(57)【要約】  【解決手段】  この装置は、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断部と、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化部と、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築部と、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価部と、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力部とを有する。  【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断部と、
前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化部と、
前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築部と、
前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価部と、
前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力部と
を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置において、
前記医用画像の画像属性は、前記医用画像を撮像した撮像機器のメーカーおよびモダリティーならびに撮像条件の情報を含む情報であり、
前記医用画像としての適正度は、医用画像のノイズレベルを含む情報であり、
前記入力可否判断部は、
上記入力可否の判断を、画像属性及び適正度を所定のテンプレートに参照することで実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置において、
前記入力可否判別部は、医用画像を画像分析することでノイズレベルを判別するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項３記載の装置において、
前記入力可否判別部は画像分析により前記画像属性に応じて異なる種類のノイズ成分を算出し、それに基づいて各成分のノイズレベルを判別するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項１記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記画像属性と適正度に基づいて、前記医用画像から特定のノイズ成分を除去する修正・補正を実行することで画像品質を標準化するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１記載の装置において、
前記画像標準化部は、医用画像が有する互いに直交するＸＹＺ座標系においてＸ方向、Ｙ方向、及びＺ方向の空間解像度を補間により等しくすることで前記画像品質標準化としての等方化を行う修正・補正を実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項１記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記医用画像の空間解像度を画像補間により増加させることで前記画像品質標準化としての高解像度化を行う修正・補正を実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項１記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記画像品質の標準化として、撮像由来の画像ひずみの補正と、局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項８記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記画像属性の判別により非造影ＭＲＡと判別された医用画像に対して前記局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行するものであり、この画像標準化部は、この形状歪みの補正を非造影ＭＲＡの特性である血管内方と血管外周間での流速依存性を排除するように前記医用画像上の前記血管内方と外周間に対応する領域の輝度情報に基づいて行うものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項９記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記医用画像の流速依存性が所定より強い箇所を前記医用画像上の血管壁近傍に対応する箇所の輝度情報に基づいて検出し、血管の形態情報もしくは血流情報に基づいて前記検出された箇所の流速依存性を補正するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記血管壁近傍における血管中心線に直交する各断面での輝度勾配値が閾値以下となる箇所を前記流速依存性が強い箇所として検出するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１０記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記血管の形態情報に基づいて前記流速依存性を補正する場合、前記検出された箇所において、前記血管の統計モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１３】
請求項１２記載の装置において、
前記血管の統計モデルは、血管形状データベースから得られた血管走行方向における血管断面の変化を数理モデル化したものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１０記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記血管の血流情報に基づいて前記流速依存性を補正する場合、前記検知された箇所において、血管の血流モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１５】
前記請求項１４記載の装置において、前記血管の血流モデルは、位相コントラストMRI法により計測された実際の血流情報もしくは流速依存性の空間分布を分析することで得られる血流情報を数理モデル化したものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１６】
請求項１記載の装置において、
前記画像標準化部は、前記画像属性の判別によりＣＴＡ（Ｘ線コンピュータ断層撮影画像）と判別された医用画像に対して、高輝度信号として血管と誤認識されやすい骨および／または石灰化を除去する修正・補正を実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１７】
請求項１６記載の装置において、
前記画像標準化部は、骨の解剖学的特徴を用いて骨を除去するか、血管の統計モデルを複合的に用いて骨を除去するものであり、前記血管の統計モデルは、血管形状データベースから得られた血管走行方向における血管断面の変化を数理モデル化したものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１８】
請求項１６記載の装置において、
前記画像標準化部は、骨や血管にはない石灰化に特異的な輝度特性に基づいて石灰化を除去するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項１９】
請求項１記載の装置において、
前記血管形状構築部は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部と、
前記構造解析の結果に基づいて特定の血管の癒着の有無を検出する検出部と
を有するものであり、
この血管形状構築部は、前記癒着の有無の判断に基づいて前記血管の精密分割を再実行するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項２０】
請求項１記載の装置において、
前記血管形状構築部は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部と
を有するものであり、
前記構造解析は
血管の中心線を取得し、
血管の中心線を得たら、中心線上の各点で直交画像を取得し、各血管で直交画像の輝度値分析を行い
輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行うものであり、
前記精密分割部は、前記血管内外判定の結果に基づいて血管領域を分割するものである
ことを特徴とする装置。
【請求項２１】
請求項２０記載の装置において、
前記輝度値分析による内外判定は、中心線直交画像での最大輝度値の半値を基準とするものである
ことを特徴とする装置。
【請求項２２】
請求項２０記載の装置において、
前記血管形状構築部は、前記血管領域分割・抽出において再帰的に血管内外判定を行うことで血管領域分割・抽出の精度を高める
ことを特徴とする装置。
【請求項２３】
コンピュータにより実行されるコンピュータソフトウエアプログラムであって、以下の記憶媒体に格納される各命令：
コンピュータが、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断部と、
コンピュータが、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化部と、
コンピュータが、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築部と、
コンピュータが、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価部と、
コンピュータが、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力部と
を有することを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項２４】
請求項２３記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記医用画像の画像属性は、前記医用画像を撮像した撮像機器のメーカーおよびモダリティーならびに撮像条件の情報を含む情報であり、
前記医用画像としての適正度は、医用画像のノイズレベルを含む情報であり、
前記入力可否判断部は、コンピュータが、上記入力可否の判断を、画像属性及び適正度を所定のテンプレートに参照することで実行するものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項２５】
請求項２３記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記画像標準化部は、コンピュータが、撮像由来の画像ひずみの補正と、局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行し、前記画像品質の標準化を行うものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項２６】
