系统及导出方法.pdf

摘要
申请专利号：	CN201380003368.7	申请日：	2013.11.15
公开号：	CN103957807A	公开日：	2014.07.30
当前法律状态：	授权	有效性：	有权
法律详情：	专利权的转移IPC(主分类):A61B 6/03登记生效日:20160711变更事项:专利权人变更前权利人:株式会社东芝变更后权利人:东芝医疗系统株式会社变更事项:地址变更前权利人:日本东京都变更后权利人:日本枥木变更事项:专利权人变更前权利人:东芝医疗系统株式会社\|\|\|授权\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):A61B 6/03申请日:20131115\|\|\|公开
IPC分类号：	A61B6/03; A61B5/00; A61B5/055	主分类号：	A61B6/03
申请人：	株式会社东芝; 东芝医疗系统株式会社
发明人：	大石悟
地址：	日本东京都
优先权：	2012.11.15 JP 2012-251416
专利代理机构：	中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038	代理人：	许海兰
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内容摘要

本发明的实施方式所涉及的系统具有存储器、动脉瘤鉴定单元、歪斜度评价单元以及破裂风险解析单元。所述存储器存储医用图像数据。所述动脉瘤鉴定单元鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤。所述歪斜度评价单元对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价。所述破裂风险导出单元根据所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。

权利要求书

权利要求书
1.  一种系统，其特征在于包括：
存储器，存储医用图像数据；
动脉瘤鉴定单元，鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；
歪斜度评价单元，对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价；以及
破裂风险导出单元，从所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。

2.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述歪斜度评价单元包含：
椭圆体近似单元，用椭圆体来近似所述动脉瘤的形状；以及
差异评价单元，将所述动脉瘤和所述椭圆体的差异评价成歪斜度。

3.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述歪斜度评价单元包含：
表面鉴定单元，鉴定所述动脉瘤的表面；
切面计算单元，计算所述表面的切面；以及
切面变化度评价单元，将所述切面的变化度评价成歪斜度。

4.  如权利要求3所述的系统，其特征在于：
所述切面计算单元包含：
用曲面来近似所述表面的单元；
鉴定所述曲面的第1切面的单元；以及
鉴定所述第1切面的附近的多个第2切面的单元，
所述切面变化度评价单元包含将所述多个第2切面进行平均并进行了鉴定的平面和所述第1切面之间的误差计算成所述变化度的单元。

5.  如权利要求3所述的系统，其特征在于：
所述切面计算单元包含：
根据所述表面鉴定所述动脉瘤的中心的单元；
计算连结所述动脉瘤的中心和所述表面的第1向量的单元；以及
计算连结所述动脉瘤的中心和所述表面的附近的多个表面的多个第2向量的单元，
所述切面变化度评价单元包含将所述多个第2向量进行平均并进行了鉴定的向量和所述第1向量之间的误差计算成所述变化度的单元。

6.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述歪斜度评价单元包含：
对所述动脉瘤的图像实施收缩处理以及扩张处理并创建图像的单元；以及
将创建出的所述图像与实施所述收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较、将两个图像的差分评价成所述歪斜度的单元。

7.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述歪斜度评价单元包含：
对所述动脉瘤的图像实施低通滤波而创建图像的单元；以及
将创建出的所述图像与实施所述低通滤波之前的图像进行比较、将两个图像的差异评价成所述歪斜度的单元。

8.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述歪斜度评价单元包含：
提取所述动脉瘤的表面形状的单元；
对所述表面形状进行平滑的平滑化单元；以及
将进行平滑化之后的所述表面形状与进行平滑化之前的所述表面形状进行比较、根据两者的误差来评价所述歪斜度的单元。

9.  如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述动脉瘤鉴定单元包含对同一被检测体上的两个以上的医用图像数据中的同一位置的动脉瘤进行鉴定的单元，
所述歪斜度评价单元包含对鉴定出的所述动脉瘤的歪斜度的变化进行评价的单元，
所述系统包括：
对鉴定后的所述动脉瘤的大小的变化进行评价的大小评价单元；以及
输出所述大小评价单元以及所述歪斜度评价单元中的某一方的评价结果或者双方的评价结果的输出单元。

10.  如权利要求1所述的系统，其特征在于包括：
图像获取单元，经由网络获取所述医用图像数据，
所述存储器存储获取到的所述医用图像数据。

11.  一种系统，其特征在于包括：
存储器，存储医用图像数据；
动脉瘤鉴定单元，鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；
血管鉴定单元，鉴定产生所述动脉瘤的载瘤血管；以及
倾斜度评价单元，对所述动脉瘤和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价。

12.  如权利要求11所述的系统，其特征在于：
所述倾斜度评价单元包含：
用椭圆体来近似所述动脉瘤的形状的单元；
鉴定所述载瘤血管的倾斜度的单元；
计算所述载瘤血管的倾斜度与所述椭圆体的直径所形成的角度的单元；以及
将形成的所述角度当中最接近于垂直而成的角度确定成所述动脉瘤和载瘤血管之间的倾斜度的单元。

13.  如权利要求11所述的系统，其特征在于：
所述动脉瘤鉴定单元包含对同一被检测体中的两个以上的医用图像数据中的同一位置的动脉瘤进行鉴定的单元，
所述倾斜度评价单元包含对鉴定出的所述动脉瘤和载瘤血管之间的倾斜度的变化进行评价的单元，
所述系统包括：
大小评价单元，对鉴定出的所述动脉瘤的大小的变化进行评价；以及
输出单元，输出所述大小评价单元以及所述倾斜度评价单元的某一方的评价结果或者双方的评价结果。

14.  如权利要求13所述的系统，其特征在于：
所述评价结果包含表示所述变化的图、以及表示所述变化的变化率或比率的某一方或者双方。

15.  一种导出方法，所述导出方法是具有存储医用图像数据的存储器的系统执行的方法，其特征在于：
鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；
对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价；以及
根据所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。

