(57)【要約】【課題】血管内を流れる血流を高精度に解析することができ、ＦＦＲなどを高精度に計測することができる血流解析装置および方法並びにプログラムを提供する。【解決手段】血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部１１と、血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と血管領域を延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積とを乗じた線抵抗を求め、線抵抗を血管領域の表面の各点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流シミュレーション部１２とを備える。【選択図】図１
2018140045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、
前記血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と前記血管領域を延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積とを乗じた線抵抗を求め、前記線抵抗を前記血管領域の表面の各点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、前記血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流シミュレーション部とを備えた血流解析装置。
【請求項２】
前記血流シミュレーション部が、前記各点が配置される前記血管領域のサイズに応じて、前記分岐血管に対応する抵抗値を変更する請求項１記載の血流解析装置。
【請求項３】
前記血流シミュレーション部が、前記各点が配置される前記血管領域のサイズに応じて、前記表面積を変更する請求項１または２記載の血流解析装置。
【請求項４】
前記血流シミュレーション部が、前記血管領域の末端に対して、前記３次元医用画像上に前記血管領域として現れてない末梢血管モデルを接続し、前記末梢血管モデルに基づいて算出した線抵抗を前記血管領域の末端に付与して前記血管ネットワークモデルを生成する請求項１から３いずれか１項記載の血流解析装置。
【請求項５】
前記血管領域抽出部が、前記被写体として心臓を撮影した前記３次元医用画像から冠動脈を含む前記血管領域を抽出する請求項１から４いずれか１項記載の血流解析装置。
【請求項６】
前記血流のシミュレーション結果に基づいて、前記血流を表す画像を表示部に表示させる表示制御部を備えた請求項１から５いずれか１項記載の血流解析装置。
【請求項７】
前記表示制御部が、前記血管領域に対して前記血流を表す画像を重ね合わせて表示させる請求項６記載の血流解析装置。
【請求項８】
前記表示制御部が、前記血流を表す画像をカラー表示する請求項６または７記載の血流解析装置。
【請求項９】
血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出し、
前記血管領域の表面の各点に対して、前記血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と前記各点を含む予め設定された領域の表面積とを乗じた線抵抗をそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、前記血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流解析方法。
【請求項１０】
コンピュータを、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、
前記血管領域の表面の各点に対して、前記血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と前記各点を含む予め設定された領域の表面積とを乗じた線抵抗をそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、前記血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流シミュレーション部として機能させる血流解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元医用画像から抽出された血管領域を用いて、その血管領域内を流れる血流のシミュレーションを行う血流解析装置および方法並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
冠動脈に生じた狭窄病変に対し、虚血性判断およびＰＣＩ（Percutaneous Coronary Intervention：冠動脈インターベンション）適用判断の指標として、ＦＦＲ（Fractional Flow Reserve：冠血流予備量比）の計測が行われる。
【０００３】
近年、冠動脈のボリュームデータを用いて冠動脈内の血流をＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）で解析することで、非侵襲的にＦＦＲを求める技術が提案されている（たとえば特許文献１参照）。
【０００４】
また、特許文献２〜特許文献４においても、血管の画像データを用いて血流シミュレーションを行うことが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１６−５２８９７５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１７１４８６号公報
