(57)【要約】      （修正有）【課題】奇形血管（ナイダス）、その血液流入路（フィーダー）、血液流出路（ドレイナー）の位置、大きさ及び数の把握を支援する情報を提供する。【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部１１を有する。ナイダス判定部１２は、抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定し、フィーダー／ドレイナー１４は、奇形血管部分に正常血管部分が結合する奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する。血液流入点と血液流出点と奇形血管部分がボリュームデータから生成した３次元画像とともに表示される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部と、
前記抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定する奇形血管特定処理部と、
前記抽出された血管領域を用いて前記奇形血管部分に正常血管部分が結合する前記奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する流入点／流出点特定処理部と、
前記血液流入点と前記血液流出点と前記奇形血管部分とを異なる態様で表す奇形血管画像を生成する奇形画像生成処理部と、
前記ボリュームデータから前記特定部位に関する３次元画像を生成する３次元画像生成処理部と、
前記３次元画像を前記奇形血管画像とともに表示する表示部とを具備することを特徴とした医用画像処理装置。
【請求項２】
前記３次元画像は、前記奇形血管部分を取り囲む３断面に関する２次元画像を有することを特徴とした請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記３次元画像は、前記奇形血管部分を間に交差する２断面に関する２次元画像を有することを特徴とした請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記３次元画像は、前記特定された奇形血管の血管走行構造に応じた曲断面画像を有することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記流入点／流出点特定処理部は、前記ボリュームデータから解析された血流方向に基づいて前記血液流入点と前記血液流出点とを判別することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記奇形血管特定処理部は、前記抽出された血管領域に対する膨張処理と収縮処理とにより残存する領域と前記血管領域とが重なる血管領域部分を前記奇形血管部分として特定することを特徴とした請求項1記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ボリュームデータから血管領域を解析する医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
造影ＣＴ、造影ＭＲ、非造影ＭＲ等によるボリュームデータから血管領域を解析して、脳動静脈の奇形を診断することがある。脳動静脈の奇形とは、脳の動脈と静脈の一部が毛細血管を介さずに直接繋がって発生する奇形で、動脈と静脈を繋ぐ異常血管塊をNidus（ナイダス）と呼ぶ。ナイダスは正常な血管に比べ壁が薄く、動脈から静脈へ直接流入する血液の流速が早いため、破裂を起こしやすい。また、脳へ送られるはずの血液の一部が静脈へそのまま流出するため周辺部の脳組織に血流障害が生じてんかん発作を起こす事もある。
【０００３】
治療方法には、開頭による剥離術、カテーテルを用いた塞栓術、ガンマナイフによる焼却があり、ナイダスの位置や大きさによってそれぞれの治療方法の有効性や危険度が異なる。治療計画の際、Spetzler-Martin分類を用いて脳動静脈奇形の評価を行い、治療方法選択の基準としている。
【０００４】
Spetzler-Martin分類では、ナイダスの大きさ、周囲脳の機能的重要性、導出静脈の深度を評価項目に用いている。開頭手術を行なう場合、奇形への動脈の流入口(フィーダー、以下フィーダーという)と奇形からの静脈の流出口(ドレイナー、以下ドレイナーという)を特定する必要がある。処置手順としては、フィーダーをクリップで留め、ナイダスを剥離し、ドレイナーを遮断する。そのため、フィーダー、ドレイナーの位置及び数を事前に正確に把握する必要がある。
【０００５】
