器官の状態変化を評価する装置およびプログラム
【課題】器官の状態変化を評価するプログラムを提供すること。
【解決手段】器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。評価処理は、第１の状態にある器官を撮像することによって得られる第１の画像データと第１の状態とは異なる第２の状態にある器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップ（Ｓ２１）と、第１の画像データおよび第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップ（Ｓ２２、Ｓ２３）と、２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップ（Ｓ２４）と、２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、器官の状態変化を評価するステップ（Ｓ２５）とを包含する。
【解決手段】器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。評価処理は、第１の状態にある器官を撮像することによって得られる第１の画像データと第１の状態とは異なる第２の状態にある器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップ（Ｓ２１）と、第１の画像データおよび第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップ（Ｓ２２、Ｓ２３）と、２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップ（Ｓ２４）と、２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、器官の状態変化を評価するステップ（Ｓ２５）とを包含する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムに関し、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生医療が進歩するにつれて、再生治療が進んでいるかどうかの評価をどのように行うかが課題となっている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来、医師は、再生治療前に撮像された血管の画像と再生治療後に撮像された血管の画像とを目視で比較することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかを評価していた。しかし、このような評価手法は医師の経験に依存するところが大きいため、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を客観的に行うことを可能にする手法の開発が求められていた。
【０００４】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することを目的とする。さらに、本発明は、一般に、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のプログラムは、器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、該評価処理は、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップと、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価するステップとを包含し、このことにより、本発明の目的が達成される。
【０００６】
前記器官は、枝分かれ構造を有しており、前記２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含み、前記２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含んでいてもよい。
【０００７】
前記第１の状態は、前記器官の治療前の状態であり、前記第２の状態は、前記器官の治療後の状態であってもよい。
【０００８】
前記器官は、血管、気管支、骨格、神経細胞ネットワークからなる群から選択された器官であってもよい。
【０００９】
前記評価処理は、前記器官の状態変化を評価した結果を出力するステップをさらに包含してもよい。
【００１０】
本発明の装置は、器官の状態変化を評価する装置であって、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出する手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価する手段とを備え、このことにより、本発明の目的が達成される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することができる。特に、本発明によれば、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１は、血管の状態変化を評価するように動作可能なコンピュータ１の構成の一例を示す。
【００１４】
コンピュータ１は、中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、メモリ１２と、外部インタフェース１３と、入力インタフェース１４と、出力インタフェース１５とを少なくとも含んでいる。これらの構成要素は、内部バス１６を介して相互に接続されている。
【００１５】
外部インタフェース１３は、血管造影検査装置に結合されるように構成されている。外部インタフェース１３は、ケーブル等により直接的に血管造影検査装置に結合されてもよいし、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワークを介して血管造影検査装置に結合されてもよい。血管造影検査装置は、血管造影剤を用いて血管を撮像し、撮像された血管を表す画像データを出力する。画像データは、外部インタフェース１３を介してＣＰＵ１１に入力される。あるいは、血管造影検査装置のプリンタから出力された画像を外部インタフェース１３に接続されたスキャナで読み込むことにより、画像データをＣＰＵ１１に入力するようにしてもよい。ここで、画像データは、グレースケールで濃淡を表す画像データである。
【００１６】
血管造影検査装置は、任意のタイミングで血管を撮像し、任意のタイミングで撮像された血管を表す画像データを出力することができる。このようにして、ＣＰＵ１１は、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することができる。
