JP4981938B2 - 診断支援装置、冠動脈解析プログラムおよび冠動脈解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、三次元データに基づいて冠動脈の状態を解析することにより医師の診断を支援する装置、プログラム及び方法に関する。

医師による画像診断を支援するツールとして、ＣＴ（Computed Tomography）検査等により取得された三次元画像データ（ボリュームデータ）に基づき、臓器や血管の状態を解析する装置やソフトウェアプログラムが提供されている。心臓の診断支援機能としては、心機能解析機能と冠動脈解析機能が、広く利用されている。冠動脈解析機能については、例えば、特許文献１に、１つの三次元Ｘ線ＣＴ画像から、血管内腔とソフトプラーク候補を抽出し、抽出したソフトプラーク候補を三次元ＣＴ画像に重ねて表示する装置が開示されている。

心機能の解析では、心臓の動き（時間的変化）を把握するために、異なる時点における心臓の状態を表す複数のボリュームデータが必要になる。このため、心臓の検査では、通常、一心周期内に、位相が異なる複数のボリュームデータが取得される。一方、冠動脈の狭窄状況は、一心周期の間に急激に変化することはない。このため、特許文献１にも示されているように、冠動脈の解析は、１つのボリュームデータを用いて行うのが普通である。

特開２００９−１９５５６１号公報

冠動脈の解析に用いるボリュームデータとしては、心筋の動きができるだけ小さいときに取得されたボリュームデータを選択することが望ましい。心筋の動きが大きいときに取得されたボリュームデータは、モーションアーチファクトや、造影剤の注入タイミングのずれから生ずるコントラスト不良などの問題を含むことが多く、冠動脈領域を正確に抽出することが難しいからである。一般には、冠動脈の解析には、拡張中期のボリュームデータを用いるのがよいと言われている。

しかし、心臓の形状や心筋の動きには個人差がある。また、心拍運動は心筋の捩れを伴う運動であるため、１つの心臓でも、左冠動脈周辺と右冠動脈周辺とでは心筋の動きは異なっている。このため、拡張中期に取得されたボリュームデータが、冠動脈解析に使用するデータとして、常に最適であるとは限らない。実際、右冠動脈の解析や、高心拍時の解析には、収縮末期に取得されたボリュームデータを用いるのがよいとの報告もあり、解析に最適な位相を一意に決めることは難しい。このような事情から、冠動脈解析に用いるボリュームデータの選択（最適な位相の選択）は、医師や技師による視覚的評価に基づいて行われているのが実情である。

このように、従来技術では、冠動脈解析を行うにあたり特定の一の位相を選択する必要があったが、最適な位相をコンピュータにより自動選択することは難しく、医師や技師による視覚的評価に頼らざるを得なかった。また、最適な位相の選択を誤れば、正確な評価結果が得られないという問題があった。これに対し、本発明は、医師や技師にボリュームデータ選択のための負担をかけることなく、冠動脈の狭窄状況を常に精度良く解析し、評価することができる装置、プログラムおよび方法を提供することを目的とする。

本発明の診断支援装置は、上記目的を達成するための手段として、以下に説明するボリュームデータ取得手段、冠動脈領域抽出手段、対応付け手段、指標値算出手段、指標値統合手段および出力制御手段を備えている。また、本発明の冠動脈解析プログラムは、一台または複数台のコンピュータを、以下に説明するボリュームデータ取得手段、冠動脈領域抽出手段、対応付け手段、指標値算出手段、指標値統合手段および出力制御手段として機能させるソフトウェアプログラムである。冠動脈解析プログラムは、通常、複数のプログラムモジュールからなり、上記各手段の機能は、それぞれ、一または複数のプログラムモジュールにより実現される。これらのプログラムモジュール群は、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。また、本発明の冠動脈解析方法は、ボリュームデータ取得手段、冠動脈領域抽出手段、対応付け手段、指標値算出手段、指標値統合手段および出力制御手段の処理として以下に説明する処理を実行することにより、冠動脈の状態を解析する方法である。

ボリュームデータ取得手段は、拍動する心臓の異なる位相（フェーズ）における状態をそれぞれ表す複数のボリュームデータを取得する。取得したボリュームデータを心機能解析にも用いる場合には、ボリュームデータ取得手段は、ＣＴ装置等のモダリティが一心周期内に生成し出力した全ての位相のボリュームデータを取得することが好ましい。一方、取得したボリュームデータを冠動脈解析にしか用いない場合には、必ずしも全ての位相のボリュームデータを取得する必要はなく、所定範囲内の位相のボリュームデータのみを、取得してもよい。

冠動脈領域抽出手段は、ボリュームデータ取得手段が取得したボリュームデータのうち少なくとも２つのボリュームデータから、それぞれ、冠動脈領域を抽出する。冠動脈領域抽出手段は、ボリュームデータ取得手段から供給された全てのボリュームデータを対象として領域抽出処理を行ってもよいし、ボリュームデータ取得手段から供給されたボリュームデータのうち、特定のフェーズにおける状態を示すいくつかのボリュームデータを対象として領域抽出処理を行ってもよい。解析精度の観点からは、少なくとも、収縮末期における心臓の状態を表す１つまたは複数のボリュームデータと、拡張中期における心臓の状態を表す１つまたは複数のボリュームデータを対象として、前記冠動脈領域を抽出する処理を実行することが好ましい。

