JP2005312937A - 医用画像処理装置及び医用画像の処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】脳血流解析などの血流解析処理において画像から血管領域を、そのパーシャルボリューム効果をその領域の周囲に殆ど残存させない状態で確実に除去することができ、これにより、ダイナミックスキャンによる血流解析に関わる計測を高精度に且つ高信頼度で実行する。
【解決手段】医用画像処理装置は、非血管透過性の造影剤が注入された被検体から医用モダリティによりダイナミックスキャンで収集された複数の原画像データに、ノイズを除去するノイズ除去処理及び近隣の画素を束ねる画素束ね処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部のパフュージョンを解析する（ステップＳ１，Ｓ３，Ｓ４）。この装置は、前記前処理を実行する前に前記原画像データから血管の領域のデータを除去する血管除去手段（ステップＳ２）を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴスキャナなどの医用モダリティにより収集された画像データを処理する医用画像処理装置及び医用画像の処理方法に係り、とくに、画像から血管の領域を除去する工程を伴う医用画像処理装置及び医用画像の処理方法に関する。

医用モダリティで収集された画像に基づく医用診断の分野において、Ｘ線ＣＴスキャナは、その中心的な存在の一つになっている。

このＸ線ＣＴスキャナで得られた画像を、そのまま単純ＣＴ画像として用いることで、被検体内の形態情報を得ることができる。また、造影ＣＴ検査によるダイナミックスキャンを行い、病巣の周りの血行の動態情報を視覚情報として提供することも頻繁に行なわれている。近年のマルチスライスＣＴスキャナの登場によって、高速なスキャンが可能になったことから、造影ＣＴ検査によるダイナミックスキャンは今後、益々頻繁に実施されるものと考えられる。

この造影ＣＴ検査によるダイナミックスキャンの一つの応用例として、例えば特許文献１や特許文献２に示す如く、脳血流解析（ＣＴ−パフュージョン（perfusion））がある。このダイナミックスキャンは、造影剤を注入した被検体の頭部の同一領域を反復して撮影し、複数枚のダイナミックＣＴ像を得る手法である。この複数枚のダイナミックＣＴ像から指定領域毎のＣＴ値の経時変化を表す時間−濃度（ＣＴ値）曲線（ＴＩＣ：time intensity curve）を得る。脳血流解析では、このＣＴ曲線を用いて脳血流量（ＣＢＦ：Cerebral Blood Flow；脳素組織の毛細血管内の単位体積及び単位時間当たりの血流量）、脳血液量（ＣＢＶ：Cerebral Blood Volume；脳組織内の単位体積当たりの血液量）、平均通過時間（ＭＴＴ：Mean Transit Time；毛細血管の血液平均通過時間）、残差（Ｅｒｒ；解析モデルからの実測値のずれ残差の指標）などのパラメータが算出される。これらの算出されたパラメータは、例えばマップとして視覚化され、診断に供せられる。

この脳血流解析の対象部位は脳組織であるので、脳内の主要な血管の計測結果は出力しないこと、及び、その血管のＣＴ値を脳組織の計測結果に反映させないことが大切である。この血管は、脳組織のパフュージョンに比較して、血液量が多い。このため、かかる従来の脳血流解析では、一般に、血液量の解析結果から閾値処理して血管領域の画素を除去する（血管除去処理）ようにしている。
特開２００３−１１６８４３号公報 特開２００３−１９０１４８号公報

しかしながら、上述した従来の血管除去法の場合、組織血流解析の処理の途中で行うノイズ除去するためのフィルタ処理や画像データの圧縮を目的とする画素束ね処理などにより血管のパーシャルボリュームが広がってしまい、その後に血管部分の画素値を除去していることから、除去した血管部位に隣接する輪郭の縁部分に血管のパーシャルボリューム効果が残存するという問題があった。このパーシャルボリューム効果の残存より能組織の血流量が高めに評価され、血流量の計測結果の信頼性に影響していた。

本発明は、上述した脳血流解析などの血流解析処理において画像から血管領域を、そのパーシャルボリューム効果をその領域の周囲に殆ど残存させない状態で確実に除去することができ、これにより、ダイナミックスキャンによる血流解析に関わる計測を高精度に且つ高信頼度で実行することができる医用画像処理装置及び医用画像の処理方法を提供することを、その目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明の医用画像処理装置の１つの態様によれば、造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像のデータから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、この血管除去手段により血管の領域が除去された原画像のデータにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、を備える。

また、本発明の医用画像処理装置の別の態様によれば、造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、この除去手段により生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換する置換手段と、この置換手段による処理を経た複数枚の画像のデータに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行する前処理手段と、この前処理手段による前処理を経た複数枚の画像のデータから実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、を備える。

さらに、本発明の医用画像の処理方法によれば、造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像データから血管の領域のデータを除去し、この血管の領域が除去された原画像データにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する。

本発明によれば、脳血流解析などの血流解析処理において画像から血管領域を、そのパーシャルボリューム効果をその領域の周囲に殆ど残存させない状態で確実に除去することができる。これにより、ダイナミックスキャンによる血流解析に関わる計測を高精度に且つ高信頼度で実行することができる。

