(57)【要約】【課題】  本発明では、より簡単で、より短時間に生体内の血流を測定する血流測定装置を提供する。【解決手段】  造影剤が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する血流測定装置は、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得して（Ｓ１１）、各フレーム画像をマトリックス状に分割し（Ｓ１２）、これらのフレーム画像データに基づいて時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出し（Ｓ１３，Ｓ１５）、この結果より前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出し（Ｓ１６）、平均通過時間の逆数を算出する（Ｓ１７）。これにより、上記課題の解決を図る。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の造影剤が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する血流測定装置において、
前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得手段と、
前記各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割手段と、
前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出手段と、
前記区画輝度値推移算出手段により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出手段と、
前記平均通過時間に基づいて、前記血流量を算出する血流量算出手段と、
を備えることを特徴とする血流測定装置。
【請求項２】
前記造影剤は、カーボンブラックまたは生理的食塩水であることを特徴とする請求項１に記載の血流測定装置。
【請求項３】
前記フレーム画像データは、透過光または反射光下で撮影された前記所定領域の画像データであることを特徴とする請求項１または２に記載の血流測定装置。
【請求項４】
前記血流量算出手段は、前記平均通過時間の逆数を前記血流量とすることを特徴とする請求項１、２、または３に記載の血流測定装置。
【請求項５】
所定の造影剤が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する処理をコンピュータに実行させる血流測定プログラムにおいて、
前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得処理と、
前記各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割処理と、
前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出処理と、
前記区画輝度値推移算出処理により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出処理と、
前記平均通過時間の逆数を算出する逆数算出処理と、
を、コンピュータに実行させる血流測定プログラム。
【請求項６】
前記造影剤は、カーボンブラックまたは生理的食塩水である請求項５に記載の血流測定プログラム。
【請求項７】
前記フレーム画像データは、透過光または反射光下で撮影された前記所定領域の画像データである請求項５、または６に記載の血流測定プログラム。
【請求項８】
前記血流量算出処理は、前記平均通過時間の逆数を前記血流量とすることを特徴とする請求項５、６、または７に記載の血流測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療分野で撮影された画像データの解析処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野では、多くの画像データが使用され、診断や研究に利用されている。例えば、脳卒中の診断においては、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ診断撮影）やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ：核磁気共鳴断層画像撮影装置）がよく使用される。これらは、ともに脳の断層画像を撮影することができる。そして、これらを用いて撮影した画像について画像処理を行うことで血流を把握することができ、この画像の解析手法は多数報告されている（例えば、非特許文献１。）。
【０００３】
この解析手法の１つにデコンボルーション（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）法がある。例えば、ある変化が動脈で起こり、静脈にその変化が出てくるが、このときいろいろな装飾をうけて静脈に変化が出てくる。その毛細血管の中で何が起こっているかを調べるのがデコンボルーション法である。このデコンボルーション法の多くは、フーリエ変換、あるいはラプラス変換により算出される。また、この簡便法もある（例えば、非特許文献２。）。
【０００４】
