JP6343004B2 - コンピュータプログラム、画像処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理技術に関し、特に時系列のダイナミック画像を解析する技術に関する。
被験者に造影剤を投与した後、その被験者の心臓を撮像した画像を使って、心臓の血流を解析する手法が知られている。
心筋血流検査として、昔から広く臨床で使用されてきた検査としてＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）がある。その長所としては、ＳＰＥＣＴ検査は禁忌事項が少なく、検査法が確立されており、ｗｈｏｌｅ ｈｅａｒｔ ｉｍａｇｉｎｇである点が挙げられる。また、別の長所は、ＳＰＥＣＴ検査によって検出された心筋虚血の重症度に応じて心事故発生率を推測できること、及びその重症度に応じた治療方針を選択することで最善のアウトカムが得られることに関して、すでに十分なｅｖｉｄｅｎｃｅが示されていることである。一方、ＳＰＥＣＴ検査の短所としては、空間分解能が不足している点、及び冠動脈狭窄評価を同時に行うことができない点が挙げられる。
また近年、ＭＲＩ検査による心筋虚血評価についても有用性が多く報告されている。ＭＲＩ検査の長所としては、放射線被ばくがない、造影剤の副作用が少ない、及び空間分解能の高さなどが挙げられる。一方、ＭＲＩ検査の短所としては、検査時間の長さ、断面毎のデータ収集時相の違いによる心位相のズレ、及びＭＲＩ非対応のペースメーカー症例などの禁忌症例が挙げられる。
負荷心筋ｐｅｒｆｕｓｉｏｎＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査は近年有用性が報告されている非侵襲的な負荷心筋血流検査法である。他のモダリティーと比較したときのこの検査の大きな利点は、ｃｏｒｏｎａｒｙ ＣＴ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙを同時に施行することにより、精度の高い冠動脈形態評価とあわせて心筋虚血の有無を評価できる点である。現在までのｐｅｒｆｕｓｉｏｎＣＴの多くは、負荷中に1時相だけ撮影を行うｓｉｎｇｌｅ ｓｈｏｔ方式によるｓｔａｔｉｃ ｉｍａｇｅでの定性評価が主体であったが、実際には心筋血流評価に最適な撮影タイミングは症例毎に異なるので、撮影タイミングを検出しながら撮影することは困難であった。しかし近年、撮像機器の発展に伴いＤｉｎａｍｉｃ ｓｃａｎから得られたＴＤＣ（Ｔｉｍｅ ｄｅｎｓｉｔｙ ｃｕｒｖｅ）を解析することで、心筋血流を定量評価することが可能となった。
ＴＤＣの解析手法として例えば、非特許文献１には、心臓を撮像した時系列のダイナミックＭＲＩ画像を解析して、所定の心筋領域での造影剤が到達した時刻であるアライバルタイム（Ａｒｒｉｖａｌ Ｔｉｍｅ）を算出する方法が記載されている。
また、臨床的な観点で見ると、ＣＴ機器の発展に伴い心臓の冠動脈ＣＴ検査における空間分解能及び時間分解能が目覚ましく向上した。その結果、冠動脈造影検査（ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ；ＣＡＧ）と同等の診断精度を有する非侵襲的検査として、冠動脈ＣＴ検査が広く循環器診療の場に用いられるようになった。さらに、面検出器ＣＴ、高分解能ＣＴ及び２管球ＣＴなどのＣＴ機器の登場により、ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇやｄｕａｌ ｅｎｅｒｇｙ ｉｍａｇｉｎｇなどの新しい画像技術が臨床応用されてきた。これにより、これまで困難とされてきた高心拍症例、不整脈症例及び冠動脈石灰化症例などにおける冠動脈狭窄評価に対しても冠動脈ＣＴ検査が有効に活用できる可能性がある。
一方で、形態的な冠動脈狭窄所見が認められたときであっても機能的な心筋虚血所見が認められるとは限らないことが広く知られている。冠動脈狭窄病変に対応した心筋虚血が存在するか否かは、血行再建術による治療（例えば、カテーテル治療または手術治療など）を行うか否かを決定するための重要な要因である。しかし、実際の臨床においては冠動脈ＣＴ検査で認められた冠動脈狭窄病変に対して治療介入をするか否かの判断が、不確かな症状を根拠になされている場合もあり得る。その理由は、治療介入が遅れることが許されない虚血性心疾患という病態の特殊性、及び複数の異なる検査（冠動脈狭窄評価と心筋虚血評価）を、治療前に行う時間的余裕及び医療者側の人的余裕がないことが要因として挙げられる。
An automatic approach for estimating bolus arrival time in dynamic contrast MRI using piecewise continuous regression models Phys. Mde, Biol. 48(2003) N83-N88
上述した先行技術では、医師等の解析者が心筋の領域にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ、関心領域）を設定し、ＲＯＩ内の画素値に基づいて、心筋領域のアライバルタイムが定められている。ここで、ＲＯＩの設定が適切に行われるか否かは解析者の経験や技能によるところが大きい。従来の人為的にＲＯＩを囲って解析する手法では、観測者の主観が介入するため、バイアスがかかることが問題であった。またＲＯＩベースの解析では、ＲＯＩの範囲内の画素のみ解析した結果となり、正常領域と異常領域が混在、平均化された曖昧な結果となってしまう可能性があった。従って、従来の手法は解析者による個人差が出やすく、客観性に欠けるという問題があった。
