知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特表2023-536205脳磁気共鳴血管造影検査の血管信号強度グラジエントを用いた血流算出法、並びにそれを用いた脳血管疾患及び脳卒中危険度の分析システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-08-23
(54)【発明の名称】脳磁気共鳴血管造影検査の血管信号強度グラジエントを用いた血流算出法、並びにそれを用いた脳血管疾患及び脳卒中危険度の分析システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/055 20060101AFI20230816BHJP
【ＦＩ】
A61B5/055 380
A61B5/055 382
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023532099
(86)(22)【出願日】2021-07-21
(85)【翻訳文提出日】2023-02-01
(86)【国際出願番号】 KR2021009398
(87)【国際公開番号】W WO2022030822
(87)【国際公開日】2022-02-10
(31)【優先権主張番号】10-2020-0097740
(32)【優先日】2020-08-05
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】523035826
【氏名又は名称】ジョン スルギ
(74)【代理人】
【識別番号】100083138
【弁理士】
【氏名又は名称】相田 伸二
(74)【代理人】
【識別番号】100189625
【弁理士】
【氏名又は名称】鄭 元基
(74)【代理人】
【識別番号】100196139
【弁理士】
【氏名又は名称】相田 京子
(74)【代理人】
【識別番号】100199004
【弁理士】
【氏名又は名称】服部 洋
(72)【発明者】
【氏名】ジョン スルギ
(72)【発明者】
【氏名】イ チャンヒョック
【テーマコード（参考）】
4C096
【Ｆターム（参考）】
4C096AA10
4C096AB41
4C096AC01
4C096AC03
4C096AD06
4C096AD14
4C096BA37
4C096DC18
4C096DC21
4C096DC22
(57)【要約】
ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦの算出方法、及びそれを用いた脳血管疾患及び脳卒中危険度の分析システムが提供される。本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析方法は、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦを算出し、脳血管疾患危険度を予測する。それにより、脳梗塞、脳血管疾患、脳出血などに対する的確な診断及びモニタリングが可能になり、中長期的の予後を判別し、最適な治療剤や治療方法を選ぶことができるようになるため、治療におけるリスクを予測することができるようになる。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ－Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を算出するステップと、算出されたＳＩＧ－ＢＦを用いて、脳血管疾患危険度を予測するステップと
を含むことを特徴とする脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項2】
前記算出するステップは、次の式を用いてＳＩＧ－ＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ＝ＳＩＧπｒ３
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径であることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項3】
次の式を用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－Ｖ（ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、ＳＩＧ血流速度）を算出するステップを更に含み、ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ＝ＳＩＧ＊ｒ
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径であることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項4】
ＳＩＧは、ＳＩＧの最大値、最小値、平均値のうち、何れかであることを特徴とする請求項２又は３に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項5】
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩＧ－ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、
前記算出するステップは、
次の式を用いて、ＳＩＧ－ｔＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｔＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｃｃａπ（ｒｒｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｃｃａπ（ｒｌｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈の半径、ＳＩＧｒｔ ｖａは、右椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｖａは、右椎骨動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｖａは、左椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｖａは、左椎骨動脈の半径であることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項6】
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩＧ－ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、
前記算出するステップは、
次の式を用いて、ＳＩＧ－ｐＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｐＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｉｃａπ(ｒｒｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｉｃａπ（ｒｌｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｉｃａとｒｒｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前右内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｉｃａとｒｌｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前左内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｒｔ ｖａとｒｒｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｖａとｒｌｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前左椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径であることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項7】
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩＧ－ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、
前記算出するステップは、
ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ＝ＳＩＧ－ｔＣＢＦ － ＳＩＧ－ｐＣＢＦ
上記式を用いて、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦを算出することを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項8】
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを含み、
前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ＝（ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤の最大半径のＳＩＧ－ＢＦであり、ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管のＳＩＧ－ＢＦであることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項9】
