JP2011254861A - 医用画像処理装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】奇形血管(ナイダス)、その血液流入路(フィーダー)、血液流出路(ドレイナー)の位置、大きさ及び数の把握を支援する情報を提供する。
【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部11を有する。ナイダス判定部12は、抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定し、フィーダー/ドレイナー14は、奇形血管部分に正常血管部分が結合する奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する。血液流入点と血液流出点と奇形血管部分がボリュームデータから生成した3次元画像とともに表示される。
【選択図】図1

Description

本発明の実施形態は、ボリュームデータから血管領域を解析する医用画像処理装置に関する。
造影CT、造影MR、非造影MR等によるボリュームデータから血管領域を解析して、脳動静脈の奇形を診断することがある。脳動静脈の奇形とは、脳の動脈と静脈の一部が毛細血管を介さずに直接繋がって発生する奇形で、動脈と静脈を繋ぐ異常血管塊をNidus(ナイダス)と呼ぶ。ナイダスは正常な血管に比べ壁が薄く、動脈から静脈へ直接流入する血液の流速が早いため、破裂を起こしやすい。また、脳へ送られるはずの血液の一部が静脈へそのまま流出するため周辺部の脳組織に血流障害が生じてんかん発作を起こす事もある。
治療方法には、開頭による剥離術、カテーテルを用いた塞栓術、ガンマナイフによる焼却があり、ナイダスの位置や大きさによってそれぞれの治療方法の有効性や危険度が異なる。治療計画の際、Spetzler-Martin分類を用いて脳動静脈奇形の評価を行い、治療方法選択の基準としている。
Spetzler-Martin分類では、ナイダスの大きさ、周囲脳の機能的重要性、導出静脈の深度を評価項目に用いている。開頭手術を行なう場合、奇形への動脈の流入口(フィーダー、以下フィーダーという)と奇形からの静脈の流出口(ドレイナー、以下ドレイナーという)を特定する必要がある。処置手順としては、フィーダーをクリップで留め、ナイダスを剥離し、ドレイナーを遮断する。そのため、フィーダー、ドレイナーの位置及び数を事前に正確に把握する必要がある。
血管造影して撮影されたボリュームデータから任意断面像、MIP像(maximum intensity projeCTion image、最大値投影像)、血管領域を抽出してボリュームレンダリング像(volume rendering image)を生成し、これら画像上で脳動静脈奇形の有無を確認することはできるが、フィーダー、ドレイナーの位置及び数までは正確に視認することは困難である。前項技術を用いた場合でも脳動静脈奇形の場合フィーダー、ドレイナーとも動脈相として解析されてしまうため区別がつきにくい。
特開2007−151881号公報
目的は、奇形血管(ナイダス)、その血液流入路(フィーダー)、血液流出路(ドレイナー)の位置、大きさ及び数の把握を支援する情報を提供することにある。
本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部を有する。奇形血管特定処理部は、抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定し、流入点/流出点特定処理部は、奇形血管部分に正常血管部分が結合する奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する。血液流入点と血液流出点と奇形血管部分が、ボリュームデータから生成した3次元画像とともに表示される。
第1実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。 第1実施形態による処理手順(画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで)を示す流れ図である。 第1実施形態による処理手順(脳動静脈奇形領域入力から画像表示まで)を示す流れ図である。 図2のナイダス抽出処理S1の補足図である。 図2のフィーダー、ドレイナー同定処理S2の補足図である。 図3の画像表示条件算出処理S3の補足図である。 図3の画像表示処理S45により表示される画像表示例を示す図である。 図3の画像表示処理S45により表示される他の画像表示例を示す図である。 第2実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。 第2実施形態による処理手順(画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで)を示す流れ図である。 第2実施形態による処理手順(脳動静脈奇形領域入力から画像表示まで)を示す流れ図である。 図11の画像表示処理S65により表示される画像表示例を示す図である。
