JP5801226B2 - Image diagnosis support apparatus, method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、脳血流の情報を取得するために用いられる頭部断面画像内における対象血管候補を表示する画像診断支援装置、方法およびプログラムに関するものである。 The present invention relates to an image diagnosis support apparatus, method, and program for displaying a target blood vessel candidate in a head cross-sectional image used for acquiring information on cerebral blood flow.
従来、頭部のＣＴ検査（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査を行うことによって頭部の断面画像を取得し、この頭部の断面画像を用いて脳の血流状態を定量化することによって急性期脳虚血の診断支援とすることが行われている。 Conventionally, a cross-sectional image of the head is acquired by performing a CT examination (Computed Tomography) or MRI (Magnetic Resonance Imaging) examination of the head, and the blood flow state of the brain is quantified using the cross-sectional image of the head. Therefore, it is possible to provide diagnosis support for acute cerebral ischemia.
たとえば、特許文献１においては、造影剤が注入された頭部をＭＲＩ装置によって撮影し、その撮影によって取得した複数位置の断面画像のそれぞれについて、各断面画像を分割した領域毎の造影剤濃度−時間曲線を算出し、その曲線に基づいて静脈および動脈が存在する領域を決定することが提案されている。 For example, in Patent Document 1, a head in which a contrast medium has been injected is imaged by an MRI apparatus, and each of the cross-sectional images obtained by the imaging has a contrast medium concentration for each region obtained by dividing each cross-sectional image − It has been proposed to calculate a time curve and determine regions where veins and arteries are based on the curve.
また、特許文献２においては、連続して撮影された頭部の断面画像に基づいて脳動脈、脳静脈、脳組織に関する時間濃度曲線を求めることが開示されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228561 discloses obtaining time concentration curves related to cerebral arteries, cerebral veins, and brain tissues based on cross-sectional images of the head taken continuously.
しかしながら、たとえば特許文献１のように、頭部の断面画像に基づいて静脈や動脈の位置を自動的に抽出したとしても、あくまでも撮影画像に基づいた自動判定であるため誤判定が生じる問題がある。 However, for example, as in Patent Document 1, even if the positions of veins and arteries are automatically extracted based on the cross-sectional image of the head, there is a problem that erroneous determination occurs due to automatic determination based on the captured image. .
したがって、医師などのユーザによる判断をさらに加えることによって、さらに精度の高い脳血流の情報を得たい場合もある。 Therefore, there is a case where it is desired to obtain more accurate information on cerebral blood flow by further making a judgment by a user such as a doctor.
本発明は、上記事情に鑑み、脳血流の情報を得るために用いる対象血管の判断の機会をユーザに対して与えることができ、より高精度な脳血流の情報を得ることができる画像診断支援装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。 In view of the above circumstances, the present invention can give a user an opportunity to determine a target blood vessel used to obtain information on cerebral blood flow, and can obtain more accurate information on cerebral blood flow. An object of the present invention is to provide a diagnosis support apparatus, method, and program.
本発明の画像診断支援装置は、頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とする。 An image diagnosis support apparatus according to the present invention includes a head cross-sectional image acquisition unit that acquires a head cross-sectional image, and a target blood vessel candidate that extracts a plurality of target blood vessel candidates from the head cross-sectional image acquired by the head cross-sectional image acquisition unit. Based on the image of each target blood vessel candidate extracted by the extraction means, the target blood vessel candidate extraction means, the target blood vessel likelihood acquisition means for acquiring the target blood vessel likelihood parameter of each target blood vessel candidate, and the target blood vessel likelihood acquisition means Display control means for displaying the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate based on the target blood vessel likelihood parameter.
また、上記本発明の画像診断支援装置においては、頭部断面画像取得手段を、所定の時間間隔で撮影された複数の頭部断面画像を取得するものとし、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の画像の経時変化に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータをそれぞれ取得するものとできる。 In the diagnostic imaging support apparatus of the present invention, the head cross-sectional image acquisition means acquires a plurality of head cross-sectional images taken at predetermined time intervals, and the target blood vessel likelihood acquisition means Based on the temporal change of the blood vessel candidate image, the target blood vessel parameter of each target blood vessel candidate can be acquired.
また、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時刻、および到達時刻以降の造影剤画像の濃度変化のうちの少なくとも１つに基づいて、対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。 Further, the target blood vessel-likeness acquisition means is configured to select at least one of a peak concentration in a temporal change of the contrast agent image of each target blood vessel candidate, an arrival time until the peak concentration is reached, and a concentration change of the contrast agent image after the arrival time. Based on the above, it is possible to obtain a parameter of the target blood vessel.
また、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時間、およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つに基づいて、対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。 Further, the target blood vessel-likeness acquisition means is based on three types: a peak concentration in a time-dependent change of the contrast agent image of each target blood vessel candidate, an arrival time until the peak concentration is reached, and a concentration change of the contrast agent image after the peak concentration. The parameter of the target blood vessel likelihood can be acquired.
また、対象血管らしさ取得手段を、ピーク濃度、到達時間およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つを用いて、主成分分析によって対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。 In addition, the target blood vessel likelihood acquisition unit can acquire the target blood vessel likelihood parameter by principal component analysis using the peak density, the arrival time, and the density change of the contrast agent image after the peak density.
