WO2014192751A1 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

画像処理装置及び画像処理方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2014192751A1
WO2014192751A1 PCT/JP2014/063988 JP2014063988W WO2014192751A1 WO 2014192751 A1 WO2014192751 A1 WO 2014192751A1 JP 2014063988 W JP2014063988 W JP 2014063988W WO 2014192751 A1 WO2014192751 A1 WO 2014192751A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
volume data
region
data indicating
image processing
image
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/063988
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
池田　佳弘
Original Assignee
株式会社東芝
東芝メディカルシステムズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社東芝, 東芝メディカルシステムズ株式会社 filed Critical 株式会社東芝
Publication of WO2014192751A1 publication Critical patent/WO2014192751A1/ja
Priority to US14/944,496 priority Critical patent/US9905001B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • A61B5/0042—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part for the brain
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0263—Measuring blood flow using NMR
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0275—Measuring blood flow using tracers, e.g. dye dilution
    • A61B5/02755—Radioactive tracers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/501—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the head, e.g. neuroimaging or craniography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/06—Measuring blood flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0808—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the brain
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0891—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5207—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08—Volume rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30016—Brain
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present embodiment as one aspect of the present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for observing the degree of ischemia.
  • a plurality of images obtained by continuous imaging after imaging in various organs of a subject using image diagnostic apparatuses such as an X-ray CT (computed tomography) apparatus, an MRI (magnetic resonance imaging) apparatus, and a nuclear medicine diagnostic apparatus.
  • Perfusion analysis of blood flow is performed based on time phase volume data (see, for example, Patent Document 1).
  • Conventional perfusion analysis is performed using data obtained by injecting a contrast medium or a tracer into a subject. It is possible to observe the dynamics of blood flow by perfusion analysis.
  • a color map is often used as a method for displaying the result of perfusion analysis. Observation using a color map is actively used in blood flow dynamics and ischemic site diagnosis.
  • the conventional color map as a display method of the result of perfusion analysis there is no blood vessel image display function for each dominant region, and the blood vessel image of the region corresponding to the dominant region to be viewed is not presented. It is difficult for a person to visually recognize blood flow dynamics when ischemia occurs. Further, according to the method of setting the ROI in the dominant region of each main blood vessel, the ROI related to the dominant region of each main blood vessel has to be appropriately set on the image. Therefore, the average value of blood flow values obtained in the dominant region of each main blood vessel is not accurate and the accuracy is poor.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an image processing apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating functions of the image processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a display example of a three-dimensional image in the image processing apparatus according to the present embodiment.
  • 6 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus of the present embodiment. 6 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus of the present embodiment.
  • the image processing apparatus includes an acquisition unit that acquires volume data including a blood vessel image, and a blood vessel volume generation unit that generates volume data indicating a blood vessel image based on the volume data. And three-dimensional image generation means for generating three-dimensional image data indicating a blood vessel image of a region corresponding to a required control region among a plurality of control region requirements based on the volume data indicating the blood vessel image.
  • the image processing method acquires volume data including a blood vessel image from a storage device, generates volume data indicating a blood vessel image based on the volume data, and generates the blood vessel image.
  • 3D image data indicating a blood vessel image of a region corresponding to a required control region among a plurality of control region key is generated based on the volume data indicating the three-dimensional image data and displayed on the display device as a three-dimensional image
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of the image processing apparatus of the present embodiment.
  • a plurality of image processing apparatuses 10 may be provided.
  • the image generation device 8, the image management device 9, and the image processing device 10 are configured based on a computer.
  • the image generation device 8, the image management device 9, and the image processing device 10 are connected to each other via a network N such as a hospital backbone LAN (local area network) so as to be able to communicate with each other.
  • the image processing apparatus 10 may not be connected to the network N so as to be capable of mutual communication.
  • Examples of the image generation apparatus 8 include an ultrasonic diagnostic apparatus, an X-ray CT (computed tomography) apparatus, an MRI (magnetic resonance imaging) apparatus, an angio apparatus, and the like. Generally, a plurality of image generation apparatuses are provided in a network N network. 8 is connected. The image generation device 8 generates image data related to a subject such as an imaging region of a patient in association with incidental information.
  • the image management apparatus 9 is a DB (data base) server that receives and stores the image data generated by the image generation apparatus 8 via the network N.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the image processing apparatus 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 2 shows a hardware configuration of the image processing apparatus 10.
  • the image processing apparatus 10 mainly includes a CPU (central processing unit) 21, a memory 22, an HDD (hard disc drive) 23, and an IF (control device). interface) 24, input device 25, display device 26, and the like.
  • the CPU 21 is interconnected to each hardware component constituting the image processing apparatus 10 via a bus B as a common signal transmission path.
  • the CPU 21 is a control device having an integrated circuit (LSI) configuration in which an electronic circuit made of a semiconductor is enclosed in a package having a plurality of terminals.
  • the CPU 21 executes a program stored in the memory 22.
  • the CPU 21 has a function of loading a program stored in the HDD 23, a program transferred from the network N, received by the IF 24 and installed in the HDD 23 into the memory 22 and executing the program.
  • the memory 22 is a storage device including a ROM (read only memory), a RAM (random access memory), and the like.
  • the memory 22 has a function of storing an initial program loading (IPL), a BIOS (basic input / output system) and data, and a work memory of the CPU 21 and a temporary storage of data.
  • IPL initial program loading
  • BIOS basic input / output system
  • the HDD 23 is a storage device having a configuration in which a metal disk coated or vapor-deposited with a magnetic material is incorporated in a reading device (not shown) in a non-detachable manner.
  • the HDD 23 has a function of storing programs installed in the image processing apparatus 10 (including application programs, OS (operating system), and the like) and various data.
  • the IF 24 is configured by a connector that matches a parallel connection specification or a serial connection specification.
  • the IF 24 has a function of performing communication control according to each standard and connecting to the network N through a telephone line, thereby connecting the image processing apparatus 10 to the network N network.
  • the input device 25 includes a keyboard and a mouse that can be operated by an interpreter (operator) such as a doctor. An input signal according to the operation of the input device 25 is sent to the CPU 21 via the bus B.
  • the display device 26 includes a D / A (digital to analog) conversion circuit and a monitor (not shown).
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating functions of the image processing apparatus 10 according to the present embodiment.
  • the image processing apparatus 10 When the program is executed by the CPU 21 (shown in FIG. 2), the image processing apparatus 10 includes an operation support means 41, a volume acquisition means 42, an alignment means 43, a left and right divided plane calculation means 44, a blood flow analysis means 45, It functions as a dominant region analysis unit 46, a normal hemisphere analysis unit 47, an ROI setting unit 48, a blood flow calculation unit 49, a blood vessel volume generation unit 50, and a three-dimensional image generation unit 51.