血管造影して撮影されたボリュームデータから任意断面像、ＭＩＰ像(maximum intensity projeＣＴion image、最大値投影像)、血管領域を抽出してボリュームレンダリング像(volume rendering image)を生成し、これら画像上で脳動静脈奇形の有無を確認することはできるが、フィーダー、ドレイナーの位置及び数までは正確に視認することは困難である。前項技術を用いた場合でも脳動静脈奇形の場合フィーダー、ドレイナーとも動脈相として解析されてしまうため区別がつきにくい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１５１８８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
目的は、奇形血管（ナイダス）、その血液流入路（フィーダー）、血液流出路（ドレイナー）の位置、大きさ及び数の把握を支援する情報を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施形態に係る医用画像処理装置は、被検体の特定部位に関するボリュームデータから血管領域を抽出する血管領域抽出処理部を有する。奇形血管特定処理部は、抽出された血管領域から特異な血管走行構造を有する奇形血管部分を特定し、流入点／流出点特定処理部は、奇形血管部分に正常血管部分が結合する奇形血管への血液流入点と血液流出点を特定する。血液流入点と血液流出点と奇形血管部分が、ボリュームデータから生成した３次元画像とともに表示される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】第１実施形態による処理手順（画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで）を示す流れ図である。
【図３】第１実施形態による処理手順（脳動静脈奇形領域入力から画像表示まで）を示す流れ図である。
【図４】図２のナイダス抽出処理Ｓ１の補足図である。
【図５】図２のフィーダー、ドレイナー同定処理Ｓ２の補足図である。
【図６】図３の画像表示条件算出処理Ｓ３の補足図である。
【図７】図３の画像表示処理Ｓ４５により表示される画像表示例を示す図である。
【図８】図３の画像表示処理Ｓ４５により表示される他の画像表示例を示す図である。
【図９】第２実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。
【図１０】第２実施形態による処理手順（画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで）を示す流れ図である。
【図１１】第２実施形態による処理手順（脳動静脈奇形領域入力から画像表示まで）を示す流れ図である。
【図１２】図１１の画像表示処理Ｓ６５により表示される画像表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用画像処理装置を説明する。  
（第１実施形態）  
図１に第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示している。データ入力部０は、画像入力部００と画像記憶部０１とを有する。画像入力部００は、外部の医用画像発生装置３又はＰＡＣＳ（医用画像保管通信システム）４から画像処理対象のボリュームデータを入力する。医用画像発生装置３は、例えばＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ）である。本実施形態では、典型的にはＸ線コンピュータ断層撮影装置による被検体の３次元の対象部位として頭部に関する血管造影前に収集した投影データに由来するいわゆるマスク画像としてのＣＴ画像のデータと、血管造影後に収集した投影データに由来するいわゆるコントラスト画像としてのＣＴ画像のデータとが処理対象として扱われる。ボリュームデータは、コーンビームスキャンまたはヘリカルスキャンにより収集される。なお、造影剤が被検体頭部に流入する前のボリュームデータを以下、「ＣＴ頭部非造影画像」と称し、造影剤が被検体頭部に流入した後のボリュームデータを以下、「ＣＴ頭部造影画像」と称する。
【００１１】
なお、画像処理対象としてのＣＴ頭部造影画像には、造影後の複数のＣＴ頭部造影画像の中から、脳動脈と脳静脈とがともに造影された造影平衡相画像が選択される。この選択は典型的には画像入力部００に接続された図示しない入力操作部を介して操作者により手動で行われる。画像処理対象としてのＣＴ頭部非造影画像のデータとＣＴ頭部造影画像のデータとは画像記憶部０１に記憶される。なお、処理対象画像は、ＣＴ頭部非造影画像とＣＴ頭部造影画像との対は、磁気共鳴イメージング装置により発生される血管画像としての非造影ＭＲＡ（MR Angiography）画像、TOF(time of flight)画像、又はASL（Arterial Spin Labeling）像等の造影MRA像を用いても良い。
【００１２】