また、心臓の時系列のダイナミック画像を解析する場合、解析者が手作業でＲＯＩを規定しない客観性のあるより詳細な画素解析が望まれていた。
そこで、本発明の目的は、時系列画像の解析において、客観性及び定量性を担保した解析手法を提供することである。
本発明の別の目的は、心臓の時系列画像の解析において、より詳細な解析手法を提供することである。
さらに本発明の別の目的は、精度の高い冠動脈狭窄評価と心筋虚血評価とを短時間に行うことができる検査手法を提供することである。
本発明の一つの実施態様に従う造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段を備えた画像処理装置のためのコンピュータプログラムは、前記画像処理装置に、臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定するステップと、前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定するステップと、前記特定された経時変化に基づいて、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアイライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定するステップと、を実行させる。
好適な実施態様では、前記コンピュータプログラムは、前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、前記上限フレーム以前の前記経時変化を２つ以上の関数で近似するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。そのとき、前記アライバルタイム及び前記ベース値は、前記近似された２つ以上の関数によって特定されるようにしてもよい。
好適な実施態様では、前記コンピュータプログラムは、前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、前記上限フレーム以前の前記経時変化を正規累積分布関数または累積分布関数で近似するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。そのとき、前記アライバルタイム及び前記ベース値は、前記近似された正規累積分布関数または累積分布関数によって特定されるようにしてもよい。
好適な実施態様では、前記コンピュータプログラムは、前記特定された経時変化をｍ次関数（ｍは３以上）で近似するステップをさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。そのとき、前記上限フレームは、前記近似によって得られたｍ次関数に基づいて定められ、前記２つ以上の関数は、前記上限フレーム以前の前記ｍ次関数に対して近似された直線及び２次関数を含んでもよい。
好適な実施態様では、前記コンピュータプログラムは、前記臓器内に血液を流入させる血管領域内に複数の画素を含むＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定するステップをさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。そのとき、前記ＣＴ値の経時変化は、前記設定されたＲＯＩ内の画素のＣＴ値に基づいて特定されるＲＯＩ値の経時変化であってもよい。前記アライバルタイムは、前記特定されたＲＯＩ値の経時変化に基づいて特定される前記血管領域に前記造影剤が到達したアイライバルタイムであってもよい。前記ベース値は、前記血管領域の画素のＣＴ値に基づいて定められるようにしてもよい。
好適な実施態様では、前記臓器内画素位置を特定するステップでは、前記複数フレームの時系列のＣＴ画像のすべてにおいて、ＣＴ値が所定の範囲内である画素を選択するようにしてもよい。
好適な実施態様では、画素位置を特定するステップでは、前記複数枚の時系列のＣＴ画像において、ＣＴ値の最大値と最小値との差分の値に基づいて選択するようにしてもよい。
好適な実施態様では、前記臓器は心臓であり、前記複数フレームの時系列のＣＴ画像は、心電図に同期して撮像されたＣＴ画像であってもよい。
以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。画像処理装置１は、被験者に造影剤を投与したあとに撮像された被験者の臓器のＣＴ画像を用いて、その臓器の血流量の定量解析を行う。本実施形態では、画像処理装置１は、造影剤として、例えばイオプロミド（N,N’-bis(2,3-dihydroxypropyl)-2,4,6-triiodo-5-(2-methoxyacetamido)-N-
methylisophthalamide）を用いて、被験者の心臓を心電図に同期して撮像した、同位相の複数枚のＣＴのフレーム画像を対象としてもよい。そして、画像処理装置１は、好ましくは、上記の心臓のＣＴ画像を画素単位で解析することにより、心筋の血流の定量値を算出するために用いるアライバルタイム及びベースラインとなる値（以下、ベース値という）を算出する。
