JP6774520B2 - Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma - Google Patents
Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma Download PDFInfo
- Publication number
- JP6774520B2 JP6774520B2 JP2019072537A JP2019072537A JP6774520B2 JP 6774520 B2 JP6774520 B2 JP 6774520B2 JP 2019072537 A JP2019072537 A JP 2019072537A JP 2019072537 A JP2019072537 A JP 2019072537A JP 6774520 B2 JP6774520 B2 JP 6774520B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- hemangioma
- patient
- rupture
- risk
- blood vessel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 37
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 title claims description 10
- 201000011066 hemangioma Diseases 0.000 claims description 115
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 100
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 89
- 206010002329 Aneurysm Diseases 0.000 claims description 57
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 41
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000002583 angiography Methods 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 4
- 230000010339 dilation Effects 0.000 claims 7
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 7
- 210000000613 ear canal Anatomy 0.000 description 7
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- RTZKZFJDLAIYFH-UHFFFAOYSA-N Diethyl ether Chemical compound CCOCC RTZKZFJDLAIYFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 201000008450 Intracranial aneurysm Diseases 0.000 description 2
- 210000001715 carotid artery Anatomy 0.000 description 2
- 210000001168 carotid artery common Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 241001494479 Pecora Species 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 235000021028 berry Nutrition 0.000 description 1
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000035487 diastolic blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000003205 diastolic effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000010494 dissociation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005593 dissociations Effects 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000033458 reproduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 238000009864 tensile test Methods 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 208000019553 vascular disease Diseases 0.000 description 1
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Description
本発明は、血管瘤の力学的破裂リスク評価法に関する。 The present invention relates to a method for assessing the risk of mechanical rupture of a hemangioma.
血管系疾患は、日常的に胸部、腹部、頭部の弱い痛み、あるいは、ある日突然、何の前触れもなく、胸や背部、頭部の激痛を伴って発症することが知られている。血管壁の一部が全周性に増大、あるいは局所的な突出があり、正常径の１．５倍以上の場合に瘤と呼ばれている。瘤の初生と拡大は多くの場合、発症前は本人には無症状である。瘤は、検診や他の疾患の精査、画像検査などにおいて発見されることが多い。 It is known that vascular disease develops on a daily basis with weak pain in the chest, abdomen, and head, or suddenly one day without any warning, with severe pain in the chest, back, and head. A part of the blood vessel wall is enlarged all around or has a local protrusion, and is called a lump when it is 1.5 times or more the normal diameter. The initial and enlarged aneurysms are often asymptomatic to the individual before the onset. Aneurysms are often found during screening, scrutiny of other diseases, and imaging tests.
この瘤サイズが大きくなるにつれて破裂割合が大きくなることが臨床的に知られる。力学的破裂は、被験者の血管壁強度と外力である血圧（内圧）により生じる瘤の壁応力が等しい時に起こる。形状的には、瘤が大きくなると共に、壁厚さは小さくなるので壁応力は増大し、破裂割合は急速に大きくなる。例えば、瘤が球状の場合、径が２倍になると壁厚さは２乗分の１となる、すなわち、４分の１の血管壁厚さとなるので、血圧により生じる壁応力は、４倍となる。 It is clinically known that the rupture rate increases as the size of the aneurysm increases. Mechanical rupture occurs when the strength of the blood vessel wall of the subject and the wall stress of the aneurysm caused by the external force blood pressure (internal pressure) are equal. In terms of shape, as the aneurysm becomes larger, the wall thickness becomes smaller, so that the wall stress increases and the burst rate increases rapidly. For example, when the aneurysm is spherical, the wall thickness becomes 1/4 when the diameter is doubled, that is, the blood vessel wall thickness becomes 1/4, so that the wall stress caused by blood pressure is 4 times. Become.
瘤の診断および対処は、医用画像により血管壁の層の剥がれ（乖離）や瘤形状、サイズ、６ケ月当たりの拡張速度、性別、年齢、喫煙、高血圧などのリスクファクターなどを精査し、他報告の臨床例や経験により、手術などの処置がなされていることが一般的である（非特許文献１）。 For diagnosis and treatment of aneurysms, medical images are used to closely examine risk factors such as peeling (dissociation) of the blood vessel wall layer, aneurysm shape, size, expansion rate per 6 months, gender, age, smoking, and hypertension, and other reports. It is common that treatment such as surgery is performed based on clinical cases and experience of (Non-Patent Document 1).
上記したとおり、現在の診断方法は、循環器病の診断と治療に関するガイドラインにより、医用画像に基づくリスクファクターなどを精査する方法であるが、この方法だと診断結果が、医用画像を読影する者の技量に依存することが避けられなかった。 As mentioned above, the current diagnostic method is a method of scrutinizing risk factors based on medical images according to the guidelines for diagnosis and treatment of cardiovascular disease, but with this method, the diagnosis result is a person who interprets the medical image. It was inevitable to depend on the skill of.
近年の食生活や労働に関連した生活環境の多様化により、血管系罹患者が急増しており、医用画像検査からの瘤の発見、形状同定、力学学理による定量的破裂リスク評価法の確立は急務の未達課題の一つである。 Due to the diversification of living environment related to eating habits and labor in recent years, the number of people with vascular system is increasing rapidly, and the discovery of aneurysms from medical imaging, shape identification, and establishment of quantitative rupture risk assessment method by mechanics This is one of the urgent unachieved tasks.
