JP2015013206A - Mri装置及びデータ処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被検体の動脈瘤を含む診断対象部位に対し所定のMRI撮影を行なって3次元形態データと3次元流速データを収集し、輪郭抽出部15及び剪断応力計測部16は、3次元形態データに基づいた動脈瘤の輪郭抽出と3次元流速データに基づいた動脈瘤内壁における剪断応力の計測を行なう。次いで、パラメータ算出部17は、動脈瘤の輪郭情報及び剪断応力の計測結果に基づいて各種の診断パラメータを算出し、破裂リスク判定部18及び高リスク部位検出部19は、前記診断パラメータと所定閾値との比較により動脈瘤の破裂リスク判定と高リスク部位の位置検出を行なう。そして、表示部20は、前記3次元形態データを用いて生成された3次元画像データに高リスク部位の位置情報と破裂リスクの判定結果を付加して自己のモニタに表示する。
【選択図】図1
Description
リスクの判定を可能にするMRI装置及びデータ処理装置に関する。
のラーモア周波数をもつ高周波パルス(RFパルス)で励起し、この励起に伴って発生す
る磁気共鳴信号(MR信号)に基づいて画像データを生成するイメージング法である。
断装置であり、解剖学的診断情報のみならず生化学情報や機能診断情報など多くの情報を
得ることができるため、今日の画像診断の分野では不可欠なものとなっている。
行なう場合、血管内を流れている血液を画像化することによって血管の形状を観測する方
法が一般に行なわれており、例えば、Gd-DTPA等の造影剤を注入することにより血液から
のMR信号を高いコントラスト比で収集する造影MRA撮影やTOF(time of flight)
法のパルスシーケンスを適用した非造影MRA(magnetic resonance angiography)撮影等
が用いられている(例えば、特許文献1参照。)。
するという事実に基づき、血管内を流れる血液が発生したMR信号の位相変化量を計測す
ることによりその速度情報を画像化するPC(phase contrast)法も開発されている(例
えば、特許文献2参照。)。
有した動脈瘤の検出が可能となり、特に、5mm以上の動脈瘤は早期治療の対象とされて
きた。
いて5mm以上の大きさを有するものに対して行なわれてきた。しかしながら5mm以下
の動脈瘤であっても極めて高い破裂リスクを有している場合があり、従来のような形態情
報に基づいたMRI診断ではその破裂リスクを正確に判定することができないという問題
点を有していた。
スクを正確かつ容易に判定することが可能なMRI装置及びデータ処理装置を提供するこ
とにある。
ケンスを適用したMRA撮影により被検体の動脈瘤を含む診断対象部位が発生するMR信
号を収集するMR信号収集手段と、前記MR信号を処理して前記診断対象部位の3次元形
態データを生成する形態データ生成手段と、前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤
の輪郭を抽出し、輪郭データを生成する輪郭抽出手段と、前記MR信号を処理して前記診
断対象部位の3次元流速データを生成する流速データ生成手段と、前記輪郭データと前記
3次元流速データに基づいて前記動脈瘤における剪断応力を計測する剪断応力計測手段と
、前記剪断応力の計測結果あるいはこの剪断応力の計測結果と前記輪郭データに基づいて
前記動脈瘤の破裂リスクを判定する破裂リスク判定手段と、前記破裂リスクの判定結果を
表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。
を含む診断対象部位の3次元形態データ及び3次元流速データを保管するデータ保管手段
と、前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤の輪郭を抽出し、輪郭データを生成する
輪郭抽出手段と、前記輪郭データと前記3次元流速データに基づいて前記動脈瘤における
剪断応力を計測する剪断応力計測手段と、前記剪断応力の計測結果あるいはこの剪断応力
の計測結果と前記輪郭データに基づいて前記動脈瘤の破裂リスクを判定する破裂リスク判
定手段と、前記破裂リスクの判定結果を表示する表示手段とを備えたことを特徴としてい
る。
ため、破裂リスクの高い動脈瘤等を早期に治療することが可能となる。
(脳動脈)に対し所定のパルスシーケンスを適用したMRI撮影を行なって3次元形態デ
ータと3次元流速データを収集し、3次元形態データに基づいた動脈瘤の輪郭抽出と3次
元流速データに基づいた動脈瘤内壁における剪断応力の計測を行なう。次いで、動脈瘤の
輪郭情報及び剪断応力の計測結果に基づいて各種の診断パラメータを算出し、これらの診
断パラメータと所定の閾値との比較によって動脈瘤の破裂リスク判定と高リスク部位の位
置検出を行なう。そして、前記3次元形態データを処理して生成した3次元画像データに
高リスク部位の位置情報を重畳し、更に、破裂リスクの判定結果を付加して表示部に表示
