JP2010104710A - 医用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から容易に抽出することを課題とする。
【解決手段】医用画像処理装置１００においては、ＣＴ心内膜抽出部３が、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出し、ＭＲ心外膜抽出部２２が、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。また、ＭＲ心外膜合成部３２が、遅延造影画像から抽出された心外膜領域と造影ＣＴ画像から抽出された心内膜領域とを造影ＣＴ画像にて合成し、心外膜と心内膜とに挟まれる心筋領域を造影ＣＴ画像から抽出する。また、心筋梗塞部位抽出部３３が、造影ＣＴ画像から抽出された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、梗塞部位が描出される梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、医用画像処理装置に関する。

心筋梗塞の検査は、ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置等を用いて行われる。具体的には、ＣＴ装置やＭＲＩ装置、超音波診断装置等によって心臓の画像が撮影され、撮影された画像を用いて心筋梗塞部位の検査が行われる。

もっとも、緊急性の高い急性心筋梗塞の術前検査などでは、ＣＴ装置が選択されることが多い。ＣＴ装置は、ＭＲＩ装置に比較して撮影時間が短く、また、閉塞した血管の描出に優れているからである。このため、従来、心筋梗塞の原因である責任血管をＣＴ画像から特定する技術や、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から抽出する技術などが提案されている。例えば、特許文献１には、スペクトル分布が異なる２つの画像がＣＴ装置によって撮影され、撮影された画像の画素をＨＵ（Hounsfield Unit）値を用いた閾値法で分類することで、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から抽出する技術が提案されている。

特開２００６−１４２０２０号公報

ところで、上記した従来の技術では、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から容易に抽出することができないという課題があった。すなわち、責任血管を特定する技術では、責任血管を特定することはできても梗塞部位が描出される領域を抽出することはできない。また、閾値法で分類する技術では、スペクトル分布が異なる２つの画像が撮影されなければならず、汎用的なＣＴ装置を用いることはできない。

そこで、本発明は、上記した従来の技術の課題を解決するためになされたものであり、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から容易に抽出することが可能な医用画像処理装置を提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、ＭＲＩ装置によって被検体の心臓が撮影されたＭＲ画像から、当該心臓の心外膜が描出される領域を抽出する心外膜抽出手段と、前記ＭＲ画像又はＣＴ装置によって前記被検体の心臓が撮影されたＣＴ画像から、当該心臓の心内膜が描出される領域を抽出する心内膜抽出手段と、前記心外膜抽出手段によって抽出された心外膜の領域と前記心内膜抽出手段によって抽出された心内膜の領域とを前記ＣＴ画像にて合成し、心外膜と心内膜とに挟まれる心筋が描出される領域を当該ＣＴ画像から抽出する心筋抽出手段と、前記心筋抽出手段によって抽出された心筋の領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、第一梗塞部位が描出される領域を前記ＣＴ画像から抽出する梗塞抽出手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項１の発明によれば、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から容易に抽出することが可能になる。

以下に添付図面を参照して本発明に係る医用画像処理装置の実施例を詳細に説明する。まず、以下の実施例で用いる主要な用語を定義し、次に、実施例１〜６に係る医用画像処理装置を順に説明する。

［用語の定義］
以下の実施例で用いる主要な用語を定義する。「ＣＴ画像」とは、Ｘ線ＣＴ装置によって撮影されることで取得された画像データのことである。また、「造影ＣＴ画像」とは、造影ＣＴ法を用いて撮影されることで取得された「ＣＴ画像」のことである。造影ＣＴ法とは、血管内や血流が豊富な組織に流入し易い造影剤の性質を利用し、組織の内部や周辺にＸ線吸収率の高い造影剤を注入することで、組織の輝度比を高める手法である。このため、心臓が撮影された「造影ＣＴ画像」の場合、心内膜によって覆われる心臓の内腔には造影剤が流入するので、輝度値が高くなる結果、内腔は白く描出される。言い換えると、造影ＣＴ法は、心内膜を描出することに有効な手法である。

「ＭＲ画像」とは、ＭＲＩ装置によって撮影されることで取得された画像データのことである。また、「Black Blood画像」とは、Black Blood法を用いて撮影されることで取得された「ＭＲ画像」のことである。Black Blood法とは、血液の輝度値を低くする手法である。血管内や血流が豊富な組織は輝度値が低くなり、黒く描出される。このため、心臓が撮影された「Black Blood画像」の場合、心臓の内腔の輝度値が低くなる結果、内腔は黒く描出される。言い換えると、Black Blood法は、心内膜を描出することに有効な手法である。

また、「遅延造影画像」とは、遅延造影法を用いて撮影されることで取得された「ＭＲ画像」のことである。遅延造影法とは、正常組織に比較して病変組織からの排出が遅れる造影剤の性質を利用し、組織の内部や周辺に造影剤を注入し、所定時間経過した後に撮影することで、正常組織と病変組織との輝度比を高める手法である。例えば、心筋梗塞が撮影された「遅延造影画像」の場合、正常部位と心筋梗塞部位との輝度比が高まることになるとともに、正常な心筋の輝度値が低くなり、心内膜の内側及び心外膜の外側の輝度値が高くなる結果、心筋の大半部分は黒く描出される。言い換えると、遅延造影法は、心筋梗塞部位の有無の判定手法として優れた手法であり、また、心内膜や心外膜の情報を取得することも可能な手法である。

実施例１に係る医用画像処理装置を説明する。まず、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明し、続いて、構成及び処理手順を説明し、最後に、実施例１の効果を説明する。

［実施例１に係る医用画像処理装置の概要］
まず、図１を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明する。図１は、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明するための図である。なお、以下では、心内膜が描出される領域を心内膜領域といい、心外膜が描出される領域を心外膜領域といい、心筋が描出される領域を心筋領域といい、梗塞部位が描出される領域を梗塞領域という。

図１に示すように、実施例１に係る医用画像処理装置は、被検体の心臓が撮影されたＣＴ画像から、心内膜領域を抽出する（図１の（１）を参照）。また、医用画像処理装置は、被検体の心臓が撮影されたＭＲ画像から、心内膜領域及び心外膜領域を抽出する（図１の（２）を参照）。

次に、医用画像処理装置は、ＣＴ画像から抽出された心内膜領域とＭＲ画像から抽出された心内膜領域及び心外膜領域とをＣＴ画像にて合成し、心外膜領域と心内膜領域とに挟まれた心筋領域をＣＴ画像から抽出する（図１の（３）を参照）。

そして、医用画像処理装置は、抽出された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、梗塞領域をＣＴ画像から抽出する（図１の（４）を参照）。

このように、実施例１に係る医用画像処理装置は、ＭＲ画像から抽出された心外膜領域をＣＴ画像にて合成することでＣＴ画像から心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域から輝度値が閾値以下となる低信号の領域を抽出することでＣＴ画像から梗塞領域を抽出する。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置によれば、梗塞領域をＣＴ画像から容易に抽出することが可能になる。

例えば、ＣＴ画像が造影ＣＴ画像の場合、心臓の内腔が白く描出されるので、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出することは容易であると考えられる。また、例えば、ＭＲ画像が遅延造影画像の場合、心筋が白く描出されるので、遅延造影画像から心内膜領域及び心外膜領域を抽出することは容易であると考えられる。このように、医用画像の種別によって容易に抽出することができる領域の種類が異なる点に着目し、実施例１に係る医用画像処理装置は、他の医用画像から抽出された領域を自医用画像に合成することで、自医用画像から抽出できる領域の種類を広げるものである。この結果、実施例１に係る医用画像処理装置は、ＣＴ画像から心筋領域を抽出することができるようになり、心筋領域内に範囲を限定して低信号の領域を抽出することができるので、梗塞部位をＣＴ画像から容易に抽出することが可能になる。

