JP4068098B2 - Blood flow measuring device - Google Patents
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Description
本発明は、医療分野で撮影された画像データの解析処理に関する。 The present invention relates to analysis processing of image data taken in the medical field.
従来、医療分野では、多くの画像データが使用され、診断や研究に利用されている。例えば、脳卒中の診断においては、X線CT(Computed Tomography:コンピュータ診断撮影)やMRI(Magnetic Resonance Imaging:核磁気共鳴断層画像撮影装置)がよく使用される。これらは、ともに脳の断層画像を撮影することができる。そして、これらを用いて撮影した画像について画像処理を行うことで血流を把握することができ、この画像の解析手法は多数報告されている(例えば、非特許文献1。)。 Conventionally, in the medical field, a lot of image data has been used for diagnosis and research. For example, X-ray CT (Computed Tomography) and MRI (Magnetic Resonance Imaging) are often used in the diagnosis of stroke. Both of these can take a tomographic image of the brain. And blood flow can be grasped | ascertained by performing image processing about the image image | photographed using these, and many analysis methods of this image have been reported (for example, nonpatent literature 1).
この解析手法の1つにデコンボルーション(Deconvolution)法がある。例えば、ある変化が動脈で起こり、静脈にその変化が出てくるが、このときいろいろな装飾をうけて静脈に変化が出てくる。その毛細血管の中で何が起こっているかを調べるのがデコンボルーション法である。このデコンボルーション法の多くは、フーリエ変換、あるいはラプラス変換により算出される。また、この簡便法もある(例えば、非特許文献2。)。 One of the analysis methods is a deconvolution method. For example, a certain change occurs in an artery, and the change appears in the vein. At this time, the change appears in the vein through various decorations. The deconvolution method examines what is happening in the capillaries. Many of the deconvolution methods are calculated by Fourier transform or Laplace transform. There is also this simple method (for example, Non-Patent Document 2).
また、他の解析手法に三角法(Trapez)がある。三角法は、得られた色素希釈曲線のピーク部分とその両端の平坦部分との3点をとり、その三角形の高さで割った値の大小より血流が多いか否かを算出する方法である。
ところが、上記の従来の方法では、虚血部分(局所に流れこむ動脈血が減少し、組織に必要な血液供給が不足している部分)の画像を得るために、膨大な情報に基づく複雑な計算を行っていた。そして、その結果を得るまでの時間はコンピュータの処理速度等のハードウェア等の性能に依存していた。また、このようなコンピュータは、高額でどこの医療機関にもあるというものではなかった。 However, in the above conventional method, in order to obtain an image of an ischemic portion (a portion where arterial blood flowing locally decreases and a blood supply necessary for tissue is insufficient), a complicated calculation based on enormous information is performed. Had gone. The time until the result is obtained depends on the performance of hardware such as the processing speed of the computer. Also, such computers were expensive and not found in any medical institution.
上記の課題に鑑み、本発明では、より簡単で、より短時間に生体内の血流を測定するの脳血流測定装置、及びそのプログラムを提供する。 In view of the above problems, the present invention provides a cerebral blood flow measurement device that measures blood flow in a living body in a shorter time and a program thereof.