  • the constituent elements 41 to 51 will be described by taking as an example a case of functioning as software. However, some or all of the constituent elements 41 to 51 are provided in the image processing apparatus 10 as hardware. It may be.
  • the operation support means 41 is an interface such as a GUI (Graphical User Interface) that mediates the components 42 to 51, the input device 25, and the display device 26.
  • GUI Graphic User Interface
  • the volume acquisition unit 42 has a function of acquiring, from the image management device 9, volume data (4D data) of a plurality of phases including a blood vessel image for a certain patient.
  • the volume data including the blood vessel image may be obtained by continuous imaging after CT imaging (CT imaging, MRI imaging, etc.), or may be obtained by non-contrast MRA (MR angiography).
  • the volume acquisition unit 42 can acquire volume data of a plurality of phases including the brain, heart, liver, and the like. Hereinafter, a case where volume data of a plurality of time phases including the whole brain is acquired will be described.
  • the positioning means 43 has a function of positioning the volume data of a plurality of time phases acquired by the volume acquisition means 42.
  • the alignment means 43 may align the plurality of time phase volume data after the second time phase among the plurality of time phase volume data with the first first time phase volume data.
  • the left and right divided plane calculating means 44 has a function of calculating a left and right divided plane that divides the left and right hemispheres of volume data of a plurality of time phases after alignment by the alignment means 43.
  • the left and right divided plane calculation means 44 calculates a left and right divided plane that divides the left and right hemispheres using the first volume data of the plurality of time phases after the alignment by the alignment means 43, and calculates it. What is necessary is just to apply to several volume data of the time phase after the 2nd time phase.
  • the blood flow analysis unit 45 performs a blood flow analysis (perfusion analysis) based on the volume data of a plurality of time phases after the alignment by the alignment unit 43, and generates a time density curve (TDC: time density curve) of the contrast agent. And generating volume data indicating peak arrival time (TTP) and volume data indicating cerebral blood flow (CBF) based on the TDC.
  • TDC time density curve
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of TDC as a graph.
  • the vertical axis indicates the CT value (Hounsfield value: HU) corresponding to the concentration of the contrast medium injected into the subject, and the horizontal axis indicates time.
  • Each curve shown in FIG. 4 represents TDC in a plurality of pixels P1 to P3.
  • a TDC is generated from a change in CT value for each pixel P of a plurality of time phase volume data obtained by injecting a contrast medium or a tracer. Then, TTP for each pixel P is calculated based on the generated TDC.
  • the volume data indicating TTP may be displayed as a color map image that is color-coded according to the value of TTP.
  • control region analysis unit 46 performs control region analysis of the main blood vessels based on the volume data indicating TTP generated by the blood flow analysis unit 45, and obtains volume data indicating the control region. It has a function to generate.
  • ACA anterior cerebral artery
  • PCA posterior cerebral artery
  • MCA middle cerebral artery
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a cross-sectional image (territory map) based on volume data indicating a dominant region.
  • the whole brain is divided into two hemispheres (left brain and right brain) with the left and right division planes as the boundary.
  • the left brain is divided into an ACA dominant area LA, a PCA dominant area LP, and an MCA dominant area LM.
  • the right brain is divided into an ACA dominant region RA, a PCA dominant region RP, and an MCA dominant region RM.
  • the left brain is an abnormal hemisphere and the right brain is a normal hemisphere.
  • the normal hemisphere analyzing means 47 is based on the average value of the CBF for each hemisphere divided by the left and right dividing plane calculating means 44 based on the volume data indicating the CBF generated by the blood flow analyzing means 45. Thus, it has a function of obtaining a normal hemisphere out of two hemispheres. Further, the normal hemisphere analysis means 47 has a function of determining the one with the larger average CBF value (the shorter TTP) as the normal hemisphere while determining the smaller one (the longer TTP) as the abnormal hemisphere.
  • the ROI setting unit 48 has a function of setting the ROI related to the control region based on the volume data indicating the control region generated by the control region analysis unit 46.
  • the ROI setting means 48 includes a normal hemisphere ROI setting means 48a and an abnormal hemisphere ROI setting means 48b.
  • the ROI setting means 48a for the normal hemisphere of the ROI setting means 48 is based on the volume data indicating the dominant region of the main blood vessel generated by the dominant region analyzing means 46, on the normal hemisphere side determined by the normal hemisphere analyzing means 47, It has the function of setting the ROI for normal hemisphere related to the dominant region of the main blood vessel.
  • the normal hemisphere ROI setting means 48a sets the normal hemisphere side ACA dominant area, MCA dominant area, and PCA dominant area contours as the normal hemisphere ROI.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a normal hemisphere ROI related to the control region of the MCA set on the normal hemisphere side.
  • the outline of the dominant region RM of the right brain MCA, which is the normal hemisphere, is set as the ROI 55 for normal hemisphere.
  • the ROI setting means 48b for the abnormal hemisphere of the ROI setting means 48 is the right and left calculated by the left and right divided plane calculation means 44 of the ROI for normal hemisphere set by the ROI setting means 48a for normal hemisphere. It has a function of setting an ROI for an abnormal hemisphere that is plane-symmetric with respect to the dividing plane.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of an ROI for an abnormal hemisphere related to the control region of the MCA set on the abnormal hemisphere side.
  • the normal hemisphere ROI 55 is folded with the left and right dividing planes C symmetrical, thereby creating the contour of the dominant region LM of the left brain MCA that is an abnormal hemisphere. Then, the contour is set as the ROI 56 for abnormal hemisphere.
  • the blood flow calculation means 49 is based on the volume data indicating the CBF generated by the blood flow analysis means 45, the normal hemisphere ROI set by the normal hemisphere ROI setting means 48 a,
  • the abnormal hemisphere ROI set by the abnormal hemisphere ROI setting means 48b has a function of calculating the average value of the CBF.
  • the average value of CBF calculated by the blood flow calculation means 49 is displayed on the display device 26 via the operation support means 41.
  • FIGS. 8 and 9 are diagrams showing a cross-sectional image based on volume data indicating CBF and an ROI for abnormal hemisphere.
  • the average values of CBF are calculated for the portions in the normal hemisphere ROI 55 and the abnormal hemisphere ROI 56 shown in FIG.
  • the average value of CBF may be calculated for the outer region (shaded portion in FIG. 9) in the normal hemisphere ROI 55 and the abnormal hemisphere ROI 56.
  • the blood vessel volume generation unit 50 generates volume data indicating a blood vessel image according to the prior art based on at least one volume data of the plurality of time phase volume data acquired by the volume acquisition unit 42. It has a function to generate. In the following, a description will be given of the case where one-phase volume data indicating a blood vessel image is generated by the blood vessel volume generation means 50 unless otherwise specified.
  • the three-dimensional image generation unit 51 indicates a blood vessel image of a region corresponding to a required control region among a plurality of control regions based on the one-phase volume data indicating the blood vessel image generated by the blood vessel volume generation unit 50.
