JP2011004923A - 医用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】検査者の目視判断に頼ることなく、娘脳動脈瘤を自動的に抽出できるようにすること。
【解決手段】本発明では、被検体の画像データを用いて脳血管領域を抽出する脳血管抽出部と、抽出した脳血管領域の特徴に基づいて脳動脈瘤候補を抽出する脳動脈瘤抽出部とを備えた医用画像処理装置において、この脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補の特徴量を算出し、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量との一致又は不一致のマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする娘脳動脈瘤抽出部を備えるようにした。
【選択図】 図２

Description

本発明は、被検体のボリュームデータに基づいて断層画像等を生成する医用画像処理技術に係り、特に、断層画像の画像データを解析して脳動脈瘤を抽出する機能を備えた医用画像処理装置に関する。

脳内の動脈にできる異常な膨らみ（脳動脈瘤）は生活習慣病とされ、人口１万人あたり１．５〜２人に脳動脈瘤の破裂によるくも膜下出血が生じていると推定されている。くも膜下出血は、出血性脳梗塞や脳機能障害を引き起こし、人命に関わる。

従来、被検体の画像データを用いて脳血管領域を抽出する脳血管抽出部と、抽出した脳血管領域の特徴に基づいて脳動脈瘤候補を抽出する脳動脈瘤抽出部とを備えた医用画像診断装置が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００６−４８２４７号公報

脳動脈瘤は、その破裂が当分生じないと評価されるものもあるほか、脳動脈瘤の破裂を防止する手術そのものによる頭蓋内出血や脳梗塞などのリスクがあり、発見された脳動脈瘤の全てが手術の対象となるわけではない。脳動脈瘤の破裂の危険性（破裂リスク）を評価し、手術を行うか又は投薬による経過観察を行うかの治療方針を決定することは極めて重要となる。

脳動脈瘤の破裂リスクを評価できる指標として、娘脳動脈瘤（Daughtor Aneurysm）又は突出部（Ｂｌｅｂ）と称され、脳動脈瘤の部分的な膨出部分がある。例えば、脳動脈瘤全体のサイズが小さい場合であっても、娘脳動脈瘤が形成された場合は脳動脈瘤の破裂リスクが高いとされる。

しかしながら、従来の医用画像処理装置は、この娘脳動脈瘤を自動的に抽出して表示させる機能を有しない。そのため、脳動脈瘤における娘脳動脈瘤の有無は検査者の目視判断に頼られており、その見落としが懸念される。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、検査者の目視判断に頼ることなく、娘脳動脈瘤を自動的に抽出できる医用画像処理装置を提供することを目的とする。

上述した目的を達成するため、本発明に係る医用画像処理装置では、被検体の画像データを用いて脳血管領域を抽出する脳血管抽出部と、抽出した脳血管領域の特徴に基づいて脳動脈瘤候補を抽出する脳動脈瘤抽出部とを備えた医用画像処理装置において、この脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補の特徴量を算出し、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量との一致又は不一致のマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする娘脳動脈瘤抽出部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、検査者の目視判断に頼ることなく、娘脳動脈瘤を自動的に抽出できる。

本発明に係る医用画像処理装置の第１実施形態を示す図。 図１の医用画像処理装置の機能ブロック図。 図２の脳血管抽出部で抽出された脳血管領域の画像。 図２の脳動脈流抽出部にて実行される脳動脈瘤抽出処理の説明図。 図２の瘤形状解析部で算出された瘤壁法線を示す概略図。 図２の瘤種判定部で用いられる娘脳動脈瘤判定量の説明図。 図２の瘤種判定部にて抽出された娘脳動脈瘤候補の概略図。 図２の画像調整部による娘脳動脈瘤候補の注目表示の説明図。 図２の画像調整部による娘脳動脈瘤候補の視点位置調節の説明図。

添付図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。

図１は本発明に係る医用画像診断装置の実施形態を示す図である。

第１実施形態の医用画像診断装置１は、ＭＲＩ装置２０１（例えば、特許文献：特開2009-82466号公報参照）、Ｘ線ＣＴ装置２０２（例えば、特許文献：特開2008-61957号公報参照）、Ｘ線診断装置２０３（例えば、特許文献：特開2005-253801号公報参照）及び超音波診断装置２０４（例えば、特許文献：特開2009-448号公報参照）などのモダリティ、ならびに、ファイルサーバ２０５、画像観察端末２０６及びＰＣ（Personal Computer）２０７により構成される医用ネットワーク２に適用される。

