WO2016084373A1 - シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム - Google Patents

シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム Download PDF

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和夫 粟井
優子 中村
増田　和正
孝治 弓場
根本　茂
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国立大学法人広島大学
株式会社根本杏林堂
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Definitions

  • the present invention relates to a simulator for predicting a temporal change in pixel values (CT values) of a captured image in a tissue of a subject, an injection apparatus or an imaging system including the simulator, and a simulation program.
  • CT values temporal change in pixel values
  • the heart and blood vessels are one compartment.
  • the other organ is assumed to be one compartment having an intravascular space and an extracellular space.
  • prediction is performed on the assumption that the contrast agent diffuses throughout the compartment as soon as the contrast agent arrives.
  • the prediction result may be greatly different from the actual change of the pixel value.
  • the contrast agent injection amount is small, when the contrast agent injection time is short, or when the contrast agent concentration is low, the diffusion rate in the actual tissue is slow. Therefore, the prediction result is likely to be greatly different from the actual change in pixel value.
  • a simulator as an example of the present invention is a simulator that predicts a temporal change in pixel values in a tissue of a subject, a subject information acquisition unit that acquires information on the subject, and a contrast agent injection Based on the protocol acquisition unit for acquiring a protocol, the tissue information acquisition unit for acquiring the tissue information, the subject information, the injection protocol, and the tissue information, the tissue is moved along the blood flow direction. And a prediction unit that predicts a change with time of each pixel value of the plurality of compartments.
  • another example of the injection apparatus according to the present invention includes an injection head for injecting a contrast medium according to an injection protocol, and the simulator.
  • An imaging system as another example of the present invention includes a medical imaging apparatus that images a subject and the simulator.
  • a simulation program as another example of the present invention is a simulation program for causing a computer to predict a temporal change of a pixel value in a tissue of a subject, and the simulation program causes the computer to obtain information on the subject.
  • the protocol acquisition unit for acquiring the contrast medium injection protocol the tissue information acquisition unit for acquiring the tissue information, the subject information, the injection protocol, and the tissue information, It functions as a predicting unit that predicts a temporal change in pixel values of a plurality of compartments obtained by dividing the tissue along the blood flow direction.
  • a simulator (perfusion simulator) 20 that predicts a temporal change in pixel values in a tissue of a subject includes a prediction unit 16. Then, the prediction unit 16 is caused by at least the contrast agent of each pixel value of the plurality of compartments obtained by dividing the subject tissue along the blood flow direction based on the subject information, the injection protocol, and the tissue information. Predict changes over time. Note that the pixel value changes under the influence of physiological saline and blood in addition to the contrast agent.
  • the simulator 20 includes a subject information acquisition unit 11 that acquires subject information. Then, the prediction unit 16 receives subject information related to the subject such as the hemoglobin amount (g / dL) and the weight (kg) of the subject from the subject information acquisition unit 11. Here, the subject information acquisition unit 11 acquires subject information input by the operator via the input unit 27 of the simulator 20.
  • the subject information acquisition unit 11 may acquire subject information from the storage unit 24 of the simulator 20 or an external storage device (server). Examples of such servers include RIS (Radiology Information System), PACS (Picture Archiving Information System), HIS (Hospital Information System), an imaging system, and an image creation workstation. Furthermore, the subject information acquisition unit 11 may acquire subject information from the imaging device 3 (FIG. 8) or the injection device 2 (FIG. 8). Subject information includes lean body mass, circulating blood volume, subject number (subject ID), subject name, sex, date of birth, age, height, blood volume, blood flow rate, body surface area, subject disease, side effects. A history, a creatinine value, a heart rate, and a cardiac output may be included.
  • the simulator 20 includes a protocol acquisition unit 12 that acquires a contrast medium injection protocol. Then, the prediction unit 16 acquires an injection protocol such as a contrast medium injection speed (mL / sec) and a contrast medium injection time (sec) from the protocol acquisition unit 12.
  • the protocol acquisition unit 12 acquires the injection protocol input by the operator via the input unit 27.
  • the injection protocol may include information regarding injection conditions such as an injection method, a contrast agent injection location, an injection amount, injection timing, a contrast agent concentration, and an injection pressure.
  • the protocol acquisition unit 12 may acquire the injection protocol from the storage unit 24, the external storage device, or the injection device 2.
  • the contrast agent injection location can be input from the injection setting screen of the simulator 20, and the upper limb vein is selected in the standard case.
  • hepatic artery hepatic arteriography: CTHA
  • superior mesenteric artery portography: CTAP
  • right ventricle ascending aorta
  • the injection protocol includes a fixed contrast medium injection speed, presence / absence of back-injection of contrast medium, physiological saline injection speed, physiological saline injection time, increase / decrease of injection speed, and volume of injection tube, etc. Information may be included.
  • the simulator 20 includes a tissue information acquisition unit 13 that acquires information on the tissue of the subject. Then, the prediction unit 16 receives from the tissue information acquisition unit 13 the number of compartments in the tissue (the number of divided compartments of blood vessels and organs), the volume of the tissue (volume of the blood vessel cavity), the volume of the capillary blood vessel, the volume of the extracellular fluid space, Blood flow volume per unit tissue (blood flow velocity), contrast agent seepage rate in the tissue (capillary permeable surface area), contrast agent seepage return rate in the tissue (capillary permeable surface area), and pixel values inherent in the tissue Get organization information such as.
  • the tissue information acquisition unit 13 the number of compartments in the tissue (the number of divided compartments of blood vessels and organs), the volume of the tissue (volume of the blood vessel cavity), the volume of the capillary blood vessel, the volume of the extracellular fluid space, Blood flow volume per unit tissue (blood flow velocity), contrast agent seepage rate in the tissue (capillary permeable surface area), contrast agent seepage return rate in the tissue
  • the organization information acquisition unit 13 acquires subject information input by the operator via the input unit 27.
  • the tissue includes the heart (right and left ventricles), blood vessels, other organs and muscles, and the like.
  • the prediction unit 16 acquires the pixel value inherent in the tissue, the degree of enhancement by the contrast agent is predicted based on the pixel value inherent in each tissue.
  • the tissue information acquisition unit 13 may acquire tissue information from the storage unit 24, the external storage device, or the injection device 2.
  • the simulator 20 includes a chemical solution information acquisition unit 14 that acquires chemical solution information related to chemical solutions. Then, the predicting unit 16 receives the contrast agent concentration (mgI / mL), the contrast agent amount (mL), the total iodine amount (mgI), the half-life of the contrast agent (contrast agent discharge rate), etc. Get chemical information. Furthermore, the prediction unit 16 can calculate the iodine amount (kgI / kg) per kg body weight from the total iodine amount and the weight of the subject.
  • the chemical information acquisition unit 14 acquires the chemical information input by the operator via the input unit 27.
  • medical solution information may contain product name, product ID, chemical classification, a content component, density
  • the drug solution information acquisition unit 14 may acquire drug solution information from the storage unit 24, the external storage device, or the injection device 2. Further, the chemical information acquisition unit 14 may acquire chemical information from a reading unit built in the injection device 2. And a reading part reads the data carrier attached to the syringe mounted in an injection
  • the data carrier includes an RFID chip, an IC tag, a barcode, and the like, and medicinal solution information related to the medicinal solution is stored.
  • the prediction unit 16 can acquire inspection information such as a tube voltage (kVp) via the input unit 27.
  • This inspection information may include an inspection number (inspection ID), an inspection site, an inspection date and time, a chemical type, a chemical name, an imaging condition (imaging site, etc.) and the like.
  • the prediction unit 16 can acquire additional information such as presence / absence of local perfusion (bolus transmission) and analysis time (sec) via the input unit 27.
  • the analysis time is the length of time to be predicted, and corresponds to the length of the X axis of the graph (FIG. 6) showing the time density curve (TDC curve) 43.
  • TDC curve time density curve
  • the prediction unit 16 predicts a change in the pixel value with time for each of a plurality of compartments obtained by dividing the tissue along the blood flow direction based on the subject information, the injection protocol, and the tissue information. Thereafter, the prediction unit 16 stores the pixel value of each compartment for each time in the storage unit 24 of the simulator 20 in association with each tissue.
  • the simulator 20 includes a control unit 25 such as a CPU, and the storage unit 24 that stores the prediction result by the prediction unit 16 stores a control program and the like.
  • the control unit 25 controls the simulator 20 according to the control program stored in the storage unit 24.
  • the control unit 25 includes a display control unit 15 that controls the subject information acquisition unit 11, the protocol acquisition unit 12, the tissue information acquisition unit 13, the drug solution information acquisition unit 14, and the display unit 26. And each part is logically implement
  • the storage unit 24 stores a simulation program that allows a computer (control unit) to predict a temporal change in pixel values in a subject tissue.
  • This simulation program includes a subject information acquisition unit 11 that acquires subject information, a protocol acquisition unit 12 that acquires a contrast medium injection protocol, a tissue information acquisition unit 13 that acquires tissue information, and subject information Based on the injection protocol and the information on the tissue, it functions as the prediction unit 16 that predicts the temporal change of the pixel values of the plurality of compartments obtained by dividing the tissue along the blood flow direction.
  • This simulation program can be stored in a computer-readable recording medium.
  • the storage unit 24 includes a RAM (Random Access Memory) that is a system work memory for the control unit 25 to operate, a ROM (Read Only Memory) that stores programs or system software, a hard disk drive, and the like.
  • a RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the control unit 25 performs various operations according to a program stored in a portable recording medium such as a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), or a CF (Compact Flash) card, or an external storage medium such as a server on the Internet. Processing can also be controlled.
  • the simulator 20 includes a display unit 26 that displays the compartments of each tissue in a color having a density corresponding to the pixel value.
  • the display control part 15 changes the lightness and darkness of the compartment of each structure
  • the display control unit 15 reads the pixel value of the compartment at a predetermined time from the storage unit 24 and changes the density of the compartment.
  • an operation screen such as an input screen is displayed on the display unit 26.
  • Various information such as an injection protocol, an input state of the apparatus, a setting state, and an injection result may be displayed.
  • the input unit 27 of the simulator 20 is connected to the subject information acquisition unit 11, the protocol acquisition unit 12, the tissue information acquisition unit 13, and the chemical solution information acquisition unit 14.
  • a keyboard etc. can be used as the input part 27, the input part 27 and the display part 26 can also be used together by using a touch panel.
  • the simulator 20 described above can be mounted on the imaging system 100 including the medical imaging apparatus 3 described later in FIG. 8 or the injection apparatus 2 for injecting a contrast agent.
  • the simulator 20 can also be mounted on an external computer that is wired or wirelessly connected to the imaging device 3 or the injection device 2.
  • the imaging apparatus 3 include an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus, a CT (Computed Tomography) apparatus, an angio imaging apparatus, a PET (Positron Emission Tomography) apparatus, a SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) apparatus, and a CT angio apparatus.
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • CT Computed Tomography
  • angio imaging apparatus an angio imaging apparatus
  • PET Positron Emission Tomography
  • SPECT Single Photon Emission Computed Tomography
  • CT angio apparatus there are various medical imaging apparatuses such as an MR angiography apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, and a blood vessel imaging apparatus. In this specification, a CT apparatus
  • FIG. 2 a schematic diagram in the case where the blood vessel A1, the organ A2, the blood vessel A3, and the organ A4 communicating in series in the blood flow direction D each correspond to one compartment is shown.
  • the prediction unit 16 performs prediction on the assumption that the pixel value of each entire tissue changes immediately after the contrast medium reaches each tissue. Then, regardless of the actual diffusion speed and position, it is predicted that the pixel value of the entire tissue has changed.
  • the pixel value does not change in most parts of the organ A4, but the pixel value of the entire organ A4 increases (white). ).
  • the contrast agent is hardly moved to the organ A4, but it is predicted that the pixel value of the entire blood vessel A3 is reduced (gray).
  • the contrast agent is actually left, but it is predicted that the pixel value of the entire organ A2 is reduced (black). For this reason, particularly when the diffusion rate in the actual tissue is slow, it becomes impossible to accurately predict the change in the pixel value of the tissue.
  • FIG. 1 a schematic diagram according to the first embodiment is shown on the lower side of FIG.
  • a blood vessel B1, an organ B2, a blood vessel B3, and an organ B4 communicating in series in the blood flow direction D are each divided into a plurality of 15 compartments along the blood flow direction D. That is, each tissue is divided into a plurality of compartments along the blood flow direction D according to the number of division compartments of the tissue acquired from the tissue information acquisition unit 13.
  • the prediction unit 16 divides the volume of the tissue including the prediction target compartment, the capillary volume of the tissue, and the extracellular fluid volume of the tissue by the number of divided compartments, and predicts each compartment. I do. For example, when the number of divided compartments is 15, the predicting unit 16 changes the pixel values over time based on the values obtained by dividing the tissue volume, the capillary volume, and the extracellular fluid volume by 15, respectively. Predict.
