图像诊断装置及图像判别方法

图像诊断装置及图像判别方法
【专利摘要】本发明提供一种图像诊断装置，其对造影剂的流入开始及结束进行自动判别。该图像诊断装置对造影剂向作为受检体的活体内组织的流入开始和结束的时间进行判别，所述图像诊断装置具备：输入部(11)，其输入通过图像获取部(22)等获取的来自造影剂的信号；判别部(12)，其由生成表示信号的强度的时间变化的亮度曲线的亮度评价部(13)、将亮度曲线以S形状函数近似来生成模型函数的函数评价部(14)、以及使用模型函数的拐点处的切线来判别造影剂的流入开始和结束的血流评价部(15)构成；以及显示部(19)，其显示通过判别部(12)评价的结果，所述图像诊断装置能够自动地判别造影剂的流入开始和结束的时间。
【专利说明】图像诊断装置及图像判别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种造影诊断，其在活体内投入造影剂，对血管分布或血流动态进行评价，特别涉及一种自动判别造影的开始/结束并显示的动态评价技术。
【背景技术】
[0002]超声波、CT(Computed Tomography,计算机断层扫描)、MRI (Magnetic ResonanceImaging，磁共振成像)等在医疗现场使用的图像诊断装置作为将活体内部的组织图像化的手段广泛普及。对各诊断装置开发了专用的造影剂，通过利用它能够获得关于通常无法图像化的血流动态的信息。
[0003]肝肿瘤是血流动态的观察特别有效的病变之一。肝肿瘤已知是在从肝炎或肝硬化等癌前驱状态向肝癌恶化的过程中，支配病变部的血管由门脉性变为动脉性。已知在初期的肝肿瘤中，经由消化系统的血流流过的门脉为支配性，而随着病情的发展转移为动脉支配(非专利文献I)。
[0004]在动脉和门脉中，由于循环路径的不同，造影的开始时间和造影剂的流入速度有差别。因此，在造影检查中，有时将造影的早期阶段表现为动脉相，将下一个阶段表现为门脉相。将伴随造影剂的流入的亮度的时间变化进行绘制所得到的亮度曲线，对于评价这样的血流动态的差别有效。通过病变部的造影图像或者亮度曲线，能够对病变进行早期检测或进行活性度的判定。进一步地，由于血流动态根据肝细胞癌、转移癌、囊胞等病变的种类而变化，因此造影检查作为对病变的鉴别诊断也有效的图像技术得到重视。
[0005]另外，血流动态的评价对于癌治疗的效果判定也是有效的。在基于RF治疗或药物的内科治疗的情况下，除了肿瘤的大小以外，血流动态也是重要的观察对象。这是因为即使在图像上肿瘤的大小没有变化，也能够通过肿瘤血管的消失或血流量的下降来判断治疗的有效性。尤其是血管新生抑制剂或血管栓塞疗法等将作为对肿瘤的营养供给路径的血管作为目标的治疗法的情况下，不仅根据向病变的血流有无，当有血流时根据其为动脉性还是门脉性，此后的治疗方针有所变化，因此，在效果判定中血流动态也成为重要的观察对象。
[0006]这样，将造影剂向动脉或门脉流入开始等一系列的造影过程区别为动脉相和门脉相，对于评价血流动态、获得对鉴别诊断或治疗效果判定有效的信息是重要的。相关的现有技术有专利文献1、2。专利文献I中记载的内容是关于评价肿瘤的血管形成的技术，是将测定值用模型曲线模型化的方式。专利文献2中记载的内容是将具有S形状特性的函数与表示造影过程的时间函数关联，计算血流的平均速度等的系统。该专利文献2中记载的内容将造影剂对组织的再回流以S形状函数进行关联，推定回流时的血流的平均速度或平均流
且雄里寺。
[0007]现有技术文献
[0008]专利文献
[0009]专利文献1:W02008/053268
[0010]专利文献2:TO2004/110279[0011]非专利文献
[0012]非专利文献I =Beers B.E.V et al.:AJR176, 667.2001.
