JP2015217113A - Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program - Google Patents
Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015217113A JP2015217113A JP2014102589A JP2014102589A JP2015217113A JP 2015217113 A JP2015217113 A JP 2015217113A JP 2014102589 A JP2014102589 A JP 2014102589A JP 2014102589 A JP2014102589 A JP 2014102589A JP 2015217113 A JP2015217113 A JP 2015217113A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- blood vessel
- cross
- sectional shape
- information
- analysis
- 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.)
- Pending
Links
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 title claims abstract description 194
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 133
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 claims abstract description 67
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 claims abstract description 67
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 claims abstract description 67
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 14
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 14
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 claims description 34
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 17
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 7
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 7
- 230000009545 invasion Effects 0.000 abstract description 6
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 11
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 description 8
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 7
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 7
- 210000004088 microvessel Anatomy 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 5
- 201000000057 Coronary Stenosis Diseases 0.000 description 4
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 4
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 3
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 3
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 3
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 description 3
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 3
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 2
- 206010011089 Coronary artery stenosis Diseases 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000002586 coronary angiography Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 230000003205 diastolic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 208000031225 myocardial ischemia Diseases 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- 230000024883 vasodilation Effects 0.000 description 2
- 206010002915 Aortic valve incompetence Diseases 0.000 description 1
- 206010007572 Cardiac hypertrophy Diseases 0.000 description 1
- 208000006029 Cardiomegaly Diseases 0.000 description 1
- 201000008450 Intracranial aneurysm Diseases 0.000 description 1
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- 208000034189 Sclerosis Diseases 0.000 description 1
- 208000001871 Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 1
- 206010057469 Vascular stenosis Diseases 0.000 description 1
- 206010002906 aortic stenosis Diseases 0.000 description 1
- 201000002064 aortic valve insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 230000004872 arterial blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000001715 carotid artery Anatomy 0.000 description 1
- 208000006170 carotid stenosis Diseases 0.000 description 1
- 210000001627 cerebral artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000004087 circulation Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 210000003748 coronary sinus Anatomy 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 206010020871 hypertrophic cardiomyopathy Diseases 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000010117 myocardial relaxation Effects 0.000 description 1
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 1
- 230000002182 neurohumoral effect Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000036284 oxygen consumption Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000006794 tachycardia Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 230000004865 vascular response Effects 0.000 description 1
- 210000005166 vasculature Anatomy 0.000 description 1
- 230000002227 vasoactive effect Effects 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
Description
本発明の実施形態は、血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法及び血管解析プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a blood vessel analysis device, a medical image diagnostic device, a blood vessel analysis method, and a blood vessel analysis program.
三大疾患の一つである心疾患の原因となる冠動脈の狭窄は、従来、カテーテルによる冠動脈造影検査(CAG:Coronary Angiography)などによって診断されている。また、冠動脈の器質的病変の診断指標として、心筋血流予備量比(FFR:Fractional Flow Reserve)がある。FFRは、狭窄非存在下の最大冠血流に対する狭窄存在下の最大冠血流の比率として定義される。 Conventionally, coronary artery stenosis, which is one of the three major diseases, has been diagnosed by coronary angiography (CAG) using a catheter. In addition, as a diagnostic index of an organic lesion in the coronary artery, there is a myocardial blood flow reserve ratio (FFR: Fractional Flow Reserve). FFR is defined as the ratio of the maximum coronary blood flow in the presence of stenosis to the maximum coronary blood flow in the absence of stenosis.
しかしながら、カテーテル先端に設けられた圧力センサを用いてFFRを測定する場合、カテーテル手術が必要となる。つまり、被検体に対する侵襲が必要であり、被検体に負担がかかってしまう。また、従来の心臓のCT画像からは、狭窄領域(例えばプラーク領域又は血栓領域)の大きさに基づく指標しか計測することができないという問題があった。本発明が解決しようとする課題は、被検体を侵襲することなく、又は侵襲を低減しつつ、被検体の予め定めた場所における血管の状態を推定することができる血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法及び血管解析プログラムを提供することである。 However, when measuring FFR using a pressure sensor provided at the catheter tip, catheter surgery is required. That is, invasion to the subject is necessary, and a burden is imposed on the subject. In addition, there is a problem that only an index based on the size of a stenosis region (for example, a plaque region or a thrombus region) can be measured from a conventional CT image of the heart. The problem to be solved by the present invention is to provide a blood vessel analyzing apparatus and a medical image diagnostic apparatus capable of estimating a state of a blood vessel in a predetermined place of a subject without invading the subject or reducing invasion. Another object is to provide a blood vessel analysis method and a blood vessel analysis program.
実施形態の血管解析装置は、設定部と、第1供給部と、第2供給部と、算出部と、推定部とを有する。設定部は、血管に対する形状モデル及び負荷条件を設定する。第1供給部は、血管に対する材料力学情報を供給する。第2供給部は、血管に流れる血液の流体力学情報を供給する。算出部は、被検体の血管を示す画像データから血管の第1断面形状を抽出するとともに、形状モデル、負荷条件及び材料力学情報に基づく血管の第2断面形状を算出する。推定部は、第1断面形状と第2断面形状との整合性が所定の閾値以上である場合、第1断面形状、及び流体力学情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定する。また、設定部は、第1断面形状と第2断面形状との整合性が所定の閾値未満である場合、形状モデル及び負荷条件の少なくともいずれかに対する設定を他の設定に変更する。 The blood vessel analysis device according to the embodiment includes a setting unit, a first supply unit, a second supply unit, a calculation unit, and an estimation unit. The setting unit sets a shape model and a load condition for the blood vessel. The first supply unit supplies material mechanics information for the blood vessel. The second supply unit supplies hydrodynamic information of blood flowing in the blood vessel. The calculation unit extracts the first cross-sectional shape of the blood vessel from the image data indicating the blood vessel of the subject, and calculates the second cross-sectional shape of the blood vessel based on the shape model, the load condition, and the material dynamics information. When the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is equal to or greater than a predetermined threshold, the estimation unit estimates an index related to the stenosis of the blood vessel based on the first cross-sectional shape and the hydrodynamic information. Further, when the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is less than a predetermined threshold, the setting unit changes the setting for at least one of the shape model and the load condition to another setting.
まず、本発明がなされるに至った背景について説明する。上述した冠動脈の狭窄や、脳動脈瘤、又はこれらの予兆となる頸動脈のプラークによる狭窄を、侵襲することなく、又は侵襲を低減して、予防又は診断するための技術が望まれている。 First, the background that led to the present invention will be described. A technique for preventing or diagnosing the above-described stenosis of a coronary artery, a cerebral aneurysm, or a stenosis caused by a carotid artery plaque, which is a precursor thereof, without invading or reducing the invasion is desired.
冠動脈の狭窄は、虚血性心疾患に至る重大な病変である。上述したFFRは、狭窄近位部冠内圧に対する狭窄遠位部冠内圧の比率に略一致する。また、冠動脈の狭窄解析が心臓CTで可能であれば、カテーテル手術によるFFRの測定に比べて、侵襲を低減し、患者の負担を低減して、医療コストを節約することができる。つまり、CT画像に基づいて狭窄前後の圧力差などを構造流体解析により計測できれば、狭窄が及ぼす影響の定量化が期待できる。 Coronary stenosis is a critical lesion leading to ischemic heart disease. The above-mentioned FFR substantially corresponds to the ratio of the stenosis distal coronary pressure to the stenosis proximal coronary pressure. In addition, if coronary artery stenosis analysis is possible with cardiac CT, it is possible to reduce the invasion, reduce the burden on the patient, and save medical costs, compared to FFR measurement by catheter surgery. In other words, if the pressure difference before and after stenosis can be measured by structural fluid analysis based on the CT image, the effect of stenosis can be quantified.