また、他の解析手法に三角法（Ｔｒａｐｅｚ）がある。三角法は、得られた色素希釈曲線のピーク部分とその両端の平坦部分との３点をとり、その三角形の高さで割った値の大小より血流が多いか否かを算出する方法である。
【非特許文献１】ＩＳＴＶＡＮ  ＳＣＨＩＳＺＬＥＲ，ＭＩＮＯＲＵ  ＴＯＭＩＴＡ，ＹＡＳＵＯ  ＦＵＫＵＣＨＩ，ＮＯＲＩＯ  ＴＡＮＡＨＡＳＨＩ，ＡＮＤ  ＫＯＪＩ  ＩＮＯＵＥ「Ｎｅｗ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｚｉｎｇ  ｃｏｒｔｉｃａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ  ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ  ｉｎ  ｓｍａｌｌ  ａｎｉｍａｌｓ：ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｅｔｈｏｄ」，（米），Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  Ｈｅａｒｔ  Ｃｉｒｃ  ２７９，２０００年，Ｈ１２９１−Ｈ１２９８
【非特許文献２】冨田稔，「臓器におけるｉｎｄｉｃａｔｏｒ通過時間分布関数−ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎの簡便法」，医学のあゆみ，医歯薬出版株式会社，１９７３，８４，ｐ．１３７−ｐ．１３８
【非特許文献３】Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２３５，Ｈ５６−Ｈ６３，１９７８
【非特許文献４】Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２４５，Ｈ３８５−Ｈ３９８，１９８３
【非特許文献５】Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２７９，Ｈ１２９１−Ｈ１２９８，２０００
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記の従来の方法では、虚血部分（局所に流れこむ動脈血が減少し、組織に必要な血液供給が不足している部分）の画像を得るために、膨大な情報に基づく複雑な計算を行っていた。そして、その結果を得るまでの時間はコンピュータの処理速度等のハードウェア等の性能に依存していた。また、このようなコンピュータは、高額でどこの医療機関にもあるというものではなかった。
【０００６】
上記の課題に鑑み、本発明では、より簡単で、より短時間に生体内の血流を測定するの脳血流測定装置、及びそのプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題は、特許請求の範囲の請求項１に記載の発明によれば、所定の造影剤が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する血流測定装置において、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得手段と、前記各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割手段と、前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出手段と、前記区画輝度値推移算出手段により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出手段と、前記平均通過時間に基づいて、前記血流量を算出する血流量算出手段と、を備えることを特徴とする血流測定装置を提供することによって達成できる。
【０００８】
このように構成することにより、生体組織の所定領域の血流量を容易に算出することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項２に記載の発明によれば、前記造影剤は、カーボンブラックまたは生理的食塩水であることを特徴とする請求項１に記載の血流測定装置を提供することによって達成できる。
【０００９】
このように構成することにより、血流を観測し易くなり、きれいな色素希釈曲線を得ることができるようになる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項３に記載の発明によれば、前記フレーム画像データは、透過光または反射光下で撮影された前記所定領域の画像データであることを特徴とする請求項１または２に記載の血流測定装置を提供することによって達成できる。
【００１０】
このように構成することによって、検体の状態や周囲の状況に応じていずれかの照射方法を用いることができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項４に記載の発明によれば、前記血流量算出手段は、前記平均通過時間の逆数を前記血流量とすることを特徴とする請求項１、２、または３に記載の血流測定装置を提供することによって達成できる。
【００１１】
