JP2016073542A - Medical image processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一態様としての実施形態は、医用画像処理装置に関する。 An embodiment as one aspect of the present invention relates to a medical image processing apparatus.
近年、脳梗塞は脳血管障害のなかで特に頻度が高い疾患であり、運動障害や高次脳機能障害などの後遺症を伴うことが多く、ＱＯＬ（Quality Of Life）の低下および、寝たきりや長期のリハビリテーションによる医療費の増大などが問題となっている。脳梗塞は脳の動脈が血栓等で詰まって閉塞することで、その動脈に潅流されていた下流の組織が血流不足（虚血）に陥ることで機能を失い、やがて虚血に陥った組織が壊死する疾患である。このように虚血により組織が壊死した部位を梗塞巣と呼ぶ。 In recent years, cerebral infarction is a disease with a particularly high frequency among cerebrovascular disorders, and is often accompanied by sequelae such as movement disorders and higher brain dysfunction, resulting in a decrease in QOL (Quality Of Life), bedridden and long-term Increasing medical expenses due to rehabilitation is a problem. Cerebral infarction is caused by clogging of a cerebral artery with a thrombus, etc., and the downstream tissue perfused by the artery loses its function due to insufficient blood flow (ischemia). Is a necrotic disease. A site where the tissue is necrotized due to ischemia is called an infarct.
脳梗塞はＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などにより診断が行われる場合がある。 Cerebral infarction may be diagnosed by an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus, or the like.
脳梗塞の治療には脳の動脈に発生した血栓を取り除き、虚血に陥っている脳組織の血流を回復させる施術（以下、再開通療法と呼ぶ）が必要である。再開通療法には、静脈から血栓溶解剤を全身投与して、動脈を閉塞している血栓を溶かし再開通させる方法や、脳血管内にカテーテルを送り込み、その先端から血栓溶解剤を放出して動脈を閉塞している血栓を溶かしたり物理的に血栓を抜き取ったりして再開通させる方法がある。 Treatment of cerebral infarction requires a treatment (hereinafter referred to as resuscitation therapy) that removes blood clots from the cerebral arteries and restores blood flow in brain tissue that is in an ischemia. For recanalization therapy, a thrombolytic agent is administered systemically from the vein to dissolve the thrombus that occludes the artery and resumed, or a catheter is sent into the cerebral blood vessel and the thrombolytic agent is released from the tip of the catheter. There are methods for resuming the thrombus that is blocking the artery by resolving it or physically removing the thrombus.
特にＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置で取得した画像から脳の局所血流量を解析する技術が提供されている（特許文献１）。Ｘ線ＣＴ装置による血流の検査方法として、Ｘｅガス（キセノンガス）を用いたＣＴ撮影を行うキセノンＣＴ／ＣＢＦ（Ｘｅ-enhanced ＣＴ）検査（特許文献２）や、ＣＶＰ（脳血管血流量）、ＭＴＴ（平均通過時間）、ＣＢＶ（血液量）などのパラメータを算出するＣＶＰ検査（perfusionＣＴ検査）（特許文献３）が知られている。 In particular, a technique for analyzing a local blood flow in the brain from an image acquired by an X-ray CT apparatus or an MRI apparatus is provided (Patent Document 1). Xenon CT / CBF (Xe-enhanced CT) examination (Patent Document 2) and CVP (Cerebrovascular blood flow) which perform CT imaging using Xe gas (xenon gas) as a blood flow examination method using an X-ray CT apparatus A CVP test (perfusion CT test) (patent document 3) that calculates parameters such as MTT (average transit time) and CBV (blood volume) is known.
再開通療法により血流が回復すると、即座に治療が完了して後遺症をほとんど残さないことも多い。しかしながら、再開通療法は脳梗塞の発生からある程度時間が経過すると治療の効果が得られないだけでなく、壊死して崩壊しつつある毛細血管に血液が流入することにより、大規模な脳内出血を引き起こすことがあり、しばしば死亡に至る。このような場合に、処置を行わず安静にする姑息療法をとることで回復する例も多々ある。 When blood flow is restored by re-opening therapy, treatment is often completed immediately, leaving few sequelae. However, resuscitation therapy is not only effective after a certain amount of time has elapsed since the occurrence of cerebral infarction, but it also causes large-scale intracerebral hemorrhage due to blood flowing into capillaries that are necrotic and collapsing. Can cause death, often leading to death. In such cases, there are many cases of recovery by taking palliative therapy to take a rest without performing treatment.
このような再開通療法の問題を鑑み、発症から再開通療法による治療開始までの制限時間が設けられており、これをタイムウィンドウと呼ぶ。しかしながら、タイムウィンドウは統計的知見に基づく基準であり、脳梗塞の発症時刻が不明である場合は適用できないという問題もある。くわえて、再開通療法などの施術を行う前に、患者の発見、搬送から診断や施術の説明など、治療開始までに必要な最低限の手順が存在する。このような手順が制限時間内に終わらず、再開通療法を適用できない場合がある。さらにタイムウィンドウ内に施術できた場合でも脳梗塞が生じてしまい奏効しない例や脳内出血を生じる例がたいへん多い。またタイムウィンドウが定められる以前には、タイムウィンドウを超えた時間に再開通療法を施行して回復した例も数多くある。 In view of the problem of resuscitation therapy, there is a time limit from the onset to the start of treatment by resuscitation therapy, which is called a time window. However, the time window is a standard based on statistical knowledge, and there is a problem that it cannot be applied when the onset time of cerebral infarction is unknown. In addition, there are a minimum number of procedures required to start treatment, such as patient discovery, delivery, diagnosis, and explanation of treatment before performing resuscitation therapy. Such a procedure may not finish within the time limit and re-opening therapy may not be applicable. In addition, there are many cases in which cerebral infarction occurs even if treatment can be performed within the time window and does not respond, or in which cerebral hemorrhage occurs. In addition, before the time window was established, there were many cases in which resuscitation therapy was performed at a time exceeding the time window and recovered.
このような多様性は、病態が発症からの時間よりもむしろ残存する血流量にこそ左右されているためであると考えられている。すなわち、タイムウィンドウの制限時間内であっても、脳組織が壊死を生じつつある例や、制限時間を超えていても脳組織が生き延びている例が混在している。これらの違いは、主として虚血部位にどの程度の血流量が残っているかによって生じると考えられる。 Such diversity is thought to be because the pathology depends on the remaining blood flow rather than the time from onset. That is, there are mixed examples in which the brain tissue is necrotizing even within the time limit of the time window, and examples in which the brain tissue survives even if the time limit is exceeded. These differences are considered to be mainly caused by how much blood flow remains in the ischemic region.
しかしながら、血流量を測定したデータだけを観察しても、如何に処置を行うべきかの判断が容易には行えないことがある。 However, it may not be easy to determine how to perform treatment by observing only data obtained by measuring blood flow.
そこで、脳の各部位における脳梗塞の進行状況を可視化することで、脳梗塞に対してとるべき処置を判断するための情報を提供することが望ましい。 Therefore, it is desirable to provide information for determining the treatment to be taken for cerebral infarction by visualizing the progress of cerebral infarction in each part of the brain.
本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検者の脳を撮影した医用画像に基づいて算出された前記被検者の脳組織における局所的な血流量である局所脳組織血流量が入力されるデータ入力部と、入力した前記局所脳組織血流量に基づいて、前記被検者の脳組織の時間経過に伴う回復可能性を数値化した脳梗塞インデックスを算出する脳梗塞インデックス算出部と、を備えたことを特徴とする。 In the medical image processing apparatus according to the present embodiment, a local cerebral tissue blood flow that is a local blood flow in the brain tissue of the subject calculated based on a medical image obtained by imaging the subject's brain is input. A cerebral infarction index calculation unit that calculates a cerebral infarction index that quantifies the possibility of recovery over time of the subject's brain tissue based on the input local cerebral tissue blood flow, It is provided with.
以下、医用画像処理装置の実施の形態について添付図面を参照して説明する。 Hereinafter, an embodiment of a medical image processing apparatus will be described with reference to the accompanying drawings.
（全体構成）
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の一例を示す概念的な構成図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、通信制御装置１０、記憶部２０、主制御部３０、表示部４０、入力部５０を備えた構成である。医用画像処理装置１００は、通信制御装置１０を介して電子ネットワーク経由で医用画像一元管理サーバ２００およびモダリティ装置３００と接続している。通信制御装置１０は、ネットワーク形態に応じた種々の通信プロトコルを実装する。ここで、電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全体を意味し、病院基幹ＬＡＮ、無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバー通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。医用画像処理装置１００は医用画像一元管理サーバ２００または、モダリティ装置３００から医用画像などのデータを電子ネットワーク経由で取得する。
(overall structure)
FIG. 1 is a conceptual configuration diagram illustrating an example of a medical image processing apparatus 100 according to an embodiment. As illustrated in FIG. 1, the medical image processing apparatus 100 includes a communication control device 10, a storage unit 20, a main control unit 30, a display unit 40, and an input unit 50. The medical image processing apparatus 100 is connected to the medical image central management server 200 and the modality apparatus 300 via the electronic network via the communication control apparatus 10. The communication control apparatus 10 implements various communication protocols according to the network form. Here, the electronic network means the entire information communication network using telecommunications technology. In addition to the hospital basic LAN, wireless / wired LAN and Internet network, telephone communication network, optical fiber communication network, cable communication network and satellite. Includes communication networks. The medical image processing apparatus 100 acquires data such as medical images from the medical image central management server 200 or the modality apparatus 300 via an electronic network.