  • 1-phase three-dimensional image data MPR (multi-planar reconstruction) image data, rendering image data, etc.
  • the three-dimensional image generation means 51 has a function of causing the display device 26 to display one-phase three-dimensional image data indicating a blood vessel image corresponding to a required dominant region as a three-dimensional image via the operation support means 41. Have.
  • the three-dimensional image generation means 51 is configured to display a plurality of time phases of 3 indicating a blood vessel image of an area corresponding to a required dominant area. Generate dimensional image data. In that case, the three-dimensional image generation means 51 receives, on the display device 26 via the operation support means 41, a plurality of time-phase three-dimensional image data indicating blood vessel images of a region corresponding to a required dominant region, It can be reproduced and displayed as an image.
  • the region corresponding to the required dominating region may be the required dominating region, or a region that has been dilated or eroded with the required dominating region as a reference. It may be a region.
  • the required dominant region may be a composite region formed by a plurality of dominant regions among the three or more dominant regions.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a conventional three-dimensional image.
  • the image processing apparatus 10 of the present embodiment on a cross-sectional image or a three-dimensional image (shown in FIG. 10) based on the volume data indicating the blood vessel image generated by the blood vessel volume generation means 50.
  • the three-dimensional image generation means 51 controls the dominant region corresponding to the selected pixel from the volume data indicating the dominant region. Determine as an area.
  • the operator sets a desired position (pixel) via the input device 25.
  • the three-dimensional image generation means 51 determines a control region corresponding to the selected pixel as a required control region from the volume data indicating the control region.
  • the operator selects (clicks) a desired button via the input device 25 on a display screen including a button representing each control region based on the volume data indicating the control region generated by the control region analysis unit 46.
  • the three-dimensional image generation means 51 determines a control area corresponding to the selected button as a required control area from the volume data indicating the control area.
  • FIG. 11 is a diagram showing a display example of a three-dimensional image in the image processing apparatus 10 of the present embodiment.
  • FIG. 11 shows a three-dimensional image including a blood vessel image of a region corresponding to the control regions LM and RM (shown in FIG. 5) of the MCA as the required control region, or the ROI 55 relating to the control region of the MCA as the required control region. , 56 (shown in FIG. 7), a three-dimensional image including a blood vessel image of the region is shown.
  • the blood vessel image of the region corresponding to the dominant region to be viewed selected on the blood vessel image can be visually recognized. The blood flow dynamics when ischemia is visible.
  • a button group B that receives inputs such as playback and stop may be shown on the display screen of the three-dimensional image shown in FIG.
  • three-dimensional 3D image data indicating a blood vessel image of a region corresponding to a required dominant region is generated by the three-dimensional image generating means 51 (shown in FIG. 3)
  • blood vessels in the region corresponding to the required dominant region A plurality of time-phase three-dimensional image data representing an image can be reproduced and displayed as a continuous three-dimensional image.
  • Volume data elements indicating the CBFs of the respective control areas may be generated, and volume data elements indicating the CBFs of the control areas may be combined to generate volume data indicating the CBF.
  • the three-dimensional image generation means 51 may generate three-dimensional image data of volume data indicating CBF.
  • the image processing apparatus 10 acquires, from the image management apparatus 9, volume data of a plurality of time phases obtained by continuous imaging after contrasting of the whole brain for a certain patient (step ST1).
  • the image processing apparatus 10 aligns the volume data of a plurality of time phases acquired in step ST1 (step ST2).
  • the image processing apparatus 10 calculates the left and right divided planes for dividing the left and right hemispheres of the volume data of the plurality of time phases after the alignment in step ST2 (step ST3).
  • the image processing apparatus 10 performs blood flow analysis based on the volume data of a plurality of time phases after the alignment in step ST2, generates a TDC (shown in FIG. 4), and volume data indicating TTP based on the TDC. And volume data indicating CBF are generated (step ST4).
  • the image processing apparatus 10 performs dominant region analysis of main blood vessels such as ACA, PCA, and MCA based on the volume data indicating TTP generated in step ST4, and displays volume data indicating the dominant region (shown in FIG. 5). ) Is generated (step ST5).
  • the image processing apparatus 10 determines the normal hemisphere of the two hemispheres based on the average value of the CBF for each hemisphere divided in step ST3 based on the volume data indicating the CBF generated in step ST4 (step ST6).
  • step ST ⁇ b> 6 the image processing apparatus 10 determines that the larger CBF average value is a normal hemisphere, and determines the smaller one as an abnormal hemisphere.
  • the image processing apparatus 10 is arranged on the normal hemisphere side determined in step ST6 on the ROI 55 for normal hemisphere (see FIG. 6) related to the dominant region of the main blood vessel. Is set (step ST7).
  • the image processing apparatus 10 sets an abnormal hemispherical ROI 56 (shown in FIG. 7) that is symmetrical with respect to the left and right divided planes calculated in step ST3 of the normal hemispherical ROI set in step ST7 (step ST8).
  • the image processing apparatus 10 uses the normal hemisphere ROI 55 (shown in FIG. 8) set in step ST7 and the abnormal hemisphere ROI 56 (set in step ST8) based on the volume data indicating the CBF generated in step ST4.
  • the average value of CBF is calculated respectively (shown in FIG. 8) (step ST9).
  • the average value of CBF calculated by the blood flow calculation means 49 is displayed on the display device 26 (step ST10).
  • the image processing apparatus 10 generates volume data indicating a blood vessel image according to the prior art based on the volume data of one time phase among the volume data of the plurality of time phases acquired in step ST ⁇ b> 1. (Step ST11). The image processing apparatus 10 determines a required dominant area from the volume data indicating the dominant area generated in step ST5 (step ST12).
  • the image processing apparatus 10 is based on the one-time phase volume data indicating the blood vessel image generated in step ST11, and the one-time phase 3 indicating the blood vessel image of the region corresponding to the required dominant region determined in step ST12. Dimensional image data is generated (step ST13).
  • the image processing apparatus 10 displays, as a three-dimensional image (shown in FIG. 11), one-phase three-dimensional image data indicating a blood vessel image of a region corresponding to a required dominant region on the display device 26 (shown in FIG. 2). (Step ST14).
