(57)【要約】  超音波診断機により取得された血管プラーク病変に係るデジタル画像データをコンピュータ処理してプラーク病変の組織性状定量的評価を行う、管腔壁組織性状評価装置において、プラープ病変部の画素データ、管央近傍の画素データ、及び血管外周の直ぐ管外の部位の画素データを利用して、管央近傍と、血管外周の直ぐ管外部位とに対するプラーク病変部の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算する。更にそれら所定の指標から、プラーク病変部の組織性状の分類を行う。
2005034759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象接触面から超音波を送信すると共に被検出部位で反射した超音波を上記検査対象接触面から受信する超音波送受信器と、上記超音波送受信器で受信した超音波をもとに上記被検出部位の画像を再現するコンピュータからなる画像処理装置とを備え、
上記超音波送受信器の検査対象接触面が接触できる表面部位の内部にある管腔の縦断面の画像を再現し、
上記の管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する管腔壁組織性状評価装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第１の領域が指定されると、
画像処理装置が、
第１の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第２の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第２の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第２の内周軌跡を形成し、
上記第２の領域に含まれ、且つ、第２の外周軌跡及び第２の内周軌跡とに囲まれる第３の領域を設定し、
管央近傍に第４の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第５の領域を設定し、
第３の領域の画素データ、第４の領域の画素データ、及び第５の領域の画素データを利用して、第４の領域と第５の領域に対する第３の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする管腔壁組織性状評価装置。
【請求項２】
計算される所定の指標が、
第３の領域の画素データから計算される輝度平均（ＩＰｍ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数１で定義される相対的輝度平均値（％ＩＰｍ）、及び、
第３の領域の画素データから計算される輝度標準偏差（ＩＰｓｄ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数１で定義される相対的輝度標準偏差値（％ＩＰｓｄ）であることを特徴とする請求項１に記載の管腔壁組織性状評価装置。
【数１】
2005034759.tif 000004
【請求項３】
画像処理装置が、上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第３の領域の画像データを分類することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の管腔壁組織性状評価装置。
【請求項４】
画像処理装置が、上記の第５の領域の画素データを利用して、上記の第２の領域の所定の指標を計算することを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか一つに記載の管腔壁組織性状評価装置。
【請求項５】
上記の第２の領域の所定の指標が、
第５の領域の画素データから計算される輝度標準偏差（ＩＴｓｄ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数２で定義されるＲＭ・ｉｎｄｅｘであることを特徴とする請求項１〜４のうちのいずれか一つに記載の管腔壁組織性状評価装置。
【数２】
2005034759.tif 000005
【請求項６】
血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理を行うコンピュータからなる画像処理装置であって、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する画像処理装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第１の領域が指定されると、
第１の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第２の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第２の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第２の内周軌跡を形成し、
上記第２の領域に含まれ、且つ、第２の外周軌跡及び第２の内周軌跡とに囲まれる第３の領域を設定し、
管央近傍に第４の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第５の領域を設定し、
第３の領域の画素データ、第４の領域の画素データ、及び第５の領域の画素データを利用して、第４の領域と第５の領域に対する第３の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