ファイルサーバ２０５は、モダリティから被検体の各種画像データをネットワーク上で保管するものであり、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）などの画像保管手段により構成される。

画像観察端末２０６は、各モダリティのコンソール等に設けられて、ファイルサーバ２０５に保存された各種の画像データを取得し、或いは、モダリティから直接的に各種の画像データを取得し、取得した画像データを処理して診断用画像として表示する表示装置である。

ＰＣ２０７は、各モダリティから離れた遠隔地の病院施設等に設けられる。このＰＣ２０７は、医用ネットワーク２のファイルサーバ２０５や画像観察端末２０６などにアクセスして、これらの端末から診断用画像を取得して表示する表示装置となり、また、各種のモダリティやファイルサーバ２０５などに対する必要な情報の入力支援装置となる。

なお、医用ネットワーク２の構成は、図２に示す構成に限られない。例えば、モダリティは、ＭＲＩ装置２０１のみ又はＸ線ＣＴ装置２０２のみとし、また、ＰＣ２０７はモダリティの設置施設と同一の施設に設けるようにしてもよい。

図２は医用画像処理装置１の機能ブロック図である。
医用画像処理装置１は、画像観察端末２０６及びＰＣ２０７に設けられ、例えば、ＭＲＩ装置２０１などのモダリティで取得されファイルサーバ２０５に保存された血管領域を含む画像データを対象とし、脳動脈瘤領域の抽出及びその注目表示の画像処理を実行する。

この画像処理で対象とされる画像データは、ＭＲＩ装置２０１により取得される造影剤を用いた造影ＭＲＡ画像データや、造影剤を用いない非造影ＭＲＡ画像（例えば、Time of flight法に基づく画像データ、Arterial Spin Labeling法に基づく画像データ）、Ｘ線ＣＴ装置２０２で取得される造影剤を用いた造影ＣＴ画像データなどの各種の画像データであり、被検体の体軸（スライス方向）に沿って取得される複数の脳領域の断層画像データないしこの断層画像データに基づく３次元立体の画像データなどである。

[脳血管抽出部]
脳血管抽出部１０１は、ファイルサーバ２０５から非造影ＭＲＡ画像データなどの画像データを読み込み、読み込んだ画像データを対象として脳血管領域を抽出する。この脳血管領域の抽出は、例えば、画像データのヒストグラムについて閾値判断して行ういわゆる２値化処理に基づいて行われる。図３は脳血管抽出部１０１で抽出された脳血管の画像である。

[脳動脈瘤抽出部]
脳動脈瘤抽出部１０２は、脳血管抽出部１０１で抽出された脳血管領域の画像データを読み込み、脳血管領域と球状フィルタのマッチングによる脳動脈瘤抽出処理を実行する。

図４は脳動脈瘤抽出部１０２にて実行される脳動脈瘤抽出処理の説明図である。
脳動脈瘤抽出部１０２は、脳血管領域（図４（ａ））を対象とし、球状フィルタ（図４（ｂ）：サイズ＝Ｄｍｉｎ（最小）〜Ｄｍａｘ（最大））とのマッチングを実行する。すなわち、脳血管領域と球状フィルタとが設定割合（範囲）以上で重なる領域をマークし、マークした領域をプロファイル領域として特定する。図４（ｃ）に示すように、球状フィルタＤｍｉｎを用いたマッチングにより特定されたプロファイル領域（結果Ｄｍｉｎ）は、血管領域とほぼ対応した連続形状となる。これに対し、球状フィルタＤｍａｘを用いたマッチングにより特定されたプロファイル領域（結果Ｄｍａｘ）は、正常な血管よりも大径の血管領域、例えば瘤状領域のみとなる。

次いで、脳動脈瘤抽出部１０２は、プロファイル領域の特徴量を算出し、特徴量と脳動脈瘤判定量（閾値）とで閾値判定を実行する。プロファイル領域の特徴量と脳動脈瘤判定量が一致する場合は、プロファイル領域（血管領域）を脳動脈瘤候補（図４（ｃ））として抽出する。なお、プロファイル領域の特徴量として、体積、表面積、凸度ないし形状などが用いられる。

