JP2015229031A - 医用画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる医用画像処理装置を提供する。
【解決手段】大動脈、大動脈弁および左心室が少なくとも含まれる領域を撮像することで得られるボリュームデータを用いて、前記大動脈弁の圧較差を算出する算出部と、前記圧較差と、所定の形態画像上の前記大動脈弁とを空間的に対応させて表示する表示部とを具備する。
【選択図】 図３
【解決手段】大動脈、大動脈弁および左心室が少なくとも含まれる領域を撮像することで得られるボリュームデータを用いて、前記大動脈弁の圧較差を算出する算出部と、前記圧較差と、所定の形態画像上の前記大動脈弁とを空間的に対応させて表示する表示部とを具備する。
【選択図】 図３
Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。
一般に大動脈弁狭窄症とは、大動脈弁の石灰化等が原因で大動脈弁が狭窄する疾患である。この大動脈弁が狭窄することにより、全身に血液を供給しにくくなる。
従来の大動脈弁狭窄症の治療法は、手術による人工弁設置が一般的である。この大動脈弁狭窄症の治療法として、近年、Ｘ線透視下において、経カテーテルで人工弁を設置するＴＡＶＲ（大動脈弁置換術：Transcatheter Aortic Valve Replacement）という治療方法が普及してきている。ＴＡＶＲは、ＴＡＶＩ（Transcatheter Aortic Valve Implantation）とも呼ばれる。この治療法では、例えば、ＣＴ（Computed Tomography）装置で撮像される医用画像を使用して、手術計画やＸ線診断装置のＣアーム角度設定等を行う。
ところで、上記ＴＡＶＲ／ＴＡＶＩは、治療前後の圧較差を評価する場合、Ｘ線透視下において、２本のプレッシャーワイヤの先端を大動脈弁の上下に設置して、それぞれの位置における血流の圧較差を観察する。このため、患者への負担が大きく、侵襲的である。
また、超音波診断装置は、左心室・大動脈の超音波ドップラー画像を撮像し、大動脈弁の速度分布を計測することにより、左心室・大動脈の圧較差を算出する。しかしながら、超音波診断装置で撮像される超音波ドップラー画像を利用する圧較差解析では、操作者のスキルに依存、角度依存性のある解析結果となる、解析結果の再現性が比較的低い、弁の形態異常や石灰化等の構造的な解析と共に評価することが困難、解析範囲が狭いため、急激な圧低下がある場合、評価結果が正しくない恐れがある、撮像範囲が狭いため、撮像範囲を移動した際、時間差を含んだ解析結果となってしまう等の課題がある。
実施形態の目的は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる医用画像処理装置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、大動脈、大動脈弁および左心室が少なくとも含まれる領域を撮像することで得られるボリュームデータを用いて、前記大動脈弁の圧較差を算出する算出部と、前記圧較差と、所定の形態画像上の前記大動脈弁とを空間的に対応させて表示する表示部とを具備する。
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の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像解析装置を示すブロック図である。なお、図１では、医用画像解析装置に備えられる医用画像診断装置の一例として、Ｘ線ＣＴ装置の構成を示す。
図１は、第１の実施形態に係る医用画像解析装置を示すブロック図である。なお、図１では、医用画像解析装置に備えられる医用画像診断装置の一例として、Ｘ線ＣＴ装置の構成を示す。
図１に示す医用画像解析装置は、ガントリ（Gantry）１００、前処理装置１０６、高電圧発生器１０７、再構成装置１０９、システム・コントローラ１１０およびＸ線データ収集条件設定装置１１２を備える医用画像診断装置１０００と、医用画像処理装置２００を備える。
ガントリ１００は、Ｘ線管１０１、環状フレーム１０２、複数列型又は２次元配列型のＸ線検出器１０３、データ収集システム（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１０４、非接触データ・トランスミッタ１０５、スリップ・リング（slip ring）１０８および回転ユニット１１１を有する。
Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、回転軸ＲＡのまわりに回転可能に設けられた環状フレーム１０２にマウントされる。
Ｘ線検出器１０３は、Ｘ線管１０１に対向して配置される。
ＤＡＳ１０４は、各チャネルのＸ線検出器１０３から出力された信号を電圧信号に変換し、その電圧信号を増幅し、更にそれをデジタル信号に変換する。ＤＡＳ１０４から出力された生データは、非接触データ・トランスミッタ１０５を介して、前処理装置１０６に送られる。
前処理装置１０６は、ＤＡＳ１０４から出力される生データに対してチャネル間の感度均一を補正し、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。補正を受け、前処理装置１０６から出力される投影データは、後述する医用画像処理装置２００の記憶装置６へ出力される。
高電圧発生器１０７は、Ｘ線管１０１からＸ線を発生させるために、スリップ・リング１０８を介してＸ線管１０１に管電圧を印加し、フィラメント電流（Filament current）を供給する。
再構成装置１０９は、前処理装置１０６で前処理された投影データを受けて、その投影データに基づいて、ボリュームデータを再構成する。再構成装置１０９は、投影データに対して、周波数領域に変換する高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を実行し、再構成関数を重畳処理した投影データに対して、三次元逆投影処理を行い、通常の被検体の体軸方向ごとに断層像を求める。
また、再構成装置１０９は、高電圧及び低電圧の両投影画像から、原子の分布に関連したＸ線管電圧依存情報の二次元分布断層像、いわゆるデュアルエネルギー撮像の断層像を画像再構成するデュアルエネルギー画像再構成部を含む。
システム・コントローラ１１０は、Ｘ線管１０１の管電圧を高電圧（例えば１４０ｋＶ）と低電圧（例えば８０ｋＶ）との間を周期的に変化させるように、高電圧発生器１０７を制御する。なお、高電圧及び低電圧を高エネルギー・レベル及び低エネルギー・レベルという場合がある。
また、システム・コントローラ１１０は、回転ユニット１１１を制御することで、環状フレーム１０２を０．４秒／回転等の高速で回転させる。システム・コントローラ１１０は移動ユニット（図示省略）を制御することで天板（図示省略）を移動させる。天板の移動により天板に載置された被検体が回転軸ＲＡに沿って移動される。
また、システム・コントローラ１１０は、再構成装置１０９による入力を受けて、Ｘ線データ収集条件設定装置１１２に対し収集条件を設定させる。この収集条件に基づいて、システム・コントローラ１１０は、１ビュー毎に管電圧を周期的に変化させるように高電圧発生器１０７を制御するとともに、その変化に同期してデータを収集させるようにＤＡＳ１０４を制御する。ここで、システム・コントローラ１１０は、データ／制御バスによって再構成装置１０９や医用画像処理装置２００と接続されている。
Ｘ線データ収集条件設定装置１１２は、Ｘ線管１０１の管電圧が異なる場合に異なる管電圧のデータのノイズが等しくなる又は一定の比になるように、管電圧及び管電流を設定するとともに、それぞれの管電圧に対応し、ＤＡＳ１０４のＸ線収集の積分時間又はビュー数などの条件（収集条件）を設定する。
図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２００を示すブロック図である。
図２に示す医用画像処理装置２００は、プロセッサ１、メモリ２、通信装置３、入力装置４、表示装置５、記憶装置６およびバスライン７を備える。バスライン７は、プロセッサ１、メモリ２、通信装置３、入力装置４、表示装置５および記憶装置６を通信可能に接続するアドレスバス及びデータバス等で構成される。
プロセッサ１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、コンピュータプログラムを実行することで各種の処理を実現する。
メモリ２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含むメインメモリである。メモリ２は、本実施形態における主要な処理をプロセッサ１に実現させるための医用画像処理プログラム３０およびボリュームデータ等を記憶する。また、メモリ２は、各種の情報を一時的に記憶するための作業用記憶領域を形成する。