請求項２３記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記血管形状構築部は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部と、
前記構造解析の結果に基づいて特定の血管の癒着の有無を検出する検出部と
を有するものであり、
この血管形状構築部は、コンピュータが、前記癒着の有無の判断に基づいて前記血管の精密分割を再実行するものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項２７】
請求項２３記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記血管形状構築部は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部と
を有するものであり、
前記構造解析は、
血管の中心線を取得し、
血管の中心線を得たら、中心線上の各点で直交画像を取得し、各血管で直交画像の輝度値分析を行い
輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行うものであり、
前記精密分割部は、前記血管内外判定の結果に基づいて血管領域を分割するものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項２８】
コンピュータにより実行される方法であって、
コンピュータが、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断工程と、
コンピュータが、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化工程と、
コンピュータが、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築工程と、
コンピュータが、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価工程と、
コンピュータが、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力工程と
を有することを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２８記載の方法において、
前記医用画像の画像属性は、前記医用画像を撮像した撮像機器のメーカーおよびモダリティーならびに撮像条件の情報を含む情報であり、
前記医用画像としての適正度は、医用画像のノイズレベルを含む情報であり、
前記入力可否判断工程は、コンピュータが、上記入力可否の判断を、画像属性及び適正度を所定のテンプレートに参照することで実行するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２８記載の方法において、
前記画像標準化工程は、コンピュータが、撮像由来の画像ひずみの補正と、局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行し、前記画像品質の標準化を行うものである
ことを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項２８記載の方法において、
前記血管形状構築工程は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割工程と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割工程と、
前記構造解析の結果に基づいて特定の血管の癒着の有無を検出する検出工程と
を有するものであり、
この血管形状構築工程は、コンピュータが、前記癒着の有無の判断に基づいて前記血管の精密分割を再実行するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項２８記載の方法において、
前記血管形状構築工程は、
前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割工程と、
粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割工程と
を有するものであり、
前記構造解析は、
血管の中心線を取得し、
血管の中心線を得たら、中心線上の各点で直交画像を取得し、各血管で直交画像の輝度値分析を行い
輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行うものであり、
前記精密分割工程は、前記血管内外判定の結果に基づいて血管領域を分割するものである
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
循環器系疾患に血管の瘤化、硬化、狭窄などがある。これらの疾患は、血流の影響により正常部位が病変するもので、その後の進展により死に至るものも少なくないが、その治療は生命の危険を伴い困難な場合も多い。近年、このような難治性循環器系疾患の解明や診断、治療効果の予測のために、病変部位を含む血管の血流解析を行なう技術が求められている。【０００３】
この血流解析を行う一つの手法には数値流体力学（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａ   Ｆｌｕｉｄ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ、ＣＦＤ）を用いてコンピュータ処理により行う方法がある。数値流体力学とは、流体の流れをコンピュータによる演算解析により取得する技術である。例えば、特許第５５９６８６６号には、医用画像撮像装置等で撮像された医用画像データから血管形状を示す３次元血管形状データを構築し、その血管形状に基づいて数値流体力学による血流解析を行う技術が開示されている。特許第５５９８６６号では、治療方法の情報を選択し、当該情報に応じて血管形状を修正して数値流体力学による血流解析を行なうことにより、血管治療効果をシミュレートできることが記載されている。【０００４】
このような血流解析では、計算対象とする血管形状の質、すなわち三次元形状データの質が重要となる。血管形状の質が前述した血流解析の結果の精度に直接的に影響を及ぼすためである。【０００５】
しかしながら、従来の血管形状構築では、血管形状構築に使用する医用画像データの選定や血管領域および病変部の特定・抽出などの各処理が、独立した多種の装置やソフトフェアを用いて行なわれ、またユーザーによりマニュアルで医用画像データの修正や確認、構築処理の諸パラメータの調整が行なわれていたため、装置・ソフトウェアの組み合わせやユーザーの知識・経験の程度によって出力される血管形状が異なってしまうという問題があった。すなわち、従来の血管形状構築法では、構築される血管形状にユーザー依存性があり、血管形状の質にばらつきが生じやかった。そして、このような従来の血管形状構築法による血管形状の質のばらつきは、血流解析の結果精度に影響を及ぼす可能性があり、特に膨大な解析結果の比較を行う大規模臨床実験において課題とされてきた。【０００６】
血流解析が医療現場に普及するためには、血流解析の結果の精度を保証し標準化・共有化を行うことが不可欠であり、そのためには、ユーザー依存性がなく、血流解析の精度を保証するに足る品質の血管形状を構築する技術が重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５５９６８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血流シミュレーションのための血管形状構築の品質管理を行なうことを可能とする血管形状構築装置、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラムを提供することにある。  
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の第１の主要な観点によれば、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断部と、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化部と、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築部と、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価部と、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力部とを有することを特徴とする装置が提供される。【００１０】
ここで、この発明の一の実施態様によれば、前記医用画像の画像属性は、前記医用画像を撮像した撮像機器のメーカーおよびモダリティーならびに撮像条件の情報を含む情報であり、前記医用画像としての適正度は、医用画像のノイズレベルを含む情報であり、前記入力可否判断部は、上記入力可否の判断を、画像属性及び適正度を所定のテンプレートに参照することで実行するものである。この場合、前記入力可否判別部は、医用画像を画像分析することでノイズレベルを判別するものであることが好ましい。さらにこの場合、前記入力可否判別部は画像分析により前記画像属性に応じて異なる種類のノイズ成分を算出し、それに基づいて各成分のノイズレベルを判別するものであることが好ましい。【００１１】
また、この発明の別の一の実施態様によれば、前記画像標準化部は、前記画像属性と適正度に基づいて、前記医用画像から特定のノイズ成分を除去する修正・補正を実行するものである。【００１２】
さらなる別の一の実施態様によれば、前記画像標準化部は、医用画像が有する互いに直交するＸＹＺ座標系においてＸ方向、Ｙ方向、及びＺ方向の空間解像度を補間により等しくすることで等方化を行う修正・補正を実行するものである。【００１３】
また、さらなる別の一の実施態様によれば、前記画像標準化部は、前記医用画像の空間解像度を画像補間により増加させることで高解像度化を行う修正・補正を実行するものである。【００１４】