methylisophthalamide）を用いて、被験者の心臓を心電図に同期して撮像した、同位相の複数枚のＣＴのフレーム画像を対象としてもよい。そして、画像処理装置１は、好ましくは、上記の心臓のＣＴ画像を画素単位で解析することにより、心筋の血流の定量値を算出するために用いるアライバルタイム及びベースラインとなる値（以下、ベース値という）を算出する。
本実施形態では、静脈に投与された造影剤によるＣＴ画像の画素値の変化に基づいて心筋の血流量を推定するようにしてもよい。例えば、対象となる部位に造影剤が到達することによってＣＴ画像の画素値が急激に変化した場合、画素値が変化し始める前の画素値をベース値とし、画素値が変化し始める時刻をアライバルタイムとしてもよい。この場合、例えば、アライバルタイム以降の画素値のベース値からの増加分が造影剤の影響によるものと考えられるので、このベース値からの増加分に基づいて血流量を算出しても良い。
画像処理装置１は、例えば汎用的な情報処理装置（コンピュータシステム）により構成され、以下に説明する画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムはコンピュータが読み取り可能な記録媒体に保存可能である。
画像処理装置１は、画像データ記憶部１１と、入力関数データ記憶部１３と、出力関数データ記憶部１５と、入力関数導出部２０と、出力関数導出部３０と、血流解析処理部５０とを備える。画像処理装置１には入力装置３と表示装置５が接続されていてもよい。
画像データ記憶部１１は、ＣＴ画像の画像データを記憶する。ＣＴ画像の画像データは、３次元ボクセルデータであってもよい。ＣＴ画像は、複数のスライス画像（短軸断層画像）で構成される３次元画像でよい。ＣＴ画像は、造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ画像であってもよい。
図２は、ＣＴ画像の説明図である。本実施形態では、ＣＴ画像として、心臓を心電図に同期して撮像した、心拍が同位相の所定枚数（例えば３０枚）のフレーム画像１１０を対象としてもよい。１フレームは、複数枚のスライス画像によって構成されてもよい。すなわち、１フレームのデータは３次元の画像データで構成されてもよい。同図では、１つのスライスのフレーム画像を例示している。ＣＴ画像は、被験者に造影剤を投与した直後から撮像が開始されたものでもよい。ＣＴ画像には、撮影順に第１フレームから第３０フレームまでが含まれてもよい。
改めて図１を参照すると、入力関数導出部２０は、画像データ記憶部１１に保存されている画像データに基づいて、被験者の臓器（心臓）に流入する造影剤がＣＴ画像の画素値（以下、画素値またはＣＴ値という）に及ぼす変化に関係する入力関数を導出してもよい。
入力関数導出部２０は、さらに、ＲＯＩ設定部２１と、経時変化特定部２３と、関数化処理部２５とを有してもよい。
ＲＯＩ設定部２１は、入力関数を特定するための領域を選択する。ＲＯＩ設定部２１は、医師等の解析者の操作に従って、ＣＴ画像にＲＯＩを設定してもよい。例えば、ＲＯＩ設定部２１は、画像データ記憶部１１から画像データを読み出して、対象とする領域が写っているスライスのフレーム画像を表示装置５に表示させる。ここで、ＲＯＩは心臓へ血液を流入させる血管、つまり大動脈の領域、あるいは心臓の内腔領域に設定されても良い。従って、大動脈の領域、あるいは心臓の内腔領域が写っているスライスが選択されて、表示装置５に表示される。そして、解析者が入力装置３を用いて行った入力に従って、表示装置５に表示されている画像上にＲＯＩが設定されるようにしてもよい。このＲＯＩの位置は、同一スライスの全フレームに対して共通であってもよい。
ＲＯＩ設定を行う対象となるフレーム画像は、大動脈の領域の判別が容易である画像で良い。設定されたＲＯＩには複数の画素が含まれる。
経時変化特定部２３は、複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、ＲＯＩ内のＣＴ値の経時変化を特定してもよい。例えば、経時変化特定部２３は、ＣＴ画像の大動脈領域のＣＴ値の経時変化として、ＲＯＩ内のＣＴ値から定まるＲＯＩ値のＴＤＣ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）を生成してもよい。
図３Ａは、ＴＤＣの一例を示す図である。経時変化特定部２３は、例えば、ＲＯＩ設定部２１で設定されたＲＯＩを、同一スライスの他のフレーム画像１１０にも適用してよい。そして、経時変化特定部２３は、フレーム画像１１０毎に、ＲＯＩ内の画素のＣＴ値に基づいてＲＯＩを代表するＲＯＩ値を決定してもよい。同一スライスの全フレームについて定められたＲＯＩ値をプロットすることで、同図に示すようなＴＤＣが生成される。なお、ＲＯＩ値は、例えば、ＲＯＩ内の画素値を統計的アルゴリズムで処理した値（統計値）であり、平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値などのいずれかでも良い。
経時変化特定部２３は、ＴＤＣがなめらかな曲線になるように平滑化処理を行ってもよい。
関数化処理部２５は、ＣＴ値の経時変化に基づいて、ＲＯＩが設定された領域に造影剤が到達したアイライバルタイムを特定してもよい。
図３Ｂは、ＴＤＣを描画するためにプロットされたＲＯＩ値を示す。同図を参照して、アライバルタイムを特定する処理について説明する。
関数化処理部２５は、経時変化特定部２３が特定したＣＴ値の経時変化において、ＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームＦａと定めてもよい。上限フレームＦａは、例えば、ＣＴ値がピークとなるフレームよりも前の一つのフレームでもよい。そして、経時変化特定部２３は、この上限フレームＦａ以前のＴＤＣを関数に近似するようにしてもよい。