また、対象血管らしさ取得手段を、対象血管候補の造影剤画像における複数の画素の濃度の経時変化におけるピーク値に基づいて、ピーク濃度を取得するものとできる。 Further, the target blood vessel-likeness acquisition means can acquire the peak concentration based on the peak value in the change with time of the concentration of the plurality of pixels in the contrast agent image of the target blood vessel candidate.
また、頭部断面画像取得手段を、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像を取得するものとし、対象血管候補抽出手段を、隣接する頭部断面画像から対象血管候補をそれぞれ抽出するものとし、対象血管らしさ取得手段を、隣接する頭部断面画像における対応する対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、その取得したピーク値に基づいて、ピーク濃度を取得するものとできる。 The head cross-sectional image acquisition means acquires head cross-sectional images adjacent in the vertical direction of the head, and the target blood vessel candidate extraction means extracts target blood vessel candidates from the adjacent head cross-sectional images, respectively. The target blood vessel-likeness acquisition means acquires the peak value in the temporal change of the contrast agent image of the corresponding target blood vessel candidate in the adjacent head cross-sectional image, and acquires the peak concentration based on the acquired peak value. I can do it.
また、対象血管らしさ取得手段を、予め求められた頭部断面における複数の血管位置の正解データを取得し、その正解データにおける各血管位置から各対象血管候補までの数学的距離を対象血管らしさのパラメータとして取得するものとできる。 Further, the target blood vessel likelihood acquisition unit acquires correct data of a plurality of blood vessel positions in the head section obtained in advance, and the mathematical distance from each blood vessel position to each target blood vessel candidate in the correct data is determined as the target blood vessel likelihood. It can be obtained as a parameter.
また、表示制御手段を、対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを色で表示するものとできる。 Further, the display control means can display the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate in color based on the target blood vessel likelihood parameter.
本発明の画像診断支援方法は、頭部断面画像を取得し、その取得した頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示することを特徴とする。 The image diagnosis support method of the present invention acquires a head cross-sectional image, extracts a plurality of target blood vessel candidates from the acquired head cross-sectional image, and based on the extracted images of each target blood vessel candidate, A target blood vessel parameter of a blood vessel candidate is obtained, and the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate is displayed based on the acquired target blood vessel parameter.
本発明の画像診断支援プログラムは、コンピュータを、頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段として機能させることを特徴とする。 The image diagnosis support program of the present invention extracts a plurality of target blood vessel candidates from a head cross-sectional image acquisition unit that acquires a head cross-sectional image and a head cross-sectional image acquired by the head cross-sectional image acquisition unit. Target blood vessel candidate extraction means, target blood vessel likelihood acquisition means for acquiring a target blood vessel likelihood parameter of each target blood vessel candidate based on the image of each target blood vessel candidate extracted by the target blood vessel candidate extraction means, and target blood vessel likelihood Based on the target blood vessel likelihood parameter acquired by the acquisition means, the display device functions as a display control means for displaying the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate.
本発明の画像診断支援装置、方法およびプログラムによれば、頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示するようにしたので、脳血流の情報を得るために用いる対象血管候補の対象血管らしさを視覚的情報としてユーザに提供することができ、対象血管候補の判断の機会をユーザに対して与えることができので、より高精度な脳血流の情報を得ることができる。 According to the image diagnosis support apparatus, method, and program of the present invention, a plurality of target blood vessel candidates are extracted from a head cross-sectional image, and the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate is extracted based on the extracted images of each target blood vessel candidate. Since the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate is displayed based on the acquired target blood vessel likelihood parameter, the target blood vessel candidate target blood vessel used for obtaining information on cerebral blood flow The likelihood can be provided to the user as visual information, and the user can be given an opportunity to determine the target blood vessel candidate. Therefore, more accurate information on cerebral blood flow can be obtained.
また、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時間、およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つに基づいて、主成分分析によって対象血管らしさのパラメータを取得するようにした場合には、３次元の情報から２次元または１次元の情報に次元を下げた情報を対象血管らしさのパラメータとして取得することができるので、ユーザが対象血管候補の選択を容易に行うことができる。 In addition, based on the following three components: the peak concentration in the temporal change of the contrast agent image of each target blood vessel candidate, the arrival time until the peak concentration is reached, and the concentration change of the contrast agent image after the peak concentration, the target blood vessel is analyzed by principal component analysis. When the likelihood parameter is acquired, information obtained by reducing the dimension from the three-dimensional information to the two-dimensional or one-dimensional information can be acquired as the target blood vessel parameter, so that the user can select the target blood vessel candidate. Can be easily selected.
また、対象血管候補の造影剤画像における複数の画素の濃度の経時変化におけるピーク値に基づいて、上記ピーク濃度を取得するようにした場合には、より精度の高い対象血管らしさのパラメータを取得することができる。 Further, when the peak concentration is acquired based on the peak value in the temporal change in the concentration of a plurality of pixels in the contrast agent image of the target blood vessel candidate, a more accurate target blood vessel parameter is acquired. be able to.
また、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像における対応する対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、その取得したピーク値に基づいて、上記ピーク濃度を取得するようにした場合にも、より精度の高い対象血管らしさのパラメータを取得することができる。 Further, each of the peak values in the temporal change of the contrast agent image of the corresponding target blood vessel candidate in the head section image adjacent in the vertical direction of the head is acquired, and the peak concentration is acquired based on the acquired peak value. Even in this case, it is possible to acquire a parameter of the target blood vessel with higher accuracy.
