(57)【要約】【課題】局所毎の運動のタイミングの差異の有無・程度を簡単な操作で得て、局所毎の拡張収縮のタイミングを容易に比較できる医用画像データ解析装置及びその方法を提供する。【解決手段】医用画像データ解析装置１０は、図１に示すように、画像データを入力する画像データ入力部１２と、画像データを用いて被検体の動きを検出する動き検出部１４と、検出された動きから算出される運動パラメータが極値をとる時間を算出する極値時間算出部１６と、被検体の局所毎の極値時間を表示する表示部１８と、メモリ２０とで構成され、被検体の運動パラメータが極値をとる時間的タイミングを簡便に把握することができ、動きが指標となる疾病の診断に役立つ。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力手段と、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出手段と、
前記時系列画像中の予め設定された時間区間内で、前記検出した局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータが最大または最小となる極値時間を算出する極値時間算出手段と、
前記算出された局所部位毎の前記極値時間を表示する表示手段と、
を備える
ことを特徴とする医用画像データ解析装置。
【請求項２】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力手段と、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出手段と、
前記検出された局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータの時間変動を算出する運動パラメータ変化算出手段と、
前記算出された局所部位毎の前記時間変動を表示する表示手段と、
を備える
ことを特徴とする医用画像データ解析装置。
【請求項３】
前記表示手段は、前記算出された局所部位毎の時間変動を時刻順に並べることによって運動の伝播を表示する
ことを特徴とする請求項２記載の医用画像データ解析装置。
【請求項４】
前記表示手段で表示されたデータを用いて、前記表示上での運動の伝播状態を計測する計測手段を有する
ことを特徴とする請求項３記載の医用画像データ解析装置。
【請求項５】
前記運動パラメータが、変位長さ、速度、または、歪みである
ことを特徴とする請求項１から請求項４のうち少なくとも一項に記載の医用画像データ解析装置。
【請求項６】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力ステップと、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出ステップと、
前記時系列画像中の予め設定された時間区間内で、前記検出した局所部位毎の前記変位所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータが最大または最小となる極値時間を算出する極値時間算出ステップと、
前記算出された局所部位毎の前記極値時間を表示する表示ステップと、
を備える
ことを特徴とする医用画像データ解析方法。
【請求項７】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力ステップと、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出ステップと、
前記検出された局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータの時間変動を算出する運動パラメータ変化算出ステップと、
前記算出された局所部位毎の前記時間変動を表示する表示ステップと、
を備える
ことを特徴とする医用画像データ解析方法。
【請求項８】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力機能と、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出機能と、
前記時系列画像中の予め設定された時間区間内で、前記検出した局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータが最大または最小となる極値時間を算出する極値時間算出機能と、
前記算出された局所部位毎の前記極値時間を表示する表示機能と、
をコンピュータによって実現する
ことを特徴とする医用画像データ解析方法のプログラム。
【請求項９】
被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力機能と、
前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出機能と、
前記検出された局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータの時間変動を算出する運動パラメータ変化算出機能と、
前記算出された局所部位毎の前記時間変動を表示する表示機能と、
をコンピュータによって実現する
ことを特徴とする医用画像データ解析方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臓器等の運動を解析する医用画像データ解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓病の診断等を例として挙げるように、臓器運動を正確に測定することは重要である。心臓のポンプ機能は、心臓が適切なタイミングで拡張収縮することによって得られている。例えば心臓病のひとつである心筋梗塞では、一部の心筋が正常に機能しなくなりポンプ機能が低下するというものであり、診断においては拡張収縮のタイミングが重要な指標になると考えられる。
