(57)【要約】【課題】胸部等の大動脈瘤は、血管画像として表示し観察する例が多い。観察は表示画像を目視することで行う。本発明は、血管画像としての観察では、より正確で且つ数量的な把握が困難とのもとで、それに代る新しい識別性の高い画像を得、また表示せしめようとすることを目的とする。【解決手段】時間的に異なる、同一部位に対しての２回にわたる胸部断層画像から、胸部大動脈血管画像を抽出する。抽出した大動脈画像に対して、面積や口径などの属性値を求める。これを対比又は差分を取り表示させることで、大動脈瘤の経時的な変化がわかる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
メモリに格納した断層画像を読出して大動脈血管画像を抽出し、
この抽出した大動脈血管から断面積又は口径を含む属性値を処理手段によって求め、
この属性値を表示手段によって表示画面に表示せしめる、
こととした血管画像表示方法。
【請求項２】
経時的に異なる、体軸方向での各スライス位置毎の断層画像を、格納するメモリと、
このメモリに格納され経時的に異なる、体軸方向での各スライス位置毎の断層画像を読出し、経時的なそれぞれの時点毎の断層画像から大動脈血管画像を抽出し、この各血管画像からその断面積又は口径を含む属性値を求める処理手段と、
前記求められた属性値を表示せしめる表示手段と、
を備えたことを特徴とする血管画像表示装置。
【請求項３】
前記処理手段はメモリに格納された、同一部位での経時的に異なる２つの断層画像を読出して大動脈血管画像を、それぞれについて抽出し、
前記抽出された大動脈血管画像のそれぞれからその血管の断面積又は口径を含む属性値を求め、更にそれぞれの属性値の差分をとり、
この経時的に異なる差分画像を表示手段に表示せしめる、
ことを特徴とする請求項２の血管画像表示装置。
【請求項４】
上記断層画像は、気管支分岐部を含む胸部断層画像とし、大動脈血管画像は、気管支分岐部を基準位置にして抽出したものとする請求項２、３のいずれかの血管画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の血管の属性、特にその経時的な数量化した属性の変化を表示する表示方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体の血管の表示例には、特許文献１がある。
【特許文献１】特開２００１−１４４９５  特許文献１は、血管の断面を視点方向に切り取って、血管断面を表示される事例である。これにより、更新する視点に沿って血管断面を次々に表示させ、その断面の様子を観察可能にする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
かかる文献１は、血管の断面の表示であって、断面は視点の方向に沿ったものに限定され、種々の方向からの断面表示には対応しにくい。例えば、動脈瘤の有無の検査では、どの位置でどの方向に動脈瘤があるか、それがどの程度の大きさのものであるか、等の形態
的な観察が必要である。
【０００４】
更に、動脈瘤が、時間経過の中で、どのように成長しているのか、または変形等しているか、治療効果があったのか否か等を経時的に知ることが必要となる。
【０００５】
本発明の目的は、動脈瘤で代表される如き血管の欠陥や障害、病状など経時的な変化を形態的に数量化した属性で表現し表示せしめる血管画像表示方法及び装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、メモリに格納した断層画像を読出して大動脈血管画像を抽出し、
この抽出した大動脈血管から断面積又は口径を含む属性値を処理手段によって求め、
この属性値を表示手段によって表示画面に表示せしめる、
こととした血管画像表示方法を開示する。
【０００７】
更に本発明は、経時的に異なる、体軸方向での各スライス位置毎の断層画像を、格納するメモリと、
このメモリに格納され経時的に異なる、体軸方向での各スライス位置毎の断層画像を読出し、経時的なそれぞれの時点毎の断層画像から大動脈血管画像を抽出し、この各血管画像からその断面積又は口径を含む属性値を求める処理手段と、
前記求められた属性値を表示せしめる表示手段と、
