JP6487001B2 - 動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムに関する。

頭部動脈瘤は、一般に、破裂の危険性（以下、破裂リスクという）が高い場合には手術が行われ、破裂リスクが低い場合には投薬によるフォロー（経過観察）が行われる。頭部動脈瘤のフォローの際には、動脈瘤の形態を評価するための様々な方式が用いられている。

第１の方式は、ＣＴＡ（computed tomography angiography: ＣＴ血管造影）又はＭＲＩ（magnetic resonance imaging: 磁気共鳴撮影）により動脈瘤の画像を撮影し、当該画像に基づいて、動脈瘤の形状を視覚的に評価する手法である。

第２の方式は、前述した画像に基づいて、動脈瘤への血流をコンピュータで解析し、内壁のせん断ストレス（WSS: wall shear stress）を評価する手法である。

Dhar S, Tremmel M, Mocco J, Yamamoto J, Siddiqui AH, Hopkins LN, Kim M, Meng H: "Morphology Parameters for Intracranial Aneurysm Rupture Risk Assessment.", Neurosurgery, 63:185-197, 2008.

頭部動脈瘤は、血流による内壁への過大な圧力（stress）で発生し、圧力の低下によって内壁が脆くなって破裂することが近年の研究によって分かってきている。

従って、本発明者の検討によれば、動脈瘤の破裂リスクを解析する際には、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析することが有用である。

しかしながら、このような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析する手法は未だ提案されていない。

目的は、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤の形状、大きさ又は歪みを解析し得る動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを提供することである。

実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる。

前記動脈瘤破裂リスク解析プログラムは、前記コンピュータを、動脈瘤同定手段、血管同定手段、傾き評価手段、破裂リスク解析手段、として機能させるためのプログラムである。

前記動脈瘤同定手段は、前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する。

前記血管同定手段は、前記動脈瘤が発生している親血管を同定する。
前記傾き評価手段は、前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する。

前記破裂リスク解析手段は、前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する。前記傾き評価手段は、前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、前記親血管の傾きを同定する手段と、前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段とを含んでいる。

第１の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析システム及びその周辺構成を示す模式図である。 同実施形態における動脈瘤、楕円体及び両者の差異を示す模式図である。 同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における動脈瘤の抽出動作の一例を説明するための模式図である。 同実施形態における楕円体近似の一例を説明するための模式図である。 第２の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態の変形例の動作を説明するためのフローチャートである。 第３の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における両画像の差分を説明するための模式図である。 第４の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 第５の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 第６の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における効果を説明するための模式図である。

以下、図面を参照しながら各実施形態に係わる動脈瘤破裂リスク解析プログラム及びシステムを説明する。以下の動脈瘤破裂リスク解析システムは、それぞれハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体からコンピュータにインストールされ、動脈瘤破裂リスク解析システムの各機能を当該コンピュータに実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムが用いられる。

＜第１の実施形態＞
図１は第１の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析システム及びその周辺構成を示す模式図である。動脈瘤破裂リスク解析システムは、医用画像ワークステーション１０及びモニタ装置１４によって構成されている。医用画像ワークステーション１０の内部にはハードディスク１１、コンピュータ１２及びネットワークＩ／Ｆ（例えば、Ethernet（登録商標） Cardなど）１３がある。

ハードディスク１１には解析用ソフトウェア（動脈瘤破裂リスク解析プログラム）１１ｓと医用三次元画像１１ｇが保管されている。コンピュータ１２は、メインメモリ１２ｍ及びプロセッサ１２ｐを備えている。

プロセッサ１２ｐは、ハードディスク１１内の解析用ソフトウェア１１ｓと医用三次元画像１１ｇをメインメモリ１２ｍに読み出して解析用ソフトウェア１１ｓの処理を実行する。

プロセッサ１２ｐは、医用三次元画像１１ｇをネットワークＩ／Ｆ１３によりネットワークを介してＰＡＣＳ(picture archiving communication system)システム２０、ＣＴ(computed tomography)装置３０、ＭＲＩ装置４０などから取得し、ハードディスク１１に保管しておく。