【００１７】
ＣＰＵ１１は、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムを実行する。そのプログラムは、メモリ１２に格納されている。メモリ１２は、任意のタイプのメモリであり得る。プログラムは、コンピュータ１の出荷前にメモリ１２にインストールされてもよいし、コンピュータ１の出荷後にメモリ１２にインストールされてもよい。記録媒体に記録されたプログラムを読み出すことによってプログラムをメモリ１２にインストールしてもよいし、インターネット等のネットワーク経由でダウンロードされたプログラムをメモリ１２にインストールしてもよい。このように、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムがインストールされたコンピュータ１は、血管の状態変化を評価する装置として機能する。
【００１８】
入力インタフェース１４は、マウスやキーボード等の入力装置に結合されるように構成されている。
【００１９】
出力インタフェース１５は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置に結合されるように構成されている。
【００２０】
図２は、血管の状態変化を評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００２１】
ステップＳ２１：第１画像データおよび第２画像データの取得
ステップＳ２１では、第１の画像データおよび第２の画像データが取得される。ステップＳ２１は、例えば、上述したように、ＣＰＵ１１が、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することによって達成される。
【００２２】
ステップＳ２２：２値化
ステップＳ２３では、第１の画像データおよび第２の画像データのそれぞれについて、２値化が行われる。ここで、２値化とは、所定のしきい値より大きな濃度値を有する画素には”白”を表す濃度値（例えば、”１”）を割り当て、その所定のしきい値以下の濃度値を有する画素には”黒”を表す濃度値（例えば、”０”）を割り当てるプロセスをいう。所定のしきい値は、画像のヒストグラム特性を考慮して決定される。所定のしきい値を決定する方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。２値化により、グレースケールで濃淡を表す画像データが白黒画像データ（すなわち、２値化された画像データ）に変換される。
【００２３】
ステップＳ２３：細線化
ステップＳ２３では、２値化された第１の画像データおよび２値化された第２の画像データのそれぞれについて、細線化が行われる。ここで、細線化とは、画像データの連結成分を線図形（すなわち、トポロジカルな性質が変わらない幅１の連結成分）に変換するプロセスをいう。細線化は縮退化と似たプロセスであるが、可能な限り連結成分を縮小しない点で縮退化とは異なる。細線化の方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。細線化により、２値化された画像データが細線化された画像データ（すなわち、スケルトン化された画像データ）に変換される。
【００２４】
ステップＳ２４：特徴点抽出
ステップＳ２４では、２値化され細線化された第１の画像データから特徴点が抽出され、２値化され細線化された第２の画像データから特徴点が抽出される。ここで、特徴点の抽出とは、画像データ中の注目画素について、その注目画素の特徴点を決定することをいう。注目画素の特徴点は、例えば、３画素×３画素のマスクを用いて、その注目画素の周囲の８画素の状態を検出することによって決定される。例えば、図３Ａ〜図３Ｄに示される３画素×３画素のマスクを用いて、注目画素の特徴点を端点、連結点、分岐点、交差点に分類することが可能である。すなわち、注目画素の周囲の８画素のうち、値”１”を有する独立している（連続していない）画素の数を連結数とするとき、連結数＝１（端点）、連結数＝２（連結点）、連結数＝３（分岐点）、連結数＝４（交差点）というように注目画素の特徴点を分類することができる。
【００２５】
ステップＳ２５：評価
ステップＳ２５では、２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、血管の状態変化が評価される。
【００２６】
例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の特定の端点Ｔ１と特定の分岐点Ｂ１との間の距離Ｌ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の特定の端点Ｔ２と特定の分岐点Ｂ２との間の距離Ｌ２が計算され、距離Ｌ１と距離Ｌ２とが比較される。距離Ｌ２が距離Ｌ１より大きい場合には、その血管は「伸張した」と評価することができる。ここで、第２の画像データ中の特定の端点Ｔ２は第１の画像データ中の特定の端点Ｔ１に対応しており、第２の画像データ中の特定の分岐点Ｂ２は第１の画像データ中の特定の分岐点Ｂ１に対応しているものとする。
【００２７】
このように、第１の画像データ中の距離Ｌ１と第２の画像データ中の距離Ｌ２とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価することができる。
【００２８】
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。
【００２９】
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。
【００３０】
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。
【００３１】
また、例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２が計算され、端点の総数Ｓ１と端点の総数Ｓ２とが比較される。端点の総数Ｓ２が端点の総数Ｓ１より大きい場合には、血管が「新生した」と評価することができる。
【００３２】
なお、血管の端点の総数が増加すれば、血管の分岐点の数も増加することから、再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１の代わりに、再生治療前の血管の分岐点の総数ＳＳ１を計算し、再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２の代わりに、再生治療後の血管の分岐点の総数ＳＳ２を計算し、分岐点の総数ＳＳ１と分岐点の総数ＳＳ２とを比較するようにしてもよい。この場合、分岐点の総数ＳＳ２が分岐点の総数ＳＳ１より大きければ、血管が「新生した」と評価するようにしてもよい。
