JP2014097237A - 動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステム - Google Patents

動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステム Download PDF

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Abstract

【課題】内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析する。
【解決手段】実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる。前記動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、前記コンピュータを、動脈瘤同定手段、歪み度評価手段、破裂リスク解析手段、として機能させるためのプログラムである。前記動脈瘤同定手段は、前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する。前記歪み度評価手段は、前記動脈瘤の歪み度を定量的に評価する。前記破裂リスク解析手段は、前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する。
【選択図】図1

Description

本発明の実施形態は、動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムに関する。
頭部動脈瘤は、一般に、破裂の危険性(以下、破裂リスクという)が高い場合には手術が行われ、破裂リスクが低い場合には投薬によるフォロー(経過観察)が行われる。頭部動脈瘤のフォローの際には、動脈瘤の形態を評価するための様々な方式が用いられている。
第1の方式は、CTA(computed tomography angiography: CT血管造影)又はMRI(magnetic resonance imaging: 磁気共鳴撮影)により動脈瘤の画像を撮影し、当該画像に基づいて、動脈瘤の形状を視覚的に評価する手法である。
第2の方式は、前述した画像に基づいて、動脈瘤への血流をコンピュータで解析し、内壁のせん断ストレス(WSS: wall shear stress)を評価する手法である。
Dhar S, Tremmel M, Mocco J, Yamamoto J, Siddiqui AH, Hopkins LN, Kim M, Meng H: "Morphology Parameters for Intracranial Aneurysm Rupture Risk Assessment.", Neurosurgery, 63:185-197, 2008.
頭部動脈瘤は、血流による内壁への過大な圧力(stress)で発生し、圧力の低下によって内壁が脆くなって破裂することが近年の研究によって分かってきている。
従って、本発明者の検討によれば、動脈瘤の破裂リスクを解析する際には、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析することが有用である。
しかしながら、このような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析する手法は未だ提案されていない。
目的は、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析し得る動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを提供することである。
実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる。
前記動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、前記コンピュータを、動脈瘤同定手段、歪み度評価手段、破裂リスク解析手段、として機能させるためのプログラムである。
前記動脈瘤同定手段は、前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する。
前記歪み度評価手段は、前記動脈瘤の歪み度を定量的に評価する。
前記破裂リスク解析手段は、前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する。
第1の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析システム及びその周辺構成を示す模式図である。 同実施形態における動脈瘤、楕円体及び両者の差異を示す模式図である。 同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における動脈瘤の抽出動作の一例を説明するための模式図である。 同実施形態における楕円体近似の一例を説明するための模式図である。 第2の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態の変形例の動作を説明するためのフローチャートである。 第3の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における両画像の差分を説明するための模式図である。 第4の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 第5の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 第6の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における効果を説明するための模式図である。
以下、図面を参照しながら各実施形態に係わる動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを説明する。以下の動脈瘤破裂リスク解析システムは、それぞれハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体からコンピュータにインストールされ、動脈瘤破裂リスク解析システムの各機能を当該コンピュータに実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムが用いられる。
<第1の実施形態>
図1は第1の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析システム及びその周辺構成を示す模式図である。動脈瘤破裂リスク解析システムは、医用画像ワークステーション10及びモニタ装置14によって構成されている。医用画像ワークステーション10の内部にはハードディスク11、コンピュータ12及びネットワークI/F(例えば、Ethernet(登録商標) Cardなど)13がある。
ハードディスク11には解析用ソフトウェア(動脈瘤破裂リスク解析プログラム)11sと医用三次元画像11gが保管されている。コンピュータ12は、メインメモリ12m及びプロセッサ12pを備えている。
プロセッサ12pは、ハードディスク11内の解析用ソフトウェア11sと医用三次元画像11gをメインメモリ12mに読み出して解析用ソフトウェア11sの処理を実行する。