  • the organ B4 where the pixel value does not change in most parts in practice, it is predicted that the pixel value of only the compartment located on the blood vessel B3 side is increased (white).
  • the contrast agent since the contrast agent hardly moves to the organ B4 in practice, it is predicted that the pixel value of only the compartment located on the organ B2 side is reduced (gray).
  • the contrast agent since the contrast agent actually remains, it is predicted that the pixel value of only the compartment located on the blood vessel B1 side is reduced (black).
  • the tissue of the subject in the first embodiment is the right ventricle, aorta, vein, artery, brain (head), upper limb, right coronary artery (myocardium in which the right coronary artery is dominant), anterior descending branch (anterior)
  • the contrast medium injected from the upper limb vein moves to each organ through the right ventricle, lungs, left ventricle, and aorta (ascending aorta and descending aorta), and then reaches the right ventricle through the vein. Then, the contrast medium injected into the body is discharged out of the body through the kidney.
  • the prediction unit 16 predicts the temporal change of the pixel value of each tissue in order from the right ventricle toward the upstream and downstream in the blood flow direction. That is, the prediction unit 16 first performs prediction of 1-right ventricle, and then performs 2-vena cava and 2-vein located upstream in the blood flow direction with respect to the right ventricle and blood flow with respect to the right ventricle. The second tissue group including the 2-artery located downstream in the direction is predicted.
  • the prediction unit 16 includes a third tissue group including a vein, a brain, an upper limb, a right coronary artery, an anterior descending branch, a circumflex branch, and a lung, a fourth tissue group including an artery, a vein and a liver, a left ventricle, an artery, and an ascending aorta.
  • the fifth tissue group including the descending aorta, the kidney and the lower limbs, the sixth tissue group including the abdominal aorta, stomach, spleen, pancreas, intestine and artery, and the seventh tissue group including the artery are predicted in this order.
  • the order of prediction is shown by the number attached
  • the prediction unit 16 may predict the temporal change of the pixel value of each tissue in order from the tissue close to the injection site of the contrast medium toward the upstream and downstream in the blood flow direction. For example, when the contrast medium is injected into the hepatic artery (CTHA), the prediction unit 16 may first perform prediction of the liver. Thereafter, the prediction unit 16 predicts a tissue group including an artery located upstream in the blood flow direction with respect to the liver and a vein located downstream in the blood flow direction with respect to the liver.
  • CTHA hepatic artery
  • the prediction unit 16 uses a differential equation such as Equation 1 below in order to obtain a change in pixel value in each tissue (blood vessel and organ) as a time function. It is noted that the concentration of the contrast medium flowing into the compartment and C 1, the concentration of the contrast medium flowing out of the compartment and C 2, the volume of the compartment and is V, blood flow rate per unit tissue in compartment (the blood flow rate) Q It is said.
  • the prediction unit 16 determines the rate of seepage when the contrast agent permeates from the capillary blood vessel to the extracellular fluid space, and the extracellular volume in order to obtain changes in the pixel values in tissues other than the right ventricle, left ventricle, and blood vessel. Considering the rate of stain return when penetrating from the fluid cavity into the capillary. Therefore, the prediction unit 16 uses a differential equation such as the following formula 2 and formula 3, for example. Note that the volume of the extracellular fluid space is Vec, the concentration of the contrast agent in the extracellular fluid space is Cec, the volume of the capillary is Viv, the concentration of the contrast medium in the capillary is Civ, and the bleeding rate is PS 1. and then, that the stains return rate as a PS 2.
  • FIG. 4 shows a table of values for each tissue of the stomach, spleen, pancreas, and intestinal tract.
  • the prediction unit 16 predicts a temporal change in pixel values using the stomach, spleen, pancreas, and intestine as separate tissues.
  • Per blood flow rate arterial blood flow velocity
  • a bleeding speed of 15 to 25 and a stain return speed of 15 to 25 are used.
  • tissue volume of 120 mL to 160 mL, capillary volume of 10 mL to 15 mL, extracellular fluid volume of 45 mL to 65 mL, blood flow volume per unit tissue of 150 mL / min to 250 mL / min, 15 A bleed-out speed of 15-25 or more and 25 or less and a bleed-back speed of 15 or more and 25 or less are used.
  • tissue volume of 120 mL to 150 mL, capillary volume of 3 mL to 6 mL, extracellular fluid volume of 30 mL to 50 mL, blood flow per unit tissue of 120 mL / min to 180 mL / min, 15 A seepage rate of 25 or less and a return rate of 15 or more and 25 or less are used.
  • the tissue volume is 1800 mL to 2000 mL
  • the capillary volume is 30 mL to 40 mL
  • the extracellular fluid volume is 500 mL to 600 mL
  • the unit tissue is 0.4 mL / min to 0.5 mL / min.
  • a blood flow rate, a leaching rate of 150 to 250 and a return rate of 150 to 250 are used.
  • the oozing rate and the oozing rate can be calculated by the product of the capillary area and the permeability. For example, assuming that the total area of capillaries in the human body is 800 m 2 , the area of capillaries corresponding to the weight of each organ is assigned. Then, assuming that the permeability of all organs is 1 ml / min / g, the seepage rate and the return rate can be obtained.
  • the prediction unit 16 sequentially stores the prediction results in the storage unit 24 (FIG. 1). This prediction result includes pixel value information for each time associated with the tissue. And the display part 26 (FIG. 1) displays typically the estimated image of each structure
  • FIG. 5 shows a change in shading in the predicted image as an example, and corresponds to a horizontal section in the head-to-tail direction of the body. However, unlike the actual cross section, all the organizations are shown so that each organization can be listed.
  • a window width 350 and a window level 40 are set.
  • the window width corresponds to the contrast range of the pixel value
  • the window level corresponds to the brightness of the screen.
  • the display unit 26 displays in black.
  • the display unit 26 displays in white.
  • FIG. 5 shows an image N1 of each tissue immediately after the contrast medium is injected into the upper limb vein, and the upper limb vein is indicated by a natural pixel value (dark gray). And all the blood vessels including the abdominal aorta and the celiac artery have not yet reached the contrast agent, and all the blood vessels are indicated by natural pixel values (dark gray).
  • an image N2 of each tissue when about 25 seconds have elapsed from the start of injection is shown in the center of FIG. 5, and the abdominal aorta, celiac artery, internal jugular vein, and the like are particularly white.
  • the vein of the upper limb is shown in light gray because the contrast value has flowed out at an early stage and the pixel value has decreased.
  • an image N3 of each tissue when about 120 seconds have elapsed from the start of injection is shown. Since the contrast medium is diffused and uniformly distributed in blood vessels and organs throughout the body, the pixel value is lower than the image N2, and the whole is shown in light gray.
  • the display control unit 15 reads the pixel value of each compartment from the storage unit 24 at a predetermined time, for example, the time selected by the operator. Then, the display control unit 15 causes the read pixel value to be reflected in the predicted image 41 and displayed on the display unit 26. For example, in FIG. 6, a time point of 9.90 seconds is selected, and a predicted image 41 at the time point is displayed. In the initial setting, the predicted image 41 at the time of injection, that is, at the time of 0 second is displayed.
  • the window width 350 and the window level 40 are set, and the respective values are displayed in the upper right corner of the predicted image 41. Further, -1000HU is displayed as a pixel value below the window width and window level. This displays the pixel value at the position corresponding to the portion indicated by the pointer indicated by the arrow in the predicted image 41.
  • the operator can input the window width (WW) and the window level (WL) via the input unit 27.
  • An operation button 42 is displayed below the predicted image 41.
  • the operation buttons 42 include a stop button, a playback button, a 2 ⁇ speed playback button, a 3 ⁇ speed playback button, and a 10 ⁇ speed playback button in order from the left in FIG.
  • the playback button When the operator selects the playback button, the predicted image 41 is continuously played back as a moving image along the elapsed time. Thus, the operator can visually recognize the position of the contrast medium in each tissue at a desired time.
  • the time density curve 43 is displayed on the left side of the predicted image 41.
  • the X axis (horizontal axis) corresponds to the elapsed time from the start of injection
  • the Y axis corresponds to the pixel value.
  • the Y axis has a first axis and a second axis, and a plurality of tissues can be displayed on one graph. For example, in FIG. 6, time concentration curves of the liver, portal vein, and hepatic artery are displayed.
  • the operator can select the tissue to be displayed on the time concentration curve 43 in the display option 44 below the time concentration curve 43.
  • the liver, portal vein, and hepatic artery are selected from the brain, liver, portal vein, hepatic artery, and right ventricle. It is also possible to display the amount of contrast agent discharged from the body.
  • Other selectable tissues include upper limb, lung, left ventricle, myocardium, right coronary artery, anterior descending branch, circumflex branch, bronchus, spleen, intestine, kidney, lower limb, pancreas, pulmonary artery, pulmonary vein, ascending aorta, Descending aorta, abdominal aorta, celiac artery, superior mesenteric artery, inferior abdominal aorta, hepatic vein, renal artery, renal vein, cerebral artery, brain vein, upper limb artery, upper limb vein, lower limb artery, lower limb vein, upper vena cava and Examples include the inferior vena cava.
  • a Y-axis input box 45 is displayed on the right side of the display option 44.
  • the operator can select an automatic setting in the Y-axis input box 45 or input a desired value.
  • automatic setting is selected for the first axis, and the maximum value and the minimum value of the first axis are automatically set.
  • 100 is input as the maximum value and 50 is input as the minimum value.
  • a current time point box 46 is displayed below the Y-axis input box 45.
  • a current time point bar 47 is displayed on the time density curve 43.
  • the current time point bar 47 indicates the time corresponding to the predicted image 41 (9.90 seconds in FIG. 6). Then, when the predicted image 41 is continuously reproduced, the current time point bar 47 moves along the X axis corresponding to the elapsed time.
  • a helical scan box 48 is displayed below the current time point box 46. Then, the operator can select the helical scan box 48 and input the bed moving speed (cm / sec). In FIG. 6, a bed moving speed of 8.0 cm / sec is input.
  • the display control unit 15 acquires a delay time due to the helical scan.
  • the delay time corresponds to the elapsed time from when the head is imaged until each tissue is imaged (the movement time of the bed), and is obtained based on the length from the upper end of the predicted image 41 to each tissue.
  • the display control unit 15 reads out the pixel value at the time obtained by adding the delay time to the predetermined time from the storage unit 24. That is, the display control unit 15 reads the pixel value of each tissue at a time obtained by adding the acquired delay time to a predetermined time (current time). For example, in the predicted image 41 of FIG. 6, the head (brain) shows the pixel value at the time when 9.90 seconds, which is the current time, and the right ventricle shows the pixel value at the time when 14.90 seconds have passed. .
  • the display control unit 15 may acquire the delay time by calculating. Further, the delay time associated with the bed moving speed may be stored in advance in the storage unit 24, and the display control unit 15 may acquire the delay time from the storage unit 24.
  • FIG. 7 shows a change in light and shade of a predicted image as an example at the time of helical scanning. Note that the image in FIG. 7 corresponds to a horizontal section in the head-to-tail direction of the body, but shows all tissues different from the actual section. A window width 350 and a window level 40 are set.
  • the upper limb vein indicates a pixel value at the time when the delay time is added. Therefore, the upper limb vein is stained white with the contrast medium. The contrast medium has not yet reached the other blood vessels, and the other blood vessels are indicated by natural pixel values (dark gray).
  • an image H2 of each tissue when about 25 seconds have elapsed from the start of injection is shown in the center of FIG. 7, and the internal jugular vein is stained white because the contrast agent has reached.
  • the image N2 in FIG. 5 since the pixel values at the time when the delay time is added are shown, the abdominal aorta and the celiac artery from which the contrast medium has already flowed are shown in light gray with the pixel values decreased. Has been. Further, since the contrast medium circulates and reaches the portal vein, the portal vein is stained white.
  • an analysis button 49 is displayed below the helical scan box 48.
  • the prediction unit 16 starts predicting the pixel value. Note that the prediction unit 16 may start the prediction of the pixel value when the subject information, the injection protocol, and the tissue information are acquired.
  • the imaging system 100 includes an injection device 2 for injecting a contrast agent, and a medical imaging device 3 that is connected to the injection device 2 by wire or wireless and images a subject.
  • the injection device 2 or the imaging device 3 includes the simulator 20 described above.
  • the imaging device 3 includes an imaging unit 31 that images a subject according to an imaging plan, a control device 32 that controls the entire imaging device 3, and a display 33 as a display unit 26.
  • the control apparatus 32 and the display 33 can also be comprised integrally.