  • the blood vessel image of the region corresponding to the dominant region to be viewed selected on the blood vessel image is presented to the operator, so that the operator You can see the dynamics. Further, according to the image processing apparatus 10 of the present embodiment, it is possible to set an ROI that matches the actual control region of each blood vessel, and accurately and accurately calculate the average value of blood flow values in the ROI related to the control region of each blood vessel. Can do.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

画像処理装置は、血管像を含むボリュームデータを取得するボリューム取得手段と、ボリュームデータに基づいて血管像を示すボリュームデータを生成する血管ボリューム生成手段と、血管像を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す３次元画像データを生成する３次元画像生成手段と、を有する。

Description

画像処理装置及び画像処理方法
　本発明の一態様としての本実施形態は、虚血の程度を観察する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
　従来から、Ｘ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ　ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ　ｒｅｓｏｎａｎｃｅ　ｉｍａｇｉｎｇ）装置、及び核医学診断装置等の画像診断装置を用いて被検体の様々な臓器において、造影後連続撮影した得られた複数時相のボリュームデータに基づいて血流のｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析が行なわれている（例えば、特許文献１参照）。従来のｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析は、造影剤やトレーサを被検体に注入して得られるデータを用いて行なわれる。ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析によって血流の動態を観察することが可能となる。
　ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析の結果の表示方法としては、カラーマップが多く用いられる。カラーマップを用いた観察は、血流動態及び虚血部位の診断において積極的に利用されている。
　一方で、複数時相のボリュームデータに基づいてｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析する場合、各主要血管の支配領域に関心領域（ＲＯＩ：ｒｅｇｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定して血流値の平均値を求める方法がある。
特開２００６－２４７３８８号公報
　しかしながら、ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ解析の結果の表示方法としての従来のカラーマップによると、支配領域ごとの血管像の表示機能はなく、見たい支配領域に対応する領域の血管像を提示することがないので、操作者は、虚血が起こっている場合の血流動態を視認することが困難である。また、各主要血管の支配領域にＲＯＩを設定する方法によれば、画像上で適当に各主要血管の支配領域に関するＲＯＩを設定せざるを得なかった。よって、各主要血管の支配領域で求められる血流値の平均値が正確ではなく、精度が悪かった。
本実施形態の画像処理装置の構成を示す概略図。 本実施形態の画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。 本実施形態の画像処理装置の機能を示すブロック図。 造影剤の時間濃度曲線の一例をグラフとして示す図。 支配領域を示すボリュームデータに基づく断面画像の一例を示す図。 正常半球側に設定された、中大脳動脈の支配領域に関する正常半球用ＲＯＩの一例を示す図。 異常半球側に設定された、中大脳動脈の支配領域に関する異常半球用ＲＯＩの一例を示す図。 脳血流量を示すボリュームデータに基づく断面画像と、異常半球用ＲＯＩとを示す図。 脳血流量を示すボリュームデータに基づく断面画像と、異常半球用ＲＯＩとを示す図。 従来の３次元画像の表示例を示す図。 本実施形態の画像処理装置における３次元画像の表示例を示す図。 本実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。 本実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
実施形態
　本実施形態の画像処理装置及び画像処理方法について、添付図面を参照して説明する。
　本実施形態の画像処理装置は、上述した課題を解決するために、血管像を含むボリュームデータを取得する取得手段と、前記ボリュームデータに基づいて血管像を示すボリュームデータを生成する血管ボリューム生成手段と、前記血管像を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域要のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す３次元画像データを生成する３次元画像生成手段と、を有する。
　本実施形態の画像処理方法は、上述した課題を解決するために、記憶装置から血管像を含むボリュームデータを取得し、前記ボリュームデータに基づいて血管像を示すボリュームデータを生成し、前記血管像を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域要のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す３次元画像データを生成し、前記３次元画像データを３次元画像として表示装置に表示させる。
　図１は、本実施形態の画像処理装置の構成を示す概略図である。
　図１は、画像生成装置（モダリティ）８、画像管理装置（画像サーバ）９、及び本実施形態の画像処理装置（ｗｏｒｋ　ｓｔａｔｉｏｎ）１０を設ける。なお、複数の画像処理装置１０が設けられてもよい。
　画像生成装置８、画像管理装置９、及び画像処理装置１０は、コンピュータをベースとして構成されている。また、画像生成装置８、画像管理装置９、及び画像処理装置１０は、病院基幹のＬＡＮ（ｌｏｃａｌ　ａｒｅａ　ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークＮによって相互通信可能に接続されている。なお、画像処理装置１０は、ネットワークＮ網に相互通信可能に接続されていなくても構わない。
　画像生成装置８としては、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ　ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ　ｒｅｓｏｎａｎｃｅ　ｉｍａｇｉｎｇ）装置及びアンギオ装置等が挙げられ、一般的には、ネットワークＮ網に複数の画像生成装置８が接続されている。画像生成装置８は、患者の撮像部位等の被検体に関する画像データを、付帯情報を関連付けて生成する。
　画像管理装置９は、画像生成装置８によって生成される画像データを、ネットワークＮを介して受信して保管するＤＢ（ｄａｔａ　ｂａｓｅ）サーバである。
　図２は、本実施形態の画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
　図２は、画像処理装置１０のハードウェア構成を示し、その画像処理装置１０は、大きくは、制御装置としてのＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）２１、メモリ２２、ＨＤＤ（ｈａｒｄ　ｄｉｓｃ　ｄｒｉｖｅ）２３、ＩＦ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２４、入力装置２５、及び表示装置２６等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ２１は、共通信号伝送路としてのバスＢを介して、画像処理装置１０をそれぞれ構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。
