JP2006153867A - 生体臓器の運動解析装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 生体臓器のの運動状況を局所的に解析する。
【解決手段】 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための画像解析システム１０は、異なる時刻の対象物を再構成した時系列の断層画像データに基づいて算出された、内腔を分割した複数の単位空間ごとの、時系列の容量データを記憶する単位空間容量データ記憶部１５と、臓器壁をセグメント化して得られる所定の複数のセグメントと、複数の単位空間によって構成される複数の部分空間とを対応付けた部分空間定義テーブル１６と、時系列の単位空間ごとの容量データとセグメント対応情報とに基づいて、複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出する部分空間処理部１７と、部分空間処理部１７により算出された各部分空間の容量の時間変化を出力する出力処理部１９と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、内腔を有し、運動する生体臓器の臓器壁の運動状況を解析するための技術に関し、特に、心臓の運動状況を解析するための技術に関する。

非侵襲的に、心臓などの生体臓器の断層画像を撮影し、これを解析して医師の診断に役立てることが従来から行われている。この一つの手法として、心電図同期心筋ＳＰＥＣＴ法（Single Photon Emission Computed Tomography）が知られている。これにより、心臓の運動と同期させて左心室の動きを解析することができる（例えば、非特許文献１）。

また、心筋ＳＰＥＣＴ画像の評価方法として、心筋ＳＰＥＣＴの短軸断層画像を重ね合わせたようなブルズアイマップというものが知られている。さらに、このブルズアイマップを用いた解析手法の一つとして、ブルズアイマップを１７セグメントに分割し、ブルズアイマップのそれぞれのセグメントに対応する領域の画像に基づいて、各セグメントの心筋血流を把握する手法が知られている（例えば、非特許文献２）。
心電図同期心筋ＳＰＥＣＴ法 その基礎と臨床応用（株式会社メジカルセンス 中田智明、中嶋憲一編 ２０００年１１月１１日発行） Standardized Myocardial Segmentation and Nomenclature for Tomographic Imaging of the Heart: A Statement for Healthcare Professionals From the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association(Circulation January 29,2002 p538-542)

心電図同期心筋ＳＰＥＣＴ法では、左心室全体での容量変化を把握することはできるが、局所の心筋に異常がある場合であっても、その異常の箇所を客観的に特定することができない。

また、従来のブルズアイマップでの解析では、心筋の血流に異常のある箇所を検知することはできるが、この異常による左心室の容量変化を局所的に把握することはできない。

そこで、本発明の目的は、生体臓器の運動状況を局所的に解析するための技術を提供することである。
本発明の別の目的は、生体臓器の臓器壁と内腔とを対応付けて、臓器の運動状況を局所的に解析するための技術を提供することである。

本発明の一実施態様に従う解析装置は、内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置であって、異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを記憶する画像記憶手段と、前記臓器の臓器壁をセグメントした所定の複数のセグメントと前記内腔を分割した複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報を記憶するセグメント記憶手段と、前記時系列の断層画像データと前記セグメント対応情報とに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出する容量算出手段と、前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化を出力する出力手段と、を備える。

本発明の一実施態様に従う解析装置は、内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置であって、異なる時刻に前記生体臓器を撮影した時系列の断層画像データに基づいて算出された時系列の容量データであって、前記内腔を分割した複数の単位空間ごとの容量データを記憶する容量記憶手段と、前記臓器の臓器壁をセグメント化した所定の複数のセグメントと、複数の単位空間によって構成される複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報を記憶するセグメント記憶手段と、前記時系列の単位空間ごとの容量データと前記セグメント対応情報とに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出する容量算出手段と、前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化を出力する出力手段と、を備える。

好適な実施形態では、前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化に基づいて、前記各部分空間の容量変化率を算出する容量変化率算出手段をさらに備える。そして、前記出力手段は、前記容量変化率算出手段により算出された各部分空間の容量の変化率をさらに出力するようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記生体臓器は心臓であるとともに、前記断層画像は心電図同期ＳＰＥＣＴによる心臓左心室の短軸断層画像であってもよい。

好適な実施形態では、前記複数のセグメントは、心臓の冠動脈の支配領域に基づいて心筋をセグメント化したものであってもよい。

好適な実施形態では、前記出力手段は、前記複数のセグメントのうち、一又は複数のセグメントの選択を受け付けるための選択領域と、前記選択領域で選択されたセグメントと対応付けられている部分空間の容量の時間変化曲線を表示する領域とを含む表示画面を出力するようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記選択領域には、ブルズアイマップ形式の選択受付手段を含んでもよい。

本発明の一実施態様に従う解析装置は、内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置である。そして、異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを記憶する画像記憶手段と、前記臓器の臓器壁を複数のセグメントに分割するためのセグメント情報を記憶した記憶手段と、前記時系列の断層画像データ及び前記セグメント情報に基づいて、各セグメントに関する生体臓器の状態変化を示す時系列データを抽出する手段と、前記抽出手段により抽出された前記時系列データを出力する手段と、を備える。