以下、本発明の係る医用画像処理装置及び医用画像の処理方法の好適な実施例を説明する。

（第１の実施の形態）
図１〜８を参照して、第１の実施の形態を説明する。

図１に、この実施の形態に係る医用画像処理装置１０の構成を示す。同図に示すように、画像処理装置１０は、通信手段としてのネットワークＮを介して、デジタル量で成る２次元又は３次元の医用画像を収集する医用モダリティＭＭに接続されている。

この画像処理装置１０は、コンピュータの機能を有するハードウェアを備え、インストールしたプログラムに基づくソフトウェア処理により、被検体の診断部位の組織血流の解析（計測も含む）の結果を示す情報やマップ画像を提供する装置である。

具体的には、この画像処理装置１０は、ネットワークＮに接続されたインターフェース１１と、このインターフェース１１に接続されたバスＢに繋がる種々のユニットとを備える。このユニットには、画像記憶装置１２、組織血流の解析処理を担う画像処理プロセッサ１３、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１５、操作器１６、及びモニタ１７が含まれる。

画像記憶装置１２には、例えばＸ線ＣＴスキャナ、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング装置などの医用モダリティＭＭを用いて被検体（図示せず）から収集されたデジタル量の医用画像データが格納される。画像処理プロセッサ１３は、ＲＯＭ１４に予め記憶させてある、本発明に係る画像処理プログラムの起動時にワークメモリに読み出し、かかるプログラムにしたがって画像処理を行う。

この画像処理は、本発明に係る医用画像処理装置及び医用画像の処理方法で実行される画像処理に該当する。詳細な一例は後述するが、総括的に言えば、この画像処理は、医用モダリティＭＭにより被検体の同一部位（例えば頭部）の同一領域（同一断面）から収集された造影ダイナミックスキャンに拠る複数枚の画像から、かかる部位の血行動態、より詳細には組織血流（パフュージョン）の動態を解析（計測も含む）する後処理に関する。この画像処理は、組織部の毛細血管を通過する血流（パフュージョン）以外の動静脈の血管の領域を、組織血流の解析処理前に、画像から除去して（血管除去処理）、組織部のみから成る画素値の画像を生成することを特徴とする。この血管除去処理に付された組織部の画像が、その後の組織血流の解析に処せられる。

ＲＯＭ１４には、上述した血管除去処理を含む後処理としての画像処理のプログラムが予め記憶されている。ＲＡＭ１５は、画像処理プロセッサ１３により、画像処理や組織血流の解析に必要な一時記憶メモリとして使用される。操作器１６はキーボード、マウスなどから成り、オペレータが所望の情報を画像処理装置１０に与えることができる。モニタ１７は、画像処理プロセッサ１３の制御の元で、かかる血管除去処理を含む組織血流の解析の画像処理に関わる画像や情報を表示するようになっている。

なお、この画像処理装置１０はネットワークＮ（通信手段）を介して、一例としての医用モダリティＭＭに接続されているとしたが、必ずしも、そのような接続環境に無くてもよく、画像処理装置１０はスタンドアロン方式で構成されていてもよい。また、この画像処理装置１０は、一度、医用モダリティＭＭで収集された画像データの提供を受けて、オフライン処理として画像処理を行うように構成されているが、必ずしもそのような処理方式に限定されない。例えば、この画像処理装置１０の機能を、医用モダリティＭＭなどの画像収集装置に一体に組み込み、収集されたデジタル画像を殆どリアルタイムに処理するようにしてもよい。また、医用モダリティＭＭで収集された画像データを一度、可搬型の記録媒体に格納し、この記録媒体を介して画像処理装置１０に画像データを提供するようにしてもよい。

続いて、図２、３を参照して、この本実施の形態に係る、血管除去処理を中心に、この血管除去処理を含む組織血流解析の処理を説明する。

この例では、医用モダリティＭＭはＸ線ＣＴスキャナであり、以下のように画像データが収集されるものとする。このＸ線ＣＴスキャナにより、被検体の例えば頭部の所望断面にダイナミックスキャンが実行される。このスキャンに際して、被検体には例えば肘の静脈からトレーサとしての脳血管透過性を持たないＸ線造影剤（例えばヨード造影剤）がインジェクターを用いて急速注入される。この造影剤は、心臓、肺を経由して脳動脈に流れ込み、この脳動脈から脳組織内の毛細血管を経由して脳静脈に流れ出る。造影剤は脳血管透過性を有していないので、正常な脳組織内の毛細血管の外に漏れ出ることなく、かかる毛細血管を通過する。

この結果、かかるダイナミックスキャンにより、被検体頭部の所望断面における造影剤の挙動情報を反映したＸ線透過データ（生データ）が一定時間毎に連続的に収集される。この収集データは、Ｘ線ＣＴスキャナの画像再構成装置により再構成されて、脳血流解析（ＣＴ−ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）のためのダイナミックＣＴ画像として、同スキャナの保管装置に保管される。この保管装置に保管されているダイナミックＣＴ画像は、前述したように、通信ネットワークＮを介して画像処理装置１０に送られる。

