(57)【要約】  造影剤の流入開始および終了を自動判別する画像診断装置を提供する。被検体である生体内組織への造影剤の流入開始と終了の時間を判別する画像診断装置であり、前記画像診断装置は、画像取得部２２などで取得した造影剤からの信号を入力する入力部１１と、信号の強度の時間変化を示す輝度曲線を作成する輝度評価部１３、輝度曲線をS字形状関数で近似してモデル関数を作成する関数評価部１４、モデル関数の変曲点における接線を利用して造影剤の流入開始と終了を判別する血流評価部１５からなる判別部１２と、判別部１２で評価した結果を表示する表示部１９とを備え、造影剤の流入開始と終了の時間を自動的に判別することを可能とする。
2013057982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の血流動態を評価する画像診断装置であって、
前記被検体から受信された信号に基づく画像を取得する画像取得部と、
前記画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始と終了を判別する判別部と、
前記判別部で判別した結果を表示する表示部とを備える、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記輝度曲線の形状をS字形状関数で近似処理してモデル関数を作成し、
前記モデル関数の変曲点を利用して前記造影剤の流入開始と終了を判別する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記輝度曲線のS字形状関数による前記近似処理として、最小二乗法など汎用的に利用されるフィッティング処理を行う、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記近似処理において、前記輝度曲線を時間微分処理した関数の最大値を利用して変曲点近傍の時間を算出する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項５】
請求項２に記載の画像診断装置であって
前記判別部は、前記近似処理において、前記輝度曲線の頻度分布を利用して変曲点近傍の時間を算出する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項６】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
外部入力部を更に備え、
前記外部入力部は、前記近似処理において、前記表示部に表示した前記輝度曲線に対し、前記輝度曲線の変曲点近傍の時間を入力可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項７】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記造影剤の流入開始と終了の時間の判別を、前記モデル関数の変曲点における接線と前記モデル関数の上下に設けられる漸近線との交点、或いは前記輝度曲線の頻度分布に基づき実施する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項８】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
外部入力部を更に備え、
前記表示部は、前記モデル関数と、前記モデル関数の変曲点と接線の傾きを表示し、
前記外部入力部は、前記表示部に表示された前記モデル関数の変曲点と接線を微調整可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項９】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記造影剤が多段階で流入された場合、得られる複数の前記S字形状関数を線形結合した関数を用いて前記モデル関数を作成する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１０】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記表示部は、時間変化を示す前記輝度曲線と、前記判別部で作成した前記モデル関数と、前記画像取得部からの画像情報と、前記判別部が判別した前記造影剤の流入開始と終了の時間とを表示可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記画像取得部からの画像に対して、空間平均や時間平均の処理を実施した後、前記輝度曲線を作成する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１２】
請求項２に記載の画像診断装置であって、
