(57)【要約】【課題】  心臓画像に基づいて心臓壁運動が正常か否かを自動的に評価することができる心臓壁運動の評価方法を提供する。【解決手段】  時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する第１の工程と、抽出した心臓輪郭から所定の特徴点を決定する第２の工程と、複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する第３の工程と、算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する第４の工程と、を備えた。【選択図】    図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する第１の工程と、
抽出した心臓輪郭から所定の特徴点を決定する第２の工程と、
前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する第３の工程と、
算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する第４の工程と、
を備えていることを特徴とする心臓壁運動の評価方法。
【請求項２】
前記心臓画像は、Ｘ線ＣＴ画像であることを特徴とする請求項１記載の心臓壁運動の評価方法。
【請求項３】
前記第２の工程は、
抽出した心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を２点決定する工程と、
分断された血管部分を切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とする工程と、
左心室領域に対して重心を求め、前記左心室軸の開始点と当該重心とを結び、その延長線と左心室輪郭との交点を前記左心室軸の終了点とする工程と、
前記左心室軸の開始点と前記左心室軸の終了点との間を均等に分割して分割点を決定する工程と、
決定した分割点から前記左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定する工程と、
を備えていることを特徴とする請求項１又は２記載の心臓壁運動の評価方法。
【請求項４】
前記第３の工程は、
前記左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の心臓壁運動の評価方法。
【請求項５】
前記第４の工程は、
前記左心室の最大拡張期と最大収縮期における前記特徴点の運動量に基づいて収縮率を求めて、当該収縮率をファジィ推論に対する入力データとする工程と、
前記入力データに予め設定されている所定のメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動に対する評価値を算出する工程と、
を備えていることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の心臓壁運動の評価方法。
【請求項６】
前記第４の工程は、
前記所定のメンバシップ関数によって評価値を算出する前に、前記特徴点の重要度に応じた重み付けを行う工程を含むことを特徴とする請求項５記載の心臓壁運動の評価方法。
【請求項７】
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段によって抽出された心臓輪郭から所定の特徴点を決定する特徴点決定手段と、
前記特徴点決定手段によって決定された前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する運動量算出手段と、
前記運動量算出手段によって算出された特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する判断手段と、
を備えていることを特徴とする心臓壁運動評価装置。
【請求項８】
前記心臓画像は、Ｘ線ＣＴ画像であることを特徴とする請求項７記載の心臓壁運動評価装置。
【請求項９】
前記特徴点決定手段は、
前記輪郭抽出手段によって抽出された心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を２点決定する分断点決定手段と、
前記分断点決定手段によって分断された血管部分を切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とする開始点決定手段と、
左心室領域に対して重心を求め、前記左心室軸の開始点と重心を結び、その延長線と左心室輪郭との交点を前記左心室軸の終了点とする終了点決定手段と、
前記開始点決定手段によって決定された前記左心室軸の開始点と前記終了点決定手段によって決定された前記左心室軸の終了点との間を均等に分割して分割点を決定する分割点決定手段と、
前記分割点決定手段によって決定された分割点から左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定する特徴点最終決定手段と、
を備えていることを特徴とする請求項７又は８記載の心臓壁運動評価装置。
【請求項１０】
前記運動量算出手段は、
前記左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出することを特徴とする請求項７〜９の何れか一項に記載の心臓壁運動評価装置。
【請求項１１】
前記判断手段は、
前記左心室の最大拡張期と最大収縮期における前記特徴点の運動量に基づいて収縮率を求めて、当該収縮率をファジィ推論に対する入力データとする入力データ決定手段と、
前記入力データに予め設定されている所定のメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動に対する評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えていることを特徴とする請求項７〜１０の何れか一項に記載の心臓壁運動評価装置。