次の式を用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のΔＳＩＧ ｒａｔｉｏを算出するステップを更に含み、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ＝（ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であり、ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であることを特徴とする請求項１に記載の脳血管疾患危険度の分析方法。
【請求項10】
ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ－Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を算出し、算出されたＳＩＧ－ＢＦを用いて、脳血管疾患危険度を予測するプロセッサと、プロセッサによる算出結果と予測結果とを出力する出力部と、
プロセッサに必要な保存空間を提供する保存部とを含むことを特徴とする脳血管疾患危険度の分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ＭＲＡ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）の応用技術に関し、より詳細には、ＭＲＡで血管画像を分析し、血流量及びそれに関連する指標を算出し、それを用いて、脳血管疾患、脳卒中の危険度を分析する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
脳血管疾患及び脳卒中（虚血性及び出血性）の血管の狭窄、閉塞、破裂或いは退行などのような病理現象によって生じる疾患である。血流の観点から言い表せると、血流の急激な減少（脳梗塞）或いは継続的に低い血流量（脳血管疾患、血管性認知症）及び血管外への血液の流出などのように表現してよい。
脳は、血流量５０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ以上を維持しなければ、正常な脳活動はできない。もし、血流量２０－３０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ未満に急激に低下すると、虚血性脳梗塞に陥るようになる。なお、脳血流量が３０－５０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ程度で脳血流量の不足が見られる場合、慢性のエネルギー（酸素とブドウ糖）の不足により、退行性脳疾患が見られることがある。小血管疾患（ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ）、認知症及びその他の神経退行性疾患などがそれにあたる。脳出血は、血腫周辺への血流量の変化が肝心な予後因子として知られており、くも膜下出血の原因となる脳動脈瘤は、破裂後血流量の様々な変化を招くと知られている。
脳血流量の計測、特に、患者の臨床変化に応じた正確かつ継続的な計測は、初期診断から長期にわたる予後判断のために欠かせないものである。なお、疾患の発生の予測因子として活用されることもあり、その活用度が高い。脳血流量は、超音波（エコー）検査或いはｐｈａｓｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ＭＲ技法を用いて、定量的に計測する方法が代表的であり、その他に、脳の局所的血流分布は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）やＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎ－Ｌｅｖｅｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）ＭＲＩ技法などを活用する。超音波は、左右の総頸動脈と椎骨動脈の４本の血管に対して血流速度及び血管直径を計測してそれぞれの血流量を得て、それを合算して脳総血流量を得ることができる。Ｐｈａｓｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ＭＲも、４本の血管からＭＲ撮影をそれぞれ行って得られた値を合算して求めることができる。
脳は、血流量５０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ以上を維持しなければ、正常な脳活動はできない。もし、血流量２０－３０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ未満に急激に低下すると、虚血性脳梗塞に陥るようになる。なお、脳血流量が３０－５０ｍｌ／ｍｉｎ／１００ｇ程度で脳血流量の不足が見られる場合、慢性のエネルギー（酸素とブドウ糖）の不足により、退行性脳疾患が見られることがある。小血管疾患（ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ）、認知症及びその他の神経退行性疾患などがそれにあたる。脳出血は、血腫周辺への血流量の変化が肝心な予後因子として知られており、くも膜下出血の原因となる脳動脈瘤は、破裂後血流量の様々な変化を招くと知られている。
脳血流量の計測、特に、患者の臨床変化に応じた正確かつ継続的な計測は、初期診断から長期にわたる予後判断のために欠かせないものである。なお、疾患の発生の予測因子として活用されることもあり、その活用度が高い。脳血流量は、超音波（エコー）検査或いはｐｈａｓｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ＭＲ技法を用いて、定量的に計測する方法が代表的であり、その他に、脳の局所的血流分布は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）やＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎ－Ｌｅｖｅｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）ＭＲＩ技法などを活用する。超音波は、左右の総頸動脈と椎骨動脈の４本の血管に対して血流速度及び血管直径を計測してそれぞれの血流量を得て、それを合算して脳総血流量を得ることができる。Ｐｈａｓｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ＭＲも、４本の血管からＭＲ撮影をそれぞれ行って得られた値を合算して求めることができる。
【0003】
超音波検査は、臨床で最も広く使われているが、検査者の検診経験によって左右されることが多く、特に、椎骨動脈の検査が容易ではないため、血管の変異を正確に把握することが困難である。Ｐｈａｓｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ＭＲは、血流速度を正確に計測することができる長所がある一方で、血管の構造や直径は正確度が落ち、何よりも当該血管のそれぞれに対して検査を行わなければならないという手間が生じたり、スキャンに長時間がかかるという短所から、臨床での活用度は低い。そこで、臨床の現場で短い時間で一度の検査で、４本以上の血管の血流量計測を同時に可能とする方法が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ＳＩＧを用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ及びそれに関連する因子であるＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出する方法、及びそれを用いた脳血管疾患及び脳卒中を診断、予測及びモニタリングする方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記目的を達成するための本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析方法は、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ－Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を算出するステップと、算出されたＳＩＧ－ＢＦを用いて、脳血管疾患危険度を予測するステップとを含む。
前記算出するステップは、次の式を用いてＳＩＧ－ＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ＝ＳＩＧ＊πｒ３
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径である。
本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析方法は、次の式を用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－Ｖ（ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、ＳＩＧ血流速度）を算出するステップを更に含み、
ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ＝ＳＩＧ＊ｒ
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径である。