冠循環の動態評価として臨床的には、超高速CT、シネアンギオグラム、超音波法、SPECT(シングルフォトンエミッショントモグラフィ)やPET(ポジトロンエミッショントモグラフィ)を含む核医学イメージング、MRI(核磁気共鳴画像法)などが開発導入され、診断や治療法の評価に役立っている。 Clinical evaluation of coronary circulation dynamics includes ultrafast CT, cineangiogram, ultrasound, nuclear medical imaging including SPECT (single photon emission tomography) and PET (positron emission tomography), MRI (nuclear magnetic resonance) Imaging method) has been developed and introduced, which is useful for diagnosis and evaluation of treatment methods.
しかしながら、冠微小血管を医用画像診断装置で正確に捉えることは困難である。また、血管形状が鮮明であっても医用画像にノイズが含まれる場合や、生体組織の境界の閾値設定に曖昧性が存在する場合も多い。このように、医用画像診断装置から得られる血管形状は不確定性を有していた。 However, it is difficult to accurately capture coronary microvessels with a medical image diagnostic apparatus. Further, even if the blood vessel shape is clear, there are many cases where the medical image includes noise or there is ambiguity in the threshold setting of the boundary of the living tissue. Thus, the blood vessel shape obtained from the medical image diagnostic apparatus has uncertainty.
臨床応用でCT画像を活用する場合、冠微小血管より上流の大動脈起始部から冠動脈の太い領域のみを対象として解析が行われる場合も多い。冠動脈の血流が冠微小血管の緊張性(トーヌス)にも大きく影響をうけるため、太い領域の冠動脈の出口における流量、圧力又はこれらの変化率といった流体解析の境界条件を適切に設定することが課題となる。 When CT images are used in clinical applications, analysis is often performed only on a thick area of the coronary artery from the aortic root upstream of the coronary microvessel. Since coronary blood flow also greatly affects coronary microvascular tonicity (tonus), it is possible to appropriately set boundary conditions for fluid analysis such as flow rate, pressure, or rate of change of these at the outlet of the coronary artery in a thick region It becomes a problem.
また、冠動脈の血流は、心臓の拍動による機械的因子(拍動による全体的な動き、局所的な伸縮、ねじり、せん断変形による強制変位又は外力)を受ける。流体解析のみでは、心臓の拍動等の機械的因子の影響を考慮できないため、血流の流量分布や内圧分布を精確に計測することができない。 The blood flow in the coronary arteries is subjected to mechanical factors (total movement due to pulsation, local expansion / contraction, torsion, forced displacement or external force due to shear deformation) due to the pulsation of the heart. The fluid analysis alone cannot take into account the influence of mechanical factors such as the pulsation of the heart, and therefore cannot accurately measure the blood flow distribution and internal pressure distribution.
一方、画像で捉えられる心臓及び血管系を対象とし、機械的因子の影響を考慮した構造−流体連成解析も実施されている。しかし、構造−流体連成解析を行う場合でも、血液(造影剤を含む)の流体解析における血管の入口や出口の境界条件や血管やプラークの材料モデルを正しく設定することが困難な場合も多い。 On the other hand, a structure-fluid coupled analysis is also performed on the heart and vascular system captured by an image in consideration of the influence of mechanical factors. However, even when a structure-fluid coupled analysis is performed, it is often difficult to correctly set the boundary condition of the blood vessel inlet and outlet and the blood vessel and plaque material model in the blood (including the contrast medium) fluid analysis. .
また、画像に描出されない微小血管が存在する場合には、微小血管が血流に与える影響を考慮できない場合もある。そのため、構造−流体連成解析の解析結果は、実際の血流や血管変形を再現できていない恐れがある。また、境界条件、負荷条件及び材料モデルが適切でない場合や、血管が大きな動きを伴う場合、収束性や解析安定性に問題がある場合もある。 In addition, when there are micro blood vessels that are not depicted in the image, the influence of the micro blood vessels on the blood flow may not be considered. For this reason, the analysis result of the structure-fluid coupling analysis may not reproduce the actual blood flow and blood vessel deformation. In addition, when boundary conditions, load conditions, and material models are not appropriate, or when a blood vessel is accompanied by a large movement, there may be a problem in convergence and analysis stability.
このように、従来の血管の構造流体解析は、多大な解析リソースと解析時間とが必要となる場合や、解析結果の誤差が大きくなる場合があり、現実的に臨床の現場で活用することに問題が生じる場合がある。 As described above, the conventional structural fluid analysis of blood vessels may require a lot of analysis resources and analysis time, and the error of the analysis result may increase. Problems may arise.
(実施形態)
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる医用画像診断装置について説明する。図1は、実施形態にかかる医用画像診断装置10の概要を例示するブロック図である。医用画像診断装置10は、例えばCT架台20及びコンソール30を有するX線コンピュータ断層撮影装置(X線CT装置)である。なお、医用画像診断装置10は、被検体をスキャンするための磁気共鳴診断装置、超音波診断装置、SPECT装置、PET装置、及び放射線治療装置等の撮像装置を備えていてもよい。
(Embodiment)
A medical image diagnostic apparatus according to an embodiment will be described below with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating an outline of a medical image
CT架台20は、X線管200、X線検出器202、及びデータ収集装置204を有する。CT架台20は、コンソール30からの制御に応じて、X線により被検体の撮像部位をスキャンし、医用画像を出力する。撮像部位は、例えば、心臓及びその周辺である。
The
X線管200は、造影剤が注入された被検体にX線を照射する。X線検出器202は、X線管200が照射して被検体を透過したX線を検出し、検出したX線の強度に応じた電気信号を発生させる。X線管200とX線検出器202とは、回転軸Z回りに回転可能にCT架台20に装備されている。
The
データ収集装置204は、X線検出器202が発生させた電気信号を読み出してデジタルデータに変換する。ここで、1ビュー毎のデジタルデータのセットは、生データセットと呼ばれる。そして、CT架台20は、複数のスキャン時刻に関する時系列の生データセットを、例えば非接触データ伝送装置(図示せず)によりコンソール30に伝送する。
The
コンソール30は、架台制御部300、再構成装置302、及び血管解析装置40を有する。架台制御部300は、ユーザにより血管解析装置40を介して設定されたスキャン条件に応じてCT架台20内の各装置を制御する。
The
再構成装置302は、生データセットに基づいて被検体に関するCT画像のデータを生成する。具体的には、再構成装置302は、まず生データセットに前処理を施して投影データセットを生成する。前処理には、対数変換や不均一補正、及びキャリブレーション補正等が含まれる。次に、再構成装置302は、投影データセットに画像再構成処理を施してCT画像のデータを生成する。画像再構成アルゴリズムには、FBP(filtered back projection)法等の解析学的画像再構成法、ML−EM(maximum likelihood expectation maximization)法、及びOS−EM(ordered subset expectation maximization)法等の逐次近似画像再構成アルゴリズム等が用いられる。
The
そして、再構成装置302は、時系列の投影データセットに基づいて時系列のCT画像データを生成する。CT画像は、造影剤により造影された血管に関する画素領域(以下、血管領域と呼ぶことにする。)を含んでいる。なお、CT画像は、CT値の2次元空間分布を表現するスライスデータであってもよいし、CT値の3次元空間分布を表現するボリュームデータであってもよい。以下、CT画像はボリュームデータであるとする。
Then, the
血管解析装置40は、システム制御部400、画像処理装置402、入力機器404、表示機器406、及び記憶装置408を有する。血管解析装置40は、CT架台20が出力した医用画像に含まれる血管領域に対し、血管狭窄解析を行うコンピュータ装置である。なお、血管解析装置40は、医用画像診断装置10に組み込まれることに限定されることなく、医用画像診断装置10とは別体のワークステーション等のコンピュータ装置であってもよい。血管解析装置40は、医用画像診断装置10とは別体である場合、医用画像診断装置10やPACS(picture archiving and communication systems)からネットワークを介して時系列のCT画像等の医用データを収集する。