モダリティ装置３００には、ＸｅＣＴ解析装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置などの各種医用画像診断装置が含まれる。 The modality apparatus 300 includes various medical image diagnostic apparatuses such as an XeCT analysis apparatus, an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus, and a PET (Positron Emission Tomography) apparatus.
記憶部２０に格納されたプログラムが、主制御部３０によって実行されることで、脳梗塞インデックスの算出や転帰予報マップの生成といった画像処理が行われる。 By executing the program stored in the storage unit 20 by the main control unit 30, image processing such as calculation of a cerebral infarction index and generation of an outcome prediction map is performed.
記憶部２０は、ＲＡＭとＲＯＭをはじめとする記憶媒体などにより構成され、磁気的もしくは光学的記憶媒体または半導体メモリなどの、主制御部３０により読み取り可能な記憶媒体を含んだ構成を有し、これらの記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。 The storage unit 20 includes a storage medium such as a RAM and a ROM, and includes a storage medium that can be read by the main control unit 30, such as a magnetic or optical storage medium or a semiconductor memory. You may comprise so that a part or all of the program and data in these storage media may be downloaded via an electronic network.
表示部４０は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示装置により構成されるほか、主制御部３０の制御に従って画像をディスプレイ表示する。 The display unit 40 is configured by a general display device such as a liquid crystal display or an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, and displays an image under the control of the main control unit 30.
入力部５０は、たとえばキーボード、タッチパネル、テンキー、マウスなどの一般的な入力装置により構成される。 The input unit 50 is configured by a general input device such as a keyboard, a touch panel, a numeric keypad, and a mouse.
以下、脳の部位ごとの回復可能性を数値で推定した脳梗塞インデックスを算出し、脳の部位ごとの回復可能性をマッピングした「転帰予報マップ」を生成する方法を第１の実施形態、脳組織において観察される局所脳組織血流量と脳血管において観察される局所脳血管血流量との差異を算出し、部位ごとにその差異をマッピングした「矛盾マップ」を生成する方法を第２の実施形態として説明する。 Hereinafter, a method for generating an “outcome forecast map” that calculates a cerebral infarction index by numerically estimating the recovery possibility for each part of the brain and mapping the recovery possibility for each part of the brain will be described in the first embodiment. Second implementation of a method of calculating the difference between the local cerebral blood flow observed in the tissue and the local cerebral blood flow observed in the cerebral blood vessel, and generating a “contradiction map” that maps the difference for each region This will be described as a form.
（第１の実施形態）
以下、脳梗塞インデックスから転帰予報マップを生成する第１の実施形態について説明する。
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment for generating an outcome prediction map from a cerebral infarction index will be described.
（１）構成
図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図２が示すように、医用画像処理装置１００は、データ入力部２１、脳梗塞インデックス算出部３２、転帰予報部３３、転帰予報マップ生成部３４、カラー割り当て部３５、表示部４０を有する。
(1) Configuration FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a functional configuration example of the medical image processing apparatus 100 according to the first embodiment. As illustrated in FIG. 2, the medical image processing apparatus 100 includes a data input unit 21, a cerebral infarction index calculation unit 32, an outcome prediction unit 33, an outcome prediction map generation unit 34, a color assignment unit 35, and a display unit 40.
上記構成のうち、脳梗塞インデックス算出部３２、転帰予報部３３、転帰予報マップ生成部３４、カラー割り当て部３５の各機能は記憶部２０に格納されたプログラムを主制御部３０が実行することによって実現される機能である。 Among the above-described configurations, the main controller 30 executes the programs stored in the storage unit 20 for the functions of the cerebral infarction index calculation unit 32, the outcome prediction unit 33, the outcome prediction map generation unit 34, and the color allocation unit 35. This is a function that is realized.
データ入力部２１は、被検者の脳を撮影した医用画像に基づいて算出された被検者の脳組織における局所的な血流量を示した局所脳組織血流量の分布画像が入力される。局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ：regional Cerebral Blood Flow）は脳組織１００ｍｌ当たりを１分間に流れる血液の量を示している（単位は、ml/min/100ml）。
ＸｅＣＴ検査は局所脳組織血流量分布画像を得る方法の１つである。ＸｅＣＴ検査では、被検者に空気と混合したＸｅガスを吸入させ、Ｘｅが血流によって運ばれ脳組織に拡散・貯留し、洗い流される過程をＸ線ＣＴ装置で撮影した一連の画像と、それらの撮影が行われた各時点における血中のＸｅ濃度のデータとに基づいてＸｅＣＴ解析装置が局所脳組織血流量分布画像を生成する。Ｘｅガスは血液脳関門（ＢＢＢ：Blood Brain Barrier）を通過して脳組織内に拡散移行するため、ＸｅＣＴ検査により局所脳組織血流量を測定できる。
The data input unit 21 receives a distribution image of local cerebral tissue blood flow that indicates a local blood flow in the brain tissue of the subject calculated based on a medical image obtained by imaging the subject's brain. The regional cerebral blood flow (rCBF: regional Cerebral Blood Flow) indicates the amount of blood that flows per 100 ml of brain tissue per minute (unit: ml / min / 100 ml).
The XeCT examination is one method for obtaining a local cerebral tissue blood flow distribution image. In the XeCT examination, Xe gas mixed with air is inhaled by a subject, a series of images taken with an X-ray CT device, and the process of Xe being carried by the bloodstream, diffused and stored in brain tissue, and washed away. The XeCT analysis device generates a local brain tissue blood flow distribution image based on the Xe concentration data in the blood at each time point when the above imaging is performed. Since Xe gas passes through the blood brain barrier (BBB) and diffuses and moves into the brain tissue, the blood flow of the local brain tissue can be measured by XeCT examination.
脳梗塞インデックス算出部３２は、入力した局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）に基づいて、被検者の脳組織の時間経過に伴う回復可能性を数値化した脳梗塞インデックスを算出する。脳梗塞インデックスは、被検者が脳梗塞を発症してから現在までの時間である経過時間と局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）とから算出する。脳梗塞インデックスの具体的な算出方法については後述する。 The cerebral infarction index calculation unit 32 calculates a cerebral infarction index in which the possibility of recovery with the passage of time of the brain tissue of the subject is quantified based on the input local cerebral tissue blood flow (rCBF). The cerebral infarction index is calculated from the elapsed time, which is the time from when the subject developed cerebral infarction to the present, and the local cerebral tissue blood flow (rCBF). A specific method for calculating the cerebral infarction index will be described later.
転帰予報部３３は、現在の時刻において算出された脳梗塞インデックスが所定の閾値を超えるか否かに基づいて、被検者の脳組織の転帰を予測する。また、脳梗塞インデックスが所定の閾値を超える時刻を予測し、現時刻から予測した時刻までの時間である猶予時間を予測する。被検者の脳組織の転帰予報の方法については後述する。 The outcome prediction unit 33 predicts the outcome of the brain tissue of the subject based on whether or not the cerebral infarction index calculated at the current time exceeds a predetermined threshold. In addition, a time when the cerebral infarction index exceeds a predetermined threshold is predicted, and a grace time that is a time from the current time to the predicted time is predicted. A method for predicting the outcome of the brain tissue of the subject will be described later.
転帰予報マップ生成部３４は、脳梗塞インデックスの値を画素値とした転帰予報マップをリアルタイムで生成する。転帰予報マップの詳細については後述する。 The outcome prediction map generation unit 34 generates an outcome prediction map in which the cerebral infarction index value is a pixel value in real time. Details of the outcome forecast map will be described later.
カラー割り当て部３５は、脳梗塞インデックスの値に基づいて、画素に明度、彩度、色相および透過度の少なくとも１つの色情報を割り当てる。 The color assigning unit 35 assigns at least one color information of brightness, saturation, hue, and transparency to the pixel based on the value of the cerebral infarction index.
（２）動作
以下、第１の実施形態である脳梗塞インデックスの算出と転帰予報マップを生成する動作について説明する。
(2) Operation Hereinafter, the operation for generating the cerebral infarction index and generating the outcome prediction map according to the first embodiment will be described.
図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of the operation of the medical image processing apparatus 100 according to the first embodiment.
ＳＴ１０１では、データ入力部２１に局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）が入力される。 In ST101, the local cerebral tissue blood flow (rCBF) is input to the data input unit 21.