する。
って動脈瘤を含む血管の3次元形態データを収集し、PC法のパルスシーケンスを適用し
た非造影MRA撮影によって動脈瘤内の3次元流速データを収集する場合について述べる
が、他の方法によって3次元形態データや3次元流速データを収集してもよい。例えば、
血管の3次元形態データは、Gd-DTPA等の造影剤を注入した状態で行なわれる造影MRA
撮影や磁化の定常状態を利用したTrueSSFP(true steady-state free precession)法
あるいは特開2000−5144号公報等に記載されているFBI(fresh blood imagin
g)法のパルスシーケンスを適用した非造影MRA撮影によって収集してもよい。
クの判定を行なう場合について述べるが、他の部位に発生した動脈瘤あるいは静脈瘤に対
する破裂リスクの判定であっても構わない。
本発明の第1の実施例におけるMRI装置の構成につき図1乃至図5を用いて説明する
。尚、図1は、本実施例におけるMRI装置の全体構成を示すブロック図であり、図2及
び図4は、このMRI装置が備えるMR信号収集部及びパラメータ算出部の具体的な構成
を示すブロック図である。
に対し静磁場及び各種の傾斜磁場を印加し、このとき前記診断対象部位から発生するMR
信号を収集するMR信号収集部10と、TOF法のパルスシーケンスを適用した傾斜磁場
を用いて得られる形態計測モードのMR信号を処理して前記診断対象部位の3次元形態デ
ータを生成する形態データ生成部11と、PC法のパルスシーケンスを適用した傾斜磁場
を用いて得られる血流速度計測モードのMR信号を処理することにより3次元流速データ
を生成する流速データ生成部12と、得られた3次元形態データ及び3次元流速データを
保存するデータ記憶部13と、このデータ記憶部13に一旦保存された3次元形態データ
をレンダリング処理して3次元画像データを生成する画像データ生成部14を備えている
。
部15と、データ記憶部13に保存された3次元流速データ及び3次元形態データに基づ
いて動脈瘤の内壁における剪断応力を計測する剪断応力計測部16と、剪断応力の計測結
果及び動脈瘤の輪郭情報に基づいて各種の診断パラメータを算出するパラメータ算出部1
7と、これらの診断パラメータと予め設定された閾値との比較により動脈瘤に対する破裂
リスクを判定する破裂リスク判定部18と、上述の診断パラメータに基づいて前記動脈瘤
における高リスク部位を検出する高リスク部位検出部19を備え、更に、画像データ生成
部14が生成した診断対象部位の3次元画像データに高リスク部位検出部19が検出した
高リスク部位の位置情報と破裂リスク判定部18による破裂リスクの判定結果を付加して
表示する表示部20と、被検体情報の入力、MRI撮影条件の設定、各種コマンド信号の
入力等を行なう入力部21と、被検体の心拍時相を計測する心拍時相計測部22と、MR
I装置100が備えた上述の各ユニットを統括的に制御するシステム制御部23を備えて
いる。
する。
する静磁場発生部1と、TOF法のパルスシーケンスを適用した形態計測モードの傾斜磁
場及びPC法のパルスシーケンスを適用した血流速度計測モードの傾斜磁場を発生する傾
斜磁場発生部2と、被検体150に対してRFパルスの照射とMR信号の受信を行なう送
受信部3と、形態計測モード及び血流速度計測モードにおける上述のパルスシーケンスを
制御するシーケンス制御部4と、被検体150を載置する天板5とを備えている。
と、この主磁石101を駆動するための静磁場電源102を備え、静磁場電源102は、
主磁石101に対して所定の電流を供給することにより図示しないガントリの撮影野に配
置された被検体150の診断対象部位に対して強力な静磁場を形成する。尚、上述の主磁
石101は、永久磁石によって構成されていてもよい。
傾斜磁場を形成する複数の傾斜磁場コイル201と、傾斜磁場コイル201の各々に対し
てパルス電流を供給する傾斜磁場電源202を備えている。
対して符号化を行なう。即ち、傾斜磁場電源202は、シーケンス制御部4から供給され
る形態計測モード及び血流速度計測モードのシーケンス制御信号に基づいてX軸方向,Y
軸方向及びZ軸方向の傾斜磁場コイル201に供給するパルス電流を制御することにより
各々の方向に対して傾斜磁場を形成する。そして、X軸方向,Y軸方向及びZ軸方向の傾
斜磁場は合成されて互いに直交するスライス選択傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場及び
読み出し(周波数エンコード)傾斜磁場が所望の方向に形成される。
対して位相変化を発生させるためのフローエンコード傾斜磁場が上述のスライス選択傾斜
磁場、位相エンコード傾斜磁場及び読み出し傾斜磁場の方向に対して更に印加される。即
ち、スライス選択傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場、読み出し傾斜磁場及びフローエン