ＳＩＧは、ＳＩＧの最大値、最小値、平均値のうち、何れかであってよい。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩＧ－ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ｔＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｔＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｃｃａπ（ｒｒｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｃｃａπ（ｒｌｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈の半径、ＳＩＧｒｔ ｖａは、右椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｖａは、右椎骨動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｖａは、左椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｖａは、左椎骨動脈の半径である。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩＧ－ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ｐＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｐＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｉｃａπ(ｒｒｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｉｃａπ（ｒｌｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｉｃａとｒｒｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前右内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｉｃａとｒｌｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前左内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｒｔ ｖａとｒｒｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｖａとｒｌｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前左椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径である。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩＧ－ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、
ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ＝ＳＩＧ－ｔＣＢＦ － ＳＩＧ－ｐＣＢＦ
上記式を用いて、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦを算出する。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ＝（ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、最大半径が見られる動脈瘤のＳＩＧ－ＢＦであり、ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管のＳＩＧ－ＢＦである。
前記算出するステップは、次の式を用いてＳＩＧ－ＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ＝ＳＩＧ＊πｒ３
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径である。
本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析方法は、次の式を用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－Ｖ（ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、ＳＩＧ血流速度）を算出するステップを更に含み、
ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ＝ＳＩＧ＊ｒ
ここで、ＳＩＧは、血管部位におけるＳＩＧであり、ｒは、血管の半径である。
ＳＩＧは、ＳＩＧの最大値、最小値、平均値のうち、何れかであってよい。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩＧ－ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ｔＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｔＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｃｃａπ（ｒｒｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｃｃａπ（ｒｌｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈の半径、ＳＩＧｒｔ ｖａは、右椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｖａは、右椎骨動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｖａは、左椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｖａは、左椎骨動脈の半径である。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩＧ－ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ｐＣＢＦを算出し、
ＳＩＧ－ｐＣＢＦ＝ＳＩＧｒｔ ｉｃａπ(ｒｒｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｉｃａπ（ｒｌｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｉｃａとｒｒｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前右内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｉｃａとｒｌｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前左内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｒｔ ｖａとｒｒｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｖａとｒｌｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前左椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径である。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩＧ－ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ）を含み、前記算出するステップは、
ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ＝ＳＩＧ－ｔＣＢＦ － ＳＩＧ－ｐＣＢＦ
上記式を用いて、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦを算出する。
ＳＩＧ－ＢＦは、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを含み、前記算出するステップは、次の式を用いて、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出し、
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ＝（ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、最大半径が見られる動脈瘤のＳＩＧ－ＢＦであり、ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管のＳＩＧ－ＢＦである。
【0006】
本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析方法は、次の式を用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のΔＳＩＧ ｒａｔｉｏを算出するステップを更に含み、