脳動静脈奇形抽出部１は、ＣＴ頭部非造影画像とＣＴ頭部造影画像とを差分する血管領域抽出部１１を有する。差分処理により、血管以外の形態像が抑制され、血管が強調又は抽出された画像（血管画像）が発生される。ナイダス判定部１２は、抽出された血管領域から解剖学上正常でない特異な血管走行構造を有する奇形血管部分（ナイダス）を特定する。動静脈相判定部１３は、抽出された血管領域からナイダス以外の正常な血管部分を、その解剖学上の構造に基づいてナイダスに対する動脈血管部分（動脈相）と静脈血管部分（静脈相）とに識別する。フィーダー／ドレイナー判定部１４は、奇形血管部分に動脈部分が結合する奇形血管への血液流入点（フィーダー）と、奇形血管部分に静脈部分が結合する奇形血管からの血液流出点（ドレイナー）とを特定する。
【００１３】
画像表示部２は、フィーダー／ドレイナー／ナイダスをカラーの違いなどにより相互に異なる態様で表す３次元の奇形血管画像を生成し、ＣＴ頭部非造影画像から脳の形態に関する３次元画像を生成し、３次元画像を奇形血管画像とともに表示するために構成される。画像表示部２は、脳動静脈奇形位置情報入力部２１を有する。脳動静脈奇形位置情報入力部２１は、脳動静脈奇形抽出部１から、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報を入力する。また脳動静脈奇形位置情報入力部２１は、画像記憶部０１から頭部内部の組織形態を表すＣＴ頭部非造影画像のデータを入力する。
【００１４】
表示条件決定部２２は、まずＣＴ頭部造影画像から頭部中心を特定する。特定された頭部中心を頂点とする円錐を定義する。円錐の拡がり角と、頂点から底面までの距離（高さ）とは、当該円錐にナイダスが最小限収まるように決定される。定義された円錐の頂点Ａと、円錐の底面中心Ｂとを結ぶ線分ＡＢが特定される。この線分ＡＢにより後述のボリュームレンダリング処理における視線方向が決定される。線分ＡＢ上に原点を有し、かつナイダスを第１象限に最小限収めるように直交座標軸が定義される。なお説明の便宜上、実空間上の直交座標系をＸＹＺで表現し、表示条件決定部２２で特定された直交座標系をｘｙｚで表現する。
【００１５】
ＶＲ像作成部２３は、線分ＡＢを視線方向とし、線分ＡＢの延長線上の遠方点を視点として、ボリュームレンダリング処理により、ＣＴ頭部非造影画像から脳の形態に関する３次元画像を生成する。この３次元画像の一部分、具体的には直交座標軸ｘｙｚの第１象限、つまりｘｙｚが全て正を示す３面に対応する部分が切り欠かれている。ＶＲ像作成部２３は、上記同視点で同視線方向でボリュームレンダリング処理により、特定された奇形血管部分（ナイダス）から奇形血管に関する３次元画像を生成する。ナイダスには例えば緑等の特定色が割り付けられ、フィーダーを表す点には例えば赤等の特定色が割り付けられ、ドレイナーを表す点には例えば青等の特定色が割り付けられる。脳の形態に関する３次元画像には、奇形血管に関する３次元画像が合成される。
【００１６】
ＭＰＲ像作成部２４は、直交座標軸ｘｙｚに従ってＣＴ頭部非造影画像（ボリュームデータ）から断面変換処理（ＭＰＲ処理）により、ｘｙ面、ｘｚ面及びｙｚ面に関する直交３断面の断面画像を作成する。直交３断面の断面画像は、画像合成部２５により脳の形態に関する３次元画像及び奇形血管に関する３次元画像に対して合成され、画像表示部２６に表示される。
【００１７】
図２には本実施形態による処理手順（画像入力から脳動静脈奇形領域情報抽出まで）を示している。まず血管領域抽出処理Ｓ０が実行される。血管領域抽出処理Ｓ０では、画像入力部０１から血管領域抽出部１１へ、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により撮影された造影前のＣＴ頭部非造影画像のデータが読み込まれ（Ｓ０１）、また造影後のＣＴ頭部造影画像のデータが読み込まれる（Ｓ０２）。血管領域抽出部１１において、ＣＴ頭部造影画像からＣＴ頭部非造影画像がサブトラクション（差分）される（Ｓ０３）。サブトラクションにより脳血管領域が抽出される（Ｓ０４）。
【００１８】
なお、脳血管領域の抽出方法はこれに限らず、以下の例のような脳血管領域の抽出方法を用いてもよい。まず、入力されるボリュームデータの全画像範囲から画素値ヒストグラムを作成する。次に、画素値ヒストグラムから造影剤のＣＴ値に応じた２値化の閾値を求め、この閾値によりボリュームデータを２値化し、脳血管領域を抽出する。さらに抽出精度を上げる方法として、上記より得られる脳血管領域に対し領域拡張法を適用する、または画素値ヒストグラムに前処理をかけてから閾値を選択する方法がある
