴
とする。本発明による時系列画像の処理装置は、被検体
内の組織を含む時系列で撮影された時系列画像を記憶す
る手段と、前記組織の時間的な変形及び／又は移動に関
連する変形移動パラメータに基づいて前記記憶された時
系列画像の領域内の点の変形移動後の点を演算する変形
移動演算手段と、前記記憶された時系列画像と前記変形
移動パラメータによる変形移動後の時系列画像との差を
表す量を算出する手段と、前記算出された差に基づいて
前記時系列画像と前記変形移動後の時系列画像との一致
の程度を表す評価関数を演算する評価関数演算手段と、
前記評価関数を最小または最大にするように前記変形移
動パラメータを最適化する最適化手段とを具備すること
を特徴とする。本発明による時系列画像の処理装置は、
被検体内の組織を含む時系列で撮影された時系列画像を
記憶する手段と、１又は複数のカーブパラメータを含む
曲線方程式を部位毎に演算するカーブ演算手段と、前記
カーブ演算手段により算出された複数の曲線の和を算出
することで、指定された時刻の指定された位置の濃度値
を算出して、前記カーブパラメータに対応するモデル画
像を作成するモデル画像作成手段と、前記記憶された時
系列画像と前記モデル画像との差を表す量を算出する手
段と、前記差に基づいて前記時系列画像と前記モデル画
像との一致の程度を表す評価関数を演算する評価関数演
算手段と、前記評価関数を最小または最大にするように
前記カーブパラメータを最適化する最適化手段とを具備
することを特徴とする。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明を好
ましい実施形態により説明する。図１に本実施形態によ
る時系列画像の処理の概略手順を示している。 （１）まず、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）、
磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、超音波診断装置等の断層
画像を撮影可能な医用画像診断装置を用いて、組織の断
層像を連続的に時系列で撮影を繰り返すことにより、時
系列画像を得る（Ｓ１）。例えば、肝臓、心臓、脳、
肺、腎臓等の対象組織が撮影される断面にて、スライス
位置を固定して、典型的には１秒に１枚の時間間隔にて
画像を撮影する。その撮影の途中で、造影剤の静脈注入
あるいは動脈注入を行う。

【０００９】（２）次に、撮影された時系列の画像のピ
クセル毎に時間−濃度曲線を求める（Ｓ２）。典型的に
は、隣接する数ピクセル毎に画素値（濃度値）を束ね
て、それを時間軸に沿って分布させることにより時間−
濃度曲線を求める。

【００１０】（３）動脈の曲線のモデル、組織の曲線の
モデル、静脈の曲線のモデルの３つのモデルの重み付和
によるモデルカーブと、（２）で得られた実測した時間
−濃度曲線（実測カーブ）とをフィッティングして、３
つのモデルのカーブパラメータとそれらの間の重みを決
定する（Ｓ３）。３つのモデルは各々少数のパラメータ
によりカーブ形状が表現されている。

【００１１】（４）フィッティングによりカーブパラメ
ータと重みを決定する（Ｓ４）とともに、フィッティン
グ結果から組織の動きがどの程度存在しているか評価を
行い、その結果に基づいて各時刻の画像に対して各時刻
の画像の平行移動および変形を行い、その平行移動およ
び変形した時系列画像により上記処理（２）から（４）
を反復する（Ｓ５）。

【００１２】（５）反復により得られた平行移動量およ
び変形量を元に、動きおよび変形の影響が軽減された時
間−濃度曲線を求め、さらに反復の結果得られた３つの
モデルのパラメータと重みの値を元に、補正された時間
−濃度曲線に含まれる各々の成分（動脈、組織、静脈各
々の成分）を分離する（Ｓ６）。