[娘脳動脈瘤抽出部]
娘脳動脈瘤抽出部１０３は、脳動脈瘤抽出部１０２で抽出された脳動脈瘤候補（図４（ｃ））の特徴量を算出し、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量との一致又は不一致のマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする。娘脳動脈瘤抽出部１０３は、瘤形状解析部１０４、瘤種判定部１０５、瘤性状解析部１０６及び瘤種判定補完部１０７を有する。

瘤形状解析部１０４は、脳動脈瘤抽出部１０２で抽出された脳動脈瘤候補を仮想的に分割してボクセル群とし、各ボクセルに含まれる脳動脈瘤候補の壁面の法線（瘤壁法線）を算出する。ボクセルは、１つの画像データないし画素を用いて定義され、ボクセル群は、３×３×３や５×５×５などの３次元立方体の領域に関わるボクセルから成る。

ボクセル群の各ボクセルにおける瘤壁法線は、例えば、画像の各画素の輝度値差を用いて対象表面の傾斜等を求めることにより算出され、例えば、グレイ・レベル・グラディエント法（Gray Level Gradient法）により算出される。図５は瘤形状解析部１０４にて算出された瘤壁法線の概略図であり、実際の瘤壁法線はより密に算出される。

瘤種判定部１０５は、瘤形状解析部１０４で算出された瘤壁法線の分布を脳動脈瘤候補の特徴量として、この特徴量と脳動脈瘤判定量としての瘤壁法線の分布とのマッチングを行う。

娘脳動脈瘤判定量は、例えば、図６（ａ）に示すように脳動脈瘤の瘤内側に向かうにつれて１つの注目法線に両脇の２つの周辺法線が近づく瘤壁法線分布を集束型とし、図６（ｂ）に示すように瘤内側に向かうにつれて１つの注目法線から２つの周辺法線が遠ざかる瘤壁法線分布を発散型として、集束型の瘤壁法線分布と発散型の瘤壁法線分布の境界ボクセルを娘脳動脈瘤とそれ以外の脳動脈瘤の境界であると定義される。なお、この娘脳動脈瘤判定量は、種々の方法で定義できる。

瘤種判定部１０５は、特徴量としての瘤壁法線分布と脳動脈瘤判定量としての瘤壁法線分布とが一致する領域、すなわち、脳動脈瘤候補の瘤壁法線分布が集束型と発散型の遷移境界で囲まれた領域を「娘脳動脈瘤候補」とする。図７は瘤種判定部１０５にて抽出された娘脳動脈瘤候補を示す概略図である。

瘤性状解析部１０６は、瘤種判定部１０５で娘脳動脈瘤候補と判定された領域の瘤性状を算出する。瘤性状は、例えば、娘脳動脈瘤のドーム・ネック比（＝Ｄ÷Ｎ（図７参照））、ドーム部分の容積や球形度（形状の不規則性ないし歪み）などを用いて設定される。

瘤種判定補完部１０７は、瘤性状解析部１０６で算出された瘤性状を娘脳動脈瘤候補の特徴量とし、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量とのマッチングを行う。そして、瘤種判定補完部１０７は、特徴量としての瘤性状と娘脳動脈瘤判定量として瘤性状とが互いに一致する場合に限り瘤種判定部の判定を有効とする。一致しない場合は、その判定を無効として娘脳動脈瘤ではないとする。なお、「一致」の判定にあっては、所定の誤差が見込まれる。

[画像調整部]
画像調整部１０８は、ファイルサーバ２０５に記憶された被検体の画像データ、即ち、脳動脈瘤候補や娘脳動脈瘤候補が未だ抽出されていない言わばオリジナルの画像データの中から、娘脳動脈瘤抽出部１０３で抽出された娘脳動脈瘤候補の画像データを特定する。そして、画像調整部１０８は、画像観察装置２０６の表示部やＰＣ２０７の表示部（いずれも図示省略）の画面にて娘脳動脈瘤候補を注目表示する。