このように構成することによって、血流量の算出の簡略化を図ることができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項５に記載の発明によれば、所定の造影剤が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する処理をコンピュータに実行させる血流測定プログラムにおいて、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得処理と、前記各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割処理と、前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出処理と、前記区画輝度値推移算出処理により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出処理と、前記平均通過時間の逆数を算出する逆数算出処理と、を、コンピュータに実行させる血流測定プログラムを提供することによって達成できる。
【００１２】
このように構成することにより、生体組織の所定領域の血流量を容易に算出することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項６に記載の発明によれば、前記造影剤は、カーボンブラックまたは生理的食塩水である請求項５に記載の血流測定プログラムを提供することによって達成できる。
【００１３】
このように構成することにより、血流を観測し易くなり、きれいな色素希釈曲線を得ることができるようになる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項７に記載の発明によれば、前記フレーム画像データは、透過光または反射光下で撮影された前記所定領域の画像データである請求項５、または６に記載の血流測定プログラムを提供することによって達成できる。
【００１４】
このように構成することによって、検体の状態や周囲の状況に応じていずれかの照射方法を用いることができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項８に記載の発明によれば、前記血流量算出処理は、前記平均通過時間の逆数を前記血流量とすることを特徴とする請求項５、６、または７に記載の血流測定プログラムを提供することによって達成できる。
【００１５】
このように構成することによって、血流量の算出の簡略化を図ることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明を用いることにより、従来より簡単でかつ短時間に生体内の血流を測定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、フレーム画像を複数の区画に分割して、時間の経過に伴うその区画の輝度値の変化によって表される色素希釈曲線から、各区画における血流量を算出するものである。
【００１８】
例えば、染料を注入した検体の脳表の画像の撮影に際し、撮影開始→染料を注入→撮影終了という流れになる。このとき、例えばネコ、ラットの脳の場合では、約１０秒、すなわちサンプリングレートをほぼ１／１０間隔でとるために約１００枚撮影する。撮影はビデオで連続的に行われているため、画像を採取のタイミングとしては染料の注入の約１秒前からとなる。そうすると、このようにして撮影された画像からは、色素希釈曲線の立ち上がり、上昇曲線、ピーク、下降曲線、基線復帰という色素希釈曲線が得られる。
【００１９】
色素希釈曲線は、染料を注入した後、約０．５秒位から立ち上がり、約１秒位でピークとなる。
それでは、以下に本発明にかかる実施形態について説明する。
【００２０】
図１は、本実施形態における画像解析装置１を示す。同図において、画像解析装置１は、少なくとも、大容量記憶装置２、メモリ３、出力インターフェース５、入力インターフェース８、ＣＰＵ（中央処理装置）１０、及びこれらを接続するバス４から構成される。そして、出力インターフェース５には表示装置６などが接続され、入力インターフェース８には撮像装置７や入力装置９などが接続されている。なお、画像解析装置１は、通常のパーソナルコンピュータでもよい。
【００２１】
大容量記憶装置２の一例としては、ハードディスク、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができ、後述するフローのプログラム等が格納されている。このプログラムは、ＣＰＵ１０によって読み込まれ、フローの各処理が実行される。
【００２２】
メモリ３は、各種の処理で利用するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置である。表示装置６は、ディスプレイ等である。
【００２３】
また、入力装置９には、キーボード、マウス、または電子カメラ、マイク、スキャナ、タブレット、記憶媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリーカード等）の読み取り装置などを用いることが可能である。さらに、その他の周辺機器も接続することができる。
【００２４】
撮像装置７は、例えば、デジタルビデオカメラやビデオスコープである。大容量記憶装置２に格納されるデジタル画像は、撮像装置７より通信ネットワークを介して格納されてもよいし、また、記憶媒体等に記憶されたデジタル画像を読み取り装置で読み出して格納されてもよい。