また、さらなる別の一の実施態様によれば、前記画像標準化部は、撮像由来の画像ひずみの補正と、局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行し、前記画像品質の標準化を行うものである。この場合、前記画像標準化部は、前記画像属性の判別により非造影ＭＲＡと判別された医用画像に対して前記局所的な血管形状の形状歪みの補正を実行するものであり、この画像標準化部は、この形状歪みの補正を非造影ＭＲＡの特性である血管内方と血管外周間での流速依存性を排除するように前記医用画像上の前記血管内方と外周間に対応する領域の輝度情報に基づいて行うものであることが好ましい。さらにこの場合、前記画像標準化部は、前記医用画像の流速依存性が所定より強い箇所を前記医用画像上の血管壁近傍に対応する箇所の輝度情報に基づいて検出し、血管の形態情報もしくは血流情報に基づいて前記検出された箇所の流速依存性を補正するものであることが好ましい。また、さらにこの場合、前記画像標準化部は、前記血管壁近傍における血管中心線に直交する各断面での輝度勾配値が閾値以下となる箇所を前記流速依存性が強い箇所として検出することが好ましい。また、前記画像標準化部は、前記血管の形態情報に基づいて前記流速依存性を補正する場合、前記検出された箇所において、前記血管の統計モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものであることが好ましい。この場合、前記血管の統計モデルは、血管形状データベースから得られた血管走行方向における血管断面の変化を数理モデル化したものであることが好ましい。また、前記画像標準化部は、前記血管の血流情報に基づいて前記流速依存性を補正する場合、前記検知された箇所において、血管の血流モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものであることが好ましい。この場合、前記血管の血流モデルは、位相コントラストMRI法により計測された実際の血流情報もしくは流速依存性の空間分布を分析することで得られる血流情報を数理モデル化したものであることが好ましい。【００１５】
また、さらなる別の一の実施態様によれば、前記画像標準化部は、前記画像属性の判別によりＣＴＡ（Ｘ線コンピュータ断層撮影画像）と判別された医用画像に対して、高輝度信号として血管と誤認識されやすい骨および／または石灰化を除去する修正・補正を実行するものである。この場合、前記画像標準化部は、骨の解剖学的特徴を用いて骨を除去するか、血管の統計モデルを複合的に用いて骨を除去するものであり、前記血管の統計モデルは、血管形状データベースから得られた血管走行方向における血管断面の変化を数理モデル化したものであることが好ましい。また、前記画像標準化部は、骨や血管にはない石灰化に特異的な輝度特性に基づいて石灰化を除去するものであることが好ましい。【００１６】
また、さらなる別の一の実施態様によれば、前記血管形状構築部は、前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部と、前記構造解析の結果に基づいて特定の血管の癒着の有無を検出する検出部とを有するものである。この場合、前記血管形状構築部は、前記癒着の有無の判断に基づいて前記血管の精密分割を再実行するものであることが好ましい。【００１７】
また、さらなる別の一の実施態様によれば、前記血管形状構築部は、前記医用画像を画像解析することで血管領域を粗分割する粗分割部と、粗分割された血管領域を構造解析し、当該構造解析の結果に基づいて血管領域の精密分割を実行する精密分割部とを有するものであり、前記構造解析は血管の中心線を取得し、血管の中心線を得たら、中心線上の各点で直交画像を取得し、各血管で直交画像の輝度値分析を行い、輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行うものであり、前記精密分割部は、前記血管内外判定の結果に基づいて血管領域を分割するものである。この場合、前記輝度値分析による内外判定は、中心線直交画像での最大輝度値の半値を基準とするものであることが好ましい。また、前記血管形状構築部は、前記血管領域分割・抽出において再帰的に血管内外判定を行うことで血管領域分割・抽出の精度を高めるものであることが好ましい。【００１８】
この発明の第２の主要な観点によれば、コンピュータにより実行されるコンピュータソフトウエアプログラムであって、以下の記憶媒体に格納される各命令：コンピュータが、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断部と、コンピュータが、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化部と、コンピュータが、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築部と、コンピュータが、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価部と、コンピュータが、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力部とを有することを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラムが提供される。【００１９】
また、この発明の第３の主要な観点によれば、コンピュータにより実行される方法であって、コンピュータが、医用画像を受け取り、その医用画像の画像属性と医用画像としての適正度とを判別し、それらに基づいて入力画像として処理可能かの判断を行う入力可否判断工程と、コンピュータが、前記入力画像として処理可能と判断された医用画像を、前記判別された画像属性及び適正度に基づいて修正・補正し、その医用画像の画像品質を標準化するとともに、前記修正・補正の度合いを示す補正度を出力する画像標準化工程と、コンピュータが、前記標準化された医用画像に基づいて三次元血管形状の構築を行う血管形状構築工程と、コンピュータが、前記構築された三次元血管形状の血管形状構築精度を判別すると共に、この血管形状構築精度、前記適正度、前記補正度に基づいて前記構築した三次元血管形状の総合品質評価を演算し出力する血管形状品質評価工程と、コンピュータが、前記三次元血管形状を示す血管形状データを上記形状評価と共に出力する血管形状データ出力工程とを有することを特徴とする方法が提供される。【００２０】
なお、この発明の上記述べた以外の他の特徴については、次に説明する「発明を実施するための形態」及び図面を参照することにより当業者にとって容易に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、数値流体力学を説明するための図
【図２】図２は、数値流体力学による血流解析のフローを示す図
【図３】図３は、血管形状構築プロセスを示す図
【図４】図４は、本発明の一実施形態を示す概略構成図
【図５】図５は、本発明の一実施形態を示す血管形状構築のフローを示す図
【図６】図６は、医用画像の質的な違いをもたらす要因を説明するための図
【図７】図７は、画像判別部を示す構成図
【図８】図８は、画像標準化部を示す構成図
【図９】図９は、血管形状構築部を示す構成図
【図１０】図１０は、癒着しているかのように見える現象を説明する図。
【図１１】図１１は、血管構造のグラフ化及びグラフの深さ優先探索を説明するための図。
【図１２】図１２は、癒着分離処理を説明するための図。
【図１３】図１３は、形状計測部と品質評価部の動作を説明するための図。
【図１４】図１４は、血管形状データの品質判定を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
まず、本発明の具体的な特徴を説明する。
【００２３】
（発明の特徴１：全自動制御機能をもつ血管形状構築装置）
１−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、医用画像を入力とし、血管形状および品質評価を出力するまでの工程を全自動化することでユーザー依存性を排除したことを特徴とする血管形状構築装置である。
１−２．特徴１−１の血管形状構築手段は、撮像した医用画像を入力する手段、医用画像を判別する手段、医用画像を標準化する手段、血管形状を構築する手段、血管形状を計測する手段、血管形状を品質評価する手段、血管形状および品質スコアを出力する手段、を有する。
１−３．特徴１−２の医用画像を判別する手段は、メーカー、モダリティーを判別する手段（機器判別）する手段、撮像条件を判別する手段（画像判別）、血流解析に足りる画像か否かを判別する手段（入力可否判別）、を有する。
１−４．特徴１−３の血流解析に足りる画像か否かを判別する手段（入力可否判別）は、血流解析に耐えうる医用画像として満たす条件をリスト化したテンプレートと比較すること可否を判断する。
１−５．特徴１−２の医用画像を標準化する手段は、ノイズを除去する手段（ノイズ除去）、補間により画像を等方化する手段（等方化）、補間により画像解像度を増加させる手段（高解像度化）、画像を補正する手段（画像補正）、を有する。
１−６．特徴１−２の血管形状を構築する手段は、血管を領域分割する手段（領域分割）、血管を構造解析する手段（血管構造解析）、癒着の有無を検出する手段（癒着検出）、血管を領域設定する手段（領域設定）、血管を形状構築する手段（血管形状構築）、を有する。
１−７．特徴１−６の血管を領域分割する手段は、画像上で血管に相当する部位の輝度値の特性に基づいて血管内外判定を行うことにより血管を抽出する手段である。
１−８．特徴１−６の血管を構造解析する手段は、特徴１−７において抽出した血管に対して中心線抽出により血管を線分化することで各血管および病変部ごとに分割しラベリングを行う手段である
１−９．特徴１−７、１−８を最初に行うことを血管の粗抽出とし、粗抽出の結果をもとに、特徴１−７、１−８を繰り返すことで結果を補正していくことを精密抽出とする。精密抽出では、各血管の輝度値ごとに閾値を適応的に変化させた適応的血管領域分割、および、その結果に基づき血管構造解析を再度行う、もしくは、一定の閾値以下となるまで領域分割と血管構造解析を繰り返し行う再帰的血管領域分割を行うことができる。
１−１０．特徴１−６の癒着の有無を検出する手段は、血管を全体で見た際に、通常では存在しえない血管のループの有無を確認する手段である。ループが確認された場合には、血管同士の癒着によるアーチファクトが発生していることとし、特徴１−９の精密抽出を再度行うことで癒着を分離する。
１−１１．特徴１−６の血管を領域設定する手段は、特徴１−８においてラベリングを行った血管・病変に対して、領域設定として満たすべき条件をリスト化したテンプレートと比較することで血流解析に含める領域のみを抽出する手段である。
１−１２．特徴１−６の血管を形状構築する手段は、特徴１−９において領域設定された血管に対して、マーチングキューブ法などの手段により血管の面を微小三角形要素から形成する手段である。
１−１３．特徴１−２の血管形状を計測する手段は、特徴１−８で得られた中心線上の各点において血管の直交断面を作成し形状計測を行う手段である。
１−１４．特徴１−２の血管形状を品質評価する手段は、得られた血管形状において血管壁近傍における輝度勾配に基づいて品質スコアを算出するものである。
【００２４】
（発明の特徴２：画像標準化機能をもつ血管形状構築装置）
２−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、医用画像の質の違いを補正した画像標準化機能をもつ血管形状構築装置である。
２−２．特徴２−１の画像を標準化する手段は、ノイズを除去する手段（ノイズ除去）、補間により画像を等方化する手段（等方化）、補間により画像解像度を増加させる手段（高解像度化）、画像を補正する手段（画像補正）、を有する。
２−３．特徴２−２のノイズを除去する手段は、メーカー、モダリティー、撮像条件、撮像対象に応じて異なる画像ノイズを除去する手段である。
２−４．特徴２−２の補間により画像を等方化する手段は、面内方向と面外方向で異なりうる医用画像の空間解像度を方向依存性のない立方体へと等方化する手段である。