通信装置３は、有線或いは無線にて外部装置と通信する。外部装置は、例えばＸ線診断装置等のモダリティ、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等のシステムに含まれるサーバ、或いは他のワークステーション等である。
入力装置４は、ユーザの操作に応じたコマンド等を入力するインターフェイスであり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、トラックボール、および、各種ボタン等を含む。
表示装置５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）或いはＯＥＬＤ（Organic ElectroLuminescence Display）等のディスプレイである。
記憶装置６は、比較的大容量のデータを記憶可能なＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等である。記憶装置６は、プロセッサ１が医用画像処理プログラム３０を実行することで実現される処理の過程において、時系列的な複数のボリュームデータおよび解析結果等を記憶する。
図３は、プロセッサ１が医用画像処理プログラム３０を実行することにより実現される機能を示すブロック図である。図３に示すように、プロセッサ１は、データ入力部１１、芯線抽出部１２、大動脈領域抽出部１３、左心室領域抽出部１４、大動脈弁面検出部１５、解析領域設定部１６、重篤度判定部１７、画像生成部１８および画像出力部１９としての機能を実現する。プロセッサ１は、これら各部として動作する。
次に、上記構成の医用画像解析装置における画像解析処理について詳しく説明する。
図４は、第１の実施形態に係る医用画像解析装置における画像解析処理の流れを示すフローチャートである。
医用画像診断装置１０００は、造影剤注入によるＣＴ値変化を観察するＲｅａｌ−Ｐｒｅｐを利用して、大動脈および左心室が造影され始めた時相を狙って、時系列的な複数の投影画像を撮像する（投影データの取得）（ステップＳＴ１１）。図５は、投影画像の撮像タイミングを示す図である。図５に示すように、医用画像診断装置１０００は、大動脈弁血流速度Ｖが最大となるタイミングで投影画像を撮像する。なお、大動脈弁血流速度Ｖが最大となるタイミングは、例えば、心臓の状態（図５（ａ））、左心室および大動脈周辺の圧力（図５（ｂ））、左心室の容積（図５（ｃ））、心電図（図５（ｄ））等を参照して判断する。
医用画像診断装置は、再構成装置１０９にて、曝射時間に基づいて複数の小さい再構成Ｗｉｎｄｏｗを設定することによって、上記時系列的な複数の投影画像の再構成を行う（ステップＳＴ１２）。これにより、時系列的な複数のボリュームデータを発生する。このボリュームデータは、予めＸ線ＣＴ装置によって被検体の心臓領域をスキャンすることにより得られる特定の心位相に対応する。さらに医用画像診断装置は、時系列的な複数のボリュームデータ間の位置ズレや変形を補正するため、画像間位置合わせ処理を実行する（ステップＳＴ１３）。
なお、本実施形態の医用画像診断装置では、解剖学的領域・Ｌａｎｄｍａｒｋを検出した上で、解剖学的領域およびＬａｎｄｍａｒｋの情報を位置合わせの入力として利用してもよい。その場合、解剖的位置・形状に対して、位置合わせ結果がＦｅｅｄｂａｃｋ反映される。
画像間位置合わせ処理を実行される時系列的な複数のボリュームデータは、プロセッサ１のデータ入力部１１に入力される。
データ入力部１１は、例えば、通信装置３によって上記医用画像診断装置１０００と通信することにより、当該医用画像診断装置１０００から画像間位置合わせ処理される時系列的な複数のボリュームデータを入力する。入力される時系列的な複数のボリュームデータは、記憶装置６に記憶される。
芯線抽出部１２は、上記時系列的な複数のボリュームデータ上の大動脈および左心室の芯線等の抽出処理を実行する。例えば、芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶される時系列的な複数のボリュームデータに含まれる大動脈の芯線を抽出する（ステップＳＴ１４）。例えば、芯線抽出部１２は、ボリュームデータに含まれるボクセル値の変化と、予め定められた一般的な大動脈に関する特徴量とに基づき、ボリュームデータから大動脈の内腔と推定される長尺な領域を特定する。芯線抽出部１２は、特定した領域内の長手方向に沿う中心線を、大動脈の芯線として抽出する。
大動脈領域抽出部１３は、芯線抽出部１２が抽出した大動脈芯線に基づいて、ボリュームデータから大動脈領域を抽出する（ステップＳＴ１５）。
芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶される時系列的な複数のボリュームデータに含まれる左心室の芯線を抽出する（ステップＳＴ１６）。芯線抽出部１２は、ボリュームデータに含まれるボクセル値の変化と、予め定められた一般的な左心室に関する特徴量とに基づき、ボリュームデータから左心室の内腔と推定される領域を特定する。芯線抽出部１２は、特定した領域内の長手方向に沿う中心線を、左心室の芯線として抽出する。
左心室領域抽出部１４は、芯線抽出部１２が抽出した左心室芯線に基づいて、ボリュームデータから左心室領域を抽出する（ステップＳＴ１７）。
大動脈弁面検出部１５は、大動脈領域と左心室領域との境界面位置および周辺のＣＴ値から大動脈領域抽出部１３で抽出される大動脈領域に含まれる大動脈弁の弁面を検出する（ステップＳＴ１８）。弁面は、例えば大動脈の芯線と垂直に交わり、且つ大動脈弁尖を含む平面群における中心平面として定義される。そこで、例えば大動脈弁面検出部１５は、大動脈領域抽出部１３が抽出した大動脈領域において、芯線と垂直に交わる平面を芯線に沿って走査して大動脈弁尖を含む平面群を抽出し、抽出した平面群の中心平面を弁面とする。大動脈弁面検出部１５は、大動脈領域抽出部１３で抽出された大動脈領域を表示装置５に表示するとともに、ユーザが入力装置４を介して当該画像上に設定する平面を大動脈の弁面として検出してもよい。
図６は、上記大動脈弁面検出部１５により検出される大動脈弁を示す斜視図である。
図６には、大動脈弁面に中心が定められた厚さｔのスラブが表示面として示されている。この表示面において、大動脈洞の輪郭のスケッチが示され、そのクローバリーフ（cloverleaf）形状が顕著に表されている。表示軸が示され、それは、表示面に対して垂直であり、この表示面における大動脈洞の断面の中心で表示面と交差している。加えて、表示方向は、表示面における図示の軸に合わせられている。
解析領域設定部１６は、左心室、大動脈弁および大動脈の少なくともいずれかを基準として血流速度を算出する血流速度解析領域を設定する（ステップＳＴ１７）。解析領域設定部１６は、例えば、予め記憶された設定位置を用いて、血流速度解析領域を自動設定してもよい。また、解析領域設定部１６は、表示装置５に表示される、左心室や大動脈の解剖学的な形状を示す形態画像を介してマニュアル入力された範囲に基づいて、血流速度解析領域を設定してもよい。
重篤度判定部１７は、時系列的な複数のボリュームデータ間の上記血流速度解析領域を観察して、時系列的な複数のボリュームデータ間の信号値の変化を解析する（ステップＳＴ１８）。重篤度判定部１７は、解析結果から得られる信号値の増加速度から血流速度を算出する（ステップＳＴ１９）。重篤度判定部１７は、例えば、最大血流速度になる瞬間の時相で撮像した場合、血管内における造影剤先頭の移動距離を時間で割ることによって、血流速度を算出可能である。
重篤度判定部１７は、簡易ベルヌーイ法を利用して、上記算出される血流速度から大動脈弁の圧較差を算出する（ステップＳＴ１１２）。重篤度判定部１７では、大動脈弁の血流速度Ｖｍａｘ（ｍ／ｓｅｃ）を測定し、式（１）に示す簡易ベルヌーイ式から圧較差を算出する。
また、平均圧較差は式（２）で求められ、観血的に測定した圧較差とよく相関する。
なお、圧較差を測定するとき、ＬＶＯＴ（Left Ventricular Outflow Tract）血流速度＞１．５ｍ／ｓの場合（高度ＡＲ（Aortic Regurgitation）や高心拍出等）、大動脈弁圧較差を過大評価する可能性があり、また、左心室駆出力が低下している場合、圧較差が低くても高度狭窄の可能性があるため、注意が必要である。
重篤度判定部１７は、算出される圧較差から、大動脈弁における疾患の重篤度を判定する（ステップＳＴ１１３）。重篤度とは、算出される圧較差から求められる、疾患の重さを表す度合のことである。
図７は、大動脈弁における疾患の重篤度を評価するためのテーブルの一例を示す図である。
重篤度判定部１７は、図７に示すテーブルを参照して、大動脈弁における疾患の重篤度を判定する。例えば、平均圧較差が４０ｍｍＨｇよりも大きい場合、重症であると判定される。なお、図７に示すテーブルは、記憶装置６に記憶されていてもよい。
以上の画像解析処理が終了した後、画像生成部１８は、大動脈の解剖学的な形状を示す形態画像を発生し、画像出力部１９は、発生した形態画像を表示装置５へ出力する。表示装置５は、算出された圧較差の値を機能解析結果として、大動脈の形態解析結果と共に画面上に表示する（ステップＳＴ１１４）。
