JP2020168361A - 医用画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】血管の解析を、より短時間に行うことである。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、生成部と、解析部とを持つ。取得部は、複数の時点で少なくとも一方向から透視撮影した、被検体の血管を含む時系列の医用画像を取得する。生成部は、前記取得部により取得された前記時系列の医用画像に基づいて、前記血管の解析領域における前記血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデルを生成する。解析部は、前記生成部により生成された血管形状モデルに基づいて、前記血管を流れる血液の流体解析を行う。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置およびプログラムに関する。

従来、画像を用いて血管の機能や構造の解析を行う技術が知られている。血管の解析では、血管の物理指標と血行状態に関する血管の機能指標との相関情報に基づいて、被検体の血管を含む時系列の画像から被検体の血管の機能指標を同定する技術が知られている。
また、従来では、時系列の形態指標と、形状変形指標と、医用画像とに基づいて、解析対象領域の構造流体解析に関する力学モデルを暫定的に構築し、構築された力学モデルに基づく血管形態指標の予測値および血液流量指標の予測値が、予め計測された血管形態指標の観測値および血液流量指標の観測値の少なくとも一方に整合するように潜在変数同定領域に関する潜在変数を同定する技術が知られている。しかしながら、上述した技術は、測定に手間がかかったり、解析手法そのものに手間がかかるため、急性期等での血管の解析ができない場合があった。

特開２０１５−２３１５２４号公報 特開２０１４−１１３２６４号公報 特表２０１５−５３１２６４号公報

本発明が解決しようとする課題は、血管の解析を、より短時間に行うことである。

実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、生成部と、解析部とを持つ。取得部は、複数の時点で少なくとも一方向から透視撮影した、被検体の血管を含む時系列の医用画像を取得する。生成部は、前記取得部により取得された前記時系列の医用画像に基づいて、前記血管の解析領域における前記血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデルを生成する。解析部は、前記生成部により生成された血管形状モデルに基づいて、前記血管を流れる血液の流体解析を行う。

第１の実施形態の医用画像処理装置を含む医用画像処理システム１の一例を示す図。 第１の実施形態に係る医用画像生成装置１００の一例を示す図。 第１の実施形態に係る医用画像処理装置２００の一例を示す図。 第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにより画像を撮影することについて説明するための図。 生成機能２４３について説明するための図。 二つの血管を結合させることについて説明するための図。 二つの血管が結合しているとみなすことができる場合の一例を示す図。 末端部の位置を取得することについて説明するための図。 血管関連情報を取得することについて説明するための図。 血管内にステントが留置された場合について説明するための図。 医用画像生成装置１００で撮影された画像に解析結果が重畳して表示させた画像の一例を示す図。 再構成画像データ２５４に解析結果の画像が重畳されている画像ＩＦＢ２−２の一例を示す図。 第１の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態に係る医用画像処理装置２００Ａの一例を示す図。 第２の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャート。 第３の実施形態に係る医用画像処理装置２００Ｂの一例を示す図。 第３の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャート。

以下、実施形態の医用画像処理装置およびプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の医用画像処理装置を含む医用画像処理システム１の一例を示す図である。医用画像処理システム１は、医用画像生成装置１００と、医用画像処理装置２００とを備える。医用画像生成装置１００および医用画像処理装置２００は、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダ等を含む。

医用画像生成装置１００は、例えば、Ｘ線等を用いて被検体を診断するための医用画像を生成するＸ線診断装置である。より具体的には、医用画像生成装置１００は、例えば、造影剤を被検体の血管に注入して血管撮影を行う血管造影検査装置（アンギオグラフィー装置）である。以下では、医用画像生成装置１００が血管造影検査装置である場合を例に挙げて説明するが、これに限定されるものではない。

医用画像処理装置２００は、一つまたは複数のプロセッサにより実現される。例えば、医用画像処理装置２００は、クラウドコンピューティングシステムに含まれるコンピュータであってもよいし、他の機器に依存せずに単独で動作するコンピュータ（スタンドアローンのコンピュータ）であってもよい。医用画像処理システム１は、図１の例では医用画像生成装置１００と医用画像処理装置２００とがそれぞれ１台ずつ設けられているが、これに限定されるものではなく、一方または双方が複数台設けられていてもよい。また、医用画像生成装置１００と医用画像処理装置２００とは、医用画像診断装置として一体に構成されていてもよい。

［医用画像生成装置の構成］
図２は、第１の実施形態に係る医用画像生成装置１００の一例を示す図である。医用画像生成装置１００は、例えば、撮影装置１１０と、コンソール装置１４０とを有する。図２の例において、撮影装置１１０は、複数の撮影系統（具体的には二つの撮影系統）を備えるが、これに限定されるものではなく、少なくとも一以上の撮影系統を備えていればよい。つまり、第１の実施形態における撮影装置１１０は、複数の時点で少なくとも一方向から、後述する被検体の血管を含む医用画像を透視撮影するものである。

撮影装置１１０は、例えば、高電圧発生器１１１と、第１アーム部１１２Ａと、第２アーム部１１２Ｂと、第１Ｘ線発生器１１３Ａと、第２Ｘ線発生器１１３Ｂと、第１Ｘ線検出器１１４Ａと、第２Ｘ線検出器１１４Ｂと、アーム移動機構１１５と、寝台１１６と、寝台移動機構１１７と、インジェクター１１８と、心電計１１９とを備える。以下、第１アーム部１１２Ａ、第１Ｘ線発生器１１３Ａ、および第１Ｘ線検出器１１４Ａを合わせたものを「第１撮影系統ＳＡ」と称し、第２アーム部１１２Ｂ、第２Ｘ線発生器１１３Ｂ、および第２Ｘ線検出器１１４Ｂを合わせたものを「第２撮影系統ＳＢ」と称する場合がある。

高電圧発生器１１１は、処理回路１５０の制御により、高電圧を発生し、発生した高電圧を第１Ｘ線発生器１１３Ａおよび第２Ｘ線発生器１１３Ｂに供給する。第１Ｘ線発生器１１３Ａおよび第２Ｘ線発生器１１３Ｂに供給する電圧値は、同一値でもよく、異なる値でもよい。

第１アーム部１１２Ａおよび第２アーム部１１２Ｂは、例えば一部または全部にＣ字等の湾曲形状または屈曲形状を有する保持装置である。第１アーム部１１２Ａおよび第２アーム部１１２Ｂは、後述の機構制御回路１４６の制御に従って、アーム移動機構１１５が駆動されることにより、それぞれが個別に回転および移動が可能となる。

第１アーム部１１２Ａは、一端に第１Ｘ線発生器１１３Ａを保持し、他端に第１Ｘ線発生器１１３Ａと対向するように第１Ｘ線検出器１１４Ａを保持する。第１Ｘ線発生器１１３Ａは、例えば、第１Ｘ線管（図示せず）と第１コリメータ（図示せず）とを備える。第１Ｘ線管は、高電圧発生器１１１からの高電圧（管電圧）の印加および管電流の供給を受けて、Ｘ線焦点からＸ線を発生する。第１コリメータは、第１Ｘ線管の放射窓に取り付けられ、第１Ｘ線検出器１１４Ａの検出面上のＸ線照射野を調整する。第１コリメータにより、Ｘ線照射野が調整されることで、被検体Ｐへの不要な被曝を低減できる。第１Ｘ線検出器１１４Ａは、例えば、複数のＸ線検出素子を備える。複数のＸ線検出素子は、２次元のアレイ状に配列される。２次元のアレイ状の検出器はＦＰＤ（Flat Panel Display：平面検出器）と呼ばれる。ＦＰＤの各素子は、第１Ｘ線発生器１１３Ａから放射され、被検体を透過したＸ線を検出する。ＦＰＤの各素子は、検出したＸ線強度に対応した電気信号を出力する。なお、第１Ｘ線検出器１１４Ａは、前述したＦＰＤに代えて、イメージインテンシファイアとＴＶカメラとの組み合わせから構成されてもよい。第１Ｘ線管の焦点と第１Ｘ線検出器１１４Ａの検出面の中心とを結ぶ線を「第１撮影軸ＡＸ１」と称する。