対応付け手段は、抽出された冠動脈領域ごとに、それぞれ複数の解析点を設定し、冠動脈領域抽出手段が抽出した複数の冠動脈領域間で、解剖学的に同じ位置に設定された解析点同士を対応付ける。解析点として設定する点は、冠動脈領域抽出手段が冠動脈の経路を表す点として抽出した点でもよいし、その経路上の点の中から選択された一部の点でもよい。なお、解剖学的に同じ位置とは、診断の際に同一部位と認められる範囲であればよく、必ずしも完全に同じ位置でなくてもよい。

指標値算出手段は、冠動脈領域抽出手段が抽出した複数の冠動脈領域のそれぞれにおいて、各解析点におけるプラーク性状を示す指標値を算出する。ここで、プラーク性状とは、プラークの有無、占める割合（狭窄率）、性質（不安定さ等）、成分などである。指標値は、例えば、冠動脈領域または冠動脈の内腔領域、もしくはその両方の領域について、径、面積、信号値の中の少なくとも１つの値に基づいて算出する。指標値算出手段の処理によれば、解剖学的に同じ点について、複数の指標値が算出されることになる。

指標値統合手段は、冠動脈領域上の各位置におけるプラーク性状を、その位置に対応する複数の解析点についてそれぞれ算出された複数の指標値を統合することにより評価する。例えば、指標値統合手段は、複数の指標値の総和に基づいて、プラーク性状を評価する。あるいは、位相ごとに算出された複数の指標値に、位相ごとに設定された重み係数をそれぞれ乗ずることにより、複数の指標値の加重平均を求め、その加重平均の値に基づいてプラーク性状を評価してもよい。指標値統合手段による評価では、複数の指標値に基づいてプラーク性状が評価されるため、複数の指標値の中のいくつかが不正確な値だったとしても、不正確な値が評価結果に及ぼす影響は緩和される。

指標値統合手段により指標値の加重平均を求める形態では、右冠動脈領域上の各位置に対応する解析点について算出された指標値に乗ずる重み係数は、収縮末期の位相において収縮末期以外の位相よりも高く設定することが好ましい。一方、左冠動脈領域上の各位置に対応する解析点について算出された指標値に乗ずる重み係数は、拡張中期の位相において拡張中期以外の位相よりも高く設定することが好ましい。重み係数をこのように設定することで、心筋の動きが小さいときのボリュームデータを使って算出された指標値が評価結果に与える影響を相対的に大きくすることができ、評価精度を向上することができる。

出力制御手段は、冠動脈領域上の各位置における評価結果を、前記位置の情報と対応付けて出力する。評価結果の出力形態としては、所定の画面への表示出力のほか、記録媒体への記録、プリンタへの出力等が考えられる。画面表示する形態では、冠動脈領域を表す画像上に、各位置の評価結果を重ねて表示することが好ましい。

また、上記手段に加えて、プラーク性状の評価結果に基づいて要注意部を検出する要注意部検出手段を設け、評価結果を出力する際に、検出された要注意部を識別可能な状態で表示、印刷などしてもよい。ここで、要注意部とは、診断において慎重な観察が必要と思われる部位である。言い換えれば、要注意部とは、重大な疾患を引き起こす要因となる可能性がある部位である。要注意部検出手段は、例えば、狭窄率を示す指標値が所定の閾値よりも高い部位を要注意部と判定する。あるいは、プラークの不安定性を示す指標値が、所定の閾値よりも高い部位を要注意部と判定してもよい。さらには、狭窄率を示す指標値が所定の閾値よりも高く、且つ、プラークの不安定性を示す指標値も所定の閾値よりも高い部位を、要注意部として判定してもよい。要注意部検出手段を設けた形態では、関心領域を予め絞り込むことで、医師の観察負担を軽減し、診断効率を高めることができる。

本発明の装置、冠動脈解析プログラムおよび冠動脈解析方法によれば、解析を行うにあたり特定の一の位相を選択する必要がなく、したがって、医師や技師に位相選択の負担がかかることはない。また、位相が異なる複数のボリュームデータを解析に使用することで、画質に問題のあるボリュームデータの影響を緩和することができるため、解析結果に大きな誤りが生じることがなく、常に一定の解析精度を保証することができる。

本発明の一実施形態における診断支援装置の概略構成を示す図 心電図同期撮影について説明するための図 位相Ｒ−Ｒ０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ１０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ２０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ３０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ４０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ５０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ６０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ７０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ８０％における心臓を表す図 位相Ｒ−Ｒ９０％における心臓を表す図 冠動脈領域抽出手段により抽出された心臓領域を例示した図 冠動脈領域抽出手段により検出された候補点を例示した図 抽出された候補点を連結することにより構築される木構造を例示した図 基準座標系の定義例を示す図 冠動脈経路のフェーズによる違いについて説明するための図 解析点の設定例を示す図 対応付け手段の処理について説明するための図 冠動脈領域（プラークなし）の断面を示す図 冠動脈領域（プラークあり）の断面を示す図 領域の判別方法について説明するための図 出力制御手段による画面出力例を示す図

以下、本発明の診断支援装置および冠動脈解析プログラムおよび方法の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１に、本発明の一実施形態における診断支援装置を含む病院システム１の概略構成を示す。病院システム１は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２を介して互いに接続された検査室システム３、データサーバ４、および診断用ワークステーション（ＷＳ）６により構成される。

