JP6791507B2 - 病変血流特徴量可視化装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラム - Google Patents

Description

本発明は、血管病変をコンピュータにより自動分析する装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラムに関し、特に、動脈瘤の血液流入部における流れの状態を可視化する血流特徴量可視化装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラムに関する。

血管病変の１つに脳動脈瘤が挙げられる。脳動脈瘤とは脳動脈の血管壁の一部が局所的に隆起して瘤状に変化したものをいう。この脳動脈瘤が破裂すると、クモ膜下出血を来たし死に至ることも少なくない。従って、破裂する可能性の高い脳動脈瘤については、ステントやコイル治療等の適切な予防治療を行う必要がある。しかしながら、その破裂リスクは従来の臨床研究から１％程度であると言われており、むしろ上述したような予防治療自体にも生命の危険を伴うことを考慮すると、必ずしも積極的に治療を行うことが適切とは言えず、医療現場では、破裂する可能性の高い脳動脈瘤のみを適正に判別して治療対象とすることが求められている。

破裂する可能性の高い脳動脈瘤を判別するのに脳動脈瘤が破裂するメカニズムを解明することは重要である。近年の研究より、この破裂に関連する要素に脳動脈瘤内の血流があることが知られている。例えば、破裂した脳動脈瘤ではその破裂前の瘤内において血流の衝突が頻繁に観察されたという報告がある。また、特許第５５９６８６５号には、脳動脈瘤等の対象血管部位における血流の性状をコンピュータシミュレーションにより自動解析する技術が開示されている。脳動脈瘤内の血流の状態と瘤破裂との因果関係については未だ不明な点が多いが、当該因果関係については、脳動脈瘤に関するビックデータのデータベース化や特許第５５９６８６５号のような自動解析技術の活用・進展により、明らかにできることが期待される。

しかしながら、動脈瘤内の血流は極めて複雑であり、そのため、流体力学に精通していない一般の医学者等にとって上記のような血流解析結果が得られたとしてもその理解が困難な場合があった。

特許第５５９６８６５号

本発明は、上述した事情に鑑みて成されたものであり、その目的は、コンピュータが、血管病変、特に脳動脈瘤における血流の状態量を直観的に容易に理解することを可能とする装置、その方法、及びそのコンピュータソフトウェアプログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、本発明の第１の主要な観点によれば、コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力部と、コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定部と、コンピュータが、取得された前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて病変座標系を算出する病変座標系算出部と、コンピュータが、前記算出された圧力場および速度場を前記所定の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換部と、コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算部と、コンピュータが、前記病変血流特徴量を出力する出力部とを有する血流可視化装置が提供される。

ここで、この発明の一の実施態様によれば、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面上の点を原点とする。この場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とすることが望ましい。さらに、この場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点として、瘤発生方向を法線方向とした局所座標系であることが望ましい。

また、別の一実施態様によれば、この装置は、さらに、コンピュータが、前記圧力場および速度場を算出する血流計算部を有するものである。

また、更なる別の一実施態様によれば、前記病変血流特徴量は、瘤内流入速度、瘤内流入流量、瘤内速度等値面、瘤内流入および流出速度分布、瘤内流線、瘤内壁面せん断応力、瘤内圧力、瘤内エネルギー損失の１若しくはそれ以上の情報を含むものである。

また、更なる別の一実施形態によれば、前記病変部決定部は、前記医用画像から構築された３次元血管形状から前記血管病変部位を決定するものである。

この発明の第２の主要な観点によれば、コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力工程と、コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定工程と、コンピュータが、取得された前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて病変座標系を算出する病変座標系算出工程と、コンピュータが、前記算出された圧力場および速度場を前記所定の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換工程と、コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算工程と、コンピュータが、前記病変血流特徴量を出力する出力工程とを有する血流可視化方法が提供される。

