JP2020168262A - 血管瘤の破裂リスク評価方法、評価装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】医用画像に基づいて血管瘤の破裂リスクを定量的に評価する装置を提供する。【解決手段】破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像と、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップ（Ｓ１０）と、破裂リスク評価装置が、血管造影画像から血管瘤を検出し、血管瘤の形状を楕円体の式で表し（Ｓ１１）、血管瘤の膨張比に基づいて血管瘤の壁の厚さを求めるステップ（Ｓ１３）と、破裂リスク評価装置が、血管瘤の壁の厚さと血圧データとに基づいて、血管瘤にかかる応力を計算するステップ（Ｓ１３）と、破裂リスク評価装置が、応力と患者の血管の強度とに基づいて血管瘤の破裂リスクを評価するステップ（Ｓ１６）と、破裂リスク評価装置が、評価結果を出力するステップ（Ｓ１７）とを備える。【選択図】図８

Description

本発明は、血管瘤の力学的破裂リスク評価法に関する。

血管系疾患は、日常的に胸部、腹部、頭部の弱い痛み、あるいは、ある日突然、何の前触れもなく、胸や背部、頭部の激痛を伴って発症することが知られている。血管壁の一部が全周性に増大、あるいは局所的な突出があり、正常径の１．５倍以上の場合に瘤と呼ばれている。瘤の初生と拡大は多くの場合、発症前は本人には無症状である。瘤は、検診や他の疾患の精査、画像検査などにおいて発見されることが多い。

この瘤サイズが大きくなるにつれて破裂割合が大きくなることが臨床的に知られる。力学的破裂は、被験者の血管壁強度と外力である血圧（内圧）により生じる瘤の壁応力が等しい時に起こる。形状的には、瘤が大きくなると共に、壁厚さは小さくなるので壁応力は増大し、破裂割合は急速に大きくなる。例えば、瘤が球状の場合、径が２倍になると壁厚さは２乗分の１となる、すなわち、４分の１の血管壁厚さとなるので、血圧により生じる壁応力は、４倍となる。

瘤の診断および対処は、医用画像により血管壁の層の剥がれ（乖離）や瘤形状、サイズ、６ケ月当たりの拡張速度、性別、年齢、喫煙、高血圧などのリスクファクターなどを精査し、他報告の臨床例や経験により、手術などの処置がなされていることが一般的である（非特許文献１）。

循環器病の診断と治療に関するガイドライン（2010年度合同研究班報告）

上記したとおり、現在の診断方法は、循環器病の診断と治療に関するガイドラインにより、医用画像に基づくリスクファクターなどを精査する方法であるが、この方法だと診断結果が、医用画像を読影する者の技量に依存することが避けられなかった。

近年の食生活や労働に関連した生活環境の多様化により、血管系罹患者が急増しており、医用画像検査からの瘤の発見、形状同定、力学学理による定量的破裂リスク評価法の確立は急務の未達課題の一つである。

本発明は、上記背景に鑑み、医用画像に基づいて瘤の破裂リスクを定量的に評価する方法を提供することを目的とする。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップとを備える。ここで、楕円体の式で表すとは、血管瘤の形状を楕円体を表す３つのパラメータで表すことである。この構成により、個々の血管瘤の破裂リスクを定量的に評価できる。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法において、前記壁厚を計算するステップは、前記血管瘤の形成前の親血管の直径を計測し、当該親血管の直径と前記血管瘤の大きさとに基づいて、前記血管瘤の壁の厚さを求めてもよい。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、超音波診断装置にて撮影した患者のエコー動画像を入力するステップと、前記エコー動画像に基づいて患者の血管の強度を求めるステップとを備え、前記リスクを評価するステップは、前記血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価してもよい。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、患者の心拍による血管壁振動のデータを取得するステップと、前記血管壁振動の周波数と血管の強度との相関関係を記憶したデータベースを参照して、患者の血管の強度を求めるステップとを備え、前記リスクを評価するステップは、前記血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価してもよい。この構成により、患者への負担を少なく血管の強度を求め、血管瘤の破裂リスクを評価することができる。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法において、前記出力するステップは、リスクの評価と共に前記血管瘤の形状を表した楕円体を表示してもよい。この構成により、血管瘤の破裂リスクについて患者に分かりやすく説明をすることができる。

