JP2006326078A - 血流動態解析装置、ｘ線ｃｔ装置、ｍｒｉ装置、及び血流動態解析プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】血流動態解析において、操作者の手間や負担を増やすことなくDelayやDispersionの影響を取り除き定量的な精度を向上する。
【解決手段】
医用画像撮影装置で撮影した断層像に基づいて動脈入力関数と各注目画素における時間−濃度曲線を求める（Ｓ４０１〜４０７）。注目画素毎に、血流到達時間のずれ又は時間−濃度曲線の形状のなまり、を補正するための補正パラメータを算出する（Ｓ４０８）。その補正パラメータに基づいて各注目画素毎に動脈入力関数を補正する（Ｓ４０９）。補正後の動脈入力関数と注目画素毎の時間−濃度曲線とに基づいて伝達関数を求め（Ｓ４１０）、生体機能情報を生成する（Ｓ４１２）。
【選択図】図４
【解決手段】
医用画像撮影装置で撮影した断層像に基づいて動脈入力関数と各注目画素における時間−濃度曲線を求める（Ｓ４０１〜４０７）。注目画素毎に、血流到達時間のずれ又は時間−濃度曲線の形状のなまり、を補正するための補正パラメータを算出する（Ｓ４０８）。その補正パラメータに基づいて各注目画素毎に動脈入力関数を補正する（Ｓ４０９）。補正後の動脈入力関数と注目画素毎の時間−濃度曲線とに基づいて伝達関数を求め（Ｓ４１０）、生体機能情報を生成する（Ｓ４１２）。
【選択図】図４
Description
本発明は血流動態解析装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及び血流動態解析プログラムに係り、特にＸ線や電磁波を用いて被検体の時間変化に依存する生体機能情報を得ることが可能なコンピュータ断層診断装置の提供する断層像から生体機能情報解析等の画像解析を行うことに対して有用な技術に関するものである。
従来、ダイナミック撮影を行うコンピュータ断層診断装置として、陽電子放射断層撮影装置（Positron Emission Tomography ：PET）や単光子放射CT（Single Photon Emission CT：SPECT）などの核医学装置があった。核医学装置による血流動態計測では、放射性核種を被検体内に注入し、核種からの放射線をシンチレーションカメラで計測すると、横断面の放射性核種分布像を得られ、この放射性核種分布像を解析することで、器官の生体機能情報を解析していた。
その他、ダイナミック撮影を行うコンピュータ断層診断装置として、X線CT装置があった。単純X線CT像では病変の超早期相の診断が困難である場合には、X線CT装置によるダイナミック撮影では、コントラストを付けるために主にヨード系の造影剤を用いていた。造影剤を注入しダイナミックスキャンを行うと、造影剤濃度とCT値は比例関係にあることから、撮影断面の時間変化の情報が得られる。撮影断面の時間変化から各組織のCT値の時間変化である時間−濃度曲線が得られ、この時間−濃度曲線を解析することで器官の生体機能情報を解析していた。
更に他のダイナミック撮影を行うコンピュータ断層診断装置として、MR装置があった。高磁場MR装置では非造影の診断方法もあるが、高磁場MR装置でコントラストの良い画像を得たい場合や低磁場MR装置においては、主にガドリニウム系の造影剤を用いていた。MR装置においても撮影断面の時間変化から各組織のMR値の相対的信号強度変化率である時間−濃度曲線が得られる。この時間-濃度曲線を解析することで器官の時間変化に依存する生体機能情報を解析していた。
血流動態を解析するアルゴリズムとして、first-moment法（ガンマフィッティング法）がある。first-moment法では、時間−濃度曲線をガンマ関数などでフィッティングすることで第一循環成分を抽出し、フィッテイングカーブのピーク値や曲線下面積から血流情報を算出していた。
その他の血流動態を解析するアルゴリズムとして、最大勾配法（maximum slope法）があった。最大勾配法では、各組織における時間−濃度曲線の傾きの最大値を動脈における時間−濃度曲線のCT値上昇の最大値で割ることで血流量を算出していた。
その他の血流動態を解析するアルゴリズムとして、deconvolution法があった。deconvolution法では、動脈における時間−濃度曲線（動脈入力関数：Arterial Input Function）と各組織における時間−濃度曲線（組織出力関数）をdeconvolution演算することで伝達関数を求め、伝達関数から血流情報を算出していた。Deconvolution法は他の手法に比べて、定量性や造影剤注入速度の点で利点があり、近年最も主流となってきているアルゴリズムである。
deconvolution法においては、動脈入力関数をいかに適切に設定するかによって、解析結果の信頼性が変化する。動脈入力関数は、理想的には動脈入力関数は毛細血管網ごとに、いいかえると画素ごとに設定することが望ましい。