次に、ナイダス領域抽出処理Ｓ１が実行される。まず、図４に示すように、ナイダス判定部１２において、Ｓ０により抽出された脳血管領域に対し、領域の膨張処理を行う（Ｓ１１）。続いて、膨張された脳血管領域に対し、領域の収縮処理を行う（Ｓ１２）。この膨張収縮処理により残存した領域はナイダスが存在する塊領域として定義される（Ｓ１３）。周知の通り、奇形血管（ナイダス）は、一箇所に固まって、狭い範囲をうねる様に蛇行している。そのため、Ｓ１１の膨張処理により、ナイダスを構成する血管部分どうしが隣接血管と連結され、奇形血管どうしの間隙は埋められ、単一の大きな塊となる。一方、ナイダスの塊領域と比較し、周辺の正常血管は異常血管塊とは繋がらない。この状態で、収縮処理を行うことにより、正常血管は消失し、ナイダス塊領域だけが残存する。ナイダス塊領域は、ナイダスが存在している空間的範囲を表しているので、このナイダス塊領域にＳ０４で抽出された脳血管領域を重ね、畳重領域を抽出することにより（Ｓ１４）、その抽出された畳重領域を奇形血管部分（ナイダス）と判定することができる（Ｓ１５）。
【００１９】
ナイダス抽出後に、ナイダスに対する血液流入路（フィーダー）、血液流出路（ドレイナー）の同定処理Ｓ２が実行される。まず、動静脈相判定部１３において、Ｓ０４により抽出された脳血管領域に対し、解剖学情報を適用して、脳血管領域から動脈部分と静脈部分とを判定する（Ｓ２１）。次に、図５に示すように、フィーダー／ドレイナー判定部１４において、動脈始点から、Ｓ１５で判定されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし（Ｓ２２）、ナイダスと動脈部分と交点を特定し、特定した交点をフィーダーと判定する（Ｓ２３）。同様にフィーダー判定部１４において、静脈終点から、Ｓ１５で判定されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし（Ｓ２４）、ナイダスと静脈部分と交点を特定し、特定した交点をドレイナーと判定する（Ｓ２５）。
【００２０】
図３に図２の処理から続く脳動静脈奇形領域入力から画像表示までの処理手順を示している。まず、ＣＴ頭部非造影画像とＣＴ頭部造影画像の一方、典型的にはＣＴ頭部非造影画像のデータが脳動静脈奇形位置情報入力部２１を介して表示条件決定部２１に供給される（Ｓ０５）。またＳ１、Ｓ２で特定されたナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報が脳動静脈奇形位置情報入力部２１を介して表示条件決定部２１に供給される（Ｓ３１）。表示条件決定部２１ではまず、図６に示すように、ＣＴ頭部非造影画像から頭部中心Ａが特定される。頭部中心Ａは、例えば頭部領域を均一容積としたときの数学的重心として特定される。
【００２１】
特定された頭部中心Ａと、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの各位置情報とに基づいて、頭部中心Ａを頂点としナイダスが内部に最小限収まる円錐１０１が求められる（Ｓ３３）。求められた円錐１０１より、頭部中心Ａと円錐１０１の底面の中心Ｂのなす線分ＡＢを求める（Ｓ３４）。得られた線分ＡＢより、線分ＡＢ上に原点Ｏを持ち、ナイダスが第１象限に収まる直交座標軸１０２を求める（Ｓ３５）。例えば、実空間座標系のＸＹ平面へ投影した線分ＡＢを中心としたＸＹ平面に平行な軸をｘｙに定義し、ｚ軸は実空間座標系のＺ軸と同じに定義する。
【００２２】
定義された直交座標軸１０２のｘｙ，ｙｚ，ｘｚの各平面を頭部のボリュームレンダリング（ＶＲ）による３次元画像（ＶＲ像ともいう）のクリップ面（切り欠き面）と定義する（Ｓ３６）。
【００２３】
線分ＡＢより、ベクトルＡＢが表示画面(観察者)を向く角度をボリュームレンダリング処理の視線方向と定義し、原点から所定距離離れた線分ＡＢの延長線上の点を視点と定義する（Ｓ３７）。
【００２４】
次に画像生成処理及び表示処理Ｓ４について説明する。ＶＲ像作成部２３において、Ｓ３６で定義されたクリップ面と、Ｓ３７で定義された視線方向及び視点とに基づいてボリュームレンダリング処理により、ＣＴ頭部非造影画像から、図７に例示する部分的に切り欠かれた脳又は頭部の例えば表面画像（頭部ＶＲ画像）が生成される（Ｓ４１）。Ｓ４２では、ＶＲ像作成部２３において、Ｓ３７で定義された視線方向及び視点に基づいて、ボリュームレンダリング処理により、奇形血管領域（ナイダス）から３次元の奇形ＶＲ画像が作成される。この奇形ＶＲ像ではナイダスには例えば緑等の特定色が割り付けられる。奇形ＶＲ像のフィーダーを表す点が例えば赤等の特定色で付加され、ドレイナーを表す点が例えば青等の特定色で付加される。それらと並行して、ＭＰＲ像作成部２４において、Ｓ３６で定義されたクリップ面（直交３断面）に関する断面画像がＣＴ頭部非造影画像から再構成される（Ｓ４３）。
【００２５】
Ｓ４１で作成された頭部ＶＲ画像に、Ｓ４２で作成された奇形ＶＲ画像が合成され、さらにＳ４３で作成されたクリップ面（直交３断面）に関する断面画像がはめ込まれ（Ｓ４４）、図７に示すように表示される（Ｓ４５）。頭部を切り欠いた領域内にフィーダー、ナイダス、ドレイナーが色分けされて３次元で表示されることにより、観察者にフィーダー、ナイダス、ドレイナーそれぞれの脳に対する位置、数、深度を提示することで治療計画の立案や困難さの検討を支援する事ができる。