本発明の別の態様の血管瘤の破裂リスク評価方法は、血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さに基づき、血圧を変数として前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて、血圧を変数として、前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップとを備える。この構成により、血管瘤の大きさに基づいて、個々の血管瘤の破裂リスクを血圧の値に応じて評価することができる。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、多数の医療用の端末から、患者の血管造影画像、患者の血圧のデータ、および患者のエコー動画像を含む患者の情報を取得するステップと、上記の血管瘤の破裂リスク評価方法を用いて、前記患者の情報に基づいて、前記患者の血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記評価結果を前記医療用の端末に送信するステップと、収集した患者の情報を統計的に解析するステップとを備える。このように医療用の端末から取得した患者の情報に基づいて、血管瘤の破裂リスクを提供することにより、医療機関ごとの血管瘤の破裂リスクの診断差異が解消される。また、収集した患者の情報のビックデータを統計的に解析することにより、血管瘤の破裂リスクの評価の精度を益々高めることができる。

本発明の血管瘤の破裂リスク評価装置は、患者の血管造影画像の入力を受け付ける血管造影画像入力部と、患者の血圧のデータの入力を受け付ける血圧データ入力部と、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求める壁厚計算部と、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算する応力計算部と、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するリスク評価部と、前記評価結果を出力する出力部とを備える。

本発明のプログラムは、血管瘤の破裂リスクを評価するためのプログラムであって、コンピュータに、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記評価結果を出力するステップとを実行させる。

本発明によれば、血管瘤の大きさに基づいて、個々の血管瘤の破裂リスクを評価することができる。

実施の形態の血管瘤の破裂リスク評価装置の構成を示す図である。 （ａ）血管瘤認識部にて認識された血管瘤の例を示す図である。（ｂ）血管瘤を２値化データで再構築した図である。 （ａ）嚢状瘤の例を示す図である。（ｂ）紡錘状瘤の例を示す図である。（ｃ）漿果状瘤の例を示す図である。（ｄ）楕円体の式を示す図である。 （ａ）球体の係数の例を示す図である。（ｂ）回転楕円体１の係数の例を示す図である。（ｃ）回転楕円体２の係数の例を示す図である。（ｄ）楕円体の係数の例を示す図である。 瘤モデルの膨張比と、壁厚の減少比との関係を示したグラフである。 血管周方向引張スティフネスと血管が破裂するときの応力（引張強度）の計測データの回帰近似曲線を示す図である。 漿果状瘤の各部サイズを示す図である。 実施の形態のリスク評価装置の動作を示すフローチャートである。 瘤の膨張比と瘤の壁にかかる応力との関係を示すグラフである。 多数の医療機関の医療用端末とリスク評価装置とが接続された血管瘤の破裂リスク評価システムの構成を示す図である。

以下、本発明の実施の形態にかかる血管瘤の破裂リスク評価装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、実施の形態の血管瘤の破裂リスク評価装置１０（以下、「リスク評価装置１０」という。）の構成を示す図である。リスク評価装置１０には、Ｘ線ＣＴ装置２０と、血圧計２１と、超音波診断装置２２と、血管壁振動計測装置２３が接続されている。

Ｘ線ＣＴ装置２０は、患者の血管造影画像を撮影し、撮影した血管造影画像のデータをリスク評価装置１０に送信する。本実施の形態では、患者の血管造影画像を撮影するのにＸ線ＣＴ装置２０を用いる例を説明しているが、患者の血管造影画像は、例えば、ＭＲＩ検査、ＭＲＡ検査によって撮影したデータであってもよい。

血圧計２１は、患者の血圧を測定し、測定した血圧のデータをリスク評価装置１０に送信する。血圧データとしては、最高血圧、最低血圧の両方のデータを送信する。なお、血圧計２１とリスク評価装置１０が通信可能に接続されていない場合には、ユーザが血圧計２１で測定した血圧データを入力してもよい。

超音波診断装置２２は、超音波によって患者の画像を撮影する装置である。本実施の形態では、患者の頸動脈の動画像を撮影し、撮影した頸動脈のエコー動画像データをリスク評価装置１０に送信する。

血管壁振動計測装置２３は、患者の外耳道の血管壁の心拍による振動を測定し、測定した振動データをリスク評価装置１０に送信する。患者の外耳道の血管壁の振動を測定する機器としては、イヤホン型の機器を用いてもよい。イヤホン型の機器を用いることで、例えば、音楽の再生の合間に患者の振動データを取得することが可能であり、患者への負担を著しく減らすことができる。

