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公開番号2025120030
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-15
出願番号2024015221
出願日2024-02-02
発明の名称医用画像処理装置、および医用画像処理方法
出願人キヤノンメディカルシステムズ株式会社
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類A61B 5/00 20060101AFI20250807BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】血栓の診断や治療のためにより好適な情報を提示することである。
【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、推定部と、判断部と、表示部と、を持つ。取得部は、少なくとも患者の血管が写されている医用画像、および前記患者に関する患者情報を取得する。推定部は、前記医用画像および前記患者情報に基づいて、前記医用画像に写されている血栓の状態を推定し、推定した前記血栓に関する推定結果を出力する。判断部は、前記医用画像および前記患者情報と、前記推定結果とに基づいて、前記血栓を除去する血栓除去方法を判断し、前記血栓除去方法の判断結果を出力する。表示部は、前記医用画像と、前記推定結果と、前記判断結果とのいずれか一つあるいは複数を提示するための表示画像を生成して表示装置に表示させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも患者の血管が写されている医用画像、および前記患者に関する患者情報を取得する取得部と、
前記医用画像および前記患者情報に基づいて、前記医用画像に写されている血栓の状態を推定し、推定した前記血栓に関する推定結果を出力する推定部と、
前記医用画像および前記患者情報と、前記推定結果とに基づいて、前記血栓を除去する血栓除去方法を判断し、前記血栓除去方法の判断結果を出力する判断部と、
前記医用画像と、前記推定結果と、前記判断結果とのいずれか一つあるいは複数を提示するための表示画像を生成して表示装置に表示させる表示部と、
を備える医用画像処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記推定部は、
前記医用画像における前記血栓の領域を推定し、推定した前記血栓の領域の血栓領域画像を前記推定結果として出力する血栓領域推定部と、
前記血栓の病型を推定し、推定した前記血栓の病型を表す血栓病型情報を前記推定結果として出力する血栓病型推定部と、
前記血栓の組成を推定し、推定した前記血栓の組成を表す血栓組成構成情報を前記推定結果として出力する血栓組成推定部と、
を備える、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記血栓領域推定部は、前記医用画像を入力すると、前記医用画像上で確認できる血栓兆候を示す領域を前記血栓の領域として判別した画像を出力するように学習された学習済みモデルを用いて、前記医用画像から区分けした前記血栓領域画像を前記推定結果として出力し、
前記血栓病型推定部は、血栓除去前の医用画像の画像特徴量を入力すると、血栓回収後に判明した血栓の病型を出力するように学習された学習済みモデルを用いて、血栓除去前の前記医用画像から推定した前記血栓病型情報を前記推定結果として出力し、
前記血栓組成推定部は、血栓除去前の医用画像の画像特徴量を入力すると、血栓回収後の解析結果を出力するように学習された学習済みモデルを用いて、血栓除去前の前記医用画像から推定した血栓組成構成情報を前記推定結果として出力する、
請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記判断部は、前記血栓領域画像と、前記血栓病型情報と、前記血栓組成構成情報との組み合わせに基づいて、前記血栓除去方法を判断する、
請求項２または請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記判断部は、前記血栓領域画像と、前記血栓病型情報と、前記血栓組成構成情報との組み合わせ、および前記血栓除去方法に基づいて、前記血栓領域画像が表す前記血栓の領域を分割する分割方法を判断し、前記分割方法の判断結果を出力する領域分割判断部、
を備え、
前記判断結果と、前記分割方法の判断結果とに応じて、前記血栓領域画像を複数の領域に分割するための画像処理を行い、分割した前記領域の前記血栓の組成を含む特徴値を表す領域分割情報を出力する分割部、
をさらに備える、
請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記血栓除去方法は、前記血栓の硬さを表す情報を含み、
前記分割部は、前記血栓の硬さに応じた前記領域に分割するための前記画像処理を行う、
請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記血栓除去方法は、前記血栓の病型を表す情報を含み、
前記分割部は、前記血栓の病型に応じた前記領域に分割するための前記画像処理を行う、
請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記血栓除去方法は、血栓除去デバイスを用いて前記血栓を除去する術式を含み、
前記分割部は、前記判断結果が、前記血栓除去デバイスを用いた術式で前記血栓を除去する判断である場合、前記血栓領域画像を、前記血栓を除去する術式で用いる前記血栓除去デバイスに応じた前記領域に分割するための前記画像処理を行う、
請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記分割部は、前記特徴値を入力すると、前記特徴値が表す前記血栓を構成する組成の割合を含む組成構成を出力するように学習された学習済みモデルを用いて、前記特徴値に対応する組成割合を算出し、算出した組成割合を前記領域分割情報として出力する、
請求項８に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示部は、分割されたそれぞれの前記領域に、対応する前記領域分割情報を示した前記表示画像を生成して前記表示装置に表示させる、
