JP2015226710A - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 非侵襲的且つ客観的に再現性よく、被検者が気管・気管支軟化症であるか否かの評価を支援する。
【解決手段】 実施形態の医用画像処理装置は、記憶手段、限定手段、作成手段及び表示手段を備えている。前記記憶手段は、被検体の気管支領域を含み、前記被検体の呼吸サイクルよりも短い時間間隔で連続して撮影された複数の医用画像データを記憶する。前記限定手段は、前記複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定する。前記作成手段は、前記特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成する。前記表示手段は、前記領域変化情報を表示装置の画面上に表示する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関する。

気管・気管支が軟化したことにより、息を吐いた時に気道が狭窄する疾患として、気管・気管支軟化症が知られている。被検者が気管・気管支軟化症であるか否かは、肺活量などを測定可能なスパイロメータや肺機能検査により評価される。

しかしながら、スパイロメータや肺機能検査では、気道の狭窄状態を実際に観察できないことから、気道狭窄と喘息等とを区別することが困難である。この結果、気道狭窄に対する措置が遅れる場合がある。

このため、近年、気管・気管支軟化症を評価する際には、気道の狭窄状態を実際に観察可能な気道内視鏡が用いられている。

しかしながら、気道内視鏡による評価は、医師の視覚のみに基づくため、定性・定量的な指標がなく、客観性や再現性が低い状況にある。また、気道内視鏡は、内視鏡を飲めない被検者（特に幼児・小児）には用いることができない。

また、最近、体内への侵入物がない非侵襲的な評価方法として、１個のＣＴ(computed tomography)画像により、気道の狭窄状態を観察する手法が用いられてきている。１個のＣＴ画像による評価方法は、画像処理のアルゴリズムを用いることにより、客観的で再現性の良いことが期待される。

しかしながら、１個のＣＴ画像による評価方法は、気道の狭窄状態が安定しないため、健常か疾患かの判断が困難な状況にある。例えば、健常者でも呼吸サイクル中に気道が狭窄状態となる場合がある。また、疾患をもつ患者でも、安静なときには気道が狭窄状態から正常状態に戻る場合がある。

このように、１個のＣＴ画像による評価方法では、気道の狭窄状態が安定しないことから、被検者が気管・気管支軟化症であるか否かを評価することが困難である。

目的は、非侵襲的且つ客観的に再現性よく、被検者が気管・気管支軟化症であるか否かの評価を支援し得る医用画像処理装置及び医用画像処理方法を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、記憶手段、限定手段、作成手段及び表示手段を備えている。

前記記憶手段は、被検体の気管支領域を含み、前記被検体の呼吸サイクルよりも短い時間間隔で連続して撮影された複数の医用画像データを記憶する。

前記限定手段は、前記複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定する。

前記作成手段は、前記特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成する。

前記表示手段は、前記領域変化情報を表示装置の画面上に表示する。

一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す模式図である。 同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態における医用画像データを説明するための模式図である。 同実施形態における動作を説明するための模式図である。 同実施形態における変化曲線の一例を示す模式図である。 同実施形態における疾患の検出動作の一例を説明するための模式図である。 同実施形態における他の変化曲線の一例を示す模式図である。 同実施形態における疾患の検出動作の他の例を説明するための模式図である。 同実施形態における強調表示の例を示す模式図である。

以下、図面を参照しながら一実施形態に係わる医用画像処理装置及びそのプログラムについて説明する。以下のＸ線ＣＴ装置は、それぞれハードウェア構成、またはハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワークまたは記憶媒体からコンピュータにインストールされ、医用画像処理装置の各機能を当該コンピュータに実現させるためのプログラムが用いられる。

図１は一実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す模式図である。このＸ線ＣＴ装置は、架台装置１０、寝台装置２０、医用画像処理装置３０及び表示装置４０を備えている。架台装置１０は、回転架台(ガントリ)１１を有し、この回転架台１１を挟んでＸ線源１２とＸ線検出器１３が対向して配置されている。また、架台装置１０には、高電圧発生部１４、架台駆動部１５、絞り駆動部１６及びデータ収集部(ＤＡＳ)１７が設けられている。

