JP2016030110A - 画像処理装置、及び、画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】心筋と冠状動脈との位置関係を分かり易くしつつ、冠状動脈が従来よりも広範囲で映った心臓の画像データを生成するための新たな画像処理技術を提供する。
【解決手段】一実施形態の画像処理装置は、取得部と、抽出合成部とを有する。取得部は、被検体の心臓の形態を３次元的に示す画像データである形態ボリュームデータと、同一の被検体の心臓の機能画像データとを取得する。抽出合成部は、形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成し、冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、機能画像データから得られる断面画像データとが合成された合成画像データを生成する。
【選択図】 図１４

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、及び、画像処理方法に関する。

心筋の虚血部位と冠状動脈との位置関係を観察する方法として、ポーラーマップ(Polar Map)と呼ばれる極座標画像上に冠状動脈を投影する表示方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。極座標は、平面を(ｒ，θ)で表す表現方法である。例えば、心軸周りの角度としてθが割り当てられ、心尖部から心基部に向かっての各スライスまでの距離としてｒが割り当てられる。

特開２００４−１４１２４５号公報

ポーラーマップにより、心機能低下が生じている部分を観察できるが、実際の診断では、心機能低下を起こしている部分と、支配血管との位置関係が重要となる。従って、虚血や梗塞などの心筋の病変部位を診断する上では、心筋と冠状動脈との位置関係を分かり易くしつつ、冠状動脈が従来技術よりもさらに広範囲で投影された画像が望まれる。

このため、心筋と冠状動脈との位置関係を分かり易くしつつ、冠状動脈が従来よりも広範囲で映った心臓の画像データを生成するための新たな画像処理技術が要望されていた。

一実施形態では、画像処理装置は、取得部と、抽出合成部とを備える。
取得部は、被検体の心臓の形態を３次元的に示す画像データである形態ボリュームデータと、同一の被検体の心臓の機能画像データとを取得する。
抽出合成部は、形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成し、冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、機能画像データから得られる断面画像データとが合成された合成画像データを生成する。

別の一実施形態では、画像処理方法は、以下の２つのステップを有する。
１つは、被検体の心臓の形態を３次元的に示す画像データである形態ボリュームデータと、同一の被検体の心臓の機能画像データとを取得するステップである。
１つは、形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成し、冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、機能画像データから得られる断面画像データとが合成された合成画像データを生成するステップである。

ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する手法として、本発明者らが考えた第１の例を示す模式図。 ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する手法として、本発明者らが考えた第２の例を示す模式図。 ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する手法として、本発明者らが考えた第３の例を示す模式図。 ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する手法として、本発明者らが考えた第４の例を示す模式図。 図１〜図４にそれぞれ示す第１〜第４の手法の問題点を対比した模式図。 本実施形態における医用の画像保管通信システムの構成の一例を示すブロック図。 融合部による位置合わせ及び融合画像データの生成の手法の一例を示す模式図。 抽出合成部により形態ボリュームデータから抽出及び生成される冠状動脈ボリュームデータの一例を示す模式図。 判定部により特定された冠状動脈内の病変候補領域の一例を示す模式図。 ２次元化した冠状動脈の輪郭画像データを図７の融合画像データに投影することで得られる第１合成画像データが示す画像の一例を示す模式図。 図１０の第１合成画像データに対して、病変候補領域の位置情報が付与された画像の一例を示す模式図。 冠状動脈ボリュームデータ内に図７の２次元の融合画像データを挿入することで得られる第２合成画像データが示す立体画像の一例を示す模式図 図１２の第２合成画像データに対して、病変候補領域の位置情報が付与された立体画像の一例を示す模式図。 本実施形態の画像処理の大まかな流れの一例を示すフローチャート。 図１４のフローチャートの細部をさらに具体化した一例を示すフローチャート。

以下、添付図面に基づいて、本発明者らの着眼点を先に説明後、本発明の実施形態を説明する。なお、各図において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１〜図４はそれぞれ、ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する手法として本発明者らが考えた第１〜第４の例を示す模式図であり、後述の本発明の実施形態とは異なる手法である。図１〜図４は、どれも、左心室ＬＶ及びその両側に投影された冠状動脈ＣＡの同一画像を基準とする。

図１〜図４において、太線で示す長方形の枠Ｌ２，Ｌ５，Ｌ１５，Ｌ１９，Ｌ３４，Ｌ４４，Ｌ６２，Ｌ６７は、ポーラーマップ作成時に使用されるデータ領域を示し、太線で示す楕円枠Ｃ２，Ｃ５，Ｃ１５，Ｃ１９，Ｃ３４，Ｃ４４，Ｃ８２，Ｃ８６は、ポーラーマップ上に冠状動脈を投影する際に用いられるデータ領域を示す。

以下、図１に示す第１の手法から順に説明する。
図１において、横方向の７本の破線は左心室ＬＶの短軸断面ＣＳ１〜ＣＳ７をそれぞれ示し、縦方向の一点鎖線は左心室ＬＶの長軸ＬＡを示す。ここでは一例として、短軸断面ＣＳ１が左心室ＬＶの心尖部に接し、短軸断面ＣＳ７が左心室ＬＶの心基部側であるものとする。

第１の手法では例えば、短軸断面ＣＳ１〜ＣＳ７によって分割される各領域のデータは、心尖部から離れるほどポーラーマップの外側に反映される。例えば、短軸断面ＣＳ１の周辺領域のデータがポーラーマップの中心の同心円内に反映される。

また、短軸断面ＣＳ２に関して、図中の左心室領域Ｌ２のデータは、ポーラーマップにおける２番目に直径が短い同心円と、中心円との間の環状領域に反映される。そして、冠状動脈領域Ｃ２のデータに基づいて、当該ポーラーマップにおける２番目に直径が短い同心円と、中心円との間の環状領域に冠状動脈が投影される。

