JPWO2005034759A1 - 管腔壁組織性状評価装置、画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
管腔壁組織性状評価装置、画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
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Abstract
超音波診断機により取得された血管プラーク病変に係るデジタル画像データをコンピュータ処理してプラーク病変の組織性状定量的評価を行う、管腔壁組織性状評価装置において、プラープ病変部の画素データ、管央近傍の画素データ、及び血管外周の直ぐ管外の部位の画素データを利用して、管央近傍と、血管外周の直ぐ管外部位とに対するプラーク病変部の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算する。更にそれら所定の指標から、プラーク病変部の組織性状の分類を行う。
Description
本発明は、デジタル画像データ、例えば超音波画像データから、血管壁、例えば動脈壁の動脈硬化病変(プラーク)に係るデータを自動抽出し、その組織性状を自動解析する装置、方法、及びコンピュータプログラムに関する。
心筋梗塞や脳梗塞等の急性発症の原因として、動脈壁のプラーク(動脈硬化病変)の破裂が重要視されている。かようなプラーク病変が破裂に到るのか否か、更に破裂の危険が差し迫っているのか否かを判断するには、プラークの組織性状を評価することが有効且つ重要である。
近来、超音波診断機、磁気共鳴画像装置(MRI)若しくはCTスキャナ等により、血管のデジタル画像データ(例えば、超音波画像データ、磁気共鳴画像データ若しくはCTスキャナ画像データ等)を採取する技術が確立されている。その技術を利用して、モニター画面上から血管壁のプラーク部位を目視により確認することができる。
ところで、動脈は図6に示すように、内部から内膜、中膜、外膜と3層に分かれており、病変により内膜または中膜の肥大が生じる(即ち、プラークが生じる)ことが知られている。従って、内膜または中膜の性状を測定することにより、プラーク病変の診断ができる。
例えば、下記の特許文献1の発明を利用すれば、頸動脈の内膜中膜複合厚を求めることができる。該発明では、画像データ上で頸動脈における外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」を確定している。
ところで上記発明では、外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」から頸動脈の内膜中膜複合厚を求めているが、内膜または中膜の肥大部分内部の、即ち、プラーク病変の、組織性状の定量的評価を行うものではない。
従って、現状では医師はプラークの超音波画像データに接した際、自らの蓄積された経験により病変状況を評価するより他に手立ては無い。このように動脈に発生するプラーク病変の組織性状の定量的な自動評価法は現状では存在せず、従ってその定量的評価法を自動実施する装置も存在しない。
本発明は、超音波診断機などにより取得された血管プラーク病変に係るデジタル画像データをコンピュータ処理することで、プラーク病変の組織性状定量的評価を行うことを目的とする。
本発明は上記の目的を達成するために為されたものである。本発明に係る管腔壁組織性状評価装置は、
検査対象接触面から超音波を送信すると共に被検出部位で反射した超音波を上記検査対象接触面から受信する超音波送受信器と、上記超音波送受信器で受信した超音波をもとに上記被検出部位の画像を再現するコンピュータからなる画像処理装置とを備え、
上記超音波送受信器の検査対象接触面が接触できる表面部位の内部にある管腔の縦断面の画像を再現し、
上記の管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する管腔壁組織性状評価装置である。その管腔壁組織性状評価装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると、
画像処理装置が、
第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成し、
上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定し、
管央近傍に第4の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定し、
第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする。
検査対象接触面から超音波を送信すると共に被検出部位で反射した超音波を上記検査対象接触面から受信する超音波送受信器と、上記超音波送受信器で受信した超音波をもとに上記被検出部位の画像を再現するコンピュータからなる画像処理装置とを備え、
上記超音波送受信器の検査対象接触面が接触できる表面部位の内部にある管腔の縦断面の画像を再現し、
上記の管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する管腔壁組織性状評価装置である。その管腔壁組織性状評価装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると、
画像処理装置が、
第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成し、
上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定し、
管央近傍に第4の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定し、
第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする。
以上の記述から明白なように、本発明を利用することで下のような効果を得ることができる。