コード傾斜磁場は、主磁石101によって形成された静磁場に重畳されて被検体150の
診断対象部位に印加される。
び送信部302と、被検体150にて発生したMR信号を受信する受信コイル303及び
受信部304を有している。但し、送信コイル301の機能と受信コイル303の機能を
1つのコイルで兼ね備えた送受信コイルを用いてもよい。
磁石101の静磁場強度によって決定される水素原子核スピンの磁気共鳴周波数(ラーモ
ア周波数)と同じ周波数の搬送波を有し所定の選択励起波形で変調されたパルス電流を生
成する。即ち、送信部302は、例えば、水組織の磁気共鳴周波数を中心周波数とし所定
の周波数帯域を有するRFパルスを発生させるためのパルス電流を生成する。
体150の診断対象部位に対してRFパルスを照射する。一方、受信コイル303は、前
記RFパルスの照射によって被検体150の診断対象部位における組織から発生したMR
信号を検出する。又、TOF法が適用された本実施例の形態計測モードでは、撮影スライ
ス断面に隣接した領域に対する前飽和パルス(pre-saturation pulse)の照射がMR信号
の収集に先立って行なわれる。尚、受信コイル303は、通常、MR信号を高感度で検出
するために小口径のコイルが複数個(N個)配列された所謂アレイコイルによって構成さ
れている。
フィルタリング回路及びA/D変換器を備え、受信コイル303が検出した微小なMR信
号に対し増幅、中間周波変換、位相検波、フィルタリング等の信号処理を行なった後A/
D変換する。但し、前記増幅回路は、受信コイル303が検出したMR信号を高いS/N
で増幅するために受信コイル303の近傍に設けられている。
F法のパルスシーケンスに基づいた傾斜磁場の印加とRFパルスの照射によってMR信号
の収集を行ない、血流速度計測モードでは、例えば、特許文献2に記載されているような
PC法のパルスシーケンスに基づいた傾斜磁場の印加とRFパルスの照射によってMR信
号の収集を行なう。
ル303は、MRI装置100の図示しないガントリに設けられ、このガントリの中央部
には撮影野が形成される。即ち、ガントリの中心部には天板4と共に被検体150が挿入
される撮影野が設けられ、この撮影野の周囲には受信コイル303、送信コイル301、
傾斜磁場コイル201及び主磁石101がZ軸(体軸)を共軸として同心円状に配置され
ている。
されるシーケンス情報に基づいてTOF法が適用された形態計測モードのシーケンス制御
信号及びPC法が適用された血流速度計測モードのシーケンス制御信号を生成する。そし
て、これらのシーケンス制御信号を傾斜磁場発生部2の傾斜磁場電源202及び送受信部
3の送信部302へ供給することにより、傾斜磁場コイル201及び送信コイル301に
供給されるパルス電流を制御する。
にスライド自在に取り付けられ、天板5に載置された被検体150を体軸方向(Z軸方向
)に移動することにより被検体150の診断対象部位を撮影野の所望位置に配置する。こ
の場合、診断対象部位が撮影野の近傍に設けられた受信コイル303に対向するような天
板5の移動が図示しない天板移動機構部及び天板移動制御部によって行なわれる。
えている。そして、TOF法が適用された形態計測モードのパルスシーケンスに基づいて
診断対象部位から収集されたMR信号は、受信部304によって中間周波変換、位相検波
、更には、A/D変換された後シーケンス制御部4から供給される撮像位置情報を付帯情
報として前記MR信号記憶部に保存される。一方、前記高速演算部は、前記MR信号記憶
部に一旦保存されたMR信号及び撮像位置情報を読み出し、フーリエ変換による再構成処
理を行なって3次元形態データを生成する。
、PC法が適用された血流速度計測モードのパルスシーケンスに基づいて前記診断対象部
位から収集されたMR信号は、受信部304において上述の信号処理が行なわれた後撮像
位置情報を付帯情報として前記MR信号記憶部に保存される。そして、前記高速演算部は
、前記MR信号記憶部に一旦保存されたMR信号及び撮像位置情報を読み出し、フーリエ
変換による再構成処理を行なうことにより動脈瘤を含む診断対象部位の内部を流れる血流
の3次元流速データを生成する。
せるために、互いに逆方向の勾配を有した1対のフローエンコード傾斜磁場をスライス選
択傾斜磁場方向、位相エンコード傾斜磁場方向及び読み出し傾斜磁場方向の各々に対して
印加し、順方向のフローエンコード傾斜磁場を印加して得られたMR信号と逆方向のフロ
ーエンコード傾斜磁場を印加して得られたMR信号との差分処理によって新たに得られる
差分MR信号を再構成処理することによりフローエンコード傾斜磁場方向に対する血流の
流速成分を得ることができる。
、位相エンコード傾斜磁場方向及び読み出し傾斜磁場方向の各々に対して順次印加して得
られたMR信号を差分処理する。そして、得られた差分MR信号を再構成処理することに
より3次元形態データの各ボクセルに対応したスライス選択傾斜磁場方向の流速成分Is
