JP6487001B2 - Aneurysm rupture risk analysis program and system - Google Patents
Aneurysm rupture risk analysis program and system Download PDFInfo
- Publication number
- JP6487001B2 JP6487001B2 JP2017160539A JP2017160539A JP6487001B2 JP 6487001 B2 JP6487001 B2 JP 6487001B2 JP 2017160539 A JP2017160539 A JP 2017160539A JP 2017160539 A JP2017160539 A JP 2017160539A JP 6487001 B2 JP6487001 B2 JP 6487001B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- aneurysm
- inclination
- evaluation
- identifying
- blood vessel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 206010002329 Aneurysm Diseases 0.000 title claims description 194
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 90
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 71
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 36
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 36
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 12
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 12
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 10
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 10
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 7
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 3
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000010968 computed tomography angiography Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 101000911772 Homo sapiens Hsc70-interacting protein Proteins 0.000 description 1
- 101000661807 Homo sapiens Suppressor of tumorigenicity 14 protein Proteins 0.000 description 1
- 201000008450 Intracranial aneurysm Diseases 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明の実施形態は、動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムに関する。 Embodiments described herein relate generally to an aneurysm rupture risk analysis program and system.
頭部動脈瘤は、一般に、破裂の危険性(以下、破裂リスクという)が高い場合には手術が行われ、破裂リスクが低い場合には投薬によるフォロー(経過観察)が行われる。頭部動脈瘤のフォローの際には、動脈瘤の形態を評価するための様々な方式が用いられている。 A head aneurysm is generally operated when the risk of rupture (hereinafter referred to as rupture risk) is high, and is followed by medication (follow-up) when the rupture risk is low. When following a head aneurysm, various methods for evaluating the shape of the aneurysm are used.
第1の方式は、CTA(computed tomography angiography: CT血管造影)又はMRI(magnetic resonance imaging: 磁気共鳴撮影)により動脈瘤の画像を撮影し、当該画像に基づいて、動脈瘤の形状を視覚的に評価する手法である。 In the first method, an aneurysm image is taken by computed tomography angiography (CTA) or magnetic resonance imaging (MRI), and the shape of the aneurysm is visually determined based on the image. This is an evaluation method.
第2の方式は、前述した画像に基づいて、動脈瘤への血流をコンピュータで解析し、内壁のせん断ストレス(WSS: wall shear stress)を評価する手法である。 The second method is a method of analyzing the blood flow to the aneurysm using a computer based on the above-described image and evaluating the inner wall shear stress (WSS).
頭部動脈瘤は、血流による内壁への過大な圧力(stress)で発生し、圧力の低下によって内壁が脆くなって破裂することが近年の研究によって分かってきている。 Recent studies have shown that a head aneurysm is caused by excessive stress on the inner wall due to blood flow, and the inner wall becomes brittle and ruptures due to a decrease in pressure.
従って、本発明者の検討によれば、動脈瘤の破裂リスクを解析する際には、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析することが有用である。 Therefore, according to the study of the present inventor, when analyzing the risk of aneurysm rupture, it is useful to analyze the shape, size, or distortion of the aneurysm that reduces the pressure on the inner wall.
しかしながら、このような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析する手法は未だ提案されていない。 However, a method for analyzing the shape, size, or distortion of such an aneurysm has not yet been proposed.
目的は、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析し得る動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを提供することである。 The object is to provide an aneurysm rupture risk analysis program and system that can analyze the shape, size, or distortion of an aneurysm that reduces the pressure on the inner wall.
実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる。 The aneurysm rupture risk analysis program according to the embodiment is used in a computer having a memory for storing a medical three-dimensional image.
前記動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、前記コンピュータを、動脈瘤同定手段、血管同定手段、傾き評価手段、破裂リスク解析手段、として機能させるためのプログラムである。 The aneurysm rupture risk analysis program is a program for causing the computer to function as an aneurysm identification means, blood vessel identification means, inclination evaluation means, and rupture risk analysis means.
前記動脈瘤同定手段は、前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する。 The aneurysm identification means identifies an aneurysm photographed in the medical three-dimensional image.
前記血管同定手段は、前記動脈瘤が発生している親血管を同定する。 The blood vessel identification means identifies a parent blood vessel in which the aneurysm has occurred.
前記傾き評価手段は、前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する。 The inclination evaluation means quantitatively evaluates the inclination between the aneurysm and the parent blood vessel.
前記破裂リスク解析手段は、前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する。前記傾き評価手段は、前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、前記親血管の傾きを同定する手段と、前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段とを含んでいる。
The rupture risk analysis means analyzes the rupture risk of the aneurysm from the result of the evaluation. The inclination evaluation means includes means for approximating the shape of the aneurysm with an ellipsoid, means for identifying the inclination of the parent blood vessel, and the angle formed by the direction of the inclination of the parent blood vessel and each axial direction of the ellipsoid. And means for determining an angle formed closest to the vertical among the formed angles as an inclination between the aneurysm and the parent blood vessel.
以下、図面を参照しながら各実施形態に係わる動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを説明する。以下の動脈瘤破裂リスク解析システムは、それぞれハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体からコンピュータにインストールされ、動脈瘤破裂リスク解析システムの各機能を当該コンピュータに実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムが用いられる。 Hereinafter, an aneurysm rupture risk analysis program and system according to each embodiment will be described with reference to the drawings. The following aneurysm rupture risk analysis system can be implemented with either a hardware configuration or a combination configuration of hardware resources and software. As the software of the combined configuration, an aneurysm rupture risk analysis program is installed in advance from a network or a storage medium to a computer, and an aneurysm rupture risk analysis program for realizing each function of the aneurysm rupture risk analysis system is used.
<第1の実施形態>
図1は第1の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析システム及びその周辺構成を示す模式図である。動脈瘤破裂リスク解析システムは、医用画像ワークステーション10及びモニタ装置14によって構成されている。医用画像ワークステーション10の内部にはハードディスク11、コンピュータ12及びネットワークI/F(例えば、Ethernet(登録商標) Cardなど)13がある。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a schematic diagram showing an aneurysm rupture risk analysis system and its peripheral configuration according to the first embodiment. The aneurysm rupture risk analysis system includes a medical image workstation 10 and a monitor device 14. A medical image workstation 10 includes a hard disk 11, a computer 12, and a network I / F (for example, an Ethernet (registered trademark) card) 13.
ハードディスク11には解析用ソフトウェア(動脈瘤破裂リスク解析プログラム)11sと医用三次元画像11gが保管されている。コンピュータ12は、メインメモリ12m及びプロセッサ12pを備えている。 The hard disk 11 stores analysis software (aneurysm rupture risk analysis program) 11s and a medical three-dimensional image 11g. The computer 12 includes a main memory 12m and a processor 12p.