プロセッサ12pは、医用三次元画像11gをネットワークI/F13によりネットワークを介してPACS(picture archiving communication system)システム20、CT(computed tomography)装置30、MRI装置40などから取得し、ハードディスク11に保管しておく。
但し、プロセッサ12pは、医用三次元画像11gをハードディスク11に保管せずにメインメモリ12mに転送し、ハードディスク11から読み出した解析用ソフトウェア11sを実行して、メインメモリ内の医用三次元画像11gを解析しても良い。
なお、解析用ソフトウェア11sは、プロセッサ12pに実行され、コンピュータ12に動脈瘤同定機能、歪み度評価機能及び破裂リスク解析機能を実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムを含んでいる。
ここで、動脈瘤同定機能は、医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する機能である。
歪み度評価機能は、動脈瘤の歪み度を定量的に評価する機能である。本実施形態において、歪み度評価機能は、図2に示すように、動脈瘤Anの形状を楕円体Elで近似する楕円体近似機能と、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度として評価する差異評価機能とを含んでいる。
破裂リスク解析機能は、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する機能である。また、歪み度評価機能による評価の結果、及び破裂リスク解析機能による解析結果は、モニタ装置14に表示される。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図3のフローチャート及び図4乃至図5の模式図を用いて説明する。なお、動脈瘤破裂リスク解析システムの医用画像ワークステーション10は、操作者の操作により、プロセッサ12pがハードディスク11内の解析用ソフトウェア11sをメインメモリ12mに読み出して実行しているものとする。また、医用画像ワークステーション10は、操作者の操作により、プロセッサ12pが、解析対象の医用三次元画像11gをハードディスク11からメインメモリ12mに読み出しているものとする。さらに、プロセッサ12pは、この医用三次元画像11gをモニタ装置14に送出し、モニタ装置14は、この医用三次元画像11gを表示しているものとする。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST11)。動脈瘤Anの抽出は、図示しないGUI(graphical user interface)で操作者がマニュアルで抽出しても良い。また、動脈瘤Anの抽出は、図4に示すように、動脈瘤Anの中心An0と親血管PVの中心Pv0を通る線分Lを指定することで自動的にネックNKを判断し、ネックNKから動脈瘤Anの中心側を動脈瘤Anと認識する半自動処理でも良い。また、動脈瘤Anの抽出は、血管の細線化を行って途中で切れている枝を発見し、その枝の太さの変化を解析することで動脈瘤Anを自動認識する方法でも良い。これらの動脈瘤Anの抽出手法は、以下の各実施形態でも同様である。
次に、プロセッサ12pは、ステップST11で抽出した動脈瘤Anを楕円体Elで近似する(ST12)。近似は、図5及び以下の式に示すように、x軸、y軸、z軸の直交座標系において、誤差Eを最小化するように(x0,y0,z0)、(a,b,c)及び(θ,θ,θ)を同定することにより、実行する。なお、(x0,y0,z0)は、動脈瘤An及び楕円体Elの中心座標を表す。(a,b,c)は、x軸、y軸、z軸方向の径の半分の長さを表す。(a,b,c)、(θ,θ,θ)は、x軸、y軸、z軸方向の回転角を表す。
Figure 2014097237
ここで、An(x,y,z)は抽出した動脈瘤を表し、動脈瘤であれば1、それ以外は0となる。El(x,y,z)は楕円体の式で、以下を満足する時に1となり、それ以外は0である。
Figure 2014097237
続いて、プロセッサ12pは、楕円体Elの形状と動脈瘤Anの形状とを比較し、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度として評価する(ST13)。評価方法としては、例えば、楕円体Elの形状と動脈瘤Anの形状とをサブトラクションし、残差の各表面位置における厚さを歪み度として求める。
しかる後、プロセッサ12pは、求めた厚さに相当する厚み領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST14)。
また、プロセッサ12pは、楕円体の式で求めたa,b,cを用い、最短径と最長径との比を算出し、この比を動脈瘤An全体の歪み度としてモニタ装置14に出力しても良い。
最後に、プロセッサ12pは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置14に送出する。破裂リスクは、例えば、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度としたとき、差異dの大きさに応じて「高」、「中」又は「低」と解析される。なお、差異dの範囲と、破裂リスクの「高」、「中」及び「低」とは、予め関連付けて解析用ソフトウェア11sに設定しておけばよい。以下の各実施形態も同様であり、評価結果の範囲と破裂リスクの解析結果とは予め関連付けて解析用ソフトウェア11sに設定しておくものとする。また、モニタ装置14は、破裂リスクの解析結果を表示する。
上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anの歪み度を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。
補足すると、動脈瘤Anの形状に歪みがあると、歪みの箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、歪みが圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、歪み度の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。
また、本実施形態では、動脈瘤Anの形状を楕円体Elで近似し、動脈瘤Anと楕円体Elとの差異を歪み度として評価する構成により、前述した効果を高精度かつ迅速に得ることができる。補足すると、楕円体Elで近似するため、例えば、球体で近似する場合に比べ、前述した効果を高精度に得ることができる。また、楕円体で近似するため、例えば、大きさの異なる球体を重ねた多重球体で近似する場合に比べ、前述した効果を迅速に得ることができる。
<第2の実施形態>
次に、第2の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。なお、前述した部分と同一部分についてはその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分について主に述べる。また、以下の各実施形態も同様にして重複した部分の説明を省略する。
