JP2011244939A - 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】腫瘍の治療に有効な治療支援データの生成及び表示
【解決手段】治療対象臓器から収集した脈管染影相のボリュームデータに基づいて脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、前記ボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成手段と、前記治療支援データを表示する表示手段とを有する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施例は、腫瘍の治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なう医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラムに関する。

医用画像診断は、コンピュータ技術の発展に伴って実用化されたＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等により急速な進歩を遂げ、今日の医療において必要不可欠なものとなっている。特に近年のＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置では、生体情報検出ユニットや演算処理ユニットの高速化及び高性能化に伴って３次元データ（ボリュームデータ）や３次元画像データを短時間で収集することが可能となった。

そして、上述のような医用画像診断装置の実用化は、悪性腫瘍等の早期発見を可能とし、治療方針や治療方法の決定に大きく貢献している。例えば、肝臓がん等の腫瘍に対する治療方法を決定する際、医師らは、医用画像診断装置によって収集された画像データに示されている腫瘍の形状や大きさ、更には、腫瘍の近接脈管系（腫瘍に近接した血管やリンパ管）に対する浸潤の有無やその進展度等に基づいて当該腫瘍に対する治療方法を決定している。

一方、近年では、例えば、肝臓がんの強調表示を可能とするSonazoid等の超音波造影剤やEOBプリモビスト等のＭＲＩ用造影剤が新たに開発され、これらの造影剤が投与された患者から収集される画像データを観察することにより腫瘍に対する鑑別診断の精度は大幅に向上している。又、前記造影剤の投与に伴って画像データ上の腫瘍領域において出現する染影パターンを自動分析することにより腫瘍に対する鑑別診断を支援する方法も行なわれている。

特開２０１０−５２６３号公報

既に述べたように、腫瘍に対する治療方法の決定は、通常、医用画像診断装置によって収集された画像データにおける腫瘍の形状や大きさ等に関する情報と腫瘍の近接脈管系に対する浸潤の有無や進展度等の情報に基づいて行なわれ、特に脈管浸潤の有無は患者の予後を規定する因子の１つであり、その術前診断は治療方法の決定において極めて重要である。

しかしながら、造影剤によって染影された腫瘍の形状や大きさに基づいて当該腫瘍に対する鑑別診断を行なうことは可能であるが、この方法では、腫瘍の脈管浸潤に関する情報を得ることはできないため、当該腫瘍を治療する際の好適な治療方法（推奨治療方法）を効率よく設定することは困難であるという問題点を有していた。

本発明の実施例は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、患者の治療対象臓器から収集したボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器に発生した腫瘍の治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なうことが可能な医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、請求項１に係る第１の実施例の医用画像診断装置は、治療対象臓器から収集した画像情報に基づいて時系列的なボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成手段と、前記治療支援データを表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。

又、請求項３に係る第１の実施例の医用画像診断装置は、治療対象臓器から収集した画像情報に基づいて時系列的なボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測手段と、前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定手段と、前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。

更に、請求項１０に係る第２の実施例の画像情報処理装置は、治療対象臓器から収集された時系列的なボリュームデータを保管するボリュームデータ保管手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成手段と、前記治療支援データを表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。

又、請求項１１に係る第２の実施例の画像情報処理装置は、治療対象臓器から収集された時系列的なボリュームデータを保管するボリュームデータ保管手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測手段と、前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定手段と、前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。

一方、請求項１２に係る第１の実施例の治療支援データ表示用制御プログラムは、治療対象臓器から収集した時系列的なボリュームデータに基づいて腫瘍治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なう医用画像診断装置に対し、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出機能と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出機能と、前記腫瘍候補領域における腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測機能と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出機能と、前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成機能と前記治療支援データを表示する表示機能を実行させることを特徴としている。

又、請求項１３に係る第２の実施例の治療支援データ表示用制御プログラムは、治療対象臓器から収集した時系列的なボリュームデータに基づいて腫瘍治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なう医用画像診断装置に対し、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出機能と、前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出機能と、前記腫瘍候補領域における腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測機能と、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出機能と、前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測機能と、前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域の治療に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定機能と、前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示機能を実行させることを特徴としている。

本発明の第１の実施例における医用画像診断装置の全体構成を示すブロック図。 同実施例の医用画像診断装置が備える画像情報収集部の具体的な構成を示すブロック図。 同実施例の医用画像診断装置が備えるボリュームデータ生成部の具体的な構成を示すブロック図。 同実施例の医用画像診断装置が備える画像データ生成部の具体的な構成を示すブロック図。 同実施例の医用画像診断装置が備えるデータ処理部の具体的な構成を示すブロック図。 同実施例の芯線設定部において設定される芯線の座標系を示す図。 同実施例における脈管領域及び腫瘍候補領域のボクセル値分布とこれらの領域の検出を目的として設定される閾値との関係を示す図。 同実施例の近接脈管検出部によって検出される近接脈管を模式的に示す図。 同実施例の分枝情報検出部によって検出される近接点の分枝情報を説明するための図。 同実施例の狭窄率計測部によって計測される近接脈管領域の狭窄率を説明するための図。 同実施例における推奨治療方法の設定に用いられる治療アルゴリズムの具体例を示す図。 同実施例における治療支援データの生成／表示手順を示すフローチャート。 本発明の第２の実施例における画像情報処理装置の全体構成を示すブロック図。

以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。

以下に述べる本実施例の医用画像診断装置は、患者の治療対象臓器に対するＭＲＩ撮影によって収集された時系列的なボリュームデータの中から選択した腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて腫瘍候補領域を検出し、脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記腫瘍候補領域に近接した脈管領域を検出する。次いで、上述の腫瘍候補領域及び脈管領域の形状や位置情報等に基づいて計測した各種治療パラメータを用いて当該腫瘍に対して好適な推奨治療方法を設定する。そして、この推奨治療方法に関する情報と前記ボリュームデータに基づいて生成した前記腫瘍候補領域を中心とする狭範囲の３次元画像データ及びＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）画像データを治療支援データとして表示部に表示する。

尚、以下の説明では、当該治療対象臓器に対するＭＲＩ撮影によって収集されたボリュームデータに基づいて治療支援データの生成とその表示を行なう場合について述べるが、上述のボリュームデータは、Ｘ線ＣＴ撮影等の他の撮影方式によって収集されたものであっても構わない。