【請求項１２】
前記判断手段は、
前記所定のメンバシップ関数によって評価値を算出する前に、前記特徴点の重要度に応じた重み付けを行う重み付け手段を備えることを特徴とする請求項１１記載の心臓壁運動評価装置。
【請求項１３】
コンピュータに、
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する第１の機能と、
抽出した心臓輪郭から所定の特徴点を決定する第２の機能と、
前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する第３の機能と、
算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論により心臓壁運動異常か否かを判断する第４の機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心臓壁運動の評価方法、心臓壁運動評価装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心臓壁運動を評価するため、時系列的に連続して得られた各心臓画像から抽出した心壁輪郭用い、これにより得られた各心臓画像における心壁輪郭について心臓の構造的な特徴を有する点である所定の特徴点を基準に分割し、この分割された輪郭を時系列的に異なる複数の心臓画像の心壁輪郭の各分割領域または分割点毎に、基準点からの移動量を求め、この求めた移動量を、数値表示、グラフ表示等する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平１０−９９３３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に記載されている方法は、心臓壁運動の移動変化を数値化、或いはグラフ化しているだけで、その心臓壁運動が正常なものか否かの評価は、結局、評価者に委ねられていたため、評価者に経験やスキルがないと評価ができなかった。
【０００４】
そこで、本発明の課題は、心臓画像に基づいて心臓壁運動が正常か否かを自動的に評価することができる心臓壁運動の評価方法、心臓壁運動評価装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するための手段として、請求項１記載の発明は、心臓壁運動の評価方法であって、例えば、図９に示すように、
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する第１の工程と、
抽出した心臓輪郭から所定の特徴点を決定する第２の工程と、
前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する第３の工程と、
算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する第４の工程と、
を備えていることを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の心臓壁運動の評価方法であって、
前記心臓画像は、Ｘ線ＣＴ画像であることを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の心臓壁運動の評価方法であって、
前記第２の工程は、
抽出した心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を２点決定する工程と、
分断された血管部分を切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とする工程と、
左心室領域に対して重心を求め、前記左心室軸の開始点と当該重心とを結び、その延長線と左心室輪郭との交点を前記左心室軸の終了点とする工程と、
前記左心室軸の開始点と前記左心室軸の終了点との間を均等に分割して分割点を決定する工程と、
決定した分割点から前記左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定する工程と、
を備えていることを特徴とする。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の心臓壁運動の評価方法であって、
前記第３の工程は、
前記左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出することを特徴とする。
【０００９】
請求項５記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の心臓壁運動の評価方法であって、
前記第４の工程は、
前記左心室の最大拡張期と最大収縮期における前記特徴点の運動量に基づいて収縮率を求めて、当該収縮率をファジィ推論に対する入力データとする工程と、
前記入力データに予め設定されている所定のメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動に対する評価値を算出する工程と、
を備えていることを特徴とする。
【００１０】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の心臓壁運動の評価方法であって、
前記第４の工程は、
前記所定のメンバシップ関数によって評価値を算出する前に、前記特徴点の重要度に応じた重み付けを行う工程を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項７記載の発明は、心臓壁運動評価装置であって、例えば、図８に示すように、
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する輪郭抽出手段（例えば、ＣＰＵ３１、輪郭抽出プログラム３３０）と、
