JP2013180160A - 画像診断支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】脳血流の情報を取得するために用いられる頭部断面画像内における対象血管候補を表示する画像診断支援装置において、脳血流の情報を得るために用いる対象血管候補の判断の機会をユーザに対して与え、より高精度な脳血流の情報を得る。
【解決手段】頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段１１と、頭部断面画像取得手段１１によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段１２と、対象血管候補抽出手段１２によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段１３と、対象血管らしさ取得手段１３によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段１４とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、脳血流の情報を取得するために用いられる頭部断面画像内における対象血管候補を表示する画像診断支援装置、方法およびプログラムに関するものである。

従来、頭部のＣＴ検査（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査を行うことによって頭部の断面画像を取得し、この頭部の断面画像を用いて脳の血流状態を定量化することによって急性期脳虚血の診断支援とすることが行われている。

たとえば、特許文献１においては、造影剤が注入された頭部をＭＲＩ装置によって撮影し、その撮影によって取得した複数位置の断面画像のそれぞれについて、各断面画像を分割した領域毎の造影剤濃度−時間曲線を算出し、その曲線に基づいて静脈および動脈が存在する領域を決定することが提案されている。

また、特許文献２においては、連続して撮影された頭部の断面画像に基づいて脳動脈、脳静脈、脳組織に関する時間濃度曲線を求めることが開示されている。

特開２０１０−１０４６７１号公報 特開２００９−５０７２６号公報

しかしながら、たとえば特許文献１のように、頭部の断面画像に基づいて静脈や動脈の位置を自動的に抽出したとしても、あくまでも撮影画像に基づいた自動判定であるため誤判定が生じる問題がある。

したがって、医師などのユーザによる判断をさらに加えることによって、さらに精度の高い脳血流の情報を得たい場合もある。

本発明は、上記事情に鑑み、脳血流の情報を得るために用いる対象血管の判断の機会をユーザに対して与えることができ、より高精度な脳血流の情報を得ることができる画像診断支援装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の画像診断支援装置は、頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とする。

また、上記本発明の画像診断支援装置においては、頭部断面画像取得手段を、所定の時間間隔で撮影された複数の頭部断面画像を取得するものとし、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の画像の経時変化に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータをそれぞれ取得するものとできる。

また、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時刻、および到達時刻以降の造影剤画像の濃度変化のうちの少なくとも１つに基づいて、対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。

また、対象血管らしさ取得手段を、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時間、およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つに基づいて、対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。

また、対象血管らしさ取得手段を、ピーク濃度、到達時間およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つを用いて、主成分分析によって対象血管らしさのパラメータを取得するものとできる。

また、対象血管らしさ取得手段を、対象血管候補の造影剤画像における複数の画素の濃度の経時変化におけるピーク値に基づいて、ピーク濃度を取得するものとできる。

また、頭部断面画像取得手段を、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像を取得するものとし、対象血管候補抽出手段を、隣接する頭部断面画像から対象血管候補をそれぞれ抽出するものとし、対象血管らしさ取得手段を、隣接する頭部断面画像における対応する対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、その取得したピーク値に基づいて、ピーク濃度を取得するものとできる。

また、対象血管らしさ取得手段を、予め求められた頭部断面における複数の血管位置の正解データを取得し、その正解データにおける各血管位置から各対象血管候補までの数学的距離を対象血管らしさのパラメータとして取得するものとできる。

また、表示制御手段を、対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを色で表示するものとできる。

本発明の画像診断支援方法は、頭部断面画像を取得し、その取得した頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示することを特徴とする。

本発明の画像診断支援プログラムは、コンピュータを、頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段として機能させることを特徴とする。

本発明の画像診断支援装置、方法およびプログラムによれば、頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示するようにしたので、脳血流の情報を得るために用いる対象血管候補の対象血管らしさを視覚的情報としてユーザに提供することができ、対象血管候補の判断の機会をユーザに対して与えることができので、より高精度な脳血流の情報を得ることができる。

また、各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、ピーク濃度に達するまでの到達時間、およびピーク濃度以降の造影剤画像の濃度変化の３つに基づいて、主成分分析によって対象血管らしさのパラメータを取得するようにした場合には、３次元の情報から２次元または１次元の情報に次元を下げた情報を対象血管らしさのパラメータとして取得することができるので、ユーザが対象血管候補の選択を容易に行うことができる。

また、対象血管候補の造影剤画像における複数の画素の濃度の経時変化におけるピーク値に基づいて、上記ピーク濃度を取得するようにした場合には、より精度の高い対象血管らしさのパラメータを取得することができる。

