JP6087604B2 - 医用画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。

近年、大動脈瘤疾患の治療法として、ステントグラフト内挿術が急速に広まっている。ステントグラフト内挿術は、人工血管（グラフト）がステントの内側に貼り付けられたステントグラフトを、大動脈に形成された大動脈瘤の内側に貼り付けることで大動脈瘤の破裂を防止する治療である。例えば、ステントグラフトは、カテーテルの先端に込められ、脚の付け根の動脈から大動脈瘤の位置まで挿入され、ステントのバネと、血圧によって大動脈瘤が形成された大動脈の内側に貼り付けられる。

このようなステントグラフト内挿術は、開腹による大動脈瘤の切除や、人工血管置換術と比較して低侵襲であるが、ステントグラフトが留置された後にステントグラフトの周囲に血液が漏れるエンドリークが発生する場合がある。例えば、エンドリークには、ステントグラフトのマイグレーション（位置移動）によって発生するものや、分枝血管からの逆流によって発生するもの、ステントグラフトの破損部又は接合部で発生するもの、或いは、グラフト素材を介して血液が浸潤することによって発生するものなどが知られている。

中でも、ステントグラフトのマイグレーションによって生じた隙間から血液が漏れるエンドリークは、ステントが血管壁の大きさと合っていなかったりすることで発生し、数ヶ月続くと、大動脈瘤の拡大や破裂をきたす。そのため、患者のフローアップ診断時に瘤径を計測し、瘤径の拡大などを通じてエンドリークが認められた場合に、再度のステントグラフト内挿術や、開腹手術による治療が行われている。しかしながら、上述した従来技術においては、エンドリークが発生する時期を予測することが困難であった。

特表２０１１−５１２２０４号公報

本発明が解決しようとする課題は、ステントグラフトのエンドリークの時期を予測することを可能にする医用画像処理装置を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、検出手段と、抽出手段と、表示制御手段とを備える。検出手段は、３次元の医用画像データに含まれる血管とステントグラフトとを検出する機能を有する。抽出手段は、前記３次元の医用画像データにおける座標に基づいて、前記検出手段によって検出された血管とステントグラフトとの接触領域を抽出する。表示制御手段は、前記ステントグラフトの端部と前記抽出手段によって抽出された接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を所定の表示部にて表示させるように制御する。前記抽出手段は、前記血管の長手方向において前記血管の全周囲に渡って前記血管と前記ステントグラフトとが接触している位置のうち、前記ステントグラフトの中央側の位置をエンドリークが発生する境界であるエンドリーク境界位置として抽出する。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る抽出部による断面の抽出処理の一例を模式的に示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る抽出部による接触部分の抽出処理の一例を模式的に示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る抽出部による接触領域の抽出処理の一例を模式的に示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る抽出部によるエンドリーク境界位置の抽出処理の一例を模式的に示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、第２の実施形態に係る算出部による処理の一例を説明するための図である。 図８は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図９は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図１０は、第３の実施形態に係るステント情報記憶部によって記憶される情報を模式的に示す図である。 図１１は、第３の実施形態に係る抽出部による処理の一例を説明するための図である。 図１２は、第３の実施形態に係る表示制御部によって表示制御される表示画像の一例を示す図である。 図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図１４は、第４の実施形態に係る第１の変形例を説明するための図である。 図１５は、第４の実施形態に係る第２の変形例を説明するための図である。 図１６は、第４の実施形態に係る第３の変形例を説明するための図である。 図１７は、第４の実施形態に係る第４の変形例を説明するための図である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、入力部１１０と、表示部１２０と、通信部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。例えば、医用画像処理装置１００は、ワークステーションや、任意のパーソナルコンピュータなどであり、図示しない医用画像診断装置や、画像保管装置などとネットワークを介して接続される。医用画像診断装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線診断装置などである。また、医用画像診断装置は、３次元の医用画像データ（例えば、大動脈などの血管の３次元画像データなど）を生成可能である。なお、以下、３次元画像データをボリュームデータと記す場合がある。画像保管装置は、医用画像を保管するデータベースである。具体的には、画像保管装置は、医用画像診断装置から送信された３次元の医用画像データを記憶部に格納し、これを保管する。

