(57)【要約】【課題】血管（特に、再生血管）などの器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価することを可能にするプログラムを提供すること。【解決手段】器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。評価処理は、器官を撮像することによって得られる画像データに基づいて、器官の辺縁が強調された画像データを生成するステップ（Ｓ２１）と、器官の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算するステップ（Ｓ２２）とを包含する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該評価処理は、
該器官を撮像することによって得られる画像データに基づいて、該器官の辺縁が強調された画像データを生成するステップと、
該器官の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算するステップと
を包含する、プログラム。
【請求項２】
前記器官の辺縁が強調された画像データを生成するステップは、
造影前の器官を撮像することによって得られる画像データから造影後の器官を撮像することによって得られる画像データをサブトラクションすることにより、サブトラクションした画像データを生成するステップと、
該サブトラクションした画像データに対してフィルタ処理を行うステップと、
該フィルタ処理した画像データに対して二値化処理を行うステップと
を包含する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記器官は、再生血管である、請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する装置であって、
該器官を撮像することによって得られる画像データに基づいて、該器官の辺縁が強調された画像データを生成する手段と、
該器官の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算する手段と
を備えた、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管（特に、再生血管）などの器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、血管新生因子を利用した遺伝子治療が進められている。このような遺伝子治療の結果として血管が再生されることが報告されている。
【０００３】
再生血管を評価する手法としては、組織切片での血管カウント数を求める手法（以下、従来の手法という）が知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の手法では、人間が組織切片での血管の数を実際に数えなければならないため、労力と時間がかかるという課題があった。このため、再生血管の評価を容易に行うことを可能にする手法の開発が求められていた。
【０００５】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、血管（特に、再生血管）などの器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価することを可能にする装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のプログラムは、器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、該評価処理は、該器官を撮像することによって得られる画像データに基づいて、該器官の辺縁が強調された画像データを生成するステップと、該器官の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算するステップとを包含し、これにより、上記目的が達成される。
【０００７】
前記器官の辺縁が強調された画像データを生成するステップは、造影前の器官を撮像することによって得られる画像データから造影後の器官を撮像することによって得られる画像データをサブトラクションすることにより、サブトラクションした画像データを生成するステップと、該サブトラクションした画像データに対してフィルタ処理を行うステップと、該フィルタ処理した画像データに対して二値化処理を行うステップとを包含していてもよい。
【０００８】
前記器官は、再生血管であってもよい。
【０００９】
本発明の装置は、器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価する装置であって、該器官を撮像することによって得られる画像データに基づいて、該器官の辺縁が強調された画像データを生成する手段と、該器官の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算する手段とを備えており、これにより、上記目的が達成される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、血管（特に、再生血管）などの器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価することを可能にする装置およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
図１は、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価するように動作可能なコンピュータ１の構成の一例を示す。
【００１３】
コンピュータ１は、中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、メモリ１２と、外部インタフェース１３と、入力インタフェース１４と、出力インタフェース１５とを少なくとも含んでいる。これらの構成要素は、内部バス１６を介して相互に接続されている。
【００１４】
外部インタフェース１３は、血管撮影装置に結合されるように構成されている。外部インタフェース１３は、ケーブル等により直接的に血管撮影装置に結合されてもよいし、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワークを介して血管撮影装置に結合されてもよい。血管撮影装置は、血管造影剤を用いる前の血管（以下、「造影前の血管」という）と、血管造影剤を用いた後の血管（以下、「造影後の血管」という）とを撮像し、造影前の血管を表す画像データと造影後の血管を表す画像データとを出力する。画像データは、外部インタフェース１３を介してＣＰＵ１１に入力される。あるいは、血管撮影装置のプリンタから出力された画像を外部インタフェース１３に接続されたスキャナで読み込むことにより、画像データをＣＰＵ１１に入力するようにしてもよい。ここで、画像データは、グレースケールで濃淡を表す画像データである。
