WO2005034759A1 - 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 PDF

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Yoshimitsu Yamasaki
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    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection

Definitions

  • Lumen wall tissue property evaluation device image processing device, image processing method, and computer program
  • the present invention relates to an apparatus and a method for automatically extracting data relating to an arteriosclerotic lesion (plaque) on a blood vessel wall, for example, an arterial wall from digital image data, for example, ultrasound image data, and automatically analyzing the tissue properties thereof, And computer programs.
  • a blood vessel wall for example, an arterial wall
  • digital image data for example, ultrasound image data
  • plaque lesions can be diagnosed by measuring the properties of the intima or media.
  • the intima-media composite thickness of the carotid artery is determined from the "trajectory" of the inner wall of the adventitia and the inner wall of the intima.
  • Patent Document 1 Japanese Patent No. 2889568
  • An object of the present invention is to carry out computer processing of digital image data on a vascular plaque lesion acquired by an ultrasonic diagnostic device or the like, thereby performing a quantitative evaluation of tissue characteristics of the plaque lesion.
  • Luminal wall tissue property evaluation device according to the present invention
  • An image processing apparatus comprising a computer for reproducing the image of the detected site
  • the image processing device includes
  • a second outer peripheral locus is formed at a position where the above-mentioned lumen outer peripheral locus is shifted toward the center of the tube by a slight predetermined distance, and the above-described inner lumen locus is shifted slightly outside the tube by a predetermined distance.
  • a fifth area is set immediately outside the lumen on the outer circumference of the lumen
  • the relative brightness of the third region with respect to the fourth and fifth regions is determined. It is characterized in that one or more types of predetermined indices are calculated.
  • Quantitative automatic evaluation can be performed on the tissue properties of a plaque lesion related to a blood vessel, for example, a carotid artery.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a calculation relating to a quantitative automatic evaluation of a tissue property of a plaque lesion portion.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a relationship between a probe (ultrasonic transceiver) and a carotid artery to be measured.
  • FIG. 3 is a schematic display example of ultrasonic digital data relating to an artery on a personal computer (image processing device) display.
  • FIG. 4 is a further schematic enlarged view of a plaque lesion image including an auxiliary line for calculation.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the overall configuration of an arterial wall lesion tissue automatic evaluation device according to the present invention, including a system for determining an intima trajectory and an adventitia trajectory of a carotid artery according to the prior art.
  • FIG. 6 is a part of a cross-sectional view showing a configuration of an artery.
  • FIG. 7 is a plane on which a relative luminance standard deviation and a relative luminance average value are plotted.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a measurement system 2 for measuring the intima-media thickness of the carotid artery intima-media (hereinafter referred to as IMT) disclosed in Japanese Patent No. 2889568. It is a block diagram.
  • the small linear type ultrasonic device 4 of the present system 2 has the size of a personal computer. The higher the frequency of the ultrasonic probe, the higher the resolution of the distance, but if it is too high, it will not be able to reach deep because the attenuation will be large.
  • the distance resolution can be measured to almost 0.1 mm if the sound speed is 1500 mZ seconds.
  • a digital output board 10 photo-isolated by a photo isolator 8 is attached to the ultrasonic device 4. With this board 10, an image read as digital data from the ultrasonic transceiver (probe) 6 can be output as digital data. Further, since the ultrasonic device 4 and a personal computer (image processing device) 12 described later are photo-isolated, safety for medical use is ensured.
  • the personal computer (image processing apparatus) 12 is a general-purpose personal computer, and has a memory with sufficient capacity and capacity for performing image processing. Also, One personal computer (image processing apparatus) 12 is provided with a hard disk, on which the IMT measurement software, database software, printout software, digital image capture software, and the like are installed. Software for quantitative automatic evaluation of tissue characteristics of plaque lesions according to the present invention, which will be described later, is also installed.
  • the personal computer (image processing apparatus) 12 is provided with a PCI bus, and a digital input board 14 is mounted on the PCI bus.
