(57)【要約】【課題】  被検者の血管を含む３次元画像の画像データから容易に血管を抽出することが可能な診断用画像処理方法を提供する。【解決手段】  被検者の血管の３次元画像の画像データを得る３次元画像撮影工程と、分散値が大きなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が大きな血管の３次元画像を抽出して除去する工程と、分散値が中程度のガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が中程度の血管の３次元画像を抽出して除去する工程と、分散値が小さなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が小さな血管の３次元画像を抽出して除去する工程とを備える。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線管と、このＸ線管から照射されて被検者を通過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたＸ線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の３次元画像の画像データを得る３次元画像撮影工程と、
前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することにより、所定の管径を有する血管の三次元画像を抽出する血管抽出工程と、
を備えたことを特徴とする診断用画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の診断用画像処理方法において、
前記血管抽出工程においては、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の３次元画像を抽出する診断用画像処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の診断用画像処理方法において、
前記ローパスフィルタはガウシアンフィルタであり、前記血管抽出工程においては、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の３次元画像を抽出する診断用画像処理方法。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の診断用画像処理方法において、
前記血管抽出工程において抽出された異なる管径を有する血管の３次元画像を、前記３次元画像撮影工程で得られた３次元画像から順次除去する血管画像除去工程をさらに備える診断用画像処理方法。
【請求項５】
Ｘ線管と、このＸ線管から照射されて被検者を通過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたＸ線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の３次元画像の画像データを得る３次元画像撮影工程と、
前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、分散値が大きなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が大きな血管の３次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が大きな血管の３次元画像を前記３次元画像撮影工程で得られた３次元画像から除去する第１血管除去工程と、
前記第１血管除去工程においてその管径が大きな血管の３次元画像を除去した後の画像データに対して、分散値が小さなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が小さな血管の３次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が小さな血管の３次元画像を、前記第１血管除去工程においてその管径が大きな血管の３次元画像を除去した後の画像データから除去する第２血管除去工程と、
を備えたことを特徴とする診断用画像処理方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の診断用画像処理方法において、
前記３次元画像撮影工程においては、造影剤を用いたサブトラクション撮影を行う診断用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、Ｘ線撮影による３次元画像から血管を抽出するための診断用画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
頭部の脳動脈瘤に対する手技の一つとして、コイル塞栓術がある。このコイル塞栓術は、脳動脈瘤にコイルを詰めることにより、瘤の破裂を防止する手術である。このコイル塞栓術においては、瘤に詰めるべきコイルの量を予め計測しておく必要がある。
【０００３】
このコイル量の推定方法としては、例えば、特許文献１に記載されたように、事前に透視血管撮影装置による検査で３Ｄ−ＤＳＡ（３Ｄ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）等を利用して頭部造影血管画像を撮影する。そして、その３次元画像の画像データ(ボリュームデータ）をボリュームレンダリング（Ｖｏｌｕｍｅ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）等により３次元表示し、その３次元画像から余分な血管を抽出して除去することにより、瘤領域を抽出する。そして、この瘤領域の３次元画像に基づいて、瘤の容積を認識し、これにより必要なコイル量を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２８３５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、脳においては、様々な太さの血管が３次元空間的に複雑に走行しており、脳動脈瘤を抽出するための血管除去作業は非常に煩雑なものとなる。そのため、脳動脈瘤から血管を除去しきれなかったり、脳動脈瘤の一部を抽出できずに除去してしまったりして、脳動脈瘤の容積を正確に計測できない場合がある。また、脳動脈瘤を抽出するための血管の抽出、除去作業に極めて長い時間がかかるという問題も生ずる。