本発明は、上記背景に鑑み、医用画像に基づいて瘤の破裂リスクを定量的に評価する方法を提供することを目的とする。 In view of the above background, an object of the present invention is to provide a method for quantitatively evaluating the risk of aneurysm rupture based on a medical image.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップとを備える。ここで、楕円体の式で表すとは、血管瘤の形状を楕円体を表す３つのパラメータで表すことである。この構成により、個々の血管瘤の破裂リスクを定量的に評価できる。 The rupture risk evaluation method for angioma of the present invention is a method for evaluating the rupture risk of an angioma by an angioma rupture risk evaluation device, in which the rupture risk evaluation device accepts an input of an angiographic image of a patient. The rupture risk evaluation device receives the input of the patient's blood pressure data, and the rupture risk evaluation device detects the hemangioma from the angiographic image, and the shape of the hemangioma is an elliptical formula. Representing the step of determining the wall thickness of the hemangioma based on the expansion ratio of the hemangioma, and the rupture risk evaluation device for the hemangioma based on the wall thickness of the hemangioma and the blood pressure data. The step of calculating the stress, the step of evaluating the rupture risk of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient, and the evaluation result of the rupture risk evaluation device. It includes a step to output. Here, the expression of the ellipsoid means that the shape of the hemangioma is expressed by three parameters representing the ellipsoid. With this configuration, the risk of rupture of individual hemangiomas can be quantitatively evaluated.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法において、前記壁厚を計算するステップは、前記血管瘤の形成前の親血管の直径を計測し、当該親血管の直径と前記血管瘤の大きさとに基づいて、前記血管瘤の壁の厚さを求めてもよい。 In the method for evaluating the rupture risk of a hemangioma of the present invention, the step of calculating the wall thickness is to measure the diameter of the parent blood vessel before the formation of the hemangioma, and based on the diameter of the parent blood vessel and the size of the hemangioma. The wall thickness of the hemangioma may be determined.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、超音波診断装置にて撮影した患者のエコー動画像を入力するステップと、前記エコー動画像に基づいて患者の血管の強度を求めるステップとを備え、前記リスクを評価するステップは、前記血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価してもよい。 The method for evaluating the risk of rupture of a blood vessel of the present invention includes a step of inputting an echo image of a patient taken by an ultrasonic diagnostic apparatus and a step of determining the strength of a patient's blood vessel based on the echo image. In the step of evaluating the risk, the risk of rupture of the hemangioma may be evaluated using the strength of the blood vessel calculated in the step of obtaining the strength of the blood vessel.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、患者の心拍による血管壁振動のデータを取得するステップと、前記血管壁振動の周波数と血管の強度との相関関係を記憶したデータベースを参照して、患者の血管の強度を求めるステップとを備え、前記リスクを評価するステップは、前記血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価してもよい。この構成により、患者への負担を少なく血管の強度を求め、血管瘤の破裂リスクを評価することができる。 The method for evaluating the rupture risk of a blood vessel aneurysm of the present invention refers to a step of acquiring data on blood vessel wall vibration due to the heartbeat of a patient and a database that stores the correlation between the frequency of the blood vessel wall vibration and the strength of blood vessels. The step of evaluating the risk may include a step of determining the strength of the blood vessel of the patient, and the step of evaluating the risk may evaluate the risk of rupture of the aneurysm using the strength of the blood vessel calculated in the step of determining the strength of the blood vessel. With this configuration, the burden on the patient can be reduced, the strength of the blood vessel can be obtained, and the risk of rupture of the aneurysm can be evaluated.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法において、前記出力するステップは、リスクの評価と共に前記血管瘤の形状を表した楕円体を表示してもよい。この構成により、血管瘤の破裂リスクについて患者に分かりやすく説明をすることができる。 In the rupture risk evaluation method of the hemangioma of the present invention, the output step may display an ellipsoid representing the shape of the hemangioma together with the risk evaluation. With this configuration, the risk of rupture of a hemangioma can be explained to the patient in an easy-to-understand manner.
本発明の別の態様の血管瘤の破裂リスク評価方法は、血管瘤の破裂リスク評価装置によって血管瘤の破裂リスクを評価する方法であって、前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さに基づき、血圧を変数として前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて、血圧を変数として、前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記破裂リスク評価装置が、前記評価結果を出力するステップとを備える。この構成により、血管瘤の大きさに基づいて、個々の血管瘤の破裂リスクを血圧の値に応じて評価することができる。 Another aspect of the rupture risk evaluation method of the angioma of the present invention is a method of evaluating the rupture risk of an angioma by an angioma rupture risk evaluation device, wherein the rupture risk evaluation device is an angiographic image of a patient. The step of accepting input and the rupture risk evaluation device detect the hemangioma from the angiographic image, express the shape of the hemangioma by an elliptical formula, and the wall of the hemangioma based on the expansion ratio of the hemangioma. The step of determining the thickness of the hemangioma, the step of calculating the stress applied to the hemangioma with the blood pressure as a variable based on the thickness of the wall of the hemangioma, and the rupture risk evaluation device. Based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient, the step of evaluating the rupture risk of the hemangioma with the blood pressure as a variable, and the step of outputting the evaluation result by the rupture risk evaluation device are provided. With this configuration, the risk of rupture of individual hemangiomas can be evaluated according to the value of blood pressure based on the size of the hemangiomas.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価方法は、多数の医療用の端末から、患者の血管造影画像、患者の血圧のデータ、および患者のエコー動画像を含む患者の情報を取得するステップと、上記の血管瘤の破裂リスク評価方法を用いて、前記患者の情報に基づいて、前記患者の血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記評価結果を前記医療用の端末に送信するステップと、収集した患者の情報を統計的に解析するステップとを備える。このように医療用の端末から取得した患者の情報に基づいて、血管瘤の破裂リスクを提供することにより、医療機関ごとの血管瘤の破裂リスクの診断差異が解消される。また、収集した患者の情報のビックデータを統計的に解析することにより、血管瘤の破裂リスクの評価の精度を益々高めることができる。 The method for assessing the risk of rupture of an aneurysm of the present invention includes a step of acquiring patient information including a patient's angiography image, a patient's blood pressure data, and a patient's echo image from a large number of medical terminals, and the above. A step of evaluating the rupture risk of the vascular aneurysm of the patient based on the information of the patient, a step of transmitting the evaluation result to the medical terminal, and a collection using the rupture risk evaluation method of the vascular aneurysm of the patient. It is provided with a step of statistically analyzing the information of the patient. By providing the risk of hemangioma rupture based on the patient information acquired from the medical terminal in this way, the diagnostic difference in the risk of hemangioma rupture for each medical institution is eliminated. In addition, by statistically analyzing the big data of the collected patient information, the accuracy of the evaluation of the risk of rupture of the hemangioma can be further improved.
本発明の血管瘤の破裂リスク評価装置は、患者の血管造影画像の入力を受け付ける血管造影画像入力部と、患者の血圧のデータの入力を受け付ける血圧データ入力部と、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求める壁厚計算部と、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算する応力計算部と、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するリスク評価部と、前記評価結果を出力する出力部とを備える。 The rupture risk evaluation device for angioma of the present invention includes an angiographic image input unit that accepts input of a patient's angiographic image, a blood pressure data input unit that accepts input of patient's blood pressure data, and an angioma from the angioma image. Is detected, the shape of the angioma is expressed by an elliptical formula, and the wall thickness calculation unit for obtaining the wall thickness of the angioma based on the expansion ratio of the angioma, the wall thickness of the angioma, and the above A stress calculation unit that calculates the stress applied to the hemangioma based on blood pressure data, a risk evaluation unit that evaluates the rupture risk of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient, and the evaluation. It is provided with an output unit that outputs the result.
本発明のプログラムは、血管瘤の破裂リスクを評価するためのプログラムであって、コンピュータに、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧データとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、前記評価結果を出力するステップとを実行させる。 The program of the present invention is a program for evaluating the risk of rupture of a hemangioma, and includes a step of accepting an input of an angiographic image of a patient, a step of accepting an input of blood pressure data of a patient, and the blood vessel. A step of detecting an angioma from an angiographic image, expressing the shape of the angioma by an elliptical formula, and determining the wall thickness of the angioma based on the expansion ratio of the angioma, and the wall thickness of the angioma. A step of calculating the stress applied to the hemangioma based on the blood pressure data, a step of evaluating the rupture risk of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient, and the evaluation result. Execute the output step.
本発明によれば、血管瘤の大きさに基づいて、個々の血管瘤の破裂リスクを評価することができる。 According to the present invention, the risk of rupture of individual hemangiomas can be evaluated based on the size of the hemangiomas.
以下、本発明の実施の形態にかかる血管瘤の破裂リスク評価装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、実施の形態の血管瘤の破裂リスク評価装置１０（以下、「リスク評価装置１０」という。）の構成を示す図である。リスク評価装置１０には、Ｘ線ＣＴ装置２０と、血圧計２１と、超音波診断装置２２と、血管壁振動計測装置２３が接続されている。
Hereinafter, the rupture risk evaluation device for a hemangioma according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a rupture risk evaluation device 10 for an angioma of an embodiment (hereinafter, referred to as “risk evaluation device 10”). An X-ray CT device 20, a sphygmomanometer 21, an ultrasonic diagnostic device 22, and a blood vessel wall vibration measuring device 23 are connected to the risk evaluation device 10.
