JP6553147B2 - Medical image processing apparatus and medical image processing method - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to a medical image processing apparatus.
一般に、虚血性心疾患では、冠動脈の閉塞や狭窄等により、心筋への血流が阻害され、血液の供給が不足もしくは途絶えることにより、心臓に障害が生じる。症状としては、主に前胸部、時に左腕や背中に痛みや圧迫感を感じる。虚血性心疾患の患者に対しての治療法は、大きく分けると、バイパス手術、ＰＣＩ（カテーテル手術）、薬物療法の３つに分類される。 In general, in ischemic heart disease, blood flow to the myocardium is inhibited due to occlusion or stenosis of the coronary arteries, and the supply of blood is insufficient or disrupted, resulting in damage to the heart. Symptoms include pain and pressure mainly in the front chest and sometimes in the left arm and back. The treatment for patients with ischemic heart disease can be roughly classified into bypass surgery, PCI (catheter surgery), and drug treatment.
バイパス手術は、図２０に示すように、狭くなっていたり閉塞していたりする血管に対して他の血管を繋げることにより、その血管を介して虚血となっている部位により多くの血液が流れるようにしてやる治療法である。 In bypass surgery, as shown in FIG. 20, by connecting another blood vessel to a narrowed or occluded blood vessel, more blood flows to a site that is ischemic via the blood vessel. It is a treatment to be done.
ＰＣＩは、図２１，図２２に示すように、細い管状構造の治療器具を閉塞や狭窄を起こしている血管に直接挿入して強制的に血管を広げる治療法である。 As shown in FIGS. 21 and 22, PCI is a treatment method for forcibly expanding a blood vessel by directly inserting a treatment device having a thin tubular structure into a blood vessel that is obstructed or narrowed.
薬物療法は、心臓の虚血を改善したり、血栓ができるのを予防したりする治療法である。 Drug therapy is a treatment that improves the ischemia of the heart and prevents the formation of blood clots.
医師がこれら３つの治療法のうちのどの治療法を選択するかの指標として、ＦＦＲ（Fractional Flow Reserve）がある。 There is FFR (Fractional Flow Reserve) as an index of which of these three treatments the physician chooses.
狭窄の進行度の評価は、一般的に、プレッシャーワイヤーを直接血管に挿入して行う。
プレッシャーワイヤーは、図２３に示すように挿入され、狭窄部の前後の圧力Ｐｉｎ，Ｐｏｕｔを計測する。
The evaluation of the degree of progression of stenosis is generally performed by inserting a pressure wire directly into the blood vessel.
The pressure wire is inserted as shown in FIG. 23 to measure the pressures P in and P out before and after the narrowed portion.
ここで、ＦＦＲはＰｏｕｔ／Ｐｉｎで定義され、この値が０．８より低いと医師はＰＣＩを治療法として選択し、この値が０．８より高いと医師は薬物療法を治療法として選択する。しかしながら、プレッシャーワイヤーを用いた圧力Ｐｉｎ，Ｐｏｕｔの計測は侵襲的であるため、非侵襲的な計測法及びＦＦＲの推定法が望まれている。 Here, FFR is defined by P out / P in , and if this value is less than 0.8, the doctor selects PCI as a treatment, and if this value is more than 0.8, the doctor treats drug therapy as a treatment select. However, since the measurement of the pressures P in and P out using a pressure wire is invasive, a non-invasive measurement method and an FFR estimation method are desired.
そこで、近年、流体解析を用いたシミュレーションベースのＦＦＲの推定法が考案されている。既存のシミュレーションは３Ｄ画像を用いてのシミュレーションである。このようなシミュレーションベースのＦＦＲの推定法の基本概念としては、モダリティから取得される血管の形状と、血液等のもつ粘性値等の物理パラメータとをインプットとして、例えばＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）で用いられるナビエストークスの式を用いてＦＦＲを推定（計算）する。 Therefore, in recent years, a simulation-based FFR estimation method using fluid analysis has been devised. The existing simulation is a simulation using 3D images. As a basic concept of such a simulation-based FFR estimation method, for example, CFD (Computational Fluid Dynamics) is used as an input of a blood vessel shape acquired from a modality and physical parameters such as viscosity values of blood and the like. FFR is estimated (calculated) using the Naviestokes equation.
このような３Ｄシミュレーションでの問題点は多大な計算時間を要することである。そのため、ＦＦＲを用いて治療法を選択するまでにも時間を要し、一刻を争うときには不向きであるという不都合が生じる。そこで、改善策として、３Ｄ画像を用いてのシミュレーションを２Ｄ近似することで、シミュレーションに要する時間を大幅に削減する手法がある。 The problem with such 3D simulation is that it requires a lot of calculation time. For this reason, it takes time to select a therapy using FFR, which causes a disadvantage that it is not suitable when fighting for an hour. Therefore, as a remedy, there is a method of substantially reducing the time required for simulation by 2D approximating a simulation using a 3D image.
これによりＦＦＲをシミュレーションベースで素早く計算することが可能となり、医師はＦＦＲをより有効的な指標として用いることができる。 This makes it possible to calculate FFR quickly on a simulation basis, allowing the physician to use FFR as a more effective indicator.
しかしながら、現在、虚血心筋と治療すべき狭窄部との因果関係やリスク評価を行えていない、つまり、虚血心筋と治療すべき狭窄部との因果関係やリスク評価にＦＦＲを適切に反映させることができておらず、どの狭窄部を最優先に治療すべきか等の判断は医師の経験則に依る所が大きい。このため、不要な治療や見落とし等、ヒューマンエラーが発生する恐れがあるという不都合がある。 However, at present, the causal relationship between the ischemic myocardium and the stenosis to be treated and the risk assessment have not been performed, that is, the FFR is appropriately reflected in the causal relationship and risk assessment between the ischemic myocardium and the stenosis to be treated. However, the judgment as to which narrowing part should be treated first is largely dependent on the doctor's rule of thumb. For this reason, there is a disadvantage that human error may occur, such as unnecessary treatment or oversight.
また、例えば心筋梗塞に寄与する冠動脈では血流量及び圧力が低下するため、上記したＦＦＲは見かけ上高くなる。このため、心筋梗塞といった重大な症状を引き起こしているにも関わらず、ＦＦＲが見かけ上高い。この様な場合においても、症状の見落としや治療法の選択ミス等、ヒューマンエラーが発生する恐れがあるという不都合がある。 Further, for example, in the coronary artery contributing to myocardial infarction, the blood flow volume and the pressure decrease, so the above-mentioned FFR apparently increases. For this reason, despite having caused serious symptoms such as myocardial infarction, FFR is apparently high. Even in such a case, there is a disadvantage that human error may occur, such as oversight of a symptom or selection error of a treatment method.
目的は、ヒューマンエラーの可能性を低減し得る医用画像処理装置を提供することである。 An object is to provide a medical image processing apparatus that can reduce the possibility of human error.
本実施形態に係る医用画像処理装置は、心臓に関する複数時相の画像のデータに描出された複数の冠動脈を抽出し、当該抽出された各冠動脈に描出された少なくとも１つの狭窄部位を抽出する第１抽出ユニットと、前記抽出された複数の冠動脈の組織血流量に基づいて、前記抽出された各冠動脈の圧較差を計算する計算ユニットと、前記画像に描出された虚血領域を抽出する第２抽出ユニットと、前記抽出された虚血領域を前記抽出された各冠動脈と支配域とを関係付ける支配マップに照会することにより当該虚血領域の責任血管を特定し、前記特定された責任血管内の狭窄部位に対応した前記圧較差に基づいて責任狭窄を特定する特定ユニットと、前記特定された責任狭窄が描出された画像を、当該責任狭窄を示す情報と共に表示ユニットに表示させる表示制御ユニットと、を具備するものである。 The medical image processing apparatus according to the present embodiment extracts a plurality of coronary arteries depicted in data of images of a plurality of time phases related to the heart, and extracts at least one stenosis site depicted in each of the extracted coronary arteries. A first extraction unit, a calculation unit for calculating a pressure difference between the extracted coronary arteries based on the extracted tissue blood flow volumes of the plurality of coronary arteries, and a second unit for extracting the ischemic region depicted in the image A responsible blood vessel of the ischemic region is identified by querying an extraction unit and a dominant map that associates the extracted ischemic region with each extracted coronary artery and the dominant region; A specific unit for identifying the responsible stenosis based on the pressure difference corresponding to the stenosis part, and an image depicting the identified responsible stenosis together with information indicating the responsible stenosis Those comprising a display control unit for displaying, the.
［第１の実施形態］
図１は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成例を示す模式図であり、図２は同実施形態に係るテリトリーマップ記憶部に記憶されるテリトリーマップの一例を示す模式図である。図１に示す医用画像処理システム１は、医用画像処理装置１０と、ＣＴ（Computed Tomography）装置２０及びＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）３０とが、例えばＬＡＮ（Local Area Network）や公衆電子通信回線等のネットワーク４０を介して通信可能に接続されたシステムである。このため、医用画像処理装置１０には、ＣＴ装置２０及びＰＡＣＳ５０との通信を可能にする通信インターフェース１０３が設けられている。
First Embodiment
FIG. 1 is a schematic view showing a configuration example of a medical image processing system including a medical image processing apparatus according to the first embodiment, and FIG. 2 is a territory map stored in a territory map storage unit according to the embodiment. It is a schematic diagram which shows an example. The medical image processing system 1 shown in FIG. 1 includes a medical image processing apparatus 10, a computed tomography (CT) apparatus 20 and a picture archiving and communication system (PACS) 30, such as a local area network (LAN) or a public electronic communication circuit. , Etc. are communicably connected via the network 40. For this reason, the medical image processing apparatus 10 is provided with a communication interface 103 which enables communication with the CT apparatus 20 and the PACS 50.