但し、プロセッサ１２ｐは、医用三次元画像１１ｇをハードディスク１１に保管せずにメインメモリ１２ｍに転送し、ハードディスク１１から読み出した解析用ソフトウェア１１ｓを実行して、メインメモリ内の医用三次元画像１１ｇを解析しても良い。

なお、解析用ソフトウェア１１ｓは、プロセッサ１２ｐに実行され、コンピュータ１２に動脈瘤同定機能、歪み度評価機能及び破裂リスク解析機能を実現させるための動脈瘤破裂リスク解析プログラムを含んでいる。

ここで、動脈瘤同定機能は、医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する機能である。

歪み度評価機能は、動脈瘤の歪み度を定量的に評価する機能である。本実施形態において、歪み度評価機能は、図２に示すように、動脈瘤Ａｎの形状を楕円体Ｅｌで近似する楕円体近似機能と、動脈瘤と楕円体Ｅｌとの差異ｄを歪み度として評価する差異評価機能とを含んでいる。

破裂リスク解析機能は、評価の結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析する機能である。また、歪み度評価機能による評価の結果、及び破裂リスク解析機能による解析結果は、モニタ装置１４に表示される。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図３のフローチャート及び図４乃至図５の模式図を用いて説明する。なお、動脈瘤破裂リスク解析システムの医用画像ワークステーション１０は、操作者の操作により、プロセッサ１２ｐがハードディスク１１内の解析用ソフトウェア１１ｓをメインメモリ１２ｍに読み出して実行しているものとする。また、医用画像ワークステーション１０は、操作者の操作により、プロセッサ１２ｐが、解析対象の医用三次元画像１１ｇをハードディスク１１からメインメモリ１２ｍに読み出しているものとする。さらに、プロセッサ１２ｐは、この医用三次元画像１１ｇをモニタ装置１４に送出し、モニタ装置１４は、この医用三次元画像１１ｇを表示しているものとする。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出する（ＳＴ１１）。動脈瘤Ａｎの抽出は、図示しないＧＵＩ(graphical user interface)で操作者がマニュアルで抽出しても良い。また、動脈瘤Ａｎの抽出は、図４に示すように、動脈瘤Ａｎの中心Ａｎ₀と親血管ＰＶの中心Ｐｖ₀を通る線分Ｌを指定することで自動的にネックＮＫを判断し、ネックＮＫから動脈瘤Ａｎの中心側を動脈瘤Ａｎと認識する半自動処理でも良い。また、動脈瘤Ａｎの抽出は、血管の細線化を行って途中で切れている枝を発見し、その枝の太さの変化を解析することで動脈瘤Ａｎを自動認識する方法でも良い。これらの動脈瘤Ａｎの抽出手法は、以下の各実施形態でも同様である。

次に、プロセッサ１２ｐは、ステップＳＴ１１で抽出した動脈瘤Ａｎを楕円体Ｅｌで近似する（ＳＴ１２）。近似は、図５及び以下の式に示すように、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の直交座標系において、誤差Ｅを最小化するように（ｘ₀，ｙ₀，ｚ₀）、（ａ，ｂ，ｃ）及び（θ_ｘ，θ_ｙ，θ_ｚ）を同定することにより、実行する。なお、（ｘ₀，ｙ₀，ｚ₀）は、動脈瘤Ａｎ及び楕円体Ｅｌの中心座標を表す。（ａ，ｂ，ｃ）は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の径の半分の長さを表す。（ａ，ｂ，ｃ）、（θ_ｘ，θ_ｙ，θ_ｚ）は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の回転角を表す。

ここで、Ａｎ（ｘ，ｙ，ｚ）は抽出した動脈瘤を表し、動脈瘤であれば１、それ以外は０となる。Ｅｌ（ｘ，ｙ，ｚ）は楕円体の式で、以下を満足する時に１となり、それ以外は０である。

続いて、プロセッサ１２ｐは、楕円体Ｅｌの形状と動脈瘤Ａｎの形状とを比較し、動脈瘤と楕円体Ｅｌとの差異ｄを歪み度として評価する（ＳＴ１３）。評価方法としては、例えば、楕円体Ｅｌの形状と動脈瘤Ａｎの形状とをサブトラクションし、残差の各表面位置における厚さを歪み度として求める。