上限フレームＦａは、例えば、以下のようにして定めてもよい。すなわち、経時変化特定部２３は、ＴＤＣにおけるＣＴ値の最大値Ｍａｘ、またはカーブが大きく立ち上がった（ＣＴ値が急激に上昇した）後の最初のピーク値を検出してもよい。ここで、ＴＤＣにおけるＣＴ値の最小値Ｍｉｎから、この最大値Ｍａｘまたはピーク値までの一定割合（例えば、７０％、８０％、９０％など）の値をとる、最大値Ｍａｘまたはピーク値が検出されたフレームよりも以前のフレームを上限フレームＦａとしてもよい。
上限フレームはこれ以外の方法で定めても良い。例えば、ＴＤＣの変化率を求めて、変化率が最大となるフレームと変化率が０となるフレームとの間のいずれかのフレームを上限フレームとしても良い。
関数化処理部２５は、例えば、以下のようにしてＴＤＣの関数化を行っても良い。すなわち、関数化処理部２５は、第ｎ（ｎは２から上限フレーム−１まで）フレームＦｎ以前のＲＯＩ値に対して最小二乗法等を適用して直線近似を行い、直線Ｌの式を導出してもよい。同様に、関数化処理部２５は、第ｎフレームＦｎから上限フレームまでのＲＯＩ値に対して最小二乗法等を適用して２次関数に近似し、２次関数Ｆの式を導出するようにしてもよい。
そして、関数化処理部２５は、直線Ｌと第ｎフレームＦｎ以前のＲＯＩ値との誤差の二乗和を算出してもよい。同様に関数化処理部２５は、２次関数Ｆと第ｎフレームＦｎ以降のＲＯＩ値との誤差の二乗和（残差平方和）を算出してもよい。
関数化処理部２５は、すべてのｎについて上記の処理を行い、これら誤差の二乗和の合計が最も小さくなるｎを特定してもよい。関数化処理部２５は、この誤差が最小となるｎの場合の直線Ｌ及び２次関数Ｆをそれぞれ近似された関数として特定してもよい。
このとき、直線Ｌ及び２次関数Ｆの交点（境界）となるフレームをアライバルタイム（ＡＴ）とし、直線Ｌ及び２次関数Ｆの交点（境界）となるフレームのＲＯＩ値をベース値（ＢＬ）としてもよい。ＲＯＩ値そのものをベース値とする以外に、例えば、直線Ｌの高さ（Ｙ切片）をベース値としても良い。このように関数化処理部２５は、ＲＯＩ値のＴＤＣから、大動脈の領域のアライバルタイムとベース値を定めてもよい。
なお、本実施形態では、上記のように直線と２次曲線との２つの関数でＴＤＣを関数化しているが、本発明ではこれに限定されない。例えば、第ｎフレームＦｎ以前を直線Ｌで近似し、第ｎフレームＦｎ以降のＲＯＩ値の分布を直線または３次以上の多次関数で近似してもよい。あるいは、上限フレームまでのすべてのＲＯＩの分布を多次元多項式で表される関数に近似しても良い。これらの場合、アライバルタイム及びベース値は上記と同様にして定めてもよい。
あるいは、関数化処理部２５はＴＤＣを３つ以上の関数で近似してもよい。例えば、関数化処理部２５は、第２フレームから上限フレーム−１までを３つ以上の区間に分けて、それぞれの区間を所定の関数で近似してもよい。ＴＤＣにおいては、カーブが大きく立ち上がる（ＣＴ値が急激に上昇する）直前に、一旦ＣＴ値が低下する場合がある。このような現象が現れた場合には、関数化処理部２５は、ＣＴ値がほぼ一定で直線近似できる区間（第１区間）と、ＣＴ値が減少する区間（第２区間）と、その後のＣＴ値が急激に上昇する区間（第３区間）とに分けてもよい。そして、関数化処理部２５は、例えば、第１区間を直線、第２区間を２次以上の関数、第３区間を別の２次以上の関数で近似するようにしてもよい。これらの場合、第１区間と第２区間の境界となるフレーム、または第２区間と第３区間の境界となるフレームの何れかをアライバルタイムとし、このアライバルタイムとなるフレームのＲＯＩ値をベース値としてもよい。
さらに、関数化処理部２５はＴＤＣを一つの関数で近似するようにしてもよい。例えば、関数化処理部２５は、正規累積分布関数または累積分布関数をＴＤＣにフィッティングさせて、ＴＤＣを単一の関数で近似してもよい。ＴＤＣを正規累積分布関数で関数化する場合、関数化処理部２５は、ＴＤＣの立ち上がりのカーブに最もよくフィットするように正規分布の標準偏差（ＳＤ）及び平均値を選択するようにしてもよい。このとき、例えば、ＴＤＣに近似された正規累積分布関数の−３ＳＤに最も近いフレームをアライバルタイムとし、このアライバルタイムとなるフレームのＲＯＩ値をベース値としてもよい。
入力関数データ記憶部１３は、入力関数導出部２０で導出された入力関数に係るデータを記憶する。入力関数データ記憶部１３には、入力関数テーブル１３０が記憶されるようにしてもよい。
図４Ａは、入力関数テーブル１３０のデータ構造の一例を示す。同図に示すように、入力関数テーブル１３０は、アライバルタイム１３３と、ベース値１３５と、関数Ｌ及びＦ１３７と、ＲＯＩ値１３９をデータ項目として含んでもよい。関数Ｌ及びＦ１３７は、関数化処理部２５で求められたｎ＝１から上限フレームまでを近似した直線Ｌ及び２次関数Ｆであってもよい。ＲＯＩ値１３９は、ＴＤＣの元となるフレーム毎のＲＯＩ値であってもよい。血流解析処理部５０がこの入力関数を血流解析に使用する場合、アライバルタイム１３３及びベース値１３５が原点となるようにＲＯＩ値１３９もしくは関数Ｌ及びＦ１３７を補正したものが使用されるようにしてもよい。