以下同様であり、左心室領域Ｌ５及び環状動脈領域Ｃ５として示す短軸断面ＣＳ５の周辺領域のデータは、ポーラーマップにおいて、５番目に直径が短い同心円と、４番目に直径が短い同心円との間の環状領域に反映される。

図２に示す第２の手法では、図中の破線で示すように、左心室ＬＶの心基部の中央を支点ＰＰ且つ一端側とする放射状の断面ＣＳ１１〜ＣＳ２４が設定される。そして、例えば断面ＣＳ１８の方向に沿った左心室ＬＶの長軸からの角度θと、支点ＰＰからの距離ｒとが算出される。断面ＣＳ１１〜ＣＳ２４がそれぞれ通る左心室ＬＶの領域及び冠状動脈ＣＡの領域のデータは、ポーラーマップにおいて角度θ及び距離ｒが合致する領域に反映される。

例えば、断面ＣＳ１５に関しては、図中の左心室領域Ｌ１５のデータがポーラーマップの作成に用いられ、冠状動脈領域Ｃ１５のデータに基づいて冠状動脈が当該ポーラーマップ上に投影される。他の断面についても同様である。

図３に示す第３の手法は、放射状の断面ＣＳ３１〜ＣＳ５３の支点ＰＰが左心室ＬＶの中心に位置する点を除いて、上述の第２の手法と同様である。この場合、例えば断面ＣＳ３４に関しては、図中の左心室領域Ｌ３４のデータがポーラーマップの作成に用いられ、冠状動脈領域Ｃ３４のデータに基づいて冠状動脈が当該ポーラーマップ上に投影される。同様に、断面ＣＳ４４に関しては、図中の左心室領域Ｌ４４のデータがポーラーマップの作成に用いられ、冠状動脈領域Ｃ４４のデータに基づいて冠状動脈が当該ポーラーマップ上に投影される。

図４に示す第４の手法は、第３の手法と同様にしてポーラーマップを作成後、ポーラーマップの生成元となった左心室ＬＶの領域と同一の短軸断面のデータを用いて冠状動脈を当該ポーラーマップ上に投影するものである。具体的には、図中の破線で示すように、左心室ＬＶの中心を支点ＰＰ且つ一端側とする放射状の断面ＣＳ６１〜ＣＳ７１が設定される。また、図中の横方向の一点鎖線で示すように、左心室ＬＶの短軸方向に沿った断面ＣＳ８１〜ＣＳ８８が設定される。

この場合、例えば断面ＣＳ６２に関しては、図中の左心室領域Ｌ６２のデータがポーラーマップの作成に用いられる。この左心室領域Ｌ６２は、左心室ＬＶの短軸断面ＣＳ８６上に位置する。従って、当該ポーラーマップにおける左心室領域Ｌ６２のデータ反映領域に対しては、短軸断面ＣＳ８６上の冠状動脈領域Ｃ８６のデータに基づいて冠状動脈が投影される。

図５は、上記第１〜第４の手法の問題点を対比した模式図である。図５は、第１〜第４の手法にそれぞれ対応する図１〜図４を簡略化して左から順に並べたものである。
図５において非投影領域ＮＰ１として示すように、第１の手法及び第４の手法では、左心室ＬＶの心尖部を通る短軸断面よりもさらに心基部から離れた冠状動脈ＣＡの領域が投影されない問題がある。

第２の手法及び第３の手法では、冠状動脈ＣＡの一部が投影されない問題は解消される。しかし、第２の手法及び第３の手法では、投影方向によってはデータが疎密になり、ポーラーマップ上でデータ分布が間延び又は収縮する。この結果、左心室ＬＶと冠状動脈ＣＡとの空間的な距離に依存して、投影される冠状動脈ＣＡの位置がずれるため、左心室ＬＶと、冠状動脈ＣＡとの位置関係が分かりにくい問題がある。

そこで本実施形態では、上記の二律背反の問題を解決するために、形態画像と心機能画像とが融合された短軸断面の画像上に冠状動脈全体が合成表示される。また、心筋や冠状動脈において病変候補領域が検出された場合、病変候補領域の位置が現在表示中の短軸断面の上流側なのか下流側なのかが分かるようにグラフィック表示される。

なお、上記病変候補領域とは、病変領域、及び、病変領域なのか正常なのかが判定できない領域の双方を指すものとする。病変領域とは例えば、冠状動脈が細くなった狭窄領域や、冠状動脈が詰まった閉塞領域などを指す。

以下、本発明の実施形態の一例について、ネットワーク全体から見た装置構成、画像処理装置の構成、上記問題を解決する具体的な画像処理方法、の順に説明する。

図６は、本実施形態における医用の画像保管通信システム(Picture Archiving and Communication Systems:ＰＡＣＳ)１００の構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、画像保管通信システム１００は、複数のモダリティ（２１０，２２０，２３０，２４０，２５０，２６０）と、画像保管サーバ３００と、画像処理ワークステーション４００と、複数の表示端末５００とを有する。また、画像保管通信システム１００は、これらの構成要素を互いに接続するネットワークケーブルＮＣをさらに有する。

ここではモダリティの一例として、ＭＲＩ装置(Magnetic Resonance Imaging Apparatus：磁気共鳴イメージング装置）２１０、超音波診断装置２２０、Ｘ線診断装置２３０、Ｘ線ＣＴ装置(X-ray Computed Tomography Apparatus)２４０、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)装置２５０、ＳＰＥＣＴ(Single Photon Emission Computed Tomography)装置２６０が接続されているが、他のモダリティを接続してもよい。

なお、上記画像保管サーバ３００の「サーバ」とは、例えば、コンピュータネットワークにおいて、クライアントコンピュータに対して自身の持つ機能やデータを提供するコンピュータの意味である。また、画像処理ワークステーション４００の「ワークステーション」とは、例えば、科学技術計算などの業務上の高度に専門的で処理負荷の高い作業を実行するために、一般向けのパーソナルコンピュータよりも高性能に組み上げられたコンピュータの意味である。

