MRAからの細部血管抽出のための MIP 画像を用いたセグメンテーション法

摘要

In this paper we present an accurate extraction method of seed points using MIP (maximum intensity projection) image which can visualize all vessels. Since the distribution of the brightness value of the brain vessels is in large range, it is almost impossible to extract all of the vessels. In order to solve this problem, extracting the vessels from seed points has been used. However, in those methods the independent blood vessel and the blood vessels area that overlap in projected conditions are difficult to extract. Moreover, at the extraction in a small blood vessel, the difficulties of parameter adjustment and incomplete and excrescent extraction are remaining problems. After the verification of seed points, it proves current method can extract brain vessels in high-resolution.%本研究では，脳の血管可視化によく用いられる3次元MRAデータを用いた脳血管の高精細抽出を目的としている．従来手法では，3次元MRA から直接3次元構造を抽出するアプローチが行われているが，少数のシード点から領域拡張を行い多くの血管を得ることに重点が置かれており，また，血管データが不連続となるような部分の精度を向上させるためにはアルゴリズムの複雑化が必然となる．本稿では，有用な情報を得ることができるため臨床現場で広く用いられているMIP画像に着目し，特に抽出が困難とされる細部血管の抽出について提案を行う．MIP画像は2次元画像であるが，MIP画像からシード点群を可能な限り多く抽出することにより，領域拡張を簡易化し，高精細化を容易にする．提案手法では，x,y,z の3軸方向からのMIP 画像を用い，それぞれの方向から得られた血管を統合することで3次元シード点を求める．さらに，求められたシード点を用い，3次元MRA データに領域拡張法を適用し，血管抽出を行う．提案手法によって，完全な連続情報が得られていなくても細部血管が抽出できていることが確認できた．