好適な実施形態では、前記抽出手段は、前記断層画像データから各セグメント内の臓器壁部分の最大画素値を抽出し、前記出力手段は、セグメント別の前記最大画素値の時間変化を出力するようにしてもよい。

以下、本発明の一実施形態に係る生体臓器の動作を解析するシステムについて、図面を用いて説明する。本システムは、特に心臓を対象とし、心筋の血流及び機能の解析を行うための心電図同期心筋ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）法に基づいて画像を撮影し、その画像を用いて心筋の運動状況の解析を局所的に行う。さらに、医師の診断を支援するために、心筋の運動状態を出力する。

まず、図１に本発明の第１の実施形態にかかる心臓の動作解析システムの全体構成を示す。すなわち、本システムは、心臓の断層画像を撮影する断層画像再構成システム１と、断層画像再構成システム１が撮影した時系列の画像データの解析を行う画像解析システム１０とを備える。

断層画像再構成システム１では、図示しないＳＰＥＣＴ撮像機器が６４方向から撮像した投影データに基づいて、対象物の断層像を再構成する。断層画像再構成システム１が再構成するＳＰＥＣＴ画像は、左心室の長軸垂直断層像（Vertical Long Axis）、長軸水平断層像（Horizontal Long Axis）及び短軸断層画像（Short Axis）である。本実施形態の画像解析システム１０では、これらのＳＰＥＣＴ画像のうち、短軸断層画像（以下、ＳＡ画像という）を用いて解析を行う。

ここで、本実施形態で用いるＳＡ画像について、図２を用いて説明する。本システムでは主に心臓の左心室１００のＳＡ画像を対象とする。従って、同図に示すように、心基部１１０と心尖部１２０とを結ぶ直線に対して垂直な断面の画像がＳＡ画像１４０である。後述するように、心臓の運動の１周期における所定の位相において、複数のＳＡ画像１４０が得られる。この各ＳＡ画像１４０間の距離は、予め定められているスライス間隔ｄである。従って、各位相において再構成されるＳＡ画像の枚数（スライス枚数）は、患者により異なる。以後の処理の便宜のため、このスライス枚数は後述するように所定の枚数に規格化される。なお、断層画像再構成システム１が、スライス間隔ｄを可変として、所定のスライス枚数だけＳＡ画像を撮影する場合、後述の規格化は不要となる。

また、断層画像再構成システム１は、心電図と同期させてＳＡ画像を撮影する、心筋Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴを行う。従って、例えば図３に示すように、心電図のＲ波同士の間隔（Ｒ−Ｒ間隔：心臓の運動の１周期）をＮ等分し、Ｒ−Ｒ間隔の１／Ｎのサンプリング周期でＳＡ画像を撮影する。図２は、ある位相（Ｔ＝Ｔ１）における状態を示す。この撮影は、少なくとも１周期以上の間継続して行われる。１周期分の画像の枚数は、スライス数×Ｎ位相となる。なお、図３ではＮ＝８の例を示したが、これ以外にＮは、１６，２０，３２などでもよい。

上記のようにして、１周期以上のＳＡ画像が、断層画像再構成システム１から画像解析システム１０へ送られる。

再び図１を参照し、画像解析システム１０について説明する。画像解析システム１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像解析システム１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

画像解析システム１０は、断層画像再構成システム１が再構成した時系列のＳＡ画像を取得し、これを記憶するための画像データ記憶部１１と、それぞれのＳＡ画像から心臓の外輪郭及び内輪郭を抽出する輪郭抽出部１２と、輪郭抽出部１２により抽出された輪郭を示す座標データを記憶する座標データ記憶部１３と、座標データを用いて、所定の単位空間ごとに左心室内腔の容量を算出する単位空間別内腔容量算出部１４と、単位空間別の内腔容量を記憶する容量データ記憶部１５と、左心室内を所定の部分空間に分割する場合に、各部分空間と単位空間との対応関係を定義した部分空間定義テーブル１６と、各部分空間ごとのデータに変換する部分空間処理部１７と、部分空間処理部１７から出力された部分空間ごとのデータを記憶する部分空間データ記憶部１８と、部分空間データ記憶部１８に記憶されている部分空間データを出力するための出力処理部１９とを備える。

輪郭抽出部１２は、画像データ記憶部１１に記憶されている複数のＳＡ画像の画像データから、図４に示すフローチャートに従って、左心室を構成する心筋の輪郭の検出などを行う。

まず、輪郭抽出部１２は、画像データ記憶部１１からＳＡ画像を１枚取得する（Ｓ１１）。ここで取得したＳＡ画像について、輪郭抽出部１２は、左心室の外輪郭及び内輪郭を抽出し、内輪郭の中心点を特定する（Ｓ１２）。ここでは、外輪郭、内輪郭及び中心点はいずれも座標値で特定される。