【００１３】（６）組織からの信号の大きさがある閾値
を超える領域を関心領域（以降ＲＯＩと記す）として設
定する（Ｓ７）。

【００１４】（７）（５）により得られた組織の時間−
濃度曲線を元に局所血流量、局所血液量、平均通過時間
など灌流に関する種々の量を算出する（Ｓ８，Ｓ９）。

【００１５】（装置構成）次に、本実施形態による時系
列画像処理装置の構成について説明する。なお、ここで
は、医用画像診断装置として、Ｘ線コンピュータ断層撮
影装置を例に説明するが、それは磁気共鳴映像装置（Ｍ
ＲＩ）、超音波診断装置等他の医用画像診断装置である
ことを除外するものではない。なお、Ｘ線コンピュータ
断層撮影装置以外の医用画像診断装置を用いる場合に
は、画素値（輝度）が造影剤濃度を直接的に表していな
い場合があるが、その場合には、輝度／濃度変換が必要
になることがある。

【００１６】図２には、本実施形態に係るＸ線コンピュ
ータ断層撮影装置の構成を示している。このＸ線コンピ
ュータ断層撮影装置は、ガントリ部１０とコンピュータ
装置２０とから構成される。ガントリ部１０は、Ｘ線管
１０１、高電圧発生装置１０１ａ、Ｘ線検出器１０２、
データ収集部１０３（ＤＡＳ；Ｄａｔａ Ａｑｕｉｓｉ
ｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）とを有する。Ｘ線管１０１と
Ｘ線検出器１０２とは、高速で且つ連続的に回転する図
示しない回転リングに被検体Ｐを挟んで互いに対向する
位置に搭載される。

【００１７】コンピュータ装置２０は、制御部１０８を
中枢として、データ収集部１０３から出力される生デー
タを補正処理等を経て投影データに変換する前処理部１
０４、投影データを記憶するメモリ部１０５、投影デー
タから画像データを再構成する画像再構成部１０６、画
像データを保管する記憶装置１０Ｍ、時系列の画像デー
タに対して位置ずれ補正及び組織の時間−濃度曲線を推
定する時系列画像処理装置としての組織時間濃度曲線推
定部１１０、推定した組織の時間−濃度曲線から局所血
流量等の血流インデックスを計算する血流インデックス
計算部１２０とから構成される。

【００１８】（動作）以下、本実施形態による時系列画
像処理の手順を順番に説明する。 （１）組織の時系列画像をＣＴ，ＭＲＩ，超音波診断装
置を用いて撮影する。上述したように、本実施形態は種
々の医用画像診断装置に適用可能であるが、以下の説明
ではＣＴを例にして説明する。肝臓、心臓、脳、肺、腎
臓など対象組織が撮影される断面にて、スライス位置を
固定して、つまりＣＴの場合は寝台を動かさずに典型的
には１秒に１枚の時間間隔にて画像を撮影する。撮影装
置の種類によってはマルチスライスで撮影できるものや
３次元画像を撮影できるものがあり、この場合はマルチ
スライスでの画像撮影や３次元撮影を実施しても良い。
以降、一般的なものにするために３次元画像を撮影した
場合について説明を行うが、マルチスライス画像や２次
元画像を撮影した場合についても以下の方法の特殊な場
合として適用することが可能である。また、心臓のよう
に周期的な動作を行っている組織やそれに隣接する組織
の場合には、その周期に同期して撮影することにより周
期的動作を取り除いた時系列画像を撮影する。

【００１９】撮影は、例えば３０秒間の間、１秒周期
で、繰り返し実施される。途中、例えば撮影開始２秒後
から短期間の間、造影剤の静脈注入あるいは動脈注入を
行う。造影剤が組織に到達するとそれに伴って組織が造
影された画像が撮影される。造影剤が組織から排出され
ると次第に元の画像に戻っていく。

【００２０】組織が造影される様子は血液が組織にどの
ように供給されるかを反映しており、この画像を時系列
で観察することによって組織の状態をある程度推測する
ことが可能である。例えば、肝臓のある種の腫瘍組織は
正常組織に比べて造影されるタイミングが早く、造影初
期は腫瘍領域で造影強度が大きい画像が撮影されるが、
後期の造影画像では造影強度が反転する。この様な特徴
から逆に腫瘍の有無や種類を判定することが行われてい
る。撮影の期間や時間間隔は対象組織や得たい情報によ
り異なるものである。

