JP5713748B2

JP5713748B2 - プラーク領域抽出方法及びその装置

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Publication number: JP5713748B2
Application number: JP2011066796A
Authority: JP
Inventors: 崇寛眞鍋; 藤澤　恭子; 恭子藤澤
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2011-03-24
Filing date: 2011-03-24
Publication date: 2015-05-07
Anticipated expiration: 2031-03-24
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Description

本発明の実施形態は、例えばＣＴ画像中の血管壁内のプラーク領域を自動的に抽出するプラーク領域抽出方法及びその装置に関する。

例えば冠動脈の診断では、冠動脈の血管内のプラークによる心疾患の可能性があるか否かの診断を行っている。冠動脈の血管内のプラークは、破壊すると同血管を閉塞又は強度狭窄となり、重大な虚血性心疾患を誘発することになるので冠動脈の診断が行われる。この冠動脈の診断では、Ｘ線ＣＴ装置の撮影により取得されたＣＴ画像から冠動脈の血管狭窄部分を特定したり、血管狭窄に至っていない冠動脈内のプラークを特定することが行われる。この冠動脈の診断においては、Ｘ線ＣＴ装置の撮影により取得されたＣＴ画像から冠動脈の血管壁内のプラーク量を計測し、このプラーク量によって冠動脈の疾患のリスクが診断される。現状では、医師がＣＴ画像を観察して手動によりプラークを抽出し、このプラーク量によって冠動脈の疾患のリスクを診断している。又、プラークを抽出する技術としては、ＣＴ画像を予め設定された閾値で切ってプラークを抽出している。

特開２００７−２７５１４１号公報

しかしながら、ＣＴ画像を閾値で切ってプラークを抽出しても、プラークを確実に抽出できずに見逃したり、プラーク以外の領域を抽出することもあり、例えば医師の読影による冠動脈の血管壁内のプラークの抽出と一致しないことがある。

本発明が解決しようとする課題は、医師の読影による冠動脈の血管壁内のプラークの抽出と一致するように、プラークを確実に抽出できるプラーク領域抽出方法及びその装置を提供することにある。

実施形態によれば、血管を含む被検体を撮影して取得された画像データから血管壁の第１の画像データを抽出し、前記第１の画像データに対しが持つＣＴ値の中間領域のフィルタリングを行って中間値の第２の画像データを作成し、前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分から前記第１の画像データの前記血管壁内において周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した第３の画像データを作成し、前記第１の画像データの画素値から標準偏差を求め、この標準偏差に基づく複数レベルの閾値で分けられる複数の領域別に前記血管中のプラーク領域の確信度を確定し、前記血管中のプラークを抽出する。

一実施形態のプラーク領域抽出装置を適用した医用画像診断装置を示すブロック構成図。同装置における医用画像処理装置を示すブロック構成図。同装置により作成される冠動脈の三次元ボリュームデータから取得される複数の断面方向を示す摸式図。同装置により取得される冠動脈の三次元ボリュームデータに対する複数の断面画像データを示す摸式図。同装置により取得される冠動脈の三次元ボリュームデータの複数の断面画像データの表示例を示す図。同装置における画像処理部を示す具体的な機能ブロック図。同装置における画像処理部により血管壁の二次元の第１の画像データの表示例を示す図。同装置における画像処理部の中間領域のフィルタリングを行っ作成される中間値の画像データを示す図。同装置における画像処理部の画像処理により得られる差分画像データを示す摸式図。同装置における画像処理部により作成された差分値分布を示す図。同装置における画像処理部により抽出されたプラーク領域の候補と複数の画像ノイズとを示す図。同装置における画像処理部により確定したプラーク領域を示す図。同装置のプラーク領域抽出フローチャート。同装置によるプラーク領域抽出の動作における画像データ処理の流れを示す図。同装置におけるプラーク抽出のシミュレーションモデルの一例を示す図。同装置におけるプラーク抽出のシミュレーション結果を示す図。