また、この発明の第３の主要な観点によれば、血流を可視化するためのコンピュータソフトウェアプログラムであって、以下の工程：コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力工程と、コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定工程と、コンピュータが、取得された前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて病変座標系を算出する病変座標系算出工程と、コンピュータが、前記算出された圧力場および速度場を前記所定の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換工程と、コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算工程と、コンピュータが、前記病変血流特徴量を出力する出力工程とを実行させる命令を含むことを特徴とするコンピュータソフトウェアプログラムが提供される。

なお、この発明の上記述べた以外の他の特徴については、次に説明する「発明を実施するための形態」及び図面を参照することにより当業者にとって容易に理解することができる。

図１は、本発明の一実施形態が示す病変血流特徴量可視化装置１０の概略構成図である。 図２は、本発明の一実施形態における病変血流特徴量可視化フローを示す図である。 図３（ａ）〜（ｈ）は、血流計算部における処理を説明する図である。 図４は、病変部の決定を説明する図である。 図５は、ネック面の決定を説明する図である。 図６（ａ）および（ｂ）は、病変座標系を説明する図である。 図７は、座標系変換を説明する図である。 図８は、ユーザーグラフィカルインターフェースの一例を示す図である。 図９（ａ）および（ｂ）は、座標変換前後での瘤ネック面における速度分布を示す図である。 図１０は、本発明の他の実施形態における病変血流特徴量可視化フローを示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。尚、以下では好適な例として、脳動脈瘤の場合をもって説明する。

まず、本発明の基礎となる概念について説明する。前述したように、本発明の第１の側面は、血流特徴量可視化装置であり、この装置は、血管病変部の血流の状態、例えば患者の脳にある脳動脈瘤内の血流の状態をユーザーが容易に理解するためのインターフェースを提供するものである。本発明は、正常な血管内を流れる血液の流れと脳動脈瘤内に流れる血液の流れを分離して表示する。この「流れ」を表すための基礎となる物理値としては速度と圧力を用いる。ベクトル量である速度は設置する座標軸に応じて成分が変化するが、本発明はこの特性を利用して脳動脈瘤内の流れを分離して表示するものである。より具体的には、この発明の装置は、コンピュータシミュレーションによる血流解析結果である速度場・圧力場の情報を病変座標系に自動変換し、当該病変座標系における病変血流特徴量を自動計算する。上記病変座標系は、脳動脈瘤の場合には、瘤ネック面の重心を原点とし、瘤発生方向を法線方向とした局所座標系であることが好ましい。例えば、脳動脈瘤ネック面を定義し、ネック面重心から当該脳動脈瘤の頭頂部を法線とする脳動脈瘤座標系を設定することができる。

以下、本発明の一実施形態について具体的に説明する。

図１は、本発明の一実施形態における病変血流特徴量可視化装置１０の概略構成図である。

病変血流特徴量可視化装置１０は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２及び入力／出力ＩＦ１３が接続されたバス５０に、プログラム格納部６０とデータ格納部７０、７１が接続されている。この装置１０は、さらに、各種外部参照データを格納するその他の機器および／または通信ポートに前記バス５０が接続されてもよい。また、この装置１０の入力／出力ＩＦ１３には、マウスやキーボード、タッチスクリーンなどの入力デバイス（不図示）や、ディスプレイ（不図示）又はその他の出力デバイスを接続することができる。

プログラム格納部６０は、入力部１４、血流計算部１５、病変部決定部１６、病変座標系算出部１７、座標系変換部１８、病変血流特徴量計算部１９、及び表示部２０を備えている。

データ格納部７０は入力デバイスまたは通信ポートから入力された医用画像を格納する。データ格納部７１は、速度場・圧力場２５と、血管病変部２６と、病変特徴量２７とを格納する。

前記構成（入力部１４、血流計算部１５と、病変部決定部１６と、病変座標系算出部１７と、座標系変換部１８と、病変血流特徴量計算部１９と、表示部２０）は、実際にはハードディスクの記憶領域に格納されたコンピュータソフトウエアによって構成され、前記ＣＰＵ１１によって呼び出されＲＡＭ１２上に展開され実行されることによって、本実施形態の各構成要素として構成され機能するようになっている。