【００２１】撮影された時系列の画像データは、記憶装
置１０Ｍに保持され、以下の処理のために組織時間濃度
曲線推定部１１０に提供される。

【００２２】（２）組織時間濃度曲線推定部１１０で
は、まず、撮影された時系列の画像の各領域（典型的に
は隣接する所定数のピクセル）毎に時間−濃度曲線を求
める。造影前の画素値に対して造影後どの程度の画素値
に変化したかという造影強度は、ＣＴの場合には組織に
含まれる造影剤の濃度に比例するといわれている。従っ
て、造影前後の画素値の差分値を造影剤濃度とみなして
いる。超音波診断装置の場合は厳密には画素値と造影剤
濃度は比例関係にあるとはいえないが、近似的に比例関
係にあるとする場合がある。ＭＲＩの場合には造影剤と
してガドリニウム製剤を用いる場合、画素値と造影剤濃
度が比例関係にあるとはいえず、ある変換方式により造
影剤濃度におよそ比例するとみなせる量を求めることが
行われている。このように造影剤濃度を求める手法は、
各種画像診断装置により異なるものであるが、その方法
は、「Rosen BR, Belliveau JW, Vevea JM, Brady TJ:
Perfusion imaging with NMR contrast agents, Magn R
eson Med 1990 May, 14(2):249-65,1990」に記載されて
いるように、すでに知られているものである。

【００２３】得られた造影剤濃度画像は、一般に通常の
画像よりも信号対雑音比が小さい。そのため、造影剤濃
度を元に以下に示すような解析を行うためには、まず、
隣接する数ボクセルに相当する領域を一つのボクセルと
みなし、もとの数ボクセルの造影剤濃度の平均値を新た
なボクセルの造影剤濃度とするボクセル束ねが行われ
る。

【００２４】例えば２次元画像の場合、隣接する例えば
４×４＝１６個のピクセルを束ねるとピクセル数が１６
分の１になり、一つのピクセルの面積が１６倍となる。
３次元画像の場合には例えば３軸方向にそれぞれ隣接す
る例えば２×２×２＝８個のボクセルを束ねる。

【００２５】撮影した時系列画像に対して束ねたボクセ
ルの造影剤濃度を求めれば、そのボクセルの造影剤濃度
が経時的にどのように変化したかをグラフとして表すこ
とができる。このようなグラフを時間−濃度曲線と呼
ぶ。点ｒの位置の時間ｔ_ｊにおける造影剤濃度Ｃ（ｒ，
ｔ_ｊ）は位置による依存性を持つが、本方法では、束ね
たボクセルの中では造影剤濃度は一様であり、ボクセル
の境界で造影剤濃度が不連続である。

【００２６】本実施形態による組織動き補正を行うため
には、造影剤濃度が位置により連続である方が都合が良
い。これを実現するために、補間を用いるのが良い。す
なわち、各ボクセルの中心位置の造影剤濃度は各ボクセ
ルの元の造影剤濃度値とし、それ以外の点では、３次元
的な補間を行うのである。双１次補間やスプライン補間
を用いることができる。他のより良い方法は、ボクセル
束ねを用いずに信号対雑音比を向上させ、かつ、空間的
に連続な造影剤濃度を得るものである。ｉ番目のボクセ
ルの中心位置をｒ_ｉとし、そのボクセルの濃度値をＣ_ｉ
（ｒ_ｉ，ｔ_ｊ）する。Ｃ（ｒ，ｔ）の例は図３に示され
ている。

【００２７】

【数１】 となる連続な関数Ｎ（ｘ）を用いて、任意の位置での造
影剤濃度Ｃ（ｒ，ｔ_ｊ）を

【数２】 により求めることができる。補間関数Ｎ（ｘ）の選び方
は任意であるが、ｘが０以外になっている範囲がｘ＝０
の近辺に限定されていた方が良い。この様にすることに
より、造影剤濃度を求めたい点から遠い位置のボクセル
が大きな造影剤濃度を持つ血管の領域を全て含んでいた
としたとき、そのボクセルの値が、それより遠くの組織
の造影剤濃度の値に影響を与えることを防ぐことができ
る。一例として次のような補間関数が良い。その補間関
数は、一辺がボクセルの間隔の整数倍の長さの直方体の
範囲で一定値をとり、それより大きくやはり一辺がボク
セルの間隔の整数倍の長さの直方体の境界と、内側の小
さい直方体の間は値が直線的に変化する。さらに望まし
くは、様々なサイズのそのような補間関数の線形結合に
より補間関数を構成する。この様にすると、概同心球形
または概同心楕円体形の補間関数を構成できる。

