JP7262606B2 - 領域同定装置、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本開示は、画像における血管等の内部に流体が流れる構造物の領域を同定する領域同定装置、方法およびプログラムに関する。
近年、心臓および脳等を撮影した医用画像を用いて、血管内の血流を解析することが行われている。このような医用画像を用いた血流解析方法としては、例えば、実際の血流を４次元的に測定する４次元（４Ｄ）フローの手法が用いられている。４Ｄフローは、例えば３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法によって、血管を含む被写体を複数の時相（フェーズ）に亘って撮影することにより取得された３次元の位相コントラストＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像を用いて、ボクセル毎、ピクセル毎または領域毎に血流の速度の大きさおよび方向を表す流速ベクトルを導出し、これを時間の流れと合わせて動的に表示する手法である。
ところで、３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法による撮影によって、対象となる血管を含む部位の強度画像（マグニチュード画像）と、各画素の画素値がｘ、ｙ、ｚのそれぞれの方向における血流の速度の大きさを表す位相コントラストＭＲＩ画像（以下、位相コントラスト画像とする）とが取得される。４Ｄフローを生成するためには、ｘ、ｙ、ｚの３方向の位相コントラスト画像における対応する画素位置の速度の大きさから、流速ベクトルが導出されることとなる。
このような４Ｄフローを生成するためには、位相コントラスト画像における血管領域を同定する必要がある。血管領域を同定するためには、ＭＲ血管造影法(Magnetic Resonance Angiography: ＭＲＡ)またはＣＴ血管造影法(Computed Tomography Angiography: ＣＴＡ）により被写体の撮影を行って、血管が造影されたＭＲＡ画像またはＣＴＡ画像を取得し、ＭＲＡ画像またはＣＴＡ画像と位相コントラスト画像との位置合わせを行う必要がある。しかしながら、ＭＲＡ画像またはＣＴＡ画像の取得には、時間および費用を要する。
このため、３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法の撮影により取得される強度画像を、血管を同定するために用いることが考えられる。しかしながら、強度画像は構造物の輪郭が非常にぼけたものとなっているため、自動で血管を同定することが困難である。このため、強度画像を用いた場合、強度画像を見ながら手動で血管を同定する作業が必要となる。一方、位相コントラスト画像において血管を同定することも考えられるが、位相コントラスト画像は、ｘ、ｙ、ｚのそれぞれの方向の血流の速度の大きさを画像化したものである。このため、位相コントラスト画像のフェーズによっては血流の速度が低くなる領域が出現し、その結果、その領域においては血管とそれ以外の領域との区別が困難となる。
このため、ニューラルネットワークを用いた抽出モデルにより、位相コントラスト画像から血管領域を抽出する手法が提案されている（非特許文献１参照）。
M. Froeling et al, Machine learning for automatic three-dimensional segmentation of the aorta in 4D flow MRI, ISMRM2019.
非特許文献１に記載された手法は、学習の際に教師データとして使用した種類の血管については、位相コントラスト画像から精度よく抽出することができる。しかしながら、学習対象とした血管以外の種類の血管は抽出することができない。また、学習のために大量の教師データを用意する必要があり、かつ学習のための時間を要する。
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、位相コントラスト画像における血管等の構造物の領域を簡易に同定できるようにすることを目的とする。
本開示による領域同定装置は、３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得する画像取得部と、
位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間における、流体の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像における構造物の領域を同定する同定部とを備える。
なお、本開示による領域同定装置においては、同定部は、位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間において速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定し、複数フェーズのうちの、特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズにおける、特定された画素からなる領域を、構造物の領域として同定するものであってもよい。
また、本開示による領域同定装置においては、同定部は、特定された画素の数が最大となる最大フェーズを特定し、最大フェーズおよび最大フェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズにおける、特定された画素からなる領域を構造物の領域として同定してもよい。
また、本開示による領域同定装置においては、同定部は、３方向のそれぞれについての位相コントラスト画像の対応する画素における画素値に基づいて、速度を導出してもよい。
また、本開示による領域同定装置においては、各フェーズについての、構造物の領域の各画素における流体の速度の大きさおよび方向を表す流速ベクトルを導出する流速ベクトル導出部をさらに備えてもよい。
また、本開示による領域同定装置においては、各フェーズについての流速ベクトルに基づく、流体の４次元フローを表示部に表示する表示制御部をさらに備えてもよい。
また、本開示による領域同定装置においては、構造物は血管であり、流体は血液であってもよい。
本開示による領域同定方法は、３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得し、