（装置の構成）
本発明の第１の実施例における医用画像診断装置の構成と機能につき図１乃至図１１を用いて説明する。但し、図１は、前記医用画像診断装置の全体構成を示すブロック図であり、図２乃至図５は、この医用画像診断装置が備える画像情報収集部、ボリュームデータ生成部、画像データ生成部及びデータ処理部の具体的な構成を示すブロック図である。

図１に示す本実施例の医用画像診断装置２００は、造影剤が投与された当該患者の治療対象臓器に対する３次元的なＭＲＩ撮影により画像情報としてのＭＲデータを収集する画像情報収集部１００と、得られたＭＲデータに基づいて時系列的な３次元データ（ボリュームデータ）を生成するボリュームデータ生成部５と、このボリュームデータを処理して治療対象臓器に対する広範囲な３次元画像データと治療対象臓器内の腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データを生成する画像データ生成部６と、時系列的なボリュームデータの中から選択した腫瘍染影相及び脈管染影相のボリュームデータを処理して治療対象臓器における腫瘍候補領域及び脈管領域を検出し、得られた腫瘍候補領域及び脈管領域の各種情報に基づいて当該腫瘍の治療に好適な推奨治療方法を設定するデータ処理部７と、画像データ生成部６において生成された３次元画像データ及びＭＰＲ画像データやデータ処理部７において設定された推奨治療方法に関する情報を腫瘍治療に対する治療支援データとして表示する表示部８と、ボリュームデータ収集条件や画像データ生成条件の設定等を行なう入力部９と、上述の各ユニットを統括的に制御する主制御部１０を備えている。

次に、当該患者の治療対象臓器に対してＭＲＩ撮影を行なうことにより画像情報としてのＭＲデータを収集する画像情報収集部１００の具体的な構成と機能につき図２のブロック図を用いて説明する。

図２に示す画像情報収集部１００は、患者１５０の治療対象臓器に対して静磁場及び傾斜磁場を発生する静磁場発生部１及び傾斜磁場発生部２と、前記治療対象臓器に対してＲＦパルスを照射しこの治療対象臓器において発生したＭＲ信号を検出する送受信部３と、患者１５０を載置する天板１４１と、天板１４１を患者１５０の体軸方向（図２のｚ軸方向）へ移動させる天板移動機構部１４２と、ＭＲＩ撮影におけるパルスシーケンスや天板１４１の移動を制御する副制御部４を備えている。

静磁場発生部１は、常伝導磁石あるいは超電導磁石によって構成される主磁石１１と、この主磁石１１に電流を供給する静磁場電源１２を備え、図示しないガントリ中央部の撮影野に配置された患者１５０の治療対象臓器に対し強力な静磁場を形成する。尚、主磁石１１は、永久磁石によって構成されていてもよい。

一方、傾斜磁場発生部２は、患者１５０の体軸方向（ｚ軸方向）とこの体軸方向に直交するｘ軸方向及びｙ軸方向に対して傾斜磁場を形成する傾斜磁場コイル２１と、傾斜磁場コイル２１の各々に対してパルス電流を供給する傾斜磁場電源２２を備えている。

傾斜磁場コイル２１及び傾斜磁場電源２２は、患者１５０の治療対象臓器が置かれたガントリ中央部の撮影野に対して位置情報を付加する。即ち、傾斜磁場電源２２は、副制御部４から供給されるシーケンス制御信号に基づいてｘ軸方向，ｙ軸方向及びｚ軸方向の傾斜磁場コイル２１に供給するパルス電流を制御することにより各々の方向に対して傾斜磁場を形成する。そして、ｘ軸方向，ｙ軸方向及びｚ軸方向の傾斜磁場は合成されて互いに直交するスライス選択傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場及び周波数エンコード（読み出し）傾斜磁場が任意の方向に形成され、これらの傾斜磁場は、主磁石１１によって形成された静磁場に重畳されて患者１５０の治療対象臓器に印加される。

次に、送受信部３は、患者１５０の治療対象臓器に対してＲＦパルスを照射すると共に前記治療対象臓器において発生したＭＲ信号を検出する送受信コイル３１と、送受信コイル３１に接続された送信部３２及び受信部３３を備えている。但し、送受信コイル３１は、送信専用コイルと受信専用コイルによって構成されていても構わない。

送信部３２は、送受信コイル３１に対してパルス電流を供給する機能を有し、図示しない基準信号発生器、変調器及び電力増幅器等を有している。前記基準信号発生器は、主磁石１１の静磁場強度によって決定される磁気共鳴周波数（ラーモア周波数）と同じ周波数を有した基準信号を発生し、前記変調器は、この基準信号を所定の選択励起波形で変調してパルス電流を生成する。そして、得られたパルス電流は、前記電力増幅器を介して送受信コイル３１へ供給され、患者１５０の治療対象臓器に対しＲＦパルスが照射される。

一方、受信部３３は、ＲＦパルスが照射された前記治療対象臓器にて発生し送受信コイル３１によって検出されたＭＲ信号に対し中間周波変換、位相検波、低周波増幅、フィルタリング、Ａ／Ｄ変換等の信号処理を行なってＭＲデータを生成する。

次に、副制御部４は、シーケンス制御部４１及び天板移動制御部４２を備えている。シーケンス制御部４１は、図示しないＣＰＵと記憶回路を備え、主制御部１０から供給される上述のボリュームデータ収集条件を前記記憶回路に一旦保存した後、これらの情報に基づいてＭＲＩ撮影のシーケンス制御信号を生成し傾斜磁場発生部２の傾斜磁場電源２２及び送受信部３の送信部３２を制御する。一方、天板移動制御部４２は、入力部９から主制御部１０を介して供給される天板移動指示信号に基づいて天板移動制御信号を生成し天板移動機構部１４２へ供給する。

次に、図１のボリュームデータ生成部５は、図３に示すように画像情報記憶部５１、高速演算処理部５２及び補間処理部５３を備え、画像情報記憶部５１には、スライス選択傾斜磁場及び位相エンコード傾斜磁場を順次更新することにより治療対象臓器から時系列的に収集されるＭＲデータが３次元的な画像情報として順次保存される。

一方、高速演算処理部５２は、画像情報記憶部５１から読み出した３次元ｋ空間（周波数空間）のＭＲデータに対し２次元フーリエ変換あるいは３次元フーリエ変換による再構成処理を行なって実空間の３次元データを生成し、補間処理部５３は、高速演算処理部５２によって生成された時系列的な３次元データのボクセルを必要に応じて補間処理し等方的なボクセルで構成されたボリュームデータを生成する。そして、得られた時系列的なボリュームデータは、画像データ生成部６及びデータ処理部７へ供給される。