  • the imaging device 3 is connected to the injection device 2 by wire or wirelessly, for example, via a gateway device (not shown).
  • the imaging plan of the imaging device 3 includes information such as imaging site, effective tube voltage, model name, manufacturer name, imaging time, tube voltage, imaging range, rotation speed, helical pitch, exposure time, dose, and imaging method. be able to.
  • the control apparatus 32 controls the imaging part 31 so that it may follow an imaging plan, and image
  • the control device 32 is connected to a display 33, and the display 33 displays the input state of the device, the setting state, the imaging result, various information, and the like.
  • the imaging unit 31 includes a bed, an X-ray source that irradiates a subject who is a subject with X-rays, an X-ray detector that detects X-rays transmitted through the subject, and the like. Then, the imaging unit 31 irradiates the subject with X-rays, and back-projects the inside of the subject based on the X-rays transmitted through the subject, thereby capturing a fluoroscopic image of the subject. Note that the imaging unit 31 may perform imaging using radio waves or ultrasonic waves instead of X-rays.
  • the control device 32 can communicate with the imaging unit 31, the injection device 2, and the like in a wired or wireless manner.
  • the injection device 2 for injecting a contrast agent injects a chemical solution filled in a syringe, for example, various contrast agents and physiological saline into a subject's body as a subject.
  • the injection device 2 includes an injection head 21 for injecting a contrast medium according to an injection protocol.
  • the injection device 2 includes a stand 22 that holds the injection head 21 and a console 23 that is connected to the injection head 21 by wire or wirelessly.
  • the console 23 functions as a control device for controlling the injection head 21 and also functions as the simulator 20.
  • the console 23 includes a touch panel that functions as the input unit 27 and the display unit 26, and can communicate with the injection head 21, the imaging device 3, and the like by wire or wirelessly.
  • the injection device 2 may include a display as the display unit 26 and a user interface such as a keyboard as the input unit 27 instead of the touch panel.
  • the simulator 20, the input unit 27, and the display unit 26 can be configured separately.
  • the injection device 2 includes a control device connected to the injection head 21 and a display unit 26 (touch panel display or the like) connected to the control device and displaying the injection status of the chemical solution. You may have.
  • a control device also functions as the simulator 20.
  • the injection head 21 and the control device can be configured integrally with the stand 22. Moreover, it can replace with the stand 22 and can provide a ceiling suspension member, and can also suspend the injection
  • the injection device 2 may include a power source or a battery, a hand switch connected to the console 23, a remote operation device for remotely operating the injection head 21, and the like.
  • This remote control device can start or stop injection by operating the injection head 21 remotely.
  • the power source or the battery can be provided in either the injection head 21 or the control device (console 23), and can be provided separately from these.
  • the injection head 21 includes a first holding unit 214 on which a syringe filled with a contrast agent is mounted, and a second holding unit 215 on which a syringe filled with physiological saline as a chemical solution for boosting the contrast agent is mounted. And have.
  • the injection head 21 has a drive mechanism (not shown) that pushes out the chemical solution in the syringe mounted on the first holding unit 214 according to the injection protocol, and the chemical solution in the syringe mounted on the second holding unit 215 according to the injection protocol. And a drive mechanism (not shown) for extruding.
  • the injection head 21 has a head display 211 on which injection conditions, injection status, apparatus input status, setting status, various injection results, and the like are displayed, and an operation unit 212 for inputting the operation of the drive mechanism. is doing.
  • the head display 211 can be omitted.
  • the head display 211 can also be used as the operation unit 212 by being configured from a touch panel or the like.
  • the operation unit 212 is provided with a forward button of the drive mechanism, a reverse button of the drive mechanism, a final confirmation button, or the like. And when inject
  • This mixing tube functions as a mixer for the contrast agent and the diluted drug solution.
  • Examples of such a mixer include “SPIRAL FLOW (registered trademark)” manufactured by Kyorin Nemoto Co., Ltd.
  • the injection head 21 can be mounted with various syringes such as a prefilled syringe having a data carrier such as an RFID chip, an IC tag, and a barcode.
  • the injection head 21 incorporates a reading unit (not shown) that reads the data carrier attached to the syringe.
  • the data carrier stores chemical information related to the chemical.
  • the injection device 2 can receive information from a server (external storage device) (not shown) via an internal or external gateway device, and can also transmit information to the server.
  • the imaging device 3 can receive information from the server and can transmit information to the server.
  • an inspection order is stored in advance.
  • the inspection order includes subject information regarding the subject and inspection information regarding the inspection content.
  • the server can store information related to the imaging result such as image data transmitted from the imaging device 3 and information related to the injection result transmitted from the injection device 2.
  • the operator can operate the imaging apparatus 3 while confirming the predicted image 41 on the display 33. Further, the imaging device 3 may change the imaging plan according to the prediction result by the prediction unit 16. For example, when the operator inputs a desired pixel value to the imaging device 3 and the desired pixel value is different from the pixel value predicted by the prediction unit 16 for the tissue to be imaged, the imaging device 3 has a desired prediction result.
  • the tube voltage, the tube current, or the like may be changed so as to match the pixel value.
  • the operator can operate the injection device 2 while confirming the predicted image 41 on the console 23.
  • the injection device 2 may change the injection protocol according to the prediction result by the prediction unit 16. For example, when the operator inputs a desired pixel value to the injection device 2 and the desired pixel value is different from the pixel value predicted by the prediction unit 16 for the tissue to be imaged, the injection device 2 has a desired prediction result. The injection speed or the injection time may be changed so as to coincide with the pixel value.
  • the invention according to the first embodiment described above, it is possible to perform more accurate prediction that approximates the temporal change of the pixel value in the actual tissue.
  • highly accurate prediction can be performed.
  • the position of the contrast agent in each tissue can be predicted.
  • the operator can visually recognize the position of the contrast medium in each tissue at a desired time.
  • the pixel value of each tissue can be predicted even if the injection protocol includes boost injection of a contrast medium or increase / decrease of the injection speed.
  • an actual captured image can be predicted even in the case of the so-called cross injection method in which the injection rate of the contrast medium is gradually decreased and the injection rate of the physiological saline is increased at the same time.
  • an actual captured image can be predicted.
  • each organization is divided into the same number of compartments.
  • a tissue having a large volume is divided into a larger number of compartments. That is, the prediction unit 16 according to the second embodiment predicts a temporal change in pixel values in each of a plurality of compartments obtained by dividing a tissue having a small volume (first tissue), and also has a tissue having a large volume (second Predict the change in pixel value over time in each of a plurality of compartments that divide the tissue) into a larger number than a tissue with a small volume.
  • the volume of the organ A8 in FIG. 9 is several times larger than the volume of the organ A6. Therefore, the volume of each compartment of the organ A8 is several times larger than the volume of each compartment of the organ A6.
  • the prediction is performed in the same manner as in the first embodiment, even if the pixel value of one compartment is changed in the predicted image 41, the change is small in the organ A6 (the moving distance of the contrast agent is short). Is displayed.
  • the organ A8 is displayed as a large change (the moving distance of the contrast agent is long) compared to the organ A6. This makes it difficult for the operator to accurately recognize the position of the contrast medium in each tissue visually.
  • the tissue having a large volume is divided into a larger number of compartments than the tissue having a small volume.
  • the organ B6 is divided into three compartments and the organ B8 is divided into 15 compartments.
  • the optimum number of divided compartments corresponding to the volume of each tissue is obtained in advance and stored in the storage unit 24.
  • the organization information acquisition part 13 acquires the division
  • the invention according to the second embodiment described above it is possible to perform prediction with higher accuracy approximating the temporal change of the pixel value in the actual tissue.
  • highly accurate prediction can be performed.
  • the position of the contrast agent in each tissue can be predicted.
  • the operator can visually recognize the position of the contrast medium in each tissue at a desired time.
  • the operator visually recognizes the contrast agent in each tissue.
  • the position can be recognized accurately.
  • the blood vessel A5, the blood vessel A7, the blood vessel B5, and the blood vessel B7 are each divided into the same number, that is, 15 compartments.
  • a vessel with a large volume may be divided into a larger number of compartments compared to a vessel with a small volume.
  • the number of compartments may be set so that the volume of each compartment of the tissue B8 having a large volume and the tissue B6 having a small volume substantially coincide.
  • the display unit 26 can display the predicted image 41 of the coronal section as well as the horizontal section of the body. Further, the number of division compartments of the tissue is not limited to 15, and an arbitrary number of 2 or more is selected.
  • the noise information of the pixel value may be stored in the storage unit 24 in advance, and the display control unit 15 may read the noise information from the storage unit 24 and add the noise information to the predicted image 41 of each compartment.
  • this noise information for example, there is an image showing a radial noise generated between tissues stained white by a contrast agent. By adding an image showing noise superimposed on the predicted image 41, a predicted image 41 that more closely approximates the actual captured image can be obtained.
  • the display unit 26 arranges the compartments so as to form a schematic diagram in which a plurality of tissues are continuous in the blood flow direction, and displays each compartment with a color of density corresponding to the pixel value. It was. However, the display unit 26 may arrange the compartments so that each tissue is displayed independently, and display each compartment with a color having a density corresponding to the pixel value.
  • the display control unit 15 may control the display unit 26 so that the number of compartments in each organization is different. In this case, the display control unit 15 displays each tissue so as to include the number of compartments set by the operator or the number of compartments stored in the storage unit 24 in advance.
  • the display unit 26 may display each compartment in a color other than black and white.
  • the injection head 21 is not limited to a type that holds two syringes, and may be a type having three or more syringe holding parts or a type having only one syringe holding part.
  • the display control unit 15 displays the maximum pixel value read on the image of the predetermined tissue or in the vicinity of the image of the predetermined tissue when the predetermined tissue reaches the maximum pixel value in the predicted image 41 illustrated in FIG. You may let them. For example, when the liver, portal vein, and hepatic artery are selected in the display option 44, the display control unit 15 has the maximum pixel of each selected tissue in the vicinity of the liver, portal vein, and hepatic artery in the predicted image 41. A value may be displayed. Note that the maximum pixel value can be displayed in a color other than black and white, for example, blue, green, red, or yellow.
  • the display control unit 15 may display each tissue (compartment) in a color other than black and white shades (grayscale), for example, shades of blue, green, red, or yellow in the predicted image 41 shown in FIG. Good. Furthermore, the display control unit 15 may display the predetermined organization with shades of colors other than black and white. For example, when the liver, portal vein, and hepatic artery are selected in the display option 44, the display control unit 15 displays the liver, portal vein, and hepatic artery in the predicted image 41 in shades of red, blue, and green, respectively. be able to.
  • the prediction unit 16 may take into account a change in blood flow rate (blood flow velocity) per unit tissue due to the injection of the chemical solution. That is, when a drug solution is injected, in a tissue (compartment) downstream in the blood flow direction from the injection site, the blood flow velocity is changed by being pushed by the injected drug solution. In particular, when the drug solution is injected at a speed higher than the normal blood flow speed, the blood flow speed increases in the downstream tissue. Therefore, the predicting unit 16 adds the difference obtained by subtracting the blood flow velocity from the injection velocity to the blood flow velocity when the injection rate of the drug solution is higher than the normal blood flow velocity, thereby increasing the blood flow velocity. Can be considered.
  • the prediction unit 16 predicts a change in the pixel value with time based on the blood flow velocity obtained by the addition. That is, the predicting unit 16 adds the obtained difference to the blood flow velocity Q per unit tissue in the compartment when predicting the temporal change of the pixel value using the above-described mathematical formula. Specifically, as shown in the flowchart of the addition process in FIG. 10, the prediction unit 16 uses the normal blood flow velocity of the tissue corresponding to the injection site as the subject information from the subject information acquisition unit 11, that is, the tissue into which the drug solution is injected. Is acquired (S101). Further, the prediction unit 16 acquires the injection speed of the chemical solution included in the injection protocol received from the protocol acquisition unit 12 (S102). Note that the prediction unit 16 may acquire the blood flow velocity after the injection velocity. Further, the prediction unit 16 may acquire the blood flow velocity by calculating from the body weight of the subject instead of the acquisition from the subject information acquisition unit 11.
  • the prediction unit 16 compares the blood flow rate with the injection rate to determine whether the injection rate is faster than the blood flow rate (S103). If the injection rate is equal to or lower than the blood flow rate (NO in S103), the prediction unit 16 ends the process without performing addition. On the other hand, when the injection speed is faster than the blood flow speed (YES in S103), the prediction unit 16 calculates the difference by subtracting the blood flow speed of the tissue corresponding to the injection site from the injection speed (S104). Then, the prediction unit 16 adds the calculated difference to the blood flow velocity (S105), and ends the process.