上述した医用画像処理装置１００と、医用画像診断装置と、画像保管装置とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。

入力部１１０は、マウス、キーボード、トラックボール等であり、医用画像処理装置１００に対する各種操作の入力を操作者から受け付ける。具体的には、入力部１１０は、ステントグラフトのエンドリークの予測解析を実行する対象となる処理対象の３次元の医用画像データを画像保管装置から取得するための情報の入力などを受け付ける。例えば、入力部１１０は、大動脈瘤の患者に対してステントグラフト内挿術を施した後に撮影されたＣＴ画像を取得するための入力を受け付ける。

表示部１２０は、立体表示モニタとしての液晶パネル等であり、各種情報を表示する。具体的には、表示部１２０は、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、後述する制御部１５０による処理によって生成された表示画像等を表示する。なお、制御部１５０によって生成される表示画像については、後述する。通信部１３０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等であり、他の装置との間で通信を行う。

記憶部１４０は、図１に示すように、画像データ記憶部１４１と、解析結果記憶部１４２とを有する。例えば、記憶部１４０は、ハードディスク、半導体メモリ素子等であり、各種情報を記憶する。画像データ記憶部１４１は、通信部１３０を介して画像保管装置から取得した３次元の医用画像データを記憶する。解析結果記憶部１４２は、後述する制御部１５０の処理中の画像データや、処理によって生成された表示画像等を記憶する。

制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路であり、医用画像処理装置１００の全体制御を行なう。

また、制御部１５０は、図１に示すように、例えば、画像データ取得部１５１と、検出部１５２と、抽出部１５３と、算出部１５４と、表示制御部１５５とを有する。そして、制御部１５０は、３次元の医用画像データに対して各種処理を実行することで、ステントグラフトのエンドリークの予測解析を実行する。

画像データ取得部１５１は、通信部１３０を介して、図示しない画像保管装置から３次元の医用画像データを取得して、画像データ記憶部１４１に格納する。例えば、画像データ取得部１５１は、入力部１１０を介して操作者から入力された情報に対応する３次元の医用画像データを、通信部１３０を介して画像保管装置から取得する。例えば、画像データ取得部１５１は、大動脈瘤の患者に対してステントグラフト内挿術を施した後にＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などによって収集された大動脈のボリュームデータを取得して、画像データ記憶部１４１に格納する。

検出部１５２は、３次元の医用画像データに含まれる血管とステントグラフトとを検出する。具体的には、検出部１５２は、画像データ記憶部１４１によって記憶されたボリュームデータを読み出し、読み出したボリュームデータから血管とステントグラフトとを抽出する。より具体的には、検出部１５２は、ステントグラフトが留置された位置の血管の形状とステントグラフトの形状とを抽出する。換言すると、検出部１５２は、ボリュームデータにおける血管及びステントグラフトの座標情報を抽出する。例えば、検出部１５２は、ボリュームデータのボクセルごとのＣＴ値や、ＭＲＩ信号強度などを用いた領域拡張法などにより、ボリュームデータに含まれる血管及びステントグラフトの形状を抽出する。なお、上述したボリュームデータからの血管及びステントグラフトの抽出は、ボリュームデータから血管及びステントグラフトを抽出できる方法であればどのような方法が用いられてもよい。

抽出部１５３は、３次元の医用画像データにおける座標に基づいて、検出部１５２によって検出された血管とステントグラフトとの接触領域を抽出する。具体的には、抽出部１５３は、血管の芯線に沿って芯線に直交する複数の断面を抽出し、抽出した複数の断面にそれぞれ含まれる血管壁の断面とステントグラフトの断面との接触部分を、血管壁及びステントグラフトの断面それぞれの座標に基づいて抽出し、抽出した接触部分を結合することで接触領域を抽出する。ここで、抽出部１５３は、血管壁の断面上の点からステントグラフトの断面までの距離、又は、ステントグラフトの断面上の点から血管壁の断面までの距離が、所定の閾値を下回った部分を前記接触部分として抽出する。