The blood
システム制御部400は、図示しない中央演算処理装置(CPU:central processing unit)、読み出し専用メモリ(ROM:read only memory)、及びランダムアクセスメモリ(RAM:random access memory)を有する。システム制御部400は、ROMやRAMに記憶している血管解析プログラムを実行することによって血管狭窄解析処理を行うとともに、医用画像診断装置10を構成する各部を制御する。
The
画像処理装置402は、時系列のCT画像に基づいて、システム制御部400と共に後述する血管狭窄解析を実行する。入力機器404は、例えばキーボードやマウス、スイッチ等であり、ユーザからの各種指示や情報入力を受入れる。表示機器406は、例えばCRTディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、又はプラズマディスプレイ等であり、CT画像や後述する構造流体解析結果等の種々の情報を表示する。
The
記憶装置408は、ハードディスク装置等の種々の記憶媒体により構成される。記憶装置408は、を時系列の投影データや時系列のCT画像データ等の種々のデータを記憶する。例えば、記憶装置408は、時系列のCT画像データをDICOM(digital imaging and communications in medicine)規格に準拠した医用画像ファイル形式で記憶する。また、記憶装置408は、時系列のCT画像データに対し、外部機器により収集された医用データを医用画像ファイル内において関連付けて記憶してもよい。
The
次に、血管解析装置40が有する機能について説明する。図2は、血管解析装置40が有する機能を示す機能ブロック図である。図2に示すように、血管解析装置40は、取得部50、算出部51、設定部52、第1データベース(DB)53、形状判定部(第1判定部)54、狭窄解析部(推定部)55、第2データベース(DB)56、及び表示制御部(出力部)57を有する。なお、図2に示した血管解析装置40が有する機能の一部又は全部は、ハードウェアによって構成されてもよいし、血管解析プログラムとしてソフトウェアによって構成されてもよい。また、血管解析装置40が実行する血管解析プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルにされ、CD−ROM、又はDVD等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に書き込まれたコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供されてもよい。
Next, functions of the blood
取得部50は、例えば記憶装置408から血管の4D画像データ(CT値の3次元空間分布を表現するボリュームデータを時系列に示すデータ)を取得する。なお、取得部50は、血管解析可能な4D画像データを生成する機能を備えていてもよい。
The
算出部51は、まず、取得部50が取得した血管の4D画像データに基づいて、血管の断面形状(第1断面形状)を抽出する。例えば、算出部51は、血管の4D画像データに基づいて、冠動脈血管の拡張時から収縮時、又は収縮時から拡張時における血管断面形状変動を示す断面指標(冠動脈起始部から予め定められた距離の位置の大動脈血管断面、及び冠動脈解析対象出口部周辺の血管断面の指標)を抽出する。
First, the
具体例として、冠動脈の断面形状の変動を示す断面指標には、例えば冠動脈の血管拡張時から収縮時(心位相70〜100%)の血管内腔断面積の変動係数(標準偏差を平均値で割った値)などが挙げられる。ここで、心位相は、0〜100%の範囲で示されるものとする。また、大動脈の断面形状の変動を示す断面指標には、冠動脈起始部より少し上(数cm程度)の複数断面の断面積平均の時間的変化率や変化量、及び血管拡張時から収縮時(心位相70〜100%)の変動係数などが挙げられる。算出部51は、断面積ではなく、血管の芯線方向の断面積変化を考慮した血管内腔の容積変化に関する時間的変化率や変化量、又は血管拡張時から収縮時(心位相70〜100%)の変動係数を指標としてもよい。
As a specific example, the cross-sectional index indicating the change in the cross-sectional shape of the coronary artery includes, for example, the coefficient of variation (standard deviation as an average value) of the vascular lumen cross-sectional area from the time of coronary vasodilation to the time of contraction (cardiac phase 70 to 100%). Divided value). Here, the cardiac phase is assumed to be in the range of 0 to 100%. In addition, the cross-sectional index indicating the change in the cross-sectional shape of the aorta includes the temporal change rate and amount of change in the cross-sectional area average of a plurality of cross-sections slightly above the origin of the coronary artery (about several centimeters), and the time from vasodilation to contraction The coefficient of variation of (cardiac phase 70 to 100%) can be mentioned. The
次に、算出部51は、設定部52が設定した値(後述する断面形状モデル及び負荷条件など)を受入れ、第1DB53が供給する材料力学情報を照合することにより、設定された負荷条件における血管の断面形状(第2断面形状)を算出する。
Next, the
設定部52は、ユーザが入力機器404を介して入力した情報に応じて、血管の無応力状態の断面形状モデル及び血管に対する負荷条件などを算出部51に対して設定する。
The setting
第1DB53は、算出部51からの要求に応じて、血管(例えば冠動脈)に対する材料力学情報を算出部51に対して供給(提供)する。例えば、第1DB53は、血管の予め構築された材料力学的データベースである。血管に対する材料力学情報は、例えば血管の無応力状態の断面形状モデルと、血管の材料モデル(異方性超弾性材料等)と、血管に対する負荷圧力と、血管の圧力負荷時の断面形状の関係モデルから構成される。
The
なお、第1DB53は、算出部51からの要求に応じて、血管の材料力学情報を算出部51に対して供給(提供)する第1供給部としての機能を備えていればよい。例えば、第1DB53は、データベースであることに限定されることなく、予め定められたモデルに基づく演算により、材料力学情報を算出して算出部51に供給するように構成されてもよい。
The
形状判定部54は、取得部50が取得した4D画像データに基づく血管の断面形状(第1断面形状)と、設定された負荷条件における血管の断面形状(第2断面形状)との整合性の良否を、例えば予め定められた閾値を用いて判定する。そして、形状判定部54は、第1断面形状と第2断面形状との整合性がよくない場合(整合性が閾値未満の場合)には、設定部52に血管の無応力状態の断面形状モデル及び血管に対する負荷条件を再設定させる。
The
一方、形状判定部54は、第1断面形状と第2断面形状との整合性がよい場合(整合性が閾値以上の場合)には、例えば第1断面形状、第2断面形状及び負荷条件に基づく狭窄解析(狭窄に関する指標の推定)を狭窄解析部55に実行させる。
On the other hand, when the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is good (when the consistency is equal to or greater than a threshold value), the
狭窄解析部55は、整合性がよいと形状判定部54が判定した第1断面形状及び第2断面形状、血管の無応力状態の断面形状モデル、並びに血管に対する負荷条件と、第2DB56が供給する流体力学情報とを照合することにより、例えば血液の流量を算出し、狭窄解析(推定)を行う。
The
より具体的には、狭窄解析部55は、例えば血管内を流れる血液を流体として、例えば冠動脈の圧力損失と流量の関係などの血流抵抗を示す指標(血流指標)を抽出して血管の狭窄を解析し、例えばFFRなどを推定する。ここで、狭窄解析部55は、材料力学情報及び流体力学情報に基づく連成解析を行っている。また、狭窄解析部55は、血管の狭窄の度合い(血流阻害の度合い)を示す圧力分布、及び流量分布などを推定してもよい。また、狭窄解析部55が推定する狭窄を示す指標は、拡張時と収縮時の血流量変化や圧力変化、狭窄前後の圧力損失、大動脈部と冠動脈部の圧力損失、各冠動脈(狭窄有りの冠動脈と狭窄無しの冠動脈)の流量比などであってもよい。ここで、狭窄解析部55は、例えば予め定められた閾値を指標が超えたか否かによって血管におけるそれぞれの状態を判定するように構成されていてもよい。
More specifically, the
第2DB56は、狭窄解析部55からの要求に応じて、血管(例えば冠動脈)を流れる血液に対する流体力学情報を狭窄解析部55に対して供給(提供)する。例えば、第2DB56は、血液の予め構築された流体力学的データベースである。血管を流れる血液に対する流体力学情報は、例えば血管の形状モデル(狭窄部を含む)と、狭窄前後の圧力損失と流量の関係モデルから構成される。
In response to a request from the
なお、第2DB56は、狭窄解析部55からの要求に応じて、血液の流体力学情報を狭窄解析部55に対して供給(提供)する第2供給部としての機能を備えていればよい。例えば、第2DB56は、データベースであることに限定されることなく、予め定められたモデルに基づく演算により、流体力学情報を算出して狭窄解析部55に供給するように構成されてもよい。
The
表示制御部57は、狭窄解析部55が推定した結果を表示機器406に表示させる。つまり、表示制御部57は、狭窄解析部55が推定した結果を出力する出力部となっている。
The
次に、血管解析装置40の動作例について説明する。なお、医用画像診断装置10は、人体などの被検体の心臓血管や頸動脈、脳動脈などあらゆる部位の血管を解析対象とすることができるが、説明を具体的に行うためにここでは解析対象を心臓の周囲の血管とする。
Next, an operation example of the blood
心臓の周囲の血管には、例えば冠動脈と大動脈がある。冠動脈は、大動脈の冠動脈起始部から始まり心筋表面を走行し、心外膜側から内膜側に入り込む。冠動脈は、心筋の内膜において無数の毛細管に分岐する。分岐した無数の毛細管は、再び統合して大心静脈を形成し、冠静脈洞に接続される。冠血管系は、他の臓器と異なり、心筋の収縮及び弛緩という力学的変化のなかで、灌流が保障されなければならないという点で特徴的である。 Examples of blood vessels around the heart include coronary arteries and aorta. The coronary artery starts from the coronary artery origin of the aorta, travels on the myocardial surface, and enters the intima side from the epicardium side. The coronary arteries branch into myriad capillaries in the intima of the myocardium. The myriad of branched capillaries reintegrate to form the great cardiac vein and are connected to the coronary sinus. Unlike other organs, the coronary vasculature is unique in that perfusion must be guaranteed in the course of mechanical changes such as myocardial contraction and relaxation.