しかしながらすべての毛細血管網に対して血流の流入経路を特定することは困難である。したがって通常は、健常側における前大脳動脈や中大脳動脈などの主幹動脈を全ての画素に対する動脈入力関数として代表させて解析していた。本明細書では、この手法を従来手法１と呼ぶ。
その他の動脈入力関数の設定方法として、特許文献１に開示されているように、右前大脳動脈、左前大脳動脈、右中大脳動脈、左中大脳動脈、右後大脳動脈、左後大脳動脈、の６の主幹動脈を動脈入力関数として設定し、それぞれの血流支配領域内の画素を、その血流支配領域に最適な主幹動脈を前述の６つの中から選択して解析する手法(本明細書では「従来手法２」という）がある。
また、特許文献２の血流動態解析装置は、入力した断層像に基づいて流入動脈及び各組織の時間−濃度曲線をフーリエ変換し、これから逆フィルタを算出する。この逆フィルタを各組織における時間−濃度曲線のフーリエ変換に掛け合わせることで各組織の伝達関数を求め、この伝達関数を使用して生体機能情報を算出する。
特開２００３−１９０１４８号公報
特開２００４−９７６６５号公報
本発明者は、上記従来技術を検討した結果、以下の問題点を見い出した。非特許文献1（INNERVISION(19.1)2004）によると、健常側の一個の主幹動脈で全ての動脈入力関数を代表させると、特に疾患側での虚血状態を過大評価する傾向がある。これは健常側の主幹動脈で全ての画素に対する動脈入力関数を代表させているため、トレーサーの到達時間の違い（Delay）や時間−濃度曲線の形状のなまり（Dispersion）の影響を考慮せずに解析しているためである。したがって従来手法１では、疾患側に虚血状態を過大評価してしまうという問題があった。
従来手法２では、血流支配領域ごとに動脈入力関数を設定しているため従来手法に比べると虚血状態を過大評価する問題はある程度改善されている。しかしながら従来手法２では従来手法１に比べて、１個の主幹動脈で代表させて解析する領域の範囲が小さくなっているだけであり、１画素ごとに設定しているわけではない。すなわち１画素ごとにDelayやDispersionの影響を補正しているわけではない。したがって虚血状態を過大に評価する程度は改善されるものの、過大評価を完全に補正することはできないという問題があった。また、動脈入力関数用に計６個の動脈を設定しなければならないため、１個指定すればよい従来手法１に比べて操作者の手間や負担が大きいという問題があった。また６個の動脈を指定するのに消費する時間が大きいため、急性期脳梗塞のように迅速性が要求される検査には不向きという問題もあった。
本発明の目的は、CT PerfusionやMR Perfusionに代表される血流動態解析において、動脈入力関数を設定する際の操作者の負担や消費時間を増やすことなく、DelayやDispersionに起因する虚血状態の過大評価を是正可能であるような、血流動態解析装置を提供することにある。
上記問題を解決するために、医用画像撮影装置で撮影した断層像に含まれる流入動脈を設定する設定手段と、前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数と、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、を備えたことを特徴とする。
ここでいう「前記動脈入力関数の形状なまり」とは、操作者が動脈入力案数として設定した主幹動脈（流入動脈）から注目画素まで血流が流れていく段階で生じる時間―濃度曲線の形状変化のことをいう。
また、前記補正パラメータ算出手段は、前記動脈入力関数と、前記流入動脈の周辺組織を構成する画素の時間−濃度曲線と、前記出力関数とに基づいて補正パラメータを算出する、ことを特徴とする。
また、前記補正パラメータ算出手段は、各時間−濃度曲線に対するガンマ関数型のフィッティング曲線における諸係数から補正パラメータを算出する。
また、前記補正パラメータ算出手段は、各時間−濃度曲線の半値幅、ピーク値、及び血流到達時間に基づいて補正パラメータを算出する。
また、前記設定手段は、前記断層像を複数の領域に分割し、前記領域毎に流入動脈を設定し、前記演算手段は、前記流入動脈毎に動脈入力関数を求め、前記補正パラメータ手段は、前記領域毎に求められた前記動脈入力関数と、その動脈入力関数に対応する流入動脈が含まれる領域に含まれる各注目画素の出力関数と、に基づいて補正パラメータを算出する。