２−５．特徴２−２の補間により画像解像度を増加させる手段は、画像補間により画像のもつ本来の空間解像度を人為的に倍増させる手段である。
２−６．特徴２−２の画像を補正する手段は、メーカー、モダリティー、撮像条件に応じて異なる画像の性質の違いを補正する手段である。
２−７．特徴２−６において、非造影ＭＲＡの場合においては、ＭＲＡ画像の性質である輝度値の流速依存性を補正する手段を有する。
２−８．特徴２−７において、流速依存性を補正する手段は、流速依存性が強い箇所を検知する手段と、血管の形態情報もしくは血流情報により流速依存性を補正する手段を有する。
２−９．特徴２−８において、流速依存性が強い箇所を検知する手段は、血管中心線に直交する各断面上での血管壁近傍での輝度勾配値に基づくものである。輝度勾配値が低い箇所は流速が低下している箇所であるため、血管壁の形状を歪ませてしまう要因となる。
２−１０．特徴２−８において、流速依存性を補正するために血管の形態情報を用いる場合、流速依存性有と検知された箇所において、血管の統計モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものである。
２−１１．特徴２−１０において、血管の統計モデルとは、血管形状データベースから得られた血管走行方向における血管断面の変化の仕方を数理モデル化したものである。
２−１２．特徴２−８において、流速依存性を補正するために血管の血流情報を用いる場合、流速依存性有と検知された箇所において、血管の血流モデルを適用することで画像の流速依存性を補正するものである。
２−１３．特徴２−１２において、血管の血流モデルとは、位相コントラストＭＲＩ法などにより計測された実際の血流情報を用いてもよいし、流速依存性の空間分布を分析することで得られる血流情報から補正してもよい。
２−１４．特徴２−６において、ＣＴＡの場合においては、高輝度信号として血管と誤認識されやすい骨や石灰化を除去する手段を有する。
２−１５．特徴２−１４において、骨を除去する手段としては、骨の解剖学的特徴を利用した手段を用いてもよいし、特徴２−１１に示される血管の統計モデルを複合的に利用してもよい。
２−１６．特徴２−１４において、石灰化を除去する手段としては、骨や血管にはない、石灰化に特異的な輝度特性を利用した手段を用いてもよい。例えば、石灰化は局所的に発生する現象であるため、高輝度信号が島状に孤立する。孤立した高輝度信号を抽出することで石灰化を検知・除去することができる。
【００２５】
（発明の特徴３：適応的血管領域分割機能をもつ血管形状構築装置）
３−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、血管領域抽出において血管部位適応的に血管内外判定を行うことで血管部位特異的に異なる輝度特性の影響を排除した血管形状構築装置である。
３−２．特徴３−１は、血管の領域分割の粗抽出として、領域分割と血管構造解析を行う。領域分割は閾値で行い、血管構造解析により血管の中心線を取得する。血管の中心線を得たら、中心線上の各点で直交画像を取得し、各血管で直交画像の輝度値分析を行う。これにより各血管での輝度値のばらつきを数値化できる。
３−３．特徴３−２の輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像での最大輝度値の半値を基準とする手段を含む。
３−４．特徴３−２の輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像での最大輝度値から極座標を設定してえられる輝度勾配の最大点を基準とする手段を含む。
３−５．特徴３−２の輝度値分析から血管部位特異的な血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像の重心から極座標を設定してえられる輝度勾配の最大点を基準とする手段を含む。
【００２６】
（発明の特徴４：再帰的血管領域分割機能をもつ血管形状構築装置）
４−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、血管領域抽出において再帰的に血管内外判定を行うことで血管領域抽出の精度を高めた血管形状構築装置である。
４−２．特徴４−１の血管領域抽出の精度を高める手段は、血管の粗抽出を行う手段、血管の精密抽出を行う手段を有する。
４−３．特徴４−２において血管の粗抽出を行う手段は、粗内外判定により粗血管形状を抽出する手段、粗血管形状から粗中心線を抽出する手段を有する。
４−４．特徴４−３において粗内外判定により粗血管形状を抽出する手段は、予め決められた値もしくは輝度値ヒストグラムから算出された基準値を用いた画像の二値化処理により粗血管形状を抽出する手段である。
４−５．特徴４−２において血管の精密抽出を行う手段は、粗中心線の各点で直交断面を作成する手段、画像補間により中心線直交画像を作成する手段、中心線直交画像の輝度値を分析する手段、輝度値分析から精密血管内外判定を行う手段、精密血管内外判定した結果から精密中心線を作成する手段、を有する。
４−６．特徴４−５の輝度値分析から精密血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像での最大輝度値の半値を基準とする手段を含む。
４−７．特徴４−５の輝度値分析から精密血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像での最大輝度値から極座標を設定してえられる輝度勾配の最大点を基準とする手段を含む。
４−８．特徴４−５の輝度値分析から精密血管内外判定を行う手段は、中心線直交画像の重心から極座標を設定してえられる輝度勾配の最大点を基準とする手段を含む。
４−９．特徴４−２の粗抽出と精密抽出は単段で行ってもよいし、繰り返し行ってもよい。
【００２７】
（発明の特徴５：自動領域設定機能をもつ血管形状構築装置）
５−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、抽出された血管に対して血流解析領域を自動的に設定する機能をもつ血管形状構築装置である。
５−２．特徴５−１の血流解析領域を自動的に設定する手段は、血管の構造を解析する手段、解析領域に含めるか否かを判別する手段、を有する。
５−３．特徴５−２の血管の構造を解析する手段は、主要血管を決定する手段、主要血管の中心線から各血管の走行をトラッキングし解剖テンプレートと比較することで従属血管を決定する手段、主要血管と従属血管に血管名称をラベリングする手段を有する。
５−４．特徴５−２の解析領域に含めるか否かを判別する手段は、血流解析領域として主要血管と従属血管のセットを予めリスト化したテンプレートと参照することで行う。
【００２８】
（発明の特徴６：癒着検出および分離機能をもつ血管形状構築装置）
６−１．本発明は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、医用画像から得られた血管形状を評価する際、血管の癒着の有無を自動検出および分離する機能をもつ血管形状構築装置である。
６−２．特徴６−１の血管の癒着の有無を自動検出および分離する手段は、血管構造解析において血管ループの有無を検出する手段、癒着が検出された場合、領域分割から血管形状構築をやり直す手段を有する。
６−３．特徴６−２において、血管ループの有無を検出する手段は、血管中心線と中心線端点を関連付けたデータを用意し、中心線端点を共有する複数の血管があるかないかを検出することで行う。
６−４．特徴６−２において、癒着が検出された場合、領域分割から血管形状構築をやり直す手段は、該当箇所において血管内外判定の基準を高精度化することにより行う。
６−５．特徴６−４において、血管内外判定の基準を高精度化する手段は、癒着のあった血管同士で血管同士が重複しないことを前提とした血管内外判定法を適用することによる。
【００２９】
次に、本発明の一実施形態を図面に基づき具体的に説明する。
【００３０】
前述したように、この発明は、数値流体力学（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｆｌｕｉｄ  ｄｙｎａｍｉｃｓ，  ＣＦＤ）による血流解析のための血管形状構築装置、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラムに関するものであり、特に、医用画像を入力とし、血管形状モデル構築および品質評価を出力するまでの工程を全自動化することにより、ユーザー依存性がない血管形状を生成する装置である。
【００３１】
（数値流体力学を用いた血流解析）
この実施形態の説明を簡単にするために、ここで、数値流体力学を用いた血流解析の概念を説明する。
【００３２】
数値流体力学では、流体の流れをコンピュータによる演算解析により演算し出力する。より詳しくは、流れを記述する支配方程式（連続の式、ナビエストークス方程式）を代数方程式に置換して逐次演算により近似解を得る。
【００３３】
この実施形態では、図１に示すように、入力として血管形状１、血液物性２、境界条件３、計算条件４の４つを用いる。これらの入力に基づき数値流体解析演算（ＣＦＤ）を実行し、空間における圧力場５・速度場（「流速場」とも言う）６を出力する。この例では、時間発展型として前記支配方程式を解法することで時空間での圧力場５・速度場６を算出する。
【００３４】
図２は、上記数値流体力学による血流解析のフローを示したものである。血流解析のフローでは、まず、Ｘ線ＣＴなどで得られる医用画像から血管形状を表す３次元形状データ（サーフェイスメッシュ）を構築する（図２（ａ）〜（ｂ））。そして、構築された血管形状の３次元形状データに対して、血液物性２、境界条件３、及び計算条件４等を設定し数値流体解析演算を実行する（図２（ｃ）〜（ｇ））。ここで、血液物性２は具体的には血液の密度と粘度である。境界条件３は具体的には各血管の端面における流量、および血管壁面における拘束条件等である。例えば、血管壁を固定した場合、壁上での流体の滑りを無視することで速度をゼロとする、いわゆるノンスリップ条件が適用されるのが一般的であるが、これも境界条件の一部である。計算条件４は、計算対象の血管形状に対する計算格子生成、方程式解法に関する方程式離散化および連立方程式解法などが挙げられ、これらを階層立てして各条件を設定してもよい。
【００３５】
次に、図３を参照して、血管形状を表す三次元形状データの構築プロセスの概念を説明する。血管形状構築では、まず医用画像を取得する（図３（ａ））。次に、前記医用画像から血管内外の判定を行い血管とそれ以外に領域分割する（図３（ｂ））。次に、血流解析の対象とする領域を設定する（図３（ｃ））。その後、マーチングキューブ法などにより血管壁のサーフェス形状を構築する（図３（ｄ））。すなわち、画像のボクセル空間からポリゴン空間に移行する。従って、この時点で血管壁面は微小三角形要素などの微小多角形要素から構築されている。
【００３６】
このような血管形状構築では、図３に示す各工程が独立したシステムやソフトウェアによって行なわれた場合、ユーザーが選択する処理の違いにより、構築される血管形状にばらつきが生じる可能性がある。すなわち、ユーザー依存性を排除できない。種々の医用画像からユーザー依存性が排除された血管形状を構築するためには、例えば以下の点が具体的な課題として挙げられる。
