(57)【要約】【課題】遅延時間の影響を低減し、好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能な医用画像解析装置を提供する。【解決手段】医用画像解析装置１は、血液流入領域設定部１０、血液流入推移情報取得部２０、生体組織推移情報取得部３０、第１の灌流パラメータ算出部４０、遅延時間算出部５０、第２の灌流パラメータ算出部６０、画像生成部７０及び表示部８０を有する。血液流入領域設定部１０は、血液流入領域を設定する。血液流入推移情報取得部２０は、血液流入推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部３０は、生体組織推移情報を取得する。第１の灌流パラメータ算出部４０は、第１の灌流パラメータを算出する。遅延時間算出部５０は、遅延時間Ｔｉを算出する。第２の灌流パラメータ算出部６０は、第２の灌流パラメータを算出する。画像生成部７０は第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。【選択図】図１
2014094229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して前記生体組織の血流動態を求める医用画像解析装置であって、
前記時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する血液流入領域設定部と、
前記血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する血液流入推移情報取得部と、
前記生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する生体組織推移情報取得部と、
前記血液流入推移情報及び前記生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、前記生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する第１の灌流パラメータ算出部と、
前記血液流入推移情報、前記生体組織推移情報及び前記第１の灌流パラメータに基づいて、前記血液流入領域を通過した血液が前記時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間を算出する遅延時間算出部と、
前記血液流入推移情報、前記生体組織推移情報及び前記遅延時間に基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、前記各画素についての第２の灌流パラメータを算出する第２の灌流パラメータ算出部と、
前記第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する画像生成部と、
前記血流動態画像を表示する表示部と
を有する医用画像解析装置。
【請求項２】
前記第１の灌流パラメータは、血流量、平均通過時間及び分布容積の少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の医用画像解析装置。
【請求項３】
前記遅延時間算出部は、前記血液流入推移情報、前記生体組織推移情報及び前記第１の灌流パラメータに基づいて、前記各画素における遅延近似値を算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像解析装置。
【請求項４】
前記遅延時間算出部は、前記第１の灌流パラメータと前記遅延時間とが負の相関関係であることに基づいて、前記遅延近似値を使用して前記遅延時間を算出することを特徴とする請求項３に記載の医用画像解析装置。
【請求項５】
前記遅延時間算出部は、前記第２の灌流パラメータを前記第１の灌流パラメータとして新たな遅延時間を算出し、
前記第２の灌流パラメータ算出部は、前記新たな遅延時間を用いて新たに第２のモデルフィッティングを行うことにより、新たな第２の灌流パラメータを算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の医用画像解析装置。
【請求項６】
前記新たな第２の灌流パラメータにより得られた前記生体組織における画素値の時系列変化を示す近似情報と前記生体組織推移情報との差分を求め、前記差分と所定の閾値とを比較する比較部をさらに備え、
前記差分が前記閾値以下のとき、前記画像生成部は前記新たな第２の灌流パラメータに基づいて前記血流動態画像を生成することを特徴とする請求項５に記載の医用画像解析装置。
【請求項７】
生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して前記生体組織の血流動態を求める医用画像撮影装置であって、
生体組織の時系列画像を撮影する撮影部と、
前記時系列画像を記憶する記憶部と、
前記時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する血液流入領域設定部と、
前記血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する血液流入推移情報取得部と、
前記生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する生体組織推移情報取得部と、
前記血液流入推移情報及び前記生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、前記生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する第１の灌流パラメータ算出部と、
前記血液流入推移情報、前記生体組織推移情報及び前記第１の灌流パラメータに基づいて、前記血液流入領域を通過した血液が前記時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間を算出する遅延時間算出部と、
前記血液流入推移情報、前記生体組織推移情報及び前記遅延時間に基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、前記各画素についての第２の灌流パラメータを算出する第２の灌流パラメータ算出部と、