図８は、図２に示す画像解析処理による結果の表示例を示す図である。
医用画像処理装置は、図８（ａ）に示すように、血流速度解析領域を設定する。また、表示装置５は、図８（ｂ）に示すように、算出された圧較差の値を解析結果として、大動脈の形態解析結果と共に画面上に表示する。
なお、表示装置５は、例えば、芯線に垂直な上面と下面を定義できる円筒を表示して、芯線方向に平行移動、拡大縮小等の操作が可能なグラフィックスを表示画像上に表示してもよい。
また、表示装置５は、円筒の代わりに、大動脈等解剖学的領域の形状を反映させた図形を表示させてもよい。また、血流速度解析領域は、大動脈用と左心室用を独立表示しても、単一表示で両方を賄ってもよい。
上記構成によれば、第１の実施形態における医用画像処理装置２００は、医用画像診断装置１０００で撮像された医用画像データを用いて、大動脈の形態解析を行うことが可能である。また、医用画像処理装置２００は、大動脈弁における圧較差を求める機能解析を行うことが可能である。
したがって、医用画像処理装置２００は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる。
なお、上記実施形態の医用画像処理装置では、装置の一例としてＸ線ＣＴ装置を用いた例を示したが、ＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)で撮像された医用画像を用いてもよい。
また、上記医用画像解析装置は、前処理装置１０６および再構成装置１０９を医用画像診断装置１０００に備えているが、これに限らない。上記医用画像解析装置は、前処理装置１０６および再構成装置１０９を医用画像処理装置２００に備えていてもよい。
（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置のプロセッサ１の機能構成を示すブロック図。なお、第２の実施形態に係る医用画像解析装置の構成は、図１に示す医用画像解析装置と同様である。
図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置のプロセッサ１の機能構成を示すブロック図。なお、第２の実施形態に係る医用画像解析装置の構成は、図１に示す医用画像解析装置と同様である。
図９に示すように、プロセッサ１は、データ入力部１１、芯線抽出部１２、大動脈領域抽出部１３、左心室領域抽出部１４、大動脈弁面検出部１５、重篤度判定部９１、画像生成部１８および画像出力部１９としての機能を実現する。プロセッサ１は、これら各部として動作する。
図１０は、第２の実施形態に係る医用画像解析装置における画像解析処理の流れを示すフローチャートである。
医用画像診断装置１０００は、造影剤注入によるＣＴ値変化を観察するＲｅａｌ−Ｐｒｅｐを利用して、大動脈および左心室が造影され始めた時相を狙って、所定の時刻における投影画像を撮像する（ステップＳＴ２１）。
医用画像診断装置１０００は、曝射時間に基づいて、所定の時刻における投影画像の再構成を行う（ステップＳＴ２２）。これにより、所定の時刻におけるボリュームデータが発生する。
画像間位置合わせ処理される所定の時刻におけるボリュームデータは、プロセッサ１のデータ入力部１１に入力される。
データ入力部１１は、例えば、通信装置３によって上述の医用画像診断装置１０００と通信することにより、当該医用画像診断装置１０００から画像間位置合わせ処理される所定の時刻におけるボリュームデータを入力する。入力される所定の時刻におけるボリュームデータは、記憶装置６に記憶される。
芯線抽出部１２は、上記所定の時刻におけるボリュームデータ上の大動脈および左心室の芯線等の抽出処理を実行する。例えば、芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶され所定の時刻におけるボリュームデータに含まれる大動脈の芯線を抽出する（ステップＳＴ２３）。
大動脈領域抽出部１３は、芯線抽出部１２が抽出した大動脈芯線に基づいて、ボリュームデータから大動脈領域を抽出する（ステップＳＴ２４）。
また、芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶される所定の時刻におけるボリュームデータに含まれる左心室の芯線を抽出する（ステップＳＴ２５）。
左心室領域抽出部１４は、芯線抽出部１２が抽出した左心室芯線に基づいて、ボリュームデータから左心室領域を抽出する（ステップＳＴ２６）。