ＳＴ１０３では、脳梗塞インデックス算出部３２が脳梗塞インデックスを算出する。脳梗塞インデックス（以下記号indexであらわす。単位はhour ml/min/100ml）はｒＣＢＦ、被検者が脳梗塞を発症してから現時点までの経過時間（以下記号Ｔであらわす。単位はhour）の情報から脳梗塞の部位ごとの回復可能性を数値化したものであって、ａを定数として下記の式により算出される。 In ST103, the cerebral infarction index calculation unit 32 calculates a cerebral infarction index. The cerebral infarction index (hereinafter represented by the symbol index. The unit is hour ml / min / 100 ml) is rCBF, and the elapsed time since the subject developed cerebral infarction (hereinafter represented by the symbol T. The unit is hour). The possibility of recovery for each site of cerebral infarction is quantified from the information, and is calculated by the following equation, where a is a constant.
index ＝ （ａ−ｒＣＢＦ）Ｔ ・・・（１） index = (a-rCBF) T (1)
定数ａは脳組織生存に必要な最低血流量を示しており、経験的に２０（ml/min/100ml）であるといわれている。脳梗塞インデックスは脳組織内のエネルギー備蓄がどれだけ失われたかを示す値である。すなわち、上記の式（１）は、最低血流量（定数ａ）に比べて血流がどれだけ不足したかに、経過時間（Ｔ）を乗じることにより、脳組織内のエネルギー備蓄がどれだけ失われたか（脳梗塞インデックス（index））を算出する。したがってindexは時の経過とともの刻々と変化する数値である。以下の説明では、ａ＝２０（ml/min/100ml）として説明する。 The constant a indicates the minimum blood flow necessary for brain tissue survival, and is empirically said to be 20 (ml / min / 100 ml). The cerebral infarction index is a value indicating how much energy reserve in the brain tissue is lost. That is, the above equation (1) is obtained by multiplying the elapsed time (T) by how much the blood flow is insufficient compared to the minimum blood flow (constant a), thereby losing the energy reserve in the brain tissue. We calculated (cerebral infarction index (index)). Therefore, index is a numerical value that changes over time. In the following description, it is assumed that a = 20 (ml / min / 100 ml).
図４は、過去の臨床データに基づいて算出された脳梗塞インデックスを説明する図である。図４はTouho H, Karasawa J, Evaluation of time- dependent thresholds of cerebral blood flow and transit time during the acute stage of cerebral embolism: a retrospective study, Surg Neurol. 1996 Aug;46(2):135-45に記載された臨床データに基づいて作成したグラフである。図４の横軸は発症から再開通までに要した経過時間、すなわち、再開通時間（Ｔ）で示している。縦軸は脳梗塞インデックス（index）を示している。図４の白丸「開通‐梗塞無し」は再開通した結果梗塞巣が発生しなかった被検者を示しており、黒丸「開通‐梗塞発生」は再開通したが梗塞巣が発生した被検者を示している。また図４の白四角「不通‐梗塞無し」は再開できなかったが梗塞巣が発生していない被検者を示しており、黒四角「不通‐梗塞発生」は再開通できず梗塞巣が発生した被検者を示している。 FIG. 4 is a diagram for explaining a cerebral infarction index calculated based on past clinical data. 4 is described in Touho H, Karasawa J, Evaluation of time-dependent thresholds of cerebral blood flow and transit time during the acute stage of cerebral embolism: a retrospective study, Surg Neurol. 1996 Aug; 46 (2): 135-45. It is the graph created based on the done clinical data. The horizontal axis in FIG. 4 indicates the elapsed time required from onset to reopening, that is, reopening time (T). The vertical axis represents the cerebral infarction index (index). The white circle “open-no infarction” in FIG. 4 indicates the subject who did not develop infarct as a result of reopening, and the black circle “open-infarction occurred” indicates the subject who resumed but infarct occurred. Is shown. In addition, the white square “disconnection-no infarction” in FIG. 4 indicates a subject who could not be resumed but the infarct was not generated, and the black square “disconnection—increased infarction” could not be resumed and an infarct was generated. Shows the subject.
図４の白丸「開通‐梗塞無し」と黒丸「開通‐梗塞発生」の分布が示すように、破線Ａを境界として再開通によって梗塞巣が発生するか否かが分かれている。たとえば、図４に矢印で示した白丸１と黒丸１とでは、両方とも再開通時間が約３時間でありながら（３時間はタイムウィンドウに入っている）、脳梗塞インデックスは白丸１では破線Ａの値より小さく、黒丸１では破線Ａより大きい。白丸１と黒丸１とでは、再開通時間が同じく約３時間であっても、白丸１は脳組織内のエネルギー備蓄が生存に必要な量残っており脳組織が回復したことを示し、黒丸１は生存に必要な量を下回ったことにより梗塞巣が発生したと考えられる。 As shown by the distribution of the white circle “opening-no infarction” and the black circle “opening-infarct occurrence” in FIG. 4, whether or not an infarct is generated by reopening is divided by the broken line A as a boundary. For example, in the white circle 1 and the black circle 1 indicated by arrows in FIG. 4, the restart time is about 3 hours (3 hours are in the time window), but the cerebral infarction index is a broken line A in the white circle 1 The black circle 1 is larger than the broken line A. In white circle 1 and black circle 1, even if the restart time is about 3 hours, white circle 1 indicates that the amount of energy reserve in the brain tissue remains and the brain tissue has recovered. It is considered that the infarct was caused by the decrease in the amount necessary for survival.
図４に示した破線Ａは、図４に示した脳梗塞インデックスが約２２から２３（hour ml/min/100ml）である直線である。２２から２３（hour ml/min/100ml）は正常脳組織が嫌気性代謝可能なエネルギー備蓄を示す数値と考えられ、脳梗塞インデックスの分布から経験的に求められた境界値である。第１の実施形態ではこの境界値に基づいて、被検者のｒＣＢＦから算出した脳梗塞インデックスから脳の各部位ごとの回復可能性を予測し（ＳＴ１０５）、転帰予報マップを生成する（ＳＴ１０７）。 A broken line A shown in FIG. 4 is a straight line having a cerebral infarction index shown in FIG. 4 of about 22 to 23 (hour ml / min / 100 ml). 22 to 23 (hour ml / min / 100 ml) is considered to be a numerical value indicating an energy reserve in which normal brain tissue can be anaerobically metabolized, and is a boundary value obtained empirically from the distribution of the cerebral infarction index. In the first embodiment, based on the boundary value, the possibility of recovery for each part of the brain is predicted from the cerebral infarction index calculated from the subject's rCBF (ST105), and an outcome prediction map is generated (ST107). .
図５は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の第１の転帰予報マップの表示例を説明する図である。図５では左頚動脈に塞栓が生じたために起こった脳虚血の症例を例に説明する。図５の右半分が左脳半球の断面を表している。 FIG. 5 is a diagram illustrating a display example of the first outcome forecast map of the medical image processing apparatus 100 according to the first embodiment. In FIG. 5, a case of cerebral ischemia caused by embolization in the left carotid artery will be described as an example. The right half of FIG. 5 represents the cross section of the left brain hemisphere.
図５のウィンドウＷ１には現在の時刻表示Ｔ１、現在の時刻における転帰予報マップＩＭＧ１、凡例Ｔ２が示されている。現在の時刻表示Ｔ１には「２００５年１２月１０日０７時３０分現在の予測」と表示されている。図５の転帰予報マップＩＭＧ１は現在の時刻における脳梗塞インデックスの値を画素値とした画像を示している。 The window W1 in FIG. 5 shows a current time display T1, an outcome forecast map IMG1 at the current time, and a legend T2. The current time display T1 displays “Prediction as of 07:30 on December 10, 2005”. The outcome prediction map IMG1 in FIG. 5 shows an image with the value of the cerebral infarction index at the current time as the pixel value.
凡例Ｔ２の上段の一番薄い網掛けは、「再開通できなくても脳梗塞巣にならない」領域を示している。図５の転帰予報マップＩＭＧ１において凡例Ｔ２の上段の示された網掛けが表示された領域は「再開通できなくても脳梗塞巣にならない」と予測される領域を示している。この領域は脳梗塞インデックス（index）が負の値となる（index＜０）領域である。 The thinnest shaded area in the upper part of the legend T2 indicates an area where “the cerebral infarction lesion does not occur even if reopening is not possible”. In the outcome prediction map IMG1 of FIG. 5, the area indicated by the shaded area in the upper part of the legend T2 indicates an area that is predicted to “become a cerebral infarction lesion even if it cannot be resumed”. This region is a region where the cerebral infarction index (index) is a negative value (index <0).