例えば、輪郭抽出部１２は、図５に示すようにＳＡ画像１４０の画像データを、所定の画像処理手法を用いて解析し、左心室の外輪郭１４１及び内輪郭１４２を検出する。ここで検出された外輪郭１４１と内輪郭１４２の間が心筋であり、内輪郭１４２の内側が左心室の内腔である。さらに、輪郭抽出部１２は、外輪郭１４１及び内輪郭１４２に沿って複数のサンプリングポイント１４５，１４６（図中のドット、符号は１カ所ずつ示す）を設ける。そして、各サンプリングポイント１４５，１４６について、このＳＡ画像１４０上での座標値を取得する。さらに、輪郭抽出部１２は、内輪郭１４２のサンプリングポイント１４６の座標値を用いて、内輪郭１４２の中心点１４３を決定する。この中心点１４３、外輪郭１４１及び内輪郭１４２は自動的に検出してもよいし、自動検出せずにオペレータが指定するか、あるいは自動検出されたものをオペレータが修正してもよい。

上記のようにして特定された内輪郭１４１及び外輪郭１４２のサンプリングポイント１４５，１４６の座標値と、中心点１４３の座標値とが座標データ記憶部１３に格納される（Ｓ１３）。

ところで、断層画像再構成システム１は、図２に示すように一つの位相で複数枚のＳＡ画像を再構成している。そこで、輪郭抽出部１２は同一位相で撮影されたすべてのＳＡ画像について、上記のステップＳ１１〜Ｓ１３までの処理を行う（Ｓ１４）。

そして、一つの位相での全ＳＡ画像について上記の処理が完了すると、他の位相におけるＳＡ画像についても上記処理を繰り返して行う（Ｓ１５）。これにより、１周期分の全位相の、すべてのＳＡ画像について上記処理が実行され、断層画像再構成システム１によって撮影された画像データが座標データに変換される。

ここで、患者に応じて同時に撮影されるＳＡ画像の枚数が異なる場合がある。これは、ＳＡ画像間の間隔であるスライス幅ｄを一定にすると、患者ごとに心臓の大きさが異なるからである。そこで、輪郭抽出部１２は、これ以降の処理の便宜のために、同一の位相で撮影されたＳＡ画像の枚数を所定枚数にそろえるために規格化する処理を行う（Ｓ１６）。

この規格化では、例えば、原画像の枚数が１６スライスでないものを１６スライスにそろえる。まず、撮影時のスライス幅ｄと原画像の枚数に応じて、１６枚に規格化するための規格化されたスライス幅Ｄを定める。そして、この規格化されたスライス幅Ｄとそれぞれの原画像の座標データに基づいて補間処理を行い、１６枚の規格化された座標データを求める。

輪郭抽出部１２は、ステップＳ１６で規格化された１６スライスの各座標値及び規格化されたスライス幅Ｄを含む規格化データを、座標データ記憶部１３に格納する（Ｓ１７）。これにより、座標データ記憶部１３には、ステップＳ１３において格納された、それぞれのＳＡ画像ごとの外輪郭のサンプリングポイント１４５の座標値と、内輪郭のサンプリングポイント１４６の座標値と、中心点１４３の座標値とともに、規格化された１６スライスの内輪郭、外輪郭及び中心点の座標データが記憶されている。

上記のような処理により、断層画像再構成システム１から取得した画像データが、１６スライスの内輪郭等の座標データに変換された。

再び図１を参照すると、単位空間別内腔容量算出部１４は、座標データ記憶部１３に記憶された規格化された座標値に基づいて、左心室内腔の容量を算出する。ここでは、左心室内腔を所定の単位空間に分割し、それぞれの単位空間ごとに容量を算出する。

そこで、単位空間への分割について、図６を用いて説明する。図６には、上述の処理によって１６スライスに規格化された座標データから求まる、ある位相における左心室内腔の様子をモデル化した図を示す。各スライス１６０は、略円形の内輪郭１４２に、規格化されたスライス幅Ｄの高さを有する略円柱である。そして、それぞれのスライス１６０の略円形の面１６１を所定の単位面積に分割する。ここでは、各スライス面１６１の中心点１４３を中心とした所定数の扇形を単位面積とする。さらに、本実施形態では１スライスを４８分割にするとすれば、扇形の中心角を７．５度とする。単位面積の切り出しは、所定の基準となる方向から７．５度ずつ、時計回りで行う。本実施形態では、この基準方向は、図５に示すようにＳＡ画像１４０における３時の方向である。この扇形で厚みＤを有する領域が単位空間１６５である。

単位空間別内腔容量算出部１４は、１６スライスすべてに対して、上記の単位空間１６５ごとの容量を算出し、容量データ記憶部１５に格納する。この具体的な処理手順を、図７のフローチャートを用いて説明する。

まず、単位空間別内腔容量算出部１４は、座標データ記憶部１３から１スライス分の規格化された座標データを読み込む（Ｓ２１）。このときに、規格化されたスライス幅Ｄも併せて取得する。そして、上述のようにして、各スライス１６０を４８の単位空間１６５に分割する（Ｓ２２）。単位空間別内腔容量算出部１４は、ここで分割された各単位空間１６５の容量をそれぞれ算出し、これを容量データ記憶部１５に格納する（Ｓ２３、Ｓ２４）。