　ＣＰＵ２１は、半導体で構成された電子回路が複数の端子を持つパッケージに封入されている集積回路（ＬＳＩ）の構成をもつ制御装置である。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に記憶しているプログラムを実行する。又は、ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２３に記憶しているプログラム、ネットワークＮから転送されＩＦ２４で受信されてＨＤＤ２３にインストールされたプログラム等を、メモリ２２にロードして実行する機能を有する。
　メモリ２２は、ＲＯＭ（ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙ）等を含む記憶装置である。メモリ２２は、ＩＰＬ（ｉｎｉｔｉａｌ　ｐｒｏｇｒａｍ　ｌｏａｄｉｎｇ）、ＢＩＯＳ（ｂａｓｉｃ　ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ　ｓｙｓｔｅｍ）及びデータを記憶したり、ＣＰＵ２１のワークメモリやデータの一時的な記憶に用いたりする機能を有する。
　ＨＤＤ２３は、磁性体を塗布又は蒸着した金属のディスクが読み取り装置（図示しない）に着脱不能で内蔵されている構成をもつ記憶装置である。ＨＤＤ２３は、画像処理装置１０にインストールされたプログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）等も含まれる）や各種データを記憶する機能を有する。
　ＩＦ２４は、パラレル接続仕様やシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。ＩＦ２４は、各規格に応じた通信制御を行ない、電話回線を通じてネットワークＮに接続することができる機能を有しており、これにより、画像処理装置１０をネットワークＮ網に接続させる。
　入力装置２５としては、医師等の読影者（操作者）によって操作が可能なキーボード及びマウス等によって構成される。入力装置２５の操作に従った入力信号はバスＢを介してＣＰＵ２１に送られる。
　表示装置２６としては、図示しないＤ／Ａ（ｄｉｇｉｔａｌ　ｔｏ　ａｎａｌｏｇ）変換回路及びモニタ等によって構成される。
　図３は、本実施形態の画像処理装置１０の機能を示すブロック図である。
　ＣＰＵ２１（図２に示す）によってプログラムが実行されることによって、画像処理装置１０は、操作支援手段４１、ボリューム取得手段４２、位置合わせ手段４３、左右分割面算出手段４４、血流解析手段４５、支配領域解析手段４６、正常半球解析手段４７、ＲＯＩ設定手段４８、血流算出手段４９、血管ボリューム生成手段５０、及び３次元画像生成手段５１として機能する。なお、構成要素４１乃至５１は、ソフトウェア的に機能する場合を例に挙げて説明するが、それら構成要素４１乃至５１の一部又は全部は、画像処理装置１０にハードウェア的にそれぞれ設けられるものであってもよい。
　操作支援手段４１は、構成要素４２乃至５１と、入力装置２５及び表示装置２６とを媒介するＧＵＩ（ｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等のインターフェースである。
　ボリューム取得手段４２は、画像管理装置９から、ある患者に関し、血管像を含む複数時相のボリュームデータ（４Ｄデータ）を取得する機能を有する。血管像を含むボリュームデータは、造影後の連続撮影（ＣＴ撮影及びＭＲＩ撮影等）によって得られるものであってもよいし、非造影ＭＲＡ（ＭＲ　ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）で得られるものであってもよい。ボリューム取得手段４２は、脳、心臓、及び肝臓等を含む複数時相のボリュームデータを取得することができる。以下、全脳を含む複数時相のボリュームデータを取得する場合について説明する。
　位置合わせ手段４３は、ボリューム取得手段４２によって取得された複数時相のボリュームデータを位置合わせする機能を有する。位置合わせ手段４３は、複数時相のボリュームデータのうち、第２時相以降の時相の複数のボリュームデータを先頭の第１時相のボリュームデータに位置合わせすればよい。
　左右分割面算出手段４４は、位置合わせ手段４３による位置合わせ後の複数時相のボリュームデータの左右半球を分割する左右分割面を算出する機能を有する。左右分割面算出手段４４は、位置合わせ手段４３による位置合わせ後の複数時相のボリュームデータのうち、先頭の第１のボリュームデータを用いて左右半球を分割する左右分割面を算出し、それを第２時相以降の時相の複数のボリュームデータに適用すればよい。
　血流解析手段４５は、位置合わせ手段４３による位置合わせ後の複数時相のボリュームデータに基づいて血流解析（パフュージョン解析）を行なって造影剤の時間濃度曲線（ＴＤＣ：ｔｉｍｅ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ｃｕｒｖｅ）を生成し、そのＴＤＣに基づいて、ピーク到達時間（ＴＴＰ）を示すボリュームデータと、脳血流量（ＣＢＦ）を示すボリュームデータとを生成する機能を有する。
　図４は、ＴＤＣの一例をグラフとして示す図である。
　図４に示すグラフにおいて、縦軸は、被検体に注入された造影剤の濃度に対応するＣＴ値（ハウンスフィールド値：ＨＵ）を示し、横軸は時間を示す。また、図４に示す各曲線は、複数のピクセルＰ１～Ｐ３におけるＴＤＣをそれぞれ表している。
　パフュージョン解析では、造影剤又はトレーサを注入して得られた複数時相のボリュームデータのピクセルＰ毎に、ＣＴ値の変化からＴＤＣが生成される。そして、生成されたＴＤＣに基づいてピクセルＰ毎のＴＴＰが計算される。ＴＴＰを示すボリュームデータは、ＴＴＰの値に応じて色分けされたカラーマップ画像として表示されてもよい。
　図３の説明に戻って、支配領域解析手段４６は、血流解析手段４５によって生成されたＴＴＰを示すボリュームデータに基づいて、主要血管の支配領域解析を行なって、支配領域を示すボリュームデータを生成する機能を有する。以下、主要血管として、前大脳動脈（ＡＣＡ）、後大脳動脈（ＰＣＡ）、及び中大脳動脈（ＭＣＡ）が採用される場合について説明する。
　図５は、支配領域を示すボリュームデータに基づく断面画像（ｔｅｒｒｉｔｏｒｙ　ｍａｐ）の一例を示す図である。
　図５に示すように、全脳は左右分割面を境に２半球（左脳及び右脳）に分割される。また、左脳は、ＡＣＡの支配領域ＬＡ、ＰＣＡの支配領域ＬＰ、及びＭＣＡの支配領域ＬＭに分けられる。また、右脳は、ＡＣＡの支配領域ＲＡ、ＰＣＡの支配領域ＲＰ、及びＭＣＡの支配領域ＲＭに分けられる。なお、図５に示す場合、左脳が異常半球であり、右脳が正常半球である。
　図３の説明に戻って、正常半球解析手段４７は、血流解析手段４５によって生成されたＣＢＦを示すボリュームデータに基づく左右分割面算出手段４４によって分割された半球毎のＣＢＦの平均値に基づいて、２半球のうち正常半球を求める機能を有する。また、正常半球解析手段４７は、ＣＢＦの平均値が大きい方（ＴＴＰが短い方）を正常半球と判断する一方、小さい方（ＴＴＰが長い方）を異常半球と判断する機能を有する。
　ＲＯＩ設定手段４８は、支配領域解析手段４６によって生成された支配領域を示すボリュームデータに基づいて、支配領域に関するＲＯＩを設定する機能を有する。ＲＯＩ設定手段４８は、正常半球用ＲＯＩ設定手段４８ａ及び異常半球用ＲＯＩ設定手段４８ｂを有する。
　ＲＯＩ設定手段４８の正常半球用ＲＯＩ設定手段４８ａは、支配領域解析手段４６によって生成された主要血管の支配領域を示すボリュームデータに基づいて、正常半球解析手段４７によって判断された正常半球側に、主要血管の支配領域に関する正常半球用ＲＯＩを設定する機能を有する。正常半球用ＲＯＩ設定手段４８ａは、正常半球側のＡＣＡの支配領域、ＭＣＡの支配領域、及びＰＣＡの支配領域の各輪郭を正常半球用ＲＯＩとする。
　図６は、正常半球側に設定された、ＭＣＡの支配領域に関する正常半球用ＲＯＩの一例を示す図である。
　図６に示すように、正常半球である右脳のＭＣＡの支配領域ＲＭの輪郭が、正常半球用ＲＯＩ５５として設定される。
　図３の説明に戻って、ＲＯＩ設定手段４８の異常半球用ＲＯＩ設定手段４８ｂは、正常半球用ＲＯＩ設定手段４８ａによって設定された正常半球用ＲＯＩの、左右分割面算出手段４４によって算出された左右分割面の面対称である異常半球用ＲＯＩを設定する機能を有する。
　図７は、異常半球側に設定された、ＭＣＡの支配領域に関する異常半球用ＲＯＩの一例を示す図である。
　図７に示すように、正常半球用ＲＯＩ５５が、左右分割面Ｃを対称として折り返されることで、異常半球である左脳のＭＣＡの支配領域ＬＭの輪郭が作成される。そして、その輪郭が異常半球用ＲＯＩ５６として設定される。なお、図７において、図５に示す右脳のＡＣＡの支配領域ＲＡ、右脳のＭＣＡの支配領域ＲＭ、及び右脳のＰＣＡの支配領域ＲＰが左右分割面Ｃを対称として折り返されている。
　図３の説明に戻って、血流算出手段４９は、血流解析手段４５によって生成されたＣＢＦを示すボリュームデータに基づいて、正常半球用ＲＯＩ設定手段４８ａによって設定された正常半球用ＲＯＩと、異常半球用ＲＯＩ設定手段４８ｂによって設定された異常半球用ＲＯＩとで、ＣＢＦの平均値をそれぞれ算出する機能を有する。血流算出手段４９によって算出されたＣＢＦの平均値は、操作支援手段４１を介して表示装置２６に表示される。