【特許文献３】特開２０１６−５００５４８号公報
【特許文献４】特表２０１６−５０９５０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、発明者らの研究により、狭窄部のＦＦＲの解析結果は、狭窄部の下流側の流動抵抗値に大きく影響を受けることがわかった。そして、必要精度のＦＦＲを求めるためには、ボリュームデータの分解能を超えた不可視領域の末梢血管網を何らかの方法でモデル化して抵抗値を算出し、血流解析を行うことが重要であることが分かった。そこで、発明者らは、狭窄部の下流側の血管を、フラクタルモデルなどを用いて生成された血管モデルに置き換えてＣＦＤによる解析を試みた。
【０００７】
しかしながら、このように血管モデルへの置き換えをした場合、狭窄部の下流側のどの位置から先の血管をモデル化するかによって解析結果にばらつきが生じることがわかった。具体的には、狭窄部よりも下流側の任意の位置から先の血管をモデル化する場合、その下流側の位置のわずかな誤差によって血管の直径がばらつくため、その直径に応じた血管モデルを生成すると、その血管モデルの抵抗値にばらつきが生じて血流解析結果にばらつきが生じ、これによりＦＦＲを高精度に計測することが難しいことがわかった。
【０００８】
また、実際には、冠動脈の末端だけでなく、冠動脈の表面からも直接的に細動脈レベル以下の細い血管が分岐しており、さらに分岐を繰り返しながら毛細血管となって心筋内部に潜り込んでいるため、これらの細い血管を考慮してＣＦＤを行わなければ、高精度な血流解析を行うことは難しい。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、血管内を流れる血流を高精度に解析することができ、ＦＦＲなどを高精度に計測することができる血流解析装置および方法並びにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の血流解析装置は、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と血管領域を延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積とを乗じた線抵抗を求め、線抵抗を血管領域の表面の各点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流シミュレーション部とを備える。
【００１１】
また、本発明の血流解析装置において、血流シミュレーション部は、各点が配置される血管領域のサイズに応じて、分岐血管に対応する抵抗値を変更することができる。
【００１２】
また、本発明の血流解析装置において、血流シミュレーション部は、各点が配置される血管領域のサイズに応じて、表面積を変更することができる。
【００１３】
また、本発明の血流解析装置において、血流シミュレーション部は、血管領域の末端に対して、３次元医用画像上に血管領域として現れてない末梢血管モデルを接続し、末梢血管モデルに基づいて算出した線抵抗を血管領域の末端に付与して血管ネットワークモデルを生成することができる。
【００１４】
また、本発明の血流解析装置において、血管領域抽出部は、被写体として心臓を撮影した３次元医用画像から冠動脈を含む血管領域を抽出することができる。
【００１５】
また、本発明の血流解析装置においては、血流のシミュレーション結果に基づいて、血流を表す画像を表示部に表示させる表示制御部を備えることができる。
【００１６】
また、本発明の血流解析装置において、表示制御部は、血管領域に対して血流を表す画像を重ね合わせて表示させることができる。
【００１７】
また、本発明の血流解析装置において、表示制御部は、血流を表す画像をカラー表示することができる。
【００１８】
本発明の血流解析方法は、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出し、血管領域の表面の各点に対して、血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と各点を含む予め設定された領域の表面積とを乗じた線抵抗をそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う。
【００１９】
本発明の血流解析プログラムは、コンピュータを、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、血管領域の表面の各点に対して、血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と各点を含む予め設定された領域の表面積とを乗じた線抵抗をそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う血流シミュレーション部として機能させる。
【００２０】