医用画像処理装置１０は、図１に示すように、画像記憶部１０１、テリトリーマップ記憶部１０２、通信インターフェース１０３、制御部１０４、心臓領域抽出部１０５、心筋解析部１０６、冠動脈解析部１０７、責任血管特定部１０８、ＦＦＲ計算部１０９、責任狭窄特定部１１０、マーカ発生部１１１及び表示部１１２を備えている。以下に、医用画像処理装置１０を構成する各部１０１乃至１１２の機能について詳細に説明する。 As shown in FIG. 1, the medical image processing apparatus 10 includes an image storage unit 101, a territory map storage unit 102, a communication interface 103, a control unit 104, a cardiac region extraction unit 105, a myocardial analysis unit 106, a coronary artery analysis unit 107, and the like. The blood vessel identification unit 108, the FFR calculation unit 109, the responsible stenosis identification unit 110, the marker generation unit 111, and the display unit 112 are provided. Hereinafter, functions of the respective units 101 to 112 constituting the medical image processing apparatus 10 will be described in detail.
画像記憶部１０１は、制御部１０４の下でＣＴ装置２０又はＰＡＣＳ５０から送信された処理画像としての当該被検体の心臓を含む胸部領域に関する複数時相にわたる時系列の３次元造影ＣＴ画像データ（以下、単にボリュームデータと表記）を記憶する記憶装置である。 The image storage unit 101 includes time-series three-dimensional contrast CT image data (hereinafter referred to as a plurality of time phases) related to a chest region including the heart of the subject as a processed image transmitted from the CT apparatus 20 or the PACS 50 under the control unit 104. Storage device that simply stores volume data).
テリトリーマップ記憶部１０２は、図２に示すように、冠動脈と各冠動脈により栄養供給がなされる支配域との関係を定義するテリトリーマップ（以下、支配マップと表記）を記憶する記憶装置である。 As shown in FIG. 2, the territory map storage unit 102 is a storage device that stores a territory map (hereinafter referred to as a “dominance map”) that defines the relationship between the coronary arteries and the control areas in which nutrition is supplied by each coronary artery.
心臓領域抽出部１０５は、ボリュームデータから心輪郭抽出処理等により心臓領域を抽出する。 The heart region extraction unit 105 extracts a heart region from the volume data by a heart contour extraction process or the like.
心筋解析部１０６は、造影剤濃度に対応するＣＴ値による閾値処理等により、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から心筋領域を抽出する。また、心筋解析部１０６は、心筋パフュージョン解析、つまり、抽出した心筋領域内の画素毎又は局所毎に造影剤に関する時間濃度曲線を生成し、その時間濃度曲線に基づいて画素毎又は局所毎に造影剤が流入してから流出するまでの期間に移動する血流の量を算出する。 The myocardial analysis unit 106 extracts a myocardial region from the cardiac region extracted by the cardiac region extraction unit 105 by threshold processing or the like using a CT value corresponding to the contrast agent concentration. In addition, the myocardial analysis unit 106 generates myocardial perfusion analysis, that is, generates a time concentration curve related to the contrast agent for each pixel or for each region in the extracted myocardial region, and for each pixel or for each region based on the time concentration curve. The amount of blood flow that moves during the period from the inflow of the contrast agent to the outflow is calculated.
例えば、ＣＴ装置を用いた撮影では非イオン性造影剤を患者へ注入し、ＣＴ値の変化から臓器の灌流情報を描出することができる。このため、ＣＴパフュージョン解析では、例えば、５１２×５１２ピクセルで構成されたＣＴ画像（ボリュームデータ）の経時変化を各画素におけるＣＴ値の変化から測定し、血流量等を数値化することができる。このようにして、複数時相のＣＴ画像から臓器の灌流情報（例えば、血流量）を表す１枚のカラーマップが生成される。 For example, in imaging using a CT apparatus, a non-ionic contrast agent can be injected into a patient, and perfusion information of an organ can be depicted from changes in CT values. Therefore, in CT perfusion analysis, for example, a temporal change of a CT image (volume data) composed of 512 × 512 pixels can be measured from a change in CT value in each pixel, and a blood flow rate or the like can be quantified. . In this way, one color map representing perfusion information (for example, blood flow) of an organ is generated from CT images of multiple phases.
更に、心筋解析部１０６は、算出した血流量の空間分布から閾値処理により虚血領域を特定する。 Furthermore, the myocardial analyzer 106 identifies an ischemic region by threshold processing from the calculated spatial distribution of blood flow.
冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から複数の冠動脈を抽出し、更に、当該抽出した各冠動脈から少なくとも１つの狭窄部位を抽出する。
具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って、冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状の分析を行い、冠動脈に関するボリュームデータを抽出する、つまり、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位を抽出する。なお、プラーク性状の具体例としては、脂質量、血清コレステロール濃度、硬さ、石灰化度、繊維性被膜（Thin-cap）の厚さ、及びＦＦＲ値（但し、本実施形態では、ＦＦＲ値はＦＦＲ計算部１０９により算出されるものとする）等が挙げられる。
The coronary artery analysis unit 107 extracts a plurality of coronary arteries from the heart region extracted by the cardiac region extraction unit 105, and further extracts at least one stenosis site from the extracted coronary arteries.
Specifically, the coronary artery analysis unit 107 analyzes the anatomical structure and plaque characteristics of the coronary artery along the blood vessel core of the coronary artery, the inner wall of the blood vessel, etc., and extracts volume data regarding the coronary artery. A stenosis site located on the inner wall of the coronary artery is extracted. Specific examples of the plaque properties include lipid amount, serum cholesterol concentration, hardness, calcification degree, fibrous coating (Thin-cap) thickness, and FFR value (in this embodiment, the FFR value is Calculated by the FFR calculation unit 109, and the like.
責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により特定された虚血領域に対して、テリトリーマップ記憶部１０２に記憶された支配マップを照会することにより、虚血領域へ本来的に栄養供給責任を有している血管（以下、責任血管と表記）を特定する。 The responsible blood vessel specifying unit 108 inherently takes responsibility for supplying nutrients to the ischemic region by inquiring the control map stored in the territory map storage unit 102 for the ischemic region specified by the myocardial analysis unit 106. Identify the blood vessels that you have (hereinafter referred to as responsible blood vessels).
ＦＦＲ計算部１０９は、冠動脈解析部１０７により抽出された各狭窄部位に対応するＦＦＲの値をシミュレーションベースで計算する。具体的には、まずＦＦＲ計算部１０９は、冠動脈解析部１０７により抽出された狭窄部位毎に、心筋解析部１０６により生成されたカラーマップに基づいて、各狭窄部位の下流の少なくとも一つの位置において組織血流量と、各狭窄部位の上流の少なくとも一つの位置において組織血流量とを算出する。そして、ＦＦＲ計算部１０９は、算出した狭窄部位の下流の組織血流量を、算出した狭窄部位の上流の組織血流量で除算することで、少なくとも狭窄部位を含む各位置におけるＦＦＲ値を算出する。なお、本実施形態では、ＦＦＲ計算部１０９は、上記のような計算手法によりＦＦＲ値を算出するものとしたが、ＦＦＲ値の計算手法はこれに限定されるものでなく、各狭窄部位に対応したＦＦＲ値を算出可能であれば、ＦＦＲ計算部１０９で用いるＦＦＲ値の計算手法として適宜適用可能である。 The FFR calculation unit 109 calculates the value of FFR corresponding to each narrowed site extracted by the coronary artery analysis unit 107 on a simulation basis. Specifically, first, the FFR calculation unit 109 performs, for each stenosis site extracted by the coronary artery analysis unit 107, at least one position downstream of each stenosis site based on the color map generated by the myocardial analysis unit 106. A tissue blood flow and a tissue blood flow are calculated at at least one position upstream of each stenosis site. Then, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value at each position including at least the stenosis site by dividing the calculated tissue blood flow downstream of the stenosis site by the calculated tissue blood flow upstream of the stenosis site. In the present embodiment, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value by the above-described calculation method, but the calculation method of the FFR value is not limited to this, and it corresponds to each narrowed portion. As long as the calculated FFR value can be calculated, it can be appropriately applied as a calculation method of the FFR value used in the FFR calculation unit 109.
責任狭窄特定部１１０は、冠動脈解析部１０７により抽出された狭窄部位のうち、責任血管特定部１０８により特定された責任血管の内壁に位置する狭窄部位（以下、責任狭窄と表記）、つまり、責任狭窄候補の中からＦＦＲ値が閾値未満である狭窄部位を責任狭窄として特定する。 The responsible stenosis specifying unit 110 is a stenosis site (hereinafter referred to as responsible stenosis) located on the inner wall of the responsible blood vessel specified by the responsible blood vessel specifying unit 108 among the stenosis sites extracted by the coronary artery analyzing unit 107, that is, the responsible Among the stenosis candidates, a stenosis site whose FFR value is less than the threshold is specified as a responsible stenosis.