【００２８】（３）次に、処理部１１０では、時間−濃
度曲線を、動脈、静脈、組織由来の成分に分解する。こ
こでは、動脈由来成分の時間−濃度曲線に関するモデ
ル、組織由来成分の時間−濃度曲線に関するモデル、静
脈由来成分の時間−濃度曲線に関するモデルの３つのモ
デルを導入する。３つのモデルは下記のように各々少数
のパラメータによりカーブ形状が表現されている。

【００２９】

【数３】

【００３０】一例として、ｆ（α，β，γ）としてガン
マ分布の密度関数

【数４】 を、ｇ（α_ａ，β_ａ，α_ｖ，β_ｖ，ｔ）としてガンマ分
析の累積確率密度関数の差

【数５】 を用いる。Γ（α）はガンマ関数、Ｆ（α，β，ｔ）は
ガンマ分布の累積確率密度関数

【数６】 である。この例では動脈由来成分と静脈由来成分はここ
では同一のモデルを用いている。それぞれのモデルはそ
の曲線形状を決定する幾つかの少数のパラメータ（曲線
パラメータ）でその曲線の形が規定される。

【００３１】

【数７】

【００３２】α_ａ，β_ａ，α_ｖ（ｒ），β_ｖ（ｒ）は、
カーブの立上りと減衰の早さに関するパラメータであ
り、Ｔはカーブの立ち上がり開始時間をあらわす。ここ
ではガンマ分布の密度関数を用いているが、立ち上がり
と減衰を持つ曲線であれば様々な曲線を使用することが
できる。ただし、

【数８】 となるようにスケーリングされていた方が良い。

【００３３】ここでは、点ｒの時間−濃度曲線（モデル
カーブ）は、動脈、組織、静脈由来３つの時間濃度曲線
モデルの重み付け和で表されると仮定する。

【００３４】

【数９】

【００３５】図３、図４に示すように、動脈、組織、静
脈由来３つのモデルの重み付け和で表されるモデルカー
ブｍ（ｒ，ｔ）を、（２）で得られた各々の点の実測の
時間−濃度曲線Ｃ（ｒ，ｔ）についてフィッティングさ
せれば、各モデルの曲線パラメータα_ａ，β_ａ，α_ｖ，
β_ｖ，Ｔおよび重みパラメータａ_ａ，ａ_ｉ，ａ_ｖの８つ
のパラメータを決定する必要があるが、実際には一つの
時間−濃度曲線からこれら８つのパラメータを決定する
ことは不可能である。各々のパラメータがどの程度の空
間分解能を持つかという情報を用いれば、各点において
８つのパラメータがどのような値になるかを決定するこ
とができる。下記にどのような空間分解能を仮定するか
の一例を挙げておく。

【００３６】補間関数Ｎ（ｒ）と同程度の空間分解能：
ａ_ａ(r)，ａ_ｉ(r)，ａ_ｖ(r) それより低い空間分解能：α_ｖ(r)，β_ｖ(r) 一様：α_ａ，β_ａ，Ｔ 上記のような空間分解能を仮定すれば、ｍ（ｒ、ｔ）と
Ｃ（ｒ、ｔ）を対象領域全体にわたってフィッティング
させ、上記８つのパラメータの空間分布を決定すること
が可能となる。以降、簡単のため８個のパラメータをｘ
_ｋ（ｋ＝１，２，・・・、８）の様に表す。ｍ（ｒ、
ｔ）がパラメータに依存することを表すために、ｘ_ｋを
用いてｍ（ｒ，ｔ，ｘ）の様に表すものとする。