Ｘ線ＣＴ装置２０は、患者の血管造影画像を撮影し、撮影した血管造影画像のデータをリスク評価装置１０に送信する。本実施の形態では、患者の血管造影画像を撮影するのにＸ線ＣＴ装置２０を用いる例を説明しているが、患者の血管造影画像は、例えば、ＭＲＩ検査、ＭＲＡ検査によって撮影したデータであってもよい。 The X-ray CT device 20 takes an angiographic image of the patient and transmits the data of the taken angiographic image to the risk evaluation device 10. In the present embodiment, an example in which the X-ray CT apparatus 20 is used to take an angiographic image of the patient is described, but the angiographic image of the patient is, for example, data taken by an MRI examination or an MRA examination. There may be.
血圧計２１は、患者の血圧を測定し、測定した血圧のデータをリスク評価装置１０に送信する。血圧データとしては、最高血圧、最低血圧の両方のデータを送信する。なお、血圧計２１とリスク評価装置１０が通信可能に接続されていない場合には、ユーザが血圧計２１で測定した血圧データを入力してもよい。 The sphygmomanometer 21 measures the blood pressure of the patient and transmits the measured blood pressure data to the risk evaluation device 10. As blood pressure data, both systolic blood pressure and diastolic blood pressure data are transmitted. When the blood pressure monitor 21 and the risk evaluation device 10 are not communicably connected, the user may input the blood pressure data measured by the blood pressure monitor 21.
超音波診断装置２２は、超音波によって患者の画像を撮影する装置である。本実施の形態では、患者の頸動脈の動画像を撮影し、撮影した頸動脈のエコー動画像データをリスク評価装置１０に送信する。 The ultrasonic diagnostic apparatus 22 is an apparatus for taking an image of a patient by ultrasonic waves. In the present embodiment, a moving image of the carotid artery of the patient is taken, and the echoed moving image data of the taken carotid artery is transmitted to the risk evaluation device 10.
血管壁振動計測装置２３は、患者の外耳道の血管壁の心拍による振動を測定し、測定した振動データをリスク評価装置１０に送信する。患者の外耳道の血管壁の振動を測定する機器としては、イヤホン型の機器を用いてもよい。イヤホン型の機器を用いることで、例えば、音楽の再生の合間に患者の振動データを取得することが可能であり、患者への負担を著しく減らすことができる。 The blood vessel wall vibration measuring device 23 measures the vibration caused by the heartbeat of the blood vessel wall of the patient's external auditory canal, and transmits the measured vibration data to the risk evaluation device 10. An earphone-type device may be used as a device for measuring the vibration of the blood vessel wall of the patient's ear canal. By using the earphone type device, for example, it is possible to acquire the vibration data of the patient between music reproductions, and the burden on the patient can be significantly reduced.
リスク評価装置１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０、血圧計２１、超音波診断装置２２、血管壁振動計測装置２３と通信するための通信部１１を備えている。通信部１１が、患者の血管造影画像、患者の血圧のデータ、患者のエコー動画像データ、患者の心拍による血管壁振動のデータの入力を受け付ける。なお、Ｘ線ＣＴ装置２０、血圧計２１、超音波診断装置２２、血管壁振動計測装置２３の通信方式が異なる場合には、それぞれに対応する通信部を備えることとすればよい。 The risk evaluation device 10 includes a communication unit 11 for communicating with the X-ray CT device 20, the sphygmomanometer 21, the ultrasonic diagnostic device 22, and the blood vessel wall vibration measuring device 23. The communication unit 11 receives input of angiographic image of the patient, blood pressure data of the patient, echo motion image data of the patient, and data of blood vessel wall vibration due to the heartbeat of the patient. When the communication methods of the X-ray CT device 20, the sphygmomanometer 21, the ultrasonic diagnostic device 22, and the blood vessel wall vibration measuring device 23 are different, it is sufficient to provide a communication unit corresponding to each.
リスク評価装置１０は、血管瘤認識部１２と、壁厚計算部１３と、応力計算部１４と、血管強度算出部１５と、リスク評価部１６と、出力部１７とを備えている。血管瘤認識部１２は、Ｘ線ＣＴ装置２０から受信した患者の血管造影画像から血管瘤を認識する機能を有する。 The risk evaluation device 10 includes a hemangioma recognition unit 12, a wall thickness calculation unit 13, a stress calculation unit 14, a blood vessel strength calculation unit 15, a risk evaluation unit 16, and an output unit 17. The hemangioma recognition unit 12 has a function of recognizing a hemangioma from an angiographic image of a patient received from the X-ray CT apparatus 20.
図２（ａ）は、血管瘤認識部１２にて認識された血管瘤の例を示す図である。血管瘤認識部１２は、血管瘤を認識すると、３次元医用画像であるＸ線ＣＴ画像をデジタル化するために、血管瘤を格子状に区分してデータとして描出し、図２（ｂ）に示すように２値化データで再構築を行う。図２（ｂ）に示す画像データでは、図２（ａ）に示す画像において瘤と判断された格子を黒、瘤ではないと判断された格子を白で表現している。２値化データは、３次元座標値（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とその座標に対応する位置に瘤が存在するか否かを示す２値（例えば、０：瘤なし、１：瘤あり）のデータである。 FIG. 2A is a diagram showing an example of a hemangioma recognized by the hemangioma recognition unit 12. When the hemangioma recognition unit 12 recognizes the hemangioma, in order to digitize the X-ray CT image which is a three-dimensional medical image, the hemangioma is divided into a grid pattern and drawn as data, and FIG. 2 (b) shows. Reconstruction is performed with the binarized data as shown. In the image data shown in FIG. 2 (b), the grid determined to be a bump in the image shown in FIG. 2 (a) is represented in black, and the grid determined to be non-lump is represented in white. The binarized data is a binary value (for example, 0: no aneurysm, 1: no aneurysm) indicating whether or not a aneurysm exists at a position corresponding to the three-dimensional coordinate values (xi, yi, zi) and the coordinates. It is data.
壁厚計算部１３は、血管瘤を楕円体で表し、瘤の膨張比から壁厚を計算する機能を有する。図３（ａ）〜図３（ｃ）は代表的な血管瘤を示す図である。図３（ａ）は嚢状瘤、図３（ｂ）は紡錘状瘤、図３（ｃ）は漿果状瘤と称される。いずれの血管瘤も、図３（ｄ）に示すような楕円体の式により数式同定することができる。 The wall thickness calculation unit 13 represents a hemangioma with an ellipsoid and has a function of calculating the wall thickness from the expansion ratio of the aneurysm. 3 (a) to 3 (c) are diagrams showing typical hemangiomas. FIG. 3 (a) is referred to as a saccular aneurysm, FIG. 3 (b) is referred to as a spindle-shaped aneurysm, and FIG. 3 (c) is referred to as a serous aneurysm. Any vascular aneurysm can be mathematically identified by an ellipsoidal formula as shown in FIG. 3 (d).
