JP6491391B1 - 血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラム - Google Patents

血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】実際に撮影した画像が３相画像のように少ない画像であっても、組織の血流変化モデルを適用して高精度な血流動態解析を行うこと。【解決手段】複数患者の医用画像に基づき造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路の血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、関心領域の画素値を測定し保存したデータベース４１であって、所定の血管の基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と所定の血管との関係に関するパラメータとを保存するデータベース４１と、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、関心領域の画素値を測定する血管信号値測定部２１と、基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と血管との関係に関するパラメータと、血管信号値とから、所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、所定の血管の時間造影強度曲線を推定する時間造影強度曲線推定部２２とを備える。【選択図】図２

Description

この発明は、血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラムに関する。
肝がん等の診断においては、造影剤を注入して経過観察するダイナミックＣＴ撮影が利用されている。例えば、特許文献１においては、ダイナミックＣＴ撮影による多相画像の主要な入力血管領域に設定した関心領域上の画素値（代表値）から、患者の主血管の血流動態を推定することにより、診断に役立つ情報の提供を行っている。特許文献１においては、推定した血管の血流動態を入力波形として、ピクセルごとに、あるいは、設定した関心領域で、組織の血流変化モデルを適用して、最適化計算により血流動態を推定している。
特開２０１４−２３０７９３号公報
特許文献１のようにダイナミックＣＴ撮影により高精度な血流動態解析を行うためには、１０相撮影などの大量の画像が必要となる。しかしながら、日常の検査で使用されるダイナミックＣＴ検査では、３相画像が用いられることが多い。このような３相画像では、血流動態を決定するためのデータ点が少ないため、血流動態解析手法の入力データとなる主血管の血流動態を高精度に推定することができなかった。
また、造影剤の血管を通る速度には個人差があり、必要な画像をタイミングよく撮影するのは困難である。さらに、撮影回数が増えると、放射線被ばく量も増大するという問題があった。したがって、放射線被ばく量を減少させつつ、必要な画像を得るには、３相画像で血流動態解析を行い、その結果として得られる実際には撮影を行っていないタイミングの画像を仮想的に表示する仮想ダイナミックＣＴ像を提示することが重要となる。
しかしながら、特許文献１のような従来の方法では、日常の検査で使用される３相画像から高精度な仮想ダイナミックＣＴ像を提示することはできなかった。
そこで、この発明の課題は、実際に撮影した画像が３相画像のように少ない画像であっても、血流動態パラメータの計算を行い、解析対象臓器の入力血管の時間造影強度曲線を推定し、組織の血流変化モデルを適用して高精度な血流動態解析を行うことのできる血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラムを提供することにある。
本発明の血流動態解析システムの一態様は、上記課題を解決するため、
多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースと、
少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する対象患者血管信号値測定部と、
前記血流動態パラメータ計算部で算出された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線(Time Density Curve:ＴＤＣ)を推定する時間造影強度曲線推定部と、を備える、
本態様は、造影血流の流路となる主要血管を臨床的な事前知識として利用する。その主要血管の位置に関心領域を設定し、画素値（代表値）の時間変化を測定することで、複数の流路間の造影血流循環にかかる距離や時間の関係を考慮して、関心領域における造影血流動態を推定する。複数患者血管信号値データベースは、多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存したデータベースである。また、複数患者血管信号値データベースは、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する。対象患者血管信号値測定部は、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する。時間造影強度曲線推定部は、基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と対象患者の血管との関係に関するパラメータと、対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、対象患者の所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、所定の血管の時間造影強度曲線を推定する。
本発明の血流動態解析方法の一態様は、上記課題を解決するため、
多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースを参照するステップと、
対象患者血管信号値測定部により、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定するステップと、
時間造影強度曲線推定部により、前記複数患者血管信号値データベースに保存された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線を推定するステップと、を備える。
本態様は、造影血流の流路となる主要血管を臨床的な事前知識として利用する。その主要血管の位置に関心領域を設定し、画素値（代表値）の時間変化を測定することで、複数の流路間の関係を考慮して、関心領域における造影血流動態を推定する。複数患者血管信号値データベースは、多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存したデータベースである。また、複数患者血管信号値データベースは、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する。対象患者血管信号値測定部は、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する。時間造影強度曲線推定部は、基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と対象患者の血管との関係に関するパラメータと、対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、対象患者の所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、所定の血管の時間造影強度曲線を推定する。
本発明の血流動態解析装置のプログラムの一態様は、上記課題を解決するため、
血流動態解析装置のプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに、
多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースを参照するステップと、
少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定するステップと、
前記複数患者血管信号値データベースに保存された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記関心領域の画素値に基づく対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線を推定するステップとを、実行させる。
本態様は、造影血流の流路となる主要血管を臨床的な事前知識として利用する。その主要血管の位置に関心領域を設定し、画素値（代表値）の時間変化を測定することで、複数の流路間の関係を考慮して、関心領域における造影血流動態を推定する。複数患者血管信号値データベースは、多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存したデータベースである。複数患者血管信号値データベースは、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する。対象患者血管信号値測定部は、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する。時間造影強度曲線推定部は、基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と対象患者の血管との関係に関するパラメータと、対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、対象患者の所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、所定の血管の時間造影強度曲線を推定する。
以上より明らかなように、本発明の血流動態解析システム、血流動態解析方法、およびプログラムによれば、実際に撮影した画像が３相画像のように少ない画像であっても、血流動態パラメータの計算を行い、解析対象臓器の入力血管の時間造影強度曲線を推定し、組織の血流変化モデルを適用して高精度な血流動態解析を行うことができる。