計算される所定の指標が、
第３の領域の画素データから計算される輝度平均（ＩＰｍ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数３で定義される相対的輝度平均値（％ＩＰｍ）、及び、
第３の領域の画素データから計算される輝度標準偏差（ＩＰｓｄ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数３で定義される相対的輝度標準偏差値（％ＩＰｓｄ）であることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【数３】
2005034759.tif 000006
【請求項８】
上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第３の領域の画像を分類することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理をコンピュータで行う画像処理方法であって、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する画像処理方法において、
（１）上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第１の領域が指定されると該第１の領域を指定通りに設定する工程と、
（２）第１の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第２の領域を設定する工程と、
（３）上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第２の外周軌跡を形成し、上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第２の内周軌跡を形成する工程と、
（４）上記第２の領域に含まれ、且つ、第２の外周軌跡及び第２の内周軌跡とに囲まれる第３の領域を設定する工程と、
（５）管央近傍に第４の領域を設定する工程と、
（６）管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第５の領域を設定する工程と、
（７）第３の領域の画素データ、第４の領域の画素データ、及び第５の領域の画素データを利用して、第４の領域と第５の領域に対する第３の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算する工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
計算される所定の指標が、
第３の領域の画素データから計算される輝度平均（ＩＰｍ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数４で定義される相対的輝度平均値（％ＩＰｍ）、及び、
第３の領域の画素データから計算される輝度標準偏差（ＩＰｓｄ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数４で定義される相対的輝度標準偏差値（％ＩＰｓｄ）であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【数４】
2005034759.tif 000007
【請求項１１】
（８）上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第３の領域の画像データを分類する工程を、更に含むことを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
血管を含む管腔を被検出部位として管腔の画像の再現及びデータ処理を行い、
更に、管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定するコンピュータからなる画像処理装置にて稼動するコンピュータプログラムにおいて、
（１）上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第１の領域が指定されると該第１の領域を指定通りに設定するステップと、
（２）第１の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第２の領域を設定するステップと、
（３）上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第２の外周軌跡を形成し、上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第２の内周軌跡を形成するステップと、
（４）上記第２の領域に含まれ、且つ、第２の外周軌跡及び第２の内周軌跡とに囲まれる第３の領域を設定するステップと、
（５）管央近傍に第４の領域を設定するステップと、
（６）管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第５の領域を設定するステップと、
（７）第３の領域の画素データ、第４の領域の画素データ、及び第５の領域の画素データを利用して、第４の領域と第５の領域に対する第３の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算するステップとを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