リスク評価装置１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０、血圧計２１、超音波診断装置２２、血管壁振動計測装置２３と通信するための通信部１１を備えている。通信部１１が、患者の血管造影画像、患者の血圧のデータ、患者のエコー動画像データ、患者の心拍による血管壁振動のデータの入力を受け付ける。なお、Ｘ線ＣＴ装置２０、血圧計２１、超音波診断装置２２、血管壁振動計測装置２３の通信方式が異なる場合には、それぞれに対応する通信部を備えることとすればよい。

リスク評価装置１０は、血管瘤認識部１２と、壁厚計算部１３と、応力計算部１４と、血管強度算出部１５と、リスク評価部１６と、出力部１７とを備えている。血管瘤認識部１２は、Ｘ線ＣＴ装置２０から受信した患者の血管造影画像から血管瘤を認識する機能を有する。

図２（ａ）は、血管瘤認識部１２にて認識された血管瘤の例を示す図である。血管瘤認識部１２は、血管瘤を認識すると、３次元医用画像であるＸ線ＣＴ画像をデジタル化するために、血管瘤を格子状に区分してデータとして描出し、図２（ｂ）に示すように２値化データで再構築を行う。図２（ｂ）に示す画像データでは、図２（ａ）に示す画像において瘤と判断された格子を黒、瘤ではないと判断された格子を白で表現している。２値化データは、３次元座標値（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とその座標に対応する位置に瘤が存在するか否かを示す２値（例えば、０：瘤なし、１：瘤あり）のデータである。

壁厚計算部１３は、血管瘤を楕円体で表し、瘤の膨張比から壁厚を計算する機能を有する。図３（ａ）〜図３（ｃ）は代表的な血管瘤を示す図である。図３（ａ）は嚢状瘤、図３（ｂ）は紡錘状瘤、図３（ｃ）は漿果状瘤と称される。いずれの血管瘤も、図３（ｄ）に示すような楕円体の式により数式同定することができる。

図４（ａ）〜図４（ｄ）は、具体的な楕円体形状とその係数値を示す図である。図４（ａ）は球体、図４（ｂ）は回転楕円体１、図４（ｃ）は回転楕円体２、図４（ｄ）は楕円体である。図４（ａ）〜図４（ｄ）に示すように、楕円体の形状は、長軸、中軸、短軸の３つの係数値によって特定をすることができる。本実施の形態では、血管瘤の形状をこの３つの係数値によって特定する。

壁厚計算部１３は、血管瘤を表した楕円体の式に基づいて血管瘤の壁厚を計算する。
図５は、瘤モデルの膨張比と、壁厚の減少比との関係を示したグラフである。膨張比を乗じる元となる血管壁の大きさとしては、一般に、血管瘤が形成された親血管の直径を用いる。壁厚の減少比は、親血管の壁部体積と瘤の壁部全体の体積が等しい（非圧縮性）として計算する。この考え方に基づいて、図５に示すグラフが描かれる。グラフには、瘤モデルとして球体、楕円体を示し、参考例として円筒の半径方向膨張（長さ方向変形なし）の場合を示している。球体の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は１／ｎ²であり、楕円体の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は約１．０６／ｎ²であった。円筒の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は１／ｎである。瘤のない血管に比べて、血管瘤の方が壁厚の減少比が大きいことが分かる。

図１に戻って説明をする。リスク評価装置１０の血管強度算出部１５は、患者のエコー動画像、または、患者の血管壁振動のデータに基づいて、血管の引張強度を算出する。患者のエコー動画像を用いる場合には、拡張期血管内径と収縮期血管内径との比率に基づいて計算する。この方法としては、例えば、特許５１８７７３４号に記載された方法を用いることができる。

次に、患者の血管壁振動のデータを用いる場合について説明する。血管強度算出部１５は、相関データを記憶した相関データ記憶部１８と接続されている。相関データは、血管壁の固有振動周波数と、血管の引張強度との相関関係を表すデータである。この相関関係のデータは、予め多数の患者のエコー動画像の総頸動脈のヤング率Ｅｔｈ、および引張強度と外耳道での固有振動周波数を測定することによって生成しておく。

ここで、引張強度について説明する。引張強度は、血管が破裂するときに血管の壁に係る応力である。引張強度は、図６に示すような計測データの回帰近似曲線を用いて周方向引張スティフネスＥｔｈから求めることができる。図６に示す回帰近似曲線は、次のようにして求めた。まず、ヒト、ヒツジ、ウシ等の総頸動脈を用いて、血管に液体圧を負荷し、血管が破裂したときの応力（引張強度）を求める。そして、同じ血管の引張試験片のスティフネスＥｔｈと引張強度との関係を記録して求めたものである。