一実施形態における肝血流動態解析システムを示す概略図である。 （Ａ）は肝血流動態解析装置の構成を示すブロック図、（Ｂ）はビューワの構成を示すブロック図である。 肝血流動態解析システムの処理の概要を説明するための図である。 ３相画像における肝臓の流入血管である腹部大動脈と門脈の造影信号強度の一例を示す図である。 腹部大動脈と門脈について推定した時間造影強度曲線の一例を示す図である。 造影剤の血流路における経路を説明するための図である。 ＬＡ（左心房）に設定した注目領域における１０時相の平均ＣＴ値の一例を示す図である。 造影強度曲線の一例を示す図である。 ＡＡＯ（腹部大動脈）における造影血流循環の速さ(体内時計)を正規化したデータの一例を示す図である。 ＲＲＶ（右腎静脈）における造影血流循環の速さ(体内時計)を正規化したデータの一例を示す図である。 ＤＰＩをプロットした図である。 正規化信号強度曲線を示す図である。 ＤＰＩを早期相帯と後期相帯とに分離した図である。 （Ａ）は、早期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングした例を示す図、（Ｂ）は、後期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングした例を示す図である。 （Ａ）は６０人の患者のうちの５人についてのＤＳＩを示す図、（Ｂ）５人についてのＤＳＩをプロットした図である。 時刻ＴとＤＳＩ時刻（Ｔｍ＝ＤＳＩ＊Ｔ）の関係を示す図である。 ＤＳＩ時刻（Ｔｍ）を用いてＤＰＩを多項式フィッティングした例を示す図である。 ＬＡ（左心房），ＡＡＯ（腹部大動脈），ＲＲＶ（右腎静脈），ＳＰＶ（脾静脈），ＳＭＶ（上腸間膜静脈），ＩＶＣ（下大静脈），ＰＶ（門脈）に０秒、４０秒、１３０秒における画素値の例を示す図である。 図１８に示す画素値をプロットした図である。 サンプリング時刻ＴとＤＳＩ時刻ｍＴとの関係を示す図である。 サンプリング時刻ＴとＤＳＩ時刻ｍＴとの関係を示す図に平衡相開始時刻ｅｑ_ｌｉｍｉｔを示した図である。 サンプリング時刻Ｔと平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅとの関係を示す図である。 ＤＰＩの一例を示す図である。 図２３のようなＤＰＩが得られた場合にＤＳＩ時刻に対応するＤＰＩを計算した一例を示す図である。 時刻と補正後のＤＰＩとの関係を示す図である。 図２５にＤＰＩピーク値の学習データ数分の平均値ｐｅａｋＤＰＩの直線を示した図である。 図２６におけるＤＰＩの経時的変化を示す曲線と、平均値ｐｅａｋＤＰＩの直線との交点に基づいて、早期相、後期相、および平衡相を分離した例を示す図である。 図２７に示す早期相で計算した正規化信号強度曲線の例を示す図である。 図２７に示す後期相で計算した正規化信号強度曲線の例を示す図である。 図２８に示す正規化信号強度曲線と、図２９に示す正規化信号強度曲線とを連結して作成した早期相、後期相、および平衡相の正規化信号強度曲線を示す図である。 平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて、早期相、後期相、および平衡相を分離した図である。 ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅを示す図である。 ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２から計算を行った正規化信号強度曲線の例を示す図である。 早期相の正規化信号強度曲線と、後期相の正規化信号強度曲線とを連結した正規化信号強度曲線を示す図である。 サンプリング時刻Ｔに対する早期相と後期相の正規化信号強度曲線、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２から計算を行った正規化信号強度曲線、および平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて分離した平衡相の開始時刻ｔ１から、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２までの正規化信号強度を連結した図である。 早期相の対象血管の造影信号強度ｔ_ｄＸ（３）の対象血管の造影信号強度を示す図である。 患者番号Ｉの患者の９０秒における学習データの対象血管の正規化信号強度を示す図である。 全時間的な正規化信号強度曲線に推定した対象血管の時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅを適用して得られた時間造影強度曲線の一例を示す図である。 平衡相帯を実際の後期相の観測値を用いて補正した時間造影強度曲線の一例を示す図である。 平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて分離した平衡相の開始時刻ｔ１から、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２までの未計算の部分を線形補間した一例を示す図である。 未計算の部分の補間を行った後の時間造影強度曲線を示す図である。 ４１秒で時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅに達した例を示す図である。 平衡相の直線を示す図である。 補正を行った後の時間造影強度曲線を示す図である。 コンパートメントモデル式における係数の最適化の概略手順についてのフローチャートである。 コンパートメントモデル式の各係数にサンプリング点(ｐ点)分の値をランダムに割り当てた一例を示す表である。 （Ａ）は図４７に示すサンプリング点０における各係数値で肝臓のコンパートメントモデル式を数値解析で解き、時間造影強度曲線を計算した結果を示す図、（Ｂ）は図４６に示すサンプリング点１における各係数値で、上述した肝臓のコンパートメントモデル式を数値解析で解き、時間造影強度曲線を計算した結果を示す図、（Ｃ）は図４６に示すサンプリング点ｐ−１における各係数値で、上述した肝臓のコンパートメントモデル式を数値解析で解き、時間造影強度曲線を計算した結果を示す図である。 （Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、各観測値と推定曲線上の対応値との距離を示図である。 ビューワにおける入力画面の一例を示す図である。 選択されたスタックおよび部位ＲＯＩ指定ツールの拡大図である。 大動脈のボタンをクリックした後にスタック上で当該部位の位置Ａをクリックした例を示す図である。 ビューワにおける出力画面の一例を示す図である。 （Ａ），（Ｂ）は選択アイコンの一例を示す図である。 ビューワにおける出力画面の一例を示す図である。 （Ａ）は選択されたスタックのオーバーレイ表示の一例を示す図、（Ｂ）は縦軸を造影強度、横軸を経過時刻として表した造影強度曲線における大動脈のピーク造影強度の時刻を示す図、（Ｃ）は縦軸を造影強度、横軸を経過時刻として表した造影強度曲線における門脈のピーク造影強度の時刻を示す図である。
以下、この発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
＜肝血流動態解析システムの概要＞
図１は、本発明の一実施形態における肝血流動態解析システム１の概要を示すである。図１に示すように、本実施形態における肝血流動態解析システム１は、肝血流動態解析装置１００と、ビューワ２００と、画像サーバ３００とを備えている。肝血流動態解析装置１００と、ビューワ２００と、画像サーバ３００とは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。
肝血流動態解析装置１００およびビューワ２００は、いわゆるコンピュータであり、それぞれ内部に演算制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、主記憶部（ＲＡＭ：Random Access Memory）、外部記憶部（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）、通信コントローラを備えている。
肝血流動態解析装置１００は、コンピュータにキーボードやマウス等の入力デバイスと、液晶ディスプレイ等のモニタ（表示部）とを接続して構成されている。それぞれの外部記憶部には、ＯＳ（オペレーティングシステム）およびアプリケーションのプログラムが記憶されている。通信コントローラは、ネットワークＮの接続線と接続され、例えばＷＷＷ（ワールド・ワイド・ウェブ）やＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）通信プロトコル、ＴＣＰ／ＩＰプロトコル等のデータ通信制御によりネットワークＮを介して行なうデータ通信を制御する。
画像サーバ３００は、図示を省略する画像診断装置とネットワークＮを介して接続されており、画像診断装置で作成されたＣＴ画像等の医用画像を画像データベースに登録して保管する。画像診断装置は、患者を撮影して、その撮影結果を反映したＣＴ画像等の医用画像作成し、作成した医用画像を画像サーバ３００に送信する。
ビューワ２００は、ユーザによる操作に基づいて、ＣＴ画像を画像サーバ３００から取得する。また、ビューワ２００は、ユーザによる操作に基づいて、肝血流動態解析装置１００によって生成された仮想ダイナミック像等を取得する。
なお、本実施形態では、肝血流動態解析装置１００とビューワ２００とを別体の装置としているが、肝血流動態解析装置１００とビューワ２００とを兼ねる構成であっても良い。
［肝血流動態解析装置の機能ブロック］
図２（Ａ）は、肝血流動態解析装置１００の機能ブロックを表すブロック図である。図２（Ａ）に示すように、肝血流動態解析装置１００は、制御部１０と、記憶部４０と、通信処理部５０とを備えている。制御部１０は、血管時間造影強度曲線推定部１１と、薬物動態解析モデル解析部１２と、仮想ダイナミック像生成部１３とを備えている。血管時間造影強度曲線推定部１１は、対象患者血管信号値測定部２１と、時間造影強度推定部２２とを備えている。
対象患者血管信号値測定部２１は、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する。対象患者血管信号値測定部２１の機能の詳細については後述する。
時間造影強度曲線推定部２２は、複数患者血管信号値データベース４１に保存された基準正規化信号強度曲線と、基準正規化信号強度曲線と対象患者の血管との関係に関するパラメータと、対象患者血管信号値測定部２１で得られた対象患者の血管信号値とから、対象患者の所定の血管における造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、所定の血管の時間造影強度曲線を推定する。時間造影強度曲線推定部２２の機能の詳細については後述する。
薬物動態解析モデル解析部１２は、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、少なくとも１つの入力血管に対して得られた時間造影強度曲線を入力時系列群として参照し、線形および非線形的最適化に基づいて、対象患者の所定の組織の薬物動態解析モデルの係数の最適な係数を算出する。薬物動態解析モデルの一例としては、コンパートメントモデルが挙げられる。薬物動態解析モデル解析部１２の詳細については後述する。
仮想ダイナミック像生成部１３は、所定の組織の時間造影強度曲線に基づいて、任意の時刻の仮想ダイナミック像を生成する。また、仮想ダイナミック像生成部１３は、時間変化を保持した仮想ダイナミック動画像データを生成するようにしてもよい。仮想ダイナミック像生成部１３の機能の詳細については後述する。
記憶部４０は、対象患者血管信号値測定部２１、時間造影強度曲線推定部２２は、薬物動態解析モデル解析部１２、および仮想ダイナミック像生成部１３によって算出、測定、推定、解析、または生成されたデータ等の肝血流動態解析処理に必要なデータを記憶する。また、記憶部５０は、複数患者血管信号値データベース４１の記憶部としても用いられる。
複数患者血管信号値データベース４１を作成するには、多相撮影された複数患者のＣＴ画像データを含むデータを利用して、所定の部位における血管の時刻と基準正規化信号強度曲線との関係に関するパラメータを計算する。そして、複数患者血管信号値データベース４１は、このように計算したパラメータを保存する。複数患者血管信号値データベース４１の詳細については後述する。
通信処理部５０は、ネットワークＮを介して、ビューワ２００および画像サーバ３００との通信を行う。
［ビューワの機能ブロック］
図２（Ｂ）は、ビューワ２００の機能ブロックを表すブロック図である。図２（Ｂ）に示すように、ビューワ２００は、制御部２１０と、表示部２１１と、通信処理部２１２と、記憶部２１３とを備えている。制御部２１０は、表示部２１１、通信処理部２１２、および記憶部２１３の制御を行う。