次に、図１に示した画像データ生成部６の具体的な構成につき図４を用いて説明する。図４の画像データ生成部６は、ボリュームデータ生成部５から供給されるボリュームデータに基づいて３次元画像データを生成する３次元画像データ生成部６１と、前記ボリュームデータに基づいてＭＰＲ画像データを生成するＭＰＲ画像データ生成部６２と、上述の３次元画像データ及びＭＰＲ画像データを一旦保存する画像データ記憶部６３を備え、３次元画像データ生成部６１は、ボリュームデータ補正部６１１、不透明度・色調設定部６１２及びレンダリング処理部６１３を有している。

ボリュームデータ補正部６１１は、ボリュームデータ生成部５の補間処理部５３から供給される治療対象臓器の広範囲なボリュームデータ及びこのボリュームデータの中から抽出した前記治療対象臓器の腫瘍候補領域を中心とする狭範囲なボリュームデータのボクセル値を予め設定された３次元表示用の視線ベクトルと臓器境界面に対する法線ベクトルとの内積値に基づいて補正し、不透明度・色調設定部６１２は、補正されたボクセル値に基づいて不透明度や色調を設定する。

そして、レンダリング処理部６１３は、不透明度・色調設定部６１２によって設定された不透明度及び色調に基づいて治療対象臓器の広範囲なボリュームデータ及び前記腫瘍候補領域を中心とする狭範囲なボリュームデータをレンダリング処理して３次元画像データ（広範囲な３次元画像データ及び狭範囲な３次元画像データ）を生成する。

一方、ＭＰＲ画像データ生成部６２は、ＭＰＲ断面設定部６２１及びボクセル抽出部６２２を有し、ＭＰＲ断面設定部６２１は、データ処理部７が備える後述の腫瘍情報検出部７３から供給される腫瘍候補領域の中心位置情報と近接脈管検出部７４から供給される前記腫瘍候補領域に近接した脈管領域（以下では、近接脈管領域と呼ぶ。）の芯線情報を受信し、腫瘍候補領域の中心と近接脈管領域の芯線（近接芯線）を含む平面状あるいは曲面状のＭＰＲ断面を設定する。

ボクセル抽出部６２２は、ボリュームデータ生成部５から供給される治療対象臓器の広範囲なボリュームデータに対し上述のＭＰＲ断面を設定し、このＭＰＲ断面上に存在する前記ボリュームデータのボクセルを抽出して腫瘍候補領域を中心とした狭範囲なＭＰＲ画像データを生成する。そして、上述の３次元画像データ生成部６１において生成された広範囲な３次元画像データ及び狭範囲な３次元画像データとＭＰＲ画像データ生成部６２において生成された狭範囲なＭＰＲ画像データは画像データ記憶部６３に一旦保存された後、腫瘍治療に対する治療支援データ（第１の治療支援データ）として表示部８に表示される。

次に、データ処理部７の具体的な構成と機能につき図５乃至図１１を用いて説明する。

データ処理部７は、ボリュームデータ生成部５が生成した時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍候補領域が造影剤によって染影される時相（腫瘍染影相）のボリュームデータ及び脈管領域が染影される時相（脈管染影相）のボリュームデータに基づいて当該治療対象臓器の腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した脈管領域の形状や位置情報等を検出する機能と、得られたこれらの情報に基づいて腫瘍の治療に好適な推奨治療方法を設定する機能を有し、図５に示すように、ボリュームデータ記憶部７１、脈管情報検出部７２、腫瘍情報検出部７３、近接脈管検出部７４、治療パラメータ計測部７５及び治療方法設定部７６を備えている。以下では、データ処理部７が備える上述の各ユニットについて更に詳しく説明する。

ボリュームデータ記憶部７１には、ボリュームデータ生成部５が生成した時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータ及び脈管染影相のボリュームデータが保存される。具体的には、ボリュームデータ生成部５から時系列的に供給されるボリュームデータに基づいて画像データ生成部６が生成した治療対象臓器の広範囲な３次元画像データが表示部８において順次表示され、この３次元画像データの観測下で入力部９から供給される選択指示信号に従って前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相及び脈管染影相のボリュームデータがボリュームデータ記憶部７１に夫々保存される。

脈管情報検出部７２は、脈管染影相のボリュームデータに基づいて治療対象臓器内の脈管領域を検出する脈管領域検出部７２１と、検出された脈管領域に対して芯線を設定する芯線設定部７２２を有している。

脈管領域検出部７２１は、ボリュームデータ記憶部７１から読み出した脈管染影相のボリュームデータのボクセル値と入力部９から主制御部１０を介して供給される閾値α１とを比較し、造影剤の投与により閾値α１より大きなボクセル値を有するボクセルを抽出することにより脈管領域を検出する。

一方、芯線設定部７２２は、脈管領域検出部７２１によって検出された脈管領域の内部に基準点を配置し、この基準点を始点として脈管領域の芯線（中心線）を設定する。例えば、脈管領域内にて任意に配置された基準点から３次元の全角度方向へ複数の単位ベクトルを発生させ、これらの単位ベクトルの中から探索ベクトルとして選定した脈管領域の境界面までの距離が最大となる方向の単位ベクトルに直交する脈管横断面の中心位置座標を算出する。次いで、上述の探索ベクトルと脈管横断面との交差位置がその中心と一致するように方向が補正された探索ベクトルを前記脈管横断面の中心において新たに設定し、補正後の探索ベクトルを用いて上述の手順を繰り返すことにより得られた脈管走行方向における複数の中心位置座標に基づいて脈管領域の芯線を設定する。

図６は、３次元配列された複数のボクセルによって構成される脈管染影相のボリュームデータＶａに対して芯線設定部７２２が設定する芯線Ｃａの座標系を示したものであり、芯線Ｃａは、ボリュームデータＶａの脈管領域内において任意に設定された基準点Ｆ１（Ｘ１、Ｙ１，Ｚ１）を始点とし脈管内腔の横断面における中心Ｆｑ（Ｘｑ，Ｙｑ、Ｚｑ）を連結することによって設定される。

図５へ戻って、腫瘍情報検出部７３は、腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて治療対象臓器内の腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出部７３１と、得られた腫瘍候補領域の中心位置情報を計測する腫瘍位置情報計測部７３２を有している。

腫瘍候補領域検出部７３１は、ボリュームデータ記憶部７１から供給された腫瘍染影相のボリュームデータが有するボクセル値と入力部９において予め設定された閾値α２及び閾値α３（α２＞α３）とを比較し、造影剤が投与された場合に周囲の脈管領域や正常組織領域より小さなボクセル値を有するボクセルを抽出することにより腫瘍候補領域を検出する。

