JP2017029324A - 血管強調画像データ作成方法及び血管強調画像データ作成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】患者の被ばく量の増加を抑え、より精度の高い血管強調画像データを得ることのできる方法及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明の一観点に係る血管強調画像データ作成方法は、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い、血管強調画像データを得る。また、本発明の他の一観点に係る血管強調画像データ作成プログラムは、コンピュータに、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い血管強調画像データを得るステップ、を実行させるためのものである。【選択図】 図１

Description

本発明は、血管強調画像データ作成方法及び血管強調画像データ作成プログラムに関する。

カテーテルは、長い中空の管を備えた医療器具であって、血管内に挿入し、先端を血管内の異常部位まで到達させて治療等を行うために用いられる。

上記のとおりカテーテルは、患者の血管内に挿入し、手術や検査等の対象部位まで先端を進ませていくものであるが、この操作はＸ線等を用いて体内の透過画像をモニタに表示させながらその先端を確認しつつ進めていくことにより行われる。

この場合において、血管部位が透過画像中において不明瞭となっていると、カテーテルをどのような方向に進めてよいかわからず、血管を傷つけてしまうおそれがある。そのため、造影剤を体内に投入しＸ線撮影を行い、血管位置を画像処理方法を用いて強調し、操作者にわかりやすくする技術が提案されてきている。

ところが、この場合であっても、患者は呼吸（自然呼吸）を行っており、この自然呼吸により体内の臓器及び血管の位置は変動する。この変動は検査及び手術時において無視することはできず、この自然呼吸による変動を考慮して血管位置を特定又は推定することが望まれている。

例えば、下記特許文献１では、自然呼吸下における（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（ＤＳＡ））撮影において、アーチファクトの少ないＤＳＡ像を表示するＸ線診断装置を提供している。

特開平０８−１０３４３９号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、マスク画像である透視像と、コントラスト画像である造影像が必要となる。この結果、透視像及び造影像の少なくとも２回の撮影を行う必要が生じるため、被験体の被ばく量が増加してしまうといった課題がある。またこの場合、体内の臓器等が完全に一致した画像を得ることは出来ないため、ＤＳＡ像に背景要素が残ってしまうといった課題がある。

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、患者の被ばく量の増加を抑え、より精度の高い血管強調画像データを得ることのできる方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決する本発明の一観点に係る血管強調画像データ作成方法は、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行うことを特徴とする。

また、上記課題を解決する本発明の他の一観点に係る血管強調画像データ作成プログラムは、コンピュータに、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い血管強調画像データを得るステップ、を実行させるためのものである。

以上、本発明により、患者の被ばく量の増加を抑え、より精度の高い血管強調画像データを得ることのできる方法及びプログラムを提供することを目的とする。

実施形態に係るＬ＋Ｓ行列分解処理の概略を示す図である。 実施形態に係る結合後血管強調画像データの作成のイメージを示す図である。 実施例において作成された血管強調画像と元画像との対比を示す図である。 実施例において作成された結合後血管強調画像を示す図である。 実施例において移動量を考慮しなかった場合の結合後血管強調画像を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる形態による実施が可能であり、以下に示す実施形態、実施例の例示に限定されるものではない。

本実施形態に係る血管強調画像データを得る血管強調画像データ作成方法は、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行うことを特徴とする。

また、本実施形態に係る血管強調画像データ作成方法は、限定されるわけではないが、いわゆるコンピュータを用いて実現することができる。より具体的に説明すると、様々なプログラム又はデータ（以下「データ等」という。）を記録するメモリやハードディスク等の記録装置と、この記録装置にデータ等の入力等を行うためのキーボードやマウス等の入力装置と、記録装置に記録されたデータ等を表示するモニタ等の表示装置と、記録装置からデータ等を読み出し所望の処理するとともに上記記録装置、入力装置、及び出力装置を制御するＣＰＵ等の演算装置と、上記記録装置、入力装置、出力装置、演算装置同士を接続する配線が形成されたマザーボードと、を有するコンピュータを用い、この記録装置に上記方法を実現するためのプログラム及び必要なデータを格納し、入力装置等を用いてこのプログラムを実行させることで、上記血管強調画像データ作成方法を実現することができる。

すなわち、本方法は、コンピュータに、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い血管強調画像データを得るステップ、を実行させるための血管強調画像データ作成プログラムを記録媒体に格納し、実行させることで実現することができる。