図４（ａ）〜図４（ｄ）は、具体的な楕円体形状とその係数値を示す図である。図４（ａ）は球体、図４（ｂ）は回転楕円体１、図４（ｃ）は回転楕円体２、図４（ｄ）は楕円体である。図４（ａ）〜図４（ｄ）に示すように、楕円体の形状は、長軸、中軸、短軸の３つの係数値によって特定をすることができる。本実施の形態では、血管瘤の形状をこの３つの係数値によって特定する。 4 (a) to 4 (d) are diagrams showing a specific ellipsoidal shape and its coefficient value. 4 (a) is a sphere, FIG. 4 (b) is a spheroid 1, FIG. 4 (c) is a spheroid 2, and FIG. 4 (d) is an ellipsoid. As shown in FIGS. 4 (a) to 4 (d), the shape of the ellipsoid can be specified by three coefficient values of a major axis, a central axis, and a minor axis. In the present embodiment, the shape of the hemangioma is specified by these three coefficient values.
壁厚計算部１３は、血管瘤を表した楕円体の式に基づいて血管瘤の壁厚を計算する。
図５は、瘤モデルの膨張比と、壁厚の減少比との関係を示したグラフである。膨張比を乗じる元となる血管壁の大きさとしては、一般に、血管瘤が形成された親血管の直径を用いる。壁厚の減少比は、親血管の壁部体積と瘤の壁部全体の体積が等しい（非圧縮性）として計算する。この考え方に基づいて、図５に示すグラフが描かれる。グラフには、瘤モデルとして球体、楕円体を示し、参考例として円筒の半径方向膨張（長さ方向変形なし）の場合を示している。球体の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は１／ｎ2であり、楕円体の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は約１．０６／ｎ2であった。円筒の場合には、膨張比ｎに対して壁厚の減少比は１／ｎである。瘤のない血管に比べて、血管瘤の方が壁厚の減少比が大きいことが分かる。
The wall thickness calculation unit 13 calculates the wall thickness of the hemangioma based on the formula of the ellipsoid representing the hemangioma.
FIG. 5 is a graph showing the relationship between the expansion ratio of the knob model and the reduction ratio of the wall thickness. As the size of the blood vessel wall from which the expansion ratio is multiplied, the diameter of the parent vessel in which the angioma is formed is generally used. The wall thickness reduction ratio is calculated assuming that the volume of the wall of the parent vessel is equal to the volume of the entire wall of the aneurysm (incompressible). Based on this idea, the graph shown in FIG. 5 is drawn. The graph shows a sphere and an ellipsoid as a bump model, and shows a case of radial expansion of a cylinder (no deformation in the length direction) as a reference example. In the case of a sphere, the reduction ratio of the wall thickness to the expansion ratio n is 1 / n 2 , and in the case of an ellipsoid, the reduction ratio of the wall thickness to the expansion ratio n is about 1.06 / n. It was 2 . In the case of a cylinder, the reduction ratio of the wall thickness to the expansion ratio n is 1 / n. It can be seen that the reduction ratio of the wall thickness is larger in the hemangioma than in the blood vessel without the aneurysm.
図１に戻って説明をする。リスク評価装置１０の血管強度算出部１５は、患者のエコー動画像、または、患者の血管壁振動のデータに基づいて、血管の引張強度を算出する。患者のエコー動画像を用いる場合には、拡張期血管内径と収縮期血管内径との比率に基づいて計算する。この方法としては、例えば、特許５１８７７３４号に記載された方法を用いることができる。 A description will be given by returning to FIG. The blood vessel strength calculation unit 15 of the risk evaluation device 10 calculates the tensile strength of the blood vessel based on the echo image of the patient or the data of the blood vessel wall vibration of the patient. When using the echo image of the patient, the calculation is based on the ratio of the inner diameter of the diastolic blood vessel to the inner diameter of the systolic blood vessel. As this method, for example, the method described in Japanese Patent No. 5187734 can be used.
次に、患者の血管壁振動のデータを用いる場合について説明する。血管強度算出部１５は、相関データを記憶した相関データ記憶部１８と接続されている。相関データは、血管壁の固有振動周波数と、血管の引張強度との相関関係を表すデータである。この相関関係のデータは、予め多数の患者のエコー動画像の総頸動脈のヤング率Ｅｔｈ、および引張強度と外耳道での固有振動周波数を測定することによって生成しておく。 Next, a case where the data of the blood vessel wall vibration of the patient is used will be described. The blood vessel strength calculation unit 15 is connected to the correlation data storage unit 18 that stores the correlation data. The correlation data is data showing the correlation between the natural vibration frequency of the blood vessel wall and the tensile strength of the blood vessel. The data of this correlation is generated by measuring the Young's modulus Eth of the common carotid artery and the tensile strength and the natural vibration frequency in the ear canal in advance in the echo image of a large number of patients.
ここで、引張強度について説明する。引張強度は、血管が破裂するときに血管の壁に係る応力である。引張強度は、図６に示すような計測データの回帰近似曲線を用いて周方向引張スティフネスＥｔｈから求めることができる。図６に示す回帰近似曲線は、次のようにして求めた。まず、ヒト、ヒツジ、ウシ等の総頸動脈を用いて、血管に液体圧を負荷し、血管が破裂したときの応力（引張強度）を求める。そして、同じ血管の引張試験片のスティフネスＥｔｈと引張強度との関係を記録して求めたものである。 Here, the tensile strength will be described. Tensile strength is the stress on the walls of a blood vessel when it ruptures. The tensile strength can be obtained from the circumferential tensile stiffness Eth using the regression approximation curve of the measurement data as shown in FIG. The regression approximation curve shown in FIG. 6 was obtained as follows. First, using the common carotid artery of a human, sheep, cow, etc., a liquid pressure is applied to the blood vessel, and the stress (tensile strength) when the blood vessel ruptures is obtained. Then, the relationship between the stiffness Ether and the tensile strength of the tensile test piece of the same blood vessel was recorded and obtained.
血管強度算出部１５は、患者の血管壁振動のデータに基づいて血管壁の固有振動周波数を求め、固有振動周波数に対応するヤング率Ｅｔｈを相関式より算出し、図６より、引張強度を求める。なお、この方法については、野方文雄他「イヤホンで音楽を聞きながら健康管理〜外耳道壁振動解析による動脈硬化検査〜」Bio Industry,第34巻,第１２号、48-56(2017)、にて詳しく説明している。 The blood vessel strength calculation unit 15 obtains the natural vibration frequency of the blood vessel wall based on the data of the blood vessel wall vibration of the patient, calculates the Young rate Eth corresponding to the natural vibration frequency from the correlation formula, and obtains the tensile strength from FIG. .. For more information on this method, see Fumio Nogata et al., "Health management while listening to music with earphones-Arteriosclerosis test by external auditory canal wall vibration analysis-" Bio Industry, Vol. 34, No. 12, 48-56 (2017). It explains in detail.