　図８及び図９は、ＣＢＦを示すボリュームデータに基づく断面画像と、異常半球用ＲＯＩとを示す図である。
　ＣＢＦを示すボリュームデータに基づく断面画像のうち、図８に示す正常半球用ＲＯＩ５５及び異常半球用ＲＯＩ５６内の部分についてＣＢＦの平均値がそれぞれ算出される。なお、正常半球用ＲＯＩ５５内及び異常半球用ＲＯＩ５６内のうち、外側領域（図９の斜線部分）についてＣＢＦの平均値がそれぞれ算出されてもよい。
　図３の説明に戻って、血管ボリューム生成手段５０は、ボリューム取得手段４２によって取得された複数時相のボリュームデータのうち少なくとも１のボリュームデータに基づいて、従来技術に従って血管像を示すボリュームデータを生成する機能を有する。以下、特に言及がない限り、血管ボリューム生成手段５０によって血管像を示す１時相のボリュームデータを生成する場合について説明する。
　３次元画像生成手段５１は、血管ボリューム生成手段５０によって生成された血管像を示す１時相のボリュームデータに基づいて、複数の支配領域のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す１時相の３次元画像データ（ＭＰＲ（ｍｕｌｔｉ　ｐｌａｎａｒ　ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）画像データ及びレンダリング画像データ等）を生成する機能を有する。また、３次元画像生成手段５１は、操作支援手段４１を介して表示装置２６に、所要の支配領域に対応する血管像を示す１時相の３次元画像データを３次元画像として表示させる機能を有する。
　なお、血管ボリューム生成手段５０によって血管像を示す複数時相のボリュームデータが生成される場合、３次元画像生成手段５１は、所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す複数時相の３次元画像データを生成する。その場合、３次元画像生成手段５１は、操作支援手段４１を介して表示装置２６に、所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す複数時相の３次元画像データを、連続する３次元画像として再生表示させることができる。
　ここで、所要の支配領域に対応する領域とは、所要の支配領域である場合もあるし、所要の支配領域を基準として膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理させた領域、又は、収縮（ｅｒｏｓｉｏｎ）処理させた領域の場合もある。また、所要の支配領域は、３以上の支配領域のうちの複数の支配領域によって形成される複合領域の場合もある。
　図１０は、従来の３次元画像の表示例を示す図である。
　図１０に示すように、従来の３次元画像の表示によると、支配領域ごとの血管像の表示機能はなく、見たい支配領域に対応する領域の血管像を提示することがないので、操作者は、虚血が起こっている場合の血流動態を視認することが困難である。
　図３の説明に戻って、本実施形態の画像処理装置１０では、血管ボリューム生成手段５０によって生成された血管像を示すボリュームデータに基づく断面画像や３次元画像（図１０に図示）上で、操作者が入力装置２５を介して所望の位置（ピクセル）を選択すると、３次元画像生成手段５１は、支配領域を示すボリュームデータの中から、選択されたピクセルに対応する支配領域を所要の支配領域として決定する。又は、支配領域解析手段４６によって生成された支配領域を示すボリュームデータに基づく断面画像（図５に図示）や３次元画像上で、操作者が入力装置２５を介して所望の位置（ピクセル）を選択すると、３次元画像生成手段５１は、支配領域を示すボリュームデータの中から、選択されたピクセルに対応する支配領域を所要の支配領域として決定する。又は、支配領域解析手段４６によって生成された支配領域を示すボリュームデータに基づく各支配領域を表すボタンを含む表示画面上で、操作者が入力装置２５を介して所望のボタンを選択（クリック）すると、３次元画像生成手段５１は、支配領域を示すボリュームデータの中から、選択されたボタンに対応する支配領域を所要の支配領域として決定する。
　図１１は、本実施形態の画像処理装置１０における３次元画像の表示例を示す図である。
　図１１は、所要の支配領域としてのＭＣＡの支配領域ＬＭ，ＲＭ（図５に図示）に対応する領域の血管像を含む３次元画像、又は、所要の支配領域としてのＭＣＡの支配領域に関するＲＯＩ５５，５６（図７に図示）に対応する領域の血管像を含む３次元画像を示す。図１１に示す表示によれば、図１０に示す従来の表示と比較して、血管像上で選択した見たい支配領域に対応する領域の血管像を視認することができるので、操作者は、虚血が起こっている場合の血流動態を視認できる。
　なお、図１１に示す３次元画像の表示画面上には、再生及び停止などの入力を受け付けるボタン群Ｂが示されてもよい。３次元画像生成手段５１（図３に図示）によって所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す複数時相の３次元画像データが生成される場合、所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す複数時相の３次元画像データが、連続する３次元画像として再生表示されることが可能である。
　なお、血流解析手段４５は、支配領域解析手段４６によって生成された支配領域を示すボリュームデータに基づいて、Ｎ（例えば、Ｎ＝６）個の支配領域の各支配領域の血流解析を行なって各支配領域のＣＢＦを示すボリュームデータ要素を生成し、各支配領域のＣＢＦを示すボリュームデータ要素を組み合わせてＣＢＦを示すボリュームデータを生成してもよい。その場合、３次元画像生成手段５１は、ＣＢＦを示すボリュームデータの３次元画像データを生成してもよい。
　なお、図３に示す構成要素４１乃至５１は、画像処理装置１０に備えられるものとして説明するが、構成要素４１乃至５１の全部又は一部が、画像生成装置８又は画像管理装置９に備えられるものであってもよい。
　続いて、本実施形態の画像処理装置１０の動作について、図１、図１２、及び図１３を用いて説明する。
　図１２及び図１３は、本実施形態の画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。
　図１２について説明すると、画像処理装置１０は、画像管理装置９から、ある患者に関し、全脳の造影後連続撮影によって得られた複数時相のボリュームデータを取得する（ステップＳＴ１）。画像処理装置１０は、ステップＳＴ１によって取得された複数時相のボリュームデータを位置合わせする（ステップＳＴ２）。画像処理装置１０は、ステップＳＴ２による位置合わせ後の複数時相のボリュームデータの左右半球を分割する左右分割面を算出する（ステップＳＴ３）。
　画像処理装置１０は、ステップＳＴ２による位置合わせ後の複数時相のボリュームデータに基づいて血流解析を行なってＴＤＣ（図４に図示）を生成し、そのＴＤＣに基づいて、ＴＴＰを示すボリュームデータと、ＣＢＦを示すボリュームデータとを生成する（ステップＳＴ４）。画像処理装置１０は、ステップＳＴ４によって生成されたＴＴＰを示すボリュームデータに基づいて、ＡＣＡ、ＰＣＡ、及びＭＣＡ等の主要血管の支配領域解析を行なって、支配領域を示すボリュームデータ（図５に図示）を生成する（ステップＳＴ５）。
　画像処理装置１０は、ステップＳＴ４によって生成されたＣＢＦを示すボリュームデータに基づくステップＳＴ３によって分割された半球毎のＣＢＦの平均値に基づいて、２半球のうち正常半球を判断する（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ６では、画像処理装置１０は、ＣＢＦの平均値が大きい方を正常半球と判断する一方、小さい方を異常半球と判断する。画像処理装置１０は、ステップＳＴ５によって生成された主要血管の支配領域を示すボリュームデータに基づいて、ステップＳＴ６によって判断された正常半球側に、主要血管の支配領域に関する正常半球用ＲＯＩ５５（図６に図示）を設定する（ステップＳＴ７）。画像処理装置１０は、ステップＳＴ７によって設定された正常半球用ＲＯＩの、ステップＳＴ３によって算出された左右分割面の面対称である異常半球用ＲＯＩ５６（図７に図示）を設定する（ステップＳＴ８）。
　画像処理装置１０は、ステップＳＴ４によって生成されたＣＢＦを示すボリュームデータに基づいて、ステップＳＴ７によって設定された正常半球用ＲＯＩ５５（図８に図示）と、ステップＳＴ８によって設定された異常半球用ＲＯＩ５６（図８に図示）とで、ＣＢＦの平均値をそれぞれ算出する（ステップＳＴ９）。血流算出手段４９によって算出されたＣＢＦの平均値は、表示装置２６に表示される（ステップＳＴ１０）。
　図１３の説明に移って、画像処理装置１０は、ステップＳＴ１によって取得された複数時相のボリュームデータのうち１時相のボリュームデータに基づいて、従来技術に従って血管像を示すボリュームデータを生成する（ステップＳＴ１１）。画像処理装置１０は、ステップＳＴ５によって生成された支配領域を示すボリュームデータの中から所要の支配領域を決定する（ステップＳＴ１２）。