【０００６】
この発明は上記課題を解決するためになされたものであり、被検者の血管を含む３次元画像の画像データから容易に血管を抽出することが可能な診断用画像処理方法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】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、Ｘ線管と、このＸ線管から照射されて被検者を通過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたＸ線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の３次元画像の画像データを得る３次元画像撮影工程と、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することにより、所定の管径を有する血管の三次元画像を抽出する血管抽出工程とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記血管抽出工程においては、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の３次元画像を抽出する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の診断用画像処理方法において、前記ローパスフィルタはガウシアンフィルタであり、前記血管抽出工程においては、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の３次元画像を抽出する。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項２または請求項３に記載の発明において、前記血管抽出工程において抽出された異なる管径を有する血管の３次元画像を、前記３次元画像撮影工程で得られた３次元画像から順次除去する血管画像除去工程をさらに備える。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、Ｘ線管と、このＸ線管から照射されて被検者を通過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管と前記Ｘ線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたＸ線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の３次元画像の画像データを得る３次元画像撮影工程と、前記３次元画像撮影工程で得た画像データに対して、分散値が大きなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が大きな血管の３次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が大きな血管の３次元画像を前記３次元画像撮影工程で得られた３次元画像から除去する第１血管除去工程と、前記第１血管除去工程においてその管径が大きな血管の３次元画像を除去した後の画像データに対して、分散値が小さなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が小さな血管の３次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が小さな血管の３次元画像を、前記第１血管除去工程においてその管径が大きな血管の３次元画像を除去した後の画像データから除去する第２血管除去工程とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれかに記載の発明において、前記３次元画像撮影工程においては、造影剤を用いたサブトラクション撮影を行う。
【発明の効果】
【００１３】
請求項1に記載の発明によれば、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することから、所定の管径を有する血管の三次元画像を容易に抽出することが可能となる。
【００１４】
請求項２に記載の発明によれば、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用して異なる管径を有する血管の３次元画像を抽出することから、同程度の管径を有する血管をまとめて抽出することができる。このため、被検者の血管を含む３次元画像の画像データから迅速かつ容易に血管を抽出することが可能となる。
【００１５】
請求項３に記載の発明によれば、ローパスフィルタとしてガウシアンフィルタを使用することから、その分散値を利用して平滑化レベルを調整することにより、互いに管径が異なる血管を容易の抽出することが可能となる。
【００１６】
請求項４に記載の発明によれば、異なる管径を有する血管の３次元画像を３次元画像から順次除去することにより、被検者の血管を含む３次元画像の画像データから血管のみを容易に抽出することにより、瘤の３次元画像を正確に抽出することが可能となる。
【００１７】
請求項５に記載の発明によれば、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、管径が大きな血管の３次元画像を除去した後に管径が小さな血管の３次元画像を除去することができる。これにより、被検者の血管の３次元画像の画像データから迅速かつ容易に血管を抽出することができ、瘤の３次元画像を正確に抽出することが可能となる。
【００１８】