本発明にかかる、造影剤としてカーボンブラックまたは生理的食塩水が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する血流測定装置は、大容量記憶装置に記憶された、透過光または反射光下で30フレーム/秒のフレームレートで撮影された時系列に連続している複数の前記所定領域の画像データから、1/10秒のサンプリングレートで20フレームのフレーム画像データを取得する取得手段と、前記取得した各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割手段と、前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出手段と、前記区画輝度値推移算出手段により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、1次のモーメント、デコンボルーション、または三角法を用いて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出手段と、前記平均通過時間の逆数を算出して前記血流量とする血流量算出手段と、前記算出した血流量を輝度値に変換し画像化して表示させる表示手段と、を備えることを特徴とする。According to the present invention, there is provided a blood flow measurement device for measuring a blood flow volume in a predetermined region of a biological tissue of a specimen into which carbon black or physiological saline is injected as a contrast agent. Acquisition of frame image data of 20 frames at a sampling rate of 1/10 second from a plurality of image data of the predetermined area that are taken in time series under a reflected light at a frame rate of 30 frames / second Means, a frame image dividing means for dividing each acquired frame image into a plurality of sections, and a partition luminance value for calculating a change in the brightness value for each section over time based on the plurality of frame image data The first moment, the deconvolution, based on the dye dilution curve which is the result calculated by the transition calculation means and the section luminance value transition calculation means. Or means for calculating the average passage time of the contrast agent for each of the sections, and a blood flow amount calculation means for calculating the reciprocal of the average passage time to obtain the blood flow volume Display means for converting the calculated blood flow rate into a luminance value, displaying it as an image, and displaying it.
このように構成することにより、生体組織の所定領域の血流量を容易に算出することができる。 With this configuration, Ru can be easily calculated blood flow in a predetermined region of the living tissue.
また、このように構成することにより、血流を観測し易くなり、きれいな色素希釈曲線を得ることができるようになる。 In addition, by this configuration, easily observe the blood flow, ing so as to obtain a clean dye dilution curve.
また、このように構成することによって、検体の状態や周囲の状況に応じていずれかの照射方法を用いることができる。 Further, by such a configuration, Ru can be used either irradiation method according to the condition of the state and the surrounding of the sample.
また、このように構成することによって、血流量の算出の簡略化を図ることができる。
本発明にかかる、造影剤としてカーボンブラックまたは生理的食塩水が注入された検体の生体組織の所定領域の血流量を測定する処理をコンピュータに実行させる血流測定プログラムは、大容量記憶装置に記憶された、透過光または反射光下で30フレーム/秒のフレームレートで撮影された時系列に連続している複数の前記所定領域の画像データから、1/10秒のサンプリングレートで20フレームのフレーム画像データを取得する取得処理と、前記取得した各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割処理と、前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出処理と、前記区画輝度値推移算出処理により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、1次のモーメント、デコンボルーション、または三角法を用いて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出処理と、前記平均通過時間の逆数を算出して前記血流量とする血流量算出処理と、を、コンピュータに実行させる。 In addition, with this configuration, it is possible to simplify the calculation of blood flow.
A blood flow measurement program according to the present invention for causing a computer to execute a process for measuring blood flow in a predetermined region of a biological tissue of a specimen into which carbon black or physiological saline is injected as a contrast agent is stored in a mass storage device. Frames of 20 frames at a sampling rate of 1/10 second from a plurality of image data of the predetermined area consecutively taken in time series captured at a frame rate of 30 frames / second under transmitted light or reflected light An acquisition process for acquiring image data, a frame image division process for dividing each acquired frame image into a plurality of sections, and a change in luminance value for each section over time based on the plurality of frame image data Based on the pigment dilution curve that is the result of the calculation of the block luminance value transition calculation process and the block luminance value transition calculation process. An average transit time calculation process for calculating an average transit time of the contrast agent for each of the sections using a first-order moment, deconvolution, or trigonometry, and a reciprocal of the average transit time to calculate the blood The computer executes the blood flow rate calculation process for the flow rate.
このように構成することにより、生体組織の所定領域の血流量を容易に算出することができる。 With this configuration, Ru can be easily calculated blood flow in a predetermined region of the living tissue.
また、このように構成することにより、血流を観測し易くなり、きれいな色素希釈曲線を得ることができるようになる。 In addition, by this configuration, easily observe the blood flow, ing so as to obtain a clean dye dilution curve.
また、このように構成することによって、検体の状態や周囲の状況に応じていずれかの照射方法を用いることができる。 Further, by such a configuration, Ru can be used either irradiation method according to the condition of the state and the surrounding of the sample.
また、このように構成することによって、血流量の算出の簡略化を図ることができる。 In addition, with this configuration, it is possible to simplify the calculation of blood flow.