  • the injection speed is the injection amount of the chemical solution per unit time. Therefore, when simultaneously injecting a contrast agent and physiological saline, the prediction unit 16 performs addition based on the total injection speed of both. Moreover, when performing boost injection with a physiological saline having a speed higher than the normal blood flow velocity, the prediction unit 16 performs addition based on the injection rate of the physiological saline. After the addition process, the prediction unit 16 divides the tissue along the blood flow direction based on the subject information including the blood flow velocity obtained by the addition, the injection protocol, and the tissue information. For each compartment, the pixel value over time is predicted. Thereby, the blood flow velocity can be made closer to the actual velocity, and the prediction accuracy of the pixel value can be improved.
  • the prediction unit 16 can add a difference to the blood flow velocity for all of a plurality of tissues as an addition target.
  • the prediction unit 16 may add only a part of a plurality of organizations.
  • the difference is added to the blood flow velocity for only the tissue from the tissue immediately downstream in the blood flow direction to the tissue corresponding to the injection location to the tissue corresponding to the injection location in the blood flow direction. May be.
  • FIG. 11 an example in which a difference is added to blood flow velocities of only a part of a plurality of tissues when a medical solution is injected from an upper limb vein will be described. In FIG.
  • the vein constitutes a closed circuit starting from the right ventricle. That is, these tissues constitute a closed circuit starting from the right ventricle immediately downstream in the blood flow direction with respect to the tissue corresponding to the injection site. Therefore, the prediction unit 16 sets only the tissue from the right ventricle to the vein included in the closed circuit as an addition target, and does not add a difference to the blood flow velocity of the lower limb tissue, for example. Thereby, since the influence of addition can be kept in a closed circuit, simulation can be simplified and calculation time can be reduced.
  • the prediction unit 16 predicts a temporal change of the pixel value by adding a difference to the blood flow velocity of all tissues to be added simultaneously with the start of the injection of the chemical solution.
  • the prediction unit 16 may predict a change in the pixel value over time on the assumption that a difference is added to the blood flow velocity when a predetermined time has elapsed from the start of injection. That is, in the tissue located downstream of the tissue corresponding to the injection site, the blood flow velocity may change after a predetermined time has elapsed from the start of injection. Therefore, the prediction unit 16 predicts a change in the pixel value with time on the assumption that the difference corresponding to the blood flow velocity is added to the tissue corresponding to the injection location at the same time as the injection of the chemical solution is started. On the other hand, for a tissue that is far from the tissue in the blood flow direction, the predicting unit 16 predicts a change in the pixel value over time on the assumption that a difference is added when a time that increases according to the distance has elapsed.
  • FIG. 12 is a graph showing a time density curve that is a prediction result obtained by performing the addition processing according to the modified embodiment.
  • FIG. 12 shows a time density curve of the hepatic artery, with the horizontal axis corresponding to the elapsed time from the start of injection and the vertical axis corresponding to the pixel value.
  • the height of the subject is set to 170 cm
  • the weight of the subject is set to 70 kg
  • the contrast agent concentration is set to 300 mgI / mL.
  • the time when 100 mL of contrast medium is injected for 50 seconds at an injection rate of 2.0 mL / sec, and then 30 mL of physiological saline is boosted and injected for 15 seconds at an injection rate of 2.0 mL / sec.
  • the density curve is displayed.
  • the time density curve when the addition process is performed is indicated by a solid line
  • the time density curve when the addition process is not performed is indicated by a broken line.
  • the addition process When the addition process is not performed, the time for the contrast medium to reach the tissue is delayed. Therefore, compared with the case where addition processing is performed, the contrast medium is simulated as if it arrived at a delayed timing. Therefore, in the time density curve indicated by the broken line, a second peak of the pixel value occurs as indicated by an arrow A in FIG. On the other hand, when the addition process is performed, circulation of the contrast agent is simulated. Therefore, as shown in the time density curve indicated by the solid line, the second peak does not occur.
  • boost injection with saline can be simulated. Specifically, according to the boost injection, the contrast agent that has remained after the completion of the injection of the contrast agent is pushed out at an earlier timing. Then, in the time density curve shown by the solid line in FIG. 12, as a result of the simulated boost injection, the prediction accuracy of the pixel value at the peak is improved, and the pixel value is higher.
  • the prediction unit 16 may consider the diffusion of the contrast agent between adjacent compartments. That is, if there is a contrast agent concentration difference between adjacent compartments, the contrast agent diffuses from a higher concentration compartment to a lower concentration compartment. Accordingly, the prediction unit 16 may predict the pixel value so as to increase the contrast agent concentration in the compartment with a low concentration by decreasing the contrast agent concentration in the compartment with a high concentration, and may consider the diffusion of the contrast agent. .
  • the prediction unit 16 increases the decrease amount and the increase amount of the contrast agent concentration. Further, the prediction unit 16 acquires the osmotic pressure of the contrast agent from the drug solution information acquisition unit 14, and increases the decrease amount and the increase amount of the contrast agent concentration when the osmotic pressure is large. Furthermore, when the contact area between the compartments is large, the prediction unit 16 increases the decrease amount and the increase amount of the contrast agent concentration. For example, when the compartments of different tissues are adjacent to each other, the prediction unit 16 reduces the amount of decrease and increase in the contrast agent concentration because the contact area decreases. When the compartments of the same tissue are adjacent to each other, the contact area increases, and thus the predicting unit 16 increases the decrease amount and the increase amount of the contrast agent concentration.