なお、このコンピュータには、更に、必要に応じ、データ等が記録されたＣＤやＤＶＤ等のディスクを読み込む又はこれらにデータ等を記録するための外部記録装置を接続しておくことも好ましい一形態である。

上記のとおり、本実施形態に係る血管強調画像データを得る血管強調画像データ作成方法は、体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行うものであるところ、本方法において、「体内画像データ」は、体内の臓器等の情報を含む画像を形成するデータであって、より具体的には複数の画素データ、及び複数の画素データそれぞれにおける強度データを含むデータとなっている。また本実施形態において、体内画像データには、時刻データが含まれている。

また本実施形態における「体内画像データ」は、限定されるわけではないが、患者に造影剤を注射した後Ｘ線を照射し、この照射した結果の投影画像に基づくＸ線造影画像データであることが好ましい。

また本実施形態における「体内画像データ」は、ロバスト主成分分析を行うために複数数の体内画像データを用いる必要があり、加えて、この複数の体内画像データがそれぞれ異なる時刻データを含む体内画像データとなっていることが好ましい。なおこの時刻間隔としては血管強調画像として求める精度に応じ適宜調整可能であるが、１秒間に１フレーム以上（１ｆｐｓ、データの間隔１秒）、１秒間に２０フレーム以下（２０ｆｐｓ、データの間隔０．０５秒）の範囲であることが好ましい。この範囲とすることで、データ処理量の増加を抑え十分な処理速度を確保することができる。

また本実施形態において、「ロバスト主成分分析処理」とは、ロバスト性を備えた主成分分析の一つであって、複数の体内画像データに基づき複数の要素を抽出する分析処理であって、限定されるわけではないが、Ｌ＋Ｓ行列分解処理を用いることができる。

本実施形態においてＬ＋Ｓ行列分解処理は、行列のランクとスパース性に着目する分解処理であって、例えば“Ｚ．Ｌｉｎ ｅｔ ａｌ．，Ｔｈｅ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｌａｇｒａｎｇｅ Ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｅｘａｃｔ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｏｆ Ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ Ｌｏｗ−Ｒａｎｋ Ｍａｔｒｉｃｓ， ＵＩＵＣ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＵＩＬＵ−ＥＮＧ−０９−２２１５，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２００９”、及び、“Ｒ．Ｏｔａｚｏ ｅｔ ａｌ．， Ｌｏｗ−Ｒａｎｋ Ｐｌｕｓ Ｓｐａｒｓｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｄｙｎａｍｉｃ ＭＲＩ ｗｉｔｈ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ａｎｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ， Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，２０１４”に記載の方法を用いることができる。

ここで、本実施形態におけるＬ＋Ｓ行列分解処理の具体的な流れについて説明しておく。図１は、本実施形態に係るＬ＋Ｓ行列分解処理の概略を示す図である。

まず、フレーム番号ｔにおける体内画像データにおける画素位置をｘ、その画素値をγ（ｘ，ｔ）と表し、行列をΓとすると、下記式（１）のように定義される。なお、本処理の対象となる体内画像データはもともとｘ、ｙの座標を有する二次元画像データであるが、処理の都合上、行毎に分解して一次元の画像データのように表現した後で処理する。また下記式中、ｍは１フレーム目の画像の体内画像データにおける画素数、ｎは体内画像データの数すなわちフレーム数を意味する。

上記の式から明らかなように、行列Γの行はある位置ｘでの時間サンプリング、列はある時刻ｔでの二次元画像データを示す。画素値の時間的変化が滑らかな場合、行列Γは低ランク構造を持つ。

ここで、連続する体内画像の値を低ランク成分とスパース成分に分解することを考える。この分解は、下記式（２）の条件下で下記式（３）の最小化問題を解くことにより行われる。

この結果、上記図で示したように、画素値の時間的変化がなめらかな場合に低ランク性が高くなるため、骨や臓器等が低ランク成分に分解されることになる。また、スパース成分は元の体内画像データから低ランク成分を引いたときの残りとなるため、画素値の時間的変化が急激な造影剤が分類される。なお、低ランク性は、下記式（４）に示す核ノルムにより評価する。