また、予め求められた頭部断面における複数の血管位置の正解データを取得し、その正解データにおける各血管位置から各対象血管候補までの数学的距離を対象血管らしさのパラメータとして取得するようにした場合には、より簡易な演算によって対象血管らしさのパラメータを取得することができる。 In addition, correct data of a plurality of blood vessel positions in a head section obtained in advance is acquired, and a mathematical distance from each blood vessel position to each target blood vessel candidate in the correct data is acquired as a parameter of target blood vessel likelihood. In this case, the parameter of the target blood vessel can be acquired by simpler calculation.
以下、本発明の画像診断支援装置、方法およびプログラムの一実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の画像診断支援装置の一実施形態を備えた画像診断支援システムの概略構成を示す図である。本実施形態の画像診断支援システムは、図１に示すように、画像診断支援装置１と記憶装置２とディスプレイ３とを備えている。 Hereinafter, an embodiment of an image diagnosis support apparatus, method, and program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an image diagnosis support system including an embodiment of an image diagnosis support apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the image diagnosis support system of the present embodiment includes an image diagnosis support device 1, a storage device 2, and a display 3.
画像診断支援装置１は、一台のコンピュータに、本発明の画像診断支援プログラムの一実施形態をインストールしたものである。コンピュータは、画像診断を行う医師が直接操作するワークステーションやパソコンでもよいし、またはそれらとネットワークを介して接続されるサーバコンピュータでもよい。画像診断支援プログラムは、ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体や、ネットワークに接続された外部からアクセス可能なサーバコンピュータのなどに記憶されるものであり、医師からの要求に応じて、上記記録媒体やサーバコンピュータから読み出されてコンピュータにダウンロードされてインストールされる。 The image diagnosis support apparatus 1 is obtained by installing one embodiment of the image diagnosis support program of the present invention on a single computer. The computer may be a workstation or a personal computer directly operated by a doctor who performs image diagnosis, or may be a server computer connected to them via a network. The image diagnosis support program is stored in a recording medium such as a DVD or a CD-ROM, or a server computer that can be accessed from the outside connected to a network. Or read from the server computer, downloaded to the computer and installed.
そして、画像診断支援装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリや、上述した画像診断支援プログラムがインストールされたハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスなどを備えており、これらのハードウェアによって、図１に示すような頭部断面画像取得部１１（頭部断面画像取得手段）、対象血管候補抽出部１２（対象血管候補抽出手段）、対象血管らしさ取得部１３（対象血管らしさ取得手段）、表示制御部１４（表示制御手段）、および脳血流情報算出部１５が構成されている。そして、ハードディスクにインストールされた画像診断支援プログラムが中央処理装置によって実行されることによって上記各部がそれぞれ機能する。また、画像診断支援装置１には、ディスプレイ３と、マウスやキーボードなどから構成される入力装置４が接続されている。 The image diagnosis support apparatus 1 includes a central processing unit (CPU) and a semiconductor memory, a hard disk in which the above-described image diagnosis support program is installed, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), and the like. As shown in FIG. 1, the head cross-sectional image acquisition unit 11 (head cross-sectional image acquisition unit), the target blood vessel candidate extraction unit 12 (target blood vessel candidate extraction unit), and the target blood vessel likelihood acquisition unit 13 (target blood vessel likelihood). Acquisition means), a display control unit 14 (display control means), and a cerebral blood flow information calculation unit 15 are configured. The above-described units function by the image processing support program installed in the hard disk being executed by the central processing unit. The image diagnosis support apparatus 1 is connected to a display 3 and an input device 4 including a mouse and a keyboard.
頭部断面画像取得部１１は、予め撮影された被検体の頭部断面画像５を取得するものである。具体的には、頭部断面画像取得部１１は、ＣＴ検査やＭＲＩ検査において被検体の頭部を撮影した頭部断面画像５を取得するものであり、本実施形態においては、所定の時間間隔で撮影された複数の頭部断面画像５を取得するものである。なお、頭部断面画像５は、被検体のＩＤ毎に記憶装置２に予め記憶されるものである。 The head cross-sectional image acquisition unit 11 acquires a head cross-sectional image 5 of a subject imaged in advance. Specifically, the head cross-sectional image acquisition unit 11 acquires a head cross-sectional image 5 obtained by imaging the head of a subject in CT examination or MRI examination. In the present embodiment, a predetermined time interval is obtained. A plurality of head cross-sectional images 5 photographed in (1) are acquired. The head cross-sectional image 5 is stored in advance in the storage device 2 for each subject ID.
対象血管候補抽出部１２は、頭部断面画像取得部１１によって取得された頭部断面画像５から複数の対象血管候補を抽出するものである。対象血管候補は、脳血流を算出するために用いられる血管の候補となり得るものであり、本実施形態においては、脳内の比較的太い動脈および静脈の候補となり得るものを対象血管候補として抽出し、毛細血管は抽出しないものとする。 The target blood vessel candidate extraction unit 12 extracts a plurality of target blood vessel candidates from the head cross-sectional image 5 acquired by the head cross-sectional image acquisition unit 11. The target blood vessel candidates can be candidates for blood vessels used to calculate cerebral blood flow, and in this embodiment, those that can be candidates for relatively thick arteries and veins in the brain are extracted as target blood vessel candidates. However, capillaries are not extracted.