血管、例えば頸動脈に係るプラーク病変部の組織性状に関し、定量的自動評価を行うことができる。
ここでの定量的自動評価は、特に相対的輝度平均と相対的輝度標準偏差の値の分類に依存するものである。従って、必要に応じて分類を変更することもできる。
4・・・超音波装置、
6・・・プローブ(超音波送受信器)、
12・・・パーソナルコンピュータ(画像処理装置)、
22・・・テンプレート。
6・・・プローブ(超音波送受信器)、
12・・・パーソナルコンピュータ(画像処理装置)、
22・・・テンプレート。
以下、添付の図面を参照して本発明に係る好適な実施の形態を説明する。
その前提として、日本国特許第2889568号に開示される頸動脈血管膜厚測定装置の一部の概要をまず示す。
≪頸動脈血管膜厚測定装置の概要≫
(システム構成)図5は、日本国特許第2889568号で示される、頸動脈血管内膜中膜複合厚さ(Intima−Media Thickness;以下、IMTと称する。)を測定する測定システム2の概略構成図である。図5に示すように、本システム2の小型リニア型超音波装置4は、パーソナルコンピュータ程度の大きさを有する。超音波プローブの周波数は高いほど距離の分解能が増してくるが、あまり高過ぎると減衰が大きくなるため深部にまで達することができない。そこで、頸動脈の位置を考慮して、超音波装置4においては、7.5MHz〜10MHzのリニアプローブ(超音波送受信器)6が使用されるのが望ましい。また、距離分解能は、プローブ周波数波長の1/2が理論上の限界値であるから、音速を1500m/秒とすればほぼ0.1mmまで測定することができる。
(システム構成)図5は、日本国特許第2889568号で示される、頸動脈血管内膜中膜複合厚さ(Intima−Media Thickness;以下、IMTと称する。)を測定する測定システム2の概略構成図である。図5に示すように、本システム2の小型リニア型超音波装置4は、パーソナルコンピュータ程度の大きさを有する。超音波プローブの周波数は高いほど距離の分解能が増してくるが、あまり高過ぎると減衰が大きくなるため深部にまで達することができない。そこで、頸動脈の位置を考慮して、超音波装置4においては、7.5MHz〜10MHzのリニアプローブ(超音波送受信器)6が使用されるのが望ましい。また、距離分解能は、プローブ周波数波長の1/2が理論上の限界値であるから、音速を1500m/秒とすればほぼ0.1mmまで測定することができる。
また、この超音波装置4には、フォトアイソレータ8によりフォトアイソレーションされたデジタル出力ボード10が取り付けられる。このボード10により、前記超音波送受信器(プローブ)6よりデジタルデータとして読み込む画像を、デジタルデータのまま出力することができる。更に、超音波装置4と後述するパーソナルコンピュータ(画像処理装置)12とがフォトアイソレーションされていることにより、医療用としての安全性が確保されている。
パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12は、汎用のパーソナルコンピュータであり、画像処理を行うための十分な容量及び能力のメモリが搭載されている。また、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12にはハードディスクが備えられており、ハードディスクには、IMT計測ソフトウェア、データベースソフトウェア、プリントアウトソフトウェア、及びデジタル画像取り込みソフトウェアなどがインストールされている。後で説明する本発明に係るプラーク病変部組織性状定量的自動評価に係るソフトウエアも同様にインストールされている。
また、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12には、PCIバスが装備されており、このPCIバスには、デジタル入力ボード14が装着される。このデジタル入力ボード14は、接続ケーブル16及びフォトアイソレータ8を介して前記超音波装置4のデジタル出力ボード10と接続されており、デジタル出力ボード10から出力されるデータを入力する。このデータは、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12のメモリ部に格納される。なお、本システム2においては、プリンタ18をパーソナルコンピュータ(画像処理装置)12に接続するようにしてもよい。このように構成すれば、測定結果をプリントアウトすることができる。
(IMT測定の原理)次に、以上のようなシステムを用いて行うIMT計測の概要を原理に基づいて簡単に説明する。
動脈は図6に示すように、内部から内膜、中膜、外膜と3層に分かれており、病変により内膜または中膜の肥大が生じることは、既に述べた。
測定の対象は頸動脈である。皮膚下2乃至3cmにある頸動脈は、管径が5mm程あり、超音波画像を容易に捕らえ得る位置にある。
プローブ(超音波送受信器)6を用いて総頸動脈に超音波を発射すると、超音波は、組織の密度変化がある部位で反射されてくるため、例えば内膜の内壁、また外膜の内壁でより強く反射される。図2にてこのようなプローブ(超音波送受信器)6及び超音波画像の、イラスト化された例を示す。超音波装置4のディスプレイには、反射が強い部位は超音波画像上高輝度で表される。従って、血管の任意の管径を貫く方向でこの輝度変化を観察すれば、その管径に係る内膜の内壁位置と外膜の内壁位置を確定でき、よって内膜と中膜の厚さを計測することができる。
しかしながら、輝度変化をディスプレイ上で目視で観察し、その観察作業から内膜と中膜の厚さを、例えば0.1mmの精度で求めるのは極めて困難な作業である。特に、血管は直管形状ではなく、微妙に蛇行する形状を有しているため、血管の壁面に対して垂直な方向を目視により見極め、更に観察により精度の良い測定を行うことは、略不可能である。
そこで、特許第2889568号では、まず超音波装置4により頸動脈の縦断面静止画をデジタルデータとして読み取り、デジタルデータのままパーソナルコンピュータ(画像処理装置)12に取り込む。そして、輝度値のピーク値を数値解析により求めて前記輝度変化の測定を行うようにしている。更に、前記輝度変化の測定結果に基づき、血管の径方向における内膜と外膜の壁面位置を、血管の長手方向の複数位置で確定する。