また、本発明に係るＸ線ＣＴ装置は、被検体にＸ線を照射するＸ線管と、前記Ｘ線管に前記被検体を挟んで対向して配置され、前記被検体を透過したＸ線を検出してＸ線透過データを出力するＸ線検出器と、前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器を搭載して回転可能な回転手段と、前記Ｘ線透過データに基づいて再構成演算処理を行い断層像を生成する画像処理装置と、前記断層像を表示するための表示装置と、を備えたＸ線ＣＴ装置において、前記断層像に含まれる少なくとも一つの流入動脈を設定する設定手段と、前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数と、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまり、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、前記各伝達関数を使用して生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、を備え、前記表示装置に、前記生体機能情報に基づく生体機能画像を表示する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る磁気共鳴イメージング装置は、被検体に静磁場と高周波パルスと傾斜磁場とを印加する撮影シーケンスを実行して前記被検体から発生する磁気共鳴信号を受信し、該受信した磁気共鳴信号に基づいて断層像を生成して表示する磁気共鳴イメージング装置であって、断面位置出力手段から出力される被検体の断面位置に基づいて前記高周波パルスと前記傾斜磁場との印加を制御し、前記断面位置の断層像を生成して表示する磁気イメージング装置において、前記断層像に含まれる少なくとも一つの流入動脈を設定する設定手段と、前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数を求めるとともに、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、前記生体機能情報に基づいて生体機能画像を表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る血流動態解析プログラムは、医用画像撮影装置が撮影して得た撮影データを読み込むステップと、前記読み込んだ撮影データに基づいて生成した断層像に含まれる流入動脈の設定を受付けるステップと、前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求めるステップであって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数を求めるとともに、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求めるステップと、注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出するステップと、前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求めるステップと、前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求めるステップと、前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明によれば、血流動態解析において、操作者の手間や負担を増やすことなくDelayやDispersionの影響を取り除き定量的な精度を向上できるという効果がある。
以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置の好ましい実施の形態について詳説する。
＜第一実施形態＞
図１は本発明に係る血流動態解析装置が適用されたＸ線ＣＴ装置を示す概略構成図である。
図１は本発明に係る血流動態解析装置が適用されたＸ線ＣＴ装置を示す概略構成図である。
Ｘ線ＣＴ装置１は、スキャナ１０、寝台１２、寝台１２の天板１４、画像処理装置（操作卓）２０、表示装置としてのモニタ２５、および操作装置としてのキーボード２８とを備える。
スキャナ１０は図示はしないもののＸ線がＸ線管制御装置によって制御されるＸ線管を備える。Ｘ線管から放射されたＸ線は、コリメータ制御装置によって制御されるコリメータにより例えば、角錐形のＸ線ビームすなわちコーンビームＸ線とされ、被検体に照射される。被検体を透過したＸ線はＸ線検出器に入射する。
Ｘ線検出器は、チャネル方向と列方向とに二次元的に配列された複数のＸ線検出素子を備える。Ｘ線検出器にはデータ収集装置が接続されている。データ収集装置はＸ線検出器の個々のＸ線検出素子の検出データを収集する。
画像処理装置１７は、Ｘ線ＣＴ装置の操作卓１３と一体化して形成されるが、外付けのコンピュータであってもよい。
画像処理装置１７は、Ｘ線ＣＴ装置の操作卓１３と一体化して形成されるが、外付けのコンピュータであってもよい。
次に図２に基づいて画像処理装置２０のハードウェア構成を説明する。