【００３３】
このように、第１の画像データ中の端点の総数Ｓ１と第２の画像データ中の端点の総数Ｓ２とを比較することにより（もしくは、第１の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ１と第２の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ２とを比較することにより）、期待どおりに血管が「新生した」かどうかを評価することができる。
【００３４】
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。
【００３５】
図４は、２値化され細線化された画像データをコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。
【００３６】
図５は、２値化され細線化された画像データから抽出された端点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図５において印＊が端点を示す。
【００３７】
図６は、２値化され細線化された画像データから抽出された分岐点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図６において印＊が分岐点を示す。
【００３８】
なお、図４〜図６では、作図の便宜上、ディスプレイ上の実際の表示とは白黒を反転させて描画している。
【００３９】
このように、２値化され細線化された画像データから抽出された端点および／または分岐点を用いて、器官の状態変化を評価することが可能になる。
【００４０】
上述した実施の形態では、血管の状態を評価するための装置およびプログラムの例を説明した。しかし、本発明は、血管の状態を評価することに限定されない。本発明は、一般に、血管のような器官の状態変化を評価することに適用され得る。ここで、本発明が適用可能な器官としては、血管の他に、例えば、気管支、骨格、神経細胞ネットワークなどが挙げられる。
【００４１】
また、評価対象となる状態変化は、治療前の状態から治療後の状態への変化には限定されない。例えば、治療プロセスにおける経過を評価することを目的として、治療を開始した後の第１のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始した直後の状態）から治療を開始した後の第２のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始してから１週間後の状態）への変化を評価対象としてもよい。
【００４２】
さらに、本発明は、再生治療における状態変化を評価することに限定されない。本発明は、任意の治療（例えば、抗ガン治療）における状態変化を評価することにも適用され得る。
【００４３】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムとして有用であり、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】血管の状態変化を評価するコンピュータ１の構成の一例を示す図
【図２】血管の状態変化を評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャート
【図３Ａ】端点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｂ】連結点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｃ】分岐点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｄ】交差点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図４】２値化され細線化された画像データをディスプレイに表示した例を示す図
【図５】２値化され細線化された画像データから抽出された端点をディスプレイに表示した例を示す図
【図６】２値化され細線化された画像データから抽出された分岐点をディスプレイに表示した例を示す図
【符号の説明】
【００４６】
１ コンピュータ
１１ 中央処理装置（ＣＰＵ）
１２ メモリ
１３ 外部インタフェース
１４ 入力インタフェース
１５ 出力インタフェース
１６ 内部バス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムに関し、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生医療が進歩するにつれて、再生治療が進んでいるかどうかの評価をどのように行うかが課題となっている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来、医師は、再生治療前に撮像された血管の画像と再生治療後に撮像された血管の画像とを目視で比較することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかを評価していた。しかし、このような評価手法は医師の経験に依存するところが大きいため、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を客観的に行うことを可能にする手法の開発が求められていた。
【０００４】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することを目的とする。さらに、本発明は、一般に、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のプログラムは、器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、該評価処理は、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップと、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価するステップとを包含し、このことにより、本発明の目的が達成される。
【０００６】
前記器官は、枝分かれ構造を有しており、前記２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含み、前記２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含んでいてもよい。
【０００７】