上記の頸動脈血管膜厚測定装置では、上記の、血管の長手方向の複数位置で確定された血管の径方向における内膜と外膜の壁面位置から、血管の長手方向位置の関数として表される内膜と外膜の壁面位置の回帰曲線の接線を求めることにより、血管の壁面に対して垂直な方向にて精度良く内膜と中膜の厚さを測定するように構成されている。
ここで、上記の回帰曲線を利用すれば、例えば、外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」を求めることは容易である。本発明に係る好適な実施の形態においては、そのようにして求められる外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」データを利用する。
以下の実施の形態に係る説明では、上記頸動脈血管膜圧測定装置で得られる超音波画像データにおける外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」データを利用して、プラーク病変部の組織性状の定量的自動評価を行うことを示す。
ここで、デジタル画像データにより血管の外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」のデータが得られていれば、デジタル画像の供給源に拘わらず以下の実施の形態を利用し得る。つまり、デジタル画像データは超音波画像データに限定されず、磁気共鳴画像(MRI)データやCTスキャナデータであってもよい。
≪第1の実施の形態≫
図3は、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12のディスプレイの表示例である。該表示画面では、プラーク病変20を含む血管の長手方向の縦断面が表示されている。もちろん、超音波の発信により得られるデジタル画像は不鮮明な部分が多いが、図3では理解を容易にするために相当に線描図化して表現している。
図3は、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12のディスプレイの表示例である。該表示画面では、プラーク病変20を含む血管の長手方向の縦断面が表示されている。もちろん、超音波の発信により得られるデジタル画像は不鮮明な部分が多いが、図3では理解を容易にするために相当に線描図化して表現している。
上記表示画面から、プラーク病変部分20の領域を固定する。例えば、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12の操作者は、表示画面に表示されるテンプレート22と呼ばれるマークを、図3のようにプラーク病変部分20が完全に覆われるようにマウス等を利用して移動させ、クリック操作を行なって測定領域を特定する。測定領域、即ちテンプレート22は、例えば、血管の長手方向に沿って20mmの長さ(実寸)の領域である。
操作者は、上記テンプレート22により測定領域の特定さえ行えば、プラーク病変部20の組織性状の定量的自動評価に係る計算は、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12が、搭載するコンピュータプログラムにより自動的に行う。
図4は、プラーク病変部20の画像の更なる拡大図である。図1は、プラーク病変部20の組織性状の定量的自動評価に係る演算の概略フローチャートである。図4及び図1を利用して、プラーク病変部20の組織性状の定量的自動評価を説明する。
(ステップ1);測定領域の両端の、動脈壁に略垂直な線(Line6、Line7)を確定する。更に、測定領域における内膜の内壁の軌跡(以下、内膜軌跡と言う。)「Line1」と、外膜の内壁の軌跡(以下、外膜軌跡と言う。)「Line4」とを確定する。内膜軌跡(Line1)及び外膜軌跡(Line4)の確定は、上記の従来技術により実施できる。
(ステップ2);内膜軌跡(Line1)から(実寸で)0.1mm外膜側に、プラーク内側線(Line2)を設定する。即ち、プラーク内側線(Line2)は、内膜軌跡(Line1)を測定領域両端線(Line6、Line7)に沿って(実寸で)0.1mm外膜側に平行にずらした線である。
(ステップ3);上記ステップ2と同様にして、外側軌跡(Line4)から(実寸で)0.2mm内膜側に、プラーク外側線(Line3)を設定する。
(ステップ4);測定領域両端線(Line6、Line7)、プラーク内側線(Line2)及びプラーク外側線(Line3)で囲まれた領域を、「プラーク領域P」とする。このプラーク領域Pに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、プラーク領域Pの輝度平均(IPm)及び輝度標準偏差(IPsd)を計算する。
(ステップ5);内膜軌跡(Line1)から(実寸で)2mm血管内腔側に第1の低輝度基準線(Line0)を設定し、更に第1の低輝度基準線(Line0)から(実寸で)0.2mm血管内腔側に第2の低輝度基準線(Line0’)を設定する。測定領域両端線(Line6、Line7)、第1の低輝度基準線(Line0)及び第2の低輝度基準線(Line0’)で囲まれた領域を、低輝度基準帯Vとする。説明が前後するが、血管内腔で輝度は中心に向かう程、低くなる。よって、低輝度基準帯Vの輝度は、文言通りプラーク領域Pの輝度に対する低輝度基準となる。この低輝度基準帯Vに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、低輝度基準帯Vの低輝度基準帯最頻値(IVmax)を計算する。
(ステップ6);外膜軌跡(Line4)から(実寸で)0.2mm外側に外膜輝度基準線(Line4’)を設定する。測定領域両端線(Line6、Line7)、外膜軌跡(Line4)及び外膜輝度基準線(Line4’)で囲まれた領域を、高輝度基準帯Tとする。一般的に血管外膜では輝度が高い。よって、高輝度基準帯Tの輝度は、プラーク領域Pの輝度に対する高輝度基準となる。この高輝度基準帯Tに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、高輝度基準帯Tの高輝度基準帯最頻値(ITmax)及び高輝度基準帯標準偏差(ITsd)を計算する。