［実施例１に係る医用画像処理装置の構成］
次に、図２〜５を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、実施例１に係る医用画像処理装置１００は、造影ＣＴ画像入力部１と、心臓抽出部２と、ＣＴ心内膜抽出部３と、Black Blood画像入力部１１と、ＭＲ心内膜抽出部１２と、遅延造影画像入力部２１と、ＭＲ心外膜抽出部２２と、位置合わせ部３１と、ＭＲ心外膜合成部３２と、心筋梗塞部位抽出部３３と、画像表示部３４とを備える。

なお、実施例１に係る医用画像処理装置１００は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のネットワークを介してＣＴ装置やＭＲＩ装置と接続され、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って医用画像を送受信する。

造影ＣＴ画像入力部１は、医用画像処理装置１００に造影ＣＴ画像を入力する。具体的には、造影ＣＴ画像入力部１は、心臓抽出部２と接続され、ＰＡＣＳのネットワークを介してＣＴ装置から受け付けた造影ＣＴ画像を心臓抽出部２に送信する。

心臓抽出部２は、造影ＣＴ画像から心臓の画像を抽出する。具体的には、心臓抽出部２は、造影ＣＴ画像入力部１とＣＴ心内膜抽出部３と画像表示部３４と接続され、造影ＣＴ画像入力部１から受け付けた造影ＣＴ画像から心臓の画像を抽出する。また、心臓抽出部２は、抽出した心臓の画像を画像表示部３４に送信するとともに造影ＣＴ画像をＣＴ心内膜抽出部３に送信する。

ＣＴ心内膜抽出部３は、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する。具体的には、ＣＴ心内膜抽出部３は、心臓抽出部２と位置合わせ部３１と接続され、心臓抽出部２から受け付けた造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する。例えば、ＣＴ心内膜抽出部３は、造影ＣＴ画像を解析し、心内膜領域の位置を示す座標の情報や心内膜領域の大きさを示す画素数の情報などを取得することで、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する。また、ＣＴ心内膜抽出部３は、抽出した心内膜領域及び造影ＣＴ画像を位置合わせ部３１に送信する。

ここで、図３を用いて、ＣＴ心内膜抽出部３による心内膜領域の抽出を説明する。図３は、心内膜領域の抽出を説明するための図である。なお、図３に示すように、実施例１における造影ＣＴ画像は、被検体の心臓の断面を描出する２次元画像であり、心臓の内腔が造影ＣＴ画像の中心点付近に描出されるように撮影されたものである。

まず、ＣＴ心内膜抽出部３は、図３の（Ａ）に示すように、造影ＣＴ画像に対して、造影ＣＴ画像の内腔領域内に中心点を設定する。次に、ＣＴ心内膜抽出部３は、図３の（Ｂ）に示すように、中心点から放射状に延びる複数の放射線を設定する。続いて、ＣＴ心内膜抽出部３は、図３の（Ｃ）に示すように、放射線各々について画素ごとの輝度値を示す輝度値カーブを生成する。そして、ＣＴ心内膜抽出部３は、輝度値カーブに基づいて、輝度値の勾配を画素ごとに算出する。

ここで、造影ＣＴ画像では、内腔領域の輝度値が高くなるので、内腔領域と心筋領域との境界で輝度値の負の勾配が大きくなる。このため、ＣＴ心内膜抽出部３は、図３の（Ｄ）に示すように、放射線各々について輝度値の負の勾配が閾値以下となる点を求め、心内膜領域の位置を示す座標として出力する。また、ＣＴ心内膜抽出部３は、心内膜領域の位置を示す座標を用いて心内膜領域を描出する画素の数を計上し、心内膜領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、ＣＴ心内膜抽出部３は、図３の（Ｅ）に示すように、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する。

Black Blood画像入力部１１は、医用画像処理装置１００にBlack Blood画像を入力する。具体的には、Black Blood画像入力部１１は、ＭＲ心内膜抽出部１２と接続され、ＰＡＣＳのネットワークを介してＭＲＩ装置から受け付けたBlack Blood画像をＭＲ心内膜抽出部１２に送信する。

ＭＲ心内膜抽出部１２は、Black Blood画像から心内膜領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心内膜抽出部１２は、Black Blood画像入力部１１と位置合わせ部３１と接続され、Black Blood画像入力部１１から受け付けたBlack Blood画像から心内膜領域を抽出する。例えば、ＭＲ心内膜抽出部１２は、Black Blood画像を解析し、心内膜領域の位置を示す座標の情報や心内膜領域の大きさを示す画素数の情報などを取得することで、Black Blood画像から心内膜領域を抽出する。また、ＭＲ心内膜抽出部１２は、抽出した心内膜領域及びBlack Blood画像を位置合わせ部３１に送信する。

ここで、ＭＲ心内膜抽出部１２による心内膜領域の抽出を説明する。なお、造影ＣＴ画像と同様、実施例１におけるBlack Blood画像は、被検体の心臓の断面を描出する２次元画像であり、心臓の内腔がBlack Blood画像の中心点付近に描出されるように撮影されたものである。

まず、ＭＲ心内膜抽出部１２は、Black Blood画像に対して、Black Blood画像の中心点を設定する。次に、ＭＲ心内膜抽出部１２は、中心点から放射状に延びる複数の放射線を設定する。続いて、ＭＲ心内膜抽出部１２は、放射線各々について画素ごとの輝度値を示す輝度値カーブを生成する。そして、ＭＲ心内膜抽出部１２は、輝度値カーブに基づいて、輝度値の勾配を画素ごとに算出する。

ここで、Black Blood画像では、内腔領域の輝度値が低くなるので、内腔領域と心筋領域との境界で輝度値の正の勾配が大きくなる。このため、ＭＲ心内膜抽出部１２は、放射線各々について輝度値の正の勾配が閾値以上となる点を求め、心内膜領域の位置を示す座標として出力する。また、ＭＲ心内膜抽出部１２は、心内膜領域の位置を示す座標を用いて心内膜領域を描出する画素の数を計上し、心内膜領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、ＭＲ心内膜抽出部１２は、Black Blood画像から心内膜領域を抽出する。

遅延造影画像入力部２１は、医用画像処理装置１００に遅延造影画像を入力する。具体的には、遅延造影画像入力部２１は、ＭＲ心外膜抽出部２２と接続され、ＰＡＣＳのネットワークを介してＭＲＩ装置から受け付けた遅延造影画像をＭＲ心外膜抽出部２２に送信する。

ＭＲ心外膜抽出部２２は、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心外膜抽出部２２は、遅延造影画像入力部２１とＭＲ心外膜合成部３２と接続され、遅延造影画像入力部２１から受け付けた遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。例えば、ＭＲ心外膜抽出部２２は、遅延造影画像を解析し、心外膜領域の位置を示す座標の情報や心外膜領域の大きさを示す画素数の情報などを取得することで、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。また、ＭＲ心外膜抽出部２２は、抽出した心外膜領域をＭＲ心外膜合成部３２に送信する。

ここで、ＭＲ心外膜抽出部２２による心外膜領域の抽出を説明する。なお、造影ＣＴ画像やBlack Blood画像と同様、実施例１における遅延造影画像は、被検体の心臓の断面を描出する２次元画像であり、心臓の内腔が遅延造影画像の中心点付近に描出されるように撮影されたものである。