血管強度算出部１５は、患者の血管壁振動のデータに基づいて血管壁の固有振動周波数を求め、固有振動周波数に対応するヤング率Ｅｔｈを相関式より算出し、図６より、引張強度を求める。なお、この方法については、野方文雄他「イヤホンで音楽を聞きながら健康管理〜外耳道壁振動解析による動脈硬化検査〜」Bio Industry,第34巻,第１２号、48-56(2017)、にて詳しく説明している。

応力計算部１４は、壁厚計算部１３にて計算した血管瘤の壁厚と、血圧計２１にて測定した患者の血圧データとに基づいて、血管瘤の壁にかかる応力を計算する。図７は、漿果状瘤のリスク評価のモデルを示す図である。図７に示すモデルにおいて、膨張比ｎは、漿果状瘤の長軸方向の径ｄ_d＝２ａと瘤の根元部の瘤形成径ｄ_nとの比であり、ｎ＝ｄ_d／ｄ_nである。変形後の壁の厚さｔ´は、図５で説明したとおり、ｔ´＝１．０６ｔ／ｎ²である。なお、臨床的には、図７における瘤形成径ｄ_nは「ネック径」、瘤を根元と平行な平面で切ったときの最大の径２ｂは「ドーム径」と呼ばれる。

漿果状瘤が球体（ａ＝ｂ＝ｃ）であるとした場合、変形後の壁厚ｔ´により求められる周方向応力σθ、長さ方向応力σ_z、半径（厚さ）方向応力σ_rは、次の式で表される。なお、次式において、ｐは血圧である。
漿果状瘤が回転楕円体（ｂ＝ｃ）とした場合に、Ｔ点の周方向応力σθ、長さ方向応力σ_zは、次の式で表される。

また、Ｅ点の周方向応力σθ、長さ方向応力σ_zは、次の式で表される。

血圧による瘤の壁の応力は３軸（σθ,σ_z,σ_r）状態であるから、本実施の形態では、ミーゼスの相当応力σ_Misesと血管の一軸引張強度σtと対応させて破裂条件（クライテリオン）を仮定する。ミーゼスの相当応力σ_Misesは、次式から計算できる。

リスク評価部１６は、応力計算部１４にて求めた血管瘤にかかる応力と、血管強度算出部１５にて算出した血管の引張強度に基づいて、血管瘤の破裂リスクを評価する。図７に示す漿果状瘤では、最大応力は点Ｔに生じ、最小応力は点Ｅに生じる。楕円体の尖ったＴ点の壁厚が最も薄く破裂リスクが最も高いので、リスク評価部１６は、Ｔ点における破裂リスクを評価する。式（２）からミーゼスの相当応力σ_Misesを求め、血管の引張強度と比較してリスクを計算する。なお、瘤の膨らみにより、赤道線上のＥ点とＴ点の値は変化するので、リスク評価部１６は、Ｅ点の応力も管理する。

リスク評価部１６は、血管の引張強度Ａ、血管瘤に生じる応力Ｂとした場合、Ｂ／Ａ（％）でリスクを評価する。血管引張強度Ａと血管瘤に生じる応力Ｂとが等しくなったときには、リスクは１００％と評価され、理論上、血管瘤は破裂するという評価になる。

図８は、本実施の形態のリスク評価装置１０の動作を示すフローチャートである。
リスク評価装置１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０から患者の血管造影画像データを取得し、血圧計２１から患者の血圧データを取得する。リスク評価装置１０は、超音波診断装置２２から患者のエコー動画像を取得するか、または、血管壁振動計測装置２３から患者の外耳道の血管壁の振動データを取得する（Ｓ１０）。

リスク評価装置１０は、取得した血管造影画像から血管瘤を検出し、検出した血管瘤の形状を楕円体の式で表現する（Ｓ１１）。具体的には、リスク評価装置１０は、まず、血管造影画像データを２値化データに変換する。そして、リスク評価装置１０は、２値化データで瘤がある座標の集まりで形成された形状を楕円体の３軸の係数によって表現する。リスク評価装置１０は、この処理を検出されたすべての血管瘤に対して行う。

