JP2009261651A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動脈硬化に関する評価を下すことを効果的に支援すること。
【解決手段】画像処理装置は、造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータを記憶する記憶部１１２と、ボリュームデータから得られる動脈に関する形態的情報に基づいて動脈の複数の部分に関する複数の部分的動脈硬化指標を計算する第１計算部１２３と、動脈に関する形態的情報に基づいて複数の部分からなる動脈の全体に関する全体的動脈硬化指標を計算する第２計算部１２４と、計算された全体的動脈硬化指標に基づく評価情報を表示する表示部１１６とを具備する。
【選択図】図１

Description

本発明は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）または磁気共鳴イメージング装置（ＭＲ装置）、X線アンジオ装置、超音波装置、IVUS装置、OCT装置における動脈評価のための画像処理装置及びプログラムに係り、特に動脈硬化を評価するために使用するものである。

例えば、冠動脈での動脈硬化は粥腫形成、内腔狭窄、外側へのリモデリングなどがその本体である。従来これらの評価を行うためには、冠動脈造影(CAG)や超音波装置、冠動脈内視鏡や冠動脈内超音波検査法（IVUS）、光コヒーレンストモグラフィー（光CT、OCT）が行われているが、いずれも侵襲的な検査方法である。特に、IVUSは検査時の死亡を含む重篤な合併症を発症する危険性を有し必ずしも安全とはいえないため、検査対象がPCI予定症例に限定され、危険因子を有する患者しては使用不可能であった。また、従来から行われている冠動脈造影(CAG)や超音波装置での内腔狭窄評価は血管投影面での計測であるため過小評価となる。

マルチスライスＣＴの登場により非侵襲的でかつ利便性のある検査としてＣＴ造影検査が期待され、その検査データを用いて狭窄率やリモデリングインデックスが計測され臨床への適用が検討されはじめている。

ここで、狭窄率は血管内腔状態を評価できるが近年動脈硬化発生過程で重要視されるリモデリングインデックスを評価できない。リモデリングインデックスは逆に狭窄状態を正当に評価できない。また、ともに参照部位との比較となるため、参照部位の設定という手間が必要となりまた参照部位の相違による結果の相違が発生する。

粥腫形成をＣＴ装置で評価するためにＣＴ値による壁性状評価が行われているが、造影剤濃度の影響や現状装置における空間分解能の制限などから、この評価は局所的であり目的の動脈全体を評価することは用いられていない。

本発明の目的は、動脈硬化に関する評価を下すことを効果的に支援することにある。

本発明のある局面は、造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、前記ボリュームデータから得られる前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記動脈の複数の部分に関する複数の部分的動脈硬化指標を計算する第１計算部と、前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記複数の部分からなる前記動脈の全体に関する全体的動脈硬化指標を計算する第２計算部と、前記計算された全体的動脈硬化指標に基づく評価情報を表示する表示部とを具備することを特徴とする画像処理装置を提供する。

本発明によれば、形態的情報に基づく動脈硬化指標を複数の部分毎に提供するだけでなく、これら複数の部分からなる動脈全体に関しても提供することにより、動脈硬化に関する評価を下すことを効果的に支援することができる。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
本実施形態による画像処理装置は単独で、またはＸ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、X線アンジオ装置、超音波装置、IVUS装置、OCT装置若しくはＰＡＣＳに組み込まれて構成される。ここでは画像処理装置はＸ線コンピュータ断層撮影装置に組み込まれたものとして説明する。また、以下説明する動脈硬化スコアの計算方法は、コンピュータに実現させるためのプログラムによっても実現可能である。

ここで、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置には、Ｘ線管と放射線検出器とが１体として被検体の周囲を回転する回転／回転型と、リング状に多数の検出素子がアレイされ、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する固定／回転型等様々なタイプがあり、いずれの型でも適用可能である。ここでは、現在、主流を占めている回転／回転型として説明する。また、１スライスの断層画像データを再構成するには、被検体の周囲１周、約３６０°分の投影データが、またハーフスキャン法でも１８０°＋ビュー角分の投影データが必要とされる。いずれの再構成方式にも適用可能である。ここでは、前者を例に説明する。また、入射Ｘ線を電荷に変換するメカニズムは、シンチレータ等の蛍光体でＸ線を光に変換し更にその光をフォトダイオード等の光電変換素子で電荷に変換する間接変換形と、Ｘ線による半導体内の電子正孔対の生成及びその電極への移動すなわち光導電現象を利用した直接変換形とが主流である。Ｘ線検出素子としては、それらのいずれの方式を採用してもよいが、ここでは、前者の間接変換形として説明する。また、近年では、Ｘ線管とＸ線検出器との複数のペアを回転フレームに搭載したいわゆる多管球型のＸ線ＣＴ装置の製品化が進み、その周辺技術の開発が進んでいる。本発明では、従来からの一管球型のＸ線ＣＴ装置であっても、多管球型のＸ線ＣＴ装置であってもいずれにも適用可能である。ここでは、一管球型として説明する。