まず、ＭＲ心外膜抽出部２２は、遅延造影画像に対して、遅延造影画像の中心点を設定する。次に、ＭＲ心外膜抽出部２２は、中心点から放射状に延びる複数の放射線を設定する。続いて、ＭＲ心外膜抽出部２２は、放射線各々について画素ごとの輝度値を示す輝度値カーブを生成する。そして、ＭＲ心外膜抽出部２２は、輝度値カーブに基づいて輝度値の勾配を画素ごとに算出する。

ここで、遅延造影画像では、心筋領域の輝度値が低くなるので、内腔領域と心筋領域との境界で輝度値の負の勾配が大きくなる。また、遅延造影画像では、心筋領域における輝度値の変化が少ないので、心筋領域における輝度値の勾配が所定の範囲内に収まる。また、遅延造影画像では、心筋領域の輝度値が低くなるので、心筋領域と外側領域との境界で輝度値の正の勾配が大きくなる。

このため、ＭＲ心外膜抽出部２２は、放射線各々について輝度値の負の勾配が閾値以下となる点を求め、次に、その点の外側領域であって、輝度値の勾配が所定の範囲内に収まる領域を求める。さらに、ＭＲ心外膜抽出部２２は、その領域の外側領域で輝度値の正の勾配が閾値以上となる点を求め、心外膜領域の位置を示す座標として出力する。また、ＭＲ心外膜抽出部２２は、心外膜領域の位置を示す座標を用いて心外膜領域を描出する画素の数を計上し、心外膜領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、ＭＲ心外膜抽出部２２は、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。

位置合わせ部３１は、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整する。実施例１において、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係は、予め調整済みである。このため、位置合わせ部３１は、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整することで、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係をも調整することになる。

具体的には、位置合わせ部３１は、ＣＴ心内膜抽出部３とＭＲ心内膜抽出部１２とＭＲ心外膜合成部３２と接続され、ＣＴ心内膜抽出部３によって抽出された心内膜領域とＭＲ心内膜抽出部１２によって抽出された心内膜領域とを用いて造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整する。また、位置合わせ部３１は、調整の結果得られた調整情報及び造影ＣＴ画像をＭＲ心外膜合成部３２に送信する。

例えば、位置合わせ部３１は、ＣＴ心内膜抽出部３によって抽出された心内膜領域のみを描出する２値画像を造影ＣＴ画像から作成する。また、位置合わせ部３１は、ＭＲ心内膜抽出部１２によって抽出された心内膜領域のみを描出する２値画像をBlack Blood画像から作成する。そして、位置合わせ部３１は、２つの２値画像に対し、サーフェス画像重ね合わせ法による位置合わせや、相関関数による位置合わせ、あるいはMutual Information法による位置合わせなどを適用し、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整する。

例えば、図４の（Ａ）及び（Ｃ）に示すように、Black Blood画像に描出される心内膜領域が造影ＣＴ画像に描出される心内膜領域よりも小さい場合には、Black Blood画像から出力された座標の情報を拡大方向に補正することで、Black Blood画像から抽出された座標の情報を造影ＣＴ画像用の情報に変換することができる。

また、Black Blood画像に描出される心内膜領域と造影ＣＴ画像に描出される心内膜領域とがずれている場合には、Black Blood画像に描出される心内膜領域の中心点と造影ＣＴ画像に描出される心内膜領域の中心点とを求め、両中心点をあわせるようにBlack Blood画像から出力された座標の情報を補正することで、Black Blood画像から抽出された座標の情報を造影ＣＴ画像用の情報に変換することができる。なお、中心点を利用する手法以外に、両画像のピクセル値や勾配を利用する公知の手法でもよい。例えば、ＭＩ法などでもよい。

このように、実施例１における位置合わせ部３１は、補正を行うことで位置関係の調整を行い、補正情報を求めることで調整情報を求めるものである。なお、図４は、梗塞領域の抽出を説明するための図である。

ＭＲ心外膜合成部３２は、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成し、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心外膜合成部３２は、位置合わせ部３１とＭＲ心外膜抽出部２２と心筋梗塞部位抽出部３３と接続され、位置合わせ部３１から送信された調整情報を用いて、ＭＲ心外膜抽出部２２によって抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像に合成する。また、ＭＲ心外膜合成部３２は、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域及び造影ＣＴ画像を心筋梗塞部位抽出部３３に送信する。

例えば、図４の（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、実施例１において、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係は、予め調整済みである。このため、位置合わせ部３１から送信された調整情報、すなわち、Black Blood画像から抽出された座標の情報を造影ＣＴ画像用の情報に変換するための補正情報は、そのまま、遅延造影画像から抽出された座標の情報を造影ＣＴ画像用の情報に変換するための補正情報として流用することができる。実施例１におけるＭＲ心外膜合成部３２は、位置合わせ部３１から送信された調整情報を用いて遅延造影画像から抽出された座標の情報の補正を行うことで、図４の（Ｄ）に示すように、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成する。

また、例えば、図４の（Ｅ）に示すように、ＭＲ心外膜合成部３２は、心内膜領域の位置を示す座標の情報及び心外膜領域の位置を示す座標の情報などを用いて、心筋領域の位置を示す座標を出力する。また、ＭＲ心外膜合成部３２は、心筋領域の位置を示す座標を用いて心筋領域を描出する画素の数を計上し、心筋領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、ＭＲ心外膜合成部３２は、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出する。

心筋梗塞部位抽出部３３は、造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出する。具体的には、心筋梗塞部位抽出部３３は、ＭＲ心外膜合成部３２と画像表示部３４と接続され、ＭＲ心外膜合成部３２によって抽出された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する。例えば、心筋梗塞部位抽出部３３は、梗塞領域の位置を示す座標の情報や梗塞領域の大きさを示す画素数の情報などを取得することで、造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出する。また、心筋梗塞部位抽出部３３は、抽出した梗塞領域を画像表示部３４に送信する。

例えば、心筋梗塞部位抽出部３３は、ＭＲ心外膜合成部３２から送信された心筋領域の位置を示す座標を用いて心筋領域を描出する画素を特定し、特定した画素各々について、輝度値が閾値以下となるか否かを判定する。そして、心筋梗塞部位抽出部３３は、輝度値が閾値以下となると判定した画素の座標を特定し、梗塞領域の位置を示す座標として出力する。また、心筋梗塞部位抽出部３３は、梗塞領域の位置を示す座標を用いて梗塞領域を描出する画素の数を計上し、梗塞領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、心筋梗塞部位抽出部３３は、造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出する。

ここで、実施例１における心筋梗塞部位抽出部３３は、病変組織への流入が正常組織への流入に比較して遅れる造影剤の性質を利用する（Koen Nieman, et al. Reperfused Myocardial Infarction：Contrast-enhanced 64-Section CT in Comparison to MR Imaging. Radiology：Volume 247：Number 1-April 2008）。すなわち、心筋梗塞部位抽出部３３は、心筋領域の内、正常心筋を示す輝度値よりも低信号の領域を心筋領域と判定する。また、心筋梗塞部位抽出部３３は、平滑化フィルタを用いて微細なノイズを除去する手法や、輝度値の局所分散量を用いてノイズからエッジ情報を抽出する手法などを併用することで、抽出の精度を上げることもできる。なお、局所分散量を用いる手法とは、ある画素を中心とした５×５程度の小領域内の輝度値の分散量が、画像のエッジ情報を含む領域の場合ノイズのみの領域に比較して多くなることを利用して、エッジ情報を抽出する手法である。

