脳血管診断装置及び医用画像診断装置

トップ :: A 生活必需品 :: A61 医学または獣医学;衛生学

【発明の名称】	脳血管診断装置及び医用画像診断装置
【発明者】	【氏名】楊義強
【要約】	【課題】特に脳血管の障害を効率良く検出し、かつ脳血管と脳機能とを対応付けすることにより、脳血管における異常部位から将来の発症傾向までも予測することができる脳血管診断装置及びこのような脳血管診断装置を備える医用画像診断装置を提供すること。【構成】頭部画像分割部２５１は、入力された３次元頭部画像を脳機能毎に分割して、分割した脳機能毎の３次元頭部画像を脳血管画像抽出部２５２ａに出力する。脳血管画像抽出部２５２ａは脳機能毎に分割されたそれぞれの３次元頭部画像から脳血管画像を抽出して異常検出部２５２ｂに出力する。異常検出部２５２ｂはそれぞれの脳血管画像における異常部位（狭窄等）を検出し、その結果を発症傾向予測部２５３に出力する。発症傾向予測部２５３は異常部位の空間位置から、その異常部位による将来の発症傾向を予測する。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳血管を含む３次元頭部画像を脳機能毎に分割する頭部画像分割手段と、
前記脳機能毎に分割した３次元頭部画像から脳血管画像を抽出し、該抽出した脳血管画像から脳血管の異常部位の画像を検出する異常検出手段と、
前記検出した異常部位の空間位置情報に基づいて前記異常部位による発症傾向を予測する予測手段と、
前記異常部位の画像と、該異常部位に係る付帯情報と、前記発症傾向の情報とを出力する情報出力手段と、
を具備することを特徴とする脳血管診断装置。
【請求項２】
前記３次元頭部画像は、少なくともＣＴ造影画像、ＭＲＩ画像、ＤＳＡ画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項３】
前記頭部画像分割手段は、前記３次元頭部画像に対する断面画像を生成し、該生成した断面画像において脳の溝線部分を認識し、該認識した溝線部分によって区分される領域に基づいて前記脳機能毎に３次元頭部画像を分割することを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項４】
前記脳の溝線部分を指定するための指定手段を更に具備することを特徴とする請求項３に記載の脳血管診断装置。
【請求項５】
前記異常検出手段は、前記脳血管画像の抽出と前記脳血管の異常部位の画像の検出とを前記脳機能毎に並列処理することを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項６】
前記付帯情報は、少なくとも異常部位の空間位置情報、異常部位に対応する脳機能情報、異常部位の計測物理量の何れかを含むことを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項７】
前記情報出力手段は、前記検出された異常部位を含む脳血管画像を色分けして表示する表示手段を有することを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項８】
前記予測手段は、前記異常部位の空間位置情報と発症傾向の情報とが対応付けられたデータベースを検索することにより、前記予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の脳血管診断装置。
【請求項９】
被検体の頭部を撮影して脳血管を含む３次元頭部画像を生成する撮影手段と、
前記３次元頭部画像を脳機能毎に分割する頭部画像分割手段と、
前記脳機能毎に分割した３次元頭部画像から脳血管画像を抽出し、該抽出した脳血管画像から脳血管の異常部位の画像を検出する異常検出手段と、
前記検出した異常部位の位置情報に基づいて前記異常部位による発症傾向を予測する予測手段と、
前記異常部位の画像と、該異常部位に係る付帯情報と、前記発症傾向の情報とを出力する情報出力手段と、
を具備することを特徴とする医用画像診断装置。

【発明の詳細な説明】【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳血管の異常部位を検出する脳血管診断装置及び脳血管診断装置を備える医用画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等で取得された脳血管等の３次元の血管画像から異常部位（狭窄部分や腫瘍部分等）を検出する技術が各種提案されている。例えば、特許文献１や特許文献２では、３次元の血管画像における特徴量（例えば、血管径等）を検出し、この特徴量を予め既知の異常のない血管の特徴量と照合することで異常部位を検出している。
【特許文献１】特開２００４－３２９９２９号公報