位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間における、流体の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像における構造物の領域を同定する。
なお、本開示による領域同定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
本開示による他の領域同定装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得し、
位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間における、流体の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像における構造物の領域を同定する処理を実行する。
本開示によれば、位相コントラスト画像における血管等の構造物の領域を簡易に同定できる。
本開示の実施形態による領域同定装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図 本開示の実施形態による領域同定装置の概略構成を示す図 ３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法によって撮影された位相コントラスト画像を示す図 画素の特定を説明するための図 速度が最大となるフェーズの特定を説明するための図 第１の判定を説明するための図 第２の判定を説明するための図 血管領域の同定を説明するための図 ４次元フローを示す図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート 血管領域に抜けがある状態を示す図
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は、本開示の実施形態による領域同定装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による領域同定装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等である。３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、３次元画像撮影装置２はＭＲＩ装置であり、ＭＲＩ装置において３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法によって被写体を複数の時相（フェーズ）に亘って撮影して、大動脈弓を含む３次元の位相コントラスト画像および強度画像を含む３次元画像を取得する。位相コントラスト画像については後述する。また、大動脈である血管が本開示の構造物に、血流が本開示の流体にそれぞれ対応する。
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。
領域同定装置１は、１台のコンピュータに、本実施形態の領域同定プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。領域同定プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。
図２は、コンピュータに領域同定プログラムをインストールすることにより実現される領域同定装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、領域同定装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、領域同定装置１には、液晶ディスプレイ等の表示部１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。
ストレージ１３は、ハードディスクドライブ等からなり、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した３次元画像、および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
また、メモリ１２には、ＣＰＵ等によりストレージ１３等より読み出された領域同定プログラムが一時的に記憶されている。領域同定プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、位相コントラスト画像および強度画像を含む３次元画像を取得する画像取得処理、位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間における、血流の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像における血管領域を同定する同定処理、位相コントラスト画像の各フェーズについての、血管領域の各画素における血流の大きさおよび方向を表す流速ベクトルを導出する流速ベクトル導出処理、並びに各フェーズについての流速ベクトルに基づく、血液の４次元（４Ｄ）フローを表示部１４に表示する表示制御処理を規定する。
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、同定部２２、流速ベクトル導出部２３および表示制御部２４として機能する。
画像取得部２１は、位相コントラスト画像および強度画像を含む３次元画像を画像保管サーバ３から取得する。なお、位相コントラスト画像が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から３次元画像を取得するようにしてもよい。図３は３次元画像を概念的に示す図である。図３に示すように、３次元画像Ｇ０は、強度画像ＧＭ、ｘ軸方向の位相コントラスト画像Ｇｘ、ｙ軸方向の位相コントラスト画像Ｇｙ、およびｚ軸方向の位相コントラスト画像Ｇｚを含む。強度画像ＧＭ、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚは、それぞれ時間軸ｔに沿って所定の周期で取得されてなる。本実施形態においては、時間軸ｔにおいて各画像が取得されている時相をフェーズと称する。強度画像ＧＭの各画素（ボクセル）は、人体の組成に応じた画素値を有する。位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの画素（ボクセル）は、各フェーズにおける各軸方向の血流の速度の大きさに応じた画素値を有する。