図８は画像調整部１０８による娘脳動脈瘤候補の注目表示の説明図である。
画像観察装置２０６やＰＣ２０７の表示画面は、図８に示すように、全体表示画面、２つの拡大表示画面及び解析値表示画面により構成される。画像調整部１０８による表示制御を受けて、全体表示画面及び拡大表示画面には娘脳動脈瘤候補が注目表示された画像が表示され、解析値表示画面には脳動脈瘤候補のサイズ、ドーム・ネック比、球形度（形状の不規則性）、娘脳動脈瘤候補の有無、そのサイズ、ドーム・ネック比などの各種の瘤性状が表示される。

画像調整部１０８は、血管以外の組織を非表示とし又は半透明表示した画像を全体表示画面に表示させたり、全体表示画面に表示された画像のうち、脳動脈瘤候補ないし娘脳動脈瘤候補を包含する部分的画像を拡大表示画面に拡大表示させる。また、画像調整部１０８は、全体表示画面に表示された脳動脈瘤候補、拡大表示画面に表示された脳動脈瘤候補、解析値表示画面に表示された瘤性状について対応付けの番号を付す。更に、画像調整部１０８は、脳動脈瘤候補を他の血管領域と異なる表示色で表示させたり、娘脳動脈瘤候補のみを異なる表示色で表示させるなどの強調表示も行う。

このとき、画像調整部１０８は、拡大表示画面に表示させる娘脳動脈瘤候補を他の組織と重ならないように娘脳動脈瘤候補の視点位置を調節する。なお、娘脳動脈瘤候補の視点位置は、画像観察装置２０６やＰＣ２０７などの表示画面を見る検査者の視線上にくる娘脳動脈瘤候補の位置である。

図９は画像調整部１０８による娘脳動脈瘤候補の視点位置調節の説明図である。

画像調整部１０８は、脳動脈瘤候補の重心Ａから娘脳動脈瘤候補の中心Ｂに向うベクトルＡＢと、娘脳動脈瘤候補の中心Ｂから血管心線Ｃへと垂直に向うベクトルＢＣとを含む平面の垂線Ｎ（Ｎ＝ＡＢ×ＢＣ）を算出する。次いで、ベクトルＡＢを垂線Ｎの方向に傾けたベクトルＶ１（Ｖ１＝ＡＢ＋αＮ：αは定数）を算出する。或いは、ベクトルＡＢを垂線Ｎの方向と逆に傾けたベクトルＶ２（Ｖ２＝ＡＢ−αＮ：αは定数）を算出する。そして、ベクトルＶ１又はベクトルＶ２を視線方向に一致させる。

画像調整部１０８は、ベクトルＶ１を視線方向に一致させた画像を１つの拡大表示画面に表示させ、ベクトルＶ２を視線方向に一致させた画像を他の拡大表示画面に表示させる。更に、この視点位置調節後の娘脳動脈瘤候補と重なる血管を限定的に非表示とし又は半透明表示させる。

[患者データ記憶部]
患者情報記憶部１０９は、患者ごとに脳動脈瘤の破裂の可能性（破裂リスク）と関連のある情報を患者データとして保存する。患者データは、過去に煩った疾患情報（くも膜下出血の有無など）や疾患原因（高血圧、喫煙履歴など）、患者の家族の疾患情報や疾患原因などから構成される。

[リスク評価部]
リスク評価部１１０は、脳動脈瘤抽出部１０２及び娘脳動脈瘤抽出部１０３から脳動脈瘤候補及び娘脳動脈瘤候補の画像データを読み込み、患者データ記憶部から患者データを読み込む。

次いで、リスク評価部１１０は、読み込んだ画像データから脳動脈瘤候補の性状（例えば、サイズ、容積、球形度等）及び娘脳動脈瘤候補の性状（例えば、数、サイズ、容積、球形度等）を算出する。

そして、リスク評価部１１０は、くも膜下出血などの疾患統計データ、脳動脈瘤候補や娘脳動脈瘤候補の性状ならびに患者データとの比較対照により、脳動脈瘤候補又は娘脳動脈瘤候補の破裂リスクを評価する。破裂リスクの評価結果は、例えば、破裂リスクの高−中−低の３段階に区分する。