プロセッサ12pは、ハードディスク11内の解析用ソフトウェア11sと医用三次元画像11gをメインメモリ12mに読み出して解析用ソフトウェア11sの処理を実行する。 The processor 12p reads the analysis software 11s and the medical three-dimensional image 11g in the hard disk 11 to the main memory 12m, and executes the processing of the analysis software 11s.
プロセッサ12pは、医用三次元画像11gをネットワークI/F13によりネットワークを介してPACS(picture archiving communication system)システム20、CT(computed tomography)装置30、MRI装置40などから取得し、ハードディスク11に保管しておく。 The processor 12p acquires the medical three-dimensional image 11g from the PACS (picture archiving communication system) system 20, the CT (computed tomography) apparatus 30, the MRI apparatus 40, etc. via the network by the network I / F 13 and stores it in the hard disk 11. Keep it.
但し、プロセッサ12pは、医用三次元画像11gをハードディスク11に保管せずにメインメモリ12mに転送し、ハードディスク11から読み出した解析用ソフトウェア11sを実行して、メインメモリ内の医用三次元画像11gを解析しても良い。 However, the processor 12p transfers the medical 3D image 11g to the main memory 12m without storing it in the hard disk 11, and executes the analysis software 11s read from the hard disk 11 to obtain the medical 3D image 11g in the main memory. You may analyze.
なお、解析用ソフトウェア11sは、プロセッサ12pに実行され、コンピュータ12に動脈瘤同定機能、歪み度評価機能及び破裂リスク解析機能を実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムを含んでいる。 The analysis software 11s is executed by the processor 12p and includes an aneurysm rupture risk analysis program for causing the computer 12 to realize an aneurysm identification function, a distortion degree evaluation function, and a rupture risk analysis function.
ここで、動脈瘤同定機能は、医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する機能である。 Here, the aneurysm identification function is a function for identifying an aneurysm photographed in a medical three-dimensional image.
歪み度評価機能は、動脈瘤の歪み度を定量的に評価する機能である。本実施形態において、歪み度評価機能は、図2に示すように、動脈瘤Anの形状を楕円体Elで近似する楕円体近似機能と、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度として評価する差異評価機能とを含んでいる。 The distortion degree evaluation function is a function for quantitatively evaluating the degree of distortion of the aneurysm. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the distortion degree evaluation function uses an ellipsoid approximation function that approximates the shape of the aneurysm An with an ellipsoid El, and a difference d between the aneurysm and the ellipsoid El as a distortion degree. And a difference evaluation function to be evaluated.
破裂リスク解析機能は、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する機能である。また、歪み度評価機能による評価の結果、及び破裂リスク解析機能による解析結果は、モニタ装置14に表示される。 The rupture risk analysis function is a function of analyzing the rupture risk of the aneurysm An from the result of the evaluation. Further, the evaluation result by the distortion degree evaluation function and the analysis result by the burst risk analysis function are displayed on the monitor device 14.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図3のフローチャート及び図4乃至図5の模式図を用いて説明する。なお、動脈瘤破裂リスク解析システムの医用画像ワークステーション10は、操作者の操作により、プロセッサ12pがハードディスク11内の解析用ソフトウェア11sをメインメモリ12mに読み出して実行しているものとする。また、医用画像ワークステーション10は、操作者の操作により、プロセッサ12pが、解析対象の医用三次元画像11gをハードディスク11からメインメモリ12mに読み出しているものとする。さらに、プロセッサ12pは、この医用三次元画像11gをモニタ装置14に送出し、モニタ装置14は、この医用三次元画像11gを表示しているものとする。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. 3 and the schematic diagrams of FIGS. In the medical image workstation 10 of the aneurysm rupture risk analysis system, it is assumed that the processor 12p reads the analysis software 11s in the hard disk 11 to the main memory 12m and executes it by the operation of the operator. In the medical image workstation 10, it is assumed that the processor 12p reads the medical three-dimensional image 11g to be analyzed from the hard disk 11 to the main memory 12m by the operation of the operator. Further, it is assumed that the processor 12p sends the medical three-dimensional image 11g to the monitor device 14, and the monitor device 14 displays the medical three-dimensional image 11g.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST11)。動脈瘤Anの抽出は、図示しないGUI(graphical user interface)で操作者がマニュアルで抽出しても良い。また、動脈瘤Anの抽出は、図4に示すように、動脈瘤Anの中心An0と親血管PVの中心Pv0を通る線分Lを指定することで自動的にネックNKを判断し、ネックNKから動脈瘤Anの中心側を動脈瘤Anと認識する半自動処理でも良い。また、動脈瘤Anの抽出は、血管の細線化を行って途中で切れている枝を発見し、その枝の太さの変化を解析することで動脈瘤Anを自動認識する方法でも良い。これらの動脈瘤Anの抽出手法は、以下の各実施形態でも同様である。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST11). The aneurysm An may be extracted manually by an operator using a graphical user interface (GUI) (not shown). In addition, as shown in FIG. 4, the extraction of the aneurysm An automatically determines the neck NK by designating a line segment L passing through the center An 0 of the aneurysm An and the center Pv 0 of the parent blood vessel PV, Semi-automatic processing for recognizing the center side of the aneurysm An from the neck NK as the aneurysm An may be used. The aneurysm An may be extracted by a method of automatically recognizing the aneurysm An by finding a branch that is cut off in the middle of blood vessel thinning and analyzing a change in the thickness of the branch. The method for extracting these aneurysms An is the same in the following embodiments.
次に、プロセッサ12pは、ステップST11で抽出した動脈瘤Anを楕円体Elで近似する(ST12)。近似は、図5及び以下の式に示すように、x軸、y軸、z軸の直交座標系において、誤差Eを最小化するように(x0,y0,z0)、(a,b,c)及び(θx,θy,θz)を同定することにより、実行する。なお、(x0,y0,z0)は、動脈瘤An及び楕円体Elの中心座標を表す。(a,b,c)は、x軸、y軸、z軸方向の径の半分の長さを表す。(a,b,c)、(θx,θy,θz)は、x軸、y軸、z軸方向の回転角を表す。
ここで、An(x,y,z)は抽出した動脈瘤を表し、動脈瘤であれば1、それ以外は0となる。El(x,y,z)は楕円体の式で、以下を満足する時に1となり、それ以外は0である。
続いて、プロセッサ12pは、楕円体Elの形状と動脈瘤Anの形状とを比較し、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度として評価する(ST13)。評価方法としては、例えば、楕円体Elの形状と動脈瘤Anの形状とをサブトラクションし、残差の各表面位置における厚さを歪み度として求める。 Subsequently, the processor 12p compares the shape of the ellipsoid El with the shape of the aneurysm An, and evaluates the difference d between the aneurysm and the ellipsoid El as the degree of distortion (ST13). As an evaluation method, for example, the shape of the ellipsoid El and the shape of the aneurysm An are subtracted, and the thickness at each surface position of the residual is obtained as the degree of distortion.