第2の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Anの表面を同定する表面同定機能と、表面の接面を算出する接面算出機能と、接面の変化度を歪み度として評価する接面変化度評価機能とを含んでいる。
ここで、接面算出機能は、表面を曲面で近似する機能と、曲面の第1接面を同定する機能と、第1接面の近傍の複数の第2接面を同定する機能とを含んでいてもよい。
また、接面変化度評価機能は、当該複数の第2接面を平均して同定した平面と第1接面との誤差を変化度として算出する機能を含んでいてもよい。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図6のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST21までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST21)。
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの境界を表面として同定する(ST22)。
また、プロセッサ12pは、同定した表面の接面を算出する(ST23〜ST24)。例えば、プロセッサ12pは、同定した表面を多次元の曲面式で近似し(ST23)、この曲面式から接面を同定(算出)する(ST24)。
さらに、プロセッサ12pは、同定した接面を近傍の接面と比較する。また、近傍の接面を平均して同定した平面と接面との誤差を歪み度として評価する(ST25)。
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ接面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST26)。
以下、前述同様に、プロセッサ12pは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、破裂リスクの解析結果を表示する。
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの表面を同定し、表面の接面を算出し、接面の変化度を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。
なお、第2の実施形態は、「接面算出機能」が、表面から前記動脈瘤の中心を同定する機能と、動脈瘤の中心と表面とを結ぶ第1ベクトルを算出する機能と、動脈瘤の中心と当該表面の近傍の複数の表面とを結ぶ複数の第2ベクトルを算出する機能とを含み、「接面変化度評価機能」が、複数の第2ベクトルを平均して同定したベクトルと第1ベクトルとの誤差を変化度として算出する機能を含むように、変形してもよい。
この変形例の場合、図7に示すように、ステップST21〜ST22は、前述した通りに実行される。次に、プロセッサ12pは、同定した表面の接面を算出する(ST23’〜ST24’)。ここで、プロセッサ12pは、同定した表面から動脈瘤Anの重心を中心点として同定し(ST23’)、この中心点と表面とを結ぶ第1ベクトルを法線として算出する(ST24’)。
さらに、プロセッサ12pは、近傍の表面における法線を平均して同定したベクトルと法線との誤差を歪み度として評価する(ST25’)。
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ表面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST26’)。
なお、ステップST26’の終了後の動作は、前述した通りである。
このような変形例としても、第2の実施形態と同様の効果を得ることができる。
<第3の実施形態>
次に、第3の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
第3の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成する手段と、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分を歪み度として評価する機能とを含んでいる。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図8のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST31までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST31)。
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの画像にN回の収縮処理を施す(ST32)。1回の収縮処理は以下の式によって表わされる。
Figure 2014097237
ここで、f(i,j,k)では、動脈瘤は1、それ以外の領域は0を示している。
次に、プロセッサ12pは、収縮処理された画像にN回の拡張処理を施す(ST33)。1回の拡張処理は以下の式によって表わされる。
Figure 2014097237
さらに、プロセッサ12pは、収縮・拡張処理を施して作成した画像と元の動脈瘤Anの画像とを比較し(ST34)、両画像の差分を歪み度として評価する。
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST35)。
ステップST35の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。
なお、上述したステップST32〜ST34の処理においては、例えば、図9(a)に示す画像に1回の収縮処理・拡張処理を施した場合、図9(c)に示す画像が作成される。図9(a)に示す元の画像と、図9(c)に示す収縮・拡張処理後の画像との差分をとると、図9(d)に示すように、元の画像で突出した部分やへこんだ部分(即ち、歪みの部分)が抽出される。
また、ここでは1回の収縮・拡張処理をした場合について説明したが、収縮・拡張処理をそれぞれN回ずつ行い、その差分を別々のカラーで表示することにより、Nが小さい値で差異として抽出された部分を歪みが大きい部分とし、Nが大きい値で差異として抽出された部分を歪みが少ない部分として、歪み度を定量化できる。
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成し、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分に基づいて歪み度を算出する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。
<第4の実施形態>
次に、第4の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
第4の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する機能とを含んでいる。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図10のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST41までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST41)。
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する(ST42)。
