JP3715580B2

JP3715580B2 - Medical motion analysis apparatus and method

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Publication number: JP3715580B2
Application number: JP2002077315A
Authority: JP
Inventors: 正英西浦
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-03-19
Filing date: 2002-03-19
Publication date: 2005-11-09
Anticipated expiration: 2022-03-19
Also published as: JP2003265480A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、臓器などの運動を解析する医用運動解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心臓病等の診断において、臓器運動を正確に測定することは重要である。このため、これまでに臓器部分の２次元または３次元運動情報を取得する手法が提案されている（西浦正英他、“部分形状拘束輪郭モデルによる超音波心壁動的輪郭抽出法”，電子情報通信学会論文誌（Ｄ−II）, ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−II，ｎｏ．1 ，ｐｐ．１８３−１９０，Ｊａｎ．２０００）、（梅原幹雄他、電子情報通信学会論文誌（Ｄ−II），ｖｏｌ．Ｊ７９−Ｄ−II，ｎｏ．２，ｐｐ．２８６−２９４，Ｆｅｂ．１９９６）。
【０００３】
これらの手法では直接得られる運動情報とは、直交するｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の位置変化や速度である。
【０００４】
一方、心臓の運動を例にとってみると、心室壁の典型的な運動は、収縮／拡張方向の運動と、ねじれや回転等による収縮／拡張方向とは異なる方向の運動に分けて考えることができる。心臓病の診断等においては、運動の主要成分である収縮／拡張方向を主軸にとった運動情報の方が意味理解に適している。
【０００５】
こうした観点から、従来は事前に仮定された収縮中心へ向かう方向の運動成分を得る方法や、別途得られる輪郭線に直交した方向の運動成分を得る方法がある（特開平１０−９９３３４等）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、これらの方法はあくまでも運動方向は仮定されたものであり、実際の運動方向を反映するものではない。
【０００７】
そこで、本発明は、臓器の運動方向についての仮定を行うこと無しに、診断上有用な運動情報を得ることができる医用運動解析装置及びその方法を提供する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、心臓を含む臓器を解析対象物として、その解析対象物の運動を解析する医用運動解析装置において、前記解析対象物の各部分の時系列運動情報を取得する運動情報取得手段と、前記時系列運動情報を主成分分析して主成分の方向を求め、この主成分の方向が、前記解析対象物の拡張収縮方向を示す解析座標系の主軸であると意味付けする運動方向推定手段と、前記推定された解析座標系における前記解析対象物の各部分の運動成分を算出する運動成分算出手段と、を具備することを特徴とする医用運動解析装置である。
【０００９】
請求項２の発明は、前記時系列運動情報が、前記解析対象物の各部分の時系列速度データであることを特徴とする請求項１記載の医用運動解析装置である。
【００１０】
請求項３の発明は、前記時系列運動情報が、前記解析対象物の各部分の時系列位置データであることを特徴とする請求項１記載の医用運動解析装置である。
【００１１】
請求項４の発明は、前記時系列運動情報が、前記解析対象物の各部分の時系列組織歪データを含み、前記解析対象物の各部分において前記解析座標系での歪データを算出する歪データ変換手段を具備することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか一項に記載の医用運動解析装置である。
【００１２】
請求項５の発明は、前記時系列運動情報が、前記解析対象物の各部分の時系列組織歪速度データを含むことを特徴とする請求項１から３のうちいずれか一項に記載の医用運動解析装置である。