以下、各構成要素について説明する。
画像保管サーバ３００は、通信部３１０と、画像記憶部３２０とを有する。画像保管サーバ３００は、通信部３１０を介して各モダリティから画像データを受信し、受信した画像データを画像記憶部３２０に保存する。

なお、本明細書では、後記の「形態画像データ」や「機能画像データ」のように、２次元、３次元、立体、平面などの次元を表す表現を伴わずに「画像データ」と称した場合、３次元画像の画像データも２次元画像の画像データも含むものとする。従って、２次元の画像データのみを意味する場合には「２次元画像データ」と区別して表記する。また、「ボリュームデータ」は、３次元的な画像データのみを意味するものとする。

また、画像データは、例えばＤＩＣＯＭ(Digital Imaging and Communications in Medicine)型式のファイルとして保管され、そのファイルの付帯情報には、被検体である患者を特定する情報や撮影条件などが含まれる。

ＭＲＩ装置２１０は、ＲＦ(Radio Frequency)パルスの送信後に被検体から発せられる核磁気共鳴信号を収集し、フーリエ変換等が含まれる画像再構成処理を核磁気共鳴信号に施すことで被検体の画像データを生成する。ＭＲＩ装置２１０は、ボリュームデータも２次元画像データも生成可能である。

超音波診断装置２２０は、例えばプローブから被検体に発信した超音波の反射波を測定し、反射波が返るまでの時間等に基づいて被検体のボリュームデータ及び２次元画像データを生成可能である。

Ｘ線診断装置２３０は、例えばマトリクス状に配列された複数の検出素子で被検体を透過したＸ線を検出し、各画素が検出素子毎のＸ線検出量に応じた輝度となるように、画像データを生成するものである。Ｘ線診断装置２３０も、被検体のボリュームデータ及び２次元画像データを生成可能である。

Ｘ線ＣＴ装置２４０は、様々な方位から被検体を透過させたＸ線の投影データを収集し、画像再構成処理を実行することで被検体のボリュームデータを生成可能である。また、Ｘ線ＣＴ装置２４０は、ＭＰＲ(Multi Planar Reconstruction)等の公知の手法により、所望の断面の２次元画像データも生成可能である。

これらＭＲＩ装置２１０、超音波診断装置２２０、Ｘ線診断装置２３０、Ｘ線ＣＴ装置２４０により生成される被検体の画像データは、被検体の（内部の）形態を示すので、以下、形態画像データと称する。これら形態画像データは、ここでは一例として、ネットワークケーブルＮＣを介して画像保管サーバ３００に送信され、画像記憶部３２０に保存される。

一方、ＰＥＴ装置２５０及びＳＰＥＣＴ装置２６０は、被検体内でのトレーサーの濃度分布を示すボリュームデータを生成するものであり、かかる画像データは、例えばブドウ糖代謝などの機能を反映するため、以下、機能画像データと称する。

ＰＥＴ装置２５０は、消滅ガンマ線を生成する陽電子放出核種を標識した薬剤が投与された被検体からの放射線を様々な角度で検出することで、被検体内でのトレーサーの濃度分布を示すボリュームデータを生成する。

ＳＰＥＣＴ装置２６０は、単一光子を放出する核種を標識した薬剤が投与された被検体からのガンマ線を様々な角度で検出することで、被検体内でのトレーサーの濃度分布を示すボリュームデータを生成する。

これらＰＥＴ装置２５０及びＳＰＥＣＴ装置２６０により生成された機能画像データは、ネットワークケーブルＮＣを介して画像保管サーバ３００に送信され、画像記憶部３２０に保存される。

表示端末５００は、通信／入力装置５１０と、モニタ５２０とを有する。
モニタ５２０は、２次元画像データに基づく平面表示のみならず、３次元画像データに基づく立体表示も可能な構成を有する（例えば、特開２００７−９４０２２号公報参照）。
通信／入力装置５１０は、特定の画像データを読み込んでモニタ５２０に画像表示させる機能や、画像処理ワークステーション４００に画像処理を実行させる指令を送信する機能などの各種入力機能をユーザに提供する。

画像処理ワークステーション４００は、通信部４１０と、操作部４２０と、モニタ４３０と、画像処理装置４４０とを有する。
モニタ４３０は、上記モニタ５２０同様に、２次元画像データに基づく平面表示のみならず、３次元画像データに基づく立体表示が可能な構成を有する。

操作部４２０は、画像処理装置４４０の画像処理の条件を設定する機能や、特定の画像データを読み込んでモニタ４３０に表示させる機能などの各種入力機能をユーザに提供する。
通信部４１０は、操作部４２０に入力された指令や、画像処理装置４４０からの指令を受けて、画像保管通信システム１００の各部とデータの交信を実行する。

画像処理装置４４０は、取得部４４１と、融合部４４２と、抽出合成部４４３と、判定部４４４と、これらを互いに接続する通信配線としてのシステムバスＳＢとを有する。

取得部４４１は、通信部４１０及びネットワークケーブルＮＣを介して、画像保管サーバ３００の画像記憶部３２０から、被検体の形態ボリュームデータ及び機能ボリュームデータを取得及び保存する。ここでは一例として、被検体の心臓の形態ボリュームデータと、同一の被検体の心臓の機能ボリュームデータを取得部４４１が取得及び保存する場合について説明する。

但し、形態ボリュームデータについては各モダリティ（２１０、２２０、２３０、２４０）から直接取得してもよい。同様に、機能ボリュームデータについては、ＰＥＴ装置２５０又はＳＰＥＣＴ装置２６０から直接取得してもよい。

融合部４４２は、取得部に保存された形態ボリュームデータと、機能ボリュームデータとで位置合わせを実行する。融合部４４２は、位置合わせの結果と、ＭＰＲ等の公知の画像処理手法とに基づいて、形態ボリュームデータ及び機能ボリュームデータから被検体の同一断面の２次元画像データをそれぞれ抽出（生成）する。融合部４４２は、被検体の同一断面の形態画像データ及び機能画像データを公知の手法で融合した２次元の融合画像データを生成する。