そこで、画像処理装置１０は、図２に概略示す手順に沿ってダイナミックＣＴ像を用いた脳血流解析を行なう。

最初に、画像処理プロセッサ１３は、医用モダリティＭＭとしてのＸ線ＣＴスキャナから、同一被検体の同一部位をスキャンして再構成した複数枚のダイナミックＣＴ像を、インターフェース１１を介して画像記憶装置１２に記憶させる（図２、ステップＳ１）。

次いで、画像処理プロセッサ１３は、画像記憶装置１２に記憶させたダイナミックＣＴ像に対して血管除去処理を行う（ステップＳ２）。この血管除去処理の詳細は後述する。

この血管除去処理が済むと、画像処理プロセッサ１３は、血管除去処理が済んだ画像に対してノイズ除去処理及び画素束ね処理を行い（ステップＳ３）、その後、脳組織血流の解析処理（計測処理を含む）を行なう（ステップＳ４）。この解析処理結果は、例えばモニタ１７に解析情報やマップとして表示される。

なお、ノイズ除去処理は、各画像平面にノイズフィルタを施して画素値のスムージングする処理であり、画素束ね処理はデータ圧縮及びノイズ低減のために所定数の複数画素を１つの画素に合成する処理である。この画素束ね処理により、例えば５１２×５１２の画素数の画像に、「２×２」画素を１画素とする画素束ね処理を施すと、全体では２５６×２５６の画像に変換される。

ここで、図３を参照して、上述したステップＳ２に係る血管除去処理を詳述する。

画像処理プロセッサ１３は、画像記憶装置１２から複数枚のダイナミックＣＴ像を原画像として読み出す（図３、ステップＳ２Ａ）。次いで、この複数枚のダイナミックＣＴ像に対して、指定した所望のＲＯＩの範囲内の画素値（平均値）を画像（断面像）毎に時系列に読み取り、時間−濃度曲線（ＴＤＣ）のデータを作成する（ステップＳ２Ｂ）。さらに、画像処理プロセッサ１３は、この時間−濃度曲線の変化を解析して造影剤の急速（ボーラス）注入の開始時刻及び終了時刻を自動決定する（ステップＳ２Ｃ）。

次いで、画像処理プロセッサ１３は、造影剤の急速注入前に撮像されたＣＴ像の画素値を画素毎に全て平均化してベース画像を作成する（ステップＳ２Ｄ）。そこで、造影剤の急速注入後の複数枚のＣＴ像それぞれからベース画像を画素毎に差分（画素値の差分）して複数枚の処理用画像、すなわちダイナミックＣＴ像：Ａを作成する（ステップＳ２Ｅ：図４（ａ）参照）。

これが済むと、画像処理プロセッサ１３は、時系列に並ぶ複数枚の処理用画像を用いて、各画素におけるＴＤＣを求め、そのカーブ下面積ＡＵＣ（ｘ、ｙ）（ＡＵＣ：Area Under Curve、ｘ、ｙ：各画素の位置を示す（図４（ａ）参照））の値を算出する（ステップＳ２Ｆ）。さらに、画像処理プロセッサ１３は、予め設定してある血液量の基準値の一例として、上矢状静脈洞（ＳＳＳ：Superior Sagittal Sinus)のカーブ下面積ＡＵＣの値を、予め記憶してあるテーブルから読み出すか又は処理用画像上で上矢状静脈洞の位置を指定して算出する（ステップＳ２Ｇ）。この基準値をＡＵＣ１００と表す。

次に、画像処理プロセッサ１３は、処理用画像の各画素におけるカーブ下面積ＡＵＣ（ｘ、ｙ）と基準値ＡＵＣ１００とを用いて、
［数１］
ＣＢＶ（ｘ、ｙ）＝ＡＵＣ（ｘ、ｙ）／ＡＵＣ１００
の演算を画素毎に行い、ＣＢＶ（脳血液量）を求める（ステップＳ２Ｈ）。この算出の際、second pass (２次循環)及びHametocrit（ヘマクリット）についても合わせて補正される。

これが終わると、画像処理プロセッサ１３は、ＣＢＶに対する画素毎の閾値処理に移行する。具体的には、閾値ＣＢＶｔｈ（＝ＡＵＣ１００×所望の係数）とすると、脳血液量ＣＢＶ（ｘ、ｙ）が、
［数２］
ＣＢＶ（ｘ、ｙ）＞ＣＢＶｔｈ
となる画素（ｘ、ｙ）には、組織内の毛細血管の血流（パフュージョン）ではなく、動脈又は静脈（血管）であると認定して、複数枚のダイナミックＣＴ像（原画像）それぞれの画素値Ｐ（ｘ，ｙ）の変更を示すフラグＦ＝１を立てる（ステップＳ２Ｉ，Ｓ２Ｊ）。これに対し、
［数３］
ＣＢＶ（ｘ、ｙ）≦ＣＢＶｔｈ
となる画素（ｘ、ｙ）には、脳組織内の毛細血管の血流（パフュージョン）であると認定して、複数枚のダイナミックＣＴ像（原画像）の画素値Ｐ（ｘ、ｙ）の変更をしない旨を示すフラグＦ＝０を立てる（ステップＳ２Ｉ，Ｓ２Ｋ）。この閾値処理は、複数のダイナミックＣＴ像の全ての画素（ｘ、ｙ）について実行される（ステップＳ２Ｌ）。