【００１３】
請求項６の発明は、前記解析対象物が心臓であり、前記解析座標系における前記心臓の複数の部分の運動成分から前記心臓の収縮中心を推定する収縮中心推定手段を具備することを特徴とする請求項１から５のうちいずれか一項に記載の医用運動解析装置である。
【００１４】
請求項７の発明は、前記解析対象物が心臓であり、前記時系列運動情報が、前記心臓の心拍から算出された期間内の時系列運動情報であることを特徴とする請求項１から６のうちいずれか一項に記載の医用運動解析装置である。
【００１５】
請求項８の発明は、心臓を含む臓器を解析対象物として、その解析対象物の運動をコンピュータによって解析する医用運動解析方法において、前記コンピュータによって取得された前記解析対象物の各部分の時系列運動情報を主成分分析して主成分の方向を求め、この主成分の方向が、前記解析対象物の拡張収縮方向を示す解析座標系の主軸であると前記コンピュータによって意味付けする運動方向推定ステップと、前前記推定された解析座標系における前記解析対象物の各部分の運動成分を前記コンピュータによって算出する運動成分算出ステップと、を具備することを特徴とする医用運動解析方法である。
【００１６】
請求項９の発明は、心臓を含む臓器を解析対象物として、その解析対象物の運動を解析するための医用運動解析プログラムであって、コンピュータに、前記解析対象物の各部分の時系列運動情報を取得する運動情報取得機能と、前記時系列運動情報を主成分分析して主成分の方向を求め、この主成分の方向が、前記解析対象物の拡張収縮方向を示す解析座標系の主軸であると意味付けする運動方向推定機能と、前記推定された解析座標系における前記解析対象物の各部分の運動成分を算出する運動成分算出機能と、を実現させる医用運動解析プログラムである。
【００１７】
本発明によれは、心臓や胃等の臓器の運動方向についての仮定や、仮定に基づく手動設定作業無しに、診断上有用な運動情報を提供することが可能となる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
（第１の実施例）
以下、本発明の第１の実施例を図１から図６に基づいて説明する。
【００１９】
図１は、本実施例の医用運動解析装置１０の構成図である。この医用運動解析装置１０では、臓器の一つである心臓を解析対象物とする。
【００２０】
図１に示すように、医用運動解析装置１０は、解析対象物の運動情報を得る運動情報取得部１２と、得られた運動情報の時系列データを記憶する運動情報記憶部１４と、運動情報の時系列データから運動方向の主要成分方向を推定する運動方向推定部１６と、推定された運動方向を主軸とした運動成分値を算出する運動成分算出部１８と、算出された運動成分値を出力または表示する出力部２０とで構成される。
【００２１】
これら各部１２から２０の機能は、コンピュータに記憶されたプログラムによって実現できる。
【００２２】
以下に医用運動解析装置１０の処理の流れに沿って説明する。
【００２３】
まず、超音波診断装置、ＭＲＩ、ＣＴ等の別の手段によって得られた心臓の動きを撮影した時系列画像を取得する。
【００２４】
そして、この時系列画像を解析して、心臓の各部分の運動情報が運動情報取得部１２に入力される。ここで心臓の各部分の運動情報とは、各部分における位置座標や速度データ等の時系列データである。
【００２５】
時系列の画像から、解析対象物の各点を追跡する手法としては、例えば輝度勾配からオプティカルフローを算出する手法や、パターンマッチングによる追跡法がある。
【００２６】
パターンマッチングでは、ある時刻における画像において、追跡点付近の画像をテンプレート画像として取得し、他の時刻における画像について、テンプレート画像に最も似たパターンを持つ位置を追跡点として検出する。似たパターンの評価は、例えば相関や差分等を用いる方法がある。
【００２７】
このような手法を用いて、解析対象物の各部分の位置座標を得ることができ、位置座標を時間微分することで速度を得ることができる。
【００２８】
以下、本実施例では、各部分の運動情報が２次元の速度データである場合について説明する。速度データは、心臓の各部位各点におけるｘ方向成分値、ｙ方向成分値である。
【００２９】
入力された速度データｖ＝（ｖ_ｘ，ｖ_ｙ）は、運動情報記憶部１４に順次記憶される。ここで、ｖ_ｘ，ｖ_ｙはそれぞれ、ｘ軸方向、ｙ軸方向の速度成分である。
【００３０】
次に、運動方向推定部１６では、速度データの時系列データから主要な運動方向の推定を行う。運動方向の推定は、例えば主成分分析を用いる。今、時刻ｔにおける速度をｖ^ｔ＝（ｖ_ｘ ^ｔ，ｖ_ｙ ^ｔ) と表す。
【００３１】
【数１】