図２は、第１の実施形態に係る抽出部１５３による断面の抽出処理の一例を模式的に示す図である。例えば、抽出部１５３は、図２に示すように、検出部１５２によって検出された血管１０の芯線３０を抽出して、抽出した芯線３０に沿って、芯線３０に対して垂直となる複数の断面を抽出する。そして、抽出部１５３は、図２に示すように、血管１０及びステントグラフト２０の位置情報（座標情報）に基づいて、抽出した複数の断面における血管壁断面１１及びステント断面２１を抽出する。なお、血管１０の芯線３０は、例えば、ベッセルトラッキング法、或いは、血管の内部領域を細線化する方法などにより抽出される。

図３は、第１の実施形態に係る抽出部１５３による接触部分の抽出処理の一例を模式的に示す図である。図３においては、図２の処理後の処理について示す。例えば、抽出部１５３は、図３の（Ａ）に示すように、抽出した断面におけるステント断面２１上の点２２を抽出して、血管壁断面１１と外接する円の半径を算出する。そして、抽出部１５３は、算出した円の半径が所定の閾値（≒０）を下回った場合に点２２に対してマーキングする。抽出部１５３は、ステント断面２１上のすべての点に対して、血管壁断面１１と外接する円の半径の算出、所定の閾値を用いた判定及びマーキング処理を実行する。

すべての点に対して上述した処理を実行すると、抽出部１５３は、図３の（Ｂ）に示すように、隣り合うマーキングされた点を結び接触部分４０を抽出する。なお、図２においては、１つの断面のみが示されているが、実際には、抽出部１５３は、血管壁断面１１及びステント断面２１が含まれる全ての断面に対して上述した接触部分の抽出処理を実行する。

図４は、第１の実施形態に係る抽出部１５３による接触領域の抽出処理の一例を模式的に示す図である。図４においては、図３の処理後の処理について示す。例えば、抽出部１５３は、図４に示すように、血管壁断面１１とステント断面２１との接触部分４０を抽出すると、断面を積層して円筒モデルを生成する。ここで、抽出部１５３は、図４の矢印５０に示すように、円筒モデルの基準方向を決めて円筒モデルを生成する。すなわち、抽出部１５３は、ボリュームデータの座標における各断面の向きを揃えて積層した円筒モデルを生成する。これにより、例えば、芯線３０に沿って断面を抽出する際の向きのズレを補正することができる。そして、抽出部１５３は、生成した円筒モデルの側面に示された接触部分４０を結合した領域全体を接触領域として抽出する。

さらに、抽出部１５３は、例えば、血管１０の長手方向において血管１０の全周囲に渡って血管１０とステントグラフト２０とが接触している位置のうち、ステントグラフト２０の中央側の位置をエンドリークが発生する境界であるエンドリーク境界位置として抽出する。すなわち、抽出部１５３は、血管１０とステントグラフト２０との境界であるステント境界位置を抽出する。図５は、第１の実施形態に係る抽出部１５３によるエンドリーク境界位置の抽出処理の一例を模式的に示す図である。ここで、図５においては、図４に示す円筒モデルの展開図を示す。

例えば、抽出部１５３は、図５に示すように、血管とステントグラフトの接触領域４１において、血管の全周囲に渡って接触している位置をエンドリーク境界位置５２として抽出する。言い換えると、抽出部１５３は、ステントグラフトの端部がこの位置より下に移動した場合に、物理的にエンドリークが発生する位置をエンドリーク境界位置５２として抽出する。また、抽出部１５３は、図５に示すように、血管壁断面１１とステント断面２１との境界であるステント境界位置５１を抽出する。なお、図５に示す接触領域４１は、図４に示す接触部分４０が結合されたものを示す。また、図５における矢印５３については後述する。

図１に戻って、算出部１５４は、血管とステントグラフトとの境界であるステント境界位置とエンドリーク境界位置との間の距離を算出する。具体的には、算出部１５４は、ステント境界位置とエンドリーク境界位置との最短距離を算出する。例えば、算出部１５４は、図５に示すように、ステント境界位置５１とエンドリーク境界位置５２との間の距離である境界距離５３を算出する。一例を挙げると、算出部１５４は、図５に示すように、境界距離５３として「２．７ｃｍ」を算出する。すなわち、算出部１５４は、エンドリークが発生するまでのステントグラフトの移動距離を算出する。