抽出合成部４４３は、形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成する。

判定部４４４は、抽出合成部４４３により生成された冠状動脈ボリュームデータに基づいて、冠状動脈の領域内における病変候補領域の有無を判定する。判定部４４４は、病変候補領域が存在すると判定した場合、病変候補領域を位置的に特定し、その位置情報を抽出合成部４４３に入力する。

抽出合成部４４３は、冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、機能画像データから得られる２次元画像データとが合成された合成画像データを生成する。このとき、病変候補領域が存在する場合には、抽出合成部は、その位置情報が含まれるように合成画像データを生成する。

なお、本明細書での「合成」とは、複数の画像の情報がそれぞれ含まれるように、１画像を生成することを意味し、以下の「投影（投影された２次元画像の重畳）」と、「挿入」とを包含する上位概念の用語であるものとする。

投影とは例えば、３次元の対象物を２次元画像に描写することを意味する。後述の本実施形態の例では、３次元的に抽出された冠状動脈の輪郭情報を２次元化し、２次元化された冠状動脈の画像データを２次元の融合画像データに重畳する図１０が、「投影」を用いた例に該当する。
挿入とは例えば、１画像内において、ある領域の画素値を別の画像の画素値に置換することで、１画像の一部に当該別の画像を重畳することである。後述の本実施形態の例では、後述の図１２が「挿入」の例に該当する。

上述の画像処理装置４４０による画像処理方法の本実施形態の主な特徴であるので、以下、図７〜図１３を用いて、その画像処理方法を詳細に説明する。

図７は、融合部４４２による位置合わせ及び融合画像データの生成の手法の一例を示す模式図である。図７の上段では、左側に被検体の心臓の形態ボリュームデータＶＬＣの模式図を示し、右側に同一の被検体の心臓の機能ボリュームデータＶＬＦの模式図を示す。

ここでは一例として、形態ボリュームデータＶＬＣは、Ｘ線ＣＴ装置２４０で生成されたものとするが、他のモダリティ（２１０，２２０，２３０）により生成された形態ボリュームデータでもよい。また、機能ボリュームデータＶＬＦは、ここでは一例としてＳＰＥＣＴ装置２６０により生成されたものとするが、ＰＥＴ装置２５０などの他の核医学診断装置により生成された機能ボリュームデータでもよい。

融合部４４２は、形態ボリュームデータＶＬＣから心臓の領域を抽出することで、形態ボリュームデータＶＬＣ内での心臓の長軸と短軸とを決定する。なお、心臓の抽出は、心臓などの各臓器や組織の形状、大きさ等を含む標準的な人体モデルとのテンプレートマッチングを行う、といった公知の画像処理によって可能である。例えば左心室に特化した画像データを生成する場合、左心室の基部(Base)の中心点から心尖部までを長軸として決定後、この長軸に直交すると共に血流において左室流の出路方向の軸を短軸として決定することができる。

同様に、融合部４４２は、機能ボリュームデータＶＬＦから心臓の領域を抽出することで、機能ボリュームデータＶＬＦ内での心臓の長軸と短軸とを決定する。
融合部４４２は、形態ボリュームデータＶＬＣと、機能ボリュームデータＶＬＦとで心臓の長軸及び短軸の双方が互いに合致するように位置合わせを実行する。

次に、融合部４４２は、心臓の短軸に沿った断面である短軸断面ＳＬＣ１，ＳＬＣ２，ＳＬＣ３を所定のスライス間隔で形態ボリュームデータＶＬＣ内に設定する。次に、融合部４４２は、上記位置合わせの結果に基づいて、短軸断面ＳＬＣ１，ＳＬＣ２，ＳＬＣ３との間で被検体の同一領域にそれぞれ該当する短軸断面ＳＬＦ１，ＳＬＦ２，ＳＬＦ３を機能ボリュームデータＶＬＣ内に設定する。

図７の中段は、このようにして被検体の同一領域として設定された短軸断面ＳＬＣ１及びＳＬＦ１，短軸断面ＳＬＣ２及びＳＬＦ２，短軸断面ＳＬＣ３及びＳＬＦ３の３組を破線枠でそれぞれ示す。
なお、図７では説明の簡単化のため、スライス間隔を大きくして形態ボリュームデータＶＬＣ、機能ボリュームデータＶＬＦから３つずつの短軸断面を抽出したが、短軸断面の数はさらに多くしてもよい。

次に、融合部４４２は、被検体の同一領域に該当する短軸断面を用い、２次元の形態画像データと、２次元の機能画像データとを公知の手法で融合(Fusion)することで２次元の融合画像データを生成する。図７の下段は、短軸断面ＳＬＣ２の形態画像データと、短軸断面ＳＬＦ２の機能画像データとの融合により得られる融合画像データＦＵ２が示す２次元画像の一例の模式図である。

なお、図７〜図１３では、心臓全体の短軸断面の融合画像データを生成し、それに基づく第１合成画像ＣＯＭ１（図１０及び図１１）及び第２合成画像ＣＯＭ２（図１２及び図１３）を生成する場合を説明するが、これは、断面方向及び画像化範囲の一例にすぎない。例えば、心臓全体の長軸に沿った断面を所定のスライス間隔で設定し、心臓全体の長軸断面の融合画像データを生成してもよい。

或いは、融合部４４２は、心臓全体の短軸断面ではなく、右心室、左心室などの特定領域に絞った各短軸断面を設定することもできる。即ち、融合部４４２は、左心室などの心臓の特定領域に特化して位置合わせを実行することで当該特定領域の融合画像データを生成し、この融合画像データに基づいて、冠状動脈が全体的に映るように第１合成画像ＣＯＭ１及び第２合成画像ＣＯＭ２を生成してもよい。

図８は、抽出合成部４４３により形態ボリュームデータから抽出及び生成される冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒの一例を示す模式図である。図８において、立方体はボリュームデータの外縁を示し、その中で黒く枝分かれしている線が冠状動脈の輪郭を示す。また、図８において、ＲＣＡは右冠状動脈(Right Coronary Artery)、ＬＣは左回旋枝(Left Circumflex)、ＬＡＤは左前下行枝（left anterior descending artery）をそれぞれ示す。