一方、腫瘍位置情報計測部７３２は、図示しない演算処理部を有し、腫瘍候補領域検出部７３１によって検出された腫瘍候補領域に含まれているボクセルの位置座標に基づいて腫瘍候補領域の中心位置情報を計測する。

例えば、造影剤としてＥＯＢプリモビストが投与された肝臓を治療対象臓器としてＭＲＩ撮影を行なう場合、このＭＲＩ撮影によって収集された脈管染影相のボリュームデータにおける脈管領域の平均ボクセル値β１、腫瘍染影相のボリュームデータにおける正常組織領域の平均ボクセル値β２及び腫瘍候補領域の平均ボクセル値β３と、脈管領域及び腫瘍候補領域の検出を目的として入力部９において設定される閾値α１乃至閾値α３との関係を図７に示す。

上述のようなＥＯＢプリモビストを造影剤として用いたＭＲＩ撮影においては、脈管染影相における脈管領域の平均ボクセル値β１が最も大きく、次いで、腫瘍染影相における正常組織領域の平均ボクセル値β２、腫瘍染影相における腫瘍候補領域の平均ボクセル値β３の順に小さくなる。従って図７に示すように、閾値α１乃至α３を、β１＞α１＞β２＞α２＞β３＞α３のように設定することにより、脈管情報検出部７２の脈管領域検出部７２１では閾値α１より大きなボクセル値を有する脈管領域の検出が可能となり、腫瘍情報検出部７３の腫瘍候補領域検出部７３１では脈管領域や正常組織領域より小さなボクセル値を有する腫瘍候補領域の検出が可能となる。尚、図７における閾値α３の設定は、脈管領域や腫瘍候補領域に直接関与しない不要なボクセルあるいはノイズレベルのボクセルを排除するために行なわれる。

次に、図５に示す近接脈管検出部７４は、腫瘍候補領域検出部７３１によって検出された１つあるいは複数からなる腫瘍候補領域の情報と脈管領域検出部７２１によって検出された脈管領域の情報に基づいて腫瘍候補領域の各々に近接した脈管領域（近接脈管領域）を検出する機能を有し、図示しない演算処理部を備えている。

即ち、近接脈管検出部７４の演算処理部は、脈管情報検出部７２の芯線設定部７２２から供給される芯線情報と腫瘍情報検出部７３の腫瘍位置情報計測部７３２から供給される腫瘍候補領域の中心位置情報とに基づいて腫瘍候補領域の中心（腫瘍中心）からの距離が所定範囲内にある芯線（近接芯線）及び前記腫瘍中心に最も近い近接芯線上の近接点を検出し、更に、検出された近接芯線に対応する近接脈管領域を検出する。

図８は、近接脈管検出部７４によって検出された近接脈管領域を示した図であり、近接脈管検出部７４が備える演算処理部は、腫瘍候補領域Ｔｍの腫瘍中心Ｐｔを基準として所定半径ｄを有する球面Ｓｍを設定し、球面Ｓｍの内部に存在する脈管領域Ｖｓの芯線Ｃａを近接芯線Ｃａｘとして検出する。次いで、腫瘍中心Ｐｔに最も近い近接芯線上の近接点Ｐｖを検出し、更に、近接芯線Ｃａｘに対応した（即ち、近接芯線Ｃａｘを中心軸とする）近接脈管領域Ｖｓｘを検出する。

図５へ戻って、治療パラメータ計測部７５は、近接脈管検出部７４から供給される近接脈管情報、脈管情報検出部７２から供給される脈管領域情報及び腫瘍情報検出部７３から供給される腫瘍候補領域情報に基づいて推奨治療方法の設定を目的とした各種治療パラメータを計測する機能を有し、例えば、分枝情報検出部７５１、狭窄率計測部７５２及び腫瘍計測部７５３を備えている。

分枝情報検出部７５１は、図９に示すように、近接脈管検出部７４から供給される近接芯線上の近接点Ｐｖと脈管情報検出部７２の芯線設定部７２２から供給される芯線Ｃａとに基づき、近接点Ｐｖが属する分枝を検出する。

例えば、図９に示すように芯線Ｃａの第１分岐点Ｐ１までを脈管領域Ｖｓの本幹Ｖｓ０、第１分岐点Ｐ１から第２分岐点Ｐ２までを１次分枝Ｖｓ１、第２分岐点Ｐ２から第３分岐点Ｐ３までを２次分枝Ｖｓ２、第３分岐点Ｐ３から第４分岐点Ｐ４までを３次分枝Ｖｓ３、・・・とした場合、分枝情報検出部７５１は、近接脈管検出部７４から供給される近接点Ｐｖの位置情報と脈管情報検出部７２の芯線設定部７２２から供給される芯線Ｃａの位置情報を受信し、近接点Ｐｖを始点として芯線Ｃａを辿ることにより近接点Ｐｖが属する３次分枝Ｖｓ３を検出する。

一方、狭窄率計測部７５２は、近接脈管検出部７４から供給される近接芯線の位置情報と血管領域検出部７２１から供給される脈管領域の輪郭データを受信し、近接芯線に垂直な複数の断面を脈管領域の輪郭データに対して設定することにより近接脈管領域における狭窄率を計測する。即ち、狭窄率計測部７５２は、図１０に示すように、近接脈管検出部７４によって検出された近接脈管Ｖｓｘにおいて隣接する腫瘍候補領域Ｔｍの浸潤により狭窄が発生した脈管部位の内径Ｄａと正常な脈管部位の内径Ｄｂを計測し、更に、これらの計測結果に基づいて近接脈管Ｖｓｘの近接点Ｐｖあるいはその近傍における狭窄率を計測する。

再び図５へ戻って、治療パラメータ計測部７５の腫瘍計測部７５３は、腫瘍情報検出部７３の腫瘍候補領域検出部７３１から供給される腫瘍候補領域の輪郭情報に基づいてその大きさ（腫瘍径）と数を計測する。

次に、治療方法設定部７６は、治療パラメータ計測部７５が計測した各種治療パラメータに基づいて当該腫瘍の治療に好適な推奨治療方法を設定する機能を有し、図５に示すように治療アルゴリズム保管部７６１と治療方法選択部７６２を備えている。