【发明内容】

[0013]发明所要解决的课题
[0014]专利文献I及专利文献2中记载的方式，将亮度曲线模型化，根据其最大值等特征值来评价血流动态。因此，虽然根据模型函数的特征值获得关于血流的很多信息，但并不一定适合将造影过程区别为动脉相和门脉相。动脉相和门脉相的时间宽度为2秒钟左右，相当于亮度曲线的主要倾斜部分。例如，亮度曲线整体的时间宽度比该时间宽度大时，模型函数在除去倾斜部分的范围内匹配，因此关注的倾斜部分的误差可能变大。为了去除该误差，需要限制评价的范围，或者进行增加模型函数的参数的追加处理，处理量增大。
[0015]本发明的目的是提供一种图像诊断装置及图像判别方法，其基于实测的亮度曲线，对造影剂的流入开始和结束进行自动判别。
[0016]用于解决课题的手段
[0017]为了达到上述目的，在本发明中提供一种评价受检体的血流动态的图像诊断装置，其具备:图像获取部，其获取基于从受检体接收的信号的图像；判别部，其基于表示图像的亮度的时间变化的亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始和结束；以及显示部，其显示通过判别部判别的结果。
[0018]另外，为了实现上述目的，在本发明中提供一种图像判别方法，其基于亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始时间和结束时间，所述亮度曲线表示基于从受检体接收的信号的图像的亮度的时间变化。
[0019]发明的效果
[0020]根据本发明，能够实现一种图像诊断装置、图像判别方法，其具备高精度且高速地对造影剂的流入开始及结束时间进行自动判别的功能。
【专利附图】

【附图说明】
[0021]图1是表示实施例1涉及的图像诊断装置的一结构例的框图。
[0022]图2是说明实施例1的装置的处理工序的图。
[0023]图3是表示根据实施例1的装置的亮度曲线计算模型函数的工序的图。
[0024]图4是表示实施例1的装置的显示的第I个例子的图。
[0025]图5是表示实施例1的装置的模型函数的微调整的第I个图。
[0026]图6是表示实施例1的装置的模型函数的微调整的第2个图。
[0027]图7是表示实施例1的装置的模型函数的微调整的第3个图。
[0028]图8是表示实施例1的装置的模型函数的微调整的第4个图。
[0029]图9是表示实施例1的装置的显示的第2个例子的图。
[0030]图10是表示实施例1的装置的显示的第3个例子的图。
[0031]图11是表示实施例1的装置中与门脉相对应的情况的图。
[0032]图12是表示实施例1的装置中利用频度分布的图。
[0033]图13是表示实施例2涉及的图像诊断装置的一结构例的框图。[0034]图14是表示实施例2的装置的显示的第I个例子的图。
[0035]图15是表示实施例2的装置的显示的第2个例子的图。
【具体实施方式】
[0036]以下参照附图对本发明的各种实施例进行说明。
[0037]实施例1
[0038]第I个实施例是一种图像诊断装置的实施例，其对作为受检体的活体内组织的血流动态进行评价，特别地，作为一种评价受检体的血流动态的图像诊断装置，该图像诊断装置具备:图像获取部，其获取基于从受检体接收的信号的图像；判别部，其基于表示图像的亮度的时间变化的亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始和结束；以及显示部，其显示判别部判别的结果。另外，本实施例是一种图像判别方法的实施例，其基于表示基于从受检体接收的信号的图像的亮度的时间变化的亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始时间和结束时间。进一步地，本实施例是一种图像判别方法的实施例，该图像判别方法作为具备处理部和显示部，评价受检体的血流动态的图像诊断装置中的图像诊断方法，其中，处理部生成表示基于图像获取部获取的、从受检体接收的信号的图像的亮度的时间变化的亮度曲线，基于所生成的亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始时间和结束时间，能够将亮度曲线、造影剂的流入开始时间和结束时间、流入开始时间和结束时间中来自图像获取部的图像信息显示在显示部中。另外，从图像获取部输入到图像诊断装置中的信息不仅为血流信息，还可以包含通过图像获取部获得的、 活体内组织的图像信息、图像数据。
[0039]图1表示实施例1的图像诊断装置的框图。实施例1的图像诊断装置由:图像获取部22、图像处理部21、医师用于操作图像处理部21的外部输入部20、以及显示图像处理部21的输出信息的显示部19构成。图像处理部21包含:输入部11，其输入通过图像获取部22获取的血流信息；判别部12，其根据包含输入的血流信息的图像，判别造影剂向受检体的流入开始和结束；输出部16，其进行从图像处理部21向外部的输出；控制部17，其对图像处理部21的内部实施的全部处理进行控制；以及存储器18，其将输入到输入部11中的信息、在图像处理部21的内部计算出的信息暂时性保持。
[0040]判别部12由以下部分构成:亮度评价部13，其利用从输入部11输入的血流信息计算表示亮度的时间变化的亮度曲线；函数评价部14，其将该亮度曲线以S形状函数进行近似处理来生成模型函数；以及血流评价部15，其利用模型函数评价血流动态等。
[0041]图像获取部22指上述的超声波诊断装置、MRI装置、CT装置等能够获取来自投放到血液中的药剂(包含造影剂)的信号的所有装置。本实施例的图像诊断装置能够用普通的计算机装置实现。也就是说，计算机装置由:作为处理部的中央处理器(CentralProcessing Unit:CPU)、作为存储部的存储器、作为输入输出部的输入输出接口等构成。
[0042]图1的图像处理部21内的各功能框内，输入部11和输出部16对应于输入输出接口，存储器18对应于存储器，控制部17对应于CPU。另外，作为构成判别部12的功能框的亮度评价部13、函数评价部14、血流评价部15对应于存储在存储器中、在CPU中执行的功能程序。还有，显示部19和外部输入部20对应于计算机装置附属的显示器和键盘等。本说明书中，有时将由亮度评价部13、函数评价部14、血流评价部15构成的判别部12与控制部17统称为处理部。[0043]以下，利用图2所示的流程图以及图3所示的各种曲线图，对根据本实施例的图像诊断装置的血流的评价方法进行说明。从图像获取部22输入到输入部11的信息的维度没有特别限定，在这里作为一个例子，设想将处理的信息作为图像信息，判别血流的动脉相的情况。图2的流程图的动作主体为图1的图像处理部21，特别是输入部11，由亮度评价部