マーカ発生部１１１は、責任血管特定部１０８により特定された責任血管や、責任狭窄特定部１１０により特定された責任狭窄、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲ値、ならびに冠動脈解析部１０７により抽出された責任狭窄候補等を表すマーカのデータを発生する。これらマーカは、ボリュームデータからレンダリング等により生成された３次元画像や、断面変換（Multi-Planar Reconstruction）により生成された２次元画像に重畳させて、表示部１１２に表示される。なお、マーカ発生部１１１から発生したマーカを重畳させる画像としては、ＣＴ装置２０によるボリュームデータに由来する画像には限定されず、例えばＸ線診断装置等、他のモダリティから取得される画像であってもよい。 The marker generation unit 111 is extracted by the responsible blood vessel identified by the responsible blood vessel identification unit 108, the responsible stenosis identified by the responsible stenosis identification unit 110, the FFR value calculated by the FFR calculation unit 109, and the coronary artery analysis unit 107. The data of the marker representing the responsible stenosis candidate etc. is generated. These markers are displayed on the display unit 112 so as to be superimposed on a three-dimensional image generated by rendering or the like from volume data, or a two-dimensional image generated by cross-sectional transformation (Multi-Planar Reconstruction). The image on which the marker generated by the marker generation unit 111 is to be superimposed is not limited to the image derived from volume data by the CT apparatus 20, and is, for example, an image acquired from another modality such as an X-ray diagnostic apparatus. May be.
ここで、本実施形態に係る医用画像処理装置１０の動作の一例について、図２，図４乃至図７の模式図と、図３に示すフローチャートとを参照しながら説明する。 Here, an example of the operation of the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to the schematic diagrams of FIGS. 2, 4 to 7, and the flowchart illustrated in FIG. 3.
始めに、制御部１０４は、通信インターフェース１０３を介して、ＣＴ装置２０又はＰＡＣＳ５０から胸部領域に関する複数時相にわたる時系列のボリュームデータの入力を受け付けると、当該入力を受け付けたボリュームデータを画像記憶部１０１に書込む（ステップＳ１）。 First, when receiving the input of time-series volume data over a plurality of time phases related to the chest region from the CT apparatus 20 or the PACS 50 via the communication interface 103, the control unit 104 receives the input volume data from the image storage unit. Write to 101 (step S1).
続いて、心臓領域抽出部１０５は、制御部１０４の下で拍動が比較的少ない特定時相のボリュームデータを処理画像として画像記憶部１０１から読出し、当該ボリュームデータから心臓領域を抽出する（ステップＳ２）。 Subsequently, the heart region extraction unit 105 reads volume data of a specific time phase with relatively few pulsations under the control unit 104 from the image storage unit 101 as a processed image, and extracts a heart region from the volume data (step). S2).
次に、冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域を対象にして冠動脈解析処理を実行する（ステップＳ３，Ｓ４）。具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って、冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状の分析を行い、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位を抽出する。その後、冠動脈解析部１０７は、例えば、図４（ａ），図４（ｂ）に示すように、冠動脈の解剖学的構造を心臓形態画像に重畳させて３次元画像ｇ１又は２次元画像ｇ２として表示部１１２に表示させる。なお、図４（ａ），図４（ｂ）に示す画像ｇ１，ｇ２を表示部１１２に表示させるタイミングは、操作者が任意に設定可能である、つまり、処理途中に表示させてもよいし、処理結果と共に表示させてもよい。 Next, the coronary artery analysis unit 107 performs a coronary artery analysis process on the heart region extracted by the heart region extraction unit 105 (steps S3 and S4). Specifically, the coronary artery analysis unit 107 analyzes the anatomical structure and plaque characteristics of the coronary artery along the coronary vascular core line and the inner wall of the blood vessel, and extracts the stenosis portion located on the coronary artery and the inner wall of the coronary artery To do. Thereafter, as shown in FIGS. 4A and 4B, for example, the coronary artery analysis unit 107 superimposes the anatomical structure of the coronary artery on the heart morphological image to form a three-dimensional image g1 or a two-dimensional image g2. It is displayed on the display unit 112. The timing at which the images g1 and g2 shown in FIGS. 4A and 4B are displayed on the display unit 112 can be arbitrarily set by the operator, that is, they may be displayed during the processing. , May be displayed together with the processing result.
続いて、心筋解析部１０６は、造影剤濃度に対応するＣＴ値による閾値処理により、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から心筋領域を抽出する（ステップＳ５）。 Subsequently, the myocardial analysis unit 106 extracts a myocardial region from the heart region extracted by the heart region extracting unit 105 by threshold processing using a CT value corresponding to the contrast agent concentration (step S5).
次に、心筋解析部１０６は、抽出した心筋に限定してＣＴパフュージョン解析処理を実行する（ステップＳ６，Ｓ７，Ｓ８）。具体的には、心筋解析部１０６は、時系列のボリュームデータに基づいて、抽出した心筋領域内の画素毎又は局所毎に造影剤に関する時間濃度曲線を生成する。その後、心筋解析部１０６は、それら時間濃度曲線に基づいて画素毎又は局所毎に造影剤が流入してから流出するまでの期間に移動する血流量を算出する。
これにより、例えば図５に示すように、血流量の空間分布を示すカラーマップｇ３が生成される。そして、心筋解析部１０６は、生成したカラーマップｇ３、つまり、算出した血流量の空間分布に基づいて、所定の血流量未満の領域を虚血領域として特定する。
Next, the myocardial analysis unit 106 executes CT perfusion analysis processing limited to the extracted myocardium (steps S6, S7, and S8). Specifically, the myocardial analyzer 106 generates a time concentration curve related to a contrast agent for each pixel or each local area in the extracted myocardial region based on time-series volume data. Thereafter, the myocardial analyzer 106 calculates the blood flow volume that moves during the period from the inflow of the contrast medium to the outflow for each pixel or each region based on these time density curves.
Thereby, for example, as shown in FIG. 5, a color map g3 indicating the spatial distribution of the blood flow is generated. Then, based on the generated color map g3, that is, the spatial distribution of the calculated blood flow, the myocardial analysis unit 106 specifies an area smaller than a predetermined blood flow as the ischemic area.
続いて、責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により特定された虚血領域に対して、図２に示すように、テリトリーマップ記憶部１０２に記憶されている支配マップを照会することにより、責任血管を特定する（ステップＳ９）。 Subsequently, the responsible blood vessel specifying unit 108 refers to the control map stored in the territory map storage unit 102 for the ischemic region specified by the myocardial analysis unit 106, as shown in FIG. The responsible blood vessel is identified (step S9).
次に、ＦＦＲ計算部１０９は、責任血管特定部１０８により特定された責任血管の内壁に位置する狭窄部位毎に、心筋解析部１０６により生成されたカラーマップｇ３に基づいて、各狭窄部位の下流の組織血流量と、各狭窄部位の上流の組織血流量とを算出する。そして、ＦＦＲ計算部１０９は、算出した狭窄部位の下流の組織血流量を、算出した狭窄部位の上流の組織血流量で除算することで、少なくとも狭窄部位を含む各位置におけるＦＦＲ値を算出する（ステップＳ１０）。 Next, the FFR calculation unit 109, for each of the stenosis sites located on the inner wall of the responsible blood vessel identified by the responsible blood vessel identification unit 108, downstream of each stenosis area based on the color map g3 generated by the myocardial analysis unit 106. And the tissue blood flow upstream of each stenosis site are calculated. Then, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value at each position including at least the stenosis site by dividing the calculated tissue blood flow downstream of the stenosis site by the calculated tissue blood flow upstream of the stenosis site ( Step S10).
続いて、責任狭窄特定部１１０は、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲ値が閾値未満である狭窄部位を責任狭窄として特定する（ステップＳ１１）。 Subsequently, the responsible stenosis specifying unit 110 specifies a stenosis site in which the FFR value calculated by the FFR calculating unit 109 is less than the threshold value as the responsible stenosis (step S11).
しかる後、表示部１１２は、例えば図６，７に示すように、マーカ発生部１１１により発生した責任血管、責任狭窄、ならびにＦＦＲ値を表すマーカをボリュームデータに由来した３次元画像ｇ４又は２次元画像ｇ５に重畳させて表示する（ステップＳ１２）。 After that, as shown in FIGS. 6 and 7, for example, the display unit 112 generates a three-dimensional image g4 or a two-dimensional image derived from volume data of the marker representing the responsible blood vessel, responsible stenosis and FFR value generated by the marker generator 111. The image g5 is superimposed and displayed (step S12).