そして、算出部１５４は、円筒モデルや、円筒モデルの展開図、及び境界距離などの情報を表示画像として解析結果記憶部１４２に格納する。例えば、算出部１５４は、図４に示す円筒モデルや、図５に示す展開図などを解析結果記憶部１４２に格納する。

図１に戻って、表示制御部１５５は、ステントグラフトの端部と抽出部１５３によって抽出された接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を表示部１２０にて表示させるように制御する。具体的には、表示制御部１５５は、ステント境界位置とエンドリーク境界位置との位置関係を示す情報を表示部１２０にて表示させる。例えば、表示制御部１５５は、図５に示す円筒モデルの展開図と、境界距離とを示す表示画像を解析結果記憶部１４２から読み出して、表示部１２０にて表示させる。このとき、表示制御部１５５は、図４に示す血管１０から円筒モデルまでの過程も同時に表示させることができる。これにより、観察者は、血管とステントグラフトの位置関係及び境界距離を容易にイメージすることができる。そして、観察者は、これらの情報から、エンドリークの発生時期を容易に予測することができる。

なお、上述した実施形態においては、血管壁断面とステント断面の接触部分を抽出する際に、ステント断面上の点から血管壁断面までの距離に基づいて接触部分を抽出する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、血管壁断面上の点からステント断面までの距離に基づいて接触部分を抽出する場合であってもよい。

図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。図６に示すように、第１に実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、まず、画像データ取得部１５１が、画像データ記憶部１４１からボリュームデータを取得する（ステップＳ１０１）。

そして、検出部１５２が、画像データ取得部１５１によって取得されたボリュームデータから血管及びステントグラフトを抽出する（ステップＳ１０２）。その後、抽出部１５３が、検出部１５２によって抽出された血管とステントグラフトとの接触領域を抽出する（ステップＳ１０３）。さらに、抽出部１５３は、血管、ステントグラフト及び抽出した接触領域の位置情報に基づいて、ステント境界位置及びエンドリーク境界位置を抽出する（ステップＳ１０４）。

その後、算出部１５４が、境界距離を算出して（ステップＳ１０５）、表示制御部１５５が、境界距離の情報を含む表示画像を表示部１２０にて表示させる（ステップＳ１０６）。

上述したように、第１の実施形態によれば、検出部１５２は、３次元の医用画像データに含まれる血管とステントグラフトとを検出する。そして、抽出手段は、３次元の医用画像データにおける座標に基づいて、検出部１５２によって検出された血管とステントグラフトとの接触領域を抽出する。そして、表示制御部１５５は、ステントグラフトの端部と抽出部１５３によって抽出された接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を表示部１２０にて表示させるように制御する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ステントグラフトと血管との接触領域と、ステント端部との位置関係の情報を観察者に対して提供することができ、ステントグラフトのエンドリークの時期を予測することを可能にする。

例えば、観察者は、ステントグラフト内挿術が施術された直後の境界距離を参照して、ステントグラフトが移動した場合に、いつ頃エンドリークが発生するかを予測して、その前に、再度Ｘ線ＣＴ装置などで撮影を実行して状態を観察することができる。

また、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、血管の芯線に沿って芯線に直交する複数の断面を抽出し、抽出した複数の断面にそれぞれ含まれる血管壁の断面とステントグラフトの断面との接触部分を、血管壁及び前記ステントグラフトの断面それぞれの座標に基づいて抽出し、抽出した接触部分を結合することで接触領域を抽出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ボリュームデータから正確に接触領域を抽出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、血管壁の断面上の点からステントグラフトの断面までの距離、又は、ステントグラフトの断面上の点から血管壁の断面までの距離が、所定の閾値を下回った部分を接触部分として抽出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、血管壁とステントグラフトとの接触部分を正確に抽出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、血管の長手方向において血管の全周囲に渡って血管とステントグラフトとが接触している位置のうち、ステントグラフトの中央側の位置をエンドリークが発生する境界であるエンドリーク境界位置として抽出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、エンドリークが発生するか否かを的確に判定することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出部１５４は、血管と前記ステントグラフトとの境界であるステント境界位置と前記エンドリーク境界位置との間の距離を算出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、観察者に対して、エンドリークの発生を予測するための最適な情報を提供することを可能にする。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、１時点（例えば、ステントグラフト留置直後）のボリュームデータを用いてエンドリークを予測する場合について説明した。第２の実施形態では、複数の時点で収集されたボリュームデータを用いてエンドリークを予測する場合について説明する。なお、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、第１の実施形態に係る医用画像処理装置と比較して、算出部１５４による処理内容が異なる。以下、これを中心に説明する。