通信処理部２１２は、ネットワークＮを介して、肝血流動態解析装置１００および画像サーバ３００との通信を行う。
表示部２１１は、例えば液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等により構成され、肝血流動態解析装置１００の仮想ダイナミック像生成部１３により生成された仮想ダイナミック像を表示する。後述するように、表示部２１１は、任意の時刻を指定するユーザインターフェースを備えており、ユーザインターフェースにより指定された任意の時刻における仮想ダイナミック像を表示する。表示部２１１における表示例等については後述する。
＜肝血流動態解析システム１の処理の概要＞
次に、肝血流動態解析システム１の処理の概要について、図面を参照しつつ説明する。図３は、肝血流動態解析システム１の処理の概要を説明するための図である。図４は、３相画像における肝臓の流入血管である腹部大動脈と門脈の造影信号強度の一例を示す図である。図５は、腹部大動脈と門脈について推定した時間造影強度曲線の一例を示す図である。
本実施形態の肝血流動態解析システム１は、図３に示すように、実際に撮影したＣＴ画像が、造影前の画像ＩＭ１、造影早期相の画像ＩＭ２、および造影後期相の画像ＩＭ３の３相画像だけであっても、任意の時刻における仮想ダイナミック像としての仮想ダイナミックＣＴ画像ＩＭｎを作り出すシステムである。
本実施形態においては、任意の時刻における仮想ダイナミックＣＴ画像ＩＭｎを作り出すために、組織の血流動態（造影血流の授受関係）を、血管と組織という２つのコンパートメント間の物質の移行としてモデル化し、組織の時間造影強度曲線を推定する方法を用いる。
モデル化する方法としては、薬物動態解析モデル解析法の一例としてのコンパートメントモデル解析法を用いる。コンパートメントモデル解析法は、血管と組織間の複雑な物質の濃度変化を、よりシンプルなモデル式に変換し、シミュレーションを行って、時間造影強度曲線を推定する方法である。この方法を用いることにより、飛び飛びの測定値から、組織の滑らかな時間造影強度曲線を推定することができる。
コンパートメントモデルの入力には、流入血管の時間造影強度曲線が必要となるが、従来の方法では、３相画像から得られるデータだけでは、時間分解能が不十分である。そこで、本実施形態においては、まず、図４に示すような、３相画像における、肝臓の流入血管である腹部大動脈と門脈の造影信号強度に基づいて、腹部大動脈と門脈の時間造影強度曲線を推定する。図４においては、０秒が造影前、４０秒が造影早期相、および１２０秒が造影後期相のそれぞれの腹部大動脈と門脈の造影信号強度を示している。
本実施形態では、これらの３相の造影信号強度に基づいて補間を行うことにより、図５に示すように、腹部大動脈と門脈の時間造影強度曲線を推定する。補間の詳細については後述する。
以上のように、本実施形態における肝血流動態解析システム１の処理は、流入血管の時間造影強度曲線の推定処理と、コンパートメントモデル解析法による組織の時間造影強度曲線の推定処理と、仮想ダイナミックＣＴ画像の表示処理とに分かれている。以下、これらの３つの処理について、それぞれ詳しく説明する。
［Ａ：流入血管の時間造影強度曲線の推定処理］
本実施形態においては、日常的な検査で広く用いられる、患者の造影前、早期相、後期相の３相画像データから高精度な流入血管の時間造影強度曲線を推定する。そのため、造影剤の体循環に関する臨床的事前知識を利用する。また、多相撮影された複数患者の血流動態データベースを用意する。以下、本実施形態における流入血管の時間造影強度曲線の推定方法について詳しく説明する。
（Ａ−１：学習フェイズ）
本実施形態における流入血管の時間造影強度曲線の推定方法は、多相撮影された複数患者の血流動態データベースを用いて、少ない撮影回数で得られた画像データから、主血管(大動脈,門脈等)の尤もらしい時間造影強度曲線を推定する方法である。この方法は、大きく分けて、学習フェイズと、テストフェイズとを備えている。まず、学習フェイズについて説明する。
造影剤は、腕の静脈から注入された後、様々な血管(血流路)を通り全身を回って拡散し、循環する。血流路のなかには、短いものや長いものが存在する。例えば、図６に示すように、造影剤は、ＲＡ（右心房）からＬＡ（左心房）を通り、ＡＯからＲＲＶ（右腎静脈）への腎臓を通る排出系の血流路は短い時間で循環する。また、ＡＯ（大動脈）からＳＭＶ（上腸間膜静脈）への消化器系を通る消化系の血流路は、中間の時間で循環する。さらに、ＡＯ（大動脈）からＩＶＣ（下大静脈）への末端を通る全身系の血流路は、足の末端も含むため、最も時間を要して循環する。
（被験者６０人分の１０時相における平均ＣＴ値の取得）
そこで、本実施形態における学習フェイズは、ＬＡ（左心房），ＡＡＯ（腹部大動脈），ＲＲＶ（右腎静脈），ＳＰＶ（脾静脈），ＳＭＶ（上腸間膜静脈），ＩＶＣ（下大静脈），ＰＶ（門脈）の７箇所の部位に注目領域を設定し、それぞれの注目領域での１０時相の平均ＣＴ値を測定する。そして、このような注目領域での１０時相の平均ＣＴ値を６０人の被験者について用意して、入力データとして用いる。なお、６０人はあくまで目安であり被験者の数は問わない。なお設定する注目領域は、上で述べた血管や臓器に限定されることなく、大動脈およびその分枝（総頚動脈、内頚動脈、外頚動脈、腕頭動脈、鎖骨下動脈、椎骨動脈、気管支動脈、肋間動脈、副腎動脈、卵巣動脈、精巣動脈、腰動脈）、腹腔動脈およびその分枝（総肝動脈、固有肝動脈、胃十二指腸動脈、上前膵十二指腸動脈、後膵十二指腸動脈、左胃動脈、右胃動脈、右胃大網動脈、左胃大網動脈、背側膵動脈、脾動脈、大膵動脈）、上腸間膜動脈およびその分枝（膵十二指腸動脈、空腸動脈、回結腸動脈、右結腸動脈、中結腸動脈）、下腸間膜動脈およびその分枝、総腸骨動脈、外腸骨動脈およびその分枝、内腸骨動脈およびその分枝、門脈、肺動脈のうち一つが含まれていればよい。
ここで、１０時相の平均ＣＴ値とは、造影剤注入後撮影時刻０秒，２２秒，２８秒，３４秒，４０秒，４６秒，５２秒，５８秒，９０秒，２１０秒における平均ＣＴ値をいう。なお、造影剤注入後撮影時刻０秒とは、造影前画像の撮影時刻としている。この時刻や数はこの限りではない。また、平均ＣＴ値とは、注目領域に相当する所定のボクセル領域の平均ＣＴ値のことである。図７は、ＬＡ（左心房）に設定した注目領域における１０時相の平均ＣＴ値の一例を示している。図７では、被験者６０人分の１０時相の平均ＣＴ値のうち、一部を示している。
（造影信号強度の計算）
以上のような各部位における被験者６０人分の１０時相の平均ＣＴ値を取得した後、被験者毎、部位毎で、造影前画像（０秒）のＡＡＯ (腹部大動脈)の画素値と、０秒を除く９時相の注目領域における画素値との差分値を算出することにより、造影信号強度を計算し、図８に示すように造影強度曲線を求める。
（造影血流循環の速さ(体内時計)の正規化）
次に、造影血流循環の速さ(体内時計)の正規化を行う。この正規化は、被験者毎、部位毎で、造影前を除く造影撮影の全てのタイミング、つまり、０秒を除く９時相における造影剤到達スコアを計算することにより行う。
前記正規化の計算は、以下のようなアルゴリズムに従う。
（ａ）各部位の中で最大の造影信号強度を取得する。
（ｂ）各部位において、最大の造影信号強度に対する割合を０から１の範囲で表す。つまり、ある部位の造影信号強度が最大の造影信号強度である場合には、当該部位に最大値１を割り当てる。しかし、ある部位の造影信号強度が最大の造影信号強度ではない場合には、最大の造影信号強度を１とした場合の当該部位の造影信号強度の割合を計算する。
（ｃ）各部位において造影剤が到達したかを判断する。最大の造影信号強度の部位には、造影剤が多く存在していると考えられるので、最大値１が割り当てられた部位には、造影剤が到達したと判断する。
上記のアルゴリズムを、９時相について、時刻の早い順（０秒に近い順）に行う。ある時相において最大値１が割り当てられ、造影剤が到達したと判断された部位は、残りの時相においても最大値１を割り当てる。
図９は、ＡＡＯ（腹部大動脈）における造影血流循環の速さ(体内時計)を正規化したデータの一例を示している。また、図１０は、ＲＲＶ（右腎静脈）における造影血流循環の速さ(体内時計)を正規化したデータの一例を示している。なお、図９および図１０においては、被験者６０人分のデータのうちの一部のデータを示している。
（造影信号強度の正規化）
次に、造影信号強度の正規化を行う。本実施形態では、被験者毎、部位毎で、造影前を除く造影撮影の全てのタイミング、つまり、０秒を除く９時相における造影信号強度を正規化する。この正規化は、次のようなアルゴリズムに従う。
（ａ）各部位の造影信号強度の最大値を取得する。
（ｂ）各部位において、造影信号強度の最大値に対する割合を［０，１］で表す。つまり、ある部位の造影信号強度が最大値である場合には、当該部位に最大値１を割り当てる。しかし、ある部位の造影信号強度が最大値ではない場合には、当該部位に最小値０を割り当てる。
（対象撮影時相のDynamic phase index(ＤＰＩ)の計算）
次に、対象部位(血管)のDynamic phase index(ＤＰＩ)を計算する。ＤＰＩは、対象部位の基準正規化信号強度曲線を推定するための指標であり、撮像時相における造影剤の到達距離の指標である。ＤＰＩは、以下の式を用いて最適化計算により求められる。
ＤＰＩ＝ｗ_ｘ（１）＊ｐＡＡＯ＋ｗ_ｘ（２）＊ｐＲＲＶ＋ｗ_ｘ（３）＊ｐＳＰＶ＋ｗ_ｘ（４）＊ｐＳＭＶ＋ｗ_ｘ（５）＊ｐＩＶＣ
上記の式において、ｗ_ｘ（ｉ）は最適化の変数ベクトルであり、重み係数を表す。ｉは１から５までの数値をとる。また、ｐが付された指標は、各血管の造影剤到達スコアであり、それぞれ以下の内容となっている。
ｐＡＡＯ・・・腹部大動脈の造影剤到達スコア
ｐＲＲＶ・・・右腎静脈の造影剤到達スコア
ｐＳＰＶ・・・脾静脈の造影剤到達スコア
ｐＳＭＶ・・・上腸間膜静脈の造影剤到達スコア
ｐＩＶＣ・・・下大静脈の造影剤到達スコア
ＤＰＩの計算においては、上記の各血管の造影剤到達スコアの他、対象部位の正規化信号強度ｒＸ、および対象部位の平衡相（２１０秒）での正規化信号強度の平均値ｒＸ_ｅｑを入力データとして用いる。なお、平均値ｒＸ_ｅｑは、対象部位の正規化信号強度ｒＸを学習データ数（６０人）で割って平均化したものである。
ＤＰＩの計算における最適化変数の範囲は、それぞれ０〜１の範囲であり、ピークの前と後で分けたときの早期相および後期相それぞれの多項式近似の次数は、それぞれ４次となっている。
本実施形態では、対象部位の正規化造影強度曲線からピークタイミングを計算し、早期相、後期相タイミングに分割、多項式近似を行った際の推定誤差を評価値とし、評価値を最小化する変数ベクトルｗ_ｘを求める。
ＤＰＩの計算における最適化の処理は、以下の手順で行う。
（ａ）まず、ＤＰＩを計算する。図１１は、計算したＤＰＩをプロットした図を示している。計算に使用するタイミングは、連続撮影されているタイミング（２２秒，２８秒，３４秒，４０秒，４６秒，５２秒，５８秒）を使用する。
（ｂ）次に、図１２に示すような正規化信号強度曲線を用いて、図１３に示すように、ＤＰＩを早期相帯と後期相帯とに分離する。
（ｃ）次に、早期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングする。図１４（Ａ）は、早期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングした例を示している。