【特許文献２】特開２００５－１９８７０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで、従来の技術では、血管画像から異常部位を検出するために、３次元の血管画像の全体をトレースしているため、処理時間が長くなる傾向にある。また、従来の技術では、血管とその血管の対応する機能との対応付けがなされていないので、血管の異常部位を検出することはできるが、その異常部位による将来の発症傾向や症状を装置自体が予測することは困難であり、このような予測は医師等が自身で予測するしかない。
【０００４】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、特に脳血管における異常部位を効率良く検出し、かつ脳血管と脳機能とを対応付けすることにより、脳血管における異常部位から将来の発症傾向までも予測することができる脳血管診断装置及びこのような脳血管診断装置を備える医用画像診断装置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】
【０００５】
上記の目的を達成するために、本発明の請求項１による脳血管診断装置は、脳血管を含む３次元頭部画像を脳機能毎に分割する頭部画像分割手段と、前記脳機能毎に分割した３次元頭部画像から脳血管画像を抽出し、該抽出した脳血管画像から脳血管の異常部位の画像を検出する異常検出手段と、前記検出した異常部位の画像と該異常部位に係る付帯情報とを視認可能に表示する表示手段と、前記検出した異常部位の空間位置情報に基づいて前記異常部位による発症傾向を予測する予測手段と、前記異常部位の画像と、該異常部位に係る付帯情報と、前記発症傾向の情報とを出力する情報出力手段とを具備することを特徴とする。
【０００６】
また、上記の目的を達成するために、本発明の請求項９による医用画像診断装置は、被検体の頭部を撮影して脳血管を含む３次元頭部画像を生成する撮影手段と、前記３次元頭部画像を脳機能毎に分割する頭部画像分割手段と、前記脳機能毎に分割した３次元頭部画像から脳血管画像を抽出し、該抽出した脳血管画像から脳血管の異常部位の画像を検出する異常検出手段と、前記検出した異常部位の位置情報に基づいて前記異常部位による発症傾向を予測する予測手段と、前記異常部位の画像と、該異常部位に係る付帯情報と、前記発症傾向の情報とを出力する情報出力手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
これら請求項１による脳血管診断装置及び請求項９による医用画像診断装置によれば、３次元頭部画像をその脳機能毎に分割することで、脳血管における異常部位を効率良く検出することが可能である。さらに、脳機能毎に分割した３次元頭部画像から脳血管における異常部位を検出することにより、将来の発症傾向の情報を情報出力手段から出力することが可能である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、特に脳血管の障害を効率良く検出し、かつ脳血管と脳機能とを対応付けすることにより、脳血管における異常部位から将来の発症傾向までも予測することができる脳血管診断装置及びこのような脳血管診断装置を備える医用画像診断装置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】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る医用画像診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図である。図１に示すＸ線ＣＴ装置１は、ガントリ部１０と、コンピュータ装置２０とから主に構成されている。
【００１０】
ガントリ部１０は、Ｘ線管１１と、高電圧発生装置１２と、Ｘ線検出器１３と、データ収集部（ＤＡＳ； Digital Acquisition System）１４とから構成されている。
【００１１】
Ｘ線管１１は、高電圧発生装置１２に接続されると共に、高速でかつ連続的に図示Ａ方向に回転する図示しない回転リングに取り付けられている。高電圧発生装置１２は、コンピュータ装置２０からの制御信号を受けてＸ線管１１に管電流又は管電圧を供給する。Ｘ線管１１はこの管電流又は管電圧を受けて造影剤を投与された被検体Ｐの周りを回転しながら被検体ＰにＸ線を照射する。
【００１２】
Ｘ線検出器１３は、Ｘ線管１１と共に被検体Ｐを挟んで互いに対向するように図示しない回転リングに配置される。そして、Ｘ線検出器１３はＸ線管１１から照射され、被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、検出したＸ線量に応じたＸ線検出信号を出力する。データ収集部１４は、Ｘ線検出器１３で検出されたＸ線検出信号をデジタル化し、生データとしてコンピュータ装置２０に出力する。
【００１３】