画像表示部３４は、造影ＣＴ画像から抽出された梗塞領域を表示する。具体的には、画像表示部３４は、心臓抽出部２と心筋梗塞部位抽出部３３と接続され、心臓抽出部２から送信された心臓の画像にて心筋梗塞部位抽出部３３から送信された梗塞領域を合成し、モニタなどの表示部に表示する。

例えば、画像表示部３４は、心臓全体と治療前の心筋梗塞部位との相対的な位置関係を３次元画像として表示する。例えば、画像表示部３４は、図５に示すように、造影ＣＴ画像から抽出された心臓のＶＲ（Volume Rendering）画像やＭＰＲ（Multi Planar Reformation）画像上に、抽出した梗塞領域によって描出される心筋梗塞部位を色付けするなどして表示する。なお、図５は、心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。

［実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順］
次に、図６を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を説明する。図６は、実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

実施例１に係る医用画像処理装置１００において、造影ＣＴ画像入力部１、Black Blood画像入力部１１及び遅延造影画像入力部２１各々は、造影ＣＴ画像、Black Blood画像又は遅延造影画像の入力受付を待機している。

造影ＣＴ画像入力部１は、造影ＣＴ画像の入力受付を判定し（ステップＳ１０１）、入力受付がない場合には（ステップＳ１０１否定）、入力受付を判定する処理に戻る。入力受付があった場合には（ステップＳ１０１肯定）、心臓抽出部２が、造影ＣＴ画像から心臓の画像を抽出し（ステップＳ１０２）、続いて、ＣＴ心内膜抽出部３が、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する（ステップＳ１０３）。

また、Black Blood画像入力部１１は、Black Blood画像の入力受付を判定し（ステップＳ１１１）、入力受付がない場合には（ステップＳ１１１否定）、入力受付を判定する処理に戻る。入力受付があった場合には（ステップＳ１１１肯定）、ＭＲ心内膜抽出部１２が、Black Blood画像から心内膜領域を抽出する（ステップＳ１１２）。

また、遅延造影画像入力部２１は、遅延造影画像の入力受付を判定し（ステップＳ１２１）、入力受付がない場合には（ステップＳ１２１否定）、入力受付を判定する処理に戻る。入力受付があった場合には（ステップＳ１２１肯定）、ＭＲ心外膜抽出部２２が、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する（ステップＳ１２２）。

さて、実施例１に係る医用画像処理装置１００において、位置合わせ部３１は、造影ＣＴ画像及びBlack Blood画像からの心内膜領域の抽出完了を判定している（ステップＳ１３１）。すなわち、位置合わせ部３１は、ＣＴ心内膜抽出部３から心内膜領域及び造影ＣＴ画像の送信を受け付け、かつ、ＭＲ心内膜抽出部１２から心内膜領域及びBlack Blood画像の送信を受け付けたか否かを判定している。

両画像からの心内膜領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ１３１否定）、位置合わせ部３１は、心内膜領域の抽出完了を判定する処理に戻る。一方、両画像からの心内膜領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ１３１肯定）、位置合わせ部３１は、ＣＴ心内膜抽出部３から送信された心内膜領域及び造影ＣＴ画像と、ＭＲ心内膜抽出部１２から送信された心内膜領域及びBlack Blood画像とを用いて、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整する（ステップＳ１３２）。

ところで、実施例１に係る医用画像処理装置１００において、ＭＲ心外膜合成部３２が、遅延造影画像からの心外膜領域の抽出完了を判定しており（ステップＳ１３３）、遅延造影画像からの心外膜領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ１３３否定）、ＭＲ心外膜合成部３２は、心外膜領域の抽出完了を判定する処理に戻る。

一方、遅延造影画像からの心外膜領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ１３３肯定）、ＭＲ心外膜合成部３２は、位置合わせ部３１から送信された調整情報及び造影ＣＴ画像と、ＭＲ心外膜抽出部２２から送信された心外膜領域とを用いて、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成し、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出する（ステップＳ１３４）。

そして、実施例１に係る医用画像処理装置１００において、心筋梗塞部位抽出部３３は、ＭＲ心外膜合成部３２から送信された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する（ステップＳ１３５）。

その後、画像表示部３４が、心臓抽出部２から送信された心臓の画像にて心筋梗塞部位抽出部３３から送信された梗塞領域を合成し、モニタなどの表示部に表示する（ステップＳ１３６）。

［実施例１の効果］
上記してきたように、実施例１に係る医用画像処理装置１００においては、ＣＴ心内膜抽出部３が、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出する。また、ＭＲ心外膜抽出部２２が、遅延造影画像から心外膜領域を抽出する。そして、ＭＲ心外膜合成部３２が、ＣＴ心内膜抽出部３によって抽出された心内膜領域とＭＲ心外膜抽出部２２によって抽出された心外膜領域とをＣＴ画像にて合成し、心外膜と心内膜とに挟まれる心筋領域を造影ＣＴ画像から抽出する。続いて、心筋梗塞部位抽出部３３が、ＭＲ心外膜合成部３２によって抽出された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する。

このように、実施例１に係る医用画像処理装置１００は、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成することで造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域から輝度値が閾値以下となる低信号の領域を抽出することで造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出する。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１００によれば、ノイズ等により生じる不要な低信号領域の除去を行えるようになり、梗塞領域を造影ＣＴ画像から容易に抽出することが可能になる。

また、実施例１に係る医用画像処理装置１００は、造影ＣＴ画像から抽出した梗塞領域をモニタなどに表示する画像表示部３４をさらに備える。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１００によれば、抽出した梗塞領域を視覚的な結果として出力することも可能になる。

さて、これまで実施例１として、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係が予め調整済みである場合の事例を説明してきた。しかしながら、本発明はこれに限られるものではなく、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係の調整を医用画像処理装置による処理の中で実行してもよい。そこで、以下では、実施例２として、医用画像処理装置による処理の中で実行する場合の事例を説明する。

［実施例２に係る医用画像処理装置の構成］
まず、図７を用いて、実施例２に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図７は、実施例２に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、実施例１と異なる点を中心に説明する。

図７に示すように、実施例２に係る医用画像処理装置２００は、特に、ＭＲ心外膜抽出部２２が、ＭＲ心外膜合成部３２に接続されずに位置合わせ部３１に接続される点で、実施例１と異なる。

すなわち、実施例２におけるＭＲ心外膜抽出部２２は、実施例１と同様、遅延造影画像入力部２１から受け付けた遅延造影画像から心外膜領域を抽出するが、抽出した心外膜領域をＭＲ心外膜合成部３２に送信するのではなく、抽出した心外膜領域及び遅延造影画像を位置合わせ部３１に送信する。

一方、実施例２における位置合わせ部３１は、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整するだけでなく、遅延造影画像との位置関係も調整する。すなわち、実施例２において、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係は、予め調整済みではないので、位置合わせ部３１は、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係をも調整することになる。