本発明を用いることにより、従来より簡単でかつ短時間に生体内の血流を測定することができる。 By using the present invention, blood flow in a living body can be measured in a shorter time than in the prior art.
本発明は、フレーム画像を複数の区画に分割して、時間の経過に伴うその区画の輝度値の変化によって表される色素希釈曲線から、各区画における血流量を算出するものである。 The present invention divides a frame image into a plurality of sections and calculates a blood flow rate in each section from a dye dilution curve represented by a change in luminance value of the section over time.
例えば、染料を注入した検体の脳表の画像の撮影に際し、撮影開始→染料を注入→撮影終了という流れになる。このとき、例えばネコ、ラットの脳の場合では、約10秒、すなわちサンプリングレートをほぼ1/10間隔でとるために約100枚撮影する。撮影はビデオで連続的に行われているため、画像を採取のタイミングとしては染料の注入の約1秒前からとなる。そうすると、このようにして撮影された画像からは、色素希釈曲線の立ち上がり、上昇曲線、ピーク、下降曲線、基線復帰という色素希釈曲線が得られる。 For example, when photographing an image of the brain surface of a specimen into which a dye has been injected, the flow starts from photographing → injection of dye → photographing ends. At this time, for example, in the case of a cat or rat brain, about 100 seconds are taken in order to obtain a sampling rate of approximately 1/10 intervals. Since filming is continuously performed with video, the timing of taking an image is about 1 second before dye injection. Then, from the image photographed in this way, a dye dilution curve such as a rising, rising curve, a peak, a falling curve, and a baseline return is obtained.
色素希釈曲線は、染料を注入した後、約0.5秒位から立ち上がり、約1秒位でピークとなる。
それでは、以下に本発明にかかる実施形態について説明する。
The dye dilution curve rises from about 0.5 seconds after the dye is injected, and peaks at about 1 second.
Now, an embodiment according to the present invention will be described below.
図1は、本実施形態における画像解析装置1を示す。同図において、画像解析装置1は、少なくとも、大容量記憶装置2、メモリ3、出力インターフェース5、入力インターフェース8、CPU(中央処理装置)10、及びこれらを接続するバス4から構成される。そして、出力インターフェース5には表示装置6などが接続され、入力インターフェース8には撮像装置7や入力装置9などが接続されている。なお、画像解析装置1は、通常のパーソナルコンピュータでもよい。 FIG. 1 shows an image analysis apparatus 1 according to this embodiment. In FIG. 1, the image analysis apparatus 1 includes at least a mass storage device 2, a memory 3, an output interface 5, an input interface 8, a CPU (central processing unit) 10, and a bus 4 for connecting them. A display device 6 and the like are connected to the output interface 5, and an imaging device 7 and an input device 9 and the like are connected to the input interface 8. The image analysis apparatus 1 may be a normal personal computer.
大容量記憶装置2の一例としては、ハードディスク、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができ、後述するフローのプログラム等が格納されている。このプログラムは、CPU10によって読み込まれ、フローの各処理が実行される。 As an example of the large-capacity storage device 2, various types of storage devices such as a hard disk and a magnetic disk can be used, and a flow program and the like to be described later are stored. This program is read by the CPU 10, and each process of the flow is executed.
メモリ3は、各種の処理で利用するRAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)等の記憶装置である。表示装置6は、ディスプレイ等である。 The memory 3 is a storage device such as a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory) used in various processes. The display device 6 is a display or the like.
また、入力装置9には、キーボード、マウス、または電子カメラ、マイク、スキャナ、タブレット、記憶媒体(フレキシブルディスク、CD、CD−ROM、CD−R、DVD、DVD−R、DVD−ROM、メモリーカード等)の読み取り装置などを用いることが可能である。さらに、その他の周辺機器も接続することができる。 The input device 9 includes a keyboard, mouse, or electronic camera, microphone, scanner, tablet, storage medium (flexible disk, CD, CD-ROM, CD-R, DVD, DVD-R, DVD-ROM, memory card). Etc.) can be used. In addition, other peripheral devices can be connected.