図１に、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。図２には本実施形態による動脈硬化スコアの計算処理手順を示している。
架台部１００は、架台駆動部１０７により回転駆動される円環形状の回転フレーム１０２を有する。回転フレーム１０２には、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とが搭載される。Ｘ線検出器１０３は、撮影時に被検体が挿入される空洞（撮影領域）Ｓを挟んでＸ線管１０１に対向する。Ｘ線管１０１には、高電圧発生装置１０９から連続的又は周期的に発生される高電圧がスリップリング１０８を経由して印加される。それによりコーンビーム状のＸ線が発生される。Ｘ線検出器１０３は、複数の検出素子を有する。複数の検出素子は、チャンネル方向とスライス方向との直交２方向に沿って配列される。このようなＸ線検出器１０３は、一般的に、マルチスライス形（２次元アレイ形ともいう）と呼ばれる。

Ｘ線検出器１０３の出力には、一般的にＤＡＳ(data acquisition system) と呼ばれているデータ収集回路１０４が接続されている。このデータ収集回路１０４には、Ｘ線検出器１０３の各チャンネルの電流信号を電圧に変換するＩ−Ｖ変換器と、この電圧信号をＸ線の曝射周期に同期して周期的に積分する積分器と、この積分器の出力信号を増幅するアンプと、このプリアンプの出力信号をディジタル信号に変換するアナログ・ディジタル・コンバータとが、チャンネルごとに設けられている。前処理装置１０６は、データ収集回路１０４の出力（ディジタル信号（純生データと呼ばれる））を光又は磁気を媒介して非接触のデータ伝送を実現する非接触データ伝送装置１０５を経由して受け取り、純生データに対して、チャンネル間の感度不均一を補正したり、またＸ線強吸収体、主に金属部による極端な信号強度の低下又は信号脱落を補正する等の前処理を実行する。前処理装置１０６から出力されるデータは、生データ又は投影データと呼ばれる。投影データは記憶装置１１２に記憶され、ホストコントローラ１１０の制御に従ってボリューム再構成処理部１１８に読み出される。

ボリューム再構成処理部１１８は、記憶装置１１２からの投影データのセットに基づいてコーンビーム再構成法に従ってボリュームデータを再構成する（図３参照）。このボリュームデータは記憶装置１１２に記憶され、また表示装置１１６に可視画像として表示される。

ホストコントローラ１１０には、Ｘ線ＣＴ装置としての基本的な構成要素としての上記記憶装置１１２、ボリューム再構成処理部１１８、表示装置１１６、キーボードやポインティングデバイス等を有する入力装置１１５、表示装置１１６の他に、対象血管抽出処理部１１７、血管縦断面画像生成処理部１１９、血管起始部／末端部検出部１２０、血管内外壁検出処理部１２１、セグメント分割処理部１２２、動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３、動脈硬化全体スコア計算処理部１２４が接続される。

ここでボリュームデータは、検査対象としての動脈血管を含む領域をカバーしており、この動脈血管は造影剤によりコントラストが強調されている。対象血管抽出処理部１１７は、コントラストが強調されている血管の像を、ＣＴ値による閾値処理等により抽出する（Ｓ１１）。対象血管として例えば冠動脈のとき、主要３分枝および血管外壁直径２ｍｍ以上の血管が抽出される。本実施形態は、例えば冠動脈、大動脈、頚動脈、脳動脈、腹部動脈分枝（腹腔動脈，上腸間膜動脈，腎動脈，下腸間膜動脈）、下肢動脈などの四肢末梢動脈といった動脈全般に適用できるが、ここでは、ＣＴ造影心臓検査での冠動脈を対象動脈として説明する。血管縦断面画像生成処理部１１９は、抽出された動脈血管に関する血管縦断面画像をボリュームデータから生成する（Ｓ１２）。血管縦断面画像としては、抽出された動脈血管の中心軸線に沿って複数の微小な短冊画像をボリュームデータから切り出し、それらの連結した連結画像である。または血管縦断面画像としては、抽出された動脈血管の軸線を中心としてその前後所定範囲を対象としてボリュームデータを投影した投影画像である。