となる。速度データの共分散行列Ｃは、
【数２】

と計算される。主成分分析は、共分散行列Ｃの固有ベクトルを求めることで計算される。つまり、
【数３】

となる固有ベクトルｐ_ｋを求める。主成分はｐ_１である。
【００３２】
運動方向推定を概念的に図示したものが図２である。
【００３３】
図２において、各時刻における速度がプロットで表されている。主成分分析により、速度のばらつきの最も大きい方向が主成分ｐ_１として算出される。つまり、心臓の収縮／拡張運動のように主要な運動成分が収縮／拡張方向である場合には、主成分ｐ_１としてこの収縮／拡張方向が算出されることになる。
【００３４】
そして、この主成分ｐ_１の方向が、心臓の収縮／拡張方向を示す解析座標系の主軸となる。
【００３５】
次に、主成分分析で求まった解析座標に基づいて、心臓の各部位各点におけるｘ方向成分値、ｙ方向成分値の速度データを変換する。すなわち、心臓の各部位各点における速度ベクトル方向の運動成分Ｖ_ｋが、下記の式を用いて運動成分算出部１８で計算される。
【００３６】
【数４】

これにより、元はｘ軸方向成分、ｙ軸運動成分で表されていた速度を、診断上の意味を理解しやすい心臓の収縮／拡張方向成分とそれに直交する方向成分の解析座標系で表すことができる。
【００３７】
また、心臓の収縮／拡張方向に注目することで、診断上意味のある正負の符号の付いた速度の大きさを算出することが可能となる。従来のｘ軸方向成分、ｙ軸推定成分で表された速度では、診断上意味のある動き方向が不明なため、意味ある符号付けはできず、速度の大きさは絶対値で表すか（図３参照）、または、仮定された収縮中心へ向かう方向の成分を算出するしかなかった。しかし本実施例によると、診断上意味のある動き方向が速度データ自身から算出されるため、この軸方向に関して正負の符号が付いた速度の大きさを得ることが可能となる（図４参照）。つまり、収縮方向の速度であるのか、拡張方向の速度であるのかを区別することが可能となる。
【００３８】
また、主軸方向以外の方向の速度成分に対する意味付けも可能となる。例えば、主軸方向を収縮／拡張方向とした場合、他方の軸方向は回転方向と意味付けることも可能である。
【００３９】
最後に出力部２０では、主成分方向及びその他方向の方向ベクトルと、主成分方向及びその他方向の速度成分の時系列データが出力される。図示されないディスプレイーやプリンター等の別手段において、速度データのグラフ表示や画像への重畳表示等を行うことが可能である。また、画像上に図５に示すように主成分方向を明示すると、運動状態及び出力される速度データの理解の助けとなる。
【００４０】
なお、図６に示すように、付加的な機能として、心臓壁の複数部分の速度データについての複数の主成分方向から、最小二乗法等により収縮中心の推定を行うことも可能である。
【００４１】
（第２の実施例）
次に本発明の第２の実施例について図７から図１２に基づいて説明する。
【００４２】
本実施例の医用運動解析装置１００は、運動情報として速度データと心筋の歪データが取得される場合であり、主要な運動方向を主軸とする座標系において、歪（伸び縮みの度合い）を求める例である。また本実施例では、運動方向算出に用いる時系列速度データの時間区間を、心拍情報から算出する。
【００４３】
本実施例の医用運動解析装置１００の構成図を図７に示す。
【００４４】
図７に示すように、医用運動解析装置１００は、心臓の各部分における速度データと歪データを得る運動情報取得部１１２と、得られた時系列速度データを記憶する速度データ記憶部１１４と、歪データを記憶する歪データ記憶部１１６と、時系列速度データから運動方向の主要成分方向を推定する運動方向推定部１１８と、推定された運動方向を主軸とした速度成分値を算出する速度成分算出部１２０と、運動方向推定部１１８で推定された主要運動方向を主軸とする座標系に歪データを変換する歪データ変換部１２２と、変換後の速度成分値及び歪データを出力または表示する出力部１２４とで構成される。
【００４５】
運動情報取得部１１２では、速度データと歪データが順次入力される。速度データは、心臓の各部位各点におけるｘ方向成分値、ｙ方向成分値である。歪データは、ｘ方向の伸縮を表すｅ_ｘｘ、ｙ方向の伸縮を表すｅ_ｙｙ、ずれを表すｅ_ｘｙといった、歪テンソルの値が心臓各部位各点について入力される。これらの歪データにより、図９に示すような伸縮とずれを表すことができる。速度データは速度データ記憶部１１４に記憶され、歪データは歪データ記憶部１１６に記憶される。歪テンソルは、次式である。
【００４６】
【数５】