前記第１の状態は、前記器官の治療前の状態であり、前記第２の状態は、前記器官の治療後の状態であってもよい。
【０００８】
前記器官は、血管、気管支、骨格、神経細胞ネットワークからなる群から選択された器官であってもよい。
【０００９】
前記評価処理は、前記器官の状態変化を評価した結果を出力するステップをさらに包含してもよい。
【００１０】
本発明の装置は、器官の状態変化を評価する装置であって、第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出する手段と、該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価する手段とを備え、このことにより、本発明の目的が達成される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムを提供することができる。特に、本発明によれば、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１は、血管の状態変化を評価するように動作可能なコンピュータ１の構成の一例を示す。
【００１４】
コンピュータ１は、中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、メモリ１２と、外部インタフェース１３と、入力インタフェース１４と、出力インタフェース１５とを少なくとも含んでいる。これらの構成要素は、内部バス１６を介して相互に接続されている。
【００１５】
外部インタフェース１３は、血管造影検査装置に結合されるように構成されている。外部インタフェース１３は、ケーブル等により直接的に血管造影検査装置に結合されてもよいし、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワークを介して血管造影検査装置に結合されてもよい。血管造影検査装置は、血管造影剤を用いて血管を撮像し、撮像された血管を表す画像データを出力する。画像データは、外部インタフェース１３を介してＣＰＵ１１に入力される。あるいは、血管造影検査装置のプリンタから出力された画像を外部インタフェース１３に接続されたスキャナで読み込むことにより、画像データをＣＰＵ１１に入力するようにしてもよい。ここで、画像データは、グレースケールで濃淡を表す画像データである。
【００１６】
血管造影検査装置は、任意のタイミングで血管を撮像し、任意のタイミングで撮像された血管を表す画像データを出力することができる。このようにして、ＣＰＵ１１は、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することができる。
【００１７】
ＣＰＵ１１は、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムを実行する。そのプログラムは、メモリ１２に格納されている。メモリ１２は、任意のタイプのメモリであり得る。プログラムは、コンピュータ１の出荷前にメモリ１２にインストールされてもよいし、コンピュータ１の出荷後にメモリ１２にインストールされてもよい。記録媒体に記録されたプログラムを読み出すことによってプログラムをメモリ１２にインストールしてもよいし、インターネット等のネットワーク経由でダウンロードされたプログラムをメモリ１２にインストールしてもよい。このように、血管の状態変化を評価する評価処理を実装したプログラムがインストールされたコンピュータ１は、血管の状態変化を評価する装置として機能する。
【００１８】
入力インタフェース１４は、マウスやキーボード等の入力装置に結合されるように構成されている。
【００１９】
出力インタフェース１５は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置に結合されるように構成されている。
【００２０】
図２は、血管の状態変化を評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００２１】
ステップＳ２１：第１画像データおよび第２画像データの取得
ステップＳ２１では、第１の画像データおよび第２の画像データが取得される。ステップＳ２１は、例えば、上述したように、ＣＰＵ１１が、第１の状態（例えば、再生治療前の状態）にある血管を撮像することによって得られる第１の画像データと第２の状態（例えば、再生治療後の状態）にある血管を撮像することによって得られる第２の画像データとを外部インタフェース１３を介して取得することによって達成される。
【００２２】
ステップＳ２２：２値化
ステップＳ２３では、第１の画像データおよび第２の画像データのそれぞれについて、２値化が行われる。ここで、２値化とは、所定のしきい値より大きな濃度値を有する画素には”白”を表す濃度値（例えば、”１”）を割り当て、その所定のしきい値以下の濃度値を有する画素には”黒”を表す濃度値（例えば、”０”）を割り当てるプロセスをいう。所定のしきい値は、画像のヒストグラム特性を考慮して決定される。所定のしきい値を決定する方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。２値化により、グレースケールで濃淡を表す画像データが白黒画像データ（すなわち、２値化された画像データ）に変換される。
【００２３】
ステップＳ２３：細線化
ステップＳ２３では、２値化された第１の画像データおよび２値化された第２の画像データのそれぞれについて、細線化が行われる。ここで、細線化とは、画像データの連結成分を線図形（すなわち、トポロジカルな性質が変わらない幅１の連結成分）に変換するプロセスをいう。細線化は縮退化と似たプロセスであるが、可能な限り連結成分を縮小しない点で縮退化とは異なる。細線化の方法としては、任意の公知の方法を使用することができる。細線化により、２値化された画像データが細線化された画像データ（すなわち、スケルトン化された画像データ）に変換される。
【００２４】
ステップＳ２４：特徴点抽出
ステップＳ２４では、２値化され細線化された第１の画像データから特徴点が抽出され、２値化され細線化された第２の画像データから特徴点が抽出される。ここで、特徴点の抽出とは、画像データ中の注目画素について、その注目画素の特徴点を決定することをいう。注目画素の特徴点は、例えば、３画素×３画素のマスクを用いて、その注目画素の周囲の８画素の状態を検出することによって決定される。例えば、図３Ａ〜図３Ｄに示される３画素×３画素のマスクを用いて、注目画素の特徴点を端点、連結点、分岐点、交差点に分類することが可能である。すなわち、注目画素の周囲の８画素のうち、値”１”を有する独立している（連続していない）画素の数を連結数とするとき、連結数＝１（端点）、連結数＝２（連結点）、連結数＝３（分岐点）、連結数＝４（交差点）というように注目画素の特徴点を分類することができる。