【００３７】（４）各時刻の画像の平行移動量およびモ
デルパラメータをフィッティングにより求める。組織の
動き（移動・変形）を補正する関数ｑ（ｒ，ｈ，ｔ）を
導入する。組織の動きが無い場合の画像上の任意の位置
をｒとしたとき、ｑ（ｒ，ｈ，ｔ）は組織の動きが混入
している画像上で位置ｒに相当する位置を表す。ｔ＝０
のときｑ（ｒ，ｈ，ｔ）＝ｒとなり、ｔが進むにつれて
組織の動きに伴ってｑ（ｒ，ｈ，ｔ）が表す点も動いて
いく。どの様に動くかはＮ_ｈ次元のベクトルｈにより表
現される。具体的なｑ（ｒ，ｈ，ｔ）の構成法について
は後述する。

【００３８】フィッティングを実際に行うためにはｍ
（ｒ，ｔ）とＣ（ｒ，ｔ）がどの程度近いかを表す評価
関数を設定する必要がある。評価関数を設定すればそれ
が最小となるようなパラメータを、公知の最適化手法で
決定することが可能になる。評価関数は例えば次のよう
なものである。

【００３９】

【数１０】

【００４０】σ_ｘｋはｘ_ｋのおよその大きさ、σ_ｈｋは
ｈ_ｋのおよその大きさ、σ_ｅは造影剤濃度画像に含まれ
るおよそのノイズの大きさである。

【００４１】評価関数Ｓが最小になるｘとｈは公知の最
適化手法を用いて得ることができる。

【００４２】（５）動きの影響が補正された時間−濃度
曲線の作成を行い、各々の成分に分離する。上記のステ
ップにて時間−濃度曲線のモデルパラメータｘが得られ
ている。ｘの各成分は最適化されたα_ａ，β_ａ，α
_ｖ（ｒ），β_ｖ（ｒ），Ｔ，ａ_ａ（ｒ），ａ_ｉ（ｒ），
ａ_ｖ（ｒ）であるのでこれらを用いれば、組織の動きが
補正された時間−濃度曲線ｍ_ｃ（ｒ、ｔ）を作成するこ
とができる。

【００４３】

【数１１】

【００４４】ここで「〜」のついた記号は最適化の結果
得られた最適値で、それぞれ「〜」の無い記号に対応す
る。上式の各々の項はそれぞれ時間−濃度曲線の動脈由
来成分、組織由来成分、静脈由来成分に対応するので、
それぞれの成分を求めることができる。

【００４５】（６）組織からの信号の大きさがある閾値
を超える領域を関心領域（以降ＲＯＩと記す）として設
定する。ａ_ｉ（ｒ）は、組織からの信号がどの程度の大
きさであるかを表す。従って、これをある閾値と比較す
ることで組織が存在する領域を判定することが可能であ
る。位置ｒ_iのボクセルが組織の領域に属するかは、ａ
_ｉ（ｒ_ｉ）＞ａ_ｉにより判定でき、例えば、ａ
_ｉ（ｒ_ｉ）＞ａ_ｉのボクセルに１、他のボクセルに０の
値を代入した３次元画像データを作成すれば、組織の存
在する領域を表す関心領域として、以下の（７）の解析
処理に利用することが可能である。この際、抽出した結
果をさらにスムージングするためのモーフォロジカルフ
ィルタと呼ばれる処理を加えるのが良い。

【００４６】また、他の応用として組織の領域の体積を
算出したり、表面形状を表示するなどの応用が可能であ
る。同様に、動脈や静脈の領域を抽出した結果は、血管
の太さ、狭窄率を計測したり、表面形状を表示したりす
ることに応用できる。

【００４７】（７）局所血流量、局所血液量、平均通過
時間等の灌流に関する種々の量（血流インデックス）を
算出する。（６）で設定した組織の関心領域に対して、
下記の量を演算する。

【００４８】

【数１２】

【００４９】Ａは、例えば上矢状静脈洞で計測した時間
−濃度曲線の積分値（area under the curve）である。

【００５０】

【数１３】 により求めた３種類の量（血流インデックス）は、カラ
ースケールにてＣＴの元画像に重畳して表示される。

【００５１】次に、上述した動き補正関数ｑ（ｒ、ｈ、
ｔ）について説明する。 （被写体の動きのモデル）簡単のため、再構成するボリ
ュームの領域を直方体とする。球や円柱など他の領域を
用いても以下説明する再構成方法の原理は基本的に変わ
ることは無い。この直方体の内部に２重に包含される２
つの直方体を想定し、３つの直方体で区分された３つの
領域を領域Ａ，Ｂ，Ｃとする。図５では簡単のため直方
体の領域を長方形で示している。