撮像装置7は、例えば、デジタルビデオカメラやビデオスコープである。大容量記憶装置2に格納されるデジタル画像は、撮像装置7より通信ネットワークを介して格納されてもよいし、また、記憶媒体等に記憶されたデジタル画像を読み取り装置で読み出して格納されてもよい。 The imaging device 7 is, for example, a digital video camera or a video scope. The digital image stored in the large-capacity storage device 2 may be stored via the communication network from the imaging device 7, or the digital image stored in a storage medium or the like may be read out and stored by the reading device. Good.
図2は、本実施形態における全体のフローを示す。まず、操作者は、頭窓法を用いて、ラットまたはマウス等(以下、検体という)の頭蓋骨の一部に孔(頭窓)を開け、その頭窓から覗かれる脳表のうち観察の対象となる領域(関心領域(ROI:Region Of Interest))を決定する(ステップ1、以下ステップを「S」と称する)。 FIG. 2 shows the overall flow in this embodiment. First, the operator opens a hole (head window) in a part of the skull of a rat or mouse (hereinafter referred to as a specimen) using the cranial window method, and the object to be observed in the brain surface viewed through the head window. (Region of interest (ROI: Region Of Interest)) is determined (step 1, hereinafter, step is referred to as “S”).
次に、ROIに対して光を照射するための光源と、そのROIを撮影するための撮像装置7とを設置する。ここで光の照射方法として、反射光としての照射方法と透過光としての照射方法との2パターンある。反射光とは、脳組織から離れた光源から光を照射し、その照射光が脳組織表面で反射されたものである。一方、透過光とは、脳組織に光源を接した状態または脳組織近傍に光源を設置した状態で光を照射し、光が体組織内を通過し体組織外に出たものである。 Next, a light source for irradiating the ROI with light and an imaging device 7 for photographing the ROI are installed. Here, there are two patterns of light irradiation methods: an irradiation method as reflected light and an irradiation method as transmitted light. Reflected light is light that is emitted from a light source that is distant from the brain tissue, and the irradiated light is reflected on the surface of the brain tissue. On the other hand, the transmitted light is light that is irradiated with light in a state where the light source is in contact with the brain tissue or in the vicinity of the brain tissue, and the light passes through the body tissue and goes out of the body tissue.
これらの2パターンの照射方法による撮影方法があるが、用いる光としては透過光の方が好ましい。なぜなら、反射光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、その体組織の表面近くの薄い層にしか光が照射していないので、反射光から得られる情報は少なく、体組織の表面近くの情報のみであるが、透過光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、体組織を通過した光は、体組織内の情報を含み情報量が反射光に比べて多いからである。 Although there are photographing methods based on these two patterns of irradiation methods, the light used is preferably transmitted light. This is because when a body tissue to be imaged is photographed using reflected light, light is irradiated only to a thin layer near the surface of the body tissue, so there is little information obtained from the reflected light, and the body tissue Although it is only information near the surface, when a body tissue to be imaged is photographed using transmitted light, the light passing through the body tissue contains information in the body tissue and the amount of information is larger than the reflected light Because.
このように体組織の透過光を得る具体的方法は、本発明者の以下の研究報告がある。脳組織の透過光を得るために、直径1mmの微小ランプを脳組織に挿入し脳表より約1mmのところに固定して点灯すると、その微小ランプ周辺の脳組織が赤く染まって見え(非特許文献3,非特許文献4)、また、直径約200ミクロンのグラスファイバーを前述の報告と同様に用いる(非特許文献5)ということである。 The specific method for obtaining the transmitted light of the body tissue as described above has the following research report by the present inventor. In order to obtain the transmitted light of the brain tissue, when a micro lamp with a diameter of 1 mm is inserted into the brain tissue and fixed at about 1 mm from the surface of the brain, the brain tissue around the micro lamp appears to be stained red (non-patented). Document 3, Non-Patent Document 4), and a glass fiber having a diameter of about 200 microns is used in the same manner as described above (Non-Patent Document 5).