リスク評価装置１０は、検出された血管瘤が楕円体の式で表現できたか否かを判定する（Ｓ１２）。具体的には、モデル化した楕円体と元の２値化データとの相関を求める。もし、相関が所定の閾値より低い場合には（Ｓ１２でＮＯ）、有限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析によって応力を算出する（Ｓ１４）。

ここで、相関の取り方の一例を説明する。楕円体の式と２値化データとの各座標における差分を２乗じて総和をとり、２値化データで瘤と判定された座標の総数で割ることにより、楕円体と瘤の２値化データとの相関を表す値を求める（最小二乗法）。最小二乗法で求めた値に基づいて、楕円体と２値化データとの相関値を求める。相関値は０〜１をとる値であり、楕円体と２値化データとの相関が高い場合には１に近づく。

リスク評価装置１０は、相関を表す値に基づいて、楕円体と２値化データとの相関の大きさを判定し（Ｓ１２）、相関が所定の閾値以上と判定された場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、リスク評価装置１０は、血管瘤の壁の厚さと最大応力を算出する処理（Ｓ１３）に進む。楕円体と２値化データとの相関が所定の閾値以上でないと判定された場合（Ｓ１２でＮＯ）、リスク評価装置１０は、微小な要素分割（メッシュ）の組合せでモデル化（再構築）して、有限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析によって応力を算出する（Ｓ１４）。

なお、本実施の形態では、相関が低い場合に要素分割の組合せで応力を算出する例を挙げたが、相関があまりにも低い場合（例えば、先に説明した相関値が０．５以下の場合）には、楕円体の式で表現できないと判定し、専門臨床医等にリスクの評価を委ねることとしてもよい。

リスク評価装置１０は、患者のエコー動画像または患者の外耳道の振動データに基づいて、患者の血管の引張強度を求める（Ｓ１５）。リスク評価装置１０は、血管瘤の壁厚と患者の血圧データとに基づいて、血管瘤の壁にかかる応力を計算し、応力と血管の引張強度に基づいて血管瘤の破裂リスクを評価する（Ｓ１６）。リスク評価装置１０は、瘤の破裂リスクを定量的に表示する（Ｓ１７）。例えば、血管の破裂リスクが何パーセント程度であるかを表示する。このとき、リスク評価装置１０は、血管瘤の形状を数式化した楕円体の形状を合わせて表示する。

以上、リスク評価装置１０の構成について説明したが、上記したリスク評価装置１０のハードウェアの例は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えたコンピュータである。上記した各機能を実現するモジュールを有するプログラムをＲＡＭまたはＲＯＭに格納しておき、ＣＰＵによって当該プログラムを実行することによって、上記したリスク評価装置１０が実現される。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。

以上、本実施の形態のリスク評価装置１０の構成および動作について説明した。血管瘤は血圧の変化により膨張するとその壁の厚さは減少する。しかし、Ｘ線ＣＴ装置２０で撮影した医用画像からはその壁厚の変化は測定が困難なほど僅かである。本実施の形態では、血管瘤を数式で表すことにより、壁厚の計算を可能にし、血管瘤の経過管理と処置の手続きに対して、医師等の判断、および診断を容易にした。

以上、本発明の血管瘤の破裂リスク評価装置１０について、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態においては、患者の血管の引張り強さを求める方法として、患者の外耳道の血管壁の振動データに基づいて、相関データを用いて引張り強さを求める方法を挙げたが、血管の引張り強さを求める方法として他の方法を採用してもよい。

また、本実施の形態のリスク評価装置１０では、血圧計２１にて測定した患者の血圧データを用いて血管瘤の破裂リスクを評価する例を挙げたが、患者の血圧を何パターンか想定して、リスクを見積もってもよい。つまり、例えば、最高血圧が１２０ｍｍＨｇではリスクは５０％、１４０ｍｍＨｇではリスクは７０％、１６０ｍｍＨｇでは９０％といった具合にリスクを評価する。これにより、患者に血圧に注意するように指導を行うことができる。

また、リスク評価結果の出力の仕方としては、血管瘤が破裂すると予測される膨張比を示してもよい。図９は、瘤の膨張比と瘤の壁にかかる応力との関係を示すグラフである。図９では、嚢状瘤、漿果状瘤（楕円体）、漿果状瘤（球体）について、血圧が１６０ｍｍＨｇと１２０ｍｍＨｇの場合の膨張比と、瘤にかかる応力とを示している。一例として、患者の血管の引張り強さが２．４ＭＰａとすると、嚢状瘤が破裂する膨張比は、血圧１２０ｍｍＨｇでは膨張比２．７と予測される。