以上説明した一実施形態によれば、ＣＴ装置２０によるボリュームデータから心臓領域、心筋領域、冠動脈及び狭窄部位を抽出可能な心臓領域抽出部１０５、心筋解析部１０６及び冠動脈解析部１０７と、心筋解析部１０６による処理結果に基づいて責任血管を特定する責任血管特定部１０８と、冠動脈解析部１０７、責任血管特定部１０８及びＦＦＲ計算部１０９による処理結果に基づいて責任狭窄を特定する責任狭窄特定部１１０と、責任血管や責任狭窄に関するマーカをボリュームデータに由来した３次元画像又は２次元画像に重畳表示させる表示部１１２とを備えた構成により、例えば、図６に示すように、責任狭窄と支配域との対応関係を医師に対して視覚的に示すことができる、ひいては、ヒューマンエラーの可能性を低減させることができる。 According to the embodiment described above, the heart region extraction unit 105, the myocardial analysis unit 106, and the coronary artery analysis unit 107 that can extract the heart region, myocardial region, coronary artery, and stenosis from the volume data obtained by the CT apparatus 20, and the myocardial analysis. Responsible blood vessel identifying unit 108 that identifies the responsible blood vessel based on the processing result by the unit 106, Responsible stenosis identifying unit that identifies the responsible stenosis based on the processing results of the coronary artery analyzing unit 107, the responsible blood vessel identifying unit 108 and the FFR calculating unit 109 As shown in FIG. 6, for example, as shown in FIG. 6, the responsible stenosis and dominance are controlled by the configuration provided with 110 and a display unit 112 for displaying a marker related to the responsible blood vessel and the responsible stenosis superimposed on the three-dimensional image or two-dimensional image Can be shown visually to the physician, which in turn reduces the possibility of human error It is possible.
また、本実施形態では、ＦＦＲ計算部１０９がシミュレーションベースでＦＦＲ値を算出する、つまり、プレッシャーワイヤー等、侵襲性をもつものを用いないため、検査時に患者にかかる負担を低減させることができる。 Further, in this embodiment, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value on a simulation basis, that is, since an invasive device such as a pressure wire is not used, the burden on the patient during the examination can be reduced.
なお、本実施形態では、表示部１１２が表示する画像の一例として図６，７を示したが、表示部１１２が表示する画像はこれらに限定されるものでなく、例えば、図８Ａ，図８Ｂに示すような画像ｇ６，ｇ７が表示されるとしてもよい。図８Ａ，図８Ｂは、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲ値に基づいて、狭窄部位の治療の優先度を順位付し、この処理結果をマーカとして重畳した画像ｇ６，ｇ７の一例を示す。ここでは、治療の優先度が高い狭窄部位ほど狭窄部位を示すマーカ（丸印）が大きくなっている。また、図８Ａでは、優先度の他に、冠動脈解析部１０７によるプラーク性状の分析結果を示す棒グラフをマーカとして重畳した画像ｇ６の一例を示す。なお、図８Ａに示す画像ｇ６には、プラーク性状の分析結果の他に、血液の性質等をマーカとして更に重畳させてもよい。また、責任血管が複数存在する場合、複数の責任血管にわたって狭窄部位の治療の優先度を順位付した後に、この処理結果をマーカとして重畳した画像を表示部１１２に表示させることもできる。 In this embodiment, FIGS. 6 and 7 are shown as examples of images displayed on the display unit 112. However, the images displayed on the display unit 112 are not limited to these, and for example, FIGS. 8A and 8B. Images g6 and g7 as shown in FIG. FIG. 8A and FIG. 8B rank the priority of treatment of a stenosis area based on the FFR value calculated by the FFR calculation unit 109, and show an example of the images g6 and g7 in which the processing result is superimposed as a marker. Here, the stenosis part (circle) which shows a stenosis part is large, so that a treatment priority is high. FIG. 8A shows an example of an image g6 in which a bar graph indicating the analysis result of the plaque property by the coronary artery analysis unit 107 is superimposed as a marker in addition to the priority. In addition to the plaque property analysis result, blood properties or the like may be further superimposed on the image g6 shown in FIG. 8A as a marker. In addition, when there are a plurality of responsible blood vessels, it is also possible to display an image in which the processing result is superimposed as a marker on the display unit 112 after prioritizing the treatment priority of the stenosis site over the plurality of responsible blood vessels.
また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、責任血管特定部１０８による支配マップ照会時に、ある動脈が供給すべき領域の一部に対して別の動脈の領域が張り出しているか否かを検出し、別の動脈の領域が張り出していることが検出された場合に、側副血管による血液供給の可能性があることを示唆することもできる。一般に、側副血管が存在するとＦＦＲ値の信頼性は低下するため、例えば、図９に示すように、側副血管の存在を示唆する画像ｇ８を表示部１１２に表示させることで、よりヒューマンエラーの可能性を低減させることができる。 Further, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, when the responsible blood vessel identification unit 108 inquires the control map, it is determined whether or not a region of another artery overhangs a part of the region to be supplied by a certain artery. If it is detected that another arterial region is overhanging, it may be suggested that there is a possibility of blood supply by the collateral blood vessel. Generally, the presence of collateral blood vessels reduces the reliability of the FFR value. For example, as shown in FIG. 9, by displaying an image g8 suggesting the presence of collateral blood vessels on the display unit 112, more human error is caused. Can reduce the possibility of
更に、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、責任狭窄特定部１１０により責任狭窄を特定した後に、ボリュームデータに由来する２次元画像から責任狭窄の断面の径や長さを測定し、この測定結果に基づいて最適なカテーテル・ステントのサイズを示唆することもできる。具体的には、例えば、図１０に示すように、最適なカテーテル・ステントのサイズを示唆する画像ｇ９を表示部１１２に表示させることで、よりヒューマンエラーの可能性を低減させることができる。 Furthermore, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, after the responsible stenosis identifying unit 110 identifies the responsible stenosis, the diameter and length of the cross section of the responsible stenosis are measured from the two-dimensional image derived from the volume data. Based on this measurement result, an optimal catheter / stent size can be suggested. Specifically, for example, as shown in FIG. 10, the possibility of human error can be further reduced by displaying on the display unit 112 an image g9 suggesting the optimum catheter stent size.
また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、心筋解析部１０６により虚血領域が複数個所存在する旨が示された場合に、ボリュームデータから心筋の厚み等を測定し、この測定結果に基づいて壊死している心筋の支配領域に対応する血管は責任血管として特定しないといった設定を付加することも可能である。 Further, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, when the myocardial analysis unit 106 indicates that there are a plurality of ischemic regions, the thickness of the myocardium is measured from the volume data, and this measurement is performed. It is also possible to add a setting that the blood vessel corresponding to the control area of the myocardium which is necrotic based on the result is not identified as the responsible blood vessel.
更に、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、表示部１１２により所望の３次元画像を表示したときに、マウスやキーボード、タッチパネル等の図示しない入力インターフェースから責任血管や責任狭窄を選択する旨の入力を受け付けると、当該選択された責任血管や責任狭窄が観察しやすい角度に３次元画像を自動で回転させることも可能である。 Furthermore, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, when the desired three-dimensional image is displayed by the display unit 112, the responsible blood vessel or responsible stenosis is selected from an input interface (not shown) such as a mouse, a keyboard, or a touch panel. When receiving an input to the effect, it is possible to automatically rotate the three-dimensional image to an angle at which the selected responsible blood vessel or responsible stenosis is easy to observe.
［第２の実施形態］
図１１は第２の実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成例を示す模式図である。図１１に示す医用画像処理システム１は、医用画像処理装置１０と、ＣＴ（Computed Tomography）装置２０、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置３０、核医学診断装置４０及びＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）５０とが、例えばＬＡＮ（Local Area Network）や公衆電子通信回線等のネットワーク６０を介して通信可能に接続されたシステムである。このため、医用画像処理装置１０には、ＣＴ装置２０、ＭＲＩ装置３０、核医学診断装置４０及びＰＡＣＳ５０との通信を可能にする通信インターフェース１０３が設けられている。
Second Embodiment
FIG. 11 is a schematic diagram illustrating a configuration example of a medical image processing system including a medical image processing apparatus according to the second embodiment. The medical image processing system 1 shown in FIG. 11 includes a medical image processing apparatus 10, a computed tomography (CT) apparatus 20, a magnetic resonance imaging (MRI) apparatus 30, a nuclear medicine diagnosis apparatus 40, and a picture archiving and communication system (PACS) 50. Is a system communicably connected via a network 60 such as, for example, a LAN (Local Area Network) or a public electronic communication circuit. Therefore, the medical image processing apparatus 10 is provided with a communication interface 103 that enables communication with the CT apparatus 20, the MRI apparatus 30, the nuclear medicine diagnosis apparatus 40, and the PACS 50.
医用画像処理装置１０は、図１１に示すように、画像記憶部１０１、テリトリーマップ記憶部１０２、通信インターフェース１０３、制御部１０４、心臓領域抽出部１０５、心筋解析部１０６、冠動脈解析部１０７、責任血管特定部１０８、ＦＦＲ計算部１０９、マーカ発生部１１１及び表示部１１１を備えている。第１の実施形態で示した医用画像処理装置１と異なる構成についてのみ、以下説明する。 As shown in FIG. 11, the medical image processing apparatus 10 includes an image storage unit 101, a territory map storage unit 102, a communication interface 103, a control unit 104, a heart region extraction unit 105, a myocardial analysis unit 106, a coronary artery analysis unit 107, and the like. A blood vessel specifying unit 108, an FFR calculating unit 109, a marker generating unit 111, and a display unit 111 are provided. Only the configuration different from the medical image processing apparatus 1 shown in the first embodiment will be described below.