コンピュータ装置２０は、前処理部２１と、メモリ部２２と、再構成部２３と、記憶装置２４と、脳血管診断装置２５と、画像表示部２６と、制御部２７とがそれぞれバス２８に接続されて構成されている。また、制御部２７には入力部２９が接続されている。
【００１４】
前処理部２１は、データ収集部１４で得られた生データに対して補正処理等の前処理を施して投影データを生成する。メモリ部２２は、前処理部２１で得られた投影データを一時的に記憶する。再構成部２３は、メモリ部２２に記憶された投影データを読み出して３次元画像データ（本実施形態では特に被検体Ｐの頭部の３次元画像データ）を再構成する。記憶装置２４は、再構成部２３で得られた３次元画像データやデータ収集部１４で得られた生データを記憶する。また、特に本実施形態においては、記憶装置２４は、脳血管における異常部位に対応した将来の発症傾向や症状を予測するためのデータベースを記憶している。
【００１５】
脳血管診断装置２５は、記憶装置２４に記憶されている３次元頭部画像データから脳血管画像を抽出し、この抽出した脳血管画像に基づいて脳血管の異常部位を検出する。そして、検出した異常部位の空間位置情報から、検出した異常部位によって発症のおそれのある症状等を予測する。この脳血管診断装置２５の詳細については後述する。情報出力手段としての画像表示部２６は、再構成部２３や脳血管診断装置２５で得られた各種の画像や情報を表示する。制御部２７は、コンピュータ装置２０の全体的な処理を統括的に制御する。指定手段としての入力部２９は、医師等の操作者が画像表示部２６に表示された表示画面上等で当該コンピュータ装置２０を操作するための、例えばマウスやキーボード等の操作部材である。
【００１６】
図２は、脳血管診断装置２５の内部の詳細な構成を示す図である。脳血管診断装置２５は、頭部画像分割部２５１と、並列処理部２５２と、発症傾向予測部２５３とから主に構成されている。
【００１７】
頭部画像分割部２５１は、記憶装置２４に記憶されている被検体Ｐの３次元頭部画像データを脳機能毎に分割する。並列処理部２５２は、３次元頭部画像データの分割数と同数の脳血管画像抽出部２５２ａと異常検出部２５２ｂとから構成されている。脳血管画像抽出部２５２ａは、脳機能毎に分割された３次元頭部画像のそれぞれから脳血管部分の画像（脳血管画像）を抽出する。異常検出部２５２ｂは、脳血管画像抽出部２５２ａで抽出された脳血管画像における異常部位を検出する。
【００１８】
発症傾向予測部２５３は、異常検出部２５２ｂにおいて脳機能毎に検出された脳血管における異常部位の空間位置情報を記憶装置２４に記憶されたデータベースの情報と照合して、脳血管の異常部位による将来の発症傾向を予測する。
【００１９】
以下、脳血管診断装置２５の動作について更に説明する。図３は、本実施形態における脳血管診断装置２５の動作について示すフローチャートである。また、図４は、図３のフローチャートの動作に対応する概念図である。
【００２０】
記憶装置２４に記憶されている３次元頭部画像が脳血管診断装置２５の頭部画像分割部２５１によって読み出されると、図４に示すように、３次元頭部画像が脳機能毎に複数の画像に分割される（ステップＳ１）。
ここで、ステップＳ１の脳機能毎の３次元頭部画像の分割について説明する。３次元頭部画像が頭部画像分割部２５１に送られると、まず頭部画像における頭骨部分と脳部分とを分けるための閾値が設定され、この閾値によって３次元頭部画像から頭骨部分が除去されて脳部分の画像が抽出される。次に、抽出した脳部分の画像の所定の断面に対応するＭＰＲ画像が生成される。操作者は、このＭＰＲ画像に対して脳の画像を機能毎に分割するための所定の設定を行う。
【００２１】
図５は、脳機能毎の分割の例について示した図である。図５では、特に大脳の分割の例について示している。図５に示すように、大脳は、中心溝、外側溝、頭頂後頭溝といった溝により、大きく分けて、前頭葉、後頭葉、側頭葉、頭頂葉の４つの部位に分割できることが知られている。そして、それぞれの部位が図５に示すような脳機能を司っている。例えば前頭葉は運動と制御を司っており、優位半球側（図では左脳側）の側頭葉は言語能力、算術能力、部分的な認識、理論的な判断を司っている。このように、大脳を脳機能毎に分割すると、上記した前頭葉、後頭葉、側頭葉、頭頂葉の４つの部位をそれぞれ優位半球側（左脳側）と非優位半球側（右脳側）とに分けた、合計８つの部位に分割することができることが分かる。上記図４は、このような分割処理にしたがって分割された血管画像を示すものである。
【００２２】
以下、脳画像を脳機能毎に分割する際の分割手法について図６を参照して説明する。図６は、再構成部２３から得られた３次元頭部画像から得られるＭＰＲ画像として、被検体Ｐの体軸に垂直な断面（アキシャル面）の脳画像を示した図である。
【００２３】