請求項９に記載の医用画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、および医用画像処理方法に関する。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、脳主幹動脈閉塞による虚血性脳卒中などの脳梗塞の手術では、その要因である患者の血管内部に発生した血栓を除去することが行われる。このとき、手術を行う医師などの術者は、例えば、コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）装置によって撮像されたＣＴ画像や、磁気共鳴画像（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置によって撮像されたＭＲ画像などの医用画像に写されている血栓の兆候に参考にして、血栓が発生している位置の判断をしている。しかしながら、ＣＴ画像やＭＲ画像に写されている患者の血管や血栓は鮮明ではないことがあるため、血栓の位置の判断は容易ではない。
【０００３】
これに関して、従来から、ＣＴ画像から梗塞領域および主幹動脈閉塞箇所を推定し、主幹動脈閉塞箇所に基づいて閉塞している血管の支配領域を特定して、支配領域と梗塞領域との重なり量（体積）を定量値として導出して提示する情報処理装置に関する提案がされている。従来の技術では、ＣＴ画像を、例えば、左右の前大脳動脈支配領域、中大脳動脈支配領域、および後大脳動脈支配領域などの所定の領域に分割し、導出した定量値をそれぞれの領域に重畳させることによって、ＣＴ画像と定量値との表示させている。
【０００４】
さらに、近年では、ステントリトリーバーや吸引カテーテルなど、血栓を除去するための血栓除去デバイスを使用した脳卒中血栓の回収技術が進歩し、患者から採取（除去）した血栓を病理解析することで、血栓の形態学的および組織学的な組成の分析が詳細に行えるようになっている。その結果、血栓は、非常に不均一な構成であり、例えば、フィブリン、血小板、赤血球、白血球、フォン・ヴィレブランド（von Willebrand Factor：ｖＷＦ）、好中球細胞外トラップ（Neutro-phil Extracellular Traps：ＮＥＴｓ）などで構成されていることが明らかになってきている。ここで、脳梗塞は、心原性脳塞栓症、アテローム血栓性脳梗塞（ATherothrombotic Brain Infarction：ＡＴＢＩ）、ラクナ梗塞、その他の確定された病因による脳卒中、または未確定の病因による脳卒中に大別される。そして、患者から採取した血栓の組成を特定し、医用画像に写されている血栓の領域における特徴量と特定した組成との関係を機械学習などによって学習することにより、医用画像に写されている血栓の組成を推定することができるようになってきている。血栓の組成を推定することができると、血栓の硬さを判断することができ、血栓を除去するための好適な術式を決定することができると考えられる。
【０００５】
しかしながら、医用画像に写されている血栓の組成の推定では、血栓領域の全体に対する組成構成を推定することはできるものの、血栓領域における局所的な組成構成を推定することができるまでには至っていない。このため、血栓を除去するために用いる血栓除去デバイスや血栓を溶解するための血栓溶解剤に対する血栓の抵抗性を含めて、血栓を除去するための術式を決定することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２３－１３０２３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、血栓の診断や治療のためにより好適な情報を提示することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の医用画像処理装置は、取得部と、推定部と、判断部と、表示部と、を持つ。取得部は、少なくとも患者の血管が写されている医用画像、および前記患者に関する患者情報を取得する。推定部は、前記医用画像および前記患者情報に基づいて、前記医用画像に写されている血栓の状態を推定し、推定した前記血栓に関する推定結果を出力する。判断部は、前記医用画像および前記患者情報と、前記推定結果とに基づいて、前記血栓を除去する血栓除去方法を判断し、前記血栓除去方法の判断結果を出力する。表示部は、前記医用画像と、前記推定結果と、前記判断結果とのいずれか一つあるいは複数を提示するための表示画像を生成して表示装置に表示させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
実施形態に係る医用画像処理装置の機能構成の一例を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置において事前に定められた血栓除去方法および分割方法の一例を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が血栓領域画像を分割する画像処理の一例（その１）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が血栓領域画像を分割する画像処理の一例（その２）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が血栓領域画像を分割する画像処理の一例（その３）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が血栓領域画像を分割する画像処理の一例（その４）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が血栓領域画像を分割する画像処理の一例（その５）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が特徴値を算出する領域の違いの一例を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域分割画像処理機能が分割した領域の特徴値を算出する際の処理の一例を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域表示機能が生成する表示画像の一例（その１）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域表示機能が生成する表示画像の一例（その２）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置が備える領域表示機能が生成する表示画像の一例（その３）を示す図。
実施形態に係る医用画像処理装置における処理の流れの一例を示すフローチャート。
実施形態に係る医用画像処理装置が情報を提供する際の表示画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、実施形態の医用画像処理装置、および医用画像処理方法について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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