応力計算部１４は、壁厚計算部１３にて計算した血管瘤の壁厚と、血圧計２１にて測定した患者の血圧データとに基づいて、血管瘤の壁にかかる応力を計算する。図７は、漿果状瘤のリスク評価のモデルを示す図である。図７に示すモデルにおいて、膨張比ｎは、漿果状瘤の長軸方向の径ｄd＝２ａと瘤の根元部の瘤形成径ｄnとの比であり、ｎ＝ｄd／ｄnである。変形後の壁の厚さｔ´は、図５で説明したとおり、ｔ´＝１．０６ｔ／ｎ2である。なお、臨床的には、図７における瘤形成径ｄnは「ネック径」、瘤を根元と平行な平面で切ったときの最大の径２ｂは「ドーム径」と呼ばれる。 The stress calculation unit 14 calculates the stress applied to the wall of the hemangioma based on the wall thickness of the hemangioma calculated by the wall thickness calculation unit 13 and the blood pressure data of the patient measured by the sphygmomanometer 21. FIG. 7 is a diagram showing a model of risk assessment of serous aneurysm. In the model shown in FIG. 7, the expansion ratio n is the ratio of the diameter d d = 2a in the major axis direction of the serous aneurysm to the aneurysm formation diameter d n at the root of the aneurysm, and n = d d / d n . is there. The thickness t'of the wall after deformation is t'= 1.06 t / n 2 as described with reference to FIG. Clinically, the aneurysm formation diameter d n in FIG. 7 is called the “neck diameter”, and the maximum diameter 2b when the aneurysm is cut in a plane parallel to the root is called the “dome diameter”.
漿果状瘤が球体（ａ＝ｂ＝ｃ）であるとした場合、変形後の壁厚ｔ´により求められる周方向応力σθ、長さ方向応力σz、半径（厚さ）方向応力σrは、次の式で表される。なお、次式において、ｐは血圧である。
また、Ｅ点の周方向応力σθ、長さ方向応力σzは、次の式で表される。
血圧による瘤の壁の応力は３軸（σθ,σz,σr）状態であるから、本実施の形態では、ミーゼスの相当応力σMisesと血管の一軸引張強度σtと対応させて破裂条件（クライテリオン）を仮定する。ミーゼスの相当応力σMisesは、次式から計算できる。
リスク評価部１６は、応力計算部１４にて求めた血管瘤にかかる応力と、血管強度算出部１５にて算出した血管の引張強度に基づいて、血管瘤の破裂リスクを評価する。図７に示す漿果状瘤では、最大応力は点Ｔに生じ、最小応力は点Ｅに生じる。楕円体の尖ったＴ点の壁厚が最も薄く破裂リスクが最も高いので、リスク評価部１６は、Ｔ点における破裂リスクを評価する。式（２）からミーゼスの相当応力σMisesを求め、血管の引張強度と比較してリスクを計算する。なお、瘤の膨らみにより、赤道線上のＥ点とＴ点の値は変化するので、リスク評価部１６は、Ｅ点の応力も管理する。 The risk evaluation unit 16 evaluates the rupture risk of the hemangioma based on the stress applied to the hemangioma obtained by the stress calculation unit 14 and the tensile strength of the blood vessel calculated by the blood vessel strength calculation unit 15. In the serous aneurysm shown in FIG. 7, the maximum stress occurs at point T and the minimum stress occurs at point E. Since the wall thickness at the point T where the ellipsoid is sharp is the thinnest and the risk of rupture is the highest, the risk evaluation unit 16 evaluates the risk of rupture at the point T. The equivalent stress σ Mises of Mises is obtained from the equation (2), and the risk is calculated by comparing with the tensile strength of the blood vessel. Since the values of points E and T on the equator line change due to the swelling of the aneurysm, the risk evaluation unit 16 also manages the stress at point E.
リスク評価部１６は、血管の引張強度Ａ、血管瘤に生じる応力Ｂとした場合、Ｂ／Ａ（％）でリスクを評価する。血管引張強度Ａと血管瘤に生じる応力Ｂとが等しくなったときには、リスクは１００％と評価され、理論上、血管瘤は破裂するという評価になる。 The risk evaluation unit 16 evaluates the risk by B / A (%) when the tensile strength of the blood vessel is A and the stress generated in the aneurysm is B. When the tensile strength A of the blood vessel and the stress B generated in the hemangioma become equal, the risk is evaluated as 100%, and theoretically, the hemangioma is evaluated to rupture.
図８は、本実施の形態のリスク評価装置１０の動作を示すフローチャートである。
リスク評価装置１０は、Ｘ線ＣＴ装置２０から患者の血管造影画像データを取得し、血圧計２１から患者の血圧データを取得する。リスク評価装置１０は、超音波診断装置２２から患者のエコー動画像を取得するか、または、血管壁振動計測装置２３から患者の外耳道の血管壁の振動データを取得する（Ｓ１０）。
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the risk evaluation device 10 of the present embodiment.
The risk evaluation device 10 acquires angiographic image data of the patient from the X-ray CT device 20, and acquires the blood pressure data of the patient from the sphygmomanometer 21. The risk evaluation device 10 acquires an echo image of the patient from the ultrasonic diagnostic device 22, or acquires vibration data of the blood vessel wall of the patient's external auditory canal from the blood vessel wall vibration measuring device 23 (S10).
リスク評価装置１０は、取得した血管造影画像から血管瘤を検出し、検出した血管瘤の形状を楕円体の式で表現する（Ｓ１１）。具体的には、リスク評価装置１０は、まず、血管造影画像データを２値化データに変換する。そして、リスク評価装置１０は、２値化データで瘤がある座標の集まりで形成された形状を楕円体の３軸の係数によって表現する。リスク評価装置１０は、この処理を検出されたすべての血管瘤に対して行う。 The risk evaluation device 10 detects a hemangioma from the acquired angiographic image and expresses the shape of the detected hemangioma by an ellipsoidal formula (S11). Specifically, the risk evaluation device 10 first converts the angiographic image data into binarized data. Then, the risk evaluation device 10 expresses the shape formed by a collection of coordinates having a hump in the binarized data by the coefficients of the three axes of the ellipsoid. The risk assessment device 10 performs this treatment on all detected hemangiomas.
リスク評価装置１０は、検出された血管瘤が楕円体の式で表現できたか否かを判定する（Ｓ１２）。具体的には、モデル化した楕円体と元の２値化データとの相関を求める。もし、相関が所定の閾値より低い場合には（Ｓ１２でＮＯ）、有限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析によって応力を算出する（Ｓ１４）。 The risk evaluation device 10 determines whether or not the detected hemangioma can be represented by an ellipsoidal equation (S12). Specifically, the correlation between the modeled ellipsoid and the original binarized data is obtained. If the correlation is lower than a predetermined threshold (NO in S12), the stress is calculated by numerical analysis such as the finite element method (FEM) (S14).
ここで、相関の取り方の一例を説明する。楕円体の式と２値化データとの各座標における差分を２乗じて総和をとり、２値化データで瘤と判定された座標の総数で割ることにより、楕円体と瘤の２値化データとの相関を表す値を求める（最小二乗法）。最小二乗法で求めた値に基づいて、楕円体と２値化データとの相関値を求める。相関値は０〜１をとる値であり、楕円体と２値化データとの相関が高い場合には１に近づく。 Here, an example of how to take the correlation will be described. The binarized data of the ellipsoid and the aneurysm by multiplying the difference between the ellipsoid equation and the binarized data at each coordinate to obtain the sum, and dividing by the total number of coordinates determined to be the aneurysm in the binarized data. Find the value that represents the correlation with (minimum square method). Based on the value obtained by the least squares method, the correlation value between the ellipsoid and the binarized data is obtained. The correlation value is a value that takes 0 to 1, and approaches 1 when the correlation between the ellipsoid and the binarized data is high.