回転架台１１は、Ｘ線源１２とＸ線検出器１３とを保持するもので、架台駆動部１５によりＸ線源１２とＸ線検出器１３を結ぶ直線の中間点に位置する回転軸を中心にして回転される。架台駆動部１５は、後述する制御部３１により出力された架台制御信号に基づいて回転架台１１を回転させる。

高電圧発生部１４は、制御部３１からの制御信号に基づいて、撮影条件に従った高電圧をＸ線源１２に供給する。この場合、Ｘ線源１２は、高電圧発生部１４から供給された高電圧によって、ファン状やコーン状などのＸ線ビームを曝射する。絞り駆動部１６は、撮影条件に従ってＸ線遮蔽板を移動させ、Ｘ線のスライス方向の曝射範囲を調整する。

Ｘ線検出器１３は、Ｘ線源１２から曝射され、被検体Ｐを透過したＸ線ビームを検出し、検出信号を出力する。ここで、Ｘ線検出器１３は、被検体の体軸（又は回転軸Ｚ方向）に直交するチャンネル方向と被検体の体軸に沿った列方向とに格子状に配列された複数のＸ線検出素子を有する。複数のＸ線検出素子各々には、入射するＸ線の方向性を絞るコリメータが取り付けられる。複数のＸ線検出素子各々は、Ｘ線源１２から発生され、被検体を透過したＸ線を検出する。例えば、被検体を透過したＸ線は、Ｘ線検出素子に入射する。Ｘ線検出素子に入射したＸ線は、コリメータに絞られてシンチレータに入射して光子に変換される。光子は、フォトダイオードに入射し電荷として蓄積される。電荷は、読出スイッチとしてのＴＦＴ（薄膜トランジスタ）スイッチによって読出ラインを通して、検出信号として読み出される。複数のＸ線検出素子各々からの検出信号は、図示しない接続切換部を介してデータ収集部１７に出力される。なお、チャンネル方向は、回転軸に直交し、且つ放射されるＸ線の焦点を中心として、この中心から１チャンネル分のＸ線検出素子の受光部中心までの距離を半径とする円弧方向としてもよい。また、列方向はスライス方向と呼んでもよい。

一方、寝台装置２０は、被検体Ｐが載置される寝台天板２１を有している。寝台天板２１は、寝台駆動部２３を有する寝台基台２２により支持されている。

寝台駆動部２３は、制御部３１から出力された寝台移動制御信号に基づいて、回転架台１１の１回転当たりの寝台天板２１の移動量を演算し、スキャン時に、演算された移動量で寝台天板２１を移動させる。この場合、寝台天板２１は、被検体Ｐを載せた状態で、寝台駆動部２３により上下方向に移動されるとともに、被検体Ｐの体軸方向に移動可能となっている。

医用画像処理装置３０は、制御部３１を有している。制御部３１には、上述した高電圧発生部１４、架台駆動部１５、絞り駆動部１６、データ収集部１７及び寝台駆動部２３が接続されている。また、医用画像処理装置３０は、制御部３１の他に、コンソールＩ／Ｆ(インターフェース)ユニット３２、再構成処理部３３、画像記憶部３４、画像処理部３５及び入力部３６を有している。医用画像処理装置３０は、コンソール部と呼んでもよい。

制御部３１は、装置全体を制御する。この場合、制御部３１は、高電圧発生部１４に対して、Ｘ線ビーム発生を制御するＸ線ビーム発生制御信号を出力し、また、架台駆動部１５に対して、診断開始の指示、及び回転架台１１の駆動を制御する架台制御信号を出力する。さらに、制御部３１は、データ収集部１７に対して、データの収集駆動を制御するデータ収集制御信号を出力し、絞り駆動部１６に対して、Ｘ線ビームの絞りを制御する絞り制御信号を出力する。そして、寝台駆動部２３に対して、診断開始の指示、及び寝台移動を制御する寝台移動制御信号を出力する。

コンソールＩ／Ｆユニット３２は、架台装置１０でＸ線検出器１３の検出信号を収集したデータ収集部１７からの送信データを受信する。再構成処理部３３は、コンソールＩ／Ｆユニット３２を介して入力されるデータ収集部１７の収集データに基づいて被検体Ｐに対する画像を再構成し、得られた医用画像データを出力する。