冠血流の特徴は、心筋収縮による機械的血流阻害作用で冠動脈起始部の内圧が高くなる収縮期よりも、左心室拡張期に灌流圧が低下したときに多く流れることである。そのため、正常な冠動脈血流速波形は、収縮期と拡張期にピークとなるという二峰性があり、拡張期血流が優位である。また、肥大型心筋症や大動脈弁狭窄症では収縮期に逆行性波を認め、大動脈逆流症では収縮期順行波が大きくなるなど、疾患によって特異的な血流波形を呈することが知られている。また、拡張期の順行性波形は左室拡張機能、特に左室弛緩と密接な関係がある。左室弛緩遅延例では、拡張期波形のピークが後ろにずれ、また減速脚がゆるやかになる傾向がある。このような症例では、頻拍時には拡張期の冠血流は十分に増大できず、心筋虚血を助長すると考えられる。 A feature of coronary blood flow is that it flows more when the perfusion pressure decreases in the left ventricular diastole than in the systole where the internal pressure at the coronary artery origin increases due to the mechanical blood flow inhibition effect due to myocardial contraction. Therefore, the normal coronary blood flow velocity waveform has a bimodality that peaks in the systole and the diastole, and the diastolic blood flow is dominant. In addition, it is known that retrograde waves are observed during systole in hypertrophic cardiomyopathy and aortic stenosis, and that systolic antegrade waves increase in aortic regurgitation. Yes. In addition, the antegrade waveform in the diastole is closely related to the left ventricular dilation function, particularly the left ventricular relaxation. In the left ventricular relaxation delay example, the peak of the diastolic waveform shifts backward, and the deceleration leg tends to be gradual. In such cases, the coronary blood flow during diastole cannot be increased sufficiently during tachycardia, which is thought to promote myocardial ischemia.
解剖学的には、大動脈起始部から分岐する左右冠動脈に、大動脈圧に等しい冠灌流圧(すなわち、冠動脈が分枝する大動脈起始部の圧力)がかかることにより、冠血流が生じる。冠血流を決定するのは大動脈圧である駆動圧とともに冠血管抵抗が重要である。140〜180μm以上の太い冠血管には冠血管低抗の20%程度が存在するのに対し、100〜150μm以下の微小血管には抵抗成分の残りの多くが存在するといわれる。従って、いわゆる冠狭窄などのない場合には、抵抗値は、冠微小血管の緊張性(トーヌス)に左右される。 Anatomically, coronary blood flow is generated by applying coronary perfusion pressure equal to the aortic pressure (that is, the pressure of the aortic root where the coronary artery branches) to the left and right coronary arteries that branch from the aortic root. Coronary blood flow resistance as well as driving pressure, which is aortic pressure, is important for determining coronary blood flow. A thick coronary vessel of 140 to 180 μm or more has about 20% of the resistance to coronary vessels, whereas a microvessel of 100 to 150 μm or less is said to have a lot of remaining resistance components. Therefore, in the case where there is no so-called coronary stenosis, the resistance value depends on the tonicity of coronary microvessels.
血管抵抗因子には、血管特性、動脈硬化、管狭窄、血液粘性、及び機械的因子が挙げられる。冠微小血管のトーヌスは、血管特性、心筋代謝(心筋酸素消費)、神経体液性因子、機械的因子、体液因子としての各種の血管作動性物質、血液粘性に規定され、さらに、心肥大、冠動脈硬化などを含めた様々な病変によっても影響されて冠循環障害を起こす。 Vascular resistance factors include vascular properties, arteriosclerosis, vascular stenosis, blood viscosity, and mechanical factors. Coronary microvessel tonus is defined by vascular properties, myocardial metabolism (myocardial oxygen consumption), neurohumoral factors, mechanical factors, various vasoactive substances as humoral factors, blood viscosity, cardiac hypertrophy, coronary artery Coronary circulatory disturbance is caused by various lesions including sclerosis.
冠動脈血流拍動は、冠動脈血流の拍動パターン、心筋収縮による心筋内血流の制御、機械的刺激に対する心筋内血管の反応に影響される。心筋収縮が血流を阻害する機序としては、心筋内圧の上昇、心筋内血管容量の変化、心筋内血管の圧迫が挙げられる。心筋拡張期の血流規定因子には、拡張期の冠動脈圧、拡張期の血管外力、心拍数、心周期に占める拡張期の割合、心筋弛緩が存在する。 Coronary blood flow pulsation is affected by the pulsation pattern of coronary blood flow, the control of intramyocardial blood flow by myocardial contraction, and the intramyocardial vascular response to mechanical stimulation. The mechanism by which myocardial contraction inhibits blood flow includes an increase in intramyocardial pressure, changes in intramyocardial vascular volume, and compression of intramyocardial blood vessels. The blood flow regulating factor in the myocardial diastole includes diastole coronary artery pressure, diastole extravascular force, heart rate, ratio of diastole to cardiac cycle, and myocardial relaxation.