次に、第１の実施例と同様に、時系列の速度データから心臓各部位における運動の主軸が主成分分析により算出される。第２の実施例では、例えば図８に示すように、主成分分析に用いる時系列データの時間幅を心拍情報から算出する。
【００４７】
具体例で説明すると、心拍数が６０であった場合には、１心拍にに要する時間は１秒であるので、過去１秒分の時系列データからの運動の主軸を算出すると良い。あるいは、安定性向上のために過去数心拍分の時系列データを用いても良いし、逆に運動変化への追従性向上のために、半心拍分の時系列データを用いても良い。いずれにしても、心拍情報を基に、使用する時間区間を決定することで、心臓の運動に対する合理的な時間区間を適応的に算出することが可能となる。
【００４８】
心臓の運動では、心筋の運動方向と心筋厚の変化方向は近いと考えることができる。そこで、運動方向推定部１１８で推定された主要運動方向を主軸に持つ座標系に、歪データを変換する。推定された主軸と、元のｘ軸との角度をφとすると、変換後の歪テンソルは次式で計算される。
【００４９】
【数６】

ここで、Ｒは角度をφの回転変換である。このような変換により、運動方向を解析座標系のＸ軸とする歪データを表すことで、心臓の動きをより適切に説明することのできる量、例えば心筋厚の変化量を得ることが可能となる（図１０、１１）。そして、変換後の歪テンソルＥ_ｐの要素であるｅ_ｐｘｘは心筋厚の歪を表し、ｅ_ｐｙｙは心筋に沿った方向の歪を表すことになる。
【００５０】
最後に出力部１２２では、変換された速度データと歪データが出力される。また、図１２のように心筋の部分ごとに心筋厚の歪分布をグラフ化しても良い。このようにすることで、心筋のどの部分が異常であるかを把握しやすい。
【００５１】
（変更例）
２つの実施例においては、２次元の速度データを扱う場合について例示したが、３次元の速度データに対しても同様の処理をすることができる。また速度データや歪データだけでなく、歪速度等、他の量に対しても同様の処理をすることができる。
【００５２】
【発明の効果】
本発明によれば、臓器の運動方向についての仮定や仮定に基づく手動設定作業無しに、診断上有用な運動情報を提供することが可能となり、診断の高精度化及び効率化に大きく寄与する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施例のの医用運動解析装置の構成図である。
【図２】時系列速度ベクトルの主成分方向の例である。
【図３】絶対値で表示された速度の例である。
【図４】主成分方向成分の正負区別された速度の例である。
【図５】主成分方向の表示例である。
【図６】収縮中心推定の説明図である。
【図７】第２の実施例のの医用運動解析装置の構成図である。
【図８】運動方向推定に用いる区間を説明する図である。
【図９】歪の様子を説明する図である。
【図１０】変換前の座標系における歪の説明図である。
【図１１】変換後の座標系における歪の説明図である。
【図１２】心筋厚歪分布の表示例である。
【符号の説明】
１０医用運動解析装置
１２運動情報取得部
１４運動情報記憶部
１６運動方向推定部
１８運動成分算出部
２０出力部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a medical motion analysis apparatus that analyzes motion of an organ or the like.
[0002]
[Prior art]
In the diagnosis of heart disease and the like, it is important to accurately measure organ movement. For this reason, a method for acquiring 2D or 3D motion information of organ parts has been proposed so far (Masahide Nishiura et al., “Ultrasonic heart wall dynamic contour extraction method using partial shape constrained contour model”, electronic information Journal of Communications Society (D-II), vol.J83-D-II, no.1, pp.183-190, Jan. 2000), Mikio Umehara and others, IEICE Transactions (D-II), vol.J79-D-II, no.2, pp.286-294, Feb. 1996).
[0003]
The motion information directly obtained by these methods is a change in position and velocity in the x-axis, y-axis, and z-axis directions orthogonal to each other.
[0004]
On the other hand, taking the heart motion as an example, typical motion of the ventricular wall can be divided into motion in the contraction / expansion direction and motion in a direction different from the contraction / expansion direction due to torsion or rotation. . In the diagnosis of heart disease and the like, motion information using the main axis of the contraction / expansion direction, which is the main component of motion, is more suitable for understanding the meaning.
[0005]
From this point of view, conventionally, there are a method of obtaining a motion component in a direction toward a contraction center assumed in advance, and a method of obtaining a motion component in a direction orthogonal to a contour line obtained separately (Japanese Patent Laid-Open No. 10-99334, etc.).
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, these methods are based on the assumption of the direction of movement, and do not reflect the actual direction of movement.
[0007]
Accordingly, the present invention provides a medical motion analysis apparatus and method that can obtain diagnostically useful motion information without making assumptions about the motion direction of an organ.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