また階級ｒのｍ行ｎ列の行列Ｌを特異値分解で生じたΣの体格成分とする。

ここでＵはｍ次直行行列、Ｖはｎ次直行行列、Σは対角行列である。

一方、スパース性の評価はｌ_１ノルムにより下記式を参考に行う。

以上によりＬ＋Ｓ行列分解処理を行うことで血管強調画像データを得ることができる。

また、本実施形態では、上記の処理を複数回行って血管強調画像データを複数作成し、これらを結合して結合後の血管強調画像データ（結合後血管強調画像データ）を作成することが好ましい。この場合のイメージ図を図２に示しておく。

本図で示すように、一つの血管強調画像だけでは血管全部ではなく一部の情報のみを含んでいることが考えられる。したがって、血管強調画像データを複数作成し、これらを組み合わせることで、血管全体を漏れなく表示させることができるようになる。

またこの場合において、呼吸による血管の移動量を算出しておくことが好ましい。この血管の移動量を算出する手法としては、特に限定されるわけではないが、例えばテンプレートマッチングを用いることが好ましい。

テンプレートマッチングとしても、特に限定されるわけではないが、血管強調画像データ中に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、その関心領域の類似度計算を行うことで、呼吸によるずれを補正することができるようになる。なお、類似度計算については特に限定されるわけではないが、例えば下記式で示されるような正規化相互相関（ＮＣＣ）を用いることができる。

以上、本実施形態により、患者の被ばく量の増加を抑え、より精度の高い血管強調画像データを得ることのできる方法及びプログラムを提供することができる。

ここで、上記実施形態について、実際に処理を行うことで本発明の効果について確認を行った。以下具体的に説明する。

自然呼吸下で撮影した血管造影動画像（多数の体内画像集合）４５例に対しＬ＋Ｓ行列分解を適用した。この場合において、Ｌｏｗ−Ｒａｎｋ Ｍａｔｒｉｘ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ Ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｖｉａ Ｃｏｎｖｅｘ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ上に公開されているサンプルコードＩｎｅｘａｃｔ ＡＬＭの解決器を用いた。またこの場合において、制御パラメータλは文献値を参考に下記のとおりとした。なお下記式中Ｎは１フレームにおける二次元画像の画素数を示している。なお本実施例では、患者の総肝動脈、腹腔動脈を対象部位とし、画像データのサイズとして１０２４×１０２４ピクセルの画像を用い、フレームレートは６ｐｆｓとした。

この結果作成された血管強調画像と元画像との対比に関し一例を図３に示す。本図で示すように、４５例すべてにおいて、血管の強調が行われていることが確認された。なお、比較例として公知の手法によるＤＳＡ像についても上記式に示しておく。本方法は従来のＤＳＡに比べても細部まで十分な血管強調を行うことができている。

また、自然呼吸下において、複数の血管強調画像データを作成し、テンプレートマッチングを用いて画像を重ね合わせ、結合後血管強調画像データを作成した。この結果を例えば図４に示しておく、なお、重ね合わせ画像ではあるが、移動量を考慮しなかった場合の画像を図５に示しておく。この結果、各フレームで欠けていた血管情報を補完することができ、不足情報の少ない血管強調画像を得ることができ、呼吸による血管のずれを補正することでより鮮明な画像を得ることができるのを確認した。

以上、本発明により、患者の被ばく量の増加を抑え、より精度の高い血管強調画像データを得ることのできる方法及びプログラムを提供することができる。

本発明は、血管強調画像データ作成方法及びそのためのプログラムとして産業上の利用可能性がある。

Claims (6)

1. 体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い、血管強調画像データを得る血管強調画像データ作成方法。
2. 前記体内画像データは、Ｘ線造影画像データである請求項１記載の血管強調画像データ作成方法。
3. 前記血管強調画像データを複数作成し、これらを結合して結合後血管強調画像データを作成する請求項１記載の血管強調画像データ作成方法。
4. コンピュータに、
   体内画像データに対しロバスト主成分分析処理を行い血管強調画像データを得るステップ、を実行させるための血管強調画像データ作成プログラム。
5. 前記体内画像データは、Ｘ線造影画像データである請求項４記載の血管強調画像データ作成プログラム。
6. 前記血管強調画像データを複数作成し、これらを結合して結合後血管強調画像データを作成する請求項４記載の血管強調画像データ作成プログラム。