対象血管候補抽出部１２における対象血管候補の抽出方法としては、たとえば、図２に示すようにディスプレイ３に表示された頭部断面画像５上において、ユーザが入力装置４を用いて選択した位置を受け付け、その位置を対象血管候補として抽出するようにしてもよいし、または自動的に抽出するようにしてもよい。脳内における動脈および静脈を対象血管候補として自動的に抽出する方法としては、既に公知な技術であるのでここでは詳細な説明を省略する。図２では、上述したようにして抽出された対象血管候補５ａ〜５ｄが示されている。 As a target blood vessel candidate extraction method in the target blood vessel candidate extraction unit 12, for example, the position selected by the user using the input device 4 on the head cross-sectional image 5 displayed on the display 3 as shown in FIG. The position may be received and the position may be extracted as a candidate target blood vessel, or may be automatically extracted. Since a method for automatically extracting arteries and veins in the brain as target blood vessel candidates is a known technique, detailed description thereof is omitted here. FIG. 2 shows target blood vessel candidates 5a to 5d extracted as described above.
対象血管らしさ取得部１３は、対象血管候補抽出部１２によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得するものである。本実施形態の対象血管らしさ取得部１３は、具体的には、所定の撮影間隔で撮影された複数の頭部断面画像に基づいて、各対象血管候補について、その造影剤画像の画素値の濃度の経時変化を取得するものである。図３は、対象血管候補の造影剤画像における所定の画素について取得された濃度の経時変化の一例を示すものである。図３における横軸が時間（撮影間隔）であり、縦軸が造影剤画像の濃度値である。 The target blood vessel likelihood acquisition unit 13 acquires the target blood vessel likelihood parameter of each target blood vessel candidate based on the image of each target blood vessel candidate extracted by the target blood vessel candidate extraction unit 12. Specifically, the target blood vessel likelihood acquisition unit 13 according to the present embodiment, for each target blood vessel candidate based on a plurality of head cross-sectional images photographed at a predetermined photographing interval, the density of the pixel value of the contrast agent image. The change with time is acquired. FIG. 3 shows an example of the change over time of the density acquired for a predetermined pixel in the contrast agent image of the target blood vessel candidate. The horizontal axis in FIG. 3 is time (imaging interval), and the vertical axis is the density value of the contrast agent image.
そして、対象血管らしさ取得部１３は、造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いを取得し、これらの３つの要素を用いて対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する。より具体的には、上述した３つの要素を主成分分析を用いて１次元情報または２次元情報とし、これらの情報を対象血管らしさのパラメータとして取得する。なお、ピーク濃度ＰＶについては血管らしいほどその値が大きくなり、ピーク濃度までの到達時刻ＰＴについては、動脈が最も短く、次いで毛細血管、静脈の順で長くなっていくものである。また、到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いについては、動脈が最も傾きが大きくなり、次いで静脈、毛細血管の順で傾きが小さくなっていくものである。主成分分析の手法については、既に公知であるので詳細な説明は省略する。 Then, the target blood vessel likelihood acquisition unit 13 acquires the peak concentration PV in the temporal change of the pixels of the contrast agent image, the arrival time PT until the peak concentration PV is reached, and the degree of attenuation of the concentration of the contrast agent image after the arrival time PT. Then, using these three elements, the target blood vessel parameter of the target blood vessel candidate is acquired. More specifically, the three elements described above are converted into one-dimensional information or two-dimensional information using principal component analysis, and these pieces of information are acquired as parameters of the target blood vessel. Note that the peak concentration PV becomes larger as it seems to be a blood vessel, and the arrival time PT up to the peak concentration is the shortest in the artery, and then in the order of capillaries and veins. Regarding the degree of attenuation of the density of the contrast agent image after the arrival time PT, the inclination of the artery is the largest, and then the inclination is reduced in the order of veins and capillaries. Since the principal component analysis method is already known, a detailed description thereof will be omitted.
なお、本実施形態においては、上述したように３つの要素を用いて対象血管らしさのパラメータを取得するようにしたが、これに限らず、３つの要素のうちの２つを主成分分析を用いて１次元情報として対象血管らしさのパラメータとしてもよいし、または３つの要素のうちの１つをそのまま血管らしさのパラメータとしてもよい。 In the present embodiment, as described above, the parameter of the target blood vessel is obtained using the three elements. However, the present invention is not limited to this, and principal component analysis is used for two of the three elements. One-dimensional information may be used as a target blood vessel parameter, or one of the three elements may be used as a blood vessel parameter as it is.
表示制御部１４は、上述したように頭部断面画像５をディスプレイ３に表示させるとともに、対象血管らしさ取得部によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさをディスプレイ３に表示させるものである。具体的には、本実施形態の表示制御部１４は、対象血管らしさのパラメータの値が閾値以上である対象血管候補と、閾値より小さい対象血管候補とを互いに異なる色で表示するものである。たとえば、図４に示すように対象血管らしさのパラメータの値が閾値より小さい対象血管候補５ａは、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補とする必要性が低いものとして黄色で表示し、対象血管らしさのパラメータの値が閾値以上の対象血管候補５ｂ〜５ｄは、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補とする必要性が高いものとして赤色で表示する。なお、黄色や赤色の表示は、たとえば頭部断面画像５上に半透明処理の施された黄色画像や赤色画像を重ねることによって行われる。 The display control unit 14 displays the head section image 5 on the display 3 as described above, and determines the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate based on the target blood vessel likelihood parameter acquired by the target blood vessel likelihood acquisition unit. This is displayed on the display 3. Specifically, the display control unit 14 of the present embodiment displays target blood vessel candidates whose target blood vessel likelihood parameter value is equal to or greater than a threshold value and target blood vessel candidates that are smaller than the threshold value in different colors. For example, as shown in FIG. 4, the target blood vessel candidate 5a whose target blood vessel likelihood parameter value is smaller than the threshold value is displayed in yellow as a low need for the target blood vessel candidate used when calculating the cerebral blood flow, The target blood vessel candidates 5b to 5d whose target blood vessel likelihood parameter value is equal to or greater than the threshold value are displayed in red as having high necessity for the target blood vessel candidates used when calculating the cerebral blood flow. The yellow or red display is performed, for example, by superimposing a semi-transparent yellow image or red image on the head cross-sectional image 5.
