JP2011161220A - 画像処理装置、ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各部位それぞれの動きがどのように動いているのか、容易に把握することのできる医用画像を用いた臓器動態の画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムを提供することである。
【解決手段】被検体の所定部位を撮像することで取得された複数の時相に対応する複数のボリュームデータを記憶する記憶ユニットと、前記複数のボリュームデータ間の位置合わせを行うことで、前記各ボリュームデータに含まれる各ボクセルにつき、空間的な移動ベクトルを算出する算出ユニットと、前記各ボクセルについての前記移動ベクトルを用いて、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する画像生成ユニットと、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を表示する表示ユニットと、を具備する画像処理装置である。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムに関する。

画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムに関し、より詳細には、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）等を用いて経時的に得られたデータから、各位相間の動き成分を求め、それらの結果を観察する医用画像を用いた臓器動態の画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムに関するものである。

Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）等を用いて、例えば肺野に於ける複数の呼吸位相の画像データを取得し、組織の動態を確認して機能解析する方法は、疾患の診断及び早期発見の観点から非常に有効である。また、自動診断（ＣＡＤ）の観点からも、機能解析結果は有効な方法である。

前述した動態を把握して定量的な値として算出する方法は、一般的にも行われてきており、現在のＣＴ、ＭＲＩのように広い領域を時系列でスキャンできる装置にとって注目されている。

更に、従来の結果観察方法として、カラーマップや、断面変換（ＭＰＲ）画像、３次元（３Ｄ）画像を動画で評価する方法がある。

しかしながら、前述したカラーマップは、全ての時間情報を基に作られたデータであり、表示時にはその時間毎の情報が失われている。また、ＭＰＲや３Ｄ画像の動画では、被検体の各部位それぞれの動きがどのように動いているのか、把握しづらいという問題があった。

上記実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、各部位それぞれの動きがどのように動いているのか、容易に把握することのできる医用画像を用いた臓器動態の画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムを提供することである。

本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。

請求項１に記載の発明は、被検体の所定部位を撮像することで取得された複数の時相に対応する複数のボリュームデータを記憶する記憶ユニットと、前記複数のボリュームデータ間の位置合わせを行うことで、前記各ボリュームデータに含まれる各ボクセルにつき、空間的な移動ベクトルを算出する算出ユニットと、前記各ボクセルについての前記移動ベクトルを用いて、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する画像生成ユニットと、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を表示する表示ユニットと、を具備する画像処理装置である。

各部位それぞれの動きがどのように動いているのか、容易に把握することのできる医用画像を用いた臓器動態の画像処理装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像処理プログラムを提供することができる。

図１は、一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示したブロック図である。 図２は、図１のＸ線ＣＴ装置１に於いて造影された血管について処理する場合の動作について説明するためのフローチャートである。 図３は、基準ボリュームを用いた位置合わせの概念を示した図である。 図４Ａは、動きベクトルの算出方法について説明するための図である。 図４Ｂは、動きベクトルの算出方法について説明するための図である。 図４Ｃは、動きベクトルの算出方法について説明するための図である。 図５Ａは、結果画像の例を示した図である。 図５Ｂは、結果画像の例を示した図である。 図６は、第２の実施形態に係る動き情報の映像化処理の流れを示したフローチャートである。 図７は、それぞれステップＳ５ａにおいて生成され表示されるベクトル場画像の例を示した図である。 図８は、それぞれステップＳ５ａにおいて生成され表示されるベクトル場画像の例を示した図である。 図９は、第３の実施形態に係る動き情報の映像化処理の流れを示したフローチャートである。 図１０は、ステップＳ５ｂにおいて生成され表示されるワイヤーフレーム画像の例を示した図である。

以下、図面を参照して実施形態を説明する。なお、以下の説明においては、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置を例とする実施形態について説明する。しかしながら、当該例に拘泥されず、他の医用画像診断装置（例えば、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、Ｘ線診断装置、核医学診断装置）、医用画像診断装置によって取得される医用画像を用いた画像処理装置に関する実施形態も、実現可能である。