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ＝（ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であり、ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差である。
一方、本発明の別の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦを算出し、算出されたＳＩＧ－ＢＦを用いて、脳血管疾患危険度を予測するプロセッサと、プロセッサによる算出結果と予測結果とを出力する出力部と、プロセッサに必要な保存空間を提供する保存部とを含む。
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ＝（ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であり、ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差である。
一方、本発明の別の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦを算出し、算出されたＳＩＧ－ＢＦを用いて、脳血管疾患危険度を予測するプロセッサと、プロセッサによる算出結果と予測結果とを出力する出力部と、プロセッサに必要な保存空間を提供する保存部とを含む。
【発明の効果】
【0007】
以上説明したように、本発明の実施例によれば、ＳＩＧを用いて、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ及びそれに関連する因子であるＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを抽出し、脳血管血行力学と血流量に対する定性／定量分析が可能になる。
更に、本発明の実施例によれば、血管疾患の様々な特性によって、上記因子を用いて、脳梗塞、脳血管疾患、脳出血などに対する的確な診断及びモニタリングが可能になり、中長期的の予後を判別し、最適な治療剤や治療方法を選ぶことができるようになるため、治療におけるリスクを予測することができるようになる。
更に、本発明の実施例によれば、血管疾患の様々な特性によって、上記因子を用いて、脳梗塞、脳血管疾患、脳出血などに対する的確な診断及びモニタリングが可能になり、中長期的の予後を判別し、最適な治療剤や治療方法を選ぶことができるようになるため、治療におけるリスクを予測することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の実施例に係るＭＲＡを活用したＳＩＧ－ｔＣＢＦ測定法を示すための図である。
【図2】本発明の実施例に係るＳＩＧ－ｐＣＢＦが見られる一症例を示すための図である。
【図3】本発明の実施例に係る動脈瘤計測方法を示すための図である。
【図4】本発明の実施例に係る動脈瘤計測方法を示すための図である。
【図5】本発明の実施例に係る動脈瘤計測方法を示すための図である。
【図6】本発明の実施例に係る無症状の７４歳女性と、くも膜下出血の３７歳男性の血管画像を示すための図である。
【図7】本発明の実施例に係る無症状の動脈瘤が見られる５６歳女性患者のＴＯＦ ＭＲＡを示すための図である。
【図8】本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムを示すためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下では、図面を参照し、本発明をより詳細に説明する。
１．ＳＩＧ－ＢＦ／ＳＩＧ－Ｖ
ＣＴやＭＲ、或いは侵襲的血管造影検査から得られた情報は、いずれも黒背景に白の血管を示す、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）方式で表現される。それは、血管を解剖学的に（例えば、狭窄）考察できるように力点を置いたものである。ＴＯＦ－ＭＲＡも、臨床の現場では他の血管造影検査と略同様に、ＭＩＰ画像のみが提供されているのが現状である。
しかし、ＴＯＦ－ＭＲＡからＳＩＧ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）を誘導することができるため、本発明の実施例においては、それにより、血管にあたる血行の特性を導出し、画像化する方法を提示する。
具体的に、本発明の実施例では、このような血行の特性を用いて血流量を導出し、それを活用し、脳卒中及び脳血管疾患の危険度を定性／定量化し、診断及び疾患の予測度を高め、治療前後のモニタリング及び治療方法の決定に活用することができるようにする方策を提示する。
本発明の実施例で提示するＳＩＧ－ＢＦ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ－Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ血流量）は、次の通りである。まず、Ｐｏｉｓｅｕｉｌｌｅ ｅｑｕａｔｉｏｎによれば、せん断応力（τ）は、次の式１にように定義される。
[式１]
τ＝４Ｑη／（πｒ３）
ここで、τはせん断応力、Ｑは血流量、ηは血液粘度、ｒは血管半径である。
式１において、せん断応力（τ）をＳＩＧに置き換えると、当該血管の血管壁から血流量（Ｑａｒｔｅｒｙ）は、ＳＩＧ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）を応用し、次のような式に変換してよい。
[式２]
Ｑａｒｔｅｒｙ＝（τπｒ３）／４η≒ＳＩＧπｒ３（Ｕｎｉｔ、ＳＩ・ｃｍ２）
式２において、ＳＩＧは、当該血管の血管壁部位におけるＳＩＧ（最大、最小、平均値など）を意味し、それによって得た血流量をＳＩＧ－ＢＦと称する。
一方、式２において、Ｑａｒｔｅｒｙ＝ｖｅｌｏｃｉｔｙ＊πｒ２に置き換えると、ＳＩＧを用いて、当該血管の血流速度を次のように得ることができる。
[式３]
Ｑａｒｔｅｒｙ＝ｖｅｌｏｃｉｔｙ＊πｒ２≒ＳＩＧπｒ３
そして、式３において、両辺のπｒ２を消去すると、次のようになる。
[式４]
Ｖｅｌｏｃｉｔｙ＝ＳＩＧ*ｒ（Ｕｎｉｔ、ＳＩ）
式４において、ＳＩＧは、当該血管部位におけるＳＩＧ（最大、最小、平均値など）を用いて、上記式４によって得た血流速度を、ＳＩＧ－Ｖ（ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、ＳＩＧ血流速度）と称する。
１．ＳＩＧ－ＢＦ／ＳＩＧ－Ｖ
ＣＴやＭＲ、或いは侵襲的血管造影検査から得られた情報は、いずれも黒背景に白の血管を示す、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）方式で表現される。それは、血管を解剖学的に（例えば、狭窄）考察できるように力点を置いたものである。ＴＯＦ－ＭＲＡも、臨床の現場では他の血管造影検査と略同様に、ＭＩＰ画像のみが提供されているのが現状である。
しかし、ＴＯＦ－ＭＲＡからＳＩＧ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）を誘導することができるため、本発明の実施例においては、それにより、血管にあたる血行の特性を導出し、画像化する方法を提示する。
具体的に、本発明の実施例では、このような血行の特性を用いて血流量を導出し、それを活用し、脳卒中及び脳血管疾患の危険度を定性／定量化し、診断及び疾患の予測度を高め、治療前後のモニタリング及び治療方法の決定に活用することができるようにする方策を提示する。
本発明の実施例で提示するＳＩＧ－ＢＦ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ－Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ血流量）は、次の通りである。まず、Ｐｏｉｓｅｕｉｌｌｅ ｅｑｕａｔｉｏｎによれば、せん断応力（τ）は、次の式１にように定義される。
[式１]
τ＝４Ｑη／（πｒ３）
ここで、τはせん断応力、Ｑは血流量、ηは血液粘度、ｒは血管半径である。
式１において、せん断応力（τ）をＳＩＧに置き換えると、当該血管の血管壁から血流量（Ｑａｒｔｅｒｙ）は、ＳＩＧ（Ｓｉｇｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）を応用し、次のような式に変換してよい。
[式２]
Ｑａｒｔｅｒｙ＝（τπｒ３）／４η≒ＳＩＧπｒ３（Ｕｎｉｔ、ＳＩ・ｃｍ２）
式２において、ＳＩＧは、当該血管の血管壁部位におけるＳＩＧ（最大、最小、平均値など）を意味し、それによって得た血流量をＳＩＧ－ＢＦと称する。
一方、式２において、Ｑａｒｔｅｒｙ＝ｖｅｌｏｃｉｔｙ＊πｒ２に置き換えると、ＳＩＧを用いて、当該血管の血流速度を次のように得ることができる。
[式３]
Ｑａｒｔｅｒｙ＝ｖｅｌｏｃｉｔｙ＊πｒ２≒ＳＩＧπｒ３
そして、式３において、両辺のπｒ２を消去すると、次のようになる。
[式４]
Ｖｅｌｏｃｉｔｙ＝ＳＩＧ*ｒ（Ｕｎｉｔ、ＳＩ）
式４において、ＳＩＧは、当該血管部位におけるＳＩＧ（最大、最小、平均値など）を用いて、上記式４によって得た血流速度を、ＳＩＧ－Ｖ（ＳＩＧ－Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、ＳＩＧ血流速度）と称する。
【0010】