また凡例Ｔ２の中段に示された網掛けは、「現在の時刻において再開通までに猶予時間あり」の領域を示している。図５の転帰予報マップＩＭＧ１において凡例Ｔ２の中段に示された網掛けが表示された領域は、「現在の時刻において再開通までに猶予時間あり」と予測される領域である。この領域は脳梗塞インデックス（index）が０＜index＜２２を示す領域であり、上述の式（１）より経過時間（Ｔ）が大きくなれば、いずれ脳梗塞インデックスが境界値２２を超える領域を示している。すなわち、現時点で即座に再開通すれば梗塞巣にならないが、時間の経過により梗塞巣になると予測される部分である。この領域は学術的にはischemic penumbraと呼ばれる概念とおおむね一致すると考えられる。 The shaded area shown in the middle part of the legend T2 indicates an area where “there is a grace time before restarting at the current time”. In the outcome prediction map IMG1 in FIG. 5, the area indicated by the shaded area in the middle of the legend T2 is an area that is predicted as “there is a grace time until reopening at the current time”. This region is a region where the cerebral infarction index (index) indicates 0 <index <22. If the elapsed time (T) becomes larger than the above-described equation (1), the region where the cerebral infarction index exceeds the boundary value 22 will eventually be obtained. Show. In other words, it is a portion that does not become an infarct if it resumes immediately at the present time, but is predicted to become an infarct with the passage of time. This area is considered to be roughly consistent with the concept called ischemic penumbra in academic terms.
さらに凡例Ｔ２の下段に示された網掛けは、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」の領域を示している。図５の転帰予報マップＩＭＧ１において凡例Ｔ２の下段に示された網掛けが表示された領域は、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」と予測される領域である。この領域は脳梗塞インデックス（index）が２２より大きい値となる（２２＜index）領域である。すなわち、現時点で即座に再開通しても梗塞巣になると予測される部分であり、既に回復不能になっていると推定される部分である。また、もし再開するとこの領域で再開通後に脳内出血が生じる可能性があることが予測される。 Furthermore, the shaded area shown in the lower part of the legend T2 indicates an area of “no grace time until restart at the current time”. In the outcome prediction map IMG1 in FIG. 5, the area indicated by the shaded area in the lower part of the legend T2 is an area that is predicted as “no grace time until reopening at the current time”. This area is an area where the cerebral infarction index (index) is a value larger than 22 (22 <index). That is, it is a portion that is predicted to become an infarct even if it is immediately restarted at the present time, and is a portion that is estimated to be already unrecoverable. Also, if it resumes, it is predicted that intracerebral hemorrhage may occur after restarting in this area.
このように、転帰予報マップは現時点における治療方針の決定を支援する。たとえば、転帰予報マップにおいて、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」と判断される領域がなければ、患者は再開通により回復する可能性が高いと判断できる。一方、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」と判断される領域が存在する場合は、再開通療法を適用すると脳内出血が生じることが予測されるため、姑息療法を選択する方がよいと判断できる。また、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」と判断される領域が空間的に特定できるので、そのような領域を避け、それ以外の領域を栄養している血管のみ血行を再開通させることで、脳の一部分だけでも温存することが可能である。たとえば、カテーテルを用いて、「現在の時刻において再開通までに猶予時間なし」と判断される領域を栄養している血管分枝を、スポンジ様の塞栓物質であえて人工的に閉塞させた後、それ以外の領域を支配する血管分枝の血行を再開通されることで、脳内出血を回避しつつ回復可能な領域の血流を再開することが可能となる。 Thus, the outcome forecast map assists in determining the current treatment policy. For example, in the outcome forecast map, if there is no region that is determined as “no grace time until reopening at the current time”, it can be determined that the patient is highly likely to recover by reopening. On the other hand, if there is an area that is judged as “no grace time until reopening at the current time”, it is predicted that intracerebral hemorrhage will occur if reopening therapy is applied. It can be judged good. In addition, since it is possible to spatially identify an area that is judged as “no grace time before resuming at the current time,” avoiding such areas and resuming blood circulation only for blood vessels that feed other areas. By doing so, it is possible to preserve only a part of the brain. For example, after using a catheter to artificially occlude a blood vessel branch that nourishes an area that is judged to be “no grace time before reopening at the current time” with a sponge-like embolic material, By restarting blood circulation in the blood vessel branch that dominates the other regions, it is possible to resume blood flow in the recoverable region while avoiding intracerebral hemorrhage.
上述のように、転帰予報マップは現在時刻において脳の各部位が梗塞巣になるか否かの予測を画像で表示したものである。このような転帰予報マップは、明度、彩度、色相および透過度といった色情報により示してもよい。たとえば、図４の凡例Ｔ２の上段を緑色、中断を黄色、下段を赤色のようにカラースケールで表示することで直感的にわかりやすい画像を生成することができる。色情報はカラー割り当て部３５が脳梗塞インデックスの値に基づいて各画素に割り当て、転帰予報マップ生成部３４がカラースケールの転帰予報マップを生成する。また、転帰予報マップは現在の時刻における回復可能性を示すものであるため、時間の経過に従って時々刻々と更新されなくてはならない。 As described above, the outcome prediction map is an image that displays whether or not each part of the brain becomes an infarct at the current time. Such an outcome forecast map may be indicated by color information such as brightness, saturation, hue, and transparency. For example, an intuitively easy-to-understand image can be generated by displaying a color scale such that the upper part of the legend T2 in FIG. 4 is green, the interruption is yellow, and the lower part is red. The color information is assigned to each pixel by the color assignment unit 35 based on the value of the cerebral infarction index, and the outcome prediction map generation unit 34 generates a color scale outcome prediction map. In addition, since the outcome forecast map indicates the possibility of recovery at the current time, it must be updated from time to time.
図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の第２の転帰予報マップの表示例を説明する図である。図６は図５で例示した転帰予報マップをより細かく区分した例を示している。 FIG. 6 is a diagram illustrating a display example of the second outcome forecast map of the medical image processing apparatus 100 according to the first embodiment. FIG. 6 shows an example in which the outcome forecast map illustrated in FIG.
図６のウィンドウＷ２には現在の時刻表示Ｔ１、現在の時刻における転帰予報マップＩＭＧ２、凡例Ｔ３が示されている。現在の時刻表示Ｔ１は図５の現在時刻表示Ｔ１と同じである。図６の転帰予報マップＩＭＧ２は現在の時刻における転帰予報マップであって、より詳細に区分した予測を示している。 A window W2 in FIG. 6 shows a current time display T1, an outcome forecast map IMG2 at the current time, and a legend T3. The current time display T1 is the same as the current time display T1 in FIG. The outcome forecast map IMG2 in FIG. 6 is an outcome forecast map at the current time, and shows predictions classified in more detail.
図６の凡例Ｔ３の上から１番目の白抜きは、「血流量正常範囲内」の領域を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から１番目の白抜きで示された領域は「血流量正常範囲内」の領域を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２では左頚動脈に発生した塞栓の影響を受けない右半球（図の左半分）が「血流量正常範囲内」の領域として示されている。「血流量正常範囲内」か否かは、たとえば、ｒＣＢＦの値を所定の閾値と比較して判断してもよい。たとえば、正常なヒトの灰白質のｒＣＢＦは一般的に５０（ml/min/100ml）程度であるため、ｒＣＢＦの値が５０（ml/min/100ml）以上の場合を、「血流量正常範囲内」と判断してもよい。 The first white line from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates a region “in the normal blood flow range”. In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the first white area from the top of the legend T3 indicates an area “in the normal range of blood flow”. In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the right hemisphere (the left half in the figure) that is not affected by the embolus occurring in the left carotid artery is shown as the “normal blood flow range” region. Whether or not “within the normal blood flow range” may be determined by comparing the value of rCBF with a predetermined threshold value, for example. For example, since rCBF of normal human gray matter is generally about 50 (ml / min / 100 ml), if the value of rCBF is 50 (ml / min / 100 ml) or more, May be determined.
図６の凡例Ｔ３の上から２番目の一番薄い網掛けは、「再開通できなくても脳梗塞巣にならない」と予測される領域の凡例を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から２段目に示された網掛けが表示された領域は「再開通できなくても脳梗塞巣にならない」と予測される領域を示している。この領域は脳梗塞インデックス（index）が負の値となる（index＜０）。このような領域は再開通させずに姑息療法を採用しても梗塞巣にならないと予測される部分である。 The second thinnest shaded area from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates the legend of an area predicted to be “a cerebral infarction lesion even if it cannot be resumed”. In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the area indicated by the shaded area shown in the second row from the top of the legend T3 indicates an area that is predicted to be “no cerebral infarction lesion even if it cannot be resumed”. . This region has a negative cerebral infarction index (index) (index <0). Such a region is a portion that is predicted not to become an infarct even if palliative therapy is adopted without reopening.
図６の凡例Ｔ３の上から３番目の網掛けは、「現在の時刻において再開通までに猶予時間２時間以上」の領域を示している。すなわち、現時点でのindexは発症から現時点までの経過時間Ｔに基づいて式（１）により求められる。indexが２２になる時点は発症からの経過時間がＴ´となる時点であり、下記式（２）で計算される。 The third shaded area from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates an area of “a grace period of 2 hours or more before restarting at the current time”. In other words, the current index is obtained by the formula (1) based on the elapsed time T from the onset to the current time. The time when the index becomes 22 is the time when the elapsed time from the onset becomes T ′, and is calculated by the following equation (2).