本発明の他の血流解析装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサを備え、プロセッサが、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出する処理と、血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と血管領域を延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積とを乗じた線抵抗を求め、線抵抗を血管領域の表面の各点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う処理とを実行するように構成されている。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の血流解析装置および方法並びにプログラムによれば、血管を含む被写体を撮影した３次元医用画像から血管領域を抽出し、その血管領域から分岐する分岐血管に対応する抵抗値と血管領域を延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積とを乗じた線抵抗を求め、その線抵抗を血管領域の表面の各点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、その血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う。すなわち、細動脈レベル以下の細い血管も考慮して上述した線抵抗を算出し、これを血管領域の表面の各点に対して付与するようにしたので、細動脈レベル以下の細い血管もモデル化した血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行うことができる。これにより血管内を流れる血流を高精度に解析することができ、ＦＦＲなどを高精度に計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の血流解析装置の一実施形態を用いた血流解析システムの概略構成を示すブロック図
【図２】血管ネットワークモデルの一例を示す模式図
【図３】血管ネットワークモデルを用いた血流解析を説明するための図
【図４】血管領域の直径とセグメントの表面積との関係を表す関数の一例を示す図
【図５】線抵抗の算出方法を説明するための模式図
【図６】血管領域の直径と分岐血管の分岐抵抗との関係を表す関数の一例を示す図
【図７】血管領域の直径と分岐血管の直径との関係を表す関数の一例を示す図
【図８】血管領域に対して血流シミュレーション結果を重畳表示した一例を示す図
【図９】本発明の血流解析装置の一実施形態を用いた血流解析システムの作用を説明するためのフローチャート
【図１０】末梢血管モデルに基づいて算出した線抵抗を血管領域の末端に付与した血管ネットワークモデルの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の血流解析装置の一実施形態を用いた血流解析システムについて説明する。図１は、本実施形態の血流解析システムの概略構成を示すブロック図である。
【００２４】
本実施形態の血流解析システムは、具体的には、図１に示すように、血流解析装置１と、医用画像保管サーバ２と、表示部３と、入力部４とを備えている。
【００２５】
血流解析装置１は、コンピュータに本実施形態の血流解析プログラムをインストールしたものである。 
【００２６】
血流解析装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ（central processing unit））、半導体メモリ、およびハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスを備えている。ストレージデバイスには、本実施形態の血流解析プログラムがインストールされており、この血流解析プログラムが中央処理装置によって実行されることによって、図１に示す３次元画像取得部１０、血管領域抽出部１１、血流シミュレーション部１２および表示制御部１３が動作する。
【００２７】
血流解析プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、血流解析プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置もしくはネットワークストレージに対して、外部からアクセス可能な状態で記憶される。そして、外部からの要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００２８】
３次元画像取得部１０は、予め撮影された患者の３次元医用画像６を取得するものである。３次元医用画像６は、たとえばＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などによって撮影して得られたボリュームデータである。本実施形態では、患者の心臓（本発明の被写体に相当する）の３次元医用画像６を取得する場合について説明するが、これに限らず、肺、肝臓および頭部などその他の臓器でもよい。
【００２９】
３次元医用画像６は、医用画像保管サーバ２に患者の識別情報とともに予め保管されており、３次元画像取得部１０は、入力部４などを用いてユーザによって入力された患者の識別情報に基づいて、その識別情報を有する３次元医用画像６を医用画像保管サーバ２から読み出して一時記憶するものである。
【００３０】