第２アーム部１１２Ｂは、一端に第２Ｘ線発生器１１３Ｂを保持し、他端に第２Ｘ線発生器１１３Ｂと対向するように第２Ｘ線検出器１１４Ｂを保持する。第２Ｘ線発生器１１３Ｂは、例えば、第２Ｘ線管（図示せず）と第２コリメータ（図示せず）とを備える。第２Ｘ線発生器１１３Ｂの説明は、前述の第１Ｘ線発生器１１３Ａの説明と同様である。第２Ｘ線検出器１１４Ｂの説明は、前述の第１Ｘ線検出器１１４Ａの説明と同様である。第２Ｘ線管の焦点と第２Ｘ線検出器１１４Ｂの検出面の中心とを結ぶ線を「第２撮影軸ＡＸ２」と称する。

アーム移動機構１１５は、後述する機構制御回路１４６の制御により第１アーム部１１２Ａおよび第２アーム部１１２Ｂを三次元座標（ＸＹＺ座標）上における所定の位置に回転や移動を行う。なお、アーム移動機構１１５は、第１撮影系統ＳＡのＸ線照射野に対応した撮影範囲と、第２撮影系統ＳＢのＸ線照射野に対応した撮影範囲とが同一の範囲を含むようにそれぞれのアーム部の回転や移動が行われる。また、アーム移動機構１１５は、第１撮影軸ＡＸ１と、第２撮影軸ＡＸ２とが交わるとともに、二つ軸の交点によってなす角が所定角度以上となるように、それぞれのアーム部の回転や移動が行われる。

寝台１１６は、被検体Ｐを載置する天板を移動可能に支持する。天板は、機構制御回路１４６の制御により、寝台移動機構１１７が駆動することで移動される。図２の例において、被検体Ｐは、天板に仰向けで載置されている。

インジェクター１１８は、例えば、被検体Ｐに挿入されたカテーテルから造影剤を注入するための装置である。ここで、インジェクター１１８からの造影剤注入は、処理回路１５０からの注入指示に従って実行される。具体的には、インジェクター１１８は、処理回路１５０から得た造影剤の注入開始指示や、注入停止指示、更に注入速度等を含む造影剤注入条件に応じた造影剤注入を実行する。なお、インジェクター１１８は、利用者（操作者）が直接インジェクター１１８に対して入力した注入指示に従って注入開始や、注入停止を実行することも可能である。

心電計１１９は、図示しない端子が取り付けられた被検体Ｐの心電波形（ＥＣＧ：Electrocardiogram）を取得し、取得した心電波形と時間情報とを対応付けた心電データを処理回路１５０に出力する。

コンソール装置１４０は、例えば、メモリ１４１と、通信インターフェース１４２と、入力インターフェース１４３と、ディスプレイ１４４と、絞り制御回路１４５と、機構制御回路１４６と、処理回路１５０とを備える。メモリ１４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ１４１は、例えば、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって撮影された画像（医用画像の一例）、プログラム、その他の各種情報等を記憶する。これらのデータは、メモリ１４１ではなく（或いはメモリ１４１に加えて）、医用画像生成装置１００が通信可能な外部メモリに記憶されてもよい。外部メモリは、例えば、外部メモリを管理するクラウドサーバが読み書きの要求を受け付けることで、クラウドサーバによって制御されるものである。

通信インターフェース１４２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等の通信インターフェースを含む。通信インターフェース１４２は、撮影装置１１０や医用画像処理装置２００と通信し、取得される情報を処理回路１５０に出力する。また、通信インターフェース１４２は、処理回路１５０による制御を受けて、ネットワークＮＷを介して接続された他の装置に情報を送信してもよい。

入力インターフェース１４３は、利用者による各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作の内容を示す電気信号を処理回路１５０に出力する。例えば、入力インターフェース１４３は、撮像データを収集する際の収集条件、画像に対して所定の処理を行う画像処理条件等の入力操作を受け付ける。例えば、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード、タッチパネル、トラッグボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、フットペダル、カメラ、赤外線センサ、マイク等により実現される。入力インターフェース１４３は、撮影装置１１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース１４３は、コンソール装置１４０の本体部と無線通信可能な表示装置（例えばタブレット端末）により実現されてもよい。

ディスプレイ１４４は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４４は、処理回路１５０によって生成された医用画像（例えば、血管造影画像）や、利用者による各種操作を受け付けるＧＵＩ（Graphical User Interface）画像等を表示する。ディスプレイ１４４は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。ディスプレイ１４４は、撮影装置１１０に設けられてもよい。ディスプレイ１４４は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置１４０の本体部と無線通信可能な表示装置（例えばタブレット端末）であってもよい。

絞り制御回路１４５は、例えば、処理回路１５０による制御に基づいて、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲（Ｘ線照射野）を制御する。照射範囲に関する情報は、ＦＯＶ（Field Of View）情報ともいう。絞り制御回路１４５は、例えば、第１Ｘ線発生器１１３Ａの第１コリメータと、第２Ｘ線発生器１１３Ｂの第２コリメータが有する絞り羽根の開度を調整する等の制御を行うことで、Ｘ線の照射範囲を制御する。

機構制御回路１４６は、処理回路１５０による制御に基づいて、アーム移動機構１１５や寝台移動機構１１７を制御することで、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにおける撮影範囲や、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢの被検体Ｐに対する相対位置や撮影角度等を変更させる。

処理回路１５０は、医用画像生成装置１００の全体の動作を制御する。処理回路１５０は、例えば、制御機能１５１と、画像データ生成機能１５２と、画像処理機能１５３と、表示制御機能１５４とを備える。処理回路１５０は、例えば、ハードウェアプロセッサがメモリ１４１に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device; ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）や、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array;ＦＰＧＡ））等の回路（circuitry）を意味する。メモリ１４１にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。

コンソール装置１４０または処理回路１５０が有する各構成要素は、分散化されて複数のハードウェアにより実現されてもよい。処理回路１５０は、コンソール装置１４０が有する構成ではなく、コンソール装置１４０と通信可能な処理装置によって実現されてもよい。処理装置は、例えば、一つの医用画像生成装置と接続されたワークステーション、あるいは複数の医用画像生成装置に接続され、以下に説明する処理回路１５０と同等の処理を一括して実行する装置（例えばクラウドサーバ）である。

制御機能１５１は、例えば、入力インターフェース１４３が受け付けた入力操作に基づいて、処理回路１５０の各種機能を制御する。具体的には、制御機能１５１は、例えば、複数の撮影系統（例えば、第１撮影系統ＳＡ、第２撮影系統ＳＢ）によって複数の時点のそれぞれで複数方向（例えば、第１撮影軸ＡＸ１、第２撮影軸ＡＸ２）から被検体の血管を含む医用画像を撮影させる。この場合、高電圧発生器１１１、インジェクター１１８、心電計１１９、絞り制御回路１４５、機構制御回路１４６に対して、入力インターフェース１４３等からの指示内容や撮影内容等に基づいて、所定の制御を行う。また、制御機能１５１は、撮影した時系列の画像に対し、画像データ生成機能１５２や画像処理機能１５３、表示制御機能１５４に所定の処理を実行させる。また、制御機能１５１は、撮影された画像と、撮影時のパラメータ情報（例えば、絞り制御内容や機構制御内容）や心電計１１９の計測結果等とをネットワークＮＷを介して医用画像処理装置に送信する制御等を行う。