【０００３】
これまでに臓器運動の定量的な計測を目的に、超音波信号あるいは画像データから被検体の局所毎の変位を求め、仮定された方向の運動成分を算出する方法が開示されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
【０００４】
しかしながら、局所毎の拡張収縮のタイミングを容易に比較できる方法は従来ない。
【特許文献１】特開２００３−１７５０４１公報
【特許文献２】特開２００４−１３５９２９公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、被検体の運動を解析する医用画像データ解析装置において、局所毎の運動のタイミングの差異の有無・程度を簡単な操作で得て、局所毎の拡張収縮のタイミングを容易に比較できる医用画像データ解析装置及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力手段と、前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出手段と、前記時系列画像中の予め設定された時間区間内で、前記検出した局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータが最大または最小となる極値時間を算出する極値時間算出手段と、前記算出された局所部位毎の前記極値時間を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする医用画像データ解析装置である。
【０００７】
また、本発明は、被検体の写った時系列画像データを入力する画像入力手段と、前記入力した時系列画像データに基づいて前記被検体の局所部位毎の変位を検出する動き検出手段と、前記検出された局所部位毎の前記変位から所定の運動パラメータを算出し、この算出した運動パラメータの時間変動を算出する運動パラメータ変化算出手段と、前記算出された局所部位毎の前記時間変動を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする医用画像データ解析装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被検体の局所毎の運動のタイミングの差異を容易に知ることができ、疾病の診断に役立つ情報を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図１〜図４に基づいて説明する。
【００１０】
（１）医用画像データ解析装置１０の構成
図１は、本実施形態の医用画像データ解析装置１０の構成図である。
【００１１】
本実施形態の医用画像データ解析装置１０では、被検体の別途取得された画像データを入力とし、局所毎の運動のタイミングの差異を出力として表示するものである。
【００１２】
本実施形態の医用画像データ解析装置１０は、図１に示すように、画像データを入力する画像データ入力部１２と、画像データを用いて被検体の動きを検出する動き検出部１４と、検出された動きから算出される運動パラメータが極値をとる時間を算出する極値時間算出部１６と、被検体の局所毎の極値時間を表示する表示部１８と、メモリ２０とで構成される。
【００１３】
（２）医用画像データ解析装置１０の動作内容
次に、本実施形態の医用画像データ解析装置１０の動作について図２のフローチャートに基づいて説明する。
【００１４】
まず、ステップ１において、画像データ入力部１２により医用画像診断機器で得られる時系列画像データが入力されメモリ２０に記憶される。ここで画像データとは、例えば超音波診断装置で得られる反射エコー強度に基づきグレースケールで表現された２次元または３次元の輝度データや、ＣＴ装置で得られるＣＴ値で構成されるデータ等である。
【００１５】
次に、ステップ２において、動き検出部１４では画像データに基づいて全てまたは一部の座標における動き量を検出する。動き量とは、例えば時系列画像データの時刻１（フレーム１）と時刻２（フレーム２）の間での変位である。フレーム間の変位を算出するには例えば、特許文献３（特開２００３−２５０８０４公報）の方法を使えば良い。例えば、画像データに複数の関心領域を設定し、この関心領域それぞれに含まれている複数の特徴点の情報に基づいて動き量を求めるものであり、関心領域を設定するときは、心臓又は心筋領域の輪郭を抽出し、この抽出結果に基づいて前記関心領域を前記画像上に設定し、前記関心領域として設定された領域についてのみ特徴点の抽出及び追跡を行うものである。算出された動き量は座標に対応させて各々メモリ２０に格納される。
【００１６】
この動き検出は、処理対象となる時系列画像の全てについて実行される。例えば、隣接フレーム間の動き量を処理対象となる全フレームについて実行する。この場合、画像中の各座標においてフレーム間の変位が算出されるので、最初のフレームにおける画像中の１点（被検体の１点）に着目すれば、その点の座標の変位を加算することで次フレームでの座標を得ることができ、これを全フレームに渡って繰り返せば、着目点の追跡することができる。また、この追跡結果からその着目点における運動パラメータ（変位長さそのものや速度や歪等）の時間変化を得ることができることになる。
【００１７】
次に、ステップ３において、極値時間算出部１６では、着目点について運動パラメータが極値をとる時間を算出する。極値の算出は予め定められた極値算出対象となる時間区間について行われる。例えば、時刻Ａから時刻Ｂの間で運動量が最大または最小となる時刻Ｃを算出する。タイミングの比較を行うには、時刻Ｃと時刻Ａの間の時間Ｔを求めると良い。この極値をとる時間Ｔを時刻Ａにおける画像の各点について算出する。あるいは、被検体付近の座標点のみについて時間Ｔを算出するようにすると画像全体の点について計算する場合に比べて計算量を減らすことができて効率が良い。
【００１８】
最後に、ステップ４において、表示部１８では各点について算出された時間Ｔを表示する。例えば、図３のように時間Ｔの値に応じて割り当てられた色（図では色を表示できいため、模様で表している）によって新たな画像を作成し、元の画像上に重畳させて表示する。このように表示することで、観察者は被検体の局所部位毎の運動タイミングの差の有無や差の程度を容易に把握することができる。
【００１９】
以上本実施形態によれば、被検体の運動パラメータが極値をとる時間的タイミングを簡便に把握することができ、動きが指標となる疾病の診断に役立つ情報を提供することが可能となる。
【００２０】
（３）表示方法の変更例
表示部１８における表示方法の変更例としては、図４のように各時刻における運動パラメータによって表示を変え、動画像として表示することで運動状態の遷移・伝播の様子の把握を容易にすることができる。
【００２１】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態の医用画像データ解析装置１０について図５〜図８に基づいて説明する。
【００２２】
第２の実施形態の医用画像データ解析装置１０は、各局所部位の運動状態の時間的変遷をより定量的に把握できるように表示する例である。
【００２３】
（１）医用画像データ解析装置１０の構成
医用画像データ解析装置１０は、図５に示すように、画像データを入力する画像データ入力部１２と、画像データを用いて被検体の動きを検出する動き検出部１４と、検出された動きから算出される局所毎の運動パラメータを各時刻について算出する運動パラメータ変化算出部１７と、運動パラメータ変化を複数の局所について羅列し表示する表示部１８と、メモリ２０と、運動状態の遷移・伝播を計測する遷移計測部２２と、操作者が指示操作をするためのポインティングデバイス２４と、ポインティングデバイス制御部２６とで構成される。
【００２４】
（２）医用画像データ解析装置１０の動作内容
次に、本実施形態の医用画像データ解析装置１０の動作について図６のフローチャートに基づいて説明する。
【００２５】
まず、ステップ１、２における、画像入力部１０が画像データを入力し、動き検出部１２が画像データを用いて被検体の動きを検出する動作は第１実施形態と同様である。
【００２６】
次に、ステップ３において、動き検出部１２で検出された動き情報を用いて、運動パラメータ変化算出部１４では被検体の局所毎の運動パラメータ（変位そのものや速度や歪等）の時間変化（各時刻における運動パラメータ値）を算出しメモリ２０に記憶する。
【００２７】
次に、ステップ４において、各局所毎（例えば、図７における黒い帯状のＲＯＩ(Region of Interest)内）の時間変動を羅列して図８のように表示する。図８では、横軸が時間であり、縦軸はＲＯＩに沿った位置である。
【００２８】
このように出力表示することで、運動の遷移は出力表示上で斜めの模様として観察され、運動の遷移の有無や遷移の方向、複数の遷移の同期性等を簡便に把握することが可能となる。
【００２９】
（３）変更例
表示部１８の図８に示す出力表示上での斜めの模様の傾きや長さを計測することで、運動の遷移の空間的長さ、時間的長さ、遷移の速度等を定量的に計測することも可能である。
【００３０】
なお、ＲＯＩの設定や運動遷移の計測においては、ポインティングデバイス２４を利用する。
【００３１】
以上、本実施形態によれば、被検体の運動の空間的遷移・伝播といったより詳細な情報を目視で簡便に把握することができる他、その定量的計測が可能となり、動きが指標となる疾病の診断に対する貢献は多大である。
【００３２】
（変更例）
上記画像データは、二次元に限らず、三次元の画像データであってもよい。
【００３３】
また、上記各実施形態においては、画像データを入力とし運動の時間的解析結果を出力とする例を示したが、画像診断装置自体に本発明の機能を組み込むことも可能である。このように構成すると、画像取得から本発明に係る解析までを同一の装置上で行うことができ好都合である。あるいは、本発明の機能をソフトウェアプログラムにより実現し、汎用の計算機で実行する形態をとることも可能である。ソフトウェアにより構成すると、診断装置から離れた場所での解析が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
以上本発明は、被検体の局所毎の運動のタイミングの差異を容易に知ることができ、動きが指標となる疾病の診断に対する貢献は多大である。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の第１の実施形態の医用画像データ解析装置１０の構成図である。
【図２】第１の実施形態の医用画像データ解析装置１０のフローチャートである。
【図３】第１の実施形態の表示例１である。
【図４】第１の実施形態の表示例２である。
【図５】第２の実施形態の医用画像データ解析装置１０の構成図である。
【図６】第２の実施形態の医用画像データ解析装置１０のフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の表示例及びＲＯＩ設定の例である。
【図８】第２の実施形態の表示例である。
【符号の説明】
【００３６】
１０    医用画像データ解析装置
１２    画像データ入力部
１４    動き検出部
１７    運動パラメータ変化算出部
１８    表示部
２０    メモリ
２２    遷移計測部
２４    ポインティングデバイス
２６    ポインティングデバイス制御部
【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】
2006110190.tif 000008
【図７】
2006110190.tif 000009
【図８】
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