血管起始部／末端部検出部１２０は、血管縦断面画像から対象の動脈血管の起始部と末端部とを検出する（Ｓ１３）。抽出した対象血管の起点と終点を、動脈血管の起始部と末端部として自動的に検出してもよいし、ユーザによる入力装置１１５の操作による抽出した血管縦断面画像上での対象血管の起点と終点の指定にしたがって特定しても良い。

血管内外壁検出処理部１２１は、血管縦断面画像から例えば空間的なＣＴ値変化に基づいて図４に示す血管内腔境界（内壁）及び血管外壁境界（外壁）を検出する（Ｓ１４）。図３に、内壁および外壁の検出結果を示している。この内壁および外壁の検出処理は、血管抽出処理と同様に、自動処理だけでなく、ユーザによる点指定で行うことができる。

セグメント分割処理部１２２は、検出された動脈血管の起始部から末端部までの血管全体範囲を複数の局所部分（セグメント）に分割する（Ｓ１５）。例えば、図６に示すように血管抽出時に血管分岐点を検出し、分岐点により分割される各区間および分枝を解剖学的局所範囲（セグメント）として扱う。また、検出された動脈血管の起始部から末端部までの血管全体範囲を図５に示すように軸線に沿って所定距離ずつ複数のセグメントに分割する。

動脈硬化全体スコア計算処理部１２４は、動脈硬化スコアを動脈血管の起始部から末端部までの血管全体範囲を対象として計算する（Ｓ１６）。つまり、動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３は、動脈血管に対してそれ全体に関する総合的な動脈硬化スコアを計算する。総合的な動脈硬化スコアは、例えば、各セグメントに対応する動脈硬化指標（動脈硬化スコア）を重み付け加算して単一の値としても良し、最も症状の重い部分に対応するセグメントの動脈硬化スコアの値（各セグメントの動脈硬化スコアのなかで最大値）としても良い。健常血管と動脈硬化のある血管では次に示すような形状の特性があることを考慮し、対象となる動脈全体の、血管長、血管内腔容積、血管壁容積などの情報を用いて動脈硬化状態を評価する指標を算出する。

動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３は、動脈血管の形状的（形態的）な特徴に基づいて、動脈硬化の進行程度に相当する動脈硬化指標（動脈硬化スコア）をセグメントごとに計算する（Ｓ１７）。つまり、動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３は、複数のセグメントにそれぞれ対応する複数の動脈硬化スコアを計算する。

健常血管は、内腔断面形状はほぼ円状。壁厚は内腔に対しほぼ均等。起始部（Proximal）から末端部（Distal）にむけて径、断面積および単位長あたりの容積はほぼ規則的に減少していく傾向にある。また動脈硬化血管は、内腔断面形状はほぼ円状であるが変形もみられる。狭窄部分では内腔面積は小さくなり、リモデリング部分では内腔の面積も拡大する。壁厚も、狭窄箇所では内腔側にリモデリング箇所では外壁側に肥厚しており、健常血管にみられるような、血管走行上における、径、断面積および単位長あたりの容積の変化の規則性は崩れる。

これら傾向を考慮し、以下のような算出方法で、血管壁と内腔の比などの動脈硬化スコアを算出する。
(i) 血管壁と内腔の比
対象血管全体において、各同一血管断面における、血管壁と血管内腔の大きさの比を求め、平均値をとる。血管壁部分はリモデリングに関する傾向を内腔部分は狭窄に関する傾向を担う。