大動脈弁面検出部１５は、大動脈領域と左心室領域との境界面位置および周辺のＣＴ値から大動脈領域抽出部１３で抽出される大動脈領域に含まれる大動脈弁の弁面を検出する（ステップＳＴ２７）。
重篤度判定部９１は、大動脈芯線の信号値の変化を解析する。さらに医用画像処理装置は、解析された芯線のＣＴ値をプロットしてグラフを作成し、作成したグラフのＣＴ値分布に基づいて直線を引き、直線の勾配を取得する（ステップＳＴ２８）。具体的には、重篤度判定部９１は、Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ ＭＰＲ画像のように、芯線を基準に画像を展開する。重篤度判定部９１は、芯線に直交するＣｒｏｓｓｃｕｔ画像上において、芯線のＣＴ値変化をグラフにする。なお、グラフの横軸は原点からの距離、グラフの縦軸は芯線のＣＴ値である。医用画像処理装置は、芯線のＣＴ値変化をグラフにすることによって、当該芯線のＣＴ値の直線を引くことが可能である。
重篤度判定部９１は、所定の時刻におけるボリュームデータを用いて、大動脈の芯線を基準として選択されたボクセルのボクセル値の空間的な変化率を算出する。重篤度判定部９１は、ボクセル値の空間的な変化率に基づいて圧較差を算出する（ステップＳＴ２９）。
重篤度判定部９１は、算出される圧較差から、大動脈弁における疾患の重篤度を判定する（ステップＳＴ２１０）。
以上の画像解析処理が終了した後、画像生成部１８は、大動脈の解剖学的な形状を示す形態画像を発生し、画像出力部１９は、発生した形態画像を表示装置５へ出力する。また、表示装置５は、算出された圧較差の値を機能解析結果として、大動脈の形態解析結果と共に表示装置５の画面上に表示する（ステップＳＴ２１１）。
図１１は、図１０に示す画像解析処理による結果の表示例を示す図である。
表示装置５は、図１０（ａ）に示すように、大動脈の形態解析結果が表示される。また、医用画像処理装置２００は、図１０（ｂ）に示すように、上記ＣＴ値のグラフを解析結果として、大動脈の形態解析結果と共に画面上に表示される。ここで、図１０（ｃ）に示すように、直線の傾きが大きい場合、圧較差が大きい。すなわち、大動脈に血流が送れていないことが判別でき、異常であると判定することが可能である。また、直線の傾きが小さい場合、圧較差が小さい。すなわち、大動脈に血流が送れていることが判別でき、正常であると判定することが可能である。
なお、第１の実施形態と同様に、テーブルを設けて重篤度を判定してもよい。
上記構成によれば、第２の実施形態における医用画像処理装置２００は、医用画像診断装置１０００で撮像された医用画像データを用いて、大動脈の形態解析を行うことが可能である。また、医用画像処理装置２００は、大動脈弁における圧較差を求める機能解析を行うことが可能である
したがって、医用画像処理装置２００は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる。
したがって、医用画像処理装置２００は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる。
なお、上記実施形態の医用画像処理装置２００では、装置の一例としてＸ線ＣＴ装置を用いた例を示したが、ＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)で撮像された医用画像を用いてもよい。
また、上記医用画像解析装置は、前処理装置１０６および再構成装置１０９を医用画像診断装置１０００に備えているが、これに限らない。上記医用画像解析装置は、前処理装置１０６および再構成装置１０９を医用画像処理装置２００に備えていてもよい。
（第３の実施形態）
図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置２００のプロセッサ１の機能構成を示すブロック図である。なお、第３の実施形態に係る医用画像解析装置の構成は、図１に示す医用画像解析装置と同様である。
図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置２００のプロセッサ１の機能構成を示すブロック図である。なお、第３の実施形態に係る医用画像解析装置の構成は、図１に示す医用画像解析装置と同様である。
図１２に示すように、プロセッサ１は、データ入力部１１、芯線抽出部１２、大動脈領域抽出部１３、左心室領域抽出部１４、大動脈弁面検出部１５、モデル発生部１２１、重篤度判定部１２２、画像生成部１８および画像出力部１９としての機能を実現する。プロセッサ１は、これら各部として動作する。