また、上記した実施の形態のリスク評価装置１０は、全世界の医療機関の医療用端末から患者の情報を取得して、その患者の血管瘤の破裂リスクの評価を行ってもよい。図１０は、血管瘤の破裂リスクの評価システム３０の構成を示す図である。リスク評価装置１０は、全世界の医療機関の医療用端末とインターネットによって接続されている。すなわち、リスク評価装置１０は、世界中からアクセス可能なクラウド上のサーバである。

リスク評価装置１０は、世界中の医療機関の医療用端末から、患者の血管瘤に関する情報や、その他の関連情報の入力を受け付ける。患者の関連情報とは、患者の性別、年齢、人種、喫煙などの生活習慣や病歴、手術歴等である。リスク評価装置１０は、医療機関から受け付けた患者の血管瘤に関する情報に基づいて、その患者の血管瘤の破裂リスクを評価し、その評価結果を医療用端末に送り返す。これにより、世界中の医療機関における瘤破裂の診断差異が解消される。

また、リスク評価装置１０は、血管瘤に関する情報と、患者の性別、年齢、人種、生活習慣や病歴、手術歴などの関連情報とを統計的に解析する。全世界から収集されたビックデータを利用して統計、確率等の学理、ディープラーニング（深層学習）を応用した人工知能（ＡＩ）により解析して診断結果を最適化できる。また、世界最高レベルの専門医に画像データ等を送信し、その解析／診断結果を得ることにより、さらに精度の高い評価システムを実現できる。

本発明によれば、血管瘤の破裂リスクを定量的に評価することができ、血管瘤の診断を支援する方法およびシステムとして有用である。

１０ 血管瘤の破裂リスク評価装置
１１ 通信部
１２ 血管瘤認識部
１３ 壁厚計算部
１４ 応力計算部
１５ 血管強度算出部
１６ リスク評価部
１７ 出力部
１８ 相関データ記憶部
２０ Ｘ線ＣＴ装置
２１ 血圧計
２２ 超音波診断装置
２３ 血管壁振動計測装置
３０ 血管瘤の破裂リスク評価システム

Claims (9)

1. 血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、
   前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップと、
   を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。
2. 前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップは、前記血管瘤の形成前の親血管の直径を計測し、当該親血管の直径と前記血管瘤の大きさとに基づいて、前記血管瘤の壁の厚さを求める請求項１に記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。
3. 前記破裂リスク評価装置が、超音波診断装置にて撮影した患者のエコー動画像を入力するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記エコー動画像に基づいて患者の血管の強度を求めるステップと、
   を備え、
   前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップは、前記患者の血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価する請求項１または２に記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。
4. 前記破裂リスク評価装置が、患者の心拍による血管壁振動のデータを取得するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記血管壁振動の周波数と血管の強度との相関関係を記憶したデータベースを参照して、患者の血管の強度を求めるステップと、
   を備え、
   前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップは、前記患者の血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価する請求項１または２に記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。
5. 前記評価結果を出力するステップは、リスクの評価と共に前記血管瘤の形状を表した楕円体を表示する請求項１乃至４の何れかに記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。
6. 血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、
   前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さに基づき、血圧を変数として前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて、血圧を変数として、前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
   前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップと、
   を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。
7. 多数の医療用の端末から、患者の血管造影画像、患者の血圧のデータ、および患者のエコー動画像を含む患者の情報を取得するステップと、
   請求項１乃至６のいずれかに記載の血管瘤の破裂リスク評価方法を用いて、前記患者の情報に基づいて、前記患者の血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
   前記評価結果を前記医療用の端末に送信するステップと、
   収集した患者の情報を統計的に解析するステップと、
   を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。
8. 患者の血管造影画像の入力を受け付ける血管造影画像入力部と、
   患者の血圧のデータの入力を受け付ける血圧データ入力部と、
   前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求める壁厚計算部と、
   前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算する応力計算部と、
   前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するリスク評価部と、
   前記評価結果を出力する出力部と、
   を備える血管瘤の破裂リスク評価装置。
9. 血管瘤の破裂リスクを評価するためのプログラムであって、コンピュータに、
   患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
   患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、
   前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
   前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
   前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
   前記評価結果を出力するステップと、
   を実行させるプログラム。