ステップＳ２１〜Ｓ２４の処理を繰り返し、同一位相の１６スライスすべてについて処理を実行する（Ｓ２５）。

そして、さらに単位空間別内腔容量算出部１４は、ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理を繰り返し、１周期分の全データについて上記の処理を行い、単位空間１６５の容量を算出する（Ｓ２６）。

ここで、上記の処理により容量データ記憶部１５に格納された容量データ１５０のデータ構造の一例を、図８に示す。例えば、位相別の、全１６スライスについて各４８単位空間の容量データが、図８示すような１６行４８列の配列形式（［１，１］〜［１６，４８］）のデータ構造に格納されている。そこで、各単位空間は、位相Ｔと配列［Ｘ，Ｙ］で識別可能である。

つぎに、部分空間定義テーブル１６の一例を図９に示す。部分空間定義テーブル１６は、左心室内腔を複数の部分空間に分割したときの、各部分空間を構成する領域を定義するための情報を格納する。例えば、本実施形態では、左心室内腔を１７の部分空間に分割するために、部分空間定義テーブル１６には、各部分空間とその部分空間を構成する単位空間との対応関係が示されている。すなわち、図９（ａ）には、各部分空間の番号（１〜１７）と各単位空間との対応関係が格納されている。これは、図８の容量データ記憶部１５のデータ構造と対応付けて各部分空間を定義したものである。部分空間１〜１２は４行８列、部分空間１３〜１６は４行１２列、部分空間１７は４行４８列で構成される。例えば、９（ｂ）に示すように、部分空間１に属する単位空間は、配列［１，３３］から［４，４０］までの３２コの単位空間であることがわかる。

ここで、本実施形態の部分空間は、心臓の冠動脈の経路に基づいて心筋をセグメント化して得られる複数のセグメントと対応付けられている。例えば、典型的には、上記部分空間は、ＡＨＡ（American Heart Association）が定める心筋の１７セグメント（セグメント番号１〜１７は部分空間番号とそれぞれ対応する）と、一対一に対応付けられている。あるいは、上記部分空間は、３本の冠状動脈支配領域に従って定まる３つのセグメントに対応付けてもよい。ここで、３本の冠状動脈とは、ＬＡＤ（左前下降枝）、ＲＣＡ（右冠動脈）、ＬＣＸ（回旋枝）であり、各冠状動脈支配領域は、ＡＨＡの１７セグメントのセグメント番号と以下のように対応する。すなわち、ＬＡＤが１，２，７，８，１４，１３，１７の各セグメント、ＲＣＡが３，４，９，１０，１５の各セグメント、及び、ＬＣＸが５，６，１１，１２，１６の各セグメントの領域を支配する。

図１を改めて参照すると、部分空間処理部１７は、部分空間定義テーブル１６に記憶されている定義に基づいて、容量データ記憶部１５に記憶されている容量データを処理する。例えば、部分空間処理部１７は、図１０のフローチャートに従って、部分空間ごとに、１周期内での容量の変化及び各指標を算出するための処理を実行する。

まず、部分空間処理部１７は、部分空間定義テーブル１６を参照して、ある一つの対象とする部分空間に属する単位空間を特定する。そして、ここで特定された単位空間の、ある位相での容量データを読み込む（Ｓ３１）。そして、ここで読み込んだ容量データを加算して、その対象部分空間全体の容量を算出する（Ｓ３２）。ステップＳ３１，Ｓ３２の処理を、他の位相にも順次適用し、ここで対象とする部分空間の各位相における容量を算出する。そして、これを１周期分のすべての位相について実行する（Ｓ３３）。

ステップＳ３１〜Ｓ３３で求めたここで対象とする部分空間の各位相における容量データに基づいて、部分空間処理部１７は１周期の容量の変化曲線を算出する（Ｓ３４）。この変化曲線は、例えば上記の処理で算出された各位相における容量に基づいて、フーリエ近似などを適用して求めてもよい。さらに、部分空間処理部１７は、ここで求めた容量の変化曲線を微分し、容量の変化率を求める（Ｓ３５）。さらに、部分空間処理部１７は、上記の処理で求まった１周期に渡る対象部分空間の容量変化及び変化率などに基づいて、対象部分空間の動作特性を示す種々の指標を算出する（Ｓ３６）。そして、部分空間処理部１７は、ステップＳ３４〜Ｓ３６で算出された対象の部分空間に関する部分空間データを部分空間データ記憶部１８に格納する（Ｓ３７）。

上記処理を、すべての部分空間について行って、全部分空間について部分空間データを求める（Ｓ３８）。

つぎに、出力処理部１９は部分空間データ記憶部１８からそれぞれの部分空間ごとのデータを取得して、表示装置２あるいは印刷装置３に出力する。ここで、出力処理部１９が表示装置２に表示する画面の一例を図１１に示す。

図１１に示す表示画面２００は、心臓の１周期における左心室内腔の容量変化曲線２１０と、容量変化曲線２１０から求めた容量変化率曲線２２０と、セグメント表示領域２３０と、セグメント選択領域２４０と、部分空間データ表示領域２５０とを含む。