第１の動脈硬化スコア＝ Wall Volume／Lumen Volume
Wall Volume；内壁と外壁との間の血管壁の容積（又は面積）
Lumen Volume；内壁に囲まれた内腔の容積
(ii) 推定健常血管モデルに対する血管内腔及び血管壁の大きさ（内腔径、内腔面積、内腔容積、血管壁厚、血管壁の面積または血管壁の容積）の相違量（ばらつき量）
各対象血管に対して推定健常血管モデルを設定し、内腔径、内腔面積、内腔容積、血管壁厚、血管壁の面積または血管壁の容積についての推定モデルと計測対象血管との差異（標準偏差SD）求め、−ＳＤおよび＋ＳＤの総和、絶対値での総和を求める。-SDが狭窄傾向を、+SDがリモデリング傾向を、絶対値総和が全体の動脈硬化状態を示す。
第２の動脈硬化スコア＝Σ｜SD(i)｜ ((i=0〜n. n=血管間隔数(任意))
(iii) 血管長により正規化した血管内腔および血管壁の大きさ（容積又は面積）
対象血管の血管長により、内腔および壁容積を正規化する。
第３の動脈硬化スコア＝Lumen Volume／Length
第４の動脈硬化スコア４＝Wall Volume／Length
Wall Volume；内壁と外壁との間の血管壁の容積
Lumen Volume；内壁に囲まれた内腔の容積
Length；血管長
なお、これらの方法は血管全体を対象とし、血管走行に沿って一定間隔毎の血管位置での値（径、断面積、容積）を同時にもつためリファレンス部位を必要としない。

さらに前記部分的動脈指標と前記全体動脈硬化指数と石灰化プラーク指数との比を組み合わせ脆弱度vulnerable Indexを算出する。例えば、部分的動脈指標／石灰化プラーク指数、全体動脈硬化指数／石灰化プラーク指数等を脆弱度として算出する。また、脆弱度の求め方としては、単純な比以外に、動脈指標、石灰化プラーク指数、脆弱度の関係を、対応テーブル（換算表）や、それらの対応関係を表した計算式で定義して求めるようにしても良い。尚、石灰化プラーク指数は、ＣＴ値に基づいて求めた石灰化プラークであるかどうかを示した指数である。

動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３及び動脈硬化全体スコア計算処理部１２４は、動脈硬化スコアを評価する機能を有する。算出された各動脈硬化スコアに対して、健常群と動脈硬化傾向のある症例群とで有意差のある閾値を設定し、動脈硬化程度を評価する評価情報として提示する。また、動脈硬化スコア評価の評価情報としては、対象血管全体の動脈硬化指標だけでなく，動脈硬化指標の最大値で局所の狭窄を含む重症度を提示しても良い。例えば、重症度は、動脈硬化指標と狭窄度との両方を用いて求めた血管の異常の程度を表した指標であり、狭窄度は低くてでも動脈硬化度は進んでいる、または、逆に狭窄はあるが動脈硬化自体は深刻ではないなどの評価を行なうことができる。重症度は、動脈硬化指標、狭窄度の関係を、対応テーブル（換算表）や、それらの対応関係を表した計算式で定義することにより求めることができる。

動脈硬化セグメントスコア計算処理部１２３及び動脈硬化全体スコア計算処理部１２４は、動脈硬化程度評価時には、図７、図８に示すように、対象血管の走行状態を示す3D像（ＣＴA像）や血管断面状態を示すCPR像や投影像および血管断面像を合わせて一緒に表示する機能を有する（Ｓ１８）。特に動脈硬化傾向がある症例の場合、動脈硬化リスク値以上の値をもつ箇所が3D像（ＣＴA像）やCPR像や投影像上にマーキングされ、該当血管断面像が自動的に選択され表示される。表示するカラー分布によって重症度をあわせて表示する。

図１０には血管全体の動脈硬化スコアの表示画面を示し、図１１にはセグメント毎の動脈硬化スコアの表示画面を示している。ボリュームデータの３Ｄ表示、縦断面画像と共に、抽出された血管の３Ｄ像とともにそのスコアが数値で表示される。スコアが閾値（１．３）を超過しているセグメントには血管の３Ｄ像上にマークが表示される。

図９に示すように、レポートとしては各主要血管部位（冠動脈の場合、主要３分枝および詳細として各冠動脈セグメント）での値が血管全体の値とともに出力される。また、動脈硬化箇所がマーキングされた3D像や血管断面を評価するためのCPR像などの血管長軸像、該当箇所の血管断面像も同時にレポートを構成する。

推定血管のモデリングには、計測対象の血管から正規化して求める方法と、動脈の特徴量から近似して求める方法とがある。形態的な特徴から、内腔狭窄、リモデリングの双方を同時に評価可能な動脈硬化評価指標（動脈硬化スコア）を算出できる。

