JP6943616B2 - X-ray CT equipment, medical information processing equipment and medical information processing program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、X線CT装置、医用情報処理装置及び医用情報処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an X-ray CT apparatus, a medical information processing apparatus, and a medical information processing program.

従来、臓器の虚血性疾患の原因には、大別して血行障害と臓器そのものの機能障害とがあることが知られている。例えば、冠動脈の血行障害の一例である狭窄は、虚血性心疾患に至る重大な病変であるが、そのような虚血性心疾患では、薬物治療を行うべきか、ステント治療を行うべきか等を判断する必要がある。近年では、冠動脈の血行性虚血評価を行う診断として、カテーテルによる冠動脈造影検査(CAG:Coronary Angiography)においてプレッシャーワイヤを用いて心筋血流予備量比(FFR:Fractional Flow Reserve)を計測する手法が推奨されつつある。 Conventionally, it is known that the causes of ischemic diseases of organs are roughly classified into blood circulation disorders and dysfunctions of organs themselves. For example, stenosis, which is an example of coronary artery blood circulation disorder, is a serious lesion leading to ischemic heart disease. In such ischemic heart disease, whether drug treatment should be performed, stent treatment, etc. should be performed. You need to judge. In recent years, as a diagnosis for evaluating hematogenous ischemia of coronary arteries, a method of measuring myocardial flow reserve (FFR) using a pressure wire in coronary angiography (CAG) using a catheter has been used. It is being recommended.

これに対し、例えば、X線CT(Computed Tomography)装置やMRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、超音波診断装置等の医用画像診断装置によって収集された心臓の医用画像を用いて冠動脈の血行性虚血評価を非侵襲的に行う手法も知られている。近年、このような種々の手法により血行性虚血評価が行われ、評価に応じた治療が行われる。 On the other hand, for example, hematogenous ischemia of the coronary artery using a medical image of the heart collected by a medical image diagnostic device such as an X-ray CT (Computed Tomography) device, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) device, or an ultrasonic diagnostic device. A method of performing evaluation non-invasively is also known. In recent years, hematogenous ischemia is evaluated by such various methods, and treatment is performed according to the evaluation.

特開2014−108208号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-108208 特開2014−087635号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-08735 特開2015−110155号公報JP-A-2015-110155

本発明が解決しようとする課題は、適切なデータを簡便に選択することができるX線CT装置、医用情報処理装置及び医用情報処理プログラムを提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide an X-ray CT apparatus, a medical information processing apparatus, and a medical information processing program capable of easily selecting appropriate data.

実施形態に係るX線CT装置は、収集部と、選択部と、解析部とを備える。収集部は、心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る画像データを収集する。選択部は、複数の前記画像データに関する画像指標を取得し、各画像データにおける画像指標に基づいて、複数の前記画像データのうち、所定の時間間隔よりも大きい時間間隔を有する画像データの組み合わせの中から画像データの組を抽出する。解析部は、前記抽出された画像データの組に基づいて、前記冠動脈に関する流体解析を行い、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める。 The X-ray CT apparatus according to the embodiment includes a collecting unit, a selection unit, and an analysis unit. The collecting unit collects image data relating to multiple time phases, including at least a part of the coronary arteries of the heart. The selection unit acquires an image index related to the plurality of the image data, and based on the image index in each image data, is a combination of the image data having a time interval larger than a predetermined time interval among the plurality of the image data. Extract a set of image data from the data. The analysis unit performs fluid analysis on the coronary arteries based on the set of the extracted image data, and obtains fluid parameters on the coronary arteries.

図1は、第1の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a medical information processing system according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態に係るX線CT装置の構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図3は、第1の実施形態に係る解析機能による処理の一例を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining an example of processing by the analysis function according to the first embodiment. 図4は、第1の実施形態に係る選択機能による時相の選択を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the selection of the time phase by the selection function according to the first embodiment. 図5は、第1の実施形態に係る各心位相の画質の変化の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a change in image quality of each core phase according to the first embodiment. 図6は、第1の実施形態に係る選択機能による選択処理の一例を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the selection process by the selection function according to the first embodiment. 図7は、第1の実施形態に係る選択機能による最適心位相の検索処理の一例を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the search process of the optimum core phase by the selection function according to the first embodiment. 図8は、第1の実施形態に係る選択機能による閾値処理の一例を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining an example of threshold processing by the selection function according to the first embodiment. 図9は、第1の実施形態に係る選択機能による選択処理の一例を説明するための図である。FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the selection process by the selection function according to the first embodiment. 図10は、第1の実施形態に係るX線CT装置による処理手順を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus according to the first embodiment. 図11は、第2の実施形態に係る選択機能による選択処理の一例を説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining an example of selection processing by the selection function according to the second embodiment. 図12は、第2の実施形態に係るX線CT装置による処理手順を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus according to the second embodiment. 図13は、第3の実施形態に係る選択機能による時相の選択を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining the selection of the time phase by the selection function according to the third embodiment. 図14は、第3の実施形態に係るX線CT装置による処理手順を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus according to the third embodiment. 図15は、第3の実施形態に係る医用情報処理装置の構成の一例を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing an example of the configuration of the medical information processing device according to the third embodiment.

以下に添付図面を参照して、本願に係るX線CT装置、医用情報処理装置及び医用情報処理プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、本願に係るX線CT装置、医用情報処理装置及び医用情報処理プログラムは、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the X-ray CT apparatus, the medical information processing apparatus, and the medical information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The X-ray CT apparatus, the medical information processing apparatus, and the medical information processing program according to the present application are not limited to the embodiments shown below.

(第1の実施形態)
まず、第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、本願が開示する技術をX線CT装置に適用した場合の例を説明する。なお、以下、X線CT装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。また、以下では、一例として、心臓の血管を解析対象とした場合の例を説明する。
(First Embodiment)
First, the first embodiment will be described. In the first embodiment, an example in which the technique disclosed in the present application is applied to an X-ray CT apparatus will be described. Hereinafter, a medical information processing system including an X-ray CT apparatus will be described as an example. Further, in the following, as an example, an example in which a blood vessel of the heart is analyzed will be described.

図1は、第1の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。図1に示すように、第1の実施形態に係る医用情報処理システムは、X線CT(Computed Tomography)装置100と、画像保管装置200と、医用情報処理装置300とを備える。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a medical information processing system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the medical information processing system according to the first embodiment includes an X-ray CT (Computed Tomography) device 100, an image storage device 200, and a medical information processing device 300.

例えば、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、図1に示すように、ネットワーク400を介して、画像保管装置200と、医用情報処理装置300に接続される。なお、医用情報処理システムは、ネットワーク400を介して、MRI装置や超音波診断装置、PET(Positron Emission Tomography)装置等の他の医用画像診断装置にさらに接続されてもよい。 For example, as shown in FIG. 1, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment is connected to the image storage apparatus 200 and the medical information processing apparatus 300 via the network 400. The medical information processing system may be further connected to other medical image diagnostic devices such as an MRI device, an ultrasonic diagnostic device, and a PET (Positron Emission Tomography) device via the network 400.

画像保管装置200は、各種の医用画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置200は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、画像保管装置200は、ネットワーク400を介してX線CT装置100からCT画像データ(ボリュームデータ)を取得し、取得したCT画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。 The image storage device 200 stores image data collected by various medical image diagnostic devices. For example, the image storage device 200 is realized by a computer device such as a server device. In the present embodiment, the image storage device 200 acquires CT image data (volume data) from the X-ray CT device 100 via the network 400, and stores the acquired CT image data inside or outside the device. To memorize.

医用情報処理装置300は、ネットワーク400を介して各種の医用画像診断装置から画像データを取得し、取得した画像データを処理する。例えば、医用情報処理装置300は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、医用情報処理装置300は、ネットワーク400を介してX線CT装置100又は画像保管装置200からCT画像データを取得し、取得したCT画像データに対して各種画像処理を行う。そして、医用情報処理装置300は、画像処理を行う前又は行った後のCT画像データをディスプレイ等に表示する。 The medical information processing device 300 acquires image data from various medical image diagnostic devices via the network 400, and processes the acquired image data. For example, the medical information processing apparatus 300 is realized by a computer device such as a workstation. In the present embodiment, the medical information processing apparatus 300 acquires CT image data from the X-ray CT apparatus 100 or the image storage apparatus 200 via the network 400, and performs various image processing on the acquired CT image data. Then, the medical information processing apparatus 300 displays the CT image data before or after performing the image processing on a display or the like.

X線CT装置100は、被検体のCT画像データを収集する。具体的には、X線CT装置100は、被検体を略中心にX線管及びX線検出器を旋回移動させ、被検体を透過したX線を検出して投影データを収集する。そして、X線CT装置100は、収集された投影データに基づいて、時系列の3次元CT画像データを生成する。図2は、第1の実施形態に係るX線CT装置100の構成の一例を示す図である。図2に示すように、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、架台10と、寝台装置20と、コンソール30とを有する。 The X-ray CT apparatus 100 collects CT image data of a subject. Specifically, the X-ray CT apparatus 100 swirls the X-ray tube and the X-ray detector around the subject, detects the X-rays that have passed through the subject, and collects projection data. Then, the X-ray CT apparatus 100 generates time-series three-dimensional CT image data based on the collected projection data. FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment includes a gantry 10, a sleeper apparatus 20, and a console 30.

架台10は、被検体P(患者)にX線を照射し、被検体Pを透過したX線を検出して、コンソール30に出力する装置であり、X線照射制御回路11と、X線発生装置12と、検出器13と、データ収集回路(DAS:Data Acquisition System)14と、回転フレーム15と、架台駆動回路16とを有する。 The gantry 10 is a device that irradiates the subject P (patient) with X-rays, detects the X-rays transmitted through the subject P, and outputs the X-rays to the console 30. The X-ray irradiation control circuit 11 and the X-ray generator are generated. It has a device 12, a detector 13, a data acquisition circuit (DAS: Data Acquisition System) 14, a rotating frame 15, and a gantry drive circuit 16.

回転フレーム15は、X線発生装置12と検出器13とを被検体Pを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路16によって被検体Pを中心とした円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。 The rotating frame 15 supports the X-ray generator 12 and the detector 13 so as to face each other with the subject P in between, and rotates at high speed in a circular orbit centered on the subject P by a gantry drive circuit 16 described later. It is a circular frame.

X線照射制御回路11は、高電圧発生部として、X線管12aに高電圧を供給する装置であり、X線管12aは、X線照射制御回路11から供給される高電圧を用いてX線を発生する。X線照射制御回路11は、後述するスキャン制御回路33の制御により、X線管12aに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Pに対して照射されるX線量を調整する。 The X-ray irradiation control circuit 11 is a device that supplies a high voltage to the X-ray tube 12a as a high voltage generating unit, and the X-ray tube 12a uses the high voltage supplied from the X-ray irradiation control circuit 11 to X. Generate a line. The X-ray irradiation control circuit 11 adjusts the X-ray dose to be irradiated to the subject P by adjusting the tube voltage and the tube current supplied to the X-ray tube 12a under the control of the scan control circuit 33 described later. ..

また、X線照射制御回路11は、ウェッジ12bの切り替えを行う。また、X線照射制御回路11は、コリメータ12cの開口度を調整することにより、X線の照射範囲(ファン角やコーン角)を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。 Further, the X-ray irradiation control circuit 11 switches the wedge 12b. Further, the X-ray irradiation control circuit 11 adjusts the X-ray irradiation range (fan angle and cone angle) by adjusting the opening degree of the collimator 12c. In this embodiment, the operator may manually switch between a plurality of types of wedges.

X線発生装置12は、X線を発生し、発生したX線を被検体Pへ照射する装置であり、X線管12aと、ウェッジ12bと、コリメータ12cとを有する。 The X-ray generator 12 is a device that generates X-rays and irradiates the subject P with the generated X-rays, and has an X-ray tube 12a, a wedge 12b, and a collimator 12c.

X線管12aは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体PにX線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム15の回転にともなって、X線ビームを被検体Pに対して照射する。X線管12aは、ファン角及びコーン角を持って広がるX線ビームを発生する。例えば、X線照射制御回路11の制御により、X線管12aは、フル再構成用に被検体Pの全周囲でX線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲(180度+ファン角)でX線を連続曝射したりすることが可能である。また、X線照射制御回路11の制御により、X線管12aは、予め設定された位置(管球位置)でX線(パルスX線)を間欠曝射したりすることが可能である。また、X線照射制御回路11は、X線管12aから曝射されるX線の強度を変調させることも可能である。例えば、X線照射制御回路11は、特定の管球位置では、X線管12aから曝射されるX線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、X線管12aから曝射されるX線の強度を弱くする。 The X-ray tube 12a is a vacuum tube that irradiates the subject P with an X-ray beam by a high voltage supplied by a high voltage generator (not shown), and the X-ray beam is sent to the subject P as the rotating frame 15 rotates. Irradiate against. The X-ray tube 12a generates an X-ray beam that spreads with a fan angle and a cone angle. For example, under the control of the X-ray irradiation control circuit 11, the X-ray tube 12a is continuously exposed to X-rays all around the subject P for full reconstruction, or half-reconstructable for half-reconstruction. It is possible to continuously expose X-rays within the range (180 degrees + fan angle). Further, under the control of the X-ray irradiation control circuit 11, the X-ray tube 12a can intermittently emit X-rays (pulse X-rays) at a preset position (tube position). The X-ray irradiation control circuit 11 can also modulate the intensity of X-rays exposed from the X-ray tube 12a. For example, the X-ray irradiation control circuit 11 increases the intensity of X-rays emitted from the X-ray tube 12a at a specific tube position, and exposes the X-ray tube 12a to a range other than the specific tube position. Decreases the intensity of the emitted X-rays.

ウェッジ12bは、X線管12aから曝射されたX線のX線量を調節するためのX線フィルタである。具体的には、ウェッジ12bは、X線管12aから被検体Pへ照射されるX線が、予め定められた分布になるように、X線管12aから曝射されたX線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ12bは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジは、ウェッジフィルタ(wedge filter)や、ボウタイフィルタ(bow-tie filter)とも呼ばれる。 The wedge 12b is an X-ray filter for adjusting the X-ray dose of X-rays exposed from the X-ray tube 12a. Specifically, the wedge 12b transmits the X-rays exposed from the X-ray tube 12a so that the X-rays radiated from the X-ray tube 12a to the subject P have a predetermined distribution. It is a filter that attenuates. For example, the wedge 12b is a filter made of aluminum so as to have a predetermined target angle and a predetermined thickness. The wedge is also called a wedge filter or a bow-tie filter.

コリメータ12cは、後述するX線照射制御回路11の制御により、ウェッジ12bによってX線量が調節されたX線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。 The collimator 12c is a slit for narrowing down the X-ray irradiation range in which the X-ray dose is adjusted by the wedge 12b under the control of the X-ray irradiation control circuit 11 described later.

架台駆動回路16は、回転フレーム15を回転駆動させることによって、被検体Pを中心とした円軌道上でX線発生装置12と検出器13とを旋回させる。 The gantry drive circuit 16 rotates the rotating frame 15 to rotate the X-ray generator 12 and the detector 13 on a circular orbit centered on the subject P.