　画像処理装置１０は、ステップＳＴ１１によって生成された血管像を示す１時相のボリュームデータに基づいて、ステップＳＴ１２によって決定された所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す１時相の３次元画像データを生成する（ステップＳＴ１３）。画像処理装置１０は、表示装置２６（図２に図示）に、所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す１時相の３次元画像データを３次元画像（図１１に図示）として表示させる（ステップＳＴ１４）。
　本実施形態の画像処理装置１０によると、血管像上で選択した見たい支配領域に対応する領域の血管像を操作者に提示することで、操作者は、虚血が起こっている場合の血流動態を視認できる。また、本実施形態の画像処理装置１０によると、実際の各血管の支配領域と合ったＲＯＩを設定でき、各血管の支配領域に関するＲＯＩにおける血流値の平均値を正確に精度よく算出することができる。
　以上、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。これら新規な実施形態は、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、変更を行なうことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。

Claims (10)

  1. 　血管像を含むボリュームデータを取得する取得手段と、
    　前記ボリュームデータに基づいて血管像を示すボリュームデータを生成する血管ボリューム生成手段と、
    　前記血管像を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域要のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す３次元画像データを生成する３次元画像生成手段と、
    を有する画像処理装置。
  2. 　前記３次元画像生成手段は、前記所要の支配領域に対応する領域を、前記所要の支配領域とするか、前記所要の支配領域を基準として膨張処理させた領域、又は、収縮処理させた領域とする請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記取得手段によって前記血管像を含む複数時相のボリュームデータが取得されると、前記複数時相のボリュームデータを位置合わせする位置合わせ手段と、
    　前記位置合わせ後の複数時相のボリュームデータに基づいて血流解析を行なって、ピーク到達時間を示すボリュームデータと、血流量を示すボリュームデータとを生成する血流解析手段と、
    　前記ピーク到達時間を示すボリュームデータに基づいて血管の支配領域解析を行なって、支配領域を示すボリュームデータを生成する支配領域解析手段と、を有し、
    　前記３次元画像生成手段は、前記支配領域を示すボリュームデータに含まれる前記複数の支配領域の中から前記所要の支配領域を決定する請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 　前記支配領域を示すボリュームデータに基づいて、前記支配領域に関する関心領域を設定する関心領域設定手段と、
    　前記血流量を示すボリュームデータに基づいて、前記関心領域で血流値の平均値を算出する算出手段と、をさらに有する請求項３に記載の画像処理装置。
  5. 　前記位置合わせ後の複数時相のボリュームデータの左右半球を分割する左右分割面を算出する左右分割面算出手段と、
    　前記血流量を示すボリュームデータに基づく前記分割された半球毎の血流量の平均値に基づいて正常半球を判断する正常半球解析手段と、をさらに有し、
    　前記関心領域設定手段は、前記支配領域を示すボリュームデータに基づいて、前記正常半球側に、前記支配領域に関する正常半球用の関心領域を設定する正常半球用関心領域設定手段と、前記正常半球用の関心領域の、前記左右分割面の面対称である異常半球用の関心領域を設定する異常半球用関心領域設定手段と、を有し、
    　前記算出手段は、前記正常半球用の関心領域と前記異常半球用の関心領域とで血流値の平均値をそれぞれ算出する請求項４に記載の画像処理装置。
  6. 　前記正常半球解析手段は、前記血流量の平均値が大きい方を前記正常半球と判断する請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 　前記３次元画像生成手段は、前記血管像を示すボリュームデータを用いて位置が選択されると、前記支配領域を示すボリュームデータの中から、前記位置に対応する支配領域を前記所要の支配領域として決定する請求項３乃至６のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
  8. 　前記３次元画像生成手段は、前記支配領域を示すボリュームデータを用いて位置が選択されると、前記支配領域を示すボリュームデータの中から、前記位置に対応する支配領域を前記所要の支配領域として決定する請求項３乃至６のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
  9. 　前記血流解析手段は、前記支配領域を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域の各支配領域の血流解析を行なって各支配領域の血流量を示すボリュームデータ要素を生成し、前記各支配領域の血流量を示すボリュームデータ要素を組み合わせて前記血流量を示すボリュームデータを生成する請求項３乃至６のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
  10. 　記憶装置から血管像を含むボリュームデータを取得し、
    　前記ボリュームデータに基づいて血管像を示すボリュームデータを生成し、
    　前記血管像を示すボリュームデータに基づいて、複数の支配領域要のうち所要の支配領域に対応する領域の血管像を示す３次元画像データを生成し、
    　前記３次元画像データを３次元画像として表示装置に表示させる画像処理方法。
PCT/JP2014/063988 2013-05-27 2014-05-27 画像処理装置及び画像処理方法 WO2014192751A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/944,496 US9905001B2 (en) 2013-05-27 2015-11-18 Image processing apparatus and image processing method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013-111073 2013-05-27
JP2013111073 2013-05-27

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US14/944,496 Continuation US9905001B2 (en) 2013-05-27 2015-11-18 Image processing apparatus and image processing method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014192751A1 true WO2014192751A1 (ja) 2014-12-04

Family

ID=51988780

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2014/063988 WO2014192751A1 (ja) 2013-05-27 2014-05-27 画像処理装置及び画像処理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9905001B2 (ja)
JP (1) JP6422671B2 (ja)
WO (1) WO2014192751A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110072462A (zh) * 2016-09-16 2019-07-30 国家医疗保健研究所 用于对含血液的样品成像的方法和相关装置

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10383590B2 (en) * 2015-09-28 2019-08-20 General Electric Company Methods and systems for adaptive scan control
JP6883960B2 (ja) * 2016-08-16 2021-06-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置及び医用画像処理装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005052648A (ja) * 2003-08-04 2005-03-03 Siemens Ag パフュージョンパラメータ画像の自動較正方法