前記第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する画像生成部と、
前記血流動態画像を表示する表示部と
を有する医用画像撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明の実施形態は医用画像解析装置及び医用画像撮影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置等の医用画像撮影装置にて、造影剤が投与された被検体の時系列画像を撮影し、その画像を解析して組織の血流動態に関する情報を得ることが行われている。これはパフュージョン解析と呼ばれ、画像中の画素の値から、その画素に対応する組織における造影剤の濃度を得ることができることを利用したものである。
【０００３】
一般的なパフュージョン解析では、デコンボリューション法が採用されている。デコンボリューション法とは、組織の直近の動脈における時間濃度曲線を入力関数として、組織の時間濃度曲線とのデコンボリューション（逆畳み込み積分）を行い、組織のインパルス応答関数を求め、このインパルス応答関数から組織の血流動態を表す血流量、平均通過時間、血液量等を算出するものである。なお、時間濃度曲線とは、測定された造影剤の濃度の推移情報をグラフ化したものである。本明細書において、推移情報とは造影剤の濃度の推移を示すものとする。
【０００４】
動脈から組織に血液が移動するには時間が必要なので、動脈よりも組織の方が造影のタイミングが遅くなる。この遅延時間は組織の位置によって異なる。デコンボリューション法に動脈の推移情報をそのまま用いると、遅延時間の影響により誤差が生じる。この誤差は組織の位置によって異なる。好適な解析を行うためにはこの遅延時間を補正し、誤差を低減する必要がある。
【０００５】
この遅延時間補正のため、ＳＶＤ（Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｎｐｏｓｉｔｉｏｎ）法及びｂｌｏｃｋ  ｃｉｒｃｕｌａｎｔ  ＳＶＤ法が提案されている。この方法は、組織の時間濃度曲線の立ち上がり時間から遅延時間を決定し、その遅延時間を用いて動脈の時間濃度曲線又は組織の時間濃度曲線を時間軸方向にずらすことで遅延時間の影響を低減するものである。
【０００６】
また、インパルス応答関数を数式Ｒ（ｔ）＝ａ・ｅｘｐ｛−（ｔ−ｔ０）／ｂ｝で表せると仮定してモデルフィッティングを行う方法が提案されている。ここで、ａ，ｂはモデルパラメータ、ｔ０は遅延時間である。この方法は遅延時間をモデルに組み込むことによって、遅延時間及びモデルパラメータを決定することによって、遅延時間を補正するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｏｎａ  Ｗｕ  ｅｔ  ａｌ,  “Ｔｒａｃｅｒ  Ａｒｒｉｖａｌ  Ｔｉｍｉｎｇ−Ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｆｌｏｗ  ｉｎ  ＭＲ  Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ−Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｗｉｔｈ  ａ  Ｂｌｏｃｋ−Ｃｉｒｃｕｌａｎｔ  Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ”,  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ５０：１６４-１７４  （２００３）
【非特許文献２】Ｔ.  Ｙ.  Ｌｅｅ  ｅｔ  ａｌ,  “ＣＴ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ａｎｇｉｏｇｅｎｅｓｉｓ”,  ＱＪ  Ｎｕｃｌ.  Ｍｅｄ.  ２００３,  ｖｏｌ.  ４１,  ｐ１７１−８７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、一般的な組織の時間濃度曲線は、立ち上がりが緩やかであるので、ＳＶＤ法及びｂｌｏｃｋ  ｃｉｒｃｕｌａｎｔ  ＳＶＤ法では、立ち上がり時間の測定が困難である。また、組織の時間濃度曲線にはノイズが多く含まれるので、ノイズを立ち上がり時間と認識して誤った遅延時間が求められ、好適な解析精度が得られないという問題があった。
【０００９】
また、遅延時間をモデルに組み込み、モデルフィッティングを行う方法には、一度に決定するパラメータが多いので、好適な解析精度が得られないという問題があった。
【００１０】
この発明が解決しようとする課題は、遅延時間の影響を低減し、好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能な医用画像解析装置及び医用画像撮影装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態に係る医用画像解析装置は、生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して生体組織の血流動態を求める。医用画像解析装置は、血液流入領域設定部と、血液流入推移情報取得部と、第２の灌流パラメータ算出部と、生体組織推移情報取得部と、第１の灌流パラメータ算出部と、遅延時間算出部と、画像生成部と、表示部とを有する。血液流入領域設定部は、時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する。血液流入推移情報取得部は、血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部は、生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する。第１の灌流パラメータ算出部は、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する。遅延時間算出部は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、血液流入領域を通過した血液が時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間を算出する。第２の灌流パラメータ算出部は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間に基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、各画素についての第２の灌流パラメータを算出する。画像生成部は、第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。表示部は、血流動態画像を表示する。