画像記憶部３４は、再構成処理部３３で再構成された医用画像データを一時的に記憶する。詳しくは、画像記憶部３４は、被検体の気管支領域を含み、被検体の呼吸サイクルよりも短い時間間隔で連続して撮影された複数の医用画像データを記憶する。

画像処理部３５は、画像記憶部３４に記憶された医用画像データから表示用データを生成し、表示装置４０に表示させる。また、画像処理部３５は、気管・気管支軟化症の評価機能を有している。画像処理部３５での気管・気管支軟化症の評価機能についての詳細は後述する。入力部３６は、各種撮影条件の設定や気管・気管支軟化症の評価の開始指示などを入力する。

画像処理部３５は、気管・気管支軟化症の評価機能として、以下の各機能(f1)〜(f3)を備えている。

(f1)複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定する限定機能。

ここで、特定領域としては、例えば、気管及び主気管支領域、当該気管及び主気管支領域を分岐単位に分割した分割区域、又は、当該分割区域を分割した区間単位領域、などが適宜、使用可能となっている。なお、この限定機能は、被検体の複数の呼吸サイクルの各々に対し、当該限定を実行してもよい。複数の呼吸サイクルについて当該限定を実行する場合、より高い客観性で評価を行うことを期待できる。

(f2)当該特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成する作成機能。

ここで、特定領域の大きさとしては、例えば、容積、断面積、直径などが適宜、使用可能となっている。

時間的な変化としては、例えば、呼吸サイクル内又は撮像時間内における変化などが、適宜、使用可能となっている。

空間的な変化としては、例えば、気管支走行に沿った領域における変化などが適宜、使用可能となっている。

時間的な変化を表す領域変化情報としては、例えば、特定領域の大きさと、互いに異なる呼吸位相とを関連付けて表す情報が使用可能となっている。

空間的な変化を表す領域変化情報としては、例えば、特定領域内の各領域の大きさと、当該特定領域内の各領域の位置とを関連付けて表す情報が使用可能となっている。

(f3)当該領域変化情報を表示装置４０の画面上に表示する表示機能。なお、この表示機能は、当該領域変化情報をグラフ形式にして画面上に表示してもよい。

また、画像処理部３５は、例えば、以下の機能(f4)〜(f13)を備えてもよい。

(f4)当該領域変化情報が表す変化量が所定範囲内にあるか否かを判定する機能。

ここで、変化量としては、例えば、容積の変化量、断面積の変化量、直径の変化量などが適宜、使用可能となっている。また、判定の際には、変化量のうち、最大変化量を用いてもよい。「変化量」は、「差」又は「差分」と呼んでもよい。

(f5)当該否の場合、疾患検出情報を表示装置４０の画面上に表示する機能。

(f6)当該領域変化情報に基づいて、健常領域情報を推定する機能。ここで、健常領域情報は、当該特定領域に疾患がない場合に相当する健常領域の大きさを表してもよく、健常領域の大きさの変化を表してもよい。健常領域の大きさとしては、前述同様に、容積、断面積、直径などが適宜、使用可能となっている。大きさの変化としては、前述同様に、時間的な変化又は空間的な変化、が適宜、使用可能となっている。

(f7)当該健常領域情報と当該領域変化情報との差分に基づいて、前記疾患の程度を判定する機能。

(f8)当該疾患の程度を表示装置４０の画面上に表示する機能。

(f9)当該特定領域のうち、当該差分が所定のしきい値よりも大きい区域を特定する機能。

(f10)当該特定した区域を示す情報を表示装置４０の画面上に表示する機能。当該特定した区域は、疾患範囲、疾患部位、又は疾患区域のように、疾患と関連付けた任意の名称で呼んでもよい。

(f11)当該特定した区域を前記表示装置の画面上で強調表示する機能。ここで、強調表示としては、例えば、色を変えた表示や、マークを付けた表示などが適宜、使用可能となっている。