以下、プラーク領域抽出装置の一実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は本装置を適用した医用画像診断装置１のブロック構成図を示す。この医用画像診断装置１は、医用画像撮影装置２と、医用画像保管装置３と、医用画像処理装置４とを有する。これら医用画像撮影装置２と、医用画像保管装置３と、医用画像処理装置４とは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５等を介して接続されている。医用画像撮影装置２は、例えばＸ線ＣＴ装置（以下、Ｘ線ＣＴ装置２と称する）である。
このＸ線ＣＴ装置２は、被検体にＸ線を照射し、この被検体を通過したＸ線を検出し、被検体の内部（関心部位）のＣＴ画像の三次元（３Ｄ）ボリュームデータ等を取得し、ディスプレイ等に表示する。被検体の各部位は、例えば心臓の冠動脈や、肺及び胃などである。
医用画像保管装置３は、Ｘ線ＣＴ装置２の撮影により取得されたＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ、例えば心臓の冠動脈のＣＴ画像の３Ｄボリュームデータなどを記憶するデータベースである。この医用画像保管装置３に保存されているＣＴ画像の３Ｄボリュームデータは、ＬＡＮ５を介して医用画像処理装置４に送信される。

医用画像処理装置４は、医用画像保管装置３に保存されてＣＴ画像の３Ｄボリュームデータを読み込み、この３Ｄボリュームデータを画像処理し、例えば冠動脈の血管内のプラークによる心疾患の可能性があるか否かの診断において、ＣＴ画像中の血管壁内のプラーク領域を自動的に抽出する。
図２は医用画像処理装置４のブロック構成図を示す。この医用画像処理装置４は、ＣＰＵ（Ｃentral Ｐrocessing Ｕnit）などの制御部１１と、ＲＯＭ（Ｒead Ｏnly Ｍemory）及びＲＡＭ（Ｒandom Ａccess Ｍemory）などのメモリ１２と、ＣＴ画像などの各種画像を表示する表示部１３と、操作者からの入力操作を受け付ける操作部１４と、Ｘ線ＣＴ装置２の撮影により取得されたＣＴ画像の３Ｄボリュームデータを画像処理してそのＣＴ画像を表示部１３に表示するために画像処理プログラムや各種データなどを記憶する記憶部１５と、外部装置との通信を行う通信部１６と、ＣＴ画像の３Ｄボリュームデータなどの各種画像を処理したり、ＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ中からプラーク領域を抽出する画像処理部１７とを有する。これら制御部１１と、メモリ１２と、表示部１３と、操作部１４と、記憶部１５と、通信部１６と、画像処理部１７とは、バスライン１８により電気的に接続されている。

記憶部１５には、上記画像処理プログラムや各種データなどの他に、ＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ中からプラーク領域を抽出するためのプラーク領域抽出プログラムが記憶されている。このプラーク領域抽出プログラムは、冠動脈の血管内のプラークによる心疾患を診断するときに実行されるもので、冠動脈等の血管を含む被検体を撮影して取得されたＣＴ画像の３Ｄボリュームデータから血管壁の第１の画像データを抽出させる血管壁データ抽出機能と、この第１の画像データに対して中間領域のフィルタリングを行って中間値の第２の画像データを作成させる中間画像データ作成機能と、上記第１の画像データと上記第２の画像データとの差分から第１の画像データにおいて周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した第３の画像データを作成させる強調処理機能と、第１の画像データの画素値から標準偏差を求め、この標準偏差に基づく複数レベルの閾値に従って冠動脈等の血管中のプラークを抽出させるプラーク抽出機能とを含む。この記憶部１５は、例えば、磁気ディスク装置や半導体ディスク装置（フラッシュメモリ）などである。

制御部１１は、記憶部１５に記憶されている上記画像処理プログラムや各種データなどに基づき、操作部１４からの入力操作を受け付け、表示部１３や通信部１６、画像処理部１７等を制御し、ＣＴ画像の三次元ボリュームデータ等を画像処理して表示部１３に表示する。
又、制御部１１は、記憶部１５に記憶されているプラーク領域抽出プログラムを実行し、画像処理部１７に対して冠動脈等の血管を含む被検体を撮影して取得されたＣＴ画像の３Ｄボリュームデータから血管壁の第１の画像データを抽出し、この第１の画像データに対して中間領域のフィルタリングを行って中間値の第２の画像データを作成し、上記第１の画像データと上記第２の画像データとの差分から第１の画像データにおいて周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した第３の画像データを作成し、第１の画像データの画素値から標準偏差を求め、この標準偏差に基づく複数レベルの閾値に従って冠動脈等の血管中のプラークを抽出する。標準偏差は、画素値のばらつきを表す統計解析値である。

