JP4560643B2 - Ventilation distribution measurement method using respiratory CT images - Google Patents
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Description
本発明は、肺の３次元的な換気分布を計測する方法に関し、特にＣＴ（computed tomography）放射線診断システムを用いて３次元的に撮像された肺の呼気時のＣＴ画像および吸気時のＣＴ画像より肺の換気分布を計測するようにした、呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法に関するものである。 The present invention relates to a method for measuring a three-dimensional ventilation distribution of a lung, and in particular, a CT image at the time of expiration and a CT image at the time of inhalation, which are three-dimensionally imaged using a CT (computed tomography) radiation diagnostic system. The present invention relates to a ventilation distribution measurement method based on respiratory CT images, in which the ventilation distribution of the lung is further measured.
気管支喘息、肺気腫などの呼吸器疾患は、気管支肺胞系の構造変化をもたらし、これにより換気障害を引き起こすと考えられている。現在、換気障害の検査は、肺活量計等を用いた呼吸機能検査法により行なわれるのが一般的である。しかし、呼吸機能検査法では、換気量の低下といった肺全体の機能障害については評価し得るものの、肺内の構造変化と機能障害の関係を知ることや、肺内の局所的な機能障害について評価することはできない。肺内の構造変化と機能障害の関係や肺内の局所的な機能障害を検査するには、肺内での３次元的な換気分布を知ることが極めて重要となる。 Respiratory diseases such as bronchial asthma and emphysema are thought to lead to structural changes in the bronchoalveolar system, thereby causing ventilation problems. At present, examination of ventilation disorders is generally performed by a respiratory function examination method using a spirometer or the like. However, although the respiratory function test method can evaluate pulmonary dysfunction such as a decrease in ventilation, it can know the relationship between structural changes in the lung and dysfunction, and evaluate local dysfunction in the lung. I can't do it. In order to examine the relationship between structural changes in the lungs and dysfunction and local dysfunction in the lung, it is extremely important to know the three-dimensional ventilation distribution in the lung.
従来、肺内における換気分布を求める方法としては、ＰＥＴ（positron emission tomography）やＳＰＥＣＴ（single-photon emission computer tomography）などの核医学的検査（下記非特許文献１参照）が知られている。また、近年では、過分極ヘリウムを用いたＭＲＩ（magnetic resonance imaging）、いわゆる過分極ＨｅＭＲＩ（下記非特許文献２参照）も開発されている。また、本発明者らは、肺の３次元モデルに時間軸を加えた４次元肺モデルを用いた換気分布シミュレーション方法（下記非特許文献３参照）を提案している。
Conventionally, as a method for obtaining the ventilation distribution in the lung, nuclear medical examinations (see Non-Patent
しかしながら、上述したＰＥＴ、ＳＰＥＣＴなどの核医学的検査および過分極ＨｅＭＲＩなどの方法は、高額な薬剤や重装備の設備を必要とし、また、換気画像の解像度や再現性に問題があることから、一般臨床で用いられる段階には至っていない。また、４次元肺モデルを用いた換気分布シミュレーション方法は、現時点では計算機内に構築したモデルによるシミュレーションの段階にあり、患者個別のデータに対応した換気分布の解析を行なえる段階には至っていない。 However, methods such as the above-mentioned nuclear medicine examinations such as PET and SPECT and hyperpolarized HeMRI require expensive drugs and heavy equipment, and there are problems with the resolution and reproducibility of ventilation images. It has not reached the stage used in general clinical practice. In addition, the ventilation distribution simulation method using a four-dimensional lung model is currently in the stage of simulation using a model built in a computer, and has not yet reached the stage where analysis of ventilation distribution corresponding to individual patient data can be performed.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、患者個別のデータに対応して肺の３次元的な換気分布を高精度に計測することが可能であり、かつ高額な薬剤や設備を必要とせず一般臨床への導入が可能な呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and can measure a three-dimensional lung distribution with high accuracy corresponding to individual patient data, and can provide an expensive drug or equipment. It is an object of the present invention to provide a ventilation distribution measuring method using respiratory CT images that can be introduced into general clinical practice without necessity.