画像データ生成機能１５２は、第１Ｘ線検出器１１４Ａおよび第２Ｘ線検出器１１４ＢのそれぞれによってＸ線から変換された電気信号を用いて画像データを生成し、生成した画像データをメモリ１４１に格納する。例えば、画像データ生成機能１５２は、第１Ｘ線検出器１１４Ａおよび第２Ｘ線検出器１１４Ｂのそれぞれから受信した電気信号に対して、電流・電圧変換やＡ（Analog）／Ｄ（Digital）変換や、パラレル・シリアル変換を行い、画像データを生成する。例えば、画像データ生成機能１５２は、造影剤が注入されていない状態で撮像された画像データ（マスク画像）および造影剤が注入された状態で撮像された画像データ（コントラスト画像）を生成する。そして、画像データ生成機能１５２は、生成したマスク画像およびコントラスト画像をメモリ１４１に格納する。

画像処理機能１５３は、メモリ１４１が記憶する画像データに対して各種画像処理を行う。例えば、画像処理機能１５３は、メモリ１４１が記憶するマスク画像とコントラスト画像とを読み出し、サブトラクション（Ｌｏｇサブ）することで差分画像を生成する。なお、画像処理機能１５３は、造影剤投与直前の１フレームをマスク画像として用いることで、体動による位置合わせ（レジストレーション）のミスを最小限に抑えることができる。また、画像処理機能１５３は、移動平均（平滑化）フィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ等の画像処理フィルタによるノイズ低減処理を実行してもよい。画像処理機能１５３は、造影剤を用いて経時的に撮影された複数のＸ線画像群それぞれに対して、位置ずれ補正及びノイズ除去を含む前処理を実行してもよい。

表示制御機能１５４は、ディスプレイ１４４に表示される表示内容や表示態様を制御する。具体的には、表示制御機能１５４は、例えば、利用者からの指示を受け付けるＧＵＩ画像や画像データ生成機能１５２により生成された画像データをディスプレイ１４４に表示させる。また、表示制御機能１５４は、医用画像処理装置２００から受信した解析結果をディスプレイ１４４に表示させてもよい。

［医用画像処理装置の構成］
図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２００の一例を示す図である。医用画像処理装置２００は、例えば、通信インターフェース２１０と、入力インターフェース２２０と、ディスプレイ２３０と、処理回路２４０と、メモリ２５０とを備える。

通信インターフェース２１０は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信インターフェース２１０は、ネットワークＮＷを介して医用画像生成装置１００と通信し、医用画像生成装置１００から情報を受信する。通信インターフェース２１０は、受信した情報を処理回路２４０に出力する。また、通信インターフェース２１０は、処理回路２４０による制御を受けて、ネットワークＮＷを介して接続された他の装置に情報を送信してもよい。他の装置とは、例えば、医師や看護師等の画像の読影者が利用可能な端末装置であってよい。

入力インターフェース２２０は、利用者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２４０に出力する。例えば、入力インターフェース２２０は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等により実現される。また、入力インターフェース２２０は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースによって実現されてもよい。入力インターフェース２２０がタッチパネルである場合、ディスプレイ２３０は入力インターフェース２２０と一体として形成されてよい。

ディスプレイ２３０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ２３０は、処理回路２４０によって生成された画像や血管形状モデル、解析結果等を表示したり、利用者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ等を表示したりする。例えば、ディスプレイ２３０は、ＬＣＤや、ＣＲＴディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等である。

処理回路２４０は、例えば、制御機能２４１と、取得機能２４２と、生成機能２４３と、解析機能２４４と、表示制御機能２４５とを備える。取得機能２４２は、「取得部」の一例である。生成機能２４３は、「生成部」の一例である。解析機能２４４は、「解析部」の一例である。表示制御機能２４５は、「表示制御部」の一例である。これらの機能（構成要素）は、例えば、ＣＰＵやＧＰＵ等のハードウェアプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、メモリ２５０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの複数の機能のうち一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等のハードウェア（回路部：circuitry）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予めメモリ２５０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が医用画像処理装置２００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体からメモリ２５０にインストールされてもよい。

メモリ２５０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳや外部ストレージサーバ装置といったネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ２５０には、ＲＯＭやレジスタ等の一過性の記憶媒体が含まれてもよい。メモリ２５０には、例えば、画像データ２５２、再構成画像データ２５４、血管形状モデル２５６、解析データ２５８、プログラム、その他各種情報等が格納される。

制御機能２４１は、入力インターフェース２２０が受け付けた入力操作に基づいて、医用画像処理装置２００の各種機能を制御する。例えば、制御機能２４１は、通信インターフェース２１０を介した画像データの取得や、取得した画像データのメモリ２５０への格納等を制御する。また、制御機能２４１は、例えば、メモリ２５０によって記憶された画像データ２５２を読み出し、読み出した画像データ２５２に対して種々の画像処理を施すことにより、血管の三次元形状の画像（例えば、再構成画像データ）や血管形状モデル等を生成させる。また、制御機能２４１は、生成した血管形状モデルを用いた画像の解析を行わせたり、解析結果を表示するための画像を生成させたり、生成させた画像をディスプレイ２３０や医用画像生成装置１００に出力させる。

取得機能２４２は、通信インターフェース２１０に医用画像生成装置１００と通信させ、その通信相手の医用画像生成装置１００から第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって、複数の時点のそれぞれで撮影した、被検体の血管を含む画像や心電データ、画像撮影時の絞り制御や機構制御等の情報を取得する。取得した情報は、時間情報によって対応付けられた画像データ２５２としてメモリ２５０に記憶される。

生成機能２４３は、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって撮像された画像を用いて、三次元画像を再構成する。また、生成機能２４３は、再構成された三次元画像に含まれる血管を結合した血管形状モデル２５６を生成し、生成した血管形状モデル２５６をメモリ２５０に記憶させる。また、生成機能２４３は、血管の解析領域（例えば、枝ごと）における血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデル２５６を生成する。生成機能２４３は、所定の更新条件に基づいて、血管形状モデル２５６を更新する。生成機能２４３の機能の詳細については後述する。

解析機能２４４は、血管形状モデル２５６を用いて被検体Ｐの血管形状の解析を行い、解析結果を解析データ２５８としてメモリ２５０に記憶させる。解析機能２４４の機能の詳細については、後述する。

表示制御機能２４５は、医用画像生成装置１００から受信した画像データ２５２や、再構成画像データ２５４、血管形状モデル２５６、解析データ２５８等をディスプレイ２３０に表示させたり、医用画像生成装置１００に送信させる。表示制御機能２４５の機能の詳細については、後述する。

以下、医用画像処理装置２００における処理の詳細について説明する。医用画像処理装置２００は、例えば、医用画像生成装置１００により生成された第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって異なる方向から撮影された複数の時点の被検体Ｐの血管を含む血管造影画像（以下、血管画像と称する）を取得する。図４は、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにより画像を撮影することについて説明するための図である。図４では、一例として、被検体Ｐの心臓ＨＴに関する血管Ｂ１〜Ｂ３を模式的に示している。血管Ｂ１は右冠動脈を示し、血管Ｂ２は左冠動脈を示し、血管Ｂ３は上行大動脈を示している。以下では、右冠動脈および左冠動脈における血管の解析について説明するが、これに限定されるものではなく、他の血管（例えば、大動脈、脳血管、肝臓動脈）にも適用できる。

例えば、利用者は、例えば、医用画像生成装置１００の撮影装置１１０によって撮影された血管画像を見ながら、被検体の冠動脈や末梢血管系等に対する治療や診察、施術等を行う。なお、血管画像は、造影下で収集されたＸ線画像および非造影下で収集されたＸ線画像を含む。また、造影下で収集された場合には、造影Ｘ線画像を意味し、医用画像生成装置１００によって非造影下で収集された場合には、非造影Ｘ線画像を意味する。