（１）入力する医用画像の質は、メーカー、モダリティー、撮像条件、撮像対象で変化するが、どのような医用画像であれば精度を保証できる血流解析を達成できるのかが明らかになっていない。
（２）血管内の輝度値は場所により変化するが、どのような血管内外判定法であれば精度が保証された血流解析を達成できるのかが明らかになっていない。
（３）領域設定の仕方に応じて血流解析結果は変化することが、どのような血管領域設定法であれば精度を保証できる血流解析を達成できるのかが明らかになっていない。
（４）微小三角形の大きさにより形状構築の精度そのものが変化するが、どのような形状構築法であれば精度を保証できる血流解析を達成できるのかが明らかになっていない。
【００３７】
上述したとおり、血管形状の質すなわち形状再現度は、血流解析結果に直接的に影響を及ぼす。そのため、質の高い血管形状を高い信頼性で構築することが重要であり、この実施形態における血管形状構築装置は、以下に説明する処理により、ユーザー依存性がない血流解析の結果精度を保証する品質の血管形状を構築するものである。
【００３８】
（本実施形態の概略）
本願の発明者は、上記課題を鑑みて、以下の（Ｉ）〜（ＶＩ）の観点からなる発明を行った。
【００３９】
（Ｉ）全自動制御機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第１の特徴は、数値流体力学による血流解析のための血管形状構築装置であって、医用画像を入力とし、血管形状および品質評価を出力するまでの工程を全自動化することでユーザー依存性を排除したことを特徴とする血管形状構築装置である。  
本発明では、血流解析結果から得られる血流情報をベースに絶対評価を行うという新たな視点に立つことで課題を解決した。より具体的には、血管壁に作用する壁面せん断応力は重要な指標であり、壁面せん断応力を一定の範囲に収めることを基準として血管形状構築の各工程を最適化し全体として品質管理を達成する血管形状構築専用装置を開発するに至った。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４０】
（ＩＩ）画像標準化機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第２の特徴は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血管形状構築の品質管理を可能とする血管形状構築装置における画像標準化機能を提供するものである。  
医用画像の質は、メーカー、モダリティー、撮像条件、撮像対象で変わることが知られているが標準化はされていない。従来の血流解析では、入力された医用画像に対して補正を行わずに血管形状構築が行われていた。例えば、ＭＲＡでは信号強度が流速依存性、ＣＴＡ、ＤＳＡでは造影剤の濃度依存性を強調した画像であり、前者の場合では、流速分布に応じて血管形状が歪んでしまうなどの課題があった。この本質的な原因は、画像同士を形状情報として比較したところで相対評価にすぎず真値に基づく精度評価を達成できないことである。本発明では、血流解析結果から得られる血流情報をベースに絶対評価を行うという新たな視点に立つことで課題を解決した。より具体的には、血管壁に作用する壁面せん断応力は重要な指標であり、壁面せん断応力を一定の範囲に収めることを基準として医用画像の補正法を開発するに至った。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４１】
（ＩＩＩ）適応的血管領域分割機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第３の特徴は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血管形状構築の品質管理を可能とする血管形状構築装置における適応的血管領域分割機能を提供するものである。  
医用画像から領域分割により血管を抽出する際には血管内外判定を行う。血管内の信号強度は部位に応じて異なることが知られている。より具体的には、比較的に径の大きい主要血管では信号強度が高い。したがって、主要血管に対する内外判定基準を血管系全体に適応すれば従属血管を過少評価してしまう。また、従属血管に対して行えば主要血管を過大評価してしまう。本発明では、血流解析結果から得られる血流情報をベースに絶対評価を行うという新たな視点に立つことで課題を解決した。より具体的には、血管壁に作用する壁面せん断応力は重要な指標であり、壁面せん断応力を一定の範囲に収めることを基準として適応的血管領域分割法を開発するに至った。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４２】
（ＩＶ）再帰的血管領域分割機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第４の特徴は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血管形状構築の品質管理を可能とする血管形状構築装置における再帰的血管領域分割機能を提供するものである。  
医用画像から領域分割により血管を抽出する際には血管内外判定を行う必要がある。血管内外判定は、血管内から外への信号強度の変化に対してなんらかの閾値を設定することで行う。ここで、血管の走行方向は任意であり、ある部位では画像の撮像方向に対して垂直に近く、他部位では平行に近いなどの現象が現れる。信号強度は、血管走行方向により変化するため、血管走行方向からみた形状抽出が望ましいが、これまでの血管領域抽出においては血管走行方向を考慮した高精度な血管内外判定法は報告されていない。本発明では、血流解析結果から得られる血流情報をベースに絶対評価を行うという新たな視点に立つことで課題を解決した。より具体的には、血管領域抽出を中心線にもとづき、粗抽出から精密抽出へと段階的に行うことにより、血管壁に作用する壁面せん断応力を一定の範囲に収めることができることが明らかとなった。すなわち、血管内外判定を再帰的に行う再帰的血管領域分割法を開発するに至った。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４３】
（Ｖ）自動領域設定機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第５の特徴は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血管形状構築の品質管理を可能とする血管形状構築装置における自動領域設定機能を提供するものである。  
領域分割により抽出された血管形状に対して解析領域を設定する必要がある。これまで解析領域はユーザーが恣意的に決定していたため、解析結果のばらつきを生む要因であった。本発明では、血流解析結果から得られる血流情報をベースに絶対評価を行うという新たな視点に立つことで課題を解決した。より具体的には、血管壁に作用する壁面せん断応力は重要な指標であり、壁面せん断応力を一定の範囲に収めることを基準として、病変の部位に応じて、解析領域に含めるべき主要血管と従属血管を示すテンプレートを作成し、テンプレートをもとに領域設定を自動化することでユーザー依存性を排除した血管領域自動設定法を開発した。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４４】
（ＶＩ）癒着検出および分離機能をもつ血管形状構築装置  
本発明の第６の特徴は、血管形状構築の各工程を全自動処理することでユーザー依存性を排除し、血管形状構築の品質管理を可能とする血管形状構築装置における癒着検出および分離機能を提供するものである。  
領域分割により抽出した血管形状には、本来癒着がないにもかかわらず、画像処理によるアーチファクトにより血管の癒着が発生する場合がある。この場合、ユーザーは癒着の有無を目視で確認し、癒着箇所を手作業により画像処理することで血管同士を分離する。このためユーザーによる恣意性が発生し、解析結果のばらつきの要因であった。そこで本発明では、血管の癒着の検出および分離を自動化した血管形状構築法を開発した。この発明によれば、ユーザーの経験や知識に依存せず、精度保証を付与した血流解析結果を提供できる。
【００４５】
以下、上記本発明の一実施形態をより詳しく説明する。
【００４６】
（最良の実施形態）
図４は、この実施形態に係る血管形状構築装置を示す概略構成図である。
【００４７】
血管形状構築装置１０は、ＣＰＵ１８、ＲＡＭ１９及び入出力部２０が接続されたバス５０に、プログラム格納部６０とデータ格納部７０、７１が接続されてなる。この装置は、さらに、各種外部参照データを格納するその他の機器に前記バス５０が接続されてもよい。
【００４８】
プログラム格納部６０は、画像入力部１１と、画像判別部１２と、画像標準化部１３と、形状構築部１４と、品質評価部１５と、形状測定部１６と、血管形状データ出力部１７とを備えている。データ格納部７０は入出力部２０で入力された医用画像データを格納する。データ格納部７１は、血管形状データ２１と、画像適正度２２と、画像補正度２３と、病変部位・種類２４と、血管形状計測データ２５と、品質スコア２６とを格納する。
【００４９】
前記構成要件（画像入力部１１と、画像判別部１２と、画像標準化部１３と、形状構築部１４と、品質評価部１５と、形状測定部１６と、血管形状データ出力部１７）は、実際にはハードディスクの記憶領域に格納されたコンピュータソフトウエアによって構成され、前記ＣＰＵ１８によって呼び出されＲＡＭ１９上に展開され実行されることによって、この発明の各構成要素として構成され機能するようになっている。
【００５０】
図５は、この装置による血管形状構築のフローを示すものである。以下、この図に示される各工程について順に説明する。
【００５１】
（医用画像取得（ステップＳ１））
ステップＳ１で、このシステムの画像入力部１１に医用画像が入力される。
【００５２】
この実施形態において、当該入力される医用画像は、例えばＭＲＡ（磁気共鳴画像）、ＣＴＡ（Ｘ線コンピュータ断層撮影画像）、ＤＳＡ（血管造影画像）などの対象血管部位の断層画像を取得可能な装置の他、ＵＳ（超音波画像）、ＩＶＵＳ（血管内超音波画像）、ＯＣＴ（近赤外画像）など、対象血管部位における画像データを取得可能な種々の装置により得られたものであってよい。
【００５３】
対象血管部位としては、例えば脳動脈、冠動脈、頚動脈、大動脈、または被験者のその他の対象血管部位であってよい。
【００５４】
医用画像の質すなわち画像特性は、上述したように、使用した機器や撮像対象、撮像条件等によって変化する。以下に、医用画像の質的な違いをもたらす要因について体系的に説明する。
【００５５】
医用画像にはＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）と呼ばれる画像の属性を示す規格があり、多くの医用画像がこの標準規格に準拠している。しかしながら医用画像の質に関する規格化はほとんど行なわれていない。従って、上記種々の装置で撮像された医用画像に対してそれぞれ適切な補正処理を施さないと、当該医用画像の画像特性に応じて異なる血管形状が構築されてしまう可能性がある。すなわち、異なる機器や撮像条件で得られた医用画像から図３（ａ）〜（ｄ）に示すような手法で血管形状を構築すると、同一血管を撮像していたとしても、その形状が同一となるとは限らず、血流解析の結果が変化し解析結果の精度に影響を及ぼすことが予想される。