検査室システム３は、被検体を撮影する各種のモダリティ３２と、各モダリティから出力された画像の確認や調整を行う検査室ワークステーション（ＷＳ）３１により構成される。モダリティ３２としては、例えば、Ｘ線撮影装置、ＭＳＣＴ（Multi Slice Computed Tomography）装置、ＤＳＣＴ（Dual Source Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）などが備えられている。これらのモダリティ３２は、いずれもＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格に準拠した装置であり、取得したボリュームデータに付帯情報を付し、ＤＩＣＯＭファイルとして出力する。

モダリティ３２から出力されたファイルは、検査室ＷＳ３１により、データサーバ４に転送される。データサーバ４は、高性能プロセッサと大容量メモリを備えた比較的処理能力の高いコンピュータに、データベースマネージメントサーバ（ＤＢＭＳ：Database Management Server）の機能を提供するソフトウェアプログラムを実装したものである。プログラムはストレージに記憶され、起動時にメモリにロードされ、プロセッサにより実行される。データサーバ４は、検査室ＷＳ３１から転送されたファイルを、大容量ストレージ５に記憶せしめる。また、データサーバ４は、診断用ＷＳ６からの検索要求に応じて、大容量ストレージ５に記憶されている複数のファイルの中から、検索条件に適ったファイルを選出し、診断用ＷＳ６に送信する。

診断用ＷＳ６は、標準的なプロセッサ、メモリおよびストレージを備えた汎用のワークステーションに、診断支援プログラムを実装したものである。診断支援プログラムは、ＤＶＤ等の記録媒体から、またはネットワーク上のサーバコンピュータからのダウンロードにより、診断用ＷＳ６にインストールされる。また、診断用ＷＳ６には、ディスプレイ７と、マウス、キーボード等の入力装置８が接続されている。

診断用ＷＳ６に実装される診断支援プログラムは、各種機能を実現するプログラムモジュール群により構成され、その中には、冠動脈解析機能を実現するためのプログラムモジュール群が含まれている。これらのプログラムはストレージに記憶され、起動時にメモリにロードされ、プロセッサにより実行される。これにより、診断用ＷＳ６は、図１に示されるボリュームデータ取得手段６１、冠動脈領域抽出手段６２、対応付け手段６３、指標値算出手段６４、指標値統合手段６５、要注意部検出手段６６および出力制御手段６７を含む各種処理手段として動作するようになる。

心臓の検査では、ＭＳＣＴ装置やＤＳＣＴ装置等を用いた心電図同期撮影が行われる。心電図同期撮影では、一心周期内に１０個〜２０個のボリュームデータが取得され、ファイルとして出力される。

以下、図２を参照して、心電図同期撮影について説明する。図の上段は、心電図の波形を表している。心電図では、Ｒ波から次のＲ波までの期間が、一心周期に相当する。位相（フェーズ）は、心電図の横軸（時間軸）上の位置であり、一心周期を１００％として百分率で表される。例えば、一心周期内に等間隔で１０個のボリュームデータが取得されるとすると、各ボリュームデータが取得される位相は、Ｒ−Ｒ０％、Ｒ−Ｒ１０％、Ｒ−Ｒ２０％、Ｒ−Ｒ３０％・・・Ｒ−Ｒ９０％と表記される。なお、心拍運動には個人差があるものの、多くの場合、Ｒ−Ｒ０％からＲ−Ｒ４５％付近までが収縮期、Ｒ−Ｒ４５％付近からＲ−Ｒ１００％までが拡張期となる。

図３Ａ〜図３Ｊに、心電図同期撮影により取得されたボリュームデータを例示する。正確には、図は、ボリュームデータから生成されるボリュームレンダリング画像（以下、ＶＲ画像）を例示している。図３ＡはＲ−Ｒ０％、図３ＢはＲ−Ｒ１０％、図３ＣはＲ−Ｒ２０％、図３ＤはＲ−Ｒ３０％、図３ＥはＲ−Ｒ４０％、図３ＦはＲ−Ｒ５０％、図３ＧはＲ−Ｒ６０％、図３ＨはＲ−Ｒ７０％、図３ＩはＲ−Ｒ８０％、図３ＪはＲ−Ｒ９０％の心臓を表している。各図は人体正面からみた心臓を表しており、図中の心臓の左壁面に沿った血管が右冠動脈、右壁面に沿った血管が左冠動脈である。

図３Ａ〜図３Ｊの例示から明らかであるように、ＶＲ画像上での冠動脈領域の識別しやすさは、位相により異なっている。また、１つのＶＲ画像の中でも、冠動脈の位置や太さによって、識別しやすさは異なっている。例えば、各冠動脈の先端部分は、図３Ａ（Ｒ−Ｒ１０％）や図３Ｊ（Ｒ−Ｒ９０％）では途切れていて識別できないが、図３Ｇ（Ｒ−Ｒ６０％）では容易に識別することができる。また、右冠動脈の基幹部分は、図３Ｄ（Ｒ−Ｒ３０％）では鮮明であるが、図３Ｆ（Ｒ−Ｒ５０％）では冠動脈領域と心筋領域との境界が明確でなく、識別しにくい。このため、領域の識別に最適な位相を１つだけ選択することは難しい。

また、仮に、図の例において、領域の識別に最適な位相を１つ選択することができたとしても、その位相のボリュームデータが、常に識別に最適なデータであるとは限らない。前述のとおり、心臓の形状や心拍運動には個人差があるからである。図の例は一例に過ぎないが、心電図同期撮影により取得されたボリュームデータは、いずれも同様の問題を抱えていることが多い。