なお、形態ボリュームデータからの冠状動脈の輪郭の抽出は、例えば、隣接領域との画素値の違いを閾値処理する等で血管領域を抽出し、心臓の冠状動脈の輪郭の標準的な人体モデルとのテンプレートマッチングを行う等の公知の手法で可能である。また、抽出合成部４４３は、冠状動脈の輪郭を示す冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づいて、冠状動脈の芯線を示すボリュームデータを生成する。

図９は、判定部４４４により特定された冠状動脈内の病変候補領域ＬＥＳの一例を示す模式図である。病変候補領域ＬＥＳの有無の判定、及び、その３次元的な位置特定は、公知の手法により可能である。具体的には、判定部４４４は、形態ボリュームデータＶＬＣ、機能ボリュームデータＶＬＦとの間の位置合わせの結果を融合部４４２から取得し、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを抽出合成部４４２から取得する。

例えば、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づく血管の内径（又は断面積）がその上流側及び下流側と対比して狭くなっている領域は、狭窄の疑いがある病変候補領域ＬＥＳとして判定されうる。また、判定部４４４は、ある領域が病変候補領域ＬＥＳか否かを判定する場合に、機能ボリュームデータＶＬＦにおける同一領域の近辺のトレーサーの濃度分布も判断基準として用いることができる。

図１０は、２次元化した冠状動脈の輪郭画像データを図７の融合画像データＦＵ２に投影することで得られる第１合成画像データＣＯＭ１が示す画像の一例を示す模式図である。

抽出合成部４４３は、第１合成画像データＣＯＭ１の生成に際して、前述の冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを２次元化した画像データを生成する。抽出合成部４４３は、この２次元化処理において、例えば、血管の上流側の色が濃くなるように、血管の下流側（動脈の場合は毛細血管側）の色が薄くなるようにすることで、冠状動脈ＣＯＲの各領域の３次元的な位置情報を２次元化した画像データに含める。上流、下流の区別に際しては、上流に向かうほど所定の有彩色に近づけ、下流に向かうほど別の有彩色に近づける等の別の手法でもよい。

抽出合成部４４３は、融合部４４２による位置合わせの結果に従って、上記のように２次元化した冠状動脈の画像データを、図７の融合画像データＦＵ２に重畳する。このとき、抽出合成部４４３は、重畳される冠状動脈において、融合画像データＦＵ２の短軸断面（ＳＬＣ２，ＳＬＦ２）と同じ短軸断面上にある領域が識別表示されるように、第１合成画像データＣＯＭ１を生成する。

図１０の例では、融合画像データＦＵ２の短軸断面（ＳＬＣ２，ＳＬＦ２）と同じ短軸断面上にある冠状動脈ＣＯＲの領域は、楕円枠ＳＣＳ１，ＳＣＳ２，ＳＣＳ３として識別表示されている。融合画像データＦＵ２の断面と同じ断面上にある冠状動脈ＣＯＲの領域の識別方法に関しては、点滅表示等の他の手法でもよい。

図１１は、図１０の第１合成画像データＣＯＭ１に対して、病変候補領域ＬＥＳの位置情報が付与された画像の一例を示す模式図である。判定部４４４により病変候補領域ＬＥＳが検出された場合、抽出合成部４４３は、上述のように生成した第１合成画像データＣＯＭ１に、病変候補領域ＬＥＳの位置情報を識別的態様で付与する。

より詳細には、病変候補領域ＬＥＳが当該融合画像データの短軸断面以外の場所に存在する場合、判定部４４４は、病変候補領域ＬＥＳが冠状動脈の血流方向において当該短軸断面よりも上流側にあるのか下流側にあるのかを判定し、その結果を抽出合成部４４３に入力する。

例えば、左心室に特化した短軸断面の融合画像データが生成される場合、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒにおいて３次元的に位置特定された病変候補領域ＬＥＳが当該短軸断面よりも左心室基部側に位置すれば上流側と判定される。反対に、病変候補領域ＬＥＳが当該短軸断面よりも心尖部側に位置すれば、下流側と判定される。

図１１の例では、病変候補領域ＬＥＳは、冠状動脈の血流方向において表示断面（融合画像データの短軸断面）よりも上流側にある。従って、抽出合成部４４３は、実線で囲まれた斜線領域として病変候補領域ＬＥＳが表示されるように、第１合成画像データＣＯＭ１を更新する。冠状動脈の血流方向において病変候補領域ＬＥＳが表示断面（融合画像の短軸断面）よりも下流側にある場合、抽出合成部４４３は、例えば破線で囲まれた斜線領域として病変候補領域ＬＥＳが表示されるように第１合成画像データＣＯＭ１を更新する。

但し、病変候補領域ＬＥＳの位置情報の識別表示方法は、表示断面よりも上流側にある場合には画像内で最高輝度の緑色で表示し、表示断面よりも下流側にある場合には画像内で最高輝度の赤色で表示する等の他の手法でもよい。また、病変候補領域ＬＥＳが当該短軸断面上に存在する場合、上記楕円枠ＳＣＳ１，ＳＣＳ２，ＳＣＳ３の位置に病変候補領域ＬＥＳを表示すればよい。

抽出合成部４４３は、他の短軸断面（ＳＬＣ３等）についても、図１０、図１１と同様にして第１合成画像データＣＯＭ１を生成する。
なお、冠状動脈の輪郭を示す冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを２次元化した画像データの代わりに、冠状動脈の芯線を示すボリュームデータを２次元化した画像データを融合画像データに投影することで第１合成画像データＣＯＭ１を生成してもよい。この場合も上記同様に、冠状動脈の上流側、下流側を示す３次元的な位置情報を含めつつ、病変候補領域ＬＥＳの位置情報を識別的態様で含めることができる。