しかる後、プロセッサ12pは、求めた厚さに相当する厚み領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST14)。 Thereafter, the processor 12p generates image data in which the thickness region corresponding to the obtained thickness is overlaid on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST14).
また、プロセッサ12pは、楕円体の式で求めたa,b,cを用い、最短径と最長径との比を算出し、この比を動脈瘤An全体の歪み度としてモニタ装置14に出力しても良い。 Further, the processor 12p calculates a ratio between the shortest diameter and the longest diameter using a, b, and c obtained by the ellipsoidal expression, and outputs this ratio to the monitor device 14 as the degree of distortion of the entire aneurysm An. May be.
最後に、プロセッサ12pは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置14に送出する。破裂リスクは、例えば、動脈瘤と楕円体Elとの差異dを歪み度としたとき、差異dの大きさに応じて「高」、「中」又は「低」と解析される。なお、差異dの範囲と、破裂リスクの「高」、「中」及び「低」とは、予め関連付けて解析用ソフトウェア11sに設定しておけばよい。以下の各実施形態も同様であり、評価結果の範囲と破裂リスクの解析結果とは予め関連付けて解析用ソフトウェア11sに設定しておくものとする。また、モニタ装置14は、破裂リスクの解析結果を表示する。 Finally, the processor 12p analyzes the risk of rupture of the aneurysm An from the evaluation result of the degree of distortion, and sends the analysis result to the monitor device 14. For example, when the difference d between the aneurysm and the ellipsoid El is defined as the degree of distortion, the rupture risk is analyzed as “high”, “medium”, or “low” depending on the magnitude of the difference d. The range of the difference d and the burst risk “high”, “medium”, and “low” may be set in advance in the analysis software 11s in association with each other. The following embodiments are the same, and the range of the evaluation result and the analysis result of the burst risk are set in advance in the analysis software 11s in association with each other. Moreover, the monitor apparatus 14 displays the analysis result of a rupture risk.
上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anの歪み度を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the aneurysm An photographed in the medical three-dimensional image 11g is identified, the degree of distortion of the aneurysm An is quantitatively evaluated, and the rupture of the aneurysm An is determined based on the result of the evaluation. With the risk analysis configuration, it is possible to analyze the distortion of the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall.
補足すると、動脈瘤Anの形状に歪みがあると、歪みの箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、歪みが圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、歪み度の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。 Supplementally, if the shape of the aneurysm An is distorted, it is considered that the blood flow stagnates at the distorted portion and the pressure on the inner wall decreases. Also, according to recent research, rupture occurs due to a decrease in pressure. That is, since the distortion causes a decrease in pressure and the decrease in pressure causes rupture, the rupture risk can be analyzed according to the quantitative evaluation result of the degree of distortion.
また、本実施形態では、動脈瘤Anの形状を楕円体Elで近似し、動脈瘤Anと楕円体Elとの差異を歪み度として評価する構成により、前述した効果を高精度かつ迅速に得ることができる。補足すると、楕円体Elで近似するため、例えば、球体で近似する場合に比べ、前述した効果を高精度に得ることができる。また、楕円体で近似するため、例えば、大きさの異なる球体を重ねた多重球体で近似する場合に比べ、前述した効果を迅速に得ることができる。 Further, in the present embodiment, the above-described effect can be obtained with high accuracy and speed by the configuration in which the shape of the aneurysm An is approximated by the ellipsoid El and the difference between the aneurysm An and the ellipsoid El is evaluated as the degree of distortion. Can do. Supplementally, since the approximation is performed with the ellipsoid El, for example, the above-described effect can be obtained with higher accuracy than in the case of approximation with a sphere. In addition, since the approximation is performed using an ellipsoid, the above-described effects can be quickly obtained as compared with, for example, a case where approximation is performed using multiple spheres in which spheres having different sizes are overlapped.
<第2の実施形態>
次に、第2の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。なお、前述した部分と同一部分についてはその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分について主に述べる。また、以下の各実施形態も同様にして重複した部分の説明を省略する。
<Second Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which the aneurysm rupture risk analysis program according to the second embodiment is applied will be described with reference to FIG. Detailed description of the same parts as those described above will be omitted, and different parts will be mainly described here. In the following embodiments, the description of the duplicated portions is omitted in the same manner.
第2の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Anの表面を同定する表面同定機能と、表面の接面を算出する接面算出機能と、接面の変化度を歪み度として評価する接面変化度評価機能とを含んでいる。 The second embodiment is a modification of the “distortion degree evaluation function” in the first embodiment. Instead of the above-described “ellipsoid approximation function” and “difference evaluation function”, a “distortion degree evaluation function” is provided. A surface identification function for identifying the surface of the aneurysm An, a contact surface calculation function for calculating the contact surface of the surface, and a contact surface change degree evaluation function for evaluating the degree of change of the contact surface as a degree of distortion.
ここで、接面算出機能は、表面を曲面で近似する機能と、曲面の第1接面を同定する機能と、第1接面の近傍の複数の第2接面を同定する機能とを含んでいてもよい。 Here, the contact surface calculation function includes a function of approximating the surface with a curved surface, a function of identifying the first contact surface of the curved surface, and a function of identifying a plurality of second contact surfaces in the vicinity of the first contact surface. You may go out.
また、接面変化度評価機能は、当該複数の第2接面を平均して同定した平面と第1接面との誤差を変化度として算出する機能を含んでいてもよい。 Further, the contact surface change degree evaluation function may include a function of calculating an error between the flat surface identified by averaging the plurality of second contact surfaces and the first contact surface as the change degree.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図6のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST21までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described using the flowchart of FIG. The operation from the start to step ST21 is the same as the operation from the start to step ST11 in the first embodiment.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST21)。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST21).
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの境界を表面として同定する(ST22)。 Next, the processor 12p identifies the boundary of the aneurysm An as a surface (ST22).
また、プロセッサ12pは、同定した表面の接面を算出する(ST23〜ST24)。例えば、プロセッサ12pは、同定した表面を多次元の曲面式で近似し(ST23)、この曲面式から接面を同定(算出)する(ST24)。 Further, the processor 12p calculates the contact surface of the identified surface (ST23 to ST24). For example, the processor 12p approximates the identified surface with a multidimensional curved surface equation (ST23), and identifies (calculates) the tangent surface from this curved surface equation (ST24).
さらに、プロセッサ12pは、同定した接面を近傍の接面と比較する。また、近傍の接面を平均して同定した平面と接面との誤差を歪み度として評価する(ST25)。 Furthermore, the processor 12p compares the identified contact surface with a nearby contact surface. Further, an error between the plane and the contact surface identified by averaging the adjacent contact surfaces is evaluated as the degree of distortion (ST25).
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ接面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST26)。 Thereafter, the processor 12p generates image data in which the contact surface having the evaluated degree of distortion is superimposed on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends the image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST26).