また、プロセッサ12pは、当該作成した画像と、当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を同定する(ST43)。
続いて、プロセッサ12pは、両画像の差異を歪み度として評価する(ST44)
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST45)。
ステップST45の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。
なお、上述したステップST42で用いるローパスフィルタは程度によって複数用意し、ステップST43〜ST44では、軽いローパスフィルタ(ぼけの少ない)の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。同様に、段々と程度の強くなるローパスフィルタ(ぼけの多い)の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。ここで最初の段階で差異として抽出された部分を歪み度が大きい部分として、段階的に差異として抽出された部分を歪み度がより少ない部分として記録し、別々のカラーで表示する。例えば歪み度が大きい部分を赤で、歪み度が少ない部分を青で、その途中段階は黄色などで表示する。
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。
<第5の実施形態>
次に、第5の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
第5の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Anの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に基づいて歪み度を算出する機能とを含んでいる。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図11のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST51までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST51)。
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの境界を表面として同定する(ST52)。
また、プロセッサ12pは、同定した表面に対しスムージングをかける(ST53)。スムージングは低次の曲面をフィッティングしても良いし、B−SPLINEのような曲面近似関数を用いてスムージングしても良い。
また、プロセッサ12pは、スムージングされた曲面と表面との誤差に基づき、誤差に応じて歪み度を評価する(ST54)。例えば、誤差の大きさに比例して歪み度も大きい旨を評価する。
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST55)。
ステップST55の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に応じて歪み度を評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。
<第6の実施形態>
次に、第6の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
第6の実施形態は、第1の実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが「歪み度評価機能」に代えて、コンピュータ12を、動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定機能、当該動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価機能を実現させるためのプログラムとなっている。
ここで、傾き評価機能は、動脈瘤の形状を楕円体で近似する機能と、親血管の傾きを同定する機能と、親血管の傾きと楕円体の径のなす角を算出する機能と、なす角の中で最も垂直に近いなす角を、動脈瘤と親血管との傾きとして決定する機能とを含んでいてもよい。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図12のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST62までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST12までの動作と同様である。
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出し(ST61)、当該動脈瘤Anを楕円体Elで近似する(ST62)。
また、プロセッサ12pは、動脈瘤Anが発生している親血管の傾きを同定する(ST63)。親血管の傾きを同定する処理は、医用三次元画像12gから動脈瘤Anを削除した後、動脈瘤Anの位置の近傍で細線化を行って傾き同定しても良いし、操作者が指定しても良い。
さらに、プロセッサ12pは、同定した傾きと楕円体の各軸とのなす角を算出し(ST64)、当該なす角のうち、最も垂直に近い角を動脈瘤と親血管とのなす角として決定(評価)する。
また、プロセッサ12pは、決定したなす角の値を動脈瘤Anのネック近傍に表した画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST65)。
ステップST65の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。
上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anが発生している親血管を同定し、当該動脈瘤Anと親血管との傾きを定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの形状を解析することができる。
補足すると、図13(a)又は図13(b)に示すように、動脈瘤Anが親血管Pvから傾きφが小さい形状であると、動脈瘤Anの先端の箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる(逆に、図13(c)に示すように、傾きφが大きいと、血流が淀まず、圧力が低下しないと考えられる)。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、親血管Pvとの傾きφが小さい形状が圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、動脈瘤Anの形状の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。また、図13(a)又は図13(b)に示す形状において、血流の方向も考慮する場合には、図13(a)に示す形状の方が、図13(b)に示す形状よりも血流が動脈瘤Anに入りやすいので、圧力が低下しにくいと考えられる。ここで、血流の方向は、例えば親血管Pvの太い方から細い方に流れるようにプロセッサ12pが判定してもよく、あるいは操作者が指定してもよい。
<第7の実施形態>