前記輪郭抽出手段によって抽出された心臓輪郭から所定の特徴点を決定する特徴点決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、分断点決定プログラム３３１、開始点決定プログラム３３２、終了点決定プログラム３３３、分割点決定プログラム３３４、特徴点最終決定プログラム３３５）と、
前記特徴点決定手段によって決定された前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する運動量算出手段（例えば、ＣＰＵ３１、運動量算出プログラム３３６）と、
前記運動量算出手段によって算出された特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する判断手段（例えば、ＣＰＵ３１、入力データ決定プログラム３３７、評価値算出プログラム３３８、重み付けプログラム３３９）
を備えていることを特徴とする。
【００１２】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の心臓壁運動評価装置であって、
前記心臓画像は、Ｘ線ＣＴ画像であることを特徴とする。
【００１３】
請求項９記載の発明は、請求項７又は８記載の心臓壁運動評価装置であって、
前記特徴点決定手段は、
前記輪郭抽出手段によって抽出された心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を２点決定する分断点決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、分断点決定プログラム３３１）と、
前記分断点決定手段によって分断された血管部分を切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とする開始点決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、開始点決定プログラム３３２）と、
左心室領域に対して重心を求め、前記左心室軸の開始点と重心を結び、その延長線と左心室輪郭との交点を前記左心室軸の終了点とする終了点決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、終了点決定プログラム３３３）と、
前記開始点決定手段によって決定された前記左心室軸の開始点と前記終了点決定手段によって決定された前記左心室軸の終了点との間を均等に分割して分割点を決定する分割点決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、分割点決定プログラム３３４）と、
前記分割点決定手段によって決定された分割点から左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定する特徴点最終決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、特徴点最終決定プログラム３３５）と、
を備えていることを特徴とする。
【００１４】
請求項１０記載の発明は、請求項７〜９の何れか一項に記載の心臓壁運動評価装置であって、
前記運動量算出手段は、
前記左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出することを特徴とする。
【００１５】
請求項１１記載の発明は、請求項７〜１０の何れか一項に記載の心臓壁運動評価装置であって、
前記判断手段は、
前記左心室の最大拡張期と最大収縮期における前記特徴点の運動量に基づいて収縮率を求めて、当該収縮率をファジィ推論に対する入力データとする入力データ決定手段（例えば、ＣＰＵ３１、入力データ決定プログラム３３７）と、
前記入力データに予め設定されている所定のメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動に対する評価値を算出する評価値算出手段（例えば、ＣＰＵ３１、評価値算出プログラム３３８）と、
を備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の心臓壁運動評価装置であって、
前記判断手段は、
前記所定のメンバシップ関数によって評価値を算出する前に、前記特徴点の重要度に応じた重み付けを行う重み付け手段（例えば、ＣＰＵ３１、重み付けプログラム３３９）を備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項１３記載の発明は、プログラムであって、
コンピュータに、
時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出する第１の機能と、
抽出した心臓輪郭から所定の特徴点を決定する第２の機能と、
前記複数の心臓画像における前記特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出する第３の機能と、
算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論により心臓壁運動異常か否かを判断する第４の機能と、
を実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１、７、１３記載の発明によれば、時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出し、その心臓輪郭から所定の特徴点を決定し、複数の心臓画像における特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出し、算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かが判断される。従って、心臓画像に基づいて心臓壁運動異常か否かを自動的に評価することができる。
【００１９】
