JP2016005549A - 医用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】差分処理に供されるＣＴ画像の最適な組み合わせを簡便に選択すること。
【解決手段】記憶部１３は、非造影ボリューム画像群に含まれる少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像のデータと造影ボリューム画像群に含まれる複数の時相の造影ボリューム画像のデータとから、Ｘ線高吸収物質に関するＸ線高吸収領域を抽出する。パラメータ算出部１７は、少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像の各々と複数の時相の造影ボリューム画像の各々とについて、Ｘ線高吸収領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する。画像選択部１９は、算出された特徴量に基づいて、少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像と複数の時相の造影ボリューム画像との中から、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が類似する第１の非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを選択する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。

Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、心臓の冠動脈内腔評価に頻繁に用いられている。石灰化領域及びステントによる内腔評価への影響を軽減するため、造影ＣＴ画像から非造影ＣＴ画像を減算して石灰化領域及びステント領域を除去する方法がある。心臓領域を対象とする差分処理においては、心臓の拍動に伴う石灰化領域及びステント領域の動きが差分画像の画質に多大な影響を与えている。さらに差分対象のボリューム画像の組み合わせも差分画像の画質に多大な影響を与えている。例えば、石灰化領域及びステント領域の位置や形状、ＣＴ値等の幾何学的特徴が非造影ＣＴ画像と造影ＣＴ画像とで異なる場合、差分画像の画質が劣化してしまう。観察者は、非造影ＣＴ画像と造影ＣＴ画像との組み合わせを目視で判断している。そのため、差分処理に係るワークフローが長期化している。また、目視による最適な組み合せの選択には経験的な知識が必要であるため、組み合わせや差分画像に個人差が生じてしまう。

特表２０１３−５２５０５６号公報

実施形態の目的は、差分処理に供されるＣＴ画像の最適な組み合わせを簡便に選択可能な医用画像処理装置を提供することが可能となる。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、抽出部、算出部、及び選択部を有する。抽出部は、第１撮像において収集された少なくとも一つの時相の第１画像と第２撮像において収集された複数の時相の第２画像とから、所定の画素値よりも大きい画素値を有する画像領域を抽出する。算出部は、前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像とについて、前記画像領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する。選択部は、前記特徴量に基づいて、前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像との中から、前記画像領域の画像特徴が類似する第１画像と第２画像とを選択する。

図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。 図２は、本実施形態に係る制御部の制御のもとに行われる最適時相組み合わせの特定及び差分処理に係る一連の処理の流れを示す図である。 図３Ａは、ステップＳＡ２において行われる領域抽出部による非造影ボリューム画像群についての抽出処理の流れを模式的に示す図である。 図３Ｂは、ステップＳＡ２において行われる領域抽出部による造影ボリューム画像群についての抽出処理の流れを模式的に示す図である。 図４は、図３のステップＳＡ２において領域抽出部により行われるマスクボリューム画像の発生処理の処理内容を段階的に示す図である。 図５は、図３Ａ及び図３ＢのステップＳＡ４において画像選択部により行われる特徴量の比較の組み合わせを示す図である。 図６は、図３Ａ及び図３ＢのステップＳＡ４において画像選択部により行われる、非造影ボリューム画像群と造影ボリューム画像群との平均ＣＴ値の比較例を示す図である。 図７は、図３Ａ及び図３ＢのステップＳＡ４において画像選択部により行われる、最良の組み合わせの選択処理を模式的に示す図である。 図８は、図３Ａ及び図３ＢのステップＳＡ４において画像選択部により行われる、重みづけされた特徴量に基づく組み合わせの選択処理を模式的に示す図である。 図９は、図３Ａ及び図３ＢのステップＳＡ５において差分部により行われる差分画像の発生処理を模式的に示す図である。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる医用画像処理装置を説明する。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、医用モダリティにより発生された医用画像を処理するコンピュータ装置である。本実施形態に係る医用画像処理装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、及び核医学診断装置等の如何なる医用モダリティにより発生された医用画像をも処理対象とする。以下、本実施形態を具体的に説明するため、本実施形態に係る医用画像処理装置は、特に言及しない限り、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により発生されたＣＴ画像を処理するものとする。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により収集されたＣＴ画像を画像処理するためのコンピュータ装置である。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、被検体の撮像領域をＸ線で撮像する。具体的には、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線管とＸ線検出器とが取り付けられた回転フレームを回転しながら、Ｘ線管からＸ線を発生し、Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線をＸ線検出器で検出する。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線検出器により検出されたＸ線に応じた生データをデータ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）により収集し、収集された生データに基づいてＣＴ画像のデータを画像再構成装置により再構成する。なお、本実施形態に係る医用画像処理装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置に組み込まれても良いし、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置とは別体のコンピュータ装置でも良い。なお、以下の説明を具体的に行うため医用画像処理装置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置とは別体のコンピュータ装置であるとする。

また、本実施形態に係る被検体にはＸ線高吸収物質が含まれているものとする。本実施形態に係るＸ線高吸収物質としては、具体的には、石灰化部分やステントなどが挙げられる。石灰化部分は、被検体の血管壁等に沈着されたカルシウム成分である。ステントは、血管の内腔を保持するための器具である。ステントは、例えば、石灰化の治療等に用いられる。本実施形態に係る被検体の撮像領域としては、血管を含む、心臓や頭部、腹部等の如何なる部位を対象としても良い。しかしながら、以下の説明において本実施形態に係る撮像領域は、臨床において差分処理が頻繁に利用される冠動脈内腔評価の対象である心臓であるものとする。