検出器13は、被検体Pを透過したX線を検出する2次元アレイ型検出器(面検出器)であり、複数チャンネル分のX線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Pの体軸方向(図2に示すZ軸方向)に沿って複数列配列されている。具体的には、第1の実施形態における検出器13は、被検体Pの体軸方向に沿って320列など多列に配列されたX線検出素子を有し、例えば、被検体Pの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Pを透過したX線を検出することが可能である。 The detector 13 is a two-dimensional array type detector (surface detector) that detects X-rays that have passed through the subject P, and the detection element sequence formed by arranging X-ray detection elements for a plurality of channels is the subject P. A plurality of rows are arranged along the body axis direction (Z-axis direction shown in FIG. 2). Specifically, the detector 13 in the first embodiment has X-ray detection elements arranged in multiple rows such as 320 rows along the body axis direction of the subject P, for example, the lungs of the subject P. It is possible to detect X-rays that have passed through the subject P over a wide range, such as in the range including the heart and the heart.

データ収集回路14は、DASであり、検出器13が検出したX線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路14は、検出器13により検出されたX線強度分布データに対して、増幅処理やA/D変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール30に送信する。例えば、回転フレーム15の回転中に、X線管12aからX線が連続曝射されている場合、データ収集回路14は、全周囲分(360度分)の投影データ群を収集する。また、データ収集回路14は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール30に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路34が行なっても良い。 The data acquisition circuit 14 is a DAS and collects projection data from the X-ray detection data detected by the detector 13. For example, the data acquisition circuit 14 generates projection data by performing amplification processing, A / D conversion processing, sensitivity correction processing between channels, and the like on the X-ray intensity distribution data detected by the detector 13. The projected projection data is transmitted to the console 30 described later. For example, when X-rays are continuously exposed from the X-ray tube 12a during the rotation of the rotating frame 15, the data acquisition circuit 14 collects the projection data group for the entire circumference (360 degrees). Further, the data acquisition circuit 14 associates the tube position with each of the collected projection data and transmits the data to the console 30 described later. The tube position is information indicating the projection direction of the projection data. The sensitivity correction processing between channels may be performed by the preprocessing circuit 34, which will be described later.

寝台装置20は、被検体Pを載せる装置であり、図2に示すように、寝台駆動装置21と、天板22とを有する。寝台駆動装置21は、天板22をZ軸方向へ移動して、被検体Pを回転フレーム15内に移動させる。天板22は、被検体Pが載置される板である。 The sleeper device 20 is a device on which the subject P is placed, and has a sleeper drive device 21 and a top plate 22 as shown in FIG. The sleeper drive device 21 moves the top plate 22 in the Z-axis direction to move the subject P into the rotating frame 15. The top plate 22 is a plate on which the subject P is placed.

なお、架台10は、例えば、天板22を移動させながら回転フレーム15を回転させて被検体Pをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台10は、天板22を移動させた後に被検体Pの位置を固定したままで回転フレーム15を回転させて被検体Pを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台10は、天板22の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。 The gantry 10 executes, for example, a helical scan in which the rotating frame 15 is rotated while the top plate 22 is moved to spirally scan the subject P. Alternatively, the gantry 10 executes a conventional scan in which the rotating frame 15 is rotated while the position of the subject P is fixed after the top plate 22 is moved to scan the subject P in a circular orbit. Alternatively, the gantry 10 executes a step-and-shoot method in which the position of the top plate 22 is moved at regular intervals to perform a conventional scan in a plurality of scan areas.

コンソール30は、操作者によるX線CT装置100の操作を受け付けるとともに、架台10によって収集された投影データを用いてCT画像データ(ボリュームデータ)を再構成する装置である。コンソール30は、図2に示すように、入力回路31と、ディスプレイ32と、スキャン制御回路33と、前処理回路34と、記憶回路35と、画像再構成回路36と、処理回路37とを有する。 The console 30 is a device that accepts the operation of the X-ray CT device 100 by the operator and reconstructs the CT image data (volume data) using the projection data collected by the gantry 10. As shown in FIG. 2, the console 30 includes an input circuit 31, a display 32, a scan control circuit 33, a preprocessing circuit 34, a storage circuit 35, an image reconstruction circuit 36, and a processing circuit 37. ..

入力回路31は、X線CT装置100の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路37に転送する。例えば、入力回路31は、操作者から、CT画像データの撮影条件や、CT画像データを再構成する際の再構成条件、CT画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路31は、被検体Pに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路31は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。 The input circuit 31 has a mouse, keyboard, trackball, switch, button, joystick, etc. used by the operator of the X-ray CT device 100 to input various instructions and various settings, and information on the instructions and settings received from the operator. Is transferred to the processing circuit 37. For example, the input circuit 31 receives from the operator the imaging conditions for the CT image data, the reconstruction conditions for reconstructing the CT image data, the image processing conditions for the CT image data, and the like. Further, the input circuit 31 accepts an operation for selecting a test for the subject P. Further, the input circuit 31 accepts a designation operation for designating a portion on the image.

ディスプレイ32は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路37による制御のもと、CT画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路31を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)を表示したりする。また、ディスプレイ32は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。 The display 32 is a monitor referred to by the operator, and under the control of the processing circuit 37, the image data generated from the CT image data is displayed to the operator, and various types are displayed by the operator via the input circuit 31. It displays a GUI (Graphical User Interface) for receiving instructions and various settings. In addition, the display 32 displays a plan screen for a scan plan, a screen during scanning, and the like.

スキャン制御回路33は、処理回路37による制御のもと、X線照射制御回路11、架台駆動回路16、データ収集回路14及び寝台駆動装置21の動作を制御することで、架台10における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路33は、位置決め画像(スキャノ画像)を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影(スキャン)における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。 The scan control circuit 33 controls the operations of the X-ray irradiation control circuit 11, the gantry drive circuit 16, the data acquisition circuit 14, and the sleeper drive device 21 under the control of the processing circuit 37 to control the operation of the projection data on the gantry 10. Control the collection process. Specifically, the scan control circuit 33 controls the collection process of projection data in the imaging for collecting the positioning image (scano image) and the main imaging (scan) for collecting the image used for diagnosis.

前処理回路34は、データ収集回路14によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路34は、データ収集回路14によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路35に格納する。 The preprocessing circuit 34 performs logarithmic conversion processing and correction processing such as offset correction, sensitivity correction, and beam hardening correction on the projection data generated by the data acquisition circuit 14, and obtains the corrected projection data. Generate. Specifically, the preprocessing circuit 34 generates corrected projection data for each of the projection data of the positioning image generated by the data acquisition circuit 14 and the projection data collected by the main shooting, and the storage circuit 35. Store in.

記憶回路35は、前処理回路34により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路35は、前処理回路34によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路35は、後述する画像再構成回路36によって再構成されたCT画像データなどを記憶する。また、記憶回路35は、後述する処理回路37による処理結果を適宜記憶する。 The storage circuit 35 stores the projection data generated by the preprocessing circuit 34. Specifically, the storage circuit 35 stores the projection data of the positioning image generated by the preprocessing circuit 34 and the projection data for diagnosis collected by the main imaging. Further, the storage circuit 35 stores CT image data and the like reconstructed by the image reconstruction circuit 36 described later. Further, the storage circuit 35 appropriately stores the processing result by the processing circuit 37 described later.

画像再構成回路36は、記憶回路35が記憶する投影データを用いてCT画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路36は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、CT画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、FBP(Filtered Back Projection)法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路36は、逐次近似法を用いてCT画像データを再構成することもできる。 The image reconstruction circuit 36 reconstructs CT image data using the projection data stored in the storage circuit 35. Specifically, the image reconstruction circuit 36 reconstructs CT image data from the projection data of the positioning image and the projection data of the image used for diagnosis. Here, there are various reconstruction methods, and examples thereof include back projection processing. Further, as the back projection process, for example, a back projection process by the FBP (Filtered Back Projection) method can be mentioned. Alternatively, the image reconstruction circuit 36 can reconstruct the CT image data using the successive approximation method.

また、画像再構成回路36は、CT画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路36は、再構成したCT画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路35に格納する。 Further, the image reconstruction circuit 36 generates image data by performing various image processing on the CT image data. Then, the image reconstruction circuit 36 stores the reconstructed CT image data and the image data generated by various image processes in the storage circuit 35.

処理回路37は、架台10、寝台装置20及びコンソール30の動作を制御することによって、X線CT装置100の全体制御を行う。具体的には、処理回路37は、スキャン制御回路33を制御することで、架台10で行なわれるCTスキャンを制御する。また、処理回路37は、画像再構成回路36を制御することで、コンソール30における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路37は、記憶回路35が記憶する各種画像データを、ディスプレイ32に表示するように制御する。 The processing circuit 37 controls the operation of the gantry 10, the sleeper device 20, and the console 30 to control the entire X-ray CT device 100. Specifically, the processing circuit 37 controls the CT scan performed on the gantry 10 by controlling the scan control circuit 33. Further, the processing circuit 37 controls the image reconstruction processing and the image generation processing in the console 30 by controlling the image reconstruction circuit 36. Further, the processing circuit 37 controls the display 32 to display various image data stored in the storage circuit 35.

このような構成のもと、本実施形態に係るX線CT装置100は、適切なデータを簡便に選択することを可能にする。具体的には、X線CT装置100は、血管を含む医用画像(例えば、3次元CT画像データ等)を用いた流体解析によって血流に関する指標値を算出する際のデータとして適切なデータを簡便に選択することを可能にする。例えば、X線CT装置100は、経時的に収集した複数時相のCT画像データから、流体解析に用いるデータとして適切な時相のCT画像データを選択する。 Under such a configuration, the X-ray CT apparatus 100 according to the present embodiment makes it possible to easily select appropriate data. Specifically, the X-ray CT apparatus 100 simply uses appropriate data as data for calculating an index value related to blood flow by fluid analysis using a medical image including blood vessels (for example, three-dimensional CT image data). Allows you to choose. For example, the X-ray CT apparatus 100 selects appropriate time-phase CT image data as data to be used for fluid analysis from a plurality of time-phase CT image data collected over time.

ここで、血流に関する指標値としては、例えば、心筋血流予備量比(FFR:Fractional Flow Reserve)や、血管内の力学的な指標、血液の流量に関する指標などが挙げられる。FFRは、血管において心臓から近い近位部における圧力と、心臓から遠い遠位部における圧力との比であり、例えば、「FFR=Pd(遠位部の圧力)/Pa(近位部の圧力)」で表される。例えば、血管に狭窄(治療対象部位)が生じている場合、狭窄により遠位部の圧力が低下するため、FFRの値は低下する。流体解析は、このようなFFRの値などを算出することで、治療の要否などの判断に利用される。なお、血管内の力学的な指標としては、例えば、圧力、ベクトル、せん断応力などが挙げられる。また、血液の流量に関する指標としては、流量及び流速などが挙げられる。 Here, examples of the index value related to blood flow include a myocardial blood flow reserve ratio (FFR: Fractional Flow Reserve), a mechanical index in a blood vessel, an index related to blood flow rate, and the like. FFR is the ratio of the pressure in the proximal part of the blood vessel near the heart to the pressure in the distal part far from the heart, for example, "FFR = Pd (distal pressure) / Pa (proximal pressure). ) ”. For example, when a blood vessel has a stenosis (a site to be treated), the pressure in the distal portion decreases due to the stenosis, so that the FFR value decreases. The fluid analysis is used to determine the necessity of treatment by calculating such an FFR value or the like. Examples of the mechanical index in the blood vessel include pressure, vector, and shear stress. In addition, examples of the index related to the blood flow rate include the flow rate and the flow velocity.

以下、第1の実施形態では、冠動脈を対象とした流体解析に際して、適切なCT画像データを選択する場合を例に挙げて説明する。本実施形態に係る処理回路37は、図2に示すように、制御機能37a、解析機能37b、選択機能37c、取得機能37d及び提示機能37eを実行する。ここで、例えば、図2に示す処理回路37の構成要素である制御機能37a、解析機能37b、選択機能37c、取得機能37d及び提示機能37eが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路35に記録されている。処理回路37は、各プログラムを記憶回路35から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路37は、図2の処理回路37内に示された各機能を有することとなる。なお、本実施形態で説明する解析機能37bは、特許請求の範囲に記載した解析部の一例である。また、選択機能37cは、特許請求の範囲に記載した選択部の一例である。また、取得機能37dは、取得部の一例である。また、提示機能37eは、特許請求の範囲に記載した提示部の一例である。 Hereinafter, in the first embodiment, a case where appropriate CT image data is selected in fluid analysis for a coronary artery will be described as an example. As shown in FIG. 2, the processing circuit 37 according to the present embodiment executes the control function 37a, the analysis function 37b, the selection function 37c, the acquisition function 37d, and the presentation function 37e. Here, for example, each processing function executed by the control function 37a, the analysis function 37b, the selection function 37c, the acquisition function 37d, and the presentation function 37e, which are the components of the processing circuit 37 shown in FIG. 2, is a program that can be executed by a computer. Is recorded in the storage circuit 35 in the form of. The processing circuit 37 is a processor that realizes a function corresponding to each program by reading each program from the storage circuit 35 and executing the program. In other words, the processing circuit 37 in the state where each program is read has each function shown in the processing circuit 37 of FIG. The analysis function 37b described in the present embodiment is an example of the analysis unit described in the claims. Further, the selection function 37c is an example of the selection unit described in the claims. The acquisition function 37d is an example of an acquisition unit. Further, the presentation function 37e is an example of the presentation unit described in the claims.

制御機能37aは、X線CT装置100の全体制御を実行する。例えば、制御機能37aは、上述したスキャンに係る制御、CT画像データの再構成及びCT画像データから各種画像の生成に係る制御、及び、生成した各種画像の表示制御などを実行する。 The control function 37a executes overall control of the X-ray CT apparatus 100. For example, the control function 37a executes the above-mentioned control related to scanning, reconstruction of CT image data, control related to generation of various images from CT image data, display control of various generated images, and the like.

解析機能37bは、CT画像データに基づいて流体解析を実行する。具体的には、解析機能37bは、3次元のCT画像データから血管の形状を表す時系列の血管形状データを抽出する。例えば、解析機能37bは、記憶回路35から経時的に収集された複数時相のCT画像データを読み出し、読み出した複数時相のCT画像データに対して画像処理を行うことで、時系列の血管形状データを抽出する。 The analysis function 37b executes the fluid analysis based on the CT image data. Specifically, the analysis function 37b extracts time-series blood vessel shape data representing the shape of blood vessels from three-dimensional CT image data. For example, the analysis function 37b reads out the CT image data of the plurality of time phases collected over time from the storage circuit 35, and performs image processing on the read CT image data of the plurality of time phases to perform time-series blood vessels. Extract shape data.