According to the first aspect of the present invention, in a medical motion analysis apparatus that analyzes an motion of an analysis object using an organ including a heart as an analysis object, acquisition of motion information for acquiring time-series motion information of each part of the analysis object Means, and a principal component analysis of the time-series motion information to obtain a principal component direction, and a motion meaning that the principal component direction is a principal axis of an analysis coordinate system indicating an expansion / contraction direction of the analysis object A medical motion analysis apparatus comprising: a direction estimation unit; and a motion component calculation unit that calculates a motion component of each part of the analysis object in the estimated analysis coordinate system.
[0009]
The invention according to claim 2 is the medical motion analysis apparatus according to claim 1, wherein the time-series motion information is time-series velocity data of each part of the analysis object.
[0010]
The invention according to claim 3 is the medical motion analysis apparatus according to claim 1, wherein the time-series motion information is time-series position data of each part of the analysis object.
[0011]
In the invention of claim 4, the time-series motion information includes time-series tissue strain data of each part of the analysis object, and the strain for calculating strain data in the analysis coordinate system in each part of the analysis object. The medical motion analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising data conversion means.
[0012]
The invention according to claim 5 is the medical use according to any one of claims 1 to 3, wherein the time-series motion information includes time-series tissue strain rate data of each part of the analysis object. It is a motion analysis device.
[0013]
The invention according to claim 6 is characterized in that the object to be analyzed is a heart, and includes a contraction center estimation means for estimating a contraction center of the heart from motion components of a plurality of portions of the heart in the analysis coordinate system. The medical motion analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5.
[0014]
According to a seventh aspect of the present invention, the analysis object is a heart, and the time-series motion information is time-series motion information within a period calculated from the heartbeat of the heart. It is a medical motion analysis apparatus as described in any one of these.
[0015]
The invention of claim 8 is a medical motion analysis method in which an organ including a heart is used as an analysis object, and a motion of the analysis object is analyzed by a computer, and a time series of each part of the analysis object acquired by the computer The direction of principal component analysis is performed to determine the direction of the principal component, and the direction of the principal component is estimated by the computer to mean that the direction of the principal component of the analysis coordinate system indicating the expansion and contraction direction of the analysis target object. And a motion component calculation step of calculating, by the computer, a motion component of each part of the analysis object in the previously estimated analysis coordinate system.
[0016]
The invention according to claim 9 is a medical motion analysis program for analyzing a motion of an analysis object using an organ including a heart as the analysis object, and the computer stores the time-series motion of each part of the analysis object. A motion information acquisition function for acquiring information and a principal component of the analysis coordinate system in which the principal component analysis is performed on the time series motion information to determine the direction of the principal component, and the direction of the principal component indicates the expansion / contraction direction of the analysis object a motion direction estimation function of implicated as being a medical motion analysis program for realizing the motion component calculation function, the calculating the motion component of each portion of the object to be analyzed in the estimated analyzed coordinate system.