リスク評価装置１０は、相関を表す値に基づいて、楕円体と２値化データとの相関の大きさを判定し（Ｓ１２）、相関が所定の閾値以上と判定された場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、リスク評価装置１０は、血管瘤の壁の厚さと最大応力を算出する処理（Ｓ１３）に進む。楕円体と２値化データとの相関が所定の閾値以上でないと判定された場合（Ｓ１２でＮＯ）、リスク評価装置１０は、微小な要素分割（メッシュ）の組合せでモデル化（再構築）して、有限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析によって応力を算出する（Ｓ１４）。 The risk evaluation device 10 determines the magnitude of the correlation between the ellipsoid and the binarized data based on the value representing the correlation (S12), and when the correlation is determined to be equal to or greater than a predetermined threshold value (YES in S12). The risk evaluation device 10 proceeds to the process (S13) of calculating the wall thickness and the maximum stress of the aneurysm. When it is determined that the correlation between the ellipsoid and the binarized data is not equal to or higher than a predetermined threshold value (NO in S12), the risk evaluation device 10 models (reconstructs) a combination of minute element divisions (mesh). Then, the stress is calculated by numerical analysis such as the finite element method (FEM) (S14).
なお、本実施の形態では、相関が低い場合に要素分割の組合せで応力を算出する例を挙げたが、相関があまりにも低い場合（例えば、先に説明した相関値が０．５以下の場合）には、楕円体の式で表現できないと判定し、専門臨床医等にリスクの評価を委ねることとしてもよい。 In the present embodiment, an example of calculating the stress by combining element divisions when the correlation is low is given, but when the correlation is too low (for example, when the correlation value described above is 0.5 or less). ), It may be determined that it cannot be expressed by the ellipsoidal formula, and the risk evaluation may be entrusted to a specialist clinician or the like.
リスク評価装置１０は、患者のエコー動画像または患者の外耳道の振動データに基づいて、患者の血管の引張強度を求める（Ｓ１５）。リスク評価装置１０は、血管瘤の壁厚と患者の血圧データとに基づいて、血管瘤の壁にかかる応力を計算し、応力と血管の引張強度に基づいて血管瘤の破裂リスクを評価する（Ｓ１６）。リスク評価装置１０は、瘤の破裂リスクを定量的に表示する（Ｓ１７）。例えば、血管の破裂リスクが何パーセント程度であるかを表示する。このとき、リスク評価装置１０は、血管瘤の形状を数式化した楕円体の形状を合わせて表示する。 The risk evaluation device 10 determines the tensile strength of the patient's blood vessels based on the patient's echo image or the patient's ear canal vibration data (S15). The risk assessment device 10 calculates the stress applied to the wall of the hemangioma based on the wall thickness of the hemangioma and the blood pressure data of the patient, and evaluates the risk of rupture of the hemangioma based on the stress and the tensile strength of the blood vessel ( S16). The risk evaluation device 10 quantitatively displays the risk of rupture of the aneurysm (S17). For example, the percentage of blood vessel rupture risk is displayed. At this time, the risk evaluation device 10 also displays the shape of the ellipsoid in which the shape of the hemangioma is mathematically expressed.
以上、リスク評価装置１０の構成について説明したが、上記したリスク評価装置１０のハードウェアの例は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えたコンピュータである。上記した各機能を実現するモジュールを有するプログラムをＲＡＭまたはＲＯＭに格納しておき、ＣＰＵによって当該プログラムを実行することによって、上記したリスク評価装置１０が実現される。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。 Although the configuration of the risk evaluation device 10 has been described above, an example of the hardware of the risk evaluation device 10 described above is a computer provided with a CPU, RAM, ROM, hard disk, display, keyboard, mouse, communication interface, and the like. The risk evaluation device 10 described above is realized by storing a program having a module that realizes each of the above functions in a RAM or ROM and executing the program by a CPU. Such programs are also included in the scope of the present invention.
以上、本実施の形態のリスク評価装置１０の構成および動作について説明した。血管瘤は血圧の変化により膨張するとその壁の厚さは減少する。しかし、Ｘ線ＣＴ装置２０で撮影した医用画像からはその壁厚の変化は測定が困難なほど僅かである。本実施の形態では、血管瘤を数式で表すことにより、壁厚の計算を可能にし、血管瘤の経過管理と処置の手続きに対して、医師等の判断、および診断を容易にした。 The configuration and operation of the risk evaluation device 10 of the present embodiment have been described above. When a hemangioma expands due to changes in blood pressure, its wall thickness decreases. However, from the medical image taken by the X-ray CT apparatus 20, the change in the wall thickness is so small that it is difficult to measure. In the present embodiment, the wall thickness can be calculated by expressing the hemangioma by a mathematical formula, and it is easy for a doctor or the like to make a judgment and a diagnosis regarding the procedure of progress management and treatment of the hemangioma.
以上、本発明の血管瘤の破裂リスク評価装置１０について、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態においては、患者の血管の引張り強さを求める方法として、患者の外耳道の血管壁の振動データに基づいて、相関データを用いて引張り強さを求める方法を挙げたが、血管の引張り強さを求める方法として他の方法を採用してもよい。 Although the rupture risk evaluation device 10 for angioma of the present invention has been described in detail with reference to embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments. In the above-described embodiment, as a method of obtaining the tensile strength of the blood vessel of the patient, a method of obtaining the tensile strength using correlation data based on the vibration data of the blood vessel wall of the patient's ear canal has been mentioned. Other methods may be adopted as a method for determining the tensile strength of.
また、本実施の形態のリスク評価装置１０では、血圧計２１にて測定した患者の血圧データを用いて血管瘤の破裂リスクを評価する例を挙げたが、患者の血圧を何パターンか想定して、リスクを見積もってもよい。つまり、例えば、最高血圧が１２０ｍｍＨｇではリスクは５０％、１４０ｍｍＨｇではリスクは７０％、１６０ｍｍＨｇでは９０％といった具合にリスクを評価する。これにより、患者に血圧に注意するように指導を行うことができる。 Further, in the risk evaluation device 10 of the present embodiment, an example of evaluating the risk of rupture of an aneurysm using the blood pressure data of the patient measured by the sphygmomanometer 21 is given, but some patterns of the blood pressure of the patient are assumed. You may estimate the risk. That is, for example, the risk is evaluated when the systolic blood pressure is 120 mmHg, the risk is 50%, when the systolic blood pressure is 140 mmHg, the risk is 70%, and when the systolic blood pressure is 160 mmHg, the risk is 90%. This allows the patient to be instructed to pay attention to blood pressure.
また、リスク評価結果の出力の仕方としては、血管瘤が破裂すると予測される膨張比を示してもよい。図９は、瘤の膨張比と瘤の壁にかかる応力との関係を示すグラフである。図９では、嚢状瘤、漿果状瘤（楕円体）、漿果状瘤（球体）について、血圧が１６０ｍｍＨｇと１２０ｍｍＨｇの場合の膨張比と、瘤にかかる応力とを示している。一例として、患者の血管の引張り強さが２．４ＭＰａとすると、嚢状瘤が破裂する膨張比は、血圧１２０ｍｍＨｇでは膨張比２．７と予測される。 In addition, as a method of outputting the risk evaluation result, the expansion ratio predicted that the hemangioma ruptures may be shown. FIG. 9 is a graph showing the relationship between the expansion ratio of the aneurysm and the stress applied to the wall of the aneurysm. FIG. 9 shows the expansion ratio and the stress applied to the aneurysm when the blood pressure is 160 mmHg and 120 mmHg for the saccular aneurysm, the serous aneurysm (ellipsoid), and the serous aneurysm (sphere). As an example, assuming that the tensile strength of a patient's blood vessel is 2.4 MPa, the expansion ratio at which the saccular aneurysm ruptures is predicted to be 2.7 at a blood pressure of 120 mmHg.