说明书

说明书系统及导出方法
技术领域
本发明的实施方式涉及系统及导出方法。
背景技术
头部动脉瘤一般来说在破裂的危险性(以下，称作破裂风险)高的情况下进行手术，在破裂风险低的情况下通过药物治疗进行跟踪(经过观察)。在跟踪头部动脉瘤时，使用用于评价动脉瘤的形态的各种各样的方式。
第1方式是通过C T A(computed tomography angiography：C T血管造影)或者M R I(magnetic resonance imaging：核磁共振成像)拍摄动脉瘤的图像、基于该图像对动脉瘤的形状以视觉方式进行评价的方法。
第2方式是基于上述的图像、利用计算机对向动脉瘤流入的血流进行解析、并评价内壁的剪应力(WSS：wall shear stress)的方法。
现有技术文献
非专利文献
非专利文献1Dhar S，Tremmel M，Mocco J，Yamamoto J，Siddiqui AH，Hopkins LN，Kim M，Meng H：“用于颅内动脉瘤破裂风险评估的形态学参数(Morphology Parameters for Intracranial Aneurysm Rupture Risk Assessment).”，神经外科，63：185-197，2008.
发明内容
通过近年来的研究得知：头部动脉瘤在由于血流引起对内壁的过大的压力(stress)下产生，并且随着压力的下降导致内壁变得脆弱而破裂。
因此，根据本发明的发明人的研究，在对动脉瘤的破裂风险进行解析(导出)时，对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析是有用的。
然而，这样的对动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析的方法尚未被提出。
本发明的目的是提供能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析的系统以及导出方法。
本发明的实施方式涉及的系统具备存储器、动脉瘤鉴定单元、歪斜度评价单元以及破裂风险解析单元。
所述存储器存储医用图像数据。
所述动脉瘤鉴定单元鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤。
所述歪斜度评价单元定量地评价所述动脉瘤的歪斜度。
所述破裂风险导出单元根据所述评价的结果，导出该动脉瘤的破裂风险。
附图说明
图1是表示第1实施方式中的系统及其周边构成的示意图。
图2是表示该实施方式中的动脉瘤、椭圆体以及两者的差异的示意图。
图3是用于说明该实施方式中的动作的流程图。
图4是用于说明该实施方式中的动脉瘤的提取动作的一个例子的示意图。
图5是用于说明该实施方式中的椭圆体近似的一个例子的示意图。
图6是用于说明第2实施方式中的动作的流程图。
图7是用于说明该实施方式的变形例的动作的流程图。
图8是用于说明第3实施方式中的动作的流程图。
图9是用于说明该实施方式中的两个图像的差分的示意图。
图10是用于说明第4实施方式中的动作的流程图。
图11是用于说明第5实施方式中的动作的流程图。
图12是用于说明第6实施方式中的动作的流程图。
图13A是用于说明该实施方式中的效果的示意图。
图13B是用于说明该实施方式中的效果的示意图。
图13C是用于说明该实施方式中的效果的示意图。
具体实施方式
以下，参照附图对各实施方式涉及的系统以及导出方法进行说明。以下的系统也可以分别通过硬件结构、或者硬件资源和软件的组合结构中的任意一个实施。作为组合结构的软件，可以使用预先从网络或者存储介质中安装到计算机、并且用于使该计算机实现系统的各功能的程序。此外，“系统”的用语也可以替代解读为“破裂风险导出系统”或者“导出系统”等。另外，“导出”的用语也可以替代解读为“解析”等。
<第1实施方式>
图1是表示第1实施方式涉及的系统及其周边构成的示意图。系统通过医用图像工作台10以及监视装置14构成。在医用图像工作台10的内部具有硬盘11、计算机12以及网络I／F(例如，Ethernet(注册商标)Card等)13。
硬盘11中保存有解析用软件(程序)11s以及医用三维图像(医用图像数据)11g。计算机12包括主存储器12m以及处理器12p。
处理器12p将硬盘11内的解析用软件11s以及医用三维图像11g读出到主存储器12m中，执行解析用软件11s的处理。
处理器12p通过网络I／F13经由网络从P A C S(picture archiving communication system：图像存档和传输系统)系统20、C T(computed tomography：计算机断层扫描)装置30、以及M R I装置40等中获取医用三维图像11g，并保存在硬盘11中。
但是，处理器12p将医用三维图像11g发送到主存储器12m而不保存在硬盘11中，并执行从硬盘11中读出的解析用软件11s，从而对主存储器12m内的医用三维图像11g进行解析。
此外，解析用软件11s由处理器12p执行，并且包括用于使计算机12实现动脉瘤鉴定功能、歪斜度评价功能以及破裂风险导出功能的程序。
在此，动脉瘤鉴定功能是鉴定医用图像中的动脉瘤的功能。
歪斜度评价功能是对动脉瘤的歪斜度定量地进行评价的功能。在本实施方式中，歪斜度评价功能如图2所示，包括：用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状的椭圆体近似功能；以及将动脉瘤和椭圆体EI的差异d评价为歪斜度的差异评价功能。
破裂风险导出功能是根据评价的结果导出该动脉瘤A n的破裂风险的功能。另外，基于歪斜度评价功能的评价的结果、以及基于破裂风险导出功能的导出结果被显示在监视器装置14上。
接下来，使用图3的流程图以及图4至图5的示意图对如上所述构成的系统的动作进行说明。此外，系统的医用图像工作台10设为通过操作者的操作、处理器12p将硬盘11内的解析用软件11s读出到主存储器12m中进行执行的装置。另外，医用图像工作台10设为通过操作者的操作、处理器12p将解析对象医用三维图像11g从硬盘11中读出到主存储器12m中的装置。另外，处理器12p将该医用三维图像11g发送至监视装置14，监视装置14显示该医用三维图像11g。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T11)。动脉瘤A n的提取也可以由操作者利用图未示的G U I(graphical userinterface：图像用户界面)手动地提取。另外，动脉瘤A n的提取也可以如图4所示，通过指定通过动脉瘤A n的中心A n0和载瘤血管P V的中心P v0的线段L来自动地判断颈口N K，也可以通过将从颈口N K开始动脉瘤A n的中心侧识别为动脉瘤A n的半自动处理进行。另外，动脉瘤A n的提取也可以通过自动识别方法进行，在自动识别方法中，进行血管的细化发现在中途位置终止的分支，对该分支的粗细的变化进行解析，从而自动识别动脉瘤A n。这些动脉瘤A n的提取方法在以下的各实施方式中也是同样的。
接下来，处理器12p用椭圆体EI来近似在步骤S T11中所提取的动脉瘤A n(S T12)。如图5以及下式所示，通过在x轴、y轴、z轴的正交坐标系中，以将误差E最小化的方式，鉴定(x0，y0，z0)、(a，b，c)以及(θx，θy，θz)，来执行近似。此外，(x0，y0，z0)表示动脉瘤A n以及椭圆体EI的中心坐标。(a，b，c)表示x轴、y轴、z轴方向的直径的一半的长度。(a，b，c)、(θx，θy，θz)表示x轴、y轴、z轴方向的转角。
【式1】
E=||An(x，y，z)-EI(x，y，z)||2，(1)
在此，A n(x，y，z)表示所提取的动脉瘤，如果是动脉瘤，则为1，除此以外，则为0。EI(x，y，z)是椭圆体的公式，在满足下式时，为1，除此以外，则为0。
【式2】
X2a2+Y2b2+Z2c2<1,---(2)]]>