同定部２２は、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおける対応する画素間における、血流の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚにおける血管領域を同定する。このために、同定部２２は、まず、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各画素における速度ベクトルを各フェーズにおいて導出する。速度ベクトルは位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各画素における血流の速度の大きさおよび方向を表すものとなる。速度ベクトルの方向は、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚにおける各画素の画素値をそれぞれＳｘ、Ｓｙ、Ｓｚとした場合、各画素を基準とした（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）の方向となる。また、速度ベクトルの大きさは、√（Ｓｘ2＋Ｓｙ2＋Ｓｚ2）により導出される。なお、以降の説明において、速度は血流の速度を表すものとする。
そして、同定部２２は、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおける対応する画素間において、速度が最大であり、かつ周囲の画素および前後のフェーズの対応する画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定する。図４は画素の特定を説明するための図である。なお、図４においては説明のために、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚが２次元であるとして説明する。また、図４においては、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚは、１０のフェーズｔ１～ｔ１０からなるものとする。
ここで、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚに含まれる大動脈弓は、全フェーズにおいて移動していないものとする。このため、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズ間における画素位置を対応づけることが可能である。例えば、図４に示すように、大動脈弓の入り口近くの画素Ｐ１、中間付近の画素Ｐ２および出口近くの画素Ｐ３というように、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの全フェーズｔ１～ｔ１０において画素を対応づけることができる。
同定部２２は、まず、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおける対応する画素間において、速度が最大となるフェーズを特定する。図５は速度が最大となるフェーズの特定を説明するための図である。なお、図５においては、図４に示す３つの画素Ｐ１～Ｐ３のフェーズｔ１～ｔ１０のそれぞれにおける速度ベクトルを示している。図５に示すように、画素Ｐ１においては、フェーズｔ２において速度の大きさ、すなわち速度ベクトルの大きさが最大となっている。画素Ｐ２においては、フェーズｔ５において速度ベクトルの大きさが最大となっている。画素Ｐ３においては、フェーズｔ８において速度ベクトルの大きさが最大となっている。
同定部２２は、次いで、速度の大きさが最大となる画素（以下、最大画素とする）を含むフェーズの位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚにおいて、最大画素の周囲の画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さく、かつ最大画素を含むフェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズの最大画素に対応する画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定する。ここで、最大画素の周囲の画素とは、最大画素を中心とする予め定められた範囲（例えば５×５×５画素）の画素とするが、これに限定されるものではない。また、最大画素を含むフェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズとは、最大画素を含むフェーズの１つ前および１つ後のフェーズとするが、これに限定されるものではない。１つ前のフェーズのみであってもよく、１つ後のフェーズのみであってもよい。また、最大画素を含むフェーズの前および／または後の複数のフェーズであってもよい。
なお、以降の説明においては、最大画素とその周囲の画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さいか否かの判定を第１の判定とする。また、最大画素を含むフェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズの最大画素に対応する画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さいか否かの判定を第２の判定とする。
まず、第１の判定について説明する。同定部２２は、最大画素の速度ベクトルと最大画素を中心とする予め定められた範囲内の画素における速度ベクトルのそれぞれとの内積および速度ベクトルの大きさの比率を導出する。なお、内積の導出に際しては、速度ベクトルの単位ベクトルを用いる。そして、同定部２２は、内積と比率との加算値が予め定められたしきい値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する。予め定められた範囲内のすべての画素について、当該判定が肯定された場合に、同定部２２は、最大画素とその周囲の画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さいと判定する。