上記課題を解決するため、本発明の呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法は、３次元的に撮像された肺の呼気時のＣＴ画像および吸気時のＣＴ画像より肺領域を抽出し、非剛体レジストレーション手法を用いて前記呼気時のＣＴ画像と前記吸気時のＣＴ画像との間で、前記肺領域の位置合せを行ない、該位置合せにより前記肺領域における変位ベクトル場を求め、求められた前記変位ベクトル場の各点において発散を計算し、計算された前記各点における前記発散に基づき前記肺の局所換気量を求めることを特徴とするものである。 In order to solve the above-described problem, the ventilation distribution measurement method using respiratory CT images of the present invention extracts a lung region from a CT image during exhalation of lungs and a CT image during inspiration, which are three-dimensionally imaged, and is non-rigid Using the registration method, the lung region is aligned between the CT image at the time of exhalation and the CT image at the time of inhalation, and the displacement vector field in the lung region is obtained by the alignment. The divergence is calculated at each point of the displacement vector field, and the local ventilation of the lung is obtained based on the calculated divergence at each point.
上記「発散」とは、任意のベクトル関数をＡ（ｘ，ｙ，ｚ）とするとき、一般的にｄｉｖＡまたはハミルトンの演算子∇を用いて∇・Ａと表記され、下式（１）で定義されるものを意味する。 The above “divergence” is generally expressed as ∇ · A using divA or a Hamilton operator ∇ when an arbitrary vector function is A (x, y, z). Means what is defined.
本発明の呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法において、前記局所換気量に基づき、前記肺の換気分布状態を求めるようにしてもよい。あるいは、前記発散の体積積分により前記肺の総換気量を求めるようにしてもよい。 In the method for measuring ventilation distribution using respiratory CT images of the present invention, the ventilation distribution state of the lung may be obtained based on the local ventilation. Alternatively, the total ventilation of the lung may be obtained by volume integration of the divergence.
また、前記非剛体レジストレーション手法は、前記位置合せをボクセルベースで行なって、前記変位ベクトル場を求めるボクセルベース非剛体レジストレーション手法とすることができる。この場合、呼吸中の肺の変形を記述するためには、一般的なボクセルベース非剛体レジストレーション手法において用いられている通常の評価関数に替えて、上記変位ベクトル場の発散を記述する発散項を含む評価関数を用いることが好ましい。また、その際、肺実質のボクセルに対応する発散項には負の所定の重みを与え、肺胸膜、血管のボクセルに対応する発散項には正の所定の重みを与えることが好ましい。 The non-rigid registration technique may be a voxel-based non-rigid registration technique for performing the alignment on a voxel basis to obtain the displacement vector field. In this case, in order to describe the deformation of the lung during breathing, the divergence term describing the divergence of the displacement vector field is used instead of the normal evaluation function used in the general voxel-based non-rigid registration method. It is preferable to use an evaluation function including At this time, it is preferable that a negative predetermined weight is given to the divergence term corresponding to the voxel of the lung parenchyma, and a positive predetermined weight is given to the divergence term corresponding to the lung pleura and blood vessel voxel.
本発明の呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法によれば、肺の呼気時および吸気時のＣＴ画像より肺領域を抽出した上で、非剛体レジストレーション手法を用いて、呼気時と吸気時のＣＴ画像間で肺領域の位置合せを行なうことにより肺領域における変位ベクトル場を求め、この変位ベクトル場の各点における発散を計算する。 According to the ventilation distribution measuring method using respiratory CT images of the present invention, after extracting lung regions from CT images during exhalation and inhalation of lungs, a non-rigid registration method is used to perform exhalation and inspiration. A displacement vector field in the lung region is obtained by aligning the lung region between CT images, and a divergence at each point of the displacement vector field is calculated.
換気による肺内局所の体積変化量は局所換気量とみなすことができ、また、肺内局所の体積変化率は肺領域の変位ベクトル場の局所における発散と略一致するので、変位ベクトル場の各点における発散を計算することにより、肺内の局所換気量を高精度に求めることができる。 The volume change in the lung due to ventilation can be regarded as local ventilation, and the volume change rate in the lung is almost the same as the local divergence of the displacement vector field in the lung region. By calculating the divergence at the points, the local ventilation in the lung can be determined with high accuracy.
また、実際に撮像されたＣＴ画像を用いるので、患者個別のデータに対応した肺の３次元的な換気分布を求めることが可能であり、さらに一般臨床への普及が進んでいるＣＴ装置があれば、他に高額な薬剤や設備を必要とせずに実施することができることから、一般臨床への導入が容易である。 In addition, since CT images actually captured are used, it is possible to obtain a three-dimensional ventilation distribution of the lung corresponding to individual patient data, and there are CT apparatuses that are widely used in general clinical practice. For example, since it can be carried out without the need for other expensive drugs and equipment, it can be easily introduced into general clinical practice.