図3は、血管解析装置40の動作例を示すフローチャートである。図3に示すように、ステップ100(S100)において、取得部50は、血管の医用画像情報(血管の4D画像データ)を取得する。
FIG. 3 is a flowchart showing an operation example of the blood
ステップ102(S102)において、算出部51は、取得部50が取得した血管の4D画像データに基づいて、血管の断面形状(第1断面形状)を抽出する。
In step 102 (S102), the
ステップ104(S104)において、設定部52は、血管の無応力状態の断面形状モデルを算出部51に対して設定する。
In step 104 (S104), the setting
ステップ106(S106)において、設定部52は、血管に対する負荷条件を算出部51に対して設定する。
In step 106 (S106), the setting
ステップ108(S108)において、算出部51は、第1DB53が供給する材料力学情報を照合することにより、設定された負荷条件における血管の断面形状(第2断面形状)を算出する。
In step 108 (S108), the
ステップ110(S110)において、形状判定部54は、第1断面形状と第2断面形状との整合性がよいか否かを判定する。形状判定部54は、第1断面形状と第2断面形状との整合性がよくない場合(S110:No)には、S104の処理に戻る。また、形状判定部54は、第1断面形状と第2断面形状との整合性がよい場合(S110:Yes)には、S112の処理にすすむ。
In step 110 (S110), the
ステップ112(S112)において、狭窄解析部55は、血液の流量を算出する。
In step 112 (S112), the
ステップ114(S114)において、狭窄解析部55は、算出した血液の流量に基づいて、狭窄指標の導出(狭窄解析)を行う。
In step 114 (S114), the
(変形例)
図4は、血管解析装置40の変形例が有する機能を示す機能ブロック図である。図4に示すように、血管解析装置40の変形例は、取得部50、算出部51、設定部52、第1データベース(DB)53、形状判定部(第1判定部)54、狭窄解析部(推定部)55a、第2データベース(DB)56、表示制御部(出力部)57、及び第3データベース(DB)58を有する。なお、図4に示した血管解析装置40の変形例の構成部分のうち、図2に示した血管解析装置40の構成部分と実質的に同じものには、同一の符号が付してある。
(Modification)
FIG. 4 is a functional block diagram illustrating functions of a modification of the blood
狭窄解析部(推定部)55aは、流量判定部(第2判定部)550を有し、第3DB58が供給する造影剤濃度情報(濃度関係情報)を照合することにより、狭窄解析(推定)を行う。流量判定部550は、取得部50が取得した4D画像データに基づく血液の流量及び流量比(第1流量情報)と、設定された負荷条件における血液の流量及び流量比(第2流量情報)との整合性を、例えば予め定められた閾値を用いて判定する。
The stenosis analysis unit (estimation unit) 55a includes a flow rate determination unit (second determination unit) 550, and performs contrast analysis (estimation) by collating contrast agent concentration information (concentration relation information) supplied by the third DB 58. Do. The flow
そして、流量判定部550は、第1流量情報と第2流量情報との整合性がよくない場合(整合性が閾値未満の場合)には、設定部52に血管の無応力状態の断面形状モデル及び血管に対する負荷条件を再設定させる。また、第1流量情報と第2流量情報との整合性がよい(整合性が閾値以上)と流量判定部550が判定した場合には、狭窄解析部55aは、例えば第1流量情報、第2流量情報及び負荷条件に基づく狭窄解析(推定)を実行する。
Then, when the consistency between the first flow rate information and the second flow rate information is not good (when the consistency is less than the threshold value), the flow
第3DB58は、狭窄解析部55aからの要求に応じて、血管における造影剤濃度情報(濃度関係情報)を狭窄解析部55aに対して供給(提供)する。例えば、第3DB58は、予め構築された造影剤濃度情報(濃度関係情報)データベースである。造影剤濃度情報は、例えばCT値の時間及び空間的変化(濃度変化)、流量及び流速、血管の形状、並びに造影剤濃度の関係モデルから構成される。
In response to a request from the
なお、第3DB58は、狭窄解析部55aからの要求に応じて、造影剤濃度情報を狭窄解析部55aに対して供給(提供)する第3供給部としての機能を備えていればよい。例えば、第3DB58は、データベースであることに限定されることなく、予め定められたモデルに基づく演算により、造影剤濃度情報を算出して狭窄解析部55aに供給するように構成されてもよい。
Note that the third DB 58 may have a function as a third supply unit that supplies (provides) contrast medium concentration information to the
図5は、血管解析装置40の変形例の動作例を示すフローチャートである。なお、図5に示した血管解析装置40の変形例の動作のうち、図3に示した血管解析装置40の動作と実質的に同じものには、同一の符号が付してある。
FIG. 5 is a flowchart showing an operation example of a modified example of the blood
ステップ116(S116)において、流量判定部550は、第1流量情報と第2流量情報との整合性がよいか否かを判定する。流量判定部550は、第1流量情報と第2流量情報との整合性がよくない場合(S116:No)には、S104の処理に戻る。また、流量判定部550は、第1流量情報と第2流量情報との整合性がよい場合(S116:Yes)には、S118の処理にすすむ。
In step 116 (S116), the flow
ステップ118(S118)において、狭窄解析部55aは、算出した血液の流量に基づいて、狭窄指標の導出(狭窄解析)を行う。つまり、狭窄解析部55aは、S112の処理で算出した血液の流量の不確実性が高い場合にも、造影剤濃度情報を用いることにより、血液の流量の不確実性を低減することができる。
In step 118 (S118), the
次に、上述した力学的データベースの構築方法について説明する。図6は、力学的データベースの構築方法の概略を示すフローチャートである。力学的データベースを構築する場合、まず、血管の力学的解析モデルを構築する(S200)。 Next, a method for constructing the above-described mechanical database will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an outline of a method for constructing a mechanical database. When constructing a mechanical database, first, a mechanical analysis model of blood vessels is constructed (S200).
そして、解析条件パラメータを設定し(S202)、解析条件パラメータが設定された力学的解析モデルを解析する(S204)。 Then, an analysis condition parameter is set (S202), and a mechanical analysis model in which the analysis condition parameter is set is analyzed (S204).
また、解析結果を抽出して(S206)、データベースとして満足な数の解析結果があるか否かを判定する(S208)。データベースとして満足な数の解析結果がない場合(S208:No)には、S200の処理に戻る。また、データベースとして満足な数の解析結果がある場合(S208:Yes)には、S210の処理に進む。 Further, the analysis result is extracted (S206), and it is determined whether or not there is a satisfactory number of analysis results as a database (S208). If there is no satisfactory number of analysis results as a database (S208: No), the process returns to S200. If there is a satisfactory number of analysis results as a database (S208: Yes), the process proceeds to S210.
そして、十分な数の解析結果を用いて統計モデル・数理モデル・確率モデルを構築する(S210)。 Then, a statistical model, mathematical model, and probability model are constructed using a sufficient number of analysis results (S210).
次に、具体的な力学的データベースの構築方法について、例を用いて説明する。図7は、具体的な力学的データベースの構築方法を示すフローチャートである。図8は、外壁及び内壁をそれぞれ円近似した血管を例示する図である。 Next, a specific method for constructing a dynamic database will be described using an example. FIG. 7 is a flowchart showing a specific method for constructing a dynamic database. FIG. 8 is a diagram illustrating blood vessels in which the outer wall and the inner wall are approximated by circles, respectively.
図8に示した血管においては、形状パラメータとして、R0、x0、y0及びr0が設定されている。R0は、無応力状態の血管外壁の半径を示す。x0は、円中心のx座標を示す。y0は、円中心のy座標を示す。また、r0は、無応力状態の血管内壁の半径を示す。 In the blood vessel shown in FIG. 8, R 0 , x 0 , y 0 and r 0 are set as shape parameters. R 0 indicates the radius of the blood vessel outer wall in an unstressed state. x 0 indicates the x coordinate of the center of the circle. y 0 indicates the y coordinate of the circle center. R 0 represents the radius of the inner wall of the blood vessel in the unstressed state.
ここでは、血管の力学的解析モデルを構築するために、まず、血管の外壁の半径R0を設定し、下式1を満たすように内壁の中心座標(x0,y0)を設定する。 Here, in order to construct a mechanical analysis model of a blood vessel, first, the radius R 0 of the outer wall of the blood vessel is set, and the center coordinates (x 0 , y 0 ) of the inner wall are set so as to satisfy the following expression 1.
その後、各円の中心間の距離を示す下式2用いて、下式3を満たすように内壁の半径r0を設定する。 Thereafter, the inner wall radius r 0 is set so as to satisfy the following expression 3 using the following expression 2 indicating the distance between the centers of the circles.
また、材料パラメータとして、線形材料の場合にはE(ヤング率)、ν(ポアソン比)が定められ、異方性超弾性材料の場合には異方性超弾性の材料パラメータC1〜Cnが設定されている。また、境界、負荷条件パラメータとして、pin、pout、Fz、M1、M2が設定されている。pinは、内圧を示す。poutは、外圧を示す。Fzは、芯線方向の荷重を示す。M1は、芯線を曲げる方向の荷重を示す。M2は、円柱をねじる方向の荷重を示す。 As material parameters, E (Young's modulus) and ν (Poisson's ratio) are determined in the case of a linear material, and anisotropic superelastic material parameters C 1 to C n are set in the case of an anisotropic superelastic material. Yes. Also, as the boundary and load condition parameters, p in , p out , F z , M 1 , and M 2 are set. p in shows the internal pressure. p out indicates an external pressure. F z indicates the load of the core wire direction. M 1 represents a load in the direction of bending the core wire. M 2 represents a load in the direction of twisting the cylinder.
そして、力学的データベースを構築する場合、図7に示すように、まず、血管の形状パラメータを設定する(S300)。次に、血管の力学的解析モデルを構築する(S302)。 When constructing a mechanical database, first, as shown in FIG. 7, the blood vessel shape parameters are set (S300). Next, a mechanical analysis model for blood vessels is constructed (S302).