ここで、解析機能37bは、CT画像データに含まれる血管領域に指標値を算出する対象領域を設定する。具体的には、解析機能37bは、操作者による入力回路31を介した指示又は画像処理によって、血管領域に対象領域を設定する。そして、解析機能37bは、設定した対象領域の血管形状データとして、例えば、血管の芯線(芯線の座標情報)、芯線に垂直な断面での血管及び内腔の断面積、芯線に垂直な断面での円柱方向の、芯線から内壁までの距離及び芯線から外壁までの距離などをCT画像データから抽出する。なお、解析機能37bは、解析手法に応じて、その他種々の血管形状データを抽出することができる。 Here, the analysis function 37b sets a target region for calculating an index value in the blood vessel region included in the CT image data. Specifically, the analysis function 37b sets the target region in the blood vessel region by an instruction or image processing by the operator via the input circuit 31. Then, the analysis function 37b uses, for example, the core wire (coordinate information of the core wire) of the blood vessel, the cross-sectional area of the blood vessel and the lumen in the cross section perpendicular to the core wire, and the cross section perpendicular to the core wire as the blood vessel shape data of the set target region. The distance from the core wire to the inner wall and the distance from the core wire to the outer wall in the columnar direction of the above are extracted from the CT image data. The analysis function 37b can extract various other blood vessel shape data depending on the analysis method.

さらに、解析機能37bは、流体解析の解析条件を設定する。具体的には、解析機能37bは、解析条件として、血液の物性値、反復計算の条件、解析の初期値などを設定する。例えば、解析機能37bは、血液の物性値として、血液の粘性、密度などを設定する。また、解析機能37bは、反復計算の条件として、反復計算における最大反復回数、緩和係数、残差の許容値などを設定する。また、解析機能37bは、解析の初期値として、流量、圧力、流体抵抗、圧力境界の初期値などを設定する。なお、解析機能37bによって用いられる各種値は、システムに予め組み込んでおいてもよいし、操作者が対話的に定義してもよい。 Further, the analysis function 37b sets the analysis conditions for fluid analysis. Specifically, the analysis function 37b sets the physical characteristic value of blood, the condition of iterative calculation, the initial value of analysis, and the like as the analysis condition. For example, the analysis function 37b sets the viscosity, density, and the like of blood as physical property values of blood. Further, the analysis function 37b sets the maximum number of iterations in the iterative calculation, the relaxation coefficient, the allowable value of the residual, and the like as the conditions for the iterative calculation. Further, the analysis function 37b sets the flow rate, pressure, fluid resistance, initial value of the pressure boundary, and the like as the initial value of the analysis. The various values used by the analysis function 37b may be incorporated in the system in advance, or may be defined interactively by the operator.

また、解析機能37bは、画像データ中の血管における治療対象部位を設定する。具体的には、解析機能37bは、血管における治療対象部位を、手動又は自動で設定する。例えば、解析機能37bは、入力回路31を介して受け付けられた範囲を治療対象部位として設定する。かかる場合には、入力回路31が解析条件を変更する範囲(治療対象部位)を受け付け、解析機能37bが受け付けられた範囲を治療対象部位として設定する。また、解析機能37bは、対象領域内の形状に基づいて、治療対象部位を自動で設定する。例えば、解析機能37bは、対象領域内の形状に基づいて狭窄部分を抽出し、抽出した狭窄部分のうち一定の狭窄度以上となる狭窄部分を治療対象部位として設定する。なお、狭窄部分の抽出は、任意の手法を用いることができる。 In addition, the analysis function 37b sets a treatment target site in the blood vessel in the image data. Specifically, the analysis function 37b manually or automatically sets the treatment target site in the blood vessel. For example, the analysis function 37b sets a range received via the input circuit 31 as a treatment target site. In such a case, the input circuit 31 accepts a range for changing the analysis condition (treatment target site), and the range in which the analysis function 37b is accepted is set as the treatment target site. In addition, the analysis function 37b automatically sets the treatment target site based on the shape in the target region. For example, the analysis function 37b extracts a stenosis portion based on the shape in the target region, and sets a stenosis portion having a certain degree of stenosis or more as a treatment target site among the extracted stenosis portions. Any method can be used to extract the stenotic portion.

そして、解析機能37bは、血管を含む画像データを用いた流体解析により血管の血流に関する指標値を算出する。具体的には、解析機能37bは、血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を実行し、血管の対象領域における血流に関する指標値(流体パラメータ)を算出する。例えば、解析機能37bは、血管の内腔や外壁の輪郭、血管の断面積及び芯線などの血管形状データと、血液の物性値、反復計算の条件及び解析の初期値などの設定条件に基づいて、血管の所定の位置ごとに、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標値を算出する。そして、解析機能37bは、算出した指標値からさらにFFRなどの指標値を算出する。 Then, the analysis function 37b calculates an index value related to blood flow in the blood vessel by fluid analysis using image data including the blood vessel. Specifically, the analysis function 37b executes fluid analysis using the blood vessel shape data and the analysis conditions, and calculates an index value (fluid parameter) related to blood flow in the target region of the blood vessel. For example, the analysis function 37b is based on blood vessel shape data such as the contour of the blood vessel lumen and outer wall, the cross-sectional area of the blood vessel, and the core wire, and setting conditions such as blood physical properties, repeated calculation conditions, and initial analysis values. , Calculate index values such as pressure, blood flow rate, blood flow velocity, vector and shear stress for each predetermined position of blood vessel. Then, the analysis function 37b further calculates an index value such as FFR from the calculated index value.

図3は、第1の実施形態に係る解析機能37bによる処理の一例を説明するための図である。図3に示すように、例えば、解析機能37bは、大動脈及び冠動脈を含む3次元のCT画像データから、対象領域であるLADについて、芯線の座標や断面情報を含む血管形状データを抽出する。さらに、解析機能37bは、抽出されたLADを対象とする解析の解析条件を設定する。そして、解析機能37bは、抽出されたLADの血管形状データ及び設定された条件を用いて流体解析を行うことで、例えば、対象領域LADの入口の境界から出口の境界まで、芯線に沿った所定の位置ごとに圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標値を算出する。すなわち、解析機能37bは、対象領域について、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの分布を算出する。そして、解析機能37bは、例えば、算出した圧力分布に基づいて、対象領域における各位置のFFRを算出する。 FIG. 3 is a diagram for explaining an example of processing by the analysis function 37b according to the first embodiment. As shown in FIG. 3, for example, the analysis function 37b extracts blood vessel shape data including core line coordinates and cross-sectional information for LAD, which is a target region, from three-dimensional CT image data including aorta and coronary arteries. Further, the analysis function 37b sets the analysis conditions for the analysis of the extracted LAD. Then, the analysis function 37b performs a fluid analysis using the extracted blood vessel shape data of the LAD and the set conditions, so that, for example, from the boundary of the inlet to the boundary of the exit of the target region LAD, a predetermined value along the core line is performed. Index values such as pressure, blood flow rate, blood flow velocity, vector and shear stress are calculated for each position. That is, the analysis function 37b calculates the distribution of pressure, blood flow rate, blood flow velocity, vector, shear stress, and the like for the target region. Then, the analysis function 37b calculates the FFR of each position in the target region based on, for example, the calculated pressure distribution.

上述したように、解析機能37bは、経時的に収集された複数時相のCT画像データからそれぞれ血管形状データを抽出し、抽出した複数時相の血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を行うことで、血流に関する指標値を算出する。ここで、このような冠動脈の流体解析を実行する際に精度の高い解析結果を得るためには、冠動脈の形状の変化(例えば、断面積の変化)をできるだけ含むような複数時相であり、かつ、各時相のCT画像データができるだけシャープなものであることが望ましい。すなわち、時系列の血管形状データが、血液が流入して冠動脈の面積が最大となる時相から血液が流出して面積が最小となる時相までの一連の変化をできるだけ含みつつ、拍動による画像の動き(ぼけ)が少ない時相のCT画像データを用いることが望ましい。そこで、第1の実施形態では、選択機能37cが、経時的に収集されたCT画像データの各時相の中から、上記したCT画像データに対応する時相を選択する。 As described above, the analysis function 37b extracts blood vessel shape data from the CT image data of the plurality of time phases collected over time, and fluid analysis using the extracted blood vessel shape data of the plurality of time phases and analysis conditions. By performing the above, the index value related to blood flow is calculated. Here, in order to obtain a highly accurate analysis result when performing such a fluid analysis of the coronary artery, it is a plurality of time phases that include as much as possible a change in the shape of the coronary artery (for example, a change in the cross-sectional area). Moreover, it is desirable that the CT image data of each time phase is as sharp as possible. That is, the time-series blood vessel shape data is based on pulsation while including as much as possible a series of changes from the time phase in which blood flows in and the area of the coronary artery is maximized to the time phase in which blood flows out and the area is minimized. It is desirable to use CT image data of the time phase with little image movement (blurring). Therefore, in the first embodiment, the selection function 37c selects the time phase corresponding to the above-mentioned CT image data from each time phase of the CT image data collected over time.

選択機能37cは、経時的に収集された複数時相のCT画像データの中から、冠動脈の形状の変化を含みつつ、拍動による画像のぼけが少ない時相を選択する。具体的には、選択機能37cは、複数のCT画像データに対応する各時相から、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相であり、かつ、時相間の時間間隔が大きくなるように複数の時相を選択する。より具体的には、選択機能37cは、複数のCT画像データに対応する各時相において、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相の範囲を抽出し、抽出した範囲に含まれる時相に対応する画像データにおける拍動に伴う動きの評価に基づいて、範囲に含まれる時相の中から拍動に伴う動きが相対的に小さい時相であり、かつ、時相間の時間間隔が大きくなるように複数の時相を選択する。 The selection function 37c selects a time phase in which the image is less blurred due to pulsation while including a change in the shape of the coronary artery from the CT image data of a plurality of time phases collected over time. Specifically, the selection function 37c is a time phase in which the movement associated with the pulsation is relatively small from each time phase corresponding to a plurality of CT image data, and the time interval between the time phases is large. Select multiple time phases. More specifically, the selection function 37c extracts a range of the time phase in which the movement associated with the pulsation is relatively small in each time phase corresponding to the plurality of CT image data, and the time phase included in the extracted range. Based on the evaluation of the movement associated with the beat in the image data corresponding to, the movement associated with the beat is relatively small among the time phases included in the range, and the time interval between the time phases is large. Select multiple time phases so that

ここで、選択機能37cは、各CT画像データにおける画像指標に基づいて、心臓の心拍に伴う動きを評価し、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相であり、かつ、時相間の時間間隔が大きくなるように複数の時相を選択する。すなわち、選択機能37cは、各CT画像データについて、画像指標をそれぞれ取得する。そして、選択機能37cは、各画像データにおける画像指標に基づいて、複数のCT画像データのうち、所定の時間間隔よりも大きい時間間隔を有するCT画像データの組み合わせの中からCT画像データの組を抽出する。例えば、選択機能37cは、CT画像データの組み合わせの中から、各CT画像データにおける画質指標が所定の閾値以上であるCT画像データの組を抽出する。ここで、画質指標は、画像指標の一例である。以下、画質指標に基づく、複数時相の選択(CT画像データの組の選択)の例を説明する。 Here, the selection function 37c evaluates the movement associated with the heartbeat based on the image index in each CT image data, and is a time phase in which the movement associated with the heartbeat is relatively small, and the time between the time phases. Select multiple time phases so that the intervals are large. That is, the selection function 37c acquires an image index for each CT image data. Then, the selection function 37c selects a set of CT image data from a combination of CT image data having a time interval larger than a predetermined time interval among a plurality of CT image data based on the image index in each image data. Extract. For example, the selection function 37c extracts a set of CT image data in which the image quality index of each CT image data is equal to or higher than a predetermined threshold value from the combination of CT image data. Here, the image quality index is an example of an image index. Hereinafter, an example of selection of a plurality of time phases (selection of a set of CT image data) based on an image quality index will be described.

図4は、第1の実施形態に係る選択機能37cによる時相の選択を説明するための図である。図4においては、上段に心拍を示し、中段に心臓の動きを示し、下段に冠動脈の面積を示す。また、図4は、横方向が時間を示し、心拍、心臓の動き及び冠動脈の面積の時間変化を対応付けて示す。例えば、選択機能37cは、心位相70%〜99%の範囲に含まれる心位相を選択する。ここで、心位相70%〜99%は、図4に示すように、心臓の動きがあまりなく、冠動脈の面積の変化が大きい時相である。心臓は収縮と拡張により動き、図4の中段に示すように、拡張期後半(心位相70%〜99%)で動きが安定する。選択機能37cは、この動きが安定した心位相70%〜99%に含まれる心位相を選択することにより、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相を選択する。なお、心位相70%〜99%は、Wave Free Periodに相当する。Wave Free Periodは、脈から冠動脈を下降する駆出圧波と、左室圧により形成され冠動脈を逆行性に伝わる反射圧の影響が無い、拡張中期の時相である。 FIG. 4 is a diagram for explaining the selection of the time phase by the selection function 37c according to the first embodiment. In FIG. 4, the heartbeat is shown in the upper row, the movement of the heart is shown in the middle row, and the area of the coronary artery is shown in the lower row. Further, in FIG. 4, the lateral direction indicates time, and the heartbeat, the movement of the heart, and the time change of the area of the coronary artery are shown in association with each other. For example, the selection function 37c selects a core phase included in the range of 70% to 99% of the core phase. Here, the cardiac phase of 70% to 99% is a time phase in which there is not much movement of the heart and the change in the area of the coronary artery is large, as shown in FIG. The heart moves by contraction and expansion, and as shown in the middle part of FIG. 4, the movement stabilizes in the latter half of the diastole (heart phase 70% to 99%). The selection function 37c selects the time phase in which the movement associated with the pulsation is relatively small by selecting the heart phase included in the heart phase of 70% to 99% in which the movement is stable. The cardiac phase of 70% to 99% corresponds to the Wave Free Period. The Wave Free Period is a mid-diastolic phase that is unaffected by the ejection pressure wave that descends the coronary artery from the pulse and the reflex pressure that is formed by the left ventricular pressure and propagates retrogradely through the coronary artery.

また、図4の下段に示すように、冠動脈の面積は、心位相70%付近で最大となり、99%付近で最小となる。これは、心位相70%付近で冠動脈に血液が流入し始め、その後、99%に進むにつれて血液が流出していくためである。選択機能37cは、この冠動脈の面積の変化をできるだけ含むように、心位相70%〜99%の範囲において、時相間の時間間隔ができるだけ大きくなるように複数の時相を選択する。 Further, as shown in the lower part of FIG. 4, the area of the coronary artery is maximum at around 70% of the cardiac phase and minimum at around 99%. This is because blood begins to flow into the coronary arteries at around 70% of the cardiac phase, and then blood flows out as it progresses to 99%. The selection function 37c selects a plurality of time phases so that the time interval between the time phases is as large as possible in the range of 70% to 99% of the cardiac phases so as to include the change in the area of the coronary arteries as much as possible.