を備えたことを特徴とする血管画像表示装置を開示する。
【０００８】
更に本発明は、上記処理手段はメモリに格納された、同一部位での経時的に異なる２つの断層画像を読出して大動脈血管画像を、それぞれについて抽出し、
前記抽出された大動脈血管画像のそれぞれからその血管の断面積又は口径を含む属性値を求め、更にそれぞれの属性値の差分をとり、
この経時的に異なる差分画像を表示手段に表示せしめる、
ことを特徴とする血管画像表示装置を開示する。
【０００９】
更に本発明は、上記断層画像は、気管支分岐部を含む胸部断層画像とし、大動脈血管画像は、気管支分岐部を基準位置にして抽出したものとする血管画像表示方法を開示する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば血管の面積や径の大きさ等の数量的な属性を、経時的に表示させたことで、動脈瘤等の血管の病変を確実に観察可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本発明の胸部大動脈の数量的な属性値の算出と表示方法のフローチャートである。このフローチャートは、コンピュータを使ったソフトウェアによって実現させている。システムは、後述の図６で説明する。
胸部大動脈瘤の経時変化を数量的な属性値として把握するには、絶対的な基準スライス位置の特定が不可欠である。絶対的な基準スライス位置が特定できれば、この位置での経時的な２つの断層画像を抽出でき、両者から動脈画像を抽出し、相互比較することで数量的な属性値を算出できる。
絶対的な基準スライス位置は、胸部では気管支分岐部がよい。気管支分岐部は、画像を観察することで明確にわかる。そして気管支分岐部の周辺には胸部大動脈が存在する。そこで、本発明では、気管支分岐部を抽出し、これを表示して大動脈の属性値を検出することとした。
【００１２】
図２は人間の気管支分岐部での断層図を模式的に示す。この断面図で、中心には、気管支分岐部１があり、その１つは食道に続く経路２、他の１つは胸部に続く経路３である。血管として、胸部大動脈４が脊髄６に接近してあり、更に大静脈５が気管支分岐部１の反対側に存在する。脊髄６と気管支分岐部１との間には、右と左に、右肺７、左肺８がある。その他に、種々の組織を持つが図面では省略した。
大動脈４に発生するのが、大動脈瘤である。大動脈瘤は、血管にできる一種のコブであり、その破裂は死を招くこともあるので、瘤の発生個所、その方向及び大きさを知ることは治療や病変管理にとって極めて重要である。更に、瘤は、時間の経過に従って成長したり、変化したりすることもあるので、時間経過の中での瘤の観察が必要となる。
【００１３】
本実施例では、以下の複数の発明を提案する。
（１）断層画像から、大動脈４を抽出し、この抽出した大動脈からその数量的な属性値をデータ処理で求める。そして、この属性値を画像として表示する。
（２）体軸方向に沿った複数の断層画像について（１）の処理を行って各断層画像毎にその属性値を求め、体軸方向（スライス位置）を横軸、属性値を直交する縦軸とした直交座標系による属性画像を求め、これを表示する。体軸方向に沿った複数の断層位置とは、計測ピッチ相当でもよく、数〜数１０ピッチ離れた離間した距離でもよい。
（３）１ヶ月とか数ヶ月間隔で計測した２回にわたる、複数の異なるスライス位置１，２，・・・ｉ毎の断層画像Ｍ１１，Ｍ２１，・・・Ｍｉ１と、Ｍ１２，Ｍ２２，・・・Ｍｉ２と、のすべてについて、（１）の処理を行って各断層画像毎にその属性を求め、時間経過を横軸、属性値を縦軸とした直交座標系による属性画像を求め、これを表示する。そして表示画面から動脈瘤の発生の有無や経時的な変化を目視により確認する。
（４）上記（２）と（３）の組合せ、即ち時間経過と体軸方向の位置とでそれぞれ属性画像を求め、これを表示する。この場合、時間軸と体軸と属性値軸との３軸構成となるが、この３軸を３次元的に表示させるやり方、体軸位置毎に時間軸と属性値軸との２軸構成によるやり方、時間軸毎に体軸と属性値軸との２軸構成によるやり方、がある。
（５）上記（３）、（４）では経時的な様子を表示画面から目視により判断する事例であったが、２回にわたる属性値を、各同一スライス位置毎に処理手段によって差分をとり、これを表示させる。スライス位置毎の経時的な差分が表示されたことにより、経時的な変化が即座にわかる。