(f12)当該特定した区域の長さと、当該区域内の各部の断面積とを表示装置４０の画面上に表示する機能。

(f13)当該特定した区域が、気管支領域内の一方の主気管支領域内にあるとき、当該一方の主気管支領域の領域変化情報と、当該気管支領域内の他方の主気管支領域の領域変化情報とを対比して表示装置４０の画面上に表示する機能。

次に、以上のように構成されたＸ線ＣＴ装置の動作について図２のフローチャート及び図３乃至図９の模式図を参照しながら説明する。

まず、入力部３６により気管・気管支軟化症の評価のための各種の撮影条件を設定する。

この例では、呼吸同期ＣＴ撮像またはダイナミックボリューム撮影を行う。撮影条件の設定後、制御部３１より高電圧発生部１４にＸ線ビーム発生制御信号が出力されると、Ｘ線源１２よりＸ線が曝射される。Ｘ線ビームは、被検体Ｐを透過し、Ｘ線検出器１３で検出される。Ｘ線検出器１３は、Ｘ線ビームを検出すると、検出信号を出力する。この検出信号は、データ収集部１７で収集され、医用画像処理装置３０のコンソールＩ／Ｆユニット３２を介して再構成処理部３３に入力される。再構成処理部３３は、データ収集部１７からの収集データに基づいて被検体Ｐに対する画像（ここでは気管・気管支を含む３次元ＣＴ画像）を再構成し、当該画像の医用画像データを画像記憶部３４に記憶させる。

被検体の複数の呼吸サイクルの終了後、画像記憶部３４には、図２に示すように、被検体の複数の呼吸サイクル中の複数の医用画像データ（ＣＴボリュームデータ）が記憶される（ＳＴ１）。以下、医用画像データはボリュームデータと呼んでもよい。

この状態で、入力部３６より気管・気管支軟化症の評価の開始指示を入力すると、画像処理部３５は、図３に示す如き、１つの呼吸サイクル中の全て又は一部を構成する複数の医用画像データｄ１，ｄ２，…，ｄｎから気管支領域を検出する（ＳＴ２）。

ステップＳＴ２で得られた気管支領域は、気道以外の領域（口腔から声帯までの領域）や亜区域気管支の領域を含む。これらの領域は、呼吸変化に応じて容積の変化を観察する際に、大きな変動因子となる。このため、気道以外の領域と亜区域気管支の領域とは、気管・気管支軟化症の評価対象外とする。

画像処理部３５は、各医用画像データｄ１〜ｄｎから得られた気管支領域に対し、自動またはユーザガイドによる半自動で気管及び気管支走行の樹状構造を検出する（ＳＴ３）。

始めに、画像処理部３５は、図４に示すように、気管の開始位置である声帯の検出を検出する。例えば、呼吸のある１時相で解剖学的情報から声帯位置を検出してもよいし、ユーザ指定でもよい。また、ある位相で設定された声帯位置をパターンマッチングや相互情報量（Mutual Information）の技術を使って他の呼吸位相の声帯位置を検索してもよいし、全ての呼吸位相で解剖情報を適用して声帯位置を検出してもよい。

しかる後、画像処理部３５は、ステップＳＴ２で検出された気管支領域から気管支の樹状構造を検出し、樹状構造の分岐位置を検出及び指定することにより、評価対象の領域を特定する。このように、樹状構造に付随する気管支領域を特定することで、気管および主気管支のみの領域（気管及び主気管支領域）を限定する（ＳＴ４）。

続いて、画像処理部３５は、図５に示すように、呼吸サイクル内または撮像時間内において、気管及び主気管支領域の容積の時間的な変化を表す変化曲線（領域変化情報）を作成する（ＳＴ５）。

容積は、領域を３次元的に構成するピクセル数としてもよい。あるいは容積は、領域境界を気管・気管支内腔として気管支の走行に直交する断面上での内腔境界としたときの、各内腔境界と各気管支の走行に直交する断面との間隔から得てもよい。このような容積の求め方は、他のステップで容積を求める場合でも同様に用いられる。

画像処理部３５は、ステップＳＴ５で得られた変化曲線を表示装置４０の画面上に表示する。これにより、気管及び主気管支領域全体としての疾患評価が実行される（ＳＴ６）。例えば図６に示す如き、容積の最大変化量が所定範囲内にあるか否かを判定し、否の場合、疾患検出情報を表示装置の画面上に表示してもよい。