請求項２、８記載の発明によれば、請求項１記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、心臓画像はＸ線ＣＴ画像であるので、被験者の診断に対する負担を低減するとともに、高い空間分解能或いはコントラスト分解能を有しているため、より精度の高い評価を行うことができる。
【００２０】
請求項３、９記載の発明によれば、請求項１、２、７、８記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、抽出した心臓輪郭から血管部分を分断点で切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とし、左心室軸の開始点と重心とを結び、その延長線上と左心室輪郭との交点を左心室軸の終了点とし、左心室軸の開始点及び終了点の間を均等に分割して分割点を決定し、決定した分割点から左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定するので、左心室の収縮、拡張運動時に生じる影響を受けることなく、精度よく特徴点を決定することができる。
【００２１】
請求項４、１０記載の発明によれば、請求項１、２、３、７、８、９記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出するので、心臓壁の運動量に応じた特徴点の移動をより容易に把握することができる。
【００２２】
請求項５、１１記載の発明によれば、請求項１、２、３、４、７、８、９、１０の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、特徴点の運動量に基づいて算出される収縮率が入力データとされ、当該入力データに基づいてファジィ推論の推論結果が算出される。従って、医師の有する高度な経験的知識に基づく判断に近似した判断を自動的に行うことができる。
【００２３】
請求項６、１２記載の発明によれば、請求項５又は１１記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、特徴点の重要度に応じて重み付けが行われるので、重要な特徴点の運動量に基づく収縮率が重点的に心臓壁運動評価に用いられる。従って、異常症例の識別率を低下させることなく正常症例を異常症例とする誤認率を低減し、判断の精度をより一層向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明に係る最良の実施形態について詳細に説明する。
（心臓壁運動の評価方法について）
本発明による心臓壁運動の評価方法は、心臓画像に基づいて心臓壁運動異常か否かを自動的に評価するものである。具体的には、例えば、心臓画像の取得処理、心臓輪郭の抽出処理、特徴点の決定処理、特徴点の運動量算出処理、ファジィ推論処理の順で行う。
【００２５】
（１）心臓画像取得処理
本発明による心臓壁運動の評価方法に用いる心臓画像は、時系列的に連続して得られた複数の心臓画像であり、例えば、心臓カテーテル検査における左心室造影で得られたＸ線ＣＴ画像を用いる。
心臓画像としては、例えば、心臓の左心室の最大拡張期からスライス位置１２枚目までのほぼ一心拍分の心臓画像を用い、処理対象とする。
なお、心臓壁運動評価に左心室の心臓画像を用いるのは、左心室が、全身の組織に血液を拍出するために心臓内で最も厚い心筋層を有しており、全身に与える影響（例えば、虚血状態等）が極めて大きい部位だからである。
【００２６】
（２）心臓の輪郭抽出処理
次に、取得した心臓画像から、例えば、エッジ情報を取得し、取得したエッジ情報に基づいて心臓輪郭を抽出する。ここで、エッジ情報の取得には、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータ及び動的ネットを用いる。より具体的には、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて心臓輪郭に関するエッジ情報を抽出後、複数の格子点から構成される動的ネットを用いて、心臓画像から濃淡情報を取得して、取得した濃淡情報に基づいて動的ネットの格子点を所定位置まで移動させ、停止した各格子点同士を結ぶことによって、心臓輪郭画像を得る。
【００２７】
（３）特徴点決定処理
次に、抽出した心臓輪郭から左心室軸及び特徴点を決定する。
図１、図２は、抽出された心臓輪郭からの特徴点決定処理を説明するための模式図である。
特徴点の決定手順の一例を以下に示す。
先ず、図１（ａ）に示すように、心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点Ａを２点決定する。ここで、分断点Ａは、例えば、血管部分と左心室部分の境界のうち最もくびれている部分に決定する。
【００２８】
次いで、図１（ｂ）に示すように、分断された血管部分を切り取り、分断点Ａ間における中点を左心室軸Ｄの開始点Ｂとする。
次いで、図１（ｃ）に示すように、左心室領域に対して重心を求め、左心室軸Ｄの開始点Ｂと重心とを結び、その延長線と左心室輪郭との交点を左心室軸Ｄの終了点Ｃとする。
次いで、図２（ａ）に示すように、左心室軸Ｄの開始点Ｂ及び終了点Ｃとの間を均等に分割して分割点Ｅを決定する。
【００２９】
次いで、図２（ｂ）に示すように、決定した分割点Ｅと左心室軸Ｄの開始点Ｂ及び終了点Ｃとの間を均等に分割して、新たな分割点Ｆを決定し、図２（ｃ）に示すように、新たに決定された分割点Ｆと左心室軸Ｄの開始点Ｂ及び終了点Ｃとの間、分割点Ｅと分割点Ｆとの間をさらに均等に分割し、新たな分割点Ｇを順次決定していく。
次いで、図２（ｄ）に示すように、決定した分割点Ｅ〜Ｇからそれぞれ左心室軸Ｄに対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点Ｈとする。
なお、図２では、分割点の数を７と設定しているが、これに限定されるものではなく、適宜設定変更可能なものである。