第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、まず、画像データ取得部１５１が、同一被検体から収集された時相の異なるボリュームデータを取得する。そして、検出部１５２が、複数のボリュームデータから血管及びステントグラフトをそれぞれ抽出する。その後、抽出部１５３が、複数のボリュームデータからステント境界位置及びエンドリーク境界位置をそれぞれ抽出する。

第２の実施形態に係る算出部１５４は、抽出部１５３によって時相の異なる３次元の医用画像データからそれぞれ抽出されたステント境界位置及びエンドリーク位置の間の距離をそれぞれ算出し、算出した距離の変化に基づいて、エンドリークの時期を推定する。

図７は、第２の実施形態に係る算出部１５４による処理の一例を説明するための図である。例えば、算出部１５４は、図７に示すように、留置直後、１ヶ月後及び３ヶ月後のボリュームデータからそれぞれ抽出されたステント境界位置とエンドリーク境界位置とを用いて、留置直後、１ヶ月後及び３ヶ月後の境界距離をそれぞれ算出する。

そして、算出部１５４は、ステント境界位置の移動に起因する境界距離の変化に基づいて、エンドリーク時期を予測する。例えば、算出部１５４は、図７に示すように、横軸に時間、縦軸に境界距離をとったグラフに留置直後、１ヶ月後及び３ヶ月後の境界距離の値をプロットすることで、エンドリーク時期を推定する。そして、算出部１５４は、図７に示すグラフを表示画像として解析結果記憶部１４２に格納する。

なお、上述した実施形態では、複数の時相のボリュームデータを同時に処理する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置によってボリュームデータが収集されるごとに、境界距離を算出して図７に示すグラフを作成してエンドリーク時期を推定する場合であってもよい。また、解析結果記憶部１４２によって記憶された境界距離を任意のタイミングで読み出し、図７に示すグラフを作成してエンドリーク時期を推定する場合であってもよい。

第２の実施形態に係る表示制御部１５５は、算出部１５４によって推定されたエンドリーク時期を含む表示画像を表示部１２０にて表示させる。例えば、表示制御部１５５は、解析結果記憶部１４２によって記憶された図７に示すグラフを読み出して、表示部１２０に表示させる。

図８は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。図８においては、複数の時相のボリュームデータを同時に処理する場合について示す。図８に示すように、第２に実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、まず、画像データ取得部１５１が、画像データ記憶部１４１から各時相のボリュームデータを取得する（ステップＳ２０１）。

そして、検出部１５２が、画像データ取得部１５１によって取得された各時相のボリュームデータから血管及びステントグラフトをそれぞれ抽出する（ステップＳ２０２）。その後、抽出部１５３が、検出部１５２によって抽出された各時相の血管とステントグラフトとの接触領域をそれぞれ抽出する（ステップＳ２０３）。さらに、抽出部１５３は、血管、ステントグラフト及び抽出した接触領域の位置情報に基づいて、ステント境界位置及びエンドリーク境界位置をそれぞれ抽出する（ステップＳ２０４）。

その後、算出部１５４が、境界距離をそれぞれ算出して（ステップＳ２０５）、各時相の境界距離からエンドリーク時期を推定する（ステップＳ２０６）。そして、表示制御部１５５が、エンドリーク時期を含む表示画像を表示部１２０にて表示させる（ステップＳ２０７）。

上述したように、第２の実施形態によれば、抽出部１５３は、同一被検体から収集された時相の異なるボリュームデータからステント境界位置及びエンドリーク境界位置をそれぞれ抽出する。そして、算出部１５４は、抽出部１５３によって時相の異なるボリュームデータからそれぞれ抽出されたステント境界位置及びエンドリーク境界位置の間の距離をそれぞれ算出し、算出した距離の変化に基づいて、エンドリークの時期を推定する。従って、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、観察者に対してエンドリーク時期を提供することを可能にする。