図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る医用画像処理装置は、制御部１１を中枢として記憶部１３、領域抽出部１５、パラメータ算出部１７、画像選択部１９、差分部２１、表示部２３、入力部２５、及び通信部２７を有する。

記憶部１３は、種々の情報を記憶するＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置である。具体的には、記憶部１３は、複数のＣＴ画像群のデータを記憶する記憶装置である。例えば、記憶部１３は、第１撮像によりＸ線コンピュータ断層撮影装置により収集された第１ＣＴ画像群のデータと、第２撮像によりＸ線コンピュータ断層撮影装置により収集された第２ＣＴ画像群のデータとを記憶している。第１撮像は、第２撮像よりも時間的に前に行われるものとする。各ＣＴ画像群は、単一のＣＴ画像により構成されても良いし、複数のＣＴ画像により構成されても良い。ＣＴ画像は、上記の通り、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により収集される、ＣＴ値の空間分布を示す画像である。ＣＴ画像群に含まれる各ＣＴ画像は心位相又は呼吸位相等の時相に関連づけられている。第１ＣＴ画像群と第２ＣＴ画像群とは造影ＣＴ画像群と非造影ＣＴ画像群とであっても良いし、第１ＣＴ画像群と第２ＣＴ画像群との両方が造影ＣＴ画像群であっても良い。非造影ＣＴ画像群は、撮像部位が造影されていない被検体を対象とする、複数の時相に関する時系列の複数のＣＴ画像を含む。造影ＣＴ画像群は、造影剤により撮像部位が造影されている被検体を対象とする、複数の時相に関する時系列の複数のＣＴ画像を含む。ＣＴ画像に関連づけられる時相としては心位相や呼吸位相が挙げられる。非造影ＣＴ画像群のデータと造影ＣＴ画像群のデータとは、記憶部１３に記憶されている。

領域抽出部１５は、第１ＣＴ画像群に含まれる各時相の第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像群に含まれる各時相の第２ＣＴ画像とから、所定のＣＴ値よりも大きいＣＴ値を有する特定の画像領域を抽出する。具体的には、特定の画像領域として、Ｘ線高吸収物質に関する画像領域（以下、Ｘ線高吸収領域と呼ぶ）が画像処理により抽出される。Ｘ線高吸収領域を構成する各画素は、当該Ｘ線高吸収領域と他の組織や物質に関する画像領域とを識別可能な所定のＣＴ値よりも大きいＣＴ値を有している。なお、画像領域は、複数の画素の集合であるとする。

パラメータ算出部１７は、第１ＣＴ画像群に含まれる各時相の第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像群に含まれる各時相の第２ＣＴ画像とについて、Ｘ線高吸収領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する。特徴量は、Ｘ線高吸収領域の画像特徴を定量する。画像特徴は、具体的には、幾何学的特徴と画素値特徴との少なくとも一方の性質を含む。Ｘ線高吸収領域の幾何学的特徴は、例えば、Ｘ線高吸収領域の位置や形状、大きさ等を含む。Ｘ線高吸収領域の画素値特徴は、例えば、Ｘ線高吸収領域のＣＴ値やＣＴ値の統計量等を含む。特徴量は、Ｘ線高吸収領域のＣＴ値と画素数との少なくとも一方に基づいて算出される。特徴量としては、例えば、Ｘ線高吸収領域の移動量、平均ＣＴ値、総ＣＴ値、及び容積が挙げられる。

画像選択部１９は、パラメータ算出部１７により算出された特徴量に基づいて、第１ＣＴ画像群に含まれる複数の時相の第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像群に含まれる複数の時相の第２ＣＴ画像との中から、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が類似する第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像とを選択する。画像選択部１９は、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が類似するのであれば、同一の時相に関する第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像とを選択することもあるし、異なる時相に関する第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像とを選択することもある。

差分部２１は、ＣＴ画像に差分処理を施す。具体的には、差分部２１は、画像選択部１９により選択された第１ＣＴ画像と第２ＣＴ画像との差分画像を発生する。

なお、領域抽出部１５、パラメータ算出部１７、画像選択部１９、及び差分部２１は、単一の画像処理装置により実現されても良いし、個別の画像処理装置により実現されても良い。画像処理装置は、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等の演算装置とＨＤＤやＳＳＤ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶装置とを有する。

表示部２３は、ＣＴ画像や差分画像等の種々の情報を表示機器に表示する。表示機器としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等が適宜利用可能である。

入力部２５は、入力機器によるユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。

通信部２７は、ネットワークに接続された他のコンピュータ装置と通信するネットワークインタフェースである。例えば、通信部２７は、ネットワークを介してＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）からＣＴ画像のデータを受信したり、差分画像のデータを送信したりする。また、通信部２７は、ネットワークを介してＸ線コンピュータ断層撮影装置からＣＴ画像のデータを受信しても良い。

制御部１１は、本実施形態に係る医用画像処理装置の中枢として機能する。制御部１１は、ＣＰＵやＭＰＵ等の演算装置とＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置とを有する。制御部１１は、本実施形態に係る画像処理プログラムを記憶部１３等から読み出し、当該画像処理プログラムに従って各種構成要素を制御する。これにより、本実施形態に係る最適時相組み合わせの選択及び差分処理が実行される。