また、血管の材料パラメータ(E,ν又はC1〜Cn)を設定し(S304)、境界、負荷条件パラメータ(pin、pout、Fz、M1、M2)を設定する(S306)。 Further, the blood vessel material parameters (E, ν, or C 1 to C n ) are set (S304), and the boundary and load condition parameters (p in , p out , F z , M 1 , M 2 ) are set (S306). ).
そして、解析条件パラメータが設定された力学的解析モデルを解析する(S308)。また、解析結果(εr)を抽出して(S310)、データベースとして満足な数の解析結果があるか否かを判定する(S312)。データベースとして満足な数の解析結果がない場合(S312:No)には、S300の処理に戻る。また、データベースとして満足な数の解析結果がある場合(S312:Yes)には、十分な数の解析結果を用いて統計モデル・数理モデル・確率モデルを構築する(S314)。 Then, the mechanical analysis model in which the analysis condition parameter is set is analyzed (S308). Further, the analysis result (ε r ) is extracted (S310), and it is determined whether or not there is a satisfactory number of analysis results as a database (S312). If there is not a sufficient number of analysis results as a database (S312: No), the process returns to S300. When there are a sufficient number of analysis results as a database (S312: Yes), a sufficient number of analysis results are used to construct a statistical model, a mathematical model, and a probability model (S314).
一連の解析を繰り返し行うために、各パラメータを解析パラメータとして振った解析の実施、及び、ユーザが途中で操作を加えなくても結果を抽出することができるようなスクリプト等を用意すると、効率よく統計モデル・数理モデル・確率モデルを構築することが可能となる。 In order to repeat a series of analysis, it is efficient to prepare an analysis that uses each parameter as an analysis parameter, and a script that can extract the result without user operation. Statistical models, mathematical models, and probabilistic models can be constructed.
なお、血管の形状を近似する方法は、図8に示した円近似に限定されない。図9は、外壁を円近似し、内壁を楕円に近似した血管を例示する図である。図9に示した血管においては、形状パラメータとして、R0、x0、y0、a0及びb0が設定されている。R0は、無応力状態の血管外壁の半径を示す。x0は、楕円中心のx座標を示す。y0は、楕円中心のy座標を示す。a0は、無応力状態の血管内壁の短半径を示す。b0は、無応力状態の血管内壁の長半径を示す。材料パラメータや、境界、負荷条件パラメータは、図8に示した例と同様とする。 Note that the method of approximating the shape of the blood vessel is not limited to the circle approximation shown in FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating a blood vessel in which the outer wall is approximated by a circle and the inner wall is approximated by an ellipse. In the blood vessel shown in FIG. 9, R 0 , x 0 , y 0 , a 0 and b 0 are set as shape parameters. R 0 indicates the radius of the blood vessel outer wall in an unstressed state. x 0 denotes the x-coordinate of the ellipse center. y 0 represents the y coordinate of the ellipse center. a 0 represents the short radius of the inner wall of the blood vessel in the unstressed state. b 0 indicates the long radius of the inner wall of the blood vessel in the unstressed state. The material parameters, boundaries, and load condition parameters are the same as in the example shown in FIG.
ここでは、原点を中心とする半径R0の円の方程式を下式4とすると、(x0,y0)を中心とする短半径a0、長半径b0の楕円の方程式は下式5のように示される。 Here, assuming that the equation of the circle with the radius R 0 centered at the origin is the following equation 4, the equation of the ellipse with the short radius a 0 and the major radius b 0 centered on (x 0 , y 0 ) is As shown.
また、楕円の方程式は、楕円の媒介変数θを用いて下式6、7のようにも示される。 The elliptic equation is also expressed by the following equations 6 and 7 using the elliptical parameter θ.
よって、内壁を示す楕円が、外壁を示す円に内包されるためには、任意のθに対して、下式8が成り立てばよい。 Therefore, in order for an ellipse indicating the inner wall to be included in a circle indicating the outer wall, the following equation 8 may be established for an arbitrary θ.
すなわち、血管の外壁の半径R0を設定し、下式9を満たすように内壁の中心座標(x0,y0)を設定し、任意のθに対して下式10を満たすように楕円の短半径a0と長半径b0を設定する。上述したように、材料パラメータや、境界、負荷条件パラメータは、図8に示した例と同様とする。
That is, the radius R 0 of the outer wall of the blood vessel is set, the center coordinates (x 0 , y 0 ) of the inner wall are set so as to satisfy the following equation 9, and the elliptical shape is satisfied so as to satisfy the following
図10は、外壁を円近似し、内壁を多角形に近似した血管を例示する図である。図10に示した血管においては、形状パラメータとして、R0、x0、y0、及びb1〜bnが設定されている。R0は、無応力状態の血管外壁の半径を示す。x0は、多角形の始点のx座標を示す。y0は、多角形の始点のy座標を示す。b1〜bnは、多角形の始点から各頂点までを結ぶベクトルとする。材料パラメータや、境界、負荷条件パラメータは、図8に示した例と同様とする。 FIG. 10 is a diagram illustrating a blood vessel in which the outer wall is approximated by a circle and the inner wall is approximated by a polygon. In the blood vessel shown in FIG. 10, R 0 , x 0 , y 0 , and b 1 to b n are set as shape parameters. R 0 indicates the radius of the blood vessel outer wall in an unstressed state. x 0 indicates the x coordinate of the starting point of the polygon. y 0 indicates the y coordinate of the starting point of the polygon. b 1 to b n are vectors connecting from the starting point of the polygon to each vertex. The material parameters, boundaries, and load condition parameters are the same as in the example shown in FIG.
ここでは、血管の外壁の半径R0を設定し、下式11を満たすように内壁の多角形の始点の座標(x0,y0)を設定する。 Here, the radius R 0 of the outer wall of the blood vessel is set, and the coordinates (x 0 , y 0 ) of the starting point of the polygon of the inner wall are set so as to satisfy the following expression 11.
多角形の始点から多角形の頂点までのベクトルb1〜bnは、成分をそれぞれb1=(x1,y1),・・・,bn=(xn,yn)とすると、原点から多角形の頂点へのベクトルの成分はそれぞれ(x0+x1,y0+y1)〜(x0+xn,y0+yn)として示される。 When the vectors b 1 to b n from the polygon starting point to the polygon vertex are components b 1 = (x 1 , y 1 ),..., B n = (x n , y n ), respectively. The vector components from the origin to the vertex of the polygon are shown as (x 0 + x 1 , y 0 + y 1 ) to (x 0 + x n , y 0 + y n ), respectively.
よって、原点から多角形の頂点へのベクトルの長さはそれぞれ下式12〜下13となり、すべてのベクトルがR0よりも小さくなるように(x1,y1)〜(xn,yn)を設定する。上述したように、材料パラメータや、境界、負荷条件パラメータは、図8に示した例と同様とする。 Therefore, the lengths of the vectors from the origin to the vertexes of the polygon are respectively expressed by the following expressions 12 to 13, and (x 1 , y 1 ) to (x n , y n ) so that all vectors are smaller than R 0. ) Is set. As described above, the material parameters, boundaries, and load condition parameters are the same as those in the example shown in FIG.