【００１２】
また、実施形態に係る医用画像撮影装置は、生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して生体組織の血流動態を求める。医用画像撮影装置は、撮影部と、記憶部と、血液流入領域設定部と、血液流入推移情報取得部と、生体組織推移情報取得部と、第１の灌流パラメータ算出部と、遅延時間算出部と、第２の灌流パラメータ算出部と、画像生成部と、表示部とを有する。撮影部は、生体組織の時系列画像を撮影する。記憶部は、時系列画像を記憶する。血液流入領域設定部は、時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する。血液流入推移情報取得部は、血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部は、生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する。第１の灌流パラメータ算出部は、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する。遅延時間算出部は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、血液流入領域を通過した血液が時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間を算出する。第２の灌流パラメータ算出部は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間に基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、各画素についての第２の灌流パラメータを算出する。画像生成部は、第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。表示部は、血流動態画像を表示する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係る医用画像解析装置の構成例を表す機能ブロック図である。
【図２】実施形態に係る医用画像解析装置の概略を表す概略図である。
【図３】実施形態に係る医用画像解析装置の動作例を表すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る医用画像解析装置の構成例を表す機能ブロック図である。
【図５】実施形態に係る医用画像解析装置の動作例を表すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る医用画像撮影装置の構成例を表す機能ブロック図である。
【図７】実施形態に係る医用画像撮影装置の構成例を表す機能ブロック図である。
【図８】実施形態に係る医用画像撮影装置の動作例を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
〈医用画像解析装置の実施形態〉
実施形態に係る医用画像解析装置について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
［構成］
図１を参照して、実施形態に係る医用画像解析装置１の構成例を説明する。
【００１６】
医用画像解析装置１は、生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して生体組織の血流動態を求める。医用画像解析装置１は、血液流入領域設定部１０と、血液流入推移情報取得部２０と、生体組織推移情報取得部３０と、第１の灌流パラメータ算出部４０と、遅延時間算出部５０と、第２の灌流パラメータ算出部６０と、画像生成部７０と、表示部８０と、制御部９０とを含んで構成される。
【００１７】
なお、生体組織の時系列画像とは、所定の時間間隔で取得された生体組織の複数の静止画像（フレーム）を時系列的に関連付けた画像である。生体組織の時系列画像は医用画像解析装置１の内部又は外部に存在する記憶部２に記憶されているものとする。時系列画像が外部の記憶部２に記憶されている場合、医用画像解析装置１は一般的な通信手段を介して記憶部２から情報を得る。
【００１８】
（血液流入領域設定部）
血液流入領域設定部１０は、時系列画像中の所定の血液流入領域を各フレームについて設定する。血液流入領域とは、対象となる生体組織に対して血液を供給する経路である動脈に相当する時系列画像中の領域である。例えば、生体組織が脳である場合は脳動脈に相当する時系列画像中の領域が血液流入領域であり、また、生体組織が肝臓である場合は肝動脈及び門脈に相当する時系列画像中の領域が血液流入領域である。このように、血液流入領域設定部１０は生体組織に対応する１以上の血液流入領域を設定する。この設定は、ユーザが或るフレームを目視しながら一般的なユーザインターフェースを介して血液流入領域を指定し、血液流入領域設定部１０は、その指定に基づいて血液流入領域を設定することができる。また、血液流入領域設定部１０が臨床的な統計データを参照して自動的に血液流入領域設を設定してもよい。
【００１９】
（血液流入推移情報取得部）
血液流入推移情報取得部２０は、血液流入領域設定部１０により設定された血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する。つまり、血液流入推移情報取得部２０は、血液流入領域に対応する実空間上の位置における造影剤の濃度の推移情報を取得する。この処理の例として、血液流入推移情報取得部２０は、各フレームにおける血液流入領域に含まれた画素値の平均値を算出し、その平均値が時系列的に変化した推移情報を取得する。
【００２０】
（生体組織推移情報取得部）