画像記憶部１０１は、制御部１０４の下でＣＴ装置２０又はＰＡＣＳ５０から送信された処理画像としての当該被検体の心臓を含む胸部領域に関する複数時相にわたる時系列の３次元造影ＣＴ画像データを記憶する記憶装置である。 The image storage unit 101 stores time-series three-dimensional contrast CT image data over a plurality of time phases related to the chest region including the heart of the subject as a processed image transmitted from the CT apparatus 20 or the PACS 50 under the control unit 104. Storage device.
テリトリーマップ記憶部１０２は、図２に示すように、冠動脈と各冠動脈により栄養供給がなされる支配域との関係を定義するテリトリーマップを記憶する記憶装置である。 The territory map storage unit 102 is, as shown in FIG. 2, a storage device for storing a territory map that defines the relationship between the coronary arteries and the control area to which nutrition is supplied by the coronary arteries.
心臓領域抽出部１０５は、ボリュームデータから心輪郭抽出処理等により心臓領域を抽出する。 The heart region extraction unit 105 extracts a heart region from the volume data by a heart contour extraction process or the like.
心筋解析部１０６は、造影剤濃度に対応するＣＴ値による閾値処理等により、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から心筋領域を抽出する。また、心筋解析部１０６は、ＭＲＩ装置３０による遅延造影（late gadolinium enhancement）や、核医学診断装置４０による糖代謝測定等により、抽出した心筋領域のうち壊死している心筋領域、つまり、心筋梗塞に寄与する心筋梗塞領域を特定する。 The myocardial analysis unit 106 extracts a myocardial region from the cardiac region extracted by the cardiac region extraction unit 105 by threshold processing or the like using a CT value corresponding to the contrast agent concentration. The myocardial analysis unit 106 also performs a necrotic myocardial region, that is, myocardial infarction among the extracted myocardial regions by delayed contrast enhancement (late gadolinium enhancement) by the MRI apparatus 30 or sugar metabolism measurement by the nuclear medicine diagnostic apparatus 40. Identify areas of myocardial infarction that contribute to
更に、心筋解析部１０６は、心筋パフュージョン解析、つまり、抽出した心筋領域内の画素毎又は局所毎に造影剤が流入してから流出するまでの期間に移動する血流の量を算出する。例えば、ＣＴ装置２０を用いた撮影では非イオン性造影剤を患者へ注入し、ＣＴ値の変化から臓器の灌流情報を描出することができる。このため、ＣＴパフュージョン解析では、例えば、５１２×５１２ピクセルで構成されたＣＴ画像（ボリュームデータ）の経時変化を各画素におけるＣＴ値の変化から測定し、血流量等を数値化することができる。
このようにして、複数時相のＣＴ画像から臓器の灌流情報（例えば、血流量）を表す１枚のカラーマップが生成される。
Furthermore, the myocardial analysis unit 106 calculates myocardial perfusion analysis, that is, the amount of blood flow moving in a period from when the contrast agent flows in and out for each pixel or each local area in the extracted myocardial region. For example, in imaging using the CT apparatus 20, a nonionic contrast agent can be injected into a patient, and organ perfusion information can be depicted from changes in CT values. Therefore, in the CT perfusion analysis, for example, the temporal change of a CT image (volume data) composed of 512 × 512 pixels can be measured from the change of the CT value at each pixel to quantify the blood flow volume etc. .
In this way, one color map representing perfusion information (for example, blood flow) of an organ is generated from CT images of multiple phases.
即ち、心筋解析部１０６は心筋梗塞領域を特定するだけでなく、例えば、算出した血流量の空間分布から閾値処理により血流低下部位、つまり、虚血領域を特定することもできる。 That is, the myocardial analysis unit 106 not only specifies the myocardial infarction region, but also can specify a blood flow lowering portion, that is, an ischemic region by threshold processing from the calculated spatial distribution of blood flow.
冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から複数の冠動脈を抽出し、更に、当該抽出した各冠動脈から少なくとも１つの狭窄部位を抽出する。
具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って、冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状の分析を行い、冠動脈に関するボリュームデータを抽出する、つまり、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位を抽出する。なお、プラーク性状には、脂質量、血清コレステロール濃度、硬さ、石灰度及び繊維性被膜（Thin-cap）の厚さ等が含まれる。
The coronary artery analysis unit 107 extracts a plurality of coronary arteries from the heart region extracted by the cardiac region extraction unit 105, and further extracts at least one stenosis site from the extracted coronary arteries.
Specifically, the coronary artery analysis unit 107 analyzes the anatomical structure and plaque characteristics of the coronary artery along the blood vessel core of the coronary artery, the inner wall of the blood vessel, etc., and extracts volume data regarding the coronary artery. A stenosis site located on the inner wall of the coronary artery is extracted. The plaque properties include lipid amount, serum cholesterol concentration, hardness, calcification, and thickness of fibrous coating (Thin-cap).
責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により特定された心筋梗塞領域に対して、テリトリーマップ記憶部１０２に記憶された支配マップを照会することにより、心筋梗塞領域へ本来的に栄養供給責任を有している血管（以下、梗塞責任血管と表記）を特定する。 The responsible blood vessel specifying unit 108 inherently assumes the nutrition supply responsibility to the myocardial infarction region by inquiring the control map stored in the territory map storage unit 102 for the myocardial infarction region specified by the myocardial analysis unit 106. A blood vessel (hereinafter referred to as an infarct responsible blood vessel) is specified.
なお、心筋解析部１０６により心筋梗塞領域に代えて虚血領域が特定されている場合、責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により特定された虚血領域に対して、テリトリーマップ記憶部１０２に記憶された支配マップを照会することにより、虚血領域へ本来的に栄養供給責任を有している血管（以下、虚血責任血管と表記）を特定する。 When the ischemic region is specified by the myocardial analysis unit 106 instead of the myocardial infarction region, the responsible blood vessel identification unit 108 controls the territory map storage unit 102 with respect to the ischemic region specified by the myocardial analysis unit 106. The blood vessel that is inherently responsible for supplying nutrients to the ischemic region (hereinafter, referred to as ischemic responsible blood vessel) is identified by querying the control map stored in FIG.
ＦＦＲ計算部１０９は、冠動脈解析部１０７により抽出された各冠動脈上の狭窄部位を少なくとも含む複数の位置に関するＦＦＲ値をシミュレーションベースで計算する。具体的には、まずＦＦＲ計算部１０９は、心筋解析部１０６により生成されたカラーマップに基づいて、冠動脈内の狭窄部位の下流側の少なくとも一つの位置において組織血流量と、冠動脈内の狭窄部位の上流の少なくとも一つの位置において組織血流量とを算出する。そして、ＦＦＲ計算部１０９は、算出した狭窄部位の下流の組織血流量を、算出した狭窄部位の上流の組織血流量で除算することで、少なくとも狭窄部位を含む各位置におけるＦＦＲ値を算出する。なお、ここでは、冠動脈内の１つの狭窄部位に対応したＦＦＲ値を算出する場合について説明したが、例えば、冠動脈全体のＦＦＲ値を算出する場合、冠動脈内の最も上流に位置する狭窄部位の上流の組織血流量を基準値として固定し、他の複数箇所の組織血流量（但し、ＦＦＲ計算部１０９が冠動脈内の複数箇所の組織血流量を算出しているものとする）を変数とすることで、ＦＦＲ計算部１０９は、当該複数箇所に対応したＦＦＲ値、つまり、冠動脈全体のＦＦＲ値を算出することができる。 The FFR calculation unit 109 calculates FFR values regarding a plurality of positions including at least a stenosis site on each coronary artery extracted by the coronary artery analysis unit 107 on a simulation basis. Specifically, the FFR calculation unit 109 first determines the tissue blood flow rate and the stenosis site in the coronary artery at at least one position downstream of the stenosis site in the coronary artery based on the color map generated by the myocardial analysis unit 106. Tissue blood flow at at least one location upstream of Then, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value at each position including at least the stenosis site by dividing the calculated tissue blood flow downstream of the stenosis site by the calculated tissue blood flow upstream of the stenosis site. Here, although the case where the FFR value corresponding to one stenosis site in the coronary artery is calculated has been described, for example, when the FFR value of the entire coronary artery is calculated, the upstream of the stenosis site located most upstream in the coronary artery The tissue blood flow volume is fixed as a reference value, and the tissue blood flow volume at other multiple locations (provided that the FFR calculation unit 109 calculates the tissue blood flow volume at multiple locations within the coronary artery) is a variable. Then, the FFR calculation unit 109 can calculate FFR values corresponding to the plurality of places, that is, FFR values of the entire coronary artery.
マーカ発生部１１１は、責任血管特定部１０８により特定された梗塞責任血管（又は、虚血責任血管）や、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲ値を表すマーカ（マーク）のデータを発生する。これらマーカは、ボリュームデータからレンダリング等により生成された３次元画像や、断面変換（Multi-Planar Reconstruction）により生成された２次元画像に重畳させて、表示部１１１に表示される。なお、マーカ発生部１１１から発生したマーカを重畳させる画像としては、ＣＴ装置２０によるボリュームデータに由来する画像には限定されず、例えばＸ線診断装置等、他のモダリティから取得される画像であってもよい。 The marker generation unit 111 generates data of an infarct responsible blood vessel (or ischemic responsible blood vessel) specified by the responsible blood vessel specifying unit 108 or a marker (mark) representing the FFR value calculated by the FFR calculation unit 109. These markers are displayed on the display unit 111 by being superimposed on a three-dimensional image generated by rendering or the like from volume data or a two-dimensional image generated by cross-sectional transformation (Multi-Planar Reconstruction). The image on which the marker generated by the marker generation unit 111 is to be superimposed is not limited to the image derived from volume data by the CT apparatus 20, and is, for example, an image acquired from another modality such as an X-ray diagnostic apparatus. May be.