光照射後、撮像装置7によりROIの撮影を開始する(S2)。本実施形態では、撮像装置で撮影するROIは3mm×3mmの領域とした。ここでは、撮影速度は、30フレーム/秒とした。 After the light irradiation, imaging of the ROI is started by the imaging device 7 (S2). In the present embodiment, the ROI imaged by the imaging apparatus is an area of 3 mm × 3 mm. Here, the shooting speed was 30 frames / second.
次に、撮像装置による撮影をしながら、生理的食塩水またはカーボンブラックを、検体の内頚動脈に注入する(S3)。生理的食塩水またはカーボンブラックは、一種の造影剤としての役割を果たす。なお、本実施形態では、生理的食塩水またはカーボンブラックを用いたが、これらに限定されず、造影剤の用途として用いることができる材料であれば何でもよい。 Next, physiological saline or carbon black is injected into the internal carotid artery of the specimen while photographing with the imaging device (S3). Physiological saline or carbon black serves as a kind of contrast agent. In this embodiment, physiological saline or carbon black is used. However, the present invention is not limited thereto, and any material can be used as long as it can be used as a contrast medium.
所定時間経過後、撮像装置7による撮影を終了する(S4)。S2−S5の間で撮影された画像データは画像解析装置1に送信され、大容量記憶装置2に格納される。次に、画像データの画像解析を行う(S5)。このS5の処理の詳細は図3で説明する。 After the predetermined time elapses, the photographing by the imaging device 7 is ended (S4). The image data captured between S2 and S5 is transmitted to the image analysis device 1 and stored in the mass storage device 2. Next, image analysis of the image data is performed (S5). Details of the processing of S5 will be described with reference to FIG.
図3は、本実施形態における画像解析により血流を測定するフローを示す。同図は、画像解析装置1のCPU10により実行されるプログラム(汎用数値解析プログラムMATLAB(登録商標)に組み込んだプログラム)である。 FIG. 3 shows a flow of measuring blood flow by image analysis in the present embodiment. This figure is a program (a program incorporated in a general-purpose numerical analysis program MATLAB (registered trademark)) executed by the CPU 10 of the image analysis apparatus 1.
まず、CPU10は、メモリ3に格納されている本フローを実行するプログラムを読み出して、このプログラムを起動させる。次に、CPU10は、大容量記憶装置2に格納されている画像データ(連続するフレーム画像の集合群)を所定枚数分について読み出す(S11)。 First, the CPU 10 reads a program for executing this flow stored in the memory 3 and activates this program. Next, the CPU 10 reads out image data (a group of consecutive frame images) stored in the large-capacity storage device 2 for a predetermined number (S11).
ここでは、撮影したフレーム画像群からサンプリングレートで1/10[秒]で、例えば20フレーム分読み出す。なお、色素希釈曲線をきれいに描くには20フレームあれば充分である。 Here, for example, 20 frames are read out from the captured frame image group at a sampling rate of 1/10 [second]. It should be noted that 20 frames are sufficient to draw the dye dilution curve neatly.
次に、S11で読み出したフレーム画像を複数の区画に分割する(S12)。つまり、フレーム画像を縦m×横nに分割してマトリックス状にする。これについて、図4で説明する。なお、m及びnは、正数である。 Next, the frame image read in S11 is divided into a plurality of sections (S12). That is, the frame image is divided into vertical m × horizontal n to form a matrix. This will be described with reference to FIG. Note that m and n are positive numbers.