[0017]
According to the present invention, it is possible to provide motion information useful for diagnosis without assuming the motion direction of an organ such as the heart or the stomach or manually setting work based on the assumption.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0019]
FIG. 1 is a configuration diagram of a medical motion analysis apparatus 10 according to the present embodiment. In the medical motion analysis apparatus 10, a heart that is one of organs is set as an analysis target.
[0020]
As illustrated in FIG. 1, the medical motion analysis apparatus 10 includes a motion information acquisition unit 12 that acquires motion information of an analysis target, a motion information storage unit 14 that stores time-series data of the obtained motion information, and motion information. Motion direction estimation unit 16 for estimating the principal component direction of the motion direction from the time-series data, a motion component calculation unit 18 for calculating a motion component value with the estimated motion direction as the principal axis, and the calculated motion component value It is comprised with the output part 20 which outputs or displays.
[0021]
The functions of these units 12 to 20 can be realized by a program stored in a computer.
[0022]
Below, it demonstrates along the flow of a process of the medical motion analysis apparatus 10. FIG.
[0023]
First, a time-series image obtained by capturing the heart motion obtained by another means such as an ultrasonic diagnostic apparatus, MRI, or CT is acquired.
[0024]
Then, the time series image is analyzed, and the motion information of each part of the heart is input to the motion information acquisition unit 12. Here, the motion information of each part of the heart is time series data such as position coordinates and velocity data in each part.
[0025]
As a method for tracking each point of the analysis target from a time-series image, for example, there are a method for calculating an optical flow from a luminance gradient and a tracking method by pattern matching.
[0026]
In pattern matching, an image near a tracking point is acquired as a template image in an image at a certain time, and a position having a pattern most similar to the template image is detected as a tracking point in images at other times. For the evaluation of similar patterns, there is a method using, for example, correlation or difference.
[0027]
Using such a method, the position coordinates of each part of the analysis object can be obtained, and the speed can be obtained by differentiating the position coordinates with respect to time.
[0028]
Hereinafter, in the present embodiment, a case where the motion information of each part is two-dimensional velocity data will be described. The velocity data is an x-direction component value and a y-direction component value at each point of each part of the heart.
[0029]
The input speed data v = (v _x , v _y ) is sequentially stored in the motion information storage unit 14. Here, v _x and v _y are velocity components in the x-axis direction and the y-axis direction, respectively.
[0030]
Next, the motion direction estimation unit 16 estimates the main motion direction from the time series data of the speed data. For example, principal component analysis is used to estimate the movement direction. Now, the speed at time t is expressed as v ^t = (v _x ^t , v _y ^t ).
[0031]
[Expression 1]