また、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像における対応する対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、その取得したピーク値に基づいて、上記ピーク濃度を取得するようにした場合にも、より精度の高い対象血管らしさのパラメータを取得することができる。

また、予め求められた頭部断面における複数の血管位置の正解データを取得し、その正解データにおける各血管位置から各対象血管候補までの数学的距離を対象血管らしさのパラメータとして取得するようにした場合には、より簡易な演算によって対象血管らしさのパラメータを取得することができる。

本発明の画像診断支援装置の一実施形態を用いた画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図 頭部断面画像において抽出された対象血管候補の一例を示す図 対象血管候補の造影剤画像における所定の画素について取得された濃度の経時変化の一例を示す図 複数の対象血管候補を対象血管らしさのパラメータに基づいて互いに異なる色で表示した一例を示す図 本発明の画像診断支援装置の一実施形態を用いた画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャート 頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像に基づいて、対象血管候補のピーク濃度を取得する方法を説明するための図 対象血管らしさのパラメータのその他の取得方法を説明するための図

以下、本発明の画像診断支援装置、方法およびプログラムの一実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の画像診断支援装置の一実施形態を備えた画像診断支援システムの概略構成を示す図である。本実施形態の画像診断支援システムは、図１に示すように、画像診断支援装置１と記憶装置２とディスプレイ３とを備えている。

画像診断支援装置１は、一台のコンピュータに、本発明の画像診断支援プログラムの一実施形態をインストールしたものである。コンピュータは、画像診断を行う医師が直接操作するワークステーションやパソコンでもよいし、またはそれらとネットワークを介して接続されるサーバコンピュータでもよい。画像診断支援プログラムは、ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体や、ネットワークに接続された外部からアクセス可能なサーバコンピュータのなどに記憶されるものであり、医師からの要求に応じて、上記記録媒体やサーバコンピュータから読み出されてコンピュータにダウンロードされてインストールされる。

そして、画像診断支援装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリや、上述した画像診断支援プログラムがインストールされたハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスなどを備えており、これらのハードウェアによって、図１に示すような頭部断面画像取得部１１（頭部断面画像取得手段）、対象血管候補抽出部１２（対象血管候補抽出手段）、対象血管らしさ取得部１３（対象血管らしさ取得手段）、表示制御部１４（表示制御手段）、および脳血流情報算出部１５が構成されている。そして、ハードディスクにインストールされた画像診断支援プログラムが中央処理装置によって実行されることによって上記各部がそれぞれ機能する。また、画像診断支援装置１には、ディスプレイ３と、マウスやキーボードなどから構成される入力装置４が接続されている。

頭部断面画像取得部１１は、予め撮影された被検体の頭部断面画像５を取得するものである。具体的には、頭部断面画像取得部１１は、ＣＴ検査やＭＲＩ検査において被検体の頭部を撮影した頭部断面画像５を取得するものであり、本実施形態においては、所定の時間間隔で撮影された複数の頭部断面画像５を取得するものである。なお、頭部断面画像５は、被検体のＩＤ毎に記憶装置２に予め記憶されるものである。

対象血管候補抽出部１２は、頭部断面画像取得部１１によって取得された頭部断面画像５から複数の対象血管候補を抽出するものである。対象血管候補は、脳血流を算出するために用いられる血管の候補となり得るものであり、本実施形態においては、脳内の比較的太い動脈および静脈の候補となり得るものを対象血管候補として抽出し、毛細血管は抽出しないものとする。

対象血管候補抽出部１２における対象血管候補の抽出方法としては、たとえば、図２に示すようにディスプレイ３に表示された頭部断面画像５上において、ユーザが入力装置４を用いて選択した位置を受け付け、その位置を対象血管候補として抽出するようにしてもよいし、または自動的に抽出するようにしてもよい。脳内における動脈および静脈を対象血管候補として自動的に抽出する方法としては、既に公知な技術であるのでここでは詳細な説明を省略する。図２では、上述したようにして抽出された対象血管候補５ａ〜５ｄが示されている。

対象血管らしさ取得部１３は、対象血管候補抽出部１２によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得するものである。本実施形態の対象血管らしさ取得部１３は、具体的には、所定の撮影間隔で撮影された複数の頭部断面画像に基づいて、各対象血管候補について、その造影剤画像の画素値の濃度の経時変化を取得するものである。図３は、対象血管候補の造影剤画像における所定の画素について取得された濃度の経時変化の一例を示すものである。図３における横軸が時間（撮影間隔）であり、縦軸が造影剤画像の濃度値である。