また、対象血管らしさのパラメータとして２次元情報を取得するようにした場合には、たとえば２次元カラーマップを利用して各対象血管候補に色を割り当てて表示するようにすればよい。これによりユーザが２次元情報の２つのパラメータに対してそれぞれ別の色を割り当てることができるので、各対象血管候補の色のバリエーションを増やすことができ、その色の違いによってユーザに対してより多くの情報を提供することができる。 In addition, when two-dimensional information is acquired as a target blood vessel parameter, for example, a color may be assigned to each target blood vessel candidate using a two-dimensional color map and displayed. As a result, the user can assign different colors to the two parameters of the two-dimensional information, so that the variation of the color of each target blood vessel candidate can be increased, and the difference in the colors increases more for the user. Information can be provided.
そして、表示制御部１４によってディスプレイ３に表示された対象血管候補の色をユーザが観察することによって、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補を入力装置４を用いて選択する。そして、ユーザのよって選択された対象血管候補の情報は、脳血流情報算出部１５に入力される。 Then, by observing the color of the target blood vessel candidate displayed on the display 3 by the display control unit 14, the target blood vessel candidate used when calculating the cerebral blood flow is selected using the input device 4. Information on the target blood vessel candidate selected by the user is input to the cerebral blood flow information calculation unit 15.
脳血流情報算出部１５は、入力された対象血管候補の情報に基づいて、その対象血管候補の画像を取得し、その画像に基づいて脳血流情報を算出する。なお、脳血流情報の算出方法については既に公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。 The cerebral blood flow information calculation unit 15 acquires an image of the target blood vessel candidate based on the input information about the target blood vessel candidate, and calculates cerebral blood flow information based on the image. In addition, since the calculation method of cerebral blood flow information is already well-known, detailed description is abbreviate | omitted here.
記憶装置２には、上述したように被検体の頭部を所定の撮影間隔で撮影した複数の頭部断面画像が、被検体のＩＤ毎に管理されて記憶されている。 In the storage device 2, as described above, a plurality of head cross-sectional images obtained by imaging the subject's head at a predetermined imaging interval are managed and stored for each subject ID.
図５は、本実施形態の画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャートである。以下、このフローチャートを参照しながら説明する。 FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the image diagnosis support system of this embodiment. Hereinafter, description will be given with reference to this flowchart.
まず、本実施形態の画像診断支援システムにおいては、ディスプレイ３に被検体のＩＤの一覧が表示される。そして、そのディスプレイ３に表示された被検体のＩＤの一覧の中から診断対象である被検体のＩＤが選択され、画像診断支援装置１によってユーザによる選択操作が検出されると、画像診断支援装置１の頭部断面画像取得部１１によってその選択された被検体の複数の頭部断面画像が取得される（Ｓ１０）。 First, in the diagnostic imaging support system of the present embodiment, a list of subject IDs is displayed on the display 3. When the ID of the subject to be diagnosed is selected from the list of subject IDs displayed on the display 3, and the selection operation by the user is detected by the image diagnosis support device 1, the image diagnosis support device A plurality of head section images of the selected subject are acquired by the one head section image acquiring unit 11 (S10).
次に、頭部断面画像取得部１１によって取得された複数の頭部断面画像５のうちの１つが表示制御部１４に入力され、表示制御部１４は、入力された頭部断面画像５をディスプレイ３に表示する（Ｓ１２）。 Next, one of the plurality of head cross-sectional images 5 acquired by the head cross-sectional image acquisition unit 11 is input to the display control unit 14, and the display control unit 14 displays the input head cross-sectional image 5. 3 (S12).
そして、図２に示すように、ディスプレイ３に表示された頭部断面画像５上において、ユーザによって入力装置４を用いて複数の対象血管候補５ａ〜５ｄが選択され、その選択情報が対象血管候補抽出部１２によって取得されて対象血管候補５ａ〜５ｄが抽出される（Ｓ１４）。 Then, as shown in FIG. 2, a plurality of target blood vessel candidates 5 a to 5 d are selected by the user using the input device 4 on the head sectional image 5 displayed on the display 3, and the selection information is the target blood vessel candidate. The target blood vessel candidates 5a to 5d are extracted by the extraction unit 12 (S14).