【００２５】
図２は、本実施形態における全体のフローを示す。まず、操作者は、頭窓法を用いて、ラットまたはマウス等（以下、検体という）の頭蓋骨の一部に孔（頭窓）を開け、その頭窓から覗かれる脳表のうち観察の対象となる領域（関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ））を決定する（ステップ１、以下ステップを「Ｓ」と称する）。
【００２６】
次に、ＲＯＩに対して光を照射するための光源と、そのＲＯＩを撮影するための撮像装置７とを設置する。ここで光の照射方法として、反射光としての照射方法と透過光としての照射方法との２パターンある。反射光とは、脳組織から離れた光源から光を照射し、その照射光が脳組織表面で反射されたものである。一方、透過光とは、脳組織に光源を接した状態または脳組織近傍に光源を設置した状態で光を照射し、光が体組織内を通過し体組織外に出たものである。
【００２７】
これらの２パターンの照射方法による撮影方法があるが、用いる光としては透過光の方が好ましい。なぜなら、反射光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、その体組織の表面近くの薄い層にしか光が照射していないので、反射光から得られる情報は少なく、体組織の表面近くの情報のみであるが、透過光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、体組織を通過した光は、体組織内の情報を含み情報量が反射光に比べて多いからである。
【００２８】
このように体組織の透過光を得る具体的方法は、本発明者の以下の研究報告がある。脳組織の透過光を得るために、直径１ｍｍの微小ランプを脳組織に挿入し脳表より約１ｍｍのところに固定して点灯すると、その微小ランプ周辺の脳組織が赤く染まって見え（非特許文献３，非特許文献４）、また、直径約２００ミクロンのグラスファイバーを前述の報告と同様に用いる（非特許文献５）ということである。
【００２９】
光照射後、撮像装置７によりＲＯＩの撮影を開始する（Ｓ２）。本実施形態では、撮像装置で撮影するＲＯＩは３ｍｍ×３ｍｍの領域とした。ここでは、撮影速度は、３０フレーム／秒とした。
【００３０】
次に、撮像装置による撮影をしながら、生理的食塩水またはカーボンブラックを、検体の内頚動脈に注入する（Ｓ３）。生理的食塩水またはカーボンブラックは、一種の造影剤としての役割を果たす。なお、本実施形態では、生理的食塩水またはカーボンブラックを用いたが、これらに限定されず、造影剤の用途として用いることができる材料であれば何でもよい。
【００３１】
所定時間経過後、撮像装置７による撮影を終了する（Ｓ４）。Ｓ２−Ｓ５の間で撮影された画像データは画像解析装置１に送信され、大容量記憶装置２に格納される。次に、画像データの画像解析を行う（Ｓ５）。このＳ５の処理の詳細は図３で説明する。
【００３２】
図３は、本実施形態における画像解析により血流を測定するフローを示す。同図は、画像解析装置１のＣＰＵ１０により実行されるプログラム（汎用数値解析プログラムＭＡＴＬＡＢ（登録商標）に組み込んだプログラム）である。
【００３３】
まず、ＣＰＵ１０は、メモリ３に格納されている本フローを実行するプログラムを読み出して、このプログラムを起動させる。次に、ＣＰＵ１０は、大容量記憶装置２に格納されている画像データ（連続するフレーム画像の集合群）を所定枚数分について読み出す（Ｓ１１）。
【００３４】
ここでは、撮影したフレーム画像群からサンプリングレートで１／１０［秒］で、例えば２０フレーム分読み出す。なお、色素希釈曲線をきれいに描くには２０フレームあれば充分である。
【００３５】
次に、Ｓ１１で読み出したフレーム画像を複数の区画に分割する（Ｓ１２）。つまり、フレーム画像を縦ｍ×横ｎに分割してマトリックス状にする。これについて、図４で説明する。なお、ｍ及びｎは、正数である。
【００３６】
図４は、本実施形態におけるフレーム画像をｍ×ｎに分割した場合の一例を示す。本実施形態では、同図に示すように、フレーム画像を縦５０×横５０のマトリックス状に分割した。この場合には、縦５０×横５０＝２５００区画が存在する。なお、上述したように、フレーム画像は、３ｍｍ×３ｍｍのスケールのＲＯＩを撮影したものである。本実施形態ではフレーム画像を縦５０×横５０に分割したが、これに限定されず、ｍ×ｎは任意である。それでは、図３の説明に戻る。
【００３７】
次に、各区画の輝度値を算出する（Ｓ１２）。１つの区画は１つまたは複数の画素の集合である。したがって、区画の輝度値は、例えば、当該区画内に存在する画素の平均値とすることができる。よって、本実施形態では、２５００区画分の輝度値が算出される。
【００３８】
このようにして、まず１枚目のフレーム画像について処理が終了し、次のフレーム画像がある場合には、Ｓ１２に戻ってその画像についてＳ１２及びＳ１３の処理を行う（Ｓ１４）。このように、Ｓ１２−Ｓ１３の処理を、Ｓ１１で読み出した各フレーム画像について繰り返す。
【００３９】