図６は第１の判定を説明するための図である。なお、図６はあるフェーズにおける位相コントラスト画像Ｇｘを用いて説明しているが、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚは画素値のみが異なり、含まれる大動脈弓の位置は一致している。このため、位相コントラスト画像Ｇｙ、Ｇｚを用いてもよい。また、図６においては、説明のために画素Ｐ１，Ｐ４，Ｐ５の３つの画素のみが全フェーズにおいて最大となったものとして示している。
図６に示すように、最大画素Ｐ１，Ｐ５の周囲の画素においては、速度ベクトル（すなわち速度の大きさおよび方向）が概ね一致している。一方、最大画素Ｐ４の周囲の画素においては、速度ベクトルがそれほど一致していない。このため、最大画素Ｐ１，Ｐ５については第１の判定は肯定され、最大画素Ｐ４については第１の判定は否定される。したがって、同定部２２は、第１の判定により、最大画素Ｐ４を画素の特定の対象から除外する。
次に、第２の判定について説明する。同定部２２は、最大画素のフェーズ（以下、対象フェーズとする）と最大画素のフェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズにおける、最大画素に対応する対応画素を特定する。そして、同定部２２は、最大画素の速度ベクトルと、対応画素の速度ベクトルのそれぞれとの内積および速度ベクトルの大きさの比率を導出する。なお、内積の導出に際しては、速度ベクトルの単位ベクトルを用いる。そして、同定部２２は、内積と比率との加算値が予め定められたしきい値Ｔｈ２以上であるか否かを判定する。すべての対応画素について、当該判定が肯定された場合に、最大画素と対応画素との速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さいと判定する。
図７は第２の判定を説明するための図である。なお、図７においては、最大画素を含む対象フェーズをｔ４とし、対応画素がフェーズｔ３およびフェーズｔ５に含まれるものとする。図７に示すように、対象画像Ｐ１，Ｐ４においては、フェーズｔ４における速度ベクトルが、フェーズｔ３，ｔ５における対応画素の速度ベクトルと概ね一致している。一方、最大画素Ｐ５においては、フェーズｔ４における速度ベクトルが、フェーズｔ３，ｔ５における対応画素の速度ベクトルとそれほど一致していない。このため、最大画素Ｐ１，Ｐ４については第２の判定は肯定され、最大画素Ｐ５については第２の判定は否定される。したがって、同定部２２は、第２の判定により、最大画素Ｐ５を画素の特定の対象から除外する。
以上のように第１および第２の判定を行うことにより、図６，７に示す３つの最大画素Ｐ１，Ｐ４，Ｐ５のうち、最大画素Ｐ１が、その周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの最大画素に対応する画素との速度の大きさおよび方向の相違が、基準よりも小さい画素に特定される。
同定部２２は、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおいて、上記特定された画素の数をカウントする。そして、同定部２２は、特定された画素の数が最大となる最大フェーズを特定する。例えば、１０のフェーズｔ１～ｔ１０のうち、フェーズｔ７において特定された画素の数が最大となった場合、フェーズｔ７を最大フェーズに特定する。
そして、同定部２２は、複数フェーズのうちの、特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズにおける、特定された画素からなる領域を、血管領域として同定する。本実施形態においては、上述したように特定した最大フェーズおよび最大フェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズにおける、特定された画素からなる領域を、血管領域として同定する。図８は血管領域の同定を説明するための図である。なお、ここでは、最大フェーズｔ７の前後に隣接するフェーズｔ６およびフェーズｔ８を用いているが、これに限定されるものではない。最大フェーズの前後のそれぞれの２以上のフェーズを用いてもよく、前のみに隣接する１以上のフェーズまたは後のみに隣接する１以上のフェーズを用いてもよい。なお、最大フェーズの前後に隣接するフェーズにおいては、特定された画素の数は最大フェーズよりは少ないものの相当多いものとなる。このため、最大フェーズの前後に隣接する１以上のフェーズは、特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズとなる。
図８に示すように、フェーズｔ６においては特定された画素からなる領域Ａ１が、フェーズｔ７においては特定された画素からなる領域Ａ２が、フェーズｔ８においては特定された画素からなる領域Ａ３がそれぞれ含まれたとする。同定部２２は、フェーズｔ６～ｔ８のそれぞれに含まれる領域Ａ１～Ａ３からなる領域を血管領域Ａ０として同定する。
流速ベクトル導出部２３は、血管領域Ａ０における流速ベクトルを導出する。流速ベクトルの導出は、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚのそれぞれの血管領域Ａ０において、対応する画素の画素値をそれぞれＶｘ，Ｖｙ，Ｖｚとした場合、（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）となる。なお、流速ベクトルは速度ベクトルと同じものであるが、後述する４Ｄフローの表示のために導出されるベクトルを流速ベクトルと称し、血管領域Ａ０の同定のために導出されるベクトルを速度ベクトルと称するものとする。
表示制御部２４は、流速ベクトル導出部２３が導出した流速ベクトルに基づいて、血管領域Ａ０の４Ｄフローを表示部１４に表示する。図９は４Ｄフローの表示画面を示す図である。図９に示すように、４Ｄフローの表示画面３０には、取得した３次元画像Ｇ０に含まれる強度画像ＧＭに、流速ベクトルをフェーズに応じて重畳し、さらに流速ベクトルの大きさに応じて異なる色を付与したものとなる。なお、図９においては、色は省略し、流速ベクトルの大きさが３つのフェーズにおいて変化する状態を示している。なお、流速ベクトルは血管領域Ａ０の全画素において導出されるが、表示に際しては、適宜間引いて表示される。