以下、診断用ＷＳ６を構成する各手段の処理について説明する。初期画面において心臓の診断支援機能が選択され、所定の入力画面において患者の識別番号や検査番号などが入力されると、ボリュームデータ取得手段６１は、入力された情報をデータサーバ４へと送信し、大容量ストレージ５に保存されているファイルの検索および転送を要求する。転送を要求するファイルは、特定の位相のファイルのみでもよい。要求する位相の範囲は、設定データに予め規定しておくか、もしくは所定のユーザインタフェースを設けることによりユーザに指定させる。

上記要求を受けたデータサーバ４は、大容量ストレージ５内のファイルを検索し、ボリュームデータ取得手段６１に対し、要求されたファイル群を転送する。データサーバ４は、上記要求において特定の位相が指定されていなければ、一心周期内に取得された全てのファイルを転送する。一方、特定の位相が指定されていれば、指定された位相のファイルのみを転送する。ボリュームデータ取得手段６１は、データサーバ４から転送されたファイルに含まれるボリュームデータを、メモリに保存する。

冠動脈領域抽出手段６２は、上記処理によりメモリに保存されたボリュームデータから、それぞれ、冠動脈領域、すなわち冠動脈の血管壁および血管内腔に相当する領域を抽出する。また、冠動脈領域を抽出する過程で、冠動脈経路を特定する。これらの処理は、供給された全てのボリュームデータを対象として行なってもよいが、特定の位相のボリュームデータのみを対象として行なってもよい。処理すべき対象（位相の範囲等）は、設定データに予め規定しておくか、所定のユーザインタフェースを設け、ユーザに指定させる。

処理効率が優先される場合には、ボリュームデータ取得手段６１または冠動脈領域抽出手段６２のいずれかにおいて、前述のとおり処理対象を絞り込み、処理するデータの数を減らすことが好ましい。例えば、位相間隔５％で２０個のデータが取得されていたところを、位相間隔１０％で１０個のボリュームデータのみを選択するなど、間引きを行うことによりデータ数を減らしてもよい。あるいは、収縮末期と拡張中期に取得されたボリュームデータを選択するなど、解析に有用な位相のボリュームデータのみを選択し、他の位相のボリュームデータを除外してもよい。

以下、冠動脈領域の抽出処理について、さらに説明する。ボリュームデータから冠動脈領域を抽出する方法としては、Andrzej Szymczak, et al. Coronary vessel tree frin 3D imagery: A topological approach. Medical Image Analysis 2006に示される方法をはじめ、種々の方法が提案されている。領域抽出には、公知のいずれの手法をも採用することができるが、本実施形態では、特願２００９−０４８６７９号および特願２００９−０６９８９５号において出願人が提案した方法を用いる。以下、それらの文献に記された処理の概要を説明する。

冠動脈領域抽出手段６２は、所定のアルゴリズムに基づいて、ボリュームデータから、心臓に相当する領域（以下、心臓領域）を抽出する。図４に、冠動脈領域抽出手段６２により抽出された心臓領域９を例示する。心臓領域９を抽出する過程では、同図に示すように、大動脈弁の位置、僧帽弁の位置、心尖部の位置等、心臓の形状を特徴づける点の位置Ｓ_refも特定する。特定された位置の座標は、メモリに記憶され、後述の処理において、基準座標系を定義する際に使用される。

次に、冠動脈領域抽出手段６２は、ボリュームデータ内の心臓領域９を含む直方体領域を探索範囲として設定し、所定のアルゴリズムに基づいて探索範囲に含まれる線状構造を探索する。さらに、探索により検出された線状構造に基づいて、冠動脈の芯線上の点と推定される点を検出する。以下の説明では、冠動脈経路上の点と推定される点を候補点またはノードと称する。図５に、識別された線状構造１０と、検出された候補点Ｎｉを例示する。

線状構造の探索は、探索範囲内の局所領域ごとに、３×３のヘシアン（Hessian）行列の固有値を算出することにより行う。線状構造が含まれる領域では、ヘシアン行列の３つの固有値のうち１つは０に近い値となり、他の２つは相対的に大きな値となる。また、値が０に近い固有値に対応する固有ベクトルは、線状構造の主軸方向を示すものとなる。冠動脈領域抽出手段６２は、局所領域ごとに、ヘシアン行列の固有値に基づいて線状構造らしさを判定し、線状構造が識別された局所領域については、その中心点を候補点として検出する。

なお、線状構造の探索では、探索範囲のデータを解像度変換することにより、解像度が異なる複数の解像度別データ（ガウシアンピラミッド）を生成し、異なる解像度で繰り返し探索（走査）を行なうことが好ましい。上記探索方法では、局所領域の径（幅）が血管径よりも小さい場合に線状構造を識別できないが、解像度を異ならせて探索を行うことであらゆる大きさの線状構造の識別が可能になる。これにより、基幹となる太い血管から末端の細い血管まで、候補点を漏れなく検出することができる。

次に、冠動脈領域抽出手段６２は、探索により検出された候補点を、所定のアルゴリズムに基づいて連結する。これにより、図６に例示するように、候補点および候補点同士を連結する枝（エッジ）からなる木構造が構築される。検出された複数の候補点の座標情報や、枝の方向を示すベクトル情報は、候補点や枝の識別子とともにメモリに記憶される。

続いて、冠動脈領域抽出手段６２は、検出された候補点ごとに、周辺のボクセルの値（ＣＴ値）に基づき、冠動脈の形状を詳細に識別する。具体的には、冠動脈経路に垂直な断面において、冠動脈の輪郭（血管の外壁）を識別する。形状の識別は、Graph-Cutsに代表される公知のセグメンテーション手法を用いて行う。