関連画像を算出パラメータの値と合わせて表示し、動脈硬化リスクが高い部位を画像上にオーバーラップ表示させるため、値だけでなく形状の認識も同時にでき、わかりやすい。対象血管全体だけでなく、局所の評価も同時にできる。リファレンスを設定せずに評価ができるため、操作手数が減り、操作者間での結果の相違が減る。

なお、本発明は上記実施形態そのまま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構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態による画像処理装置を有するＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示す図。 本実施形態による動脈硬化スコアの計算処理の流れを示す図。 図２の工程Ｓ１１、Ｓ１２の補足図。 図２の工程Ｓ１４の補足図。 図２の工程Ｓ１５の補足図。 図２の工程Ｓ１３の補足図。 図２の工程Ｓ１８で表示される画面例を示す図。 図２の工程Ｓ１８で表示される他の画面例を示す図。 本実施形態で作成されるレポート画面の一例を示す図。 図２の工程Ｓ１８で表示される他の画面例を示す図。 図２の工程Ｓ１８で表示される他の画面例を示す図。

符号の説明

１０３…Ｘ線検出器、１０４…データ収集回路、１０６…前処理装置、１０５…非接触データ伝送装置、１１２…記憶装置、１１０…ホストコントローラ、１１８…ボリューム再構成処理部、１１６…表示装置、１１５…入力装置、１１７…対象血管抽出処理部、１１９…血管縦断面画像生成処理部、１２０…血管起始部／末端部検出部、１２１…血管内外壁検出処理部、１２２…セグメント分割処理部、１２３…動脈硬化セグメントスコア計算処理部、１２４…動脈硬化全体スコア計算処理部。

Claims (10)

1. 造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、
   前記ボリュームデータから得られる前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記動脈の複数の部分に関する複数の部分的動脈硬化指標を計算する第１計算部と、
   前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記複数の部分からなる前記動脈の全体に関する全体的動脈硬化指標を計算する第２計算部と、
   前記計算された全体的動脈硬化指標に基づく評価情報を表示する表示部とを具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記部分的動脈硬化指標と前記全体的動脈硬化指標とは、血管壁と血管内腔の大きさの比と、推定健常血管モデルに対する血管内腔または血管壁の大きさの相違量と、血管長により正規化した血管内腔および血管壁の大きさとのいずれかであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記部分的動脈指標と前記全体動脈硬化指数と石灰化プラークとの比を組み合わせ脆弱度を算出することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記表示部は、前記全体的動脈硬化指標と共に、前記部分的動脈硬化指標を表示することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記ボリュームデータから前記動脈の軸線に略沿った断面像を発生する断面像発生部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記ボリュームデータから前記動脈の軸線を中心とした所定範囲を対象として投影像を発生する投影像発生部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
7. 前記動脈の断面像から前記動脈の内壁と外壁を検出する内壁外壁検出部をさらに備えることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
8. 造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、
   前記ボリュームデータから得られる前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記動脈の動脈硬化指標を計算する第１計算部と、
   前記計算された動脈硬化指標を表示する表示部とを備え、
   前記動脈硬化指標は、血管壁と血管内腔の大きさの比と、推定健常血管モデルに対する血管内腔または血管壁の大きさの相違量と、血管長により正規化した血管内腔および血管壁の大きさとのいずれかであることを特徴とする画像処理装置。
9. 造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータから前記動脈の軸線に略沿った断面像又は前記動脈の軸線を中心とした所定範囲を対象として投影像を発生する手段と、
   前記断面像又は前記投影像から前記動脈に関する形態的情報を発生する手段と、
   前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記動脈の複数の部分に関する複数の部分的動脈硬化指標を計算する手段と、
   前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記複数の部分からなる前記動脈の全体に関する全体的動脈硬化指標を計算する手段と、
   前記計算された部分的動脈硬化指標と全体的動脈硬化指標とを表示する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
10. 造影された検査対象の動脈を含む領域に関するボリュームデータから得られる前記動脈に関する形態的情報に基づいて、前記動脈の動脈硬化指標を計算する手段と、
    前記計算された動脈硬化指標を表示する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラであって、
    前記動脈硬化指標は、血管壁と血管内腔の大きさの比と、推定健常血管モデルに対する血管内腔または血管壁の大きさの相違量と、血管長により正規化した血管内腔および血管壁の大きさとのいずれかであることを特徴とするプログラム。

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