（６）数量的な属性値としては、面積、口径、体積がある。具体例としては、以下の各種のものがある。
・血管の断面積
・血管を楕円近似したときの長径・短径
・血管を円形近似したときの平均半径又は直径
・横の長さ・縦の長さ
・血管中心から脊髄骨までの最短距離
・その他、動脈瘤を表現できる各種の属性採用可
（７）上記（６）の属性は、その中の１つを求めることも、複数求めることもある。例えば面積のみ、面積と平均半径と最短距離との３つ、とかの事例である。複数の属性を求めた場合、それぞれの属性毎に（１）〜（６）の処理及び表示を行う。また複数の属性を関連づけた基準データを作成し表示させる例もある。
【００１４】
次に図１で処理内容を説明する。フローF１では、計測しメモリに格納した断層像Ａを表示する。この場合、多数の断層像の中で、気管支分岐部が写っている画像Ａを選択して表示する。選択法は、次々に断層像を表示させて、その中から目視により１つを選択するやり方、気管支分岐部の体軸方向での位置Ｐ１を入力手段で入力し、この位置対応の断層像Ａを自動検索し表示させるやり方、とがある。
【００１５】
フローＦ２では、表示した断層像Ａの中から動脈領域を自動的に求める。図１に示したように、動脈４は、脊髄６の近くにあって、且つ円形に近い形状を有する。そこで、脊髄６は、高ＣＴ値である部位である故に、この脊髄を示す高ＣＴ値データを入力して脊髄６を指定し特定する。この特定した脊髄６に近接している円形に近い形状の領域を見つける。又は高ＣＴ値の領域を自動的にみつけて脊髄を特定する。これが、動脈４である。円形に近い形状の領域は、略同一ＣＴ値を有する部位であって、且つ円形に近い閉形状であることを、画像処理によって自動的に求める。また動脈特有のＣＴ値を指定することで求めることもできる。
【００１６】
フローＦ３では、フローＦ２で求めた動脈領域について、動脈４の属性値を算出する。属性値は、動脈瘤の有無やその様子を見るための動脈領域の形態的（幾何学的）特徴を示す数量化した指標であり、具体例としては、前述した以下の如きものがある。
イ、面積
ロ、楕円近似した場合の直径・短径
ハ、円形近似した場合の平均半径
ニ、横の長さ・縦の長さ
ホ、中心から脊髄骨までの最短距離
この４つの１つ又は２つ以上を求めてメモリ（記憶媒体）に記憶させる。図２では、ロ又はニとしてＴＬ，ＸＬ、ホとしてＲＬを示した。
【００１７】
図３は、面積とＸＬ，ＹＬとの２つの属性値で、動脈瘤の有無を判定する処理フローである。フローF１にて、予め求めておいた基準面積との大小比較、フローＦ２にて、予め求めておいた基準長さＸＬ，ＹＬとの大小比較を行う。基準面積より大きく、基準長さより大きいときに、動脈瘤が存在すると判定し記憶・表示する（フローＦ３）。少なくともどちらか一方の不成立で異常との判断を避ける。
ここで、基準面積、基準長さとは、個人によって異なることがあるため、事前に求めた値、またはその体軸方向を含む大動脈血管画像を抽出しておきそこから平均面積、平均長さを求めて、それに所定の比率αを掛け合せて得た値を基準値とする例がある。また、注目するスライス付近の平均値を基準とする場合もある。
【００１８】
図４は、大動脈血管の数量的な属性値の表示例を示す図である。図４は、大動脈血管の長手方向に沿って属性値を求めた例であって、その長手方向の基準位置Ｐ１は、例えば図１の例に従えば、気管支分岐部となる。勿論、別法による基準位置の求め方もある。基準位置は、図４では右側端部としたが、端部以外の中央部の位置が基準位置となることも当然にありうる。マウス４０が表示操作手段となる。図４（ａ）と（ｅ）とが、横軸を体軸(スライス方向)とし且つ異なった時間（日付を含む）で計測した同一血管画像２０，２１であり、且つこの２つの血管画像２０と２１とは、計測スライス幅Ｓ１＞Ｓ２と異なるスライス幅の計測画像である。
画像２０と２１とを直接に数量的に対比することは難しい。そこで、各スライス位置毎に、画像２０と２１とでそれぞれ属性値２２，２３を求める。例えば面積を求める。画像２０と２１との属性値２２，２３を、それぞれ独立して血管の長手方向に沿って抽出表示した例が図４（ｂ）、（ｄ）である。図４（ａ）では動脈瘤は発生せず、図４（ｅ）では動脈瘤２５，２６が発生しているものとした。この動脈瘤２５，２６は、図４（ｄ）で明確に出現していることがわかる。