画像処理装置２０は、中央処理装置（CPU）２１と、モニタ２５に表示する画像の一時的な記憶、演算を行う画像の一時的な展開、及びプログラム実行時の作業領域となるメモリ２２と、複数の画像を格納するとともに、オペレーティングシステム（OS）、上記位置ずれ補正処理プログラムを含む各種のソフトウェア等が格納される磁気ディスク２３と、表示用画像データを一時的に記憶する表示メモリ２４と、表示装置としてのモニタ２５と、操作手段の一つであって、位置座標指定手段であるマウス２６と、そのマウス２６のコントローラ２７と、キーボード２８と、上記各構成要素を接続するバス２９とを備える。上記ＣＰＵに代えてDigital Signal Processor(DSP)やMicroProcessor Unit(MPU)を備えてもよい。またモニタ２５は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作卓と一体化に構成しても良いし、あるいは独立して構成してもよい。
画像処理装置２０には、解析対象となる画素（以下「注目画素」という。）毎に動脈入力関数を補正し、補正後の動脈入力関数と各画素ごとの時間―濃度曲線（以下「出力関数」という。）とに基づいて伝達関数を求め、この伝達関数に基づいて各注目画素毎に生体機能情報を求めてマッピングし、生体機能情報画像を生成する血流動態解析プログラムがインストールされる。
図３は、血流動態解析プログラムの機能を示すブロック図である。
ＣＰＵ２１は、プログラムである画像データ読込部２１ａ、動脈設定部２１ｂ、演算部２１ｃ、補正パラメータ算出部２１ｄ、補正部２１ｆ、伝達関数算出部２１ｇ、機能情報算出部２１ｈ、画像生成部２１ｉを実行する。これらのプログラムは、磁気ディスク２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により適宜メモリ２２に読み出されて実行される。
ＣＰＵ２１は、プログラムである画像データ読込部２１ａ、動脈設定部２１ｂ、演算部２１ｃ、補正パラメータ算出部２１ｄ、補正部２１ｆ、伝達関数算出部２１ｇ、機能情報算出部２１ｈ、画像生成部２１ｉを実行する。これらのプログラムは、磁気ディスク２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により適宜メモリ２２に読み出されて実行される。
画像データ読込部２１ａは、血流動態解析の対象となる断層像を示す画像データを読み込む。画像データは、Ｘ線ＣＴ装置１や後述する磁気共鳴イメージング装置（以下「ＭＲＩ装置」と記載する。）８０から直接読み込んでもよいし、これらＸ線ＣＴ装置１や後述するＭＲＩ装置８０といった医用画像撮影装置が生成した画像データを格納した画像データベースから読み込んでもよい。
動脈設定部２１ｂは、オリジナルの動脈入力関数として用いる主幹動脈（流入動脈）の設定を行うもので、モニタ２５に断層像を表示させ、操作者がマウス２６により主幹動脈の位置をクリックして指定し、この指定した位置座標を検出して主幹動脈を設定する。主幹動脈は、自動的に設定してもよい。
演算部２１ｃは、各画素毎に時間―濃度曲線を算出する。演算部２１ｃが、主幹動脈領域に含まれる画素に基づいて算出した時間―濃度曲線を「動脈入力関数」という。また、主幹動脈以外の各組織に含まれる画素毎に算出した時間−濃度曲線を「出力関数」という。
補正パラメータ算出部２１ｄは、操作者が指定したオリジナルの動脈入力関数を補正するためのパラメータを算出する。補正パラメータの算出方法については後述する。
補正部２１ｆは、補正パラメータに基づいてオリジナルの動脈入力関数を補正する。
伝達関数算出部２１ｇは、各画素毎に応じて補正された動脈入力関数とその画素の時間―濃度曲線とに基づいて伝達関数を求める。
機能情報算出部２１ｈは、その伝達関数により生体機能情報を算出する。
画像生成部２１ｉは、機能情報算出部２１ｈが生成した生体機能情報をその画素に対応する座標位置にマッピングし、機能画像を生成する。
＜処理の流れ＞
図４は、本発明に係る血流動態解析装置の実施の形態における、データ読み込みから出力画像の表示までの処理の流れを示すフローチャートである。
＜処理の流れ＞
図４は、本発明に係る血流動態解析装置の実施の形態における、データ読み込みから出力画像の表示までの処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ４０１では、画像データ読込部２１ａが処理対象となる画像を読み込み、メモリ２２に格納する（Ｓ４０１）。このとき磁気ディスク２３や図示しないネットワークを介して接続された画像データベースに既に保存されている画像を読み込んでもよいし、Ｘ線ＣＴ装置１又は後述するＭＲＩ装置８１によって新規に収集されたデジタル画像データを読み込んでもよい。
ステップＳ４０２では、画像処理装置２１は、ＣＴ画像やＭＲ画像中に写りこんでいる骨や寝台、ルームエアーなどの生体機能情報の解析に不要な領域を削除する（Ｓ４０２）。不要領域を削除する方法は特許文献２に開示されている手法、具体的には、原画像に対し不要領域を必要な領域とを分ける２値化処理を行い、この２値化画像に対し輪郭線を抽出し、輪郭線の内部を１で塗りつぶしてマスク画像を生成する処理、により行なうことができる。なおステップＳ４０２は省略可能であるが、演算時間短縮のためにはステップＳ４０２を実行することが望ましい。