図１は、一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の構成を示したブロック図である。

尚、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１には、Ｘ線管とＸ線検出器とが一体として被検体の周囲を回転する回転／回転方式と、リング上に多数のＸ線検出器が配置され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する固定／回転方式とがあり、何れの方式にも適用可能である。回転／回転方式に関して、一対のＸ線管とＸ線検出器とが回転フレームに搭載された一管球型と、Ｘ線管とＸ線検出器との対が回転フレームに複数搭載されたいわゆる多管球型とがあるが、何れの型でも適用可能である。Ｘ線検出器に関して、被検体を透過したＸ線をシンチレータ等の蛍光体で光に変換してからフォトダイオード等の光電変換素子で電荷に変換する間接変換形と、Ｘ線による半導体内の電子正孔対の発生及びその電極への移動すなわち光導電現象を利用した直接変換形とがあるが、いずれの形を採用してもよい。

図１に於いて、架台１０は、Ｘ線管１１を有する。Ｘ線管１１は、高電圧発生装置からスリップリング機構１８を経由して管電圧の印加及びフィラメント電流の供給を受け、コーンビーム形のＸ線を発生する。Ｘ線管１１は、回転軸（Ｚ軸）を中心に回転自在に支持される回転フレーム１２に、Ｘ線検出器１３と共に搭載される。

呼吸センサ１７は、被検体の呼吸の動きを検出するために設けられている。尚、呼吸センサ１７は、検査対象に応じて、被検体の心臓の動き（心拍）の時相を検出する心電計または拍動センサに置換されることができる。

Ｘ線検出器１３は、Ｘ線管１１から被検体を透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出器１３は、コーンビームに対応するマルチスライス型または２次元アレイ型である。すなわち、Ｘ線検出器１３は、回転軸にそって並列される複数のＸ線検出素子列を有する。各Ｘ線検出素子列は、回転軸ＲＡに直交する方向に沿って一列に配列された複数のＸ線検出素子を有する。

Ｘ線検出器１３の出力は、チャンネル毎にデータ収集回路（ＤＡＳ）１４によって増幅され、デジタル信号に変換され、そして例えば非接触型のデータ伝送装置１５を介して前処理装置１６に送られ、そこで感度補正等の補正処理を受け、再構成処理の直前段階にあるいわゆる投影データとして投影データ／画像データ記憶部２３に、それを収集した時期に対応する呼吸時相コードと共に記憶される。スキャンコントローラ２０は、データ収集（スキャン）のために、回転駆動部、高電圧発生装置１９、データ収集回路１４、投影データ／画像データ記憶部２３等を制御する。

再構成部２４は、ダイナミックスキャニングにより繰り返し収集された投影データに基づいて、呼吸時相の異なる複数の２次元または３次元の画像のデータを再構成する。呼吸時相の異なる複数の２次元又は３次元の画像のデータは、投影データ／画像データ記憶部２３に、その再構成処理に用いた投影データのセットの例えば中心時相に対応する呼吸時相コードと共に記憶される。

３次元の画像再構成処理法としては、典型的には、フェルドカンプ法（Ｆｅｌｄｋａｍｐ ｍｅｔｈｏｄ)である。フェルドカンプ法は、周知の通り、ファンビームコンボリューション・バックプロジェクション法を基にした近似的再構成法であり、コンボリューション処理は、コーン角が比較的小さいことを前提として、データをファン投影データと見なして行われる。しかし、バックプロジェクション処理は、実際のレイ（ｒａｙ）に沿って行われる。つまり、投影データにＺ座標に依存した重みをかけ、その重みをかけた投影データに、ファンビーム再構成と同じ再構成関数をコンボリューションし、そのデータをコーン角を持つ斜めの実際のレイに沿って逆投影する、という手順で画像が再構成される。

前述したように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は画像処理装置を有する。画像処理装置は、上記投影データ／画像データ記憶部２３と共に、特定位相決定部２５、表示処理部２６、基準点決定部２７、関心点決定部２８、ベクトル処理部２９、肺機能指標計算部３０、画像処理部３１を有して構成される。