【００１５】
ＣＰＵ１１は、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理を実装したプログラムを実行する。そのプログラムは、メモリ１２に格納されている。メモリ１２は、任意のタイプのメモリであり得る。プログラムは、コンピュータ１の出荷前にメモリ１２にインストールされてもよいし、コンピュータ１の出荷後にメモリ１２にインストールされてもよい。記録媒体に記録されたプログラムを読み出すことによってプログラムをメモリ１２にインストールしてもよいし、インターネット等のネットワーク経由でダウンロードされたプログラムをメモリ１２にインストールしてもよい。このように、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理を実装したプログラムがインストールされたコンピュータ１は、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価する装置として機能する。
【００１６】
入力インタフェース１４は、マウスやキーボード等の入力装置に結合されるように構成されている。
【００１７】
出力インタフェース１５は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置に結合されるように構成されている。
【００１８】
図２は、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００１９】
ステップＳ２１：血管の辺縁の強調
ステップＳ２１では、血管を撮像することによって得られる画像データに基づいて、その血管の辺縁が強調された画像データが生成される。このような血管の辺縁が強調された画像データの生成は、血管撮影装置から出力される画像データの特性に応じて種々の画像処理技術を適用することによって達成される。例えば、血管の辺縁が強調された画像データの生成は、造影前の血管を撮像することによって得られる画像データから造影後の血管を撮像することによって得られる画像データをサブトラクションすることにより、サブトラクションした画像データを生成し、サブトラクションした画像データに対してフィルタ処理を行い、フィルタ処理した画像データに対して二値化処理を行うことによって達成される。
【００２０】
ここで、血管の「辺縁」とは、３次元の血管の外表面を２次元平面に投影することによって得られる線分の集合をいい、血管の内部と血管の外部との境界を表す。
【００２１】
ステップＳ２２：フラクタル次元値の計算
ステップＳ２２では、ステップＳ２１で生成された血管の辺縁が強調された画像データに対して、フラクタル次元値が計算される。
【００２２】
ここで、「フラクタル次元値」とは、図形の複雑さのレベルを定量化したものとして知られている。フラクタル次元値が小さいほどその図形の複雑さのレベルは低く、フラクタル次元値が大きいほどその図形の複雑さのレベルは高いとされている。
【００２３】
フラクタル次元値の計算法としては、様々な方法が知られているが、例えば、周知のボックスカウンティング法を用いることができる。ボックスカウンティング法は、以下の（ｉ）〜（ｉｖ）のステップを包含する。
【００２４】
（ｉ）画像データ（正方形）の一辺を１／２、１／４、１／８、・・・というように順に細分化する。
【００２５】
（ｉｉ）画像データを分割することによって得られる複数のボックスのそれぞれの一辺の長さをｒとし、画像データを分割することによって得られる複数のボックスのうち、カウントされるべきボックス（すなわち、血管の少なくとも一部に対応するボックス）の数をＮ（ｒ）とする。
【００２６】
（ｉｉｉ）ｒの対数をＸ軸とし、Ｎ（ｒ）の対数をＹ軸として、点（ｌｏｇ  ｒ，  ｌｏｇ  Ｎ（ｒ））をＸＹ平面にプロットする。例えば、ｒ＝１／８に対して、Ｎ（ｒ）＝２０である場合には、点（ｌｏｇ（１／８），  ｌｏｇ（２０））をＸＹ平面にプロットする。
【００２７】
（ｉｖ）ｒ＝１／２、１／４、１／８、・・・に対してプロットされた点の近似直線（ｙ＝−Ｄ・ｘ＋α）を求める。
【００２８】
このようにして求められた近似直線の傾きＤが、フラクタル次元値に相当する。
【００２９】
ステップＳ２２において計算されたフラクタル次元値は、血管の形状および走行の複雑さを示す評価値として出力インタフェース１５に結合されたディスプレイに出力されてもよいし、出力インタフェース１５に結合されたプリンタに出力されてもよい。あるいは、その評価値は、外部インタフェース１３を介してコンピュータ１の外部に出力されてもよい。あるいは、フラクタル次元値の代わりに、もしくは、フラクタル次元値に加えて、フラクタル次元値に基づく評価結果を示す情報を出力するようにしてもよい。
【００３０】
図３Ａ〜図３Ｃは、それぞれ、血管の辺縁が強調された画像データとその画像データに対するフラクタル次元値（Ｄ）の例を示す。図３Ａ〜図３Ｃから、血管の形状および走行の複雑さのレベルが増大するにつれて、フラクタル次元値（Ｄ）も増大することがわかる。すなわち、フラクタル次元値（Ｄ）を血管の形状および走行の複雑さのレベルを表す評価値として使用することができることがわかる。
【００３１】
このように、フラクタル次元値（Ｄ）を血管の形状および走行の複雑さのレベルを表す評価値として使用することができることは、本願発明者によってはじめて見出された事実である。さらに、血管の辺縁が強調された画像データに対して、フラクタル次元値を計算することが極めて重要である。なぜなら、血管の辺縁が、血管の形状および走行の複雑さを特徴づけるのに有用であるからである。このような血管の辺縁を用いることの有用性もまた、本願発明者によってはじめて見出された事実である。例えば、血管を単純に細線化したもの（すなわち、血管を一本の線で近似したもの）は、血管の形状および走行の複雑さを特徴づけるのには有用ではないということが本願発明者の実験によって明らかにされている。
【００３２】
＜実施例１：ウサギの血管の評価＞