次に、第7の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
第7の実施形態は、第1〜第6の各実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムの「動脈瘤同定機能」が、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像11gに撮影された同一位置の動脈瘤Anを同定する機能を含んでいる。
ここで、第7の実施形態が第1〜第5の各実施形態の変形例である場合、前述した「歪み度評価機能」が、同定された動脈瘤Anの歪み度の変化を評価する機能を含んでいる。
また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ12を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Anの大きさ(例、体積、表面積)の変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び歪み度評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。
一方、第7の実施形態が第6の実施形態の変形例である場合、前述した「傾き評価機能」が、同定された動脈瘤Anと親血管Pvとの傾きφの変化を評価する機能を含んでいる。
また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ12を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Anの大きさの変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び傾き評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。
他の構成は、第1の実施形態と同様である。
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について説明する。
プロセッサ12pは、複数の医用三次元画像11gから動脈瘤Anを抽出し、この動脈瘤Anの体積と、前述した第1〜第5の実施形態のいずれかを用いて算出した歪み度(又は第6の実施形態を用いて算出した傾き)とを比較できるように、評価結果をモニタ装置14に表示する。
例えばグラフの横軸に時間、グラフの縦軸に体積、動脈瘤An全体の歪み度(又は傾き)あるいは局所的な歪み度の最大値を表示しても良い。なお、体積及び歪み度は、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。同様に、体積及び傾きは、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。
また、プロセッサ12pは、例えば動脈瘤Anの中心を同定し、中心からの極座標に局所的な歪み度をマッピングし、異なる時間の歪み度の比率又は変化率を計算し、計算結果をモニタ装置14に表示しても良い。ここで、異なる時間t1,t2の歪み度d1,d2の比率r又は変化率rcは、例えば、次のように計算すればよい(但し、t1<t2)。
r=d2/d1
c=(d2−d1)/(t2−t1
2つの医用三次元画像11gの比較の場合は、最新の動脈瘤Anの画像表面に比率又は変化率に応じたカラー領域を重ね合わせて表示すると、歪み度の変化が良く分かる。
あるいは、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの中心を同定し、中心からの極座標系に中心からの距離を同定し、異なる時間での距離同士の比率又は変化率を前述同様に計算し、計算結果をモニタ装置14に表示しても良い。
上述したように本実施形態によれば、第1〜第6の各実施形態の効果に加え、評価結果の時間による変化を表示することができる。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anの歪み度(又は傾き)を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪み(又は形状)を解析することができる。
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
10…医用画像ワークステーション、11…ハードディスク、11s…解析用ソフトウェア、11g…医用三次元画像、12…コンピュータ、12m…メインメモリ、12p…プロセッサ、13…ネットワークI/F、14…モニタ装置、20…PACSシステム、30…CT装置、40…MRI装置。

Claims (14)

  1. 医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる動脈瘤破裂リスク解析プログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段、
    前記動脈瘤の歪み度を定量的に評価する歪み度評価手段、
    前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段、
    として機能させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  2. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段は、
    前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する楕円体近似手段と、
    前記動脈瘤と前記楕円体との差異を歪み度として評価する差異評価手段と、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  3. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段は、
    前記動脈瘤の表面を同定する表面同定手段と、
    前記表面の接面を算出する接面算出手段と、
    前記接面の変化度を歪み度として評価する接面変化度評価手段と、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  4. 請求項3に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記接面算出手段は、
    前記表面を曲面で近似する手段と、
    前記曲面の第1接面を同定する手段と
    前記第1接面の近傍の複数の第2接面を同定する手段と、
    を含み、
    前記接面変化度評価手段は、
    前記複数の第2接面を平均して同定した平面と前記第1接面との誤差を前記変化度として算出する手段、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  5. 請求項3に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記接面算出手段は、
    前記表面から前記動脈瘤の中心を同定する手段と、
    前記動脈瘤の中心と前記表面とを結ぶ第1ベクトルを算出する手段と、
    前記動脈瘤の中心と前記表面の近傍の複数の表面とを結ぶ複数の第2ベクトルを算出する手段と、
    を含み、