次いで、対象血管候補抽出部１２によって抽出された血管対象候補５ａ〜５ｄの情報が対象血管らしさ取得部１３によって取得され、対象血管らしさ取得部１３は、各対象血管候補５ａ〜５ｄの画像の経時変化に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する（Ｓ１６）。具体的には、上述したように、各対象血管候補５ａ〜５ｄについて、図３に示すような造影剤画像における所定の画素の濃度の経時変化を取得し、その造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いを取得し、これらの３つの要素を用いて主成分分析を行うことによって対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する。 Next, information on the blood vessel target candidates 5a to 5d extracted by the target blood vessel candidate extraction unit 12 is acquired by the target blood vessel likelihood acquisition unit 13, and the target blood vessel likelihood acquisition unit 13 determines the time course of the images of the target blood vessel candidates 5a to 5d. Based on the change, the target blood vessel parameter of each target blood vessel candidate is acquired (S16). Specifically, as described above, for each target blood vessel candidate 5a to 5d, a change with time in the density of a predetermined pixel in the contrast agent image as shown in FIG. 3 is obtained, and a change with time in the pixel of the contrast agent image is obtained. The target density is obtained by acquiring the peak density PV, the arrival time PT until the peak density PV is reached, and the degree of attenuation of the contrast agent image density after the arrival time PT, and performing principal component analysis using these three elements. A target blood vessel parameter of a blood vessel candidate is acquired.
そして、対象血管らしさ取得部１３によって取得された各対象血管候補５ａ〜５ｄの対象血管らしさのパラメータは表示制御部１４に入力され、表示制御部１４は、入力された対象血管らしさのパラメータに基づいて、図４に示すように各対象血管候補５ａ〜５ｄの対象血管らしさを色でディスプレイ３に表示させる（Ｓ１８）。 Then, the target blood vessel likelihood parameters of the target blood vessel candidates 5a to 5d acquired by the target blood vessel likelihood acquiring unit 13 are input to the display control unit 14, and the display control unit 14 is based on the input target blood vessel likelihood parameters. Then, as shown in FIG. 4, the target blood vessel likelihood of each of the target blood vessel candidates 5a to 5d is displayed in color on the display 3 (S18).
そして、表示制御部１４によってディスプレイ３に表示された対象血管候補５ａ〜５ｄの色をユーザが観察することによって、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補、たとえば対象血管候補５ｂ〜５ｄが入力装置４を用いて選択される（Ｓ２０）。そして、ユーザのよって選択された対象血管候補５ｂ〜５ｄの情報は、脳血流情報算出部１５に入力される。 Then, when the user observes the colors of the target blood vessel candidates 5a to 5d displayed on the display 3 by the display control unit 14, target blood vessel candidates used when calculating the cerebral blood flow, for example, the target blood vessel candidates 5b to 5d are displayed. Selection is performed using the input device 4 (S20). Information on the target blood vessel candidates 5 b to 5 d selected by the user is input to the cerebral blood flow information calculation unit 15.
脳血流情報算出部１５は、入力された対象血管候補５ｂ〜５ｄの情報に基づいて、その対象血管候補５ｂ〜５ｄの画像を取得し、その画像に基づいて脳血流情報を算出する（Ｓ２２）。そして、脳血流情報算出部１５において算出された脳血流情報は表示制御部１４に出力され、表示制御部１４は、入力された脳血流情報をディスプレイ３に表示する。 The cerebral blood flow information calculation unit 15 acquires images of the target blood vessel candidates 5b to 5d based on the input information about the target blood vessel candidates 5b to 5d, and calculates cerebral blood flow information based on the images ( S22). The cerebral blood flow information calculated by the cerebral blood flow information calculation unit 15 is output to the display control unit 14, and the display control unit 14 displays the input cerebral blood flow information on the display 3.
上記実施形態の画像診断支援システムによれば、頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示するようにしたので、脳血流の情報を得るために用いる対象血管候補の対象血管らしさを視覚的情報としてユーザに提供することができ、対象血管候補の判断の機会をユーザに対して与えることができので、より高精度な脳血流の情報を得ることができる。 According to the image diagnosis support system of the above-described embodiment, a plurality of target blood vessel candidates are extracted from the head cross-sectional image, and the target blood vessel parameter of each target blood vessel candidate is calculated based on the extracted target blood vessel candidate images. Since the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate is displayed based on the acquired target blood vessel likelihood parameter, the target blood vessel likelihood of the target blood vessel candidate used to obtain information on cerebral blood flow is visually Since it can be provided to the user as target information and the user can be given an opportunity to determine the target blood vessel candidate, more accurate information on cerebral blood flow can be obtained.
なお、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさのパラメータを黄色と赤色との２色で表示するようにしたが、これに限らず、たとえば、対象血管らしさのパラメータを３段階以上に分割し、３段階以上の色で表示するようにしてもよい。また、対象血管らしさのパラメータを数値で表示するようにしてもよい。 In the image diagnosis support system of the above-described embodiment, the target blood vessel likelihood parameter is displayed in two colors, yellow and red. However, the present invention is not limited to this. It may be divided into three and displayed in three or more colors. Also, the target blood vessel parameter may be displayed as a numerical value.
また、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさのパラメータを取得する際のピーク濃度として、対象血管候補の造影剤画像における所定の画素の濃度のピーク値を取得するようにしたが、これに限らず、たとえば対象血管候補の造影剤画像における所定の画素とその隣接する画素の濃度値の経時変化を取得し、所定の画素の濃度のピーク値と隣接する画素の濃度のピーク値とに基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。具体的には、たとえば所定の画素の濃度のピーク値と隣接する画素の濃度のピーク値のうちの最大値または最小値をピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。なお、上述した隣接する画素は１つに限らず、２つ以上でもよい。 In the image diagnosis support system of the above embodiment, the peak value of the density of a predetermined pixel in the contrast agent image of the target blood vessel candidate is acquired as the peak density when acquiring the target blood vessel parameter. However, the present invention is not limited to this, for example, by obtaining the change over time of the density value of a predetermined pixel and its adjacent pixels in the contrast agent image of the target blood vessel candidate, Based on the above, an element of peak concentration may be acquired. Specifically, for example, the maximum value or the minimum value of the density peak values of a predetermined pixel and the density value of an adjacent pixel may be set as the peak density, and a predetermined weighted addition is performed on these peak values. The addition result may be the peak concentration. Note that the number of adjacent pixels described above is not limited to one, and may be two or more.