計算される所定の指標が、
第３の領域の画素データから計算される輝度平均（ＩＰｍ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数５で定義される相対的輝度平均値（％ＩＰｍ）、及び、
第３の領域の画素データから計算される輝度標準偏差（ＩＰｓｄ）と第４の領域の画素データから求められる第４の領域最頻値（ＩＶｍａｘ）と第５の領域の画素データから求められる第５の領域最頻値（ＩＴｍａｘ）により、下記数５で定義される相対的輝度標準偏差値（％ＩＰｓｄ）であることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【数５】
2005034759.tif 000008
【請求項１４】
（８）ステップ（７）の後に、上記の複数種類の所定の指標を利用して、上記の第３の領域の画像データを分類するステップを、更に含むことを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像データ、例えば超音波画像データから、血管壁、例えば動脈壁の動脈硬化病変（プラーク）に係るデータを自動抽出し、その組織性状を自動解析する装置、方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心筋梗塞や脳梗塞等の急性発症の原因として、動脈壁のプラーク（動脈硬化病変）の破裂が重要視されている。かようなプラーク病変が破裂に到るのか否か、更に破裂の危険が差し迫っているのか否かを判断するには、プラークの組織性状を評価することが有効且つ重要である。【０００３】
近来、超音波診断機、磁気共鳴画像装置（ＭＲＩ）若しくはＣＴスキャナ等により、血管のデジタル画像データ（例えば、超音波画像データ、磁気共鳴画像データ若しくはＣＴスキャナ画像データ等）を採取する技術が確立されている。その技術を利用して、モニター画面上から血管壁のプラーク部位を目視により確認することができる。【０００４】
ところで、動脈は図６に示すように、内部から内膜、中膜、外膜と３層に分かれており、病変により内膜または中膜の肥大が生じる（即ち、プラークが生じる）ことが知られている。従って、内膜または中膜の性状を測定することにより、プラーク病変の診断ができる。【０００５】
例えば、下記の特許文献１の発明を利用すれば、頸動脈の内膜中膜複合厚を求めることができる。該発明では、画像データ上で頸動脈における外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」を確定している。【０００６】
ところで上記発明では、外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」から頸動脈の内膜中膜複合厚を求めているが、内膜または中膜の肥大部分内部の、即ち、プラーク病変の、組織性状の定量的評価を行うものではない。【０００７】
従って、現状では医師はプラークの超音波画像データに接した際、自らの蓄積された経験により病変状況を評価するより他に手立ては無い。このように動脈に発生するプラーク病変の組織性状の定量的な自動評価法は現状では存在せず、従ってその定量的評価法を自動実施する装置も存在しない。【０００８】
【特許文献１】特許第２８８９５６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、超音波診断機などにより取得された血管プラーク病変に係るデジタル画像データをコンピュータ処理することで、プラーク病変の組織性状定量的評価を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は上記の目的を達成するために為されたものである。本発明に係る管腔壁組織性状評価装置は、
検査対象接触面から超音波を送信すると共に被検出部位で反射した超音波を上記検査対象接触面から受信する超音波送受信器と、上記超音波送受信器で受信した超音波をもとに上記被検出部位の画像を再現するコンピュータからなる画像処理装置とを備え、
上記超音波送受信器の検査対象接触面が接触できる表面部位の内部にある管腔の縦断面の画像を再現し、
上記の管腔の縦断面の画像データに基づいて、管腔外周の軌跡と内周の軌跡を特定する管腔壁組織性状評価装置である。その管腔壁組織性状評価装置において、
上記の管腔の縦断面の画像で、閉じた領域指定のためのテンプレートにより第１の領域が指定されると、
画像処理装置が、
第１の領域に含まれ、且つ、管腔外周軌跡と管腔内周軌跡とに囲まれる第２の領域を設定し、
上記管腔外周軌跡を僅かな所定距離だけ管央方向へずらした位置に第２の外周軌跡を形成し上記管腔内周軌跡を僅かな所定距離だけ管外方向へずらした位置に第２の内周軌跡を形成し、
上記第２の領域に含まれ、且つ、第２の外周軌跡及び第２の内周軌跡とに囲まれる第３の領域を設定し、
管央近傍に第４の領域を設定し、
管腔外周軌跡の直ぐ管外部位に第５の領域を設定し、
第３の領域の画素データ、第４の領域の画素データ、及び第５の領域の画素データを利用して、第４の領域と第５の領域に対する第３の領域の相対的な輝度に係る一つ又は複数種類の所定の指標を計算することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上の記述から明白なように、本発明を利用することで下のような効果を得ることができる。【００１２】
血管、例えば頸動脈に係るプラーク病変部の組織性状に関し、定量的自動評価を行うことができる。【００１３】