【００３０】
（４）特徴点の運動量算出処理
心臓輪郭の特徴点決定後、冠状動脈の狭窄部位の予測或いは心機能評価等を画像上で処理するため、左心室を所定領域の分割を行う。例えば、左心室を上部、下部、先端部の３領域に分割する。
次に、左心室軸を利用して、各特徴点の運動量を算出する。
ここで、特徴点の運動量は、例えば、左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離で示す。左心室軸の開始点は、大動脈と心筋部分との境界面上に存在するため、収縮・拡張運動による影響を最も受けにくく、また、各特徴点は、左心室壁の運動量に応じて最も活発に移動するポイントとなるので、運動量の変化を容易に把握できるからである。
例えば、図３に示すように、左心室軸に対する水平方向ベクトルＡと垂直方向ベクトルＢとを加算したベクトルＡ＋Ｂを特徴点の運動量とする。
【００３１】
図４は、特徴点を１５点決定した場合における各特徴点の運動量の一例を示す図であり、図４（ａ）は、左心室上部の正常症例、図４（ｂ）は、左心室上部の異常症例をそれぞれ示している。
心臓壁運動が正常の場合には、図４（ａ）に示すように、各特徴点において心筋の収縮運動は活発であり、また上下左右がほぼ均等な運動量が維持されていることがわかる。
心臓壁運動が異常な場合には、図４（ｂ）に示すように、各特徴点において心筋が十分に収縮運動をしていないことがわかる。
【００３２】
（５）ファジィ推論処理
次に、ファジィ推論処理を行い、心臓壁運動異常か否かを判断する。
具体的には、先ず、左心室の最大拡張期と最大収縮期における特徴点の運動量に基づいて収縮率を求め、求めた収縮率をファジィ推論に対する入力データとする。
先ず、医師が最大拡張期であると判断した左心室画像を開始スライス位置とし、その画像からほぼ一心拍分に相当するスライス位置１２枚目までの全画像に対して左心室領域面積を求め、その領域面積が最小となるスライス位置を最大収縮期とする。
【００３３】
次いで、最大拡張期の特徴点の運動量と最大収縮期の特徴点の運動量との差分を求め、その差分値を最大拡張期の特徴点の運動量で割ることによって、収縮率を得る（数１）。
【００３４】
【数１】
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【００３５】
次いで、入力データとしての収縮率に予め設定されている所定のメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動異常か否かを判断するための評価値を算出する。
ここで、メンバシップ関数の定義について具体的に説明する。
メンバシップ関数は、ファジィルールに基づいて定義される関数である。例えば、心臓壁運動の正常症例を示す正常ルールと、異常症例を示す異常ルールの２種類のファジィルールを決定する。即ち、前者は、収縮率が所定の値より高い場合には、画像処理対象領域は正常であることを示すのに対し、後者は、収縮率が所定の値より低い場合には、画像処理対象領域は異常であることを示すものである。この正常ルール及び異常ルールに基づいて得られるメンバシップ関数の一例を数２及び図５に示す。
【００３６】
【数２】
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【００３７】
数２（ａ）は、正常ルールに基づくメンバシップ関数、数２（ｂ）は、異常ルールに基づくメンバシップ関数である。また、図５は、数２に示すメンバシップ関数の適用結果を説明するための図であり、（ａ）は、収縮率０．３に対する適用結果、（ｂ）は、収縮率０．１５に対する適用結果を示している。また、図５（ａ）及び（ｂ）の各上段は、数１（ａ）に示すメンバシップ関数を示す図、各下段は、数１（ｂ）に示すメンバシップ関数を示している。
【００３８】
図５（ａ）に示すように、収縮率が０．３の場合には、正常ルールが弾力的に、異常ルールが非弾力的に反応した評価値が得られ、推論結果に反映される。
一方、図５（ｂ）に示すように、収縮率が０．１５の場合には、正常ルールが非弾力的に、異常ルールが弾力的に反応した評価値が得られ、推論結果に反映される。
【００３９】
さらに、正常ルール及び異常ルールに基づく最適なメンバシップ関数を抽出する。この抽出されたメンバシップ関数を、ファジィ推論に用いる所定のメンバシップ関数とする。
図６は、最適なメンバシップ関数の抽出を説明するための図であり、（ａ）は、正常ルールに基づくメンバシップ関数を示す図、（ｂ）は、異常ルールに基づくメンバシップ関数を示す図である。図６（ａ）、（ｂ）に示すように、関数の傾きを０．０５刻みで変化させながら、その時点における正常症例及び異常症例の識別結果を求め、最も良好な結果が得られるメンバシップ関数を抽出する。
【００４０】
例えば、異常ルールのみに反応した場合にはファジィ推論の出力値を０．３、正常ルールのみに反応した場合には０．７と設定し、閾値を０．５として、０．５以上であれば正常症例、０．５未満であれば異常症例であると判断する場合には、異常症例において出力値が０．４５以下になるメンバシップ関数のみを抽出する。
【００４１】
上記のように抽出されたメンバシップ関数に入力データを与えることによって算出される評価値に基づいて、ファジィ推論の推論結果を取得し、全ての推論結果を合成し、最終的なファジィ推論結果を求め、その結果に基づいて心臓画像の処理対象領域が心臓壁運動異常であるか否かの判断を行う。
なお、ファジィ推論で得られた推論結果から、画像処理対象領域が心臓壁運動異常であると推定される確率（心臓壁運動異常率）と、心臓壁運動正常であると推定される確率（心臓壁運動正常率）とを求め、定量的且つ数値的な指標として提示することも可能である。
【００４２】
また、上記方法に所定の重み付けを行い、識別率の向上を図ることも可能である。