【００２５】
ステップＳ２５：評価
ステップＳ２５では、２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、血管の状態変化が評価される。
【００２６】
例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の特定の端点Ｔ１と特定の分岐点Ｂ１との間の距離Ｌ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の特定の端点Ｔ２と特定の分岐点Ｂ２との間の距離Ｌ２が計算され、距離Ｌ１と距離Ｌ２とが比較される。距離Ｌ２が距離Ｌ１より大きい場合には、その血管は「伸張した」と評価することができる。ここで、第２の画像データ中の特定の端点Ｔ２は第１の画像データ中の特定の端点Ｔ１に対応しており、第２の画像データ中の特定の分岐点Ｂ２は第１の画像データ中の特定の分岐点Ｂ１に対応しているものとする。
【００２７】
このように、第１の画像データ中の距離Ｌ１と第２の画像データ中の距離Ｌ２とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価することができる。
【００２８】
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の平均値とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。
【００２９】
あるいは、第１の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）と第２の画像データ中の端点と分岐点との距離の最大値（もしくは、最小値）とを比較することにより、期待どおりに血管が「伸張した」かどうかを評価するようにしてもよい。
【００３０】
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。
【００３１】
また、例えば、２値化され細線化された第１の画像データに基づいて再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１が計算され、２値化され細線化された第２の画像データに基づいて再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２が計算され、端点の総数Ｓ１と端点の総数Ｓ２とが比較される。端点の総数Ｓ２が端点の総数Ｓ１より大きい場合には、血管が「新生した」と評価することができる。
【００３２】
なお、血管の端点の総数が増加すれば、血管の分岐点の数も増加することから、再生治療前の血管の端点の総数Ｓ１の代わりに、再生治療前の血管の分岐点の総数ＳＳ１を計算し、再生治療後の血管の端点の総数Ｓ２の代わりに、再生治療後の血管の分岐点の総数ＳＳ２を計算し、分岐点の総数ＳＳ１と分岐点の総数ＳＳ２とを比較するようにしてもよい。この場合、分岐点の総数ＳＳ２が分岐点の総数ＳＳ１より大きければ、血管が「新生した」と評価するようにしてもよい。
【００３３】
このように、第１の画像データ中の端点の総数Ｓ１と第２の画像データ中の端点の総数Ｓ２とを比較することにより（もしくは、第１の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ１と第２の画像データ中の分岐点の総数ＳＳ２とを比較することにより）、期待どおりに血管が「新生した」かどうかを評価することができる。
【００３４】
このような評価は、例えば、血管の再生治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。同様に、期待どおりに器官の伸張が抑制されているかどうかを評価することも可能である。このような評価は、例えば、器官の抗ガン治療が期待どおりに進んでいるかどうかを客観的に評価するために有用である。
【００３５】
図４は、２値化され細線化された画像データをコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。
【００３６】
図５は、２値化され細線化された画像データから抽出された端点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図５において印＊が端点を示す。
【００３７】
図６は、２値化され細線化された画像データから抽出された分岐点をコンピュータ１に接続されたディスプレイに表示した例を示す。図６において印＊が分岐点を示す。
【００３８】
なお、図４〜図６では、作図の便宜上、ディスプレイ上の実際の表示とは白黒を反転させて描画している。
【００３９】
このように、２値化され細線化された画像データから抽出された端点および／または分岐点を用いて、器官の状態変化を評価することが可能になる。
【００４０】
上述した実施の形態では、血管の状態を評価するための装置およびプログラムの例を説明した。しかし、本発明は、血管の状態を評価することに限定されない。本発明は、一般に、血管のような器官の状態変化を評価することに適用され得る。ここで、本発明が適用可能な器官としては、血管の他に、例えば、気管支、骨格、神経細胞ネットワークなどが挙げられる。
【００４１】
また、評価対象となる状態変化は、治療前の状態から治療後の状態への変化には限定されない。例えば、治療プロセスにおける経過を評価することを目的として、治療を開始した後の第１のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始した直後の状態）から治療を開始した後の第２のタイミングにおける状態（例えば、治療を開始してから１週間後の状態）への変化を評価対象としてもよい。
【００４２】
さらに、本発明は、再生治療における状態変化を評価することに限定されない。本発明は、任意の治療（例えば、抗ガン治療）における状態変化を評価することにも適用され得る。
【００４３】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、器官の状態変化を評価する装置およびプログラムとして有用であり、特に、血管の再生治療前の状態から血管の再生治療後の状態への変化を評価することにより、血管の再生治療が進んでいるかどうかの評価を行うことを可能にする装置およびプログラムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】血管の状態変化を評価するコンピュータ１の構成の一例を示す図
【図２】血管の状態変化を評価する評価処理の手順の一例を示すフローチャート