（第３の実施形態）
上述した実施形態では、ステントグラフト内挿術が施術された後に収集されたボリュームデータを用いて血管とステントグラフトとの接触領域を抽出して境界距離を算出する場合について説明した。第３の実施形態では、ステントグラフトのサイズを用いて仮想的に接触領域の抽出と境界距離の算出を実行する場合について説明する。

図９は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。ここで、第３の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置と比較して、新たにステント情報記憶部１４３を有する点と、抽出部１５３の処理内容が異なる。以下、これらを中心に説明する。

ステント情報記憶部１４３は、ステントグラフトの形状に係る種々の情報を記憶する。図１０は、第３の実施形態に係るステント情報記憶部１４３によって記憶される情報を模式的に示す図である。例えば、ステント情報記憶部１４３は、図１０に示すように、種々のタイプのステントグラフトの形状に係る情報を記憶する。一例を挙げると、ステント情報記憶部１４３は、図１０に示すように、ステントの各位置における直径、全長などのステント情報を記憶する。

第３の実施形態に係る抽出部１５３は、検出部１５２によって検出された血管に対してステントグラフトを仮想的に留置した場合に、血管とステントグラフトとの仮想的な接触領域である仮想接触領域を抽出する。具体的には、抽出部１５３は、観察者によって選択されたステントグラフトの形状の情報をステント情報記憶部１４３から読み出して、読み出したステントグラフトを検出部１５２によって抽出された血管に留置した場合の仮想接触領域を抽出する。

図１１は、第３の実施形態に係る抽出部１５３による処理の一例を説明するための図である。例えば、抽出部１５３は、図１１に示すように、芯線３０の情報を含む血管壁断面１１に対して、ステントグラフトの仮想断面２３を配置して仮想接触部分４２を抽出する。より詳細には、抽出部１５３は、ステントグラフトの直径の情報から仮想断面２３を取得する。そして、抽出部１５３は、血管壁断面１１の芯線３０の位置と、ステントグラフトの仮想断面２３の中心の位置とを合わせるように、仮想断面２３を配置する。

その後、抽出部１５３は、ステントグラフトの仮想断面２３又は血管壁断面１１上に点を設定して、血管壁とステントグラフトとの仮想的な接触部分である仮想接触部分４２を抽出する。なお、仮想接触部分４２の抽出方法は、第１の実施形態と同様であることから詳細な説明は省略する。そして、抽出部１５３は、全ての断面に対してステントグラフトを仮想的に配置して仮想接触部分４２を抽出し、側面に仮想接触領域が示された円筒モデルを生成する。

第３の実施形態に係る表示制御部１５５は、ステントグラフトの端部と抽出部１５３によって抽出された仮想接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を表示部１２０にて表示させるように制御する。図１２は、第３の実施形態に係る表示制御部１５５によって表示制御される表示画像の一例を示す図である。

例えば、表示制御部１５５は、図１２に示すように、断面の情報と、円筒モデルと、円筒モデルの展開図とが示された表示画像を表示部１２０にて表示させる。ここで、表示部１２０にて表示される表示画像においては、図１２に示すように、ステント境界位置からエンドリーク境界位置までの距離である境界距離「３．５ｃｍ」が示される。すなわち、第３の実施形態に係る算出部１５４は、抽出部１５３によって抽出されたステント境界位置及びエンドリーク境界位置から境界位置を算出する。

図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、第１に実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、まず、画像データ取得部１５１が、画像データ記憶部１４１からボリュームデータを取得する（ステップＳ３０１）。

そして、検出部１５２が、画像データ取得部１５１によって取得されたボリュームデータから血管を抽出する（ステップＳ３０２）。その後、抽出部１５３が、ステントグラフトの形状が選択されたか否かを判定する（ステップＳ３０３）。ここで、ステントグラフトの形状が選択された場合には（ステップＳ３０３ Ｙｅｓ）、抽出部１５３は、検出部１５２によって抽出された血管と選択されたステントグラフトの形状の情報とから仮想接触領域を抽出する（ステップＳ３０４）。