メモリ１２は、制御部１１が実行する起動プログラムなどを記憶するメモリであって、制御部１１のワークエリアとしても機能する。なお、起動プログラムは、医用画像処理装置４の起動時に制御部１１により読み出されて実行される。
表示部１３は、２Ｄ画像や３Ｄ画像などの各種画像をカラー表示するもので、例えば液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイ等である。
操作部１４は、操作者により入力操作される入力部であって、画像表示の開始や画像の切り替え、設定の変更などの各種の入力操作を受け付ける入力部である。この操作部１４としては、例えば、マウスやキーボードなどの入力デバイスを用いる。
通信部１６は、ＬＡＮ５等を介して外部装置との通信を行うもので、例えばＬＡＮカードやモデムなどである。外部装置としては、例えば上記医用画像撮影装置２及び上記医用画像保管装置３などである。

画像処理部１７は、記憶部１５に記憶されているプラーク領域抽出プログラムを実行し、ＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ中から例えば冠動脈の血管内のプラークを抽出する。すなわち、画像処理部１７は、プラーク抽出装置としての機能を有し、医用画像保管装置３に保存されているＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ、例えば心臓ボリュームデータを読み出し、この心臓ボリュームデータに対して注目領域、例えば冠動脈の一部分を３Ｄボリュームデータで切り出し、この冠動脈の３Ｄボリュームデータから冠動脈の血管の芯線を抽出し、この芯線方向に沿って冠動脈の３Ｄボリュームデータから血管壁の第１の画像データを抽出し、この第１の画像データに対して中間領域のフィルタリングを行って中間値の第２の画像データを作成し、上記第１の画像データと上記第２の画像データとの差分から第１の画像データにおいて周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した第３の画像データを作成し、第１の画像データの画素値から標準偏差を求め、この標準偏差に基づく複数レベルの閾値に従って冠動脈等の血管中のプラークを抽出する。
又、画像処理部１７は、切り出された冠動脈の３Ｄボリュームデータから複数断面のＣＰＲ（Ｃurved Ｐlaner Ｒeconstruction：曲面任意多断面再構成画像）像、例えば図３に示すように冠動脈等の血管１００に対してＡ−Ａ断面、Ｂ−Ｂ断面、Ｃ断面の各画像データＤの各スライス像を作成する。Ａ−Ａ断面は、血管１００の芯線（血流方向）Ｅの方向に沿った断面である。Ｂ−Ｂ断面は、血管１００の芯線Ｅの方向に沿い、かつＡ−Ａ断面に対して垂直な断面である。Ｃ断面は、血管１００の芯線Ｅの方向に垂直な断面である。

図４（ａ）はＡ−Ａ断面の断面画像データＡＤの摸式図を示し、同図（ｂ）はＢ−Ｂ断面の断面画像データＢＤの摸式図を示し、同図（ｃ）はＣ断面の断面画像データＣＤの摸式図を示す。図５は表示部１３に表示されるＡ−Ａ断面の断面画像データＡＤと、Ｂ−Ｂ断面の断面画像データＢＤと、Ｃ断面の断面画像データＣＤとの表示例を示す。
なお、図３乃至図５は、血管１００内のプラークＰ及び石灰化の部分Ｋを示す。又、Ｊは内腔を示し、Ｌは壁を示す。