まず、脳機能毎の画像の分割を行うために、上記した前頭葉、後頭葉、側頭葉、頭頂葉を頭部画像分割部２５１に識別させる。このために、操作者は図６に示すＭＰＲ画像において中心溝１０１、外側溝１０２、頭頂後頭溝１０３といった脳の溝に対応する線を入力部２９により指定する。これらの溝線によって区分される領域により、頭部画像分割部２５１は、脳画像の中から前頭葉、後頭葉、側頭葉、頭頂葉といった各部位を識別することができる。これら識別された部位を左右２個ずつに分割することにより、脳画像が図６に示す８つの部位に対応する画像に分割される。
【００２４】
なお、図６に示した脳機能毎の画像の分割はあくまでも一例であり、さらに細かく分割するようにしても良い。また、図６ではアキシャル面に対応するＭＰＲ画像内においてのみ溝線を指定しているが、実際にはアキシャル面以外の断面に対応するＭＰＲ画像を生成し、このＭＰＲ画像内でも溝線を指定することがより好ましい。複数断面方向において溝線を指定することにより、より正確に脳機能毎の画像分割を行うことが可能である。
【００２５】
また、頭部画像分割部２５１においてマッチング処理等を実行し、脳の溝線を頭部画像分割部２５１において自動認識できるようにしても良い。
【００２６】
３次元頭部画像が脳機能毎に分割されると、分割された３次元頭部画像がそれぞれ対応する脳血管画像抽出部２５２ａに入力される。それぞれの脳血管画像抽出部２５２ａでは、３次元頭部画像から血管部分の画像が抽出される。その後に抽出されたそれぞれの血管部分の画像は異常検出部２５２ｂに入力され、脳血管画像における異常部位（狭窄や腫瘍、動脈瘤等）が検出される（ステップＳ２）。図４に示す例では、参照符号１及び２で示す位置が異常部位である。この異常部位の検出手法は、従来と同様にして行うことができる。例えば、３次元の脳血管画像から、脳血管の直径等の特徴量を検出し、この特徴量を記憶装置２４等に記憶されている予め既知の異常のない血管の特徴量と照合することで異常部位を検出することができる。
【００２７】
ここで、ステップＳ２の処理は、図４に示すように、脳機能毎に並列的に処理される。この際、ステップＳ２の処理を実施するか否かを脳機能毎に医師等の操作者が指定できるようにしても良い。
【００２８】
このように、本実施形態では、脳血管画像の抽出及び異常部位の検出を並列処理することにより、これらの処理を効率良く行うことが可能である。
【００２９】
脳血管における異常部位の検出後、脳血管における異常部位が操作者に視認可能なように画像表示部２６に表示される（ステップＳ３）。続いて、脳血管における異常部位の空間位置情報が発症傾向予測部２５３に入力され、入力された空間位置に対応する部位から将来の発症傾向が予測される（ステップＳ４）。
【００３０】
図７は、脳における障害部位と、それに対応する発症傾向の一例を示した図である。この図７に示す障害部位とその発症傾向とを対応させたデータベースは記憶装置２４に記憶されている。なお、図７に示す「障害部位」は、実際には上記脳機能に対応する脳血管の空間的な位置範囲として与えられている。発症傾向予測部２５３は、異常検出部２５２ｂでそれぞれ検出された脳血管における異常部位の位置を図７に示すデータベースと照合して、その異常部位における将来の発症傾向を予測する。例えば、図４に示す位置１に異常がある場合、この位置の脳血管は脳幹部に属するから、将来、意識障害等が起こる可能性があると予測する。同様に、図４に示す位置２に異常がある場合、この位置の脳血管は優位脳半球側の側頭葉に属するから、将来、失語症が起こる可能性があると予測する。
【００３１】
発症傾向予測部２５３における予測の終了後、この予測結果が、例えば画像表示部２６に表示される（ステップＳ５）。
図８は、画像表示部２６に異常部位及び発症傾向の予測結果を表示する際の表示例を示す図である。図８に示すように、画像表示部２６の表示領域２６１には、脳血管画像が３次元画像として表示される。さらに、この３次元の脳血管画像における異常部位の位置には例えば「１」、「２」で示すような異常部位が視認できるような指標が表示される。
【００３２】
また、画像表示部２６の表示領域２６２には、それぞれの異常部位についての付帯情報が表示される。この付帯情報としては、例えば脳血管の狭窄度や異常部位の脳血管の断面積等の脳血管に関する計測物理量、異常部位の空間位置、その異常部位の属する脳機能部分等の各種情報が含まれる。勿論これ以外の情報を表示させるようにしても良い。また、画像表示部２６の表示領域２６３には、脳血管の異常部位に対応した将来の発症傾向の情報（発症傾向予測部２５３による予測結果）が表示される。
【００３３】
さらに、画像表示部２６には、脳血管画像における異常部位を選択したり、その他の各種の入力操作を行うための指標（ポインタ）３１も表示される。
【００３４】
このような表示がなされている状態で、操作者が入力部２９を操作してポインタ３１により異常部位の位置を選択すると、その異常部位に対応する付帯情報及び発症傾向の予測結果が強調表示される。または、ポインタ３１によって選択された場合にのみ、これら付帯情報や発症傾向の予測結果が表示されるようにしても良い。
