JP5039111B2 - 血流解析装置 - Google Patents
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Description
図9に、血管造影剤を投与する血流モデルを示す。同図において、(case1)は、造影剤を血管モデにおける組織の直近の流入動脈へボーラス(bolus)注入した場合を示し、(case2)は、造影剤を肘静脈へ注入した場合を示す。
[数1]
Ci(t)= Ca(t)*Ri(t) =∫0 TCa(T-t) Ri(t)dt ……(1)
で表せる。ただしCa(t)は動脈TIC、Ci(t)は組織TIC、組織MTF:Ri(t)、*は畳み込み積分(convolution)を表す。
[数2]
Ci(t)=d(t)*Ri(t)=Ri(t) ……(2)
となる。すなわち、組織直近の動脈にbolus注入した場合「case1」では組織MTF:Ri(t)がそのままCi(t)となる。
組織TICの1'st passの重心時刻:MT1を指標とした場合の問題点について考える。
[数7]
MTT=a(MT1i-MT1a-Td) ……(7)
の関係にある。
[数8]
MTT=MT1v-MT1a-Td … (8)
の関係にある。すなわち組織と静脈の重心の、毛細血管への流入口からの時刻には2倍の違いがあることになる(図10参照)なお、これは組織の応答関数をboxタイプとした場合のモデルに基づいている。
[数9]
MTT=∫0 ∞ t C(t)dt /∫0 ∞ C(t)dt … (9)
により算出できる。
[数10]
MTT=MT1v …… (10)
というのは組織内の毛細血管床の入り口に造影剤を急激に注入した時点を0とした場合の定義(図9, case1)である。
[数12]
Cv(t)≒0 …… (12)
となり、Fickの式は、
[数13]
dCi(t)/dt=f*Ca(t) (t<MTT)…… (13)
となる。この式を更に時間で微分すると、
[数14]
d2Ci(t)/dt2=f*dCa(t)/dt …… (14)
を表される。
以上のことから、DSC−MRIにおいては、動脈TIC:Ca(t)の正確な測定は指標としているdeltaR2*と造影剤濃度との線形性が証明されていないことや、高濃度ではノイズに埋もれてダイナミックレンジが確保できず、高精度の測定困難である。また、たとえ動脈TIC:Ca(t)を測定しても、これまでに報告されているデコンボリューション法の場合、支配組織に極力近位の動脈でないと測定部分からの組織へ到達するまでの遅れ時間(図12のTd参照)が十分補正されないことから、誤差を生じる。
本実施形態で用いる血流動態の定量的な指標としては、測定対象者のある基準部分との比や差を用いる。具体的な方法は、a)組織TIC:Ci(t)の時間方向における重心時刻:MT1からMTTの差deltaMTTを算出する方法(重心法による演算法)、b)最大傾斜(Maximum gradient)法に基づく傾きUSの比を用いる方法(最大傾斜法による演算法)である。
本発明に係る、新たな動脈TICを用いないで算出する定量化指標である、重心法によるMTTの差:deltaMTTの算出、及び、最大傾斜法によるCBF、CBVおよびMTTの健側比についてそれぞれ説明する。2つ物理量のうち、CBVは共に共通で、MTTとCBFの算出方法が異なる。
患側(患部側)と健側(健康部側)との真のCBVの比:CBVratio及びMTTの差:deltaMTTは、動脈測定をせずに算出できるということを最初に説明する。
[数17]
deltaMTT=a(MT1Ei-MT1Eih) …… (16)
により健側と患側のMTTの差の絶対値が算出できる。
[数18]
deltaMTT=a (MT1i-MT1ih) …… (17)
により算出できる。
[数24]
deltaMTT=a(MT1i-MT1ih) …… (20)
と表せる。
動脈TICを測定しなくても、最大傾斜法に基づく組織TICの最大傾斜値を用いてCBF、CBVおよびMTTの基準値との比を算出する方法を説明する。
基準部分は同一患者の小脳など血流障害の頻度が比較的少なく患者間で正常とみなせる確率の大きい部位一箇所でもいいし、脳のように左右対になっている臓器で通常は片半球が障害される場合が多い例では、正常側の対応する部分を基準部分にしてもよい。
[数29]
deltaR2*(n)=ln[Sbase/S(n)]), ( n=1,2,----N )
なので、あるスライス内または抽出した部分を基準として全脳におけるボクセル毎に、本発明で提案した比や差のマッピング可能である。
通常の動脈TICを測定せずに個々のROIまたはピクセル毎に組織TICのカーブ解析を行い、パラメータを算出しマッピングするソフトはすでに多く用いられている。この実施形態では、組織TICを解析して求めたマップを入力として定量化パラメータを算出し、マッピングするフローを2つの場合について、図2のステップS11〜S14、図3のステップS21〜S24にそれぞれ示す。この図2,3の処理は、演算プロセッサ22により、例えば選択的に実行される。