このように動静脈（血管）であるか又は組織内の毛細血管の血流であるかの判定が終わると、画像処理プロセッサ１３は、複数枚のダイナミックＣＴ像（原画像）の各画素（ｘ、ｙ）に対して、動静脈（血管）であると判定された画素（ｘ、ｙ）の画素値を変更する処理を行う（ステップＳ２Ｍ〜Ｓ２Ｐ）。

つまり、閾値処理の対象となった全ての画素（ｘ、ｙ）から、画素（ｘ、ｙ）を指定して、そのフラグＦを読み出し、このフラグＦ＝１（画素値変更）か否かを判断する（ステップＳ２Ｍ，Ｓ２Ｎ）。この判断でＦ＝１（ＹＥＳ）の場合、その画素（ｘ、ｙ）に共通する複数枚のダイナミックＣＴ像の時間軸方向の全画素（すなわち、複数枚のダイナミック画像で位置的に相互に対応する全画素）の画素値Ｐ（ｘ、ｙ）をＰ（ｘ、ｙ）＝０に設定する（ステップＳ２Ｏ）。これにより、動静脈であると判定された画素（ｘ、ｙ）の時間軸方向の全画素の画素値Ｐ（ｘ，ｙ）が強制的にＰ（ｘ，ｙ）＝０に変更される。

反対に、Ｆ＝０（ＮＯ）の場合、かかる画素値変更処理はスキップされる。このため、動静脈では無く、脳組織内の血流であると判定された場合、その画素（ｘ、ｙ）に対応する時間軸方向の全ての画素値は変更されずに、元のままの画素値が保持される。この画素値の変更処理は、全ての画素についてフラグ判断を通じて実行される（ステップＳ２Ｐ）。

この結果、図４（ａ）〜（ｃ）に示す如く、Ｘ線ＣＴスキャナで撮影された複数枚のダイナミックＣＴ像：Ａから、時間−濃度曲線（ＴＤＩ）のカーブ下面積ＡＵＣに基づく脳血液量ＣＢＶ（ｘ、ｙ）の閾値処理を経て、血管（動静脈）が除去される。この結果、血管除去処理に付された複数枚のダイナミックＣＴ像：Ｂが生成される。

この血管（動静脈）に対する画素値の変更処理が終わると、画像処理プロセッサ１３は、血管領域が除去された複数枚のダイナミックＣＴ像：Ｂを画像記憶装置１２に格納する（ステップＳ２Ｑ）。

次いで、画像処理プロセッサ１３は、複数枚のダイナミックＣＴ像：Ｂについて、血管であると判定された画素領域を脳実質部の画素値で置換する処理を行う（ステップＳ２Ｒ〜Ｓ２Ｕ）。

具体的には、血管であると判定された画素領域の周囲に存在する画素（脳実質の画素）を特定する（ステップＳ２Ｒ）。これには、例えば、血管領域の境界上の各点から外側に直交方向に沿って所定数の画素を指定する。次いで、この特定された外側の画素領域の時間−濃度曲線を画素毎に求め、その平均値を求める（ステップＳ２Ｓ）。この平均値で、血管領域の画素値を置換する（ステップＳ２Ｔ）。この一連の置換処理は、複数枚のダイナミックＣＴ像全てについて行なわれる（ステップＳ２Ｕ）。

これにより、血管領域の画素値がその周囲の脳組織の画素値の平均値に置き換えてマップされるので、血管本来の領域が画像上から消えるか又は狭くなって表現される。つまり、血管領域が脳組織に近似した画素値になる。この結果、この血管領域の画素値の置換処理を経た複数枚のダイナミックＣＴ像：Ｃが作成され（図４（ｃ）〜（ｅ）参照）、このＣＴ像：Ｃが画像記憶装置１２に格納される（ステップＳ２Ｖ）。

上述した血管除去処理に付されたダイナミックＣＴ像：Ｂ、又は、血管除去処理及び組織近似処理に付されたダイナミックＣＴ像：Ｃが脳血流解析に用いられ、血行動態画像が生成される（図４（ｆ）参照）。この脳血流解析は、画像処理プロセッサ１３により実行される。

図５には、図２〜４に示す一連の処理にて生成される３種類のダイナミックＣＴ像：Ａ、Ｂ、Ｃをより分かり易く模式的に示す。図５において、領域ＢＴは脳組織を示し、領域ＢＤは血管（動静脈）を示す。ダイナミックＣＴ像：Ａに現われている脳組織ＢＴの血管ＢＤの近傍の部分は、その血管ＢＤのパーシャルボリューム効果を受けている。このダイナミックＣＴ像：Ａが前述の如く、カーブ下面積に基づく閾値処理を受けてダイナミックＣＴ像：Ｂに変換される。このとき、血管領域も同時に認識されている（図３、ステップＳ２ｋ、Ｓ２Ｍ〜Ｓ２Ｐ）。ダイナミックＣＴ像：Ｂの血管領域ＢＤの画素値は、画素値＝０で空白になっている。このダイナミックＣＴ像：Ｂは、血管領域を脳組織の画素値でマップする近似処理により、ダイナミックＣＴ像：Ｃに変換される。これにより、ＣＴ像はその殆どが脳組織で埋まり、もともとの血管領域ＢＤも脳組織の画素値で近似されてしまう。このため、ダイナミックＣＴ像：Ｃでは、血管領域ＢＤは殆ど現われない。