最後に、冠動脈領域抽出手段６２は、心臓領域９の識別過程で記憶しておいた大動脈弁、僧帽弁および心尖部の位置Ｓ_refを基準位置として、基準座標系を定義する。例えば、図７に例示するように、心尖部を基準座標系の原点として、心尖部から大動脈弁の方向をＺ軸に設定し、僧帽弁との関係に基づいてＸ軸やＹ軸を定義する。また、心尖部から大動脈弁までの長さを１と定義することで、座標系のスケールを規格化する。そして、前述の各処理においてメモリに記憶された座標値を、基準座標系の座標値に変換する。すなわち、候補点や枝の位置、冠動脈の輪郭等を表すデータを、正規化する。正規化された情報は、正規化される前の情報と対応付けられて、メモリに記憶される。以下の説明では、正規化された候補点や輪郭のデータを、冠動脈領域データと称する。

次に、対応付け手段６３の処理について、説明する。前述のとおり、冠動脈領域抽出手段６２の処理は、異なる位相において取得された複数のボリュームデータを対象として、それぞれ行われる。したがって、冠動脈領域抽出手段６２の処理により、一心臓分の冠動脈について、複数の冠動脈領域データが取得されることになる。

ここで、冠動脈の位置や形状は心臓の拍動に伴い変化するものであるため、位相が異なるボリュームデータから別個に検出された候補点は、解剖学的にみて同じ点であったとしても、位置座標が同じになるとは限らない。例えば、図８は、図３Ｄ（Ｒ−Ｒ３０％）と図３Ｈ（Ｒ−Ｒ７０％）から冠動脈領域の主要部分を抜粋し、重ねて図示したものであるが、同図に示されるとおり、収縮期と拡張期とでは冠動脈の経路は異なるものとなる。

対応付け手段６３は、一心臓分の冠動脈について取得された複数の冠動脈領域データの対応付けを行う。詳細には、基準座標系における位置座標は異なるが、解剖学的にみれば同じ位置にある候補点同士を対応付ける。候補点の対応付けは、木構造を構成する全ての候補点を対象として行なってもよいが、本実施形態では、図９に示すように、一部の候補点を解析点として設定し、設定された解析点についてのみ、対応付けを行う。解析点の設定は、以下の手順で行う。

対応付け手段６３は、候補点と枝により特定される木構造を、セグメント化する。本実施形態では、３以上の枝と連結されている候補点、すなわち血管の分岐点に位置する候補点をセグメントの境界として設定する。さらに、分岐点から延びる枝の延長線上にある候補点と枝を、所定の個数または長さごとに分割して、１つのセグメントとする。そして、セグメントの境界に位置する候補点を、解析点として選択する。解析点は、対応付け手段６３が解析点の特定に必要な情報（位置座標または候補点の識別子）をメモリに保存することにより、設定される。

解析点が設定されると、続いて、対応付け手段６３は、グラフマッチング手法により、解剖学的に同じ点と推定される解析点同士を対応付ける。本実施形態では、対応付け手段６３は、冠動脈経路上に設定された解析点の類似度を、所定の評価関数に基づいて算出し、類似度が最も高い解析点同士を対応付ける。評価関数は、基準座標系における位置座標、その解析点に連結された候補点の数や座標値、その解析点周辺の血管径等を考慮して定義する。この際、考慮すべき要素の数および種類は、評価の精度と処理時間のバランスを考えて定義するのがよい。この手法によれば、図１０に例示するように、心臓の収縮期と拡張期とで、冠動脈の形状や位置が異なっていても、解剖学的に同じ解析点同士を対応付けることができる。

なお、グラフマッチングによる解剖学的構造の対応付けについては、特開２００７−４４４８８号公報にも開示があるとおり、種々の方法が提案されている。解析点の対応付けには、他の公知の手法を用いることもできる。

次に、指標値算出手段６４の処理について説明する。指標値算出手段６４は、冠動脈領域抽出手段６２が抽出した複数の冠動脈領域のそれぞれにおいて、各解析点におけるプラーク性状を示す指標値を算出する。図１１Ａおよび図１１Ｂは、解析点における冠動脈の断面を例示した図であり、図１１Ａは正常な冠動脈、図１１Ｂは内膜にプラークが沈着した冠動脈を表している。

指標値算出手段６４は、まず、冠動脈領域１１の中から、内腔領域１２とプラーク領域１３を識別する。一般に、ソフトプラークのＣＴ値は、正常な内腔のＣＴ値よりも低く、ハードプラークのＣＴ値は、正常な内腔のＣＴ値よりも高い。ＣＴに限らずＭＲＩでも、プラークの信号値は、正常な内腔の信号値の範囲から外れた値となることが知られている。そこで、指標値算出手段６４は、この信号値の関係を利用してプラーク領域と内腔領域とを判別する。詳細には、断面を構成する各ボクセルの値を所定の閾値と比較することによりボクセルごとにプラーク、内腔のいずれであるかを判定し、プラークと判定されたボクセルにより構成される領域をプラーク領域１３、内腔と判定されたボクセルにより構成される領域を内腔領域１２として識別する。なお、プラークについては、ソフトプラーク／ハードプラークの判別も行う。