【００５６】
このような医用画像の画像特性に違いをもたらす要因は、図６に示すように、「機器特性３１」と「撮像特性３２」に大別され、さらに機器特性３１は「メーカー３３」と「モダリティー３４」とに、撮像特性３２は「撮像条件３５」と「撮像対象３６」とに分けることができる。
【００５７】
ここで、「メーカー３３」とは、撮像機器を開発している企業である。また「モダリティー３４」とは撮像機器であり、例えば上述したＭＲＡ、ＣＴＡ、ＤＳＡ、ＵＳ、ＩＶＵＳ、ＯＣＴなどの装置である。種々の撮像機器の計測原理の違いは後述するように画像特性に強く影響を及ぼす。
【００５８】
「撮像条件３５」とは、（１）計測条件と（２）注入条件とに細分化できる。「計測条件」とは、磁場やＸ線などの照射波の強度、空間や時間の分解能を含む意味である。計測条件のなかには、２次元の断層画像群を画像セットとして取得するための画像構築法が含まれる。この「画像構築法」は、撮像機器の計測原理によって異なる。すなわち、モダリティーに依存する。例えばＭＲＡの場合は、体軸方向にスキャンしながら撮像・計測を行うため、通常、断層画像を直接取得できる。一方、ＣＴＡやＤＳＡの場合は、ヘリカル法やトモグラフィー法を利用するため、測定データを特殊な再構成関数を用いて変換処理することにより断層画像を取得する。また、ＩＶＵＳやＯＣＴの場合は、カテーテル先端のセンサーを回転させながら血管内を走査イメージングするため、各々の撮像位置での局所座標系の違いを補正することにより血管走行方向の断層画像を取得する。さらに、画像構築法の中には、造影剤を用いるイメージングにおいて造影前と造影後の画像を差分することにより骨や石灰化を除去するサブトラクション法も含まれる。サブトラクション法は、骨や石灰化の影響を除去できる点で血管形状構築において極めて有用である。「注入条件」とは、血管の像を鮮明化させるために静脈ないしは動脈から注入される造影剤の注入条件である。造影剤の種類、濃度、注入速度、注入時間などは画像の質に影響を与える。
【００５９】
「撮像対象３６」とは、「患者状況」や「撮像部位」に細分化できる。「患者状況」とは、血管病変の程度や治療の有無に関連する。「血管病変」とは、例えば動脈硬化によるものが挙げられる。動脈硬化が進行すると石灰化を伴うことが多いが、このような動脈硬化部位を含む画像では、石灰化（または高度石灰化）のために画像に局所的なハレーションが起きている場合があり、血管形状の構築に影響を及ぼす。「治療の有無」とは、例えば対象血管部位へのステント、コイル、クリップ等の治療機器が体内に留置されているかどうかである。このような治療機器の留置治療を受けた患者では、当該治療機器周辺にノイズが発生し画像の質を低下させる場合がある。「撮像部位」とは、部位依存的に画像の質に影響を与える因子を示す。例えば、鼻腔近傍はＭＲＡで撮像する場合、空気層による磁場の空間変動が起こる傾向にある。また、骨などの硬組織周辺はＣＴＡで撮像する場合、当該骨と血管との識別が困難な傾向にある。
【００６０】
以上のように、画像特性の違いをもたらす要因は極めて多数のパラメータにより影響され、当該要因に応じた医用画像の質的な画像補正は血流解析の精度保証のために不可欠である。
【００６１】
したがって、以下の各工程で、各種要因に応じた画像補正を行う。
【００６２】
（画像判別工程（ステップＳ２））
このステップＳ２では、画像判別部１２が、「画像属性情報」および「画像分析情報」の２つを画像適正情報として符号化・数値化し、これに基づいて血流解析のための入力画像として処理可能かの入力可否判断を行う。
【００６３】
図７は、画像判別部１２の構成図である。
【００６４】
この画像判別部１２は、医用画像を入力とし、（１）機器特性判別部と、（２）撮像特性判別部と、（３）画像適正判別部とを有する構成となっており、医用画像と画像適正度を出力する。
【００６５】
まず、医用画像が入力されると（ステップＳ２−０）、画像適正情報として機器特性の判別が、メーカー判別部とモダリティー判別部とによってなされる（ステップＳ２−１−１及びステップＳ２−１−２）。これにより、医用画像を与えた機器のメーカー及びモダリティーが判別される。メーカー及びモダリティーの情報は医用画像に付加されているのでそれに基づいて行う。
【００６６】
次に、撮像特性の判別が撮像条件判別部と撮像対象判別部によってなされる（ステップＳ２−２−１及びステップＳ２−２−２）。撮像特性の情報は医用画像に付加されているのでそれに基づいて行う。撮像条件に関する情報は、医用画像に属性情報として付与されているのでそれに基づいて行う（ステップＳ２−２−１）。
【００６７】
撮像対象判別部においては、画像分析を行い、各種のノイズを判別し、画像適正情報として定量して出力する（ステップＳ２−２−２）。具体的には、（１）機器由来ε１、（２）造影剤由来ε２、（３）血管由来ε３、（４）硬組織由来ε４、（５）部位由来ε５、（６）治療由来ε６の各ノイズを算出する。この実施形態において、ノイズとは血流解析を行う上での誤差要因と定義する。
【００６８】
以下に具体的な算出方法を説明する。
（１）機器由来ノイズ
機器由来ノイズとは、画像の背景に含まれる機器固有のバックグラウンドノイズである。画像全体に一様に分散したランダムノイズと画像局部に縞状等のパターンで現れるバイアスノイズがある。この実施形態では、これらノイズを、ファントムによる検定画像により特徴を数値化する。より具体的には、ランダムノイズはフーリエ変換による高周波成分として、バイアスノイズは低周波成分として定量化して出力、判別する。
（２）造影剤由来ノイズ
造影剤由来ノイズとは、造影剤と血液の混合不良による輝度値のむらとして検出する。造影剤と血液が良好に混合されている場合には、造影剤の輝度値の変化は場所によらず一定の特徴を示すことから判別可能である。例えば、輝度値にむらがない場合、血管直交方向において同等であり、走行方向において緩やかに減少するなどである。上記造影剤と血液の混合不良は、造影剤の輝度値の信号強度を分析することで定量化する。
（３）血管由来ノイズ
血管由来ノイズとは、血管形状の逸脱や癒着に関連するノイズである。瘤や狭窄などの病変部では、血管の形状が正常値から逸脱する。過度に逸脱した血管形状を用いた場合には、血流解析そのものの精度が保証されない場合がある。例えば、過度に狭窄した血管では狭窄部そのものを精度よく定量化することが困難となる。癒着に対しても同様である。血管由来ノイズとは血管形状の定量化をもとに算出されるものであり、血流解析不適とされた領域を血管由来ノイズと定義して、特定する。
（４）硬組織由来ノイズ
硬組織由来ノイズとは、骨や石灰化に関連するノイズである。骨や石灰化は造影剤の輝度値を超えた高輝度信号として観察される。高輝度信号であるがゆえに、血管壁内もしくは血管外にあるにも関わらず、血管内腔の一部として誤認識されてしまいがちである。そこで、ここでは骨と石灰化による信号をノイズとして検知する。骨は解剖学的に連続的な高輝度信号とし、石灰化は周囲から孤立した不連続高輝度信号とする。この信号強度の特性の違いに基づいて両者のノイズを検出・定量化して判別する。
（５）部位由来ノイズ
部位由来ノイズは、血管周囲領域の輝度変化の度合いで検出する。精度ある血管形状構築には、血管周囲において血管内と比べて十分なコントラストがあることが望ましい。一方で、血管周囲には骨や石灰化などの硬組織、脳実質組織などの軟組織、鼻腔周囲では空気層といったノイズ成分が存在する。ここでは、血管周囲領域の輝度値の変化を分析することで部位由来ノイズを定量化し、判別する。
（６）治療由来ノイズ
治療由来ノイズとは、例えばステント、コイル、クリップ等の各種治療機器がすでに体内に埋め込まれている場合、診断機器による照射波が治療機器に反射し治療機器特有のノイズとして現れる現象である。空間局在的に一定のパターンをもつ高輝度信号として観察される特徴があり、そのパターンを検知し、信号強度を定量化することでノイズを検知する。
【００６９】
ついで、画像適正の判別が画像適正度算出部と入力可否判別部によってなされる（ステップＳ２−３−１及びステップＳ２−３−２）。画像適正度算出部は、上記のノイズの総和をノイズ量と定義して算出する（ステップＳ２−３−１）。すなわち、総ノイズ量は  
2016159379.tif 000003
【００７０】
となる。ここでα、βは係数・乗数であり、各々のノイズに対して固有の値である。これらの値は、この実施形態では、機械学習により症例数の増大に応じて最適化される仕組みとなっている。この機械学習は、院内で機械学習を行った場合には症例数の違いから最適化の程度が施設ごとに異なることになるので、画像分析結果を専用回線等により院外の外部データサーバーに転送し、外部データサーバーを通して多施設ネットワークにおいて機械学習を行うことで施設間での値の均質化を達成する。そして、ここで求められた係数・乗数α、βは適宜、画像分析情報テンプレートに書き込まれて更新され、下記のノイズ量の総和の算出及び画像適正度の算出に用いられるようになっている。
【００７１】
一方、入力可否判別部は前述の画像属性情報（画像属性情報に基づく入力可否判別テンプレート４０）および画像分析情報（画像分析情報に基づく入力可否判別テンプレート４１）に基づいて入力可否判別を行う（ステップＳ２−３−２）。
【００７２】
画像属性情報に基づく入力可否判別テンプレート（以下、「画像属性情報テンプレート」と言う）４０は、入力可能とするメーカー、モダリティー、撮像条件をテンプレート化したものであり、入力可能であれば0、入力不可であれば１を出力する機能を有するテンプレートである。
【００７３】
画像分析情報テンプレート（以下、「画像分析情報テンプレート」と言う）４１は、前記総ノイズ量で規格化した、すなわち、１未満の値を出力する機能を有するテンプレートである。具体的には、上記式で示したノイズ量の総和に関してノイズ種別毎の係数α及びβ、及び上記ノイズ総量に対するしきい値を格納する。そして、上記α、βは、上述したように、機械学習により常時更新されるようになっている。このしきい値と上記ノイズ量の比較を行うことで、画像適正度が、この実施形態では、Ａ、Ｂ、Ｃのランク付けによりなされるようになっている。
【００７４】
この入力可否判別部は、上記画像属性および画像適正度に基づいて医用画像の入力可否を判別する。例えば、上記画像属性については、特定のメーカーやモダリティーのものは入力拒否と判定する。また、画像適正度については、ランクＣのものが入力拒否と判定されるようになっている。
【００７５】
その後、画像判別部１２は医用画像および画像適正度を出力する（Ｓ２−４）。この実施形態では、入力可と判定された医用画像とその画像適正度を出力するが、これに限られるものではなく、例えば入力拒否と判定された場合でも、画像適正度を出力してもよい。また算出した各ノイズ量を出力してもよい。
【００７６】
（画像標準化工程（ステップＳ３））
図８は、画像標準化部１３の構成図である。
【００７７】
この画像標準化部１３は、医用画像と画像適正情報（画像適正度を含む）を入力とし、ノイズ除去部と、等方化部と、高解像度化部と、画像補正部とを有する構成となっており、標準医用画像、画像適正度、画像補正度とを出力する。
【００７８】