例えば、心臓壁運動異常の症状が表れやすい重要度の大きい重要特徴点を抽出し、抽出された重要特徴点に応じた重み付けを行う。なお、重要特徴点の選択は、例えば、医師の経験的知識或いは解剖学的知識、或いは遺伝的アルゴリズムによる解析結果等によって決定する。
【００４３】
具体的には、図７に示すように、特徴点を重要特徴点と重要特徴点以外の特徴点（非重要特徴点）とにグループ分けをして、非重要特徴点の運動量に基づく収縮率に適用されるメンバシップ関数の一部の識別条件を変更することによって、重み付けを行う。
先ず、図７に示すように、重要特徴点を抽出する。各特徴点に番号を付し、丸で囲まれているものが重要特徴点を示す。例えば、左心室上部では特徴点３、４、５を、下部では特徴点１４、１５、１６を、先端部では特徴点８、９、１０をそれぞれ重要特徴点として抽出する。
このとき、抽出した重要特徴点を、非重要特徴点と色彩や形状等の違いで区別できるようにしてもよい。
【００４４】
次いで、重要特徴点の運動量に基づく収縮率には、例えば、数２に示すメンバシップ関数を適用するとともに、非重要特徴点の運動量に基づく収縮率には、例えば、数３に示すメンバシップ関数を適用する。数３（ａ）は、正常ルールに基づくメンバシップ関数、数３（ｂ）は、異常ルールに基づくメンバシップ関数である。
【００４５】
【数３】
2005237555.tif 000005
【００４６】
ここで、数２と数３とを比較すると、数２（ａ）においては、収縮率が０．４より大きい場合に極めて高確率で正常症例と判断されるのに対し、数３（ａ）においては、収縮率が０．２よりも大きければ同様に判断される。即ち、数３（ａ）は、数２（ｂ）よりも識別条件が緩和されているといえる。このように、特徴点の重要度に応じた重み付けを行う。
なお、数２（ｂ）と数３（ｂ）とは同一の識別条件を有するが、これは、たとえ非重要特徴点であっても、心臓壁運動異常が生じる可能性を考慮し、異常症例の発見を取りこぼさないようにするためである。
【００４７】
そして、重み付けがされた後は、上記と同様に入力データにメンバシップ関数を適用し、ファジィ推論の推論結果を得る。
【００４８】
（システム構成）
次に、心臓壁運動異常を判断するためのシステム構成について図８を用いて説明する。
図８に示す心臓壁運動評価装置１は、その内部に、心臓画像を取得する画像取得部２と、心臓壁運動を評価する評価部３と、入力部４と、表示部５等を備えている。
【００４９】
画像取得部２は、例えば、通信機能を有し、被験者の心臓のＸ線ＣＴ画像撮像装置（図示省略）との間で通信回線を介して、被験者の心臓のＸ線ＣＴ画像を取得する構成となっている。
【００５０】
評価部３は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３等を備えている。
ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３に格納されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ３２の作業領域に展開して、このプログラムに従った各種処理を実行する。
ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１により実行される各種処理において、プログラムやデータ等を一時的に記憶する記憶領域、プログラムを実行するための作業領域などを形成する。
ＲＯＭ３３は、本発明の動作の実行に必要な各種アプリケーションソフト、プログラム等を格納しており、具体的には、例えば、図８に示すように、輪郭抽出プログラム３３０、分断点決定プログラム３３１、開始点決定プログラム３３２、終了点決定プログラム３３３、分割点決定プログラム３３４、特徴点最終決定プログラム３３５、運動量算出プログラム３３６、入力データ決定プログラム３３７、評価値算出プログラム３３８、重み付けプログラム３３９等を格納している。
【００５１】
輪郭抽出プログラム３３０は、時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる輪郭抽出プログラム３３０を実行することによって、輪郭抽出手段として機能する。
分断点決定プログラム３３１は、抽出された心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を２点決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる分断点決定プログラム３３１を実行することによって分断点決定手段として機能する。
【００５２】
開始点決定プログラム３３２は、分断された血管部分を切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点と決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる開始点決定プログラム３３２を実行することによって開始点決定手段として機能する。
終了点決定プログラム３３３は、左心室領域の重心を求め、左心室軸の開始点と重心とを結び、その延長線と左心室輪郭との交点を左心室軸の終了点と決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる終了点決定プログラム３３３を実行することによって終了点決定手段として機能する。
【００５３】
分割点決定プログラム３３４は、左心室軸の開始点と終了点との間を均等に分割して、分割点を決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる分割点決定プログラム３３４を実行することによって分割点決定手段として機能する。
特徴点最終決定プログラム３３５は、決定された分割点から左心室軸に対し垂線を引かせ、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる特徴点最終決定プログラム３３５を実行することによって特徴点最終決定手段として機能する。