  • the prediction unit 16 may calculate the contact area, and if the calculated contact area is large, the prediction unit 16 may increase the decrease amount and the increase amount of the contrast agent concentration.
  • transformation mentioned above can be suitably combined with other embodiment or a deformation

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Abstract

　実際の組織における画素値の経時変化に近似したより高精度の予測を行う。被写体の組織における画素値の経時変化を予測するシミュレータ２０は、被写体の情報を取得する被写体情報取得部１１と、造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部１２と、組織の情報を取得する組織情報取得部１３と、被写体の情報と、注入プロトコルと、組織の情報とに基づいて、組織を血流方向Ｄに沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部１６とを備える。

Description

シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム
　本発明は、被写体の組織における撮像画像の画素値（ＣＴ値）の経時変化を予測するシミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラムに関する。
　従来、被写体としての患者の組織を、血管内に注入される造影剤で増強してＣＴ（Computed Tomography）装置を用いて撮像する方法があった。また、被写体の体質的特徴と、造影剤の注入プロトコルとにより、造影剤によるコントラスト強度の増強レベル（画素値）を予測する予測方法が知られていた。そして、この予測方法は、被写体の組織におけるコントラスト強度の増強程度を、造影剤の注入開始時刻からの時間経過の関数として予測している（特許文献１）。
特許第３５５３９６８号明細書
　特許文献１に記載の方法では、心臓及び血管が１つのコンパートメントであると仮定されている。また、その他の臓器は、血管内空間及び細胞外空間を有する１つのコンパートメントであると仮定されている。そして、各コンパートメントにおいて、造影剤の到達と同時にコンパートメント全体に造影剤が拡散すると仮定して予測が行われる。しかし、実際には組織毎に体積が異なるため、予測結果が実際の画素値の変化と大きく異なることがあった。特に、造影剤の注入量が少ない場合、造影剤の注入時間が短い場合、又は造影剤の濃度が低い場合には、実際の組織内での拡散速度が遅い。そのため、予測結果は、実際の画素値の変化と大きく異なりやすい。
　上記課題を解決するため、本発明の一例としてのシミュレータは、被写体の組織における画素値の経時変化を予測するシミュレータであって、前記被写体の情報を取得する被写体情報取得部と、造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部と、前記組織の情報を取得する組織情報取得部と、前記被写体の情報と、前記注入プロトコルと、前記組織の情報とに基づいて、前記組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部とを備える。
　また、本発明の他の例としての注入装置は、注入プロトコルに従って造影剤を注入する注入ヘッドと、上記シミュレータとを備える。
　また、本発明の他の例としての撮像システムは、被写体を撮像する医療用の撮像装置と、上記シミュレータとを備える。
　また、本発明の他の例としてのシミュレーションプログラムは、被写体の組織における画素値の経時変化をコンピューターに予測させるシミュレーションプログラムであって、前記シミュレーションプログラムは前記コンピューターを、前記被写体の情報を取得する被写体情報取得部、造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部、前記組織の情報を取得する組織情報取得部、及び前記被写体の情報と、前記注入プロトコルと、前記組織の情報とに基づいて、前記組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部として機能させる。
　これにより、実際の組織における画素値の経時変化に近似したより高精度の予測を行うことができる。特に、造影剤の注入量が少ない場合、造影剤の注入時間が短い場合、又は造影剤の濃度が低い場合であっても、高精度の予測を行うことができる。また、各組織内における造影剤の位置を予測することができる。そのため、最適な注入条件又は撮像条件を実際に注入する前に予測することができるので、組織の撮像に失敗することを防止できる。
　本発明のさらなる特徴は、添付図面を参照して例示的に示した以下の実施例の説明から明らかになる。
シミュレータの概略ブロック図である。 第１実施形態に係る複数のコンパートメントを説明する図面である。 血流モデルを説明する図面である。 胃、脾臓、膵臓及び腸管のパラメータを示す表である。 シミュレータの表示部に表示される予測画像である。 表示部に表示される一例としての操作画面である。 ヘリカルスキャン選択時にシミュレータの表示部に表示される予測画像である。 注入装置及び撮像システムの概略図である。 第２実施形態に係る複数のコンパートメントを説明する図面である。 加算処理を説明するフローチャートである。 変形形態に関する血流モデルを説明する図面である。 変形形態に関するタイムデンシティカーブを示すグラフである。
　以下、本発明を実施するための例示的な実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施形態で説明する寸法、材料、形状、構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、特別な記載がない限り、本発明の範囲は、以下に具体的に記載された実施形態に限定されるものではない。なお、本明細書において、上下とは重力方向における上方向と下方向とにそれぞれ対応する。
［第１実施形態］
　図１に示すように、被写体の組織における画素値の経時変化を予測するシミュレータ（灌流シミュレータ）２０は、予測部１６を備えている。そして、予測部１６は、被写体の情報と、注入プロトコルと、組織の情報とに基づいて、被写体の組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の少なくとも造影剤に起因する経時変化を予測する。なお、画素値は、造影剤の他に生理食塩水及び血液等の影響を受けて変化する。
　また、シミュレータ２０は、被写体の情報を取得する被写体情報取得部１１を備えている。そして、予測部１６は、被写体情報取得部１１から、ヘモグロビン量（g/dL）及び被写体の体重（kg）等の被写体である被験者に関する被写体情報を受け取る。ここで被写体情報取得部１１は、シミュレータ２０の入力部２７を介して、オペレーターが入力した被写体情報を取得する。
　また、被写体情報取得部１１は、シミュレータ２０の記憶部２４又は外部記憶装置（サーバー）から被写体情報を取得してもよい。このようなサーバーとしては、例えば、ＲＩＳ（Radiology Information System）、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）、ＨＩＳ（Hospital Information System）、検像システム及び画像作成用ワークステーション等がある。さらに、被写体情報取得部１１は、撮像装置３（図８）又は注入装置２（図８）から被写体情報を取得してもよい。なお、被写体情報は、除脂肪体重、循環血液量、被験者番号（被験者ＩＤ）、被験者氏名、性別、生年月日、年齢、身長、血液量、血流速度、体表面積、被験者の疾病、副作用の履歴、クレアチニン値、心拍数、及び心拍出量等を含んでいてもよい。
　また、シミュレータ２０は、造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部１２を備える。そして、予測部１６は、プロトコル取得部１２から、造影剤注入速度（mL/sec）及び造影剤注入時間（sec）等の注入プロトコルを取得する。ここでプロトコル取得部１２は、入力部２７を介してオペレーターが入力した注入プロトコルを取得する。なお、注入プロトコルは、注入方法、造影剤注入箇所、注入量、注入タイミング、造影剤濃度及び注入圧力等の注入条件に関する情報を含んでいてもよい。また、プロトコル取得部１２は、記憶部２４、外部記憶装置又は注入装置２から注入プロトコルを取得してもよい。
　特に、造影剤注入箇所は、シミュレータ２０の注入設定画面から入力することができ、標準の場合は上肢静脈が選択される。その他の注入箇所としては、肝動脈（肝動脈造影法：ＣＴＨＡ）、上腸間膜動脈（門脈造影法：ＣＴＡＰ）、右心室、上行大動脈等を選択することができる。また、注入プロトコルは、一定の造影剤注入速度の他、造影剤の後押し注入の有無、生理食塩水の注入速度、生理食塩水の注入時間、注入速度の増減、及び注入用チューブの体積等の情報を含んでいてもよい。
　また、シミュレータ２０は、被写体の組織の情報を取得する組織情報取得部１３を備えている。そして、予測部１６は、組織情報取得部１３から、組織におけるコンパートメント数（血管及び臓器の分割コンパートメント数）、組織の体積（血管腔の体積）、毛細血管の体積、細胞外液腔の体積、単位組織あたりの血流量(血流速度)、組織における造影剤の染み出し速度(毛細血管透過性表面積)、組織における造影剤の染み戻り速度(毛細血管透過性表面積)、及び組織生来の画素値等の組織情報を取得する。
　ここで組織情報取得部１３は、入力部２７を介してオペレーターが入力した被写体情報を取得する。なお、組織には、心臓（右心室及び左心室）、血管、その他の臓器及び筋肉等が含まれる。そして、予測部１６が組織生来の画素値を取得した場合、各組織の生来の画素値に基づいて造影剤による増強の程度が予測される。また、組織情報取得部１３は、記憶部２４、外部記憶装置又は注入装置２から組織情報を取得してもよい。
　また、シミュレータ２０は、薬液に関する薬液情報を取得する薬液情報取得部１４を備えている。そして、予測部１６は、薬液情報取得部１４から、造影剤濃度（mgI/mL）、造影剤量（mL）、総ヨード量（mgI）及び造影剤の半減期（造影剤排出レート）等の薬液情報を取得する。さらに、予測部１６は、総ヨード量と被写体の体重から、体重１ｋｇあたりのヨード量（mgI/kg）を算出することができる。ここで薬液情報取得部１４は、入力部２７を介してオペレーターが入力した薬液情報を取得する。なお、薬液情報は、製品名称、製品ＩＤ、化学分類、含有成分、濃度、粘度、消費期限、シリンジ容量、シリンジ耐圧、シリンダ内径、ピストンストローク及びロット番号等を含んでいてもよい。
　また、薬液情報取得部１４は、記憶部２４、外部記憶装置又は注入装置２から薬液情報を取得してもよい。さらに、薬液情報取得部１４は、注入装置２に内蔵された読取部から薬液情報を取得してもよい。そして、読取部は、注入ヘッドに搭載されるシリンジに取り付けられたデータキャリアの読み取りを行う。このデータキャリアには、ＲＦＩＤチップ、ＩＣタグ、バーコード等があり、薬液に関連する薬液情報が記憶されている。
　また、予測部１６は、入力部２７を介して管球電圧（kVp）等の検査情報を取得することができる。この検査情報は、検査番号（検査ＩＤ）、検査部位、検査日時、薬液種類、薬液名称、及び撮像条件（撮像部位等）等を含んでいてもよい。
　さらに、予測部１６は、局所灌流（ボーラス伝送）の考慮の有無及び解析時間（sec）等の付加情報を入力部２７を介して取得することができる。ここで、解析時間は、予測の対象となる時間の長さであり、時間濃度曲線（ＴＤＣカーブ）４３を示すグラフ（図６）のＸ軸の長さに対応する。また、オペレーターが局所灌流を考慮することを選択した場合、予測部１６は、組織内で毛細血管から細胞外液腔への造影剤の染み出しを考慮する。
　そして、予測部１６は、被写体の情報と、注入プロトコルと、組織の情報とに基づき、組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれについて、画素値の経時変化を予測する。その後、予測部１６は、時間ごとの各コンパートメントの画素値を、各組織と関連付けてシミュレータ２０の記憶部２４に記憶させる。
　また、シミュレータ２０はＣＰＵ等の制御部２５を備え、予測部１６による予測結果を記憶する記憶部２４は制御プログラム等を記憶している。そして、制御部２５は、記憶部２４に記憶された制御プログラムに従ってシミュレータ２０を制御している。また、制御部２５は、被写体情報取得部１１、プロトコル取得部１２、組織情報取得部１３、薬液情報取得部１４、及び表示部２６を制御する表示制御部１５を有している。そして、記憶部２４に実装された制御プログラムに対応して制御部２５が各種処理を実行することにより、各部が各種機能として論理的に実現される。
　また、記憶部２４には、被写体の組織における画素値の経時変化をコンピューター（制御部）に予測させるシミュレーションプログラムが記憶されている。このシミュレーションプログラムは、コンピューターを、被写体の情報を取得する被写体情報取得部１１、造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部１２、組織の情報を取得する組織情報取得部１３、及び被写体の情報と、注入プロトコルと、組織の情報とに基づいて、組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部１６として機能させる。なお、このシミュレーションプログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記憶させることができる。
　また、記憶部２４は、制御部２５が動作するためのシステムワークメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）、プログラム若しくはシステムソフトウェア等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、又はハードディスクドライブ等を有する。なお、制御部２５は、ＣＤ（Compact Disc）及びＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＦ（Compact Flash）カード等の可搬記録媒体、又はインターネット上のサーバー等の外部記憶媒体に記憶されたプログラムに従って各種処理を制御することもできる。