ここで、セグメント表示領域２３０は、左心室の機能解析において用いられる手法の一つであるブルズアイマップと同様の表示態様となっている。つまり、セグメント表示領域２３０はブルズアイマップと同様に円形領域を、上述のＡＨＡが定める１７セグメントに対応するように分割して表示している。

オペレータは、セグメント表示領域２３０またはセグメント選択領域２４０を用いて１つ以上のセグメントを選択することができる。ここで１つ以上のセグメントが選択されると、選択されたセグメントと対応する部分空間の容量変化曲線２１０及び容量変化率曲線２２０がそれぞれ表示される。複数セグメントが選択されると、容量変化曲線２１０及び容量変化率曲線２２０は、それぞれ重ねて表示される。

部分空間データ表示領域２５０には、選択されたセグメント及びそのセグメントと対応する部分空間に関する種々のデータが表示される。

なお、図１１の例ではセグメント１０が選択されていて、セグメント１０と対応する部分空間について、それぞれ、容量変化曲線２１０及び容量変化率曲線２２０が表示され、部分空間データ表示領域２５０には種々のデータが表示されている。

本実施形態によれば、心電図と同期した、左心室の部分空間別の運動状況を把握することができる。特に、各部分空間が、ＡＨＡの１７セグメントと対応付けられている場合は、各部分空間の容量の時間変化及び変化率を把握することにより、その部分空間と対応する心筋のセグメントの運動状況を知ることができる。例えば、容量の変化量あるいは容量の変化率が正常の場合よりも小さいときは、その部分空間と対応する心筋のセグメントの機能が低下していることを示す。従って、この場合は、そのセグメントと関連する冠状動脈に何らかの異常が生じていることが推測される。

なお、上記実施形態では、画像解析システム１０が断層画像再構成システム１から画像データを取得して、取得した画像データに基づいて種々の処理を行っている。しかし、別の実施形態では、画像解析システム１０が行っている処理を複数のシステムに分割して行うようにしてもよい。例えば、単位空間容量データの作成までの行う前段システムと、それ以降の処理を行う後段システムに分割してもよい。そして、この場合、単位空間容量データ記憶部１５には、前段システムが生成したデータが格納される。

ここで、単位空間容量データ記憶部１５に格納されているデータの形式が、後段システム所望の形式になっていない場合は、部分空間処理部１７が部分空間ごとの処理を行う前に、所定のデータコンバートを行うようにしてもよい。例えば、前段システムが出力した単位空間容量データが、単位空間として１スライスあたり４０分割にしているときは、補間処理を実行して、１スライスあたり４８分割の単位空間に再構成してもよい。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。以下の説明においては、主に第１の実施形態と相違する点について説明し、第１の実施形態と同様の構成ないし機能に関しては説明を省略する場合がある。

図１２は、本発明の第２の実施形態に係る心臓の動作解析システムの全体構成を示す図である。そして、本実施形態に係る画像解析システム５０も、第１の実施形態の画像解析システム１０と同様に断層画像再構成システム１から供給される１周期以上のＳＡ画像を用いて処理を行い、画像解析システム１０と同様に心筋の運動状態を示すデータを抽出する。

画像解析システム５０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像解析システム５０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

画像解析システム５０は、画像データ記憶部１１と、ＳＡ画像の心筋領域の単位領域別の最大カウント値を検出する最大カウント値検出部５４と、単位領域別の最大カウント値を記憶する最大カウント値記憶部５５と、心筋の各単位領域と所定のセグメントとの対応関係を定義したセグメント定義テーブル５６と、最大カウント値記憶部５５に記憶されている単位領域別の最大カウント値の中から、各セグメントにおける最大カウント値を選択するセグメント内最大カウント値選択処理部５７と、セグメント別データを記憶するセグメント別データ記憶部５８と、セグメント別データ記憶部５８に記憶されているセグメントデータを出力するための出力処理部５９とを備える。さらに、画像解析システム５０は、第１の実施形態の部分空間データ記憶部１８を備えていてもよい。

最大カウント値検出部５４は、ＳＡ画像において、心筋領域を複数の単位領域に分割し、各単位領域の画素をサンプリングして、その中から最大カウント値（画素値）を選択する。

ここで、本実施形態でカウント値（画素値）を利用するのは以下の理由による。すなわち、部分容積効果により、画像のカウント値（画素値）と心筋の壁厚が比例することが知られているので、最大カウント値の変化から心臓の運動状態を知ることができるからである。

図１３は、最大カウント値検出部５４による最大カウント値の検出処理のフローチャートである。図１４は、ＳＡ画像から最大カウント値を検出する処理の説明図である。以下、図１３，図１４を用いて最大カウント値検出部５４の処理について説明する。