XYZ=cosθz-sinθz0sinθzcosθz0001cosθy0sinθy010-sinθy0cosθy1000cosθx-sinθx0sinθxcosθzx-x0y-y0z-z0,---(3)]]>
接下来，处理器12p对椭圆体EI的形状和动脉瘤A n的形状进行比较，将动脉瘤和椭圆体EI的差异d评价为歪斜度(S T13)。作为评价方法，例如，对椭圆体EI的形状和动脉瘤A n的形状进行减法运算，将残余差的各表面位置上的厚度求解为歪斜度。
在此之后，处理器12p生成将与所求出的厚度相当的厚度区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送到监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T14)。
另外，处理器12p也可以使用通过椭圆体的公式求出的a、b、c计算最短径和最长径之比，将该比值作为动脉瘤A n整体的歪斜度，向监视装置14输出。
最后，处理器12p根据歪斜度的评价结果，导出该动脉瘤A n的破裂风险，将导出结果发送至监视装置14。关于破裂风险，例如，在将动脉瘤和椭圆体EI的差异d作为歪斜度时，根据差异d的大小，破裂风险被导出为“高”、“中”或者“低”。此外，差异d的范围、与破裂风险的“高”、“中”以及“低”只要预先相关联地设定在解析用软件11s中即可。以下的各实施方式也是同样的，评价结果的范围和破裂风险的导出结果被预先相关联地设定在解析用软件11s中。另外，监视装置14显示破裂风险的导出结果。
如上所述，根据本实施方式，通过以下构成：鉴定医用三维图像(医用图像数据)11g中的动脉瘤A n，对动脉瘤A n的歪斜度定量地进行评价，根据评价的结果来导出该动脉瘤A n的破裂风险，由此能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜进行解析。
如果进行补充时的话，当动脉瘤A n的形状存在歪斜，则可认为在歪斜的部位上血流沉淀，向内壁施加的压力下降。另外，根据近年的研究，由于压力的下降，发生破裂。即，歪斜引起压力的下降，压力的下降引起破裂，因此，根据歪斜度的定量的评价结果，能够导出破裂风险。
另外，在本实施方式中，通过用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状、将动脉瘤A n和椭圆体EI的差异评价为歪斜度的构成，能够高精度且迅速地获得上述的效果。如果进行补充的话，因为用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状，所以，例如，与用球体来近似的情况相比，能够高精度地获得上述的效果。另外，由于用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状，因此，例如，与用重叠大小不同的球体的多重球体来近似的情况相比，能够迅速地获得上述的效果。
<第2实施方式>
接下来，使用图1对第2实施方式涉及的系统进行说明。此外，对于与上述的部分相同的部分，省略其详细的说明，在此主要对不同的部分进行叙述。另外，以下的各实施方式也同样地省略重复的部分的说明。
第2实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第2实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含鉴定动脉瘤A n的表面的表面鉴定功能、计算表面的切面的切面计算功能、以及将切面的变化度评价成歪斜度的切面变化度评价功能。
在此，切面计算功能也可以包含用曲面来近似表面的功能、鉴定曲面的第1切面的功能、以及鉴定第1切面的附近的多个第2切面的功能。
另外，切面变化度评价功能也可以包含将所述多个第2切面进行平均并进行鉴定后的平面和第1切面之间的误差计算成变化度的功能。
其他的构成与第1实施方式相同。
接下来，使用图6的流程图对如上所构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T21的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T21)。
接下来，处理器12p将动脉瘤A n的边界鉴定成表面(S T22)。
另外，处理器12p计算所鉴定出的表面的切面(S T23～S T24)。例如，处理器12p用多维的曲面式来近似所鉴定出的表面(ST23)，根据该曲面式鉴定(计算)切面(S T24)。
另外，处理器12p将所鉴定出的切面与附近的切面进行比较。另外，将附近的切面进行平均并进行鉴定后的平面和切面之间的误差评价作为歪斜度(S T25)。
在此之后，处理器12p生成将具有评价出的歪斜度的切面作为彩色区域或者高亮度区域、重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T26)。
以下，与上述同样地，处理器12p从歪斜度的评价结果导出该动脉瘤A n的破裂风险，将导出结果发送至监视装置14。监视装置14显示破裂风险的导出结果。
如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成取代成鉴定动脉瘤A n的表面、计算表面的切面、将切面的变化度评价成歪斜度的构成。在取代成这样的构成的情况下，与第1实施方式同样地，也能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜进行解析。
此外，在第2实施方式中，“切面计算功能”包含：根据表面鉴定动脉瘤的中心的功能、计算连结动脉瘤的中心和表面的第1向量的功能；以及计算连结动脉瘤的中心和该表面的附近的多个表面的多个第2向量的功能，“切面变化度评价功能”也可以以包含将对多个第2向量进行平均并进行鉴定后的向量与第1向量之间的误差计算成变化度的功能的方式，进行变形。
在该变形例的情况下，如图7所示，步骤S T21～S T22如上所述地执行。接下来，处理器12p计算鉴定后的表面的切面(S T23乙S T24’)。在此，处理器12p根据鉴定后的表面将动脉瘤A n的重心鉴定成中心点(S T23’)，将连结该中心点和表面的第1向量计算作为法线(S T24’)。
进而，处理器12p将附近的表面上的法线进行平均并进行鉴定后的向量与法线之间的误差评价成歪斜度(S T25’)。
在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的表面作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T26’)。
此外，步骤S T26’的结束后的动作如上所述。
作为这样的变形例也能够获得与第2实施方式同样的效果。
<第3实施方式>
接下来，使用图1对第3实施方式所涉及的系统进行说明。
第3实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第3实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：对动脉瘤的图像实施收缩处理以及扩张处理并创建图像的单元；以及对该创建的图像和实施该收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较、将两图像的差分评价成歪斜度的功能。
其他的构成与第1实施方式同样。
接下来，使用图8的流程图对如上所述构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T31的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T31)。
接下来，处理器12p对动脉瘤A n的图像实施N次收缩处理(ST32)。1次的收缩处理由下式表示。
【式3】