生体組織推移情報取得部３０は、生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部３０は、複数フレーム間の画素を対応付けし、各画素の画素値が時系列的に変化した推移情報を取得する。つまり、生体組織における造影剤の濃度の推移情報を取得する。
【００２１】
（第１の灌流パラメータ算出部）
以下の説明において、灌流とは、生体組織における血管（例えば毛細血管）内の血流を意味する。第１の灌流パラメータ算出部４０は、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する。この算出処理の具体例として、肝臓に対する第１のモデルフィッティングにおいて、次のモデル式を用いる場合を説明する。上述したように、肝臓に対して血液を供給する経路は２つ存在する。２つの経路とは肝動脈及び門脈である。
【００２２】
【数１】
2014094229.tif 000003
【００２３】
第１のモデルフィッティングは時系列画像の各画素に対して行われる。［数１］におけるモデルパラメータは、生体組織の全血流量ｆ、生体組織の全血流量ｆのうち動脈からの血流の占める割合α、インパルス応答関数の時間スケールパラメータθ及びインパルス応答関数の形状パラメータｎｋの４つである。ここで、形状パラメータｎｋに所定の暫定値を代入すると、モデルパラメータは全血流量ｆ、割合α及び時間スケールパラメータθの３つとなる。そして、第１の灌流パラメータ算出部４０は第１のモデルフィッティングによってこれら３つのモデルパラメータを決定する。第１のモデルフィッティングは、遅延時間が組み込まれないモデル[数１]に基づいて生体組織推移情報にデコンボリューション法を適用したモデルフィッティングである。
【００２４】
第１の灌流パラメータ算出部４０は決定したモデルパラメータを用いて第１の灌流パラメータを算出する。この算出は時系列画像の各画素について行われる。第１の灌流パラメータは、血流量、平均通過時間及び分布容積のうちの少なくともいずれか１つを含む。血流量とは単位時間当たりに所定の領域を通過する血液の体積のことである。平均通過時間とは血液が所定の領域を通過するのに要する平均時間のことである。分布容積とは造影剤が浸透・分布する領域の等価容積のことである。血流量を算出する場合、次式によって動脈からの血流量ｆａ及び門脈からの血流量ｆｐを算出する。
【００２５】
【数２】
2014094229.tif 000004
【００２６】
（遅延時間算出部）
遅延時間算出部５０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、血液流入領域を通過した血液が時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間を算出する。この処理の例として、遅延時間算出部５０は、まず、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、各画素における遅延近似値Ｓｉを算出する。遅延近似値Ｓｉは遅延時間Ｔｉの近似値である。ここで、ｉは全画素数Ｎのうちのｉ番目に相当する画素であることを示す。つまり、遅延近似値Ｓｉはｉ番目の画素における遅延時間Ｔｉの近似値である。
【００２７】
図２を参照して、遅延近似値Ｓｉの算出について説明する。図２は、血液流入推移情報をグラフ化した血液流入時間濃度曲線Ｃ０と、或る画素における生体組織推移情報をグラフ化した生体組織時間濃度曲線Ｃｉとを示すものである。図２の横軸は時間、縦軸は造影濃度を示す。
【００２８】
遅延時間算出部５０は、血液流入時間濃度曲線Ｃ０が最大になった時刻ｔｍと、生体組織時間濃度曲線Ｃｉにおける造影濃度の最大値ｄ１と、生体組織時間濃度曲線Ｃｉが所定の濃度ｄ２（＜ｄ１）を超えた時刻ｔｉとを求める。濃度ｄ２は、例えば最大値ｄ１に０．２を乗じた値等を用いてよい。また、遅延時間算出部５０は、血液流入領域の造影開始時刻ｔ０から時刻ｔｍまでの時間Ｔ０と、造影開始時刻ｔ０から時刻ｔｉまでの時間Ｔ１とを求める。遅延時間算出部５０は、時間Ｔ１から時間Ｔ０を引き算して遅延近似値Ｓｉを求める。時間軸において時刻ｔｉ＜時刻ｔｍである場合、遅延近似値Ｓｉが負の値となる。この場合、遅延近似値Ｓｉは０とする。ユーザは、時刻ｔｍ＜時刻ｔｉとなるように濃度ｄ２を適宜設定してよい。
【００２９】
遅延時間算出部５０は、第１の灌流パラメータと遅延時間とが負の相関関係であることに基づいて、遅延近似値Ｓｉを使用して遅延時間Ｔｉを算出する。第１の灌流パラメータとして血流量ｆａを用いた場合の遅延時間の算出について説明する。
【００３０】
動脈からの血流量ｆａが大きくなるほど、生体組織に血液が移動する時間、つまり遅延時間Ｔｉは小さくなると考えることができる。平均通過時間Ｔｍ及び分布容積Ｖｄにおいても同様に正または負の相間がある。この相関関係は例えば次式のように表すことができる。
【００３１】
【数３】
2014094229.tif 000005
【００３２】
安定化定数ｇとしては、計算を安定化するために０より大きい任意の値が用いられる。第１のモデルフィッティングでは遅延時間Ｔｉの影響が考慮されていないので、血流量ｆａｉが０又は非常に小さな値になる場合がある。この場合、遅延時間Ｔｉは無限大又は非常に大きな値になる。このことは計算を不安定にさせるので、安定化定数ｇによって計算を安定化する。
【００３３】
上述したように、遅延近似値Ｓｉは遅延時間Ｔｉの近似値であるから、遅延近似値Ｓｉと定数ｑとの関係を次式のように表すことができる。
【００３４】
【数４】
2014094229.tif 000006
【００３５】
血流量ｆａｉ、遅延近似値Ｓｉ及び安定化定数ｇは既知なので、この式によって定数ｑを求めることができる。そして次式を用いて遅延時間Ｔｉを求める。
【００３６】
【数５】
2014094229.tif 000007
【００３７】
（第２の灌流パラメータ算出部）
第２の灌流パラメータ算出部６０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、各画素についての第２の灌流パラメータを算出する。第２のモデルフィッティングでは次式のモデルを用いることができる。
【００３８】
【数６】
2014094229.tif 000008
【００３９】