以下、前述同様に、プロセッサ12pは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、破裂リスクの解析結果を表示する。 Hereinafter, as described above, the processor 12p analyzes the risk of rupture of the aneurysm An from the evaluation result of the degree of distortion, and sends the analysis result to the monitor device 14. The monitor device 14 displays the analysis result of the burst risk.
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの表面を同定し、表面の接面を算出し、接面の変化度を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the configuration for evaluating the degree of distortion is replaced with a configuration for identifying the surface of the aneurysm An, calculating the tangent surface, and evaluating the degree of change of the tangent surface as the degree of distortion. Even in such a case, as in the first embodiment, it is possible to analyze the distortion of the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall.
なお、第2の実施形態は、「接面算出機能」が、表面から前記動脈瘤の中心を同定する機能と、動脈瘤の中心と表面とを結ぶ第1ベクトルを算出する機能と、動脈瘤の中心と当該表面の近傍の複数の表面とを結ぶ複数の第2ベクトルを算出する機能とを含み、「接面変化度評価機能」が、複数の第2ベクトルを平均して同定したベクトルと第1ベクトルとの誤差を変化度として算出する機能を含むように、変形してもよい。 In the second embodiment, the “tangent surface calculation function” has a function of identifying the center of the aneurysm from the surface, a function of calculating the first vector connecting the center of the aneurysm and the surface, and the aneurysm. A function of calculating a plurality of second vectors connecting the center of the surface and a plurality of surfaces in the vicinity of the surface, and a “tangential surface change degree evaluation function” is a vector identified by averaging the plurality of second vectors; You may deform | transform so that the function which calculates the difference | error with a 1st vector as a change degree may be included.
この変形例の場合、図7に示すように、ステップST21〜ST22は、前述した通りに実行される。次に、プロセッサ12pは、同定した表面の接面を算出する(ST23’〜ST24’)。ここで、プロセッサ12pは、同定した表面から動脈瘤Anの重心を中心点として同定し(ST23’)、この中心点と表面とを結ぶ第1ベクトルを法線として算出する(ST24’)。 In the case of this modification, as shown in FIG. 7, steps ST21 to ST22 are executed as described above. Next, the processor 12p calculates the contact surface of the identified surface (ST23 'to ST24'). Here, the processor 12p identifies the center of gravity of the aneurysm An as the center point from the identified surface (ST23 '), and calculates the first vector connecting the center point and the surface as the normal line (ST24').
さらに、プロセッサ12pは、近傍の表面における法線を平均して同定したベクトルと法線との誤差を歪み度として評価する(ST25’)。 Further, the processor 12p evaluates the error between the vector identified by averaging the normals on the nearby surfaces and the normal as the degree of distortion (ST25 ').
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ表面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST26’)。 Thereafter, the processor 12p generates image data in which the surface having the evaluated degree of distortion is superimposed on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST26 ').
なお、ステップST26’の終了後の動作は、前述した通りである。 The operation after step ST26 'is as described above.
このような変形例としても、第2の実施形態と同様の効果を得ることができる。 Even in such a modification, the same effect as in the second embodiment can be obtained.
<第3の実施形態>
次に、第3の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
<Third Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which an aneurysm rupture risk analysis program according to a third embodiment is applied will be described with reference to FIG.
第3の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成する手段と、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分を歪み度として評価する機能とを含んでいる。 The third embodiment is a modification of the “distortion degree evaluation function” in the first embodiment. Instead of the “ellipsoid approximation function” and the “difference evaluation function” described above, a “distortion degree evaluation function” is provided. The means for creating an image by performing contraction processing and expansion processing on the aneurysm image is compared with the created image and the image before the contraction processing and expansion processing are performed, and the difference between the two images is used as the degree of distortion. And the function to evaluate.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図8のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST31までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. The operation from the start to step ST31 is the same as the operation from the start to step ST11 in the first embodiment.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST31)。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST31).
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの画像にN回の収縮処理を施す(ST32)。1回の収縮処理は以下の式によって表わされる。
ここで、f(i,j,k)では、動脈瘤は1、それ以外の領域は0を示している。 Here, in f (i, j, k), the aneurysm is 1, and the other regions are 0.
次に、プロセッサ12pは、収縮処理された画像にN回の拡張処理を施す(ST33)。1回の拡張処理は以下の式によって表わされる。
さらに、プロセッサ12pは、収縮・拡張処理を施して作成した画像と元の動脈瘤Anの画像とを比較し(ST34)、両画像の差分を歪み度として評価する。 Further, the processor 12p compares the image created by performing the contraction / expansion processing with the original aneurysm An image (ST34), and evaluates the difference between the two images as the degree of distortion.
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST35)。 Thereafter, the processor 12p generates image data in which the region having the evaluated degree of distortion is overlaid on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST35).
ステップST35の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。 After step ST35, the burst risk analysis operation and the analysis result display operation are performed in the same manner as described above.
なお、上述したステップST32〜ST34の処理においては、例えば、図9(a)に示す画像に1回の収縮処理・拡張処理を施した場合、図9(c)に示す画像が作成される。図9(a)に示す元の画像と、図9(c)に示す収縮・拡張処理後の画像との差分をとると、図9(d)に示すように、元の画像で突出した部分やへこんだ部分(即ち、歪みの部分)が抽出される。 In the above-described processing of steps ST32 to ST34, for example, when one contraction / expansion processing is performed on the image shown in FIG. 9A, the image shown in FIG. 9C is created. When the difference between the original image shown in FIG. 9A and the image after the contraction / expansion processing shown in FIG. 9C is taken, as shown in FIG. A slightly depressed portion (that is, a distortion portion) is extracted.
また、ここでは1回の収縮・拡張処理をした場合について説明したが、収縮・拡張処理をそれぞれN回ずつ行い、その差分を別々のカラーで表示することにより、Nが小さい値で差異として抽出された部分を歪みが大きい部分とし、Nが大きい値で差異として抽出された部分を歪みが少ない部分として、歪み度を定量化できる。 In addition, although the case where the contraction / expansion process is performed once has been described here, the contraction / expansion process is performed N times, and the difference is displayed in different colors, so that N is extracted as a difference with a small value. The degree of distortion can be quantified by setting the extracted part as a part with a large distortion and the part extracted as a difference with a large value of N as a part with a small distortion.
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成し、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分に基づいて歪み度を算出する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the configuration for evaluating the degree of distortion is performed by performing contraction processing and expansion processing on the image of the aneurysm An, and creating the image and the contraction processing and expansion processing. Even when the configuration is compared with the image before application and the degree of distortion is calculated based on the difference between both images, the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall is reduced as in the first embodiment. Distortion can be analyzed.
<第4の実施形態>
次に、第4の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
<Fourth Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which the aneurysm rupture risk analysis program according to the fourth embodiment is applied will be described with reference to FIG.