また、ステップＳＴ４〜ＳＴ６による全体としての疾患評価よりも先行して、ステップＳＴ７〜ＳＴ１４による局所の疾患評価を実行してもよい。

この場合、画像処理部３５は、ステップＳＴ３で得られた樹状構造に付随する気管支領域を分岐単位に分割する（ＳＴ７）。以下、分割により得られた分岐単位の領域を分割区域と呼ぶ。例えば、気管の領域および左右の主気管支の領域はそれぞれ分割区域の１つとなる。また、画像処理部３５は、各々の分割区域を更に単位区間毎に分割し、複数の区間単位領域を得る。

続いて、画像処理部３５は、呼吸サイクル内または撮像時間内において、図５と同様に、分割区域単位での容積の時間的な変化を表す変化曲線を得る（ＳＴ８）。

ここで、画像処理部３５は、全体または各々の分割区域での容積変化率をもとめ、容積変化率の大きさに基づいて、疾患程度を評価（判定）してもよい。容積変化率Ｃは、例えば、呼吸サイクル中の最大容積Ｖmax及び最小容積Ｖminにより、次式のように求めてもよい。

Ｃ＝｛（Ｖmax−Ｖmin）／Ｖmax｝×１００［％］
疾患程度の評価は、例えば、疾患程度に関連付けて容積変化率の複数の範囲を設定し、容積変化率が、いずれの範囲内にあるかを判定してもよい。この設定は、例えば、容積変化率が３０％以上７０％未満の範囲で中軽度の疾患とし、容積変化率が７０％以上の範囲で重度の疾患としてもよい。

また、画像処理部３５は、図７に示すように、息を吐いた時の呼吸位相において、分割区域内の区間単位領域に沿って断面積の空間的な変化を表す変化曲線（領域変化情報）を作成する。

このとき、画像処理部３５は、分割区域内の区間単位領域毎に、健常な場合にあるべき領域（推定健常領域）を推定する（ＳＴ９）。健常推定領域（健常領域情報）は、各々の区間単位領域の開始位置と終了位置のそれぞれの平均断面積から両位置の間を補間して求めてもよい。あるいは健常推定領域は、各々の区間単位領域の開始位置と終了位置のそれぞれの平均断面積に対し、あるしきい値（例、平均断面積の７０％）以上の断面積を有する断面のみで気管支走行方向の輪郭を近似して求めてもよい。また、平均断面積に代えて、直径を用いてもよい。

画像処理部３５は、推定した推定健常領域に基づいて疾患推定しきい値を設定する。また、画像処理部３５は、区間単位領域の平均断面積が疾患推定しきい値を下回る範囲として、疾患範囲を得ると、この疾患範囲を示す情報を表示装置４０の画面上に表示する。疾患範囲を示す情報は、図７に示す如き、変化曲線のグラフの軸に沿った情報「←→」でもよく、変化曲線の対応する領域を示す情報「疾患部位」でもよく、医用画像上の対応する領域を強調表示する情報でもよい。

また、画像処理部３５は、呼吸サイクル中の呼吸位相毎に疾患範囲を得ることにより、分割区域内での疾患範囲の変動を検出することができる。

さらに、画像処理部３５は、図８に示すように、呼吸サイクル中の呼吸位相毎に、推定健常領域として推定された容積と、ステップＳＴ８で得られた容積との差分の大きさに基づいて、疾患を検出することができる。また、画像処理部３５は、予め疾患の程度を段階的に示す複数の範囲を設定しておき、当該差分の大きさに基づいて、当該差分が該当する範囲から、疾患の程度を判定してもよい。判定された疾患の程度は、表示装置４０の画面上に表示される。

また、画像処理部３５は、呼吸サイクル中の呼吸位相毎に、同一の分割区域内の各点の相対位置を得ると共に、当該各点の相対位置を対応付ける（ＳＴ１０）。これにより、呼吸サイクル内または撮像時間内での気道の動きを、ほぼ同じ解剖学的位置で観察できるようになる。相対位置を対応付ける方法としては、例えば、分割区域の区間長を均分した位置に各点を配置する方式を用いてもよい。あるいは、相対位置を対応付ける方法としては、呼吸位相毎の分割区域内の各点の座標をトラッキングして対応付ける方式や、当該各点の座標をマーカとなる部位の座標に対応付ける方式を用いてもよい。