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図１０は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が位相コントラスト画像および強度画像を含む３次元画像Ｇ０を画像保管サーバ３から取得する（画像取得；ステップＳＴ１）。なお、３次元画像Ｇ０がストレージ１３に保存されている場合には、画像取得部２１はストレージ１３から３次元画像Ｇ０を取得する。次いで、同定部２２が、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおける対応する画素間において、速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との速度および方向の相違が基準よりも小さい画素を特定する（画素特定；ステップＳＴ２）。
さらに、同定部２２が、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおいて、上記特定された画素の数をカウントし、特定された画素の数が最大となる最大フェーズを特定する（ステップＳＴ３）。そして、同定部２２が、最大フェーズおよび最大フェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズにおける、特定された画素からなる領域を、血管領域として同定する（ステップＳＴ４）。
続いて、流速ベクトル導出部２３が、血管領域Ａ０における流速ベクトルを導出し（ステップＳＴ５）、表示制御部２４が、流速ベクトル導出部２３が導出した流速ベクトルに基づいて、血管領域Ａ０の４Ｄフローを表示部１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。
このように、本実施形態においては、位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間における、血流の速度の最大値に基づいて、位相コントラスト画像における血管領域Ａ０を同定するようにした。このため、ＭＲＡ画像またはＣＴＡ画像を取得しなくても、４Ｄフローを生成するために使用する位相コントラスト画像のみを用いて、血管領域Ａ０を同定することができる。また、非特許文献１に記載されたように学習された抽出モデルを使用しなくても、位相コントラスト画像における血管領域Ａ０を同定することができる。したがって、本実施形態によれば、位相コントラスト画像における血管領域を簡易に同定できる。
とくに、位相コントラスト画像Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの各フェーズにおける対応する画素間において速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との速度および方向の相違が基準よりも小さい画素を特定し、特定した画素に基づいて血管領域Ａ０を同定している。このため、速度が大きく、時空間的な変動が小さい速度ベクトルが得られる領域を、血管領域Ａ０として同定することができる。
なお、上記実施形態において、血管領域Ａ０を同定した際に、第１の判定および第２の判定の少なくとも一方が否定された画素からなる領域が、血管領域Ａ０内に存在する場合がある。例えば、図１１に示すように、第１の判定および第２の判定が否定された画素からなる抜け領域Ｂ１～Ｂ３が、血管領域Ａ０内に存在する場合がある。このような場合、抜け領域Ｂ１～Ｂ３を血管領域Ａ０に含める処理を行えばよい。このような処理としては、モルフォロジー演算におけるダイレーション処理が挙げられる。
また、上記実施形態においては、流速ベクトルの４Ｄフローを表示しているが、これに限定されるものではない。流速ベクトルの他、例えば流体の圧力、渦度およびヘリシティ等の４Ｄフローを表示するようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、内部に流体が流れる構造物として血管を用いているがこれに限定されるものではない。例えば、脳脊髄液の流れを可視化することを考えた場合、内部に髄液が流れる構造物として、頭蓋内での脳室、とくにくも膜下腔を、脊柱管内では脊髄くも膜下腔を、内部に流体が流れる構造物として用いてもよい。また、内部にリンパ液が流れるリンパ管を用いてもよい。
また、上記実施形態においては、人体を対象とした画像を対象としているが、これに限定されるものではない。例えば、配管内を流れる流体の流れを解析する際にも、本開示の技術を適用できることはもちろんである。
また、上記実施形態において、例えば、画像取得部２１、同定部２２、流速ベクトル導出部２３および表示制御部２４といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。
１ 領域同定装置
２ ３次元画像撮影装置
３ 画像保管サーバ
４ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ ストレージ
１４ 表示部
１５ 入力部
２１ 画像取得部
２２ 同定部
２３ 流速ベクトル導出部
２４ 表示制御部
３０ 表示画面
Ａ０ 血管領域
Ａ１～Ａ３ 領域
Ｂ１～Ｂ３ 抜け領域
ＧＭ 強度画像
Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ 位相コントラスト画像
Ｐ１～Ｐ５ 画素

Claims (8)

  1. ３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、前記３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得する画像取得部と、
    前記位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間において前記流体の速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との前記速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定し、前記複数フェーズのうちの、前記特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズにおける、前記特定された画素からなる領域を、前記位相コントラスト画像における前記構造物の領域として同定する同定部とを備えた領域同定装置。
  2. 前記同定部は、前記特定された画素の数が最大となる最大フェーズを特定し、最大フェーズおよび最大フェーズに隣接する少なくとも１つのフェーズにおける、前記特定された画素からなる領域を前記構造物の領域として同定する請求項１に記載の領域同定装置。