JP2005323994A (ja) * 2004-04-12 2005-11-24 Hitachi Medical Corp 画像処理方法
JP2007151881A (ja) * 2005-12-06 2007-06-21 Hitachi Medical Corp 血流動態解析装置
JP2010005456A (ja) * 2009-10-13 2010-01-14 Toshiba Corp 血流解析装置及び血流解析方法
US20100158337A1 (en) * 2008-12-17 2010-06-24 Buerger Corinna Method and device for performing a comparison between a left and a right half of the brain of a patient
JP2012196436A (ja) * 2011-03-09 2012-10-18 Toshiba Corp 医用画像処理装置
JP2013085652A (ja) * 2011-10-17 2013-05-13 Toshiba Corp 医用画像処理システム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2840710B1 (fr) * 2002-06-11 2005-01-07 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Systeme de traitement d'images numeriques, installation d'imagerie incorporant un tel systeme, et procede de traitement d'images correspondant
JP4537681B2 (ja) 2003-09-24 2010-09-01 株式会社東芝 血流解析装置
US7853309B2 (en) 2005-03-10 2010-12-14 Toshiba Medical Systems Corporation X-ray CT apparatus and myocardial perfusion image generating system
EP1946703A4 (en) * 2005-11-02 2010-02-17 Hitachi Medical Corp IMAGE ANALYSIS DEVICE AND METHOD
JP5820117B2 (ja) * 2008-03-06 2015-11-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． データセットを選択式及び対話式に処理する方法
JP5702572B2 (ja) * 2009-10-29 2015-04-15 株式会社東芝 Ｘ線撮影装置
JP5844093B2 (ja) * 2010-09-15 2016-01-13 株式会社東芝 医用画像処理装置及び医用画像処理方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005052648A (ja) * 2003-08-04 2005-03-03 Siemens Ag パフュージョンパラメータ画像の自動較正方法
JP2005323994A (ja) * 2004-04-12 2005-11-24 Hitachi Medical Corp 画像処理方法
JP2007151881A (ja) * 2005-12-06 2007-06-21 Hitachi Medical Corp 血流動態解析装置
US20100158337A1 (en) * 2008-12-17 2010-06-24 Buerger Corinna Method and device for performing a comparison between a left and a right half of the brain of a patient
JP2010005456A (ja) * 2009-10-13 2010-01-14 Toshiba Corp 血流解析装置及び血流解析方法
JP2012196436A (ja) * 2011-03-09 2012-10-18 Toshiba Corp 医用画像処理装置
JP2013085652A (ja) * 2011-10-17 2013-05-13 Toshiba Corp 医用画像処理システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KOENIG ET AL.: "Quantitative Assessment of the Ischemic Brain by Means of Perfusion-Related Parameters Derived From Perfusion CT", JOURNAL OF THE AMERICAN HEART ASSOCIATION, February 2001 (2001-02-01), pages 4 31 - 437 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110072462A (zh) * 2016-09-16 2019-07-30 国家医疗保健研究所 用于对含血液的样品成像的方法和相关装置
CN110072462B (zh) * 2016-09-16 2022-05-24 国家医疗保健研究所 用于对含血液的样品成像的方法和相关装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP6422671B2 (ja) 2018-11-14
US20160078618A1 (en) 2016-03-17
US9905001B2 (en) 2018-02-27
JP2015006323A (ja) 2015-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9323887B2 (en) Device and computed tomography scanner for determining and visualizing the perfusion of the myocardial muscle
US8649844B2 (en) Medical image diagnosis assisting apparatus, method, and program
JP7309986B2 (ja) 医用画像処理方法、医用画像処理装置、医用画像処理システム及び医用画像処理プログラム
EP3308710A1 (en) Blood vessel image processing apparatus, blood vessel image processing program, and blood vessel image processing method
JP5801316B2 (ja) 副側血流評価
JP5566370B2 (ja) 医用画像処理装置及び方法
WO2014065340A1 (ja) 画像処理装置、医用画像診断装置及び画像処理方法
WO2013140750A1 (ja) 医用画像表示制御装置および方法並びにプログラム
JP6422671B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
Fahmi et al. The effect of head movement on CT perfusion summary maps: simulations with CT hybrid phantom data
JP6632829B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP6876200B2 (ja) 動的術中セグメンテーションデータに対する静的術前計画データの位置合わせ
US10977792B2 (en) Quantitative evaluation of time-varying data
EP3671649A1 (en) Method and computer system for generating a combined tissue-vessel representation
US10847262B2 (en) Medical image processing apparatus, medical image processing method and medical image processing system
US11694330B2 (en) Medical image processing apparatus, system, and method
JP5989498B2 (ja) 画像処理装置及びプログラム
JP6411072B2 (ja) 医用画像処理装置、医用画像処理方法およびプログラム
WO2020075571A1 (ja) 流体解析装置、方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 14804053

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 14804053

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1