以下、本実施形態に係る医用画像処理装置の動作例について説明する。なお、以下の説明において第１ＣＴ画像群のデータは非造影ＣＴ画像群のデータであり、第２ＣＴ画像群のデータは造影ＣＴ画像群のデータであるとする。また、本実施形態に係るＣＴ画像は、ＣＴ値の２次元の空間分布を示すスライス画像であっても良いし、３次元の空間分布を示すボリューム画像であっても良い。スライスは２次元状に配列された複数のピクセルにより構成され、ボリューム画像は３次元状に配列された複数のボクセルにより構成される。ピクセル又はボクセルにはＣＴ値が割り当てられている。以下、本実施形態に係る動作例を具体的に説明するため、ＣＴ画像はボリューム画像であるとする。また、非造影ボリューム画像に含まれる各非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群に含まれる各造影ボリューム画像との各々は、心位相に関連づけられているとする。

図２は、本実施形態に係る制御部１１の制御のもとに行われる最適時相組み合わせの選択及び差分処理に係る一連の処理の流れを示す図である。

当該処理の開始指示が入力部２５を介してユーザによりなされると制御部１１は、差分処理により供される非造影ＣＴ画像群のデータと造影ＣＴ画像群のデータとを記憶部１３から読み出す（ステップＳＡ１）。非造影ボリューム画像群のデータと造影ボリューム画像群のデータとは同一の被検体を被写体とするボリューム画像群である。非造影ボリューム画像群に含まれる非造影ボリューム画像は、Ｘ線高吸収物質に関するＸ線高吸収領域を含む。造影ボリューム画像群に含まれる造影ボリューム画像は、Ｘ線高吸収領域の他に、造影された血管に関する画像領域（以下、造影血管領域と呼ぶことにする）を含む。なお制御部１１は、非造影ボリューム画像群及び造影ボリューム画像群の全てのボリューム画像のデータを読み出す必要はない。例えば、制御部１１は、非造影ボリューム画像群及び造影ボリューム画像群に含まれる全てのボリューム画像のうちの、所定の心位相範囲のボリューム画像のデータのみを読み出しても良い。当該心位相範囲としては、心臓の拍動によるＸ線吸収物質の動きが比較的少ない範囲、例えば、７０％〜７９％の１０位相分が好適である。なお、読出し対象の心位相範囲は、入力部２５等を介して任意に設定可能である。

ステップＳＡ１が行われると制御部１１は、領域抽出部１５に抽出処理を行わせる（ステップＳＡ２）。ステップＳＡ２において領域抽出部１５は、制御部１１により読み出された非造影ボリューム画像群の各心位相の非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群の各心位相の造影ボリューム画像とからＸ線高吸収領域を抽出する。

図３は、ステップＳＡ２において行われる領域抽出部１５による抽出処理の流れを模式的に示す図である。図３Ａは、非造影ボリューム画像群についての抽出処理の流れを模式的に示す図である。図３Ｂは、造影ボリューム画像群についての抽出処理の流れを模式的に示す図である。抽出処理は、ステップＳＡ１において読み込まれた非造影ボリューム画像群と造影ボリューム画像群とについて個別に行われる。ここで、ステップＳＡ１において読み込まれた非造影ボリューム画像群は、心位相θA1からθAmまでのm個の非造影ボリューム画像を有し、造影ボリューム画像群は、心位相θB1からθBnまでのn個の非造影ボリューム画像を有するものとする。mとnとは同数であっても良いし、異なっていても良い。最適時相組み合わせの趣旨から、mとnとのいずれか一方は１個でも良いが、他方は３個以上である必要がある。なお、以下の説明においてmとnとは、ともに３個以上であるものとする。

図３Ａ及び図３Ｂに示すように、まず領域抽出部１５は、非造影ボリューム画像群と造影ボリューム画像群との各々から、マスクボリューム画像に用いられる所定の心位相のボリューム画像を選択する（ステップＳＢ１）。所定の心位相としては、拍動による心臓の動きが比較的に少ない時相が設定される。具体的には、所定の心位相としては、拡張中期、すなわち、心位相７５％に設定されると良い。あるいは、所定の心位相として、ステップＳＡ１において読み出された心位相範囲の中間位相や初期位相、終期位相等であっても良い。なお、所定の心位相は、ユーザにより入力部２５等を介して任意の値に設定可能である。例えば、領域抽出部１５は、図３Ａ及び図３Ｂに示すように、非造影ボリューム画像群から心位相θA2の非造影ボリューム画像を選択し、造影ボリューム画像群から心位相θB2の造影ボリューム画像を選択する。

ステップＳＢ１が行われると領域抽出部１５は、ステップＳＢ１において選択されたボリューム画像に基づいて、Ｘ線高吸収領域以外の画像領域をマスク領域とするマスクボリューム画像を発生する（ステップＳＢ２）。マスクボリューム画像の発生処理は、ステップＳＢ１において選択された非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像との各々について個別に行われる。

図４は、領域抽出部１５によるマスクボリューム画像の発生処理の処理内容を段階的に示す図である。なお、図４においては、造影ボリューム画像のみが図示されているが、非造影ボリューム画像に対しても同様の方法によりマスクボリューム画像が発生される。