  3. 前記同定部は、前記３方向のそれぞれについての位相コントラスト画像の対応する画素における画素値に基づいて、前記速度を導出する請求項１または２に記載の領域同定装置。
  4. 前記各フェーズについての、前記構造物の領域の各画素における前記流体の速度の大きさおよび方向を表す流速ベクトルを導出する流速ベクトル導出部をさらに備えた請求項１から３のいずれか１項に記載の領域同定装置。
  5. 前記各フェーズについての流速ベクトルに基づく、前記流体の４次元フローを表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項１から４のいずれか１項に記載の領域同定装置。
  6. 前記構造物は血管であり、前記流体は血液である請求項１から５のいずれか１項に記載領域同定装置。
  7. ３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、前記３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得し、
    前記位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間において前記流体の速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との前記速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定し、前記複数フェーズのうちの、前記特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズにおける、前記特定された画素からなる領域を、前記位相コントラスト画像における前記構造物の領域として同定する領域同定方法。
  8. ３次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法により、内部に流体が流れる構造物を含む被写体を撮影することにより取得された、各画素の画素値が空間的な３方向のそれぞれについての流体の速度を表す、前記３方向のそれぞれについての複数フェーズからなる位相コントラスト画像を取得する手順と、
    前記位相コントラスト画像の各フェーズにおける対応する画素間において前記流体の速度が最大であり、かつ周囲の画素および隣接する少なくとも１つのフェーズの対応する画素との前記速度の大きさおよび方向の相違が基準よりも小さい画素を特定し、前記複数フェーズのうちの、前記特定された画素の数が上位予め定められた数の上位フェーズにおける、前記特定された画素からなる領域を、前記位相コントラスト画像における前記構造物の領域として同定する手順とをコンピュータに実行させる領域同定プログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023203722A1 (ja) * 2022-04-21 2023-10-26 株式会社Cardio Flow Design 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016197042A (ja) 2015-04-03 2016-11-24 国立大学法人 東京大学 情報統合方法及び装置及びシステム及びプログラム
US20180031662A1 (en) 2015-01-30 2018-02-01 Northwestern University System and Method for Mapping and Quantifying In-Vivo Blood Flow Stasis

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7191110B1 (en) * 1998-02-03 2007-03-13 University Of Illinois, Board Of Trustees Patient specific circulation model
US6408201B1 (en) * 2000-06-09 2002-06-18 General Electric Company Method and apparatus for efficient stenosis identification in peripheral arterial vasculature using MR imaging
US8000768B2 (en) * 2005-01-10 2011-08-16 Vassol Inc. Method and system for displaying blood flow
JP6513413B2 (ja) * 2015-02-13 2019-05-15 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置
EP3340875B9 (en) * 2015-08-27 2022-06-22 The Regents of The University of California Hybrid one- and two-sided flow-encoding only (hotfeo) for velocity-encoding phase contrast mri

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180031662A1 (en) 2015-01-30 2018-02-01 Northwestern University System and Method for Mapping and Quantifying In-Vivo Blood Flow Stasis
JP2016197042A (ja) 2015-04-03 2016-11-24 国立大学法人 東京大学 情報統合方法及び装置及びシステム及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ROSE, Michael J. et al.，Efficient Method for Volumetric Assessment of Peak Blood Flow Velocity Using 4D Flow MRI，Journal of Magnetic Resonance Imaging，2016年12月，Vol.44, No.6，pp.1-21

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