、位相エンコード傾斜磁場方向の流速成分Ip及び読み出し傾斜磁場方向の流速成分Ir
を算出し、これらの流速成分に基づいて3次元流速データを生成する。即ち、前記3次元
流速データは、3次元形態データの各ボクセルに対応する複数の位置にて算出されたスラ
イス選択傾斜磁場方向の流速成分Is、位相エンコード傾斜磁場方向の流速成分Ip及び
読み出し傾斜磁場方向の流速成分Irによって構成される。
ータ生成部11から供給される3次元形態データは前記形態データ記憶領域に、又、流速
データ生成部12から供給される3次元流速データは前記流速データ記憶領域に夫々保存
される。この場合、心拍時相計測部22において計測された当該被検体の心拍時相情報も
3次元形態データ及び3次元流速データの付帯情報として上述の記憶領域に保存される。
部を備えている。前記不透明度・色調設定部は、データ記憶部13の形態データ記憶領域
に保存された3次元形態データを読み出し、この3次元形態データのボクセル値に基づい
て不透明度や色調をボクセル単位で設定する。一方、前記レンダリング処理部は、前記不
透明度・色調設定部が設定した不透明度や色調の情報に基づいて上述の3次元形態データ
をレンダリング処理し、ボリュームレンダリング画像データ等の3次元画像データを生成
する。
)法を適用して動脈瘤内壁の輪郭を抽出する。即ち、前記演算処理部は、データ記憶部1
3の形態データ記憶領域に保存された3次元形態データを読み出し、更に、表示部20に
表示された前記3次元画像データの動脈瘤に対して入力部21が設定する中心位置の情報
を受信する。そして、3次元形態データに対し動脈瘤の中心位置を基準とした領域拡張法
を適用させて動脈瘤の輪郭を抽出する。例えば、前記演算処理部は、動脈瘤の中心位置を
基準とする所定サイズの3次元関心領域を3次元形態データに対して設定し、この3次元
関心領域を順次拡大させながらその表面と交叉する3次元形態データのボクセル値と所定
の閾値γとを比較する。そして、閾値γより大きなボクセル値を有する3次元形態データ
のボクセルを動脈瘤の内壁として認識することによりその輪郭を抽出する。
郭抽出法は上述の領域拡張法に限定されるものではなく、例えば、marching-cube法のよ
うな他の輪郭抽出法を用いて動脈瘤の輪郭を抽出してもよい。
。前記流速データ算出部は、先ず、上述の3次元形態データのボクセルB(x、y、z)
に対応した3次元流速データを構成するスライス選択傾斜磁場方向の流速成分Is(x、
y、z)、位相エンコード傾斜磁場方向の流速成分Ip(x、y、z)及び読み出し傾斜
磁場方向の流速成分Ir(x、y、z)をデータ記憶部13の流速データ記憶領域から読
み出す。次いで、これらの流速成分Is(x、y、z)、Ip(x、y、z)及びIr(
x、y、z)を下式(1)へ代入して3次元流速データの絶対値(以下では、3次元流速
値と呼ぶ。)Io(x、y、z)を算出する。
元流速値Io(x、y、z)に基づいて計測し、更に、この内壁に対して垂直な方向にお
ける前記流速値の変化率に基づいて動脈瘤の内壁における剪断応力を算出する。図3は剪
断応力の算出方法を示したものであり、動脈流の内壁に与える剪断応力τwは次式(2)
によって表すことができる。
からの距離を示している。
て説明する。このパラメータ算出部17は、アスペクト比、平均剪断応力、最小剪断応力
及び最大剪断応力を診断パラメータとして算出あるいは抽出する機能を有し、図4に示す
ようにアスペクト比算出部171、平均剪断応力算出部172、最小剪断応力抽出部17
3及び最大剪断応力抽出部174を備えている。
づき、動脈瘤の最大内径と最小内径との比(アスペクト比)を算出する。一方、平均剪断
応力算出部172は、輪郭抽出部15から供給される前記動脈瘤の輪郭データと剪断応力
計測部16から供給される剪断応力の算出結果を受信し、動脈瘤の輪郭データに囲まれた
3次元領域(即ち、動脈瘤の内部)にて得られた複数からなる剪断応力の算出結果を加算
平均して平均剪断応力を算出する。又、最小剪断応力抽出部173は、前記複数からなる
剪断応力の算出結果の中から最小剪断応力を抽出し、最大剪断応力抽出部174は、前記
複数からなる剪断応力の算出結果の中から最大剪断応力を抽出する。
た頂点Pbの近傍において発生し、この領域における最小剪断応力が小さい程他の領域(
動脈瘤の内壁)において大きな剪断応力が発生することが知られている。
いは抽出されたアスペクト比、平均剪断応力及び最小剪断応力と所定の閾値とを比較する
ことにより動脈瘤に対する破裂リスクを判定する。図5(a)は、破裂リスクの判定に用
いる判定基準1乃至判定基準3を示したものであり、これらの判定基準の何れかに該当す
る動脈瘤は高リスク候補として判定される。即ち、判定基準1に示すように動脈瘤のアス
ペクト比が閾値β1(β1=1.6)以上である場合、判定基準2に示すように心臓収縮
末期(peak systole)の動脈瘤内部にて算出される平均剪断応力が閾値β2(β2=2.