図４に示すように、ステップＳＢ１において選択された造影ボリューム画像（非造影ボリューム画像も同様）は、心筋等の人体組織（具体的には、軟部組織や水、脂肪組織）に対応する画像領域（以下、人体組織領域と呼ぶ）Ｒ１等の他にＸ線高吸収物質に対応するＸ線高吸収領域Ｒ２を含んでいる。Ｘ線高吸収領域としては、石灰化部分に対応する画像領域（以下、石灰化領域と呼ぶ）やステントに対応する画像領域（以下、ステント領域と呼ぶ）が挙げられる。また、造影ボリューム画像は、血管に注入された造影剤に対応する画像領域（以下、造影剤領域と呼ぶ）Ｒ３を含んでいる。一般的に、造影剤領域Ｒ３のＣＴ値は人体組織領域Ｒ１のＣＴ値に比して高く、Ｘ線高吸収領域Ｒ２のＣＴ値に比して低い。例えば、Ｘ線高吸収領域Ｒ２のＣＴ値は６００〜２，０００Ｈ．Ｕ．に分布し、造影剤領域Ｒ３のＣＴ値は３００〜４００Ｈ．Ｕ．に分布し、人体組織領域Ｒ１のＣＴ値は−１００〜＋１００Ｈ．Ｕ．に分布する。なお、各ボリューム画像に必ずしも石灰化領域とステント領域との両方が含まれることを要せず、石灰化領域とステント領域との何れか一方が含まれていれば良い。また、各ボリューム画像に石灰化領域とステント領域との両方が含まれている場合と含まれていない場合とで以下の処理に違いは無い。そのため、以下の説明を簡便に行うため、石灰化領域とステント領域との両方が各ボリューム画像に含まれているものとする。

まず、領域抽出部１５は、ボリューム画像に閾値処理を施して石灰化領域とステント領域とを当該ボリューム画像から抽出する。非造影ボリューム画像に対する閾値処理に関する閾値は、石灰化領域とステント領域とを人体組織領域から識別可能なＣＴ値に設定される。領域抽出部は、当該ＣＴ値を閾値とする閾値処理を非造影ボリューム画像に施して石灰化領域とステント領域とを抽出する。なお、石灰化領域とステント領域とは区別して抽出されない。ここで、石灰化領域とステント領域とをまとめて石灰化・ステント領域Ｒ２と呼ぶことにする。すなわち、非造影ボリューム画像から石灰化・ステント領域が抽出される。

造影ボリューム画像に対する閾値処理に関する閾値は、石灰化・ステント領域Ｒ２を造影剤領域Ｒ３から識別可能なＣＴ値に設定される。領域抽出部１５は、当該ＣＴ値を閾値とする閾値処理を造影ボリューム画像に施して石灰化・ステント領域Ｒ２を抽出する。なお、造影ボリューム画像に含まれる造影剤領域Ｒ３と石灰化・ステント領域Ｒ２とは、互いにＣＴ値範囲がオーバラップする場合がある。この場合、領域抽出部１５は、造影ボリューム画像から閾値処理により造影剤領域Ｒ３と石灰化・ステント領域Ｒ２との複合領域を抽出し、ベイズ推定により複合領域に含まれる造影剤領域Ｒ３と石灰化・ステント領域Ｒ２とを区別し、複合領域から造影剤領域Ｒ３を削除する。これにより、造影ボリューム画像から石灰化・ステント領域Ｒ２が抽出される。

次に、領域抽出部１５は、抽出された石灰化・ステント領域Ｒ２を、３次元的に表面から所定のボクセル数だけ拡張する。所定のボクセル数は、心臓の拍動に伴いボリューム画像内の石灰化・ステント領域Ｒ２の位置や形状が変化した場合であっても、拡張後の石灰化・ステント領域Ｒ４に収まる程度の個数に設定される。例えば、所定のボクセル数は、例えば、１０ボクセル程度に設定されると良い。

そして、領域抽出部１５は、拡張後の石灰化・ステント領域Ｒ４を構成するボクセルに０値を割り当て、拡張後の石灰化・ステント領域Ｒ４以外の画像領域を構成するボクセルに所定値（例えば、１値や２５５値）を割り当てることによりマスクボリューム画像を発生する。拡張後の石灰化・ステント領域Ｒ４以外の画像領域がマスク領域に設定され、拡張後の石灰化・ステント領域Ｒ４を非マスク領域に設定される。

このようにして領域抽出部１５は、非造影ボリューム画像に基づいて、石灰化・ステント領域以外の他の画像領域をマスク領域とするマスクボリューム画像（以下、非造影マスクボリューム画像と呼ぶ）を発生し、造影ボリューム画像に基づいて、石灰化・ステント領域以外の他の画像領域をマスク領域とするマスクボリューム画像（以下、造影マスクボリューム画像と呼ぶ）を発生する。

ステップＳＢ２が行われると領域抽出部１５は、ステップＳＢ２において発生されたマスクボリューム画像を利用して各ボリューム画像群に含まれる各心位相に関するボリューム画像から石灰化・ステント領域を抽出する（ステップＳＢ３）。具体的には、領域抽出部１５は、非造影ボリューム画像群の各心位相θA1〜θAmに関する非造影ボリューム画像から非造影マスクボリューム画像を利用して、非マスク領域に一致する画像領域（以下、抽出領域と呼ぶ）ＲＥを抽出する。抽出領域ＲＥは、人体組織領域等の、石灰化・ステント領域以外の画像領域を含んでいる。領域抽出部１５は、抽出領域ＲＥから、標準的なＸ線高吸収領域が示すＣＴ値（例えば、６００ＨＵ〜２０００ＨＵ）を基準とした閾値処理により石灰化・ステント領域ＲＴを抽出する。すなわち、抽出領域ＲＥのうちの当該閾値よりも大きいＣＴ値を有する画素の集合が石灰化・ステント領域ＲＴとして抽出される。このようにして非造影ボリューム画像群の各心位相θA1〜θAmに関する非造影ボリューム画像から各心位相θA1〜θAmに関する石灰化・ステント領域ＲＴを抽出する。同様にして、領域抽出部１５は、造影ボリューム画像群の各心位相θB1〜θBnに関する造影ボリューム画像から各心位相θB1〜θBnに関する石灰化・ステント領域ＲＴを抽出する。