しかる後、プロセッサ１２ｐは、求めた厚さに相当する厚み領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ１４）。

また、プロセッサ１２ｐは、楕円体の式で求めたａ，ｂ，ｃを用い、最短径と最長径との比を算出し、この比を動脈瘤Ａｎ全体の歪み度としてモニタ装置１４に出力しても良い。

最後に、プロセッサ１２ｐは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置１４に送出する。破裂リスクは、例えば、動脈瘤と楕円体Ｅｌとの差異ｄを歪み度としたとき、差異ｄの大きさに応じて「高」、「中」又は「低」と解析される。なお、差異ｄの範囲と、破裂リスクの「高」、「中」及び「低」とは、予め関連付けて解析用ソフトウェア１１ｓに設定しておけばよい。以下の各実施形態も同様であり、評価結果の範囲と破裂リスクの解析結果とは予め関連付けて解析用ソフトウェア１１ｓに設定しておくものとする。また、モニタ装置１４は、破裂リスクの解析結果を表示する。

上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像１１ｇに撮影された動脈瘤Ａｎを同定し、動脈瘤Ａｎの歪み度を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪みを解析することができる。

補足すると、動脈瘤Ａｎの形状に歪みがあると、歪みの箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、歪みが圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、歪み度の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。

また、本実施形態では、動脈瘤Ａｎの形状を楕円体Ｅｌで近似し、動脈瘤Ａｎと楕円体Ｅｌとの差異を歪み度として評価する構成により、前述した効果を高精度かつ迅速に得ることができる。補足すると、楕円体Ｅｌで近似するため、例えば、球体で近似する場合に比べ、前述した効果を高精度に得ることができる。また、楕円体で近似するため、例えば、大きさの異なる球体を重ねた多重球体で近似する場合に比べ、前述した効果を迅速に得ることができる。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。なお、前述した部分と同一部分についてはその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分について主に述べる。また、以下の各実施形態も同様にして重複した部分の説明を省略する。

第２の実施形態は、第１の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Ａｎの表面を同定する表面同定機能と、表面の接面を算出する接面算出機能と、接面の変化度を歪み度として評価する接面変化度評価機能とを含んでいる。

ここで、接面算出機能は、表面を曲面で近似する機能と、曲面の第１接面を同定する機能と、第１接面の近傍の複数の第２接面を同定する機能とを含んでいてもよい。

また、接面変化度評価機能は、当該複数の第２接面を平均して同定した平面と第１接面との誤差を変化度として算出する機能を含んでいてもよい。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図６のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップＳＴ２１までの動作は、第１の実施形態における開始時からステップＳＴ１１までの動作と同様である。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出する（ＳＴ２１）。

次に、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎの境界を表面として同定する（ＳＴ２２）。

また、プロセッサ１２ｐは、同定した表面の接面を算出する（ＳＴ２３〜ＳＴ２４）。例えば、プロセッサ１２ｐは、同定した表面を多次元の曲面式で近似し（ＳＴ２３）、この曲面式から接面を同定（算出）する（ＳＴ２４）。

さらに、プロセッサ１２ｐは、同定した接面を近傍の接面と比較する。また、近傍の接面を平均して同定した平面と接面との誤差を歪み度として評価する（ＳＴ２５）。

しかる後、プロセッサ１２ｐは、評価した歪み度をもつ接面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ２６）。

以下、前述同様に、プロセッサ１２ｐは、歪み度の評価結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析し、解析結果をモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、破裂リスクの解析結果を表示する。

上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Ａｎの表面を同定し、表面の接面を算出し、接面の変化度を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第１の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪みを解析することができる。

なお、第２の実施形態は、「接面算出機能」が、表面から前記動脈瘤の中心を同定する機能と、動脈瘤の中心と表面とを結ぶ第１ベクトルを算出する機能と、動脈瘤の中心と当該表面の近傍の複数の表面とを結ぶ複数の第２ベクトルを算出する機能とを含み、「接面変化度評価機能」が、複数の第２ベクトルを平均して同定したベクトルと第１ベクトルとの誤差を変化度として算出する機能を含むように、変形してもよい。