医用画像生成装置１００は、被検体Ｐの心臓ＨＴに対して、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって異なる方向（第１撮影軸ＡＸ１、第２撮影軸ＡＸ２）から撮影された時系列の血管画像群（いわゆる動画像）を生成し、生成した画像群と共に、心電計１１９により計測された心電データ、撮影時の絞り制御内容、機構制御内容等の計測情報を、医用画像処理装置２００に送信する。なお、医用画像生成装置１００は、第１撮影軸ＡＸ１、第２撮影軸ＡＸ２の交点によってなす角が所定角度以上となるように、第１アーム部１１２Ａおよび第２アーム部１１２Ｂの回転や移動が行われる。所定角度とは、例えば、約４５度で設定される角度である。これにより、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによって血管画像に含まれる血管の三次元形状を、より精度よく生成することができる。医用画像処理装置２００の取得機能２４２は、医用画像生成装置１００から血管画像群や心電データ等の計測情報を取得し、取得したデータを画像データ２５２としてメモリ２５０に記憶させる。

次に、生成機能２４３の詳細について説明する。生成機能２４３は、第１撮影系統ＳＡによって撮像された複数の時点の被検体Ｐの血管を含む血管画像群ＩＦＡと、第２撮影系統ＳＢによって撮像された複数の時点の被検体Ｐの血管を含む血管画像群ＩＦＢとに基づいて、三次元血管画像を再構成する。図５は、生成機能２４３について説明するための図である。図５の例において、血管画像群ＩＦＡ１は、血管Ｂ１（右冠動脈）を右前斜位（第１撮影軸ＡＸ１側）から血管造影したときの画像であり、血管画像群ＩＦＢ１は、血管Ｂ１を左前斜位（第２撮影軸ＡＸ２側）から血管造影したときの画像である。また、血管画像群ＩＦＡ２は、血管Ｂ２（左冠動脈）を右前斜位から血管造影したときの画像であり、血管画像群ＩＦＢ２は、血管Ｂ２を左前斜位から血管造影したときの画像である。図５の例では、右冠動脈および左冠動脈について示しているが、他の血管についても二つの方向から撮影した画像が取得されてよい。

次に、生成機能２４３は、二つの方向から撮影された右冠動脈の血管画像群ＩＦＡ１と血管画像群ＩＦＢ１とに基づいて、撮影範囲に含まれる血管画像を再構成し、三次元形状の血管画像（以下、再構成画像データと称する）Ｒ１を生成する。なお、生成機能２４３は、心電計１１９により計測された心電データに含まれるＥＣＧ情報に基づいて、二つの血管画像群のそれぞれの心拍位相を同期させて、三次元画像を再構成する。

ここで、血管画像群ＩＦＡ１および血管画像群ＩＦＢ１のそれぞれが異なる撮影系統（第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢ）により撮影されるため、画像の大きさが異なる場合があり得る。そのため、生成機能２４３は、画像に含まれる対象血管以外の周囲の血管（例えば、大動脈）や、周囲の人体構造（例えば、肋骨等の骨、心臓等の部位形状）等を用いて、血管画像群ＩＦＡ１および血管画像群ＩＦＢ１が同一または近似した大きさになるように、一方の画像群または両方の画像群の大きさ（撮影範囲、ＦＯＶ情報）を補正する。これにより、撮影系統の違いによる血管の大きさの誤差を抑制することができる。

また、生成機能２４３は、血管画像群ＩＦＡ２と血管画像群画像ＩＦＢ２とを用いて、上述した再構成画像データＲ１を生成した処理と同様の処理を行い、再構成画像データＲ２を生成する。また、生成機能２４３は、経時的に収集された複数時相の画像データを読み出し、読み出した複数時相の画像データに対して画像処理を行うことで、時系列の再構成画像データを抽出する。

次に、生成機能２４３は、二つの再構成画像データＲ１、Ｒ２のそれぞれに含まれる血管の端部の位置関係等に基づいて、解析領域に含まれる血管の領域（血管領域）を結合させて三次元の血管形状モデル２５６を生成する。図６は、二つの血管を結合させることについて説明するための図である。生成機能２４３は、例えば、血管に注入される造影剤の時間経過に伴う位置の変化（造影剤の流れ）に基づいて血管Ｂ１およびＢ２のそれぞれの先端部（画像中における流路の入口）ＳＰ１、ＳＰ２の三次元位置を推定する。そして、生成機能２４３は、推定した先端部ＳＰ１の三次元座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と先端部ＳＰ２の三次元座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）との距離Ｄ１を算出し、距離Ｄ１が第１所定距離Ｄｔｈ１以下である場合に、先端部ＳＰ１と先端部ＳＰ２とが結合されているものと判定する。

また、生成機能２４３は、先端部ＳＰ１と先端部ＳＰ２との距離が第１所定距離Ｄｔｈ１より大きい場合であっても、他の血管を介して連結していると推定される場合に、二つの血管が結合しているとみなしてもよい。図７は、二つの血管が結合しているとみなすことができる場合の一例を示す図である。例えば、生成機能２４３は、血管Ｂ１の先端部ＳＰ１の三次元位置（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と、血管Ｂ２の先端部ＳＰ２の三次元位置（ｘ２，ｙ２，ｚ２）との距離が、第１所定距離Ｄｔｈ１より大きい距離Ｄ２であるが、画像解析（例えば、色差やエッジ抽出等による特徴解析）により先端部ＳＰ１と先端部ＳＰ２とが他の血管（上行大動脈）Ｂ３により連結されていることが解析された場合に、先端部ＳＰ１と先端部ＳＰ２とが結合しているものとみなす。

また、生成機能２４３は、上述した他の血管Ｂ３によって連結されていることに代えて（または加えて）、画像解析からステントＳＴ１等の医療部材が存在すると認識された場合に、先端部ＳＰ１と先端部ＳＰ２とが結合しているとみなしてもよい。

なお、生成機能２４３は、血管Ｂ１と血管Ｂ２とが結合された後の血管位置関係については、生体の血管位置関係そのものを再現していなくともよい。これは、第１の実施形態における血管の解析処理では、結合していると判断される三次元モデルを用いて、より適切な流体解析を実現することが重要だからであり、先端部同士を疑似的に結合させた三次元血管画像を再構成することの重要性が低いためである。したがって、生成機能２４３は、血管の先端部同士を繋げる場合には、あくまでも流路として繋がっていればよく、例えば、先端部間の距離Ｄ１が所定距離Ｄｔｈ１以下である場合には、先端部同士を三次元モデルの同一座標で結合させ、所定距離Ｄｔｈ１より大きい場合には、先端部同士を他の流路（例えば、ダミー流路）を介して結合させる。なお、生成機能２４３は、距離Ｄ２であって、先端部間に他の血管や医療部材が存在しない場合には先端部同士の結合は行わない。生成機能２４３は、上述した血管の結合を再構成画像データ２５４の各血管に対して行う。

次に、生成機能２４３は、解析領域に含まれる血管の末端部の三次元位置を取得する。図８は、末端部の位置を取得することについて説明するための図である。図８の例では、血管Ｂ１および血管Ｂ２の一部を模式的に示している。生成機能２４３は、例えば、画像データ２５２のＦＯＶ情報等に基づいて、血管形状モデル２５６に含まれる画像の１ピクセル辺りの径の長さ（例えば、短径）を取得する。次に、生成機能２４３は、血管Ｂ１およびＢ２を、先端（入口）ＳＰ１、ＳＰ２から探索して所定径以下となる位置、または末端から探索して所定径以上となる位置を、血管の末端部ＥＰとして認識する。また、生成機能２４３は、血管に分岐部があり、分岐された後のそれぞれの血管の径が所定径以下であると認識された場合に、分岐点の位置を末端部として推定してもよい。図８の例では、生成機能２４３は、上述した解析処理により、血管Ｂ１の末端部ＥＰ１と、血管Ｂ２の末端部ＥＰ２、ＥＰ３とを認識する。末端部を設定することで、細い血管を解析対象から除外することができるため、画像データから解析される血管に関する情報の精度を向上させることができる。