以下、本発明に係る呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法の実施形態を、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施形態に係る肺の呼吸気ＣＴ画像を示す図で、同図（Ａ）は最大吸気位における肺の吸気時ＣＴ画像、同図（Ｂ）は最大吸気位から空気を１リットル呼出（スパイロメトリで計測）した状態の肺の呼気時ＣＴ画像である。 Hereinafter, an embodiment of a ventilation distribution measurement method using respiratory CT images according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a respiratory respiratory CT image of a lung according to an embodiment of the present invention. FIG. 1A shows a CT image during lung inspiration at the maximum inspiratory position, and FIG. 1B shows air from the maximum inspiratory position. Is a CT image at the time of exhalation of the lung in a state where 1 liter is called (measured by spirometry).
この実施形態に係る方法では、まず、マルチスライスＣＴ装置を用いて図１に示すように、人（患者）の吸気時ＣＴ画像１および呼気時ＣＴ画像２を撮像する。なお、ＣＴ画像の撮像は、吸気時および呼気時共に３次元的に行われ、各層のＣＴ画像の画素毎に得られたＣＴ値の空間分布は、３次元空間上での格子点を構成するボクセル（ｖｏｘｅｌ）ベースで把握される。
In the method according to this embodiment, first, as shown in FIG. 1, an
次に、得られた吸気時ＣＴ画像１および呼気時ＣＴ画像２において、肺領域を抽出する。肺領域の抽出方法としては、各画像データから、画素ごとの濃度値をヒストグラム化し、肺領域を閾値処理して抽出する方法や、部分的なヒストグラムを用いて閾値処理し、輪郭をスプライン曲線で近似する方法などを用いることができる。
Next, lung regions are extracted from the obtained
次いで、吸気時ＣＴ画像１と呼気時ＣＴ画像２との間で、抽出された肺領域の位置合せを行ない、肺領域における変位ベクトル場（位置座標を変数とするベクトル関数）を求める。位置合せの手法としては、上記非特許文献４に開示されているようなボクセルベース非剛体レジストレーション手法を用いることが好ましい。このボクセルベース非剛体レジストレーション手法は、２つの画像間の位置合せをボクセルベースで行なうもので、画素値の類似度が最大で、かつ変形による弾性エネルギが最小となる変位ベクトル場を求めることで達成される。
Next, the extracted lung region is aligned between the
連続体力学によると、弾性エネルギは、変形テンソルの各成分の２乗和と発散の２乗にそれぞれ固有の弾性係数（ラメ定数、μ，λ）を掛け合わせたもので定義される。しかしながら、通常の画像位置合せの際には、対象の変形は軽度で、容積変化は無視し得ることが想定されているので、上記非特許文献４のボクセルベース非剛体レジストレーション手法で用いられている評価関数では、発散項は取り入れられていない。しかるに、呼吸中の肺の変形は、通常の弾性体の変形と異なり、空気の流出入による容積変化が主体である。したがって、吸気時と呼気時の肺の位置合せを行なう際には、発散項を導入するのが適切である。ところで、通常の物質のラメ定数は正値であり、物質に固有の値をとる。しかるに、呼吸時の肺の容積変化は空気の流出入に伴うものであるため、発散項に負の重みを与えるのが適切である。具体的には、λがμの２／３倍であるときに、等方性の容積変化のエネルギが最小値をとる。肺以外の組織（肺胸膜，血管）は、空気の流出入は起こらないので、λには正の値を与える。なお、肺と肺以外の組織の区別はＣＴ値で（例えば、−２００ＨＵ以下は肺実質、それ以上は肺以外の組織というように）なされる。 According to continuum mechanics, the elastic energy is defined as the sum of the square of each component of the deformation tensor and the square of the divergence multiplied by a specific elastic coefficient (lamé constant, μ, λ). However, during normal image alignment, it is assumed that the deformation of the object is slight and the volume change is negligible, so it is used in the voxel-based non-rigid registration method of Non-Patent Document 4 above. Some evaluation functions do not incorporate the divergence term. However, the deformation of the lung during breathing is different from the deformation of a normal elastic body, and mainly changes in volume due to the inflow and outflow of air. Therefore, it is appropriate to introduce a divergence term when aligning the lungs during inspiration and expiration. By the way, the lame constant of a normal substance is a positive value and takes a value specific to the substance. However, it is appropriate to give a negative weight to the divergence term because the change in lung volume during breathing is associated with the inflow and outflow of air. Specifically, when λ is 2/3 times μ, the energy of isotropic volume change takes the minimum value. Since tissues other than the lung (pulmonary pleura, blood vessels) do not cause air inflow and outflow, a positive value is given to λ. Note that the lungs and tissues other than the lungs are distinguished by CT values (for example, -200HU or less is lung parenchyma and more than that is tissues other than lung).