２２＝（ａ−ｒＣＢＦ）Ｔ´ ・・・（２）
したがって、猶予時間Ｔｍは
により計算される。
22 = (a−rCBF) T ′ (2)
Therefore, the grace time Tm is
Is calculated by
図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から３段目に示された網掛けが表示された領域は「現在の時刻において再開通までに猶予時間２時間以上」と予測される領域を示している。この領域は再開通せずに２時間以上経過すれば梗塞巣になる可能性があるものの、再開通までに現在の時刻において再開通までに少なくとも２時間の猶予があると予測される領域である。 In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the area indicated by the shaded area in the third row from the top of the legend T3 is an area predicted to be “2 hours or more before reopening at the current time”. ing. Although this area may become an infarct if 2 hours or more have passed without resuming, it is predicted that there will be at least 2 hours before resuming at the current time before resuming.
図６の凡例Ｔ３の上から４番目の斜線は、「現在の時刻において再開通までに猶予時間１〜２時間」の領域を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から４段目に示された斜線が表示された領域は「現在の時刻において再開通までに猶予時間１から２時間」と予測される領域を示している。この領域は現時点から１時間のうちに再開通すれば梗塞巣にはならず、現時点から２時間以上経つと再開通しても梗塞巣になる（もちろん再開通しなければ梗塞巣になる）と予測される領域である。 The fourth diagonal line from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates an area of “a grace period of 1 to 2 hours before restarting at the current time”. In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the area indicated by the diagonal line shown in the fourth row from the top of the legend T3 is an area predicted to be “1 to 2 hours before reopening at the current time”. ing. It is predicted that this area will not become an infarct if it is resumed within one hour from the present time, but will become an infarct if it is resumed more than two hours from the present time (of course, if it is not resumed, it will become an infarct) Area.
図６の凡例Ｔ３の上から５番目の格子斜線は、「現在の時刻において再開通までに猶予時間１時間未満」と予測される領域の凡例を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から５段目に示された格子斜線が表示された領域は「現在の時刻において再開通までに猶予時間１時間未満」と予測される領域を示している。この領域は現時点ですぐに再開通すれば梗塞巣にならないが、現時点から１時間以上経ってから再開通すると梗塞巣になる（もちろん再開通しなければ梗塞巣になる）と予測される領域である。 The fifth grid diagonal line from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates a legend of an area predicted to be “less than one hour of grace time before restarting at the current time”. In the outcome forecast map IMG2 in FIG. 6, the area indicated by the diagonal line in the fifth row from the top of the legend T3 indicates an area predicted to be “less than 1 hour of grace time before restarting at the current time”. ing. This area is an area that will not become an infarct if it is resumed immediately at the present time, but will be infarcted if it is resumed after 1 hour or more from the present time (of course it will become an infarct if it is not resumed) .
図６の凡例Ｔ３の上から６段目の網掛けは、「現在の時刻において再開通までに猶予時間０時間未満」と予測される領域の凡例を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の上から６段目の網掛けが表示された領域は「現在の時刻において再開通までに猶予時間０時間未満」と予測される領域を示している。この領域は現時点で即座に再開通しても梗塞巣になると予測される領域である。 The shaded area in the sixth row from the top of the legend T3 in FIG. 6 indicates a legend for an area predicted to be “less than 0 hour grace time before restarting at the current time”. In the outcome prediction map IMG2 of FIG. 6, the area where the shaded area in the sixth row from the top of the legend T3 is displayed indicates an area that is predicted to be “less than 0 hour of grace time before restarting at the current time”. This area is an area that is predicted to become an infarct even if it is immediately restarted at this time.
図６の凡例Ｔ３の一番下の網掛けは、「現在の時刻において再開通までに猶予時間−（マイナス）５時間未満」と予測される領域の凡例を示している。図６の転帰予報マップＩＭＧ２において凡例Ｔ３の一番下の網掛けが表示された領域は「現在の時刻において再開通までに猶予時間−５時間未満」と予測される領域を示している。この領域は現時点から相当前の時点（現時点の５時間前）に再開通していれば回復した可能性があったが、既に梗塞巣となって時間が経過している領域を示している。すなわち、現時点以降に再開通すれば、脳内出血が生じやすいと予測される領域である。 The shaded area at the bottom of the legend T3 in FIG. 6 indicates a legend of an area predicted as “a grace period before the restart at the current time− (minus) less than 5 hours”. In the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, the area indicated by the shaded area at the bottom of the legend T3 indicates an area that is predicted to be “less than 5 hours before reopening at the current time”. Although this area may have recovered if it was resumed at a time point before the present time (five hours before the present time), it indicates an area where the time has already passed since the infarct. That is, it is an area where cerebral hemorrhage is likely to occur if restarting after the current time.
図６の転帰予報マップＩＭＧ２から、図６の凡例Ｔ３の上から６段目の網掛けや一番下の網掛けが表示された領域を栄養していた血管を再開通させると脳内出血の可能性があり、危険であると判断することができる。従って、そのような領域がある場合は姑息療法を採用すべきであると判断することができる。さらに、血管を再開通させると脳内出血の可能性があると判断される領域が特定できていることから、そのような領域を避け、それ以外の領域を栄養している血管のみ血行を再開通させる治療法を採用することも可能な場合もある。 From the outcome prediction map IMG2 in FIG. 6, if the blood vessel that nourished the area where the shaded area in the sixth row from the top of the legend T3 in FIG. Can be judged as dangerous. Therefore, if there is such a region, it can be determined that palliative therapy should be adopted. In addition, because it is possible to identify areas where there is a possibility of intracerebral hemorrhage when blood vessels are reopened, avoid such areas and resume blood circulation only for blood vessels that feed other areas. In some cases, it is possible to adopt a treatment that causes
上述のような転帰予報マップによれば、病状の進行状況に応じて治療法を直感的に素早く、かつ柔軟に選択したり、変更したりすることができる。たとえば、転帰予報マップに「現在の時刻において再開通までに猶予時間１時間未満」の領域が存在しても、再開通処置の進行状況において、既にカテーテルを挿入している状態であれば即座に血栓溶解剤を放出して治療を行うことが可能であることから、梗塞巣が生じない可能性が高いと判断できる。 According to the outcome forecast map as described above, it is possible to select and change the treatment method intuitively quickly and flexibly according to the progress of the medical condition. For example, even if there is an area of “less than 1 hour before reopening at the current time” in the outcome forecast map, if the catheter has already been inserted in the progress state of reopening treatment, Since treatment can be performed by releasing a thrombolytic agent, it can be determined that there is a high possibility that an infarct will not occur.
一方で、これからカテーテルを挿入する、あるいは静脈に血栓溶解剤を投与しようとしている状況であれば、「現在の時刻において再開通までに猶予時間１時間未満」の領域を回復させるにはすでに時期を失している可能性があると判断することができる。このような場合には、再開通治療を決行するか、あるいは再開通治療を断念して姑息療法を採用するかを即座に判断する必要がある。このため、直感的にわかりやすい転帰予報マップが有用である。 On the other hand, if you are going to insert a catheter or administer a thrombolytic agent into a vein, it is time to recover the area of “less than 1 hour before reopening at the current time”. It can be determined that it may have been lost. In such a case, it is necessary to immediately determine whether to continue resuscitation therapy or to give up palliative therapy after giving up resuscitation therapy. Therefore, an intuitive and easy-to-understand outcome forecast map is useful.
転帰予報マップ生成部３４が生成したマップを３次元的図像として表示してもよい。このためには各画素に色または透明度を割り当てる必要がある。たとえば、３次元的な脳の画像の一部を透明化して、所望の領域（たとえば、現在の時刻において猶予時間１時間未満の領域）以外を透明とすることで当該領域を３次元空間中の２次元曲面像として表示することもできる。このような表示により全脳を一覧性良く観察できるため、迅速な判断を要する脳梗塞の治療において有用である。 The map generated by the outcome prediction map generation unit 34 may be displayed as a three-dimensional image. For this purpose, it is necessary to assign a color or transparency to each pixel. For example, by making a part of a three-dimensional brain image transparent and making a region other than a desired region (for example, a region having a grace time of less than 1 hour at the current time) transparent, the region is converted into a three-dimensional space. It can also be displayed as a two-dimensional curved surface image. Since such a display allows the entire brain to be observed with good listability, it is useful in the treatment of cerebral infarction requiring quick judgment.
このように、本実施形態にかかる医用画像表示装置１００は転帰予報マップに表示された猶予時間と、治療の進行状況に応じて治療方針の決定を支援することが可能である。 Thus, the medical image display apparatus 100 according to the present embodiment can support the determination of the treatment policy according to the grace time displayed on the outcome prediction map and the progress of treatment.
（第２の実施形態）
以下、局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）と局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ；regional Cerebral Vascular Perfusion）との差異から矛盾マップを生成する第２の実施形態について説明する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, a second embodiment in which a contradiction map is generated from a difference between a local cerebral tissue blood flow (rCBF) and a local cerebral vascular blood flow (rCVP) will be described.