図4は、本実施形態におけるフレーム画像をm×nに分割した場合の一例を示す。本実施形態では、同図に示すように、フレーム画像を縦50×横50のマトリックス状に分割した。この場合には、縦50×横50=2500区画が存在する。なお、上述したように、フレーム画像は、3mm×3mmのスケールのROIを撮影したものである。本実施形態ではフレーム画像を縦50×横50に分割したが、これに限定されず、m×nは任意である。それでは、図3の説明に戻る。 FIG. 4 shows an example when the frame image in this embodiment is divided into m × n. In the present embodiment, as shown in the figure, the frame image is divided into 50 × 50 matrix. In this case, there are 50 vertical sections × 50 horizontal sections = 2500 sections. As described above, the frame image is an image of an ROI having a scale of 3 mm × 3 mm. In this embodiment, the frame image is divided into 50 × 50. However, the present invention is not limited to this, and m × n is arbitrary. Returning to the description of FIG.
次に、各区画の輝度値を算出する(S12)。1つの区画は1つまたは複数の画素の集合である。したがって、区画の輝度値は、例えば、当該区画内に存在する画素の平均値とすることができる。よって、本実施形態では、2500区画分の輝度値が算出される。 Next, the brightness value of each section is calculated (S12). One section is a set of one or more pixels. Therefore, the luminance value of the section can be, for example, an average value of pixels existing in the section. Therefore, in this embodiment, luminance values for 2500 sections are calculated.
このようにして、まず1枚目のフレーム画像について処理が終了し、次のフレーム画像がある場合には、S12に戻ってその画像についてS12及びS13の処理を行う(S14)。このように、S12−S13の処理を、S11で読み出した各フレーム画像について繰り返す。 In this way, the processing for the first frame image is completed, and if there is a next frame image, the processing returns to S12 and the processing of S12 and S13 is performed for that image (S14). In this way, the processing of S12-S13 is repeated for each frame image read in S11.
次に、色素希釈曲線を算出する(S15)。色素希釈曲線とは脳内における色素(本実施形態では、S3で注入した生理的食塩水またはカーボンブラック)の濃度(存在量)の変化を示すものである。本実施形態では、S13で算出した輝度血を濃度として取り扱う。では、色素希釈曲線を算出する方法について、図5を用いて説明する。 Next, a dye dilution curve is calculated (S15). The dye dilution curve indicates a change in the concentration (abundance) of the dye in the brain (in this embodiment, physiological saline or carbon black injected in S3). In the present embodiment, the luminance blood calculated in S13 is handled as a concentration. Now, a method for calculating a dye dilution curve will be described with reference to FIG.
図5は、本実施形態における区画毎の色素希釈曲線の一例を示す。縦軸は色素の濃度(輝度値)に相当する値を示し、横軸は時間(秒)を示す。区画毎の輝度値を時系列に並べることにより同図のような色素希釈曲線を各区画について描写することができる。それでは、図3の説明に戻る。 FIG. 5 shows an example of a dye dilution curve for each section in the present embodiment. The vertical axis represents a value corresponding to the concentration (luminance value) of the dye, and the horizontal axis represents time (seconds). By arranging the luminance values for each section in time series, a dye dilution curve as shown in the figure can be drawn for each section. Returning to the description of FIG.
次に、各区画の血液の平均通過時間(MTT:Mean transit time)を算出する(S16)。S3でカーボンブラックを注入した場合には、このカーボンブラックのMTTを血液のMTTとみなすことができる。また、生理的食塩水を注入した場合には、生理的食塩水により血液が薄まって血管を流れていくので、血赤球の流れとみなすことができる。したがって、この生理的食塩水のMTTを血液のMTTとみなすことができる。 Next, the mean transit time (MTT) of the blood in each compartment is calculated (S16). When carbon black is injected in S3, the MTT of the carbon black can be regarded as blood MTT. In addition, when physiological saline is injected, blood is diluted by the physiological saline and flows through the blood vessels, so that it can be regarded as a flow of blood erythrocytes. Therefore, this physiological saline MTT can be regarded as blood MTT.