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用画像処理装置を説明する。
(第1実施形態)
図1に第1実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示している。データ入力部0は、画像入力部00と画像記憶部01とを有する。画像入力部00は、外部の医用画像発生装置3又はPACS(医用画像保管通信システム)4から画像処理対象のボリュームデータを入力する。医用画像発生装置3は、例えばX線コンピュータ断層撮影装置(CT)、磁気共鳴イメージング装置(MRI)である。本実施形態では、典型的にはX線コンピュータ断層撮影装置による被検体の3次元の対象部位として頭部に関する血管造影前に収集した投影データに由来するいわゆるマスク画像としてのCT画像のデータと、血管造影後に収集した投影データに由来するいわゆるコントラスト画像としてのCT画像のデータとが処理対象として扱われる。ボリュームデータは、コーンビームスキャンまたはヘリカルスキャンにより収集される。なお、造影剤が被検体頭部に流入する前のボリュームデータを以下、「CT頭部非造影画像」と称し、造影剤が被検体頭部に流入した後のボリュームデータを以下、「CT頭部造影画像」と称する。
なお、画像処理対象としてのCT頭部造影画像には、造影後の複数のCT頭部造影画像の中から、脳動脈と脳静脈とがともに造影された造影平衡相画像が選択される。この選択は典型的には画像入力部00に接続された図示しない入力操作部を介して操作者により手動で行われる。画像処理対象としてのCT頭部非造影画像のデータとCT頭部造影画像のデータとは画像記憶部01に記憶される。なお、処理対象画像は、CT頭部非造影画像とCT頭部造影画像との対は、磁気共鳴イメージング装置により発生される血管画像としての非造影MRA(MR Angiography)画像、TOF(time of flight)画像、又はASL(Arterial Spin Labeling)像等の造影MRA像を用いても良い。
脳動静脈奇形抽出部1は、CT頭部非造影画像とCT頭部造影画像とを差分する血管領域抽出部11を有する。差分処理により、血管以外の形態像が抑制され、血管が強調又は抽出された画像(血管画像)が発生される。ナイダス判定部12は、抽出された血管領域から解剖学上正常でない特異な血管走行構造を有する奇形血管部分(ナイダス)を特定する。動静脈相判定部13は、抽出された血管領域からナイダス以外の正常な血管部分を、その解剖学上の構造に基づいてナイダスに対する動脈血管部分(動脈相)と静脈血管部分(静脈相)とに識別する。フィーダー/ドレイナー判定部14は、奇形血管部分に動脈部分が結合する奇形血管への血液流入点(フィーダー)と、奇形血管部分に静脈部分が結合する奇形血管からの血液流出点(ドレイナー)とを特定する。
画像表示部2は、フィーダー/ドレイナー/ナイダスをカラーの違いなどにより相互に異なる態様で表す3次元の奇形血管画像を生成し、CT頭部非造影画像から脳の形態に関する3次元画像を生成し、3次元画像を奇形血管画像とともに表示するために構成される。画像表示部2は、脳動静脈奇形位置情報入力部21を有する。脳動静脈奇形位置情報入力部21は、脳動静脈奇形抽出部1から、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報を入力する。また脳動静脈奇形位置情報入力部21は、画像記憶部01から頭部内部の組織形態を表すCT頭部非造影画像のデータを入力する。
表示条件決定部22は、まずCT頭部造影画像から頭部中心を特定する。特定された頭部中心を頂点とする円錐を定義する。円錐の拡がり角と、頂点から底面までの距離(高さ)とは、当該円錐にナイダスが最小限収まるように決定される。定義された円錐の頂点Aと、円錐の底面中心Bとを結ぶ線分ABが特定される。この線分ABにより後述のボリュームレンダリング処理における視線方向が決定される。線分AB上に原点を有し、かつナイダスを第1象限に最小限収めるように直交座標軸が定義される。なお説明の便宜上、実空間上の直交座標系をXYZで表現し、表示条件決定部22で特定された直交座標系をxyzで表現する。