次に、生成機能２４３は、再構成画像データ２５４に基づいて血管Ｂ１、Ｂ２の各位置における関連情報（以下、血管関連情報）を取得する。血管関連情報には、例えば、血管に関する時系列の変化情報が含まれる。第１の実施形態における血管関連情報には、例えば、先端部から末端部までの経路途中の形状情報が含まれる。形状情報とは、例えば、血管の入口および出口の血管断面積、や時間変化に伴う断面積の変動率、血管のねじれ、曲率、長さ等の情報である。また、血管関連情報には、後述する解析機能２４４で解析される流路の入口（先端部）や出口（末端部）、その他の所定位置での境界条件の情報等が含まれてもよい。境界条件とは、例えば、血管内の血流の流速や流量である。

図９は、血管関連情報を取得することについて説明するための図である。図９では、血管Ｂ２に対する先端部ＳＰ２から末端部ＥＰ２の所定位置ＲＩ１〜ＲＩ５での血管関連情報を取得する例を示すが、解析位置や数についてはこれに限定されるものではない。また、他の対象血管についても同様に血管関連情報を取得するものとする。また、生成機能２４３は、時系列の再構成画像データ２５４から血管Ｂ２の所定位置ＲＩ１〜ＲＩ５における断面積変動率を抽出する。なお、血管関連情報の種類については、システムに予め組み込んでおいてもよいし、利用者が対話的に定義してもよい。また、上述した所定位置ＲＩは、血管の形状や距離により自動的に導出された位置でもよく、利用者による入力インターフェース２２０を介した指示により指定されてもよい。

生成機能２４３は、上述した血管関連情報と、血管を結合させた三次元血管形状とを対応付けて血管形状モデル２５６を生成し、生成した血管形状モデル２５６を、メモリ２５０に記憶させる。血管形状モデル２５６は、血管の断面積の変動を含む三次元の血管形状モデルである。なお、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢによる撮影中は、インジェクター１１８による造影剤の噴射は間欠的に行われる。そのため、処理回路２４０は、画像データの取得から血管形状モデル２５６の生成までの処理を、造影剤の噴射のタイミングと関連付けて行う。このように、最新の血管形状モデル２５６を生成することで、後述する解析機能２４４により、より精度の良い解析結果を得ることができる。

次に、解析機能２４４の詳細について説明する。解析機能２４４は、血管形状モデル２５６を用いて血管を流れる血液の流体解析を行う。例えば、解析機能２４４は、生成機能２４３により生成された断面積変動量からその位置での流量および流速を推定できる特性を利用し、所定位置ＲＩ１〜ＲＩ５における断面積変動量から流体解析として血管を流れる血液の流量および流速を取得する。なお、解析機能２４４は、断面積変動量を入力とし、流量および流速を出力とする所定関数を用いて、流量および流速を取得してもよい。また、解析機能２４４は、断面積変動量を用いて流量および流速の一方のみを取得してもよい。

また、解析機能２４４は、血管形状モデル２５６に基づいて、心筋血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）を導出する。ここで、ＦＦＲは、病変（例えば、狭窄や、プラーク等）によってどの程度血流が阻害されているかを推測する指標であり、病変が無い場合の流量と病変がある場合の流量との比で定義され、「ＦＦＲ＝Ｑｓ／Ｑｎ ・・・（１）」により算出される。式（１）において、「Ｑｎ」は、病変が無い場合の流量を示し、「Ｑｓ」は、病変がある場合の流量を示す。例えば、解析機能２４４は、血管形状モデル２５６に含まれる血管Ｂ２の所定位置ＲＩ１〜ＲＩ５の流量を用いてＦＦＲを算出する。なお、病変がない場合の流量（流量の正解データ）は、断面積や形状等の血管関連情報によって予め設定されていてもよく、他の血管の流量、または同一の血管の他の位置の流量から推定してもよい。

なお、第１の実施形態において算出するＦＦＲの値は、上述した算出方法を用いたものに限定されるものではなく、例えば、血管の上流側の点における圧力と、下流側の点における圧力との比較を示す圧力指標値であれば、算出方法はこれに限られない。例えば、解析機能２４４は、安静状態における被検体に対して圧力比を算出してもよく、上流側の圧力の値、もしくは下流側の圧力の値を別の値から推測または置き換えて算出してもよい。

また、解析機能２４４は、所定位置ＲＩ１〜ＲＩ５ごとのＦＦＲを、隣接する位置間で差分したΔＦＦＲを算出してもよい。これにより、解析機能２４４は、△ＦＦＲから各区間における狭窄が存在する区間（以下、狭窄区間と称する）ＳＩ１、ＳＩ２や、プラークＰＲＫ１、ＰＲＫ２等を抽出することができる。また、解析機能２４４によって算出されるΔＦＦＲは、例えば、狭窄区間ＳＩ１、ＳＩ２に対する評価に利用することができる。例えば、図９に示すように、血管Ｂ２に複数の狭窄区間ＳＩ１とＳＩ２とが存在する場合、解析機能２４４は、所定箇所ＲＩ１〜ＲＩ５による△ＦＦＲの変化が大きい（ＦＦＲの値が急激に低下する）部分を、狭窄がより血流に対して強く影響していると解析する。
これにより、治療の優先度が高い血管の位置を、より適切に解析することができる。

また、解析機能２４４は、血管形状モデル２５６に基づいて、血管内の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。また、解析機能２４４は、血管の内径に基づいて、内径狭窄率を算出してもよい。この場合、解析機能２４４は、血管形状モデル２５６に含まれる血管の各位置における血管の内腔径を用いて内径狭窄率（％ＤＳ）を算出してもよい。

また、解析機能２４４は、生成機能２４３により所定の更新条件に基づいて血管形状モデル２５６が更新された場合に、再度解析を行ってもよい。更新条件とは、例えば、上述したインジェクター１１８により造影剤が噴射された場合、または、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにより撮影された画像データの解析結果により血管内にステント等の医療部材が留置されたことが認識された場合である。

図１０は、血管内にステントが留置された場合について説明するための図である。図１０の例では、ステントＳＴがと狭窄区間ＳＩ１に留置されている場面を示している。この場合、ステントＳＴを留置した瞬間には、非造影状態のため、画像データ２５２から血管Ｂ２の位置は確認できず、ステントＳＴのみが描出される状態となる。しかし、ステントＳＴが描出された画像を撮影した際の撮影角度等は、画像データから取得できるため、解析機能２４４は、複数の撮影角度で撮影した画像から生成した血管形状モデル２５６と、現行の撮影角度におけるステントＳＴの位置とを照合することで、血管形状モデル２５６におけるステントの位置を特定することができる。したがって、生成機能２４３は、ステントＳＴを置いた直後の撮影位置をベースに、画像データの一部を更新して、血管形状モデル２５６を再生成する。つまり、生成機能２４３は、造影・非造形に関わらず、ステントＳＴが置かれた血管の位置における血管関連情報を取得し、取得した血管関連情報に基づいて血管形状モデル２５６を更新してメモリに格納する。また、生成機能２４３は、ステントやその他の医療部材を留置させたことによる圧力損失を取得し、取得した圧力損失に基づいて血管形状モデル２５６を再生成してもよい。

解析機能２４４は、更新された血管形状モデル２５６を用いて解析を行うことで、最新のモデル情報を用いて、より精度よく血管の解析を行うことができる。また、解析機能２４４は、上述した解析結果に基づいて、血管内の病変の位置や程度によって、狭心症や心筋梗塞等の虚血性心疾患等の被検体Ｐの症状を診断してもよい。