具体的には、実施例２における位置合わせ部３１は、ＭＲ心内膜抽出部１２によって抽出された心内膜領域とＭＲ心外膜抽出部２２によって抽出された心外膜領域とを用いてBlack Blood画像と遅延造影画像との位置関係を調整する。例えば、位置合わせ部３１は、ＭＲ心内膜抽出部１２によって抽出された心内膜領域の中心点を求め、また、ＭＲ心外膜抽出部２２によって抽出された心外膜領域の中心点を求め、両中心点をあわせるように遅延造影画像から出力された座標の情報を補正することで、遅延造影画像から抽出された座標の情報をBlack Blood画像用の情報に変換することができる。すなわち、位置合わせ部３１は、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を補正する。なお、実施例２においては、Black Blood画像から抽出された心内膜領域の中心点と遅延造影画像から抽出された心外膜領域の中心点とを用いて両画像の位置合わせを行う手法を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、遅延造影画像から心内膜領域も抽出し、Black Blood画像から抽出された心内膜領域と遅延造影画像から抽出された心内膜領域とを用いて両画像の位置合わせを行う手法も同様に適用することができる。さらに、両画像のピクセル値や勾配を利用する公知の手法でもよい。例えば、ＭＩ法などでもよい。

また、位置合わせ部３１は、実施例１と同様、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整するが、調整の結果得られた調整情報をＭＲ心外膜合成部３２に送信するのではなく、Black Blood画像とのずれを補正した心外膜領域に調整情報をさらに適用することで、遅延造影画像から抽出された心外膜領域をさらに補正する。そして、実施例２における位置合わせ部３１は、補正された心外膜領域及び造影ＣＴ画像をＭＲ心外膜合成部３２に送信する。

実施例２におけるＭＲ心外膜合成部３２は、実施例１と同様、遅延造影画像から抽出された心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成し、造影ＣＴ画像から心筋が描出される領域を抽出する。なお、実施例１におけるＭＲ心外膜合成部３２は、位置合わせ部３１から送信された調整情報を用いて遅延造影画像から抽出された座標の情報の補正を行うことで心外膜領域を造影ＣＴ画像に合成したが、実施例２におけるＭＲ心外膜合成部３２は、位置合わせ部３１から既に補正済みの心外膜領域を受信するので、補正済みの心外膜領域をそのまま造影ＣＴ画像に合成することになる。

［実施例２に係る医用画像処理装置による処理手順］
次に、図８を用いて、実施例２に係る医用画像処理装置による処理手順を説明する。図８は、実施例２に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、実施例１と異なる点を中心に説明する。

図８に示すように、実施例２に係る医用画像処理装置２００による処理手順は、特に、ステップＳ２３１〜２３２の処理が、実施例１におけるステップＳ１３１〜１３２の処理と異なる点で、実施例１と異なる。

すなわち、上記してきたように、実施例２における位置合わせ部３１は、造影ＣＴ画像とBlack Blood画像との位置関係を調整するだけでなく、遅延造影画像との位置関係も調整する。このため、位置合わせ部３１は、ステップＳ２３１において、造影ＣＴ画像及びBlack Blood画像からの心内膜領域の抽出完了を判定するのみならず、遅延造影画像からの心外膜領域の抽出完了も判定し、ステップＳ２３２において、遅延造影画像との位置関係も調整する。

［実施例２の効果］
上記してきたように、実施例２に係る医用画像処理装置２００によれば、実施例１と同様、梗塞領域を造影ＣＴ画像から容易に抽出することが可能になる。

さて、これまで実施例１及び２として、ＣＴ画像から抽出された心筋領域内に範囲を限定して低信号の領域を抽出することで、梗塞領域をＣＴ画像から抽出する手法を説明してきた。しかしながら、本発明はこれに限られるものではなく、ＭＲ画像から抽出された梗塞領域をＣＴ画像にてさらに合成し、ＭＲ画像から抽出された梗塞領域の近傍に範囲をさらに限定して低信号の領域を抽出することで、梗塞領域をＣＴ画像から抽出する手法でもよい。この場合には、梗塞領域をＣＴ画像から容易にかつ高精度に抽出することが可能になる。以下では、実施例３として、ＭＲ画像から抽出された梗塞領域を併用する手法を説明する。

［実施例３に係る医用画像処理装置の構成］
まず、図９及び図１０を用いて、実施例３に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図９は、実施例３に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１０は、梗塞領域の抽出を説明するための図である。なお、以下では、ＭＲ画像から抽出された梗塞領域を併用する手法を実施例１に適用することを想定し、実施例１と異なる点を中心に説明するが、本手法は、実施例２に適用することも可能である。

図９の点線部分に示すように、実施例３に係る医用画像処理装置３００は、特に、ＭＲ心内膜合成部２３と、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４と、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５とが追加される点で実施例１と異なり、また、心筋梗塞部位抽出部３６による処理が実施例１と異なる。

ＭＲ心内膜合成部２３は、Black Blood画像から抽出された心内膜領域を遅延造影画像にて合成し、遅延造影画像から心筋領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心内膜合成部２３は、ＭＲ心内膜抽出部１２とＭＲ心外膜抽出部２２とＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４と接続され、ＭＲ心内膜抽出部１２によって抽出された心内膜領域とＭＲ心外膜抽出部２２によって抽出された心外膜領域とを遅延造影画像にて合成する。また、ＭＲ心内膜合成部２３は、遅延造影画像から心筋領域を抽出し、抽出した心筋領域及び遅延造影画像をＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４に送信する。

例えば、図１０の（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、実施例３において、Black Blood画像と遅延造影画像との位置関係は、予め調整済みである。このため、ＭＲ心内膜合成部２３は、図１０の（Ｂ）に示すように、Black Blood画像から抽出された心内膜領域を遅延造影画像にて合成する。

また、例えば、ＭＲ心内膜合成部２３は、心内膜の位置を示す座標の情報及び心外膜の位置を示す座標の情報などを用いて、心筋領域の位置を示す座標を出力する。こうして、ＭＲ心内膜合成部２３は、遅延造影画像から心筋領域を抽出する。

ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、遅延造影画像から治療後の梗塞領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、ＭＲ心内膜合成部２３とＭＲ心筋梗塞部位合成部３５と接続され、ＭＲ心内膜合成部２３によって抽出された心筋領域から輝度値が閾値以上となる領域を抽出することで、梗塞領域を遅延造影画像から抽出する。例えば、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、梗塞領域の位置を示す座標の情報や梗塞領域の大きさを示す画素数の情報などを取得することで、遅延造影画像から梗塞領域を抽出する。また、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、抽出した梗塞領域をＭＲ心筋梗塞部位合成部３５に送信する。

例えば、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、ＭＲ心内膜合成部２３から送信された心筋領域の位置を示す座標を用いて心筋領域を描出する画素を特定し、特定した画素各々について、輝度値が閾値以上となるか否かを判定する。そして、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、輝度値が閾値以上となると判定した画素の座標を特定し、梗塞領域の位置を示す座標として出力する。また、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、梗塞領域の位置を示す座標を用いて梗塞領域を描出する画素の数を計上し、梗塞領域の大きさを示す画素数として出力する。こうして、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、遅延造影画像から治療後の梗塞領域を抽出する。

ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域を造影ＣＴ画像にて合成することで、造影ＣＴ画像から治療後の梗塞領域を抽出する。具体的には、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、ＭＲ心外膜合成部３２とＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４と心筋梗塞部位抽出部３６と接続され、ＭＲ心外膜合成部３２を介して位置合わせ部３１から送信された調整情報を用いて、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４によって抽出された梗塞領域を造影ＣＴ画像に合成することで、造影ＣＴ画像から治療後の梗塞領域を抽出する。（図１０の（Ｃ）、（Ｄ）及び（Ｅ）を参照）。すなわち、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域の対応点を造影ＣＴ画像上で求めることで、造影ＣＴ画像から治療後の梗塞領域を抽出する。また、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、抽出した治療後の梗塞領域及び造影ＣＴ画像を心筋梗塞部位抽出部３６に送信する。