（ｄ）そして、後期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングする。図１４（Ｂ）は、後期相について正規化信号強度をＤＰＩで多項式フィッティングした例を示している。
フィッティング誤差や反復回数に関する条件を満足するまで、（ａ）から（ｄ）を繰り返す。その結果、規格化された、対象部位（血管）の曲線を得ることができる。
以上のように、ＤＰＩを計算することにより、標準的な血流循環モデルを作成することができる。
（対象患者のDynamic speed index(ＤＳＩ)を計算）
次に、対象患者のDynamic speed index(ＤＳＩ)を計算する。ＤＳＩは、循環時間速さ(体内時計)を求めるための指標であり、対象患者固有の循環速度を示す指標である。上述したＤＰＩの時間特性は、患者によって様々なので、ＤＳＩを計算することによって循環時間速さ(体内時計)を求め、循環時間速さ(体内時計)により、ＤＰＩを正規化する。その結果、標準的な血流循環モデルを作成することができる。ＤＳＩは、以下の式を用いて最適化計算により求められる。
ＤＳＩ＝ｗ_ｘ（１）＊ｐＡＡＯ(Ｉ，Ｊ)＋ｗ_ｘ（２）＊ｐＲＲＶ(Ｉ，Ｊ)＋ｗ_ｘ（３）＊ｐＳＰＶ(Ｉ，Ｊ)＋ｗ_ｘ（４）＊ｐＳＭＶ(Ｉ，Ｊ)＋ｗ_ｘ（５）＊ｐＩＶＣ(Ｉ，Ｊ)
上記の式において、ｗ_ｘ（ｉ）は最適化の変数ベクトルであり、重み係数を表す。ｉは１から５までの数値をとる。また、ｐが付された指標は、ＤＰＩの計算に用いた指標と同様であり、各血管の造影剤到達スコアを表す。それぞれ以下の内容となっている。
ｐＡＡＯ・・・腹部大動脈の造影剤到達スコア
ｐＲＲＶ・・・右腎静脈の造影剤到達スコア
ｐＳＰＶ・・・脾静脈の造影剤到達スコア
ｐＳＭＶ・・・上腸間膜静脈の造影剤到達スコア
ｐＩＶＣ・・・下大静脈の造影剤到達スコア
上記の式において、各造影剤到達スコアに用いられる変数ＩとＪは、次のような意味を持つ。まず、変数Ｉは、患者番号である。次に、変数Ｊは、撮影時刻を示す指標を表す。撮影時刻は、Ｊ＝１のとき２２秒、Ｊ＝２のとき３４秒、Ｊ＝３のとき４０秒、Ｊ＝４のとき４０秒、Ｊ＝５のとき４６秒、Ｊ＝６のとき５２秒、および、Ｊ＝６のとき５８秒を示す。本実施形態では、６０人の患者について、これらの６相の撮影時刻における各血管の造影剤到達スコアを用い、これらのスコアの線形和を求める。
対象部位のＤＳＩは、上記の式を用いて、最適化計算を行うことにより求める。最適化変数の範囲は、それぞれ０〜１の範囲である。
ＤＳＩの最適化(最小化)計算を行う際には、上記ＤＳＩの多項式近似を行った際の推定誤差を評価値とし、この評価値を最小化する変数ベクトルｗ_ｘを求める。最適化(最小化)のアルゴリズムは以下のようになる。
（ａ）重み係数ｗ_ｘにおけるＤＳＩを計算する。例えば、図１５（Ａ），（Ｂ）のように６０人の患者のうちの５人について、重み係数ｗ_ｘにおけるＤＳＩを計算する。
（ｂ）次に、ＤＳＩ時刻（Ｔｍ＝ＤＳＩ＊Ｔ）を計算する。図１６は、時刻Ｔと、ＤＳＩ時刻（Ｔｍ＝ＤＳＩ＊Ｔ）の関係を示す図である。
（ｃ）次に、ＤＳＩ時刻（Ｔｍ＝ＤＳＩ＊Ｔ）を用いて、ＤＰＩを多項式フィッティングする。図１７にＤＳＩ時刻（Ｔｍ）を用いて、ＤＰＩを多項式フィッティングした例を示す。
（ｄ）そして、フィッティング誤差や反復回数に関する条件を満足するまで、（ａ）から（ｃ）を繰り返す。
以上のようにＤＰＩを求め、その後にＤＳＩを求め、ＤＳＩ時刻（Ｔｍ）を用いてＤＰＩを多項式フィッティングすることにより、対象部位(血管)の時刻と正規化信号強度の関係を求め、患者によって異なるＤＰＩの時間特性を統一化することができる。つまり、ＤＳＩというパラメータを導入することにより、患者間で循環速度のばらつきがあり、実時間Ｔでは比較できなかったＤＰＩをＤＳＩ時刻（Ｔｍ）によって比較することができる。
学習フェィズにおいては、予め、入力データとしたＬＡ（左心房），ＡＡＯ（腹部大動脈），ＲＲＶ（右腎静脈），ＳＰＶ（脾静脈），ＳＭＶ（上腸間膜静脈），ＩＶＣ（下大静脈），ＰＶ（門脈）の７箇所の部位に注目領域に対し１０相にわたって測定された６０人分の平均ＣＴ値を複数患者血管信号値データベース４１として、記憶部４０に記憶させる。
また、計算で求めたＤＰＩ、ＤＳＩ、重み係数、および各造影剤到達スコア等のパラメータを、血流動態パラメータ記憶部に記憶しておいてもよい。予め計算し記憶しておいた血流動態パラメータを使用することも可能である。
（Ａ−２：テストフェイズ）
次に、テストフェイズについて説明する。テストフェイズでは、対象患者における３相画像の観測値から、ＤＳＩとＤＰＩを求め、流入血管の時間造影強度曲線を計算する。以下、テストフェイズにおける処理の手順について説明する。
（Ａ−２−１）各部位における注目領域の画素値と造影前画像の腹部大動脈（ＡＡＯ）の画素値との差分値の計算
まず、対象患者血管信号値測定部２１は、対象患者において、各部位における注目領域の画素値と、造影前画像の腹部大動脈（ＡＡＯ）の画素値との差分値ｄＸ（ｊ）を、以下の式により計算する。
ｄＸ（ｊ）＝ｍａｘ（０，（Ｘ（ｊ）−ＡＡＯ（１）））
ここで、ｊは、撮影時刻番号であり、例えば、ｊ＝１のとき０秒、ｊ＝２のとき４０秒、ｊ＝３のとき１３０秒を示す。ＡＡＯ（１）は、造影前画像の腹部大動脈（ＡＡＯ）の画素値である。Ｘ（ｊ）は、注目領域における各撮影時刻の画素値である。また、ｍａｘ（Ａ，Ｂ，．．．）という演算は、ＡやＢ、その他全ての引数を比較して大きい方を結果として取得する演算である。
図１８に、ＬＡ（左心房），ＡＡＯ（腹部大動脈），ＲＲＶ（右腎静脈），ＳＰＶ（脾静脈），ＳＭＶ（上腸間膜静脈），ＩＶＣ（下大静脈），ＰＶ（門脈）に０秒、４０秒、１３０秒における画素値の例を示す。図１９は、図１８に示す画素値をプロットした図である。
（Ａ−２−２）対象患者の造影血流循環の速さ(体内時計)の正規化
次に、時間造影強度曲線推定部２２は、対象患者の造影血流循環の速さ(体内時計)の正規化を行う。この正規化を行うために、まず、対象患者の各部位において、早期相（４０秒）のタイミングでの造影剤到達スコアを計算する。計算は、以下のようなアルゴリズムにより行う。
（ａ）まず、各部位の中で最大信号強度Ｍａｘを取得する。
Ｍａｘ＝ｍａｘ（ｔ_ｄＬＡ，ｔ_ｄＡＡＯ，ｔ_ｄＲＲＶ，ｔ_ｄＳＰＶ，ｔ_ｄＳＭＶ，ｔ_ｄＰＶ，ｔ_ｄＩＶＣ）
（ｂ）次に、各部位Ｘ（ＬＡ，ＡＡＯ，ＲＲＶ，ＳＰＶ，ＳＭＶ，ＩＶＣ，ＰＶ）において早期相（４０秒）のタイミングでの造影剤到達スコアｔ_ｐＸ（ｔ_ｐＬＡ，ｔ_ｐＡＡＯ，ｔ_ｐＲＲＶ，ｔ_ｐＳＰＶ，ｔ_ｐＳＭＶ，ｔ_ｐＩＶＣ，ｔ_ｐＰＶ）を計算する。造影剤到達スコアｔ_ｐＸは、最大信号強度Ｍａｘに対する早期相（４０秒）のタイミングでの各部位の差分値ｔ_ｄＸの割合として表され、以下の式により計算する。
ｔ_ｐＸ＝ｔ_ｄＸ／Ｍａｘ
ここで、ｔ_ｄＸは、早期相（４０秒）のタイミングにおける、ある部位Ｘの画素値と造影前のＡＡＯの画素値との差分値を示す。
（ｃ）流路に従った各部位Ｘの造影剤到達スコアｔ_ｐＸの修正
次に、時間造影強度曲線推定部２２は、流路に従って、各部位Ｘの造影剤到達スコアｔ_ｐＸ（ｔ_ｐＡＡＯ，ｔ_ｐＲＲＶ，ｔ_ｐＳＰＶ，ｔ_ｐＳＭＶ）を、次式により修正する。
ｔ_ｐＡＡＯ＝ｍａｘ（ｔ_ｐＡＡＯ，ｔ_ｐＲＲＶ，ｔ_ｐＳＭＶ，ｔ_ｐＩＶＣ）
ｔ_ｐＲＲＶ＝ｍａｘ（ｔ_ｐＲＲＶ，ｔ_ｐＳＭＶ，ｔ_ｐＩＶＣ）
ｔ_ｐＳＰＶ＝ｍａｘ（ｔ_ｐＳＰＶ，ｔ_ｐＩＶＣ）
ｔ_ｐＳＭＶ＝ｍａｘ（ｔ_ｐＳＭＶ，ｔ_ｐＩＶＣ）
（３）対象患者のＤＳＩの算出
次に、時間造影強度曲線推定部２２は、対象患者のＤＳＩを算出する。対象患者のＤＳＩであるｔ_ＤＳＩの算出には、学習フェイズで算出したＤＳＩ重みパラメータを使用する。
ｔ_ＤＳＩ＝ｄｓｉ_ｗ（１）＊ｔ_ｐＡＡＯ＋ｄｓｉ_ｗ（２）＊ｔ_ｐＲＲＶ＋ｄｓｉ_ｗ（３）＊ｔ_ｐＳＰＶ＋ｄｓｉ_ｗ（４）＊ｔ_ｐＳＭＶ＋ｄｓｉ_ｗ（５）＊ｔ_ｐＩＶＣ
ここにおいて、ｄｓｉ_ｗは、各部位におけるＤＳＩの重みパラメータである。
（４）対象患者のＤＰＩの算出
次に、時間造影強度曲線推定部２２は、対象患者のＤＰＩを算出する。対象患者のＤＰＩの算出には、以下の式を用いて行い、学習フェイズで算出したＤＰＩ重みパラメータを使用する。
ｔ_ＤＰＩ＝ｄｐｉ_ｗ（１）＊ｔ_ｐＡＡＯ＋ｄｐｉ_ｗ（２）＊ｔ_ｐＲＲＶ＋ｄｐｉ_ｗ（３）＊ｔ_ｐＳＰＶ＋ｄｐｉ_ｗ（４）＊ｔ_ｐＳＭＶ＋ｄｐｉ_ｗ（５）＊ｔ_ｐＩＶＣ
ここにおいて、ｄｐｉ_ｗは、各部位のＤＰＩの重みパラメータである。
早期相のタイミングでの造影剤到達スコアｐＸを使用する。
（5）対象患者における対象血管の時間造影強度曲線の推定
次に、時間造影強度曲線推定部２２は、対象患者の対象血管の時間造影強度曲線を推定する。サンプリング時刻は、１〜２１０秒とする。対象血管の時間造影強度曲線の推定処理は、以下のような手順により行う。
（ａ）まず、時間造影強度曲線推定部２２は、ＤＳＩ時刻ｍＴを以下の式により計算する。
ｍＴ＝ｔ_ＤＳＩ＊Ｔ
ここにおいて、ｔ_ＤＳＩは対象患者のＤＳＩであり、Ｔはサンプリング時刻である。図２０は、サンプリング時刻ＴとＤＳＩ時刻ｍＴとの関係を示す図である。
（ｂ）次に、時間造影強度曲線推定部２２は、ＤＳＩ時刻ｍＴから、平衡相時間帯であるかどうかを表す変数ｅｑＰｈａｓｅを以下の式により計算する。
ｅｑＰｈａｓｅ＝ｍＴ＞ｅｑ_ｌｉｍｉｔ ？ １ ： ０
なお、条件式？Ａ：Ｂという演算は、条件式が真であればＡを、偽であればＢを返す演算である。
ここで、ｅｑ_ｌｉｍｉｔは、各血管での平衡相開始時刻(定数)を示す。
図２１は、サンプリング時刻ＴとＤＳＩ時刻ｍＴとの関係を示す図に平衡相開始時刻ｅｑ_ｌｉｍｉｔを示した図であり、図２２は、サンプリング時刻Ｔと平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅとの関係を示す図である。
（ｃ）時間造影強度曲線推定部２２は、ＤＳＩ時刻と学習フェイズで求めたＤＰＩ重みパラメータの多項式フィッティングにより、ＤＳＩ時刻に対応するＤＰＩを計算する。この際、ＤＰＩの値がマイナスの値になる場合には、ゼロに変換する。例えば、図２３のようにＤＰＩが得られた場合には、図２４のようにＤＰＩの値を変換する。
（ｄ）時間造影強度曲線推定部２２は、早期相での観測画素値を用いてＤＰＩを補正する。
図２４は、時刻と補正前のＤＰＩとの関係を示す図であり、図２５は、時刻と補正後のＤＰＩとの関係を示す図である。
（ｅ）時間造影強度曲線推定部２２は、学習フェイズで得られたＤＰＩピーク値の学習データ数分の平均値ｐｅａｋＤＰＩを用いて、早期相と後期相を分離する。図２６は、図２５にＤＰＩピーク値の学習データ数分の平均値ｐｅａｋＤＰＩの直線を示した図である。図２７は、図２６におけるＤＰＩの経時的変化を示す曲線と、平均値ｐｅａｋＤＰＩの直線との交点に基づいて、早期相、後期相、および平衡相を分離した例を示す図である。
（ｆ）時間造影強度曲線推定部２２は、上述した処理により分離した早期相と後期相とのそれぞれで、ＤＰＩと学習フェイズで得られた多項式係数とを用いて正規化信号強度曲線を計算する。図２８は、図２７に示す早期相で計算した正規化信号強度曲線の例を示している。また、図２９は、図２７に示す後期相で計算した正規化信号強度曲線の例を示している。そして、図３０は、図２８に示す正規化信号強度曲線と、図２９に示す正規化信号強度曲線とを連結して作成した早期相、後期相、および平衡相の正規化信号強度曲線を示している。