請求項６に記載の発明によれば、造影剤を用いたサブトラクション撮影を利用することにより、血管と瘤との認識を容易にして、血管と瘤との抽出をより容易に実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明に係る診断用画像処理方法を適用するＸ線撮影装置の概要図である。
【図２】Ｘ線撮影装置の主要な構成を示すブロック図である。
【図３】この発明に係る診断用画像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】この発明に係る診断用画像処理方法の各工程における３次元画像を模式的に示す説明図である。
【図５】この発明に係る診断用画像処理方法の各工程における３次元画像を模式的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。まず、この発明を適用するＸ線撮影装置の構成について説明する。図１は、この発明に係る診断用画像処理方法を適用するＸ線撮影装置の概要図である。
【００２１】
このＸ線撮影装置は、Ｘ線管３１と、このＸ線管３１から照射されてテーブル１９上に横たわった被検者を通過したＸ線を検出するＸ線検出器としてのフラットパネルディテクタ３２と、これらのＸ線管３１およびフラットパネルディテクタ３２を支持するＣ型アーム３３と、このＣ型アーム３３をスライド可能に支持する支持部３４と、この支持部３４を旋回させる旋回部３５と、この旋回部３５を床面に対して立設した状態で支持する支持部３６とを備える。
【００２２】
Ｃ型アーム３３には、円弧状の案内部３７が形成されており、支持部３４は、この案内部３７と係合することにより、Ｃ型アーム３３をスライド可能に支持している。そして、Ｃ型アーム３３は、Ｘ線管３１とフラットパネルディテクタ３２とを、Ｘ線管３１からフラットパネルディテクタ３２に至るＸ線の軸線が、案内部３７を形成する円弧の直径と一致する状態で支持している。また、旋回部３５は、支持部３４をＣ型アーム３３等とともに、Ｘ線管３１からフラットパネルディテクタ３２に至るＸ線の軸線と直交する軸を中心に旋回させる。
【００２３】
このような構成を有するＸ線撮影装置においては、旋回部３５により、支持部３４を介してＣ型アーム３３をＸ線管３１およびフラットパネルディテクタ３２等とともに、テーブル１９上に横たわった被検者の頭部を中心に旋回させる。そして、この状態において、Ｘ線管３１から照射され被検者を通過したＸ線をフラットパネルディテクタ３２で検出することにより、被検者の頭部をスキャンして、被検者の頭部の血管の３次元の画像データを得ることが可能となる。
【００２４】
図２は、上述したＸ線撮影装置の主要な構成を示すブロック図である。
【００２５】
このＸ線撮影装置は、装置全体を制御する制御部５０を有する。この制御部５０は、画像処理部５１を備える。また、制御部５０は、マウスやキーボードを備えた入力部５５と、Ｘ線撮影による３次元画像や入力データ等を表示する表示部５６とに接続されている。また、制御部５０における画像処理部５１は、ガウシアンフィルタを適用するためのガウシアンフィルタ部５２と、画像を抽出するための画像抽出部５３と、画像メモリ５４とを有する。
【００２６】
次に、以上のような構成を有するＸ線撮影装置により、被検者の頭部の血管の３次元画像から血管を抽出・除去することにより、脳動脈瘤領域を抽出するこの発明に係る診断用画像処理方法について説明する。図３は、この発明に係る診断用画像処理方法を示すフローチャートである。また、図４および図５は、この発明に係る診断用画像処理方法の各工程における３次元画像を模式的に示す説明図である。
【００２７】
最初に、Ｘ線撮影装置により、被検者の頭部に対して造影剤を用いたサブトラクション撮影を行うことにより、被検者の頭部の血管の３次元画像の画像データを得る（ステップＳ１）このサブトラクション撮影は、造影剤を使用する前の被検者の頭部の３次元画像と、造影剤投入後の被検者の頭部の３次元画像とのサブトラクション（差分処理）を行うことにより、血管の３次元画像を鮮明に抽出する工程である。
【００２８】
このときには、Ｃ型アーム３３をＸ線管３１およびフラットパネルディテクタ３２等とともに、テーブル１９上に横たわった被検者の頭部を中心に旋回させる。そして、この状態において、Ｘ線管３１から照射され被検者を通過したＸ線をフラットパネルディテクタ３２で検出することにより、被検者の頭部をスキャンして、被検者の頭部の血管の３次元の画像データ（ボリュームデータ）を得る。この画像データは、画像メモリ５４に保存される。
【００２９】
図４（ａ）は、このときに表示部５６に表示される血管の３次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が異なる多数の血管４１、４２、４３が瘤４４とともに表示されていることから、この画像から瘤４４領域を抽出することは困難となっている。
【００３０】
次に、図２に示すガウシアンフィルタ部５２により、被検者の頭部の血管の３次元の画像データ（ボリュームデータ）に対して、ガウシアンフィルタを適用する（ステップＳ２）。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が大であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が大きな場合には、血管の３次元画像のボケ具合は大きくなる。これにより、図２に示す画像抽出部５３により、その管径が大きな血管の３次元画像を抽出することができる（ステップＳ３）。
【００３１】
図４（ｂ）は、このときに表示部５６に表示される血管の３次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が大きな多数の血管４１のみが表示されている。そして、オペレータが入力部５５を操作することにより、この管径が大きな血管４１を、画像から除去する（ステップＳ３）。管径が大きな血管４１を除去した後の画像データは、画像メモリ４４に保存される。
【００３２】