MTTは、例えば、1次のモーメント(統計学的手法)、デコンボルーション(Deconvolution)法、三角法(Trapez)等の一般的に利用されている手法を用いて、S15で算出された色素希釈曲線から算出される。これらいずれかの手法により、各区画について、MTTを求める。 The MTT is, for example, a dye dilution calculated in S15 using a commonly used method such as first-order moment (statistical method), deconvolution method, or trigonometry (Trapez). Calculated from the curve. The MTT is obtained for each section by any one of these methods.
このようにして各区画(すなわち、各色素希釈曲線)について算出されたMTTに基づいて、各区画(すなわち、各色素希釈曲線)に対する脳血流量を算出する(S17)。組織内の造影剤の流量、すなわち脳血流量(CBF:Cerebral Blood Flow)は一般に以下の式(1)より算出される。 Based on the MTT calculated for each section (that is, each dye dilution curve) in this way, the cerebral blood flow for each section (that is, each dye dilution curve) is calculated (S17). The flow rate of the contrast medium in the tissue, that is, cerebral blood flow (CBF) is generally calculated from the following equation (1).
脳血流量=CBV/MTT (1)
(CBV:血液含量(cerebral blood volume))
ここで、算出しようとしている脳血流量は相対的な値であることから、CBV≒1とすると、式(1)は、
脳血流量=1/MTT (2)
と表すことができる。この式(2)により、各区画(すなわち、各色素希釈曲線)に対する脳血流量を算出する。このようにして算出された脳血流量は、以下に説明するように、様々な形態でディスプレイ6に表示させることができる。
Cerebral blood flow = CBV / MTT (1)
(CBV: blood content (cerebral blood volume))
Here, since the cerebral blood flow to be calculated is a relative value, when CBV≈1, Equation (1) is
Cerebral blood flow = 1 / MTT (2)
It can be expressed as. From this equation (2), the cerebral blood flow volume for each section (that is, each dye dilution curve) is calculated. The cerebral blood flow calculated in this way can be displayed on the display 6 in various forms, as will be described below.
図6は、各区画について算出した血流を当該区画の位置に対応するようにマトリックス状に並べたものの一例である。これにより、この位置(区画)の脳血流量が多いかが数値として認識することができる。 FIG. 6 is an example of the blood flow calculated for each section arranged in a matrix so as to correspond to the position of the section. Thereby, it can be recognized as a numerical value whether there is much cerebral blood flow in this position (section).
図7は、相対的に図6の血流の値を輝度値に置き換えて画像化したものである。同図において、白色(高輝度値)になるほど血流は多く、黒色(低輝度値)になるほど血流は少なくなることを示している。なお、図8は、上記のROIと同一領域を撮影したマイクロフォトグラフである。図7及び図8を参照することで、どの部分の血流が多いかを確認することができる。 FIG. 7 is an image obtained by relatively replacing the blood flow value in FIG. 6 with a luminance value. In the figure, it is shown that the blood flow increases as it becomes white (high brightness value), and the blood flow decreases as it becomes black (low brightness value). FIG. 8 is a microphotograph of the same region as the above ROI. By referring to FIG. 7 and FIG. 8, it can be confirmed which part of the blood flow is large.
以上より、本実施形態によれば、従来より簡単かつ短時間に脳内の血流を測定することができる。よって、脳卒中を診断するために、従来のような複雑な計算をする必要がなく、そのような計算で得られた結果と同様の結果を容易に、かつ迅速に求めることができる。また、高額な装置でなくとも、一般のパーソナルコンピュータ等の環境下でも本発明を実行することができる。なお、本実施形態では、脳内の血流について説明したが、これに限定されず、あらゆる臓器の血流についても適用することができる。 As described above, according to the present embodiment, blood flow in the brain can be measured more easily and in a shorter time than in the past. Therefore, in order to diagnose stroke, it is not necessary to perform a complicated calculation as in the prior art, and a result similar to the result obtained by such a calculation can be obtained easily and quickly. Further, the present invention can be executed even in an environment such as a general personal computer without using an expensive apparatus. In the present embodiment, the blood flow in the brain has been described. However, the present invention is not limited to this, and the present invention can also be applied to blood flow in any organ.