  • the digital input board 14 is connected to a digital output board 10 of the ultrasonic apparatus 4 via a connection cable 16 and a photo isolator 8, and inputs data output from the digital output board 10.
  • This data is stored in the memory unit of the personal computer (image processing apparatus) 12.
  • the printer 18 may be connected to the personal computer (image processing device) 12. With this configuration, the measurement result can be printed.
  • the artery is divided into three layers from the inside, the intima, the media, and the adventitia, and it has already been described that the lesion causes hypertrophy of the intima or the media.
  • the measurement target is the carotid artery.
  • the carotid artery 2 to 3 cm below the skin, has a diameter of about 5 mm, and is in a position where an ultrasonic image can be easily captured.
  • FIG. 2 shows an example of such a probe (ultrasonic transmitter / receiver) 6 and an ultrasonic image.
  • a portion having strong reflection is represented with high brightness on the ultrasonic image. Therefore, by observing the change in luminance in a direction that penetrates an arbitrary tube diameter of the blood vessel, the inner wall position of the intima and the inner wall position of the adventitia related to the tube diameter can be determined. Can be measured.
  • Patent No. 2889568 first, a still image of a longitudinal section of the carotid artery is read as digital data by the ultrasonic device 4, and the digital data is taken into the personal computer (image processing device) 12 as it is. Then, the peak value of the luminance value is obtained by numerical analysis to measure the luminance change. Further, based on the measurement result of the luminance change, the wall positions of the intima and the adventitia in the radial direction of the blood vessel are determined at a plurality of positions in the longitudinal direction of the blood vessel.
  • the wall position of the intima and adventitia in the radial direction of the blood vessel determined at a plurality of positions in the longitudinal direction of the blood vessel is used to determine the position of the blood vessel in the longitudinal direction.
  • the thickness of the intima and media can be measured accurately in a direction perpendicular to the wall of the blood vessel. Has been established.
  • the regression curve is used, for example, it is easy to obtain the "trajectory" of the inner wall of the adventitia and the inner wall of the intima.
  • the "trajectory" data of the inner wall of the adventitia and the inner wall of the intima thus obtained is used.
  • the “trajectory” data of the inner wall of the adventitia and the inner wall of the intima in the ultrasonic image data obtained by the carotid artery vascular membrane pressure measuring device is used to perform blur. This shows that quantitative automatic evaluation of the tissue properties of the lesion is performed.
  • digital image data is not limited to ultrasonic image data, but may be magnetic resonance image (MRI) data or CT scanner data!
  • FIG. 3 is a display example of a display of a personal computer (image processing apparatus) 12. On the display screen, a longitudinal section of the blood vessel including the plaque lesion 20 is displayed. Of course, digital images obtained by transmitting ultrasound often have unclear areas, However, in FIG. 3, it is represented by a considerably diagrammatic drawing for easy understanding.
  • the area of the plaque lesion part 20 is fixed.
  • the operator of the personal computer (image processing apparatus) 12 uses a mouse or the like to mark the template 22 displayed on the display screen with a mouse so that the plaque lesion 20 is completely covered as shown in FIG. Move and perform a click operation to specify the measurement area.
  • the measurement region, that is, the template 22 is, for example, a region having a length (actual size) of 20 mm along the longitudinal direction of the blood vessel.
  • the calculation relating to the quantitative automatic evaluation of the tissue properties of the plaque lesion 20 can be performed by a computer program installed in the personal computer (image processing device) 12. Automatically.
  • FIG. 4 is a further enlarged view of an image of the plaque lesion 20.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a calculation related to a quantitative automatic evaluation of a tissue property of a plaque lesion 20. The quantitative automatic evaluation of the tissue properties of the plaque lesion 20 will be described with reference to FIGS.
  • Step 1 Lines (Line 6 and Line 7) substantially perpendicular to the artery wall at both ends of the measurement area are determined. Further, the trajectory of the inner wall of the intima (hereinafter, referred to as an intima trajectory) “Linel” and the trajectory of the inner wall of the epicardium (hereinafter, referred to as an adventitia trajectory) “Line4” in the measurement region are determined. Determination of the intima trajectory (Lineel) and the adventitia trajectory (Line 4) can be performed by the above-described conventional technique.
  • a plaque inner line (Line 2) is set 0.1 mm (in actual size) from the intima trajectory (Line 1) to the adventitia. That is, the plaque inner line (Line2) is a line obtained by shifting the intima locus (Linel) along the both ends of the measurement region (Line6, Line7) by 0.1 mm (in actual size) in parallel to the adventitia.