図２８におけるｅＤＰＩとは、早期相における推定ＤＰＩ値を示し、ｅＲｘとは、波形の振幅が０〜１に正規化された基準波形を示す。また、図２９におけるｄＤＰＩとは、後期相における推定ＤＰＩ値を示す。さらに、図３０におけるｍｏｄｉｆｉｅｄ＿ｅｄＰＩ ｖｓ ｅＲｘとは、図２８に示す早期相における推定ＤＰＩ値と基準波形との関係、および図２９に示す後期相における推定ＤＰＩ値と基準波形との関係とを連結したことを意味する。
（ｇ）時間造影強度曲線推定部２２は、平衡相における正規化信号強度曲線を推定する。図３１は、図２７と同様に、平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて、早期相、後期相、および平衡相を分離した図、図３２は、上記（ｂ）の処理で計算した、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅを示す図である。
図３１と図３２とを比較すると明らかなように、平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて早期相、後期相、および平衡相を分離した場合の平衡相の開始時刻ｔ１と、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２とは異なっている。本実施形態では、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２から、正規化信号強度曲線の計算を行い、平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて分離した平衡相の開始時刻ｔ１から、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２までの正規化信号強度はゼロとしている。図３３は、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２から計算を行った正規化信号強度曲線の例を示している。
図３４は、早期相の正規化信号強度曲線と、後期相の正規化信号強度曲線とを連結した正規化信号強度曲線を示す図である。本実施形態では、この早期相と後期相の正規化信号強度曲線に対して、ＤＳＩを使用して、対応する時刻計算を行い、サンプリング時刻Ｔに対する早期相と後期相の正規化信号強度曲線を求めている。
図３５は、以上のようにして求めたサンプリング時刻Ｔに対する早期相と後期相の正規化信号強度曲線、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２から計算を行った正規化信号強度曲線、および平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて分離した平衡相の開始時刻ｔ１から、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２までの正規化信号強度を連結した例を示している。
（ｈ）時間造影強度曲線推定部２２は、対象血管の時間造影強度曲線の最大値を推定する。
対象血管の時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅは、もし、対象患者のｔ_ＤＰＩが対象血管の上限下限ＤＰＩの範囲外ならば、次式により、ｔ_ＤＰＩの値を使用せずに推定する。
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ＝ｔ_ｄＸ（３）／ｍｅａｎ（ｒＸ（Ｉ，８））
ここで、ｔ_ｄＸ（ｉ）は、対象血管の造影信号強度であり、ｔ_ｄＸ（１）は造影前の対象血管の造影信号強度、ｔ_ｄＸ（２）は早期相の対象血管の造影信号強度、ｔ_ｄＸ（３）は後期相の対象血管の造影信号強度をそれぞれ示す。また、ｍｅａｎ（Ａ）は、ベクトルまたは行列Ａの平均を求める演算である。一例として、図３６に、ｔ_ｄＸ（３）の対象血管の造影信号強度を示す。
また、ｒＸ（Ｉ，Ｊ）は、学習データにおける対象血管の正規化信号強度である。変数Ｉは、患者番号であり、Ｊは、撮影時刻を示す指標を表す。Ｊ＝８は、９０秒を示す。つまり、ｒＸ（Ｉ，８）は、患者番号Ｉの患者の９０秒における学習データの対象血管の正規化信号強度である。一例として、図３７に、ｒＸ（Ｉ，８）の学習データにおける対象血管の正規化信号強度を示す。
一方、対象血管の時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅは、対象患者のｔ_ＤＰＩが対象血管の上限下限ＤＰＩの範囲内ならば、次式により、ｔ_ＤＰＩの値を使用して推定する。
ｔ_ＤＰＩが、ｐｅａｋＤＰＩ以下ならば、対象血管の時間造影強度曲線の最大値は、次式から推定される。
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ＝ｔ_ｄＸ（２）／ｐｏｌｙｖａｌ（ｅＤＰＩｐ，ｔ_ＤＰＩ））
ここで、ｅＤＰＩｐは、学習フェイズで求めた早期相の多項式係数である。なお、ｐｏｌｙｖａｌ（Ａ，Ｂ）は、要素ベクトルＡと多項式係数Ｂによる多項式の値を得る演算である。
また、ｔ_ＤＰＩが、下限のＤＰＩ以上ならば、対象血管の時間造影強度曲線の最大値は、次式から推定される。
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ＝ｔ_ｄＸ（２）／ｐｏｌｙｖａｌ（ｄＤＰＩｐ，ｔ_ＤＰＩ））
ここで、ｄＤＰＩｐは、学習フェイズで求めた早期相の多項式係数である。
（ｉ）時間造影強度曲線推定部２２は、最大値の推定結果を適用する。
図３５で示した全時間的な正規化信号強度曲線に、上述した（ｈ）の処理で推定した対象血管の時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅを適用することにより、図３８に示す時間造影強度曲線が得られる。
（ｊ）時間造影強度曲線推定部２２は、実際の後期相の観測値を用いて、平衡相帯を補正する。
図３５に示す時間造影強度曲線のうち、平衡相帯を、実際の後期相の観測値を用いて補正すると、図３９に示す時間造影強度曲線が得られる。補正は以下の式により行う。
ｅｄＲｏｉ（ｔ（９）：ｔ（１０），ｒｏｉ）＝ｅｄＲｏｉ（ｔ（９）：ｔ（１０），ｒｏｉ）＊（ｔ_ｄＲｏｉ（３，ｒｏｉ）／ｅｄＲｏｉ（ｔ_Ｔ（３），ｒｏｉ）
図３９は補正後の時間造影強度曲線を示し、図３５に示す時間造影強度曲線に対して、後期相の観測値ｔ_ｄＲｏｉ（３，ｒｏｉ）を掛けて補正している。なお、Ａ：Ｂは、任意の整数Ａ、Ｂにおいて、ＡからＢまで１刻みで増加もしくは減少するベクトルもしくは配列を作成する演算である。
（ｋ）時間造影強度曲線推定部２２は、未計算の部分の計算(補間)を行う。
図３５の時間造影強度曲線において、平均値ｐｅａｋＤＰＩに基づいて分離した平衡相の開始時刻ｔ１から、ＤＳＩ時刻ｍＴに基づく平衡相時間帯ｅｑＰｈａｓｅの開始時刻ｔ２までの未計算の部分を線形補間すると、図４０に示す直線が得られる。また、図４１は、図３５の時間造影強度曲線に、上記未計算の部分の補間を行った後の時間造影強度曲線を示す図である。
（ｌ）時間造影強度曲線推定部２２は、推定した対象血管の時間造影強度の最大値に達する時刻を計算する。
次に、図４１に示す線形補間後の時間造影強度曲線において、上述した（ｈ）の処理で推定した対象血管の時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅに達する時刻を計算する。図４２に示す例では、４１秒で時間造影強度曲線の最大値Ａｍｐｌｉｔｕｄｅに達している。
（ｍ）時間造影強度曲線推定部２２は、最後に、推定した時間造影強度曲線のうち、後期相と平衡相の間を平衡相の直線を使って補正する。
図４３（Ａ）は、推定した時間造影強度曲線上に、図４３（Ｂ）で示した平衡相の直線を重ねて表示した図である。もし、平衡相の直線の値が、後期相の値よりも大きければ、後期相の値を平衡相の直線の値で書き換える。その後は、必要があれば、点の間を線形補間等の補間を行う。但し、殆どの場合、必要ないと考えられる。図４４は、このようにして補正を行った後の時間造影強度曲線を示す。
以上のように、テストフェイズでは、対象患者における３相画像の観測値から求めたＤＰＩ，ＤＳＩパラメータを用いて、時刻から正規化信号強度を得て、流入血管の時間造影強度曲線を計算する。このように、テストフェイズにおいては、ＤＳＩとＤＰＩを３相画像の観測値から求めることができ、流入血管の時間造影強度曲線を簡単に計算可能である。
［Ｂ：コンパートメントモデル解析法による組織の時間造影強度曲線の推定処理］
本実施形態では、以上ようにして計算した対象患者の流入血管の時間造影強度曲線を用いて、薬物動態解析モデル解析部１２は、コンパートメントモデル解析法により、組織の時間造影強度曲線を推定する。コンパートメントモデル解析法を用いた肝血流動態解析の利点としては、まず一つとして、初期値とコンパートメントモデル式の係数値が決まると、時間造影強度曲線を推定できることが挙げられる。また、コンパートメントモデル式の係数値によって、肝血流動態に関して定量評価ができることが挙げられる。以下、本実施形態におけるコンパートメントモデル解析法による組織の時間造影強度曲線の推定処理について説明する。
肝臓には、２つの代表的な流入血管として門脈と肝動脈がある。門脈は栄養、肝動脈は酸素を運ぶ機能を有している。肝実質と肝癌とでは、支配血管が異なり、肝実質では門脈血が７０％で、肝動脈血は３０％程度である。また、腫瘍では、肝動脈などの動脈血が支配的になる
コンパートメントモデル解析では、注目肝組織が、門脈血と肝動脈血のどちらが支配的かを定量的に評価することができる。また、血流流出の状態も定量的に評価できる。したがって、腫瘍の鑑別に有用である。
コンパートメントモデル解析においては、肝動脈造影強度と門脈造影強度をどうブレンドをしたら、肝臓の造影具合を再現可能かを血流流出を加味し計算する。言い換えれば、薬物動態解析モデル解析部１２は、肝臓の造影具合から、動脈造影強度曲線と門脈造影強度曲線のブレンドの割合を逆算する。
門脈血と肝動脈血のどちらが支配的かは、推定後のコンパートメントモデルの係数に現れる。以下に、肝臓部のコンパートメントモデル式を示す。なお肝動脈の造影強度は、腹部大動脈の造影強度で近似してもよい。
Figure 0006491391
上記の式における各係数の意味は以下のようになっている。
Ｃａ(ｔ)：肝動脈の造影強度（時間ｔ）
Ｃｐ(ｔ)：門脈の造影強度（時間ｔ）
Ｃｅｆｓ(ｔ)：細胞外液腔(extracellular fluid space)の造影強度（時間ｔ）
Ｋ１ａ：肝動脈から細胞外液腔への流入速度定数
Ｋ１ｐ：門脈から細胞外液腔への流入速度定数
ｋ２：細胞外液腔から静脈への流出速度定数
τa：肝動脈から細胞外液腔への到達時間
τp：門脈から細胞外液腔への到達時間
また、以下に、脾臓のコンパートメントモデル式を示す。なお脾動脈の造影強度も、腹部大動脈の造影強度で近似してもよい。
Figure 0006491391
上記の式における各係数の意味は以下のようになっている。
Ｃａ(ｔ)：脾動脈の造影強度（時間ｔ）
Ｃｅｆｓ(ｔ)：細胞外液腔の造影強度（時間ｔ）
Ｋ１：脾動脈から細胞外液腔への流入速度定数
ｋ２：細胞外液腔から静脈への流出速度定数
τa:脾動脈から細胞外液腔への到達時間
対象臓器に従って、上記コンパートメントモデルを選択する。
上記コンパートメントモデルを数値解析の１手法であるルンゲクッタ法で数値的に解析する。なお、数値解析法は上記のコンパートメントモデルのような微分方程式を解析的に解くことができればよく、ルンゲクッタ法に限らない。
本実施形態では、初期値Ｃｅｆｓ(０)はゼロとし、解析時間帯を０秒から２１０秒で数値解析を行っているが、この限りではない。