このように、分断点決定プログラム３３１、開始点決定プログラム３３２、終了点決定プログラム３３３、分割点決定プログラム３３４、特徴点最終決定プログラム３３５は、心臓輪郭から所定の特徴点を決定する特徴点決定手段の一部として機能する。
【００５４】
運動量算出プログラム３３６は、心臓画像における特徴点に対応付けて特徴点の運動量を算出するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる運動量算出プログラム３３６を実行することによって運動量算出手段として機能する。
入力データ決定プログラム３３７は、左心室の最大拡張期と最大収縮期における特徴点の運動量に基づいて収縮率を求めて、当該収縮率をファジィ推論に対する入力データと決定するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる入力データ決定プログラム３３７を実行することによって入力データ決定手段として機能する。
【００５５】
評価値算出プログラム３３８は、入力データに予め設定されているメンバシップ関数を適用し、心臓壁運動に対する評価値を算出するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる評価値算出プログラム３３８を実行することによって評価値算出手段として機能する。
重み付けプログラム３３９は、特徴点の重要度に応じた重み付けを行うためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる重み付けプログラム３３９を実行することによって重み付け手段として機能する。
このように、入力データ決定プログラム３３７、評価値算出プログラム３３８、重み付けプログラム３３９は、心臓壁運動異常か否かを判断する判断手段の一部として機能する。
【００５６】
入力部４は、例えば、マウス、キーボード或いはスキャナ等を備え、データを入力することができ、入力処理に用いる。
表示部５は、例えば、ＣＲＴやＬＣＤ等により構成され、ＣＰＵ３１によって処理された各種表示データや心臓画像等を表示する。
【００５７】
次に、上記構成の心臓壁運動評価装置１を用いて行う心臓壁運動評価処理の一例について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、この心臓壁運動処理動作の前提として、ファジィ推論に用いるメンバシップ関数が予め設定されていることが必要である。
【００５８】
先ず、ＣＰＵ３１は、心臓壁運動の評価開始信号が出力されたか否かを判断する（ステップＳ１）。そして、評価開始信号が出力されたと判断した場合（ステップＳ１；Ｙｅｓ）には、処理対象となる時系列的に連続して得られた複数の心臓画像を取得する（ステップＳ２）。
次いで、心臓画像から心臓輪郭を抽出し（ステップＳ３）、抽出した心臓輪郭の特徴点を決定する（ステップＳ４）。具体的には、ＣＰＵ３１は、抽出した心臓輪郭から血管部分と左心室部分の境界である分断点を決定し、分断された血管部分を切り取り、左心室軸の開始点及び終了点を決定後、これらの点に基づいて分割点を決定し、決定された分割点から左心室軸に対し垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定する。
次いで、ＣＰＵ３１は、決定した特徴点の運動量を算出し（ステップＳ５）、ファジィ推論を用いて心臓壁運動異常か否かを判断する（ステップＳ６）。具体的には、特徴点の運動量に基づいて収縮率を求め、この収縮率にメンバシップ関数を適用し、評価値を算出することによって、推論結果を得る。そして、ＣＰＵ３１は、心臓壁運動が異常であると判断した場合（ステップＳ６；Ｙｅｓ）には、「異常」である旨の通知を、表示部５に表示させ（ステップＳ７）、本処理を終了する。一方、ＣＰＵ３１は、心臓壁運動が異常であると判断した場合（ステップＳ６；Ｎｏ）には、「正常」である旨の通知を、表示部５に表示させ（ステップＳ８）、本処理を終了する。
【００５９】
以上説明した本発明にかかる心臓壁運動評価装置１によれば、時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出し、その心臓輪郭から所定の特徴点を決定し、複数の心臓画像における特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出し、算出した特徴点の運動量に基づいて、ファジィ推論により心臓壁運動異常か否かが判断される。従って、心臓壁運動異常か否かを自動的に評価することができる。
また、心臓画像はＸ線ＣＴ画像であるので、被験者の診断に対する負担を低減するとともに、高い空間分解能或いはコントラスト分解能を有しているため、より精度の高い評価を行うことができる。
【００６０】
また、抽出した心臓輪郭から血管部分を分断点で切り取り、分断点間における中点を左心室軸の開始点とし、左心室軸の開始点と重心とを結び、その延長線上と左心室輪郭との交点を左心室軸の終了点とし、左心室軸の開始点及び終了点の間を均等に分割して分割点を決定し、決定した分割点から左心室軸に対して垂線を引き、その垂線と左心室輪郭との交点を特徴点として決定するので、左心室の収縮、拡張運動時に生じる影響を受けることなく、精度よく特徴点を決定することができる。
【００６１】
また、左心室軸の開始点と各特徴点間の移動距離に基づいて、特徴点の運動量を算出するので、心臓壁の運動量に応じた特徴点の移動をより容易に把握することができる。
また、特徴点の運動量に基づいて算出される収縮率が入力データとされ、当該入力データに基づいてファジィ推論の推論結果が算出されるので、医師の有する高度な経験的知識に基づく判断に近似した判断を自動的に行うことができる。