図６は画像処理部１７の具体的な機能ブロック図を示す。この画像処理部１７は、血管壁データ抽出部１７−１と、中間画像データ作成部１７−２と、強調処理部１７−３と、プラーク抽出部１７−４とを有する。
血管壁データ抽出部１７−１は、図５に示すようなＣＴ画像の心臓ボリュームデータＤから例えば冠動脈の一部分を３Ｄボリュームデータで切り出し、この３Ｄボリュームデータから２次元（２Ｄ）の冠動脈の血管壁の画像データ（第１の画像データ）Ｗを抽出する。
図７は血管壁の画像データＷの表示例を示し、ＡＤＷは図５に示すＡ−Ａ断面の断面画像データＡＤの血管壁の画像データを示し、ＢＤＷは図５に示すＢ−Ｂ断面の断面画像データＢＤの血管壁の画像データを示し、ＣＤＷは図５に示すＣ断面の断面画像データＢＤの血管壁の画像データを示す。

中間画像データ作成部１７−２は、冠動脈の血管壁の画像データＷ、例えば図７に示すＡ−Ａ断面に対応する血管壁の画像データＡＤＷと、Ｂ−Ｂ断面に対応する血管壁の画像データＢＤＷと、Ｃ断面に対応する血管壁の画像データＣＤＷとに対してそれぞれ中間領域のフィルタリング、すなわち血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷにおける血管１００の芯線方向に沿って当該血管壁の各画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷの持つＣＴ値の全領域の中間となる領域、すなわち中間領域のフィルタリングを行って例えば図８に示すような中間値の画像データ（第２の画像データ）Ｍを作成する。この中間領域のフィルタリングは、例えばＭedianフィルタを用いて行う。
同図８においてＡＤＭは図７に示す血管壁の画像データＡＤＷをフィルタリングした中間値の画像データを示し、ＢＤＭは図７に示す血管壁の画像データＢＤＷをフィルタリングした中間値の画像データを示し、ＣＤＭは図７に示す血管壁の画像データＣＤＷをフィルタリングした中間値の画像データを示す。

強調処理部１７−３は、図７に示す血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷと図８に示す中間値の画像データＡＤＭ、ＢＤＭ、ＣＤＭとの差分から周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した差分画像データ（第３の画像データ）Ｓを作成する。具体的に強調処理部１７−３は、図７に示す血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷと図８に示す中間値の画像データＡＤＭ、ＢＤＭ、ＣＤＭとの各ＣＴ値の差分から周辺部よりもＣＴ値の低い画像領域を強調処理した図９に示すような差分画像データＳを作成し、この差分画像データＳからＣＴ値の差分に対する画素数を示す図１０に示すような差分値分布（ヒストグラム）Ｈを作成する。
図９に示す差分画像データＳにおいて、ＡＤＳは図７に示す血管壁の画像データＡＤＷと図８に示す中間値の画像データＡＤＦとの差分画像データを示し、ＢＤＳは図７に示す血管壁の画像データＢＤＷと図８に示す中間値の画像データＢＤＦとの差分画像データを示し、ＣＤＳは図７に示す血管壁の画像データＣＤＷと図８に示す中間値の画像データＣＤＦとの差分画像データを示す。
図１０に示す差分値分布Ｈは、図７に示す血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷと図８に示す中間値の画像データＡＤＭ、ＢＤＭ、ＣＤＭとの各ＣＴ値の差分に対する画素数を示す。これらＣＴ値の差分は、例えば、血管壁の画像データＡＤＷと中間値の画像データＡＤＭとの同一座標の各ＣＴ値の差分を画像全体に亘って求める。なお、ＣＴ値の差分は、血管壁の画像データＢＤＷと中間値の画像データＢＤＭとの各ＣＴ値の差分に対する画素数、又は血管壁の画像データＣＤＷと中間値の画像データＣＤＭとの各ＣＴ値の差分に対する画素数から求めても良い。