96N/m2:低リスク動脈瘤が有する平均剪断応力1.48N/m2の2倍)以上であ
る場合、あるいは、判定基準3に示すように動脈瘤内壁の頂点近傍にて抽出される最小剪
断応力が閾値β3(β3=0.5N/m2)以下である場合、この動脈瘤は高リスク候補
として判定される。
力と閾値β1乃至閾値β3との比較において判定基準1乃至判定基準3の何れにも該当し
ない場合、この動脈瘤の破裂リスクは低レベル(即ち、破裂の可能性は極めて小さいレベ
ル)にあると判定される。
にあると判定され、2つ以上の判定基準に該当する場合の破裂リスクは高レベルにあると
判定される。
断応力の算出結果の中からパラメータ算出部17の最大剪断応力抽出部174が抽出した
最大剪断応力の位置情報に基づいて動脈瘤における高リスク部位を検出する。
前記表示データ生成部は、画像データ生成部14にて生成された当該診断対象部位の3次
元画像データに高リスク部位検出部19が検出した最大剪断応力を有する高リスク部位の
位置情報を重畳し、更に、破裂リスク判定部18によって判定された破裂リスクのレベル
情報や入力部21からシステム制御部23を介して供給される当該被検体の被検体情報等
を付加して表示データを生成する。そして、前記データ変換部は、得られた表示データを
所定の表示フォーマットに変換し前記モニタに表示する。
部18による破裂リスクの低レベル、中レベル及び高レベルに対応させてカラー表示され
る。カラー表示された上述の位置情報を観測することにより、操作者は、破裂リスクが高
い部位とその程度を容易に把握することが可能となる。
態データ収集条件及び3次元流速データ収集条件の設定、3次元画像データ生成条件の設
定、高リスク候補の判定に用いる閾値β1乃至閾値β3の設定、輪郭抽出に用いる閾値γ
の設定、3次元画像データの動脈瘤に対する中心位置の設定、表示データ生成条件の設定
、更には、各種コマンド信号の入力等を行なう。尚、上述の被検体情報として、被検体の
氏名、ID、性別、年齢等があり、個人健康情報として、被検体の血圧、喫煙暦及び病歴
や家族の病歴等がある。
被検体体表面に装着され心電波形を計測する計測用電極と、この計測用電極によって計測
された心電波形を所定の振幅に増幅する増幅回路と、増幅された心電波形をデジタル信号
に変換するA/D変換器と、デジタル変換された心電波形に基づいて、例えば、心臓の拡
張末期を基準とする1心拍周期に対して心拍時相を設定する心拍時相設定部(何れも図示
せず)を備えている。
して制御する機能を有している。前記記憶回路には、形態計測モードのTOF法及び血流
速度計測モードのPC法に適用可能なパルスシーケンスデータが保管され、更に、入力部
21にて入力/設定/選択された各種の情報が保存される。そして、前記CPUは、前記
記憶回路に保存された上述の情報に基づいてMRI装置100の各ユニットを制御し、当
該被検体150の動脈瘤に対する破裂リスクの判定を行なう。
次に、本実施例における破裂リスク判定結果の表示手順につき図6のフローチャートを
用いて説明する。
検体150をZ軸方向へ移動することによりその診断対象部位(脳動脈)をガントリの撮
影野に配置し、入力部21において被検体情報や個人健康情報の入力、3次元形態データ
収集条件及び3次元流速データ収集条件の設定、3次元画像データ生成条件の設定、高リ
スク候補の判定に用いる閾値β1乃至閾値β3の設定、表示データ生成条件の設定等を行
なう(図6のステップS1)。
力する。そして、このコマンド信号を受信したシステム制御部23は、MR信号収集部1
0のシーケンス制御部4に対して形態計測モードに適用されるTOF法のシーケンス情報
を供給し、シーケンス制御部4は、このシーケンス情報に基づいて生成したシーケンス制
御信号を傾斜磁場発生部2の傾斜磁場電源202及び送受信部3の送信部302へ供給す
ることにより、当該診断対象部位に対するMR信号の収集を、例えば、1心拍周期におい
て行なう。
ドのMR信号を再構成処理して3次元形態データを生成し、得られた1心拍周期分の時系
列的な3次元形態データは心拍時相計測部22から供給される当該被検体の心拍時相情報
と共にデータ記憶部13の形態データ記憶領域に保存される。(図6のステップS2)。
力部21において血流速度計測モードを選択し撮影開始コマンドを再度入力する。そして
、このコマンド信号を受信したシステム制御部23は、MR信号収集部10のシーケンス
制御部4に対して血流速度計測モードに適用されるPC法のシーケンス情報を供給し、シ
ーケンス制御部4は、このシーケンス情報に基づいて生成したシーケンス制御信号を傾斜
磁場発生部2の傾斜磁場電源202及び送受信部3の送信部302へ供給することにより
1心拍周期におけるMR信号の収集を行なう。そして、流速データ生成部12は、自己の
MR信号記憶部に一旦保存された血流速度計測モードのMR信号を再構成処理して3次元
流速データを生成し、得られた1心拍周期分の時系列的な3次元流速データは当該被検体
の心拍時相情報と共にデータ記憶部13の流速データ記憶領域に保存される。(図6のス
テップS3)。
したならば、画像データ生成部14は、データ記憶部13の形態データ記憶領域から読み