前記表示部は、前記判別部が判別した前記造影剤の流入開始と終了の時間における、前記画像取得部から得られる画像情報を表示する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１３】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記画像取得部から得られる画像情報の平均加算、或いは最大輝度を演算する演算部を更に備える、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１４】
被検体から受信された信号に基づく画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始時間と終了時間を判別する、
ことを特徴とする画像判別方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の画像判別方法であって、
作成した前記輝度曲線をS字形状関数で近似してモデル関数とし、
前記モデル関数の変曲点を利用して、前記造影剤の流入開始時間と流入終了時間を判別する、
ことを特徴とする画像判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体内に造影剤を投与し、血管分布や血流動態を評価する造影診断に係り、特に、造影の開始・終了を自動判別して表示する動態評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波、CT(Computed Tomography)、MRI(Magnetic Resonance Imaging)など医療現場で利用される画像診断装置は、生体内部の組織を画像化する手段として広く普及している。各診断装置には専用の造影剤が開発されており、これを利用することで、通常では画像化できない血流の動態に関する情報を得ることができる。【０００３】
血流動態の観察が特に有効である病変の1つに肝腫瘍がある。肝腫瘍は肝炎や肝硬変といった癌前駆状態から肝癌に悪化する過程で、病変部を支配する血管が門脈性から動脈性に遷移することが知られている。初期の肝腫瘍では、消化器系を経由した血流が流れる門脈が支配的であるが、病態が進行するに従って動脈支配に移行することが知られている（非特許文献１）。【０００４】
動脈と門脈ではその循環経路の違いから造影の開始時間や造影剤の流入速度に違いがある。そのため、造影検査では、造影の早期段階を動脈相、次の段階を門脈相と表現する場合がある。このような血流動態の違いを評価する上で有用なのが、造影剤の流入に伴う輝度の時間変化をプロットした輝度曲線である。病変部の造影画像または輝度曲線により、病変の早期検出や活性度の判定が可能である。更に、肝細胞癌、転移癌、嚢胞など病変の種類に応じて血流動態が変わることから、造影検査は、病変の鑑別診断にも有効な画像技術として重要視されている。【０００５】
他にも血流動態の評価は癌治療の効果判定にも有効である。RF治療や薬による内科的治療の場合、腫瘍の大きさ以外に血流動態が重要な観察対象になる。画像上で腫瘍の大きさに変化がなくても、腫瘍血管の消失や血流量の低下により治療の有効性を判断できるためである。特に、血管新生阻害薬や血管塞栓療法など、腫瘍への栄養供給路となる血管を標的とする治療法の場合、病変への血流の有無だけでなく、血流があった場合、それが動脈性か門脈性かによってその後の治療方針が変わるため、効果判定においては血流動態も重要な観察対象になる。【０００６】
このように、造影剤の動脈や門脈への流入開始等の一連の造影経過を動脈相と門脈相に区別することは、血流動態を評価し、鑑別診断や治療効果判定に有効な情報を得る上で重要である。関連する先行技術として、特許文献１、２がある。特許文献１に記載の内容は、腫瘍の血管形成を評価する技術に関するもので、測定値をモデル曲線でモデル化する方式である。特許文献２に記載の内容は、Ｓ字形状特性を持つ関数を造影経過を示す時間関数に関連付け、血流の平均速度等を算出するシステムである。この特許文献２に記載の内容は、組織への造影剤の再還流をS字形状関数で関連付け、還流時の血流の平均速度や平均流量などを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】ＷＯ２００８／０５３２６８
【特許文献２】ＷＯ２００４／１１０２７９