そして、対象血管らしさ取得部１３は、造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いを取得し、これらの３つの要素を用いて対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する。より具体的には、上述した３つの要素を主成分分析を用いて１次元情報または２次元情報とし、これらの情報を対象血管らしさのパラメータとして取得する。なお、ピーク濃度ＰＶについては血管らしいほどその値が大きくなり、ピーク濃度までの到達時刻ＰＴについては、動脈が最も短く、次いで毛細血管、静脈の順で長くなっていくものである。また、到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いについては、動脈が最も傾きが大きくなり、次いで静脈、毛細血管の順で傾きが小さくなっていくものである。主成分分析の手法については、既に公知であるので詳細な説明は省略する。

なお、本実施形態においては、上述したように３つの要素を用いて対象血管らしさのパラメータを取得するようにしたが、これに限らず、３つの要素のうちの２つを主成分分析を用いて１次元情報として対象血管らしさのパラメータとしてもよいし、または３つの要素のうちの１つをそのまま血管らしさのパラメータとしてもよい。

表示制御部１４は、上述したように頭部断面画像５をディスプレイ３に表示させるとともに、対象血管らしさ取得部によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさをディスプレイ３に表示させるものである。具体的には、本実施形態の表示制御部１４は、対象血管らしさのパラメータの値が閾値以上である対象血管候補と、閾値より小さい対象血管候補とを互いに異なる色で表示するものである。たとえば、図４に示すように対象血管らしさのパラメータの値が閾値より小さい対象血管候補５ａは、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補とする必要性が低いものとして黄色で表示し、対象血管らしさのパラメータの値が閾値以上の対象血管候補５ｂ〜５ｄは、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補とする必要性が高いものとして赤色で表示する。なお、黄色や赤色の表示は、たとえば頭部断面画像５上に半透明処理の施された黄色画像や赤色画像を重ねることによって行われる。

また、対象血管らしさのパラメータとして２次元情報を取得するようにした場合には、たとえば２次元カラーマップを利用して各対象血管候補に色を割り当てて表示するようにすればよい。これによりユーザが２次元情報の２つのパラメータに対してそれぞれ別の色を割り当てることができるので、各対象血管候補の色のバリエーションを増やすことができ、その色の違いによってユーザに対してより多くの情報を提供することができる。

そして、表示制御部１４によってディスプレイ３に表示された対象血管候補の色をユーザが観察することによって、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補を入力装置４を用いて選択する。そして、ユーザのよって選択された対象血管候補の情報は、脳血流情報算出部１５に入力される。

脳血流情報算出部１５は、入力された対象血管候補の情報に基づいて、その対象血管候補の画像を取得し、その画像に基づいて脳血流情報を算出する。なお、脳血流情報の算出方法については既に公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

記憶装置２には、上述したように被検体の頭部を所定の撮影間隔で撮影した複数の頭部断面画像が、被検体のＩＤ毎に管理されて記憶されている。

図５は、本実施形態の画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャートである。以下、このフローチャートを参照しながら説明する。

まず、本実施形態の画像診断支援システムにおいては、ディスプレイ３に被検体のＩＤの一覧が表示される。そして、そのディスプレイ３に表示された被検体のＩＤの一覧の中から診断対象である被検体のＩＤが選択され、画像診断支援装置１によってユーザによる選択操作が検出されると、画像診断支援装置１の頭部断面画像取得部１１によってその選択された被検体の複数の頭部断面画像が取得される（Ｓ１０）。

次に、頭部断面画像取得部１１によって取得された複数の頭部断面画像５のうちの１つが表示制御部１４に入力され、表示制御部１４は、入力された頭部断面画像５をディスプレイ３に表示する（Ｓ１２）。

そして、図２に示すように、ディスプレイ３に表示された頭部断面画像５上において、ユーザによって入力装置４を用いて複数の対象血管候補５ａ〜５ｄが選択され、その選択情報が対象血管候補抽出部１２によって取得されて対象血管候補５ａ〜５ｄが抽出される（Ｓ１４）。

次いで、対象血管候補抽出部１２によって抽出された血管対象候補５ａ〜５ｄの情報が対象血管らしさ取得部１３によって取得され、対象血管らしさ取得部１３は、各対象血管候補５ａ〜５ｄの画像の経時変化に基づいて、その各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する（Ｓ１６）。具体的には、上述したように、各対象血管候補５ａ〜５ｄについて、図３に示すような造影剤画像における所定の画素の濃度の経時変化を取得し、その造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いを取得し、これらの３つの要素を用いて主成分分析を行うことによって対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する。

