JP2013000517A - 疾患判定装置および疾患判定方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】
対象とする臓器に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、
前記画像形成装置から得られた画像から計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動によるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を解析することにより臓器疾患の有無を判定する。
【選択図】図1
Description
超音波診断法は検査そのものが無痛で、診断の際にはベッドで寝ているだけでいいので患者に対しての負担も他の画像診断に比べるとはるかに低い。また、超音波を用いているため低侵襲的であり、プローブ(探触子)と呼ばれる器具を体表に押し当て人間の可聴範囲をはるかに超える高周波音波を利用することで、体内組織の構造と動きの様子が2次元断層像としてリアルタイムに観察できる。加えて他の診断機に比べ低コストで、ノート型PC程度の大きさも存在し可搬性にも優れているため、被災地などでの初期診断や、在宅医療におけるベッドサイドでの手軽な計測が行える。超音波診断法に用いられる超音波は、音波の一種であり、音波の性質をそのまま持っている。超音波診断法の最大の利点は安全かつ、臓器運動のリアルタイム観察が可能であり、胎児の観察、泌尿器や消化器の組織診断等、幅広く医療分野で一般化され利用されている。さらに臓器の中でも心臓は特に運動速度が速く1分間に60〜70回の拍動運動をしている。従って、心臓の運動を正確に捉えるためには動画像観察が可能な超音波診断法が最も適している。心疾患の発症は高齢者に多くみられ、超高齢化社会を向かえる今日、医師一人当たりの患者数が増加されることが予想されるため手軽に検査が行える超音波診断法は今後も重要な診断法であることは間違いない。
(A) 動的輪郭モデルを用いたColor Kinesis画像からの心臓内膜輪郭抽出
(B) Snakes法を用いた左心室輪郭認識システム
(C) パターンマッチングによる二次元運動解析
(D) 心臓内膜の運動ベクトルによる交点可視化アルゴリズム
従来の交点可視化アルゴリズムでは心臓内膜の運動ベクトルをx、yの2次元平面上の運動評価のみであったものを、z方向への3次元空間に拡張することで、実際の臓器の運動をよりリアルに評価し、精確な診断が可能な手法を考案し、疾患判定システム(すなわち、疾患の判定装置および判定方法)として提供するものである。
(1) 計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、
前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、
前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定装置。
(2) 疾患判定の対象とする臓器として心臓内膜疾患の判定を行う、(1)に記載の疾患判定装置。
(3) プローブから検出された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部を備えた超音波画像形成装置と、
前記画像表示部の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部と、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部と、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析装置から構成される(1)に記載の疾患判定装置。である。
(4) 計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、
前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、
前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定方法。
であり、心臓の1心拍分の超音波動画像から、心臓内膜の自動抽出を行い、内膜運動による内膜速度ベクトルを求め、三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、心臓内壁の拡張・収縮機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を定義し、定義された指標を解析することで心臓疾患の有無を判定するものである。
本実施形態の疾患判定システムの構成を図1の模式図で示す。
本発明は、患者の体表に押し付けられて操作されるプローブ2と、
プローブで探索された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部10と、
前記画像表示部10の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部及び、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析部50から構成される。
本実施形態のうち超音波画像表示部10では、作業者は、超音波プローブを患者の体表面に押し当てて診断することにより、心臓の輪郭を取得する。超音波画像表示部10は、患者の体内に超音波を照射して反響データを取得する。そして、超音波プローブによって取得される反響データに基づいて心臓の短軸断層画像(以下断層画像という)を生成する。