血管領域抽出部１１は、３次元医用画像６から血管領域を抽出するものである。具体的には、本実施形態の血管領域抽出部１１は、心臓の３次元医用画像６から冠動脈の領域を血管領域として抽出する。血管領域抽出部１１は、たとえば心臓の３次元医用画像６に対して多重解像度変換を行い、各解像度の画像に対してヘッセ行列の固有値解析を行い、各解像度の画像における解析結果を統合することによって、心臓領域中の様々なサイズの線構造（血管）の集合体として、冠動脈の領域を抽出する（たとえばY Sato, et al.、「Three-dimensional multi-scale line filter for segmentation and visualization of curvilinear structures in medical images.」、Medical Image Analysis、1998年6月、Vol.2、No.2、p.p.143-168など参照）。また、さらに最小全域木アルゴリズム等を用いて、抽出された各線構造の中心点を連結することにより、冠動脈を表す木構造のデータを生成し、抽出された冠動脈の中心点を結ぶ芯線上の各点（木構造データの各ノード）において、芯線に直交する断面を求め、各断面において、グラフカット法などの公知のセグメンテーション手法を用いて冠動脈の輪郭を認識し、その輪郭を表す情報を木構造データの各ノードに関連づけることによって、冠動脈の領域を抽出するようにしてもよい。
【００３１】
なお、冠動脈の領域の抽出方法としては上記の方法に限らず、領域拡張法などのその他の公知な手法を用いるようにしてもよい。
【００３２】
血流シミュレーション部１２は、血管領域抽出部１１によって抽出された血管領域（冠動脈の領域）に基づいて、血管領域内に流れる血流を演算処理によってシミュレーションするものである。
【００３３】
ここで、本実施形態においては、上述したように３次元医用画像６から冠動脈の領域を抽出しているが、３次元医用画像６の解像度の限界から、高解像度に抽出可能な血管領域は、太い心外膜冠動脈領域のみである。しかしながら、実際には、心外膜冠動脈の表面からも直接的に細動脈レベル以下の細い血管が分岐しており、さらに分岐を繰り返しながら毛細血管となって心筋内部に潜り込んでいる。したがって、これらの細い血管を考慮することなく血流シミュレーションを行ったのでは、高精度な血流解析を行うことが難しい。
【００３４】
そこで、本実施形態の血流シミュレーション部１２は、細動脈レベル以下の細い血管なども考慮した血管ネットワークモデルを生成し、その血管ネットワークモデルを用いて血流シミュレーションを行うものである。以下、本実施形態の血流シミュレーション部１２によって生成される血管ネットワークモデルについて説明する。
【００３５】
図２は、本実施形態において生成される血管ネットワークモデルを模式的に表した図である。なお、図２では、分かりやすくするために３次元医用画像６から抽出された血管領域Ｂを直線状に表している。また、図２に示す血管領域Ｂにおいて一部細くなっている部分は、狭窄病変部を表している。
【００３６】
血流シミュレーション部１２は、図２に示すように、３次元医用画像６から抽出された血管領域Ｂの表面の各点に対して、線抵抗ＳＲを付与して血管ネットワークモデルを生成し、その血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行うものである。線抵抗ＳＲは、血管領域Ｂから分岐する上述したような細動脈レベル以下の分岐血管に対応する分岐抵抗Ｒ（本発明の分岐血管に対応する抵抗値に相当する）と、血管領域Ｂを延伸方向に区分した予め設定された区間の表面積Ｓとを乗じた値である。なお、以下、上記予め設定された区間をセグメントという。
【００３７】
具体的には、血流シミュレーション部１２は、３次元医用画像６から抽出された血管領域に基づいて、多面体からなるサーフェスモデルを生成する。サーフェスモデルは、ポリゴンまたはパラメトリック曲面のなどのパッチを複数縫い合わせたメッシュ構造によって定義されるものである。なお、メッシュ構造の生成方法については、たとえばデローニー分割法などの公知な手法を用いることができる。
【００３８】
そして、血流シミュレーション部１２は、血管領域のサーフェスモデルの各節点に対して、上述した線抵抗ＳＲを割り当てる。上記節点とは、サーフェスモデルを形成するパッチの頂点である。なお、全ての節点に線抵抗ＳＲを割り当てることが望ましいが、一部の節点には割り当てないようにしてもよい。
【００３９】
そして、血流シミュレーション部１２は、上述したようにして形成された血管ネットワークモデルを用いてＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）に基づく血流解析を行うことによって、血流のシミュレーションを行う。具体的には、上述したように血管領域Ｂの各節点に線抵抗ＳＲを付与し、ＣＦＤに基づく血流解析を行うことによって、図３に示すように各節点の圧力Ｐを求め、その圧力Ｐを下式に示すように線抵抗ＳＲで除算することによって、各節点における表面流出速度Ｖを求める。なお、図３においては、血管領域Ｂを直線状に模式化しており、図３に示す四角で区切られた区間は、所定の節点に設定されたセグメントを表している。
Ｖ＝Ｐ／（ＳＲ）
そして、この求められた表面流出速度Ｖを各節点の速度境界条件として与え、再びＣＦＤに基づく血流解析を行うことによって、各節点の圧力Ｐを求める。すなわち、血流シミュレーション部１２は、血管表面の各節点にＣＦＤによって求められた圧力Ｐを渡し、その圧力Ｐに基づいて、各節点の表面流出速度Ｖを速度境界条件として受け取るという弱連成解析を刻々と行う。これにより、血管領域Ｂ内の血流をシミュレーションすることができる。
【００４０】
次に、血管領域の表面の各節点に付与される線抵抗ＳＲの算出方法について説明する。