(ステップ7);プラークの組織性状を判定するための、次の数値を計算する。
%IPm=100×(IPm−IVmax)/(ITmax−IVmax)
%IPsd=100×IPsd/(ITmax−IVmax)
RM・index=ITsd/ITmax
%IPm=100×(IPm−IVmax)/(ITmax−IVmax)
%IPsd=100×IPsd/(ITmax−IVmax)
RM・index=ITsd/ITmax
「%IPm」は、プラーク領域Pの輝度平均IPmが高輝度基準帯最頻値(ITmax)と低輝度基準帯最頻値(IVmax)との間の何処に位置するかを示す数値、即ち、相対的輝度平均値となる。一方、「%IPsd」は、相対的輝度標準偏差値となる。
図7に示すように、横軸を相対的輝度標準偏差、縦軸を相対的輝度平均値として、平面上に、
(%IPsd,%IPm)
をプロットすることができる。
(%IPsd,%IPm)
をプロットすることができる。
「RM・index」について説明する。一般にプラークの病変が進行すると、外膜、即ち高輝度基準帯Tの輝度が落ちる(低くなる)ことが知られている。このとき、高輝度基準帯最頻値(ITmax)は小さくなり、高輝度基準帯標準偏差(ITsd)はやや大きくなる。よって、「RM・index」はプラークの病変の進行を示す指標の一つであり、病変が進むと数値は大きくなる。
(ステップ8);「%IPm」及び「%IPsd」を利用して、下表(表1)のようにプラークを分類することができる。
表1において、相対的輝度平均「%IPm」は下へ行く程、値は小さくなる。相対的輝度標準偏差「%IPsd」はある所定値より大きくなると、(右の)「不均一」に含まれることになる。
上記の分類は、一つの例である。例えば、相対的輝度標準偏差「%IPsd」の「均一」「不均一」により、プラークの中身(組織)の均一性の目安を示すことができる。「均一」と「不均一」を分ける閾値は、例えば“23”である。
また例えば、相対的輝度平均「%IPm」の「高輝度」のカテゴリにあれば、プラークの石灰化が進行していることの目安とすることができる。更に例えば、相対的輝度平均「%IPm」の「中輝度」のカテゴリにあれば、主としてプラークの繊維化が進行していることの目安とすることができる。同様に例えば、相対的輝度平均「%IPm」の「低輝度」のカテゴリにあれば、プラークが主として脂肪を含むことの目安とすることができる。「中輝度」と「低輝度」を分ける閾値は、例えば“57”である。
以上の(ステップ1)の線の確定から(ステップ8)の分類までを、パーソナルコンピュータ(画像処理装置)12が搭載するコンピュータプログラムに基づいて自動的に行う。
表1の分類は、図7(1)の平面を概ね図7(2)のように区分したこととなっている。図7(2)の複数の点線は、分類を定義する閾値の線(グラフ)を示す。閾値が変動すれば、図7(2)における区分も変化する。つまり、分類における便宜により閾値は適宜変動される。また、図7(1)の平面(%IPsd・%IPm平面)を基準にするならば、図7(3)のような分類も想定可能である。
表1の分類は、プラーク病変の分類の一般的なものと親和性が高い。プラーク病変を分類する目的は、発症率の違い、治療・処置の違い、予後の違いなどを目論むことである。従って、閾値を調整しつつ表1を適宜利用すれば、更には区分する線を調整しつつ図7の平面を適宜利用すれば、発症率の違い、治療・処置の違い、予後の違いなどを適切に把握し得る。
Claims (14)
- 検査対象接触面から超音波を送信すると共に被検出部位で反射した超音波を上記検査対象接触面から受信する超音波送受信器と、上記超音波送受信器で受信した超音波をもとに上記被検出部位の画像を再現するコンピュータからなる画像処理装置とを備え、
上記超音波送受信器の検査対象接触面が接触できる表面部位の内部にある管腔の縦断面の画像を再現し、
上記の管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する管腔壁組織性状評価装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると、
画像処理装置が、
第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成し、
上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定し、
管央近傍に第4の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定し、
第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする管腔壁組織性状評価装置。 - 計算される所定の指標が、
第3の領域の画素データから計算される輝度平均(IPm)と第4の領域の画素データから求められる第4の領域最頻値(IVmax)と第5の領域の画素データから求められる第5の領域最頻値(ITmax)により、下記数1で定義される相対的輝度平均値(%IPm)、及び、
第3の領域の画素データから計算される輝度標準偏差(IPsd)と第4の領域の画素データから求められる第4の領域最頻値(IVmax)と第5の領域の画素データから求められる第5の領域最頻値(ITmax)により、下記数1で定義される相対的輝度標準偏差値(%IPsd)であることを特徴とする請求項1に記載の管腔壁組織性状評価装置。
- 画像処理装置が、上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第3の領域の画像データを分類することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の管腔壁組織性状評価装置。