図１２は、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒ内に図７の融合画像データＦＵ２を挿入することで得られる第２合成画像データＣＯＭ２が示す立体画像の一例を示す模式図である。

ここで、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒは、例えば、形態ボリュームデータＶＬＣから冠状動脈の領域を抽出し、残りの領域の画素値をゼロなどの所定値とすることで形態ボリュームデータＶＬＣと同じ寸法で生成可能である。また、融合画像データＦＵ２は、形態ボリュームデータ内に設定された短軸断面ＳＬＣ２に基づいて得られる。

従って、抽出合成部４４３は、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒから、その生成元の形態ボリュームデータＶＬＣの短軸断面ＳＬＣ２と同一の被検体領域を抽出し、この抽出した領域の各画素値を融合画像データＦＵ２の各画素値に置換する。これにより、第２合成画像データＣＯＭ２が生成される。

図１３は、図１２の第２合成画像データＣＯＭ２に対して、病変候補領域ＬＥＳの位置情報が付与された立体画像の一例を示す模式図である。判定部４４４により病変候補領域ＬＥＳが検出された場合、抽出合成部４４３は、上述のように生成した第２合成画像データＣＯＭ２に、病変候補領域ＬＥＳの３次元的な位置情報を識別的態様で付与する。図１３の例では、病変候補領域ＬＥＳが斜線領域として表示されるように第２合成画像データＣＯＭ２が更新される。但し、病変候補領域ＬＥＳの位置情報の識別表示方法は、画像内で最高輝度の有彩色で表示する等の他の手法でもよい。

抽出合成部４４３は、他の短軸断面（ＳＬＣ３等）からそれぞれ生成される２次元融合画像を冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒ内に挿入することで、図１２、図１３と同様にして第２合成画像データＣＯＭ２をそれぞれ生成する。
なお、冠状動脈の輪郭を示す冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒの代わりに、冠状動脈の芯線を示すボリュームデータ内に融合画像データを挿入すること第２合成画像データＣＯＭ２を生成してもよい。この場合も上記同様に、病変候補領域ＬＥＳの位置情報を識別的態様で含めることができる。

図１４は、本実施形態の画像処理装置４４０による画像処理の大まかな流れの一例を示すフローチャートである。以下、前述の各図を参照しながら、図１４に示すフローチャートのステップ番号に従って、画像処理の大まかな流れの一例を説明する。

［ステップＳ１］取得部４４１は、被検体の心臓の形態ボリュームデータＶＬＣと、同一の被検体の心臓の機能ボリュームデータＶＬＦとを画像保管サーバ３００等から取得及び保存する。融合部４４２は、図７で説明したように、形態ボリュームデータＶＬＣ、機能ボリュームデータＶＬＦからそれぞれ心臓を抽出してその長軸及び短軸を決定し、長軸及び短軸が合致するように位置合わせを実行する。

次に、融合部４４２は、上記位置合わせの結果に基づいて、被検体の同一領域に該当する短軸断面同士で、形態ボリュームデータＶＬＣからの２次元画像と機能ボリュームデータＶＬＦからの２次元画像とを融合した融合画像データを所定のスライス間隔で生成する。この後、ステップＳ２に進む。

［ステップＳ２］抽出合成部４４３は、図８で説明したように、冠状動脈の輪郭を示す冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを形態ボリュームデータから抽出し、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づいて冠状動脈の芯線のボリュームデータを生成する。

次に、抽出合成部４４３は、血管の上流側と下流側とが区別されるように、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを２次元化した画像データを生成する。抽出合成部４４３は、融合部４４２による位置合わせの結果に従って、２次元化した冠状動脈の画像データをステップＳ１で生成された融合画像データに重畳することで、第１合成画像データＣＯＭ１を生成する。この後、ステップＳ３に進む。

［ステップＳ３］抽出合成部４４３は、ステップＳ１で生成された各短軸断面の融合画像データの１つを冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒ内に挿入することで、３次元の第２合成画像データＣＯＭ２を生成する（図１２参照）。この後、ステップＳ４に進む。

［ステップＳ４］判定部４４４は、図９で説明したように、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づく血管の内径（又は断面積）や、機能ボリュームデータＶＬＦにおけるトレーサーの濃度分布等に基づいて、病変候補領域ＬＥＳの有無を判定する。病変候補領域ＬＥＳが存在する場合、判定部４４４は、その位置情報を特定して抽出合成部４４３に入力する。抽出合成部４４３は、病変候補領域ＬＥＳの位置情報を第１合成画像データＣＯＭ１及び第２合成画像データＣＯＭ２に識別的態様で付与する（図１１及び図１３参照）。

以上が図１４のフローの説明であるが、これは一例にすぎず、処理順序を限定するものではない。例えば、以下の２点において並行処理が可能である。

第１に、形態ボリュームデータＶＬＣ及び機能ボリュームデータＶＬＦを取得後、両者間の位置合わせの各処理と、形態ボリュームデータからの冠状動脈の抽出処理とを同時に並行して実行してもよい。
第２に、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを生成後、第１合成画像ＣＯＭ１の生成、第２合成画像ＣＯＭ２の生成、病変候補領域の抽出、の３つを同時に並行して実行してもよい。

図１５は、上述した図１４のフローチャートの細部をさらに具体化した一例を示すフローチャートである。図１５は、上述の２点の並行処理を反映した一例でもある。以下、前述の各図を参照しながら、図１５に示すフローチャートのステップ番号に従って、画像処理の流れの一例を詳細に説明する。

［ステップＳ１１］取得部４４１は、被検体の心臓の形態ボリュームデータＶＬＣと、同一の被検体の心臓の機能ボリュームデータＶＬＦとを画像保管サーバ３００等から取得及び保存する。
この後、ステップＳ１２及びステップＳ１５に進む。即ち、抽出合成部４４３などの画像処理装置４４０の各部は複数の演算装置をそれぞれ内蔵し、複数の処理を同時に並行して実行できるものとする。