在此，在f(i，j，k)中，动脉瘤区域表示为1，除此之外的区域表示为0。
接下来，处理器12p对进行收缩处理之后的图像实施N次扩张处理(S T33)。1次扩张处理由下式表示。
【式4】

另外，处理器12p对实施收缩和扩张处理并创建后的图像和原动脉瘤A n的图像进行比较(S T34)，并将两图像的差分评价成歪斜度。
在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上的图像数据，将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T35)。
在步骤S T35之后，破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地执行。
此外，在上述的步骤S T32～S T34的处理中，例如，在对图9的(a)所示的图像实施了一次收缩处理和扩张处理的情况下，创建图9的(c)所示的图像。如果取图9的(a)所示的原图像和图9的(c)所示的收缩和扩张处理后的图像的差分，如图9的(d)所示，原来的图像中突出的部分或凹陷的部分(即，歪斜的部分)被提取。
另外，在此，虽然对进行了一次收缩和扩张处理的情况进行了说明，但本实施方式不限于此。根据本实施方式，例如，通过将收缩和扩张处理分别进行N次，并将该差分使用各个颜色表示，将N为小值并且作为差异所提取的部分设为歪斜度大的部分，将N为大值并且作为差异所提取的部分设为歪斜度小的部分，由此能够将歪斜度定量化。
如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下的构成：对动脉瘤A n的图像实施收缩处理以及扩张处理并且创建图像，将该创建出的图像与实施该收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较，基于两个图像的差分来计算歪斜度。在替换成这样的构成的情况下，也与第1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜进行解析。
<第4实施方式>
接下来，使用图1对第4实施方式涉及的系统进行说明。
第4实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第4实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：对动脉瘤的图像实施低通滤波并创建图像的功能；以及将该创建出的图像与实施该低通滤波之前的图像进行比较并将两个图像的差异评价成歪斜度的功能。
其他的构成与第1实施方式相同。
接下来，使用图10的流程图对如上述所构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T41的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T41)。
接下来，处理器12p对动脉瘤A n的图像实施低通滤波并创建图像(S T42)。
另外，处理器12p对该创建出的图像与实施该低通滤波之前的图像进行比较，并鉴定两个图像的差异(S T43)。
接下来，处理器12p将两个图像的差异评价成歪斜度(S T44)。
在此之后，处理器12p生成将具有评价出的歪斜度的区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送到监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T45)。
步骤S T45之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地被执行。
此外，在上述的步骤S T42中所使用的低通滤波根据程度准备多个，在步骤S T43～S T44中，将轻的低通滤波(模糊少)的处理结果和原动脉瘤进行比较，并将该差分记录成歪斜部分。同样地，将逐渐地程度变强的低通滤波(模糊多)的处理结果和原动脉瘤进行比较，并将该差分记录成歪斜部分。在此，将在最初的阶段中作为差异所提取的部分记录成歪斜度大的部分，将分段地作为差异所提取的部分记录成歪斜度更小的部分，并使用各个颜色表示。例如，用红色表示歪斜度大的部分，用蓝色表示歪斜度小的部分，用黄色等表示歪斜度大和歪斜度小的中间阶段。
如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下构成：对动脉瘤A n的图像实施低通滤波并创建图像，将该创建出的图像和实施该低通滤波之前的图像进行比较，将两个图像的差异评价成歪斜度。在替换成这样的构成的情况下，也与第1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜度进行解析。
<第5实施方式>
接下来，使用图1对第5实施方式所涉及的系统进行说明。
第5实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第5实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：提取动脉瘤A n的表面形状的功能；将该表面形状平滑化的平滑化功能；将该平滑化后的表面形状和进行该平滑化之前的表面形状进行比较、并基于两者的误差来计算歪斜度的功能。
其他的构成与第1实施方式相同。
接下来，使用图11的流程图对如上述所构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T51的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T51)。
接下来，处理器12p将动脉瘤A n的边界鉴定成表面(S T52)。
另外，处理器12p对鉴定后的表面实施平滑化(S T53)。平滑化可以对低次的曲面进行适用，也可以使用B-S P L I N E那样的曲面近似函数进行平滑化。
另外，处理器12p基于平滑化后的曲面和表面之间的误差，根据误差来评价歪斜度(S T54)。例如，对与误差的大小成比例地歪斜度也增大这样的内容进行评价。
在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T55)。
步骤S T55之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地被执行。
如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下的构成：提取动脉瘤A n的表面形状，将该表面形状平滑化，将该平滑化的表面形状与进行这种平滑化之前的表面形状进行比较，根据两者的误差来评价歪斜度。在替换成这样的构成的情况下，也与第 1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤An的歪斜进行解析。
<第6实施方式>
接下来，使用图1对第6实施方式所涉及的系统进行说明。
第6实施方式是第1实施方式的变形例。在第6实施方式中，所述的程序为用于使计算机12取代实现“歪斜度评价功能”、而实现对产生动脉瘤的载瘤血管进行鉴定的血管鉴定功能、对该动脉瘤和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价的倾斜度评价功能的程序。
在此，倾斜度评价功能也可以包含：用椭圆体来近似动脉瘤的形状的功能；对载瘤血管的倾斜度进行鉴定的功能；计算载瘤血管的倾斜度与椭圆体的直径所形成的角度的功能；以及将所形成的角度当中最接近于垂直而形成的角度确定成动脉瘤和载瘤血管的倾斜度的功能。
其他的构成与第1实施方式相同。
接下来，使用图12的流程图对如上构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T62的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T12的动作相同。
处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T61)，用椭圆体EI来近似该动脉瘤A n(S T62)。
另外，处理器12p鉴定产生动脉瘤A n的载瘤血管的倾斜度(ST63)。鉴定载瘤血管的倾斜度的处理可以在从医用三维图像11g中删除动脉瘤A n之后在动脉瘤A n的位置的附近进行细线化从而对倾斜度进行鉴定，也可以操作者进行指定。
另外，处理器12p计算鉴定后的倾斜度与椭圆体的各轴所形成的角度(S T64)，将该形成角度中的最接近于垂直的角度确定(评价)成动脉瘤和载瘤血管所形成的角度。
另外，处理器12p生成在动脉瘤A n的颈口附近表示所确定的形成角度的值的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T65)。
步骤S T65之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地执行。
如上所述，根据本实施方式，通过以下构成：鉴定医用三维图像11g中的动脉瘤A n，鉴定产生动脉瘤A n的载瘤血管，对该动脉瘤A n和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价，根据评价的结果导出该动脉瘤A n的破裂风险，由此能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的形状进行解析。
如果进行补充的话，如图13A或者图13B所示，当动脉瘤A n为从载瘤血管P v开始倾斜度较小的形状时，则可认为在动脉瘤A n的前端的部位上血流沉淀，向内壁施加的压力下降(相反地，如图13C所示，在倾斜度较大时，则可认为血流不沉淀、压力没有下降)。另外，根据近年的研究，由于压力的下降，产生破裂。即，由于与载瘤血管P v的倾斜度较小的形状引起压力的下降，压力的下降引起破裂，因此，根据动脉瘤A n的形状的定量的评价结果，能够导出破裂风险。另外，在图13A或者图13B所示的形状中，在还考虑血流的方向的情况下，对于图13A所示的形状，与图13B所示的形状相比，血流更容易进入动脉瘤A n，因此可认为压力难以下降。在此，血流的方向例如从载瘤血管P v的粗的一方流向细的一方那样，可以由处理器12p进行判定或者也可以由操作者进行指定。
<第7实施方式>
接下来，使用图1对第7实施方式所涉及的系统进行说明。
第7实施方式是第1～第6各实施方式的变形例。在第7实施方式中，上述的程序的“动脉瘤鉴定功能”包含鉴定同一被检测体中的两个以上的医用三维图像11g中的同一位置的动脉瘤A n的功能。
在此，在第7实施方式是第1～第5各实施方式的变形例的情况下，上述的“歪斜度评价功能”包含对所鉴定后的动脉瘤A n的歪斜度的变化进行评价的功能。
另外，上述的程序为使计算机12作为大小评价功能、输出功能而进一步发挥功能的程序。大小评价功能是对所鉴定的动脉瘤A n的大小(比例、体积、表面积)的变化进行评价的功能。输出功能是输出大小评价功能以及歪斜度评价功能中的任意一个的评价结果、或者双方的评价结果的功能。
另一方面，在第7实施方式是第6实施方式的变形例的情况下，上述的“倾斜度评价功能”包含对所鉴定的动脉瘤A n和载瘤血管P v的倾斜度的变化进行评价的功能。
另外，上述的程序为使计算机12作为大小评价功能、输出功能而进一步发挥功能的程序。大小评价功能是对所鉴定后的动脉瘤A n的大小的变化进行评价的功能。输出功能是输出大小评价功能以及倾斜度评价功能的任意一个的评价结果、或者双方的评价结果的功能。
其他的构成与第1实施方式相同。
接下来，对如上所构成的系统的动作进行说明。
处理器12p从多个医用三维图像11g中提取动脉瘤A n，并且以能够对该动脉瘤A n的体积与使用上述的第1～第5实施方式的任意一个实施方式计算出的歪斜度(或者使用第6实施方式所计算出的倾斜度)进行比较的方式，将评价结果显示在监视装置14上。
例如，图的横轴可以表示时间，图的纵轴可以表示体积、动脉瘤A n整体的歪斜度(或者倾斜度)或者局部的歪斜度的最大值。此外，对于体积以及歪斜度，可以根据期望显示其中的任意一个或者双方。同样地，对于体积以及倾斜度，根据期望，显示其中的任意一个或者双方即可。
另外，处理器12p例如也可以鉴定动脉瘤A n的中心，在从中心开始的极坐标绘制局部的歪斜度，计算不同的时间的歪斜度的比率或者变化率，并将计算结果显示在监视装置14上。在此，不同的时间t1、t2的歪斜度d1、d2的比率r或者变化率rc例如以如下式子计算即可(其中，t1<t2)。
r=d2／d1
rc=(d2-d1)／(t2-t1)
在两个医用三维图像11g的比较的情况，如果在最新的动脉瘤A n的图像表面上重叠地显示与比率或者变化率相对应的彩色区域，则能够明显地获知歪斜度的变化。
或者，处理器12p也可以鉴定动脉瘤A n的中心，在从中心开始的极坐标系上鉴定从中心开始的距离，与上述同样地计算不同的时间上的距离彼此之间的比率或者变化率，并将计算结果显示在监视装置14上。
如上所述，根据本实施方式，除了第1至第6的各实施方式的效果以外，能够显示基于评价结果的时间产生的变化。
根据以上所说明的至少一个实施方式，通过以下构成：鉴定医用三维图像11g中的动脉瘤A n，定量地评价动脉瘤A n的歪斜度(或者倾斜度)，根据评价的结果来导出该动脉瘤A n的破裂风险，由此能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜(或者形状)进行解析。
此外，虽然对本发明的若干实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为示例给出的，并不意图地限定本发明的范围。这些实施方式能够以其他的各种各样的方式实施，并且在不脱离本发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、替换、以及变更。这些实施方式及其变形被包含在本发明的范围或主旨内，同样地，被包含在与权利要求书所记载的发明及其等同的范围内。

资源描述

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1、(10)申请公布号 CN 103957807 A (43)申请公布日 2014.07.30 C N 1 0 3 9 5 7 8 0 7 A (21)申请号 201380003368.7 (22)申请日 2013.11.15 2012-251416 2012.11.15 JP A61B 6/03(2006.01) A61B 5/00(2006.01) A61B 5/055(2006.01) (71)申请人株式会社东芝地址日本东京都申请人东芝医疗系统株式会社 (72)发明人大石悟 (74)专利代理机构中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人许海兰 (54) 发明名称系统及导。

2、出方法 (57) 摘要本发明的实施方式所涉及的系统具有存储器、动脉瘤鉴定单元、歪斜度评价单元以及破裂风险解析单元。所述存储器存储医用图像数据。所述动脉瘤鉴定单元鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤。所述歪斜度评价单元对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价。所述破裂风险导出单元根据所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。 (30)优先权数据 (85)PCT国际申请进入国家阶段日 2014.03.31 (86)PCT国际申请的申请数据 PCT/JP2013/080894 2013.11.15 (87)PCT国际申请的公布数据 WO2014/077360 JA 2014.05.22 (51)Int。