（１）構成
図７は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図７に示すように、医用画像処理装置１００は、データ入力部２１、脳梗塞インデックス算出部３２、差異算出部３８、矛盾マップ生成部３９、カラー割り当て部３５、表示部４０を有する。
(1) Configuration FIG. 7 is a functional block diagram illustrating a functional configuration example of the medical image processing apparatus 100 according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 7, the medical image processing apparatus 100 includes a data input unit 21, a cerebral infarction index calculation unit 32, a difference calculation unit 38, a contradiction map generation unit 39, a color assignment unit 35, and a display unit 40.
上記構成のうち脳梗塞インデックス算出部３２、差異算出部３８、矛盾マップ生成部３９、カラー割り当て部３５の各機能は記憶部２０に格納されたプログラムを主制御部３０が実行することによって実現される機能である。 Of the above configuration, the functions of the cerebral infarction index calculation unit 32, the difference calculation unit 38, the contradiction map generation unit 39, and the color allocation unit 35 are realized by the main control unit 30 executing the program stored in the storage unit 20. It is a function.
なお、図２で説明した第１の実施形態と同一構成には同一の符号を付し、説明を省略する。 In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same structure as 1st Embodiment demonstrated in FIG. 2, and description is abbreviate | omitted.
データ入力部２１は、第１の実施形態で説明した局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）にくわえて、被検者の脳血管における局所的な血流量である局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ：regional Cerebral Vascular Perfusion）の分布画像と、被検者の脳血管における局所的な血液量である局所脳血管血液量（ｒＣＢＶ：regional Cerebral Vascular Blood Volume）の分布画像とが入力される。 In addition to the local cerebral tissue blood flow (rCBF) described in the first embodiment, the data input unit 21 includes a local cerebral blood flow (rCVP: regional cerebral blood flow) that is a local blood flow in the cerebral blood vessel of the subject. The distribution image of Vascular Perfusion and the distribution image of the regional cerebral blood volume (rCBV) which is a local blood volume in the cerebral blood vessel of the subject are input.
差異算出部３８は、局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）と局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ）との差異を算出する。差異算出部３８は差異を算出するに当たり、局所脳組織血流量分布画像と局所脳血管血流量分布画像との位置合わせを行い、対応する画素または領域のｒＣＢＦとｒＣＶＰとの差異を算出する。差異はｒＣＢＦからｒＣＶＰを減算した値を用いてもよいし、ｒＣＢＦとｒＣＶＰとの比で表してもよい。また、差異算出部３８は差異に局所脳血管血液量（ｒＣＢＶ）による影響を反映した差異を算出してもよい。 The difference calculation unit 38 calculates the difference between the local cerebral tissue blood flow (rCBF) and the local cerebral vascular blood flow (rCVP). In calculating the difference, the difference calculation unit 38 aligns the local cerebral tissue blood flow distribution image and the local cerebral blood flow distribution image, and calculates the difference between rCBF and rCVP of the corresponding pixel or region. The difference may be a value obtained by subtracting rCVP from rCBF, or may be represented by a ratio between rCBF and rCVP. In addition, the difference calculation unit 38 may calculate a difference reflecting the influence of the local cerebral blood volume (rCBV) on the difference.
局所脳血管血液量（ｒＣＢＶ）は脳組織に含まれる毛細血管を通過する、ＢＢＢを通過できない造影剤の量に基づいて測定される。局所脳血管血液量（ｒＣＢＶ）は、脳組織１００ｍｌあたりの血液の量を示している（単位は、ml/100ml）。 Local cerebral blood volume (rCBV) is measured based on the amount of contrast agent that passes through capillaries contained in brain tissue and cannot pass through the BBB. The local cerebral blood volume (rCBV) indicates the amount of blood per 100 ml of brain tissue (unit: ml / 100 ml).
局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ）は、血液脳関門（ＢＢＢ：Blood Brain Barrier）を通過できない造影剤が、脳組織に含まれる毛細血管を通過する過程を測定することによって測定される。局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ）の単位はｒＣＢＦと同じく、脳組織１００ｍｌあたりに含まれる毛細血管を１分間に流れる血液の量を示している（単位は、ml/min/100ml）が、測定している事象は異なる。ｒＣＶＰは正常な脳毛細血管においては造影剤がＢＢＢを通過できず、毛細血管内のみに分布するという原理を利用して、局所血流量を計算するものである。さらに、ｒＣＶＰは正常な脳組織が単一の動脈系だけから血液の供給を受けるという原理も仮定している。しかし、脳虚血の病態においては、これらの仮定が現実には満たされないことがある。たとえば、虚血になった脳組織において、毛細血管の内皮細胞が収縮もしくは膨満することによって、ＢＢＢが破たんし、正常ならば毛細血管中にしか分布しない造影剤が、毛細血管外へ漏れ出して貯留することがある。また、虚血になった脳組織へ、本来の栄養動脈以外の経路（側副血行路）からも血流が供給されることがある。これらの事象が生じるとｒＣＶＰはもはや正しい血流量を表していないことになる。一方、ＸｅＣＴ／ＣＢＦ検査で得られるｒＣＢＦは、上記の仮定に基づいていないので、正しい血流量を表している。したがって、上記の事象が生じるとｒＣＢＰとの間に矛盾が生じる。 The local cerebral blood flow (rCVP) is measured by measuring a process in which a contrast agent that cannot pass through the blood brain barrier (BBB) passes through capillaries included in brain tissue. The unit of local cerebral blood flow (rCVP) is the same as rCBF, and indicates the amount of blood that flows through capillaries contained in 100 ml of brain tissue per minute (unit: ml / min / 100 ml). The events are different. The rCVP calculates the local blood flow using the principle that the contrast agent cannot pass through the BBB in normal brain capillaries and is distributed only in the capillaries. Furthermore, rCVP also assumes the principle that normal brain tissue is supplied with blood from only a single arterial system. However, in the pathology of cerebral ischemia, these assumptions may not be met in reality. For example, in the brain tissue that has become ischemic, the endothelial cells of the capillaries contract or swell, whereby the BBB is broken, and if normal, the contrast agent that is distributed only in the capillaries leaks out of the capillaries. May accumulate. In addition, blood flow may be supplied to a brain tissue that has become ischemic from a route other than the original trophic artery (collateral circulation). When these events occur, rCVP no longer represents the correct blood flow. On the other hand, the rCBF obtained by the XeCT / CBF test represents the correct blood flow because it is not based on the above assumption. Therefore, when the above event occurs, there is a conflict with rCBP.
このように、造影剤の性質の違いによって、脳組織内に移行した造影剤の挙動を観察した医用画像と、脳組織に移行しない（つまり毛細血管内の）造影剤の挙動を観察した医用画像とでは、異なる事象を観察している。したがって、ｒＣＢＦとｒＣＶＰは別の事象の測定結果である。たとえば、ｒＣＢＦは脳組織に拡散した造影剤を測定していることから、ＢＢＢや側副血行路の存在に影響されずに造影剤の局所的な脳組織における挙動を観察することができ、これは血流で運ばれる酸素の挙動とほとんど一致する。それに対して、ｒＣＶＰは血管内の造影剤を測定していることから、ＢＢＢや側副血行路の存在の影響を受ける。したがって、これらの値には測定している対象が異なることにより矛盾が生じることがある。 Thus, due to differences in the properties of contrast agents, medical images that observe the behavior of contrast agents that have migrated into brain tissue, and medical images that observe the behavior of contrast agents that do not migrate to brain tissue (that is, within capillaries) And we observe different events. Therefore, rCBF and rCVP are measurement results of different events. For example, since rCBF measures contrast medium diffused in brain tissue, it can observe the behavior of contrast medium in local brain tissue without being affected by the presence of BBB or collateral circulation. Is almost consistent with the behavior of oxygen carried in the bloodstream. On the other hand, since rCVP measures the contrast agent in the blood vessel, it is affected by the presence of BBB and collateral circulation. Therefore, these values may be inconsistent due to different objects being measured.
このような矛盾は、その矛盾が観察される部位について様々な情報を含んでいる。たとえば、ｒＣＢＦがｒＣＶＰより大きい場合、すなわち脳組織内の血流量は多いが、脳組織中の血管内の血流量が少ない場合、側副血行路が有効に機能して本来の血管以外からの血流が保たれている可能性がある。また、患者の症状として「寝起きは症状がひどいが、覚醒すると改善する」などの所見があれば、上述の情報と併せて血圧を高くすることにより側副血行路の血流を維持することによって梗塞巣の拡大を防ぐ治療を行うことができる。 Such a contradiction includes various information about the site where the contradiction is observed. For example, when rCBF is larger than rCVP, that is, when the blood flow in the brain tissue is large but the blood flow in the blood vessel in the brain tissue is small, the collateral circulation functions effectively and blood from other than the original blood vessel Current may be maintained. In addition, if there is a finding such as “Waking up is terrible but improves upon awakening” as a symptom of the patient, by maintaining blood flow in the collateral circulation by increasing the blood pressure in conjunction with the above information Treatment can be performed to prevent the infarct from expanding.