プラーク抽出部１７−４は、血管１００の所要部位、例えば大動脈起始部における複数のＣＴ値から画像ノイズの標準偏差σを求め、この標準偏差σに基づく複数レベルの閾値、例えば標準偏差σをそれぞれ異なる数値で整数倍して複数の閾値−σ、−２σ、−３σを算出し、これら閾値−σ、−２σ、−３σにより別けられる複数の領域別にＣＴ値の差分を分けてプラーク領域の確信度を確定する。画像ノイズの標準偏差σを求めるのが大動脈起始部であるのは、当該大動脈起始部が体積が大きく、ＣＴ値が等しい物体が集合しているからである。
具体的に、プラーク抽出部１７−４は、複数の閾値−σ、−２σ、−３σを設定し、閾値−３σ以上のＣＴ値の差分、すなわち図１０に示す閾値−３σ以下のＣＴ値の差分の判定範囲Ｑ１に含まれるＣＴ値の差分を無条件でプラーク領域として確定する。
プラーク抽出部１７−４は、閾値−３σと閾値−２σとの間の判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分を第１の条件付でプラーク領域として確定する。この第１の条件は、閾値−３σと閾値−２σとの間のＣＴ値の差分が上記無条件で確定したプラーク領域に隣接している、又は上記判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分に対応する図５に示す冠動脈の３Ｄボリュームデータ中の画像部分が一定体積、例えば０．１２ｍｍ^３以上を有しているである。このプラーク抽出部１７−４は、第１の条件付きで判定を行うために、上記判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分に対応する図５に示す冠動脈の三次元ボリュームデータ中の画像部分に対してラベリングを行う。
プラーク抽出部１７−４は、閾値−２σと閾値−σとの間の判定範囲Ｑ３に含まれるＣＴ値の差分を第２の条件付でプラーク領域として確定する。この第２の条件は、上記確定したプラーク領域に隣接しているである。このプラーク抽出部１７−４は、第２の条件付きで判定を行うために、上記判定範囲Ｑ３に含まれるＣＴ値の差分に対応する図５に示す冠動脈の三次元ボリュームデータ中の画像部分対してラベリングを行う。
又、プラーク抽出部１７−４は、各判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のＣＴ値の差分において、壁厚が一定値、例えば１ｍｍ未満のプラークを除外し、かつ壁の最外の画素を除外する。換言すれば、プラーク抽出部１７−４は、各判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のＣＴ値の差分において、壁厚が一定値、例えば１ｍｍ以上のプラークを抽出し、かつ壁の最外の画素においてプラークを抽出しない。

図１１は例えば図９に示す差分画像データＳに対して閾値−σにより抽出したプラーク領域の候補Ｐと複数の画像ノイズＮとを示す。
これに対して図１２はプラーク抽出部１７−４により閾値−σ、−２σ、−３σを設定し、これら閾値−σ、−２σ、−３σにより別けられる複数の判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３別にＣＴ値の差分を分けてプラーク領域の候補ＰからプラークＰｓとして確定した結果を示す。

次に、上記の如く構成された装置によるプラーク抽出の動作について説明する。
Ｘ線ＣＴ装置２は、人体等の被検体に造影剤を注入し、被検体にＸ線を照射し、この被検体を通過したＸ線を検出し、被検体の関心部位、例えば心臓の冠動脈のＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ等を取得し、ディスプレイ等に表示する。
医用画像保管装置３は、Ｘ線ＣＴ装置２の撮影により取得されたＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ、例えば心臓の冠動脈のＣＴ画像の３Ｄボリュームデータをデータベースに記憶する。この医用画像保管装置３に保存されているＣＴ画像の３Ｄボリュームデータは、ＬＡＮ５を介して医用画像処理装置４に送信される。
この医用画像処理装置４は、医用画像保管装置３に保存されてＣＴ画像の３Ｄボリュームデータを読み込み、この３Ｄボリュームデータを画像処理し、例えば冠動脈の血管内のプラークによる心疾患の可能性があるか否かの診断において、ＣＴ画像中の血管壁内のプラーク領域を自動的に抽出する。

画像処理部１７は、基本処理として、心臓の３Ｄボリュームデータに対し、画像の切り出しと、石灰化抽出処理と、内腔（造影剤）抽出処理と、外壁抽出処理と、プラーク抽出処理とを行う。
すなわち、画像処理部１７は、医用画像保管装置３に保存されているＣＴ画像の３Ｄボリュームデータ、例えば心臓ボリュームデータを読み出し、この心臓ボリュームデータから注目領域、例えば冠動脈の一部分を３Ｄボリュームデータとして切り出す。
画像処理部１７は、冠動脈のボリュームデータから例えば大動脈起始部のＣＴ値を取得し、この大動脈起始部のＣＴ値の例えば１．２倍を上回るＣＴ値の領域を石灰化（石灰化プラーク）として抽出する。ここで、画像処理部１７は、造影剤のＣＴ値より石灰化のＣＴ値が高いことを利用し、特に、パーシャルボリュームエフェクトの小さい大動脈起始部のＣＴ値を用いる。

