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
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Abstract
Description
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、
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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
(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。
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。
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
(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。
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。
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。
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。
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
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)
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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