図１に戻ると、出力関数導出部３０は、被験者の臓器（心臓）の血管に造影剤が流入したことによりＣＴ画像の画素値（ＣＴ値）に及ぼす変化を出力関数として導出するようにしてもよい。本実施形態では、出力関数導出部３０は、ＲＯＩ単位ではなく、画素単位に出力関数を導出してもよい。
出力関数導出部３０は、対象画素抽出部３１と、経時変化特定部３３と、平滑化処理部３５と、関数化処理部３７と、を有する。
対象画素抽出部３１は、出力関数の導出対象となる画素を抽出し、フレーム画像上でその位置を特定してもよい。ここで抽出する画素は、各スライスにおける心臓領域内の画素であってもよい。
例えば、対象画素抽出部３１は、第１の抽出処理として、スライス単位に以下の処理を行ってもよい。すなわち、対象画素抽出部３１は、複数フレームの時系列のＣＴ画像のすべてにおいて、ＣＴ値が所定の範囲内である画素を選択してもよい。例えば、対象画素抽出部３１は、一つのスライスで、すべてのフレーム画像でのＣＴ値が３０−２００の範囲に入っている画素を対象画素として抽出するようにしてもよい。
心筋の抽出において目的とする対象画素の領域内で小さな対象外となる領域が含まれることがある。この場合には、その対象外の領域の大きさに応じて（例えば、画素数が所定数以下）、対象画素抽出部３１はこの領域を処理上の欠損とみなし、対象画素に転換する処理を行っても良い。また、これとは逆に、対象画素の領域外で孤立した対象となる画素がある場合は、孤立した対象領域の大きさに応じて（例えば、画素数が所定数以下）、対象画素抽出部３１はこの領域を対象外とする処理を行っても良い。
また、対象画素抽出部３１は、第２の抽出処理として、画素単位に以下の処理を行ってもよい。すなわち、対象画素抽出部３１が、複数フレームの時系列のＣＴ画像において、各画素のＣＴ値の変化量、例えば最大値と最小値との差分の値に基づいて画素を選択してもよい。例えば、対象画素抽出部３１は、一つのスライスにおいて、全フレーム画像の中でＣＴ値の最大値と最小値との差を求め、その差が所定の値（例えば５０〜１５０）である画素を抽出してもよい。
対象画素抽出部３１は、第１の抽出処理及び第２の抽出処理の両方を行っても良いし、いずれか一方のみを行っても良い。
また、対象画素抽出部３１は、以下の第３の抽出処理を行っても良い。例えば、第１及び／または第２の抽出処理を行って対象画素となった画素に基づいて後述する処理でアライバルタイムが特定された後、第３の抽出処理として、対象画素抽出部３１がこの特定されたアライバルタイムが入力関数データのアライバルタイム１３３よりも早い画素を特定する。そして、対象画素抽出部３１がこの特定された画素を対象画素から除外するようにしてもよい。
対象画素抽出部３１は、ここでスライス毎に抽出された画素の位置を、出力関数を算出する対象である対象画素位置（臓器内画素位置）として特定してもよい。
経時変化特定部３３は、複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、対象画素位置（臓器内画素位置）の画素のＣＴ値の経時変化を特定してもよい。例えば、経時変化特定部３３は、スライス毎に、対象画素位置のＣＴ値の経時変化としてＴＤＣを生成するようにしてもよい。
図５Ａは、対象画素位置のＣＴ値のＴＤＣの一例を示す図である。同図における丸（〇）のプロットがＣＴ値である。上述した経時変化特定部２３は、ＲＯＩ値に基づいてＴＤＣを生成したのに対して、経時変化特定部３３は、ＣＴ値そのものを用いてＴＤＣを生成してもよい。
平滑化処理部３５は、経時変化特定部３３で特定された経時変化を平滑化してもよい。平滑化処理部３５は、ＴＤＣをｍ次関数（ｍは３以上）で近似してもよい。本実施形態では、平滑化処理部３５は、経時変化特定部３３で生成された画素ごとのＴＤＣを、例えば最小二乗法を用いて５次関数に近似してもよい。これは、図５Ａに示すように、ＣＴ値（丸のプロット）はバラツキが大きいので、経時変化特定部３３で生成されたＴＤＣは経時変化特定部２３で生成されたＴＤＣと比べると、なめらかなカーブにならない。そのため、平滑化処理部３５がこのＴＤＣを多次関数に近似して、平滑化するようにしてもよい。
平滑化処理部３５は、最小二乗法等を用いて、ＣＴ値のＴＤＣをｍ次関数に近似してもよい。図５Ａの四角（□）のプロットで示すカーブが平滑化処理部３５で近似された５次関数であり、各四角がその５次関数からサンプリングされた値である。
上記のようにｍ次関数にフィッテイングする以外の方法でＣＴ値のＴＤＣが平滑化されても良い。例えば、ＴＤＣを生成するときに、周辺の画素との平均値を求めてこれを利用しても良いし、ＴＤＣを移動平均によって平滑化しても良い。
関数化処理部３７は、ＣＴ値の経時変化に基づいて、画素毎に造影剤が到達したアイライバルタイムを特定してもよい。関数化処理部３７は、平滑化処理部３５により画素毎にフレーム（時間）方向に平滑化されたＴＤＣを関数で近似するようにしてもよい。
図５Ｂは、平滑化されたＴＤＣをサンプリングした値をプロットした図である。ここで、関数化処理部３７が行う処理のアルゴリズムは関数化処理部２５が行う処理と同様である。関数化処理部３７が行う処理で関数化処理部２５が行う処理と相違する点は、関数化処理部２５がＲＯＩ値のＴＤＣを対象として所定の関数に近似しているのに対して、関数化処理部３７は平滑化処理部３５で平滑化されたＴＤＣ（近似されたｍ次関数）からサンプリングされた値を対象として関数化している点である。関数化処理部３７は、関数化処理部２５と同様に上限フレームを定め、上限フレーム以前のｍ次関数を２本の直線及び／または曲線、あるいは複数の関数で近似して、画素毎にアライバルタイムとベース値を特定するようにしてもよい。