また、解析機能２４４は、例えば、機械学習を用いて断面積変動量またはその他の血管関連情報に対する流体解析結果を導出してもよい。この場合の機械学習モデルは、例えば、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）を利用したＤＮＮ（Deep Neural Network）であるが、これに限定されるものではなく、任意のモデルが用いられてよい。機械学習を用いて解析結果（例えば、ＦＦＲ、△ＦＦＲ、診断結果等）を取得する場合には、生成機能２４３は、例えばモデル形状の血管に対する血管関連情報と、血管関連情報に対する解析結果の情報とを多数記憶し学習しておく。より具体的には、例えば、解析機能２４４は、モデル形状の血管から生成される血管形状モデルと、その血管の血管関連情報および解析結果とを対応付けて記憶および学習することで、施術中の画像から生成された血管の形状モデルから血管関連情報や解析結果を導き出す識別器を形成する。この記憶および学習は、種々の血管形状について行うことで、機械学習によって、画像データから生成される血管形状モデルから解析結果を導出することができる。

解析機能２４４は、上述した解析結果を解析データ２５８としてメモリ２５０に記憶させる。

次に、表示制御機能２４５の詳細について説明する。表示制御機能２４５は、上述した血管形状モデル２５６や解析データ２５８に関する情報をディスプレイ２３０に表示させる。また、表示制御機能２４５は、血管形状モデル２５６や解析データ２５８に関する情報を、通信インターフェース２１０を介して医用画像生成装置１００に送信し、医用画像生成装置１００のディスプレイ１４４に表示させてもよい。

また、表示制御機能２４５は、解析結果に関する情報を、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢで撮影したそれぞれの画像の一方または双方に重畳させてディスプレイに表示させてもよい。図１１は、医用画像生成装置１００で撮影された画像に解析結果が重畳して表示させた画像の一例を示す図である。図１１の例では、第２撮影系統ＳＢで撮影した血管Ｂ２に対する血管画像群画像ＩＦＢ２に、解析結果に基づく画像ＩＭ１〜ＩＭ３を重畳した画像ＩＦＢ２−１を示している。表示制御機能２４５は、血管画像群画像ＩＦＢ２を撮影したときの第２撮影系統ＳＢの三次元位置座標や撮影範囲、撮影角度等から導出される血管Ｂ２の二次元座標と、解析データ２５８の三次元座標とに基づいて、アフィン変換等による座標変換等を行い、解析結果を血管Ｂ２の二次元座標に対応させて描写している。図１１の例では、解析結果と得られるＦＦＲの値に対応付けられた模様や色等で表された画像ＩＭ１〜ＩＭ３がそれぞれの位置に対応付けて表示されている。

また、表示制御機能２４５は、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにより撮影された画像に代えて（または加えて）、医用画像処理装置２００によって生成された再構成画像データ２５４や血管形状モデル２５６に、解析結果の画像を重畳してディスプレイ２３０やディスプレイ１４４に表示させてもよい。図１２は、再構成画像データ２５４に解析結果の画像が重畳されている画像ＩＦＢ２−２の一例を示す図である。図１２の例では、血管Ｂ２の画像に対して解析結果の画像が重畳表示された画像ＩＦＢ２−２を示している。表示制御機能２４５は、血管Ｂ２の三次元の画像データの三次元座標と、解析データ２５８の三次元座標とをアフィン変換等により対応付けて、血管Ｂ２の対応する位置に、解析結果に基づく画像を重畳して表示させる。図１２の例では、図１１と同様に、ＦＦＲの値に対応付けられた模様や色等で表された画像ＩＭ１〜ＩＭ３がそれぞれの位置に対応付けて表示されている。なお、表示制御機能２４５は、解析データ２５８が更新されるごとに、対応する画像を生成して血管画像に重畳して表示させてもよい。

図１１および図１２に示すように、解析結果や診断結果に対応付けられた画像を血管画像に重畳して表示させることで、医用画像処理装置２００は、利用者等に、画像ＩＦＢ２−１や画像ＩＦＢ２−２を見ながら直感的に狭窄やプラークが存在すると想定される位置を把握させ易くしたり、被験体Ｐに対する適切な治療が行えるように支援することができる。なお、図１１および図１２の例では、血管画像に、解析結果に対応付けられた画像を重畳して表示させたが、表示態様については、これに限定されるものではない。例えば、表示制御機能２４５は、解析結果で得られた数値や診断結果の文字情報をディスプレイに表示させてもよく、ＦＦＲの値に対応した血液の流れを示すアニメーション画像を血管に対応付けて表示させてもよい。

［処理フロー］
以下、第１の実施形態における処理回路２４０の処理フローについて説明する。図１３は、第１の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャートである。なお、以下の例では、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢにより撮影された動画（画像群）を用いて医用画像処理を実行することについて説明するものとする。

図１３の例において、取得機能２４２は、第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢで撮影された画像データを取得する（ステップＳ１００）。次に、生成機能２４３は、それぞれの画像データから三次元の画像データを再構成し（ステップＳ１１０）、再構成された三次元の画像データ（再構成画像データ）に含まれる血管同士の先端部の距離が所定の条件を満たす場合に血管同士を結合する（ステップＳ１２０）。

次に、生成機能２４３は、結合した血管の再構成画像データに基づいて血管の断面積の変動に基づく境界条件を含む血管関連情報を取得し（ステップＳ１３０）、取得した血管関連情報と、結合した血管の再構成画像データとを含む血管形状モデルを生成する（ステップＳ１４０）。

次に、解析機能２４４は、血管形状モデル２５６を用いて流体解析を行う（ステップＳ１５０）。次に、表示制御機能２４５は、流体解析等によって得られた解析結果を、血管画像に重畳してディスプレイ１４４やディスプレイ２３０に出力させる（ステップＳ１６０）。次に、処理回路２４０は、医用画像処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１７０）。例えば、医用画像生成装置１００から画像データが取得できなくなった場合や、入力インターフェース２２０により画像処理を終了させる指示を受け付けた場合には、処理を終了する判定し、本フローチャートの処理を終了する。また、ステップＳ１７０の処理において、上述した条件を満たさず、処理を終了しないと判定された場合は、ステップＳ１００の処理に戻る。

以上説明した第１の実施形態によれば、複数の時点で少なくとも一方向から撮影した、被検体の血管を含む医用画像を取得する取得機能２４２と、取得機能２４２により取得された医用画像に基づいて、血管の断面積の変動を含む三次元の血管形状モデルを生成する生成機能２４３と、生成機能２４３により生成された血管形状モデルに基づいて、血管を流れる血液の流体解析を行う解析機能２４４とを持つことにより、血管の解析を、より短時間に行うことができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態の血管の断面積の変動に基づく境界条件（例えば、血管内の血流の流速や流量）を取得することに代えて、被検体の血管に注入された造影剤の濃度変化に基づいて境界条件を解析する点で相違する。したがって、以下では、主に上記の相違点を中心として説明する。なお、第２の実施形態における医用画像処理システムおよび医用画像生成装置の各構成は、第１の実施形態における医用画像処理システム１および医用画像生成装置１００と同様の構成を用いることができるため、ここでの具体的な説明は省略する。後述する第３の実施形態についても同様とする。

図１４は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置２００Ａの一例を示す図である。医用画像処理装置２００Ａは、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２００比較して、取得機能２４２、生成機能２４３、および解析機能２４４に代えて、取得機能２４２Ａ、生成機能２４３Ａ、および解析機能２４４Ａを備える点で相違する。

取得機能２４２Ａは、第１の実施形態における取得機能２４２と同様の機能を有する他に、被検体の血管に注入した造影剤に関する情報を取得する。造影剤に関する情報とは、例えば、インジェクター１１８による造影剤の注入制御に関する情報である。注入制御に関する情報には、例えば、機械的に制御された注入する造影剤の量や流入速度、注入間隔（間欠時間）等の情報が含まれる。注入制御に関する情報は、例えば制御機能１５１により医用画像処理装置２００Ａに送信される。