図２は、本実施形態における装置１０の病変血流特徴量可視化フローを示す図である。入力は医用画像とする。装置１０は、医用画像が入力されると、血流計算を行うと共に病変座標系を決定し、座標変換を行い、その後、病変血流特徴量を自動計算し出力する。以下に、前記構成の各部の機能についてそれぞれの受け持つ工程とともに述べる。

（入力部）
入力部１４は医用画像等を読み込む（ステップＳ１）。この実施形態において、入力される医用画像は、例えばＭＲＡ（磁気共鳴画像）、ＣＴＡ（Ｘ線コンピュータ断層撮影画像）、ＤＳＡ（血管造影画像）などの対象血管部位の断層画像を取得可能な装置の他、ＵＳ（超音波画像）、ＩＶＵＳ（血管内超音波画像）、ＯＣＴ（近赤外画像）など、対象血管部位における画像データを取得可能な種々の装置により得られたものであってよい。また、対象血管部位としては、例えば脳動脈、冠動脈、頚動脈、大動脈、または被験者のその他の対象血管部位であってよい。

当該医用画像は、入力／出力ＩＦ１３を介して、または不図示の通信ポートやその他の転送手段により一旦データ格納部７０に記録された後、血流計算部１５に入力される。

（血流計算部）
血流計算部１５は、数値流体力学（ＣＦＤ）を用いて血流シミュレーションを行う（ステップＳ２）。この実施形態では、血流シミュレーションの流れは図３に示す一般化した方法を採用している。以下に具体的な流れを説明する。

血流計算部１５は、対象血管部位を含む前記医用画像を取得すると、まず当該医用画像から血管形状（サーフェスメッシュ）を構築する（図３（ｂ））。次に、内部に計算格子（ボリュームメッシュ）を生成する（図３（ｃ））。次に、血液物性と境界条件（壁面、入口、出口）を設定する（図３（ｄ））。次に、あらかじめ規定された計算条件に基づいて、支配方程式である（１）連続の式、（２）ナビエ・ストークス方程式を連立逐次演算することで各メッシュにおける血流の圧力場および流速場（速度場）の近似解を取得し出力する（図３（ｅ）〜（ｇ））。以下の工程では、ここで取得された圧力場および速度場の数値情報から特徴量を抽出して流れの可視化を行う。

尚、血流計算部１５は、上記医用画像から構築された血管形状を修正処理して、当該修正された血管形状に対してその血流の圧力場および速度場の近似解を取得することもできる。修正処理の一例としては、治療後の血管形状を再現するための修正が挙げられる。修正処理をする場合、後工程（ステップＳ２〜ステップＳ６）は、当該修正された血管形状に対して行う。

（病変部決定部）
病変部決定部１６は、医用画像から構築した血管形状を用いて血管病変部を決定する（ステップＳ２）。

本実施形態では、血管病変部が脳動脈瘤の場合、対象血管の血管形状およびその中心線を分析して、当該中心線に沿って血管形状の変化率が正常範囲にあるものを正常部と判定し、前記正常部に入らない血管領域を異常部と判定することで、正常部と異常部の分割を行う。ここで示す脳動脈瘤は局所的な血管形状の拡大であり異常部となる。すなわち、脳動脈瘤は、親血管からの曲率の反転を伴うものであり、この曲率反転箇所をトラッキングすることで異常部（病変部）を特定する。図４を参照して説明すると、脳動脈瘤Ａを含む血管について、中心線ｌに沿って血管形状の変化率を分析すると、正常血管である親血管Ｂは凸型の曲率となる一方、瘤化した部分Ａは凹型の曲率を伴うものであり、この境界面をトラッキングすることで脳動脈瘤の部分を決定する。