治療アルゴリズム保管部７６１には、過去の治療経験等に基づいて予め設定された治療アルゴリズムが予め保管されている。図１１は、肝細胞癌に対する推奨治療方法を設定する際に有効な治療アルゴリズムの具体例を示したものであり、ここでは、近接点の分枝情報、腫瘍数及び腫瘍径に基づいて推奨治療方法を設定する場合について示している。

即ち、図１１に示すように、治療方法は、先ず、腫瘍候補領域の近傍に近接脈管領域（門脈）及び近接点が存在しないＶｐ０、門脈２次分枝より末梢に近接点が存在するＶｐ１、門脈２次分枝に近接点が存在するＶｐ２、門脈１次分枝に近接点が存在するＶｐ３及び門脈本幹に近接点が存在するＶｐ４（図示せず）に分類され、門脈分枝に近接点が存在するＶｐ１乃至Ｖｐ３ではＴＡＩ法（経カテーテル肝動脈注入療法）や全身化学療法等が選択される。

一方、腫瘍候補領域の近傍に近接門脈や近接点が存在しないＶｐ０では、腫瘍数や腫瘍径によって治療方法は更に分類され、腫瘍数が４個以上の場合にはＴＡＥ法（経カテーテル肝動脈塞栓法）、腫瘍数が３個以下で腫瘍径が３ｃｍより大きい場合には上述のＴＡＥ法やＲＦＡ法（ラジオ波焼灼療法）等の局所治療、又、腫瘍数が３個以下で腫瘍径が３ｃｍ以下の場合には局所治療が夫々選択される。

次いで、図５に示した治療方法設定部７６の治療方法選択部７６２は、治療パラメータ計測部７５から供給される近接点の分枝情報、近接脈管における狭窄率、腫瘍候補領域の腫瘍数及び腫瘍径に関する情報を受信し、これらの情報に対応した治療方法を治療アルゴリズム保管部７６１に予め保管された各種治療方法の中から選択することにより推奨治療方法を設定する。そして、得られた推奨治療方法に関する情報は、腫瘍治療に対する治療支援データ（第２の治療支援データ）として表示部８において表示される。

図１へ戻って、医用画像診断装置２００の表示部８は、図示しない表示データ生成部、データ変換部及びモニタを備え、前記表示データ生成部は、画像データ生成部６から供給される３次元画像データやＭＰＲ画像データに患者情報や腫瘍候補領域の輪郭データ等の付帯情報を付加して表示データを生成する。そして、前記データ変換部は、前記表示データ生成部によって生成された表示データに対しＤ／Ａ変換やテレビフォーマット変換等の変換処理を行ない、当該腫瘍治療に対する第１の治療支援データとして前記モニタに表示する。同様にして、前記表示データ生成部は、データ処理部７の治療方法設定部７６から供給される推奨治療方法に関する情報を所定の表示フォーマットに変換し、当該腫瘍治療に対する第２の治療支援データとして前記モニタに表示する。

入力部９は、操作卓上に表示パネルやスイッチ、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、患者情報の入力、ボリュームデータ収集条件の設定、画像データ生成条件の設定、腫瘍染影相及び脈管染影相の指定、脈管領域及び腫瘍候補領域等の検出を目的とした閾値の設定、各種コマンド信号の入力等を行なう。

主制御部１０は、図示しないＣＰＵと記憶回路を備え、医用画像診断装置２００が有する各ユニットを統括して制御する機能を有している。そして、主制御部１０の前記記憶回路には、入力部９において入力あるいは設定された上述の情報が保存される。一方、主制御部１０のＣＰＵは、前記記憶回路に保存された入力情報及び設定情報に基づき、画像情報収集部１００によって収集した画像情報を処理して患者１５０の治療対象臓器に対する広範囲な３次元画像データと前記治療対象臓器の腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データの生成と表示を実行させ、更に、腫瘍染影相及び脈管染影相におけるボリュームデータに基づいて検出した前記腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した脈管領域の形状や位置情報等に基づいて当該腫瘍治療に好適な推奨治療方法の設定とその表示を実行させる。

（治療支援データの生成／表示手順）
次に、本実施例における治療支援データの生成／表示手順につき図１２のフローチャートを用いて説明する。尚、ここでも、患者１５０の治療対象臓器に対するＭＲＩ撮影によって収集されたボリュームデータに基づいて画像データの生成と推奨治療方法の設定を行なう場合について述べるが、上述のボリュームデータは、Ｘ線ＣＴ撮影等の他の撮影方式によって収集されたものであっても構わない。

患者１５０に対するボリュームデータの収集に先立ち、医用画像診断装置２００を操作する医師や検査技師等の医療従事者（以下では、操作者と呼ぶ。）は、入力部９において患者情報の入力、ボリュームデータ収集条件の設定、画像データ生成条件の設定、脈管領域及び腫瘍候補領域の検出を目的とした閾値の設定等を行なう（図１２のステップＳ１）。

上述の初期設定が終了したならば、天板１４１に載置された患者１５０に対して造影剤を投与し、所定時間経過した後にＭＲＩ撮影の開始コマンドを入力部９において入力する。そして、主制御部１０を介して上述のコマンド信号を受信した画像情報収集部１００は、ボリュームデータ収集条件によって既定されたパルスシーケンスのＭＲＩ撮影を患者１５０に対して行ないＭＲデータを収集する。

一方、ボリュームデータ生成部５は、画像情報収集部１００から供給された３次元ｋ空間（周波数空間）のＭＲデータに対し２次元フーリエ変換あるいは３次元フーリエ変換による再構成処理や補間処理を行なって実空間のボリュームデータを生成する（図１２のステップＳ２）。

次に、画像データ生成部６の３次元画像データ生成部６１は、ボリュームデータ生成部５から時系列的に供給されるボリュームデータのボクセルに対し不透明度や色調等を設定した後レンダリング処理を行なって３次元画像データを生成し、表示部８のモニタに表示する（図１２のステップＳ３）。

一方、操作者は、表示部８において表示される３次元画像データの観察下で造影剤により腫瘍領域が染影される時相（腫瘍染影相）及び所定の脈管領域が染影される時相（脈管染影相）を入力部９において指定することにより、ボリュームデータ生成部５から時系列的に供給される複数のボリュームデータの中から腫瘍染影相及び脈管染影相のボリュームデータを選択する。そして、選択された各時相のボリュームデータは、データ処理部７のボリュームデータ記憶部７１に保存される（図１２のステップＳ４）。