次に、図６を参照して、画像処理プロセッサ１３により実行される選択的な表示処理について説明する。

画像処理プロセッサ１３は、前述した図２のステップＳ４で実行される組織血流の解析処理（計測処理を含む）の最中に、解析処理後の解析マップの定量値比較時に、又は、目視診断の時に、血行動態画像（ＣＢＦ，ＣＢＶ、ＭＴＴ）の表示画像の種類を切り換えることができる。

つまり、図６に示すように、術者が操作器１６から表示を指令し、その表示モードが第１の表示モード（血管領域が除去された血行動態画像：Ｂを表示するモード）であるか、第２の表示モード（血管領域を除去し、その血行動態を周辺の脳組織の値で置換した血行動態画像：Ｃを表示するモード）であるかを判断する（ステップＳ２１、Ｓ２２）。その結果、第１の表示モード及び第２の表示モードのそれぞれについて、表示するダイナミック画像を選択し、モニタ１７に表示する（ステップＳ２３〜Ｓ２６）。これにより、術者は必要に応じて両モードの画像を切り換えて表示させ、読影などに用いることができる。

以上のように、本実施の形態に係る脳血流解析（ＣＴ−perfusion）の場合、ダイナミックスキャンにより撮影された複数のダイナミックＣＴ像（原画像）から先に血管領域が除去され、その後に、ノイズ除去処理及び画素束ね処理がなされる。この「血管領域の除去」→「ノイズ除去処理及び画素束ね処理」に至る順序は、従来のものとは異なる。

従来の処理順は、図７に示すように、複数のダイナミックＣＴ像（原画像）のデータの読み込み（ステップＳ１´）、この原画像に対するノイズ除去処理及び画素束ね処理（ステップＳ２´）、脳血流の解析計算処理（ステップＳ３´）、及び、解析結果の各種マップから血管領域を除去する処理（ステップＳ４´）を順次行なうようにしている。

このため、従来の処理順の場合、ステップＳ２´で実行されるノイズ除去処理及び画素束ね処理により、血管（動静脈）のパーシャルボリューム効果(partial volume effect)に因り、その血管の周囲に、すなわち脳組織の領域まで、血管の高い画素値の影響が広がる。つまり、ノイズ除去処理や画素束ね処理は、常に近隣の複数の画素を処理対象とするため、脳組織の血管輪郭に接した領域を処理するときに、血管領域の高い画素値が脳組織の画素値を押し上げてしまい、その脳組織の画素値がその自体の本来値よりも高くなってしまう。

このパーシャルボリューム効果に因る高い画素値領域の広がり具合は、血管（動静脈）が有する画素値の程度及び血管の領域の大きさによって変わるが、図８（Ａ）に模式的に示すように、一般に血管（動静脈）の周囲全体にわたって広がる。

図８（Ａ）は、従来法に係る脳血流解析後のマップであって、血流領域ＢＬを除去したマップの部分的な模式図である。この血管領域ＢＬの周囲に沿って細く存在する右上がりのハッチングの領域ＰＶが、血管のパーシャルボリューム効果に因る影響を受けた領域を示す。この領域ＰＶは、実際には脳組織の部分であるが、あたかも動静脈に拠る血流が存在するかの如く、一種のアーチファクトとして表示される。このパーシャルボリューム効果の影響を受けた領域ＰＶが残存すると、読影し難くなって読影効率を低下させるのみならず、脳実質の血流値が本来値以上に上昇し、測定の誤差にもなり得る。

これに対して、本実施の形態の場合には、前述したように、原画像から血管（動静脈）領域を除去し、その後で、ノイズ除去処理及び画素束ね処理を行うようにしている。このため、まず、脳血流解析の対象となる脳組織のみを抽出することができる（図８（Ｂ）参照）。加えて、ノイズ除去処理や画素束ね処理を行う段階では、既に、血管領域、すなわち画素値が通常、脳組織よりも高い領域が確実に除去されている。しかも、本来、血管であった領域の画素はその大部分がその周辺の脳組織の値の近似値に置換されている。このため、ノイズ除去処理や画素束ね処理を行っても、血管（動静脈）のパーシャルボリューム効果は殆ど無縁になり、除去した血管周囲の血流値が高くなることは殆どなくなるか又は大幅に減る。図８（Ｃ）に示すように、解析マップの血管（静脈動脈）の画素値は周囲の組織の近似値に置き代えられた画像が得られる。