3、.Cl. 权利要求书3页说明书10页附图6页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请权利要求书3页说明书10页附图6页 (10)申请公布号 CN 103957807 A CN 103957807 A 1/3页 2 1.一种系统，其特征在于包括：存储器，存储医用图像数据；动脉瘤鉴定单元，鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；歪斜度评价单元，对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价；以及破裂风险导出单元，从所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。 2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述歪斜度评价单元包含：椭圆体近似单元，用椭圆体来近似所述动脉瘤的形状；以及差异评。

4、价单元，将所述动脉瘤和所述椭圆体的差异评价成歪斜度。 3.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述歪斜度评价单元包含：表面鉴定单元，鉴定所述动脉瘤的表面；切面计算单元，计算所述表面的切面；以及切面变化度评价单元，将所述切面的变化度评价成歪斜度。 4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述切面计算单元包含：用曲面来近似所述表面的单元；鉴定所述曲面的第1切面的单元；以及鉴定所述第1切面的附近的多个第2切面的单元，所述切面变化度评价单元包含将所述多个第2切面进行平均并进行了鉴定的平面和所述第1切面之间的误差计算成所述变化度的单元。 5.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述。

5、切面计算单元包含：根据所述表面鉴定所述动脉瘤的中心的单元；计算连结所述动脉瘤的中心和所述表面的第1向量的单元；以及计算连结所述动脉瘤的中心和所述表面的附近的多个表面的多个第2向量的单元，所述切面变化度评价单元包含将所述多个第2向量进行平均并进行了鉴定的向量和所述第1向量之间的误差计算成所述变化度的单元。 6.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述歪斜度评价单元包含：对所述动脉瘤的图像实施收缩处理以及扩张处理并创建图像的单元；以及将创建出的所述图像与实施所述收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较、将两个图像的差分评价成所述歪斜度的单元。 7.如权利要求1所述的系统，其特征在于。

6、：所述歪斜度评价单元包含：对所述动脉瘤的图像实施低通滤波而创建图像的单元；以及将创建出的所述图像与实施所述低通滤波之前的图像进行比较、将两个图像的差异评价成所述歪斜度的单元。 8.如权利要求1所述的系统，其特征在于：权利要求书CN 103957807 A 2/3页 3 所述歪斜度评价单元包含：提取所述动脉瘤的表面形状的单元；对所述表面形状进行平滑的平滑化单元；以及将进行平滑化之后的所述表面形状与进行平滑化之前的所述表面形状进行比较、根据两者的误差来评价所述歪斜度的单元。 9.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述动脉瘤鉴定单元包含对同一被检测体上的两个以上的医用图。

7、像数据中的同一位置的动脉瘤进行鉴定的单元，所述歪斜度评价单元包含对鉴定出的所述动脉瘤的歪斜度的变化进行评价的单元，所述系统包括：对鉴定后的所述动脉瘤的大小的变化进行评价的大小评价单元；以及输出所述大小评价单元以及所述歪斜度评价单元中的某一方的评价结果或者双方的评价结果的输出单元。 10.如权利要求1所述的系统，其特征在于包括：图像获取单元，经由网络获取所述医用图像数据，所述存储器存储获取到的所述医用图像数据。 11.一种系统，其特征在于包括：存储器，存储医用图像数据；动脉瘤鉴定单元，鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；血管鉴定单元，鉴定产生所述动脉瘤的载瘤血管；以及倾斜度评。

8、价单元，对所述动脉瘤和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价。 12.如权利要求11所述的系统，其特征在于：所述倾斜度评价单元包含：用椭圆体来近似所述动脉瘤的形状的单元；鉴定所述载瘤血管的倾斜度的单元；计算所述载瘤血管的倾斜度与所述椭圆体的直径所形成的角度的单元；以及将形成的所述角度当中最接近于垂直而成的角度确定成所述动脉瘤和载瘤血管之间的倾斜度的单元。 13.如权利要求11所述的系统，其特征在于：所述动脉瘤鉴定单元包含对同一被检测体中的两个以上的医用图像数据中的同一位置的动脉瘤进行鉴定的单元，所述倾斜度评价单元包含对鉴定出的所述动脉瘤和载瘤血管之间的倾斜度的变化进行评价的单元，。

9、所述系统包括：大小评价单元，对鉴定出的所述动脉瘤的大小的变化进行评价；以及输出单元，输出所述大小评价单元以及所述倾斜度评价单元的某一方的评价结果或者双方的评价结果。 14.如权利要求13所述的系统，其特征在于：所述评价结果包含表示所述变化的图、以及表示所述变化的变化率或比率的某一方或权利要求书CN 103957807 A 3/3页 4 者双方。 15.一种导出方法，所述导出方法是具有存储医用图像数据的存储器的系统执行的方法，其特征在于：鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤；对所述动脉瘤的歪斜度定量地进行评价；以及根据所述评价的结果导出该动脉瘤的破裂风险。权利要求书。

10、CN 103957807 A 1/10页 5 系统及导出方法技术领域 0001 本发明的实施方式涉及系统及导出方法。背景技术 0002 头部动脉瘤一般来说在破裂的危险性(以下，称作破裂风险)高的情况下进行手术，在破裂风险低的情况下通过药物治疗进行跟踪(经过观察)。在跟踪头部动脉瘤时，使用用于评价动脉瘤的形态的各种各样的方式。 0003 第1方式是通过C T A(computed tomography angiography：C T血管造影)或者 M R I(magnetic resonance imaging：核磁共振成像)拍摄动脉瘤的图像、基于该图像对动脉瘤的形状以视觉方式进行评价。

11、的方法。 0004 第2方式是基于上述的图像、利用计算机对向动脉瘤流入的血流进行解析、并评价内壁的剪应力(WSS：wall shear stress)的方法。 0005 现有技术文献 0006 非专利文献 0007 非专利文献1Dhar S，Tremmel M，Mocco J，Yamamoto J，Siddiqui AH，Hopkins LN，Kim M，Meng H：“用于颅内动脉瘤破裂风险评估的形态学参数(Morphology Parameters for Intracranial Aneurysm Rupture Risk Assessment).”，神经外科，63：185-197，2。

12、008. 发明内容 0008 通过近年来的研究得知：头部动脉瘤在由于血流引起对内壁的过大的压力 (stress)下产生，并且随着压力的下降导致内壁变得脆弱而破裂。 0009 因此，根据本发明的发明人的研究，在对动脉瘤的破裂风险进行解析(导出)时，对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析是有用的。 0010 然而，这样的对动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析的方法尚未被提出。 0011 本发明的目的是提供能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤的形状、大小或者歪斜进行解析的系统以及导出方法。 0012 本发明的实施方式涉及的系统具备存储器、动脉瘤鉴定单元、歪斜度评价单元。

13、以及破裂风险解析单元。 0013 所述存储器存储医用图像数据。 0014 所述动脉瘤鉴定单元鉴定所述医用图像数据中的动脉瘤。 0015 所述歪斜度评价单元定量地评价所述动脉瘤的歪斜度。 0016 所述破裂风险导出单元根据所述评价的结果，导出该动脉瘤的破裂风险。附图说明 0017 图1是表示第1实施方式中的系统及其周边构成的示意图。 0018 图2是表示该实施方式中的动脉瘤、椭圆体以及两者的差异的示意图。说明书CN 103957807 A 2/10页 6 0019 图3是用于说明该实施方式中的动作的流程图。 0020 图4是用于说明该实施方式中的动脉瘤的提取动作的一个例子的示意图。 0。