そして、対象血管らしさ取得部１３によって取得された各対象血管候補５ａ〜５ｄの対象血管らしさのパラメータは表示制御部１４に入力され、表示制御部１４は、入力された対象血管らしさのパラメータに基づいて、図４に示すように各対象血管候補５ａ〜５ｄの対象血管らしさを色でディスプレイ３に表示させる（Ｓ１８）。

そして、表示制御部１４によってディスプレイ３に表示された対象血管候補５ａ〜５ｄの色をユーザが観察することによって、脳血流を算出する際に用いる対象血管候補、たとえば対象血管候補５ｂ〜５ｄが入力装置４を用いて選択される（Ｓ２０）。そして、ユーザのよって選択された対象血管候補５ｂ〜５ｄの情報は、脳血流情報算出部１５に入力される。

脳血流情報算出部１５は、入力された対象血管候補５ｂ〜５ｄの情報に基づいて、その対象血管候補５ｂ〜５ｄの画像を取得し、その画像に基づいて脳血流情報を算出する（Ｓ２２）。そして、脳血流情報算出部１５において算出された脳血流情報は表示制御部１４に出力され、表示制御部１４は、入力された脳血流情報をディスプレイ３に表示する。

上記実施形態の画像診断支援システムによれば、頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、その抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、その取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、各対象血管候補の対象血管らしさを表示するようにしたので、脳血流の情報を得るために用いる対象血管候補の対象血管らしさを視覚的情報としてユーザに提供することができ、対象血管候補の判断の機会をユーザに対して与えることができので、より高精度な脳血流の情報を得ることができる。

なお、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさのパラメータを黄色と赤色との２色で表示するようにしたが、これに限らず、たとえば、対象血管らしさのパラメータを３段階以上に分割し、３段階以上の色で表示するようにしてもよい。また、対象血管らしさのパラメータを数値で表示するようにしてもよい。

また、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさのパラメータを取得する際のピーク濃度として、対象血管候補の造影剤画像における所定の画素の濃度のピーク値を取得するようにしたが、これに限らず、たとえば対象血管候補の造影剤画像における所定の画素とその隣接する画素の濃度値の経時変化を取得し、所定の画素の濃度のピーク値と隣接する画素の濃度のピーク値とに基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。具体的には、たとえば所定の画素の濃度のピーク値と隣接する画素の濃度のピーク値のうちの最大値または最小値をピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。なお、上述した隣接する画素は１つに限らず、２つ以上でもよい。

さらに、頭部断面画像取得部１１によって頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像を取得するとともに、対象血管候補抽出部１２によって上記隣接する頭部断面画像から対象血管候補をそれぞれ抽出するようにし、ピーク濃度を算出する際、この隣接する頭部断面画像５_１と頭部断面画像５_２に基づいてピーク濃度を取得するようにしてもよい。

具体的には、図６に示すように、一方の頭部断面画像５_１における対象血管候補の画素Ｐ１の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、他方の頭部断面画像５_２における対象血管候補の画素Ｐ１’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得し、画素Ｐ１のピーク値と画素Ｐ１’のピーク値とに基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。なお、画素Ｐ１と画素Ｐ１’とは頭部断面画像内において同じ位置にある画素であるとする。

より具体的には、画素Ｐ１のピーク値と画素Ｐ１’のピーク値のうちの最大値または最小値をピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。なお、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像の数については、２つに限らず、３つ以上としてもよい。

さらに、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像５_１と頭部断面画像５_２とについて、上述したように隣接する画素まで考慮してピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。具体的には、図６に示すように、頭部断面画像５_１における画素Ｐ１の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、画素Ｐ１に隣接する画素Ｐ２の濃度の経時変化におけるピーク値を取得し、さらに、頭部断面画像５_２における対象血管候補の画素Ｐ１’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得するとともに、画素Ｐ１’に隣接する画素Ｐ２’の濃度の経時変化におけるピーク値を取得する。そして、画素Ｐ１のピーク値、画素Ｐ２のピーク値、画素Ｐ１’のピーク値および画素Ｐ２’のピーク値に基づいて、ピーク濃度の要素を取得するようにしてもよい。

より具体的には、たとえば画素Ｐ１，Ｐ２，Ｐ１’，Ｐ２’のピーク値のうちの最大値、最小値、平均値または中央値などをピーク濃度としてもよいし、これらのピーク値に所定の重み付け加算をし、その加算結果をピーク濃度としてもよい。