他の実施例では、上記分割処理後、さらに、分割された異常部の形状を分析して、前記異常部の形状が所定の基準を満たす場合にのみ脳動脈瘤と判定するようにしてもよい。この形状の分析は、異常部の体積、表面積、球形状、代表長さ、および異常部が位置する血管部位、またはその他の幾何学的形状パラメータの幾つかまたは全てを計測し幾何学的特徴を算出することで行うことができる。

一方、病変部決定部１６の上記処理で血管病変部が特定されない場合は、この装置はその旨を表示して処理を終了し、以下に説明する座標系変換部１８および病変血流特徴量計算部１９の各処理を行わない。代替的に、病変部決定部１６は、血管病変部を特定するための更なる情報の入力を受け付けて、当該更なる情報に基づいて上記病変部の決定を行なってもよい。

尚、この血管病変部の決定は、図３（ｂ）に示す血管形状の構築後、上記血流計算部１５におけるその後の計算処理（図３（ｃ）〜（ｈ））と並行して行うことができるが、これに限られるものではない。

（病変座標系算出部）
病変座標系算出部１７は、取得した血管病変部情報をもとに病変座標系を算出する（ステップＳ３）。以下、この病変座標系算出部１７の処理を詳しく説明する。

本実施形態において、病変部決定部１６で取得された血管病変部のデータは３次元絶対座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に基づいている。絶対座標系とは画像座標系に相当する。すなわち、上記画像データを取得可能な装置、例えばＣＴ等の医用画像撮像装置のもつ機械座標系である。多くの機械座標系は体軸方向にＺ軸を配置し、それと直行方向に、前後、左右に対してＹ軸、Ｘ軸を設定している。機械座標系の原点は撮像機器の原点であり機器固有なものである。そこで、病変座標系算出部１７は、前記絶対座標系で表現されている血管病変部の情報をもとに３次元病変座標系（Ｘ'，Ｙ'，Ｚ'）を算出する。

例えば脳動脈瘤の場合、図５に示すように、病変座標系算出部１７は、まず病変部決定部１６で決定された血管病変部すなわち脳動脈瘤Ａに対してネック面Ｎを決定する。この決定は、上述した正常部と異常部の境界面をネック面Ｎとして検知することで自動的に行う。

病変座標系算出部１７は、上記自動設定の他に、さらに、ユーザーに手動でネック面を設定させる手段を有してもよい。一実施例として、手動設定は、ユーザーにネック面を含む３点を選択させることにより行う。

その後、図６（ａ）（ｂ）に示すように、決定した脳動脈瘤Ａのネック面Ｎに対して、その重心（Ｇ）を原点とし、瘤ネック面Ｎに対して垂直方向をＺ'軸、ネック面短軸方向をＸ'軸、当該Ｘ'軸を起点として９０度の位置にある軸をＹ'軸とするように法線ベクトルを配置することで、病変座標系（脳動脈瘤座標系）を算出する。本実施形態では、法線ベクトルの向きは、瘤発生方向を法線方向とする。これにより、脳動脈瘤座標系において、後述する流入法線速度はプラス成分を、流出法線速度はマイナス成分を持つ。尚、この実施形態では、好適な病変座標系算出としてネック面の重心を原点とする場合を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、例えばネック面上のその他の位置を原点としてもよい。

（座標系変換部）
座標系変換部１８は、図７に示すように、血流計算部１５で取得された絶対座標系に基づく速度場および圧力場を、病変座標系算出部１７で算出された病変座標系へ変換する（ステップＳ４）。すなわち、脳動脈瘤の場合では、対象とする瘤に対応した脳動脈瘤座標系を設定する。この脳動脈瘤座標系は、後工程において対象の脳動脈瘤の流れ性質を当該瘤の視点から算出するために設定するものである。