［ステップＳ１２］融合部４４２は、図７で説明したように、形態ボリュームデータＶＬＣ、機能ボリュームデータＶＬＦからそれぞれ心臓を抽出し、心臓の長軸及び短軸を決定する。この後、ステップＳ１３に進む。

［ステップＳ１３］融合部４４２は、形態ボリュームデータＶＬＣと機能ボリュームデータＶＬＦとの間で、心臓の長軸及び短軸が合致するように位置合わせを実行する。この後、ステップＳ１４に進む。

［ステップＳ１４］融合部４４２は、上記位置合わせの結果に基づき互いに被検体の同一領域に該当するように、短軸断面を所定のスライス間隔で形態ボリュームデータＶＬＣ及び機能ボリュームデータＶＬＣ内にそれぞれ設定する。融合部４４２は、被検体の同一領域に該当する短軸断面同士で、形態ボリュームデータＶＬＣからの２次元画像と機能ボリュームデータＶＬＦからの２次元画像とを融合した融合画像データを所定のスライス間隔で生成する。この後、ステップＳ１６に進む。

［ステップＳ１５］抽出合成部４４３は、図８で説明したように、冠状動脈の輪郭を示す冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを形態ボリュームデータから抽出し、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づいて冠状動脈の芯線を示すボリュームデータを生成する。この後、ステップＳ１６、Ｓ１７、Ｓ１８の処理が並行して実行される。

［ステップＳ１６］抽出合成部４４３は、血管の上流側と下流側とが区別されるように、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを２次元化した画像データを生成する。抽出合成部４４３は、融合部４４２による位置合わせの結果に従って、２次元化した冠状動脈の画像データをステップＳ１４で生成された融合画像データに重畳することで、第１合成画像データＣＯＭ１を生成する。

このとき、抽出合成部４４３は、重畳される冠状動脈において、融合画像データの短軸断面と同じ短軸断面上にある領域が識別表示されるように第１合成画像データＣＯＭ１を生成する（図１０参照）。

なお、第１合成画像データＣＯＭ１の生成に際しては、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒを２次元化した画像データの代わりに、冠状動脈の芯線を示すボリュームデータを２次元化した画像データを上記同様に用いてもよい。
この後、ステップＳ１９に進む。

［ステップＳ１７］抽出合成部４４３は、図１２で説明したように、ステップＳ１４で生成された各短軸断面の融合画像データの１つを冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒ内に挿入することで、３次元の第２合成画像データＣＯＭ２を生成する。抽出合成部４４３は、このようにして融合画像データの数と同数の第２合成画像データＣＯＭ２を生成する。この後、ステップＳ２１に進む。

［ステップＳ１８］判定部４４４は、図９で説明したように、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒに基づく血管の内径や、機能ボリュームデータＶＬＦにおけるトレーサーの濃度分布等に基づいて、病変候補領域ＬＥＳの有無を判定する。病変候補領域ＬＥＳが存在する場合、判定部４４４は、その位置情報を以下の２点から特定して抽出合成部４４３に入力する。

第１に、３次元的には、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒのどの領域が病変候補領域ＬＥＳであるかが特定される。
第２に、病変候補領域ＬＥＳの位置は、冠状動脈の血流方向において、ステップＳ１４で設定された各短軸断面よりも上流側なのか下流側なのかが特定される。
この後、ステップＳ１９、ステップＳ２１の処理が並行して実行される。

［ステップＳ１９］ステップＳ１８において病変候補領域ＬＥＳが存在すると判定された場合、ステップＳ２０に進み、それ以外の場合、ステップＳ２３に進む。

［ステップＳ２０］図１１で説明したように、ステップＳ１６で生成された第１合成画像データＣＯＭ１に対して病変候補領域ＬＥＳの位置情報が識別的に付与される。即ち、病変候補領域ＬＥＳが冠状動脈の血流方向において当該融合画像の断面よりも上流側にある場合と、下流側にある場合とが区別されるように、第１合成画像データＣＯＭ１が更新される。この後、ステップＳ２３に進む。

［ステップＳ２１］ステップＳ１８において病変候補領域ＬＥＳが存在すると判定された場合、ステップＳ２０に進み、それ以外の場合、ステップＳ２３に進む。

［ステップＳ２２］図１３で説明したように、抽出合成部４４３は、ステップＳ１７で生成された第２合成画像データＣＯＭ２に、病変候補領域ＬＥＳの３次元的な位置情報を識別的に含ませる。この後、ステップＳ２３に進む。

［ステップＳ２３］第１合成画像ＣＯＭ１、第２合成画像ＣＯＭ２が表示される。第１合成画像ＣＯＭ１、第２合成画像ＣＯＭ２は、例えば、ネットワークケーブルＮＣを介して表示端末５００に送信されてモニタ５２０に表示される場合もあり、画像処理ワークステーション４００のモニタ４３０に表示される場合もある。
以上が本実施形態の画像保管通信システム１００の動作説明である。

このように本実施形態では、形態画像の短軸断面と、機能画像の短軸断面との融合画像上に２次元化された冠状動脈全体を重畳表示することで、第１合成画像ＣＯＭ１を生成する。従って、冠状動脈の一部が映らないという問題は解消される。また、投影方向に依存して画像が間延び又は収縮する（疎密になる）ことはない。従って、左心室などの心臓の特定領域のみを画像化する場合も含めて、第１合成画像ＣＯＭ１では、心臓又はその特定領域と、冠状動脈との位置関係が直感的に分かり易くなる。

また、冠状動脈を投影する際に、濃淡差などにより上流側と下流側とを区別して表示し、冠状動脈において、融合画像と同一の断面に存在する部分を識別表示する。これにより、左心室などの心臓の特定領域のみを画像化する場合も含めて、第１合成画像ＣＯＭ１では、心臓又はその特定領域と、冠状動脈との位置関係がさらに分かり易くなる。