さらに、頭部断面画像取得部１１によって頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像を取得するとともに、対象血管候補抽出部１２によって上記隣接する頭部断面画像から対象血管候補をそれぞれ抽出するようにし、ピーク濃度を算出する際、この隣接する頭部断面画像５_１と頭部断面画像５_２に基づいてピーク濃度を取得するようにしてもよい。 Further, the head cross-sectional image acquisition unit 11 acquires head cross-sectional images adjacent in the vertical direction of the head, and the target blood vessel candidate extraction unit 12 extracts target blood vessel candidates from the adjacent head cross-sectional images, respectively. When calculating the peak density, the peak density may be acquired based on the adjacent head cross-sectional image 5_1 and head cross-sectional image 5_2.
具体的には、図６に示すように、一方の頭部断面画像５_１における対象血管候補の画素Ｐ１の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、他方の頭部断面画像５_２における対象血管候補の画素Ｐ１’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得し、画素Ｐ１のピーク値と画素Ｐ１’のピーク値とに基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。なお、画素Ｐ１と画素Ｐ１’とは頭部断面画像内において同じ位置にある画素であるとする。 Specifically, as shown in FIG. 6, the peak value in the temporal change in the density of the target blood vessel candidate pixel P1 in one head cross-sectional image 5_1 is acquired, and the target blood vessel candidate in the other head cross-sectional image 5_2. It is also possible to acquire a peak value in the temporal change in the density of the pixel P1 ′, and to acquire a peak density element based on the peak value of the pixel P1 and the peak value of the pixel P1 ′. It is assumed that the pixel P1 and the pixel P1 'are pixels at the same position in the head cross-sectional image.
より具体的には、画素Ｐ１のピーク値と画素Ｐ１’のピーク値のうちの最大値または最小値をピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。なお、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像の数については、２つに限らず、３つ以上としてもよい。 More specifically, the maximum value or the minimum value of the peak value of the pixel P1 and the peak value of the pixel P1 ′ may be used as the peak density, and a predetermined weighted addition is performed on these peak values, and the addition result is obtained. It may be a peak concentration. Note that the number of head cross-sectional images adjacent in the vertical direction of the head is not limited to two and may be three or more.
さらに、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像５_１と頭部断面画像５_２とについて、上述したように隣接する画素まで考慮してピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。具体的には、図６に示すように、頭部断面画像５_１における画素Ｐ１の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、画素Ｐ１に隣接する画素Ｐ２の濃度の経時変化におけるピーク値を取得し、さらに、頭部断面画像５_２における対象血管候補の画素Ｐ１’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、画素Ｐ１’に隣接する画素Ｐ２’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得する。そして、画素Ｐ１のピーク値、画素Ｐ２のピーク値、画素Ｐ１’のピーク値および画素Ｐ２’のピーク値に基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。 Further, regarding the head cross-sectional image 5_1 and the head cross-sectional image 5_2 that are adjacent to each other in the vertical direction of the head, the peak density element may be acquired in consideration of the adjacent pixels as described above. Specifically, as shown in FIG. 6, the peak value in the temporal change in the density of the pixel P1 in the head cross-sectional image 5_1 is acquired, and the peak value in the temporal change in the density of the pixel P2 adjacent to the pixel P1 is acquired. Further, the peak value in the temporal change in the density of the target blood vessel candidate pixel P1 ′ in the head cross-sectional image 5_2 is acquired, and the peak value in the temporal change in the density of the pixel P2 ′ adjacent to the pixel P1 ′ is acquired. . Then, an element of peak density may be acquired based on the peak value of the pixel P1, the peak value of the pixel P2, the peak value of the pixel P1 ', and the peak value of the pixel P2'.
より具体的には、たとえば画素Ｐ１，Ｐ２，Ｐ１’，Ｐ２’のピーク値のうちの最大値、最小値、平均値または中央値などをピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。 More specifically, for example, the maximum value, the minimum value, the average value, or the median value among the peak values of the pixels P1, P2, P1 ′, and P2 ′ may be set as the peak density. Weighted addition may be performed, and the addition result may be used as the peak concentration.