ここで、本実施形態に係る医用画像処理装置１０の動作の一例について、図２，図１３乃至図１６の模式図と、図１２のフローチャートとを参照しながら説明する。 Here, an example of the operation of the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to the schematic diagrams of FIGS. 2, 13 to 16, and the flowchart of FIG. 12.
但し、ここでは、画像記憶部１０１には、ＣＴ装置２０又はＰＡＣＳ５０からの胸部領域に関する複数時相にわたる時系列のボリュームデータが予め記憶されているものとする。また、ここでは、心臓領域抽出部１０５が、制御部１０４の下で拍動が比較的少ない特定時相のボリュームデータを処理画像として画像記憶部１０１から読出し、当該ボリュームデータから心臓領域を既に抽出しているものとする。 However, here, it is assumed that time series volume data over a plurality of time phases related to the chest region from the CT apparatus 20 or the PACS 50 is stored in the image storage unit 101 in advance. Further, here, the heart region extraction unit 105 reads volume data of a specific time phase with relatively few pulsations under the control unit 104 from the image storage unit 101 as a processed image, and already extracts the heart region from the volume data. Suppose you are.
始めに、冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域を対象にして冠動脈解析処理を実行する（ステップＳ２１）。具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って、冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状の分析を行い、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位を抽出する。 First, the coronary artery analysis unit 107 executes a coronary artery analysis process for the heart region extracted by the heart region extraction unit 105 (step S21). Specifically, the coronary artery analysis unit 107 analyzes the anatomical structure and plaque characteristics of the coronary artery along the coronary vascular core line and the inner wall of the blood vessel, and extracts the stenosis portion located on the coronary artery and the inner wall of the coronary artery To do.
続いて、心筋解析部１０６は、造影剤濃度に対応するＣＴ値による閾値処理により、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から心筋領域を抽出する。その後、心筋解析部１０６は、ＭＲＩ装置３０による遅延造影や、核医学診断装置４０による糖代謝測定等により、抽出した心筋領域のうち壊死している心筋領域、つまり、心筋梗塞に寄与する心筋梗塞領域を特定する（ステップＳ２２，Ｓ２３，Ｓ２４）。 Subsequently, the myocardial analyzer 106 extracts a myocardial region from the heart region extracted by the heart region extracting unit 105 by threshold processing using a CT value corresponding to the contrast agent concentration. After that, the myocardial analysis unit 106 performs the delayed contrast imaging by the MRI apparatus 30, the sugar metabolism measurement by the nuclear medicine diagnosis apparatus 40, and the like, and the myocardial infarction that contributes to the myocardial infarction. An area is specified (steps S22, S23, S24).
次に、責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により特定された心筋梗塞領域に対して、テリトリーマップ記憶部１０２に記憶された支配マップを照会することにより、冠動脈解析部１０７により抽出された各冠動脈から梗塞責任血管を特定する（ステップＳ２５）。 Next, the responsible blood vessel specifying unit 108 is extracted by the coronary artery analyzing unit 107 by referring to the dominant map stored in the territory map storage unit 102 for the myocardial infarction region specified by the myocardial analyzing unit 106. An infarct responsible blood vessel is identified from each coronary artery (step S25).
続いて、マーカ発生部１１１は、責任血管特定部１０８により特定された梗塞責任血管を表すマーカのデータを発生させる（ステップＳ２６）。具体的には、マーカ発生部１１１は、例えば図１３に示すように、梗塞責任血管の輪郭を表すマーカｍ１を発生させる。 Subsequently, the marker generation unit 111 generates data of a marker representing the infarct responsible blood vessel identified by the responsible blood vessel identification unit 108 (step S26). Specifically, the marker generation unit 111 generates a marker m1 representing the outline of the infarct responsible blood vessel, as shown, for example, in FIG.
次に、ＦＦＲ計算部１０９は、冠動脈解析部１０７により抽出された冠動脈毎に、冠動脈全体のＦＦＲ値を算出する（ステップＳ２７）。 Next, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value of the entire coronary artery for each coronary artery extracted by the coronary artery analysis unit 107 (step S27).
続いて、マーカ発生部１１１は、ＦＦＲ計算部１０９により算出された各冠動脈に対応したＦＦＲ値を表すマーカを発生させる（ステップＳ２８）。具体的には、マーカ発生部１１１は、例えば図１４に示すように、各冠動脈のＦＦＲ値の遷移を表すマーカｍ２を発生させる。 Subsequently, the marker generation unit 111 generates a marker representing an FFR value corresponding to each coronary artery calculated by the FFR calculation unit 109 (step S28). Specifically, the marker generation unit 111 generates a marker m2 representing the transition of the FFR value of each coronary artery, as shown in FIG. 14, for example.
しかる後、表示部１１１は、例えば図１５に示すように、マーカ発生部１１１により発生した梗塞責任血管を表すマーカｍ１と各冠動脈のＦＦＲ値の遷移を表すマーカｍ２とをボリュームデータに由来した２次元画像ｇ１に重畳させて表示する（ステップＳ２９）。
なお、表示部１１１が表示する画像は、上記２次元画像ｇ１だけでなく、例えば図１６に示すように、ボリュームデータに由来した３次元画像ｇ２や、他のモダリティから取得される画像にマーカを重畳させた画像であってもよい。
After that, as shown in FIG. 15, for example, the display unit 111 derives from the volume data the marker m1 representing the infarct responsible blood vessel generated by the marker generation unit 111 and the marker m2 representing the transition of the FFR value of each coronary artery 2 The two-dimensional image g1 is superimposed and displayed (step S29).
The image displayed by the display unit 111 is not limited to the two-dimensional image g1. For example, as shown in FIG. 16, a marker may be added to the three-dimensional image g2 derived from volume data or an image acquired from another modality. It may be a superimposed image.
なお、上記動作例の説明では、責任血管特定部１０８が梗塞責任血管を特定する場合について説明したが、例えば図１７のフローチャートに示すように、責任血管特定部１０８が虚血責任血管を特定する場合においても、医用画像処理装置１０は、ＣＴ装置２０又はＭＲＩ装置３０による心筋パフュージョン解析や、核医学診断装置４０によるＳＰＥＣＴ検査等により虚血領域を特定して（ステップＳ２２’，Ｓ２３’，Ｓ２４’）、当該特定した虚血領域から虚血責任血管を特定し（ステップＳ２５’）、当該特定した虚血責任血管を表すマーカを発生させる（ステップＳ２６’）こと以外は、上記動作例と同様に動作する。 In the above description of the operation example, the case where the responsible blood vessel specifying unit 108 specifies the infarct responsible blood vessel has been described. For example, as shown in the flowchart of FIG. 17, the responsible blood vessel specifying unit 108 specifies the ischemic responsible blood vessel. Even in such a case, the medical image processing apparatus 10 specifies the ischemic region by myocardial perfusion analysis by the CT apparatus 20 or the MRI apparatus 30, SPECT examination by the nuclear medicine diagnosis apparatus 40, and the like (steps S22 ′, S23 ′, S24 '), identifying the ischemic responsible blood vessel from the identified ischemic area (step S25'), and generating a marker representing the identified ischemic responsible blood vessel (step S26 '); It operates in the same way.
以上説明した第２の実施形態によれば、ＣＴ装置２０によるボリュームデータから心臓領域、心筋領域、冠動脈、狭窄部位及び心筋梗塞領域を抽出可能な心臓領域抽出部１０５、心筋解析部１０６及び冠動脈解析部１０７と、心筋解析部１０６による処理結果に基づいて梗塞責任血管を特定する責任血管特定部１０８と、梗塞責任血管や、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲ値を表すマーカをボリュームデータに由来した２次元画像又は３次元画像に重畳表示させる表示部１１１とを備えた構成により、梗塞責任血管を表すマーカが重畳表示された部分のＦＦＲ値の信頼度が低い旨を医師に対して提示することができる。 According to the second embodiment described above, the heart region extraction unit 105, the myocardial analysis unit 106, and the coronary artery analysis that can extract the heart region, the myocardial region, the coronary artery, the stenosis site, and the myocardial infarction region from the volume data obtained by the CT apparatus 20. Unit 107, responsible blood vessel specifying unit 108 for identifying the infarct responsible blood vessel based on the processing result by the myocardial analysis unit 106, the infarct responsible blood vessel, and a marker representing the FFR value calculated by the FFR calculating unit 109 are derived from the volume data. The configuration including the display unit 111 that superimposes and displays the two-dimensional image or the three-dimensional image is provided to the doctor that the reliability of the FFR value of the portion where the marker representing the infarct responsible blood vessel is superimposed and displayed is low. be able to.