第4の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する機能とを含んでいる。 The fourth embodiment is a modification of the “distortion degree evaluation function” in the first embodiment. Instead of the “ellipsoid approximation function” and the “difference evaluation function” described above, a “distortion degree evaluation function” is provided. A function of creating an image by applying a low-pass filter to an aneurysm image, and a function of comparing the created image with an image before applying the low-pass filter and evaluating a difference between both images as a degree of distortion. It is out.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図10のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST41までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. The operation from the start to step ST41 is the same as the operation from the start to step ST11 in the first embodiment.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST41)。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST41).
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する(ST42)。 Next, the processor 12p creates an image by applying a low-pass filter to the image of the aneurysm An (ST42).
また、プロセッサ12pは、当該作成した画像と、当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を同定する(ST43)。 Further, the processor 12p compares the created image with the image before applying the low-pass filter, and identifies a difference between the two images (ST43).
続いて、プロセッサ12pは、両画像の差異を歪み度として評価する(ST44)
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST45)。
Subsequently, the processor 12p evaluates the difference between both images as the degree of distortion (ST44).
Thereafter, the processor 12p generates image data in which the region having the evaluated degree of distortion is overlaid on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST45).
ステップST45の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。 After step ST45, the burst risk analysis operation and the analysis result display operation are performed in the same manner as described above.
なお、上述したステップST42で用いるローパスフィルタは程度によって複数用意し、ステップST43〜ST44では、軽いローパスフィルタ(ぼけの少ない)の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。同様に、段々と程度の強くなるローパスフィルタ(ぼけの多い)の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。ここで最初の段階で差異として抽出された部分を歪み度が大きい部分として、段階的に差異として抽出された部分を歪み度がより少ない部分として記録し、別々のカラーで表示する。例えば歪み度が大きい部分を赤で、歪み度が少ない部分を青で、その途中段階は黄色などで表示する。 A plurality of low-pass filters used in step ST42 described above are prepared depending on the degree. In steps ST43 to ST44, the processing result of the light low-pass filter (with less blur) is compared with the original aneurysm, and the difference is used as a distortion portion. Record. Similarly, the processing result of the low-pass filter (which has a lot of blur), which becomes gradually stronger, is compared with the original aneurysm, and the difference is recorded as a distortion portion. Here, the part extracted as a difference in the first stage is recorded as a part having a high degree of distortion, and the part extracted as a difference in stages is recorded as a part having a lower degree of distortion, and displayed in different colors. For example, a portion with a high degree of distortion is displayed in red, a portion with a low degree of distortion is displayed in blue, and a halfway step is displayed in yellow.
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the configuration for evaluating the degree of distortion has the function of creating an image by applying a low pass filter to the image of the aneurysm An, and the created image and the image before applying the low pass filter. Even in the case where the difference between both images is evaluated as the degree of distortion, the aneurysm An distortion that reduces the pressure on the inner wall can be analyzed as in the first embodiment. it can.
<第5の実施形態>
次に、第5の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
<Fifth Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which an aneurysm rupture risk analysis program according to a fifth embodiment is applied will be described with reference to FIG.
第5の実施形態は、第1の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Anの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に基づいて歪み度を算出する機能とを含んでいる。 The fifth embodiment is a modification of the “distortion degree evaluation function” in the first embodiment. Instead of the “ellipsoid approximation function” and the “difference evaluation function” described above, a “distortion degree evaluation function” is provided. The function of extracting the surface shape of the aneurysm An, the smoothing function of smoothing the surface shape, and the smoothed surface shape and the surface shape before the smoothing are compared, and the degree of distortion is based on the error between the two. And a function for calculating.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図11のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST51までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST11までの動作と同様である。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. The operation from the start to step ST51 is the same as the operation from the start to step ST11 in the first embodiment.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出する(ST51)。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST51).
次に、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの境界を表面として同定する(ST52)。 Next, the processor 12p identifies the boundary of the aneurysm An as a surface (ST52).
また、プロセッサ12pは、同定した表面に対しスムージングをかける(ST53)。スムージングは低次の曲面をフィッティングしても良いし、B−SPLINEのような曲面近似関数を用いてスムージングしても良い。 Further, the processor 12p applies smoothing to the identified surface (ST53). Smoothing may be performed by fitting a low-order curved surface or by using a curved surface approximation function such as B-SPLINE.
また、プロセッサ12pは、スムージングされた曲面と表面との誤差に基づき、誤差に応じて歪み度を評価する(ST54)。例えば、誤差の大きさに比例して歪み度も大きい旨を評価する。 Further, the processor 12p evaluates the degree of distortion according to the error based on the error between the smoothed curved surface and the surface (ST54). For example, it is evaluated that the degree of distortion is large in proportion to the magnitude of the error.
しかる後、プロセッサ12pは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Anの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST55)。 Thereafter, the processor 12p generates image data in which the region having the evaluated degree of distortion is overlaid on the surface of the aneurysm An as a color region or a high luminance region, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST55).
ステップST55の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。 After step ST55, the burst risk analysis operation and the analysis result display operation are performed in the same manner as described above.
上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Anの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に応じて歪み度を評価する構成に代えた場合でも、第1の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪みを解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the configuration for evaluating the degree of distortion has the function of extracting the surface shape of the aneurysm An, the smoothing function of smoothing the surface shape, the smoothed surface shape and the smoothing. Even in the case where the surface shape before comparison is compared and the degree of distortion is evaluated according to the error between the two, the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall is reduced as in the first embodiment. Distortion can be analyzed.
<第6の実施形態>
次に、第6の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
<Sixth Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which the aneurysm rupture risk analysis program according to the sixth embodiment is applied will be described with reference to FIG.
第6の実施形態は、第1の実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが「歪み度評価機能」に代えて、コンピュータ12を、動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定機能、当該動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価機能を実現させるためのプログラムとなっている。 The sixth embodiment is a modification of the first embodiment. Instead of the above-described aneurysm rupture risk analysis program instead of the “distortion degree evaluation function”, the computer 12 is replaced with a parent blood vessel in which an aneurysm has occurred. This is a program for realizing a blood vessel identification function for identifying the inclination and an inclination evaluation function for quantitatively evaluating the inclination between the aneurysm and the parent blood vessel.
ここで、傾き評価機能は、動脈瘤の形状を楕円体で近似する機能と、親血管の傾きを同定する機能と、親血管の傾きと楕円体の径のなす角を算出する機能と、なす角の中で最も垂直に近いなす角を、動脈瘤と親血管との傾きとして決定する機能とを含んでいてもよい。 Here, the inclination evaluation function includes the function of approximating the shape of the aneurysm with an ellipsoid, the function of identifying the inclination of the parent blood vessel, and the function of calculating the angle formed by the inclination of the parent blood vessel and the diameter of the ellipsoid. It may include a function of determining an angle formed most perpendicular to the angle as an inclination between the aneurysm and the parent blood vessel.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図12のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップST62までの動作は、第1の実施形態における開始時からステップST12までの動作と同様である。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. The operation from the start to step ST62 is the same as the operation from the start to step ST12 in the first embodiment.