また、上記した実施の形態のリスク評価装置１０は、全世界の医療機関の医療用端末から患者の情報を取得して、その患者の血管瘤の破裂リスクの評価を行ってもよい。図１０は、血管瘤の破裂リスクの評価システム３０の構成を示す図である。リスク評価装置１０は、全世界の医療機関の医療用端末とインターネットによって接続されている。すなわち、リスク評価装置１０は、世界中からアクセス可能なクラウド上のサーバである。 Further, the risk evaluation device 10 of the above-described embodiment may acquire patient information from medical terminals of medical institutions around the world and evaluate the risk of rupture of a hemangioma of the patient. FIG. 10 is a diagram showing the configuration of the rupture risk evaluation system 30 for angioma. The risk evaluation device 10 is connected to medical terminals of medical institutions around the world via the Internet. That is, the risk evaluation device 10 is a server on the cloud that can be accessed from all over the world.
リスク評価装置１０は、世界中の医療機関の医療用端末から、患者の血管瘤に関する情報や、その他の関連情報の入力を受け付ける。患者の関連情報とは、患者の性別、年齢、人種、喫煙などの生活習慣や病歴、手術歴等である。リスク評価装置１０は、医療機関から受け付けた患者の血管瘤に関する情報に基づいて、その患者の血管瘤の破裂リスクを評価し、その評価結果を医療用端末に送り返す。これにより、世界中の医療機関における瘤破裂の診断差異が解消される。 The risk evaluation device 10 receives input of information on a patient's hemangioma and other related information from medical terminals of medical institutions around the world. The patient-related information includes the patient's gender, age, race, lifestyle such as smoking, medical history, surgical history, and the like. The risk evaluation device 10 evaluates the rupture risk of the patient's hemangioma based on the information about the patient's hemangioma received from the medical institution, and sends the evaluation result back to the medical terminal. This eliminates the diagnostic differences in aneurysm rupture in medical institutions around the world.
また、リスク評価装置１０は、血管瘤に関する情報と、患者の性別、年齢、人種、生活習慣や病歴、手術歴などの関連情報とを統計的に解析する。全世界から収集されたビックデータを利用して統計、確率等の学理、ディープラーニング（深層学習）を応用した人工知能（ＡＩ）により解析して診断結果を最適化できる。また、世界最高レベルの専門医に画像データ等を送信し、その解析／診断結果を得ることにより、さらに精度の高い評価システムを実現できる。 In addition, the risk evaluation device 10 statistically analyzes information on the hemangioma and related information such as the patient's gender, age, race, lifestyle and medical history, and surgical history. Using big data collected from all over the world, it is possible to analyze statistics, theories such as probability, and artificial intelligence (AI) that applies deep learning (deep learning) to optimize diagnostic results. In addition, a more accurate evaluation system can be realized by transmitting image data and the like to the world's highest level specialist and obtaining the analysis / diagnosis results.
本発明によれば、血管瘤の破裂リスクを定量的に評価することができ、血管瘤の診断を支援する方法およびシステムとして有用である。 According to the present invention, the risk of rupture of a hemangioma can be quantitatively evaluated, and it is useful as a method and system for supporting the diagnosis of a hemangioma.
１０ 血管瘤の破裂リスク評価装置
１１ 通信部
１２ 血管瘤認識部
１３ 壁厚計算部
１４ 応力計算部
１５ 血管強度算出部
１６ リスク評価部
１７ 出力部
１８ 相関データ記憶部
２０ Ｘ線ＣＴ装置
２１ 血圧計
２２ 超音波診断装置
２３ 血管壁振動計測装置
３０ 血管瘤の破裂リスク評価システム
10 Blood vessel rupture risk evaluation device 11 Communication unit 12 Angioma recognition unit 13 Wall thickness calculation unit 14 Stress calculation unit 15 Blood vessel strength calculation unit 16 Risk evaluation unit 17 Output unit 18 Correlation data storage unit 20 X-ray CT device 21 Blood pressure monitor 22 Ultrasonic diagnostic device 23 Blood vessel wall vibration measuring device 30 Blood vessel aneurysm rupture risk evaluation system
Claims (9)
前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
前記破裂リスク評価装置が、患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧のデータとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記評価の結果を出力するステップと、
を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。 It is a method of evaluating the rupture risk of a vascular aneurysm by a rupture risk evaluation device of a vascular aneurysm.
The step in which the rupture risk evaluation device accepts the input of the patient's angiographic image,
The step in which the rupture risk evaluation device accepts the input of the patient's blood pressure data,
The step of detecting a hemangioma from the angiographic image, expressing the shape of the hemangioma by an ellipsoidal equation, and obtaining the wall thickness of the hemangioma based on the expansion ratio of the hemangioma. When,
A step wherein the rupture risk evaluation device, which on the basis of the data of the thickness and the blood pressure of the wall of the blood vessel dilation, calculates the stress applied to the blood vessel dilation,
A step in which the rupture risk evaluation device evaluates the rupture risk of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient.
A step wherein the rupture risk evaluation device, which outputs the result of the evaluation,
A method for assessing the risk of rupture of a hemangioma.
前記破裂リスク評価装置が、前記エコー動画像に基づいて患者の血管の強度を求めるステップと、
を備え、
前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップは、前記患者の血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価する請求項１または２に記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。 The step in which the rupture risk evaluation device accepts the input of the echo image of the patient taken by the ultrasonic diagnostic device, and
A step in which the rupture risk evaluation device determines the strength of a patient's blood vessel based on the echo image.
With
The hemangioma according to claim 1 or 2, wherein the step of evaluating the rupture risk of the hemangioma is to evaluate the rupture risk of the hemangioma using the blood vessel strength calculated in the step of determining the strength of the blood vessel of the patient. Burst risk assessment method.
前記破裂リスク評価装置が、前記血管壁振動の周波数と血管の強度との相関関係を記憶したデータベースを参照して、患者の血管の強度を求めるステップと、
を備え、
前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップは、前記患者の血管の強度を求めるステップにて算出した血管の強度を用いて前記血管瘤の破裂リスクを評価する請求項１または２に記載の血管瘤の破裂リスク評価方法。 The step that the rupture risk evaluation device acquires the data of the blood vessel wall vibration due to the patient's heartbeat,
The step of determining the strength of the blood vessel of the patient by referring to the database in which the rupture risk evaluation device stores the correlation between the frequency of the blood vessel wall vibration and the strength of the blood vessel.
With
The hemangioma according to claim 1 or 2, wherein the step of evaluating the rupture risk of the hemangioma is to evaluate the rupture risk of the hemangioma using the blood vessel strength calculated in the step of determining the strength of the blood vessel of the patient. Burst risk assessment method.
前記破裂リスク評価装置が、患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記血管瘤の壁の厚さに基づき、血圧を変数として前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて、血圧を変数として、前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
前記破裂リスク評価装置が、前記評価の結果を出力するステップと、
を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。 It is a method of evaluating the rupture risk of a vascular aneurysm by a rupture risk evaluation device of a vascular aneurysm.