さらに、病変候補領域ＬＥＳが存在する場合、病変候補領域ＬＥＳが冠状動脈の血流方向において当該融合画像の断面よりも上流側にある場合と、下流側にある場合とが区別されるように、その位置情報が第１合成画像データＣＯＭ１に付与される。この結果、病変候補領域ＬＥＳを発見し易く、その位置も把握し易い。

第２合成画像ＣＯＭ２では、冠状動脈の３次元画像内に２次元融合画像が挿入され、病変候補領域ＬＥＳの位置情報が付与される。従って、左心室などの心臓の特定領域のみを画像化する場合も含めて、第２合成画像ＣＯＭ２も第１合成画像ＣＯＭ１と同様に、心臓又はその特定領域と、冠状動脈との位置関係が分かり易く、病変候補領域ＬＥＳの位置も把握し易い。

以上説明した実施形態によれば、新たな画像処理技術により、心筋と冠状動脈との位置関係を分かり易くしつつ、冠状動脈が従来よりも広範囲で映った心臓の画像データを生成することができる。

以下、上記実施形態について、６点を補足する。
第１に、第１合成画像ＣＯＭ１として、２次元化された冠状動脈の芯線または輪郭情報を２次元の融合画像に重畳する例を述べたが、これは一例にすぎない。例えば、第１合成画像ＣＯＭ１として、機能ボリュームデータから抽出した短軸断面の画像に対して、２次元化された冠状動脈の芯線又は輪郭情報を重畳してもよい。

第２に、第１合成画像ＣＯＭ１の生成において、２次元の融合画像データに重畳される２次元画像データとして、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒの全体を２次元化する必要はない。効果的に言及すれば、心臓又はその特定領域と、冠状動脈との位置関係が分かり易くなる効果が得られる程度に、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒにおける冠状動脈の必要範囲を２次元化すればよい。
同様に、第２合成画像ＣＯＭ２の生成において冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒ全体を用いる必要はない。即ち、挿入される融合画像データを十分包含しつつ、心臓又はその特定領域と、冠状動脈との位置関係が分かり易くなる効果が得られる程度に、冠状動脈ボリュームデータＶＬｃｏｒの一部を用いて第２合成画像ＣＯＭ２を生成してもよい。

第３に、第２合成画像ＣＯＭ２として、冠状動脈の３次元画像内に２次元の融合画像を挿入する例を述べたが、これは一例にすぎない。例えば、第２合成画像ＣＯＭ２として、機能ボリュームデータＶＬＦから抽出された（２次元の）短軸断面画像を冠状動脈の３次元画像内に挿入してもよい。

第４に、上記実施形態では、機能ボリュームデータＶＬＣと形態ボリュームデータＶＬＦとの間で、心軸の抽出に基づく位置合わせが実行される例を述べたが、位置合わせは省略可能である。例えば、画像保管通信システム１００内に、ＰＥＴ装置２５０とＸ線ＣＴ装置２４０とが一体化されたＰＥＴ／ＣＴ装置をさらに設けることで、互いに位置合わせ済みの機能ボリュームデータ及び形態ボリュームデータが生成される場合、上述の位置合わせは不要である。

第５に、図６の例では、画像処理ワークステーション４００内に本実施形態の画像処理装置４４０が設けられる例を述べた。これは解釈の一例に過ぎず、画像処理ワークステーション４００は、画像処理サーバとして捉えてもよい。また、本実施形態の画像処理装置４４０は、各モダリティ（２１０，２２０，２３０，２４０，２５０，２６０）の中にそれぞれ搭載されてもよい。

第６に、図１５のステップＳ１１〜Ｓ２３の処理（或いは図１４のステップＳ１〜Ｓ４の処理）をプログラムコード化することで画像処理プログラムを作成してもよい。上記画像処理装置４４０は、かかる画像処理プログラムがインストールされたものとして解釈してもよい。

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同様に、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。

１００：画像保管通信システム，
４４０：画像処理装置，
４４１：取得部，４４２：融合部，４４３：抽出合成部，４４４：判定部

Claims (6)

1. 被検体の心臓の形態を３次元的に示す画像データである形態ボリュームデータと、同一の前記被検体の心臓の機能画像データとを取得する取得部と、
   前記形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成し、前記冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、前記機能画像データから得られる断面画像データとが合成された合成画像データを生成する抽出合成部と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置において、
   融合により前記断面画像データを生成する融合部をさらに備え、
   前記取得部は、前記機能画像データとして、前記被検体の心機能を３次元的に示す機能ボリュームデータを取得し、
   前記融合部は、前記機能ボリュームデータと、前記形態ボリュームデータとから前記心臓の同一断面に該当する画像データをそれぞれ抽出して融合することで、２次元の融合画像データを前記断面画像データとして生成し、
   前記抽出合成部は、前記合成画像データの生成において、前記融合画像データを前記断面画像データとして用いる
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項２記載の画像処理装置において、
   前記抽出合成部は、前記冠状動脈ボリュームデータを２次元化した冠状動脈画像データを生成し、前記冠状動脈画像データを前記融合画像データに合成することで、２次元の前記合成画像データを生成する
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項２記載の画像処理装置において、
   前記抽出合成部は、前記冠状動脈ボリュームデータ内に前記２次元の融合画像データを挿入することで、３次元の前記合成画像データを生成する
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
   前記冠状動脈ボリュームデータに基づいて前記冠状動脈における病変候補領域の有無を判定し、前記病変候補領域が存在する場合には前記病変候補領域の位置を特定する判定部をさらに備え、
   前記抽出合成部は、前記病変候補領域の位置情報が含まれるように前記合成画像データを生成する
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 被検体の心臓の形態を３次元的に示す画像データである形態ボリュームデータと、同一の前記被検体の心臓の機能画像データとを取得するステップと、
   前記形態ボリュームデータから冠状動脈の領域を３次元的に抽出することで冠状動脈ボリュームデータを生成し、前記冠状動脈ボリュームデータの少なくとも一部と、前記機能画像データから得られる断面画像データとが合成された合成画像データを生成するステップと
   を有することを特徴とする画像処理方法。