以上によりステップＳＡ２における領域抽出部１５による抽出処理が終了する。

ステップＳＡ２が行われると制御部１１は、パラメータ算出部１７に算出処理を行わせる（ステップＳＡ３）。ステップＳＡ３においてパラメータ算出部１７は、非造影ボリューム画像群の各心位相θA1〜θAmに関する石灰化・ステント領域と造影ボリューム画像群の各心位相θB1〜θBnに関する石灰化・ステント領域とについて、石灰化・ステント領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する。上記の通り、特徴量としては、例えば、石灰化・ステント領域の移動量、平均ＣＴ値、総ＣＴ値、及び容積が算出される。

総ＣＴ値としては、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域を構成する全ボクセルのＣＴ値の合計値が算出される。ＣＴ値は、石灰化部分やステントの動きに伴い過小評価される。以下、ＣＴ値の過小評価について簡単に説明する。なお、説明の簡単のため、石灰化領域の本来のＣＴ値が６００Ｈ．Ｕ．であるとする。石灰化部分が完全に停止している場合、当該石灰化部分に対応する石灰化領域を構成する全てのボクセルはＣＴ値６００Ｈ．Ｕ．を有する。しかしながら、石灰化部分が激しく動く場合、当該石灰化部分に対応する石灰化領域の端部は、時間分解能が不十分のため、石灰化領域のＣＴ値が周辺の人体組織や造影剤等を示す画像領域まで広がってしまう（Blurring）。そのため、石灰化領域の端部のＣＴ値は、石灰化領域が本来有すべき６００Ｈ．Ｕ．よりも低下してしまう。この場合、石灰化・ステント領域のＣＴ値は、石灰化部分が激しく動くほど小さい値を有することとなる。また、総ＣＴ値は、心拍に伴う石灰化領域やステント領域の形状の変化に応じても変化する。

平均ＣＴ値としては、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域の総ＣＴ値を、当該石灰化・ステント領域を構成する複数のボクセルの個数で除した値が算出される。平均ＣＴ値は、石灰化部分やステントの動きに伴い過小評価される。そのため、石灰化・ステント領域の平均ＣＴ値は、石灰化部分が激しく動くほど小さい値を有することとなる。

石灰化・ステント領域の移動量としては、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域の、当該算出対象位相の前位相に関する石灰化・ステント領域に対する移動量が算出される。移動量は、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域の総ＣＴ値と当該算出対象位相の前位相に関する石灰化・ステント領域の総ＣＴ値との差分により規定される。総ＣＴ値は、石灰化・ステント領域を構成する複数のボクセルのＣＴ値の合計値に規定される。前位相としては、算出対象位相の１位相前の心位相であっても良いし、所定位相前の心位相であっても良い。同様に、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域の、当該算出対象位相の後位相に関する石灰化・ステント領域に対する移動量が算出される。後位相としては、算出対象位相の１位相後の心位相であっても良いし、所定位相後の心位相であっても良い。移動量は、主に当該石灰化・ステント領域の位置や形状の時間的変化に大きく依存する。移動量が０値を有する場合、当該石灰化・ステント領域の位置や形状の変化が無いことを示す。

容積としては、算出対象位相に関する石灰化・ステント領域を構成する全てのボクセルの個数が計数される。容積は、心拍に伴う石灰化領域やステント領域の形状の変化に応じて変化する。また、石灰化部分やステントの動きに伴うＣＴ値の過小評価により、石灰化・ステント領域が縮小する場合がある。すなわち、ステップＳＡ３における石灰化・ステント領域は、ステップＳＢ３においてＣＴ値を基準とする閾値処理により発生される。上述のように、石灰化部分やステントが動くとＣＴ値が低下するので、本来、石灰化・ステント領域として抽出されるべきボクセルが抽出されない場合がある。このため、石灰化・ステント領域の容積は、心拍に伴うＣＴ値の過小評価によっても変化する。

ステップＳＡ３が行われると制御部１１は、画像選択部１９に選択処理を行わせる（ステップＳＡ４）。ステップＳＡ４において画像選択部１９は、ステップＳＡ３において算出された特徴量に基づいて、非造影ボリューム画像群の各心位相θA1〜θAmに関するボリューム画像と造影ボリューム画像群の各心位相θB1〜θBnに関するボリューム画像との中から、石灰化・ステント領域が最も類似する非造影ＣＴボリューム画像と造影ＣＴボリューム画像とをそれぞれ選択する。具体的には、画像選択部１９は、まず、図５に示すように、ステップＳＡ３において算出された各特徴量を、非造影ボリューム画像群に含まれる複数の非造影ボリューム画像の各々について、造影ボリューム画像群に含まれる複数の造影ボリューム画像に対して比較する。換言すれば、非造影ボリューム画像群の心位相θA1〜θAmのうちの一の心位相と造影ボリューム画像群の心位相θB1〜θBnのうちの一の心位相とからなる全ての組み合わせについて、ステップＳＡ３において算出された各特徴量が比較される。比較により画像選択部１９は、各特徴量について、当該特徴量を基準とした石灰化・ステント領域の画像特徴の類似度を示すスコアを算出する。スコアとしては、典型的には、非造影ボリューム画像の石灰化・ステント領域と造影ボリューム画像の石灰化・ステント領域との同種の特徴量同士の積が挙げられる。なお、スコアは、積のみに限定されず、同種の特徴量同士の和でも良い。