関数化処理部３７は、画素毎の平滑化されたＴＤＣから、画素毎にアライバルタイムとベース値を定めてもよい。すなわち、関数化処理部３７は、画素毎に出力関数を定めてもよい。
なお、関数化処理部３７は、平滑化していないＴＤＣに対して関数近似しても良い。すなわち、平滑化処理部３５の処理を行わなくても良い。
出力関数データ記憶部１５は、出力関数導出部３０で導出された出力関数に係るデータを記憶する。出力関数データ記憶部１５には、出力関数テーブル１５０が記憶される。
図４Ｂは、出力関数テーブル１５０のデータ構造の一例を示す。同図に示すように、出力関数テーブル１５０は、例えば、スライスＮｏ１５１と、画素位置１５３と、アライバルタイム１５５と、ベース値１５６と、関数Ｌ及びＦ１５７と、サンプリング値１５９とをデータ項目として含んでもよい。サンプリング値１５９は、入力関数テーブル１３０のＲＯＩ値１３９に相当する。すなわち、サンプリング値１５９は、関数化処理部３７が関数化処理の対象とした、平滑化されたＴＤＣをサンプリングした値であってもよい。血流解析処理部５０がこの出力関数を血流解析に使用する場合、入力関数の場合と同様に、アライバルタイム１５５及びベース値１５６が原点となるようにサンプリング値１５９もしくは関数Ｌ及びＦ１５７を補正したものが使用されるようにしてもよい。
図１を参照すると、血流解析処理部５０は、入力関数及び出力関数に基づいて、心臓の血流量の定量解析を行ってもよい。例えば、血流解析処理部５０は、入力関数テーブル１３０及び出力関数テーブル１５０を参照して、所定の解析処理を行う。血流量の定量解析の手法としては、例えば、Ｐａｔｌａｋ Ｐｌｏｔ法、Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ法などを用いてもよい。
血流解析処理部５０による定量解析の結果は表示装置５に表示されるようにしてもよい。例えば、心臓領域を任意の複数のセグメントに分けて表示する画像を表示装置５に表示させるとき、各セグメントはそれぞれの血流量に応じた表示態様で表示されるようにしてもよい。あるいは、画像データ記憶部１１に保存されている画像データに基づいた心臓の３Ｄ画像を表示させるときは、その３Ｄ画像における各画素の表示態様が血流量に応じたものになるようにしてもよい。
上述の血流解析処理部５０による定量解析の結果の表示は、例えば、ＣＴ画像と並べてまたは重ねて表示してもよい。二つの画像を比較することにより、心筋梗塞または狭心症などの際の冠動脈狭窄の評価と心筋虚血評価を同時に行うことができる。さらには、ＣＴ画像を表示する際、心筋領域の各画素のアライバルタイムと入力関数のアライバルタイムとの時間差に応じた表示態様でＣＴ画像を表示しても良い。ＣＴ画像は、個々の画素の座標情報を基に３Ｄ画像表示を行ってもよい。
入力関数のアライバルタイムと心筋のアライバルタイムとの間には時差がある。これは、入力関数は、心筋よりも上流の大動脈領域の画素値の変化に基づくものだからである。この時差は、例えば、心筋の各領域までの血液流路の距離及び状態により異なる。例えば、心先部付近のように、大動脈からの血液流路の距離が長い箇所ではアライバルタイムの時差が大きくなる。例えば、血管の詰まり等により抵抗が大きい血液流路があれば、その血液流路の先の心筋領域のアライバルタイムの時差は大きくなる。
上記のような機能を有する画像処理装置１が行う処理の手順について、以下、フローチャートを参照しながら説明する。
図６は、入力関数導出処理の全体の処理手順を示すフローチャートである。
まず、入力関数導出部２０が、大動脈の領域が写っているスライス画像を選択し、画像データ記憶部１１からそのスライスのフレーム画像の画像データを読み出す（Ｓ１１）。このスライスの選択は、入力関数導出部２０が自動的に行っても良いし、自動的に選択されたスライスを解析者による確認後、必要に応じて修正した後確定させても良い。
選択されたスライス画像の中で、大動脈の領域が鮮明に写っているフレーム画像が表示装置５に表示されているとき、解析者の操作に従って、ＲＯＩ設定部２１がＲＯＩを設定する（Ｓ１３）。
ＲＯＩが設定されると、経時変化特定部２３は全フレーム画像についてそれぞれＲＯＩ値を算出し、ＲＯＩ値に基づくＴＤＣを描画する（Ｓ１５）。
関数化処理部２５は、ＴＤＣに基づいて、入力関数の導出対象とするフレームの範囲を規定する上限フレームＦａを特定する（Ｓ１７）。そして、関数化処理部２５は、上限フレームＦａ以前のフレームを対象として、関数化処理を行ってアライバルタイム及びベース値を特定する（Ｓ１９）。
ここで、アライバルタイム及びベース値を特定する処理の詳細について、フローチャートを参照して説明する。
図７は、関数化処理部２５が行うアライバルタイム及びベース値を特定する処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
関数化処理部２５は、まずフレームＮｏを示す変数ｎを１に設定する（Ｓ３１）。
関数化処理部２５は、ｎに１を加算する（Ｓ３３）。
関数化処理部２５は、第ｎフレームより以前のフレームのＲＯＩ値を一つの直線Ｌに近似する（Ｓ３５）。
関数化処理部２５は、第ｎフレーム以降上限フレーム以前のフレームのＲＯＩ値を２次関数Ｆに近似する（Ｓ３７）。
関数化処理部２５は、上記の処理で求まった直線Ｌと第ｎフレームより以前のフレームのＲＯＩ値の最小二乗誤差を算出する。同様に、関数化処理部２５は、２次関数Ｆと第ｎフレーム以降上限フレーム以前のフレームのＲＯＩ値との最小二乗誤差を算出する。そして、関数化処理部２５は、これらの誤差の総和を求める（Ｓ３９）。