【００４１】
まず、上述したセグメントは、同一の直径Ｄを有する血管領域が走行していると想定される血管領域の一部の区間である。セグメントの長さ（走行距離）は、解剖学的データから予め取得される。そして、セグメントの表面積Ｓは、血管領域の直径をＤとした場合に、Ｓ＝πＤ×走行距離によって算出される。すなわち、表面積Ｓは、図４に示すように、直径Ｄの関数として表すことができ、この関数が予め設定されている。そして、血管領域の表面の各節点の線抵抗ＳＲを算出する際には、その節点の位置における直径Ｄが取得され、その直径Ｄと図４に示す関数とに基づいて、その節点に対するセグメントの表面積Ｓが求められる。
【００４２】
次に、血管領域の表面の各節点に対して割り当てられる分岐抵抗Ｒの算出方法について説明する。分岐抵抗Ｒは、上述したように３次元医用画像６からは抽出することができない分岐血管に対応する抵抗値である。したがって、本実施形態においては、３次元医用画像６から抽出された血管領域の表面の各節点のそれぞれについて、分岐血管に相当する末梢血管モデルを生成し、その末梢血管モデルの合成抵抗を分岐抵抗Ｒとする。以下、末梢血管モデルの生成方法について説明する。図５は、末梢血管モデルの生成方法を説明するための図である。図５に示す太い直線状の領域が、３次元医用画像６から抽出された血管領域Ｂを表しており、その血管領域Ｂから分岐している領域ｒ１〜ｒ６が、末梢血管モデルを表している。また、図５に示す矩形はセグメントを表している。なお、図５は、所定の節点に対するセグメントのみを示しているが、実際には、セグメントは節点毎に設定され、その各セグメントに対してそれぞれ末梢血管モデルが生成される。
【００４３】
まず、血管領域Ｂの表面の各節点の位置における血管領域Ｂの直径Ｄが求められる。そして、その各節点の位置における直径Ｄに基づいて、各節点に接続される末梢血管モデル（分岐血管）の分岐指数、流量分配比および長径比などが取得される。なお、血管領域Ｂの直径Ｄに応じた分岐指数、流量分配比および長径比などは、解剖学的データに基づく確率分布にしたがって予め設定されるものである。そして、分岐指数、流量分配比および長径比などに基づいて、血管領域Ｂに直接接続される血管をスタートにＹ字型２分岐を繰り返したフラクタルモデルとして末梢血管モデルが生成される。
【００４４】
そして、上述したようにして生成した末梢血管モデルにHagen-Poiseuille流れを仮定した流体抵抗モデルを適用すると、末梢血管モデルを血液が流れた場合の流れの抵抗値を算出することができる。ただし、末梢血管モデルを生成する際に用いた分岐指数などのパラメータには、確率分布にしたがったばらつきがある。したがって、モンテカルロ法を用いて末梢血管モデルを複数回生成し、その複数の末梢血管モデルについて算出した上記抵抗値の平均値または中央値を算出し、その平均値または中央値を分岐抵抗Ｒとする。
【００４５】
上述したように各節点に接続される末梢血管モデルは、その各節点における血管領域Ｂの直径Ｄに基づいて生成され、その生成された末梢血管モデルに基づいて分岐抵抗Ｒが算出される。したがって、各節点の分岐抵抗Ｒは、図６に示すような直径Ｄの関数として表すことができる。なお、図６に示すｄ（Ｄ）は、直径Ｄの位置に接続される分岐血管の直径であり、ｄ（Ｄ）に基づいて末梢血管モデルが生成される。血管領域Ｂの直径Ｄと分岐血管の直径ｄ（Ｄ）との関係は、図７に示すような関係となる。
【００４６】
上記のようにして、血管領域Ｂの各節点の位置における直径Ｄに基づいて、図６および図７に示す関数を用いて、各節点の分岐抵抗Ｒが算出される。そして、各節点に対して設定された表面積Ｓと分岐抵抗Ｒとが乗算されて線抵抗ＳＲが算出される。
【００４７】
図１に戻り、表示制御部１３は、血流シミュレーション部１２における血流のシミュレーション結果を表示部３に表示させるものである。血流シミュレーション結果の表示方法としては、たとえば血流のシミュレーション結果に基づいて、血流を表す画像を生成して表示するようすればよい。血流を表す画像としては、たとえば図８に示すように、３次元医用画像６から抽出された血管領域に対して血流速度に応じた色を割り当てた画像を生成し、この画像を血管領域に重畳表示してカラー表示するようにすればよい。また、血流速度の変化を動画としてカラー表示させるようにしてもよい。また、図８に示すように血流速度の変化から狭窄が生じているところを特定し、その狭窄部を指し示す矢印の画像を表示させるようにしてもよい。また、血流を表す画像としては、図８に示すようなカラー表示に限らず、血流方向を表す流速ベクトルを表示するようにしてもよいし、流線または流跡線を表示させるようにしてもよい。
【００４８】
また、血流シミュレーション部１２が、血流シミュレーション結果に基づいて、狭窄部を特定し、その狭窄部におけるＦＦＲを測定し、表示制御部１３が、ＦＦＲの測定結果を表示部３に表示させるようにしてもよい。また、このようにＦＦＲの測定結果を表示する場合には、表示部３に表示された血管領域上において、ユーザが入力部４を用いてＦＦＲの測定対象箇所を指定するようにしてもよい。
【００４９】
医用画像保管サーバ２は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量記憶装置およびデータベース管理用プログラムを備えている。医用画像保管サーバ２は、予め撮影された３次元医用画像６などをネットワーク経由でＣＴ装置などの撮影装置から取得し、大容量記憶装置に保存して管理する。
【００５０】