The step in which the rupture risk evaluation device accepts the input of the patient's angiographic image,
The step of detecting a hemangioma from the angiographic image, expressing the shape of the hemangioma by an ellipsoidal equation, and obtaining the wall thickness of the hemangioma based on the expansion ratio of the hemangioma. When,
A step in which the rupture risk assessor calculates the stress applied to the hemangioma based on the wall thickness of the hemangioma with blood pressure as a variable.
A step in which the rupture risk evaluation device evaluates the rupture risk of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient with blood pressure as a variable.
A step wherein the rupture risk evaluation device, which outputs the result of the evaluation,
A method for assessing the risk of rupture of a hemangioma.
請求項１乃至６のいずれかに記載の血管瘤の破裂リスク評価方法を用いて、前記患者の情報に基づいて、前記患者の血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
前記評価の結果を前記医療用の端末に送信するステップと、
収集した患者の情報を統計的に解析するステップと、
を備える血管瘤の破裂リスク評価方法。 Steps to obtain patient information, including patient angiography images, patient blood pressure data, and patient echo images from a number of medical terminals, and
A step of evaluating the rupture risk of a hemangioma of the patient based on the information of the patient by using the rupture risk evaluation method of the hemangioma according to any one of claims 1 to 6.
Transmitting the results of the evaluation to the terminal for the medical,
Steps to statistically analyze the collected patient information,
A method for assessing the risk of rupture of a hemangioma.
患者の血圧のデータの入力を受け付ける血圧データ入力部と、
前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求める壁厚計算部と、
前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧のデータとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算する応力計算部と、
前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するリスク評価部と、
前記評価の結果を出力する出力部と、
を備える血管瘤の破裂リスク評価装置。 Angiography image input unit that accepts input of patient's angiography image,
A blood pressure data input unit that accepts input of patient blood pressure data,
A wall thickness calculation unit that detects an angioma from the angiographic image, expresses the shape of the angioma by an ellipsoidal equation, and obtains the wall thickness of the angioma based on the expansion ratio of the angioma.
Based on the above thickness and the pressure wall of the blood vessel dilation data, and the stress calculation unit for calculating the stress applied to the blood vessel dilation,
A risk evaluation unit that evaluates the risk of rupture of the hemangioma based on the stress and the strength of the blood vessel of the patient.
An output unit for outputting the result of the evaluation,
A rupture risk assessment device for angioma.
患者の血管造影画像の入力を受け付けるステップと、
患者の血圧のデータの入力を受け付けるステップと、
前記血管造影画像から血管瘤を検出し、前記血管瘤の形状を楕円体の式で表し、血管瘤の膨張比に基づいて前記血管瘤の壁の厚さを求めるステップと、
前記血管瘤の壁の厚さと前記血圧のデータとに基づいて、前記血管瘤にかかる応力を計算するステップと、
前記応力と前記患者の血管の強度とに基づいて前記血管瘤の破裂リスクを評価するステップと、
前記評価の結果を出力するステップと、
を実行させるプログラム。 A program for assessing the risk of rupture of a hemangioma, on a computer
The step of accepting the input of the patient's angiographic image,
Steps to accept input of patient's blood pressure data,
A step of detecting an angioma from the angiographic image, expressing the shape of the angioma by an ellipsoidal equation, and determining the wall thickness of the angioma based on the expansion ratio of the angioma.
Based on the data of the thickness and the blood pressure of the wall of the blood vessel dilation, and calculating the stress applied to the blood vessel dilation,
A step of assessing the risk of rupture of the hemangioma based on the stress and the strength of the patient's blood vessels.
And outputting a result of the evaluation,
A program that executes.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019072537A JP6774520B2 (en) | 2019-04-05 | 2019-04-05 | Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019072537A JP6774520B2 (en) | 2019-04-05 | 2019-04-05 | Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020168262A JP2020168262A (en) | 2020-10-15 |
| JP6774520B2 true JP6774520B2 (en) | 2020-10-28 |
Family
ID=72746233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019072537A Active JP6774520B2 (en) | 2019-04-05 | 2019-04-05 | Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6774520B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230143278A (en) * | 2022-04-05 | 2023-10-12 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Aneurysm rupture prediction method and device using artificial intelligence based on morphological and hemodynamic factors of aneurysm |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100130878A1 (en) * | 2008-11-24 | 2010-05-27 | General Electric Company | Systems, apparatus and processes for automated blood flow assessment of vasculature |
| US9241639B2 (en) * | 2010-04-20 | 2016-01-26 | Takumi Washio | System for estimating membrane stress on arbitrarily-shaped curvilinear surface based on current configuration data |
| JP2013233251A (en) * | 2012-05-08 | 2013-11-21 | Nagoya Institute Of Technology | Estimating method for burst pressure in vascular wall burst pressure estimating system, vascular wall burst pressure estimating system, and vascular wall burst pressure estimating apparatus |
| JP6230782B2 (en) * | 2012-11-15 | 2017-11-15 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Aneurysm rupture risk analysis program |
-
2019
- 2019-04-05 JP JP2019072537A patent/JP6774520B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020168262A (en) | 2020-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20210338333A1 (en) | Systems and methods for treatment planning based on plaque progression and regression curves | |
| CN109069014B (en) | System and method for estimating healthy lumen diameter and stenosis quantification in coronary arteries | |
| Bikia et al. | Noninvasive cardiac output and central systolic pressure from cuff-pressure and pulse wave velocity | |
| JP5773281B2 (en) | Program, medium and apparatus for determining vascular disease | |
| WO2020257609A1 (en) | Diagnostics and treatments for cardiac disease | |
| JP6774520B2 (en) | Rupture risk assessment method, assessment device and program for angioma | |
| Song et al. | Non-invasive hemodynamic diagnosis based on non-linear pulse wave theory applied to four limbs | |
| Trevethan | Screening, sensitivity, specificity, and so forth: a second, somewhat skeptical, sequel | |
| JP2012228492A (en) | Biological state diagnostic method | |
| JP5292616B2 (en) | Visceral fat information calculation device and visceral fat calculation program | |
| CN110491513A (en) | A kind of arteria carotis detection system, information processing unit | |
| Katebi et al. | Deep sequence learning for assessing hypertension in pregnancy from Doppler signals | |
| US20230270343A1 (en) | Techniques for screening and monitoring patients for aortic aneurysms | |
| JP2012512679A (en) | Method for measuring the local stiffness index of the wall of a conductive artery and corresponding device | |
| EP4287951A1 (en) | Processing an arterial doppler ultrasound waveform | |
| Al-Obaidi | Numerical Investigation of Rupture Potential of Abdominal Aortic Aneurysm | |
| CN117808865A (en) | Medical image processing device, medical image processing method, storage medium and electronic equipment | |
| WO2024044832A1 (en) | Method and system for generating an intracranial compliance and pressure index | |
| Almeida et al. | Validation of a waveform delineator device for cardiac studies: Repeatability and data mining analysis | |
| Embong | An investigation into Abdominal Aortic Aneurysm (AAA) rupture prediction | |
| Fahmi et al. | Head Rate Monitoring Using Pulse Sensor as Early Warning for Heart Condition |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190405 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190520 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200609 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200728 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200915 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201002 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6774520 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |