JPWO2013042231A1 - 血管断面形状数値化装置及びそれを用いた血管断面形状数値化方法 - Google Patents
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Abstract
本発明は、血管断面形状数値化装置１０は、ステントＳを血管の内腔１１０に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜１２０の形状を数値化する。血管断面形状数値化装置１０は、血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、血管の内膜１２０と内腔１１０との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段よって取得された複数の座標に基づいて、内膜１２０の形状を数値化する形状数値化手段と、を備える。本発明によれば、ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜の形状を数値化する血管断面形状数値化装置及びそれを用いた血管断面形状数値化方法を提供することができる。
Description
本発明は、ステントを血管の内部に挿入した後の血管の内膜の断面形状において、血管の内膜の形状を数値化する血管断面形状数値化装置及びそれを用いた血管断面形状数値化方法に関する。
人体の血液の経路となる動脈系は、人体の恒常性を保持するために、また、血液の循環を保持するために、常に高い血圧にさらされている。そのため、動脈硬化や炎症などに起因して、血管に狭窄、閉塞病変を呈する。特に、心臓に酸素や栄養を供給している冠動脈に狭窄や閉塞を呈すると狭心症、心筋梗塞となり、心原性ショックや致死性不整脈などの原因となり致命的な疾患である。
狭窄、閉塞病変の治療方法として、近年、主にステンレスの複数のステントストラットＳＴで構成された網状の筒の形をしたステントを用いた治療方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。具体的な治療の一例を挙げれば、図１及び図２に示すように、バルーンカテーテルに折りたたんだステントＳをかぶせ、患者Ｍの心臓ｈの筋肉へ血液をおくり、酸素や栄養を供給する冠動脈のような血管１５０の狭くなった部分に挿入し、バルーンを拡張することによりステントＳを血管１５０の内腔１１０内に留置させたまま、バルーンカテーテルを抜き取る。これにより、留置されたステントＳは、血管１５０を内側から広げた状態で血管１５０内に固定されるので、ステントＳが留置された血管１５０には、十分な内腔１１０が確保できるため、慢性期の再狭窄を減少させることができる。
ステントを用いた治療を受けた患者は、ステントを血管内に留置してから１ヶ月以後、安定期に入るが、留置してから半年を経過すると、留置した血管の内膜層に新生内膜層が形成され、血管が再狭窄する場合がある。
また、ステントには、金属ステントと金属ステントに薬剤を塗布した薬剤溶出ステント（細胞増殖促進作用、抗ガン剤含有などの機能性ステント）とがあり、金属ステントを用いた場合は、新生内膜により形成される血管内腔の形状は正円に近い状態を維持する傾向がある。一方、薬剤溶出ステントを用いた場合は、ステントを留置した後に、薬剤溶出ステントに塗布した薬剤の影響を受けて、血管の内膜の形状が凸凹状（金平糖の外周のような形状）になる場合がある。血管の内膜の形状が凸凹状になると、血管の内腔を流れる血液は乱流状態となり、血栓形成傾向を助長することがある。
そこで、一般的に、ステントを留置後は、例えば、留置してから６ヶ月後に血管の造影を行ない、再狭窄が生じていないかなどの、ステントが留置された血管の評価をすることが好ましい。
そのような再狭窄が生じていないかを検査する装置として、近赤外線を用いた画像診断システム（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）がある。画像診断システムは、血管の内膜、中膜、外膜といった動脈の３層構造を詳細に観察することができる。
そのような再狭窄が生じていないかを検査する装置として、近赤外線を用いた画像診断システム（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）がある。画像診断システムは、血管の内膜、中膜、外膜といった動脈の３層構造を詳細に観察することができる。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｅａｒｔ−ｃｅｎｔｅｒ．ｏｒ．ｊｐ／ｊｐ／ｈｅａｒｔｂｏｏｋ．ｈｔｍｌ
ステントを用いた治療は新しく、様々な形状のステントや薬剤の種類が考案されており、ステントの形状や薬剤溶出ステントの薬剤の種類の研究をするにあたり、血管の内膜の形状を数値化することが重要となった。
そこで、本発明の目的は、ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜の形状を数値化する血管断面形状数値化装置及びそれを用いた血管断面形状数値化方法を提供することにある。
本発明は、ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜の形状を数値化する血管断面形状数値化装置である。血管断面形状数値化装置は、血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、前記血管の内膜と内腔との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段によって取得された複数の座標に基づいて、前記内膜の形状を数値化する形状数値化手段と、を備える。
本発明によれば、ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜の形状を数値化する血管断面形状数値化装置及びそれを用いた血管断面形状数値化方法を提供することができる。
以下、添付した図面を参照して、本発明に係る血管断面形状数値化装置及びその方法を説明する。
図１に示すように、血管断面形状数値化装置１０は、ＣＰＵ２０と、モニター３０と、入力手段の一例であるマウス４０とを備え、ステントＳを血管１５０の内腔１１０に挿入した後の血管１５０の断面形状において、血管１５０の内膜１２０の形状を数値化する装置である。本実施形態では、血管断面形状数値化装置１０は、一般的なパーソナルコンピュータ（登録商標）である。
ＣＰＵ２０は、血管断面形状数値化装置１０の記憶手段（図示せず）に記憶された座標取得手段用プログラム及び形状数値化手段用プログラムによって、それぞれ、後述する座標取得手段及び形状数値化手段として機能する。本実施形態では、記憶手段に記憶されている座標取得手段用プログラムと形状数値化手段用プログラムとは別のプログラムで構成されているとして説明するが、これに限定されず、記憶手段に記憶された座標取得手段用プログラム及び形状数値化手段用プログラムを備えた座標取得・形状数値化手段用プログラムで構成されていてもよい。また、ＣＰＵ２０とは、別のＣＰＵを血管断面形状数値化装置１０の内部又は外部に備え、その別のＣＰＵに座標取得手段用プログラムを実行させてもよい。
モニター３０は一般的なディスプレイであり、ＣＰＵ２０から出力される画像信号に従って画像Ｇを表示させる。
マウス４０は、一般的なポイント入力システムであり、モニター３０によって表示された画像Ｇの座標を特定するために用いられる。
図１に示すように、血管断面形状数値化装置１０は、ＣＰＵ２０と、モニター３０と、入力手段の一例であるマウス４０とを備え、ステントＳを血管１５０の内腔１１０に挿入した後の血管１５０の断面形状において、血管１５０の内膜１２０の形状を数値化する装置である。本実施形態では、血管断面形状数値化装置１０は、一般的なパーソナルコンピュータ（登録商標）である。
ＣＰＵ２０は、血管断面形状数値化装置１０の記憶手段（図示せず）に記憶された座標取得手段用プログラム及び形状数値化手段用プログラムによって、それぞれ、後述する座標取得手段及び形状数値化手段として機能する。本実施形態では、記憶手段に記憶されている座標取得手段用プログラムと形状数値化手段用プログラムとは別のプログラムで構成されているとして説明するが、これに限定されず、記憶手段に記憶された座標取得手段用プログラム及び形状数値化手段用プログラムを備えた座標取得・形状数値化手段用プログラムで構成されていてもよい。また、ＣＰＵ２０とは、別のＣＰＵを血管断面形状数値化装置１０の内部又は外部に備え、その別のＣＰＵに座標取得手段用プログラムを実行させてもよい。