さらに、抽出部１５３は、血管、選択されたステントグラフト及び抽出した仮想接触領域の位置情報に基づいて、ステント境界位置及びエンドリーク境界位置を抽出する（ステップＳ３０５）。その後、算出部１５４が、境界距離を算出して（ステップＳ３０６）、表示制御部１５５が、境界距離の情報を含む表示画像を表示部１２０にて表示させる（ステップＳ３０７）。

そして、抽出部１５３は、ステントグラフトの形状が変更されたか否かを判定する（ステップＳ３０８）。ここで、ステントグラフトの形状が変更された場合には（ステップＳ３０８ Ｙｅｓ）、抽出部１５３は、ステップＳ３０４に戻って、変更されたステントグラフトの形状及び血管の情報から仮想接触領域を抽出する。一方、ステントグラフトの形状が変更されなかった場合には（ステップＳ３０８ Ｎｏ）、医用画像処理装置１００は処理を終了する。なお、ステップＳ３０３において、ステントグラフトの形状が選択されるまで、医用画像処理装置１００は待機状態である（ステップＳ３０３ Ｎｏ）。

上述したように、第３の実施形態によれば、抽出部１５３は、検出部１５２によって検出された血管に対してステントグラフトを仮想的に留置した場合に、血管とステントグラフトとの仮想的な接触領域である仮想接触領域を抽出する。そして、表示制御部１５５は、ステントグラフトの端部と抽出部１５３によって抽出された仮想接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を表示部１２０にて表示させるように制御する。従って、第３の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ステントグラフト内挿術の施術前に、種々の形状のステントグラフトによるシミュレーションを実行することができ、ユーザが症例に最適なステント形状を事前に決定することを可能にする。

（第４の実施形態）
さて、これまで第１、第２及び第３の実施形態について説明したが、上述した第１、第２及び第３の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上述した第１、第２及び第３の実施形態では、ステントグラフトの１つの位置を対象とする場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ステントグラフトの複数の位置を対象とする場合であってもよい。

図１４は、第４の実施形態に係る第１の変形例を説明するための図である。例えば、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、図１４に示すように、複数パーツで構成されるステントグラフトの上端、下端及び接合部分における境界距離をそれぞれ算出して、表示部１２０に表示することができる。これにより、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、パーツごとに解析して評価することを可能にする。

また、上述した第１及び第３の実施形態では、エンドリーク時期を予測するための情報として、境界距離を表示する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、エンドリーク時期を予測するための情報として接触領域の幅を表示する場合であってもよい。

図１５は、第４の実施形態に係る第２の変形例を説明するための図である。例えば、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、図１５に示すように、円筒モデルの展開図において、接触領域の上境界曲線５４と下境界曲線５５との最短距離である接触領域幅５６を算出して、表示部１２０に表示することが可能である。かかる場合、抽出部１５３が、上境界曲線５４と下境界曲線５５とを抽出する。そして、算出部１５４が、接触領域幅を算出する。

これにより、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ユーザが接触領域幅の値をもとに種々の判断を下すことを可能にする。例えば、ユーザは、接触領域幅の値をもとに次の経過観察の日程を決定することができる。すなわち、ユーザは接触領域幅の値が「０」になる前に次の経過観察を実行するように決定することができる。

また、上述した第１、第２及び第３の実施形態では、円筒モデルの展開図において接触領域のみを表示する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、血管壁とステントグラフトとの距離が所定の値未満となる領域をさらに表示する場合であってもよい。

図１６は、第４の実施形態に係る第３の変形例を説明するための図である。例えば、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、図１６に示すように、血管壁とステントとの距離が「≒０」となる接触領域と、血管壁とステントとの距離が「＜０．５ｃｍ」となる領域とを異なる色で示した展開図を表示部１２０にて表示することも可能である。これにより、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ステントグラフトの血管壁への接触状態をより詳細に提供することを可能にする。

また、上述した第１、第２及び第３の実施形態では、表示画像として円筒モデルや展開図を用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、接触領域を画像上に重畳させて表示する場合であってもよい。

図１７は、第４の実施形態に係る第４の変形例を説明するための図である。例えば、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、図１７に示すように、Ｃｕｒｖｅｄ ＭＰＲ画像や、Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ ＭＰＲ画像上に接触領域を重畳させた画像を表示部１２０にて表示させることが可能である。かかる場合には、ボリュームデータにおける接触領域の座標に基づいて、画像上に接触領域が重畳される。