Ｐｈａｎｔｏｍの研究結果、直径２．１ｃｍの２本のチューブに平均流量１２．５±２．３、８．５±２．６Ｌ／ｍｉｎを維持した状態で、ＴＯＦ ＭＲＡを施して得たＳＩＧ平均値は、それぞれ２．２±０．４、０．９±０．３ＳＩ／ｍｉｎであった。そして、ＳＩＧ－ＢＦは、それぞれ、８．０±１．４５、３．２７±１．０９ＳＩ・ｃｍ２であって、ＳＩＧ－ＢＦと実際の流量は、相関係数ｂ＝０．９５、ｐ＜０．０１であった。血管の内径の半径は１ｃｍ未満であり、人体で最も大きな動脈である大動脈の半径の平均は約０．８９ｃｍである。
臨床研究において、頸動脈及び椎骨動脈の超音波検査によって得た血管別の血流量と、ＴＯＦ ＭＲＡを施して得たＳＩＧ－ＢＦ及びＳＩＧ－Ｖの相関関係について説明してきた。健康な成人８名計３１本の血管に対する超音波検査を実施した（１名の右椎骨動脈は観察されなかった）。超音波検査を用いて、ｔｉｍｅ ａｖｅｒａｇｅｄ ｍｅａｎ ｆｌｏｗ ｖｅｌｏｃｉｔｙ及び直径を求め、それを用いて得た左右総頸動脈、左右椎骨動脈の平均血流量（±標準偏差）は、それぞれ５．４２±０．６１、６．３４±１．３４、１．４２±０．５４、０．８８±０．３７ｍ３／ｓｅｃであった。更にそこに、Ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡを施し、上記式２に基づいてＳＩＧ－ＢＦを４本の血管から得た。
臨床研究において、頸動脈及び椎骨動脈の超音波検査によって得た血管別の血流量と、ＴＯＦ ＭＲＡを施して得たＳＩＧ－ＢＦ及びＳＩＧ－Ｖの相関関係について説明してきた。健康な成人８名計３１本の血管に対する超音波検査を実施した（１名の右椎骨動脈は観察されなかった）。超音波検査を用いて、ｔｉｍｅ ａｖｅｒａｇｅｄ ｍｅａｎ ｆｌｏｗ ｖｅｌｏｃｉｔｙ及び直径を求め、それを用いて得た左右総頸動脈、左右椎骨動脈の平均血流量（±標準偏差）は、それぞれ５．４２±０．６１、６．３４±１．３４、１．４２±０．５４、０．８８±０．３７ｍ３／ｓｅｃであった。更にそこに、Ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡを施し、上記式２に基づいてＳＩＧ－ＢＦを４本の血管から得た。
【0011】
左右総頸動脈と椎骨動脈の平均ＳＩＧ－ＢＦは、それぞれ５．７７±１．６７、５．９５±０．４８、１．９６±１．００、０．８９±０．４５ＳＩ・ｃｍ２などの所見が認められた。２つの検査の間の相関指数は、左頸動脈（ｂ＝０．６９）、右頸動脈（ｂ＝０．７１）、左椎骨動脈（ｂ＝０．７３）、右椎骨動脈（ｂ＝０．６１、ａｌｌ Ｐ ｖａｌｕｅｓ＜０．０１）などで、４本の血管の全てに対するｉｎｔｅｒ－ａｒｔｅｒｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎの検査結果の相関指数は、０．９３（Ｐ＜０．００１）であった（図１）。
なお、左右総頸動脈と椎骨動脈の平均血流速度は、３９．５±１６．２、４１．１±１１．８、２９．６±８．４、２７．１±１０．７ｃｍ／ｓｅｃであり、ＳＩＧ－Ｖは、それぞれ、１６．３±４．０、１７．６±２．９、１３．１±３．５、１０．０±２．５ＳＩであった。これらの血管の２つの検査の間の相関係数は、左頸動脈（ｂ＝０．４７）、右頸動脈（ｂ＝０．６８）、左椎骨動脈（ｂ＝０．６３）、右椎骨動脈（ｂ＝０．６４、ａｌｌ Ｐ ｖａｌｕｅｓ＜０．０１）などで、４本の血管の全てに対するｉｎｔｅｒａｒｔｅｒｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎの検査結果の相関指数は、０．６７（Ｐ＜０．００１）であった。
なお、左右総頸動脈と椎骨動脈の平均血流速度は、３９．５±１６．２、４１．１±１１．８、２９．６±８．４、２７．１±１０．７ｃｍ／ｓｅｃであり、ＳＩＧ－Ｖは、それぞれ、１６．３±４．０、１７．６±２．９、１３．１±３．５、１０．０±２．５ＳＩであった。これらの血管の２つの検査の間の相関係数は、左頸動脈（ｂ＝０．４７）、右頸動脈（ｂ＝０．６８）、左椎骨動脈（ｂ＝０．６３）、右椎骨動脈（ｂ＝０．６４、ａｌｌ Ｐ ｖａｌｕｅｓ＜０．０１）などで、４本の血管の全てに対するｉｎｔｅｒａｒｔｅｒｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎの検査結果の相関指数は、０．６７（Ｐ＜０．００１）であった。
【0012】
２．ＳＩＧ－ｔＣＢＦ
脳血管疾患は、血流量と直・間接的に関連してくるため、そのために、総脳血流量（ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ｔＣＢＦ）を求めて定量分析を行う。本発明の実施例においては、ＳＩＧ－ＢＦを用いて、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩＧ－ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ総脳血流量）を得る方法を提示する。
ＳＩＧ－ｔＣＢＦは、４血管、即ち、２総頸動脈（ｃｏｍｍｏｎ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ、ｃｃａ）と、２椎骨動脈（ｖｅｒｔｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ、ｖａ）のＳＩＧ－ＢＦを合算した値として、次の式５のように定義する。
[式５]
ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧｒｔ ｃｃａπ（ｒｒｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｃｃａπ（ｒｌｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈の半径、ＳＩＧｒｔ ｖａは、右椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｖａは、右椎骨動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｖａは、左椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｖａは、左椎骨動脈の半径である。
脳血管疾患は、血流量と直・間接的に関連してくるため、そのために、総脳血流量（ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ｔＣＢＦ）を求めて定量分析を行う。本発明の実施例においては、ＳＩＧ－ＢＦを用いて、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩＧ－ｔｏｔａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ総脳血流量）を得る方法を提示する。
ＳＩＧ－ｔＣＢＦは、４血管、即ち、２総頸動脈（ｃｏｍｍｏｎ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ、ｃｃａ）と、２椎骨動脈（ｖｅｒｔｅｂｒａｌ ａｒｔｅｒｙ、ｖａ）のＳＩＧ－ＢＦを合算した値として、次の式５のように定義する。
[式５]
ＳＩＧ－ｔＣＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧｒｔ ｃｃａπ（ｒｒｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｃｃａπ（ｒｌｔ ｃｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｃｃａは、右総頸動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｃｃａは、左総頸動脈の半径、ＳＩＧｒｔ ｖａは、右椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｒｔ ｖａは、右椎骨動脈の半径、ＳＩＧｌｔ ｖａは、左椎骨動脈部位におけるＳＩＧ、ｒｌｔ ｖａは、左椎骨動脈の半径である。
【0013】
臨床研究の結果、ＳＩＧ－ｔＣＢＦは総頸動脈及び椎骨動脈の超音波検査を通じて得た総脳血流量と高い関連性が見られた。健康な成人８名から超音波検査の結果ｔｉｍｅ ａｖｅｒａｇｅｄ ｍｅａｎ ｆｌｏｗ ｖｅｌｏｃｉｔｙを活用して得た総脳血流量の平均値は、１３．５±１．４ｃｍ３／ｓｅｃであった。Ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡを施してから得たＳＩＧ－総脳血流量の平均値は、１４．６±２．８ＳＩ・ｃｍ２であった。血管超音波とＳＩＧ－ｔＣＢＦとは、相関分析の結果、相関指数ｂ＝０．６６、ｐ＜０．０１が見られた（図１）。
図１には、ＭＲＡを活用したＳＩＧ－ｔＣＢＦの測定方法を示している。図１のＡには、２総頸動脈と２椎骨動脈のａｘｉａｌ（ｘｙ軸）の断面であるが、１断面から４本の血管の断面積を得ることができる。図１のＢには、総頸動脈と椎骨動脈のＳＩＧ分布が示されているが、線で示している断面が図１のＡ（２Ｄ画像）である。左右総頸動脈、左右椎骨動脈のＳＩＧ（ＳＩ／ｍｍ、ｍｅａｎ±ＳＤ）は、それぞれ、４．１６±１．１１、４．０１±０．７０、５．３３±１．２４、５．５６±０．９１であり、ＳＩＧ－ＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）は、それぞれ、３．６３、４．０１、０．８８、０．９２であった。ＳＩＧ－ｔＣＢＦは、９．４５ＳＩ・ｃｍ２であった。ちなみに、頸動脈エコーを用いて得た左右総頸動脈、左右椎骨動脈の血流量は、それぞれ、４．３３、４．６７、０．８５、０．９９ｃｍ３／ｓｅｃであって、総脳血流量は、１０．８５ｃｍ３／ｓｅｃであった。
図１には、ＭＲＡを活用したＳＩＧ－ｔＣＢＦの測定方法を示している。図１のＡには、２総頸動脈と２椎骨動脈のａｘｉａｌ（ｘｙ軸）の断面であるが、１断面から４本の血管の断面積を得ることができる。図１のＢには、総頸動脈と椎骨動脈のＳＩＧ分布が示されているが、線で示している断面が図１のＡ（２Ｄ画像）である。左右総頸動脈、左右椎骨動脈のＳＩＧ（ＳＩ／ｍｍ、ｍｅａｎ±ＳＤ）は、それぞれ、４．１６±１．１１、４．０１±０．７０、５．３３±１．２４、５．５６±０．９１であり、ＳＩＧ－ＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）は、それぞれ、３．６３、４．０１、０．８８、０．９２であった。ＳＩＧ－ｔＣＢＦは、９．４５ＳＩ・ｃｍ２であった。ちなみに、頸動脈エコーを用いて得た左右総頸動脈、左右椎骨動脈の血流量は、それぞれ、４．３３、４．６７、０．８５、０．９９ｃｍ３／ｓｅｃであって、総脳血流量は、１０．８５ｃｍ３／ｓｅｃであった。
【0014】
３．ＳＩＧ－ｐＣＢＦ／ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ
ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡとは別に、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、臨床において最も広く使われている血管撮影である。しかし、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、総頸動脈や椎骨動脈近位部はスキャンされず、その一方で、内頸動脈とその遠位部の血管（中脳動脈、前脳動脈）、そして、椎骨動脈遠位部（Ｖ４ ｐｏｒｔｉｏｎ）と基底動脈が撮影される。ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡのように、総脳血流量を誘導するのには適していないものの、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、前、中、後脳動脈及び基底動脈を通じた脳実質及び脳幹部位への血流量のみを求めることができる。
方法は、内頸動脈（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ）の最終分枝の直前、即ち前脳動脈と、中脳動脈の分枝直前の内頸動脈と、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈、計４か所のＳＩＧ－ＢＦを活用すると、外頸動脈（ｅｘｔｅｒｎａｌ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ）と、眼動脈（ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃ ａｒｔｅｒｙ）への血流量を除く脳幹、脳実質への血流量のみを選択的に求めることになる。それを、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩＧ－ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ脳実質血流量）と名付け、次の式６のように定義する。
[式６]
ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧｒｔ ｉｃａπ(ｒｒｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｉｃａπ（ｒｌｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｉｃａとｒｒｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前右内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｉｃａとｒｌｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前左内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｒｔ ｖａとｒｒｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｖａとｒｌｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前左椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径である。
ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡとは別に、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、臨床において最も広く使われている血管撮影である。しかし、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、総頸動脈や椎骨動脈近位部はスキャンされず、その一方で、内頸動脈とその遠位部の血管（中脳動脈、前脳動脈）、そして、椎骨動脈遠位部（Ｖ４ ｐｏｒｔｉｏｎ）と基底動脈が撮影される。ｃａｒｏｔｉｄ ＴＯＦ ＭＲＡのように、総脳血流量を誘導するのには適していないものの、ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ ＴＯＦ ＭＲＡは、前、中、後脳動脈及び基底動脈を通じた脳実質及び脳幹部位への血流量のみを求めることができる。
方法は、内頸動脈（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ）の最終分枝の直前、即ち前脳動脈と、中脳動脈の分枝直前の内頸動脈と、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈、計４か所のＳＩＧ－ＢＦを活用すると、外頸動脈（ｅｘｔｅｒｎａｌ ｃａｒｏｔｉｄ ａｒｔｅｒｙ）と、眼動脈（ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃ ａｒｔｅｒｙ）への血流量を除く脳幹、脳実質への血流量のみを選択的に求めることになる。それを、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩＧ－ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ、ＳＩＧ脳実質血流量）と名付け、次の式６のように定義する。
[式６]
ＳＩＧ－ｐＣＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧｒｔ ｉｃａπ(ｒｒｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｉｃａπ（ｒｌｔ ｉｃａ）３＋ＳＩＧｒｔ ｖａπ（ｒｒｔ ｖａ）３＋ＳＩＧｌｔ ｖａπ（ｒｌｔ ｖａ）３
ここで、ＳＩＧｒｔ ｉｃａとｒｒｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前右内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｉｃａとｒｌｔ ｉｃａとは、前脳動脈と中脳動脈の分枝前左内頸動脈の末端部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｒｔ ｖａとｒｒｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前右椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径、ＳＩＧｌｔ ｖａとｒｌｔ ｖａとは、後下小脳動脈の分枝前左椎骨動脈部位におけるＳＩＧと半径である。
【0015】
図２に、ＳＩＧ－ｐＣＢＦが見られる一症例を示している。左右内頸動脈の末端部と左右椎骨動脈（後下小脳動脈起始の前部位）、４か所におけるＳＩＧ－ＢＦを合算してＳＩＧ－ｐＣＢＦを得る。図２は、健康な成人から得たＴＯＦ ＭＲＡで、左右内頸動脈、左右椎骨動脈の平均ＳＩＧは、６．８６、８．４８、９．６７、１１．２ＳＩ／ｍｍであって、ＳＩＧ－ＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）は、それぞれ１．２４、１．２５、１．３０、０．７３で、大脳は左右同様で、小脳と脳幹は、右椎骨動脈の血流量がより多い様相を示している。ＳＩＧ－ｐＣＢＦは、４．５２ＳＩ・ｃｍ２であった。
一方、上述のＳＩＧ－ｔＣＢＦからＳＩＧ－ｐＣＢＦを減算すると、眼動脈と外頸動脈へのＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩＧ－ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ、ＳＩＧ側部循環血流量）を、次のように得ることができる。
[式７]
ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧ－ｔＣＢＦ － ＳＩＧ－ｐＣＢＦ
一方、上述のＳＩＧ－ｔＣＢＦからＳＩＧ－ｐＣＢＦを減算すると、眼動脈と外頸動脈へのＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩＧ－ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ、ＳＩＧ側部循環血流量）を、次のように得ることができる。
[式７]
ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ（ＳＩ・ｃｍ２）＝ＳＩＧ－ｔＣＢＦ － ＳＩＧ－ｐＣＢＦ
【0016】
４．ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ／ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ
脳出血は、大きく、深部脳出血、くも膜下出血、外傷性脳出血など、３つに分かられる。深部脳出血は、特性がラクナ梗塞（ｌａｃｕｎａｒ ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ）や小血管疾患（ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ）との関連性が高いと知られており、くも膜下出血は、動脈瘤（ａｎｅｕｒｙｓｍ）の破裂によるものとして知られている。
くも膜下出血の症状は、非常に強い頭痛とともに意識消失を引き起こすことがあり、緊急手術や集中治療が求められる非常に危険な病気である。動脈瘤もなお、今後くも膜下出血を引き起こしかねない潜在的な危険因子として、発見の際にくも膜下出血が発生していないとしても、非常に慎重な臨床決定が求められる。即ち、手術やステントを用いた血管成形術などで動脈瘤を治療するか、それとも、臨床の経過を見ながら観察するかを決めなければならない。
動脈瘤の従来の分類法は、模様や形の測定が主に行われていた。現在まで数多くの分析を通じ、大きさ、形、Ａｓｐｅｃｔ ｒａｔｉｏ（図３及び４）、ｂｌｅｂの有無、血流入射角（ｆｌｏｗ ａｎｇｌｅ、図５）などが、動脈瘤の破裂の主な危険因子として報告されていた。なお、コンピュータシミュレーションを用いた（ＣＦＤ）研究では、低いせん断応力を有する脳動脈瘤が破裂の危険性が高いと報告されている。しかし、３次元動脈瘤を、長さや入射角のような２次元の概念から正確に計測することは容易ではなく、計測者の間で見解が食い違う可能性が高い。なお、ＣＦＤのようなコンピュータシミュレーションも、患者に合ったｉｎｌｅｔ／ｏｕｔｌｅｔの調整と、適切な３Ｄ表面セッティングなど、現実的に色んな環境を整えたうえで、全ての患者に同じ環境／技法で一定の結果を得ることは困難である。
脳出血は、大きく、深部脳出血、くも膜下出血、外傷性脳出血など、３つに分かられる。深部脳出血は、特性がラクナ梗塞（ｌａｃｕｎａｒ ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ）や小血管疾患（ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ）との関連性が高いと知られており、くも膜下出血は、動脈瘤（ａｎｅｕｒｙｓｍ）の破裂によるものとして知られている。
くも膜下出血の症状は、非常に強い頭痛とともに意識消失を引き起こすことがあり、緊急手術や集中治療が求められる非常に危険な病気である。動脈瘤もなお、今後くも膜下出血を引き起こしかねない潜在的な危険因子として、発見の際にくも膜下出血が発生していないとしても、非常に慎重な臨床決定が求められる。即ち、手術やステントを用いた血管成形術などで動脈瘤を治療するか、それとも、臨床の経過を見ながら観察するかを決めなければならない。
動脈瘤の従来の分類法は、模様や形の測定が主に行われていた。現在まで数多くの分析を通じ、大きさ、形、Ａｓｐｅｃｔ ｒａｔｉｏ（図３及び４）、ｂｌｅｂの有無、血流入射角（ｆｌｏｗ ａｎｇｌｅ、図５）などが、動脈瘤の破裂の主な危険因子として報告されていた。なお、コンピュータシミュレーションを用いた（ＣＦＤ）研究では、低いせん断応力を有する脳動脈瘤が破裂の危険性が高いと報告されている。しかし、３次元動脈瘤を、長さや入射角のような２次元の概念から正確に計測することは容易ではなく、計測者の間で見解が食い違う可能性が高い。なお、ＣＦＤのようなコンピュータシミュレーションも、患者に合ったｉｎｌｅｔ／ｏｕｔｌｅｔの調整と、適切な３Ｄ表面セッティングなど、現実的に色んな環境を整えたうえで、全ての患者に同じ環境／技法で一定の結果を得ることは困難である。
【0017】
従来のＴＯＦ ＭＲＡだけでなく、全ての血管撮影は、動脈瘤の存在の有無を把握する診断が主な結果である。動脈瘤の破裂危険度を知らせる血行力学的な方法に対する先行研究は報告されているが、実際の臨床でスクリーニングのために使用することができる方法は、殆どないのが現状である。例えば、図６のＡは、７４歳の無症状女性から撮影されたものであり、図６のＢは、３７歳のくも膜下出血の男性から撮影されたものであるが、２つのケースいずれも、左中脳動脈Ｍ２分枝から動脈瘤が認められるが、血管の画像だけでは破裂の危険があるかを予測することは困難である。
しかし、本発明の実施例から提示するＭＲＡ ＳＩＧ及びＳＩＧ－ＢＦは、従来の方法の色んな制限点を克服し、全ての患者に一貫した結果が得られ、危険度の予測に生かすことができる。
８０名の破裂していない脳動脈瘤ＭＲＡ ＳＩＧを分析した結果、それぞれの動脈瘤は、流入する血流を受ける部位と、流入血流を受けない残りの部位とに分けることができた。即ち、動脈瘤は、血流流入部と流入した血流の再循環部とに分けられる現象を確認することができる。図７は、５６歳の無症状動脈瘤が認められる女性患者のＴＯＦ ＭＲＡであるが、図７のＡに示すように、左中脳動脈Ｍ２起始部に動脈瘤が認められる（ａｒｒｏｗ）。図７のＢとＣとは、Ａの左中脳動脈の動脈瘤に対するＳＩＧの分析結果である。動脈瘤の一側から高いＳＩＧ値が見られる部位（血流流入部、ｂｒｏｋｅｎ ａｒｒｏｗ）と、反対側の低い値が見られる部位（血流再循環部、ｃｕｒｖｅｄ ａｒｒｏｗ）とに分けることができる。図７のＣは、上方か眺めた画像である。
しかし、本発明の実施例から提示するＭＲＡ ＳＩＧ及びＳＩＧ－ＢＦは、従来の方法の色んな制限点を克服し、全ての患者に一貫した結果が得られ、危険度の予測に生かすことができる。
８０名の破裂していない脳動脈瘤ＭＲＡ ＳＩＧを分析した結果、それぞれの動脈瘤は、流入する血流を受ける部位と、流入血流を受けない残りの部位とに分けることができた。即ち、動脈瘤は、血流流入部と流入した血流の再循環部とに分けられる現象を確認することができる。図７は、５６歳の無症状動脈瘤が認められる女性患者のＴＯＦ ＭＲＡであるが、図７のＡに示すように、左中脳動脈Ｍ２起始部に動脈瘤が認められる（ａｒｒｏｗ）。図７のＢとＣとは、Ａの左中脳動脈の動脈瘤に対するＳＩＧの分析結果である。動脈瘤の一側から高いＳＩＧ値が見られる部位（血流流入部、ｂｒｏｋｅｎ ａｒｒｏｗ）と、反対側の低い値が見られる部位（血流再循環部、ｃｕｒｖｅｄ ａｒｒｏｗ）とに分けることができる。図７のＣは、上方か眺めた画像である。
【0018】
動脈瘤の破裂危険度は、動脈瘤が強い力を受けているか、或いは受けることができるかを把握することが重要である。図７で記した特性に鑑みると、動脈瘤の破裂危険度が高い場合は、血流流入部のＳＩＧは高く（血流の流入に問題なし）、一方で、血流再循環部では非常に低い値が見られるエリア（破裂危険部）が同時に見られることから、動脈瘤の血流量が多いケースといえる。
脳動脈瘤の破裂危険性に対する定量分析のために、本発明の実施例では、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ（ＳＩＧの最大差値の割合）と、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ（ＳＩＧ－ＢＦの割合）の概念を提示する。
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏは、次の式８に定義する。
[式８]
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ＝（ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であり、ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差である。
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏは、次の式９に定義する。
[式９]
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ＝（ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤内部の最大半径が見られる地点のＳＩＧ－ＢＦであり、ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管のＳＩＧ－ＢＦである。
脳動脈瘤の破裂危険性に対する定量分析のために、本発明の実施例では、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ（ＳＩＧの最大差値の割合）と、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ（ＳＩＧ－ＢＦの割合）の概念を提示する。
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏは、次の式８に定義する。
[式８]
ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ＝（ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ΔＳＩＧ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差であり、ΔＳＩＧ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管の最大ＳＩＧと最小ＳＩＧとの差である。
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏは、次の式９に定義する。
[式９]
ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏ＝（ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍ）／（ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍ）
ここで、ＳＩＧ－ＢＦ－ａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤内部の最大半径が見られる地点のＳＩＧ－ＢＦであり、ＳＩＧ－ＢＦ－ｐｒｅａｎｅｕｒｙｓｍは、動脈瘤近位部の正常な血管のＳＩＧ－ＢＦである。
【0019】
動脈瘤前の正常部位と動脈瘤のＳＩＧ及びＳＩＧ－ＢＦの分析結果、無症状群の平均ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏは０．５８、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏは２．４７である一方で、破裂のある２名の平均ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏは１．３９、ＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏは１１．６４で大きな差が見られた。なお、動脈瘤内の下位２０％のｔｉｌｅに該当する低いＳＩＧに該当するエリアは、無症状群では２．８１ｍｍ２、破裂群では９．４３ｍｍ２であって、破裂群の場合、低いＳＩＧを有する血流再循環部のほうがより広い所見が認められた。
【0020】
５．脳血管疾患危険度の分析システム
図８は、本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムを示すためのブロック図である。本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧを用いて、ＳＩＧ－ＢＦ及びそれに関連する因子を算出し、脳血管疾患危険度を予測するためのシステムである。
本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、図に示すように、通信部１１０、出力部１２０、プロセッサ１３０、入力部１４０及び保存部１５０を含むコンピューティングシステムで実現が可能である。
通信部１１０は、外部機器と通信を行い、外部ネットワークに接続するための手段として、本発明の実施例では、ＭＲＡ撮影装置から患者のＭＲＡ画像を受信する。
プロセッサ１３０は、通信部１１０を介して受信されるＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ、ＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出する。
そして、プロセッサ１３０は、算出された因子を用いて、脳血管疾患危険度を予測する。具体的に、プロセッサ１３０は、因子と脳血管疾患との間の相関関係を基に、脳血管疾患危険度を予測する。
脳血管疾患危険度を予測するために利用する因子の種類及び数に対する制限はない。疾患に応じて適格な因子が適用される。
出力部１２０は、プロセッサ１３０によって算出された因子値及び予測された脳血管疾患危険度が表示されるディスプレイであり、入力部１４０は、ユーザ命令を入力されるための手段である。
保存部１５０は、プロセッサ１３０が因子の算出及び脳血管疾患危険度の予測を行うのに必要な保存空間を提供する。
図８は、本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムを示すためのブロック図である。本発明の一実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、ＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧを用いて、ＳＩＧ－ＢＦ及びそれに関連する因子を算出し、脳血管疾患危険度を予測するためのシステムである。
本発明の実施例に係る脳血管疾患危険度の分析システムは、図に示すように、通信部１１０、出力部１２０、プロセッサ１３０、入力部１４０及び保存部１５０を含むコンピューティングシステムで実現が可能である。
通信部１１０は、外部機器と通信を行い、外部ネットワークに接続するための手段として、本発明の実施例では、ＭＲＡ撮影装置から患者のＭＲＡ画像を受信する。
プロセッサ１３０は、通信部１１０を介して受信されるＭＲＡ画像から血管部位のＳＩＧ－ＢＦ、ＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを算出する。
そして、プロセッサ１３０は、算出された因子を用いて、脳血管疾患危険度を予測する。具体的に、プロセッサ１３０は、因子と脳血管疾患との間の相関関係を基に、脳血管疾患危険度を予測する。
脳血管疾患危険度を予測するために利用する因子の種類及び数に対する制限はない。疾患に応じて適格な因子が適用される。
出力部１２０は、プロセッサ１３０によって算出された因子値及び予測された脳血管疾患危険度が表示されるディスプレイであり、入力部１４０は、ユーザ命令を入力されるための手段である。
保存部１５０は、プロセッサ１３０が因子の算出及び脳血管疾患危険度の予測を行うのに必要な保存空間を提供する。
【0021】
６．変形例
これまで、ＭＲＡ画像からＳＩＧを用いて血管部位のＳＩＧを算出し、算出された因子から脳血管疾患の危険度を予測する方法及びシステムについて、好適な実施例を例に挙げて詳細に説明してきた。
上記実施例では、ＭＲＡ画像で血管のＳＩＧから導出する因子として、ＳＩＧ－ＢＦ、ＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを提示している。
一方、本実施例に係る装置及び方法の機能を行わせるコンピュータプログラムを組み込んだコンピュータで読み取り可能な記録媒体にも、本発明の技術的思想が適用され得る。なお、本発明の多様な実施例に係る技術的思想は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータで読み取り可能なコード形式で実現されてよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体とは、コンピュータによって読み取ることができ、データを保存することができる如何なるデータ保存装置でも可能である。例えば、コンピュータで読み取り可能な記録媒体とは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光ディスク、ハードディスクドライブなどであってよい。なお、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に保存されたコンピュータで読み取り可能なコード又はプログラムは、コンピュータ間で接続されたネットワークを介して伝送されてよい。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は以上の実施形態に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的趣旨の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
これまで、ＭＲＡ画像からＳＩＧを用いて血管部位のＳＩＧを算出し、算出された因子から脳血管疾患の危険度を予測する方法及びシステムについて、好適な実施例を例に挙げて詳細に説明してきた。
上記実施例では、ＭＲＡ画像で血管のＳＩＧから導出する因子として、ＳＩＧ－ＢＦ、ＳＩＧ－Ｖ、ＳＩＧ－ｔＣＢＦ、ＳＩＧ－ｐＣＢＦ、ＳＩＧ－ｃｏｌＢＦ、ΔＳＩＧ ｒａｔｉｏ及びＳＩＧ－ＢＦ ｒａｔｉｏを提示している。
一方、本実施例に係る装置及び方法の機能を行わせるコンピュータプログラムを組み込んだコンピュータで読み取り可能な記録媒体にも、本発明の技術的思想が適用され得る。なお、本発明の多様な実施例に係る技術的思想は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータで読み取り可能なコード形式で実現されてよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体とは、コンピュータによって読み取ることができ、データを保存することができる如何なるデータ保存装置でも可能である。例えば、コンピュータで読み取り可能な記録媒体とは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光ディスク、ハードディスクドライブなどであってよい。なお、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に保存されたコンピュータで読み取り可能なコード又はプログラムは、コンピュータ間で接続されたネットワークを介して伝送されてよい。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は以上の実施形態に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的趣旨の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図1A】
【図1B】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【図8】
【国際調査報告】