図１３は、第３の実施形態に係る医用画像解析装置における画像解析処理の流れを示すフローチャートである。
医用画像診断装置１０００は、造影剤注入によるＣＴ値変化を観察するＲｅａｌ−Ｐｒｅｐを利用して、大動脈および左心室が造影され始めた時相を狙って、所定の時刻における投影画像を撮像する（ステップＳＴ３１）。
医用画像処理装置は、曝射時間に基づいて、所定の時刻における投影画像の再構成を行う（ステップＳＴ３２）。これにより、所定の時刻におけるボリュームデータが発生する。
画像間位置合わせ処理を実行される所定の時刻におけるボリュームデータは、プロセッサ１のデータ入力部１１に入力される。
データ入力部１１は、例えば、通信装置３によって上述の医用画像診断装置１０００と通信することにより、当該医用画像診断装置１０００から画像間位置合わせ処理される所定の時刻におけるボリュームデータを入力する。入力される所定の時刻におけるボリュームデータは、記憶装置６に記憶される。
データ入力部１１は、例えば、通信装置３によって上記医用画像診断装置１０００と通信することにより、当該医用画像診断装置１０００から画像間位置合わせ処理される所定の時刻におけるボリュームデータを入力する。入力される所定の時刻におけるボリュームデータは、記憶装置６に記憶される。
芯線抽出部１２は、上記所定の時刻におけるボリュームデータ上の大動脈および左心室の芯線等の抽出処理を実行する。例えば、芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶され所定の時刻におけるボリュームデータに含まれる大動脈の芯線を抽出する（ステップＳＴ３３）。
大動脈領域抽出部１３は、芯線抽出部１２が抽出した大動脈芯線に基づいて、ボリュームデータから大動脈領域を抽出する（ステップＳＴ３４）。
また、芯線抽出部１２は、記憶装置６に記憶される所定の時刻におけるボリュームデータに含まれる左心室の芯線を抽出する（ステップＳＴ３５）。
左心室領域抽出部１４は、芯線抽出部１２が抽出した左心室芯線に基づいて、ボリュームデータから左心室領域を抽出する（ステップＳＴ３６）。
大動脈弁面検出部１５は、大動脈領域と左心室領域との境界面位置および周辺のＣＴ値から大動脈領域抽出部１３で抽出される大動脈領域に含まれる大動脈弁の弁面を検出する（ステップＳＴ３７）。
モデル発生部１２１は、上記大動脈弁および左心室の３次元モデルを発生する（ステップＳＴ３８）。
重篤度判定部１２２は、ＣＦＡ（検証的因子分析：Confirmatory Factor Analysis）による大動脈弁および左心室の圧力分布を算出する（ステップＳＴ３９）。
重篤度判定部１２２は、当該圧力分布から大動脈弁の圧較差を算出する（ステップＳＴ３１０）。なお、上記ＣＦＡの代わりに、流体、すなわち血流の速度分布を算出するＦＳＩ（Fluid Structure Interaction）解析を行ってもよい。
重篤度判定部１２２は、算出される圧較差から、大動脈弁における疾患の重篤度を判定する（ステップＳＴ２１０）。
なお、第１および第２の実施形態と同様に、テーブルを設けて重篤度を判定してもよい。
以上の画像解析処理が終了した後、画像生成部１８は、大動脈の解剖学的な形状を示す形態画像を発生し、画像出力部１９は、発生した形態画像を表示装置５へ出力する。また、表示装置５は、圧較差を、左心室および大動脈の形態解析結果と共に画面上に表示する（ステップＳＴ３１１）。
図１４は、図１３に示す画像解析処理による結果の表示例を示す図である。
表示装置５は、図１４（ａ）に示すように、算出した圧較差を大動脈弁の流体解析結果と共に画面上に表示してもよい。また、表示装置５は、図１４（ｂ）に示すように、算出した圧較差を左心室や大動脈の血流速度分布や圧力分布と共に画面上に表示してもよい。
なお、第３の実施形態では、所定の時刻におけるボリュームデータを用いたが、時系列的な複数のボリュームデータを用いてもよい。
上記構成によれば、第３の実施形態における医用画像処理装置２００は、医用画像診断装置１０００で撮像された医用画像データを用いて、大動脈の形態解析を行うことが可能である。また、医用画像処理装置２００は、大動脈弁における圧較差を求める機能解析を行うことが可能である
したがって、医用画像処理装置２００は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる。
したがって、医用画像処理装置２００は、非侵襲的に大動脈弁における形態解析および圧較差等の機能解析を同時に実現することができる。