ステップＳ４０３では、画像処理装置２１が画像フィルタによってノイズ除去処理を行う（Ｓ４０３）。画像フィルタは公知の平滑化フィルタを用いてもよいが、特願２００４-１４８６９０号公報やRSNA2004（infoRad 9414）にて発明者が開示しているような解像度を維持したノイズ除去が可能なフィルタを用いることが望ましい。なおステップＳ４０３は省略可能であるが解析精度を向上させるためにはステップＳ４０３を実行することが望ましい。
ステップＳ４０４では、各画素における時間-濃度曲線を算出する（ステップＳ４０４）。演算部２１ｃは、各画素毎に時間−濃度曲線を算出する。時間-濃度曲線は、画素ごとに各時相における画素値を取り出すことで得られる。
ステップＳ４０５では、画像処理装置２１が、時間-濃度曲線から第一循環成分を抽出する（ステップＳ４０５）。第一循環成分を抽出する手法は、ガンマ関数によるフィッティングや指数関数による外挿など公知の手法でよい。
ステップＳ４０６では、動脈設定部２１ｂを用いて動脈入力関数に用いる動脈を設定する（ステップＳ４０６）。このとき、Partial Volume Averaging（PVA）効果の補正に用いる静脈も設定することが望ましい。動脈、静脈の設定方法は、入力手段１１を用いて画像上にＲＯＩ（関心領域）を設定するなどの手動設定の方法を用いてもよく、特開２００４−９７６６５号公報に開示されているような自動設定の方法、具体的には流入動脈と流入静脈の中心画素を算出し、その中心画素周辺の画素に対して、ピーク値が閾値以上の画素とそうでない画素とを分離し、ピーク値が閾値以上の画素のうち中心画素を含んだ連結画素を抽出することにより流入動脈と流出動脈とを自動決定する方法、を用いてもよい。なお、ステップＳ４０６を実行するタイミングは、図１で示した位置に限定されるものではなく、ステップＳ４０１より後ろでステップＳ４０７より前の位置ならばどの時点で実行してもよい。
ステップＳ４０７では、PVA効果を補正する（ステップＳ４０７）。PVA効果の補正方法は、特開２００４−９７６６５号公報に開示されている手法、具体的には、流入動脈のピーク値をＰａ、流出静脈のピーク値をＰｖとし、流入動脈の時間−濃度曲線をＰｖ／Ｐａ倍して流入動脈におけるＰＶＡ硬貨を補正する方法、を用いればよい。なおステップＳ４０７は省略可能だが、定量性を向上させるためにはステップＳ４０７を実行することが望ましい。また、ステップＳ４０７を実行するタイミングは、図１で示した位置に限定されるものではなく、ステップ２０６より後ろでステップＳ４１１より前の位置ならばどの時点で実行してもよい。
ステップＳ４０８では、補正パラメータ算出部２１ｄを用いて動脈入力関数のDelay、Dispersion補正用のパラメータを算出する（ステップＳ４０８）。
ステップＳ４０９では、補正部２１ｆを用いて動脈入力関数を補正する（ステップＳ４０９）。補正パラメータの算出方法および補正方法については後述する。
ステップＳ４１０では、伝達関数算出部２１ｇは、ステップＳ４０９で得られた補正後の動脈入力関数とステップＳ４０５で得られた第一循環成分抽出後の各組織における時間-濃度曲線から伝達関数を算出する（ステップＳ４１０）。伝達関数の算出方法は、特開２００４−９７６６５に開示されている流入動脈における時間−濃度曲線と組織における時間−濃度曲線を逆畳み込み演算すれる方法を用いればよい。
ステップＳ４１１では、機能情報算出部２１ｈは、ステップＳ４１０で算出された伝達関数から血流量、血液量、平均通過時間などの血流情報、すなわち生体機能情報値を算出する（ステップＳ４１１）。伝達関数から血流情報を算出する手法は特開２００４−９７６６５に開示されている手法、具体的には、血流量は伝達関数の最大値から求め、血液量は伝達関数の曲線下面積から求め、平均通過時間は伝達関数の幅から求める手法、を用いてもよく、公知の手法を用いてもよい。
ステップＳ４０８からステップＳ４１１までの処理は、解析対象となる臓器中の全ての画素に対して画素ごとに実行する。
ステップＳ４１２では、画像生成部２１ｉが算出された各画素における機能情報値をマッピングし機能画像を得る（ステップＳ４１２）。ステップＳ４０３からステップＳ４１２までの各処理は、画像中の全ての画素に対して実行してもよいが、演算時間短縮のためにはステップＳ４０２で取り除いた不要領域は除外し、解析対象臓器の領域内の画素に対してのみ、各処理を実行することが望ましい。
ステップＳ４１３では、ステップＳ４１２で作成した機能画像をモニタ２５に表示する（ステップＳ４１３）。
ステップＳ４１４では、必要に応じて機能画像を磁気ディスク２３に保存する（ステップＳ４１４）。機能画像を保存する必要がない場合、ステップＳ４１４は省略してもよい。またステップＳ４１４はステップＳ４１３の前に実行してもよい。
＜第一の補正パラメータの算出方法および補正方法＞
次に、補正パラメータの算出方法および補正方法について説明する。図５は補正パラメータの算出方法および補正方法１を示す模式図である。