また、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさ取得部１３において、対象血管候補の造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いに基づいて、対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得するようにしたが、対象血管らしさのパラメータを取得するための要素はこれに限るものではない。たとえば、対象血管らしさ取得部１３が、図７に示すように、予め求められた頭部断面における複数の血管位置６ａ〜６ｄの正解データ６を取得し、その正解データ６における各血管位置６ａ〜６ｄから撮影データである頭部断面画像５の各対象血管候補５ａ〜５ｂまでの数学的距離ｄ１〜ｄ４を対象血管らしさのパラメータとしてそれぞれ取得するようにしてもよい。なお、上述した正解データとしては、たとえば一般的な解剖図などを用いて医師などが作成したアトラスを利用することができる。そして、実際には、このように医師によって作成されたアトラスと頭部断面画像５との間には個人差があるので、これらを使用する際には、剛体または非剛体位置合わせをアトラスと頭部断面画像５との間で行う。また、上述した数学的距離としては、たとえば直線距離やマハラノビス距離を用いることができる。 In the diagnostic imaging support system of the above-described embodiment, the target blood vessel likelihood acquisition unit 13 uses the peak concentration PV in the temporal change of the pixels of the contrast agent image of the target blood vessel candidate, the arrival time PT until the peak concentration PV is reached, and The target blood vessel parameter of the target blood vessel candidate is acquired based on the density attenuation degree of the contrast agent image after the arrival time PT, but the elements for acquiring the target blood vessel parameter are limited to this. is not. For example, as shown in FIG. 7, the target blood vessel likelihood obtaining unit 13 obtains correct data 6 of a plurality of blood vessel positions 6 a to 6 d in the head section obtained in advance, and each blood vessel position 6 a to 6 in the correct data 6 The mathematical distances d1 to d4 from 6d to the target blood vessel candidates 5a to 5b of the head cross-sectional image 5 that is the imaging data may be acquired as parameters of the target blood vessel. As the above-mentioned correct answer data, for example, an atlas created by a doctor using a general anatomical chart or the like can be used. Actually, there are individual differences between the atlas created by the doctor and the head cross-sectional image 5 in this way. Therefore, when using these, the rigid body or the non-rigid body alignment is set to the atlas and the head. It carries out between the partial cross-sectional images 5. Moreover, as the mathematical distance described above, for example, a linear distance or a Mahalanobis distance can be used.
１ 画像診断支援装置
２ 記憶装置
３ ディスプレイ
４ 入力装置
１１ 頭部断面画像取得部
１２ 対象血管候補抽出部
１２ 対象血管候補抽出部
１３ 対象血管らしさ取得部
１４ 表示制御部
１５ 脳血流情報算出部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image diagnosis assistance apparatus 2 Memory | storage device 3 Display 4 Input device 11 Head cross-section image acquisition part 12 Target blood vessel candidate extraction part 12 Target blood vessel candidate extraction part 13 Target blood vessel likelihood acquisition part 14 Display control part 15 Cerebral blood flow information calculation part
Claims (11)
該頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、
該対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、
該対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを段階的に区別して表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とする画像診断支援装置。 A head section image acquisition means for acquiring a head section image;
Target blood vessel candidate extracting means for extracting a plurality of target blood vessel candidates from the head cross-sectional image acquired by the head cross-sectional image acquiring means;
A target vessel-likeness acquisition unit that acquires a target vessel-likeness parameter of each target vessel candidate based on an image of each target vessel candidate extracted by the target vessel candidate extraction unit;
Image diagnosis comprising: display control means for stepwise distinguishing and displaying the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate based on the target blood vessel likelihood parameter acquired by the target blood vessel likelihood acquisition means Support device.
前記対象血管らしさ取得手段が、前記各対象血管候補の画像の経時変化に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータをそれぞれ取得するものであることを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。 The head cross-sectional image acquisition means acquires a plurality of head cross-sectional images taken at a predetermined time interval,
The target blood vessel likelihood acquisition unit acquires the target blood vessel likelihood parameter of each target blood vessel candidate based on a temporal change of the image of each target blood vessel candidate. Image diagnosis support device.
前記対象血管候補抽出手段が、前記隣接する頭部断面画像から前記対象血管候補をそれぞれ抽出するものであり、
前記対象血管らしさ取得手段が、前記隣接する頭部断面画像における対応する前記対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、該取得したピーク値に基づいて、前記ピーク濃度を取得するものであることを特徴とする請求項３から５いずれか１項記載の画像診断支援装置。 The head cross-sectional image acquisition means acquires a head cross-sectional image adjacent in the vertical direction of the head,
The target blood vessel candidate extracting means extracts the target blood vessel candidates from the adjacent head cross-sectional images,
The target blood vessel-likeness acquisition means acquires a peak value in a temporal change of a contrast agent image of the corresponding target blood vessel candidate in the adjacent head cross-sectional image, and based on the acquired peak value, calculates the peak concentration The image diagnosis support apparatus according to claim 3, wherein the image diagnosis support apparatus is obtained.
該抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、
該取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを段階的に区別して表示することを特徴とする画像診断支援方法。 Extract multiple target blood vessel candidates from the head cross-sectional image,
Based on the extracted image of each target blood vessel candidate, obtain a target blood vessel parameter of each target blood vessel candidate,
An image diagnosis support method, wherein the target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate is displayed in a stepwise manner based on the acquired target blood vessel likelihood parameter.
頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、
該頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、
該対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、
該対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを段階的に区別して表示する表示制御手段として機能させることを特徴とする画像診断支援プログラム。 Computer
A head section image acquisition means for acquiring a head section image;
Target blood vessel candidate extracting means for extracting a plurality of target blood vessel candidates from the head cross-sectional image acquired by the head cross-sectional image acquiring means;
A target vessel-likeness acquisition unit that acquires a target vessel-likeness parameter of each target vessel candidate based on an image of each target vessel candidate extracted by the target vessel candidate extraction unit;
Image diagnosis support characterized by functioning as display control means for stepwise distinguishing and displaying target blood vessel likelihood of each target blood vessel candidate based on the target blood vessel likelihood parameter acquired by the target blood vessel likelihood acquisition means program.
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