ここで、心位相70〜99%では、心臓の動きがあまりなく安定しているが、実際に収集したCT画像データでは画質が変動する。また、心位相99%付近では、心臓の次の収縮の影響を受けてしまい、ぼけが生じる場合もある。図5は、第1の実施形態に係る各心位相の画質の変化の一例を示す図である。図5は、横軸に時間を示し、縦軸に画質を示す。例えば、CT画像データの画質は、図5に示すように、心位相70%付近に向けて徐々に向上し、ある画質付近で変動しながら推移する。そして、CT画像データの画質は、心位相99%付近で急激に低下する。このように、CT画像データの画質は、心位相70%〜99%の範囲内でも一定ではなく、大きく変化する。 Here, in the cardiac phase of 70 to 99%, the movement of the heart is not so much and is stable, but the image quality of the actually collected CT image data fluctuates. Further, in the vicinity of the cardiac phase of 99%, it is affected by the next contraction of the heart, and blurring may occur. FIG. 5 is a diagram showing an example of a change in image quality of each core phase according to the first embodiment. In FIG. 5, the horizontal axis represents time and the vertical axis represents image quality. For example, as shown in FIG. 5, the image quality of the CT image data gradually improves toward the vicinity of the cardiac phase of 70%, and changes while fluctuating in the vicinity of a certain image quality. Then, the image quality of the CT image data drops sharply near the cardiac phase of 99%. As described above, the image quality of the CT image data is not constant even within the range of the cardiac phase of 70% to 99%, and changes greatly.

そこで、選択機能37cは、拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相70%〜99%に対応する各CT画像データの拍動に伴う動きをそれぞれ評価することにより、心位相70%〜99%の中から拍動に伴う動きがより小さい心位相を選択する。ここで、選択機能37cは、心位相70%〜99%の中から拍動に伴う動きがより小さい心位相で、かつ、時間間隔がより大きくなるように心位相を選択する。以下、心位相70%〜99%の中から4つの心位相を選択する場合を例に挙げて、選択機能37cの処理を説明する。 Therefore, the selection function 37c evaluates the movement of each CT image data corresponding to the heart phase of 70% to 99%, in which the movement of the heart phase is relatively small, of the heart phase of 70% to 99%. Select a cardiac phase from% that has a smaller movement associated with the beat. Here, the selection function 37c selects the heart phase from 70% to 99% of the heart phases so that the movement associated with the beat is smaller and the time interval is larger. Hereinafter, the processing of the selection function 37c will be described by taking as an example the case where four core phases are selected from the core phases of 70% to 99%.

かかる場合には、選択機能37cは、複数の時相において隣接する心位相間の各時間間隔が大きく、かつ、相互に近似するように、複数の心位相を選択する。例えば、選択機能37cは、心位相70%〜99%の中から4つの心位相を選択する場合に、各心位相におけるCT画像データが拍動に伴う動きがより小さく、かつ、隣り合う心位相間での時間間隔が等間隔に近くなるように、4つの心位相を選択する。これは、冠動脈の流体解析が、上述した冠動脈の面積がどのように変動するか(変動の傾向)を含めて解析するため、流体解析に適用するCT画像データの心位相はできるだけ等間隔のものが望ましいためである。 In such a case, the selection function 37c selects a plurality of core phases so that the time intervals between the adjacent core phases are large in the plurality of time phases and they are close to each other. For example, when the selection function 37c selects four heart phases from 70% to 99% of the heart phases, the CT image data in each heart phase moves less with the beat and the adjacent heart phases are smaller. Four core phases are selected so that the time intervals between them are close to equal intervals. This is because the fluid analysis of the coronary arteries analyzes how the area of the coronary arteries fluctuates (the tendency of fluctuation) as described above, so that the cardiac phases of the CT image data applied to the fluid analysis are as evenly spaced as possible. Is desirable.

以下、選択機能37cによる4つの心位相の選択処理の一例を説明する。例えば、選択機能37cは、範囲(Wave Free Period)を複数の部分範囲に分割し、各部分範囲について、部分範囲に含まれる時相の中から拍動に伴う動きが相対的に小さい時相をそれぞれ選択する。すなわち、選択機能37cは、心位相70%〜99%を4つの領域に分割し、分割した各領域から1つずつ心位相を選択する。図6は、第1の実施形態に係る選択機能37cによる選択処理の一例を説明するための図である。例えば、選択機能37cは、心位相70%〜99%を、「70〜76%」、「77%〜83%」、「84%〜91%」、「92〜99%」の4つの領域に分割し、各領域で最適位相を検索して選択する。そして、選択機能37cによって各領域から選択された4つの心位相に対応する各心位相データから最適な4つの心位相のCT画像データが再構成される。 Hereinafter, an example of the selection process of the four core phases by the selection function 37c will be described. For example, the selection function 37c divides a range (Wave Free Period) into a plurality of subranges, and for each subrange, a time phase in which the movement associated with pulsation is relatively small from among the time phases included in the subrange. Select each. That is, the selection function 37c divides 70% to 99% of the core phases into four regions, and selects one core phase from each of the divided regions. FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the selection process by the selection function 37c according to the first embodiment. For example, the selection function 37c shifts the cardiac phase from 70% to 99% into four regions of "70 to 76%", "77% to 83%", "84% to 91%", and "92 to 99%". Divide and search and select the optimum phase in each area. Then, the CT image data of the four optimum core phases is reconstructed from the core phase data corresponding to the four core phases selected from each region by the selection function 37c.

なお、図6に示す各領域における最適心位相の検索は、例えば、拍動に伴う動きがより小さい心位相を検索することである。例えば、選択機能37cは、心電図同期で収集された心位相70%〜90%の投影データにおける1%ごとの心位相データを用いて画像内のぼけ(鮮明度)の程度を評価し、画像内のぼけが最も少ない心位相データを再構成する心位相データとして選択する。 The search for the optimum core phase in each region shown in FIG. 6 is, for example, to search for a heart phase in which the movement associated with the beat is smaller. For example, the selection function 37c evaluates the degree of blur (sharpness) in the image using the cardiac phase data of every 1% in the projection data of the cardiac phase of 70% to 90% collected in the electrocardiogram synchronization, and evaluates the degree of blur (sharpness) in the image. The core phase data with the least blur is selected as the core phase data to be reconstructed.

図7は、第1の実施形態に係る選択機能37cによる最適心位相の検索処理の一例を説明するための図である。図7においては、「70〜76%」の最適心位相を検索する場合について示す。例えば、選択機能37cは、複数心拍分の投影データから冠動脈を含む1スライスのサイノグラムをそれぞれ抽出する。そして、選択機能37cは、図7に示すように、抽出した各サイノグラムから「70%」の心位相データ、「71%」の心位相データ、「72%」の心位相データ、「73%」の心位相データ、「74%」の心位相データ、「75%」の心位相データ及び「76%」の心位相データをそれぞれ抽出して再構成を行うことで、各心位相における冠動脈を含む1スライスの画像を生成する。 FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the search process of the optimum core phase by the selection function 37c according to the first embodiment. FIG. 7 shows a case where the optimum core phase of “70 to 76%” is searched. For example, the selection function 37c extracts one slice of synogram including a coronary artery from the projection data of a plurality of heartbeats. Then, as shown in FIG. 7, the selection function 37c has "70%" heart phase data, "71%" heart phase data, "72%" heart phase data, and "73%" from each extracted synogram. By extracting and reconstructing the cardiac phase data of "74%", the cardiac phase data of "75%", and the cardiac phase data of "76%", the coronary arteries in each cardiac phase are included. Generate one slice of image.

そして、選択機能37cは、生成した各心位相の画像についてSD値をそれぞれ算出し、算出したSD値に基づいて、ぼけの少ない(鮮明度の高い)画像を抽出し、抽出した画像の心位相を最適心位相として選択する。例えば、選択機能37cは、図7に示すように、各画像の画素ごとの信号強度(画素値)の分布において裾の幅が狭い画像の心位相「74%」を、「70〜76%」の領域における最適心位相として選択する。なお、上述したSD値とは、画像に含まれる画素ごとの信号強度の標準偏差(Standard Deviation)であり、ノイズの特性を示す指標値である。 Then, the selection function 37c calculates the SD value for each generated image of the core phase, extracts an image with less blur (high sharpness) based on the calculated SD value, and the core phase of the extracted image. Is selected as the optimum core phase. For example, as shown in FIG. 7, the selection function 37c sets the cardiac phase “74%” of an image having a narrow hem width to “70 to 76%” in the distribution of the signal intensity (pixel value) for each pixel of each image. Select as the optimum core phase in the region of. The SD value described above is a standard deviation of the signal strength for each pixel included in the image, and is an index value indicating noise characteristics.

選択機能37cは、「77%〜83%」、「84%〜91%」、「92〜99%」の3つの領域に対しても、上述した選択処理を実行して、各領域から最適心位相を選択する。ここで、上述したように各領域から最適心位相を選択すると、各領域で選択された最適心位相の時間間隔が短くなる場合がある。例えば、「70〜76%」の領域の最適心位相を「74%」と選択し、「77%〜83%」の領域の最適心位相を「77%」と選択した場合、時間間隔が「3%」分となる。上述したように、流体解析に用いるCT画像データでは、心位相間の時間間隔が大きく、均等であるほうが望ましい。 The selection function 37c also executes the above-mentioned selection process for the three regions of "77% to 83%", "84% to 91%", and "92 to 99%", and the optimum center from each region. Select the phase. Here, if the optimum core phase is selected from each region as described above, the time interval of the optimum core phase selected in each region may be shortened. For example, when the optimum core phase in the region of "70 to 76%" is selected as "74%" and the optimum core phase in the region of "77% to 83%" is selected as "77%", the time interval is "77%". That's 3%. As described above, in the CT image data used for fluid analysis, it is desirable that the time intervals between the heart phases are large and even.

そこで、選択機能37cは、範囲に含まれる心位相において、心位相間の時間間隔が所定の閾値以上となるように、複数の心位相を選択する。図8は、第1の実施形態に係る選択機能37cによる閾値処理の一例を説明するための図である。例えば、選択機能37cは、図8に示すように、時間間隔の閾値として「5%」を用いて選択処理を実行する。一例を挙げると、選択機能37cは、「70〜76%」の領域の最適心位相を「74%」と選択した場合、「74%」から「5%」以上間隔をあけた「79%」を下端として「77〜83%」の領域の最適心位相を検索する。すなわち、選択機能37cは、「79〜83%」の領域で最適心位相を検索する。なお、時間間隔の閾値は、任意に設定される。 Therefore, the selection function 37c selects a plurality of core phases so that the time interval between the core phases is equal to or greater than a predetermined threshold value in the core phases included in the range. FIG. 8 is a diagram for explaining an example of threshold processing by the selection function 37c according to the first embodiment. For example, the selection function 37c executes the selection process using "5%" as the threshold value of the time interval as shown in FIG. As an example, the selection function 37c has an interval of "79%" from "74%" to "5%" or more when the optimum core phase in the region of "70 to 76%" is selected as "74%". Is used as the lower end to search for the optimum core phase in the region of "77 to 83%". That is, the selection function 37c searches for the optimum core phase in the region of "79 to 83%". The threshold value of the time interval is arbitrarily set.

上述したように、選択機能37cが、「70〜76%」、「77%〜83%」、「84%〜91%」、「92〜99%」の4つの領域から最適心位相を選択すると、取得機能37dは、選択機能37cによって選択された複数の時相に対応する心位相データを取得する。具体的には、取得機能37dは、選択された各最適心位相のCT画像データを再構成するための心位相データを取得する。すなわち、取得機能37dは、選択された各最適心位相について、体軸方向の各列における心位相データを取得する。画像再構成回路36は、取得された4つの最適心位相に対応する心位相データを用いて、4つの最適心位相の3次元のCT画像データを再構成する。解析機能37bは、再構成された4つの心位相のCT画像データを用いて上述した流体解析を実行する。 As described above, when the selection function 37c selects the optimum central phase from the four regions of "70 to 76%", "77% to 83%", "84% to 91%", and "92 to 99%". , The acquisition function 37d acquires the cardiac phase data corresponding to the plurality of time phases selected by the selection function 37c. Specifically, the acquisition function 37d acquires the core phase data for reconstructing the CT image data of each selected optimum core phase. That is, the acquisition function 37d acquires the core phase data in each column in the body axis direction for each selected optimum core phase. The image reconstruction circuit 36 reconstructs the three-dimensional CT image data of the four optimum core phases by using the core phase data corresponding to the four acquired optimum core phases. The analysis function 37b executes the above-mentioned fluid analysis using the CT image data of the four reconstructed cardiac phases.

ここで、第1の実施形態に係るX線CT装置100では、選択機能37cによって選択された最適心位相が所定の条件に合わない場合に、警告を提示することも可能である。具体的には、提示機能37eは、選択機能37cによって選択された複数の心位相が所定の条件に適合しない場合に、操作者に対して警告を提示する。例えば、提示機能37eは、選択された最適心位相において、上端及び下端の心位相間の時間間隔が所定の閾値よりも短い場合に、ディスプレイ32に警告を表示させる。この場合、提示機能37eは、警告を表示させるとともに、代替案を提示することもできる。例えば、提示機能37eは、上端及び下端の心位相間の時間間隔が所定の閾値よりも長くなる心位相で、拍動に伴う動きが最も小さい心位相を代替案として提示する。 Here, in the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment, it is also possible to present a warning when the optimum core phase selected by the selection function 37c does not meet a predetermined condition. Specifically, the presentation function 37e presents a warning to the operator when the plurality of cardiac phases selected by the selection function 37c do not meet a predetermined condition. For example, the presentation function 37e causes the display 32 to display a warning when the time interval between the upper and lower end core phases is shorter than a predetermined threshold value in the selected optimum core phase. In this case, the presentation function 37e can display a warning and present an alternative plan. For example, the presentation function 37e presents as an alternative the core phase in which the time interval between the upper and lower end core phases is longer than a predetermined threshold value and the movement associated with the beat is the smallest.

上述した実施形態では、心位相「70%〜99%」の範囲を4つの領域に分割して処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実際のスキャンにおいて心位相「70%〜99%」の範囲の心位相データが収集されない場合もある。そこで、選択機能37cは、実際に収集された心位相の範囲を分割することもできる。図9は、第1の実施形態に係る選択機能による選択処理の一例を説明するための図である。例えば、選択機能37cは、心電同期スキャンにおいて心位相70%〜99%で収集された投影データのうち、実際に収集された心位相の範囲を4つの領域に分割し、各領域で最適位相を検索して選択する。そして、選択機能37cによって各領域から選択された4つの心位相に対応する各心位相データから最適な4つの心位相のCT画像データが再構成される。 In the above-described embodiment, the case where the processing is executed by dividing the range of the core phase “70% to 99%” into four regions has been described. However, there are cases where the core phase data in the range of the core phase "70% to 99%" is not collected in the actual scan. Therefore, the selection function 37c can also divide the range of the actually collected cardiac phases. FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the selection process by the selection function according to the first embodiment. For example, the selection function 37c divides the range of the actually collected cardiac phase from the projection data collected at the cardiac phase of 70% to 99% in the electrocardiographic synchronous scan into four regions, and the optimum phase in each region. Search and select. Then, the CT image data of the four optimum core phases is reconstructed from the core phase data corresponding to the four core phases selected from each region by the selection function 37c.