モニター３０は一般的なディスプレイであり、ＣＰＵ２０から出力される画像信号に従って画像Ｇを表示させる。
マウス４０は、一般的なポイント入力システムであり、モニター３０によって表示された画像Ｇの座標を特定するために用いられる。
画像診断システム２００は、近赤外線などを発光し、血管の内部に挿入されるイメージワイヤー２２０と、プローブインターフェースユニット（ＰＩＵ）と、システム本体２３０とを備える。システム本体２３０は、測定された画像を血管断面形状数値化装置１０に出力する画像出力手段を備えている。画像出力手段は、ＵＳＢメモリ、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮなどを介して測定された画像を血管断面形状数値化装置１０に出力する。本実施形態では、システム本体２３０から血管断面形状数値化装置１０に出力する画像出力手段は、有線ケーブル２４０を介して行われる。
以下、図１から図９を参照して、血管断面形状数値化装置１０の使用方法について説明する。
まず、図１及び図２に示すように、医師は、イメージワイヤー２２０を、血管１５０の内腔１１０に挿入された筒状のステントＳの内側に挿入する。このとき、血管１５０の血流は一時的に遮断され、また、血管１５０の内部にある血液は、乳酸加リンゲル液や生殖食塩水などで排除される。これにより、血球成分が血管１５０の内部に実質的に存在しない状態となる。
次に、医師は、画像診断システム２００を用いて、血管１５０の断面形状を撮影する。このとき、画像診断システム２００によって撮影された撮像には、血管１５０の内膜１２０の断面形状及びステントＳのステントストラットＳＴの断面形状が撮影されている。
次に、医師は、画像診断システム２００によって取得された撮像をモニター３０に表示させるように、血管断面形状数値化装置１０の操作部を操作する。
図４に示すように、ＣＰＵ２０は、医師の操作部の操作に応じて、画像診断システム２００によって撮影された撮像をモニター３０に表示させる（表示工程：図３のステップＳ１１）。モニター３０には、画像診断システム２００によって撮影された撮像Ｇ１が表示され、撮像Ｇ１には、イメージワイヤー２２０と、動脈壁１４０とが撮影されており、動脈壁１４０には、内腔１１０と、血管１５０の内膜１２０と、血管１５０の内部に増殖された新生内膜１３０と、新生内膜１３０に埋設状態となったステントストラットＳＴとの断面形状が撮影されている。
次に、医師は、モニター３０に表示された撮像を見ながらマウス４０を操作して、血管１５０の内膜１２０の位置、すなわち、血管１５０の内膜１２０と内腔１１０との間の境界上の位置を座標として入力する。ＣＰＵ２０は、医師のマウス４０の操作に応じて、血管１５０の内膜１２０と内腔１１０との間の境界上の位置を座標として取得する（入力受付工程：図３のステップＳ１２）。したがって、ＣＰＵ２０は、血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、血管１５０と内膜１２０と内腔１１０との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段として作用する。
このようにして入力された座標は、図５に示すように、モニター３０の画面Ｇ１１において、複数の座標Ｐ１として表示される。医師は、画面Ｇ１１を見て、血管１５０の内膜１２０と内腔１１０との間の境界の形状が十分特定できる程度の数の座標が入力されたか否かを判断することができる。
次に、医師は、入力された複数の座標Ｐ１に基づいて楕円の式、扁平率及び金平率をＣＰＵ２０に計算させる操作を行う。
ここで、扁平率とは、得られた楕円が、円に比べてどれくらい扁平かを表す値であり、楕円の長半径をａ、短半径をｂとすると、１−（ｂ／ａ）で表され、完全な円では扁平率が０になり、つぶれるに従って扁平率は１に近づく。また、簡易的に、扁平率を（ｂ／ａ）で表すことがある（この場合、完全な円では扁平率が１になり、つぶれるに従って扁平率は０に近づく。）。