モニタ２５に、機能画像を作りたい断層像５００を表示する。操作者は、断層像５００のうちの１箇所を、オリジナルの動脈入力関数を作成する箇所として指定する。図５では、操作者がマウス２７やトラックボールなどの入力手段を用いて断層像５００上の点５０１を指定したとする。
次に、補正パラメータの算出方法および補正方法について説明する。図５は補正パラメータの算出方法および補正方法１を示す模式図である。
モニタ２５に、機能画像を作りたい断層像５００を表示する。操作者は、断層像５００のうちの１箇所を、オリジナルの動脈入力関数を作成する箇所として指定する。図５では、操作者がマウス２７やトラックボールなどの入力手段を用いて断層像５００上の点５０１を指定したとする。
演算部２１ｃは、点５０１の時間−濃度曲線を算出し、動脈入力関数をAIForg(t)を生成する。図５の５１０は、動脈入力関数AIForg(t)のグラフと式とを示す。更に、演算部２１ｃは、動脈周辺の画素における時間−濃度曲線をTDC1(t)、注目画素における時間−濃度曲線をTDC2(t)を生成する。図５の５２０及び５３０は、動脈周辺の画素における時間−濃度曲線をTDC1(t)及び注目画素における時間−濃度曲線をTDC2(t)のグラフと式とを示す。上記時間−濃度曲線は次式のようにガンマ関数で近似することが可能である。
ここで補正パラメータ算出部２１ｄは、TDC1とTDC2における各係数の比較して補正パラメータ５４０を算出する。そして、補正部２１ｆは、補正パラメータ５４０を用いて動脈入力関数AIForg(t)を次式のように補正し、注目画素に対する動脈入力関数AIFcor(t)を決定する。図５の５５０は、注目画素に対する動脈入力関数AIFcor(t)のグラフと式とを示す。
＜第二の補正パラメータの算出方法および補正方法＞
図６は第二の補正パラメータの算出方法および補正方法を示す模式図である。
図６は第二の補正パラメータの算出方法および補正方法を示す模式図である。
図５と同様、図６は断層像６００、操作者が指定した動脈入力関数を生成する基準点を点６０１、６１０は操作者が指定した点６０１の時間―濃度曲線である動脈入力関数をAIForg(t)のグラフと式とを示す。更に、図６の６２０及び６３０は、動脈周辺の画素における時間-濃度曲線をTDC1(t)及び注目画素における時間-濃度曲線をTDC2(t)のグラフと式とを示す。また、動脈周辺の画素における時間-濃度曲線TDC1(t)の半値全幅とピーク値、到達時間をそれぞれW1、H1、AT1、注目画素における時間-濃度曲線TDC2(t)の半値全幅とピーク値、到達時間をそれぞれW2、H2、AT2とする。AIForg(t)は数１式の（１）式のようにガンマ関数で近似できる。５５０は、は、半値全幅とピーク値、到達時間の比較から補正パラメータ５４０を算出し、補正部２１ｆは、AIForg(t)を数３式のように補正し、注目画素に対する動脈入力関数AIFcor(t)を決定する。
＜第三の補正パラメータの算出方法および補正方法＞
図７は第三の補正パラメータの算出方法および補正方法を示す模式図である。
図７は第三の補正パラメータの算出方法および補正方法を示す模式図である。
図５と同様、図７は断層像７００、操作者が指定した動脈入力関数を生成する基準点を点７０１、７１０は操作者が指定した点７０１の時間―濃度曲線である動脈入力関数をAIForg(t)のグラフと式とを示す。更に、図７の７２０及び７３０は、動脈周辺の画素における時間-濃度曲線をTDC1(t)及び注目画素における時間-濃度曲線をTDC2(t)のグラフと式とを示す。また、動脈周辺の画素における時間-濃度曲線TDC1(t)の半値全幅とピーク値、到達時間をそれぞれW1、H1、AT1、注目画素における時間-濃度曲線TDC2(t)の半値全幅とピーク値、到達時間をそれぞれW2、H2、AT2とする。カーブフィッテングを行わない場合、AIForg(t)は次式のような離散データとして表される。
＜第二実施形態＞
図８は本発明に係るＭＲＩ装置の実施の形態を示す全体構成を示す模式図である。
図８は本発明に係るＭＲＩ装置の実施の形態を示す全体構成を示す模式図である。
図８に示すＭＲＩ装置８０は、例えば、垂直磁場方式０．３Ｔ永久磁石ＭＲＩ装置であり、垂直な静磁場を発生させる上部磁石８１と下部磁石８２、これらの磁石を連結するとともに上部磁石８１を支持する支柱８３、制御部８４などを含んで構成されている。ＭＲＩ装置１の図示しない傾斜磁場発生部は、傾斜磁場をパルス的に発生させ、最大傾磁場強度15ｍＴ／ｍで、スルーレート20ｍＴ／ｍ／ｍｓである。更に、ＭＲＩ装置１は、静磁場中の被検体８５に核磁気共鳴を生じさせるための図示しないＲＦ送信器、被検体８５からの核磁気共鳴信号を受信する図示しないＲＦ受信器を備え、これらは12.8ＭＨｚの共振型コイルで構成されている。
制御部８４は、ワークステーションで構成され、傾斜磁場発生部、ＲＦ送信器、ＲＦ受信器などを制御する。
モニタ９５は、被検体８５の断層面の画像を表示するものである。
また、制御部８４には、画像処理装置９０が接続される。画像処理装置９０は、制御部８４から被検体８５の磁気共鳴信号を受信し、その磁気共鳴信号に基づいて断層像を生成しモニタ９５に表示する。