第２のモデルフィッティングは時系列画像の各画素に対して行われる。数６におけるモデルパラメータは、生体組織の全血流量ｆ、生体組織の全血流量ｆのうち動脈からの血流の占める割合α、インパルス応答関数の時間スケールパラメータθ及びインパルス応答関数の形状パラメータｎｋである。第１のモデルフィッティングでは形状パラメータｎｋに暫定値を代入したが、第２のモデルフィッティングでは形状パラメータｎｋを変数としてよい。すなわち、第２のモデルフィッティングでは全血流量ｆ、割合α、時間スケールパラメータθ及び形状パラメータｎｋを変数としてモデルフィッティングを行うことができる。第２のモデルフィッティングは、遅延時間Ｔｉが組み込まれたモデル[数６]に基づいて生体組織推移情報にデコンボリューション法を適用したモデルフィッティングである。つまり、第２のモデルフィッティングは遅延時間Ｔｉの影響を考慮したモデルである点において第１のモデルフィッティングとは異なる。
【００４０】
第２の灌流パラメータ算出部６０は、第２のモデルフィッティングによって求められた全血流量ｆ、割合α、時間スケールパラメータθ及び形状パラメータｎｋを用いて次式により、例えば動脈からの血流量ｆａ、門脈からの血流量ｆｐ、平均通過時間Ｔｍ及び分布容積Ｖｄの４種を各画素について算出する。
【００４１】
【数７】
2014094229.tif 000009
【００４２】
（画像生成部）
画像生成部７０は、第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。画像生成部７０はこれら第２の灌流パラメータの種別ごとに血流動態画像を生成する。画像生成部７０は、各画素における第２の灌流パラメータの値に基づいて当該画素における画素値を決定することにより血流動態画像を生成する。
【００４３】
（表示部、制御部）
表示部８０は血流動態画像を表示する。表示部８０はＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示デバイスによって構成される。制御部９０は各部の動作を制御する。制御部９０は、例えば処理部と記憶部を含んで構成される。処理部としては、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）が用いられる。記憶部は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）を含んで構成される。記憶部には、医用画像解析装置１の各部を制御するためのコンピュータプログラムが記憶されている。
【００４４】
［動作］
図３のフローチャートを参照して、この実施形態に係る医用画像解析装置１の動作について説明する。
【００４５】
（Ｓ０１：血液流入領域設定）
制御部９０は、血液流入領域設定部１０を制御して時系列画像中の所定の血液流入領域を設定させる。
【００４６】
（Ｓ０２：血液流入推移情報取得）
制御部９０は、血液流入推移情報取得部２０を制御して血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得させる。
【００４７】
（Ｓ０３：生体組織推移情報取得）
制御部９０は、生体組織推移情報取得部３０を制御して生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得させる。
【００４８】
（Ｓ０４：第１の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第１の灌流パラメータ算出部４０を制御して、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づく第１のモデルフィッティングを行わせ、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出させる。
【００４９】
（Ｓ０５：遅延時間算出）
制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、各画素における遅延近似値Ｓｉを算出させる。さらに、制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、第１の灌流パラメータと遅延時間とが負の相関関係であることと遅延近似値Ｓｉが遅延時間Ｔｉの近似値であることとに基づいて、各画素における遅延時間Ｔｉを算出させる。
【００５０】
（Ｓ０６：第２の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第２の灌流パラメータ算出部６０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づく第２のモデルフィッティングを行わせ、各画素についての第２の灌流パラメータを算出させる。
【００５１】
（Ｓ０７：血流動態画像生成）
制御部９０は、画像生成部７０を制御して、第２の灌流パラメータに基づく血流動態画像を生成させる。
【００５２】
（Ｓ０８：血流動態画像表示）
制御部９０は、表示部８０を制御して、血流動態画像を表示させる。以上、図３に示す動作を終了する。
【００５３】
［作用・効果］
この実施形態に係る医用画像解析装置１の作用及び効果を説明する。
【００５４】
医用画像解析装置１は、生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して生体組織の血流動態を求める。医用画像解析装置１は、血液流入領域設定部１０、血液流入推移情報取得部２０、生体組織推移情報取得部３０、第１の灌流パラメータ算出部４０、遅延時間算出部５０、第２の灌流パラメータ算出部６０、画像生成部７０及び表示部８０を有する。血液流入領域設定部１０は、時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する。血液流入推移情報取得部２０は、血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部３０は、生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する。第１の灌流パラメータ算出部４０は、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する。