ここでの定量的自動評価は、特に相対的輝度平均と相対的輝度標準偏差の値の分類に依存するものである。従って、必要に応じて分類を変更することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】プラーク病変部分の組織性状の定量的自動評価に係る演算の概略フローチャートである。
【図２】プローブ（超音波送受信器）と測定対象たる頸動脈との関係を示す概略図である。
【図３】パーソナルコンピュータ（画像処理装置）ディスプレイでの動脈に係る超音波デジタルデータの模式的な表示例である。
【図４】計算のための補助線を含むプラーク病変部画像の更なる模式的拡大図である。
【図５】従来技術の頸動脈血管の内膜軌跡と外膜軌跡とを確定するシステムを含む、本発明に係る動脈壁病変組織性状自動評価装置の全体構成を示すブロック図である。
【図６】動脈の構成を示す横断面図の一部である。
【図７】相対的輝度標準偏差、相対的輝度平均値をプロットする平面である。
【符号の説明】
【００１５】
４・・・超音波装置、
６・・・プローブ（超音波送受信器）、
１２・・・パーソナルコンピュータ（画像処理装置）、
２２・・・テンプレート。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付の図面を参照して本発明に係る好適な実施の形態を説明する。【００１７】
その前提として、日本国特許第２８８９５６８号に開示される頸動脈血管膜厚測定装置の一部の概要をまず示す。【００１８】
≪頸動脈血管膜厚測定装置の概要≫
（システム構成）図５は、日本国特許第２８８９５６８号で示される、頸動脈血管内膜中膜複合厚さ（Ｉｎｔｉｍａ−Ｍｅｄｉａ  Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ；以下、ＩＭＴと称する。）を測定する測定システム２の概略構成図である。図５に示すように、本システム２の小型リニア型超音波装置４は、パーソナルコンピュータ程度の大きさを有する。超音波プローブの周波数は高いほど距離の分解能が増してくるが、あまり高過ぎると減衰が大きくなるため深部にまで達することができない。そこで、頸動脈の位置を考慮して、超音波装置４においては、７．５ＭＨｚ〜１０ＭＨｚのリニアプローブ（超音波送受信器）６が使用されるのが望ましい。また、距離分解能は、プローブ周波数波長の１／２が理論上の限界値であるから、音速を１５００ｍ／秒とすればほぼ０．１ｍｍまで測定することができる。【００１９】
また、この超音波装置４には、フォトアイソレータ８によりフォトアイソレーションされたデジタル出力ボード１０が取り付けられる。このボード１０により、前記超音波送受信器（プローブ）６よりデジタルデータとして読み込む画像を、デジタルデータのまま出力することができる。更に、超音波装置４と後述するパーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２とがフォトアイソレーションされていることにより、医療用としての安全性が確保されている。【００２０】
パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２は、汎用のパーソナルコンピュータであり、画像処理を行うための十分な容量及び能力のメモリが搭載されている。また、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２にはハードディスクが備えられており、ハードディスクには、ＩＭＴ計測ソフトウェア、データベースソフトウェア、プリントアウトソフトウェア、及びデジタル画像取り込みソフトウェアなどがインストールされている。後で説明する本発明に係るプラーク病変部組織性状定量的自動評価に係るソフトウエアも同様にインストールされている。【００２１】
また、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２には、ＰＣＩバスが装備されており、このＰＣＩバスには、デジタル入力ボード１４が装着される。このデジタル入力ボード１４は、接続ケーブル１６及びフォトアイソレータ８を介して前記超音波装置４のデジタル出力ボード１０と接続されており、デジタル出力ボード１０から出力されるデータを入力する。このデータは、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２のメモリ部に格納される。なお、本システム２においては、プリンタ１８をパーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２に接続するようにしてもよい。このように構成すれば、測定結果をプリントアウトすることができる。【００２２】
（ＩＭＴ測定の原理）次に、以上のようなシステムを用いて行うＩＭＴ計測の概要を原理に基づいて簡単に説明する。【００２３】
動脈は図６に示すように、内部から内膜、中膜、外膜と３層に分かれており、病変により内膜または中膜の肥大が生じることは、既に述べた。【００２４】
測定の対象は頸動脈である。皮膚下２乃至３ｃｍにある頸動脈は、管径が５ｍｍ程あり、超音波画像を容易に捕らえ得る位置にある。【００２５】