　さらに、シミュレータ２０は、各組織のコンパートメントを画素値に応じた濃度の色で表示する表示部２６を備えている。そして、表示制御部１５は、画素値の経時変化に応じて、表示部２６に表示された各組織のコンパートメントの濃淡を変更する。そのために、表示制御部１５は、記憶部２４から所定の時間におけるコンパートメントの画素値を読み出して、コンパートメントの濃淡を変更する。なお、表示部２６には、入力画面等の操作画面が表示される。また、注入プロトコル、装置の入力状態、設定状態、及び注入結果等の各種情報が表示されてもよい。
　また、シミュレータ２０の入力部２７は、被写体情報取得部１１、プロトコル取得部１２、組織情報取得部１３、及び薬液情報取得部１４に接続されている。なお、入力部２７としてはキーボード等を用いることができるが、タッチパネルを用いることにより入力部２７と表示部２６とを兼用させることもできる。
　上述したシミュレータ２０は、後述する図８に記載された、医療用の撮像装置３を備える撮像システム１００、又は造影剤を注入するための注入装置２に搭載されることができる。また、シミュレータ２０は、撮像装置３又は注入装置２に有線又は無線接続される外部コンピューターに搭載することもできる。なお、撮像装置３としては、例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、アンギオ撮像装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＣＴアンギオ装置、ＭＲアンギオ装置、超音波診断装置、及び血管撮像装置等の各種医療用の撮像装置があるが、本明細書ではＣＴ装置について説明している。
　次に、図２を参照して予測部１６による画素値の経時変化の予測について説明する。この図２の上側には、血流方向Ｄにおいて直列に連通する血管Ａ１、臓器Ａ２、血管Ａ３及び臓器Ａ４が、それぞれ１つのコンパートメントに対応する場合の模式図が示されている。この場合、予測部１６は、造影剤が各組織に到達した直後に、それぞれの組織全体の画素値が変化するものとして予測を行う。そして、実際の拡散速度及び位置に関わらず、組織全体の画素値が変化したものと予測されてしまう。
　すなわち、図２の臓器Ａ４では、造影剤が到達した直後であり、実際には臓器Ａ４のほとんどの部分で画素値の変化が生じていないが、臓器Ａ４全体の画素値が増加したもの（白）として予測されてしまう。また、血管Ａ３では、実際には造影剤が臓器Ａ４にほとんど移動してないが、血管Ａ３全体の画素値が減少したもの（灰色）として予測されてしまう。さらに、臓器Ａ２では、実際には造影剤が残っているが、臓器Ａ２全体の画素値が減少したもの（黒）として予測されてしまう。そのため、特に実際の組織内での拡散速度が遅い場合には、組織の画素値の変化を正確に予測することができなくなってしまう。
　一方、図２の下側には第１実施形態に係る模式図が示されている。そして、血流方向Ｄにおいて直列に連通する血管Ｂ１、臓器Ｂ２、血管Ｂ３及び臓器Ｂ４が、それぞれ血流方向Ｄに沿って１５個の複数のコンパートメントに分割されている。すなわち、各組織が、組織情報取得部１３から取得された組織の分割コンパートメント数に応じて、血流方向Ｄに沿って複数のコンパートメントに分割されている。
　この場合、予測部１６は、予測対象のコンパートメントを含む組織の体積と、当該組織の毛細血管体積と、当該組織の細胞外液腔体積とを、分割コンパートメント数で除算して、各コンパートメントについて予測を行う。例えば、分割コンパートメント数が１５である場合、予測部１６は、組織の体積と、毛細血管体積と、細胞外液腔体積とのそれぞれを、１５で除算した値に基づいて画素値の経時変化を予測する。
　そのため、実際にはほとんどの部分で画素値の変化が生じていない臓器Ｂ４では、血管Ｂ３側に位置するコンパートメントのみの画素値が増加したもの（白）として予測される。同様に、血管Ｂ３では、実際には造影剤が臓器Ｂ４にほとんど移動してないので、臓器Ｂ２側に位置するコンパートメントのみの画素値が減少したもの（灰色）として予測される。さらに、臓器Ｂ２では、実際には造影剤が残っているので、血管Ｂ１側に位置するコンパートメントのみの画素値が減少したもの（黒）として予測される。これにより、実際の組織内での拡散速度が遅い場合であっても、組織の画素値の変化を正確に予測することができる。
　次に、図３を参照して具体的な画素値の変化の予測について説明する。図３に示すように、第１実施形態における被写体の組織は、右心室、大動脈、静脈、動脈、脳（頭）、上肢、右冠動脈（右冠動脈が支配的な心筋）、前下行枝（前下行枝が支配的な心筋）、回旋枝（回旋枝が支配的な心筋）、肺、肝臓、胃、脾臓、膵臓、腸管、腎臓、下肢、左心室、上行大動脈、下行大動脈、及び腹部大動脈を含む。そして、上肢静脈から注入された造影剤は、右心室、肺、左心室、大動脈（上行大動脈、下行大動脈）を介して各臓器に移動し、その後、静脈を介して右心室に到達する。そして、体内に注入された造影剤は、腎臓を介して体外に排出される。
　予測部１６は、血流方向における上流及び下流のそれぞれに向かって右心室から順に各組織の画素値の経時変化を予測する。すなわち、予測部１６は、最初に１－右心室の予測を行い、次いで右心室に対して血流方向の上流側に位置する２－大静脈及び２－静脈と、右心室に対して血流方向の下流側に位置する２－動脈とを含む第２組織群の予測を行う。その後、予測部１６は、静脈、脳、上肢、右冠動脈、前下行枝、回旋枝及び肺を含む第３組織群、動脈、静脈及び肝臓を含む第４組織群、左心室、動脈、上行大動脈、下行大動脈、腎臓及び下肢を含む第５組織群、腹部大動脈、胃、脾臓、膵臓、腸管及び動脈を含む第６組織群、動脈を含む第７組織群の順に予測を行う。なお、図３においては、各組織の名称の前にハイフンを介して付した数字によって予測の順番を示している。
　なお、予測部１６は、血流方向における上流及び下流のそれぞれに向かって造影剤の注入箇所に近い組織から順に各組織の画素値の経時変化を予測してもよい。例えば、造影剤を肝動脈に注入する場合（ＣＴＨＡ）、予測部１６は、最初に肝臓の予測を行ってもよい。その後、予測部１６は、肝臓に対して血流方向の上流側に位置する動脈と、肝臓に対して血流方向の下流側に位置する静脈とを含む組織群の予測を行う。
　また、予測部１６は、各組織（血管及び臓器）における画素値の変化を時間関数として求めるために、例えば下記式１のような微分方程式を用いている。なお、コンパートメントに流入する造影剤の濃度をＣ１とし、コンパートメントから流出する造影剤の濃度をＣ２とし、コンパートメントの体積をＶとし、コンパートメントにおける単位組織あたりの血流量（血流速度）をＱとしている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　さらに、予測部１６は、右心室、左心室、血管以外の組織における画素値の変化を求めるために、造影剤が毛細血管から細胞外液腔へと透過する際の染み出し速度と、細胞外液腔から毛細血管へと透過する際の染み戻り速度とを考慮する。そのため、予測部１６は、例えば下記式２及び式３のような微分方程式を用いている。なお、細胞外液腔の体積をＶｅｃとし、細胞外液腔の造影剤の濃度をＣｅｃとし、毛細血管の体積をＶｉｖとし、毛細血管の造影剤の濃度をＣｉｖとし、染み出し速度をＰＳ１とし、染み戻り速度をＰＳ２としている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　そして、上記微分方程式を解くことにより、注入開始からの経過時間と画素値（造影剤濃度）の変化が時間関数として求められる。この予測に用いられるパラメータの例として、図４には、胃、脾臓、膵臓及び腸管の各組織についての値を表に示している。第１実施形態において、予測部１６は、胃と、脾臓と、膵臓と、腸管とをそれぞれ別の組織として画素値の経時変化を予測している。
　図４に示すように、胃については、１２０mL以上１６０mL以下の組織体積、２mL以上５mL以下の毛細血管体積、１２mL以上１８mL以下の細胞外液腔体積、１２０mL/min以上１８０mL/min以下の単位組織あたり血流量(動脈血流速度)、１５以上２５以下の染み出し速度、及び１５以上２５以下の染み戻り速度が用いられる。
　また、脾臓については、１２０mL以上１６０mL以下の組織体積、１０mL以上１５mL以下の毛細血管体積、４５mL以上６５mL以下の細胞外液腔体積、１５０mL/min以上２５０mL/min以下の単位組織あたり血流量、１５以上２５以下の染み出し速度１５－２５、及び１５以上２５以下の染み戻り速度が用いられる。
　また、膵臓については、１２０mL以上１５０mL以下の組織体積、３mL以上６mL以下の毛細血管体積、３０mL以上５０mL以下の細胞外液腔体積、１２０mL/min以上１８０mL/min以下の単位組織あたり血流量、１５以上２５以下の染み出し速度、及び１５以上２５以下の染み戻り速度が用いられる。
　また、腸管については、１８００mL以上２０００mL以下の組織体積、３０mL以上４０mL以下の毛細血管体積、５００mL以上６００mL以下の細胞外液腔体積、０．４mL/min以上０．５mL/min以下の単位組織あたり血流量、１５０以上２５０以下の染み出し速度、及び１５０以上２５０以下の染み戻り速度が用いられる。
　ここで、染み出し速度及び染み戻り速度は、毛細血管面積と透過性（permeability）の積により算出することができる。例えば、人体内の毛細血管の総面積を８００m2と仮定して、各臓器ごとにその重量に応じた毛細血管面積を割り当てる。そして、全ての臓器の透過性を１ml/min/gと仮定して、染み出し速度及び染み戻り速度を求めることができる。
　予測部１６は、予測結果を記憶部２４（図１）に順次記憶させる。この予測結果は、組織に関連付けられた時間ごとの画素値の情報が含まれている。そして、表示部２６（図１）は、複数のコンパートメントを含む各組織の予測画像を模式的に表示する。さらに、表示制御部１５は、記憶部２４から画素値を読み出して、画素値の経時変化に応じて各コンパートメントの濃淡を変更するように表示部２６を制御する。
　図５は、一例としての予測画像における濃淡の変化を示しており、体の頭尾方向の水平断面に対応する。ただし、実際の断面とは異なり、各組織を一覧できるように全ての組織を示している。また、ウィンドウ幅３５０及びウィンドウレベル４０が設定されている。なお、ウィンドウ幅は、画素値のコントラストの範囲に対応し、ウィンドウレベルは画面の明るさに対応する。そして、ウィンドウレベルの値からウィンドウ幅の値の半分を減算して得られた値よりも画素値が小さい場合、表示部２６は黒で表示する。また、ウィンドウレベルの値にウィンドウ幅の値の半分を加算して得た値よりも画素値が大きい場合、表示部２６は白で表示する。
　図５の上側には、上肢静脈に造影剤を注入した直後の各組織の画像Ｎ１を示しており、上肢静脈は生来の画素値（濃い灰色）で示されている。そして、腹部大動脈及び腹腔動脈を含む全ての血管にはまだ造影剤が到達しておらず、全ての血管は生来の画素値（濃い灰色）で示されている。次に、図５の中央には、注入開始から約２５秒経過したときの各組織の画像Ｎ２が示されており、腹部大動脈及び腹腔動脈、内頸静脈などが特に白く染まっている。一方、上肢静脈は、造影剤が早い段階で流出したために画素値が減少して薄い灰色で示されている。
　そして、図５の下側には、注入開始から約１２０秒経過したときの各組織の画像Ｎ３が示されている。全身の血管及び臓器に造影剤が拡散し一様に分布したことで、画像Ｎ２と比較すると画素値が低下して全体が薄い灰色で示されている。
　続いて図６を参照して、表示部に表示される一例としての操作画面について説明する。図６の右側に示すように、予測部１６による予測が完了すると、表示制御部１５は、所定の時間、例えばオペレーターが選択した時間における各コンパートメントの画素値を記憶部２４から読み出す。そして、表示制御部１５は、読み出した画素値を予測画像４１に反映させ、表示部２６に表示させる。例えば、図６においては、９．９０秒の時点が選択され、当該時点の予測画像４１が表示されている。なお、初期設定では、注入時、つまり０秒の時点における予測画像４１が表示される。
　図６の予測画像４１においては、ウィンドウ幅３５０及びウィンドウレベル４０が設定され、予測画像４１の右上隅にそれぞれの値が表示されている。また、ウィンドウ幅及びウィンドウレベルの下には、画素値として－１０００HUが表示されている。これは、予測画像４１において、矢印で示されたポインターが指し示す部分に対応する位置の画素値を表示している。なお、オペレーターは、ウィンドウ幅（WW）、及びウインドウレベル（ＷＬ）を、入力部２７を介して入力することができる。
　予測画像４１の下方には、操作ボタン４２が表示されている。この操作ボタン４２には、図６の左から順に停止ボタン、再生ボタン、２倍速再生ボタン、３倍速再生ボタン及び１０倍速再生ボタンが含まれている。そして、オペレーターが再生ボタンを選択すると、経過時間に沿って予測画像４１が連続的に動画として再生される。これにより、オペレーターは、所望の時間における、各組織内の造影剤の位置を視覚により認識することができる。
　予測画像４１の左側には、時間濃度曲線４３が表示されている。この時間濃度曲線４３は、Ｘ軸（横軸）が注入開始からの経過時間に対応し、Ｙ軸（縦軸）が画素値に対応する。また、Ｙ軸には第１軸と第２軸とがあり、複数の組織を１つのグラフ上で表示させることができる。例えば、図６では、肝臓、門脈及び肝動脈の時間濃度曲線が表示されている。
　オペレーターは、時間濃度曲線４３に表示する組織を、時間濃度曲線４３の下側にある表示オプション４４において選択できる。例えば、図６では、脳、肝臓、門脈、肝動脈及び右心室の中から、肝臓、門脈及び肝動脈が選択されている。また、体内から排出された造影剤の量を表示させることもできる。なお、他の選択可能な組織としては、上肢、肺、左心室、心筋、右冠動脈、前下行枝、回旋枝、気管支、脾臓、腸管、腎臓、下肢、膵臓、肺動脈、肺静脈、上行大動脈、下行大動脈、腹部大動脈、腹腔動脈、上腸間膜動脈、下腹部大動脈、肝静脈、腎動脈、腎静脈、脳動脈、脳静脈、上肢動脈、上肢静脈、下肢動脈、下肢静脈、上部大静脈及び下部大静脈等が挙げられる。
　また、表示オプション４４の右側には、Ｙ軸入力ボックス４５が表示されている。オペレーターは、Ｙ軸入力ボックス４５において自動設定を選択するか、又は所望の値を入力することができる。例えば、図６では、第１軸について自動設定が選択されており、第１軸の最大値と最小値が自動で設定されている。また、第２軸については最大値として１００が入力され、最小値として５０が入力されている。
　また、Ｙ軸入力ボックス４５の下側には、現在時点ボックス４６が表示されている。そして、オペレーターが現在時点ボックス４６を選択すると、時間濃度曲線４３に現在時点バー４７が表示される。この現在時点バー４７は、予測画像４１に対応する時間（図６では９．９０秒）を示している。そして、現在時点バー４７は、予測画像４１が連続的に再生されると、経過時間に対応してＸ軸に沿って移動する。
　さらに、現在時点ボックス４６の下側には、ヘリカルスキャンボックス４８が表示されている。そして、オペレーターは、ヘリカルスキャンボックス４８を選択して、寝台移動速度（cm/sec）を入力することができる。なお、図６では、８．０cm/secの寝台移動速度が入力されている。
　ヘリカルスキャンボックス４８が選択されると、表示制御部１５は、ヘリカルスキャンによる遅延時間を取得する。ここで、遅延時間は、頭を撮像してから各組織を撮像するまでの経過時間（寝台の移動時間）に対応し、予測画像４１の上端から各組織までの長さに基づいて求められる。そして、表示制御部１５は、所定の時間に遅延時間を加算した時間における画素値を記憶部２４から読み出す。すなわち、表示制御部１５は、取得した遅延時間を所定の時間（現在時点）に加算して得られた時間における各組織の画素値を読み出す。例えば、図６の予測画像４１においては、頭（脳）は現在時点である９．９０秒経過した時点の画素値を示し、右心室は１４．９０秒経過した時点の画素値を示している。