It becomes. The covariance matrix C of the velocity data is
[Expression 2]

Is calculated. The principal component analysis is calculated by obtaining eigenvectors of the covariance matrix C. That means
[Equation 3]

Determine the eigenvectors _{p k} to be. The main component is a _{p 1.}
[0032]
FIG. 2 conceptually illustrates the motion direction estimation.
[0033]
In FIG. 2, the speed at each time is represented by a plot. The principal component analysis, the largest direction of the variation in speed is calculated as a main component p _1. That is, when the major component of motion such as the heart contraction / expansion motion is contracted / expanded direction will the contraction / expansion direction is calculated as a main component p _1.
[0034]
Then, the direction of the principal component p ₁ becomes the analysis coordinate system of the spindle showing the contraction / expansion direction of the heart.
[0035]
Next, the velocity data of the x-direction component value and the y-direction component value at each point of each part of the heart is converted based on the analysis coordinates obtained by the principal component analysis. That is, the motion component V _k in the velocity vector direction at each point of each part of the heart is calculated by the motion component calculation unit 18 using the following equation.
[0036]
[Expression 4]

As a result, the velocity originally expressed by the x-axis direction component and y-axis motion component should be expressed in the analysis coordinate system of the cardiac contraction / expansion direction component and the direction component orthogonal to it, which makes it easy to understand the diagnostic meaning. Can do.
[0037]
Further, by paying attention to the direction of contraction / expansion of the heart, it is possible to calculate the magnitude of the speed with a positive / negative sign that is meaningful in diagnosis. In the speed represented by the conventional x-axis direction component and y-axis estimation component, the meaningful motion direction is unclear for diagnosis, so meaningful signing cannot be performed, and is the magnitude of the speed represented by an absolute value? 3) or a component in a direction toward the assumed contraction center. However, according to the present embodiment, since a meaningful movement direction for diagnosis is calculated from the speed data itself, it is possible to obtain the magnitude of the speed with a positive or negative sign with respect to this axial direction (see FIG. 4). . That is, it is possible to distinguish between the speed in the contraction direction and the speed in the expansion direction.
[0038]
In addition, it is possible to give meaning to velocity components in directions other than the main axis direction. For example, when the main axis direction is the contraction / expansion direction, the other axis direction can also be defined as the rotation direction.
[0039]
Finally, the output unit 20 outputs the direction vector in the principal component direction and the other direction, and the time series data of the velocity component in the principal component direction and the other direction. In another means such as a display or a printer (not shown), it is possible to display the speed data in a graph, superimpose it on an image, or the like. Also, if the principal component direction is clearly shown on the image as shown in FIG. 5, it helps to understand the motion state and the output velocity data.
[0040]
As shown in FIG. 6, as an additional function, it is also possible to estimate the contraction center by a least square method or the like from a plurality of principal component directions for velocity data of a plurality of portions of the heart wall.
[0041]
(Second embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0042]
The medical motion analysis apparatus 100 according to the present embodiment is a case where velocity data and myocardial strain data are acquired as motion information, and obtains strain (degree of expansion / contraction) in a coordinate system whose main axis is the main motion direction. It is an example. In this embodiment, the time interval of time-series speed data used for motion direction calculation is calculated from heartbeat information.
[0043]
FIG. 7 shows a configuration diagram of the medical motion analysis apparatus 100 of the present embodiment.
[0044]
As shown in FIG. 7, the medical motion analysis apparatus 100 includes a motion information acquisition unit 112 that obtains speed data and strain data in each part of the heart, a speed data storage unit 114 that stores the obtained time-series speed data, A strain data storage unit 116 that stores strain data, a motion direction estimation unit 118 that estimates the principal component direction of the motion direction from time-series speed data, and a speed component that calculates a speed component value with the estimated motion direction as the principal axis The calculation unit 120, the strain data conversion unit 122 that converts the strain data into a coordinate system having the main motion direction estimated by the motion direction estimation unit 118 as the main axis, and outputs or displays the converted velocity component value and strain data. And an output unit 124.
[0045]
In the exercise information acquisition unit 112, speed data and strain data are sequentially input. The velocity data is an x-direction component value and a y-direction component value at each point of each part of the heart. As strain data, values of strain tensors such as e _{xx indicating} expansion and contraction in the x direction, e _yy indicating expansion and contraction in the y direction, and e _xy indicating displacement are input for each point in each part of the heart. These distortion data can represent expansion and contraction and displacement as shown in FIG. The speed data is stored in the speed data storage unit 114, and the distortion data is stored in the strain data storage unit 116. The strain tensor is given by
[0046]
[Equation 5]

Next, as in the first embodiment, the principal axis of motion in each part of the heart is calculated by principal component analysis from time-series velocity data. In the second embodiment, for example, as shown in FIG. 8, the time width of time-series data used for principal component analysis is calculated from heartbeat information.
[0047]
To explain with a specific example, when the heart rate is 60, the time required for one heart beat is 1 second, so it is preferable to calculate the main axis of motion from the time series data for the past 1 second. Alternatively, time series data for the past several heartbeats may be used to improve stability, and conversely, time series data for half heartbeats may be used to improve follow-up to movement changes. In any case, by determining the time interval to be used based on the heartbeat information, it is possible to adaptively calculate a reasonable time interval for the heart motion.
[0048]
In heart motion, it can be considered that the direction of motion of the myocardium and the direction of change in myocardial thickness are close. Therefore, the strain data is converted into a coordinate system having the main motion direction estimated by the motion direction estimation unit 118 as the main axis. If the angle between the estimated principal axis and the original x-axis is φ, the transformed strain tensor is calculated by the following equation.
[0049]
[Formula 6]