最大カウント値検出部５４は、まず、第１の実施形態の輪郭抽出部１２と同様に、１枚のＳＡ画像を取得し、左心室断面の中心点１４３を抽出する（Ｓ６１，Ｓ６２）。

その後、そのＳＡ画像において、単位領域ごとの最大カウント値を抽出し、最大カウント値記憶部５５に格納する（Ｓ６３、Ｓ６４）。例えば、最大カウント値検出部５４は、中心点１４３から所定の基準方向へ向けた直線上のカウント値（画素値）をサンプリングし、その中の最大のカウント値を選択する。このとき、最大カウント値は、外輪郭１４１と内輪郭１４２の間の心筋領域１４８の画素となる。そして、この最大カウント値の選択を、中心点１４３を中心に基準方向から所定角αだけ時計回りに回転した直線に沿って行う。以下、例えばαを7.5°としてこれを繰り返すと、一枚のＳＡ画像に対して４８の最大カウント値を得ることができる。

すなわち、ステップＳ６３は、ＳＡ画像の心筋領域を所定数の単位領域に分割し、各単位領域の画素をサンプリングし、その中の最大カウント値を選択している。

上記処理を、第１の実施形態の輪郭抽出部１２と同様に、同一位相の全ＳＡ画像に適用するとともに（Ｓ６５）、１周期の全データに対して適用する（Ｓ６６）。

さらに、上記処理で得たデータを、第１の実施形態の輪郭抽出部１２と同様に１６スライスに正規化する（Ｓ６７）。この正規化では、最大カウント値も補間処理などを行って正規化する。そして、正規化された中心点の座標データ及び最大カウント値データを最大カウント値記憶部５５へ格納する（Ｓ６８）。

図１５は、最大カウント値記憶部５５のデータ構造の一例を示す。

最大カウント値記憶部５５は、第１の実施形態の単位空間容量データ１５の構造と類似する。すなわち、正規化された全１６スライスについて、各スライスの心筋領域が４８の単位領域に分割され、単位領域ごとに最大カウント値が格納されている。

図１６は、セグメント定義テーブル５６のデータ構造の一例を示す。

セグメント定義テーブル５６は、第１の実施形態の部分空間定義テーブル１６と同様の構造を有する。すなわち、上述した４８の各単位領域と第１の実施形態で説明したＡＨＡの１７セグメントとが対応付けられている。

セグメント内最大カウント値選択部５７は、セグメント定義テーブル５６の定義に従って、各セグメントの最大カウント値を選択する。

図１７は、セグメント内最大カウント値選択部５７による処理のフローチャートである。

まず、セグメント定義テーブル５６を参照し、対象セグメントに属する単位領域の最大カウント値を最大カウント値記憶部５５から読み出し、そのセグメント中で最大の最大カウント値を抽出する（Ｓ７１，Ｓ７２）。ステップＳ７１、Ｓ７２の処理を、他の位相にも順次適用し、対象セグメントの１周期分の最大カウント値を抽出する（Ｓ７３）。

ステップＳ７１〜Ｓ７３で求めた対象セグメントの各位相における最大カウント値に基づいて、セグメント内最大カウント値選択処理部５７は１周期の最大カウント値の変化曲線を算出する（Ｓ７４）。この変化曲線は、例えば上記の処理で算出された各位相におけるカウント値に基づいて、フーリエ近似などを適用して求めてもよい。さらに、セグメント内最大カウント値選択処理部５７は、ここで求めた変化曲線を微分し、最大カウント値の変化率を求める（Ｓ７５）。さらに、セグメント内最大カウント値選択処理部５７は、上記の処理で求まった１周期に渡る対象セグメントの変化及び変化率などに基づいて、対象セグメントの動作特性を示す種々の指標を算出する（Ｓ７６）。そして、セグメント内最大カウント値選択処理部５７は、ステップＳ７４〜Ｓ７６で算出された対象セグメントに関するデータをセグメント別データ記憶部５８に格納する（Ｓ７７）。

上記処理を、すべてのセグメントについて行って、全セグメントについてセグメントデータを求める（Ｓ７８）。

次に、出力処理部５９は、セグメント別データ記憶部５８からそれぞれのセグメントごとのデータを取得し、表示装置２または印刷装置３に出力する。

図１８に表示装置２に表示する画面の一例を示す。

表示画面３００は、セグメント別の１周期の最大カウント値変化曲線の表示領域３１０と、同変化率曲線の表示領域３２０と、セグメント表示領域３３０と、セグメント選択領域３４０と、セグメントデータ表示領域３５０と、表示切換指示領域３６０と、補助線表示指示領域３７０と、グローバル表示選択領域３８０とを含む。

セグメント表示領域３３０、セグメント選択領域３４０、及びセグメントデータ表示領域３５０は、第１の実施形態のセグメント表示領域２３０、セグメント選択領域２４０、及びセグメントデータ表示領域２５０と同様である。

最大カウント値変化曲線の表示領域３１０には、セグメント表示領域３３０ないしセグメント選択領域３４０で選択されたセグメントの最大カウント値の変化曲線が表示される。

最大カウント値変化率曲線の表示領域３２０には、セグメント表示領域３３０ないしセグメント選択領域３４０で選択されたセグメントの最大カウント値の変化曲線が表示される。