また、制御部８４には、画像処理装置９０が接続される。画像処理装置９０は、制御部８４から被検体８５の磁気共鳴信号を受信し、その磁気共鳴信号に基づいて断層像を生成しモニタ９５に表示する。
画像処理装置９０は、第一実施形態と同様、図２に示すＣＰＵ、メモリ、磁気ディスク、表示メモリ、モニタ９５、マウス９７、コントローラ、キーボード及びバスを備える。また画像処理装置９０は、図３に示す血流動態解析プログラムが格納される。画像処理装置９０のＣＰＵは、プログラムである画像データ読込部２１ａ、動脈設定部２１ｂ、演算部２１ｃ、補正パラメータ算出部２１ｄ、補正部２１ｆ、伝達関数算出部２１ｇ、機能情報算出部２１ｈ、画像生成部２１ｉを実行する。これらのプログラムは、磁気ディスク２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により適宜メモリ２２に読み出されて実行される。これらのプログラムの処理の流れ及び補正パラメータの算出方法は第一実施形態と同様である。
＜第三の実施形態＞
上記実施形態においては、主幹動脈を一つだけ設定したが、断層像における解析対象領域を複数に分割し、その分割した領域毎に主幹動脈を設定してもよい。図９は、第三実施形態に係る主幹動脈の設定を示す模式図であって、被検体の頭部断層像を点線に沿って左右二つの領域に分割し、各分割領域毎に主幹動脈を設定した状態を示す図である。
上記実施形態においては、主幹動脈を一つだけ設定したが、断層像における解析対象領域を複数に分割し、その分割した領域毎に主幹動脈を設定してもよい。図９は、第三実施形態に係る主幹動脈の設定を示す模式図であって、被検体の頭部断層像を点線に沿って左右二つの領域に分割し、各分割領域毎に主幹動脈を設定した状態を示す図である。
図９では、左領域は、左斜め斜線で示す。同様に、右領域は、右斜め斜線で示す。
操作者は、左領域に含まれる一つの主幹動脈１００を指定する。同様に、操作者は、右領域に含まれる一つの主幹動脈１１０を指定する。画像処理装置は、主幹動脈１００及び１１０に基づいてそれぞれ動脈入力関数を求める。そして、左領域に含まれる各画素について、主幹動脈１００の動脈入力関数を補正した補正後の動脈入力関数を算出する。そして、左領域に含まれる各画素についての出力関数と、主幹動脈１００の動脈入力関数を補正した補正後の動脈入力関数とに基づいて伝達関数を算出する。
同様に、右領域に含まれる各画素について、主幹動脈１１０の動脈入力関数を補正した補正後の動脈入力関数を算出する。そして、右領域に含まれる各画素についての出力関数と、主幹動脈１１０の動脈入力関数を補正した補正後の動脈入力関数とに基づいて伝達関数を算出する。
これらの伝達関数を用いて機能情報を算出し、機能画像を生成する。
本実施の形態により、各画素における動脈入力関数を更に精度よく求めることができる。
１…Ｘ線ＣＴ装置、１０…スキャナ、１２…寝台、１４…天板、２０…画像処理装置、２５…モニタ、２８…キーボード、８０…ＭＲＩ装置、８１…上部磁石８１、８２…下部磁石、８３…支柱、８４…制御部、８５…被検体、９０…画像処理装置、９５…モニタ、９７…マウス
Claims (8)
- 医用画像撮影装置で撮影した造影剤を注入された被検体の断層像に含まれる流入動脈を設定する設定手段と、
前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数と、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、
注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、
前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、
前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、
を備えたことを特徴とする血流動態解析装置。 - 前記補正パラメータ算出手段は、前記動脈入力関数と、前記流入動脈の周辺組織を構成する画素の時間−濃度曲線と、前記出力関数とに基づいて補正パラメータを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の血流動態解析装置。 - 前記補正パラメータ算出手段は、各時間−濃度曲線に対するガンマ関数型のフィッティング曲線における諸係数から補正パラメータを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の血流動態解析装置。 - 前記補正パラメータ算出手段は、各時間−濃度曲線の半値幅、ピーク値、及び血流到達時間に基づいて補正パラメータを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の血流動態解析装置。 - 前記設定手段は、前記断層像を複数の領域に分割し、前記領域毎に流入動脈を設定し、