また、ｒＣＢＦがｒＣＶＰより著しく大きく、かつｒＣＢＶが大きい場合、すなわち脳組織内の血流量は多いが、脳組織中の血管内の血流量は少なく血液量が多い場合は、正常ならＢＢＢを通過できない造影剤がＢＢＢの破たんにより脳組織内に漏出している可能性がある。これは、脳の毛細血管が本来の機能であるＢＢＢの能力を失っていることを示し、すなわち、回復が困難であることを暗示する。 In addition, when rCBF is significantly larger than rCVP and rCBV is large, that is, when the blood flow in the brain tissue is large, but the blood flow in the blood vessel in the brain tissue is small and the blood volume is large, if it is normal, it cannot pass through the BBB. The contrast agent may have leaked into the brain tissue due to BBB rupture. This indicates that the brain capillaries have lost the ability of the BBB, which is the original function, that is, it is difficult to recover.
なお、差異算出部３８、および第１の実施形態で説明した脳梗塞インデックスを用いて矛盾を特定してもよい。たとえば、第１の実施形態で説明したｒＣＢＦから算出した脳梗塞インデックスと、同様の方法でｒＣＶＰから算出した脳梗塞インデックス（すなわち、ｒＣＢＦの値の代わりにｒＣＶＰの値を用いて算出される脳梗塞インデックス）を比較してもよい。あるいは、この差異にさらにｒＣＢＶの値を加味したものとして算出してもよい。それぞれの値を算出すると、ｒＣＢＦから算出した脳梗塞インデックスが正の値となり、ｒＣＶＰから算出した脳梗塞インデックスが負の値となる場合がある。この矛盾は、それぞれの脳梗塞インデックスに基づいて生成された転帰予報マップなどの画像を並べることで表してもよいし、差異算出部３８により差異を算出することによって１つの画像で表してもよい。 The contradiction may be specified using the difference calculation unit 38 and the cerebral infarction index described in the first embodiment. For example, the cerebral infarction index calculated from the rCBF described in the first embodiment and the cerebral infarction index calculated from the rCVP by the same method (that is, the cerebral infarction calculated using the value of rCVP instead of the value of rCBF) Index) may be compared. Or you may calculate as what added the value of rCBV to this difference further. When each value is calculated, the cerebral infarction index calculated from rCBF may be a positive value, and the cerebral infarction index calculated from rCVP may be a negative value. This contradiction may be expressed by arranging images such as an outcome prediction map generated based on each cerebral infarction index, or may be expressed as one image by calculating a difference by the difference calculation unit 38. .
矛盾マップ生成部３９は、算出された差異に基づいて矛盾マップを生成する。差異算出部３８で算出されたｒＣＢＦとｒＣＶＰの矛盾から生じた差異に基づいて、差異が観察される部位をマッピングした矛盾マップを生成する。矛盾マップの詳細については後述する。 The contradiction map generation unit 39 generates a contradiction map based on the calculated difference. Based on the difference caused by the contradiction between the rCBF and the rCVP calculated by the difference calculation unit 38, a contradiction map in which a site where the difference is observed is mapped is generated. Details of the contradiction map will be described later.
（２）動作
以下、第２の実施形態である矛盾マップを生成する動作について説明する。
(2) Operation Hereinafter, an operation for generating a contradiction map according to the second embodiment will be described.
図８は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operation of the medical image processing apparatus 100 according to the second embodiment.
ＳＴ２０１では、データ入力部２１に被検者の局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）分布画像が入力される。 In ST201, the subject's local brain tissue blood flow (rCBF) distribution image is input to the data input unit 21.
ＳＴ２０３では、データ入力部２１に被検者の局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ）分布画像が入力される。 In ST203, the subject's local cerebral blood flow (rCVP) distribution image is input to the data input unit 21.
ＳＴ２０５では、データ入力部２１に局所脳血管血液量（ｒＣＢＶ）分布画像が入力される。 In ST205, a local cerebral blood volume (rCBV) distribution image is input to the data input unit 21.
ＳＴ２０７では、差異算出部３８が局所脳組織血流量（ｒＣＢＦ）と局所脳血管血流量（ｒＣＶＰ）の差異を算出する。 In ST207, the difference calculation unit 38 calculates the difference between the local cerebral tissue blood flow (rCBF) and the local cerebral blood flow (rCVP).
差異算出部３８は、ｒＣＢＦからｒＣＶＰを差し引いた値を差異として算出してもよいし、ｒＣＢＦとｒＣＶＰの比を差異として算出してもよい。また、ｒＣＢＦとｒＣＶＰの差にｒＣＢＶを乗じた値を差異として算出してもよい。さらに、ｒＣＢＶの標準的な値をｒＣＢＶ０として下記の式（４）から差異ｄを算出してもよい。
たとえば差異ｄは、
によって算出してもよい。
The difference calculation unit 38 may calculate a value obtained by subtracting rCVP from rCBF as a difference, or may calculate a ratio between rCBF and rCVP as a difference. Alternatively, a value obtained by multiplying the difference between rCBF and rCVP by rCBV may be calculated as the difference. Further, the difference d may be calculated from the following equation (4) with the standard value of rCBV being rCBV 0 .
For example, the difference d is
You may calculate by.
ＳＴ２０９では、矛盾マップ生成部３９が差異に基づいて矛盾マップを生成する。 In ST209, the contradiction map generation unit 39 generates a contradiction map based on the difference.
ＳＴ２１１では、表示部４０が矛盾マップを表示する。 In ST211, the display unit 40 displays the contradiction map.
図９は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００の矛盾マップの表示例を説明する図である。図９における矛盾マップは局所脳血管血流量分布画像と局所脳血管血流量分布画像との差異を示す画像である。 FIG. 9 is a diagram illustrating a display example of the contradiction map of the medical image processing apparatus 100 according to the second embodiment. The contradiction map in FIG. 9 is an image showing the difference between the local cerebral blood flow distribution image and the local cerebral blood flow distribution image.
図９のウィンドウＷ３には矛盾マップＩＭＧ３の例が示されている。図９の凡例Ｔ４には差異算出部３８で算出された差異（ｄ）が正の場合、すなわち、ｒＣＢＦがｒＣＶＰより大きい場合を示している。凡例Ｔ４には差異（ｄ）について所定の値（α）を境界値とした２つの区分が示されている。凡例Ｔ４の上段の格子斜線は、所定の値（α）より差異が大きい領域を示しており、凡例Ｔ４の下段の網掛けは、差異が正の場合であって所定の値（α）より小さい領域を示している。このように区分に分けることでより詳細な情報を得ることができる。 An example of the contradiction map IMG3 is shown in the window W3 of FIG. The legend T4 in FIG. 9 shows a case where the difference (d) calculated by the difference calculation unit 38 is positive, that is, a case where rCBF is larger than rCVP. The legend T4 shows two sections for the difference (d) with a predetermined value (α) as a boundary value. The upper half of the legend T4 indicates a region where the difference is larger than the predetermined value (α), and the lower half of the legend T4 indicates that the difference is positive and is smaller than the predetermined value (α). Indicates the area. In this way, more detailed information can be obtained by dividing into sections.
図９の凡例Ｔ５は差異（ｄ）が負の場合、すなわち、ｒＣＢＦがｒＣＶＰより小さい場合を示している。凡例Ｔ５には差異（ｄ）について所定の値（β）を境界値とした２つの区分が示されている。凡例Ｔ５の上段の斜線は、差異が負の場合であって所定の値（β）より大きい領域を示しており、凡例Ｔ５の下段の網掛けは、所定の値（β）より小さい領域を示している。凡例Ｔ４と同様に、区分することでより詳細な情報を一覧性良く提示することができる。 The legend T5 in FIG. 9 shows the case where the difference (d) is negative, that is, the case where rCBF is smaller than rCVP. The legend T5 shows two sections for the difference (d) with a predetermined value (β) as a boundary value. The upper diagonal line of the legend T5 indicates a region where the difference is negative and is larger than a predetermined value (β), and the lower half of the legend T5 indicates an area smaller than the predetermined value (β). ing. Similar to the legend T4, more detailed information can be presented with good listability by dividing.
矛盾マップＩＭＧ３の例には、右上の領域に凡例Ｔ４に例示された格子斜線と網掛けが示されている。この領域は差異が正となる領域を示しており、たとえば、側副血行路により実際は脳組織内の血流が保たれている可能性があるという情報を示している。また、矛盾マップＩＭＧ３の左下の領域に凡例Ｔ５に例示された斜線と網掛けが示されている。この領域は差異が負となる領域を示しており、たとえば、血管の奇形（ＡＶＭ：arteriovenous malformation）などにより脳組織に十分な酸素を供給できない可能性があるという情報を示している。 In the example of the contradiction map IMG3, the grid diagonal lines and the shading illustrated in the legend T4 are shown in the upper right area. This region indicates a region where the difference is positive, and for example, indicates that there is a possibility that blood flow in the brain tissue may actually be maintained by the collateral circulation. In addition, the diagonal lines and shades exemplified in the legend T5 are shown in the lower left area of the contradiction map IMG3. This region indicates a region where the difference is negative, and indicates information that there is a possibility that sufficient oxygen may not be supplied to the brain tissue due to, for example, a blood vessel malformation (AVM).