表示切換指示領域３６０は、表示領域３１０、３２０に、第１の実施形態の各セグメントに対応付けられた部分空間ごとの容積の変化及び変化率を表示するか、あるいは、本実施形態の各セグメント別の最大カウント値の変化及び変化率を表示するかの切り換え指示を受け付ける。つまり、本実施形態の画像解析システム５０が第１の実施形態の部分空間データ記憶部１８をさらに備えているときは、出力処理部５９は、表示切換指示領域３６０が受け付けた指示に従って、表示するデータの切り替えを行うことが可能である。

補助線表示指示領域３７０は、最大カウント値変化曲線表示領域３１０に表示される変化曲線にＥＳ（End Systole：収縮末期の時刻）を示す補助線、ＴＰＥ（Time to peak ejection：一番速い速度で収縮した時刻）を示す補助線及びＴＰＦ（Time to peak filling：一番速い速度で拡張した時刻）を示す補助線を表示するか否かの選択を受け付ける領域である。これらの補助線は各セグメントの曲線ごとに表示されるので、これにより、心筋の各領域の同期性を判断することができる。つまり、セグメントごとのバラツキが小さければ心筋の各領域が同期して動いていることを示し、バラツキが大きければ心筋の各領域の動きにずれが生じていることを示している。これらの補助線は、第１の実施形態の容量変化曲線及び容量変化率曲線のときに表示させることもできる。

なお、ＥＳ、ＴＰＥ、ＴＰＦは、それぞれセグメント別に定まる。例えば、ＥＳは、第１の実施形態であれば容量変化曲線が極小値をとる時刻、第２の実施形態であれば最大カウント値の変化曲線が極大値をとる時刻である。ＴＰＥは、第１の実施形態であれば容量変化率曲線が極小値をとる時刻、第２の実施形態であれば最大カウント値の変化率曲線が極大値をとる時刻である。そして、ＴＰＦは、第１の実施形態であれば容量変化率曲線が極大値をとる時刻、第２の実施形態であれば最大カウント値の変化率曲線が極小値をとる時刻である。

グローバル表示選択領域３８０は、左心室全体での変化曲線及び変化率曲線の表示／非表示の選択を受け付ける領域である。つまり、表示領域３１０及び３２０に容積変化のデータが表示されているときは、左心室全体の容積変化及び変化率が表示され、最大カウント値のデータが表示されているときは、左心室全体の最大カウント値のデータが表示される。

なお、本実施形態では、セグメント別の最大カウント値の変化及び変化率を求め、これらを表示しているが、この代わりに局所心筋カウント変化率（％wall thicking）を算出し、この変化曲線等を表示するようにしてもよい。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

例えば、上述の実施形態では、心臓の断層画像を用いて心臓の運動を解析したが、対象となる物は内腔を有し、周期的に運動するものであれば心臓以外のものでもよい。

また、上述の実施形態では、ＳＰＥＣＴ画像を用いた解析を行っているが、対象画像は必ずしもこれに限定されない。例えば、第２の実施形態はＳＰＥＣＴ以外のＲＩ（Radio Isotope）画像を用いてもよいし、第１の実施形態は、ＲＩ画像の他、Ｘ線ＣＴ画像、ＭＲＩ画像及び超音波画像等にも適用可能である。

さらに、上述の実施形態では、データの解析及び表示を行うシステムについて説明したが、解析及び表示は、それぞれ別々のシステムで行うようにしてもよい。例えば、第１及び第２の実施形態の表示画面２００，３００を表示するための機能ないし構成及びデータのみを備え、医師による診断を支援する情報を提供する診断支援装置を構成することもできる。

本発明の第１の実施形態に係る心臓の動作解析システムの全体構成を示す図である。 心臓の短軸断層画像（ＳＡ画像）について説明する図である。 心電図とＳＡ画像を撮像する位相との関係を示す図である。 ＳＡ画像の画像データから外輪郭及び内輪郭の座標データに変換する処理を示すフローチャートである。 ＳＡ画像における内輪郭及び外輪郭のサンプリングの説明図である。 単位空間の切り出し方を示す説明図である。 単位空間別の容量算出処理を示すフローチャートである。 容量データ記憶部１５に記憶されているデータ構造の一例を示す図である。 セグメント定義テーブル１９の構造の一例を示す図である。 セグメントデータを算出するための処理手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係るシステムの出力画面の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る心臓の動作解析システムの全体構成を示す図である。 最大カウント値の検出処理のフローチャートである。 ＳＡ画像から最大カウント値を検出する処理の説明図である。 最大カウント値記憶部５５のデータ構造の一例を示す図である。 セグメント定義テーブル５６の構造の一例を示す図である。 セグメント内最大カウント値の選択処理手順を示すフローチャートである。 出力画面の他の例を示す図である。

符号の説明

１…断層画像再構成システム、２…表示装置、３…印刷装置、１０…画像解析システム、１４０…短軸断層画像（ＳＡ画像）、１２…輪郭抽出処理部、１４…単位空間別内腔容量算出部、１７…セグメント処理部、１９…出力処理部。