また、画像処理部３５は、呼吸サイクル内または撮像時間内において、分割区域内の各点の相対位置の座標を個別にトラッキングすることにより、気管及び主気管支領域の内腔の変化を比べることができる。これにより、画像処理部３５は、呼吸サイクル内または撮像時間内において、各点の相対位置の座標の変化が大きい領域を、疾患部位として検出することができる。

また、画像処理部３５は、各点の相対位置の座標の変化を推定健常領域での変化と対比させて両者の差や比率から疾患部位および疾患程度を求めてもよい。

また、画像処理部３５は、樹状構造の低分岐レベルで分岐した複数の分割区域（例えば、左右の主気管支領域）を対比してもよい（ＳＴ１１）。

このとき、画像処理部３５は、疾患程度の低い側を参照して、疾患程度の高い側の疾患程度を測ることもできる。

さらに、画像処理部３５は、左右を対比したＭＰＲ（multi-planar reconstruction）、ＣＰＲ（curved planer reconstruction）、ＳＰＲ（stretched MPR）又は３Ｄ（dimension）画像の表示やプロファイル対比表示を実行してもよい。

画像処理部３５は、図９に示すように、疾患程度が高いと推定される疾患範囲を特定し、当該特定した疾患範囲を気管及び主気管支領域の画像上に２次元的に又は３次元的に強調表示することができる。

また、画像処理部３５は、特定した疾患範囲が、気管支領域内の一方の主気管支領域内にあるとき、当該一方の主気管支領域の変化曲線と、気管支領域内の他方の主気管支領域の変化曲線とを対比して表示装置４０の画面上に表示してもよい。ここで、対比する変化曲線としては、図５、図７又は図８に示したように、時間的な変化又は空間的な変化のいずれを示すものでもよい。

また、画像処理部３５は、当該特定した疾患範囲の範囲長（特定した区域の長さ）、疾患範囲内の各断面面積（当該区域内の各部の断面積）といった計測情報を取得し（ＳＴ１４）、当該計測情報を気管・気管支グラフトの設計情報として表示装置４０の画面上に表示することができる。また、気管・気管支グラフトの設計情報を算出する場合、得られた計測情報に基づく所定の演算により、気管・気管支グラフトを固定可能な範囲（遊びの部分）を算出してもよい。

上述したように本実施形態によれば、複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定し、特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成し、領域変化情報を表示装置の画面上に表示する。

これにより、非侵襲的且つ客観的に再現性よく、被検者が気管・気管支軟化症であるか否かの評価を支援することができる。

また、本実施形態によれば、例えば、以下の効果(1)〜(10)を得ることができる。

(1)呼吸同期ＣＴ撮像またはダイナミックボリューム撮影で撮像された呼吸サイクル中の複数の医用画像データから気管主気管支のみを抽出し、容積変化から疾患程度を観察することができる。

(2)疾患箇所と範囲の特定を行い、気管・気管支グラフトの設計情報を提供することができる。

(3)樹状構造をもつ３次元的な領域データから樹状構造の分岐点を使って樹状構造に付随する領域の分割と統合を行うことができる。

(4)容積変化に対して、疾患程度と対応する相対的な変化の範囲を設定することで疾患程度情報をガイドとして出力できる。

(5)呼吸サイクル中の複数の医用画像データ間での気管および気管支上の各位置を解剖学的に対応づけて観察することができる。

(6)分岐点によって分割された樹状構造に付随する各領域内で、健常な場合のあるべき領域を推定し、分割区域の各位置における呼吸サイクル内での実際の面積もしくは容積の変化と、推定した健常領域の変化との差異を求めることができる。