    前記接面変化度評価手段は、
    前記複数の第2ベクトルを平均して同定したベクトルと前記第1ベクトルとの誤差を前記変化度として算出する手段、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  6. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段は、
    前記動脈瘤の画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成する手段と、
    前記作成した画像と前記収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分を前記歪み度として評価する手段、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  7. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段は、
    前記動脈瘤の画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する手段と、
    前記作成した画像と前記ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を前記歪み度として評価する手段と、
    を含んでいることを特徴とする動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  8. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段は、
    前記動脈瘤の表面形状を抽出する手段と、
    前記表面形状をスムージングするスムージング手段と、
    前記スムージングした表面形状と前記スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に応じて前記歪み度を評価する手段と、
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  9. 請求項1に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記歪み度評価手段に代えて、前記コンピュータを、
    前記動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定手段、
    前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価手段、
    として機能させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  10. 請求項9に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記傾き評価手段は、
    前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、
    前記親血管の傾きを同定する手段と、
    前記親血管の傾きと前記楕円体の径のなす角を算出する手段と、
    前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段と
    を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  11. 請求項9又は請求項10に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
    前記傾き評価手段は、前記同定された動脈瘤と親血管との傾きの変化を評価する手段を含み、
    前記コンピュータを、
    前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価する大きさ評価手段、
    前記大きさ評価手段及び前記傾き評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する出力手段、
    として機能させる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  12. 請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
    前記歪み度評価手段は、前記同定された動脈瘤の歪み度の変化を評価する手段を含み、
    前記コンピュータを、
    前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価する大きさ評価手段、
    前記大きさ評価手段及び前記歪み度評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する出力手段、
    として更に機能させる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  13. 請求項11又は請求項12に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
    前記評価結果は、前記変化を示すグラフ、又は前記変化を示す変化率若しくは比率のいずれか一方、又は両方を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
  14. 医用三次元画像を撮影する撮影装置又は前記医用三次元画像を保管する保管装置にネットワークを介して通信可能な動脈瘤破裂リスク解析システムであって、
    前記ネットワークを介して前記医用三次元画像を取得する画像取得手段と、
    前記取得された医用三次元画像を記憶するメモリと、
    前記メモリ内の医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段と、
    前記動脈瘤の歪み度を定量的に評価する歪み度評価手段と、
    前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段と、
    を備えたことを特徴とする動脈瘤破裂リスク解析システム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016202247A (ja) * 2015-04-15 2016-12-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及びx線診断装置
JP2020168262A (ja) * 2019-04-05 2020-10-15 有限会社 ライブエイド 血管瘤の破裂リスク評価方法、評価装置およびプログラム
JP2020171480A (ja) * 2019-04-10 2020-10-22 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理システム

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL246009B (en) 2016-06-02 2018-11-29 Ezer Haim A system and method for monitoring the condition of a cerebral aneurysm