ここで、内腔を表す信号値が取り得る値の範囲は、血管の太さや造影条件に依存するため、必ずしも一様ではない。このため、プラーク領域と内腔領域の識別に用いる閾値を、血管の太さに応じて変動する値に設定することが望ましい。本実施形態では、閾値を、図１２に示すように、横軸を信号値、縦軸を血管径（複数方向について測定された半径または直径の平均値）とする座標平面を３つに区分する２本の境界線Ｂ１，Ｂ２として設定する。この境界線は、正常な血管とプラークが沈着した血管のそれぞれについて、太さが異なる血管のサンプルデータを用意して、予め学習を行うことにより設定する。設定された境界線は、メモリに記憶され、指標値算出手段６４により参照される。

指標値算出手段６４は、図１２の座標平面上で（ボクセルの信号値、血管径）で表される座標点が境界線Ｂ１，Ｂ２のいずれの側に位置するかによって、そのボクセルがソフトプラーク、ハードプラーク、内腔のいずれであるかを判別する。血管の太さは血管径のみならず血管の面積とも相関関係にあるので、境界線を設定する座標平面の縦軸は、血管の面積としてもよい。

続いて、指標値算出手段６４は、プラーク性状を示す２つの指標値を算出する。第１の指標値Ｉ１は、冠動脈領域においてプラークが占める割合、すなわち狭窄率であり、次式（１）に基づき算出される。次式において、Ａplaqueはプラーク領域１３の面積、Ａallは冠動脈領域１１の面積である。但し、Ａallは、プラーク領域１３と内腔領域１２の合計面積としてもよい。なお、各領域の面積は、その領域を構成するボクセルの数に基づいて求めることができる。
ＩＩ＝Ａplaque／Ａall×１００ ・・・（１）

第２の指標値Ｉ２は、不安定プラークらしさを表す値である。血管壁に付着するプラークは、ハードプラークに比べてソフトプラークの方が不安的である。このため、プラークが破綻して急性血栓症を発祥するリスクは、ハードプラークよりもソフトプラークのほうが高いと言われている。指標値Ｉ２は、プラーク領域の信号値が低い場合（ソフトプラークの場合）には高く、プラーク領域の信号値が高い場合（ハードプラークの場合）には低くなる値である。例えば、プラーク領域の信号値の平均が前述の境界線Ｂ１の左側に位置するときは１、プラーク領域の信号値の平均が前述の境界線Ｂ２の右側に位置するときは０．５、プラーク領域が存在しないときは０という値を、指標値Ｉ２として出力する。

この他、指標値算出手段６４は、指標値Ｉ１に指標値Ｉ２を乗じた値を、第３の指標値として出力してもよい。なお、指標値算出手段６４が算出する指標値は、以上の例に限られるものではなく、プラークの有無の判定結果を示す指標値、不安定性以外の性質（例えば硬度）を示す指標値、プラークの成分を示す指標値などとしてもよい。また、上記例では、冠動脈領域の径または面積と、ボクセルの信号値に基づいて指標値を算出しているが、径のみ、面積のみ、信号値のみに基づいて算出できる指標値もある。例えば、狭窄の度合いを示す指標値として、冠動脈領域と内腔領域の径の比あるいは面積比を求めてもよい。また、信号値のみに基づいてプラークの有無を判定し、その判定結果を指標値として出力してもよい。

以上に説明した処理を解析点ごとに実行することにより、対応付け手段６３により対応付けがなされた各解析点について、指標値Ｉ１およびＩ２が得られる。例えば、冠動脈領域抽出手段６２が、６つの位相について冠動脈領域抽出処理を実行していたとすると、指標値の種類ごとに、表１に示すような６ｎ個の値が算出される。表１は、指標値Ｉ１の算出結果を例示したものであるが、指標値Ｉ２についても、６ｎ個の値が得られる。

なお、表１および以下の説明では、位相Ｒ−Ｒｘ％（０≦ｘ＜１００：ｘは位相）の冠動脈経路上に設定され、対応付けがなされた複数の解析点をａｐ_ｘｉ（０＜ｉ≦ｎ：ｉは解析点の識別子、ｎは解析点の数）と表記する。また、対応付けがなされたことにより解剖学的に同じ点と認められた点をＡＰ_ｉと表記する。点ＡＰ_ｉは、解剖学的にみれば１つ点であるが、データとしては複数のデータの集合であり、ＡＰ_ｉ＝｛ａｐ_００ｉ,ａｐ_１０ｉ・・・ａｐ_８０ｉ,ａｐ_９０ｉ｝の関係が成り立つ。

続いて、指標値統合手段６５の処理について説明する。前述の指標値算出手段６４は、各冠動脈領域上に設定された解析点ａｐ_ｘｉを対象として指標値の算出処理を行う。このため、指標値算出手段６４の処理では、解剖学的にみて同じ点（断面）について、複数の指標値が算出されることになる。これに対し、指標値統合手段６５は、指標値算出手段６４から出力された複数の指標値を統合することにより、１つの総合的な評価値を導き出す。すなわち、点ＡＰ_ｉの評価値を算出する。

本実施形態では、指標値統合手段６５は、指標値Ｉ１、指標値Ｉ２のそれぞれについて、フェーズごとに算出された複数の指標値の加重平均を求め、その加重平均値を評価値として出力する。ここでは、指標値Ｉ１から導き出された評価値をＶ１、指標値Ｉ２から導き出された評価値をＶ２と表記するものとする。点ＡＰ_ｉの評価値Ｖ１_ＡＰｉは、位相Ｒ−Ｒｘ％に対し設定された重み係数をα_ｘ、位相Ｒ−Ｒｘ％の冠動脈経路上の解析点ａｐ_ｘｉについて算出された指標値をＩ_ｘｉ（０＜ｉ≦ｎ）とすると、次式（２）により表される。評価値Ｖ２_ＡＰｉも、指標値Ｉ２に基づいて、同様の式により算出される。