　これにより、ヘリカルスキャンを行った際の予測画像を得ることができる。例えば、現在時点を注入開始直後の時点（０秒）とした場合に、脳については注入開始直後の画素値を示し、右心室については注入開始から５秒経過した時点の画素値を示し、肝臓については注入開始から７．５秒経過した時点の画素値を示すことができる。なお、表示制御部１５は、算出することによって遅延時間を取得してもよい。また、寝台移動速度と関連付けた遅延時間を予め記憶部２４に記憶しておき、表示制御部１５が記憶部２４から遅延時間を取得してもよい。
　このようにして得られた予測画像について、図７を参照して説明する。図７は、ヘリカルスキャン時の一例としての予測画像の濃淡の変化を示している。なお、図７の画像は、体の頭尾方向の水平断面に対応するが、実際の断面とは異なり全ての組織を示している。また、ウィンドウ幅３５０及びウィンドウレベル４０が設定されている。
　図７の上側には、上肢静脈に造影剤を注入した直後の各組織の画像Ｈ１を示している。しかし、図５の画像Ｎ１とは異なり、上肢静脈は遅延時間が加算された時点の画素値を示している。そのため、上肢静脈が造影剤により白く染まっている。そして、その他の血管にはまだ造影剤が到達しておらず、その他の血管は生来の画素値（濃い灰色）で示されている。
　次に、図７の中央には、注入開始から約２５秒経過したときの各組織の画像Ｈ２が示されており、内頸静脈は造影剤が到達したために白く染まっている。しかし、図５の画像Ｎ２とは異なり、遅延時間が加算された時点の画素値を示しているため、造影剤が既に流出した腹部大動脈及び腹腔動脈は、画素値が減少して薄い灰色で示されている。また、造影剤が循環して門脈に到達したことから、門脈が白く染まっている。
　そして、図７の下側には、注入開始から約１２０秒経過したときの各組織の画像Ｈ３が示されており、全身の血管及び臓器に造影剤が拡散し一様に分布したことで、画像Ｈ２と比較すると画素値が低下して全体が薄い灰色で示されている。
　図６の説明に戻り、ヘリカルスキャンボックス４８の下側には、解析ボタン４９が表示されている。そして、オペレーターが解析ボタン４９を選択すると、予測部１６が画素値の予測を開始する。なお、予測部１６は、被写体情報と、注入プロトコルと、組織情報とを取得した時に画素値の予測を開始してもよい。
　続いて図８を参照して、シミュレータ２０を備える撮像システム１００について説明する。撮像システム１００は、造影剤を注入するための注入装置２と、注入装置２に有線又は無線で接続され且つ被写体を撮像する医療用の撮像装置３とを備えている。そして、注入装置２又は撮像装置３は、上述のシミュレータ２０を備えている。
　撮像装置３は、撮像プランに従って被験者の撮像を行う撮像部３１と、撮像装置３の全体を制御する制御装置３２と、表示部２６としてのディスプレイ３３とを有している。なお、制御装置３２とディスプレイ３３とは、一体的に構成することもできる。また、撮像装置３は、注入装置２と有線又は無線で接続され、例えば、ゲートウェイ装置（不図示）を介して接続される。
　撮像装置３の撮像プランには、撮像部位、実効管電圧、機種名、メーカー名、撮像時間、管電圧、撮像範囲、回転速度、ヘリカルピッチ、曝射時間、線量及び撮像方法等の情報を含めることができる。そして、制御装置３２は、撮像プランに従うように撮像部３１を制御して被験者を撮像する。また、制御装置３２は、ディスプレイ３３に接続されており、ディスプレイ３３には、装置の入力状態、設定状態、撮像結果、及び各種情報等が表示される。
　撮像部３１は、寝台と、被写体である被験者にＸ線を照射するＸ線源と、被験者を透過したＸ線を検出するＸ線検出器等を有している。そして、撮像部３１は、被験者にＸ線を曝射し、被験者を透過したＸ線に基づいて被験者の体内を逆投影することで、被験者の透視画像を撮像する。なお、撮像部３１は、Ｘ線に代えて、ラジオ波又は超音波を用いて撮像してもよい。また、制御装置３２は、撮像部３１及び注入装置２等と有線又は無線で通信を行うことができる。
　造影剤を注入するための注入装置２は、シリンジに充填された薬液、例えば、各種造影剤及び生理食塩水等を被写体としての被験者の体内に注入する。また、注入装置２は注入プロトコルに従って造影剤を注入する注入ヘッド２１を備えている。さらに、注入装置２は、注入ヘッド２１を保持するスタンド２２と、注入ヘッド２１に有線又は無線で接続されたコンソール２３とを有する。
　コンソール２３は、注入ヘッド２１を制御する制御装置として機能すると共に、シミュレータ２０としても機能する。また、コンソール２３は、入力部２７及び表示部２６として機能するタッチパネルを備え、注入ヘッド２１及び撮像装置３等と有線又は無線で通信を行うことができる。なお、注入装置２は、タッチパネルに代えて、表示部２６としてのディスプレイと、入力部２７としてのキーボード等のユーザインタフェースとを備えていてもよい。
　また、シミュレータ２０、入力部２７及び表示部２６は、それぞれ別体で構成することができる。例えば、注入装置２は、コンソール２３に代えて、注入ヘッド２１に接続された制御装置と、該制御装置に接続され且つ薬液の注入状況等が表示される表示部２６（タッチパネルディスプレイ等）とを有していてもよい。このような制御装置も、シミュレータ２０として機能する。また、注入ヘッド２１及び制御装置は、スタンド２２と一体的に構成することもできる。また、スタンド２２に代えて天吊部材を設け、該天吊部材を介して天井から注入ヘッド２１を天吊することもできる。
　また、注入装置２は、電源又はバッテリー、コンソール２３に接続されるハンドスイッチ、及び注入ヘッド２１を遠隔操作する遠隔操作装置等を有していてもよい。この遠隔操作装置は、注入ヘッド２１を遠隔操作して注入を開始又は停止することができる。また、電源又はバッテリーは、注入ヘッド２１又は制御装置（コンソール２３）のいずれかに設けることができ、これらとは別に設けることもできる。
　注入ヘッド２１は、造影剤が充填されたシリンジが搭載される第１保持部２１４と、造影剤を後押しするための薬液としての生理食塩水が充填されたシリンジが搭載される第２保持部２１５とを有する。また、注入ヘッド２１は、第１保持部２１４に搭載されたシリンジ内の薬液を注入プロトコルに従って押し出す駆動機構（不図示）と、第２保持部２１５に搭載されたシリンジ内の薬液を注入プロトコルに従って押し出す駆動機構（不図示）とを有している。
　また、注入ヘッド２１は、注入条件、注入状況、装置の入力状態、設定状態、及び各種注入結果等が表示されるヘッドディスプレイ２１１と、駆動機構の動作を入力するための操作部２１２とを有している。なお、ヘッドディスプレイ２１１は省略することができる。また、ヘッドディスプレイ２１１は、タッチパネル等から構成することによって、操作部２１２として用いることもできる。
　操作部２１２には、駆動機構の前進ボタン、駆動機構の後進ボタン、又は最終確認ボタン等が設けられている。そして、薬液を注入する際には、注入ヘッド２１に搭載されたシリンジの先端部にミキシングチューブ等が接続される。オペレーターは、ミキシングチューブの接続等の注入準備が完了すると最終確認ボタンを押す。これにより、注入ヘッド２１は、注入を開始できる状態で待機する。
　その後、シリンジから押し出された薬液は、ミキシングチューブ等を介して、被験者の体内へ注入される。このミキシングチューブは、造影剤と希釈薬液との混合器として機能する。なお、このような混合器としては、株式会社根本杏林堂製の「ＳＰＩＲＡＬ　ＦＬＯＷ（登録商標）」等がある。
　注入ヘッド２１には、例えば、ＲＦＩＤチップ、ＩＣタグ、バーコード等のデータキャリアを有するプレフィルドシリンジ等の、種々のシリンジを搭載することができる。そして、注入ヘッド２１は、シリンジに取り付けられたデータキャリアの読み取りを行う読取部（不図示）を内蔵している。このデータキャリアには、薬液に関連する薬液情報が記憶されている。
　注入装置２は、内部又は外部のゲートウェイ装置を介して、不図示のサーバー（外部記憶装置）から情報を受信することができ、サーバーへ情報を送信することもできる。また、撮像装置３は、サーバーから情報を受信することができ、サーバーへ情報を送信することもできる。このサーバーには、予め検査オーダーが記憶されている。そして、検査オーダーは、被験者に関する被写体情報と、検査内容に関する検査情報とを含んでいる。また、サーバーは、撮像装置３から送信された画像のデータ等の撮像結果に関する情報と、注入装置２から送信された注入結果に関する情報を記憶することができる。
　このようなシミュレータ２０を備えた撮像装置３によれば、オペレーターは、ディスプレイ３３で予測画像４１を確認しながら撮像装置３を操作することができる。また、撮像装置３は、予測部１６による予測結果に応じて撮像プランを変更してもよい。例えば、オペレーターが撮像装置３に所望の画素値を入力し、当該所望の画素値が、撮像対象となる組織について予測部１６が予測した画素値と異なる場合に、撮像装置３は予測結果が所望の画素値と一致するように、管電圧又は管電流等を変更してもよい。
　また、シミュレータ２０を備えた注入装置２によれば、オペレーターは、コンソール２３で予測画像４１を確認しながら注入装置２を操作することができる。また、注入装置２は、予測部１６による予測結果に応じて注入プロトコルを変更してもよい。例えば、オペレーターが注入装置２に所望の画素値を入力し、当該所望の画素値が、撮像対象となる組織について予測部１６が予測した画素値と異なる場合に、注入装置２は予測結果が所望の画素値と一致するように、注入速度又は注入時間等を変更してもよい。
　以上説明した第１実施形態に係る発明によれば、実際の組織における画素値の経時変化に近似したより高精度の予測を行うことができる。特に、造影剤の注入量が少ない場合、造影剤の注入時間が短い場合、又は造影剤の濃度が低い場合であっても、高精度の予測を行うことができる。また、各組織内における造影剤の位置を予測することができる。さらに、オペレーターは、所望の時間における、各組織内の造影剤の位置を視覚により認識することができる。
　また、第１実施形態に係る発明によれば、注入プロトコルが、造影剤の後押し注入又は注入速度の増減等を含んでいても各組織の画素値を予測することができる。例えば、造影剤の注入速度を徐々に減少させると同時に生理食塩水の注入速度を増加させる、いわゆるクロス注入法の場合であっても、実際の撮像画像を予測することができる。さらに、新しい注入プロトコル又は撮像プランを作成した場合に、実際の撮像画像を予測することができる。
［第２実施形態］
　第２実施形態について、図９を参照して説明する。第１実施形態では、各組織がそれぞれ同じ数のコンパートメントに分割されていた。一方、第２実施形態では、大きな体積を有する組織が、より多くの数のコンパートメントに分割される。すなわち、第２実施形態に係る予測部１６は、小さな体積を有する組織（第１組織）を分割した複数のコンパートメントのそれぞれにおける画素値の経時変化を予測すると共に、大きな体積を有する組織（第２組織）を、小さな体積を有する組織よりも多くの数に分割した複数のコンパートメントのそれぞれにおける画素値の経時変化を予測する。
　なお、第２実施形態の説明においては、第１実施形態との相違点について説明し、第１実施形態で説明した構成要素については同じ参照番号を付し、その説明を省略する。特に説明した場合を除き、同じ参照符号を付した構成要素は略同一の動作及び機能を奏し、その作用効果も略同一である。
　実際の臓器は、それぞれ異なる体積を有している。例えば図９の臓器Ａ８の体積は、臓器Ａ６の体積よりも数倍大きい。そのため、臓器Ａ８の各コンパートメントの体積は、臓器Ａ６の各コンパートメントの体積よりも数倍大きくなる。そして、第１実施形態と同様に予測を行った場合、予測画像４１においては、１つのコンパートメントの画素値の変化であっても、臓器Ａ６においては小さな変化（造影剤の移動距離が短い）として表示される。一方、臓器Ａ８においては、臓器Ａ６と比較して大きな変化（造影剤の移動距離が長い）として表示される。これにより、オペレーターは、視覚により各組織内の造影剤の位置を正確に認識することが困難となってしまう。
　そこで、第２実施形態においては、大きな体積を有する組織を、小さな体積を有する組織よりも多くの数のコンパートメントに分割している。具体的に、図９においては、臓器Ｂ６を３個のコンパートメントに分割し、臓器Ｂ８を１５個のコンパートメントに分割している。これにより、臓器Ｂ６及び臓器Ｂ８のそれぞれのコンパートメントの体積が近似するため、オペレーターは、視覚により各組織内の造影剤の位置を正確に認識することができる。
　このような第２実施形態においては、各組織の体積に応じた最適な分割コンパートメント数が予め求められ、記憶部２４に記憶されている。そして、組織情報取得部１３は、記憶部２４から分割コンパートメント数を取得し、予測部１６は取得された分割コンパートメント数に基づいて画素値の変化を予測する。
　以上説明した第２実施形態に係る発明によっても、実際の組織における画素値の経時変化に近似したより高精度の予測を行うことができる。特に、造影剤の注入量が少ない場合、造影剤の注入時間が短い場合、又は造影剤の濃度が低い場合であっても、高精度の予測を行うことができる。また、各組織内における造影剤の位置を予測することができる。さらに、オペレーターは、所望の時間における、各組織内の造影剤の位置を視覚により認識することができる。
　また、第２実施形態に係る発明によれば、大きな体積を有する組織と小さな体積を有する組織とが予測画像４１に含まれる場合であっても、オペレーターは、視覚により各組織内の造影剤の位置を正確に認識することができる。
　なお、図９においては、血管Ａ５、血管Ａ７、血管Ｂ５及び血管Ｂ７がそれぞれ同じ数、すなわち１５個のコンパートメントに分割されている。しかし、大きな体積を有する血管を、小さな体積を有する血管と比較してより多くの数のコンパートメントに分割してもよい。また、大きな体積を有する組織Ｂ８と小さな体積を有する組織Ｂ６の各コンパートメントの体積が略一致するように、分割コンパートメント数を設定してもよい。
　以上、各実施形態を参照して本発明について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明に反しない範囲で変更された発明、及び本発明と均等な発明も本発明に含まれる。また、上述の実施形態及び各変形形態は、本発明に反しない範囲で適宜組み合わせることができる。
　例えば、表示部２６は、体の水平断面のみでなく、冠状断面の予測画像４１を表示させることもできる。また、組織の分割コンパートメント数は１５には限られず、２以上の任意の数が選択される。
　また、記憶部２４に予め画素値のノイズ情報を記憶させ、表示制御部１５が記憶部２４からノイズ情報を読み出して、各コンパートメントの予測画像４１にノイズ情報を加えてもよい。このノイズ情報としては、例えば、造影剤によって白く染まった組織同士の間に発生する放射状のノイズを示した画像等がある。ノイズを示した画像を予測画像４１に重ねわせて加えることにより、より実際の撮像画像に近似した予測画像４１を得ることができる。
　なお、上記各実施形態において、表示部２６は、複数の組織が血流方向において連続する模式図を構成するようにコンパートメントを配置して、各コンパートメントを画素値に応じた濃度の色で表示していた。しかし、表示部２６は、各組織がそれぞれ単独で表示されるようにコンパートメントを配置して、各コンパートメントを画素値に応じた濃度の色で表示してもよい。また、表示制御部１５は、各組織におけるコンパートメント数が異なるように、表示部２６を制御してもよい。この場合、表示制御部１５は、オペレーターが設定したコンパートメント数、又は予め記憶部２４に記憶されたコンパートメント数を含むように各組織を表示させる。なお、表示部２６は、各コンパートメントを白黒以外の色で表示してもよい。