この変形例の場合、図７に示すように、ステップＳＴ２１〜ＳＴ２２は、前述した通りに実行される。次に、プロセッサ１２ｐは、同定した表面の接面を算出する（ＳＴ２３’〜ＳＴ２４’）。ここで、プロセッサ１２ｐは、同定した表面から動脈瘤Ａｎの重心を中心点として同定し（ＳＴ２３’）、この中心点と表面とを結ぶ第１ベクトルを法線として算出する（ＳＴ２４’）。

さらに、プロセッサ１２ｐは、近傍の表面における法線を平均して同定したベクトルと法線との誤差を歪み度として評価する（ＳＴ２５’）。

しかる後、プロセッサ１２ｐは、評価した歪み度をもつ表面をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ２６’）。

なお、ステップＳＴ２６’の終了後の動作は、前述した通りである。

このような変形例としても、第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。

＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。

第３の実施形態は、第１の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成する手段と、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分を歪み度として評価する機能とを含んでいる。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図８のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップＳＴ３１までの動作は、第１の実施形態における開始時からステップＳＴ１１までの動作と同様である。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出する（ＳＴ３１）。

次に、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎの画像にＮ回の収縮処理を施す（ＳＴ３２）。１回の収縮処理は以下の式によって表わされる。

ここで、f(i,j,k)では、動脈瘤は１、それ以外の領域は０を示している。

次に、プロセッサ１２ｐは、収縮処理された画像にＮ回の拡張処理を施す（ＳＴ３３）。１回の拡張処理は以下の式によって表わされる。

さらに、プロセッサ１２ｐは、収縮・拡張処理を施して作成した画像と元の動脈瘤Ａｎの画像とを比較し（ＳＴ３４）、両画像の差分を歪み度として評価する。

しかる後、プロセッサ１２ｐは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ３５）。

ステップＳＴ３５の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。

なお、上述したステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理においては、例えば、図９（ａ）に示す画像に１回の収縮処理・拡張処理を施した場合、図９（ｃ）に示す画像が作成される。図９（ａ）に示す元の画像と、図９（ｃ）に示す収縮・拡張処理後の画像との差分をとると、図９（ｄ）に示すように、元の画像で突出した部分やへこんだ部分（即ち、歪みの部分）が抽出される。

また、ここでは１回の収縮・拡張処理をした場合について説明したが、収縮・拡張処理をそれぞれＮ回ずつ行い、その差分を別々のカラーで表示することにより、Ｎが小さい値で差異として抽出された部分を歪みが大きい部分とし、Ｎが大きい値で差異として抽出された部分を歪みが少ない部分として、歪み度を定量化できる。

上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Ａｎの画像に収縮処理及び拡張処理を施して画像を作成し、当該作成した画像と当該収縮処理及び拡張処理を施す前の画像とを比較し、両画像の差分に基づいて歪み度を算出する構成に代えた場合でも、第１の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪みを解析することができる。

＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。

第４の実施形態は、第１の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤の画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する機能とを含んでいる。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図１０のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップＳＴ４１までの動作は、第１の実施形態における開始時からステップＳＴ１１までの動作と同様である。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出する（ＳＴ４１）。

次に、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する（ＳＴ４２）。

また、プロセッサ１２ｐは、当該作成した画像と、当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を同定する（ＳＴ４３）。

続いて、プロセッサ１２ｐは、両画像の差異を歪み度として評価する（ＳＴ４４）
しかる後、プロセッサ１２ｐは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ４５）。

ステップＳＴ４５の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。

なお、上述したステップＳＴ４２で用いるローパスフィルタは程度によって複数用意し、ステップＳＴ４３〜ＳＴ４４では、軽いローパスフィルタ（ぼけの少ない）の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。同様に、段々と程度の強くなるローパスフィルタ（ぼけの多い）の処理結果と元の動脈瘤とを比較し、その差分を歪み部分として記録する。ここで最初の段階で差異として抽出された部分を歪み度が大きい部分として、段階的に差異として抽出された部分を歪み度がより少ない部分として記録し、別々のカラーで表示する。例えば歪み度が大きい部分を赤で、歪み度が少ない部分を青で、その途中段階は黄色などで表示する。