画像処理部１７は、切り出した冠動脈の一部分の３Ｄボリュームデータから複数断面のＣＰＲ像、例えば図５に示すようなＡ−Ａ断面の断面画像データＡＤと、Ｂ−Ｂ断面の断面画像データＢＤと、Ｃ断面の断面画像データＣＤとを作成し、これら断面画像データＡＤ、ＢＤ、ＣＤから芯線周りにチューブＲＯＩ（３次元的な関心領域）を取り、このチューブＲＯＩ内の石灰化を抽出し、除去する。

画像処理部１７は、例えば図５に示す断面画像データＣＤを二値化し、冠動脈の血管の内壁に向かう方向にスキャンし、このスキャン結果から冠動脈の血管内の重心を求め、この重心に基づいて冠動脈の血管の芯点を求める。この画像処理部１７は、冠動脈の血管の延びている方向にスキャンして複数の断面画像データＣＤを作成し、これら断面画像データＣＤからそれぞれ冠動脈の血管の各芯点を求める。画像処理部１７は、各芯点を繋ぐことにより冠動脈の血管の芯線Ｅを求める。

以下、プラーク領域の抽出動作について図１３に示すプラーク領域抽出フローチャートに従って説明する。なお、図１４はプラーク領域抽出の動作における画像データ処理の流れを示す。
血管壁データ抽出部１７−１は、ステップ＃１において、図５に示すようなＣＴ画像の心臓ボリュームデータＤから例えば冠動脈の一部分を３Ｄボリュームデータで切り出し、この３Ｄボリュームデータから図７に示すような２Ｄの冠動脈の血管壁の画像データＷ、すなわち血管壁の各画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷを抽出する。
中間画像データ作成部１７−２は、ステップ＃２において、冠動脈の血管壁の画像データＷ、例えば図７に示す血管壁の各画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷに対してそれぞれ血管１００の芯線Ｅの方向に沿って中間領域のフィルタリング、例えばＭedianフィルタを用いてフィルタリングを行って例えば図８に示すような中間値の画像データＭを作成する。

強調処理部１７−３は、ステップ＃３において、図７に示す血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷと図８に示す中間値の画像データＡＤＭ、ＢＤＭ、ＣＤＭとの各ＣＴ値の差分から周辺部よりもＣＴ値の低い画像領域を強調処理した図９に示すような差分画像データＳを作成する。この差分画像データＳは、例えば図７に示す血管壁の画像データＡＤＷ、ＢＤＷ、ＣＤＷからそれぞれ図８に示す中間値の画像データＡＤＭ、ＢＤＭ、ＣＤＭを減算して作成される。強調処理部１７−３は、差分画像データＳからＣＴ値の差分に対する画素数を示す図１０に示すような差分値分布Ｈを作成する。

プラーク抽出部１７−４は、ステップ＃４において、血管１００の所要部位、例えば大動脈起始部における複数のＣＴ値から画像ノイズの標準偏差σを求める。このプラーク抽出部１７−４は、標準偏差σに基づく複数レベルの閾値、例えば標準偏差σをそれぞれ異なる数値で整数倍して複数の閾値−σ、−２σ、−３σを算出し、これら閾値−σ、−２σ、−３σにより別けられる複数の領域別にＣＴ値の差分を分けてプラーク領域の確信度を確定する。
具体的に、プラーク抽出部１７−４は、図１０に示す差分値分布Ｈにおいて、閾値−３σ以上のＣＴ値の差分、すなわち図１０に示す閾値−３σ以下のＣＴ値の差分の判定範囲Ｑ１に含まれるＣＴ値の差分を無条件でプラーク領域として確定する。
プラーク抽出部１７−４は、閾値−３σと閾値−２σとの間の判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分を第１の条件付でプラーク領域として確定する。この第１の条件は、閾値−３σと閾値−２σとの間のＣＴ値の差分が上記無条件で確定したプラーク領域に隣接している、又は上記判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分に対応する図５に示す冠動脈の３Ｄボリュームデータ中の画像部分が一定体積、例えば０．１２ｍｍ^３以上を有しているである。