関数化処理部２５は、ステップＳ５３〜Ｓ５９までの処理を、ｎが上限フレーム−１よりも小さい間は繰り返す（Ｓ４１）。
ｎ＝２から上限フレーム−１までの最小二乗誤差の総和がすべて求まると、関数化処理部２５は、その中から最小二乗誤差の総和が最も小さいｎを特定する（Ｓ４３）。
関数化処理部２５は、ステップＳ６３で特定されたｎのときの直線Ｌ及び２次関数Ｆの交点となるフレームをアライバルタイムとし、そのときのＲＯＩ値をベース値とする。ベース値は直線Ｌの高さ（Ｙ切片）でも良い（Ｓ４５）。
これにより、入力関数としてのアライバルタイム及びベース値が定まる。
図８は、出力関数導出処理の全体の処理手順を示すフローチャートである。
まず、出力関数導出部３０が、一つのスライス画像を選択し、画像データ記憶部１１からそのスライスのフレーム画像の画像データを読み出す（Ｓ５１）。
対象画素抽出部３１は、選択されたスライスの全画素の中から、全フレーム画像におけるＣＴ値が前述の条件を満たす画素が心臓領域の画素とみなして、これらの画素を対象画素として抽出する（Ｓ５３）。
経時変化特定部３３は、Ｓ５３で抽出された対象画素から一つの画素を選択し（Ｓ５５）、選択された画素についてＴＤＣを描画する（Ｓ５７）。
平滑化処理部３５は、Ｓ５７で描画されたＴＤＣを５次関数に近似して平滑化する（Ｓ５９）。平滑化処理部３５は、さらに、平滑化されたＴＤＣに基づいて、出力関数の導出対象とするフレームの範囲を規定する上限フレームＦａを特定する（Ｓ６１）。そして、関数化処理部３７は、上限フレームＦａ以前のフレームを対象として関数化処理を行い、アライバルタイム及びベース値を特定する（Ｓ６３）。
出力関数導出部３０は、ステップＳ５５〜Ｓ６３までの処理を、すべての対象画素について行う（Ｓ６５）。
出力関数導出部３０は、さらに、ステップＳ５３〜Ｓ６５までの処理を、すべてのスライスについて行う（Ｓ６７）。
ステップＳ６３のアライバルタイム及びベース値を特定するための関数化処理の詳細は、図７に示すフローチャートと同様である。
これにより、出力関数としてのアライバルタイム及びベース値が定まる。
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
１ 画像処理装置
１１ 画像データ記憶部
１３ 入力関数データ記憶部
１５ 出力関数データ記憶部
２０ 入力関数導出部
２１ ＲＯＩ設定部
２３ 経時変化特定部
２５ 関数化処理部
３０ 出力関数導出部
３１ 対象画素抽出部
３３ 経時変化特定部
３５ 平滑化処理部
３７ 関数化処理部
５０ 血流解析処理部
１１ 画像データ記憶部
１３ 入力関数データ記憶部
１５ 出力関数データ記憶部
２０ 入力関数導出部
２１ ＲＯＩ設定部
２３ 経時変化特定部
２５ 関数化処理部
３０ 出力関数導出部
３１ 対象画素抽出部
３３ 経時変化特定部
３５ 平滑化処理部
３７ 関数化処理部
５０ 血流解析処理部
Claims (11)
- 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段を備えた画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記画像処理装置に、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定するステップと、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定するステップと、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を２つ以上の関数で近似するステップと、
前記近似された２つ以上の関数によって、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。 - 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段を備えた画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記画像処理装置に、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定するステップと、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定するステップと、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を正規累積分布関数または累積分布関数で近似するステップと、
前記近似された正規累積分布関数または累積分布関数によって、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。 - 前記コンピュータプログラムは、
前記特定された経時変化をｍ次関数（ｍは３以上）で近似するステップをさらに前記画像処理装置に実行させ、
前記上限フレームは、前記近似によって得られたｍ次関数に基づいて定められ、
前記２つ以上の関数は、前記上限フレーム以前の前記ｍ次関数に対して近似された直線及び２次関数を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。 - 前記コンピュータプログラムは、