Here, R is rotational conversion of the angle φ. By expressing the strain data with the motion direction as the X axis of the analysis coordinate system by such conversion, it is possible to obtain an amount that can more appropriately explain the motion of the heart, for example, the amount of change in the myocardial thickness. (FIGS. 10 and 11). Then, e _pxx which is an element of the transformed strain tensor E _p represents a strain of the myocardial thickness, and e _pyy represents a strain in a direction along the myocardium.
[0050]
Finally, the output unit 122 outputs the converted speed data and distortion data. Further, as shown in FIG. 12, the strain distribution of the myocardial thickness may be graphed for each myocardial portion. In this way, it is easy to grasp which part of the myocardium is abnormal.
[0051]
(Example of change)
In the two embodiments, the case where two-dimensional velocity data is handled has been illustrated, but the same processing can be performed for three-dimensional velocity data. The same processing can be performed not only on the speed data and distortion data but also on other quantities such as the distortion speed.
[0052]
【The invention's effect】
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to provide the exercise | movement information useful for a diagnosis, without the manual setting operation | work based on the assumption about the exercise | movement direction of an organ, and assumption, and it contributes greatly to the highly accurate and efficient diagnosis.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a medical motion analysis apparatus according to a first embodiment.
FIG. 2 is an example of a principal component direction of a time-series velocity vector.
FIG. 3 is an example of speed displayed as an absolute value.
FIG. 4 is an example of positive and negative speeds of principal component direction components.
FIG. 5 is a display example of the principal component direction.
FIG. 6 is an explanatory diagram of contraction center estimation.
FIG. 7 is a configuration diagram of a medical motion analysis apparatus according to a second embodiment.
FIG. 8 is a diagram illustrating a section used for motion direction estimation.
FIG. 9 is a diagram illustrating a state of distortion.
FIG. 10 is an explanatory diagram of distortion in the coordinate system before conversion.
FIG. 11 is an explanatory diagram of distortion in the coordinate system after conversion.
FIG. 12 is a display example of myocardial thickness strain distribution.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Medical motion analyzer 12 Motion information acquisition part 14 Motion information storage part 16 Motion direction estimation part 18 Motion component calculation part 20 Output part

Claims

In a medical motion analysis device that analyzes the motion of an analysis object using an organ including the heart as an analysis object,
Motion information acquisition means for acquiring time-series motion information of each part of the analysis object;
Seeking direction of the principal component and principal component analyzes the time series motion information, the direction of the main component, the motion direction estimation means for implicated as the major axis of the analysis coordinate system showing the extended contraction direction of the object to be analyzed When,
A motion component calculating means for calculating a motion component of each part of the analysis object in the estimated analysis coordinate system;
A medical motion analysis apparatus comprising:

The medical motion analysis apparatus according to claim 1, wherein the time-series motion information is time-series velocity data of each part of the analysis target.

The medical motion analysis apparatus according to claim 1, wherein the time-series motion information is time-series position data of each part of the analysis object.

The time series motion information includes time series tissue strain data of each part of the analysis object,
The medical motion analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising strain data conversion means for calculating strain data in the analysis coordinate system in each part of the analysis object.

The medical motion analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the time series motion information includes time series tissue strain rate data of each part of the analysis target.

The analysis object is a heart;
The medical center according to any one of claims 1 to 5, further comprising contraction center estimation means for estimating a contraction center of the heart from motion components of a plurality of parts of the heart in the analysis coordinate system. Motion analysis device.

The analysis object is a heart;
The medical motion analysis apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the time series motion information is time series motion information within a period calculated from a heartbeat of the heart.

In a medical motion analysis method in which an organ including the heart is an analysis object and the motion of the analysis object is analyzed by a computer,
Principal component analysis is performed on the time-series motion information of each part of the analysis object acquired by the computer to obtain the direction of the principal component, and the analysis coordinates in which the direction of the principal component indicates the expansion / contraction direction of the analysis object A direction of motion estimation step which means by the computer to be the main axis of the system;
A motion component calculating step of calculating, by the computer, a motion component of each part of the analysis object in the estimated analysis coordinate system;
A medical motion analysis method comprising:

A medical motion analysis program for analyzing the motion of an analysis object using an organ including the heart as an analysis object.
A motion information acquisition function for acquiring time-series motion information of each part of the analysis object;
Seeking direction of the principal component and principal component analyzes the time series motion information, the direction of this main component, extended a major axis of the analysis coordinate system shown shrinkage direction means attached to the motion direction estimation function of the object to be analyzed When,
A motion component calculation function for calculating a motion component of each part of the analysis object in the estimated analysis coordinate system;
Medical motion analysis program that realizes