画像調整部１０８は、リスク評価部１１０から破裂リスクの評価結果を受け取り、破裂リスクの「高」、「中」又は「低」の段階に応じて、全体表示画面や拡大表示画面に表示される脳動脈瘤候補や娘脳動脈瘤候補、解析値表示画面に表示される瘤性状の表示色を設定する。なお、表示色は、破裂リスクの「高」に対して「赤」「中」に対して「黄」、「低」に対して「青」というように設定される。

次に、効果を説明する。

医用画像処理装置１にあっては、
（１）脳動脈瘤抽出部１０２で抽出された脳動脈瘤候補の特徴量を算出し、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量との一致又は不一致のマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする娘脳動脈瘤抽出部１０３を備える。よって、検査者の目視判断に頼ることなく、娘脳動脈瘤を自動的に抽出できる。

（２）娘脳動脈瘤抽出部１０３は、脳動脈瘤抽出部１０２で抽出された脳動脈瘤候補を仮想的に分割してボクセル群とし、各ボクセルに含まれる脳動脈瘤候補の壁面の法線を瘤壁法線として算出する瘤形状解析部１０４と、瘤形状解析部１０４で算出された瘤壁法線の分布を脳動脈瘤候補の特徴量とし、この特徴量と脳動脈瘤判定量としての瘤壁法線の分布とのマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする瘤種判定部１０５とを有する。特に、娘脳動脈瘤判定量は、隣り合う２つ以上の瘤壁法線が瘤内側に向かうにつれて互いに交わる集束型と互いに遠ざかる発散型との遷移境界を、娘脳動脈瘤とそれ以外の脳動脈瘤の境界とする。このため、容易且つ高い信頼性で（１）の効果を得ることができる。

（３）娘脳動脈瘤抽出部１０３は、瘤種判定部１０５で娘脳動脈瘤候補と判定された領域の瘤性状を算出する瘤性状解析部１０６と、瘤性状解析部１０６で算出された瘤性状を娘脳動脈瘤候補の特徴量とし、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量とのマッチングを行い、一致する場合に限り瘤種判定部１０５の判定を有効とする瘤種判定補完部１０７とを有する。従って、（２）の効果の信頼性が高められる。

（４）被検体の画像データの中から娘脳動脈瘤抽出部１０３で抽出された娘脳動脈瘤候補の画像データを特定し、画像観察装置２０６やＰＣ２０７などの表示画面に娘脳動脈瘤候補を注目表示させる画像調整部１０８を備える。特に、画像調整部１０８は、血流以外を非表示とし又は半透明表示とすることにより、娘脳動脈瘤候補を注目表示させる。このため、脳動脈瘤が視認しやすくなり、見落としを低減できる。

（５）画像調整部１０８は、画像観察装置２０６やＰＣ２０７などの表示画面に娘脳動脈瘤候補が映るように娘脳動脈瘤候補の視点位置を調節するため、（４）の効果が一層高められる。

（６）画像調整部１０８は、脳動脈瘤候補の視点位置を調節した後に脳動脈瘤候補と重なって表示される血管を非表示とし又は半透明表示するため、（４）の効果が一層高められる。

（７）脳動脈瘤抽出部１０２で抽出された脳動脈瘤候補の破裂リスクを評価するリスク評価部１１０を備えるため、脳動脈瘤の破裂防止などの手術の要否を速やかに判断できるようになる。

（８）画像調整部１０８は、リスク評価部１１０で特定された脳動脈瘤候補の破裂リスクに応じ、脳動脈瘤抽出部２２で抽出された脳動脈瘤候補、娘脳動脈瘤抽出部２３で抽出された娘脳動脈瘤候補及びそれらの瘤性状の表示色を区別して一画面表示する。このため、（７）の効果が高められる。

以上、本発明に係る医用画像処理装置、及び、医用画像診断装置を１つの実施形態に基づき説明してきたが、具体的な構成については、本実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載の発明の要旨を逸脱しない限り設計の変更や追加等は許容される。