【００５２】領域Ａ，Ｂ，Ｃの和の領域が再構成領域で
ある。それぞれの領域は動きを持っているが、図示した
領域Ａ，Ｂ，Ｃは、管球回転角度が０°の時のものであ
る。最初に採用するモデルでは、領域Ａ全体が速度ｖ_ａ
で平行移動し、さらに一緒に平行移動する基準点ｃ_ａを
中心に互いに直交する単位ベクトルｉ_ａ，ｊ_ａ，ｋ_ａの
方向に膨張速度ｄ_ａ１，ｄ_ａ２，ｄ_ａ３で膨張するとす
るものである。同様に領域Ｃが速度ｖ_ｃで平行移動し、
一緒に平行移動する基準点ｃ_ｃを中心に互いに直交する
ベクトルｉ_ｃ，ｊ_ｃ，ｋ_ｃの方向に膨張速度ｄ_ｃ１，ｄ
_ｃ２，ｄ_ｃ３で膨張すると仮定する。領域Ｂは領域Ａと
領域Ｃとの間の領域として定義される。例えば、領域Ａ
は心拍動領域、領域Ｃは呼吸動領域に対して近似され、
そして領域Ｂは心拍動領域と呼吸動領域との間の領域と
して設定される。平行移動速度はここでは［ｍｍ／
ｓ］、膨張速度は［パーセント／ｓ］の単位を持つ。時
刻ｔ＝０において点ｒに位置する領域Ａに属する点は、
一般に時刻がｔのとき、

【数１４】 の位置に変位することになる。

【００５３】

【数１５】 を用いて、上式の変換を簡単に、

【数１６】 と書き表すことにする。このような変換はｖ_ａ，Ｃ_ａ，
ｄ_ａ１，ｄ_ａ２，ｄ_ａ３および正規直交基底ｉ_ａ，
ｊ_ａ，ｋ_ａを決定する３つの角度パラメータθ_ａ，
φ _ａ，ψ_ａの合計１２個のパラメータにより決定するこ
とができる。領域Ｃに属する点の変換も、同様に、

【数１７】 と表し、ｖ_ｃ，Ｃ_ｃ，ｄ_ｃ１，ｄ_ｃ２，ｄ_ｃ３およびθ
_ｃ，φ_ｃ，ψ_ｃの合計１２個のパラメータにより決定す
る。

【００５４】領域Ｂに属する点の動きは領域Ａに近い点
は領域Ａの動きに近く、領域Ｃの領域に近い点は領域Ｃ
の動きに近いものと仮定する。これは０〜１の範囲の値
を持つ連続な重みｗを用いて次のように実現される。

【００５５】

【数１８】

【００５６】重みｗは、領域Ｂ内で定義され、領域Ａと
の境界では０、領域Ｃとの境界では１の値を持ち、領域
の内部では連続に変化するものである。この重みの変化
の例を、図６（ｂ）に示す。図６（ｂ）は、図６（ａ）
の破線上の重みの変化を示している。図６（ａ）の領域
Ｂ内の点線は領域Ｃ境界と領域Ｂの外側境界の対応関係
を表している。直方体領域ではこのように、各面内の比
率で対応関係を決めれば良い。球領域の場合は球面座標
の座標値が同一である点どうしを対応させるか、ｔ＝０
の時点にて最も近い点どうしを対応させれば良い。

【００５７】領域Ａ，Ｂ，Ｃの３つからなる上記の場合
には動きを表すパラメータは、合計２４個であり、この
２４個の中から多く動くであろう成分Ｎ_ｋ個を選び、そ
れらを縦に並べたベクトルをｈとすると、全領域に対す
る組織の動きはｑ（ｒ、ｈ、ｔ）の様に表せることにな
る。ｑ（ｒ、ｈ、ｔ）を計算するためには、ｒが領域
Ａ，Ｂ，Ｃのどれに含まれるかを判定し、判定された領
域に、ｑ_Ａ，ｑ_Ｂ，ｑ_Ｃのうちどれかを計算すれば良
い。