【００１９】
次に、図４（ｂ）と（ｄ）との属性値２２と２３との間で、互いに同一位置相互に差分をとる。この結果が、図４（ｃ−１）と（ｃ−２）である。図４（ｃ−１）が図４（ｂ）の大なるスライス幅の属性値を基準にした例、図４（ｃ−２）が図４（ｄ）の小なるスライス幅の属性値を基準にした例である。かかる図４（ｃ−１）と（ｃ−２）とが出現するのは、画像２０と２１とが異なるスライス幅の計測画像であることによる。同一スライス幅ではこのようなことはないが、この場合でも、スライス位置の空間位相にずれがあれば、同様の事例となる。
図４（ｃ−１）と（ｃ−２）とでは、差分面積が大きい部位３０が発生しており、これにより、かかる位置に動脈瘤が発生しているものと判断できる。
図５は、図４（ｃ−１）を更に改良した表示例であり、図４（ｄ）に比して図４（ｂ）の属性値の大きい部位（ハッチング）３０Ａと小さい部位（黒塗り）３０Ｂとでカラー区分して表示した例を示す。これにより、経時的な成長や衰退の様子がわかる。
図４（ｃ−１）、（ｃ−２）、図５では、属性値２２，２３に重ねて差分量を表示させたが、差分量のみを表示させてもよい。
【００２０】
更に、異なるスライス幅とは、以下の如き事例で発生する。
（１）異なるＣＴ装置による計測例。これは異なる病院で異なるＣＴ装置による計測事例として発生する例が多い。
（２）同一ＣＴ装置にあっても、検査目的や診断目的によってスライス幅を異ならせて、異なった時間や日付で計測することによって発生する。
【００２１】
次に種々の変形例を説明する。
（１）図４（ｃ−１）、（ｃ−２）、図５では、異なるスライス幅を、そのまま認めて（いわゆる空間的位相のずれをそのまま認めて）ちぐはぐな形での差分をとった。これでも充分に動脈瘤の診断に寄与できるが、画像２２と２３とをそれぞれ画像処理手段によってスムージング化処理した上で差分をとる。この結果、スムージングの正確さにもよるが、より血管の形状に近い状態での動脈瘤の表示が可能となる。
（２）図４、図５では差分を含む画像を表示させたが、図４（ｂ）、（ｄ）の如き２つの画像を１つの画面に表示させて、目視対比させる例がある。
（３）図４（ａ）、（ｅ）の如き血管に重ねて属性値を表示させる例がある。
（４）時間経過は２回としたが、３回以上の例で属性値の推移をみる例がある。
（５）胸部大動脈例で説明したが、腹部大動脈や頭部大動脈にも、図４、図５の表示例は適用できる。また、大動脈以外の動脈や大静脈を含む静脈への適用もある。
【００２２】
図６は、Ｘ線ＣＴ装置と表示システムとを示す図である。表示システムは、ＣＰＵ１０１、主メモリ１０２、磁気ディスク１０３、表示メモリ１０４、ＣＰＴ１０５、コントローラ１０６、マウス１０７、キーボード１０８、共通バス１０９より成り、ＣＴ装置１００とは、ＬＡＮ１１０を介してつながっている。主メモリ１０２、磁気ディスク１０３には図１、図３に示す如き処理を行うプログラムが格納され、ＣＰＵ１０１によりその処理を行う。表示メモリ１０４には、表示画像、例えば図２、図４、図５の如き画像データが一時記憶され、ＣＰＴ１０５への表示を行う。これはマウス１０７やキーボード１０８の操作手段の支援のもとに行う。ＬＡＮ１１０は、ＣＴ装置１００で計測した断層画像データの表示システムへの伝送に使う。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の胸部大動脈血管画像からの属性値算出処理フロー図である。
【図２】気管支分岐部の断層画像例図を示す。
【図３】胸部大動脈瘤判別処理フローを示す。
【図４】本発明の胸部大動脈血管の属性値の表示例図である。
【図５】本発明の胸部大動脈血管の属性値の他の表示例図である。
【図６】本発明の表示システムとＣＴ装置とを示す図である。
【符号の説明】
【００２４】
１    気管支分岐部
２、３    分岐気管支
４、５    胸部大動脈
【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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