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Beers B. E. V et al.: AJR 176， 667. 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１および特許文献２に記載の方式は、輝度曲線をモデル化し、その最大値等の特徴的な値から血流動態を評価する。そのため、モデル関数の特徴的な値から血流に関する多くの情報が得られるものの、造影経過を動脈相や門脈相に区別するには必ずしも適していない。動脈相や門脈相の時間幅は2秒程度であり、輝度曲線の主たる勾配部分に相当する。例えば、この時間幅に比べて輝度曲線全体の時間幅が広い場合、モデル関数は勾配部分を除く範囲で整合を取るため、注目する勾配部分の誤差が大きくなる可能性がある。この誤差を除くには、評価の範囲を制限する、またはモデル関数のパラメータを増やす追加処理が必要となり、処理口数が増大する。【００１０】
本発明の目的は、実測する輝度曲線に基づき、造影剤の流入開始と終了を自動判別する画像診断装置、および画像判別方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体の血流動態を評価する画像診断装置であって、被検体から受信された信号に基づく画像を取得する画像取得部と、画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始と終了を判別する判別部と、判別部で判別した結果を表示する表示部とを備える画像診断装置を提供する。【００１２】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体から受信された信号に基づく画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始時間と終了時間を判別する画像判別方法を提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、造影剤の流入開始及び終了時間を高精度かつ高速に自動判別する機能を備える画像診断装置、画像判別方法が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１に係る、画像診断装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１の装置の処理工程を説明する図である。
【図３】実施例１の装置の輝度曲線からモデル関数を算出する工程を示す図である。
【図４】実施例１の装置の表示の第１の例を示す図である。
【図５】実施例１の装置のモデル関数の微調整を示す第１の図である。
【図６】実施例１の装置のモデル関数の微調整を示す第２の図である。
【図７】実施例１の装置のモデル関数の微調整を示す第３の図である。
【図８】実施例１の装置のモデル関数の微調整を示す第４の図である。
【図９】実施例１の装置の表示の第２の例を示す図である。
【図１０】実施例１の装置の表示の第３の例を示す図である。
【図１１】実施例１の装置で、門脈相に対応する場合を示す図である。
【図１２】実施例１の装置で、頻度分布を利用を示す図である。
【図１３】実施例２に係る、画像診断装置の一構成例を示すブロック図である。
【図１４】実施例２の装置の表示の第１の例を示す図である。
【図１５】実施例２の装置の表示の第２の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の種々の実施例について、図を用いて説明する。
【実施例１】
【００１６】
第１の実施例は、被検体である生体内組織の血流動態を評価する画像診断装置、特に、被検体の血流動態を評価する画像診断装置であって、被検体から受信された信号に基づく画像を取得する画像取得部と、画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始と終了を判別する判別部と、判別部で判別した結果を表示する表示部とを備える画像診断装置の実施例である。また、本実施例は、被検体から受信された信号に基づく画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始時間と終了時間を判別する画像判別方法の実施例である。更に、本実施例は、処理部と表示部とを備え、被検体の血流動態を評価する画像診断装置における画像診断方法であって、処理部は、画像取得部で取得した、被検体から受信された信号に基づく画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線を作成し、作成した輝度曲線の形状に基づいて、造影剤の流入開始時間と終了時間を判別し、輝度曲線と、造影剤の流入開始時間と終了時間と、流入開始時間と終了時間における、画像取得部からの画像情報を表示部に表示可能とする画像判別方法の実施例である。なお、画像取得部から画像診断装置に入力される情報には、血流情報のみならず、画像取得部で得られる、生体内組織の画像情報、画像データを含むことができる。【００１７】