プローブ（超音波送受信器）６を用いて総頸動脈に超音波を発射すると、超音波は、組織の密度変化がある部位で反射されてくるため、例えば内膜の内壁、また外膜の内壁でより強く反射される。図２にてこのようなプローブ（超音波送受信器）６及び超音波画像の、イラスト化された例を示す。超音波装置４のディスプレイには、反射が強い部位は超音波画像上高輝度で表される。従って、血管の任意の管径を貫く方向でこの輝度変化を観察すれば、その管径に係る内膜の内壁位置と外膜の内壁位置を確定でき、よって内膜と中膜の厚さを計測することができる。【００２６】
しかしながら、輝度変化をディスプレイ上で目視で観察し、その観察作業から内膜と中膜の厚さを、例えば０．１ｍｍの精度で求めるのは極めて困難な作業である。特に、血管は直管形状ではなく、微妙に蛇行する形状を有しているため、血管の壁面に対して垂直な方向を目視により見極め、更に観察により精度の良い測定を行うことは、略不可能である。【００２７】
そこで、特許第２８８９５６８号では、まず超音波装置４により頸動脈の縦断面静止画をデジタルデータとして読み取り、デジタルデータのままパーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２に取り込む。そして、輝度値のピーク値を数値解析により求めて前記輝度変化の測定を行うようにしている。更に、前記輝度変化の測定結果に基づき、血管の径方向における内膜と外膜の壁面位置を、血管の長手方向の複数位置で確定する。【００２８】
上記の頸動脈血管膜厚測定装置では、上記の、血管の長手方向の複数位置で確定された血管の径方向における内膜と外膜の壁面位置から、血管の長手方向位置の関数として表される内膜と外膜の壁面位置の回帰曲線の接線を求めることにより、血管の壁面に対して垂直な方向にて精度良く内膜と中膜の厚さを測定するように構成されている。【００２９】
ここで、上記の回帰曲線を利用すれば、例えば、外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」を求めることは容易である。本発明に係る好適な実施の形態においては、そのようにして求められる外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」データを利用する。【００３０】
以下の実施の形態に係る説明では、上記頸動脈血管膜圧測定装置で得られる超音波画像データにおける外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」データを利用して、プラーク病変部の組織性状の定量的自動評価を行うことを示す。【００３１】
ここで、デジタル画像データにより血管の外膜の内壁と内膜の内壁の「軌跡」のデータが得られていれば、デジタル画像の供給源に拘わらず以下の実施の形態を利用し得る。つまり、デジタル画像データは超音波画像データに限定されず、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）データやＣＴスキャナデータであってもよい。【００３２】
≪第１の実施の形態≫
図３は、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２のディスプレイの表示例である。該表示画面では、プラーク病変２０を含む血管の長手方向の縦断面が表示されている。もちろん、超音波の発信により得られるデジタル画像は不鮮明な部分が多いが、図３では理解を容易にするために相当に線描図化して表現している。【００３３】
上記表示画面から、プラーク病変部分２０の領域を固定する。例えば、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２の操作者は、表示画面に表示されるテンプレート２２と呼ばれるマークを、図３のようにプラーク病変部分２０が完全に覆われるようにマウス等を利用して移動させ、クリック操作を行なって測定領域を特定する。測定領域、即ちテンプレート２２は、例えば、血管の長手方向に沿って２０ｍｍの長さ（実寸）の領域である。【００３４】
操作者は、上記テンプレート２２により測定領域の特定さえ行えば、プラーク病変部２０の組織性状の定量的自動評価に係る計算は、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２が、搭載するコンピュータプログラムにより自動的に行う。【００３５】
図４は、プラーク病変部２０の画像の更なる拡大図である。図１は、プラーク病変部２０の組織性状の定量的自動評価に係る演算の概略フローチャートである。図４及び図１を利用して、プラーク病変部２０の組織性状の定量的自動評価を説明する。【００３６】
（ステップ１）；測定領域の両端の、動脈壁に略垂直な線（Ｌｉｎｅ６、Ｌｉｎｅ７）を確定する。更に、測定領域における内膜の内壁の軌跡（以下、内膜軌跡と言う。）「Ｌｉｎｅ１」と、外膜の内壁の軌跡（以下、外膜軌跡と言う。）「Ｌｉｎｅ４」とを確定する。内膜軌跡（Ｌｉｎｅ１）及び外膜軌跡（Ｌｉｎｅ４）の確定は、上記の従来技術により実施できる。【００３７】
（ステップ２）；内膜軌跡（Ｌｉｎｅ１）から（実寸で）０．１ｍｍ外膜側に、プラーク内側線（Ｌｉｎｅ２）を設定する。即ち、プラーク内側線（Ｌｉｎｅ２）は、内膜軌跡（Ｌｉｎｅ１）を測定領域両端線（Ｌｉｎｅ６、Ｌｉｎｅ７）に沿って（実寸で）０．１ｍｍ外膜側に平行にずらした線である。【００３８】
（ステップ３）；上記ステップ２と同様にして、外側軌跡（Ｌｉｎｅ４）から（実寸で）０．２ｍｍ内膜側に、プラーク外側線（Ｌｉｎｅ３）を設定する。【００３９】