前記演算手段は、前記流入動脈毎に動脈入力関数を求め、
前記補正パラメータ手段は、前記領域毎に求められた前記動脈入力関数と、その動脈入力関数に対応する流入動脈が含まれる領域に含まれる各注目画素の出力関数と、に基づいて補正パラメータを算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の血流動態解析装置。 - 造影剤を注入された被検体にＸ線を照射するＸ線管と、
前記Ｘ線管に前記被検体を挟んで対向して配置され、前記被検体を透過したＸ線を検出してＸ線透過データを出力するＸ線検出器と、
前記Ｘ線源及び前記Ｘ線検出器を搭載して回転可能な回転手段と、
前記Ｘ線透過データに基づいて再構成演算処理を行い断層像を生成する画像処理装置と、
前記断層像を表示するための表示装置と、
を備えたＸ線ＣＴ装置において、
前記断層像に含まれる少なくとも一つの流入動脈を設定する設定手段と、
前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数と、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、
注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまり、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、
前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、
前記各伝達関数を使用して生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、を備え、
前記表示装置に、前記生体機能情報に基づく生体機能画像を表示する、
ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。 - 造影剤を注入された被検体に静磁場と高周波パルスと傾斜磁場とを印加する撮影シーケンスを実行して前記被検体から発生する磁気共鳴信号を受信し、該受信した磁気共鳴信号に基づいて断層像を生成して表示するＭＲＩ装置であって、断面位置出力手段から出力される被検体の断面位置に基づいて前記高周波パルスと前記傾斜磁場との印加を制御し、前記断面位置の断層像を生成して表示する磁気イメージング装置において、
前記断層像に含まれる少なくとも一つの流入動脈を設定する設定手段と、
前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求める演算手段であって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数を求めるとともに、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求める演算手段と、
注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求める補正手段と、
前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求める伝達関数算出手段と、
前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出する機能情報算出手段と、
前記生体機能情報に基づいて生体機能画像を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするＭＲＩ装置。 - 造影剤を注入された被検体を医用画像撮影装置が撮影して得た撮影データを読み込むステップと、
前記読み込んだ撮影データに基づいて生成した断層像に含まれる流入動脈の設定を受付けるステップと、
前記断層像に基づいて各画素ごとに画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線を求めるステップであって、前記流入動脈を構成する画素の画素値の時間変化の情報を表す時間−濃度曲線である動脈入力関数を求めるとともに、各注目画素における時間−濃度曲線である出力関数とを求めるステップと、
注目画素毎に、前記動脈入力関数における血流到達時間と前記各出力関数における血流到達時間との時間差、又は前記動脈入力関数の形状なまりと、のうちの少なくとも一つを補正するための補正パラメータを算出するステップと、
前記補正パラメータを用いて前記動脈入力関数を補正し、前記注目画素毎に補正後の動脈入力関数を求めるステップと、
前記各出力関数と、その出力関数に対応して求めた補正パラメータにより補正された前記動脈入力関数と、に基づいて前記各注目画素ごとに伝達関数を求めるステップと、
前記各伝達関数に基づいて生体機能情報を算出するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする血流動態解析プログラム。
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