特定位相決定部２５は、投影データと共に記憶された流量時間曲線の例えば極大点と極小点の特定により最大吸気時相と最大呼気時相とを決定する。基準点決定部２７は、前記最大吸気時相の画像と最大呼気時相の画像それぞれに対して、解剖学上同一部位に基準点を設定する。また、位置合わせの基準となるデータを設定する機能を有している。

関心点決定部２８は、例えば、肺野上（例えば、胸膜、気管支、細部気管支等の肺組織）に複数の関心点を設定する。呼吸に伴う基準点に対する関心点の移動距離等から肺機能指標が得られる。複数の関心点は、最大吸気時相の画像と、最大呼気時相の画像それぞれに対して設定される。また、複数の関心点は、肺の壁輪郭上、結節部上、腫瘍上に設定される。関心点決定部２８は、最大吸気時相の画像と最大呼気時相の画像それぞれから、閾値処理、例えば領域成長処理（ｒｅｇｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ）により肺領域を抽出する。抽出した肺領域の壁輪郭上に、基準点から一定角度毎に関心点を設定する。

ベクトル処理部２９は、最大吸気時相の画像上の複数の関心点各々についてベクトルを計算する。同様に、ベクトル処理部２９は、最大呼気時相の画像上の複数の関心点各々についてもベクトルを計算する。更に、ベクトル処理部２９は、最大吸気時相の画像上の複数の関心点についての複数のベクトルと、最大呼気時相の画像上の複数の関心点についての複数のベクトルとの間で、同じ角度同士でベクトル差分を計算する。つまり、呼吸運動による各関心点の移動距離が、比較的固定的な基準点を基準として定量的に求められる。また、ベクトル処理部２９は、非線形位置合わせ時の変形量から、各ボクセルに於ける３次元の動きベクトル（ｘ^→，ｙ^→，ｚ^→）を算出する機能を有する。

肺機能指標計算部３０は、計算された呼吸運動による複数の関心点各々の移動距離から、各時相の肺体積の定量値、肺体積の変化率、その変化体積の定量値等の肺機能指標を計算する。表示処理部２６は、計算された肺機能指標を画像と共に数値として、または画像の対応位置に指標値に応じた色相や輝度に対応付けて表示させるために必要な処理を行い、これを表示する。

画像処理部３１は、医用画像や部位モデル等の各種画像を処理する。この画像処理部３１は、図示されないが、ソフトウェアまたはハードウェア（回路）、或いはそれらの両方により構成されているもので、画像及びモデルの位置合わせ機能を有している。更に、画像処理部３１は、前記ベクトル処理部２９で算出された動きベクトルの成分それぞれを正規化し、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）カラーに割り付ける機能と、基準となるデータについて非線形位置合わせを行う機能を有している。

次に、図２のフローチャートを参照して、造影された血管について処理する場合の動作について説明する。

図１に示されるＸ線ＣＴ装置１を用いて得られた造影された画像が読み込まれる。尚、ここで読み込まれるデータは、少なくとも２位相以上のデータとする。続くステップＳ２にて、前記ステップＳ１で読み込まれたデータから、位置合わせの基準となるボリュームが選択される。これは、操作者による手動の選択でもよいし、各位相間の動きの差分等から、動きが最も少ないボリュームを自動で検出する方法等が用いられてもよい（図３参照）。なお、以下の説明においては、この基準ボリュームに対応する時相を「基準時相」と呼ぶことにする。

次に、ステップＳ３に於いて、前記ステップＳ２で設定された基準ボリュームを基に、各位相について位置合わせ処理が行われる。位相間の位置合わせには、周知の線形位置合わせや、非線形位置合わせ(例えば、特開２００９−２８３６２号公報、水田忍ら“３次元脳地図と医用頭部画像の自動非線形位置合わせ”,Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｖｏｌ．１６， Ｎｏ．３， １９９８参照)が用いられる。したがって、これらの詳細な説明は省略する。