また、本実施形態では、ＦＦＲ計算部１０９がシミュレーションベースでＦＦＲ値を算出する、つまり、プレッシャーワイヤー等、侵襲性をもつものを用いないため、検査時に患者にかかる負担を低減させることができる。 Further, in this embodiment, the FFR calculation unit 109 calculates the FFR value on a simulation basis, that is, since an invasive device such as a pressure wire is not used, the burden on the patient during the examination can be reduced.
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態に係る医用画像処理装置について、上記した図１１を用いて説明する。本実施形態は、第２の実施形態に示す医用画像処理装置１０に、冠動脈内の狭窄部位が治療対象狭窄であるか又は治療非対象狭窄であるかを判定する機能を付加したものである。なお、以下では、図１８のフローチャートと図１９の模式図とを参照しながら、第２の実施形態とは異なる機能についてのみ説明する。つまり、ステップＳ２１乃至Ｓ２８の処理は、上記した第２の実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略し、以下では、ステップＳ３０乃至Ｓ３６の処理について主に説明する。
Third Embodiment
Next, a medical image processing apparatus according to the third embodiment will be described using FIG. 11 described above. In the present embodiment, the medical image processing apparatus 10 shown in the second embodiment is added with a function of determining whether a stenosis in a coronary artery is a treatment target stenosis or a non-target stenosis. In the following, only functions different from those of the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 18 and the schematic view of FIG. That is, since the process of steps S21 to S28 is the same as that of the second embodiment described above, the detailed description is omitted here, and the processes of steps S30 to S36 will be mainly described below.
冠動脈解析部１０７は、ステップＳ２１の処理において抽出した狭窄部位毎に、当該狭窄部位が梗塞責任血管内に位置する狭窄であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。 The coronary artery analysis unit 107 determines, for each stenosis site extracted in step S21, whether or not the stenosis site is a stenosis located in the infarct responsible blood vessel (step S30).
ステップＳ３０の処理による判定の結果が梗塞責任血管内に位置する狭窄である旨を示す場合（ステップＳ３０のＹｅｓ）には、心筋解析部１０６は、ステップＳ２４の処理において特定した心筋梗塞領域内に生存心筋が有るか否かを判定する（ステップＳ３１）。
具体的には、心筋解析部１０６は、ＭＲＩ装置３０による遅延造影等から当該心筋梗塞領域が心筋の厚さの半分にまで到達しているか否かを判定し、当該判定の結果が到達している旨を示す場合には生存心筋が無いとみなし、当該判定の結果が否を示す場合には生存心筋が有るとみなす。なお、ステップＳ３１の処理による判定の結果が否を示す場合（ステップＳ３１のＮｏ）には、後述するステップＳ３５の処理に進む。
If the result of the determination in the process of step S30 indicates that the stenosis is located within the infarct-involved blood vessel (Yes in step S30), the myocardial analysis unit 106 determines that the myocardial infarction area identified in the process of step S24. It is determined whether there is a viable myocardium (step S31).
Specifically, the myocardial analysis unit 106 determines whether or not the myocardial infarction area has reached half of the thickness of the myocardium based on delayed imaging by the MRI apparatus 30, etc., and the result of the determination reaches If it shows that there is no viable myocardium, it is considered that there is no viable myocardium, and if the result of the determination shows no, it is considered that there is viable myocardium. In addition, when the result of determination by the process of step S31 shows no, (No of step S31), it progresses to the process of step S35 mentioned later.
ステップＳ３１の処理による判定の結果が生存心筋が有る旨を示す場合（ステップＳ３１のＹｅｓ）には、マーカ発生部１１１は、生存心筋が有る梗塞責任血管を表すマーカと治療対象狭窄を表すマーカとを発生させる（ステップＳ３２）。具体的には、マーカ発生部１１１は、例えば図１９に示すように、生存心筋が有る梗塞責任血管の輪郭を表すマーカｍ３と、治療対象狭窄を表すマーカｍ４とを発生させる。 If the result of the determination in the process of step S31 indicates that there is a viable myocardium (Yes in step S31), the marker generation unit 111 generates a marker representing the infarct responsible blood vessel having the viable myocardium and a marker representing the stenosis to be treated Is generated (step S32). Specifically, as shown in, for example, FIG. 19, the marker generation unit 111 generates a marker m3 representing the contour of the infarct responsible blood vessel having a viable myocardium and a marker m4 representing the treatment target stenosis.
ここで、ステップＳ３０の処理による判定の結果が否を示す場合（ステップＳ３０のＮｏ）には、冠動脈解析部１０７は、ステップＳ２７の処理において算出された各冠動脈のＦＦＲ値のうち当該狭窄部位に対応したＦＦＲ値が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。 Here, when the result of the determination in the process of step S30 indicates no (No in step S30), the coronary artery analysis unit 107 selects the FFR value of each coronary artery calculated in the process of step S27 at the relevant stenosis site. It is determined whether or not the corresponding FFR value is equal to or less than a threshold value (step S33).
ステップＳ３３の処理による判定の結果が閾値以下である旨を示す場合（ステップＳ３３のＹｅｓ）には、マーカ発生部１１１は、治療対象狭窄を表すマーカを発生させる（ステップＳ３４）。即ち、マーカ発生部１１１は、図１９に示したマーカｍ４に相当するマーカを発生させる。 When the result of the determination in step S33 indicates that the result is equal to or less than the threshold (Yes in step S33), the marker generating unit 111 generates a marker representing the treatment target stenosis (step S34). That is, the marker generator 111 generates a marker corresponding to the marker m4 shown in FIG.
ステップＳ３３の処理による判定の結果が否を示す場合（ステップＳ３３のＮｏ）には、マーカ発生部１１１は、治療非対象狭窄を表すマーカを発生させる（ステップＳ３５）。具体的には、マーカ発生部１１１は、例えば図１９に示すように、治療非対象狭窄を表すマーカｍ５を発生させる。 If the result of the determination in step S33 indicates NO (No in step S33), the marker generating unit 111 generates a marker indicating treatment non-target stenosis (step S35). Specifically, for example, as shown in FIG. 19, the marker generating unit 111 generates a marker m5 representing non-target stenosis.
しかる後、表示部１１１は、マーカ発生部１１１により発生した梗塞責任血管を表すマーカｍ１、各冠動脈のＦＦＲ値の遷移を表すマーカｍ２、生存心筋が有る梗塞責任血管を表すマーカｍ３、治療対象狭窄を表すマーカｍ４、及び治療非対象狭窄を表すマーカｍ５をボリュームデータに由来した３次元画像ｇ３に重畳させて表示する（ステップＳ３６）。なお、表示部１１１が表示する画像は、上記３次元画像ｇ３だけでなく、ボリュームデータに由来した２次元画像や、他のモダリティから取得される画像にマーカを重畳させた画像であってもよい。また、梗塞責任血管を表すマーカｍ１と生存心筋が有る梗塞責任血管を表すマーカｍ３との両方が画像上の同じ位置に重畳される場合、マーカｍ３が優先的に表示されるものとする。 After that, the display unit 111 displays a marker m1 representing the infarct responsible blood vessel generated by the marker generator 111, a marker m2 representing the transition of the FFR value of each coronary artery, a marker m3 representing the infarct responsible blood vessel with viable myocardium, and a stenosis to be treated And a marker m5 representing non-target stenosis are superimposed and displayed on the three-dimensional image g3 derived from the volume data (step S36). The image displayed by the display unit 111 may be an image obtained by superimposing a marker on a two-dimensional image derived from volume data as well as the three-dimensional image g3 or an image acquired from another modality. . When both the marker m1 representing the infarct responsible blood vessel and the marker m3 representing the infarct responsible blood vessel having the surviving myocardium are superimposed at the same position on the image, the marker m3 is displayed preferentially.
以上説明した第３の実施形態によれば、心筋梗塞領域に生存心筋が有るか否かや、冠動脈内の狭窄部位が治療対象狭窄であるか又は治療非対象狭窄であるかを判定する心筋解析部１０６及び冠動脈解析部１０７と、生存心筋が有る梗塞責任血管を表すマーカや、治療対象狭窄を表すマーカ、ならびに治療非対象狭窄を表すマーカをボリュームデータに由来した３次元画像や２次元画像に重畳表示させる表示部１１１とを備えた構成により、第１の実施形態に比べて、より多くの情報を医師に対して提示することができる。 According to the third embodiment described above, myocardial analysis is performed to determine whether there is a viable myocardium in a myocardial infarction region, and whether a stenosis site in a coronary artery is a treatment target stenosis or a treatment non-target stenosis. The unit 106 and the coronary artery analysis unit 107, a marker representing the infarct responsible blood vessel having a viable myocardium, a marker representing the stenosis to be treated, and a marker representing the stenosis not to be treated into a three-dimensional image or two-dimensional image derived from volume data Compared to the first embodiment, more information can be presented to the doctor by the configuration including the display unit 111 that displays the images in a superimposed manner.
以上説明した第２及び第３の実施形態の少なくとも一方によれば、ＦＦＲ値の信頼度が低い旨や、生存心筋の有無、ならびに狭窄部位が治療するに適した狭窄であるか否かを医師に対して提示することができるため、ヒューマンエラーの可能性を低減させることができる。 According to at least one of the second and third embodiments described above, it is a doctor that the reliability of the FFR value is low, the presence or absence of viable myocardium, and whether the stenosis is a stenosis suitable for treatment. Therefore, the possibility of human error can be reduced.