遅延時間算出部５０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、血液流入領域を通過した血液が時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間Ｔｉを算出する。第２の灌流パラメータ算出部６０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、各画素についての第２の灌流パラメータを算出する。画像生成部７０は第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。表示部８０は血流動態画像を表示する。このように、第１のモデルフィッティングに基づいて遅延時間Ｔｉを求め、この遅延時間Ｔｉを用いて第２のモデルフィッティングを行うことにより、遅延時間の影響を低減し、好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能となる。
【００５５】
また、第１の灌流パラメータは、血流量ｆａ、平均通過時間Ｔｍ及び分布容積Ｖｄの少なくともいずれか１つを含むことができる。それにより、さらに好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能な医用画像解析装置を提供することができる。
【００５６】
また、遅延時間算出部５０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、各画素における遅延近似値Ｓｉを算出することができる。また、遅延時間算出部５０は、第１の灌流パラメータと遅延時間Ｔｉとが負の相関関係であることに基づいて、遅延近似値Ｓｉを使用して遅延時間Ｔｉを算出することができる。この算出方法は、生体組織推移情報の立ち上がり時刻、つまり測定された推移情報のみに基づく算出方法ではなく、測定された推移情報と算出されたモデルパラメータの基づいた算出方法である。それにより、遅延時間算出部５０は、生体組織情報に含まれたノイズに影響されずに遅延時間Ｔｉを算出できる。従って、好適に遅延時間Ｔｉの影響を低減してパフュージョン解析を行うことが可能な医用画像解析装置を提供することができる。
【００５７】
〈医用画像解析装置の第１の変形例〉
変形例に係る医用画像解析装置は、上述した実施形態に比べ、遅延時間算出部５０、第２の灌流パラメータ算出部６０及び画像生成部７０の構成が異なり、さらに、比較部６１を有する。他の構成は上述した実施形態と同様である。図４はこの変形例の機能ブロック図である。
【００５８】
［構成］
遅延時間算出部５０は、第２の灌流パラメータを第１の灌流パラメータとして新たな遅延時間Ｔｉを算出する。つまり、第２の灌流パラメータ算出部に算出された第２の灌流パラメータは第１の灌流パラメータとしてフィードバックされ、遅延時間算出部５０は新たな遅延時間Ｔｉを算出する。遅延時間算出部５０は、上述した[数３]〜［数５］の式によって新たな遅延時間Ｔｉを算出することができる。
【００５９】
第２の灌流パラメータ算出部６０は、新たな遅延時間Ｔｉを用いて第２のモデルフィッティングを再度行うことにより、新たな第２の灌流パラメータを算出する。第２の灌流パラメータ算出部６０は、上述した［数６］、［数７］のモデル及び式によって、第２のモデルフィッティングを行うことにより第２の灌流パラメータを算出する。
【００６０】
比較部６１は、新たな第２の灌流パラメータにより得られた生体組織における画素値の時系列変化を示す近似情報と生体組織推移情報との差分を求め、この差分と所定の閾値とを比較する。近似情報とは、新たな第２の灌流パラメータに含まれるモデルパラメータに基づいて算出された推移情報、つまり、［数６］にモデルパラメータを代入して得られた計算情報である。従って、近似情報は、時系列画像から取得された生体組織推移情報、つまり測定された情報とは異なる推移情報である。この算出された推移情報は、第２の灌流パラメータ算出部６０が第２のモデルフィッティングを行ったときに求められる。第２のモデルパラメータは第２のモデルフィッティングによって求められるので、第２の灌流パラメータに基づき算出された推移情報と生体組織推移情報取得部３０により取得された推移情報との間には差分が生じるのが一般的である。この差分は、最小２乗法等の一般的な方法によって求められる。比較部６１は、この差分と所定の閾値とを比較する。閾値は予め設定されているものとする。他の比較方法としては、第２の灌流パラメータの前回実行時の値と最新の値との比較、あるいは繰り返し回数が所定の値に達したかを比較する構成も可能である。
【００６１】
画像生成部７０は、差分が閾値以下のとき、新たな第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像生成する。
【００６２】
つまり、この変形例において、新たな遅延時間Ｔｉと新たな第２の灌流パラメータとは、差分が閾値以下となるまで繰り返し算出される。この反復処理において、安定化定数ｇの値を減じていくことができる。安定化定数ｇは計算を安定化させるためのものであり、０に近い方が好適である。故に、繰り返しごとに安定化定数ｇを減じていくことにより、第２の灌流パラメータ算出部６０はより好適な精度の第２の灌流パラメータを順次算出することができる。なお、この算出処理が所定の回数反復されたとき、又は、安定化定数ｇが所定値以下になったとき、画像生成部７０が新たな第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像生成するように構成してもよい。
【００６３】
［動作］
図５のフローチャートを参照して、この変形例に係る医用画像解析装置１の動作について説明する。
【００６４】
（Ｓ１１：血液流入領域設定）
制御部９０は、血液流入領域設定部１０を制御して時系列画像中の所定の血液流入領域を設定させる。
【００６５】
（Ｓ１２：血液流入推移情報取得）
制御部９０は、血液流入推移情報取得部２０を制御して血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得させる。
【００６６】
（Ｓ１３：生体組織推移情報取得）
制御部９０は、生体組織推移情報取得部３０を制御して生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得させる。