14、021 图5是用于说明该实施方式中的椭圆体近似的一个例子的示意图。 0022 图6是用于说明第2实施方式中的动作的流程图。 0023 图7是用于说明该实施方式的变形例的动作的流程图。 0024 图8是用于说明第3实施方式中的动作的流程图。 0025 图9是用于说明该实施方式中的两个图像的差分的示意图。 0026 图10是用于说明第4实施方式中的动作的流程图。 0027 图11是用于说明第5实施方式中的动作的流程图。 0028 图12是用于说明第6实施方式中的动作的流程图。 0029 图13A是用于说明该实施方式中的效果的示意图。 0030 图13B是用于说明该实施方式中的效果的示意图。 003。

15、1 图13C是用于说明该实施方式中的效果的示意图。具体实施方式 0032 以下，参照附图对各实施方式涉及的系统以及导出方法进行说明。以下的系统也可以分别通过硬件结构、或者硬件资源和软件的组合结构中的任意一个实施。作为组合结构的软件，可以使用预先从网络或者存储介质中安装到计算机、并且用于使该计算机实现系统的各功能的程序。此外，“系统”的用语也可以替代解读为“破裂风险导出系统”或者 “导出系统”等。另外，“导出”的用语也可以替代解读为“解析”等。 0033 0034 图1是表示第1实施方式涉及的系统及其周边构成的示意图。系统通过医用图像工作台10以及监视装置14构成。在医用图像工作台10。

16、的内部具有硬盘11、计算机12以及网络IF(例如，Ethernet(注册商标)Card等)13。 0035 硬盘11中保存有解析用软件(程序)11s以及医用三维图像(医用图像数据)11g。计算机12包括主存储器12m以及处理器12p。 0036 处理器12p将硬盘11内的解析用软件11s以及医用三维图像11g读出到主存储器12m中，执行解析用软件11s的处理。 0037 处理器12p通过网络IF13经由网络从P A C S(picture archiving communication system：图像存档和传输系统)系统20、C T(computed tomography：计算机断。

17、层扫描)装置30、以及M R I装置40等中获取医用三维图像11g，并保存在硬盘11中。 0038 但是，处理器12p将医用三维图像11g发送到主存储器12m而不保存在硬盘11中，并执行从硬盘11中读出的解析用软件11s，从而对主存储器12m内的医用三维图像11g进行解析。 0039 此外，解析用软件11s由处理器12p执行，并且包括用于使计算机12实现动脉瘤鉴定功能、歪斜度评价功能以及破裂风险导出功能的程序。 0040 在此，动脉瘤鉴定功能是鉴定医用图像中的动脉瘤的功能。 0041 歪斜度评价功能是对动脉瘤的歪斜度定量地进行评价的功能。在本实施方式中，歪斜度评价功能如图2所示，包括：。

18、用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状的椭圆体近似功说明书CN 103957807 A 3/10页 7 能；以及将动脉瘤和椭圆体EI的差异d评价为歪斜度的差异评价功能。 0042 破裂风险导出功能是根据评价的结果导出该动脉瘤A n的破裂风险的功能。另外，基于歪斜度评价功能的评价的结果、以及基于破裂风险导出功能的导出结果被显示在监视器装置14上。 0043 接下来，使用图3的流程图以及图4至图5的示意图对如上所述构成的系统的动作进行说明。此外，系统的医用图像工作台10设为通过操作者的操作、处理器12p将硬盘 11内的解析用软件11s读出到主存储器12m中进行执行的装置。另外，医用图像工。

19、作台10 设为通过操作者的操作、处理器12p将解析对象医用三维图像11g从硬盘11中读出到主存储器12m中的装置。另外，处理器12p将该医用三维图像11g发送至监视装置14，监视装置 14显示该医用三维图像11g。 0044 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T11)。动脉瘤A n的提取也可以由操作者利用图未示的G U I(graphical userinterface：图像用户界面)手动地提取。另外，动脉瘤A n的提取也可以如图4所示，通过指定通过动脉瘤A n的中心A n0和载瘤血管P V的中心P v0的线段L来自动地判断颈口N K，也可以通过将。

20、从颈口N K开始动脉瘤A n的中心侧识别为动脉瘤A n的半自动处理进行。另外，动脉瘤 A n的提取也可以通过自动识别方法进行，在自动识别方法中，进行血管的细化发现在中途位置终止的分支，对该分支的粗细的变化进行解析，从而自动识别动脉瘤An。这些动脉瘤A n的提取方法在以下的各实施方式中也是同样的。 0045 接下来，处理器12p用椭圆体EI来近似在步骤S T11中所提取的动脉瘤A n(S T12)。如图5以及下式所示，通过在x轴、y轴、z轴的正交坐标系中，以将误差E最小化的方式，鉴定(x 0 ，y 0 ，z 0 )、(a，b，c)以及( x ， y ， z )，来执行近似。此外，(x 0 。

21、，y 0 ，z 0 )表示动脉瘤A n以及椭圆体EI的中心坐标。(a，b，c)表示x轴、y轴、z轴方向的直径的一半的长度。(a，b，c)、( x ， y ， z )表示x轴、y轴、z轴方向的转角。 0046 【式1】 0047 E=|An(x，y，z)-EI(x，y，z)| 2 ，(1) 0048 在此，A n(x，y，z)表示所提取的动脉瘤，如果是动脉瘤，则为1，除此以外，则为0。 EI(x，y，z)是椭圆体的公式，在满足下式时，为1，除此以外，则为0。 0049 【式2】 0050 0051 0052 接下来，处理器12p对椭圆体EI的形状和动脉瘤A n的形状进行比较，将动脉瘤和椭圆。

22、体EI的差异d评价为歪斜度(S T13)。作为评价方法，例如，对椭圆体EI的形状和动脉瘤A n的形状进行减法运算，将残余差的各表面位置上的厚度求解为歪斜度。 0053 在此之后，处理器12p生成将与所求出的厚度相当的厚度区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送到监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T14)。 0054 另外，处理器12p也可以使用通过椭圆体的公式求出的a、b、c计算最短径和最长说明书CN 103957807 A 4/10页 8 径之比，将该比值作为动脉瘤A n整体的歪斜度，向监视装置14输出。 0055 。

23、最后，处理器12p根据歪斜度的评价结果，导出该动脉瘤A n的破裂风险，将导出结果发送至监视装置14。关于破裂风险，例如，在将动脉瘤和椭圆体EI的差异d作为歪斜度时，根据差异d的大小，破裂风险被导出为“高”、“中”或者“低”。此外，差异d的范围、与破裂风险的“高”、“中”以及“低”只要预先相关联地设定在解析用软件11s中即可。以下的各实施方式也是同样的，评价结果的范围和破裂风险的导出结果被预先相关联地设定在解析用软件11s中。另外，监视装置14显示破裂风险的导出结果。 0056 如上所述，根据本实施方式，通过以下构成：鉴定医用三维图像(医用图像数据)11g中的动脉瘤A n，对动脉瘤A。

24、 n的歪斜度定量地进行评价，根据评价的结果来导出该动脉瘤A n的破裂风险，由此能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜进行解析。 0057 如果进行补充时的话，当动脉瘤A n的形状存在歪斜，则可认为在歪斜的部位上血流沉淀，向内壁施加的压力下降。另外，根据近年的研究，由于压力的下降，发生破裂。即，歪斜引起压力的下降，压力的下降引起破裂，因此，根据歪斜度的定量的评价结果，能够导出破裂风险。 0058 另外，在本实施方式中，通过用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状、将动脉瘤A n 和椭圆体EI的差异评价为歪斜度的构成，能够高精度且迅速地获得上述的效果。如果进行补充的话，因为用。

25、椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状，所以，例如，与用球体来近似的情况相比，能够高精度地获得上述的效果。另外，由于用椭圆体EI来近似动脉瘤A n的形状，因此，例如，与用重叠大小不同的球体的多重球体来近似的情况相比，能够迅速地获得上述的效果。 0059 0060 接下来，使用图1对第2实施方式涉及的系统进行说明。此外，对于与上述的部分相同的部分，省略其详细的说明，在此主要对不同的部分进行叙述。另外，以下的各实施方式也同样地省略重复的部分的说明。 0061 第2实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第2实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜。