出した所定心拍時相の3次元形態データをレンダリング処理して3次元画像データを生成
し、表示部20のモニタに表示する。
に示された動脈瘤の中心位置を入力部21に設けられた入力デバイスを用いて設定する。
次いで、輪郭抽出部15は、データ記憶部13の形態データ記憶領域に保存されている3
次元形態データを読み出し、更に、入力部21からシステム制御部23を介して供給され
る動脈瘤の中心位置情報を受信する。そして、3次元形態データに対し動脈瘤の中心位置
を基準とする領域拡張法を適用させて動脈瘤の輪郭を抽出する(図6のステップS4)
一方、剪断応力計測部16は、所定心拍時相における3次元形態データのボクセルに対
応した3次元流速データをデータ記憶部13の流速データ記憶領域から読み出し、この3
次元流速データを構成するスライス選択傾斜磁場方向、位相エンコード傾斜磁場方向及び
読み出し傾斜磁場方向の流速成分に基づいて3次元流速値を算出する。そして、この3次
元流速値に基づき動脈瘤の内壁に沿って流れる血液の流速値を計測し、更に、この内壁に
対して垂直な方向における前記流速値の変化率に基づいて動脈瘤の内壁における剪断応力
を算出する(図6のステップS5)。
基づいて動脈瘤のアスペクト比を算出し、前記輪郭データに囲まれた領域にて得られた複
数からなる剪断応力の算出結果を加算平均して平均剪断応力を算出する。更に、前記複数
からなる剪断応力の算出結果の中から最小剪断応力及び最大剪断応力を抽出する(図6の
ステップS6)。
れたアスペクト比、平均剪断応力及び最小剪断応力と所定の閾値とを比較することにより
動脈瘤に対する破裂リスクを判定し(図6のステップS7)、高リスク部位検出部19は
、パラメータ算出部17が複数からなる剪断応力の算出結果の中から抽出した最大剪断応
力の位置情報に基づいて動脈瘤における高リスク部位を検出する(図6のステップS8)
。
た1心拍周期分の3次元形態データをレンダリング処理して時系列的な3次元画像データ
を生成する(図6のステップS9)。
ータの各々に高リスク部位検出部19が検出した最大剪断応力を有する高リスク部位の位
置情報を重畳し、更に、破裂リスク判定部18によって判定された破裂リスクのレベル情
報や入力部21からシステム制御部23を介して供給される当該被検体の被検体情報等を
付加して表示データを生成し自己のモニタに表示する(図6のステップS10)。
元形態データ及び3次元流速データに基づいて破裂リスクの判定を行なっているため、動
脈瘤の破裂リスクを正確かつ容易に判定することができる。このため、破裂リスクの高い
動脈瘤を早期に治療することが可能となる。
する剪断応力を計測し、この剪断応力に基づいて破裂リスクの判定を行なっているため、
従来のような形態情報からは得られなかった動脈瘤の機能情報を正確に得ることができる
。又、最大剪断応力の発生部位を検出することにより高い破裂リスクを有する動脈瘤の内
壁を特定することが可能となる。
シーケンスを適用した非造影MRA撮影によって収集しているため、非侵襲的な検査が可
能となり被検体に対する負担を軽減することができる。
析装置は、先ず、別途設置されたMRI装置によって収集され、ネットワーク等を介して
供給された当該被検体の動脈瘤を含む診断対象部位(脳動脈)の3次元形態データ及び3
次元流速データを一旦保存する。次いで、3次元形態データに基づいた動脈瘤の輪郭抽出
と3次元流速データに基づいた動脈瘤内壁における剪断応力の計測を行ない、動脈瘤の輪
郭情報及び剪断応力の計測結果に基づいて各種の診断パラメータを算出する。そして、こ
れらの診断パラメータと所定の閾値との比較によって動脈瘤の破裂リスク判定と高リスク
部位の位置検出を行ない、前記3次元形態データを処理して生成した3次元画像データに
高リスク部位の位置情報と破裂リスクの判定結果を付加して表示部に表示する。
本発明の第2の実施例におけるデータ解析装置の構成につき図7を用いて説明する。尚
、図7は、前記データ解析装置の全体構成を示すブロック図であり、図1に示した第1の
実施例におけるMRI装置100のユニットと同一の構成及び機能を有するユニットは同
一の符号を付加し詳細な説明は省略する。
脳動脈)から予め収集された3次元形態データ及び3次元流速データを保管するデータ保
管部24と、このデータ保管部24に保管された3次元形態データをレンダリング処理し
て3次元画像データを生成する画像データ生成部14と、3次元形態データにおける動脈
瘤の輪郭を抽出する輪郭抽出部15と、データ記憶部13に保存された3次元流速データ
及び3次元形態データに基づいて動脈瘤の内壁における剪断応力を計測する剪断応力計測
部16と、剪断応力の計測結果及び動脈瘤の輪郭情報に基づいて各種の診断パラメータを
算出するパラメータ算出部17を備えている。
ータと予め設定された閾値との比較により動脈瘤に対する破裂リスクを判定する破裂リス
ク判定部18と、上述の診断パラメータに基づいて前記動脈瘤における高リスク部位を検
出する高リスク部位検出部19と、画像データ生成部14が生成した診断対象部位の3次
元画像データに高リスク部位検出部19が検出した高リスク部位の位置情報を重畳し、更