上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Ａｎの画像にローパスフィルタをかけて画像を作成する機能と、当該作成した画像と当該ローパスフィルタをかける前の画像とを比較し、両画像の差異を歪み度として評価する構成に代えた場合でも、第１の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪みを解析することができる。

＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。

第５の実施形態は、第１の実施形態における「歪み度評価機能」の変形例であり、前述した「楕円体近似機能」及び「差異評価機能」に代えて、「歪み度評価機能」が、動脈瘤Ａｎの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に基づいて歪み度を算出する機能とを含んでいる。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図１１のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップＳＴ５１までの動作は、第１の実施形態における開始時からステップＳＴ１１までの動作と同様である。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出する（ＳＴ５１）。

次に、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎの境界を表面として同定する（ＳＴ５２）。

また、プロセッサ１２ｐは、同定した表面に対しスムージングをかける（ＳＴ５３）。スムージングは低次の曲面をフィッティングしても良いし、Ｂ−ＳＰＬＩＮＥのような曲面近似関数を用いてスムージングしても良い。

また、プロセッサ１２ｐは、スムージングされた曲面と表面との誤差に基づき、誤差に応じて歪み度を評価する（ＳＴ５４）。例えば、誤差の大きさに比例して歪み度も大きい旨を評価する。

しかる後、プロセッサ１２ｐは、評価した歪み度をもつ領域をカラー領域又は高輝度領域として動脈瘤Ａｎの表面に重ね合わせた画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ５５）。

ステップＳＴ５５の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。

上述したように本実施形態によれば、歪み度を評価する構成を、動脈瘤Ａｎの表面形状を抽出する機能と、当該表面形状をスムージングするスムージング機能と、当該スムージングした表面形状と当該スムージングをする前の表面形状とを比較し、両者の誤差に応じて歪み度を評価する構成に代えた場合でも、第１の実施形態と同様に、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪みを解析することができる。

＜第６の実施形態＞
次に、第６の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。

第６の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが「歪み度評価機能」に代えて、コンピュータ１２を、動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定機能、当該動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価機能を実現させるためのプログラムとなっている。

ここで、傾き評価機能は、動脈瘤の形状を楕円体で近似する機能と、親血管の傾きを同定する機能と、親血管の傾きと楕円体の径のなす角を算出する機能と、なす角の中で最も垂直に近いなす角を、動脈瘤と親血管との傾きとして決定する機能とを含んでいてもよい。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について図１２のフローチャートを用いて説明する。なお、開始時からステップＳＴ６２までの動作は、第１の実施形態における開始時からステップＳＴ１２までの動作と同様である。

プロセッサ１２ｐは、メインメモリ１２ｍ内の医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを抽出し（ＳＴ６１）、当該動脈瘤Ａｎを楕円体Ｅｌで近似する（ＳＴ６２）。

また、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎが発生している親血管の傾きを同定する（ＳＴ６３）。親血管の傾きを同定する処理は、医用三次元画像１２ｇから動脈瘤Ａｎを削除した後、動脈瘤Ａｎの位置の近傍で細線化を行って傾き同定しても良いし、操作者が指定しても良い。

さらに、プロセッサ１２ｐは、同定した傾きと楕円体の各軸とのなす角を算出し（ＳＴ６４）、当該なす角のうち、最も垂直に近い角を動脈瘤と親血管とのなす角として決定（評価）する。

また、プロセッサ１２ｐは、決定したなす角の値を動脈瘤Ａｎのネック近傍に表した画像データを生成し、この画像データをモニタ装置１４に送出する。モニタ装置１４は、この画像データを表示する（ＳＴ６５）。