【００５８】図７に示すように、どのパラメータを選ん
で、ｈを構成するかの例が示されている。この図７の対
応で、「未知」と記載されている３つのパラメータでｈ
を構成することを表しており、この例では領域Ｃのスラ
イス面に沿う方向への２次元面内の平行移動と、その面
内のある１方向に限った膨張／縮小（全領域に対するも
の）だけが考慮されている。

【００５９】以上のように本実施形態によれば、被検体
の体動や組織の動きによる時系列画像の画像間の位置ず
れを軽減することができる。

【００６０】（変形例）本発明は、上述した実施形態に
限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱
しない範囲で種々変形して実施することが可能である。
さらに、上記実施形態には種々の段階が含まれており、
開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせに
より種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示
される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても
よい。例えば、以上の説明では、領域の回転については
考慮していなかったが回転する動きも含むように拡張す
ることは容易である。

【００６１】

【発明の効果】本発明によれば、被検体の体動や組織の
動きによる時系列画像の画像間の位置ずれを軽減するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態による被検体の体動や組織の
動きによる時系列画像の画像間の位置ずれを軽減するた
めの処理の概要の説明図。

【図２】本実施形態による処理装置の構成を示すブロッ
ク図。

【図３】本実施形態において、実測時間濃度曲線とその
モデルの例を示す図。

【図４】本実施形態において、時間濃度曲線モデルの各
成分の例を示す図。

【図５】本実施形態において、動き補正関数に関する領
域説明図。

【図６】本実施形態において、図５の領域Ｂの領域Ａ，
Ｃの動きに対する依存性を表す重みの例を示す図。

【図７】本実施形態において、動きを表すＮ_ｈ次元のベ
クトルｈの構成例を示す図。

【符号の説明】

１０…ガントリ部、 ２０…コンピュータ装置、 １０１…Ｘ線管、 １０１ａ…高電圧発生装置、 １０２…Ｘ線検出器、 １０３…データ収集部、 １０４…前処理部、 １０５…メモリ部、 １０６…画像再構成部、 １０８…制御部、 １１０…組織時間濃度曲線推定部、 １２０…血流インデックス部。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 1/00 ２９０ Ｇ０６Ｔ 1/00 ２９０Ｂ ５Ｌ０９６ 7/20 7/20 Ｂ // Ａ６１Ｂ 5/055 Ａ６１Ｂ 5/05 ３８３ Ｇ０１Ｒ 33/28 ３８０ 33/54 Ｇ０１Ｎ 24/02 Ｂ ５３０Ｙ (72)発明者 山形 仁 栃木県大田原市下石上字東山1385番の１ 株式会社東芝那須工場内 Ｆターム(参考） 4C093 AA22 AA24 AA30 CA50 DA01 DA02 DA04 EE01 FC11 FD07 FD08 FD09 FD12 FF11 FF12 FF24 FF28 FH04 4C096 AA11 AA17 AB41 AB50 AD02 AD14 AD15 DA04 DB07 DC21 DC28 DC29 DC31 4C301 DD01 EE11 JB17 JC01 JC06 JC12 KK07 KK08 KK30 LL02 4C601 DD03 EE09 JB51 JC01 JC15 JC18 JC19 JC37 KK09 KK10 KK31 LL01 LL02 5B057 AA09 BA03 DA07 DA20 DB02 DB05 DB09 DC30 5L096 AA03 AA06 AA09 BA06 BA13 CA18 DA02 FA81 HA04