また、上記実施形態の画像診断支援システムにおいては、対象血管らしさ取得部１３において、対象血管候補の造影剤画像の画素の経時変化におけるピーク濃度ＰＶ、ピーク濃度ＰＶに達するまでの到達時刻ＰＴ、および到達時刻ＰＴ以降の造影剤画像の濃度の減衰度合いに基づいて、対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得するようにしたが、対象血管らしさのパラメータを取得するための要素はこれに限るものではない。たとえば、対象血管らしさ取得部１３が、図７に示すように、予め求められた頭部断面における複数の血管位置６ａ〜６ｄの正解データ６を取得し、その正解データ６における各血管位置６ａ〜６ｄから撮影データである頭部断面画像５の各対象血管候補５ａ〜５ｂまでの数学的距離ｄ１〜ｄ４を対象血管らしさのパラメータとしてそれぞれ取得するようにしてもよい。なお、上述した正解データとしては、たとえば一般的な解剖図などを用いて医師などが作成したアトラスを利用することができる。そして、実際には、このように医師によって作成されたアトラスと頭部断面画像５との間には個人差があるので、これらを使用する際には、剛体または非剛体位置合わせをアトラスと頭部断面画像５との間で行う。また、上述した数学的距離としては、たとえば直線距離やマハラノビス距離を用いることができる。

１ 画像診断支援装置
２ 記憶装置
３ ディスプレイ
４ 入力装置
１１ 頭部断面画像取得部
１２ 対象血管候補抽出部
１２ 対象血管候補抽出部
１３ 対象血管らしさ取得部
１４ 表示制御部
１５ 脳血流情報算出部

Claims (11)

1. 頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、
   該頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、
   該対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、
   該対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
2. 前記頭部断面画像取得手段が、所定の時間間隔で撮影された複数の頭部断面画像を取得するものであり、
   前記対象血管らしさ取得手段が、前記各対象血管候補の画像の経時変化に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータをそれぞれ取得するものであることを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
3. 前記対象血管らしさ取得手段が、前記各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、該ピーク濃度に達するまでの到達時刻、および該到達時刻以降の前記造影剤画像の濃度変化のうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象血管らしさのパラメータを取得するものであることを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
4. 前記対象血管らしさ取得手段が、前記各対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク濃度、該ピーク濃度に達するまでの到達時間、および前記ピーク濃度以降の前記造影剤画像の濃度変化の３つに基づいて、前記対象血管らしさのパラメータを取得するものであることを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
5. 前記対象血管らしさ取得手段が、前記ピーク濃度、前記到達時間および前記ピーク濃度以降の前記造影剤画像の濃度変化の３つを用いて、主成分分析によって前記対象血管らしさのパラメータを取得するものであることを特徴とする請求項４項記載の画像診断支援装置。
6. 前記対象血管らしさ取得手段が、前記対象血管候補の造影剤画像における複数の画素の濃度の経時変化におけるピーク値に基づいて、前記ピーク濃度を取得するものであることを特徴とする請求項３から５いずれか１項記載の画像診断支援装置。
7. 前記頭部断面画像取得手段が、頭部の上下方向に隣接する頭部断面画像を取得するものであり、
   前記対象血管候補抽出手段が、前記隣接する頭部断面画像から前記対象血管候補をそれぞれ抽出するものであり、
   前記対象血管らしさ取得手段が、前記隣接する頭部断面画像における対応する前記対象血管候補の造影剤画像の経時変化におけるピーク値をそれぞれ取得し、該取得したピーク値に基づいて、前記ピーク濃度を取得するものであることを特徴とする請求項３から５いずれか１項記載の画像診断支援装置。
8. 前記対象血管らしさ取得手段が、予め求められた頭部断面における複数の血管位置の正解データを取得し、該正解データにおける各血管位置から前記各対象血管候補までの数学的距離を前記対象血管らしさのパラメータとして取得するものであることを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
9. 前記表示制御手段が、前記対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを色で表示するものであることを特徴とする請求項１から８いずれか１項記載の画像診断支援装置。
10. 頭部断面画像を取得し、
    該取得した頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出し、
    該抽出した各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得し、
    該取得した対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを表示することを特徴とする画像診断支援方法。
11. コンピュータを、
    頭部断面画像を取得する頭部断面画像取得手段と、
    該頭部断面画像取得手段によって取得された頭部断面画像から複数の対象血管候補を抽出する対象血管候補抽出手段と、
    該対象血管候補抽出手段によって抽出された各対象血管候補の画像に基づいて、該各対象血管候補の対象血管らしさのパラメータを取得する対象血管らしさ取得手段と、
    該対象血管らしさ取得手段によって取得された対象血管らしさのパラメータに基づいて、前記各対象血管候補の対象血管らしさを表示する表示制御手段として機能させることを特徴とする画像診断支援プログラム。