- 画像処理装置が、上記の第5の領域の画素データを利用して、上記の第2の領域の所定の指標を計算することを特徴とする請求項1〜3のうちのいずれか一つに記載の管腔壁組織性状評価装置。
- 血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理を行うコンピュータからなる画像処理装置であって、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する画像処理装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると、
第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成し、
上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定し、
管央近傍に第4の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定し、
第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする画像処理装置。 - 上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第3の領域の画像を分類することを特徴とする請求項6又は請求項7に記載の画像処理装置。
- 血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理をコンピュータで行う画像処理方法であって、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する画像処理方法において、
(1)上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると該第1の領域を指定通りに設定する工程と、
(2)第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定する工程と、
(3)上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し、上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成する工程と、
(4)上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定する工程と、
(5)管央近傍に第4の領域を設定する工程と、
(6)管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定する工程と、
(7)第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算する工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。 - (8)上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第3の領域の画像データを分類する工程を、更に含むことを特徴とする請求項9又は請求項10に記載の画像処理方法。
- 血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理を行い、
更に、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定するコンピュータからなる画像処理装置にて稼動するコンピュータプログラムにおいて、
(1)上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第1の領域が指定されると該第1の領域を指定通りに設定するステップと、
(2)第1の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第2の領域を設定するステップと、
(3)上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第2の外周軌跡を形成し、上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第2の内周軌跡を形成するステップと、
(4)上記第2の領域に含まれ、且つ、第2の外周軌跡及び第2の内周軌跡とに囲まれる第3の領域を設定するステップと、
(5)管央近傍に第4の領域を設定するステップと、
(6)管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第5の領域を設定するステップと、
(7)第3の領域の画素データ、第4の領域の画素データ、及び第5の領域の画素データを利用して、第4の領域と第5の領域に対する第3の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算するステップとを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。 - 計算される所定の指標が、
第3の領域の画素データから計算される輝度平均(IPm)と第4の領域の画素データから求められる第4の領域最頻値(IVmax)と第5の領域の画素データから求められる第5の領域最頻値(ITmax)により、下記数5で定義される相対的輝度平均値(%IPm)、及び、
第3の領域の画素データから計算される輝度標準偏差(IPsd)と第4の領域の画素データから求められる第4の領域最頻値(IVmax)と第5の領域の画素データから求められる第5の領域最頻値(ITmax)により、下記数5で定義される相対的輝度標準偏差値(%IPsd)であることを特徴とする請求項12に記載のコンピュータプログラム。
- (8)ステップ(7)の後に、上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第3の領域の画像データを分類するステップを、更に含むことを特徴とする請求項12又は請求項13に記載のコンピュータプログラム。
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