腫瘍染影相及び脈管染影相におけるボリュームデータの選択と保存が終了したならば、脈管情報検出部７２の脈管領域検出部７２１は、ボリュームデータ記憶部７１から読み出した脈管染影相のボリュームデータが有するボクセル値と入力部９から主制御部１０を介して供給される閾値α１とを比較し、造影剤の投与により閾値α１より大きなボクセル値を有するボクセルを抽出することにより脈管領域を検出する（図１２のステップＳ５）。次いで、芯線設定部７２２は、脈管領域検出部７２１によって検出された脈管領域の内部に基準点を配置し、この基準点を始点として脈管領域の芯線を設定する（図１２のステップＳ６）。

一方、腫瘍情報検出部７３の腫瘍候補領域検出部７３１は、ボリュームデータ記憶部７１から供給された腫瘍染影相のボリュームデータが有するボクセル値と入力部９から主制御部１０を介して供給される閾値α２及び閾値α３（α２＞α３）とを比較し、造影剤が投与された場合に周囲の脈管領域や正常組織領域より小さなボクセル値を有するボクセルを抽出することにより１つあるいは複数の腫瘍候補領域を検出する。そして、この検出結果を受信した表示部８の表示データ生成部は、ボリュームデータ記憶部７１から読み出した腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて画像データ生成部６の３次元画像データ生成部６１が生成した治療対象臓器の広範囲な３次元画像データに、例えば、腫瘍候補領域の輪郭を示す閉曲線を重畳してモニタに表示する（図１２のステップＳ７）。

次に、腫瘍位置情報計測部７３２は、腫瘍候補領域検出部７３１によって検出された腫瘍候補領域に含まれているボクセルの位置座標に基づき前記腫瘍候補領域の腫瘍中心位置情報を計測する（図１２のステップＳ８）。次いで、操作者は、入力部９に設けられた入力デバイスを用い、表示部８において腫瘍染影相の広範囲な３次元画像データと共に表示された１つあるいは複数からなる腫瘍候補領域の中から所望の腫瘍候補領域を選択する（図１２のステップＳ９）。

一方、主制御部１０を介して腫瘍候補領域の選択信号を受信したデータ処理部７の近接脈管検出部７４は、脈管情報検出部７２の芯線設定部７２２から供給される芯線位置情報と腫瘍情報検出部７３の腫瘍位置情報計測部７３２から供給される前記選択信号に対応した腫瘍候補領域の中心位置情報とに基づいて腫瘍中心からの距離が所定の範囲内にある近接芯線及び前記腫瘍中心に最も近接した近接芯線上の近接点を検出し、更に、検出された近接芯線に対応する脈管領域を近接脈管領域として検出する（図１２のステップＳ１０）。

次いで、画像データ生成部６のＭＰＲ画像データ生成部６２は、データ処理部７の腫瘍情報検出部７３から供給された腫瘍候補領域の中心位置情報と近接脈管検出部７４から供給された前記腫瘍候補領域に近接した近接芯線の位置情報を受信し、腫瘍中心と近接芯線とを含む平面状あるいは曲面状のＭＰＲ断面をボリュームデータ記憶部７１から読み出した腫瘍染影相あるいは脈管染影相のボリュームデータに対して設定する。そして、このＭＰＲ断面上に存在する前記ボリュームデータのボクセルを抽出して腫瘍候補領域及び近接脈管領域を中心とした狭範囲なＭＰＲ画像データを生成する。

一方、画像データ生成部６の３次元画像データ生成部６１は、データ処理部７の腫瘍情報検出部７３から供給された腫瘍候補領域の中心位置情報あるいは近接脈管検出部７４から供給された近接点の位置情報を受信し、ボリュームデータ記憶部７１から読み出した腫瘍染影相あるいは脈管染影相のボリュームデータに対し腫瘍中心あるいは近接点を基準としたレンダリング処理を行なって腫瘍候補領域及び近接脈管領域を中心とした狭範囲な３次元画像データを生成する。そして、得られた上述のＭＰＲ画像データ及び３次元画像データは、腫瘍治療に対する第１の治療支援データとして表示部８のモニタに表示される（図１２のステップＳ１１）。

次に、治療パラメータ計測部７５の分枝情報検出部７５１は、近接脈管検出部７４から供給された近接点の位置情報と芯線設定部７２２から供給された前記近接点を含む広範囲な芯線の位置情報とに基づき、近接点が属する分枝を検出する。

一方、狭窄率計測部７５２は、近接脈管検出部７４から供給された近接芯線の位置情報と血管領域検出部７２１から供給された脈管領域の輪郭データを受信し、近接芯線に垂直な複数の断面を脈管領域の輪郭データに対して設定する。そして、腫瘍の浸潤により狭窄が発生した脈管領域の内径と正常な脈管領域の内径を計測することにより近接脈管領域における狭窄率を計測する。

又、腫瘍計測部７５３は、腫瘍情報検出部７３の腫瘍候補領域検出部７３１から供給された腫瘍候補領域の輪郭情報に基づいてその数や腫瘍径を計測する（図１２のステップＳ１２）。

次に、治療方法設定部７６は、治療パラメータ計測部７５において計測された近接点の分枝情報、近接脈管における狭窄率、腫瘍候補領域の数及び腫瘍径等の治療パラメータを受信し、これらの治療パラメータに対応した治療方法を自己の治療アルゴリズム保管部７６１に予め保管された各種治療方法の中から選択することにより当該腫瘍に好適な推奨治療方法を設定する。そして、設定された推奨治療方法に関する情報は、腫瘍治療に対する第２の治療支援データとして上述のステップＳ１１において生成された狭範囲な３次元画像データやＭＰＲ画像データ（第１の治療支援データ）と共に表示部８のモニタに表示される（図１２のステップＳ１３）。

上述の腫瘍候補領域及び近接脈管領域を中心とした狭範囲な３次元画像データやＭＰＲ画像データの生成／表示と前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法の設定／表示が終了したならば、治療対象臓器の広範囲な３次元画像データに腫瘍候補領域の輪郭データを重畳した表示モード（上述のステップＳ７参照）に戻し、このとき表示される複数からなる腫瘍候補領域の中から新たな腫瘍候補領域を順次選択する。そして、選択された腫瘍候補領域の各々に対して狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データの生成／表示と前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法の設定／表示を行なう（図１２のステップＳ９乃至ステップＳ１３）。

次に、本発明の第２の実施例について説明する。この第２の実施例における画像情報処理装置は、別途設置された医用画像診断装置によって予め収集されたボリュームデータを用いて腫瘍候補領域の各々に対する狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データの生成／表示と前記腫瘍候補領域の治療に好適な推奨治療方法の設定／表示を行なう。