プロセッサ12pは、メインメモリ12m内の医用三次元画像12gから動脈瘤Anを抽出し(ST61)、当該動脈瘤Anを楕円体Elで近似する(ST62)。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g in the main memory 12m (ST61), and approximates the aneurysm An with an ellipsoid El (ST62).
また、プロセッサ12pは、動脈瘤Anが発生している親血管の傾きを同定する(ST63)。親血管の傾きを同定する処理は、医用三次元画像12gから動脈瘤Anを削除した後、動脈瘤Anの位置の近傍で細線化を行って傾き同定しても良いし、操作者が指定しても良い。 Further, the processor 12p identifies the inclination of the parent blood vessel in which the aneurysm An has occurred (ST63). The process of identifying the inclination of the parent blood vessel may be performed by deleting the aneurysm An from the medical three-dimensional image 12g and then performing thinning in the vicinity of the position of the aneurysm An to identify the inclination. May be.
さらに、プロセッサ12pは、同定した傾きと楕円体の各軸とのなす角を算出し(ST64)、当該なす角のうち、最も垂直に近い角を動脈瘤と親血管とのなす角として決定(評価)する。 Further, the processor 12p calculates an angle formed by the identified inclination and each axis of the ellipsoid (ST64), and among the formed angles, the most perpendicular angle is determined as an angle formed by the aneurysm and the parent blood vessel ( evaluate.
また、プロセッサ12pは、決定したなす角の値を動脈瘤Anのネック近傍に表した画像データを生成し、この画像データをモニタ装置14に送出する。モニタ装置14は、この画像データを表示する(ST65)。 Further, the processor 12p generates image data representing the determined angle value in the vicinity of the neck of the aneurysm An, and sends this image data to the monitor device 14. The monitor device 14 displays this image data (ST65).
ステップST65の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。 After step ST65, the burst risk analysis operation and the analysis result display operation are performed in the same manner as described above.
上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anが発生している親血管を同定し、当該動脈瘤Anと親血管との傾きを定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの形状を解析することができる。 As described above, according to the present embodiment, the aneurysm An photographed in the medical three-dimensional image 11g is identified, the parent blood vessel in which the aneurysm An is generated is identified, and the aneurysm An and the parent blood vessel are identified. The shape of the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall can be analyzed by the configuration in which the inclination is quantitatively evaluated and the risk of rupture of the aneurysm An is analyzed from the result of the evaluation.
補足すると、図13(a)又は図13(b)に示すように、動脈瘤Anが親血管Pvから傾きφが小さい形状であると、動脈瘤Anの先端の箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる(逆に、図13(c)に示すように、傾きφが大きいと、血流が淀まず、圧力が低下しないと考えられる)。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、親血管Pvとの傾きφが小さい形状が圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、動脈瘤Anの形状の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。また、図13(a)又は図13(b)に示す形状において、血流の方向も考慮する場合には、図13(a)に示す形状の方が、図13(b)に示す形状よりも血流が動脈瘤Anに入りやすいので、圧力が低下しにくいと考えられる。ここで、血流の方向は、例えば親血管Pvの太い方から細い方に流れるようにプロセッサ12pが判定してもよく、あるいは操作者が指定してもよい。 Supplementally, as shown in FIG. 13 (a) or FIG. 13 (b), if the aneurysm An has a shape with a small inclination φ from the parent blood vessel Pv, the blood flow is stagnant at the tip of the aneurysm An and the inner wall (Conversely, as shown in FIG. 13C, it is considered that when the slope φ is large, the blood flow does not stagnate and the pressure does not decrease.) Also, according to recent research, rupture occurs due to a decrease in pressure. That is, since the shape having a small inclination φ with respect to the parent blood vessel Pv causes a decrease in pressure and the decrease in pressure causes rupture, the rupture risk can be analyzed according to the quantitative evaluation result of the shape of the aneurysm An. it can. In the shape shown in FIG. 13 (a) or 13 (b), when the direction of blood flow is also taken into consideration, the shape shown in FIG. 13 (a) is more preferable than the shape shown in FIG. 13 (b). However, since the blood flow easily enters the aneurysm An, it is considered that the pressure is unlikely to decrease. Here, the direction of blood flow may be determined by the processor 12p so as to flow from the thicker side of the parent blood vessel Pv to the thinner side, or may be designated by the operator.
<第7の実施形態>
次に、第7の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図1を用いて説明する。
<Seventh Embodiment>
Next, an aneurysm rupture risk analysis system to which an aneurysm rupture risk analysis program according to a seventh embodiment is applied will be described with reference to FIG.
第7の実施形態は、第1〜第6の各実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムの「動脈瘤同定機能」が、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像11gに撮影された同一位置の動脈瘤Anを同定する機能を含んでいる。 The seventh embodiment is a modification of each of the first to sixth embodiments, and the “aneurysm identification function” of the aneurysm rupture risk analysis program described above has two or more medical tertiarys in the same subject. This includes a function of identifying the aneurysm An at the same position photographed in the original image 11g.
ここで、第7の実施形態が第1〜第5の各実施形態の変形例である場合、前述した「歪み度評価機能」が、同定された動脈瘤Anの歪み度の変化を評価する機能を含んでいる。 Here, when the seventh embodiment is a modification of the first to fifth embodiments, the above-described “distortion degree evaluation function” is a function for evaluating a change in the distortion degree of the identified aneurysm An. Is included.
また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ12を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Anの大きさ(例、体積、表面積)の変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び歪み度評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。 Further, the above-described aneurysm rupture risk analysis program is a program that further causes the computer 12 to function as a size evaluation function and an output function. The size evaluation function is a function for evaluating a change in the size (eg, volume, surface area) of the identified aneurysm An. The output function is a function that outputs one of the evaluation results of the size evaluation function and the distortion degree evaluation function, or both evaluation results.
一方、第7の実施形態が第6の実施形態の変形例である場合、前述した「傾き評価機能」が、同定された動脈瘤Anと親血管Pvとの傾きφの変化を評価する機能を含んでいる。 On the other hand, when the seventh embodiment is a modification of the sixth embodiment, the above-described “inclination evaluation function” has a function of evaluating a change in the inclination φ between the identified aneurysm An and the parent blood vessel Pv. Contains.
また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ12を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Anの大きさの変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び傾き評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。 Further, the above-described aneurysm rupture risk analysis program is a program that further causes the computer 12 to function as a size evaluation function and an output function. The size evaluation function is a function for evaluating a change in the size of the identified aneurysm An. The output function is a function for outputting one of the size evaluation function and the inclination evaluation function, or both evaluation results.
他の構成は、第1の実施形態と同様である。 Other configurations are the same as those of the first embodiment.
次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について説明する。 Next, the operation of the aneurysm rupture risk analysis system configured as described above will be described.