【００６７】
（Ｓ１４：第１の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第１の灌流パラメータ算出部４０を制御して、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づく第１のモデルフィッティングを行わせ、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出させる。
【００６８】
（Ｓ１５：遅延時間算出）
制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、各画素における遅延近似値Ｓｉを算出させる。さらに、制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、第１の灌流パラメータと遅延時間とが負の相関関係であることと遅延近似値Ｓｉが遅延時間Ｔｉの近似値であることとに基づいて、各画素における遅延時間Ｔｉを算出させる。
【００６９】
（Ｓ１６：第２の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第２の灌流パラメータ算出部６０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づく第２のモデルフィッティングを行わせ、各画素についての第２の灌流パラメータを算出させる。
【００７０】
（Ｓ１７：差分と閾値との比較）
制御部９０は、比較部６１を制御して、第２の灌流パラメータにより得られた生体組織における画素値の時系列変化を示す近似情報と生体組織推移情報との差分を求めさせ、差分と所定の閾値とを比較させる。差分が閾値を超えたとき、制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御し、第２の灌流パラメータを第１の灌流パラメータとして新たな遅延時間Ｔｉを算出させる。
【００７１】
（Ｓ１８：血流動態画像生成）
差分が閾値以下のとき、制御部９０は、画像生成部７０を制御して、第２の灌流パラメータに基づく血流動態画像を生成させる。
【００７２】
（Ｓ１９：血流動態画像表示）
制御部９０は、表示部８０を制御して、血流動態画像を表示させる。以上、図５に示す動作を終了する。
【００７３】
［作用・効果］
この変形例に係る医用画像解析装置１の作用及び効果を説明する。
【００７４】
遅延時間算出部５０は、第２の灌流パラメータを第１の灌流パラメータとして新たな遅延時間Ｔｉを算出し、第２の灌流パラメータ算出部６０は、新たな遅延時間Ｔｉを用いて新たに第２のモデルフィッティングを行うことにより、新たな第２の灌流パラメータを算出する。また、比較部６１は、新たな第２の灌流パラメータに基づいて算出された推移情報と生体組織推移情報との差分を求め、差分と所定の閾値とを比較する。差分が閾値以下のとき、画像生成部７０は新たな第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。それにより、第２の灌流パラメータ算出部６０は第２の灌流パラメータをその精度を上げながら反復して算出できる。従って、好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能な医用画像解析装置を提供することができる。
【００７５】
〈医用画像解析装置の第２の変形例〉
図６は、第２の変形例の構成を表す機能ブロック図である。この変形例に係る医用画像解析装置は、第１の変形例のような第１の灌流パラメータ算出部４０と第２の灌流パラメータ算出部６０との二つの構成要素ではなく、一つの灌流パラメータ算出部４１により構成される。また、灌流パラメータ算出部４１は、遅延時間算出部５０を有する。他の構成は第１の変形例と同様である。灌流パラメータ算出部４１によるモデルフィッティングでは、例えば次式のモデルを用いることができる。
【００７６】
【数８】
2014094229.tif 000010
【００７７】
［数８］は、［数６］の遅延時間Ｔｉに［数３］を代入して得られたものである。灌流パラメータ算出部４１は、［数８］に基いて、全血流量ｆ、割合α、時間スケールパラメータθ及び形状パラメータｎｋを各画素に係る変数として、変数ｑを全画素共通の変数としてモデルフィッティングを行う。灌流パラメータ算出部４１が有する遅延時間算出部５０による処理は、［数８］における「ｑ／（αｆ＋ｇ）」に係る処理に相当する。
【００７８】
〈医用画像撮影装置の実施形態〉
実施形態に係る医用画像撮影装置について図面を参照しながら説明する。
【００７９】
［構成］
図７は実施形態に係る医用画像撮影装置３の構成例を示す機能ブロック図である。この医用画像撮影装置３は上述した医用画像解析装置１の実施形態に比べ、撮影部１１（及び記憶部１２）を有する。他の構成は上述した医用画像解析装置１の実施形態と同様である。
【００８０】
撮影部１１は生体組織の時系列画像を撮影する。撮影部１１は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等の一般的な装置によって構成される。
【００８１】
記憶部１２は時系列画像を記憶する。記憶部１２は、記憶装置（メモリやハードディスクドライブ等）などを含んで構成される。
【００８２】
［動作］
図８は実施形態に係る医用画像撮影装置３の動作例を示すフローチャートである。
【００８３】
（Ｓ２１：画像撮影）
制御部９０は、撮影部１１を制御して生体組織の時系列画像を撮影させる。また、制御部９０は、記憶部１２を制御して時系列画像を記憶させる。
【００８４】
（Ｓ２２：血液流入領域設定）
制御部９０は、血液流入領域設定部１０を制御して時系列画像中の所定の血液流入領域を設定させる。
【００８５】
（Ｓ２３：血液流入推移情報取得）
制御部９０は、血液流入推移情報取得部２０を制御して血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得させる。
【００８６】
（Ｓ２４：生体組織推移情報取得）
制御部９０は、生体組織推移情報取得部３０を制御して生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得させる。
【００８７】