血管撮影装置を用いて、造影前の血管と造影後の血管とを撮影した。血管撮影装置として、ジェネラルエレクトリック（ＧＥ）社製のＳＥＲＩＥＳ９６００（Ｉ．Ｉ．サイズ：９インチ（２３ｃｍ）、画素数：５００×５００）を用いた。造影前の血管を表す画像データから造影後の血管を表す画像データをサブトラクションすることにより、サブトラクションした画像データを生成した。このサブトランクションした画像データに対してフィルタ処理を行った。フィルタ処理は、入力画像データ（すなわち、サブトラクションした画像）がノイズ除去のための中央値フィルタを通過するようにし、中央値フィルタの出力が辺縁強調のためのラプラシアンフィルタを通過するようにし、入力画像データからラプラシアンフィルタの出力をサブトラクションすることによって行われた。フィルタ処理の結果、ノイズが除去され、血管の辺縁が強調された画像データが得られた。フィルタ処理した画像データに対して二値化処理を行った。二値化処理に必要とされるしきい値は、周知の判別分析法によって決定した。二値化処理した画像データに対してラベリング処理を行った。その結果、ある大きさ以下のラベルのみが除去された。ラベリング処理した画像データに対してモルフォロジ処理（膨張処理、収縮処理）を行った。その結果、血管の辺縁が強調された画像データが得られた。このようにして血管の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算した。
【００３３】
＜実施例２：ヒトの血管の評価＞
血管撮影装置を用いて、造影前の血管と造影後の血管とを撮影した。血管撮影装置として、ジェネラルエレクトリック（ＧＥ）社製のＳＥＲＩＥＳ９６００（Ｉ．Ｉ．サイズ：９インチ（２３ｃｍ）、画素数：５００×５００）を用いた。造影前の血管を表す画像データから造影後の血管を表す画像データをサブトラクションすることにより、サブトラクションした画像データを生成した。このサブトランクションした画像データに対してフィルタ処理を行った。フィルタ処理は、サブトラクションした画像データをフーリエ変換し、その変換結果にガウスフィルタを適用することによって行われた。フィルタ処理の結果、スパイク状のノイズの成分である高周波成分がカットされ、ある帯域の周波数のみが強調された画像データが得られた。フィルタ処理した画像データに対して二値化処理を行った。二値化処理に必要とされるしきい値は、周知の判別分析法で求めたしきい値と周知のモード法で求めたしきい値との間にある値として決定した。二値化処理した画像データに対してモルフォロジ処理（膨張処理、収縮処理）、ラベリング処理などを行った。その結果、血管の辺縁が強調された画像データが得られた。このようにして血管の辺縁が強調された画像データに対してフラクタル次元値を計算した。
【００３４】
図４は、実施例１のウサギの血管についての実験結果を示す。
【００３５】
図４では、本発明の手法によるフラクタル次元値と、上述した従来の手法による血管カウント数とを対照して示している。
【００３６】
図５は、本発明の手法によるフラクタル次元値と上述した従来の手法による血管カウント数との相関関係を示す。
【００３７】
両者の相関関係を周知のＦｉｓｈｅｒ’ｓ  Ｚ−ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ検定法で検定した結果、本発明の手法によるフラクタル次元値と上述した従来の手法による血管カウント数との相関係数は０．７９１（ｐ＜０．０１）であるという結果が得られた。
【００３８】
このことは、本発明の手法によるフラクタル次元値が、従来から血管の形状および走行の複雑さを評価するための評価値として用いられてきた血管カウント数に代わる新しい評価値として用いることができることを示している。
【００３９】
本発明の手法によるフラクタル次元値は、コンピュータによる画像処理の結果に基づいて自動的に計算される値である。このような自動計算可能な値を新しい評価値を用いることのメリットは計り知れない。新しい評価値の計算は容易であり、その計算を再現することも容易である。従来の手法のように人力でカウントした数を評価値として用いる必要もない。
【００４０】
このように、本発明によれば、血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価することを可能にする装置およびプログラムを提供することができる。
【００４１】
ここで、「血管」は、通常の血管であってもよく、再生血管であってもよい。特に、再生血管は、通常の造影後の画像データでは目視できないことが多いことから、本発明の手法により、再生血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価することはきわめて有用であるといえる。
【００４２】
なお、上述した実施の形態では、血管（特に、再生血管）の形状および走行の複雑さを定量的に評価する装置およびプログラムの例を説明した。しかし、本発明は、これに限定されない。本発明は、血管の他に、気管支、骨格、神経細胞ネットワークなどの管状の器官に適用することが可能である。
【００４３】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、血管（特に、再生血管）などの器官の形状および走行の複雑さを定量的に評価することを可能にする装置およびプログラム等を提供するものとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価するように動作可能なコンピュータ１の構成の一例を示す図
【図２】血管の形状および走行の複雑さを定量的に評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャート
【図３Ａ】血管の辺縁が強調された画像データとその画像データに対するフラクタル次元値（Ｄ）の例を示す図
【図３Ｂ】血管の辺縁が強調された画像データとその画像データに対するフラクタル次元値（Ｄ）の例を示す図
【図３Ｃ】血管の辺縁が強調された画像データとその画像データに対するフラクタル次元値（Ｄ）の例を示す図
【図４】実施例１のウサギの血管についての実験結果を示す図
【図５】本発明の手法によるフラクタル次元値と上述した従来の手法による血管カウント数との相関関係を示す図
【符号の説明】
【００４６】
１  コンピュータ
１１  中央処理装置（ＣＰＵ）
１２  メモリ
１３  外部インタフェース
１４  入力インタフェース
１５  出力インタフェース
１６  内部バス
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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