(7)上記(6)で得られた各分割区域において、健常領域との差異が大きい部分を疾患範囲として推定することができる。

(8)上記(7)で得られた疾患範囲を気管および気管支の画像上に２次元的又は３次元的に強調表示することができる。

(9)樹状構造の低分岐レベルの段階で分岐した複数の分割区域の対比をすることができる。

(10)疾患程度が高いと推定される疾患範囲の計測情報を提示することができる。

なお、本実施形態は、医用画像処理装置３０をＸ線ＣＴ装置に用いた場合を例に挙げて説明したが、これに限らず、医用画像処理装置をＭＲＩ(magnetic resonance imaging)装置等の医用画像撮影装置に用いてもよい。あるいは、本実施形態に係る医用画像処理装置は、医用画像撮影装置にネットワークを介して接続されたワークステーション又は医用画像読影装置に用いてもよい。ワークステーション等に用いる場合、医用画像処理装置としては、前述した各部３１〜３６のうち、画像記憶部３４、画像処理部３５及び入力部３６の機能を備えていればよい。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０…架台装置、１１…回転架台、１２…Ｘ線源、１３…Ｘ線検出器、１４…高電圧発生部、１５…架台駆動部、１６…絞り駆動部、１７…データ収集部(ＤＡＳ)、２０…寝台装置、２１…寝台天板、２２…寝台基台、２３…寝台駆動部、３０…医用画像処理装置、３１…制御部、３２…コンソールＩ／Ｆユニット、３３…再構成処理部、３４…画像記憶部、３５…画像処理部、３６…入力部、４０…表示装置。

Claims (10)

1. 被検体の気管支領域を含み、前記被検体の呼吸サイクルよりも短い時間間隔で連続して撮影された複数の医用画像データを記憶する記憶手段と、
   前記複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定する限定手段と、
   前記特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成する作成手段と、
   前記領域変化情報を表示装置の画面上に表示する表示手段と
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 請求項１に記載の医用画像処理装置において、
   前記領域変化情報が表す変化量が所定範囲内にあるか否かを判定する手段と、
   前記否の場合、疾患検出情報を前記表示装置の画面上に表示する手段と
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
3. 請求項１に記載の医用画像処理装置において、
   前記領域変化情報に基づいて、健常領域情報を推定する手段と、
   前記健常領域情報と前記領域変化情報との差分に基づいて、前記疾患の程度を判定する手段と、
   前記疾患の程度を前記表示装置の画面上に表示する手段と
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
4. 請求項３に記載の医用画像処理装置において、
   前記特定領域のうち、前記差分が所定のしきい値よりも大きい区域を特定する手段と、
   前記特定した区域を示す情報を前記表示装置の画面上に表示する手段と
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
5. 請求項４に記載の医用画像処理装置において、
   前記特定した区域を前記表示装置の画面上で強調表示する手段、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
6. 請求項４に記載の医用画像処理装置において、
   前記特定した区域の長さと、当該区域内の各部の断面積とを前記表示装置の画面上に表示する手段、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
7. 請求項４に記載の医用画像処理装置において、
   前記特定した区域が、前記気管支領域内の一方の主気管支領域内にあるとき、当該一方の主気管支領域の前記領域変化情報と、前記気管支領域内の他方の主気管支領域の前記領域変化情報とを対比して前記表示装置の画面上に表示する手段と、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
8. 請求項１に記載の医用画像処理装置において、
   前記表示手段は、前記領域変化情報をグラフ形式にして前記画面上に表示することを特徴とする医用画像処理装置。
9. 請求項１に記載の医用画像処理装置において、
   前記限定手段は、前記被検体の複数の呼吸サイクルの各々に対し、前記限定を実行することを特徴とする医用画像処理装置。
10. 被検体の気管支領域を含み、前記被検体の呼吸サイクルよりも短い時間間隔で連続して撮影された複数の医用画像データを記憶する記憶手段と、限定手段と、作成手段と、表示手段とを備えた医用画像処理装置が実行する医用画像処理方法であって、
    前記限定手段が、前記複数の医用画像データに含まれる気管支領域内の特定領域を限定するステップと、
    前記作成手段が、前記特定領域の大きさの時間的な変化又は空間的な変化を表す領域変化情報を作成するステップと、
    前記表示手段が、前記領域変化情報を表示装置の画面上に表示するステップと
    を具備することを特徴とする医用画像処理方法。