プラーク抽出部１７−４は、閾値−２σと閾値−σとの間の判定範囲Ｑ３に含まれるＣＴ値の差分を第２の条件付でプラーク領域として確定する。この第２の条件は、上記確定したプラーク領域に隣接しているである。
プラーク抽出部１７−４は、各判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のＣＴ値の差分において、壁厚が一定値、例えば１ｍｍ未満のプラークを除外し、かつ壁の最外の画素を除外する。換言すれば、プラーク抽出部１７−４は、各判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のＣＴ値の差分において、壁厚が一定値、例えば１ｍｍ以上のプラークを抽出し、かつ壁の最外の画素においてプラークを抽出しない。

このプラーク抽出の結果、図１２に示すようにプラーク領域の候補ＰからプラークＰｓが確定される。この確定されたプラークＰｓは、図１１に示す閾値−σにより抽出した結果と対比すると分るように複数の画像ノイズＮが除去され、プラークとして確度の高いプラークＰｓのみが抽出される。

本装置によるプラーク抽出の動作についてのシミュレーション結果について説明する。
プラーク抽出のシミュレーションでは、図１５に示すような数値ファントムを用いる。この数値ファントムは、画像ノイズ無しと、画像ノイズ有りがある。閾値は例えば６０ＨＵである。プラークＰは例えば３０ＨＵであり、石灰化の部分Ｋは４００ＨＵであり、内腔Ｊは３５０ＨＵであり、壁Ｌは１３０ＨＵである。
シミュレーション装置は、かかる数値ファントムから画像再構成して冠動脈の血管の生データを作成し、この生データを用いてプラーク抽出のシミュレーションを実行する。このシミュレーションの結果、例えば図１６（ａ）（ｂ）に示すようにプラークＰｓを抽出できることができる。同図（ａ）は画像ノイズ無しであり、同図（ｂ）は画像ノイズ有りである。

このように上記一実施の形態によれば、ＣＴ画像の心臓ボリュームデータＤから切出した例えば冠動脈の３Ｄボリュームデータから血管壁の画像データＷを抽出し、これら血管壁の画像データＷに対して中間領域のフィルタリングを行って中間値の画像データＭを作成し、これら血管壁の画像データＷと中間値の画像データＭとの各ＣＴ値の差分から周辺部よりもＣＴ値の低い画像領域を強調処理した差分画像データＳを作成し、この差分画像データＳからＣＴ値の差分に対する画素数を示す差分値分布Ｈを作成し、かつ例えば大動脈起始部における複数のＣＴ値から求めた画像ノイズの標準偏差σから複数の閾値−σ、−２σ、−３σを算出し、これら閾値−σ、−２σ、−３σにより別けられる複数の領域別にＣＴ値の差分を分けてプラーク領域の確信度を確定する。これにより、プラークＰｓを確実に抽出することができ、プラークＰｓ以外の領域をプラークとして抽出することがなくなり、例えば医師の読影による冠動脈の血管壁内のプラークの抽出と一致させることができる。

このプラーク抽出では、図１０に示す差分値分布Ｈにおいて、図１０に示す閾値−３σ以下のＣＴ値の差分の判定範囲Ｑ１に含まれるＣＴ値の差分を無条件でプラーク領域として確定し、閾値−３σと閾値−２σとの間の判定範囲Ｑ２に含まれるＣＴ値の差分を第１の条件付でプラーク領域として確定し、閾値−２σと閾値−σとの間の判定範囲Ｑ３に含まれるＣＴ値の差分を第２の条件付でプラーク領域として確定するので、プラークＰｓの抽出の確度を高めることができる。
又、各判定範囲Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のＣＴ値の差分において、壁厚が一定値、例えば１ｍｍ未満のプラークを除外し、かつ壁の最外の画素を除外することでもプラークＰｓの抽出の確度を高めることができる。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１：医用画像診断装置、２：医用画像撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）、３：医用画像保管装置、４：医用画像処理装置、５：ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、１１：制御部、１２：メモリ、１３：表示部、１４：操作部、１５：記憶部、１６：通信部、１７：画像処理部、１８：バスライン、１７−１：血管壁データ抽出部、１７−２：中間画像データ作成部、１７−３：強調処理部、１７−４：プラーク抽出部。