具体的には、座標系変換部１８は、座標系変換行列を算出して上記血流計算部１５で取得された速度場、圧力場との乗算を行うことで、座標系変換後の速度場、圧力場を出力する。座標系変換行例は、平行移動と回転移動から構成される。この実施形態において、絶対座標系での速度（Ｕ，Ｖ，Ｗ）から病変座標系での速度（Ｕ'，Ｖ'，Ｗ'）への変換は、座標系変換行例Ｍを用いて下式で表される。尚、Ｕ，Ｖ，Ｗは、絶対座標系Ｘ，Ｙ，Ｚのそれぞれの方向の速度成分であり、Ｕ'，Ｖ'，Ｗ'は病変座標系Ｘ'，Ｙ'，Ｚ'のそれぞれの方向の速度成分である。

（病変血流特徴量計算部）
病変血流特徴量計算部１９は、座標系変換部１８で取得された病変座標系に基づく速度場および圧力場より病変血流特徴量を計算する（ステップＳ５）。計算対象は血管病変の種別に応じて決められており、あらかじめコンピュータ内部に記憶されている。本実施形態では、脳動脈瘤の場合には以下の特徴量を計算する。
（１）瘤内流入速度
（２）瘤内流入流量
（３）瘤内速度等値面
（４）瘤内流入・流出速度分布
（５）瘤内流線
（６）瘤内壁面せん断応力
（７）瘤内圧力
（８）瘤内エネルギー損失
病変血流特徴量計算部１９は、例えば脳動脈瘤座標系すなわち病変座標系に基づく速度場および圧力場により流入速度を計算する場合、脳動脈瘤への流入成分をプラス、流出成分をマイナスに表現する。

（表示部）
表示部２０は、病変血流特徴量計算部１９で取得された特徴量などの必要な情報を表示するための表示画面を生成し、ディスプレイ上に表示されたユーザーインターフェースに表示する（Ｓ６）。

図８は、ユーザーグラフィカルインターフェース４０の一例を示す。図８の左上４１には、動脈瘤を含む血管３次元形状に座標変換後の速度分布が重ねられて表示されている。また、図８の左上４２には、その動脈瘤のネック面における座標系変換後の速度分布が表示されている。また、図８の下方４３、４４、４５、４６にはそれぞれ、圧力分布、壁面せん断応力の向き、壁面せん断応力の大きさ、壁面せん断応力の方向の変動値が表示されている。

このように、ユーザーグラフィカルインターフェース４０上には、上記特徴量（１）〜（８）およびその他の対象動脈瘤に関する情報のうちの１またはそれ以上の情報を一括表示することができる。これらの表示は、例えば、ユーザーインターフェース４０上に表示形式選択ボタンを表示してユーザーが所望の表示形式を選択できるようにしてもよく、当該選択された表示形式に従ってユーザーインターフェース４０に諸情報を表示するようにすることができる。

ここで、図９を参照して、座標変換前と座標変換後での瘤ネック面における速度分布の違いを説明する。座標変換前（機械絶対座標系）における速度は、大きさのみが評価可能となる。すなわち、速度はベクトル量であるが、動脈瘤における血流の状態を分析するに当たり、上記機械絶対座標系での速度ベクトルの成分分析は有効でない状態にある。図９（ａ）に、前記機械絶対座標系での速度分布（ＵＭａｇｎｉｔｕｄｅ［ｍ／ｓ］）の一例を示す。図９（ａ）では、Ｐ１、Ｐ２の領域は共にＰ３領域に比べて大きい値を示している。

一方、図９（ｂ）は、座標変換後（脳動脈瘤座標系）での速度分布、具体的にはネック面に直交し流入方向をプラスとする方向Ｚ'の速度成分（ＵＺ'［ｍ／ｓ］）を示す。図９（ｂ）において、速度ＵＺ'は、Ｐ３'領域ではほぼ０を示しているのに対して、Ｐ１'領域ではＰ３'領域に比べて低い負の値（−０．１を下回る値）すなわち流出を、Ｐ２'領域ではＰ３'領域に比べて高い正の値（＋０．０５を上回る値）すなわち流入を示している。このように、脳動脈瘤座標系では、各位置における速度ベクトルを成分分析することによって、座標変換前に観察することができなかった脳動脈瘤における流入、流出の場所を確実に容易に特定・視認することができる。