（各係数の計算の詳細）
薬物動態解析モデル解析部１２による上述したコンパートメントモデル式の係数の計算は、遺伝的アルゴリズムと非線形最適化の組み合わせにより行う。非線形最適化は、勾配を利用するため、計算(収束)時間が早いが、初期値によって局所最適解に陥ることがある。遺伝的アルゴリズムは、勾配を利用しないため、大域最適解を得ることができるが、計算(収束)に時間がかかる。そこで、本実施形態では、遺伝的アルゴリズムで当たりの良い初期値を見つけ、そこから高速な非線形最適化を適用することで、計算時間を抑えつつ大域最適解または大域最適解に近い解を求めている。
図４５にコンパートメントモデル式における係数の最適化の概略手順についてのフローチャートを示す。以下、このフローチャートに基づいて、本実施形態における係数の最適化の概略手順について説明する。
１．薬物動態解析モデル解析部１２は、サンプリング点(ｐ点)分、コンパートメントモデル式の係数にランダムに値を割り当てる（図４５：Ｓ１）。
図４６は、各係数にサンプリング点(ｐ点)分の値をランダムに割り当てた一例を示す表である。例えば、等高線で表された山の地図を例にとると、係数の最適解は山の頂点であり、ランダムに割り当てた各係数の値は、山の頂点を目指す登山者の位置を地図上にランダムに割り当てるイメージである。
２．薬物動態解析モデル解析部１２は、それぞれの係数値でコンパートメントモデル式を数値解析で解き、時間造影強度曲線を計算する（図４５：Ｓ２）。
図４７（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、図４６に示すサンプリング点０，１，ｐ−１における各係数値で、上述した肝臓のコンパートメントモデル式を数値解析で解き、時間造影強度曲線を計算した結果を示す。図４７（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）において、観測値は３相の観測値であり、計算結果は、推定曲線として描かれている。なお、図４７（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、サンプリング点０，１，ｐ−１に対する例示であり、実際は、サンプリング点０〜ｐ−１までのｐ点分の計算結果が得られる。
３．薬物動態解析モデル解析部１２は、評価値(観測値との誤差)を計算する（図４５：Ｓ３）。
観測値との誤差である評価値Ｅは、以下の式により求められる。
Figure 0006491391
上記の式における各係数の意味は以下のようになっている。
Ｃｅｆｓ(ｔ)：推定した細胞外液腔(extracellular fluid space)の造影強度（時間ｔ）
Ｃｍｅｓ(ｔ)：観測した実際の細胞外液腔(extracellular fluid space)の造影強度（時間ｔ）
評価値は、図４８（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に示すように、各観測値と推定曲線上の対応値との距離として表される。
４．薬物動態解析モデル解析部１２は、評価値が良いものを選択する（図４５：Ｓ４）。
評価値が良いものとは、誤差値が最小のものであり、図４８（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の３つ例示の中では、図４８（Ｂ）の場合に誤差値が最小であるため、サンプリング点１において割り当てた係数値を選択する。
５．薬物動態解析モデル解析部１２は、遺伝的アルゴリズムの各手法に従って、最適解候補付近に割り当てるサンプル点位置を計算する（図４５：Ｓ５）。
これは、遺伝的アルゴリズムの交叉、突然変異、世代交代モデルに相当する操作である。これらの操作は、様々な方法があり、従来から行われている方法であるため、ここでは詳細な説明は割愛する。
上述した等高線で表された山の地図を例で説明すると、山の頂点を目指す登山者の位置を、山の頂点を含む円内に割り当てるイメージである。
６．薬物動態解析モデル解析部１２は、設定した条件 を満たすまで、上記ステップ２〜５を繰り返す（図４５：Ｓ６）。
上記ステップ２〜５を繰り返すことにより、上述した等高線で表された山の地図を例では、山の頂点を含む円の半径が徐々に狭められ、山の頂点を目指す登山者の位置が徐々に山の頂点に近づくイメージである。
７．薬物動態解析モデル解析部１２は、コンパートメントモデル式の最適係数を得る（図４５：Ｓ７）。
以上のようにして、コンパートメントモデル式の係数の大域最適解または大域最適解に近い解を求めることができる。
画像の全画素に対して、上記解析を行い、画素位置に対応するコンパートメントモデルの最適係数を取得する。
［Ｃ：仮想ダイナミックＣＴ画像の表示処理］
次に、仮想ダイナミック像生成部１３により、３相のＣＴ画像から、任意の時刻における仮想ダイナミック像を作り出す処理を、ビューワ２００の表示部２１１における表示例等と共に説明する。
後述する出力画面において仮想ダイナミック像を表示させるには、仮想ダイナミック像の入力画面において、所定の条件を設定する必要がある。以下、この所定の条件について説明する。
（１）コンパートメントモデル解析に使用するｎ相画像を選択する。
例えば、本実施形態の場合には、３相画像を選択する。
（２）ｎ相画像において必要な部位に注目領域を設定する。
注目領域の設定は、手動または自動で行うことができる。本実施形態では、手動で設定する例について説明する。
（３）造影剤注入後直後に撮影した画像の注入後経過時刻を入力する。
撮影時刻自体はＤＩＣＯＭタグで取得することが可能だが、造影剤注入時刻が不明であるため、造影剤注入後直後に撮影した画像の注入後経過時刻を入力する。
（４）解析対象臓器に応じたコンパートメントモデルを選択する。
コンパートメントモデルの選択は、肝臓のコンパートメントモデル、または、肝臓のコンパートメントモデルと脾臓のコンパートメントモデル、あるいは、肝臓のコンパートメントモデルと肝臓以外の腹部臓器コンパートメントモデル等を適宜選択することができる。
（５）上述したＤＰＩ−ＤＳＩ変換パラメータ組の選択を行う。
仮想ダイナミック像の作成方法を説明する。全画素に対し、得られたコンパートメントモデルの最適係数と入力血管の造影強度曲線を用いて再度数値解析を行い、Ｃｅｆｓ（ｔ）を取得する処理を行う。もしくは、最適化の際にＣｅｆｓ（ｔ）を予めメモリ等に保持しておいて、それを利用してもよい。再度数値解析する際に、Ｋ１ｐをゼロとすると、仮想的に門脈の流入を無視した時間造影強度曲線(動脈下造影ＣＴ曲線)が得られ、Ｋ１ａをゼロとすると、仮想的に肝動脈の流入を無視した時間造影強度曲線(門脈下造影ＣＴ曲線)が得られる。あとは、全画素にわたり指定された任意時刻に対応するＣＴ値を、線形補間などで求めることで、ＣＴ値画像を得ることができる。なお、求める方法線形補間に限らない。
図４９にビューワ２００における入力画面２０１の一例を示す。入力画面２０１には、図４９に示すように、解析に使う画像のスタックを複数選択可能に表示させる。図４９に示す例では、６個のスタックのうち、上段の真ん中のスタックが解析に使うスタックとして選択された場合を示している。スタックを選択し、メニューから血流動態解析ボタンをクリックすると、選択されたスタックには、図４９に示すように、部位ＲＯＩ指定ツール２０２が表示される。
図５０に選択されたスタックと部位ＲＯＩ指定ツール２０２の拡大図を示す。部位ＲＯＩ指定ツール２０２には、大動脈、門脈、左心房、右腎静脈、脾静脈、上腸間膜静脈、下大静脈、脾臓、および肝臓（実質）を部位ＲＯＩとして指定する部位ＲＯＩ指定ボタン２０３が設けられている。また、部位ＲＯＩ指定ツール２０２には、表示する画面の撮影時刻を指定する撮影時刻ボタン２０４が設けられている。さらに、部位ＲＯＩ指定ツールに２０２は、使用するコンパートメントモデルを設定するラジオボックス２０５が設けられている。
部位ＲＯＩ指定は、部位ＲＯＩ指定ボタン２０３のいずれか部位名のボタンをクリックした後、スタック上での部位の位置をクリックすることにより行われる。図５１には、大動脈のボタン２０３をクリックした後に、スタック上で当該部位の位置Ａをクリックした例を示している。ＲＯＩの大きさについては、予めプリセットが作成されており、そのプリセットの大きさのＲＯＩを設置する。修正が必要であればドラッグすることにより、ＲＯＩの大きさを修正することができる。
次に、出力画面について説明する。図５２は、出力画面２２０の一例を示す図である。図５２に示すように、出力画面は６分割されており、上段の３画面には、３相のＣＴ画像が表示されている。出力画面２２０上には、図５３（Ａ）に示す選択アイコン２２１が表示される。選択アイコン２２１は、ＶＤＣＴ，ＶＤＣＴＨＡ，ＶＤＣＴＡＰ，Ｋ１ａ，Ｋ１ｐ，Ｋ２，Ｖｄ，ＴＦの８個のアイコンに分かれている。ＶＤＣＴは仮想ダイナミックＣＴ画像、ＶＤＣＴＨＡは門脈造影を行った仮想ダイナミックＣＴ画像、ＶＤＣＴＡＰは肝動脈から造影した仮想ダイナミックＣＴ画像のそれぞれを表示する際に選択する。また、Ｋ１ａ，Ｋ１ｐ，Ｋ２，Ｖｄ，ＴＦは、それぞれのパラメータマップを表示する際に選択する。なお、パラメータのうち、Ｖｄは分布容積(Distribution volume)であり、ＴＦは総血流量(Total blood flow)、ＡＦは動脈血流比(Arterial blood flow)、ＰＦは門脈血流比(Portal venous blood flow)である。
また、選択アイコン２２１は、図５３（Ｂ）に示すように、アイコンの数を増やしてもよい。図５３（Ｂ）においては、ＶＤＣＴは、大動脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴ、大動脈の信号強度と門脈の信号強度の差分が最大になる時刻におけるＶＤＣＴ、および門脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴに分かれている。また、ＶＤＣＴＨＡは、大動脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴＨＡ、大動脈の信号強度と門脈の信号強度の差分が最大になる時刻におけるＶＤＣＴＨＡ、および門脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴＨＡに分かれている。さらに、ＶＤＣＴＡＰは、大動脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴＡＰ、大動脈の信号強度と門脈の信号強度の差分が最大になる時刻におけるＶＤＣＴＡＰ、および門脈ピーク時刻におけるＶＤＣＴＨＡに分かれている。また、選択アイコン２２１は、パラメータマップだけでなく、表示したい仮想ダイナミック像の時刻ごとに作成して表示することもできる。
図５４は、出力画面２２０の表示例を示す図である。出力画面２２０においては、デフォルトで、代表的なタイミングでのＶＤＣＥ-ＣＴ像（仮想ダイナミックＣＴ画像）が表示される。例えば、大動脈信号強度ピークタイミングにおけるＶＤＣＥ-ＣＴ像が表示される。
また、図５４に示す例では、ＶＤＣＴＡＰの選択アイコンが選択されており、ＶＤＣＥ-ＣＴ像の右隣に、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像（肝動脈から造影した仮想ダイナミックＣＴ画像）が表示される。ＶＤＣＥ-ＣＴ像、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像、およびＶＤＣＥ-ＣＴＨＡ像（門脈造影を行った仮想ダイナミックＣＴ画像）が表示される画面には、図５４に示すように、時刻スライダー２２２が表示される。時刻スライダー２２２を移動させることにより、指定時刻でのそれぞれの画像を表示させることができる。また、ショートカットキーによってＶＤＣＥ−ＣＴ像の指定時刻を変化させることができる。