次に、医用画像診断装置10における入力機器(入力部)404及び表示機器406の動作例について説明する。図11は、医用画像診断装置10が血管の狭窄解析を行った後に、表示機器406が表示する解析画面60を例示する図である。表示機器406は、医用画像診断装置10が血管の狭窄解析を行った後に、図11に示したような解析画面60を表示する。
Next, an operation example of the input device (input unit) 404 and the
解析画面60は、位置表示部62、パラメータ表示部64、第1解析出力部66及び第2解析出力部68を有する。位置表示部62は、入力機器404を介して入力されるユーザの操作によるカーソル620を用いたドラッグ&ドロップ等に応じて、断面位置表示622を移動させることにより、血管(例えば冠動脈)における解析位置(断面位置)を特定する表示を行う。
The
パラメータ表示部64は、血管に対する各パラメータ(無応力状態の形状、材料物性、入口境界条件、出口境界条件、負荷条件)の不確定範囲をバーとして表示する。各パラメータを示すバーには、設定されているレベルを示すレベル表示640が設けられている。パラメータ表示部64は、入力機器404を介して入力されるユーザの操作に応じて、レベル表示640のいずれかがカーソル642によって動かされると、相関関係がある他のパラメータのレベル表示640も連動して動くようにされている。
The
なお、パラメータ表示部64は、すべてのパラメータのバーを表示させてもよいし、ユーザが必要とするバーのみを表示させてもよい。また、パラメータ表示部64は、パラメータがキーボード等を介して数値により入力され、数値を表示するように構成されてもよい。また、バーの名称は、専門的な表現であってもよいし、ユーザがわかりやすい表現であってもよい。例えば、バーの名称は、ヤング率、ポアソン比、及び無応力状態の形状のパラメータを、「血管の剛性」として一括りに表現するものであってもよい。
The
第1解析出力部66は、カーソル640が動かされる前(1回前)のパラメータに応じて、位置表示部62により特定された位置における血管の断面のコンター図(推定応力等)を表示する。例えば、第1解析出力部66には、応力が通常である領域a、応力が強い領域b及び危険個所cなどが表示される。また、第1解析出力部66には、例えば危険個所cをクリックした場合に、図12に示した危険個所における応力の大きさ(危険閾値を超えた応力)を示すグラフを表示機器406に表示させるためのカーソル660も設けられている。
The first
第2解析出力部68は、パラメータ表示部64におけるパラメータのカーソル640が動かされた後のパラメータに応じて、位置表示部62により特定された位置における血管の断面のコンター図(推定応力等)を表示する。例えば、第2解析出力部68には、パラメータ変更後の設定において、応力が通常である領域a、応力が強い領域b及び危険個所cなどが表示される。また、第2解析出力部68には、例えば危険個所cをクリックした場合に、危険個所における応力の大きさ(危険閾値を超えた応力)を示すグラフを表示機器406に表示させるためのカーソル680も設けられている。
The second
なお、解析画面60は、位置表示部62、パラメータ表示部64、第1解析出力部66及び第2解析出力部68の全てを表示するものに限定されることなく、一部を表示するものであってもよい。また、解析画面60は、例えばバルーン又はステント等で血管を治療する場合のシミュレーションや、動脈硬化進行のシミュレーションに用いられてもよい。
The
このように、血管解析装置40は、被検体の血管を示す画像データから血管の第1断面形状を抽出するとともに、形状モデル、負荷条件及び材料力学情報に基づく血管の第2断面形状を算出し、第1断面形状と第2断面形状との整合性が所定の閾値以上である場合、第1断面形状、及び流体力学情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定するので、被検体を侵襲することなく、又は侵襲を低減しつつ、被検体の予め定めた場所における血管の状態を推定することができる。
As described above, the blood
また、血管解析装置40は、以下に示した入出力装置を備えるものともなっている。
The blood
内部に流体を流しつつ形状が変化する解析対象物における位置を特定する位置情報と、前記解析対象物に対する材料力学情報、及び前記流体に対する流体力学情報の少なくともいずれかに対するパラメータとを示す情報の入力を受入れる入力部と、前記材料力学情報、前記流体力学情報、及び前記入力部が受入れた情報に基づいて、推定部が前記解析対象物の状態を示す指標を推定した結果を出力する出力部と、を有する入出力装置。 Input of information indicating position information for identifying a position in an analysis object whose shape changes while flowing a fluid therein, material dynamics information for the analysis object, and parameters for at least one of fluid dynamics information for the fluid And an output unit that outputs a result of estimating an index indicating the state of the analysis object by the estimation unit based on the material dynamics information, the fluid dynamics information, and the information received by the input unit. And an input / output device.
また、本発明のいくつかの実施形態を複数の組み合わせによって説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規の実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Moreover, although several embodiment of this invention was described by several combination, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
10 医用画像診断装置
20 CT架台
200 X線管
202 X線検出器
204 データ収集装置
30 コンソール
300 架台制御部
302 再構成装置
40 血管解析装置
400 システム制御部
402 画像処理装置
404 入力機器
406 表示機器
408 記憶装置
50 取得部
51 算出部
52 設定部
53 第1DB
54 形状判定部
55,55a 狭窄解析部
56 第2DB
57 表示制御部
58 第3DB
60 解析画面
DESCRIPTION OF
54
57 display control unit 58 third DB
60 Analysis screen
Claims (10)
血管に対する材料力学情報を供給する第1供給部と、
血管に流れる血液の流体力学情報を供給する第2供給部と、
被検体の血管を示す画像データから血管の第1断面形状を抽出するとともに、前記形状モデル、前記負荷条件及び前記材料力学情報に基づく血管の第2断面形状を算出する算出部と、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値以上である場合、前記第1断面形状、及び前記流体力学情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定する推定部と、
を有し、
前記設定部は、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値未満である場合、前記形状モデル及び前記負荷条件の少なくともいずれかに対する設定を他の設定に変更する血管解析装置。 A setting unit for setting a shape model and a load condition for a blood vessel;
A first supply for supplying material mechanics information for the blood vessel;
A second supply for supplying hydrodynamic information of blood flowing in the blood vessel;
Extracting a first cross-sectional shape of a blood vessel from image data indicating a blood vessel of a subject, and calculating a second cross-sectional shape of the blood vessel based on the shape model, the load condition, and the material dynamics information;
An estimation unit that estimates an index related to stenosis of a blood vessel based on the first cross-sectional shape and the hydrodynamic information when the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is equal to or greater than a predetermined threshold; ,
Have
The setting unit
A blood vessel analyzer that changes a setting for at least one of the shape model and the load condition to another setting when the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is less than a predetermined threshold.
予め構築された第1データベースによって前記材料力学情報を供給し、
前記第2供給部は、
予め構築された第2データベースによって前記流体力学情報を供給する
請求項1に記載の血管解析装置。 The first supply unit includes:
Supplying the material mechanics information by a first database constructed in advance;
The second supply unit includes:
The blood vessel analysis device according to claim 1, wherein the hydrodynamic information is supplied by a second database that is built in advance.
予め定められた第1モデルに基づく演算により前記材料力学情報を算出して供給し、
前記第2供給部は、
予め定められた第2モデルに基づく演算により前記流体力学情報を算出して供給する
請求項1に記載の血管解析装置。 The first supply unit includes:
Calculate and supply the material mechanics information by an operation based on a predetermined first model,
The second supply unit includes:
The blood vessel analysis device according to claim 1, wherein the hydrodynamic information is calculated and supplied by a calculation based on a predetermined second model.
前記材料力学情報及び前記流体力学情報に基づく連成解析を行うことにより、血管の狭窄に関する指標を推定する
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の血管解析装置。 The estimation unit includes
The blood vessel analysis device according to any one of claims 1 to 3, wherein an index related to stenosis of a blood vessel is estimated by performing a coupled analysis based on the material dynamics information and the fluid dynamics information.
前記推定部は、
前記濃度関係情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定する
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の血管解析装置。 A third supply unit for supplying density relationship information indicating a relationship between the density of the image data and the cross-sectional shape of the blood vessel and the flow rate of blood flowing in the blood vessel;
The estimation unit includes
The blood vessel analyzer according to any one of claims 1 to 4, wherein an index related to stenosis of a blood vessel is estimated based on the concentration relationship information.
冠動脈に対する前記材料力学情報を供給し、
前記第2供給部は、
冠動脈に対する前記流体力学情報を供給し、
前記算出部は、
冠動脈起始部から予め定められた位置の大動脈及び冠動脈に対する前記第1断面形状を抽出し、
前記推定部は、
冠動脈の狭窄に関する指標を推定する
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の血管解析装置。 The first supply unit includes:
Providing the material mechanics information for the coronary artery,
The second supply unit includes:
Providing the hydrodynamic information for the coronary artery,
The calculation unit includes:
Extracting the first cross-sectional shape for the aorta and coronary artery at a predetermined position from the coronary artery origin,
The estimation unit includes
The blood vessel analyzer according to any one of claims 1 to 5, wherein an index relating to stenosis of a coronary artery is estimated.