次に、色素希釈曲線を算出する（Ｓ１５）。色素希釈曲線とは脳内における色素（本実施形態では、Ｓ３で注入した生理的食塩水またはカーボンブラック）の濃度（存在量）の変化を示すものである。本実施形態では、Ｓ１３で算出した輝度血を濃度として取り扱う。では、色素希釈曲線を算出する方法について、図５を用いて説明する。
【００４０】
図５は、本実施形態における区画毎の色素希釈曲線の一例を示す。縦軸は色素の濃度（輝度値）に相当する値を示し、横軸は時間（秒）を示す。区画毎の輝度値を時系列に並べることにより同図のような色素希釈曲線を各区画について描写することができる。それでは、図３の説明に戻る。
【００４１】
次に、各区画の血液の平均通過時間（ＭＴＴ：Ｍｅａｎ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ）を算出する（Ｓ１６）。Ｓ３でカーボンブラックを注入した場合には、このカーボンブラックのＭＴＴを血液のＭＴＴとみなすことができる。また、生理的食塩水を注入した場合には、生理的食塩水により血液が薄まって血管を流れていくので、血赤球の流れとみなすことができる。したがって、この生理的食塩水のＭＴＴを血液のＭＴＴとみなすことができる。
【００４２】
ＭＴＴは、例えば、１次のモーメント（統計学的手法）、デコンボルーション（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）法、三角法（Ｔｒａｐｅｚ）等の一般的に利用されている手法を用いて、Ｓ１５で算出された色素希釈曲線から算出される。これらいずれかの手法により、各区画について、ＭＴＴを求める。
【００４３】
このようにして各区画（すなわち、各色素希釈曲線）について算出されたＭＴＴに基づいて、各区画（すなわち、各色素希釈曲線）に対する脳血流量を算出する（Ｓ１７）。組織内の造影剤の流量、すなわち脳血流量（ＣＢＦ：Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ）は一般に以下の式（１）より算出される。
【００４４】
脳血流量＝ＣＢＶ／ＭＴＴ                          （１）
（ＣＢＶ：血液含量（ｃｅｒｅｂｒａｌ  ｂｌｏｏｄ  ｖｏｌｕｍｅ））
ここで、算出しようとしている脳血流量は相対的な値であることから、ＣＢＶ≒１とすると、式（１）は、
脳血流量＝１／ＭＴＴ                              （２）
と表すことができる。この式（２）により、各区画（すなわち、各色素希釈曲線）に対する脳血流量を算出する。このようにして算出された脳血流量は、以下に説明するように、様々な形態でディスプレイ６に表示させることができる。
【００４５】
図６は、各区画について算出した血流を当該区画の位置に対応するようにマトリックス状に並べたものの一例である。これにより、この位置（区画）の脳血流量が多いかが数値として認識することができる。
【００４６】
図７は、相対的に図６の血流の値を輝度値に置き換えて画像化したものである。同図において、白色（高輝度値）になるほど血流は多く、黒色（低輝度値）になるほど血流は少なくなることを示している。なお、図８は、上記のＲＯＩと同一領域を撮影したマイクロフォトグラフである。図７及び図８を参照することで、どの部分の血流が多いかを確認することができる。
【００４７】
以上より、本実施形態によれば、従来より簡単かつ短時間に脳内の血流を測定することができる。よって、脳卒中を診断するために、従来のような複雑な計算をする必要がなく、そのような計算で得られた結果と同様の結果を容易に、かつ迅速に求めることができる。また、高額な装置でなくとも、一般のパーソナルコンピュータ等の環境下でも本発明を実行することができる。なお、本実施形態では、脳内の血流について説明したが、これに限定されず、あらゆる臓器の血流についても適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本実施形態における画像解析装置を示す。
【図２】本実施形態における全体のフローを示す。
【図３】本実施形態における画像解析により血流を測定するフローを示す。
【図４】本実施形態におけるフレーム画像をｍ×ｎに分割した場合の一例を示す。
【図５】本実施形態における区画毎の色素希釈曲線の一例を示す。
【図６】各区画について算出した血流を当該区画の位置に対応するようにマトリックス状に並べたものの一例である。
【図７】図６の血流の値を輝度値に置き換えて画像化した図である。
【図８】ＲＯＩを撮影したマイクロフォトグラフである。
【符号の説明】
【００４９】
１      画像解析装置
２      大容量記憶装置
３      メモリ
４      バス
５      出力インターフェース
６      ディスプレイ
７      撮像装置
８      入力インターフェース
９      入力装置
【図１】
2006223760.tif 000003
【図２】
2006223760.tif 000004
【図３】
2006223760.tif 000005
【図４】
2006223760.tif 000006
【図６】
2006223760.tif 000007
【図５】
2006223760.tif 000008
【図７】
2006223760.tif 000009
【図８】
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