図１は、実施例１の画像診断装置のブロック図を示す。実施例１の画像診断装置は、画像取得部２２、画像処理部２１、術者が画像処理部２１を操作するための外部入力部２０、画像処理部２１の出力情報を表示する表示部１９から構成される。画像処理部２１は、画像取得部２２で取得された血流情報を入力する入力部１１と、入力された血流情報を含む画像から、被検体への造影剤の流入開始と終了を判別する判別部１２と、画像処理部２１から外部への出力を行う出力部１６と、画像処理部２１の内部で実施される全ての処理を制御する制御部１７と、入力部１１に入力された情報や、画像処理部２１の内部で算出された情報を一時的に保持するメモリ１８とを含んでいる。【００１８】
判別部１２は、入力部１１から入力された血流情報を利用して輝度の時間変化を示す輝度曲線を算出する輝度評価部１３と、当該輝度曲線をS字形状関数で近似処理してモデル関数を作成する関数評価部１４と、モデル関数を利用して血流動態などを評価する血流評価部１５とからなっている。【００１９】
画像取得部２２は、上述した超音波診断装置、MRI装置、CT装置など、血中に投与された薬剤（造影剤を含む）からの信号を取得できる装置全般を指す。本実施例の画像診断装置は、通常のコンピュータ装置で実現可能である。すなわち、コンピュータ装置は、処理部である中央処理部(Central Processing Unit：CPU)と、記憶部であるメモリ、入出力部である入出力インタフェース等から構成される。【００２０】
図１の画像処理部２１内の各機能ブロックの内、入力部１１と出力部１６が入出力インタフェースに、メモリ１８がメモリ、制御部１７がCPUに対応する。また、判別部１２を構成する機能ブロックである輝度評価部１３、関数評価部１４、血流評価部１５が、メモリに記憶され、CPUで実行される機能プログラムに対応する。更に、表示部１９と外部入力部２０は、コンピュータ装置付属のディスプレイやキーボード等に対応する。本明細書において、輝度評価部１３、関数評価部１４、血流評価部１５からなる判別部１２と、制御部１７を総称して処理部と呼ぶ場合がある。【００２１】
次に、図２に示すフローチャートおよび図３に示す各種のグラフを利用して、本実施例の画像診断装置による血流の評価方法について説明する。画像取得部２２から入力部１１に入力される情報の次元は特に限定しないが、ここでは一例として、扱う情報を画像情報とし、血流の動脈相を判別する場合を想定する。図２のフローチャートの動作主体は、図１の画像処理部２１、特に入力部１１と、輝度評価部１３、関数評価部１４、血流評価部１５からなる判別部１２と、出力部１６であり、より具体的には、入出力工程を除けば、CPUが実行するプログラムである。【００２２】
まず、図２において、画像取得部２２で取得した時系列の画像データを入力部１１にする（工程１）。入力する方法は、画像取得部２２に有線または無線でアクセスし、内部の
保存データから所望の画像データを選択する。また、フラッシュメモリ等のメディアを利用して入力してもよく、その手段は限定されない。入力部１１に入力された画像データは、判定部１２の輝度評価部１３に出力される。輝度評価部１３では、受け取った画像データに対して、血流の評価に利用する空間と時間の範囲を指定する。次に、指定された範囲内で画像データに対し、空間平均を実施し、画像データを輝度の時間変化を示す1次元の輝度曲線（f(t)）に変換する。次にf(t)に対して時間微分（f'(t)）を行う時間微分処理を実施する（工程２）。【００２３】
図３に、上述した輝度曲線とその時間微分処理の結果を示す。時間微分３２は輝度曲線３１の時間変化を表す。つまり、時間微分３２ f'(t)の最大値は、輝度曲線３１ f(t)の
値が最も高い勾配で上昇する時点を指すため、最大値を取る時間（t0）が動脈相のほぼ中心となる。図３において、３３は輝度曲線３１のt0近辺の輝度曲線、３４はモデル関数、３５はその接線である。【００２４】
次に近似処理により、S字形状関数に基づくモデル関数の算出を行う（工程４）。S字形状関数としては、シグモイド関数、ゴンペルツ関数、累積正規分布関数等が挙げられ、本実施例においてはS字形状関数の種類を限定しないが、ここでは下式（１）に示すシグモイド関数を例に説明する。このシグモイド関数等のS字形状関数は、予めメモリ１８に記憶しておくが、必要に応じて術者が、外部入力部２０を用いて、入力部１１から追加することができる。【００２５】
【数１】
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ここでαはゲイン値と呼ばれ、シグモイド関数の勾配を示す値である。シグモイド関数を利用する利点は、後述する。【００２６】
次の工程４では、シグモイド関数を利用して輝度曲線（f(t)）のモデル化を行うが、式（１）の状態では、変数が３つあり、更にt軸に沿った平行移動も必要となる。したがって、処理を簡略化するために、まず輝度曲線（f(t)）から最小値（min(f(t))）を差分し、さらにその最大値（max[(f(t)−min(f(t)))]）で除算する。これにより、f(t)の値域を (0，1)に限定し、同時にモデル化を実施する際の変数をゲイン値に限定することができる。更に、時間軸方向にt0だけ移動させた次式（２）を定義することで、シグモイド関数の変曲点を動脈相のほぼ中心位置に移動させる。【００２７】