図６は、非造影ボリューム画像群と造影ボリューム画像群との平均ＣＴ値の比較例を示す図である。図６の縦軸は非造影ボリューム画像群の心位相を示し、横軸は造影ボリューム画像群の心位相を示す。各心位相に対応する数字は当該心位相に関する石灰化・ステント領域の平均ＣＴ値を示す。例えば、非造影ボリューム画像群の心位相７１％の石灰化・ステント領域の平均ＣＴ値は「５」であり、造影ボリューム画像群の心位相７１％の石灰化・ステント領域の平均ＣＴ値は「６」である。非造影ボリューム画像群の各心位相と造影ボリューム画像群の各心位相との交点は、平均ＣＴ値を基準とするスコア（以下、平均ＣＴ値スコアと呼ぶ）を示す。図６においては、ハッチングのパターンで平均ＣＴ値スコアの値を示している。図６においては、平均ＣＴ値スコアを３種類のハッチングで段階的に示している。例えば、右下がりの斜線により示される領域は、高程度の平均ＣＴ値を示し、ブランクにより示される領域は、中程度の平均ＣＴ値を示し、水平線により示される領域は、低程度の平均ＣＴ値を示す。例えば、非造影ボリューム画像群の心位相７１％と造影ボリューム画像群の心位相７１％との組み合わせの平均ＣＴ値スコアは、「５」×「６」＝「３０」である。上記の方法により、非造影ボリューム画像群の各非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群の各造影ボリューム画像との全ての組み合わせについて平均ＣＴ値スコアが算出される。

石灰化・ステント領域の移動量、総ＣＴ値、及び容積についても画像選択部１９は、平均ＣＴ値と同様に、非造影ボリューム画像群の各非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群の各造影ボリューム画像との全ての組み合わせについてスコアを算出する。以下、移動量を基準とするスコアを移動量スコアと呼び、総ＣＴ値を基準とするスコアを総ＣＴ値スコアと呼び、容積を基準とするスコアを容積スコアと呼ぶことにする。

各特徴量に関するスコアが算出されると画像選択部１９は、移動量スコア、平均ＣＴ値スコア、総ＣＴ値スコア、及び容積スコアに基づいて、非造影ボリューム画像群の各非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群の各造影ボリューム画像との全ての組み合わせの中から、石灰化・ステント領域の画像特徴が最も類似する組み合わせ（以下、最良の組み合わせと呼ぶ）を選択する。

図７は、画像選択部１９による最良の組み合わせの選択処理を模式的に示す図である。なお、図６と同様に、図７の各ハッチングはスコアの数値範囲に対応している。図７に示すように、画像選択部１９は、まず、移動量スコア、平均ＣＴ値スコア、総ＣＴ値スコア、及び容積スコアに基づいて、石灰化・ステント領域の画像特徴の類似度合いを示すスコア（以下、総合スコアと呼ぶ）を、各組み合わせについて算出する。総合スコアとしては、例えば、移動量スコア、平均ＣＴ値スコア、総ＣＴ値スコア、及び容積スコアの積が挙げられる。総合スコアが高いほど、当該心位相に関する非造影ボリューム画像内の石灰化・ステント領域と造影ボリューム画像内の石灰化・ステント領域とが動態的にも静態的にも画像特徴が一致していることを示す。すなわち総合スコアが最も高い組み合わせに係る非造影ボリューム画像に含まれる石灰化・ステント領域と造影ボリューム画像に含まれる石灰化・ステント領域とは、全ての組み合わせの中で、石灰化・ステント領域の動きが最も少なく且つ最も動き方が同一であると推定される。なお、総合スコアは、積のみに限定されず、和でも良い。

なお各特徴量に基づくスコアは、当該特徴量の種類に応じて互いに尺度が異なる。そのため、尺度の大きい特徴量は、尺度の低い特徴量に比して、総合スコアに対する寄与が大きい。例えば、容積スコアは、移動量スコアに比して、絶対値が概して大きいため、総合スコアに対する寄与が大きい。この尺度のばらつきを制限するため、画像選択部１９は、各特徴量に基づくスコアを共通の尺度に正規化しても良い。例えば、画像選択部１９は、移動量スコア、平均ＣＴ値スコア、総ＣＴ値スコア、及び容積スコアを百分率に正規化する。画像選択部１９は、正規化後の移動量スコア、正規化後の平均ＣＴ値スコア、正規化後の総ＣＴ値スコア、及び正規化後の容積スコアに基づいて総合スコアを算出する。例えば、上記と同様に、正規化後の移動量スコア、正規化後の平均ＣＴ値スコア、正規化後の総ＣＴ値スコア、及び正規化後の容積スコアの積が総合スコアとして算出されれば良い。

また、各特徴量の性質に応じて画像選択部１９は、各特徴量に基づくスコアに重みづけを施しても良い。

図８は、重みづけされた特徴量に基づく組み合わせの選択処理を模式的に示す図である。なお、図６及び７と同様に、図８の各ハッチングはスコアの数値範囲に対応している。図８に示すように、画像選択部１９は、各特徴量の性質に応じた重み値で当該特徴量に基づくスコアに重みづけを施す。例えば、図８に示すように、移動量スコアは重みＡが与えられ、平均ＣＴ値スコアには重みＢが与えられ、総ＣＴ値スコアには重みＣが与えられ、容積スコアには重みＤが与えられる。例えば、移動量が平均ＣＴ値や総ＣＴ値、容積に比して石灰化・ステント領域の画像特徴の動態及び静態に対して寄与していると考える場合、重みＡを他の重み値に比して高く設定されると良い。なお、重み値は、ユーザにより入力部２５を介して任意の値に設定可能である。