1 画像解析装置
2 大容量記憶装置
3 メモリ
4 バス
5 出力インターフェース
6 ディスプレイ
7 撮像装置
8 入力インターフェース
9 入力装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image analysis device 2 Mass storage device 3 Memory 4 Bus 5 Output interface 6 Display 7 Imaging device 8 Input interface 9 Input device
Claims (2)
大容量記憶装置に記憶された、透過光または反射光下で30フレーム/秒のフレームレートで撮影された時系列に連続している複数の前記所定領域の画像データから、1/10秒のサンプリングレートで20フレームのフレーム画像データを取得する取得手段と、
前記取得した各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割手段と、
前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出手段と、
前記区画輝度値推移算出手段により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、1次のモーメント、デコンボルーション、または三角法を用いて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出手段と、
前記平均通過時間の逆数を算出して前記血流量とする血流量算出手段と、
前記算出した血流量を輝度値に変換し画像化して表示させる表示手段と、
を備えることを特徴とする血流測定装置。 In a blood flow measurement device for measuring blood flow in a predetermined region of a biological tissue of a specimen into which carbon black or physiological saline is injected as a contrast agent,
Sampling of 1/10 second from image data of a plurality of the predetermined regions that are stored in the large-capacity storage device and taken in time series under transmitted light or reflected light at a frame rate of 30 frames / second Acquisition means for acquiring frame image data of 20 frames at a rate ;
Frame image dividing means for dividing each acquired frame image into a plurality of sections;
Based on the plurality of frame image data, a section luminance value transition calculating unit that calculates a change in the luminance value for each section over time,
Based on the dye dilution curve that is the result calculated by the section luminance value transition calculating means, the average transit time of the contrast agent is calculated for each section using first-order moment, deconvolution, or trigonometry. Means for calculating average transit time,
And blood flow rate it is calculating means and the blood flow rate by calculating the reciprocal of the mean transit time,
Display means for converting the calculated blood flow volume into a luminance value, displaying it as an image, and
A blood flow measuring device comprising:
大容量記憶装置に記憶された、透過光または反射光下で30フレーム/秒のフレームレートで撮影された時系列に連続している複数の前記所定領域の画像データから、1/10秒のサンプリングレートで20フレームのフレーム画像データを取得する取得処理と、
前記取得した各フレーム画像を複数の区画に分割するフレーム画像分割処理と、
前記複数のフレーム画像データに基づいて、時間の経過に対する前記区画毎の輝度値の変化を算出する区画輝度値推移算出処理と、
前記区画輝度値推移算出処理により算出された結果である色素希釈曲線に基づいて、1次のモーメント、デコンボルーション、または三角法を用いて、前記区画毎について前記造影剤の平均通過時間を算出する平均通過時間算出処理と、
前記平均通過時間の逆数を算出して前記血流量とする血流量算出処理と、
を、コンピュータに実行させる血流測定プログラム。 In a blood flow measurement program for causing a computer to execute a process of measuring a blood flow in a predetermined region of a biological tissue of a specimen into which carbon black or physiological saline is injected as a contrast agent,
Sampling of 1/10 second from image data of a plurality of the predetermined regions that are stored in the large-capacity storage device and taken in time series under transmitted light or reflected light at a frame rate of 30 frames / second An acquisition process for acquiring frame image data of 20 frames at a rate ;
A frame image dividing process of dividing each acquired frame image into a plurality of sections;
Based on the plurality of frame image data, a section luminance value transition calculation process for calculating a change in luminance value for each section over time,
Based on the dye dilution curve that is the result calculated by the section luminance value transition calculation process, the average transit time of the contrast agent is calculated for each section using first-order moment, deconvolution, or trigonometry. An average transit time calculation process,
A blood flow calculation process for calculating a reciprocal of the average transit time to obtain the blood flow ;
Is a blood flow measurement program that causes a computer to execute.
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