なお、吸気時ＣＴ画像と呼気時ＣＴ画像との間では、含気量の変化により画素値（ＣＴ値）が変化するため、この変化を考慮して類似度を構成する必要がある。また、肺のように骨や他の臓器が隣接している領域では、肺領域と骨や他の臓器との間の変位が不連続となる。上記非特許文献４で提案されている弾性エネルギを最小化するアルゴリズムは、位置合せの対象となる領域の変位が連続していることを前提としているので、予め肺領域を抽出しておく必要がある。 Since the pixel value (CT value) changes between the inspiration CT image and the expiration CT image due to a change in the air content, it is necessary to configure the similarity in consideration of this change. Further, in a region where bones and other organs are adjacent to each other like the lungs, the displacement between the lung region and the bones or other organs is discontinuous. Since the algorithm for minimizing elastic energy proposed in Non-Patent Document 4 is based on the premise that the displacement of the region to be aligned is continuous, it is necessary to extract the lung region in advance. is there.
次に、求められた肺領域の変位ベクトル場において、各点における発散を計算することにより、肺内の局所換気量を求める。なお、局所換気量とは、肺内の任意の一部領域（局所）内における換気量をいう。本実施形態において局所は、１または互いに隣接する複数のボクセルで構成される。肺領域の変位ベクトル場における各点の発散と肺内の局所換気量との関係は、以下のように説明される。 Next, the local ventilation in the lung is obtained by calculating the divergence at each point in the obtained displacement vector field of the lung region. Note that the local ventilation is the ventilation in an arbitrary partial region (local) in the lung. In this embodiment, the local area is composed of one or a plurality of voxels adjacent to each other. The relationship between the divergence of each point in the displacement vector field of the lung region and the local ventilation in the lung is explained as follows.
すなわち、換気は肺内における空気の非圧縮性の移動であり、空気の移動により肺実質が変形する。呼吸に伴う肺実質の変形は、肺を多孔性の弾性体とみなすことにより、弾性体の理論を適用することが可能となる。弾性体における局所変形は、局所における変位ベクトルと変形テンソル（３×３の行列形式）を用いて表すことができ、特に、座標軸の方向を変形テンソルの主方向にとれば、変形テンソルは対角化され、そのトレース（対角成分の和）は、変位ベクトルの発散と一致することが知られている。また、このとき局所における体積変化率は、対角化された変形テンソルのトレースと近似することができる、すなわち、変形による体積の変化率は変位ベクトルＵの発散に一致するとみなすことが可能である。なお、肺血管など、空気の移動のない組織では、変形はしても体積変化は無視し得るため発散は０となる。 That is, ventilation is an incompressible movement of air in the lung, and the lung parenchyma is deformed by the movement of air. Deformation of the lung parenchyma accompanying breathing makes it possible to apply the theory of elastic bodies by regarding the lungs as porous elastic bodies. Local deformation in an elastic body can be expressed by using a local displacement vector and a deformation tensor (3 × 3 matrix format). In particular, if the direction of the coordinate axis is the main direction of the deformation tensor, the deformation tensor is diagonal. And its trace (sum of diagonal components) is known to match the divergence of the displacement vector. At this time, the local volume change rate can be approximated to a diagonal deformation tensor trace, that is, the volume change rate due to deformation can be regarded as coincident with the divergence of the displacement vector U. . It should be noted that in a tissue such as a pulmonary blood vessel where there is no movement of air, even if it is deformed, the volume change is negligible, so the divergence is zero.
図２は変位ベクトルの発散と変形による体積変化との関係を概念的に示す図である。なお、図２において、Ｕは点Ｐにおける変位ベクトルを表し、ｄｘ，ｄｙ，ｄｚは単位立方体のｘ，ｙ，ｚ各座標軸方向の微小変位を示している。このとき、単位立方体の体積変化は、（１＋ｄｘ）・（１＋ｄｙ）・（１＋ｄｚ）−１で求まるが、これは、ｄｘ＋ｄｙ＋ｄｚで近似することができる。したがって、単位立方体の体積変化率は、変位ベクトルＵの発散ｄｉｖＵに一致するとみなせる。 FIG. 2 is a diagram conceptually showing the relationship between displacement vector divergence and volume change due to deformation. In FIG. 2, U represents a displacement vector at point P, and dx, dy, and dz represent minute displacements in the x, y, and z coordinate axis directions of the unit cube. At this time, the volume change of the unit cube is obtained by (1 + dx) · (1 + dy) · (1 + dz) −1, and this can be approximated by dx + dy + dz. Therefore, it can be considered that the volume change rate of the unit cube coincides with the divergence divU of the displacement vector U.