に、破裂リスク判定部18による破裂リスクの判定結果を付加して表示する表示部20と
、被検体情報の入力や各種コマンド信号の入力等を行なう入力部21aと、データ解析装
置200が備える上述の各ユニットを統括的に制御するシステム制御部23aを備えてい
る。
ーク25あるいは図示しない大容量の記憶媒体等を介して供給された当該被検体の診断対
象部位に対する3次元形態データ及び3次元流速データを保管する。この場合、3次元形
態データ及び3次元流速データの収集時における当該被検体の心拍時相情報も付帯情報と
して保存される。
る閾値β1乃至閾値β3の設定、輪郭抽出に用いる閾値γの設定、3次元画像データの動
脈瘤に対する中心位置の設定、表示データ生成条件の設定、更には、各種コマンド信号の
入力等を行なう。
を統括して制御する機能を有している。前記記憶回路には、入力部21aにて入力あるい
は設定された各種の情報が保存される。そして、前記CPUは、前記記憶回路に保存され
た上述の入力情報や設定情報に基づいてデータ解析装置200の各ユニットを統括的に制
御し、当該被検体150の動脈瘤に対する破裂リスクの判定を行なう。
たステップS4乃至ステップ10の手順と同様であるため説明は省略する。
た3次元形態データ及び3次元流速データに基づいて破裂リスクの判定を行なっているた
め、動脈瘤の破裂リスクを正確かつ容易に判定することができる。このため、破裂リスク
の高い動脈瘤を早期に治療することが可能となる。
し、この剪断応力に基づいて破裂リスクの判定を行なっているため、従来のような形態情
報からは得られなかった動脈瘤の機能情報を正確に得ることができる。又、最大剪断応力
の発生部位を検出することにより高い破裂リスクを有する動脈瘤の内壁を特定することが
可能となる。
れる3次元形態データ及び3次元流速データを用いて動脈瘤の破裂リスクを判定すること
ができるため、操作者は、時間や場所の制約をあまり受けることなく当該被検体の動脈瘤
に対する診断を効率よく行なうことができる。
のではなく変形して実施することが可能である。例えば、上述の実施例では、TOF法の
パルスシーケンスを適用した非造影MRA撮影によって動脈瘤を含む血管の3次元形態デ
ータを収集し、更に、PC法のパルスシーケンスを適用した非造影MRA撮影によって動
脈瘤内の3次元流速データを収集する場合について述べたが、他の方法によって3次元形
態データや3次元流速データを収集してもよい。例えば、血管の3次元形態データは、Gd
-DTPA等の造影剤を注入した状態で行なわれる造影MRA撮影や磁化の定常状態を利用し
たTrueSSFP法あるいは特開2000−5144号公報等に記載されているFBI法
のパルスシーケンスを適用した非造影MRA撮影によって収集してもよい。
クの判定を行なう場合について述べたが、他の部位に発生した動脈瘤あるいは静脈瘤に対
する破裂リスクの判定であっても構わない。
maching-cube法のような他の輪郭抽出法を用いてもよい。又、独立したユニット(即ち、
形態データ生成部11と流速データ生成部12)によって3次元形態データと3次元流速
データを生成する場合について述べたが、同一のユニットによってこれらのデータを生成
してもよい。
タを生成する場合について述べたが、これに限定されるものではなく、3次元流速データ
は任意の位置において生成してもよい。又、破裂リスクの判定に使用される閾値β1乃至
β3の値は、図5に示した数値に限定されない。
グ処理して3次元画像データを生成する場合について述べたが、MIP(maximum intens
ity projection)画像データであっても構わない。この場合、表示部20は、画像データ
生成部14が生成した診断対象部位のMIP画像データに高リスク部位検出部19が検出
した高リスク部位の位置情報を重畳し、更に、破裂リスク判定部18による破裂リスクの
判定結果を付加して表示する。
出した動脈瘤のアスペクト比や動脈瘤内壁の平均剪断応力及び最小剪断応力と所定の閾値
β1乃至閾値β3とを比較することによって動脈瘤が有する破裂リスクのレベルを判定す
る場合について述べたが、破裂リスクのレベル判定に用いる診断パラメータの数は上述の
3つに限定されない。
11…形態データ生成部
12…流速データ生成部
13…データ記憶部
14…画像データ生成部
15…輪郭抽出部
16…剪断応力計測部
17…パラメータ算出部
171…アスペクト比算出部
172…平均剪断応力算出部
173…最小剪断応力抽出部
174…最大剪断応力抽出部
18…破裂リスク判定部
19…高リスク部位検出部
20…表示部
21、21a…入力部
22…心拍時相計測部
23、23a…システム制御部
24…データ保管部
100…MRI装置
200…データ解析装置
ケンスを適用したMRA撮影により被検体の動脈瘤を含む診断対象部位が発生するMR信
号を収集するMR信号収集手段と、前記MR信号を処理して前記診断対象部位の3次元形
態データを生成する形態データ生成手段と、前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤
の輪郭データを生成する輪郭抽出手段と、前記MR信号を処理して前記診断対象部位の3