　また、注入ヘッド２１は、２つのシリンジを保持するタイプには限定されず、３つ以上のシリンジ保持部を有するタイプ、又は１つのみのシリンジ保持部を有するタイプであってもよい。さらに、表示制御部１５は、図６に示す予測画像４１において、所定の組織が最大画素値に到達した時に、所定の組織の画像上又は所定の組織の画像近傍に読み出した最大画素値を表示させてもよい。例えば、表示オプション４４において肝臓、門脈及び肝動脈が選択されている場合、表示制御部１５は、予測画像４１における肝臓、門脈及び肝動脈の近傍に、選択されたそれぞれの組織の最大画素値を表示させてもよい。なお、最大画素値は、白黒以外の色、例えば、青色、緑色、赤色又は黄色で表示させることができる。
　また、表示制御部１５は、図６に示す予測画像４１において、各組織（コンパートメント）を白黒の濃淡（グレースケール）以外の色、例えば、青色、緑色、赤色又は黄色の濃淡で表示してもよい。さらに、表示制御部１５は、所定の組織を、白黒以外の色の濃淡で表示してもよい。例えば、表示オプション４４において肝臓、門脈及び肝動脈が選択されている場合、表示制御部１５は、予測画像４１における肝臓、門脈及び肝動脈をそれぞれ、赤色、青色及び緑色の濃淡で表示させることができる。
［変形形態］
　予測部１６は、薬液の注入による単位組織あたりの血流量（血流速度）の変化を考慮してもよい。すなわち、薬液を注入すると、注入箇所よりも血流方向おいて下流にある組織（コンパートメント）では、注入された薬液に押されて血流速度が変化する。特に、通常の血流速度よりも速い速度で薬液を注入した場合、下流にある組織では血流速度が上昇する。そこで、予測部１６は、薬液の注入速度が通常の血流速度よりも速い場合には、注入速度から血流速度を差し引いて得られた差分を血流速度に加算し、血流速度の上昇を考慮することができる。
　そのため、予測部１６は、加算して得られた血流速度に基づいて画素値の経時変化を予測する。すなわち、予測部１６は、上述した数式を用いて画素値の経時変化を予測する際に、コンパートメントにおける単位組織あたりの血流速度Ｑに得られた差分を加算する。具体的には、図１０の加算処理のフローチャートに示すように、予測部１６は被写体情報取得部１１から被写体情報として注入箇所に対応する組織、すなわち薬液が注入される組織の通常の血流速度を取得する（Ｓ１０１）。また、予測部１６は、プロトコル取得部１２から受け取った注入プロトコルに含まれる薬液の注入速度を取得する（Ｓ１０２）。なお、予測部１６は、注入速度の後に血流速度を取得してもよい。また、予測部１６は、被写体情報取得部１１からの取得に代えて、被験者の体重から算出することによって血流速度を取得しもよい。
　次に、予測部１６は、血流速度と注入速度を比較して、注入速度が血流速度よりも速いか否かを判断する（Ｓ１０３）。そして、注入速度が血流速度以下である場合には（Ｓ１０３でＮＯ）、予測部１６が加算を行わずに処理を終了する。一方、注入速度が血流速度よりも速い場合には（Ｓ１０３でＹＥＳ）、予測部１６は、注入速度から注入箇所に対応する組織の血流速度を差し引いて差分を算出する（Ｓ１０４）。そして、予測部１６は、算出した差分を血流速度に加算し（Ｓ１０５）、処理を終了する。例えば、注入速度が２．０mL/secであり、血流速度が１．５mL/secである場合、予測部１６は、以下のように０．５mL/secを血流速度に加算する。そして、速度上昇後の血流速度として２．０mL/secを適用する。
　１．５mL/sec＋（注入速度２．０mL/sec－１．５mL/sec）＝２．０mL/sec
　ここで、注入速度は単位時間当たりの薬液の注入量である。そのため、造影剤と生理食塩水とを同時に注入する場合、予測部１６は、両者の合計注入速度に基づいて加算を行う。また、通常の血流速度よりも速い速度の生理食塩水で後押し注入する場合、予測部１６は、生理食塩水の注入速度に基づいて加算を行う。加算処理の終了後、予測部１６は、加算して得られた血流速度を含む被写体の情報と、注入プロトコルと、組織の情報とに基づき、組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれについて、画素値の経時変化を予測する。これにより、血流速度をより実際の速度に近づけて、画素値の予測精度を向上させることができる。
　また、加算処理において、予測部１６は、複数の組織の全てを加算対象として血流速度に差分を加算できる。しかし、予測部１６は、複数の組織の一部のみを加算対象としてもよい。具体的には、注入箇所に対応する組織に対して血流方向のすぐ下流にある組織から、血流方向において注入箇所に対応する組織に至るまでの組織のみについて血流速度に差分を加算してもよい。例えば、図１１を参照して、上肢静脈から薬液を注入する場合に複数の組織の一部のみの血流速度に差分を加算する例を説明する。図１１において、右心室、動脈、肺、静脈、左心室、上行大動脈、動脈、心筋（右冠動脈が支配的な心筋、前下行枝が支配的な心筋及び回旋枝が支配的な心筋）、及び静脈は、右心室を起点とする閉回路を構成している。すなわち、これらの組織は、注入箇所に対応する組織に対して、血流方向のすぐ下流にある右心室を起点とする閉回路を構成している。そこで、予測部１６は、当該閉回路に含まれる右心室から静脈までの組織のみを加算対象とし、例えば下肢の組織の血流速度には差分を加算しない。これにより、加算の影響を閉回路内に留めることができるので、シミュレーションを簡略化して算出時間を削減できる。
　また、予測部１６は、薬液の注入開始と同時に加算対象となる全組織の血流速度に差分を加算して画素値の経時変化を予測する。しかし、予測部１６は、注入開始から所定の時間を経過した時点で血流速度に差分が加算されるものとして画素値の経時変化を予測してもよい。すなわち、注入箇所に対応する組織の下流に位置する組織においては、注入開始から所定の時間が経過してから、血流速度が変化する場合がある。そこで、予測部１６は、注入箇所に対応する組織に対しては、薬液の注入開始と同時に血流速度に差分が加算されるものとして画素値の経時変化を予測する。一方、当該組織から血流方向において距離が遠い組織に対して、予測部１６は、距離に応じて長くなる時間を経過した時点で差分が加算されるものとして画素値の経時変化を予測する。
　図１２は、変形形態に係る加算処理を行って得られた予測結果であるタイムデンシティカーブを示すグラフである。なお、図１２は肝動脈のタイムデンシティカーブを示しており、横軸が注入開始からの経過時間に対応し、縦軸が画素値に対応している。また、被験者の身長が１７０cmに設定され、被験者の体重が７０kgに設定され、造影剤濃度が３００mgI/mLに設定されている。また、図１２では、１００mLの造影剤を２．０mL/secの注入速度で５０秒間注入し、続けて３０mLの生理食塩水を２．０mL/secの注入速度で１５秒間後押し注入した場合のタイムデンシティカーブを表示している。そして、加算処理を行った場合のタイムデンシティカーブを実線で示し、加算処理を行わない場合のタイムデンシティカーブを破線で示している。
　加算処理を行わない場合、造影剤が組織に到達する時間が遅くなる。そのため、加算処理を行った場合と比較すると、遅れたタイミングで造影剤が到達したかのようにシミュレートされてしまう。そのため、破線で示されたタイムデンシティカーブにおいては、図１２の矢印Ａに示すように画素値の第２のピークが生じている。一方、加算処理を行った場合には、造影剤の循環がシミュレートされる。そのため、実線で示されたタイムデンシティカーブに示されるように、第２のピークが生じない。
　このように、加算処理を行うことによって、より実際に近い画素値を予測できる。さらに、生理食塩水による後押し注入をシミュレートすることもできる。具体的には、後押し注入によれば、造影剤の注入終了後にうっ滞していた造影剤が、より早いタイミングで押し出される。そして、図１２の実線で示すタイムデンシティカーブでは、後押し注入がシミュレートされた結果、ピークにおける画素値の予測精度が向上し、より画素値が高くなっている。
　さらに、予測部１６は、隣り合うコンパートメント間での造影剤の拡散を考慮してもよい。すなわち、隣り合うコンパートメント間において造影剤の濃度差が存在する場合、濃度の高いコンパートメントから濃度の低いコンパートメントへと造影剤の拡散が生じる。そこで、予測部１６は、濃度の高いコンパートメントの造影剤濃度を低下させて、濃度の低いコンパートメントの造影剤濃度を増加させるように画素値の予測を行い、造影剤の拡散を考慮してもよい。
　ここで、予測部１６は、濃度差が大きい場合には、造影剤濃度の低下量及び増加量を大きくする。また、予測部１６は、薬液情報取得部１４から造影剤の浸透圧を取得し、浸透圧が大きいときには、造影剤濃度の低下量及び増加量を大きくする。さらに、予測部１６は、コンパートメント同士の接触面積が大きい場合には、造影剤濃度の低下量及び増加量を大きくする。例えば、予測部１６は、異なる組織のコンパートメント同士が隣り合う場合には、接触面積が小さくなるため、造影剤濃度の低下量及び増加量を小さくする。そして、同じ組織のコンパートメント同士が隣り合う場合には、接触面積が大きくなるため、予測部１６は、造影剤濃度の低下量及び増加量を大きくする。
　なお、予測部１６は、接触面積を算出して、算出した接触面積が大きい場合には、造影剤濃度の低下量及び増加量を大きくしてもよい。また、上述した各変形形態は、本発明に反しない範囲で他の実施形態又は変形形態と適宜組み合わせることができる。
　この出願は２０１４年１１月２７日に出願された日本国特許出願第２０１４－２４０００６号からの優先権を主張し、その全内容を引用してこの出願の一部とする。
　２：注入装置、３：撮像装置、２０：シミュレータ、１１：被写体情報取得部、１２：プロトコル取得部、１３：組織情報取得部、１５：表示制御部、１６：予測部、２１：注入ヘッド、２６：表示部、１００：撮像システム、Ｄ：血流方向

 

Claims (15)

  1. 　被写体の組織における画素値の経時変化を予測するシミュレータであって、
    　前記被写体の情報を取得する被写体情報取得部と、
    　造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部と、
    　前記組織の情報を取得する組織情報取得部と、
    　前記被写体の情報と、前記注入プロトコルと、前記組織の情報とに基づいて、前記組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部とを備える、シミュレータ。
  2. 　前記組織の情報は、前記組織におけるコンパートメント数を含む、請求項１に記載のシミュレータ。
  3. 　前記組織の情報は、前記組織における前記造影剤の染み出し速度と染み戻り速度とを含む、請求項１又は２に記載のシミュレータ。
  4. 　前記コンパートメントを前記画素値に応じた濃度の色で表示する表示部と、
    　前記表示部を制御する表示制御部とを備え、
    　前記表示制御部は、前記画素値の経時変化に応じて前記コンパートメントの濃淡を変更する、請求項１から３のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  5. 　前記予測部による予測結果を記憶する記憶部を備え、
    　前記表示制御部は、前記記憶部から所定の時間における前記コンパートメントの前記画素値を読み出して前記コンパートメントの濃淡を変更する、請求項４に記載のシミュレータ。
  6. 　前記表示制御部は、ヘリカルスキャンによる遅延時間を取得すると共に、前記所定の時間に前記遅延時間を加算した時間における前記画素値を読み出す、請求項５に記載のシミュレータ。
  7. 　前記組織は、胃と、脾臓と、膵臓と、腸管とを含み、
    　前記予測部は、前記胃と、前記脾臓と、前記膵臓と、前記腸管とをそれぞれ別の組織として前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から６のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  8. 　前記組織は、右心室を含み、
    　前記予測部は、前記血流方向における上流及び下流のそれぞれに向かって前記右心室から順に各組織の前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から７のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  9. 　前記予測部は、前記血流方向における上流及び下流のそれぞれに向かって前記造影剤の注入箇所に近い組織から順に各組織の前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から７のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  10. 　前記予測部は、第１組織を分割した複数のコンパートメントのそれぞれにおける前記画素値の経時変化を予測すると共に、前記第１組織よりも大きな体積を有する第２組織を、前記第１組織よりも多くの数に分割した複数のコンパートメントのそれぞれにおける前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から９のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  11. 　薬液の注入速度が血流速度よりも速い場合、前記予測部は、前記注入速度から前記血流速度を差し引いて得られた差分を前記血流速度に加算して前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から１０のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  12. 　前記複数のコンパートメントのうち隣り合うコンパートメント間において前記造影剤の濃度が異なる場合、前記予測部は、前記造影剤の濃度が高いコンパートメントの濃度を低下させ、且つ前記造影剤の濃度が低いコンパートメントの濃度を増加させて前記画素値の経時変化を予測する、請求項１から１１のいずれか１項に記載のシミュレータ。
  13. 　注入プロトコルに従って造影剤を注入する注入ヘッドと、
    　請求項１から１２のいずれか１項に記載のシミュレータとを備える、注入装置。
  14. 　被写体を撮像する医療用の撮像装置と、
    　請求項１から１２のいずれか１項に記載のシミュレータとを備える、撮像システム。
  15. 　被写体の組織における画素値の経時変化をコンピューターに予測させるシミュレーションプログラムであって、前記シミュレーションプログラムは前記コンピューターを、
    　前記被写体の情報を取得する被写体情報取得部、
    　造影剤の注入プロトコルを取得するプロトコル取得部、
    　前記組織の情報を取得する組織情報取得部、及び
    　前記被写体の情報と、前記注入プロトコルと、前記組織の情報とに基づいて、前記組織を血流方向に沿って分割した複数のコンパートメントのそれぞれの画素値の経時変化を予測する予測部として機能させる、シミュレーションプログラム。

     
PCT/JP2015/005861 2014-11-27 2015-11-26 シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム WO2016084373A1 (ja)

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