まず、この画像標準化部１３に医用画像と画像適正度が入力されると（Ｓ３−０）、ノイズ除去部がオリジナルの医用画像に含まれるノイズを除去する（ステップＳ３−１）。ここでいうノイズとは、上述した（１）機器由来、（２）造影剤由来、（３）血管由来、（４）硬組織由来、（５）部位由来、（６）治療由来である。ノイズ箇所の特定は画像判別部１２で画像適正情報の判別として既に完了しているので、このノイズ除去部は、原画像の特定箇所から各種のノイズ成分を除去する。
【００７９】
上記ノイズは空間領域か周波数領域のいずれかで特定されている。この実施形態では、空間領域とは画像を直接解析することを示し、周波数領域とは、画像をフーリエ変換やウェーブレット解析を用いて周波数解析することを示している。ノイズ除去部は、各種ノイズの定量法の違いに応じて、空間領域もしくは周波数領域のいずれかにおいてノイズ成分を除去する。
【００８０】
次いで、等方化部および高解像度化部が、それぞれ画像補間により等方化（ステップＳ３−２）および高解像度化（ステップＳ３−３）を行う。等方化では、空間解像度の異方性を修正し、立方体のボクセルからなる画像を取得する。高解像度化では、見かけの空間解像度を高める。
【００８１】
次いで、画像補正部が、画像補正を二段階に分けて行う（ステップＳ３−４）。
【００８２】
まず、第一次画像補正として、機器特性および撮像特性に対する補正を行う（ステップＳ３−４−１）。この補正では、機器特性、すなわち機器由来の画像歪み、撮像特性、すなわち撮像由来の画像歪みを補正する。
【００８３】
機器由来の画像歪みとは、メーカーもしくはモダリティーの違いが画像全体に与える歪みである。例えば、ＭＲＡは体軸方向に対して撮像断面をスキャンしながらスライス画像を取得し、ＣＴＡやＤＳＡは機器を回転させながらトモグラフィー画像を、ＩＶＵＳやＯＣＴは血管内に留置したカテーテル式画像センサーを走査しながらスライス画像を取得する。これらモダリティーの違いは機器固有の画像歪みをもたらす。この実施形態では、このような画像歪みの特性を予めファントムによる画像検定から定量化し、当該ファントムによる検定画像から画像歪みを最小化するよう最適化された補正行例を用いて歪み補正を行う。
【００８４】
また、撮像由来の画像歪みとは、撮像条件もしくは撮像対象が画像全体に与える歪みである。撮像条件による画像歪みには画像最構成法によるものが含まれる。この歪みも、前述と同様に、ファントム実験による補正行列を用いて歪み補正を行う。
【００８５】
上記第一次画像補正を終了後、後述する第二次画像補正に移行する。第一次画像補正では画像全体の歪みを対象としたが、第二次画像補正では局所的な血管形状歪みを対象とする。この実施形態における血管形状構築では、後述するように血管内外の領域分割を行う。この領域分割とは血管内から血管外への輝度値の変化に対して何等かの基準を適用することで内外を判定するものであるが、血管内外の境界領域における輝度値の変化は対象血管中の位置によらず一定であることが望ましい。血管内外の境界付近（境界領域）における輝度値の変化が対象血管中の位置によって異なると、構築される血管形状に局所的な歪みを生じる場合があるためである。
【００８６】
例えば、直線的な形状の血管部分と湾曲した形状の血管部分とで、上記血管内外の境界領域における輝度値変化が異なる場合があり、何ら補正処理を行なわずにこのような医用画像に基づいて血管形状構築を行なうと、構築された血管形状に位置によって異なる歪みが与えられることが予測される。より具体的には、非造影ＭＲＡの場合では、輝度値そのものが流速依存性となるため血管の外周と内周で輝度値が変化してしまい、構築された血管形状に歪みをもたらす場合がある。また、造影剤を用いたＣＴＡやＤＳＡでは、輝度値は濃度依存性である。すなわち、造影剤を用いたＣＴＡやＤＳＡでは、非造影ＭＲＡの場合のような流速による輝度値の変化は起こらないが、造影剤が血液と比して比重が高く血管断面において均質に分散しているとは限らないために、造影剤と血液の混合不良により血管内外の境界領域における輝度値の変化に場所依存性をもたらす場合がある。
【００８７】
そこで、画像補正部は、第１の画像補正が行われた医用画像の血管壁周辺の輝度値から輝度勾配を算出し（ステップＳ３−４−２）、当該輝度勾配の変化量に基づき補正対象とする箇所を検知する（ステップＳ３−４−３）。画像補正部は、輝度勾配値を長軸・短軸の二軸に対して算出する。ここで長軸とは血管走行方向にとられた座標軸であり、短軸とは血管直交方向に取られた座標軸である。血管走行・直交方向の算出の仕方は、形状構築（ステップ４）で詳述する。この実施形態では、血管内外の輝度勾配値を算出し、当該輝度勾配値が閾値以下の箇所を要補正箇所として検知する。輝度勾配値が低い箇所は流速が低下している箇所であり、血管壁の形状を歪ませてしまう要因となるためである。
【００８８】
ついで、要補正とされた箇所について、形態情報もしくは血流情報に基づき、第二次画像補正を行う（ステップＳ３−４−４）。この実施形態において、上記形態情報および血流情報は、統計平均値として算出された血管統計モデルおよび血流統計モデルである。血管統計モデルは、血管を流れ方向に対してのテーパ管とし、その形状変化を数理モデルで置き換えたものである。また、血流統計モデルは、血流依存的に現れる輝度値の変化様式を数理モデルで置き換えたものである。例えば、血流統計モデルは、位相コントラストMRI法により計測された実際の血流情報もしくは流速依存性の空間分布を分析することで得られる血流情報を数理モデル化したものである。これら統計モデルは、標準医用画像データベースから機械学習により取得する。この実施形態では、標準医用画像データベースは、施設間での違いをなくすために院外に配置され多施設共有型のネットワークから構成される。
【００８９】
第二次画像補正が終了した段階で、標準医用画像、画像適正度、画像補正度を出力する（ステップＳ３−４−５）。尚、この実施形態において、画像補正度は補正箇所の領域の大きさである。
【００９０】
（形状構築（ステップ４））
図９は、血管形状構築部１４を示す構成図である。
【００９１】
入力は、前記工程で標準化された医用画像、画像適正度、画像補正度であり、出力は、血管形状データ、病変部位・種類、画像適正度、画像補正度である。
【００９２】
血管形状構築部１４は、領域分割（粗抽出）部と、構造解析部と、領域分割（精密抽出）部と、癒着検出・分離部と、領域設定部と、形状構築部とを有する。
【００９３】
領域分割部は、領域分割を血管ごとに設けた適応的な基準にもとづき行う適応的血管領域分割、及び、粗抽出から精密抽出または精密抽出を繰り返し行う再帰的血管領域分割を実行する。
【００９４】
領域設定において、各血管および病変部位にラベリングを行い、解剖学的テンプレートを参照にして血流解析に必要な血管領域をコンピュータが設定することを自動血管領域設定と称す。
【００９５】
この血管形状構築部１４は、まず、閾値を仮に算出し（ステップＳ４−１−１−１）、画像全体を二値化する（ステップＳ４−１−１−２）ことで粗抽出を行う。閾値は画像全体の輝度値のヒストグラムから所定の基準を設けて算出したものを用いる。ただし、この後述する癒着の検出の度合いが高いと判定された場合には閾値を厳格化して対応する。画像全体で二値化を行った段階である程度の血管形状を得ることができるが全体に対して一義的な閾値を与えているため血管抽出精度は粗いものである。
【００９６】
次に、血管形状構築部は、細線化を行う（ステップＳ４−２−１）。細線化とは、血管の中心線を取得する技術である。いくつかの手法がよく知られているが、この実施形態では、例えば、血管外周側から一皮ずつ中心へと皮を向いていくことで血管の芯を抽出し、血管走行方向にスプライン曲線などをフィティングすることで中心線とする。
【００９７】
その後、血管形状構築部１４は、取得した血管の中心線を用いて血管構造をグラフ化する（ステップＳ４−２−２）。すなわち、すなわち、血管中心線においてその端部・分岐点を特定し、図１１（ｂ）に示すような節点（ｎｏｄｅ）と辺（ｅｄｇｅ）の接続関係を示したグラフを取得する。以下、端点・分岐点間の中心線に対応する各血管部分を血管要素と言う。
【００９８】
次に、グラフ化した各辺の走行方向を基準にして画像分析を行う（ステップＳ４−２−３）。より具体的には、血管走行方向の各点において血管走行方向に垂直な断層画像を特定し、各節点間の断層画像群から血管要素ごとに血管内外の境界領域における輝度値の変化特性を取得する。すなわち、血管要素ごとに適応的な内外判定基準を得る。この実施形態では、血管中心線上の輝度値と背景輝度値の差の半値を内外判定基準とする。この血管要素ごとの内外判定基準を用いることで以後の抽出処理では、各血管適応的に二値化を行うことができる。尚、この構造解析は、血管要素ごとに輝度値の変化特性を取得してもよいし、一つの血管要素を細分化した微小領域ごとに輝度値の変化特性を取得してもよい。
【００９９】
次に、この血管形状構築部１４は、血管要素ごとでの領域分割を行ったのち、再度、細線化から繰り返し領域分割を行うことで精度向上を実現する。領域分割を繰り返すことで中心線の特定を場所依存的に行い、それにより血管の領域分割の精度を向上させることができる。粗抽出では上述したとおり全体に対して一つの基準を適用していたが、精密抽出では血管要素ごとに基準を適応的に適用させる精密抽出を繰り返すことで一つの血管においても部位ごとに最適化された基準を適用させる。この実施形態では、粗抽出により特定された血管領域を基準とし、精密抽出を行うごとに得られる血管領域との差分を定量化する。そして、この差分の収束性を判定することで精密抽出の終了条件を与える。すなわち、差分が閾値を上回る場合は精密抽出を繰り返し、閾値以下となった場合に、精密抽出を終了する。
【０１００】
次に、血管形状構築部１４は、癒着の検出・分離を行う（ステップＳ４−３）。ここでいう癒着とは図１０に示すように、本来血管同士は癒着していないにも関わらず、画像精度の不足から癒着しているかのようにみえる現象である。この現象を以下、「癒着」または、「癒着アーチファクト」と言う。
【０１０１】
通常、血管とは全身レベルでは一巡閉鎖系のループ回路となっているが、血流解析が取り扱う比較的に微視的な領域においてループは形成しない。従って、この実施形態では、ループの有無に応じて癒着の有無を検出する（ステップＳ４−３−１）。具体的には、図１１に示すように、癒着部位の検出を、血管形状のグラフ化、および当該グラフの深さ優先探索により行う。すなわち、端点と分岐点を検出し、それらの接続関係を調べる。
【０１０２】
例えば、図１１（ａ）に示す血管形状をもとに処理された図１１（ｂ）に示すグラフでは血管の分岐構造が表現されている。この図上で、円で示したものは節点であり、端点または分岐点を示す。癒着が生じると、このグラフに閉路（ループ）として表れるようになっており、この閉路をグラフの深さ擾先探索を行うことで検出する。これは初期の節点からすべての節点を通るように辺をたどっていく操作である。たどり方の規則は以下の通りである。
（１）分岐点に来たときには、通過していない辺を選び、次の節点に進む。
（２）端点に来たときには、手前の分岐点に戻る。
（３）分岐点に戻ったときに通過していない辺がなければ、手前の分岐点に戻る。
【０１０３】