生成される矛盾マップは、第１の実施形態と同様にカラー割り当て部３５によりカラースケールで表示されてもよいし、３次元的に矛盾マップを生成してもよい。この場合、ｒＣＢＦに基づく脳梗塞インデックスおよびｒＣＶＰに基づく脳梗塞インデックスは時々刻々と変化するのであるから、矛盾マップもまたリアルタイムで更新され続けねばならない。 The generated contradiction map may be displayed on the color scale by the color assigning unit 35 as in the first embodiment, or the contradiction map may be generated three-dimensionally. In this case, since the cerebral infarction index based on rCBF and the cerebral infarction index based on rCVP change from moment to moment, the contradiction map must also be continuously updated in real time.
このように矛盾マップが示す情報から矛盾の観察された領域の病態に関して、より一層深い情報を得ることができる。また、矛盾マップから得られる脳組織内のより詳細な情報に基づいて治療の方針の決定や、患者のＱＯＬ（Quality Of Life）の向上につながる診断や病態の把握を支援することができる。 In this way, it is possible to obtain deeper information on the pathology of the region where the contradiction is observed from the information indicated by the contradiction map. In addition, it is possible to support the determination of a treatment policy based on more detailed information in the brain tissue obtained from the contradiction map and the diagnosis and understanding of the pathological condition leading to improvement of the patient's QOL (Quality Of Life).
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ものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１０ 通信制御装置
２０ 記憶部
３０ 主制御部
４０ 表示部
５０ 入力部
２１ データ入力部
３２ 脳梗塞インデックス算出部
３３ 転帰予報部
３４ 転帰予報マップ生成部
３５ カラー割り当て部
３８ 差異算出部
３９ 矛盾マップ生成部
１００ 医用画像処理装置
２００ 医用画像一元管理サーバ
３００ モダリティ装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Communication control apparatus 20 Memory | storage part 30 Main control part 40 Display part 50 Input part 21 Data input part 32 Cerebral infarction index calculation part 33 Outcome forecast part 34 Outcome forecast map generation part 35 Color allocation part 38 Difference calculation part 39 Contradiction map generation part DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Medical image processing apparatus 200 Centralized medical image management server 300 Modality apparatus
Claims (12)
入力した前記局所脳組織血流量に基づいて、前記被検者の脳組織の時間経過に伴う回復可能性を数値化した脳梗塞インデックスを算出する脳梗塞インデックス算出部と、
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。 A data input unit for inputting a local cerebral tissue blood flow that is a local blood flow in the brain tissue of the subject calculated based on a medical image obtained by imaging the subject's brain;
A cerebral infarction index calculation unit that calculates a cerebral infarction index that quantifies the possibility of recovery over time of the brain tissue of the subject based on the input local cerebral tissue blood flow;
A medical image processing apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。 The cerebral infarction index is calculated from the elapsed time which is the time from when the subject developed cerebral infarction to the present and the local cerebral tissue blood flow,
The medical image processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。 Based on whether or not the cerebral infarction index calculated at the current time exceeds a predetermined threshold, further comprising an outcome forecasting unit for forecasting the outcome of the subject's brain tissue,
The medical image processing apparatus according to claim 2.
ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。 The outcome prediction unit predicts a time when the cerebral infarction index exceeds a predetermined threshold, and predicts a grace time from the current time to the predicted time in real time,
The medical image processing apparatus according to claim 3.
前記転帰予報マップをリアルタイムで表示する表示部と、
をさらに備えた、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の医用画像処理装置。 An outcome prediction map generating unit that generates an outcome prediction map in real time with the value of the cerebral infarction index as a pixel value;
A display for displaying the outcome forecast map in real time;
Further equipped with,
The medical image processing apparatus according to claim 1, wherein the medical image processing apparatus is a medical image processing apparatus.
前記転帰予報マップ生成部は、前記カラー割り当て部で付与された色情報を前記医用画像の画素ごとに対応付けたカラーマップを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。 A color assignment unit that assigns at least one color information of lightness, saturation, hue, and transparency to a pixel based on the value of the cerebral infarction index;
The outcome prediction map generation unit generates a color map in which the color information given by the color allocation unit is associated with each pixel of the medical image.
The medical image processing apparatus according to claim 5.
ことを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理装置。 The color assigning unit assigns at least one color information of brightness, saturation, hue, and transparency to pixels of the medical image based on the grace time;
The medical image processing apparatus according to claim 6.
ことを特徴とする請求項６または７に記載の医用画像処理装置。 The color assignment unit assigns color information three-dimensionally when the medical image is a three-dimensional image;
The medical image processing apparatus according to claim 6, wherein the medical image processing apparatus is a medical image processing apparatus.
前記局所脳組織血流量と前記局所脳血管血流量との差異を算出する差異算出部と、
算出された前記差異に基づいて矛盾マップを生成する矛盾マップ生成部と、
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。 A data input unit for inputting a local cerebral blood flow that is a local blood flow in the brain tissue of the subject and a local cerebral blood flow that is a local blood flow in the cerebral blood vessel of the subject; ,
A difference calculating unit for calculating a difference between the local cerebral blood flow and the local cerebral blood flow;
A contradiction map generation unit that generates a contradiction map based on the calculated difference;
A medical image processing apparatus comprising:
前記脳梗塞インデックス算出部は、局所脳血管血流量に基づく脳梗塞インデックスをリアルタイムで算出し、
前記差異算出部は、前記局所脳組織血流量に基づく脳梗塞インデックスと、前記局所脳血管血流量に基づく脳梗塞インデックスとの差異を算出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の医用画像処理装置。 A cerebral infarction index calculation unit for calculating in real time a cerebral infarction index based on the local cerebral tissue blood flow and quantifying the possibility of recovery with the lapse of time of the brain tissue of the subject,
The cerebral infarction index calculation unit calculates a cerebral infarction index based on local cerebral blood flow in real time,
The difference calculation unit calculates a difference between a cerebral infarction index based on the local cerebral tissue blood flow and a cerebral infarction index based on the local cerebral blood flow.
The medical image processing apparatus according to claim 9.
前記差異算出部は前記差異に前記局所脳血管血液量による影響を反映した差異を算出する、
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の医用画像処理装置。 The data input unit further receives a local cerebral blood volume that is a local blood volume in the cerebral blood vessels of the subject,
The difference calculating unit calculates a difference reflecting the influence of the local cerebral blood volume on the difference;
The medical image processing apparatus according to claim 9, wherein the medical image processing apparatus is a medical image processing apparatus.
表示部と、
をさらに備え、
前記矛盾マップ生成部は、前記カラー割り当て部で付与された色情報を前記医用画像の画素ごとに対応付けたカラーマップを生成し、
前記表示部は前記カラーマップを表示する
ことを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 A color assignment unit that assigns at least one color information of brightness, saturation, hue, and transparency based on the difference;
A display unit;
Further comprising
The contradiction map generation unit generates a color map in which the color information given by the color allocation unit is associated with each pixel of the medical image;
The medical image processing apparatus according to any one of claims 9 to 11, wherein the display unit displays the color map.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016116774A (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-30 | キヤノン株式会社 | Image processor, image processing method, image processing system, and program |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005131011A (en) * | 2003-10-29 | 2005-05-26 | Toshiba Corp | Acute cerebral infarction diagnosing and treatment support apparatus |
| JP2006075390A (en) * | 2004-09-10 | 2006-03-23 | Toshiba Corp | Medical image display device |
| JP2008264594A (en) * | 2001-02-21 | 2008-11-06 | Univ Of Lausanne | Method and apparatus for creating penumbra and infarct images |
| JP2012125407A (en) * | 2010-12-15 | 2012-07-05 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| WO2014044284A1 (en) * | 2012-09-19 | 2014-03-27 | Aarhus Universitet | Risk prediction of tissue infarction |
-
2014
- 2014-10-08 JP JP2014207337A patent/JP6513365B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008264594A (en) * | 2001-02-21 | 2008-11-06 | Univ Of Lausanne | Method and apparatus for creating penumbra and infarct images |
| JP2005131011A (en) * | 2003-10-29 | 2005-05-26 | Toshiba Corp | Acute cerebral infarction diagnosing and treatment support apparatus |
| JP2006075390A (en) * | 2004-09-10 | 2006-03-23 | Toshiba Corp | Medical image display device |
| JP2012125407A (en) * | 2010-12-15 | 2012-07-05 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| WO2014044284A1 (en) * | 2012-09-19 | 2014-03-27 | Aarhus Universitet | Risk prediction of tissue infarction |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016116774A (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-30 | キヤノン株式会社 | Image processor, image processing method, image processing system, and program |
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