次に、ステップＳ４にて、位置合わせする際の変形量から、各ボクセルに於ける動きベクトル成分（ｘ^→,ｙ^→，ｚ^→）がベクトル処理部２９にて算出される。例えば、図４Ａに示されるようなボクセル３５₁ から、所定時間経過後の図４Ｂに示されるボクセル３５₂ との間で、あるボクセル３５ａ₁ の移動量に注目する。すると、ボクセル３５ａ₁ から３５ａ₂ までの移動量Ｖ_n ^→については、図４Ｃに示されるような、動きベクトル成分Ｖ_n ^→＝（ｘ^→ _n ,ｙ^→ _n ，ｚ^→ _n ）が算出される。

その後、ステップＳ５にて、前記ステップＳ４で得られた各ボクセルの動きベクトルの成分について正規化が行われ、画像処理部３１にて、３次元上のｘｙｚ軸に対して（Ｒ，Ｇ，Ｂ）カラーの割り付け（すなわち、方向に応じて異なる色彩の割り当てると共に、各成分の大きさに対応した輝度値を割り当てる処理）が行われる。割り付けられた画像は、新規ボリュームとして保存される。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）への割り付けには、絶対値（｜ｘ^→｜,｜ｙ^→｜，｜ｚ^→｜）を算出してもよいし、符号を持った値をそのまま割り付けてもよい。符号を持っている場合は、（ｘ^→,ｙ^→，ｚ^→）ベクトルの最小値から最大値までの中間値が、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）でも中間値となる。

次いで、ステップＳ６に於いて、前述したステップＳ３〜Ｓ５の処理動作が全ての元ボリュームについて行われ、最終ボリュームでない場合はステップＳ７に移行して、次のボリュームへシフトする。そして、位置合わせが行われるべく前記ステップＳ３に移行する。このようにして、動きベクトルの成分をＲＧＢ化したボリュームが作成される。

最後に、ステップＳ８にて、前述したステップＳ３〜Ｓ６で得られたボリュームを用いてＭＰＲ画像が生成され、表示される。これは、一位相で表示しても構わないし、動画で表示しても構わない。

図５Ａ、図５Ｂは、本実施形態に於けるＸ線ＣＴ装置１による画像処理を行った画像の例を示した図である。尚、図５Ａ、図５Ｂに於いては、便宜上、Ｒ成分を○印、Ｇ成分を□印、Ｂ成分を△印で表しており、それぞれの成分が密になっている部分はその色の成分が強い（濃い）状態を表し、当該成分が疎になっている部分はその色の成分が弱い（薄い）状態を表しているものとする。

例えば、図５Ａに示される肺の基準画像４１₁ に対して入力画像４１₂ を合わせると、結果画像４１₃ は、全体としてＲの成分が多いことがわかる。つまり、Ｒの成分はｘ軸方向に相当するので、この結果画像４１₃ から、肺は、上側が主にｘ軸方向に動いていると判断される。

また、図５Ｂに示される肺の基準画像４３₁ に対して入力画像４３₂ を合わせると、結果画像４３₃ は、全体としてＲの成分が多いが、右下側がややＢの成分が多く表示されていることがわかる。つまり、全体としてはｘ軸方向（Ｒ成分）に動いているものの、右下側はｚ軸方向（Ｂ成分）に動いていると判断される。

このように、３次元上の画像の動きを（Ｒ，Ｇ，Ｂ）カラーに割り当てて、動きベクトル成分をその方向に分けてＲ，Ｇ，Ｂ成分で表示するようにしたので、被検体の各部位それぞれの動きが容易に把握することができる。

また、例えば癌部位は動きにくいため、前述した（Ｒ，Ｇ，Ｂ）カラー割り付けした場合、比較的黒く表示され、他の部位との識別ができると考えられる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態では、診断部位の局所的な動きを、各位置における矢印によってベクトル場として表示（ベクトル場表示）するものである。

図６は、第２の実施形態に係る動き情報の映像化処理の流れを示したフローチャートである。ステップＳ１〜ステップＳ４までの処理は、図２に示した第１の実施形態における処理を同様である。以下、ステップＳ５ａ、５ｂの各処理について説明する。