このため、パーシャルボリューム効果の残存が読影作業の能率に影響するようなことも解消される。また、図８（Ｃ）のように、血管領域をその周辺の脳組織の画素値で置換した画像は、外観上、核医学診断装置（ＳＰＥＣＴ，ＰＥＴ）で撮影された画像と似ているので、読影者にとっても見易いものとなる。さらに、血管（動静脈）のパーシャルボリューム効果の影響が無いので、脳実質の血流値の計測を高精度で行なうことができる。したがって、脳血流解析において脳実質の血流をより正確に且つ信頼性高く評価することができる。

さらに、本実施の形態にあっては、術者が操作器１６から表示を指令して、第１の表示モード（血管領域が除去された複数枚のダイナミック画像：Ｂを表示するモード）、又は、第２の表示モード（血管領域の画素値を周辺の脳組織の値で置換した血行動態画像：Ｃを表示するモード）を選択的に切り換えることができる。

これにより、解析マップの定量値比較のときには、血管領域を単に除去しただけの第１の表示モード（図８（Ｂ）参照）を選択し、画像を目視観察するときには、ＳＰＥＣＴ画像やＰＥＴ画像と外観上似ている見慣れた画像である、血管領域をその周囲の脳組織のＴＤＣ近似値で埋めた第２の表示モード（図８（Ｃ）参照）の画像を選択することができる。この自在な選択切替の機能は読影上、便利である。

（第２の実施の形態）
図９、１０Ａ及び１０Ｂを参照して、本発明に係る画像処理装置および医用画像の処理方法の第２の実施の形態を説明する。なお、この第２の実施の形態において、第１の実施の形態と同等又は同一の構成要素には同一符号を付して、その説明を省略又は簡単化する。

この第２の実施の形態に係る画像処理装置は、第１の実施の形態の変形例に関するもので、とくに、血管像も合わせて表示することができる点に特徴を有する。このため、第１の実施の形態において図２〜５を中心に説明された、血管除去処理、ノイズ除去処理＆画素束ね処理、及び血流解析の処理は本第２の実施の形態においても同様に実行される。

前述した如く、ダイナミックＣＴ像：Ｂを作成するに際して、フラグＦ＝１により各ダイナミックＣＴ像：Ａの中の血管領域が認識されている。この血管領域は例えば図５の中の参照符号ＢＤで表される領域である。

このため、画像処理プロセッサ１３は、このフラグＦ＝１を用いた血管像表示のあめの処理を図９に示すように実行する。

まず、画像処理プロセッサ１３は、操作器１６からの操作者の指示に基づいて画像表示を開始するか否かを判断し（ステップＳ３１）、開始する場合には、第３の表示モードか否かを判断する（ステップＳ３２）。この第３の表示モードでの表示を行わない場合、処理を終える。この第３の表示モードは、脳組織のパフュージョンの解析画像を血管（動静脈）の画像を伴って表示するモードである。

なお、この第３の表示モードとして、パフュージョンの解析前の画像、すなわち、血流除去及び血管への脳組織近似がなされたままのダイナミックＣＴ像：Ｃの何れかの画像を血管像を伴って表示するモードとしてもよい。

この第３の表示モードでの表示を行なう場合、画像処理プロセッサ１３は、操作器１６からの操作者の指示に基づいて血管画像を白黒表示するのかカラー表示するのかについて判断する（ステップＳ３３）。

この判断が白黒表示を指している場合、画像処理プロセッサ１３は、画像記憶装置１２から各画像の各画素を順次読み込み、その画素にフラグＦ＝１が立っているか否かを判断する（ステップＳ３４、Ｓ３５）。これにより、フラグＦ＝１であると判断された画素には、画素値＝最高値を設定する（ステップＳ３６）。通常、各画素の画素値が１２ビットで表される場合、パフュージョン画像やその解析画像の画素値は２００〜１０００程度であるので、例えば最高値＝２０４８を指令する。

一方、操作者が血管画像をカラーで表示する旨の指定をした場合（ステップＳ３３）、同様に、各画像の各画素を順次読み込み、その画素にフラグＦ＝１が立っている場合、画素＝特定のカラーを指定する（ステップＳ３７〜Ｓ３９）。このカラーとしては、通常のパフュージョンでは使用されない特定のカラーが望ましく、例えば灰色である。

この設定が済むと、画像処理プロセッサ１３は、パフュージョンの解析画像と血管画像とを並列表示するか、又は、パフュージョンの解析画像に血管画像を重畳表示するかについて、操作者とインターラクティブに決める（ステップＳ４０，４１）。この決定に応じて、画像処理プロセッサ１３は、かかる並列表示又は重畳表示を行なう（ステップＳ４２、Ｓ４３）。この表示処理は必要に応じて繰り返すことができる（ステップＳ４４）。

このため、並列表示が指定された場合、図１０（Ａ）に示すように、例えばモニタ１７の同一画面上に脳組織のパフュージョン像ＩＰと複数枚のダイナミックＣＴ像に共通する断面の血管像ＩＢとが並んで表示される。この場合、血管像ＩＢにおいて血管領域ＢＤは最高輝度又は灰色などの特定カラーで描出されているので、その血管の位置及び範囲は容易である。したがって、隣のパーフュージョ像ＩＰの各低血流量域との位置関係を対比させながら、比較することができる。