（装置の構成）
本実施例の画像情報処理装置につき図１３を用いて説明する。尚、前記画像情報処理装置の全体構成を示す図１３において、図１に示した医用画像診断装置２００の各ユニットと同一の構成及び機能を有するユニットは同一の符号を付加し詳細な説明は省略する。

即ち、本実施例の画像情報処理装置３００は、図示しない医用画像診断装置によって予め収集されネットワークあるいは大容量の記憶媒体等を介して供給された当該患者の時系列的なボリュームデータが保管されているボリュームデータ保管部８０と、このボリュームデータを処理して治療対象臓器に対する広範囲な３次元画像データや前記治療対象臓器の腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データを生成する画像データ生成部６と、上述のボリュームデータを処理して治療対象臓器における腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した脈管領域を検出し、得られた腫瘍候補領域や脈管領域の各種情報に基づいて推奨治療方法を設定するデータ処理部７と、画像データ生成部６において生成された３次元画像データ及びＭＰＲ画像データやデータ処理部７において設定された推奨治療方法に関する情報を腫瘍治療に対する治療支援データとして表示する表示部８と、画像データ生成条件の設定等を行なう入力部９ａと、上述の各ユニットを統括的に制御する制御部９０を備えている。

ボリュームデータ保管部８０には、別途設置されたＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置等の医用画像診断装置を用い、造影剤が投与された当該患者から収集された時系列的なボリュームデータが患者情報やボリュームデータ収集条件等を付帯情報として予め保管されている。

入力部９ａは、操作卓上に表示パネルやスイッチ、キーボード、マウス等の各種入力デバイスを備え、患者情報の入力、画像データ生成条件の設定、腫瘍染影相及び脈管染影相の指定、脈管領域及び腫瘍候補領域等の検出を目的とした閾値の設定、更には、各種コマンド信号の入力等を行なう。

制御部９０は、図示しないＣＰＵと記憶回路を備え、画像情報処理装置３００が有する各ユニットを統括的に制御する機能を有している。そして、制御部９０の前記記憶回路には、入力部９ａにおいて入力あるいは設定された上述の情報が保存される。一方、制御部９０のＣＰＵは、前記記憶回路に保存された入力情報及び設定情報に基づき、ボリュームデータ保管部８０から読み出した時系列的なボリュームデータを処理して治療対象臓器に対する広範囲な３次元画像データと前記治療対象臓器の腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データの生成と表示を実行させ、更に、腫瘍染影相及び脈管染影相におけるボリュームデータに基づいて検出した前記腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した脈管領域の形状や位置情報等に基づいて推奨治療方法の設定とその表示を実行させる。

尚、上述の画像情報処理装置３００による治療支援データの生成手順は、図１２に示したステップＳ３乃至ステップＳ１３と同様であるため説明は省略する。

以上述べた本発明の第１の実施例及び第２の実施例によれば、患者の治療対象臓器から収集したボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器に発生した腫瘍の治療に有効な治療支援データの生成とその表示を行なうことができる。このため、腫瘍治療に好適な治療方法を短時間で決定することが可能となり、効率のよい治療行為を行なうことが可能となる。

即ち、上述の第１の実施例及び第２の実施例によれば、腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データと腫瘍候補領域の腫瘍中心及びこの腫瘍候補領域に近接する近接脈管領域の芯線を含むＭＰＲ断面にて生成された狭範囲なＭＰＲ画像データを観測することにより、脈管内に浸潤する腫瘍の状態を正確に把握することができるため、的確な治療方法の選択が容易となる。

又、前記腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した近接脈管領域の形状や位置情報等に基づいて各種治療パラメータを計測し、これらの治療パラメータと予め設定された治療アルゴリズムに基づいて腫瘍治療に好適な推奨治療方法を短時間で設定することができる。従って、当該患者の治療対象臓器において複数の腫瘍候補領域が存在する場合においても、これら腫瘍候補領域の各々に対して最適な推奨治療方法を効率よく設定することが可能となる。

そして、上述の狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データに基づいた第１の治療支援データと推奨治療方法の情報に基づいた第２の治療支援データの観察により、腫瘍治療に関わる医療従事者（操作者）は、腫瘍治療に対する好適な治療方法を短時間で決定することができる。

特に、上述の近接脈管領域は、腫瘍中心から所定範囲内にある脈管領域の芯線に基づいて検出されるため、脈管に対して浸潤の可能性がある腫瘍の有無を容易に判定することができる。又、前記腫瘍候補領域及びこの腫瘍候補領域に近接した近接脈管領域の形状や位置情報等に基づいて各種治療パラメータを計測することにより、脈管に対する腫瘍の進展度や悪性度を正確に把握することが可能となる。

一方、本発明の第２の実施例によれば、別途設置された医用画像診断装置からネットワーク等を介して供給された当該患者のボリュームデータを用いて上述の第１の治療支援データ及び第２の治療支援データの生成とその表示を行なうことができるため、医療従事者は、時間や場所の制約をあまり受けることなく当該患者に対する治療方針や治療方法を決定することができる。

以上、本発明の第１の実施例及び第２の実施例について述べてきたが、本発明は、上述の実施例に限定されるものではなく変形して実施することが可能である。例えば、上述の第１の実施例では、治療対象臓器に対するＭＲＩ撮影によって収集されたボリュームデータに基づいて治療支援データの生成とその表示を行なう場合について述べたが、上述のボリュームデータは、Ｘ線ＣＴ撮影等の他の撮影方式によって収集されたものであっても構わない。

又、上述の第１の実施例及び第２の実施例では、表示部８において表示される３次元画像データの観察下で腫瘍染影相及び脈管染影相の指定を入力部９（９ａ）において行ない、この指定信号に基づいて時系列的な複数のボリュームデータの中から腫瘍染影相及び脈管染影相のボリュームデータを選択する場合について述べたが、ボリュームデータ選択部を新たに設け、このボリュームデータ選択部を用いて時系列的なボリュームデータの中から所定の脈管領域及び腫瘍候補領域のボクセル値が最大あるいは最小となるボリュームデータを脈管染影相及び腫瘍染影相のボリュームデータとして自動選択してもよい。

更に、腫瘍候補領域を中心とする狭範囲な３次元画像データ及びＭＰＲ画像データに基づく第１の治療支援データと推奨治療方法の情報を含む第２の治療支援データを表示部８において同時表示する場合について述べたが、第１の治療支援データと第２の治療支援データは独立させて表示してもよく、何れか一方の治療支援データのみを生成／表示してもよい。又、第１の治療支援データは、上述の３次元画像データあるいはＭＰＲ画像データの何れかであっても構わない。