VR像作成部23は、線分ABを視線方向とし、線分ABの延長線上の遠方点を視点として、ボリュームレンダリング処理により、CT頭部非造影画像から脳の形態に関する3次元画像を生成する。この3次元画像の一部分、具体的には直交座標軸xyzの第1象限、つまりxyzが全て正を示す3面に対応する部分が切り欠かれている。VR像作成部23は、上記同視点で同視線方向でボリュームレンダリング処理により、特定された奇形血管部分(ナイダス)から奇形血管に関する3次元画像を生成する。ナイダスには例えば緑等の特定色が割り付けられ、フィーダーを表す点には例えば赤等の特定色が割り付けられ、ドレイナーを表す点には例えば青等の特定色が割り付けられる。脳の形態に関する3次元画像には、奇形血管に関する3次元画像が合成される。
MPR像作成部24は、直交座標軸xyzに従ってCT頭部非造影画像(ボリュームデータ)から断面変換処理(MPR処理)により、xy面、xz面及びyz面に関する直交3断面の断面画像を作成する。直交3断面の断面画像は、画像合成部25により脳の形態に関する3次元画像及び奇形血管に関する3次元画像に対して合成され、画像表示部26に表示される。
図2には本実施形態による処理手順(画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで)を示している。まず血管領域抽出処理S0が実行される。血管領域抽出処理S0では、画像入力部01から血管領域抽出部11へ、X線コンピュータ断層撮影装置により撮影された造影前のCT頭部非造影画像のデータが読み込まれ(S01)、また造影後のCT頭部造影画像のデータが読み込まれる(S02)。血管領域抽出部11において、CT頭部造影画像からCT頭部非造影画像がサブトラクション(差分)される(S03)。サブトラクションにより脳血管領域が抽出される(S04)。
なお、脳血管領域の抽出方法はこれに限らず、以下の例のような脳血管領域の抽出方法を用いてもよい。まず、入力されるボリュームデータの全画像範囲から画素値ヒストグラムを作成する。次に、画素値ヒストグラムから造影剤のCT値に応じた2値化の閾値を求め、この閾値によりボリュームデータを2値化し、脳血管領域を抽出する。さらに抽出精度を上げる方法として、上記より得られる脳血管領域に対し領域拡張法を適用する、または画素値ヒストグラムに前処理をかけてから閾値を選択する方法がある
次に、ナイダス領域抽出処理S1が実行される。まず、図4に示すように、ナイダス判定部12において、S0により抽出された脳血管領域に対し、領域の膨張処理を行う(S11)。続いて、膨張された脳血管領域に対し、領域の収縮処理を行う(S12)。この膨張収縮処理により残存した領域はナイダスが存在する塊領域として定義される(S13)。周知の通り、奇形血管(ナイダス)は、一箇所に固まって、狭い範囲をうねる様に蛇行している。そのため、S11の膨張処理により、ナイダスを構成する血管部分どうしが隣接血管と連結され、奇形血管どうしの間隙は埋められ、単一の大きな塊となる。一方、ナイダスの塊領域と比較し、周辺の正常血管は異常血管塊とは繋がらない。この状態で、収縮処理を行うことにより、正常血管は消失し、ナイダス塊領域だけが残存する。ナイダス塊領域は、ナイダスが存在している空間的範囲を表しているので、このナイダス塊領域にS04で抽出された脳血管領域を重ね、畳重領域を抽出することにより(S14)、その抽出された畳重領域を奇形血管部分(ナイダス)と判定することができる(S15)。
ナイダス抽出後に、ナイダスに対する血液流入路(フィーダー)、血液流出路(ドレイナー)の同定処理S2が実行される。まず、動静脈相判定部13において、S04により抽出された脳血管領域に対し、解剖学情報を適用して、脳血管領域から動脈部分と静脈部分とを判定する(S21)。次に、図5に示すように、フィーダー/ドレイナー判定部14において、動脈始点から、S15で判定されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし(S22)、ナイダスと動脈部分と交点を特定し、特定した交点をフィーダーと判定する(S23)。同様にフィーダー判定部14において、静脈終点から、S15で判定されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし(S24)、ナイダスと静脈部分と交点を特定し、特定した交点をドレイナーと判定する(S25)。
図3に図2の処理から続く脳動静脈奇形領域入力から画像表示までの処理手順を示している。まず、CT頭部非造影画像とCT頭部造影画像の一方、典型的にはCT頭部非造影画像のデータが脳動静脈奇形位置情報入力部21を介して表示条件決定部21に供給される(S05)。またS1、S2で特定されたナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報が脳動静脈奇形位置情報入力部21を介して表示条件決定部21に供給される(S31)。表示条件決定部21ではまず、図6に示すように、CT頭部非造影画像から頭部中心Aが特定される。頭部中心Aは、例えば頭部領域を均一容積としたときの数学的重心として特定される。