また、上述した第１、第２及び第３の実施形態では、血管壁断面とステント断面との距離に基づいて接触部分を抽出し、抽出した接触部分を円筒モデル上で結合することにより、接触領域を抽出する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ボリュームデータにおける血管壁の座標とステントグラフトの座標とを用いて接触領域を抽出する場合であってもよい。

例えば、抽出部１５３は、ステントグラフトが留置された位置の血管の円周上に４５度ずつずらした８点をプロットし、さらに血管の長手方向に１０点をプロットする。そして、抽出部１５３は、各点における血管壁の座標及びステントグラフトの座標を抽出する。そして、抽出部１５３は、抽出した各点における座標間の距離を算出して、算出した距離が所定の閾値（例えば、≒０）を下回っていた場合に、血管壁とステントグラフトとが接触していると判定する。

抽出部１５３は、全ての点において、上述した判定を行い、血管壁とステントグラフトとの接触点を抽出する。そして、抽出部１５３は、４つの接触点に囲まれた領域を接触領域として抽出する。なお、接触領域として判定する基準はユーザによって任意に設定することができる。例えば、周囲４点のうち、３点が接触点である領域を接触領域として抽出する場合であってもよい。また、例えば、周囲４点のうち３点が接触点、１点が「座標間の距離＜０．５ｃｍ」である領域を接触領域として抽出する場合であってもよい。

以上述べた少なくともひとつの実施形態の医用画像処理装置によれば、ステントグラフトのエンドリークの時期を予測することが可能となる。

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同様に、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ものである。

１００ 医用画像処理装置
１５０ 制御部
１５１ 画像データ取得部
１５２ 検出部
１５３ 抽出部
１５４ 算出部
１５５ 表示制御部

Claims (6)

1. ３次元の医用画像データに含まれる血管とステントグラフトとを検出する機能を有する検出手段と、
   前記３次元の医用画像データにおける座標に基づいて、前記検出手段によって検出された血管とステントグラフトとの接触領域を抽出する抽出手段と、
   前記ステントグラフトの端部と前記抽出手段によって抽出された接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を所定の表示部にて表示させるように制御する表示制御手段と、
   を備え、
   前記抽出手段は、前記血管の長手方向において前記血管の全周囲に渡って前記血管と前記ステントグラフトとが接触している位置のうち、前記ステントグラフトの中央側の位置をエンドリークが発生する境界であるエンドリーク境界位置として抽出することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記抽出手段は、前記血管の芯線に沿って前記芯線に直交する複数の断面を抽出し、抽出した複数の断面にそれぞれ含まれる血管壁の断面と前記ステントグラフトの断面との接触部分を、前記血管壁及び前記ステントグラフトの断面それぞれの座標に基づいて抽出し、抽出した接触部分を結合することで前記接触領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記抽出手段は、前記血管壁の断面上の点から前記ステントグラフトの断面までの距離、又は、前記ステントグラフトの断面上の点から前記血管壁の断面までの距離が、所定の閾値を下回った部分を前記接触部分として抽出することを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記血管と前記ステントグラフトとの境界であるステント境界位置と前記エンドリーク境界位置との間の距離を算出する算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記抽出手段は、同一被検体から収集された時相の異なる３次元の医用画像データから前記ステント境界位置及び前記エンドリーク境界位置をそれぞれ抽出し、
   前記算出手段は、前記抽出手段によって時相の異なる３次元の医用画像データからそれぞれ抽出された前記ステント境界位置及び前記エンドリーク境界位置の間の距離をそれぞれ算出し、算出した距離の変化に基づいて、エンドリークの時期を推定することを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記抽出手段は、前記検出手段によって検出された血管に対してステントグラフトを仮想的に留置した場合に、前記血管と前記仮想的に留置したステントグラフトとの仮想的な接触領域である仮想接触領域を抽出し、
   前記表示制御手段は、前記仮想的に留置したステントグラフトの端部と前記抽出手段によって抽出された仮想接触領域との相対的な位置関係を示す表示画像を所定の表示部にて表示させるように制御することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。

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