26、度评价功能”包含鉴定动脉瘤A n的表面的表面鉴定功能、计算表面的切面的切面计算功能、以及将切面的变化度评价成歪斜度的切面变化度评价功能。 0062 在此，切面计算功能也可以包含用曲面来近似表面的功能、鉴定曲面的第1切面的功能、以及鉴定第1切面的附近的多个第2切面的功能。 0063 另外，切面变化度评价功能也可以包含将所述多个第2切面进行平均并进行鉴定后的平面和第1切面之间的误差计算成变化度的功能。 0064 其他的构成与第1实施方式相同。 0065 接下来，使用图6的流程图对如上所构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T21的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的。

27、动作相同。 0066 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T21)。 0067 接下来，处理器12p将动脉瘤A n的边界鉴定成表面(S T22)。 0068 另外，处理器12p计算所鉴定出的表面的切面(S T23S T24)。例如，处理器12p 说明书CN 103957807 A 5/10页 9 用多维的曲面式来近似所鉴定出的表面(ST23)，根据该曲面式鉴定(计算)切面(S T24)。 0069 另外，处理器12p将所鉴定出的切面与附近的切面进行比较。另外，将附近的切面进行平均并进行鉴定后的平面和切面之间的误差评价作为歪斜度(S T25)。 007。

28、0 在此之后，处理器12p生成将具有评价出的歪斜度的切面作为彩色区域或者高亮度区域、重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置 14。监视装置14显示该图像数据(S T26)。 0071 以下，与上述同样地，处理器12p从歪斜度的评价结果导出该动脉瘤A n的破裂风险，将导出结果发送至监视装置14。监视装置14显示破裂风险的导出结果。 0072 如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成取代成鉴定动脉瘤A n的表面、计算表面的切面、将切面的变化度评价成歪斜度的构成。在取代成这样的构成的情况下，与第1实施方式同样地，也能够对使向内壁施加的压力降低那样的。

29、动脉瘤A n的歪斜进行解析。 0073 此外，在第2实施方式中，“切面计算功能”包含：根据表面鉴定动脉瘤的中心的功能、计算连结动脉瘤的中心和表面的第1向量的功能；以及计算连结动脉瘤的中心和该表面的附近的多个表面的多个第2向量的功能，“切面变化度评价功能”也可以以包含将对多个第2向量进行平均并进行鉴定后的向量与第1向量之间的误差计算成变化度的功能的方式，进行变形。 0074 在该变形例的情况下，如图7所示，步骤S T21S T22如上所述地执行。接下来，处理器12p计算鉴定后的表面的切面(S T23乙S T24)。在此，处理器12p根据鉴定后的表面将动脉瘤A n的重心鉴定成中心点(。

30、S T23)，将连结该中心点和表面的第1向量计算作为法线(S T24)。 0075 进而，处理器12p将附近的表面上的法线进行平均并进行鉴定后的向量与法线之间的误差评价成歪斜度(S T25)。 0076 在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的表面作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置 14。监视装置14显示该图像数据(S T26)。 0077 此外，步骤S T26的结束后的动作如上所述。 0078 作为这样的变形例也能够获得与第2实施方式同样的效果。 0079 0080 接下来，使用图1对第3实施方式所涉及的系统进行说。

31、明。 0081 第3实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第3实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：对动脉瘤的图像实施收缩处理以及扩张处理并创建图像的单元；以及对该创建的图像和实施该收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较、将两图像的差分评价成歪斜度的功能。 0082 其他的构成与第1实施方式同样。 0083 接下来，使用图8的流程图对如上所述构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T31的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。 0084 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取。

32、动脉瘤A n(S T31)。 0085 接下来，处理器12p对动脉瘤A n的图像实施N次收缩处理(ST32)。1次的收缩说明书CN 103957807 A 6/10页 10 处理由下式表示。 0086 【式3】 0087 0088 在此，在f(i，j，k)中，动脉瘤区域表示为1，除此之外的区域表示为0。 0089 接下来，处理器12p对进行收缩处理之后的图像实施N次扩张处理(S T33)。1次扩张处理由下式表示。 0090 【式4】 0091 0092 另外，处理器12p对实施收缩和扩张处理并创建后的图像和原动脉瘤A n的图像进行比较(S T34)，并将两图像的差分评价成歪斜度。 0。

33、093 在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上的图像数据，将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T35)。 0094 在步骤S T35之后，破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地执行。 0095 此外，在上述的步骤S T32S T34的处理中，例如，在对图9的(a)所示的图像实施了一次收缩处理和扩张处理的情况下，创建图9的(c)所示的图像。如果取图9的(a) 所示的原图像和图9的(c)所示的收缩和扩张处理后的图像的差分，如图9的(d)所示，原来的图像中突出的部分或凹陷的部分(即，。

34、歪斜的部分)被提取。 0096 另外，在此，虽然对进行了一次收缩和扩张处理的情况进行了说明，但本实施方式不限于此。根据本实施方式，例如，通过将收缩和扩张处理分别进行N次，并将该差分使用各个颜色表示，将N为小值并且作为差异所提取的部分设为歪斜度大的部分，将N为大值并且作为差异所提取的部分设为歪斜度小的部分，由此能够将歪斜度定量化。 0097 如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下的构成：对动脉瘤A n的图像实施收缩处理以及扩张处理并且创建图像，将该创建出的图像与实施该收缩处理以及扩张处理之前的图像进行比较，基于两个图像的差分来计算歪斜度。在替换成这样的构成的情况。

35、下，也与第1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜进行解析。 0098 0099 接下来，使用图1对第4实施方式涉及的系统进行说明。 0100 第4实施方式是第1实施方式中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第4实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：对动脉瘤的图像实施低通滤波并创建图像的功能；以及将该创建出的图像与实施该低通滤波之前的图像进行比较并将两个图像的差异评价成歪斜度的功能。 0101 其他的构成与第1实施方式相同。 0102 接下来，使用图10的流程图对如上述所构成的系统的动作进行说明。此外，从开说。

36、明书CN 103957807 A 10 7/10页 11 始时至步骤S T41的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。 0103 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T41)。 0104 接下来，处理器12p对动脉瘤A n的图像实施低通滤波并创建图像(S T42)。 0105 另外，处理器12p对该创建出的图像与实施该低通滤波之前的图像进行比较，并鉴定两个图像的差异(S T43)。 0106 接下来，处理器12p将两个图像的差异评价成歪斜度(S T44)。 0107 在此之后，处理器12p生成将具有评价出的歪斜度的区域作为彩色区域或者。

37、高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上所得到的图像数据，并将该图像数据发送到监视装置 14。监视装置14显示该图像数据(S T45)。 0108 步骤S T45之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地被执行。 0109 此外，在上述的步骤S T42中所使用的低通滤波根据程度准备多个，在步骤S T43S T44中，将轻的低通滤波(模糊少)的处理结果和原动脉瘤进行比较，并将该差分记录成歪斜部分。同样地，将逐渐地程度变强的低通滤波(模糊多)的处理结果和原动脉瘤进行比较，并将该差分记录成歪斜部分。在此，将在最初的阶段中作为差异所提取的部分记录成歪斜度大的部分，将分段地作为差。

38、异所提取的部分记录成歪斜度更小的部分，并使用各个颜色表示。例如，用红色表示歪斜度大的部分，用蓝色表示歪斜度小的部分，用黄色等表示歪斜度大和歪斜度小的中间阶段。 0110 如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下构成：对动脉瘤A n的图像实施低通滤波并创建图像，将该创建出的图像和实施该低通滤波之前的图像进行比较，将两个图像的差异评价成歪斜度。在替换成这样的构成的情况下，也与第1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的歪斜度进行解析。 0111 0112 接下来，使用图1对第5实施方式所涉及的系统进行说明。 0113 第5实施方式是第1实施方式。