特定された頭部中心Aと、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報とに基づいて、頭部中心Aを頂点としナイダスが内部に最小限収まる円錐101が求められる(S33)。求められた円錐101より、頭部中心Aと円錐101の底面の中心Bのなす線分ABを求める(S34)。得られた線分ABより、線分AB上に原点Oを持ち、ナイダスが第1象限に収まる直交座標軸102を求める(S35)。例えば、実空間座標系のXY平面へ投影した線分ABを中心としたXY平面に平行な軸をxyに定義し、z軸は実空間座標系のZ軸と同じに定義する。
定義された直交座標軸102のxy,yz,xzの各平面を頭部のボリュームレンダリング(VR)による3次元画像(VR像ともいう)のクリップ面(切り欠き面)と定義する(S36)。
線分ABより、ベクトルABが表示画面(観察者)を向く角度をボリュームレンダリング処理の視線方向と定義し、原点から所定距離離れた線分ABの延長線上の点を視点と定義する(S37)。
次に画像生成処理及び表示処理S4について説明する。VR像作成部23において、S36で定義されたクリップ面と、S37で定義された視線方向及び視点とに基づいてボリュームレンダリング処理により、CT頭部非造影画像から、図7に例示する部分的に切り欠かれた脳又は頭部の例えば表面画像(頭部VR画像)が生成される(S41)。S42では、VR像作成部23において、S37で定義された視線方向及び視点に基づいて、ボリュームレンダリング処理により、奇形血管領域(ナイダス)から3次元の奇形VR画像が作成される。この奇形VR像ではナイダスには例えば緑等の特定色が割り付けられる。奇形VR像のフィーダーを表す点が例えば赤等の特定色で付加され、ドレイナーを表す点が例えば青等の特定色で付加される。それらと並行して、MPR像作成部24において、S36で定義されたクリップ面(直交3断面)に関する断面画像がCT頭部非造影画像から再構成される(S43)。
S41で作成された頭部VR画像に、S42で作成された奇形VR画像が合成され、さらにS43で作成されたクリップ面(直交3断面)に関する断面画像がはめ込まれ(S44)、図7に示すように表示される(S45)。頭部を切り欠いた領域内にフィーダー、ナイダス、ドレイナーが色分けされて3次元で表示されることにより、観察者にフィーダー、ナイダス、ドレイナーそれぞれの脳に対する位置、数、深度を提示することで治療計画の立案や困難さの検討を支援する事ができる。
なお、図8に示す画像を作成し表示することも可能である。MPR像作成部24において、直交座標系xyzのxz断面とyz断面に関する直交2断面の断面画像がCT頭部非造影画像から再構成され、直交2断面の断面画像がその配置の状態で奇形VR画像と合成されて表示される。
(第2実施形態)
図9に第2実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示している。図10、図11には第2実施形態に係る医用画像処理手順を示している。図9、図10、図11において、図1、図2、図3と同じ部分には同符号を付して詳細な説明は省略する。本実施形態では、4次元CT頭部画像が処理対象として入力される(S05)。4次元CT頭部画像は、頭部全体をカバーする程度の視野を備えるコーンビームスキャンをダイナミックスに繰り返すことにより収集される時間的に連続する複数のボリュームデータとして定義される。画像選択部15では、4次元CT頭部画像から、造影タイミングを自動的に計るいわゆるリアルプレップ(RealPrep)等により造影開始からの経過時間に基づいてCT非造影画像と、平衡相としてのCT造影画像とを自動的に選択する(S06)。CT非造影画像とCT造影画像とを差分して血管領域を抽出する(S03、S04)。
フィーダー/ドレイナーの特定処理S5では、まず、CPR像作成条件設定部27において、フィーダー/ドレイナー判定部17において、血管始点、血管終点から、S1で抽出されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし、ナイダスとの交点を特定する(S51)。次いでS52において、特定された交点を中心とした所定範囲のボリュームデータ部分が画像選択部15より血流解析部16に読み込まれる(S52)。血流解析部16では、交点付近の血流方向が特定される(S53)。S54において、特定された血流方向と交点とから、ナイダスへ血液が流入している交点をフィーダーと判定し、ナイダスより血液が流出している交点をドレイナーと判定する(S54、S55)。