【数２】
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ゲイン値の特定は、一般的に知られるフィッティング手法を利用して実施する。例えば最小二乗法を利用する場合、式(3)で定義するRMS(Root Mean Square)を様々なゲイン値αで算出し、RMSが最小となるゲイン値α用いてモデル関数（fm(t)）を作成する。【００２８】
【数３】
2013057982.tif 000005
ここでTはフィッティング処理を実施する時間幅を表す。S字関数の勾配部分で高精度にフィッティングを実施するためには、輝度曲線（f(t)）の範囲をt＝0からt＝2×t0に限定することが望ましい。【００２９】
なお、上述したフィッティング処理の簡略化処理の実施は操作者が自由に選択でき、簡略化処理をしない場合、S字形状関数が有する変数を全てフィッティングの変数としてフィッティング処理を実施することも可能である。【００３０】
次に、モデル関数（fm(t)）を利用して、t＝t0における接線を算出し（工程５）、更に接線の値が0および1となる時間t＝taとt＝tbを算出する（工程６）。
式（２）に記載のシグモイド関数は、下式の性質を持つ。【００３１】
【数４】
2013057982.tif 000006
したがって、動脈相のほぼ中心に位置する変曲点における接線g(t)、およびta，tbは以下のように簡易な形で記載される。【００３２】
【数５】
2013057982.tif 000007
すなわち、モデル関数のゲインαの確定と同時に、簡易な計算でta，tbが確定する。このta，tbは、造影剤の動脈領域への流入開始と終了の時間を意味する。シグモイド関数を利用する利点は、上述した計算の容易さにある。確定したtaおよびtbは、メモリ１８に出力され保存される（工程７）。なお、上記の数式において、接線g(0)及び接線g(1)は、モデル関数の上下に設けられる漸近線なので、造影剤の流入開始と終了の時間ta，tbの判別は、モデル関数の変曲点t0における接線と、モデル関数の上下に設けられる漸近線との交点に基づいて実施されると言うこともできる。工程４におけるフィッティング結果は、出力部１６を介して表示部１９に表示される。【００３３】
図４に、本実施例の画像診断装置の表示形態の一例を示す。表示部１９には、輝度曲線３３、モデル関数３４、接線３５など、工程１から工程４に至る処理の結果が重ね合わせて表示することができ、操作者が確認できる形態になっている。更に、同図に見るように、ゲイン値αや、接線の傾き（ta、tb）は数字で表示部１９に表示される。【００３４】
本実施例の画像診断装置の本体２１は、術者が外部入力によりフィッティングの微調整を実施する仕組みを備えることができる。図４に示す表示部１９上に表示される微調整ボタン４１を、マウスなどの外部入力部２０を利用して選択することにより、微調整を実施するための矢印やマーカ等が表示部１９に表示される。【００３５】
図５に示すように、平行移動に関しては、術者が２０を利用して、画面に表示される矢印５１を移動させ、モデル関数の変曲点の位置を輝度曲線３３の点から選択する。すなわち、外部入力部２０を利用して、近似処理の際に、輝度曲線の変曲点近傍の時間を入力可能である。【００３６】
また、図６に示すように、ゲイン値（α）に関しては、表示部１９に表示される数値６１を変更したり、または図７に示すように表示部１９に表示される直線上のマーカ７１をスライドさせることで変更する形態がある。または、図８に示すようにゲイン値と平行移動量に対応する縦横の直線を利用し、前記縦横の直線で形成される二次元空間内をマーカ８１で移動させることで変更する形態もある。上記微調整の結果は表示部１９に表示される関数に反映され、新たに算出する(ta，tb)の数値が出力される。【００３７】
本実施例の画像診断装置においては、算出した接線の傾きは、血流速度を反映し、taは造影剤などの投与した薬剤が流入する直前の時間、tbは流入の終了時間を反映する。したがって、t＝taからt＝tbの範囲が動脈相として確定される。【００３８】
図９に、本実施例の画像診断装置で動脈相を示す表示形態の一例を示す。輝度曲線の時間軸上にtaおよびtbが表示され、動脈相９２を客観的に視認できる。また、動脈相の時間幅が数字で表示される。また、表示部１９に表示される読み込みボタン９１を、外部入力部２０を利用して選択することにより、メモリ１８にアクセスし、図１０に示すように、過去に取得したデータである前回の結果１０１を表示部１９に、今回の結果１０２と重ねて表示し、変曲点の時間や接線の傾き、ta、tb、tb−taの数字を比較することができる。また、読み込みのアクセス先を画像取得部２２にすることにより、画像取得部２２に保存されている画像情報を画像処理部２１に入力し、表示部１９に処理結果と重ねて表示することができる。【００３９】