プロセッサ12pは、複数の医用三次元画像11gから動脈瘤Anを抽出し、この動脈瘤Anの体積と、前述した第1〜第5の実施形態のいずれかを用いて算出した歪み度(又は第6の実施形態を用いて算出した傾き)とを比較できるように、評価結果をモニタ装置14に表示する。 The processor 12p extracts the aneurysm An from the plurality of medical three-dimensional images 11g, and uses the volume of the aneurysm An and the degree of distortion (or the first degree calculated using any of the first to fifth embodiments described above). The evaluation result is displayed on the monitor device 14 so that it can be compared with the inclination calculated using the sixth embodiment.
例えばグラフの横軸に時間、グラフの縦軸に体積、動脈瘤An全体の歪み度(又は傾き)あるいは局所的な歪み度の最大値を表示しても良い。なお、体積及び歪み度は、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。同様に、体積及び傾きは、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。 For example, time may be displayed on the horizontal axis of the graph, volume may be displayed on the vertical axis of the graph, and the degree of distortion (or inclination) of the entire aneurysm An or the maximum value of local distortion may be displayed. Note that either one or both of the volume and the degree of distortion may be displayed as desired. Similarly, either or both of the volume and inclination may be displayed as desired.
また、プロセッサ12pは、例えば動脈瘤Anの中心を同定し、中心からの極座標に局所的な歪み度をマッピングし、異なる時間の歪み度の比率又は変化率を計算し、計算結果をモニタ装置14に表示しても良い。ここで、異なる時間t1,t2の歪み度d1,d2の比率r又は変化率rcは、例えば、次のように計算すればよい(但し、t1<t2)。 Further, the processor 12p identifies, for example, the center of the aneurysm An, maps the local degree of distortion to the polar coordinates from the center, calculates the ratio or rate of change of the degree of distortion at different times, and calculates the calculation result to the monitor device 14. May be displayed. Here, the ratio r or change rate r c different times t 1, strain rate d 1 of t 2, d 2, for example, may be calculated as follows (where, t 1 <t 2).
r=d2/d1 rc=(d2−d1)/(t2−t1)
2つの医用三次元画像11gの比較の場合は、最新の動脈瘤Anの画像表面に比率又は変化率に応じたカラー領域を重ね合わせて表示すると、歪み度の変化が良く分かる。
r = d 2 / d 1 r c = (d 2 -d 1) / (t 2 -t 1)
In the case of comparing the two medical three-dimensional images 11g, if the color area corresponding to the ratio or change rate is superimposed on the image surface of the latest aneurysm An, the change in the degree of distortion can be seen well.
あるいは、プロセッサ12pは、動脈瘤Anの中心を同定し、中心からの極座標系に中心からの距離を同定し、異なる時間での距離同士の比率又は変化率を前述同様に計算し、計算結果をモニタ装置14に表示しても良い。 Alternatively, the processor 12p identifies the center of the aneurysm An, identifies the distance from the center in the polar coordinate system from the center, calculates the ratio or change rate of the distances at different times in the same manner as described above, and calculates the calculation result. You may display on the monitor apparatus 14. FIG.
上述したように本実施形態によれば、第1〜第6の各実施形態の効果に加え、評価結果の時間による変化を表示することができる。 As described above, according to the present embodiment, in addition to the effects of the first to sixth embodiments, it is possible to display a change in evaluation result over time.
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、医用三次元画像11gに撮影された動脈瘤Anを同定し、動脈瘤Anの歪み度(又は傾き)を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Anの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Anの歪み(又は形状)を解析することができる。 According to at least one embodiment described above, the aneurysm An imaged in the medical three-dimensional image 11g is identified, the degree of distortion (or inclination) of the aneurysm An is quantitatively evaluated, and the result of the evaluation With the configuration for analyzing the risk of rupture of the aneurysm An, the distortion (or shape) of the aneurysm An that reduces the pressure on the inner wall can be analyzed.
なお、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。 In addition, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and equivalents thereof in the same manner as included in the scope and gist of the invention.
10…医用画像ワークステーション、11…ハードディスク、11s…解析用ソフトウェア、11g…医用三次元画像、12…コンピュータ、12m…メインメモリ、12p…プロセッサ、13…ネットワークI/F、14…モニタ装置、20…PACSシステム、30…CT装置、40…MRI装置。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Medical image workstation, 11 ... Hard disk, 11s ... Analysis software, 11g ... Medical three-dimensional image, 12 ... Computer, 12m ... Main memory, 12p ... Processor, 13 ... Network I / F, 14 ... Monitor apparatus, 20 ... PACS system, 30 ... CT equipment, 40 ... MRI equipment.
Claims (4)
前記コンピュータを、
前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段、
前記動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定手段、
前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価手段、
前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段、
として機能させ、
前記傾き評価手段は、
前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、
前記親血管の傾きを同定する手段と、
前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、
前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段と
を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。 An aneurysm rupture risk analysis program used in a computer having a memory for storing a medical three-dimensional image,
The computer,
Aneurysm identifying means for identifying an aneurysm taken in the medical three-dimensional image,
A blood vessel identifying means for identifying a parent blood vessel in which the aneurysm has occurred,
Inclination evaluation means for quantitatively evaluating the inclination between the aneurysm and the parent blood vessel,
A rupture risk analysis means for analyzing the rupture risk of the aneurysm from the result of the evaluation,
Function as
The inclination evaluation means includes:
Means for approximating the shape of the aneurysm with an ellipsoid;
Means for identifying the inclination of the parent vessel;
Means for calculating an angle formed between the direction of inclination of the parent blood vessel and each axial direction of the ellipsoid;
An aneurysm rupture risk analysis program comprising: means for determining an angle formed closest to the vertical among the formed angles as an inclination between the aneurysm and a parent blood vessel.
前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
前記傾き評価手段は、前記同定された動脈瘤と親血管との傾きの変化を評価する手段を含み、
前記コンピュータを、
前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価する大きさ評価手段、
前記大きさ評価手段及び前記傾き評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する出力手段、
として機能させる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。 In the aneurysm rupture risk analysis program according to claim 1 ,
The aneurysm identifying means includes means for identifying an aneurysm at the same position photographed in two or more medical three-dimensional images in the same subject,
The inclination evaluation means includes means for evaluating a change in inclination between the identified aneurysm and a parent blood vessel,
The computer,
A size evaluation means for evaluating a change in the size of the identified aneurysm;
An output means for outputting either one of the evaluation results of the size evaluation means and the inclination evaluation means, or both evaluation results;
As an aneurysm rupture risk analysis program.
