脳血管疾患はわが国の死因のうち悪性新生物,心疾患に続く重篤な疾患である.脳血管疾患は,脳卒中を引き起こす主要因であり,具体的には脳梗塞,脳内出血,くも膜下出血等を示す.脳梗塞は血管の閉塞や狭窄に起因し,血液の流れが妨げられることによって起こる.脳内出血やくも膜下出血は脳動脈瘤や動静脈奇形等の破裂に起因する.近年の診断・治療法の著しい進歩により急性期死亡率は減少してきたが,受療率は高位で推移している.また,たとえ救命されても再発と後遺症のために生活の質が低下することが多いのが現状である.そのため,脳血管疾患の場合には血管病変部の早期発見・診断・治療が特に重要となる. 現在,種々の新しい画像診断法が開発・提唱され脳血管疾患の診断にも応用されている.脳血管疾患の画像診断では,主としてcomputed tomographic angiography(CTA),magnetic resonance angiography(MRA),digital subtraction angiography (DSA)が有用である.そのなかで特に,CTAで得られる画像は,時間分解能や空間分解能の点でMRAより優れており,DSAより侵襲性が低い.脳動脈瘤症例においては.DSAを行わずCTA単独で手術を行う施設もある.また,CTAでは.shaded surface displayやvolume rendering(VR)で構築される三次元画像によって,脳血管や病変部の空間的位置関係が立体的に表示できるようになった.さらに,それらの三次元画像によって,病変部(未破裂性脳動脈瘤など)の微細形態など従来では得られなかった情報が取得できるようになり,3D診断や外科的手術シミュレーションなどに多く利用されつつある.しかしながら,頭部CTAのvolume dataから診断用の三次元脳血管画像(主にVR像)を作成することは,通常,三次元画像解析装置上で医師や診療放射線技師の手作業によって行われている.具体的には,血管が観察できる適当なwindow levelとwindow widthを設定し,その後多角形ツール等を用いて手動で周りの骨を削っていく.これは,頭部CTAでは脳血管とともに必ず骨領域も一緒に写り,さらにCT値も両領域でオーバーラップしていることに起因する.また,三次元画像で脳血管の診断を行うとき,多視点で画像を眺める(VR像を回転させる)ことは診断精度の向上につながる.このとき,頭蓋骨が邪魔になるため,骨領域を削除するのが通常である.しかし,この骨領域を除去する作業は,特に精密に除去する場合,多大な労力を要し,さらに再現性にも乏しいといわれている.そのため,最近はCTA画像から半自動的に骨領域を除去する手法も検討されはじめている.こうした背景を踏まえて,本研究では,頭部CTA画像から自動的に脳血管領域のみを抽出する一手法を提案する.本手法の特徴として,一般的によく用いられる2値化処理,ラベリング処理のほかに,改良したラプラシアン型フィルタを用いること,そして通常の頭部CTAで得られるaxial断面像のほかに,sagittal,coronal断面像を再構成し(Fig.1),それぞれの断面で処理を繰り返すことなどが挙げられる.本稿では,提案手法の詳細とその有効性を検討するために3症例の頭部CTA画像に適用した結果を報告する.