US10869644B2 (en) * 2016-07-30 2020-12-22 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Method and system for extracting lower limb vasculature
CN106859620B (zh) * 2017-01-16 2019-06-18 清华大学 一种动脉血管瘤破裂预警系统及其预警方法
FR3062498B1 (fr) 2017-02-02 2019-06-07 Casis - Cardiac Simulation & Imaging Software Systeme et procede pour l'evaluation de risques vasculaires

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006308406A (ja) * 2005-04-28 2006-11-09 Ishida Co Ltd X線検査装置
JP2008278930A (ja) * 2007-05-08 2008-11-20 Hitachi Medical Corp 血管画像表示方法と装置
US20090043187A1 (en) * 2007-06-08 2009-02-12 Siemens Aktiengesellschaft Method for assessing a rupture risk of an aneurysm of a patient and associated system
JP2010207531A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Toshiba Corp Mri装置及びデータ処理装置
US20100284587A1 (en) * 2009-04-17 2010-11-11 Malek Adel M Aneurysm detection
JP2012110444A (ja) * 2010-11-22 2012-06-14 Toshiba Corp 動脈瘤診断支援装置及び制御プログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005278690A (ja) * 2004-03-26 2005-10-13 Hiroshima Industrial Promotion Organization コンピュータを用いた3次元胸部ct画像から結節状陰影を検出する方法およびその装置並びにコンピュータプログラム
DE602005011478D1 (de) * 2004-12-17 2009-01-15 Koninkl Philips Electronics Nv System und verfahren zur vorhersage physikalischer eigenschaften eines aneurysmas aus einem dreidimensionalen modell davon
WO2008138140A1 (en) * 2007-05-15 2008-11-20 Val-Chum, Societe En Commandite A method for tracking 3d anatomical and pathological changes in tubular-shaped anatomical structures
US8116542B2 (en) * 2008-05-09 2012-02-14 General Electric Company Determining hazard of an aneurysm by change determination
JP5897279B2 (ja) * 2010-08-17 2016-03-30 株式会社東芝 医用画像診断装置
US10079003B2 (en) * 2011-06-02 2018-09-18 The Research Foundation For The State University Of New York Method and device for imaging a region of interest

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006308406A (ja) * 2005-04-28 2006-11-09 Ishida Co Ltd X線検査装置
JP2008278930A (ja) * 2007-05-08 2008-11-20 Hitachi Medical Corp 血管画像表示方法と装置
US20090043187A1 (en) * 2007-06-08 2009-02-12 Siemens Aktiengesellschaft Method for assessing a rupture risk of an aneurysm of a patient and associated system
JP2010207531A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Toshiba Corp Mri装置及びデータ処理装置
US20100284587A1 (en) * 2009-04-17 2010-11-11 Malek Adel M Aneurysm detection
JP2012110444A (ja) * 2010-11-22 2012-06-14 Toshiba Corp 動脈瘤診断支援装置及び制御プログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
増谷 佳孝 他: ""脳動脈瘤形状の不規則性の定量化に関する基礎的検討−形状特徴の解像度への依存性に関する実験−"", 電子情報通信学会技術研究報告 MI2007−91, JPN6013061433, 2008, pages 143 - 146, ISSN: 0003643827 *
氏家 弘 他: ""動脈瘤内流れとaspect ratio(aneurysm depth/neck width)の相関", 脳卒中の外科, JPN6017017700, 2004, pages 351 - 355, ISSN: 0003561226 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016202247A (ja) * 2015-04-15 2016-12-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及びx線診断装置
JP2020168262A (ja) * 2019-04-05 2020-10-15 有限会社 ライブエイド 血管瘤の破裂リスク評価方法、評価装置およびプログラム
JP2020171480A (ja) * 2019-04-10 2020-10-22 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理システム
JP7271277B2 (ja) 2019-04-10 2023-05-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理システム

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