以上説明した実施例１の画像診断装置では、造影剤の流入開始、終了時間に基づく、動脈相の判別を想定した。しかし、着目する対象が肝臓の場合、輝度曲線に門脈相の情報が含まれることがあり、この時の輝度曲線と時間微分の結果は図１１に示す形になる。【００４０】
図１１において、時間微分処理の結果には特徴的な２つの極大値１１１１１２が現れ、その値を取る時間をt＝t0とt＝t1とすると、t0は動脈相の中心、t1は門脈相の中心に値する。したがって、t3＝(t0+t1)/2を境界にt＝t0からt＝t3を動脈相を判別するための区間１、t＝t3からt＝t2を門脈相を判別するための区間２とし、各区間で、図２に示したフローチャートの処理を実施することにより、動脈相および門脈相の開始と終了の時間が判別される。前記の２つの極大値１１１１１２の判定方法は、まず極大値１１１１１２のうちの何れか最大値を算出する。次に最大値の前後２秒程度の範囲を除く範囲での最大値を算出する。２秒という値は、動脈相と門脈相は概ね１秒から３秒程度であることから設定される値で、扱う対象によって適宜変更する。【００４１】
以上の実施例では動脈相と門脈相を区別する場合を想定した説明だが、同様の方法により３段階以上の造影相に対しても同様の方法が適用できる。また、以上の実施例の説明においては、造影剤の導入を一回行う場合を前提に説明してきたが、造影剤が多段階で流入する場合でも本実施例を適用することができる。造影剤が多段階で流入する場合、関数評価部は、得られる複数のS字形状関数を線形結合した関数を用いて上述した近似処理を行ない、モデル関数を作成すれば良い。これにより、より精度良いモデル関数を得ることができる。【００４２】
図１の画像診断装置の関数評価部１４における動脈相の中間時間（t0）の算出は、輝度曲線１２１ （f(t)）の頻度分布を利用して実施することも可能である。図１２に示すように、輝度曲線１２１（f(t)）の頻度分布１２２は低輝度側と高輝度側に二つの高頻度域１２３、１２４を持つ。低輝度側の輝度をI1、高輝度側の輝度をI2とし、その中間輝度をI3＝((I1+I2)/2)とする。I3と輝度曲線（f(t)）との交点から、動脈相の中間時間t0が求まる。なお、I1、I2の算出は、頻度分布１２２を利用して手動設定してもよく、また、頻度分布１２２の平均値や中央値を算出し、その値を超える頻度を有する輝度として自動的に算出してもよい。更に、I1とI2と輝度曲線との交点から動脈相の範囲を示すta、tbを算出することも可能である。この場合、ta、tbが確定していることから、血流評価部１５の処理を省略できる。【００４３】
なお、以上の実施例においては、輝度評価部１３が、指定された範囲で画像データに対し空間平均を実施している例を説明したが、輝度曲線の評価に当たって、指定された範囲内の画像データに対し時間平均を実施しても良い。この時間平均は、例えば１秒間に１５フレームの画像データに対し、隣接する３フレームの時間平均をとり、時間軸方向で５個のデータとすることによって実施することができる。【００４４】
以上説明した実施例１によれば、輝度曲線と勾配部で特に一致するモデル関数を作成することにより、造影剤が動脈、門脈の存在する領域への流入開始、終了を正確に知ることができ、ひいては動脈相または門脈相の判別精度を向上することができる。
【実施例２】
【００４５】
第２の実施例の装置は、画像診断装置で評価した結果を利用し、画像取得部から取得した情報から、血流動態を示す特徴的な情報を抽出する実施形態に関する。【００４６】
図１３は、実施例２になる画像診断装置の機能ブロック図を示す。実施例１の画像診断装置の画像処理部２１に、更に画像情報の平均加算、或いは最大輝度を演算する演算部１３１を備える。なお、この演算部１３１は、上述した実施例１の図１における処理部であるCPUのプログラム実行により実現できるものである。本実施例においても、画像取得部２２からの情報に基づき、動脈相または門脈相などの血流動態を判別する工程は実施例１と同じであるため、ここでは説明を省略する。また、画像取得部２２から入力部１１に入力される情報は時系列の画像情報であり、着目する対象を動脈相として説明する。【００４７】
まず、画像取得部２２からの画像情報は、入力部１１を介してメモリ１８に保存される。続いて、図２に示すフローチャートに従い、判別部１２を構成する輝度評価部１３、関数評価部１４、血流評価部１５を経て、動脈相の開始時間taと終了時間tbおよび中間時間t0が算出さる。算出された結果は出力部１６を介してメモリ１８に送られ、t＝ta、t＝tb、t＝t0に対応する、メモリ１８に記憶された、画像取得部２２からの画像情報が選択されて、生体内組織の画像が表示部１９に表示される。【００４８】