  • Step 3 In the same manner as in Step 2 above, a plaque outer line (Line 3) is set 0.2 mm (in actual size) from the outer trajectory (Line 4) to the intimal side.
  • Step 4 A region surrounded by both ends of the measurement region (Line 6, Line 7), a plaque inner line (Line 2), and a plaque outer line (Line 3) is referred to as “plaque region P”.
  • the luminance average (IPm) and the luminance standard deviation (IPsd) of the plaque region P are calculated using the digital data of all the pixels included in the plaque region P.
  • Step 5 Intima locus (Linel) 2 mm (in actual size) A reference line (LineO) is set, and a second low-brightness reference line (LineO ') is set 0.2 mm (in actual size) from the first low-brightness reference line (LineO) to the lumen side of the blood vessel.
  • a region surrounded by both ends of the measurement region (Line6, Line7), the first low-brightness reference line (LineO), and the second low-brightness reference line (LineO ') is defined as a low-brightness reference band V.
  • the brightness decreases in the lumen of the blood vessel toward the center.
  • the luminance of the low luminance reference band V is a low luminance reference for the luminance of the plaque region P, as the wording implies.
  • the low-luminance reference band mode (IVmax) of the low-luminance reference band V is calculated.
  • Step 6 An outer film luminance reference line (Line 4 ′) is set 0.2 mm outside (in actual size) from the outer film locus (Line 4).
  • the area surrounded by both end lines (Line6, Line7), adventitia locus (Line4), and adventitia luminance reference line (Line4 ') is defined as a high luminance reference band T.
  • the luminance of the high luminance reference band T is a high luminance reference for the luminance of the plaque region P.
  • the high-brightness reference band mode value (ITmax) and the high-brightness reference band standard deviation (ITsd) of the high-brightness reference band T are calculated.
  • Step 7 The following numerical values for determining the tissue properties of the plaque are calculated.
  • % IPm is a numerical value indicating where the luminance average IPm of the plaque region P is located between the high luminance reference band mode (ITmax) and the low luminance reference band mode (IVmax). That is, the relative luminance average value is obtained.
  • % IPsd is a relative luminance standard deviation value.
  • the horizontal axis represents the relative luminance standard deviation
  • the vertical axis represents the relative luminance average value
  • RM'index will be described. It is generally known that as the plaque lesion progresses, the brightness of the adventitia, that is, the high-brightness reference band T, decreases (decreases). At this time, the high-luminance reference band mode value (ITmax) decreases and the high-luminance reference band standard deviation (ITsd) increases slightly. . Therefore, “RM'index” is one of the indexes indicating the progress of the plaque lesion, and the numerical value increases as the lesion progresses.
  • Step 8 Plaques can be classified using “% IPm” and “% IPsd” as shown in the following table (Table 1).
  • the above classification is one example.
  • “uniform” and “non-uniform” of the relative luminance standard deviation “% IPsd” can be used as an indication of the uniformity of the contents (tissue) of the plaque.
  • the threshold for separating “uniform” and “uneven” is, for example, “23”.
  • the plaque is in the "high luminance” category of the relative luminance average "% IPm", it can be used as an indicator that calcification of plaque is in progress.
  • the relative luminance average is in the category of “medium luminance” of “% IPmj”
  • plaque fibrosis mainly progresses, and it can be used as a measure of ruling.
  • the plaque is in the “low brightness” category of the relative brightness average “% IPm”
  • the threshold for separating “medium luminance” and “low luminance” is, for example, “57”.
  • the personal computer (image processing apparatus) 12 automatically performs the processing based on a computer program installed in the personal computer (image processing apparatus) 12.
  • the plane in FIG. 7 (1) is roughly divided as shown in FIG. 7 (2). Multiple dotted lines in FIG. 7 (2) indicate threshold lines (graphs) that define the classification. If the threshold value changes, the classification in Fig. 7 (2) also changes. That is, the threshold value is appropriately changed for convenience in classification. If the plane (% IPsd '% IPm plane) in Fig. 7 (1) is used as a reference, Fig. 7 (3) The following classification can also be assumed.
  • the classification in Table 1 is highly compatible with the general classification of plaque lesions.
  • the purpose of classifying plaque lesions is to plan for differences in incidence, differences in treatment and treatment, and differences in prognosis. Therefore, if Table 1 is used as appropriate while adjusting the threshold value, and if the plane in FIG. 7 is used as appropriate while adjusting the dividing lines, the difference in the incidence rate, the difference in treatment and treatment, and the difference in the prognosis will differ. Etc. can be properly grasped.