重み係数α_ｘは、想定される全ての位相に対する重み係数の値が、予めメモリに登録されている。本実施形態では、複数の重み係数の組合せが登録されており、ユーザの選択操作により重み係数を切り替えることができる。表２に、重み係数α_ｘの設定例を示す。但し、下表に例示する数値は、あくまでも一例に過ぎない

表２において、設定例Ｓ１は、収縮末期と拡張中期の位相以外の位相の重み付けを０に設定し、特にＲ−Ｒ４０％とＲ−Ｒ７０％に対して高い重み係数を割り当てた例である。モーションアーチファクト等の影響が出にくい位相において算出された指標値を高く重み付けし、他の位相において算出された指標値を低く重み付けすることで、算出される評価値の信頼性を高めたものである。

また、表２において、設定例Ｓ２Ａは、収縮末期（Ｒ−Ｒ４０％とその前後）の位相について算出された指標値のみから評価値を求める例であり、設定例Ｓ２Ｂは、拡張中期（Ｒ−Ｒ７０％とその前後）の位相について算出された指標値のみから評価値を求める例である。この例では、左冠動脈領域上に設定された解析点について算出された指標値には設定例Ｓ１の重み係数を乗じ、右冠動脈領域上に設定された解析点について算出された指標値には設定例Ｓ２Ｂの重み係数を乗ずることで、算出される評価値の信頼性をさらに高めることができる。

要注意部検出手段６６は、指標値統合手段６５が算出した評価値Ｖ１_ＡＰｉおよびＶ２_ＡＰｉに基づいて、要注意部を検出する。本実施形態では、解析点ＡＰ_ｉについて算出された評価値Ｖ１_ＡＰｉおよびＶ２_ＡＰｉの少なくとも一方が、予めメモリに記憶されている閾値を上回った場合に、その解析点ＡＰ_ｉの位置を要注意部として検出する。すなわち、狭窄率が高い部位はプラークが安定していても要注意部と判断し、プラークの不安定性が高い部位は狭窄率が低くても要注意部と判断する。また、狭窄率もプラークの不安定性も高い部位は、言うまでもなく要注意部と判断する。なお、要注意部の判定に用いる閾値は、過去の症例等に基づいて定めることが好ましい。また、要注意部の定義および検出方法は、診断方針に応じて適宜定めればよく、この例に限定されるものではない。

出力制御手段６７は、各解析点の評価値や検出された要注意部の情報を、ディスプレイ７の画面に出力する。図１３に、表示画面の出力例を示す。本実施形態では、プラーク性状の評価値に応じて色分けされた冠動脈領域の画像を生成し、画面に表示する。表示する冠動脈領域の画像は、ボリュームレンダリング画像のほか、ＣＰＲ画像でもよい。さらに、要注意部を識別しやすいように、要注意部と判定された領域に赤色等の強調色を割り当てるとともに、要注意部を指し示す矢印１４を表示する。但し、評価結果や要注意部の示し方は、図１３の例に限定されるものではなく、種々の変形例が考えられることは言うまでもない。

なお、出力制御手段６７は、ディスプレイ７の画面への表示に加え、画面表示と同等の画像や、解析点の識別子と評価値の対応を示す数値リストを、プリンタや記録メディアに出力してもよい。

プラーク性状は、一心周期内に突然変化することは稀であるため、プラーク性状の指標値は、本来は、表１の点ＡＰ_ｊの例示のように、位相に拘らず、ほぼ同じ値になるはずである。しかし実際には、画質が悪いために冠動脈領域を精度良く抽出できないボリュームデータもあり、表１の点ＡＰ_ｋの例示のように、一部の位相において、誤った算出結果が得られることもある。

従来方法では、例示したケースでＲ−Ｒ５０％の位相が選択された場合、プラーク性状を正しく評価することはできない。これに対し、本実施形態では、複数の位相において算出された複数の指標値に基づいてプラーク性状を評価するので、一部の指標値が誤っていても、総合的な評価としては、正しい評価結果を得ることができる。また、従来方法では、医師は、図３Ａ〜図３Ｈに例示したようなＶＲ画像を観察しながら、解析に使用するボリュームデータを１つ選択しなければならなかったが、本実施形態の方法では１つのデータを選択する必要はなく、医師に負担がかかることもない。

なお、上記実施形態では、診断時の医師の負担を軽減するために、要注意部検出手段６６により要注意部を特定しているが、診断用ＷＳ６はプラーク性状の評価結果を表示するだけとし、要注意部の特定は医師の判断に委ねるようにしてもよい。すなわち、診断用ＷＳ６の他の形態として、要注意部検出手段６６が無い形態も考えられる。

また、上記実施形態では、指標値の加重平均を求めることにより、プラーク性状を評価しているが、複数の指標値の単純平均、総和など、他の評価方法によりプラーク性状を評価する形態も考えられる。取得するボリュームデータの数や、領域抽出前のボリュームデータの選別方法、重み係数等も、モダリティの仕様、検査方法、被検体の症状などに応じて、適宜変更することができる。

さらに、上記実施形態では、ボリュームデータの取得から出力制御までの一連の処理を、全て診断用ＷＳ６により行っているが、一連の処理は、複数台のコンピュータにより分担して実行してもよい。