ＶＤＣＥ-ＣＴ像が表示され、または、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像、もしくはＶＤＣＥ-ＣＴＨＡ像が表示されているバックグラウンドでは、時刻スライダーを移動させるもしくはショートカットキーで変化させた指定時刻でのＶＤＣＥ-ＣＴ像、または、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像、もしくはＶＤＣＥ-ＣＴＨＡ像のボリュームデータを作成する。そして、時刻スライダー２２２が移動されて指定時刻が変わったタイミングで、ボリュームデータは破棄され、新たな指定時刻のボリュームデータを作り直すようになっている。
また、図５４においては、Ｋ１ｐのパラメータの選択アイコンが選択されており、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像の右隣には、Ｋ１ｐのパラメータマップが表示されている。パラメータマップはカラー(ヒートマップ)表示できるようなっている。
ＶＤＣＥ-ＣＴ像、または、ＶＤＣＥ-ＣＴＡＰ像、もしくはＶＤＣＥ-ＣＴＨＡ像を表示する場合には、仮想的に作成された画像であることが分かるようにオーバーレイを入れるようにしてもよい。
例えば、出力画面２２０においては、それぞれの画面を例えばダブルクリックすることにより、図５５（Ａ）に示すように、それぞれの画面をオーバーレイ表示してもよい。また、時刻スライダー２２２で時刻指定を行う場合には、各部位の時間造影強度曲線のピーク造影強度の時刻にジャンプするようにしてもよい。図５５（Ａ）の例では、図５５（Ｂ）に示す大動脈のピーク造影強度の時刻と、図５５（Ｃ）に示す門脈のピーク造影強度の時刻にジャンプするようにしている。このように、ピーク造影強度の時刻にジャンプすることにより、ピーク造影強度の時刻での対象部位の造影剤染まり具合の診断に有用である。また、２つの入力血管の差分値が最大となる時刻にジャンプすることもまた、診断に有用である。また、ショートカットキー等を用いて、指定された範囲の時刻をループするアニメーションとして描画してもよい。なお、ここでは、大動脈のピーク造影強度の時刻を例示したが、これに限ることなく、例えば、肝動脈のピーク造影強度の時刻にジャンプすることもできる。
仮想ダイナミック像生成部１３は、生成したＶＤＣＥ−ＣＴ，ＶＤＣＥ−ＣＴＨＡ，ＶＤＣＥ−ＣＴＡＰ像の多断面再構成像（ＭＰＲ、Multi-planar Reconstruction)を作成してもよい。また、仮想ダイナミック像生成部１３は、生成したＶＤＣＥ−ＣＴ，ＶＤＣＥ−ＣＴＨＡ，ＶＤＣＥ−ＣＴＡＰ像の曲面のＭＰＲ像であるＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）を作成してもよい。さらに、また、仮想ダイナミック像生成部１３は、生成したＶＤＣＥ−ＣＴ，ＶＤＣＥ−ＣＴＨＡ，ＶＤＣＥ−ＣＴＡＰ像の最大値投影像（ＭＩＰ、Maximum Intensity Projection）、最小値投影像(ＭＩＮＩＰ、Minimum Intensity Projection)、または、平均値投影像を作成してもよい。さらに、仮想ダイナミック像生成部１３は、生成したＶＤＣＥ−ＣＴ，ＶＤＣＥ−ＣＴＨＡ，ＶＤＣＥ−ＣＴＡＰ像のボリュームレンダリング像を作成してもよい。以上のような多断面再構成像、ＣＰＲ、最大値投影像、最小値投影像、平均値投影像、またはボリュームレンダリング像において、時刻スライダー２２２により任意の時刻を指定して、任意の時刻の各画像を表示することにより、様々な視点からの診断に寄与できる。
また、ビューワ２００においては、プロファイルやヒストグラムなどの表示部２１１に表示された画像の画像特徴量を計測する計測部を備えてもよい。このような計測部を備えることで、より詳細な解析が可能である。
以上のように、本実施形態によれば、日常の検査で使用されるダイナミックＣＴ検査から得られる３相画像（造影前、早期相、後期相）から対象患者の造影血流動態（大動脈と門脈の時間造影強度曲線を高精度に推定することができる。
また、本実施形態によれば、造影血流の流路となる主要血管を臨床的な事前知識と、複数患者の血流動態データから得られた血流動態パラメータを使用するため、血管の高精度な造影血流動態から全画素に存在する組織の血流動態および時間造影強度曲線を高精度に推定し、任意の時刻の仮想的なダイナミックＣＴ像を提示することができる。本実施形態では、入力血管の時間造影強度曲線の精度が高いため、組織各点の時間造影強度曲線の精度も高くなる。
さらに、本実施形態は、血流動態の臨床的な事前知識と、複数患者から構築した血流動態パラメータを利用することで、患者固有の血流動態を高精度に推定することができる。それだけでなく、全画素に存在する組織の血流動態及び時間造影強度曲線を推定に使用する組織の血流変化モデルは、肝臓の大動脈と門脈の２つの血管の流入を考慮したモデルであるため、仮想的な肝動脈造影下のＣＴ像（ＣＴＨＡ）や門脈造影下のＣＴ像（ＣＴＡＰ）を計算し、提示することが可能である。
本実施形態では、仮想ダイナミックＣＴ像として表示することで、最適タイミングと予想される時刻の仮想的な画像を確認することができ、再検査による患者の被爆量増加を防ぐことができる。
（変形例）
上述した実施形態においては、３相撮影されたＣＴ画像について本発明を適用した態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。例えば、ＭＲＩ、核医学検査を含めた医用画像にも拡張可能である。
また、上述した実施形態においては、３相撮影されたＣＴ画像について本発明を適用した態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。３相撮影に限らず、４相以上で撮影された医用画像についても適用可能である。なお、利用する造影時相の数は，最低造影後２時相があれば本発明は実行可能であるが，余剰の時相についてもフィッティングの補正に利用することができる。
上述した実施形態においては、遺伝的アルゴリズム及び非線形最適化を用いて対象患者の所定の組織の薬物動態解析モデルの係数の最適な係数を算出する態様について説明したが、遺伝的アルゴリズムは、進化的戦略アルゴリズム等の最適化に代替可能であり、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。線形および非線形的最適化を用いて対象患者の所定の組織の薬物動態解析モデルの係数の最適な係数を算出することもできる。
上述した実施形態においては、薬物動態解析モデルの一例として、コンパーメントモデルを用いた態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。例えば、コンパーメントモデル以外にも、Ｍａｘｉｍｕｍ Ｓｌｏｐｅ法などの方法を用いることができる。
上述した実施形態においては、細胞外液性造影剤を用いた態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。本発明は、例えば、組織特異性造影剤や血液プール造影剤など，他の種類の造影剤を用いた薬物動態解析にも応用可能である。
上述した実施形態では、肝血流の動態解析に本発明を適用した例について説明したが、解析対象は肝臓に限らず、肝臓・脾臓・膵臓・腎臓・副腎・膀胱・前立腺・子宮・卵巣・精巣・消化菅・筋肉・リンパ節などの腹部臓器に適用可能である。また、本発明は、腹部臓器のみならず，腹部脈管が撮像範囲に含まれていれば、甲状腺・肺・心臓・脳といった全身の臓器に応用可能である。
本発明においては、上述したように、全画素でＣｅｆｓ（ｔ）のベクトルや配列がメモリに保持されている状態であるので、薬物動態解析手法を問わず、指定された任意時刻に対応する値を、線形補間等の補間処理で取得することで、ＣＴ値マップ画像を生成することができる。
上述したように、ＤＳＩは、循環速度を表す指標である。実際に心不全を評価する基準としては、「循環時間の遅延」という臨床所見があるため、循環時間と比例関係のある循環速度の低下は、心不全の診断として有用な指標になる。これを上述したビューアーで表示すると、心不全の診断に寄与することができる。また、上述したように、ＤＰＩは、ＤＳＩと密接な関係があるため、ＤＰＩとＤＳＩとを併記して表示することで、診断精度向上につながる。
上述した実施形態においては、肝血流動態解析装置１００とビューワ２００とを別体で構成し、ビューワ２００に表示部２１１を設けた態様について説明した。しかしながら、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、肝血流動態解析装置１００とビューワ２００とを一体に構成し、肝血流動態解析装置１００に表示部を設けるようにしてもよい。
上述した実施形態においては、肝血流動態解析装置１００の記憶部４０を複数患者血管信号値データベース４１の記憶部とした態様について説明した。しかしながら、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、複数患者血管信号値データベース４１をクラウド上のストレージあるいはサーバに記憶させるようにしてもよい。
上述した解析モデルにおいて、脾臓モデルの際には入力血管として考えられる脾動脈が、肝臓モデルの際には入力血管として考えられる肝動脈と門脈が、それぞれ時間造影強度曲線の補正の対象血管であったが、入力血管の組み合わせはこれに限定されるものではない。例えば、肺モデルにおいては、入力血管として肺動脈と気管支動脈が考えられるが、腹部脈管が撮像範囲に含まれていれば、本発明を用いて肺動脈や気管支動脈の時間造影強度曲線の補正ができ、仮想ダイナミック像の生成が可能である。したがって、ピーク造影強度の時刻にジャンプする表示の対象血管も脾動脈や肝動脈、門脈に限定されるものではなく、時間造影強度曲線が補正された血管にも適用可能である。したがって、差分値を計算する入力血管の組合せも肝動脈と門脈だけに限定されない。
以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。上述した複数の実施の形態は、それぞれ単独で成立し得るものであるが、実施の形態同士の組みあわせも可能である。また、異なる実施の形態の中の種々の特徴も、それぞれ単独で成立し得るものであるが、異なる実施の形態の中の特徴同士の組みあわせも可能である。
１ 肝血流動態解析システム
１０ 制御部
１１ 血管時間造影強度曲線推定部
１２ 薬物動態解析モデル解析部
１３ 仮想ダイナミック像生成部
２１ 対象患者血管信号値測定部
２２ 時間造影強度推定部
４０ 記憶部
４１ 複数患者血管信号値データベース
５０ 通信処理部
１００ 肝血流動態解析装置
２００ ビューワ
２０１ 入力画面
２０２ 部位ＲＯＩ指定ツール
２０３ 部位ＲＯＩ指定ボタン
２０４ 撮影時刻ボタン
２０５ ラジオボックス
２１１ 表示部
２２０ 出力画面
２２１ 選択アイコン
２２２ 時刻スライダー
３００ 画像サーバ

Claims (27)

  1. 多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースと、
    少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定する対象患者血管信号値測定部と、