ここで、扁平率とは、得られた楕円が、円に比べてどれくらい扁平かを表す値であり、楕円の長半径をａ、短半径をｂとすると、１−（ｂ／ａ）で表され、完全な円では扁平率が０になり、つぶれるに従って扁平率は１に近づく。また、簡易的に、扁平率を（ｂ／ａ）で表すことがある（この場合、完全な円では扁平率が１になり、つぶれるに従って扁平率は０に近づく。）。
また、金平率とは、求めた楕円Ｑ１の式と、複数の座標Ｐ１とを比較して、座標Ｐ１が楕円Ｑ１の線上からどの程度外れているのかを表す値（ｒ2）であり、それぞれが楕円と各座標との間の距離である複数の残差のそれぞれの自乗の和に基づいて算出した値を内膜１２０の形状の凸凹の程度を表す値である。
ＣＰＵ２０は、医師の操作に応じて、入力された座標に基づいて楕円の式、扁平率及び金平率の計算を行う（楕円を求める工程、扁平率を求める工程及び金平率を求める工程：図３のステップＳ１３、Ｓ１４、Ｓ１５）。
まず、ＣＰＵ２０は、入力された複数の座標に最も適合する楕円の式を最小自乗法にて求める。具体的には、まず、入力された座標の重心を求める。次に、その重心を原点にする極座標系に入力された座標を座標変換する。次に、楕円の式として、以下に示す媒介変数表示を用い、非線形最小自乗法により、楕円の式を決定する。
ｘ＝ａ・ｃｏｓθｃｏｓφ−ｂ・ｓｉｎθｓｉｎφ＋ｘ０、ｙ＝ａ・ｓｉｎθｃｏｓφ−ｂ・ｃｏｓθｓｉｎφ＋ｙ０
φ：媒介変数、θ：楕円の回転角、ａ、ｂ：長半径、短半径、ｘ０、ｙ０：楕円中心の原点からのズレ
ｘ＝ａ・ｃｏｓθｃｏｓφ−ｂ・ｓｉｎθｓｉｎφ＋ｘ０、ｙ＝ａ・ｓｉｎθｃｏｓφ−ｂ・ｃｏｓθｓｉｎφ＋ｙ０
φ：媒介変数、θ：楕円の回転角、ａ、ｂ：長半径、短半径、ｘ０、ｙ０：楕円中心の原点からのズレ
次に、ＣＰＵ２０は、算出した扁平率及び金平率をモニター３０に表示させると共に、図６に示すように、画面Ｇ１２に、入力された座標Ｐ１と、得られた楕円の式に基づいて表示した楕円Ｑ１とを表示させる。ＣＰＵ２０は、楕円Ｑ１の形状がややつぶれた円の形状に近く、長半径と短半径との間に若干差があるので、扁平率（ｂ／ａ）は、１から離れた値を算出する。また、ＣＰＵ２０は、複数の座標Ｐ１のいずれもが楕円Ｑ１に接近しているので、高い値の金平率（高い値の金平率は凸凹形状ではないことを示す。）を算出する。このように、ＣＰＵ２０は、複数の座標Ｐ１に基づいて、内膜１２０の形状を数値化する形状数値化手段として作用する。
これにより、算出した扁平率及び金平率から、図４に示す内膜１２０の形状は、ややつぶれた楕円形に近いが、なめらかな形状（凸凹形状ではない）であるといえる。
これにより、算出した扁平率及び金平率から、図４に示す内膜１２０の形状は、ややつぶれた楕円形に近いが、なめらかな形状（凸凹形状ではない）であるといえる。
また、画像診断システム２００によって取得された撮像が図７に示すように、内膜１２０が凸凹状である場合、モニター３０には、以下のように表示される。
図７に示すように、モニター３０には、画像診断システム２００によって撮影された撮像Ｇ２が表示され、撮像Ｇ２には、凸凹状の内膜１２０の断面形状が撮影されている。
図８及び図９に示すように、ＣＰＵ２０は、医師によって入力された複数の座標Ｐ２を表した画面Ｇ２１をモニター３０に表示させる（入力受付工程：図３のステップＳ１２）。
ＣＰＵ２０は、楕円Ｑ２の形状は円の形状に近く、長半径と短半径との間にはほとんど差がないので、扁平率（ｂ／ａ）は、１に近い値を算出する。また、ＣＰＵ２０は、複数の座標Ｐ２のうち楕円Ｑ２に接近している座標と離れている座標とがあるので、低い値の金平率（低い値の金平率は凸凹形状が顕著なことを示す。）を算出する。これにより、算出した扁平率及び金平率から、図７に示す内膜１２０の形状は、円形に近いが凸凹形状が顕著であるといえる。
図７に示すように、モニター３０には、画像診断システム２００によって撮影された撮像Ｇ２が表示され、撮像Ｇ２には、凸凹状の内膜１２０の断面形状が撮影されている。
図８及び図９に示すように、ＣＰＵ２０は、医師によって入力された複数の座標Ｐ２を表した画面Ｇ２１をモニター３０に表示させる（入力受付工程：図３のステップＳ１２）。