一例を挙げると、実際に収集された心位相の範囲が「68〜95%」の場合、選択機能37cは、「68〜95%」を4つの領域に分割する。ここで、選択機能37cは、各領域に含まれる心位相が「70%〜99%」の範囲を超えないように領域を分割する。例えば、選択機能37cは、「68〜95%」のうち、「68%」及び「69%」を対象とせずに、「68〜95%」を「70〜76%」、「77〜82%」、「83〜88%」及び「89〜95%」の4つの領域に分割する。 For example, when the actually collected range of cardiac phases is "68-95%", the selection function 37c divides "68-95%" into four regions. Here, the selection function 37c divides the regions so that the core phase included in each region does not exceed the range of "70% to 99%". For example, the selection function 37c does not target "68%" and "69%" of "68-95%", but "68-95%" is "70-76%" and "77-82%". , "83-88%" and "89-95%".

また、上述した実施形態では、心位相データから1スライス分の画像を生成して最適心位相検索を行う場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、各心位相に対応するCT画像データを再構成して最適心位相検索を行う場合であってもよい。この場合、例えば、選択機能37cは、再構成したCT画像データから冠動脈を含むスライスの画像を生成して、生成したスライスのSD値を比較することにより最適心位相を検索することができる。また、例えば、選択機能37cは、再構成したCT画像データから冠動脈の3次元領域を抽出し、抽出した冠動脈の3次元領域(各ボクセル)についてSD値を比較することにより最適心位相を検索することもできる。 Further, in the above-described embodiment, a case where an image for one slice is generated from the core phase data and the optimum core phase search is performed has been described as an example. However, the embodiment is not limited to this, and may be, for example, a case where the CT image data corresponding to each core phase is reconstructed and the optimum core phase search is performed. In this case, for example, the selection function 37c can search for the optimum cardiac phase by generating an image of a slice containing a coronary artery from the reconstructed CT image data and comparing the SD values of the generated slices. Further, for example, the selection function 37c extracts a three-dimensional region of the coronary artery from the reconstructed CT image data, and searches for the optimum cardiac phase by comparing the SD values of the extracted three-dimensional region of the coronary artery (each voxel). You can also do it.

また、上述した実施形態では、各領域からそれぞれ最適心位相を選択する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、範囲の上端及び下端が固定で選択されてもよい。一例を挙げると、選択機能37cは、心位相「70%〜99%」の範囲において、心位相「70%」及び「99%」を最適心位相として固定で選択する場合であってもよい。或いは、選択機能37cは、複数の心位相として、少なくとも範囲における上端付近の心位相及び下端付近の心位相を選択する場合であってもよい。一例を挙げると、選択機能37cは、心位相「70%〜99%」の範囲において、心位相「70%」付近及び「99%」付近を最適心位相として優先的に選択する場合であってもよい。 Further, in the above-described embodiment, the case where the optimum core phase is selected from each region has been described as an example. However, the embodiment is not limited to this, and for example, the upper end and the lower end of the range may be fixedly selected. As an example, the selection function 37c may be a case where the core phases "70%" and "99%" are fixedly selected as the optimum core phases in the range of the core phases "70% to 99%". Alternatively, the selection function 37c may select a core phase near the upper end and a core phase near the lower end in at least a range as a plurality of core phases. As an example, the selection function 37c preferentially selects the vicinity of the core phase "70%" and the vicinity of "99%" as the optimum core phase in the range of the core phase "70% to 99%". May be good.

次に、第1の実施形態に係るX線CT装置100による処理の手順について説明する。図10は、第1の実施形態に係るX線CT装置100による処理手順を示すフローチャートである。なお、図10では、心位相70〜99%の範囲を分割する場合の処理の手順について示す。 Next, the procedure of processing by the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment will be described. FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment. Note that FIG. 10 shows a processing procedure when the range of the core phase of 70 to 99% is divided.

ここで、図10におけるステップS101は、例えば、処理回路37が制御機能37aに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS102、ステップS103及びステップS107は、例えば、処理回路37が選択機能37cに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS104及びステップS106は、例えば、処理回路37が提示機能37eに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS105は、例えば、画像再構成回路36が、対応するプログラムを記憶回路35から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS108は、例えば、処理回路37が解析機能37bに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。 Here, step S101 in FIG. 10 is realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the control function 37a from the storage circuit 35 and executing the program. Further, step S102, step S103, and step S107 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the selection function 37c from the storage circuit 35 and executing the program. Further, steps S104 and S106 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the presentation function 37e from the storage circuit 35 and executing the program. Further, step S105 is realized, for example, by the image reconstruction circuit 36 reading the corresponding program from the storage circuit 35 and executing it. Further, step S108 is realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the analysis function 37b from the storage circuit 35 and executing the program.

本実施形態に係るX線CT装置100では、まず、処理回路37が、投影データを収集する(ステップS101)。そして、処理回路37が、心位相70〜99%を複数の領域に分割し(ステップS102)、各領域において、冠動脈の動きが少ない心位相を選択する(ステップS103)。続いて、処理回路37は、選択された心位相が条件を満たすか否かを判定する(ステップS104)。ここで、選択された心位相が条件を満たす場合(ステップS104肯定)、画像再構成回路36が、選択された心位相に対応するボリュームデータを再構成する(ステップS105)。 In the X-ray CT apparatus 100 according to the present embodiment, first, the processing circuit 37 collects projection data (step S101). Then, the processing circuit 37 divides the cardiac phase 70 to 99% into a plurality of regions (step S102), and selects the cardiac phase with less movement of the coronary arteries in each region (step S103). Subsequently, the processing circuit 37 determines whether or not the selected core phase satisfies the condition (step S104). Here, when the selected core phase satisfies the condition (step S104 affirmative), the image reconstruction circuit 36 reconstructs the volume data corresponding to the selected core phase (step S105).

一方、選択された心位相が条件を満たさない場合(ステップS104否定)、処理回路37は、警告を表示する(ステップS106)。そして、処理回路37は、再選択の操作を受け付けたか否かを判定する(ステップS107)。ここで、再選択の操作を受け付けた場合(ステップS107肯定)、処理回路37は、ステップS103に戻って、冠動脈の動きが少ない心位相を選択する。一方、再選択の操作を受け付けなかった場合(ステップS107否定)、画像再構成回路36が、選択された心位相に対応するボリュームデータを再構成する(ステップS105)。ステップS105において、各心位相に対応するボリュームデータが再構成されると、処理回路37は、再構成された各心位相のボリュームデータを用いて流体解析を実行する(ステップS108)。 On the other hand, when the selected core phase does not satisfy the condition (negation in step S104), the processing circuit 37 displays a warning (step S106). Then, the processing circuit 37 determines whether or not the reselection operation has been accepted (step S107). Here, when the reselection operation is accepted (step S107 affirmative), the processing circuit 37 returns to step S103 and selects the cardiac phase with less movement of the coronary arteries. On the other hand, when the reselection operation is not accepted (denial in step S107), the image reconstruction circuit 36 reconstructs the volume data corresponding to the selected cardiac phase (step S105). When the volume data corresponding to each core phase is reconstructed in step S105, the processing circuit 37 executes the fluid analysis using the reconstructed volume data of each core phase (step S108).

上述したように、第1の実施形態によれば、データ収集回路14は、経時的な複数の投影データを収集する。選択機能37cは、複数の投影データに対応する各時相から、拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相であり、かつ、時相間の時間間隔が大きくなるように複数の心位相を選択する。取得機能37dは、選択機能37cによって選択された複数の心位相に対応する投影データを取得する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、流体解析を実行する際の適切なデータを簡便に取得することを可能にする。 As described above, according to the first embodiment, the data acquisition circuit 14 collects a plurality of projection data over time. The selection function 37c selects a plurality of heart phases from each time phase corresponding to the plurality of projection data so that the movement associated with the beat is relatively small and the time interval between the time phases is large. do. The acquisition function 37d acquires projection data corresponding to a plurality of core phases selected by the selection function 37c. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to easily acquire appropriate data when performing fluid analysis.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、複数の投影データに対応する各時相において拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相の範囲を抽出し、抽出した範囲に含まれる心位相に対応する画像データにおける拍動に伴う動きの評価に基づいて、範囲に含まれる心位相の中から拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相であり、かつ、心位相間の時間間隔が大きくなるように複数の心位相を選択する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、流体解析を実行する際のより適切なデータを取得することを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c extracts a range of the cardiac phase in which the movement associated with the beat is relatively small in each time phase corresponding to the plurality of projected data, and includes the range in the extracted range. Based on the evaluation of the movement associated with the beat in the image data corresponding to the core phase, the movement associated with the beat is relatively small among the cardiac phases included in the range, and the movement associated with the beat is relatively small. Select multiple cardiac phases so that the time interval is large. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to acquire more appropriate data when performing fluid analysis.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、投影データに含まれる冠動脈領域における鮮明度に基づいて、拍動に伴う動きを評価する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、拍動に伴う動きを容易に評価することを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c evaluates the movement associated with the pulsation based on the sharpness in the coronary artery region included in the projection data. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to easily evaluate the movement accompanying the pulsation.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、範囲を複数の部分範囲に分割し、各部分範囲について、部分範囲に含まれる心位相の中から拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相をそれぞれ選択する。また、選択機能37cは、複数の部分範囲の幅がそれぞれ近似するように、範囲を部分範囲に分割する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、ある程度の間隔を持った心位相を容易に選択することを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c divides the range into a plurality of subranges, and for each subrange, the movement accompanying the pulsation is relatively from the cardiac phases included in the subrange. Select each small heart phase. Further, the selection function 37c divides the range into partial ranges so that the widths of the plurality of partial ranges are approximated. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to easily select the cardiac phases with a certain interval.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、複数の心位相として、少なくとも範囲における上端付近の心位相及び下端付近の心位相を選択する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、冠動脈の面積が最大となる心時相及び最小となる心時相に近い心位相を容易に選択することを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c selects a core phase near the upper end and a core phase near the lower end in at least a range as a plurality of core phases. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to easily select a cardiac phase in which the area of the coronary artery is maximized and a cardiac phase in which the area of the coronary artery is minimized.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、範囲に含まれる心位相において、心位相間の時間間隔が所定の閾値以上となるように、複数の心位相を選択する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、心位相間の時間間隔を等間隔に近づけることを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c selects a plurality of core phases so that the time interval between the core phases is equal to or more than a predetermined threshold value in the core phases included in the range. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to make the time intervals between the heart phases close to equal intervals.

また、第1の実施形態によれば、選択機能37cは、複数の心位相において隣接する心位相間の各時間間隔が大きく、かつ、相互に近似するように、複数の心位相を選択する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、心位相間の時間間隔をより大きく等間隔に近づけることを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the selection function 37c selects a plurality of core phases so that the time intervals between the adjacent core phases are large in the plurality of core phases and they are close to each other. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to make the time interval between the core phases larger and closer to the equal interval.

また、第1の実施形態によれば、提示機能37eは、選択機能37cによって選択された複数の心位相が所定の条件に適合しない場合に、操作者に対して警告を提示する。従って、第1の実施形態に係るX線CT装置100は、あまり適切ではないCT画像データを用いた流体解析の実行を事前に抑止することを可能にする。 Further, according to the first embodiment, the presentation function 37e presents a warning to the operator when the plurality of cardiac phases selected by the selection function 37c do not meet the predetermined conditions. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment makes it possible to suppress the execution of fluid analysis using CT image data, which is not very appropriate, in advance.

(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るX線CT装置100の構成は、基本的には、図2に示したX線CT装置100の構成と同じである。そのため、以下では、第1の実施形態に係るX線CT装置100と異なる点を中心に説明することとし、図2に示した構成要素と同様の役割を果たす構成要素については同じ符号を付すこととして詳細な説明を省略する。
(Second Embodiment)
Next, the second embodiment will be described. The configuration of the X-ray CT apparatus 100 according to the present embodiment is basically the same as the configuration of the X-ray CT apparatus 100 shown in FIG. Therefore, in the following description, the points different from the X-ray CT apparatus 100 according to the first embodiment will be mainly described, and the components having the same role as the components shown in FIG. 2 are designated by the same reference numerals. A detailed description will be omitted.

上述した第1の実施形態では、心位相の範囲を複数の領域に分割して最適心位相を選択する場合を例に挙げて説明した。第2の実施形態では、心位相の範囲を分割せずに最適心位相を選択する場合について説明する。例えば、第2の実施形態に係るX線CT装置100は、全心位相を対象に拍動に伴う動きをそれぞれ評価し、評価結果に基づいて最適心位相を選択する。 In the first embodiment described above, a case where the range of the core phase is divided into a plurality of regions and the optimum core phase is selected has been described as an example. In the second embodiment, a case where the optimum core phase is selected without dividing the range of the core phase will be described. For example, the X-ray CT apparatus 100 according to the second embodiment evaluates the movements associated with the pulsation for the whole core phase, and selects the optimum core phase based on the evaluation result.

図11は、第2の実施形態に係る選択機能37cによる選択処理の一例を説明するための図である。図11においては、心位相70〜99%の範囲から最適心位相を選択する場合を示す。例えば、選択機能37cは、心位相70〜99%の範囲における1%ごとの心位相について、上述したSD値をそれぞれ算出する。そして、選択機能37cは、図11に示すように、各心位相に対してSD値が低い順に順位を付けて最適心位相を選択する。ここで、選択機能37cは、単純に順位の高い心位相から順に選択するのではなく、心位相間の時間間隔も考慮して最適心位相を選択する。一例を挙げると、心位相間の時間間隔が「5%」以上離れ、かつ、SD値による評価の順位が高くなるように最適心位相を選択する。 FIG. 11 is a diagram for explaining an example of the selection process by the selection function 37c according to the second embodiment. FIG. 11 shows a case where the optimum core phase is selected from the range of 70 to 99% of the core phases. For example, the selection function 37c calculates the SD value described above for each 1% of the core phases in the range of 70 to 99% of the core phases. Then, as shown in FIG. 11, the selection function 37c selects the optimum core phase by ranking the SD values in ascending order with respect to each core phase. Here, the selection function 37c does not simply select in order from the highest-ranked core phase, but selects the optimum core phase in consideration of the time interval between the core phases. As an example, the optimum core phase is selected so that the time interval between the core phases is separated by "5%" or more and the evaluation rank based on the SD value is high.

なお、第2の実施形態においても、範囲(例えば、70〜99%)の上端付近及び下端付近を優先的に最適心位相として選択する場合であってもよい。この場合には、選択機能37cは、まず、範囲の上端付近及び下端付近でそれぞれ順位が高い心位相を最適心位相として選択する。そして、選択機能37cは、選択した最適心位相から所定の時間間隔(例えば、「5%」)以上離れた心位相からさらに最適心位相を選択する。 In the second embodiment as well, the vicinity of the upper end and the vicinity of the lower end of the range (for example, 70 to 99%) may be preferentially selected as the optimum core phase. In this case, the selection function 37c first selects the core phase having a higher rank near the upper end and the lower end of the range as the optimum core phase. Then, the selection function 37c further selects the optimum core phase from the core phases separated from the selected optimum core phase by a predetermined time interval (for example, “5%”) or more.