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

明 細 書
管腔壁組織性状評価装置、画像処理装置、画像処理方法、及びコンビュ ータプログラム 技術分野
[0001] 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。
背景技術
[0002] 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。力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力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。
[0003] 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、モニター画面上力も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。
[0004] ところで、動脈は図 6に示すように、内部力も内膜、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。
[0005] 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!/ヽる。
[0006] 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。
[0007] 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 ヽ。
[0008] 特許文献 1：特許第 2889568号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0009] 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。
課題を解決するための手段
[0010] 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ぉ ヽて 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。
発明の効果
[0011] 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。
[0012] 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。
[0013] 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。 図面の簡単な説明
[0014] [図 1]プラーク病変部分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ヤ ートである。
[図 2]プローブ (超音波送受信器)と測定対象たる頸動脈との関係を示す概略図であ る。
[図 3]パーソナルコンピュータ（画像処理装置)ディスプレイでの動脈に係る超音波デ ジタルデータの模式的な表示例である。
[図 4]計算のための補助線を含むプラーク病変部画像の更なる模式的拡大図である
[図 5]従来技術の頸動脈血管の内膜軌跡と外膜軌跡とを確定するシステムを含む、 本発明に係る動脈壁病変組織性状自動評価装置の全体構成を示すブロック図であ る。
[図 6]動脈の構成を示す横断面図の一部である。 [図 7]相対的輝度標準偏差、相対的輝度平均値をプロットする平面である。
符号の説明
[0015] 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。
発明を実施するための最良の形態
[0016] 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。
[0017] 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。
[0018] «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 1500mZ秒とすればほぼ 0. 1mmまで測定することができる。
[0019] 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。
[0020] 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 一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ェアも 同様にインストールされて 、る。
[0021] 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 1 4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 ゥ卜することができる。
[0022] (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 、て簡単に説明する。
[0023] 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。
[0024] 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。
[0025] 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。
[0026] し力しながら、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ぐ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。
[0027] 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。
[0028] 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。
[0029] 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。
[0030] 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、ブラ 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。
[0031] 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 ヽれば、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!/、。
[0032] 《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 、る。
[0033] 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。
[0034] 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。
[0035] 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 2 0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。
[0036] (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。 )「Linel」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 (Li nel)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。
[0037] (ステップ 2)；内膜軌跡 (Linel)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 (Linel)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。
[0038] (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. 2m m内膜側に、プラーク外側線 (Line3)を設定する。
[0039] (ステップ 4)；測定領域両端線 (Line6、 Line 7)、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。
[0040] (ステップ 5)；内膜軌跡 (Linel)カゝら（実寸で) 2mm血管内腔側に第 1の低輝度基 準線 (LineO)を設定し、更に第 1の低輝度基準線 (LineO)から（実寸で) 0. 2mm血 管内腔側に第 2の低輝度基準線 (LineO' )を設定する。測定領域両端線 (Line6、 Li ne7)、第 1の低輝度基準線 (LineO)及び第 2の低輝度基準線 (LineO' )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。
[0041] (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 (Li ne4' )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。
[0042] (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 X (iPm-IVmax) / (ITmax— IVmax)
%IPsd= 100 X IPsd/ (ITmax— IVmax)
RM · index = ITsd/lTmax
[0043] 「％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。
[0044] 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。
[0045] 「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。
[0046] (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。
[0047] [表 1]
Figure imgf000011_0001
[0048] 表 1にお 、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。
[0049] 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。
[0050] 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「 %IPmj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 、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。
[0051] 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、パーソナルコンビュ 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
[0052] 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 ヽなどを適切に把握し得る。

Claims

請求の範囲
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ぉ ヽて、
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力 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 (％1 Pm)、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。
[数 1]
¾IPm = 100 X (IPm - IV max) KIT max- 11 ' max)
¾IPsd = 100 x IPsd /(IT max- II ' max)
[3] 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。
[4] 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 1一 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。
[5] 上記の第 2の領域の所定の指標が、
第 5の領域の画素データから計算される輝度標準偏差 (ITsd)と第 5の領域の画素デ 一タカゝら求められる第 5の領域最頻値 (ITmax)〖こより、下記数 2で定義される RM' in dexであることを特徴とする請求項 1一 4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。
[数 2]
RM + maex = ITsa■■ IT max
[6] 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 ピュータカ 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。
[7] 計算される所定の指標が、
第 3の領域の画素データ力 計算される輝度平均 (IPm)と第 4の領域の画素データ 力 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 3で定義される相対的輝度平均値 (％1 Pm)、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 3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 6に記載の画像処理装置。
[数 3]
°'oIP = 100 X (IPm - IV max) KIT max- 1 V max)
°'oIPsd = 100 x IPsd /(IT max- II ' max)
[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。
[9] 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ビュ 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。
[10] 計算される所定の指標が、
第 3の領域の画素データ力 計算される輝度平均 (IPm)と第 4の領域の画素データ 力 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 4で定義される相対的輝度平均値 (％1 Pm)、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 4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 9に記載の画像処理方法。
画
¾IPm = 100 X (IPm - IV max) KIT max- 11 ' max)
° 0IPsd = 100 x IPsd /{IT max- II ' max)
[11] (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。
[12] 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 ヽ、 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力 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ビ ユータプログラム。
[13] 計算される所定の指標が、
第 3の領域の画素データ力 計算される輝度平均 (IPm)と第 4の領域の画素データ 力 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 (％1 Pm)、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。
[数 5]
°'oIPm = 100 X (IPm - IV max) /(IT max- 11 ' max)
¾IPsd = 100 x IPsd IT max- II ' max)
(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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