ＣＰＵ２０は、楕円Ｑ２の形状は円の形状に近く、長半径と短半径との間にはほとんど差がないので、扁平率（ｂ／ａ）は、１に近い値を算出する。また、ＣＰＵ２０は、複数の座標Ｐ２のうち楕円Ｑ２に接近している座標と離れている座標とがあるので、低い値の金平率（低い値の金平率は凸凹形状が顕著なことを示す。）を算出する。これにより、算出した扁平率及び金平率から、図７に示す内膜１２０の形状は、円形に近いが凸凹形状が顕著であるといえる。
以上のように、血管断面形状数値化装置は、ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内膜の形状を扁平率及び金平率をもって数値化することができる。
なお、上記実施形態の説明では、ＣＰＵ２０は、血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、血管の内膜と内腔との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段を備えるとして説明したが、座標取得手段は、ＣＰＵ２０以外の別のＣＰＵを備えた装置（例えば、別の計算機）に備えられていてもよい。
１０ 血管断面形状数値化装置
２０ ＣＰＵ
３０ モニター
４０ マウス
１１０ 内腔
１２０ 内膜
１３０ 新生内膜
１４０ 動脈壁
１５０ 血管
２００ 画像診断システム
２１０ カテーテル
２２０ イメージワイヤー
２３０ システム本体
２４０ 有線ケーブル
２０ ＣＰＵ
３０ モニター
４０ マウス
１１０ 内腔
１２０ 内膜
１３０ 新生内膜
１４０ 動脈壁
１５０ 血管
２００ 画像診断システム
２１０ カテーテル
２２０ イメージワイヤー
２３０ システム本体
２４０ 有線ケーブル
Claims (7)
- ステントを血管の内腔に挿入した後の血管の断面形状において、血管の内腔の形状を数値化する血管断面形状数値化装置であって、
血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、前記血管の内膜と内腔との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段によって取得された複数の座標に基づいて、前記内膜の形状を数値化する形状数値化手段と、
を備えた血管断面形状数値化装置。 - 前記形状数値化手段は、最小自乗法を用いて前記複数の座標に最も適合する楕円を求める手段と、求めた楕円から楕円率を前記内膜の形状の扁平率として求める手段と、それぞれが前記楕円と各座標との間の距離である複数の残差のそれぞれの自乗の和に基づいて算出した値を前記内膜の形状の凸凹の程度を表す金平率として求める手段と、を備える、請求項１に記載の血管断面形状数値化装置。
- さらに、前記画像を表示させる表示部を備え、
前記座標取得手段は、前記表示部に表示された前記画像において、前記血管の内膜と内腔との間の境界上の座標の入力を受け付ける入力受付部を備える、請求項２に記載の血管断面形状数値化装置。 - さらに、血球成分が内部に実質的に存在しない状態の血管の断面形状を表す画像における、前記血管の内膜と内腔との間の境界上の複数の座標を取得する座標取得手段を備える、請求項３に記載の血管断面形状数値化装置。
- 請求項３又は４に記載の血管断面形状数値化装置を用いた血管断面形状数値化方法であって、
前記画像における、前記血管の内膜と内腔との間の境界上の複数の座標を前記座標取得手段で取得する座標取得工程によって取得された前記複数の座標に基づいて、前記内腔の形状を前記形状数値化手段によって数値化する数値化工程と、
を備えた血管断面形状数値化方法。 - 前記数値化工程は、さらに、最小自乗法を用いて前記複数の座標に最も適合する楕円を求める工程と、求めた楕円から楕円率を前記内膜の形状の扁平率として求める工程と、それぞれが前記楕円と各座標との間の距離である複数の残差のそれぞれの自乗の和に基づいて算出した値を前記内膜の形状の凸凹の程度を表す金平率として求める工程とを備える、請求項５に記載の血管断面形状数値化方法。
- 前記座標取得工程は、前記画像を前記表示部に表示させる表示工程と、前記表示部に表示された前記画像において、前記血管の内膜と内腔との境界上の座標の入力を前記入力受付部で受け付ける入力受付工程とを備える、請求項６に記載の血管断面形状数値化方法。
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