一方、上述の第１の実施例及び第２の実施例における分枝情報検出部７５１では、近接芯線上の近接点が属する分枝を分枝情報として検出する場合について述べたが、近接芯線あるいは近接脈管領域が属する分枝を分枝情報として検出してもよい。

又、治療パラメータ計測部７５は、近接脈管検出部７４から供給される近接脈管情報、脈管情報検出部７２から供給される脈管領域情報及び腫瘍情報検出部７３から供給される腫瘍候補領域情報に基づいて近接点の分枝情報、近接脈管における狭窄率、腫瘍候補領域の腫瘍数及び腫瘍径を計測し、治療方法設定部７６は、これらの計測結果に基づいて腫瘍治療に好適な推奨治療方法を設定する場合について述べたが、これに限定されるものではなく、他の治療パラメータを用いて推奨治療方法の設定を行なっても構わない。

５…ボリュームデータ生成部
６…画像データ生成部
７…データ処理部
７１…ボリュームデータ記憶部
７２…脈管情報検出部
７２１…脈管領域検出部
７２２…芯線設定部
７３…腫瘍情報検出部
７３１…腫瘍候補領域検出部
７３２…腫瘍位置情報計測部
７４…近接脈管検出部
７５…治療パラメータ計測部
７５１…分枝情報検出部
７５２…狭窄率計測部
７５３…腫瘍計測部
７６…治療方法設定部
７６１…治療アルゴリズム保管部
７６２…治療方法選択部
８…表示部
９、９ａ…入力部
１０…主制御部
８０…ボリュームデータ保管部
９０…制御部
１００…画像情報収集部
２００…医用画像診断装置
３００…画像情報処理装置

Claims (13)

1. 治療対象臓器から収集した画像情報に基づいて時系列的なボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、
   前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、
   前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、
   前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、
   前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、
   前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成手段と、
   前記治療支援データを表示する表示手段とを
   備えたことを特徴とする医用画像診断装置。
2. 前記脈管領域に対して芯線を設定する芯線設定手段を備え、前記画像データ生成手段は、前記近接脈管領域における前記芯線と前記腫瘍中心とを含むＭＰＲ断面において前記ＭＰＲ画像データを生成することを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
3. 治療対象臓器から収集した画像情報に基づいて時系列的なボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、
   前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、
   前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、
   前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、
   前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、
   前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測手段と、
   前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定手段と、
   前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示手段とを
   備えたことを特徴とする医用画像診断装置。
4. 前記脈管領域検出手段及び前記腫瘍候補領域検出手段は、前記脈管染影相のボリュームデータ及び前記腫瘍染影相のボリュームデータにおけるボクセル値と所定の閾値との比較により前記脈管領域及び前記腫瘍候補領域を検出することを特徴とする請求項１又は請求項３に記載した医用画像診断装置。
5. 前記脈管領域に対して芯線を設定する芯線設定手段を備え、前記近接脈管検出手段は、前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記芯線を近接芯線として検出し、この近接芯線に対応した脈管領域を前記近接脈管領域として検出することを特徴とする請求項１又は請求項３に記載した医用画像診断装置。
6. 前記治療パラメータ計測手段は、前記近接脈管領域あるいは前記腫瘍中心から最短距離にある前記近接芯線上の近接点が属する前記芯線の分枝を前記治療パラメータとして計測することを特徴とする請求項５記載の医用画像診断装置。
7. 前記治療パラメータ計測手段は、前記近接脈管領域における狭窄率を前記治療パラメータとして計測することを特徴とする請求項３記載の医用画像診断装置。
8. 前記治療パラメータ計測手段は、前記腫瘍候補領域の形状、大きさあるいは腫瘍候補領域数の少なくとも何れかを前記治療パラメータとして計測することを特徴とする請求項３記載の医用画像診断装置。
9. 前記治療方法設定手段は、前記治療パラメータ計測手段によって計測された１つあるいは複数からなる前記治療パラメータと予め設定された治療アルゴリズムとに基づいて前記推奨治療方法を設定することを特徴とする請求項３記載の医用画像診断装置。
10. 治療対象臓器から収集された時系列的なボリュームデータを保管するボリュームデータ保管手段と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、
    前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、
    前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、
    前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成手段と、
    前記治療支援データを表示する表示手段とを
    備えたことを特徴とする画像情報処理装置。
11. 治療対象臓器から収集された時系列的なボリュームデータを保管するボリュームデータ保管手段と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出手段と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出手段と、
    前記腫瘍候補領域の腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測手段と、
    前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出手段と、
    前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測手段と、
    前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定手段と、
    前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示手段とを
    備えたことを特徴とする画像情報処理装置。
12. 治療対象臓器から収集した時系列的なボリュームデータに基づいて腫瘍治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なう医用画像診断装置に対し、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出機能と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相の広範囲なボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出機能と、
    前記腫瘍候補領域における腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測機能と、
    前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出機能と、
    前記広範囲なボリュームデータから抽出した前記腫瘍候補領域及び前記近接脈管領域を含む狭範囲なボリュームデータに基づいて３次元画像データあるいはＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)画像データの少なくとも何れかを治療支援データとして生成する画像データ生成機能と
    前記治療支援データを表示する表示機能を
    実行させることを特徴とする治療支援データ表示用制御プログラム
13. 治療対象臓器から収集した時系列的なボリュームデータに基づいて腫瘍治療に有効な治療支援データの生成と表示を行なう医用画像診断装置に対し、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された脈管染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における脈管領域を検出する脈管領域検出機能と、
    前記時系列的なボリュームデータの中から選択された腫瘍染影相のボリュームデータに基づいて前記治療対象臓器における腫瘍候補領域を検出する腫瘍候補領域検出機能と、
    前記腫瘍候補領域における腫瘍中心を検出する腫瘍位置情報計測機能と、
    前記腫瘍中心から所定範囲内にある前記脈管領域を近接脈管領域として検出する近接脈管検出機能と、
    前記腫瘍候補領域、前記脈管領域あるいは前記近接脈管領域の少なくとも何れかの情報に基づいて治療パラメータを計測する治療パラメータ計測機能と、
    前記治療パラメータに基づいて前記腫瘍候補領域の治療に対する推奨治療方法を設定する治療方法設定機能と、
    前記推奨治療方法に関する情報を治療支援データとして表示する表示機能を
    実行させることを特徴とする治療支援データ表示用制御プログラム。

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