(a);画像処理の関心領域ROIAを設定する。
(b);楕円近似処理によってその内側領域をROIBに設定する。
(c);ROIB内をコントラスト調整する。
(d);コントラスト調整された画像を画像全体の輝度分布を用いて閾値を決定する(大津の手法として知られている)手法を用いてROIB内を二値化する。
(e);(d)の画像を膨張処理した画像を別のフレームに格納する。
(f);(d)の画像をclosing処理した画像を(e)とは別のフレームに格納する。
(g);(e)から(f)を差分した画像を生成する。
(h);(g)の画像に凸包アルゴリズムを用いる。
(i);(h)の画像を断層像中に重畳表示し、1フレーム間の内膜抽出処理が終了。
前半の処理として、まず初めのループのみ、断層内の全ての領域から算出したベクトル解析を行い、その交点の重心座標を楕円近似処理の初期座標とする。このとき輝度走査範囲とROIAが設定され、2ループ以降は輪郭の重心を楕円近似処理の初期座標としている。得られた楕円の内側をROIBとし、ROIBに対してコントラスト調整や二値化、膨張・収縮画像の差分をとり、凸包処理を行うと乳頭筋や弁を除いた内膜領域をリアルタイムに抽出することができる。
(ア)手順1:抽出した内膜からその円周長V.length[pixel]を求める。
(イ)手順2:内膜上に設置するROIの数ROI.numで円周長を割り、ROI間の間隔V.Int(Vector Interval)[pixel]を求める。
(ウ)手順3:新たに設定した大きさWsize[pixel]の正方形のROIを定め、その中心点が認識した内膜上に来るようにV.length間隔で設置する。
(エ)手順4:前フレームで設置したROIと現在のROI間においてOF法を適用し、運動ベクトルを一画素ごとに算出する.そのベクトルをROI内で平均化し、それを抽出した内膜の速度ベクトルVとする。
時間的に変化する内膜運動を速度ベクトルとして抽出し、この速度ベクトルの分布を図5に示す。健常者の心臓(1)の場合、1フレームに出力される内膜ベクトルは内膜上に分布し、収縮期は心臓の短軸方向に向かい、拡張期は逆の外側に向かう。また、心筋の同期がとれているため理想的には同じ大きさのベクトルが算出されると考えられる。それに対して心疾患を持つ患者の場合[(2)〜(4)]は、心筋の梗塞部や非同期によるベクトルの大きさの差異、全体的な壁運動の低下や内壁形状の変化によるベクトルの分布の異常が観測されると考える。尚、このベクトルの単位は[pixel/sec]となっており、その大きさは入力画像サイズに対する相対的な大きさである.そのため超音波動画像を撮像したときの診断器で設定した超音波を受信する深さ(depth)と、1フレームあたりの時間 [sec]を用いて実際の内膜移動量T[mm]に変換する必要がある。この変換式を(式1)に示す。
これらの性質から内膜移動量の総和を取れば対面する内膜移動量と相殺が起き、理想的な収縮運動であれば零に近づくと考えられる。そこで原点から総和した最後の終了点までの距離を相殺移動量Tc[mm]と定義する(式2)。このベクトルによってそのフレーム間において心臓内膜全体がどの方向に向かって運動しているかが表現される。
健康的な心臓であれば十分に大きな内膜移動量が検出され、それに伴って駆出ベクトルの数値も大きくなる。
一方で、疾患心の場合は広い梗塞部や全体的な壁運動の低下などが原因となり、この駆出方向能が低下すると考えられる。
正常例20名分の超音波診断像から、各指標値を分布グラフとして図11及図12に示す。被験者は19歳から75歳までの男女で、医師から正常心であると診断をうけている。これらのグラフを見ると各指標の数値が大きく分散していることが分かる。これは正常心と診断を受けたが、高齢化に伴う心機能の低下、術後の経過を診断した結果であるといった、全員が完全な健康体ではないことが挙げられる。
Claims (4)
- 計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、
前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、
前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定装置。 - 疾患判定の対象とする臓器として心臓内膜疾患の判定を行う、請求項1記載の疾患判定装置。
- プローブから検出された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部を備えた超音波画像形成装置と、
前記画像表示部の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部と、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部と、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析装置から構成される請求項1に記載の疾患判定装置。 - 計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、
前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、
前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常・異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定方法。
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