39、中的“歪斜度评价功能”的变形例。在第5实施方式中，取代上述的“椭圆体近似功能”以及“差异评价功能”，“歪斜度评价功能”包含：提取动脉瘤A n的表面形状的功能；将该表面形状平滑化的平滑化功能；将该平滑化后的表面形状和进行该平滑化之前的表面形状进行比较、并基于两者的误差来计算歪斜度的功能。 0114 其他的构成与第1实施方式相同。 0115 接下来，使用图11的流程图对如上述所构成的系统的动作进行说明。此外，从开始时至步骤S T51的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T11的动作相同。 0116 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T51)。 01。

40、17 接下来，处理器12p将动脉瘤A n的边界鉴定成表面(S T52)。 0118 另外，处理器12p对鉴定后的表面实施平滑化(S T53)。平滑化可以对低次的曲面进行适用，也可以使用B-S P L I N E那样的曲面近似函数进行平滑化。 0119 另外，处理器12p基于平滑化后的曲面和表面之间的误差，根据误差来评价歪斜度(S T54)。例如，对与误差的大小成比例地歪斜度也增大这样的内容进行评价。 0120 在此之后，处理器12p生成将具有评价后的歪斜度的区域作为彩色区域或者高亮度区域重叠在动脉瘤A n的表面上的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视说明书CN 1039。

41、57807 A 11 8/10页 12 装置14显示该图像数据(S T55)。 0121 步骤S T55之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地被执行。 0122 如上所述，根据本实施方式，将对歪斜度进行评价的构成替换成以下的构成：提取动脉瘤A n的表面形状，将该表面形状平滑化，将该平滑化的表面形状与进行这种平滑化之前的表面形状进行比较，根据两者的误差来评价歪斜度。在替换成这样的构成的情况下，也与第1实施方式同样地，能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤An的歪斜进行解析。 0123 0124 接下来，使用图1对第6实施方式所涉及的系统进行说明。 0125 第6。

42、实施方式是第1实施方式的变形例。在第6实施方式中，所述的程序为用于使计算机12取代实现“歪斜度评价功能”、而实现对产生动脉瘤的载瘤血管进行鉴定的血管鉴定功能、对该动脉瘤和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价的倾斜度评价功能的程序。 0126 在此，倾斜度评价功能也可以包含：用椭圆体来近似动脉瘤的形状的功能；对载瘤血管的倾斜度进行鉴定的功能；计算载瘤血管的倾斜度与椭圆体的直径所形成的角度的功能；以及将所形成的角度当中最接近于垂直而形成的角度确定成动脉瘤和载瘤血管的倾斜度的功能。 0127 其他的构成与第1实施方式相同。 0128 接下来，使用图12的流程图对如上构成的系统的动作进行说明。此外。

43、，从开始时至步骤S T62的动作与第1实施方式中从开始时至步骤S T12的动作相同。 0129 处理器12p从主存储器12m内的医用三维图像11g中提取动脉瘤A n(S T61)，用椭圆体EI来近似该动脉瘤A n(S T62)。 0130 另外，处理器12p鉴定产生动脉瘤A n的载瘤血管的倾斜度(ST63)。鉴定载瘤血管的倾斜度的处理可以在从医用三维图像11g中删除动脉瘤A n之后在动脉瘤A n的位置的附近进行细线化从而对倾斜度进行鉴定，也可以操作者进行指定。 0131 另外，处理器12p计算鉴定后的倾斜度与椭圆体的各轴所形成的角度(S T64)，将该形成角度中的最接近于垂直的角度确。

44、定(评价)成动脉瘤和载瘤血管所形成的角度。 0132 另外，处理器12p生成在动脉瘤A n的颈口附近表示所确定的形成角度的值的图像数据，并将该图像数据发送至监视装置14。监视装置14显示该图像数据(S T65)。 0133 步骤S T65之后的、破裂风险的导出动作以及导出结果的显示动作与上述同样地执行。 0134 如上所述，根据本实施方式，通过以下构成：鉴定医用三维图像11g中的动脉瘤A n，鉴定产生动脉瘤A n的载瘤血管，对该动脉瘤A n和载瘤血管的倾斜度定量地进行评价，根据评价的结果导出该动脉瘤A n的破裂风险，由此能够对使向内壁施加的压力降低那样的动脉瘤A n的形状进行解析。 0。

45、135 如果进行补充的话，如图13A或者图13B所示，当动脉瘤A n为从载瘤血管P v开始倾斜度较小的形状时，则可认为在动脉瘤A n的前端的部位上血流沉淀，向内壁施加的压力下降(相反地，如图13C所示，在倾斜度较大时，则可认为血流不沉淀、压力没有下说明书CN 103957807 A 12 9/10页 13 降)。另外，根据近年的研究，由于压力的下降，产生破裂。即，由于与载瘤血管P v的倾斜度较小的形状引起压力的下降，压力的下降引起破裂，因此，根据动脉瘤A n的形状的定量的评价结果，能够导出破裂风险。另外，在图13A或者图13B所示的形状中，在还考虑血流的方向的情况下，对于图13。

46、A所示的形状，与图13B所示的形状相比，血流更容易进入动脉瘤A n，因此可认为压力难以下降。在此，血流的方向例如从载瘤血管P v的粗的一方流向细的一方那样，可以由处理器12p进行判定或者也可以由操作者进行指定。 0136 0137 接下来，使用图1对第7实施方式所涉及的系统进行说明。 0138 第7实施方式是第1第6各实施方式的变形例。在第7实施方式中，上述的程序的“动脉瘤鉴定功能”包含鉴定同一被检测体中的两个以上的医用三维图像11g中的同一位置的动脉瘤A n的功能。 0139 在此，在第7实施方式是第1第5各实施方式的变形例的情况下，上述的“歪斜度评价功能”包含对所鉴定后的动脉瘤A。

47、 n的歪斜度的变化进行评价的功能。 0140 另外，上述的程序为使计算机12作为大小评价功能、输出功能而进一步发挥功能的程序。大小评价功能是对所鉴定的动脉瘤A n的大小(比例、体积、表面积)的变化进行评价的功能。输出功能是输出大小评价功能以及歪斜度评价功能中的任意一个的评价结果、或者双方的评价结果的功能。 0141 另一方面，在第7实施方式是第6实施方式的变形例的情况下，上述的“倾斜度评价功能”包含对所鉴定的动脉瘤A n和载瘤血管P v的倾斜度的变化进行评价的功能。 0142 另外，上述的程序为使计算机12作为大小评价功能、输出功能而进一步发挥功能的程序。大小评价功能是对所鉴定后的动。

48、脉瘤A n的大小的变化进行评价的功能。输出功能是输出大小评价功能以及倾斜度评价功能的任意一个的评价结果、或者双方的评价结果的功能。 0143 其他的构成与第1实施方式相同。 0144 接下来，对如上所构成的系统的动作进行说明。 0145 处理器12p从多个医用三维图像11g中提取动脉瘤A n，并且以能够对该动脉瘤A n的体积与使用上述的第1第5实施方式的任意一个实施方式计算出的歪斜度(或者使用第6实施方式所计算出的倾斜度)进行比较的方式，将评价结果显示在监视装置14上。 0146 例如，图的横轴可以表示时间，图的纵轴可以表示体积、动脉瘤A n整体的歪斜度 (或者倾斜度)或者局部的歪斜度的最大值。此外，对于体积以及歪斜度，可以根据期望显示其中的任意一个或者双方。同样地，对于体积以及倾斜度，根据期望，显示其中的任意一个或者双方即可。 0147 另外，处理器12p例如也可以鉴定动脉瘤A n的中心，在从中心开始的极坐标绘制局部的歪斜度，计算不同的时间的歪斜度的比率或者变化率，并将计算结果显示在监视装置14上。在此，不同的时间t 1 、t 2 的歪斜度d 1 、d 2 的比率r或者变化率r c 例如以如下式子计算即可(其中，t 1 t 2 )。 0148 r=d 2 d 1 0149 r c =(d 2 -d 1 )(t 2 -t。

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