次に、第2の実施形態に係るX線CT装置100による処理の手順について説明する。図12は、第2の実施形態に係るX線CT装置100による処理手順を示すフローチャートである。なお、図12では、心位相70〜99%の範囲から最適心位相を選択する場合の処理の手順について示す。 Next, the procedure of processing by the X-ray CT apparatus 100 according to the second embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus 100 according to the second embodiment. Note that FIG. 12 shows a processing procedure when the optimum core phase is selected from the range of 70 to 99% of the core phases.

ここで、図12におけるステップS201は、例えば、処理回路37が制御機能37aに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS202及びステップS203は、例えば、処理回路37が選択機能37cに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS204は、例えば、画像再構成回路36が、対応するプログラムを記憶回路35から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS205は、例えば、処理回路37が解析機能37bに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。 Here, step S201 in FIG. 12 is realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the control function 37a from the storage circuit 35 and executing the program. Further, steps S202 and S203 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the selection function 37c from the storage circuit 35 and executing the program. Further, step S204 is realized, for example, by the image reconstruction circuit 36 reading the corresponding program from the storage circuit 35 and executing it. Further, step S205 is realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the analysis function 37b from the storage circuit 35 and executing the program.

本実施形態に係るX線CT装置100では、まず、処理回路37が、投影データを収集する(ステップS201)。そして、処理回路37が、心位相70〜99%の各心位相における動きを評価する(ステップS202)。そして、処理回路37が、動きの少なさと時間間隔に基づいて、心位相を選択する(ステップS203)。その後、画像再構成回路36が、選択された心位相に対応するボリュームデータを再構成する(ステップS204)。ステップS204において、各心位相に対応するボリュームデータが再構成されると、処理回路37は、再構成された各心位相のボリュームデータを用いて流体解析を実行する(ステップS205)。 In the X-ray CT apparatus 100 according to the present embodiment, first, the processing circuit 37 collects projection data (step S201). Then, the processing circuit 37 evaluates the movement in each core phase of 70 to 99% of the core phases (step S202). Then, the processing circuit 37 selects the core phase based on the small amount of movement and the time interval (step S203). After that, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the volume data corresponding to the selected core phase (step S204). When the volume data corresponding to each core phase is reconstructed in step S204, the processing circuit 37 executes the fluid analysis using the reconstructed volume data of each core phase (step S205).

上述したように、第2の実施形態によれば、選択機能37cは、拍動に伴う動きが相対的に小さい心位相の範囲に含まれる各心位相について拍動に伴う動きを評価して、最適心位相を選択する。従って、第2の実施形態に係るX線CT装置100は、流体解析を実行する際の適切なデータを取得することを可能にする。 As described above, according to the second embodiment, the selection function 37c evaluates the movement associated with the beat for each core phase included in the range of the cardiac phases in which the movement associated with the beat is relatively small. Select the optimal core phase. Therefore, the X-ray CT apparatus 100 according to the second embodiment makes it possible to acquire appropriate data when performing fluid analysis.

(第3の実施形態)
さて、これまで第1及び第2の実施形態について説明したが、上述した第1及び第2の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
(Third Embodiment)
By the way, although the first and second embodiments have been described so far, various different embodiments may be implemented in addition to the first and second embodiments described above.

上述した第1及び第2の実施形態で説明した最適心位相の選択処理は、任意のタイミングで実行することができる。例えば、選択機能37cは、データ転送時に複数の最適心位相を選択する。一例を挙げると、選択機能37cは、再構成済みのボリュームデータを医用情報処理装置300などに転送する際に、ボリュームデータを用いて最適心位相を選択する。或いは、選択機能37cは、流体解析のアプリケーションの起動時に複数の最適心位相を選択する。一例を挙げると、選択機能37cは、入力回路31を介して流体解析のアプリケーションを起動させるための操作を受け付けた場合に、最適心位相を選択する。この場合、選択機能37cは、心位相データを用いた選択処理を実行する場合であってもよく、ボリュームデータ(CT画像データ)を用いた選択処理を実行する場合であってもよい。 The optimum core phase selection process described in the first and second embodiments described above can be executed at any timing. For example, the selection function 37c selects a plurality of optimum core phases at the time of data transfer. As an example, the selection function 37c selects the optimum central phase using the volume data when transferring the reconstructed volume data to the medical information processing apparatus 300 or the like. Alternatively, the selection function 37c selects a plurality of optimal core phases when the fluid analysis application is launched. As an example, the selection function 37c selects the optimum core phase when an operation for invoking a fluid analysis application is received via the input circuit 31. In this case, the selection function 37c may be the case of executing the selection process using the core phase data, or the case of executing the selection process using the volume data (CT image data).

また、上述した実施形態では、画像指標として、画質指標を用いる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、X線CT装置100は、種々の画像指標を用いることができる。例えば、X線CT装置100は、画像指標として部位の抽出能を用いることができる。X線CT装置100は、上述した血管形状データなどの部位の形状の抽出処理を行うことができる。ここで、CT画像データからの部位の抽出の精度は、収集されたCT画像データの状態に応じて変化する。例えば、心臓の拍動に伴う動きが大きい場合、部位の抽出の精度が低下する場合がある。すなわち、第3の実施形態に係るX線CT装置100は、このような画像データに起因する部位の抽出能を画像指標として用いる。 Further, in the above-described embodiment, the case where the image quality index is used as the image index has been described as an example. However, the embodiment is not limited to this, and the X-ray CT apparatus 100 can use various image indexes. For example, the X-ray CT apparatus 100 can use the extraction ability of a site as an image index. The X-ray CT apparatus 100 can perform extraction processing of the shape of a portion such as the blood vessel shape data described above. Here, the accuracy of extracting the site from the CT image data changes according to the state of the collected CT image data. For example, if the movement associated with the beating of the heart is large, the accuracy of extracting the site may decrease. That is, the X-ray CT apparatus 100 according to the third embodiment uses the extraction ability of the portion caused by such image data as an image index.

具体的には、第3の実施形態に係る選択機能37cは、各CT画像データに含まれる所定の部位の抽出結果に基づいて、CT画像データの組み合わせの中から流体解析に用いるCT画像データの組を抽出する。ここで、選択機能37cは、所定の部位として、例えば、冠動脈の血管壁又は冠動脈の芯線を用いる。以下、これらの部位の抽出能に基づく、複数時相の選択(CT画像データの組の選択)の例を説明する。 Specifically, the selection function 37c according to the third embodiment is a CT image data used for fluid analysis from a combination of CT image data based on the extraction result of a predetermined portion included in each CT image data. Extract pairs. Here, the selection function 37c uses, for example, the blood vessel wall of the coronary artery or the core wire of the coronary artery as a predetermined site. Hereinafter, an example of selection of a plurality of time phases (selection of a set of CT image data) based on the extraction ability of these parts will be described.

ここで、まず、第3の実施形態に係るX線CT装置100では、部位の抽出に際して、各時相のCT画像データを再構成する。すなわち、画像再構成回路36は、収集された複数心拍分の投影データから各心位相に対応するCT画像データを再構成する。例えば、画像再構成回路36は、心位相70%〜99%の各心位相データから各心位相のCT画像データをそれぞれ再構成する。 Here, first, in the X-ray CT apparatus 100 according to the third embodiment, the CT image data of each time phase is reconstructed at the time of extracting the site. That is, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the CT image data corresponding to each cardiac phase from the collected projection data for a plurality of heartbeats. For example, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the CT image data of each core phase from each core phase data of 70% to 99% of the core phases.

各心位相のCT画像データが再構成されると、解析機能37bが、各心位相のCT画像データから部位を抽出する。ここで、解析機能37bは、種々の手法により、各心位相のCT画像データから部位を抽出することができる。例えば、解析機能37bは、各CT画像データに対してそれぞれ抽出処理を施すことで、血管壁や芯線を抽出する。すなわち、解析機能37bは、画像再構成回路36によって再構成された全てのCT画像データに対して部位抽出を行うことで、全てのCT画像データからそれぞれ部位を抽出する。なお、解析機能37bは、部位抽出に用いる抽出アルゴリズムとして、既存のアルゴリズムを適宜利用することができる。 When the CT image data of each core phase is reconstructed, the analysis function 37b extracts a site from the CT image data of each core phase. Here, the analysis function 37b can extract a site from the CT image data of each core phase by various methods. For example, the analysis function 37b extracts the blood vessel wall and the core wire by performing an extraction process on each CT image data. That is, the analysis function 37b extracts each part from all the CT image data by extracting the part from all the CT image data reconstructed by the image reconstruction circuit 36. The analysis function 37b can appropriately use an existing algorithm as an extraction algorithm used for site extraction.

また、解析機能37bは、1つの心位相のCT画像データから部位を抽出し、部位を抽出したCT画像データと他の心位相のCT画像データとを位置合わせすることで、他の心位相のCT画像データにおける部位を抽出すうこともできる。かかる場合には、解析機能37bは、まず、1つの心位相のCT画像データに対して抽出処理を施すことで、血管壁や芯線を抽出する。次に、解析機能37bは、血管壁や芯線を抽出したCT画像データと他の心位相のCT画像データとを位置合わせする。例えば、解析機能37bは、位置合わせ処理を行うCT画像データからそれぞれ特徴点を抽出し、抽出した特徴点を一致させるために変形させる非剛体の位置合わせ処理を実行する。 Further, the analysis function 37b extracts a part from the CT image data of one heart phase, and aligns the CT image data obtained by extracting the part with the CT image data of another heart phase to obtain the other heart phase. It is also possible to extract a part in the CT image data. In such a case, the analysis function 37b first extracts the blood vessel wall and the core wire by performing an extraction process on the CT image data of one heart phase. Next, the analysis function 37b aligns the CT image data extracted from the blood vessel wall and the core wire with the CT image data of another cardiac phase. For example, the analysis function 37b extracts feature points from the CT image data to be aligned and executes a non-rigid body alignment process that deforms the extracted feature points in order to match them.

一例を挙げると、解析機能37bは、血管壁や芯線を抽出したCT画像データと他の心位相のCT画像データから、対応する特徴点(解剖学的な特徴点)をそれぞれ抽出する。そして、解析機能37bは、抽出した各特徴点を一致させるための座標変換情報を算出する。例えば、解析機能37bは、他の心位相のCT画像データにおける特徴点を、血管壁や芯線を抽出したCT画像データにおける特徴点に一致させるための3次元座標系における座標変換情報を算出する。すなわち、解析機能37bは、他の心位相のCT画像データにおいて、血管壁や芯線を抽出したCT画像データの各位置に対応する位置を算出するための変換情報を算出する。解析機能37bは、抽出した血管壁や芯線の座標に対して変換情報を用いることで、他の心位相のCT画像データにおける血管壁や芯線の座標を特定することできる。 As an example, the analysis function 37b extracts corresponding feature points (anatomical feature points) from the CT image data obtained by extracting the blood vessel wall and the core wire and the CT image data of another cardiac phase. Then, the analysis function 37b calculates the coordinate conversion information for matching the extracted feature points. For example, the analysis function 37b calculates coordinate conversion information in a three-dimensional coordinate system for matching feature points in CT image data of other cardiac phases with feature points in CT image data from which blood vessel walls and core wires are extracted. That is, the analysis function 37b calculates the conversion information for calculating the position corresponding to each position of the CT image data from which the blood vessel wall and the core wire are extracted in the CT image data of other cardiac phases. The analysis function 37b can specify the coordinates of the blood vessel wall and the core wire in the CT image data of other cardiac phases by using the conversion information with respect to the coordinates of the extracted blood vessel wall and the core wire.

上述したように、部位が抽出されると、選択機能37cは、抽出結果に基づいて、複数時相(CT画像データの組)を選択する。以下、冠動脈の血管壁の抽出結果を用いる場合の例と、冠動脈の芯線の抽出結果を用いる場合の例とを順に説明する。例えば、選択機能37cは、解析機能37bによって抽出された血管壁の断面積の変動に基づいて複数時相を選択する。図13は、第3の実施形態に係る選択機能37cによる時相の選択を説明するための図である。ここで、図13においては、横軸に時相を示し、横軸に断面積を示す。例えば、選択機能37cは、図13のグラフ中の点に示すように、解析機能37bによって抽出された血管壁における所定の断面の断面積を、各CT画像データについてそれぞれ算出する。そして、選択機能37cは、冠動脈の断面積の一般的な変化を示す直線L1の傾きと、算出した各心位相の断面積とを比較して、断面積の経時変化として不適切な心位相のCT画像データを選択の対象から除外する。例えば、選択機能37cは、図13に示す心位相P1のCT画像データを選択の対象から除外する。すなわち、選択機能37cは、隣接する断面積の値を相互に比較して、隣接する断面積の値からの乖離度が大きい心位相のCT画像データを選択の対象から除外する。 As described above, when the site is extracted, the selection function 37c selects a plurality of time phases (a set of CT image data) based on the extraction result. Hereinafter, an example in which the extraction result of the blood vessel wall of the coronary artery is used and an example in which the extraction result of the core wire of the coronary artery is used will be described in order. For example, the selection function 37c selects a plurality of time phases based on the variation in the cross-sectional area of the blood vessel wall extracted by the analysis function 37b. FIG. 13 is a diagram for explaining the selection of the time phase by the selection function 37c according to the third embodiment. Here, in FIG. 13, the horizontal axis shows the time phase, and the horizontal axis shows the cross-sectional area. For example, the selection function 37c calculates the cross-sectional area of a predetermined cross section of the blood vessel wall extracted by the analysis function 37b for each CT image data, as shown by the points in the graph of FIG. Then, the selection function 37c compares the inclination of the straight line L1 indicating a general change in the cross-sectional area of the coronary artery with the calculated cross-sectional area of each core phase, and has an inappropriate cardiac phase as a change over time in the cross-sectional area. Exclude CT image data from the selection. For example, the selection function 37c excludes the CT image data of the cardiac phase P1 shown in FIG. 13 from the selection target. That is, the selection function 37c compares the values of the adjacent cross-sectional areas with each other, and excludes the CT image data of the cardiac phase having a large degree of deviation from the values of the adjacent cross-sectional areas from the selection target.

