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Viscoelasticity analysis algorithm of blood vessel for clinical application with ultrasonic-measurement-integrated analysis

超声测量一体化分析血管粘弹性分析算法的临床应用

基本信息

批准号：
17K13017
负责人：
門脇弘子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2020-2021)Yamaguchi University (2017-2019)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-01 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、動脈硬化の機序や進展を考える上で重要な情報である生体内の血管特性を再現するため、複雑な実血管の力学的挙動を表すモデルの定式化により、超音波計測融合解析による圧力と形状変形の情報を入力条件として血管特性を推定することを目的とした。令和３年度は、超音波計測融合解析システムの実用化に向けて、ヒト血流ドプラ速度の取得から数値解析に至るまでの情報処理システムの構築を実施した。ヒト血流ドプラ速度の取得においては、超音波診断装置(CX-50, Philips)およびリニアプローブを用いて血流ドプラ速度を表すカラードプラ画像と血管組織を表すBモード画像を同時計測した。計測時間は約3秒間とし、取得したデータはDICOM形式で出力した。オープンソースの画像処理ソフトウェアであるImageJよりDICOMデータを読み込み、画像処理を施した。DICOMデータの輝度値に対する一次微分フィルタ・二値化・ノイズ処理を経て血管組織とカラードプラの領域を判別し、流体・固体情報およびドプラ速度情報を時系列のテキスト形式で出力した。出力したデータは自作のデータ処理用プログラムから読み込み、カラーバーで参照した輝度値をもとにドプラ速度を算出し、計測融合解析プログラムで扱うドプラ速度に合わせた流体・固体情報とドプラ速度が紐付いた形で時系列データを出力した。20-40歳代の健常者4名に対して総頸動脈血流の超音波計測を実施し、前述の画像処理により血管領域抽出および血流ドプラ速度の算出を試みた。その結果、対象組織の性状により血管領域の抽出具合が異なることが明らかとなり、ImageJで目視によりドプラ速度と血管組織の境界が一致するよう輝度値の閾値を調整することで、高精度かつ簡便に形状抽出を行うことが可能となった。これらの成果は、本研究の実用化に向けた情報処理方法の確立に資するものである。

は this study progress, arteriosclerosis の machine sequence やを exam えるで important な intelligence である raw の blood vessels in the body features を reappearance するため, complex 雑な be vascular の mechanics 挙 move を table すモデルの demean により, ultrasound measuring fusion parsing による pressure と - shape の intelligence を conditions into force として vascular features を presumption することを purpose とした. And 3 year は, ultrasound measuring fusion parsing システムの be to け in turn にて, ヒト blood ドプラ rates のから the numerical analytical に to るまでの intelligence 処 Richard システムの build を be applied した. ヒト blood ドプラ rates のにおいては, ultrasound diagnostic device (CX - 50, Philips) およびリニアプローブを with いて blood ドプラ speed を table すカラードプラ portrait と vascular tissue を table す B モード portrait を and measuring した. The measurement time is と approximately 3 seconds, and the output force is obtained in the form of でたデたデタタ <s:1> DICOM. オープンソースの portrait 処 Richard ソフトウェアである ImageJ より DICOM データを読み込み, portrait 処を shi した. DICOM データの luminance numerical にす seaborne る a differential フィルタ, two numerical change, ノイズ処 Richard を経て vascular tissue とカラードプラを discriminant しの field, fluid, solid intelligence およびドプラ speed is intelligence を series のテキスト form で output した. Output したデータは made のデータ処 principle with プログラムから読み込み, カラーバーで reference した luminance numerical をもとにドプラ speed を calculate し, measuring fusion parsing プログラムで Cha うドプラ speed に close わせた fluid, solid intelligence とドプラ speed が new pay いた shape when で series データを output した. 20-40 generation の health often showed four にし seaborne て総 carotid blood flow の ultrasound measuring を be し shi, the foregoing の portraits 処により vascular area drew および blood ドプラ speed の calculate を try みた. その results, like organization の seaborne traits により vascular field の spare with us が different なることが Ming らかとなり, ImageJ で visual によりドプラ speed と vascular tissue の consistent state がするよう luminance on numerical の threshold numerical を adjustment することで, high precision かつ simple に line shape drew をうことが may となった. The <s:1> れら <s:1> results <e:1> and the <s:1> practical application に of this study have established に resources for the けた information processing method <e:1>, which are する and <e:1> and である.