画像作成/表示処理S6では、CPR像作成条件設定部27において、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの位置情報より、フィーダーを始点としてドレイナーを終点としたナイダス領域を通る線を設定する(S66)。このとき、フィーダー、ドレイナーは複数個設定してもよい(線が枝分かれする)。また、ナイダス領域を通る線は、血流に沿った線に限らず、任意の線で始点、終点を繋ぐ事ができる。本実施形態ではフィーダーを2つ、ドレイナーを2つを始点、終点とし、ナイダスの血流に沿った線をCPR作成用に2本設定する。なお、CPRは、Curved Planer Rreconstructionの略称であり、平面ではなく曲面に関する断面画像をボリュームデータから再構成する処理をいう。
CPR像作成部28において、S61で設定された2本のCPR作成用線によって設定される曲面に対応するCPR像がCT非造影画像から作成され(S67)、画像表示部26に表示される(S65)。
図12に表示例を示す。CPRを用いた場合、ナイダスと隣接している領域の観察が容易にできる。実施例1に示す表示例と合わせて表示する事で、治療計画の立案や困難さの検討を支援する事ができる。
このよううに本実施形態によって、脳動静脈奇形の治療計画時において、ナイダスだけでなく、フィーダーとドレイナーの数と脳に対する位置情報を立体的に把握する事ができるため、実際の処置に近いイメージで治療方法を検討することができるようになる。
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。
0…データ入力部、00…画像入力部、01…画像記憶部、3…医用画像発生装置、4…PACS、1…脳動静脈奇形抽出部、11…血管領域抽出部、12…ナイダス判定部、13…動静脈相判定部、14…フィーダー/ドレイナー判定部、2…画像表示部、21…脳動静脈奇形位置情報入力部、22…表示条件決定部、23…VR像作成部、24…MPR像作成部、25…画像合成部、26…画像表示部。

Claims (6)

  1. 被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部と、
    前記抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定する奇形血管特定処理部と、
    前記抽出された血管領域を用いて前記奇形血管部分に正常血管部分が結合する前記奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する流入点/流出点特定処理部と、
    前記血液流入点と前記血液流出点と前記奇形血管部分とを異なる態様で表す奇形血管画像を生成する奇形画像生成処理部と、
    前記ボリュームデータから前記特定部位に関する3次元画像を生成する3次元画像生成処理部と、
    前記3次元画像を前記奇形血管画像とともに表示する表示部とを具備することを特徴とした医用画像処理装置。
  2. 前記3次元画像は、前記奇形血管部分を取り囲む3断面に関する2次元画像を有することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
  3. 前記3次元画像は、前記奇形血管部分を間に交差する2断面に関する2次元画像を有することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
  4. 前記3次元画像は、前記特定された奇形血管の血管走行構造に応じた曲断面画像を有することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
  5. 前記流入点/流出点特定処理部は、前記ボリュームデータから解析された血流方向に基づいて前記血液流入点と前記血液流出点とを判別することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
  6. 前記奇形血管特定処理部は、前記抽出された血管領域に対する膨張処理と収縮処理とにより残存する領域と前記血管領域とが重なる血管領域部分を前記奇形血管部分として特定することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
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