一例を挙げると、選択機能37cは、まず、「70〜76%」、「77%〜83%」、「84%〜91%」、「92〜99%」の4つの領域から、心位相間の時間間隔が所定の閾値以上となるように、それぞれ心位相を選択する。そして、選択機能37cは、選択した各心位相における断面積を算出して相互に比較する。さらに、選択機能37cは、直線L1の傾きに基づく許容範囲を超えて断面積が変化しているか否かを判定する。ここで、選択した各心位相における断面積の変化が直線L1の傾きに基づく許容範囲を超えていない場合、選択機能37cは、「70〜76%」、「77%〜83%」、「84%〜91%」、「92〜99%」の4つの領域から選択した心位相を最適心位相として決定する。
一方、選択した各心位相における断面積の変化が直線L1の傾きに基づく許容範囲を超えている場合、選択機能37cは、所定の条件に基づいて、心位相を再選択する。例えば、「77%〜83%」から選択した心位相における断面積の変化が許容範囲を超えている場合、選択機能37cは、「77%〜83%」から再度心位相を選択する。ここで、選択機能37cは、隣接する領域「70〜76%」及び「84%〜91%」において選択済みの心位相との時間間隔をできるだけ維持するように、「77%〜83%」から心位相を再選択する。
As an example, the selection function 37c first starts from the four regions of "70 to 76%", "77% to 83%", "84% to 91%", and "92 to 99%" between the heart phases. The core phases are selected so that the time interval of is equal to or greater than a predetermined threshold value. Then, the selection function 37c calculates the cross-sectional area at each selected core phase and compares them with each other. Further, the selection function 37c determines whether or not the cross-sectional area has changed beyond the permissible range based on the inclination of the straight line L1. Here, when the change in the cross-sectional area in each selected core phase does not exceed the permissible range based on the inclination of the straight line L1, the selection function 37c is set to "70 to 76%", "77% to 83%", and "84". The core phase selected from the four regions of "% to 91%" and "92 to 99%" is determined as the optimum core phase.
On the other hand, when the change in the cross-sectional area in each of the selected core phases exceeds the permissible range based on the slope of the straight line L1, the selection function 37c reselects the core phases based on a predetermined condition. For example, when the change in the cross-sectional area in the core phase selected from "77% to 83%" exceeds the permissible range, the selection function 37c selects the core phase again from "77% to 83%". Here, the selection function 37c starts from "77% to 83%" so as to maintain the time interval with the selected cardiac phase as much as possible in the adjacent regions "70 to 76%" and "84% to 91%". Reselect the cardiac phase.

例えば、選択機能37cは、心位相を再選択する場合に、不適切と判定した心位相の隣接する心位相を選択する。一例を挙げると、最初の選択において「79%」を選択していた場合、選択機能37cは、「78%」又は「80%」の心位相を選択する。 For example, the selection function 37c selects the adjacent core phase of the core phase determined to be inappropriate when reselecting the core phase. For example, if "79%" was selected in the first selection, the selection function 37c selects the "78%" or "80%" cardiac phase.

或いは、選択機能37cは、心位相を再選択する場合に、所定の数の位相(例えば、3%分)を隔てた心位相を選択する。一例を挙げると、最初の選択において「79%」を選択していた場合、選択機能37cは、「82%」の心位相を選択する。上述したように、CT画像データからの部位の抽出の精度は、動きが大きい場合に低下する場合がある。従って、不適切と判定した心位相の隣接する心位相を再選択した場合、再選択した心位相も不適切となる可能性がある。そこで、選択機能37cは、上述したように所定の数の位相を隔てた心位相を選択することで、精度よく再選択を行うことができる。 Alternatively, the selection function 37c selects the core phases separated by a predetermined number of phases (for example, 3%) when reselecting the core phases. For example, if "79%" was selected in the first selection, the selection function 37c selects the "82%" cardiac phase. As described above, the accuracy of extracting the site from the CT image data may decrease when the movement is large. Therefore, when the adjacent heart phases of the heart phases determined to be inappropriate are reselected, the reselected heart phases may also be inappropriate. Therefore, the selection function 37c can perform reselection with high accuracy by selecting the core phases separated by a predetermined number of phases as described above.

なお、選択機能37cは、心位相を再選択した場合に、4つの心位相間の時間間隔を再調整する場合であってもよい。例えば、「79%」の心位相を不適切として、「82%」の心位相を再選択した場合、選択機能37cは、「84%〜91%」及び「92〜99%」から選択済みの心位相を再選択する。すなわち、選択機能37cは、心位相間の時間間隔が広くなるように、「84%〜91%」における心位相と「92〜99%」における心位相を再選択する。 The selection function 37c may be a case where the time interval between the four core phases is readjusted when the core phases are reselected. For example, when the core phase of "79%" is regarded as inappropriate and the core phase of "82%" is reselected, the selection function 37c has already been selected from "84% to 91%" and "92 to 99%". Reselect the cardiac phase. That is, the selection function 37c reselects the core phase at "84% to 91%" and the core phase at "92 to 99%" so that the time interval between the core phases becomes wider.

また、上述した例では、4つの領域から選択した各心位相における冠動脈の断面積を算出して、相互に比較する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、全ての心位相における冠動脈の断面線を算出して、相互に比較する場合であってもよい。かかる場合には、例えば、選択機能37cは、全ての心位相における冠動脈の断面線を算出して、断面積の変化が直線L1の傾きに基づく許容範囲を超えていない心位相を、心位相間の時間間隔がより広くなるように選択する。 Further, in the above-mentioned example, a case where the cross-sectional areas of the coronary arteries in each cardiac phase selected from the four regions are calculated and compared with each other has been described. However, the embodiment is not limited to this, and may be a case where the cross-sectional lines of the coronary arteries in all the cardiac phases are calculated and compared with each other. In such a case, for example, the selection function 37c calculates the cross-sectional lines of the coronary arteries in all the cardiac phases, and sets the cardiac phases in which the change in the cross-sectional area does not exceed the allowable range based on the inclination of the straight line L1. Select so that the time interval of is wider.

また、上述した例では、冠動脈の血管壁の抽出について、断面積を用いて判定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、冠動脈の血管壁が抽出されたか否かを用いる場合であってもよい。かかる場合には、例えば、選択機能37cは、血管壁が抽出されなかったCT画像データを選択の対象から除外する。また、例えば、選択機能37cは、血管壁の輪郭の類似度を用いて血管壁の抽出の精度を判定することもできる。かかる場合には、例えば、選択機能37cは、判定対象の心位相における血管壁の輪郭を両隣の心位相の血管壁の輪郭と比較して、類似度が共に所定の閾値を下回った場合に、判定対象の心位相を選択の対象から除外する。 Further, in the above-mentioned example, the case where the extraction of the blood vessel wall of the coronary artery is determined by using the cross-sectional area has been described. However, the embodiment is not limited to this, and for example, it may be used whether or not the blood vessel wall of the coronary artery has been extracted. In such a case, for example, the selection function 37c excludes the CT image data from which the blood vessel wall has not been extracted from the selection target. Further, for example, the selection function 37c can also determine the accuracy of extraction of the blood vessel wall by using the similarity of the contour of the blood vessel wall. In such a case, for example, the selection function 37c compares the contour of the blood vessel wall in the cardiac phase to be determined with the contour of the blood vessel wall in the adjacent cardiac phases, and when the similarity is both below a predetermined threshold value, Exclude the heart phase of the judgment target from the selection target.

次に、冠動脈の芯線の抽出結果を用いる場合について説明する。かかる場合には、例えば、選択機能37cは、解析機能37bによって抽出された冠動脈の芯線の長さを比較することで、芯線の抽出の精度を判定する。例えば、全てのCT画像データから芯線をそれぞれ抽出する場合、芯線の抽出が失敗して短くなる場合がある。選択機能37cは、各心位相のCT画像データから抽出された各芯線の長さをそれぞれ算出する。そして、選択機能37cは、算出した芯線の長さを各心位相間で比較して、芯線の長さが他よりも短い心位相を選択の対象から除外する。 Next, a case where the extraction result of the core wire of the coronary artery is used will be described. In such a case, for example, the selection function 37c determines the accuracy of the core wire extraction by comparing the lengths of the core wires of the coronary arteries extracted by the analysis function 37b. For example, when each core wire is extracted from all CT image data, the extraction of the core wire may fail and become shorter. The selection function 37c calculates the length of each core wire extracted from the CT image data of each core phase. Then, the selection function 37c compares the calculated core wire lengths between the core phases, and excludes the core phases having the core wire length shorter than the others from the selection target.

上述した例では、抽出した血管壁や芯線に基づいて、選択機能37cが自動で再選択を行う場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、抽出結果を操作者に提示して、再選択を行う指示を受け付ける場合であってもよい。かかる場合には、例えば、提示機能37eは、解析機能37bによる部位の抽出処理の結果をディスプレイ32に表示させる。操作者は、ディスプレイ32に表示された抽出処理の結果を参照して、再選択を行うか否かを判断する。そして、操作者は、入力回路31を介して再選択を行うか否かの指示を入力する。ここで、入力回路31が再選択を行う旨の指示を受け付けた場合、選択機能37cは、心位相を再選択する。一方、入力回路31が再選択を行わない旨の指示を受け付けた場合、解析機能37bは、選択済みの心位相のCT画像データを用いた流体解析を実施する。 In the above-mentioned example, a case where the selection function 37c automatically reselects based on the extracted blood vessel wall and core wire has been described. However, the embodiment is not limited to this, and may be, for example, a case where the extraction result is presented to the operator and an instruction for reselection is received. In such a case, for example, the presentation function 37e causes the display 32 to display the result of the extraction process of the portion by the analysis function 37b. The operator refers to the result of the extraction process displayed on the display 32 and determines whether or not to perform reselection. Then, the operator inputs an instruction as to whether or not to perform reselection via the input circuit 31. Here, when the input circuit 31 receives an instruction to perform reselection, the selection function 37c reselects the core phase. On the other hand, when the input circuit 31 receives an instruction not to perform reselection, the analysis function 37b performs fluid analysis using the CT image data of the selected cardiac phase.

以上、画像指標として部位の抽出能を用いる場合の例について説明した。次に、第3の実施形態に係るX線CT装置100による処理の手順について説明する。図14は、第3の実施形態に係るX線CT装置100による処理手順を示すフローチャートである。なお、図14では、画像指標として冠動脈の血管壁の抽出能を用いる場合の処理の手順について示す。 In the above, an example in which the extraction ability of a part is used as an image index has been described. Next, the procedure of processing by the X-ray CT apparatus 100 according to the third embodiment will be described. FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure by the X-ray CT apparatus 100 according to the third embodiment. Note that FIG. 14 shows a processing procedure when the ability to extract the blood vessel wall of the coronary artery is used as an image index.

ここで、図14におけるステップS301は、例えば、処理回路37が制御機能37aに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS302は、例えば、画像再構成回路36が、対応するプログラムを記憶回路35から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS303及びステップ307は、例えば、処理回路37が解析機能37bに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS304、ステップS305及びステップS310は、例えば、処理回路37が選択機能37cに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップS306及びステップS308は、例えば、処理回路37が提示機能37eに対応するプログラムを記憶回路35から呼び出して実行することにより実現される。 Here, step S301 in FIG. 14 is realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the control function 37a from the storage circuit 35 and executing the program. Further, step S302 is realized, for example, by the image reconstruction circuit 36 reading the corresponding program from the storage circuit 35 and executing it. Further, steps S303 and 307 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the analysis function 37b from the storage circuit 35 and executing the program. Further, step S304, step S305 and step S310 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the selection function 37c from the storage circuit 35 and executing the program. Further, steps S306 and S308 are realized, for example, by the processing circuit 37 calling a program corresponding to the presentation function 37e from the storage circuit 35 and executing the program.

本実施形態に係るX線CT装置100では、まず、処理回路37が、投影データを収集する(ステップS301)。そして、画像再構成回路36が、各心位相のボリュームデータを再構成する(ステップS302)。続いて、処理回路37が、再構成された各心位相のボリュームデータから冠動脈の血管壁をそれぞれ抽出する(ステップS303)。そして、処理回路37が、心位相70〜99%を複数の領域に分割し(ステップS304)、各領域において、心位相を選択する(ステップS305)。 In the X-ray CT apparatus 100 according to the present embodiment, first, the processing circuit 37 collects projection data (step S301). Then, the image reconstruction circuit 36 reconstructs the volume data of each core phase (step S302). Subsequently, the processing circuit 37 extracts the vessel wall of the coronary artery from the reconstructed volume data of each cardiac phase (step S303). Then, the processing circuit 37 divides the core phase 70 to 99% into a plurality of regions (step S304), and selects the core phase in each region (step S305).

続いて、処理回路37は、選択された心位相が条件を満たすか否かを判定する(ステップS306)。ここで、選択された心位相が条件を満たす場合(ステップS306肯定)、処理回路37は、選択した各心位相のボリュームデータを用いて流体解析を実行する(ステップS307)。 Subsequently, the processing circuit 37 determines whether or not the selected core phase satisfies the condition (step S306). Here, when the selected core phase satisfies the condition (affirmation in step S306), the processing circuit 37 executes the fluid analysis using the volume data of each selected core phase (step S307).

一方、選択された心位相が条件を満たさない場合(ステップS306否定)、処理回路37は、警告を表示して(ステップS308)、再選択の操作を受け付けたか否かを判定する(ステップS309)。ここで、再選択の操作を受け付けた場合(ステップS309肯定)、処理回路37は、条件に基づいて位相を再選択する(ステップS310)。一方、再選択の操作を受け付けなかった場合(ステップS309否定)、処理回路37は、選択した各心位相のボリュームデータを用いて流体解析を実行する(ステップS307)。 On the other hand, when the selected core phase does not satisfy the condition (denial in step S306), the processing circuit 37 displays a warning (step S308) and determines whether or not the reselection operation has been accepted (step S309). .. Here, when the reselection operation is accepted (step S309 affirmative), the processing circuit 37 reselects the phase based on the condition (step S310). On the other hand, when the reselection operation is not accepted (denial in step S309), the processing circuit 37 executes the fluid analysis using the volume data of each selected core phase (step S307).

また、上述した実施形態では、X線CT装置100が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用情報処理装置300において各種処理が実行される場合であってもよい。図13は、第3の実施形態に係る医用情報処理装置300の構成の一例を示す図である。 Further, in the above-described embodiment, the case where the X-ray CT apparatus 100 executes various processes has been described. However, the embodiment is not limited to this, and may be, for example, a case where various processes are executed in the medical information processing apparatus 300. FIG. 13 is a diagram showing an example of the configuration of the medical information processing apparatus 300 according to the third embodiment.

例えば、図13に示すように、医用情報処理装置300は、I/F(インターフェース)回路310と、記憶回路320と、入力回路330と、ディスプレイ340と、処理回路350とを有する。 For example, as shown in FIG. 13, the medical information processing apparatus 300 includes an I / F (interface) circuit 310, a storage circuit 320, an input circuit 330, a display 340, and a processing circuit 350.

I/F回路310は、処理回路350に接続され、ネットワーク400を介して接続された各種のX線CT装置100又は画像保管装置200との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、I/F回路310は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、NIC(Network Interface Controller)等によって実現される。本実施形態では、I/F回路310は、X線CT装置100又は画像保管装置200からCT画像データを受信し、受信したCT画像データを処理回路350に出力する。 The I / F circuit 310 controls the transmission and communication of various data performed between the various X-ray CT devices 100 or the image storage device 200 connected to the processing circuit 350 and connected via the network 400. For example, the I / F circuit 310 is realized by a network card, a network adapter, a NIC (Network Interface Controller), or the like. In the present embodiment, the I / F circuit 310 receives CT image data from the X-ray CT device 100 or the image storage device 200, and outputs the received CT image data to the processing circuit 350.