図１４に、本実施例の表示形態の一例を示す。表示部１９には図４と同様に、輝度曲線、モデル関数、接線、およびta、tb、t0が表示され、更にta、tb、t0に対応する画像１４３、１４４、１４５が表示される。これらの画像が取得される時間は離散的であるため、ta＝fix[ta]、t0＝ceil[t0]、tb＝ceil[tb]の画像が選択される。ここでfix[−]は0方向に最も近い整数、ceil[−]は正方向に最も近い整数を示す。【００４９】
本実施例の表示部１９には、読み込みボタン９１に加え、平均加算ボタン１４１、最大輝度ボタン１４２が設けられている。外部入力部２０を利用して、平均加算ボタン１４１を選択すると、表示されている各画像の平均加算画像が演算部１３１で計算され、表示部１９に表示される。平均加算の時間幅は画像処理部２１に予め設定されており、平均加算ボタン１４１の下に表示されるマーカをスライドさせることで変更できる。変更結果は即座に表示部１９の画像に反映される。同様に、最大輝度ボタン１４２を選択すると、最大輝度画像が表示される。最大輝度画像とは、時系列の画像データの輝度を画素毎に比較し、最大輝度を選択して構成される画像である。最大輝度画像を構成するための時間幅は、最大輝度ボタン１４１の下に表示されるマーカをスライドさせることで変更できる。読み込みボタン１９の機能は実施例１と同様であり、これを選択することにより過去の画像情報をメモリ１８、または画像取得部２２から選択できる。【００５０】
図１５に示す表示形態のように、選択された輝度曲線や画像は表示部１９に表示される。画像は、今回の結果１５１と前回の結果１５２が並べて表示されており、両者の比較が可能となる。新たに読み込まれた前回の結果１５２の画像情報に対しても、平均加算ボタン１４２や最大輝度ボタン１４３が機能する。【００５１】
実施例２の要部は、動脈相と門脈相を判別し、その結果に基づく特徴的な時間の画像を提示することである。したがって、演算部１３１において画像情報に対して実施する演算の種類は、平均加重や最大輝度に限定されず、術者が自由に設定できる。【００５２】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能であり、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。【００５３】
更に、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、それぞれの機能を実現するプログラムを実行することによりソフトウェアで実現できるとして説明したが。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリのみならず、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体におくことができるし、必要に応じてネットワーク等を介してダウンロード、インストールすることも可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１１  入力部
１２  判別部
１３  輝度評価部
１４  関数評価部
１５  血流評価部
１６  出力部
１７  制御部
１８  メモリ
１９  表示部
２０  外部入力部
２１  画像処理部
２２  画像取得部
３１，３３，１２１  輝度曲線
３２  時間微分
３４  モデル関数
３５  接線
４２  微調整ボタン
５１  矢印
６１  ゲイン値
７１、８１  マーカ
９１  読み込みボタン
９２  動脈相
１１１、１１２  極大値
１２２  頻度分布
１２３、１２４  高頻度域
１３１  演算部
１４１  平均加算ボタン
１４２  最大輝度ボタン
１４３、１４４、１４５  画像
【図１】
2013057982.tif 000008
【図２】
2013057982.tif 000009
【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】
2013057982.tif 000014
【図８】
2013057982.tif 000015
【図９】
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【図１０】
2013057982.tif 000017
【図１１】
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【図１２】
2013057982.tif 000019