心筋梗塞部位抽出部３６は、実施例１の心筋梗塞部位抽出部３３と同様、造影ＣＴ画像から治療前の梗塞領域を抽出するが、実施例１と異なり、治療後の梗塞領域の近傍から抽出する。具体的には、心筋梗塞部位抽出部３６は、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５と画像表示部３４と接続され、ＭＲ心外膜合成部３２によって抽出された心筋領域内であってＭＲ心筋梗塞部位合成部３５によって抽出された梗塞領域の近傍から、輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、治療前の梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する。例えば、図１０の（Ｆ）に示すように、心筋梗塞部位抽出部３６は、造影ＣＴ画像から抽出された心筋領域の内、治療後の梗塞領域の近傍に範囲を限定して、治療前の梗塞領域を抽出する。

［実施例３に係る医用画像処理装置による処理手順］
次に、図１１−１及び図１１−２を用いて、実施例３に係る医用画像処理装置による処理手順を説明する。図１１−１及び図１１−２は、実施例３に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、実施例１と異なる点を中心に説明する。

図１１−１及び図１１−２に示すように、実施例３に係る医用画像処理装置３００による処理手順は、特に、ステップＳ３２３〜３２５の処理及びステップＳ３３５〜３３７の処理が、実施例１と異なる。

すなわち、上記してきたように、実施例３に係る医用画像処理装置３００は、遅延造影画像から治療後の梗塞領域を抽出し、抽出した治療後の梗塞領域を造影ＣＴ画像にて合成し、造影ＣＴ画像から抽出された治療後の梗塞領域の近傍から治療前の梗塞領域を抽出する。このため、医用画像処理装置３００において、ＭＲ心外膜抽出部２２が、遅延造影画像から心外膜領域を抽出すると（ステップＳ３２２）、ＭＲ心内膜合成部２３が、Black Blood画像からの心内膜領域の抽出完了を判定する（ステップＳ３２３）。すなわち、ＭＲ心内膜合成部２３は、ＭＲ心内膜抽出部１２から心内膜領域の送信を受け付けたか否かを判定している。

Black Blood画像からの心内膜領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ３２３否定）、ＭＲ心内膜合成部２３は、心内膜領域の抽出完了を判定する処理に戻る。一方、Black Blood画像からの心内膜領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ３２３肯定）、ＭＲ心内膜合成部２３は、ＭＲ心外膜抽出部２２から送信された心外膜領域及び遅延造影画像と、ＭＲ心内膜抽出部１２から送信された心内膜領域とを用いて、Black Blood画像から抽出された心内膜領域を遅延造影画像にて合成し、遅延造影画像から心筋領域を抽出する（ステップＳ３２４）。

そして、医用画像処理装置３００において、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４は、ＭＲ心内膜合成部２３から送信された心筋領域から輝度値が閾値以上となる領域を抽出することで、梗塞領域を遅延造影画像から抽出する（ステップＳ３２５）。

一方、医用画像処理装置３００において、ＭＲ心外膜合成部３２が、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出すると（ステップＳ３３４）、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５が、遅延造影画像からの梗塞領域の抽出完了を判定する（ステップＳ３３５）。すなわち、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４から梗塞領域の送信を受け付けたか否かを判定している。

遅延造影画像からの梗塞領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ３３５否定）、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、梗塞領域の抽出完了を判定する処理に戻る。一方、遅延造影画像からの梗塞領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ３３５肯定）、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５は、位置合わせ部３１から送信された調整情報及び造影ＣＴ画像と、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４から送信された梗塞領域とを用いて、遅延造影画像から抽出された梗塞領域を造影ＣＴ画像にて合成し、造影ＣＴ画像から治療後の梗塞領域を抽出する（ステップＳ３３６）。

そして、実施例３に係る医用画像処理装置３００において、心筋梗塞部位抽出部３６は、ＭＲ心外膜合成部３２から送信された心筋領域内であって、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５から送信された治療後の梗塞領域の近傍から、輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、治療前の梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する（ステップＳ３３７）。

［実施例３の効果］
上記してきたように、実施例３に係る医用画像処理装置３００は、治療後の梗塞領域を遅延造影画像から抽出するＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４をさらに備える。また、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５が、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４によって抽出された治療後の梗塞領域を造影ＣＴ画像にてさらに合成し、治療後の梗塞領域を造影ＣＴ画像からさらに抽出する。また、心筋梗塞部位抽出部３６が、ＭＲ心外膜合成部３２によって抽出された心筋領域内であって治療後の梗塞領域の近傍から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、治療前の梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する。

このようなことから、実施例３に係る医用画像処理装置３００によれば、遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域を造影ＣＴ画像にてさらに合成し、遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域の近傍に範囲をさらに限定して低信号の領域を抽出するので、ノイズ等により生じる不要な低信号領域の除去がさらに厳密に行えるようになり、治療前の梗塞領域を造影ＣＴ画像から容易にかつ高精度に抽出することが可能になる。

さて、これまで実施例１〜３として、造影ＣＴ画像から抽出された梗塞領域をモニタなどの表示部に表示する手法、すなわち、治療前の梗塞領域を表示する手法を説明してきた。しかしながら、本発明はこれに限られるものではなく、治療後の梗塞領域との間に存在する変化量などの情報を併せて表示してもよい。そこで、以下では、実施例４として、変化量などの情報を併せて表示する手法を説明する。

［実施例４に係る医用画像処理装置の構成］
まず、図１２及び図１３を用いて、実施例４に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図１２は、実施例４に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１３は、心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。なお、実施例３と異なる点を中心に説明する。

図１２に示すように、実施例４に係る医用画像処理装置４００は、特に、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５が削除され、ＣＴ・ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１が追加される点で実施例３と異なり、また、画像表示部４２による処理が実施例３と異なる。なお、本発明はこの構成に限られるものではなく、ＭＲ心筋梗塞部位合成部３５を削除せずに、ＣＴ・ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１を追加する構成などでもよい。

ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域と遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域との間に存在する差分を解析する。具体的には、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、心筋梗塞部位抽出部３３とＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４と画像表示部４２と接続され、心筋梗塞部位抽出部３３によって抽出された治療前の梗塞領域とＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４によって抽出された治療後の梗塞領域との間に存在する変化量など（面積、体積、厚さの変化量など）を算出する。この時、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４によって抽出された治療後の梗塞領域について調整情報を用いた補正を行ってから変化量などを算出する。また、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、治療前の梗塞領域、治療後の梗塞領域や、算出した変化量などの情報を画像表示部４２に送信する。

画像表示部４２は、実施例３の画像表示部３４と同様、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域を表示するが、その他に、治療後の梗塞領域との間に存在する変化量などの情報も表示する。具体的には、画像表示部４２は、心臓抽出部２とＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１と接続され、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１から送信された治療前の梗塞領域、治療後の梗塞領域、算出した変化量などの情報を心臓抽出部２から送信された心臓の画像にて合成し、モニタなどの表示部に表示する。

例えば、画像表示部４２は、心臓全体と心筋梗塞部位の経時的変化とを３次元画像として表示する。例えば、画像表示部４２は、図１３に示すように、治療前の梗塞領域と治療後の梗塞領域との差分である「心筋梗塞から回復した部位」を色付けするなどして表示する。