なお、上記実施形態の医用画像処理装置では、装置の一例としてＸ線ＣＴ装置を用いた例を示したが、ＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging)で撮像された医用画像を用いてもよい。
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、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。この新規な実施形態は、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。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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ものである。
１０００…医用画像診断装置、１００…ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…環状フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０４…ＤＡＳ（データ収集システム）、１０５…非接触データ・トランスミッタ、１０６…前処理装置、１０７…高電圧発生器、１０８…スリップ・リング、１０９…再構成装置、１１０…システム・コントローラ、１１１…回転ユニット、１１２…Ｘ線データ収集条件設定装置、２００〜２０３…医用画像処理装置、１…プロセッサ、２…メモリ、３…通信装置、４…入力装置、５…表示装置、６…記憶装置、７…バスライン、１１…データ入力部、１２…芯線抽出部、１３…大動脈領域抽出部、１４…左心室領域抽出部、１５…大動脈弁面検出部、１６…解析領域設定部、１７，９１，１２１…重篤度判定部、１８…画像生成部、１９…画像出力部、１２２…モデル発生部。
Claims (9)
- 大動脈、大動脈弁および左心室が少なくとも含まれる領域を撮像することで得られるボリュームデータのボクセル値を用いて、前記大動脈弁の圧較差を算出する算出部と、
前記圧較差と、所定の形態画像上の前記大動脈弁とを空間的に対応させて表示する表示部と
を具備する医用画像処理装置。 - 前記圧較差に基づいて、前記大動脈弁における疾患の重篤度を判定する重篤度判定部をさらに具備し、
前記表示部は、前記重篤度を表示する請求項１記載の医用画像処理装置。 - 前記算出部は、時系列な複数のボリュームデータを用いて、大動脈弁を基準とする解析領域における血流速度を算出し、前記血流速度に基づいて前記圧較差を算出する請求項１記載の医用画像処理装置。
- 前記左心室、前記大動脈弁および前記大動脈の少なくともいずれかを基準として前記解析領域を設定する設定部をさらに具備する請求項３記載の医用画像処理装置。
- 前記設定部は、予め記憶された設定位置を用いて、前記解析領域を自動設定する請求項４記載の医用画像処理装置。
- 前記設定部は、前記形態画像を介してマニュアル入力された範囲に基づいて、前記解析領域を設定する請求項４記載の医用画像処理装置。
- 前記算出部は、所定の時刻におけるボリュームデータを用いて、前記大動脈の芯線を基準として選択されたボクセルのボクセル値の空間的な変化率を算出し、前記ボクセル値の空間的な変化率に基づいて前記圧較差を算出する請求項１記載の医用画像処理装置。
- 前記算出部は、時系列な複数のボリュームデータまたは所定の時刻におけるボリュームデータを用いて、ＣＦＡ（検証的因子分析：Confirmatory Factor Analysis）による前記大動脈の圧力分布またはＦＳＩ（Fluid Structure Interaction）解析により血流の速度分布を算出し、当該圧力分布または血流の速度分布から前記圧較差を算出する請求項１記載の医用画像処理装置。
- 前記ボリュームデータは、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置又は磁気共鳴イメージング装置によって撮像されたデータである請求項１記載の医用画像処理装置。
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-
2014
- 2014-06-05 JP JP2014117122A patent/JP6479346B2/ja active Active
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