前記臓器内に血液を流入させる血管領域内に複数の画素を含むＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定するステップをさらに前記画像処理装置に実行させ、
前記ＣＴ値の経時変化は、前記設定されたＲＯＩ内の画素のＣＴ値に基づいて特定されるＲＯＩ値の経時変化であり、
前記アライバルタイムは、前記特定されたＲＯＩ値の経時変化に基づいて特定される前記血管領域に前記造影剤が到達したアライバルタイムであり、
前記ベース値は、前記血管領域の画素のＣＴ値に基づいて定められる、請求項１〜３のいずれかに記載のコンピュータプログラム。 - 前記臓器内画素位置を特定するステップでは、前記複数フレームの時系列のＣＴ画像のすべてにおいて、ＣＴ値が所定の範囲内である画素を選択する、請求項１〜４のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 画素位置を特定するステップでは、前記複数フレームの時系列のＣＴ画像において、ＣＴ値の最大値と最小値との差分の値に基づいて選択する、請求項１〜５のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記臓器は心臓であり、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像は、心電図に同期して撮像されたＣＴ画像である、請求項１〜６いずれかに記載のコンピュータプログラム。 - 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段と、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定する手段と、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定する手段と、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定める手段と、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を２つ以上の関数で近似する手段と、
前記近似された２つ以上の関数によって、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定する手段と、を備えた画像処理装置。 - 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段と、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定する手段と、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定する手段と、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定める手段と、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を正規累積分布関数または累積分布関数で近似する手段と、
前記近似された正規累積分布関数または累積分布関数によって、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定する手段と、を備えた画像処理装置。 - 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段を備えた画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置が、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定するステップと、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定するステップと、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を２つ以上の関数で近似するステップと、
前記近似された２つ以上の関数によって、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定するステップと、を行う方法。 - 造影剤が投与された後の被験者の臓器を撮像した、複数フレームの時系列のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像の画像データを記憶する記憶手段を備えた画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置が、
臓器の領域内の画素の位置である臓器内画素位置を特定するステップと、
前記複数フレームの時系列のＣＴ画像の画像データに基づいて、前記特定された臓器内画素位置の画素のＣＴ値の経時変化を特定するステップと、
前記特定された経時変化においてＣＴ値が急激に上昇した後の所定のフレームを上限フレームと定めるステップと、
前記上限フレーム以前の前記経時変化を正規累積分布関数または累積分布関数で近似するステップと、
前記近似された正規累積分布関数または累積分布関数によって、前記特定された経時変化に基づいて、前記臓器内画素位置にある臓器に前記造影剤が到達したアライバルタイム、及び前記臓器内画素位置の画素のベースとなるＣＴ値であるベース値を特定するステップと、を行う方法。
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