また、特徴点の重要度に応じて重み付けが行われるので、異常症状の表れやすい部位が重点的に心臓壁運動評価に用いられる。従って、異常症例の識別率を低下させることなく正常症例を異常症例とする誤認率を低減し、判断結果の精度をより向上させることができる。
【００６２】
なお、本発明にかかる心臓壁運動評価装置は上記構成に限定されるものではない。例えば、特徴点の抽出は、上記実施の形態で説明した方法に限るものではなく、任意に決定してよい。
また、心臓画像としてＸ線ＣＴ画像を用いたが、超音波画像や磁気共鳴画像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ；ＭＲＩ）等を用いてもよい。
【００６３】
以上のように、本発明においては、心臓壁運動の評価にファジィ推論を用いる構成としているが、この他、ニューラルネットワークを用いることもできる。例えば、特徴点の運動量に基づいて階層構造型のニューラルネットワークを用いることによって、本発明にかかる心臓壁運動評価装置１による評価結果と同様の評価を得ることが可能である。
【００６４】
次に、本発明による心臓壁運動評価方法の実施例について説明する。
【実施例１】
【００６５】
本実施例１においては、デジタルフルオログラフィ装置ＤＦＰ−２０００Ａ（ＴＯＳＨＩＢＡ製）を用いて被験者の心臓を撮影した。撮影は、被験者の身体に対して右３０°の一方向から６０ｆｌａｍｅ／ｓｅｃの条件で行った。
また、心臓画像としては、左心室の上部、下部、先端部の各１１症例（正常症例８症例、異常症例３症例）の計３３種類の画像を用いた。これらの心臓画像は、１症例につき１２枚のスライス画像である。
異常症例としては、心臓壁運動異常が左心室の上部、下部、先端部の全領域に及んでいる症例と、上部及び先端部のみに及んでいる症例と、下部のみに及んでいる症例とを用いた。
また、評価において用いる心臓輪郭の特徴点は７点に設定し、重み付けを行うことなく心臓壁運動評価を行った。
ファジィ推論には、１４種類のメンバシップ関数を抽出し、評価値の算出に用いた。その一例を数４に示す。なお、数４（ａ）は、正常ルールに基づくメンバシップ関数、数４（ｂ）は、異常ルールに基づくメンバシップ関数を示す。
【００６６】
【数４】
2005237555.tif 000006
【００６７】
ファジィ推論を用いた心臓壁運動評価結果を表１に示す。なお、領域名の「正常例→正常例」は、正常症例の心臓画像に基づいて評価した結果、正常症例と判断されたものであることを示す。
【００６８】
【表１】
2005237555.tif 000007
【００６９】
表１に示すように、異常症例を全て識別することができ、また、異常症例を正常症例と識別することもなかったので、本発明による評価方法は有効であることがわかる。なお、正常症例を異常症例と誤認識した結果が１１例ほど見られるが、これは、メンバシップ関数の識別条件を厳格に設定したことによる。
【実施例２】
【００７０】
実施例２においては、実施例１と同様の心臓画像を用いて、特徴点を７点と設定し、重み付けを付加して心臓壁運動評価を行った。
ファジィ推論において、非重要特徴点の運動量に基づく収縮率には、数５に示すメンバシップ関数を適用した。なお、数５（ａ）は、正常ルールに基づくメンバシップ関数、数５（ｂ）は、異常ルールに基づくメンバシップ関数を示す。
【００７１】
【数５】
2005237555.tif 000008
【００７２】
ファジィ推論を用いた心臓壁運動評価結果を表２に示す。
【００７３】
【表２】
2005237555.tif 000009
【００７４】
表２に示すように、重み付けを行うことによって、左心室下部における識別率が向上し、他の識別率は実施例１と同一であることがわかる。従って、本発明による重み付けが有効な手法であるといえる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】心臓輪郭の特徴点決定を説明するための模式図である。
【図２】心臓輪郭の特徴点決定を説明するための模式図である。
【図３】特徴点の運動量の算出を説明するための模式図である。
【図４】心臓壁運動の正常症例と異常症例とを説明するための図である。
【図５】メンバシップ関数の適用結果を説明するための図である。
【図６】評価に用いる最適なメンバシップ関数の抽出を説明するための図であり、（ａ）は、正常ルールに基づく関数、（ｂ）は、異常ルールに基づく関数を示す図である。
【図７】心臓壁運動評価における重み付けを説明するための模式図である。
【図８】本発明にかかる心臓壁運動評価装置の構成を示すブロック図である。
【図９】図８の心臓壁運動評価装置を用いた評価処理動作の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１  心臓壁運動評価装置
３１  ＣＰＵ（輪郭抽出手段、特徴点決定手段、分断点決定手段、開始点決定手段、終了点決定手段、分割点決定手段、特徴点最終決定手段、運動量算出手段、判断手段、入力データ決定手段、評価値算出手段、重み付け手段）
３３０  輪郭抽出プログラム（輪郭抽出手段）
３３１  分断点決定プログラム（分断点決定手段、特徴点決定手段）
３３２  開始点決定プログラム（開始点決定手段、特徴点決定手段）
３３３  終了点決定プログラム（終了点決定手段、特徴点決定手段）
３３４  分割点決定プログラム（分割点決定手段、特徴点決定手段）
３３５  特徴点最終決定プログラム（特徴点最終決定手段、特徴点決定手段）
３３６  運動量算出プログラム（運動量算出手段）
３３７  入力データ決定プログラム（入力データ決定手段、判断手段）
３３８  評価値算出プログラム（評価値算出手段、判断手段）
３３９  重み付けプログラム（重み付け手段、判断手段）
【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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