ステップＳＴ６５の後、破裂リスクの解析動作及び解析結果の表示動作は、前述同様に実行される。

上述したように本実施形態によれば、医用三次元画像１１ｇに撮影された動脈瘤Ａｎを同定し、動脈瘤Ａｎが発生している親血管を同定し、当該動脈瘤Ａｎと親血管との傾きを定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの形状を解析することができる。

補足すると、図１３（ａ）又は図１３（ｂ）に示すように、動脈瘤Ａｎが親血管Ｐｖから傾きφが小さい形状であると、動脈瘤Ａｎの先端の箇所で血流が淀んで内壁への圧力が低下すると考えられる（逆に、図１３（ｃ）に示すように、傾きφが大きいと、血流が淀まず、圧力が低下しないと考えられる）。また、近年の研究によれば、圧力の低下により、破裂が生じる。すなわち、親血管Ｐｖとの傾きφが小さい形状が圧力の低下をもたらし、圧力の低下が破裂をもたらすので、動脈瘤Ａｎの形状の定量的な評価結果に応じて、破裂リスクを解析することができる。また、図１３（ａ）又は図１３（ｂ）に示す形状において、血流の方向も考慮する場合には、図１３（ａ）に示す形状の方が、図１３（ｂ）に示す形状よりも血流が動脈瘤Ａｎに入りやすいので、圧力が低下しにくいと考えられる。ここで、血流の方向は、例えば親血管Ｐｖの太い方から細い方に流れるようにプロセッサ１２ｐが判定してもよく、あるいは操作者が指定してもよい。

＜第７の実施形態＞
次に、第７の実施形態に係る動脈瘤破裂リスク解析プログラムを適用した動脈瘤破裂リスク解析システムについて図１を用いて説明する。

第７の実施形態は、第１〜第６の各実施形態の変形例であり、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムの「動脈瘤同定機能」が、同一の被検体における２つ以上の医用三次元画像１１ｇに撮影された同一位置の動脈瘤Ａｎを同定する機能を含んでいる。

ここで、第７の実施形態が第１〜第５の各実施形態の変形例である場合、前述した「歪み度評価機能」が、同定された動脈瘤Ａｎの歪み度の変化を評価する機能を含んでいる。

また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ１２を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Ａｎの大きさ（例、体積、表面積）の変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び歪み度評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。

一方、第７の実施形態が第６の実施形態の変形例である場合、前述した「傾き評価機能」が、同定された動脈瘤Ａｎと親血管Ｐｖとの傾きφの変化を評価する機能を含んでいる。

また、前述した動脈瘤破裂リスク解析プログラムが、コンピュータ１２を、大きさ評価機能、出力機能として更に機能させるプログラムとなっている。大きさ評価機能は、同定された動脈瘤Ａｎの大きさの変化を評価する機能である。出力機能は、大きさ評価機能及び傾き評価機能のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する機能である。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、以上のように構成された動脈瘤破裂リスク解析システムの動作について説明する。

プロセッサ１２ｐは、複数の医用三次元画像１１ｇから動脈瘤Ａｎを抽出し、この動脈瘤Ａｎの体積と、前述した第１〜第５の実施形態のいずれかを用いて算出した歪み度（又は第６の実施形態を用いて算出した傾き）とを比較できるように、評価結果をモニタ装置１４に表示する。

例えばグラフの横軸に時間、グラフの縦軸に体積、動脈瘤Ａｎ全体の歪み度（又は傾き）あるいは局所的な歪み度の最大値を表示しても良い。なお、体積及び歪み度は、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。同様に、体積及び傾きは、所望に応じて、いずれか一方又は両方を表示すればよい。

また、プロセッサ１２ｐは、例えば動脈瘤Ａｎの中心を同定し、中心からの極座標に局所的な歪み度をマッピングし、異なる時間の歪み度の比率又は変化率を計算し、計算結果をモニタ装置１４に表示しても良い。ここで、異なる時間ｔ₁，ｔ₂の歪み度ｄ₁，ｄ₂の比率ｒ又は変化率ｒ_cは、例えば、次のように計算すればよい（但し、ｔ₁＜ｔ₂）。