生成機能２４３Ａは、第１の実施形態における生成機能２４３と同様の機能を有する他、再構成画像データ２５４に基づいて血管の各位置における血管関連情報を取得する。第２の実施形態における血管関連情報には、解析機能２４４Ａで解析される流路の入口や出口、その他の所定位置での境界条件の情報等が含まれてもよい。ここでの境界条件とは、血管内の造影剤の濃度変化に基づいて解析された血管内の血流の流速や流量である。

生成機能２４３Ａは、上述した血管関連情報と、血管を結合させた三次元血管形状とを対応付けて血管形状モデル２５６を生成し、生成した血管形状モデル２５６を、メモリ２５０に記憶させる。血管形状モデル２５６は、血管内における造影剤の濃度変化から得られる境界条件等を含む三次元の血管形状モデルである。

解析機能２４４Ａは、血管形状モデル２５６を用いて血管を流れる血液の流体解析を行う。例えば、解析機能２４４Ａは、生成機能２４３Ａにより生成された造影剤の注入後の濃度変化からその位置における流体解析として血管を流れる血液の流量および流速を取得する。

例えば、解析機能２４４Ａは、Ｘ線画像に対する画像解析により、血管の所定位置における造影剤の濃度変化に関する情報を解析する。具体的には、解析機能２４４Ａは、造影剤を注入する前の画像から血管内の輝度値（基準輝度値）を取得し、その後、造影剤の注入後の輝度の変化を時系列で解析する。例えば、輝度値が基準輝度値に近いほど造影剤の濃度は小さく、輝度値が基準輝度値から離れる（具体的には、輝度値が基準輝度値よりも小さくなる）ほど造影剤の濃度は大きくなる。解析機能２４４Ａは、造影剤を注入して血管内の輝度値が変化してから再び基準輝度値となるまでの輝度変化または造影剤を注入してから所定時間が経過するまでの輝度変化を濃度変化として解析し、解析した濃度変化と、取得機能２４２Ａにより取得されたインジェクター１１８からの造影剤の注入量や注入速度に基づいて、所定位置における造影剤の流速や流量を解析する。例えば、解析機能２４４Ａは、所定位置における造影剤の濃度変化、造影剤の注入量、注入速度を入力とし、血管内の血流の流速や流量を出力値とする所定の関数を用いて血流の流速や流量を算出してもよく、造影剤の濃度変化、注入量、および注入速度に、血流の流速や流量が対応付けられたテーブルを参照することで、血流の流速や流量を取得してもよい。また、上述した所定の関数やテーブルにおいては、濃度変化を画像解析から得られる輝度変化と置き換えてもよい。

また、解析機能２４４Ａは、上述した注入量をインジェクター１１８への制御情報から取得するのに代えて、造影剤の注入口の血管の断面積と注入速度とを乗算することで注入量を取得し、取得した注入量に基づいて、血流の流量を取得してもよい。

［処理フロー］
以下、第２の実施形態における処理回路２４０の処理フローについて説明する。図１５は、第２の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャートである。図１５に示す処理は、図１３に示すステップＳ１００〜Ｓ１７０の処理と比較すると、ステップ１３０の処理に代えて、ステップＳ１３２の処理を有する点で相違する。したがって、以下では、主にステップＳ１３２の処理を中心として説明する。

図１５の例において、生成機能２４３Ａは、造影剤の濃度変化に基づいて取得した境界条件（血管内の血流の流量等）を含む血管関連情報を取得する（ステップＳ１３２）。次に、生成機能２４３Ａは、取得した血管関連情報と、結合した血管の再構成画像データとに基づいて、造影剤の濃度変化から取得した境界条件を含む血管形状モデルを生成する（ステップＳ１４０）。そして、解析機能２４４Ａは、血管形状モデル２５６を用いて流体解析を行う（ステップＳ１５０）。

以上説明した第２の実施形態によれば、血管内における造影剤の濃度変化から境界条件を取得し、取得した境界条件を含む血管形状モデルを用いて解析を行うことで、第１の実施形態と同様に、血管の解析をより短時間に行うことができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、第１の実施形態および第２の実施形態と比較して、血管の断面積の変動に基づく境界条件と、血管内の造影剤の濃度変化に基づく境界条件とをそれぞれ取得し、取得したそれぞれの境界条件に基づいて血管の流体解析を行う点で相違する。以下では、主に上述した相違点を中心に説明する。

図１６は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置２００Ｂの一例を示す図である。医用画像処理装置２００Ｂは、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２００比較して、取得機能２４２、生成機能２４３、および解析機能２４４に代えて、取得機能２４２Ｂ、生成機能２４３Ｂ、決定機能２４６、および解析機能２４４Ｂを備える点で相違する。

取得機能２４２Ｂは、第２の実施形態における取得機能２４２Ａと同様の機能を有する。生成機能２４３Ｂは、第１の実施形態における生成機能２４３と同様に、血管の断面積の変動に基づく境界条件（第１の境界条件）を取得する。更に、生成機能２４３Ｂは、第２の実施形態における生成機能２４３Ａと同様に、血管内での造影剤の濃度変化に基づく境界条件（第２の境界条件）を取得する。また、生成機能２４３Ｂは、決定機能２４６による決定結果として第１の境界条件または第２の境界条件のうち、一方または双方から得られる境界条件を含む血管関連情報を取得する。また、生成機能２４３Ｂは、血管関連情報を含む血管形状モデル２５６を生成する。解析機能２４４Ｂは、生成機能２４３Ｂにより生成された血管形状モデル２５６を用いて流体解析を行う。

決定機能２４６は、第１の境界条件または第２の境界条件に基づいて、血管関連情報に含める境界条件を決定する。例えば、決定機能２４６は、第１の境界条件を取得する際に、血管の断面積の変動量が予め決められた変動量の範囲外である場合に、断面積の変動量が正しく認識できていないものとし、第２の境界条件を血管関連情報に含める境界条件として決定する。また、決定機能２４６は、造影剤の濃度（Ｘ線画像の輝度）が予め決められた濃度（輝度）の範囲外である場合に、濃度変化が正しく認識できていないものとして、第１の境界条件を血管関連情報に含める境界条件として決定する。また、決定機能２４６は、第１の境界条件と第２の境界条件の平均を血管関連情報に含める境界条件として決定してもよい。また、決定機能２４６は、第１の境界条件または第２の境界条件のうち、予め決められた優先順位の高い方の境界条件を、血管関連情報に含める境界条件として決定してもよい。この場合、決定機能２４６は、例えば、それぞれの境界条件を用いて流体解析を行った結果を比較し、比較結果に基づいて次回以降の境界条件の優先順位を決定する。上述した境界条件の決定は、血管の解析領域ごとに行われてよく、複数の解析領域で纏めて行われてもよい。

［処理フロー］
以下、第３の実施形態における処理回路２４０の処理フローについて説明する。図１７は、第３の実施形態の処理回路２４０の処理の一連の流れを示すフローチャートである。図１７に示す処理は、図１３に示すステップＳ１００〜Ｓ１７０の処理と比較すると、ステップＳ１３０に代えて、ステップＳ１２２〜Ｓ１２６、およびＳ１３４の処理を有する点で相違する。したがって、以下では、主にステップＳ１２２〜Ｓ１２６、およびＳ１３４の処理を中心として説明する。