【００３５】
また、図８の表示の際に、分割した脳血管画像毎に色分けして表示するようにしても良いし、脳血管の異常部位は他の部位と区別しやすいように、色の濃さ等を変えるようにしても良い。この際、狭窄の状態に応じて、例えば狭窄度が高い場合には重度の障害が発生する可能性が高いので、その異常部分の色を濃くしたり、逆に狭窄度が低い場合には、その異常部分の色を薄くしたりして異常部位によって発症する脳障害の程度によって色の濃さを変えるようにしても良い。
【００３６】
さらに、図８の表示例においては、脳血管画像の表示領域と付帯情報及び発症傾向のための表示領域とを別領域としているが、例えば脳血管画像の異常部位の近傍に付帯情報や発症傾向の情報を表示させるようにしても良い。
【００３７】
以上説明したように、本実施形態によれば、脳血管における異常部位を検出する際に、３次元頭部画像を脳機能毎に分割して、脳血管画像の抽出と異常部位の検出とを脳機能毎に並列処理することにより、異常部位の検出を効率良く行うことが可能である。また、脳機能毎に分割して異常部位を検出し、該検出した異常部位の空間位置から将来の発症傾向をも予測することが可能である。
【００３８】
以上実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。例えば、本実施形態は、３次元頭部画像を得るための医用画像診断装置の例として、Ｘ線ＣＴ装置を挙げているが、これに限るものではなく、例えばＭＲＩ装置によって得られた３次元頭部画像に対しても本実施形態の手法を適用することが可能である。また、３次元脳血管画像として、被検体に造影剤を投与する前後で２回の撮影を行って得られる造影剤投与前の画像と造影剤投与後の画像との差分から得られる血管抽出画像（ＤＳＡ画像）を利用しても良い。
【００３９】
また、脳血管における異常部位の画像やその付帯情報、発症傾向予測部２５３による発症傾向の予測結果等の情報は画像表示部２６に表示出力するだけでなく、例えばプリンタ等を用いて紙面等に印刷出力するようにしても良い。
【００４０】
さらに、上記した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、上述したような課題を解決でき、上述したような効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】脳血管診断装置の内部の詳細な構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態における脳血管診断装置の動作について示すフローチャートである。
【図４】図３のフローチャートの動作に対応する概念図である。
【図５】脳機能毎の分割の例について示した図である。
【図６】再構成部から得られた３次元頭部画像から得られるＭＰＲ画像として、被検体の体軸に垂直な断面（アキシャル面）の脳画像を示した図である。
【図７】脳における障害部位と、それに対応する発症傾向の一例を示した図である。
【図８】画像表示部に異常部位及び発症傾向の予測結果を表示する際の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０…ガントリ部、１１…Ｘ線管、１２…高電圧発生装置、１３…Ｘ線検出器、１４…データ収集部（ＤＡＳ）、２０…コンピュータ装置、２１…前処理部、２２…メモリ部、２３…再構成部、２４…記憶装置、２５…脳血管診断装置、２６…画像表示部、２７…制御部、２８…バス、２９…入力部、２５１…頭部画像分割部、２５２…並列処理部、２５２ａ…脳血管画像抽出部、２５２ｂ…異常検出部、２５３…発症傾向予測部

【出願人】	【識別番号】０００００３０７８【氏名又は名称】株式会社東芝【識別番号】５９４１６４５４２【氏名又は名称】東芝メディカルシステムズ株式会社【識別番号】５９４１６４５３１【氏名又は名称】東芝医用システムエンジニアリング株式会社
【出願日】	平成１８年７月３１日（２００６．７．３１）
【代理人】	【識別番号】１０００５８４７９【弁理士】【氏名又は名称】鈴江武彦【識別番号】１０００９１３５１【弁理士】【氏名又は名称】河野哲【識別番号】１０００８８６８３【弁理士】【氏名又は名称】中村誠【識別番号】１００１０８８５５【弁理士】【氏名又は名称】蔵田昌俊【識別番号】１０００７５６７２【弁理士】【氏名又は名称】峰隆司【識別番号】１００１０９８３０【弁理士】【氏名又は名称】福原淑弘【識別番号】１０００８４６１８【弁理士】【氏名又は名称】村松貞男【識別番号】１０００９２１９６【弁理士】【氏名又は名称】橋本良郎
【公開番号】	特開２００８－２９７３５（Ｐ２００８－２９７３５Ａ）
【公開日】	平成２０年２月１４日（２００８．２．１４）
【出願番号】	特願２００６－２０８７８３（Ｐ２００６－２０８７８３）