入力部４は、ユーザによる種々の設定入力を受け付けるものであり、キーボードやマウスなどの入力デバイスを備えたものである。入力部４は、たとえば患者の識別情報の設定入力およびＦＦＲの測定対象箇所の指定などを受け付けるものである。
【００５１】
次に、本実施形態の血流解析システムの作用について、図９に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５２】
まず、ユーザによる患者の識別情報などの設定入力に応じて、患者の３次元医用画像６が３次元画像取得部１０によって取得される（Ｓ１０）。本実施形態においては、上述したように心臓の３次元医用画像６が取得される。
【００５３】
そして、３次元画像取得部１０によって取得された心臓の３次元医用画像６は、血管領域抽出部１１に入力され、血管領域抽出部１１は、入力された３次元医用画像６から血管領域を抽出する（Ｓ１２）。
【００５４】
血管領域抽出部１１によって抽出された血管領域は、血流シミュレーション部１２によって取得され、血流シミュレーション部１２は、上述したようにして血管領域の表面の各節点に対して線抵抗ＳＲを付与することによって血管ネットワークモデルを生成する（Ｓ１４）。そして、血流シミュレーション部１２は、その血管ネットワークモデルを用いてＣＦＤにより血流解析を行うことによって、血流のシミュレーショを行う（Ｓ１６）。
【００５５】
血流シミュレーション部１２による血流シミュレーション結果は、表示制御部１３に出力され、表示制御部１３は、血管領域をカラー表示するなどして血流シミュレーション結果を表示する（Ｓ１８）。
【００５６】
上記実施形態の血流解析システムによれば、血管領域から分岐する分岐血管に対応する分岐抵抗Ｒと血管領域を延伸方向に区分したセグメントの表面積Ｓとを乗じた線抵抗ＳＲを求め、その線抵抗ＳＲを血管領域の表面の各節点に対してそれぞれ付与することによって血管ネットワークモデルを生成し、その血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行う。すなわち、細動脈レベル以下の細い血管も考慮して上述した線抵抗ＳＲを算出し、これを血管領域の表面の各節点に対して付与するようにしたので、細動脈レベル以下の細い血管もモデル化した血管ネットワークモデルを用いて血流のシミュレーションを行うことができる。これにより血管内を流れる血流を高精度に解析することができ、ＦＦＲなどを高精度に計測することができる。
【００５７】
なお、上記実施形態の説明においては、３次元医用画像６から抽出された血管領域の各節点に対して末梢血管モデルを生成するようにしたが、血管領域の末端に対しても末梢血管モデルを接続するようにしてもよい。そして、図１０に示すように末梢血管モデルに基づいて算出した線抵抗ＳＲを血管領域の末端に付与して血管ネットワークモデルを生成してもよい。
【００５８】
また、上記実施形態においては、血管領域の表面の各節点の位置における血管領域の直径に基づいて末梢血管モデルを生成し、その末梢血管モデルの合成抵抗を分岐抵抗Ｒとして設定するようにしたが、すなわち血管領域の直径に応じて、分岐抵抗Ｒを変更するようにしたが、血管領域の直径に限らず、各節点の位置における血管領域の断面積または単位長体積に応じて、分岐抵抗Ｒを変更するようにしてもよい。本発明における「血管領域のサイズ」とは、血管領域の直径の他に断面積または単位長体積も含むものとする。
【００５９】
また、上記実施形態においては、血管領域の表面の各節点の位置における血管領域の直径に基づいて、各節点のセグメントの表面積Ｓを算出するようにしたが、すなわち血管領域の直径に応じて、セグメントの表面積Ｓを変更するようにしたが、血管領域の直径に限らず、各節点の位置における血管領域の断面積または単位長体積に応じて、セグメントの表面積Ｓを変更するようにしてもよい。
【００６０】
また、上記実施形態においては、血管表面の速度境界条件を弱連成解析によって求めるようにしたが、これに限らず、線抵抗を１つの方程式に組み込んで解く強連成解析によって速度境界条件を求めるようにしてもよい。
【００６１】
また、分岐血管に対応する抵抗値としては、粘性抵抗のみを考慮し、図２に示すように抵抗素子成分のみを設定するようにしてもよいし、慣性抵抗も考慮して、抵抗素子成分に対してインダクタ成分を直列に接続するようにしてもよい。これにより、血管領域表面からの流出を一次遅れ系とすることができ、急変動を抑えることができるので、シミュレーションの安定性を向上させることができる。
【００６２】
また、解法としては、上記実施形態の方法に限らず、たとえば心筋の多孔質モデルを生成し、線抵抗を透水係数に置き換えることで、心筋の多孔質モデルを解くようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１    血流解析装置
２    医用画像保管サーバ
３    表示部
４    入力部
６    ３次元医用画像
１０  ３次元画像取得部
１１  血管領域抽出部
１２  血流シミュレーション部
１３  表示制御部
Ｂ    血管領域
Ｄ    血管領域の直径
Ｐ    圧力
Ｒ    分岐抵抗
Ｓ    表面積
ＳＲ  線抵抗
Ｖ    表面流出速度
ｄ    分岐血管の直径
ｒ１-ｒ６   末梢血管モデル
【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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