前記ネットワークを介して前記医用三次元画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された医用三次元画像を記憶するメモリと、
前記メモリ内の医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段と、
前記動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定手段、
前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価手段、
前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段と、
を備え、
前記傾き評価手段は、
前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、
前記親血管の傾きを同定する手段と、
前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、
前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段と
を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析システム。 An aneurysm rupture risk analysis system capable of communicating via a network to an imaging device that captures a medical 3D image or a storage device that stores the medical 3D image,
Image acquisition means for acquiring the medical three-dimensional image via the network;
A memory for storing the acquired medical three-dimensional image;
An aneurysm identifying means for identifying an aneurysm taken in the medical three-dimensional image in the memory;
A blood vessel identifying means for identifying a parent blood vessel in which the aneurysm has occurred,
Inclination evaluation means for quantitatively evaluating the inclination between the aneurysm and the parent blood vessel,
A rupture risk analysis means for analyzing the rupture risk of the aneurysm from the result of the evaluation;
With
The inclination evaluation means includes:
Means for approximating the shape of the aneurysm with an ellipsoid;
Means for identifying the inclination of the parent vessel;
Means for calculating an angle formed between the direction of inclination of the parent blood vessel and each axial direction of the ellipsoid;
An aneurysm rupture risk analysis system comprising: means for determining an angle formed closest to the vertical among the formed angles as an inclination between the aneurysm and a parent blood vessel.
大きさ評価手段及び出力手段を更に備え、
前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における2つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
前記傾き評価手段は、前記同定された動脈瘤と親血管との傾きの変化を評価する手段を含み、
前記大きさ評価手段は、前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価し、
前記出力手段は、前記大きさ評価手段及び前記傾き評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する、動脈瘤破裂リスク解析システム。 In the aneurysm rupture risk analysis system according to claim 3 ,
A size evaluation unit and an output unit;
The aneurysm identifying means includes means for identifying an aneurysm at the same position photographed in two or more medical three-dimensional images in the same subject,
The inclination evaluation means includes means for evaluating a change in inclination between the identified aneurysm and a parent blood vessel,
The size evaluation means evaluates a change in the size of the identified aneurysm,
The aneurysm rupture risk analysis system, wherein the output means outputs an evaluation result of either one of the size evaluation means and the inclination evaluation means or both evaluation results.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017160539A JP6487001B2 (en) | 2017-08-23 | 2017-08-23 | Aneurysm rupture risk analysis program and system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017160539A JP6487001B2 (en) | 2017-08-23 | 2017-08-23 | Aneurysm rupture risk analysis program and system |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012251416A Division JP6230782B2 (en) | 2012-11-15 | 2012-11-15 | Aneurysm rupture risk analysis program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018000981A JP2018000981A (en) | 2018-01-11 |
JP6487001B2 true JP6487001B2 (en) | 2019-03-20 |
Family
ID=60946825
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017160539A Active JP6487001B2 (en) | 2017-08-23 | 2017-08-23 | Aneurysm rupture risk analysis program and system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6487001B2 (en) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109907732B (en) * | 2019-04-09 | 2022-12-02 | 广州新脉科技有限公司 | Intracranial aneurysm rupture risk assessment method and system |
KR102327662B1 (en) * | 2019-12-10 | 2021-11-17 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Apparatus and method for predicting rupture of aneurysms |
WO2021261920A1 (en) * | 2020-06-24 | 2021-12-30 | 한양대학교 에리카산학협력단 | System and method for augmenting aneurysm learning data |
CN114638799B (en) * | 2022-03-11 | 2023-03-21 | 深圳市澈影医生集团有限公司 | Automatic detection system for intracranial aneurysm |
KR20230143278A (en) * | 2022-04-05 | 2023-10-12 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Aneurysm rupture prediction method and device using artificial intelligence based on morphological and hemodynamic factors of aneurysm |
CN116919374B (en) * | 2023-07-19 | 2024-04-12 | 西安交通大学 | Intracranial aneurysm and method and system for evaluating blood flow dynamics parameters in aneurysm-carrying artery |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5047686B2 (en) * | 2007-05-08 | 2012-10-10 | 株式会社日立メディコ | Blood vessel image display method and apparatus |
DE102007026519A1 (en) * | 2007-06-08 | 2008-12-18 | Siemens Ag | Method for determination of rupture risk of aneurysm of patient, involves determining rupture risk at side of calculation device depending on specific person related factor for patients, and anatomy related factor is also related |
JP2010207531A (en) * | 2009-03-12 | 2010-09-24 | Toshiba Corp | Mri apparatus and data processor |
US8781194B2 (en) * | 2009-04-17 | 2014-07-15 | Tufts Medical Center, Inc. | Aneurysm detection |
JP5702572B2 (en) * | 2009-10-29 | 2015-04-15 | 株式会社東芝 | X-ray equipment |
JP5496067B2 (en) * | 2010-11-22 | 2014-05-21 | 株式会社東芝 | Aneurysm diagnosis support device and control program |
WO2012096109A1 (en) * | 2011-01-11 | 2012-07-19 | 株式会社 東芝 | Diagnostic imaging device, diagnostic imaging method, medical image server, and medical image storing method |
-
2017
- 2017-08-23 JP JP2017160539A patent/JP6487001B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018000981A (en) | 2018-01-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6487001B2 (en) | Aneurysm rupture risk analysis program and system | |
JP6230782B2 (en) | Aneurysm rupture risk analysis program | |
JP7058373B2 (en) | Lesion detection and positioning methods, devices, devices, and storage media for medical images | |
JP7134962B2 (en) | Systems and methods for probabilistic segmentation in anatomical imaging | |
US10692198B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing system, and non-transitory computer-readable storage medium for presenting three-dimensional images | |
Pang et al. | The bi-elliptical deformable contour and its application to automated tongue segmentation in Chinese medicine | |
JP6530371B2 (en) | Interactive follow-up visualization | |
JP5736386B2 (en) | A rapid and accurate quantitative assessment system for traumatic brain injury | |
JP5890055B1 (en) | Blood vessel image processing apparatus, blood vessel image processing program, and blood vessel image processing method | |
WO2011122035A1 (en) | Projection image generation device, projection image generation programme, and projection image generation method | |
US10395380B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
US8718344B2 (en) | Image processing apparatus and medical image diagnosis apparatus | |
WO2010047324A1 (en) | Medical image processing device and medical image processing method | |
JP2016147026A (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
US10588581B2 (en) | Cross-sectional image generating apparatus, cross-sectional image generating method, and recording medium | |
JP2009226043A (en) | Medical image processor and method for detecting abnormal shadow | |
JP2012245085A (en) | Image processing program, method and device | |
CN111563492A (en) | Fall detection method, fall detection device and storage device | |
WO2011065414A1 (en) | Image processing method, image processing apparatus and program | |
US20180181828A1 (en) | Information processing apparatus, extraction method, and medium | |
US11138736B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
JP5701208B2 (en) | Medical image display device and medical image display method | |
WO2014030262A1 (en) | Shape data-generating program, shape data-generating method and shape data-generating device | |
US10984294B2 (en) | Apparatus for identifying objects from an object class | |
Lee et al. | Intensity-vesselness Gaussian mixture model (IVGMM) for 2D+ t segmentation of coronary arteries for X-ray angiography image sequences |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180731 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180906 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190122 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190220 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6487001 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |