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第5回医療革新セミナー

RSNA2016 ザイオソフト - ワークステーション RealiZeによって自動認識・抽出の精度を高めた最新のアプリケーションを紹介

2016-11-30

新しい三次元医用画像認識技術「RealiZe」

新しい三次元医用画像認識技術「RealiZe」

Ziosoft/Qi Imaging(ザイオソフト)は,近年,同社の画像処理ワークステーション「Ziostation2」のアプリケーションに,独自開発技術であるPhyZiodynamicsの基幹技術を実装して高精度かつ他社にはない機能を提供してきた。今回新たに紹介した三次元医用画像認識技術である「RealiZe(Recognition of Extract Anatomical Landmark Information with Ziosoft Enhancement)」では,それに,“解剖学的認識”“血管連続性”の2つのアルゴリズムを加えることで,血管や臓器の認識精度を高め,血管の自動抽出など従来のCT値を利用したセグメンテーションでは難しい処理を可能にした。
解剖学的認識アルゴリズムでは,パターン認識によって血管走行や臓器形状など解剖学的な認識を行い,分離すべき器官をより正確に判断にする。血管連続性アルゴリズムでは,CT値に差がない血管が隣接あるいは並走していても,血管の起始部からの連続性や末梢血管の構造を判断し,血流方向を推定することで個々の血管の連続性を正確に追跡できる。
ブースでは,このRealiZeの技術を使ったZiostation2のアプリケーションを中心に紹介した。

●脳動静脈分離

「脳動静脈分離」は,Ziostation2の標準機能として搭載されているものだが,今回,RealiZeの技術を適用することで,血管の抽出や動静脈分離の認識精度が向上し,1相撮影の画像データからでも動脈と静脈の自動分離が精度よく短時間で行えるようになった。従来の脳動静脈分離撮影では,動脈と静脈のCT値に差をつけるため,2相撮影が行われることが多かったが,RealiZeによる脳動静脈分離では解剖学的認識による“シード”と呼ばれる脳幹部の主幹血管から血管連続性を判断して末梢血管までを抽出する。CT値を利用する必要がないことから,1相撮影のデータで作成が可能で被ばく線量や造影剤量の低減が期待できるほか,造影ピークのタイミングで撮影することで,末梢血管まで明瞭に描出でき手術支援などでより精度の高い画像の提供が可能になる。

解剖学的認識によるシード部分の抽出

解剖学的認識によるシード部分の抽出

さらに血管連続性を判断して末梢血管までの抽出と動静脈の分離を自動で行う。

さらに血管連続性を判断して末梢血管までの抽出と動静脈の分離を自動で行う。

 

●頭部MRA解析

Ziostation2の標準搭載ソフトウエアである「頭部MRA解析」は,頭部MRIで検査数が多く,かつマニュアル処理で手間と時間がかかっていたMRAの作成を自動化する機能として最新バージョンに搭載済みだが,これについてもRealiZeの技術が利用され,さらに抽出精度が向上した。頭部MRA解析では,頭部MRAの読影に必要な主幹動脈の領域のデータだけを抽出しMIP画像を自動で作成する。さらに,前方と後方の血管分離なども可能で,上矢状静脈が含まれている場合は自動で除去するなど精度が向上している。

RealiZeを利用することで脳実質の認識,不要血管の除去の精度が向上

RealiZeを利用することで脳実質の認識,不要血管の除去の精度が向上

 

 

●肺動静脈分離

肺動静脈分離は,肺がんの胸腔鏡手術の術前シミュレーションなどを目的として行われるが,従来は動脈相,静脈相を分けた2相ないしは3相撮影を行い,CT値の差を利用した分離画像が作成されることが多い。Ziostation2では,RealiZeによる解剖学的認識で大動脈や肺動脈のシード画像を作成,そこから血管連続性アルゴリズムで末梢に向かって血管の連続性を追跡し,血流方向などを含めて動静脈の分離を行う。これによって,1相撮影のデータから動静脈分離の画像作成が可能になり,造影剤量の低減や撮影時間の短縮など患者負担の軽減にもつながっている。

解剖学的認識で大動脈などのシード部分を認識

解剖学的認識で大動脈などのシード部分を認識

血管連続性アルゴリズムで末梢血管まで抽出し動静脈を分離。CT値を利用しないため1相撮影データで作成可能

血管連続性アルゴリズムで末梢血管まで抽出し動静脈を分離。CT値を利用しないため1相撮影データで作成可能

   
気管支と腫瘍の情報をフュージョン

気管支と腫瘍の情報をフュージョン

 

 

●肝臓抽出(W.I.P.)

「CT肝臓体積測定」の中で肝臓抽出の機能は提供されていたが,今回新たにRealiZeによって精度の向上を図った肝臓抽出の機能を紹介した(W.I.P.)。これまで自動抽出が難しかった腹壁に接触している部分でもワンクリックでの抽出が可能になった。Ziostation2では,すでに同様にRealiZeを利用した機能として腎臓体積測定のための腎臓の自動抽出を提供しているが,肝臓でも精度の向上を図り,次バージョンで搭載される予定である。

RealiZeによって正確な肝臓抽出が可能

RealiZeによって正確な肝臓抽出が可能

 

 

●マルチステーション結合(W.I.P.)

Ziostation2の次期バージョンに搭載予定のアプリケーションの中から,「マルチステーション結合(W.I.P.)」を紹介した。拡散強調画像(DWI)を使って全身のMRI撮像を行い,さまざまな疾患の経過観察やスクリーニングを行うWB-DWI(全身拡散強調画像)では,複数のDWI画像をつなぎ合わせて作成を行う必要があるが,作成には白黒反転などの手間と時間のかかる作業が必要だった。マルチステーション結合では,複数のDWIデータを結合し,濃度を合わせ1つのDICOMデータとして出力するまでを自動化する。さらに,自動処理で作成したデータから,シネ画像など必要な処理をあらかじめ設定した内容で作成し保存することも可能になっている。

複数のDWIデータのマルチステーション結合を実行

複数のDWIデータのマルチステーション結合を実行

濃度を合わせ1つのDICOMデータとして自動処理して出力

濃度を合わせ1つのDICOMデータとして自動処理して出力

 

●IVRプランニング(W.I.P.)

IVRの手技前に血管の走行情報などを提供するためのアプリケーション。Ziostation2のRaysum表示を利用して透視ライクの画像を作成し,血管情報をレイヤーすることでカテーテルを挿入する際のナビゲーションとして利用できる。これまでマニュアルでは作成できた(インナービジョン2016年7月号セミナーレポート参照 )が,IVRプランニング(W.I.P.)では病変部分のマーカー表示,ルート表示,血管分枝の入口部分の位置とサイズなどの自動認識などが可能になっている。

救急などで緊急のIVRをサポートするIVRプランニング

救急などで緊急のIVRをサポートするIVRプランニング

 
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