［実施例４に係る医用画像処理装置の処理手順］
次に、図１４−１及び図１４−２を用いて、実施例４に係る医用画像処理装置による処理手順を説明する。図１４−１及び図１４−２は、実施例４に係る医用画像処理装置による処理手順を示すフローチャートである。なお、実施例３と異なる点を中心に説明する。

図１４−１及び図１４−２に示すように、実施例４に係る医用画像処理装置４００による処理手順は、特に、ステップＳ４３５〜Ｓ４３８の処理が、実施例３と異なる。

すなわち、実施例４に係る医用画像処理装置４００において、心筋梗塞部位抽出部３３は、実施例１及び２と同様、ＭＲ心外膜合成部３２から送信された心筋領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、治療前の梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出する（ステップＳ４３５）。

すると、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１が、遅延造影画像からの治療後の梗塞領域の抽出完了を判定する（ステップＳ４３６）。すなわち、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４から梗塞領域の送信を受け付けたか否かを判定している。

遅延造影画像からの梗塞領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ４３６否定）、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、梗塞領域の抽出完了を判定する処理に戻る。一方、遅延造影画像からの梗塞領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ４３６肯定）、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１は、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域と遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域との間に存在する差分を解析する（ステップＳ４３７）。

そして、画像表示部４２が、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域を表示するとともに、治療後の梗塞領域との間に存在する変化量などの情報も表示する（ステップＳ４３８）。

［実施例４の効果］
上記してきたように、実施例４に係る医用画像処理装置４００においては、ＣＴ・ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１が、ＭＲ心筋梗塞部位抽出部２４によって抽出された治療後の梗塞領域と、心筋梗塞部位抽出部３３によって抽出された治療前の梗塞領域との間に存在する変化量を算出する。このようなことから、実施例４に係る医用画像処理装置４００によれば、治療前後の梗塞領域を比較し、その変化量を定量的に算出することが可能になり、ひいては、治療が有効であったか否かの定量的な判断に役立てることも可能になる。

また、実施例４に係る医用画像処理装置４００によれば、心臓などの画像と共に、心筋梗塞部位の位置や大きさの変化量が強調表示されるので、再治療が必要になった際の治療戦略の一助とすることも可能になる。

さて、これまで説明してきた実施例１〜４に係る医用画像処理装置は、梗塞の原因である責任血管の特定を行うものではなかった。そこで、以下では、実施例５として、責任血管の特定をさらに行う医用画像処理装置を説明する。

［実施例５に係る医用画像処理装置の構成］
まず、図１５及び図１６を用いて、実施例５に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図１５は、実施例５に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１６は、心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。なお、実施例４と異なる点を中心に説明する。

図１５に示すように、実施例５に係る医用画像処理装置５００は、特に、冠動脈抽出部４と責任血管検出部５１とが追加される点で実施例４と異なり、また、画像表示部５２による処理が実施例４と異なる。

冠動脈抽出部４は、造影ＣＴ画像から冠動脈が描出される領域（以下、冠動脈領域）を抽出する。具体的には、冠動脈抽出部４は、心臓抽出部２と責任血管検出部５１と接続され、心臓抽出部２から受け付けた造影ＣＴ画像から冠動脈領域を抽出する。例えば、冠動脈抽出部４は、造影ＣＴ画像を解析し、冠動脈が走行する位置や形状を示す座標の情報などを取得することで、造影ＣＴ画像から冠動脈領域を抽出する。また、冠動脈抽出部４は、抽出した冠動脈領域を責任血管検出部５１に送信する。

責任血管検出部５１は、冠動脈領域と治療前の梗塞領域とを用いて、梗塞の原因である責任血管を検出する。具体的には、責任血管検出部５１は、冠動脈抽出部４と心筋梗塞部位抽出部３３と画像表示部５２と接続され、冠動脈抽出部４から送信された冠動脈領域と心筋梗塞部位抽出部３３から送信された梗塞領域とを用いて、冠動脈と心筋梗塞部位との相対距離を測定する。そして、責任血管検出部５１は、例えば、相対距離が近い血管を責任血管であると特定し、特定した血管の情報を画像表示部５２に送信する。

画像表示部５２は、実施例４の画像表示部４２と同様、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域、治療後の梗塞領域や変化量などを表示するが、その他に、責任血管も表示する。具体的には、画像表示部５２は、心臓抽出部２とＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１と責任血管検出部５１と接続され、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１から送信された治療前の梗塞領域、治療後の梗塞領域、算出した変化量などの情報と、責任血管検出部５１から送信された責任血管の情報とを心臓抽出部２から送信された心臓の画像にて合成し、モニタなどの表示部に表示する。

例えば、画像表示部５２は、図１６に示すように、責任血管の線種を区別したり、色分けなどして強調表示する。

［実施例５に係る医用画像処理装置の処理手順］
次に、図１７−１及び図１７−２を用いて、実施例５に係る医用画像処理装置による処理手順を説明する。図１７−１及び図１７−２は、実施例５に係る医用画像処理装置による処理手順を示すフローチャートである。なお、実施例４と異なる点を中心に説明する。

図１７−１及び図１７−２に示すように、実施例５に係る医用画像処理装置５００による処理手順は、特に、ステップＳ５０４と、ステップＳ５３８〜Ｓ５４０の処理が、実施例４と異なる。

すなわち、実施例５に係る医用画像処理装置５００において、冠動脈抽出部４が、造影ＣＴ画像から冠動脈領域を抽出する（ステップＳ５０４）。

また、ＣＴ／ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部４１が、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域と遅延造影画像から抽出された治療後の梗塞領域との間に存在する差分を解析すると（ステップＳ５３７）、責任血管検出部５１が、造影ＣＴ画像からの冠動脈領域の抽出完了を判定する（ステップＳ５３８）。すなわち、責任血管検出部５１は、冠動脈抽出部４から冠動脈領域の送信を受け付けたか否かを判定している。

造影ＣＴ画像からの冠動脈領域の抽出を完了していないと判定する場合には（ステップＳ５３８否定）、責任血管検出部５１は、冠動脈領域の抽出完了を判定する処理に戻る。一方、造影ＣＴ画像からの冠動脈領域の抽出を完了したと判定する場合には（ステップＳ５３８肯定）、責任血管検出部５１は、責任血管を特定する（ステップＳ５３９）。

そして、画像表示部５２が、造影ＣＴ画像から抽出された治療前の梗塞領域を表示するとともに、治療後の梗塞領域との間に存在する変化量などの情報も表示し、さらに、責任血管を表示する（ステップＳ５４０）。

［実施例５の効果］
上記してきたように、実施例５に係る医用画像処理装置５００においては、冠動脈抽出部４が、冠動脈領域を造影ＣＴ画像から抽出し、責任血管検出部５１が、冠動脈抽出部４によって抽出された冠動脈領域と心筋梗塞部位抽出部３３によって抽出された梗塞領域とを用いて、梗塞の原因である責任血管を特定する。このようなことから、実施例５に係る医用画像処理装置５００によれば、梗塞領域を造影ＣＴ画像から抽出するのみならず、抽出した梗塞領域の責任血管を特定することも可能になり、ひいては、有効な診断に役立てることが可能になる。

［他の実施例］
さて、これまで、本発明の実施例１〜５について説明してきたが、本発明は、上記した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