    前記複数患者血管信号値データベースに保存された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線を推定する時間造影強度曲線推定部と、を備える、
    ことを特徴とする血流動態解析システム。
  2. 少なくとも３相撮影された前記対象患者の前記医用画像に基づいて、少なくとも１つの入力血管に対して得られた前記時間造影強度曲線を入力時系列群として参照し、線形および非線形的最適化に基づいて、前記対象患者の所定の組織の薬物動態解析モデルの係数の最適な係数を算出する薬物動態解析モデル解析部と、
    前記対象患者の所定の組織の時間造影強度曲線を生成する時間造影強度曲線生成部と、
    前記所定の組織の時間造影強度曲線に基づいて、任意の時刻の仮想ダイナミック像を生成する仮想ダイナミック像生成部と、
    任意の時刻を指定するユーザインターフェースを備え、当該任意の時刻における前記仮想ダイナミック像を表示する表示部と、
    を備える、
    ことを特徴とする請求項１に記載の血流動態解析システム。
  3. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像の多断面再構成像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記多断面再構成像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  4. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像の任意曲面での多断面再構成像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記任意曲面での多断面再構成像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  5. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像の最大値投影像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記最大値投影像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  6. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像の最小値投影像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記最小値投影像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  7. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像の平均値投影像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記平均値投影像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  8. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記生成した仮想ダイナミック像のボリュームレンダリング像を作成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより指定される任意の時刻の前記ボリュームレンダリング像を表示する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  9. 前記仮想ダイナミック像生成部は、前記ユーザインターフェースにより任意の時刻が指定された際に、対象の臓器の入力血管における時間造影強度曲線のピーク造影強度の時刻を取得し、当該時刻における仮想ダイナミック像を生成し、
    前記表示部は、前記ユーザインターフェースにより任意の時刻が指定された際に、前記ピーク造影強度の時刻にジャンプし、当該時刻における前記仮想ダイナミック像を表示する
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  10. 前記仮想ダイナミック像生成部は、対象の臓器に複数の入力血管がある場合、それぞれ入力血管の時間造影強度曲線の造影強度の差分値が最大となる時刻を取得し、当該時刻における仮想ダイナミック像を生成する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  11. 前記表示部に表示された画像の画像特徴量を計測する計測部を備える、
    ことを特徴とする請求項２に記載の血流動態解析システム。
  12. 前記仮想ダイナミック像生成部は、時間変化を保持した仮想ダイナミック動画像を生成する、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１１のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  13. 前記入力血管は、少なくとも、大動脈およびその分枝（総頚動脈、内頚動脈、外頚動脈、腕頭動脈、鎖骨下動脈、椎骨動脈、気管支動脈、肋間動脈、副腎動脈、卵巣動脈、精巣動脈、腰動脈）、腹腔動脈およびその分枝（総肝動脈、固有肝動脈、胃十二指腸動脈、上前膵十二指腸動脈、後膵十二指腸動脈、左胃動脈、右胃動脈、右胃大網動脈、左胃大網動脈、背側膵動脈、脾動脈、大膵動脈）、上腸間膜動脈およびその分枝（膵十二指腸動脈、空腸動脈、回結腸動脈、右結腸動脈、中結腸動脈）、下腸間膜動脈およびその分枝、総腸骨動脈、外腸骨動脈およびその分枝、内腸骨動脈およびその分枝、門脈、肺動脈のうち一つである、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  14. 前記複数の入力血管の組合せは、大動脈およびその分枝と門脈、肝動脈と門脈、肺動脈と気管支動脈のうちいずれか一つである、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の血流動態解析システム。
  15. 前記所定の組織は肝臓であり、前記少なくとも１つの入力血管は、大動脈から肝動脈と門脈であり、前記仮想ダイナミック像は、肝動脈造影下の仮想ダイナミック像および門脈造影下の仮想ダイナミック像の少なくともいずれか一つを含む、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  16. 前記所定の組織は脾臓であり、前記少なくとも１つの入力血管は、大動脈から脾動脈である、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  17. 前記時間造影強度曲線は、前記所定の組織の画像を含む撮影画像の全画素について生成され、前記少なくとも１つの入力血管は、大動脈から肝動脈と門脈であり、前記仮想ダイナミック像は、肝動脈造影下の仮想ダイナミック像および門脈造影下の仮想ダイナミック像の少なくともいずれか一つを含む、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  18. 前記時間造影強度曲線は、前記所定の組織の画像を含む撮影画像の全画素について生成され、前記少なくとも１つの入力血管は、大動脈から脾動脈である、
    ことを特徴とする請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  19. 前記関心領域は、使用者の操作により設定される、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項１８のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  20. 前記関心領域は、予め設定されている、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項１８のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  21. 前記造影血流の流路となる血管及び臓器は、大動脈、左心房、脾静脈、上腸間膜静脈、右腎静脈、下大静脈、上大静脈、右心房、右心室、左心室、下腸間膜静脈、門脈である、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  22. 前記対象患者の前記所定の血管は腹部大動脈である、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  23. 前記対象患者の前記所定の血管は門脈である、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  24. 前記対象患者の前記所定の血管は肝動脈である、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  25. 前記対象患者の前記所定の血管は脾動脈である、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の血流動態解析システム。
  26. 多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースを参照するステップと、
    対象患者血管信号値測定部により、少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定するステップと、
    時間造影強度曲線推定部により、前記複数患者血管信号値データベースに保存された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記対象患者血管信号値測定部で得られた対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線を推定するステップと、を備える、
    ことを特徴とする血流動態解析方法。
  27. 血流動態解析装置のプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに、
    多相撮影された複数患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定し保存した複数患者血管信号値データベースであって、所定の血管における基準正規化信号強度曲線と、当該基準正規化信号強度曲線と前記所定の血管との関係に関するパラメータを保存する複数患者血管信号値データベースを参照するステップと、
    少なくとも３相撮影された対象患者の医用画像に基づいて、造影血流動態の臨床的な事前知識から導き出された造影血流の流路となる血管及び臓器の位置に関心領域を設定し、当該関心領域の画素値を測定するステップと、
    前記複数患者血管信号値データベースに保存された前記基準正規化信号強度曲線と、前記基準正規化信号強度曲線と前記対象患者の血管との関係に関するパラメータと、前記関心領域の画素値に基づく対象患者の血管信号値とから、前記対象患者の前記所定の血管の造影剤の到達距離の指標と循環速度の指標を計算し、前記所定の血管の時間造影強度曲線を推定するステップとを、実行させる、
    ことを特徴とするプログラム。
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