13、函数评价部14、血流评价部15构成的判别部12，以及输出部16，更具体地说，是除去输入输出工序以外，由CPU执行的程序。
[0044]首先，在图2中，将图像获取部22中获取的时间序列图像数据输入到输入部11中(工序I)。输入的方法为以有线或无线方式访问图像获取部22，从内部的保存数据中选择期望的图像数据。另外，也可以利用闪速存储器等介质，其方式没有限定。被输入到输入部11中的图像数据被输出给判定部12的亮度评价部13。亮度评价部13中，对于接收的图像数据，指定在血流评价中利用的空间和时间的范围。然后，在指定的范围内对图像数据实施空间平均，将图像数据变换为表示亮度的时间变化的I维亮度曲线(f(t))。然后，实施对f(t)进行时间微分(f’ (t))的时间微分处理(工序2)。
[0045]图3表示上述的亮度曲线及其时间微分处理的结果。时间微分32表示亮度曲线31的时间变化。也就是说，时间微分32f’ (t)的最大值指的是亮度曲线31f(t)的值以最高倾斜度上升的时刻，因此取最大值的时间(t0)位于动脉相的大约中心。在图3中，33为亮度曲线31在t0附近的亮度曲线，34为模型函数，35为其切线。
[0046]然后，通过近似处理，进行基于S形状函数的模型函数的计算(工序4)。作为S形状函数，可以列举双曲线函数、戈珀兹(Gompertz)函数、累积正态分布函数等，本实施例中并不限定S形状函数的种类，但在这里以下式(I)所示的双曲线函数为例进行说明。该双曲线函数等S形状函数预先存储在存储器18中，但也可以根据需要由医师使用外部输入部20从输入部11添加。
[0047][数学式I]
【权利要求】
1.一种评价受检体的血流动态的图像诊断装置，其特征在于，具备: 图像获取部，其获取基于从所述受检体接收的信号的图像； 判别部，其基于表示所述图像的亮度的时间变化的亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始和结束；以及 显示部，其显示通过所述判别部判别的结果。
2.如权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部将所述亮度曲线的形状以S形状函数进行近似处理来生成模型函数， 利用所述模型函数的拐点判别所述造影剂的流入开始和结束。
3.如权利要 求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部进行最小二乘法等通用地使用的拟合处理，作为所述亮度曲线的基于S形状函数的所述近似处理。
4.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部在所述近似处理中使用将所述亮度曲线进行时间微分处理所得的函数的最大值来计算拐点附近的时间。
5.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部在所述近似处理中使用所述亮度曲线的频度分布来计算拐点附近的时间。
6.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 还具备外部输入部， 所述外部输入部在所述近似处理中，对所述显示部中显示的所述亮度曲线，能够输入所述亮度曲线的拐点附近的时间。
7.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部基于所述模型函数的拐点处的切线与设在所述模型函数的上下的渐近线的交点、或者基于所述亮度曲线的频度分布，实施所述造影剂的流入开始和结束的时间的判别。
8.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 还具备外部输入部， 所述显示部显示所述模型函数、所述模型函数的拐点与切线的斜率； 所述外部输入部能够对所述显示部中显示的所述模型函数的拐点与切线进行微调整。
9.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述造影剂以多阶段流入的情况下，所述判别部使用将获得的多个所述S形状函数线性结合而得的函数，生成所述模型函数。
10.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述显示部能够显示:表示时间变化的所述亮度曲线、通过所述判别部生成的所述模型函数、来自所述图像获取部的图像信息、所述判别部判别的所述造影剂的流入开始和结束的时间。
11.如权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于， 所述判别部对来自所述图像获取部的图像实施空间平均或时间平均的处理后，生成所述亮度曲线。
12.如权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，所述显示部显示在所述判别部判别的所述造影剂的流入开始和结束的时间内从所述图像获取部获取的图像信息。
13.如权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于， 还具备运算部，其进行从所述图像获取部获取的图像信息的平均值计算，或者运算最大亮度。
14.一种图像判别方法，其特征在于， 基于亮度曲线的形状，判别造影剂的流入开始时间和结束时间，所述亮度曲线表示基于从受检体接收的信号的图像的亮度的时间变化。
15.如权利要求14所述的图像判别方法，其特征在于， 将生成的所述亮度曲线以S形状函数进行近似来作为模型函数， 使用所述模型函数的拐点，判别所述造影剂的流入开始时间和流入结束时间。
【文档编号】A61B8/06GK103764042SQ201280042040
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2012年6月26日 优先权日:2011年10月19日
【发明者】吉川秀树 申请人:株式会社日立医疗器械