Claims

血管を含む被検体を撮影して取得された画像データから血管壁の第１の画像データを抽出し、
前記第１の画像データが持つＣＴ値の中間領域のフィルタリングを行って中間値の第２の画像データを作成し、
前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分から前記第１の画像データの前記血管壁内において周辺部よりも画素値の低い画像領域を強調処理した第３の画像データを作成し、
前記第１の画像データの画素値から標準偏差を求め、この標準偏差に基づく複数レベルの閾値で分けられる複数の領域別に前記血管中のプラーク領域の確信度を確定し、前記血管中のプラークを抽出する、
ことを特徴とするプラーク領域抽出方法。
血管を含む被検体を撮影して取得された画像データから血管壁を含む第１の画像データを抽出する血管壁データ抽出部と、
前記第１画像データに対して、前記血管の走行方向に沿って中間領域の値を求めるフィルタリングを行って第２の画像データを作成する中間画像データ作成部と、
前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分により強調処理された第３の画像データを作成する強調処理部と、
前記第３の画像データに基づいて、プラーク領域を抽出するプラーク抽出部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
前記中間画像データ作成部は、前記第１の画像データに含む前記血管の走行方向に沿って前記中間領域のフィルタリングを行って前記第２の画像データを作成することを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
前記画像データは、ＣＴ画像データであり、
前記プラーク抽出部は、前記血管の所要部位からＣＴ値の標準偏差を求め、この標準偏差をそれぞれ異なる数値を乗じて複数の閾値を算出し、これら閾値により分けられる複数の領域別に前記ＣＴ値の差分を分けて前記プラーク領域の確信度を確定する、
ことを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
前記プラーク抽出部は、前記血管の所要部位における画素値の標準偏差に基づいて複数の閾値を求め、この閾値を用いて信頼度の異なる複数のプラーク領域を求めることを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
前記画像データは、ＣＴ画像データであり、
前記中間画像データ作成部は、前記第１の画像データに含む前記血管の芯線方向に沿って前記中間領域のフィルタリングを行って前記第２の画像データを作成し、
前記強調処理部は、前記第１の画像データと前記第２の画像データとの各ＣＴ値の差分から前記周辺部よりも前記ＣＴ値の低い画像領域を強調処理した前記第３の画像データとしての差分画像データを作成し、この差分画像データから前記ＣＴ値の差分に対する画素数を示す差分値分布を作成し、
前記プラーク抽出部は、前記血管の所要部位から前記ＣＴ値の標準偏差を求め、この標準偏差をそれぞれ異なる数値で整数倍して複数の閾値を算出し、これら閾値により別けられる複数の領域別に前記ＣＴ値の差分を分けて前記プラーク領域の確信度を確定する、
ことを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
前記プラーク抽出部は、前記複数の閾値として前記標準偏差と、２倍の前記標準偏差と、３倍の前記標準偏差とを設定し、前記３倍の標準偏差以上の前記ＣＴ値の差分を無条件で前記プラーク領域として確定し、前記３倍の標準偏差と前記２倍の標準偏差との間の前記ＣＴ値の差分を第１の条件付で前記プラーク領域として確定し、前記２倍の標準偏差と前記標準偏差との間の前記ＣＴ値の差分を第２の条件付で前記プラーク領域として確定することを特徴とする請求項６記載の医用画像処理装置。
前記第１の条件は、前記無条件で確定した前記プラーク領域に隣接している、又は一定体積以上を有していることであり、
前記第２の条件は、前記確定した前記プラーク領域に隣接している、
ことを特徴とする請求項７記載の医用画像処理装置。