このように、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の変更を加えることができる。

１ 病院システム、３１ 検査室ＷＳ、３２ モダリティ、５ 大容量ストレージ、
９ 心臓領域、１０ 線状構造、
１１ 冠動脈領域、１２ 内腔領域、１３ プラーク領域、
１４ 矢印

Claims (9)

1. 拍動する心臓の異なる位相における状態をそれぞれ表す、複数のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得手段と、
   取得したボリュームデータのうち少なくとも２つのボリュームデータから、それぞれ、冠動脈領域を抽出する冠動脈領域抽出手段と、
   抽出された冠動脈領域ごとに、それぞれ複数の解析点を設定し、複数の冠動脈領域間で、解剖学的に同じ位置に設定された解析点同士を対応付ける対応付け手段と、
   前記複数の冠動脈領域のそれぞれにおいて、前記各解析点におけるプラーク性状を示す指標値を算出する指標値算出手段と、
   冠動脈領域上の各位置におけるプラーク性状を、当該位置に対応する複数の解析点についてそれぞれ算出された複数の指標値を統合することにより評価する指標値統合手段と、
   前記冠動脈領域上の各位置における前記プラーク性状の評価結果を、前記位置の情報と対応付けて出力する出力制御手段とを備え、
   前記指標値統合手段が、前記複数の指標値に、前記位相ごとに設定された重み係数をそれぞれ乗ずることにより、前記複数の指標値の加重平均を求め、該加重平均の値に基づいてプラーク性状を評価することを特徴とする診断支援装置。
2. 前記冠動脈領域抽出手段が、少なくとも、収縮末期における心臓の状態を表すボリュームデータと、拡張中期における心臓の状態を表すボリュームデータを対象として、前記冠動脈領域を抽出する処理を実行することを特徴とする請求項１記載の診断支援装置。
3. 右冠動脈領域上の各位置に対応する解析点について算出された指標値に乗ずる重み係数が、収縮末期の位相において収縮末期以外の位相よりも高く設定され、
   左冠動脈領域上の各位置に対応する解析点について算出された指標値に乗ずる重み係数が、拡張中期の位相において拡張中期以外の位相よりも高く設定されることを特徴とする請求項１または２記載の診断支援装置。
4. 前記指標値算出手段が、前記冠動脈領域および／または冠動脈の内腔領域の、前記解析点における径、面積、信号値の中の少なくとも１つに基づいて、前記指標値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の診断支援装置。
5. 前記プラーク性状の評価結果に基づいて要注意部を検出する要注意部検出手段をさらに備え、
   前記出力制御手段が、前記評価結果の出力において、検出された要注意部を識別可能な状態とすることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の診断支援装置。
6. 前記要注意部検出手段が、前記要注意部として、狭窄率および／またはプラークの不安定性を示す指標値が所定の閾値よりも高い部位を検出することを特徴とする請求項５記載の診断支援装置。
7. 前記出力制御手段が、冠動脈領域を表す画像上に前記評価結果を重ねて表示することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の診断支援装置。
8. 一台または複数台のコンピュータを、
   拍動する心臓の異なる位相における状態をそれぞれ表す、複数のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得手段、
   取得したボリュームデータのうち少なくとも２つのボリュームデータから、それぞれ、冠動脈領域を抽出する冠動脈領域抽出手段、
   抽出された冠動脈領域ごとに、それぞれ複数の解析点を設定し、複数の冠動脈領域間で、解剖学的に同じ位置に設定された解析点同士を対応付ける対応付け手段、
   前記複数の冠動脈領域のそれぞれにおいて、前記各解析点におけるプラーク性状を示す指標値を算出する指標値算出手段、
   冠動脈領域上の各位置におけるプラーク性状を、当該位置に対応する複数の解析点についてそれぞれ算出された複数の指標値を統合することにより評価する指標値統合手段、および
   前記冠動脈領域上の各位置における前記プラーク性状の評価結果を、前記位置の情報と対応付けて出力する出力制御手段として機能させ、
   前記指標値統合手段は、前記複数の指標値に、前記位相ごとに設定された重み係数をそれぞれ乗ずることにより、前記複数の指標値の加重平均を求め、該加重平均の値に基づいてプラーク性状を評価することを特徴とする冠動脈解析プログラム。
9. 一台または複数台のコンピュータが、
   拍動する心臓の異なる位相における状態をそれぞれ表す、複数のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得処理と、
   取得したボリュームデータのうち少なくとも２つのボリュームデータから、それぞれ、冠動脈領域を抽出する冠動脈領域抽出処理と、
   抽出された冠動脈領域ごとに、それぞれ複数の解析点を設定し、複数の冠動脈領域間で、解剖学的に同じ位置に設定された解析点同士を対応付ける対応付け処理と、
   前記複数の冠動脈領域のそれぞれにおいて、前記各解析点におけるプラーク性状を示す指標値を算出する指標値算出処理と、
   冠動脈領域上の各位置におけるプラーク性状を、当該位置に対応する複数の解析点についてそれぞれ算出された複数の指標値を統合することにより評価する指標値統合処理と、
   前記冠動脈領域上の各位置における前記プラーク性状の評価結果を、前記位置の情報と対応付けて出力する出力制御処理とを実行し、
   前記指標値統合処理は、前記複数の指標値に、前記位相ごとに設定された重み係数をそれぞれ乗ずることにより、前記複数の指標値の加重平均を求め、該加重平均の値に基づいてプラーク性状を評価することを特徴とする冠動脈解析装置の作動方法。