次に、図２に示すガウシアンフィルタ部５２により、管径が大きな血管４１を除去した後の血管の３次元の画像データ（ボリュームデータ）に対して、再度、ガウシアンフィルタを適用する（ステップＳ５）。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が中程度であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が中程度である場合には、血管の３次元画像のボケ具合は中程度となる。これにより、図２に示す画像抽出部５３により、その管径が中程度の血管４２の３次元画像を抽出することができる（ステップＳ６）。
【００３３】
図４（ｂ）は、このときに表示部５６に表示される血管の３次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が中程度の血管４２と瘤４４領域とが表示されている。そして、オペレータが入力部５５を操作することにより、この管径が中程度の血管４２を、画像から除去する（ステップＳ７）。管径が中程度の血管４２を除去した後の画像データは、画像メモリ４４に保存される。
【００３４】
次に、図２に示すガウシアンフィルタ部５２により、管径が中程度の血管４２を除去した後の血管の３次元の画像データ（ボリュームデータ）に対して、再度、ガウシアンフィルタを適用する（ステップＳ８）。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が小であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が小さな場合には、血管の３次元画像のボケ具合は小さくなる。これにより、図２に示す画像抽出部５３により、その管径が小さな血管４３の３次元画像を抽出することができる（ステップＳ９）。
【００３５】
図５（ａ）は、このときに表示部５６に表示される血管の３次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が小さな多数の血管４３と瘤４４領域とが表示されている。そして、オペレータが入力部５５を操作することにより、この管径が小さな血管４３を、画像から除去する（ステップＳ１０）。管径が小さな血管４３を除去した後の画像データは、画像メモリ４４に保存される。
【００３６】
以上の工程を経ることにより、図５（ｂ）に示すように、瘤４４領域の画像のみを抽出して、画像メモリ５４に記憶することができる。そして、抽出された瘤４４領域の３次元画像を利用して、瘤４４の容積を演算する（ステップＳ１１）。
【００３７】
以上のように、この発明に係る診断用画像処理方法においては、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、管径が異なる血管４１、４２、４３の３次元画像を順次除去することが可能となる。このため、被検者の血管を含む３次元画像の画像データから、迅速かつ容易に血管を抽出することができ、瘤４４の画像を正確に抽出することが可能となる。
【００３８】
なお、上述した実施形態においては、血管の管径を、大、中、小と三段階にわけて抽出しているが、これは二段階であってもよく、また、四段階以上であってもよい。すなわち、血管を、その管径が大、小二段階以上の複数回の段階に分けて抽出することにより、血管の抽出作業を容易に実行することが可能となり、血管から瘤４４領域を容易に抽出することが可能となる。
【００３９】
また、瘤４４領域を抽出するのではなく、所定の管径を有する血管のみを抽出したい場合には、上述した実施形態のように、血管の管径を複数段階にわけて検出しなくてもよい。この場合においては、抽出したい管径に対応した分散値を有するガウシアンフィルタを適用することにより、その管径を有する血管のみを抽出する構成としてもよい。例えば、上述した実施形態において、管径が小さな血管４３のみを抽出したい場合においては、管径が小さな血管４３に対応させて分散値が中程度のガウシアンフィルタを適用する。これにより、血管の３次元画像のボケ具合は中程度となり、管径が大きな血管４１および管径が中程度の血管４２を抽出することができる。そして、これらの管径が大きな血管４１および管径が中程度の血管４２を画像から除去することにより、管径が小さな血管４３の画像のみを抽出することが可能となる。
【００４０】
また、上述した実施形態においては、互いに分散値の異なるガウシアンフィルタを利用している。ガウシアンフィルタは、ガウス関数の分散値により平滑化レベルを調整可能であり、また、ガウス関数の特性上、分散値は血管の管径との関係が直感的にわかりやすいという利点を有する。しかしながら、ガウシアンフィルタ以外のローパスフィルタを利用することも可能である。この場合おいては、ガウシアンフィルタの分散値を変化させるかわりに、ローパスフィルタのカットオフ周波数を、必要な血管の管径に対応させて変更するようにすればよい。
【００４１】
さらに、上述した実施形態においては、脳動脈瘤に対してコイル塞栓術を適用する場合において、瘤に詰めるべきコイルの量を計測するために瘤４４の３次元画像を抽出している。しかしながら、例えば、下肢静脈瘤の抽出など、その他の瘤等を抽出する前段階として血管を抽出する場合に、本願発明を適用してもよい。
【符号の説明】
【００４２】
１９      テーブル
３１      Ｘ線管
３２      フラットパネルディテクタ
３３      Ｃ型アーム
３５      旋回部
５０      制御部
４１      血管
４２      血管
４３      血管
４４      瘤
５１      画像処理部
５２      ガウシアンフィルタ部
５３      画像抽出部
５４      画像メモリ
【図１】
2012143435.tif 000003
【図２】
2012143435.tif 000004
【図３】
2012143435.tif 000005
【図４】
2012143435.tif 000006
【図５】
2012143435.tif 000007