（ステップ４）；測定領域両端線（Ｌｉｎｅ６、Ｌｉｎｅ７）、プラーク内側線（Ｌｉｎｅ２）及びプラーク外側線（Ｌｉｎｅ３）で囲まれた領域を、「プラーク領域Ｐ」とする。このプラーク領域Ｐに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、プラーク領域Ｐの輝度平均（ＩＰｍ）及び輝度標準偏差（ＩＰｓｄ）を計算する。【００４０】
（ステップ５）；内膜軌跡（Ｌｉｎｅ１）から（実寸で）２ｍｍ血管内腔側に第１の低輝度基準線（Ｌｉｎｅ０）を設定し、更に第１の低輝度基準線（Ｌｉｎｅ０）から（実寸で）０．２ｍｍ血管内腔側に第２の低輝度基準線（Ｌｉｎｅ０’）を設定する。測定領域両端線（Ｌｉｎｅ６、Ｌｉｎｅ７）、第１の低輝度基準線（Ｌｉｎｅ０）及び第２の低輝度基準線（Ｌｉｎｅ０’）で囲まれた領域を、低輝度基準帯Ｖとする。説明が前後するが、血管内腔で輝度は中心に向かう程、低くなる。よって、低輝度基準帯Ｖの輝度は、文言通りプラーク領域Ｐの輝度に対する低輝度基準となる。この低輝度基準帯Ｖに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、低輝度基準帯Ｖの低輝度基準帯最頻値（ＩＶｍａｘ）を計算する。【００４１】
（ステップ６）；外膜軌跡（Ｌｉｎｅ４）から（実寸で）０．２ｍｍ外側に外膜輝度基準線（Ｌｉｎｅ４’）を設定する。測定領域両端線（Ｌｉｎｅ６、Ｌｉｎｅ７）、外膜軌跡（Ｌｉｎｅ４）及び外膜輝度基準線（Ｌｉｎｅ４’）で囲まれた領域を、高輝度基準帯Ｔとする。一般的に血管外膜では輝度が高い。よって、高輝度基準帯Ｔの輝度は、プラーク領域Ｐの輝度に対する高輝度基準となる。この高輝度基準帯Ｔに含まれる全画素のデジタルデータを利用して、高輝度基準帯Ｔの高輝度基準帯最頻値（ＩＴｍａｘ）及び高輝度基準帯標準偏差（ＩＴｓｄ）を計算する。【００４２】
（ステップ７）；プラークの組織性状を判定するための、次の数値を計算する。
％ＩＰｍ＝１００×（ＩＰｍ−ＩＶｍａｘ）／（ＩＴｍａｘ−ＩＶｍａｘ）
％ＩＰｓｄ＝１００×ＩＰｓｄ／（ＩＴｍａｘ−ＩＶｍａｘ）
ＲＭ・ｉｎｄｅｘ＝ＩＴｓｄ／ＩＴｍａｘ【００４３】
「％ＩＰｍ」は、プラーク領域Ｐの輝度平均ＩＰｍが高輝度基準帯最頻値（ＩＴｍａｘ）と低輝度基準帯最頻値（ＩＶｍａｘ）との間の何処に位置するかを示す数値、即ち、相対的輝度平均値となる。一方、「％ＩＰｓｄ」は、相対的輝度標準偏差値となる。【００４４】
図７に示すように、横軸を相対的輝度標準偏差、縦軸を相対的輝度平均値として、平面上に、
（％ＩＰｓｄ，％ＩＰｍ）
をプロットすることができる。【００４５】
「ＲＭ・ｉｎｄｅｘ」について説明する。一般にプラークの病変が進行すると、外膜、即ち高輝度基準帯Ｔの輝度が落ちる（低くなる）ことが知られている。このとき、高輝度基準帯最頻値（ＩＴｍａｘ）は小さくなり、高輝度基準帯標準偏差（ＩＴｓｄ）はやや大きくなる。よって、「ＲＭ・ｉｎｄｅｘ」はプラークの病変の進行を示す指標の一つであり、病変が進むと数値は大きくなる。【００４６】
（ステップ８）；「％ＩＰｍ」及び「％ＩＰｓｄ」を利用して、下表（表１）のようにプラークを分類することができる。【００４７】
【表１】
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【００４８】
表１において、相対的輝度平均「％ＩＰｍ」は下へ行く程、値は小さくなる。相対的輝度標準偏差「％ＩＰｓｄ」はある所定値より大きくなると、（右の）「不均一」に含まれることになる。【００４９】
上記の分類は、一つの例である。例えば、相対的輝度標準偏差「％ＩＰｓｄ」の「均一」「不均一」により、プラークの中身（組織）の均一性の目安を示すことができる。「均一」と「不均一」を分ける閾値は、例えば“２３”である。【００５０】
また例えば、相対的輝度平均「％ＩＰｍ」の「高輝度」のカテゴリにあれば、プラークの石灰化が進行していることの目安とすることができる。更に例えば、相対的輝度平均「％ＩＰｍ」の「中輝度」のカテゴリにあれば、主としてプラークの繊維化が進行していることの目安とすることができる。同様に例えば、相対的輝度平均「％ＩＰｍ」の「低輝度」のカテゴリにあれば、プラークが主として脂肪を含むことの目安とすることができる。「中輝度」と「低輝度」を分ける閾値は、例えば“５７”である。【００５１】
以上の（ステップ１）の線の確定から（ステップ８）の分類までを、パーソナルコンピュータ（画像処理装置）１２が搭載するコンピュータプログラムに基づいて自動的に行う。【００５２】
表１の分類は、図７（１）の平面を概ね図７（２）のように区分したこととなっている。図７（２）の複数の点線は、分類を定義する閾値の線（グラフ）を示す。閾値が変動すれば、図７（２）における区分も変化する。つまり、分類における便宜により閾値は適宜変動される。また、図７（１）の平面（％ＩＰｓｄ・％ＩＰｍ平面）を基準にするならば、図７（３）のような分類も想定可能である。【００５３】
表１の分類は、プラーク病変の分類の一般的なものと親和性が高い。プラーク病変を分類する目的は、発症率の違い、治療・処置の違い、予後の違いなどを目論むことである。従って、閾値を調整しつつ表１を適宜利用すれば、更には区分する線を調整しつつ図７の平面を適宜利用すれば、発症率の違い、治療・処置の違い、予後の違いなどを適切に把握し得る。
【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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【国際調査報告】
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