以上によれば、血管病変部に視点を置き病変座標系における病変血流特徴量の算出・可視化を行うことにより、脳動脈瘤における流入、流出の場所の特定をはじめ、瘤内の血流の状態を容易に直感的に理解することができる。これは、動脈瘤破裂と血流の状態との因果関係を解明する上で有効であろう。また、コイル塞栓術等の治療方針の検討、例えばどのような種類のコイルを用いるか、またはどのような姿勢でコイルを配置するかなどの検討においても、有用な手段であろう。

尚、上記実施形態においては、病変血流特徴量可視化装置１０が血流計算処理１５・病変部決定部１６を有し、速度場・圧力場の算出および病変部の決定を行う場合を説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、他の一実施形態では、別の装置で計算・特定した速度場・圧力場および血管病変部の少なくともいずれか一方を本発明の可視化装置の入力としても良い。例えば、図１０に示すように、別の装置で医用画像に基づいて血流解析された速度場・圧力場、および特定された病変部または当該病変部を含む血管形状等を、この装置への入力とすることができる。この場合、例えば入力部１４に上記入力データが読み込まれると（ステップＳ１１）、病変座標系算出部１７、座標系変換部１８、病変血流特徴量計算部１９、表示部２０は、各処理（ステップＳ１２〜Ｓ１５）を上記病変血流特徴量可視化装置１０と同様の様態で行う。また、他の実施例では、別の装置で医用画像に基づいて血流解析された速度場・圧力場と当該血流解析の元となった医用画像または血管形状とを入力とすることができる。この場合、例えば入力部１４に上記入力データが読み込まれると（ステップＳ１１）、病変部決定部１６、病変座標系算出部１７、座標系変換部１８、病変血流特徴量計算部１９、表示部２０は、各処理を上記病変血流特徴量可視化装置１０と同様の様態で行う。

また、上記実施形態においては、動脈瘤の場合を説明してきたが、これに限られるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、その他の病変部に適用することが可能である。

また、上記実施形態においては、速度場および圧力場の両方を算出し、座標変換し、上記（１）〜（８）の特徴量を計算する場合を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて所望の特徴量を算出することができる。例えば少なくとも速度場および圧力場の何れか一方を算出、座標変換し、上述したような（１）〜（８）の病変部血流特徴量のうちの幾つかの所望の病変部血流特徴量を算出することができる。

その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。

Claims (21)

1. コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力部と、
   コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定部と、
   コンピュータが、前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて、上記血管病変部位中の一点を原点とする病変座標系を算出する病変座標系算出部と、
   コンピュータが、前記読み込まれた圧力場および速度場を、当該読み込まれた際の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換部と、
   コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算部と、
   コンピュータが、前記病変部位内の所望の位置において、前記病変血流特徴量の前記病変座標系の所定の軸の軸方向に沿う分布を可視化して出力する出力部と
   を有する血流可視化装置。
2. 請求項１に記載の血流可視化装置において、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面上の点を原点とすることを特徴とする、装置。
3. 請求項２に記載の血流可視化装置において、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とすることを特徴とする、装置。
4. 請求項１に記載の血流可視化装置において、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とし、瘤発生方向を法線方向とした座標系であることを特徴とする、装置。
5. 請求項１に記載の血流可視化装置において、この装置は、さらに、コンピュータが、前記圧力場および速度場を算出する血流計算部を有することを特徴とする、装置。
6. 請求項１に記載の血流可視化装置において、前記病変血流特徴量は、瘤内流入速度、瘤内流入流量、瘤内速度等値面、瘤内流入および流出速度分布、瘤内流線、瘤内壁面せん断応力、瘤内圧力、瘤内エネルギー損失の１若しくはそれ以上の情報を含むものであることを特徴とする、装置。
7. 請求項１に記載の血流可視化装置において、
   前記病変部決定部は、前記医用画像から構築された３次元血管形状から前記血管病変部位を決定することを特徴とする、装置。
8. コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力工程と、
   コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定工程と、
   コンピュータが、前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて、上記血管病変部位中の一点を原点とする病変座標系を算出する病変座標系算出工程と、
   コンピュータが、前記読み込まれた圧力場および速度場を、当該読み込まれた際の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換工程と、
   コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算工程と、
   コンピュータが、前記病変部位内の所望の位置において、前記病変血流特徴量の前記病変座標系の所定の軸の軸方向に沿う分布を可視化して出力する出力工程と
   を有する血流可視化方法。
9. 請求項８に記載の血流可視化方法において、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面上の点を原点とすることを特徴とする、方法。
10. 請求項９に記載の血流可視化方法において、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とすることを特徴とする、方法。
11. 請求項８に記載の血流可視化方法において、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とし、瘤発生方向を法線方向とした座標系であることを特徴とする、方法。
12. 請求項８に記載の血流可視化方法において、この方法は、さらに、コンピュータが、前記圧力場および速度場を算出する血流計算工程を有することを特徴とする、方法。
13. 請求項８に記載の血流可視化方法において、前記病変血流特徴量は、瘤内流入速度、瘤内流入流量、瘤内速度等値面、瘤内流入および流出速度分布、瘤内流線、瘤内壁面せん断応力、瘤内圧力、瘤内エネルギー損失の１若しくはそれ以上の情報を含むものであることを特徴とする、方法。
14. 請求項８に記載の血流可視化方法において、
    前記病変部決定工程は、前記医用画像から構築された３次元血管形状から前記血管病変部位を決定することを特徴とする、方法。
15. 血流を可視化するためのコンピュータソフトウェアプログラムであって、以下の工程：
    コンピュータが、対象血管部位を含む医用画像と、当該医用画像から数値流体解析により所定の座標系で算出された前記対象血管部位の各位置における圧力場および速度場とを読み込む入力工程と、
    コンピュータが、前記医用画像から血管病変部位を決定する病変部決定工程と、
    コンピュータが、前記血管病変部位の幾何学的情報に基づいて、上記血管病変部位中の一点を原点とする病変座標系を算出する病変座標系算出工程と、
    コンピュータが、前記読み込まれた圧力場および速度場を、当該読み込まれた際の座標系から前記算出された病変座標系に変換する前記座標系変換工程と、
    コンピュータが、前記病変座標系に座標系変換された速度場および圧力場に基づいて病変血流特徴量を計算する病変血流特徴量計算工程と、
    コンピュータが、前記病変部位内の所望の位置において、前記病変血流特徴量の前記病変座標系の所定の軸の軸方向に沿う分布を可視化して出力する出力工程と
    を実行させる命令を含むことを特徴とするコンピュータソフトウェアプログラム。
16. 請求項１５に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面上の点を原点とすることを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。
17. 請求項１６に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とすることを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。
18. 請求項１５に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、前記血管病変部位が動脈瘤である場合、前記病変座標系は、該動脈瘤の瘤ネック面重心を原点とし、瘤発生方向を法線方向とした座標系であることを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。
19. 請求項１５に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、さらに、コンピュータが、前記圧力場および速度場を算出する血流計算工程を有することを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。
20. 請求項１５に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、前記病変血流特徴量は、瘤内流入速度、瘤内流入流量、瘤内速度等値面、瘤内流入および流出速度分布、瘤内流線、瘤内壁面せん断応力、瘤内圧力、瘤内エネルギー損失の１若しくはそれ以上の情報を含むものであることを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。
21. 請求項１５に記載のコンピュータソフトウェアプログラムにおいて、
    前記病変部決定工程は、前記医用画像から構築された３次元血管形状から前記血管病変部位を決定することを特徴とする、コンピュータソフトウェアプログラム。