上述した4項は定量的指標によるマッピングまでについてフローであるが、本項で説明する機能は定量化マップを元に、統計処理を行い、結果をグラフや画像(マップ)で表示し、最後に血流動態のデータベースに蓄積する機能である。この処理は、演算プロセッサ22により実行されるもので、その一部を図5に示す。
さらに画像やグラフで結果を提供するのみならず、治療に用いる薬剤の量などを得られた検査情報から算出し(図5、ステップS46)、医師に提供するか、及び/又は、カテーテル32を介して薬剤注入する薬剤注入装置30に直接入力することができる(ステップS47)。治療必要群と治療不要群にオーバーラップがあるので、それはどの程度の信頼度か色や数値で表せば治療の必要性の程度がわかる。治療・保存のどちらかの行為を選択しなければならない場合は、また各群のCBFとCBVの統計分布(平均とSD)が既知になればベイズの判定法などを用いて2値論理的にだしてもよい。また、治療する/しないの2値論理的な判定でなく、連続的な値であるCBFratio、 CBVratioの2つの関数で決定される値が大きいほど血栓溶解剤を多く投与するなど、薬剤の量に反映させてもよい。投与量の関数は例えば、
[数31]
血栓溶解剤投与量=function(CBVratio,CBFratio,年齢, 性別, 心拍数, 血圧)
などで表せる。
血流情報の臨床適用は、脳梗塞や心筋梗塞などのように緊急性が高い場合が多いが、本実施形態によれば、診断のみならず治療まで通して必要な情報を提示することができる。これには、本実施形態のように、血流情報を個体や検査方法に依存しない共通の尺度で表すことが重要である。
11 医用モダリティ
12 通信手段
22 演算プロセッサ
22A CPU
23、24 記憶装置
25 入力器
26 表示器
30 データベース
31 薬剤注入装置
P 被検体
Claims (7)
- 被検体の血液中に標識物質を与えて前記被検体の所望部位を医用モダリティにより経時的に撮像して収集した時系列の画像のピクセル毎または関心領域毎の時間濃度曲線(Time Intensity Curve: TIC)を解析する血流解析装置において、
前記被検体の測定された組織の時間濃度曲線(TIC:Ci(t))のみに基づいて組織固有の血流動態を表すパラメータを、前記組織の時間濃度曲線(TIC:Ci(t))の立ち上がり最大傾斜(US)と、基準部分の立ち上がり最大傾斜(USref)との比に基づく血流量(FLOWratio)として算出する算出手段と、
前記算出手段による算出結果を視覚的に提示する視覚情報提示手段と、を備えたことを特徴とする血流解析装置。 - 前記画像のピクセル毎または関心領域毎に前記時間濃度曲線(Time Intensity Curve: TIC)の立ち上がり最大傾斜(USref)を算出して立ち上がり最大傾斜マップを生成する生成手段と、
前記マップ上で前記基準部分を設定する設定手段と、をさらに備え、
前記算出手段は、前記設定手段によって設定された前記基準部分を基に前記パラメータを算出することを特徴とする請求項1に記載の血流解析装置。 - 前記算出手段は、前記パラメータとして、前記組織の時間濃度曲線(TIC:Ci(t))のカーブ下面積(AC)と、前記基準部分におけるカーブ下面積(ACref)との比に基づく血液量(VOLUMEratio)、及び、MTTratio=VOLUMEratio/ FLOWratioの関係式に基づく平均通過時間(MTTratio)をそれぞれ算出する手段であることを特徴とする請求項1に記載の血流解析装置。
- 前記算出手段は、前記パラメータとして、前記組織の時間濃度曲線(TIC:Ci(t))の重心(MT1)の前記基準部分における重心(MT1ref)との差と、モデルに依存する係数(a)とに基づく平均通過時間(MTT)の差(deltaMTT)、及び、前記組織の時間濃度曲線(TIC:Ci(t))のカーブ下面積(AC)と前記基準部分におけるカーブ下面積(ACref)との比に基づく血液量(VOLUMEratio)をそれぞれ算出する手段であることを特徴とする請求項1に記載の血流解析装置。
- 前記算出手段は、前記基準部分における前記パラメータの定量値である絶対値が与えられたときに、前記算出手段により算出する前記パラメータの絶対値を前記ピクセル毎又は関心領域毎に算出可能な絶対値算出手段を有することを特徴とする請求項3又は4に記載の血流解析装置。
- 前記血流解析装置は、前記医用モダリティと一体に形成されていることを特徴とする請求項1〜5の何れか一項に記載の血流解析装置。
- 前記医用モダリティは、X線CT装置又はsusceptibility contrast MRI(DSC−MRI)装置であることを特徴とする請求項6に記載の血流解析装置。
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