画像処理部３１は、算出された時相毎の各ボクセルの動きベクトルを用いて、予め選択された時相（選択時相）に対応する診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する。具体的には、画像処理部３１は、選択時相のボリュームデータに対して所定のＭＰＲ断面を設定し、算出された選択時相のボクセル毎の動きベクトルを用いて、当該ＭＰＲ断面上の各位置における移動方向及び移動量を矢印で示したベクトル場画像を生成する。表示処理部２６は、生成された選択時相に対応するベクトル場画像を所定の形態で表示する（ステップＳ５ａ）。

図７、図８は、それぞれステップＳ５ａにおいて生成され表示されるベクトル場画像の例を示した図である。各図に示すように、ＭＰＲ画像の各位置につき、基準時相から選択時相までの期間において移動が発生した場合には、移動方向が矢印の向きによって、移動量が矢印の長さによって明示されている。また、動きが発生していない場合には、移動方向及び移動量を示す矢印が割り当てられていない。従って、ユーザは、表示されたベクトル場画像を観察することで、被検体の診断部位の各位置の動きを容易に把握することができる。

続いて、他の時相のベクトル場画像の生成指示（他の時相の選択指示）が入力された場合には、新たに選択された時相につき、ステップＳ３〜Ｓ５aの処理が繰り返し実行される。また、他の時相の選択指示が入力されない場合には、動き情報の映像化処理を終了する（ステップＳ６ａ）。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。本実施形態では、診断部位の局所的な動きを、ワイヤーフレーム、サーフェスモデル等によって表示するものである。

図９は、第３の実施形態に係る動き情報の映像化処理の流れを示したフローチャートである。ステップＳ１〜ステップＳ４までの処理は、図２に示した第１の実施形態における処理を同様である。以下、ステップＳ５ｂ、６ｂの各処理について説明する。

画像処理部３１は、基準ボリュームを用いて、診断部位の輪郭をワイヤーフレームで示すワイヤーフレーム画像（或いは、診断部位の表面を示すサーフェスモデル画像）を生成する。同様に、画像処理部３１は、予め選択された時相（選択時相）に対応するボリュームを用いて、診断部位の輪郭をワイヤーフレームで示すワイヤーフレーム画像（或いは、診断部位の表面を示すサーフェスモデル画像）を生成する。また、画像処理部３１は、生成された各ワイヤーフレーム画像と、基準時相から選択時相までの期間における各ボクセルについての移動ベクトルとを用いて、診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する。すなわち、画像処理部３１は、基準時相に対応するワイヤーフレームと選択時相に対応するワイヤーフレームとを位置合わせすると共に、選択時相に対応するワイヤーフレームに動きを示す情報を付加することで、診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する。表示処理部２６は、生成された選択時相に対応するワイヤーフレーム画像を所定の形態で表示する（ステップＳ５ｂ）。

なお、選択時相に対応するワイヤーフレームに付加される動きを示す情報は、どのようなものであってもよい。例えば、ワイヤーフレーム上の各位置について、第１の実施形態において説明した（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の割り当てを行ってもよい。また、ワイヤーフレーム上の各位置について、第２の実施形態において説明したベクトル場表示を行うようにしてもよい。さらに、各位置毎の動き表示ではなく、所定の範囲について平均的な動きの大きさ、動きの方向を矢印等によって表示するようにしてもよい。

図１０は、ステップＳ５ｂにおいて生成され表示されるワイヤーフレーム画像の例を示した図である。同図に示すように、ワイヤーフレーム画像を観察することで、輪郭上の各位置が基準時相から選択時相までの期間においてどのように移動したのかを容易且つ迅速に視認することができる。

続いて、他の時相のワイヤーフレーム画像の生成指示（他の時相の選択指示）が入力された場合には、新たに選択された時相につき、ステップＳ３〜Ｓ５ｂの処理が繰り返し実行される。また、他の時相の選択指示が入力されない場合には、動き情報の映像化処理を終了する（ステップＳ６ｂ）。