［ＣＴ画像とＭＲ画像との組合せ］
上記の実施例１〜５において、医用画像処理装置は、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出するとともに遅延造影画像から心外膜領域を抽出し、遅延造影画像から抽出した心外膜領域を造影ＣＴ画像にて合成することで、造影ＣＴ画像から心筋領域を抽出した。また、合成にあたり、Black Blood画像から心内膜領域を抽出し、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係を調整した。すなわち、Black Blood画像と遅延造影画像とは同時に撮影され、位置関係の調整が容易であると想定し、造影ＣＴ画像から抽出した心内膜領域とBlack Blood画像から抽出した心内膜領域とを位置合わせすることで、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係をも調整した。この手法によれば、心内膜を抽出することに優れているBlack Blood画像を用いて位置関係が調整されることになるので、位置関係の調整の精度が高まり、ひいては、梗塞領域をＣＴ画像から高精度に抽出することが可能になる。しかしながら、本発明は、この手法に限られるものではない。

例えば、Black Blood画像から心内膜領域を抽出する替わりに遅延造影画像から心内膜領域を抽出し、造影ＣＴ画像から抽出した心内膜領域と遅延造影画像から抽出した心内膜領域とを位置合わせすることで、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係を調整する手法でもよい。この手法によれば、医用画像処理装置が処理対象とする画像の種類が２種類（造影ＣＴ画像及び遅延造影画像）となるので、簡易に処理することが可能になる。

また、例えば、造影ＣＴ画像から心内膜領域を抽出するとともに遅延造影画像から心外膜領域を抽出し、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係の調整は、別途撮影された冠動脈の画像などを用いて行う手法でもよい。また、例えば、心内膜領域及び心外膜領域のいずれも遅延造影画像から抽出し、造影ＣＴ画像と遅延造影画像との位置関係の調整は、別途撮影された冠動脈の画像（例えば、冠動脈の３次元走行形状等が描出されたもの）などを用いて行う手法でもよい。

すなわち、ＣＴ画像とＭＲ画像との位置関係の調整が可能であり、ＭＲ画像から抽出された心外膜領域をＣＴ画像にて合成することが可能であり、かつ、心筋領域をＣＴ画像から抽出することが可能な手法であれば、ＣＴ画像としてどのような手法で撮影された画像を選択するのか、ＭＲ画像としてどのような手法で撮影された画像を選択するのか、選択した画像から心内膜領域を抽出するのか、心外膜領域を抽出するのか、あるいは両方を抽出するのか、といった組合せは、適宜選択されればよい。

［ＭＲＩ装置、ＣＴ装置］
また、上記の実施例１〜５において、医用画像処理装置は、ＰＡＣＳのネットワークを介してＣＴ装置やＭＲＩ装置と接続され、ＤＩＣＯＭ規格に則って医用画像を送受信する構成を想定していた。しかしながら、本発明は、この構成に限られるものではない。例えば、医用画像処理装置は、ＣＴ装置の一部として備えられてもよいし、ＭＲＩ装置の一部として備えられていてもよい。

［心筋梗塞部位を表示しない装置］
また、上記の実施例１〜５において、医用画像処理装置が、造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出した後に、抽出した梗塞領域を表示部に表示する手法を説明した。しかしながら、本発明は、この手法に限られるものではなく、必ずしも抽出した梗塞領域を表示部に表示しなくてもよい。例えば、医用画像処理装置は、造影ＣＴ画像から抽出した梗塞領域を他の解析装置に送信してもよい。

［治療前、治療後］
また、上記の実施例１〜５において、造影ＣＴ画像は、治療前の心筋梗塞部位を撮影した医用画像であり、Black Blood画像や遅延造影画像は、治療後の心筋梗塞部位を撮影した医用画像であることを想定してきた。しかしながら、本発明はこれに限られるものではない。例えば、造影ＣＴ画像が治療後に撮影されたものであっても、造影ＣＴ画像から梗塞領域を抽出する要求がある場合などには、本発明を適用することが可能である。

以上のように、本発明に係る医用画像処理装置は、医用画像を処理することに有用であり、特に、梗塞部位が描出される領域をＣＴ画像から容易に抽出することに適する。

実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明するための図である。 実施例１に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 心内膜領域の抽出を説明するための図である。 梗塞領域の抽出を説明するための図である。 心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。 実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例２に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 実施例２に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例３に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 梗塞領域の抽出を説明するための図である。 実施例３に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例３に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例４に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。 実施例４に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例４に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例５に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 心筋梗塞部位の表示を説明するための図である。 実施例５に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 実施例５に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ 医用画像処理装置
１ 造影ＣＴ画像入力部
２ 心臓抽出部
３ ＣＴ心内膜抽出部
１１ Black Blood画像入力部
１２ ＭＲ心内膜抽出部
２１ 遅延造影画像入力部
２２ ＭＲ心外膜抽出部
３１ 位置合わせ部
３２ ＭＲ心外膜合成部
３３ 心筋梗塞部位抽出部
３４ 画像表示部
２００ 医用画像処理装置
３００ 医用画像処理装置
２３ ＭＲ心内膜合成部
２４ ＭＲ心筋梗塞部位抽出部
３５ ＭＲ心筋梗塞部位合成部
３６ 心筋梗塞部位抽出部
４００ 医用画像処理装置
４１ ＣＴ・ＭＲ心筋梗塞部位差分解析部
４２ 画像表示部
５００ 医用画像処理装置
４ 冠動脈抽出部
５１ 責任血管検出部
５２ 画像表示部

Claims (5)

1. ＭＲＩ装置によって被検体の心臓が撮影されたＭＲ画像から、当該心臓の心外膜が描出される領域を抽出する心外膜抽出手段と、
   前記ＭＲ画像又はＣＴ装置によって前記被検体の心臓が撮影されたＣＴ画像から、当該心臓の心内膜が描出される領域を抽出する心内膜抽出手段と、
   前記心外膜抽出手段によって抽出された心外膜の領域と前記心内膜抽出手段によって抽出された心内膜の領域とを前記ＣＴ画像にて合成し、心外膜と心内膜とに挟まれる心筋が描出される領域を当該ＣＴ画像から抽出する心筋抽出手段と、
   前記心筋抽出手段によって抽出された心筋の領域から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、第一梗塞部位が描出される領域を前記ＣＴ画像から抽出する梗塞抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記梗塞抽出手段によって抽出された第一梗塞部位が描出される領域を表示する表示手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 第二梗塞部位が描出される領域を前記ＭＲ画像から抽出するＭＲ梗塞抽出手段をさらに備え、
   前記心筋抽出手段は、前記ＭＲ梗塞抽出手段によって抽出された第二梗塞部位の領域を前記ＣＴ画像にてさらに合成し、前記心筋が描出される領域を当該ＣＴ画像から抽出するとともに当該第二梗塞部位の領域を前記ＣＴ画像からさらに抽出し、
   前記梗塞抽出手段は、前記心筋抽出手段によって抽出された心筋の領域内であって第二梗塞部位の領域の近傍から輝度値が閾値以下となる領域を抽出することで、第一梗塞部位が描出される領域を前記ＣＴ画像から抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記ＭＲ梗塞抽出手段によって抽出された第二梗塞部位の領域と前記梗塞抽出手段によって抽出された第一梗塞部位の領域との間に存在する変化量を算出する変化量算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 冠動脈が描出される領域を前記ＣＴ画像から抽出する冠動脈抽出手段と、
   前記冠動脈抽出手段によって抽出された冠動脈の領域と前記梗塞抽出手段によって抽出された第一梗塞部位の領域とを用いて、梗塞の原因である責任血管を特定する責任血管特定手段と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。

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