記憶回路320は、処理回路350に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路320は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。本実施形態では、記憶回路320は、X線CT装置100又は画像保管装置200から受信したCT画像データを記憶する。 The storage circuit 320 is connected to the processing circuit 350 and stores various data. For example, the storage circuit 320 is realized by a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, a hard disk, an optical disk, or the like. In the present embodiment, the storage circuit 320 stores CT image data received from the X-ray CT device 100 or the image storage device 200.

入力回路330は、処理回路350に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路350に出力する。例えば、入力回路330は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。 The input circuit 330 is connected to the processing circuit 350, converts the input operation received from the operator into an electric signal, and outputs the input operation to the processing circuit 350. For example, the input circuit 330 is realized by a trackball, a switch button, a mouse, a keyboard, a touch panel, and the like.

ディスプレイ340は、処理回路350に接続され、処理回路350から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ340は、液晶モニタやCRT(Cathode Ray Tube)モニタ、タッチパネル等によって実現される。 The display 340 is connected to the processing circuit 350 and displays various information and various image data output from the processing circuit 350. For example, the display 340 is realized by a liquid crystal monitor, a CRT (Cathode Ray Tube) monitor, a touch panel, or the like.

処理回路350は、入力回路330を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、画像処理装置300が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路350は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路350は、I/F回路310から出力されるCT画像データを記憶回路320に記憶させる。また、処理回路350は、記憶回路320からCT画像データを読み出し、ディスプレイ340に表示する。 The processing circuit 350 controls each component of the image processing device 300 in response to an input operation received from the operator via the input circuit 330. For example, the processing circuit 350 is realized by a processor. In the present embodiment, the processing circuit 350 stores the CT image data output from the I / F circuit 310 in the storage circuit 320. Further, the processing circuit 350 reads CT image data from the storage circuit 320 and displays it on the display 340.

そして、処理回路350は、図13に示すように、制御機能351と、選択機能352と、取得機能353と、提示機能354と、解析機能355とを実行する。制御機能351は、医用情報処理装置300の全体を制御する。選択機能352は、上述した選択機能37cと同様の処理を実行する。取得機能353は、上述した取得機能37dと同様の処理を実行する。提示機能354は、上述した提示機能37eと同様の処理を実行する。解析機能355は、上述した解析機能37bと同様の処理を実行する。 Then, as shown in FIG. 13, the processing circuit 350 executes the control function 351, the selection function 352, the acquisition function 353, the presentation function 354, and the analysis function 355. The control function 351 controls the entire medical information processing apparatus 300. The selection function 352 executes the same processing as the selection function 37c described above. The acquisition function 353 executes the same processing as the acquisition function 37d described above. The presentation function 354 executes the same processing as the presentation function 37e described above. The analysis function 355 executes the same processing as the analysis function 37b described above.

上述した実施形態では、単一の処理回路(処理回路37及び処理回路350)によって各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路37及び処理回路350は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路37及び処理回路350が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。 In the above-described embodiment, an example in which each processing function is realized by a single processing circuit (processing circuit 37 and processing circuit 350) has been described, but the embodiment is not limited to this. For example, the processing circuit 37 and the processing circuit 350 may be configured by combining a plurality of independent processors, and each processor may execute each program to realize each processing function. Further, each processing function of the processing circuit 37 and the processing circuit 350 may be appropriately distributed or integrated into a single or a plurality of processing circuits.

上述した各実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。 The word "processor" used in the description of each of the above-described embodiments is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an integrated circuit for a specific application (Application Specific Integrated Circuit: ASIC), or a programmable device. It means a circuit such as a logical device (for example, a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA)). do. Here, instead of storing the program in the storage circuit, the program may be configured to be directly embedded in the circuit of the processor. In this case, the processor realizes the function by reading and executing the program embedded in the circuit. Further, each processor of the present embodiment is not limited to the case where each processor is configured as a single circuit, and a plurality of independent circuits may be combined to be configured as one processor to realize its function. good.

ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ROM(Read Only Memory)や記憶部等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD(Compact Disk)−ROM、FD(Flexible Disk)、CD−R(Recordable)、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、CPUが、ROM等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。 Here, the program executed by the processor is provided in advance in a ROM (Read Only Memory), a storage unit, or the like. This program is a file in a format that can be installed or executed on these devices, such as CD (Compact Disk) -ROM, FD (Flexible Disk), CD-R (Recordable), DVD (Digital Versatile Disk), etc. It may be recorded and provided on a computer-readable storage medium. Further, this program may be provided or distributed by being stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network. For example, this program is composed of modules including each functional part. In actual hardware, the CPU reads a program from a storage medium such as a ROM and executes it, so that each module is loaded on the main storage device and generated on the main storage device.

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、適切なデータを簡便に選択することができる。 According to at least one embodiment described above, appropriate data can be easily selected.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, as well as in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

100 X線CT装置
37b、355 解析機能
37c、352 選択機能
37d、353 取得機能
37e、354 提示機能
300 医用情報処理装置
100 X-ray CT device 37b, 355 Analysis function 37c, 352 Selection function 37d, 353 Acquisition function 37e, 354 Presentation function 300 Medical information processing device

Claims (20)

心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る画像データを収集する収集部と、
1心拍の期間において前記冠動脈の形状の変化が相対的に大きく、かつ、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相を抽出し、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データに関する画像指標を取得し、各画像データにおける画像指標に基づいて、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データのうち、所定の時間間隔よりも大きい時間間隔を有する画像データの組み合わせの中から画像データの組を抽出する選択部と、
前記抽出された画像データの組に基づいて前記冠動脈の形状の変化を抽出し前記画像データの組と前記冠動脈の形状の変化とに基づいて前記冠動脈に関する流体解析を行い、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析部と、
を備える、X線CT装置。
A collection unit that collects image data related to multiple time phases, including at least a part of the coronary arteries of the heart.
An image index relating to a plurality of the image data included in the extracted time phase is extracted by extracting a time phase in which the change in the shape of the coronary artery is relatively large and the movement accompanying the beat is relatively small in the period of one heartbeat. Of the plurality of the image data included in the extracted time phase based on the image index in each image data, the image data is obtained from a combination of image data having a time interval larger than a predetermined time interval. A selection part to extract pairs and
Changes in the shape of the coronary arteries are extracted based on the set of extracted image data, fluid analysis is performed on the coronary arteries based on the set of image data and changes in the shape of the coronary arteries, and fluid parameters related to the coronary arteries are performed. And the analysis department that finds
An X-ray CT apparatus.
前記選択部は、前記1心拍の期間において前記冠動脈の形状の変化が相対的に大きい期間を抽出し、抽出した期間において前記拍動に伴う動きが相対的に小さい時相を抽出する、請求項1に記載のX線CT装置。The selection unit extracts a period in which the change in the shape of the coronary artery is relatively large during the period of one heartbeat, and extracts a time phase in which the movement associated with the beat is relatively small in the extracted period. The X-ray CT apparatus according to 1. 前記選択部は、前記期間に含まれる時相の中から前記拍動に伴う動きが相対的に小さい時相であり、かつ、時相間の時間間隔が大きい画像データの組を抽出する、請求項2に記載のX線CT装置。A claim that the selection unit extracts a set of image data from the time phases included in the period, which is a time phase in which the movement associated with the pulsation is relatively small and the time interval between the time phases is large. 2. The X-ray CT apparatus according to 2. 前記選択部は、前記画像データの組を、1心拍の心拍時相中におけるWave Free Periodとなる時相中から抽出する、請求項1〜3のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the selection unit extracts a set of the image data from the time phase that becomes the Wave Free Period in the heartbeat time phase of one heartbeat. 前記選択部は、前記画像データの組を、1心拍の心拍時相中の、70%以降の心時相から抽出する、請求項1〜3のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the selection unit extracts a set of the image data from 70% or more of the cardiac time phase in the heartbeat time phase of one heartbeat. 前記選択部は、前記画像データの組み合わせの中から、前記各画像データにおける画質指標が所定の閾値以上である画像データの組を抽出する、請求項1〜のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X according to any one of claims 1 to 5 , wherein the selection unit extracts a set of image data in which the image quality index in each image data is equal to or higher than a predetermined threshold value from the combination of the image data. Line CT device. 前記選択部は、前記各画像データに含まれる所定の部位の抽出結果に基づいて、前記画像データの組み合わせの中から前記画像データの組を抽出する、請求項1〜のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The selection unit is one of claims 1 to 5 , which extracts a set of the image data from the combination of the image data based on the extraction result of a predetermined portion included in each image data. The X-ray CT apparatus described. 前記所定の部位は、前記冠動脈の血管壁又は前記冠動脈の芯線である、請求項記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 7 , wherein the predetermined site is a blood vessel wall of the coronary artery or a core wire of the coronary artery. 前記選択部は、前記画像指標に基づいて、Wave Free Periodに含まれる時相の各画像データの前記心臓の拍動に伴う動きを評価し、前記拍動に伴う動きが相対的に小さい時相の画像データの組を抽出する、請求項1〜3のいずれか1つに記載のX線CT装置。 Based on the image index, the selection unit evaluates the movement of each image data of the time phase included in the Wave Free Period associated with the beating of the heart, and the time phase in which the movement accompanying the beating is relatively small. The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 3, which extracts a set of image data of the above. 前記選択部は、前記画像データに含まれる冠動脈領域における鮮明度に基づいて、前記拍動に伴う動きを評価する、請求項記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 9 , wherein the selection unit evaluates the movement associated with the pulsation based on the sharpness in the coronary artery region included in the image data. 前記選択部は、前記Wave Free Periodを複数の部分範囲に分割し、各部分範囲について、前記部分範囲に含まれる時相の中から前記拍動に伴う動きが相対的に小さい時相に対応する画像データの組を抽出する、請求項又は10記載のX線CT装置。 The selection unit divides the Wave Free Period into a plurality of subranges, and for each subrange, corresponds to a time phase in which the movement associated with the pulsation is relatively small from among the time phases included in the subrange. The X-ray CT apparatus according to claim 9 or 10 , wherein a set of image data is extracted. 前記選択部は、前記複数の部分範囲の幅がそれぞれ近似するように、前記Wave Free Periodを前記部分範囲に分割する、請求項11記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 11 , wherein the selection unit divides the Wave Free Period into the partial ranges so that the widths of the plurality of partial ranges are approximated to each other. 前記選択部は、前記画像データの組として、少なくとも前記Wave Free Periodにおける上端付近の時相及び下端付近の時相に対応する画像データを抽出する、請求項又は10記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to claim 9 or 10 , wherein the selection unit extracts image data corresponding to at least the time phase near the upper end and the time phase near the lower end in the Wave Free Period as a set of the image data. 前記選択部は、前記Wave Free Periodに含まれる時相において、時相間の時間間隔が所定の閾値以上となるように、複数の時相に対応する画像データを抽出する、請求項又は10記載のX線CT装置。 The selection unit, in the time phase included in the Wave the Free Period, so that the time interval when the interphase is greater than or equal to a predetermined threshold value, and extracts the image data corresponding to the time phase of multiple, claim 9 or 10 The X-ray CT apparatus described. 前記選択部は、前記画像データの組において隣接する時相間の各時間間隔が大きく、かつ、相互に近似するように、前記画像データの組を抽出する、請求項1〜14のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The selection unit is any one of claims 1 to 14 that extracts the set of image data so that each time interval between adjacent time phases in the set of image data is large and approximates each other. The X-ray CT apparatus according to. 前記選択部は、前記画像データの転送時に前記画像データの組を抽出する、請求項1〜15のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 15 , wherein the selection unit extracts a set of the image data at the time of transferring the image data. 前記選択部は、前記流体解析のアプリケーションの起動時に前記画像データの組を抽出する、請求項1〜15のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X-ray CT apparatus according to any one of claims 1 to 15 , wherein the selection unit extracts a set of the image data when the application for fluid analysis is started. 前記選択部が抽出した前記画像データの組が所定の条件に適合しない場合に、操作者に対して警告を提示する提示部をさらに備える、請求項1〜17のいずれか1つに記載のX線CT装置。 The X according to any one of claims 1 to 17 , further comprising a presentation unit that presents a warning to the operator when the set of image data extracted by the selection unit does not meet a predetermined condition. Line CT device. 心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る画像データを取得する取得部と、
1心拍の期間において前記冠動脈の形状の変化が相対的に大きく、かつ、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相を抽出し、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データに関する画像指標を取得し、各画像データにおける画像指標に基づいて、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データのうち、所定の時間間隔よりも大きい時間間隔を有する画像データの組み合わせの中から画像データの組を抽出する選択部と、
前記抽出された画像データの組に基づいて前記冠動脈の形状の変化を抽出し前記画像データの組と前記冠動脈の形状の変化とに基づいて前記冠動脈に関する流体解析を行い、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析部と、
を備える、
医用情報処理装置。
An acquisition unit that acquires image data related to multiple time phases, including at least a part of the coronary arteries of the heart,
An image index relating to a plurality of the image data included in the extracted time phase is extracted by extracting a time phase in which the change in the shape of the coronary artery is relatively large and the movement accompanying the beat is relatively small in the period of one heartbeat. Of the plurality of the image data included in the extracted time phase based on the image index in each image data, the image data is obtained from a combination of image data having a time interval larger than a predetermined time interval. A selection part to extract pairs and
Changes in the shape of the coronary arteries are extracted based on the set of extracted image data, fluid analysis is performed on the coronary arteries based on the set of image data and changes in the shape of the coronary arteries, and fluid parameters related to the coronary arteries are performed. And the analysis department that finds
To prepare
Medical information processing device.
心臓の冠動脈の少なくとも一部を含む、複数時相に係る画像データを取得する取得ステップと、
1心拍の期間において前記冠動脈の形状の変化が相対的に大きく、かつ、拍動に伴う動きが相対的に小さい時相を抽出し、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データに関する画像指標を取得し、各画像データにおける画像指標に基づいて、抽出した時相に含まれる複数の前記画像データのうち、所定の時間間隔よりも大きい時間間隔を有する画像データの組み合わせの中から画像データの組を抽出する選択ステップと、
前記抽出された画像データの組に基づいて前記冠動脈の形状の変化を抽出し前記画像データの組と前記冠動脈の形状の変化とに基づいて前記冠動脈に関する流体解析を行い、前記冠動脈に関する流体パラメータを求める解析ステップと、
をコンピュータに実行させる、医用情報処理プログラム。
The acquisition step of acquiring image data relating to multiple time phases, including at least a part of the coronary arteries of the heart,
An image index relating to a plurality of the image data included in the extracted time phase is extracted by extracting a time phase in which the change in the shape of the coronary artery is relatively large and the movement accompanying the beat is relatively small in the period of one heartbeat. Of the plurality of the image data included in the extracted time phase based on the image index in each image data, the image data is obtained from a combination of image data having a time interval larger than a predetermined time interval. Selection steps to extract pairs and
Changes in the shape of the coronary arteries are extracted based on the set of extracted image data, fluid analysis is performed on the coronary arteries based on the set of image data and changes in the shape of the coronary arteries, and fluid parameters related to the coronary arteries are performed. Analysis step to find
A medical information processing program that lets a computer execute.
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