重みづけが行われると画像選択部１９は、正規化後の重み付けされた移動量スコア、正規化後の重み付けされた平均ＣＴ値スコア、正規化後の重み付けされた総ＣＴ値スコア、及び正規化後の重み付けされた容積スコアに基づいて総合スコアを算出する。例えば、上記と同様に、正規化後の重み付けされた移動量スコア、正規化後の重み付けされた平均ＣＴ値スコア、正規化後の重み付けされた総ＣＴ値スコア、及び正規化後の重み付けされた容積スコアの積が総合スコアとして算出されれば良い。なお、重み付けをする場合、画像選択部１９は、必ずしも特徴量に基づくスコアに正規化を施さなくても良い。

このように画像選択部１９は、非造影ボリューム画像群に含まれる複数の非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群に含まれる複数の造影ボリューム画像との全ての組み合わせの中から、最も総合スコアが高い組み合わせを特定し、特定された組み合わせに係る非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを自動的に選択する。

表示部２３は、選択された非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを表示する。具体的には、表示部２３は、選択された非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを並べて又は重ね合わせて表示する。

ステップＳＡ４が行われると制御部１１は、差分部２１に差分処理を行わせる（ステップＳＡ５）。ステップＳＡ５において差分部２１は、ステップＳ４において選択された非造影ＣＴボリューム画像と造影ＣＴボリューム画像との差分画像を発生する。

図９は、差分部２１による差分画像Ｉｓの発生処理を模式的に示す図である。図９に示すように、非造影ボリューム画像Ｉｎは、人体組織領域Ｒ１及び石灰化・ステント領域Ｒ２を有している。造影ボリューム画像Ｉｃは、人体組織領域Ｒ１、石灰化・ステント領域Ｒ２、及び造影剤領域Ｒ３を有している。差分部２１は、造影ＣＴボリューム画像Ｉｃから非造影ＣＴボリューム画像Ｉｎを減算することにより差分画像Ｉｓを発生する。非造影ボリューム画像Ｉｎと造影ボリューム画像Ｉｃとは、ステップＳＡ３において画像選択部１９により選択されており、石灰化・ステント領域Ｒ２の画像特徴が略一致している。従って、非造影ボリューム画像Ｉｎに含まれる石灰化・ステント領域Ｒ２と造影ボリューム画像Ｉｃに含まれる石灰化・ステント領域Ｒ２とは、ボリューム画像において略同一の座標を占め、且つ、略同一のＣＴ値分布を有している。そのため、差分画像Ｉｓは、石灰化・ステント領域Ｒ２を含まず、造影剤領域Ｒ３、すなわち、血管内腔に関する画像領域のみを含むこととなる。このように、ステップＳＡ５において発生された差分画像は、心位相に基づいて選択された非造影ＣＴボリューム画像と造影ＣＴボリューム画像とに基づく従来例に係る差分画像に比して、石灰化・ステント領域の画像特徴のずれに起因する画像アーチファクトが少ない。差分画像は、例えば、表示部２３により表示される。また、差分画像は、通信部２７を介してＰＡＣＳ等の画像サーバに登録される。

以上で最適時相組み合わせの選択及び差分処理に係る一連の処理の説明を終了する。

なお、上記の説明においては、特徴量として、移動量、平均ＣＴ値、総ＣＴ値、及び容積が算出されるとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。例えば、特徴量として、移動量、平均ＣＴ値、総ＣＴ値、及び容積のうちの幾つかが算出されなくても良い。特徴量の種類を限定することにより、本願に係る一連の処理の処理時間を削減することができる。

本実施形態の処理対象は、造影ボリューム画像と非造影ボリューム画像であるとしたが、如何なる画像の組み合わせても良い。例えば、医用画像処理装置は、パフュージョン画像と非造影ボリューム画像とを処理対象にしても良い。この場合、画像選択部１９により選択されたパフュージョン画像と非造影ボリューム画像とは、差分部２１により差分される必要はなく、表示部２３により並べて又は重ね合わせて表示されると良い。なおパフュージョン画像は、造影ボリューム画像に基づいて発生され、ＣＢＶ（cerebral blood volume）やＣＢＦ（cerebral blood flow）、ＭＴＴ（mean transit time）等の血流解析値の空間分布を示す画像である。第１画像群と第２画像群とは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により発生された画像に限定されず、磁気共鳴イメージング装置等のＸ線コンピュータ断層撮影装置以外の他の医用モダリティにより発生された画像でも良い。また、第１画像群と第２画像群とは必ずしも同一の医用モダリティにより発生される必要なく、異なる医用モダリティにより発生されても良い。例えば、第１画像群がＸ線コンピュータ断層撮影装置により発生されたＣＴ画像群であり、第２画像群が磁気共鳴イメージング装置により発生されたＭＲ画像群であると良い。また、第１画像群がＸ線コンピュータ断層撮影装置により発生されたＣＴ画像群であり、第２画像群がＰＥＴ装置により発生されたＰＥＴ画像群であっても良い。

上記の通り、本実施形態に係る医用画像処理装置は、領域抽出部１５、パラメータ算出部１７、及び画像選択部１９を有している。記憶部１３は、非造影ボリューム画像群に含まれる少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像のデータと造影ボリューム画像群に含まれる複数の時相の造影ボリューム画像のデータとから、Ｘ線高吸収物質に関するＸ線高吸収領域を抽出する。パラメータ算出部１７は、少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像の各々と複数の時相の造影ボリューム画像の各々とについて、Ｘ線高吸収領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する。画像選択部１９は、算出された特徴量に基づいて、少なくとも一つの時相の非造影ボリューム画像と複数の時相の造影ボリューム画像との中から、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が類似する第１の非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを選択する。