ｒ＝ｄ₂／ｄ₁ ｒ_c＝（ｄ₂−ｄ₁）／（ｔ₂−ｔ₁）
２つの医用三次元画像１１ｇの比較の場合は、最新の動脈瘤Ａｎの画像表面に比率又は変化率に応じたカラー領域を重ね合わせて表示すると、歪み度の変化が良く分かる。

あるいは、プロセッサ１２ｐは、動脈瘤Ａｎの中心を同定し、中心からの極座標系に中心からの距離を同定し、異なる時間での距離同士の比率又は変化率を前述同様に計算し、計算結果をモニタ装置１４に表示しても良い。

上述したように本実施形態によれば、第１〜第６の各実施形態の効果に加え、評価結果の時間による変化を表示することができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、医用三次元画像１１ｇに撮影された動脈瘤Ａｎを同定し、動脈瘤Ａｎの歪み度（又は傾き）を定量的に評価し、評価の結果から当該動脈瘤Ａｎの破裂リスクを解析する構成により、内壁への圧力を低下させるような動脈瘤Ａｎの歪み（又は形状）を解析することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０…医用画像ワークステーション、１１…ハードディスク、１１ｓ…解析用ソフトウェア、１１ｇ…医用三次元画像、１２…コンピュータ、１２ｍ…メインメモリ、１２ｐ…プロセッサ、１３…ネットワークＩ／Ｆ、１４…モニタ装置、２０…ＰＡＣＳシステム、３０…ＣＴ装置、４０…ＭＲＩ装置。

Claims (4)

1. 医用三次元画像を記憶するメモリを備えたコンピュータに用いられる動脈瘤破裂リスク解析プログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段、
   前記動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定手段、
   前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価手段、
   前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段、
   として機能させ、
   前記傾き評価手段は、
   前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、
   前記親血管の傾きを同定する手段と、
   前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、
   前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段と
   を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
2. 請求項１に記載の動脈瘤破裂リスク解析プログラムにおいて、
   前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における２つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
   前記傾き評価手段は、前記同定された動脈瘤と親血管との傾きの変化を評価する手段を含み、
   前記コンピュータを、
   前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価する大きさ評価手段、
   前記大きさ評価手段及び前記傾き評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する出力手段、
   として機能させる動脈瘤破裂リスク解析プログラム。
3. 医用三次元画像を撮影する撮影装置又は前記医用三次元画像を保管する保管装置にネットワークを介して通信可能な動脈瘤破裂リスク解析システムであって、
   前記ネットワークを介して前記医用三次元画像を取得する画像取得手段と、
   前記取得された医用三次元画像を記憶するメモリと、
   前記メモリ内の医用三次元画像に撮影された動脈瘤を同定する動脈瘤同定手段と、
   前記動脈瘤が発生している親血管を同定する血管同定手段、
   前記動脈瘤と親血管との傾きを定量的に評価する傾き評価手段、
   前記評価の結果から当該動脈瘤の破裂リスクを解析する破裂リスク解析手段と、
   を備え、
   前記傾き評価手段は、
   前記動脈瘤の形状を楕円体で近似する手段と、
   前記親血管の傾きを同定する手段と、
   前記親血管の傾きの方向と前記楕円体の各軸方向とのなす角を算出する手段と、
   前記なす角の中で最も垂直に近いなす角を、前記動脈瘤と親血管との傾きとして決定する手段と
   を含んでいる動脈瘤破裂リスク解析システム。
4. 請求項３に記載の動脈瘤破裂リスク解析システムにおいて、
   大きさ評価手段及び出力手段を更に備え、
   前記動脈瘤同定手段は、同一の被検体における２つ以上の医用三次元画像に撮影された同一位置の動脈瘤を同定する手段を含み、
   前記傾き評価手段は、前記同定された動脈瘤と親血管との傾きの変化を評価する手段を含み、
   前記大きさ評価手段は、前記同定された動脈瘤の大きさの変化を評価し、
   前記出力手段は、前記大きさ評価手段及び前記傾き評価手段のいずれか一方の評価結果、又は両方の評価結果を出力する、動脈瘤破裂リスク解析システム。