呼吸に伴う肺局所の容積変化が、肺の局所換気量となる。上述したように、変位ベクトル場の局所における発散は局所における体積変化率と略一致するので、吸気時ＣＴ画像１と呼気時ＣＴ画像２との位置合せにより得られた変位ベクトル場における各点の発散を計算することにより、肺の局所換気量を求めることが可能となる。
A change in the volume of the local lung accompanying respiration becomes the local ventilation of the lung. As described above, since the local divergence of the displacement vector field substantially coincides with the local volume change rate, each point in the displacement vector field obtained by the alignment between the
また、変位ベクトル場における各点の発散を、肺領域内において体積積分（容積積分）することにより、肺の総換気量を求めることが可能となる。図１に示す吸気時ＣＴ画像１および呼気時ＣＴ画像２に基づき、肺の総換気量を求めたところ、０．９９１リットルとなった。この結果は、スパイロメトリによる計測結果と略一致する。
Further, by performing volume integration (volume integration) of the divergence of each point in the displacement vector field in the lung region, it is possible to obtain the total lung ventilation. Based on the
次に、求められた肺の局所換気量に基づき、肺の換気分布状態を求める。図３は肺の一横断面における換気分布状態を可視化した平面画像を示す図であり、図４は肺全体の換気分布状態を可視化した立体画像を示す図である。なお、図４に示す立体画像の作成にあたっては、画像処理におけるボリュームレンダリングの手法を用いている。 Next, the ventilation distribution state of the lung is obtained based on the obtained local ventilation of the lung. FIG. 3 is a diagram showing a planar image visualizing the ventilation distribution state in one transverse section of the lung, and FIG. 4 is a diagram showing a stereoscopic image visualizing the ventilation distribution state of the entire lung. Note that a volume rendering technique in image processing is used to create the stereoscopic image shown in FIG.
図３に示す平面画像３および図４に示す立体画像４は、カラー画像を白黒画像として取り込んだものであるため、判別が難しくなっているが、これらの画像において、黒く見える部分が容積減少部（図３，４において符号５を付してその一部を例示する）であり、やや白く見える部分は容積変化が無い部分（図３，４において符号６を付してその一部を例示する）である。また、図３および図４において、白い曲線で囲まれ少し黒く見える部分が容積増加部（図３，４において符号７を付してその一部を例示する）である。なお、実際の画像は、各部分が異なる色によって識別が容易なように可視化されており、その解像度は高い。
The
１ 吸気時ＣＴ画像
２ 呼気時ＣＴ画像
３ 平面画像
４ 立体画像
５ 容積減少部
６ 容積変化が無い部分
７ 容積増加部
DESCRIPTION OF
Claims (5)
非剛体レジストレーション手法を用いて前記呼気時のＣＴ画像と前記吸気時のＣＴ画像との間で、前記肺領域の位置合せを行ない、
該位置合せにより前記肺領域における変位ベクトル場を求め、
求められた前記変位ベクトル場の各点において発散を計算し、
計算された前記各点における前記発散に基づき前記肺の局所換気量を求めることを特徴とする呼吸気ＣＴ画像による換気分布計測方法。 Extracting a lung region from a CT image at the time of exhalation and a CT image at the time of inhalation of the lung imaged three-dimensionally,
Using the non-rigid registration method, the lung region is aligned between the CT image during exhalation and the CT image during inspiration.
A displacement vector field in the lung region is determined by the alignment;
Calculate the divergence at each point of the obtained displacement vector field,
A ventilation distribution measurement method based on a respiratory CT image, wherein the local ventilation of the lung is obtained based on the divergence calculated at each point.
The evaluation function used in the voxel-based non-rigid registration method includes a divergence term describing the divergence of the displacement vector field, the divergence term being a negative predetermined for those corresponding to lung parenchyma voxels. 5. A ventilation distribution measuring method using respiratory respiratory CT images according to claim 4, wherein a positive predetermined weight is given to those corresponding to the lung pleura and blood vessel voxels.
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