Claims (13)

1. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置であって、
   異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを記憶する画像記憶手段と、
   前記臓器の臓器壁をセグメント化した所定の複数のセグメントと前記内腔を分割した複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報を記憶するセグメント記憶手段と、
   前記時系列の断層画像データと前記セグメント対応情報とに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出する容量算出手段と、
   前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化を出力する出力手段と、を備える解析装置。
2. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置であって、
   異なる時刻に前記生体臓器を撮影した時系列の断層画像データに基づいて算出された時系列の容量データであって、前記内腔を分割した複数の単位空間ごとの容量データを記憶する容量記憶手段と、
   前記臓器の臓器壁をセグメント化した所定の複数のセグメントと、複数の単位空間によって構成される複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報を記憶するセグメント記憶手段と、
   前記時系列の単位空間ごとの容量データと前記セグメント対応情報とに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出する容量算出手段と、
   前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化を出力する出力手段と、を備える解析装置。
3. 前記容量算出手段により算出された各部分空間の容量の時間変化に基づいて、前記各部分空間の容量変化率を算出する容量変化率算出手段をさらに備え、
   前記出力手段は、前記容量変化率算出手段により算出された各部分空間の容量の変化率をさらに出力することを特徴とする請求項２に記載の解析装置。
4. 前記生体臓器は心臓であるとともに、前記断層画像は心電図同期ＳＰＥＣＴによる心臓左心室の短軸断層画像であることを特徴とする請求項２に記載の解析装置。
5. 前記複数のセグメントは、心臓の冠動脈の支配領域に基づいて心筋をセグメント化したものであることを特徴とする請求項４に記載の解析装置。
6. 前記出力手段は、前記複数のセグメントのうち、一又は複数のセグメントの選択を受け付けるための選択領域と、前記選択領域で選択されたセグメントと対応付けられている部分空間の容量の時間変化曲線を表示する領域とを含む表示画面を出力することを特徴とする請求項２に記載の解析装置。
7. 前記選択領域には、ブルズアイマップ形式の選択受付手段を含むことを特徴とする請求項６記載の解析装置。
8. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための方法であって、
   異なる時刻に前記生体臓器を撮影した時系列の断層画像データに基づいて算出された時系列の容量データであって、前記内腔を分割した複数の単位空間ごとの容量データを容量記憶手段に記憶するステップと、
   前記臓器壁をセグメント化して得られる所定の複数のセグメントと、複数の単位空間によって構成される複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報と、前記時系列の単位空間ごとの容量データとに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出するステップと、
   前記算出された各部分空間の容量の時間変化を出力するステップと、を備える解析方法。
9. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するためのコンピュータプログラムであって、
   コンピュータに実行されることにより、
   異なる時刻に前記生体臓器を撮影した時系列の断層画像データに基づいて算出された時系列の容量データであって、前記内腔を分割した複数の単位空間ごとの容量データを容量記憶手段に記憶するステップと、
   前記臓器壁をセグメント化して得られる所定の複数のセグメントと、複数の単位空間によって構成される複数の部分空間とを対応付けたセグメント対応情報と、前記時系列の単位空間ごとの容量データとに基づいて、前記複数の部分空間のそれぞれの容量の時間変化を算出するステップと、
   前記算出された各部分空間の容量の時間変化を出力するステップと、を実行するコンピュータプログラム。
10. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための装置であって、
    異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを記憶する画像記憶手段と、
    前記臓器の臓器壁を複数のセグメントに分割するためのセグメント情報を記憶した記憶手段と、
    前記時系列の断層画像データ及び前記セグメント情報に基づいて、各セグメントに関する生体臓器の状態変化を示す時系列データを抽出する手段と、
    前記抽出手段により抽出された前記時系列データを出力する手段と、を備える解析装置。
11. 前記抽出手段は、前記断層画像データから各セグメント内の臓器壁部分の最大画素値を抽出し、
    前記出力手段は、セグメント別の前記最大画素値の時間変化を出力することを特徴とする請求項１０記載の解析装置。
12. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するための方法であって、
    異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを画像記憶手段に記憶するステップと、
    前記画像記憶手段に記憶された時系列の断層画像データ、及び、前記臓器の臓器壁を複数のセグメントに分割するためのセグメント情報に基づいて、各セグメントに関する生体臓器の状態変化を示す時系列データを抽出するステップと、
    前記抽出された前記時系列データを出力するステップと、を備える解析方法。
13. 内腔を有し、運動する生体臓器の運動状況を解析するためのコンピュータプログラムであって、
    コンピュータに実行されることにより、
    異なる時刻に前記生体臓器を撮影した、時系列の断層画像データを画像記憶手段に記憶するステップと、
    前記画像記憶手段に記憶された時系列の断層画像データ、及び、前記臓器の臓器壁を複数のセグメントに分割するためのセグメント情報に基づいて、各セグメントに関する生体臓器の状態変化を示す時系列データを抽出するステップと、
    前記抽出された前記時系列データを出力するステップと、を実行するコンピュータプログラム。

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