【図３Ａ】端点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｂ】連結点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｃ】分岐点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図３Ｄ】交差点を検出するために用いられる３画素×３画素マスクの例を示す図
【図４】２値化され細線化された画像データをディスプレイに表示した例を示す図
【図５】２値化され細線化された画像データから抽出された端点をディスプレイに表示した例を示す図
【図６】２値化され細線化された画像データから抽出された分岐点をディスプレイに表示した例を示す図
【符号の説明】
【００４６】
１ コンピュータ
１１ 中央処理装置（ＣＰＵ）
１２ メモリ
１３ 外部インタフェース
１４ 入力インタフェース
１５ 出力インタフェース
１６ 内部バス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該評価処理は、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価するステップと
を包含する、プログラム。
【請求項２】
前記器官は、枝分かれ構造を有しており、
前記２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含み、
前記２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含む、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第１の状態は、前記器官の治療前の状態であり、前記第２の状態は、前記器官の治療後の状態である、請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
前記器官は、血管、気管支、骨格、神経細胞ネットワークからなる群から選択された器官である、請求項１に記載のプログラム。
【請求項５】
前記評価処理は、前記器官の状態変化を評価した結果を出力するステップをさらに包含する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
器官の状態変化を評価する装置であって、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出する手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価する手段と
を備えた、装置。
【請求項１】
器官の状態変化を評価する評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該評価処理は、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得するステップと、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行うステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出するステップと、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価するステップと
を包含する、プログラム。
【請求項２】
前記器官は、枝分かれ構造を有しており、
前記２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含み、
前記２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点は、該器官の端点または分岐点を含む、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第１の状態は、前記器官の治療前の状態であり、前記第２の状態は、前記器官の治療後の状態である、請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
前記器官は、血管、気管支、骨格、神経細胞ネットワークからなる群から選択された器官である、請求項１に記載のプログラム。
【請求項５】
前記評価処理は、前記器官の状態変化を評価した結果を出力するステップをさらに包含する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
器官の状態変化を評価する装置であって、
第１の状態にある該器官を撮像することによって得られる第１の画像データと、該第１の状態とは異なる第２の状態にある該器官を撮像することによって得られる第２の画像データとを取得する手段と、
該第１の画像データおよび該第２の画像データのそれぞれに対して２値化および細線化を行う手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから特徴点を抽出し、該２値化され細線化された第２の画像データから特徴点を抽出する手段と、
該２値化され細線化された第１の画像データから抽出された特徴点と該２値化され細線化された第２の画像データから抽出された特徴点とに基づいて、該器官の状態変化を評価する手段と
を備えた、装置。
【図１】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図３Ｄ】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図３Ｄ】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２００７−１１７１０８（Ｐ２００７−１１７１０８Ａ）
【公開日】平成１９年５月１７日（２００７．５．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３０９０４１（Ｐ２００５−３０９０４１）
【出願日】平成１７年１０月２４日（２００５．１０．２４）
【出願人】（５０３３４１６８６）メド・ソリューション株式会社 (9)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年５月１７日（２００７．５．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１０月２４日（２００５．１０．２４）
【出願人】（５０３３４１６８６）メド・ソリューション株式会社 (9)
【Ｆターム（参考）】
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