次元流速データを生成する流速データ生成手段と、前記輪郭データと前記3次元流速デー
タに基づいて前記動脈瘤の頂点の近傍における剪断応力を計測する剪断応力計測手段と、
前記動脈瘤の頂点の近傍における剪断応力の計測結果に基づいて前記動脈瘤の破裂リスク
を判定する破裂リスク判定手段と、前記破裂リスクの判定結果を表示する表示手段とを備
えたことを特徴としている。
を含む診断対象部位の3次元形態データ及び3次元流速データを保管するデータ保管手段
と、前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤の輪郭データを生成する輪郭抽出手段と
、前記輪郭データと前記3次元流速データに基づいて前記動脈瘤の頂点の近傍における剪
断応力を計測する剪断応力計測手段と、前記動脈瘤の頂点の近傍における剪断応力の計測
結果に基づいて前記動脈瘤の破裂リスクを判定する破裂リスク判定手段と、前記破裂リス
クの判定結果を表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。
Claims (2)
- 所定のパルスシーケンスを適用したMRA撮影により被検体の動脈瘤を含む診断対象部
位が発生するMR信号を収集するMR信号収集手段と、
前記MR信号を処理して前記診断対象部位の3次元形態データを生成する形態データ生成
手段と、
前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤の輪郭を抽出し、輪郭データを生成する輪郭
抽出手段と、
前記MR信号を処理して前記診断対象部位の3次元流速データを生成する流速データ生成
手段と、
前記輪郭データと前記3次元流速データに基づいて前記動脈瘤における剪断応力を計測す
る剪断応力計測手段と、
前記剪断応力の計測結果あるいはこの剪断応力の計測結果と前記輪郭データに基づいて前
記動脈瘤の破裂リスクを判定する破裂リスク判定手段と、
前記破裂リスクの判定結果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。 - MRI装置によって収集された動脈瘤を含む診断対象部位の3次元形態データ及び3次
元流速データを保管するデータ保管手段と、
前記3次元形態データに基づいて前記動脈瘤の輪郭を抽出し、輪郭データを生成する輪郭
抽出手段と、
前記輪郭データと前記3次元流速データに基づいて前記動脈瘤における剪断応力を計測す
る剪断応力計測手段と、
前記剪断応力の計測結果あるいはこの剪断応力の計測結果と前記輪郭データに基づいて前
記動脈瘤の破裂リスクを判定する破裂リスク判定手段と、
前記破裂リスクの判定結果を表示する表示手段とを
備えたことを特徴とするデータ処理装置。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2014191796A JP5913502B2 (ja) | 2014-09-19 | 2014-09-19 | Mri装置及びデータ処理装置 |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Publication Number | Publication Date |
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JP5913502B2 JP5913502B2 (ja) | 2016-04-27 |
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Family Applications (1)
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
JP2007135894A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | R Tech:Kk | ヒト血流データをもとにした血流解析装置及びシミュレーション方法 |
JP2008510499A (ja) * | 2004-06-23 | 2008-04-10 | エムツーエス・インコーポレーテッド | 解剖学的可視化/測定システム |
-
2014
- 2014-09-19 JP JP2014191796A patent/JP5913502B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Non-Patent Citations (2)
Title |
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JPN6013024773; 新井邦明: '脳動脈瘤の力学的解析用モデルの開発' 福祉工学シンポジウム講演論文集 vol.2004, 20040912, p.127-129 * |
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Also Published As
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