例えば、医用画像処理装置は、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置などのモダリティのコンソールに設けられる画像観察端末やモダリティから離れた遠隔地に設けられるＰＣに適用する例を示したが、何れか一方に適用してもよい。また、この医用画像処理装置は、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置の画像処理装置に適用してもよい。即ち、Ｘ線ＣＴ装置において、被検体を透過したＸ線の減衰率情報を用いて画像データを生成したとき、この画像データを医用ネットワークのファイルサーバに移動させることなく直接的に用いて、脳動脈瘤候補ないし娘脳動脈瘤候補の抽出やその注目表示などの各処理を実行するようにしてもよい。

また、ＭＲＩ装置において、被検体にＲＦパルスを照射して得られるＭＲ信号を用いて画像データを生成したとき、この画像データを医用ネットワークのファイルサーバに移動させることなく直接的に用いて、脳動脈瘤候補ないし娘脳動脈瘤候補の抽出やその注目表示などの各処理を実行するようにしてもよい。

１……医用画像処理装置， １０１……脳血管抽出部， １０２……脳動脈瘤抽出部， １０３……娘脳動脈瘤抽出部， １０４……瘤形状解析部， １０５……瘤種判定部， １０６……瘤性状解析部， １０７……瘤種判定補完部， １０８……画像調整部， １０９……患者データ記憶部， １１０……リスク評価部， ２……医用ネットワーク， ２０１……ＭＲＩ装置， ２０２……Ｘ線ＣＴ装置， ２０３……Ｘ線診断装置， ２０４……超音波診断装置， ２０５……ファイルサーバ， ２０６……画像観察端末， ２０７……ＰＣ．

Claims (11)

1. 被検体の画像データを用いて脳血管領域を抽出する脳血管抽出部と、抽出した脳血管領域の特徴に基づいて脳動脈瘤候補を抽出する脳動脈瘤抽出部とを備えた医用画像処理装置において、
   前記脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補の特徴量を算出し、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量との一致又は不一致のマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする娘脳動脈瘤抽出部を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記娘脳動脈瘤抽出部は、
   前記脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補を仮想的に分割してボクセル群とし、各ボクセルに含まれる脳動脈瘤候補の壁面の法線を瘤壁法線として算出する瘤形状解析部と、
   前記瘤形状解析部で算出された瘤壁法線の分布を脳動脈瘤候補の特徴量とし、この特徴量と脳動脈瘤判定量としての瘤壁法線の分布とのマッチングを行い、一致する領域を娘脳動脈瘤候補とする瘤種判定部と、
   を有する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. 前記娘脳動脈瘤判定量は、隣り合う２つ以上の瘤壁法線が瘤内側に向かうにつれて互いに交わる集束型と互いに遠ざかる発散型との遷移境界を、娘脳動脈瘤とそれ以外の脳動脈瘤の境界とすることを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記娘脳動脈瘤抽出部は、
   前記瘤種判定部で娘脳動脈瘤候補と判定された領域の瘤性状を算出する瘤性状解析部と、
   前記瘤性状解析部で算出された瘤性状を娘脳動脈瘤候補の特徴量とし、この特徴量と娘脳動脈瘤判定量とのマッチングを行い、一致する場合に限り瘤種判定部の判定を有効とする瘤種判定補完部と、
   を有することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記瘤性状は、娘脳動脈瘤のドーム・ネック比又は容積を用いて設定されることを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記被検体の画像データの中から娘脳動脈瘤抽出部で抽出された娘脳動脈瘤候補の画像データを特定し、表示装置の画面に娘脳動脈瘤候補を注目表示させる画像調整部を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項５の何れか１項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記画像調整部は、血管以外を非表示とし又は半透明表示することにより、娘脳動脈瘤候補を注目表示させることを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記画像調整部は、表示装置の画面に娘脳動脈瘤候補が映るように、娘脳動脈瘤候補の視点位置を調節することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記画像調整部は、前記娘脳動脈瘤候補の視点位置を調節した後に脳動脈瘤候補と重なって表示される血管を非表示とし又は半透明表示することを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補の破裂リスクを評価するリスク評価部を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項９の何れか１項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記画像調整部は、リスク評価部で特定された脳動脈瘤候補の破裂リスクに応じ、脳動脈瘤抽出部で抽出された脳動脈瘤候補、娘脳動脈瘤抽出部で抽出された娘脳動脈瘤候補及びそれらの瘤性状の表示色を区別して、１画面表示することを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置。