上記の構成により本実施形態に係る医用画像処理装置は、非造影ボリューム画像群に含まれる各非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像群に含まれる各造影ボリューム画像との中から、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が最も類似する非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像とを自動的に選択することができる。従って、本実施形態に係る医用画像処理装置は、目視により非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像との組み合わせを選択していた従来例に比して、自動的に且つ高速に組み合わせを選択することができる。また、自動的に組み合わせを選択することができるので、ユーザの経験に依らずに、誰でも同じ組み合わせ及び差分結果（すなわち、差分画像）を出力することができる。また、本実施形態に係る医用画像処理装置は、Ｘ線高吸収領域の画像特徴が最も類似する非造影ボリューム画像と造影ボリューム画像との差分画像が出力されるので、Ｘ線高吸収領域の画像特徴な相違に起因するアーチファクトの発生を最小限に留めることができる。結果的に、本実施形態に係る医用画像処理装置は、従来に比して簡便且つ短時間に高画質な差分画像を発生することができる。

かくして本実施形態によれば、２つの医用画像群から画像特徴が類似する２つの医用画像を選択する場合において、２つの医用画像の最適な組み合わせを簡便に選択することが可能となる。

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ものである。

１１…制御部、１３…記憶部、１５…領域抽出部、１７…パラメータ算出部、１９…画像選択部、２１…差分部、２３…表示部、２５…入力部、２７…通信部

Claims (14)

1. 第１撮像において収集された少なくとも一つの時相の第１画像と第２撮像において収集された複数の時相の第２画像とから、所定の画素値よりも大きい画素値を有する画像領域を抽出する抽出部と、
   前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像とについて、前記画像領域の動きに応じて変動する特徴量を算出する算出部と、
   前記特徴量に基づいて、前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像との中から、前記画像領域の画像特徴が類似する第１画像と第２画像とを選択する選択部と、
   を具備する医用画像処理装置。
2. 前記選択された第１画像と前記選択された第２画像との差分画像を発生する差分部、をさらに備える、請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記少なくとも一つの時相の第１画像は、造影剤により撮像部位が造影されていない被検体を対象とする画像であり、前記複数の時相の第２画像は、造影剤により撮像部位が造影されている被検体を対象とする画像である、請求項１記載の医用画像処理装置。
4. 前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像とは、造影剤により撮像部位が造影されている被検体を対象とする画像である、請求項１記載の医用画像処理装置。
5. 前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像とは、心位相又は呼吸位相に関連づけられている、請求項１記載の医用画像処理装置。
6. 前記抽出部は、前記少なくとも一つの時相の第１画像のうちの所定の時相の第１画像に基づいて前記画像領域以外の他の画像領域をマスク領域とする第１マスク画像を発生し、前記複数の時相の第２画像のうちの所定の時相の第２画像に基づいて前記画像領域以外の他の画像領域をマスク領域とする第２マスク画像を発生し、前記第１マスク画像を用いて前記少なくとも一つの時相の第１画像にマスク処理を施して前記少なくとも一つの時相の第１画像の各々から前記画像領域を抽出し、前記第２マスク画像を用いて前記複数の時相の第２画像にマスク処理を施して前記複数の時相の第２画像の各々から前記抽出された画像領域を抽出する、請求項１記載の医用画像処理装置。
7. 前記抽出部は、前記画像領域を所定の画素数分だけ拡張し、前記拡張された画像領域以外の他の画像領域を前記マスク領域とする、請求項６記載の医用画像処理装置。
8. 前記算出部は、前記特徴量として、前記画像領域の画素値と画素数とに基づく複数の種類の特徴量を算出する、請求項１記載の医用画像処理装置。
9. 前記算出部は、前記複数の種類の特徴量として、算出対象時相よりも前又は後の時相に対する前記算出対象時相における前記画像領域の移動量、平均画素値、総画素値、及び容積の少なくとも一つを算出する、請求項８記載の医用画像処理装置。
10. 前記選択部は、前記複数の種類の特徴量にそれぞれ対応する複数の特徴量スコアを前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像とについて算出し、前記複数の特徴量スコアに基づく総合スコアを前記少なくとも一つの時相の第１画像と前記複数の時相の第２画像との全ての組み合わせについて算出し、前記全ての組み合わせの中から前記総合スコアが最も高い組み合わせに係る第１画像と第２画像とを選択する、請求項９記載の医用画像処理装置。
11. 前記選択部は、前記特徴量スコアとして、前記複数の種類の特徴量の積を算出し、前記総合スコアとして、前記複数の特徴量スコアの積を算出する、請求項１０記載の医用画像処理装置。
12. 前記選択部は、前記複数の種類の特徴量スコアを共通の尺度に正規化し、前記正規化された複数の特徴量スコアに基づいて前記総合スコアを算出する、請求項１０記載の医用画像処理装置。
13. 前記選択部は、前記複数の種類の特徴量スコアに重み付けを施し、前記重み付けされた特徴量スコアに基づいて前記総合スコアを算出する、請求項１０記載の医用画像処理装置。
14. 前記抽出部は、前記画像領域として、石灰化部分とステントとの少なくとも一つに関する画像領域を抽出する、請求項１記載の医用画像処理装置。