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検体内の動脈、静脈、組織を含む時系
   列で撮影された時系列画像を記憶する手段と、 前記記憶された時系列画像から領域毎に実測の時間濃度
   曲線を生成する手段と、 前記動脈、前記静脈及び前記組織ごとの時間濃度曲線モ
   デルの重み付け和を、前記実測の時間濃度曲線に対して
   フィッティングすることにより、前記各時間濃度曲線モ
   デルのカーブパラメータ及び前記各時間濃度曲線モデル
   の重みパラメータを決定する手段と、 前記決定されたカーブパラメータによる時間濃度曲線モ
   デルの前記重みパラメータの重み付け和としての時間濃
   度曲線と、前記実測の時間濃度曲線との差又はそれに基
   づく値を計算する手段と、 前記組織の時間的な変形及び／又は移動に関連する変形
   移動パラメータを前記重み付け和としての時間濃度曲線
   に対して適用し、前記差又はそれに基づく値が最小又は
   最大になるように前記変形移動パラメータを最適化する
   手段と、 前記最適化された変形移動パラメータと前記決定された
   カーブパラメータと前記決定された重みパラメータとに
   より、前記組織の最適化された時間濃度曲線を求める手
   段と、 前記組織の最適化された時間濃度曲線に基づいて前記組
   織内血流に関するインデックスを演算する手段とを具備
   することを特徴とする時系列画像の処理装置。
2. 【請求項２】 被検体内の組織を含む時系列で撮影され
   た時系列画像を記憶する手段と、 前記組織の時間的な変形及び／又は移動に関連する変形
   移動パラメータに基づいて前記記憶された時系列画像内
   の点の変形移動後の点を演算する変形移動演算手段と、 前記記憶された時系列画像と前記変形移動パラメータに
   よる変形移動後の時系列画像との差を表す量を算出する
   手段と、 前記算出された差に基づいて前記時系列画像と前記変形
   移動後の時系列画像との一致の程度を表す評価関数を演
   算する評価関数演算手段と、 前記評価関数を最小または最大にするように前記変形移
   動パラメータを最適化する最適化手段とを具備すること
   を特徴とする時系列画像の処理装置。
3. 【請求項３】 被検体内の組織を含む時系列で撮影され
   た時系列画像を記憶する手段と、 １又は複数のカーブパラメータを含む曲線方程式を部位
   毎に演算するカーブ演算手段と、 前記カーブ演算手段により算出された複数の曲線の和を
   算出することで、指定された時刻の指定された位置の濃
   度値を算出して、前記カーブパラメータに対応するモデ
   ル画像を作成するモデル画像作成手段と、 前記記憶された時系列画像と前記モデル画像との差を表
   す量を算出する手段と、 前記差に基づいて前記時系列画像と前記モデル画像との
   一致の程度を表す評価関数を演算する評価関数演算手段
   と、 前記評価関数を最小または最大にするように前記カーブ
   パラメータを最適化する最適化手段とを具備することを
   特徴とする時系列画像の処理装置。
4. 【請求項４】 前記実測の時間濃度曲線を補間関数を用
   いて補間する手段をさらに備えることを特徴とする請求
   項１記載の時系列画像の処理装置。
5. 【請求項５】 前記カーブパラメータの空間分解能があ
   らかじめ与えられており、それぞれの空間分解能を参照
   して空間分解能が制限されたパラメータ分布に対応する
   時間濃度曲線モデル又はモデル画像を作成する手段を備
   えることを特徴とする請求項１又は３記載の時系列画像
   の処理装置。
6. 【請求項６】 前記組織の最適化された時間濃度曲線を
   表示する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１
   記載の時系列画像の処理装置。
7. 【請求項７】 前記最適化された時間濃度曲線の値に基
   づいて画素又は領域毎に組織に属するか属さないかを弁
   別する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記
   載の時系列画像の処理装置。
8. 【請求項８】 前記組織内血流に関するインデックスと
   して、局所血流量、平均通過時間、局所血流量が算出さ
   れることを特徴とする請求項１記載の時系列画像の処理
   装置。
9. 【請求項９】 前記決定されたカーブパラメータの空間
   分布から画像が作成されることを特徴とする請求項１記
   載の時系列画像の処理装置。
10. 【請求項１０】 前記変形移動パラメータには、平行移
    動速度、膨張基準点、３方向の膨張速度、膨張方向のう
    ちの少なくとも一つが含まれることを特徴とする請求項
    １又は２記載の時系列画像の処理装置。