【００２６】
なお、図８に示す画像を作成し表示することも可能である。ＭＰＲ像作成部２４において、直交座標系ｘｙｚのｘｚ断面とｙｚ断面に関する直交２断面の断面画像がＣＴ頭部非造影画像から再構成され、直交２断面の断面画像がその配置の状態で奇形ＶＲ画像と合成されて表示される。
【００２７】
（第２実施形態）  
図９に第２実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示している。図１０、図１１には第２実施形態に係る医用画像処理手順を示している。図９、図１０、図１１において、図１、図２、図３と同じ部分には同符号を付して詳細な説明は省略する。本実施形態では、４次元ＣＴ頭部画像が処理対象として入力される（Ｓ０５）。４次元ＣＴ頭部画像は、頭部全体をカバーする程度の視野を備えるコーンビームスキャンをダイナミックスに繰り返すことにより収集される時間的に連続する複数のボリュームデータとして定義される。画像選択部１５では、４次元ＣＴ頭部画像から、造影タイミングを自動的に計るいわゆるリアルプレップ(RealPrep)等により造影開始からの経過時間に基づいてＣＴ非造影画像と、平衡相としてのＣＴ造影画像とを自動的に選択する（Ｓ０６）。ＣＴ非造影画像とＣＴ造影画像とを差分して血管領域を抽出する（Ｓ０３、Ｓ０４）。
【００２８】
フィーダー／ドレイナーの特定処理Ｓ５では、まず、ＣＰＲ像作成条件設定部２７において、フィーダー／ドレイナー判定部１７において、血管始点、血管終点から、Ｓ１で抽出されたナイダスへ向かって脳血管領域をトレースし、ナイダスとの交点を特定する（Ｓ５１）。次いでＳ５２において、特定された交点を中心とした所定範囲のボリュームデータ部分が画像選択部１５より血流解析部１６に読み込まれる（Ｓ５２）。血流解析部１６では、交点付近の血流方向が特定される（Ｓ５３）。Ｓ５４において、特定された血流方向と交点とから、ナイダスへ血液が流入している交点をフィーダーと判定し、ナイダスより血液が流出している交点をドレイナーと判定する（Ｓ５４、Ｓ５５）。
【００２９】
画像作成／表示処理Ｓ６では、ＣＰＲ像作成条件設定部２７において、ナイダス、フィーダー、ドレイナーの位置情報より、フィーダーを始点としてドレイナーを終点としたナイダス領域を通る線を設定する（Ｓ６６）。このとき、フィーダー、ドレイナーは複数個設定してもよい(線が枝分かれする)。また、ナイダス領域を通る線は、血流に沿った線に限らず、任意の線で始点、終点を繋ぐ事ができる。本実施形態ではフィーダーを２つ、ドレイナーを２つを始点、終点とし、ナイダスの血流に沿った線をＣＰＲ作成用に２本設定する。なお、ＣＰＲは、Curved Planer Rreconstructionの略称であり、平面ではなく曲面に関する断面画像をボリュームデータから再構成する処理をいう。
【００３０】
ＣＰＲ像作成部２８において、Ｓ６１で設定された２本のＣＰＲ作成用線によって設定される曲面に対応するＣＰＲ像がＣＴ非造影画像から作成され（Ｓ６７）、画像表示部２６に表示される（Ｓ６５）。
【００３１】
図１２に表示例を示す。ＣＰＲを用いた場合、ナイダスと隣接している領域の観察が容易にできる。実施例1に示す表示例と合わせて表示する事で、治療計画の立案や困難さの検討を支援する事ができる。
【００３２】
このよううに本実施形態によって、脳動静脈奇形の治療計画時において、ナイダスだけでなく、フィーダーとドレイナーの数と脳に対する位置情報を立体的に把握する事ができるため、実際の処置に近いイメージで治療方法を検討することができるようになる。
【００３３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００３４】
０…データ入力部、００…画像入力部、０１…画像記憶部、３…医用画像発生装置、４…ＰＡＣＳ、１…脳動静脈奇形抽出部、１１…血管領域抽出部、１２…ナイダス判定部、１３…動静脈相判定部、１４…フィーダー／ドレイナー判定部、２…画像表示部、２１…脳動静脈奇形位置情報入力部、２２…表示条件決定部、２３…ＶＲ像作成部、２４…ＭＰＲ像作成部、２５…画像合成部、２６…画像表示部。
【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】
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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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