一方、重畳表示が指定された場合。図１０（Ｂ）に示すように、モニタ１７の画面上に、脳組織のパフュージョン像ＩＰに血管像ＩＢが重畳して表示される。この場合、血管像ＩＢにおいて血管領域ＢＤは最高輝度又は灰色などの特定カラーで描出されているため、その血管の位置及び範囲はパフュージョン上においても一目瞭然となる。したがって、血管との位置関係を認識しながら、パフュージョン像ＩＰの各低血流量域を読影することができる。

このように本実施の形態によれば、第１の実施の形態で説明した機能に加え、表示態様の豊富化が図られており、診断の大いなる助けとなるという作用効果がある。

なお、本発明は上述した実施の形態の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の趣旨を逸脱しない範囲で適宜に変形可能のものである。

例えば、図２のステップＳ３の処理において、画像処理プロセッサ１３はノイズ除去処理及び画素束ね処理の両方を行うようにしているが、何れか一方のみを行なうようにしてもよい。

また、図３の処理において、画像処理プロセッサ１３はステップＳ２Ｑの処理までのみを実行するようにして、上述した第１の表示モードのみを許容するようにしてもよい。つまり、この場合には、除去した血管領域をその周囲の脳組織のＴＤＣ近似値で埋めることはしないが、前述した血管（動静脈）に因るパーシャルボリューム効果の影響は確実に排除して、より高精度な脳血流解析を行なうことができる。

また、図２に示した脳血流解析の処理手順のステップＳ２に係る血管領域の除去処理を行うときに、血管のパーシャルボリュームを広げないようにしたノイズ除去処理であれば、このノイズ除去処理を、血管領域の除去処理の前に実行することもできる。

さらに、本発明に係る医用画像処理装置及び医用画像の処理方法は、上述したように組織血流（脳血流）を対象とするものに限定されず、これ以外の血流解析、例えば肝臓、心臓などの組織血流に対して実施してもよい。また、原画像を収集する医用モダリティについても、Ｘ線ＣＴスキャナに限定されず、超音波装置、磁気共鳴イメージング装置などであってもよい。

本発明の実施の形態に係る医用画像処理装置の概略構成を示すブロック図。 第１の実施の形態で実行される脳血流解析の処理の概要を示すフローチャート。 第１の実施の形態で実行される血管除去処理を説明するフローチャート。 血管除去処理におけるＣＴ像の生成過程を説明する図。 血管除去処理において生成されるＣＴ像を模式的に説明する図。 表示モードの選択処理を示す概略フローチャート。 本発明との対比説明のために記載した、従来の脳血流解析の処理の概要を示すフローチャート。 同図は何れも実際に得られた画像の一部を手で模写したもので、従来法に係る脳血流解析を行なった解析マップ（同図（Ａ））、血流除去処理を行った脳血流解析の解析マップ（同図（Ｂ））、及び、血流除去処理及び組織近似処理を行った脳血流解析の解析マップ（同図（Ｃ））。 第２の実施の形態で実行される血管像の表示を伴った表示処理の概要を説明するフローチャート。 パフュージョン像と血管像との並列表示（同図（Ａ））及び重畳表示（同図（Ｂ））を示す模式図。

符号の説明

１０ 画像処理装置
１２ 画像記憶装置
１３ 画像処理プロセッサ
１４ ＲＯＭ
１５ ＲＡＭ
１６ 操作器
１７ モニタ
Ｎ 通信ネットワーク
ＭＭ 医用モダリティ

Claims (23)

1. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像のデータから血管の領域のデータを除去する血管除去ユニットと、
   この血管除去ユニットにより血管の領域が除去された原画像のデータにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する解析ユニットと、を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
2. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去する血管除去ユニットと、
   この除去ユニットにより生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換する置換ユニットと、
   この置換ユニットによる処理を経た複数枚の画像のデータに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行する前処理ユニットと、
   この前処理ユニットによる前処理を経た複数枚の画像のデータから実質部の血行動態情報を解析する解析ユニットと、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
3. 請求項２に記載の医用画像処理装置において、
   前記前処理は、前記ノイズ除去処理に加えて、所定の複数画素を１つの画素に束ねる画素束ね処理を含むことを特徴とする医用画像処理装置。
4. 請求項２の医用画像処理装置において、
   前記造影剤は非血管透過性の造影剤であることを特徴とする医用画像処理装置。
5. 請求項２の医用画像処理装置において、
   前記スキャンは、複数枚の前記原画像のデータを収集するダイナミックスキャンであることを特徴とする医用画像処理装置。
6. 請求項５の医用画像処理装置において、
   前記血行動態情報はパフュージョンであることを特徴とする医用画像処理装置。
7. 請求項６の医用画像処理装置において、
   前記血管除去ユニットは、
   前記複数枚の原画像のデータから時間−濃度曲線（ＴＤＣ）のデータを画素毎に作成する曲線作成手段と、
   この時間−濃度曲線作成手段により作成された曲線データについて画素毎に当該曲線のカーブ下面積値を算出する算出手段と、
   この算出手段により算出された各画素のカーブ下面積値が所定の閾値よりも大きいか否かを判断する判断手段と、
   この判断手段により判断された前記閾値よりも大きいカーブ下面積値を有する画素の部分を前記血管の領域であると認識する認識手段と、
   この認識手段により認識された血管の領域を前記複数枚の画像のデータそれぞれから除去する除去手段と、を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
8. 請求項７の医用画像処理装置において、
   前記置換ユニットは、前記除去手段により生成された複数枚の画像それぞれの前記血管の領域の画素値を、当該領域の周囲に存在する複数の画素値の平均値に置換するユニットであることを特徴とする医用画像処理装置。
9. 請求項８の医用画像処理装置において、
   前記除去手段により生成された画像と前記置換ユニットにより生成された画像と選択的に表示する画像表示ユニットを設けたことを特徴とする医用画像処理装置。
10. 請求項８の医用画像処理装置において、
    前記解析ユニットにより解析された画像と前記認識手段により認識された血管の領域を示す画像とを共に表示する画像表示ユニットを設けたことを特徴とする医用画像処理装置。
11. 請求項１０の医用画像処理装置において、
    前記画像表示ユニットは、前記解析ユニットにより解析された画像と前記認識手段により認識された血管の領域を示す画像とを並列に表示するユニットであることを特徴とする医用画像処理装置。
12. 請求項１０の医用画像処理装置において、
    前記認識手段は、前記血管の領域を示す画素に最高値の画素値又は当該画素に特定のカラーを示す画素情報を設定する手段を有し、
    前記画像表示ユニットは、前記解析ユニットにより解析された画像に、前記認識手段により認識された血管の領域を示す画像を重ねて表示するユニットであることを特徴とする医用画像処理装置。
13. 請求項２の医用画像処理装置において、
    前記医用モダリティはＸ線ＣＴ装置であり、前記原画像はＸ線ＣＴ画像であることを特徴とする医用画像処理装置。
14. 複数枚の原画像のデータそれぞれから時間−濃度曲線（ＴＤＣ）のデータを画素毎に作成する曲線作成手段と、
    この時間−濃度曲線作成手段により作成された曲線データについて画素毎に当該曲線のカーブ下面積値を算出する算出手段と、
    この算出手段により算出されたカーブ下面積値を所定の閾値と比較する比較手段と、
    この比較手段により前記閾値を超えるカーブ下面積値を有する画素の部分を前記血管の領域であると認識する認識手段と、を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
15. 請求項１４の医用画像処理装置において、
    前記認識手段により認識された前記血管の領域を前記複数枚の原画像のそれぞれから除去する除去手段を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
16. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像データから血管の領域のデータを除去し、
    この血管の領域が除去された原画像データにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する、ことを特徴とする医用画像処理方法。
17. 請求項１６の医用画像処理方法において、
    前記前処理は、前記ノイズ除去処理に加えて、所定の複数画素を１つの画素に束ねる画素束ね処理を含み、
    前記造影剤は非血管透過性の造影剤であり、
    前記スキャンは、複数枚の前記原画像のデータを収集するダイナミックスキャンであり、
    前記血行動態情報はパフュージョンであることを特徴とする医用画像処理方法。
18. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去し、
    この生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換し、
    この処理を経た複数枚の画像のデータに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行し、
    この前処理を経た複数枚の画像のデータから実質部の血行動態情報を解析する、各ステップを有することを特徴とする医用画像処理方法。
19. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータを記憶する記憶装置と、
    この記憶装置に記憶された複数枚の画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去し、この生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換し、この処理を経た複数枚の画像データに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行し、この前処理を経た複数枚の画像データから実質部の血行動態情報を解析する、各処理を行なうプロセッサと、を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
20. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像のデータから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、
    この血管除去手段により血管の領域が除去された原画像のデータにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、
    を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
21. 造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、
    この除去手段により生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換する置換手段と、
    この置換手段による処理を経た複数枚の画像のデータに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行する前処理手段と、
    この前処理手段による前処理を経た複数枚の画像のデータから実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、
    を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
22. メモリに格納され且つコンピュータにより読み出して実行可能な手順を記述したプログラムであって、その実行によって当該コンピュータにより、
    造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した原画像のデータから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、
    この血管除去手段により血管の領域が除去された原画像のデータにノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を適用して当該被検体の実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、を機能的に実現させるプログラム。
23. メモリに格納され且つコンピュータにより読み出して実行可能な手順を記述したプログラムであって、その実行によって当該コンピュータにより、
    造影剤が注入された被検体に医用モダリティがスキャンを行って収集した複数枚の原画像のデータのそれぞれから血管の領域のデータを除去する血管除去手段と、
    この除去手段により生成された前記複数枚の画像それぞれにおける前記血管の領域の画素値を当該領域の周囲に存在する複数の画素の画素値で置換する置換手段と、
    この置換手段による処理を経た複数枚の画像のデータに、ノイズを除去するノイズ除去処理を含む前処理を実行する前処理手段と、
    この前処理手段による前処理を経た複数枚の画像のデータから実質部の血行動態情報を解析する解析手段と、を機能的に実現させるプログラム。

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