前記入力部が受入れた情報に基づいて前記推定部が推定した結果を出力する出力部と、
をさらに有する請求項1乃至6のいずれか1項に記載の血管解析装置。 Position information for specifying the position of a blood vessel to be analyzed with respect to the image data, and an input unit that receives input of information indicating a parameter for at least one of the material dynamics information and the fluid dynamics information;
An output unit that outputs a result estimated by the estimation unit based on information received by the input unit;
The blood vessel analyzer according to any one of claims 1 to 6, further comprising:
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の血管解析装置と
を有する医用画像診断装置。 An imaging device that generates the image data by imaging a blood vessel of a subject;
A medical image diagnostic apparatus comprising: the blood vessel analyzer according to any one of claims 1 to 7.
被検体の血管を示す画像データから血管の第1断面形状を抽出するとともに、前記形状モデル、前記負荷条件及び血管に対する材料力学情報に基づく血管の第2断面形状を算出する工程と、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値未満である場合に、前記形状モデル及び前記負荷条件の少なくともいずれかに対する設定を他の設定に変更する工程と、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値以上である場合に、前記第1断面形状及び血管に流れる血液の流体力学情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定する工程と
を含む血管解析方法。 Setting a shape model and load conditions for the blood vessel;
Extracting a first cross-sectional shape of a blood vessel from image data indicating a blood vessel of a subject, and calculating a second cross-sectional shape of the blood vessel based on the shape model, the load condition, and material dynamics information for the blood vessel;
When the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is less than a predetermined threshold, changing the setting for at least one of the shape model and the load condition to another setting;
When consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is equal to or greater than a predetermined threshold, an index related to stenosis of the blood vessel is estimated based on the first cross-sectional shape and hydrodynamic information of blood flowing in the blood vessel. A blood vessel analysis method comprising the steps of:
被検体の血管を示す画像データから血管の第1断面形状を抽出するとともに、前記形状モデル、前記負荷条件及び血管に対する材料力学情報に基づく血管の第2断面形状を算出するステップと、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値未満である場合に、前記形状モデル及び前記負荷条件の少なくともいずれかに対する設定を他の設定に変更するステップと、
前記第1断面形状と前記第2断面形状との整合性が所定の閾値以上である場合に、前記第1断面形状及び血管に流れる血液の流体力学情報に基づいて、血管の狭窄に関する指標を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるための血管解析プログラム。 Setting a shape model and loading conditions for the blood vessel;
Extracting a first cross-sectional shape of a blood vessel from image data indicating a blood vessel of a subject, and calculating a second cross-sectional shape of the blood vessel based on the shape model, the load condition, and material dynamics information for the blood vessel;
When the consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is less than a predetermined threshold, changing the setting for at least one of the shape model and the load condition to another setting;
When consistency between the first cross-sectional shape and the second cross-sectional shape is equal to or greater than a predetermined threshold, an index related to stenosis of the blood vessel is estimated based on the first cross-sectional shape and hydrodynamic information of blood flowing in the blood vessel. And steps to
Is a blood vessel analysis program for causing a computer to execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014102589A JP2015217113A (en) | 2014-05-16 | 2014-05-16 | Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014102589A JP2015217113A (en) | 2014-05-16 | 2014-05-16 | Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018173290A Division JP6675458B2 (en) | 2018-09-18 | 2018-09-18 | Blood vessel analysis device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015217113A true JP2015217113A (en) | 2015-12-07 |
Family
ID=54777065
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014102589A Pending JP2015217113A (en) | 2014-05-16 | 2014-05-16 | Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015217113A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210115012A (en) * | 2019-01-17 | 2021-09-24 | 베라톤 인코포레이티드 | System and method for quantitative analysis of abdominal aortic aneurysm using 3D ultrasound image |
JP2021528137A (en) * | 2018-06-15 | 2021-10-21 | パイ メディカル イメージング ビー ヴイPie Medical Imaging B.V. | Methods and equipment for quantitative hemodynamic flow analysis |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120041318A1 (en) * | 2010-08-12 | 2012-02-16 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
JP2014534889A (en) * | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | Method and system for multiscale anatomical and functional modeling of coronary circulation |
-
2014
- 2014-05-16 JP JP2014102589A patent/JP2015217113A/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120041318A1 (en) * | 2010-08-12 | 2012-02-16 | Heartflow, Inc. | Method and system for patient-specific modeling of blood flow |
JP2013534154A (en) * | 2010-08-12 | 2013-09-02 | ハートフロー, インコーポレイテッド | Method and system for patient-specific blood flow modeling |
JP2014534889A (en) * | 2011-11-10 | 2014-12-25 | シーメンス・コーポレイション | Method and system for multiscale anatomical and functional modeling of coronary circulation |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021528137A (en) * | 2018-06-15 | 2021-10-21 | パイ メディカル イメージング ビー ヴイPie Medical Imaging B.V. | Methods and equipment for quantitative hemodynamic flow analysis |
JP7314183B2 (en) | 2018-06-15 | 2023-07-25 | パイ メディカル イメージング ビー ヴイ | Method and apparatus for quantitative hemodynamic flow analysis |
JP7531020B2 (en) | 2018-06-15 | 2024-08-08 | パイ メディカル イメージング ビー ヴイ | Method and apparatus for quantitative hemodynamic flow analysis - Patents.com |
KR20210115012A (en) * | 2019-01-17 | 2021-09-24 | 베라톤 인코포레이티드 | System and method for quantitative analysis of abdominal aortic aneurysm using 3D ultrasound image |
KR102643899B1 (en) | 2019-01-17 | 2024-03-05 | 베라톤 인코포레이티드 | Abdominal aortic aneurysm quantitative analysis system and method using 3D ultrasound images |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6918912B2 (en) | Image processing equipment, image processing methods, and programs | |
US10249043B2 (en) | Blood vessel analysis apparatus, medical image diagnosis apparatus, and blood vessel analysis method | |
US11357409B2 (en) | Blood vessel analysis apparatus, medical image diagnosis apparatus, and blood vessel analysis method | |
US10206587B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
CN110546646B (en) | Method and system for assessing vascular occlusion based on machine learning | |
JP6818492B2 (en) | Image processing equipment, image processing methods, and programs | |
US10169542B2 (en) | Systems and methods for automatically determining myocardial bridging and patient impact | |
JP6362851B2 (en) | Blood vessel analysis device, blood vessel analysis program, and blood vessel analysis device operating method | |
JP5953438B2 (en) | How to determine blood flow through coronary arteries | |
JP6362853B2 (en) | Blood vessel analyzer and method for operating blood vessel analyzer | |
US20210142538A1 (en) | Medical information processing apparatus and medical information processing method | |
US20140180080A1 (en) | Method for Estimating Pressure Gradients and Fractional Flow Reserve from Computed Tomography Angiography: Transluminal Attenuation Flow Encoding | |
JP7303260B2 (en) | A method for determining flow and pressure gradients in arterial networks from contrast distributions based on patient-specific computed tomography algorithms. | |
JP2017100027A (en) | System and method for specifying vascular transplant personalized from patient-specific anatomical data | |
JP2018509971A (en) | Method and apparatus for quantitative flow analysis | |
US10646185B2 (en) | iFR-CT | |
JP6275797B2 (en) | Tubular structure analysis device, tubular structure analysis method, and tubular structure analysis program | |
US20220151500A1 (en) | Noninvasive quantitative flow mapping using a virtual catheter volume | |
CN115983152A (en) | Blood vessel microcirculation resistance calculation method, system, equipment and medium under different states | |
JP6675458B2 (en) | Blood vessel analysis device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program | |
JP2015217113A (en) | Blood vessel analysis device, medical image diagnostic device, blood vessel analysis method, and blood vessel analysis program | |
JP2022037581A (en) | Medical image processing apparatus, system and method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20151102 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20160317 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20160929 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20161021 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170227 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20171108 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171219 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180219 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180717 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20190129 |