図１１（ｃ）において、各節点の番号は分岐深さ優先探索の訪問順序を表す。また、実線矢印は往路、点線矢印は復路を示す。この図１１（ｃ）に示す例では５番と６番の間に閉路が生じている。深さ優先探索を行うと、５番の節点から６番，７番，８番と進み６番に戻ってくる。ここで、往路は図の下側の辺を通ってきたので、上側の辺はまだ通過していない。ところが上の辺を選ぶとすでに訪問済みの５番に着く。閉路がなければ訪問済みの節点に戻るのは復路だけであるが、閉路が存在する場合は往路で訪問済みの節点に到達する。従って、節点と辺の通過状況を記録しておくことによって閉路を検出することができ、閉路と判定された時点の節点（図１１（ｃ）に示す例では６番）が癒着部位とみなすことができる。
【０１０４】
血管形状構築部１４は、癒着部位を検出すると、次に当該癒着部位の分離を行う（ステップ４−３−２）。この癒着分離は、ある閾値を設定し、癒着の程度を評価することで行なう。癒着の程度が閾値以上であれば、領域分割の始点にもどり、より厳格な基準で二値化を行うことで積極的に癒着の程度を緩和する。癒着の程度が閾値以下であれば、癒着部位に接続されている血管の走行方向と形状にもとづいて癒着部位を分離する。分離の処理は、血管領域、中心線、血管の走行方向および断面積に基づいて行う。血管領域、中心線、血管の走行方向は領域分割および構造解析で取得したものであり、血管の断面は血管領域の血管走行方向に垂直な断面を計測することにより取得する。
【０１０５】
分離処理の流れは以下の通りである。
（１）血管の断面積の変化から癒着区間を求める。
（２）癒着区間の前後の血管の中心線を用いて、癒着区間の中心線を推定する。
（３）癒着区間の血管断面において二つの接する楕円を血管表面の輪郭に当てはめることによって各血管の形状を推定する。
（４）癒着区間断面を二つに分割する。
【０１０６】
以下に、図１２を参照して、上記（１）〜（４）の各分離処理をより詳細に説明する。まず、癒着区間とその前後における血管の断面積を計測する。癒着している部分は二本の血管が一体となっているため、血管の走行に沿って断面積をプロットしていくと図１２（ａ）中の下方に示したグラフのように癒着区間のみ断面積が増大する。この変化を検出して、癒着区間を決定する。
【０１０７】
次に血管の中心線に着目すると、元々は二本だった中心線が内側へとずれていき、ついには接して分岐点となる。図１２（ａ）上図において一点鎖線で示したものがそれに相当する。しかし、本来は二本の血管であるから、図１２（ａ）上図において点線で示したように、交わることの無い二本の曲線になっているはずである。そこで、癒着区間の本来の中心線をその前後の中心線から補間することによって推定する。その次に、推定された中心線を用いて、癒着区間の断面上で各血管の輪郭を推定する。図１２（ｂ）は癒着区間における血管走行方向に垂直な断面を示している。二つの黒い点５１は推定された中心線を示す。血管の断面は楕円と仮定して、二つ楕円５２の中心が既知であり、接しているという条件の下で癒着区間の血管の輪郭５３に二つの楕円を当てはめる。図１２（ｂ）の点線が当てはめた二つの楕円を示す。最後に、癒着区間の内部を二つの血管の径の比に応じて二つの領域に分割し、分離処理を完了する。
【０１０８】
次にこの血管形状構築部１４は、血管ごとにラベリングを行う（ステップＳ４−４−１）。血管のラベリングは、主要血管を特定し、グラフデータに基づき各血管をトラッキングすることで行う。解剖学的位置・配向性を示す解剖学テンプレートと照合することで各血管にコンピュータが自動的にラベリングを行う。この際、血管病変と疑われる位置を特定する。血管病変とは血管の瘤化や狭窄であり、血管形状が局所的に変化するものである。血管ごとに血管走行方向の形状変化を分析することで病変の種類・部位の特定を行う。例えば、瘤であれば局所的に断面積が増大するのに対し狭窄であれば局所的に断面積は減少する。この断面積変化の度合いに応じて病変部位・種類を特定する。
【０１０９】
次に、血管形状構築部１４は、フィルタリングで血流解析のための血管形状を構築するために不要な血管を削除する（ステップＳ４−４−２）。不要な血管とは血流解析には不適な細血管や短血管である。血管の直径や長さは細線化・グラフ化で取得していることから規定された閾値と照合することでフィルタリングを行う。その後、病変の種類・部位に応じて血流解析のための領域を自動的に抽出する（ステップＳ４−４−３）。ここでは、事前に準備されたテンプレートを参考にして決定している。
【０１１０】
次に、この血管形状構築部１４は、マーチングキューブ法などにより血管の局面をポリゴンにより形成し、適切なスムージングとともに血流解析のための血管形状データを取得する（ステップＳ４−５）。なお、ここではマーチングキュームに限らず、血管壁面を数理モデルで構成したものを用いてもよいし手法は問わない。
【０１１１】
その後、この血管形状構築部１４は、血管形状データ、病変部位・酒類の特定データ、画像適正度、画像補正度の各データを出力する（ステップＳ４−６）。
【０１１２】
（形状計測から出力まで（ステップＳ５〜Ｓ７））
次に、形状計測部１５と品質評価部１６の動作を図１３を参照して説明する。
【０１１３】
この場合、入力は、（１）血管形状データ、（２）病変部位・種類、（３）画像適正度、（４）画像補正度であり、出力は（１）血管形状データ、（２）血管形状計測データ、（３）病変部位・種類、（４）病変形状計測データ、（５）品質スコアとなる。
【０１１４】
形状計測部１５は、ラベル化された血管・病変の領域のそれぞれにおいて、ポリゴン化された血管形状データ（（ステップＳ５−０で入力された（１）血管形状データ及び（２）病変部位・種類））をもとに形状計測を行う（ステップＳ５−１）。正常血管部位に対しては、血管の中心線に基づいて直交断面を構築することで等価直径を算出し形状計測の基本とする。この実施形態では、長さ、表面積、体積などの基本値の他に、真円からの逸脱度を算出した血管歪みなどを計測する。病変形状に対しては種類に応じた形状計測を行う。例えば、瘤の場合は、ネック長さ、瘤深さ、アスペクト比、表面積、体積などを計測する。
【０１１５】
上記形状計測の後に、品質評価部１６が、得られた血管形状データに対して品質評価を行う（ステップＳ６）。この実施形態において、品質評価とは、（１）画像適正度、（２）画像補正度、（３）形状構築精度、の３つを対象としてスコアリングされる血管形状データの総合評価値である。（１）（２）に関しては前述の通りである。（３）形状構築精度とは、この実施形態では血管壁特定精度である。血管壁特定精度を定量化する方法は一つではないが、この実施形態では、ポリゴン化された血管形状データを医用画像に重畳することで定量化する。すなわち、血管壁近傍の輝度勾配値を用いて行う。
【０１１６】
より具体的には、図１４（ａ）に示すように、ポリゴン化された血管形状データの微小面（微小三角形要素）の重心に対して血管表面直行方向に線分Ｘｉを形成し、当該線分に沿って輝度勾配を算出する。図１４（ｂ）に横軸をＸｉ、縦軸を輝度値とするグラフを示す。同図に示すように、血管内から血管外に向けて輝度値が低下する。低下の度合いが急峻であればあるほど血管内外のコントラストが明瞭であるため血管形状構築精度が高いことを意味する。そこで、品質評価部１６は、上記輝度勾配を血管形状データの各三角形要素に対して算出する。図１４（ｃ）は、１血管要素の各三角形要素における輝度勾配をヒストグラムにしたものである。尚、この実施形態では、各血管要素に対してヒストグラムを作成しているがこれに限られない。その後、ヒストグラムに対して閾値を設定することで形状構築精度を定量化する。例えば、図１４（ｃ）に斜線で示すように輝度勾配が閾値以下のものを品質低下と判定し、その閾値以下の割合を算出する。
【０１１７】
その後、品質評価部１６は、品質評価値Ｘを（１）画像適正度（α）、（２）画像補正度（β）、（３）形状構築精度（γ）を用いて下式より算出する。  
2016159379.tif 000004
【０１１８】
ここで各比例係数ｋα、ｋβ、ｋγは、品質評価値Ｘの最大値が１となるように規格化された値であり、各値に対し個別に割り当てられている。
【０１１９】
最後に、この装置１０は、血管形状データ、血管形状計測データ、病変部位・種類、病変形状計測データ、品質スコア等を出力する（ステップＳ７）。尚、品質スコアは、上記品質評価値Ｘそのものであってもよいし、品質評価値Xをグレードに分類して文字として表現しても良い。また、血管形状データに重畳して表示させてもよい。
【０１２０】
その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。
【０１２１】
例えば、上記実施形態では、画像判別部１２においてノイズ量に基づいて画像適正度を判別しているが、これに限られるものではなく、例えば、その他の画像分析により取得した画像分析情報に基づいて画像適正度を判別してもよい。さらに、各種ノイズ量も上記実施形態に示したものに限られず、画像分析によりその他のノイズ量を定量化してもよい。
【０１２２】
また、上記実施形態では、メーカーやモダリティーなどの判別を医用画像に付加されているデータに基づいて行なっているが、これに限られるものではなく、例えば、入力される医用画像との対応が付く場合、医用画像を撮像した撮像機器からネットワークやケーブル等を介して上記メーカーやモダリティーを含む画像属性情報を取得しても良い。また、上記実施形態では、院外に機械学習のためのデータベースが設置されるものであるが、これに限られるものではなく、例えば院内にデータベースを設置し、ネットワークを介してその他の施設と通信しデータベースの更新や機械学習を行なってもよい。
【０１２３】
また、上記実施形態では、画像標準化部１３が補正箇所の領域の大きさに基づいて画像補正度を取得しているが、これに限られるものではなく、例えば補正箇所における輝度の変化値など、補正前後での補正の程度を示すその他の情報を画像補正度として取得してもよい。
【０１２４】
また、例えば、上記実施形態では、血管形状構築部１４が粗抽出により特定された血管領域を基準とし、精密抽出を行うごとに得られる血管領域との差分を定量化し、その差分の収束性を判定することで精密抽出の終了条件を与えているが、終了条件の与え方はこれに限られるものではなく、血流解析のための血管形状の品質を保証し得る限り、その他の終了条件であってもよい。例えば、終了条件に精密抽出の回数を含めても良い。
【０１２５】
また、上記実施形態における装置は、出力部を備え、血管形状データや血管形状計測データ、病変部位・種類、病変形状計測データ及び品質スコアを出力するが、これらのデータは、その一部または全部を、有線や無線で伝送し、その他のデバイス、例えばその他のパーソナルコンピュータまたはラップトップ、またはスマートフォン、タブレットなどで表示してもよい。
【０１２６】
また、本発明では、本発明における装置は、上記実施形態で説明した装置各部における処理に加えて、ユーザー依存性がなく精密な血管形状を構築するのに適したその他の処理を加えても良い。また、本発明の血管形状構築装置、その方法及びコンピュータプログラムは、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて様々な用途に応用できることを理解されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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