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年10月30日(2014.10.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の血流動態を評価する画像診断装置であって、
前記被検体から受信された信号に基づく画像を取得する画像取得部と、
前記画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線の形状をS字形状関数で近似処理してモデル関数を作成し、前記モデル関数の変曲点における接線を用いて、造影剤の流入開始と終了を判別する判別部と、
前記判別部で判別した結果を表示する表示部とを備える、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記輝度曲線のS字形状関数による前記近似処理として、最小二乗法など汎用的に利用されるフィッティング処理を行う、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記近似処理において、前記輝度曲線を時間微分処理した関数の最大値を利用して前記モデル関数の変曲点の位置を算出する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像診断装置であって
前記判別部は、前記近似処理において、前記輝度曲線の頻度分布を利用して前記モデル関数の変曲点の位置を算出する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項５】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
外部入力部を更に備え、
前記外部入力部は、前記近似処理において、前記表示部に表示した前記輝度曲線に対し、
前記輝度曲線の変曲点近傍の時間を入力可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記輝度曲線の頻度分布の二つの高頻度域の輝度に基づき算出した中間輝度から中間時間を算出することで前記モデル関数の変曲点を算出する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
外部入力部を更に備え、
前記表示部は、前記モデル関数と、前記モデル関数の変曲点と前記モデル関数の変曲点における接線の傾きを表示し、
前記外部入力部は、前記表示部に表示された前記モデル関数の変曲点と前記モデル関数の変曲点における接線を微調整可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項８】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記造影剤が多段階で流入された場合、得られる複数の前記S字形状関数を線形結合した関数を用いて前記モデル関数を作成する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項９】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記表示部は、時間変化を示す前記輝度曲線と、前記判別部で作成した前記モデル関数と、前記画像取得部からの画像情報と、前記判別部が判別した前記造影剤の流入開始と終了の時間とを表示可能である、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記判別部は、前記画像取得部からの画像に対して、空間平均や時間平均の処理を実施した後、前記輝度曲線を作成する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記表示部は、前記判別部が判別した前記造影剤の流入開始と終了の時間における、前記画像取得部から得られる画像情報を表示する、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像診断装置であって、
前記画像取得部から得られる画像情報の平均加算、或いは最大輝度を演算する演算部を更に備える、
ことを特徴とする画像診断装置。
【請求項１３】
画像診断装置における画像判別方法であって、
前記画像診断装置は、
被検体から受信された信号に基づく画像の輝度の時間変化を示す輝度曲線をS字形状関数で近似してモデル関数を作成し、
前記モデル関数の変曲点における接線を用いて、前記被検体への造影剤の流入開始時間と終了時間を判別する、
ことを特徴とする画像判別方法。
【国際調査報告】
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2013057982.tif 000024
2013057982.tif 000025
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