図１７の例において、ステップＳ１２０の処理後、生成機能２４３Ｂは、血管の断面積の変動に基づく第１の境界条件と、造影剤の濃度変化に基づく第２の境界条件を取得する（ステップＳ１２２、Ｓ１２４）。次に、決定機能２４６は、第１の境界条件と第２の境界条件とに基づいて、血管関連情報に含める境界条件を決定する（ステップＳ１２６）。次に、生成機能２４３Ｂは、決定した境界条件を含む血管関連報を生成し（ステップＳ１３４）、生成した血管関連情報と、結合した血管の再構成画像データとに基づいて、血管形状モデルを生成する（ステップＳ１４０）。

以上説明した第３の実施形態によれば、第１および第２の実施形態と同様の効果を奏する他、第１の境界条件および第２の境界条件に基づいて、より最適な境界条件を決定して血管関連情報を含む血管形状モデルを生成することができる。また、第３の実施形態によれば、例えば、第１の境界条件と第２の境界条件を血管の解析領域（例えば、枝別）ごとに決定することで、枝別ごとにより適切な流体解析を行うことができる。したがって、より高精度な流体解析が実現できる。

また、上述した各実施形態によれば、施術中等に被検体の血管の形状等を観察するために撮影される血管画像（血管に造影剤を注入して撮影された画像）を用いて血管形状モデルを生成し、生成したモデルを用いて血管の解析を行うことで、解析用のモデル生成のために他の画像を撮像する手間や負担を削減することができ、よりリアルタイムに血管形状モデルを生成して、解析を行うことができる。より具体的に説明すると、例えば、従来では、ＣＴ（Computed Tomography）画像を用いたＦＦＲ解析や、ＱＦＲ（Quantitative Flow Ratio）解析、冠動脈拡張剤（アデノシン）を点滴投与しながらプレッシャーワイヤーを冠動脈等に挿入してＦＦＲを計測するＷｉｒｅ−ＦＦＲ等の手法があるが、ＣＴ−ＦＦＲは、術前のＣＴ撮影が必要であるため急性期には不適であり、ＱＦＲは、ＴＩＭＩ（Thrombolysis In Myocardial Infarction） ｆｒａｍｅ ｃｏｕｎｔの測定に手間がかかり、Ｗｉｒｅ−ＦＦＲは手技そのものに手間がかかる。そのため、何れの手法も急性期における虚血判断等には有効ではなかった。各実施形態では、例えば、通常術中に撮影されるアンギオグラフィー（Ａｎｇｉｏ造影画像）からＦＦＲ等の解析を行うための血管形状モデルを生成し、生成した血管形状モデルからＦＦＲ等を導出することで、より迅速に虚血判断等の解析や診断を行うことができる。

なお、上述した各実施形態における血管形状モデルの生成では、より正確な三次元モデルを構築するために、二方向以上から撮影された血管画像を用いることが好ましいが、これに限定されるものではなく、一方向から撮影した血管画像のみを用いて血管形状モデルを生成し、生成したモデルを用いた解析を行ってもよい。なお、一方向から撮影する場合には、撮影対象の血管が概ね撮影方向に垂直になるように撮影方向を定めることにより、一方向からの撮影のみであっても、ある程度の解析精度は確保できる。また、一方向から撮影された画像のみを用いる場合、上述した医用画像生成装置１００における第１撮影系統ＳＡおよび第２撮影系統ＳＢの一方の構成は、有していなくてもよい。また、三方向以上から撮影された画像を用いる場合、医用画像生成装置１００は、方向の数に応じた三以上の撮影系統を備えていてもよい。

上記説明したいずれかの実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを格納するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
複数の時点で少なくとも一方向から透視撮影した、被検体の血管を含む時系列の医用画像を取得させ、
取得させた前記時系列の医用画像に基づいて、前記血管の解析領域における前記血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデルを生成させ、
生成させた前記血管形状モデルに基づいて、前記血管を流れる血液の流体解析を行わせる、
ように構成されている、医用画像処理装置。

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。

１…医用画像処理システム、１００…医用画像生成装置、１１０…撮影装置、１４０…コンソール装置、１４１、２５０…メモリ、１４２，２１０…通信インターフェース、１４３，２２０…入力インターフェース、１４４，２３０…ディスプレイ、１４５…絞り制御回路、１４６…機構制御回路、１５０,２４０…処理回路、１５１，２４１…制御機能、１５２…画像データ生成機能、１５３…画像処理機能、１５４，２４５…表示制御機能、２００、２００Ａ、２００Ｂ…医用画像処理装置、２４２、２４２Ａ、２４２Ｂ…取得機能、２４３、２４３Ａ、２４３Ｂ…生成機能、２４４、２４４Ａ、２４４Ｂ…解析機能、２４６…決定機能

Claims (13)

1. 複数の時点で少なくとも一方向から透視撮影した、被検体の血管を含む時系列の医用画像を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記時系列の医用画像に基づいて、前記血管の解析領域における前記血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデルを生成する生成部と、
   前記生成部により生成された血管形状モデルに基づいて、前記血管を流れる血液の流体解析を行う解析部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 前記生成部は、前記血管の断面積の変動を前記変化情報として取得し、
   前記解析部は、前記断面積の変動に基づいて、前記流体解析の境界条件を設定し、設定した境界条件を含む前記血管形状モデルに基づいて、前記流体解析を行う、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記生成部は、前記解析領域に含まれる血管に注入される造影剤の濃度変化を前記変化情報として取得し、
   前記解析部は、前記造影剤の変動に基づいて、前記流体解析の境界条件を設定し、設定した境界条件を含む前記血管形状モデルに基づいて、前記流体解析を行う、
   請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記生成部は、前記血管の断面積の変動と、前記解析領域に含まれる血管に注入される造影剤の濃度変化とを取得し、取得した前記血管の断面積の変動と前記造影剤の濃度変化のそれぞれに対する前記流体解析の境界条件を設定し、設定したそれぞれの境界条件に基づいて、前記血管形状モデルを生成する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
5. 前記生成部は、前記複数の時点で少なくとも一方向から撮影した医用画像を、前記被検体の心電データに基づいて同期させて三次元の血管に関する医用画像を再構成する、
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の医用画像処理装置。
6. 前記生成部は、再構成された三次元の医用画像に含まれる解析領域の血管の端部の位置を推定し、推定した端部が流路の入口であり、且つ前記端部間の三次元座標上での距離が所定距離以下の血管の端部同士を結合する、
   請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記生成部は、前記医用画像に含まれる血管に注入される造影剤の位置の変化に基づいて前記流路の入口を推定する、
   請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記生成部は、前記血管の端部間に他の血管または医療部材が存在する場合に、前記端部同士が結合しているものとみなす、
   請求項６または７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記生成部は、前記少なくとも一方向から撮影された医用画像に含まれる、結合するか否かを判定する血管以外の血管、または前記結合するか否かを判定する血管の周囲の人体構造に基づいて、前記医用画像の大きさを補正する、
   請求項６から８のうち何れか１項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記生成部は、再構成された三次元の医用画像に含まれる血管の径に基づいて、前記解析領域に含まれる前記血管の末端部を推定し、前記流路の入口の端部から前記末端部までを含む血管形状モデルを生成する、
    請求項６から９のうち何れか１項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記生成部は、前記医用画像に含まれる血管の少なくとも一部に医療部材が留置されたことが推定された場合に、前記血管形状モデルを更新する、
    請求項１から１０のうち何れか１項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記解析部により前記血管形状モデルを用いて解析された結果に関する画像を、前記医用画像に含まれる血管に重畳して表示させる表示制御部を更に備える、
    請求項１から１１のうち何れか１項に記載の医用画像処理装置。
13. 医用画像処理装置のコンピュータに、
    複数の時点で少なくとも一方向から透視撮影した、被検体の血管を含む時系列の医用画像を取得させ、
    取得させた前記時系列の医用画像に基づいて、前記血管の解析領域における前記血管に関する時系列の変化情報を含む血管形状モデルを生成させ、
    生成させた前記血管形状モデルに基づいて、前記血管を流れる血液の流体解析を行わせる、
    プログラム。

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