（Ｓ２５：第１の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第１の灌流パラメータ算出部４０を制御して、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づく第１のモデルフィッティングを行わせ、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出させる。
【００８８】
（Ｓ２６：遅延時間算出）
制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、各画素における遅延近似値Ｓｉを算出させる。さらに、制御部９０は、遅延時間算出部５０を制御して、第１の灌流パラメータと遅延時間とが負の相関関係であることと遅延近似値Ｓｉが遅延時間Ｔｉの近似値であることとに基づいて、各画素における遅延時間Ｔｉを算出させる。
【００８９】
（Ｓ２７：第２の灌流パラメータ算出）
制御部９０は、第２の灌流パラメータ算出部６０を制御して、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づく第２のモデルフィッティングを行わせ、各画素についての第２の灌流パラメータを算出させる。
【００９０】
（Ｓ２８：血流動態画像生成）
制御部９０は、画像生成部７０を制御して、第２の灌流パラメータに基づく血流動態画像を生成させる。
【００９１】
（Ｓ２９：血流動態画像表示）
制御部９０は、表示部８０を制御して、血流動態画像を表示させる。以上、図８に示す動作を終了する。
【００９２】
［作用・効果］
この実施形態に係る医用画像撮影装置３の作用及び効果を説明する。
【００９３】
医用画像撮影装置３は、生体組織の時系列画像から得られる情報にモデルフィッティングを適用して生体組織の血流動態を求める。医用画像撮影装置３は、撮影部１１、記憶部１２、血液流入領域設定部１０、血液流入推移情報取得部２０、生体組織推移情報取得部３０、第１の灌流パラメータ算出部４０、遅延時間算出部５０、第２の灌流パラメータ算出部６０、画像生成部７０及び表示部８０を有する。撮影部１１は、生体組織の時系列画像を撮影する。記憶部１２は、時系列画像を記憶する。血液流入領域設定部１０は、時系列画像中の所定の血液流入領域を設定する。血液流入推移情報取得部２０は、血液流入領域における画素値の時系列変化を示す血液流入推移情報を取得する。生体組織推移情報取得部３０は、生体組織における画素値の時系列変化を示す生体組織推移情報を取得する。第１の灌流パラメータ算出部４０は、血液流入推移情報及び生体組織推移情報に基づいて第１のモデルフィッティングを行うことにより、生体組織における血流動態を示す第１の灌流パラメータを算出する。遅延時間算出部５０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び第１の灌流パラメータに基づいて、血液流入領域を通過した血液が時系列画像の各画素に対応する位置に到達するまでの時間を示す遅延時間Ｔｉを算出する。第２の灌流パラメータ算出部６０は、血液流入推移情報、生体組織推移情報及び遅延時間Ｔｉに基づいて、第２のモデルフィッティングを行うことにより、各画素についての第２の灌流パラメータを算出する。画像生成部７０は、第２の灌流パラメータに基づいて血流動態画像を生成する。表示部８０は、血流動態画像を表示する。このように、第１のモデルフィッティングに基づいて遅延時間Ｔｉを求め、この遅延時間Ｔｉを用いて第２のモデルフィッティングを行うことにより、遅延時間の影響を低減し、好適な精度のパフュージョン解析を行うことが可能となる。
【００９４】
なお、医用画像解析装置の実施形態及び変形例として説明した任意の構成を医用画像撮影装置に適用してもよい。
【００９５】
本明細書では、パフュージョン解析を肝臓に適用した例について特に詳しく説明したが、実施形態はこれに限ることなく、脳、心臓、腎臓、肺、その他の生体組織に適用してもよい。また、本明細書では、遅延時間の算出に血流量を用いた例を示したが、実施形態はこれに限ることなく、平均通過時間や分布容積など他のパラメータを適用してもよい。また、灌流パラメータと遅延時間の関係の例として［数３］を挙げているが他の関係式を用いてもよい。また、血流量ｆａｉに加えてまたは血流量ｆａｉに代わって他のパラメータが数式に含まれてもよい。これら変形例は、医用画像解析装置及び医用画像撮影装置の双方に適用可能である。
【００９６】
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、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。
【符号の説明】
【００９７】
１      医用画像解析装置
２      記憶部
３      医用画像撮影装置
１０    血液流入領域設定部
１１    撮影部
１２    記憶部
２０    血液流入推移情報取得部
３０    生体組織推移情報取得部
４０    第１の灌流パラメータ算出部
４１    灌流パラメータ算出部
５０    遅延時間算出部
６０    第２の灌流パラメータ算出部
６１    比較部
７０    画像生成部
８０    表示部
９０    制御部
Ｃ０    血液流入時間濃度曲線
Ｃｉ    生体組織時間濃度曲線
Ｓｉ    遅延近似値
Ｔ０    時間
Ｔ１    時間
Ｔｉ    遅延時間
Ｔｍ    平均通過時間
Ｖｄ    分布容積
ｄ１    最大値
ｄ２    濃度
ｆ      全血流量
ｆａ    血流量
ｆａｉ  血流量
ｆｐ    血流量
ｇ      安定化定数
ｎｋ    形状パラメータ
ｑ      定数
ｔ０    造影開始時刻
ｔｉ    時刻
ｔｍ    時刻
α      割合
θ      時間スケールパラメータ
【図１】
2014094229.tif 000011
【図２】
2014094229.tif 000012
【図３】
2014094229.tif 000013
【図４】
2014094229.tif 000014
【図５】
2014094229.tif 000015
【図６】
2014094229.tif 000016
【図７】
2014094229.tif 000017
【図８】
2014094229.tif 000018