以上述べた各実施形態において、各部位に対して１つの結果画像を表示するようにしている。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、オーバーレイ表示されるものであってもよい。また、各実施形態では静止画を例として説明したが、これに限られるものではなく、動画でも適用が可能である。

また、上記実施形態においては、ステップＳ２において基準ボリュームを設定し、当該基準ボリュームに対する位置合わせを行うことで、各ボクセルについて基準ボリュームに対応する時相からの動きベクトルを算出した。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えば時間的に隣り合うボリューム間において位置合わせを行うことで、各ボクセルについての時相間の移動ベクトルを算出するようにしてもよい。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、本実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。また、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１…Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）、１０…架台、１１…Ｘ線管、１２…回転フレーム、１３…Ｘ線検出器、１４…データ収集回路（ＤＡＳ）、１５…データ伝送装置、１６…前処理装置、１７…呼吸センサ、１８…スリップリング機構、１９…高電圧発生装置、２０…スキャンコントローラ、２３…投影データ／画像データ記憶部、２４…再構成部、２５…特定位相決定部、２６…表示処理部、２７…基準点決定部、２８…関心点決定部、２９…ベクトル処理部、３０…肺機能指標計算部、３１…画像処理部。

Claims (12)

1. 被検体の所定部位を撮像することで取得された複数の時相に対応する複数のボリュームデータを記憶する記憶ユニットと、
   前記複数のボリュームデータ間の位置合わせを行うことで、前記各ボリュームデータに含まれる各ボクセルにつき、空間的な移動ベクトルを算出する算出ユニットと、
   前記各ボクセルについての前記移動ベクトルを用いて、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する画像生成ユニットと、
   前記診断部位の局所的な動きを示す画像を表示する表示ユニットと、
   を具備する画像処理装置。
2. 前記算出ユニットは、前記複数のボリュームデータのうちから選択された所定のボリュームデータを基準とした位置合わせを行うことで、前記移動ベクトルを算出する請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記算出ユニットは、時間的に隣り合うボリューム間において位置合わせを行うことで、前記移動ベクトルを算出する請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記算出ユニットは、前記移動ベクトルを規格化する請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
5. 前記画像生成ユニットは、前記移動ベクトルの各成分の大きさに応じて、成分毎に異なる色彩及び輝度を割り当てることで、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
6. 記前記画像生成ユニットは、前記移動ベクトルの各成分を（Ｒ,Ｇ，Ｂ）に割り当てることで、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記画像生成ユニットは、前記各移動ベクトルを空間位置毎に矢印で図示することで、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
8. 前記画像生成ユニットは、第１の時相における前記所定部位の輪郭と、前記第１の時相から所定期間経過後の第２の時相における前記所定部位の輪郭と、を映像化することで、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
9. 前記画像生成ユニットは、前記診断部位の局所的な動きを示す画像をＭＰＲ画像として生成する請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
10. 被検体の所定部位に関するボリュームデータを複数の時相に亘って撮像する撮像ユニットと、
    前記複数のボリュームデータ間の位置合わせを行うことで、前記各ボリュームデータに含まれる各ボクセルにつき、時相間における空間的な移動ベクトルを算出する算出ユニットと、
    前記各ボクセルについての前記移動ベクトルを用いて、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成する画像生成ユニットと、
    前記診断部位の局所的な動きを示す画像を表示する表示ユニットと、
    を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置。
11. 前記診断部位は胸膜、気管支、細気管支の少なくともいずれかである請求項１乃至１０のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
12. コンピュータに、
    画像処理装置を用いて、被検体の所定部位を撮像することで取得された複数の時相に対応する複数のボリュームデータ間の位置合わせを実行させる位置合わせ機能と、
    前記各ボリュームデータに含まれる各ボクセルにつき、時相間における空間的な移動ベクトルを算出させる算出機能と、
    前記各ボクセルについての前記移動ベクトルを用いて、前記診断部位の局所的な動きを示す画像を生成させる生成機能と、
    前記診断部位の局所的な動きを示す画像を表示させる表示機能と、
    を実現させる画像処理プログラム。

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