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。 While certain embodiments of the present invention have been described, these embodiments have been presented by way of example only, and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and the gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
１…医用画像処理システム、１０…医用画像処理装置、２０…ＣＴ装置、３０…ＰＡＣＳ、４０…ネットワーク、１０１…画像記憶部、１０２…テリトリーマップ記憶部、１０３…通信インターフェース、１０４…制御部、１０５…心臓領域抽出部、１０６…心筋解析部、１０７…冠動脈解析部、１０８…責任血管特定部、１０９…ＦＦＲ計算部、１１０…責任狭窄特定部、１１１…マーカ発生部、１１２…表示部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 medical image processing system 10 medical image processing apparatus 20 CT apparatus 30 PACS 40 network 101 image storage unit 102 territory map storage unit 103 communication interface 104 control unit 105 heart area extraction unit 106 myocardial analysis unit 107 coronary artery analysis unit 108 responsible blood vessel identification unit 109 FFR calculation unit 110 responsible stenosis identification unit 111 marker generation unit 112 display unit
Claims (14)
前記取得された複数の冠動脈の形状に基づいて、前記取得された各冠動脈の圧較差を計算する計算部と、
前記画像に描出された心臓に関する心筋梗塞領域または虚血領域を取得する第２取得部と、
前記取得された心筋梗塞領域または虚血領域を前記取得された各冠動脈と支配域とを関係付ける支配マップに照会することにより当該心筋梗塞領域または虚血領域の責任血管を特定する第１特定部と、
前記特定された責任血管内の狭窄部位に対応した前記圧較差に基づいて責任狭窄を特定する第２特定部と、
前記特定された責任狭窄が描出された画像を、当該責任狭窄を示す情報と共に表示する表示部と、
を具備する医用画像処理装置。 Obtaining a plurality of coronary arteries that are depicted in the data of the images related to the heart, a first acquisition unit for acquiring at least one stenosis, which is depicted in the coronary artery which is the acquired,
Based on the shape of the plurality of coronary artery said acquired, a calculation unit for calculating a pressure gradient of each coronary artery that said acquired,
A second acquisition unit for acquiring a myocardial infarction area or an ischemic area related to the heart depicted in the image;
First specifying unit configured to specify the responsibility vessels of the myocardial infarction region or ischemic area by querying the acquired myocardial infarct region or ischemic area was in possession map associates the governing region and the coronary artery which is the acquired When,
A second identification unit for identifying the responsible stenosis based on the pressure difference corresponding to the identified stenosis site in the responsible blood vessel;
A display unit that displays an image depicting the identified responsible stenosis together with information indicating the responsible stenosis;
A medical image processing apparatus comprising:
前記取得された冠動脈の形状に基づいて、前記冠動脈の圧較差の空間分布を計算する計算部と、
前記心臓の心筋に関する機能指標に基づいて定まる、前記心臓における心筋梗塞領域または虚血領域を取得する第２取得部と、
前記取得された心筋梗塞領域または虚血領域を前記冠動脈と支配域とを関係付ける支配マップに照会することにより、当該心筋梗塞領域または虚血領域の責任血管を特定する第１特定部と、
前記心臓に関する画像のデータに基づく、前記特定された責任血管に沿う断面画像を取得し、前記責任血管に沿う断面画像上に前記責任血管の圧較差の空間分布を表示する表示部と、
を具備する医用画像処理装置。 A first obtaining unit for obtaining coronary arteries visualized in the data of the images related to the heart,
Based on the shape of the obtained crown arteries, a calculating unit for calculating a spatial distribution of pressure gradient before Kikanmuri artery,
A second acquisition unit for acquiring a myocardial infarction area or an ischemic area in the heart, which is determined based on a functional index related to the heart muscle of the heart ;
By querying the acquired myocardial infarct region or ischemic area was in possession map associates the governing region before and Kikanmuri artery, a first specifying unit configured to specify the responsibility vessels of the myocardial infarction region or ischemic area ,
Based on data of the image related to the heart, and a display unit which acquires a cross-sectional image along the specified responsibility vessels, displays a spatial distribution of the pressure gradient of the responsible vessel on sectional images along the responsibility vessel,
Medical image processing apparatus equipped with
請求項１または２に記載の医用画像処理装置。The medical image processing apparatus according to claim 1.
前記表示部は、前記マーカに加え前記生存心筋の有無を示す情報を更に表示させる、 The display unit further displays information indicating the presence or absence of the surviving myocardium in addition to the marker,
請求項３に記載の医用画像処理装置。The medical image processing apparatus according to claim 3.
前記表示部は、前記狭窄部位を示すマーカを更に表示する、The display unit further displays a marker indicating the narrowed area.
請求項２に記載の医用画像処理装置。The medical image processing apparatus according to claim 2.
請求項１に記載の医用画像処理装置。 The display unit displays an image depicting the identified responsible stenosis together with a pressure difference corresponding to the responsible stenosis .
The medical image processing apparatus according to claim 1.
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 The display unit displays an image depicting the identified responsible blood vessel together with information indicating the responsible blood vessel .
The medical image processing device according to any one of claims 1 to 6 .
前記表示部は、前記心筋梗塞領域または虚血領域に側副血管が存在するか否かを示す情報を表示させる、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 The first identification unit identifies whether or not collateral blood vessels exist in the myocardial infarction area or the ischemic area by querying the acquired myocardial infarction area or the ischemic area to the control map,
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the display unit displays information indicating whether a collateral blood vessel exists in the myocardial infarction area or the ischemic area.
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 The second acquisition unit generates a tissue blood flow image regarding the myocardium from images related to the heart, and acquires the myocardial region or the ischemic area from the tissue blood flow image,
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 8 .
前記表示部は、前記順位付けされた治療の優先度を示す情報を表示する、
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 The calculation unit prioritizes treatment of the stenosis site based on the pressure difference corresponding to the stenosis site in the identified responsible blood vessel,
The display unit displays information indicating the prioritized treatment priority.
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 9 .
前記表示部は、前記特定されたカテーテル及びステントの少なくとも一方を表示する、
請求項１記載の医用画像処理装置。 The second specifying unit specifies at least one of a catheter and a stent used for treatment of the responsible stenosis based on the size of the specified responsible stenosis,
The display unit displays at least one of the identified catheter and stent.
The medical image processing apparatus according to claim 1.
請求項１記載の医用画像処理装置。 The display unit displays an image in which the identified responsible stenosis is depicted by rotating the image according to the position of the identified responsible stenosis .
The medical image processing apparatus according to claim 1.
前記取得された複数の冠動脈の形状に基づいて、前記取得された各冠動脈の圧較差を計算し、
前記画像に描出された心臓に関する心筋梗塞領域または虚血領域を取得し、
前記取得された心筋梗塞領域または虚血領域を前記取得された各冠動脈と支配域とを関係付ける支配マップに照会することにより当該心筋梗塞領域または虚血領域の責任血管を特定し、
前記特定された責任血管内の狭窄部位に対応した前記圧較差に基づいて責任狭窄を特定し、
前記特定された責任狭窄が描出された画像を、当該責任狭窄を示す情報と共に表示する医用画像処理方法。 Obtaining a plurality of coronary arteries that are depicted in the data of the images related to the heart, obtain at least one stenosis is depicted in the coronary artery which is the acquired,
Based on the shape of the plurality of coronary artery said acquired, to calculate the pressure gradient of the coronary arteries that said acquired,
Acquiring a myocardial infarction area or an ischemic area with respect to the heart depicted in the image;
Identify responsibility vessels of the myocardial infarction region or ischemic area by querying the acquired myocardial infarct region or ischemic area was in possession map associates the governing region and the coronary artery which is the acquisition,
Identifying the responsible stenosis based on the pressure difference corresponding to the identified site of stenosis in the responsible blood vessel,
A medical image processing method for displaying an image depicting the specified responsible stenosis together with information indicating the responsible stenosis.
前記取得された冠動脈の形状に基づいて、前記冠動脈の圧較差の空間分布を計算し、
前記心臓の心筋に関する機能指標に基づいて定まる、前記心臓における心筋梗塞領域または虚血領域を取得し、
前記取得された心筋梗塞領域または虚血領域を前記冠動脈と支配域とを関係付ける支配マップに照会することにより、当該心筋梗塞領域または虚血領域の責任血管を特定し、
前記心臓に関する画像のデータに基づく、前記特定された責任血管に沿う断面画像を取得し、前記責任血管に沿う断面画像上に前記責任血管の圧較差の空間分布を表示する医用画像処理方法。 Gets the coronary arteries visualized in the data of the images related to the heart,
On the basis of the shape of the obtained coronary calculates the spatial distribution of pressure gradient before Kikanmuri artery,
Acquiring a myocardial infarction area or an ischemic area in the heart, which is determined based on a functional index related to the heart muscle of the heart ;
By querying the acquired myocardial infarct region or ischemic area was in possession map associates the governing region before and Kikanmuri artery to identify the responsible vessels of the myocardial infarction region or ischemic area,
A medical image processing method for acquiring a cross-sectional image along the identified responsible blood vessel based on data of an image regarding the heart, and displaying a spatial distribution of pressure gradients of the responsible blood vessel on the cross-sectional image along the responsible blood vessel .
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Cited By (2)
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